WO2020049839A1 - 継続実施支援装置、携帯端末、継続実施支援方法およびプログラム - Google Patents

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WO2020049839A1
WO2020049839A1 PCT/JP2019/025399 JP2019025399W WO2020049839A1 WO 2020049839 A1 WO2020049839 A1 WO 2020049839A1 JP 2019025399 W JP2019025399 W JP 2019025399W WO 2020049839 A1 WO2020049839 A1 WO 2020049839A1
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execution
timing
time
data
target operation
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PCT/JP2019/025399
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征央 梶山
穣 秋冨
美穂 石井
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Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社
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    • G08B21/182—Level alarms, e.g. alarms responsive to variables exceeding a threshold
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • H—ELECTRICITY
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    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/06—Alarms for ensuring the safety of persons indicating a condition of sleep, e.g. anti-dozing alarms

Definitions

  • the present invention relates to a continuous execution support device, a mobile terminal, a continuous execution support method, and a continuous execution support program for causing a user to continuously perform a predetermined operation performed via a mobile terminal.
  • Patent Literatures 1 and 2 There is a method described in Patent Literatures 1 and 2, for example, relating to an issue of not only recording a sleep but also causing a user to continuously perform a predetermined operation performed via a mobile terminal.
  • the method described in Patent Literature 1 prepares a setting interface for receiving an event notification from another application instead of the user voluntarily managing the schedule. Then, upon receiving a notification including the event content and the occurrence time via the setting interface, the reminder schedule is automatically set based on the event content and the occurrence time.
  • Patent Literature 2 detects, in a portable terminal device, that a user has taken a specific action related to the device, and records application start result information within a predetermined time from a past reminder occurrence time. It is determined whether or not to generate a reminder on the basis of.
  • Patent Literature 2 discloses, as an example of a specific action, an action of performing opening and closing operations of a housing at least a predetermined number of times or a predetermined number of times within a predetermined time, and that the number of steps within a predetermined time is a predetermined value or more. ing.
  • Patent Literatures 1 and 2 are used when the time for performing an operation to be continued is not predetermined or when it is difficult to find a specific behavior of the user related to the operation, such as recording of sleep. , The effect can not be expected.
  • Patent Document 2 there is a correlation (mainly a co-occurrence relationship) between a predetermined operation to be continued and a user's opening / closing operation of the housing or walking of the user himself. Is assumed. However, as in the case of sleep recording, the timing at which a predetermined operation is performed differs greatly from user to user, and there is no guarantee that each user will perform a predetermined action (opening / closing operation of the housing or walking) when performing the operation. . Patent Document 2 does not consider any measures against such a case.
  • the present invention provides a continuous execution support device, a portable terminal, a continuous execution support method, and a continuous execution support program that allow a user to continuously perform a predetermined operation even if such an operation is performed.
  • the purpose is to:
  • the continuous execution support device When the target operation is performed via the mobile terminal possessed by the target user, the continuous execution support device according to the present invention provides time data indicating the execution time and the execution time obtained from the sensor mounted on the mobile terminal or the vicinity thereof.
  • Performance data storage means for storing performance data including time sensor data; and timing detection means for detecting, based on the performance data, an execution timing that is a timing at which a target user can easily perform a target operation during a predetermined cycle.
  • a notifying unit for notifying the user of the execution of the target operation at the detected execution timing when the execution of the target operation is not performed for a predetermined period or more.
  • a portable terminal includes: a sensor for measuring predetermined data indicating a situation at or around a terminal on which the device is mounted; a sensor data storage unit for holding sensor data, which is predetermined data obtained from the sensor, for a predetermined period;
  • a result data obtaining unit that obtains time data indicating the execution time and the sensor data of the execution time or the peripheral time thereof, and a result data storage unit that stores the result data
  • a timing detection unit that detects an execution timing that is a timing at which the target user can easily perform the target operation during a predetermined period based on the result data stored in the result data storage unit; If not implemented, a notification prompting execution of the target operation is issued at the execution timing detected by the timing detection unit.
  • a cormorant notification means is provided.
  • the information processing apparatus when the information processing apparatus performs the target operation via the mobile terminal possessed by the target user, the information processing apparatus can obtain the time data indicating the execution time and the sensor mounted on the mobile terminal.
  • the actual data including the execution time or the sensor data of the peripheral time is stored in a predetermined storage device, and based on the actual data, the execution timing which is the timing at which the target user can easily perform the target operation during a predetermined cycle is determined.
  • a notification for prompting the execution of the target operation is performed at the detected execution timing.
  • the continuous execution support program When a target operation is performed on a computer via a mobile terminal possessed by a target user, the continuous execution support program according to the present invention includes time data indicating the execution time, and execution time obtained from a sensor mounted on the mobile terminal. Alternatively, a process of storing actual data including sensor data at the peripheral time in a predetermined storage device, and detecting an execution timing that is a timing at which a target user can easily perform the target operation during a predetermined cycle based on the actual data. When the execution of the target operation is not performed for a predetermined period or more, a process for notifying the user of the execution of the target operation is performed at the detected execution timing.
  • FIG. 2 is a configuration diagram illustrating an example of a mobile terminal according to the first embodiment.
  • 5 is a flowchart illustrating an example of an operation of the mobile terminal according to the first embodiment.
  • 5 is a flowchart illustrating an example of an operation of the mobile terminal according to the first embodiment.
  • It is explanatory drawing which shows the example of performance data.
  • It is explanatory drawing which shows the example of the candidate list of an execution timing.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram illustrating a configuration example of a computer according to each embodiment of the present invention. It is a block diagram showing the outline of the continuation execution support device of the present invention.
  • One of the habit-making methods is to incorporate a habit to be habitualized into the person's life rhythm, and to adapt the behavior to a certain timing in a certain activity cycle originally owned by the target user called a life rhythm. There is a method of repeating the operation to be performed.
  • the target user in the life rhythm must be able to easily and repeatedly perform a target operation (hereinafter, referred to as a target operation) in the life rhythm. Find a timing that makes it easy to perform the target operation. Then, when the target operation has not been performed, a notification prompting execution is performed at the timing.
  • a target operation hereinafter, referred to as a target operation
  • sensor data information obtained from a sensor mounted on a mobile terminal performing the target operation is used. More specifically, sensor data is collected at or around the time when the target operation was performed in the past, and the mobile device or its surroundings indicated by the operation and the collected sensor data (for example, the position, , Tilt, direction, operation content, ambient brightness, etc.).
  • the method of associating for example, the relationship between the situation indicated by the accumulated data and the target operation is learned by machine learning or the like, and if the situation is a timing at which the user can easily perform the target operation for an arbitrary situation
  • a discrimination model for discriminating whether or not the discrimination may be constructed.
  • FIG. 1 is a configuration diagram illustrating an example of the mobile terminal 10 according to the first embodiment.
  • the mobile terminal 10 shown in FIG. 1 includes a sensor 11, a sensor data storage unit 12, a performance data acquisition unit 13, a performance data storage unit 14, a discrimination model construction unit 15, a discrimination model storage unit 16, a timing detection And a notification unit 18.
  • the sensor 11 measures predetermined data indicating the state of the mobile terminal 10 or its surroundings.
  • FIG. 1 shows an example including one sensor 11, a plurality of sensors 11 may be provided.
  • the sensor 11 may be, for example, an acceleration sensor or a gyro sensor that measures data indicating the inclination of the mobile terminal 10.
  • the sensor data storage unit 12 stores time-series data of sensor data including a sensor value obtained from the sensor 11.
  • the sensor data storage unit 12 stores the sensor data for a certain period or more, so that not only the situation at the time of occurrence of the target operation but also the situation at the peripheral time (for example, how the user operated the mobile terminal, how much Etc.).
  • the result data storage unit 14 stores the result data together with the sensor data that can be collected. For example, every time the user performs the target operation, the performance data acquisition unit 13 reads a certain amount of time-series data of the sensor data stored in the sensor data storage unit 12, generates and stores the performance data. Is also good.
  • the performance data may include data other than the time data and the sensor data.
  • the performance data includes at least data to be input to a discrimination model described later.
  • the result data storage unit 14 stores result data.
  • the discrimination model construction unit 15 constructs (learns) a discrimination model using the performance data stored in the performance data storage unit 14.
  • the discriminant model constructed by the discriminant model constructing unit 15 determines whether the target operation is easily performed on input data including time data indicating the date and time to be determined and sensor data for a certain period around the time.
  • a discrimination model that outputs a discrimination result may be used. Note that the input data to the discrimination model is not limited to the above.
  • the discrimination model storage unit 16 stores the discrimination model constructed by the discrimination model construction unit 15.
  • the timing detection unit 17 detects a timing at which the user easily performs the target operation (hereinafter, referred to as an execution timing) using the discrimination model stored in the discrimination model storage unit 16. For example, the timing detection unit 17 acquires, at a predetermined timing, the time data indicating the current date and time, the day of the week, and the like and the sensor data of the peripheral time (a fixed time in the past, etc.) as the time to be determined. The timing detection unit 17 may detect the implementation timing by inputting the acquired situation data to the determination model and determining whether or not the current time is the implementation timing.
  • the timing for performing the determination is not particularly limited, but may be, for example, a time when a predetermined condition such as a certain period or around the time when the target operation was performed in the past is satisfied.
  • the timing detection unit 17 performs the following in advance as follows.
  • the situation data detected at an appropriate execution timing may be specified.
  • the timing detection unit 17 determines what kind of situation (day of the week, time of day, time of day, time of day, If it is a characteristic of data), specify whether the target operation is easily performed.
  • the timing detection unit 17 may store a pattern of situation data (time data, sensor data, and the like) indicating the identified situation in a storage unit (not shown) as a situation data pattern of a candidate for execution timing.
  • the timing detection unit 17 may store, together with the situation data pattern of the execution timing candidate, the notification result of the candidate (such as the presence or absence of subsequent execution, the scoring result, etc.), the notification frequency information, and the like.
  • the execution timing candidate is used as a notification timing.
  • the timing detection unit 17 does not use the learned discrimination model, but directly uses the actual data stored in the actual data storage unit 14 to determine what kind of situation (day of the week, time, and characteristics of the sensor data). ), It may be specified whether the target operation is easily performed. In that case, the discrimination model construction unit 15 and the discrimination model storage unit 16 can be omitted.
  • the notifying unit 18 notifies the user to perform the target operation when the current operation state of the user satisfies a predetermined notification condition, for example, when the target operation has not been performed for a certain period of time.
  • the notification unit 18 of the present embodiment notifies at the execution timing or the candidate timing detected by the timing detection unit 17. When a plurality of the timings exist in one cycle, the notification unit 18 may perform the notification until the user shows a response, that is, every time the timing is detected.
  • the notification unit 18 marks the notification after the notification, and reduces the frequency of the subsequent notification with respect to the timing of the notification (or the situation data pattern associated with the timing) at which the notification of the poor scoring result was performed. Then, a priority may be set for the timing of performing the notification. The scoring may be performed based on, for example, a time lag from the notification to the actual execution of the target action.
  • the mobile terminal 10 of the present embodiment has two phases: a normal phase in which the target operation is performed smoothly, and a notification phase in which the target operation is not performed.
  • the normal phase includes a performance data collection phase.
  • the transition from the normal phase to the notification phase may be performed, for example, when a predetermined notification condition such that the target operation is not performed for n consecutive cycles is satisfied.
  • the transition from the notification phase to the normal phase is performed when the target operation is performed.
  • the mobile terminal 10 may include a switching unit that detects whether or not the target operation is performed in each predetermined cycle, and performs such a phase switching. In the example shown in FIG. 1, it is assumed that the performance data acquisition unit 13 plays the role of the switching unit.
  • the sensor data storage unit 12 always stores the latest time-series data of sensor data for a certain period.
  • the performance data acquisition unit 13 confirms the current implementation status (for example, the final implementation date) of the target operation (step S11).
  • the performance data acquisition unit 13 may check the performance status of the target operation at the present time with reference to the performance data stored in the performance data storage unit 14, for example. It is also possible for the timing detection unit 17 to access the performance data storage unit 14 and check the current execution status of the target operation.
  • the timing detection unit 17 determines whether or not the implementation status of the target operation at the current time satisfies the notification condition, and if so, proceeds to step S16 (Yes in step S12). On the other hand, if not satisfied, the process proceeds to step S13 (No in step S12).
  • An example of the notification condition is that a predetermined time or more has elapsed since the last execution date.
  • step S13 the performance data acquisition unit 13 monitors the execution of the target operation by the user.
  • the monitoring of the execution of the target operation may be performed, for example, by waiting for reception of an event notification indicating the execution.
  • the result data acquisition unit 13 acquires the situation data including the sensor data of the time around the occurrence time, creates the result data, and creates the result data storage unit 14 (Step S14, Step S15).
  • the mobile terminal 10 may start from the normal mode when the user starts the target application for the first time, and may wait until the user performs the target operation on the application. Then, the result data acquisition unit 13 saves the result data when the user performs the target operation. Thereafter, the mobile terminal 10 starts monitoring the last execution date, and may wait as it is if a predetermined time (for example, two days) has not elapsed since the last execution date. In the meantime, when the predetermined operation is performed, the performance data acquisition unit 13 stores the execution data. On the other hand, the mobile terminal 10 may shift to the notification phase when a predetermined time or more has elapsed from the final implementation date. Note that the period for shifting to the notification phase is not particularly limited. For example, a period corresponding to one cycle in which the target operation is performed (for example, one day in a one-day cycle) may be used.
  • the discrimination model construction unit 15 constructs a discrimination model using the accumulated data, and To memorize. Further, the timing detection unit 17 specifies the pattern of the situation data generated at the candidate timing of the execution timing based on the actual data or the discrimination model stored in the discrimination model storage unit 16.
  • the sensor data storage unit 12 always stores the latest time-series data of sensor data for a certain period. Further, in this example, it is assumed that a pattern of the situation data occurring at the timing of the execution timing candidate is specified in advance, and the information of the pattern is stored.
  • the timing detection unit 17 checks whether or not the target operation has been performed during the notification phase (step S21).
  • step S21 If the target operation has been performed (Yes in step S21), the process proceeds to step S28.
  • the timing detection unit 17 checks whether the current date and time is a time near the execution timing (step S22).
  • step S22 whether or not the current date and time is a time near the execution timing is determined, for example, based on time data included in the situation data pattern information stored as the information on the execution timing candidates. Is also good. For example, when the current time is a time within a predetermined range before and after the time stored as the information of the execution timing candidate in the cycle set as the determination target, the timing detection unit 17 performs It may be determined that there is.
  • step S22 If the current date and time is not the time near the execution timing (No in step S22), the process returns to step S21, and the timing detection unit 17 confirms the execution of the target operation until the time nears the execution timing is entered.
  • the timing detection unit 17 acquires the latest status data and determines whether the latest status indicated by the acquired status data is the implementation timing. It is determined whether or not there is (Step S23, Step S24).
  • the timing detection unit 17 may acquire, for example, time data indicating the current date and time and sensor data stored in the sensor data storage unit 12 as the latest situation data.
  • the determination of the execution timing may be made based on, for example, sensor data included in the situation data pattern information stored in advance as information on the execution timing candidates. For example, when the latest sensor data matches or is similar to the sensor data included in the information of the pattern of the situation data that is the information of the candidate for the execution timing, the timing detection unit 17 may determine that the execution timing is reached. Good.
  • step S24 the process returns to step S21, and confirms the execution of the target operation and performs the execution timing based on the latest situation data during a time near the execution timing. Is determined.
  • the timing detection unit 17 determines that it is the execution timing (Yes in Step S24)
  • the timing detection unit 17 notifies the user of the target operation (Step S25).
  • the timing detection unit 17 may adjust the notification frequency with reference to the scoring result of the past notification at the execution timing. For example, the timing detection unit 17 may reduce the notification frequency when the scoring result is poor even if the current situation is the execution timing.
  • the method of notification is not particularly limited.
  • step S26 whether or not the target operation is performed is checked until a predetermined time has elapsed. Checking whether the target operation has been performed may be performed in the same manner as in step S21. At this time, if the target operation is performed before the predetermined time elapses (Yes in step S26), the notification unit 18 scores the notification according to the time (elapsed time) from notification to execution. Is performed (step S27). Thereafter, the process proceeds to step S28.
  • the notification unit 18 gives a worse score to the notification than when the target operation is performed. (Step S30).
  • step S ⁇ b> 28 in response to the execution of the target operation, the result data acquisition unit 13 acquires situation data including sensor data at a time around the occurrence time, creates result data, and stores the result data in the result data storage unit 14.
  • the timing detection unit 17 may record performance data in the notification phase.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the performance data.
  • the result data acquisition unit 13 may create and store result data, for example, as illustrated in FIG. 4 when the user performs the target operation.
  • the performance data shown in FIG. 4 includes a final implementation date and a situation data set.
  • the situation data set includes a device angle as sensor data and a day and time as time data.
  • the device angle is a device angle immediately before performing the target operation or immediately before starting an application performing the target operation (more specifically, a horizontal angle of the device obtained using a gyro sensor or the like). Is also good.
  • the sensor data included in the situation data set includes an example that includes only the device angle immediately before performing the target operation or immediately before starting the application that performs the target operation.
  • It may include a device angle for a certain period, that is, time-series data of the device angle.
  • time-series data By including such time-series data, it is possible to associate the transition of the device angle when the target operation is performed with the implementation timing as the notification timing or the feature of the candidate.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a candidate list of execution timing.
  • the timing detection unit 17 may create and store an execution timing candidate list as shown in FIG. 5, for example, based on the accumulated result data when the result data is accumulated in a predetermined amount or more.
  • the candidate list shown in FIG. 5 includes a number, a situation data set, and a notification frequency for each execution timing candidate.
  • the situation data set is the same as the situation data set in the actual data.
  • the portable terminal 10 starts the above-described operation from the normal phase in response to the activation of an application that implements at least a continuation support program for causing the CPU or the like to execute the above-described operation.
  • the application waits until the user performs a target operation.
  • the result data storage unit 14 stores, for example, result data including the last execution date and the situation data set as described above.
  • the application monitors the last execution date of the performance data stored in the performance data storage unit 14, and if within a predetermined time (for example, two days) from the last execution date, the application performs the next target operation by the user. Wait for implementation. In the meantime, when the target operation is performed, the result data storage unit 14 performs the same process of storing the result data as described above.
  • a predetermined time for example, two days
  • the application first reads the performance data stored in the performance data storage unit 14 and the information on the execution timing candidates created in the past, if any.
  • the discrimination model construction unit 15 creates a candidate list of the latest execution timing using the read information.
  • the application determines whether the current date and time is within a predetermined range before and after the time indicated by any of the execution timing candidates (for example, before and after the occurrence time, during m minutes, and the like). Obtain sensor data and monitor terminal status such as device angle.
  • the application performs the predetermined operation. The user is notified of the operation.
  • the timing detection unit 17 waits until the time enters the time zone near the execution timing of another candidate. (Time monitoring).
  • the application monitors the execution of the predetermined operation by the user who has received the notification, measures the elapsed time from the notification to the execution, and scores the notification. Then, the notifying unit 18 updates the notification frequency of the candidate that is the source of the notification in the candidate list based on the scoring.
  • the notification frequency is updated by, for example, increasing the notification frequency by one step from “medium” to “high” within one hour from the notification to the execution. For example, it may be lowered by one step from “medium” to “low”. If the user does not perform the predetermined operation even after receiving the notification, the timing detection unit 17 reduces the notification frequency and waits until the time when the time comes near the execution timing of another candidate. I do.
  • the application ends the notification phase and shifts to the normal phase.
  • the state of the terminal is monitored only in the time zone near the candidate execution timing, and a notification is made based on the result of the monitoring.
  • the timing detection unit 17 can detect the execution timing and perform the notification without determining the time zone.
  • the discrimination model construction unit 15 inputs a situation data set including time data and sensor data to the discrimination model at predetermined time intervals, obtains a discrimination result as to whether or not it is the execution timing as an output, and notifies May notify based on the determination result.
  • the discriminant model construction unit 15 learns the target operation to be continuously performed together with not only the time data of the past execution but also the situation data of the surrounding time.
  • the timing detection unit 17 finds a timing that is easy to execute.
  • the notifying unit 18 uses the timing to give a notification that prompts the user to perform the operation when the operation has not been performed.
  • the mobile terminal 10 according to the present embodiment can be habitual at a timing at which the user who wants to continue the target operation can easily perform the operation during a predetermined cycle.
  • the habit formation according to the present embodiment does not necessarily force the user to perform the operation at the same time.
  • the habit formation according to the present embodiment refers to incorporating the operation into a series of operations that are easy for the user to perform the operation by notifying at a timing that is easy to perform the operation due to the habit of the operation of the user. . In this way, by giving a notification that prompts the user to perform the operation at a timing with a small physical or psychological load, the customization of the operation is supported. As a result, the user can continuously perform the desired operation.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration example of the continuous execution support system.
  • FIG. 7 is a schematic block diagram showing a configuration example of a computer according to each embodiment of the present invention.
  • the computer 1000 includes a CPU 1001, a main storage device 1002, an auxiliary storage device 1003, an interface 1004, a display device 1005, and an input device 1006.
  • ⁇ Devices such as terminals and other servers included in the above-described embodiment may be implemented in the computer 1000.
  • the operation of each device may be stored in the auxiliary storage device 1003 in the form of a program.
  • the CPU 1001 reads out a program from the auxiliary storage device 1003, expands the program in the main storage device 1002, and performs a predetermined process in each embodiment according to the program.
  • the CPU 1001 is an example of an information processing device that operates according to a program.
  • the CPU Central Processing Unit
  • an MPU Micro Processing Unit
  • MCU Memory Control Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • the auxiliary storage device 1003 is an example of a non-transitory tangible medium.
  • Other examples of the non-transitory tangible medium include a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, and a semiconductor memory connected via the interface 1004.
  • the computer 1000 When the program is distributed to the computer 1000 via a communication line, the computer 1000 that has received the program may load the program into the main storage device 1002 and execute a predetermined process in each embodiment.
  • the program may be for realizing a part of a predetermined process in each embodiment. Further, the program may be a difference program that realizes a predetermined process in each embodiment in combination with another program already stored in the auxiliary storage device 1003.
  • the interface 1004 transmits and receives information to and from another device.
  • the display device 1005 presents information to a user. Further, the input device 1006 receives input of information from a user.
  • some components of the computer 1000 can be omitted. For example, if the computer 1000 does not present information to the user, the display device 1005 can be omitted. For example, if the computer 1000 does not accept information input from the user, the input device 1006 can be omitted.
  • each of the above embodiments are implemented by a general-purpose or dedicated circuit (Circuitry), a processor, or a combination thereof. These may be constituted by a single chip, or may be constituted by a plurality of chips connected via a bus. In addition, some or all of the components of each of the above embodiments may be realized by a combination of the above-described circuit and the like and a program.
  • the plurality of information processing devices or circuits may be centrally arranged, or may be distributed. It may be arranged.
  • the information processing device, the circuit, and the like may be realized as a form in which each is connected via a communication network, such as a client and server system or a cloud computing system.
  • FIG. 8 is a block diagram showing an outline of the continuous execution support device of the present invention. 8 includes a performance data storage unit 601, a timing detection unit 602, and a notification unit 603.
  • the performance data storage unit 601 (for example, the performance data storage unit 14) stores the time data indicating the execution time and the sensor mounted on the mobile terminal.
  • the actual data including the obtained execution time or sensor data of the surrounding time is stored.
  • the timing detection unit 602 detects an execution timing that is a timing at which the target user can easily perform the target operation during a predetermined cycle based on the performance data.
  • the notification unit 603 (for example, the notification unit 18) notifies the user of the execution of the target operation at the detected execution timing when the execution of the target operation is not performed for a predetermined period or longer.
  • the user is highly dependent on the timing at which the operation is performed, the behavior performed simultaneously with the operation, and the like, and it is difficult to measure the timing at which the operation will be performed only by a predetermined time or behavior reference. Even if it is, it can be made to carry out a user continuously.
  • the present invention can be suitably applied to applications in which an operation performed via a mobile terminal is desired to be continued.

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Abstract

継続実施支援装置６００は、対象ユーザが所持する携帯端末を介して対象動作が実施されると、実施時間を示す時間データと、携帯端末に搭載されたセンサから得られる実施時刻もしくはその周辺時刻のセンサデータとを含む実績データを記憶する実績データ記憶手段６０１と、実績データを基に、予め定めた周期中において対象ユーザが対象動作を実施しやすいタイミングである実施タイミングを検知するタイミング検知手段６０２と、対象動作の実施が所定期間以上実施されない場合に、検知した実施タイミングで、対象動作の実施を促す通知を行う通知手段６０３とを備える。

Description

継続実施支援装置、携帯端末、継続実施支援方法およびプログラム
　本発明は、携帯端末を介して行われる所定の動作をユーザに継続して実施させるための継続実施支援装置、携帯端末、継続実施支援方法および継続実施支援プログラムに関する。
　自分の睡眠に関するデータを毎日記録することは、睡眠習慣の改善に効果的であることが知られている。毎日の記録を補助するツールとして、例えば、睡眠日誌などがある。また、スマートフォンやスマートウォッチなどの携帯端末上で睡眠日誌の機能を提供するアプリケーションも開発されている。
　しかし、携帯端末アプケーションで提供される便利なインタフェースを用いても、睡眠日誌への記録を継続させることは難しく、いかに該記録を継続させるかが大きな課題である。
　睡眠の記録に限らず、携帯端末を介して行われる所定の動作をユーザに継続して行わせる課題に関連して、例えば、特許文献１、２に記載の方法がある。特許文献１に記載の方法は、ユーザが自発的にスケジュール管理をする代わりに、他のアプリケーションからのイベント通知を受信する設定インタフェースを用意しておく。そして、該設定インタフェースを介してイベント内容と発生時刻を含む通知を受信すると、イベント内容と発生時刻に基づいて、自動で備忘スケジュールを設定する。
　また、特許文献２に記載の方法は、携帯端末装置において、ユーザが該装置に関連する特定の行動をとったことを検出して、過去のリマインダ発生時点から所定時間以内のアプリケーションの起動実績情報を基に、リマインダを発生させるか否かを判定する。特許文献２には、特定の行動の例として、筐体の開閉操作を所定回数以上または所定時間内に所定回数以上行う行動、所定時間内での歩数が所定値以上であること等が挙げられている。
特表２０１６－５３３１１０号公報 特開２００６－３５０５１９号公報
　しかし、特許文献１、２に記載の方法は、睡眠の記録のように、継続したい動作を行う時間が予め定まらない場合や、該動作と関連するユーザの特定行動を見出すことが難しい場合には、効果が期待できない。
　一般に、個人の日々の入眠時間や起床時間にはばらつきがある。また、これらは季節や曜日によって異なることも多い。このため、例えば、特許文献１に記載の方法を利用して携帯端末上で、日々の入眠前や起床後に所定のアプリケーションを介した睡眠の記録を促そうとしても、いかに適切な発生時刻を含むイベント通知メッセージを生成するかの課題が残る。
　また、特許文献２に記載されている方法は、継続させたい所定の動作と、ユーザによる筐体の開閉操作やユーザ自体の歩行との間に相関関係（主に、共起関係）があることを前提としている。しかし、睡眠記録のように、所定の動作を行うタイミングがユーザにより大きく異なるだけでなく、該操作を行う際に予め定めた行動（筐体の開閉操作や歩行）を各ユーザが行う保証はない。このような場合の対策について特許文献２は何ら考慮していない。
　上記の事情は、睡眠記録に限らず、その動作を行うタイミングやその動作と同時に行われる行動等にユーザ依存性が高く、予め定めた時間や行動基準だけでその動作を実施するであろうタイミングを測るのが困難な動作であれば、同様に発生すると思われる。
　そこで、本発明は、仮にそのような動作であっても、ユーザに所定の動作を継続して実施させることができる継続実施支援装置、携帯端末、継続実施支援方法および継続実施支援プログラムを提供することを目的とする。
　本発明による継続実施支援装置は、対象ユーザが所持する携帯端末を介して対象動作が実施されると、実施時間を示す時間データと、携帯端末に搭載されたセンサから得られる実施時刻もしくはその周辺時刻のセンサデータとを含む実績データを記憶する実績データ記憶手段と、実績データを基に、予め定めた周期中において対象ユーザが対象動作を実施しやすいタイミングである実施タイミングを検知するタイミング検知手段と、対象動作の実施が所定期間以上実施されない場合に、検知した実施タイミングで、対象動作の実施を促す通知を行う通知手段とを含む。
　本発明による携帯端末は、搭載先の端末またはその周辺の状況を示す所定のデータを計測するセンサと、センサから得られる所定のデータであるセンサデータを一定期間保持するセンサデータ記憶手段と、所定の対象動作が実施されると、実績データとして、実施時間を示す時間データと実施時刻もしくはその周辺時刻のセンサデータとを取得する実績データ取得手段と、実績データを記憶する実績データ記憶手段と、実績データ記憶手段に記憶された実績データを基に、予め定めた周期中において対象ユーザが対象動作を実施しやすいタイミングである実施タイミングを検知するタイミング検知手段と、対象動作の実施が所定期間以上実施されない場合に、タイミング検知手段が検知した実施タイミングで、対象動作の実施を促す通知を行う通知手段とを含む。
　本発明による継続実施支援方法は、情報処理装置が、対象ユーザが所持する携帯端末を介して対象動作が実施されると、実施時間を示す時間データと、携帯端末に搭載されたセンサから得られる実施時刻もしくはその周辺時刻のセンサデータとを含む実績データを所定の記憶装置に記憶し、実績データを基に、予め定めた周期中において対象ユーザが対象動作を実施しやすいタイミングである実施タイミングを検知し、対象動作の実施が所定期間以上実施されない場合に、検知した実施タイミングで、対象動作の実施を促す通知を行う。
　本発明による継続実施支援プログラムは、コンピュータに、対象ユーザが所持する携帯端末を介して対象動作が実施されると、実施時間を示す時間データと、携帯端末に搭載されたセンサから得られる実施時刻もしくはその周辺時刻のセンサデータとを含む実績データを所定の記憶装置に記憶する処理、実績データを基に、予め定めた周期中において対象ユーザが対象動作を実施しやすいタイミングである実施タイミングを検知する処理、および対象動作の実施が所定期間以上実施されない場合に、検知した実施タイミングで、対象動作の実施を促す通知を行う処理を実行させる。
　本発明によれば、ユーザに所定の動作を継続して実施させることができる。
第１の実施形態の携帯端末の例を示す構成図である。 第１の実施形態の携帯端末の動作の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態の携帯端末の動作の一例を示すフローチャートである。 実績データの例を示す説明図である。 実施タイミングの候補リストの例を示す説明図である。 継続実施支援システムの例を示すブロック図である。 本発明の各実施形態にかかるコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。 本発明の継続実施支援装置の概要を示すブロック図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。まず、本発明の技術コンセプトについて簡単に説明する。
　ある人物に所定の行動を継続して実施させるためには、該行動をその人物の習慣にさせるのが効果的である。習慣化の方法の１つに、該人物の生活リズムの中に習慣化したい行動を組み込み、生活リズムという元々対象ユーザが持っている一定の活動周期中の、一定のタイミングに合わせてその行動を実施させる動作を繰り返し行う方法が挙げられる。
　そのような習慣化を支援するために、本発明ではまず、生活リズムの中で目的とする動作（以下、対象動作という）の実施を無理なく、かつ繰り返し行えるよう、生活リズム内において対象ユーザにとって対象動作を実施しやすいタイミングを見出す。そして、対象動作が未実施の場合に、該タイミングにて実施を促す通知を行う。
　そのようなタイミングを見出す方法として、対象動作を行う携帯端末に搭載されるセンサから得られる情報（センサデータ）を利用する。より具体的には、過去に対象動作が実施された時間またはその周辺時刻のセンサデータを収集し、該動作と収集したセンサデータが示す該携帯もしくはその周囲の状況（例えば、端末の位置、動き、傾き、方向、操作内容、周囲の明るさ等）とを関連づける。関連づけの方法として、例えば、機械学習などにより、蓄積したそれらデータが示す状況と対象動作との関係を学習し、任意の状況に対して該状況がユーザにとって対象動作を実施しやすいタイミングであるか否かを判別する判別モデルを構築してもよい。
　図１は、第１の実施形態の携帯端末１０の例を示す構成図である。図１に示す携帯端末１０は、センサ１１と、センサデータ記憶部１２と、実績データ取得部１３と、実績データ記憶部１４と、判別モデル構築部１５と、判別モデル記憶部１６と、タイミング検知部１７と、通知部１８とを備える。
　センサ１１は、携帯端末１０またはその周囲の状況を示す所定のデータを測定する。なお、図１では、１つのセンサ１１を備える例が示されているが、センサ１１は複数であってもよい。センサ１１は、例えば、携帯端末１０の傾きを示すデータを計測する加速度センサやジャイロセンサであってもよい。
　センサデータ記憶部１２は、センサ１１から得られるセンサ値を含むセンサデータの時系列データを記憶する。センサデータ記憶部１２が一定期間以上のセンサデータを記憶することで、対象動作発生時における状況だけでなく、その周辺時刻における状況（例えば、携帯端末をどのように操作したか、どれくらい操作したか等）を知ることができる。
　実績データ取得部１３は、ユーザによる対象動作の実施を示すイベント情報等を取得するなどして対象動作が実施されたことを検知すると、その旨を対象動作の発生時間を示す時間データおよびその際収集可能なセンサデータとともに実績データとして実績データ記憶部１４に記憶させる。実績データ取得部１３は、例えば、ユーザが対象動作を実施する毎に、センサデータ記憶部１２に記憶されているセンサデータの時系列データを一定量読み出して、実績データを生成して記憶させてもよい。実績データは、時間データとセンサデータ以外のデータを含んでいても良い。実績データは、少なくとも後述する判別モデルに入力するデータを含む。
　実績データ記憶部１４は、実績データを記憶する。
　判別モデル構築部１５は、実績データ記憶部１４に記憶されている実績データを用いて、判別モデルを構築（学習）する。判別モデル構築部１５が構築する判別モデルは、例えば、判定したい日時を示す時間データとその周辺時刻の一定期間のセンサデータとを含む入力データに対して対象動作が実施されやすいタイミングか否かの判別結果を出力する判別モデルであってもよい。なお、判別モデルへの入力データは上記に限定されない。一例として、過去に利用者が対象動作を実施した時刻や曜日のデータ、対象動作を実施した時刻より所定時間前の加速度センサ、ジャイロセンサなどのセンサデータ、対象動作を実施した時刻の前後の時刻のスケジュールデータなど、携帯端末１０で取得可能な種々の状況を示す状況データのうちのいずれかもしくはそれらの組み合わせを入力データとしてもよい。
　判別モデル記憶部１６は、判別モデル構築部１５によって構築された判別モデルを記憶する。
　タイミング検知部１７は、判別モデル記憶部１６に記憶されている判別モデルを利用して、ユーザにとって対象動作を行いやすいタイミング（以下、実施タイミングという）を検知する。タイミング検知部１７は、例えば、予め定められたタイミングで、判定を行いたい時間として現在の日時や曜日等を示す時間データとその周辺時刻（過去一定時間分等）のセンサデータを取得する。タイミング検知部１７は、取得したそれら状況データを判別モデルに入力して、現在が実施タイミングか否かを判別することにより、実施タイミングを検知してもよい。判別を行うタイミングは特に限定されないが、例えば、一定周期や過去に対象動作が行われた時刻周辺等の所定の条件を満たした時などであってもよい。
　また、タイミング検知部１７は、現在の状況データ（例えば、時刻データとセンサデータ等）とを用いて、現時点が実施タイミングであるか否かを判定する代わりに、次のようにして予めそのような実施タイミングに検出される状況データを特定してもよい。例えば、タイミング検知部１７は、学習済みの判別モデルから得られる、対象動作の実施有無と入力データ間の関係性（相関の強さ）等を基に、どのような状況（曜日、時刻、センサデータの特徴）であれば対象動作が実施されやすいかを特定する。タイミング検知部１７は、特定した状況を示す状況データ（時間データやセンサデータ等）のパターンを、実施タイミングの候補の状況データパターンとして記憶部（図示せず）に記憶しておいてもよい。このとき、タイミング検知部１７は、実施タイミングの候補の状況データパターンとともに、該候補の通知結果（その後の実施有無や採点結果等）や、通知頻度の情報等を記憶してもよい。以降、当該実施タイミングの候補は、通知タイミングとして利用される。
　なお、タイミング検知部１７は、学習済みの判別モデルを利用せずに、直接、実績データ記憶部１４に記憶されている実績データに基づいて、どのような状況（曜日、時刻、センサデータの特徴）であれば対象動作が実施されやすいかを特定してもよい。その場合、判別モデル構築部１５および判別モデル記憶部１６は省略可能である。
　通知部１８は、対象動作が一定期間行われていないなど現在のユーザの動作状況が所定の通知条件を満たしている場合に、ユーザに対象動作の実施を促す通知を行う。本実施形態の通知部１８は、タイミング検知部１７により検知される、実施タイミングまたはその候補のタイミングで通知を行う。なお、１回の周期中に該タイミングが複数存在した場合には、通知部１８は、ユーザが反応を示すまで一通り、すなわち該タイミングが検知される度に、通知を行ってもよい。
　また、通知部１８は、通知後に当該通知を採点し、採点結果が悪かった通知を行ったタイミング（または該タイミングに対応づけられた状況データパターン）に対して、以降の通知の頻度を下げるなどして、通知を行うタイミングに優先度を設けてもよい。採点は、例えば、通知から実際に対象行動が実施されるまでのタイムラグを基準に行ってもよい。
　次に、本実施形態の動作を説明する。図２および図３は、本実施形態の携帯端末１０の動作の一例を示すフローチャートである。本実施形態の携帯端末１０は、対象動作が順調に行われている通常フェーズと、そうでない通知フェーズの２つのフェーズを有する。なお、通常フェーズは、実績データの収集フェーズを含む。通常フェーズから通知フェーズへの移行は、例えば、ｎ周期連続で対象動作が行われていない等の所定の通知条件が満たされた場合に行われてもよい。また、通知フェーズから通常フェーズへの移行は、対象動作が行われた場合に行われる。携帯端末１０は、所定の周期ごとの対象動作の実施有無を検出して、このようなフェーズの切替を行う切替部を備えていてもよい。なお、図１に示す例では、実績データ取得部１３が上記の切替部の役割を担うものとする。
　まず、図２を参照して、本実施形態の携帯端末１０の通常フェーズにおける動作の一例を説明する。なお、図示省略しているが、本動作とは独立に、センサデータ記憶部１２には常に最新の一定期間のセンサデータの時系列データが記憶されているものとする。
　図２に示す例では、まず、実績データ取得部１３が、現時点における対象動作の実施状況（例えば、最終実施日等）を確認する（ステップＳ１１）。実績データ取得部１３は、例えば、実績データ記憶部１４に記憶されている実績データを参照して、現時点における対象動作の実施状況を確認してもよい。なお、タイミング検知部１７が実績データ記憶部１４にアクセスして、現時点における対象動作の実施状況を確認することも可能である。
　次に、タイミング検知部１７は、現時点の対象動作の実施状況が通知条件を満たしているか否かを判定し、満たしていた場合にはステップＳ１６に進む（ステップＳ１２のＹｅｓ）。一方、満たしていなかった場合にはステップＳ１３に進む（ステップＳ１２のＮｏ）。通知条件の例としては、最終実施日から所定時間以上経過していることなどが挙げられる。
　ステップＳ１３では、実績データ取得部１３がユーザによる対象動作の実施を監視する。対象動作の実施の監視は、例えば、該実施を示すイベント通知の受信を待機することにより行ってもよい。
　対象動作の実施が検知されると（ステップＳ１３のＹｅｓ）、実績データ取得部１３は、発生時刻の周辺時刻のセンサデータを含む状況データを取得し、実績データを作成して実績データ記憶部１４に記憶させる（ステップＳ１４，ステップＳ１５）。
　上記一連の動作において、例えば、携帯端末１０は、ユーザが目的のアプリケーションを初めて起動した際に通常モードから開始し、ユーザが該アプリケーションに対して対象動作を実施するまで待機してもよい。そして、実績データ取得部１３は、ユーザが対象動作を実施した場合に、実績データを保存する。携帯端末１０は、その後、最終実施日の監視を開始し、最終実施日から所定時間（例えば、２日）を経過していない場合は、そのまま待機してもよい。その間、所定動作が実施された場合は、実績データ取得部１３は、実施データの保存を行う。一方、携帯端末１０は、最終実施日から所定時間以上を経過した場合、通知フェーズへと移行してもよい。なお、通知フェーズへと移行する期間は特に限定されない。例えば、対象動作が行われる周期１回に相当する期間（例えば、１日周期であれば、１日等）であってもよい。
　なお、図示省略しているが、実績データ記憶部１４に一定量の実績データが蓄積されると、判別モデル構築部１５が、該蓄積データを用いて判別モデルを構築して判別モデル記憶部１６に記憶させる。また、タイミング検知部１７が、該実績データまたは判別モデル記憶部１６に記憶されている判別モデルを基に、実施タイミングの候補となるタイミングにおいて生じる状況データのパターンを特定する。
　次に、図３を参照して、本実施形態の携帯端末１０の通知フェーズにおける動作の一例を説明する。なお、図示省略しているが、本動作とは独立に、センサデータ記憶部１２には常に最新の一定期間のセンサデータの時系列データが記憶されているものとする。また、本例では、予め実施タイミングの候補となるタイミングにおいて生じる状況データのパターンが特定され、該パターンの情報が記憶されているものとする。
　図３に示す例では、まず、タイミング検知部１７が、通知フェーズ中に対象動作が行われたか否かを確認する（ステップＳ２１）。
　対象動作が行われていた場合（ステップＳ２１のＹｅｓ）、ステップＳ２８に進む。
　対象動作が行われていなかった場合（ステップＳ２１のＮｏ）、タイミング検知部１７が、現在の日時が実施タイミング付近の時間か否かを確認する（ステップＳ２２）。
　ステップＳ２２において、現在の日時が実施タイミング付近の時間であるか否かは、例えば、実施タイミングの候補の情報として記憶されている状況データのパターンの情報に含まれる時間データを基に判定してもよい。例えば、タイミング検知部１７は、現在の時間が判定対象とされた周期において実施タイミングの候補の情報として記憶されている時刻の前後の所定範囲内の時刻である場合に、実施タイミング付近の時間であると判定してもよい。
　現在の日時が実施タイミング付近の時間でなかった場合（ステップＳ２２のＮｏ）、ステップＳ２１に戻り、実施タイミング付近の時間に突入するまで、タイミング検知部１７は、対象動作の実施確認を行う。
　一方、現在の日時が実施タイミング付近の時間であった場合（ステップＳ２２のＹｅｓ）、タイミング検知部１７は、最新の状況データを取得して、取得した状況データが示す最新の状況が実施タイミングか否かを判定する（ステップＳ２３、ステップＳ２４）。タイミング検知部１７は、最新の状況データとして、例えば、現在の日時を示す時間データと、センサデータ記憶部１２に記憶されているセンサデータとを取得してもよい。
　実施タイミングか否かの判定は、例えば、予め実施タイミングの候補の情報として記憶されている状況データのパターンの情報に含まれるセンサデータを基に判定してもよい。例えば、タイミング検知部１７は、最新のセンサデータが、実施タイミングの候補の情報である状況データのパターンの情報に含まれるセンサデータと一致または類似する場合に、実施タイミングであると判定してもよい。
　タイミング検知部１７は、実施タイミングでないと判定した場合（ステップＳ２４のＮｏ）、ステップＳ２１に戻り、対象動作の実施確認を行いつつ、実施タイミング付近の時間中、最新の状況データを基に実施タイミングの判定を行う。
　一方、タイミング検知部１７は、実施タイミングであると判定した場合（ステップＳ２４のＹｅｓ）、ユーザに対象動作を促す通知を行う（ステップＳ２５）。このとき、タイミング検知部１７は、当該実施タイミングにおける過去の通知の採点結果を参照し、通知頻度を調整してもよい。例えば、タイミング検知部１７は、現在の状況が実施タイミングであっても採点結果が悪い場合は、通知頻度を落としてもよい。なお、通知の方法は特に問わない。
　通知後は、所定時間経過するまで対象動作の実施有無を確認する（ステップＳ２６）。対象動作が行われたか否かの確認は、ステップＳ２１と同様の方法で行えばよい。このとき、所定時間経過するまでに対象動作が実施されれば（ステップＳ２６のＹｅｓ）、通知部１８は、該通知に対して、通知から実施までにかかった時間（経過時間）に応じて採点を行う（ステップＳ２７）。その後は、ステップＳ２８に進む。
　一方、通知後、所定時間経過するまでに対象動作が実施されなかった場合（ステップＳ２６のＮｏ）、通知部１８は、該通知に対して、対象動作が実施された場合よりも悪い採点を行う（ステップＳ３０）。
　ステップＳ２８では、対象動作の実施を受けて、実績データ取得部１３が、発生時刻の周辺時刻のセンサデータを含む状況データを取得し、実績データを作成して実績データ記憶部１４に記憶させる。なお、実績データ取得部１３に代えて、タイミング検知部１７が、通知フェーズにおける実績データの記録を行ってもよい。
　最後に、通常フェーズに移行する（ステップＳ２９）。
　図４は、実績データの例を示す説明図である。実績データ取得部１３は、ユーザが対象動作を実施した場合に、例えば図４に示すような実績データを作成して保存してもよい。図４に示す実績データは、最終実施日と、状況データセットとを含んでいる。また、状況データセットは、センサデータとしてのデバイス角度と、時間データとしての曜日および時刻とを含む。ここで、デバイス角度は、対象動作を行う直前や対象動作を行うアプリケーション起動直前のデバイス角度（より具体的には、ジャイロセンサ等を利用して取得されるデバイスの水平方向の角度）であってもよい。なお、本例では、状況データセットに含まれるセンサデータとして、対象動作を行う直前や対象動作を行うアプリケーション起動直前のデバイス角度のみを含む例を示したが、対象動作を行った時点から過去の一定期間分のデバイス角度すなわちデバイス角度の時系列データを含んでいてもよい。そのような時系列データを含むことで、対象動作が行われた際のデバイス角度の遷移を、通知タイミングとされる実施タイミングまたはその候補の特徴として対応づけることができる。
　また、図５は、実施タイミングの候補リストの例を示す説明図である。タイミング検知部１７は、実績データが所定量以上蓄積された場合に、蓄積された実績データを基に、例えば図５に示すような実施タイミングの候補リストを作成し保存してもよい。図５に示す候補リストは、実施タイミングの候補ごとに、番号と、状況データセットと、通知頻度とを含む。なお、状況データセットは、実績データにおける状況データセットと同様である。
　次に、より具体的な動作例を説明する。例えば、携帯端末１０は、ＣＰＵ等に上述した動作を実行させるための継続支援プログラムを少なくとも実装したアプリケーションを起動したことを受けて、通常フェーズから上述したような動作を開始する。まず、起動後の通常フェーズで、該アプリケーションは、ユーザが対象動作を実施するまで待機する。
　ユーザが対象動作を実施した場合、実績データ記憶部１４は、例えば、上述したような最終実施日と状況データセットとを含む実績データを記憶する。
　次に、該アプリケーションは、実績データ記憶部１４に記憶される実績データの最終実施日を監視し、最終実施日から所定時間（例えば、２日）以内であれば、ユーザによる次の対象動作の実施がされるまで待機する。その間、対象動作が実施された場合には、実績データ記憶部１４は、上記と同様の実績データの記憶処理を行う。
　ユーザによる対象動作の実施が滞り、最終実施日からの経過時間が所定時間を超えた場合、通知フェーズへと移行する。
　通知フェーズでは、該アプリケーションは、まず、実績データ記憶部１４に記憶されている実績データと、過去に作成された実施タイミングの候補に関する情報があれば、それらを読み込む。判別モデル構築部１５は、読み込んだ情報を用いて、最新の実施タイミングの候補リストを作成する。
　候補リストを作成後、該アプリケーションは、現在の日時が各実施タイミングの候補のいずれかが示す時刻の前後所定範囲内の時刻である間（例えば、発生時刻の前後、ｍ分の間等）、センサデータを取得してデバイス角度等の端末の状態を監視する。
　監視中、端末の状態が候補リストの示す状態（より具体的には、当該時間帯に含まれる候補の状況データセットに含まれるセンサデータが示す状態）と一致した場合、該アプリケーションは、所定の動作を促す通知をユーザに対して行う。
　端末の状態が候補リストの示す状態と一致しないまま、実施タイミングの候補の時間帯を超えた場合、タイミング検知部１７は、他の候補の実施タイミング付近とされる時間帯に突入するまで待機する（時刻の監視）。
　また、通知を行った後、該アプリケーションは、通知を受け取ったユーザによる所定動作の実施を監視し、通知から実施までの経過時間を計測して該通知の採点を行う。そして、通知部１８は、採点に基づき、候補リストの当該通知の元となった候補の通知頻度を更新する。通知頻度の更新は、例えば、通知から実施まで１時間以内であれば通知頻度を「中」から「高」に１段階上げる、１時間を超えた場合（未実施を含む）は通知頻度を「中」から「低」に１段階下げるなどであってもよい。なお、通知を受け取ってもユーザが所定の動作を実施しなかった場合、タイミング検知部１７は、通知頻度を下げた上で、他の候補の実施タイミング付近とされる時間帯に突入するまで待機する。
　また、いずれのタイミングでも所定の動作が行われれば、該アプリケーションは、通知フェーズを終了して通常フェーズに移行する。
　なお、上記の例では、候補とされた実施タイミング付近の時間帯においてのみ端末の状態（センサデータ）を監視して、該監視の結果に基づき通知を行っている。しかし、タイミング検知部１７は、時間帯を定めずに、実施タイミングを検知して通知を行うことも可能である。一例として、判別モデル構築部１５は、一定時間ごとに、時間データとセンサデータとを含む状況データセットを判別モデルに入力し、出力として実施タイミングか否かの判別結果を得て、通知部１８は、該判別結果に基づき通知を行ってもよい。
　以上のように、本実施形態によれば、判別モデル構築部１５は、継続して実施させたい対象動作を、過去の実施時の時間データだけでなくその周辺時刻の状況データとともに学習する。タイミング検知部１７は、実施しやすいタイミングを見出す。通知部１８は、そのタイミングを利用して未実施の場合に実施を促す通知を行う。その結果、本実施形態の携帯端末１０は、該対象動作を継続させたい所定の周期中のユーザにとって該動作を実施しやすいタイミングにおいて習慣化させることができる。
　なお、本実施形態による習慣化は、必ずしも同じ時間にその動作を行わせることを強制するものではない。本実施形態による習慣化は、ユーザの操作の癖などから該動作を実施しやすいタイミングで通知を行うことによって、ユーザにとって該動作を実施しやすい一連の操作の中に該動作を組み込むことを指す。このようにして、ユーザにとって実施することに物理的または心理的負荷の少ないタイミングで実施を促す通知を行うことにより、該動作の習慣化を支援する。その結果、ユーザに所望の動作を継続して実施させることができる。
　また、上記の実施形態では、ユーザが操作する携帯端末上で上述した動作を全て行う例を示した。しかし、例えば、上述した動作の一部（例えば、モデルを構築する動作、実施タイミングの候補とする状況データのパターンを特定する動作等）を、携帯端末と、それに接続された所定のサーバとが協同して行うことも可能である。一例として、図６に示すように、センサ１１およびセンサデータ記憶部１２を備える携帯端末１０と、それ以外の処理部を備える継続実施支援装置２０とを備え、継続実施支援装置２０が、センサ１１およびセンサデータ記憶部１２以外の処理部の動作を行うことも可能である。図６は、継続実施支援システムの構成例を示すブロック図である。
　図７は、本発明の各実施形態にかかるコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、ディスプレイ装置１００５と、入力デバイス１００６とを備える。
　上述の実施形態が備える端末やその他のサーバ等の装置は、コンピュータ１０００に実装されてもよい。その場合、各装置の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置１００３に記憶されていてもよい。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのプログラムに従って各実施形態における所定の処理を実施する。なお、ＣＰＵ１００１は、プログラムに従って動作する情報処理装置の一例であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）以外にも、例えば、ＭＰＵ（Micro Processing Unit ）やＭＣＵ（Memory Control Unit ）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などを備えていてもよい。
　補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、各実施形態における所定の処理を実行してもよい。
　また、プログラムは、各実施形態における所定の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで各実施形態における所定の処理を実現する差分プログラムであってもよい。
　インタフェース１００４は、他の装置との間で情報の送受信を行う。また、ディスプレイ装置１００５は、ユーザに情報を提示する。また、入力デバイス１００６は、ユーザからの情報の入力を受け付ける。
　また、実施形態における処理内容によっては、コンピュータ１０００の一部の要素は省略可能である。例えば、コンピュータ１０００がユーザに情報を提示しないのであれば、ディスプレイ装置１００５は省略可能である。例えば、コンピュータ１０００がユーザから情報入力を受け付けないのであれば、入力デバイス１００６は省略可能である。
　また、上記の各実施形態の各構成要素の一部または全部は、汎用または専用の回路（Circuitry ）、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実施される。これらは単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。また、上記の各実施形態各構成要素の一部または全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
　上記の各実施形態の各構成要素の一部または全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
　次に、本発明の概要を説明する。図８は、本発明の継続実施支援装置の概要を示すブロック図である。図８に示す継続実施支援装置６００は、実績データ記憶手段６０１と、タイミング検知手段６０２と、通知手段６０３とを備える。
　実績データ記憶手段６０１（例えば、実績データ記憶部１４）は、対象ユーザが所持する携帯端末を介して対象動作が実施されると、実施時間を示す時間データと、携帯端末に搭載されたセンサから得られる実施時刻もしくはその周辺時刻のセンサデータとを含む実績データを記憶する。
　タイミング検知手段６０２（例えば、タイミング検知部１７）は、実績データを基に、予め定めた周期中において対象ユーザが対象動作を実施しやすいタイミングである実施タイミングを検知する。
　通知手段６０３（例えば、通知部１８）は、対象動作の実施が所定期間以上実施されない場合に、検知した実施タイミングで、対象動作の実施を促す通知を行う。
　このような構成により、動作を行うタイミングや動作と同時に行われる行動等にユーザ依存性が高く、予め定めた時間や行動基準だけでその動作を実施するであろうタイミングを測るのが困難な動作であっても、ユーザに継続して実施させることができる。
　以上、本実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１８年９月４日に出願された日本特許出願２０１８－１６５２０３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明は、携帯端末を介して行われる動作を継続させたい用途に好適に適用可能である。
　１０　携帯端末
　１１　センサ
　１２　センサデータ記憶部
　１３　実績データ取得部
　１４　実績データ記憶部
　１５　判別モデル構築部
　１６　判別モデル記憶部
　１７　タイミング検知部
　１８　通知部
　２０、６００　継続実施支援装置
　６０１　実績データ記憶手段
　６０２　タイミング検知手段
　６０３　通知手段
　１０００　コンピュータ
　１００１　ＣＰＵ
　１００２　主記憶装置
　１００３　補助記憶装置
　１００４　インタフェース
　１００５　ディスプレイ装置
　１００６　入力デバイス

Claims (10)

  1. 　対象ユーザが所持する携帯端末を介して対象動作が実施されると、実施時間を示す時間データと、前記携帯端末に搭載されたセンサから得られる実施時刻もしくはその周辺時刻のセンサデータとを含む実績データを記憶する実績データ記憶手段と、
    　前記実績データを基に、予め定めた周期中において前記対象ユーザが前記対象動作を実施しやすいタイミングである実施タイミングを検知するタイミング検知手段と、
    　前記対象動作の実施が所定期間以上実施されない場合に、検知した前記実施タイミングで、前記対象動作の実施を促す通知を行う通知手段とを備える
    　ことを特徴とする継続実施支援装置。
  2. 　前記通知を行う通知フェーズと、前記通知を行わない通常フェーズの切り替えを行う切替手段を備え、
    　前記切替手段は、前記周期ごとの前記対象動作の実施有無を検出して、前記対象動作の実施が所定の周期連続して実施されなかった場合に前記通常フェーズから前記通知フェーズへの切り替えを行い、
    　前記通知手段は、前記通知フェーズにいる間のみ、前記タイミング検知手段が検知した前記実施タイミングで、前記対象動作の実施を促す通知を行う
    　請求項１に記載の継続実施支援装置。
  3. 　前記実施時間には、年月日と、曜日と、時刻とが含まれる
    　請求項１または請求項２に記載の継続実施支援装置。
  4. 　前記タイミング検知手段は、前記実績データを基に、少なくとも実施タイミングまたはその候補となるタイミングの時間帯および該タイミングにおいて生じるセンサデータのパターンを特定し、特定した時間帯において前記センサデータのパターンと一致するパターンの発生を監視することにより、実施タイミングを検知する
    　請求項１から請求項３のうちのいずれかに記載の継続実施支援装置。
  5. 　前記実績データを基に、任意の時間データと任意のセンサデータとを少なくとも含む入力データから、実施タイミングか否かを判別する判別モデルを構築する判別モデル構築手段と、
    　前記判別モデルを記憶する判別モデル記憶手段とを備え、
    　前記タイミング検知手段は、最新のセンサデータと現在の時間を示す時間データとを前記判別モデルに入力した結果得られる判別結果を基に、前記実施タイミングを検知する
    　請求項１から請求項３のうちのいずれかに記載の継続実施支援装置。
  6. 　前記通知後の前記対象動作の実施有無および／または前記通知から前記対象動作が実施されるまでの経過時間に応じて、前記通知を行った前記実施タイミングを評価する評価手段を備える
    　請求項１から請求項５のうちのいずれかに記載の継続実施支援装置。
  7. 　前記通知手段は、前記評価手段による評価に基づき、前記実施タイミングの通知頻度を変化させる
    　請求項６に記載の継続実施支援装置。
  8. 　搭載先の端末またはその周辺の状況を示す所定のデータを計測するセンサと、
    　前記センサから得られる前記所定のデータであるセンサデータを一定期間保持するセンサデータ記憶手段と、
    　所定の対象動作が実施されると、実績データとして、実施時間を示す時間データと実施時刻もしくはその周辺時刻のセンサデータとを取得する実績データ取得手段と、
    　前記実績データを記憶する実績データ記憶手段と、
    　前記実績データ記憶手段に記憶された実績データを基に、予め定めた周期中において前記対象ユーザが前記対象動作を実施しやすいタイミングである実施タイミングを検知するタイミング検知手段と、
    　前記対象動作の実施が所定期間以上実施されない場合に、前記タイミング検知手段が検知した実施タイミングで、前記対象動作の実施を促す通知を行う通知手段とを備える
    　ことを特徴とする携帯端末。
  9. 　情報処理装置が、
    　対象ユーザが所持する携帯端末を介して対象動作が実施されると、実施時間を示す時間データと、前記携帯端末に搭載されたセンサから得られる実施時刻もしくはその周辺時刻のセンサデータとを含む実績データを所定の記憶装置に記憶し、
    　前記実績データを基に、予め定めた周期中において前記対象ユーザが前記対象動作を実施しやすいタイミングである実施タイミングを検知し、
    　前記対象動作の実施が所定期間以上実施されない場合に、検知した前記実施タイミングで、前記対象動作の実施を促す通知を行う
    　ことを特徴とする継続実施支援方法。
  10. 　コンピュータに、
    　対象ユーザが所持する携帯端末を介して対象動作が実施されると、実施時間を示す時間データと、前記携帯端末に搭載されたセンサから得られる実施時刻もしくはその周辺時刻のセンサデータとを含む実績データを所定の記憶装置に記憶する処理、
    　前記実績データを基に、予め定めた周期中において前記対象ユーザが前記対象動作を実施しやすいタイミングである実施タイミングを検知する処理、および
    　前記対象動作の実施が所定期間以上実施されない場合に、検知した前記実施タイミングで、前記対象動作の実施を促す通知を行う処理
    　を実行させるための継続実施支援プログラム。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022054307A1 (ja) * 2020-09-08 2022-03-17 株式会社日立製作所 計算機システム及び目的行動の習慣化支援方法
JP7526620B2 (ja) 2020-09-08 2024-08-01 株式会社日立製作所 計算機システム及び目的行動の習慣化支援方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006350519A (ja) * 2005-06-14 2006-12-28 Matsushita Electric Ind Co Ltd 携帯端末装置及びプログラム起動方法
JP2010165167A (ja) * 2009-01-15 2010-07-29 Nec Corp 携帯端末装置、携帯端末装置の制御方法、プログラム、及び記録媒体
JP2012199890A (ja) * 2011-03-23 2012-10-18 Ntt Docomo Inc 通信端末及び端末制御方法
JP2017176250A (ja) * 2016-03-28 2017-10-05 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 睡眠記録支援装置、睡眠記録支援方法、及びプログラム

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6587036B2 (en) * 2001-07-26 2003-07-01 Scott R. Somers Multiple medication reminder
US8193918B1 (en) * 2008-10-31 2012-06-05 Medminder Systems, Inc. Interactive medication dispensing system
US20100188230A1 (en) * 2009-01-29 2010-07-29 Ted Lindsay Dynamic reminder system, method and apparatus for individuals suffering from diminishing cognitive skills
US8810408B2 (en) * 2011-04-04 2014-08-19 Alarm.Com Incorporated Medication management and reporting technology
US9196148B1 (en) * 2013-03-15 2015-11-24 Alarm.Com Incorporated Location based monitoring system alerts
WO2014205283A1 (en) * 2013-06-19 2014-12-24 Clean Hands Safe Hands System and methods for wireless hand hygiene monitoring
CN104156848B (zh) 2014-07-23 2018-07-27 小米科技有限责任公司 日程管理的方法和装置
JP2016066124A (ja) * 2014-09-22 2016-04-28 富士通株式会社 スケジューリング方法及び情報処理装置
US9912736B2 (en) * 2015-05-22 2018-03-06 International Business Machines Corporation Cognitive reminder notification based on personal user profile and activity information
JP2016225742A (ja) * 2015-05-28 2016-12-28 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
JP6442774B2 (ja) * 2015-09-29 2018-12-26 本田技研工業株式会社 リマインダ通知システム及びリマインダ通知方法
US10769185B2 (en) * 2015-10-16 2020-09-08 International Business Machines Corporation Answer change notifications based on changes to user profile information
JP6652860B2 (ja) * 2016-03-09 2020-02-26 本田技研工業株式会社 情報処理システム、端末、情報処理方法、端末の情報処理方法、およびプログラム
JP6134411B1 (ja) * 2016-03-17 2017-05-24 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および、情報処理プログラム
JP6912119B2 (ja) * 2017-10-17 2021-07-28 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 睡眠改善支援システム、方法およびプログラム
CN111566689A (zh) * 2018-03-13 2020-08-21 索尼公司 信息处理设备、信息处理方法及其程序

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006350519A (ja) * 2005-06-14 2006-12-28 Matsushita Electric Ind Co Ltd 携帯端末装置及びプログラム起動方法
JP2010165167A (ja) * 2009-01-15 2010-07-29 Nec Corp 携帯端末装置、携帯端末装置の制御方法、プログラム、及び記録媒体
JP2012199890A (ja) * 2011-03-23 2012-10-18 Ntt Docomo Inc 通信端末及び端末制御方法
JP2017176250A (ja) * 2016-03-28 2017-10-05 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 睡眠記録支援装置、睡眠記録支援方法、及びプログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022054307A1 (ja) * 2020-09-08 2022-03-17 株式会社日立製作所 計算機システム及び目的行動の習慣化支援方法
JP7526620B2 (ja) 2020-09-08 2024-08-01 株式会社日立製作所 計算機システム及び目的行動の習慣化支援方法

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