(57)【要約】【課題】  本発明は、受動的に注意機能を測定することができる情報を収集して判断することのできる推定処理装置及び推定モデル構築装置を提供することを目的とする。【解決手段】  推定モデル実行装置１００は、ユーザが所持している情報処理装置である通信端末２００の各センサ（動きセンサ）のセンサ値から生成された特徴量を用いてユーザの注意機能を推定する注意機能推定部１０３を備える。特徴量は、通信端末２００において生成され、または推定モデル実行装置１００において生成される。【選択図】図１
2020170382.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが所持している情報処理装置の動きセンサのセンサ値に基づいて生成された特徴量を用いてユーザの注意機能を推定する注意機能推定部、
を備える推定処理装置。
【請求項２】
前記注意機能推定部は、
複数のユーザのそれぞれのセンサ値および注意機能の指標を用いて構築された推定モデルを用いてユーザの注意機能を判断する、
請求項１に記載の推定処理装置。
【請求項３】
前記複数のユーザのそれぞれのセンサ値および注意機能の指標を用いて、前記推定モデルを構築する推定モデル構築部をさらに備える、
請求項２に記載の推定処理装置。
【請求項４】
前記注意機能推定部は、前記センサ値から所定の時間単位に区分して生成された特徴量を用いて推定する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項５】
前記特徴量は、前記情報処理装置に搭載される一つまたは複数の動きセンサのログに基づいて生成される、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項６】
前記特徴量は、前記情報処理装置で実行可能なーまたは複数のプログラムの起動状態から取得された使用ログに基づいて、生成され、
前記プログラムの起動状態は、前記プログラムが動作している起動時間または所定の状態から前記プログラムを起動するまでの起動開始時間を示す、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項７】
前記特徴量は、前記プログラムのうち、所定の方法で定められたカテゴリに分類されるプログラムについての使用ログは除外されて生成される、請求項６に記載の推定処理装置。
【請求項８】
前記所定の方法として、前記プログラムのカテゴリごとに算出されたＴＦ−ＩＤＦに基づいて、除外対象となるカテゴリを決定する、請求項７に記載の推定処理装置。
【請求項９】
前記プログラムの起動状態は、所定の状態から前記プログラムを起動するまでの起動開始時間を含む、請求項６〜８の何れか一項に記載の推定処理装置。
【請求項１０】
前記プログラムの起動状態は、起動された一または複数のプログラムのうち、通信に用いられるプログラムの起動回数、起動時間、および通信時間を含む、
請求項６〜９のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項１１】
推定した注意機能を提示する注意機能提示部をさらに備える、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項１２】
一又は複数のユーザが所持している一又は複数の情報処理装置の動きセンサのセンサ値に基づいて生成された一又は複数の特徴量と、前記一又は複数のユーザの注意機能の指標とを取得し、
前記特徴量を説明変数として前記注意機能の指標を教師データとした機械学習によって、ユーザの注意機能を推定する推定モデルを構築する推定モデル構築装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの注意機能を推定するための推定処理装置及び推定モデル構築装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
注意機能の低下は、労働生産性の低下につながるため国際的な問題となっている。そこで、人の注意機能を定量的に計ることが考えられている。例えば、PVT・Go-NoGoなどの認知機能テストを実施することが考えられているが、本テストの実施には数分必要であり、かつ経時的な変化を捉えるためには一日に複数回試験を実施する必要があった。そのため、ユーザの負担が大きい。したがって、自動で注意機能の高低を判断するシステムが有用である。
【０００３】
非特許文献１には、スマートフォンの画面点灯回数・点灯時間や睡眠時間などの特徴量に基づいて、機械学習モデルにより人の注意機能（PVT試験の応答速度）を推定することが記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Cognitive Rhythms: Unobtrusive and Continuous Sensing of AlertnessUsing a Mobile PhoneSaeedAbdullah, Elizabeth Murnane, Mark Matthews, Matthew Kay, Julie Kientz, GeriGay, Tanzeem Choudhury, Proceedings of the 2016 ACM International JointConference on Pervasive and Ubiquitous Computing. ACM, 2016.［平成30年2月6日検索］<http://pac.cs.cornell.edu/pubs/Ubicomp2016_CognitiveRhythms.pdf>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、画面の点灯といったスマートフォンの使い方に関する特徴量は、スマートフォンを利用しないと得られないため、実環境での労働中やタスクに集中している状況（スマートフォンを利用できない状況）では、特徴量が得られないことが想定される。
【０００６】
そこで、本発明は、ユーザがスマートフォンなどの端末を使用していない場合においても、受動的に注意機能を測定することができる情報を収集して判断することのできる推定処理装置及び推定モデル構築装置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】
【０００７】
上述の課題を解決するために、本発明の推定処理装置は、ユーザが所持している情報処理装置の動きセンサのセンサ値に基づいて生成された特徴量を用いてユーザの注意機能を推定する注意機能推定部、を備える。
【０００８】
この発明によれば、ユーザの操作を検出することなく、ユーザが所持している通信端末の動きからユーザの注意機能を推定することができる。ユーザの操作を必要としないことから、ユーザに意識させることなくその注意機能を推定できる。なお、「ユーザが通信端末を所持している」とは、ユーザが通信端末を手に持ったり身に付けたりするなどにより通信端末を保持する態様に限らず、通信端末が、ユーザの任意に操作可能な状態、例えば、ユーザの手の届く所定の場所に置かれる場合を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によると、ユーザの操作を検出することなく、ユーザが所持している通信端末の動きからユーザの注意機能を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態の推定モデル実行装置１００および通信端末２００の機能構成を示すブロック図である。
【図２】注意機能スコア推定モデルを生成するときの生成処理を示す模式図である。
【図３】ユーザＩＤごとに、日付と、注意機能スコアと、各センサ値のセンサ値ログなどの特徴量とを対応付けたテーブルである。
【図４】通信端末ログ収集部１０１が収集した各センサ値のセンサ値テーブルを示す図である。
【図５】他の例におけるセンサ値テーブルを示す図である。
【図６】画面ｏｎ／ｏｆｆ履歴テーブルおよびイヤホン接続履歴テーブルの具体例を示す。
【図７】測位履歴テーブルおよび滞留点テーブルの具体例を示す。
【図８】アプリ起動履歴テーブルおよびアプリ情報テーブル１０１ｂの具体例を示す。
【図９】注意機能スコア推定モデルの構築処理を示すフローチャートである。
【図１０】推定モデル実行装置１００が推定モデルを利用したユーザの注意機能の推定処理を行うフローチャートである。
【図１１】アプリ起動ログから特徴量を計算する処理を示すフローチャートである。
【図１２】通信端末２００の画面ｏｎからアプリ起動までの操作を示す端末ログの一例を示すための画面履歴の変遷を示す図である。
【図１３】操作ログを記憶する操作ログテーブルの具体例である。
【図１４】操作ログから特徴量を計算するときの処理を示すフローチャートである。
【図１５】除外リストを生成するための管理テーブルおよびその除外リストの例を示す図である。
【図１６】本開示の一実施の形態に係る推定モデル実行装置１００および通信端末２００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００１２】
図１は、本実施形態の推定モデル実行装置１００および通信端末２００の機能構成を示すブロック図である。図１に示されるとおり、推定モデル実行装置１００は、通信端末に備えられている各動きセンサの動作ログを取得することができる。推定モデル実行装置１００は、通信端末ログ収集部１０１（センサ値取得部、プログラム管理部）、ログテーブル１０１ａ（プログラム管理部）、アプリ情報テーブル１０１ｂ、利用特徴量計算部１０２（特徴量変換部）、注意機能推定部１０３（注意機能推定部）、推定結果表示部１０４（注意機能提示部）、推定モデル構築部１０５（推定モデル構築部）、推定モデル記憶部１０６、除外リスト１０７、および除外リスト生成部１０８を含んで構成されている。また、通信端末２００は、加速度センサ２０１、角速度センサ２０２、傾きセンサ２０３、画面ｏｎ／ｏｆｆセンサ２０４、アプリ利用センサ２０５、ＧＰＳ２０６、通信部２０７、制御部２０８、プログラム２０９を含んで構成されている。以下、各構成について説明する。これら構成は一例であり、必ずしも全てが必須の構成ではない。例えば、除外リスト１０７および除外リスト生成部１０８は無くてもよい。
【００１３】
通信端末ログ収集部１０１は、通信端末２００に備えられている加速度センサ２０１、角速度センサ２０２、傾きセンサ２０３、および画面ｏｎ／ｏｆｆセンサ２０４などのセンサ値、並びにアプリ利用センサ２０５のプログラム起動状態、画面オンオフおよび通信端末２００の位置情報などの端末ログ情報を収集する部分である。なお、センサ値として、そのほかに、ＷＩＦＩのアクセスポイント数、ＷＩＦＩのアクセス率などを収集する。この場合、通信端末２００の通信部が動きセンサに相当する。通信端末ログ収集部１０１は、有線または無線により、通信端末２００と通信接続することができる。
【００１４】
ログテーブル１０１ａは、加速度センサ、角速度センサなどの各センサ値を記憶するセンサ値テーブル、位置情報テーブル、アプリ起動履歴テーブル、および端末ログテーブルを含む。通信端末ログ収集部１０１は、収集した各センサ値、端末ログ情報（測位情報、アプリ起動情報、画面オンオフ）を、上記それぞれのテーブルに振り分けて記憶する。
【００１５】
アプリ情報テーブル１０１ｂは、アプリケーションのパッケージ名、カテゴリ番号、およびタグを対応付けて記憶するテーブルである。パッケージ名は、アプリケーションを特定するためのＩＤであり、アプリケーションＩＤである。カテゴリ番号は、アプリケーションのカテゴリを示す番号である。カテゴリ番号は、例えば、ソーシャル・交通・仕事最適化などのカテゴリを示す番号である。タグは、付加的な情報であり、本実施形態においては、ＣＡＬＬ（電話）、ＳＭＳなどの通信アプリであることを示す情報が付加されている。
【００１６】
利用特徴量計算部１０２は、ログテーブル１０１ａにおける各センサ（加速度センサ２０１、角速度センサ２０２、傾きセンサ２０３、画面ｏｎ／ｏｆｆセンサ２０４、アプリ利用センサ２０５、ほか通信状況（ＷＩＦＩのアクセス状態）を検出するセンサなど）のセンサ値および端末ログ情報に基づいて特徴量を計算する部分である。例えば、特徴量は、センサ値の平均値、標準偏差、最大値、最小値、最大最小差、軸ペアの相関係数、総移動距離、画面オン回数、アプリ起動回数、時間帯ＷＩＦＩ接続オン率、観測ＷＩＦＩアクセスポント数である。そのほか、加速度センサであれば、３軸のうち２軸の値系列のPearson相関係数、または３軸の二乗和の平方根（信号パワー）などを特徴量として算出する。ほか、角速度、傾き、加速度（重力成分除去）についても同様に算出してもよい。
【００１７】
この利用特徴量計算部１０２は、ユーザＩＤおよび日付を指定して、所定の時間帯ごとのセンサ値および端末ログ情報を各テーブルから取得することで、特徴量を計算することができる。例えば、利用特徴量計算部１０２は、毎時（１時間ごと）における加速度センサのセンサ値の平均値、６時間ごとの加速度センサのセンサ値の平均値、終日（２４時間ごと）の加速度センサのセンサ値の平均値を算出する。
【００１８】
注意機能推定部１０３は、利用特徴量と、推定モデル記憶部１０６に記憶される推定モデルと、に基づいて、通信端末２００を所持しているユーザの注意機能を推定する部分である。本実施形態における「注意機能」は、ユーザの集中力注意力、またはそれらに類するユーザの状態を意味するものである。推定モデルは、あらかじめ利用特徴量と、Ｇｏ−ＮｏＧｏ試験結果とに基づいて学習されたモデルである。モデル構築処理については後述する。
【００１９】
本実施形態においては、注意機能推定部１０３は、センサ値を、推定モデルに入力することで注意機能スコアを推定することが重要である。本実施形態におけるセンサ値は、通信端末２００において受動的に得られたセンサ値であり、ユーザが必ずしも操作などをすることなく得られるセンサ値である。このようなセンサ値を用いることで、ユーザが端末操作をしていなくても、ユーザの注意機能を推定することができる。
【００２０】
推定結果表示部１０４は、通信端末２００を所持しているユーザの注意機能を表示する部分である。なお、表示に限らず、ユーザの注意機能を提示する機能であればよい。また、推定結果表示部１０４は、表示にかえて、ユーザの注意機能を示した情報を、通信端末２００に提示（通知）する機能としてもよい。
【００２１】
推定モデル構築部１０５は、所定時間単位の通信端末２００のセンサ値、端末ログ情報（アプリ起動履歴、画面オンオフログ、位置情報など）に基づいた特徴量を説明変数とし、および当該所定時間単位に対応付ける形で、当該通信端末２００が、当該通信端末２００をユーザから取得したＧｏ−ＮｏＧｏ試験の結果を教師信号として、機械学習を行うことにより、推定モデルを構築する。
【００２２】
例えば、推定モデル構築部１０５は、センサ値、端末ログ情報（アプリ起動履歴、画面オンオフ、位置測位など）のうち、所定時間単位に区別された情報に基づいて計算された特徴量を、利用特徴量計算部１０２から取得する。一方、推定モデル構築部１０５は、ユーザの注意機能の指標として、ユーザによるＧｏ−ＮｏＧｏ試験結果を取得する。この試験結果は、上述の所定時間帯のセンサ値および端末ログ情報に基づいた特徴量に、時間帯を合わせて行われた情報としてもよいが、必ずしもこれに限るものではない。例えば、当日０−６時の特徴量を、当日１２時に行った注意機能スコアと紐付けてもよい。
【００２３】
例えば、推定モデル構築部１０５は、６時間単位の特徴量を得るとともに、ユーザは６時間ごとにＧｏ−ＮｏＧｏ試験を受けてその結果を推定モデル構築部１０５は、取得する。
【００２４】
そして、推定モデル構築部１０５は、特徴量を説明変数として、Ｇｏ−ＮｏＧｏ試験結果を教師信号とした学習処理を行う。機械学習の手法としては、既存の手法を適用する。例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、Random Forest、Ｋ近傍法、ニューラルネットワークなどを利用することができる。
【００２５】
図２を用いて、その構築処理について説明する。図２は、各センサのセンサ値、端末ログ情報およびＧｏ−ＮｏＧｏ試験結果に基づいて注意機能スコア推定モデルを生成するときの生成処理を示す模式図である。入力Ｓ１１は、通信端末２００の各センサのセンサ値、アプリ起動履歴、端末ログおよび位置測位履歴（ＧＰＳ）のログ情報を示す。これらセンサ値等のログ情報に基づいて、特徴量の計算がされて、出力Ｓ１２に示される特徴量が計算される。
【００２６】
一方で、入力Ｓ１３は、Ｇｏ−ＮｏＧｏ試験アプリにおいてユーザが試験を受けていることを示す。Ｇｏ−ＮｏＧｏ試験は、ユーザが通信端末２００などの端末を操作し、Ｇｏ−ＮｏＧｏ試験のためのアプリケーションを起動することで、行われる。試験結果は、そのアプリケーションを操作することにより、得られる情報である。その試験結果に基づいてスコア化処理を行うことで、出力Ｓ１４が得られる。ここでは、Ｇｏ−ＮｏＧｏ試験の正解率、Efficiency、Ｇｏ反応時間の平均値、ＮｏＧｏ成功率などが、注意機能スコアとして、算出される。なお、Efficiencyとは、実際に計測したNoGo成功率と、その時のGo反応速度から算出した想定NoGo成功率の差を示している。
【００２７】
そして、推定モデル構築部１０５は、出力Ｓ１２で示される特徴量を説明変数とし、注意機能スコアを目的変数として注意機能スコア推定モデルの学習処理を行い、注意機能スコア推定モデルを構築することができる。
【００２８】
図３は、ユーザＩＤごとに、日付と、注意機能スコア（図２の出力Ｓ１４参照）と、各センサ値のセンサ値および端末ログ情報（アプリ起動履歴、画面オンオフなど）の特徴量（図２の出力Ｓ１２参照）とを対応付けたテーブルである。注意機能スコアは、図２におけるＳ１４で示されるＧｏ−ＮｏＧｏ正解率等のうちいずれかまたは複数の情報で示される。例えば、この注意機能スコアとして、Ｇｏ−ＮｏＧｏ正解率を用いる。
【００２９】
推定モデル構築部１０５は、利用特徴量計算部１０２により計算された特徴量と、Ｇｏ−ＮｏＧｏ試験結果に基づいて得られた注意機能スコアとに基づいて、図３に示されるテーブルを生成し、推定モデルの構築処理を行うことができる。なお、推定モデル構築部１０５は、ユーザごとに注意機能スコア推定モデルを生成するために、ユーザごとに、特徴量を抽出して、ユーザごとに構築する。なお、ユーザごとに推定モデルを構築しない場合には、全データを用いて推定モデルを構築してもよい。
【００３０】
除外リスト生成部１０８は、アプリ起動履歴テーブルに基づいて、注意機能推定に使用しないアプリを示す除外リスト１０７を生成する部分である。詳細は後述する。
【００３１】
つぎに、通信端末２００の機能ブロックについて説明する。加速度センサ２０１は、通信端末２００に対して与えられた加速度を検出するセンサである。
【００３２】
角速度センサ２０２は、通信端末２００に対して与えられた角速度を検出するセンサである。
【００３３】
傾きセンサ２０３は、通信端末２００がどの姿勢であるか、その傾きを検出するセンサである。
【００３４】
画面ｏｎ／ｏｆｆセンサ２０４は、通信端末２００の表示部（図示せず）がｏｎ／ｏｆｆの何れの状態であるかを検出するセンサである。例えば、画面ｏｎ／ｏｆｆセンサ２０４は、表示部がスリープ状態であり、何も表示されていないか、またはホーム画面などの情報が表示されているかを検出する。
【００３５】
アプリ利用センサ２０５は、どのアプリケーションがユーザに利用されているか検出するセンサである。
【００３６】
ＧＰＳ２０６は、通信端末２００の位置情報を測位するための測位部である。
【００３７】
通信部２０７は、推定モデル実行装置１００、そのほかネットワークと通信接続するための部分である。
【００３８】
制御部２０８は、通信端末２００を制御するための部分である。
【００３９】
プログラム２０９は、通信機能、そのほか所定の機能を通信端末２００が実行するためのプログラムである。
【００４０】
図４は、推定モデル実行装置１００において、通信端末ログ収集部１０１が収集した各センサ値のセンサ値テーブルを示す図である。これらセンサ値は、上述した通信端末２００の各センサにより取得された情報に基づく情報である。
【００４１】
図４（ａ）は、加速度センサテーブル（図示せず）の具体例を示す。図４（ｂ）は、角速度センサ、傾きセンサ、加速度センサ（重力成分除去後）に基づいてセンサ値のテーブルである。
【００４２】
なお、本実施形態では、さらに通信端末２００は、気圧センサ、バッテリログセンサ、照度センサなどを備え、推定モデル実行装置１００は、それら情報を動きセンサのセンサ値として収集して、センサ値テーブルに記憶してもよい。図５（ａ）〜図５（ｃ）に、その具体例を示す。
【００４３】
図６は、画面ｏｎ／ｏｆｆ履歴テーブル（図６（ａ））、およびイヤホン接続履歴テーブル（図６（ｂ））の具体例を示す。これらテーブルを総称して、図１においては、端末ログテーブルとしている。そのほか、端末ログテーブルは、後述する操作ログテーブル（図１３参照）を記憶してもよい。なお、本実施形態の通信端末２００は、イヤホン接続センサを備えることを明記していないが、このようなセンサを備えてもよい。
【００４４】
図７は、測位履歴テーブルおよび滞留点テーブルの具体例を示す。これらテーブルを総称して、図１においては、位置情報テーブルとしている。測位履歴テーブルは、ＧＰＳ２０６で得られた位置情報を記憶している。滞留点テーブルは、通信端末２００の位置に基づいて、そのユーザがどのエリアに頻繁に滞在しているかを、クラスタリングしたことにより得られた情報である。図では、このテーブルは、滞留エリアのＩＤを示す滞留点ＩＤ、滞留点クラスタＩＤ、滞留点に滞在した滞在開始日時、およびその終了日時、緯度経度を対応付けている。
【００４５】
図８は、アプリ起動履歴テーブルおよびアプリ情報テーブル１０１ｂの具体例を示す。アプリ情報テーブル１０１ｂに記憶されているアプリ情報は、ログ情報ではないため、収集対象ではなく、事前に用意されることになる。アプリ起動履歴テーブルは、起動日時と、そのパッケージ名（アプリケーションＩＤ）を対応付けている。アプリ情報テーブルは、パッケージ名、アプリケーションのカテゴリを示すカテゴリ番号、通信機能を示すタグを対応付けている。タグは後から付加される情報であり、ここでは、通信機能を示す情報として付加されている。
【００４６】
つぎに、推定モデル実行装置１００の動作について説明する。図９は、注意機能スコア推定モデルの構築処理を示すフローチャートである。通信端末ログ収集部１０１は、一または複数のユーザが所持している一または複数の通信端末２００からセンサ値、および端末ログ情報を収集する（Ｓ１０１）。利用特徴量計算部１０２は、センサ値および端末ログ情報に基づいて特徴量を計算する（Ｓ１０２）。推定モデル構築部１０５は、通信端末２００の特徴量を説明変数として入力する（Ｓ１０３）。
【００４７】
一方で、各ユーザはＧｏ−ＮｏＧｏアプリに基づいた試験を受け、推定モデル構築部１０５は、その試験結果を取得する（Ｓ１０５）。そして、推定モデル構築部１０５は、Ｇｏ−ＮｏＧｏ試験結果に基づいた注意機能の指標を目的変数として入力する（Ｓ１０６）。
【００４８】
そして、推定モデル構築部１０５は、注意機能スコア推定モデルの構築処理を行い（Ｓ１０４）、当該注意機能スコア推定モデルを推定モデル記憶部１０６に記憶する（Ｓ１０７）。
【００４９】
この処理により、注意機能スコア推定モデルを構築することができる。
【００５０】
図１０は、推定モデル実行装置１００が推定モデルを利用したユーザの注意機能の推定処理を行うフローチャートである。通信端末ログ収集部１０１は、一の通信端末２００からセンサ値およびログ情報を収集して、各テーブルに記憶する（Ｓ２０１）。利用特徴量計算部１０２は、指定した時間単位でセンサ値および端末ログ情報を取得し、それらセンサ値および端末ログ情報に基づいて特徴量を計算する（Ｓ２０２）。注意機能推定部１０３は、計算した特徴量を注意機能スコア推定モデルに適用し（Ｓ２０３）、注意機能スコアを推定する（Ｓ２０４）。これにより、一の通信端末２００を所持しているユーザの注意機能を推定することができる。
【００５１】
つぎに、アプリ起動ログから生成する特徴量の計算方法について説明する。図１１は、その特徴量を計算する処理を示すフローチャートである。この特徴量生成処理は、注意機能スコア推定時および注意機能スコア推定モデル構築時において、実行される。
【００５２】
利用特徴量計算部１０２は、所定の日付・所定期間の計算対象となるユーザの通信端末２００のアプリ起動ログをログテーブル１０１ａから取得する（Ｓ３０１）。
【００５３】
利用特徴量計算部１０２は、アプリ情報テーブル１０１ｂを参照して、カテゴリ番号ごとにアプリ起動ログを抽出する（Ｓ３０２）。
【００５４】
そして、利用特徴量計算部１０２は、カテゴリ番号ごとに除外リストに記述されているアプリに該当するか否かをチェックし、さらに、アプリ起動ログに付加されるタグがＣＡＬＬ（通話機能）またはＳＭＳ（Short Message System）に該当するか否かをチェックする（Ｓ３０４〜Ｓ３０５）。
【００５５】
そして、利用特徴量計算部１０２は、タグがＣＡＬＬまたはＳＭＳに該当するアプリについては、起動時間が閾値以下の利用を除外し（Ｓ３０６）、当該アプリの起動回数、起動時間、合計・起動時間平均を計算する（Ｓ３０７）。
【００５６】
また、利用特徴量計算部１０２は、ＣＡＬＬまたはＳＭＳ以外のアプリについては、起動回数、起動時間、合計・起動時間平均を計算する（Ｓ３０８）。
【００５７】
利用特徴量計算部１０２は、これら計算した結果を特徴量とし（Ｓ３０９）、未処理のカテゴリ番号があるか否かをチェックして、未処理のカテゴリ番号がなくなるまで全てのアプリケーションに対して繰り返し処理する（Ｓ３０３）。
【００５８】
上記処理においては、利用特徴量計算部１０２は、アプリ起動ログを、例えば毎時、６時間単位、および終日単位など複数の時間単位で取得する。また、利用特徴量計算部１０２は、図７に示されるアプリ起動履歴テーブルおよびアプリ情報テーブル１０１ｂに基づいて、パッケージ名からカテゴリＩＤを抽出し、カテゴリＩＤごとに起動時間等を計算する。なお、アプリ情報テーブルにＣＡＬＬ（通話）のタグがついているアプリについては、そのタグ単位（ＣＡＬＬ単位）に、発信数、着信数、合計数、通話時間合計（発信・着信・応答）、平均通話時間（発信・着信・応答）を計算してもよい。なお、前処理として５秒未満の履歴を除去してもよい。
【００５９】
同様に、ＳＭＳのタグについては、そのタグ単位でＳＭＳの起動数、合計起動時間、平均起動時間を計算してもよい。なお、前処理として３秒未満の履歴を除去してもよい。
【００６０】
つぎに、アプリ操作に基づいた端末ログ情報からの特徴量の生成処理について説明する。図１２は、通信端末２００の画面ｏｎからアプリ起動までの操作を示す操作ログの一例を示すための画面履歴の変遷を示す図である。
【００６１】
画面Ｇ１は、時間ｔ１の通信端末２００の待機状態からスクリーンｏｎイベント（ユーザが画面ｏｎの操作をした）が発生した後の画面である。
【００６２】
画面Ｇ２は、その後のロック解除のための操作受付状態を示す画面である。
【００６３】
画面Ｇ３は、時間ｔ２にアンロックイベント（パスワード入力完了）が完了した後のホーム画面を示す。時間Ｔon_unlockは、画面が表示され、ロックが解除されるまでの時間である。時間Ｔon_unlock＝時間ｔ２−時間ｔ１である。
【００６４】
画面Ｇ４は、ユーザが時間ｔ３にアプリのアイコンをタップし、その起動したアプリの画面を示す。時間Ｔhs_tapは、ロック解除からアプリ起動までのユーザが操作した時間を示し、時間Ｔhs_tap＝時間ｔ３−時間ｔ２である。
【００６５】
時間Ｔon_unlockおよび時間Ｔhs_tapは、操作ログに基づいた特徴量となる。
【００６６】
このように通信端末２００の画面のｏｎ／ｏｆｆおよびアプリ起動ログを用いて、画面ｏｎからアプリ起動までの時間を計算し、起動時間を集計することで、ユーザ操作における効率性を計算することができる。すなわち、ユーザが効率的に操作できる場合には、ユーザには注意機能が発揮されていると判断することができる。
【００６７】
図１３は、上記の操作ログを記憶する操作ログテーブル（端末ログテーブル）の具体例である。図１３に示されるとおり、ユーザＩＤ（ＵＩＤ）ごとに、時間、イベント、Ｖａｌｕｅが記述されている。イベントは上述したように、ユーザの操作イベントを示す。Ｖａｌｕｅは、アプリケーションを示す。
【００６８】
イベントごとに時間が付されており、この時間に基づいて、時間Ｔon_unlockおよび時間Ｔhs_tapを算出することができる。
【００６９】
図１４は、推定モデル実行装置１００における、操作ログから特徴量を計算するときの処理を示すフローチャートである。
【００７０】
利用特徴量計算部１０２は、所定期間の計算対象ユーザの操作ログを操作ログテーブルから取得する（Ｓ４０１）。そして、利用特徴量計算部１０２は、Screen  OnとApp Launchのペアを抽出する（Ｓ４０２）。
【００７１】
利用特徴量計算部１０２は、抽出したScreen OnとApp Launchの全ペアのTimeStamp（時間）から所要時間を計算する（Ｓ４０３）。
【００７２】
利用特徴量計算部１０２は、所要時間の平均値を計算し（Ｓ４０４）、平均値に基づいて効率性スコアを計算する（Ｓ４０５）。効率性スコアは以下の式のいずれかＸに平均値を代入することで計算することができる。
【００７３】
Ｙ＝ＡＸ＋Ｂ
Ｙ＝ｅｘｐ（ＡＸ＋Ｂ）
Ｙ＝ｌｏｇ（ＡＸ＋Ｂ）
また、これに限らず、Ｘに対してＹが単調増加する式であればよい。また、ＡおよびＢは、予め任意に設定した値とするが、これに限らず、ユーザにアンケートを行い、効率性を５段階で評価してもらい、機械学習により係数を設定してもよい。このアンケートは、例えば、ユーザ自身がスマートフォンなどの端末操作の効率性評価を入力できるチェック表に基づく方法が考えられる。
【００７４】
なお、この効率性スコアを特徴量としてもよいし、その効率性スコアの元情報となる時間Ｔon_unlockおよび時間Ｔhs_tapの平均値を特徴量としてもよい。
【００７５】
つぎに、図１１において説明した除外リストの生成について説明する。除外リストは、ホーム画面、ランチャーなどユーザが意図して起動したものではないアプリを除外するための、アプリリストである。これを利用することにより、ユーザが操作しようとしたアプリ履歴を生成することができる。
【００７６】
図１５（ａ）は、アプリ（カテゴリ番号ごとに集計）ごとの一日の平均起動回数、起動された日数、ＴＦ（Term Frequency）、ＩＤＦ（Inverse DocumentFrequency）、ＴＦ・ＩＤＦを対応付けた除外リストのための管理テーブルを示す。ここでは、ＴＦは、1日における各アプリの平均起動回数を示し、ＩＤＦは、各アプリにおけるＬｏｇ（集計単位の日数／起動された日数＋１）を示す。集計単位の日数は、アプリの重要度を判断するための情報である。例えば、その集計単位を３０日とすると、Ｌｏｇ（３０／起動日数＋１）となる。その日数は任意に設定される。なお、ＴＦは、平均起動回数に限らず、１日における使用頻度を示す情報であればよい。例えば、平均起動時間、所定期間における総起動回数などでもよい。また、ＩＤＦは、集計単位の日数において、どの程度アプリが使用されたかを示す式であればよく、上記の式に限定されるものではない。
【００７７】
カテゴリ番号ごとにＴＦ・ＩＤＦスコアを計算することで、頻繁に使われるが、毎日使われるものではないアプリに重みをつけることで、重要なアプリを判断可能にするものである。
【００７８】
図１５（ａ）の管理テーブルを例にとると、除外リスト生成部１０８が、アプリ起動履歴テーブルに基づいて、ＴＦ・ＩＤＦを求め、そのＴＦ・ＩＤＦが閾値以下であるカテゴリ番号のアプリを除外リストに登録する。図１５（ｂ）は、除外リストの具体例であり、除外がtrueとなっているカテゴリ番号のアプリが除外リストとして定義されている。なお、閾値は事前に定めた数値でよいが、全アプリに対するＴＦ・ＩＤＦの平均値または中央値をとった数値としてもよい。
【００７９】
つぎに、本実施形態の推定モデル実行装置１００の作用効果について説明する。この推定モデル実行装置１００は、ユーザの注意機能を推定する推定処理装置であって、ユーザが所持している情報処理装置である通信端末２００の各センサ（動きセンサ）のセンサ値に基づいて生成された特徴量を用いてユーザの注意機能を推定する注意機能推定部１０３を備える。
【００８０】
上述実施形態では、推定モデル実行装置１００は、通信端末２００から送信されたセンサ値（または特徴量）を取得する通信端末ログ収集部１０１と、取得したセンサ値を特徴量に変換する利用特徴量計算部１０２と、備え、推定モデル実行装置１００が特徴量を生成しているが、これに限るものではない。通信端末２００において、利用特徴量計算部１０２相当の構成を備え、自ら取得したセンサ値から特徴量を生成し、推定モデル実行装置１００は、それを受信してもよい。以降の説明においても同様である。
【００８１】
この構成により、通信端末２００の各センサのセンサ値からユーザの注意機能を推定することができる。したがって、ユーザの操作を検出することなく、ユーザが所持している通信端末２００の動きからユーザの注意機能を推定することができる。ユーザの操作を必要としないことから、ユーザに意識させることなくその注意機能を推定できる。
【００８２】
また、推定モデル実行装置１００は、複数のユーザのそれぞれのセンサ値および注意機能の指標（例えば、Ｇｏ−ＮｏＧｏ試験の試験結果）を用いて構築された注意機能スコア推定モデルを用いてユーザの注意機能を判断する。
【００８３】
この注意機能スコア推定モデルは、自ら推定モデル構築部１０５を用いて構築されてもよいし、他のサーバ（推定モデル構築部１０５を相当の機能を有する）において構築されたモデルを用いてもよい。
【００８４】
この構成により、学習モデルを用いてユーザの注意機能を推定することができる。よって、簡易な処理でその推定処理を実現できる。
【００８５】
また、推定モデル実行装置１００において、利用特徴量計算部１０２は、通信端末ログ収集部１０１により取得されたセンサ値から所定の時間単位に区分した特徴量を生成する。
【００８６】
この構成により、所定時間単位でユーザの注意機能の推定を行うことができる。所定時間単位を細かい時間単位および荒い時間単位の両方とすることで、ユーザの注意機能推定を精度よく行うことが可能である。
【００８７】
また、通信端末ログ収集部１０１は、通信端末２００に搭載される一つまたは複数の動きセンサのログを取得する。特に複数の動きセンサを用いることで、様々な特徴量を得ることが可能となり、ユーザの注意機能推定を精度よく行うことが可能である。
【００８８】
また、本実施形態の推定モデル実行装置１００は、通信端末２００で実行可能なーまたは複数のプログラムの起動状態を、操作ログ（アプリ起動ログを含む）として取得するプログラム管理部をさらに備える。このプログラム管理部は、通信端末ログ収集部１０１および端末ログテーブルで実現できる。利用特徴量計算部１０２は、動きセンサのセンサ値に加えて、この操作ログを特徴量に変換する。プログラムの起動状態は、プログラムが動作している起動時間または所定の状態からプログラムを起動するまでの起動開始時間を示す。
【００８９】
この構成により、動きセンサのみならず、ユーザのアプリケーションに対する起動操作などに基づいて、注意機能推定を可能とする。したがって、その推定精度を向上させることができる。
【００９０】
また、利用特徴量計算部１０２は、プログラムのうち、所定の方法で定められたカテゴリに分類されるプログラムについての使用ログは、特徴量計算の対象から除外する。ここでは、除外リスト１０７に記述されているカテゴリのプログラムが除外される。
【００９１】
この構成により、ユーザの注意機能推定に影響を及ぼさないプログラムに対する使用ログを除外することで、その推定精度を向上させる。
【００９２】
例えば、除外方法として、ＴＦ−ＩＤＦに基づいて、除外対象となるカテゴリを決定する。本実施形態においては、ＴＦとしてアプリケーションごとに一日の平均起動回数、ＩＤＦとして、各アプリにおけるＬｏｇ（集計単位の日数／起動された日数＋１）とする。ただし、ＴＦとして、アプリケーションの起動の頻度を表す指標、ＩＤＦとして、アプリケーションが異なる日または人単位で共通して使われている度合いを表す指標というものであれば、上記に限定するものではない。
【００９３】
また、プログラムの起動状態は、所定の状態から前記プログラムを起動するまでの起動開始時間を含む。また、プログラムの起動状態は、起動された一または複数のプログラムのうち、通信に用いられるプログラムの起動回数、起動時間、および通信時間を含む。
【００９４】
ユーザの注意機能は、ユーザ操作の機敏さ、またはユーザが通話をしようとしている頻度に応じて決まるため、その推定精度を向上させることができる。
【００９５】
なお、推定モデル実行装置１００は、通信端末２００からセンサ値等を取得する構成としているが、これに限るものではない。通信端末２００が推定モデル実行装置１００の主要機能（推定モデル記憶部１０６および注意機能推定部１０３）を有し、通信端末２００が、推定モデルを利用した推定処理を行ってもよい。この場合、推定モデルは、推定モデル実行装置１００またはそのほかモデル構築装置（図示せず）から取得してもよいし、通信端末２００が自ら推定モデルの構築をしてもよい。
【００９６】
上述推定モデル実行装置１００は、推定モデル構築装置として機能してもよい。推定モデル構築装置として機能する場合、推定モデル実行装置１００は、少なくとも推定モデル構築部１０５および推定モデル記憶部１０６を備える。注意機能推定処理を実行するための構成要件は除外されてもよい。
【００９７】
上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
【００９８】
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting  unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
【００９９】
例えば、本開示の一実施の形態における推定モデル実行装置１００および通信端末２００などは、本開示の推定モデル実行方法および推定モデル構築方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図１６は、本開示の一実施の形態に係る推定モデル実行装置１００および通信端末２００のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の推定モデル実行装置１００および通信端末２００は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【０１００】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。推定モデル実行装置１００および通信端末２００のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【０１０１】
推定モデル実行装置１００および通信端末２００における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
【０１０２】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）によって構成されてもよい。例えば、上述の利用特徴量計算部１０２、注意機能推定部１０３、推定モデル構築部１０５などは、プロセッサ１００１によって実現されてもよい。
【０１０３】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、利用特徴量計算部１０２などは、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【０１０４】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本開示の一実施の形態に係る推定モデル実行方法および推定モデル構築方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【０１０５】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及びストレージ１００３の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【０１０６】
通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１００４は、例えば周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency  Division  Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time  Division  Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、上述の通信端末ログ収集部１０１は、通信装置１００４によって実現されてもよい。また、送受信機能が物理的に、または論理的に分離された実装がなされてもよい。
【０１０７】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【０１０８】
また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７によって接続される。バス１００７は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
【０１０９】
また、推定モデル実行装置１００および通信端末２００は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
【０１１０】
情報の通知は、本開示において説明した態様／実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、ＤＣＩ（Downlink  Control  Information）、ＵＣＩ（Uplink  Control  Information））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Radio  Resource  Control）シグナリング、ＭＡＣ（Medium  Access  Control）シグナリング、報知情報（ＭＩＢ（Master  Information  Block）、ＳＩＢ（System  Information  Block）））、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、ＲＲＣシグナリングは、ＲＲＣメッセージと呼ばれてもよく、例えば、ＲＲＣ接続セットアップ（RRC  Connection  Setup）メッセージ、ＲＲＣ接続再構成（RRC  Connection  Reconfiguration）メッセージなどであってもよい。
【０１１１】
本開示において説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（4th  generation  mobile  communication  system）、５Ｇ（5th  generation  mobile  communication  system）、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、ＮＲ（new  Radio）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、ＬＴＥ及びＬＴＥ−Ａの少なくとも一方と５Ｇとの組み合わせ等）適用されてもよい。
【０１１２】
本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【０１１３】
情報等は、上位レイヤ（又は下位レイヤ）から下位レイヤ（又は上位レイヤ）へ出力され得る、複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。
【０１１４】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【０１１５】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【０１１６】
本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【０１１７】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【０１１８】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【０１１９】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital  Subscriber  Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【０１２０】
本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【０１２１】
なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及びシンボルの少なくとも一方は信号（シグナリング）であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア（ＣＣ：Component  Carrier）は、キャリア周波数、セル、周波数キャリアなどと呼ばれてもよい。
【０１２２】
本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【０１２３】
また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。
【０１２４】
上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル（例えば、ＰＵＣＣＨ、ＰＤＣＣＨなど）及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。
【０１２５】
本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking  up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
【０１２６】
「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
【０１２７】
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【０１２８】
本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【０１２９】
本開示において、例えば、英語でのa,  an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
【０１３０】
本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
【符号の説明】
【０１３１】
１００…推定モデル実行装置、１０１…通信端末ログ収集部、１０１ａ…ログテーブル、１０１ｂ…アプリ情報テーブル、１０２…利用特徴量計算部、１０３…注意機能推定部、１０４…推定結果表示部、１０５…推定モデル構築部、１０６…推定モデル記憶部、１０７…除外リスト、１０８…除外リスト生成部、２００…通信端末、２０１…加速度センサ、２０２…角速度センサ、２０３…傾きセンサ、２０４…画面ｏｎ／ｏｆｆセンサ、２０５…アプリ利用センサ、２０７…通信部、２０８…制御部、２０９…プログラム。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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