(57)【要約】【課題】消費電力又は通信量を抑えつつ、各ユーザの活動状況を精度よく取得する技術を提供する。【解決手段】活動状況処理装置１００は、複数のユーザ装置で得られるデータを用いて識別される複数ユーザの活動状況を少なくとも示す複数の活動状況情報に基づいて、活動状況の類似するユーザ同士をグルーピングすることにより、当該複数のユーザ装置を少なくとも１つの活動グループに分類する分類部１０１と、活動グループに属する複数のユーザ装置の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択する選択部１０２と、選択部１０２で選択される代表ユーザ装置以外の、当該活動グループに属する他のユーザ装置に対して、当該活動状況情報に関連する特定処理の抑制を指示する指示部１０３と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザ装置で得られるデータを用いて識別される複数ユーザの活動状況を少なくとも示す複数の活動状況情報に基づいて、活動状況の類似するユーザ同士をグルーピングすることにより、該複数のユーザ装置を少なくとも１つの活動グループに分類する分類部と、
前記活動グループに属する複数のユーザ装置の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択する選択部と、
前記選択部で選択される代表ユーザ装置以外の、前記活動グループに属する他のユーザ装置に対して、前記活動状況情報に関連する特定処理の抑制を指示する指示部と、
を備える活動状況処理装置。
【請求項２】
少なくとも前記代表ユーザ装置の活動状況情報に基づいて、前記代表ユーザ装置が属する活動グループの解体タイミングを決定するタイミング決定部、
を更に備え、
前記分類部は、前記タイミング決定部により決定される解体タイミングで前記代表ユーザ装置が属する活動グループを解体し、
前記指示部は、前記解体される活動グループに属している前記代表ユーザ装置以外のユーザ装置に対して、前記特定処理の抑制の解除を指示する、
請求項１に記載の活動状況処理装置。
【請求項３】
前記タイミング決定部は、少なくとも前記代表ユーザ装置の活動状況情報に基づいて、前記解体タイミングの後の再分類タイミングを更に決定し、
前記分類部は、前記タイミング決定部により決定される再分類タイミングで再度、前記分類を行い、
前記選択部は、前記分類部により再分類された活動グループに属する複数のユーザ装置の中から少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択し直し、
前記指示部は、前記分類部により再分類される活動グループの中の、前記選択部で選択される代表ユーザ装置以外のユーザ装置に対して、特定処理の抑制を指示する、
請求項２に記載の活動状況処理装置。
【請求項４】
前記各ユーザ装置の状態情報をそれぞれ取得する状態情報取得部、
を更に備え、
前記選択部は、前記状態情報取得部により取得される状態情報に基づいて、前記活動グループに属する複数のユーザ装置の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の活動状況処理装置。
【請求項５】
前記分類部は、前記複数のユーザ装置の中の少なくとも１つのユーザ装置の識別情報を含むフィルタ情報を取得し、該フィルタ情報で特定されるユーザ装置を前記活動グループへの分類対象から除外する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の活動状況処理装置。
【請求項６】
前記分類部は、
前記複数の活動状況情報に基づいて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出する算出部を含み、
前記算出部により算出される類似度の逆数を距離情報として用いて、前記複数のユーザをクラスタリングすることにより、前記複数のユーザ装置を前記少なくとも１つの活動グループに分類する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の活動状況処理装置。
【請求項７】
前記複数の活動状況情報で示される、前記複数ユーザの活動状況の履歴を保持する履歴保持部、
を更に備え、
前記算出部は、前記履歴保持部で保持されるユーザ間の活動状況履歴の一致度を用いて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出する、
請求項６に記載の活動状況処理装置。
【請求項８】
前記複数の活動状況情報は、前記複数ユーザの位置及び前記複数ユーザの場所属性の少なくとも一方を更に示し、
前記算出部は、前記複数ユーザの位置情報を用いて算出されるユーザ間距離の近さ、及び、前記複数ユーザの場所属性に関し予め決められているユーザの活動状況の変化のし難さ指標の少なくとも一方を更に用いて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出する、
請求項７に記載の活動状況処理装置。
【請求項９】
少なくとも１つのコンピュータにより実行される活動状況処理方法において、
複数のユーザ装置で得られるデータを用いて識別される複数ユーザの活動状況を少なくとも示す複数の活動状況情報に基づいて、活動状況の類似するユーザ同士をグルーピングすることにより、該複数のユーザ装置を少なくとも１つの活動グループに分類し、
前記活動グループに属する複数のユーザ装置の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択し、
前記選択された代表ユーザ装置以外の、前記活動グループに属する他のユーザ装置に対して、前記活動状況情報に関連する特定処理の抑制を指示する、
ことを含む活動状況処理方法。
【請求項１０】
少なくとも前記代表ユーザ装置の活動状況情報に基づいて、前記代表ユーザ装置が属する活動グループの解体タイミングを決定し、
前記決定された解体タイミングで前記代表ユーザ装置が属する活動グループを解体し、
前記解体された活動グループに属している前記代表ユーザ装置以外のユーザ装置に対して、前記特定処理の抑制の解除を指示する、
ことを更に含む請求項９に記載の活動状況処理方法。
【請求項１１】
少なくとも前記代表ユーザ装置の活動状況情報に基づいて、前記解体タイミングの後の再分類タイミングを更に決定し、
前記決定された再分類タイミングで再度、前記分類を行い、
前記再分類された活動グループに属する複数のユーザ装置の中から少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択し直し、
前記再分類された活動グループの中の、前記選択し直された代表ユーザ装置以外のユーザ装置に対して、特定処理の抑制を指示する、
ことを更に含む請求項１０に記載の活動状況処理方法。
【請求項１２】
前記各ユーザ装置の状態情報をそれぞれ取得する、
ことを更に含み、
前記代表ユーザ装置の選択は、前記取得された状態情報に基づいて、前記活動グループに属する複数のユーザ装置の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択する、
請求項９から１１のいずれか１項に記載の活動状況処理方法。
【請求項１３】
前記複数のユーザ装置の中の少なくとも１つのユーザ装置の識別情報を含むフィルタ情報を取得し、
前記フィルタ情報で特定されるユーザ装置を前記活動グループへの分類対象から除外する、
ことを更に含む請求項９から１２のいずれか１項に記載の活動状況処理方法。
【請求項１４】
前記複数の活動状況情報に基づいて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出し、
前記算出された類似度の逆数を距離情報として用いて、前記複数のユーザをクラスタリングする、
ことを更に含み、
前記分類は、前記クラスタリングの結果に基づいて、前記複数のユーザ装置を前記少なくとも１つの活動グループに分類する、
請求項９から１３のいずれか１項に記載の活動状況処理方法。
【請求項１５】
前記複数の活動状況情報で示される、前記複数ユーザの活動状況の履歴を履歴保持部に保持する、
ことを更に含み、
前記類似度の算出は、前記履歴保持部で保持されるユーザ間の活動状況履歴の一致度を用いて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出する、
請求項１４に記載の活動状況処理方法。
【請求項１６】
前記複数の活動状況情報は、前記複数ユーザの位置及び前記複数ユーザの場所属性の少なくとも一方を更に示し、
前記類似度の算出は、前記複数ユーザの位置情報を用いて算出されるユーザ間距離の近さ、及び、前記複数ユーザの場所属性に関し予め決められているユーザの活動状況の変化のし難さ指標の少なくとも一方を更に用いて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出する、
請求項１５に記載の活動状況処理方法。
【請求項１７】
請求項９から１６のいずれか１項に記載の活動状況処理方法を少なくとも１つのコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの活動状況情報の取得技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、ユーザの各種行動を表し得るユーザ情報を収集することで、各ユーザに適合する各種サービスを提供するシステムが開発されている。例えば、下記特許文献１は、ユーザのＷＥＢページへのアクセス履歴をユーザの行動情報として収集することで、ユーザに関する情報（ユーザプロファイル）を更新しながら、ユーザが好む可能性が高い商品を推薦する手法を提案している。下記特許文献２は、ロボットに搭載されたセンサによりユーザの画像、音声及び接触状態を収集することで、ユーザの行動を切り分け、ユーザに合わせた出力をロボットに行わせる手法を提案している。
【０００３】
上述のようなシステムに関し、更に、各種センサを備えた携帯端末から加速度、角速度、心拍数などのセンサデータを収集し、歩行、走行、電車乗車中といったユーザの移動状況（行動状態）を識別する技術も提案されている。
【０００４】
しかしながら、利用可能な電力が限られている携帯端末を用いるそのような技術では、携帯端末の消費電力を抑える工夫が必要である。例えば、ユーザの移動状況の識別処理やサーバへのデータ送信処理は、携帯端末の電力を消費する。
【０００５】
そこで、下記特許文献３は、予め決められた端末同士又は近隣に位置する端末同士をグループ化し、各グループの特定端末のみに、ＧＰＳ（Global Positioning System）による位置の計測、及び、サーバへの通信を行わせることで、端末の消費電力を削減する手法を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２００３−０１７１３７号
【特許文献２】特開２００６−０８８２５１号公報
【特許文献３】特開２０１０−２５８９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献３の提案手法は、ユーザの活動状況を識別する装置やシステムに適用することはできない。近隣に位置する各ユーザが同じ活動を行うとは限らないため、その提案手法で決められた特定端末により取得される情報では、同じグループ内の他の端末の活動状況を精度よく識別することができないからである。例えば、同じ建物や同じフロアにいる場合でも、各ユーザが異なる行動をとる場合が多い。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、消費電力又は通信量を抑えつつ、各ユーザの活動状況を精度よく取得する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の各側面では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。
【００１０】
第１の側面は、活動状況処理装置に関する。第１側面に係る活動状況処理装置は、複数のユーザ装置で得られるデータを用いて識別される複数ユーザの活動状況を少なくとも示す複数の活動状況情報に基づいて、活動状況の類似するユーザ同士をグルーピングすることにより、当該複数のユーザ装置を少なくとも１つの活動グループに分類する分類部と、活動グループに属する複数のユーザ装置の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択する選択部と、選択部で選択される代表ユーザ装置以外の、当該活動グループに属する他のユーザ装置に対して、当該活動状況情報に関連する特定処理の抑制を指示する指示部と、を有する。
【００１１】
第２の側面は、少なくとも１つのコンピュータにより実行される活動状況処理方法に関する。第２側面に係る活動状況処理方法は、複数のユーザ装置で得られるデータを用いて識別される複数ユーザの活動状況を少なくとも示す複数の活動状況情報に基づいて、活動状況の類似するユーザ同士をグルーピングすることにより、当該複数のユーザ装置を少なくとも１つの活動グループに分類し、活動グループに属する複数のユーザ装置の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択し、選択された代表ユーザ装置以外の、当該活動グループに属する他のユーザ装置に対して、当該活動状況情報に関連する特定処理の抑制を指示する、ことを含む。
【００１２】
なお、本発明の別側面としては、上記第２側面に係る活動状況処理方法を少なくとも１つのコンピュータに実行させるプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。
【発明の効果】
【００１３】
上記各側面によれば、消費電力又は通信量を抑えつつ、各ユーザの活動状況を精度よく取得する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態に係る活動状況処理装置の構成例を概念的に示す図である。
【図２】第１実施形態における活動状況収集システムの構成例を概念的に示す図である。
【図３】第１実施形態における活動状況収集サーバの処理構成例を概念的に示す図である。
【図４】情報格納部に格納される情報の例を示す図である。
【図５】場所属性に対応する指標の例を示す図である。
【図６】活動グループに関する情報の例を示す図である。
【図７】第１実施形態における活動状況収集システムの動作例を示すシーケンスチャートである。
【図８】第２実施形態における活動状況収集サーバの処理構成例を概念的に示す図である。
【図９】活動グループの解体間隔の例を示す図である。
【図１０】活動グループの解体間隔及び再分類間隔の例を示す図である。
【図１１】第２実施形態における活動状況収集システムの動作例を示すシーケンスチャートである。
【図１２】ユーザ装置（０００１）及びユーザ装置（０００２）の活動状況履歴の例を示す図である。
【図１３Ａ】活動状況の表示例を示す図である。
【図１３Ｂ】活動状況の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下に挙げる実施形態は例示であり、本発明は以下の実施形態の構成に限定されない。
【００１６】
図１は、本発明の実施の形態に係る活動状況処理装置１００の構成例を概念的に示す図である。図１に示されるように、活動状況処理装置１００は、複数のユーザ装置で得られるデータを用いて識別される複数ユーザの活動状況を少なくとも示す複数の活動状況情報に基づいて、活動状況の類似するユーザ同士をグルーピングすることにより、当該複数のユーザ装置を少なくとも１つの活動グループに分類する分類部１０１と、活動グループに属する複数のユーザ装置の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択する選択部１０２と、選択部１０２で選択される代表ユーザ装置以外の、当該活動グループに属する他のユーザ装置に対して、当該活動状況情報に関連する特定処理の抑制を指示する指示部１０３と、を有する。
【００１７】
活動状況処理装置１００は、例えば、後述する詳細実施形態における活動状況収集サーバ５と同様のハードウェア構成を有し、その活動状況収集サーバ５と同様にプログラムが処理されることで、上述の各処理部が実現される。但し、活動状況処理装置１００のハードウェア構成は制限されない。
【００１８】
また、本発明の実施の形態に係る活動状況処理方法は、上述の活動状況処理装置１００のような少なくとも１つのコンピュータにより実行される。本活動状況処理方法は、複数のユーザ装置で得られるデータを用いて識別される複数ユーザの活動状況を少なくとも示す複数の活動状況情報に基づいて、活動状況の類似するユーザ同士をグルーピングすることにより、当該複数のユーザ装置を少なくとも１つの活動グループに分類し、活動グループに属する複数のユーザ装置の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択し、選択された代表ユーザ装置以外の、当該活動グループに属する他のユーザ装置に対して、当該活動状況情報に関連する特定処理の抑制を指示する、ことを含む。但し、本活動状況処理方法に含まれる各工程は、順不同に逐次的に実行されてもよいし、同時に実行されてもよい。
【００１９】
ここで、ユーザの活動状況は、例えば、ユーザの移動状況を示す。ユーザの移動状況は、停止、歩行、走行、階段昇降、電車、自動車、自転車乗車などを示す。このような移動状況は、例えば、加速度センサ、振動センサなどのようなユーザにより携帯されるセンサから取得されるデータに基づいて既存技術により識別される。ユーザの活動状況は、ユーザの移動状況のみに限られず、「読書」、「サッカー中」等のユーザの活動自体を示してもよい。また、上述のユーザの活動状況は、ユーザの位置やその位置に対応する場所属性などの補足情報と、ユーザの移動状況との組み合わせから識別されてもよい。例えば、ユーザの活動状況「読書」は、場所属性「図書館」とユーザの移動状況「停止」とから推定されてもよい。また、ユーザの活動状況「サッカー中」は、場所属性「サッカー場」とユーザの移動状況「走行」とから推定されてもよい。
【００２０】
このような活動状況情報は、ユーザ装置で得られるデータを用いて、そのユーザ装置や活動状況処理装置１００やその他の装置で生成される。ユーザ装置で得られるデータは、日時データや、上述のようなセンサにより取得されるセンサデータや、ＧＰＳにより得られる位置データなどである。即ち、ユーザの活動とは、ユーザ装置により得られるデータを用いて識別し得るユーザの行動や振る舞いを意味する。また、ユーザ装置とは、ユーザにより携帯される装置、ユーザの乗物に搭載される装置、ユーザが訪れる場所に設置される装置等のような、ユーザの活動を識別可能とするデータを取得することができる装置である。
【００２１】
本実施形態では、このような活動状況情報に基づいて、活動状況の類似するユーザ同士のグルーピングにより、当該複数ユーザのための複数のユーザ装置が少なくとも１つの活動グループに分類される。これにより、活動状況が類似するユーザが利用するユーザ装置同士が同じ活動グループに分類される。本実施形態では、このようにユーザの活動状況の類似性によりグループ分けされた活動グループ毎に、少なくとも１つの代表ユーザ装置が選択され、この代表ユーザ装置以外の、活動グループに属する他のユーザ装置に対して、当該活動状況情報に関連する特定処理の抑制が指示される。活動状況情報に関連する特定処理には、活動状況情報を生成するためのデータをアップロードする処理、活動状況情報を生成する処理などの少なくとも１つが含まれる。
【００２２】
同じ活動グループに属するユーザ装置のユーザ同士は、類似する活動を行う可能性が高いため、同じ活動グループに属する代表ユーザ装置以外の他のユーザ装置の活動状況情報は、代表ユーザ装置から得られるデータから生成された活動状況情報で代替することができる。即ち、代表ユーザ装置以外の、活動グループに属する他のユーザ装置に対して、当該活動状況情報に関連する特定処理が抑制されたとしても、代表ユーザ装置のみに当該活動状況情報に関連する特定処理を実行させることで、その活動グループに属する全てのユーザ装置の活動状況情報を取得することができる。また、代表ユーザ装置以外の他のユーザ装置の特定処理が抑制されることで、当該他のユーザ装置の消費電力、又は、当該他のユーザ装置からの通信量を削減することができる。
【００２３】
従って、本実施形態によれば、消費電力又は通信量を削減しながら、各ユーザの活動状況を精度よく取得することができる。
【００２４】
以下、上述の実施形態について更に詳細を説明する。以下には、詳細実施形態として第１実施形態から第４実施形態を例示する。以下の各詳細実施形態は、上述の活動状況処理装置１００及び活動状況処理方法を活動状況収集サーバに適用した場合の例である。
【００２５】
［第１実施形態］
〔システム構成〕
図２は、第１実施形態における活動状況収集システム１の構成例を概念的に示す図である。第１実施形態における活動状況収集システム１は、活動状況収集サーバ５、複数のユーザ装置３を有する。活動状況収集サーバ５及び複数のユーザ装置３は、ネットワーク２を介して通信可能に接続される。ネットワーク２は、インターネット等のような公衆網、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、無線通信ネットワーク等である。なお、本実施形態において、活動状況収集サーバ５と各ユーザ装置３との間の通信形態は限定されない。
【００２６】
活動状況収集サーバ５は、いわゆるコンピュータであり、例えば、バス１５で相互に接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、メモリ１１、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１２、通信装置１３等を有する。メモリ１１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ハードディスク、可搬型記憶媒体等である。入出力Ｉ／Ｆ１２は、表示装置（図示せず）や入力装置（図示せず）等のようなユーザインタフェース装置と接続され得る。通信装置１３は、ネットワーク２を介して各ユーザ装置３と通信を行う。本実施形態は、活動状況収集サーバ５のハードウェア構成を制限しない。活動状況収集サーバ５は、以下のユーザ装置３の中の少なくとも１つであってもよい。
【００２７】
ユーザ装置３は、携帯電話、スマートフォン、携帯ＰＣ（Personal Computer）、カーナビゲーションシステムの車載器などのようないわゆるコンピュータであり、上述のようなハードウェア構成を有する。また、ユーザ装置３は、或る場所に設置されその場所に訪れたユーザを認識する、人感センサ、監視カメラ装置、タグリーダ、カードリーダ、ＮＦＣ（Near Field Communication）の受信機などであってもよい。また、ユーザ装置３は、人と触れる機会のある玩具や健康器具等の組み込み機器であってもよい。
【００２８】
本実施形態では、ユーザ装置３は、ユーザの活動状況情報を生成し、その活動状況情報を活動状況収集サーバ５に送信する。また、本実施形態では、ユーザ装置３は、活動状況情報に関連する特定処理の抑制指示を活動状況収集サーバ５から受けると、活動状況情報の生成処理及び活動状況情報の活動状況収集サーバ５への送信処理を当該特定処理として停止する。特定処理の抑制指示を受けたユーザ装置３は、上記生成処理及び上記送信処理のいずれか一方のみを停止してもよい。また、ユーザ装置３は、当該特定処理を完全に停止させず、当該特定処理の一部を停止させるようにしてもよい。
【００２９】
ここで、活動状況情報は、上述したようなユーザの活動状況に加えて、ユーザの位置、その位置に対応する場所の属性、日時などのような、ユーザの活動状況を示し得る少なくとも１つの補足情報を示してもよい。ユーザの位置に対応する場所の属性とは、例えば、店、娯楽施設、オフィス、駅、交差点などである。また、休日、祝日、正月、クリスマスなどは、ユーザの活動に影響を与え得るため、活動状況情報で示されてもよい。活動状況情報でユーザの移動状況が示される場合には、ユーザ装置３は、センサを有し、かつ、そのセンサから得られるセンサデータからユーザの移動状況を識別する処理部を有してもよい。この場合、ユーザの移動状況を識別する手法には周知の手法が用いられればよい。ここで、センサデータを用いてユーザの移動状況を識別する周知の手法の例を挙げる。
【００３０】
ユーザ装置３は、センサデータに対して現在時刻から一定期間（時間窓）分のセンサデータを取得し、このセンサデータに対して、分散、平均などの統計処理や、フーリエ変換による周波数解析などを施し、移動状況を識別するための特徴量を求める。そして、ユーザ装置３は、予め構築されていた移動状況と特徴量との関係を示す識別モデルを用いて、当該特徴量に対する移動状況を取得する。識別モデルは、ニューラルネットワークやＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、決定木など広く知られた手法を用いて構築される。また、ニューラルネットワークやベイジアンネットワークは、単に移動状況を出力するだけでなく、その移動状況に対する尤度を出力するようにしてもよい。また、ユーザ装置３は、移動状況毎に識別モデルを用意し、各識別モデルから出力される尤度に基づいて、最も高い尤度を持つ移動状況を選択するようにしてもよい。
【００３１】
また、活動状況情報でユーザの位置が示される場合には、ユーザ装置３は、そのユーザの位置を取得するためのＧＰＳ受信機を有してもよい。また、活動状況情報でユーザの位置の場所属性が示される場合には、ユーザ装置３は、場所属性を特定するための地図情報を保持していてもよい。本実施形態は、ユーザ装置３により生成されるユーザの活動状況情報の具体的内容を制限しない。また、本実施形態は、ユーザ装置３のハードウェア構成を制限しない。
【００３２】
〔処理構成〕
図３は、第１実施形態における活動状況収集サーバ５の処理構成例を概念的に示す図である。以降、活動状況収集サーバ５は、単に、サーバ５と表記される。第１実施形態におけるサーバ５は、図３に示されるように、情報取得部２１、算出部２２、情報格納部２３、分類部２４、選択部２５、指示部２６等を有する。これら各処理部は、例えば、ＣＰＵ１０によりメモリ１１に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。また、当該プログラムは、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、メモリカード等のような可搬型記録媒体やネットワーク上の他のコンピュータから入出力Ｉ／Ｆ１２を介してインストールされ、メモリ１１に格納されてもよい。
【００３３】
情報取得部２１は、各ユーザ装置３から、ユーザ装置３を特定し得る装置ＩＤと共に、ユーザの活動状況情報をそれぞれ取得する。情報取得部２１は、取得されたユーザの活動状況情報と装置ＩＤとを関連付けて情報格納部２３に格納する。なお、情報取得部２１は、当該活動状況情報をユーザ装置３から直接取得してもよいし、他の装置を介して取得してもよい。また、情報取得部２１は、上述のように活動グループの代表として選択された代表ユーザ装置３から当該活動状況情報を取得した場合、その取得された活動状況情報を、代表ユーザ装置３の装置ＩＤと関連付けて情報格納部２３に格納すると共に、その活動グループの他のユーザ装置３に関するエントリとしても情報格納部２３に格納する。
【００３４】
活動状況情報の取得先となるユーザ装置３は、代表ユーザ装置３、又は、活動グループに分類されていないユーザ装置３である。上述のように、サーバ５から活動状況情報に関連する特定処理の抑制指示を受けているユーザ装置３は、活動状況情報の取得先にならない。情報取得部２１は、自発的に、対象の各ユーザ装置３から、装置ＩＤ及びユーザの活動状況情報をそれぞれ収集してもよいし、対象の各ユーザ装置３により自発的にそれぞれ送信される情報を取得してもよい。
【００３５】
情報格納部２３は、情報取得部２１により取得された装置ＩＤ及びユーザの活動状況情報を関連付けた状態で格納する。図４は、情報格納部２３に格納される情報の例を示す図である。図４は、ユーザの活動状況情報が日時、移動状況、位置及び場所属性を示す例を示す。図４の例によれば、情報格納部２３に、装置ＩＤ、日時、移動状況、位置及び場所属性が関連付けられて格納されている。
【００３６】
情報格納部２３は、ユーザの活動状況情報で示される一部の情報について履歴を保持するようにしてもよい。例えば、情報格納部２３は、当該活動状況情報で示される、ユーザの活動状況の履歴を保持するようにしてもよい。この場合、情報格納部２３は、履歴保持部と呼ぶこともできる。
【００３７】
算出部２２は、情報取得部２１により取得されたユーザの活動状況情報に基づいて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出する。算出部２２により算出される活動状況の類似度は、ユーザ同士が同じ活動を行っている可能性の高さを示す。算出部２２は、例えば、次のように類似度を算出する。但し、ユーザ間の活動状況の類似度の算出手法は以下の例のみに制限されない。
【００３８】
算出部２２は、情報格納部２３で保持されるユーザ間の活動状況履歴の一致度を用いて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出する。例えば、算出部２２は、２人のユーザに関する活動状況の所定期間の履歴を情報格納部２３から取得し、ユーザ毎の活動状況の個数に対する同じ活動状況の個数の割合を上記活動状況履歴の一致度として算出する。算出部２２は、この算出された一致度を当該類似度とすることができる。
【００３９】
また、算出部２２は、活動状況情報がユーザの位置及びユーザの場所属性の少なくとも一方を示す場合、上述の活動状況履歴の一致度に加えて、ユーザの位置から算出されるユーザ間距離の近さ、及び、ユーザの場所属性に関し予め決められているユーザの活動状況の変化のし難さ指標の少なくとも一方を更に用いて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出してもよい。近くに位置しており、かつ、活動状況が変化し難い場所にいるユーザ同士は、同じ活動を行っている可能性が高いため、算出部２２は、このようなユーザ間の類似度を高く設定する。
【００４０】
図５は、場所属性に対応する指標の例を示す図である。算出部２２は、図５に示されるようなユーザの場所属性に関するユーザの活動状況の変化のし難さ指標（重み）を予め保持してもよい。図５の例では、ユーザの活動状況が変化し難い場所属性には大きい重み（指標値）が設定されている。
【００４１】
分類部２４は、算出部２２により算出される類似度に基づいてユーザ同士をグルーピングすることで、複数のユーザ装置３を少なくとも１つの活動グループに分類する。例えば、分類部２４は、算出部２２により算出される類似度の逆数を距離情報として用いて、当該ユーザをクラスタリングし、各クラスタの中心から所定距離内に存在するユーザ同士をグルーピングし、グルーピングされたユーザのユーザ装置３を１つの活動グループに分類する。クラスタリングには、Ｋ平均法やＮＮ（Nearest Neighbor）法等のような周知のクラスタ分析手法が利用される。但し、本実施形態は、このクラスタリングの手法自体を制限しない。これにより、各クラスタの中心から所定距離外に存在するユーザのユーザ装置３は、活動グループへ分類されない。これにより、全てのユーザ装置３の中で、活動グループに属するユーザ装置３と、活動グループに属さないユーザ装置３とが混在する可能性がある。
【００４２】
選択部２５は、活動グループに属する複数のユーザ装置３の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置３を選択する。選択部２５は、複数の代表ユーザ装置３を選択してもよい。本実施形態は、選択部２５による代表ユーザ装置３の選択方法を制限しない。選択部２５は、代表ユーザ装置３をランダムに選択してもよいし、活動グループに関連付けられたクラスタの中心に最も近いユーザ装置３を代表ユーザ装置３に選択してもよい。また、選択部２５は、活動状況の変動が最も小さいユーザ装置３、場所属性の重みが最も大きいユーザ装置３を選択するようにしてもよい。
【００４３】
分類部２４及び選択部２５は、活動グループへの分類及び代表ユーザ装置３の選択の各結果を図６に示されるようなデータで保持してもよい。図６は、活動グループに関する情報の例を示す図である。図６によれば、装置ＩＤ及び活動グループＩＤ及び代表情報が関連付けられて保持されている。活動グループＩＤは、活動グループを特定し得る情報である。また、代表ユーザ装置３の装置ＩＤを含むエントリの代表情報には、「ＹＥＳ」が設定され、代表ではないユーザ装置３の装置ＩＤを含むエントリの代表情報には、「ＮＯ」が設定されている。このような活動グループに関する情報は、上述の情報取得部２１にも参照される。
【００４４】
指示部２６は、選択部２５で選択された代表ユーザ装置３以外の、活動グループに属する他のユーザ装置３に対して、活動状況情報に関連する特定処理の抑制を指示する。例えば、指示部２６は、特定処理の抑制指示を示すメッセージを対象のユーザ装置３に送信する。指示部２６は、任意のタイミングで活動グループの解体を行い、特定処理の抑制を指示したユーザ装置３に対して、特定処理の抑制の解除を通知するようにしてもよい。更に、指示部２６は、任意のタイミングで活動グループへの再分類を他の処理部に指示するようにしてもよい。
【００４５】
〔動作例〕
以下、第１実施形態における活動状況処理方法について図７を用いて説明する。図７は、第１実施形態における活動状況収集システム１の動作例を示すシーケンスチャートである。
【００４６】
まず、図７に示されるユーザ装置３（＃１）から３（＃ｎ）は、未だ活動グループに分類されていないと仮定する。このとき、各ユーザ装置３は、取得されるデータに基づいて既存技術を用いてユーザの活動状況をそれぞれ識別し、その識別される活動状況を少なくとも示す活動状況情報をそれぞれ生成する（Ｓ３１）。このとき、各ユーザ装置３は、日時情報、位置情報、場所属性等を活動状況情報に含めてもよい。
【００４７】
各ユーザ装置３は、生成された活動状況情報を各ユーザ装置３の装置ＩＤと共に、サーバ５にそれぞれ送信する（Ｓ３２）。
【００４８】
サーバ５は、各ユーザ装置３から送信された活動状況情報及び装置ＩＤをそれぞれ取得する（Ｓ５１）。サーバ５は、その装置ＩＤで特定されるユーザ装置３が活動グループの代表か否かを確認する。ここでは、その装置ＩＤで特定されるユーザ装置３は未だ活動グループに分類されていないため、サーバ５は、装置ＩＤ及び活動状況情報を関連付けて保持する。
【００４９】
サーバ５は、（Ｓ５１）で取得された複数の活動状況情報に基づいて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出する（Ｓ５２）。例えば、サーバ５は、ユーザ装置３（＃１）から３（＃ｎ）の全ユーザの中の２ユーザの全組み合わせに関し、活動状況の類似度をそれぞれ算出する。また、サーバ５は、２ユーザの活動状況の所定期間の履歴に基づいて、ユーザ毎の活動状況の個数に対する同じ活動状況の個数の割合を算出し、この割合をその２ユーザ間の類似度としてもよい。また、サーバ５は、その割合に加えて、ユーザの位置から算出されるユーザ間距離の近さ、及び、ユーザの場所属性に関し予め決められているユーザの活動状態の変化のし難さ指標の少なくとも一方を更に用いて、ユーザ間の活動状況の類似度を算出してもよい。
【００５０】
サーバ５は、（Ｓ５２）で算出された類似度に基づいてユーザ同士をグルーピングすることで、ユーザ装置３（＃１）から（＃ｎ）を少なくとも１つの活動グループに分類する（Ｓ５３）。具体的には、サーバ５は、類似度の逆数を距離情報として用いて、当該ユーザをクラスタリングし、各クラスタの中心から所定距離内に存在するユーザ同士をグルーピングし、グルーピングされたユーザのユーザ装置３を１つの活動グループに分類する。ここでは、ユーザ装置３（＃１）から３（＃ｎ）が、１つの活動グループに分類されたと仮定する。
【００５１】
サーバ５は、各活動グループに属するユーザ装置３の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置３をそれぞれ選択する（Ｓ５４）。ここでは、ユーザ装置３（＃１）が、（Ｓ５３）で生成された活動グループの代表として選択されると仮定する。
【００５２】
サーバ５は、（Ｓ５４）で選択された代表ユーザ装置３（＃１）以外の、当該活動グループに属する他のユーザ装置３（＃２）から（＃ｎ）に対して、活動状況情報に関連する特定処理の抑制を指示する（Ｓ５５）。上記例によれば、ユーザ装置３（＃１）以外のユーザ装置３に、当該特定処理の抑制が指示される。
【００５３】
代表ユーザ装置３（＃１）以外の当該特定処理の抑制の指示を受けた各ユーザ装置３は、活動状況情報の生成処理及び活動状況情報の送信処理をそれぞれ停止する（Ｓ３３）。
一方、特定処理の抑制指示を受けていないユーザ装置３（＃１）は、任意のタイミングで、活動状況情報の生成（Ｓ３１）及び送信（Ｓ３２）を繰り返す。
【００５４】
サーバ５は、ユーザ装置３から送信された活動状況情報及び装置ＩＤを取得すると（Ｓ５６）、その装置ＩＤで特定されるユーザ装置３（＃１）が活動グループの代表か否かを確認する。ここでは、ユーザ装置３（＃１）が活動グループの代表であるため、サーバ５は、（Ｓ５６）で取得された装置ＩＤ及び活動状況情報を関連付けて保持すると共に、その活動状況情報をその活動グループに属する他のユーザ装置３（＃２）から（＃ｎ）の数分、コピーする（Ｓ５７）。サーバ５は、コピーされた活動状況情報を他のユーザ装置３（＃２）から（＃ｎ）の各装置ＩＤと共に保持する。なお、（Ｓ５６）で取得された装置ＩＤで特定されるユーザ装置３が活動グループの代表でない（活動グループに属していない）場合、（Ｓ５７）を行わない。
【００５５】
図７では図示されていないが、サーバ５は、（Ｓ５７）以降の任意のタイミングで、（Ｓ５３）で生成された活動グループを解体し、活動状況情報の生成及び送信の再開を指示する。
【００５６】
〔第１実施形態の作用及び効果〕
上述したように第１実施形態では、各ユーザ装置３から得られる活動状況情報に基づいて、ユーザ間の活動状況の類似度が算出され、類似度の逆数を距離情報として用いて、ユーザをクラスタリングすることで、活動状況の類似するユーザ同士をグルーピングし、グルーピングされたユーザのユーザ装置３を１つの活動グループに分類する。そして、活動グループにおける代表ユーザ装置３以外のユーザ装置３の活動状況情報に関する特定処理が抑制される。
【００５７】
このように、第１実施形態によれば、活動状況の類似性が数値化されるため、様々な周知のクラスタ分析手法を用いることができ、ひいては、活動状況の類似するユーザ同士を適切にグルーピングすることができる。従って、第１実施形態によれば、同じ活動グループに属するユーザ装置３のユーザ同士が同じ活動を行う可能性が増すため、代表ユーザ装置３の活動状況情報を同じ活動グループ内の他のユーザ装置３の活動状況情報として用いたとしても、各ユーザ装置３の活動状況の精度の低下を防ぐことができる。
【００５８】
更に、同じ活動グループに属する代表ユーザ装置３以外のユーザ装置３では、活動状況情報の生成処理及び送信処理が抑制されるため、ユーザ装置３の消費電力を削減することができ、更には、ユーザ装置３からサーバ５への通信量も削減することができる。
【００５９】
［第２実施形態］
上述の第１実施形態では、活動グループの解体タイミング及び活動状況情報に関連する特定処理の抑制の解除タイミングは任意としていた。第２実施形態におけるサーバ５は、活動グループの解体タイミングを決定する。以下、第２実施形態における活動状況収集システム１について、第１実施形態と異なる内容を中心説明する。以下の説明では、第１実施形態と同様の内容については適宜省略する。
【００６０】
〔処理構成〕
図８は、第２実施形態におけるサーバ５の処理構成例を概念的に示す図である。第２実施形態におけるサーバ５は、図８に示されるように、第１実施形態の処理部に加えて、タイミング決定部８１を更に有する。タイミング決定部８１は、例えば、ＣＰＵ１０によりメモリ１１に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。
【００６１】
タイミング決定部８１は、情報取得部２１で取得された活動状況情報の中の少なくとも代表ユーザ装置３の活動状況情報に基づいて、代表ユーザ装置３が属する活動グループの解体タイミングを決定する。例えば、タイミング決定部８１は、活動グループに含まれる各ユーザの活動状況が変化し難い程、解体間隔が長くなり、当該活動状況が変化し易い程、解体間隔が短くなるように、その活動グループの解体タイミングを決定する。
【００６２】
図９は、活動グループの解体間隔の例を示す図である。タイミング決定部８１は、図９の例に示されるようなテーブルを予め保持し、このテーブルを参照することにより活動グループの解体タイミングを決定してもよい。この場合、例えば、タイミング決定部８１は、上記テーブルにおいて、各活動グループの代表ユーザ装置３の活動状況情報と一致するエントリを特定し、そのエントリの解体間隔を各活動グループの解体タイミングに設定することができる。また、タイミング決定部８１は、ユーザ装置３毎に、活動状況情報に基づく解体タイミングをそれぞれ決定し、それらの最小値、又は、平均値等の統計値を各活動グループの解体タイミングに決定してもよい。
【００６３】
また、タイミング決定部８１は、情報取得部２１で取得された活動状況情報の中の少なくとも代表ユーザ装置３の活動状況情報に基づいて、上記解体タイミングの後の再分類タイミングを更に決定するようにしてもよい。タイミング決定部８１は、例えば、活動グループに含まれる各ユーザの活動状況が変化し難い程、解体から再分類までの間隔が長くなり、当該活動状況が変化し易い程、当該間隔が短くなるように、その活動グループの再分類タイミングを決定する。
【００６４】
図１０は、活動グループの解体間隔及び再分類間隔の例を示す図である。タイミング決定部８１は、図１０の例に示されるようなテーブルを予め保持し、このテーブルを参照することにより活動グループの解体タイミング及び再分類タイミングを決定してもよい。この場合、例えば、タイミング決定部８１は、上記テーブルにおいて、各活動グループの代表ユーザ装置３の活動状況情報と一致するエントリを特定し、そのエントリの解体間隔及び再分類間隔を各活動グループの解体タイミング及び再分類タイミングに設定することができる。また、タイミング決定部８１は、ユーザ装置３毎に、活動状況情報に基づく再分類タイミングをそれぞれ決定し、それらの最小値、又は、平均値等の統計値を各活動グループの再分類タイミングに決定してもよい。
【００６５】
なお、上述の例では、解体タイミングとして、活動グループの生成に対応するタイミングからの経過時間（間隔）が用いられたが、時刻を示す絶対時間が用いられてもよい。
【００６６】
分類部２４は、タイミング決定部８１により決定される解体タイミングで各活動グループをそれぞれ解体する。活動グループの解体とは、活動グループへの分類状態を解消することであり、例えば、図６の例で示されるような、活動グループに関する情報を削除することで実現される。分類部２４は、ユーザ装置３の分類が完了し、かつ、選択部２５により代表ユーザ装置３の選択が完了した活動グループに関し、選択完了時点をその活動グループの生成タイミングに設定し、その生成タイミングからの経過時間を監視することで、解体タイミングを検知する。
【００６７】
分類部２４は、解体タイミング直後に、活動グループに属していないユーザ装置３を対象に活動グループへの再分類を行う。また、分類部２４は、解体タイミングと共に再分類タイミングも決定されている場合には、解体タイミングからの経過時間を監視することで、タイミング決定部８１により決定される再分類タイミングを検知し、その再分類タイミングで再度、当該活動グループへの分類を行う。
【００６８】
なお、解体タイミング及び再分類タイミングに上述の絶対時間が用いられる場合には、分類部２４は、サーバ５が持つ時計から得られる時刻情報に基づいて、解体タイミング及び再分類タイミングを検出するようにしてもよい。
【００６９】
選択部２５は、分類部２４により活動グループが再分類された場合、その再分類された活動グループに属する複数のユーザ装置の中から少なくとも１つの代表ユーザ装置を選択し直す。
【００７０】
指示部２６は、分類部２４により解体される活動グループに属している代表以外のユーザ装置３に対して、活動状況情報に関連する特定処理の抑制の解除を指示する。指示部２６は、活動グループの解体後、再分類された場合には、分類部２４により再分類された活動グループの中の、選択部２５で選択される代表ユーザ装置以外のユーザ装置に対して、特定処理の抑制を指示する。
【００７１】
〔動作例〕
以下、第２実施形態における活動状況処理方法について図１１を用いて説明する。図１１は、第２実施形態における活動状況収集システム１の動作例を示すシーケンスチャートである。図１１では、図７と同様の工程については、図７と同じ符号が付されている。
【００７２】
サーバ５は、各活動グループに関し、少なくとも１つの代表ユーザ装置３をそれぞれ選択すると（Ｓ５４）、各活動グループの解体タイミングをそれぞれ決定する（Ｓ１１１）。サーバ５は、少なくとも各活動グループの代表ユーザ装置３の活動状況情報に基づいて、図９又は図１０の各例に示されるようなテーブルを参照することにより、各活動グループの解体タイミングをそれぞれ決定する。
【００７３】
サーバ５は、各活動グループに関し解体タイミングをそれぞれ監視する。例えば、サーバ５は、（Ｓ５４）で代表ユーザ装置３が選択された各活動グループに関し、（Ｓ５４）に対応する時点からの経過時間が解体タイミングとなるのをそれぞれ監視する。サーバ５は、活動グループの解体タイミングが到来すると（Ｓ１１２）、その活動グループに属する代表以外のユーザ装置３に対して、当該特定処理の抑制の解除を指示する（Ｓ１１３）。
【００７４】
代表以外のユーザ装置３であって、当該特定処理の抑制中にあるユーザ装置３は、当該解除指示を受け、活動状況情報の生成処理及び活動状況情報の送信処理をそれぞれ再開する（Ｓ１１４）。以後、サーバ５は、再分類タイミングが到来すると（図示せず）、（Ｓ５２）以降の処理を再度実行する。
【００７５】
〔第２実施形態における作用及び効果〕
第２実施形態では、ユーザの活動状況情報に基づいて、活動グループの解体タイミングが決定される。ユーザの活動が変化し難い活動グループにおける、分類されてから解体されるまでの間は、長く設定され、ユーザの活動が変化し易い活動グループにおける、分類されてから解体されるまでの間は、短く設定される。
【００７６】
よって、第２実施形態によれば、活動グループへの分類及び解体がユーザの活動状況情報に応じて制御されるため、活動グループが存在する間、その活動グループ内の各ユーザの活動状況の類似性を維持することができ、ひいては、活動グループ内の各ユーザの活動状況情報の精度を全体的に維持することができる。
【００７７】
例えば、電車に乗車しているユーザ装置３が分類された活動グループが、駅到着時に対応するタイミングで解体された場合、その活動グループ内の各ユーザ装置３が次の活動に落ち着くまで或る程度時間がかかる可能性がある。このような場合に、解体後直ちに活動グループへの分類を行ったとしても、適切に分類できない可能性がある。そこで、第２実施形態では、ユーザの活動状況情報に基づいて、活動グループの再分類タイミングが決定され、活動グループの解体後、この再分類タイミングでユーザ装置３が分類される。従って、第２実施形態によれば、上述のような場合でも、適切に分類ができるため、活動グループ内の各ユーザの活動状況情報の精度を全体的に維持することができる。
【００７８】
［第３実施形態］
第３実施形態におけるサーバ５は、ユーザ装置３の状態情報に基づいて、活動グループに属する複数のユーザ装置３の中から、少なくとも１つの代表ユーザ装置３を選択する。以下、第３実施形態における活動状況収集システム１について、第１実施形態及び第２実施形態と異なる内容を中心説明する。以下の説明では、第１実施形態及び第２実施形態と同様の内容については適宜省略する。
〔処理構成〕
第３実施形態におけるサーバ５は、図３に示される第１実施形態又は図８に示される第２実施形態と同様の処理構成を持つ。
【００７９】
情報取得部２１は、更に、各ユーザ装置３の状態情報をそれぞれ取得する。ユーザ装置３の状態情報は、ユーザの活動状況情報の精度に影響を与えるユーザ装置３に関する情報、又は、その精度を示す情報である。例えば、当該状態情報は、ユーザ装置３に関する、バッテリ残量、ＣＰＵ使用率、メモリ使用量、アプリケーション起動数、通信速度などの動作状況、振られている、ゲーム中、動画視聴中等のようなユーザ装置３の利用状態、センサ精度やサンプリング周波数や利用衛星数等のようなユーザ装置３に搭載されるセンサやＧＰＳの情報などである。情報取得部２１は、状態情報取得部と呼ぶこともできる。情報取得部２１は、活動グループに分類されたユーザ装置３のみから、ユーザ装置３の状態情報を取得するようにしてもよい。
【００８０】
選択部２５は、情報取得部２１により取得される状態情報に基づいて、活動グループに属する複数のユーザ装置３の中から、その活動グループの代表として相応しい少なくとも１つの代表ユーザ装置３を選択する。活動グループの代表として相応しいユーザ装置３とは、高精度の活動状況情報を継続的に生成及び送信し得るユーザ装置３である。よって、例えば、状態情報により示される、バッテリ残量が少ない、ＣＰＵ使用率が高い、メモリ使用量が大きい、アプリケーション起動数が多い、及び、センサ精度が低いといった指標を持つユーザ装置３は、代表に選ばれ難くなる。
【００８１】
選択部２５は、状態情報からユーザ装置３毎の評価値を算出し、最も高い評価値を持つユーザ装置３を代表として選択する。例えば、状態情報がバッテリ残量とアプリケーション起動数とを示す場合、選択部２５は、バッテリ残量と、アプリケーション起動数の逆数との積により、評価値を算出するようにしてもよい。バッテリ残量（８０％）及びアプリケーション起動数（５）のユーザ装置３の評価値は、１６（＝８０＊１／５）と算出され、バッテリ残量（３０％）及びアプリケーション起動数（３）のユーザ装置３の評価値は、１０（＝３０＊１／３）と算出され、バッテリ残量（２０％）及びアプリケーション起動数（２）のユーザ装置３の評価値は、１０（＝２０＊１／２）と算出される。この場合、選択部２５は、バッテリ残量（８０％）及びアプリケーション起動数（５）のユーザ装置３を代表に選択する。
【００８２】
〔動作例〕
第３実施形態における活動状況処理方法は、図７に示される第１実施形態又は図１１に示される第２実施形態と同様の方法である。各ユーザ装置３は、状態情報を更に送信し（Ｓ３２）、サーバ５は、各ユーザ装置３から状態情報を更に取得する（Ｓ５１）。（Ｓ５４）では、サーバ５は、状態情報を用いて、代表ユーザ装置３を選択する。但し、サーバ５は、活動グループに分類されたユーザ装置３のみから、ユーザ装置３の状態情報を取得するようにしてもよい。この場合、（Ｓ５３）の完了後、サーバ５は、活動グループに分類されたユーザ装置３のみから、ユーザ装置３の状態情報を取得するようにすればよい。
【００８３】
〔第３実施形態の作用及び効果〕
ユーザの活動状況情報の生成及び送信には或る程度の処理負荷及び通信負荷がかかる。よって、常に同じユーザ装置３を代表に選択した場合には、そのユーザ装置３に負荷が集中し、特定のユーザ装置３のみ、操作がし難くなったり、バッテリ消耗が激しくなったりする可能性がある。また、ユーザ装置３毎に装置性能及びセンサ性能が異なるため、活動状況の識別精度が異なる可能性がある。そこで、上述のように、第３実施形態では、各ユーザ装置３の状態情報を収集し、その状態情報に基づいて代表ユーザ装置３が選択される。従って、第３実施形態によれば、高精度の活動状況情報を継続的に生成及び送信し得るユーザ装置３を代表に選択することができ、ひいては、活動グループ内の各ユーザ装置３の活動状況情報を高精度にかつ確実に取得することができる。
【００８４】
［第４実施形態］
第４実施形態におけるサーバ５は、特定のユーザ装置３を予め活動グループへの分類対象から除外する。以下、第４実施形態における活動状況収集システム１について、第１実施形態から第３実施形態と異なる内容を中心説明する。以下の説明では、第１実施形態から第３実施形態と同様の内容については適宜省略する。
〔処理構成〕
第４実施形態におけるサーバ５は、図３に示される第１実施形態又は図８に示される第２実施形態と同様の処理構成を持つ。
【００８５】
分類部２４は、複数のユーザ装置３の中の少なくとも１つのユーザ装置３の装置ＩＤ（識別情報）を含むフィルタ情報を取得し、このフィルタ情報で特定されるユーザ装置３を活動グループへの分類対象から除外する。フィルタ情報は、分類部２４により予め保持されてもよいし、他の装置から取得されてもよい。なお、フィルタ情報は、除外対象のユーザ装置３の装置ＩＤではなく、分類対象のユーザ装置３の装置ＩＤを含むようにしてもよい。この場合、分類部２４は、フィルタ情報で特定されるユーザ装置３のみを活動グループへ分類する。
【００８６】
〔動作例〕
第４実施形態における活動状況処理方法は、図７に示される第１実施形態又は図１１に示される第２実施形態と同様の方法である。（Ｓ５３）において、サーバ５は、フィルタ情報で示されるユーザ装置３以外のユーザ装置３を活動グループへ分類する。
【００８７】
〔第４実施形態の作用及び効果〕
オフィス外で活動し頻繁に移動することが多い営業担当者等は、電車やタクシーやバス等の様々な交通機関を利用し、時には徒歩で移動する。このような特定ユーザのユーザ装置３は、類似する活動を行う他人のユーザ装置３が存在し難い。そこで、第４実施形態では、このような特定ユーザのユーザ装置３をフィルタ情報に予め設定しておくことで、そのユーザ装置３が活動グループへの分類対象から除外される。従って、第４実施形態によれば、活動グループ内の各ユーザの類似性を上げることができ、ひいては、活動グループ内の各ユーザの活動状況情報の精度を全体的に維持することができる。
【００８８】
以下に実施例を挙げ、上述の実施形態を更に詳細に説明する。但し、上述の各実施形態は、以下の実施例に制限されない。
【実施例】
【００８９】
例えば、ユーザ装置３は、加速度センサを備え、その加速度センサで得られるセンサデータを用いて、ユーザの移動状況を識別する。また、ユーザ装置３は、ＧＰＳ受信機を有し、経緯度で示される位置情報を取得する。また、ユーザ装置３は、地図情報を他のサーバ等から取得し、その地図情報とその位置情報とから、場所属性を取得する。ユーザ装置３は、ユーザの移動状況、日時、位置（経緯度）及び場所属性を示す活動状況情報をサーバ５へ送信する。ユーザ装置３は、この活動状況情報を表示するようにしてもよい。
【００９０】
サーバ５の情報取得部２１は、このような活動状況情報を取得することで、図４に示される活動状況情報を格納したと仮定する。情報取得部２１は、図４に示されるような活動状況情報に基づいて、ユーザ間の活動状況の類似度を次の式を用いて算出する。以下の式で「＊」は乗算を示し、ｅｘｐ（）は指数関数を示す。ａは係数である。ａは１に設定されてもよい。
活動状況の類似度＝ｇ＊ｈ＊ｆ
ｇ＝ｅｘｐ（−ａ＊ユーザ間距離）
ｈ＝一方のユーザの場所属性重み＊他方のユーザの場所属性重み
ｆ＝活動状況履歴の一致度
【００９１】
ここで、図４、図５及び図１２の例を用いて、装置ＩＤ（０００１）と装置ＩＤ（０００２）との間の類似度の算出方法を説明する。図１２は、ユーザ装置３（０００１）及びユーザ装置３（０００２）の活動状況履歴の例を示す図である。
【００９２】
算出部２２は、図４に示される位置情報から、ユーザ間距離を０．１と算出する。ここで、上記式のａが１である場合、算出部２２は、ｇを０．９と算出する。
算出部２２は、図４に示される場所属性から両者共に店舗内に存在しているため、図５に示される重み０．５を用いて、ｈを０．２５（＝０．５＊０．５）と算出する。
算出部２２は、図１２に示される活動状況履歴から、図示される期間の活動数（６）に対する一致する活動数（５）の割合ｆ（＝０．８３＝５／６）を算出する。
【００９３】
結果、算出部２２は、装置ＩＤ（０００１）のユーザと装置ＩＤ（０００２）のユーザとの間の活動状況の類似度を０．１９（＝０．９＊０．２５＊０．８３）と算出する。算出部２２は、２ユーザの各組み合わせについてそれぞれこのように類似度を算出する。
【００９４】
分類部２４は、ユーザ間の各組み合わせに対応する類似度の逆数を距離情報として用いて、当該ユーザをクラスタリングし、各クラスタの中心から所定距離内に存在するユーザ同士をグルーピングし、グルーピングされたユーザのユーザ装置３を１つの活動グループに分類する。クラスタリングには、周知のＫ平均法やＮＮ法等が利用される。分類部２４は、各クラスタの中心から所定距離外に存在するユーザのユーザ装置３を、活動グループに分類しないようにしてもよい。
【００９５】
［変形例］
上述の第１実施形態から第４実施形態では、ユーザ装置３が活動状況情報を生成していた。しかしながら、ユーザ装置３は、活動状況情報の一部のデータ及び活動状況情報の元となる何等かのデータを取得し、このデータをサーバ５に送信するようにしてもよい。例えば、ユーザ装置３は、ユーザの位置及び振動データ（加速度データ）をサーバ５に送り、サーバ５が、ユーザの位置から場所属性を取得し、振動データから移動状況を識別するようにしてもよい。また、ユーザ装置３はサーバ５以外のコンピュータに当該データを送信し、そのコンピュータがユーザ装置３からの情報に基づいて移動状況を識別し、識別された移動状況をサーバ５に送信してもよい。各実施形態は、ユーザ装置３が何等かのデータを送信し、かつ、サーバ５が活動状況情報を取得することができれば、活動状況情報を生成する主体を制限しない。
【００９６】
サーバ５は、情報格納部２３に格納される各ユーザの活動状況情報を各ユーザ装置３に提供する情報提供部を更に有してもよい。この場合、情報提供部は、各ユーザ装置３に対してユーザの現在の活動状況を示す表示データをそれぞれ送信する。また、情報提供部は、全ユーザ又は他のユーザの活動状況を示す表示データを各ユーザ装置３にそれぞれ送信するようにしてもよい。
【００９７】
図１３Ａ及び図１３Ｂは、活動状況の表示例を示す図である。ユーザ装置３は、情報提供部から提供された表示データに基づいて図１３Ａ又は図１３Ｂの例に示されるような画面を表示する。図１３Ａの例では、ユーザ装置３のユーザ自身の現在の活動状況情報（移動状況、場所属性、時間）が表示され、地図上でそのユーザの位置が示される。図１３Ｂの例では、情報格納部２３に格納される情報がリスト表示され、その中で選択されたユーザ装置３のユーザの活動状況情報が吹き出し表示され、複数のユーザの位置が地図上で示される。また、ユーザの活動状況情報の履歴が表示されるようにしてもよい。
【００９８】
なお、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態及び各変形例は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【符号の説明】
【００９９】
１  活動状況収集システム
２  ネットワーク
３  ユーザ装置
５  活動状況収集サーバ（サーバ）
１０  ＣＰＵ
１１  メモリ
２１  情報取得部
２２  算出部
２３  情報格納部
２４  分類部
２５  選択部
２６  指示部
８１  タイミング決定部
１００  活動状況処理装置
１０１  分類部
１０２  選択部
１０３  指示部
【図１】
2014160420.tif 000003
【図２】
2014160420.tif 000004
【図３】
2014160420.tif 000005
【図４】
2014160420.tif 000006
【図５】
2014160420.tif 000007
【図６】
2014160420.tif 000008
【図７】
2014160420.tif 000009
【図８】
2014160420.tif 000010
【図９】
2014160420.tif 000011
【図１０】
2014160420.tif 000012
【図１１】
2014160420.tif 000013
【図１２】
2014160420.tif 000014
【図１３Ａ】
2014160420.tif 000015
【図１３Ｂ】
2014160420.tif 000016