(57)【要約】【課題】  短期間の通信端末の使用実績から将来のデータ通信量を予測することができ、使用者がシステムを導入してから、短期間のうちに自信の通信量や、自身に適した最安値の料金プランを知ることができるシステムを提供することを目的とする。【解決手段】  スマートフォン２１のデータ通信量を予測するデータ通信量予測システム１において、スマートフォン２１の過去の所定期間におけるデータ通信量を少なくとも含むユーザ情報を取得する通信部１５と、ユーザ情報に基づいて入力データを生成する入力データ生成部１４１と、ユーザ情報に基づいて入力パラメータを生成するパラメータ決定部１４３と、入力データと、入力パラメータに基づき、スマートフォン２１の将来の所定期間におけるデータ通信量の予測値を算出する機械学習部１４４と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信端末のデータ通信量を予測するデータ通信量予測システムにおいて、
前記通信端末の過去の所定期間におけるデータ通信量を少なくとも含むユーザ情報を取得する通信部と、
前記ユーザ情報に基づいて入力データを生成する入力データ生成部と、
前記ユーザ情報に基づいて入力パラメータを生成するパラメータ決定部と、
前記入力データと、前記入力パラメータに基づき、前記通信端末の将来の所定期間におけるデータ通信量の予測値を算出する機械学習部と、
を備えることを特徴とするデータ通信量予測システム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ通信量予測システムにおいて、
前記ユーザ情報には、前記通信端末の使用者の休日に関する情報を含むこと、
前記機械学習部は、将来の前記休日におけるデータ通信量の予測値を算出すること、
を特徴とするデータ通信量予測システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載のデータ通信量予測システムにおいて、
前記ユーザ情報には、前記通信端末の使用者の休日に関する情報を含むこと、
前記機械学習部は、将来の前記休日および休前日におけるデータ通信量の予測値を算出すること、
を特徴とするデータ通信量予測システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１つに記載のデータ通信量予測システムにおいて、
前記ユーザ情報には、前記通信端末の使用者の家族構成に関する情報を含むこと、
前記機械学習部は、前記使用者の家族全員の、将来の所定期間におけるデータ通信量の予測値を算出すること、
を特徴とするデータ通信量予測システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１つに記載のデータ通信量予測システムにおいて、
前記通信端末は、通信機能を有するアプリケーションがインストールされており、前記ユーザ情報には、過去の所定期間における前記アプリケーション毎のデータ通信量を含むこと、
前記機械学習部は、前記通信端末にインストールされた前記アプリケーション毎に、将来の所定期間におけるデータ通信量の予測値を算出すること、
を特徴とするデータ通信量予測システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１つに記載のデータ通信量予測システムにおいて、
複数の通信事業者が提供する通信サービスの料金プランを記憶するデータベース部を備えること、
前記機械学習部が算出したデータ通信量の予測値に基づいて、前記料金プランのうち最安値の料金プランを選択する予測通信料金算出部を備えること、
を特徴とするデータ通信量予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信端末のデータ通信量を予測するデータ通信量予測システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
スマートフォンやタブレット等の通信端末（以下、単にスマートフォンとする）は、通信事業者により提供されるデータ通信回線を利用し、データ通信を行うことが可能である。現在、いわゆる「格安ＳＩＭ」と呼ばれる仮想移動体通信事業者（以下、ＭＶＮＯ）によるデータ通信回線を提供するサービスが行われており、スマートフォンの使用者は、当該サービスを利用することで、大手の移動体通信事業者（以下、ＭＮＯ）の提供するサービスに比べて安価にデータ通信回線を利用できるようになっている。
【０００３】
ＭＶＮＯはスマートフォンの普及と共に事業者数も増え、使用者の選択肢の幅は広がっている。しかし、数多くの事業者が複数の料金プランを提供しているため、使用者がその全ての料金プランを調べ、比較して、自分に適した料金プランを選択することは、非常に時間と手間がかかってしまう。
【０００４】
スマートフォンの使用者が、自分に適した料金プランを知るためには、特許文献１に開示される料金プラン通知装置を使用することが考えられる。この料金プラン通知装置は、全通信事業者の料金プランの中から通信端末の利用状態に応じた最も安い最適の料金プランを算出し、使用者に通知する装置である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−４１９８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記従来技術には次のような問題があった。
特許文献１に開示される料金プラン通知装置は、スマートフォンの１か月間のデータ通信量に基づき、データベースに保持された全通信事業者の料金プランにより通信料金を算出し、算出された通信料金のうち最も安いものを通知するものである。つまり、実際のデータ通信量の実績から通信料金を算出するため、１か月間はデータ通信量の実績に関する情報を蓄積するための期間が必要であり、使用者はシステムを導入してから、自身に適した最安値の料金プランを知ることが出来るまでに、１か月の時間を要することになる。
【０００７】
例えば、使用者が、ＭＮＯの提供するサービスからＭＶＮＯの提供するサービスに乗り換えたいと考えている場合、使用者はまずＭＮＯとの契約を解約しなければならないが、ＭＮＯとの契約を契約更新月以外で解約すると手数料が発生するため、使用者は契約更新月に解約したいと考える。しかし、最安値の料金プランを知るまでに１か月も待たされるとなると、乗り換え先のＭＶＮＯを速やかに決定することができず、ＭＮＯとの契約について、契約更新月に解約手続きが出来なくなり、余分な費用がかかってしまうといった弊害が生じる可能性がある。
【０００８】
本発明は、上記問題点を解決するためのものであり、短期間の通信端末の使用実績から将来のデータ通信量を予測することができ、使用者がシステムを導入してから、短期間のうちに自信の通信量や、自身に適した最安値の料金プランを知ることができるシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の流体制御弁は、次のような構成を有している。
（１）通信端末のデータ通信量を予測するデータ通信量予測システムにおいて、通信端末の過去の所定期間におけるデータ通信量を少なくとも含むユーザ情報を取得する通信部と、ユーザ情報に基づいて入力データを生成する入力データ生成部と、ユーザ情報に基づいて入力パラメータを生成するパラメータ決定部と、入力データと、入力パラメータに基づき、通信端末の将来の所定期間におけるデータ通信量の予測値を算出する機械学習部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
（２）（１）に記載のデータ通信量予測システムにおいて、ユーザ情報には、通信端末の使用者の休日に関する情報を含むこと、機械学習部は、将来の休日におけるデータ通信量の予測値を算出すること、を特徴とする。
（３）（１）または（２）に記載のデータ通信量予測システムにおいて、ユーザ情報には、通信端末の使用者の休日に関する情報を含むこと、機械学習部は、将来の前記休日および休前日におけるデータ通信量の予測値を算出すること、を特徴とする。
【００１１】
（４）（１）乃至（３）のいずれか１つに記載のデータ通信量予測システムにおいて、ユーザ情報には、通信端末の使用者の家族構成に関する情報を含むこと、機械学習部は、使用者の家族全員の、将来の所定期間におけるデータ通信量の予測値を算出すること、を特徴とする。
（５）（１）乃至（４）のいずれか１つに記載のデータ通信量予測システムにおいて、通信端末は、通信機能を有するアプリケーションがインストールされており、ユーザ情報には、過去の所定期間における前記アプリケーション毎のデータ通信量を含むこと、機械学習部は、通信端末にインストールされたアプリケーション毎に、将来の所定期間におけるデータ通信量の予測値を算出すること、を特徴とする。
【００１２】
（６）（１）乃至（５）のいずれか１つに記載のデータ通信量予測システムにおいて、複数の通信事業者が提供する通信サービスの料金プランを記憶するデータベース部を備えること、機械学習部が算出したデータ通信量の予測値に基づいて、料金プランのうち最安値の料金プランを選択する予測通信料金算出部を備えること、を特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の流体制御弁は、上記構成を有することにより次のような作用・効果を有する。
（１）に記載のデータ通信量予測システムによれば、短期間の通信端末の使用実績から将来のデータ通信量を予測することができる。
スマートフォン等の通信端末から、過去の所定期間（例えば過去１日間）のデータ通信量を含むユーザ情報を通信部が取得すると、該ユーザ情報に基づいて、入力データ生成部が入力データを生成し、パラメータ決定部が入力パラメータを生成する。そして、機械学習部は、入力データと入力パラメータとが入力されることで、将来の所定期間のデータ通信量の予測値を算出する。将来の所定期間とは、例えば将来の１か月間であり、「１か月間」とは、通信事業者の提供する料金プランが１か月単位での支払いとなっていることを想定している。
ここで、機械学習部には、例えばニューラルネットワークを用いることができる。ニューラルネットワークは、入力データおよび入力パラメータが入力される入力層と、複数の中間層と、予測出力データを出力する出力層とを備えており、各層を構成するノードが所定の重みづけにより結合されている。そして、学習を繰り返すことにより重みづけが変化し、出力層から出力されるデータの精度が向上する。つまり、データ通信量等に関するビッグデータを用いて学習させた機械学習部を用いることで、過去１日間という短い期間のデータ通信量の情報に基づいて、将来の１か月のデータ通信量を予測することが可能となる。よって、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに将来のデータ通信量の予測値を算出することが可能である。
【００１４】
また、使用者がデータ通信量予測システムを導入するには、例えば、データ通信量予測システムと通信可能な機能を有するスマートフォン用の専用アプリケーションを用いることが可能である。
使用者が、専用アプリケーションを自身のスマートフォンにインストールすることで、専用アプリケーションによって、例えば１日間のデータ通信量の情報を蓄積し、その蓄積されたデータ通信量の情報をデータ通信量予測システムに送信する。データ通信量予測システムは、送信されたデータ通信量の情報をユーザ情報として通信部により取得し、当該ユーザ情報に基づき、例えば将来の１か月間のデータ通信量の予測値を算出し、使用者のスマートフォンに通知することができる。そうすれば、使用者は、自身が今後１か月の間にどの程度のデータ通信を行うのか、容易に知ることができ、どのような料金プランを選定すべきかの判断材料とすることができる。
【００１５】
（２）に記載のデータ通信量予測システムによれば、スマートフォンの使用者は、短期間のうちに容易に、将来の休日におけるデータ通信量を知ることができる。
通信事業者が提供するサービスには、１日間のデータ通信量が規定量に達すると、その翌日においてデータ通信速度に制限がかかるものがある。例えば、通常は最大１５０Ｍｂｐｓである通信速度が、最大１２８ｋｂｐｓに制限されるため、スマートフォンの使用者にとっては非常に不便となる。
例えば、使用者が会社員であり、その休日が日曜日であるとした場合、日曜日に、スマートフォンを用いてインターネットの閲覧，動画視聴，ゲームをするなど、長時間に渡ってスマートフォンを用いる可能性が高く、データ通信量が多くなることが考えられる。すると、日曜日のデータ通信量が規定量に達することで、その翌日の月曜日に通信速度制限がかかってしまい、仕事上でのスマートフォンの使用に支障をきたす可能性が考えられる。
本発明のデータ通信量予測システムは、ユーザ情報として、例えば過去１日間のデータ通信量に関する情報に加え、使用者の休日に関する情報を取得し、将来の休日におけるデータ通信量の予測値を算出することができるため、使用者は、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに自身のデータ通信量が、データ通信速度に制限がかかる通信料に達するか否か、容易に知ることができ、使用者への注意喚起に繋がる。
【００１６】
（３）に記載のデータ通信量予測システムによれば、スマートフォンの使用者は、短期間のうちに容易に、将来の休日および休前日におけるデータ通信量を知ることができる。
通信事業者が提供するサービスには、直近３日間のデータ通信量が規定量に達すると、その翌日においてデータ通信速度に制限がかかるものがある。例えば、通常は最大１５０Ｍｂｐｓである通信速度が、最大１２８ｋｂｐｓに制限されるため、スマートフォンの使用者にとっては非常に不便となる。例えば、使用者が会社員であり、その休日が土曜日と日曜日であるとした場合、休前日である金曜日の夜，土曜日，日曜日に、スマートフォンを用いてインターネットの閲覧，動画視聴，ゲームをするなど、長時間に渡ってスマートフォンを用いる可能性が高く、データ通信量が多くなることが考えられる。すると、金曜日から日曜日にかけての３日間のデータ通信量が規定量に達することで、その翌日の月曜日に通信速度制限がかかってしまい、仕事上でのスマートフォンの使用に支障をきたす可能性が考えられる。
【００１７】
本発明のデータ通信量予測システムは、ユーザ情報として、例えば過去１日間のデータ通信量に関する情報に加え、使用者の休日に関する情報を取得し、将来の休日および休前日におけるデータ通信量を算出することができるため、使用者は、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに自身のデータ通信量が、データ通信速度に制限がかかる通信料に達するか否か、容易に知ることができ、使用者への注意喚起に繋がる。
【００１８】
（４）に記載のデータ通信量予測システムによれば、スマートフォンの使用者は、短期間のうちに容易に、将来の家族全員のデータ通信量を知ることができる。
例えば、ある家族があり、その親と子がそれぞれ個別に通信事業者と契約した場合、あまりスマートフォンを使用しない親の１か月のデータ通信量は、契約のデータ通信量に達しない一方で、スマートフォンを多用する子供の１か月のデータ通信量は、契約のデータ通信量を超過してしまうというようなことが起こり得る。そのため、通信事業者は、上述の例で言えば、親の契約データ通信量に達しなかった分を子供の超過分に割り当てることができるなど、家族間でデータ通信量を共有可能な料金プランを提供している。
本発明のデータ通信量予測システムは、ユーザ情報として、例えば過去１日間のデータ通信量に関する情報に加え、家族構成に関する情報を取得し、家族全員の予測通信料を算出することできるため、使用者は、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに家族内に契約データ通信量に達する者がいる可能性があるのか、または達しない者がいる可能性があるのか、を容易に知ることができ、どのような料金プランを選定すべきかの判断材料とすることができる。
【００１９】
（５）に記載のデータ通信量予測システムによれば、スマートフォン等の使用者は、短期間のうちに容易に自身のスマートフォンにインストールされたアプリケーション毎に、将来のデータ通信量を知ることができる。
通信機能を有するアプリケーションとは、例えば、ゲームのアプリケーション，ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を利用するためのアプリケーションや、動画を視聴するためのアプリケーションなどを指す。通信事業者が提供する料金プランには、ＳＮＳを利用するためのデータ通信量や、動画を視聴するためのデータ通信量については、規定のデータ通信量に達しても通信速度制限を設けないというものが存在する。
本発明のデータ通信量予測システムは、スマートフォンにインストールされているアプリケーション毎に予測通信量が算出することができるため、使用者は、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに自身がどのアプリケーションでどの程度のデータ通信を行う可能性があるのか容易に知ることができ、どのような料金プランを選定すべきかの判断材料とすることができる。なお、アプリケーション毎とは、ゲームやＳＮＳといったカテゴライズ毎の分類でも良いし、特定のアプリケーション毎であってもよい。
【００２０】
（６）に記載のデータ通信量予測システムによれば、データ通信量予測システムは、予測されるデータ通信量に基づいて、データベース部に記憶される複数の料金プランの中から、使用者に最適な最安値の料金プランを選択することができる。当該最安値の料金プランを、例えば使用者の有するスマートフォンに通知することで、使用者は、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに自身に適した最安値の料金プランを知ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】データ通信量予測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】データ通信量情報の一例を示す図である。
【図３】ユーザ詳細情報の一例を示す図である。
【図４】機械学習部の構成の一例を模式的に示す図である。
【図５】機械学習部の学習処理および更新処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】機械学習部の予測処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】データ通信量予測システムと通信可能な機能を有する専用アプリケーションが、スマートフォンに表示する画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明のデータ通信量予測システム１の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は本実施形態のデータ通信量予測システム１の構成の一例を示すブロック図である。スマートフォン（通信端末の一例）２０，２１とデータ通信量予測システム１との間はインターネットなどの通信回線３０，３１で接続されている。スマートフォン２０は、データ通信量等のユーザ情報（後述するデータ通信量情報およびユーザ詳細情報を含む）を、いわゆるビッグデータとして収集するためのものであり、スマートフォン２１は、データ通信量予測システム１により将来のデータ通信量を予測する予測対象となるものである。
【００２３】
スマートフォン２０，２１とデータ通信量予測システム１との通信は、スマートフォン２０，２１にインストールされた専用アプリケーションにより行うものとし、専用アプリケーションによって、使用者がデータ通信量の予測を行いたいときは、使用者の有するスマートフォンがスマートフォン２１となり、そうでない場合には、ビッグデータを収集するためのスマートフォン２０となる。なお、スマートフォン２０，２１およびデータ通信量予測システム１の数は図１に示される数に限定されない。
【００２４】
データ通信量予測システム１は、通信部１１、登録部１２、データベース１３、処理部１４、通信部１５を備える。
通信部１１は、スマートフォン２０が送信するユーザ情報を受信する。登録部１２は、通信部１１で受信したユーザ情報をデータベース１３に登録する処理を行う。
【００２５】
ここで、ユーザ情報とは、データ通信量情報と、ユーザ詳細情報を含むものを指す。図２にデータ通信量情報の一例を示す。データ通信量情報は、ユーザ名、時間情報、データ通信量、アプリ別データ通信量、位置情報、歩数情報などで構成されている。
【００２６】
ユーザ名は、スマートフォンの使用者を特定する数値または文字列である。例えば英文字や数字からなる所定のユーザＩＤや、使用者の個人名などで表記される。ここでは符号Ｕ１、Ｕ２などで表している。
【００２７】
時間情報は、一義的に定まる時点または時間帯を示す数値または文字列である。例えば、文字列「２０１８−０２−１５Ｔ１４：００：０１」（日付および秒単位時間）などで表記される。ここでは、符号ｔ１、ｔ２などで表している。
【００２８】
データ通信量は、データ通信量を示す数値または文字列である。例えば、数値「１０」（ＭＢ）、文字列「１０ＭＢ未満」または文字列「１０ＭＢ以上２０ＭＢ未満」などと表記される。ここでは、符号Ｄｔ１、Ｄｔ２などで表す。
【００２９】
アプリ別データ通信量は、使用者のスマートフォンにインストールされたアプリケーション毎のデータ通信量を示す数値または文字列である。例えば、数値「１０」（ＭＢ）、文字列「１０ＭＢ未満」または文字列「１０ＭＢ以上２０ＭＢ未満」などと表記される。ここでは、符号Ｄｔ−Ａ１、Ｄｔ−Ｂ１などで表す。なお、アプリＡ，Ｂ，Ｃとは、特定のアプリ名を指すものであっても良いし、ゲームやＳＮＳ、動画視聴などのカテゴリを指すものであっても良い。
例えば、動画視聴用のアプリケーションを好んで用いる使用者はデータ通信量が多くなる傾向にあるなど、使用者の趣味嗜好によってデータ通信量の多少に傾向が生じる可能性があるため、アプリケーション毎のデータ通信量をユーザ情報に含めて収集することで、データ通信量の予測値を算出するための判断材料となり得る。
【００３０】
データ通信量、アプリ別データ通信量ともに１日間のデータ通信量の実測値である。なお、１日間ではなく、３日間や１週間分の実測値であっても良く、実測する期間が長い方が、データ通信量の予測値の精度が向上する。
【００３１】
位置情報は、スマートフォンの位置を数値または文字列で表記した情報である。例えば、緯度及び経度で表記される。ここでは、符号Ｐ１、Ｐ２などで表している。
歩数情報は、スマートフォンの使用者の歩数を数値または文字列で表記した情報である。例えば、「１００」（歩）などと表記される。ここでは、符号Ｓｔ１、Ｓｔ２などで表している。
【００３２】
移動が多い人は移動が少ない人に比べて腰を落ち着けてスマートフォンを使用する可能性が高い等、データ通信量の多少に傾向が生じる可能性があるため、位置情報、歩数情報をユーザ情報に含めて収集することで、データ通信量の予測値を算出するための判断材料となり得る。
【００３３】
図３にユーザ詳細情報の一例を示す。ユーザ詳細情報は、性別、年齢、職業、休日情報、などで構成されている。
性別は、使用者の性別を表す数値または文字列である。例えば、「Ｍａｌｅ」、「Ｆｅｍａｌｅ」などで表記される。ここでは、符号Ｕ１−Ｍ、Ｕ２−Ｆなどで表している。
年齢は、使用者の年齢を表す数値または文字列である。例えば、「２５」
（才）などで表記される。ここでは、符号Ｕ１−１、Ｕ２−１などで表している。
【００３４】
性別や年齢によってデータ通信量の多少に傾向が発生する可能性があり、別や年齢をユーザ情報に含めて収集することで、データ通信量の予測値を算出するための判断材料となり得る。
【００３５】
職業は、使用者の職業を表す数値または文字列である。例えば、「会社員」、「個人事業主」などと表記される。ここでは、符号Ｊ１、Ｊ２などで表している。
例えば会社員であれば、夜間にスマートフォンの使用時間が長くなる等の傾向が出る可能性があり、職業をユーザ情報に含めて収集することで、データ通信量の予測値を算出するための判断材料となり得る。
【００３６】
休日情報は、使用者の休日を表す数値または文字列である。例えば、「日曜日」や「完全週休２日制」などと表記される。ここでは、符号ｈ１、ｈ２などで表している。
休日にスマートフォンの使用時間が長くなる等の傾向が出る可能性があり、休日情報をユーザ情報に含めて収集することで、データ通信量の予測値を算出するための判断材料となり得る。
【００３７】
家族情報は、使用者の家族構成を表す数値または文字列である。例えば、「配偶者有」や「子供２人」などと表記される。ここでは、符号Ｕ１−Ｆ、Ｕ２−Ｆなどで表している。
例えば子供がいる人は、子供が寝静まった真夜中にスマートフォンの使用時間が長くなる等の傾向が出る可能性があり、家族構成に関する情報をユーザ情報に含めて収集することで、データ通信量の予測値を算出するための判断材料となり得る。
【００３８】
データベース１３は、上記のユーザ情報を記憶するほか、複数の通信事業者が提供する通信サービスの料金プランを記憶する。
ここで、本発明のデータ通信量予測システム１は、最安値の料金プランを使用者に提示することを目的としているため、データベース１３に記憶される料金プランは、比較的料金が高いと想定される大手ＭＮＯが提供する料金プランは記憶されず、いわゆる「格安ＳＩＭ」と呼ばれるＭＶＮＯが提供する料金プランに特化することを想定している。しかし、最安値の料金プランを使用者に提示するという目的が達成されれば良いのであり、必ず大手ＭＮＯが提供する料金プランを除かなければならないわけではない。
なお、データベース１３が記憶する料金プランは、通信事業者がインターネット等で公開している情報に基づくものである。
【００３９】
処理部１４は、図１に示すように、入力データ生成部１４１、学習データ生成部１４２、パラメータ決定部１４３、機械学習部１４４、予測通信料金算出部１４５を備える。
【００４０】
入力データ生成部１４１は、機械学習部１４４によりデータ通信量を予測する場合、ユーザ情報に基づいて、機械学習部１４４に入力する入力データを生成する。
学習データ生成部１４２は、機械学習部１４４の学習及び更新を行う場合、ユーザ情報に基づいて、機械学習部１４４に入力する学習データを生成する。
入力データおよび学習データは、データベース１３に記憶されたユーザ情報から、データ通信量の予測に必要な情報のいくつかを選択したものであり、機械学習部１４４の入力層のノードの数と同じサイズのベクトル形式のデータである。
【００４１】
パラメータ決定部１４３は、機械学習部１４４によりデータ通信量を予測する際に、ユーザ情報に基づいて、機械学習部１４４に入力する入力パラメータを決定する。
また、パラメータ決定部１４３は、機械学習部１４４の学習及び更新を行う場合、ユーザ情報に基づいて、機械学習部１４４に入力する学習パラメータを決定する。学習パラメータは、機械学習部１４４の学習及び更新のために用いられる予測パラメータである。
【００４２】
機械学習部１４４は、入力データと入力パラメータとに基づいて将来のデータ通信量の予測値の算出や、学習データと予測パラメータとに基づいて学習および更新を行う。
【００４３】
図４は本実施の形態の機械学習部１４４としてのニューラルネットワークの構成の一例を模式的に示す図である。なお、機械学習の方法としては、ニューラルネットワークに限定されるものではなく、その他の方法を用いても良い。
図４に示すように、機械学習部１４４は、入力層、中間層、出力層から構成されている。なお、図４では、中間層の層数が２つとなっているが、中間層の層数は２つに限定されず、３つ以上であってもよい。また、図４では、入力層のノードの数が４、中間層のノードの数が３、出力層のノードの数が４であるが、ノードの数はこれらに限定されるものでない。
【００４４】
入力層、中間層、出力層には、１つ又は複数のノードが存在し、各層のノードは、前後の層のノードと結合されている。入力層のノードの数と同数の成分を有するベクトル形式のデータが、機械学習部１４４に入力データとして与えられる。図４では、入力データとして、１日分のデータ通信量、休日情報、アプリ毎のデータ通信量、家族構成に関する情報などが含まれる。
【００４５】
入力層の各ノードはデータが与えられると、入力パラメータに基づき、重みづけを行い、出力を算出する。算出された値は、最初の中間層のノードに伝達され、当該中間層のノードも、伝達されたデータに重みづけを行い、次の層のノードへ値を出力する。そして、以下同様にして出力層の出力が求められるまで次々と後の層にデータが伝達されていく。
機械学習部１４４の出力層は、図４に示すように、使用者の今後１か月のデータ通信量、今後１か月のうち休日および休前日のデータ通信量、今後１か月のうち休日のデータ通信量、アプリ毎の今後１か月のデータ通信量、家族全員の今後１か月のデータ通信量等のデータ通信量の予測値を算出し、出力層のノードの数と同じサイズのベクトル形式のデータとして出力する。ここで、予測対象の期間を１か月としているのは、通信事業者の提供する料金プランが１か月単位での支払いとなっていることを想定したものであり、料金プランの支払い方法に応じて予測対象の期間を変更しても良い。
【００４６】
予測通信料金算出部１４５は、機械学習部１４４が算出したデータ通信量に基づいて、データベース１３に記憶された料金プランのうち最安値の料金プランを選択する。
そして、通信部１５は、機械学習部１４４が算出したデータ通信量の予測値と、予測通信料金算出部１４５が選択した料金プランと、をスマートフォンへ送信する。
【００４７】
次に、本実施形態のデータ通信量予測システム１の動作について説明する。まず、機械学習部１４４の学習処理及び更新処理について説明し、その後にデータ通信量予測システム１によるデータ通信量の予測処理について説明する。
図５は本実施の形態のデータ通信量予測システム１における機械学習部１４４の学習処理及び更新処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００４８】
まず、処理部１４が、ユーザ情報をデータベース１３から読み出し（Ｓ１１）、学習データ生成部１４２が、読み出されたユーザ情報に基づき学習データを生成する（Ｓ１２）。学習データ生成部１４２は、予測対象となるスマートフォンのデータ通信量の他、使用者の性別、年齢、職業、休日情報、家族情報等のユーザ詳細情報に基づいて入力データを生成することができる。ユーザ詳細情報により、データ通信量の多少に影響を与える生活パターンを考慮することができるため、データ通信量を精度よく予測することが可能となる。
【００４９】
パラメータ決定部１４３は、読み出されたユーザ情報に基づき学習用の予測パラメータを決定する（Ｓ１３）。そして、学習データと、予測パラメータとが機械学習部１４４に入力され（Ｓ１４）、機械学習部１４４は、学習データと予測パラメータとに基づき学習用の予測出力データを生成する（Ｓ１５）。
【００５０】
機械学習部１４４は、生成された予測出力データおよび期待される予測出力データを変数とする誤差関数によって、出力された予測出力データの誤差が一定値以下であるか否かを判定する（Ｓ１６）。誤差が一定値以上である場合（Ｓ１６：ＮＯ）、当該誤差が一定値以下となるように、機械学習部１４４のノード間の結合の重みを最適化するため、学習用の予測パラメータを変更し（Ｓ１７）、Ｓ１３以降の処理を繰り返す。例えば、機械学習部１４４が出力ｙを得るために、ｙ＝ａｘ＋ｂとの計算を行っているとした場合、係数ａおよびｂが予測パラメータに当たり、ｘが学習データに当たる。つまりＳ１７では、係数ａおよびｂの値の変更が行われる。
そして、出力された予測出力データの誤差が一定値以下となったとき（Ｓ１６：ＹＥＳ）、処理を終了する。
以上のようにして、機械学習部１４４は学習及び更新を繰り返す。
【００５１】
次にデータ通信量予測システム１によるデータ通信量の予測処理について説明する。
図６は本実施形態のデータ通信量予測システム１によるデータ通信量の予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。
まず、処理部１４は、データベース１３からユーザ情報を読み出すとともに、予測対象となる使用者のスマートフォン２１からもユーザ情報を取得する（Ｓ２１）、入力データ生成部１４１は、ユーザ情報に基づき入力データを生成する（Ｓ２２）。
【００５２】
入力データ生成部１４１は、予測対象となるスマートフォン２１のデータ通信量の他、使用者の性別、年齢、職業、休日情報、家族情報等のユーザ詳細情報に基づいて入力データを生成することができる。ユーザ詳細情報により、データ通信量の多少に影響を与える生活パターンを考慮することができるため、データ通信量を精度よく予測することが可能となる。
【００５３】
パラメータ決定部１４３は、入力パラメータを生成する（Ｓ２３）。そして、入力データと、入力パラメータとが機械学習部１４４に入力され（Ｓ２４）、機械学習部１４４は、入力データと、入力パラメータとに基づきデータ通信量の予測値を算出する（Ｓ２５）。
予測通信料金算出部は、データベースに記憶されている通信事業者が提供する料金プランの中から、機械学習部１４４が算出したデータ通信量に最適な最安値の料金プランを選択する（Ｓ２６）。選択された料金プランは、１つとは限らず、複数の候補を選定することとしてもよい
そして、算出されたデータ通信量の予測値や、選択された料金プランは通信部１５を介して、スマートフォン２１に送信される。
【００５４】
データ通信量の予測や、最安値の料金プランの提示をするサービスは、データ通信量予測システム１と通信可能な機能を有するスマートフォン用の専用アプリケーション（以下、単に専用アプリと言う）によって提供することができる。
例えば、使用者が、専用アプリを自身のスマートフォンにインストールすると、専用アプリは、インストール後１日間または数日間のデータ通信量の情報を蓄積する。情報の蓄積が完了すると、専用アプリは図７（ａ）に示すように、蓄積した結果を表示する画像２１ａをスマートフォンに表示する。なお、図７（ａ）には１日分のデータ通信量を表示しているが、表示内容がこれに限定されるものではなく、３日分のデータ通信量に関する情報を蓄積し、３日分のデータ通信量を表示したり、１週間分のデータ通信量に関する情報を蓄積し、１週間分のデータ通信量を表示したりしてもよい。
【００５５】
使用者がＳＴＡＲＴボタン２１１ａをタップすると、専用アプリは、通信部１５を介して、データ通信量予測システム１と通信を行い、蓄積されたデータ通信量の情報を含むユーザ情報をデータ通信量予測システム１に送信する。これによって、データ通信量予測システム１において、図６に示す予測処理が行われる。
【００５６】
データ通信量予測システム１において予測処理が完了すると、データ通信量予測システム１は、通信部１５を介して算出されたデータ通信量や、選択された料金プランを、スマートフォン２１に送信する。スマートフォン２１は、算出されたデータ通信量や、選択された料金プランを受信すると、専用アプリによって図７（ｂ），（ｃ）に示すような画像２１ｂ，２１ｃをスマートフォン２１に表示し、使用者に予測結果を通知する。
【００５７】
図７（ｂ）および図７（ｃ）の例では、画像２１ｂにおいて、今後１か月のデータ通信量の予測値を表示している。そして、画面切替ボタン２１１ｂをタップすると、画像２１ｃが表示され、使用者はデータ通信量の予測値に最適な料金プランを知ることができる。使用者は、表示内容の確認が終われば、終了ボタン２１１ｃをタップすることで、スマートフォン２１の表示は画像２１ａに戻ることができる。
【００５８】
なお、画像２１ｂの表示内容は、図７（ｂ）の例に限定されるものではなく、今後１か月のうちの休日におけるデータ通信量、今後１か月のうちの休日および休前日におけるデータ通信量、使用者の家族全員の今後１か月のデータ通信量、使用者のスマートフォンにインストールされているアプリケーション（例えば、ゲーム、ＳＮＳ、動画視聴用のアプリケーションなど）毎の今後１か月のデータ通信量を表示しても良い。
画像２１ｃの表示内容も、図７（ｃ）の例に限定されるものではなく、表示される料金プランの数は３つでなくても良い。さらに、使用者が表示された料金プランの詳細を知ることが可能なように、通信事業者のホームページにリンクしたボタンを表示しても良い。さらには、本実施例では、画面切替ボタン２１１ｂにより、データ通信量の予測値の表示と、最適な料金プランの表示を切り替えることとしているが、データ通信量の予測値の表示と最適な料金プランの表示を同一画面に表示することとしても良い。
【００５９】
以上のように専用アプリを利用することで、使用者は、データ通信量予測システム１を容易に導入することができ、自身が今後１か月の間にどの程度のデータ通信を行うのか、どの通信事業者のどの料金プランが自身に最適であるかを、容易に知ることができる。
また、専用アプリを通じて使用者に対してデータ通信量の予測値と、当該予測値に最適な最安値の料金プランを通知するサービス提供しながら、使用者からユーザ情報を取得することができ、ユーザ情報を、いわゆるビッグデータとして収集することが可能になる。収集したビッグデータを用いて機械学習部１４４の学習及び更新を行うことができ、データ通信量予測システム１のデータ通信量の予測精度を高めていくことができる。
【００６０】
なお、データ通信量予測システム１の運用を開始するにあたっては、独自にユーザ情報および１か月分のデータ通信量に関するデータを収集し（例えば、データ通信量予測システム１を開発していくに当たって、開発関係者からデータ通信量に関するデータを収集するなど）、学習させた機械学習部１４４を用いることが考えられる。もしくは、データ通信量予測システム１を開発していくに当たって、１か月のデータ通信量を実測し、当該実測したデータ通信量に最適な最安値の料金プランを提示するスマートフォン用のアプリケーションを一般に配布するなどし、ユーザ情報および１か月分のデータ通信量に関するデータを収集し、機械学習部１４４を学習させた後にデータ通信量予測システム１の運用を開始する方法も取ることができる。
【００６１】
以上説明したように、本実施形態のデータ通信量予測システム１によれば、
（１）スマートフォン２１のデータ通信量を予測するデータ通信量予測システム１において、スマートフォン２１の過去の所定期間におけるデータ通信量を少なくとも含むユーザ情報を取得する通信部１５と、ユーザ情報に基づいて入力データを生成する入力データ生成部１４１と、ユーザ情報に基づいて入力パラメータを生成するパラメータ決定部１４３と、入力データと、入力パラメータに基づき、スマートフォン２１の将来の所定期間におけるデータ通信量の予測値を算出する機械学習部１４４と、を備えることを特徴とするので、短期間のスマートフォン２１の使用実績から将来のデータ通信量を予測することができる。
スマートフォン２１から、過去の所定期間（例えば過去１日間）のデータ通信量を含むユーザ情報を、通信部１５が取得すると、該ユーザ情報に基づいて、入力データ生成部１４１が入力データを生成し、パラメータ決定部１４３が入力パラメータを生成する。そして、機械学習部１４４は、入力データと入力パラメータとが入力されることで、将来の所定期間のデータ通信量の予測値を算出する。「将来の所定期間」とは、例えば将来の１か月間であり、「１か月間」とは、通信事業者の提供する料金プランが１か月単位での支払いとなっていることを想定している。
ここで、機械学習部１４４には、例えばニューラルネットワークを用いることができる。ニューラルネットワークは、入力データおよび入力パラメータが入力される入力層と、複数の中間層と、予測出力データを出力する出力層とを備えており、各層を構成するノードが所定の重みづけにより結合されている。そして、学習を繰り返すことにより重みづけが変化し、出力層から出力されるデータの精度が向上する。つまり、データ通信量等に関するビッグデータを用いて学習させた機械学習部１４４を用いることで、過去１日間という短い期間のデータ通信量の情報に基づいて、将来の１か月のデータ通信量を予測することが可能となる。よって、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに将来のデータ通信量の予測値を算出することが可能である。
【００６２】
また、使用者がデータ通信量予測システム１を導入するには、例えば、データ通信量予測システム１と通信可能な機能を有するスマートフォン２０，２１用の専用アプリケーションを用いることが可能である。
使用者が、専用アプリケーションを自身のスマートフォン２０，２１にインストールすることで、専用アプリケーションによって１日間のデータ通信量の情報を蓄積し、その蓄積されたデータ通信量の情報をデータ通信量予測システム１に送信する。データ通信量予測システム１は、送信されたデータ通信量の情報をユーザ情報として通信部１５により取得し、当該ユーザ情報に基づき将来の１か月間のデータ通信量の予測値を算出し、使用者のスマートフォン２１に通知することができる。そうすれば、使用者は、自身が今後１か月の間にどの程度のデータ通信を行うのか、容易に知ることができるようになる。
【００６３】
（２）（１）に記載のデータ通信量予測システム１において、ユーザ情報には、スマートフォン２１の使用者の休日に関する情報を含むこと、機械学習部１４４は、将来の休日におけるデータ通信量の予測値を算出すること、を特徴とするので、スマートフォン２１の使用者は、短期間のうちに容易に、将来の休日におけるデータ通信量を知ることができる。
通信事業者が提供するサービスには、１日間のデータ通信量が規定量に達すると、その翌日においてデータ通信速度に制限がかかるものがある。例えば、通常は最大１５０Ｍｂｐｓである通信速度が、最大１２８ｋｂｐｓに制限されるため、スマートフォンの使用者にとっては非常に不便となる。
例えば、使用者が会社員であり、その休日が日曜日であるとした場合、日曜日に、スマートフォンを用いてインターネットの閲覧，動画視聴，ゲームをするなど、長時間に渡ってスマートフォンを用いる可能性が高く、データ通信量が多くなることが考えられる。すると、日曜日のデータ通信量が規定量に達することで、その翌日の月曜日に通信速度制限がかかってしまい、仕事上でのスマートフォンの使用に支障をきたす可能性が考えられる。
本発明のデータ通信量予測システム１は、ユーザ情報として、例えば過去１日間のデータ通信量に関する情報に加え、使用者の休日に関する情報を取得し、将来の休日におけるデータ通信量の予測値を算出することができるため、使用者は、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに自身のデータ通信量が、データ通信速度に制限がかかる通信料に達するか否か、容易に知ることができ、使用者への注意喚起に繋がる。
【００６４】
（３）（１）または（２）に記載のデータ通信量予測システム１において、ユーザ情報には、スマートフォン２１の使用者の休日に関する情報を含むこと、機械学習部１４４は、将来の前記休日および休前日におけるデータ通信量の予測値を算出すること、を特徴とするので、スマートフォン２１の使用者は、短期間のうちに容易に、将来の休日および休前日におけるデータ通信量を知ることができる。
通信事業者が提供するサービスには、直近３日間のデータ通信量が規定量に達すると、その翌日においてデータ通信速度に制限がかかるものがある。例えば、通常は最大１５０Ｍｂｐｓである通信速度が、最大１２８ｋｂｐｓに制限されるため、スマートフォンの使用者にとっては非常に不便となる。
例えば、使用者が会社員であり、その休日が土曜日と日曜日であるとした場合、休前日である金曜日の夜，土曜日，日曜日に、スマートフォンを用いてインターネットの閲覧，動画視聴，ゲームをするなど、長時間に渡ってスマートフォンを用いる可能性が高く、データ通信量が多くなることが考えられる。すると、金曜日から日曜日にかけての３日間のデータ通信量が規定量に達することで、その翌日の月曜日に通信速度制限がかかってしまい、仕事上でのスマートフォンの使用に支障をきたす可能性が考えられる。
本発明のデータ通信量予測システム１は、ユーザ情報として、例えば過去１日間のデータ通信量に関する情報に加え、使用者の休日に関する情報を取得し、将来の休日および休前日におけるデータ通信量を算出することができるため、使用者は、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに自身のデータ通信量が、データ通信速度に制限がかかる通信料に達するか否か、容易に知ることができ、使用者への注意喚起に繋がる。
【００６５】
（４）（１）乃至（３）のいずれか１つに記載のデータ通信量予測システム１において、ユーザ情報には、スマートフォン２１の使用者の家族構成に関する情報を含むこと、機械学習部１４４は、使用者の家族全員の、将来の所定期間におけるデータ通信量の予測値を算出すること、を特徴とするので、スマートフォン２１の使用者は、短期間のうちに容易に、将来の家族全員のデータ通信量を知ることができる。
例えば、ある家族があり、その親と子がそれぞれ個別に通信事業者と契約した場合、あまりスマートフォンを使用しない親の１か月のデータ通信量は、契約のデータ通信量に達しない一方で、スマートフォンを多用する子供の１か月のデータ通信量は、契約のデータ通信量を超過してしまうというようなことが起こり得る。そのため、通信事業者は、上述の例で言えば、親の契約データ通信量に達しなかった分を子供の超過分に割り当てることができるなど、家族間でデータ通信量を共有可能な料金プランを提供している。
本発明のデータ通信量予測システム１は、ユーザ情報として、例えば過去１日間のデータ通信量に関する情報に加え、家族構成に関する情報を取得し、家族全員の予測通信料を算出することできるため、使用者は、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに家族内に契約データ通信量に達する者がいる可能性があるのか、または達しない者がいる可能性があるのか、を容易に知ることができる。
【００６６】
（５）（１）乃至（４）のいずれか１つに記載のデータ通信量予測システム１において、スマートフォン２１は、通信機能を有するアプリケーションがインストールされており、ユーザ情報には、過去の所定期間における前記アプリケーション毎のデータ通信量を含むこと、機械学習部１４４は、スマートフォン２１にインストールされたアプリケーション毎に、将来の所定期間におけるデータ通信量の予測値を算出すること、を特徴とするので、スマートフォン２１の使用者は、短期間のうちに容易に自身にスマートフォン２１にインストールされたアプリケーション毎に、将来のデータ通信量を知ることができる。
通信機能を有するアプリケーションとは、例えば、ゲームのアプリケーション，ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を利用するためのアプリケーションや、動画を視聴するためのアプリケーションなどを指す。通信事業者が提供する料金プランには、ＳＮＳを利用するためのデータ通信量や、動画を視聴するためのデータ通信量については、規定のデータ通信量に達しても通信速度制限を設けないというものが存在する。
本発明のデータ通信量予測システム１は、スマートフォン２１にインストールされているアプリケーション毎に予測通信量が算出することができるため、使用者は、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに自身がどのアプリケーションでどの程度のデータ通信を行う可能性があるのか容易に知ることができる。なお、アプリケーション毎とは、ゲームやＳＮＳといったカテゴライズ毎の分類でも良いし、特定のアプリケーション毎であってもよい。
【００６７】
（６）（１）乃至（５）のいずれか１つに記載のデータ通信量予測システム１において、複数の通信事業者が提供する通信サービスの料金プランを記憶するデータベース１３を備えること、機械学習部１４４が算出したデータ通信量の予測値に基づいて、料金プランのうち最安値の料金プランを選択する予測通信料金算出部１４５を備えること、を特徴とするので、データ通信量予測システム１は、予測されるデータ通信量に基づいて、データベース１３に記憶される複数の料金プランの中から、使用者に最適な最安値の料金プランを選択することができる。当該最安値の料金プランを、例えば使用者の有するスマートフォン２１に通知することで、使用者は、従来のように１か月ものデータ通信量の実績を蓄積するための期間が必要なく、短期間のうちに自身に適した最安値の料金プランを知ることができる。
【００６８】
なお、本実施形態は単なる例示にすぎず、本発明を何ら限定するものではない。したがって本発明は当然に、その要旨を逸脱しない範囲内で様々な改良、変形が可能である。
例えば、上記実施例においては、データ通信量の予測や、最安値の料金プランの提示をするサービスを、データ通信量予測システム１と通信可能な機能を有するスマートフォン用の専用アプリによって提供することとしているが、ブラウザにより閲覧可能なＷＥＢサイトにより提供することとしても良い。
【符号の説明】
【００６９】
１  データ通信量予測システム
１５  通信部
１４１  入力データ生成部
１４３  パラメータ決定部
１４４  機械学習部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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