(57)【要約】【課題】ユーザに対してスケジュール情報を最適に通知すること。【解決手段】スケジュール管理システム１は、ユーザにおける複数のスケジュール情報が記憶されたスケジュールデータベース７５と、ユーザの現在位置情報を取得する現在位置情報取得手段と、スケジュールデータベース７５に記憶された複数のスケジュール情報のうち、現在時刻から所定期間内のスケジュール情報と、現在位置情報取得手段により取得された現在位置情報と、の類似度Ｕｋを算出する類似度算出手段７６ａと、類似度算出手段７６ａにより算出された類似度Ｕｋに基づいて、ユーザに対して通知するスケジュール情報を抽出するスケジュール情報抽出手段７６ｂと、スケジュール情報抽出手段７６ｂにより抽出されたスケジュール情報を通知する通知手段と、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザにおける複数のスケジュール情報が記憶されたスケジュールデータベースと、
ユーザの現在位置情報を取得する現在位置情報取得手段と、
前記スケジュールデータベースに記憶された前記複数のスケジュール情報のうち、現在時刻から所定期間内の該スケジュール情報と、前記現在位置情報取得手段により取得された前記現在位置情報と、の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段により算出された前記類似度に基づいて、複数のスケジュール情報の中から、ユーザに対して通知する前記スケジュール情報を抽出するスケジュール情報抽出手段と、
前記スケジュール情報抽出手段により抽出された前記スケジュール情報を通知する通知手段と、を備える、ことを特徴とするスケジュール管理システム。
【請求項２】
請求項１記載のスケジュール管理システムであって、
前記スケジュール情報抽出手段は、複数のスケジュール情報の中から、前記類似度算出手段により算出された前記類似度が所定値以上となる前記スケジュール情報を抽出する、ことを特徴とするスケジュール管理システム。
【請求項３】
請求項１又は２記載のスケジュール管理システムであって、
ユーザの移動速度を検出する移動速度検出手段を更に備え、
前記スケジュール情報抽出手段は、前記類似度算出手段により算出された前記類似度と、前記移動速度検出手段により検出された前記移動速度と、に基づいて、複数のスケジュール情報の中から、前記ユーザに対して通知する前記スケジュール情報を抽出する、ことを特徴とするスケジュール管理システム。
【請求項４】
請求項３記載のスケジュール管理システムであって、
前記スケジュール情報抽出手段は、前記移動速度検出手段により検出された前記移動速度が増加するに従って、前記ユーザに対して通知する前記スケジュール情報の数を減少させる、ことを特徴とするスケジュール管理システム。
【請求項５】
請求項４記載のスケジュール管理システムであって、
前記スケジュール情報抽出手段は、複数のスケジュール情報の中から、前記類似度算出手段により算出された前記類似度が前記移動速度検出手段により検出された前記移動速度と所定係数とを乗算した値以上となる前記スケジュール情報を抽出する、ことを特徴とするスケジュール管理システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のうちいずれか１項記載のスケジュール管理システムであって、
所定の単語と該単語の説明文とが対応付けられた言語情報を記憶する国語辞典データベースを更に備え、
前記類似度算出部は、前記国語辞典データベースに記憶された前記言語情報に基づいて、前記スケジュール情報及び前記現在位置情報の形態素解析を行い、該形態素解析が行われた前記スケジュール情報と前記現在位置情報との前記類似度を、類似度関数を用いて算出する、ことを特徴とするスケジュール管理システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のうちいずれか１項記載のスケジュール管理システムであって、
前記現在位置情報取得手段は、所定位置に配設され、前記現在位置の情報が記憶された環境センサと、該環境センサに記憶された前記現在位置の情報を読み取る位置計測センサと、前記位置計測センサに読み取られた前記現在位置の情報を処理する現在位置情報処理部と、を有する、ことを特徴とするスケジュール管理システム。
【請求項８】
ユーザの現在位置の情報を取得する現在位置情報取得工程と、
スケジュールデータベースに記憶された複数のスケジュール情報のうち、現在時刻から所定期間内の該スケジュール情報と、前記現在位置情報取得工程で取得された前記現在位置の情報と、の類似度を夫々算出する類似度算出工程と、
前記類似度算出工程で算出された前記類似度に基づいて、複数のスケジュール情報の中から、ユーザに対して通知する前記スケジュール情報を抽出するスケジュール情報抽出工程と、
前記スケジュール情報抽出工程で抽出された前記スケジュール情報を通知する通知工程と、を含む、ことを特徴とするスケジュール管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザのスケジュール情報を管理するスケジュール管理システム及びスケジュール管理方法に関し、より詳細には、そのスケジュール情報をユーザに対して最適に通知するスケジュール管理システム及びスケジュール管理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、指定した文字列を合成音にて発信する機能を備えたスケジュール管理システムが知られている（特許文献１参照）。また、選択された通知方法で所定のイベントの発生を通知する情報処理装置が知られている（特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平１１−２１３０４８号公報
【特許文献２】特開２００６−１１３７４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記特許文献１及び２の従来技術において、ユーザに対して通知するスケジュール情報が複数存在し、そのスケジュール情報を通知する場合、その数が多過ぎると、ユーザはそのスケジュール情報を理解出来ない又は困難となる虞がある。一方で、通知するスケジュール情報の数が少な過ぎると、ユーザにとって不便である。
【０００４】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、ユーザに対してスケジュール情報を最適に通知できるスケジュール管理システム及びスケジュール管理方法を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、ユーザにおける複数のスケジュール情報が記憶されたスケジュールデータベースと、ユーザの現在位置情報を取得する現在位置情報取得手段と、前記スケジュールデータベースに記憶された前記複数のスケジュール情報のうち、現在時刻から所定期間内の該スケジュール情報と、前記現在位置情報取得手段により取得された前記現在位置情報と、の類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段により算出された前記類似度に基づいて、複数のスケジュール情報の中から、ユーザに対して通知する前記スケジュール情報を抽出するスケジュール情報抽出手段と、前記スケジュール情報抽出手段により抽出された前記スケジュール情報を通知する通知手段と、を備える、ことを特徴とするスケジュール管理システムである。この一態様によれば、ユーザに対してスケジュール情報を最適に通知することができる。
【０００６】
また、この一態様において、前記スケジュール情報抽出手段は、複数のスケジュール情報の中から、前記類似度算出手段により算出された前記類似度が所定値以上となる前記スケジュール情報を抽出してもよい。
【０００７】
さらに、この一態様において、ユーザの移動速度を検出する移動速度検出手段を更に備え、前記スケジュール情報抽出手段は、前記類似度算出手段により算出された前記類似度と、前記移動速度検出手段により検出された前記移動速度と、に基づいて、複数のスケジュール情報の中から、前記ユーザに対して通知する前記スケジュール情報を抽出してもよい。
【０００８】
なお、この一態様において、前記スケジュール情報抽出手段は、前記移動速度検出手段により検出された前記移動速度が増加するに従って、前記ユーザに対して通知する前記スケジュール情報の数を減少させてもよい。
【０００９】
この一態様において、前記スケジュール情報抽出手段は、複数のスケジュール情報の中から、前記類似度算出手段により算出された前記類似度が前記移動速度検出手段により検出された前記移動速度と所定係数とを乗算した値以上となる前記スケジュール情報を抽出してもよい。
【００１０】
この一態様において、所定の単語と該単語の説明文とが対応付けられた言語情報を記憶する国語辞典データベースを更に備え、前記類似度算出部は、前記国語辞典データベースに記憶された前記言語情報に基づいて、前記スケジュール情報及び前記現在位置情報の形態素解析を行い、該形態素解析が行われた前記スケジュール情報と前記現在位置情報との前記類似度を、類似度関数を用いて算出してもよい。
【００１１】
この一態様において、前記現在位置情報取得手段は、所定位置に配設され、前記現在位置の情報が記憶された環境センサと、該環境センサに記憶された前記現在位置の情報を読み取る位置計測センサと、前記位置計測センサに読み取られた前記現在位置の情報を処理する現在位置情報処理部と、を有していてもよい。
【００１２】
他方、上記目的を達成するための本発明の一態様は、ユーザの現在位置の情報を取得する現在位置情報取得工程と、スケジュールデータベースに記憶された複数のスケジュール情報のうち、現在時刻から所定期間内の該スケジュール情報と、前記現在位置情報取得工程で取得された前記現在位置の情報と、の類似度を夫々算出する類似度算出工程と、前記類似度算出工程で算出された前記類似度に基づいて、複数のスケジュール情報の中から、ユーザに対して通知する前記スケジュール情報を抽出するスケジュール情報抽出工程と、前記スケジュール情報抽出工程で抽出された前記スケジュール情報を通知する通知工程と、を含む、ことを特徴とするスケジュール管理方法であってもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ユーザに対してスケジュール情報を最適に通知することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら一実施形態を挙げて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るスケジュール管理システムのハードウェア構成の概略を示すブロック図である。また、図２は、本発明の一実施形態に係るスケジュール管理システムの処理コンピュータのソフトウェア構成の概略を示すブロック図である。
【００１５】
本実施形態に係るスケジュール管理システム１は、通路の床等に設置された環境センサ２と、ユーザを乗せて移動する移動ロボットに配設された、入力装置３と、速度センサ４と、位置計測センサ５と、出力装置６と、処理コンピュータ７と、を備えている。
【００１６】
環境センサ２は、現在位置又はその近傍の環境情報（現在位置情報）を記憶する装置（ＲＦＩＤタグ、ＩＣタグ等）であり、例えば、病室の入口の床面、壁面、天井等に設置されている。また、現在位置情報は、例えは、各部屋、各場所に関するキーワード情報（「病室、外科、３０３号室等」）を含んでいる。
【００１７】
入力装置３は、任意の入力情報を処理コンピュータ７へ入力するための装置であり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、マイク、スイッチ等を含んでいる。入力装置３は、ユーザの入力操作に応じて、処理コンピュータ７の入力処理部７１に対して操作信号を出力する。
【００１８】
速度センサ４は、移動ロボット（車椅子型ロボット、同軸二輪車等）の車輪の回転情報（回転位置、回転速度等）を検出する、ロ―タリエンコーダ等の回転センサで構成されている。速度センサ４は、検出した車輪の回転情報を処理コンピュータ７の速度計算部７２に対して出力する。
【００１９】
位置計測センサ５は、環境センサ２に記憶された現在位置情報を読み取るセンサであり、例えば、ＲＦＩＤリーダ装置等が用いられている。位置計測センサ５は、検出した環境センサ２の現在位置情報を、処理コンピュータ７の現在位置情報処理部７３に対して出力する。
【００２０】
出力装置６は、ユーザに対して、スケジュール情報を通知するための装置であり、例えば、スピーカ、ディスプレイ等が用いられている。
【００２１】
処理コンピュータ７は、入力処理部７１と、速度計算部７２と、現在位置情報処理部７３と、国語辞典データベース７４と、スケジュールデータベース７５と、スケジュール通知処理部７６と、出力処理部７７と、を有している。
【００２２】
なお、処理コンピュータ７は、制御処理、演算処理等を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＣＰＵによって実行される制御プログラム、演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、処理データ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）と、を有するマイクロコンピュータを中心に構成されている。
【００２３】
また、入力処理部７１と、速度計算部７２と、現在位置情報処理部７３と、スケジュール通知処理部７６と、出力処理部７７と、は上記ＲＯＭに記憶され、上記ＣＰＵによって実行されるプログラムにより実現することができる。
【００２４】
入力処理部７１は、入力装置３からの操作信号に応じて、ユーザに対してスケジュール情報を通知開始する際のトリガー信号となる、スケジュール通知開始信号を、スケジュール通知処理部７６に対して出力する。
【００２５】
例えば、入力処理部７１は、入力装置３のマイクにより検出されたユーザの音声情報を音声認識し、その認識結果（「スケジュールを教えて下さい」等）に単語「スケジュール」が含まれていると判断した場合、スケジュール通知開始信号をスケジュール通知処理部７６に対して出力する。
【００２６】
速度計算部７２は、速度センサ４により検出された車輪の回転情報に基づいて、周知の演算処理を行い、移動ロボットの移動速度Ｖを算出する。速度計算部７２は、算出した移動ロボットの移動速度Ｖをスケジュール通知処理部７６に対して出力する。
【００２７】
例えば、速度計算部７２は、速度センサ４からのパルス信号に基づいて、移動ロボットの移動速度Ｖを算出する。より具体的には、タイヤ外周が０．５ｍであり、速度センサ４が車輪１回転毎に３６０パルスのパルス信号を出力する場合を想定する。この場合、速度センサ４が３６００（パルス／分）のパルス信号を出力すると、速度計算部７２は、３６００／３６０×０．５＝５（ｍ／分）＝０．３（ｋｍ／時）として、移動速度Ｖを算出する。
【００２８】
現在位置情報処理部７３は、位置計測センサ５からの現在位置情報に対して解析処理等を行い、その処理結果をスケジュール通知処理部７６に対して出力する。例えば、現在位置情報処理部７３は、位置計測センサ５によって読み取られた病室入口の床面に配設された環境センサ２の現在位置情報「病室、外科、３０３号室」を解析し、その解析結果をスケジュール通知処理部７６に対して出力する。
【００２９】
また、位置計測センサ５は、病室入口の天井又は壁面に配設された環境センサ２のＱＲコード、バーコード等のコード情報を読み取り、そのコード情報を現在位置情報処理部７３に対して出力する。現在位置情報処理部７３は、入力されたコード情報を解析し、そのコード情報を対応するテキスト列「病室、外科、３０３号室」に変換し、スケジュール通知処理部７６に対して出力する。
【００３０】
国語辞典データベース７４は、単語と、その単語の説明文とを対応させた言語情報を記憶するデータベースである。
【００３１】
具体例として、単語「病室」及び説明文｛病人の部屋。病院で、患者を収容する部屋。｝と、単語「外科」及び説明文｛外科的な手法によって病気や怪我等を治療する医学分野。｝と、単語「リハビリ」及び説明文｛「リハビリテーション」の略。身体に障害を受けた者などが、再び社会生活に復帰するための、総合的な治療的訓練。｝と、単語「トレーニング」及び説明文｛練習をすること。訓練。鍛練。｝と、単語「先生」及び｛（１）学問や技術・芸能を教える人。特に、学校の教師。また、自分が教えを受けている人。師。師匠。（２）教師・師匠・医師・代議士などの学識のある人や指導的立場にある人を敬っていう語。呼びかけるときなどに代名詞的に、また人名に付けて敬称としても用いる。（３）親しみやからかいの意を含めて他人を呼ぶこと。（４）自分より先に生まれた人。年長者。｝と、単語「診断」及び説明文｛医者が患者を診察して、健康状態、病気の種類や病状などを判断すること。｝と、単語「バスケ」及び説明文｛「バスケットボール」の略。球技の１種。１チーム５人ずつの２組が、規定時間内に１個のボールを奪い合い、相手ゴールのバスケットの中へ投げ入れて得点を競うゲーム。また、この球技に用いるボールのこと。籠球。｝と、単語「サークル」及び説明文｛（１）円。円形のもの。環状のもの。「ストーンサークル」。円盤投げ・砲丸投げ・ハンマー投げで、選手が投げる動作をする範囲を示す輪。フィギュアスケートで、氷上に描かれた円形図。（２）関心や趣味を同じくする人の集まり。同好会。「サークル活動」。「演劇サークル」。｝と、単語「活動」及び説明文｛活発に動くこと。ある動きや働きをすること。「暖かくなって虫が活動し始めた」。「活動範囲が広い」。「火山活動」。｝と、が夫々関連付けられている。国語辞典データベース７４は、スケジュール通知処理部７６に接続されている。
【００３２】
スケジュールデータベース７５は、ユーザにおける複数のスケジュール情報を、図３に示すように、テーブル形式で時系列に記憶するデータベースである。各スケジュール情報は、例えば、開始日時[年、月、日、時、分]、終了日時[年、月、日、時、分]等の日時情報[]、およびスケジュール内容情報[]からなる１組の情報として構成されている。
【００３３】
具体例として、各スケジュール情報は、（開始日時[２００８、３、１６、１５、０]、終了日時[２００８、３、１６、１６、０]、スケジュール内容[リハビリトレーニング]）となっている。なお、スケジュールデータベース７５は、スケジュール通知処理部７６に接続されている。また、スケジュールデータベース７５及び国語辞典データベース７４は、例えば、磁気式ディスク装置、光学式ディスク装置等により構成されている。
【００３４】
スケジュール通知処理部７６は、入力処理部７１からのスケジュール通知開始信号と、速度計算部７２からの移動速度Ｖと、現在位置情報処理部７３からの現在位置情報と、スケジュールデータベース７５からのスケジュール情報と、国語辞典データベース７４からの言語情報と、に基づいて、スケジュールデータベース７５に記憶された複数のスケジュール情報の中から、ユーザに通知するスケジュール情報を抽出する。そして、スケジュール通知処理部７６は、抽出したスケジュール情報を出力処理部７７に対して出力する。
【００３５】
また、スケジュール通知処理部７６は、類似度Ｕｋを算出する類似度算出部７６ａと、スケジュールデータベース７５に記憶された複数のスケジュール情報の中から、ユーザに対して通知するスケジュール情報を抽出するスケジュール情報抽出部７６ｂと、を有している。
【００３６】
類似度算出部７６ａは、入力処理部７１からスケジュール通知開始信号を受信すると、スケジュールデータベース７５に記憶された複数のスケジュール情報のうち、現在時刻から所定期間内（例えば、１週間内）に計画されたスケジュール情報と、現在位置情報処理部７３からの現在位置情報と、の類似度Ｕｋを、後述の類似度関数ｆ１（Ｒ[]、Ｓｋ[]、ＲＳ[]）を用いて、夫々算出する。
【００３７】
スケジュール情報抽出部７６ｂは、類似度算出部７６ａにより算出された類似度Ｕｋと、速度計算部７２により算出された移動速度Ｖと、に基づいて、スケジュールデータベース７５に記憶された複数のスケジュール情報の中から、ユーザに対して通知するスケジュール情報を抽出する。
【００３８】
スケジュール情報抽出部７６ｂは、抽出したスケジュール情報を出力処理部７７に対して出力する。例えば、スケジュール情報抽出部７６ｂは、抽出した、現在時刻からｋ番目に時間的に近いスケジュール開始日時と、そのスケジュール内容とを含むスケジュール情報を、スケジュール格納配列ＳＡ[ｉ][]に格納（具体的に、ＳＡ[１][]＝｛「１６日１５時」、「リハビリトレーニング」｝）し、出力処理部７７に対して出力する。
【００３９】
出力処理部７７は、スケジュール情報抽出部７６ｂからのスケジュール情報を、出力装置６を介して、ユーザに対して通知する。出力処理部７７は、音声合成ソフトウェアにより音声化したスケジュール情報を、スピーカを用いて、例えば、「１６日１５時からリハビリトレーニングです。」と音声出力によりユーザに対して通知を行う。同様に、出力処理部７７は、ディスプレイの表示画面上に、「１６日１５時からリハビリトレーニングです。」とテキストデータを表示させて、ユーザに対して通知を行う。このように、利用シーンに応じたスケジュール情報を、ユーザに対して適切に通知することができる。
【００４０】
次に、本実施形態に係るスケジュール管理システム１の処理フローの一例について、詳細に説明する。図４及び図５は、本実施形態に係るスケジュール管理システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。
【００４１】
まず、スケジュール通知処理部７６は、入力処理部７１からのスケジュール通知開始信号を受信したか否かを判断する（ステップＳ１００）。スケジュール通知処理部７６は、入力処理部７１からのスケジュール通知開始信号を受信していないと判断すると（ステップＳ１００のＮＯ）、上記（ステップＳ１００）を繰り返す。
【００４２】
一方、スケジュール通知処理部７６は、入力処理部７１からのスケジュール通知開始信号を受信したと判断すると（ステップＳ１００のＹＥＳ）、現在位置情報処理部７３からの現在位置情報に対して形態素解析を行う（図６）。そして、スケジュール通知処理部７６は、形態素解析された現在位置情報から自立語のみを選別したｍ個の形態素を、変数ａ１〜ａｍに夫々格納する（ステップＳ１０１）。例えば、現在位置情報が「病室、外科、３０３号室」である場合、ａ１＝「病室」、ａ２＝「外科」、ａ３＝「３０３号室」となる。
【００４３】
次に、スケジュール通知処理部７６は、変数ａ１〜ａｍに対応する説明文を国語辞典データベース７４から夫々取得し、変数ｂ１〜ｂｍに格納する（ステップＳ１０２）。例えは、変数ａ２＝「外科」に対応して、変数ｂ２＝「手術的な手法によって病気やけがなどを治療する医学の分野。」となる。
【００４４】
さらに、スケジュール通知処理部７６は、各変数ｂ１〜ｂｍに対して形態素解析を行い、自立語のみを単語配列変数ｒ１[]〜ｒｍ[]に夫々格納する（ステップＳ１０３）。例えば、変数ｂ２＝「手術的な手法によって病気やけがなどを治療する医学の分野。」に対応して、ｒ２[]＝｛「手術」、「的」、「方法」、「病気」、「けが」、「治療」、「医学」、「分野」｝となる。ここで、現在位置情報の単語配列集合をＲ[]＝[ｒ１[]、・・・、ｒｍ[]]とする。
【００４５】
その後、スケジュール通知処理部７６は、スケジュールデータベース７５に記憶された複数のスケジュール情報のうち、現在時刻から予め設定された設定期間（例えば、１週間）内にあるスケジュール情報の個数ｐ（例えば、ｐ＝１０）をカウントし、カウント変数ｋ＝１とする（ステップＳ１０４）。なお、上記設定期間は、入力装置３を介して、スケジュール通知処理部７６に対して任意に設定及び変更を行うことができる。
【００４６】
スケジュール通知処理部７６は、スケジュールデータベース７５に記憶された複数のスケジュール情報のうち、現在時刻からｋ番目に時間的に近いスケジュール情報のスケジュール内容に対し、形態素解析を行い、自立語のみｄ個を変数ｅ１〜ｅｄに格納する（ステップＳ１０５）。例えば、ｅ１＝「リハビリ」、ｅ２＝「トレーニング」。また、スケジュール通知処理部７６は、カウント変数ｉ＝１とし初期化を行う（ステップＳ１０６）。
【００４７】
スケジュール通知処理部７６は、変数ｅｉに対応する説明文を国語辞書データベース７４から取得し、変数ｈｉに格納する（ステップＳ１０７）。例えば、ｅ１＝「リハビリ」の場合、ｈ１＝｛「リハビリテーション」の略。身体に障害を受けた者などが、再び社会生活に復帰するための、総合的な治療的訓練。｝となる。
【００４８】
また、スケジュール通知処理部７６は、変数ｈｉに対して形態素解析を行い、自立語のみを配列変数ｓｉ[]に格納し（ステップＳ１０８）、カウント変数ｉ＝ｄであるか否かを判断する（ステップＳ１０９）。
【００４９】
例えば、変数ｈ１＝｛「リハビリテーション」の略。身体に障害を受けた者などが、再び社会生活に復帰するための、総合的な治療的訓練。｝の場合、配列変数ｓ１[]＝｛「リハビリテーション」、「略」、「身体」、「障害」、「受け」、「者」、「再び」、「社会」、「生活」、「復帰」、「総合」、「的」、「治療」、「的」、「訓練」｝となる。
【００５０】
スケジュール通知処理部７６は、カウント変数ｉ＝ｄであると判断したとき（ステップＳ１０９のＹＥＳ）、スケジュール情報の単語配列集合Ｓｋ[]＝[ｓ１[]、・・・・ｓｄ[]]を生成する（ステップＳ１１０）。
【００５１】
一方、スケジュール通知処理部７６は、カウント変数ｉ＝ｄでないと判断したとき（ステップＳ１０９のＮＯ）、カウント変数ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）し（ステップＳ１１１）、上記（ステップＳ１０７）に戻る。
【００５２】
さらに、スケジュール通知処理部７６は、カウント変数ｋ＝ｐであるか否かを判断する（ステップＳ１１２）。スケジュール通知処理部７６は、カウント変数ｋ＝ｐでないと判断したとき（ステップＳ１１２のＮＯ）、カウント変数ｋをインクリメント（ｋ＝ｋ＋１）し（ステップＳ１１３）、上記（ステップＳ１０５）に戻る。
【００５３】
一方、スケジュール通知処理部７６は、カウント変数ｋ＝ｐであると判断したとき（ステップＳ１１２のＹＥＳ）、現在位置情報の単語配列集合Ｒ[]とスケジュール情報の単語配列集合Ｓｋ[]（ｋ＝１〜ｐ）とを組み合わせた、ＲＳ[]＝[Ｒ[]、Ｓ１[]、・・・・・、Ｓｐ[]]を生成する（ステップＳ１１４）。そして、スケジュール通知処理部７６は、カウント変数ｋ＝１とし、カウント変数ｋのリセットを行う（ステップＳ１１５）。
【００５４】
次に、スケジュール通知処理部７６の類似度算出部７６ａは、現在位置情報の単語配列集合Ｒ[]と、現在時刻からｋ番目に時間的に近いスケジュール情報の単語配列集合Ｓｋ[]との類似度Ｕｋを、類似度関数ｆ１（Ｒ[]、Ｓｋ[]、ＲＳ[]）を用いて、算出する（ステップＳ１１６）。そして、類似度算出部７６ａは、カウント変数ｋ＝ｐであるか否かを判断する（ステップＳ１１７）。
【００５５】
類似度算出部７６ａは、カウント変数ｋ＝ｐでないと判断したとき（ステップＳ１１７のＮＯ）、カウント変数ｋをインクリメント（ｋ＝ｋ＋１）し（ステップＳ１１８）、上記（ステップＳ１１６）に戻る。一方、類似度算出部７６ａは、カウント変数ｋ＝ｐであると判断したとき（ステップＳ１１７のＹＥＳ）、ユーザに対して通知を行うスケジュール情報を格納するためのスケジュール格納配列ＳＡ[][]を初期化する（ステップＳ１１９）。
【００５６】
速度計算部７２は、速度センサ４により検出された車輪の回転情報に基づいて、移動ロボットの移動速度Ｖを算出する（ステップＳ１２０）。また、スケジュール情報抽出部７６ｂは、カウント変数ｋ＝１及びｉ＝１とし、カウント変数ｋ及びｉのリセットを行う（ステップＳ１２１）。
【００５７】
次に、スケジュール情報抽出部７６ｂは、類似度算出部７６ａにより算出された類似度Ｕｋが、速度計算部７２により算出された移動速度Ｖと調整パラメータ（所定係数）αとを乗算した値以上（類似度Ｕｋ≧移動速度Ｖ×調整パラメータα）であるか否かを判断する（ステップＳ１２２）。
【００５８】
なお、このステップＳ１２２において、移動速度Ｖが増加するとユーザに対して通知されるスケジュール情報の数が減少する。これは、移動ロボットの移動速度Ｖが増加するに従って、通常、ユーザは移動ロボットの運転操作に集中することとなる。したがって、ユーザに対して通知するスケジュール情報の数を減少させることで、ユーザは、通知されるスケジュール情報をより容易かつ確実に理解できる。
【００５９】
同様に、例えば、調整パラメータαを増加させることで、ユーザに対して通知されるスケジュール情報の数を減少させることができる。一方、調整パラメータαを減少させることで、ユーザに対して通知されるスケジュール情報の数を増加させることができる。このように、調整パラメータαを適切に設定することで、ユーザに通知するスケジュール情報の数を最適に設定することができる。
【００６０】
スケジュール情報抽出部７６ｂは、類似度Ｕｋ≧移動速度Ｖ×調整パラメータαでないと判断したとき（ステップＳ１２２のＮＯ）、後述の（ステップＳ１２５）へ移行する。
【００６１】
一方、スケジュール情報抽出部７６ｂは、類似度Ｕｋ≧移動速度Ｖ×調整パラメータαであると判断したとき（ステップＳ１２２のＹＥＳ）、現在時刻からｋ番目に時間的に近いスケジュール情報の日時及びスケジュール内容を、スケジュール格納配列ＳＡ[][]に格納する（ステップＳ１２３）。
【００６２】
例えば、ＳＡ[１][]＝｛「１６日１５時」、「リハビリトレーニング」｝。そして、スケジュール情報抽出部７６ｂは、カウント変数ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）し（ステップＳ１２４）、下記の（ステップＳ１２５）に移行する。
【００６３】
スケジュール情報抽出部７６ｂは、カウント変数ｋ＝ｐであるか否かを判断する（ステップＳ１２５）。スケジュール情報抽出部７６ｂは、カウント変数ｋ＝ｐでないと判断したとき（ステップＳ１２５のＮＯ）、カウント変数ｋをインクリメント（ｋ＝ｋ＋１）し（ステップＳ１２６）、上記（ステップＳ１２２）に戻る。
【００６４】
一方、スケジュール情報抽出部７６ｂは、カウント変数ｋ＝ｐであると判断したとき（ステップＳ１２５のＹＥＳ）、上記スケジュール情報が格納されたスケジュール格納配列ＳＡ[][]を、出力処理部７７に対して出力する（ステップＳ１２７）。
【００６５】
出力処理部７７は、スケジュール情報抽出部７６ｂからのスケジュール格納配列ＳＡ[][]を、予め設定された出力フォーマット（例えば、[日時]から[スケジュール内容]です。）に当て嵌めて、出力装置６から出力させる（ステップＳ１２８）。
【００６６】
次に、類似度算出部７６ａが類似度関数ｆ１（Ｒ[]、Ｓｋ[]、ＲＳ[]）を用いて上記類似度Ｕｋを算出する際の算出方法について、詳細に説明する。
【００６７】
まず、一致関数ｆ２（ｔ１、ｔ２）は、ｔ１及びｔ２を任意の単語としたとき、単語ｔ１と単語ｔ２との一致又は不一致を求める関数であり、次のように定義することができる。（１）引数ｔ１と引数ｔ２とが完全に一致する場合、ｆ２（ｔ１、ｔ２）＝１となる。例えば、ｆ２（略、略）＝１、ｆ２（治療、治療）＝１となる。また、（２）引数ｔ１と引数ｔ２とが異なる場合、ｆ２（ｔ１、ｔ２）＝０となる。例えば、ｆ２（略、者）＝０、ｆ２（略、戦略）＝０、ｆ２（治療、復帰）＝０となる。
【００６８】
また、単語頻度関数ｆ３（ｔ１、Ｔ２）は、ｔ１を任意の単語とし、Ｔ２を任意の単語集合として、単語集合Ｔ２の中での単語ｔ１の出現率を求める関数で、下記（１）式のように定義することができる。
【数１】
2010072949.tif 000003
【００６９】
なお、上記（１）式において、ｋをＴ２の配列数（単語数）とする。例えば、Ｔ２＝｛「リハビリテーション」、「略」、「身体」、「障害」、「受け」、「者」、「再び」、「社会」、「生活」、「復帰」、「総合」、「的」、「治療」、「的」、「訓練」｝とし、ｔ１＝「リハビリテーション」とし、Ｔ２の単語数ｋ＝１５とし、単語ｔ１の出現頻度数１とした場合を想定する。この場合、ｆ３（ｔ１、Ｔ２）＝１／１５＝０．０６７となる。
【００７０】
さらに、文書頻度関数ｆ４（ｔ１、Ｄ２）は、ｔ１を単語、Ｔｉ[]を単語集合、Ｄ２をＴｉ[]の集合、ｋをＤ２中のＴｉ[]の個数としたとき、下記（２）式のように定義することができる。
【数２】
2010072949.tif 000004
【００７１】
なお、上記（２）式において、Ｌｉは、ｌをＴｉ[]の配列数（単語数）として下記（３）式により求めることができる。
【数３】
2010072949.tif 000005
【００７２】
例えば、文書集合Ｄ２＝[Ｔ１、Ｔ２]とし、文書Ｔ１＝｛「リハビリテーション」、「略」、「身体」、「障害」、「受け」、「者」、「再び」、「社会」、「生活」、「復帰」、「総合」、「的」、「治療」、「的」、「訓練」｝とし、文書Ｔ２＝｛「練習」、「する」、「こと」、「訓練」、「鍛錬」｝とし、単語ｔ１＝「治療」すると、ｆ４（ｔ１、Ｄ２）＝（Ｌ１＋Ｌ２）／２＝（１＋０）／２＝０．５となる。
【００７３】
ここで、類似度関数ｆ１（Ｒ[]、Ｓｋ[]、ＲＳ[]）の引数Ｒ[]、Ｓｋ[]、及びＲＳ[]について説明する。まず、現在位置情報の単語配列集合Ｒ[]は、下記（３）式のように定義される。
Ｒ[]＝[ｒ１[]、・・・・・、ｒｍ[]]        （３）式
【００７４】
ここで、ｍは現在位置情報（例えば、「病室、外科、３０３号室」）の自立語の個数である。また、ｒｍ[]は単語配列変数であり、例えば、ｒ１＝｛「手術」、「的」、「方法」、「病気」、「怪我」、「治療」、「医学」、「分野」｝となっている。また、ｎｒｉをｒｉ[]（ｉ＝１〜ｍ）の単語個数とする。
【００７５】
また、スケジュール情報の単語配列集合Ｓｋ[]は、下記（４）式のように定義される。
Ｓｋ[]＝[ｓ１[]、・・・・・、ｓｄ[]]        （４）式
【００７６】
ここで、ｄは、スケジュール情報を形態素解析した時の自立語の個数である。また、ｓｄ[]は、単語配列変数であり、例えば、ｓ１[]＝｛「リハビリテーション」、「略」、「身体」、「障害」、「受け」、「者」、「再び」、「社会」、「生活」、「復帰」、「総合」、「的」、「治療」、「的」、「訓練」｝となっている。
【００７７】
さらに、現在位置情報の単語配列変数Ｒ[]と、スケジュール情報の単語配列変数Ｓｋ[]とを組み合わせた集合ＲＳ[]は、ｐを次元数とすると下記（５）式のように定義される。
ＲＳ[]＝[Ｒ[]、Ｓ１[]、・・・・・、Ｓｐ[]]        （５）式
【００７８】
次に、類似度計算部７６ａは、単語配列集合Ｒ[]に含まれる単語夫々に対して特徴量ｕｉｊ（ｉ＝１〜ｍ、ｊ＝１〜ｎｒｍ）を上記（１）式及び（２）式を用いて、下記（６）式により算出する。
ｕｉｊ＝ｆ３（ｒｉ[ｊ]、Ｒ２[]）／ｆ４（ｒｉ[ｊ]、ＲＳ２[]）        （６）式
【００７９】
ただし、Ｒ２[]はＲ[]に含まれる単語を順に１次元配列に並べ直した配列である。また、ｎＲ２をＲ２[]の単語数（＝配列数）とする。
【００８０】
例えば、Ｒ[]＝[ｒ１[]、ｒ２[]]とし、ｒ１[]＝｛「手術」、「方法」｝、ｒ２＝｛「社会」、「生活」｝とした場合、Ｒ２[]＝｛「手術」、「方法」、「社会」、「生活」｝となり、ｎＲ２＝４となる。
【００８１】
また、同様にＲＳ２[]は、ＲＳ[]に含まれる単語を順に１次元配列に並べ直した配列である。そして、ａをＲＳ２[]の単語数（＝配列数）とする。
【００８２】
例えば、ＲＳ[]＝[Ｒ[]、Ｓ１[]、Ｓ２[]]、Ｒ[]＝[ｒ１[]、ｒ２[]]として、ｒ１[]＝｛「手術」、「方法」｝、ｒ２＝｛「社会」、「生活」｝とし、また、Ｓ１[]＝[Ｓ１[]、Ｓ２[]]として、Ｓ１＝｛「リハビリテーション」｝、Ｓ２＝｛「社会」、「復帰」｝とし、さらに、Ｓ２[]＝[Ｓ１[]]として、Ｓ１＝｛「訓練」｝とした場合に、
【００８３】
ＲＳ２[]＝｛「手術」、「方法」、「社会」、「生活」、「リハビリテーション」、「社会」、「復帰」、「訓練」｝となり、ａ＝８となる。
【００８４】
そして、類似度算出部７６ａは、算出した特徴量ｕｉｊ（ｉ＝１〜ｍ、ｊ＝１〜ｎｒｍ）を用いて、ａ次元の特徴ベクトルＦＲ[]を生成する。また、類似度算出部７６ａは、図７に示すように、単語配列ＲＳ２[]（ａ次元）の単語の順に対応する単語の特徴量ｕｉｊを代入し、代入されない所には０を代入して、特徴ベクトルＦＲ[]を生成する。
【００８５】
同様に、類似度算出部７６ａは、単語配列変数Ｓｋ[]（ｋ＝１〜ｐ）の夫々に対して特徴量ｕｋｉｊ（ｉ＝１〜ｄ、ｊ＝１〜ｎｓｄ、ｋ＝１〜ｐ）を用いて、ａ次元の特徴ベクトルＦＳｋ[]（ｋ＝１〜ｐ）を生成する。
【００８６】
ただし、ｄ：Ｓｋ[]の配列数、Ｓｋ[]＝[ｓ１、・・・、ｓｄ]、ｎｓｉ：ｓｉ（ｉ＝１〜ｄ）の単語個数とする。
【００８７】
ｕｋｉｊ＝ｆ３（ｓｉ[ｊ]、Ｓ２ｋ[]）／ｆ４（ｓｉ[ｊ]、ＲＳ２[]）    （７）式
【００８８】
ただし、Ｓ２ｋ[]はＳｋに含まれる単語を順に、１次元配列に並べ直した配列である。また、ｎＳ２ｋをＳ２ｋ[]の単語数（＝配列数）とする。
【００８９】
そして、類似度算出部７６ａは、算出した特徴量ｕｋｉｊ（ｋ＝１〜ｐ、ｉ＝１〜ｄ、ｊ＝１〜ｎｓｄ）を用いて、ａ次元の特徴ベクトルＦＳｋ[]（ｋ＝１〜ｐ）を生成する。図７に示すように、単語配列ＲＳ２[]（ａ次元）の単語の順に対応する単語の特徴量ｕｋｉｊを代入し、代入されない所には０を代入して、特徴ベクトルＦＳ[]を生成する。
【００９０】
なお、Ｒ［］及びＳｋ[]に含まれる単語の種類がａ種類だと想定して、類似度算出部７６ａは、上述のようにａ次元の特徴ベクトルＦＲ[]及びＦＳ[]を生成する。
【００９１】
最後に、類似度算出部７６ａは、上記算出された特徴ベクトルＦＲ[]及びＦＳ[]に基づいて、下記（８）式乃至（１１）式により類似度Ｕｋを算出する。
【数４】
2010072949.tif 000006
【００９２】
なお、０≦ｆ１（Ｒ[]、Ｓｋ[]、ＲＳ[]）≦１となる。
【００９３】
図８は、類似度算出部７６ａが類似度関数ｆ１（Ｒ[]、Ｓｋ[]、ＲＳ[]）を用いて上記類似度Ｕｋを算出する際の計算処理フローの一例を示すフローチャートである。
【００９４】
図８に示すように、まず類似度算出部７６ａは、現在位置情報の単語配列集合Ｒ[]の特徴ベクトルＦＲ[]と、スケジュール情報の単語配列集合Ｓｋ[]の特徴ベクトルＦＳ[]と、のａ次元配列（例えば、図６）を生成する（ステップＳ２００）。このとき、初期値をＦＲ[]＝｛０、０、０、・・・・、０｝、ＦＳ[]＝｛０、０、０、・・・・、０｝とする。
【００９５】
次に、類似度算出部７６ａは、カウント変数ｉ＝１に設定し（ステップＳ２０１）、単語配列Ｒ２[]の単語夫々に対して特徴量を、上記（６）式により算出する（ステップＳ２０２）。
【００９６】
その後、類似度算出部７６ａは、算出した特徴量夫々を、図６に示すように、ａ次元配列における特徴ベクトルＦＲ[]の対応する単語の場所に代入し、保持する（ステップＳ２０３）。
【００９７】
そして、類似度算出部７６ａは、カウント変数ｉ＝１とし（ステップＳ２０４）、単語配列Ｓ２ｉ[]の単語夫々に対して特徴量を、上記（７）式により算出する（ステップＳ２０５）。
【００９８】
類似度算出部７６ａは、算出した特徴量を、図６に示すように、ａ次元配列における特徴ベクトルＦＳｉ[]の対応する単語の場所に代入し、保持する（ステップＳ２０６）。
【００９９】
次に、類似度算出部７６ａは、カウント変数ｉ＝ｐであるか否かを判断する（ステップＳ２０７）。類似度算出部７６ａは、カウント変数ｉ＝ｐでないと判断したとき（ステップＳ２０７のＮＯ）、カウント変数ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）（ステップＳ２０８）し、上記（ステップＳ２０５）に戻る。
【０１００】
一方、類似度算出部７６ａは、カウント変数ｉ＝ｐであると判断したとき（ステップＳ２０７のＹＥＳ）、上記算出した特徴ベクトルＦＲ[]及びＦＳ[]に基づいて、上記（８）式乃至（１１）式を用いて、各スケジュール情報の類似度Ｕｋを算出する（ステップＳ２０９）。このように類似度関数ｆ１（Ｒ[]、Ｓｋ[]、ＲＳ[]）を用いて、スケジュール情報と現在位置情報との類似度Ｕｋを求めることにより、現在位置と各スケジュール情報との関連性を夫々求めることができる。このため、現在位置と関連性の高く、ユーザにとって必要なスケジュール情報をタイムリーかつ的確に抽出することが可能となる。
【０１０１】
以上、本実施形態に係るスケジュール管理システム１において、類似度算出部７６ａは、スケジュールデータベース７５に記憶された複数のスケジュール情報のうち、現在時刻から所定期間内に計画されたスケジュール情報と、現在位置情報処理部７３からの現在位置情報と、の類似度Ｕｋを、類似度関数ｆ１（Ｒ[]、Ｓｋ[]、ＲＳ[]）を用いて、夫々算出する。そして、スケジュール情報抽出部７６ｂは、類似度算出部７６ａにより算出された類似度Ｕｋと、速度計算部７２により算出された移動速度Ｖと、に基づいて、スケジュールデータベース７５に記憶された複数のスケジュール情報の中から、ユーザに対して通知するスケジュール情報を適切に抽出することができる。これにより、現在位置に関連し、ユーザが必要とするスケジュール情報のみを、ユーザに対して通知することができる。すなわち、ユーザに対してスケジュール情報を最適に通知することができる。
【０１０２】
なお、本発明を実施するための最良の形態について一実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした一実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、上述した実施形態に種々の変形及び置換を加えることができる。
【０１０３】
例えば、上記一実施形態において、スケジュール情報抽出部７６ｂは、類似度Ｕｋ≧移動速度Ｖ×調整パラメータαとなるスケジュール情報を抽出しているが、これに限らず、類似度Ｕｋが所定値以上となるスケジュール情報を抽出してもよい。
【０１０４】
また、上記一実施形態において、類似度算出部７６ａは、類似度Ｕｋを類似度関数ｆ１（Ｒ[]、Ｓｋ[]、ＲＳ[]）を用いて算出しているが、これに限らず、任意の関数を用いて類似度を算出することができる。
【０１０５】
なお、上記一実施形態において、速度センサ４及び速度計算部７２が特許請求の範囲に記載の移動速度検出手段に相当する。また、出力装置６及び出力処理部７７が特許請求の範囲に記載の通知手段に相当する。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】本発明の一実施形態に係るスケジュール管理システムのハードウェア構成の概略を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るスケジュール管理システムの処理コンピュータのソフトウェア構成の概略を示すブロック図である。
【図３】スケジュールデータベースに記憶された複数のスケジュール情報の一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係るスケジュール管理システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に係るスケジュール管理システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図６】現在位置情報の形態素解析結果の一例を示す図である。
【図７】特徴ベクトルＦＲ[]及びＦＳ[]のａ次元配列の一例を示す図である。
【図８】類似度算出部が類似度関数ｆ１（Ｒ[]、Ｓｋ[]、ＲＳ[]）を用いて類似度を算出する際の計算処理フローの一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０７】
１    スケジュール管理システム
２    環境センサ
３    入力装置
４    速度センサ
５    位置計測センサ
６    出力装置
７    処理コンピュータ
７１    入力処理部
７２    速度計算部
７３    現在位置情報処理部
７４    国語辞典データベース
７５    スケジュールデータベース
７６    スケジュール通知処理部
７６ａ  類似度算出部
７６ｂ  スケジュール情報抽出部
７７    出力処理部
【図１】
2010072949.tif 000007
【図２】
2010072949.tif 000008
【図３】
2010072949.tif 000009
【図４】
2010072949.tif 000010
【図５】
2010072949.tif 000011
【図６】
2010072949.tif 000012
【図７】
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【図８】
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