(57)【要約】【課題】ユーザの情報認知度に応じて情報の再通知を行う。【解決手段】情報認知度推定部１２６において、ユーザが通知済情報の内容を知覚し認識する度合いを示す情報認知度をベイジアンネットワークモデルによって管理して推定する。この情報認知度推定部１２６の推定結果に基づいて、再通知決定部１２４が通知済情報を再度通知するか判定する。再通知決定部１２４の判定結果に応じて通知済情報を再度通知する。【効果】ユーザの情報認知度の推定結果に基づいて通知済情報を再度通知するか判定することにより、情報を受信したという明示的なユーザリアクションを必ずしも利用する必要がなく、情報を受信したかどうかを推定し、受信していないと判定された場合には通知済情報を再度通知することで、ユーザが情報を認知する可能性を高めることができる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに通知した情報である通知済情報を再度通知する情報再通知システムであって、前記ユーザが前記通知済情報の内容を知覚し認識する度合いを示す情報認知度を推定する情報認知度推定手段と、前記情報認知度推定手段の推定結果に基づいて前記通知済情報を再度通知するか判定する判定手段とを含み、前記判定手段の判定結果に応じて前記通知済情報を再度通知することを特徴とする情報再通知システム。
【請求項２】
前記ユーザの環境状態を取得する環境状態取得手段を更に含み、前記情報認知度推定手段は前記環境状態取得手段により取得した前記ユーザの環境状態に基づいて前記情報認知度を推定することを特徴とする請求項１記載の情報再通知システム。
【請求項３】
前記通知済情報を蓄積する通知済情報蓄積手段を更に含み、前記判定手段の判定結果が再度通知すべき旨である場合、前記通知済情報蓄積手段に蓄積されている前記通知済情報を、再度通知することを特徴とする請求項１又は２記載の情報再通知システム。
【請求項４】
前記情報認知度推定手段の推定結果に基づいて推定され、かつ、前記通知済情報について認知された量である期待認知情報量を算出する期待認知情報量手段を更に含み、
前記判定手段は、前記期待認知情報量手段により算出された期待認知情報量に応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の情報再通知システム。
【請求項５】
前記期待認知情報量手段によって算出された期待認知情報量を蓄積する期待認知情報量蓄積手段を更に含み、
前記判定手段は、前記期待認知情報量手段によって新たに算出された期待認知情報量と前記期待認知情報量蓄積手段に蓄積されている過去の期待認知情報量とに応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする請求項４記載の情報再通知システム。
【請求項６】
前記判定手段は、前記通知済情報の重要度に応じて、該通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の情報再通知システム。
【請求項７】
自装置においてユーザに提示した情報である通知済情報に関する情報を出力する手段を含むことを特徴とする端末装置。
【請求項８】
自装置のユーザの状態に関するユーザ状態情報を取得して出力する手段を更に含むことを特徴とする請求項７記載の端末装置。
【請求項９】
ユーザに通知した情報である通知済情報を再度通知する情報再通知方法であって、前記ユーザが前記通知済情報の内容を知覚し認識する度合いを示す情報認知度を推定する情報認知度推定ステップと、前記情報認知度推定ステップによる推定結果に基づいて前記通知済情報を再度通知するか判定する判定ステップとを含み、前記判定ステップによる判定結果に応じて前記通知済情報を再度通知することを特徴とする情報再通知方法。
【請求項１０】
前記ユーザの環境状態を取得する環境状態取得ステップを更に含み、前記情報認知度推定ステップにおいては前記環境状態取得ステップにおいて取得した前記ユーザの環境状態に基づいて前記情報認知度を推定することを特徴とする請求項９記載の情報再通知方法。
【請求項１１】
前記通知済情報を蓄積する通知済情報蓄積ステップを更に含み、前記判定ステップによる判定結果が再度通知すべき旨である場合、前記通知済情報蓄積ステップにおいて蓄積された前記通知済情報を、再度通知することを特徴とする請求項９又は１０記載の情報再通知方法。
【請求項１２】
前記情報認知度推定ステップにおける推定結果に基づいて推定され、前記通知済情報について認知された量である期待認知情報量を算出する期待認知情報量算出ステップを更に含み、
前記判定ステップにおいては、前記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量に応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする請求項９から請求項１１までのいずれか１項に記載の情報再通知方法。
【請求項１３】
前記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量を蓄積する期待認知情報量蓄積ステップを更に含み、
前記判定ステップにおいては、前記期待認知情報量算出ステップにおいて新たに算出された期待認知情報量と前記期待認知情報量蓄積ステップにおいて蓄積した過去の期待認知情報量とに応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする請求項１２記載の情報再通知方法。
【請求項１４】
前記判定ステップにおいては、前記通知済情報の重要度に応じて、該通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする請求項９から請求項１３までのいずれか１項に記載の情報再通知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報再通知システム、端末装置、情報再通知方法に関し、特にユーザに提示した情報のうち、認知に失敗した情報を再度通知する情報再通知システム、端末装置、情報再通知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、広告情報等、様々な情報をＰｕｓｈ型送信等によって送信する場合、その情報を受信したユーザ側では受信した情報をディスプレイ画面に表示したり、音声情報として出力したりする。その場合、表示された情報等がユーザに認知されたかどうかを、その情報の送信側で知ることはできない。
このような広告情報のうち、タイムサービス等の時間制限がある情報については、その時間帯よりも前に通知することが望ましく、ユーザが認識していない場合はその情報を再度通知して認識させることが望ましい。しかしながら、上述したように情報等がユーザに認知されたかどうかを、その情報の送信側で知ることはできない。
【０００３】
ところで、現在、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと略称する）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）や携帯電話機のような携帯端末、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。
【０００４】
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）。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。
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、ユーザ嗜好と一致した情報をサーバから送りつける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、市販されている電子メールソフトウェアでは、受信ユーザが参照していない電子メールについては、受信ユーザが識別しやすいような表示をする工夫がされ、まだ開封していないメールについては、送信者に開封メッセージを送付しない、といった制御をするものも存在する。
【特許文献１】特開平９−８１０９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記従来技術にかかる情報通知装置は、以下に示すような問題点があった。すなわち、上記従来技術にかかる情報通知装置は、情報通知時に適応的に通知制御するものであり、通知した情報がユーザに認知されたかどうかについては考慮していない。
また、上記メールソフトウェアは、ソフトウェアに対する明示的なユーザインタラクションに応じて制御するものである。したがって、通知装置に対する明示的なユーザインタラクションが前提となっており、例えば、流れながら、あるいは切り替わりながら画面上に一方的に表示されている情報に対しては、ユーザの明示的なインタラクションが無いため、ユーザが受信したかどうか不明である。そして、受信しなかった情報は二度と表示されないため、ユーザは本情報を、認知することは将来的にできなくなり、ユーザの不利益、あるいは情報通知者の不利益をもたらす。
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、その目的はユーザの情報認知度に応じて情報の再通知を可能とする情報再通知システム、端末装置、情報再通知方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の請求項１による情報再通知システムは、ユーザに通知した情報である通知済情報を再度通知する情報再通知システムであって、前記ユーザが前記通知済情報の内容を知覚し認識する度合いを示す情報認知度を推定する情報認知度推定手段（例えば、図１中の情報認知度推定部１２６に対応）と、前記情報認知度推定手段の推定結果に基づいて前記通知済情報を再度通知するか判定する判定手段（例えば、図１中の再通知決定部１２４に対応）とを含み、前記判定手段の判定結果に応じて前記通知済情報を再度通知することを特徴とする。このように構成すれば、ユーザの情報認知度に応じて情報の再通知が可能になる。
【０００８】
本発明の請求項２による情報再通知システムは、請求項１において、前記ユーザの環境状態を取得する環境状態取得手段（例えば、図１中の環境ユーザ状態管理部１６０に対応）を更に含み、前記情報認知度推定手段は前記環境状態取得手段により取得した前記ユーザの環境状態に基づいて前記情報認知度を推定することを特徴とする。このように構成すれば、情報をユーザへ通知した後、通知の際のユーザの状態や、ユーザリアクション等に基づいて、ユーザの情報認知度を判定し、その結果に基づいて再通知を行うことができる。特に、ユーザ要求に起因しないＰｕｓｈ型情報通知において、ユーザに確実に情報を伝えることができる。
【０００９】
本発明の請求項３による情報再通知システムは、請求項１又は２において、前記通知済情報を蓄積する通知済情報蓄積手段（例えば、図１中の通知済情報蓄積部１３２に対応）を更に含み、前記判定手段の判定結果が再度通知すべき旨である場合、前記通知済情報蓄積手段に蓄積されている前記通知済情報を、再度通知することを特徴とする。このように構成すれば、一旦通知した情報をそのまま蓄積するので、情報を容易に再通知できる。
【００１０】
本発明の請求項４による情報再通知システムは、請求項１から請求項３までのいずれか１項において、前記情報認知度推定手段の推定結果に基づいて推定され、かつ、前記通知済情報について認知された量である期待認知情報量を算出する期待認知情報量算出手段（例えば、図１中の再通知決定部１２４に対応）を更に含み、
前記判定手段は、前記期待認知情報量算出手段により算出された期待認知情報量に応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。期待認知情報量に応じて再度通知するか判定することにより、情報をより適切に再通知できる。
【００１１】
本発明の請求項５による情報再通知システムは、請求項４において、前記期待認知情報量算出手段によって算出された期待認知情報量を蓄積する期待認知情報量蓄積手段（例えば、図１中の期待情報量認知量蓄積部１２８に対応）を更に含み、
前記判定手段は、前記期待認知情報量算出手段によって新たに算出された期待認知情報量と前記期待認知情報量蓄積手段に蓄積されている過去の期待認知情報量とに応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。過去の再通知判定時に算出した期待情報認知量を再度利用することにより、複数回提示された同一の情報についての期待情報認知量を加算することができ、これによりそれぞれの通知量が少ない場合でも、情報が認知された可能性が高いものとして、より正確な再通知判定が実現できる。
【００１２】
本発明の請求項６による情報再通知システムは、請求項１から請求項５までのいずれか１項において、前記判定手段は、前記通知済情報の重要度に応じて、該通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。このように構成すれば、情報の重要度に応じて、再通知の可能性を調整でき、重要な情報は確実に再通知し、ユーザに認知させることができる。
【００１３】
本発明の請求項７による端末装置は、自装置においてユーザに提示した情報である通知済情報に関する情報を出力する手段（例えば、図１中の情報提示管理部２０４に対応）を含むことを特徴とする。ユーザに提示した通知済情報に関する情報をユーザ端末から出力することにより、その情報を利用して情報を適切に再通知することができる。
本発明の請求項８による端末装置は、請求項７において、自装置のユーザの状態に関するユーザ状態情報を取得して出力する手段（例えば、図１中の状態情報用データ収集部２０６ａに対応）を更に含むことを特徴とする。ユーザ状態情報を出力し、これを利用することにより、情報を通知した際のユーザの状態や、ユーザリアクション等に基づいて、ユーザの情報認知度を判定し、その結果に基づいて再通知を行うことができる。
【００１４】
本発明の請求項９による情報再通知方法は、ユーザに通知した情報である通知済情報を再度通知する情報再通知方法であって、前記ユーザが前記通知済情報の内容を知覚し認識する度合いを示す情報認知度を推定する情報認知度推定ステップと、前記情報認知度推定ステップによる推定結果に基づいて前記通知済情報を再度通知するか判定する判定ステップとを含み、前記判定ステップによる判定結果に応じて前記通知済情報を再度通知することを特徴とする。このように構成すれば、ユーザの情報認知度に応じて情報の再通知が可能になる。
【００１５】
本発明の請求項１０による情報再通知方法は、請求項９において、前記ユーザの環境状態を取得する環境状態取得ステップを更に含み、前記情報認知度推定ステップにおいては前記環境状態取得ステップにおいて取得した前記ユーザの環境状態に基づいて前記情報認知度を推定することを特徴とする。このように構成すれば、情報をユーザへ通知した後、通知の際のユーザの状態や、ユーザリアクション等に基づいて、ユーザの情報認知度を判定し、その結果に基づいて再通知を行うことができる。特に、ユーザ要求に起因しないＰｕｓｈ型情報通知において、ユーザに確実に情報を伝えることができる。
【００１６】
本発明の請求項１１による情報再通知方法は、請求項９又は１０において、
前記通知済情報を蓄積する通知済情報蓄積ステップを更に含み、前記判定ステップによる判定結果が再度通知すべき旨である場合、前記通知済情報蓄積ステップにおいて蓄積された前記通知済情報を、再度通知することを特徴とする。このように構成すれば、一旦通知した情報をそのまま蓄積するので、情報を容易に再通知できる。
【００１７】
本発明の請求項１２による情報再通知方法は、請求項９から請求項１１までのいずれか１項において、
前記情報認知度推定ステップにおける推定結果に基づいて推定され、前記通知済情報について認知された量である期待認知情報量を算出する期待認知情報量算出ステップを更に含み、
前記判定ステップにおいては、前記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量に応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。期待認知情報量に応じて再度通知するか判定することにより、情報をより適切に再通知できる。
【００１８】
本発明の請求項１３による情報再通知方法は、請求項１２において、前記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量を蓄積する期待認知情報量蓄積ステップを更に含み、
前記判定ステップにおいては、前記期待認知情報量算出ステップにおいて新たに算出された期待認知情報量と前記期待認知情報量蓄積ステップにおいて蓄積した過去の期待認知情報量とに応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。過去の再通知判定時に算出した期待情報認知量を再度利用することにより、複数回提示された同一の情報についての期待情報認知量を加算することができ、これによりそれぞれの通知量が少ない場合でも、情報が認知された可能性が高いものとして、より正確な再通知判定が実現できる。
【００１９】
本発明の請求項１４による情報再通知方法は、請求項９から請求項１３までのいずれか１項において、前記判定ステップにおいては、前記通知済情報の重要度に応じて、該通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。このように構成すれば、情報の重要度に応じて、再通知の可能性を調整でき、重要な情報は確実に再通知し、ユーザに認知させることができる。
【００２０】
要するに本発明では、情報再通知を実行する上で、ユーザによる情報認知度というユーザの状態を考慮して再通知を行うかどうか判定し、再通知制御している。具体的には、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、明確なユーザリアクションを必要とせずに、ユーザによる情報の受信状態を推定し、受信したかどうかを判定し、受信していないと判定した場合には、再度通知する。ここで、「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。この要素は、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。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Ｐｕｓｈ型情報通知において、なんらかの状態により受信に失敗した情報を検知し、ユーザに再度通知することで、情報の受信ロスを回避することが可能となる。
【００２１】
具体的には、情報が通知された際のユーザ状態、例えば、情報表示端末上のユーザ注視状態、情報端末上のタスク、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、および、通知後の状態変化、アプリケーション変化等などを考慮して、ユーザによる情報受信状態を推定する。また、本発明にかかる端末装置であるユーザ端末は、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、デスクトップ型ＰＣやテレビ、電子看板、情報ウインドウ、ノート型ＰＣ、ＰＤＡ、ハンドヘルド端末、携帯電話機、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。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように本発明は、ユーザの情報認知度を推定し、この推定結果に基づいて通知済情報を再度通知するか判定することにより、情報を受信したという明示的なユーザリアクションを必ずしも利用する必要がなく、情報を受信したかどうかを推定し、受信していないと判定された場合には通知済情報を再度通知することで、ユーザが情報を認知する可能性を高めることができると共に、ロスした情報を補うことができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、以下の説明において参照する各図において、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。
（情報再通知システムの構成）
図１は、本実施形態による情報再通知システムの構成例を示すブロック図である。同図において、本実施形態による情報再通知システム１０は、再通知を制御する通知制御サーバ１００と、ユーザが通知情報を受信・参照するユーザ端末２００と、通知情報をユーザに送信する情報提供者３００とを含んで構成されている。
【００２４】
（通知制御サーバの構成）
通知制御サーバ１００は、情報再通知に関するユーザ状態を推定して再通知を行うか判定し、判定結果に応じて再通知依頼を行う再通知制御部１２０と、再通知制御部１２０と接続され通知制御を行うサーバ側通知制御部１４０と、再通知制御部１２０に接続しユーザ状態を取得・管理する環境ユーザ状態管理部１６０とを含んで構成されている。
通知制御サーバ１００内の再通知制御部１２０は、ユーザの状態を推定して情報の再通知を行うか否かの判定を行う再通知判定部１２２と、再通知判定部１２２の再通知判定結果情報Ｓ１０１に基づいて通知済情報を再通知する通知情報再蓄積依頼Ｓ１０２を送信する再通知依頼部１３０と、情報通知依頼Ｓ１０３を蓄積しておく通知済情報蓄積部１３２とを含んで構成されている。
【００２５】
（再通知判定部）
再通知判定部１２２は、再通知を行うか否かの判定を行う再通知決定部１２４と、ユーザの状態を推定する情報認知度推定部１２６と、期待情報認知量を蓄積しておく期待情報認知量蓄積部１２８とを含んで構成されている。
（再通知決定部）
再通知判定部１２２内の再通知決定部１２４は、ユーザ端末２００から入力される提示制御情報Ｓ１０４に応じて、情報認知度推定依頼Ｓ１０５を情報認知度推定部１２６に出力する。ここで、提示制御情報Ｓ１０４は、通知制御サーバ１００から送信されてユーザに提示された通知情報（すなわち通知済情報）の識別子、および、通知済情報がユーザに通知された時刻を示す時刻情報等から構成されている。また、情報認知度推定依頼Ｓ１０５には、通知済情報の識別子、および、通知済情報がユーザに通知された時刻（すなわち提示時刻）情報等から構成されている。そして、再通知決定部１２４は、情報認知度推定部１２６から返却された情報認知度情報Ｓ１０６に基づいて、期待情報認知量を算出する。期待情報認知量は、通知済情報がユーザにより認知されたと推定される情報量である。この期待情報認知量については後述する。
【００２６】
さらに、再通知決定部１２４は、通知済情報蓄積部１３２に通知済情報長取得依頼Ｓ１０７を出力し、通知済情報の識別子に相当する情報の情報長および関連するメタ情報からなる応答Ｓ１０８を取得する。また、再通知決定部１２４は、期待情報認知量蓄積部１２８に、過去に通知した際の期待情報認知量（以下、前期待情報認知量と呼ぶ）を取得するための前期待情報認知量取得依頼Ｓ１０９を出力し、それに対する前期待情報認知量取得依頼応答Ｓ１１０に含まれている、通知済情報の識別子に相当する情報の前期待情報認知量を取得する。
【００２７】
そして、再通知決定部１２４は、先に計算した期待情報認知量と、過去の前期待情報認知量を考慮した期待情報認知量と、通知済情報の情報長および通知済情報のメタ情報（重要度情報等）とを比較する。これらを比較することで、再通知決定部１２４は、再通知を行うかどうかを判定し、再通知判定結果情報Ｓ１０１を再通知依頼部１３０に出力する。再通知判定結果情報Ｓ１０１は、再通知する場合は“１”、再通知しない場合は“０”を示す再度通知を決定する判定情報と、通知済情報の識別子とから構成される。詳細については後述する。
【００２８】
さらに、再通知決定部１２４は、上記の判定後、期待情報認知量蓄積削除依頼Ｓ１１１を期待情報認知量蓄積部１２８に出力する。再通知する場合は、この期待情報認知量蓄積削除依頼Ｓ１１１には、新たに計算された期待情報認知量と通知済情報の識別子とが含まれる。一方、再通知しない場合は、通知済情報の識別子および“０”の値を有する期待情報認知量とが期待情報認知量蓄積削除依頼Ｓ１１１に含まれる。
【００２９】
（情報認知度推定部）
再通知判定部１２２内の情報認知度推定部１２６では、情報認知度情報Ｓ１０６とこの情報認知度情報Ｓ１０６に関連する複数の観測可能要素情報とから構成されるベイジアンネットワークにより管理する。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り表現し、個々の変数間の定量的な関係を条件付き確率で表したモデルである。ベイジアンネットワークおよびそれを構成する観測可能要素情報については後述する。
【００３０】
情報認知度推定部１２６は、再通知決定部１２４から入力される情報認知度推定依頼に応じて情報認知度情報を推定し、情報認知度を再通知決定部１２４へ返却する。情報認知度の推定にあたり、情報認知度推定部１２６は、環境ユーザ状態情報取得依頼Ｓ１１９を環境ユーザ状態管理部１６０へ出力する。環境ユーザ状態情報取得依頼Ｓ１１９は、取得する対象の観測可能要素情報の識別子と、通知済情報が提示された提示時刻情報とを含んでいる。一方、環境ユーザ状態情報取得依頼Ｓ１１９の返り値として、環境ユーザ状態情報Ｓ１２０が環境ユーザ状態管理部１６０から情報認知度推定部１２６に入力され、上記ベイジアンネットワークの推定方法により、情報認知度情報を推定する。
【００３１】
（期待情報認知量蓄積部）
再通知判定部１２２内の期待情報認知量蓄積部１２８は、再通知決定部１２４から前期待情報認知量取得依頼を入力し、本依頼に含まれる通知済情報の識別子に相当する期待情報認知量が内部に蓄積されているかどうかを検索する。蓄積されている場合には、期待情報認知量情報を前期待情報認知量情報の再通知決定部１２４へ返却し、蓄積されていない場合には“０”を返却する。
【００３２】
一方、期待情報認知量蓄積部１２８には、再通知決定部１２４における再通知判定の後、期待情報認知量蓄積削除依頼Ｓ１１１が入力される。上述したように、再通知する場合、期待情報認知量蓄積削除依頼Ｓ１１１には、通知済情報の識別子とともに、判定のために計算した期待情報認知量が含まれており、これらを期待情報認知量蓄積部１２８に蓄積する。また再通知しない場合、期待情報認知量蓄積削除依頼Ｓ１１１には、通知済情報の識別子と“０”の期待情報認知量とが含まれており、通知済情報の識別子を元にして、既に期待情報認知量情報が期待情報認知量蓄積部１２８に蓄積されているかを検索する。そして、期待情報認知量蓄積部１２８に蓄積されている場合には、その期待情報認知量情報を削除する。
【００３３】
再通知依頼部１３０は、再通知決定部１２４から入力される再通知判定結果情報が“１”の場合には、通知済情報取得削除依頼Ｓ１１２を通知済情報蓄積部１３２へ出力する。通知済情報取得削除依頼Ｓ１１２には、取得か削除かを示すフラグ情報（この場合は“１”）と通知済情報の識別子とが含まれている。そして、通知済情報の識別子に相当する通知済情報Ｓ１１３が、通知済情報蓄積部１３２から再通知依頼部１３０に入力されると、再通知依頼部１３０はサーバ側通知制御部１４０に通知情報再蓄積依頼Ｓ１０２を出力する。この通知情報再蓄積依頼Ｓ１０２には、通知済情報が含まれている。一方、再通知決定部１２４から入力される再通知判定結果情報が“０”の場合には、通知済情報蓄積部１３２に通知済情報取得削除依頼を同様に出力する。通知済情報消去依頼情報は、取得か削除かを示すフラグ情報（この場合は“０”）と再通知しない通知済情報の識別子を含む。
【００３４】
サーバ側通知制御部１４０内のサーバ側通知実行部１４４が情報通知依頼Ｓ１０３をユーザ端末２００に出力すると、通知済情報蓄積依頼Ｓ１１４がサーバ側通知実行部１４４から通知済情報蓄積部１３２に入力される。通知済情報蓄積部１３２に入力される通知済情報蓄積依頼Ｓ１１４には、通知済情報及びその識別子と、通知済情報の情報長とが含まれている。通知済情報蓄積部１３２は、通知済情報蓄積依頼Ｓ１１４が入力されると、通知済情報、通知済情報の識別子、通知済情報の情報長、及び、そのメタ情報を蓄積・管理する。一方、通知済情報蓄積部１３２には、再通知決定部１２４からの通知済情報長取得依頼Ｓ１０７が入力され、通知済情報の情報長及びそのメタ情報を応答Ｓ１０８として返却する。
【００３５】
また、通知済情報蓄積部１３２には、再通知依頼部１３０からの通知済情報取得削除依頼Ｓ１１２が入力される。通知済情報蓄積部１３２は、通知済情報取得削除依頼Ｓ１１２に含まれる、取得か削除かを示すフラグ情報が“１”の場合には、その依頼Ｓ１１２に含まれる、通知済情報の識別子に対応する通知済情報Ｓ１１３を返却する。一方、取得か削除かを示すフラグ情報が“０”の場合には、その依頼Ｓ１１２に含まれる、通知済情報の識別子に対応する通知済情報を内部から削除する。
【００３６】
（環境ユーザ状態管理部）
環境ユーザ状態管理部１６０は、ユーザ端末２００に設けられている状態情報用データ収集部２０６ａやユーザ端末２００以外に設けられている状態情報用データ収集部２０６ｂから収集情報Ｓ１１５ａ、Ｓ１１５ｂを取得する。この収集情報Ｓ１１５ａ、Ｓ１１５ｂには、センス情報、例えばセンサの出力であるセンサ情報や、インタラクション情報が含まれている。収集情報Ｓ１１５ａ、Ｓ１１５ｂを受信した環境ユーザ状態管理部１６０は、それらの情報を変換したり解釈したりすることで、情報認知度推定部１２６で使用される要素情報を生成する。例えば、環境ユーザ状態管理部１６０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。また環境ユーザ状態管理部１６０は、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。
【００３７】
（サーバ側通知制御部）
サーバ側通知制御部１４０は、情報提供者３００からの通知情報依頼情報を受信し蓄積する通知候補情報蓄積部１４２と、通知候補情報蓄積部１４２に存在する通知候補情報をユーザ端末２００内のユーザ側通知実行部２０２に出力するサーバ側通知実行部１４４とを含んで構成されている。
（通知候補情報蓄積部）
通知候補情報蓄積部１４２は、情報提供者３００からの通知依頼Ｓ１１６を受信する。この通知依頼Ｓ１１６には、ユーザ端末２００に通知すべき通知情報をはじめ、情報量、有効時間までの残り時間、送信者情報による重み付け情報等のメタ情報も付与される。通知候補情報蓄積部１４２は、各通知情報に、識別子をそれぞれ付与し、蓄積する。受信した通知情報の蓄積順序としては、受信順序、有効時間までの残り時間、ユーザプリファレンスによる重み付け、送信者情報による重み付け、等が利用できる。
【００３８】
通知依頼Ｓ１１６の受信方法には、電子メール、電子ニュース、メールマガジン等による受信、ページャサービスによる配信、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）による受信が含まれる。また、ユーザ自身が登録したスケジューラ、Ｔｏ−Ｄｏリストなども通知情報に含まれる。また情報の種類としては、ニュース（例えば政治、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）、知人からの電子メール、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。
【００３９】
通知候補情報蓄積部１４２は、再通知依頼部１３０からの通知情報再蓄積依頼Ｓ１０２を受信すると、その依頼された情報を蓄積する。さらに、通知候補情報蓄積部１４２は、サーバ側通知実行部１４４からの蓄積通知候補情報取得依頼Ｓ１１７を入力すると、その応答Ｓ１１８として通知候補情報等を出力する。
このような構成からなる通知候補情報蓄積部１４２は、情報提供者３００から受け取った通知依頼Ｓ１１６の内容を蓄積し、管理する。その蓄積時には、通知依頼に含まれる通知情報にそれぞれユニークな識別子を付与し、各情報受信した順序に基づいて待ち通知情報バッファに通知候補情報を蓄積する。また通知候補情報の内容、例えば、重要度、緊急度、送信者に基づいて順序を決定し蓄積することも可能である。また、通知候補情報蓄積部１４２は、サーバ側通知実行部１４４からの問い合わせである蓄積通知候補情報取得依頼Ｓ１１７に応じて、蓄積されている通知候補情報、情報数、を返答する。
【００４０】
（サーバ側通知実行部）
サーバ側通知実行部１４４は、通知候補情報蓄積部１４２に蓄積通知候補情報取得依頼Ｓ１１７を出力し、応答Ｓ１１８として通知候補情報を取得する。そして、サーバ側通知実行部１４４は、通知候補情報を情報通知依頼Ｓ１０３として、ユーザ端末２００内のユーザ側通知実行部２０２に送出する。また、サーバ側通知実行部１４４は、通知済情報蓄積依頼Ｓ１１４を通知済情報蓄積部１３２へ送出する。通知済情報蓄積依頼Ｓ１１４には、通知済情報、その識別子の他に、情報提供者３００より受信した情報長、有効時間までの残り時間、送信者情報による重み付け情報等のメタ情報が含まれている。
【００４１】
このような構成からなるサーバ側通知実行部１４４は、通知すべき候補情報が通知候補情報蓄積部１４２に存在するか（蓄積されているか）否かを判定し、通知候補情報が存在する場合にはそれをユーザ端末２００に通知する。ここで、サーバ側通知実行部１４４は、情報が通知候補情報蓄積部１４２の待ち通知情報バッファに登録された順番に基づいて、通知候補情報を情報通知依頼Ｓ１０３に含め、ユーザ端末２００内のユーザ側通知実行部２０２へ送出する。
さらに、サーバ側通知実行部１４４は、情報通知依頼Ｓ１０３に含まれている通知候補情報を、通知済情報として通知済情報蓄積依頼Ｓ１１４に含めて、通知済情報蓄積部１３２に送る。通知済情報蓄積部１３２は、サーバ側通知実行部１４４から取得した通知済情報を、内部に蓄積する。
【００４２】
（ユーザ端末）
ユーザ端末２００は、サーバ側通知実行部１４４より情報通知依頼Ｓ１０３を受け取り、通知候補情報をユーザに提示するユーザ側通知実行部２０２と、提示制御情報Ｓ１０４を再通知決定部１２４に送信する情報提示管理部２０４と、環境ユーザ状態管理部１６０において環境ユーザ状態情報を作成するために使用する情報を収集して送信する状態情報用データ収集部２０６ａとを含んで構成されている。
【００４３】
ユーザ側通知実行部２０２は、サーバ側通知実行部１４４からの情報通知依頼Ｓ１０３を受け取ると、情報通知依頼Ｓ１０３に含まれている通知候補情報を、自端末のユーザである情報受信者４００に提示するため、ユーザ端末２００から外部へ出力する。この場合、例えば、テキストや画像情報等の視覚情報はユーザ端末上のディスプレイにより、音声情報等の聴覚情報はスピーカにより、知覚情報は知覚インタフェースを有するデバイス（例えば、バイブレータ等）により、提示される。
【００４４】
そして、ユーザ側通知実行部２０２は、通知候補情報を情報受信者４００に提示するのと同時に、提示イベント情報Ｓ１２１を情報提示管理部２０４へ出力する。提示イベント情報Ｓ１２１には、通知情報の識別子および提示時刻情報が含まれている。
情報提示管理部２０４は、ユーザ側通知実行部２０２からの通知イベント情報に基づき、通知情報の提示後あるいは提示が終了した後、提示制御情報を再通知決定部１２４へ出力する。ここで、提示制御情報Ｓ１０４には、提示開始（“１”）または提示終了（“０”）を示すフラグ情報、通知済情報の識別子、および、通知済情報の提示開始または提示終了時刻を示す時刻情報が含まれている。なお、時刻情報は、ユーザ端末２００において用いられているＯＳ（Operating System）から取得することで獲得する。
【００４５】
以上のような構成からなるユーザ端末２００の動作について説明する。
ユーザ端末２００内のユーザ側通知実行部２０２は、サーバ側通知実行部１４４より受信した情報通知依頼を用いて、実際に情報端末外部出力器に情報を提示する。ユーザ端末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。ユーザインタフェースは、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。さらに、ユーザインタフェースは、情報受信者すなわち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る。例えば、ユーザ端末２００は、図２（ａ）に示されているように画面全体に情報を表示することや、同図（ｂ）に示されているように画面下部に情報を表示することが可能である。
【００４６】
ユーザ端末２００には、上下左右にスクロールさせる等、表示位置や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が設けられており、ユーザの好みに応じた表示が可能である。また、情報自体をクリックして指定することでリンク情報へのアクセスも可能である。
状態情報用データ収集部２０６ａ、２０６ｂ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。さらに、情報提示管理部２０４上の、表示速度調整操作、表示サイズ調整操作に加え、プライマリタスク実行速度も含まれ、このタスク実行速度を測定する。また同時に、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する。
【００４７】
（状態情報用データ収集部）
ユーザ端末２００に設けられている状態情報用データ収集部２０６ａは、環境ユーザ状態管理部１６０で環境ユーザ状態情報を作成するために使用する情報を周期的、あるいはイベントに応じて収集し、収集情報Ｓ１１５ａとして環境ユーザ状態管理部１６０へ出力する。この収集情報Ｓ１１５ａにはそれぞれ時刻情報が付与される。
また、状態情報用データ収集部２０６ｂは、ユーザ端末２００以外に設けられている。例えば、ユーザである情報受信者４００がユーザ端末２００とは別に装着しているセンサや、ユーザが居る場所周辺の壁等に設けられているセンサが、状態情報用データ収集部２０６ｂに該当する。
【００４８】
つまり、状態情報用データ収集部２０６ａによる収集情報Ｓ１１５ａ及び状態情報用データ収集部２０６ｂによる収集情報Ｓ１１５ｂには、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、ユーザ端末２００に装着された加速度センサのセンス情報などが収集情報Ｓ１１５ａ及びＳ１１５ｂに含まれる。
【００４９】
（再通知制御システムの動作）
続いて、本実施形態にかかる再通知制御システムの動作について図３を参照して説明する。同図は、図１中の情報再通知システム１０において再通知を行う手順を示すシーケンス図である。
同図において、ユーザ端末２００で収集可能な、情報受信者４００によるインタラクション情報、アプリケーション状態情報、ＯＳ情報は、常に状態情報用データ収集部２０６ａで周期的に収集される。この周期的に収集された情報は、収集情報Ｓ１１５ａとして時刻情報とともに環境ユーザ状態管理部１６０に通知されている。同様に、ユーザ端末に装着されたセンサからの情報は図示せぬ状態情報用データ収集部２０６ｂで収集され、収集情報Ｓ１１５ｂとして時刻情報とともに環境ユーザ状態管理部１６０に通知されている。
【００５０】
まず、情報提供者３００は、通知依頼Ｓ１１６をサーバ側通知制御部１４０内の通知候補情報蓄積部１４２へ送出する。ここで通知依頼Ｓ１１６には、通知情報の内容（すなわち、通知情報コンテンツ）が含まれている。さらに、通知依頼Ｓ１１６には、通知情報に関するメタ情報、例えば、情報長、重要度、有効時間、が含まれていても良い。
通知候補情報蓄積部１４２がこの通知依頼Ｓ１１６を受け取ると、通知依頼Ｓ１１６に含まれる通知情報にユニークな識別子を付与し、通知候補情報として蓄積する。その後、蓄積通知候補情報取得依頼Ｓ１１７がサーバ側通知実行部１４４から通知候補情報蓄積部１４２に入力されると、その応答Ｓ１１８として通知候補情報がサーバ側通知実行部１４４に入力される。
【００５１】
サーバ側通知制御部１４０内のサーバ側通知実行部１４４は、同サーバ側通知制御部１４０内の通知候補情報蓄積部１４２内の通知候補情報を情報通知依頼Ｓ１０３としてユーザ端末２００内のユーザ側通知実行部２０２に通知する。
さらに、サーバ側通知実行部１４４は、再通知制御部１２０内の通知済情報蓄積部１３２に通知済情報蓄積依頼Ｓ１１４を送出する。ここで、通知済情報蓄積依頼Ｓ１１４は、通知候補情報とその識別子を含む。
ユーザ側通知実行部２０２は、情報通知依頼Ｓ１０３を受け取ると、その中に含まれる通知候補情報を外部に出力して情報受信者４００に提示する。また、ユーザ側通知実行部２０２は、提示イベント情報Ｓ１２１を情報提示管理部２０４へ送出する。
以上が、通知制御の動作である。
【００５２】
次に、再通知制御に関する動作について説明する。
情報提示管理部２０４は、情報提示後、提示開始を示すフラグ情報（＝１）と通知済情報の識別子、および、提示された時刻に関する提示時刻情報を提示制御情報Ｓ１０４として、再通知制御部１２０内の再通知決定部１２４に通知する。
再通知決定部１２４が提示制御情報Ｓ１０４を受け取ると、提示制御情報の内、提示開始か終了を示すフラグ情報が“１”の時、その情報を元に、情報認知度推定依頼Ｓ１０５を情報認知度推定部１２６へ送出する。ここで、情報認知度推定依頼Ｓ１０５には、通知済情報がユーザ端末２００上に提示された時刻を示す提示時刻情報が含まれている。
【００５３】
情報認知度推定部１２６が情報認知度推定依頼を受け取ると、環境ユーザ状態管理部１６０に環境ユーザ状態情報取得依頼Ｓ１１９を送信する。ここで環境ユーザ状態情報取得依頼Ｓ１１９には、再通知決定部１２４より受け取った提示時刻情報と、内部で管理されたベイジアンネットワークの観測可能要素情報の複数の識別子とが含まれている。
情報認知度推定部１２６が環境ユーザ状態管理部１６０から環境ユーザ状態情報Ｓ１２０を受け取ると、それらの情報を元に確率推論計算により情報認知度を計算し、その計算結果を情報認知度情報Ｓ１０６として再通知決定部１２４へ返却する。
【００５４】
一方、再通知決定部１２４は、通知済情報長取得依頼Ｓ１０７を通知済情報蓄積部１３２へ送出する。ここで、通知済情報長取得依頼Ｓ１０７には、提示イベント情報に含まれていた通知済情報の識別子が含まれている。
通知済情報蓄積部１３２が通知済情報長取得依頼Ｓ１０７を受け取ると、通知済情報の識別子を元に、通知済情報およびその情報長及び関連するメタ情報からなる応答Ｓ１０８を、再通知決定部１２４に返信する。
【００５５】
さらに、再通知決定部１２４は、前期待情報認知量取得依頼Ｓ１０９を期待情報認知量蓄積部１２８へ送出する。ここで、前期待情報認知量取得依頼Ｓ１０９には、通知済情報の識別子が含まれている。期待情報認知量蓄積部１２８が前期待情報認知量取得依頼Ｓ１０９を受け取ると、通知済情報の識別子を元に、既に期待情報認知量が蓄積されているか検索し、蓄積されている場合には、前期待情報認知量取得依頼応答Ｓ１１０として前期待情報認知量を再通知決定部１２４へ返信する。一方、検索の結果、蓄積されていない場合には、前期待情報認知量取得依頼応答Ｓ１１０として前期待情報認知量を“０”として返信する。
【００５６】
再通知決定部１２４は、情報認知度推定部１２６より情報認知度情報Ｓ１０６を、通知済情報蓄積部１３２より通知済情報の情報長及びそのメタ情報を含む応答Ｓ１０８を、期待情報認知量蓄積部１２８より前期待情報認知量を含む前期待情報認知量取得依頼応答Ｓ１１０として前期待情報認知量を、それぞれ受け取ると、情報認知度から計算される情報認知量と通知済情報の情報長及びそのメタ情報とを比較することで、再通知を行うかどうかを判定し、再通知判定結果を作成する。作成した再通知判定結果は、再通知判定結果情報Ｓ１０１として再通知依頼部１３０へ送出される。ここで、再通知判定結果情報Ｓ１０１には、通知済情報の識別子と、再通知を行うか否かのフラグとが含まれている。このフラグは、再通知を行う場合には“１”が、行わない場合には“０”が記述される。
【００５７】
また、再通知決定部１２４は、上記の処理後、期待情報認知量蓄積削除依頼Ｓ１１１を期待情報認知量蓄積部１２８へ送出する。ここで、期待情報認知量蓄積削除依頼Ｓ１１１には、再通知を行う場合は、正の値を有する期待情報認知量が含まれ、再通知を行わない場合には“０”の値を有する期待情報認知量が含まれることになる。
期待情報認知量蓄積部１２８が期待情報認知量蓄積削除依頼Ｓ１１１を受け取ると、期待情報認知量が正の場合には、通知済情報の識別子とともに期待情報認知量を蓄積し、そうで無い場合には、通知済情報の識別子に相当する情報を削除する。
【００５８】
次に、再通知依頼部１３０が再通知判定結果Ｓ１０１を受け取ると、通知済情報取得削除依頼Ｓ１１２を通知済情報蓄積部１３２に送出する。ここで、通知済情報取得削除依頼Ｓ１１２には、通知済情報の識別子と先の再通知を行うか否かのフラグとが含まれている。
通知済情報蓄積部１３２が通知済情報取得削除依頼Ｓ１１２を受け取ると、再通知を行うか否かのフラグが１の場合には、通知済情報取得削除依頼Ｓ１１２に含まれる通知済情報の識別子に相当する通知済情報を再通知依頼部１３０へ返信し、そうで無い場合には通知済情報の識別子に相当する蓄積情報を削除する。
再通知を行う場合、再通知依頼部１３０は、通知済情報取得削除依頼Ｓ１１２に対する応答として通知済情報Ｓ１１３を受け取ると、通知情報再蓄積依頼Ｓ１０２を通知候補情報蓄積部１４２に通知する。ここで、通知情報再蓄積依頼Ｓ１０２には、通知済情報およびその識別子が含まれている。
以降は、上記の処理が繰り返される。
【００５９】
（ベイジアンネットワーク）
次に、先に述べた情報認知度推定部１２６におけるベイジアンネットワークおよびそれを構成する観測可能要素情報について説明する。
ベイジアンネットワークは、モデル表現による可視化の容易性だけでなく、各問題領域に関する事前知識を用いて確率変数間の順序関係としてモデル構造に反映することが可能である。このように、各問題領域に適合したベイジアンネットワークを用いることで、一部の変数を観測した際のその他の変数の確率や、対象確率変数が最大となる状態を予測することが可能である点が、従来のグラフィカルモデリングとの大きな差異といえる。なお、ベイジアンネットワークについては、Heckerman,D.による文献“A tutorial on learning with Bayesian networks”,[1995],Microsoft Research MSR-TR-95-06, Revised June 1996.に記載されている。
【００６０】
情報認知度推定部１２６における情報認知度に関連する複数の観測可能要素情報から構成されるベイジアンネットワークは、通知時の人間の内部状態要素である「情報認知度」要素、状態情報用データ収集部２０６ａ、２０６ｂにより取得でき環境ユーザ状態管理部１６０で作成（解釈）可能であり、かつ先の情報の認知度要素と因果関係を有する「ユーザ特性」、「ユーザ状態」、「タスク状態」などの観測可能状態要素情報、および通知時の情報の表示方法を決定する「情報表現」要素情報、および通知後に観測可能な要素である「リアクション状態」要素情報間の関係を、条件付確率表現で管理する。具体的には、非観測ユーザ状態要素、すなわち「情報認知度」情報の原因要素として、「ユーザ特性」要素情報、「ユーザ状態」要素情報、「タスク状態」要素情報、の少なくとも一方と、「情報表現」要素情報から構成される。さらに、「リアクション状態」要素情報が、「情報認知度」の結果要素となるとなる因果ネットワークとなる。
ベイジアンネットワークの例が図４に示されている。同図中の各要素間に矢印で示されているリンクは、要素から要素へ移行する確率を示している。ただし同図中の各要素間のリンクは、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。
【００６１】
次に、ベイジアンネットワークを構成する要素について説明する。
「ユーザ特性」要素情報は、刻一刻と変化するような「ユーザ状態」とは異なり、ある程度静的な要素情報である。例えば、“利用端末やアプリケーションの使用習熟度」”について“習熟度高”、“習熟度中”、“習熟度低”などの離散変数値を有する。これらの情報は、平均的なタスク処理、例えば複数ユーザの平均的文字入力速度と、対象ユーザの文字入力速度比率から取得可能である。
【００６２】
「ユーザ状態」要素情報は、ユーザの状態を示す要素情報であり、例えば、動作情報や画面への注視状態等である。前者については、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。一方、後者については、“画面に注視している”、“画面に注視していない”などの離散変数値を有する。ただし、“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。
【００６３】
「タスク状態」要素情報は、情報表示端末上でのユーザの作業状態を示す要素情報である。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。
【００６４】
「情報表現」要素情報は、情報表示端末上の情報表現・表示方法を示す要素情報である。例えば、テキスト、アニメーション、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。
上述した図２に示されているように、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、後述するユーザ側通知実行部２０２において制御される。
【００６５】
一方、「リアクション情報」要素情報については、通知後に得られる情報を示す要素情報である。ユーザによる明示的なインタラクション（通知情報の参照のためのボタン押下やメーラの参照履歴等）だけでなく、通知を行っていない時と比較した場合のメインタスクの処理速度比率、メインタスクにおける操作ミス、等があげられる。
以上のような観測可能状態要素としての「ユーザ特性」、「ユーザ状態」、「タスク状態」および「リアクション情報」要素が得られる場合、情報認知度推定部１２６は、これらの観測可能状態要素と、「情報認知度」要素情報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。
【００６６】
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。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値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。
【００６７】
一方、「情報認知度」を求めるには、観測可能状態要素を元に、確率推論を行うことで実現する。アルゴリズムとしては、ループの無いネットワークにおいてはPolytreeアルゴリズム、ループのあるネットワークについては Junction Treeアルゴリズム、等の推論アルゴリズムが使用でき、また近似計算としては、Loopy Belief Propagationアルゴリズム等が利用できる。
以上説明したように、情報認知度をベイジアンネットワークモデルにより管理し、情報認知度の確率を推定すれば、直接観測できない人間の情報認知度を推定することができる。この推定結果に基づいて、再通知するか否かを判定するので、情報の再通知を適切に行うことができる。
【００６８】
（期待情報認知量の算出）
次に、先に述べた再通知決定部１２４で計算する期待情報認知量の算出方法および判定方法について説明する。
再通知決定部１２４は、情報認知度推定依頼応答に含まれる情報認知度の事後確率Ｐ（ＩＡ（m，k））から、再通知すべきかどうかを判定する。判定にあたっては、情報認知度の離散状態値ＩＡ（m，k）に対応した情報認知量を決定する関数がΨ（ＩＡ（m，k））として与えられ、現在判定対象となっている通知済情報ｍの提示時間がＴ（m）として計算されるとき、期待情報認知量ＥＡＩ（Ｅｘｐｅｃｔｅｄ  Ａｗａｒｅｎｅｓｓ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を求める。ここでΨ（ＩＡ（m，k））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］となり、ＥＡＩ（m）の単位は［ｂｙｔｅｓ］となる。具体的には、各離散状態ｋにおける情報認知量について、状態ｋとなる確率を乗じて、すべてのｋ（Ｋ個）について総和をとることで導出する。以上より以下の式（１）で表現される。
ＥＡＩ（m）＝Σｐ（ＩＡ（m，k））×Ψ（ＩＡ（m，k））×Ｔ（m）…（１）
なお、式（１）中の“Σ”は、ｋ＝１からｋ＝Ｋまでの総和である。
【００６９】
再通知決定部１２４は上式により得られたＥＡＩ値と、通知済情報長取得依頼応答に含まれる通知済情報ｍの情報長Ｌ（m）とを比較する。そして、ＥＡＩ＜α×Ｌ（m）の場合には、再通知するものと判定し、そうでない場合には、再通知しないものと判定する。ここで、αは、閾値を制御するパラメータである。
具体的には以下のようになる。離散状態Ｋが“３”であり、高い確率（以下、高確率）、低い確率（以下、低確率）、それらの中間の確率（以下、中確率）の３種類を定義する。例えば、高確率が０．８、中確率が０．１５、低確率が０．０５である。また、単位時間あたりの認知情報処理速度Ψ（ＩＡ（m，k））について、高確率が２０文字／秒、中確率が１０文字／秒、低確率が５文字／秒であるとする。このような場合、通知済情報ｍを１秒（Ｔ（m）＝１）提示する時、式（１）に従ってこれらを掛け合わせると、０．８×２０＋０．１５×１０＋０．０５×５＝１７．７５文字が期待情報認知量となる。
【００７０】
ここで通知済情報長取得依頼応答に含まれる通知済情報のメタ情報に含まれる重要度情報に応じて、重要度が高い場合にはαの値を大きくし、そうで無い場合には低くすることで、重要な情報は再度通知が行われ易くすることができる。また、ユーザ側の設定ポリシーを予め入力することで、最適な制御が可能となる。
さらに、過去に通知した際の期待情報認知量を考慮してＥＡＩを計算することが可能である。具体的には、過去に通知した際の期待情報認知量（すなわち前期待情報認知量）を、前期待情報認知量取得依頼応答Ｓ１１０に含まれている前期待情報認知量から取得し、これをＥＡＩprevとして以下のように計算する。
ＥＡＩ（m）＝Σｐ（ＩＡ（m，k））
×Ψ（ＩＡ（m，k））×Ｔ（m）＋ＥＡＩprev（m）…（２）
なお、式（２）中の“Σ”は、ｋ＝１からｋ＝Ｋまでの総和である。
【００７１】
上記の式（１）を採用し、新たに算出された期待認知情報量に応じて通知済情報を再度通知するか判定すれば、通知した情報がユーザに認知される可能性を高めることができる。しかしその反面、すでにユーザが認知している情報について再度通知される可能性が高くなり、ユーザが煩わしく感じる場合もある。
一方、式（２）を採用し、新たに算出された期待認知情報量の他に、過去の期待認知情報量である前期待情報認知量に応じて通知済情報を再度通知するか判定すれば、情報を再通知する処理の全体を早期に完了させることができ、ユーザが煩わしく感じることは少ない。しかしその反面、ユーザに認知される可能性が低くなる場合もある。
【００７２】
（まとめ）
続いて、本実施形態にかかる再通知制御システムの作用および効果について説明する。本実施形態にかかる情報再通知システム１０においては、ユーザ端末に提示された提示イベントをトリガとして、再通知決定部１２４から情報認知度推定部１２６に情報認知度の計算を依頼し、その結果から計算される期待情報認知量と、過去に通知した際の前期待情報認知量とを利用して、当該通知済情報の情報長と比較することで、本情報がユーザに認識されたかどうかを推定し、完全に認識されていないと判定された場合には、再度通知を行うことを実現する。特に、本例によれば、情報を通知した後に、通知をした際の状況を把握し、通知によるリアクションを考慮して、ユーザが通知情報を認知したかどうかを推定・判定し、認知していない場合には再通知を行うことで、情報ロスによるユーザ不利益を回避することができる。これは、情報受信者である一般的なユーザだけでなく、確実にあるいは効率的に情報を通知したい情報提供者にとっても有効な通知制御を実現する。実現にあたっては、情報認知という直接観測することが不可能な人間の内部状態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、情報通知時および通知後の状態管理が可能となり、その状態に基づいて、適切な情報再通知判断が可能となる。
【００７３】
（変形例）
続いて、本実施形態にかかる情報再通知システム１０の変形例について説明する。変形の一例が図５に示されている。すなわち、図１では、通知制御サーバ１００全体がユーザ端末２００とはネットワークを介して接続されているのに対し、図５では、通知制御サーバ１００の機能が、ユーザ端末２００内に位置している。このような構成を採用すれば、通知制御サーバをネットワーク上に用意する必要がなくなる。
【００７４】
さらに他の変形例が図６に示されている。すなわち、図５の構成に加え、状態情報用データ収集部２０６ｂがネットワークを介してユーザ端末２００内の環境ユーザ状態管理部１６０と接続されている。このような構成を採用すれば、通知制御サーバをネットワーク上に用意する必要がなくなるとともに、ユーザが居る場所周辺の壁等に設けられているセンサからの情報をも収集し、情報がユーザに認識されたかどうかを推定できる。
なお、図１の場合は、いずれも状態情報用データ収集部２０６ａ及び状態情報用データ収集部２０６ｂが設けられているが、これら状態情報用データ収集部はいずれか一方のみが設けられていても良い。
【００７５】
（情報再通知方法）
ところで、上述した情報再通知システムでは、以下のような情報再通知方法が実現されている。すなわち、ユーザに通知した情報である通知済情報を再度通知する情報再通知方法であり、上記ユーザが上記通知済情報の内容を知覚し認識する度合いを示す情報認知度を推定する情報認知度推定ステップと、上記情報認知度推定ステップによる推定結果に基づいて上記通知済情報を再度通知するか判定する判定ステップとを含み、上記判定ステップによる判定結果に応じて上記通知済情報を再度通知する情報再通知方法が実現されている。このようにすれば、ユーザの情報認知度に応じて情報の再通知が可能になる。
【００７６】
また、上記ユーザの環境状態を取得する環境状態取得ステップを更に含み、上記情報認知度推定ステップにおいては上記環境状態取得ステップにおいて取得した上記ユーザの環境状態に基づいて上記情報認知度を推定することが望ましい。このようにすれば、情報をユーザへ通知した後、通知の際のユーザの状態や、ユーザリアクション等に基づいて、ユーザの情報認知度を判定し、その結果に基づいて再通知を行うことができる。特に、ユーザ要求に起因しないＰｕｓｈ型情報通知において、ユーザに確実に情報を伝えることができる。
【００７７】
さらに、上記通知済情報を蓄積する通知済情報蓄積ステップを更に含み、上記判定ステップによる判定結果が再度通知すべき旨である場合、上記通知済情報蓄積ステップにおいて蓄積された上記通知済情報を、再度通知するのが望ましい。このようにすれば、一旦通知した情報をそのまま蓄積するので、情報を容易に再通知できる。
また、上記情報認知度推定ステップにおける推定結果に基づいて推定され、上記通知済情報について認知された量である期待認知情報量を算出する期待認知情報量算出ステップを更に含み、上記判定ステップにおいては、上記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量に応じて上記通知済情報を再度通知するか判定するのが望ましい。期待認知情報量に応じて再度通知するか判定することにより、情報をより適切に再通知できる。
【００７８】
さらに、上記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量を蓄積する期待認知情報量蓄積ステップを更に含み、上記判定ステップにおいては、上記期待認知情報量算出ステップにおいて新たに算出された期待認知情報量と上記期待認知情報量蓄積ステップにおいて蓄積した過去の期待認知情報量とに応じて上記通知済情報を再度通知するか判定するのが望ましい。過去の再通知判定時に算出した期待情報認知量を再度利用することにより、複数回提示された同一の情報についての期待情報認知量を加算することができ、これによりそれぞれの通知量が少ない場合でも、情報が認知された可能性が高いものとして、より正確な再通知判定が実現できる。
なお、上記判定ステップにおいては、上記通知済情報の重要度に応じて、該通知済情報を再度通知するか判定するのが望ましい。このように構成すれば、情報の重要度に応じて、再通知の可能性を調整でき、重要な情報は確実に再通知し、ユーザに認知させることができる。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明は、ユーザに情報を通知して認知させる場合に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の実施形態にかかる情報再通知システムの一変形例の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態にかかる情報提示インタフェースを示す図である。
【図３】本発明の実施形態にかかる情報再通知システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態にかかるベイジアンネットワークの例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態による情報再通知システムの一変形例の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施形態による情報再通知システムの他の変形例の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８１】
１０  情報再通知システム
１００  通知制御サーバ
１２０  再通知制御部
１２２  再通知判定部
１２４  再通知決定部
１２６  情報認知度推定部
１２８  期待情報認知量蓄積部
１３０  再通知依頼部
１３２  通知済情報蓄積部
１４０  サーバ側通知制御部
１４２  通知候補情報蓄積部
１４４  サーバ側通知実行部
１６０  環境ユーザ状態管理部
２００  ユーザ端末
２０２  ユーザ側通知実行部
２０４  情報提示管理部
２０６ａ、２０６ｂ  状態情報用データ収集部
３００  情報提供者
４００  情報受信者
【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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