(57)【要約】【課題】ユーザの行動を予測し、予測結果を活用して生活活動を支援することができる情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置１は、ユーザの活動状態を計測した計測データを取得する取得部と、該取得部が取得した前記計測データに基づき、各時刻におけるユーザの活動状態を複数の活動パターンのいずれかに分類する分類部と、該分類部の分類結果に基づき、前記活動パターン夫々の発生回数を時間別に集計する集計部と、該集計部が集計した前記発生回数に基づき、ユーザが特定の行動を実行する実行確率の時系列データを生成する生成部と、該生成部が生成した前記時系列データを参照して、現在時刻から所定時間後における前記実行確率が閾値以上であるか否かを判定する判定部と、前記実行確率が前記閾値以上であると前記判定部が判定した場合、前記特定の行動に応じた推奨情報をユーザに通知する通知部とを備える。【選択図】図１
2018055269.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの活動状態を計測した計測データを取得する取得部と、
該取得部が取得した前記計測データに基づき、各時刻におけるユーザの活動状態を複数の活動パターンのいずれかに分類する分類部と、
該分類部の分類結果に基づき、前記活動パターン夫々の発生回数を時間別に集計する集計部と、
該集計部が集計した前記発生回数に基づき、ユーザが特定の行動を実行する実行確率の時系列データを生成する生成部と、
該生成部が生成した前記時系列データを参照して、現在時刻から所定時間後における前記実行確率が閾値以上であるか否かを判定する判定部と、
前記実行確率が前記閾値以上であると前記判定部が判定した場合、前記特定の行動に応じた推奨情報をユーザに通知する通知部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記計測データは、活動量計により計測されたユーザの動作情報、又はＧＰＳ受信機により取得したユーザの位置情報を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記特定の行動に係る行動内容に応じて前記所定時間を変更する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記生成部は、
前記集計部が集計した前記発生回数に基づき、各時刻において前記活動パターンが発生する発生確率を算出し、
算出した前記発生確率と、時間的な重み付け関数とに基づき、前記実行確率を算出する
ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記実行確率が前記閾値以上でないと前記判定部が判定した場合、該実行率が前記閾値より低い第２閾値以上であるか否かを判定する第２判定部と、
前記実行確率が前記第２閾値以上であると前記第２判定部が判定した場合、予定行動をユーザに問う質問通知を出力する第２通知部と、
該質問通知に対する応答を受け付ける受付部と、
該受付部が受け付けた応答結果に応じて、前記重み付け関数を時間軸に対してシフトさせる補正を行う補正部と
を備えることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
ユーザの活動状態を計測した計測データを取得し、
取得した前記計測データに基づき、各時刻におけるユーザの活動状態を複数の活動パターンのいずれかに分類し、
分類結果に基づき、前記活動パターン夫々の発生回数を時間別に集計し、
集計した前記発生回数に基づき、ユーザが特定の行動を実行する実行確率の時系列データを生成し、
生成した前記時系列データを参照して、現在時刻から所定時間後における前記実行確率が閾値以上であるか否かを判定し、
前記実行確率が前記閾値以上であると判定した場合、前記特定の行動に応じた推奨情報をユーザに通知する
処理をコンピュータに実行させる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、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の生活活動に関する種々の情報に基づき、人間の行動を予測する様々な手法が提案されている。例えば特許文献１では、ユーザの行動を予測する行動予測装置等が開示されている。特許文献１によれば、行動予測装置は、ユーザの生活活動に関連する活動エリア、生活環境、行動パターン、活動サイクル等の情報に基づき、ユーザが置かれている状況を推定する。また、行動予測装置は、ユーザの動作を示すモーションデータに基づきユーザの感情を推定する。そして行動予測装置は、推定結果に基づいてユーザ個々の行動に係るモデルデータを生成し、当該モデルデータに基づいて行動予測を行う。
【０００３】
また、特許文献２では、ユーザの行動予測を行うための学習モデルを生成するモデル化装置等が開示されている。特許文献２によれば、モデル化装置は、過去の期間においてユーザが滞在した位置データと、当該期間中のユーザのスケジュールデータとの時間的な共起関係を分析し、ユーザの滞在場所について学習モデルを生成する。モデル化装置は、生成した学習モデルに基づき、ユーザの滞在場所を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１８４７６４号公報
【特許文献２】特開２０１１−１９８２９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１、２ではユーザの行動を予測することに主眼が置かれており、予測結果をどのように活用するかという点については開示されていない。例えば特許文献１、２では、予測結果を何時、どのような態様で通知するかという点については開示されていない。
【０００６】
本発明は斯かる事情によりなされたものであって、その目的とするところは、ユーザの行動を予測し、予測結果を活用して生活活動を支援することができる情報処理装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る情報処理装置は、ユーザの活動状態を計測した計測データを取得する取得部と、該取得部が取得した前記計測データに基づき、各時刻におけるユーザの活動状態を複数の活動パターンのいずれかに分類する分類部と、該分類部の分類結果に基づき、前記活動パターン夫々の発生回数を時間別に集計する集計部と、該集計部が集計した前記発生回数に基づき、ユーザが特定の行動を実行する実行確率の時系列データを生成する生成部と、該生成部が生成した前記時系列データを参照して、現在時刻から所定時間後における前記実行確率が閾値以上であるか否かを判定する判定部と、前記実行確率が前記閾値以上であると前記判定部が判定した場合、前記特定の行動に応じた推奨情報をユーザに通知する通知部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る情報処理装置は、前記計測データは、活動量計により計測されたユーザの動作情報、又はＧＰＳ受信機により取得したユーザの位置情報を含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る情報処理装置は、前記判定部は、前記特定の行動に係る行動内容に応じて前記所定時間を変更することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る情報処理装置は、前記生成部は、前記集計部が集計した前記発生回数に基づき、各時刻において前記活動パターンが発生する発生確率を算出し、算出した前記発生確率と、時間的な重み付け関数とに基づき、前記実行確率を算出することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る情報処理装置は、前記実行確率が前記閾値以上でないと前記判定部が判定した場合、該実行率が前記閾値より低い第２閾値以上であるか否かを判定する第２判定部と、前記実行確率が前記第２閾値以上であると前記第２判定部が判定した場合、予定行動をユーザに問う質問通知を出力する第２通知部と、該質問通知に対する応答を受け付ける受付部と、該受付部が受け付けた応答結果に応じて、前記重み付け関数を時間軸に対してシフトさせる補正を行う補正部とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係るプログラムは、ユーザの活動状態を計測した計測データを取得し、取得した前記計測データに基づき、各時刻におけるユーザの活動状態を複数の活動パターンのいずれかに分類し、分類結果に基づき、前記活動パターン夫々の発生回数を時間別に集計し、集計した前記発生回数に基づき、ユーザが特定の行動を実行する実行確率の時系列データを生成し、生成した前記時系列データを参照して、現在時刻から所定時間後における前記実行確率が閾値以上であるか否かを判定し、前記実行確率が前記閾値以上であると判定した場合、前記特定の行動に応じた推奨情報をユーザに通知する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ユーザの行動を予測し、予測結果を活用して生活活動を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】情報処理システムの一例を示す模式図である。
【図２】サーバ１の構成例を示すブロック図である。
【図３】端末の構成例を示すブロック図である。
【図４】活動ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図５】コンテンツＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図６】通知テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図７】ユーザの生活活動に関する集計処理を説明するための説明図である。
【図８】ユーザの行動を予測する予測処理を説明するための説明図である。
【図９】推奨情報の通知処理を説明するための説明図である。
【図１０】情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】発生回数集計のサブルーチンに係る処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態２に係る質問通知処理の一例を示す説明図である。
【図１３】実施の形態２に係る情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】実施の形態３に係る活動ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１５】予測結果の共有処理を説明するための説明図である。
【図１６】実施の形態３に係る情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】上述した形態のサーバの動作を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、情報処理システムの一例を示す模式図である。本実施の形態では、ユーザの行動予測を行う情報処理システムについて説明する。情報処理システムは、情報処理装置１、端末装置２、２、２…及び計測機器３、３、３…を含む。情報処理装置１及び端末装置２、２、２…は、インターネット等のネットワークＮを介して通信接続されている。
【００１６】
情報処理装置１は、種々の情報処理を行う情報処理装置であり、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態において情報処理装置１はサーバコンピュータであるものとし、以下では簡潔のためサーバ１と読み替える。後述するようにサーバ１は、端末装置２からユーザの活動状態を示す計測データを取得し、当該計測データに基づいてユーザの行動を予測する。サーバ１は、予測したユーザの行動内容に応じて後述の推奨情報を生成し、端末装置２に通知する。
【００１７】
端末装置２は、ユーザが所持する情報処理端末であり、例えばスマートフォン、タブレット端末等である。本実施の形態において端末装置２はスマートフォンであるものとし、以下では簡潔のため端末２と読み替える。端末２は、ユーザの活動状態に関する計測を行い、計測データをサーバ１に送信する。端末２は、サーバ１が行動予測結果から生成した推奨情報を受信し、ユーザに対して提示する。
【００１８】
計測機器３は、ユーザの動作に係る計測を行う計測機器である。例えば計測機器３は、ユーザの腕に装着される腕時計型の活動量計であり、ジャイロセンサ、加速度センサ、振動センサ等により、ユーザの動作に係るデータ（動作情報）を計測する。本実施の形態に係る計測機器３は、加速度センサ、３軸ジャイロセンサを備え、ユーザの動作による加速度、角速度を計測する。計測機器３は、継続的に加速度、角速度の計測を行い、計測した加速度、角速度に係るデータを端末２に随時出力する。
【００１９】
図２は、サーバ１の構成例を示すブロック図である。サーバ１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、大容量記憶装置１４、計時部１５を含む。
制御部１１はＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等の演算処理装置を含み、記憶部１２に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、サーバ１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。記憶部１２はＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ素子を含み、制御部１１が処理を実行するために必要なプログラムＰ又はデータ等を記憶している。また、記憶部１２は、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部１３は通信に関する処理を行うための処理回路等を含み、ネットワークＮを介して外部と情報の送受信を行う。計時部１５は、時刻を計時し、制御部１１に通知する。
【００２０】
大容量記憶装置１４は、例えばハードディスク等を含む大容量の記憶装置である。大容量記憶装置１４は、活動ＤＢ１４１、コンテンツＤＢ１４２、通知テーブル１４３等を記憶している。活動ＤＢ１４１は、ユーザの活動状態に関する履歴を記憶している。より詳しくは、活動ＤＢ１４１は、ユーザの活動状態が、複数の活動パターンのいずれかに該当するに至った回数を集計した集計値を記憶している。コンテンツＤＢ１４２は、サーバ１が推奨情報を生成するためのコンテンツデータを記憶している。通知テーブル１４３は、推奨情報の通知を行う時点を定めるためのテーブルである。なお、本実施の形態において記憶部１２及び大容量記憶装置１４は一体の記憶装置として構成されていてもよい。また、大容量記憶装置１４は複数の記憶装置により構成されていてもよい。また、大容量記憶装置１４はサーバ１に接続された外部記憶装置であってもよい。
また、本実施の形態においてサーバ１は上記の構成に限られず、例えば操作入力を受け付ける入力部、サーバ１に係る情報を表示する表示部、可搬型記憶媒体に記憶された情報を読み取る読取部等を含んでもよい。
【００２１】
図３は、端末２の構成例を示すブロック図である。端末２は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、表示部２４、入力部２５、音声出力部２６、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部２７を含む。
制御部２１はＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算処理装置を含み、記憶部２２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、端末２に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。記憶部２２はＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ素子を含み、制御部２１が処理を実行するために必要なプログラム又はデータ等を記憶している。また、記憶部２２は、制御部２１が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。通信部２３はアンテナ及び通信処理回路等を含み、ネットワークを介してサーバ１等と情報の送受信を行う。表示部２４は液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の画面を有し、制御部２１から与えられた画像を表示する。入力部２５は表示部２４に設けられたタッチパネル又は押下式のボタン等であり、ユーザによる操作入力を受け付ける。音声出力部２６は、音声の出力を行うスピーカである。ＧＰＳ受信部２７は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信するアンテナ等を含み、端末２が位置する緯度及び経度を示す位置情報を取得する。
なお、本実施の形態において端末２は上記の構成に限られず、例えば音声の入力を行うマイク等の音声入力部、可搬型記憶媒体に記憶された情報を読み取る読取部等を含んでもよい。
【００２２】
図４は、活動ＤＢ１４１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。活動ＤＢ１４１は、ＩＤ列、氏名列、年齢列、性別列、活動列を含む。ＩＤ列は、各ユーザを識別するためのＩＤを記憶している。氏名列、年齢列、及び性別列は、ＩＤと対応付けて、ユーザの氏名、年齢、性別を記憶している。活動列は、ＩＤと対応付けて、ユーザの活動状態に関する履歴を記憶している。具体的には、活動列にはユーザの生活活動に関する計測データに基づき判別される活動パターンの発生回数が記憶されている。例えばサーバ１は、端末２から取得したユーザの活動量、位置情報等の計測データから、各時刻におけるユーザの活動状態を複数の活動パターンのいずれかに分類する。例えばサーバ１は、後述するように、「乗車」、「自力移動」、「重作業」、「軽作業」、及び「待機」のいずれかの活動パターンに分類する。サーバ１は、端末２から取得する計測データに基づいて分類を行い、ユーザの活動状態がいずれかの活動パターンに該当するに至った回数、すなわち各活動パターンの発生回数を時間別に記録する。例えばサーバ１は、ユーザが自動車、電車等の車輌に乗車していると判別した場合、「乗車」に係る発生回数をインクリメントする。サーバ１は、当該処理により集計した各活動パターンの発生回数を活動列に記憶する。
【００２３】
図５は、コンテンツＤＢ１４２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。コンテンツＤＢ１４２は、行動列、条件列、コンテンツ列を含む。行動列は、活動ＤＢ１４１のデータに基づきサーバ１が予測するユーザの行動内容を記憶している。例えば行動列には、食事、外出、入浴、就寝等のように、ユーザが一日のうちに行う各行動内容の種類を記憶している。条件列は、行動内容と対応付けて、推奨情報を生成するためのコンテンツデータの選択条件を記憶している。例えばサーバ１は、「食事」に係る推奨情報を生成する場合、現在時刻、ユーザの現在位置、生活環境（天候、気温等）、年齢、性別等に応じてコンテンツを選択する。コンテンツ列は、行動内容及び選択条件と対応付けて、推奨情報を生成するためのコンテンツデータを記憶している。
【００２４】
図６は、通知テーブル１４３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。通知テーブル１４３は、行動列、設定時間列を含む。行動列は、活動ＤＢ１４１のデータに基づきサーバ１が予測するユーザの行動内容を記憶している。設定時間列は、行動内容と対応付けて、サーバ１が推奨情報の通知を行う時点を定めるための設定時間を記憶している。より詳しくは、設定時間列には、サーバ１が予測するユーザの行動の開始時刻と、サーバ１が推奨情報の通知を行う時刻との差分に相当する時間を記憶している。すなわちサーバ１は、ある時刻においてユーザが特定の行動を実行すると予測した場合、通知テーブル１４３を参照し、当該時刻よりも設定時間だけ前の時刻において通知を行う。
【００２５】
図７は、ユーザの生活活動に関する集計処理を説明するための説明図である。以下では、情報処理システムが実行する処理の概要について説明する。なお、以下の説明では便宜上、サーバ１の処理主体は制御部１１であるものとし、端末２の処理主体は制御部２１であるものとする。サーバ１の制御部１１は、端末２から取得する動作情報、位置情報等の計測データに基づき、ユーザの活動パターンを分析する。制御部１１は、分析した活動パターンに基づいて行動予測を行い、ユーザに対して推奨情報を通知する。
【００２６】
サーバ１の制御部１１は、端末２から計測データを取得する。制御部１１は、端末２から取得する当該計測データに基づき、計測時におけるユーザの活動状態を判定する。具体的に制御部１１は、計測時のユーザの活動状態を、計測値に応じて予め定められた複数の活動パターンのいずれかに分類する。例えば制御部１１は、ユーザが自動車、電車等に係る車輌に乗車している「乗車」、歩き又は走りにより移動している「自力移動」、移動せずに一定の場所で重作業又は軽作業を行っている「重作業」、「軽作業」、移動せずに作業もしていない「待機」のいずれかに活動状態を分類する。
【００２７】
例えば制御部１１は、端末２がＧＰＳ受信部２７から取得した位置情報に基づき、ユーザが一定速度（例えば時速２０ｋｍ／ｈ）以上の速度で移動しているか否かを判定する。これにより制御部１１は、ユーザの活動状態が「乗車」であるか否かを判定する。
【００２８】
ユーザが一定速度以上の速度で移動していない場合、制御部１１は、ユーザが歩き又は走りにより移動しているか否かを判定する。具体的に制御部１１は、計測機器３で計測された動作情報を参照し、加速度及び角速度に係る計測データが、ユーザの歩行又は走行を示す所定の計測パターンに該当するか否かを判定する。加速度及び角速度に係る計測データが所定パターンである場合、制御部１１は、ユーザの活動状態が「自力移動」であるものと判定する。
【００２９】
活動状態が「乗車」、「自力移動」のいずれでもない場合、制御部１１は、計測機器３で計測された動作情報に基づいてユーザの活動状態を判定する。具体的に制御部１１は、計測機器３で計測された角速度の計測値について、単位時間の分散値を算出する。例えば制御部１１は、分単位の分散値を算出する。制御部１１は、算出した分散値に応じて、活動状態が「重作業」、「軽作業」、「待機」のいずれに該当するかを判定する。例えば制御部１１は、算出した分散値が、予め定められた第１基準値（例えば１０００）以上である場合、活動状態が「重作業」であると判定する。また、制御部１１は、分散値が第１基準値未満で、且つ第１基準値よりも低い第２基準値（例えば１００）以上である場合、活動状態が「軽作業」であるものと判定する。また、制御部１１は、分散値が第２基準値未満である場合、活動状態が「待機」であるものと判定する。
【００３０】
上記のように制御部１１は、各計測時点における計測データに基づき、ユーザの活動状態を各活動パターンに分類する。例えば図７に示すように、１１時５８分の計測データを参照して、角速度の分散値が１０００以上であり、移動速度が２０ｋｍ／ｈ未満であると判定した場合、制御部１１は、１１時５８分にユーザが「重作業」を行っていたものと判断する。制御部１１は、計測が行われた各時刻（例えば毎分）について活動状態を判定していく。これにより、制御部１１は各時刻においてユーザがどのような活動状態にあるかを判断する。
【００３１】
制御部１１は、上記の分類結果に基づき、各活動パターンの発生回数を時間別に集計する。例えば制御部１１は、１１時５８分の計測データに基づいてユーザの活動状態が「重作業」であると判定した場合、活動ＤＢ１４１における時刻「１１時５８分」の活動パターン「重作業」の集計値に１を加算する。このように、制御部１１は各時刻において判定した活動パターンに応じて、各活動パターンの発生回数を集計する。これにより、活動ＤＢ１４１には、各時刻における活動状態の分類結果が記録される。
【００３２】
図８は、ユーザの行動を予測する予測処理を説明するための説明図である。制御部１１は、活動ＤＢ１４１に集計されたデータに基づいてユーザの行動を予測する。具体的に制御部１１は、集計された活動パターンの発生回数に基づき、ユーザが各時刻において特定の行動を実行する実行確率を算出する。
【００３３】
例えばユーザが「食事」の行動を行う確率を算出する場合を考える。この場合、制御部１１は活動ＤＢ１４１に記憶されている「重作業」の発生回数の集計値に基づき、ユーザが食事を行う確率を算出する。例えば１１時５８分に食事を行う確率を算出する場合、制御部１１は、当該時刻における各活動パターンの発生回数を活動ＤＢ１４１から抽出する。すなわち制御部１１は、１１時５８分における「乗車」、「自力移動」、「重作業」…の各活動パターンの発生回数を読み出す。制御部１１は、読み出した各活動パターンの発生回数を、全ての活動パターンに係る発生回数の合計値で除算して、当該時刻における各活動パターンの発生確率を算出する。例えば「重作業」の発生回数を算出する場合、制御部１１は各活動パターンの発生回数の合計値を求め、当該合計値で「重作業」の発生回数を除算して発生確率を算出する。制御部１１は、その他の活動パターンについても発生確率を算出する。
【００３４】
制御部１１は、算出した活動パターンの発生確率と、時間的な重み付け関数とに基づき、ユーザが特定の行動を行う実行確率を算出する。重み付け関数は、食事、外出、入浴等の各行動内容に応じて予め定義された窓関数である。具体的には図８に示すように、重み付け関数は時間軸における各行動の有限区間を規定している。例えば「食事」について考えた場合、重み付け関数は、ユーザが食事を取ることが予想される時刻を中央値として、所定の時間幅において０〜１の値を規定している。なお、図８では重み付け関数を三角窓の窓関数として図示してあるが、重み付け関数は、例えば方形窓、ガウス窓等に係る窓関数であってもよい。制御部１１は、食事、外出、入浴等の行動別に重み付け関数を予め定義しており、予測する行動内容に応じて重み付け関数を選択する。「食事」について実行確率を算出する場合、制御部１１は「食事」に係る重み付け関数を読み出す。例えば制御部１１は、当該重み付け関数と、上記で算出した活動パターンの発生確率とを乗算し、ユーザが「食事」を行う実行確率を算出する。制御部１１は、一日のうちの各時刻について実行確率を算出していく。これにより、図８に示すように、制御部１１は実行確率の時系列データを生成する。すなわち制御部１１は、ユーザが各時刻において食事を取る確率を算出する。制御部１１は、外出、入浴、その他の行動についても同様に実行確率の時系列データを生成する。
【００３５】
図９は、推奨情報の通知処理を説明するための説明図である。制御部１１は、上記で生成した時系列データを参照して行動予測を行う。そして制御部１１は、ユーザが特定の行動を行うことが予測される場合、予測される行動に応じた推奨情報を生成してユーザに通知する。
具体的に制御部１１は、計時部１５から現在時刻を取得する。そして制御部１１は、各行動の実行確率に係る時系列データを参照し、現在時刻から所定時間後における実行確率が閾値（例えば７５％）以上であるか否かを判定する。上記の所定時間は、適切なタイミングで推奨情報の通知を行うために予め設定されたインターバルの時間である。本実施の形態において制御部１１は、通知テーブル１４３に規定された設定時間を参照し、現在時刻から設定時間後における実行確率が閾値以上であるか否かを判定する。例えば「食事」について判定を行う場合、制御部１１は、現在時刻から１０分後の実行確率が閾値以上であるか否かを判定する。制御部１１は、その他の行動内容についても同様に、実行確率が閾値以上であるか否かを判定する。
【００３６】
なお、上記で制御部１１は、予測する行動内容に応じて設定時間を変更したが、設定時間は固定値であってもよい。
【００３７】
所定時間（設定時間）後の実行確率が閾値以上であると判定した場合、制御部１１はコンテンツＤＢ１４２を参照し、予測される行動内容に応じてユーザに推奨する推奨情報を生成する。推奨情報は、行動内容に応じてユーザの生活上の便宜を図るための情報である。
【００３８】
例えば図９に示すように、「食事」の実行確率が閾値以上であると判定した場合、制御部１１はコンテンツＤＢ１４２を参照し、食事に役立つ推奨情報をユーザに通知する。この場合に制御部１１は、例えば現在時刻、ユーザの現在位置、生活環境、ユーザの個人属性等に応じてコンテンツを選択し、推奨情報を生成する。例えば制御部１１は、端末２から取得した計測データを参照してユーザの現在位置を割り出し、付近の飲食店の情報をコンテンツＤＢ１４２から読み出し、当該飲食店の利用を推奨する推奨情報を生成する。また、例えば制御部１１は、ユーザの現在位置付近について天気予報に係る情報を外部から取得し、天候、気温などを判別して、所定の食事メニューを推奨する推奨情報を生成する。また、制御部１１は、ユーザの年齢、性別等の個人情報を参照し、さらに細かくコンテンツを選択してもよい。
【００３９】
制御部１１は、実行確率が閾値以上であると判定した行動内容に応じてコンテンツを選択し、推奨情報を生成する。例えば制御部１１は、「外出」について実行確率が閾値以上であると判定した場合、ユーザの現在位置周辺の交通情報、現在位置周辺の商業施設に係る広告情報などを推奨情報としてもよい。以上より、制御部１１はユーザの行動予測結果に応じた推奨情報を生成する。
【００４０】
なお、上記で制御部１１は、ユーザの個人属性等まで選択基準としてコンテンツを選択し、推奨情報を生成することとしたが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、個人属性等は選択基準とせずともよい。制御部１１は行動予測結果、すなわち予測されるユーザの行動内容に応じた推奨情報を生成することができればよく、ユーザの個人属性等まで基準とすることは必須ではない。
【００４１】
制御部１１は、生成した推奨情報をユーザに通知する。端末２の制御部２１は、サーバ１から通知された推奨情報に係る画像を表示部２４に表示すると共に、案内音声を音声出力部２６より出力する。例えば図９に示すように、制御部２１は所定のアラート音声を出力してユーザに予測結果を通知すると共に、予測される行動に応じたコンテンツを案内する案内音声を出力する。なお、例えば制御部２１は、アラート音声ではなく、所定のアラート表示、バイブレーション機能等によりユーザの注意を促すようにしてもよい。上述の如く、サーバ１の制御部１１は所定時間後の行動について予測を行い、推奨情報を通知することから、当該通知は予定時刻の所定時間前に通知される。これにより、制御部１１はユーザの注意を喚起すると共に、予定される行動を行う上で有益な推奨情報をユーザに通知することで、ユーザの生活活動を支援することができる。
【００４２】
図１０は、情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図１０に基づき、情報処理システムが実行する処理内容について説明する。
端末２の制御部２１は、計測機器３により計測されたユーザの動作情報を取得する（ステップＳ１１）。例えば計測機器３は、加速度センサ、３軸ジャイロセンサ等を含む活動量計であり、ユーザの腕に装着されている。制御部２１は、各センサで検知した加速度、角速度等に係るデータを取得することで、ユーザの動作を示す動作情報の計測を行う。制御部２１は、ＧＰＳ受信部２７からユーザの位置情報を取得する（ステップＳ１２）。制御部２１は、動作情報及び位置情報に係る計測データをサーバ１に出力する（ステップＳ１３）。
【００４３】
サーバ１の制御部１１は、端末２から計測データを取得する（ステップＳ１４）。制御部１１は、取得した計測データに基づき、各時刻におけるユーザの活動状態を複数の活動パターンのいずれかに分類し、分類結果に基づいて各活動パターンの発生回数を時間別に集計する処理を行う（ステップＳ１５）。
【００４４】
制御部１１は、集計された活動パターンの発生回数に基づき、ユーザが各時刻において特定の行動を実行する実行確率の時系列データを生成する（ステップＳ１６）。例えば制御部１１は、ステップＳ１５で集計した各活動パターンの発生回数と、時間的な重み付け関数とに基づき、ユーザが行動を行う実行確率を算出する。重み付け関数は、食事、外出、入浴等の各行動内容に応じて予め定義された窓関数である。まず制御部１１は、各活動パターンの発生回数を、全ての活動パターンに係る発生回数の合計で除算して、各時刻における各活動パターンの発生確率を算出する。さらに制御部１１は、算出した発生確率に上記の重み付け関数を乗算することで、各時刻においてユーザが特定の行動を実行する実行確率を算出する。制御部１１は、食事、外出、入浴等の各行動について、各時刻における実行確率を算出していく。これにより、制御部１１は各行動について実行確率の時系列データを生成する。
【００４５】
制御部１１は、計時部１５から現在時刻を取得する（ステップＳ１７）。制御部１１は、生成した時系列データを参照し、現在時刻から所定時間後の実行確率が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１８）。上記の所定時間は、適切なタイミングで後述の通知を行うために予め設定されたインターバルの時間である。本実施の形態において制御部１１は、判定対象である行動内容に応じて上記の所定時間を変更する。具体的には、制御部１１は通知テーブル１４３を参照し、行動内容に応じて予め設定されている設定時間を読み出す。制御部１１は、当該設定時間後の実行確率について判定を行う。制御部１１は、各行動の実行確率についてステップＳ１８の判定処理を行い、各行動について予測を行う。所定時間後の実行確率が閾値以上でないと判定した場合（Ｓ１８：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ１７に戻す。
【００４６】
所定時間後の実行確率が閾値以上であると判定した場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、制御部１１はコンテンツＤＢ１４２を参照し、閾値以上であると判定された行動内容に応じてユーザに推奨する推奨情報を生成する（ステップＳ１９）。推奨情報は、予測される行動内容に応じてユーザに推奨する情報であり、ユーザの活動の便宜を図るための情報である。例えば制御部１１は、行動内容の他に、現在時刻、ユーザの現在位置、生活環境、個人属性などに応じて推奨情報を生成する。制御部１１は、生成した推奨情報を端末２に通知する（ステップＳ２０）。
【００４７】
制御部２１は、サーバ１から通知される推奨情報を取得する（ステップＳ２１）。制御部２１は、取得した推奨情報を出力する（ステップＳ２２）。例えば図９で示したように、制御部２１は推奨されるコンテンツを表示部２４に表示すると共に、コンテンツを案内する案内音声を音声出力部２６より出力する。制御部２１は、一連の処理を終了する。
【００４８】
図１１は、発生回数集計のサブルーチンに係る処理手順の一例を示すフローチャートである。図１１に基づき、ステップＳ１５のサブルーチンの処理内容について説明する。
制御部１１は、計測データに含まれる位置情報を参照し、ユーザの移動速度が一定の速度以上であるか否かを判定する（ステップＳ４１）。例えば制御部１１は、移動速度が時速２０ｋｍ／ｈ以上であるか否かを判定する。移動速度が一定の速度以上であると判定した場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、制御部１１は、活動パターン「乗車」の発生回数を１だけ加算して活動ＤＢ１４１に記憶する（ステップＳ４２）。
【００４９】
移動速度が一定の速度以上でないと判定した場合（Ｓ４１：ＮＯ）、制御部１１は、計測データに含まれる動作情報を参照し、ユーザが歩き又は走りにより移動しているか否かを判定する（ステップＳ４３）。具体的に制御部１１は、計測機器３において計測された加速度、角速度に係る計測データが、ユーザの歩行又は走行を示す所定の計測パターンに該当するか否かを判定する。歩き又は走りにより移動していると判定した場合（Ｓ４３：ＹＥＳ）、制御部１１は、活動パターン「自力移動」の発生回数を１だけ加算して活動ＤＢ１４１に記憶する（ステップＳ４４）。
【００５０】
歩き又は走りにより移動していないと判定した場合（Ｓ４３：ＮＯ）、制御部１１は、計測データに含まれる動作情報を参照し、単位時間の角速度の分散値が所定の第１基準値以上であるか否かを判定する（ステップＳ４５）。例えば制御部１１は、分散値が１０００以上であるか否かを判定する。第１基準値以上であると判定した場合（Ｓ４５：ＹＥＳ）、制御部１１は、活動パターン「重作業」の発生回数を１だけ加算して活動ＤＢ１４１に記憶する（ステップＳ４６）。
【００５１】
分散値が第１基準値以上でないと判定した場合（Ｓ４５：ＮＯ）、制御部１１は、分散値が第１基準値よりも低い第２基準値以上であるか否かを判定する（ステップＳ４７）。例えば制御部１１は、分散値が１００以上であるか否かを判定する。第２基準値以上であると判定した場合（Ｓ４７：ＹＥＳ）、制御部１１は、活動パターン「軽作業」の発生回数を１だけ加算して活動ＤＢ１４１に記憶する（ステップＳ４８）。
【００５２】
分散値が第２基準値以上でないと判定した場合（Ｓ４７：ＮＯ）、制御部１１は、活動パターン「待機」の発生回数を１だけ加算して活動ＤＢ１４１に記憶する（ステップＳ４９）。ステップＳ４２、Ｓ４４、Ｓ４６、Ｓ４８、Ｓ４９のいずれかの処理を実行した後、制御部１１は発生回数集計のサブルーチンをリターンする。
【００５３】
なお、上記で計測機器３は、角速度等の動作情報について計測を行うこととしたが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えば計測機器３は、リストバンドに加わる押圧力の変化を検知する着脱センサ等を備え、ユーザが着脱動作を行ったか否かを検知してもよい。
【００５４】
また、例えばサーバ１は曜日別に活動パターンの発生回数を集計し、行動予測を行ってもよい。これにより、例えば休日と平日との活動パターンを区別することができる。また、サーバ１は併せて、通知する推奨情報のコンテンツを曜日別に変更してもよい。
【００５５】
また、上記の情報処理システムでは、端末２が計測データを収集し、サーバ１が行動予測に係る処理を行ったが、本実施の形態はこれに限定されるものはなく、端末２において一連の処理をすべて行うこととしてもよい。すなわち、端末２が活動ＤＢ１４１等に係る情報を記憶しておき、活動ＤＢ１４１に記憶した計測データに基づいて行動予測処理を行い、推奨情報を自動生成して出力する。この場合であっても、上記と同様の効果を奏する。
【００５６】
以上より、本実施の形態１によれば、ユーザの行動を予測し、予測結果を活用して生活活動を支援することができる。
【００５７】
また、本実施の形態１によれば、計測機器３により計測された動作情報、又はＧＰＳ受信部２７により取得した位置情報を含む計測データからユーザの行動を適切に予測することができる。
【００５８】
また、本実施の形態１によれば、予測する行動内容に応じて通知時刻を変更することで、適切なタイミングで通知を行うことができる。
【００５９】
また、本実施の形態１によれば、重み付け関数を用いることで、行動予測に係る誤判定を防止することができる。
【００６０】
（実施の形態２）
本実施の形態では、重み付け関数を補正することで予測精度を向上させる形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については図面に同一の符号を付して説明を省略する。
図１２は、実施の形態２に係る質問通知処理の一例を示す説明図である。本実施の形態においてサーバ１の制御部１１は、行動予測の精度を向上させるべく、端末装置２からの応答に応じて重み付け関数を補正する処理を行う。具体的に制御部１１は、特定の行動について実行確率が高くはないが、低くもない状態である場合、当該予測行動を行うか否かをユーザに問い合わせ、当該問い合わせに対する応答結果に応じて重み付け関数を時間軸に対してシフトさせる補正を行う。
【００６１】
例えば制御部１１は、実施の形態１と同様、現在時刻から所定時間後にユーザが特定の行動を行う実行確率が閾値以上であるか否かを判定する。所定時間後の実行確率が閾値以上である場合、制御部１１は推奨情報を生成して端末２に通知する。一方、実行確率が閾値以上でないと判定した場合、制御部１１はさらに、実行確率が上記の閾値よりも低い第２閾値（例えば５０％）以上であるか否かを判定する。第２閾値以上であると判定した場合、制御部１１は、当該行動をユーザが実行する可能性が低くないと判断し、ユーザに対して問い合わせを行う。
【００６２】
具体的に制御部１１は、ユーザが近い未来において行う予定行動を問う質問通知を端末２に出力する。例えば制御部１１は、上記で実行確率が第２閾値以上であると判定された行動が、ユーザがこれから行う予定行動であるか否かを問う通知を出力する。すなわち制御部１１は、予測結果の正誤についてユーザに問い合わせる。
【００６３】
当該質問通知を取得した場合、端末２の制御部２１は、図１２に示す質問画面を表示部２４に表示すると共に、予定行動をユーザに問う質問音声を音声出力部２６より出力する。質問画面は、ユーザが応答内容を入力するための応答オブジェクト４１ａ〜ｃを含む。応答オブジェクト４１ａ〜ｃは夫々、予測結果が正しいか否か、又は予測された行動をすでに実行済みであるか否かを選択入力するためのオブジェクトである。制御部２１は、質問画面において単に予測結果の正誤の入力を受け付けるだけでなく、予測された行動がすでに実行済みであるか否かの入力を併せて受け付ける。制御部２１は、各応答オブジェクト４１ａ〜ｃのいずれかへの操作入力を受け付けた場合、操作内容を示す応答信号を生成し、サーバ１に出力する。
【００６４】
サーバ１の制御部１１は、端末２から応答信号を取得する。制御部１１は応答信号を読み出し、予測結果が正しいか否か、又は予測された行動をすでに実行済みであるか否かの応答結果を判別する。制御部１１は、当該応答結果に応じて重み付け関数を補正する。詳しくは、予測結果が正しい旨の応答を受け付けた場合、制御部１１は重み付け関数を補正せず、推奨情報を通知する処理を行う。
【００６５】
予測された行動が実行済みである旨の応答を受け付けた場合、制御部１１は、時系列で定義されている重み付け関数を、時間軸に対してシフトさせる補正を行う。具体的に制御部１１は、重み付け関数を時間軸に対して所定時間（例えば１０分間）だけ前にシフトさせる。これにより制御部１１は、予定された行動が実行済みである旨の応答結果、すなわち予測結果の通知が遅れている旨の応答結果に従い、以降の処理において補正前よりも早い時点でユーザの行動を予測し、推奨情報を通知する。
【００６６】
予測された行動が実行済みでない旨の応答を受け付けた場合、制御部１１は、重み付け関数を時間軸に対して所定時間だけ後にシフトさせる補正を行う。これにより、制御部１１は以降の処理において、行動予測に係る処理を時間的に遅らせる。以上より、制御部１１は、質問通知に対する応答結果に基づき重み付け関数を補正することで、行動予測の精度を向上させることができる。
【００６７】
図１３は、実施の形態２に係る情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。現在時刻から所定時間後の実行確率が閾値以上でないと判定した場合（Ｓ１８：ＮＯ）、サーバ１の制御部１１は、以下の処理を実行する。
制御部１１は、現在時刻から所定時間後の実行確率が、ステップＳ１８に係る閾値よりも低い第２閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。第２閾値以上でないと判定した場合（Ｓ２０１：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ１７に戻す。第２閾値以上であると判定した場合（Ｓ２０１：ＹＥＳ）、制御部１１は、ユーザの予定行動を問う質問通知を端末２に出力する（ステップＳ２０２）。質問通知は、第２閾値以上であると判定された行動内容の正誤を問う通知である。
【００６８】
端末２の制御部２１は、当該質問通知をサーバ１から取得する（ステップＳ２０３）。制御部２１は、取得した質問通知に係る質問画面を表示部２４に表示すると共に、予定行動をユーザに問う質問音声を音声出力部２６より出力する（ステップＳ２０４）。質問画面は、予測結果の正誤の入力を受け付けるための画面である。例えば制御部２１は、質問画面において予測結果の正誤の入力を受け付けると共に、予測された行動をすでに実行したか否かの選択入力を併せて受け付ける。制御部２１は、当該質問画面において応答入力を受け付ける（ステップＳ２０５）。すなわち制御部２１は、ユーザに問い合わせた予測結果が正しいか否か、予測された行動をすでに実行したか否かについて入力を受け付ける。制御部２１は、受け付けた入力内容に基づき、サーバ１に応答信号を出力する（ステップＳ２０６）。
【００６９】
サーバ１の制御部１１は、端末２から応答信号を取得することで、質問通知に対する応答を受け付ける（ステップＳ２０７）。制御部１１は、受け付けた応答結果に応じて、予測結果の正誤を判定する（ステップＳ２０８）。予測結果が正しいと判定した場合（Ｓ２０８：ＹＥＳ）、制御部１１は処理をステップＳ１９に移行する。これにより、制御部１１は推奨情報を生成して端末２に通知する。
【００７０】
予測結果が誤りであると判定した場合（Ｓ２０８：ＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ１８において実行確率が閾値以上であると判定された行動がすでに実行済みであるか否かを判定する（ステップＳ２０９）。実行済みであると判定した場合（Ｓ２０９：ＹＥＳ）、制御部１１は、重み付け関数を時間軸に対して所定時間だけ前にシフトさせる補正を行う（ステップＳ２１０）。例えば制御部１１は、重み付け関数を時間軸に対して１０分間だけ前にシフトさせる。実行済みでないと判定した場合（Ｓ２０９：ＮＯ）、制御部１１は、重み付け関数を所定時間だけ後にシフトさせる補正を行う（ステップＳ２１１）。例えば制御部１１は、重み付け関数を１０分間だけ後にシフトする。ステップＳ２１０又はＳ２１１の処理を実行した後、制御部１１は一連の処理を終了する。
【００７１】
以上より、本実施の形態２によれば、行動予測の精度を向上させることができる。
【００７２】
（実施の形態３）
本実施の形態では、行動予測結果を他のユーザと共有する形態について述べる。
図１４は、実施の形態３に係る活動ＤＢ１４１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。本実施の形態に係る活動ＤＢ１４１は、共有列を含む。共有列は、各ユーザのＩＤと対応付けて、予測結果の共有先である他のユーザのアドレス情報が記憶されている。例えば共有列には、予測結果を共有する他のユーザのメールアドレス、ＳＮＳ（Social Network Service）に係るアカウント情報などが記憶される。共有先のアドレス情報は、例えば端末２に介してユーザにより登録される。
【００７３】
図１５は、予測結果の共有処理を説明するための説明図である。本実施の形態において制御部１１は、計測データに基づき実行確率の時系列データを生成した場合、当該時系列データを参照し、実行確率が所定の閾値以上である時間（時刻又は時間帯）を特定する。例えば制御部１１は、「食事」について行動予測を行う場合、「食事」に関する時系列データにおいて実行確率が閾値以上である時間帯を特定する。制御部１１は、その他の行動についても実行確率が閾値以上である時間帯を特定する。制御部１１は、特定した時間帯と、当該時間帯に実行することが予測される行動内容とを含む、当該ユーザの予定情報を生成する。制御部１１は、活動ＤＢ１４１に記憶されている他のユーザのアドレス情報を参照し、当該ユーザの予定情報を他のユーザ宛に送信する。例えば制御部１１は、一日毎にユーザの予定情報を生成し、他のユーザ宛に送信する。
【００７４】
予定情報を受信した場合、他のユーザの端末２は、当該ユーザの予定行動を一覧表示する。具体的に端末２は、実行確率に基づき実行が予測される各行動の行動内容と、上記で特定した時間帯の開始時刻とを対応付けて、ユーザの一日の予定行動を一覧表示する。
【００７５】
図１６は、実施の形態３に係る情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。ユーザが特定の行動を実行する実行確率の時系列データを生成した後（ステップＳ１６）、サーバ１の制御部１１は、以下の処理を実行する。
制御部１１は、生成した時系列データを参照し、実行確率が閾値以上である時間を特定する（ステップＳ３０１）。例えば制御部１１は、実行確率が７５％以上である時間帯を特定する。制御部１１は、各行動内容について実行確率と閾値との比較を行い、ユーザが各行動を実行すると予測される時間帯を特定する。制御部１１は、特定した時間と、当該時間に実行確率が閾値以上である行動内容とを含む、当該ユーザの予定情報を生成する（ステップＳ３０２）。例えば図１５に例示したように、制御部１１は、実行確率に基づき実行が予測される各行動の行動内容と、ステップＳ３０１で特定した時間帯の開始時刻とを対応付けて、ユーザの予定行動を一覧で示す画像データを生成する。制御部１１は活動ＤＢ１４１に記憶されている他のユーザのアドレス情報を参照して、ステップＳ３０２で生成した予定情報を他のユーザ宛に送信し（ステップＳ３０３）、一連の処理を終了する。
【００７６】
以上より、本実施の形態３によれば、ユーザのスケジュールを自動生成して他のユーザと共有することができる。
【００７７】
（実施の形態４）
図１７は、上述した形態のサーバ１の動作を示す機能ブロック図である。制御部１１がプログラムＰを実行することにより、サーバ１は以下のように動作する。取得部１７１は、ユーザの活動状態を計測した計測データを取得する。分類部１７２は、該取得部１７１が取得した前記計測データに基づき、各時刻におけるユーザの活動状態を複数の活動パターンのいずれかに分類する。集計部１７３は、該分類部１７２の分類結果に基づき、前記活動パターン夫々の発生回数を時間別に集計する。生成部１７４は、該集計部１７３が集計した前記発生回数に基づき、ユーザが特定の行動を実行する実行確率の時系列データを生成する。判定部１７５は、該生成部１７４が生成した前記時系列データを参照して、現在時刻から所定時間後における前記実行確率が閾値以上であるか否かを判定する。通知部１７６は、前記実行確率が前記閾値以上であると前記判定部１７５が判定した場合、前記特定の行動に応じた推奨情報をユーザに通知する。
【００７８】
本実施の形態４は以上の如きであり、その他は実施の形態１から３と同様であるので、対応する部分には同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
【００７９】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００８０】
１  サーバ（情報処理装置）
１１  制御部
１２  記憶部
Ｐ  プログラム
１３  通信部
１４  大容量記憶装置
１４１  活動ＤＢ
１４２  コンテンツＤＢ
１４３  通知テーブル
１５  計時部
２  端末（端末装置）
２１  制御部
２２  記憶部
２３  通信部
２４  表示部
２５  入力部
２６  音声出力部
２７  ＧＰＳ受信部
３  計測機器
４１ａ、ｂ、ｃ  応答オブジェクト
【図１】
2018055269.tif 000003
【図２】
2018055269.tif 000004
【図３】
2018055269.tif 000005
【図４】
2018055269.tif 000006
【図５】
2018055269.tif 000007
【図６】
2018055269.tif 000008
【図７】
2018055269.tif 000009
【図８】
2018055269.tif 000010
【図９】
2018055269.tif 000011
【図１０】
2018055269.tif 000012
【図１１】
2018055269.tif 000013
【図１２】
2018055269.tif 000014
【図１３】
2018055269.tif 000015
【図１４】
2018055269.tif 000016
【図１５】
2018055269.tif 000017
【図１６】
2018055269.tif 000018
【図１７】
2018055269.tif 000019