(57)【要約】【課題】学習の精度を向上させることのできるサービス提供装置を提供する。【解決手段】提供の対象となるサービスに関係する確率的判断を行う第１推定部２１及び第２推定部２４の出力と、利用者の環境または挙動に関する情報とに基づいて、学習制御部２５が第１推定部２１の学習を行うか否かを制御するサービス提供装置である。【選択図】図２
2006268822.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者に対して所定のサービスを提供する提供手段と、
前記提供される所定サービスに係る所定事象の生起確率を、過去に提供したサービスに係る情報と、過去の生起履歴とに基づいて学習した結果を用いて演算し、当該演算の結果に関係する判定情報を、利用者に提示する第１推定手段と、
前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る複数種類の情報を取得し、当該取得した情報と、前記所定事象の過去の生起履歴に基づいて学習した結果とを用いて、前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を演算し、当該演算の結果に関係する第２判定情報を生成する第２推定手段と、
を含み、
前記第１推定手段は、前記第２判定情報に基づいて、提供したサービスと前記所定事象の生起履歴とを用いた学習を行うことを特徴とするサービス提供装置。
【請求項２】
利用者に対して所定のサービスを提供する提供手段と、
前記提供される所定サービスに係る所定事象の生起確率を、過去に提供したサービスに係る情報と、過去の生起履歴とに基づいて学習した結果を用いて演算し、当該演算の結果に関係する判定情報を、利用者に提示する第１推定手段と、
前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る複数種類の情報を取得し、当該取得した情報と、前記所定事象の過去の生起履歴に基づいて学習した結果とを用いて、前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を演算し、当該演算の結果に関係する第２判定情報を生成する第２推定手段と、
前記判定情報と第２判定情報とに基づいて、提供したサービスに係る情報と前記所定事象の生起履歴とを用いた、前記第１推定手段の学習を行わせるか否かを判断する判断手段と、
を含み、
前記第１推定手段は、前記判断の結果によって、提供したサービスと前記所定事象の生起履歴とを用いた学習を行うことを特徴とするサービス提供装置。
【請求項３】
利用者に対して所定のサービスを提供する提供手段と、
前記提供される所定サービスに係る所定事象の生起確率を、過去に提供したサービスに係る情報と、過去の生起履歴とに基づいて学習した結果を用いて演算し、当該演算の結果に関係する判定情報を、利用者に提示する第１推定手段と、
利用者の環境に係る情報を取得し、予め定められた規則に従って、前記取得した情報によって表される環境を、予め定められた環境類型のいずれかに分類して、当該分類結果を表す分類結果情報を出力する環境判断手段と、
前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る情報を取得し、当該取得した情報と、前記所定事象の過去の生起履歴に基づいて学習した結果とを用いて、前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を演算し、当該演算の結果に関係する第２判定情報を生成する第２推定手段と、
前記判定情報、分類結果情報および第２判定情報に基づいて、提供したサービスに係る情報と前記所定事象の生起履歴とを用いた、前記第１推定手段の学習を行わせるか否かを判断する判断手段と、
を含み、
前記第１推定手段は、前記判断の結果によって、提供したサービスと前記所定事象の生起履歴とを用いた学習を行うことを特徴とするサービス提供装置。
【請求項４】
請求項３に記載のサービス提供装置であって、
前記第２推定手段は、前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る情報として、複数種類の情報を取得することを特徴とするサービス提供装置。
【請求項５】
請求項３に記載のサービス提供装置であって、
前記第１推定手段は、過去に提供したサービスから、予め定められた複数の学習要素情報を抽出して、当該複数の学習要素情報と、生起履歴との関係を学習獲得する処理を行っており、
前記判断手段は、前記第１推定手段と、環境判断手段と、第２推定手段とのそれぞれが出力する情報、並びに前記複数の学習要素情報についての時間変動に基づいて、提供したサービスと前記所定事象の生起履歴とを用いた、前記第１推定手段の学習を行わせるか否かを判断することを特徴とするサービス提供装置。
【請求項６】
請求項３から５のいずれか一項に記載のサービス提供装置であって、
前記第２推定手段は、過去に取得した利用者の反応に係る情報から、予め定められた複数の学習要素情報を抽出して、当該複数の学習要素情報と、生起履歴との関係を学習獲得する処理を行っており、
前記判断手段は、前記第１推定手段と、環境判断手段と、第２推定手段とのそれぞれが出力する情報、並びに前記複数の学習要素情報についての時間変動に基づいて、前記第２推定手段の学習を行わせるか否かを判断し、
前記第２推定手段が、前記判断手段の判断の結果に応じて、学習を行うことを特徴とするサービス提供装置。
【請求項７】
請求項３から６のいずれか一項に記載のサービス提供装置であって、
前記判断手段は、前記環境判断手段が取得した利用者の環境に係る情報の時間変動に基づいて、前記第１推定手段、又は第２推定手段の少なくとも一方の学習を行わせるか否かを判断する、ことを特徴とするサービス提供装置。
【請求項８】
請求項３から７のいずれか一項に記載のサービス提供装置であって、
前記提供されるサービスは、情報の提示サービスであり、過去に提供されたサービスに係る情報は、過去に提示した情報であることを特徴とするサービス提供装置。
【請求項９】
利用者に対して所定のサービスを提供するサービス提供装置を用い、
前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を、過去に提供したサービスに係る情報と、過去の生起履歴とに基づいて学習した結果を用いて演算し、当該生起確率に関係する第１判定情報を出力する工程と、
利用者の環境に係る情報を取得し、予め定められた規則に従って、前記取得した情報によって表される環境を、予め定められた環境類型のいずれかに分類して、当該分類結果を表す分類結果情報を出力する工程と、
前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る情報を取得し、当該取得した情報と、前記所定事象の過去の生起履歴に基づいて学習した結果とを用いて、前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を演算し、当該演算の結果に関係する第２判定情報を生成する工程と、
を実行し、
前記第１判定情報と、分類結果情報と、第２判定情報とに基づいて、前記第１判定情報を生成する工程に係る学習を行うか否かを判断し、前記判断の結果によって、前記第１判定情報を生成する工程に係る学習を行うことを特徴とするサービス提供方法。
【請求項１０】
利用者に対して所定のサービスを提供するコンピュータに、
前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を、過去に提供したサービスに係る情報と、過去の生起履歴とに基づいて学習した結果を用いて演算し、当該生起確率に関係する第１判定情報を出力する手順と、
利用者の環境に係る情報を取得し、予め定められた規則に従って、前記取得した情報によって表される環境を、予め定められた環境類型のいずれかに分類して、当該分類結果を表す分類結果情報を出力する手順と、
前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る情報を取得し、当該取得した情報と、前記所定事象の過去の生起履歴に基づいて学習した結果とを用いて、前記提供されたサービスに係る所定事象の生起確率を演算し、当該演算の結果に関係する第２判定情報を生成する手順と、
を実行させ、
前記第１判定情報と、分類結果情報と、第２判定情報とに基づいて、前記第１判定情報を生成する手順に係る学習処理を行うか否かを判断し、前記判断の結果によって、前記第１判定情報を生成する手順に係る学習処理を行うことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者に対する情報の提示や利用者が利用する機器の自動調整等のサービスを提供する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータネットワークの爆発的な普及に伴い、個々人が日々接することのできる情報量がますます増大している。具体的な例でいえば、個人が一日に受信する電子メールの量も従前に比べて格段に増大しているのが現状である。こうした背景のもと、近年では次のような問題も生じている。すなわち、こうした多量の情報には、コンピュータの利用者にとって有益であるものも、無益であるものも含まれているのが普通である。一方で、上述のように情報量が増大しているため、利用者にとって、これら多量の情報から有益なものを選択する手間もまた、増大する傾向にある。
【０００３】
そこで、こうした情報から有意義な情報を選択的に提示するため、または、有益な情報をタイムリーに提供するためなどの目的で、ベイジアン・ネットワークと呼ばれるネットワークモデルを用い、情報の重要度や提示のタイミングを確率論的に推定させる情報処理技術が、近年数多く開発されている。その一例を、特許文献１に示す。
【０００４】
また、特許文献２には、提示するべき情報の重要度を提示前に推定するとともに、提示後に利用者が重要なものと扱ったか否かを調べ、重要度の推定処理に用いるネットワークモデルの学習処理を実行する例が開示されている。
【特許文献１】特表２００４−５０６９６１号公報
【特許文献２】特表２００２−５２９８２０号公報
【特許文献３】特開２００３−２４８６４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来の、例えばベイジアン・ネットワーク等を用いる情報処理技術では、情報の重要度もしくは優先度の推定を行うための学習処理は、明示的なトレーニングデータを用いて行うか、暗示的トレーニングを行うことになっている。しかし明示的トレーニングデータを作成することは一般に手間がかかり、利用者への負担が大きい。一方で暗示的トレーニングを行う場合には、例えば特許文献３に開示されているように、利用者が該当メールを削除するという動作から決定する方法などがあるが、かかる単純な方法では、例えばどの電子メールについても、その優先度や重要度と関わりなく、読み終えた途端にすぐ削除するような利用者など、利用者の行動態様によっては適用できない場合があることが明らかである。
【０００６】
なお、特許文献１に開示のものにおいても暗示的トレーニングのために背景モニタを用いて利用者のアクティビティを監視する旨の記載はあるが、その具体的な内容についての開示がないことから、一般的な技術（例えば上述の単純な方法）によるものと推認される。
【０００７】
また、特許文献２に開示の技術においては、送信者の電子メールの閲覧時間という特定の情報を使っており、その時間が設定された閾値を超えたかどうかで、優先度や重要度を決定することになっている。この場合には、文書量が極端に少ないため重要なメールであるにも関わらず閲覧時間が短いという理由で重要なメールではないとシステムが判断してしまう可能性にあり、誤った情報をフィードバックしてしまう。
【０００８】
このように、提示後の利用者の反応に係る情報のうちでフィードバックをしたとき学習に効果的な因子は利用者個々に依存して多様である。つまり、多様な反応に関わる情報を組み合わせなければ、各利用者に対応した十分な精度の学習を行うことはできず、その結果、利用者からの明示的なフィードバック情報から学習する場合と比較して、学習効果が低くなってしまう。
【０００９】
また、上記従来の、例えばベイジアン・ネットワーク等を用いる情報処理技術では、情報の重要度の推定を行うための学習処理を継続的に行わなければ、例えば新規に受信する電子メールに対する対応ができなくなってしまう一方、学習処理を継続的に行うことによって、例えば利用者が偶々多忙で、通常の状態であれば重要と考える電子メールについて、ぞんざいに扱ってしまうと、このことが学習に反映されて、同類の電子メールが以降、重要でないとして誤って判定されることにもなりかねない。
【００１０】
このように、従来の技術では、学習を行うべき状態にあるか否かに配慮されておらず、学習の精度を向上させることが困難であった。
【００１１】
また、このような問題は電子メール等の情報の提示に限らず、部屋の明るさや空調温度等各種サービスを提供する機器を自動調整するために学習制御する場合にも予想される。こうした装置を環境や利用者をセンシングして自動調整および学習する場合に、利用者が通常と異なる反応を示すと、それを学習に反映させてしまうためそれ以降の制御が不適切なものになってしまう場合がある。
【００１２】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、学習の精度を向上させることのできるサービス提供装置を提供することを、その目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記従来例の問題点を解決するための本発明は、サービス提供装置であって、利用者に対して所定のサービスを提供する提供手段と、前記提供される所定サービスに係る所定事象の生起確率を、過去に提供したサービスに係る情報と、過去の生起履歴とに基づいて学習した結果を用いて演算し、当該演算の結果に関係する判定情報を、利用者に提示する第１推定手段と、前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る複数種類の情報を取得し、当該取得した情報と、前記所定事象の過去の生起履歴に基づいて学習した結果とを用いて、前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を演算し、当該演算の結果に関係する第２判定情報を生成する第２推定手段と、を含み、前記第１推定手段は、前記第２判定情報に基づいて、提供したサービスと前記所定事象の生起履歴とを用いた学習を行うことを特徴としている。
【００１４】
また、上記従来例の問題点を解決するための本発明は、サービス提供装置であって、利用者に対して所定のサービスを提供する提供手段と、前記提供される所定サービスに係る所定事象の生起確率を、過去に提供したサービスに係る情報と、過去の生起履歴とに基づいて学習した結果を用いて演算し、当該演算の結果に関係する判定情報を、利用者に提示する第１推定手段と、前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る複数種類の情報を取得し、当該取得した情報と、前記所定事象の過去の生起履歴に基づいて学習した結果とを用いて、前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を演算し、当該演算の結果に関係する第２判定情報を生成する第２推定手段と、前記判定情報と第２判定情報とに基づいて、提供したサービスに係る情報と前記所定事象の生起履歴とを用いた、前記第１推定手段の学習を行わせるか否かを判断する判断手段と、を含み、前記第１推定手段は、前記判断の結果によって、提供したサービスと前記所定事象の生起履歴とを用いた学習を行うことを特徴としている。
【００１５】
上記従来例の問題点を解決するための本発明は、サービス提供装置であって、利用者に対して所定のサービスを提供する提供手段と、前記提供される所定サービスに係る所定事象の生起確率を、過去に提供したサービスに係る情報と、過去の生起履歴とに基づいて学習した結果を用いて演算し、当該演算の結果に関係する判定情報を、利用者に提示する第１推定手段と、利用者の環境に係る情報を取得し、予め定められた規則に従って、前記取得した情報によって表される環境を、予め定められた環境類型のいずれかに分類して、当該分類結果を表す分類結果情報を出力する環境判断手段と、前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る情報を取得し、当該取得した情報と、前記所定事象の過去の生起履歴に基づいて学習した結果とを用いて、前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を演算し、当該演算の結果に関係する第２判定情報を生成する第２推定手段と、前記判定情報、分類結果情報および第２判定情報に基づいて、提供したサービスに係る情報と前記所定事象の生起履歴とを用いた、前記第１推定手段の学習を行わせるか否かを判断する判断手段と、を含み、前記第１推定手段は、前記判断の結果によって、提供したサービスと前記所定事象の生起履歴とを用いた学習を行うことを特徴としている。
【００１６】
ここで前記第２推定手段は、前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る情報として、複数種類の情報を取得することとしてもよい。
【００１７】
また、前記第１推定手段は、過去に提供したサービスから、予め定められた複数の学習要素情報を抽出して、当該複数の学習要素情報と、生起履歴との関係を学習獲得する処理を行っており、前記判断手段は、前記第１推定手段と、環境判断手段と、第２推定手段とのそれぞれが出力する情報、並びに前記複数の学習要素情報についての時間変動に基づいて、提供したサービスと前記所定事象の生起履歴とを用いた、前記第１推定手段の学習を行わせるか否かを判断することとしてもよい。
【００１８】
また、前記第２推定手段は、過去に取得した利用者の反応に係る情報から、予め定められた複数の学習要素情報を抽出して、当該複数の学習要素情報と、生起履歴との関係を学習獲得する処理を行っており、前記判断手段は、前記第１推定手段と、環境判断手段と、第２推定手段とのそれぞれが出力する情報、並びに前記複数の学習要素情報についての時間変動に基づいて、前記第２推定手段の学習を行わせるか否かを判断し、前記第２推定手段が、前記判断手段の判断の結果に応じて、学習を行うこととしてもよい。
【００１９】
さらに、前記判断手段は、前記環境判断手段が取得した利用者の環境に係る情報の時間変動に基づいて、前記第１推定手段、又は第２推定手段の少なくとも一方の学習を行せるか否かを判断する、こととしてもよい。
【００２０】
また、前記提供されるサービスは、情報の提示サービスであり、過去に提供されたサービスに係る情報は、過去に提示した情報であってもよい。
【００２１】
また、本発明の一態様に係るサービス提供方法は、利用者に対して所定のサービスを提供するサービス提供装置を用い、前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を、過去に提供したサービスに係る情報と、過去の生起履歴とに基づいて学習した結果を用いて演算し、当該生起確率に関係する第１判定情報を出力する工程と、利用者の環境に係る情報を取得し、予め定められた規則に従って、前記取得した情報によって表される環境を、予め定められた環境類型のいずれかに分類して、当該分類結果を表す分類結果情報を出力する工程と、前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る情報を取得し、当該取得した情報と、前記所定事象の過去の生起履歴に基づいて学習した結果とを用いて、前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を演算し、当該演算の結果に関係する第２判定情報を生成する工程と、を実行し、前記第１判定情報と、分類結果情報と、第２判定情報とに基づいて、前記第１判定情報を生成する工程に係る学習を行うか否かを判断し、前記判断の結果によって、前記第１判定情報を生成する工程に係る学習を行うことを特徴としている。
【００２２】
また、本発明の別の態様に係るプログラムは、利用者に対して所定のサービスを提供するコンピュータに、前記提供されるサービスに係る所定事象の生起確率を、過去に提供したサービスに係る情報と、過去の生起履歴とに基づいて学習した結果を用いて演算し、当該生起確率に関係する第１判定情報を出力する手順と、利用者の環境に係る情報を取得し、予め定められた規則に従って、前記取得した情報によって表される環境を、予め定められた環境類型のいずれかに分類して、当該分類結果を表す分類結果情報を出力する手順と、前記サービスの提供を受けた利用者の反応に係る情報を取得し、当該取得した情報と、前記所定事象の過去の生起履歴に基づいて学習した結果とを用いて、前記提供されたサービスに係る所定事象の生起確率を演算し、当該演算の結果に関係する第２判定情報を生成する手順と、を実行させ、前記第１判定情報と、分類結果情報と、第２判定情報とに基づいて、前記第１判定情報を生成する手順に係る学習処理を行うか否かを判断し、前記判断の結果によって、前記第１判定情報を生成する手順に係る学習処理を行うことを特徴としている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係るサービス提供装置は、図１に示すように、制御部１１、記憶部１２、操作部１３、表示部１４、状態センサ群１５、及び通信部１６を含んで構成されている。なお、ここでは提供されるサービスとして電子メールなどの情報を提示するサービスを行う場合を例として説明する。すなわち、このサービス提供装置は、情報提示装置として動作する。
【００２４】
ここで制御部１１は、例えばＣＰＵ等であり、記憶部１２に格納されているプログラムに従って動作する。本実施の形態では、この制御部１１が、本発明の第１推定手段、環境判断手段、第２推定手段、及び判断手段としての処理を実行する。この制御部１１の具体的な処理の内容については、後に詳しく述べる。
【００２５】
記憶部１２は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ素子、及び／またはディスクデバイスなどを含んで構成される。この記憶部１２には、制御部１１によって実行されるプログラムが格納されている。また、この記憶部１２は、制御部１１のワークメモリとしても動作する。後に説明するように、本実施の形態の記憶部１２は、学習獲得されたネットワークを保持する。
【００２６】
操作部１３は、キーボードやマウス等であり、利用者の指示操作を受け入れて、当該指示操作の内容を制御部１１に出力する。表示部１４は、ディスプレイ等であり、制御部１１から入力される指示に従って、電子メール等の情報を表示して、情報の提示を行う。
【００２７】
状態センサ群１５は、例えば操作部１３を介して行なわれる利用者の電子メールに対する様々な行動（アクション）に関する記録（ログ）や、カメラ、赤外線センサなど、利用者の挙動、そのほか、利用者のサービスに対する反応に関する情報を取得するデバイスや、測定するセンサを含む。この状態センサ群１５に含まれるデバイスやセンサは、それぞれ取得、または測定した情報を、利用者の反応に係る情報として制御部１１に出力する。
【００２８】
通信部１６は、ネットワークカードや無線ＬＡＮ等であり、制御部１１から入力される指示に従って、情報をネットワークを介して送出する。また、この通信部１６は、ネットワークを介して到来する情報を受信して制御部１１に出力する。
【００２９】
ここで制御部１１によって実行される処理の内容について説明する。制御部１１によって実行される処理は、機能的には、図２に示すように、第１推定器２１、情報提示部２２、第２推定器２４、及び学習制御部２５を含んで構成されている。以下では、説明を容易にするため、提示の対象となる情報は、電子メールの情報であり、第１推定器２１等が生成する判断情報は、電子メールの重要度の情報であるとする。
【００３０】
制御部１１は、電子メールを受信すると、当該電子メールを記憶部１２に格納する。そして第１推定器２１が、当該受信した電子メールの重要度を表す判定情報を生成する。本実施の形態では、この第１推定器２１は、ベイジアン・ネットワークを利用して重要度の判断を行うものとする。ここでベイジアン・ネットワークを利用した情報の重要度等を判断する方法自体は、広く知られているので、その詳細を省略するが、ここでは具体的な例として、予め定められた複数のノード（学習要素情報）候補のうち一部を、ベイジアン・ネットワークのノードとして利用しているものとする。
【００３１】
つまり、第１推定器２１は、受信した電子メールの送信者名、送信者アドレス、送信者区分（例えばアドレス帳情報を参照して、利用者が当該送信者を分類している場合、当該分類の情報）、題名や本文に含まれる文字列（「Ｘ月Ｘ日」など日時を表す表現の有無や、予め定めたキーワードの有無など）、送信日時等をノード候補とする。第１推定器２１は、これらのノード候補のうちから選択した複数のノードを用いてベイジアン・ネットワーク（各ノードの生起の因果関係に係るネットワーク）を形成する。本実施の形態では、ベイジアン・ネットワークに関係する各パラメータと、ノード候補からどのノードを選択するか、及びノード間のネットワーク構造が、学習処理の対象となる。
【００３２】
すなわち、第１推定器２１は、過去に受信した電子メールについての上記各ノードの生起関係と、過去の判断結果（生起履歴）の正当性とに基づいて、ベイジアン・ネットワークを形成する。そして第１推定器２１は、制御部１１が受信した電子メールについて、利用者により重要なメールと判断されるとの事象の生起確率を求め、重要なメールと判断されると推定される場合は、重要なメールであるとの判定情報を情報提示部２２に出力する。ただし、この判定情報は、受信したすべての電子メールの重要度に関する生起確率そのものの表示でも構わないし、受信したすべての電子メールを重要度に関する生起確率の高い順に並べることでもよい。
【００３３】
情報提示部２２は、受信した電子メールと、第１推定器２１から入力される判定情報とを表示部１４に出力して、利用者に提示する。なお、第１推定器２１から判定情報が入力されない場合は、受信した電子メールをそのまま提示することとしてもよいし、重要なメールであるとの判定情報が入力されない場合は、電子メールを提示することなく処理を終了してもよい。
【００３４】
第２推定器２４は、操作部１３から入力される利用者の、該電子メールの重要度に関しての明示的なフィードバック情報入力操作や状態センサ群１５から入力される利用者の該電子メールへの反応に係る情報等に基づいて、提示された情報について利用者が重要と判断したか否かを推定し、当該推定の結果を表す第２判定情報を出力する。
【００３５】
本実施の形態では、この第２推定器２４もまた、ベイジアン・ネットワークを利用して重要度の判断を行うものとする。さらに本実施の形態ではこの第２推定器２４は、第１推定器２１と同一のベイジアン・ネットワークにおける一部分を構成しているものとする。第２推定器２４も、予め定められた複数のノード候補のうち一部を、ベイジアン・ネットワークのノードとして利用しているものとする。
【００３６】
第２推定器２４は、受信した電子メールの送信者名、送信者アドレス、送信者区分（例えばアドレス帳情報を参照して、利用者が当該送信者を分類している場合、当該分類の情報）、題名や本文に含まれる文字列（「Ｘ月Ｘ日」など日時を表す表現の有無や、予め定めたキーワードの有無など）、送信日時等、提示された電子メールから抽出される情報に対応するノード候補と、操作部１３から入力される利用者の指示操作や、受信した電子メールの閲覧時間や、その電子メールの文書量や、削除したか、印刷したか、添付文書を開いたか、電子メールに記載されたＷＷＷに関するリンクを開いたか、などの多様な情報に関する状態センサ群１５から入力される利用者の反応に対応するノード候補とから、複数のノードを選択して用いてベイジアン・ネットワーク（各ノードの生起の因果関係に係るネットワーク）を形成する。状態センサ群１５としては、多様性のある利用者の反応においてより効果的な因子を学習に反映させることができるように、複数種類の反応に関する情報を用いることが有効であり、このうち、操作部１３から入力される利用者の指示操作や、受信した電子メールの閲覧時間や、その電子メールの文書量や、削除したか、印刷したか、添付文書を開いたか、電子メールに記載されたウェブページへのリンクを開いたか、といった利用者の反応に関する情報から複数の情報を用いて推定を行うと、電子メールの重要度を判断する場合においては大部分の利用者にとって有効な因子を取り入れることができる。本実施の形態では、ベイジアン・ネットワークに関係する各パラメータと、上記ノード候補からどのノードを選択するか、及びノード間のネットワーク構造が、学習処理の対象となる。
【００３７】
また、電子メールから抽出される情報に対するノードと、操作部１３から入力される利用者の指示操作や多様な利用者の反応に関する状態センサ群１５に関係するノードとが、電子メールが重要かどうかという判定に関するノードを介さずに結びつくこともあり、これは多様な条件付の依存性を表現することになるので、特に第２推定器２４の精度向上に関して有効である。
【００３８】
第２推定器２４は、過去に受信した電子メールについての上記各ノードの生起関係と、過去の判断結果（生起履歴）とに基づいて、ベイジアン・ネットワークを形成する。そして第２推定器２４は、制御部１１が受信した電子メールについて、利用者が重要なメールと判断したとの事象の生起確率を求め、当該事象に係る判断結果を第２判定情報として出力する。
【００３９】
また本実施の形態では、一つのベイジアン・ネットワークを用いて、第１推定器２１と第２推定器２４がそれぞれ動作するが、この場合には第１推定器２１が推定を行う場合には、提示された電子メールから抽出される情報に対応するノード候補に「証拠」と呼ばれるノードの状態が確定したという情報をベイジアン・ネットワークに格納し、利用者の反応に対応するノードには、利用者の反応がまだこの時点では不明であるため、「証拠」と呼ばれるノードの状態が確定したという情報をベイジアン・ネットワークに格納することはせずに第１の推定を行う。第２の推定を行う場合には、「証拠」と呼ばれるノードの状態が確定したという情報を電子メールから抽出される情報に対応するノードに格納することは可能であり、また、あえて格納しないということも可能である。一方、利用者の反応に関する情報は「証拠」と呼ばれるノードの状態が確定したという情報としてベイジアン・ネットワークに格納して推定する。
【００４０】
ただし、上記のように「証拠」と呼ばれるノードの状態が確定したという情報が必要な場合においてもすべてのノードにおいてこれが得られない場合、もしくは「隠れノード」と呼ばれる「証拠」が全く得られないノードが存在する場合もあり、こうした場合には、確定しない状態のまま、過去の履歴から学習された確率、もしくは設計者によって設定された主観的な確率と、その他に得られている「証拠」とを用いて推定を行うことも可能である。
【００４１】
なお、制御部１１は、これら第１推定器２１、第２推定器２４において学習の基礎となった情報、つまり、電子メールの情報や、利用者の指示操作の情報や、利用者の反応に関わる情報などを、受信した電子メールに関連付けて、過去学習用データとして記憶部１２に保持してもよい。
【００４２】
学習制御部２５は、第２推定器２４とのそれぞれが出力する情報を教師信号として、明示的な利用者からの教師信号なしで第１推定器２１の性能を向上させるための学習を行う。第２推定器２４での利用者の多様な反応に関わるノードと、電子メールが重要であるかどうかを判定するノードとの関係は、設計者が適当に主観的な確率を与えて学習しないという選択も可能である。もしくは、上記主観的な確率もしくは一様分布などなるべく主観を排除した確率値から出発して、利用者からの受信した電子メールの重要度に関する明示的なフィードバックを得て、この情報に基づいて第１推定器、第２推定器ともに同時に学習することも可能であり、特に学習の初期段階において望ましい。
【００４３】
第２推定器２４が出力する教師信号は、本実施形態の場合、ある閾値（例えば重要である生起確率０．５以上とするなど）より高い数値であれば一律に重要であるとする場合や、ベイジアン・ネットワークでの確率伝搬の考え方を用いて、重要である生起確率を伝搬させて電子メールが重要かどうかに関する各状態の期待値や確信度を使って学習することも可能である。こうした場合には例えば最急降下法やＥＭアルゴリズムなどを用いてもよい。
【００４４】
学習制御部２５は、第１推定器２１と、第２推定器２４とのそれぞれが出力する情報に基づいて、今回提示した情報を用いて第１推定器２１や第２推定器２４の学習を行うか否かを判断することもできる。
【００４５】
本実施の形態では、第１推定器２１の判定として、「Ａ：提示する電子メールが重要である」又は「Ｂ：提示する電子メールが重要でない」との判定が行われる。また、第２推定器２４の判定として、「Ａ：提示した電子メールが重要として扱われた」又は「Ｂ：提示した電子メールが重要として扱われなかった」との判定が行われる。
【００４６】
このように本発明によれば、第１推定器２１の判定として利用者に提示する情報として「Ａ：提示する電子メールが重要である」などの情報を提示することができ、さらに第２推定器２４が、多様な利用者の反応から統合的に判断することによって、「Ｂ：提示した電子メールが重要として扱われなかった」との判定を精度よく行うことが出来る。その結果、利用者から明示的に該電子メールの重要度に関する情報の提供を強制することをできるだけ減らし利用者の負担を軽くし、なおかつ第１推定器２１の判定精度を向上させるための学習を行うことが出来る。
【００４７】
なお、ここでは第１推定器２１や第２推定器２４等はベイジアン・ネットワークを利用して電子メールの重要度の情報等を生成するようにしているが、第１推定器と第２推定器を別々のベイジアン・ネットワークで構成することも可能であり、それだけでなく、例えばベイジアン・ネットワークの特別な場合であるナイーブベイズ分類器や、もしくはサポートベクターマシン、共起的パタン、意思決定ツリーなどの推論、分類処理を用いる、もしくはそれらの組合せを用いてもよい。
【００４８】
なお、ここまでは情報の提示について説明したが、利用者に対して提供されるサービスはこうした情報提供に限らず、照明の明るさ、椅子の高さ、空調機の温度や送風力や方向等の機器の制御にも用いることができる。照明であれば電圧制御、椅子の高さであればステッピングモータによる座面の上下駆動等がある。これらに対しても本発明を適用することが可能であり、その制御を行った時の、判定情報、分類結果情報および第２判定情報を用いて第１の推定手段の学習を行わせることで、学習精度を向上させることができる。
【００４９】
また、サービスを提供する機器と利用者とは、同じ部屋など利用者に直接サービスが作用する必要はなく、例えば別室で自動制御されている装置をテレビモニタで遠隔監視する場合の装置に適用しても良い。この場合には、監視者の反応および監視者の反応を情報として取得する。
【００５０】
また本発明の実施の形態の別の側面においては、制御部１１の処理が少々異なる。すなわちこの別の側面において制御部１１によって実行される処理は、機能的には、図３に示すように、第１推定器２１、情報提示部２２、第２推定器２４、及び学習制御部２５を含んで構成されている。以下では、説明を容易にするため、提示の対象となる情報は、電子メールの情報であり、第１推定器２１等が生成する判断情報は、電子メールの重要度の情報であるとする。
【００５１】
なお、この場合の状態センサ群１５は、例えばカメラや赤外線センサなど、利用者の挙動や体温、心拍その他環境情報を測定するセンサを含む。この状態センサ群１５に含まれるセンサは、それぞれ測定した情報を、環境情報として制御部１１に出力する。なお、この状態センサ群１５は、必ずしも必要なものではない。
【００５２】
制御部１１は、電子メールを受信すると、当該電子メールを記憶部１２に格納する。そして第１推定器２１が、当該受信した電子メールの重要度を表す判定情報を生成する。本実施の形態では、この第１推定器２１は、ベイジアン・ネットワークを利用して重要度の判断を行うものとする。ここでベイジアン・ネットワークを利用した情報の重要度等を判断する方法自体は、広く知られているので、その詳細を省略するが、ここでは具体的な例として、予め定められた複数のノード（学習要素情報）候補のうち一部を、ベイジアン・ネットワークのノードとして利用しているものとする。
【００５３】
つまり、第１推定器２１は、受信した電子メールの送信者名、送信者アドレス、送信者区分（例えばアドレス帳情報を参照して、利用者が当該送信者を分類している場合、当該分類の情報）、題名や本文に含まれる文字列（「Ｘ月Ｘ日」など日時を表す表現の有無や、予め定めたキーワードの有無など）、送信日時等をノード候補とする。第１推定器２１は、これらのノード候補のうちから選択した複数のノードを用いてベイジアン・ネットワーク（各ノードの生起の因果関係に係るネットワーク）を形成する。本実施の形態では、ベイジアン・ネットワークに関係する各パラメータと、ノード候補からどのノードを選択するか、及びノード間のネットワーク構造が、学習処理の対象となる。
【００５４】
すなわち、第１推定器２１は、過去に受信した電子メールについての上記各ノードの生起関係と、過去の判断結果（生起履歴）の正当性とに基づいて、ベイジアン・ネットワークを形成する。そして第１推定器２１は、制御部１１が受信した電子メールについて、利用者により重要なメールと判断されるとの事象の生起確率を求め、重要なメールと判断されると推定される場合は、重要なメールであるとの判定情報を情報提示部２２に出力する。
【００５５】
情報提示部２２は、受信した電子メールと、第１推定器２１から入力される判定情報とを表示部１４に出力して、利用者に提示する。なお、第１推定器２１から判定情報が入力されない場合は、受信した電子メールをそのまま提示することとしてもよいし、重要なメールであるとの判定情報が入力されない場合は、電子メールを提示することなく処理を終了してもよい。
【００５６】
環境判断部２３は、操作部１３から入力される利用者の指示操作や、状態センサ群１５から入力される環境情報等に基づいて、利用者の環境を、予め定められた環境類型のいずれかに分類し、当該分類結果を表す分類結果情報を生成する。具体的な例として、ここで環境類型とは、利用者が「平常の状態にある」との類型と、「平常の状態にない」との類型とに分類することとすればよい。例えば環境判断部２３は、操作部１３から電子メールに関する指示操作の入力が行われているときに、状態センサ群１５から入力される情報から、利用者が着席して操作を行っているか否かを調べる。そして、着席して操作を行っていない場合は、「平常の状態にない」と判断し、着席して操作を行っているときには「平常の状態にある」と判断する。なお、着席しているか否かは、イスに取り付けたセンサによってもよいし、カメラにて撮像した利用者の映像から、利用者の姿勢を推定する画像処理を行って判断してもよい。
【００５７】
なお、環境判断部２３のこの判断についても、ベイジアン・ネットワークを利用してもよい。すなわち、操作入力に係る操作速度、操作誤りの回数（デリートキーの押下回数等）、着席しているか否か、電子メールを開いたときの発声の有無、目の動きの有無（カメラで撮像した画像から目の部分を認識する画像処理によって実現できる）等の各生起関係を用いて、利用者が「平常の状態にある」か否かを判断することとしてもよい。
【００５８】
さらに環境判断部２３は、記憶部１２に格納されている情報を、利用者が「平常の状態にある」か否かの判断に供してもよい。例えば記憶部１２に利用者のスケジュール情報が格納されている場合、当該スケジュール情報と、図示しない時計（現在日時を計時する時計）の情報とを参照して、利用者が「出掛ける前である」か否か、「出先から帰ったばかりである」か否かなどの生起関係を判断してもよい。
【００５９】
第２推定器２４は、環境判断部２３と同様に、操作部１３から入力される利用者の指示操作や、状態センサ群１５から入力される環境情報等に基づいて、提示された情報について利用者が重要と判断したか否かを推定し、当該推定の結果を表す第２判定情報を出力する。
【００６０】
本実施の形態では、この第２推定器２４もまた、ベイジアン・ネットワークを利用して重要度の判断を行うものとする。第２推定器２４も、予め定められた複数のノード候補のうち一部を、ベイジアン・ネットワークのノードとして利用しているものとする。
【００６１】
第２推定器２４は、受信した電子メールの送信者名、送信者アドレス、送信者区分（例えばアドレス帳情報を参照して、利用者が当該送信者を分類している場合、当該分類の情報）、題名や本文に含まれる文字列（「Ｘ月Ｘ日」など日時を表す表現の有無や、予め定めたキーワードの有無など）、送信日時等、提示された電子メールから抽出される情報に対応するノード候補と、操作部１３から入力される利用者の指示操作や、状態センサ群１５から入力される環境情報等、利用者の反応に対応するノード候補とから、複数のノードを選択して用いてベイジアン・ネットワーク（各ノードの生起の因果関係に係るネットワーク）を形成する。本実施の形態では、ベイジアン・ネットワークに関係する各パラメータと、上記ノード候補からどのノードを選択するか、及びノード間のネットワーク構造が、学習処理の対象となる。
【００６２】
すなわち、第２推定器２４は、過去に受信した電子メールについての上記各ノードの生起関係と、過去の判断結果（生起履歴）とに基づいて、ベイジアン・ネットワークを形成する。そして第２推定器２４は、制御部１１が受信した電子メールについて、利用者が重要なメールと判断したとの事象の生起確率を求め、当該事象に係る判断結果を第２判定情報として出力する。
【００６３】
なお、制御部１１は、これら第１推定器２１、第２推定器２４、環境判断部２３において学習の基礎となった情報、つまり、電子メールの情報や、利用者の指示操作の情報や、環境情報などを、受信した電子メールに関連付けて、過去学習用データとして記憶部１２に保持してもよい。
【００６４】
学習制御部２５は、第１推定器２１と、環境判断部２３と、第２推定器２４とのそれぞれが出力する情報に基づいて、今回提示した情報を用いて第１推定器２１や第２推定器２４の学習を行うか否かを判断する。
【００６５】
本実施の形態では、第１推定器２１の判定として、「Ａ：提示する電子メールが重要である」又は「Ｂ：提示する電子メールが重要でない」との判定が行われる。また、第２推定器２４の判定として、「Ａ：提示した電子メールが重要として扱われた」又は「Ｂ：提示した電子メールが重要として扱われなかった」との判定が行われる。
【００６６】
学習制御部２５は、まず、第１推定器２１の判定結果と、第２推定器２４の判定結果が一致しているか否かを調べる。そしてこれらが一致していない場合、利用者の指示操作の内容や環境情報等を参照して、第２推定器２４のベイジアン・ネットワークのパラメータを変更する。例えば、環境情報により、利用者が「出掛ける前である」と判断される場合、当該判断の生起に予め関係付けている第２推定器２４のベイジアン・ネットワークのノードのうち、「操作ミス回数」の生起確率を制御して、操作ミスの生起確率を上昇させる。または、当該操作ミス回数のノードを除く、他のノード群からなるベイジアン・ネットワークを再構成して、当該再構成したベイジアン・ネットワークを用いて第２判定情報を再生成させる。
【００６７】
学習制御部２５は、このようにして第２推定器２４を調整して、第１推定器２１の判定結果と一致するか否かを調べる。そして一致する場合は、再生成後（調整後）の第２判定情報を、第１推定器２１にフィードバックして、第１推定器２１を学習させる。
【００６８】
このように出掛ける前など、利用者が多忙な時間帯に、偶々、普段重要としている送信元からの電子メールに対して、重要でないかのような振るまいをしたとしても、学習制御部２５が、当該振るまいの判定を行う第２推定器２４の調整を行って、その判定結果を制御するので、偶発的な要因に基づく一時的な事情が学習に反映される機会が少なくなり、学習の精度を向上させることができる。
【００６９】
さらに学習制御部２５は、再生成された第２判定情報が、第１推定器２１が出力する判定情報と、なお異なる場合、第１推定器２１、第２推定器２４、及び環境判断部２３にそれぞれの過去の学習結果に対して、今回提示した電子メールに関して用いた情報を比較させる。
【００７０】
例えば、第１推定器２１においては、過去の学習結果としての各ノードの生起確率の分布と、今回提示した電子メールに関する各ノードに対応する生起関係とを比較する。そして、各生起関係に対応する確率の積が、予め定めたしきい値以上になる場合は、今回の電子メールに関する情報が過去の学習の範囲内であると判断する。例えば、電子メールの送信者がＡである確率がｐAであり、電子メールの送信時刻が午前８時から午前１０時までである確率がｐ であるとする。この場合に、今回受信した電子メールが、送信者Ａでかつ午前６時に送信されたものであるとすると、ｐA×（１−ｐB）を演算して、これが予め定めたしきい値を超えるか否かを調べる。これによると、過去の事例から電子メールの送信者がＡでない確率が高い場合、ｐAは小さくなる。つまり、送信者Ａから電子メールを受信したという事象は過去の学習事例の範囲外である確率が高いということになる。こうして今回提示した電子メールが過去の学習の範囲内であるか否かが判定される。第２推定器２４と、環境判断部２３とについても、同様の判定を行う。
【００７１】
学習制御部２５は、第１推定器２１、第２推定器２４、及び環境判断部２３のそれぞれが過去の学習結果に対して、今回提示した電子メールに関して用いた情報を比較した結果の入力を受ける。この結果は、それぞれについて学習の範囲内である（Ｉ）又は、学習の範囲外である（Ｏ）のいずれかとなり、図４に示すように、８通りの組み合わせのいずれかとなる。
【００７２】
学習制御部２５は、各組み合わせのどれになったかにより、各組み合わせごとに定められた処理を実行する。具体的な例として、まず第１番目のように、すべてが学習の範囲内である場合、第２推定器２４の出力する第２判定情報を用いて、第１推定器２１の学習を行わせる。なお、以下において、どの組み合わせとなったかを、第１推定器２１、第２推定器２４、及び環境判断部２３の判定結果をこの順で配列して（ＩＩＩ）などと表記する。
【００７３】
また第２番目のように、（ＩＩＯ）である場合、環境情報等において不測の事態が生じたと判断できる。このような場合に応じた判断を行わせるため、学習制御部２５は、操作部１３から入力される利用者の指示操作や、状態センサ群１５から入力される環境情報等、利用者の反応に係る条件に基づいて、予め定めたルールに従って学習を行うか否かを定める。例えば、利用者の指示操作において「誤りが多い」状況であり、かつ環境情報において「利用者は多忙でない」である場合は、学習を行う、などのルールを予め定めて、記憶部１２に保持させておき、当該ルールに従って学習を行うか否かを定めればよい。
【００７４】
またこのルールに定められていない状況である場合、環境判断部２３のベイジアン・ネットワークに含まれるノードから、生起確率が高いノードであって、かつ生起しているノード、又は生起確率が低く、かつ生起していないノード（以下、生起整合ノードと呼ぶ）を検索する。このノードは、過去の学習データとの間で食い違いのあるノードである。学習制御部２５は、当該ノードが電子メールから抽出される情報に係るノードであるか否かを調べる。そしてかかるノードであれば、第１推定器２１と第２推定器２４とのベイジアン・ネットワークの少なくとも一方に、当該ノードを追加する。また、そうでないノードであれば、第２推定器２４のベイジアン・ネットワークに、当該ノードを追加する。この場合、過去学習データが記憶部１２に格納されていれば、当該過去学習データに基づいて再度学習を行ってもよい。
【００７５】
さらに、図４の第３、第４、第５番目のように、環境判断部２３が学習の範囲内であると判断しているにも関わらず、第１推定器２１と第２推定器２４とのいずれか一方が、学習の範囲外であると判断している場合、つまり、（ＯＩＩ），（ＩＯＩ），（ＯＯＩ）のいずれかである場合は、環境情報等においては不測の事態が生じていないと判断できる。この場合、第１推定器２１又は第２推定器２４の学習が疑わしいことになる。第１推定器２１や第２推定器２４のベイジアン・ネットワークについてのノード候補であって、選択されていない（利用されていない）ノード候補から、生起整合ノードを検索する。このノードは、過去の学習データとの間で食い違いのあるノードである。学習制御部２５は、生起整合ノードがある場合、それを第１推定器２１や第２推定器２４のベイジアン・ネットワークの少なくとも一方に追加する。この場合、過去学習データが記憶部１２に格納されていれば、当該過去学習データに基づいて再度学習を行ってもよい。
【００７６】
このように再度学習をさせる場合、再度学習させる以前のベイジアン・ネットワークも記憶部１２内に退避して保持しておき、再度学習させた後の第１推定器２１と第２推定器２４とに対して、今回受信した電子メールに係る判定情報及び第２判定情報を生成させ、それらが一致するか否かを調べる。そして、一致しない場合や、利用者が重要と判断するとの事象の生起確率の差が再度学習させる前よりも大きくなる場合など、精度が劣化するときには、退避して保持したベイジアン・ネットワークを読み出して、元へ戻す。判定情報及び第２判定情報が一致する場合などでは、以降、再度学習させた後のベイジアン・ネットワークを利用させる。
【００７７】
さらに、退避したベイジアン・ネットワークを読み出して、元へ戻した場合は、上記第１推定器２１や第２推定器２４のベイジアン・ネットワークに含まれるノードであって、生起確率が低いにも関わらず生起しているノード、又は生起確率が高いにも関わらず生起していないノード（以下、生起不整合ノードと呼ぶ）を検索する。このノードは、不良となっているノードである可能性が高い。そこで、当該ノードを除外したベイジアン・ネットワークを生成し、または当該ノードの現実の生起関係を無視して、他のノード（またはノード群）から当該ノードの生起関係を推定させ、現実の生起関係ではなく、当該推定させた生起関係によって判定情報又は第２判定情報を生成させる。つまり、ノードの削除やネットワークの構造を変化させるのである。この場合も、過去学習データが記憶部１２に格納されていれば、当該過去学習データに基づいて再度学習を行ってもよい。
【００７８】
そしてこのように再度学習をさせる場合、ノードの削除やネットワークの構造を変化させる以前のベイジアン・ネットワークも記憶部１２内に退避して保持しておき、再度学習させた後の第１推定器２１と第２推定器２４とに対して、今回受信した電子メールに係る判定情報及び第２判定情報を生成させ、それらが一致するか否かを調べる。そして、一致しない場合や、利用者が重要と判断するとの事象の生起確率の差が再度学習させる前よりも大きくなる場合など、精度が劣化するときには、退避して保持したベイジアン・ネットワークを読み出して、元へ戻す。判定情報及び第２判定情報が一致する場合などでは、以降、再度学習させた後のベイジアン・ネットワークを利用させる。
【００７９】
このように生起整合ノードを追加したり、生起不整合ノードを削除するなどの処理を行っても、判定情報及び第２判定情報が一致しないなどの場合は、環境判断部２３のベイジアン・ネットワークに含まれるノードから、一部を選択して、第１推定器２１と第２推定器２４とのベイジアン・ネットワークの少なくとも一方に、当該選択したノードを追加して、不良となっているノードを代替させる。ここでどのノードを選択するかは、予め登録しておいてもよい。また、第１、第２の推定器２１，２４と、環境判断部２３とのそれぞれのベイジアン・ネットワークに含まれる全ノードを抽出したネットワークを生成し、記憶部１２に格納された過去学習データに基づいて学習を行わせ、当該学習の結果と、第１、第２の推定器２１，２４のネットワークとを比較することで、ノードを選択してもよい。具体的に選択するノードは、不良となっているノード（又はノード群）を囲むノード又はノード群とすればよい。そして、当該選択したノードにより、不良となっているノードを代替させたベイジアン・ネットワークを生成する。
【００８０】
なお、不良となっているノードを特定できなかった場合は、利用者に対して新たなノードを求めたり、ネットワークを介して取得可能な情報に基づいて新たなノードを追加してもよい。ここで新たなノードを追加した場合にも、判定情報及び第２判定情報が一致しないなどの場合は、環境判断部２３が学習範囲外であるとの判断をした場合と同様の処理（つまり、（ＩＯＯ），（ＯＩＯ），（ＯＯＯ）のいずれかとなった場合の処理）を行う。これらの処理については後に述べる。
【００８１】
さらに、当該処理を行ってもなお、判定情報及び第２判定情報が一致しないなど改善がされない場合は、試験的に第２推定器２４の推定結果により、第１推定器２１の学習を行わせる。そして、当該学習により過去に受信した電子メールに係る推定の精度がどの程度影響を受けるかを演算する。つまり、記憶部１２に格納された過去の電子メール及び過去学習データに基づいて、試験的学習前後の第１推定器２１と、第２推定器２４とのそれぞれの出力する判定情報及び第２判定情報を比較する。そして、判定情報が不一致となる確率を調べ、試験的学習前の第１推定器２１の判定情報の不一致の確率よりも、試験的学習後の第１推定器２１の判定情報の不一致の確率が増大するなど、推定精度にマイナスの影響があると判断される場合には、学習制御部２５は、第１推定器２１の学習を行わないよう制御する。この場合、学習制御部２５は、かかる制御を行った回数をカウントしておき、当該カウント値が所定期間内に一定以上となる場合、表示部１４にその旨を報知する情報を提示する。
【００８２】
さらに、図４の第６番目や第７番目のように、環境判断部２３が学習範囲外であるとの判断をした場合（（ＩＯＯ），（ＯＩＯ）となった場合）、環境が不測の事態となって第１推定器２１と第２推定器２４とのいずれか一方が学習範囲外であるとの判断をした可能性が高い。つまりこの場合は、第１推定器２１と第２推定器２４とのいずれか一方のネットワークが不測の事態に対応できていないことが原因であると考えられる。
【００８３】
この場合、環境判断部２３のベイジアン・ネットワークに含まれるノードから、生起整合ノードを検索する。そして学習制御部２５は、当該ノードが電子メールから抽出される情報に係るノードであるか否かを調べる。そしてかかるノードであれば、第１推定器２１と第２推定器２４とのベイジアン・ネットワークの少なくとも一方に、当該ノードを追加する。また、そうでないノードであれば、第２推定器２４のベイジアン・ネットワークに、当該ノードを追加する。この場合、過去学習データが記憶部１２に格納されていれば、当該過去学習データに基づいて再度学習を行ってもよい。
【００８４】
また、第１、第２の推定器２１，２４と、環境判断部２３とのそれぞれのベイジアン・ネットワークに含まれる全ノードを抽出したネットワークを生成し、記憶部１２に格納された過去学習データに基づいて学習を行わせ、当該学習の結果と、第１、第２の推定器２１，２４のネットワークとを比較することで、追加するべきノードを選択してもよい。
【００８５】
さらに、図４の第８番目のように、（ＯＯＯ）となっている場合、システム自体が不測の事態に遭遇していることに相当する。この場合は、第１推定器２１の出力を停止してもよい。
【００８６】
制御部１１は、以上のように、利用者に情報を提示する第１推定器２１と、利用者の実際の反応に基づいて提示した情報の正当性を評価する第２推定器２４とを用い、これらの判定の結果を比較するとともに、各判定結果が食い違う場合に、その原因が環境的原因であるか否か等により、学習の態様（学習に利用するノードやネットワークの構造等）を変化させる。または学習自体を抑制する。これにより、偶発的に生じる原因に基づく想定外事態を、そのまま学習してしまうことを防止できる。
【００８７】
なお、ここでは第１推定器２１や第２推定器２４等はベイジアン・ネットワークを利用して電子メールの重要度の情報等を生成するようにしているが、ベイジアン・ネットワークだけでなく、例えばベイジアン・ネットワークの特別な場合であるナイーブベイズ分類器や、もしくはサポートベクターマシン、共起的パタン、意思決定ツリーなどの推論、分類処理を用いる、もしくはそれらの組合せを用いてもよい。
【００８８】
また、学習制御部２５は、第１推定器２１、第２推定器２４、及び環境判断部２３が出力する判定情報や第２判定情報等の時間的変動や、それぞれが利用するノードの時間的変動を、広く知られた時系列分析の処理によって分析する。そして、当該時間的変動に基づいて第１推定器２１や第２推定器２４の学習を行うか否かを判断し、学習を行うと判断した場合に、第１推定器２１や第２推定器２４の学習を行わせてもよい。
【００８９】
ここで時間的変動としては、変動の大きさ、生起確率の増加・減少傾向、変動周期などの情報がある。具体的な例として、送信者Ａからの電子メールの受信頻度が増大する（電子メールの送信者がＡであるとの生起確率が増大する）傾向にある場合、学習制御部２５は、記憶部１２に格納されている過去学習データのうち、最近の所定期間分だけを抽出し、当該抽出した最近の過去学習データに基づいて第１推定器２１や第２推定器２４のネットワークを再度学習させる。これにより、最近の動向により適合したネットワークを生成させる。
【００９０】
また、変動周期が検出された場合は、当該変動周期を超える期間分の過去学習データを抽出して、当該抽出した過去学習データにより、第１推定器２１や第２推定器２４のネットワークを再度学習させてもよい。このようにすることで、学習の精度を向上させることができる。
【００９１】
なお、ここまでは情報の提示について説明したが、利用者に対して提供されるサービスはこうした情報提供に限らず、照明の明るさ、椅子の高さ、空調機の温度や送風力や方向等の機器の制御にも用いることができる。照明であれば電圧制御、椅子の高さであればステッピングモータによる座面の上下駆動等がある。これらに対しても本発明を適用することが可能であり、その制御を行った時の、判定情報、分類結果情報および第２判定情報を用いて第１の推定手段の学習を行わせるか否かを判断し、学習を行わせることで、学習精度を向上させることができる。
【００９２】
また、サービスを提供する機器と利用者とは、同じ部屋など利用者に直接サービスが作用する必要はなく、例えば別室で自動制御されている装置をテレビモニタで遠隔監視する場合の装置に適用しても良い。この場合には、監視者の反応および監視者の反応を情報として取得する。
【００９３】
さらに、この例においても状態センサ群１５は、例えば操作部１３を介して行なわれる利用者の電子メールに対する様々な行動（アクション）に関する記録（ログ）など、利用者の挙動、そのほか、利用者のサービスに対する反応に関する情報を取得するデバイスや、測定するセンサを含んでもよい。この状態センサ群１５に含まれるデバイスやセンサは、それぞれ取得、または測定した情報を、利用者の反応に係る情報を含む環境情報として制御部１１に出力する。
【００９４】
なお状態センサ群１５としては、多様性のある利用者の反応においてより効果的な因子を学習に反映させることができるように、複数種類の反応に関する情報を用いることが有効であり、このうち、操作部１３から入力される利用者の指示操作や、受信した電子メールの閲覧時間や、その電子メールの文書量や、削除したか、印刷したか、添付文書を開いたか、電子メールに記載されたウェブページへのリンクを開いたか、といった利用者の反応に関する情報を出力する。
【００９５】
そして制御部１１は、これら利用者の反応に関する複数種類の情報を用いて推定を行なうことで、電子メールの重要度を判断する場合において多くの利用者にとって有効な因子を取り入れることができる。例えば電子メールから抽出される情報に対するノードと、操作部１３から入力される利用者の指示操作や多様な利用者の反応に関する状態センサ群１５に関係するノードとが、電子メールが重要かどうかという判定に関するノードを介さずに結びつくこともあり、これは多様な条件付の依存性を表現することになるので、特に第２推定器２４の精度向上に関して有効である。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明の実施の形態に係るサービス提供装置の例を表す構成ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態のある側面に係るサービス提供装置の一例を表す機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態の別の側面に係るサービス提供装置の一例を表す機能ブロック図である。
【図４】学習制御部の処理内容に係る情報例を表す説明図である。
【符号の説明】
【００９７】
１１  制御部、１２  記憶部、１３  操作部、１４  表示部、１５  状態センサ群、１６  通信部、２１  第１推定器、２２  情報提示部、２３  環境判断部、２４  第２推定器、２５  学習制御部。
【図１】
2006268822.tif 000003
【図２】
2006268822.tif 000004
【図３】
2006268822.tif 000005
【図４】
2006268822.tif 000006