(57)【要約】【課題】携帯端末で取り扱われる情報を学習するとともに、学習結果のうちで公開するものを選択可能とする。【解決手段】プログラムは、他の情報処理装置と通信可能に構成された携帯端末に搭載される。プログラムは、携帯端末で取り扱われる情報を機械学習し、学習により得られた学習済みモデルを用いた分類器を提供する学習処理と、学習により得られた分類を記憶する処理と、記憶した分類から所定の設定に基づいて選択した分類を、情報処理装置からの要求に応じて、情報処理装置に公開する処理と、を携帯端末に搭載されたコンピュータに実行させる。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
他の情報処理装置と通信可能に構成された携帯端末に搭載されるプログラムであって、
前記携帯端末で取り扱われる情報を機械学習し、学習により得られた学習済みモデルを用いた分類器を提供する学習処理と、
学習により得られた分類を記憶する処理と、
記憶した前記分類から所定の設定に基づいて選択した分類を、前記情報処理装置からの要求に応じて、前記情報処理装置に公開する処理と、を携帯端末に搭載されたコンピュータに実行させる、
プログラム。
【請求項２】
前記情報処理装置が複数である場合、各情報処理装置に対応して選択した分類を、各情報処理装置に公開する、
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記所定の設定は、予め定められる、
請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
他の情報処理装置と通信可能に構成された携帯端末による情報提供方法であって、
前記携帯端末で取り扱われる情報を機械学習し、学習により得られた学習済みモデルを用いた分類器を提供し、
学習により得られた分類を記憶し、
記憶した前記分類から所定の設定に基づいて選択した分類を、前記情報処理装置からの要求に応じて、前記情報処理装置に公開する、
情報提供方法。
【請求項５】
他の情報処理装置と通信可能に構成された携帯端末であって、
前記携帯端末で取り扱われる情報を機械学習し、学習により得られた学習済みモデルを用いた分類器を提供する学習処理と、
学習により得られた分類を記憶する処理と、
記憶した前記分類から所定の設定に基づいて選択した分類を、前記情報処理装置からの要求に応じて、前記情報処理装置に公開する処理と、を前記携帯端末に搭載されたコンピュータに実行させるプログラムが搭載され、
前記プログラムを実行する、
携帯端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、情報提供方法及び携帯端末に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スマートフォンや携帯電話などの携帯端末が普及している。携帯端末には、ブラウザやオンラインショッピング用などの各種のアプリケーションが搭載され、ユーザの必要に応じて使用されている。
【０００３】
こうした携帯端末では、マーケティングなどに活用するため、アプリケーションを通じてサービスを提供するベンダなどが携帯端末の位置情報やオンラインショッピングの履歴などを収集、分析することで携帯端末のユーザの特性（趣味、嗜好など）を推定し、携帯端末に表示される広告を制御するなどの手法が用いられている。
【０００４】
また、ビッグデータなどの大量のデータを処理ないしは分析する手法として、機械学習の利用が広まっている。その中で、教師無しオンライン学習を行う手法として、自己組織化ニューラルネットワーク（ＳＯＩＮＮ：Self-Organizing Incremental Neural Network）と呼ばれる手法が提案されている（特許文献１及び２）。ＳＯＩＮＮでは、ノード数を自律的に管理することにより非定常的な入力を学習することができ、複雑な分布形状を有するクラスに対しても適切なクラス数及び位相構造を抽出できるなど多くの利点を有する。ＳＯＩＮＮの応用例として、例えばパターン認識においては、ひらがな文字のクラスを学習させた後に、カタカナ文字のクラスなどを追加的に学習させることができる。
【０００５】
特許文献１においては、Ｅ−ＳＯＩＮＮ（Enhanced SOINN）が提案されている（特許文献１）。Ｅ−ＳＯＩＮＮでは、学習を随時追加するオンライン追加学習が可能であり、バッチ学習ではなく学習効率が良いという利点を有している。このため、Ｅ−ＳＯＩＮＮでは、学習環境が新しい環境に変化した場合においても追加学習が可能である。また、Ｅ−ＳＯＩＮＮでは、入力データに対するノイズ耐性が高いという利点をも有している。
【０００６】
特許文献２においては、ＬＢ−ＳＯＩＮＮ（Load Balance SOINN）が提案されている（特許文献２）。ＬＢ−ＳＯＩＮＮでは、ネットワークにおけるノードの負荷を示すノード学習時間を導入し、ノード学習時間を使用してノードの負荷の平衡化が行われる。これにより、前述のＥ−ＳＯＩＮＮよりもネットワークをより安定化させることができる。このため、ＬＢ−ＳＯＩＮＮを負荷平衡（Load Balance）と称している。また、ＬＢ−ＳＯＩＮＮでは、ボロノイテセレーション（Voronoi Tessellation）に基づくサブクラスタ決定手法が使用されており、クラス間の重複領域を削除するときのネットワーク構造の乱れを回避することができる。さらに、ＬＢ−ＳＯＩＮＮでは、高次元データをオンライン追加学習するのに適した、２つのノード間の類似度を示す距離尺度が導入されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−２１７２４６号公報
【特許文献２】国際公開第２０１４／１２９１１６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、上記したユーザの特性を推定するマーケティング手法では、閲覧履歴や購入履歴といった単純な情報を分析しているに過ぎず、ユーザの特性を十分に把握できるものではなかった。また、ユーザにとっては意図しない情報が収集されるおそれがあり、個人情報を保護する観点からは望ましくない状況が生じることが懸念される。
【０００９】
本発明は上記の事情に鑑みて成されたものであり、携帯端末で取り扱われる情報を学習するとともに、学習結果のうちで公開するものを選択可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様であるプログラムは、
他の情報処理装置と通信可能に構成された携帯端末に搭載されるプログラムであって、
前記携帯端末で取り扱われる情報を機械学習し、学習により得られた学習済みモデルを用いた分類器を提供する学習処理と、
学習により得られた分類を記憶する処理と、
記憶した前記分類から所定の設定に基づいて選択した分類を、前記情報処理装置からの要求に応じて、前記情報処理装置に公開する処理と、を携帯端末に搭載されたコンピュータに実行させるものである。
【００１１】
本発明の一態様であるプログラムは、上記のプログラムであって、
前記情報処理装置が複数である場合、各情報処理装置に対応して選択した分類を、各情報処理装置に公開する、ことが望ましい。
【００１２】
本発明の一態様であるプログラムは、上記のプログラムであって、
前記所定の設定は、予め定められることが望ましい。
【００１３】
本発明の一態様である情報提供方法は、
他の情報処理装置と通信可能に構成された携帯端末による情報提供方法であって、
前記携帯端末で取り扱われる情報を機械学習し、学習により得られた学習済みモデルを用いた分類器を提供し、
学習により得られた分類を記憶し、
記憶した前記分類から所定の設定に基づいて選択した分類を、前記情報処理装置からの要求に応じて、前記情報処理装置に公開するものである。
【００１４】
本発明の一態様である携帯端末は、
他の情報処理装置と通信可能に構成された携帯端末であって、
前記携帯端末で取り扱われる情報を機械学習し、学習により得られた学習済みモデルを用いた分類器を提供する学習処理と、
学習により得られた分類を記憶する処理と、
記憶した前記分類から所定の設定に基づいて選択した分類を、前記情報処理装置からの要求に応じて、前記情報処理装置に公開する処理と、を前記携帯端末に搭載されたコンピュータに実行させるプログラムが搭載され、
前記プログラムを実行するものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、携帯端末で取り扱われる情報を学習するとともに、学習結果のうちで公開するものを選択可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施の形態１にかかる情報収集システム１０００の構成を模式的に示す図である。
【図２】実施の形態１にかかる端末装置の構成を模式的に示す図である。
【図３】学習モジュール内のデータ分類の例を模式的に示す図である。
【図４】サーバが端末装置上の学習モジュールにアクセスする場合の例について示す図である。
【図５】携帯端末において公開するカテゴリの選択を行う例について模式的に示す図である。
【図６】複数のサーバからの参照要求を受け付ける場合の端末装置の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。各図面においては、同一要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略される。
【００１８】
実施の形態１
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１に、実施の形態１にかかる情報収集システム１０００の構成を模式的に示す。情報収集システム１０００は、１以上の携帯端末１００と、携帯端末１００の情報を収集可能に構成された１以上のサーバ２００と、携帯端末１００とサーバ２００との間の通信を媒介するネットワーク３００と、を有する。
【００１９】
携帯端末１００は、ユーザからの指令に応じて、ネットワーク３００を介して、インターネットや各種のサービスを提供するサーバなどにアクセス可能な端末として構成され、例えば、携帯電話やスマートフォンとして構成されてもよい。
【００２０】
図２に、携帯端末１００の構成を模式的に示す。携帯端末１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、データストレージ２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３、タッチパネル４、通信部５、スピーカ６、マイク７、カメラ８、バッテリ９、入力部１０、コネクタ部１１、位置情報部１２を少なくとも有する。
【００２１】
ＣＰＵ１は、必要に応じて、データストレージ２及びＲＡＭ３の一方又は両方から読み込んだ情報を処理可能である。データストレージ２は、例えばフラッシュメモリであり、アプリケーション、画像、動画、音声などの各種データを格納可能に構成される。データストレージ２は、携帯端末に搭載可能である限り、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの他の記憶装置を用いてもよい。ＲＭＡ３は、例えば、ＣＰＵ１の処理に供される各種のデータを一時的に保持可能に構成される。
【００２２】
タッチパネル４は、携帯端末１００での処理結果等を表示するとともに、ユーザが操作することで携帯端末１００へ情報を入力可能に構成される。タッチパネル４は、情報を表示する表示装置とタッチ操作での入力が可能な入力装置とを併せたものであるが、用途に応じて表示装置と入力装置とは分離されていてもよい。タッチパネル４は、液晶や有機ＥＬ（electro-luminescence）ディスプレイなどの各種の表示装置が組み込まれてもよい。
【００２３】
通信部５は、例えば、３Ｇ回線、４Ｇ回線、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、Ｗｉｆｉ（登録商標）及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの通信規格により、外部の機器と通信可能に構成される。
【００２４】
スピーカ６は、ＣＰＵ１の処理結果に応じて適宜音声を出力する。マイク７は、携帯端末１００へ入力する音声を集音する。カメラ８は、必要に応じて、静止画像や動画を撮影可能である。
【００２５】
バッテリ９は、例えば、コネクタ部１１を介して外部電源から供給される電力により充電可能であり、携帯端末１００内の各部へ電力を供給する。なお、図面の簡略化のため、図１では、バッテリ９から各部への電力供給経路については、表示を省略している。
【００２６】
入力部１０は、ユーザが操作することで、携帯端末１００への入力が可能に構成される。例えば入力部１０として、ホームボタン、電源ボタン、音量調整ボタンなどを設けてもよい。
【００２７】
コネクタ部１１は、例えばＵＳＢケーブルやＬｉｇｈｔｎｉｎｇ（登録商標）などのケーブルを挿抜可能であり、ケーブルを介して外部機器とデータの送受信が可能であり、また、外部電源から電力供給を受けることができる。
【００２８】
位置情報部１２は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）が利用可能であり、携帯端末１００の位置情報を取得し、取得した情報をＣＰＵ１などの各部へ提供する。これにより、地図アプリケーションなどによって、タッチパネル４に携帯端末１００の位置を表示するなどが可能である。
【００２９】
携帯端末１００には、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）やｉＯＳ（登録商標）などのオペレーションシステム（ＯＳ）が搭載され、各種のアプリケーションが実行可能である。ＯＳや各種のアプリケーションは、例えばデータストレージ２に格納される。
【００３０】
また、携帯端末１００には学習アプリケーション２０が搭載されており、学習アプリケーション２０は携帯端末１００で取り扱われる情報を学習することが可能である。学習アプリケーション２０は、例えば、同様にデータストレージ２に格納される。
【００３１】
学習アプリケーション２０が学習する情報としては、例えば、携帯端末１００がネットワーク３００を介して取得する情報、携帯端末１００がネットワーク３００を介して送信する情報、ユーザが携帯端末１００に入力する情報、及び、携帯端末１００のディスプレイに表示したテキスト情報、画像情報、動画情報、ユーザのスケジュール情報、携帯端末１００の位置情報、金銭管理情報（例えば、銀行のオンライン取引情報など）、購買情報（例えば、オンラインでの物品購入履歴など）などの各種情報が含まれる。
【００３２】
携帯端末１００で取り扱われる情報には、携帯端末１００に搭載されたアプリケーションが取り扱う情報が含まれる。よって、学習アプリケーション２０は、例えば、アプリケーションがネットワーク３００を介して取得又は受け取る情報、ユーザがアプリケーションに入力する情報、及び、アプリケーションによって携帯端末１００のタッチパネル４に表示されたテキスト、画像情報、動画情報などの各種情報を学習することができる。
【００３３】
学習アプリケーション２０には、携帯端末１００で取り扱われる情報を機械学習する学習モジュール２０Ａが搭載されている。学習モジュール２０Ａは、携帯端末１００で取り扱われる情報について教師なし学習（Unsupervised Learning）を行い、学習済みモデルを構築する。学習アプリケーション２０は、携帯端末１００で取り扱われる情報を常時又は定期的に学習し、すなわち継続的にデータを学習することで、学習済みモデルを構築し、かつ、継続的に学習済みモデルを更新することができる。
【００３４】
学習アプリケーション２０は、学習済みモデルを、携帯端末１００で取り扱われるデータに適用することで、被適用データを分類することができる。
【００３５】
学習アプリケーション２０は、携帯端末１００の位置情報を学習して、位置情報の時系列を分析することが可能である。位置情報の時系列が分析可能となることは、以下のような意義を有する。例えば、月曜日から金曜日までは自宅と特定の場所とを往復する傾向がある場合には、月曜日から金曜日までは携帯端末１００のユーザが勤務場所に出勤していることが想定されるため、月曜日から金曜日の出勤日である可能性が高いと推定される。また、例えば、土曜日及び日曜日に携帯端末１００が自宅近傍に位置している場合には、土曜日及び日曜日はユーザの休日である可能性が高いと推定される。また、特定の曜日又は毎月特定の日に同じ場所に移動している場合には、ユーザが習い事に通っていたり、通院したりなどといったイベントを検出できる可能性が高いと考えられる。
【００３６】
学習アプリケーション２０は、テキスト情報、画像情報、動画情報などから、ユーザが関心を有する事項（すなわち、趣味、嗜好）の情報を学習することも可能である。例えば、ユーザが魚の種類や釣り場の情報について頻繁に検索したり、魚や海の画像や動画を見たりしている場合、学習アプリケーション２０は、こうした情報を同じ属性を有する情報として分類することが予想される。この場合、学習結果に応じて、魚の画像、海の画像、釣り場の場所情報、釣り具の情報といった括りで情報が分類されると考えられる。
【００３７】
また、例えば、ユーザがスポーツに関して検索したり、スポーツに関連する画像や動画を見たりしている場合には、学習アプリケーション２０は、こうした情報スポーツに関する情報について分類することが予想される。また、学習アプリケーション２０は、学習結果に応じて、球技や体操競技といったように、さらに細かい分類を行うことも予想される。
【００３８】
このように、釣りやスポーツの他にも、携帯端末１００で取り扱われる、料理レシピ、飲食店、酒類、書籍、雑貨、車両、交通ルートの検索結果、旅行などに関する結果に基づいて、ユーザが関心を示した各種項目の情報を分類することができる。
【００３９】
学習アプリケーション２０は、ユーザの金銭管理にかかる情報を学習することも可能である。例えば、ユーザがアプリケーションを介して銀行にアクセスした場合、学習アプリケーション２０は、タッチパネル４に表示された銀行口座の残高、振り込み金額、振り込み先などの情報を学習することも可能である。こうした情報は金銭管理にかかる情報として分類される。
【００４０】
学習アプリケーション２０は、ユーザがアプリケーションを介してオンラインショッピングを行う場合、タッチパネル４の表示内容を学習することで、購入元のショップ、購入金額、購入数量といった情報を学習することが可能である。こうした情報は購買にかかる情報として分類される。
【００４１】
このように、学習の結果として分類された情報は、学習モジュール２０Ａに蓄積される。図３に、学習モジュール２０Ａ内のデータ分類の例を模式的に示す。図３に示すように、学習モジュール２０Ａは、学習により構築したモデルを用い、携帯端末１００で取り扱われた情報を任意の数のカテゴリＣ１〜Ｃｎ（ｎは、１以上の整数）に分類することが可能である。
【００４２】
サーバ２００は、ネットワーク３００を通じて、携帯端末１００の学習モジュール２０Ａにアクセス可能であり、必要に応じて学習モジュール２０Ａの学習済みモデル、換言すれば学習により構築されたカテゴリの情報を参照することが可能である。サーバ２００は、参照結果に応じて、携帯端末１００のユーザのスケジュール、趣味、嗜好等を分析することが可能となる。
【００４３】
図４に、サーバ２００が携帯端末１００上の学習モジュール２０Ａにアクセスする場合の例について示す。サーバ２００は、携帯端末１００へ、参照要求ＲＥＱを送信する。携帯端末１００では、参照要求ＲＥＱを受け取ったならば、学習アプリケーション２０は、参照を許可するカテゴリ情報を選択して、応答情報ＲＥＰを生成、出力する。
【００４４】
このとき、参照を許可するカテゴリ情報については、ユーザが選択することが可能である。例えば、学習モジュール２０Ａの設定情報として、外部からのアクセスを許可するカテゴリの範囲を設定しておくことで、学習モジュール２０Ａはその設定に応じてアクセスするカテゴリを選択することが可能となる。
【００４５】
図４の例では、説明の簡略化のため、カテゴリの数を５つ（カテゴリＣ１〜Ｃ５）としている。学習モジュール２０Ａに含まれる設定情報２０Ｂには、サーバ２００に対してカテゴリＣ３及びＣ４を非公開とする公開設定情報Ｓが含まれる。携帯端末１００がサーバ２００から参照要求ＲＥＱを受け取ったならば、学習モジュール２０Ａは、設定情報２０Ｂに応じて、非公開のカテゴリＣ３及びＣ４以外のカテゴリＣ１、Ｃ２及びＣ５に関する情報を、応答情報ＲＥＰをサーバ２００へ出力する。
【００４６】
例えば、ユーザの歩数、血圧、心拍数などのユーザの健康に関する情報（以下、健康管理情報）を収集管理するアプリケーション（以下、が携帯端末１００に搭載されることがある。個人の健康に関する情報はプライバシーの保持に関係する情報であり、ユーザによっては他人に公開したくなくない場合が想定される。そこで、健康管理アプリケーションを通じた学習結果に関係するカテゴリについては、学習アプリケーション２０において外部アクセス禁止と設定することで、応答情報ＲＥＰから健康管理情報及びこれに関係するカテゴリに関する情報が除外される。その結果、サーバ２００は、ユーザの健康管理情報及びこれに関係するカテゴリに関する情報へアクセスすることができなくなる。
【００４７】
また、例えば、ユーザによっては、自分の移動履歴らスケジュールを他人に公開したくない場合も想定される。この場合、ユーザは、携帯端末１００の位置情報やスケジュール（時系列情報）とこれに関連するカテゴリに関する情報とを、学習アプリケーション２０において外部アクセス禁止と設定することがきる。その結果、サーバ２００は、ユーザの位置情報やスケジュール（時系列情報）とこれに関係するカテゴリに関する情報とへアクセスすることができなくなる。
【００４８】
図５に、携帯端末１００において公開するカテゴリの選択を行う例について模式的に示す。図５に示すように、携帯端末１００のタッチパネル４に、学習アプリケーションの設定情報画面が表示され、公開の是非を選択するカテゴリが表示されている。この例では、タッチパネル４に表示された情報のうち、時系列情報と動画データとが非公開の情報として選択されている。
【００４９】
このように、外部のサーバ２００が参照できる情報を制限することで、ユーザの要望に応じた個人情報の保護が可能となる。
【００５０】
なお、携帯端末１００は、１つの外部サーバだけでなく、複数の外部サーバからの参照要求に対応することも可能である。図６に、複数のサーバからの参照要求を受け付ける場合の携帯端末の例を示す。
【００５１】
この例では、図４のサーバ２００に対応するサーバ２０１〜２０３が設けられている。学習モジュール２０Ａに含まれる設定情報２０Ｂには、サーバ２０１〜２０３に対して非公開のカテゴリを指定する公開設定情報Ｓ１〜Ｓ３がそれぞれ格納されている。携帯端末１００がサーバ２０１〜２０３から参照要求ＲＥＱ１〜ＲＥＱ３を受け取ったならば、学習モジュール２０Ａは、設定情報２０Ｂに含まれる公開設定情報Ｓ１〜Ｓ３に、非公開のカテゴリ以外のカテゴリに関する情報を、応答情報として、それぞれサーバ２０１〜２０３へ出力する。
【００５２】
よって、携帯端末１００に参照要求を送信したサーバに応じて、適切なカテゴリを公開することができる。これにより、携帯端末１００のユーザは、サーバによって公開したくない情報を、設定情報によって秘匿することが可能となり、個人情報の適切な保護を図ることができる。
【００５３】
また、携帯端末１００の学習モジュール２０ＡにＳＯＩＮＮを適用する場合、ＳＯＩＮＮは比較的簡易なアルゴリズムでの学習が可能である。そのため、ユーザが容易に携帯できる寸法及び重量の携帯端末１００の処理能力でも、効率的に学習を行うことができる。その結果、学習モジュール２０Ａが動作することによる携帯端末１００の処理能力の低下を防止することも可能である。
【００５４】
サーバ２００、又は、サーバ２０１〜２０３は、応答情報ＲＥＰを参照することで、携帯端末１００の学習モジュール２０Ａによる機械学習によって構築された情報のカテゴリに関する情報を参照することができる。各サーバは、参照した情報を各サーバに蓄積された情報と照合することで、携帯端末１００上で頻繁に取り扱われた情報を認識することが可能である。そして、携帯端末１００上で頻繁に取り扱われた情報に類似する分野の広告や情報を携帯端末１００に提供することで、携帯端末１００のユーザの趣味、趣向及びニーズに対応したサービスを提供することが可能となる。
【００５５】
その他の実施の形態
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上記では、学習用プログラムで用いられる学習アルゴリズムは特に限定されないが、上述のＳＯＩＮＮに基づく学習アルゴリズムを適用することが望ましい。ＳＯＩＮＮは、画像、音声、テキスト及び制御信号などの種類が異なるデータを統合して学習することが可能である。これにより、学習する情報の種類に応じたアルゴリムを複数用意する必要がなく、学習処理を簡素化することができる。また。学習処理を簡素化することで、携帯端末のような限られた処理リソースしか利用できない環境においても、他の処理に支障を来すことなく学習処理が可能である。また、ＳＯＩＮＮによる教師なしオンライン学習を携帯端末上で行うことで、学習の度合いを継続的、恒常的に向上させることが可能となる。
【００５６】
上記で説明した情報処理方法は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）を含む半導体処理装置を用いて実現されてもよい。また、これらの処理は、少なくとも１つのプロセッサ（e.g. マイクロプロセッサ、ＭＰＵ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor））を含むコンピュータシステムにプログラムを実行させることによって実現されてもよい。具体的には、これらの送信信号処理又は受信信号処理に関するアルゴリズムをコンピュータシステムに行わせるための命令群を含む１又は複数のプログラムを作成し、当該プログラムをコンピュータに供給すればよい。
【００５７】
これらのプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００５８】
１  ＣＰＵ
２  データストレージ
３  ＲＡＭ
４  タッチパネル
５  通信部
６  スピーカ
７  マイク
８  カメラ
９  バッテリ
１０  入力部
１１  コネクタ部
１２  位置情報部
２０  学習アプリケーション
２０Ａ  学習モジュール
２０Ｂ  設定情報
１００  携帯端末
２００、２０１〜２０３  サーバ
３００  ネットワーク
１０００  情報収集システム
Ｃ１〜Ｃｎ  カテゴリ
ＲＥＰ  応答情報
ＲＥＱ、ＲＥＱ１〜ＲＥＱ３  参照要求
Ｓ、Ｓ１〜Ｓ３  設定情報
【図１】
2020129351.tif 000003
【図２】
2020129351.tif 000004
【図３】
2020129351.tif 000005
【図４】
2020129351.tif 000006
【図５】
2020129351.tif 000007
【図６】
2020129351.tif 000008