(57)【要約】【課題】端末（例えば、携帯電話）上のイベント発生予測に好適なイベント予測装置、携帯端末およびプログラムを提供する。【解決手段】イベント予測装置１は、イベントを検出するイベント検出部３０と、外部事象のセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部４０と、イベントデータを検出時刻に対応付けて記憶するとともに、検出時刻のセンシングデータを記憶する学習データ記憶部１０と、イベント発生の確率モデルを学習する学習部５０と、確率モデルデータを記憶する確率モデルデータ記憶部２０と、今回取得したセンシングデータ、および、確率モデルデータ記憶部２０に記憶されている確率モデルデータ（確率パラメータ）に基づいて、次回のイベントを予測するイベント予測部６０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発生した種々のイベントを検出するイベント検出部と、
外部事象のセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部と、
前記イベント検出部によって検出されたイベントを識別するイベントデータを検出時刻に対応付けて記憶するとともに、前記検出時刻に前記センシングデータ取得部によって取得された前記センシングデータを記憶する学習データ記憶部と、
前記学習データ記憶部に記憶されている前記イベントデータおよび前記センシングデータに基づいて、イベント発生の確率モデルを学習する学習部と、
前記学習部によって学習された前記確率モデルを示す確率モデルデータを記憶する確率モデルデータ記憶部と、
前記センシングデータ取得部が今回取得した前記センシングデータ、および、前記確率モデルデータ記憶部に記憶されている前記確率モデルデータに基づいて、前記イベント検出部が次回検出するイベントを予測するイベント予測部と
を備えることを特徴とするイベント予測装置。
【請求項２】
前記学習部は、前記検出時刻が異なる自イベント同士の相関関係である自己相関関係、前記検出時刻が異なる他イベント間の相関関係である相互相関関係、および、外部事象とイベントとの相関関係である外部事象相関関係を示す確率モデルを学習し、
前記イベント予測部は、前記センシングデータ取得部が今回取得した前記センシングデータ、前記学習データ記憶部に記憶されている前記イベントデータから得られる前回の前記検出時刻からの経過時間、並びに、前記確率モデルデータ記憶部に記憶されている前記自己相関関係、前記相互相関関係および前記外部事象相関関係を示す確率モデルデータに基づいて、前記次回検出するイベントを予測することを特徴とする請求項１に記載のイベント予測装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記自己相関関係および前記相互相関関係を内部状態の状態遷移率によって表現する確率モデルであって、前記外部事象相関関係を、前記内部状態を条件としたときの外部事象およびイベントの各変数の条件付き確率として表現する確率モデルを学習し、
前記イベント予測部は、現在の前記内部状態と前記内部状態の状態遷移率から次回の内部状態を算出し、次回の前記内部状態と現在のイベント変数から次回のイベント変数を算出し、次イベントを予測することを特徴とする請求項１に記載のイベント予測装置。
【請求項４】
自携帯端末に発生した種々のイベントを検出するイベント検出部と、
外部事象のセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部と、
前記イベント検出部によって検出されたイベントを識別するイベントデータを検出時刻に対応付けて記憶するとともに、前記検出時刻に前記センシングデータ取得部によって検出された前記センシングデータを記憶する学習データ記憶部と、
前記学習データ記憶部に記憶されている前記イベントデータおよび前記センシングデータに基づいて、イベント発生の確率モデルを学習する学習部と、
前記学習部によって学習された前記確率モデルを示す確率モデルデータを記憶する確率モデルデータ記憶部と、
前記センシングデータ取得部が今回取得した前記センシングデータ、および、前記確率モデルデータ記憶部に記憶されている前記確率モデルデータに基づいて、前記イベント検出部が次回検出するイベントを予測するイベント予測部と
を備えることを特徴とする携帯端末。
【請求項５】
携帯端末のコンピュータに、
発生した種々のイベントを検出するイベント検出ステップと、
外部事象のセンシングデータを取得するセンシングデータ取得ステップと、
前記イベント検出ステップによって検出されたイベントを識別するイベントデータを検出時刻に対応付けて記憶部に記憶するとともに、前記検出時刻に前記センシングデータ取得部によって取得された前記センシングデータを記憶部に記憶する学習データ記憶ステップと、
前記学習データ記憶部に記憶されている前記イベントデータおよび前記センシングデータに基づいて、イベント発生の確率モデルを学習する学習ステップと、
前記学習ステップによって学習された前記確率モデルを示す確率モデルデータを確率モデルデータ記憶部に記憶する確率モデルデータ記憶ステップと、
前記センシングデータ取得ステップによって今回取得された前記センシングデータ、および、前記確率モデルデータ記憶部に記憶されている前記確率モデルデータに基づいて、前記イベント検出ステップによって次回検出されるイベントを予測するイベント予測ステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イベント予測装置、携帯端末およびプログラムに関する。特に、本発明は、不定期に発生する種々のイベントを予測するイベント予測装置、携帯端末およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、種々の解析方法（例えば、特許文献１、特許文献２参照）や種々の確率モデル（例えば、非特許文献１、非特許文献２参照）が存在し、各分野において応用されている。
【０００３】
特許文献１に記載の経時的現象発生解析方法は、医薬学において行われてきた生存時間解析を投与された薬などの特徴との相関を考慮したものに拡張した方法である。具体的には、解析対象の特徴量データと所定の現象の発生とを関連付けて解析し、所定の時点において解析対象に所定の現象が発生する確率を解析する方法である。
【０００４】
特許文献２に記載の相関関係抽出装置は、ＰＯＳ（Point of Sale）データなどの時系列データの解析を目的として、時系列データにおいて特徴的に変化している部分をイベントとして抽出し、イベント間の発生時刻の時刻差の分布が一定の分散に収まっている場合にイベント間の発生傾向に相関があるとしてイベントの組み合わせを抽出する装置である。
【０００５】
非特許文献１に記載のＨＭＭ（Hidden Markov model）は、マルコフ過程に従って遷移する内部状態を有し、各状態に応じて記号が確率的に出力されるとする確率モデルである。ＨＭＭにおいて、内部状態は観測されず、出力記号の系列のみが観測される。出力記号の系列を外部事象およびイベントの系列とすることで、イベント予測が可能となる。
【０００６】
非特許文献２に記載のＣＴＢＮ（Coutinuous Time Bayesian Networks）は、ＢＮ（Bayesian Networks）と同様に確率変数間の依存関係を変数間のリンクで表したグラフィカルモデルである。ＢＮに対してＣＴＢＮは、変数間に斉次的な連続マルコフ過程を仮定し、特定の値が観測された微小時間後に子ノードにおいて特定の値が観測される条件付確率により変数間の依存関係を表す。イベントを変数として連続時間BNに入れることで、イベント予測が可能となる。ＣＴＢＮは、デスクトップＰＣにおけるアプリケーション予測への応用が考えられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００６−２０２２３５号公報
【特許文献２】特開平１１−２５１６９号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】“Hidden Markov Models: Estimation and Control,” R. J. Elliott, L. Aggoun, and J. B. Moore, Springer (1995).
【非特許文献２】“Continuous Time Bayesian Networks,” U. Nodelman, C. R. Shelton, and D. Koller, Proceedings of the Eighteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) , pp. 378-387 (2002).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１に記載の経時的現象発生解析方法は、イベント間の自己および相互の相関を表現していないので、多様なイベントが発生する端末（例えば、携帯電話）上のイベント発生予測には適用できないという問題がある。また、特許文献１に記載の経時的現象発生解析方法は、静的な外部事象（経過的に値が変化しない外部事象。例えば、投与する薬剤）とイベントとの相関を表現し、動的な外部事象（経過的に値が変化する外部事象。例えば、携帯電話の位置）とイベントとの相関を表現していないので、刻々と変わる外部事象とイベントとの相関を考慮するべき端末（例えば、携帯電話）上のイベント発生予測には不向きであるという問題がある。
特許文献２に記載の相関関係抽出装置は、イベント間の発生時刻の時刻差に注目しイベントの自己および相互の相関を考慮しているが、外部事象とイベントを区別せず取り扱っているため外部事象とイベントの同時性に注目した外部事象相関関係を考慮していない。
【００１０】
非特許文献１に記載のＨＭＭは、イベント発生や外部事象の変化と連動（同期）せずに、所定の時間間隔により内部状態が遷移する（遷移時間（間隔）を遷移回数によって間接的に表現する）ため、イベントが発生していないときや外部事象が変化していないときの不要な値もモデルに取り込むことになる。従って、取得するデータ量が多くなりモデル学習に多くの時間を要するため、携帯電話上のイベント発生予測には適さないという問題がある。また、不要な値の影響からノイズが多いモデルが形成され、精度の高いイベント予測ができないという問題がある。
【００１１】
非特許文献２に記載のＣＴＢＮは、イベント発生や外部事象の変化と連動し内部状態が遷移する（つまり遷移時間を直接的に表現する）が、構造の学習が必要であるため、携帯電話上のイベント発生予測には適さないという問題がある。更に、構造が複雑になると推論も困難になるという問題もある。
【００１２】
本発明は、上述した課題に鑑みてなされたものであって、端末（例えば、携帯電話）上のイベント発生予測に好適なイベント予測装置、携帯端末および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】
【００１３】
上記問題を解決するために、本発明の一態様であるイベント予測装置は、発生した種々のイベントを検出するイベント検出部と、外部事象のセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部と、イベント検出部によって検出されたイベントを識別するイベントデータを検出時刻に対応付けて記憶するとともに、検出時刻にセンシングデータ取得部によって取得されたセンシングデータを記憶する学習データ記憶部と、学習データ記憶部に記憶されているイベントデータおよびセンシングデータに基づいて、イベント発生の確率モデルを学習する学習部と、学習部によって学習された確率モデルを示す確率モデルデータ（確率パラメータ）を記憶する確率モデルデータ記憶部と、センシングデータ取得部が今回取得したセンシングデータ、および、確率モデルデータ記憶部に記憶されている確率モデルデータに基づいて、イベント検出部が次回検出するイベントを予測するイベント予測部とを備えることを特徴とする。
【００１４】
上記イベント予測装置において、学習部は、検出時刻が異なる自イベント同士の相関関係である自己相関関係、検出時刻が異なる他イベント間の相関関係である相互相関関係、および、外部事象とイベントとの相関関係である外部事象相関関係を示す確率モデルを学習し、イベント予測部は、センシングデータ取得部が今回取得したセンシングデータ、学習データ記憶部に記憶されているイベントデータから得られる前回の検出時刻からの経過時間、並びに、確率モデルデータ記憶部に記憶されている自己相関関係、相互相関関係および外部事象相関関係を示す確率モデルデータに基づいて、次回検出するイベントを予測するようにしてもよい。
【００１５】
上記イベント予測装置において、学習部は、自己相関関係および相互相関関係を内部状態の状態遷移率によって表現する確率モデルであって、外部事象相関関係を、内部状態を条件としたときの外部事象およびイベントの各変数の条件付き確率として表現する確率モデルを学習し、イベント予測部は、現在の内部状態と内部状態の状態遷移率から次回の内部状態を算出し、次回の内部状態と現在のイベント変数から次回のイベント変数を算出し、次イベントを予測するようにしてもよい。
【００１６】
上記問題を解決するために、本発明の他の態様である携帯端末は、自携帯端末に発生した種々のイベントを検出するイベント検出部と、外部事象のセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部と、イベント検出部によって検出されたイベントを識別するイベントデータを検出時刻に対応付けて記憶するとともに、検出時刻にセンシングデータ取得部によって検出されたセンシングデータを記憶する学習データ記憶部と、学習データ記憶部に記憶されているイベントデータおよびセンシングデータに基づいて、イベント発生の確率モデルを学習する学習部と、学習部によって学習された確率モデルを示す確率モデルデータを記憶する確率モデルデータ記憶部と、センシングデータ取得部が今回取得したセンシングデータ、および、確率モデルデータ記憶部に記憶されている確率モデルデータに基づいて、イベント検出部が次回検出するイベントを予測するイベント予測部とを備えることを特徴とする特徴とする。
【００１７】
上記問題を解決するために、本発明の他の態様であるプログラムは、携帯端末のコンピュータに、発生した種々のイベントを検出するイベント検出ステップと、外部事象のセンシングデータを取得するセンシングデータ取得ステップと、イベント検出ステップによって検出されたイベントを識別するイベントデータを検出時刻に対応付けて記憶部に記憶するとともに、検出時刻にセンシングデータ取得部によって取得されたセンシングデータを記憶部に記憶する学習データ記憶ステップと、学習データ記憶部に記憶されているイベントデータおよびセンシングデータに基づいて、イベント発生の確率モデルを学習する学習ステップと、学習ステップによって学習された確率モデルを示す確率モデルデータを確率モデルデータ記憶部に記憶する確率モデルデータ記憶ステップと、センシングデータ取得ステップによって今回取得されたセンシングデータ、および、確率モデルデータ記憶部に記憶されている確率モデルデータに基づいて、イベント検出ステップによって次回検出されるイベントを予測するイベント予測ステップとを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、イベント間の自己および相互の相関を反映するため、多様なイベントに基づくベント予測ができるようになる。また、刻々と値が変わるような動的な外部事象に基づくイベント予測ができるようになる。
【００１９】
また、本発明によれば、構造学習が不要となるため、ＣＰＵの負荷に制約がある小型機器にも適用することができるようになる。また、イベント発生時点のデータ、若しくは、センシングデータが変化した時点のデータのみからモデルを学習するため、学習時間を短くすることができる。従って、この点からも、ＣＰＵの負荷に制約がある小型機器にも適用することができるようになる。また、モデルにノイズが反映されなくなるので、精度の高いイベント予測ができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態による携帯電話１の構成例である。
【図２】確率モデルの構造を示す模式図である。
【図３】イベント発生に関係する相関関係を説明する説明図である。
【図４】確率モデルデータ記憶部２０に記憶される情報の一例である。
【図５】携帯電話１の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】確率モデルの学習の動作を補足説明する説明図である。
【図７】確率モデルの学習の動作を補足説明する説明図である。
【図８】確率モデルの学習の動作を補足説明する説明図である。
【図９】確率モデルの学習の動作を補足説明する説明図である。
【図１０】変数の一覧である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態による携帯電話１の構成例である。図２は、確率モデルの構造を示す模式図である。図３は、イベント発生に関係する相関関係を説明する説明図である。図４は、確率モデルデータ記憶部２０に記憶される情報の一例である。携帯電話１は、通常の携帯電話が備える機能（例えば、通話、通信）に加え、イベントを予測する機能（以下、「イベント予測機能」という）を備える。携帯電話１におけるイベントとは、例えば、携帯電話１のユーザが行う操作（例えば、メール送受信、文字変換、楽曲ダウンロードなどの操作）である。
【００２２】
携帯電話１は、図１に示すように、学習データ記憶部１０、確率モデルデータ記憶部２０、イベント検出部３０、センシングデータ取得部４０、学習部５０およびイベント予測部６０を備える。
【００２３】
イベント検出部３０は、発生した種々のイベントを検出する。例えば、イベント検出部３０は、ボタンなどの操作受付部（非図示）がユーザからの操作を受け付けた場合に、ボタンが押下された旨の情報、或いは、ボタン押下によって特定の処理が実行された旨の情報を操作受付部から取得することによって、携帯電話１上に発生したイベント（ボタン押下、或いは、特定処理実行）を検出する。また、例えば、イベント検出部３０は、メール送受信部（非図示）がメールを受信した場合に、メールを受信した旨の情報をメール送受信部から取得することによって、携帯電話１上に発生したイベント（メール受信）を検出する。
【００２４】
イベント検出部３０は、イベントを検出した場合、イベントを検出した旨の通知（以下、「イベント検出通知」という）をセンシングデータ取得部４０に通知する。また、イベント検出部３０は、イベントを検出した場合、検出したイベントを識別するイベントデータを検出時刻に対応付けて学習データ記憶部１０に記憶する。以上のように、イベント検出部３０は、イベント発生の履歴を取得する。
【００２５】
センシングデータ取得部４０は、携帯電話１の外部から外部事象（例えば、現在位置）のセンシングデータ（例えば、現在位置の位置情報。特徴データとも称する）を取得する。センシングデータ取得部４０がセンシングデータを取得するタイミングは、種々のタイミングが考えられる。一例として、センシングデータ取得部４０は、イベント検出部３０からイベント検出通知を取得したタイミングにおいて、センシングデータを取得する。また、他の一例として、センシングデータ取得部４０は、定期的なタイミング（イベント検出頻度に比べ高頻度）において、センシングデータを取得する（外部事象を常時監視し変化時点のセンシングデータを取得する場合も含む）。
【００２６】
センシングデータ取得部４０は、イベント検出部３０からイベント検出通知を取得したタイミングにおいてセンシングデータを取得した場合、取得したセンシングデータを取得時刻に対応付けて学習データ記憶部１０に記憶する。また、センシングデータ取得部４０は、定期的なタイミングにおいてのみセンシングデータを取得している場合において、イベント検出部３０からイベント検出通知を取得したときは、イベント検出通知を取得したタイミングにおいて、最新のセンシングデータを取得時刻に対応付けて学習データ記憶部１０に記憶する（イベント検出通知を取得しなかったときは、各タイミングにおいて取得したセンシングデータを記憶してもしなくてもよい）。なお、センシングデータ取得部４０が取得するセンシングデータは、複数種類（例えば、現在位置の位置情報と受信強度）であってもよい。以上のように、センシングデータ取得部４０は、外部事象の履歴を取得する。
【００２７】
学習データ記憶部１０は、検出時刻に対応付けてイベントデータを記憶する。また、学習データ記憶部１０は、取得時刻に対応付けてセンシングデータを記憶する。なお、上述の如く、イベント検出部３０はイベント検出時にイベント検出通知をセンシングデータ取得部４０に通知し、イベント検出通知を取得したセンシングデータ取得部４０はセンシングデータを取得して学習データ記憶部１０に記憶するため、学習データ記憶部１０には、イベントデータの検出時刻と同一の取得時刻のセンシングデータが記憶される。以上のように、学習データ記憶部１０は、イベント発生の履歴および外部事象の履歴を蓄積する。
【００２８】
学習部５０は、学習データ記憶部１０に記憶されているイベントデータおよびセンシングデータに基づいて、イベント発生の確率モデル（以下、単に「確率モデル」という）を学習する。学習部５０が確率モデルを学習するタイミングは、種々のタイミングが考えられる。一例として、学習部５０は、定期的なタイミング（イベント検出頻度に比べ低頻度）において、確率モデルを学習する。また、他の例として、学習部５０は、イベントデータおよびセンシングデータの記憶の程度（例えば、記憶（更新）回数）が所定値を超える毎に、確率モデルを学習する。また、他の例として、携帯電話１のユーザの指示または携帯電話１を収容する基地局からの命令に従って、確率モデルを学習してもよい。
【００２９】
学習部５０は、具体的には、自己相関関係（後述）、相互相関関係（後述）、および、外部事象相関関係（後述）を示す確率モデルを学習する。より詳細には、学習部５０は、自己相関関係および相互相関関係を内部状態の状態遷移率によって表現する確率モデルであって、外部事象相関関係を、内部状態を条件としたときの外部事象の変数（以下、「外部事象変数」という。「センシング変数」、「観測変数」とも称する）の条件付き確率、および、内部状態を条件としたときのイベントの各変数（以下、「イベント変数」という。「目的変数」とも称する）の条件付き確率として表現する確率モデルを学習する。即ち、学習部５０は、図２に示すような構造の確率モデルを学習する。なお、学習部５０は、既に学習された確率モデルがある場合は、その確率パラメータを初期値として学習し、確率モデルを更新する。
【００３０】
自己相関関係は、検出時刻が異なる自イベント同士の相関関係、換言すれば、時間をシフトさせた自己イベントとの相関関係である。例えば、図３に示すイベント変数Ｙ４同士は自己相関関係にある。相互相関関係は、検出時刻が異なる他イベント間の相関関係、換言すれば、時間をシフトさせた他イベントとの相関関係である。例えば、図２に示すイベント変数Ｙ２とイベント変数Ｙ３は相互相関関係にある。外部事象相関関係は、自イベントと外部事象との相関関係、換言すれば、同時刻のイベントと外部事象との相関関係である。例えば、図３に示すイベント変数Ｙ１と外部事象変数（Ｘ1、Ｘ２、Ｘ３）は外部事象相関関係にある。
【００３１】
確率モデルデータ記憶部２０は、学習部５０によって学習された確率モデルを示す確率モデルデータ（確率パラメータ）を記憶する。具体的には、確率モデルデータ記憶部２０は、図４に示すように、内部状態の状態遷移率テーブル、直前の内部状態の状態確率、および、内部状態を条件とした観測変数（外部事象の各変数およびイベント変数）の出力確率テーブルを記憶する。
【００３２】
イベント予測部６０は、センシングデータ取得部４０が今回取得したセンシングデータ（最新のセンシングデータ）、および、確率モデルデータ記憶部２０に記憶されている確率モデルデータに基づいて、イベント検出部３０が次回検出するイベント（以下、「次イベント」と称する）を予測する。イベント予測部６０が次イベントを予測するタイミングは、種々のタイミングが考えられる。一例として、イベント予測部６０は、イベント検出部３０がイベントを検出したタイミング（学習データ記憶部１０にイベントデータが記憶されたタイミング）において次イベントを予測する。また、他の一例として、イベント予測部６０は、センシングデータ取得部４０がセンシングデータを取得したタイミング（学習データ記憶部１０にセンシングデータが記憶されたタイミング）において次イベントを予測する。
【００３３】
イベント予測部６０は、具体的には、センシングデータ取得部４０が今回取得したセンシングデータ、学習データ記憶部１０に記憶されているイベントデータから得られる前回の検出時刻（最新の検出時刻）からの経過時間、並びに、確率モデルデータ記憶部２０に記憶されている自己相関関係、相互相関関係および外部事象相関関係を示す確率モデルデータに基づいて、次イベントを予測する。より詳細には、イベント予測部６０は、現在の内部状態と内部状態の状態遷移率から次回の内部状態を算出し、次回の内部状態と現在のイベント変数から次回のイベント変数を算出し、イベント変数が最大値であるイベントを次イベントとして予測する。換言すれば、イベント予測部６０は、直前のイベント、直前のイベントからの時間間隔、および、該時刻におけるセンシングデータを入力として、該時刻に発生する可能性の高いイベントを次イベントとして予測する。なお、イベント予測部６０は、次イベントを予測したときは、予測結果として出力する。
【００３４】
続いて、携帯電話１の動作について説明する。図５は、携帯電話１の動作の一例を示すフローチャートである。具体的には、図５（ａ）は確率モデルの学習の動作、図５（ｂ）はイベント予測の動作の一例を示すフローチャートである。図６〜図９は、確率モデルの学習の動作を補足説明する説明図である。図１０は、以下の説明において関係する変数の一覧である。
【００３５】
図５（ａ）において、学習部５０は、各種パラメータの初期値を設定する（ステップＳ１００）。具体的には、学習部５０は、直前の内部状態の状態確率、遷移確率テーブルおよび出力確率テーブルの初期値を設定する。例えは、学習部５０は、図６に示すように遷移確率テーブル、出力確率テーブルおよび前向き確率（forward probability）テーブルの初期値を設定（設定する値は太枠内）する。
【００３６】
学習部５０は、前向き確率および後向き確率（backward probability）を計算する（ステップＳ１１０）。具体的には、学習部５０は、前向き確率テーブルおよび後向き確率テーブルの各値を計算する。例えは、学習部５０は、図７に示すように前向き確率テーブルおよび後向き確率テーブルの各値を計算（計算する値は太枠内）する。
【００３７】
学習部５０は、遷移確率および滞在確率を計算する（ステップＳ１２０）。具体的には、学習部５０は、各時点での遷移確率テーブルおよび滞在確率テーブルの各値を計算する。例えは、学習部５０は、図８に示すように遷移確率テーブルおよび滞在確率テーブルの各値を計算する（計算する値は太枠内）。
【００３８】
学習部５０は、各種確率パラメータを計算する（ステップＳ１３０）。具体的には、学習部５０は、遷移確率テーブルおよび出力確率テーブルの各値を計算する。例えは、学習部５０は、図９に示すように遷移確率テーブルおよび出力確率テーブルの各値を計算する（計算する値は太枠内）。
【００３９】
学習部５０は、指定回数の処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ１４０）。学習部５０は、指定回数の処理が終了していないと判断した場合（ステップＳ１４０：Ｎｏ）、ステップＳ１１０に戻ってステップＳ１１０からステップＳ１３０を実行する。一方、学習部５０は、指定回数の処理が終了したと判断した場合（ステップＳ１４０：Ｙｅｓ）、本フローチャートは終了する。また、確率モデルデータ（確率パラメータ）に含まれる各パラメータの値の変動率が一定以下になったと判断した場合に、本フローチャートを終了することとしてもよい。
【００４０】
以上の様に、学習部５０は、状態遷移確率を使って表現される確率モデルではなく、状態遷移率を使って表現される確率モデルを学習する。なお、状態遷移率は次式（１）によって示され、これにより各時刻tにおける状態遷移確率が次式（２）によって計算される。値はｔ＝ｔ１〜ｔＴの範囲内である。
【００４１】
【数１】
2010204754.tif 000003
【００４２】
【数２】
2010204754.tif 000004
【００４３】
図５（ｂ）において、イベント予測部６０は、現時点または現時点以降のある時刻(以降、次回時刻と呼ぶ)の内部状態の状態確率を推定する（ステップＳ２００）。具体的には、イベント予測部６０は、次式（３）に示すように、前向き確率テーブルの最後の値、および、次回時刻における内部状態の遷移確率を用いて、次回時刻の内部状態の状態確率を推定する。
【００４４】
【数３】
2010204754.tif 000005
【００４５】
イベント予測部６０は、次回時刻におけるイベントの発生確率を算出する（ステップＳ２１０）。具体的には、イベント予測部６０は、次式（４）に示すように、確率モデルデータ（確率パラメータ）に含まれる内部状態を条件としたときのイベント変数の条件付き確率および推定された次回時刻の内部状態の状態確率を用いて、次回時刻におけるイベントの発生確率を算出する。
【００４６】
【数４】
2010204754.tif 000006
【００４７】
以上、本実施形態の携帯電話１によれば、多様なイベントおよび動的な外部事象に基づいて、精度の高いイベント予測ができるようになる。また、構造を学習する必要がなくモデルの学習時間も短いため、携帯電話１のＣＰＵに与える負荷も少ない。
【００４８】
なお、携帯電話１は、ＣＴＢＮと同様に直前のイベントからの時間間隔を考慮した推論を行いつつ、ＨＭＭと同程度に確率モデルを軽量化している。また、携帯電話１は、ＨＭＭの内部状態の遷移行列を遷移率行列としたため、ＨＭＭの学習においてイベントが観測されない遷移回数の分だけ余計に前向き確率、後向き確率を計算する時間を節約できるので、ＨＭＭと比較しても学習時間を短くすることができる。
【００４９】
なお、本実施形態では、本発明のイベント予測装置の一例である携帯電話１について説明したが、イベント予測装置は、携帯電話１に限定されない。例えば、イベント予測装置は、楽曲再生機器、楽曲記憶装置、ゲーム機、パーソナルコンピュータなどであってもよい。なお、本発明のイベント予測装置は、上述した様に、構造を学習する必要がなく、モデルの学習時間も短いため、ＣＰＵの負荷に制約がある小型機器であっても適用可能である。
【００５０】
なお、本発明の一実施形態による携帯電話１の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、本発明の一実施形態によるコンテンツ分類装置に係る上述した種々の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００５１】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００５２】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００５３】
１  携帯電話（イベント予測装置）  １０  学習データ記憶部  ２０  確率モデルデータ記憶部  ３０  イベント検出部  ４０  センシングデータ取得部  ５０  学習部  ６０  イベント予測部  
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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