(57)【要約】【課題】ユーザに提供されるコンテンツを提供元以外の第三者が制御する。【解決手段】情報制御装置は、コンテンツに関する情報を記憶するコンテンツ記憶部と、コンテンツの提供元とは異なる第三者が指定する要求に関する情報を取得する要求取得部とを有する。また、情報制御装置は、要求に基づいて、記憶されたコンテンツをユーザに提示するか否かを判定する判定部と、提示すると決定したコンテンツに関する情報を出力する出力部とを有する。【選択図】図８
2019061302.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツに関する情報を記憶するコンテンツ記憶部と、
前記コンテンツの提供元とは異なる第三者が指定する要求に関する情報を取得する取得部と、
前記要求に基づいて、記憶されたコンテンツをユーザに提示するか否かを判定する判定部と、
前記提示すると決定したコンテンツに関する情報を出力する出力部と、
を有することを特徴とする情報制御装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記ユーザの個性を示すプロファイルと、前記ユーザを取り巻く環境を示す外的コンテキストと、前記ユーザの内面的な心情及び体調のうち少なくともいずれかを示す内的コンテキストとのうち少なくともいずれか１つ又は複数を参照して、前記コンテンツをユーザに提示するか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の情報制御装置。
【請求項３】
前記出力部は、前記コンテンツの提示方法を、前記プロファイル、前記外的コンテキスト及び前記内的コンテキストのうちいずれか１つ又は複数に応じて変更することを特徴とする請求項２に記載の情報制御装置。
【請求項４】
前記要求、あるいは、前記要求と前記プロファイルとの両者に基づいて、ユーザの内的コンテキストの推移を表現したヒューマンモデルを生成して、前記要求を実現しやすい内的コンテキストを設定する設定部をさらに有し、
前記判定部は、前記要求を実現しやすい内的コンテキストへの推移に結び付くか否かに基づいて、前記コンテンツをユーザに提示するか否かを判定することを特徴とする請求項３に記載の情報制御装置。
【請求項５】
前記設定部は、前記ヒューマンモデルを、状態確率の和が１となる前記内的コンテキストと、前記情報の提示に伴う前記内的コンテキスト間の推移確率とを用いて設定し、
前記判定部は、前記要求を実現しやすい内的コンテキストへの推移を促すか否か、又は当該内的コンテキストに滞在する確率を高めるか否かに基づいて、前記コンテンツをユーザに提示するか否かを判定することを特徴とする請求項４に記載の情報制御装置。
【請求項６】
前記プロファイルに基づいて、前記要求を実現しやすい内的コンテキストへの推移を促し又は当該内的コンテキストに滞在する確率を高める少なくとも１つの用語を特定する用語特定部をさらに有し、
前記判定部は、前記コンテンツの内的コンテキストへの影響度を、前記情報に含まれる前記用語の出現頻度に基づいて算出し、当該影響度を用いて、前記コンテンツをユーザに提示するか否かを判定することを特徴とする請求項４又は５に記載の情報制御装置。
【請求項７】
前記用語特定部は、前記ユーザが創作し又は閲覧した情報において出現頻度の高い用語を特定し、前記用語の出現頻度に応じて重み付けをした対応表を生成することを特徴とする請求項６に記載の情報制御装置。
【請求項８】
前記用語特定部は、前記プロファイルの属性、前記外的コンテキストの状態及び前記内的コンテキストの状態のうち少なくともいずれかの違いに応じて、前記用語の重み付けを変更することを特徴とする請求項７に記載の情報制御装置。
【請求項９】
前記要求を実現しやすい内的コンテキストへの推移を促し又は当該要求を実現しやすい内的コンテキストに滞在する確率を高める少なくとも１つの用語を用いてコンテンツを生成し、前記コンテンツ記憶部に記憶する生成部をさらに含むことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１つに記載の情報制御装置。
【請求項１０】
前記設定部は、複数の前記ヒューマンモデルを生成し、
前記判定部は、前記外的コンテキストの状態及び前記内的コンテキストの状態のうち少なくともいずれかに基づいて、前記判定に用いるヒューマンモデルを切り替えることを特徴とする請求項４乃至９のいずれか１つに記載の情報制御装置。
【請求項１１】
前記設定部は、前記コンテンツの提示に伴う前記内的コンテキストの推移を観測し、提示された前記コンテンツごとに前記内的コンテキストの推移確率を推定し又は更新することにより、前記ヒューマンモデルを更新することを特徴とする請求項４乃至１０のいずれか１つに記載の情報制御装置。
【請求項１２】
前記設定部は、前記ヒューマンモデルと外的コンテキストとを対応付けて記憶し、
前記判定部は、前記コンテンツの取得時において観測された外的コンテキストの状態に応じて、前記判定に用いるヒューマンモデルを切り換えることを特徴とする請求項４乃至１１のいずれか１つに記載の情報制御装置。
【請求項１３】
前記取得部は、前記ユーザと、前記ユーザの関係者とのうち少なくともいずれか又は双方が指定する前記要求に関する情報を取得することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１つに記載の情報制御装置。
【請求項１４】
情報制御装置と端末とを含む情報制御システムであって、前記情報制御装置は、
コンテンツに関する情報を記憶する用語特定部と、
前記コンテンツの提供元とは異なる第三者が指定する要求に関する情報を取得する要求取得部と、
前記要求に基づいて、記憶されたコンテンツをユーザに提示するか否かを判定する判定部と、
前記提示すると決定したコンテンツに関する情報を前記端末に送信する送信部と
を有し、
前記端末は、前記情報制御装置から送信された前記コンテンツに関する情報を出力する出力部を有することを特徴とする情報制御システム。
【請求項１５】
コンピュータが、
コンテンツに関する情報を記憶し、
前記コンテンツの提供元とは異なる第三者が指定する要求に関する情報を取得し、
前記要求に基づいて、記憶されたコンテンツをユーザに提示するか否かを判定し、
前記提示すると決定したコンテンツに関する情報を出力する
処理を実行する情報制御方法。
【請求項１６】
コンピュータに、
コンテンツに関する情報を記憶し、
前記コンテンツの提供元とは異なる第三者が指定する要求に関する情報を取得し、
前記要求に基づいて、記憶されたコンテンツをユーザに提示するか否かを判定し、
前記提示すると決定したコンテンツに関する情報を出力する
処理を実行させる情報制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報制御装置、情報制御システム、情報制御方法及び情報制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
利用者をとりまく周辺の状況（コンテキスト）に応じて、サービスの提供方法を変更する、いわゆるコンテキスト・アウェアネス技術が知られている。例えば、ユーザに対して、煩わしい操作を伴うことなく、個人プロファイルおよび現在の環境をリアルタイムに反映させたそれぞれのユーザの潜在需要を喚起する可能性の高い商品やサービスの広告を、各ユーザ毎に個別に配信する技術が知られている。当該技術は、ネットワークに接続されそれぞれネットワーク内で唯一の特定アドレスが割り当てられた複数のノードに検出対象の物理量データをセンシングし、物理量データおよび広告コンテンツを蓄積する。当該技術は、ノードにアクセス可能な端末に対してそのノードから物理量データおよび広告コンテンツを配信する。
【０００３】
また、購入履歴情報と閲覧商品情報とを用いて、適切な商品またはサービスのレコメンドを行う技術も知られている。当該技術は、ユーザ識別子と、１以上の購入履歴情報と、ユーザが見た商品に関する１以上の閲覧商品情報とを有する１以上のユーザ管理情報と、１以上の属性情報を有する２以上の商品情報とを格納する。当該技術は、ユーザ識別子を端末装置から受信し、ユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、商品情報格納部から１以上の商品情報の全部または一部を取得し、１以上の商品情報の全部または一部を、端末装置に送信する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１０９３６７号公報
【特許文献２】特開２０１５−１３３０３３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、上記技術においては、ユーザに提供されるコンテンツを、提供元以外の第三者が制御することが難しい。例えば、広告等のコンテンツは、広告主のサービスを「使わせたい」「購入させたい」という意図の元、広告主あるいは広告代理店が、消費者に向けて発信するものであるが、受信者であるユーザの都合は考慮されてはいない。上記技術においては、提供元以外の第三者が、ユーザの都合等を考慮して、ユーザに提供されるコンテンツを制御することは難しい。
【０００６】
一つの側面では、ユーザに提供されるコンテンツを提供元以外の第三者が制御できる情報制御装置、情報制御システム、情報制御方法及び情報制御プログラム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】
【０００７】
一つの態様において、情報制御装置は、コンテンツに関する情報を記憶するコンテンツ記憶部と、コンテンツの提供元とは異なる第三者が指定する要求に関する情報を取得する要求取得部とを有する。また、情報制御装置は、要求に基づいて、記憶されたコンテンツをユーザに提示するか否かを判定する判定部と、提示すると決定したコンテンツに関する情報を出力する出力部とを有する。
【発明の効果】
【０００８】
一つの態様によれば、ユーザに提供されるコンテンツを提供元以外の第三者が制御できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、エージェントと要求との関係の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１における関係者と対象者との組み合わせの一例を示す図である。
【図３】図３は、実施例１におけるプロファイルの一例を示す図である。
【図４】図４は、内的コンテキストに影響を及ぼす要因を整理した図である。
【図５】図５は、内的コンテキストの変化の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１におけるプロファイルと内的コンテキストとの関係の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例１における外的コンテキストと内的コンテキストとの関係の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１における情報制御システムの一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１におけるヒューマンモデルの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例１における情報制御処理の一例を示すシーケンス図である。
【図１１】図１１は、実施例１における初期設定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施例１における情報選択処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施例２における内的コンテキストの推移の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例２における内的コンテキストの推移確率の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、実施例３における情報制御システムの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例３におけるログＤＢの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、実施例３におけるプロファイル属性と響きやすい単語との関係の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、実施例３におけるコンテキストと響きやすい単語との関係の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、実施例４における内的コンテキストの違いと情報入力による推移との関係の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、欲求の段階と内的コンテキストの推移との関係の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、情報制御プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する情報制御装置、情報制御システム、情報制御方法及び情報制御プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
【実施例１】
【００１１】
本実施例における、後に説明する情報制御装置１００は、対象者に対して、広告等のコンテンツを選択して提供する。すなわち、情報制御装置１００は、対象者にとっての分身（エージェント）としての処理を行う。なお、対象者１１００は、ユーザの一例であり、ユーザのことを「対象者」と表記する場合がある。
【００１２】
情報制御装置１００は、コンテンツを対象者に提供するか否かを判定する際に、コンテンツの提供元とは異なる第三者が指定する要求や目標に関する情報を用いる。なお、第三者は、例えば対象者を特定できており、対象者と一定の関係を持つ関係者であり、以下では「関係者」と記載する場合がある。関係者の例は、対象者が従業員であればその雇用主である会社、対象者が受験生であればその保護者や進学塾などが該当する。また、対象者の関係者ではなく、対象者自身が、要求や目標に関する情報を設定してもよい。
【００１３】
ところで、コンテンツには、何らかの配信元の意図が含まれる場合が多い。コンテンツ配信元は、人を一消費者としており、本発明では個人を特定できている関係者とは区別する。例えば広告コンテンツには、広告する商品を購入し、又はサービスを利用してほしいという、広告主の意図が含まれる。また、電車の運行状況などのコンテンツは、利用者に対して注意を喚起する意図を含む。このようなコンテンツに含まれる意図は、対象者が目指す要求や目標とは無関係に設定されたものであり、要求や目標に合致しないコンテンツが大量に対象者に提供されることは望ましくない。ただし、本実施例は対象者への要求や目標を定義する関係者とコンテンツ配信元が一致する利用シーンを除外するものではない。この場合は、関係者がコンテンツ配信者であるとみなせばよい。
【００１４】
そこで、本実施例における情報制御装置１００は、このようなコンテンツに含まれる意図とは独立して、対象者にとって有用な情報に関する要求を設定し、要求に適すると判定したコンテンツを対象者に提供する。すなわち、情報制御装置１００は、コンテンツの提供元とは異なる第三者が指定する要求に基づいて、対象者にコンテンツを提示するか否かを判定するので、対象者に提供されるコンテンツを、提供元以外の第三者が制御できる。
【００１５】
本実施例においては、情報制御装置１００が実行するエージェントが、サービス提供者などの発信者から提供されるコンテンツを対象者に提供するか否かを、要求に関する情報に基づいて判定する例について説明する。本実施例におけるコンテンツと要求に関する情報との関係について、図１を用いて説明する。図１は、エージェントと要求との関係の一例を示す図である。図１に示すように、本実施例におけるエージェント１０００は、発信者１５００からコンテンツ１５０１を取得して、対象者１１００に提供するか否かを判定する。
【００１６】
図１に示すエージェント１０００は、対象者１１００、又は対象者との間で所定の関係１１９９を有する関係者１２００から、要求に関する情報１１０１又は１２０１を取得する。図２は、実施例１における関係者と対象者との組み合わせの一例を示す図である。関係者１２００は、対象者１１００との間に図２に示すような「関係」を有する者であり、図２に示すような「情報の目的」を対象者に対して要求する。なお、図２に示す「情報の目的」は、コンテンツの提供元とは異なる第三者が指定する要求の一例である。
【００１７】
エージェント１０００は、取得した要求に基づいて、取得したコンテンツ１５０１を対象者１１００に提供するか否かを判定する。そして、エージェント１０００は、提供すると判定したコンテンツ１５１１を、対象者１１００に提示する。コンテンツ１５１１を取得した対象者１１００は、コンテンツ１５１１が示す商品又はサービスが要求に合致する場合、発信者１５００に対して、サービス又は商品の提供の申し込み１５９９を行う。
【００１８】
また、本実施例におけるエージェント１０００は、コンテンツ１５０１を対象者１１００に提供するか否かを判定する際に、当該対象者の個性を示すプロファイル１８００と、対象者のおかれた状況を示すコンテキスト１９００とをさらに用いてもよい。
【００１９】
本実施例におけるプロファイル１８００は、例えば対象者１１００の性格、価値観などの個性に関する情報を含む。また、本実施例においては、対象者１１００の個性は、生まれながらの性格や能力をもとに、体験を重ねて形成される属性全般を含んでもよく、例えば年代、性別、職業、収入などの属性や、対象者の能力や保有する資格等をさらに含む。図３は、実施例１におけるプロファイルの一例を示す図である。図３に示すように、本実施例におけるプロファイルに含まれる属性は多岐にわたるが、時間をかけて徐々に形成されるもので、周囲の環境の変化や本人の体調、あるいは数個のコンテンツ受信等に応じて急に変わることのない、比較的静的な属性が多い。
【００２０】
図３の右端の列には、後述するプロファイル属性値を有する人の集合にとって関心の高い言葉を例示している。そのプロファイル属性値を有する人には、例示された言葉や情報を多く含むコンテンツが響き、その人の思考や行動に変化をもたらすと考える。この響きやすい言葉は、多数の人にアンケート調査を行う、あるいは、後述する本発明によりコンテンツに含まれる情報に対し個人がどのような反応をするかを観測することで特定でき、またその精度を高めることが可能になる。
【００２１】
一方、本実施例におけるコンテキスト１９００は、短期間で変動する、動的なものであり、これを外的コンテキストと、内的コンテキストとに分ける。本実施例における外的コンテキストは、対象者本人を取り巻く環境であり、本人の意図とは無関係に変化するもので、例えば気温、湿度、天候、季節などがある。また、外的コンテキストは、例えば対象者がいる場所、現在の時刻、並びに対象者の状態（勤務時間中、自動車運転中など）及びサービス提供者の状態（閉店までの残り営業時間など）も含む。さらに、外的コンテキストは、災害や事故、事件の発生などの緊急事態の発生も含む。
【００２２】
本実施例において、内的コンテキストは、対象者本人の体調や心情を示す。内的コンテキストは、例えば対象者が疲れているか又は元気であるか、病気であるか又は健康であるかといった体調に関する情報を含む。また、内的コンテキストは、対象者が上機嫌であるか又は落ち込んでいるか、早く帰りたいか又は活動したいかといった心情に関する情報も含む。
【００２３】
本実施例におけるエージェント１０００は、対象者の内的コンテキストが、情報の目的に合致する方向に変化するように、対象者１１００に提供するコンテンツ１５０１を選択する。例えば、要求に関する情報１２０１が「対象者の健康の維持・増進」であり、選択されるコンテンツ１５０１が「スポーツジムの広告」である場合、「ジムに行こう！」という内的コンテキストに変化するようなコンテンツ１５０１を選択する。なお、内的コンテキストが、コンテンツ１５０１により、情報の目的に合致する方向に変化しやすくなることを、以下において、コンテンツが内的コンテキストに対して「響く」と表記する場合がある。また、発信者１５００により提供されるコンテンツ１５０１を、エージェント１０００が対象者１１００に対して提供することを「情報入力」と表記する場合がある。
【００２４】
コンテンツの提供と内的コンテキストの変化について、図４及び図５を用いて説明する。図４は、内的コンテキストに影響を及ぼす要因を整理したものである。コンテンツに象徴される情報が内的コンテキストを変化させる第一の要因である。この変化の態様は第二の要因である外的コンテキストによって異なる。さらに、第一、第二の要因である情報入力や外的コンテキストによる内的コンテキストの遷移はその人固有であるから、第三の要因であるプロファイルに依存するといえる。なお、図４には、外的コンテキストの外部にも情報やサービスが記載されているが、これは、その対象者には縁遠く、あるいは手にすることがない情報やサービスを示している。本発明では、その対象者の思考や行動に影響を及ぼす可能性のある情報やサービスを制御対象とすることで、無限の可能性を考慮することを回避する。
【００２５】
図４に示すように、プロファイル１８０１及び外的コンテキスト１９９０の状態で、内的コンテキストＡに対する情報入力として、コンテンツ１５１１が入力される。この場合において、コンテンツ１５１１が内的コンテキストＡに対して「響く」ものであった場合、内的コンテキストＡ１９０１は内的コンテキストＢ１９０２へと変化する可能性が高い。
【００２６】
図５は、図４をベースにした、コンテンツによる内的コンテキストの変化の一例を示した図である。図５に示すように、発信者１５９０は例えばスポーツジムであり、コンテンツ１５９１は、例えば「現在プール空いています」という情報を含む。また、対象者１１００のプロファイル１８１１が「健康意識が高い」となっており、外的コンテキスト１９９１が「閉館まで２時間」となっている場合、情報入力を受けた対象者１１００の内的コンテキストは、「興味がある」１９１１から、「行こう！」１９１２へと変化する可能性が高いことを示している。
【００２７】
ところで、同じ内的コンテキストに対して同じ情報入力があった場合においても、プロファイル又は外的コンテキストが異なる場合、同様に情報入力が内的コンテキストに対して「響く」とは限らない。また、プロファイル及び外的コンテキストは、時間の経過やイベントの発生に伴い変化する。
【００２８】
図６は、実施例１におけるプロファイルと内的コンテキストとの関係の一例を示す図である。図６に示すように、プロファイルが図５に示す場合と同様に「健康意識が高い」である場合、スポーツジムの広告の入力が、「早く帰ろう」という内的コンテキストに対して「響く」ことで、「運動したい」という内的コンテキストに変化しやすい。一方、プロファイルが「健康意識が低い」である場合は、同様のスポーツジムの広告の入力があっても、「早く帰ろう」という内的コンテキストに対して響く可能性は低い。
【００２９】
また、図６に示すように、プロファイルは、経験の積み重ねや比較的長い時間の経過によって変化する。例えば、過去のプロファイルが「健康意識が低い」であっても、健康診断の結果が３年連続で「問題有」であった場合、プロファイルは「健康意識が高い」へと推移するのが一般的である。逆に、プロファイルが「健康意識が高い」である場合において、健康診断の結果が３年連続で「問題無」であれば、プロファイルは「健康意識が低い」へと推移することになる。
【００３０】
外的コンテキストについても、プロファイルと同様に内的コンテキストと情報入力との関係に影響し、また異なる外的コンテキストへと変化する場合がある。図７は、実施例１における外的コンテキストと内的コンテキストとの関係の一例を示す図である。例えば、内的コンテキストが「早く帰ろう」である場合において、「ジムに新機械導入」というような情報入力があった場合について説明する。図７に示すように、例えば図５に示す場合と同様に外的コンテキストが「ジムの閉館まで２時間」である場合、内的コンテキストは「運動したい」へと変化する場合がある。一方、例えば外的コンテキストが「ジムの閉館まで１０分」である場合、内的コンテキストは変化せず「早く帰ろう」に留まる可能性が高い。
【００３１】
このように、情報制御装置１００は、対象者の内的コンテキストが対象者に要求に沿った行動を促す方向に変化するような情報入力を選択する。また、内的コンテキストの変化は、対象者のプロファイル及び外的コンテキストにも影響される。そこで、情報制御装置１００は、設定される要求に応じて、プロファイル、外的コンテキストを元に、情報入力により内的コンテキストがどのように推移するかを表現する、後に説明するヒューマンモデルを設定してもよい。
【００３２】
［機能ブロック］
次に、本実施例における情報制御システムについて、図８を用いて説明する。図８は、実施例１における情報制御システムの一例を示す図である。図８に示す情報制御システム１は、情報制御装置１００と、センサ５００ａ及び５００ｂと、ＩＣＴサーバ７００と、対象者端末８００と、関係者端末９００とを有する。なお、以下において、センサ５００ａと５００ｂとを区別せずに表現する場合に、単に「センサ５００」と表記する場合がある。
【００３３】
本実施例において、情報制御装置１００は、センサ５００、ＩＣＴサーバ７００、対象者端末８００及び関係者端末９００と、無線又は有線ネットワークで接続され、必要に応じて通信することができる。例えば、図８に示す情報制御装置１００は、ＩＣＴサーバ７００、対象者端末８００及び関係者端末９００とインターネットを通じて接続され、センサ５００と無線通信ネットワークを通じて接続されることになる。
【００３４】
なお、図８においては、センサ５００を２台含み、ＩＣＴサーバ７００、対象者端末８００及び関係者端末９００をそれぞれ１台づつ含む情報制御システム１を示したが、実施の形態はこれに限られない。例えば、情報制御システム１が、複数のＩＣＴサーバ７００ａ乃至７００ｎ、対象者端末８００ａ乃至８００ｎ及び関係者端末９００ａ乃至９００ｎ（ｎは２以上の任意の自然数）を含むような構成であってもよい。また、センサ５００を３台以上含むような構成であってもよく、逆にセンサ５００を含まない構成であっても、情報制御装置１００がセンサ５００を有する構成であってもよい。
【００３５】
図８に示す情報制御装置１００は、例えばコンテンツが設定された要求に合致するか否かを判定し、要求に合致するコンテンツを対象者に提示する。情報制御装置１００は、例えばサーバコンピュータにより実現されるが、これに限られず、対象者端末８００やネットワーク内のノード、あるいは、クラウドなど、任意の場所に実装されてもよい。
【００３６】
図８に示すセンサ５００は、対象者の外的コンテキスト又は内的コンテキストの元となる情報を取得する。センサ５００は、例えば対象者の周辺環境の映像を撮影するカメラや、音声を収集するマイク、天候を特定するための照度センサや温度計や気圧計、対象者の位置情報を特定するＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサ等を含む。また、センサ５００は、例えば対象者の健康状態を特定するための体温計や心拍計・心電計、対象者の姿勢や動きを特定するための加速度計、対象者の顔色・声色から表情・心情を検出するためのカメラやマイク、対象者の視線方向を検出する視線センサ等を含んでもよい。なお、センサ５００は、時間の経過を検出する時計やタイマ等を含んでもよい。
【００３７】
図８に示すＩＣＴサーバ７００は、対象者に対してコンテンツを提供する。ＩＣＴサーバ７００は、例えば対象者に対して商品の購入やサービスの利用を促す企業やその広告コンテンツを提供する企業を含む。また、ＩＣＴサーバ７００は観光名所の写真や学術論文やその他の文書を保管するアーカイブサイトを含む。さらに、ＩＣＴサーバ７００は、交通情報や災害情報などの公共のコンテンツを提供するサービスを含んでもよい。
【００３８】
図８に示す対象者端末８００は、例えば対象者が有する端末である。対象者端末８００は、例えばスマートフォンなどの携帯型の端末であるが、これに限られず、据置き型のコンピュータ等であってもよいし、その他メガネやリストバンドなどのウェアラブルデバイスであってもよい。対象者端末８００は、情報制御装置１００から出力されるコンテンツを対象者に提示する。
【００３９】
図８に示す関係者端末９００は、例えば図２に示すような対象者との関係を有する関係者が有する端末である。関係者端末９００は、例えばスマートフォンなどの携帯型の端末であるが、これに限られず、据置き型のコンピュータ等であってもよい。関係者端末９００は、情報制御装置１００に対して、対象者をどのようにしたいか、といった要求や要望を定義する情報を送信する。
【００４０】
次に、本実施例における情報制御装置の一例について説明する、図８に示すように、本実施例における情報制御装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００４１】
通信部１１０は、有線又は無線を問わず、ＩＣＴサーバ７００、対象者端末８００、関係者端末９００など、その他のコンピュータ等との通信を制御する。通信部１１０は、例えばＮＩＣ（Network  Interface  Card）等の通信インタフェース等である。
【００４２】
記憶部１２０は、例えば制御部１３０が実行するプログラムなどの各種データなどを記憶する。また、記憶部１２０は、コンテンツＤＢ１２１及びモデルＤＢ１２２を有する。記憶部１２０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの記憶装置に対応する。
【００４３】
コンテンツＤＢ１２１は、対象者に提供するコンテンツの候補を記憶する。コンテンツＤＢ１２１には、例えば後に説明する取得部１３１により取得される、ＩＣＴサーバ７００が提供する広告や交通情報などのコンテンツが記憶される。
【００４４】
モデルＤＢ１２２は、ヒューマンモデルと、現時点におけるプロファイル、外的コンテキスト及び内的コンテキストを記憶する。図９は、実施例１におけるヒューマンモデルの一例を示す図である。なお、モデルＤＢ１２２に記憶される情報は、後に説明する設定部１３２により入力される。
【００４５】
図９に示すように、ヒューマンモデル３０００は、複数のプロファイル３００１及び３００２と、プロファイルの推移に関する条件３０１１及び３０１２と、外的コンテキスト３１０１及び３１０２と、内的コンテキスト３２１１乃至３２２２とを含む。また、ヒューマンモデル３０００は、情報入力３３０１と、情報入力に伴う内的コンテキストの推移に関する情報３４０１とをさらに含む。
【００４６】
図９に示すように、「健康意識が低い」のプロファイル３００２である場合においては、「メタボ予備軍警告」や「スポーツジム広告」などの情報入力があっても、内的コンテキストが「早く帰ろう」から「運動したい」に変化することはない。また、「健康意識が低い」のプロファイル３００２である場合においては、実際の対象者によるアクションに結び付く「ジム行こう！」という内的コンテキストは含まれていない。一方、「健康意識が高い」のプロファイル３００１である場合においては、「ジム今月まだ０回」という情報入力に応じて、内的コンテキストが「早く帰ろう」から「運動したい」に変化しやすい。
【００４７】
また、プロファイル３００１及び３００２は、プロファイルの推移に関する条件３０１１又は３０１２が満たされることにより推移する。例えば、「健康意識が低い」のプロファイル３００２である場合において、３年連続で「問題有」という健康診断の結果を受けた場合、プロファイルは「健康意識が高い」のプロファイル３００１に推移する。
【００４８】
また、「お気に入りのインストラクターのレッスンに間に合う」という情報入力があった場合、外的コンテキストが「閉館まで１０分」である場合は、内的コンテキストが変化する可能性は低い。一方、外的コンテキストが「閉館まで２時間」である場合は、内的コンテキストは「運動したい」から「ジム行こう！」へと変化する可能性が高い。
【００４９】
このように、ヒューマンモデル３０００は、プロファイルに応じて、又は外的コンテキストに応じて、それぞれ異なる内的コンテキスト及び内的コンテキストの推移に関する条件を含む。
【００５０】
図８に戻って、制御部１３０は、情報制御装置１００の全体的な処理を司る処理部である。制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。
【００５１】
制御部１３０は、取得部１３１、設定部１３２、更新部１３３、判定部１３４及び出力部１３５を有する。なお、取得部１３１、設定部１３２、更新部１３３、判定部１３４及び出力部１３５は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。
【００５２】
取得部１３１は、コンテンツの情報、対象者の要求に関する情報、プロファイルに関する情報及びセンサ情報を取得する。取得部１３１は、例えば通信部１１０を通じて、ＩＣＴサーバ７００からコンテンツに関する情報を取得し、コンテンツＤＢ１２１に記憶する。また、取得部１３１は、対象者の要求に関する情報を、関係者端末９００から取得し、設定部１３２に出力する。取得部１３１は、プロファイルの属性に関する情報を、対象者端末８００又は関係者端末９００から取得し、設定部１３２及び更新部１３３に出力する。さらに、取得部１３１は、センサ５００が検出した各種のセンサ情報を取得し、設定部１３２及び更新部１３３に出力する。
【００５３】
なお、取得部１３１は、プロファイルの属性に関する情報を関係者端末９００から取得する場合、当該関係者が把握している対象者の属性を取得し、不足する属性がある場合は対象者端末８００から追加で取得してもよい。また、取得部１３１が、対象者端末８００又は関係者端末９００とは異なる他のコンピュータから情報を取得してもよい。例えば、インターネット経由で通信可能なサービスへのアクセス履歴から、対象者がどのようなものに関心を持っているかを示す関心プロファイルを取得することが可能になる。
【００５４】
次に、設定部１３２は、プロファイル、外的コンテキスト及び内的コンテキスト、並びにこれらを含むヒューマンモデルを設定する。設定部１３２は、取得部１３１から対象者の要求に関する情報を取得すると、対象者の要求の実現に至る内的コンテキストを設定する。そして、設定部１３２は、プロファイル及び外的コンテキストに応じた内的コンテキストの推移を含むヒューマンモデルを生成し、モデルＤＢ１２２に記憶する。
【００５５】
次に、更新部１３３は、プロファイル、外的コンテキスト及び内的コンテキストの変化に関する情報に基づいて、プロファイル、外的コンテキスト又は内的コンテキストを更新する。更新部１３３は、例えば対象者端末８００又は関係者端末９００から、例えば図９に示す健康診断の結果など、プロファイルを更新させるような新たな情報を取得すると、モデルＤＢ１２２を参照し、現在の対象者のプロファイルを変化させる。
【００５６】
また、更新部１３３は、例えばセンサ５００から、取得部１３１を通じて、対象者が移動したことを示す位置情報や、時間の経過を示す情報等を取得した場合、モデルＤＢ１２２を参照し、現在の対象者の外的コンテキストを変化させる。同様に、更新部１３３は、例えばセンサ５００から、対象者の心拍数、体温の変化等の情報を取得すると、モデルＤＢ１２２を参照し、現在の対象者の内的コンテキストの変化を検出する。
【００５７】
なお、内的コンテキストの変化を検出するための情報は、これに限られない。例えば、更新部１３３は、対象者端末８００にコンテンツが送信された場合において、対象者による当該コンテンツへの対応を検出する。更新部１３３は、例えば対象者端末８００において、対象者が当該コンテンツのタイトルと発信者を見て、コンテンツを開かずに、又は開いて５秒経過する前に廃棄したことが検出された場合、対象者が当該コンテンツに対して「興味無」であると判定する。一方、更新部１３３は、例えば対象者端末８００において、対象者が当該コンテンツを開いて５秒以上閲覧した場合、対象者が当該コンテンツに対して「興味有」であると判定する。そして、更新部１３３は、当該判定結果に基づいて内的コンテキストが変化したか否かを判定する。
【００５８】
次に、判定部１３４は、ヒューマンモデルを参照して、コンテンツを対象者に対して出力するか否かを判定する。判定部１３４は、例えばコンテンツを対象者に対して出力した場合に、当該コンテンツが対象者の現在の内的コンテキストに「響く」か否かを判定する。判定部１３４は、例えば当該コンテンツの「響き度」を算出し、当該響き度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。判定部１３４は、「響き度」が所定の閾値以上である場合、当該コンテンツを対象者に対して出力すると判定する。
【００５９】
また、判定部１３４は、対象者の外的コンテキスト及び内的コンテキストに応じて、コンテンツを出力させるタイミングを変更してもよい。例えば、判定部１３４は、対象者の外的コンテキストが「勤務中」である場合は、趣味に関するコンテンツをすぐには出力させず、外的コンテキストが「帰宅中」になった時点で出力させてもよい。逆に、判定部１３４は、対象者の外的コンテキストが「休暇中」である場合、仕事に関するコンテンツの出力を抑止させることもできる。
【００６０】
次に、出力部１３５は、判定部１３４において出力すると判定されたコンテンツを出力する。出力部１３５は、例えば、出力すると判定されたコンテンツの情報を、通信部１１０を通じて、対象者端末８００に出力する。
【００６１】
また、出力部１３５は、対象者のプロファイル、外的コンテキスト及び内的コンテキストのうち少なくともいずれか１つ又は複数に応じて、コンテンツの出力態様を変更してもよい。出力部１３５は、例えば文字コンテンツの言語を翻訳したり、言葉遣いや仮名遣いなどの語調を変更したりしてもよい。また、出力部１３５は、例えば文字コンテンツを音声に変換したり、逆に音声コンテンツを文字に変換したりしてもよい。
【００６２】
例えば、コンテンツの言語が、プロファイルに登録された対象者の母国語ではない場合、出力部１３５は、コンテンツを翻訳してから出力してもよい。また、プロファイルに対象者が「幼児」や「小学生」であることが登録されている場合、出力部１３５は、コンテンツに含まれる漢字を平仮名にしたり、読み仮名を振ったりしてもよい。
【００６３】
また、コンテンツが音声を含む場合、対象者が聴覚障害者であることがプロファイルに登録されている場合や、対象者の外的コンテキストが「雑踏」などのように音声を聞き取りづらい場合、出力部１３５は、音声を文字に変換してから出力することができる。逆に、コンテンツが文字を含む場合において、対象者の外的コンテキストが「自動車運転中」などのように視線を動かすことが望ましくない場合、出力部１３５は、文字のコンテンツを音声に変換して出力してもよい。
【００６４】
さらに、出力部１３５は、例えば受験生である対象者に対してテストの受験を促すコンテンツを出力する場合において、対象者の内的コンテキストに応じてコンテンツの語調を変更させてもよい。例えば、対象者が落ち込んでいる場合には、出力部１３５は、「これをやれば次のテストで１０点アップできる」というように自信を持たせるように語調を変換してもよい。また、対象者が好調である場合には、出力部１３５は、「ミスをしやすいからもう一度テストを受けておこう」というように、自信過剰を戒めるように語調を変換してもよい。
【００６５】
［処理の流れ］
次に、本実施例における処理について、図１０乃至図１２を用いて説明する。図１０は、実施例１における情報制御処理の一例を示すシーケンス図である。図１０に示すように、情報制御装置１００は、例えば関係者端末９００から、目的の入力を受け付ける（Ｓ１）。また、情報制御装置１００は、例えば関係者端末９００から、プロファイルの設定に関する属性等の情報の入力を受け付ける（Ｓ２）。そして、情報制御装置１００は、入力された目的に合致する内的コンテキストを含むヒューマンモデルを定義する（Ｓ１０）。
【００６６】
次に、情報制御装置１００は、対象者端末８００からプロファイルに関するデータを取得し（Ｓ１１）、プロファイルを更新する（Ｓ１２）。その後、情報制御装置１００は、ＩＣＴサーバ７００からコンテンツを取得する（Ｓ２０）。
【００６７】
情報制御装置１００は、ヒューマンモデルを参照して、取得したコンテンツの「響き度」を評価する（Ｓ２１）。情報制御装置１００は、響き度が所定の閾値以上であると判定した情報を、コンテンツＤＢ１２１に蓄積する（Ｓ２２）。
【００６８】
また、情報制御装置１００は、対象者端末８００から外的コンテキストに関する情報の入力を受け（Ｓ３０）、外的コンテキストを更新する（Ｓ３１）。そして、情報制御装置１００は、コンテンツＤＢ１２１に蓄積されたコンテンツを対象者端末８００に出力する（Ｓ３２）。
【００６９】
その後、対象者とＩＣＴサーバ７００との間で商品購入やサービス利用などのアクションが発生すると（Ｓ４０）、対象者端末８００は、情報制御装置１００に、内的コンテキストが変化したことを示す情報を出力する（Ｓ４１）。情報制御装置１００は、変化した内的コンテキストに応じて、プロファイルを更新することもある（Ｓ４２）。そして、情報制御装置１００は、関係者端末９００に、対象者によるアクションが発生したことを報告する（Ｓ４３）。
【００７０】
次に、本実施例における初期設定処理について説明する。図１１は、実施例１における初期設定処理の一例を示すフローチャートである。図１１に示すように、情報制御装置１００の取得部１３１は、通信部１１０を通じて、対象者端末８００又は関係者端末９００から設定指示を受け付けるまで待機する（Ｓ１００：Ｎｏ）。
【００７１】
取得部１３１は、設定指示を受け付けたと判定した場合（Ｓ１００：Ｙｅｓ）、設定指示を受け付けた対象者端末８００又は関係者端末９００から、情報の目的を取得し、設定部１３２に出力する（Ｓ１０１）。また、取得部１３１は、設定指示を受け付けた対象者端末８００又は関係者端末９００から、対象者のプロファイルを取得し、設定部１３２に出力する（Ｓ１０２）。
【００７２】
次に、設定部１３２は、出力されたプロファイルを、モデルＤＢ１２２に記憶する。また、設定部１３２は、関係者が定めた目的を達成しうるヒューマンモデルを生成し、モデルＤＢ１２２に記憶して、処理を終了する（Ｓ１０３）。
【００７３】
次に、本実施例における情報選択処理について、図１２を用いて説明する。図１２は、実施例１における情報選択処理の一例を示すフローチャートである。まず、情報制御装置１００の取得部１３１は、通信部１１０を通じて、ＩＣＴサーバ７００から情報入力を受け付けるまで待機する（Ｓ２００：Ｎｏ）。
【００７４】
取得部１３１は、情報入力を受け付けたと判定した場合（Ｓ２００：Ｙｅｓ）、受け付けたコンテンツを判定部１３４に出力する。判定部１３４は、入力されたコンテンツの響き度を算出する（Ｓ２０１）。そして、判定部１３４は、響き度が所定の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ２１０）。
【００７５】
判定部１３４は、コンテンツの響き度が閾値未満であると判定した場合（Ｓ２１０：Ｎｏ）、Ｓ２００に戻る。一方、判定部１３４は、コンテンツの響き度が閾値以上であると判定した場合（Ｓ２１０：Ｙｅｓ）、モデルＤＢ１２２を参照し、響き度に応じて内的コンテキストを更新し（Ｓ２１１）、Ｓ２００に戻る。
【００７６】
［効果］
以上説明したように、本実施例における情報制御装置は、コンテンツに関する情報を記憶するコンテンツ記憶部と、コンテンツの提供元とは異なる第三者が指定する要求に関する情報を取得する要求取得部とを有する。また、情報制御装置は、要求に基づいて、記憶されたコンテンツをユーザに提示するか否かを判定する判定部と、提示すると決定したコンテンツに関する情報を出力する出力部とを有する。これにより、ユーザに提供されるコンテンツを提供元以外の第三者が制御できる。
【００７７】
例えば、人間の情報認知能力には限界があるといわれており、あまりに受信する情報が多くなると対応できない場合がある。本実施例における情報制御装置は、対象者に提供されるコンテンツを提供元以外の第三者が制御できるので、要求に合致しないコンテンツの提供を抑止し、対象者に提示される情報量を削減することができる。
【００７８】
また、本実施例における情報制御装置は、プロファイルと、外的コンテキストと、内的コンテキストとのうち少なくともいずれか１つ又は複数を参照して、コンテンツをユーザに提示するか否かを判定する。なお、本実施例におけるプロファイルはユーザの個性を示し、外的コンテキストはユーザを取り巻く環境を示し、内的コンテキストはユーザの内面的な心情及び体調のうち少なくともいずれかを示す。これにより、ユーザに提供されるコンテンツを制御する際に、対象者の個性、外的環境並びに内面的な心情及び体調を反映することができる。
【００７９】
例えば、対象者の購入履歴情報や閲覧商品情報等を用いて広告コンテンツを配信する場合、対象者が既に購入済みであり不要な商品の広告を繰り返し提示してしまうことがある。本実施例における情報制御装置は、このような広告コンテンツは、対象者の内的コンテキストに「響かない」と判定するので、不要な広告コンテンツの提示を抑止することができる。
【００８０】
また、例えば電車の運休等の有用なコンテンツであっても、既に対象者が駅に到達しており迂回経路も利用できない場合などは、タイムリーなコンテンツとはいえない。このような場合、本実施例における情報制御装置は、対象者の外的コンテキストである所在場所が「自宅」や「勤務先」ではなく「駅」であることを検出した場合、コンテンツがタイムリーではないと判定するので、不要なコンテンツの提示を抑止できる。
【００８１】
また、本実施例における情報制御装置は、関係者（クライアント）が定義した要求に基づいて、ユーザの内的コンテキストの推移を表現したヒューマンモデルを生成して、要求を実現しやすい内的コンテキストを設定する。情報制御装置は、要求を実現しやすい内的コンテキストへの推移に結び付くか否かに基づいて、コンテンツをユーザに提示するか否かを判定する。これにより、対象者に対して、要求の実現に向けて内的コンテキストを変化させやすい情報を選択して提供することができる。
【００８２】
さらに、本実施例における情報制御装置は、コンテンツの提示方法を、プロファイル、外的コンテキスト及び内的コンテキストのうちいずれか１つ又は複数に応じて変更してもよい。これにより、対象者の属性や環境に適した態様にて、コンテンツを提供することができる。
【００８３】
また、情報制御装置は、例えば対象者の関係者から要求に関する情報を取得するが、これに限られず、対象者自身から要求に関する情報を取得してもよく、また対象者と対象者の関係者との双方から要求に関する情報を取得してもよい。すなわち、本実施例における情報制御装置は、ユーザと、ユーザの関係者とのうち少なくともいずれか又は双方が指定する要求に関する情報を取得してもよい。これにより、対象者本人が、自分の目的に合致する情報を選択して提供を受けることができる。
【実施例２】
【００８４】
ところで、内的コンテキストが、外的コンテキストや情報入力により状態が推移する際に、推移のパターンには一定の法則性がみられる。例えば、図７に示す「早く帰ろう」という内的コンテキストから、直接「ジムに行こう」という内的コンテキストに推移する確率は低く、「運動したい」という内的コンテキストを経てから推移することが一般的である。
【００８５】
そこで、本実施例においては、図９に示すようなヒューマンモデルにおいて、内的コンテキストの推移の確率を規定する構成について、図１３及び図１４を用いて説明する。図１３は、実施例２における内的コンテキストの推移の一例を示す図である。図１３において、「Ｓｘ」（ｘは任意の自然数）は、それぞれ内的コンテキスト「ｘ」にとどまる状態確率を示し、「ｐｘｙ」（ｙは任意の自然数）は、それぞれ内的コンテキスト「Ｓｘ」から内的コンテキスト「Ｓｙ」へと遷移する確率を示す。
【００８６】
この推移確率「ｐｘｙ」は、ある情報が入力された際に、内的コンテキストの変化をどの程度促せるかを表す指標であり、目的とする内的コンテキストに留まる確率を高くするような情報を対象者に提供することが、情報制御装置１００の主要機能である。
【００８７】
図１３において、状態遷移図４１００は、ヒューマンモデルに含まれる内的コンテキストが「Ｓ１」及び「Ｓ２」の２つである場合を示す。状態遷移図４２００及び４３００は、ヒューマンモデルに含まれる内的コンテキストが「Ｓ１」乃至「Ｓ３」の３つである場合を示す。なお、状態遷移図４２００は、内的コンテキスト「Ｓ１」が、「Ｓ２」を経由しなければ「Ｓ３」に遷移しない場合を示している。これはターゲット広告などで用いられる遷移図であり、「Ｓ１：商品の存在を認知していない」、「Ｓ２：商品の存在を認知している」、「Ｓ３：商品に興味を持っている」とすれば、目的とする「Ｓ３」へ推移するには「Ｓ２」を経ることが必然となるケースに相当する。
【００８８】
一方の状態遷移図４３００は、内的コンテキスト「Ｓ１」が、「Ｓ２」を経由せずに「Ｓ３」に遷移できる場合を示しており、この場合、「Ｓ１」「Ｓ２」「Ｓ３」がある情報によってお互い直接推移することがありうるケースを示している。先に記したように、各状態確率の和が「１」になるように観測対象の内的コンテキストを選ぶ必要がある。つまり、選ばれた内的コンテキストが、その目的に関する心情の全体集合を形成するようにしておく。言い換えると、目的に近づけるために関係する内的コンテキストだけを考慮し、それ以外の内的コンテキストを扱わないようにすることで、目的とする内的コンテキストに近づけるための情報を絞り込む。なお、状態遷移図４１００は状態遷移図４３００において「Ｓ３」が存在しない場合であり、状態遷移図４２００は状態遷移図４３００においてｐ１３、ｐ３１がゼロに場合である。つまり、状態遷移図４１００、４２００は４３００の特殊ケースといえる。
【００８９】
図１３に示すように、状態確率「Ｓｘ」を全て合計した値を「１」とする。この条件を与えることで、いずれの場合も各状態確率「Ｓｘ」を、特定の内的コンテキストから他の内的コンテキストに推移する確率「ｐｘｙ」を用いて計算することが可能となる。
【００９０】
次に、図１４は、実施例２における内的コンテキストの推移確率の一例を示す図である。図１４は、推移確率「ｐｘｙ」を変化させた場合における各推移確率の変化を示す。図１４に示すように、「ｐ３２」の確率を「ｐ２３」の確率よりも高く設定するほど、また「ｐ１２」の確率を１に近づけるほど、状態確率「Ｓ３」が高くなることがわかる。
【００９１】
このように、本実施例における情報制御装置は、図９に示すようなヒューマンモデルを設定する際に、各内的コンテキストにおける状態確率及び推移確率を反映させる。
【００９２】
［効果］
以上説明したように、本実施例における情報制御装置は、ヒューマンモデルを、状態確率の和が１となる内的コンテキストと、情報の提示に伴う内的コンテキスト間の推移確率とを用いて設定する。情報制御装置は、要求を実現しやすい内的コンテキストへの推移を促すか否か、又は当該内的コンテキストに滞在する確率を高めるか否かに基づいて、コンテンツをユーザに提示するか否かを判定する。これにより、内的コンテキストの実際の推移の態様により即した形で、コンテンツを選択して提供することができる。
【実施例３】
【００９３】
ところで、コンテンツが対象者の内的コンテキストに「響く」か否かを判定する際に、当該コンテンツに含まれる用語に着目することが考えられる。また、対象者がよく目にしたり、入力したりする用語は、対象者の内的コンテキストに「響く」可能性が高いと考えられる。
【００９４】
また、上記の各実施例では、情報制御装置１００がＩＣＴサーバ７００からコンテンツを取得する構成について説明したが、これに限られず、情報制御装置がコンテンツを生成してもよい。この際、情報制御装置は、上で述べたような対象者の内的コンテキストに「響く」用語を含むコンテンツを生成することにより、対象者の内的コンテキストの変化を促すことができる。
【００９５】
そこで、本実施例においては、コンテンツに含まれる用語に着目して、コンテンツを対象者に出力するか否かを判定する構成、及び対象者に提供するコンテンツを生成する構成について説明する。
【００９６】
［機能ブロック］
図１５は、実施例３における情報制御システムの一例を示す図である。図１５に示す情報制御システム２は、情報制御装置２００と、センサ５００ａ及び５００ｂと、ＩＣＴサーバ７００と、対象者端末８００と、関係者端末９００とを有する。なお、以下の実施例において、先に説明した図面に示す部位と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００９７】
本実施例における情報制御装置２００は、通信部１１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。記憶部２２０は、例えば制御部２３０が実行するプログラムなどの各種データなどを記憶する。また、記憶部２２０は、コンテンツＤＢ１２１及びモデルＤＢ１２２に加えて、ログＤＢ２２３を有する。記憶部２２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子や、ＨＤＤなどの記憶装置に対応する。
【００９８】
ログＤＢ２２３は、対象者が閲覧したＷｅｂサイトなどに含まれるコンテンツや、対象者が入力したブログなどのコンテンツに含まれる用語を記憶する。図１６は、実施例３におけるログＤＢの一例を示す図である。図１６に示すように、ログＤＢ２２３は、コンテンツごとに、当該コンテンツに含まれる用語を、当該コンテンツにおける出現頻度が高い順に記憶する。なお、ログＤＢ２２３に記憶される情報は、例えば後に説明する取得部２３１により入力される。
【００９９】
図１５に戻って、制御部２３０は、情報制御装置２００の全体的な処理を司る処理部である。制御部２３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。
【０１００】
制御部２３０は、取得部２３１、設定部１３２、更新部１３３、判定部２３４、出力部１３５、用語特定部２３６及び生成部２３７を有する。なお、取得部２３１、判定部２３４、用語特定部２３６及び生成部２３７も、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。
【０１０１】
取得部２３１は、コンテンツの情報、対象者の要求に関する情報、プロファイルに関する情報及びセンサ情報に加えて、対象者が閲覧し又は入力したコンテンツに含まれる用語をさらに取得する。取得部２３１は、例えば通信部１１０を通じて、対象者端末８００においてダウンロードされたコンテンツ、及び対象者端末８００を通じて入力されたコンテンツを取得する。取得部２３１は、取得した各コンテンツに含まれる用語を抽出し、当該各コンテンツ及び当該用語の出現頻度を対応付けて、ログＤＢ２２３に記憶する。
【０１０２】
用語特定部２３６は、内的コンテキストに「響きやすい」用語を特定する。例えば、用語特定部２３６は、ログＤＢ２２３を参照し、出現頻度の高い用語を特定する。その際、用語特定部２３６は、出現頻度の高い用語に対して、内的コンテキストに「響きやすい」用語であることを示すように「重み付け」を行ってもよい。用語特定部２３６は、重み付けに関する情報を、判定部２３４に出力する。
【０１０３】
なお、用語特定部２３６は、重み付けをされた用語と、プロファイル、外的コンテキスト又は内的コンテキストとの対応表を作成してもよい。用語特定部２３６は、例えば上記の図３に示すように、プロファイルの属性値と、右列の「響きやすい」用語との対応表を事前に作成しておいてもよい。
【０１０４】
また、用語特定部２３６は、用語に対して重み付けをする際に、対象者のプロファイルに応じて、重み付けを変更してもよい。この際、用語特定部２３６は、図１７に示すような用語と重み付けとの対応表を生成してもよい。図１７は、実施例３におけるプロファイル属性と響きやすい単語との関係の一例を示す図である。なお、図１７においては、重み付けの値が大きいほど、内的コンテキストに「響きやすい」用語であることを示す。
【０１０５】
図１７に示すように、用語の重み付けは、例えば「世代」などのプロファイル属性に応じて変更してもよい。例えば、対象者が「結婚前」の世代である場合は「出会いの場」などの結婚に関連する用語の重み付けを上げてもよい。また、「子育て」の世代の対象者に対しては、「育児」や「待機児童」などの子育てに関連する用語の重み付けを上げて、結婚に関連する用語の重み付けを下げてもよい。
【０１０６】
また、用語特定部２３６は、用語に対して重み付けをする際に、対象者のプロファイル、外的コンテキスト又は内的コンテキストに応じて重み付けを変更してもよい。この際、用語特定部２３６は、図１７に示す対応表と同様に、図１８に示すような用語と重み付けとの対応表を生成してもよい。図１８は、実施例３におけるコンテキストと響きやすい単語との関係の一例を示す図である。例えば、用語特定部２３６は、外的コンテキストが「快晴」である場合には、「行楽施設」や「特売・安売り」などの外出に関する用語の重み付けを上げてもよい。また、用語特定部２３６は、外的コンテキストが「大雨」である場合には、外出を控える可能性が高いため、外出に関する用語の重み付けを下げ、「交通状況」や「天候」などの用語の重み付けを上げてもよい。
【０１０７】
同様に、用語特定部２３６は、「気分が低い」内的コンテキストである場合には、外出を控える可能性が高いため、外出に関する用語の重み付けを下げてもよい。また、用語特定部２３６は、逆に「気分がハイ」である内的コンテキストである場合には、外出に関する用語の重み付けを上げてもよい。
【０１０８】
図１５に戻って、判定部２３４は、ヒューマンモデルに加えて、用語の重み付けを参照して、コンテンツを対象者に対して出力するか否かを判定する。判定部２３４は、例えば当該コンテンツに含まれる用語の重み付けの合計を「響き度」として算出し、当該響き度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。判定部２３４は、「響き度」が所定の閾値以上である場合、当該コンテンツを対象者に対して出力すると判定する。また、判定部２３４は、用語の重み付けを含む判定結果を、生成部２３７に出力してもよい。
【０１０９】
生成部２３７は、対象者に提供するコンテンツを生成する。生成部２３７は、例えば判定部２３４から入力された用語の重み付けを用いて、対象者の内的コンテキストに「響きやすい」コンテンツを生成する。生成部２３７は、生成したコンテンツを、出力部１３５に出力する。
【０１１０】
例えば、生成部２３７は、図１６に示すようなログＤＢ２２３を参照し、ログＤＢ２２３において出現頻度が高い単語が「トラヒック」、「コンテキスト」、「遅延」、「セル」、「プロセス」であることを特定する。そして、生成部２３７は、これら出現頻度の高い単語を、要求を実現しやすい内的コンテキストへの推移又は滞在の確率を高める単語として用いて、これらの単語を含む文章などのコンテンツを生成する。
【０１１１】
［効果］
以上説明したように、本実施例における情報制御装置は、プロファイルに基づいて、内的コンテキストへの推移を促し又は当該内的コンテキストに滞在する確率を高める少なくとも１つの用語を特定する。情報制御装置は、コンテンツの内的コンテキストへの影響度を、情報に含まれる用語の出現頻度に基づいて算出し、当該影響度を用いて、コンテンツをユーザに提示するか否かを判定する。これにより、より対象者の内的コンテキストに「響きやすい」コンテンツを選択して提供することができる。
【０１１２】
また、情報制御装置は、ユーザが創作し又は閲覧した情報において出現頻度の高い用語を特定し、用語の出現頻度に応じて重み付けをした対応表を生成する。これにより、対象者の内的コンテキストに「響きやすい」用語を特定して、当該用語を含むコンテンツを選択して提供することができる。
【０１１３】
また、情報制御装置は、プロファイル、外的コンテキスト及び内的コンテキストのうち少なくともいずれかの状態の違いに応じて、用語の重み付けを変更する。これにより、状況に応じてより「響きやすい」用語を含むコンテンツを選択して提供することができる。
【０１１４】
さらに、情報制御装置は、内的コンテキストへの推移を促し又は当該内的コンテキストに滞在する確率を高める少なくとも１つの用語を用いてコンテンツを生成し、コンテンツ記憶部に記憶する。これにより、対象者の内的コンテキストに「響きやすい」コンテンツを生成して提供することができる。
【実施例４】
【０１１５】
ところで、ヒューマンモデルは一人の対象者について１つとは限らず、関係者の定める要求や目標毎に複数定義することもできる。また一人の対象者のある要求や目標に対し、プロファイルやコンテキストが異なればその対象者への情報の響き方も異なるため、プロファイルやコンテキストに応じて複数のヒューマンモデルを設定し、プロファイルやコンテキストに応じて使い分ける実装方法も考えられる。
【０１１６】
また、例えばセンサ５００から取得したセンサ情報を用いて内的コンテキストの変化を検出する構成について説明したが、検出された内的コンテキストの変化に応じて、ヒューマンモデルを変更し、又は適用するヒューマンモデルを切り替えてもよい。
【０１１７】
本実施例におけるヒューマンモデルの変更又は切り換えについて、図１９及び図２０を用いて説明する。図１９は、実施例４における内的コンテキストの違いと情報入力による推移との関係の一例を示す図である。図１９は、例えば内的コンテキストが「Ｓ１：疲労困憊」５１０１である場合と、「Ｓ２：元気ハツラツ」５２０１である場合において、同様の情報入力があった場合における内的コンテキストの推移の違いを示す。
【０１１８】
図１９に示すように、例えば「今の進み具合を３行にまとめてメールして」という業務に関する情報入力５３０１があった場合、内的コンテキストがＳ１である場合は、内的コンテキストは「Ｓ１−１：明日やるか」５１１１というようにネガティブに推移する。一方、内的コンテキストがＳ２である場合は、内的コンテキストは「Ｓ２−１：今書こう」５２１１というようにポジティブに推移する。また、業務に関する情報入力だけでなく、「●●ランドの新パレード今週末スタート」というような余暇に関する情報入力５３０２があった場合も、内的コンテキストがＳ１である場合とＳ２である場合とで、それぞれ異なる内的コンテキストへ推移する。
【０１１９】
なお、内的コンテキスト５１０１と５２０１とは、例えば業務に対する別の情報入力５３１１及び５３１２により推移すると考えられる。例えば、「助かったよ。ありがとう。」というような肯定的な情報入力５３１１があった場合、内的コンテキストは５１０１から５２０１へと推移すると考えられる。逆に、「もっと早くできないの？」というような否定的な情報入力５３１２があった場合、内的コンテキストは５２０１から５１０１へと逆に推移すると考えられる。
【０１２０】
このように、本実施例における情報制御装置は、内的コンテキストの違いに応じて、異なるヒューマンモデル５１００及び５２００を生成することにより、対象者の心情及び体調により即した内的コンテキストの推移を予測することができる。
【０１２１】
図１９においては内的コンテキストの違いに基づく内的コンテキストの推移の違いについて説明したが、例えばプロファイルの違いによっても内的コンテキストの推移は異なると考えられる。プロファイルの違いは、例えば欲求の階層構造の違いとして現れるため、ここではプロファイルの違いに基づく欲求の段階の違いと、内的コンテキストの変化について説明する。
【０１２２】
図２０は、欲求の段階と内的コンテキストの推移との関係の一例を示す図である。図２０において、例えばヒューマンモデル６１００は、プロファイルの属性が「失業中」であるなど、「生理的欲求」、「安心・安定欲求」が満たされない段階であることを示す。このような場合、例えば「求人情報」などの収入に関する情報入力６１０１に対しては内的コンテキストが「Ｓ２：興味津々」に推移するが、その他の情報入力６１０２については内的コンテキスト「Ｓ１：興味無」から動かないと考えられる。一方、プロファイルの属性に対応する欲求の段階が「社会帰属欲求」や「承認欲求」などに成長した場合、それぞれ情報入力に対応する内的コンテキストの推移も異なり、同じ募集でも「求人募集」には反応せず、「サークル会員募集」や「コンテスト募集」といった情報を含むコンテンツによって「Ｓ２：興味津々」という内的コンテキストに移動する。このため、本実施例における情報制御装置は、ヒューマンモデル６２００及び６３００のような異なるヒューマンモデルを適用させてもよい。
【０１２３】
このように、本実施例における情報制御装置は、プロファイルの違いに応じて、異なるヒューマンモデル６１００及び６２００を生成することにより、対象者の属性により即した内的コンテキストの推移を予測することができる。
【０１２４】
さらに、情報制御装置は、プロファイルの違い及び内的コンテキストの違いに加えて、外的コンテキストの違いに応じて、ヒューマンモデルを切り替えてもよい。例えば、情報制御装置は、対象者が「勤務中」である場合と「休暇中」である場合、又は天候が「晴天」の場合と「雨天」の場合とで、それぞれ異なるヒューマンモデルを用いてもよい。
【０１２５】
なお、本実施例における情報制御装置は、実施例１で述べたようなセンサ情報等を用いて内的コンテキストの変化を検出した際に、ヒューマンモデルの切り替えを行ってもよい。また、情報制御装置は、ヒューマンモデルで想定した内的コンテキストの推移とは異なる内的コンテキストの変化を検出した場合、ヒューマンモデルを更新してもよい。
【０１２６】
例えば、情報制御装置が、内的コンテキストの推移確率ｐｘｙが「０．３」である情報入力を１００人の対象者のエージェントに対して行った場合において、「２０人」の対象者について、内的コンテキストの推移が検出されたと判定する。この場合、情報制御装置は、当該内的コンテキストの推移確率ｐｘｙを「０．２」に変更することで、ヒューマンモデルの精度を上げることができる。また、情報制御装置は、内的コンテキストの推移確率に加えて、上記した用語の重み付けをさらに変更してもよい。
【０１２７】
［効果］
以上説明したように、本実施例における情報制御装置は、複数のヒューマンモデルを生成し、外的コンテキストの状態及び内的コンテキストの状態のうち少なくともいずれかに基づいて、判定に用いるヒューマンモデルを切り替える。これにより、現在の対象者の属性、外部環境並びに心情及び体調に適したヒューマンモデルを選択することができるので、目標とする内的コンテキストの状態確率を高めるように、提供する情報やコンテンツを選択することが可能になる。
【０１２８】
また、本実施例における情報制御装置は、コンテンツの提示に伴う内的コンテキストの推移を観測し、提示されたコンテンツごとに内的コンテキストの推移確率を推定し又は更新することにより、ヒューマンモデルを更新する。これにより、実際の対象者の内的コンテキストの推移に即して、ヒューマンモデルを最適化できる。
【０１２９】
さらに、本実施例における情報制御装置は、ヒューマンモデルと外的コンテキストとを対応付けて記憶し、コンテンツの取得時において観測された外的コンテキストの状態に応じて、判定に用いるヒューマンモデルを切り換える。これにより、外的コンテキストに最も適したヒューマンモデルを選択できる。
【実施例５】
【０１３０】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。例えば、上述したヒューマンモデルは、対象となる「人」の内的コンテキストの変化を中核に人の思考・行動をモデル化したものであるが、本実施例におけるヒューマンモデルの対象者は「個人」に限られない。例えば、情報制御装置が、企業や学校等の購買行動などを予測するための法人用ヒューマンモデルを生成し、当該企業や学校等のエージェント（分身）として機能するような構成であってもよい。
【０１３１】
例えば、経常利益を向上させたい企業がいくつかの施策を実行する際に、プロファイルとして企業のビジョンやミッションや従業員数を、外的コンテキストとして技術動向や社会の制度や競合他社の動向を、内的コンテキストとして経常利益を選択する。これまで述べてきた、コンテンツや情報を候補となる施策とすることで、内的コンテキストとして選択した経常利益への効果を推測することで、施策に対する経常利益を高めるような施策を定量的に推測することが可能になる。
【０１３２】
さらに、車やロボットといった機械・デバイスにこのヒューマンモデルを適用することも考えられる。例えば、自動車のモデルとして、プロファイルとしてその自動車の燃費などの性能、外的コンテキストとして天候や渋滞状況、内的コンテキストとして燃料の残量を選ぶ。これまで述べてきたコンテンツや情報の代わりに、いくつも考えられる出発地から目的地の経路を当てはめれば、経路毎に燃料の残量が導き出せ、どの経路を使えば、最も燃料を節約できる誘導（ナビゲーション）が可能かを推定できることになる。
【０１３３】
また、情報制御装置１００が、例えばサーバコンピュータやクラウド上に実装される例について説明したが、これに限られず、対象者端末８００などに実装されてもよい。この場合、情報制御装置１００の出力部１３５は、例えば対象者端末８００が有する画面やスピーカ等を通じて、コンテンツを出力してもよい。
【０１３４】
［システム］
また、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１３５】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１３６】
［プログラム］
ところで、上記実施例では、ハードウェアロジックによって各種の処理を実現する場合を説明したが、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現するようにしても良い。そこで、以下では、図２１を用いて、上記実施例に示した情報制御装置１００と同様の機能を有する情報制御プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２１は、情報制御プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。なお、以下においては実施例１における情報制御装置１００について説明するが、他の実施例における情報制御装置についても、同様の構成により実現できる。
【０１３７】
図２１に示すように、情報制御装置１００としてのコンピュータ１１は、バス１８で接続されるＨＤＤ１３、ＣＰＵ１４、ＲＯＭ１５及びＲＡＭ１６等を有する。
【０１３８】
ＲＯＭ１５には、上記実施例に示した情報制御装置１００と同様の機能を発揮する情報制御プログラム、つまり、図２１に示すように、情報制御プログラム１５ａが予め記憶されている。なお、情報制御プログラム１５ａについては、図８に示した情報制御装置１００の各構成要素と同様、適宜統合または分散しても良い。
【０１３９】
そして、ＣＰＵ１４が情報制御プログラム１５ａをＲＯＭ１５から読み出して実行する。これにより、図２１に示すように、情報制御プログラム１５ａは、情報制御プロセス１４ａとして機能するようになる。なお、情報制御プロセス１４ａは、図８に示した、取得部１３１、設定部１３２、更新部１３３、判定部１３４及び出力部１３５に対応する。そして、ＣＰＵ１４は、ＲＡＭ１６に記録されたデータ（例えば、測定値データ）に基づいて情報制御プログラム１５ａを実行する。
【０１４０】
なお、上記情報制御プログラム１５ａについては、必ずしも最初からＲＯＭ１５に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１１に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておいても良い。また、例えば、コンピュータ１１の内外に備えられるＨＤＤ等の「固定用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておいても良い。また、例えば、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１１に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」等に各プログラムを記憶させておいても良い。そして、コンピュータ１１がこれから各プログラムを読み出して実行するようにしても良い。
【符号の説明】
【０１４１】
１、２  情報制御システム
１００、２００  情報制御装置
１１０  通信部
１２０、２２０  記憶部
１２１  コンテンツＤＢ
１２２  モデルＤＢ
２２３  ログＤＢ
１３０、２３０  制御部
１３１、２３１  取得部
１３２  設定部
１３３  更新部
１３４、２３４  判定部
１３５  出力部
２３６  用語特定部
２３７  生成部
５００ａ、５００ｂ  センサ
７００  ＩＣＴサーバ
８００  対象者端末
９００  関係者端末
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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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】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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