JPWO2015182200A1 - 情報処理装置、情報提示方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】ユーザ行動を予測してアイテム提供を行うことが可能な情報処理装置、情報提示方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得する取得部と、前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識する認識部と、前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測する行動予測部と、前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示する提示部と、を備える、情報処理装置。【選択図】図１
Description
本開示は、情報処理装置、情報提示方法、およびプログラムに関する。
近年、複数のコンピュータ等の通信端末を通信回線で接続したネットワークを使用して物流管理が行われている。このような物流管理システムでは、各端末が配置された配送所で入力される物品に関するデータをデータベースに入力し、物品の管理および配送の手続きを行っている。
例えば下記特許文献１では、物流業者や品物取り扱い業者等が所有する物流通信端末と、品物を発送する発送者通信端末と、品物を受領する受領者通信端末とを接続し、物品の伝達経路や配送スケジュール等の情報を電子メールにより通信端末相互で交換する物流情報管理システムが提案されている。
また、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などを用いて取得したユーザの現在位置に応じて、ユーザが現在居る場所に配達を行うシステムも提案されている。
しかしながら、従来の物流システムでは、ユーザの帰宅時間や経路などのユーザ行動を予測して物流をコントロールすることはできなかった。
そこで、本開示では、ユーザ行動を予測してアイテム提供を行うことが可能な情報処理装置、情報提示方法、およびプログラムを提案する。
本開示によれば、ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得する取得部と、前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識する認識部と、前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測する行動予測部と、前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示する提示部と、を備える情報処理装置を提案する。
本開示によれば、ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得することと、前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識することと、前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測することと、前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示することと、を含む情報提示方法を提案する。
本開示によれば、コンピュータを、ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得する取得部と、前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識する認識部と、前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測する行動予測部と、前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示する提示部と、として機能させるためのプログラムを提案する。
以上説明したように本開示によれば、ユーザ行動を予測してアイテム提供を行うことが可能となる。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態による配送システムの概要
２．基本構成
２−１．情報提供サーバ
２−２．物流管理サーバ
３．動作処理
３−１．データ収集処理
３−２．配送最適化処理
４．まとめ
１．本開示の一実施形態による配送システムの概要
２．基本構成
２−１．情報提供サーバ
２−２．物流管理サーバ
３．動作処理
３−１．データ収集処理
３−２．配送最適化処理
４．まとめ
＜＜１．本開示の一実施形態による配送システムの概要＞＞
まず、本開示の一実施形態による配送システムの概要を図１に示して説明する。図１に示すように、本実施形態による配送システムは、ユーザの行動を検知する各種センサデバイス３と、センシングデータに基づいてユーザ行動を予測し、ユーザに商品（アイテムの一例）を配送（提供）するための情報を提示する情報提供サーバ１と、商品の管理および配送の手続きを行う物流システム２と、を含む。
まず、本開示の一実施形態による配送システムの概要を図１に示して説明する。図１に示すように、本実施形態による配送システムは、ユーザの行動を検知する各種センサデバイス３と、センシングデータに基づいてユーザ行動を予測し、ユーザに商品（アイテムの一例）を配送（提供）するための情報を提示する情報提供サーバ１と、商品の管理および配送の手続きを行う物流システム２と、を含む。
各種センサデバイス３は、例えばユーザに装着されるメガネ型ＨＭＤ３１や時計型デバイス３５等のウェアラブル装置、ユーザが利用するデジタルカメラ３２やスマートフォン３４等のモバイル端末、街や建物内に設置されている監視カメラ３３等が想定される。これらのセンサデバイス３が取得したユーザの位置情報や、移動速度等のデータがネットワーク６を介して情報提供サーバ１に送信される。これにより情報提供サーバ１は、ユーザの行動ログを取得することができる。また、情報提供サーバ１は、ユーザの自宅にあるテレビジョン装置３６等から送信される電源ＯＮ／ＯＦＦのデータに基づいて、ユーザが自宅に居るか否かをより正確に判断することも可能である。
情報提供サーバ１は、ユーザの現在地と行動ログに基づいてユーザの行動を予測し、予測した行動の経路上において、商品を配送する場所と時間の最適化を行う。そして、情報提供サーバ１は、商品をユーザに配送するための情報（場所と時間）を物流管理サーバ２０に送信する。
物流システム２は、物流管理サーバ２０およびオペレータ端末２８を含む。オペレータ端末２８は、商品の積み込みや配送の指示を各配送車４ａ〜４ｃに対して行う。また、図１では、オペレータ端末２８が一つのみ図示されているが、本実施形態はこれに限定されず、複数のオペレータ端末２８が物流管理サーバ２０に接続され得る。
物流管理サーバ２０は、情報提供サーバ１から送信された、商品をユーザに配送するための情報に従って、商品の管理および配送の手続きを行う。具体的には、物流管理サーバ２０は、対応するオペレータ端末２８に対して商品の提供場所と時間情報を出力し、オペレータ端末２８から対応する配送車４に対して商品の積み込みや配送指示が行われる。そして、配送車４が指定の場所に商品を配送することで、ユーザは帰宅途中の駅やコンビニエンスストア等、経路の途中で商品を受け取ることができる。
このように、本実施形態による配送システムでは、ユーザの行動をリアルタイムで予測して、予測結果に応じた経路途中の最適な場所に予め商品を配送し、ユーザに商品を提供することができる。したがって、ユーザは、商品を受け取るために自宅で待機することなく、通常の生活をしている一方で自動的に自らの行動が予測され、経路途中で商品を受け取ることができる。
以上、本開示の一実施形態による配送システムの概要について説明した。続いて、本実施形態の基本構成について説明する。
＜＜２．基本構成＞＞
次に、本実施形態による配送システムに含まれる情報提供サーバ１および物流管理サーバ２０の内部構成について図２を参照して説明する。図２は、各サーバの内部構成の一例を示す図である。
次に、本実施形態による配送システムに含まれる情報提供サーバ１および物流管理サーバ２０の内部構成について図２を参照して説明する。図２は、各サーバの内部構成の一例を示す図である。
＜２−１．情報提供サーバ＞
図２に示すように、情報提供サーバ１は、センシングデータ取得部１１、行動認識部１２、行動ログＤＢ１３、行動モデル生成部１４、行動モデルＤＢ１５、行動予測部１６、および情報提示部１７を有する。
図２に示すように、情報提供サーバ１は、センシングデータ取得部１１、行動認識部１２、行動ログＤＢ１３、行動モデル生成部１４、行動モデルＤＢ１５、行動予測部１６、および情報提示部１７を有する。
センシングデータ取得部１１は、各種センサデバイス３からユーザの行動を検知したセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータを行動認識部１２に出力する。ここで、センシングデータとは、例えばユーザの位置情報、加速度情報、撮像画像データ、音声データ等である。
行動認識部１２は、センシングデータに基づいてユーザ状況を認識し、認識結果を行動ログＤＢ１３に格納する。行動認識部１２が継続的にユーザ状況を認識して認識結果を行動ログＤＢ１３に格納していくことで、ユーザの過去ログ（行動ログの履歴）が蓄積される。また、行動認識部１２は、センシングデータに基づいて認識した現在のユーザ状況をリアルタイムで行動予測部１６に出力する。
行動ログＤＢ１３は、行動認識部１２により認識されたユーザ状況を格納する。ここで、ユーザ状況とは、例えばユーザの移動経路のログ（行動ログ）が含まれる。また、行動ログには、移動速度や加速度情報等に基づいて行動認識部１２により推定された移動手段（徒歩、電車、自動車、自転車等）のログも含まれる。
行動モデル生成部１４は、行動ログＤＢ１３に蓄積されたユーザの行動ログ（過去ログ）に基づいてユーザの行動をモデル化し、行動予測を行う際に利用する行動モデルを生成（構築）する。行動モデル生成部１４は、生成した行動モデルを行動モデルＤＢ１５に格納する。なお、本実施形態による行動モデル生成部１４は、他ユーザの蓄積された行動ログ（過去ログ）または他ユーザの行動モデルを参照してユーザの行動ログを補完し、生成してもよい。
行動モデルＤＢ１５は、ユーザ別の行動モデルを蓄積する。蓄積される行動モデルは、例えばユーザの平日および休日の各行動モデルであって、ある地点から次の地点へ移動する確率が示される。
行動予測部１６は、行動認識部１２により認識されたユーザの現在の状況（例えば現在位置）と、行動モデルＤＢ１５に蓄積されたユーザの行動モデルを用いて、ユーザの今後の行動を予測する。また、行動予測部１６は、他ユーザの行動ログ、行動モデルを活用して、ユーザの今後の行動を予測することも可能である。これにより、道の混雑具合の予測や、ユーザが初めて通る道での行動予測（例えば一般的に所定の路線を使っている人は、次に所定の駅で乗り換えるなど）が可能になる。ここで、図３を用いて行動予測部１６による行動予測について説明する。
行動予測部１６は、図３に示すように、ユーザの行動ログに基づいて構築されたユーザ行動モデル５０を用いてユーザの行動予測を行い、行動予測結果５２を出力する。具体的には、図３中央に示すユーザ行動モデル５０では、ある地点から次に移動する地点の確率をそれぞれ持つ複数の移動候補地５０１と、ユーザが留まる可能性が高い滞在候補地（自宅、会社、駅といったゴールとなる候補地）５０２が示されている。行動予測部１６は、かかるユーザ行動モデル５０と、行動認識部１２により認識されたユーザの現在地（スタート地点）に基づいて、ユーザの行動予測を行い、目的地（ゴール地点）の候補を算出する。
図３右に示す行動予測結果５２では、第１の目的地候補５２２にユーザが行く可能性が８６％、第２の目的地候補５２３にユーザが行く可能性が１０％、第３の目的地候補５２４にユーザが行く可能性が４％であることが示される。また、現在地から各目的地候補５２２〜５２４への経路も予測して示されている。また、各目的地候補５２２〜５２４への到着時刻や、途中経路の通過時刻も予測され得る。
行動予測部１６は、このような行動予測結果５２を情報提示部１７に出力する。なお図３に示す行動モデルおよび行動予測結果は一例であって、本実施形態による行動モデルおよび行動予測結果の内容はこれに限定されない。
情報提示部１７は、行動予測部１６から出力された行動予測結果に応じて、商品をユーザに提供するための情報を物流管理サーバ２０に提示する。具体的には、情報提示部１７は、予測されたユーザ行動の経路上において商品をユーザに届ける場所と時間の最適化を行う。例えば情報提示部１７は、現在地から目的地までの予測経路と予測通過時間を考慮して、経路上のどの場所で何時に商品の受け渡しをすることが最適であるかを判断する。そして、情報提示部１７は、ユーザに商品を提供する最適な場所および時間の情報を、物流管理サーバ２０に送信する。
または、本実施形態による情報提示部１７は、物流管理サーバ２０から取得した商品情報および物流情報の少なくともいずれかをさらに参照して、ユーザに商品を提供する最適な場所および時間を決定してもよい。すなわち、例えば商品の重量、大きさ、個数等によっては、商品を提供する最適な場所が異なる。一例として、重い物や個数が多い商品の場合、情報提示部１７は予測されたユーザの帰宅時間に合わせてユーザの自宅に配送させることが最適であると判断し、提供場所を自宅、提供時間を帰宅時間に決定してもよい。また、情報提示部１７は、物流情報を参照し、対象の商品の現在の物流状況（出荷済みか等）や、ユーザの受け取り希望条件（駅で受け取り希望、自宅への帰りに駅で受け取り希望等）を加味した上で、商品の配送場所および時間の最適化を行うことも可能である。
また、本実施形態による情報提示部１７は、行動認識部１２により認識されたユーザ状況も参照し、商品の配送場所および時間の最適化を行うことも可能である。すなわち、行動認識部１２では、ユーザが一人でいるか複数でいるか、また、ユーザのスケジュール情報等に基づいてユーザがこれから出掛けるのか、帰宅するのかといったことも認識され、情報提示部１７は、これらのユーザ状況も考慮して最適な配送場所と時間を決定する。例えばユーザが複数でいたり、これから出掛けたりする場合は、経路上で商品を提供することが適切ではないと考えられるので、この場合、情報提示部１７は経路上での提供を取りやめて、ユーザが一人になった時または帰宅することが予測された場合等に改めて配送の最適化を行う。
＜２−２．物流管理サーバ＞
次に、物流管理サーバ２０の構成について図２を参照して説明する。図２に示すように、物流管理サーバ２０は、商品ＤＢ２１、物流情報ＤＢ２２、および出荷オペレーション部２３を有する。
次に、物流管理サーバ２０の構成について図２を参照して説明する。図２に示すように、物流管理サーバ２０は、商品ＤＢ２１、物流情報ＤＢ２２、および出荷オペレーション部２３を有する。
商品ＤＢ２１は、配送する商品に関する情報を記憶するデータベースである。例えば、商品ＤＢ２１には、商品名、商品コード、重量、大きさ、輸送温度帯、個数、発送者情報、受取人情報、配送前準備時間情報等が格納される。
物流情報ＤＢ２２は、物流に関する情報を記憶データベースである。例えば、物流情報ＤＢ２２には、在庫情報、出荷情報、入荷情報、受け取り希望条件等が格納される。
出荷オペレーション部２３は、情報提供サーバ１から送信された、最適化された配送場所および時間の情報に基づいて、対象商品の配送を対象のオペレータ端末２８に指示する。また、出荷オペレーション部２３は、オペレータ端末２８から送信される最新の配送情報に基づいて、物流情報ＤＢ２２を更新してもよい。
＜＜３．動作処理＞＞
以上、本実施形態による配送システムに含まれる情報提供サーバ１および物流管理サーバ２０の各構成について具体的に説明した。続いて、本実施形態による配送システムの動作処理について、図４〜図５を参照して説明する。
以上、本実施形態による配送システムに含まれる情報提供サーバ１および物流管理サーバ２０の各構成について具体的に説明した。続いて、本実施形態による配送システムの動作処理について、図４〜図５を参照して説明する。
＜３−１．データ収集処理＞
図４は、本実施形態による配送システムのデータ収集処理を示すシーケンス図である。図４に示すように、まず、ステップＳ１０３において、各種センサデバイス３は、ユーザの行動を検知したセンシングデータを情報提供サーバ１に送信する。
図４は、本実施形態による配送システムのデータ収集処理を示すシーケンス図である。図４に示すように、まず、ステップＳ１０３において、各種センサデバイス３は、ユーザの行動を検知したセンシングデータを情報提供サーバ１に送信する。
次に、ステップＳ１０６において、情報提供サーバ１のセンシングデータ取得部１１は、センサデバイス３から送信されたセンシングデータを受信（取得）し、続くステップＳ１０９において、行動認識部１２に出力する。
次いで、ステップＳ１１２において、行動認識部１２は、センシングデータ取得部１１が取得したセンシングデータに基づいて、ユーザの現在の行動（状況）を認識し、また、続くステップＳ１１５において、認識結果を行動ログとして行動モデル生成部１４に出力する。
次に、ステップＳ１１８において、行動モデル生成部１４は、行動認識部１２により認識されたユーザの行動ログ（より詳細には、行動認識部１２により認識され、行動モデルＤＢ１５に蓄積された行動ログ）に基づいて、ユーザの行動モデルを生成する。生成した行動モデルは、行動モデルＤＢ１５に格納される。
次いで、ステップＳ１２１において、行動モデル生成時に追加データが必要な場合（Ｓ１２１／Ｙｅｓ）、続くステップＳ１２４において、行動モデル生成部１４は、対象のセンサデバイス３に対してセンシングデータの要求を行う。例えば、ユーザが装着する時計型デバイス３５からＧＰＳにより現在位置情報が取得され、当該現在位置情報がユーザの自宅周辺を示す場合、行動モデル生成部１４は、ユーザの自宅に置かれているテレビジョン装置３６に対して電源ＯＮ／ＯＦＦの検知データを要求し、ユーザが自宅に居るか否かをより正確に判断する。
以上説明したＳ１０３〜Ｓ１２４の処理を継続的に繰り返すことで、情報提供サーバ１は、ユーザの行動ログを大量に収集し、行動ログに基づいたユーザの行動モデルを生成することができる。ここで生成される行動モデルは、次に説明する配送最適化処理においてユーザの行動予測を行う際に利用される。
＜３−２．配送最適化処理＞
図４は、本実施形態による配送システムの配送最適化処理を示すシーケンス図である。図４に示すように、まず、ステップＳ２０３において、物流管理サーバ２０は、配送商品の受取人であるユーザのＩＤを用いて、情報提供サーバ１に対して最適配送情報の問い合わせを行う。
図４は、本実施形態による配送システムの配送最適化処理を示すシーケンス図である。図４に示すように、まず、ステップＳ２０３において、物流管理サーバ２０は、配送商品の受取人であるユーザのＩＤを用いて、情報提供サーバ１に対して最適配送情報の問い合わせを行う。
次に、ステップＳ２０６において、情報提供サーバ１の情報提示部１７は、物流管理サーバ２０からの問い合わせに応じて、ユーザＩＤを用いて行動予測部１６に対して対象ユーザの行動予測の問い合わせを行う。
次いで、ステップＳ２０９において、行動予測部１６は、情報提示部１７から問い合わせのあったユーザＩＤに対応するユーザの行動を予測する。具体的には、行動予測部１６は、行動モデルＤＢ１５から抽出した対象ユーザの行動モデルと、行動認識部１２により認識された対象ユーザの現在のユーザ状況（具体的には現在位置）に基づいて、ユーザの行動予測を行う。
続いて、ステップＳ２１２において、行動予測部１６は、予測結果を情報提示部１７に出力する。
次に、ステップＳ２１５において、情報提示部１７は、ユーザ行動の予測結果に応じて、商品の配送場所および時間の最適化処理（判断）を行い、最適な配送場所および配送時間を示す情報を生成する。
次いで、ステップＳ２１８において、情報提示部１７は、最適な場所および時間を示す情報を物流管理サーバ２０に提示（送信）する。
そして、ステップＳ２２１において、物流管理サーバ２０は、オペレータ端末２８に対して、最適な配送場所および配送時間の情報を提示（送信）する。これにより、オペレータ端末２８が、指定された場所および時間に対象の商品を配達するよう、所定の配送車４に対して積み込みや出荷指示等を行うことで、対象の商品はユーザの経路上の所定の場所に予め配送され得る。
また、ステップＳ２２４において、物流管理サーバ２０は、対象のユーザが所持するユーザ端末（スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、時計型デバイス、メガネ型ＨＭＤ等）に対して、配送通知を行ってもよい。具体的には、予測した経路上の所定の場所に商品を配送する旨をユーザに通知し、商品の受け取りを促す。なお、より効果的に受け取りを促すために、所定の場所で商品を受け取った場合は割引を行う旨やポイントを付与する旨等を併せて通知してもよい。
以上説明したように、ユーザ行動を予測して予めユーザの経路上の最適な所定の場所に商品を配送することで、より確実にユーザに商品を届けることができ、再配送等の手間が発生する確率が減少する。
（本実施形態に係る情報処理装置）
ここで、上述した本実施形態に係るデータ収集処理および配送最適化処理を行う情報提供サーバ１および物流管理サーバ２０のハードウェア構成について、図６を参照して説明する。図６には、情報提供サーバ１および物流管理サーバ２０のいずれも実現可能な情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す。
ここで、上述した本実施形態に係るデータ収集処理および配送最適化処理を行う情報提供サーバ１および物流管理サーバ２０のハードウェア構成について、図６を参照して説明する。図６には、情報提供サーバ１および物流管理サーバ２０のいずれも実現可能な情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す。
図６に示すように、情報処理装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、記憶部１０４と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１０５とを有する。また、情報処理装置１００は、例えば、データの伝送路としてのバスで各構成要素間を接続する。
ＣＰＵ１０１は、例えばマイクロコンピュータにより構成され、情報処理装置１００の各構成を制御する。また、ＣＰＵ１０１は、情報提供サーバ１においては行動認識部１２、行動モデル生成部１４、行動予測部１６、および情報提示部１７として機能する。また、ＣＰＵ１０１は、物流管理サーバ２０においては出荷オペレーション部２３として機能する。
ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が使用するプログラムや演算パラメータなどの制御用データなどを記憶する。ＲＡＭ１０３は、例えば、ＣＰＵ１０１により実行されるプログラムなどを一時的に記憶する。
記憶部１０４は、様々なデータを記憶する。例えば、記憶部１０４は、情報提供サーバ１においては行動ログＤＢ１３および行動モデルＤＢ１５の役目を果たす。また、記憶部１０４は、物流管理サーバ２０においては商品ＤＢ２１および物流情報ＤＢ２２の役目を果たす。
通信Ｉ／Ｆ１０５は、情報処理装置１００が有する通信手段であり、ネットワークを介して（あるいは直接的に）、本実施形態に係る配送システムを構成する外部装置と通信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ１０５は、情報提供サーバ１においてはネットワーク６を介してセンサデバイス３とデータの送受信を行ったり、物流管理サーバ２０と直接またはネットワーク６を介してデータの送受信を行ったりする。また、具体的には、通信Ｉ／Ｆ１０５は、情報提供サーバ１においてはセンシングデータ取得部１１（受信部）および情報提示部１７（送信部）として機能し得る。
以上、本実施形態による情報処理装置１００のハードウェア構成について説明したが、情報処理装置１００の構成は図６に示す構成に限られない。
＜＜４．まとめ＞＞
上述したように、本開示の実施形態による配送システムでは、ユーザ行動を予測して予めユーザの経路上の最適な所定の場所に商品を配送することで、より確実にユーザに商品を届けることができ、再配送等の手間が発生する確率が減少する。
上述したように、本開示の実施形態による配送システムでは、ユーザ行動を予測して予めユーザの経路上の最適な所定の場所に商品を配送することで、より確実にユーザに商品を届けることができ、再配送等の手間が発生する確率が減少する。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上述した情報提供サーバ１、物流管理サーバ２０に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、情報提供サーバ１、物流管理サーバ２０の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
また、本実施形態による配送システムでは、ユーザに商品を配送する場所を最適化する際、各商品の物流状況も参照し、複数の商品を配送する巡回セールスマン問題の解決を実現することも可能である。
また、図２に示す各サーバの構成は一例であって、本実施形態による配送システムの各構成はこれに限定されない。例えば、情報提示部１７は物流管理サーバ２０に設けられていてもよい。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得する取得部と、
前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識する認識部と、
前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測する行動予測部と、
前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示する提示部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記アイテムをユーザに提供するための情報は、前記予測したユーザ行動の経路上において前記アイテムをユーザに届ける場所および時間を示す情報である、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記行動予測部は、前記ユーザの過去ログに基づいて生成されたユーザ行動モデルを用いて前記ユーザの行動を予測する、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記ユーザ行動モデルは、他ユーザの行動モデルも参照して生成される、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記提示部は、前記アイテムの性質も考慮して、前記アイテムの提供場所を決定する、前記（１）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
前記提示部は、前記ユーザの現在の状況に応じて、前記アイテムの提供場所を決定する、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）
前記提示部は、前記ユーザのスケジュールに応じて、前記アイテムの提供場所を決定する、前記（１）〜（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）
前記アイテムは、商品であって、
前記提示部は、前記予測したユーザ行動と、前記商品に関する物流状況とに基づいて、前記商品をユーザに配送するための情報を提示する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得することと、
前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識することと、
前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測することと、
前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示することと、
を含む、情報提示方法。
（１０）
コンピュータを、
ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得する取得部と、
前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識する認識部と、
前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測する行動予測部と、
前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示する提示部と、
として機能させるための、プログラム。
（１）
ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得する取得部と、
前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識する認識部と、
前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測する行動予測部と、
前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示する提示部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記アイテムをユーザに提供するための情報は、前記予測したユーザ行動の経路上において前記アイテムをユーザに届ける場所および時間を示す情報である、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記行動予測部は、前記ユーザの過去ログに基づいて生成されたユーザ行動モデルを用いて前記ユーザの行動を予測する、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記ユーザ行動モデルは、他ユーザの行動モデルも参照して生成される、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記提示部は、前記アイテムの性質も考慮して、前記アイテムの提供場所を決定する、前記（１）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
前記提示部は、前記ユーザの現在の状況に応じて、前記アイテムの提供場所を決定する、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）
前記提示部は、前記ユーザのスケジュールに応じて、前記アイテムの提供場所を決定する、前記（１）〜（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）
前記アイテムは、商品であって、
前記提示部は、前記予測したユーザ行動と、前記商品に関する物流状況とに基づいて、前記商品をユーザに配送するための情報を提示する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得することと、
前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識することと、
前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測することと、
前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示することと、
を含む、情報提示方法。
（１０）
コンピュータを、
ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得する取得部と、
前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識する認識部と、
前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測する行動予測部と、
前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示する提示部と、
として機能させるための、プログラム。
１ 情報提供サーバ
１１ センシングデータ取得部
１２ 行動認識部
１３ 行動ログＤＢ
１４ 行動モデル生成部
１５ 行動モデルＤＢ
１６ 行動予測部
１７ 情報提示部
２ 物流システム
２０ 物流管理サーバ
２１ 商品ＤＢ
２２ 物流情報ＤＢ
２３ 出荷オペレーション部
２８ オペレータ端末
３ センサデバイス
３１ メガネ型ＨＭＤ
３２ デジタルカメラ
３３ 監視カメラ
３４ スマートフォン
３５ 時計型デバイス
３６ テレビジョン装置
４ａ〜４ｃ 配送車
６ ネットワーク
５０ ユーザ行動モデル
５２ 行動予測結果
１１ センシングデータ取得部
１２ 行動認識部
１３ 行動ログＤＢ
１４ 行動モデル生成部
１５ 行動モデルＤＢ
１６ 行動予測部
１７ 情報提示部
２ 物流システム
２０ 物流管理サーバ
２１ 商品ＤＢ
２２ 物流情報ＤＢ
２３ 出荷オペレーション部
２８ オペレータ端末
３ センサデバイス
３１ メガネ型ＨＭＤ
３２ デジタルカメラ
３３ 監視カメラ
３４ スマートフォン
３５ 時計型デバイス
３６ テレビジョン装置
４ａ〜４ｃ 配送車
６ ネットワーク
５０ ユーザ行動モデル
５２ 行動予測結果
Claims (10)
- ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得する取得部と、
前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識する認識部と、
前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測する行動予測部と、
前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示する提示部と、
を備える、情報処理装置。 - 前記アイテムをユーザに提供するための情報は、前記予測したユーザ行動の経路上において前記アイテムをユーザに届ける場所および時間を示す情報である、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記行動予測部は、前記ユーザの過去ログに基づいて生成されたユーザ行動モデルを用いて前記ユーザの行動を予測する、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記ユーザ行動モデルは、他ユーザの行動モデルも参照して生成される、請求項３に記載の情報処理装置。
- 前記提示部は、前記アイテムの性質も考慮して、前記アイテムの提供場所を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記提示部は、前記ユーザの現在の状況に応じて、前記アイテムの提供場所を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記提示部は、前記ユーザのスケジュールに応じて、前記アイテムの提供場所を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記アイテムは、商品であって、
前記提示部は、前記予測したユーザ行動と、前記商品に関する物流状況とに基づいて、前記商品をユーザに配送するための情報を提示する、請求項１に記載の情報処理装置。 - ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得することと、
前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識することと、
前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測することと、
前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示することと、
を含む、情報提示方法。 - コンピュータを、
ユーザの行動を検知したセンシングデータを取得する取得部と、
前記取得したセンシングデータに基づいてユーザ状況を認識する認識部と、
前記認識したユーザ状況に応じてユーザ行動を予測する行動予測部と、
前記予測したユーザ行動に応じてアイテムをユーザに提供するための情報を提示する提示部と、
として機能させるための、プログラム。
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| JP2001056805A (ja) * | 1999-08-18 | 2001-02-27 | Sony Corp | 行動予測方法及びその装置 |
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-
2015
- 2015-03-02 JP JP2016523181A patent/JP6720866B2/ja active Active
- 2015-03-02 US US15/308,765 patent/US20170147929A1/en not_active Abandoned
- 2015-03-02 WO PCT/JP2015/056111 patent/WO2015182200A1/ja active Application Filing
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|---|---|
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