(57)【要約】【課題】ユーザの実際の行動種別や行動内容を考慮して繁忙度をより正確に推定できるようにし、さらにユーザごとの繁忙の経時変化も考慮して適応的な推定を可能とする。【解決手段】ユーザの滞在位置が変化するごとに４Ｗインタフェース１９を介してユーザの４Ｗメタデータ、つまり「何時」、「どこで」、「誰と」、「何を」の検出データを取り込み、この取り込んだ検出データを変数とする繁忙度関数を生成する。この状態で、ユーザの行動内容の検出データを取り込んで繁忙か否かを表すデータに変換したうえで繁忙履歴情報として繁忙履歴データベース１４１に蓄積する。そして、この繁忙離履歴情報を教師信号としてニューラルネットワークに入力することで上記繁忙度関数の係数値をチューニングし、このチューニング後の係数値に基づいて繁忙度関数を計算して繁忙度データを算出するようにしたものである。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザごとに、その行動種別を複数の要素により表すメタ情報を取り込み、この取り込んだメタ情報に基づいて前記複数の要素を変数とする繁忙度関数を生成する手段と、
前記行動種別に係わる前記ユーザの行動内容の検出データを所定のタイミングでセンサから取り込み、この取り込んだ検出データを前記ユーザの繁忙度を表すデータに変換する手段と、
前記変換された繁忙度を表すデータを前記検出データを取り込んだときのタイミングを表す情報と関連付けた上で、前記ユーザの繁忙履歴情報としてメモリに蓄積する手段と、
前記ユーザごとに、前記メモリに蓄積された繁忙履歴情報に基づいて、前記繁忙度関数の変数をチューニングする手段と、
前記変数がチューニングされた後の繁忙度関数をもとに繁忙度を表す値を計算し、この計算された繁忙度を表す値を前記ユーザの行動種別ごとの繁忙度推定結果として出力する手段と
を具備することを特徴とする繁忙度推定装置。
【請求項２】
前記繁忙度関数を生成する手段は、ユーザの行動種別ごとに「何時」、「どこで」、「誰と」、「何を」を要素とするメタ情報を取り込み、この取り込んだメタ情報の４つの要素を変数とする繁忙度関数を生成することを特徴とする請求項１記載の繁忙度推定装置。
【請求項３】
前記繁忙度を表すデータに変換する手段は、
ユーザが発する音声を認識し、この認識した音声により表される言葉が予め設定した忙しさを表す言葉であるか否かを判定してその判定結果を前記ユーザの繁忙度を表すデータとして出力する手段と、
前記ユーザによる操作デバイスの操作履歴を検出し、この検出された操作履歴を予め設定した忙しさを判定する第１のしきい値と比較して、その比較結果を前記ユーザの繁忙度を表すデータとして出力する手段と、
前記ユーザが所持する携帯端末の操作履歴を表すデータを取り込み、この取り込んだ操作履歴を予め設定した忙しさを判定する第２のしきい値と比較して、その比較結果を前記ユーザの繁忙度を表すデータとして出力する手段と
のうち、少なくとも１つを備えることを特徴とする請求項１又は２記載の繁忙度推定装置。
【請求項４】
前記繁忙度関数の変数をチューニングする手段は、ニューラルネットワークを利用し、前記メモリに蓄積された繁忙履歴情報を前記ニューラルネットワークに教師信号として入力して、前記繁忙度関数のチューニング前の変数と当該教師信号との誤差を算出し、この算出された誤差をもとに前記繁忙度関数のチューニング前の変数を変更し出力することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の繁忙度推定装置。
【請求項５】
情報処理装置を使用してユーザの繁忙度を推定する繁忙度推定方法であって、
前記情報処理装置が、ユーザごとに、その行動種別を複数の要素により表すメタ情報を取り込み、この取り込んだメタ情報に基づいて前記複数の要素を変数とする繁忙度関数を生成する過程と、
前記情報処理装置が、前記行動種別に対応する繁忙度関数が生成された状態で、当該行動種別に係る前記ユーザの行動内容の検出データを所定のタイミングでセンサから取り込み、この取り込んだ検出データを前記ユーザの繁忙度を表すデータに変換する過程と、
前記情報処理装置が、前記変換された繁忙度を表すデータを前記検出データを取り込んだときのタイミングを表す情報と関連付けた上で、前記ユーザの繁忙履歴情報としてメモリに蓄積する過程と、
前記情報処理装置が、前記ユーザごとに、前記メモリに蓄積された繁忙履歴情報に基づいて、前記繁忙度関数の変数をチューニングする過程と、
前記情報処理装置が、前記変数がチューニングされた後の繁忙度関数をもとに繁忙度を表す値を計算し、この計算された繁忙度を表す値を前記ユーザの行動種別に対応する繁忙度推定結果として出力する過程と
を具備することを特徴とする繁忙度推定方法。
【請求項６】
前記繁忙度関数を生成する過程は、ユーザの行動種別ごとに「何時」、「どこで」、「誰と」、「何を」を要素とするメタ情報を取り込み、この取り込んだメタ情報の４つの要素を変数とする繁忙度関数を生成することを特徴とする請求項１記載の繁忙度推定方法。
【請求項７】
前記繁忙度を表すデータに変換する過程は、
ユーザが発する音声を認識し、この認識した音声により表される言葉が予め設定した忙しさを表す言葉であるか否かを判定してその判定結果を前記ユーザの繁忙度を表すデータとして出力する過程と、
前記ユーザによる操作デバイスの操作履歴を検出し、この検出された操作履歴を予め設定した忙しさを判定する第１のしきい値と比較してその比較結果を前記ユーザの繁忙度を表すデータとして出力する過程と、
前記ユーザが所持する携帯端末の操作履歴を表すデータを取り込み、この取り込んだ操作履歴を予め設定した忙しさを判定する第２のしきい値と比較してその比較結果を前記ユーザの繁忙度を表すデータとして出力する過程と
のうち、少なくとも１つを備えることを特徴とする請求項５又は６記載の繁忙度推定方法。
【請求項８】
前記繁忙度関数の変数をチューニングする過程は、ニューラルネットワークを利用し、前記メモリに蓄積された繁忙履歴情報を前記ニューラルネットワークに教師信号として入力して、前記繁忙度関数のチューニング前の変数と当該教師信号との誤差を算出し、この算出された誤差をもとに前記繁忙度関数のチューニング前の変数を変更し出力することを特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の繁忙度推定方法。
【請求項９】
前記請求項１乃至請求項４記載のいずれかに記載の繁忙度推定装置が備える手段に係わる処理を、前記繁忙度推定装置のコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えばユーザの行動パターンを推測するために、ユーザの繁忙度推定装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、各種センサを用いてユーザの状態を常時センシングし、このセンシングにより得られるユーザの日常生活の状態を表す情報、つまりライフログ又は体験情報と呼ばれるユーザの行動履歴に関する情報を管理するシステムが提案されている。このシステムにより得られる情報を利用することで、ユーザに対しその行動履歴に応じた各種サービスを提供することが可能となり便利である。
【０００３】
ところで、上記行動履歴に関する情報を構成する情報要素の１つとして繁忙度情報がある。繁忙度情報を抽出する手法としては、従来例えば以下のような方法が提案されている。第１の方法は、人が抱えている仕事の時間的切迫感に注目し、その定量的表現として「忙閑度」を定義する。そして、タスクの締め切りまでの時間、その見込み時間、及び空き時間の３つの時間要素と忙閑度との関係に着目して忙閑度を抽出するものである（例えば、非特許文献１参照。）。第２の方法は、コンピュータの使用頻度、頭脳使用度、コミュニケーション内容の重要度及び人間関係の重要度、並びに設定日時の近接度を、所定の基準に基づいて判定することによりユーザの繁忙レベルを設定するものである（例えば、特許文献１を参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特開平８−２９８５４４号公報
【０００５】
【非特許文献１】宮柱  知愛ほか、京都工芸繊維大学、「スケジュール情報に基づく忙閑度の推定」、情報処理学会研究報告、2006-HI-119 (7) pp.39-46 ２００６年７月７日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、第１の方法は、忙しさを推定する要素としてタスクの締め切りまでの時間、その見込み時間、及び空き時間の３つの時間要素のみに着目するものであり、場所や相手、タスクとして何をするかについては考慮していない。また、ユーザの具体的な行動を検出する手段としてはキーボードの打鍵数やマウスの移動量しか用いていない。このため、ユーザの実際の行動種別や行動内容によっては、繁忙度を正確に推定することが難しい。また、第２の方法では、設定日時の近接度やコンピュータの使用頻度に加え、頭脳使用度、コミュニケーション内容の重要度及び人間関係の重要度を考慮して繁忙レベルを設定するようにしているが、具体的にどのように処理を行っているのかが記載されておらず、実施不可能である。
【０００７】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザの実際の行動種別や行動内容を考慮して繁忙度をより正確に推定できるようにし、さらにユーザごとの繁忙の経時変化も考慮して適応的な推定を可能とした繁忙度推定装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するためにこの発明の一観点は、ユーザごとに、その行動種別を複数の要素により表すメタ情報を取り込んで、この取り込んだメタ情報に基づいて上記複数の要素を変数とする繁忙度関数を生成する。また、この行動種別に対応する繁忙度関数が生成された状態で、当該行動種別に係る上記ユーザの行動内容の検出データを所定のタイミングでセンサから取り込んで繁忙度を表すデータに変換し、この繁忙度を表すデータをその取得タイミングを表す情報と関連付けた上で繁忙履歴情報としてメモリに蓄積する。そして、ユーザごとに、上記メモリに蓄積された繁忙履歴情報に基づいて、上記繁忙度関数の変数をチューニングし、この変数がチューニングされた後の繁忙度関数をもとに繁忙度を表す値を計算し、その計算結果を上記ユーザの行動種別ごとの繁忙度推定情報として出力するように構成したものである。
【０００９】
具体的には、繁忙度関数を生成する際に、ユーザの行動種別ごとに「何時」、「どこで」、「誰と」、「何を」を要素とするメタ情報を取り込み、この取り込んだメタ情報の４つの要素を変数とする繁忙度関数を生成する。
【００１０】
また、繁忙度を表すデータに変換する際には、ユーザが発する音声を認識し、この認識した音声により表される言葉が予め設定した忙しさを表す言葉であるか否かを判定してその判定結果を上記ユーザの繁忙度を表すデータとして出力する手段又は過程と、上記ユーザによる操作デバイスの操作履歴を検出し、この検出された操作履歴を予め設定した第１のしきい値と比較してその比較結果を上記ユーザの繁忙度を表すデータとして出力する手段又は過程と、上記ユーザが所持する携帯端末の操作履歴を表すデータを取り込み、この取り込んだ操作履歴を予め設定した第２のしきい値と比較してその比較結果を上記ユーザの繁忙度を表すデータとして出力する手段又は過程のうちの少なくとも１つを用いる。
【００１１】
さらに、繁忙度関数の変数をチューニングする際には、ニューラルネットワークを利用し、上記メモリに蓄積された繁忙履歴情報を上記ニューラルネットワークに教師信号として入力して、上記繁忙度関数のチューニング前の変数と当該教師信号との誤差を算出し、この算出された誤差をもとに上記繁忙度関数のチューニング前の変数を変更して出力する。
【００１２】
したがってこの発明の一観点によれば、ユーザの行動種別ごとに、複数の要素、例えば「何時」、「どこで」、「誰と」、「何を」の４つの要素を変数とする繁忙度関数が生成され、この繁忙度関数によりユーザの繁忙度が判定される。すなわち、時間的な要素だけでなく、ユーザの行動種別を定義する複数の要素、例えばユーザの存在場所や相手、仕事の種類又は移動手段等を考慮してユーザの繁忙度が推定される。このため、ユーザの行動種別ごとに実際の行動内容に対応して繁忙度を推定することが可能となる。
【００１３】
また、ユーザの行動種別ごとに、その行動内容を表す検出データが所定のタイミングでセンサから取り込まれてこれが繁忙履歴情報として蓄積され、この蓄積された繁忙履歴情報に基づいて上記繁忙度関数の変数がチューニングされる。このため、ユーザの行動内容の経時変化を繁忙度関数に反映させることができ、これによりユーザごとの繁忙の経時変化も考慮した適応的な推定が可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
すなわち、この発明の一観点によれば、ユーザの実際の行動種別や行動内容を考慮して繁忙度をより正確に推定できるようになり、さらにユーザごとの繁忙の経時変化も考慮して適応的な推定を可能とした繁忙度推定装置、方法及びプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
この実施形態に係わる繁忙度推定装置は、例えばユーザが所持する携帯電話機又はＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の携帯型の情報処理装置に内蔵されるもので、以下のように構成される。図１は、この発明に係わる繁忙度推定装置の一実施形態である情報処理装置のハードウエア及びソフトウエアの構成を示すブロック図である。
【００１６】
すなわち、この実施形態に係わる情報処理装置は、マイクロプロセッサからなる中央処理ユニット（ＣＰＵ；Central Processing Unit）を備え、このＣＰＵ１１にはバス１２を介してプログラムメモリ１３及びデータメモリ１４が接続され、さらに複数のインタフェース１５〜１９が接続されている。
【００１７】
前記複数のインタフェース１５〜１９は、音声インタフェース１５と、操作インタフェース１６と、通信インタフェース１７と、表示インタフェース１８と、４Ｗインタフェース１９とからなる。  
【００１８】
音声インタフェース１５は音声認識回路を有し、マイクロホン２１により入力されたユーザの音声信号を取り込んで上記音声認識回路により音声認識し、その認識データをＣＰＵ１１へ出力する。
【００１９】
操作インタフェース１６には、操作デバイス２２が接続される。操作デバイス２２は、例えばキーボード或いはダイヤルキーパッドと複数の機能キーにより構成される。操作インタフェース１６は、上記操作デバイス２２をユーザが操作したときその操作キーの情報をＣＰＵ１１に伝える。  
【００２０】
表示インタフェース１８には、表示デバイス２３が接続される。表示デバイス２３は液晶又は有機ＥＬディスプレイからなる。表示インタフェース１８は、ＣＰＵ１１からの表示指示に従い表示データを上記表示デバイス２３に表示させる。
【００２１】
通信インタフェース１７はアンテナを備え、ＣＰＵ１１の制御の下で、無線通信ネットワークにより規定される通信プロトコルに従い、図示しないサービス提供サーバへ繁忙度情報を送信すると共に、サービス提供サーバから送信されるサービス情報を受信する。通信プロトコルとしては、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol／Internet Protocol）が使用される。
【００２２】
４Ｗインタフェース１９は、ユーザの行動種別を表す４つの要素（４Ｗ）、つまり「何時」、「どこで」、「誰と」、「何を」を表すメタ情報を取り込むもので、図２に示すようにＧＰＳ（Global Positioning System）受信機１９１と、無線タグリーダ１９２と、ＢＴ（Bluetooth（登録商標））受信機１９３と、時計回路１９４とを備えている。
【００２３】
ＧＰＳ受信機１９１は、ＣＰＵ１１の制御の下で、複数のＧＰＳ衛星が放送しているＧＰＳ信号をアンテナを介してそれぞれ受信する。  
無線タグリーダ１９２は、ＣＰＵ１１の制御の下で、ユーザと一緒に行動している相手ユーザが所持するＩＣカード又は無線タグから当該相手ユーザの識別情報（ＩＤ情報）を受信する。
【００２４】
ＢＴ受信機１９３は、ＣＰＵ１１の制御の下で、図示しない歩行センサからユーザの歩行状態を表す情報を受信する。歩行センサとしては、例えば万歩計（登録商標）が用いられる。歩行状態を表す情報には、歩行中か否かを示す情報とその計測日時を表す情報が含まれる。なお、歩行センサは情報処理装置１内に収容することも可能である。  
時計回路１９４は、例えばリアルタイムクロックからなり、現在時刻を計時してその計時時刻情報をＣＰＵ１１へ出力する。
【００２５】
データメモリ１４には、繁忙履歴データベース１４１と、操作履歴記憶部１４２と、繁忙データ記憶部１４３が設けられている。繁忙履歴データベース１４１は、後述する繁忙認識プログラム１３１により生成されるユーザの繁忙度を表すデータを蓄積するために用いられる。操作履歴記憶部１４２は、上記操作デバイス２２によるユーザの操作履歴を表す情報と、メーラやブラウザ等のアプリケーション・プログラムの起動操作履歴を表す情報を蓄積するために使用される。繁忙データ記憶部１４３は、後述する繁忙度推定プログラム１３３により計算された繁忙度データを記憶するために使用される。
【００２６】
プログラムメモリ１３には、この発明を実施するために必要なアプリケーション・プログラムとして、繁忙認識プログラム１３１と、繁忙履歴登録制御プログラム１３２と、繁忙度推定プログラム１３３と、係数チューニング制御プログラム１３４と、４Ｗ取得制御プログラム１３５が格納されている。
【００２７】
４Ｗ取得制御プログラム１３５は、ユーザの行動種別が、例えば「自宅」、「職場」、「外出先」のように遷移するごとに、４Ｗインタフェース１９の時計回路１９４、ＧＰＳ受信機１９１、無線タグリーダ１９２及びＢＴ無線機１９３から、それぞれユーザの行動種別を表す４Ｗの要素、つまり「何時」、「どこで」、「誰と」、「何を」を表すメタ情報を取り込む処理を、上記ＣＰＵ１１に実行させる。
【００２８】
繁忙度推定プログラム１３３は、以下の処理をＣＰＵ１１に実行させる。  
(1) 上記４Ｗ取得制御プログラム１３５により取得されたユーザの行動種別を表す４Ｗの要素を変数とする線形関数からなる繁忙度関数を生成し、この生成した繁忙度関数をデータメモリ１４内の作業領域に保存させる処理。  
(2) 後述する係数チューニング制御プログラム１３４により繁忙度関数の係数値がチューニングされるごとに、このチューニング後の係数値に基づいて繁忙度関数を計算し直して繁忙度データを算出し、この算出された繁忙度データをデータメモリ１４の繁忙度データ記憶部１４３に記憶させる処理。
【００２９】
繁忙認識プログラム１３１は、ユーザの行動種別に応じた繁忙度関数が生成された状態で、当該行動種別に係わるユーザの行動内容を表す検出データを取り込み、この検出データを繁忙度を表すデータに変換する処理を、上記ＣＰＵ１１に実行させる。具体的には、以下の各処理を実行させる。
【００３０】
(1) ユーザが音声を発するごとに、当該音声の音声認識データを音声インタフェース１５から取り込み、この取り込んだ音声認識データにより表される言葉を予め設定した忙しさを表す言葉に該当するか否かを判定し、その判定結果を表すデータを繁忙度を表すデータとする処理。ユーザが発した言葉が忙しさを表す言葉であるか否かの判定手法としては、例えばキーワード検索が用いられる。
【００３１】
(2) ユーザが操作デバイス２２を操作するごとにその操作情報を操作履歴としてデータメモリ１４内の操作履歴記憶部１４２に記憶させ、一定の時間間隔でこの操作履歴記憶部１４２から操作履歴情報を読み出してその操作回数又は頻度を予め設定した忙しさを判定する第１のしきい値と比較し、その比較結果を繁忙度を表すデータとする処理。
【００３２】
(3) 情報処理装置１が備えるメーラやブラウザ等のアプリケーション・プログラムが起動され操作されるごとに、その操作情報をアプリケーション・プログラムの起動操作履歴情報として操作履歴記憶部１４２に記憶させる。そして、一定の時間間隔でこの操作履歴記憶部１４２から起動操作履歴情報を読み出して、その起動操作回数又は頻度を予め設定した忙しさを判定する第２のしきい値と比較し、その比較結果を繁忙度を表すデータとする処理。
【００３３】
繁忙履歴登録制御プログラム１３２は、上記繁忙認識プログラム１３１により得られた繁忙度を表すデータを、時計回路１９４により計時される現時点の日時を表す時刻情報と関連付けた上で、繁忙履歴情報としてデータメモリ１４内の繁忙履歴データベース１４１に蓄積させる処理を、ＣＰＵ１１に実行させる。
【００３４】
係数チューニング制御プログラム１３４は、以下の処理をＣＰＵ１１に実行させる。図４はその処理の概要を示す図である。  
すなわち、ニューラルネットワークを利用し、一定の時間間隔で、データメモリ１４内の作業領域に保存されている繁忙度関数の係数値ａ１１，ｂ１，ｃ１，ｄ１を上記ニューラルネットワークの入力層に入力して中間層において演算を行わせる。そして、このニューラルネットワークの出力層から出力された繁忙度関数の係数値と、上記繁忙履歴データベース１４１から読み出した繁忙履歴情報（教師信号）とを比較し、その誤差を上記ニューラルネットワークの出力層に再入力することにより、上記繁忙履歴情報が反映された新たな係数値ａ２，ｂ２，ｃ２，ｄ２をニューラルネットワークの出力層から出力させる。
【００３５】
次に、以上のように構成された情報処理装置による繁忙度推定動作を説明する。図３は、その処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
（１）４Ｗメタデータに基づく繁忙度関数の生成  
ＣＰＵ１１は、ステップＳ３１において４Ｗ取得制御プログラム１３５を起動し、ユーザの滞在位置の変化を監視する。ユーザの滞在位置は、ＧＰＳ受信機１９１により受信されたＧＰＳ信号から算出した緯度経度情報をもとに、予め記憶するか又は地図サーバから取得した地図データを検索することにより検出される。
【００３６】
この状態で、ユーザの滞在位置が「職場」に移動したことが検出されたとする。そうするとＣＰＵ１１は、ステップＳ３２により４Ｗインタフェース１９の無線タグリーダ１９２、ＢＴ受信機１９３及び時計回路１９４からそれぞれ行動を共にしている相手のＩＤ情報と、図示しない歩行センサにより検出された歩行状態を表す情報と、現在時刻情報を取り込む。
【００３７】
次にＣＰＵ１１は、ステップＳ３３において繁忙度推定プログラム１３３を起動し、「何時」、「どこで」、「誰と」、「何を」を変数とする繁忙度関数を生成する。例えば、ｗをwho（誰と）、ｘをwhere（滞在場所）、ｙをwhat（移動手段）、ｚをWhen（曜日又は時間帯）とし、ａ，ｂ，ｃ，ｄをそれぞれ上記ｗ，ｘ，ｙ，ｚの係数としたとき、繁忙度関数Ｆｂ(w,x,y,z) は、
Ｆｂ(w,x,y,z) ＝ａ・ｗ＋ｂ・ｘ＋ｃ・ｙ＋ｄ・ｚ
なる線形関数で定義される。
【００３８】
続いて、上記ステップＳ３１により求めたユーザの滞在位置情報と、ステップＳ３２により取り込んだ行動を共にする相手のＩＤ情報、歩行状態を表すデータ及び現在時刻情報を、それぞれ予めデータメモリ１４に記憶しておいた４Ｗ変換テーブルをもとに数値に変換する。
【００３９】
例えば、相手のＩＤ情報が顧客を表すものであれば“５”、上司であれば“４”、同僚であれば“３”にそれぞれ変換する。また、ユーザの滞在位置が「客先」であれば“５”、「ユーザの職場」であれば“４”、「休憩室」であれば“３”、「自宅」であれば“２”にそれぞれ変換する。さらに、歩行状態を表す情報と、ＧＰＳ受信機１９１により算出した位置の移動速度等を総合して、移動手段を判定し、「電車」又は「バス」で移動中であれば“４”、「歩行中」であれば“３”、「静止中」であれば“２”に変換する。最後に、現在時刻が午前９時〜１０時の時間帯であれば“５”、午前１１時〜１２時の時間帯は“３”、午後１時〜４時の時間帯は“２”、午後４時〜５時の時間帯は“４”に変換する。他に、曜日単位で月曜日は“５”、金曜日は“４”、火曜日及び木曜日は“３”、水曜日は“２”のように変換してもよい。
【００４０】
そして、以上のように変換された数値をそれぞれ上記繁忙度関数Ｆｂ(w,x,y,z) の係数ａ，ｂ，ｃ，ｄに割り当て、このように生成された繁忙度関数Ｆｂ(w,x,y,z) をデータメモリ１４内の作業領域に保存する。  
以上の４Ｗメタデータに基づく繁忙度関数の生成処理は、ユーザの滞在位置が変化するごとに実行される。
【００４１】
（２）繁忙履歴に基づく繁忙度関数のチューニング  
４Ｗメタデータに基づく繁忙度関数Ｆｂ(w,x,y,z) の生成処理が終了すると、ＣＰＵ１１は次に以下のように繁忙履歴の登録処理と当該繁忙履歴に基づく繁忙度関数の係数チューニング処理を実行する。
【００４２】
すなわち、ＣＰＵ１１は先ずステップＳ３４において繁忙認識プログラム１３１を起動し、各インタフェースを介してユーザの行動内容を検出したデータを取り込んで、この取り込んだ検出データを繁忙か否かを表すデータに変換する。  
例えば、ユーザが音声を発するごとに、その音声認識データを音声インタフェース１５から取り込み、この取り込んだ音声認識データにより表される言葉を予め記憶しておいた忙しさを表す言葉、例えば「今忙しい」、「後で」等の拒絶の意思を表す言葉と照合する。そして、この忙しさを表す言葉に該当する音声認識データが検出された場合に、「繁忙」を表す数値“５”を出力する。
【００４３】
また、ユーザが操作デバイス２２を操作するごとに、その操作情報を操作履歴としてデータメモリ１４内の操作履歴記憶部１４２に記憶させる。そして、一定の時間間隔でこの操作履歴記憶部１４２から操作履歴情報を読み出し、その操作回数又は頻度を予め設定した忙しさを判定する第１のしきい値と比較する。そして、この比較の結果、操作回数又は頻度が第１のしきい値より大きい場合に「繁忙」を表す数値“５”を出力し、小さい場合には「繁忙ではない」を表す数値“２”を出力する。
【００４４】
さらに、メーラやブラウザ等のアプリケーション・プログラムが起動されるかさらに操作されるごとに、その操作情報をアプリケーション・プログラムの起動操作履歴情報として操作履歴記憶部１４２に記憶させる。そして、一定の時間間隔でこの操作履歴記憶部１４２から起動操作履歴情報を読み出して、その起動操作回数又は頻度を予め設定した忙しさを判定する第２のしきい値と比較する。そして、この比較の結果、起動又は操作回数又は頻度が第２のしきい値より大きい場合に「繁忙」を表す数値“５”を出力し、小さい場合には「繁忙ではない」を表す数値“２”を出力する。
【００４５】
ＣＰＵ１１は、上記ステップＳ３４により繁忙か否かを表すデータが得られると、ステップＳ３５により繁忙履歴登録制御プログラム１３２を起動し、時計回路１９４から現時点の日時を表す時刻情報を取り込む。そして、上記繁忙か否かを表すデータとその時刻情報とを関連付けた上で、繁忙履歴情報としてデータメモリ１４内の繁忙履歴データベース１４１に蓄積させる。
【００４６】
以後同様にＣＰＵ１１は、ステップＳ３９の時間監視により予め設定した一定時間の経過が検出されるごとに、上記ユーザの行動内容を表す検出データの取り込みから、当該検出データを繁忙か否かを表す数値データへの変換、当該変換された数値データを繁忙履歴データベース１４１に登録するまでの一連の処理を、繰り返し実行する。
【００４７】
さて、繁忙履歴データベース１４１に登録された繁忙履歴情報が一定量変化したとする。そうするとＣＰＵ１１は、ステップＳ３７からステップＳ３８に移行して係数チューニング制御プログラム１３４を起動する。そして、この係数チューニング制御プログラム１３４に従い、図４に示すようにデータメモリ１４内の作業領域に保存されている繁忙度関数の係数値ａ１１，ｂ１，ｃ１，ｄ１をニューラルネットワークの入力層に入力し、中間層において係数チューニングのための演算処理を行わせる。そして、このニューラルネットワークの出力層から出力された繁忙度関数の係数値と、上記繁忙履歴データベース１４１から読み出した繁忙履歴情報（教師信号）とを比較し、その誤差を上記ニューラルネットワークの出力層に再入力することにより、上記繁忙履歴情報が反映された新たな係数値ａ２，ｂ２，ｃ２，ｄ２をニューラルネットワークの出力層から出力させる。
【００４８】
上記繁忙履歴情報が反映された新たな係数値ａ２，ｂ２，ｃ２，ｄ２が得られると、ＣＰＵ１１は繁忙度推定プログラム１３３を起動して、上記新たな係数値ａ２，ｂ２，ｃ２，ｄ２に基づいて繁忙度関数Ｆｂ(w,x,y,z) を計算する。そして、この計算された繁忙度関数Ｆｂ(w,x,y,z) の値を、最新の繁忙度データとしてデータメモリ１４に記憶させると共に、表示インタフェース１８を介して表示デバイス２３に表示させる。なお、図示しないサービスサーバから繁忙度データの送信要求が到来すると、ＣＰＵ１１は上記データメモリ１４から繁忙度データを読み出して、通信インタフェース１７からサービスサーバへ向けて送信する。
【００４９】
以上詳述したようにこの実施形態では、ユーザの滞在位置が変化するごとに４Ｗインタフェース１９を介してユーザの４Ｗメタデータ、つまり「何時」、「どこで」、「誰と」、「何を」の検出データを取り込み、この取り込んだ検出データを変数とする繁忙度関数を生成する。この状態で、ユーザの行動内容の検出データを取り込んで繁忙か否かを表すデータに変換したうえで繁忙履歴情報として繁忙履歴データベース１４１に蓄積する。そして、この繁忙離履歴情報を教師信号としてニューラルネットワークに入力することで上記繁忙度関数の係数値をチューニングし、このチューニング後の係数値に基づいて繁忙度関数を計算して繁忙度データを算出するようにしている。
【００５０】
したがって、ユーザの行動種別が変化するごとに、「何時」、「どこで」、「誰と」、「何を」の４つの要素を変数とする繁忙度関数が生成され、この繁忙度関数によりユーザの繁忙度が判定される。すなわち、時間的な要素だけでなく、ユーザの高度種別を定義する４つの要素、例えばユーザの存在場所や相手、仕事の種類又は移動手段等を考慮してユーザの繁忙度が推定される。このため、ユーザの行動種別ごとに実際の行動内容に対応して繁忙度を推定することが可能となる。
【００５１】
また、ユーザの行動種別ごとに、その行動内容の検出データが一定の時間間隔で取り込まれてこれが繁忙履歴情報として蓄積され、この蓄積された繁忙履歴情報に基づいて上記繁忙度関数の係数がチューニングされる。このため、ユーザの行動内容の経時変化を繁忙度関数にリアルタイムに反映させることができ、これによりユーザごとの繁忙の経時変化も考慮した適応的な推定が可能となる。
【００５２】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態では、繁忙度推定プログラム１３３とは独立して係数チューニング制御プログラム１３４を設け、係数チューニング制御プログラム１３４においてニューラルネットワークを使用して繁忙度関数の係数をチューニングするようにした。しかし、これに限定されるものではなく、繁忙度推定プログラム１３３に係数チューニング処理機能を含め、繁忙度関数の生成処理から繁忙履歴情報に基づく係数値のチューニング処理をニューラルネットワークを使用して実行するように構成してもよい。
【００５３】
図５はその処理の概要を示すもので、４Ｗ取得制御プログラム１３５により取得された４Ｗのメタデータをニューラルネットワークの入力層に入力して中間層において繁忙度関数を生成するための演算を行わせる。そして、このニューラルネットワークの出力層から出力された繁忙度値と、上記繁忙履歴データベース１４１から読み出した繁忙履歴情報（教師信号）とを比較し、その誤差を上記ニューラルネットワークの出力層に再入力することにより、上記繁忙履歴情報が反映された新たな繁忙度の値をニューラルネットワークの出力層から出力させる。
【００５４】
また、前記実施形態では情報処理装置としてユーザが所持する携帯電話機又はＰＤＡ等の携帯端末を使用した場合を例にとって説明したが、他にユーザが所有する据置型のパーソナル・コンピュータや、サービス提供者が運用管理するサーバ装置を使用するようにしてもよい。この場合、パーソナル・コンピュータやサーバ装置は、ユーザの行動種別を表す４Ｗデータ及び行動内容の検出データを、ユーザが所持する携帯端末から無線通信ネットワークを介して定期的又は随時取り込んで繁忙度の推定処理を行う。
【００５５】
その他、情報処理装置の種類やその構成、具体的な繁忙度関数式、ユーザの行動内容を表す要素の種類やその検出方法、繁忙度関数のチューニング処理の内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。  
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】この発明に係わる繁忙度推定装置の一実施形態である情報処理装置のハードウエア及びソフトウエアの構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した情報処理装置の４Ｗインタフェースの構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示した情報処理装置による繁忙度推定処理手順とその処理内容を示すフローチャートである。
【図４】図１に示した情報処理装置の係数チューニング制御プログラムによるニューラルネットワークを使用したチューニング処理を説明するための図である。
【図５】この発明の他の実施形態に係わる情報処理装置の繁忙度算出プログラムによるニューラルネットワークを使用したチューニング処理を説明するための図である。
【符号の説明】
【００５７】
１…情報処理装置、１１…ＣＰＵ、１２…バス、１３…プログラムメモリ、１４…データメモリ、１５…音声インタフェース、１６…操作インタフェース、１７…携帯インタフェース、１８…表示インタフェース、１９…４Ｗインタフェース、２１…マイクロホン、２２…操作デバイス、２３…表示デバイス、１３１…繁忙認識プログラム、１３２…繁忙履歴登録制御プログラム、１３３…繁忙度推定プログラム、１３４…係数チューニング制御プログラム、１３５…４Ｗ取得制御プログラム、１４１…繁忙履歴データベース、１４２…操作履歴記憶部、１４３…繁忙度データ記憶部、１９１…ＧＰＳ受信機、１９２…無線タグリーダ、１９３…歩行センサ、１９４…時計。
【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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