(57)【要約】【課題】複数のサービスにまたがるデータ群をシーンごとに分割する。【解決手段】情報組織化装置は、ユーザＡの時系列の位置情報から、このユーザＡの所定時間ごとの移動軌跡を求める。次に、この移動軌跡の疎密や移動軌跡のパターンから、そのユーザＡの移動軌跡を１以上のシーンに分割する。そして、その位置情報の作成日時の情報から、それぞれのシーンの開始日時と終了時刻を特定する。そして、情報組織化装置１０が取得したデータ（画像データやテキストデータ）について、そのシーンの開始時刻から終了時刻までに作成されたデータを、当該シーンに関連付ける。また、このシーンのデータ群から特徴語を抽出する。【選択図】図３
2010113584.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上のサービスを利用するユーザの端末装置から送信されるデータ群を、そのデータ群が示すシーンごとに分割する情報組織化装置であって、
前記端末装置から、前記ユーザの位置情報を含むデータの入力を受け付ける入力部と、
前記入力されたデータから、そのデータを特徴付ける特徴語、ユーザの識別情報、位置情報およびタイムスタンプの値を抽出する情報解析部と、
前記データのタイムスタンプの値をキーとして、同じユーザのデータを時系列で並べ替える情報整列部と、
前記時系列で並べ替えたデータのうち、同じユーザの位置情報から、所定時間ごとの前記ユーザの移動軌跡を導き、その導いた移動軌跡のパターンから、前記位置情報群を１以上の位置情報群に分割し、その分割した位置情報群それぞれについて、その位置情報群の中で最も古いタイムスタンプの値と最も新しいタイムスタンプの値とを読み出し、その最も古いタイムスタンプの日時から最も新しいタイムスタンプの日時までの間に作成された前記データ群を、１つのシーンを示すデータ群として、前記シーンと対応付けて記憶部に記憶するシーン解析部と、
前記シーンごとに、そのシーンを示すデータ群それぞれから、そのデータの特徴語を抽出し、この抽出した特徴語群を、前記シーンを示す特徴語群として出力するタグ抽出部とを備えることを特徴とする情報組織化装置。
【請求項２】
前記シーン解析部は、
前記ユーザの移動軌跡から計算されたユーザの移動速度から、前記移動軌跡のパターンとして、前記ユーザの滞留または移動を判断し、前記シーン解析部は、前記位置情報群を１以上の位置情報群に分割するとき、前記ユーザの滞留または移動を示す位置情報群ごとに分割することを特徴とする請求項１に記載の情報組織化装置。
【請求項３】
前記記憶部は、
前記入力されたデータを時系列に並べたときに、第１のデータの次に第２のデータが並ぶ確率を、その第１のデータに含まれる特徴語および前記第２のデータに含まれる特徴語の組み合わせで示した遷移確率情報を記憶し、
前記情報組織化装置は、
前記遷移確率情報を参照して、前記シーンを示す特徴語群のうち、その遷移確率が所定の閾値以下となる特徴語があったとき、その特徴語を含むデータの次のデータの特徴語への遷移確率を算出する処理を繰り返し、前記遷移確率が前記所定の閾値を超える特徴語群を抽出する遷移確率算出部と、
前記抽出した特徴語群を出力する特徴語推定部とを備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報組織化装置。
【請求項４】
前記特徴語推定部は、
前記遷移確率が前記所定の閾値を超える特徴語群の中から、当該特徴語のデータへの遷移確率が最も高い特徴語を出力することを特徴とする請求項３に記載の情報組織化装置。
【請求項５】
前記シーン解析部は、
前記シーンごとに分割したデータ群のうち、前記遷移確率情報を参照して、第１のシーンのデータ群の末尾のデータから、その第１のシーンに続く第２のシーンの先頭のデータへの遷移確率が所定の閾値を超えると判断したとき、前記第２のシーンの先頭のデータを、前記第１のシーンのデータ群とすることを特徴とする請求項３または請求項４に記載の情報組織化装置。
【請求項６】
前記遷移確率情報は、
学習用データのデータ群を時系列に並べたとき隣接するデータの特徴語の並びをもとに作成された情報であることを特徴とする請求項３ないし請求項５のいずれか１項に記載の情報組織化装置。
【請求項７】
１以上のサービスを利用するユーザの端末装置から送信されるデータ群を、そのデータ群が示すシーンごとに分割する情報組織化装置が、
前記端末装置から、前記ユーザの位置情報を含むデータの入力を受け付けるステップと、
前記入力されたデータから、そのデータを特徴付ける特徴語、ユーザの識別情報、位置情報およびタイムスタンプの値を抽出するステップと、
前記データのタイムスタンプの値をキーとして、同じユーザのデータを時系列で並べ替えるステップと、
前記時系列で並べ替えたデータのうち、同じユーザの位置情報から、所定時間ごとの前記ユーザの移動軌跡を導き、その導いた移動軌跡のパターンから、前記位置情報群を１以上の位置情報群に分割するステップと、
その分割した位置情報群それぞれについて、その位置情報群の中で最も古いタイムスタンプの値と最も新しいタイムスタンプの値とを読み出すステップと、
その最も古いタイムスタンプの日時から最も新しいタイムスタンプの日時までの間に作成された前記データ群を、１つのシーンを示すデータ群として、前記シーンと対応付けて記憶部に記憶するステップと、
前記シーンごとに、そのシーンを示すデータ群それぞれから特徴語を抽出し、この抽出した特徴語群を、前記シーンを示す特徴語群として出力するステップとを実行する情報組織化方法。
【請求項８】
請求項７に記載の情報組織化方法を、コンピュータである前記情報組織化装置に実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のサービスのデータを組織化する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、サーバが、ユーザの端末装置等から順次送信されてくるデータを、そのデータを特徴付けるタグや、そのデータ作成日時や送信日時をもとに分析し、いくつかのシーンに分けるサービス内情報組織化技術がある。例えば、この技術を用いて、ユーザが様々な場所に移動しながら、それぞれ場所で風景を撮影したり、音声を録音したりしたデータからいくつかのシーンを分析する場合を考える。この場合、サーバは、それぞれのデータを時系列に並べ、それぞれのデータを特徴付けるタグに示される特徴語を抽出すると、その特徴語の並びから、その特徴語の並びの切れ目を判断する。ここでの並びの切れ目は例えば、事前に大量のデータから学習させておいた特徴語の分布に従い、特徴語の並びの切れ目がどこかを判断する。そして、サーバは、特徴語の並びの切れ目を判断すると、切れ目で区切られた一連の特徴語の並びを１つのシーンと推測する。そして、その個々のシーンに対し、そのシーンに含まれる特徴語群の分析を行い、それぞれのシーンを代表する特徴語を選択する。これによりそれぞれのシーンがどのようなシーンであるかを推測できる。
【０００３】
この他に、データの分類や、組織化を行う技術としては、情報クラスタリングやSemanticWebがある。この情報クラスタリングは、各データの特徴量をベクトル化し、そのベクトル空間におけるデータの位置をもとに、その位置が近いデータ同士をまとめてクラスタリングを行うものである（特許文献１参照）。さらに、SemanticWebは、従来、WWW（World Wide Web）で扱われていたデータそれぞれに、そのデータを特徴付けるメタ情報を付与しておき、そのメタ情報同士の関係を定義したオントロジ辞書を用いて、個々のデータの持つ意味を推定できるようにするものである。
【特許文献１】特開２００３−１３２０８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、ユーザは、携帯電話機、デジタルカメラ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、音声レコーダ等、様々なデバイスを利用するようになり、また、ユーザ自身もネットワーク経由で様々なサービスを利用するようになってきている。例えば、ユーザは、場所ａを訪れたときに、携帯電話機やデジタルカメラで撮影した画像データを、サービスＡのサーバへ送信するとともに、音声レコーダで録音した音声データをサービスＢのサーバへ送信する。つまり、ユーザが場所ａを訪問するという行動において、ユーザは複数のサービスを利用することが想定される。このようにユーザが複数のサービスを利用する場合において、それぞれのサービスについて、前記したサービス内情報組織化技術や情報クラスタリングにより、複数のシーンに分割しようとすると、シーンの分割精度が下がるおそれがある。
【０００５】
例えば、ユーザが、場所ａで、10：00に音声レコーダで音声を録音した後、10：10、10：20、10：30にデジタルカメラで風景を撮影し、10：40に再度音声レコーダで音声を録音するという一連の行動をとった場合を考える。この場合、画像データに関するサービスＡについては、10：10、10：20、10：30と、各データの作成日時の間隔が比較的狭いので、これらが同じシーンにおけるデータと判断できる。しかし、音声データに関するサービスＢについては、10：00、10：40と、各データの作成日時の間隔が比較的開いているので、これらのデータが同じシーンのデータと判断されないおそれもある。このような傾向は、ユーザの利用するデバイスやサービスが多種多様になると、よりいっそう顕著になる。また、前記したSemanticWebは、画像データおよび音声データそれぞれの作成日時等については考慮していないので、これらがほぼ同じ日時・場所（つまり、同じシーン）のデータであるか否かは判断できない。
【０００６】
本発明は、前記した問題を解決し、複数サービスのデータ群をシーン（意味ある情報群）に分けることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、１以上のサービスを利用するユーザの端末装置から送信されるデータ群を、そのデータ群が示すシーンごとに分割する情報組織化装置であって、端末装置から、ユーザの位置情報を含むデータの入力を受け付ける入力部と、入力されたデータから、そのデータを特徴付ける特徴語、ユーザの識別情報、位置情報およびタイムスタンプの値を抽出する情報解析部と、データのタイムスタンプの値をキーとして、同じユーザのデータを時系列で並べ替える情報整列部と、時系列で並べ替えたデータのうち、同じユーザの位置情報から、所定時間ごとのユーザの移動軌跡を導き、その導いた移動軌跡のパターンから、位置情報群を１以上の位置情報群に分割し、その分割した位置情報群それぞれについて、その位置情報群の中で最も古いタイムスタンプの値と最も新しいタイムスタンプの値とを読み出し、その最も古いタイムスタンプの日時から最も新しいタイムスタンプの日時までの間に作成されたデータ群を、１つのシーンを示すデータ群として、シーンと対応付けて記憶部に記憶するシーン解析部と、シーンごとに、そのシーンを示すデータ群それぞれから、そのデータの特徴語を抽出し、この抽出した特徴語群を、シーンを示す特徴語群として出力するタグ抽出部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項７に記載の発明は、１以上のサービスを利用するユーザの端末装置から送信されるデータ群を、そのデータ群が示すシーンごとに分割する情報組織化装置が、端末装置から、ユーザの位置情報を含むデータの入力を受け付けるステップと、入力されたデータから、そのデータを特徴付ける特徴語、ユーザの識別情報、位置情報およびタイムスタンプの値を抽出するステップと、時系列で並べ替えたデータのうち、同じユーザの位置情報から、所定時間ごとのユーザの移動軌跡を導き、その導いた移動軌跡のパターンから、位置情報群を１以上の位置情報群に分割するステップと、その分割した位置情報群それぞれについて、その位置情報群の中で最も古いタイムスタンプの値と最も新しいタイムスタンプの値とを読み出すステップと、その最も古いタイムスタンプの日時から最も新しいタイムスタンプの日時までの間に作成されたデータ群を、１つのシーンを示すデータ群として、シーンと対応付けて記憶部に記憶するステップと、シーンごとに、そのシーンを示すデータ群それぞれから特徴語を抽出し、この抽出した特徴語群を、シーンを示す特徴語群として出力するステップとを実行する情報組織化方法とした。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報組織化装置におけるシーン解析部が、ユーザの移動軌跡から導かれたユーザの移動速度から、移動軌跡のパターンとして、ユーザの滞留または移動を判断し、シーン解析部は、位置情報群を１以上の位置情報群に分割するとき、ユーザの滞留または移動を示す位置情報群ごとに分割することを特徴とする。
【００１０】
このようにすることで、まず、情報組織化装置は、ユーザの端末装置から送信された位置情報からユーザの移動軌跡のパターンを知る。そして、そのパターンから、ユーザの一連の行動をいくつかのシーンに分けることができる。例えば、情報組織化装置は、そのユーザの移動軌跡から、ユーザの移動速度を判断し、その移動速度が所定の速度より遅ければ所定領域に滞留と判断し、移動速度が所定速度であれば移動中と判断し、シーンの区切り目を見つける。そして、位置情報群をその区切り目のところで分割し、その分割した位置情報群の先頭（最古の日時）の位置情報と最後（最新の日時）の位置情報から、それぞれのシーンの開始日時と終了日時を知る。そして、情報組織化装置は、ユーザの端末装置から受信したデータ群を、シーンの開始日時から、終了日時までのデータ群をシーンと対応付けて記憶部に記憶する。つまり、情報組織化装置は、ユーザの端末装置から送信されてきた位置情報群をもとに、シーンの開始日時および終了日時を知り、その開始日時および終了日時をもとに、データ群をいくつかのシーンに分割できる。また、情報組織化装置は、各シーンを示すデータ群から、そのシーンを示す特徴語群を抽出するので、この情報組織化装置のユーザは、各シーンがどのような内容を示すものかを把握しやすくなる。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の情報組織化装置の記憶部が、入力されたデータを時系列に並べたときに、第１のデータの次に第２のデータが並ぶ確率を、その第１のデータに含まれる特徴語および第２のデータに含まれる特徴語の組み合わせで示した遷移確率情報を記憶し、情報組織化装置が、遷移確率情報を参照して、シーンを示す特徴語群のうち、その遷移確率が所定の閾値以下となる特徴語があったとき、その特徴語を含むデータの次のデータの特徴語への遷移確率を算出する処理を繰り返し、遷移確率が所定の閾値を超える特徴語群を抽出する遷移確率算出部と、抽出した特徴語群を出力する特徴語推定部とを備えることを特徴とする。
【００１２】
このようにすることで、情報組織化装置は、シーンを示す特徴語群の中から、よりそのシーンの特徴を表す特徴語群を抽出できる。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の情報組織化装置における特徴語推定部が、遷移確率が所定の閾値を超える特徴語群の中から、当該特徴語のデータへの遷移確率が最も高い特徴語を出力することを特徴とする。
【００１４】
このようにすることで、情報組織化装置は、シーンを示す特徴語群の中から、そのシーンを最も特徴付ける特徴語を１つ出力することができる。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、請求項３または請求項４に記載の情報組織化装置においてシーン解析部が、シーンごとに分割したデータ群のうち、遷移確率情報を参照して、第１のシーンのデータ群の末尾のデータから、その第１のシーンに続く第２のシーンの先頭のデータへの遷移確率が所定の閾値を超えると判断したとき、第２のシーンの先頭のデータを、第１のシーンのデータ群とすることを特徴とする。
【００１６】
このようにすることで、情報組織化装置は、各シーンを示すデータ群について、そのデータの特徴語の遷移確率をもとに、実質的にそのどちらのシーンに属するデータかを判断することができる。例えば、レストランに滞留して食事をしているというシーンと、その後に移動するというシーンを考えたときに、移動というシーンに含まれる先頭のデータに、レストランに関連するデータ（例えば、レストランの外観の画像データ）が含まれることもある。このような場合、データの作成日時や作成場所からは、移動というシーンに含まれると判断されたデータでも、そのデータの特徴語の遷移確率をもとに、そのデータをレストランで食事というシーンに含めることができる。つまり、データをシーンごとに区切るとき、データの作成日時と作成場所のみならず、そのデータの特徴語に示される内容も加味して区切るので、シーンの内容にあった内容でデータ群を区切ることができる。
【００１７】
請求項６に記載の発明は、請求項３ないし請求項５のいずれか１項に記載の情報組織化装置における遷移確率情報が、学習用データのデータ群を時系列に並べたとき隣接するデータの特徴語の並びをもとに作成された情報であることを特徴とする。
【００１８】
このようにすることで、情報組織化装置は、事前学習したおいた遷移確率情報をもとに、特徴語を抽出できるので、そのシーンを特徴付ける特徴語を抽出しやすくなる。
【００１９】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の情報組織化方法を、コンピュータである情報組織化装置に実行させるためのプログラムとした。
【００２０】
このようなプログラムによれば、一般的なコンピュータに請求項７に記載の情報組織化方法を実行させることができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、１以上のサービスのデータをいくつかのシーン（意味ある情報群）に分けることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明を実施するための最良の形態（以下、実施の形態という）について説明する。まず、本実施の形態の情報組織化装置１０を含むシステムの構成例を説明する。図１は、本実施の形態の情報組織化装置を含むシステムの構成例を示した図である。
【００２３】
システムは、ユーザ（利用者）の端末装置３０と、この端末装置３０からのデータを蓄積するデータ蓄積装置２０（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ，…，２０Ｎ）と、このデータ蓄積装置２０に蓄積されたデータの組織化を行う情報組織化装置１０とを含んで構成される。この端末装置３０とデータ蓄積装置２０とはネットワーク４０により通信可能に接続され、データ蓄積装置２０と情報組織化装置１０とはネットワーク５０により通信可能に接続される。このネットワーク４０とネットワーク５０は、同じネットワークであってもよく、例えば、ＩＰ（Internet Protocol）網等である。なお、端末装置３０およびデータ蓄積装置２０の数は、図１に示す数に限定されない。また、情報組織化装置１０、データ蓄積装置２０および端末装置３０は、いずれもネットワーク４０，５０経由で通信可能なコンピュータにより実現される。
【００２４】
端末装置３０は、例えば、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、街頭モニタ等、ネットワーク４０，５０経由でデータを送受信可能な端末装置である。この端末装置３０は、デジカメ（デジタルカメラ）、ＧＰＳ（Global Positioning System）ロガー（ＧＰＳの情報を記録する装置）等で作成されたデータを、ネットワーク４０経由でデータ蓄積装置２０へ送信したり、このデータ蓄積装置２０側から送信されたデータを受信したりする。なお、デジタルカメラやＧＰＳロガー等のデバイス自体が通信機能を備える場合、このデバイスが端末装置３０として用いてもよい。なお、詳細は後記するが、この端末装置３０から送信するデータは、大きく、位置情報とそれ以外のデータとに分けられる。位置情報は、データの作成場所、データの作成者（例えば、ユーザＡのユーザＩＤ）、データの作成日時または送信日時を示すタイムスタンプの値等を含む情報である。この位置情報は、例えば、ＧＰＳロガーによるＧＰＳの座標情報であり、携帯電話機による測位情報等であってもよい。位置情報以外の情報としては、例えば、デジタルカメラで撮影された画像データや、携帯電話機で作成されたテキストデータ等である。
【００２５】
データ蓄積装置２０は、端末装置３０からのデータを蓄積したり、この端末装置３０へデータを送信したりすることで、この端末装置３０へ各種サービスを提供する。例えば、データ蓄積装置２０Ａは、Ａ社のMiniBlogサービスを提供するサーバであり、データ蓄積装置２０Ｂは、Ｂ社の画像共有サービスを提供するサーバであり、データ蓄積装置２０Ｎは、Ｎ社の位置情報サービスを提供するサーバである。なお、図１においてデータ蓄積装置２０は、ユーザＡの端末装置３０からのデータを蓄積しているが、これ以外のユーザの端末装置３０からのデータを蓄積してもよい。
【００２６】
また、情報組織化装置１０は、このデータ蓄積装置２０に蓄積された各データのうち、同じ作成者（ユーザ）のデータを時系列に並べ、それぞれのデータ群をシーンごとに分割する。例えば、位置情報のタイムスタンプの値および作成場所の間隔から、ユーザの移動速度が所定の閾値以下となっている時間帯のデータ群を、滞留シーンのデータ群として分割する。一方、ユーザの移動速度が所定の閾値を超えている時間帯のデータ群を、移動シーンのデータ群として分割する。
【００２７】
ここで、ユーザＡが、複数のデバイスや端末装置３０を用いて、データ蓄積装置２０にデータを蓄積している場合を考える。例えば、ユーザＡは、ある観光地にやってきて、気に入った風景をデジタルカメラで撮影し、端末装置３０を用いてその画像データを画像共有サービスのデータ蓄積装置２０Ｂへ投稿する。また、その観光地のコメント（感想）を、データ蓄積装置２０ＡのMiniBlogサービスへ投稿する。さらに、ＧＰＳロガーが、ユーザＡの位置を記録し、その記録（位置情報であるログ）を、位置情報サービスのデータ蓄積装置２０Ｎへ送信する場合を考える。このときの情報組織化装置１０によるデータ群のシーンの認識と、シーンごとのデータ関連付けの概要について、図２および図３を用いて説明する。図２および図３は、図１の情報組織化装置の処理を概念的に示した図である。
【００２８】
図１の情報組織化装置１０が、ＧＰＳロガーからの位置情報（例えば、ＧＰＳによる座標情報と、タイムスタンプの値との組み合わせ）をもとに、所定時間ごとのユーザＡの移動軌跡をたどると、図２の×印のようになる。なお、ＧＰＳロガーから送信される位置情報が所定の時間間隔のデータでなかった場合、そのタイムスタンプの値から、所定時間ごとの移動軌跡を補間するようにすればよい。
【００２９】
ここで、情報組織化装置１０は、図２の×印（移動軌跡）のパターンから、そのユーザがその場所に滞留していたか、それとも移動していたかを分析する。
【００３０】
情報組織化装置１０は、このようにして移動軌跡のパターンからシーン認識を行う。それぞれのシーンに含まれる位置情報のタイムスタンプの値から、各シーンの開始日時および終了日時を知る。例えば、図２の滞留シーンに注目すると、シーン１，２，３の３つのシーンを抽出できる。そして、情報組織化装置１０は、端末装置３０から送信されたユーザＡのデータ群のうち、シーンそれぞれの開始日時から終了日時までのタイムスタンプを持つデータを読み出すと、これらのデータ群をそれぞれのシーンに関連付ける。
【００３１】
例えば、情報組織化装置１０は、ユーザＡのデータ（画像データやコメント）のうち、18：10〜18：25のタイムスタンプの値を持つデータ群をシーン１に関連付け、19：30〜19：35のタイムスタンプの値を持つデータ群をシーン２に関連付け、21：32〜21：45のタイムスタンプの値を持つデータ群をシーン３に関連付ける。このようにすることで、データがどのサービスのデータであるか関係なく、どのようなシーンに関するものかを把握することができる。
【００３２】
つまり、図３に例示するように、ユーザが複数のサービスＡ，Ｂ，Ｃを利用する場合、サービスごとに個別にデータ群とシーンとの関連付けを行おうとすると、時間間隔が開きすぎているデータ群については、シーンとの関連付けは難しくなる。しかし、同じユーザのデータであれば、サービスに関係なく、そのデータの作成日時や作成場所が近いもの同士をひとかたまりとしてシーンとの関連付けを行う。このようにすることで、ユーザが様々なサービスを利用してデータを作成した場合でも、そのシーンごとに、そのシーンに関連するデータ群を把握しやすくなる。また、情報組織化装置１０は、各シーンに属するデータ群のタグに示される特徴語から、そのデータを特徴付ける特徴語群を抽出する。これにより、情報組織化装置１０の利用者は、このひとかたまりのデータ群の示すシーンが、どのようなシーンであるかを把握しやすくなる。なお、図３に例示するように、そのシーンに属するデータの特徴語（タグ）群から、代表的な特徴語（タグ）を１つ選択するようにしてもよい。このようにすることで、情報組織化装置１０の利用者は、当該シーンがどのようなシーンであるかをすぐに理解することができる。
【００３３】
次に、このような情報組織化装置１０を含むシステムの詳細を、図４を用いて説明する。図４は、図１の情報組織化装置を含むシステムの構成例を詳細に示した図である。
【００３４】
情報組織化装置１０は、ネットワーク５０経由でデータの入出力を行う入出力部（図示省略）と、この情報組織化装置１０全体の制御を司る処理部１２と、記憶部１３とを備える。このうち処理部１２は、この情報組織化装置１０が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム実行処理や、専用回路等により実現される。また、記憶部１３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。なお、情報組織化装置１０をプログラム実行処理により実現する場合、記憶部１３には、この情報組織化装置１０の機能を実現するためのプログラムが格納される。なお、この情報組織化装置１０は、例えば、Apache（登録商標）やTomcat（登録商標）等のアプリケーションプログラムを備え、このプログラムにより他の装置（サーバ等）とのやりとりを行うものとする。
【００３５】
処理部１２は、主にデータ蓄積装置２０それぞれから取得したデータをいくつかのシーンに分割する。このような処理部１２は、通信制御部１２０と、全体制御部１２１と、認証要求受付部１２２と、情報抽出要求部１２３と、情報解析部１２４と、情報整列部１２５と、シーン解析部１２６と、タグ抽出部１２７と、タグ遷移確率読込部１２８と、タグ遷移確率算出部（遷移確率算出部）１２９と、タグ推定部（特徴語推定部）１３０と、タグ蓄積部１３１とを備える。
【００３６】
通信制御部１２０は、ネットワーク５０および入出力部経由でデータの送受信を行う。ここでは主に、データ蓄積装置２０に蓄積されたデータの取得を行う。このデータ蓄積装置２０に蓄積されたデータは、ユーザの位置情報を含む。
【００３７】
全体制御部１２１は、処理部１２の各構成の制御を行う。
【００３８】
認証要求受付部１２２は、外部装置等から、この情報組織化装置１０の利用要求を受け付けたとき、ユーザ情報１３２（後記）を参照して、認証処理を行う。
【００３９】
情報抽出要求部１２３は、指定されたユーザ、作成日時、作成場所のデータを集約する要求を全体制御部１２１へ出力する。これを受けて、全体制御部１２１は、通信制御部１２０経由で、データ蓄積装置２０から、指定されたユーザ（作成者）、作成日時、作成場所のデータを取得する。
【００４０】
情報解析部１２４は、データ蓄積装置２０から受信したデータから種々の情報を抽出してデータ解析を行う。例えば、受信したデータの作成者の識別情報（ユーザＩＤ）、作成日時（タイムスタンプの値）、コンテンツ（データの中身）、タグ等を抽出する。なお、このタグは、当該データの内容を特徴付ける特徴語を示した情報である。
【００４１】
図５は、図４の情報解析部によるデータ解析結果を例示した図である。図５に例示するように、データ解析結果は、受信したデータのＩＤごとに、そのデータの作成者の識別情報（ユーザＩＤ）、作成日時（タイムスタンプの値）、作成場所（座標情報）、サービスＩＤ（サービス名）、タイトル、サマリ（情報概要）、コンテンツ（データ内容）、タグ（データの特徴を表す特徴語）等の項目からなる。なお、これらの項目のうち、情報が存在しない項目については、Null値が入る。このデータ解析結果は、図４の記憶部１３の所定領域に記憶される。
【００４２】
図４の情報整列部１２５は、ユーザごとに、そのユーザのユーザＩＤを持つデータ群について、タイムスタンプの値をもとに時系列に並べ、記憶部１３の所定領域に記憶する。例えば、情報整列部１２５は、ＧＰＳロガーにより作成された位置情報や画像データ等を、その位置情報のタイムスタンプの値をもとに時系列に並べ、記憶部１３の所定領域に記憶する。
【００４３】
シーン解析部１２６は、情報整列部１２５により時系列に並べられたデータ群をシーンごとに分割する。まず、シーン解析部１２６は、時系列に並べられた位置情報群のうち、同じユーザの位置情報群を読み出す。そして、図２に例示したように、このユーザの位置情報群から、所定時間ごとのユーザの移動軌跡を導く。なお、この移動軌跡における位置情報群が所定時間間隔のデータでなかった場合、そのタイムスタンプの値から、位置情報同士の間の情報を補間して、所定時間ごとの移動軌跡を導くようにしてもよい。次に、シーン解析部１２６は、その導いた移動軌跡から、ユーザの移動速度を判断し、滞留、移動等の行動パターンを推測する。そして、シーン解析部１２６は、その行動パターンからシーンの分割を行う。そして、このシーンごとに、そのシーンの位置情報群のタイムスタンプの値から、各シーンの開始日時と終了日時を知る。次に、シーン解析部１２６は、記憶部１３に記憶されたデータ群から、各シーンの開始日時から終了日時までの間に作成されたデータ群を読み出し、各シーンと関連付けて記憶部１３に記憶する。なお、このとき各シーンに対し、シーンＩＤを付与し、このシーンＩＤと関連付けて記憶部１３に記憶するようにしてもよい。なお、前記した行動パターン（移動軌跡のパターン）の推測は、記憶部１３の所定領域に記憶される行動パターン情報を用いる。この行動パターン情報は、例えば、ユーザの過去の移動軌跡等から分析された結果により作成されたものである。
【００４４】
タグ抽出部１２７は、各シーンのデータ群から、各データを特徴付ける特徴語（タグ）を抽出する。この特徴語は、データに付与されている場合もあるし、付与されていない場合もある。付与されていない場合、例えば、以下のようにして、特徴語を抽出する。例えば、データがテキストデータの場合、タグ抽出部１２７は、形態素解析を実施した後、一般名詞、固有名詞を抽出する自立語の単純採用法や、自立語に対し統計的な重み付けを行い、重みが強い特徴語を選択する。また、データが画像データの場合、この画像データからオブジェクト認識を行い、オブジェクトとそのオブジェクトに対応するキーワードを示した辞書データを用いて、認識したオブジェクトをキーワードに変換する。なお、認識したオブジェクトがテキストの場合、そのオブジェクトから認識されるテキストを抽出するようにしてもよい。また、この形態素解析には、例えば、mecab（http://mecab.sourceforge.net/参照）等、公知の形態素解析技術を用いることが考えられる。
【００４５】
タグ遷移確率読込部１２８は、遷移確率情報１３３から、該当する特徴語の遷移確率を読み出す。この遷移確率情報１３３は、データを時系列に並べたときに、第１のデータの次に第２のデータが並ぶ確率を、その第１のデータに含まれる特徴語および第２のデータに含まれる特徴語の組み合わせで示した情報であり、例えば、２−ｇｒａｍの特徴語の遷移確率を示した情報である。なお、ｎ−ｇｒａｍとは与えられた文字列から切り出した長さｎの部分文字列のことである。この遷移確率情報１３３は、タグ遷移確率算出部１２９が、事前学習用の一連のデータから抽出した特徴語の連続性（特徴語の並び）に着目し作成される。例えば、タグ遷移確率算出部１２９は、データ群のある特徴語を中心に、それと隣り合う特徴語の出現確率を求める。そして、その特徴語と他の特徴語とが連続する場合の出現頻度の総和から、特定の２つの特徴語の間の遷移確率を求める。このような処理をすべての隣り合う特徴語に対して実行し、その算出結果を遷移確率情報１３３に記録する。
【００４６】
タグ遷移確率算出部１２９は、タグ遷移確率読込部１２８により読み込まれた、各特徴語の遷移確率を参照して、タグ抽出部１２７により抽出されたシーンを示す特徴語群のうち、その遷移確率が所定の閾値以下となる特徴語があるか否かを判断する。ここで、遷移確率が所定の閾値以下となる特徴語があったとき、その特徴語を除外し、次の特徴語への遷移確率を算出する。タグ遷移確率算出部１２９は、このような処理を繰り返し、シーン内のデータでそのデータの特徴語の遷移確率が所定の閾値を超える特徴語群を抽出することができる。つまり、タグ遷移確率算出部１２９は、そのシーンの内容をより特徴付ける特徴語群を抽出することができる。なお、この特徴語の遷移確率の算出については、汎用的な確率モデルによる単語推定技術（「確率モデルによる音声認識」、中川聖一著、電子情報通信学会参照）を利用することで実現可能である。
【００４７】
このときの算出処理について、図６を用いて説明する。図６は、図４のタグ遷移確率算出部による特徴語の遷移確率の算出処理を概念的に示した図である。ここでは、シーン１のデータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを例に説明する。ここで、データＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを時系列に並べると、データＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの順になるものとする。また、データＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅにはそれぞれ特徴語を示すタグａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅが付されているものとする。ここで、図４のタグ遷移確率算出部１２９は、図６のタグａの示す特徴語から、タグｂの示す特徴語への遷移確率が所定の閾値を超えるか否かを判断する。ここで、タグｂの特徴語への遷移確率が所定の閾値を超えると判断したとき、今度は、このタグｂの示す特徴語から、タグｃの示す特徴語への遷移確率が所定の閾値を超えるか否かを判断する。ここでこの遷移確率が所定の閾値を超えないと判断したとき、タグｃの示す特徴語をスキップして、タグｂの示す特徴語からタグｄの示す特徴語への遷移確率を計算する。このような処理をイベント１のデータ群の各タグの示す特徴語すべてに対し繰り返し、遷移確率が所定の閾値を超える特徴語群を抽出する。例えば、図６に示す例の場合、イベント１のデータ群のうち、タグｃの示す特徴語への遷移確率のみが所定の閾値以下であるので、イベント１についてタグｃを抜かしたタグａ，ｂ，ｄ，ｅの示す特徴語を抽出する。これにより、情報組織化装置１０はそのシーンを特徴付ける特徴語群を抽出しやすくなる。例えば、レストランで食事をするというシーンを構成するデータ群の中に、このシーンに関係ない行動（例えば、携帯電話機からの着信）等のデータが含まれていたとき、タグ遷移確率算出部１２９は、このデータを示す特徴語以外の特徴語群をそのシーンを特徴付ける特徴語として抽出できる。
【００４８】
図４のタグ推定部１３０は、タグ遷移確率算出部１２９により算出された特徴語の遷移確率の中で、最もスコアが高い特徴語を抽出する。
【００４９】
タグ蓄積部１３１は、タグ推定部１３０により判断された当該シーンを特徴付ける特徴語を、そのシーンのデータ群とともにメタ情報蓄積部１３４（後記）に蓄積する。
【００５０】
次に、記憶部１３を説明する。記憶部１３は、ユーザ情報１３２と、遷移確率情報１３３と、メタ情報蓄積部１３４とを備える。
【００５１】
ユーザ情報１３２は、この情報組織化装置１０の利用を許可するユーザのユーザＩＤとパスワードとの組み合わせ等を示した情報である。このユーザ情報１３２は、認証要求受付部１２２が認証処理を行うときに参照される。
【００５２】
遷移確率情報１３３は、予め大量のデータから特徴語を抽出し、その抽出語の連続性（特徴語の並び）に着目し、隣り合う特徴語について遷移元の特徴語から、遷移先の特徴語へ遷移する確率（特徴語のｎ−ｇｒａｍ確率）を示した情報である。この遷移確率情報１３３は、例えば、２−ｇｒａｍの遷移確率を示した情報である。表１に例示する遷移確率情報１３３は、２−ｇｒａｍの遷移確率を示した情報であり、「レストラン」という特徴語のデータから、「箸」という特徴語データへの遷移確率は「ｘｘ％」であることを示す。このような遷移確率情報１３３は、タグ遷移確率算出部１２９が、各データの特徴語に着目して、それぞれのデータの遷移確率を算出するときに参照される。
【表１】
2010113584.tif 000003
【００５３】
メタ情報蓄積部１３４は、タグ推定部１３０により判断されたシーンごとに、そのシーンを特徴付ける特徴語と、そのシーンのデータ群とを対応付けて記憶する。
【００５４】
次に、図４のデータ蓄積装置２０と端末装置３０とを説明する。データ蓄積装置２０は、ユーザの端末装置３０から送信されたデータを蓄積し、この端末装置３０へ各種サービスを提供する。このデータ蓄積装置２０は、ネットワーク４０，５０経由でデータの入出力を行う入出力部（図示省略）と、このデータ蓄積装置２０全体の制御を司る処理部２２と、記憶部（図示省略）とを備える。この記憶部は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。処理部２２は、このデータ蓄積装置２０が備えるＣＰＵによるプログラム実行処理や、専用回路等により実現される。記憶部は、このデータ蓄積装置２０のユーザのユーザ情報を示したユーザ情報２３１を記憶し、端末装置３０から送信されたデータを蓄積する情報蓄積部２３２を所定領域に備える。なお、データ蓄積装置２０をプログラム実行処理により実現する場合、記憶部には、データ蓄積装置２０の機能を実現するためのプログラムが格納される。
【００５５】
処理部２２は、ネットワーク４０，５０経由でデータの送受信を行う通信制御部２２０と、処理部２２の各構成の制御を行う全体制御部２２１と、外部装置からの認証要求を受け付け、認証処理を行う認証要求受付部２２２と、端末装置３０から送信されたデータを受け付ける情報受付部２２３と、受け付けたデータを情報蓄積部２３２に蓄積する情報蓄積部２２４と、この情報蓄積部２３２から、端末装置３０から指示されたデータを抽出する情報抽出部２２５と、この抽出したデータの表示内容を決定する表示内容決定部２２６とを備える。また、この処理部２２は、ネットワーク５０および通信制御部２２０経由で、情報組織化装置１０からのデータ取得要求を受け付けると、情報蓄積部２３２から、取得要求の対象であるデータを検索する検索要求部２２７と、この検索したデータを通信制御部２２０およびネットワーク５０経由で情報組織化装置１０へ送信する検索返戻部２２８とを備える。
【００５６】
また、端末装置３０は、この端末装置３０への各種データの入力を受け付けるユーザインタフェース３１と、このユーザインタフェース３１から出力されたユーザ情報をもとに、通信制御部３３経由で、データ蓄積装置２０や情報組織化装置１０を利用するための認証要求受け付ける認証要求受付部３２と、ネットワーク４０（またはネットワーク５０）経由で、外部装置（例えば、データ蓄積装置２０や情報組織化装置１０）との間でデータの送受信を行う通信制御部３３と、ユーザインタフェース３１から出力されたデータの入力を受け付ける情報入力部３４と、通信制御部３３経由で、データ蓄積装置２０等から受信したデータの表示処理を行う情報表示部３５とを備える。この端末装置３０は、例えば、ブウザ等を備える携帯電話機やＰＣ（Personal Computer）であり、デジタルカメラや、ＧＰＳロガー等の各種デバイスが接続されていてもよい。そして、各種デバイスで作成されたデータは、端末装置３０へ出力され、この端末装置３０経由で、データ蓄積装置２０へ送信される。
【００５７】
次に、図４を参照しつつ、図７を用いて、図４の情報組織化装置１０の処理手順を説明する。図７（ａ）は、情報記録・学習（データの特徴語の遷移確率の学習）手順を示したフローチャートであり、（ｂ）は、情報組織化（データ群をいくつかのシーンに分割する）手順を示したフローチャートである。
【００５８】
まず、図７（ａ）を用いて、情報組織化装置１０の情報記録・学習手順を説明する。情報組織化装置１０の全体制御部１２１は、通信制御部１２０経由でデータ蓄積装置２０に蓄積されたデータを取得する（Ｓ１０１：データ入力受付）。次に、情報解析部１２４は、入力を受け付けたデータの解析を行う（Ｓ１０２：データ解析）。例えば、情報解析部１２４は、この受信したデータから、このデータの作成者の識別情報（ユーザＩＤ）、作成日時（タイムスタンプの値）、コンテンツ（データの中身）、タグ（そのデータの特徴を表す特徴語）等を抽出する。
【００５９】
そして、情報整列部１２５は、解析されたデータ群について時間・場所ごとにデータの整理を行う（Ｓ１０３：時間・場所ごとにデータ整理）。例えば、情報整列部１２５は、解析されたデータ群について、ユーザ名、データの作成日時（タイムスタンプの値）、作成場所ごとに並べ替えておく。
【００６０】
次に、シーン解析部１２６は、情報整列部１２５により並べ替えられたデータ群のシーン解析処理を行う（Ｓ１０４：シーン解析処理）。すなわち、まず、シーン解析部１２６は、時系列に並べられた位置情報群から、ユーザの移動軌跡を導く。次に、シーン解析部１２６は、その導いた移動軌跡から、ユーザの移動速度を判断し、滞留、移動等の行動パターンを推測する。そして、シーン解析部１２６は、その行動パターンに対応する位置情報群を１つのシーンとして分割する。次に、各シーンの先頭と末尾の位置情報のタイムスタンプの値から、シーンの開始日時と終了日時とを判断する。そして、シーン解析部１２６は、並べ替えられたデータ群から、各シーンの開始日時から終了日時までの間に作成されたデータ群を読み出し、各シーンと関連付けて記憶部１３に記憶する。
【００６１】
次に、タグ抽出部１２７は、各シーンのデータ群から、各データを特徴付ける特徴語（タグ）を抽出する（Ｓ１０５：タグ抽出処理）。
【００６２】
そして、タグ遷移確率算出部１２９は、記憶部１３に記憶されたデータ群から抽出した特徴語の連続性（特徴語の並び）に着目し、隣り合う特徴語について、遷移元の特徴語から、遷移先の特徴語へ遷移する確率（特徴語のｎ−ｇｒａｍ確率）を算出する（Ｓ１０６：タグ遷移確率算出）。そして、このタグ遷移確率算出部１２９は、この遷移確率を算出したタグ（特徴語）を遷移確率情報１３３に蓄積する（Ｓ１０７：タグ蓄積処理）。つまり、タグ遷移確率算出部１２９は、記憶部１３に記憶されたデータ群に登場する特徴語の連続性（特徴語の並び）に着目し、すべての隣り合う特徴語についての遷移確率情報１３３を作成する。
【００６３】
以上のようにして、情報組織化装置１０は遷移確率情報１３３を作成すると、データ群の情報組織化（データ群をいくつかのシーンに分割する）処理を実行する。このときの手順を、図７（ｂ）を用いて説明する。
【００６４】
まず、図４の情報組織化装置１０は、データ抽出要求処理を行う（Ｓ２０１：データ抽出要求）。そして、情報組織化装置１０は、これに基づきデータ蓄積装置２０から情報抽出結果（データ群）を受け付けると、この情報抽出結果を集約する（Ｓ２０２：要求結果受付・集約）。例えば、情報抽出要求部１２３は、ユーザＡのデータで、2008年9月6日10時から同年9月7日18時まで、場所が緯度（xxx1からxxx2）、経度（yyy1からyyy2）のデータを抽出するクエリとして、Q（A）＝T（A)（2008/09/06  10：00-2008/09/07  18：00）＾L(A)（xxx1-xxx2，yyy1-yyy2）というクエリを組み立てる。そして、情報抽出要求部１２３は、このクエリを全体制御部１２１へ出力する。これを受けて、全体制御部１２１は、通信制御部１２０経由で、データ蓄積装置２０から、このクエリに示されるデータ群を取得する。そして、情報解析部１２４は、取得したデータ群のデータ解析を行う。例えば、受信したデータ群の作成者の識別情報（ユーザＩＤ）、作成日時（タイムスタンプの値）、コンテンツ（データの中身）、タグ（そのデータの特徴を表す特徴語）等を抽出し、ユーザＩＤごとに、記憶部１３の所定領域に記憶する。
【００６５】
次に、情報整列部１２５は、Ｓ１０３と同様に、情報解析部１２４により解析されたデータ群について時間・場所ごとにデータの整理を行い（Ｓ２０３：時間・場所ごとにデータ整理）、シーン解析部１２６は、Ｓ１０４と同様に、情報整列部１２５により並べ替えられたデータ群のシーン解析を行う（Ｓ２０４：シーン解析処理）。そして、タグ抽出部１２７は、Ｓ１０５と同様に、タグ抽出処理を行う（Ｓ２０５：タグ抽出処理）。
【００６６】
次に、タグ遷移確率読込部１２８は、遷移確率情報１３３から、各特徴語の遷移確率を読み出し（Ｓ２０６：タグ遷移確率読み出し）、タグ遷移確率算出部１２９は、この読み出された、各特徴語の遷移確率を参照して、タグ遷移確率算出処理を行う（Ｓ２０７：タグ遷移確率算出）。ここでは、タグ遷移確率算出部１２９は、タグ抽出部１２７により抽出されたシーンを示す特徴語群のうち、その遷移確率が所定の閾値以下となる特徴語があるか否かを判断する。ここで、遷移確率が所定の閾値以下となる特徴語があったとき、その特徴語を除外し、次の特徴語への遷移確率を算出する処理を繰り返す。これにより、タグ遷移確率算出部１２９は、遷移確率が所定の閾値を超える特徴語群を抽出する。
【００６７】
次に、タグ推定部１３０は、タグ遷移確率算出部１２９により算出された特徴語の遷移確率の中で、最もスコアが高いものを選択する（Ｓ２０８：タグ推定処理）。
【００６８】
そして、タグ蓄積部１３１は、タグ推定部１３０により選択された当該シーンを特徴付ける特徴語を、そのシーンのデータ群とともにメタ情報蓄積部１３４に蓄積する（Ｓ２０９：タグ蓄積処理）。
【００６９】
このようにすることで、情報組織化装置１０は、データ蓄積装置２０から取得したデータ群についてシーンことの分割を行い、そのシーンを特徴付ける特徴語を抽出できる。
【００７０】
以上説明した情報組織化装置１０によれば、ユーザが様々なデバイスで作成したデータであっても、そのデータの作成日時や作成場所等が近いもの同士を１つのシーンとしてまとめることができる。また、情報組織化装置１０は、それぞれのシーンを特徴付ける特徴語を抽出するので、それぞれのシーンがどのような内容であるかを把握しやすくなる。
【００７１】
なお、前記した実施の形態において、情報組織化装置１０のシーン解析部１２６が、シーンごとにデータ群を分割した後、各データの所属先のシーンを以下のようにして調整するようにしてもよい。このときのデータの調整処理について、図４を参照しつつ、図８を用いて説明する。図８は、本実施の形態における各シーンに属するデータの調整処理を概念的に説明した図である。
【００７２】
例えば、まず、図４の情報組織化装置１０のタグ遷移確率算出部１２９は、図８（ａ）のシーン１のデータ群の末尾のデータ８０２のタグの示す特徴語から、シーン２のデータ群の先頭のデータ８０３のタグが示す特徴語への遷移確率を算出する。ここで、このシーン２の先頭のデータ８０３のタグが示す特徴語への遷移確率が所定の閾値を超えるとき、シーン解析部１２６は、このシーン２の先頭のデータ８０３を、シーン１と対応付けて記憶部１３に記憶する。続いて、タグ遷移確率算出部１２９は、このデータ８０３のタグの示す特徴語から、シーン２の先頭になったデータ８０４のタグの示す特徴語への遷移確率を算出する。このような処理を遷移確率が所定の閾値以下の特徴語を含むデータを発見するまで繰り返す。そして、タグ遷移確率算出部１２９が、遷移確率が所定の閾値以下の特徴語を含む遷移先のデータを発見したとき、そのデータの直前のデータまでをシーン１のデータとし、遷移確率が所定の閾値以下の特徴語を含む遷移先のデータについては、シーン２のデータとして取り扱う。例えば、データ８０３のタグの示す特徴語から、データ８０４のタグの示す特徴語への遷移確率が所定の閾値以下であったとき、データ８０３は、シーン１のデータとして扱い、データ８０４はシーン２のデータとして扱う。
【００７３】
このように各データの所属先のシーンの調整を行うことで、例えば、レストランに滞留して食事をしているというシーン１と、その後に移動するというシーン２において、シーン２の先頭のデータに、レストランに関連するデータ（例えば、レストランの外観の画像データ）が含まれていた場合、データのタイムスタンプの値や作成場所（位置情報）からは、移動というシーンに含まれると判断されたデータでも、レストランで食事というシーンに含めることができる。つまり、データ群をシーンごとに区切るとき、データの作成日時と作成場所のみならず、そのデータの特徴語同士のつながりを考慮して区切るので、より正確にデータ群を分割することができる。
【００７４】
また、情報組織化装置１０は、タグ遷移確率算出部１２９により、図８（ｂ）に示すように、シーン１のデータ群のタグの示す特徴語、シーン１に続くシーン２のデータ群のタグが示す特徴語への遷移確率を算出することで、シーン１のデータをシーン２のデータとして扱うようにしてもよい。
【００７５】
なお、前記した図８（ａ）および（ｂ）の例では、シーン１の末尾のデータの特徴語から、シーン２の先頭のデータの特徴語への遷移確率を計算して区切り目を見つけることとしたが、これに限定されない。例えば、図８に示すシーン１のすべてのデータ群のタグが示す特徴語およびシーン２のすべてのデータ群のタグが示す特徴語の遷移確率の中で、所定の閾値以下のものがあったら、その部分をシーンの区切り目としてもよい。また、注目するデータの前後３つの遷移確率の移動平均値を計算しておき、その微分値が負から正になるような変曲点をシーンの区切り目としてもよい。例えば、図８のデータ８０１，８０２，８０３のタグの示す特徴語の遷移確率の移動平均値は比較的高いが、データ８０２，８０３，８０４のタグの示す特徴語の遷移確率の移動平均値が比較的低いとき、図８（ａ）に示すようにシーンの区切り目をデータ８０３とデータ８０４の境目に移動してもよい。
【００７６】
なお、前記した実施の形態において、図４の情報組織化装置１０のタグ推定部１３０は、複数の特徴語群から、遷移確率が最も高い特徴語を１つ選ぶものとしたがこれに限定されない。タグ遷移確率算出部１２９により抽出された特徴語群をそのまま出力するようにしてもよいし、遷移確率の高い特徴語を上位から所定個数選択して出力してもよい。さらに、タグ遷移確率算出部１２９によるタグ遷移確率の算出を行わず、シーンそれぞれに対応するデータ群の特徴語をそのまま出力してもよい。また、出力する特徴語の数は、そのシーン内に含まれるデータの個数に応じて選択するようにしてもよい。例えば、シーン内に含まれるデータの個数が所定数以下の場合、そのデータの特徴語をすべて出力し、データの個数が所定数を超える場合、そのデータの特徴語から絞り込んだいくつかの特徴語を出力するようにしてもよい。
【００７７】
また、図４のシステムにおいて、情報組織化装置１０およびデータ蓄積装置２０は、認証要求受付部１２２，２２２およびユーザ情報２３１，１３２を用いて認証処理を行うものとして説明したが、この認証処理を行わないようにしてもよい。
【００７８】
なお、前記した例において、ユーザの位置情報は、ＧＰＳロガーによる位置情報以外に、WiFi（Wireless Fidelity）、PHS（Personal Handyphone System）、携帯電話機のエリア推定等により測定された位置情報を用いるようにしてもよい。
【００７９】
また、シーン解析部１２６により、ユーザの移動軌跡をもとにシーンの分割をするとき、所定の領域に滞留する、所定の領域に滞留しない、低速で移動、高速で移動、移動と滞留とが所定のタイミングで繰り返す等、様々な移動軌跡のパターンを判断するルールを用意しておき、シーン解析部１２６は、そのルールを用いて行動パターンを、歩行、自動車、列車、飛行機等移動手段を推定するようにしてもよい。そして、この推定結果についても、各シーンのデータと対応付けてメタ情報蓄積部１３４に蓄積するようにしてもよい。
【００８０】
また、この移動軌跡における位置情報群が所定時間間隔のデータでなかった場合の情報の補間は、情報組織化装置１０側で行ってもよいし、端末装置３０またはデータ蓄積装置２０で行ってもよいし、この端末装置３０に接続されるデバイスにより行ってもよい。
【００８１】
本実施の形態に係る情報組織化装置１０は、前記したような処理を実行させるプログラムによって実現することができ、そのプログラムをコンピュータによる読み取り可能な記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭ等）に記憶して提供することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本実施の形態の情報組織化装置を含むシステムの構成例を示した図である。
【図２】図１の情報組織化装置の処理を概念的に示した図である。
【図３】図１の情報組織化装置の処理を概念的に示した図である。
【図４】図１の情報組織化装置を含むシステムの構成例を詳細に示した図である。
【図５】図４の情報解析部によるデータ解析結果を例示した図である。
【図６】図４のタグ遷移確率算出部による特徴語の遷移確率の算出処理を概念的に示した図である。
【図７】情報記録・学習（データの特徴語の遷移確率の学習）手順を示したフローチャートであり、（ｂ）は、情報組織化（データ群をいくつかのシーンに分割する）手順を示したフローチャートである。
【図８】本実施の形態における各シーンに属するデータの調整処理を概念的に説明した図である。
【符号の説明】
【００８３】
１０    情報組織化装置
１２    処理部
１３    記憶部
２０（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｎ）  データ蓄積装置
３０    端末装置
４０，５０    ネットワーク
１２０  通信制御部
１２１  全体制御部
１２２  認証要求受付部
１２３  情報抽出要求部
１２４  情報解析部
１２５  情報整列部
１２６  シーン解析部
１２７  タグ抽出部
１２８  タグ遷移確率読込部
１２９  タグ遷移確率算出部
１３０  タグ推定部
１３１  タグ蓄積部
１３２  ユーザ情報
１３３  遷移確率情報
１３４  メタ情報蓄積部
【図１】
2010113584.tif 000004
【図２】
2010113584.tif 000005
【図３】
2010113584.tif 000006
【図４】
2010113584.tif 000007
【図５】
2010113584.tif 000008
【図６】
2010113584.tif 000009
【図７】
2010113584.tif 000010
【図８】
2010113584.tif 000011