(57)【要約】【課題】ユーザの状況に対応して、適切に次の行動を予測する。【解決手段】入力されるユーザの現在の状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を分析する状況分析手段１０と、予め定められた独自の観点に従って収集される行動履歴の情報に基づいて、ユーザの次の行動の候補である行動候補を生成する複数の行動候補生成手段３０と、ユーザの選択結果または行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段３０との対応づけを学習する学習手段４０と、学習手段によるこれまでの学習結果と、状況分析手段によって特定されるユーザの現在の状況とに基づいて、予測に使用する行動候補生成手段を制御する予測制御手段２０とを備える。【選択図】図２０
2010146276.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの次の行動を予測する行動予測システムであって、
入力されるユーザの現在の状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を分析する状況分析手段と、
予め定められた独自の観点に従って収集される行動履歴の情報に基づいて、ユーザの次の行動の候補である行動候補を生成する複数の行動候補生成手段と、
ユーザの選択結果または行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段との対応づけを学習する学習手段と、
前記学習手段によるこれまでの学習結果と、前記状況分析手段によって特定されるユーザの現在の状況とに基づいて、予測に使用する行動候補生成手段を制御する行動予測制御手段とを備えた
ことを特徴とする行動予測システム。
【請求項２】
状況分析手段は、入力されるユーザの状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を、日常との差異が判別可能な情報を含むデータ形式にして特定する
請求項１に記載の行動予測システム。
【請求項３】
ユーザの個人情報を記憶するプロファイル記憶手段を備え、
状況分析手段は、入力されるユーザの状況に関わる所定のデータと、前記プロファイル記憶手段に記憶されている前記ユーザの個人情報とに基づいて、ユーザの現在の状況を、日常との差異が判別可能な情報を含むデータ形式にして特定する
請求項２に記載の行動予測システム。
【請求項４】
入力されるユーザの行動に関わる所定のデータに基づいて、少なくとも予測後のユーザの行動を分析する行動分析手段を備え、
学習手段は、前記行動分析手段によって特定されるユーザの行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段との対応づけを学習する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の行動予測システム。
【請求項５】
行動予測制御手段は、学習手段によるこれまでの学習結果と、状況分析手段によって特定されるユーザの現在の状況とに基づいて、各行動候補生成手段に対して使用に関する重みづけを行うことにより、予測に使用する行動候補生成手段を制御する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の行動予測システム。
【請求項６】
行動予測制御手段は、学習手段によるこれまでの学習結果のうち、ユーザの現在の状況が有する日常との差異が一致する状況に対応する学習結果を用いて、予測に使用する行動候補生成手段を制御する
請求項２から請求項５のうちのいずれか１項に記載の行動予測システム。
【請求項７】
ユーザの次の行動を予測するための行動予測方法であって、
入力されるユーザの現在の状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を分析する状況分析ステップと、
これまでの学習結果と、特定されるユーザの現在の状況とに基づいて、予測に使用する行動候補生成手段を制御する行動予測制御ステップと、
複数の行動候補生成手段が、予め定められた独自の観点に従って収集される行動履歴の情報に基づいて、ユーザの次の行動の候補である行動候補を生成する行動候補生成ステップと、
ユーザの選択結果または行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段との対応づけを学習する学習ステップとを含む
ことを特徴とする行動予測方法。
【請求項８】
状況分析ステップでは、入力されるユーザの状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を、日常との差異が判別可能な情報を含むデータ形式にして特定する
請求項７に記載の行動予測方法。
【請求項９】
状況分析ステップでは、入力されるユーザの状況に関わる所定のデータと、所定の記憶手段に記憶されている前記ユーザの個人情報とに基づいて、ユーザの現在の状況を、日常との差異が判別可能な情報を含むデータ形式にして特定する
請求項８に記載の行動予測方法。
【請求項１０】
入力されるユーザの行動に関わる所定のデータに基づいて、少なくとも予測後のユーザの行動を分析する行動分析ステップを含み、
学習ステップでは、前記特定されるユーザの行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段との対応づけを学習する
請求項７から請求項９のうちのいずれか１項に記載の行動予測方法。
【請求項１１】
予測制御ステップでは、これまでの学習結果と、ユーザの現在の状況とに基づいて、各行動候補生成手段に対して使用に関する重みづけを行うことにより、予測に使用する行動候補生成手段を制御する
請求項８から請求項１０のうちのいずれか１項に記載の行動予測方法。
【請求項１２】
予測制御ステップでは、これまでの学習結果のうち、ユーザの現在の状況が有する日常との差異が一致する状況に対応する学習結果に基づいて、予測に使用する行動候補生成手段を制御する
請求項９から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の行動予測方法。
【請求項１３】
ユーザの次の行動を予測するための行動予測用プログラムであって、
コンピュータに、
入力されるユーザの現在の状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を分析する状況分析処理と、
これまでの学習結果と、特定されるユーザの現在の状況とに基づいて、予測に使用する行動候補生成処理に対して指示を出す行動予測制御処理と、
予め定められた独自の観点に従って収集される行動履歴の情報に基づいて、ユーザの次の行動の候補である行動候補を生成する複数の行動候補生成処理と、
ユーザの選択結果または行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段との対応づけを学習する学習処理とを
実行させるための行動予測用プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
状況分析処理で、入力されるユーザの状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を、日常との差異が判別可能な情報を含むデータ形式にして特定させる
請求項１３に記載の行動予測用プログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
状況分析処理で、入力されるユーザの状況に関わる所定のデータと、所定の記憶手段に記憶されている前記ユーザの個人情報とに基づいて、ユーザの現在の状況を、日常との差異が判別可能な情報を含むデータ形式にして特定させる
請求項１４に記載の行動予測用プログラム。
【請求項１６】
コンピュータに、
入力されるユーザの行動に関わる所定のデータに基づいて、少なくとも予測後のユーザの行動を分析する行動分析処理を実行させ、
学習処理で、前記特定されるユーザの行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段との対応づけを学習させる
請求項１３から請求項１５のうちのいずれか１項に記載の行動予測用プログラム。
【請求項１７】
コンピュータに、
行動予測制御処理で、これまでの学習結果と、ユーザの現在の状況とに基づいて、各行動候補生成手段に対して使用に関する重みづけを行うことにより、予測に使用する行動候補生成手段を制御させる
請求項１４から請求項１６のうちのいずれか１項に記載の行動予測用プログラム。
【請求項１８】
コンピュータに、
行動予測制御処理で、これまでの学習結果のうち、ユーザの現在の状況が有する日常との差異が一致する状況に対応する学習結果に基づいて、予測に使用する行動候補生成処理に対して指示を出させる
請求項１５から請求項１７のうちのいずれか１項に記載の行動予測用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの次の行動を予測する行動予測システム、行動予測方法および行動予測用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
行動予測システムの一例が、特許文献１、非特許文献１に記載されている。特許文献１は、行動履歴取得手段と、単位行動履歴抽出手段と、単位行動履歴作成手段と、行動予測手段とから構成されている。
【０００３】
このような構成を有する特許文献１はつぎのように動作する。すなわち、予測対象の行動履歴情報を取得し、取得された行動履歴情報に基づいて、予測対象の単位行動履歴情報を抽出し、複数の予測対象からなるグループにおける単位行動履歴情報を作成し、予測対象個々の単位行動履歴情報と、当該予測対象の参加したグループの単位行動履歴情報とに基づいて、当該予測対象の行動を予測する。
【０００４】
また、非特許文献１には、ユーザがあるページを見ているときに、ある商品を選択すると、当該商品を推薦した推薦エンジンの重みが上がるように動作するｅコマースの推薦方法について記載されている。
【０００５】
また、特許文献２には、ニューラルネットワークを用いた予測装置について記載されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−０５６８０５号公報
【特許文献２】特開２００１−２３６３３７号公報
【非特許文献１】Przemyslaw Kazienko and Pawel Kolodziejski, "Personalized Integration of Recommendation Methods for E-commerce", 2006, Technomathematics Research Foundation, Vol.3 Issue 3, p.12-26
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１に記載されている行動予測システムは、予測対象が参加していないグループの行動履歴情報は扱えないという問題点がある。その理由は、予測対象が参加しているグループは、当該予測対象と嗜好が共通しているかまたは行動パターンが似ているグループであり、当該グループの行動履歴情報を当該予測対象の行動履歴情報に加えることで、行動の選択肢の数を増やすためである。
【０００８】
また、非特許文献１に記載されているｅコマースの推薦方法では、推薦エンジンの重みを調整する条件としてユーザの状況は加味されてはいるが、当該状況と日常との差異は加味されていないという問題点がある。その理由は、ユーザがあるページを見ているときに、ある商品を選択すると、当該商品を推薦した推薦エンジンの重みが上がるように動作するためである。
【０００９】
また、特許文献２に記載されている予測装置では、予測結果を得るための学習において、予測対象の状況が考慮されていないという問題がある。その理由は、予め学習用のデータを利用して学習させるので、該予測装置を利用する時点のユーザの状況を利用することができないためである。
【００１０】
本発明の目的は、ユーザの状況に対応して、適切に次の行動を予測することのできる行動予測システム、行動予測方法および行動予測用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】
【００１１】
本発明による行動予測システムは、ユーザの次の行動を予測する行動予測システムであって、入力されるユーザの現在の状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を分析する状況分析手段と、予め定められた独自の観点に従って収集される行動履歴の情報に基づいて、ユーザの次の行動の候補である行動候補を生成する複数の行動候補生成手段と、ユーザの選択結果または行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段との対応づけを学習する学習手段と、学習手段によるこれまでの学習結果と、状況分析手段によって特定されるユーザの現在の状況とに基づいて、予測に使用する行動候補生成手段を制御する行動予測制御手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明による行動予測方法は、ユーザの次の行動を予測するための行動予測方法であって、入力されるユーザの現在の状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を分析する状況分析ステップと、これまでの学習結果と、特定されるユーザの現在の状況とに基づいて、予測に使用する行動候補生成手段を制御する行動予測制御ステップと、複数の行動候補生成手段が、予め定められた独自の観点に従って収集される行動履歴の情報に基づいて、ユーザの次の行動の候補である行動候補を生成する行動候補生成ステップと、ユーザの選択結果または行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段との対応づけを学習する学習ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明による行動予測用プログラムは、ユーザの次の行動を予測するための行動予測用プログラムであって、コンピュータに、入力されるユーザの現在の状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を分析する状況分析処理と、これまでの学習結果と、特定されるユーザの現在の状況とに基づいて、予測に使用する行動候補生成処理に対して指示を出す行動予測制御処理と、予め定められた独自の観点に従って収集される行動履歴の情報に基づいて、ユーザの次の行動の候補である行動候補を生成する複数の行動候補生成処理と、ユーザの選択結果または行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段との対応づけを学習する学習処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ユーザの状況に合わせて行動候補生成手段の学習および選択をするので、ユーザの状況に対応して、適切に次の行動を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
実施形態１．
次に、発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態の行動予測システムの構成例を示すブロック図である。図１に示す行動予測システムは、入力手段１と、プログラム制御により動作するデータ処理部２と、情報を記憶する記憶部３と、行動を予測する予測部４と、出力手段５とを備える。
【００１６】
また、データ処理部２は、学習手段２０１と、状況取得手段２０２と、状況分析手段２０３と、行動取得手段２０４と、行動分析手段２０５と、ユーザプロファイル取得手段２０６とを含む。データ処理部２は、例えば、ＣＰＵ等のプログラムに従って動作するデータ処理装置によって実現される。
【００１７】
また、記憶部３は、学習データベース３０１と、状況データベース３０２と、状況分析データベース３０３と、行動履歴データベース３０４と、行動分析データベース３０５と、ユーザプロファイル３０６とを含む。記憶部３は、記憶装置およびそれを制御する制御手段を含むデータベースシステム等によって実現される。
【００１８】
また、予測部４は、候補生成群４０１と、行動予測制御手段４０２と、予測制御ログ４０３とを含む。予測部４は、例えば、ＣＰＵ等のプログラムに従って動作するデータ処理装置によって実現される。なお、データ処理部２と予測部４とは、同一のデータ処理装置によって実現されていても、別個のデータ処理装置によって実現されていてもよい。
【００１９】
また、候補生成群４０１は、行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎと、初期行動予測手段４０９９とを含む。なお、行動候補生成手段の数（ｎ）はいくつであってもよいが、２以上が好ましい。また、候補生成群４０１は、各行動候補生成手段として、行動履歴情報の中で予測対象が参加するグループの行動履歴情報に基づいて候補を生成する行動候補生成手段だけでなく、予測対象が参加していないグループの行動履歴情報に基づいて候補を生成する行動候補生成手段も含んで構成されていてもよい。なお、予測対象がどのグループに属するか否かに限らず、様々な観点により行動履歴情報をグループに分けてその各グループに対して、行動候補生成手段を割り当てるといった構成であってもよい。いずれにしても、各行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎとして、行動候補を生成する際の観点が異なる手段が用意されるものとする。各行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎは、自身に対して予め設定されている観点に従って、必要な情報を状況データベース、状況分析データベース、行動分析データベース、ユーザプロファイルから収集し、その観点に従って収集した情報に基づいて行動候補を生成する。
【００２０】
また、行動予測制御手段４０２は、重み設定部４０２１と、生成指示部４０２２と、ログ生成部４０２３とを含む。
【００２１】
入力手段１は、外部から情報を入力する。本実施形態では、ユーザ操作を示す情報や、ユーザの状況を示す情報を入力する。入力手段１は、例えば、キーボードやマウス、テンキー、各種メディアドライブ、ネットワークカード、ＧＰＳ受信機等の各種情報を入力する入力装置によって実現される。
【００２２】
出力手段５は、外部に情報を出力する。本実施形態では、行動の予測結果を表示する。出力手段５は、例えば、ディスプレイ等の出力装置によって実現される。
【００２３】
学習手段２０１は、ユーザの行動結果から、そのときのユーザの状況と、予測に使用した行動候補生成手段との対応づけを学習する。例えば、どの行動候補生成手段の予測結果が有効であったか等を状況別に判断し、状況に応じた各行動候補生成手段の有効性を示す情報等、状況と行動候補生成手段との対応関係を示す情報を学習結果を示す学習情報として学習データベース３０１に書き込む。学習データベース３０１は、学習手段２０１による学習結果を示す情報（学習情報）をユーザごとに記憶する。
【００２４】
状況取得手段２０２は、定期的またはユーザアクションをきっかけに稼動し、ユーザの現在の状況を取得する。状況取得手段２０２は、入力手段１を介した所定の方法に従って情報を取得し、取得した結果をユーザの現在の状況を示す情報（以下、状況情報という。）として、状況データベース３０２に書き込む。状況データベース３０２は、状況取得手段２０２が取得した状況情報を、ユーザごとに記憶する。なお、状況データベース３０２は、予め定めておいた期間、ユーザの状況を示す状況情報を保持するようにしてもよい。そのような場合には、状況情報とともに取得時間を記憶してもよい。
【００２５】
状況分析手段２０３は、状況データベース３０２に記憶されている状況情報を分析して、ユーザの現在の状況が有する日常との差異を判別し、その結果を状況分析データベース３０３に書き込む。状況分析データベース３０３は、状況分析手段２０３による分析結果を示す情報（以下、状況分析データという。）を、ユーザごとに記憶する。なお、状況分析データは、例えば、ユーザの現在の状況が日常（普段どおり）のものであるか一過性のものであるかを示す情報であってもよい。また、一過性のものである場合にはさらにそれがどのような属性をもつものであるかを示す情報を含む情報であってもよい。
【００２６】
行動取得手段２０４は、ユーザの行動を取得する。行動取得手段２０４は、入力手段１を介した所定の方法に従ってユーザの行動を示す情報を取得し、取得した情報を時間情報と併せて行動履歴データとして行動履歴データベース３０４に書き込む。行動履歴データベース３０４は、行動取得手段２０４によって取得される行動履歴をユーザごとに記憶する。
【００２７】
行動分析手段２０５は、行動履歴データベース３０４に記憶されている行動履歴を分析して、今までの行動（または状況）と次に行った行動との対応関係を判別し、その結果を行動分析データベース３０５に書き込む。行動分析データベース３０５は、行動分析手段２０５による分析結果を示す情報（以下、行動分析データという。）を、ユーザごとに記憶する。行動分析データは、例えば、直前の行動（または状況）と次に行った行動（または行動した結果としての状況）とを対応づけた情報であってもよい。また、この組み合わせの出現回数を含んでいてもよい。
【００２８】
ユーザプロファイル取得手段２０６は、ユーザのプロファイル（個人情報）を取得し、ユーザプロファイル３０６に書き込む。ユーザプロファイル３０６は、ユーザプロファイル取得手段２０６によって取得されたプロファイルの内容をユーザごとに記憶する。
【００２９】
行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎはそれぞれ、ユーザの現在の状況と状況分析結果と行動分析結果とユーザプロファイルとを用いて、ユーザの次の行動の候補を生成する。なお、各行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎは、行動候補を生成する際の観点によって分かれており、自身に対して予め設定されている観点に従って、必要な情報を状況データベース、状況分析データベース、行動分析データベース、ユーザプロファイルから収集して行動候補を生成する。
【００３０】
初期行動予測手段４０９９は、行動分析データベース３０５に何も記憶されていない場合に、初期設定に基づいて、ユーザの次の行動の候補を生成する。
【００３１】
行動予測制御手段４０２は、ユーザの現在の状況と状況分析結果とこれまでの学習結果とに基づいて、行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎを制御することにより、予測結果であるユーザの次の行動の候補をユーザの状況に対応するように選出させる。
【００３２】
重み設定部４０２１は、ユーザの現在の状況および状況分析結果に関連する学習情報（ユーザの状況と予測に使用した行動候補生成手段との対応）に基づいて、行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎに重みを設定する。本実施例では、学習データベース３０１に記憶されている上記対応を示す情報において、ユーザの現在の状況に対応している行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎの出現回数を取得し、出現回数に応じて使用する行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎに重みを設定する。
【００３３】
生成指示部４０２２は、行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎに、重みに応じた数の候補生成を指示する。
【００３４】
ログ生成部４０２３は、予測の記録として各行動候補生成手段から生成結果を受け取り、ユーザの現在の状況と、状況分析結果と、生成された行動候補と、生成元となった行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎとの対応を、当該予測を識別するための予測ＩＤをつけて予測記録として予測制御ログ４０３に書き込む。
【００３５】
予測制御ログ４０３は、行動予測制御手段４０２によって生成され、纏められた予測記録（予測結果を示す情報）を記憶する。
【００３６】
次に、図２〜図６のフローチャートを参照して、第１の実施形態の行動予測システムの動作について詳細に説明する。まず、図２を参照して、第１の実施形態の行動予測システムにおける予測動作について説明する。図２は、本実施形態の行動予測システムにおける予測動作の一例を示すフローチャートである。なお、図２に示す動作は、予測部４によって、予定のタイミング（例えば、一定の周期、きっかけとなるデータ入力またはユーザアクセションのタイミング）で実施される。
【００３７】
図２に示す例では、まず、行動予測制御手段４０２の重み設定部４０２１が、予測指示を受け付けると（ステップ１０１）、状況データベース３０２および状況分析データベース３０３から、ユーザの現在の状況（日常か否かに関する情報を含む）を取得する（ステップ１０２）。次に、取得した状況をキーとして、学習データベース３０１から、当該状況に対応している行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎの出現回数を取得し、使用する行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎに対して重みを設定する（ステップ１０３）。
【００３８】
次に、生成指示部４０２２が、行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎに、重みに応じた数の候補生成を指示する（ステップ１０４）。各行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎは、指示に応じて、行動候補を生成する。なお、各行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎは、それぞれ自身に設定された観点に従って必要な情報を収集し、行動候補を生成する。
【００３９】
そして、ログ生成部４０２３は、生成指示部４０２２の指示により行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎが生成した結果（行動候補）を受け取り（ステップ１０５）、現在の状況と、生成結果である行動候補と、当該候補を生成した行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎとの対応を、予測ＩＤをつけて予測制御ログ４０３へ書き込む（ステップ１０６）。また、ログ生成部４０２３は、生成された行動候補を生成元である行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎの重みづけに応じて並べ替えて一覧にし（ステップ１０７）、出力手段５に送信する（ステップ１０８)。
【００４０】
なお、学習データベース３０１に学習情報が登録されていないなどの理由で行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎから必要な数の行動候補が得られなかった場合は、初期行動予測手段４０９９を利用して行動候補を取得すればよい。初期行動予測手段４０９９は、全ユーザで利用の多い行動を選択する、乱数で行動を選択するなど、結果の得られる可能性が大きな方法で行動候補を生成する。
【００４１】
次いで、図３を参照して、状況取得・分析動作について説明する。図３は、本実施形態の行動予測システムにおける状況取得・分析動作の一例を示すフローチャートである。なお、図３に示す動作は、状況取得手段２０２および状況分析手段２０３によって、所定のタイミング（例えば、一定の周期、きっかけとなるデータ入力またはユーザアクセションのタイミング）で実施される。
【００４２】
図３に示す例では、まず、状況取得手段２０２がユーザの位置、現在時刻などのデータを入力手段１を介して取得し（ステップ２０１）、ユーザの現在の状況を示す情報（状況情報）として状況データベース３０２に書き込む（ステップ２０２）。そして、状況分析手段２０３が、取得された状況情報と、行動履歴データベース３０４およびユーザプロファイル３０６に記憶されている情報とを元に、ユーザの現在の状況を分析し（ステップ２０３）、分析結果を状況分析データベース３０３に書き込む（ステップ２０４）。本実施例では、分析結果として、ユーザの現在の状況が日常的なものかまたは一過性のものかを示す情報を含む情報を書き込む。
【００４３】
次いで、図４を参照して、行動取得・分析動作について説明する。図４は、本実施形態の行動予測システムにおける行動取得・分析動作の一例を示すフローチャートである。図４に示す動作は、行動取得手段２０４および行動分析手段２０５によって、所定のタイミングで（例えば、一定の周期、きっかけとなるデータ入力またはユーザアクセションのタイミングで）実施される。
【００４４】
図４に示す例では、まず、行動取得手段２０４がユーザの位置、行動の種類などのデータを入力手段１を介して取得し（ステップ３０１）、ユーザの行動を示す情報を含む行動履歴データとして行動履歴データベース３０４に書き込む（ステップ３０２）。そして、行動分析手段２０５が行動履歴データベース３０４に保持されているユーザの行動履歴を分析し（ステップ３０３）、分析結果を行動分析データベース３０５に書き込む（ステップ３０３）。
【００４５】
次いで、図５を参照して、ユーザプロファイル取得動作について説明する。図５は、本実施形態の行動予測システムにおけるユーザプロファイル取得動作の一例を示すフローチャートである。図５に示す動作は、ユーザプロファイル取得手段２０６によって、所定のタイミングで（例えば、初期設定の動作として）実施される。
【００４６】
図５に示す例では、ユーザプロファイル取得手段２０６は、ユーザの属性や好みなどのプロファイルデータを入力手段１を介して取得し（ステップ４０１）、取得した内容を該ユーザを識別するユーザ識別子とともにユーザプロファイル３０６に書き込む（ステップ４０２）。なお、ユーザ識別子を含むプロファイルデータを取得してもよい。本実施形態では、ユーザプロファイルデータとして、少なくとも取得される状況情報に対してその状況がユーザの日常か否かを判別するための情報を含むものとする。
【００４７】
次いで、図６を参照して、学習動作について説明する。図６は、本実施形態の行動予測システムにおける学習動作の一例を示すフローチャートである。図６に示す動作は、学習手段２０１によって、所定のタイミング（例えば、一定の周期、きっかけとなるデータ入力またはユーザアクセションのタイミング）で実施される。
【００４８】
図６に示す例では、学習手段２０１は、状況データベース３０２および状況分析データベース３０３から、ユーザの現在の状況（日常か否かに関する情報を含む）を取得する（ステップ５０１）。また、入力手段１を介してユーザにより選択された行動に対応する予測ＩＤを取得し、予測制御ログ４０３を参照して、ユーザが選択した行動を候補として生成した行動候補生成手段の情報を取得する（ステップ５０２）。そして、状況情報または／および状況分析データと行動候補生成手段のＩＤ等の識別子とを学習データベース３０１に書き込む（ステップ５０３）。
【００４９】
以上のように、本実施形態によれば、行動予測制御手段４０２と予測制御ログ４０３と学習手段２０１とを連携させて、ユーザの状況と併せた行動候補生成手段の学習および選択をするので、行動予測の精度を向上させることができる。例えば、以前に当該システムを利用したときのユーザの状況とユーザが選択した行動候補を生成した行動候補生成手段とをセットで学習することで、次回に同様の状況で行動候補を生成する際に、これまでの当該状況での行動候補生成手段の使用状況を反映して、各行動候補生成手段に重みを設定することができるので、よりユーザの状況に合致した行動予測をすることができる。
【００５０】
なお、これらが連携しないと、あるところにはユーザの状況（最新状況、候補中の行動をユーザが選択したときの状況）ばかりがたまり、あるところにはユーザが選択した行動候補と当該行動候補を生成した行動候補生成手段の組み合わせばかりがたまることになり、ユーザの状況と行動候補生成手段とが結びつかないため、状況によって行動候補生成手段を使い分けるといった本発明の効果は得られない。
【００５１】
また、利用する行動履歴情報に応じて、行動の候補を生成する手段を複数持つというように構成されているため、予測対象が参加していないグループの行動履歴情報も利用することができる。
【００５２】
また、本実施の形態では、ユーザの現在の状況と日常との差異を分析するというように構成されているため、ユーザの現在の状況が、一過性のものであるのか、普段どおりの状況であるのかまでを加味して、細かな予測ができる。
【００５３】
さらに、ユーザの状況と、ユーザが選択した候補と、当該候補を予測した行動候補生成手段との対応を学習するように構成することにより、似たような状況ではユーザの嗜好にマッチした候補を生成することもできる。
【００５４】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図７は、本発明の第２の実施形態の行動予測システムの構成例を示すブロック図である。図７に示す例は、図１に示す第１の実施形態と比べて、データ処理部２が、さらに学習制御手段２０８を含む点が異なる。また、データ処理部２の学習手段２０１が学習手段２０７に変わっている点が異なる。
【００５５】
学習制御手段２０８は、予測結果として提示した行動候補に対して、実際に取った行動が得られた際に、学習手段２０７に学習の指示を行う。
【００５６】
学習手段２０７は、学習制御手段２０８の指示に従い、行動分析データベース３０５から得られるユーザの行動結果を参照し、そのときのユーザの状況および、予測に使用した行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎを取得し、それらの対応を学習データベース３０１に書き込む。なお、他の点に関しては第１の実施形態と同様である。
【００５７】
次に、図８のフローチャートを参照して、本実施形態の学習動作について説明する。図８は、第２の実施形態の行動予測システムにおける学習動作の一例を示すフローチャートである。本実施の形態では、ユーザは出力手段５に表示された行動候補に対して明示的な選択を行わない。そのため、学習手段２０７は、行動分析データベース３０５を参照してユーザがどの行動候補に従ったのかを推定する。以下に、学習手段２０７、学習制御手段２０８の動作を説明する。
【００５８】
図８に示す例では、学習制御手段２０８は、定められたタイミングで学習手段２０７に学習の実行を指示する（ステップ６０１）。学習手段２０７は、行動分析データベース３０５から移動前の場所と移動後の場所の組み合わせを取得する（ステップ６０２）。次いで、状況データベース３０２および状況分析データベース３０３から移動前の場所に関する状況（日常か否かに関する情報を含む）を取得する（ステップ６０３）。さらに、予測制御ログ４０３から移動後の場所を行動候補として生成した行動候補生成手段の識別子を取得する（ステップ６０４）。そして、状況データと行動候補生成手段の識別子とを学習データベース３０１に書き込む（ステップ６０５）。
【００５９】
以上のように、本実施形態では、学習手段２０７が行動分析データベース３０５と予測制御ログ４０３を参照して状況データと行動候補生成手段の組み合わせを学習するように構成されているため、ユーザがどの行動候補に従ったのかを明示的に指定しなくともその状況においてとった行動にあわせた学習を行うことができる。
【００６０】
次に、具体的な実施例を用いて本発明の第１の実施形態の動作を説明する。本実施例では、まず、行動予測制御手段４０２が動作する。動作のきっかけは、時刻あるいは時間間隔を設定する、ユーザあるいはシステム管理者からの指示によるなどの方法がある。説明では一定の時間間隔で動作するものとする。
【００６１】
行動予測制御手段４０２の重み設定部４０２１は、はじめに、状況データベース３０２から、行動を予測する対象ユーザの最新状況を取得する。図９は、状況データベース３０２に記憶される状況情報の例を示す説明図である。図９に示す例では、状況データベース３０２には、状況情報として、ユーザＩＤと、状況を取得した時刻と、状況の一情報としての場所とを対応づけた情報が保持されている。図９では、ユーザＩＤ＝００１のユーザが１０：００に田町にいたことが示されている。
【００６２】
次に、重み設定部４０２１は、学習データベース３０１を参照して、ユーザ、時刻、場所から、過去に利用した行動候補生成手段の番号を取得する。図１０は、学習データベース３０１に記憶される学習情報の例を示す説明図である。図１０に示す例では、学習データベース３０１には、学習情報として、ユーザＩＤと、時刻と、状況の一情報としての場所と、行動候補生成手段の番号（ｎの値）とを対応づけた情報が保持されている。図１０に示す学習情報から、ユーザＩＤ＝００１のユーザが１０：００に田町にいるという状況に対応づけられている行動候補生成手段として、番号（ｎ）＝１の行動候補生成手段４０１１が１件、番号（ｎ）＝２の行動候補生成手段４０１２が３件登録されていることがわかる。
【００６３】
次に、重み設定部４０２１は、各行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎに対する重みとして、要求する行動候補の件数を決定する。例として５件の行動候補を生成する場合は、学習データベース３０１に記憶されている学習情報からの検索結果数に比例して割り当ててもよい。図１０に示す例であれば、要求する行動候補の件数として、行動候補生成手段４０１１に１件、行動候補生成手段４０１２に４件を割り当てる。そして、生成指示部４０２２が、各行動候補生成手段に件数を指定して行動候補の生成を要求する。
【００６４】
各行動候補生成手段４０１１〜４０１ｎは、指定された件数分、行動候補を生成する。各行動候補生成手段は、それぞれ状況データベース３０２、状況分析データベース３０３、行動分析データベース３０５、ユーザプロファイル３０６のうち必要なデータを参照して、定められた観点に基づく行動候補を生成する。例えば、行動候補生成手段４０１１に対しては、「予測対象となるユーザの行動履歴」を使って行動候補を生成するよう設定されていてもよい。また、行動候補生成手段４０１２に対しては、「地元である人の行動履歴」を使って行動候補を生成するよう設定されていてもよい。また、行動候補生成手段４０１３に対しては、「地元でない人の行動履歴」を使って行動候補を生成するよう設定されていてもよい。
【００６５】
例えば、ある行動候補生成手段において「地元である人の行動履歴」を使って行動候補を生成する処理は、次に示す方法により実現できる。まず、予測対象の現在位置を状況データベース３０２から取得する。次に、ユーザプロファイル３０６を参照し、［地元エリア］に当該位置が記述されているユーザを特定する。そして、行動分析データ３０５を参照し、当該特定ユーザの中で［場所］が当該位置と一致するユーザを選出し、当該選出ユーザが［次に行った場所］と［出現回数］とを抽出し、回数が多い順に行動候補を生成する。行動候補の生成には、協調フィルタリング、プロファイルと行動との比較、選択ルールや決定樹による選択など従来の推薦手法を利用できる。
【００６６】
図１１は、状況分析データベース３０３に記憶される状況分析データの例を示す説明図である。図１１に示す例では、状況分析データベース３０３には、状況分析データとして、ユーザＩＤと、場所と、距離と、頻度とを対応づけた情報が保持されている。本例では、項目［距離］と［頻度］が分析結果に該当する。例えば、状況分析手段２０３は、状況データベース３０２に保持されている状況データの項目［場所］と、後述するユーザプロファイル３０６に保持されているユーザプロファイルの項目［地元エリア］とを比較して、その間の距離を算出し、場所が地元エリアから「遠い」のか「近い」のかを判別してもよい。また、状況データベース３０２に保持されている状況データの項目［場所］をキーに、行動履歴データベース３０４に保持されている行動履歴に含まれる［場所］を検索して、ユーザの現在の状況の一情報としての場所が行動履歴に出現する回数を求めるとともに全体に占める割合を求め、その場所への滞在が「多い」のか「少ない」のかを判別してもよい。
【００６７】
このように、分析結果を状況分析データベース３０３に書き込むことによって、予測対象の現在位置を基準にするだけでなく、現在位置の日常との差異を基準に行動候補生成手段を選択することができるようになる。これにより、差異に適した予測結果を得ることができる。例えば、状況分析データベース３０３における［距離］が「遠い」とある状況での予測結果を得るためには、学習データベース３０１において［距離］が「遠い」とある場合の行動候補生成手段の使用回数を取得して、使用する行動候補生成手段の重みを設定すればよい。
【００６８】
なお、上記実施形態の例では、分析結果と学習結果に基づく行動候補制御手段の制御例として、行動候補の生成数に反映される重みを設定する場合を示したが、制御例はこれに限らず、例えば、行動候補生成手段の利用頻度を設定するものであってもよい。例えば、学習データベース３０１から対応する行動候補生成手段の出現回数を得たところ、行動候補生成手段４０１１が１件、行動候補生成手段４０１２が３件であったとする。このような場合に、４回に３回は行動候補生成手段４０１２から生成し、１回は行動候補生成手段４０１１から生成するように指示を行ってもよい。
【００６９】
また、重みの大きな行動候補生成手段が生成した候補を一覧の上位に表示させるなど表示順序に反映させてもよい。また、重み以外の制御方法として、仮名漢字変換の同音語選択のように、最近選択された候補の生成手段を優先させるという制御方法も可能である。
【００７０】
また、図１２は、行動分析データベース３０５に記憶される行動分析データの例を示す説明図である。図１２に示す例では、行動分析データベース３０５には、行動分析データとして、ユーザＩＤと、場所と、滞在始まり時刻と、次に行った場所と、出現回数と、最新登録日時とを対応づけた情報が保持されている。例えば、図１２では、ユーザＩＤ＝００１のユーザが、１０：００に田町にいる状況から渋谷にいった行動履歴が１件、２００８年９月９日１３：００に登録されていることが示されている。
【００７１】
また、図１３は、ユーザプロファイル３０６の例を示す説明図である。図１３に示す例では、ユーザプロファイルとして、ユーザＩＤと、年齢と、性別と、職業と、趣味、地元エリアとを含む情報が示されている。例えば、図１３では、ユーザＩＤ＝００１のユーザは、年齢が３０歳、性別が男、職業が会社員、趣味がスキー、地元エリアが八王子であることが示されている。
【００７２】
指示した行動候補生成手段によって行動候補が生成されると、ログ生成部４０２３は、その行動候補を示す情報とともにその行動候補を生成するに至った予測状況を示す予測結果情報を予測制御ログ４０３に記録する。図１４は、予測制御ログに記憶される予測記録の例を示す説明図である。図１４に示す例では、予測制御ログの１レコードとして、予測ごとに与える一意の記号である予測ＩＤと、ユーザＩＤと、時刻と、状況の一情報としての場所と、予測結果としての行動候補と、該行動候補を生成した行動候補生成手段の番号とを対応づけた情報が保持されている。
【００７３】
また、ログ生成部４０２３は、生成された行動候補を並べ替えて、出力手段５を介してユーザに提示する。なお、提示先が別のユーザ端末として構成されるような場合には、該ユーザ端末に、並び替えた生成候補を提示するための画面情報を送信してもよい。その際、各行動候補を識別するための予測ＩＤも含めて送信してもよい。図１５は行動候補の出力の例を示す説明図である。本実施例では、行動を特定の場所への移動として定めており、図１５に示す例では、行動候補として移動先の候補一覧を提示している。
【００７４】
また、図１６は、学習データベース３０１に記憶される学習情報の他の例を示す説明図である。また、図１７は、予測制御ログ３０１に記憶される予測記録の他の例を示す説明図である。図１６および図１７に示すように、ユーザ状況として、場所の代わりに自宅から現在位置までの距離を「近い」，「遠い」に分類して登録してもよい。また、他の例として、場所を場所へ行く頻度に変換してもよい。また、時刻を変換して利用することも可能である。例えば、時刻を時間帯に変換してもよい。
【００７５】
続いて、学習の具体例を説明する。ここでは、図１５に示した行動候補の一覧に対して、ユーザが「渋谷」を選択した場合を説明する。渋谷が選択された時点で状況が更新されていなかったとすると、学習手段２０１では、「ユーザ００１、１０：００、田町」という状況情報が得られる。学習手段２０１は、「渋谷」に対応する予測ＩＤである０００００１をキーにして予測制御ログ４０３を検索し、「渋谷」を生成したのが行動候補生成手段４０１１であることを得る。生成元の行動候補生成手段が特定されると、図１８に示すように、学習データベース３０１に、最新の状況と併せて、「ユーザ００１、１０：００、田町、行動候補生成手段１」を記録する。図１８は、学習データベース３０１に追加される学習情報の例を示す説明図である。
【００７６】
次に、学習により行動予測の結果が変化する例を説明する。図１８に示す学習情報群が記憶されている学習状態において、翌日１０：００に田町で行動予測を行うと、学習データベース３０１から、ユーザ００１、１０：００、田町という状況に該当する行動候補生成手段の番号として、行動候補生成手段１が２件、行動候補生成手段２が３件検索される。重み設定部４０２１は、検索結果数に比例して、行動候補生成手段４０１１に２件、行動候補生成手段４０１２に３件を要求する行動候補の件数として割り当てる。行動候補生成手段４０１１による行動候補をユーザが選択したことで、行動候補生成手段４０１１に対する重みが増加したことがわかる。
【００７７】
次に、具体的な実施例を用いて第２の発明を実施するための最良の形態の動作を説明する。入力手段１および記憶部３、予測部４、出力手段５については第１の実施形態と同様なので説明を省略する。
【００７８】
本例では、はじめに、学習制御手段２０８からの指示により学習手段２０７が学習を開始する。開始のタイミングとしては、特定の時刻やユーザが新しい行動を行った後などがある。なお、学習に先立って、行動取得手段２０４によってユーザの行動が定常的に行動履歴データベース３０４に蓄積されているものとする。図１９は、行動履歴データベース３０４に保持される情報の例を示す説明図である。行動取得手段２０４は、ユーザの位置をＧＰＳ受信機や自動改札機からのデータを受信するＲＦＩＤリーダなどの入力手段１を介して受信して、その変更を検出し、ユーザＩＤ、場所、その場所に滞在を開始した時刻、滞在を終了した時刻を含む行動履歴データを生成し、行動履歴データベース３０４に記録する。さらに、移動先の場所について、滞在を終了した時刻を無効とする行動履歴データを生成し、行動履歴データベース３０４に記録する。図１９に示す例では、ユーザＩＤ＝００１のユーザが田町に１０：００から１２：００まで滞在したことが示されている。また、ユーザＩＤ＝００１のユーザが渋谷に１２：１５から現在まで滞在していることが示されている。
【００７９】
行動分析手段２０５は、行動履歴データベース３０４の内容を分析して、ユーザの移動した場所を渋谷と検出し、その移動に係る行動について行動分析データを生成して行動分析データベース３０５に記録する。行動分析手段２０５は、例えば、図１２に示すように、ユーザＩＤ＝００１のユーザが１０：００から１２：００まで田町に滞在し、その後渋谷に移動したを示す行動分析データを記憶してもよい。
【００８０】
学習手段２０７は、行動分析データベース３０５に記憶されている行動分析データの登録日時を参照して、新規のデータの学習を行う。まず、行動分析データベース３０５から移動前の場所と時刻、移動後の場所を取り出す。次に、移動前の時刻を元に状況データベース３０２を検索し、当時の状況「１０：００、田町」を取得する。次に、予測制御ログ４０３を参照して、取得した当時の状況に対して一定の場所、時刻の範囲で行われた予測の記録を検索する。図１４に示す例では、予測記録として「ユーザＩＤ＝００１、１０：００、田町」に該当するデータが５件あり、そのうち「渋谷」を候補としているものがあることがわかる。そのため、ユーザの行動は、この予測結果として得た行動候補を元に行われたと推定して、該行動候補を生成した行動候補生成手段の番号「１」を取得する。そして、学習データベース３０１に「ユーザＩＤ＝００１、１０：００、田町、１」を登録する。
【００８１】
なお、上記例では、具体的な行動の例として場所の移動を使って説明しているが、映画鑑賞や食事、買い物など他の行動をとる場合でも本発明を利用できる。
【００８２】
次に、本発明の概要について説明する。図２０は、本発明の概要を示すブロック図である。図２０に示す本発明の行動予測システムは、状況分析手段１０と、行動予測制御手段２０と、複数の行動候補生成手段３０（３０−１，３０−２）と、学習手段４０とを備えている。なお、図２０は、２つの行動候補生成手段を備える例を示しているが、行動候補生成手段の数はこれに限らない。
【００８３】
状況分析手段１０（例えば、状況分析手段２０３）は、入力されるユーザの現在の状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を分析する。なお、状況分析手段１０は、上記実施形態における状況取得手段２０２の機能を含んでいてもよい。
【００８４】
また、状況分析手段１０は、入力されるユーザの状況に関わる所定のデータに基づいて、ユーザの現在の状況を、日常との差異が判別可能な情報を含むデータ形式にして特定してもよい。
【００８５】
行動予測制御手段２０（例えば、行動予測制御手段４０２）は、学習手段４０によるこれまでの学習結果と、状況分析手段１０によって特定されるユーザの現在の状況とに基づいて、予測に使用する行動候補生成手段３０−１，３０−２を制御する。
【００８６】
行動予測制御手段２０は、例えば、学習手段４０によるこれまでの学習結果と、状況分析手段１０によって特定されるユーザの現在の状況とに基づいて、各行動候補生成手段３０に対して使用に関する重みづけを行うことにより、予測に使用する行動候補生成手段３０を制御してもよい。
【００８７】
また、行動予測制御手段２０は、例えば、学習手段４０によるこれまでの学習結果のうち、ユーザの現在の状況が有する日常との差異が一致する状況に対応する学習結果を用いて、予測に使用する行動候補生成手段３０を制御してもよい。
【００８８】
行動候補生成手段３０−１，３０−２は、予め定められた独自の観点に従って収集される行動履歴の情報に基づいて、ユーザの次の行動の候補である行動候補を生成する。
【００８９】
学習手段４０は、ユーザの選択結果または行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段との対応づけを学習する。
【００９０】
このような構成を採用し、候補中の行動をユーザが選択したときに、当該候補を生成した行動候補生成手段３０に対する重みを上げる等の制御を行うことにより本発明の目的を達成することができる。
【００９１】
また、図２１は、本発明の行動予測システムの他の構成例を概略で示す説明図である。図２１に示すように、本発明の行動予測システムは、さらにプロファイル記憶手段５０や、行動分析手段６０を備えていてもよい。
【００９２】
プロファイル記憶手段５０は、ユーザの個人情報を記憶する。プロファイル記憶手段５０を備える場合には、状況分析手段１０は、入力されるユーザの状況に関わる所定のデータと、プロファイル記憶手段５０に記憶されているユーザの個人情報とに基づいて、ユーザの現在の状況を、日常との差異が判別可能な情報を含むデータ形式にして特定してもよい。
【００９３】
また、行動分析手段６０は、入力されるユーザの行動に関わる所定のデータに基づいて、少なくとも予測後のユーザの行動を分析する。行動分析手段６０を備える場合には、学習手段４０は、行動分析手段６０によって特定されるユーザの行動結果から、予測時のユーザの状況と、予測結果としての行動候補を生成した行動候補生成手段３０との対応づけを学習してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明によれば、ユーザに対して時刻や現在位置、知っている場所かどうかなどの状況にあった行動や行き先を提案するといった用途に適用できる。また、具体的な店舗や商品を推薦するといった用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の第１の実施形態の行動予測システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の行動予測システムにおける予測動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態の行動予測システムにおける状況取得・分析動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態の行動予測システムにおける行動取得・分析動作の一例を示すフローチャートである。
【図５】第１の実施形態の行動予測システムにおけるユーザプロファイル取得動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態の行動予測システムにおける学習動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態の行動予測システムの構成例を示すブロック図である。
【図８】第２の実施形態の行動予測システムにおける学習動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】状況データベース３０２に記憶される状況情報の例を示す説明図である。
【図１０】学習データベース３０１に記憶される学習情報の例を示す説明図である。
【図１１】状況分析データベース３０３に記憶される状況分析データの例を示す説明図である。
【図１２】行動分析データベース３０５に記憶される行動分析データの例を示す説明図である。
【図１３】ユーザプロファイルの例を示す説明図である。
【図１４】予測制御ログ４０３に記憶される予測記録の例を示す説明図である。
【図１５】行動候補の出力の例を示す説明図である。
【図１６】学習データベース３０１に記憶される学習情報の他の例を示す説明図である。
【図１７】予測制御ログ４０３に記憶される予測記録の他の例を示す説明図である。
【図１８】学習データベース３０１に追加される学習情報の例を示す説明図である。
【図１９】行動履歴データベース３０４に保持される情報の例を示す説明図である。
【図２０】本発明の概要を示すブロック図である。
【図２１】本発明の行動予測システムの他の構成例を概略で示す説明図である。
【符号の説明】
【００９６】
１  入力手段
２  データ処理手段
２０１，２０７  学習手段
２０２  状況取得手段
２０３  状況分析手段
２０４  行動取得手段
２０５  行動分析手段
２０６  ユーザプロファイル取得手段
２０８  学習制御手段
３  記憶部
３０１  学習データベース
３０２  状況データベース
３０３  状況分析データベース
３０４  行動履歴データベース
３０５  行動分析データベース
３０６  ユーザプロファイル
４  予測部
４０１  候補生成群
（４０１１〜４０１ｎ  行動候補生成手段１〜ｎ）
４０２  行動予測制御手段
４０３  予測制御ログ
５  出力手段
１０  状況分析手段
２０  行動予測制御手段
３０，３０−１，３０−２  行動候補生成手段
４０  学習手段
５０  プロファイル記憶手段
６０  行動分析手段
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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