(57)【要約】【課題】人物の立ち寄り場所を十分な精度で推定できるようにする。【解決手段】モバイルデバイスユーザの立ち寄り場所についての情報を取得するため、まずそのモバイルデバイスに備わる１個又は複数個のセンサにより記録されたコンテキスト情報を収集する（４０４）。次いで、モバイルデバイスユーザの経時変化的な行動パターン、環境指標又はその双方をそのコンテキスト情報に基づき抽出する（４０８）。更に、その抽出の結果を、立ち寄り場所に関連付けデータベース上に都合複数通り登録されている既知の行動パターン、環境指標又はその双方と比較する（４１０）。そして、その比較の結果に基づきそのモバイルデバイスユーザの立ち寄り場所を判別する（４１２）。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイルデバイスユーザの立ち寄り場所を推定する方法であって、
そのモバイルデバイスに備わる１個又は複数個のセンサにより記録されたコンテキスト情報を収集するステップと、
モバイルデバイスユーザの経時変化的な行動パターン、環境指標又はその双方をそのコンテキスト情報に基づき抽出するステップと、
その抽出の結果を、立ち寄り場所に関連付けデータベース上に都合複数通り登録されている既知の行動パターン、環境指標又はその双方と比較するステップと、
その比較の結果に基づきそのモバイルデバイスユーザの立ち寄り場所を判別するステップと、
を有し、コンピュータ上で実行可能な方法。
【請求項２】
請求項２記載の方法であって、更に、
モバイルデバイスユーザの概略位置を導出するステップと、
その概略位置と関わりのある立ち寄り場所を何通りか推挙するステップと、
を有し、その結果を併用し上記立ち寄り場所判別を実行する方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、モバイルデバイスユーザの経時変化的な行動パターンを１個又は複数個のセンサの出力に基づき抽出する方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、モバイルデバイスユーザの経時変化的な行動パターンの一種としてそのモバイルデバイスユーザの身体運動パターンを抽出する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は立ち寄り場所の推定、特にモバイルデバイスで検知された種々の情報に基づく立ち寄り場所の推定に関する。
【背景技術】
【０００２】
所与時刻における人物の所在を正確に示す情報は、多くのモバイルアプリケーションに欠かせない情報になりつつある。例えばＷｉＦｉ（登録商標）ホットスポット検知アプリケーションでは、最寄りのＷｉＦｉ（登録商標）ホットスポットに関する情報をユーザに提供するのに、そのユーザの現在地についての情報があると便利である。広告表示アプリケーションでは、個々のユーザに相応しい広告をそのユーザの携帯電話上に表示させるのに、そのユーザが過去に訪れた場所に関する情報があると便利である。従って、ユーザの所在を立ち寄り場所（レストランか映画館か等）ベースで検知・判別することが重要である。仮に、ユーザが例えば映画館内に入ったことが判れば、携帯電話アプリケーションからの指令でその携帯電話をマナーモードに自動移行させることもできる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、既存の測位システムでは、人物の所在特にその立ち寄り場所を十分な精度で検知・判別するのが難しい。即ち、モバイルデバイスには測位手段としてＧＰＳ(Global Positioning System)受信機が実装されていることが多いが、そのモバイルデバイスを携えている人物（ユーザ）が屋内やいわゆるビル谷にいるときにはうまく測位を行うことができない。これは、インドアショッピングモールのなかや高層ビルの狭間といったインドア的な環境では、信号強度が低くてＧＰＳ受信機での測位誤差が増大するためである。その他の測位システム、例えばＷｉＦｉ（登録商標）アクセスポイントやＧＳＭ（Global System for Mobile Communication：登録商標）経路情報を使用したとしても、やはり、人物の立ち寄り場所を十分な精度で判別することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
ここに、本発明の一実施形態は、モバイルデバイスユーザの立ち寄り場所を推定するシステム乃至方法である。本実施形態では、その稼働中に、そのモバイルデバイスに備わる１個又は複数個のセンサにより記録されたコンテキスト情報が収集され、モバイルデバイスユーザの経時変化的な行動パターン、環境指標又はその双方がそのコンテキスト情報に基づき抽出される。本実施形態では、次いで、その抽出の結果が、立ち寄り場所に関連付けデータベース上に都合複数通り登録されている既知の行動パターン、環境指標又はその双方と比較され、そしてその比較の結果に基づきそのモバイルデバイスユーザの立ち寄り場所が判別される。
【０００５】
また、本実施形態では、
・  モバイルデバイスユーザの概略位置を導出し、その概略位置と関わりのある立ち寄り場所を何通りか推挙し、その結果を併用し上掲の立ち寄り場所判別を実行する
・  モバイルデバイスユーザの経時変化的な行動パターンを１個又は複数個のセンサの出力に基づき抽出する
・  モバイルデバイスユーザの経時変化的な行動パターンとしてそのモバイルデバイスユーザの身体運動パターンを抽出する
・  モバイルデバイスユーザの身体運動パターンとして身体運動の順序、継続時間又はその双方を抽出する
・  そのモバイルデバイスユーザがその場所にいるか否かを、場所検知機構から得られる精度指標に基づき判別する
・  モバイルデバイスユーザがその場所にいつまで滞在し続けるかを予測する
・  コンテキスト情報を記録するセンサのうち１個又は複数個として、場所検知機構、加速度センサ、クロック、マイクロホン、光センサ、カメラ、ジャイロスコープ及び磁力計のうち１個又は複数個を使用する
ことも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】何個かのモバイルデバイスを携えているユーザの例を示す図である。
【図２】複数の立ち寄り場所が立ち並ぶショッピングモールの例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る立ち寄り場所推定システムの構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態に係るモバイルデバイスユーザ立ち寄り場所推定方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に係る立ち寄り場所推定システムを情報処理通信システムで実現した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
まず、本発明はモバイルデバイスユーザの立ち寄り場所を推定するシステムとして実施することができる。これは、その稼働中に、そのモバイルデバイスに備わる種々のセンサ類からコンテキスト情報を収集し、収集した情報を解析してユーザの行動や環境に関する情報を抽出し、抽出した情報に基づきそのユーザの立ち寄り場所を判別するシステムである。
【０００８】
モバイルデバイス、例えば携帯電話、ＰＤＡ(personal digital assistants)、ノートＰＣ(laptop computer)等には、ＧＰＳ技術の成熟につれてＧＰＳ受信機が搭載されることが多くなり、その現在地を以前より容易に求められるようになってきている。しかしながら、ＧＰＳベースの測位システムに関しては、屋内やビル谷における動作及び測位精度が貧弱である、ＧＰＳ座標値だけでは情報が足りないのでユーザの立ち寄り場所を判別することができない等の問題が知られている。例えば、あるユーザがＧＰＳ受信機付携帯電話を携帯してインドアショッピングモールに入ったとする。ＧＰＳ受信機からＧＰＳ座標値が得られるため、そのユーザがそのモールに入ったか否かについてはリモートサーバでも判別することができる。反面、モール内では信号強度が貧弱化し、ＧＰＳ受信機の測位誤差が数十ｍほどにも増加するため、立ち寄り先の店舗等、ユーザの精密な位置をリモートサーバで求めることはできない。
【０００９】
こうしたＧＰＳベース測位システムにて仮に屋内等での測位誤差を数ｍ程度に抑えることができたとしても、複数の立ち寄り先候補が軒を連ねているところでは、ユーザの立ち寄り場所をはっきりと特定するのは難しいことである。こうした立ち寄り場所検知困難性、即ちユーザの立ち寄り場所を検知するのが難しいというＧＰＳベース測位システムの性質は、モバイルアプリケーション実行上やっかいなことである。サービス内容が全く異なる複数のスペースが壁越しに隣り合っていることや、大規模なスペースがより小規模なスペースに区画されていることが、珍しくないからである。例えば、コミックショップと高級レストランが、同じ都市型ショッピングセンター内で軒を連ねているとする。この場合、モバイル広告業者ならば、コミックショップにいるユーザに送信する広告と、高級レストランにいるユーザに送信する広告とを、別々の内容にしたいと考えるであろう。このように、場所をベースとしたサービスでは、ユーザが訪れている又は訪れたことがある場所及びその種類を特定する機能が求められている。これから説明する諸実施形態では、ユーザの所在を立ち寄り場所ベースで判別可能とするため、ＧＰＳデータと併せ種々のコンテキスト情報を収集して解析する。なお、本願では、「立ち寄り場所」なる語を、人々が何かを行う場所、例えば店舗、レストラン、劇場、スポーツアリーナ、工場、オフィスビル等を指す意味で使用している。
【００１０】
図１に、何個かのモバイルデバイスを携えている人物（モバイルデバイスユーザ）の例１００を示す。このユーザ１００は携帯電話１０２、ＰＤＡ１０４及びノートＰＣ１０６を携えているが、これ以外の種類のモバイルデバイスが携帯されることもある。モバイルデバイス携帯個数は１個の場合も複数個の場合もありうる。こうしたモバイルデバイスには幾つかセンサが搭載されているので、それを利用し種々のコンテキスト情報を収集することが可能である。
【００１１】
図２に、ショッピングモール２００に立ち並ぶスーパーマーケット２０２、バー２０４、レストラン２０６等を示す。携帯電話等のモバイルデバイスを携えこのモール２００を訪れた人々は、モール２００内である程度の時間を過ごすものである。例えば、スーパーマーケット２０２に入り３０分ほどかけて日用品を購い、レストラン２０６に入り一時間ほどかけて夕食を嗜み、そしてバー２０４に入り友人達と二時間ほど談笑する、といった具合である。所与時刻におけるユーザの所在の推定は、例えば、ユーザが携帯している携帯電話等のモバイルデバイスにてコンテキスト情報を収集し、リモートサーバにてそれを受信及び解析することで行う。
【００１２】
図３に、本発明の一実施形態に係る立ち寄り場所推定システム(venue-inference system)３００のブロック構成を示す。本システム３００は情報処理機能のあるモバイルデバイス３０２、リモートサーバ３２０及びネットワーク３４０を有している。モバイルデバイス３０２は情報処理能力のある可搬型の装置、例えば携帯電話、ＰＤＡ、ノートＰＣ等である。ネットワーク３４０は情報処理ノード間の接続に使用可能な有線又は無線通信チャネルを提供しており、ここではモバイルデバイス３０２・リモートサーバ３２０の接続に使用されている。リモートサーバ３２０はモバイルデバイス３０２に対しサービスを提供可能なネットワークノードであり、本実施形態ではこのサーバ３２０がデバイス３０２向けに立ち寄り場所推定サービスを提供している。
【００１３】
モバイルデバイス３０２にはセンサが複数個搭載されている。搭載できるセンサとしては、図示した場所検知機構３０４（例えばＧＰＳ受信機）、加速度計３０６、クロック３０８、マイクロホン３１０及びカメラ／光センサ３１２のほかに、ジャイロスコープ、磁力計等がある。また、このデバイス３０２には、送信機３１４、受信機３１６及びソーシャルアプリケーション３１８も搭載されているので、種々のセンサで収集される幾種類かのコンテキスト情報を送信機３１４に供給し、その送信機３１４からネットワーク３４０経由でリモートサーバ３２０に送信することができる。なお、ＧＰＳ受信機以外の場所検知機構３０４も使用することができる。
【００１４】
リモートサーバ３２０には受信機３２２、抽出機構３２４、データベース３２６、判別機構３２８及び送信機３３０が実装されている。それらのうち受信機３２２は、送られてくるコンテキスト情報を受信して抽出機構３２４に供給する。抽出機構３２４は、ユーザの行動や現在環境を示す情報を抽出し、データベース３２６上の既知行動／環境マップと比較する。ユーザの行動とは、着座、起立、歩行、走行等を初めとするユーザの身体運動等のことである。判別機構３２８は、抽出された情報や比較の結果に基づきユーザの立ち寄り場所を推定する。送信機３３０は、その結果を示す立ち寄り場所情報をネットワーク３４０経由でモバイルデバイス３０２に送信する。デバイス３０２側の受信機３１６は、その立ち寄り場所情報を受信してソーシャルアプリケーション３１８を稼働させる。このアプリケーション３１８はその立ち寄り場所情報を利用するアプリケーション、例えば屋内用ピープルファインダアプリケーションやモバイル広告アプリケーションである。
【００１５】
こうした構成では、リモートサーバ３２０にコンテキスト情報を送信し、立ち寄り場所の推定を委ねることができる。但し、モバイルデバイス３０２内で直にコンテキスト情報を解析する形態でも本発明は実施可能であり、その場合は、サーバ３２０側にではなくデバイス３０２側に、抽出機構３２４、データベース３２６及び判別機構３２８が搭載されることとなろう。
【００１６】
次に、図２及び図３を参照して本システム３００の動作を説明する。まず、モバイルデバイス３０２側の場所検知機構３０４は、場所の検知結果を示す情報、例えばＧＰＳ信号を得るのに使用されている。そのＧＰＳ信号はマップ、例えばそのデバイス３０２に搭載されているマップやリモートサーバ３２０からアクセス可能なマップと共に、デバイス３０２やそれを携帯しているユーザの位置を導出するのに使用されている。但し、この位置は概略位置でありその精度は数十ｍ程度である。本システム３００では、導出した概略位置を利用し、ユーザが立ち寄るかもしれない場所のなかでその概略位置の周辺にあるものを幾通りか推挙する。例えば、ＧＰＳ信号に基づきユーザの概略位置を導出し、その結果に基づき、立ち寄り場所の候補としてショッピングモール２００又はそこにあるスーパーマーケット２０２、バー２０４、レストラン２０６等々を推挙する。具体的にそれらのどこにユーザがいるのかを特定する処理は、その他のセンサから得られる情報を利用乃至併用して実行する。
【００１７】
判別機構３２８による立ち寄り場所判別に使用可能な情報の一つは、日内時刻等を表す情報としてクロック３０８から供給されるタイミング情報である。例えば、クロック３０８によって示されている現在時刻が午前８時、即ちバー２０４やレストラン２０６が開店していない時刻である場合、判別機構３２８では、モバイルデバイス３０２やそのユーザの立ち寄り場所が例えばスーパーマーケット２０２であると判別する。
【００１８】
また、加速度計３０６によって記録される加速度情報も使用可能である。これは、自分のモバイルデバイス３０２を肌身離さず（例えばポケットに入れて）携帯するユーザが多く、そうしたユーザの行動は記録されている一連の加速度情報からある程度検知できるからである。加速度情報の記録から検知できる行動としては、そのユーザが歩行中か、走行中か、起立中か等といった現在運動状態等がある。ユーザが歩行又は走行中であることは、例えば、歩行／走行時に顕著となる運動周波数と他の運動周波数（例えば起立／着座時に顕著となる運動周波数）の間でエネルギレベルを比較し、前者の運動周波数におけるエネルギレベルが有意に高ければユーザが歩行／走行中であると見なす、といった要領で検知する。ユーザが起立又は着座中であることは、例えば、加速度情報のうち方向の記録から検知する。従って、加速度計３０６で記録された情報に基づき、ユーザが例えば歩行中であることを検知することができる。そうした検知結果となった場合、判別機構３２８では、そのユーザの立ち寄り場所が例えばスーパーマーケット２０２であると判別する。人々が着座していることが多いバー２０４やレストラン２０６に比べ、スーパーマーケット２０２にて起こりやすい運動状態であるからである。また、加速度計３０６の出力からは、ユーザが歩行／走行していることだけでなく、ユーザが階段を上っていることや方向転換していることも検知することができる。これを利用すればユーザが店舗内のどこにいるのかもある程度まで判る。例えば、ユーザが方向転換中であることが判れば、そのユーザが通路の端にいることが判る。こうした加速度計３０６だけでなく、ジャイロスコープや磁力計も、ユーザが階段を上っていることや方向転換していることの検知に使用することができる。
【００１９】
更に、本システム３００では、ユーザの瞬時的な行動に留まらずユーザの経時変化的な行動パターンをも導出する。これには、収集されている一連の情報を利用する。例えば、抽出機構３２４にてユーザの経時変化的な身体運動パターンを抽出する際には、タイミング情報と併せ、加速度計３０６で記録された一連の加速度情報を利用する。加速度計３０６で記録された一連の加速度情報及び対応するタイミング情報に基づくこの抽出の結果が、例えば「立ち止まった後短時間（例えば５分間）座り、少し歩いてから暫く（例えば４５分分間）座り、また歩き始める」といった運動パターン、即ち常連客がレストランでとる「立ったままウェイターを待ち、席に案内されて座り、食事を済ませたらまっすぐ店を出る」というパターンに該当している場合、判別機構３２８では、そのユーザの立ち寄り場所をレストラン２０６と判別する。同様に、抽出結果から見たユーザの行動が「時々立ち止まったり曲がったりしながら（通路を行き来しながら）歩み、（支払いのため）暫し立ち止まった後、（店を出るため）立ち止まらずに歩く」というパターンに従っている場合、判別機構３２８では、ユーザの立ち寄り場所をスーパーマーケット２０２と判別する。
【００２０】
本システム３００では、また、立ち寄り場所に関連するユーザの行動パターンの抽出に当たり、可能ならばユーザがそこへの進入時刻やそこからの退出時刻を利用する。ユーザがその場所にいること（或いはそこへの進入時刻）は、場所検知機構３０４から得られる精度指標をチェックすることで、検知することができる。場所検知機構３０４としてＧＰＳ受信機を使用している場合、精度指標としては、ＨＤＯＰ(horizontal DOP)、ＶＤＯＰ(vertical DOP)等のＤＯＰ（位置精度劣化指標(dilution of precision)）を使用することができる。ＧＰＳ受信機から通知されるＤＯＰ値が大きいほど低精度、小さいほど高精度であるので、リモートサーバ３２０では、ユーザがモバイルデバイス３０２を携えその場所に入ったことをＤＯＰ値上昇の検知で、またその場所から出たことをＤＯＰ値低下の検知で検知する。本システム３００では、ユーザがその場所に入った時刻及びその場所から出た時刻に基づき、ユーザがその場所で過ごした時間を推定することができる。
【００２１】
本システム３００では、更に、カメラ／光センサ３１２で写真撮影又は光検知を自動実行し、その撮影又は検知の結果にパターン認識等を適用して有用な情報を抽出し、その情報に基づき立ち寄り場所の推定を実行することができる。例えば、カメラ／光センサ３１２によって撮影された写真の背景がほの暗い場合、ユーザがスーパーマーケット２０２ではなくバー２０４にいるものと推定する。また、このような自動写真撮影／光検知は、ユーザのポケットやパースのなかで行う意味はほとんどなく、意味があるのはカメラが周囲を向いているときである。即ち、カメラ／光センサ３１２による撮影／光検知を実行するのは、カメラ／光センサ３１２が外を向いており周囲への視界が開けているときがよい。携帯電話であれば、ユーザが通話していること（ユーザが受話部を耳に当てていてカメラが外を向いていること）又は外光が十分に強いことを検知し、それに応じ撮影／光検知を実行するよう、カメラ／光センサ３１２をプログラミングしておけばよい。なお、自動撮影した写真は、ユーザのプライバシに対する侵害を回避するため永久保存を避け、必要な関連統計指標の計算が済んだら廃棄すべきである。
【００２２】
本システム３００では、また、モバイルデバイス３０２上に実装されているマイクロホン３１０を利用し環境音に関する情報を収集することができる。場所の違いにより環境音レベルが異なることが多いので、そうした環境音情報は立ち寄り場所の推定に役立つ。例えば、マイクロホン３１０によって記録された環境音レベルが高めの場合、そのユーザはレストラン２０６ではなくバー２０４にいるものと推定する。更に、壁の種類によってエコー特性に違いが生じるので、立ち寄り場所の推定には環境音のレベルだけでなくエコー特性も役立つ。例えば、コンサートホールの壁とバスケットボールアリーナの壁とでは、そのエコー特性が大きく異なるものである。更に、場所によっては、パターン認識技術を利用し環境音から独特なパターンを抽出することも可能である。様々な環境音パターンがその採取場所に関連付けてデータベース３２６上に登録されていれば、判別機構３２８では、そのデータベース３２６上に登録されている様々な環境音パターンのなかから、マイクロホン３１０で検知された環境音のパターンに相当するものを一つ探しだし、その結果を立ち寄り場所推定に利用することができる。また、本システム３００では、環境音レベルの急変に基づき、ユーザがどこかの場所に入ったこと又はそこから出たことを検知することもできる。
【００２３】
そのデータベース３２６上には、環境音パターンに加え、ユーザの行動、環境光、写真画像、それらの任意の組合せ等のパターンも、具体的な立ち寄り場所と関連付けて登録することができる。例えば、スーパーマーケットの客は立ち止まって支払いを済ませてから何歩か歩き退店するであろうし、ファーストフード店の客は短時間で食べ終えて座を離れるであろうし、高級レストランの客は食べ終えるまでの長い間着座し続けるであろう。こうした行動パターンは既知の行動パターンとしてデータベース３２６上に登録しておくことができる。この点は、場所名の表示や場所独特の飾り付けを捉えた写真画像パターンや、明・暗・色調等の環境光パターンでも同様である。これら、種々のセンサで記録される環境情報は、いずれも、ユーザがいる場所に関する情報の抽出に利用することができる。その意味で、それらの情報は環境指標と呼ぶことができる。本システム３００は、それら行動パターン及び環境指標双方の抽出結果を参照してユーザの立ち寄り場所を推定する構成とすることができる。
【００２４】
データベース３２６のコンテンツは、有償の従業者が様々な場所に赴いて収集する形態でも収集可能だが、自分の日常的な立ち寄り場所での行動にタグ付けするようモバイルデバイスユーザを督励する形態で収集するようにした方が、センサから得られる情報と対応する場所とを効率的に関連付けることができる。例えば、モバイルデバイス３０２で何らかの情報が検知されたときに、その情報に対応する立ち寄り場所情報を入力するようリモートサーバ３２０からデバイス３０２のユーザに催促し、それを受けて入力された情報をデータベース３２６上に登録する、といった形態である。また、センサから得られる情報を立ち寄り場所との関連付け（ラベリング）なしでモバイルデバイスユーザがアップロードし、アップロードされた写真、音声等の情報に対するラベリングは有償又は無償の従業者の手で行う、という形態もありうる。そうした情報を理解してラベリングを行うことができる人々としては、例えば、ＡｍａｚｏｎＭｅｃｈａｎｉｃａｌＴｕｒｋ（米国ワシントン州シアトル所在のＡｍａｚｏｎ．ｃｏｍ，Ｉｎｃ．によって提供されているウェブサービス）のワーカや、ルイス・フォン・アン教授の「目的を持つゲーム」コンセプトに準拠するゲームのプレイヤ等が挙げられる。更に、センサから得られる情報の一部にラベリングを施し、ラベリングありの情報とラベリングなしの情報を併用して新たな教師信号（場所）に対しラベリングする、というように、半教師あり学習手法に則った形態とすることもできる。
【００２５】
本システム３００では、更に、既知の情報を特定の場所に関連付けてデータベース３２６上に登録することだけでなく、隠れマルコフモデル等に従い幾通りかの情報を抽象し、ユーザの行動パターンを示す抽象モデルをデータベース３２６上に登録することもできる。この場合、センサ等から新たな情報シーケンスが得られたときに、立ち寄り場所かもしれない場所に係る抽象モデル全てとその情報シーケンスを比較することで、最も適合しそうな抽象モデルを判別することができる。更に、本システム３００では、その抽象モデル上の特定時点に対し現在時刻を関連付けることにより、ユーザがその場所にいつまで滞在し続けるかを予測することができる。例えば、あるレストラン客が食事用のテーブルに着いた時点をレストラン客行動パターンの抽象モデルに従い識別し、その結果に基づきそのユーザがそのレストランにいつまで滞在し続けるかを予測することができる。ユーザが個々の場所に滞在し続ける時間は、複数の客の滞在時間を平均することで求めることができる。
【００２６】
図４に、モバイルデバイスを携えたユーザの立ち寄り場所を本発明の一実施形態に従い推定する手順の流れを示す。本手順では、その実行時に、まずモバイルデバイスに備わる場所検知機構から場所情報を収集し（動作４００）、それに基づきユーザの概略位置例えば所在街区を判別する（動作４０２）。例えば、ＧＰＳデータを受領し、そのＧＰＳデータとモバイルデバイス内に登録されているマップとに基づき、ユーザの概略位置を求める。次いで、本手順では、現在時刻、加速度、自動撮影写真、環境光、環境音等、更なるセンサ出力情報を収集し（動作４０４）、収集したセンサ出力情報をリモートサーバに送信する（動作４０６）。これに代え、収集したセンサ出力情報をリモートサーバに送らず、モバイルデバイス内で処理及び解析することも可能である。いずれにしても、本手順では、収集された更なるセンサ出力情報に基づき、ユーザの経時変化的な行動パターンを抽出し、可能なら環境指標も抽出する（動作４０８）。ただ、環境指標の抽出元は主として写真、環境光及び環境音の情報であるので、意味のある情報が得られない場合がある。例えば、ユーザがモバイルデバイスをポケットやパースに入れたままにしてある場合である。従って、環境指標に頼らずユーザの行動パターンだけで立ち寄り場所を推定することができるよう、手順を設計するのが望ましい。本手順では、次いで、ユーザの行動パターンや環境指標の抽出結果を、データベース上に登録されている既知行動パターン情報対立ち寄り場所マップや既知環境指標対立ち寄り場所マップに照らすことで（動作４１０）、そのユーザの立ち寄り場所を推定する（動作４１２）。注記すべきことに、本手順では、これに先立ちユーザの概略位置が導出されているので、抽出したパターンに相応する既知行動パターンをサーチする際にデータベース全体を調べる必要はない。サーチする範囲は、場所情報から導出済の概略位置に基づき、その概略位置の周辺にある立ち寄り場所候補に係るパターンに絞ることができる。従って、このサーチは効率的且つ正確に実行することができる。
【００２７】
図５に、本発明の一実施形態に従いユーザの立ち寄り場所を検知するコンピュータ乃至コンピュータシステムの例を示す。図示例に係るコンピュータシステム５００は、プロセッサ５０２、メモリ５０４及びストレージデバイス５０６を備える情報処理通信システムである。ストレージデバイス５０６上には、立ち寄り場所推定アプリケーション５０８やその他のアプリケーション５１０，５１２が格納されている。立ち寄り場所推定アプリケーション５０８は、上掲の手法のうち一種類又は複数種類に則りユーザの立ち寄り場所を推定する機能を提供するプログラムを含んでいる。その稼働に当たっては、立ち寄り場所推定アプリケーション５０８をストレージデバイス５０６からメモリ５０４へとロードし、メモリ５０４上の立ち寄り場所推定アプリケーション５０８をプロセッサ５０２で実行する。そのプログラムを実行している間は、プロセッサ５０２に上掲の諸機能を発揮させることができる。
【符号の説明】
【００２８】
１００  モバイルデバイスユーザ、１０２  携帯電話、１０４  ＰＤＡ、１０６  ノートＰＣ、２００  ショッピングモール、２０２  スーパーマーケット、２０４  バー、２０６  レストラン、３００  立ち寄り場所推定システム、３０２  モバイルデバイス、３０４  場所検知機構、３０６  加速度計、３０８  クロック、３１０  マイクロホン、３１２  カメラ／光センサ、３１４，３３０  送信機、３１６，３２２  受信機、３１８  ソーシャルアプリケーション、３２０  リモートサーバ、３２４  抽出機構、３２６  データベース、３２８  判別機構、３４０  ネットワーク、４００〜４１２  動作、５００  情報処理通信システム、５０２  プロセッサ、５０４  メモリ、５０６  ストレージデバイス、５０８  立ち寄り場所推定アプリケーション、５１０，５１２  アプリケーション。
【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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