(57)【要約】【課題】所定の事象が生じたタイミングを適切に推定すること。【解決手段】本願に係る推定装置は、取得部と、推定部とを有する。取得部は、第１情報と、第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する。推定部は、第１情報と第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する。取得部は、所定の事象に対する検知精度が第２情報よりも高い第１情報を取得する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する取得部と、
前記第１情報と前記第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する推定部と、
を備え、
前記取得部は、
前記所定の事象に対する検知精度が前記第２情報よりも高い前記第１情報を取得する
ことを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記推定部は、
前記第１情報と前記第２情報に基づいて前記所定の事象の発生を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、
前記第１情報により前記所定の事象が検知されたタイミング以前において、前記第２情報により前記所定の事象が検知されたタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記推定部は、
前記第１情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、前記第２情報により前記所定の事象が検知されたタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の推定装置。
【請求項５】
前記推定部は、
前記第１情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、前記第２情報により前記所定の事象が検知されたタイミングのうち、前記第２情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
前記推定部は、
前記所定の事象が生じたタイミングにおける前記第２情報を用いた学習により、前記所定の事象が生じたタイミングを推定する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項７】
前記推定部は、
前記第２情報により前記所定の事象が検知された場合に、前記第１情報を検知するセンサに前記第１情報を検知させる
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項８】
前記取得部は、
所定のセンサにより検知された前記第１情報と、前記所定のセンサ以外のセンサにより検知された前記第２情報とを取得し、
前記推定部は、
前記所定の事象が生じたタイミングとして、屋外と屋内との間をユーザが移動したタイミングを推定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項９】
前記取得部は、
ＧＰＳセンサにより検知された位置情報の精度を示す前記第１情報と、前記ＧＰＳセンサ以外のセンサにより検知された前記第２情報とを取得する
ことを特徴とする請求項８に記載の推定装置。
【請求項１０】
前記取得部は、
前記所定の事象の検知に用いる複数種類の第２情報を取得し、
前記推定部は、
前記複数種類の第２情報のうち、所定数以上の第２情報により前記所定の事象が検知されたタイミングに基づいて、前記所定の事象が生じたタイミングを推定する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項１１】
前記推定部は、
前記複数種類の第２情報の各々により前記所定の事象が検知された複数のタイミングのうち、前記複数種類の第２情報の各々の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の推定装置。
【請求項１２】
前記推定部は、
前記複数種類の第２情報の各々の重みと前記変化の大きさとに基づいて選択されるタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の推定装置。
【請求項１３】
コンピュータが実行する推定方法であって、
第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する取得工程と、
前記第１情報と前記第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する推定工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記所定の事象に対する検知精度が前記第２情報よりも高い前記第１情報を取得する
ことを特徴とする推定方法。
【請求項１４】
第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する取得手順と、
前記第１情報と前記第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記所定の事象に対する検知精度が前記第２情報よりも高い前記第１情報を取得する
ことを特徴とする推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置、推定方法、及び推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数種類のデータを用いて所定の事象に関する推定を行う技術が提供されている。例えば、複数種類のセンサデータを用いて屋外屋内推定を行う技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２５３９２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができるとは限らない。例えば、屋内外のシームレスな軌跡の推定のために、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサにより高い頻度（短い間隔）で連続して位置情報を取得する場合、省電力について考慮はされていないため、電力消費が大きく、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することは難しい。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定する推定装置、推定方法、及び推定プログラ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】
【０００６】
本願に係る推定装置は、第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する取得部と、前記第１情報と前記第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する推定部と、を備え、前記取得部は、前記所定の事象に対する検知精度が前記第２情報よりも高い前記第１情報を取得することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
第１の実施形態の一態様によれば、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る第１情報記憶部の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る第２情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。
【図７】図７は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。
【図８】図８は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。
【図９】図９は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第２の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、第２の実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。
【図１２】図１２は、第２の実施形態に係る第１情報記憶部の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、第２の実施形態に係る第２情報記憶部の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、第２の実施形態に係る推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、推定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る推定装置、推定方法、及び推定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法、及び推定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（第１の実施形態）
〔１．推定処理〕
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図１は、第１の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。本実施形態において、推定装置としての端末装置１０（図２参照）は、第１センサ１１１（図２参照）として、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサを用い、第２センサ１１２（図２参照）として、照度センサを用いて推定処理を行う。以下に示す例においては、第１センサ１１１が検知（センシング）する情報を第１情報とし、第２センサ１１２が検知（センシング）する情報を第２情報とする。
【００１１】
図１では、端末装置１０は、第１情報として、第１センサ１１１が検知する情報のうち、ＧＰＳにより検知される位置情報の精度（以下、「ＧＰＳ精度」とする）の情報を用いる。例えば、端末装置１０はＧＰＳ精度として誤差１０ｍや誤差１ｋｍ等の数値を検知するが、説明の簡単化のため、図１では、端末装置１０は、誤差が所定の数値以上である場合をＧＰＳ精度「低」とし、誤差が所定の数値未満である場合を「高」とする。すなわち、図１では、端末装置１０は、第１情報として、ＧＰＳ精度「低」とＧＰＳ精度「高」との２段階のいずれであるかを示す情報を用いる。端末装置１０は、連続する第１情報間の変化、すなわちＧＰＳ精度の変化を所定の事象の検知に用いる。
【００１２】
また、図１では、端末装置１０は、連続する第２情報間の変化、すなわち照度の変化を所定の事象の検知に用いる。例えば、端末装置１０は、連続する第２情報間の変化量（照度の変化量）が所定の閾値以上の場合、第２情報が変化したとする。なお、以下では、第２情報の変化を所定の事象に関する変化とする場合がある。
【００１３】
また、第１センサ１１１の消費電力は、第２センサ１１２の消費電力より大きいものとする。すなわち、第１センサ１１１が第１情報の１回の検知に要する消費電力は、第２センサ１１２が第２情報の１回の検知に要する消費電力より大きいものとする。
【００１４】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、第１情報と第２情報とに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する推定装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【００１５】
図１に示す例においては、端末装置１０が所定の事象が生じたタイミングとして、端末装置１０を所有するユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを、第１情報と第２情報とを用いて推定する場合を示す。すなわち、図１に示す例においては、ＧＰＳ精度はユーザが屋外から屋内へ移動した場合「高」から「低」へ変化するため、第１情報は検知精度の高い情報となる。また、照度はユーザが屋外から屋内へ移動した場合以外にも変化する場合があるため、第２情報は検知精度の低い情報となる。言い換えると、第１情報は、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定においては、第２情報に比べて相対的に確度の高い情報となる。このように、端末装置１０は、所定の事象に対する検知精度が第２情報により高い第１情報を用いる。
【００１６】
図１に示す地図情報ＭＰ１０は、ユーザが屋外にいるか、屋内にいるかを模式的に示す。また、地図情報ＭＰ１０において、端末装置１０（を所有するユーザ）の位置をユーザ位置ＵＬ１１〜ＵＬ１６により示す。なお、ユーザ位置ＵＬ１１〜ＵＬ１６を区別しない場合は、ユーザ位置ＵＬとする場合がある。また、地図情報ＭＰ１０では、屋外ＯＳ１０と屋内ＩＳ１０とは境界線ＢＤ１０により区切られる。すなわち、地図情報ＭＰ１０内において、ユーザ位置ＵＬが屋外ＯＳ１０（境界線ＢＤ１０の左側）に位置する場合、ユーザが屋外に位置し、ユーザ位置ＵＬが屋内ＩＳ１０（境界線ＢＤ１０の右側）に位置する場合、ユーザが屋内に位置することを示す。
【００１７】
まず、図１に示す第１情報及び第２情報について説明する。図１に示す例において、第１情報は、所定の間隔（以下、「第１の間隔ＳＲ１」とする）で検知される。すなわち、第１センサ１１１は、第１の間隔ＳＲ１で第１情報を検知する。また、図１に示す例において、第２情報は、第１の間隔ＳＲ１よりも短い所定の間隔（以下、「第２の間隔ＳＲ２」とする）で検知される。すなわち、第２センサ１１２は、第２の間隔ＳＲ２で第２情報を検知する。なお、全てを図示することは省略するが、第２情報の横軸に沿って第２の間隔ＳＲ２で並ぶ縦棒は、全て第２情報ＳＤである。このように、端末装置１０においては、消費電力が大きい第１センサ１１１による第１情報の検知を、消費電力が小さい第２センサ１１２による第２情報の検知よりも長い間隔で行う。これにより、端末装置１０は、消費電力が大きい第１センサ１１１による第１情報の検知回数を抑制することができるため、消費電力の増大を抑制することができる。
【００１８】
図１では、時刻ｔ１１において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ１１が検知され、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ１が検知される。なお、第１情報ＦＤ１１〜ＦＤ１４を区別しない場合は、第１情報ＦＤとする場合がある。また、第２情報ＳＤ１、ＳＤ１１〜ＳＤ１３を区別しない場合は、第２情報ＳＤとする場合がある。また、図１における第１情報ＦＤや第２情報ＳＤは、時刻ｔにおける検知タイミングを示すものであり、第１情報ＦＤの長さや第２情報ＳＤの長さは、その情報の数値等を示すものではない。図１では、点線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ１３）は、変化が検知された第１情報ＦＤを示し、実線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ１１）は、変化が検知されなかった第１情報ＦＤを示す。また、図１では、点線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ１１）は、変化が検知された第２情報ＳＤを示し、実線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ１）は、変化が検知されなかった第２情報ＳＤを示す。
【００１９】
ここで、第１情報ＦＤ１１は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ１１において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１１において、屋外から屋内への移動を非検知とする（ステップＳ１１）。また、第２情報ＳＤ１は、直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置１０は、時刻ｔ１１において、第２情報ＳＤの変化なしとする。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１１、すなわち屋外ＯＳ１０に位置する。
【００２０】
その後、時刻ｔ１１から第１の間隔ＳＲ１が経過する前の時刻ｔ１１１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ１１が検知される。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ１１が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。上述したように、第２情報ＳＤは、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定においては、第１情報ＦＤに比べて相対的に信頼度の低い情報である。そのため、端末装置１０は、第２情報ＳＤの変化のみでは、ユーザが屋外から屋内へ移動したと推定しない。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ１１１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２（図２参照）に記憶する。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１１１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１２、すなわち屋外ＯＳ１０に位置する。
【００２１】
その後、時刻ｔ１１から第１の間隔ＳＲ１が経過した時刻ｔ１２において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ１２が検知される。第１情報ＦＤ１２は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ１２において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１２において、屋外から屋内への移動を非検知とする（ステップＳ１２）。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１２におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１３、すなわち屋外ＯＳ１０に位置する。
【００２２】
その後、時刻ｔ１２から第１の間隔ＳＲ１が経過する前の時刻ｔ１２１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ１２が検知される。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ１２が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ１２１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１２１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１４、すなわち屋内ＩＳ１０に位置する。
【００２３】
その後、時刻ｔ１２から第１の間隔ＳＲ１が経過した時刻ｔ１３において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ１３が検知される。第１情報ＦＤ１３は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ１３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。具体的には、端末装置１０は、第１情報ＦＤ１２のＧＰＳ精度「高」から第１情報ＦＤ１３のＧＰＳ精度「低」へ第１情報ＦＤが変化しているため、時刻ｔ１３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１３において、屋外から屋内への移動を検知したとする（ステップＳ１３）。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１３におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１５、すなわち屋内ＩＳ１０に位置する。
【００２４】
上述したように、第１情報ＦＤは、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定においては、第２情報ＳＤに比べて相対的に信頼度の高い情報である。そのため、端末装置１０は、第１情報ＦＤの変化により、ユーザが屋外から屋内へ移動したと推定することができる。このように、端末装置１０は、第１情報に基づいて所定の事象の発生を推定する。しかし、第１情報は、第１の間隔ＳＲ１で第１センサ１１１により検知されるため、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定としては、０〜第１の間隔ＳＲ１未満までの間での誤差が生じる。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１３までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻ｔ１３以前において検知された第２情報ＳＤを用いて行う。すなわち、端末装置１０は、時刻ｔ１３以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ１４）。
【００２５】
図１では、時刻ｔ１３以前における時刻ｔ１２１に検知された第２情報ＳＤ１２により、時刻ｔ１２１に第２情報ＳＤの変化ありとしている。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１３以前における時刻ｔ１２１をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する（ステップＳ１５）。このように、端末装置１０は、第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する。これにより、端末装置１０は、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第２の間隔ＳＲ２未満まで小さくすることが可能となる。なお、端末装置１０は、時刻ｔ１３以前において第２情報ＳＤの変化が検知されていなかった場合、時刻ｔ１３をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定してもよい。
【００２６】
その後、時刻ｔ１３から第１の間隔ＳＲ１が経過する前の時刻ｔ１３１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ１３が検知される。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ１３が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ１３１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１３１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１６、すなわち屋内ＩＳ１０に位置する。
【００２７】
その後、時刻ｔ１３から第１の間隔ＳＲ１が経過した時刻ｔ１４において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ１４が検知される。第１情報ＦＤ１４は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ１４において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１４において、屋外から屋内への移動を非検知とする。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１４におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１６、すなわち屋内ＩＳ１０に位置する。
【００２８】
上述したように、端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミング、すなわち時刻の推定における誤差を第２の間隔ＳＲ２未満まで小さくすることができるため、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。これにより、端末装置１０は、第２情報を用いることにより、消費電力が大きい第１センサ１１１による第１情報の検知回数を抑制することができるため、消費電力の増大を抑制することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【００２９】
なお、端末装置１０は、推定処理により推定したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをユーザのライフログとして用いてもよい。また、端末装置１０は、推定処理により推定したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを外部の情報処理装置へ送信してもよい。この場合、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報に基づいて、所定の領域に位置するユーザ数の管理等に用いてもよい。例えば、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報を用いて、各領域に位置するユーザ数をヒートマップのように表示するサービスを提供してもよい。また、例えば、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報を入場管理に用いてもよい。また、例えば、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報を勤怠管理に用いてもよい。
【００３０】
また、上記例においては、ユーザが利用する端末装置１０が推定処理を行う例を示したが、推定処理は端末装置１０から第１情報や第２情報を取得した外部の情報処理装置が行ってもよい。例えば、推定処理を実行する機能を有する推定装置１００（図１１参照）が端末装置１０から取得した第１情報や第２情報を用いて推定処理を行ってもよい。
【００３１】
〔２．端末装置の構成〕
次に、図２を用いて、第１の実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図２は、第１の実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図２に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、第１センサ１１１と、第２センサ１１２と、入力部１２と、出力部１３と、記憶部１４と、制御部１５とを有する。
【００３２】
（通信部１１）
通信部１１は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部１１は、図示しない所定の通信網と有線または無線で接続され、外部の情報処理装置との間で情報の送受信を行う。
【００３３】
（第１センサ１１１）
第１センサ１１１は、所定の事象の発生の検知に用いる第１情報を検知する。例えば、第１センサ１１１は、端末装置１０外からの情報から第１情報を検知する。例えば、第１センサ１１１は、ＧＰＳセンサによって実現される。なお、第１センサ１１１は、複数であってもよい。なお、第１情報がセンサ以外により取得される場合、端末装置１０は、第１センサ１１１を有しなくてもよい。例えば、端末装置１０は、カメラ機能により撮像された画像情報を第１情報とする場合、第１センサ１１１に代えてカメラ（撮像部）を有してもよい。
【００３４】
（第２センサ１１２）
第２センサ１１２は、第２情報を検知する。例えば、第２情報を検知する。第１情報よりも高い頻度（短い間隔）で検知される情報であって、所定の事象に関する変化の検知に用いる情報である第２情報を検知する。例えば、第２センサ１１２は、端末装置１０外からの情報から第２情報を検知する。図２では、第２センサ１１２は、照度センサによって実現される。なお、第２センサ１１２は、第１情報よりも高い頻度で第２情報を検知（検知）するセンサであれば、どのようなセンサであってもよい。例えば、第２センサ１１２は、温度センサ、湿度センサ、心拍（脈拍）センサ、加速度センサ、発汗センサ、呼気（ガス）センサ、マイク、ビーコン等によって実現されてもよい。また、第２センサ１１２は、複数であってもよい。なお、第２情報がセンサ以外により取得される場合、端末装置１０は、第２センサ１１２を有しなくてもよい。例えば、端末装置１０は、入力部１２により受け付けられた入力情報を第２情報とする場合、第２センサ１１２を有しなくてもよい。なお、第１センサ１１１と第２センサ１１２とは、検知する頻度（間隔）の差異による概念的な区別を示しており、どのようなセンサが第１センサ１１１や第２センサ１１２とされてもよい。例えば第２センサ１１２がＧＰＳセンサであってもよい。
【００３５】
（入力部１２）
入力部１２は、ユーザから各種操作が入力される。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面（例えば出力部１３）を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
【００３６】
（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。
【００３７】
（記憶部１４）
記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１４は、例えば、端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報、例えばプログラム等を記憶する。
【００３８】
（第１情報記憶部１４１）
第１の実施形態に係る第１情報記憶部１４１は、第１情報を記憶する。例えば、第１情報記憶部１４１は、第１センサ１１１により検知された第１情報を記憶する。図３には、第１情報記憶部１４１に記憶される第１情報の一例を示す。図３に示すように、第１情報記憶部１４１は、第１情報として、「第１情報ＩＤ」、「検知時刻」、「精度」、「位置情報」、「変化」・・・といった項目を有する。
【００３９】
「第１情報ＩＤ」は、第１情報を識別するための識別情報を示す。「検知時刻」は、対応する第１情報ＩＤにより識別される第１情報が検知された時刻を示す。また、「精度」は、対応する第１情報ＩＤにより識別される第１情報が検知した際のＧＰＳ精度を示す。「位置情報」は、対応する第１情報ＩＤにより識別される第１情報に対応する位置情報を示す。また、「変化」は、対応する第１情報ＩＤにより識別される第１情報により第１情報の変化があったかを示す。
【００４０】
例えば、図３に示す例において、第１情報ＩＤ「ＦＤ１１」により識別される第１情報（図１中の「第１情報ＦＤ１１」に対応）は、検知時刻「ｔ１１」に検知されたことを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１１」により識別される第１情報の「精度」は、ＧＰＳ精度「高」であることを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１１」により識別される第１情報に対応する位置情報は、「ＤＬ１１」であることを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１１」により識別される第１情報においては、第１情報の変化はなかったことを示す。
【００４１】
また、例えば、図３に示す例において、第１情報ＩＤ「ＦＤ１３」により識別される第１情報（図１中の「第１情報ＦＤ１３」に対応）は、検知時刻「ｔ１３」に検知されたことを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１３」により識別される第１情報の「精度」は、ＧＰＳ精度「低」であることを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１３」により識別される第１情報に対応する位置情報は、「ＤＬ１３」であることを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１３」により識別される第１情報においては、第１情報の変化はあったことを示す。
【００４２】
なお、第１情報記憶部１４１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、第１情報記憶部１４１は、精度に関する具体的な数値を記憶してもよい。
【００４３】
（第２情報記憶部１４２）
第１の実施形態に係る第２情報記憶部１４２は、第２情報を記憶する。例えば、第２情報記憶部１４２は、第２センサ１１２により検知された第２情報を記憶する。図４には、第２情報記憶部１４２に記憶される第２情報の一例を示す。図４に示すように、第２情報記憶部１４２は、第２情報として、「第２情報ＩＤ」、「検知時刻」、「照度」、「変化量」、「変化」・・・といった項目を有する。
【００４４】
「第２情報ＩＤ」は、第２情報を識別するための識別情報を示す。「検知時刻」は、対応する第２情報ＩＤにより識別される第２情報が検知された時刻を示す。また、「照度」は、対応する第２情報ＩＤにより識別される第２情報である照度の値を示す。「変化量」は、対応する第２情報ＩＤにより識別される第２情報における変化量を示す。例えば、「変化量」は、対応する第２情報ＩＤにより識別される第２情報の直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量を示す。例えば、第２情報ＩＤ「ＳＤ１２２」により識別される第２情報における変化量は、第２情報ＩＤ「ＳＤ１２２」により識別される第２情報の検知された第２情報ＩＤ「ＳＤ１２」により識別される第２情報の照度「ＩＬ１２」と、第２情報ＩＤ「ＳＤ１２２」により識別される第２情報の照度「ＩＬ１２」との差分「０」となる。また、「変化」は、対応する第２情報ＩＤにより識別される第２情報により第２情報の変化があったかを示す。
【００４５】
例えば、図４に示す例において、第２情報ＩＤ「ＳＤ１」により識別される第２情報（図１中の「第２情報ＳＤ１」に対応）は、検知時刻「ｔ１１」に検知されたことを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１」により識別される第２情報の「照度」は、「ＩＬ１」であることを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１」により識別される第２情報における変化量は、「ＡＭ１」であることを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１」により識別される第２情報においては、第２情報の変化はなかったことを示す。
【００４６】
また、例えば、図４に示す例において、第２情報ＩＤ「ＳＤ１１」により識別される第２情報（図１中の「第２情報ＳＤ１１」に対応）は、検知時刻「ｔ１１１」に検知されたことを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１１」により識別される第２情報の「照度」は、「ＩＬ１１」であることを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１１」により識別される第２情報における変化量は、「ＡＭ１１」であることを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１１」により識別される第２情報においては、第２情報の変化があったことを示す。
【００４７】
なお、第２情報記憶部１４２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【００４８】
（制御部１５）
制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶部１４などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、推定処理を行うアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１５は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００４９】
図２に示すように、制御部１５は、取得部１５１と、推定部１５２と、送信部１５３と、表示部１５４とを有し、以下に説明する推定処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する推定処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１５が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００５０】
（取得部１５１）
取得部１５１は、第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する。例えば、取得部１５１は、所定の事象の検知に用いる第１情報と、第１情報よりも高い頻度で検知される情報であって、所定の事象に関する変化の検知に用いる情報である第２情報とを取得する。例えば、取得部１５１は、所定の事象に対する検知精度が第２情報により高い第１情報を取得する。また、例えば、取得部１５１は、所定のセンサにより検知された第１情報と、所定のセンサ以外のセンサにより検知された第２情報を取得する。例えば、取得部１５１は、ＧＰＳセンサにより検知された位置情報の精度を示す第１情報と、ＧＰＳセンサ以外のセンサにより検知された第２情報とを取得する。例えば、取得部１５１は、第１センサ１１１から第１情報を取得する。また、例えば、取得部１５１は、第２センサ１１２から第２情報を取得する。例えば、取得部１５１は、第１センサ１１１から取得した第１情報を第１情報記憶部１４１に格納してもよい。また、例えば、取得部１５１は、第２センサ１１２から取得した第２情報を第２情報記憶部１４２に格納してもよい。また、取得部１５１は、外部の情報処理装置から種々の情報を取得してもよい。例えば、取得部１５１は、外部の情報処理装置から第１情報を取得してもよい。また、例えば、取得部１５１は、外部の情報処理装置から第２情報を取得してもよい。
【００５１】
また、取得部１５１は、所定の事象の検知に用いる複数種類の第２情報を取得する。例えば、取得部１５１は、所定の事象に関する変化の検知に用いる複数種類の第２情報を取得してもよい。例えば、取得部１５１は、ユーザが屋外から屋内への移動の検知に用いる複数種類の第２情報を複数の第２センサ１１２から取得してもよい。この場合、端末装置１０は、複数種類の第２センサ１１２を有する。
【００５２】
（推定部１５２）
推定部１５２は、第１情報と第２情報とに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する。具体的には、推定部１５２は、第１情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する。図１では、推定部１５２は、所定の事象が生じたタイミングとして、端末装置１０を所有するユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを、第１情報と第２情報とを用いて推定する。
【００５３】
また、推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミング以前において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミング以前において、第２情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部１５２は、第１情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミング以前において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。図１では、推定部１５２は、第１情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミングである時刻ｔ１３以前において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動が検知されたタイミングである時刻ｔ１２１をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する。
【００５４】
また、推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部１５２は、第１情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。図１では、推定部１５２は、第１情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミングである時刻ｔ１３と当該タイミング以前の検知タイミングである時刻ｔ１２との間において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知されたタイミングである時刻ｔ１２１をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する。
【００５５】
推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングのうち、第２情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。また、推定部１５２は、所定の事象が生じたタイミングにおける第２情報を用いた学習により、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。この場合、推定部１５２は、所定の事象が生じたタイミングにおける第２情報を用いた学習結果に基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。例えば、推定部１５２は、第２情報により所定の事象が生じたと推定されたタイミング以前における第２情報の変化のパターンを学習することにより生成したモデルを用いて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。
【００５６】
また、推定部１５２は、第２情報により所定の事象が検知された場合に、第１情報を検知するセンサに第１情報を検知させてもよい。例えば、推定部１５２は、第２情報により所定の事象が検知された場合に、第１情報を検知する第１センサ１１１に第１情報を検知させてもよい。
【００５７】
また、推定部１５２は、複数種類の第２情報のうち、所定数以上の第２情報により所定の事象が検知されたタイミングに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。また、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々により所定の事象が検知された複数のタイミングのうち、第２情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定してもよい。また、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさとに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定してもよい。例えば、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさとを乗じて算出されるスコアに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。また、例えば、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさとを乗じて算出されるスコアの合計が所定の閾値以上になったタイミングを、所定の事象が生じたタイミングとして推定してもよい。なお、これらの点についての詳細は後述する。
【００５８】
（送信部１５３）
送信部１５３は、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。送信部１５３は、入力部１２により入力されたユーザ操作に従って、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信してもよい。また、送信部１５３は、推定部１５２により推定された所定の事象が生じたタイミングに関する情報を外部の情報処理装置へ送信してもよい。
【００５９】
（表示部１５４）
表示部１５４は、出力部１３を介して各種情報を表示する。例えば、表示部１５４は、推定処理を行うかどうかをユーザに確認する画面を表示してもよい。また、例えば、表示部１５４は、推定部１５２により推定された所定の事象が生じたタイミングに関する情報を外部の情報処理装置へ送信してよいかをユーザに確認する画面を表示してもよい。
【００６０】
なお、上述した制御部１５による推定処理等の処理は、所定のアプリケーションにより行われる場合、制御部１５の各部は、例えば、所定のアプリケーションにより実現されてもよい。例えば、制御部１５による推定処理等の処理は、外部の情報処理装置から受信した制御情報により実現されてもよい。また、端末装置１０が推定処理を行う専用装置である場合、端末装置１０は、入力部１２や出力部１３や表示部１５４を有しなくもよい。
【００６１】
〔３．推定処理のフロー〕
次に、図５を用いて、第１の実施形態に係る端末装置１０による推定処理の手順について説明する。図５は、第１の実施形態に係る端末装置１０による推定処理手順を示すフローチャートである。
【００６２】
図５に示すように、端末装置１０は、第１情報に変化があるかを判定する（ステップＳ１０１）。例えば、端末装置１０は、第１センサ１１１により検知された第１情報に変化が有るかを判定する。そして、端末装置１０は、第１情報に変化がない場合（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理を繰り返す。
【００６３】
一方、端末装置１０は、第１情報に変化があった場合（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、変化有の第１情報の検知時刻以前に変化が検知された第２情報を特定する（ステップＳ１０２）。つまり、端末装置１０は、第１情報に変化があった場合、所定の事象が発生した、すなわちユーザが屋外から屋内へ移動したと推定する。図１では、端末装置１０は、第１情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知された時刻ｔ１３以前において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知された第２情報を特定する。
【００６４】
その後、端末装置１０は、変化有の第２情報の検知時刻をユーザが屋内へ移動した時刻と推定する（ステップＳ１０３）。図１では、端末装置１０は、変化があった第２情報が検知された時刻ｔ１２１を屋内へ移動した時刻と推定する。
【００６５】
〔４．変形例〕
上述した第１の実施形態に係る端末装置１０は、上記の推定処理に限らず、種々の情報や条件に基づいて推定処理を行ってもよい。そこで、以下では、端末装置１０の他の推定処理について説明する。
【００６６】
〔４−１．第２情報の値に基づく推定処理〕
図１では、第１情報による検知タイミングである時刻ｔ１３と当該タイミング以前の検知タイミングである時刻ｔ１２との間において、時刻ｔ１２１において１度だけ第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知されたタイミングである場合を示した。しかしながら、例えば、端末装置１０は、第１情報による検知タイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間（以下、「第１期間」とする場合がある）において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が複数回検知された場合、第２情報の値に基づいて推定処理を行ってもよい。この点について、図６を用いて説明する。図６は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。なお、図６では、点線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ２３）は、変化が検知された第１情報ＦＤを示し、実線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ２１）は、変化が検知されなかった第１情報ＦＤを示す。また、図６では、点線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ２１）は、変化が検知された第２情報ＳＤを示し、実線で図示された第２情報ＳＤは、変化が検知されなかった第２情報ＳＤを示す。
【００６７】
図６では、時刻ｔ２１において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ２１が検知される。なお、第１情報ＦＤ２１〜ＦＤ２４を区別しない場合は、第１情報ＦＤとする場合がある。また、第２情報ＳＤ２１、ＳＤ２２を区別しない場合は、第２情報ＳＤとする場合がある。また、図１における第１情報ＦＤや第２情報ＳＤは、時刻ｔにおける検知タイミングを示すものであり、第１情報ＦＤの長さや第２情報ＳＤの長さは、その情報の数値等を示すものではない。なお、第１情報ＦＤ２１は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ２１において、第１情報ＦＤの変化なしとする。
【００６８】
その後、時刻ｔ２２において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ２２が検知される。第１情報ＦＤ２２は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ２２において、第１情報ＦＤの変化なしとする。
【００６９】
その後、時刻ｔ２２以降の時刻ｔ２２１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ２１が検知される（ステップＳ２１）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ２１が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ２２１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、時刻ｔ２２１における第２情報ＳＤ２１の変化量を変化量ＡＭ２１とする。
【００７０】
その後、時刻ｔ２２１以降の時刻ｔ２２２において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ２２が検知される（ステップＳ２２）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ２２が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ２２２において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、時刻ｔ２２２における第２情報ＳＤ２２の変化量を変化量ＡＭ２２とする。また、時刻ｔ２２２における第２情報ＳＤ２２の変化量ＡＭ２２は、時刻ｔ２２１における第２情報ＳＤ２１の変化量ＡＭ２１よりも大きいものとする。
【００７１】
その後、時刻ｔ２２２以降の時刻ｔ２３において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ２３が検知される。第１情報ＦＤ２３は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ２３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。具体的には、端末装置１０は、第１情報ＦＤ２２のＧＰＳ精度「高」から第１情報ＦＤ２３のＧＰＳ精度「低」へ第１情報ＦＤが変化しているため、時刻ｔ２３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ２３において、屋外から屋内への移動を検知したとする（ステップＳ２３）。
【００７２】
そして、端末装置１０は、時刻ｔ２３までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻ｔ２３以前において検知された第２情報ＳＤを用いて行う。すなわち、端末装置１０は、時刻ｔ２３以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ２４）。
【００７３】
上述したように、第２情報ＳＤ２２において変化があったとされた２つの第２情報ＳＤ２１、ＳＤ２２のうち、時刻ｔ２２２における第２情報ＳＤ２２の変化量ＡＭ２２は、時刻ｔ２２１における第２情報ＳＤ２１の変化量ＡＭ２１よりも大きい。そのため、図６の例では、端末装置１０は、より変化量の大きい変化量ＡＭ２２である第２情報ＳＤ２２が検知された時刻ｔ２２２をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する（ステップＳ２５）。これにより、端末装置１０は、第１期間内において第２情報ＳＤ２２において変化があったとされるタイミングが複数あった場合であっても、適切にユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを推定することが可能となる。
【００７４】
その後、時刻ｔ２４において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ２４が検知される。第１情報ＦＤ２４は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ２４において、第１情報ＦＤの変化なしとする。
【００７５】
〔４−２．複数種類の第２情報に基づく推定処理〕
上述した例では、１つの第２情報に基づく推定処理の例を示したが、端末装置１０は、複数種類の第２情報に基づく推定処理を行ってもよい。この点について、図７を用いて説明する。図７は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。なお、この場合、端末装置１０は、複数の第２センサを有する。図７では、端末装置１０は、第２センサＡと第２センサＢとの２つの第２センサを有する場合を例に説明する。例えば、第２センサＡは、照度センサであり、第２センサＢは、温度センサであってもよい。また、例えば、第２情報Ａは、照度であり、第２情報Ｂは、温度であってもよい。なお、図７では、点線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ３３）は、変化が検知された第１情報ＦＤを示し、実線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ３１）は、変化が検知されなかった第１情報ＦＤを示す。また、図７では、点線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ３１）は、変化が検知された第２情報ＳＤを示し、実線で図示された第２情報ＳＤは、変化が検知されなかった第２情報ＳＤを示す。
【００７６】
図７では、時刻ｔ３１において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ３１が検知される。なお、第１情報ＦＤ３１〜ＦＤ３４を区別しない場合は、第１情報ＦＤとする場合がある。また、第２情報ＳＤ３１、ＳＤ３２を区別しない場合は、第２情報ＳＤとする場合がある。また、図１における第１情報ＦＤや第２情報ＳＤは、時刻ｔにおける検知タイミングを示すものであり、第１情報ＦＤの長さや第２情報ＳＤの長さは、その情報の数値等を示すものではない。なお、第１情報ＦＤ３１は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ３１において、第１情報ＦＤの変化なしとする。
【００７７】
その後、時刻ｔ３２において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ３２が検知される。第１情報ＦＤ３２は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ３２において、第１情報ＦＤの変化なしとする。
【００７８】
その後、時刻ｔ３２以降の時刻ｔ３２１において、第２センサＡにより第２情報Ａとして第２情報ＳＤ３１が検知される（ステップＳ３１）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ３１が直前に第２センサＡにより検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報Ａの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ３２１において第２情報Ａが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、時刻ｔ３２１における第２情報ＳＤ３１の確度を確度ＡＣ３１とする。
【００７９】
なお、ここでいう確度は、例えば第２センサＡ、Ｂ毎の検知精度に基づいて決定されてもよいし、第２情報Ａ、Ｂ毎に設定される重みと検知された変化量とに基づいて決定されてもよい。例えば、端末装置１０は、複数種類の第２情報の各々の変化の大きさを所定の基準に基づいて正規化してもよい。また、例えば、端末装置１０は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさとを乗じて算出されるスコアに基づいて、第２情報の各々の確度を決定してもよい。また、例えば、第２情報毎に設定される重みは、推定対象との相性に応じて変動してもよい。例えば、推定対象が屋外から屋内への移動である場合、温度センサの重みを血圧センサの重みよりも大きくしてもよい。
【００８０】
その後、時刻ｔ３２１以降の時刻ｔ３２２において、第２センサＢにより第２情報Ｂとして第２情報ＳＤ３２が検知される（ステップＳ３２）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ３２が直前に第２センサＢにより検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ３２２において第２情報Ｂが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、時刻ｔ３２２における第２情報ＳＤ３２の確度を確度ＡＣ３２とする。また、時刻ｔ３２２における第２情報ＳＤ３２の確度ＡＣ３２は、時刻ｔ３２１における第２情報ＳＤ３１の確度ＡＣ３１よりも低いものとする。
【００８１】
その後、時刻ｔ３２２以降の時刻ｔ３３において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ３３が検知される。第１情報ＦＤ３３は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ３３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。具体的には、端末装置１０は、第１情報ＦＤ３２のＧＰＳ精度「高」から第１情報ＦＤ３３のＧＰＳ精度「低」へ第１情報ＦＤが変化しているため、時刻ｔ３３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ３３において、屋外から屋内への移動を検知したとする（ステップＳ３３）。
【００８２】
そして、端末装置１０は、時刻ｔ３３までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻ｔ３３以前において検知された第２情報ＳＤを用いて行う。すなわち、端末装置１０は、時刻ｔ３３以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ３４）。
【００８３】
上述したように、第２情報ＳＤにおいて変化があったとされた２つの第２情報ＳＤ３１、ＳＤ３２のうち、時刻ｔ３２２における第２情報ＳＤ３２の確度ＡＣ３２は、時刻ｔ３２１における第２情報ＳＤ３１の確度ＡＣ３１よりも小さい。そのため、図７の例では、端末装置１０は、より確度の高い確度ＡＣ３１である第２情報ＳＤ３１が検知された時刻ｔ３２１をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する（ステップＳ３５）。これにより、端末装置１０は、第１期間内において複数種類の第２センサＡ、Ｂにおいて、各々異なるタイミングで第２情報ＳＤにおいて変化があったとされる場合であっても、適切にユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを推定することが可能となる。
【００８４】
その後、時刻ｔ３４において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ３４が検知される。第１情報ＦＤ３４は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ３４において、第１情報ＦＤの変化なしとする。
【００８５】
〔４−３．所定数以上の第２情報の検知に基づく推定処理〕
また、端末装置１０は、複数種類の第２情報のうち、所定数以上の第２情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。この点について、図８を用いて説明する。図８は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。なお、この場合、端末装置１０は、複数の第２センサを有する。図８では、端末装置１０は、第２センサＡと第２センサＢと第２センサＣとの３つの第２センサを有する場合を例に説明する。例えば、第２センサＡは、照度センサであり、第２センサＢは、温度センサであり、第２センサＣは、加速度センサであってもよい。また、例えば、第２情報Ａは、照度であり、第２情報Ｂは、温度であり、第２情報Ｃは、加速度であってもよい。なお、図８では、点線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ４３）は、変化が検知された第１情報ＦＤを示し、実線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ４１）は、変化が検知されなかった第１情報ＦＤを示す。また、図８では、点線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ４１）は、変化が検知された第２情報ＳＤを示し、実線で図示された第２情報ＳＤは、変化が検知されなかった第２情報ＳＤを示す。
【００８６】
図８では、時刻ｔ４１において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ４１が検知される。なお、第１情報ＦＤ４１〜ＦＤ４４を区別しない場合は、第１情報ＦＤとする場合がある。また、第２情報ＳＤ４１〜ＳＤ４３を区別しない場合は、第２情報ＳＤとする場合がある。また、図１における第１情報ＦＤや第２情報ＳＤは、時刻ｔにおける検知タイミングを示すものであり、第１情報ＦＤの長さや第２情報ＳＤの長さは、その情報の数値等を示すものではない。なお、第１情報ＦＤ４１は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ４１において、第１情報ＦＤの変化なしとする。
【００８７】
その後、時刻ｔ４２において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ４２が検知される。第１情報ＦＤ４２は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ４２において、第１情報ＦＤの変化なしとする。
【００８８】
その後、時刻ｔ４２以降の時刻ｔ４２１において、第２センサＡにより第２情報Ａとして第２情報ＳＤ４１が検知される（ステップＳ４１）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ４１が直前に第２センサＡにより検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報Ａの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ４２１において第２情報Ａが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。また、時刻ｔ４２１において、第２センサＢにより第２情報Ｂとして第２情報ＳＤ４２が検知される（ステップＳ４２）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ４２が直前に第２センサＢにより検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報Ｂの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ４２１において第２情報Ｂが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。
【００８９】
その後、時刻ｔ４２１以降の時刻ｔ４２２において、第２センサＣにより第２情報Ｃとして第２情報ＳＤ４３が検知される（ステップＳ４３）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ４３が直前に第２センサＣにより検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ４２２において第２情報Ｃが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。
【００９０】
その後、時刻ｔ４２２以降の時刻ｔ４３において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ４３が検知される。第１情報ＦＤ４３は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ４３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。具体的には、端末装置１０は、第１情報ＦＤ４２のＧＰＳ精度「高」から第１情報ＦＤ４３のＧＰＳ精度「低」へ第１情報ＦＤが変化しているため、時刻ｔ４３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ４３において、屋外から屋内への移動を検知したとする（ステップＳ４４）。
【００９１】
そして、端末装置１０は、時刻ｔ４３までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻ｔ４３以前において検知された第２情報ＳＤを用いて行う。すなわち、端末装置１０は、時刻ｔ４３以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ４５）。
【００９２】
上述したように、時刻ｔ４２１においては２つの第２情報Ａ、Ｂにおいて変化があったと検知され、時刻ｔ４２２においては１つの第２情報Ｃにおいて変化があったと検知される。そのため、図８の例では、端末装置１０は、より多くの第２情報ＳＤにおいて変化があったと検知された時刻ｔ４２１をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する（ステップＳ４６）。これにより、端末装置１０は、第１期間内において複数種類の第２センサＡ、Ｂ、Ｃにおいて、各々異なるタイミングで第２情報ＳＤにおいて変化があったとされる場合であっても、適切にユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを推定することが可能となる。
【００９３】
その後、時刻ｔ４４において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ４４が検知される。第１情報ＦＤ４４は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ４４において、第１情報ＦＤの変化なしとする。
【００９４】
〔４−４．運動開始のタイミングの推定〕
なお、上述した推定処理は、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定に限らず、目的や情報に応じて種々の事象のタイミングの推定に応用可能である。この点について、図９を用いて説明する。図９は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。図９では、一例として、ユーザが運動を開始したタイミングを推定する場合を示す。なお、以下の例で示す運動は、ユーザの地理的な移動を伴うランニングのような運動を開始したタイミングを推定する場合を示す。本変形例に係る端末装置１０は、第２センサ１１２として、心拍（脈拍）センサを用いて推定処理を行う。なお、本変形例においても、第１センサ１１１の消費電力は、第２センサ１１２の消費電力より大きいものとする。すなわち、第１センサ１１１が第１情報の１回の検知に要する消費電力は、第２センサ１１２が第２情報の１回の検知に要する消費電力より大きいものとする。また、図９では、点線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ５３）は、変化が検知された第１情報ＦＤを示し、実線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ５１）は、変化が検知されなかった第１情報ＦＤを示す。また、図９では、点線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ５１）は、変化が検知された第２情報ＳＤを示し、実線で図示された第２情報ＳＤは、変化が検知されなかった第２情報ＳＤを示す。
【００９５】
また、端末装置１０は、第１情報として、第１センサ１１１が検知する情報のうち、ＧＰＳにより検知される位置情報を用いる。また、端末装置１０は、連続する第１情報間の変化、すなわち位置情報の変化を運動の開始タイミングの検知に用いる。例えば、端末装置１０は、連続する第１情報間の変化量（位置情報の変化量）が所定の閾値以上の場合、第１情報が変化したとする。また、図９では、端末装置１０は、連続する第２情報間の変化、すなわち脈拍の変化を所定の事象に関する変化の検知に用いる。例えば、端末装置１０は、連続する第２情報間の変化量（脈拍の変化量）が所定の閾値以上の場合、第２情報が変化したとする。
【００９６】
図９に示す地図情報ＭＰ５０は、ユーザの地理的な位置を模式的に示す。また、地図情報ＭＰ５０において、端末装置１０（を所有するユーザ）の位置をユーザ位置ＵＬ５１〜ＵＬ５６により示す。なお、ユーザ位置ＵＬ５１〜ＵＬ５６を区別しない場合は、ユーザ位置ＵＬとする場合がある。
【００９７】
図９では、時刻ｔ５１において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ５１が検知される。なお、第１情報ＦＤ５１〜ＦＤ５４を区別しない場合は、第１情報ＦＤとする場合がある。また、第２情報ＳＤ５１、ＳＤ５２を区別しない場合は、第２情報ＳＤとする場合がある。また、図９における第１情報ＦＤや第２情報ＳＤは、時刻ｔにおける検知タイミングを示すものであり、第１情報ＦＤの長さや第２情報ＳＤの長さは、その情報の数値等を示すものではない。
【００９８】
ここで、第１情報ＦＤ５１は、直前に検知された第１情報ＦＤからの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置１０は、時刻ｔ５１において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ５１において、運動の開始を非検知とする（ステップＳ５１）。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５１に位置する。
【００９９】
その後、時刻ｔ５１以降の時刻ｔ５２において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ５２が検知される。第１情報ＦＤ５２は、直前に検知された第１情報ＦＤ５１からの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置１０は、時刻ｔ５２において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ５２において、運動の開始を非検知とする（ステップＳ５２）。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５２におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５２に位置する。
【０１００】
その後、時刻ｔ５２以降の時刻ｔ５２１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ５１が検知される。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ５１が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。ここで、第２情報ＳＤは、ユーザの脈拍は運動以外の要因でも変動する可能性があるため、第２情報ＳＤの変化のみではユーザが運動を開始したと推定しない。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ５２１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５２１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５３に位置する。
【０１０１】
その後、時刻ｔ５２１以降の時刻ｔ５３において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ５３が検知される。第１情報ＦＤ５３は、直前に検知された第１情報ＦＤ５２からの変化量が所定の閾値以上であるため、端末装置１０は、時刻ｔ５３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ５３において、運動の開始を検知したとする（ステップＳ５３）。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５３におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５４に位置する。
【０１０２】
第１情報ＦＤは、ユーザの地理的な移動を検知することができるため、端末装置１０は、第１情報ＦＤの変化と第２情報の変化とを組み合わせることにより、ユーザが運動を開始したタイミングを推定することができる。具体的には、端末装置１０は、第１情報ＦＤの変化が検知された時刻ｔ５３以前において検知された第２情報ＳＤを用いてユーザが運動を開始したタイミングの推定を行う。すなわち、端末装置１０は、時刻ｔ５３以前のいつの時点でユーザが運動を開始したかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ５４）。
【０１０３】
図９では、時刻ｔ５３以前における時刻ｔ５２１に検知された第２情報ＳＤ５１により、時刻ｔ５２１に第２情報ＳＤの変化ありとしている。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ５３以前における時刻ｔ５２１をユーザが運動を開始した時刻と推定する（ステップＳ５５）。これにより、端末装置１０は、ユーザが運動を開始したタイミングを適切に推定することが可能となる。
【０１０４】
その後、時刻ｔ５３以降の時刻ｔ５３１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ５２が検知される。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ５２が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ５３１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５３１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５５に位置する。
【０１０５】
その後、時刻ｔ５３１以降の時刻ｔ５４において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ５４が検知される。第１情報ＦＤ５４は、直前に検知された第１情報ＦＤ５３からの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置１０は、時刻ｔ５４において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ５４において、運動の開始を非検知とする。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５４におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５６に位置する。
【０１０６】
なお、第２センサ１１２としては、心拍（脈拍）センサに限らず、血圧センサや加速度センサ等が用いられてもよい。
【０１０７】
〔４−５．その他のタイミングの推定〕
上述したように、端末装置１０は、目的や情報に応じて種々の事象のタイミングの推定に応用可能である。例えば、端末装置１０は、カメラにより撮像した画像情報を第１情報とし、入力部１２により受け付けられたユーザ操作に関する情報を第２情報として、ユーザが入眠したタイミングを推定してもよい。例えば、端末装置１０は、カメラにより撮像した画像情報から検知されるユーザの脱衣に関する情報を第１情報とし、発汗センサにより検知されたユーザの発汗に関する情報を第２情報として、ユーザが暑いと感じはじめたタイミングを推定してもよい。
【０１０８】
（第２の実施形態）
〔５．推定処理〕
まず、図１０を用いて、第２の実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図１０は、第２の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。本実施形態において、推定装置１００（図１１参照）は、ユーザの購入履歴に関する情報を第１情報とし、ユーザの検索履歴に関する情報を第２情報とする。なお、以下では、推定装置１００が推定処理を行う対象とするユーザをユーザＵ１１とする。
【０１０９】
推定装置１００は、後述する推定処理を実行する機能を有する情報処理装置である。推定装置１００は、第１情報と第２情報とに基づいて、ユーザＵ１１における所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを推定する。また、推定装置１００は、ユーザＵ１１に関する所定の事象の発生に関する第１情報と、第１情報よりも高い頻度で取得される情報であって、所定の事象の発生よりも前に発生する事象に関する情報である第２情報とを取得する。
【０１１０】
図１０に示す例においては、推定装置１００がユーザＵ１１における前記所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングとして、ユーザＵ１１が購入した商品について購入意欲が生じたタイミングを、第１情報と第２情報とを用いて推定する場合を示す。図１０に示す例においては、ユーザＵ１１が商品を購入する回数よりも、ユーザＵ１１が検索を行う回数の方が多いものとする。すなわち、検索履歴に関する情報である第２情報は、購入履歴に関する情報である第１情報よりも高い頻度で取得される情報であって、所定の事象の発生よりも前に発生する事象に関する情報である。
【０１１１】
図１０では、カメラＢを購入したユーザＵ１１にカメラＢを購入する意欲が生じたタイミングを推定する例を示す。なお、図１０に示す例においては、説明の簡単化のため、時刻における年（２０１５年）及び分秒の記載を省略する。
【０１１２】
図１０では、推定装置１００は、９月３０日１１時に検索クエリ「通販」を用いてユーザＵ１１が検索を行ったことを示す第２情報を取得する（ステップＳ６１）。また、推定装置１００は、１０月１日１８時にユーザＵ１１が商品「水Ａ」を購入したことを示す第１情報を取得する（ステップＳ６２）。また、推定装置１００は、１０月３日２２時に検索クエリ「カメラ会社Ｘ」を用いてユーザＵ１１が検索を行ったことを示す第２情報を取得する（ステップＳ６３）。また、推定装置１００は、１０月３日２３時に検索クエリ「カメラＡ」を用いてユーザＵ１１が検索を行ったことを示す第２情報を取得する（ステップＳ６４）。また、推定装置１００は、１０月１６日２３時に検索クエリ「カメラＢ」を用いてユーザＵ１１が検索を行ったことを示す第２情報を取得する（ステップＳ６５）。
【０１１３】
その後、推定装置１００は、１０月１７日１２時にユーザＵ１１が商品「カメラＢ」を購入したことを示す第１情報を取得する（ステップＳ６６）。これにより、推定装置１００は、１０月１７日１２時以前の時刻においてユーザにカメラＢを購入する意欲が生じたとする。そのため、推定装置１００は、１０月１７日１２時以前のいつの時点でユーザにカメラＢを購入する意欲が生じたかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ６７）。
【０１１４】
推定装置１００は、１０月１７日１２時以前において、ユーザＵ１１がカメラに関する情報の検索を行っている場合、その検索が行われた時刻に基づいて、いつユーザにカメラＢを購入する意欲が生じたかを推定する。図１０では、推定装置１００は、商品「カメラＢ」を購入した１０月１７日１２時以前、かつ商品「水Ａ」を購入した１０月１日１８時以後（以下、「購入前期間」とする）において、ユーザＵ１１がカメラに関する情報の検索を行った時刻に基づいて、いつユーザにカメラＢを購入する意欲が生じたかを推定する。
【０１１５】
ここで、図１０においては、推定装置１００は、購入期間中におけるカメラに関する情報の検索を行った最先の時刻である１０月３日２２時をユーザＵ１１にカメラＢの購入意欲が生じた時刻と推定する（ステップＳ６８）。なお、本推定は一例であって、推定装置１００は、購入した商品に関連する情報の検索履歴に関する情報用いて推定処理を行ってもよい。例えば、推定装置１００は、商品を購入した時刻より以前において、購入した商品に関連する情報の検索回数が所定関数以上になった時刻をユーザＵ１１に商品の購入意欲が生じた時刻と推定してもよい。例えば、推定装置１００は、カメラＢを購入した時刻より以前において、カメラに関連する情報の検索回数が２回以上になった時刻をユーザＵ１１にカメラＢの購入意欲が生じた時刻と推定してもよい。この場合、推定装置１００は、検索クエリ「カメラＡ」を用いて検索を行った時刻である１０月３日２３時をユーザＵ１１にカメラＢの購入意欲が生じた時刻と推定してもよい。
【０１１６】
上述したように、推定装置１００は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザにカメラＢを購入する意欲が生じたタイミングを適切に推定することができる。すなわち、推定装置１００は、ユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【０１１７】
〔６．推定装置の構成〕
次に、図１１を用いて、第２の実施形態に係る推定装置１００の構成について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る推定装置１００の構成例を示す図である。図１１に示すように、推定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【０１１８】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【０１１９】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。第２の実施形態に係る記憶部１２０は、図１１に示すように、第１情報記憶部１２１と第２情報記憶部１２２とを有する。
【０１２０】
（第１情報記憶部１２１）
第２の実施形態に係る第１情報記憶部１２１は、第１情報を記憶する。例えば、第１情報記憶部１２１は、第１情報として購入履歴に関する情報を記憶する。図１２には、第１情報記憶部１２１に記憶される第１情報の一例を示す。図１２に示すように、第１情報記憶部１２１は、第１情報として、「ユーザＩＤ」、「購入履歴ＩＤ」、「時刻」、「商品」・・・といった項目を有する。
【０１２１】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「購入履歴ＩＤ」は、第１情報である購入履歴に関する情報を識別するための識別情報を示す。「時刻」は、対応する購入履歴ＩＤにより識別される購入が行われた時刻を示す。また、「商品」は、対応する購入履歴ＩＤにより識別される購入履歴において購入された商品を示す。
【０１２２】
例えば、図１２に示す例において、購入履歴ＩＤ「ＬＧ１１」により識別される第１情報は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザにより時刻「２０１５年１０月１日１８時３４分２１秒」に商品「水Ａ」が購入されたことを示す。また、例えば、購入履歴ＩＤ「ＬＧ１２」により識別される第１情報は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザにより時刻「２０１５年１０月１７日１２時４２分５４秒」に商品「カメラＢ」が購入されたことを示す。
【０１２３】
なお、第１情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、第１情報記憶部１２１は、商品のカテゴリや値段等、商品に関する各種情報を記憶してもよい。
【０１２４】
（第２情報記憶部１２２）
第２の実施形態に係る第２情報記憶部１２２は、第２情報を記憶する。例えば、第２情報記憶部１２２は、第２情報として検索履歴に関する情報を記憶する。図１３には、第２情報記憶部１２２に記憶される第２情報の一例を示す。図１３に示すように、第２情報記憶部１２２は、第２情報として、「ユーザＩＤ」、「検索履歴ＩＤ」、「時刻」、「検索クエリ」・・・といった項目を有する。
【０１２５】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「検索履歴ＩＤ」は、第２情報である検索履歴に関する情報を識別するための識別情報を示す。「時刻」は、対応する検索履歴ＩＤにより識別される検索が行われた時刻を示す。また、「検索クエリ」は、対応する検索履歴ＩＤにより識別される検索履歴において検索に用いられた検索クエリを示す。
【０１２６】
例えば、図１２に示す例において、検索履歴ＩＤ「ＬＧ２１」により識別される第２情報は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザにより時刻「２０１５年９月３０日１１時０２分３４秒」に検索クエリ「通販」を用いて検索が行われたことを示す。また、例えば、検索履歴ＩＤ「ＬＧ２２」により識別される第２情報は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザにより時刻「２０１５年１０月３日２２時５６分１３秒」に検索クエリ「カメラ会社Ｘ」を用いて検索が行われたことを示す。
【０１２７】
なお、第２情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【０１２８】
（制御部１３０）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、推定装置１００内部の記憶部１２０などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、インストールされている旅行アプリのプログラムが含まれる。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【０１２９】
図１１に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、送信部１３３とを有し、以下に説明する推定処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１１に示した構成に限られず、後述する推定処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図１１に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【０１３０】
（取得部１３１）
取得部１３１は、第１情報と、第１情報よりも高い頻度で取得される第２情報とを取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザに関する所定の事象の発生に関する第１情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの購入履歴に関する情報を第１情報として取得する。また、取得部１３１は、第１情報よりも高い頻度で取得される情報であって、所定の事象の発生よりも前に発生する事象に関する情報である第２情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの検索履歴に関する情報を第２情報とする。
【０１３１】
例えば、取得部１３１は、電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置から第１情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、情報検索サービスを提供する外部の情報処理装置から第２情報を取得する。例えば、取得部１３１は、電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置から取得した第１情報を第１情報記憶部１２１に格納してもよい。また、例えば、取得部１３１は、情報検索サービスを提供する外部の情報処理装置から取得した第２情報を第２情報記憶部１２２に格納してもよい。また、取得部１３１は、外部の情報処理装置から種々の情報を取得してもよい。また、取得部１３１は、複数種類の第２情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングの推定に用いる複数種類の第２情報を複数の外部の情報処理装置から取得してもよい。
【０１３２】
（推定部１３２）
推定部１３２は、第１情報に基づいてユーザにおける所定の事象の発生を推定し、第２情報に基づいてユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを推定する。例えば、推定部１３２は、第１情報と第２情報とに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する。図１０では、推定部１３２は、所定の事象が生じたタイミングとして、ユーザＵ１１にカメラＢの購入意欲が生じたタイミングを、第１情報と第２情報とを用いて推定する。例えば、推定部１３２は、購入した商品に関連する情報の検索履歴に関する情報を用いて推定処理を行ってもよい。例えば、推定部１３２は、購入期間中における商品に関する情報の検索を行った最先のタイミングをユーザに商品の購入意欲が生じたタイミングと推定する。例えば、推定部１３２は、商品を購入した時刻より以前において、購入した商品に関連する情報の検索回数が所定関数以上になったタイミングをユーザに商品の購入意欲が生じたタイミングと推定してもよい。
【０１３３】
（送信部１３３）
送信部１３３は、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。送信部１３３は、入電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置へ種々の情報を送信してもよい。また、送信部１３３は、推定部１３２により推定されたユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングに関する情報を、電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置へ送信してもよい。
【０１３４】
〔７．推定処理のフロー〕
次に、図１４を用いて、第２の実施形態に係る推定装置１００による推定処理の手順について説明する。図１４は、第２の実施形態に係る推定装置１００による推定処理手順を示すフローチャートである。
【０１３５】
図１４に示すように、推定装置１００は、所定の商品の購入履歴があるかを判定する（ステップＳ２０１）。例えば、推定装置１００は、第１情報記憶部１２１に記憶された第１情報に所定の商品の購入履歴が含まれるかを判定する。そして、推定装置１００は、所定の商品の購入履歴がない場合（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、ステップＳ２０１の処理を繰り返す。
【０１３６】
一方、推定装置１００は、所定の商品の購入履歴があった場合（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、所定の商品の購入時刻以前における所定の商品に関する検索を特定する（ステップＳ２０２）。つまり、推定装置１００は、ユーザにおける所定の事象が発生したとする。図１０では、推定装置１００は、商品「カメラＢ」を購入した１０月１７日１２時以前において、ユーザＵ１１が商品「カメラＢ」に関する検索クエリ「カメラ会社Ｘ」を用いてユーザＵ１１が行った検索を特定する。
【０１３７】
その後、推定装置１００は、特定した検知が行われた時刻をユーザに所定の商品の購入意欲が生じた時刻と推定する（ステップＳ２０３）。図１０では、推定装置１００は、検索クエリ「カメラ会社Ｘ」を用いてユーザＵ１１が検索を行った時刻である１０月３日２２時をユーザＵ１１にカメラＢの購入意欲が生じた時刻と推定する。
【０１３８】
〔７−１．その他のタイミングの推定〕
上述したように、端末装置１０は、目的や情報に応じて種々の事象のタイミングの推定に応用可能である。例えば、端末装置１０は、ユーザの食品の購入履歴に関する情報を第１情報とし、マイクにより集音されたユーザの腹部から発した音声情報を第２情報として、ユーザが空腹になったタイミングを推定してもよい。また、例えば、端末装置１０は、ユーザの食品の購入履歴に関する情報を第１情報とし、ユーザの脳波に関する情報やユーザの唾液量に関する情報を第２情報として、ユーザが空腹になったタイミングを推定してもよい。
【０１３９】
〔８．効果〕
上述してきたように、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、取得部１５１と、推定部１５２とを有する。取得部１５１は、第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する。また、推定部１５２は、第１情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する。
【０１４０】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置１０は、第２情報を用いることにより、消費電力が大きい第１センサ１１１による第１情報の検知回数を抑制することができるため、消費電力の増大を抑制することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【０１４１】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、取得部１５１は、所定の事象に対する検知精度が第２情報により高い第１情報を取得する。
【０１４２】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、検知精度が高いが頻度が低い第１情報と、検知精度が低いが頻度が高い第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第２情報の検知間隔未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【０１４３】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミング以前において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。
【０１４４】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第２情報の検知間隔未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【０１４５】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、第１情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。
【０１４６】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第２情報の検知間隔未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【０１４７】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、第１情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングのうち、第２情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。
【０１４８】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、第２情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングから変化の大きさに基づいてタイミングを選択することにより、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【０１４９】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、所定の事象が生じたタイミングにおける第２情報を用いた学習により、所定の事象が生じたタイミングを推定する。
【０１５０】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、例えば、第２情報により所定の事象が生じたと推定されたタイミング以前における第２情報の変化のパターンを学習することにより生成したモデルを用いて、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【０１５１】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、第２情報により前記所定の事象が検知された場合に、第１情報を検知するセンサ（実施形態１においては「第１センサ１１１」）に第１情報を検知させる。
【０１５２】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、第１情報の検知間隔が経過する前に第１センサ１１１に第１情報を検知させることにより、タイミングの推定における誤差を小さくすることができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【０１５３】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、取得部１５１は、所定のセンサ（実施形態１においては「第１センサ１１１」。以下同じ）により検知された第１情報と、所定のセンサ以外のセンサ（実施形態１においては「第２センサ１１２」）により検知された第２情報とを取得する。推定部１５２は、所定の事象が生じたタイミングとして、屋外と屋内との間をユーザが移動したタイミングを推定する。
【０１５４】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、センサにより検知された情報である第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第２の間隔ＳＲ２未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【０１５５】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、取得部１５１は、ＧＰＳセンサにより検知された位置情報の精度を示す第１情報と、ＧＰＳセンサ以外のセンサにより検知された第２情報とを取得する。
【０１５６】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、ＧＰＳセンサにより検知された位置情報の精度を示す第１情報を用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。
【０１５７】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、取得部１５１は、所定の事象の検知に用いる複数種類の第２情報を取得する。また、推定部１５２は、複数種類の第２情報のうち、所定数以上の第２情報により所定の事象が検知されたタイミングに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する。
【０１５８】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、複数種類の第２情報を用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングをさらに精度よく推定することができる。
【０１５９】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々により所定の事象が検知された複数のタイミングのうち、複数種類の第２情報の各々の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。
【０１６０】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、複数種類の第２情報の変化の大きさに基づいてタイミングを選択することにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングをさらに精度よく推定することができる。
【０１６１】
また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさとに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。
【０１６２】
これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさに基づいてタイミングを選択することにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングをさらに精度よく推定することができる。
【０１６３】
また、第２の実施形態に係る推定装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２とを有する。取得部１３１は、第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で取得される第２情報とを取得する。推定部１３２は、第１情報に基づいてユーザにおける所定の事象の発生を推定し、第２情報に基づいてユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを推定する。
【０１６４】
これにより、第２の実施形態に係る推定装置１００は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザに商品を購入する意欲が生じたタイミングを適切に推定することができる。すなわち、推定装置１００は、ユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを適切に推定することができる。
【０１６５】
〔９．ハードウェア構成〕
上述してきた第１の実施形態および変形例に係る端末装置１０や第２の実施形態に係る推定装置１００は、例えば図１５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１５は、推定装置の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１６６】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１６７】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定のネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定のネットワークを介して他の機器へ送信する。
【０１６８】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１６９】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１７０】
例えば、コンピュータ１０００が第１の実施形態および変形例に係る端末装置１０や第２の実施形態に係る推定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定のネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１７１】
以上、本願の実施形態および変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１７２】
〔１０．その他〕
また、上記各実施形態および変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１７３】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１７４】
また、上述してきた各実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１７５】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１７６】
１０    端末装置（推定装置）
１１１  第１センサ
１１２  第２センサ
１４１  第１情報記憶部
１４２  第２情報記憶部
１５    制御部
１５１  取得部
１５２  推定部
１５３  送信部
１５４  表示部
１００  推定装置
１２１  第１情報記憶部
１２２  第２情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  推定部
１３３  送信部
【図１】
2020177029.tif 000003
【図２】
2020177029.tif 000004
【図３】
2020177029.tif 000005
【図４】
2020177029.tif 000006
【図５】
2020177029.tif 000007
【図６】
2020177029.tif 000008
【図７】
2020177029.tif 000009
【図８】
2020177029.tif 000010
【図９】
2020177029.tif 000011
【図１０】
2020177029.tif 000012
【図１１】
2020177029.tif 000013
【図１２】
2020177029.tif 000014
【図１３】
2020177029.tif 000015
【図１４】
2020177029.tif 000016
【図１５】
2020177029.tif 000017