(57)【要約】【課題】  個人の行動を詳細かつ正確に把握することが可能な個人適応型コンテキストを獲得する携帯端末、及び、個人適応型コンテキスト獲得方法を提供する。【解決手段】  携帯端末１０は、センサ１５により取得されたセンサデータをイベント毎に分割し、分割されたセンサデータを近似して表現するためのユーザ固有関数を算出する。携帯端末１０は算出されたユーザ固有関数を用いて、分割されたセンサデータを展開することにより特徴パラメータｅall、Ｃallを得る。携帯端末１０は特徴パラメータｅall、ＣallからＳＯＭを生成し、ＳＯＭの出力であるセンサ情報特徴データｍαと行動データとの対応関係をニューラルネットワークモデルにより学習する。【選択図】  図４
2006134080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサにより取得された、ユーザに関する情報を示すセンサデータを分割するセンサデータ分割手段と、
前記センサデータ分割手段により分割されたセンサデータを表現するためのユーザ固有関数を算出するユーザ固有関数算出手段と、
前記ユーザ固有関数算出手段により算出されたユーザ固有関数を用いて、前記センサデータ分割手段により分割されたセンサデータを展開するセンサデータ展開手段と、
前記センサデータ展開手段による展開により得られた特徴パラメータと、ユーザの行動データとの対応関係を学習する個人適応型コンテキスト学習手段と
を備えることを特徴とする携帯端末。
【請求項２】
自端末におけるサービスの利用履歴をユーザの行動データとして記憶するユーザ行動データ記憶手段をさらに備え、
前記個人適応型コンテキスト学習手段は、
前記ユーザ行動データ記憶手段に記憶されているユーザの行動データと、前記特徴パラメータとの対応関係を学習することを特徴とする
請求項１に記載の携帯端末。
【請求項３】
前記センサデータ展開手段は、
前記ユーザ固有関数に基づく特徴パラメータと、前記センサデータと前記ユーザ固有関数との差異に基づく特徴パラメータと、に展開することを特徴とする
請求項１又は２に記載の携帯端末。
【請求項４】
前記個人適応型コンテキスト学習手段による学習結果に基づいて、前記センサにより取得されるセンサデータに対応するユーザの行動パターンを、個人適応型コンテキストとして獲得する個人適応型コンテキスト獲得手段をさらに備え、
前記個人適応型コンテキスト獲得手段により獲得された個人適応型コンテキストに応じたサービスの提供を受けることを特徴とする
請求項１から３の何れか１項に記載の携帯端末。
【請求項５】
センサにより取得された、ユーザに関する情報を示すセンサデータを分割するセンサデータ分割ステップと、
前記センサデータ分割ステップにおいて分割されたセンサデータを表現するためのユーザ固有関数を算出するユーザ固有関数算出ステップと、
前記ユーザ固有関数算出ステップにおいて算出されたユーザ固有関数を用いて、前記センサデータを展開するセンサデータ展開ステップと、
前記センサデータ展開ステップにおける展開により得られた特徴パラメータとユーザの行動データとの対応関係を学習する個人適応型コンテキスト学習ステップと
を有し、
前記個人適応型コンテキスト学習ステップにおける学習結果に基づいて、前記センサにより取得されるセンサデータに対応するユーザの行動パターンを、個人適応型コンテキストとして獲得することを特徴とする個人適応型コンテキスト獲得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人適応型コンテキストを獲得する携帯端末、及び、個人適応型コンテキスト獲得方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
実世界指向型のサービスを実現する上で個人の状況（コンテキスト）を把握することは重要である。従来における個人のコンテキストを把握するための技術としては、センサにより取得されたユーザの生体情報等に基づいて、コンテキストを獲得する技術が知られている（例えば、非特許文献１、特許文献１、及び、特許文献２参照）。
非特許文献１に記載されている技術によれば、センサが搭載されたアームバンドをユーザの腕に取り付けることにより、センサからユーザの生体情報や環境情報を表すセンサデータを取得する。ユーザは、コンテキスト（“歩いている”、“仕事をしている”、“寝ている”等）が変化する毎にアームバンドに搭載されているボタンを押して情報を入力する。アームバンドは取得したセンサデータをコンピュータに送信し、コンピュータはセンサデータとコンテキストとの対応関係を学習する。
【０００３】
また、特許文献１には、携帯端末を所持するユーザの生体情報と環境情報と行動記録とを対応付けて格納し、これらの情報に基づいてユーザの行動についての情報（過去のスケジュールの生体への影響の分析結果、将来のスケジュールの生体への影響の予測結果）を出力する技術内容が記載されている。
また、特許文献２には、ユーザの体温及び外気の温度に基づいて、ユーザの行動を推測する技術内容が記載されている。
【特許文献１】特開平１０−３０５０１６号公報（段落００５８〜６２）。
【特許文献２】特開２００４−００８４７１号公報（段落００２２）
【非特許文献１】A. Krause et. al, CyberCode: "Unsupervised, Dynamic Identification ofPhysiological and Activity Context in Wearable Computing", ［平成１６年９月３日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.cc.gatech.edu/ccg/paper_of_week/krause-iswc2003-unsup-activity.pdf＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来における個人のコンテキスト獲得に関する研究には、以下の課題がある。
（１）センサデータの処理方法がユーザに依らず同じなので、特に生体情報などのセンサデータから個人固有の特徴を抽出することができず、個人毎の正確なコンテキストが得られない。
（２）センサデータと対応付けられるコンテキストのほとんどが“歩いている”、“仕事をしている”、“寝ている”、“屋外に居る”等の単純な状況を表すものであるため、知的なサービス制御のための情報として用いるためには不十分であり、得られたコンテキストをさらに解釈する必要がある。
本発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、個人の行動を詳細かつ正確に把握することが可能な個人適応型コンテキストを獲得する携帯端末、及び、個人適応型コンテキスト獲得方法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】
【０００５】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、センサにより取得された、ユーザに関する情報を示すセンサデータを分割するセンサデータ分割手段と、前記センサデータ分割手段により分割されたセンサデータを表現するためのユーザ固有関数を算出するユーザ固有関数算出手段と、前記ユーザ固有関数算出手段により算出されたユーザ固有関数を用いて、前記センサデータ分割手段により分割されたセンサデータを展開するセンサデータ展開手段と、前記センサデータ展開手段による展開により得られた特徴パラメータと、ユーザの行動データとの対応関係を学習する個人適応型コンテキスト学習手段とを備えることを特徴とする携帯端末を提供する。
【０００６】
この構成によれば、携帯端末は、ユーザ固有関数でセンサデータを展開することにより得られた特徴パラメータと、ユーザの行動データとの対応関係を学習するため、ユーザ個人に特化した固有の特徴を学習することができる。このため、この学習結果に基づいて、個人の行動を詳細かつ正確に把握することが可能な個人適応型コンテキストを獲得することができる。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の携帯端末において、自端末におけるサービスの利用履歴をユーザ行動データとして記憶するユーザ行動データ記憶手段をさらに備え、前記個人適応型コンテキスト学習手段は、前記ユーザ行動データ記憶手段に記憶されているユーザ行動データと、前記特徴パラメータとの対応関係を学習することを特徴とする。
この構成によれば、ユーザが携帯端末を用いてサービスを利用するだけで、携帯端末はユーザの行動データを記憶し、センサデータとユーザの行動データとの対応関係を学習することができ、何らかのデータを手動で入力する必要がないため、確実に対応関係の学習を行うことができる。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の携帯端末において、前記センサデータ展開手段は、前記ユーザ固有関数に基づく特徴パラメータと、前記センサデータと前記ユーザ固有関数との差異に基づく特徴パラメータと、に展開することを特徴とする。
この構成によれば、携帯端末は、ユーザ固有関数に基づく特徴パラメータと、センサデータとユーザ固有関数との差異に基づく特徴パラメータと、に展開するため、センサデータからユーザ固有の特徴パラメータを多く抽出することができ、特徴パラメータとユーザの行動データとを正確に対応付けることができる。また、差異の程度に基づいて、ユーザのいつもの行動パターンをとっているか否かを解釈することが可能となる。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３の何れか１項に記載の携帯端末において、前記個人適応型コンテキスト学習手段による学習結果に基づいて、前記センサにより取得されるセンサデータに対応するユーザの行動パターンを、個人適応型コンテキストとして獲得する個人適応型コンテキスト獲得手段をさらに備え、前記個人適応型コンテキスト獲得手段により獲得された個人適応型コンテキストに応じたサービスの提供を受けることを特徴とする。
この構成によれば、携帯端末は、ユーザ固有の特徴を学習した結果に基づいて個人適応型コンテキストを獲得するため、ユーザ個人の行動を詳細かつ正確に把握することが可能な個人適応型コンテキストを獲得することができる。そして、ユーザは、自己のコンテキストに適したサービスの提供を受けることが可能となる。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、センサにより取得された、ユーザに関する情報を示すセンサデータを分割するセンサデータ分割ステップと、前記センサデータ分割ステップにおいて分割されたセンサデータを表現するためのユーザ固有関数を算出するユーザ固有関数算出ステップと、前記ユーザ固有関数算出ステップにおいて算出されたユーザ固有関数を用いて、前記センサデータを展開するセンサデータ展開ステップと、前記センサデータ展開ステップにおける展開により得られた特徴パラメータとユーザの行動データとの対応関係を学習する個人適応型コンテキスト学習ステップとを有し、前記個人適応型コンテキスト学習ステップにおける学習結果に基づいて、前記センサにより取得されるセンサデータに対応する前記ユーザの行動パターンを、個人適応型コンテキストとして獲得することを特徴とする個人適応型コンテキスト獲得方法を提供する。
この方法によれば、ユーザ固有関数を用いることで、ユーザ固有の特徴を学習することができ、当該学習結果に基づいて、ユーザの行動を詳細かつ正確に把握することが可能な個人適応型コンテキストを獲得することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、携帯端末は、ユーザ固有関数でセンサデータを展開することにより得られた特徴パラメータと、ユーザの行動データとの対応関係を学習するため、ユーザ個人に特化した固有の特徴を学習することができる。このため、この学習結果に基づいて、個人の行動を詳細かつ正確に把握することが可能な個人適応型コンテキストを獲得することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
次に、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。なお、以下の説明において参照する各図においては、他の図と同等部分に同一符号が付されている。
図１は、本発明の実施の形態に係る携帯端末１のハードウェア及びソフトウェア構成を示すブロック図である。
同図に示すように、携帯端末１０は、プログラムを実行し携帯端末１０全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）やＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等で構成される揮発性メモリ１２と、フラッシュ・メモリ等で構成される不揮発性メモリ１３と、移動通信網を介しての通信を制御する通信インターフェース１４とを含んで構成され、一般的な携帯電話機のハードウェア構成を備えている。
【００１３】
さらに、携帯端末１０には、センサ１５、及び、ユーザ行動履歴獲得装置１６が搭載されている。
センサ１５は、ユーザの生体情報やユーザ周囲の環境情報等の、ユーザに関する情報を取得する。センサ１５は複数のセンサで構成される。当該複数のセンサは生体情報計測センサ１５１と環境情報計測センサ１５２とに分類することができる。生体情報計測センサ１５１は、ユーザの脈拍を計測するセンサ、ユーザの体温を計測するセンサ、発汗状況（皮膚抵抗）を計測するセンサ、撮影された画像やＧＰＳ（Global Positioning System）等に基づいてユーザの位置や姿勢を計測するセンサ、及び、ユーザの音声情報を取得するセンサ等を含んで構成される。
【００１４】
環境情報計測センサ１５２は、ユーザの周囲の人やモノの温度、及び、明るさ等の環境情報を計測するセンサ群である。具体的には、環境情報計測センサ１５２は、人感センサ、照度センサ、気温センサ、湿度センサ、及び、ノイズ計測センサ等を含んで構成される。
また、センサ１５を構成する複数のセンサは、異なる観点により、「ａｎａｌｏｇ系」センサと「ｏｎ−ｏｆｆ系」センサとに分類することができる。「ａｎａｌｏｇ系」センサは、画像情報を取得するセンサ、音声情報を取得するセンサ、及び、脈拍センサのように、アナログ信号として情報を取得するセンサである。また、「ｏｎ−ｏｆｆ系」センサは、人感センサや照度センサのように、人の存在や光量に変化があったときにのみ反応するセンサである。
【００１５】
ユーザ行動履歴獲得装置１６は、携帯端末１０を所持するユーザの行動履歴を獲得する装置であり、例えばＩＣチップで構成されている。ユーザ行動履歴獲得装置１６には、ユーザの行動データを取得するための行動履歴獲得プログラム１６２と、取得した行動データを蓄積しておくためのユーザ行動履歴ＤＢ（データベース）１６１とが記憶されている。ユーザ行動履歴獲得装置１６は、携帯端末１０におけるサービス利用履歴をユーザの行動データとして獲得し、獲得したユーザの行動データをユーザ行動履歴ＤＢ１６１に蓄積する。サービス利用履歴には、携帯端末１０からインターネットにアクセスしてＷｅｂサイトを利用した履歴（アクセス日時、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator））、電子メールを送受信した履歴（送受信日時、相手先メールアドレス、件名）、電子マネーによる購買履歴（購買日時、購買店、購入物品、金額）及び、通話履歴（通話日時、相手先電話番号）が含まれる。
【００１６】
携帯端末１０の不揮発性メモリ１３には、各種ソフトウェアが記憶されている。当該各種ソフトウェアの中には、本発明に特徴的な個人適応型コンテキスト獲得プログラムが含まれている。この個人適応型コンテキスト獲得プログラムは複数のプログラムモジュールで構成されている。当該複数のプログラムモジュールには、あるセンサから得られるセンサデータのイベント（変化）情報に基づいて、各センサから得られる時系列データの時間窓を決定するためのセンサ情報分割機能モジュール１３１と、各センサから得られるセンサデータからユーザ特有なパターンを解析するのに適した基底関数（以下「ユーザ固有関数」という）を発見するためのユーザ固有関数算出機能モジュール１３２と、時間窓ごとに分割されたセンサデータを、ユーザ固有関数を基底関数として用いて表現するためのセンサデータ展開機能モジュール１３３と、ユーザ固有関数を基底関数として用いて表現することにより得られた特徴パラメータ（展開係数）を入力データとし、ユーザ行動履歴獲得装置１６で獲得されたユーザのサービス利用履歴をユーザの行動を表す出力データとして、両者の関係を学習させるための個人適応型コンテキスト学習機能モジュール１３４と、が含まれている。
【００１７】
また、携帯端末１０の不揮発性メモリ１３に記憶されるソフトウェアの中には、各種データを蓄積しておくためのデータベースが含まれている。当該データベースには、算出されたユーザ固有関数を記憶しておくためのユーザ固有関数ＤＢ１３５と、ＳＯＭ（Self-Organizing Maps；自己組織化マップ）等の手法を用いて特徴パラメータを要約したデータであるセンサ情報特徴データを記憶するためのセンサ情報要約データＤＢ１３６と、センサ情報特徴データとユーザ行動データとの対応関係の学習結果を記憶するための学習済みニューラルネットＤＢ１３７とが存在する。
【００１８】
揮発性メモリ１２にはデータが一時的に記憶される。例えば、揮発性メモリ１２には、センサ１５により取得されたセンサデータが蓄積される。
携帯端末１０のＣＰＵ１１が、上述した個人適応型コンテキスト獲得プログラムを構成するプログラムモジュール１３１，１３２，１３３，１３４を実行することにより、図２に示す機能構成が携帯端末１０に実現される。
【００１９】
センサデータ分割部１０１は、センサ１５を構成する各センサにより取得されるセンサデータをイベント毎に分割する。ここで、センサデータをイベント毎に分割する手法としては、例えば、特定のセンサから取得されるセンサデータに閾値を超える変化が発生する毎に、各センサにより取得されたセンサデータを分割する手法が考えられる。また、別の手法としては、「ｏｎ−ｏｆｆ系」センサにより取得されたセンサデータが１（ｏｎ）から０（ｏｆｆ）に変化する毎に、もしくは、０（ｏｆｆ）から１（ｏｎ）に変化する毎に、各センサにより取得されたセンサデータを分割する方法が考えられる。
【００２０】
ユーザ固有関数算出部１０２は、センサデータ分割部１０１により分割されたセンサデータを近似して表現するためのユーザ固有関数を算出する。ユーザ固有関数算出部１０２は、算出したユーザ固有関数をユーザ固有関数ＤＢ１３５に記憶する。ユーザ固有関数を算出する手法としては，自己相似性の関数を算出するフラクタル画像圧縮アルゴリズムの手法を用いても良いし、また，ウェーブレット変換のような局在波関数を幾つか用意し、それら局在波関数による展開手法を用いても良い。
センサデータ展開部１０３は、ユーザ固有関数算出部１０２により算出されたユーザ固有関数を用いて、センサデータ分割部１０１により分割されたセンサデータを展開する。
【００２１】
個人適応型コンテキスト学習部１０４は、センサデータ展開部１０３がセンサデータを展開することにより得られた特徴パラメータと、当該センサデータが取得された時にユーザ行動履歴獲得装置１６により取得されたユーザの行動データとの対応関係を学習する。そして、個人適応型コンテキスト学習部１０４は、この学習結果を学習済みニューラルネットＤＢ１３７に記憶する。具体的な学習の手法としては、例えば、個人適応型コンテキスト学習部１０４は、展開により得られた特徴パラメータを入力データとし、教師なし競合モデルを用いてＳＯＭを生成する。そして、個人適応型コンテキスト学習部１０４は、生成した自己組織化マップの出力データとユーザの行動データとの対応関係をニューラルネットワークモデルを用いて学習する。なお、学習の手法はこれに限定されず、周知の他の学習モデルを利用することができる。例えば、マルコフモデル等を利用してもよい。
個人適応型コンテキスト獲得部１０５は、個人適応型コンテキスト学習部１０４による学習結果に基づいて、センサ１５により逐次取得されるセンサデータに対応するユーザの行動パターンを、個人適応型コンテキストとして獲得する。
【００２２】
次に、図３及び図４を参照しながら動作例について説明する。図３は、携帯端末１０が行う個人適応型コンテキスト獲得処理の手順を示すフローチャートである。図４は、携帯端末１０により獲得される個人適応型コンテキストを利用したサービス提供の一例を示す図である。
なお、以下の説明において、次の記号ｅall、ｅanalog、ｅon-off、Ｃall、Ｃanalog、Ｃon-off、ｍαはベクトルを表すものとする。また、センサ１５を構成するセンサのうち、「ａｎａｌｏｇ系」センサの総数はＮanalog（Ｎanalogは自然数）個存在し、「ｏｎ−ｏｆｆ系」センサの総数はＮon-off（Ｎon-offは自然数）個存在するものとする。
【００２３】
ユーザ行動履歴獲得装置１６は、ユーザが携帯端末１０を利用してメールを送受信したり、インターネットにアクセスしたり、電子マネーで商品を購入する毎に、サービス利用履歴をユーザ行動データとして取り込み、ユーザ行動履歴ＤＢ１６１に蓄積する（ステップＳ１０１）。また、センサ１５を構成する「ａｎａｌｏｇ系」センサは逐次時系列データを取り込み、揮発性メモリ１２に蓄積する（ステップＳ１０２）。また、「ｏｎ−ｏｆｆ系」センサは逐次ｏｎ−ｏｆｆデータ（０（ｏｎ）または１（ｏｆｆ）を表すデータ）を取り込み、揮発性メモリ１２に蓄積する（ステップＳ１０３）。
【００２４】
携帯端末１０は、各センサデータからユーザ固有の特徴を抽出するために、「ａｎａｌｏｇ系」センサにより揮発性メモリ１２に蓄積されたｉ番目（ｉ＝１、２、・・・、Ｎanalog）のセンサデータＳａ(i)（ｔ）に基づいて、ユーザ固有の信号パターンを抽出するのに適したユーザ固有関数を算出する。
具体的には、まず、携帯端末１０のセンサデータ分割部１０１は、「ｏｎ−ｏｆｆ系」センサにより蓄積されたｊ番目（ｊ＝１、２、・・・、Ｎon-off）のセンサデータＳｄ(j)（ｔ）が１（ｏｎ）から０（ｏｆｆ）になった時間、もしくは、０（ｏｆｆ）から１（ｏｎ）になった時間に基づいて、「ａｎａｌｏｇ系」センサから取得されたセンサデータＳａ(i)（ｔ）を分割する（ステップＳ１０４）。
【００２５】
そして、ユーザ固有関数算出部１０２は、分割されたぞれぞれのセンサデータＳａ(i)（ｔ）（ｔs≦ｔ≦ｔe）毎に最も近似できる基底関数を算出し、それをユーザ固有関数Ｕ(i)k（ｔ）（ｋ＝１、２、・・・、ｎ(i)analog）とする（ステップＳ１０５）。基底関数を算出する方法としては、ここでは既知のフラクタル画像圧縮アルゴリズムの手法を用いて、ユーザ固有関数とそれで分解したときの係数に相当するものとして、複数のアトラクタパラメータで表現する。例えば、分割区間ｔs≦ｔ≦ｔeでセンサデータＳａ(i)（ｔ）を二次元画像データ形式に変換することでＳａ(i)（ｔx、ｔy）が得られ、これにフラクタル画像圧縮アルゴリズムを適用することができる。この場合、ユーザ固有関数算出部１０２は、式（１）に示すアトラクタパラメータ（圧縮符号列）Ｃ(i)をユーザ固有関数Ｕ(i)k（ｔ）（＝Ｕ(i)k（ｔx、ｔy））（ｋ＝１、２、・・・、ｎ(i)analog；ｎ(i)analogは自然数）として算出し、ユーザ固有関数ＤＢ１３５に登録する。
【００２６】
【数１】
2006134080.tif 000003
【００２７】
ユーザ固有関数算出部１０２は各センサについて同様の処理を施し、それぞれユーザ固有の信号を抽出するのに適したユーザ固有関数Ｕ(i)k（ｔx、ｔy）を算出し、その結果をユーザ固有関数ＤＢ１３５に蓄積する。
ユーザ固有関数算出部１０２は、「ｏｎ−ｏｆｆ系」センサから取得されたセンサデータＳｄ(j)（ｔ）についても、「ａｎａｌｏｇ系」センサと同様の手法を用いて、ユーザ固有関数Ｕ(j)k（ｔ）（＝Ｕ(j)k（ｔx、ｔy））（ｋ＝１、２、・・・、ｎ(j)on-off；ｎ(j)on-offは自然数）を算出する。
【００２８】
次に、ユーザ固有関数Ｕ(i)k（ｔx、ｔy）を用いて、センサ情報特徴データｍαを生成する。具体的には、まず、センサデータ展開部１０３は、センサ毎のユーザ固有関数Ｕ(i)k（ｔx、ｔy）を用いて、分割されたセンサデータＳａ(i)（ｔ）（ｔs≦ｔ≦ｔe）（二次元画像データ形式に変換済み）を近似し、実際の値との差異を式（２）に示すベクトルｅanalogで表現する。
【００２９】
【数２】
2006134080.tif 000004
【００３０】
センサデータ展開部１０３は、各「ｏｎ‐ｏｆｆ系」センサについても、その時のｏｎ‐ｏｆｆ状態を、ベクトルｅon-off＝（０、１、０、・・・、１、０）（“０”、“１”は、各センサのｏｎ−ｏｆｆ状態の一例を表す）で表現する。そして、センサデータ展開部１０３は、実際の値との差異を表すベクトルとして、式（４）に示すｅallを生成する（ステップＳ１０６）。
【００３１】
【数３】
2006134080.tif 000005
【００３２】
なお、実際の値との差異を表すベクトルという意味では、ｅallをｅanalogのみで表すことも可能である。
個人適応型コンテキスト学習部１０４は、このようにしてセンサデータを展開することにより得られた特徴パラメータ（式（４）に示すｅall及び式（５）に示すＣall）を入力とする競合学習を行う（ステップＳ１０７）。
【００３３】
【数４】
2006134080.tif 000006
【００３４】
ここでは、既知のＫｏｈｏｎｅｎの競合学習モデルにより、ＳＯＭが得られる。個人適応型コンテキスト学習部１０４は、このＳＯＭを構成する出力ノードｍαをセンサ情報特徴データとして、センサ情報要約データＤＢ１３６に蓄積する。
さらに、個人適応型コンテキスト学習部１０４は、上記で得られたセンサ情報特徴データｍαを入力とし、ユーザのユーザ行動履歴ＤＢ１６１から得られるユーザ行動データを出力として、既知のＢＰ（Ｂａｃｋ−ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）学習則に基づくニューラルネットにより両者の対応関係を学習させる（ステップＳ１０８）。ここで、ユーザ行動データの出力形式は、“○○○のサイトにアクセス”、“×××へメールを送信”、及び、“△△△で物品を購入”などのサービス利用内容ごとにユーザ行動ノードＰiを用意して、ユーザが実際にしている行動であれば１、実際にしていない行動であれば０が割り当てられたものである。個人適応型コンテキスト学習部１０４は、この時の学習結果（学習済みニューラルネットワーク）を学習済みニューラルネットＤＢ１３７に蓄積する。
【００３５】
上記までの一連の処理は、常時実施され、それぞれのＤＢが更新される。
この一連の処理と並行して、個人適応型コンテキスト獲得部１０５は、上記処理による学習結果に基づいて個人適応型コンテキストを獲得する。具体的には、「ａｎａｌｏｇ系」及び「ｏｎ−ｏｆｆ系」のセンサにより取り込まれたセンサデータＳａ(i)（ｔ）及びＳｄ(j)（ｔ）は、前述のユーザ固有関数Ｕ(i)（ｔ）に基づいて特徴パラメータｅall及びＣallに展開され、さらにセンサ情報特徴データｍαに変換される。そして、個人適応型コンテキスト獲得部１０５は、学習済みニューラルネットＤＢ１３７に基づいて、センサ情報特徴データｍαに対応する個人適応型コンテキストを獲得する（ステップＳ１０９）。具体的には、センサ情報特徴データｍαを入力データとして学習済みニューラルネットＤＢ１３７に蓄積されている学習結果に作用させると、ユーザのサービス利用パターンがユーザの行動パターン（Ｐ1、Ｐ2、…、Ｐi）として出力される。なお、ここでの行動パターンは、ユーザ行動履歴獲得装置１６により得られたユーザの各行動を表す属性情報とそれが起きる確率とで表現されたものである。例えば、事象１のユーザ行動が映画に関するサイトへ情報検索したことであれば、行動パターンは「URL:http://www.EIGA.co.jp/xxx/...」という属性情報とそれが起きる確率Ｐ1で表現され、事象２のユーザ行動が太郎さんへ挨拶メールを送信したことであれば、行動パターンは「Mail: To: Taro@zzz.co.jp, Subject:"Hello!"」 という属性情報とそれが起きる確率Ｐ2で表現され、さらには、事象iのユーザ行動が電子マネーを利用してXYZの店舗で1,000円のジャケットを購入したことであれば、行動パターンは「e-cash: Store: XYZ, Product:Jacket, Price: 1,000 Yen」 という属性情報とそれが起きる確率Ｐiで表現される。これは、各行動パターンが起こりうる確率、すなわち、この時点でのユーザが取るかもしれない行動可能性を確率で表現したものである。
【００３６】
図４に示すＣＲＭ（Customer Relationship Management）データベース３０を有している既存のサービス提供システム２０は、携帯端末１０が獲得した個人適応型コンテキストから予測されるユーザの行動に適したサービスを、ＣＲＭデータベース３０から検索する。これにより、サービス提供システム２０は、ユーザに適したサービスを発見することができる（ステップＳ１１０）。サービス提供システム２０は、発見したサービスを携帯端末１０に提供する（ステップＳ１１１）。例えば、個人適応型コンテキストが、現在ユーザが映画関連のサイトにアクセスしていることを示していた場合には、サービス提供システム２０はチケット予約に関する情報を携帯端末１０に送信する。また、個人適応型コンテキストが、現在ユーザが流行ファッションに関するサイトにアクセスしており、かつ、ユーザはサイトにアクセスした後に洋服を買いに出かける確率が高いことを示していた場合には、サービス提供システム２０は洋服のバーゲン情報を携帯端末１０に送信する。このようにして、携帯端末１０は、サービス提供システム２０から個人適応型コンテキストに応じたサービスを取得することができる。
【００３７】
なお、既存のオントロジの手法により個人適応型コンテキストに応じたサービスを発見することも可能である。このように、携帯端末１０は、ユーザ個人に適応したコンテキストの学習及び獲得が可能となる。そして、サービス提供システム２０は、携帯端末１０が獲得したコンテキストに基づいて、ユーザに適したサービスをユーザに提供することが可能となる。
【００３８】
以上説明したように、携帯端末１０は、ユーザ毎、センサ毎、イベント毎にユーザ固有関数を算出し、当該ユーザ固有関数でセンサデータを展開することにより得られた特徴パラメータと、ユーザ行動履歴獲得装置１６により得られたユーザの行動データとの対応関係を学習するため、ユーザに固有の特徴を学習することができ、当該学習結果に基づいて個人に適応したコンテキストを獲得することが可能となる。
【００３９】
また、センサデータをイベント毎に自動的に分割し、かつ、ユーザ行動履歴獲得装置１６によってユーザの行動履歴を獲得するようにしたため、知識処理や主観的なコンテキストの定義を必要とせず、ユーザが携帯端末１０を通常通りに携帯し利用するのみで、個人適応型コンテキストの学習及び獲得を行うことができる。
また、ユーザ固有関数を用いることにより、センサデータをユーザの典型的な特徴パラメータＣall（ユーザ固有関数に基づく特徴パラメータ）と例外的な特徴パラメータｅall（センサデータとユーザ固有関数との差異に基づく特徴パラメータ）とに分離することができるため、センサデータからたくさんのユーザ固有の特徴を抽出することができ、特徴パラメータとユーザの行動データとを正確に対応付けることができる。
【００４０】
また、センサデータとユーザ固有関数との差異の程度に基づいて、いつもの行動パターンか否かを解釈することも可能となる。例えば、毎日特定の時間帯において取得されたセンサデータを常に同じユーザ固有関数で表現することができる場合には、ユーザが特定の時間帯に常に同じ行動をとっており、行動の癖があることがわかる。一方、ある日、同じ特定の時間帯に取得したセンサデータをいつものユーザ固有関数で表現した場合、ｅallが大きくなる場合には、ユーザはいつもと異なる行動をとったことがわかる。
【００４１】
また、獲得される個人適応型コンテキストは、既存のＣＲＭの手続きの一要素と成り得る情報（サービス（すなわち、行動パターン）の利用可能性や各サービスの関連を確率や相関で表現した情報）であるため、既存のＣＲＭに基づいたサービス提供システム２０との親和性がある。従って、サービス提供システム２０は、個人適応型コンテキストとＣＲＭデータベース３０とを用いて、ユーザに適したサービスを容易に発見し提供することができる。
【００４２】
なお、上述した実施形態においては、センサ１５は携帯端末１０に搭載されているとして説明したが、これに限定されることはなく、例えば、センサ１５が搭載されたバンドを人間の腕や頭に巻き付けてもよい。
また、上述した実施形態においては、携帯端末１０にＩＣチップで構成されたユーザ行動履歴獲得装置１６が搭載されているとして説明したが、ユーザ行動履歴を獲得するためのプログラムを不揮発性メモリ１３に記憶しておくことにより、ユーザ行動履歴獲得装置１６の機能を実現するようにしてもよい。
また、携帯端末１０は携帯電話機に限定されることはなく、ユーザが携帯し各種サービスを利用可能な装置であればよく、例えば、ＰＤＡ（Personal Digital Assistance）やＰＨＳ（Personal Handyphone System）でもよい。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
個人の状況認識に利用することができ、また、認識された個人の状況に応じたサービス提供に利用することができる。例えば、個人のヘルスケア、ＣＲＭに基づくサービスナビゲーション等に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の実施の形態に係る携帯端末のハードウェア及びソフトウェア構成を示すブロック図である。
【図２】同実施の形態に係る携帯端末の機能構成を示すブロック図である。
【図３】同実施の形態に係る携帯端末が行う個人適応型コンテキスト獲得処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】同実施の形態に係る携帯端末により獲得される個人適応型コンテキストを利用したサービス提供の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１０    携帯端末
１１    ＣＰＵ
１２    揮発性メモリ
１３    不揮発性メモリ
１３１  センサ情報分割機能モジュール
１３２  ユーザ固有関数算出機能モジュール
１３３  センサデータ展開機能モジュール
１３４  個人適応型コンテキスト学習機能モジュール
１３５  ユーザ固有関数ＤＢ
１３６  センサ情報要約データＤＢ
１３７  学習済みニューラルネットＤＢ
１４    通信インターフェース
１５    センサ
１５１  生体情報計測センサ
１５２  環境情報計測センサ
１６    ユーザ行動履歴獲得装置
１６１  ユーザ行動履歴ＤＢ
１６２  行動履歴獲得プログラム
１０１  センサデータ分割部
１０２  ユーザ固有関数算出部
１０３  センサデータ展開部
１０４  個人適応型コンテキスト学習部
１０５  個人適応型コンテキスト獲得部
２０    サービス提供システム
３０    ＣＲＭデータベース
【図１】
2006134080.tif 000007
【図２】
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【図３】
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【図４】
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