(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の操作を判別するコンピュータに実行させる判別プログラムであって、
前記コンピュータに、
各物体に貼付されたタグを検出する、前記物体を操作する主体に備えられている検出装置から、該タグに一意に付与されるタグ識別子と、物体ごとに予め紐付けられる属性情報に一意に付与される属性情報識別子とをそれぞれ所定の時間間隔で繰り返し収集する情報収集手順と、
前記属性情報と前記属性情報識別子とを対応付けて記憶する属性情報記憶部から、前記情報収集手順により収集された属性情報識別子に対応する属性情報をそれぞれ取得する属性取得手順と、
前記属性取得手順により取得された属性情報のうち、追加または削除されたタグ識別子と共に収集された属性識別子に対応する属性情報に基づいて、前記主体が物体に対して行った操作内容を判定する操作内容判別手順と
を実行させることを特徴とする判別プログラム。 
【請求項２】
前記属性取得手順は、前記物体が可動物または固定物のいずれに該当するかを示す情報を前記属性情報として該物体ごとに記憶する属性情報記憶部から、前記情報収集手順により収集された属性情報識別子に対応する属性情報をそれぞれ取得し、
前記操作内容判定手順は、前記追加または削除されたタグ識別子と共に収集された属性識別子に対応する属性情報に含まれる前記物体が可動物または固定物のいずれに該当するかを示す情報に基づいて、前記操作内容を判別することを特徴とする請求項１に記載の判別プログラム。 
【請求項３】
前記属性取得手順は、前記物体の役割および／または設置場所を示す情報を前記属性情報として該物体ごとに記憶する属性情報記憶部から、前記情報収集手順により収集された前記属性情報識別子に対応する属性情報をそれぞれ取得し、
前記操作内容判定手順は、前記追加または削除されたタグ識別子と共に収集された属性識別子に対応する属性情報に含まれる前記物体の用途や物体の設置場所を示す情報に基づいて、前記操作内容を判別することを特徴とする請求項２に記載の判別プログラム。 
【請求項４】
物体ごとに予め紐付けられる属性情報と、該属性情報に一意に付与される属性情報識別子とを対応付けて記憶する属性情報記憶部と、
各物体に貼付されたタグを検出する、前記物体を操作する主体に備えられている検出装置から、該タグに一意に付与されるタグ識別子と、前記属性情報識別子とをそれぞれ所定の時間間隔で繰り返し収集する情報収集部と、
前記情報収集部により収集された属性情報識別子に対応する属性情報を前記属性情報記憶部からそれぞれ取得する属性取得部と、
前記属性取得部により取得された属性情報のうち、追加または削除されたタグ識別子と共に収集された属性識別子に対応する属性情報に基づいて、前記主体が物体に対して行った操作内容を判別する操作内容判別部と
を有することを特徴とする判別装置。 
【請求項５】
各物体に貼付されたタグを検出する、前記物体を操作する主体に備えられている検出装置と、物体の操作を判別する判別装置とを有するシステムに適用される判別方法であって、
前記検出装置が、通信可能範囲内にあるタグを検出した場合に、各物体に貼付されたタグから、該タグに一意に付与されるタグ識別子および物体ごとに予め紐付けられる属性情報に一意に付与される属性情報識別子を取得する情報取得工程と、
前記判別装置が、前記情報取得工程により取得されたタグ識別子および属性情報識別子をそれぞれ所定の時間間隔で繰り返し収集する情報収集工程と、
前記判別装置が、前記属性情報と前記属性情報識別子とを対応付けて記憶する属性情報記憶部から、前記情報収集工程により収集された属性情報識別子に対応する属性情報をそれぞれ取得する属性取得工程と、
前記判別装置が、前記属性取得工程により取得された属性情報のうち、追加または削除されたタグ識別子と共に収集された属性識別子に対応する属性情報に基づいて、前記主体が物体に対して行った操作内容を判別する操作内容判別工程と
を含むことを特徴とする判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、判別プログラム、判別装置および判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
日常生活や業務において、人がモノ（物）に触るという行為をセンシングすることにより、人の行動を推測したり判別したりする技術が提案されている。そして、この技術により得られた人の行動に関する情報は、各種サービスを人に提供する場合に利用される。
【０００３】
例えば、人がモノに触れたことを検知する技術や、人がモノに対して行った操作を判別する技術には、以下に説明するような従来技術１〜５が存在する。
【０００４】
従来技術１は、例えば、ＲＦＩＤ（Radio  Frequency  Identification）タグなどの「物品識別子」をモノに貼付しておく。そして、従来技術１は、タグから取得される識別情報をインデックスとして、データベースからモノの名称、すなわち「名詞」と、その名詞に関係するユーザの行動、すなわち「動詞」を取得することにより人の行動を推定する。例えば、従来技術１は、データベースから取得したモノの名称について、全ての動詞に対する条件付確率を求めてから、ベイズの定理を用いてモノの名称に対する動詞の確率を求める、いわゆる「確率的手法」により人の行動を推定する。
【０００５】
また、従来技術２は、モノに貼付されたタグの読み取りにより、人がある行動を取ったときに触れたモノを検知する。続いて、従来技術２は、人の行動と、この行動に伴って検知されたモノとの因果関係を、ベイジアンネットワーク(Bayesian  Network)を用いて解析する。そして、従来技術２は、この解析結果に基づいて、人の行動、人の振る舞いを推定する。
【０００６】
また、従来技術３は、タグが貼付されたモノが陳列されている棚に無線タグ読取装置を設置しておく。続いて、従来技術３は、棚に置かれているモノに貼付されているタグを無線タグ読取装置で読み取ることにより検知する。そして、従来技術３は、無線タグ読取装置によるタグの検知履歴の変化に基づいて、例えば、人が「棚からモノを借りた」、「棚にモノを返却した」などというような行動を判別する。
【０００７】
また、従来技術４は、人にタグ読取装置を携行させる。次に、従来技術４は、タグ読取装置でタグを読み取ることにより、人が何らかの操作に伴って触れたモノに貼付されたタグを検出する。続いて、従来技術４は、検出されたタグが貼付されているモノと、モノが検出されたときの人の操作の組合せの検出順序を元にして、人の行動パターンを表す特徴量を算出する。そして、従来技術４は、この特徴量の出現頻度を用いて、人の行動、人の振る舞いを判別する。
【０００８】
また、従来技術５は、薬瓶、患者、看護師などに対して電界通信タグを貼付しておく。そして、従来技術５は、看護師がモノに触れたときに、看護師が触れたモノに貼付されたタグの情報を読み取る。このようにして、従来技術は、人が触れたモノを判別する。従来技術５には、患者に対して投薬する薬が適切かどうかを照合する、いわゆる三点認証への応用が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００７−４１９２３号公報
【特許文献２】特開２００７−１０９１１０号公報
【特許文献３】特開２００７−１３７６３６号公報
【特許文献４】特開２００８−９７４７２号公報
【特許文献５】特開２００９−２２４８９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した従来技術１〜５は、以下のような問題があった。従来技術１および２は、ともに、人の状態推定に利用するための確率値を決定する必要があるので、膨大な事前データを取得して分析する必要があるという問題があった。従来技術３は、無線タグ読取装置を設置可能な「棚」など、人がモノに対して行った操作を判別できる場所が限定されるという問題があった。従来技術４は、人の行動パターンを判別するために、「モノに触った」ときのサンプルデータを用いて、上述した特徴量を予め算出しておく必要があるという問題があった。従来技術５は、人がモノに触れたことを検知するが、人がモノに対して行った操作までは判別できないという問題があった。
【００１１】
すなわち、上述した従来技術１〜５を用いて、人がモノに対して行った操作を判別するためには、事前にデータ採取をして分析を必要としたり、特定の場所に限定したりする必要があるという問題があった。
【００１２】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、事前にデータ採取をして分析を必要としたり、特定の場所に限定されたりすることなく、物体の操作を判別可能な判別プログラム、判別装置および判別方法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】
本願の開示する技術は、一つの態様において、物体の操作を判別するコンピュータに実行させる判別プログラムである。そして、各物体に貼付されたタグから、該タグに一意に付与されるタグ識別子と、物体ごとに予め紐付けられる属性情報に一意に付与される属性情報識別子とをそれぞれ繰り返し収集する情報収集手順をコンピュータに実行させる。また、属性情報と属性情報識別子とを対応付けて記憶する属性情報記憶部から、情報収集手順により収集された属性情報識別子に対応する属性情報をそれぞれ取得する属性取得手順をコンピュータに実行させる。また、情報収集手順により繰り返し収集された複数のタグ識別子および属性情報識別子の収集履歴推移と、属性取得手順により取得された属性情報とに基づいて、物体に対して他の物体が行った操作内容を判定する操作内容判別手順をコンピュータに実行させる。
を実行させる
【発明の効果】
【００１４】
本願の開示する技術の一つの態様によれば、事前にデータ採取をして分析を必要としたり、特定の場所に限定されたりすることなく、物体に対して他の物体が行った操作を判別できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、実施例１に係る判別装置を示す図である。
【図２】図２は、実施例２に係る操作内容判別システムの構成を示す図である。
【図３】図３は、タグ検出履歴データベース３０２に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。
【図４】図４は、物体データベース３０３に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。
【図５】図５は、物体データベース３０３に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。
【図６】図６は、物体データベース３０３に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。
【図７】図７は、物体データベース３０３に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。
【図８】図８は、物体データベース３０３に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。
【図９】図９は、物体データベース３０３に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、物体データベース３０３に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、あるユーザの「モノ」に対する操作の一例を示す概念図である。
【図１２】図１２は、図１１に示すユーザの操作に伴って記録されるタグの検出履歴データの推移を示す図である。
【図１３】図１３は、操作履歴データベース４１０に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、備品検索画面の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、タグ読取装置２００による処理の流れを示す図である。
【図１６】図１６は、操作判別装置３０４により実行される処理のメインルーチンの流れを示す図である。
【図１７】図１７は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の基本的な流れを示す図である。
【図１８】図１８は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例１を示す図である。
【図１９】図１９は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例２を示す図である。
【図２０】図２０は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例３を示す図である。
【図２１】図２１は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例４を示す図である。
【図２２】図２２は、図２１に示す操作内容判別処理の流れの具体例４の補足説明図である。
【図２３】図２３は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例５を示す図である。
【図２４】図２４は、判別プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に、図面を参照しつつ、本願の開示する判別プログラム、判別装置および判別方法の一実施形態について詳細に説明する。なお、本願の開示する判別プログラム、判別装置および判別方法の一実施形態として後述する実施例により、本願が開示する技術が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１７】
図１は、実施例１に係る判別装置を示す図である。図１に示すように、実施例１に係る判別装置５０は、属性情報記憶部５１と、情報収集部５２と、属性取得部５３と、操作内容判別部５４とを有する。
【００１８】
属性情報記憶部５１は、物体ごとに予め紐付けられる属性情報をそれぞれ記憶する。情報収集部５２は、各物体に貼付されたタグから、該タグに一意に付与されるタグ識別子および属性情報に一意に付与される属性情報識別子を繰り返し収集する。
【００１９】
属性取得部５３は、属性情報記憶部５１から、情報収集部５２により収集された属性情報識別子に対応する属性情報をそれぞれ取得する。操作内容判別部５４は、情報収集部５２により繰り返し収集された複数のタグ識別子および属性情報識別子の収集履歴推移と、属性取得部５３により取得された属性情報とに基づいて、物体に対して他の物体が行った操作内容を判別する。
【００２０】
判別装置５０は、複数のタグ識別子および属性情報識別子を含むタグの検出履歴の推移と、タグが貼付された物体の属性情報とに基づいて、物体に対して他の物体が行った操作内容を判別する。このようなことから、判別装置５０は、事前にデータ採取をして分析を必要としたり、特定の場所に限定されたりすることなく、物体に対して他の物体が行った操作を判別できる。
【実施例２】
【００２１】
［情報検索装置の構成（実施例２）］
図２は、実施例２に係る操作内容判別システムの構成を示す図である。図２に示すように、実施例２に係る操作内容判別システムは、タグ読取装置２００と、コンピュータシステム３００と、サービス提供装置４００とを有する。
【００２２】
コンピュータシステム３００は、無線ＬＡＮ（Local  Area  Network）を介して、タグ読取装置２００と通信可能な状態に接続される。また、コンピュータシステム３００は、ネットワーク５を介して、サービス提供装置４００と通信可能な状態に接続される。なお、ネットワーク５は、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＷＡＮ（Wide  Area  Network）、インターネットなどに該当する。
【００２３】
タグ読取装置２００は、ユーザにより携行される。そして、タグ読取装置２００は、物体１〜３のそれぞれに貼付されたタグ１００Ａ〜１００Ｃを検出する。タグ読取装置２００は、図２に示すように、タグ読取部２００Ａおよび通信部２００Ｂを有する。
【００２４】
例えば、タグ読取部２００Ａは、０．１秒、０．５秒、１秒、３秒など、任意に定められた時間間隔で、通信可能範囲内にあるタグの検出を繰り返し試みる。そして、タグ読取部２００Ａは、タグを検出すると、検出したタグから、タグＩＤおよび属性情報インデックスを取得する。タグＩＤは、タグに一意に付与される識別子である。属性情報インデックスは、物体に予め紐付けられる属性情報に一意に付与される識別子である。ここで、属性情報とは、例えば、物体が可搬性を有するか否かを示す情報や、他の物体を乗せる・入れる・運ぶなどの物体の役割を示す情報、物体の設置場所に関する情報に該当する。
【００２５】
通信部２００Ｂは、コンピュータシステム３００との間でやり取りされる各種情報に関する通信を制御する。例えば、通信部２００Ｂは、タグの検出時刻、タグ読取装置２００を携行するユーザ情報、タグ読取部２００Ａにより取得されたタグＩＤおよび属性情報インデックスをコンピュータシステム３００に送信する。
【００２６】
コンピュータシステム３００は、図２に示すように、通信装置３１０、タグ検出履歴データベース３０２、物体データベース３０３、操作判別装置３０４およびサービス提供装置３０５を有する。通信装置３１０、タグ検出履歴データベース３０２、物体データベース３０３、操作判別装置３０４およびサービス提供装置３０５は、ネットワーク５を介して、通信可能な状態で相互に接続される。
【００２７】
通信装置３０１は、タグ読取装置２００との間でやり取りされる各種情報に関する通信を制御する。例えば、通信装置３０１は、タグ読取装置２００から受信したタグの検出時刻、ユーザ情報、タグＩＤおよび属性情報インデックスをタグ検出履歴データベース３０２に記録する。
【００２８】
タグ検出履歴データベース３０２は、タグ読取装置２００により検出されたタグの検出履歴を蓄積する。例えば、タグ検出履歴データベース３０２は、タグ読取装置２００によるタグの検出時刻、タグ読取装置２００のユーザ情報、タグ読取部２００Ａにより取得されたタグＩＤおよび属性情報インデックスを対応付けて、タグの検出履歴として記憶する。
【００２９】
図３は、タグ検出履歴データベース３０２に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。例えば、図３に示すように、タグ検出履歴データベース３０２は、検出時刻「＊＊年＊月＊日＊時＊分＊秒」およびタグ読取装置の使用者「Ａ」について、複数のタグのＩＤと属性情報インデックスとの対を記憶する。例えば、図３に示すように、タグ検出履歴データベース３０２は、タグのＩＤ「００５」と属性情報インデックス「１」との対、タグのＩＤ「０１２」と属性情報インデックス「２」との対、タグのＩＤ「ＸＸＸ」と属性情報インデックス「Ｎ」との対を記憶する。
【００３０】
物体データベース３０３は、タグが貼付された物体についての情報、具体的には、物体に予め紐付けられる属性情報を記憶する。例えば、物体データベース３０３は、属性情報に一意に付与される属性情報インデックス、物体の名称、物体の可搬性、物体の役割および物体の設置場所の情報を対応付けて記憶する。なお、以下、「モノ」と記述した場合には、ユーザの操作の対象となる、いわゆる物品に該当する。
【００３１】
図４〜図１０は、物体データベース３０３に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。例えば、図４に示すように、物体データベース３０３は、属性情報インデックス「１」、名称「テーブル」、可搬性「固定」、役割「モノを載せる」、設置場所「４Ａ室」を対応付けて記憶する。また、図５に示すように、物体データベース３０３は、属性情報インデックス「２」、名称「トレイ」、可搬性「可動（手持ち移動可能）」、役割「モノを運ぶ」を対応付けて記憶する。
【００３２】
また、図６に示すように、物体データベース３０３は、属性情報インデックス「３」、名称「箱」、可搬性「可動（手持ち移動可能）」、役割「モノを入れる」を対応付けて記憶する。また、図７に示すように、物体データベース３０３は、属性情報インデックス「４」、名称「ドアノブ」、可搬性「可動」、役割「ドアの開閉操作を行う」、設置場所「７Ａ室」を対応付けて記憶する。
【００３３】
また、図８に示すように、物体データベース３０３は、属性情報インデックス「５」、名称「鍵」、可搬性「可動」、役割「開錠・施錠する」を対応付けて記憶する。また、図９に示すように、物体データベース３０３は、属性情報インデックス「６」、名称「鍵穴付きドアノブ」、可搬性「可動」、役割「（１）ドアの開閉操作を行う，（２）ドアをロックする」、設置場所「９Ａ室」を対応付けて記憶する。また、図１０に示すように、物体データベース３０３は、属性情報インデックス「７」、名称「壁」、可搬性「固定」、役割「エリアの仕切り」、設置場所「１０Ａ階廊下」を対応付けて記憶する。
【００３４】
なお、タグ検出履歴データベース３０２および物体データベース３０３は、一般的なＰＣ（personal  computer）やサーバ（sever）に該当する。
【００３５】
操作判別装置３０４は、タグ検出履歴データベース３０２に記憶されるタグの複数の検出履歴の推移と、物体の属性情報とに基づいて、物体に対するユーザの操作内容を判別する。
【００３６】
図１１は、あるユーザの物体に対する操作の一例を示す概念図である。図１１に示す１１−１は、タグ読取装置２００を携行するユーザを表すモデルである。図１１に示す１１−２，１１−３は、テーブルを表すモデルである。図１１に示す１１−４は、ユーザ１１−１により操作される箱を表すモデルである。図１１に示す１１Ａは、ユーザ１１−１により携行されるタグ読取装置を表すモデルである。図１１に示す１１Ｂは、テーブル１１−２に貼付されたタグを表すモデルである。図１１に示す１１Ｃは、テーブル１１−３に貼付されたタグを表すモデルである。図１１に示す１１Ｄは、箱１１−４に貼付されたタグを表すモデルである。図１１は、あるユーザが、１１０１→１１０２→１１０３の順に、テーブル１１−２に置かれている箱１１−４をテーブル１１−３に移動させる操作を行う様子を示している。
【００３７】
図１２は、図１１に示すユーザの操作に伴って記録されるタグの検出履歴データの推移を示す図である。なお、検出履歴データとは、タグの検出時刻、タグ読取装置２００のユーザ情報、タグＩＤおよび属性情報インデックスに該当する。
【００３８】
図１２に示す１２０１は、図１１に示す１１０１の時点でタグ検出履歴データベース３０２に記録されるタグの検出履歴データを表す。図１２に示す１２０２は、図１１に示す１１０２の時点でタグ検出履歴データベース３０２に記録されるタグの検出履歴データを表す。図１２に示す１２０３は、図１１に示す１１０３の時点でタグ検出履歴データベース３０２に記録されるタグの検出履歴データを表す。
【００３９】
図１２の１２０１に示すように、図１１に示す１１０１の時点で、タグ検出履歴データベース３０２には、「箱のＩＤ」と属性情報インデックス「３」との対、および「テーブル１１−２のＩＤ」と属性情報インデックス「１」との対が記録されている。また、図１２の１２０２に示すように、図１１に示す１１０２の時点で、タグ検出履歴データベース３０２には、「箱のＩＤ」と属性情報インデックス「３」との対のみが記録されている。また、図１２の１２０３に示すように、図１１に示す１１０３の時点で、タグ検出履歴データベース３０２には、「箱のＩＤ」と属性情報インデックス「３」との対、および「テーブル１１−３のＩＤ」と属性情報インデックス「１」との対が記録されている。
【００４０】
すなわち、操作判別装置３０４は、図１１に示すようなユーザの操作内容を、図１２に示すタグの検出履歴データの推移と、検出された物体の属性情報とに基づいて判別する。
【００４１】
まず、操作判別装置３０４は、タグ検出履歴データベース３０２に記録されるタグの検出履歴データから、図１２に示す１２０２の検出履歴データと、１２０２より時間的に前に記録された図１２に示す１２０１の検出履歴データとを取得する。そして、操作判別装置３０４は、１２０２の検出履歴データと１２０１の検出履歴データとを比較することにより、検出履歴データに変化があるか否かを判定する。
【００４２】
判定の結果、検出履歴データに変化がある場合には、操作判別装置３０４は、属性情報インデックスに基づいて、図１２に示す１２０２の検出履歴データおよび図１２に示す１２０１の検出履歴データに対応する属性情報を物体データベース３０３から取得する。
【００４３】
具体的には、操作判別装置３０４は、図１２に示す１２０１の検出履歴データに含まれる属性情報インデックスに対応する「１」に対応する属性情報「固定」、「モノを載せる」、「４Ａ室」を取得する。同様に、操作判別装置３０４は、図１２に示す１２０１の検出履歴データに含まれる属性情報インデックスに対応する「３」に対応する属性情報「可動」、「モノを入れる」を取得する。さらに、操作判別装置３０４は、図１２に示す１２０２の検出履歴データに含まれる属性情報インデックスに対応する「１」に対応する属性情報「固定」、「モノを載せる」、「４Ａ室」を取得する。
【００４４】
そして、操作判別装置３０４は、ユーザの操作内容の判別を実行する。具体的には、操作判別装置３０４は、図１２に示す１２０１の検出履歴データから、図１２に示す１２０２の検出履歴データへの推移の内容を確認する。図１２に示す１２０１の検出履歴データでは、可動物である箱１１−４と固定物であるテーブル１１−２が検出されていることがわかる。一方、図１２に示す１２０２の検出履歴データでは、固定物であるテーブル１１−２のみが検出されていることが分かる。よって、操作判別装置３０４は、「ユーザＡにより、４Ａ室に設置された固定物であるテーブル１１−２から可動物である箱１１−４が持ち上げられた」とユーザの操作内容を判別する。
【００４５】
さらに、操作判別装置３０４は、１２０３の検出履歴データと１２０２の検出履歴データとを比較することにより、検出履歴データに変化があるものと判定した場合には、上述したのと同様の手順を踏んで、ユーザの操作内容の判別を実行する。具体的には、図１２に示す１２０２の検出履歴データでは、固定物であるテーブル１１−２のみが検出されていることが分かる。一方、図１２に示す１２０３の検出履歴データでは、可動物である箱１１−４と固定物であるテーブル１１−３が検出されていることがわかる。よって、操作判別装置３０４は、「ユーザＡにより、４Ａ室に設置された固定物であるテーブル１１−３の上に、可動物である箱１１−４が置かれた」とユーザの操作内容を判別する。
【００４６】
また、操作判別装置３０４は、モノを人に手渡すという操作や、ドアを開閉するという操作についても、上述してきた方法により同様に判別できる。詳細は、処理の流れの説明にて後述する。
【００４７】
操作判別装置３０４は、操作内容の判別が確定する度に、操作内容の判別結果をサービス提供装置４００に通知する。判別結果は、例えば、判別時刻、操作者、操作対象物、操作内容の情報を有する。
【００４８】
サービス提供装置４００は、操作判別装置３０４から操作内容の判別結果の通知を受信すると、判別結果を操作履歴データベース４１０に記録する。
【００４９】
操作履歴データベース４１０は、操作判別装置３０４による判別結果を記憶する。操作履歴データベース４１０は、例えば、判別時刻、操作者、操作対象物および操作内容の情報を対応付けて記憶する。なお、操作履歴データベース４１０は、一般的なＰＣ（personal  computer）やサーバ（sever）に該当する。
【００５０】
図１３は、操作履歴データベース４１０に記憶されるデータのフォーマットの一例を示す図である。例えば、図１３に示すように、操作履歴データベース４１０は、時刻「2010/2/15  15：00：40」、操作者「山田」、対象物「体温計１」および操作「ナースステーションの棚Ａからピックアップ」を対応付けて記憶する。また、図１３に示すように、操作履歴データベース４１０は、時刻「2010/2/15  15：05：00」、操作者「山田」、対象物「体温計１」および操作「田中に渡す」を対応付けて記憶する。また、図１３に示すように、操作履歴データベース４１０は、時刻「2010/2/15  16：00：00」、操作者「田中」、対象物「体温計１」および操作「病室２０１号室の台の上に置く」を対応付けて記憶する。
【００５１】
また、サービス提供装置４００は、ユーザからの検索要求に応じて、例えば、備品の場所などの情報を操作履歴データベース４１０から検索し、検索結果をユーザに提供する。
【００５２】
例えば、サービス提供装置４００は、ユーザに対して備品検索画面を提示する。図１４は、備品検索画面の一例を示す図である。サービス提供装置４００は、例えば、図１４に示す１４０１のような備品検索画面をユーザに提示する。次に、サービス提供装置４００は、備品検索画面内に設けられた「検索」の箇所をユーザから指定されると、「検索品」の入力箇所にユーザにより入力された「体温計１」の場所を、操作履歴データベース４１０から検索する。そして、サービス提供装置４００は、図１４の１４０２に示すように、体温計１の検索結果をユーザに提示する。
【００５３】
また、上述した実施例２では、物体に対するユーザの操作内容を判別する場合を説明したが、操作の主体は「人」に限定されるものではない。例えば、移動して、何かしらの操作を物体に対して行うロボットなどについても、同様に、操作内容を判別することができる。
【００５４】
また、物体データベース３０３は、上述した図１に示す属性情報記憶部５１に対応する。また、通信装置３０１およびタグ検出履歴データベース３０２は、上述した図１に示す情報収集部５２に対応する。また、操作判別装置３０４は、上述した図１に示す属性情報取得部５３および操作内容判別部５４に対応する。
【００５５】
なお、上述した操作判別装置３０４およびサービス提供装置４１０は、例えば、一般的なＰＣ（personal  computer）やサーバ（sever）に該当する。
【００５６】
［実施例２による処理］
図１５〜図２３を用いて、実施例２による処理の流れを説明する。まず、図１５を用いて、タグ読取装置２００によるタグ検出処理の流れを説明する。タグ読取装置は、予め設定された所定の時間間隔で通信可能範囲にあるタグの検出を行う。
【００５７】
［タグ検出処理］
図１５は、タグ読取装置２００による処理の流れを示す図である。図１５に示すように、タグ読取装置２００は、タグを検出すると（ステップＳ１５０１，ＹＥＳ）、検出したタグから、タグのＩＤ番号および属性情報インデックスを取得する（ステップＳ１５０２）。そして、タグ読取装置２００は、検出時刻、ユーザ情報、タグのＩＤ番号および属性情報インデックスをタグの検出履歴として、コンピュータシステム３００に送信する（ステップＳ１５０３）。そして、タグ読取装置２００は、上述したステップＳ１５０１に戻る。なお、タグ読取装置２００は、タグが検出されるまで、上述したステップＳ１５０１の判定結果を「ＮＯ」として同判定を繰り返す。
【００５８】
［操作判別装置３０４のメインルーチン］
次に、図１６を用いて、操作判別装置３０４により実行される処理のメインルーチンの流れを説明する。なお、操作判別装置３０４は、予め設定された所定の時間周期で以下に説明するメインルーチンを実行する。
【００５９】
図１６は、操作判別装置３０４により実行される処理のメインルーチンの流れを示す図である。図１６に示すように、操作判別装置３０４は、タグ検出履歴データベース３０２に記憶されている最新のタグの検出履歴と、ある指定期間遡ったタグの検出履歴とを逐次比較する（ステップＳ１６０１）。
【００６０】
そして、操作判別装置３０４は、最新のタグの検出履歴と、ある指定期間遡ったタグの検出履歴との間に変化があるか否かを判定する（ステップＳ１６０２）。判定の結果、検出履歴に変化がある場合には（ステップＳ１６０２，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、検出履歴に含まれる属性情報インデックスに対応する属性情報を物体データベース３０３から取得する（ステップＳ１６０３）。そして、操作判別装置３０４は、後述する各操作内容判別処理を実行し（ステップＳ１６０４）、処理を終了する。
【００６１】
ここで、ステップＳ１６０２の説明に戻る。判定の結果、検出履歴に変化がない場合には（ステップＳ１６０２，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、上述したステップＳ１６０１に戻る。
【００６２】
［操作内容判別処理の基本的な流れ］
続いて、図１７を用いて、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の基本的な流れを説明する。図１７は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の基本的な流れを示す図である。
【００６３】
図１７に示すように、操作判別装置３０４は、物体に対して操作「Ｘ」が行われたか否かを判定する（ステップＳ１７０１）。判定の結果、物体に対して操作「Ｘ」が行われた場合には（ステップＳ１７０１，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、物体に対して操作「Ｘ」が行われたものとする判定を行う（ステップＳ１７０２）。続いて、操作判別装置３０４は、サービス提供装置４００に判定結果を通知する（ステップＳ１７０３）。そして、操作判別装置３０４は、上述した図１６に示すメインルーチンに戻り（ステップＳ１７０４）、処理を終了する。
【００６４】
ここで、ステップＳ１７０１の説明に戻る。操作判別装置３０４は、判定の結果、物体に対して操作「Ｘ」が行われていない場合には（ステップＳ１７０１，ＮＯ）、次の操作内容判別処理を実行する（ステップＳ１７０５）。そして、操作判別装置３０４は、処理を終了する。
【００６５】
［操作内容判別処理の具体例１］
次に、図１８を用いて、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例１を説明する。図１８は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例１を示す図である。
【００６６】
操作判別装置３０４は、例えば、タグ検出履歴データベース３０２から最新の検出履歴と一つ前の検出履歴を取得する。そして、図１８に示すように、操作判別装置３０４は、一つ前の検出履歴で「固定物」の属性を有する「モノ」、および「可動物」の属性を有する「モノ」がそれぞれ検出されているか否かを判定する（ステップＳ１８０１）。
【００６７】
判定の結果、一つ前の履歴で「固定物」および「可動物」の属性を有する「モノ」がそれぞれ検出されている場合には（ステップＳ１８０１，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の判定を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、最新の検出履歴で「固定物」の属性を有する「モノ」が消える一方で、「可動物」の属性を有する「モノ」のみが検出されているか否かを判定する（ステップＳ１８０２）。
【００６８】
判定の結果、「可動物」の属性を有する「モノ」のみが検出されている場合には（ステップＳ１８０２，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の処理を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、「可動物」の属性を有する「モノ」が「固定物」の属性を有する「モノ」から持ち上げられたものとする判別結果を作成する（ステップＳ１８０３）。続いて、操作判別装置３０４は、判別結果をサービス提供装置４００に送信する（ステップＳ１８０４）。そして、操作判別装置３０４は、上述した図１６に示すメインルーチンに戻り（ステップＳ１８０５）、処理を終了する。
【００６９】
ここで、ステップＳ１８０１の説明に戻る。判定の結果、一つ前の履歴で「固定物」および「可動物」の属性を有する「モノ」がそれぞれ検出されていない場合には（ステップＳ１８０１，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、次の操作内容判別処理へ移る。なお、次の操作内容判別処理は、図１９を用いて後述する。
【００７０】
ここで、ステップＳ１８０２の説明に戻る。判定の結果、「可動物」の属性を有する「モノ」のみが検出されていない場合には（ステップＳ１８０２，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、次の操作内容判別処理へ移る。なお、次の操作内容判別処理は、図１９を用いて後述する。
【００７１】
［操作内容判別処理の具体例２］
続いて、図１９を用いて、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例２を説明する。図１９は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例２を示す図である。
【００７２】
図１９に示すように、操作判別装置３０４は、一つ前の検出履歴で「可動物」の属性を有する「モノ」のみが検出されているか否かを判定する（ステップＳ１９０１）。判定の結果、一つ前の履歴で「可動物」の属性を有する「モノ」のみが検出されている場合には（ステップＳ１９０１，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の判定を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、最新の検出履歴で「固定物」の属性を有する「モノ」、および「可動物」の属性を有する「モノ」がそれぞれ検出されているか否かを判定する（ステップＳ１９０２）。
【００７３】
判定の結果、最新の検出履歴で「固定物」および「可動物」の属性を有する「モノ」がそれぞれ検出されている場合には（ステップＳ１９０２，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の処理を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、「固定物」の属性を有する「モノ」の上に、「可動物」の属性を有する「モノ」が置かれたものとする判別結果を作成する（ステップＳ１９０３）。続いて、操作判別装置３０４は、判別結果をサービス提供装置４００に送信する（ステップＳ１９０４）。そして、操作判別装置３０４は、上述した図１６に示すメインルーチンに戻り（ステップＳ１９０５）、処理を終了する。
【００７４】
ここで、ステップＳ１９０１の説明に戻る。判定の結果、一つ前の履歴で「可動物」の属性を有する「モノ」のみが検出されていない場合には（ステップＳ１９０１，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、次の操作内容判別処理へ移る。なお、次の操作内容判別処理は、図２０を用いて後述する。
【００７５】
ここで、ステップＳ１９０２の説明に戻る。判定の結果、最新の検出履歴で「固定物」および「可動物」の属性を有する「モノ」がそれぞれ検出されていない場合には（ステップＳ１９０２，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、次の操作内容判別処理へ移る。なお、次の操作内容判別処理は、図２０を用いて後述する。
【００７６】
［操作内容判別処理の具体例３］
続いて、図２０を用いて、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例３を説明する。図２０は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例３を示す図である。
【００７７】
図２０に示すように、操作判別装置３０４は、一つ前の検出履歴で「可動物」の属性を有する「モノ」、および別の人がそれぞれ検出されているか否かを判定する（ステップＳ２００１）。ここで、別の人とは、タグが貼付された人を意味する。
【００７８】
判定の結果、一つ前の検出履歴で「可動物」の属性を有する「モノ」、および別の人がそれぞれ検出されている場合には（ステップＳ２００１，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の判定を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、最新の検出履歴で「可動物」の属性を有する「モノ」、および別の人がそれぞれ未検出になったか否かを判定する（ステップＳ２００２）。
【００７９】
判定の結果、最新の検出履歴で「可動物」の属性を有する「モノ」、および別の人がそれぞれ未検出になった場合には（ステップＳ２００２，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の処理を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、「可動物」の属性を有する「モノ」が別の人に渡ったものとする判別結果を作成する（ステップＳ２００３）。続いて、操作判別装置３０４は、判別結果をサービス提供装置４００に送信する（ステップＳ２００４）。そして、操作判別装置３０４は、上述した図１６に示すメインルーチンに戻り（ステップＳ２００５）、処理を終了する。
【００８０】
ここで、ステップＳ２００１の説明に戻る。判定の結果、一つ前の検出履歴で「可動物」の属性を有する「モノ」、および別の人がそれぞれ検出されていない場合には（ステップＳ１９０１，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、次の操作内容判別処理へ移る。なお、次の操作内容判別処理は、図２１を用いて後述する。
【００８１】
ここで、ステップＳ２００２の説明に戻る。判定の結果、最新の検出履歴で「可動物」の属性を有する「モノ」、および別の人がそれぞれ未検出になっていない場合には（ステップＳ２００２，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、次の操作内容判別処理へ移る。なお、次の操作内容判別処理は、図２１を用いて後述する。
【００８２】
［操作内容判別処理の具体例４］
続いて、図２１および図２２を用いて、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例５を説明する。この例では、タグ読取装置２００を携行するユーザは、ドアノブに触れてドアの開閉を行っているとする。図２１は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例５を示す図である。図２２は、図２１に示す操作内容判別処理の流れの具体例４の補足説明図である。
【００８３】
操作判別装置３０４は、例えば、タグ検出履歴データベース３０２から最新の検出履歴、一つ前の検出履歴および二つ前の検出履歴を取得する。そして、図２１に示すように、操作判別装置３０４は、二つ前の検出履歴で、「ドアノブ」および「ドアに隣接する壁」がそれぞれ検出されているか否かを判定する（ステップＳ２１０１）。
【００８４】
ステップＳ２１０１の判定は、図２２に示す２２０１の状態にあるか否かを判定するものである。図２２に示す２２０１は、ドアを開ける前の状態を表す。なお、図２２に示す２２Ａはタグが貼付された「ドアノブ」を示し、２２Ｂは「ドアに隣接する壁」に貼り付けされたタグを示し、２２Ｃは「ドア」を示す。
【００８５】
判定の結果、二つ前の検出履歴で、「ドアノブ」および「ドアに隣接する壁」がそれぞれ検出されている場合には（ステップＳ２１０１，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の判定を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、一つ前の検出履歴で、「ドアノブ」が検出されているか否かを判定する（ステップＳ２１０２）。
【００８６】
ステップＳ２１０２の判定は、図２２に示す２２０１の状態にあるか否かを判定するものである。図２２に示す２２０２は、ドアを開けた状態を表す。
【００８７】
判定の結果、一つ前の検出履歴で、「ドアノブ」が検出されている場合には（ステップＳ２１０２，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の判定を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、最新の検出履歴で「ドアノブ」および「ドアに隣接する壁」をそれぞれ検出されているか否かを判定する（ステップＳ２１０３）。
【００８８】
ステップＳ２１０３の判定は、図２２に示す２２０３の状態にあるか否かを判定するものである。図２２に示す２２０３は、開けたドアを再び閉じた状態を表す。
【００８９】
判定の結果、最新の検出履歴で「ドアノブ」および「ドアに隣接する壁」をそれぞれ検出されている場合には（ステップＳ２１０３，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の処理を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、ドアを開閉したものとする判別結果を作成する（ステップＳ２１０４）。続いて、操作判別装置３０４は、判別結果をサービス提供装置４００に送信する（ステップＳ２１０５）。そして、操作判別装置３０４は、上述した図１６に示すメインルーチンに戻り（ステップＳ２１０６）、処理を終了する。
【００９０】
ここで、ステップＳ２１０１の説明に戻る。判定の結果、二つ前の検出履歴で、「ドアノブ」および「ドアに隣接する壁」がそれぞれ検出されていない場合には（ステップＳ２１０１，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、次の操作内容判別処理へ移る。なお、次の操作内容判別処理は、図２３を用いて後述する。
【００９１】
ここで、ステップＳ２１０２の説明に戻る。一つ前の検出履歴で、「ドアノブ」が検出されていない場合には（ステップＳ２１０２，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、次の操作内容判別処理へ移る。なお、次の操作内容判別処理は、図２３を用いて後述する。
【００９２】
ここで、ステップＳ２１０３の説明に戻る。最新の検出履歴で「ドアノブ」および「ドアに隣接する壁」をそれぞれ検出されていない場合には（ステップＳ２１０３，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、次の操作内容判別処理へ移る。なお、次の操作内容判別処理は、図２３を用いて後述する。
【００９３】
［操作内容判別処理の具体例５］
続いて、図２３を用いて、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例６を説明する。図２３は、操作判別装置３０４により実行される操作内容判別処理の流れの具体例６を示す図である。
【００９４】
図２３に示すように、操作判別装置３０４は、一つ前の検出履歴で、「鍵」および「鍵穴付きドアノブ」がそれぞれ検出されているか否かを判定する（ステップＳ２３０１）。判定の結果、一つ前の検出履歴で、「鍵」および「鍵穴付きドアノブ」がそれぞれ検出されている場合には（ステップＳ２３０１，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の判定を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、最新の検出履歴で「鍵」のみが検出されているか否かを判定する（ステップＳ２３０２）。
【００９５】
判定の結果、最新の検出履歴で「鍵」のみが検出されている場合には（ステップＳ２３０２，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の判定を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、一つ前の検出履歴から最新の検出履歴までの時間経過がある範囲内に収まっているか否かを判定する（ステップＳ２３０３）。例えば、操作判別装置３０４は、一つ前の検出履歴の検出時刻と、最新の検出履歴の検出時刻とに基づいて、ステップＳ２３０３の判定を行う。
【００９６】
判定の結果、一つ前の検出履歴から最新の検出履歴が検出されるまでの時間経過がある範囲内に収まっている場合には（ステップＳ２３０３，ＹＥＳ）、操作判別装置３０４は、次の処理を行う。すなわち、操作判別装置３０４は、鍵の開閉操作を行ったものとする判別結果を作成する（ステップＳ２３０４）。続いて、操作判別装置３０４は、判別結果をサービス提供装置４００に送信する（ステップＳ２３０５）。そして、操作判別装置３０４は、上述した図１６に示すメインルーチンに戻り（ステップＳ２３０６）、処理を終了する。
【００９７】
ここで、ステップＳ２３０１の説明に戻る。判定の結果、一つ前の検出履歴で、「鍵」および「鍵穴付きドアノブ」がそれぞれ検出されていない場合には（ステップＳ２３０１，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、ステップＳ２３０６に示すメインルーチンに戻る。
【００９８】
ここで、ステップＳ２３０２の説明に戻る。判定の結果、最新の検出履歴で「鍵」のみが検出されていない場合には（ステップＳ２３０２，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、ステップＳ２３０６に示すメインルーチンに戻る。
【００９９】
ここで、ステップＳ２３０３の説明に戻る。一つ前の検出履歴から最新の検出履歴までの時間経過がある範囲内に収まっていない場合には（ステップＳ２３０３，ＮＯ）、操作判別装置３０４は、ステップＳ２３０６に示すメインルーチンに戻る。なお、操作判別装置３０４は、図１８〜図２３を用いて上述してきた操作内容判別処理以外に、他の操作内容判別処理を行った後に、メインルーチンに戻ってもよい。
【０１００】
［実施例２による効果］
上述してきたように、コンピュータシステム３００は、いわゆる「モノ」に貼り付けられたタグのＩＤの検出履歴の推移だけでなく、「モノ」に対して予め紐付けた属性情報を利用することにより、「モノ」に対する人の操作内容の判別を行う。すなわち、「モノ」に貼付されたタグのＩＤの検出履歴の推移だけでは、人がタグを貼付された「モノ」と、直接もしくは間接的に接しているかどうかしか分らない。一方、「可動物」あるいは「固定物」のような「モノ」に紐付けられる属性情報を用いることにより、「人が「固定物」から「可動物」を持ち上げた」というようことまでが分かる。このようなことから、実施例２によれば、事前にデータを採取して分析することを必要としたり、特定の場所に限定されたりすることなく、人がモノに対して行った「操作」の内容を判別することが可能になる。
【０１０１】
また、実施例２によれば、例えば、いわゆる「モノ」の役割および設置場所の情報を属性情報として予め用意しておく。このようなことから、人がモノに対して行った「操作」の内容を詳細に判別することが可能になる。
【０１０２】
具体的に説明すると、例えば、タグの貼られていない机の上に、タグの貼付されているトレーが置かれているとする。このトレーには、可搬性について「可動物」、および役割について「モノを載せて運ぶ」という属性情報が紐付けられているものとする。そして、このトレーの上に、「可動物」という属性情報が紐付けられている「モノ」が載せられたとする。
【０１０３】
このような状況下で、いま、Ａさんがトレーを持ち上げたとする。このとき、Ａさんが携行しているタグリーダにより、トレーに貼付されたタグ、およびトレーに載っているモノのタグが検出される。トレーには「可動物」および「モノを載せて運ぶ」という属性情報があり、トレーに載せられた「モノ」には「可動物」という属性情報があるので、「Ａさんが可動物であるモノをトレーに載せて運んでいる」という操作内容の判別が可能となる。
【０１０４】
また、例えば、トレーを持っているＡさんにＢさんが近づき、トレーに載っている「モノ」を取り上げたとする。このとき、Ｂさんがトレーに載っているモノに触れた瞬間、Ｂさんが携行しているタグリーダにより、Ａさんが携行するタグリーダ、Ａさんが持つトレー、トレーの上に載っている「モノ」が検知される。次に、Ｂさんがトレーからモノを持ち上げたとき、Ｂさんが携行するタグリーダにより、この「モノ」に貼付けられたタグのみが検知される。このような場合には、タグのＩＤの検出履歴の推移および属性情報から、「モノを運ぶ」役割を持つトレーから「可動物」である「モノ」が持ち上げられたという操作内容の判別が可能となる。
【０１０５】
また、業務で使用する機材にタグを貼付しておけば、作業者が「モノ」に対して行った操作を判別できる。これを利用すれば、例えば業務記録の自動作成に応用できる。一例として看護業務を考える。いま、体温計、血圧計などの機器にタグが貼られているとする。また、患者にもタグが貼られているとする。患者や機器のタグの検知履歴、および属性情報を用いた機器の操作記録から、どの患者に対してどのような看護を行ったか、自動的に記録することができる。例えば、電子カルテと連携して、看護記録を自動で記録することができる。
【０１０６】
また、人が携行するタグ読取装置２００に、例えば、無線ＬＡＮ装置などを用いたＲＴＳＬ(Real  Time  Location  System)機能が内蔵されていれば、人の現在の位置情報が容易に把握できる。この情報も合わせて活用すれば、「誰が」、「どこで」、「何を」、「どうした」ということが分る。この情報を活用すれば、現在の位置だけでなく、誰から誰に手渡されたなどの経過情報も含めた「モノ」の位置を管理するシステムを実現できる。
【実施例３】
【０１０７】
以下、本願の開示する情報検索装置、情報検索方法および情報検索プログラムの他の実施形態を説明する。
【０１０８】
（１）装置構成等
例えば、図２に示したコンピュータシステム３００の構成は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、図２に示した操作判別装置３０４が、タグ検出履歴データベース３０２および物体データベースを内部的に有してもよい。このように、情報検索装置１００の全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１０９】
（２）判別プログラム
また、例えば、上述の実施例にて説明した操作判別装置３０４により実行される各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータなどの電子機器で実行することによって実現することもできる。なお、操作判別装置３０４の各種の処理については、例えば、図１５〜２３等を参照されたい。
【０１１０】
そこで、以下では、図２４を用いて、上述の実施例にて説明した操作判別装置３０４により実行される処理と同様の機能を実現する判別プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２４は、判別プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【０１１１】
図２４に示すように、操作判別装置３０４と同様の機能を実現するコンピュータ５００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ（Central  Processing  Unit）５１０と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置５２０と、モニタ５３０とを有する。
【０１１２】
また、コンピュータ５００は、図２４に示すように、記憶媒体からプログラム等を読取る媒体読取装置５４０と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うネットワークインターフェース装置５５０を有する。また、コンピュータ５００は、図２４に示すように、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）５６０と、ハードディスク装置５７０とを有する。そして、各装置５１０〜５７０は、バス５８０に接続される。
【０１１３】
なお、入力装置５２０は、例えば、キーボードやマウスなどである。なお、入力装置５２０がマウスを有する場合には、モニタ５３０と協働して、ポインティングデバイス機能を実現することもできる。また、入力装置５２０がタッチパッドなどの他の入力デバイスを有する場合にも、マウスの場合と同様にポインティングデバイス機能を実現できる。
【０１１４】
また、ＣＰＵ５１０の代わりに、例えば、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ(Field  Programmable  Gate  Array)などの集積回路を用いることもできる。また、ＲＡＭ５６０の代わりに、フラッシュメモリ(flash  memory)などの半導体メモリ素子を用いることもできる。
【０１１５】
ハードディスク装置５７０には、上述した操作判別装置３０４の機能と同様の機能を発揮する判別プログラム５７１および判別用データ５７２が記憶されている。なお、この判別プログラム２７１を適宜分散させて、ネットワークを介して通信可能に接続された他のコンピュータの記憶部に記憶させておくこともできる。
【０１１６】
そして、ＣＰＵ５１０が、判別プログラム５７１をハードディスク装置５７０から読み出してＲＡＭ５６０に展開することにより、図２４に示すように、判別プログラム５７１は判別プロセス５６１として機能する。判別プロセス５６１は、ハードディスク装置５７０から読み出した判別用データ５７２等の各種データを適宜ＲＡＭ５６０上の自身に割当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。
【０１１７】
なお、判別プロセス５６１は、例えば、図２に示した操作判別装置３０４にて実行される処理、例えば、図１５〜図２３に示す処理を有する。
【０１１８】
なお、判別プログラム５７１については、必ずしも最初からハードディスク装置５７０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ５００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ５００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１１９】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ５００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ５００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１２０】
５０  判別装置
５１  属性情報記憶部
５２  情報収集部
５３  属性取得部
５４  操作内容判別部
１００Ａ〜１００Ｃ  タグ
２００  タグ読取装置
２００Ａ  タグ読取部
２００Ｂ  通信部
３００  コンピュータシステム
３０１  通信装置
３０２  タグ検出履歴データベース
３０３  物体データベース
３０４  操作判別装置
４００  サービス提供装置
４１０  操作履歴データベース
５００  コンピュータ
５１０  ＣＰＵ
５２０  入力装置
５３０  モニタ
５４０  媒体読取装置
５５０  ネットワークインターフェース装置
５６０  ＲＡＭ
５６１  判別プロセス
５７０  ハードディスク装置
５７１  判別プログラム
５７２  判別用データ
【図１】
0005589513.tif 000002
【図２】
0005589513.tif 000003
【図３】
0005589513.tif 000004
【図４】
0005589513.tif 000005
【図５】
0005589513.tif 000006
【図６】
0005589513.tif 000007
【図７】
0005589513.tif 000008
【図８】
0005589513.tif 000009
【図９】
0005589513.tif 000010
【図１０】
0005589513.tif 000011
【図１１】
0005589513.tif 000012
【図１２】
0005589513.tif 000013
【図１３】
0005589513.tif 000014
【図１４】
0005589513.tif 000015
【図１５】
0005589513.tif 000016
【図１６】
0005589513.tif 000017
【図１７】
0005589513.tif 000018
【図１８】
0005589513.tif 000019
【図１９】
0005589513.tif 000020
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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