(57)【要約】  本発明は、センサ情報に基づいて対象の行動を識別する処理に要する消費電力を抑えながら、対象の行動を精度良く識別する技術を提供するために、対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部５１と、センサ情報に基づいて、対象の行動を識別して行動識別結果を出力する行動識別部５２と、１つ以上の対象にそれぞれ関する行動識別結果を含む情報に基づいて、対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期を決定する次回実行時期決定部５３と、を備える。
2013187035.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別する行動識別部と、
１つ以上の前記対象にそれぞれ関して、前記行動識別部によって識別された行動識別結果を含む情報に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期（以下、次回実行時期と称する）を決定する次回実行時期決定部と、
を備えた行動識別システム。
【請求項２】
前記次回実行時期決定部は、１つ以上の前記対象にそれぞれ関して、前記行動識別結果が得られた際の前記対象の状況を表す状況情報をさらに考慮して、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象に関する前記次回実行時期を決定する請求項１に記載の行動識別システム。
【請求項３】
前記次回実行時期決定部は、前記対象の少なくとも１つについて、前記行動識別結果が得られた際の前記状況情報が類似する他の対象である類似対象を特定し、当該対象および前記類似対象に関する前記行動識別結果を含む情報に基づいて、当該対象に関する前記次回実行時期を決定する請求項２に記載の行動識別システム。
【請求項４】
前記次回実行時期決定部は、１つ以上の前記対象にそれぞれ関する前記行動識別結果を含む情報の遷移履歴に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象に関する前記次回実行時期を決定する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の行動識別システム。
【請求項５】
対象に関して計測されたセンサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別し、
１つ以上の前記対象にそれぞれ関して前記識別された行動識別結果を含む情報に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期を決定する、行動識別方法。
【請求項６】
対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別するとともに、行動識別結果を含む情報をサーバに送信する行動識別部と、
前記対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期（以下、次回実行時期と称する）を前記サーバから受信するとともに、受信した当該次回実行時期に基づいて、前記対象の行動を識別する処理の次回実行時期を設定する次回実行時期設定部と、
を備えた端末。
【請求項７】
１つ以上の請求項６に記載の端末から送信される前記行動識別結果を含む情報を収集して情報蓄積部に蓄積する情報収集部と、
１つ以上の前記端末に関して前記情報蓄積部に蓄積された前記行動識別結果を含む情報に基づいて、前記端末の少なくとも１つにおける前記次回実行時期を決定するとともに、決定した次回実行時期を、当該端末に送信する次回実行時期決定部と、
を備えたサーバ。
【請求項８】
対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得処理と、
前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別する行動識別処理と、
前記行動識別処理により識別された行動識別結果を含む情報をサーバに送信する行動識別結果送信処理と、
前記対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期（以下、次回実行時期と称する）を前記サーバから受信する次回実行時期受信処理と、
受信された次回実行時期に基づいて、前記対象の行動を識別する処理の次回実行時期を設定する次回実行時期設定ステップと、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータ・プログラムを実行する１つ以上の端末から送信される前記行動識別結果を含む情報を収集して情報蓄積部に蓄積する情報収集処理と、
１つ以上の前記端末に関して前記情報蓄積部に蓄積された前記行動識別結果を含む情報に基づいて、前記端末の少なくとも１つにおける前記次回実行時期を決定する次回実行時期決定処理と、
決定された次回実行時期を当該端末に送信する次回実行時期送信処理と、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項１０】
対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得処理と、
前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別する行動識別処理と、
１つ以上の前記対象にそれぞれ関して、前記行動識別部によって識別された行動識別結果を含む情報に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期を決定する次回実行時期決定処理と、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサデータを用いて対象の行動を識別する行動識別システム、行動識別方法、端末、サーバ、および、コンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
各種センサ（加速度センサ、角速度センサ、心拍センサ等）を装着した携帯型の端末を用いて、ユーザの日常的なセンサデータを収集すると共に、収集したデータに基づきユーザの多様な行動（歩行、走行、電車乗車中等）を識別する行動識別システムが知られている。このような行動識別システムにより、ユーザの日常的な行動を表すデータをサーバに収集すると共に活用する多様なサービス（ライフログやヘルスケア等）が提供可能となる。【０００３】
しかしながら、携帯型の端末では、利用可能な電力が限られていることが多い。このような端末により、継続的にセンサデータを取得し、行動識別処理を行うと共に、センサデータや行動識別結果等のデータ送信を行うためには、各種処理に要する消費電力を低く抑える必要がある。【０００４】
そこで、このようなセンサデータを取得する端末（センサノード）の消費電力を抑える技術の一例が、特許文献１および特許文献２に記載されている。【０００５】
特許文献１に記載された技術は、センサノードとサーバとの間における再送処理（データ送信に応じた受信確認信号が返ってこなかったときに再送する処理）を制御することにより、センサノードのデータ送信処理に要する電力を削減する。具体的には、この関連技術は、センサノード側が再送処理の実行を判断するのではなく、サーバ側が、センサノードから受信できていないデータ（欠損データ）の有無を確認する。サーバは、欠損データがある場合にのみ、サーバからセンサノードに対して再送を依頼する。【０００６】
また、特許文献２に記載された技術は、センサノード側がセンサデータを監視し、一定期間内のセンサデータから算出した特徴量が閾値を超えた場合にのみ、センサノードはセンサデータをサーバに送信する。これにより、この関連技術は、センサノードのデータ送信処理に要する電力を削減する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特許文献１：特開２００８−０７１１５７号公報
特許文献２：特開２０１０−０４９５８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１および特許文献２に記載された技術は、上述のように送信処理の間隔を制御しても、十分に消費電力を削減できていない。以下、その理由について述べる。【０００９】
上述のような端末で消費される電力には、通信に要する電力の他にも、センサデータの取得処理や行動識別処理に要する電力がある。したがって、特許文献１および特許文献２のように通信に要する電力を削減するだけでは、十分に消費電力を削減できない。【００１０】
ここで、センサデータの取得処理や行動識別処理に要する端末の電力を削減するために、一定時間毎にこれらの処理を実行する間欠動作を行う手法も考えられる。しかしながら、端末が間欠動作することによりサーバに収集される行動識別結果を表すデータは、実際の行動を十分に反映していない可能性がある。つまり、間欠動作を行うことにより端末の消費電力を削減する手法は、行動識別の精度を低減させる。【００１１】
例えば、階段を昇降するという行動は数秒で完了し、電車に乗車するという行動は数分で完了する。このように、ある行動が継続する時間は、その行動の内容によって異なっている。したがって、センサデータの取得処理や解析処理の間隔が画一的に設定された端末は、短い時間で完了する行動を示す行動識別結果を得ることができない場合がある。具体的には、３０秒毎にセンサデータの取得処理や解析処理を実行する端末は、１０秒で完了した階段昇降行動という行動識別結果を得られない虞がある。【００１２】
また、例えば、ユーザが端末の持ち方を変えたり、端末が叩かれたりしたとき等の状況では、端末は、センサデータを精度良く取得できない場合がある。その結果、そのようなセンサデータに基づく行動識別の精度は低くなる。ところが、センサデータの取得処理や解析処理が画一的に設定された端末は、上述のような識別精度が低くなる状況において、センサデータの取得処理や行動識別処理を実行する場合がある。この場合、センサデータの取得処理や行動識別処理を実行した時点の前後では識別精度が高い状況であったとしても、行動識別結果の精度が低くなってしまう。すなわち、行動識別結果が、センサデータ取得処理や行動識別処理の実行時点での識別精度に影響を受けてしまう。【００１３】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、センサデータに基づいて対象の行動を識別する処理に要する消費電力を抑えながら、対象の行動を精度良く識別する技術を提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の行動識別システムは、対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別する行動識別部と、１つ以上の前記対象にそれぞれ関して、前記行動識別部によって識別された行動識別結果を含む情報に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期（以下、次回実行時期と称する）を決定する次回実行時期決定部と、を備える。【００１５】
また、本発明の行動識別方法は、対象に関して計測されたセンサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別し、１つ以上の前記対象にそれぞれ関して前記識別された行動識別結果を含む情報に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期を決定する。【００１６】
また、本発明の端末は、対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別するとともに、行動識別結果を含む情報をサーバに送信する行動識別部と、前記対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期（以下、次回実行時期と称する）を前記サーバから受信するとともに、受信した当該次回実行時期に基づいて、前記対象の行動を識別する処理の次回実行時期を設定する次回実行時期設定部と、を備える。【００１７】
また、本発明のサーバは、１つ以上の前記端末から送信される前記行動識別結果を含む情報を収集して情報蓄積部に蓄積する情報収集部と、１つ以上の前記端末に関して前記情報蓄積部に蓄積された前記行動識別結果を含む情報に基づいて、前記端末の少なくとも１つにおける前記次回実行時期を決定するとともに、決定した次回実行時期を、当該端末に送信する次回実行時期決定部と、を備える。【００１８】
また、本発明のコンピュータ・プログラムは、対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得処理と、前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別する行動識別処理と、前記行動識別処理により識別された行動識別結果を含む情報をサーバに送信する行動識別結果送信処理と、前記対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期（以下、次回実行時期と称する）を前記サーバから受信する次回実行時期受信処理と、受信された次回実行時期に基づいて、前記対象の行動を識別する処理の次回実行時期を設定する次回実行時期設定処理と、をコンピュータ装置に実行させる。【００１９】
また、本発明の他のコンピュータ・プログラムは、上述のコンピュータ・プログラムを実行する１つ以上の端末から送信される前記行動識別結果を含む情報を収集して情報蓄積部に蓄積する情報収集処理と、１つ以上の前記端末に関して前記情報蓄積部に蓄積された前記行動識別結果を含む情報に基づいて、前記端末の少なくとも１つにおける前記次回実行時期を決定する次回実行時期決定処理と、決定された次回実行時期を当該端末に送信する次回実行時期送信処理と、をコンピュータ装置に実行させる。【００２０】
また、本発明のコンピュータ・プログラムは、対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得処理と、前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別する行動識別処理と、１つ以上の前記対象にそれぞれ関して、前記行動識別部によって識別された行動識別結果を含む情報に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期を決定する次回実行時期決定処理と、をコンピュータ装置に実行させる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は、センサデータに基づいて対象の行動を識別する処理に要する消費電力を抑えながら、対象の行動を精度良く識別する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態としての行動識別システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施の形態としての行動識別システムを構成する各装置のハードウェア構成図である。
【図３】図３は、本発明の第１の実施の形態としての行動識別システムを構成する各装置の機能ブロック図である。
【図４】図４は、本発明の第１の実施の形態におけるセンサデータの一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の第１の実施の形態としての行動識別システムの動作を説明するフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の第２の実施の形態としての行動識別システムを構成する各装置の機能ブロック図である。
【図７】図７は、本発明の第２の実施の形態における状況情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の第２の実施の形態における識別結果提示部によって提示される情報の一例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の第２の実施の形態における行動識別部による識別結果の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の第２の実施の形態における情報蓄積部に蓄積される情報の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、本発明の第２の実施の形態における実行間隔ルールの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の第２の実施の形態としての行動識別システムの動作を説明するフローチャートである。
【図１３】図１３は、本発明の第２の実施の形態の他の態様における実行間隔ルールの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の第３の実施の形態としての行動識別システムを構成する各装置の機能ブロック図である。
【図１５】図１５は、本発明の第３の実施の形態における情報蓄積部に蓄積される行動履歴情報の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、本発明の第３の実施の形態としての行動識別システムの動作を説明するフローチャートである。
【図１７】図１７は、本発明の第４の実施の形態としての行動識別システムを構成する各装置の機能ブロック図である。
【図１８】図１８は、本発明の第４の実施の形態としての行動識別システムの動作を説明するフローチャートである。
【図１９】図１９は、本発明の第５の実施の形態としての行動識別システムを構成する各装置の機能ブロック図である。
【図２０】図２０は、本発明の第５の実施の形態としての行動識別システムの動作を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２４】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態としての行動識別システム１の構成を図１に示す。図１において、行動識別システム１は、１つ以上の端末１１と、サーバ１２とを備える。なお、図１には、４つの端末１１および１つのサーバ１２を示したが、本発明の行動識別システムが備える各装置の数を限定するものではない。
【００２５】
また、各端末１１は、それぞれセンサに接続されている。各センサは、対象に関するデータを計測する装置である。ここで、対象とは、例えば人であってもよいし、その他、ペットやロボット等、行動の解析対象となる人や物を指す。また、センサとしては、例えば、加速度センサ、角速度センサ、心拍センサ等の各種センサを適用可能である。また、各端末１１は、例えば、対象によって携帯されることにより、その対象に関連付けられる。また、各端末１１に接続されるセンサは、端末１１に内蔵されていてもよいし、端末１を携帯する対象に装着されていてもよい。以下、センサにより計測されたデータをセンサデータ（センサ情報）という。
【００２６】
また、サーバ１２は、各端末１１と、インターネット、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、公衆回線網、無線通信網、または、これらの組合せ等によって構成されるネットワークを介して通信可能に接続されている。
【００２７】
次に、行動識別システム１を構成する各装置のハードウェア構成を図２に示す。
【００２８】
図２において、端末１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１０２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１０３と、フラッシュメモリ等の記憶装置１１０４と、ネットワークインタフェース１１０５と、センサ接続インタフェース１１０６とを備えたコンピュータ装置によって構成されている。
【００２９】
ＲＯＭ１１０３および記憶装置１１０４には、コンピュータ装置を本実施の形態の端末１１として機能させるためのコンピュータ・プログラムおよび各種データが記憶されている。
【００３０】
ＣＰＵ１１０１は、ＲＯＭ１１０３および記憶装置１１０４に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データをＲＡＭ１１０２に読み込んで実行する。
【００３１】
ネットワークインタフェース１１０５は、ネットワークを介して他の装置との通信を行うモジュールである。例えば、ネットワークインタフェース１１０５は、アンテナを用いて無線通信を行う無線通信モジュールであってもよい。
【００３２】
センサ接続インタフェース１１０６は、センサに接続し、センサとの間で通信を行うモジュールである。センサ接続インタフェース１１０６としては、無線または有線の各種インタフェースを採用可能である。例えば、接続対象のセンサが対象に装着される場合、センサ接続インタフェース１１０６は、そのようなセンサが対応する各種の近距離無線通信モジュールであってもよい。また、例えば、接続対象のセンサが端末１１を構成するコンピュータ装置に内蔵される場合、センサ接続インタフェース１１０６は、ＣＰＵ１１０１に周辺機器を接続する各種バスインタフェースモジュールであってもよい。
【００３３】
また、図２において、サーバ１２は、ＣＰＵ１２０１と、ＲＡＭ１２０２と、ＲＯＭ１２０３と、ハードディスク等の記憶装置１２０４と、ネットワークインタフェース１２０５とを備えたコンピュータ装置によって構成されている。
【００３４】
ＲＯＭ１２０３および記憶装置１２０４には、コンピュータ装置を本実施の形態のサーバ１２として機能させるためのコンピュータ・プログラムおよび各種データが記憶されている。
【００３５】
ＣＰＵ１２０１は、ＲＯＭ１２０３および記憶装置１２０４に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データをＲＡＭ１２０２に読み込むと共に、当該コンピュータ・プログラムを実行する。
【００３６】
ネットワークインタフェース１２０５は、ネットワークを介して他の装置との通信を行うモジュールである。
【００３７】
次に、行動識別システム１を構成する各装置の機能ブロック構成を図３に示す。
【００３８】
まず、端末１１の機能ブロックについて説明する。図３において、端末１１は、センサデータ取得部（センサ情報取得部）１１１と、行動識別部１１２と、次回実行時期設定部１１３とを備える。センサデータ取得部１１１は、センサ接続インタフェース１１０６と、ＲＯＭ１１０３および記憶装置１１０４に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データをＲＡＭ１１０２に読み込むと共に、当該コンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵ１１０１とによって構成される。行動識別部１１２および次回実行時期設定部１１３は、ネットワークインタフェース１１０５と、ＲＯＭ１１０３および記憶装置１１０４に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データをＲＡＭ１１０２に読み込むと共に、当該コンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵ１１０１とによって構成される。なお、端末１１およびその各機能ブロックを構成するハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。また、端末１１は、素子、デバイス、基板、配線などからなる専用のハードウエア装置であってもよい。
【００３９】
センサデータ取得部１１１は、前述のセンサから、対象について計測されたセンサデータを取得する。具体的には、センサデータ取得部１１１は、行動識別処理に必要な一定期間のセンサデータを、センサから取得する。そして、センサデータ取得部１１１は、センサデータを、ＲＡＭ１１０２や記憶装置１１０４に一時的に記憶する。このようなセンサデータの取得処理を、センサデータ取得部１１１は、後述の次回実行時期設定部１１３によって設定される実行時期に基づいて、繰り返し実行する。
【００４０】
行動識別部１１２は、センサデータに基づいて、対象の行動を識別する。つまり、行動識別部１１２は、センサデータに基づき対象の行動を表す情報を特定すると共に、特定した情報を行動識別結果として出力する。ここで、対象の行動とは、対象の動作や状態を総称したものをいう。例えば、対象の行動とは、「停止」、「歩行」、「走行」、「階段昇降」、「電車」、「自動車」、「自転車」等であってもよい。ここで、「電車」、「自動車」、「自転車」とは、それぞれ該当する乗り物に乗車中であるという行動をさすものとする。また、行動識別部１１２によって識別される行動の種類は、あらかじめ定められている。
【００４１】
行動識別部１１２の処理の具体例について説明する。例えば、図４に示すように、加速度センサにより図４に示すセンタデータが計測されているとする。図４は、１００ｍｓ（ミリ秒）間隔で逐次計測された加速度Ｇを表している。この場合、行動識別部１１２は、センサデータ取得部１１１を介して、このような加速度センサから、一定期間（時間窓（図４ではａにより示す）とよぶ）分のセンサデータを取得する。そして、行動識別部１１２は、時間窓のセンサデータに対して、分散、平均等の統計処理や、フーリエ変換による周波数解析等を施すことにより、行動を識別するための特徴量を求める。そして、行動識別部１１２は、行動識別情報と特徴量との関係を示した識別モデルを用いることにより、特徴量に関連付られた行動を出力する。また、行動識別部１１２は、このような識別モデルを、あらかじめ構築すると共に、それを記憶しておく。例えば、行動識別部１１２は、このような識別モデルを、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、あるいは、決定木等のように、広く知られた手法を用いて構築可能である。なお、行動識別部１１２は、センサデータに基づいて対象の行動を識別する手法であれば、上述の手法に限らず、その他の手法を採用可能である。
【００４２】
また、行動識別部１１２は、上述のようにセンサデータに基づく行動識別結果を、サーバ１２に送信する。行動識別結果には、対象を特定する情報と、行動を表す情報とが少なくとも含まれる。対象を特定する情報は、端末１１を識別する端末ＩＤ（IDentifier）であってもよい。
【００４３】
次回実行時期設定部１１３は、サーバ１２から、次回実行時期を受信する。ここで、次回実行時期とは、行動を識別するための各種処理を次回に実行する時期を表す。また、行動を識別するための各種処理とは、センサデータ取得部１１１による処理および行動識別部１１２による処理の少なくともいずれかをさす。また、次回とは、センサデータ取得部１１１および行動識別部１１２の少なくともいずれが、行動を識別するための各種処理を実行した後に、新たに当該各種処理を実行する回（turn）である。
【００４４】
また、次回実行時期設定部１１３は、サーバ１２から受信した次回実行時期に基づいて、センサデータ取得部１１１および行動識別部１１２の少なくともいずれかの次回の処理の実行時期を設定する。本実施の形態では、行動識別部１１２が、センサデータ取得部１１１による処理に続いて処理を行うよう構成される例について説明している。したがって、次回実行時期設定部１１３は、センサデータ取得部１１１による次回の処理の実行時期を設定することにより、センサデータ取得部１１１および行動識別部１１２の双方の次回の処理の実行時期を設定していることになる。
【００４５】
次に、サーバ１２の機能ブロックについて説明する。図３において、サーバ１２は、情報収集部１２１と、情報蓄積部１２２と、次回実行時期決定部１２３とを備える。ここで、情報収集部１２１および次回実行時期決定部１２３は、ネットワークインタフェース１２０５と、ＲＯＭ１２０３および記憶装置１２０４に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データをＲＡＭ１２０２に読み込むと共に、当該コンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵ１２０１とによって構成される。また、情報蓄積部１２２は、記憶装置１２０４によって構成される。なお、サーバ１２およびその各機能ブロックを構成するハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。また、サーバ１２は、素子、デバイス、基板、配線などからなる専用のハードウエア装置であってもよい。
【００４６】
情報収集部１２１は、１つ以上の端末１１から送信される行動識別結果を含む情報を収集する。
【００４７】
情報蓄積部１２２は、情報収集部１２１によって収集された行動識別結果を含む情報を蓄積する。ここで、行動識別結果を含む情報には、前述のように、対象を特定する情報が含まれている。対象を特定する情報が端末１１の端末ＩＤである場合、情報蓄積部１２２は、端末ＩＤごとに、その端末ＩＤの示す端末１１に関連する対象の行動を示す行動識別結果を蓄積していることになる。なお、端末１１に関連する対象とは、前述のように、その端末１１を携帯する対象であってよい。
【００４８】
次回実行時期決定部１２３は、情報蓄積部１２２に蓄積された行動識別結果を含む情報に基づいて、端末１１の少なくとも１つに関連する対象について、行動を識別する処理を次回に実行する次回実行時期を決定する。例えば、次回実行時期決定部１２３は、行動を表す情報にあらかじめ関連付けておいた実行間隔を用いて、次回実行時期を決定してもよい。この場合、次回実行時期決定部１２３は、情報蓄積部１２２に蓄積された各行動識別結果が示す行動にそれぞれ関連付けられた実行間隔の平均値を算出すると共に、算出した平均値を現在時刻に加算した時刻を、次回実行時期として算出してもよい。なお、この場合、次回実行時期を算出する際に用いる現在時刻とは、この処理が実行される時点の時刻であってもよいし、情報収集部１２１によって該当する端末１１から行動識別結果を含む情報が受信された時刻であってもよい。あるいは、次回実行時期決定部１２３は、このような現在時刻として、端末１１において対象の行動を識別する処理が前回実行された時期を適用して、次回実行時期を算出してもよい。なお、端末１１において対象の行動を識別する処理が前回実行された時期とは、次回実行時期決定部１２３によってその端末１１に関して前回決定された次回実行時期であってもよい。
【００４９】
また、例えば、次回実行時期決定部１２３は、次回実行時期を決定する対象の端末１１と同一のグループに属する端末１１について蓄積された行動識別結果を用いて、次回実行時期を決定してもよい。この場合、各端末１１は、あらかじめグループに分類されているとする。具体的には、次回実行時期決定部１２３は、同一グループの端末１１に関する行動識別結果の示す行動にそれぞれ関連付けられた実行間隔の平均値を用いてもよい。
【００５０】
また、次回実行時期決定部１２３は、算出した次回実行時期を、該当する端末１１に送信する。
【００５１】
以上のように構成された行動識別システム１の動作（処理）について、図５を参照して説明する。なお、図５において、左図は端末１１の動作を示し、右図はサーバ１２の動作を示し、左右を結ぶ破線の矢印は、データの流れを表す。
【００５２】
まず、端末１１において、センサデータ取得部１１１は、所定期間のセンサデータをセンサから取得すると共に、それを一時記憶する（ステップＳ１）。
【００５３】
次に、行動識別部１１２は、ステップＳ１で取得されたセンサデータを用いて、対象の行動を識別する（ステップＳ２）。例えば、前述のように、行動識別部１１２は、所定期間のセンサデータに対して特徴量を求めると共に、あらかじめ構築しておいた識別モデルを用いて、センサデータに基づく行動識別結果を含む情報を出力してもよい。
【００５４】
次に、行動識別部１１２は、ステップＳ２で特定した行動識別結果を含む情報を、サーバ１２に送信する（ステップＳ３）。
【００５５】
次に、サーバ１２の情報収集部１２１は、行動識別結果を含む情報を受信すると共に、それを情報蓄積部１２２に蓄積する（ステップＳ４）。
【００５６】
次に、次回実行時期決定部１２３は、情報蓄積部１２２に蓄積された１つ以上の端末１１に関する行動識別結果を含む情報を参照することにより、ステップＳ４で受信した情報の送信元の端末１１における次回実行時期を決定する（ステップＳ５）。例えば、前述のように、次回実行時期決定部１２３は、情報蓄積部１２２に蓄積された情報と、行動を表す情報に関連付けてあらかじめ記憶した実行間隔とを用いて、次回実行時期を決定してもよい。
【００５７】
次に、次回実行時期決定部１２３は、ステップＳ５で決定された次回実行時期を、ステップＳ４で受信した情報の送信元の端末１１に対して送信する（ステップＳ６）。
【００５８】
次に、端末１１の次回実行時期設定部１１３は、次回実行時期を受信すると共に、受信した次回実行時期に基づいて、センサデータ取得部１１１および行動識別部１１２の次回の処理の実行時期を設定する（ステップＳ７）。
【００５９】
これにより、ステップＳ７で設定された次回実行時期に、センサデータ取得部１１１は、次のステップＳ１を実行する。続いて、行動識別部１１２は、次のステップＳ２を実行する。このようにして、行動識別システム１は、ステップＳ１〜Ｓ７の動作（処理）を繰り返す。以上で、行動識別システム１の動作の説明を終了する。
【００６０】
なお、本実施の形態において、端末１１の次回実行時期設定部１１３は、行動を識別するための処理として、センサデータ取得部１１１による処理および行動識別部１１２による処理の双方について、次回実行時期を設定するものとして説明した。この他、本実施の形態の他の態様として、次回実行時期設定部１１３は、行動を識別するための処理として、行動識別部１１２による処理の次回実行時期を設定し、センサデータ取得部１１１による処理の次回実行時期を設定しなくてもよい。この場合、センサデータ取得部１１１は、あらかじめ設定されたタイミングでセンサデータを取得すると共に、それをＲＡＭ１１０２または記憶装置１１０４に蓄積しておく。そして、行動識別部１１２は、設定された次回実行時期において、ＲＡＭ１１０２または記憶装置１１０４に蓄積されたセンサデータを用いて、処理を実行すればよい。
【００６１】
また、本実施の形態において、サーバ１２の次回実行時期決定部１２３は、次回実行時期として、次回実行時期を表す時刻を算出する例について説明した。この他、本実施の形態の他の態様として、次回実行時期決定部１２３は、次回実行時期として、前回の処理からの実行間隔を決定してもよい。この場合、端末１１の次回実行時期設定部１１３は、サーバ１２から受信される次回実行時期の示す実行間隔に基づいて、センサデータ取得部１１１または行動識別部１１２の次回実行時期を設定してもよい。例えば、次回実行時期設定部１１３は、センサデータ取得部１１１または行動識別部１１２によって前回の処理が実行された時刻に対して、受信された次回実行時期の示す実行間隔を加算した時刻に、次回のこれらの処理の実行時期を設定してもよい。
【００６２】
次に、本発明の第１の実施の形態の効果について述べる。
【００６３】
本発明の第１の実施の形態としての行動識別システムは、対象の行動を識別する処理に要する端末の消費電力を抑えながら、対象の行動を精度良く識別することができる。
【００６４】
その理由は、センサデータ取得部が、対象に関するセンサデータを取得し、行動識別部が、センサデータに基づき対象の行動を識別し、情報収集部が、１つ以上の対象の行動識別結果を含む情報を収集して蓄積し、次回実行時期決定部が、ある端末において次回に行動を識別する処理を実行する次回実行時期を、当該端末や他の端末について収集した行動識別結果を含む情報に基づいて決定するからである。そして、次回実行時期設定部が、決定された次回実行時期に基づいて、次回のセンサデータ取得処理や行動識別処理の実行時期を設定するからである。  
【００６５】
このように、本実施の形態としての行動識別システムは、ある対象が、該対象について識別された行動の次にとりうる行動の傾向を、当該対象や他の対象についての行動識別結果を含む情報を参照することにより、精度良く捉えることが可能となる。そして、本実施の形態としての行動識別システムは、そのような対象の行動の傾向に適した次回実行時期を決定できることになる。その結果、本実施の形態としての行動識別システムは、対象の行動の傾向に応じて行動識別処理の実行に適した次回実行時期に、センサデータ取得処理や行動識別処理を実行することができる。したがって、本実施の形態としての行動識別システムは、対象について精度良い行動識別結果を得ることができる。しかも、本実施の形態としての行動識別システムにおける端末は、対象の行動の傾向に応じた時期にセンサデータの取得処理や行動識別処理を実行することにより、各処理の実行回数を削減することができるので、各処理において消費される電力を削減することができる。
【００６６】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
【００６７】
まず、本発明の第２の実施の形態としての行動識別システム２の機能ブロック構成を図６に示す。図６において、行動識別システム２は、端末２１およびサーバ２２を備える。ここで、サーバ２２は、本発明の第１の実施の形態としてのサーバ１２と同様に、１つ以上の端末２１に、ネットワークを介して通信可能に接続される。
【００６８】
なお、端末２１は、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態としての端末１１を構成するハードウェア構成に加えて、液晶ディスプレイ等の表示装置と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等とを備えたコンピュータ装置によって構成される。また、サーバ２２は、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態としてのサーバ１２と同様なハードウェア構成を備えるコンピュータ装置によって構成される。
【００６９】
まず、端末２１の機能ブロックについて説明する。端末２１は、本発明の第１の実施の形態としての端末１１に対して、行動識別部１１２に替えて行動識別部２１２を備え、さらに、状況情報取得部２１４と、識別結果提示部２１５とを備える点が異なる。ここで、状況情報取得部２１４は、ＧＰＳ受信機と、ＲＯＭ１１０３および記憶装置１１０４に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データをＲＡＭ１１０２に読み込むと共に、当該コンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵ１１０１とによって構成される。また、識別結果提示部２１５は、表示装置と、ＲＯＭ１１０３および記憶装置１１０４に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データをＲＡＭ１１０２に読み込むと共に、当該コンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵ１１０１とによって構成される。なお、端末２１およびその各機能ブロックを構成するハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
【００７０】
状況情報取得部２１４は、対象の状況を表す状況情報を取得する。ここで、対象の状況とは、対象の置かれている環境や、対象のプロファイル等を指す。例えば、状況情報とは、現在位置を表す情報、「○○スーパー」等といった現在位置にある場所の情報、「△時◇分  □へ外出」等といったスケジュール情報、日常の通勤経路を表す情報、会社や学校等の所属情報、電子マネーの残高情報等であってもよい。例えば、状況情報取得部２１４は、ＧＰＳ受信機を用いて、現在位置情報を取得してもよい。また、状況情報取得部２１４は、記憶装置１１０４に記憶された地図情報を用いて、現在の位置情報に基づく場所の情報を取得してもよい。その他、状況情報取得部２１４は、対象のスケジュール情報、所属情報、メール、ＳＮＳ（Social Networking Service）に関連する情報、電子マネー残高情報等といった状況情報を、記憶装置１１０４に記憶された情報を解析することにより抽出してもよい。
【００７１】
例えば、状況情報取得部２１４によって取得される状況情報の一例を図７に示す。図７の例では、状況情報として、現在時刻、現在位置、現在位置に基づき検索された場所、および、現在時刻および対象のスケジュール情報から解析された仕事内容をそれぞれ表す情報が取得されている。
【００７２】
識別結果提示部２１５は、後述の行動識別部２１２による行動識別結果を表示装置に提示する。例えば、識別結果提示部２１５によって提示される情報の一例を、図８に示す。図８において、識別結果提示部２１５は、行動識別部２１２による最新の行動識別結果に加えて、現在時刻、および、サーバ２２から通知される次回実行時期を提示している。この他、例えば、識別結果提示部２１５は、過去一定期間における行動識別結果およびその実行時刻の履歴などを、文字やグラフ等を用いて提示してもよい。
【００７３】
行動識別部２１２は、本発明の第１の実施の形態における行動識別部１１２と同様に構成されることに加えて、センサデータに基づき識別する行動に対する尤度を算出する。例えば、行動識別部２１２は、ニューラルネットワークやベイジアンネットワークを用いた識別モデルをあらかじめ構築しておく。そして、行動識別部２１２は、センサデータに基づいて、単に行動を識別するだけでなく、対象が実際にその行動をとっている尤もらしさである尤度を、行動識別結果に含めて出力可能である。例えば、行動識別部２１２は、特開２０１１−１５６１３２号公報に記載された技術によって構成可能である。この場合、行動識別部２１２は、行動ごとに識別モデルを用意しておく。そして、行動識別部２１２は、各識別モデルを用いて、行動毎に尤度を算出する。そして、行動識別部２１２は、最も高い尤度をもつ行動を選択して、その行動を表す情報および尤度を含む行動識別結果を出力してもよい。あるいは、行動識別部２１２は、複数の行動に対してそれぞれその尤度を算出し、各行動を表す情報およびその尤度を含む行動識別結果を出力してもよい。例えば、行動識別部２１２は、あらかじめ用意されたすべての行動に対してそれぞれ尤度を算出してもよいし、一部の行動に対してそれぞれ尤度を算出してもよい。例えば、行動識別部２１２は、尤度の大きい順に指定された個数分の行動に対してその尤度を算出してもよい。
【００７４】
例えば、行動識別部２１２によって算出される尤度の一例を、図９に示す。図９の例は、ある期間のセンサデータに基づいて、「停止」に対して尤度０．１が算出され、「歩行」に対して尤度０．８が算出されたことを示している。
【００７５】
また、行動識別部２１２は、このような尤度を含む行動識別結果と、状況情報取得部２１４によって取得された状況情報とを、サーバ２２に送信する。
【００７６】
次に、サーバ２２の機能ブロックについて説明する。図６において、サーバ２２は、本発明の第１の実施の形態としてのサーバ２２に対して、情報収集部１２１に替えて情報収集部２２１と、情報蓄積部１２２に替えて情報蓄積部２２２と、次回実行時期決定部１２３に替えて次回実行時期決定部２２３とを備える。さらに、サーバ２２は、類似対象検索部２２４と、実行間隔ルール記憶部２２５とを備える点が異なる。ここで、類似対象検索部２２４は、次回実行時期決定部２２３とともに、第１の実施形態の次回実行時期決定部の一実施形態を構成する。また、類似対象検索部２２４は、ＲＯＭ１２０３および記憶装置１２０４に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データをＲＡＭ１２０２に読み込むと共に、当該コンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵ１２０１によって構成される。また、実行間隔ルール記憶部２２５は、記憶装置１２０４によって構成される。なお、サーバ２２およびその各機能ブロックを構成するハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
【００７７】
情報収集部２２１は、１つ以上の端末２１から、尤度を含む行動識別結果および状況情報を収集すると共に、それらを情報蓄積部２２２に蓄積する。
【００７８】
情報蓄積部２２２は、情報収集部２２１によって収集された情報を記憶する。例えば、情報蓄積部２２２に記憶される情報の一例を、図１０に示す。図１０の例では、情報蓄積部２２２は、対象を特定する情報として、各端末２１の識別子である端末ＩＤに関連付けて、識別された行動、その尤度、および、状況情報を記憶している。図１０では、端末ＩＤがそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの端末２１について、それぞれ情報が記憶されている。以降、端末ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの端末２１を、端末２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃ、２１Ｄとも記載する。また、この例では、情報蓄積部２２２は、端末２１から受信する状況情報として、位置情報（緯度および経度）と、その場所の名称とを記憶している。
【００７９】
類似対象検索部２２４は、情報蓄積部２２２に記憶される状況情報を用いて、ある対象について、状況情報が類似する他の対象である類似対象を検索する。なお、本実施の形態では、情報蓄積部２２２に記憶される情報は、端末ＩＤに関連付けられている。そこで、以下では、該当する対象の類似対象を検索することを、該当する端末２１の類似端末を検索する、ともいう。例えば、類似対象検索部２２４は、該当する端末２１との距離が閾値以下（距離が近い）であること、場所の名称が同一であること、スケジュールの内容が同一であること、または、所属が同一であること等の各種類似条件を用いて、類似端末を検索してもよい。また、類似対象検索部２２４は、複数の類似条件を組み合わせることにより、類似端末を検索してもよい。
【００８０】
例えば、情報蓄積部２２２に図１０に示す情報が蓄積されている場合、類似対象検索部２２４は、端末Ａの類似端末として、端末２１Ａとの距離が閾値１００メートル以下であり、かつ、場所に関する情報が同一の端末２１Ｂおよび２１Ｃを特定してもよい。なお、閾値としては、１００メートルに限らず、その他の値も適用可能である。
【００８１】
実行間隔ルール記憶部２２５は、行動を表す情報と、その行動を識別するための処理の実行間隔とを関連づけた実行間隔ルールを記憶している。例えば、実行間隔ルール記憶部２２５は、その行動を識別するために好適なセンサデータ取得処理間隔や行動識別処理間隔を記憶してもよい。このような好適な実行間隔は、例えば、その行動が一般的に継続する時間等に基づいてあらかじめ設定可能である。
【００８２】
例えば、実行間隔ルール記憶部２２５に記憶される実行間隔ルールの一例を、図１１に示す。図１１の例では、「停止」に対して、実行間隔２０秒が定められている。
【００８３】
次回実行時期決定部２２３は、ある端末２１およびその類似端末の行動識別結果を含む情報に基づいて、実行間隔ルールを適用することにより当該端末２１に関する次回実行時期を算出する。
【００８４】
例えば、情報蓄積部２２２に図１０に示した情報が蓄積されている場合について説明する。この場合、端末２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃに関する最新の行動識別結果はそれぞれ「歩行」、「停止」、「歩行」である。また、図１１に示した実行間隔ルールより、これらの行動を表す情報に対して定められた実行間隔は、それぞれ１０秒、２０秒、１０秒である。そこで、次回実行時期決定部２２３は、現在時刻に、これらの実行間隔の平均値を加えた時刻を次回実行時期としてもよい。例えば、現在時刻が１時０分０秒である場合、次回実行時期決定部２２３は、上述の実行間隔の平均値である約１３．３秒を加えた１時０分１３．３秒を次回実行時期として算出してもよい。
【００８５】
他の例として、次回実行時期決定部２２３は、ある端末２１およびその類似端末に関する各行動識別結果の示す行動に関連付けられた実行間隔の最小値を、現在時刻に加えた時刻を次回実行時期としてもよい。上述の例の場合、端末２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃについての最新の行動識別結果「歩行」、「停止」、「歩行」にそれぞれ関連付けられた実行間隔の最小値は１０秒である。そこで、次回実行時期決定部２２３は、最小値の１０秒を、現在時刻１時０分０秒に加えた１時０分１０秒を次回実行時期として算出してもよい。
【００８６】
さらに他の例として、次回実行時期決定部２２３は、ある端末２１およびその類似端末に関する各行動識別結果に含まれる尤度をさらに用いて、次回実行時期を算出してもよい。例えば、次回実行時期決定部２２３は、各行動識別結果の示す行動に関連付けられた実行間隔に、当該行動識別結果に含まれる尤度を重みとした加重平均を用いて、次回実行時期を算出可能である（詳細は後述する）。
【００８７】
以上のように構成された行動識別システム２の動作（処理）について、図１２を参照して説明する。なお、図１２において、左図は端末２１の動作を示し、右図はサーバ２２の動作を示し、左右を結ぶ破線の矢印は、データの流れを表す。
【００８８】
まず、端末２１において、センサデータ取得部１１１は、所定期間のセンサデータをセンサから取得し、一時記憶する（ステップＳ２１）。
【００８９】
次に、行動識別部２１２は、ステップＳ２１で取得されたセンサデータを用いて、対象について各行動の尤度を算出する（ステップＳ２２）。例えば、前述のように、行動識別部２１２は、所定期間のセンサデータに対して特徴量を求め、あらかじめ構築しておいた各行動の識別モデルを用いて、各行動の尤度を算出してもよい。
【００９０】
次に、状況情報取得部２１４は、この端末２１に関連する対象の状況情報を取得する（ステップＳ２３）。例えば、前述のように、状況情報取得部２１４は、ＧＰＳ受信機、地図情報、スケジュール情報、メール情報、ＳＮＳ、電子マネー情報、その他、記憶装置１１０４に記憶された情報を用いて、状況情報を取得すればよい。
【００９１】
次に、行動識別部２１２は、ステップＳ２２で算出した尤度を含む行動識別結果と、ステップＳ２３で取得された状況情報とを、サーバ２２に送信する（ステップＳ２４）。
【００９２】
次に、サーバ２２において、情報収集部２２１は、端末２１から受信される行動識別結果と、状況情報とを、端末２１の端末ＩＤに関連付けて、情報蓄積部２２２に蓄積する（ステップＳ２５）。
【００９３】
次に、類似対象検索部２２４は、情報蓄積部２２２に蓄積された情報を用いて、ステップＳ２５で受信した情報の送信元である端末２１について、類似端末を検索する（ステップＳ２６）。
【００９４】
次に、次回実行時期決定部２２３は、ステップＳ２５で受信した情報の送信元である端末２１およびステップＳ２６で検索された類似端末に関して、情報蓄積部２２２に蓄積された行動識別結果の示す行動およびその尤度を用いて、送信元の端末２１における次回実行時期を算出する（ステップＳ２７）。
【００９５】
次に、次回実行時期決定部２２３は、ステップＳ２７で算出した次回実行時期を、送信元の端末２１に対して送信する（ステップＳ２８）。
【００９６】
次に、端末２１において、次回実行時期設定部１１３は、受信した次回実行時期に基づいて、センサデータ取得部１１１および行動識別部２１２の次回の処理時期を設定する（ステップＳ２９）。
【００９７】
次に、識別結果提示部２１５は、ステップＳ２２における行動識別結果や、ステップＳ２９で設定された次回実行時期等を表示装置に提示する（ステップＳ３０）。
【００９８】
そして、ステップＳ２９で設定された次回実行時期に、センサデータ取得部１１１は次のステップＳ２１を実行し、続いて、行動識別部２１２は次のステップＳ２２を実行する。このようにして、行動識別システム２は、ステップＳ２１〜Ｓ３０の動作（処理）を繰り返す。以上で、行動識別システム２の動作の説明を終了する。
【００９９】
次に、行動識別システム２の動作について、具体例を用いて詳細に説明する。以下に説明する具体例では、行動識別システム２は、本実施の形態の端末２１として４台の端末２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃ、２１Ｄと、１台のサーバ２２とを備える。また、各端末２１は、加速度センサおよびＧＰＳ受信機を含む。また、各端末２１は、位置情報に基づき場所に関する情報を検索可能な地図情報を記憶している。また、行動識別部２１２は、あらかじめ設定された種類の行動ごとに識別モデルをあらかじめ記憶している。また、あらかじめ設定された種類の行動は、「停止」、「歩行」、「走行」、「階段昇降」、「電車」、「自動車」、「自転車」である。また、行動識別部２１２は、これらの各行動に対してそれぞれその尤度を算出する。また、サーバ２２の実行間隔ルール記憶部２２５は、図１１に一例を示した実行間隔ルールを記憶している。また、以下では、端末２１Ａの動作を中心に説明するが、端末２１Ｂ、２１Ｃ、および２１Ｄについても並行して同様に動作する。また、以下の動作の開始時点の時刻は、「１時０分０秒」である。
【０１００】
まず、端末２１Ａのセンサデータ取得部１１１は、時刻「１時０分０秒」以後の所定期間のセンサデータを取得する（ステップＳ２１）。ここでは、センサデータ取得部１１１は、１０ｍｓ間隔でサンプリングされている加速度データを取得したものとする。
【０１０１】
次に、端末２１Ａの行動識別部２１２は、ステップＳ２１で取得された加速度データに対して特徴量を算出し、各行動に対して用意された識別モデルを用いて、各行動に対する尤度を算出する（ステップＳ２２）。ここでは、行動識別部２１２は、図９に一例を示した行動識別結果を算出したものとする。例えば、「停止」の尤度として０．１が算出され、「歩行」の尤度として０．８が算出されている。
【０１０２】
次に、端末２１Ａの状況情報取得部２１４は、端末２１Ａに関連する対象の状況情報を取得する（ステップＳ２３）。ここでは、状況情報取得部２１４は、図７に一例を示した位置情報（経度、緯度）および場所の名称を取得したものとする。
【０１０３】
次に、端末２１Ａの行動識別部２１２は、ステップＳ２２で算出された尤度を含む行動識別結果（図９）と、ステップＳ２３で取得された状況情報（図７）とを、サーバ２２に送信する（ステップＳ２４）。
【０１０４】
次に、サーバ２２において、情報収集部２２１は、端末２１Ａから受信した行動識別結果のうち、最も尤度の高い行動およびその尤度「歩行（０．８）」と、状況情報とを、情報蓄積部２２２に蓄積する（ステップＳ２５）。ここでは、サーバ２２は、同様に動作する端末２１Ｂ、端末２１Ｃ、２１Ｄからも情報を受信することにより、情報蓄積部２２２には、図１０に一例を示した情報が記憶されたものとする。
【０１０５】
次に、類似対象検索部２２４は、情報蓄積部２２２を参照することにより、端末２１Ａに状況情報が類似する類似端末を検索する（ステップＳ２６）。ここでは、類似対象検索部２２４は、端末２１Ａと場所の名称が同一の端末２１を類似端末として、端末２１Ｂおよび２１Ｃを検索したものとする。
【０１０６】
次に、次回実行時期決定部２２３は、端末２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃについて情報蓄積部２２２に蓄積された行動識別結果の示す行動およびその尤度（図１０）と、実行間隔ルール（図１１）とを用いて、端末２１Ａにおける次回実行時期を算出する（ステップＳ２７）。ここでは、前述のように、各行動識別結果の示す行動に対応する実行間隔に、各行動識別結果の尤度を重みとした加重平均を用いて、次回実行時期を求める。
【０１０７】
具体的には、図１０において、端末２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃの行動識別結果の示す行動およびその尤度は、「歩行（尤度０．８）」、「停止（尤度０．３）」、「歩行（尤度０．６）」である。また、図１１において、これらの行動識別結果の示す行動に対して定められた実行間隔は、１０秒、２０秒、１０秒である。そこで、次回実行時期決定部２２３は、上述の加重平均により、次回実行時期までの間隔として、（０．８×１０＋０．３×２０＋０．６×１０）／（０．８＋０．３＋０．６）＝約１１．８秒を算出する。そして、次回実行時期決定部２２３は、この１１．８秒を、現在時刻１時０分０秒に加えた１時０分１１．８秒を次回実行時期とする。
【０１０８】
次に、次回実行時期決定部２２３は、「１時０分１１．８秒」を表す情報を、端末２１Ａに送信する（ステップＳ２８）。
【０１０９】
次に、端末２１Ａにおいて、次回実行時期設定部１１３は、センサデータ取得部１１１および行動識別部２１２の次回の処理の実行時刻として「１時０分１１．８秒」を設定する（ステップＳ２９）。
【０１１０】
次に、識別結果提示部２１５は、最新の行動識別結果「歩行」と、その識別処理の実行時刻「１時０分０秒」と、次回実行時期「１時０分１１．８秒」とをそれぞれ表す情報を、表示装置に提示する（ステップＳ３０）。
【０１１１】
そして、端末２１Ａでは、次のステップＳ２１を「１時０分１１．８秒」に開始する。すなわち、次のステップＳ２１では、センサデータ取得部１１１は、「１時０分１１．８秒」以後の所定期間のセンサデータを取得する。続いて、行動識別部２１２は、取得されたセンサデータを用いて行動識別処理を実行する。以降、端末２１Ａおよびサーバ２２は、同様に動作を繰り返す。また、端末２１Ｂ、２１Ｃ、２１Ｄも、端末２１Ａと同様に動作することによってそれぞれ設定された次回実行時期に動作を繰り返す。
【０１１２】
以上で、行動識別システム２の動作の具体例の説明を終了する。
【０１１３】
なお、本実施の形態において、端末２１の状況情報取得部２１４が、端末２１の記憶装置１１０４に記憶された情報から状況情報を取得する例について説明した。この他、状況情報取得部２１４は、対象の状況情報を提供する各種サービスに接続することにより状況情報を取得してもよい。あるいは、端末２１の状況情報取得部２１４は、そのような状況情報を提供する各サービスにおいて対象を識別する対象ＩＤ等を記憶装置１１０４から取得してもよい。この場合、サーバ２２の情報収集部２２１が、対象ＩＤを用いて各サービスに接続することにより状況情報を取得してもよい。
【０１１４】
また、本実施の形態において、端末２１の状況情報取得部２１４が、状況情報として現在位置情報を、ＧＰＳ受信機を用いて取得する例を中心に説明したが、端末２１は、必ずしもＧＰＳ受信機を備えていなくてもよい。例えば、状況情報取得部２１４は、Ｗｉ−Ｆｉ（wireless fidelity）、３Ｇ（3rd Generation）、ＮＦＣ（Near Field Communication）等の技術を利用して、現在位置情報を取得してもよい。Ｗｉ−Ｆを用いる場合、状況情報取得部２１４は、受信可能なＷｉ−Ｆｉ信号のアクセスポイントと、アクセスポイントの位置を登録したデータベースとを比較することにより、現在位置情報を取得してもよい。また、３Ｇを用いる場合、状況情報取得部２１４は、３Ｇの基地局から受信する電波強度に基づいて、現在位置情報を取得してもよい。また、ＮＦＣを用いる場合、状況情報取得部２１４は、店舗などに設置されたＮＦＣ対応装置と通信することにより、その店舗等の位置情報を取得してもよい。また、状況情報取得部２１４は、上述したこれらの技術の組み合わせにより、状況情報として現在位置情報を取得してもよい。その他、状況情報取得部２１４は、現在位置情報を取得する他の公知の手法を採用可能である。なお、状況情報取得部２１４は、必ずしも現在位置を状況情報として取得しなくてもよく、その他の状況情報を取得すればよい。
【０１１５】
また、本実施の形態において、サーバ２２の類似対象検索部２２４が、状況情報が類似する類似端末として、状況情報に基づく類似条件を満たす端末２１を検索する例について説明した。この他、類似対象検索部２２４は、状況情報に加えて行動識別結果も考慮した類似条件を用いて、類似端末を検索してもよい。例えば、類似対象検索部２２４は、状況情報が類似し、かつ、最新の行動識別結果が同一である端末２１を、類似端末として選択してもよい。さらには、その際に、類似対象検索部２２４は、最新の行動識別結果の尤度が近い（尤度の差が閾値以内である）ような端末２１を、類似端末として検索してもよい。
【０１１６】
また、本実施の形態において、サーバ２２の実行間隔ルール記憶部２２５が、行動を表す情報に対して実行間隔を関連付けた実行間隔ルールを記憶する例について説明した。この他、実行間隔ルール記憶部２２５は、行動を表す情報および状況情報の組み合わせに、実行間隔を関連付けた実行間隔ルールを記憶してもよい。この場合、実行間隔ルール記憶部２２５に記憶される実行間隔ルールの一例を、図１３に示す。図１３の例では、実行間隔は、行動を表す情報と、状況情報である場所の情報との組み合わせに関連付けられている。例えば、図１３では、「停止」という行動および「駅」という場所の組み合わせに対して、実行間隔１０秒が関連付けられている。この場合、次回実行時期決定部２２３は、当該端末２１およびその類似端末についてそれぞれ情報蓄積部２２２に蓄積された行動識別結果の示す行動および状況情報の組み合わせに対して、このような実行間隔ルールを適用すればよい。
【０１１７】
次に、本発明の第２の実施の形態の効果について述べる。
【０１１８】
本発明の第２の実施の形態としての行動識別システムは、対象の行動を識別するための処理に要する端末の消費電力を抑えながら、対象の行動をさらに精度良く識別することができる。
【０１１９】
その理由は、以下に示す構成要素および各構成要素の動作による。すなわち、センサデータ取得部は、対象に関するセンサデータを取得し、状況情報取得部は、対象の状況を表す状況情報を取得し、行動識別部は、センサデータに基づき対象の行動を識別し、情報収集部は、１つ以上の対象の行動識別結果および状況情報を収集する。そして、次回実行時期決定部は、ある端末において次回に行動を識別するための処理を実行する次回実行時期を、当該端末および当該端末に状況情報が類似する他の端末について収集した行動識別情報に基づいて決定する。そして、次回実行時期設定部は、決定された次回実行時期に基づいて、次回のセンサデータ取得処理や行動識別処理等の次回の処理の実行時期を設定するからである。
【０１２０】
これにより、本実施の形態としての行動識別システムは、対象が、該対象について識別された行動の次にとりうる行動の傾向を、当該対象および当該対象に状況が類似する他の対象について識別された行動に基づき、さらに精度良く捉えることが可能となる。そして、本実施の形態としての行動識別システムは、そのようにさらに精度良く捉えた対象の行動の傾向に基づいて、さらに適切な次回実行時期を決定できることになるからである。その結果、本実施の形態としての行動識別システムは、対象の行動の傾向に応じてさらに適した次回実行時期に、センサデータ取得処理や行動識別処理を実行することができる。したがって、本実施の形態としての行動識別システムは、対象についてさらに精度良い行動識別結果を得ることができる。しかも、本実施の形態としての行動識別システムにおける端末は、対象の行動の傾向に応じた時期にセンサデータの取得処理や行動識別処理を実行することにより、各処理の実行回数を削減することができるので、各処理において消費される電力を削減することができる。
【０１２１】
（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１および第２の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
【０１２２】
まず、本発明の第３の実施の形態としての行動識別システム３の機能ブロック構成を図１４に示す。図１４において、行動識別システム３は、本発明の第２の実施の形態としての行動識別システム２に対して、サーバ２２に替えてサーバ３２を備える点が異なる。ここで、サーバ３２は、本発明の第２の実施の形態としてのサーバ２２と同様に、１つ以上の端末２１に、ネットワークを介して通信可能に接続される。
【０１２３】
なお、サーバ３２は、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態としての端末１１と同様なハードウェア構成を備えるコンピュータ装置によって構成される。
【０１２４】
サーバ３２の機能ブロックについて説明する。サーバ３２は、本発明の第２の実施の形態としてのサーバ２２に対して、情報収集部２２１に替えて情報収集部３２１と、情報蓄積部２２２に替えて情報蓄積部３２２と、次回実行時期決定部２２３に替えて次回実行時期決定部３２３と、類似対象検索部２２４に替えて行動遷移解析部３２４とを備える点が異なる。ここで、行動遷移解析部３２４は、次回実行時期決定部３２３とともに、本発明の次回実行時期決定部の一実施形態を構成する。また、行動遷移解析部３２４は、ＲＯＭ１２０３および記憶装置１２０４に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データをＲＡＭ１２０２に読み込むと共に、当該コンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵ１２０１によって構成される。なお、サーバ３２およびその各機能ブロックを構成するハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
【０１２５】
情報収集部３２１は、１つ以上の端末２１からそれぞれ受信する行動識別結果を含む情報の遷移履歴を、情報蓄積部３２２に蓄積する。具体的には、情報収集部３２１は、１つ以上の端末２１からそれぞれ行動識別結果および状況情報を受信する。そして、情報収集部３２１は、行動識別結果および状況情報の組み合わせの遷移履歴を、情報蓄積部３２２に蓄積する。
【０１２６】
例えば、情報蓄積部３２２に蓄積される情報の一例を、図１５に示す。図１５において、各行は、各端末２１から逐次受信された行動識別結果および状況情報の組み合わせの時系列データである。この例では、各行動識別結果には、その行動識別結果が得られた時刻が含まれている。以下、このような時系列データを、行動履歴情報とも記載する。
【０１２７】
行動遷移解析部３２４は、情報蓄積部３２２に蓄積される各端末２１の行動履歴情報から行動遷移パターンを解析する。例えば、行動遷移解析部３２４は、ある端末２１およびその端末２１に対して状況情報が類似する端末２１の行動遷移パターンを解析してもよい。ここで、行動遷移パターンとは、ある対象において、ある行動の次にとった行動を表す情報であってもよい。この場合、行動遷移パターンは、２つの行動を表す情報の順列で表される。例えば、情報蓄積部３２２に図１５に示す行動履歴情報が記憶されていることを想定する。この場合、行動遷移解析部３２４は、端末２１Ａの最新の状況情報に含まれる場所の情報「Ａホール」と同一の場所における各端末２１の行動遷移パターンの回数を解析してもよい。具体的には、この場合、行動遷移解析部３２４は、「Ａホール」における行動遷移パターンとして、「歩行→歩行」が１回（端末２１Ｃ）、「歩行→停止」が２回（端末２１Ａ、２１Ｂ）、「停止→歩行」が３回（端末２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃ）という情報を解析してもよい。
【０１２８】
次回実行時期決定部３２３は、行動遷移解析部３２４によって解析された行動遷移パターンと、実行間隔ルール記憶部２２５に記憶される実行間隔ルールとを用いて、該当する端末２１における次回実行時期を算出する。具体的には、例えば、次回実行時期決定部３２３は、行動遷移解析部３２４によって解析された行動パターンに基づいて、該当する端末２１に関連する対象の次の行動を予測する。そして、次回実行時期決定部３２３は、次に予測される行動に対して定められた実行間隔ルールを適用することにより、次回実行時期を求めればよい。
【０１２９】
例えば、前述の例を用いると、次回実行時期決定部３２３は、行動遷移パターンにおいて「歩行→歩行」の回数より「歩行→停止」の回数が多いと判断する。そこで、次回実行時期決定部３２３は、端末２１Ａに関する最新の行動識別結果が示す行動「歩行」の次には「停止」が起こりやすいと判断する。そして、次回実行時期決定部３２３は、図１１に例を示した「停止」に関する実行間隔ルールを適用することにより、実行間隔「２０秒」を用いて次回実行時期を算出する。
【０１３０】
あるいは、次回実行時期決定部３２３は、行動遷移パターンに基づく行動遷移確率を用いて、実行間隔を計算してもよい（詳細は後述する）。次回実行時期決定部３２３は、このようにして求めた実行間隔を現在時刻に加算して、次回実行時刻を算出してもよい。その他、次回実行時期決定部３２３は、行動遷移確率を、ベイジアンネットワークやマルコフモデルなどの他の確率モデルを利用して求めることにより、同様に次回実行時期を計算してもよい。
【０１３１】
以上のように構成される行動識別システム３の動作について、図１６を参照して説明する。図１６において、行動識別システム３は、図１２を参照して説明した本発明の第２の実施の形態としての行動識別システム２の動作に対して、ステップＳ２５〜Ｓ２７の動作の代わりに、ステップＳ３５〜Ｓ３７を実行する点が異なる。
【０１３２】
まず、端末２１は、ステップＳ２１〜Ｓ２４まで本発明の第２の実施の形態と同様に動作することにより、対象の行動識別結果と、状況情報とをサーバ３２に送信する。
【０１３３】
次に、ステップＳ３５において、サーバ３２の情報収集部３２１は、端末２１から受信される行動識別結果と状況情報との組み合わせを、情報蓄積部３２２に蓄積された該当する端末２１の行動履歴情報に追加する（ステップＳ３５）。
【０１３４】
次に、行動遷移解析部３２４は、情報蓄積部３２２に蓄積された行動履歴情報から、ステップＳ３５で受信された状況情報の示す状況における行動遷移パターンを解析する（ステップＳ３６）。
【０１３５】
次に、次回実行時期決定部３２３は、ステップＳ３６で解析された行動遷移パターンに基づいて、ステップＳ３５での情報の送信元の端末２１における次回実行時期を算出する（ステップＳ３７）。具体的には、前述のように、次回実行時期決定部３２３は、行動遷移パターンに基づいて、送信元の端末２１に関連する対象が次にとりうる行動を予測し、予測した行動に対する実行間隔ルールを適用して、次回実行時期を算出すればよい。
【０１３６】
以降、サーバ３２および端末２１は、ステップＳ２８〜Ｓ３０まで本発明の第２の実施の形態と同様に動作することにより、ステップＳ３７で算出された次回実行時期に基づいて、端末２１におけるセンサデータ取得部１１１および行動識別部２１２の次回の処理の実行時期を設定する。そして、端末２１は、設定された次回実行時期に、ステップＳ２１からの処理を開始し、行動識別システム３は以上の動作を繰り返す。以上で、行動識別システム３の動作の説明を終了する。
【０１３７】
次に、行動識別システム３の動作について、具体例を用いて詳細に説明する。以下に説明する具体例では、本発明の第２の実施の形態の具体例と同様に構成される４台の端末２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃ、２１Ｄを用いるものとする。また、以下の具体例において、端末２１Ａの動作を中心に説明するが、端末２１Ｂ、２１Ｃ、および２１Ｄについても並行して同様に動作するものとする。また、以下の動作の開始時点の時刻は「１時０分０秒」であるものとする。
【０１３８】
まず、端末２１Ａは、ステップＳ２１〜Ｓ２４まで動作することにより、対象の行動識別結果「歩行」と状況情報「Ａホール」とをサーバ３２に送信する。
【０１３９】
次に、サーバ３２の情報収集部３２１は、受信した行動識別結果と状況情報とを、端末２１Ａの行動履歴情報に追加して、情報蓄積部３２２に蓄積する（ステップＳ３５）。ここでは、サーバ３２は、同様に動作する端末２１Ｂ、端末２１Ｃ、２１Ｄからも情報を受信し、情報蓄積部３２２には、図１５に一例を示した行動履歴情報が記憶されたものとする。
【０１４０】
次に、行動遷移解析部３２４は、図１５に示した行動履歴情報から、端末２１Ａの状況における行動パターンを解析する（ステップＳ３６）。具体的には、行動遷移解析部３２４は、ステップＳ３５で受信された端末２１Ａの状況情報が示す場所「Ａホール」と同一の場所における各端末２１の行動遷移パターンを解析する。ここでは、行動遷移解析部３２４は、各端末２１の行動履歴情報のうち、「Ａホール」における行動遷移パターンおよびその回数として、「歩行→歩行」が１回、「歩行→停止」が２回、「停止→歩行」が３回をそれぞれ表す情報を得る。
【０１４１】
次に、次回実行時期決定部３２３は、ステップＳ３６で解析された行動遷移パターンに基づいて、端末２１Ａにおける次回実行時期を算出する（ステップＳ３７）。ここでは、次回実行時期決定部３２３は、前述のように、行動遷移パターンから行動遷移確率を求め、行動遷移確率を用いて次回実行時期を算出するものとする。具体的には、次回実行時期決定部３２３は、ステップＳ３６で解析された行動遷移パターンに基づいて、端末２１Ａの現在の行動「歩行」に対して、「歩行から歩行への遷移確率は１／３」および「方向から停止への遷移確率は２／３」といった情報を得る。そして、次回実行時期決定部３２３は、図１１に示す実行間隔ルールを用いて、遷移確率による加重平均を求める。すなわち、次回実行時期決定部３２３は、（１０×１／３＋２０×２／３）／（１／３＋２／３）＝約１６．７秒を実行間隔として算出し、現在時刻「１時０分０秒」に加えることにより、次回実行時期として「１時０分１６．７秒」を算出する。
【０１４２】
以降、サーバ３２および端末２１Ａは、ステップＳ２８〜Ｓ３０まで本発明の第２の実施の形態と同様に動作することにより、ステップＳ３７で算出された次回実行時期に基づいて、端末２１Ａにおけるセンサデータ取得部１１１および行動識別部２１２の次回の処理時期を設定する。
【０１４３】
そして、端末２１Ａは、次のステップＳ２１を「１時０分１６．７秒」に開始する。すなわち、センサデータ取得部１１１は、時刻「１時０分１６．７秒」以後の所定期間のセンサデータを取得する。以降、端末２１Ａおよびサーバ３２は、同様に動作を繰り返す。また、端末２１Ｂ、２１Ｃ、２１Ｄも、端末２１Ａと同様に動作することによってそれぞれ設定された次回実行時期に、次の動作を繰り返す。
【０１４４】
以上で、行動識別システム３の動作の具体例の説明を終了する。
【０１４５】
次に、本発明の第３の実施の形態の効果について述べる。
【０１４６】
本発明の第３の実施の形態としての行動識別システムは、対象の行動を識別するための処理に要する端末の消費電力を抑えながら、対象の行動をさらに精度良く識別することができる。
【０１４７】
その理由は、センサデータ取得部が、対象に関するセンサデータを取得し、状況情報取得部が、対象の状況を表す状況情報を取得し、行動識別部が、センサデータに基づき対象の行動を識別し、情報収集部が、１つ以上の対象について収集する行動識別結果および状況情報の遷移履歴を、対象毎の行動履歴情報として蓄積しておくからである。そして、次回実行時期決定部が、各対象の行動履歴情報を参照することにより、ある対象と同一の状況情報における過去の行動遷移パターンを解析し、解析した行動遷移パターンに基づいて、当該対象が次回にとりうる行動を予測し、予測した行動に対する実行間隔ルールを用いて、当該対象に関連する端末において次回に行動を識別するための処理を実行する次回実行時期を決定するからである。そして、次回実行時期設定部が、決定された次回実行時期に基づいて、次回のセンサデータ取得処理や行動識別処理等の処理時期を設定するからである。
【０１４８】
これにより、本実施の形態としての行動識別システムは、対象が、該対象について識別された行動の次にとりうる行動を、当該対象に状況が類似する他の対象の過去の行動遷移パターンに基づいて、精度良く予測することが可能となる。そして、本実施の形態としての行動識別システムは、そのように精度良く予測した対象の次の行動に基づいて、さらに適切な次回実行時期を決定できることになるからである。その結果、本実施の形態としての行動識別システムは、対象の行動遷移パターンに応じてさらに適した次回実行時期に、センサデータ取得処理や行動識別処理を実行することができる。したがって、本実施の形態としての行動識別システムは、対象についてさらに精度良い行動識別結果を得ることができる。しかも、本実施の形態としての行動識別システムにおける端末は、対象の次の行動を識別するのに適した時期にセンサデータの取得処理や行動識別処理を実行することにより、各処理の実行回数を削減することができ、各処理において消費される電力を削減することができる。
【０１４９】
（第４の実施の形態）
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態では、上述の本発明の各実施の形態において端末が備えていた行動識別部を、サーバが備える構成例について説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１から第３の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
【０１５０】
まず、本発明の第４の実施の形態としての行動識別システム４の機能ブロック構成を図１７に示す。図１７において、行動識別システム４は、端末４１およびサーバ４２を備える。端末４１は、本発明の第２の実施の形態における端末２１に対して、行動識別部２１２を含まず、センサデータ取得部１１１に替えてセンサデータ取得部４１１と、次回実行時期設定部１１３に替えて次回実行時期設定部４１３と、識別結果提示部２１５に替えて識別結果提示部４１５とを備える点が異なる。また、サーバ４２は、本発明の第２の実施の形態におけるサーバ２２と同一の構成に加えて、さらに行動識別部４２６を備える。
【０１５１】
サーバ４２の行動識別部４２６は、情報収集部２２１によって端末４１から受信されるセンサデータに基づいて、当該端末４１に関連する対象の行動を識別する。なお、行動識別部４２６がセンサデータに基づき実行する行動識別処理には、本発明の第２の実施の形態における端末２１の行動識別部２１２と同様の手法を適用可能である。
【０１５２】
以上のように構成される行動識別システム４の動作について、図１８を参照して説明する。
【０１５３】
まず、端末４１において、センサデータ取得部４１１は、所定期間のセンサデータをセンサから取得し、一時記憶する（ステップＳ４１）。
【０１５４】
次に、状況情報取得部２１４は、この端末４１を携帯する対象の状況情報を取得する（ステップＳ４２）。
【０１５５】
次に、センサデータ取得部４１１は、ステップＳ４１で取得されたセンサデータと、ステップＳ４２で取得された状況情報とを、サーバ４２に送信する（ステップＳ４３）。
【０１５６】
次に、サーバ４２において、行動識別部４２６は、ステップＳ４３で端末４１から送信されたセンサデータを用いて、対象の行動を識別する（ステップＳ４４）。
【０１５７】
次に、情報収集部２２１は、ステップＳ４３で端末４１から送信された状況情報と、ステップＳ４４における行動識別結果とを、端末４１の端末ＩＤに関連付けて、情報蓄積部２２２に蓄積する（ステップＳ４５）。
【０１５８】
次に、サーバ４２は、本発明の第２の実施の形態と同様にステップＳ２６〜Ｓ２７まで動作することにより、端末４１の次回実行時期を算出する。
【０１５９】
次に、次回実行時期決定部２２３は、ステップＳ２７で算出した次回実行時期およびステップＳ４４における行動識別結果を、端末４１に送信する（ステップＳ４８）。
【０１６０】
次に、端末４１において、次回実行時期設定部４１３は、受信した次回実行時期に基づいて、センサデータ取得部１１１の次回の処理時期を設定する（ステップＳ４９）。
【０１６１】
次に、識別結果提示部４１５は、ステップＳ４８でサーバ４２から送信された行動識別結果および次回実行時期等を、表示装置に提示する（ステップＳ５０）。
【０１６２】
ステップＳ４９で設定された次回実行時期に、行動識別システム４は、ステップＳ４１からの動作を繰り返す。以上で、行動識別システム４の動作の説明を終了する。
【０１６３】
なお、本実施の形態において、識別結果提示部４１５は、サーバ４２から行動識別結果および次回実行時期等を取得して表示装置に提示するものとして説明したが、さらに、サーバ４２の情報蓄積部２２２から当該端末４１の状況情報を取得して更に提示するようにしてもよい。
【０１６４】
次に、本発明の第４の実施の形態の効果について述べる。
【０１６５】
本発明の第４の実施の形態としての行動識別システムは、対象の行動を精度良く識別しながら、対象の行動を識別するためのセンサデータを取得する端末の消費電力を抑えることができる。
【０１６６】
その理由は、行動識別部をサーバに構成する場合であっても、本発明の第２の実施の形態と同様に各機能ブロックが動作することにより、次回実行時期決定部が、当該端末および他の端末に関する行動識別結果および状況情報を用いて、当該端末の行動の傾向に応じて次回の行動を識別する処理に適した次回実行時期を決定するからである。そして、次回実行時期設定部が、決定された次回実行時期に基づいて、端末における次回のセンサデータ取得の処理時期を設定するからである。
【０１６７】
なお、本発明の第４の実施の形態では、本発明の第２の実施の形態において端末上に備えた行動識別部をサーバに備える構成例について説明したが、本発明の第１および第３の実施の形態における行動識別部をサーバに備える構成もそれぞれ考えられる。このような場合であっても、本発明の各実施の形態は、上述と同様の効果を奏することは明らかである。
【０１６８】
また、本発明の第２から第４の実施の形態では、状況情報取得部を端末上に備える構成例について説明したが、各実施の形態において、状況情報取得部をサーバに備える構成も可能である。この場合、状況情報取得部は、対象を特定する端末ＩＤ等の情報を用いて対象の状況情報を提供するサービスに接続することにより、対象の状況情報を取得すればよい。
【０１６９】
また、上述の各実施の形態において、次回実行時期決定部は、ある端末における次回実行時期を決定する際に、当該端末および他の端末について蓄積された行動識別結果を含む情報を用いる例を中心に説明したが、次回実行時期決定部は、必ずしも当該端末および他の端末の両方について蓄積された行動識別結果を含む情報を用いなくてもよい。例えば、次回実行時期決定部は、当該端末の次回実行時期を、他の端末について蓄積された行動識別結果を含む情報を少なくとも用いて決定してもよい。あるいは、サーバにおいて情報の蓄積量が充分でない状況においては、他の端末について行動識別結果が蓄積されていない場合もある。その場合、次回実行時期決定部は、当該端末について蓄積された行動識別結果を含む情報を用いて、当該端末における次回実行時期を決定してもよい。
【０１７０】
また、上述の各実施の形態としての行動識別システムは、ネットワークを介して接続されたサーバおよび端末によって構成されるものとして説明を行ったが、本発明の行動識別システムの各機能ブロックは、同一の端末上に構成されていてもよい。この場合、本発明の行動識別システムの各機能ブロックを備える端末は、Ｐ２Ｐ（Peer to Peer）やアドホックネットワーク等によって接続されることにより、他の端末の行動識別結果や状況情報を収集して自装置における次回実行時期を設定可能となる。
【０１７１】
（第５の実施の形態）
次に、本発明の第５の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態では、本発明の行動識別システムの最小構成例について説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、上述の各実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
【０１７２】
まず、本発明の第５の実施の形態としての行動識別システム５の機能ブロック構成を図１９に示す。図１９において、行動識別システム５は、センサ情報取得部５１と、行動識別部５２と、次回実行時期決定部５３とを備える。各機能ブロックは、１つのコンピュータ装置によって構成されてもよいし、複数のコンピュータ装置に分散されて構成されていてもよい。
【０１７３】
センサ情報取得部５１は、対象に関して計測されたセンサ情報を取得する。例えば、センサ情報取得部５１は、対象に関するセンサ情報があらかじめ蓄積された記憶装置から、センサ情報を取得してもよい。あるいは、センサ情報取得部５１は、外部に接続されたセンサから、逐次センサ情報を取得してもよい。
【０１７４】
行動識別部５２は、対象に関して計測されたセンサ情報に基づいて、対象の行動を識別する。例えば、行動識別部５２は、本発明の第１の実施の形態における行動識別部１１２と同様に構成されてもよい。すなわち、行動識別部５２は、対象について計測された所定期間のセンサ情報の特徴量を求め、求めた特徴量を、あらかじめ構築しておいた構築モデルに適用することにより、行動を識別してもよい。
【０１７５】
次回実行時期決定部５３は、１つ以上の対象にそれぞれ関する行動識別結果を含む情報に基づいて、対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期（以下、次回実行時期と称する）を決定する。例えば、次回実行時期決定部５３は、１つ以上の対象にそれぞれ関する処理を行う行動識別部５２から、行動識別結果を取得してもよい。あるいは、次回実行時期決定部５３は、ある対象に関する処理を行う行動識別部５２から、その対象に関する行動識別結果を取得し、他の対象に関する行動識別結果としてあらかじめ記憶装置に記憶された情報を用いてもよい。
【０１７６】
また、次回実行時期決定部５３は、当該対象の行動を識別する処理として、センサ情報取得部５１および行動識別部５２の少なくともいずれかの次回実行時期を設定する。
【０１７７】
以上のように構成された行動識別システム５の動作について、図２０を参照して説明する。
【０１７８】
まず、センサ情報取得部５１は、対象に関するセンサ情報を取得する（ステップＳ５１）。
【０１７９】
次に、行動識別部５２に基づいて、対象の行動を識別する（ステップＳ５２）。
【０１８０】
次に、次回実行時期決定部５３は、１つ以上の対象に関する行動識別結果を含む情報に基づいて、対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する次回実行時期を決定する（ステップＳ５３）。
【０１８１】
この後、ステップＳ５２で決定された次回実行時期に、センサ情報取得部５１は、次回のステップＳ５１を実行するようにしてもよい。
【０１８２】
あるいは、センサ情報取得部５１は所定間隔でステップＳ５１の処理を実行し、ステップＳ５２で決定された次回実行時期に、行動識別部５２が次回のステップＳ５２を実行するようにしてもよい。以上で、行動識別システム５の動作の説明を終了する。
【０１８３】
次に、本発明の第５の実施の形態の効果について述べる。
【０１８４】
本発明の第５の実施の形態としての行動識別システムは、上記構成を有するので、対象の行動を識別する処理に要する消費電力を抑えながら、対象の行動を精度良く識別することができる。
【０１８５】
このように、本実施の形態としての行動識別システムは、ある対象が、該対象について識別された行動の次にとりうる行動の傾向を、１つ以上の対象についての行動識別結果を含む情報を参照することにより、精度良く捉えることが可能となる。そして、本実施の形態としての行動識別システムは、そのような対象の行動の傾向に適した次回実行時期を決定できることになる。その結果、本実施の形態としての行動識別システムは、対象の行動の傾向に応じて行動識別処理の実行に適した次回実行時期に、対象の行動を識別する処理を実行することができる。したがって、本実施の形態としての行動識別システムは、対象について精度良い行動識別結果を得ることができる。しかも、本実施の形態としての行動識別システムは、対象の行動の傾向に応じた時期に対象の行動を識別する処理を実行することにより、そのような処理の実行回数を削減することができ、そのような処理において消費される電力を削減することができる。
【０１８６】
なお、上述した本発明の各実施の形態において、各フローチャートを参照して説明した装置の動作を、本発明のコンピュータ・プログラムとしてコンピュータ装置の記憶装置（記憶媒体）に格納しておき、係るコンピュータ・プログラムを当該ＣＰＵが読み出すと共にそれを実行するようにしてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムを構成するコード或いはそのコンピュータ・プログラムを記憶した不揮発性の記憶媒体によって構成される。
【０１８７】
また、上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。
【０１８８】
また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。
【０１８９】
また、上述した各実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別する行動識別部と、
１つ以上の前記対象にそれぞれ関して、前記行動識別部によって識別された行動識別結果を含む情報に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期（以下、次回実行時期と称する）を決定する次回実行時期決定部と、
を備えた行動識別システム。
（付記２）
前記次回実行時期決定部は、１つ以上の前記対象にそれぞれ関して、前記行動識別結果が得られた際の前記対象の状況を表す状況情報をさらに考慮して、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象に関する前記次回実行時期を決定する付記１に記載の行動識別システム。
（付記３）
前記次回実行時期決定部は、前記対象の少なくとも１つについて、前記行動識別結果が得られた際の前記状況情報が類似する他の対象である類似対象を特定し、当該対象および前記類似対象に関する前記行動識別結果を含む情報に基づいて、当該対象に関する前記次回実行時期を決定する付記２に記載の行動識別システム。
（付記４）
前記次回実行時期決定部は、１つ以上の前記対象にそれぞれ関する前記行動識別結果を含む情報の遷移履歴に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象に関する前記次回実行時期を決定する付記１から付記３のいずれか１つに記載の行動識別システム。
（付記５）
前記対象の行動を表す情報と、該行動を識別する処理の実行間隔とを関連づけた実行間隔ルールを記憶した実行間隔ルール記憶部をさらに備え、
前記次回実行時期決定部は、１つ以上の前記対象にそれぞれ関する前記行動識別結果が示す行動に対して、前記実行間隔ルールにより関連付けられた実行間隔に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象に関する前記次回実行時期を決定する付記１から付記４のいずれか１つに記載の行動識別システム。
（付記６）
前記行動識別部は、前記センサ情報に基づき前記対象について識別した行動の尤度を前記行動識別結果に含めて算出し、
前記次回実行時期決定部は、１つ以上の前記対象にそれぞれ関する前記行動識別結果および該行動識別結果に含まれる前記尤度に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象に関する前記次回実行時期を決定する付記１から付記５のいずれか１つに記載の行動識別システム。
（付記７）
前記次回実行時期決定部は、決定した前記次回実行時期に基づいて、前記センサ情報取得部および前記行動識別部の少なくともいずれかの処理の次回の実行時期を設定する付記１から付記６のいずれか１つに記載の行動識別システム。
（付記８）
１つ以上の前記対象にそれぞれ関する前記行動識別結果を含む情報を収集して情報蓄積部に蓄積する情報収集部をさらに備え、
前記次回実行時期決定部は、前記情報蓄積部を参照することにより、前記対象の少なくとも１つに関する前記次回実行時期を決定する付記１から付記７のいずれか１つに記載の行動識別システム。
（付記９）
対象に関して計測されたセンサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別し、
１つ以上の前記対象にそれぞれ関して前記識別された行動識別結果を含む情報に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期を決定する、行動識別方法。
（付記１０）
１つ以上の前記対象にそれぞれ関して、前記行動識別結果が得られた際の前記対象の状況を表す状況情報をさらに考慮して、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象に関する前記次回実行時期を決定する付記９に記載の行動識別方法。
（付記１１）
対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別するとともに、行動識別結果を含む情報をサーバに送信する行動識別部と、
前記対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期（以下、次回実行時期と称する）を前記サーバから受信するとともに、受信した当該次回実行時期に基づいて、前記対象の行動を識別する処理の次回実行時期を設定する次回実行時期設定部と、
を備えた端末。
（付記１２）
１つ以上の付記１１に記載の端末から送信される前記行動識別結果を含む情報を収集して情報蓄積部に蓄積する情報収集部と、
１つ以上の前記端末に関して前記情報蓄積部に蓄積された前記行動識別結果を含む情報に基づいて、前記端末の少なくとも１つにおける前記次回実行時期を決定するとともに、決定した次回実行時期を、当該端末に送信する次回実行時期決定部と、
を備えたサーバ。
（付記１３）
対象に関して計測されるセンサ情報を取得するとともに、取得したセンサ情報を含む情報をサーバに送信するセンサ情報取得部と、
前記センサ情報取得部が次回に処理を実行する次回実行時期を前記サーバから受信するとともに、受信した次回実行時期に基づいて、前記センサ情報取得部の次回の実行時期を設定する次回実行時期設定部と、
を備えた端末。
（付記１４）
１つ以上の付記１３に記載の端末から送信される前記センサ情報を含む情報を収集する情報収集部と、
前記情報収集部によって収集されたセンサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別する行動識別部と、
前記行動識別部によって識別された行動識別結果を含む情報を蓄積する情報蓄積部と、
１つ以上の前記端末に関して前記情報蓄積部に蓄積された前記行動識別結果を含む情報に基づいて、前記端末の少なくとも１つにおける前記次回実行時期を決定するとともに、決定した次回実行時期を、当該端末に送信する次回実行時期決定部と、
を備えたサーバ。
（付記１５）
対象に関して計測されるセンサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別し、
行動識別結果を含む情報をサーバに送信し、
前記対象の行動を識別する処理を次回に実行する次回実行時期を前記サーバから受信し、
受信した次回実行時期に基づいて、前記対象の行動を識別する処理の次回の実行時期を設定する、行動識別方法。
（付記１６）
付記１５に記載の行動識別方法を実行する１つ以上の端末から送信される前記行動識別結果を含む情報を収集して蓄積し、
１つ以上の前記端末に関して蓄積した前記行動識別結果を含む情報に基づいて、前記端末の少なくとも１つにおける前記次回実行時期を決定し、
決定した次回実行時期を当該端末に送信する、行動識別方法。
（付記１７）
対象に関して計測されるセンサ情報を取得し、
前記センサ情報を含む情報をサーバに送信し、
前記センサ情報の取得処理を次回に実行する次回実行時期を前記サーバから受信し、
受信した次回実行時期に基づいて、次回の前記センサ情報の取得処理の実行時期を設定する、行動識別方法。
（付記１８）
付記１７に記載の行動識別方法を実行する１つ以上の端末から前記センサ情報を含む情報を収集し、
前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別することにより、行動識別結果を含む情報を蓄積し、
１つ以上の前記端末に関して蓄積した前記行動識別結果を含む情報に基づいて、前記端末の少なくとも１つにおける前記次回実行時期を決定し、
決定した次回実行時期を当該端末に送信する、行動識別方法。
（付記１９）
対象に関して計測されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得処理と、
前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別する行動識別処理と、
前記行動識別処理により識別された行動識別結果を含む情報をサーバに送信する行動識別結果送信処理と、
前記対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期（以下、次回実行時期と称する）を前記サーバから受信する次回実行時期受信処理と、
受信された次回実行時期に基づいて、前記対象の行動を識別する処理の次回実行時期を設定する次回実行時期設定ステップと、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
（付記２０）
付記１９に記載のコンピュータ・プログラムを実行する１つ以上の端末から送信される前記行動識別結果を含む情報を収集して情報蓄積部に蓄積する情報収集処理と、
１つ以上の前記端末に関して前記情報蓄積部に蓄積された前記行動識別結果を含む情報に基づいて、前記端末の少なくとも１つにおける前記次回実行時期を決定する次回実行時期決定処理と、
決定された次回実行時期を当該端末に送信する次回実行時期送信処理と、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
（付記２１）
対象に関して計測されるセンサ情報を取得するセンサ情報取得処理と、
前記センサ情報を含む情報をサーバに送信するセンサ情報送信処理と、
前記センサ情報取得処理を次回に実行する次回実行時期を前記サーバから受信する次回実行時期受信処理と、
受信した次回実行時期に基づいて、前記センサ情報取得処理の次回の実行時期を設定する次回実行時期設定処理と、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
（付記２２）
付記２１に記載のコンピュータ・プログラムを実行する１つ以上の端末から送信される前記センサ情報を含む情報を収集する情報収集処理と、
前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別し、行動識別結果を含む情報を情報蓄積部に蓄積する行動識別処理と、
１つ以上の前記端末に関して前記情報蓄積部に蓄積された前記行動識別結果を含む情報に基づいて、前記端末の少なくとも１つにおける前記次回実行時期を決定する次回実行時期決定処理と、
決定された次回実行時期を、当該端末に送信する次回実行時期送信処理と、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
（付記２３）
対象に関して計測されるセンサ情報を取得するセンサ情報取得処理と、
前記センサ情報に基づいて、前記対象の行動を識別する行動識別処理と、
１つ以上の前記対象にそれぞれ関して、前記行動識別部によって識別された行動識別結果を含む情報に基づいて、前記対象の少なくとも１つについて、当該対象の行動を識別する処理を次回に実行する時期を決定する次回実行時期決定処理と、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１９０】
本発明は、対象の行動を識別する処理に要する消費電力を抑えながら、対象の行動を精度良く識別する技術を提供することができる。したがって、本発明は、携帯電話、玩具や健康器具等の組み込み機器等を含む行動識別システムに適用することにより、見守りサービス、健康サービス、情報推薦サービス等を提供する技術として好適である。【０１９１】
この出願は、２０１２年６月１２日に出願された日本出願特願２０１２−１３３０７３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１９２】
１、２、３、４、５    行動識別システム
１１、２１、４１    端末
１２、２２、３２、４２    サーバ
５１、１１１、４１１    センサデータ取得部
５２、１１２、２１２、４２６    行動識別部
５３、１２３、２２３、３２３  次回実行時期決定部
１１３、４１３    次回実行時期設定部
１２１、２２１、３２１    情報収集部
１２２、２２２、３２２    情報蓄積部
２１４    状況情報取得部
２１５、４１５    識別結果提示部
２２４    類似対象検索部
２２５    実行間隔ルール記憶部
３２４    行動遷移解析部
１１０１、１２０１    ＣＰＵ
１１０２、１２０２    ＲＡＭ
１１０３、１２０３    ＲＯＭ
１１０４、１２０４    記憶装置
１１０５、１２０５    ネットワークインタフェース
１１０６    センサ接続インタフェース
【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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【国際調査報告】
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2013187035.tif 000024
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