(57)【要約】【課題】不快感や負荷を減少させ、かつユーザに情報認知を促すことが可能な通知用ユーザ状態管理装置、通知制御装置、情報通知装置および情報通知システム並びに情報通知方法を提供する。【解決手段】情報通知システムに、観測可能状態要素に基づいて、ユーザ内部の状態を推定するユーザ内部状態推定手段と、ユーザ内部の状態に基づいて、情報を通知した場合における情報を受信するユーザへの効用を推定するユーザ通知効用推定手段とを備える通知用ユーザ状態管理装置と、効用に基づいて、情報を通知するか否かを決定し、決定に基づいて、情報を通知する通知実行手段を備える通知制御装置を備えることにより達成される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測可能状態要素に基づいて、ユーザ内部の状態を推定するユーザ内部状態推定手段；
前記ユーザ内部の状態に基づいて、情報を通知した場合における情報を受信するユーザへの効用を推定するユーザ通知効用推定手段；
を備えることを特徴とする通知用ユーザ状態管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の通知用ユーザ状態管理装置において：
前記ユーザ内部状態推定手段は、前記ユーザ内部の状態を示す要素として、ユーザが情報の内容を知覚し、認識する度合いを示す情報認知度およびユーザが実行している作業の情報通知により中断される度合いを示すタスク中断度のうち、少なくとも一方を推定することを特徴とする通知用ユーザ状態管理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の通知用ユーザ状態管理装置において：
前記ユーザ内部状態推定手段は、ベイジアンネットワークを使用し、前記情報認知度および前記タスク中断度のうち、少なくとも一方の確率を推定することを特徴とする通知用ユーザ状態管理装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の通知用ユーザ状態管理装置において：
前記ユーザ通知効用推定手段は、前記ユーザ内部の状態に基づいて、情報を通知した場合に期待される効用を示す期待効用値を算出することを特徴とする通知用ユーザ状態管理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の通知用ユーザ状態管理装置において：
前記ユーザ通知効用推定手段は、所定の時間内に通知できる情報量および前記所定の時間内のメインタスクの情報処理量のうちの少なくとも一方から、期待効用値を算出することを特徴とする通知用ユーザ状態管理装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の通知用ユーザ状態管理装置において：
前記観測可能状態要素および前記ユーザからのフィードバック情報のうち、少なくとも一方を蓄積する情報蓄積手段；
前記蓄積情報に基づいて、前記ユーザ内部状態を更新するユーザ状態モデル更新手段；
を備えることを特徴とする通知用ユーザ状態管理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の通知用ユーザ状態管理装置において：
前記蓄積情報のうち、所定の発生頻度以下となる観測可能状態要素と、新たに取得した観測可能状態要素とが一致するか否かを判定する観測可能状態要素判定手段；
を備えることを特徴とする通知用ユーザ状態管理装置。
【請求項８】
情報を通知した場合における情報を受信するユーザへの効用に基づいて、情報を通知するか否かを決定し、前記決定に基づいて、情報を通知する通知実行手段；
を備えることを特徴とする通知制御装置。
【請求項９】
請求項８に記載の通知制御装置において：
前記通知実行手段は、情報を通知した場合に期待される効用を示す期待効用値と、予め設定された値との比較結果に基づいて、情報を通知するか否かを決定することを特徴とする通知制御装置。
【請求項１０】
通知用ユーザ状態管理装置と、通知制御装置とを備える情報通知装置であって：
前記通知用ユーザ状態管理装置は、
観測可能状態要素に基づいて、ユーザ内部の状態を推定するユーザ内部状態推定手段；
前記ユーザ内部の状態に基づいて、情報を通知した場合における情報を受信するユーザへの効用を推定するユーザ通知効用推定手段；
を備え
前記通知制御装置は、
前記効用に基づいて、情報を通知するか否かを決定し、前記決定に基づいて、情報を通知する通知実行手段；
を備えることを特徴とする情報通知装置。
【請求項１１】
通知用ユーザ状態管理装置と、通知制御装置とを備える情報通知システムであって：
前記通知用ユーザ状態管理装置は、
観測可能状態要素に基づいて、ユーザ内部の状態を推定するユーザ内部状態推定手段；
前記ユーザ内部の状態に基づいて、情報を通知した場合における情報を受信するユーザへの効用を推定するユーザ通知効用推定手段；
を備え
前記通知制御装置は、
前記効用に基づいて、情報を通知するか否かを決定し、前記決定に基づいて、情報を通知する通知実行手段；
を備えることを特徴とする情報通知システム。
【請求項１２】
観測可能状態要素に基づいて、ユーザ内部の状態を推定するステップ；
前記ユーザ内部の状態に基づいて、情報を通知した場合における情報を受信するユーザへの効用を推定するステップ；
前記効用に基づいて、情報を通知するか否かを決定するステップ；
前記決定に基づいて、情報を通知するステップ；
を有することを特徴とする情報通知方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の情報通知方法において：
前記ユーザ内部の状態を推定するステップは、前記ユーザ内部の状態を示す要素として、ユーザが情報の内容を知覚し、認識する度合いを示す情報認知度およびユーザが実行している作業の情報通知により中断される度合いを示すタスク中断度のうち、少なくとも一方を推定するステップを有することを特徴とする情報通知方法。
【請求項１４】
請求項１２または１３に記載の情報通知方法において：
ユーザへの効用を推定するステップは、前記ユーザ内部の状態に基づいて、情報を通知した場合に期待される効用を示す期待効用値を算出するステップを有することを特徴とする情報通知方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の情報通知方法において：
前記期待効用値を算出するステップは、所定の時間内に通知できる情報量および前記所定の時間内のメインタスクの情報処理量のうちの少なくとも一方から、期待効用値を算出するステップを有することを特徴とする情報通知方法。
【請求項１６】
請求項１４または１５に記載の情報通知方法において：
前記決定するステップは、前記期待効用値が予め設定された値を満たすか否かを判断するステップを有することを特徴とする情報通知方法。
【請求項１７】
請求項１２に記載の情報通知方法において：
前記観測可能状態要素を蓄積するステップ；
前記蓄積情報のうち、所定の発生頻度以下となる観測可能状態要素と、新たに取得した観測可能状態要素とが一致するか否かを判定するステップ；
を有することを特徴とする情報通知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報通知に関する制御を行う通知用ユーザ状態管理装置、通知制御装置、情報通知装置および情報通知システム並びに情報通知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ(Personal Digital Assistance)や携帯電話のような携帯端末、テレビ、ラジオ、カーナビゲーションシステムのような様々な情報通知装置が利用されている。このような中で、情報の種類、ユーザの行動、周囲の状況などに基づいて情報通知を制御する方法が多数提案されている。
【０００３】
例えば、ある情報通知装置では、情報に優先度を付加する手段やユーザの興味に合わせた重要度を判定する手段を有し、情報を表示する順序や個々の情報の詳細度を決定して、情報を提示する（例えば、特許文献１参照）。また、この情報通知装置はネットワークからの収集情報のタイミングを制御する手段を有する。
【０００４】
また、他の情報通知装置は、様々な情報源からユーザ状況を獲得し、情報量を調整し、ユーザの行動に合わせてタイミング良く提示する手段を有する。その他、大量の情報から適切な情報を取得する技術として、サーバからユーザ嗜好と一致した情報を送りつけるＰｕｓｈ型情報通知技術や、送られてきた情報の中からユーザ嗜好と一致した情報を選択・提示する情報フィルタリング技術、ユーザの嗜好に合わせてネットワークから情報を収集するエージェント技術などがある。
【０００５】
一方、周辺視情報通知技術については、Attentive User Interface(AUI)の分野で盛んに研究が行われている。これらの研究では、情報の内容にかかわらず、あるいは情報の内容に応じて、デスクトップＰＣのモニタ上の画面端に、メッセージを効率的に表示することを目的とする検討が行われている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００６】
またそのような画面周辺箇所に情報を提示した際の情報の認知度に関する検討も行われている（例えば、非特許文献２参照）。
【０００７】
上述したように、ユーザによる明示的設定、ユーザの情報利用および情報に対する反応などの履歴により得られるユーザの嗜好情報と、予め設定される情報内容を説明するメタ情報、解析による結果および情報により得られる提供候補となる情報内容とを比較することで、ユーザにとっての、その提供された候補情報の優先度や重要度の設定が、ある程度可能になる。
【０００８】
しかし、情報の重要性やユーザにとっての優先度は、このようなある程度静的な情報で決定されることは稀であり、動的に変化するユーザ情報、周辺情報により左右され、或いはユーザの感情にまで大きく左右される。言い換えれば、このような全ての状況を加味して初めて、優先度や重要性が決定されると言ってもよい。よって、情報の重要性や優先度がある程度判別可能であったとしても、情報の提供方法、即ち、提供するタイミングや提供情報の表現方法により、ユーザが感じる重要性などは大きく変化する。
【０００９】
この点について、ユーザの空き時間を推定することで、情報通知のスケジューリングを実現している情報提示装置がある（例えば、特許文献２参照）。しかし、ユーザには、空いている時間も情報取得に時間を費やすように仕向けることになる。また、このような情報通知は、現在の携帯電話呼び出しにおいて、現在のユーザの状況に関わらず着信音やバイブレーションにより注目を獲得することと共通した要素を有している。即ち、ユーザの空き時間に提示するということは、必ずしも現在の携帯電話への呼び出しと同一とはいえないが、各時刻において、ユーザが何に対して注目しているかは一般には分らないため、完全な意味でのユーザの空き時間を把握することは困難である。
【００１０】
このような状態で、ユーザの注目箇所とは異なる箇所から強制的に注目を獲得した場合、情報内容がユーザにとって重要な場合は受け入れられる。しかし、重要性の完全な設定は困難であるため、結果としてユーザの不快感や負荷を引き起こし、サービスとして利用されなくなることも大いに想定される。
【００１１】
さらに、完全なPush型情報通知サービスのように、必ずしもユーザにとって重要な情報通知方法だけでなく、ある程度、ユーザ嗜好とは異なる情報でも、情報の内容に関わらずユーザへの不快感や負荷を少なくしながら提示できる技術が重要である。特にこのような要求は、広告などを配布する情報提供者側の要求として高い。
【００１２】
このような課題について、パーソナルコンピュータのディスプレイ上にユーザへの負荷を考慮しながら情報提供する技術として、画面の周辺部分に情報通知を行う周辺視情報提供技術がある。
【特許文献１】特開平9−81099号公報
【特許文献２】特開2000−99441号公報
【非特許文献１】”Attentive User Interface”特集， ACM Communications of the ACM， March， 2003， Vol．46， No．3， pp．31-72
【非特許文献２】D．Scott McCrickard，Richard Catrambone，C．M．Chewar, John T． Stasko，“Establishing tradeoffs that leverage attention for utility: empirically evaluating information display in notification systems，” International Journal of Human-Computer Studies，v．58 n．5，p．547-582，May 2003
【非特許文献３】“Multi-Sensor Activity Context Detection for Wearable Computing”, Nicky Kern and Bernt Schiele, In European Symposium on Ambient Intelligence(EUSAI), Eindhoven, The Netherlands, November 2003
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、上述した背景技術には以下の問題がある。
【００１４】
情報の種類、ユーザの行動、周囲の状況などを考慮して、通知タイミング、情報量、表示方法などを制御する情報通知方法が多数提案されている。しかし、それらは動的かつ不確定に変化する人間の内部状態要素を考慮したものではなく、それらの要素要素に基づく制御ルールも静的であり柔軟性に欠ける問題がある。
【００１５】
また、周辺視情報提供技術は、ユーザがパーソナルコンピュータの前に座った状態での情報通知を想定しており、ユーザ周辺あるいはユーザ自身の動的に変化しうる状態を考慮した情報通知については検討されていない問題がある。
【００１６】
したがって、これらの技術は、情報通知によるタスク中断度を考慮して、提供情報に応じて静的な通知方法で制御するに留まっている。
【００１７】
また、例えば携帯表示端末のように周辺状況がダイナミックに変化する環境下に居るユーザへの情報通知については検討されていない問題がある。
【００１８】
一方、そのような情報通知方法について、周辺視に表示された情報の認知度についての評価実験が行われている。しかしながら、これらの情報を元に、どの程度情報が認知されるかについて考慮し、動的に制御を行う方法については検討されていない。
【００１９】
したがって、提供情報内容のユーザ嗜好に対する一致性に重きをおかず、動的に変化するユーザ状態を考慮し、どのような種別の内容もユーザに不快感や負荷なく、かつ確実にユーザに情報認知を促すことが可能な情報通知方法が必要である。
【００２０】
そこで、本発明の目的は、不快感や負荷を減少させ、かつユーザに情報認知を促すことが可能な通知用ユーザ状態管理装置、通知制御装置、情報通知装置および情報通知システム並びに情報通知方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
上記課題を解決するため、本発明の通知用ユーザ状態管理装置は、観測可能状態要素に基づいて、ユーザ内部の状態を推定するユーザ内部状態推定手段と、ユーザ内部の状態に基づいて、情報を通知した場合における情報を受信するユーザへの効用を推定するユーザ通知効用推定手段とを備える。
【００２２】
このように構成することにより、観測可能状態要素、例えば、ユーザ動作状態、タスク状態から内部状態を推定でき、この推定に基づいて情報通知の効果を推定することができる。
【００２３】
また、本発明の通知制御装置は、情報を通知した場合における情報を受信するユーザへの効用に基づいて、情報を通知するか否かを決定し、決定に基づいて、情報を通知する通知実行手段を備える。
【００２４】
このように構成することにより、効果的にユーザに情報を通知することができる。
【００２５】
また、本発明の情報通知装置は、上述した通知用ユーザ状態管理装置および通知制御装置を備える。
【００２６】
このように構成することにより、観測可能状態要素、例えば、ユーザ動作状態、タスク状態から内部状態を推定し、推定に基づいて、情報通知の効果を推定することができるため、効果的にユーザに情報を通知することができる。
【００２７】
また、本発明の情報通知システムは、上述した通知用ユーザ状態管理装置および通知制御装置を備える。
【００２８】
このように構成することにより、観測可能状態要素、例えば、ユーザ動作状態、タスク状態から内部状態を推定し、推定に基づいて、情報通知の効果を推定することができるため、効果的にユーザに情報を通知することができる。
【００２９】
また、本発明にかかる情報通知方法は、観測可能状態要素に基づいて、ユーザ内部の状態を推定するステップと、ユーザ内部の状態に基づいて、情報を通知した場合における情報を受信するユーザへの効用を推定するステップと、前期効用に基づいて、情報を通知するか否かを決定するステップと、決定に基づいて、情報を通知するステップとを有する。
【００３０】
このようにすることにより、観測可能状態要素から内部状態を推定し、推定に基づいて、情報通知の効果を推定することができるため、効果的にユーザに情報を通知することができる。
【発明の効果】
【００３１】
本発明の実施例によれば、不快感や負荷を減少させ、かつユーザに情報認知を促すことが可能な通知用ユーザ状態管理装置、通知制御装置、情報通知装置および情報通知システム並びに情報通知方法を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する。
なお、実施例を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
【００３３】
本発明の実施例にかかる情報通知システムは、情報通知を実行する上でのユーザによる情報認知性と情報提供による現ユーザタスクの中断性という２つのユーザ内部状態を考慮して、情報通知タイミングとその提示方法を制御する。すなわち、様々な情報表示端末が散在する実世界で生活するユーザや、情報表示端末を所持しているユーザに対して、ユーザの情報認知性を高く、かつユーザのタスク中断性を低く抑えるように、情報通知のタイミングと情報表現を調整し、情報通知する。
【００３４】
これにより、従来のユーザ主導（要求）型による情報通知では発生しなかった、Proactiveな情報通知における、実世界のユーザによるタスクの中断・割り込みによるユーザ側の不快感の増大や負荷増大を抑制することが可能となる。
【００３５】
具体的には、情報表示端末上のユーザ注視状態を検出し、情報端末上のタスクや、ユーザのタスク習熟度、ユーザ動作状態、情報内容（情報緊急度、情報量）、情報認知速度などを考慮して情報通知を行う。このような情報通知は、ユーザ状態を考慮しない突然の一方的な押し付け情報通知でなく、ユーザ側の情報要求状態、言い換えれば受け入れ状態を考慮した情報通知となる。そして、情報通知タイミングや情報表現・表示方法を調整することで、情報認知性を高めつつ、タスク中断度を低く抑えながらの情報通知が可能となる。
【００３６】
ユーザへの情報の提示形式としては、テキスト、画像、映像などの任意の形式が考えられる。
【００３７】
また、本実施例にかかる情報通知システムは、情報を提示可能な任意の情報通知装置、例えば表示型装置を含む。例えば、デスクトップＰＣやテレビ、電子看板、情報ウインドウ、ノートパーソナルコンピュータ、PDA(Personal Digital Assistant)、ハンドヘルド端末、携帯電話、腕時計、将来のノート式ディスプレイなどが情報通知装置として含まれる。
【００３８】
次に、本実施例にかかる情報通知システムについて、図１を参照して説明する。
【００３９】
本実施例にかかる情報通知システムは、情報通知装置１００を備える。
【００４０】
情報通知装置１００は、情報通知に関するユーザ状態を表現する通知用ユーザ状態管理装置としての通知用ユーザ状態管理部１１０と、通知用ユーザ状態管理部１１０と接続されたユーザインタフェース部１３０、環境ユーザ状態管理部１４０および通知制御装置としての通知制御部１２０と、環境ユーザ状態管理部１４０と接続されたセンス部１５０とを備える。
【００４１】
通知用ユーザ状態管理部１１０は、ユーザ内部状態推定手段としてのユーザ内部状態推定部１１２と、ユーザ内部状態推定部１１２と接続されたユーザ状態モデル更新手段としてのユーザ状態モデル更新部１１５およびユーザ通知効用推定手段としてのユーザ通知効用導出部１１４と、ユーザ状態モデル更新部１１５と接続された情報蓄積手段としての情報通知状態履歴蓄積部１１６と、情報通知状態履歴蓄積部１１６と接続された観測可能状態要素判定手段としてのモデル精度向上用通知制御部１１８とを備える。
【００４２】
通知制御部１２０は、通知情報受信部１２２と、通知情報受信部１２２と接続された通知情報蓄積部１２４と、通知情報蓄積部１２４、ユーザ通知効用導出部１１４およびモデル精度向上用通知制御部１１８と接続された通知実行部１２６とを備える。
【００４３】
ユーザインタフェース部１３０は、情報通知状態履歴蓄積部１１６と接続されたフィードバック情報収集部１３２と、通知実行部１２６と接続された通知情報表示制御部１３４とを備える。
【００４４】
環境ユーザ状態管理部１４０は、ユーザ内部状態推定部１１２およびモデル精度向上用通知制御部１１８と接続された環境ユーザ状態生成部１４２と、環境ユーザ状態生成部１４２およびセンス部１５０と接続されたセンサ情報受信部１４４と、環境ユーザ状態生成部１４２、ユーザ内部状態推定部１１２、モデル精度向上用通知制御部１１８および情報通知状態履歴蓄積部１１６と接続された環境ユーザ状態蓄積部１４６とを備える。
【００４５】
上述した情報通知装置１００を構成する各部は、例えばモジュールにより構成される。
【００４６】
最初に、通知用ユーザ状態管理部１１０を構成する各部について説明する。
【００４７】
通知用ユーザ状態管理部１１０は、人間の内部状態要素である「情報の認知度」と「タスクの中断度」の２要素、センス部１５０により取得可能であり、かつ先の２つの内部状態要素と因果関係を有する「注視状態」、「ユーザ動作状態」、「タスク状態」などの観測可能状態要素および通知時の情報の表示方法を決定する「情報表現」要素の間の関係を条件付確率表現で動的に管理する。
【００４８】
ユーザ内部状態推定部１１２は、環境ユーザ状態管理部１４０から入力されるユーザ状態情報や情報表示端末の状態などの環境状態情報を元に、情報通知時に直接考慮するユーザ内部状態と、それらに関連するユーザ状態や情報表示端末の状態とを関連付けて管理する。また、ユーザ内部状態推定部１１２は、情報を通知する場合に直接考慮するユーザ内部状態要素と、それらに関連するユーザ状態要素との関連性からユーザ内部状態を予測（推定）し・管理する。すなわち、観測可能状態要素から内部状態を推定する。特に、内部状態については、情報通知以外にユーザがメインで行っているタスク、例えばＷｅｂブラウジングやメール操作などのタスクの変化からタスク中断度や情報認知度を予測する。
【００４９】
ユーザ通知効用導出部１１４は、状態間の関連性に基づいて情報通知によるユーザへの効用(効果)の度合いを推定する。例えば情報通知によるユーザへの効用(効果)の度合いを示す効用値を導出する。すなわち、タスク中断性と情報認知性というトレードオフの関係にある２つの要素から各時刻における情報提供による効用値を導出する。また、ユーザ通知効用導出部１１４は、最適な通知タイミングと「情報表現」を決定する。
【００５０】
ユーザ状態モデル更新部１１５は、ユーザ状態を管理する基本構造を与えるモデル情報自体の更新を実現する。すなわち、ユーザ状態モデル更新部１１５は、後述する情報通知状態履歴蓄積部１１６に蓄積された蓄積情報に基づいて、状態要素間の関係性示す確率変数を学習し、動的に変更し、逐次更新することにより、内部状態の推定精度の向上を実現する。
【００５１】
情報通知状態履歴蓄積部１１６は、情報通知を行った状態とユーザからのフィードバックされた状態の履歴を蓄積・管理する。例えば、フィードバック情報収集部１３２から入力されたユーザからのフィードバック情報と、環境ユーザ状態蓄積部１４６から情報通知が行われた時刻の状態要素値とを蓄積・管理する。また、情報通知状態履歴蓄積部１１６は、情報通知を行わない場合においても、その状態とユーザからのフィードバックされた状態の履歴を蓄積・管理するようにしてもよい。
【００５２】
モデル精度向上用通知制御部１１８は、情報通知状態履歴蓄積部１１６に蓄積された蓄積情報に基づいて、発生頻度の低い状態要素の組み合わせを検出し、その組み合わせが発生するか否かを監視し、発生した際には、通知実行部１２６に情報通知の依頼を行う。このようにすることにより、状態要素間関係を示す確率変数および全体構造を積極的に更新する。すなわち、モデル精度向上用通知制御部１１８は、ユーザ状態モデル更新部１１５では補うことができない関係を導くための事象を積極的に発生させることにより、要素間関係の精度の向上を実現する。
【００５３】
次に、通知制御部１２０を構成する各部について説明する。
【００５４】
通知情報受信部１２２は、情報提供者、例えばサービス提供者から提供される通知情報を受信する。通知情報蓄積部１２４は、通知情報受信部１２２により受信された通知情報を蓄積する。
【００５５】
通知実行部１２６は、ユーザ通知効用導出部１１４から得られる後述する期待効用値に基づいて通知するか否かを決定し、その決定に基づいて実際に情報を通知する。例えば、通知実行部１２６は、最終的に情報通知のタイミングと、情報通知における情報表現方法を通知する。
【００５６】
次に、環境ユーザ状態管理部１４０を構成する各部について説明する。
【００５７】
センサ情報受信部１４４は、センス部１５０よりセンス情報、例えばセンサ情報やインタラクション情報を受信する。環境ユーザ状態生成部１４２は、センス情報を変換・解釈・作成し、通知用ユーザ状態管理部１１０で使用されるユーザ状態情報、環境状態情報の少なくとも一方からなる環境ユーザ状態情報を生成する。例えば、環境ユーザ状態生成部１４２は、受信したセンス情報に対して前処理や正規化処理、特徴抽出処理、そしてクラスタリングなどの識別処理を行う。例えば、センサ情報を処理することにより環境状態情報を作成し、インタラクション情報を処理することによりユーザ情報を作成し、環境ユーザ状態情報を作成する。
【００５８】
環境ユーザ状態蓄積部１４６は、作成された環境状態情報、ユーザ状態情報を時刻情報とともに蓄積・管理する。
【００５９】
次に、ユーザインタフェース部１３０を構成する各部について説明する。
【００６０】
通知情報表示制御部１３４は、通知実行部１２６の指示に従い、通知情報を提示する。例えば、通知実行部１２６から入力された情報通知のタイミング、情報通知における情報表現方法に基づいて、通知情報をユーザに通知する。
【００６１】
フィードバック情報収集部１３２は、ユーザからのインタラクション情報を取得し、情報通知状態履歴蓄積部１１６に入力する。また、フィードバック情報収集部１３２は、インタフェースの情報を取得し、情報通知状態履歴蓄積部１１６に入力する。
【００６２】
次に、本実施例にかかる情報通知装置１００によって実現される情報通知システム全体の情報通知処理について、図２を参照して説明する。
【００６３】
ここでは、２種類の情報通知処理、すなわち問い合わせ型処理とイベント型処理について説明する。
【００６４】
最初に、問い合わせ型処理について、図２を参照して説明する。
【００６５】
問い合わせ型処理は、通知実行部１２６が各時刻において期待効用値をユーザ通知効用導出部１１４に問い合わせ、通知された期待効用値に基づいて情報通知を行う。
【００６６】
センサ情報受信部１４４は、センス部１５０からセンス情報を周期的に収集し（ステップＳ２０２）、環境ユーザ状態生成部１４２に入力する。環境ユーザ状態生成部１４２は、環境およびユーザの状態を示す環境ユーザ状態情報を作成する（ステップＳ２０４）。センス情報には、例えばユーザの使用する情報表示端末や環境に埋め込まれたデバイスなどの全てのデバイスから出力される情報が含まれる。例えば、ユーザの情報表示端末上のインタラクション情報や、加速度センサのセンス情報、部屋に備え付けられた監視カメラからのビデオ情報などを含む。
【００６７】
環境ユーザ状態生成部１４２は、作成した環境ユーザ状態情報をユーザ内部状態推定部１１２に入力する（ステップＳ２０６）。
【００６８】
一方、サービス提供者もしくは情報受信ユーザ自身が、情報受信ユーザに対して通知する通知情報、例えばコンテンツを随時、通知情報受信部１２２へ入力する（ステップＳ２０８）。通知情報受信部１２２は、入力された通知情報コンテンツを通知情報蓄積部１２４に入力する。
【００６９】
ここで、通知実行部１２６は通知情報蓄積部１２４を参照し、通知すべき通知情報コンテンツがある場合に、ユーザ通知効用導出部１１４に対して、現在の期待効用値の問い合わせを行う（ステップＳ２１０）。
【００７０】
ユーザ通知効用導出部１１４は問い合わせがあると、環境ユーザ状態生成部１４２からユーザ内部状態推定部１１２に入力された環境ユーザ状態情報に基づき期待効用値およびその情報表現インデックスを計算し（ステップＳ２１２）、期待効用値およびその情報表現インデックスを通知実行部１２６に返送する（ステップＳ２１４）。
【００７１】
通知実行部１２６は、受信した期待効用値に基づいて実際に通知するか否かを判定する（ステップＳ２１６）。通知する場合には、通知情報コンテンツと情報表現インデックスとを通知情報表示制御部１３４に送信し（ステップＳ２１８）、通知情報表示制御部１３４は、通知情報コンテンツを情報表現インデックスが示す表示方法に基づき表示する（ステップＳ２２０）。
【００７２】
情報表示後（ステップＳ２２２）、フィードバック情報収集部１３２は、情報を受信したユーザからフィードバックされたインタラクション情報を収集し（ステップＳ２２４）、フィードバック情報として情報通知状態履歴蓄積部１１６に入力する（ステップＳ２２６）。このようにすることにより、情報通知状態履歴を蓄積することができるだけでなく、これらの蓄積された情報から通知用ユーザ状態管理用のモデルを更新することができる。
【００７３】
次にイベント型処理について、図３を参照して説明する。
【００７４】
イベント型処理では、最初に通知実行部１２６は効用値の基準値を予めユーザ通知効用導出部１１４に通知する。次に、ユーザ通知効用導出部１１４は、通知された基準値が満たされる場合のみ、通知実行部１２６へ通知する。次に、通知実行部１２６は、基準値が満たされた旨の通知に基づいて情報通知を行う。
【００７５】
イベント型処理は、問い合わせ型処理と基本的には同様であるが、情報通知のトリガ部分だけ異なる。問い合わせ型処理では、通知実行部１２６の問い合わせに応じてユーザ通知効用導出部１１４は期待効用値を返信し、返信された期待効用値に基づいて、通知実行部１２６は情報通知を行う。
【００７６】
イベント型処理では、通知実行部１２６は効用値の基準値をユーザ通知効用導出部１１４に予め通知し、ユーザ通知効用導出部１１４は常に期待効用値を計算し、基準値を満たす場合を監視する。そして、基準値を満たす場合が発生した場合に、ユーザ通知効用導出部１１４は、通知実行部１２６に情報表現インデックスを送信する。
【００７７】
イベント型処理について具体的に説明する。
【００７８】
センサ情報受信部１４４は、センス部１５０からセンス情報を周期的に収集し（ステップＳ３０２）、環境ユーザ状態生成部１４２に入力する。環境ユーザ状態生成部１４２は、環境およびユーザの状態を示す環境ユーザ状態情報を作成し、作成した環境ユーザ状態情報をユーザ内部状態推定部１１２に入力する（ステップＳ３０４）。
【００７９】
一方、サービス提供者もしくは情報受信ユーザ自身が、情報受信ユーザに対して通知する通知情報コンテンツを随時、通知情報受信部１２２へ入力する（ステップＳ３０６）。通知情報受信部１２２は、入力された通知情報コンテンツを通知情報蓄積部１２４に入力する。
【００８０】
一方、通知実行部１２６は、ユーザ通知効用導出部１１４に、効用値の基準値を入力する。ユーザ通知効用導出部１１４は、基準値を設定し（ステップＳ３１０）、常に期待効用値を計算し、基準値を満たすか否かを判断する。
【００８１】
計算した期待効用値が基準値を満たす場合、ユーザ通知効用導出部１１４は情報表現インデックスを通知実行部１２６に入力する（ステップＳ３１２）。
【００８２】
通知実行部１２６は、通知情報コンテンツと情報表現インデックスとを、通知情報表示制御部１３４に送信し（ステップＳ３１４）、通知情報表示制御部１３４は、通知情報コンテンツを情報表現インデックスが示す表示方法に基づき表示する（ステップＳ３１６）。
【００８３】
情報表示後（ステップＳ３１８）、フィードバック情報収集部１３２は、情報を受信したユーザからフィードバックされたインタラクション情報を収集し（ステップＳ３２０）、フィードバック情報として情報通知状態履歴蓄積部１１６に入力する（ステップＳ３２２）。このようにすることにより、情報通知状態履歴を蓄積することができるだけでなく、これらの蓄積された情報から通知用ユーザ状態管理用のモデルを更新することができる。
【００８４】
次に、情報通知装置１００を構成する各部の動作について詳細に説明する。
【００８５】
最初に通知制御部１２０の各部の動作について説明する。
【００８６】
通知情報受信部１２２は、様々な情報源から情報を受信する。
【００８７】
情報源としては、E-Mail、電子ニュース、メールマガジン、ポケットベル配信システム、ラジオの文字放送、ＷＷＷコンテンツ、インスタントメッセージ(IM)が含まれる。また、ユーザ自身が登録したスケジューラ、Ｔｏ−Ｄｏリストなども含まれる。
【００８８】
情報の種類としては、ニュース（政治、経済、社会、文化、スポーツ、天気）、映画情報、グルメ情報、交通情報、テレビ番組、株式情報、天候、運勢、イベント情報、学習情報（英単語暗記サービス）、知人からのメール、会社からの連絡、災害などの緊急連絡、広告、献立サービス、忘れ物サービス、落し物サービス、健康促進情報、終電情報などが挙げられる。
【００８９】
通知情報蓄積部１２４は、通知情報受信部１２２で受信された情報を蓄積・管理する。また、通知情報蓄積部１２４は、通知実行部１２６からの問い合わせに応じて、蓄積されている情報、情報数、蓄積情報のメタ情報、例えば有効時間情報を返答する。
【００９０】
通知実行部１２６は、通知情報蓄積部１２４に通知すべき情報があるか否かを判定し、情報が存在する場合には、期待効用値に基づき、通知判断を行う。ここで、通知実行部１２６は、情報が通知情報蓄積部１２４に登録された順番、あるいは内容に応じた優先度に基づいて、通知すべき情報の判断を行う。例えば、通知する情報の内容、例えば、重要度、緊急度に基づいて、通知すべき情報の判断を行う。
【００９１】
本実施例では、内容に応じた重要度や優先度については着目せず、情報の有効時間に応じて順序が決定される場合について説明する。ここで、情報の有効時間とは、スケジュールの時間、広告内容の終了時間、ニュースの新鮮度を示す時間など、客観的に決定される時間に依存した情報である。本実施例においては、これらの時間情報が、通知コンテンツ提供者によりメタ情報として通知コンテンツの付加（サイド）情報として付与される場合について説明する。
【００９２】
通知実行部１２６は、期待効用値をユーザ通知効用導出部１１４に問い合わせ、得られた期待効用値を閾値により判断することにより通知判断を行う。
【００９３】
また、通知実行部１２６は、ユーザ通知効用導出部１１４に、効用値の基準値を入力し、ユーザ通知効用導出部１１４に期待効用値が基準値を満たすか否かを判断させるようにしてもよい。この場合、ユーザ通知効用導出部１１４は、期待効用値が基準値を満たすと判断した場合に、情報表現インデックスを通知実行部１２６に入力する。
【００９４】
また、通知実行部１２６は、通知情報、例えば通知情報コンテンツの情報量に基づいて、できる限り多量の情報をユーザの負担を軽減し伝えるように制御するようにしてもよい。
【００９５】
また、通知実行部１２６は、ユーザタスクに基づいて、特にユーザの注視位置に情報通知するように制御するようにしてもよい。
【００９６】
通知実行部１２６は、期待効用値に基づき、通知すると判断した場合、通知情報表示制御部１３４に、通知情報コンテンツを入力する。例えば、情報表現として、メディアタイプ、表示位置・大きさ、テキスト提示方法、情報の更新頻度（速度）などの情報を入力する。
【００９７】
次に、通知用ユーザ状態管理部１１０を構成する各部の動作について説明する。
【００９８】
通知用ユーザ状態管理部１１０では、情報通知で考慮すべき「情報認知度」と「タスク中断度」という２つの要素を中心に管理する。「情報認知度」とは、ユーザが情報の内容を知覚し、認識する度合いを指す。「タスク中断度」とは、現在ユーザが実行している作業（タスク）が、情報通知によりどの程度中断されるかを示す度合いを指す。この２つの要素は、人間の情報処理過程の中で比較的低位の要素であり、情報の内容への依存度は小さい。
【００９９】
但し、これらは、直接観測不能な要素であるため、両要素への影響を有する直接観測可能な要素を導入し、これらとの因果関係を考慮して推定する。具体的には、ユーザ内部状態推定部１１２は、ユーザ動作状態要素およびタスク状態要素のうち、少なくとも１つの要素を導入し、導入した要素と制御対象である情報表現要素とから、２つの要素、すなわち「情報認知度」と「タスク中断度」を推定する。
【０１００】
ここで、ユーザ内部の意図のように完全に観測できない事象や、天気や雑音混じりの信号が多く含まれる事象のように、不確実な情報が多く存在する事象を取り扱うことに適しているベイジアンネットワーク（信念／確率／因果ネットワーク）を使用することができる。
【０１０１】
ベイジアンネットワークは、複数の確率変数間の定性的な依存関係をグラフ構造によって表現し、個々の変数間の定量的な関係を先の条件付き確率で表したモデルである。すなわち、ベイジアンネットワークは、確率変数と、確率変数間の条件付き依存関係、その条件付き確率の３つによって提示される確率モデルである。変数はノード、変数間の依存関係は、原因から結果となる変数の向きに張った有効リンクで表され、リンクの先に来るノードを子ノード、リンクの元にあるノードを親ノードと呼ぶ。
【０１０２】
ユーザ内部状態推定部１１２は、ベイジアンネットワークを用い、観測不可能な要素と、観測可能な要素間の動的な関係を、要素間の確率変数で管理し、情報認知性とタスク中断性の２つの要素を確率予測する。ベイジアンネットワークを使用することにより、ユーザ内部の完全に観測できない事象や、考慮していない要素からの影響、例えば雑音などを、統計確率の手法の下で統一的、かつロバストに扱うことが可能となる。また、ベイジアンネットワークを使用することにより、直接観測できないような潜在要素や、将来的に出現する新たな要素への対応も可能である。
【０１０３】
２つの非観測ユーザ状態要素、すなわち「情報認知度」および「タスク中断度」と、その他の要素との因果関係を、ベイジアンネットワークを用いて表現する。具体的には、例えば、情報表示端末上のタスク状態およびユーザ動作状態の少なくとも一方と情報表現とが原因要素となり、情報認知度とタスク中断度への因果ネットワークを生成する。ベイジアンネットワーク例を図４に示す。但し、各要素間のリンク(矢印)は、あくまで例であり、因果関係の強度に応じて動的に変更される。
【０１０４】
次に、ベイジアンネットワークを構成する要素について、図４を参照して説明する。
【０１０５】
「ユーザ動作状態」要素は、ユーザの動作の状態を示すものであり、例えば、“じっとしている”、“歩いている”、“走っている”、“階段を昇っている”、“階段を降りている”などの離散変数値を有する。これらの注視状態の取得方法としては、外部カメラを用いた画像認識による方法、ウェアラブルセンサからの情報を解析する方法などが適用可能である（例えば、非特許文献３参照）。
【０１０６】
「タスク状態」要素は、情報表示端末上でのユーザの作業状態を示す。例えば、“何もしていない”、“情報表示端末を見ているが何もしていない”、“Ｗｅｂブラウジング”、“Ｅ−Ｍａｉｌ編集中”、“辞書検索”、“画像参照”、“端末設定”、“ストリーミング鑑賞”、“ドキュメント参照”などの離散変数値を有する。これらは、情報表示端末上のＯＳ(Operating System)あるいはアプリケーション状態情報から取得することが可能である。
【０１０７】
但し、“情報表示端末を見ているが何もしていない”については、情報表示端末上のＯＳあるいはアプリケーション状態情報から取得できない。このため、情報表示端末上にユーザの視線が存在するか否かすなわち注視状態については、外部カメラを用いた画像認識による方法、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)などをユーザが装着する方法、端末に装着したセンサからの情報を解析する方法などが適用可能である。
【０１０８】
「情報表現」要素は、情報表示端末上の情報表現・表示方法を示す。例えば、テキスト、アニメ、動画などのビジュアルメディア、オーディオメディア、振動メディアなどのメディアタイプを示す。またテキストメディアについては、表示位置・大きさ、テキスト提示方法、および情報の更新頻度(速度)の区別がある。図５に示すように、表示位置・大きさについては、例えば、画面全体への表示と画面下部、画面横部への表示があり、提示方法については、水平方向や垂直方向のスクロール表示や、切り替わりタイプがある。また、スクロールや切り替えにおいても、その頻度(速度)として、高速表示と低速表示がある。これらは、後述する通知情報表示制御部１３４において制御される。
【０１０９】
以上のような観測可能状態要素としての「ユーザ動作状態」要素および「タスク状態」要素が得られる場合、ユーザ内部状態推定部１１２は、これらの観測可能状態要素と、「情報認知度」要素および「タスク中断度」要素から構成されるベイジアンネットワークを元に、確率計算を行う。このようにすることにより、「情報認知度」要素および「タスク中断度」要素の確率を計算することが可能となる。
【０１１０】
また、ユーザ内部状態推定部１１２は、実世界における情報通知において、モバイル環境のように、情報表示端末へユーザが注目していると判断した場合、タスク中断性は比較的低く、また情報認知性は高いと予測するようにしてもよい。
【０１１１】
また、ユーザ内部状態推定部１１２は、情報表示端末への注目度に加えて、ユーザや情報表示端末の状態、ユーザが情報表示端末上で行っている作業（タスク）状態、それらのタスクに対するユーザの習熟度に基づいて、タスク中断性要素および情報認知性要素を求めるようにしてもよい。
【０１１２】
また、ユーザ内部状態推定部１１２は、「情報認知度」要素および「タスク中断度」要素に任意の値を設定し、これらを満たすことが可能な観測可能状態の値および組み合わせの少なくとも一方を逆推定し、逆推定した値が観測可能状態要素と一致するか否かにより、「情報認知度」要素および「タスク中断度」要素の確率計算を行うようにしてもよい。
【０１１３】
ここで、これらの構造モデルを作成するためのモデルパラメータ推定による学習については、事前にオフラインにて学習する必要がある。また、オンラインにて学習することも可能である。後者については後述する。オフライン学習については、モデルを構成する要素の取り得る離散変数の全組み合わせが発生するような状況を作り出し、客観情報を観測することにより実現する。モデル構造は、例えば、AIC(Akaike’s information criterion)、MDL(Minimum description length)、BIC(Bayesian information criterion)を用いて決定される。
【０１１４】
次に、ユーザ通知効用導出部１１４について説明する。
【０１１５】
ユーザ通知効用導出部１１４は、情報認知度要素の確率とタスク中断度要素の確率とから、当該タイミングで情報をユーザに通知する際に期待される期待効用値を算出する。ユーザ通知効用導出部１１４は、通知実行部１２６からの要求に応じて各時刻の期待効用値を提供するようにしてもよいし（問い合わせ型方法）、予め与えられた条件式、例えば基準値を満たす場合に、基準値を満たす旨の情報提供するようにしてもよい（イベント型方法）。
【０１１６】
本実施例では、期待効用値の導出に当たり、通知情報の配送タイミング情報として、情報の有効時刻が予め情報提供者により付与されている場合について説明する。例えば、セール情報であればその終了時間、待ち合わせ情報であれば待ち合わせ時間、落し物を落としたことを教える通知情報ではその瞬間の時間などである。また情報の量（長）も配送タイミング情報に記載されている、もしくはＰパースすることで取得可能である。
【０１１７】
次に、配送タイミング情報と上記２つの要素、すなわち「情報認知度」要素および「タスク中断度」要素から期待効用値を求める導出方法の一例について、図６を参照して説明する。
【０１１８】
具体的には、情報認知度の確率P(InfoRec|E)(但し、InfoRec∈{infoRecHigh,InfoRecLow})、タスク中断度の確率P(Inter|E)(但し、Inter∈{InterHigh,Interlow})とし、情報認知度により与えられる効用値をU(InfoRec)、およびタスク中断により与えられる効用値をU(Inter)と定義する。
【０１１９】
以上から、期待効用値(EU：Expected Utility)は以下の式（１）で与えられる。ここで、Eとは情報通知する際に観測できる証拠を集約したものであり、E={情報表現，タスク状態，ユーザ動作状態}={InfoRep,Task,Motion}である。したがってP(InfoRec|E)は正確にはP(InfoRec|InfoRep,Task,Motion),  P(Inter|InfoRep,Task,Motion)である。ここでWInfoRecおよびWinterは、それぞれ情報認知度とタスク中断度の重み係数である。
【０１２０】
【数１】
2006163911.tif 000003
以下、時刻インデックスをtとし、時刻インデックスt時に提示される通知情報のインデックスをmとする。この場合、t=t+1のときにはm+1の通知情報が通知される。
【０１２１】
次に、期待効用値EUの一具体例について説明する。
【０１２２】
情報認知度InfoRec(但し、InfoRec∈{infoRecHigh,InfoRecLow})に対応した情報認知感度InfoRecSensitivity(InfoRec)、タスク中断度Inter(但し、Inter∈{InterHigh,Interlow})に対応したタスク負荷TaskLoad(Inter)、通知情報mの情報量InfoLength(m)[bytes]、通知情報mの提示時間Tdisplay(m)を定義する。ここでInfoRecSensitivity(InfoRec)は単位時間あたりの認知情報処理速度ととらえ、例えば単位は[bytes/sec]となる。またW(m,t)は現在の時刻Timeにより決定される重みであり、たとえば緊急度の高いものほど高い値を有し、例えば時刻tによる減少関数が定義される。
【０１２３】
以上から、情報認知度により与えられる効用値U(InfoRec)およびタスク中断により与えられる効用値U（Inter）は以下の式により算出される。ここでTfullrec(m)はm番目の通知情報がすべて認知されるのに必要な時間であり、提示時間T(m)がTfullrec(m)以上の場合には、情報がすべて認知されるとして、U(InfoRec)は情報量と等しくなる。すなわち、U(InfoRec)は、監視している時間内で通知できる情報量を示す。
【０１２４】
したがって、式（２）および式（３）が成り立つ。
U(InfoRec,m)=InfoRecSensitivity(InfoRec)×T(m) (if Tfullrec(m)＞T(m))  (2)
U(InfoRec,m)=InfoLength(m) (if Tfullrec(m)≦T(m))   (3)
但し、Tfullrec=InfoLength(m)/InfoRecSensitivity(InfoRec(m))
またU(Inter)は式（４）で表現される。ここでTaskLoad(Inter)は通知により増加するタスク負荷増加率、ProcessSpeed(MainTask)はメインタスク(MainTask)を行う場合のユーザの情報処理速度、TI(Task Importance)はメインタスク(MainTask)の重要度を示し、情報通知によりどの程度、メインタスクの情報処理速度が遅くなるかを、タスクの重要度の重みを乗じて示す。すなわち、U(Inter)は、監視している時間内のメインタスクの情報処理量を示す。
U(Inter,m)=(ProcessSpeed(MainTask)/TaskLoad(Inter))×TI(Maintask)  (4)
ユーザ通知効用導出部１１４は、監視している時間内で通知できる情報量と、その間のメインタスクの情報処理量との総和が最大となるように、期待効用値を算出する。
【０１２５】
さらに、通知情報mの情報重要度(緊急度などを含む)W(m,Time)が定義される場合、W(m,Time)を用いて、U(InfoRec,m)は以下の式（５）および式（６）ように表現される。
U(InfoRec,m)=InfoRecSensitivity(InfoRec)×T(m)×W(m,Time)
(if Tfullrec(m)＞T(m))   (5)
U(InfoRec,m)=InfoLength(m)×W(m,Time)   (if Tfullrec(m)≦T(m))   (6)
一方、現在(t=t)提供しようとしている通知情報mだけでなく、過去(t=t-1)の通知情報(m-1)および未来(t=m; m>0)の少なくとも一方で通知されると予想される通知情報(m)を考慮してEU値を決定することも可能である。例えば、現在の「情報認知性」要素および「タスク中断性」要素と、所定時間遡った「情報認知性」要素および「タスク中断性」要素とを構成要素とする効用値を算出する。この場合、各時刻における情報提供による効用値が導出される。
【０１２６】
過去(t=t-1)の通知情報(m-1)および未来(t=m; m>0)に通知されると予想される通知情報(m)を考慮してEU値を決定する場合の概念図を図７に示す。
【０１２７】
ここで、考慮している将来の時間ウインドウTw（たとえば１分や30秒）内に提供可能な通知情報のインデックスがmにより表現できるとすると、mは0≦m≦Mmaxである。ここでMmaxは以下の式（７）を満たす最大の整数とする。
【０１２８】
【数２】
2006163911.tif 000004
以上のMmaxを用いて、式（８）に示すようにEUを求めることができる。式（８）において、右辺第一項は１つ前の提供情報に関する効用値、第二項は現在提供しようとしている通知情報に関する効用値、そして最終項は現時刻からTw時間内に提供するMmax個の通知情報による効用値を示す。EUはこれらの効用値の合計となる。
【０１２９】
【数３】
2006163911.tif 000005
ここでEUm-1は既に提供されている情報であるため、P(InfoRec|E)は１、かつInfoRecが決定しているため、通知時の時刻インデックスt=t-1が示す時刻から、現在の時刻インデックスtが示す時刻への経過時間T(m-1)を用いて、上式U(InfoRec,m-1)により算出される。
【０１３０】
一方、EUmは予想値であるため、ベイジアンネットワークで利用する観測要素は現在の時刻の状態が継続されるとして、P(InfoRec|E)を求める。またP(Inter|E)についても、パラメータである提供時間T(m)を用いて予測し用いる。但し、期待効用値の求め方は上記に限らず、他の方法を用いてもよい。
【０１３１】
一方で、上述したように、Uと確率PからEUを算出するだけでなく、事前確率P(Inter)やP(InfoRec)との比較により効用値を決定することも可能である。例えば、P(Inter)とP(Inter|E)との比較で、効用値をU(InfoRec)とP(InfoRec|E)から算出する方法がある。これは、推定されたタスク中断度が事前確率よりも高い時には通知しないという制御を実現している。
【０１３２】
【数４】
2006163911.tif 000006
あるいは、P(Inter)とP(Inter|E)との比率から計算することも可能である。
【０１３３】
ユーザ通知効用導出部１１４は、上記算出式で導出された期待効用値の最大値である最大期待効用値(MEU：maximum expected utility)を通知実行部１２６への通知する。最大期待効用値は以下の式（１１）で算出される。
【０１３４】
【数５】
2006163911.tif 000007
過去および未来のEUを考慮する場合には、0≦m≦Mmaxの提示時間T(m)をパラメータとして、Tw時間内の最大ＭＥＵをLagrange未定乗数法などにより決定することで各T(m)を決定することが可能である。
【０１３５】
また、ベイジアンネットワークから推定される「情報認知度」要素および「タスク中断度」要素を変数とする効用関数から、情報通知に関する各時刻の期待効用値を導出するようにしてもよい
期待効用値を算出すると、ユーザ通知効用導出部１１４は、その最大値ＭＥＵとその最大値を与える情報表現方法のインデックスを、通知実行部１２６に送信する。ユーザ通知効用導出部１１４が送信する情報表現インデックス情報のテーブルの一例を図８に示す。
【０１３６】
情報表現インデックステーブルには、情報表現インデックス毎に、メディアタイプ、位置・サイズ、テキスト表示方法および更新速度などが記載されている。
【０１３７】
通知実行部１２６は、受信した最大通知効用値を閾値ＭＥＵｔｈと比較して、送信するか否かを判定する。送信する場合は、通知情報と、情報表現インデックス情報を通知情報表示制御部１３４へ送信する。
【０１３８】
閾値ＭＥＵｔｈは予め静的に決定することや、過去の履歴に基づいて決定することが可能である。例えば、過去に情報提供した場合の{情報表現,タスク状態,ユーザ動作状態}情報と、フィードバック状態情報{表示速度調整操作、表示サイズ調整操作、タスク速度}情報の組み合わせから{情報認知度,タスク中断度}であるP(InfoRec|InfoRep, Task, Motion, SpeedAdapt, SizeAdapt, TaskSpeed)とP(Inter|InfoRep, Task, Motion, SpeedAdapt, SizeAdapt, TaskSpeed)を求めることができる。そして、それらからEUを計算し、過去に情報提供した際のEUを求め蓄積する。このようにすることにより、最適なＭＥＵｔｈを求めることができる。
【０１３９】
次に、具体的な計算の一例を示す。
【０１４０】
計算にあたっては、ベイジアンネットワークの構造と各要素間の関係を示す条件付確率テーブル(CPT)が必要である。そこで、それらが図９のように与えられている場合の計算例を示す。但し計算結果例を示すため、図９は図４の構造の内、いくつかのリンクを削除している。また、各要素の離散変数も、計算例を簡易にするため、限定している。
【０１４１】
ユーザ状態とタスク状態が与えられる際の情報表現に対する、情報通知前の「タスク中断度=高」である確率P(Iner|Rep,Task)は、タスク中断要素への条件付確率表を参照することで取得できる。例えば、「情報表現方法＝小ウインドウ」、「タスク状態=電子メール」、である場合には、「タスク中断度」の確率P(InerHigh|RepSWindow, TaskEmail)=0.4、P(InterLow|RepSWindow, TaskEmail)=0.6と導き出すことができる。
【０１４２】
同様にして、情報認知要素への条件付確率表（図示なし）を参照することで、例えば「情報認知度」の確率P(InfoRecHigh|RepSWindow, MotionWalking, TaskEmail)=0.2、P(InfoRecLow|RepSWindow, MotionWalking, TaskEmail)=0.8と導き出すことができる。
【０１４３】
ここで、U(InfoRecHigh)=0.8、U(InfoRecLow)=0.2およびU(InterHigh)=-0.8、U(InterLow)=-0.4として定義される場合、以下のように計算できる。
EU=(0.2×0.8+0.8×0.2)+{0.4×(-0.8)+0.6×(-0.4)}=-0.24
以上の計算に基づき、全ての情報表現方法についてEUを計算することでＭＥＵを算出することができる。
【０１４４】
さらに、上述したように、事前確率P(Inter)との比較により判定することも可能である。例えば、P(Inter)については以下のように算出可能である。
【０１４５】
【数６】
2006163911.tif 000008
=P(InterHigh|TaskNothing,RepNothing)P(TaskNothing)P(RepNothing)
+P(InterHigh|TaskNothing,RepSWindow)P(TaskNothing)P(RepSWindow)
+P(InterHigh|TaskNothing,RepLWindow)P(TaskNothing)P(RepLWindow)
+P(InterHigh|TaskMail,RepNothing)P(TaskMail)P(RepNothing)
+P(InterHigh|TaskMail,RepSWindow)P(TaskMail)P(RepSWindow)
+P(InterHigh|TaskMail,RepLWindow)P(TaskMail)P(RepLWindow)
=0.1×0.7×0.1+0.2×0.7×0.5+0.3×0.7×0.4
+0.2×0.3×0.1+0.4×0.3×0.5+0.9×0.3×0.4
=0.334
以上より、P(InterHigh|RepSWindow, TaskEmail)＞P(InterHigh)であるので、EU=0と計算できる。
【０１４６】
次に、事後確率推定に基づいて、閾値ＭＥＵｔｈを決定する方法について説明する。
【０１４７】
例えば「情報表現＝小ウインドウ」、「タスク状態＝電子メール」の状態であるユーザに対して情報通知する場合に、ユーザリアクションとしてプライマリタスク(ここでは電子メール)の速度は遅くなるが(即ち「タスク速度＝遅」)となるがサイズ変更のボタンに対する調整はない(即ち「サイズ調整＝無」)ことを閾値条件と考える。そこで、上記のような組み合わせが発生した場合の過去の例から「タスク中断度＝高」の事後確率P(InterHigh|TaskMail, RepSWindow, TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing)を以下のように求める。
【０１４８】
まず、これら要素の同時確率は、以下の式（１４）で表現できる。
P(InterHigh, TaskMail, RepSWindow, TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing)
=P(InterHigh|TaskMail, RepSWindow, TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing) ×P(TaskMail, RepSWindow, TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing)   (14)
一方、同様にして、以下の式（１５）のようにも表現できる。
P(InterHigh, TaskMail, RepSWindow, TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing)
=P(TaskSpeedSlow | InterHigh)×P(SizeAdaptNothing | InterHigh)×P(InterHigh | TaskMail, RepSWindow)×P(TaskMail)×P(RepSWindow) (15)
したがって、求めるべき確率は、ベイズの定理より以下の式（１６）ように導きだすことができる。
P(InterHigh|TaskMail, RepSWindow, TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing)
=P(TaskSpeedSlow|InterHigh)×P(SizeAdaptNothing|InterHigh)×P(InterHigh|TaskMail,RepSWindow)×P(TaskMail)×P(RepSWindow)/P(TaskMail,RepSWindow,TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing) (16)
ここで、以下のように算出できる。
P(TaskSpeedSlow|InterHigh)×P(SizeAdaptNothing|InterHigh)×P(InterHigh|TaskMail,RepSWindow)×P(TaskMail)×P(RepSWindow)
=0.8×0.2×0.4×0.5×0.3=0.0096
一方、P(TaskMail, RepSWindow, TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing)は以下のように計算できる。
P(TaskMail, RepSWindow, TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing)
【０１４９】
【数７】
2006163911.tif 000009
=P(TaskSpeedSlow|InterHigh)×P(SizeAdaptNothing|InterHigh)×P(InterHigh|TaskMail,RepSWindow)×P(TaskMail)×P(RepSWindow)+P(TaskSpeedSlow|InterLow)×P(SizeAdaptNothing|InterLow)×P(InterLow|TaskMail,RepSWindow)×P(TaskMail)×P(RepSWindow)
=0.8×0.2×0.4×0.5×0.3+0.2×0.5×0.6×0.5×0.3
=0.0186
以上より、求める値は以下のように算出できる。
P(InterHigh|TaskMail, RepSWindow, TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing)
=0.0096/(0.0096+0.009)=0.516129
以上のような算出方法により事後確率P(InterHigh|TaskMail, RepSWindow, TaskSpeedSlow, SizeAdaptNothing)が算出でき、これらの履歴の中での最大値、あるいは平均値から閾値ＭＥＵｔｈを決定する。
【０１５０】
以上のように、図９のようなベイジアンネットワークが与えられた場合に、期待効用値EUを算出できる。
【０１５１】
次に、通知情報表示制御部１３４について説明する。通知情報表示制御部１３４は、通知実行部１２６より受信した通知情報、例えば通知情報コンテンツおよび情報表現インデックスを用いて、実際に情報表示端末上に情報を提示する。通知情報表示制御部１３４は、通知情報を表示することが可能なユーザインタフェース能力を有しており、表示位置・大きさ、テキスト提示方法、および情報の更新頻度（速度）を制御する。インタフェースは、情報通知におけるタイミングや表現方法をユーザにより調節可能である。
【０１５２】
さらに、通知情報表示制御部１３４は、ユーザからのインタラクションを受け付けることが可能であり、例えば、図１０に示すように、表示位置・大きさを変更可能なボタンや、表示更新頻度(速度)を変更可能なボタン、表示自体を停止するボタンなどを有し、ユーザの好みに応じることが可能である。また、情報自体をクリックすることでリンク情報へのアクセスも可能である。
【０１５３】
次に、フィードバック情報収集部１３２について説明する。
【０１５４】
フィードバック情報収集部１３２は、通知情報表示制御部１３４の有するボタンなどに対するユーザのインタラクション情報を獲得し、情報通知状態履歴蓄積部１１６に、フィードバック情報として通知する。
【０１５５】
さらに、フィードバック情報には、表示速度調整操作、表示サイズ調整操作に加え、タスク実行速度も含まれ、フィードバック情報収集部１３２は、このタスク実行速度を測定する。フィードバック情報収集部１３２は、各種アプリケーション開始までのボタン操作の速度、メール編集時の文字入力速度や、Web参照時のブラウジングの速度などを測定し、非明示的なフィードバック情報、例えば情報通知時に既にユーザが行っていた情報表示端末上のタスク速度の変化を取得し、フィードバックする。これらの情報をフィードバックすることにより、ユーザ状態モデル更新部１１５は前述のタスク状態と情報認知度要素やタスク中断度要素との関係を更新することが可能となる。また、フィードバック情報収集部１３２は、情報が表示されている場合あるいは情報が表示されていない場合においても、情報表示端末上の他タスクに対する操作速度を測定し、情報通知状態履歴蓄積部１１６に通知する。
【０１５６】
ここで注意すべきは、フィードバック情報収集部１３２は、あくまで通知情報表示制御部１３４に対応するインタフェースにおけるボタンなどを介したフィードバック情報を収集する。これに対して、ユーザインタフェース部１３０と同時に表示されているアプリケーション、例えば、メールクライアントに対するインタラクションなどのユーザインタラクションは、センス部１５０より収集される。但し、モデル更新のため、フィードバック情報収集部１３２が指定する、ある特定のアプリケーションインタラクション情報については、フィードバック情報収集部１３２が収集する。
【０１５７】
情報通知状態履歴蓄積部１１６は、通知されたインタラクション情報を蓄積する。そして、これらの情報は、ユーザ状態モデルの更新や、モデル精度向上のための通知制御に用いられる。
【０１５８】
情報通知状態履歴蓄積部１１６は、情報通知が行われた際のモデルを構成する要素の状態の履歴（スナップショットに相当）を蓄積・管理する。情報通知状態履歴蓄積部１１６は、情報通知が行われた場合、或いは情報通知が行われない場合においてもある特定の状態の組み合わせが観測された場合、モデルを構成する全要素の変数値とそのフィードバック情報との全組み合わせをテーブルとして蓄積し管理するようにしてもよい。
【０１５９】
また、フィードバック情報収集部１３２は、１または複数前に既に通知された通知情報と、それらの通知情報を通知した場合の情報認知性に関する情報を情報通知状態履歴蓄積部１１６に、フィードバック情報として通知するようにしてもよい。このようにすることにより、ユーザ状態モデル更新部１１５は情報認知性に関する情報に基づいて状態モデルを更新することができるため、現在の情報認知性に基づいて情報を通知することができる。例えば、よりユーザに通知できる情報量が多くなるように制御することができる。
【０１６０】
ここでは、情報通知が行われた場合、あるいは行われていない場合も含めて、情報通知が発生したか否か、発生した場合の通知情報表示制御部１３４での表示時刻、そして、それらに対する図１１に示すようなフィードバック情報インデックスが、フィードバック情報収集部１３２から情報通知状態履歴蓄積部１１６に入力される。また、環境ユーザ状態蓄積部１４６より、その表示時刻情報に一致する環境ユーザ状態情報も入力される。情報通知状態履歴蓄積部１１６は入力された履歴情報を管理する。但し、この中で「情報認知度」と「タスク中断度」は直接観測できないので、情報提供した時に観測された{情報表現，タスク状態，ユーザ動作状態}情報と、フィードバック状態情報{表示速度調整操作，表示サイズ調整操作，タスク速度}情報から「情報認知度」と「タスク中断度」が推定される。例えば、上述した閾値ＭＥＵｔｈの導出の項で述べた方法により算出し、推定することができる。ここで履歴情報のテーブル例を図１２に示す。履歴情報には、時刻に対して、動作状態、タスク状態、情報表現およびフィードバックが記載される。
【０１６１】
さらに、全ての環境およびユーザ状態の組み合わせを予めテーブルとして保有しておき、発生頻度をカウントするようにしてもよい。この場合の発生頻度を示すテーブルの一例を図１３に示す。発生頻度テーブルには、インデックスに対して、動作状態、タスク状態、情報表現インデックスおよび発生頻度が記載される。
【０１６２】
次に、モデルの更新処理について説明する。
【０１６３】
モデルの更新は、情報が通知されたか否かにかかわらず、得られるユーザからのフィードバック情報などを用いて、モデルの精度を向上するために行われる。すなわち、オフラインの初期教師データはトレーニングデータの学習により実現できるが、あくまでこれらはトレーニングのための参照データであるため、そこから生成されたモデルも初期モデルと言わざるを得ない。よって、本情報通知システムの利用によりモデルの精度を向上させる必要がある。この処理を実現するのがユーザ状態モデル更新部１１５である。
【０１６４】
ユーザ状態モデル更新部１１５は、情報通知状態履歴蓄積部１１６に蓄積されたデータに基づき、各要素間の確率変数を求め、モデル構造の更新を行う。例えば、ユーザ状態モデル更新部１１５は、ユーザ通知履歴蓄積部１１６に新たな情報が追加される度に、あるいは、ある一定数の新たな情報が蓄積される度にモデル構造の更新を行う。実現にあたっては、トレーニングデータによりモデルを作成した場合と同様の処理を行うことにより実現する。
【０１６５】
また、ユーザ状態モデル更新部１１５は、情報通知状態履歴蓄積部１１６に蓄積されたデータに基づき、状態要素間の関係の全体構造を動的に変更（学習）するようにしてもよい。
【０１６６】
以上述べたように、情報通知とそれに対するユーザからの明示的、あるいは非明示的なフィードバック情報を元に、上述したベイジアンネットワークを動的に更新でき、ユーザ状態モデルを更新することが可能である。このため、各ユーザへの適応（パーソナライゼーション）が可能となる。
【０１６７】
しかしながら、通知実行部１２６の判断にしたがい、適応的な情報通知を実現しているだけでは、ユーザ状態モデルを構成する要素の取り得る全ての組み合わせについての履歴情報を取得することは困難である。したがって、前述したような要素間の因果関係を正確に導くことや、より適したモデル構造を求めることは困難であり、結果として、モデル自体の表現精度も向上させる必要がある。
【０１６８】
そこで、ユーザ状態モデルの表現能力の精度を積極的に向上させることを目的として、過去に発生した組み合わせ以外の組み合わせが発生した場合に情報通知を積極的に行わせる。具体的には、モデル精度向上用通知制御部１１８が、過去の情報通知履歴を管理している情報通知状態履歴蓄積部１１６に問い合わせることにより、発生頻度の少ない組み合わせ状態を検出する。そして、環境ユーザ状態生成部１４２から入力される環境ユーザ状態情報を監視することにより、その組み合わせが発生した場合に、情報通知の依頼を通知実行部１２６に通知する。
【０１６９】
すなわち、過去に観測された各状態要素の組み合わせを管理し、頻度の少ない組み合わせ事象については、積極的に発生させるように制御する。このようにすることにより、より精度の高い要素間関係構造を構築することができる。
【０１７０】
以下、本通知処理を、前記の２つの処理、すなわち問い合わせ型処理とイベント型処理と区別して「状態組み合わせイベント型情報通知処理」と呼ぶ。
【０１７１】
一方、モデル精度向上用通知制御部１１８は、情報通知状態履歴蓄積部１１６から発生頻度の低い組み合わせインデックス情報を定期的に獲得する。そして、環境ユーザ状態生成部１４２からの情報と照合処理を行い、一致する場合は、その情報表現インデックス情報を添付した情報通知依頼を通知実行部１２６に送出する。
【０１７２】
以上のモデル精度向上用通知制御部１１８における処理について、図１４を参照して説明する。
【０１７３】
最初に、モデル精度向上用通知制御部１１８は、情報通知状態履歴蓄積部１１６から発生頻度の低い組み合わせインデックス情報を獲得する（ステップＳ１４０２）。
【０１７４】
次に、モデル精度向上用通知制御部１１８は、環境ユーザ状態生成部１４２から環境ユーザ状態情報を獲得する（ステップＳ１４０４）。
【０１７５】
次に、獲得した環境ユーザ状態情報と、発生頻度の低い組み合わせインデックス情報との照合処理を行う（ステップＳ１４０６）。
【０１７６】
環境ユーザ状態情報と、発生頻度の低い組み合わせインデックス情報とが一致しない場合（ステップＳ１４０６：ＹＥＳ）、モデル精度向上用通知制御部１１８は、環境ユーザ状態情報に終了命令信号があるか否かを判断する（ステップＳ１４０８）終了命令信号がある場合（ステップＳ１４０８：ＹＥＳ）終了する。一方、終了命令信号が無い場合（ステップＳ１４０８：ＮＯ）ステップＳ１４０４に戻る。
【０１７７】
一方、環境ユーザ状態情報と、発生頻度の低い組み合わせインデックス情報とが一致する場合（ステップＳ１４０６：ＮＯ）、モデル精度向上用通知制御部１１８は、情報通知依頼を発行する（ステップＳ１４１０）。次に、モデル精度向上用通知制御部１１８は、環境ユーザ状態情報に終了命令信号があるか否かを判断する（ステップＳ１４１２）。終了命令信号がある場合（ステップＳ１４１２：ＹＥＳ）終了する。一方、終了命令信号が無い場合（ステップＳ１４１２：ＮＯ）ステップＳ１４０２に戻る。
【０１７８】
次に、状態組み合わせイベント型情報通知処理について、図１５を参照して説明する。
【０１７９】
センサ情報受信部１４４は、センス部１５０からセンサ情報を周期的に収集し（ステップＳ１５０２）、環境ユーザ状態生成部１４２に入力する。環境ユーザ状態生成部１４２は、環境およびユーザの状態を示す環境ユーザ状態情報を作成し、作成した環境ユーザ状態情報をモデル精度向上用通知制御部１１８に入力する（ステップＳ１５０４）。
【０１８０】
一方、サービス提供者もしくは情報受信ユーザ自身が、情報受信ユーザに対して通知する情報のコンテンツを随時、通知情報受信部１２２へ入力する（ステップＳ１５０６）。通知情報受信部１２２は、入力された情報のコンテンツを通知情報蓄積部１２４に入力する。
【０１８１】
ここで、モデル精度向上用通知制御部１１８は、情報通知状態履歴蓄積部１１６から発生頻度の低い組み合わせインデックス情報を定期的に獲得し設定する（ステップＳ１５０８）。また、モデル精度向上用通知制御部１１８は、環境ユーザ状態生成部１４２から入力された環境ユーザ状態情報と発生頻度の低い組み合わせインデックス情報とを照合し、一致するか否かを判断する。
【０１８２】
発生頻度の低い組み合わせと環境ユーザ状態情報が一致する場合、モデル精度向上用通知制御部１１８は、情報表現インデックス情報を添付した情報通知依頼を通知実行部１２６に送出する（ステップＳ１５１０）。
【０１８３】
通知実行部１２６は、通知情報コンテンツと情報表現インデックスとを通知情報表示制御部１３４に送信し（ステップＳ１５１２）、通知情報表示制御部１３４は、情報コンテンツを情報表現インデックスが示す表示方法に基づき表示する（ステップＳ１５１４）。情報表示後（ステップＳ１５１６）、フィードバック情報収集部１３２は、情報を受信したユーザからフィードバックされたインタラクション情報を収集し（ステップＳ１５１８）、フィードバック情報として情報通知状態履歴蓄積部１１６に入力する（ステップＳ１５２０）。このようにすることにより、ユーザ状態モデルの表現能力の精度を積極的に向上させることができる。
【０１８４】
次に、センス部１５０と環境ユーザ状態管理部１４０について説明する。
【０１８５】
最初に、センス部１５０について説明する。
【０１８６】
センス部１５０は、加速度センサ、振動センサ、マイクロフォン、カメラなどの各種のセンサや、コンピュータ、携帯電話などの端末などの、ユーザや環境の状態を示す情報を獲得・出力する機能を有するもの全てを指す。勿論、同一情報表示端末上にユーザインタフェース部１３０およびセンス部１５０が配置される場合もある。センス部１５０が獲得した情報は、センサ情報受信部１４４に通知される。
【０１８７】
一方、センサ情報受信部１４４は、センス部１５０より受信した情報を環境ユーザ状態生成部１４２に入力する。
【０１８８】
環境ユーザ状態生成部１４２は、情報の種類に応じて前処理や正規化処理を行うことによりある程度の変動やノイズを除去する。そして、それら情報から特徴抽出を行うことにより特徴ベクトルを作成し、クラスタリングなどの識別処理を行うことにより意味のある情報を生成する。これらの処理は、対象データや認識したい対象により異なる。例えば、前記ネットワークを構成するユーザ動作状態については、例えばユーザに装着されたウェアラブル加速度センサの情報をある固定の時間ウインドウに区切って特徴抽出する。このようにすることにより、時刻単位で“止まっている”、“歩いている”、“走っている”などの状態情報を作成することができる。
【０１８９】
これらの環境ユーザ状態情報は、環境ユーザ状態蓄積部１４６に入力され、時刻情報とともに蓄積・管理される。
【０１９０】
本発明の実施例によれば、実世界で生活するユーザの状況を把握し、特にユーザのタスク中断性を低く抑えながら、かつ情報の認知性を高く保つことが可能な、情報通知を実現できる。タスク中断性、情報認知性の２つの要素は、直接観測することが不可能な人間の内部状態のため、両要素への影響を有する観測可能要素を導入し、これら複数の要素間の関係構造を動的に保持・管理することにより、状況に応じた適応的な状態管理が可能となり、その状態に基づいて、適切な情報通知が可能となる。
【０１９１】
また、人間の内部状態要素として、通知による「情報の認知状態」と「タスクの中断度」を動的に推定しながら通知方法を制御できる。また、これらの要素間関係の状態も通知を繰り返しながら動的に学習・更新できる。
【産業上の利用可能性】
【０１９２】
本発明にかかる通知用ユーザ状態管理装置、通知制御装置、情報通知装置および情報通知システム並びに情報通知方法は、情報通知を行うシステムに適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１９３】
【図１】本発明の実施例にかかる情報通知システムを示すブロック図である。
【図２】問い合わせ型情報通知処理を示すシーケンス図である。
【図３】イベント型情報通知処理を示すシーケンス図である。
【図４】情報通知のためのベイジアンネットワークの一例を示す説明図である。
【図５】情報表現方法の一例を示す説明図である。
【図６】通知効用値の決定を含む意思決定ネットワークの一例を示す説明図である。
【図７】通知効用値の決定を含む意思決定ネットワークの一例を示す説明図である。
【図８】情報表現インデックステーブルを示す説明図である。
【図９】ベイジアンネットワークおよび条件付確率テーブルの一例を示す説明図である。
【図１０】表示調整用ボタンインタフェース例を示す模式図である。
【図１１】フィードバック情報インデックスを示す説明図である。
【図１２】履歴情報テーブルを示す説明図である。
【図１３】発生頻度テーブルを示す説明図である。
【図１４】モデル精度向上用通知制御部の処理を示すフロー図である。
【図１５】状態組み合わせイベント型情報通知処理を示すシーケンス図である。
【符号の説明】
【０１９４】
１００  情報通知装置
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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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】
2006163911.tif 000022
【図５】
2006163911.tif 000023
【図１０】
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