(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが経験した事象群それぞれの場所、同行者及び目的のうち、少なくとも前記同行者を含む１つ以上の情報に関して、前記事象群における相対的な特徴量を算出する算出部と、
第１のユーザが経験した事象群それぞれについて前記算出部によって算出された前記特徴量と、第２のユーザの所定の事象に関する特徴量とを比較して、前記第１のユーザが経験した事象群の中から前記特徴量の一致度が最も高い事象を抽出する抽出部と、
前記第２のユーザの所定の事象と前記抽出部によって抽出された事象とを、前記第１のユーザに対して提示する提示部と、
を備えたことを特徴とする共感創出装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記場所に関する特徴量を算出する場合、前記場所に関する特徴量として、なじみ度、重要度及び非日常度のうち少なくとも１つについて算出することを特徴とする請求項１に記載の共感創出装置。
【請求項３】
前記算出部は、前記同行者に関する特徴量として、親密度及び公私度のうち少なくとも１つについて算出することを特徴とする請求項１に記載の共感創出装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記目的に関する特徴量を算出する場合、前記目的に関する特徴量として、重要度、公私度及び非日常度のうち少なくとも１つについて算出することを特徴とする請求項１に記載の共感創出装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記場所に関するなじみ度の特徴量として、前記ユーザが滞留したすべての場所それぞれにおける総滞留時間を正規化した値を算出することを特徴とする請求項２に記載の共感創出装置。
【請求項６】
前記算出部は、前記同行者に関する公私度の特徴量として、前記ユーザが経験した事象群における同一同行者との総同行時間に対する当該同一同行者との勤務時間中の総同行時間の割合を正規化した値を算出することを特徴とする請求項３に記載の共感創出装置。
【請求項７】
前記算出部は、前記目的に関する公私度の特徴量として、前記ユーザが経験した事象群における同一目的の総発生回数に対する当該同一目的の勤務時間中の総発生回数の割合を正規化した値を算出することを特徴とする請求項４に記載の共感創出装置。
【請求項８】
前記算出部は、前記同行者に関する親密度の特徴量として、前記ユーザが経験した事象群における同一同行者との総同行時間を正規化した値を算出することを特徴とする請求項３に記載の共感創出装置。
【請求項９】
前記算出部は、前記場所に関する非日常度の特徴量として、前記場所における総滞留時間と平均滞留間隔とを乗算し、当該場所への総滞留回数で除算した値を正規化した値を算出することを特徴とする請求項２に記載の共感創出装置。
【請求項１０】
前記算出部は、前記目的に関する非日常度の特徴量として、前記目的の平均発生間隔を当該目的の総発生回数で除算した値を正規化した値を算出することを特徴とする請求項４に記載の共感創出装置。
【請求項１１】
前記算出部は、前記場所に関する重要度の特徴量として、前記ユーザの自宅から前記事象群の各場所までの距離を正規化し、当該場所における総滞留時間と乗算した値を正規化した値を算出することを特徴とする請求項２に記載の共感創出装置。
【請求項１２】
前記算出部は、前記目的に関する重要度の特徴量として、当該目的の場所の重要度を目的の平均発生間隔の分散で除算した値を正規化した値を算出することを特徴とする請求項４に記載の共感創出装置。
【請求項１３】
前記算出部は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した前記事象の場所の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、前記場所に関するなじみ度の特徴量を算出することを特徴とする請求項５に記載の共感創出装置。
【請求項１４】
前記算出部は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した前記事象の同行者の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、前記同行者に関する公私度の特徴量を算出することを特徴とする請求項６に記載の共感創出装置。
【請求項１５】
前記算出部は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した前記事象の目的の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、前記目的に関する公私度の特徴量を算出することを特徴とする請求項７に記載の共感創出装置。
【請求項１６】
前記算出部は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した前記事象の同行者の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、前記同行者に関する親密度の特徴量を算出することを特徴とする請求項８に記載の共感創出装置。
【請求項１７】
前記算出部は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した前記事象の場所、当該事象の開始時刻及び終了時刻に基づいて、前記場所に関する非日常度の特徴量を算出することを特徴とする請求項９に記載の共感創出装置。
【請求項１８】
前記算出部は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した前記事象の目的の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、前記目的に関する非日常度の特徴量を算出することを特徴とする請求項１０に記載の共感創出装置。
【請求項１９】
前記算出部は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した前記事象の場所、当該事象の開始時刻及び終了時刻に基づいて、前記場所に関する重要度の特徴量を算出することを特徴とする請求項１１に記載の共感創出装置。
【請求項２０】
前記算出部は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した前記事象の目的及び場所の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、前記目的に関する重要度の特徴量を算出することを特徴とする請求項１２に記載の共感創出装置。
【請求項２１】
ユーザ間のコミュニケーションを支援する装置によって実行される方法であって、
ユーザが経験した事象群それぞれの場所、同行者及び目的のうち、少なくとも前記同行者を含む１つ以上の情報に関して、前記事象群における相対的な特徴量を算出する算出工程と、
第１のユーザが経験した事象群それぞれについて前記算出工程によって算出された前記特徴量と、第２のユーザの所定の事象に関する特徴量とを比較して、前記第１のユーザが経験した事象群の中から前記特徴量の一致度が最も高い事象を抽出する抽出工程と、
前記第２のユーザの所定の事象と前記抽出工程によって抽出された事象とを、前記第１のユーザに対して提示する提示工程と、
を含んだことを特徴とする方法。
【請求項２２】
コンピュータを請求項１〜２０のいずれか１項に記載の共感創出装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、共感創出装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人（ユーザ）の過去の経験を用いることで、他者とのコミュニケーションを支援する技術が検討されている。例えば、ユーザ間で相互の経験を共有することで、相互理解を深める技術が知られている。また、例えば、ユーザ間で共通する過去の経験を一緒に懐かしむことで、会話を活性化する技術が知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】角康之他、「体験共有コミュニケーションを促すガイドシステム」、 第１９回人工知能学会、 ２００５
【非特許文献２】仲谷美江他、「思い出を語る−共感コミュニケーションの場構築に向けて-」、ＩＥＩＣＥ、ＨＣＳ２００３−５７、ｐｐ．７−１２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来技術では、ユーザ間で共通のバックグラウンドがない場合に、共感を創出することが困難であった。例えば、上述した従来技術では、世代、職業、居住地などのユーザの属性や、或いは、ユーザの興味対象となる分野などの共通点を用いて、相互理解を深めたり、会話を活性化させたりするため、このような共通点がない場合に、ユーザ間で共感を創出することが困難であった。
【０００５】
そこで、本願に係る技術は、上述した従来技術の問題に鑑みてなされたものであって、ユーザ間で共通のバックグラウンドがない場合であっても、共感を創出することを可能にする共感創出装置、方法及びプログラム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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願に係る共感創出装置は、ユーザが経験した事象群それぞれの場所、同行者及び目的のうち、少なくとも１つの情報に関して、前記事象群における相対的な特徴量を算出する算出部と、第１のユーザが経験した事象群それぞれについて前記算出部によって算出された前記特徴量と、第２のユーザの所定の事象に関する特徴量とを比較して、前記第１のユーザが経験した事象群の中から前記特徴量の一致度が最も高い事象を抽出する抽出部と、前記第２のユーザの所定の事象と前記抽出部によって抽出された事象とを、前記第１のユーザに対して提示する提示部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本願に係る共感創出装置、方法及びプログラムは、ユーザ間で共通のバックグラウンドがない場合であっても、共感を創出することを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る共感創出システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る表示部にて表示される表示内容の一例を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る滞在地ＤＢによって記憶される滞在地情報のうち、特定の１ユーザ分の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る滞留地ＤＢによって記憶される滞留地情報のうち、特定の１ユーザ分の一例を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係るスケジュールＤＢによって記憶されるスケジュール情報のうち、特定の１ユーザ分の一例を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る４Ｗ行動ＤＢによって記憶される４Ｗ行動情報のうち、特定の１ユーザ分の一例を示す図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る特徴パラメータを説明するための図である。
【図８】図８は、第１の実施形態に係る３Ｒ行動ＤＢによって記憶される３Ｒ行動情報のうち、特定の１ユーザ分の一例を示す図である。
【図９】図９は、第１の実施形態に係る特徴パラメータ判定部による処理を模式的に示す図である。
【図１０】図１０は、第１の実施形態に係る提示部による処理の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、第１の実施形態に係る共感創出装置における第１の処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、第１の実施形態に係る共感創出装置における第２の処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、第２の実施形態に係るプログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照して、本願に係る共感創出装置、方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、本願に係る共感創出装置、方法及びプログラムは、以下の実施形態により限定されるものではない。
【００１０】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係る共感創出装置を含む共感創出システムの構成の一例を説明する。図１は、第１の実施形態に係る共感創出システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る共感創出システムは、共感創出装置１００とユーザ端末２０１〜ユーザ端末２０ｎとがネットワーク３００を介して有線又は無線により通信可能に接続される。
【００１１】
ユーザ端末２０１〜ユーザ端末２０ｎは、ユーザによって利用される情報処理装置であり、例えば、ＰＣ（Personal  Computer）、携帯端末装置、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）などである。なお、ユーザ端末２０１〜ユーザ端末２０ｎは、同様の構成を有するので、以下では、主にユーザ端末２０１について説明する。また、以下では、ユーザ端末２０１〜２０ｎを区別する必要がない場合には、これらを総称して「ユーザ端末２０」と表記する場合がある。
【００１２】
ユーザ端末２０１は、図１に示すように、通信部２１１と、入力部２２１と、制御部２３１と、表示部２４１とを有する。通信部２１１は、ネットワーク３００を介して共感創出装置１００との間で各種データを送受信する。例えば、通信部２１１は、入力部２２１を介してユーザによって入力された各種行動の予定を示すスケジュール情報を共感創出装置１００に送信する。また、通信部２１１は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）機能を有し、定期的にユーザ端末２０１自身の位置情報を受信することで、ユーザ端末２０１の所在位置と所在日時とが対応付けられたＧＰＳ情報を取得する。そして、通信部２１１は、ＧＰＳ情報を共感創出装置１００に送信する。ユーザ端末２０１は、例えば、各種情報の送信要求を共感創出装置１００から受け付けた場合や、スケジュール情報等を送信する旨の操作がユーザによって行われた場合などに、スケジュール情報やＧＰＳ情報を共感創出装置１００に送信する。なお、スケジュール情報及びＧＰＳ情報の詳細は後述する。
【００１３】
入力部２２１は、ユーザ端末２０１のユーザから各種操作の入力を受け付ける入力デバイスである。ユーザ端末２０１が携帯電話機やＰＤＡである場合には、入力部２２１は、例えば、数字及び文字等を入力するテンキー、メニュー選択及び表示スクロールに利用するカーソルキー、ブラウザ等の各種アプリケーションを起動する特殊キー等である。また、ユーザ端末２０１がノート型ＰＣである場合には、入力部２２１は、例えば、キーボードやマウス等である。 また、入力部２２１は、例えば、ユーザ端末２０１がタブレット型ＰＣである場合には、後述する表示部２４１に対する接触によって各種操作を検知するタッチパネル式の入力装置である。一例を挙げると、入力部２２１は、各種行動の予定を示すスケジュール情報の入力操作や、表示部２４１にて表示されたウェブページ上の所定の位置を指定する指定操作をユーザから受付ける。
【００１４】
制御部２３１は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等により実現され、図示しない記憶部に予め記憶されているコンピュータプログラムを実行することにより、ユーザ端末２０１の全体制御を行う。例えば、制御部２３１は、ウェブページを表示部２４１に表示させたり、通信部２１１による各種情報の送受信を制御したりする。 
【００１５】
表示部２４１は、各種情報を表示する表示デバイスであり、例えば液晶ディスプレイ等である。また、表示部２４１は、例えば、ユーザ端末２０１がタブレット型ＰＣである場合には、入力部２２１と一体化されたタッチパネル等である。図２は、第１の実施形態に係る表示部２４１にて表示される表示内容の一例を示す図である。例えば、表示部２４１は、図２に示すように、ユーザ端末２０２〜ユーザ端末２０ｎのいずれかを操作するユーザによって作成されたブログを表示する。
【００１６】
以上、ユーザ端末２０１の構成の一例を説明したが、ユーザ端末２０２〜ユーザ端末２０ｎについても同様の構成を有する。第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、ユーザ端末２０１〜ユーザ端末２０ｎを操作する各ユーザ間で共通のバックグラウンドがない場合であっても、所定のユーザが経験した内容について他のユーザが共感をもつことができるように構成される。以下、第１の実施形態に係る共感創出装置１００の詳細について説明する。
【００１７】
図１に戻って、共感創出装置１００は、Ｉ／Ｆ（Interface）部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、通信部１４０と、記憶部１５０と、制御部１６０とを有する。Ｉ／Ｆ部１１０は、入力部１２０、表示部１３０及び通信部１４０と、制御部１６０との各種情報のやり取りを制御する。入力部１２０は、共感創出装置１００の管理者から各種情報の入力操作を受付ける。例えば、入力部１２０は、後述する制御部による滞留地決定に係る判定に用いられる条件の入力操作を受付ける。なお、滞留地決定については後に詳述する。表示部１３０は、各種情報を表示する表示デバイスであり、例えば液晶ディスプレイ等である。
【００１８】
記憶部１５０は、図１に示すように、滞在地ＤＢ１５１と、滞留地１５２と、スケジュールＤＢ１５３と、４Ｗ行動ＤＢ１５４と、３Ｒ行動ＤＢ１５５とを有する。記憶部１５０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。
【００１９】
滞在地ＤＢ１５１は、ユーザ端末２０１〜ユーザ端末２０ｎそれぞれで取得されたＧＰＳ情報に含まれる日時、緯度及び経度を含む滞在地情報を、ユーザ端末２０１〜ユーザ端末２０ｎのユーザごとに記憶する。具体的には、滞在地ＤＢ１５１は、ユーザ端末２０１〜ユーザ端末２０ｎそれぞれから通信部１４０によって受信されたＧＰＳ情報から生成された滞在地情報を、ユーザごとに記憶する。図３は、第１の実施形態に係る滞在地ＤＢ１５１によって記憶される滞在地情報のうち、特定の１ユーザ分の一例を示す図である。
【００２０】
図３に示すように、滞在地ＤＢ１５１は、ユーザごとに、「日付」、「時刻」、「緯度」、「経度」といった情報を記憶する。これらの各種情報は、ユーザ端末２０から送信されるＧＰＳ情報に含まれ、制御部１６０によって滞在地ＤＢ１５１に格納される。ここで、「日付」は、「経度」及び「緯度」によって示される位置にユーザが所在した日付を示す。「時刻」は、「経度」及び「緯度」によって示される位置にユーザが所在した時刻を示す。「緯度」及び「経度」は、ユーザが所在した位置である緯度及び経度を示す。 
【００２１】
すなわち、図３においては、滞在地ＤＢ１５１に、「２０１１年５月１日  ９時００分」に緯度「３５．５８１・・・」及び経度「１３９．６８１・・・」にユーザが所在したことを示すＧＰＳ情報や、「２０１１年５月１日  ９時０１分」に緯度「３５．５８１・・・」及び経度「１３９．６８２・・・」にユーザが所在したことを示すＧＰＳ情報や、「２０１１年５月１日  ９時０２分」に緯度「３５．５８２・・・」及び経度「１３９．６８３・・・」にユーザが所在したことを示すＧＰＳ情報等が記憶される例を示す。上述した滞在地情報は、例えば、共感創出システムの利用に際して発行されたユーザＩＤごとに管理される。 
【００２２】
なお、図３に示す滞在地情報はあくまでも一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、滞在地情報としてさらに「住所」が格納される場合であってもよい。かかる場合には、ユーザ端末２０によって「緯度」及び「経度」から取得された後、汎用的に利用可能なＡＰＩ（Application  Program  Interface）や、ＡＰＩ以外の既存技術によって、「緯度」及び「経度」から「住所」が取得される。ただし、かかる住所取得処理は、ユーザ端末２０ではなく、共感創出装置１００によって行われてもよい。すなわち、制御部１６０は、「日付」、「時刻」、「緯度」及び「経度」を含むＧＰＳ情報をユーザ端末２０から取得した場合に、かかる「緯度」及び「経度」に対応する「住所」を取得した後に、取得した住所を滞在地ＤＢ１５１に格納してもよい。
【００２３】
図１に戻って、滞留地ＤＢ１５２は、滞在地ＤＢ１５１に記憶されている滞在地情報に基づいて決定された、ユーザが滞留した位置である滞留地に関する滞留地情報を記憶する。具体的には、滞留地ＤＢ１５２は、滞在地ＤＢ１５１に記憶されている「緯度」及び「経度」に基づいて、ユーザが一定範囲以内の位置に一定時間以上滞留した位置を滞留地として決定された滞留地情報を記憶する。図４は、第１の実施形態に係る滞留地ＤＢ１５２によって記憶される滞留地情報のうち、特定の１ユーザ分の一例を示す図である。
【００２４】
例えば、滞留地ＤＢ１５２は、図４に示すように、ユーザごとに、「日付」、「開始時刻」、「終了時刻」、「ランドマーク」といった情報を記憶する。 ここで、「日付」は、「ランドマーク」によって示される位置にユーザが滞留した日付を示す。「開始時刻」は、「ランドマーク」によって示される位置にユーザが滞留することを開始した時刻を示す。「終了時刻」は、「ランドマーク」によって示される位置にユーザが滞留することを終了した時刻を示す。「ランドマーク」は、ユーザの滞留地に対応するランドマークの名称を示し、例えば、ビル名、店舗名、会社名、学校名、公園等の公共施設名に該当する。
【００２５】
すなわち、図４では、滞留地ＤＢ１５２に、「２０１１年５月１日  ９時５８分〜１１時５０分」にユーザが「通信研究所」に滞留したことを示す滞留地情報や、「２０１１年５月１日  １２時３５分〜１３時０２分」にユーザが「マグロ市場」に滞留したことを示す滞留地情報や、「２０１１年５月１日  １５時３５分〜１５時５９分」にユーザが「横須賀市野比」に滞留したことを示す滞留地情報等が記憶される例を示している。上述した滞留地情報は、例えば、共感創出システムの利用に際して発行されたユーザＩＤごとに管理される。
【００２６】
図１に戻って、スケジュールＤＢ１５３は、ユーザ端末２０から受信したスケジュール情報を記憶する。図５は、第１の実施形態に係るスケジュールＤＢ１５３によって記憶されるスケジュール情報のうち、特定の１ユーザ分の一例を示す図である。例えば、スケジュールＤＢ１５３は、図５に示すように、ユーザごとに、「日付」、「開始時刻」、「終了時刻」、「目的」、「同行者」といった情報を記憶する。これらの各種情報は、ユーザ端末２０から送信されるスケジュール情報に含まれる。ここで、「日付」は、スケジュールに登録されたイベントが行われる予定日付を示す。「開始時刻」は、イベントの予定開始時刻を示す。「終了時刻」は、イベントの予定終了時刻を示す。「目的」は、スケジュールに登録されたイベント（行動）の内容を示す。「同行者」は、スケジュールに登録されたイベントに同行する同行者を示す。 
【００２７】
すなわち、図５では、スケジュールＤＢ１５３に、ユーザが「２０１１年５月１日  １０時００分〜１２時００分」に「Ａ氏」及び「Ｂ氏」と「会議」を行うことを示すスケジュール情報や、ユーザが「２０１１年５月１日  １２時３０分〜１３時２０分」に「Ｒ氏」と「ランチ」を行うことを示すスケジュール情報等が記憶される例を示している。ここで、これらのスケジュール情報は、共感創出装置１００がスケジューラを提供し、各ユーザが提供されたスケジューラを利用することで、取得されるようにしてもよい。それにより、各ユーザのスケジュール情報を容易に取得することができる。共感創出装置１００は、上述したスケジュール情報を、例えば、ユーザＩＤによって管理する。
【００２８】
図１に戻って、４Ｗ行動ＤＢ１５４は、後述する制御部１６０によって、滞留地ＤＢ１５２によって記憶された滞留地情報と、スケジュールＤＢ１５３によって記憶されたスケジュール情報とが併合された４Ｗ行動情報を記憶する。具体的には、４Ｗ行動ＤＢ１５４は、スケジュール情報と滞留地情報とを用いて、ユーザごとに「いつ」、「どこで」、「誰」と「何」をしたかを示す４Ｗ行動情報を記憶する。図６は、第１の実施形態に係る４Ｗ行動ＤＢ１５４によって記憶される４Ｗ行動情報のうち、特定の１ユーザ分の一例を示す図である。図６に示すように、４Ｗ行動ＤＢ１５４は、ユーザごとに、「日付（Ｗｈｅｎ）」、「開始／終了時刻」、「目的（Ｗｈａｔ）」、「場所（Ｗｈｅｒｅ）」、「同行者（Ｗｈｏ）」といった情報を記憶する。これらの各種情報は、スケジュール情報及び滞留地情報に含まれる。
【００２９】
すなわち、図６では、４Ｗ行動ＤＢ１５４に、ユーザが「２０１１年５月１日  １０時０２分〜１１時５６分」に「Ａ氏」及び「Ｂ氏」と「Ｂ研究所」で「打合せ」を行ったことを示す４Ｗ行動情報や、ユーザが「２０１１年５月１日  １２時０５分〜１２時４５分」に「Ｅ氏」と「Ｃカフェ」で「ランチ」を行ったことを示す４Ｗ行動情報や、ユーザが「２０１１年５月１日  １３時４５分〜１４時５６分」に「Ａ氏」、「Ｂ氏」及び「Ｗ氏」と「Ａ支店」で「会議」を行ったことを示す４Ｗ行動情報などを記憶する。ここで、該当するスケジュールが存在せず、滞留地情報のみの場合には、４Ｗ行動ＤＢ１５４は、図６に示すように、「日付」、「開始／終了時刻」及び「場所」の情報のみの４Ｗ行動情報を記憶する。これらの情報は、後述する制御部１６０によってユーザごとに生成され、４Ｗ行動ＤＢ１５４に格納される。
【００３０】
図１に戻って、３Ｒ行動ＤＢ１５５は、４Ｗ行動情報に基づいて、後述する制御部１６０によって生成された３Ｒ行動情報を記憶する。具体的には、３Ｒ行動ＤＢ１５５は、ユーザごとに、各ユーザが経験したイベントの特徴を「場所」、「同行者」及び「目的」のうち少なくとも１つを含む特徴パラメータで示した３Ｒ行動情報を記憶する。ここで、第１の実施形態に係る特徴パラメータについて、図７を用いて説明する。図７は、第１の実施形態に係る特徴パラメータを説明するための図である。
【００３１】
図７に示すように、第１の実施形態に係る特徴パラメータは、場所の特徴パラメータとして、「なじみ度」、「重要度」及び「非日常度」を含む。場所に関する「なじみ度」は、当該場所における「総滞留時間が長くなるほど高くなること」を算出基準としたパラメータである。また、場所に関する「重要度」は、「自宅からの距離が遠く、総滞留時間が長いほど高くなること」を算出基準としたパラメータである。また、場所に関する「非日常度」は、「総滞留回数が少なく、平均滞留間隔が長く、なじみが低いほど高くなること」を算出基準としたパラメータである。
【００３２】
また、第１の実施形態に係る特徴パラメータは、図７に示すように、同行者の特徴パラメータとして、「親密度」及び「公私度」を含む。同行者に関する「親密度」は、「総同行時間が長くなるほど高くなること」を算出基準としたパラメータである。また、同行者に関する「公私度」は、「勤務時間帯の総同行時間が長いほど高くなること」を算出基準としたパラメータである。
【００３３】
また、第１の実施形態に係る特徴パラメータは、図７に示すように、目的の特徴パラメータとして、「重要度」、「公私度」及び「非日常度」を含む。目的に関する「重要度」は、当該目的の「平均発生間隔の分散が低く、場所の重要度が高いほど高くなること」を算出基準としたパラメータである。また、目的に関する「公私度」は、「勤務時間帯の発生回数が多いほど高くなること」を算出基準としたパラメータである。また、目的に関する「非日常度」は、「総発生回数が少なく、平均発生間隔が長いほど高くなること」を算出基準としたパラメータである。なお、これら特徴パラメータの算出については、後に詳述する。
【００３４】
図８は、第１の実施形態に係る３Ｒ行動ＤＢ１５５によって記憶される３Ｒ行動情報のうち、特定の１ユーザ分の一例を示す図である。例えば、３Ｒ行動ＤＢ１５５は、図８の（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、「目的」、「同行者」及び「開催場所」それぞれについて、特徴パラメータそれぞれに相対特徴量を対応付けた３Ｒ行動情報を、ユーザごとに記憶する。ここで、「相対特徴量」とは、特徴パラメータの最大値を「１」、最小値を「０」とした際の相対値を示す。一例を挙げると、３Ｒ行動ＤＢ１５５は、図８の（Ａ）に示すように、「目的１」の３Ｒ行動情報として、「重要度：０．５」、「相対特徴量：０．４」、「非日常度：０．２」、「相対特徴量：０．１８」、「公私度：０．５」、「相対特徴量：０．４３」を記憶する。
【００３５】
すなわち、これらの情報は、すべての目的の「重要度」の値のうち、最大値を「１」とし、最小値を「０」とした場合に、「目的１」の「重要度：０．５」の相対特徴量の値が「０．４」であることを示す。同様に、３Ｒ行動ＤＢ１５５は、目的に関する「非日常度」及び「公私度」について相対特徴量を記憶する。さらに、３Ｒ行動ＤＢ１５５は、「同行者」及び「開催場所」に含まれる特徴パラメータそれぞれについて相対特徴量を記憶する。３Ｒ行動ＤＢ１５５は、図８に示すような３Ｒ行動情報をユーザ端末２０のユーザごとに記憶する。
【００３６】
図１に戻って、制御部１６０は、滞留地決定部１６１と、特徴パラメータ算出部１６２と、特徴パラメータ判定部１６３と、提示部１６４とを有する。ここで、制御部１６０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路やＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路である。
【００３７】
滞留地決定部１６１は、滞在地ＤＢ１５１に記憶されている滞在地情報に基づいて、ユーザの滞留地を決定し、決定した滞留地に関する滞留地情報を滞留地ＤＢ１５２に格納する。具体的には、滞留地決定部１６１は、滞在地情報に含まれる「緯度」及び「経度」を用いて、ユーザが一定範囲以内の位置に一定時間以上滞留した位置を滞留地として決定する。例えば、滞留地決定部１６１は、指定した半径の円内に一定時間以上滞在していた場合に、かかる緯度及び経度によって示される位置を滞留地として決定する。一例を挙げると、滞留地決定部１６１は、２０ｍ円内に３分以上滞在した場合に、滞留地と決定する。
【００３８】
そして、滞留地決定部１６１は、かかる滞留地に対応するランドマーク（ビル名、店舗名、会社名、学校名、公共施設名など）を取得し、取得したランドマークをユーザが滞留した日時に対応付けて滞留地ＤＢ１５２に格納する。ここで、滞留地決定部１６１は、滞留地に対応するランドマークが存在しなければ、住所を取得して滞留地ＤＢ１５２に格納する。なお、滞留地（住所）に対応するランドマークを取得する処理は、汎用的に利用可能なＡＰＩ（例えば、Ｋｎｅｃｈｔなど）や、ＡＰＩ以外の既存技術により実現できるので、ここでは詳細な説明を省略する。
【００３９】
滞留地決定部１６１は、ユーザごとに滞留地を決定して、ユーザそれぞれについて図４に示すような滞留地情報を生成して、滞留地ＤＢ１５２に格納する。ここで、滞留地決定部１６１は、ユーザごとの滞留地情報に例えばユーザＩＤを対応付けることで、ユーザごとの滞留地情報を識別可能にする。
【００４０】
図１に戻って、特徴パラメータ算出部１６２は、ユーザが経験したイベント群それぞれの場所、同行者及び目的のうち、少なくとも１つの情報に関して、イベント群における相対的な特徴量を算出する。具体的には、特徴パラメータ算出部１６２は、場所に関する特徴量として、なじみ度、重要度及び非日常度のうち少なくとも一つについて算出する。また、特徴パラメータ算出部１６２は、同行者に関する特徴量として、親密度及び公私度のうち少なくとも一つについて算出する。また、特徴パラメータ算出部１６２は、目的に関する特徴量として、重要度、公私度及び非日常度のうち少なくとも一つについて算出する。
【００４１】
より具体的には、特徴パラメータ算出部１６２は、滞留地ＤＢ１５２によって記憶された滞留地情報の各行について、滞留開始時刻／終了時刻に対するスケジュール情報の開始時刻／終了時刻を取得し、目的及び同行者を抽出する。そして、特徴パラメータ算出部１６２は、抽出した目的及び同行者を、滞留地情報に対応付けた４Ｗ行動情報を生成して、４Ｗ行動ＤＢ１５４に格納する。ここで、対応するスケジュール情報が存在しなかった場合には、特徴パラメータ算出部１６２は、目的及び同行者のカラムを空欄の４Ｗ行動情報を生成して、４Ｗ行動ＤＢ１５４に格納する。特徴パラメータ算出部１６２は、ユーザごとに、上述した４Ｗ行動情報を生成して、ユーザＩＤに対応付けて４Ｗ行動ＤＢ１５４に格納する。
【００４２】
そして、特徴パラメータ算出部１６２は、４Ｗ行動情報に基づいて、場所、同行者及び目的のうち少なくとも１つの情報に関する特徴パラメータを算出する。以下、特徴パラメータ算出部１６２によって実行される、場所に関する特徴パラメータの算出、同行者に関する特徴パラメータの算出、目的に関する特徴パラメータの算出を順に説明する。なお、以下では、１ユーザ分の特徴パラメータの算出について説明するが、実際には、特徴パラメータ算出部１６２は、全てのユーザに対して、以下で説明する特徴パラメータの算出を実行する。
【００４３】
まず、場所に関する特徴パラメータの算出について説明する。かかる場合には、特徴パラメータ算出部１６２は、場所に関するなじみ度の特徴量として、ユーザが滞留したすべての場所それぞれにおける総滞留時間を正規化した値を算出する。例えば、特徴パラメータ算出部１６２は、以下に示す式（１）により、場所に関するなじみ度を算出する。ここで、式（１）における「familiarityj」は、場所「ｊ」におけるなじみ度を示し、「STAYj」は、場所「ｊ」における総滞留時間長を示す。
【００４４】
【数１】
0005902032.tif 000002
【００４５】
すなわち、特徴パラメータ算出部１６２は、場所のなじみ度として、当該場所における総滞留時間長を算出する。そして、特徴パラメータ算出部１６２は、算出したなじみ度を正規化する。なお、正規化の式については後述する。
【００４６】
また、特徴パラメータ算出部１６２は、場所に関する重要度の特徴量として、ユーザの自宅から前記事象群の各場所までの距離を正規化し、当該場所における総滞留時間と乗算して導出した値を正規化した値を算出する。例えば、特徴パラメータ算出部１６２は、以下に示す式（２）により、場所に関する重要度を算出する。ここで、式（２）における「importancej」は、場所「ｊ」における重要度を示し、「Dj」は、ユーザの自宅から場所「ｊ」までの距離を示す。「Dmin」は、ユーザごとに記憶されている４Ｗ行動情報に含まれる全ての場所のうち、当該ユーザの自宅からの距離が最短となる場所までの距離（最短距離）を示し、「Dmax」は、４Ｗ行動情報に含まれる全ての場所のうち、当該ユーザの自宅からの距離が最長となる場所までの距離（最長距離）を示す。
【００４７】
【数２】
0005902032.tif 000003
【００４８】
すなわち、特徴パラメータ算出部１６２は、自宅から場所までの距離を正規化した値に総滞留時間を乗算した値を場所に関する重要度として算出する。そして、特徴パラメータ算出部１６２は、算出した重要度を正規化する。なお、正規化の式については後述する。
【００４９】
また、特徴パラメータ算出部１６２は、場所に関する非日常度の特徴量として、場所における総滞留時間と平均滞留間隔とを乗算し、当該場所への総滞留回数で除算後、正規化した値を算出する。例えば、特徴パラメータ算出部１６２は、以下に示す式（３）〜（５）により、場所に関する非日常度を算出する。ここで、式（３）における「Bj」は、場所「ｊ」への平均滞留間隔を示し、「Nj」は、場所「ｊ」への総滞留回数を示し、「Tnow」は、現在日時を示し、「Tnow-l」は、場所「ｊ」への現在から「ｌ」回目前の滞留日時を示す。また、式（４）における「rj」は、場所「ｊ」における非日常度の正規化前の特徴量を示し、式（５）における「rarelyj」は、場所「ｊ」における非日常度の正規化後の特徴量を示す。
【００５０】
【数３】
0005902032.tif 000004
【００５１】
【数４】
0005902032.tif 000005
【００５２】
【数５】
0005902032.tif 000006
【００５３】
すなわち、特徴パラメータ算出部１６２は、場所における総滞留時間と平均滞留間隔とを乗算し、当該場所への総滞留回数で除算したものを正規化した値を場所に関する非日常度として算出する。
【００５４】
次に、同行者に関する特徴パラメータの算出について説明する。かかる場合には、特徴パラメータ算出部１６２は、同行者に関する親密度の特徴量として、ユーザが経験した事象群における同一同行者との総同行時間を正規化した値を算出する。例えば、特徴パラメータ算出部１６２は、以下に示す式（６）により、同行者に関する親密度を算出する。ここで、式（６）における「closenesse」は、同行者「e」との親密度を示し、「ATTENDe」は、同行者「ｅ」との総同行時間長を示す。
【００５５】
【数６】
0005902032.tif 000007
【００５６】
すなわち、特徴パラメータ算出部１６２は、同行者の親密度として、同行者との総同行時間長を算出する。そして、特徴パラメータ算出部１６２は、算出した親密度を正規化する。なお、正規化の式については後述する。
【００５７】
また、特徴パラメータ算出部１６２は、同行者に関する公私度の特徴量として、ユーザが経験した事象群における同一同行者との総同行時間に対する当該同一同行者との勤務時間中の総同行時間の割合を正規化した値を算出する。例えば、特徴パラメータ算出部１６２は、以下に示す式（７）により、同行者に関する公私度を算出する。ここで、式（７）における「relationshipe」は、同行者「e」との公私度を示し、「WDe」は、同行者「ｅ」との勤務時間帯での総同行時間長を示す。
【００５８】
【数７】
0005902032.tif 000008
【００５９】
すなわち、特徴パラメータ算出部１６２は、同行者の公私度として、同一同行者との総同行時間長における勤務時間帯の割合を算出する。そして、特徴パラメータ算出部１６２は、算出した公私度を正規化する。なお、正規化の式については後述する。
【００６０】
次に、目的に関する特徴パラメータの算出について説明する。かかる場合には、特徴パラメータ算出部１６２は、目的に関する重要度の特徴量として、目的の場所の重要度を目的の平均発生間隔の分散で除算した値を正規化した値を算出する。例えば、特徴パラメータ算出部１６２は、以下に示す式（８）及び式（９）により、目的に関する重要度を算出する。ここで、式（８）における「importancek」は、目的「ｋ」の重要度を示し、「σ2k」は、目的「ｋ」の平均発生間隔の分散を示し、「Isplace」は、目的「ｋ」の場所「ｓ」の重要度を示す（式（２）により算出）。また、式（９）における「Ek」は、目的「ｋ」の総発生回数を示し、「Ynow」は、現在日時を示し、「Ynow-m」は、目的「ｋ」の「m」回前の発生日時を示し、「Bk」は、目的「ｋ」の平均発生間隔を示す。
【００６１】
【数８】
0005902032.tif 000009
【００６２】
【数９】
0005902032.tif 000010
【００６３】
すなわち、特徴パラメータ算出部１６２は、目的の重要度として、目的の場所の重要度を目的の平均発生間隔の分散で除算した値を算出する。そして、特徴パラメータ算出部１６２は、算出した重要度を正規化する。なお、正規化の式については後述する。
【００６４】
また、特徴パラメータ算出部１６２は、目的に関する非日常度の特徴量として、目的の平均発生間隔を目的の総発生回数で除算した値を正規化した値を算出する。例えば、特徴パラメータ算出部１６２は、以下に示す式（１０）〜式（１２）により、目的に関する非日常度を算出する。ここで、式（１０）における「rarelyk」は、目的「ｋ」の非日常度の特徴量を正規化した値を示し、「rk」は、目的「ｋ」の非日常度の特徴量の正規化前の値を示す。また、式（１１）における「Ek」は、目的「ｋ」の総発生回数を示し、「Bk」は、目的「ｋ」の平均発生間隔を示す。また、式（１２）における「Ynow」は、現在日時を示し、「Ynow-m」は、目的「ｋ」の「m」回前の発生日時を示す。
【００６５】
【数１０】
0005902032.tif 000011
【００６６】
【数１１】
0005902032.tif 000012
【００６７】
【数１２】
0005902032.tif 000013
【００６８】
すなわち、特徴パラメータ算出部１６２は、目的の非日常度として、目的の平均発生間隔を目的の総発生回数で除算した値を正規化した値を算出する。
【００６９】
また、特徴パラメータ算出部１６２は、目的に関する公私度の特徴量として、ユーザが経験した事象群における同一目的の総発生回数に対する当該同一目的の勤務時間中の総発生回数の割合を正規化した値を算出する。例えば、特徴パラメータ算出部１６２は、以下に示す式（１３）により、目的に関する公私度を算出する。ここで、式（１３）における「public/private degreek」は、目的「ｋ」の公私度を示し、「ZDk」は、勤務時間中の目的「ｋ」の発生回数を示す。
【００７０】
【数１３】
0005902032.tif 000014
【００７１】
すなわち、特徴パラメータ算出部１６２は、目的の公私度として、目的が発生した総発生回数に対する勤務時間中の発生回数の割合を算出する。そして、特徴パラメータ算出部１６２は、算出した公私度を正規化する。なお、正規化の式については後述する。
【００７２】
上述したように、特徴パラメータ算出部１６２は、場所に関する特徴量として、なじみ度、重要度及び非日常度のうち少なくとも一つについて算出する。また、特徴パラメータ算出部１６２は、同行者に関する特徴量として、親密度及び公私度のうち少なくとも一つについて算出する。また、特徴パラメータ算出部１６２は、目的に関する特徴量として、重要度、公私度及び非日常度のうち少なくとも一つについて算出する。ここで、特徴パラメータ算出部１６２は、これら特徴パラメータを算出する際に、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、スケジュール情報とをマッチングすることにより、場所、目的、日時及び同行者の情報を抽出して、これを用いて特徴パラメータを算出する。
【００７３】
そして、特徴パラメータ算出部１６２は、上述したように算出した各特徴パラメータについて、以下に示す式（１４）により正規化を実行して、相対特徴量を算出する。ここで、式（１８）における「RFj」は、各特徴パラメータ「Pj」の相対特徴量を示し、「Pmin」は、１ユーザにおける同一特徴パラメータの中の最小値を示し、「Pmax」は、１ユーザにおける同一特徴パラメータの中の最大値を示す。
【００７４】
【数１４】
0005902032.tif 000015
【００７５】
すなわち、特徴パラメータ算出部１６２は、式（１４）に示すように、各特徴パラメータについて、それぞれ正規化した相対特徴量を算出する。そして、特徴パラメータ算出部１６２は、算出した各特徴パラメータの値と、相対特徴量とを３Ｒ行動ＤＢ１５５に格納する。
【００７６】
図１に戻って、特徴パラメータ判定部１６３は、第１のユーザが経験した事象群それぞれについて特徴パラメータ算出部１６２によって算出された相対特徴量と、第２のユーザの所定の事象に関する相対特徴量とを比較して、第１のユーザが経験した事象群の中から相対特徴量の一致度が最も高い事象を抽出する。具体的には、共感創出装置１００に接続されたユーザ端末２０において、所定のユーザがブログやホームページなどに記載した内容について、他のユーザが共感を得ようとした場合に、他のユーザがこれまでに経験したイベントの中から、ブログやホームページなどに記載された内容と相対特徴量の一致度が最も高いイベントを抽出する。なお、以下では、上記した所定のユーザを「伝え手側」、他のユーザを「受け手側」と記す。
【００７７】
例えば、特徴パラメータ判定部１６３は、以下に示す式（１５）〜式（１８）により、相対特徴量の一致度が最も高い事象を抽出する。ここで、式（１５）における「ｘ」は、伝え手側の変換対象経験の相対特徴量を示し、「ｙ」は、受け手側の変換候補となる経験の相対特徴量を示す。また、式（１６）〜式（１８）における「ｎ」は、一致度の算出に用いる相対特徴量の数を示す。また、式（１６）〜式（１８）における「x1 、x2 、・・・、xn」及び「y1 、y2 、・・・、yn」は、それぞれ１〜ｎ個までの相対特徴量を示す。
【００７８】
【数１５】
0005902032.tif 000016
【００７９】
【数１６】
0005902032.tif 000017
【００８０】
【数１７】
0005902032.tif 000018
【００８１】
【数１８】
0005902032.tif 000019
【００８２】
すなわち、特徴パラメータ判定部１６３は、ｎ個の相対特徴量を代入し、受け手側の全ての経験について一致度を判定する。そして、特徴パラメータ判定部１６３は、同行者が複数含まれる経験については、個々の同行者の相対特徴量の乗算結果を用いることで、一致度を判定する。
【００８３】
図９は、第１の実施形態に係る特徴パラメータ判定部１６３による処理を模式的に示す図である。なお、図９においては、図２に示す、ブログの内容の中から、受け手側のユーザが「昨日のライブはすごく盛り上がった」とする内容を選択して、どの程度盛り上がったのかを、自身の体験から共感する場合について示す。
【００８４】
例えば、受け手側のユーザが自身のユーザ端末により、図２に示すブログを閲覧し、「昨日のライブはすごく盛り上がった」とする内容を選択すると、特徴パラメータ判定部１６３は、選択された内容について、構文解析処理を実行する。ここで、特徴パラメータ判定部１６３は、「ＣｈａＳｅｎ−−形態素解析」などの従来の汎用ツールによって、選択された文章から日付、イベント、当該イベントに対する伝え手側の感情表現などを抽出する。
【００８５】
そして、特徴パラメータ判定部１６３は、図９に示すように、抽出した日付、イベント、当該イベントに対する伝え手側の感情表現に基づいて、３Ｒ行動ＤＢ１５５に記憶された伝え手側ユーザの３Ｒ行動情報の中から、対応する相対特徴量（図中、変換対象経験の相対特徴量）を抽出する。さらに、特徴パラメータ判定部１６３は、文章を選択した受け手側ユーザの３Ｒ行動情報の中から、変換対象経験の相対特徴量と一致度が最も高い経験を抽出する。すなわち、特徴パラメータ判定部１６３は、図９に示すように、一致度が最も高い経験２「２０１１／８／１２  野球観戦  Ｗさん、Ｑさん  甲子園」を抽出する。
【００８６】
図１に戻って、提示部１６４は、特徴パラメータ判定部１６３によって抽出された経験の内容を受け手側ユーザに提示する。具体的には、提示部１６４は、受け手側ユーザが自身のユーザ端末の表示部に表示されたブログ上で選択した文章とともに、抽出された経験の内容を表示させる。図１０は、第１の実施形態に係る提示部１６４による処理の一例を示す図である。
【００８７】
例えば、図１０に示すように、提示部１６４は、受け手側ユーザによって選択された「昨日のライブはすごく盛り上がった」の文章の下に、「「盛り上がった」のは、８／１２の甲子園でのＷさん、Ｑさんとの野球観戦のような感じです。」とする受け手側ユーザの経験を提示する。
【００８８】
次に、第１の実施形態に係る共感創出装置１００における処理の手順について説明する。図１１は、第１の実施形態に係る共感創出装置１００における第１の処理の手順を示すフローチャートである。なお、図１１においては、事前処理として実行されるＧＰＳ情報及びスケジュール情報からの相対特徴量の算出に係る処理の手順を示す。
【００８９】
図１１に示すように、第１の実施形態に係る共感創出装置１００においては、制御部１６０は、ユーザ端末ごとにＧＰＳで取得された滞在地情報を滞在地ＤＢ１５１に格納する（ステップＳ１０１）。そして、滞留地決定部１６１は、滞在地情報ごとに滞留判定を実行して、滞留地と判定した情報を滞留地ＤＢ１５２に格納する（ステップＳ１０２）。
【００９０】
そして、特徴パラメータ算出部１６２は、ユーザごとに、滞留地情報及びスケジュール情報に基づいて、４Ｗ行動情報を生成して、４Ｗ行動ＤＢ１５４に格納する（ステップＳ１０３）。さらに、特徴パラメータ算出部１６２は、４Ｗ行動情報から場所、同行者、及び目的の各特徴パラメータの相対特徴量を算出する（ステップＳ１０４）。
【００９１】
その後、特徴パラメータ算出部１６２は、スケジュール情報及びＧＰＳ情報が追加されるもとにより、滞留地情報に新たな行動が追加されたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。ここで、新たな行動が追加された場合には（ステップＳ１０５肯定）、特徴パラメータ算出部１６２は、ステップＳ１０３に戻って、４Ｗ行動情報を生成して、格納する。一方、新たな行動が追加されていない場合には、共感創出装置１００は、待機状態である（ステップＳ１０５否定）。
【００９２】
図１２は、第１の実施形態に係る共感創出装置１００における第２の処理の手順を示すフローチャートである。なお、図１２においては、受け手側ユーザが自身のユーザＩＤにより、共感創出システムにログインした後の処理について示す。
【００９３】
図１２に示すように、受け手側ユーザによって、共感創出処理の対象となる構文が選択されると（ステップＳ２０１肯定）、特徴パラメータ判定部１６３は、選択された構文について構文解析を実行して、対応する３Ｒ行動情報を抽出する（ステップＳ２０２）。そして、特徴パラメータ判定部１６３は、構文を選択したユーザの３Ｒ行動情報に対する、抽出した３Ｒ行動情報の等価性比較処理を実行する（ステップＳ２０３）。
【００９４】
その後、特徴パラメータ判定部１６３は、一致度が最も高い３Ｒ行動情報を抽出する（ステップＳ２０４）。続いて、提示部１６４は、構文を選択したユーザに対して、抽出した３Ｒ行動情報に対応する経験と、選択された構文とを提示して（ステップＳ２０５）、処理を終了する。なお、構文が選択されるまで、共感創出装置１００は、待機状態である。
【００９５】
［第１の実施形態の効果］
上述したように、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、ユーザが経験した事象群それぞれの場所、同行者及び目的のうち、少なくとも１つの情報に関して、前記事象群における相対的な特徴量を算出する。そして、特徴パラメータ判定部１６３は、第１のユーザが経験した事象群それぞれについて特徴パラメータ算出部１６２によって算出された相対特徴量と、第２のユーザの所定の事象に関する相対特徴量とを比較して、第１のユーザが経験した事象群の中から相対特徴量の一致度が最も高い事象を抽出する。そして、提示部１６４は、第２のユーザの所定の事象と特徴パラメータ判定部１６３によって抽出された事象とを、第１のユーザに対して提示する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、個々の経験を特徴パラメータで表現して、一致度を比較することができ、ユーザ間で共通のバックグラウンドがない場合であっても、共感を創出することを可能にする。
【００９６】
例えば、従来技術においては、共感を創出するために共通のバックグラウンドが存在することを前提としているため、事前に共通のバックグラウンドを見つけておかなければならない。これに対して、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、個々の経験を特徴パラメータに置き換えて、一致度を算出するため、共通のバックグラウンドの有無に関係なく、他者の経験に対応する自身の経験を提示させることができる。また、さらに、自身の経験が提示されるため、より実感の伴った共感を創出することを可能にする。
【００９７】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、場所に関する特徴量として、なじみ度、重要度及び非日常度のうち少なくとも一つについて算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、場所に関して特徴が出やすい情報を用いて一致度を判定することができ、より共感を得やすい経験を提示することを可能にする。
【００９８】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、同行者に関する特徴量として、親密度及び公私度のうち少なくとも一つについて算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、同行者に関して特徴が出やすい情報を用いて一致度を判定することができ、より共感を得やすい経験を提示することを可能にする。
【００９９】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、目的に関する特徴量として、重要度、公私度及び非日常度のうち少なくとも一つについて算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、目的に関して特徴が出やすい情報を用いて一致度を判定することができ、より共感を得やすい経験を提示することを可能にする。
【０１００】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、場所に関するなじみ度の特徴量として、ユーザが滞留したすべての場所それぞれにおける総滞留時間を正規化した値を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、場所に関するなじみ度について的確に特徴づけることを可能にする。
【０１０１】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、同行者に関する公私度の特徴量として、ユーザが経験した事象群における同一同行者との総同行時間に対する当該同一同行者との勤務時間中の総同行時間の割合を正規化した値を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、同行者に関する公私度について的確に特徴づけることを可能にする。
【０１０２】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、目的に関する公私度の特徴量として、ユーザが経験した事象群における同一目的の総発生回数に対する当該同一目的の勤務時間中の総発生回数の割合を正規化した値を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、目的に関する公私度について的確に特徴づけることを可能にする。
【０１０３】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、同行者に関する親密度の特徴量として、ユーザが経験した事象群における同一同行者との総同行時間を正規化した値を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、同行者に関する親密度について的確に特徴づけることを可能にする。
【０１０４】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、場所に関する非日常度の特徴量として、場所における総滞留時間と平均滞留間隔とを乗算し、当該場所への総滞留回数で除算後、正規化した値を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、場所に関する非日常度について的確に特徴づけることを可能にする。
【０１０５】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、目的に関する非日常度の特徴量として、目的が発生した頻度を正規化した値を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、目的に関する非日常度について的確に特徴づけることを可能にする。
【０１０６】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、場所に関する重要度の特徴量として、ユーザの自宅から事象群の各場所までの距離を正規化し、当該場所における総滞留時間と乗算して導出した値を正規化した値を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、場所に関する重要度について的確に特徴づけることを可能にする。
【０１０７】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、目的に関する重要度の特徴量として、当該目的の場所の重要度を目的の平均発生回数で除算した値を正規化した値を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、目的に関する重要度について的確に特徴づけることを可能にする。
【０１０８】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した事象の場所の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、場所に関するなじみ度の特徴量を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、精度の高い情報を用いて場所に関するなじみ度の特徴量を算出することを可能にする。
【０１０９】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した事象の同行者の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、同行者に関する公私度の特徴量を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、精度の高い情報を用いて同行者に関する公私度の特徴量を算出することを可能にする。
【０１１０】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した事象の目的の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、目的に関する公私度の特徴量を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、精度の高い情報を用いて目的に関する公私度の特徴量を算出することを可能にする。
【０１１１】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した事象の同行者の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、同行者に関する親密度の特徴量を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、精度の高い情報を用いて同行者に関する親密度の特徴量を算出することを可能にする。
【０１１２】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報及び当該ユーザのスケジュール情報から取得した事象の場所、当該事象の開始時刻及び終了時刻に基づいて、場所に関する非日常度の特徴量を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、精度の高い情報を用いて場所に関する非日常度の特徴量を算出することを可能にする。
【０１１３】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した事象の目的の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、目的に関する非日常度の特徴量を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、精度の高い情報を用いて目的に関する非日常度の特徴量を算出することを可能にする。
【０１１４】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した事象の場所、当該事象の開始時刻及び終了時刻に基づいて、場所に関する重要度の特徴量を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、精度の高い情報を用いて場所に関する重要度の特徴量を算出することを可能にする。
【０１１５】
また、第１の実施形態によれば、特徴パラメータ算出部１６２は、ＧＰＳによって取得されたユーザの位置情報と、当該ユーザのスケジュール情報とから取得した事象の目的及び場所の情報と、当該事象の開始時刻及び終了時刻とに基づいて、目的に関する重要度の特徴量を算出する。従って、第１の実施形態に係る共感創出装置１００は、精度の高い情報を用いて目的に関する重要度の特徴量を算出することを可能にする。
【０１１６】
（第２の実施形態）
これまで第１の実施形態を説明したが、本願に係る実施形態は、第１の実施形態に限定されるものではない。すなわち、これらの実施形態は、その他の様々な形態で実行されることが可能であり、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。
【０１１７】
各装置の分散・統合の具体的形態（例えば、図１の形態）は図示のものに限られず、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合することができる。一例を挙げると、滞留地ＤＢ１５２と、スケジュールＤＢ１５３とを一つの記憶部として統合してもよく、一方、特徴パラメータ判定部１６３を、４Ｗ行動情報を生成する生成部と、一致度を判定する判定部とに分散してもよい。
【０１１８】
また、制御部１６０を共感創出装置１００の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよく、或いは、特徴パラメータ算出部１６２及び特徴パラメータ判定部１６３とを別の装置がそれぞれ有し、ネットワークに接続されて協働することで、上述した共感創出装置１００の機能を実現するようにしてもよい。
【０１１９】
上述した実施形態で説明した共感創出装置は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現することもできる。そこで、以下では、図１に示した共感創出装置１００と同様の機能を実現するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
【０１２０】
図１３は、第２の実施形態に係るプログラムを実行するコンピュータ１０００を示す図である。図１３に示すように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。 
【０１２１】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１およびＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。ディスクドライブ１１００には、例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０には、例えば、マウス１１１０およびキーボード１１２０が接続される。ビデオアダプタ１０６０には、例えば、ディスプレイ１１３０が接続される。 
【０１２２】
ここで、図１３に示すように、ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ（Operating  System）１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３およびプログラムデータ１０９４を記憶する。第２の実施形態に係るプログラムは、例えば、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。具体的には、上記実施形態で説明した滞留地決定部１６１と同様の情報処理を実行する決定ステップと、特徴パラメータ算出部１６２と同様の情報処理を実行する算出ステップと、特徴パラメータ判定部１６３と同様の情報処理を実行する判定ステップと、提示部１６４と同様の情報処理を実行する提示ステップとが記述されたプログラムモジュールが、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。 
【０１２３】
また、上記実施形態で説明したデータベースに記憶されるデータのように、プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータとして、例えば、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュールやプログラムデータを必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して、決定ステップと、算出ステップと、判定ステップと、提示ステップとを実行する。
【０１２４】
なお、プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＷＡＮ（Wide  Area  Network）等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【０１２５】
これらの実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１２６】
１００  共感創出装置
１１０  Ｉ／Ｆ部
１２０  入力部
１３０  表示部
１４０  通信部
１５０  記憶部
１５１  滞在地ＤＢ
１５２  滞留地ＤＢ
１５３  スケジュールＤＢ
１５４  ４Ｗ行動ＤＢ
１５５  ３Ｒ行動ＤＢ
１６０  制御部
１６１  滞留地決定部
１６２  特徴パラメータ算出部
１６３  特徴パラメータ判定部
１６４  提示部
【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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