(57)【要約】【課題】ユーザのコンテキストを適切に推定する。【解決手段】本願に係る推定装置は、取得部と、推定部とを有する。取得部は、第１ユーザと第２ユーザとが共通する行動である共通行動を行ったことを示す共通行動情報と、第１日時における第１ユーザのコンテキストを示す第１コンテキスト情報とを取得する。推定部は、取得部により取得された共通行動情報と第１コンテキスト情報とに基づいて、第１日時とは異なる第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１ユーザと第２ユーザとが共通する行動である共通行動を行ったことを示す共通行動情報と、第１日時における前記第１ユーザのコンテキストを示す第１コンテキスト情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記共通行動情報と前記第１コンテキスト情報とに基づいて、前記第１日時とは異なる第２日時における前記第２ユーザのコンテキストを推定する推定部と、
を備えることを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記取得部は、
前記第１日時における前記第１ユーザの位置を示す前記第１コンテキスト情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、
前記第２日時における前記第２ユーザの位置を含むコンテキストを推定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記第１日時における前記第１ユーザの状態を示す前記第１コンテキスト情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項５】
前記推定部は、
前記第２日時における前記第２ユーザの状態を前記第２ユーザのコンテキストとして推定する
ことを特徴とする請求項１または請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
前記推定部は、
前記第２日時に前記第２ユーザが利用している移動手段を前記第２ユーザのコンテキストとして推定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の推定装置。
【請求項７】
前記取得部は、
前記第１ユーザと前記第２ユーザとが同日時に所定の範囲内に位置することを示す前記共通行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項８】
前記取得部は、
前記第１ユーザが利用する第１端末と、前記第２ユーザとが利用する第２端末とが所定の近接通信を行うことにより検知される前記共通行動情報であって、前記第１ユーザと前記第２ユーザとが近接することを示す前記共通行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項９】
前記取得部は、
前記第２日時よりも前の日時である前記第１日時における前記第１ユーザの前記第１コンテキスト情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項１０】
前記取得部は、
前記第２日時よりも後の日時である前記第１日時における前記第１ユーザの前記第１コンテキスト情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項１１】
前記取得部は、
前記第２日時において前記第１ユーザと前記第２ユーザとが前記共通行動を行ったことを示す前記共通行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項１２】
前記取得部は、
前記第１日時において前記第１ユーザと前記第２ユーザとが前記共通行動を行ったことを示す前記共通行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項１３】
前記取得部は、
複数の第１ユーザの各々と第２ユーザとが共通行動を行ったことを示す複数の共通行動情報と、前記複数の第１ユーザの各々に対応する複数の第１日時における前記複数の第１ユーザの各々のコンテキストを示す複数の第１コンテキスト情報とを取得し、
前記推定部は、
前記取得部により取得された前記複数の共通行動情報と前記複数の第１コンテキスト情報とに基づいて、前記複数の第１日時のいずれとも異なる第２日時における前記第２ユーザのコンテキストを推定する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項１４】
前記推定部により推定された前記第２日時における前記第２ユーザのコンテキストに関する情報を用いたサービスを提供する提供部、
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項１５】
コンピュータが実行する推定方法であって、
第１ユーザと第２ユーザとが共通する行動である共通行動を行ったことを示す共通行動情報と、第１日時における前記第１ユーザのコンテキストを示す第１コンテキスト情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記共通行動情報と前記第１コンテキスト情報とに基づいて、前記第１日時とは異なる第２日時における前記第２ユーザのコンテキストを推定する推定工程と、
を含むことを特徴とする推定方法。
【請求項１６】
第１ユーザと第２ユーザとが共通する行動である共通行動を行ったことを示す共通行動情報と、第１日時における前記第１ユーザのコンテキストを示す第１コンテキスト情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記共通行動情報と前記第１コンテキスト情報とに基づいて、前記第１日時とは異なる第２日時における前記第２ユーザのコンテキストを推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置、推定方法、及び推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、一のユーザの情報として、他のユーザの情報を利用する技術が提供されている。例えば、ユーザが非スマートスペース又は異なるスマートスペースにおいてアプリケーションにアクセスする場合に、ユーザにより不足する環境コンテキストも取得する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１７−５０３３７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザのコンテキストを適切に推定することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、情報が不足した場合に他のユーザの情報を取得しているに過ぎず、ユーザのコンテキストを適切に推定することが難しい場合がある。例えば、ある時点における他のユーザについて情報が取得されていない場合等においては、その時点のユーザのコンテキストを適切に推定することが難しい。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザのコンテキストを適切に推定する推定装置、推定方法、及び推定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】
【０００６】
本願に係る推定装置は、第１ユーザと第２ユーザとが共通する行動である共通行動を行ったことを示す共通行動情報と、第１日時における前記第１ユーザのコンテキストを示す第１コンテキスト情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記共通行動情報と前記第１コンテキスト情報とに基づいて、前記第１日時とは異なる第２日時における前記第２ユーザのコンテキストを推定する推定部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ユーザのコンテキストを適切に推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る推定システムの構成例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係るコンテキスト情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る共通行動情報記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る推定情報記憶部の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、推定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る推定装置、推定方法、及び推定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法、及び推定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（実施形態）
〔１．推定処理〕
図１〜図３を用いて、実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図１〜図３は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。図１の例では、推定装置１００が第１ユーザであるユーザＵ１と、第２ユーザであるユーザＵ２とがある共通行動を行ったことを示す情報（共通行動情報）を用いて、位置情報（以下、単に「位置」ともいう）が取得されていないユーザＵ２の位置を推定する場合を示す。また、図１の例では、推定装置１００が第１日時におけるユーザＵ１の位置を示すコンテキスト情報に基づいて、第１日時とは異なる第２日時におけるユーザＵ２の位置を推定する。すなわち、ここでいう第１ユーザは、コンテキスト情報が利用されるユーザに対応し、第２ユーザは、コンテキストが推定されるユーザに対応する。なお、共通行動やコンテキストについての詳細は後述する。なお、ここでいう日時には、ある時点（時分秒）であってもよいし、ある程度の期間（例えば分単位の期間等）を含んでもよい。
【００１１】
〔推定システムの構成〕
まず、図１〜図３の説明に先だって、図４を用いて推定システム１の構成について説明する。図４は、実施形態に係る推定システムの構成例を示す図である。図４に示すように、推定システム１は、端末装置１０−１と、端末装置１０−２と、端末装置１０−３と、推定装置１００とが含まれる。端末装置１０−１と、端末装置１０−２と、端末装置１０−３と、推定装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。
【００１２】
以下では、端末装置１０−１〜１０−３について、特に区別なく説明する場合には、端末装置１０と記載する。なお、図４に示した推定システム１では、３台の端末装置１０−１〜１０−３を図示するが、推定システム１には、４台以上の端末装置１０が含まれてもよい。例えば、推定システム１には、各ユーザに対応する端末装置１０が含まれ、ユーザが１００万人である場合、１００万台の端末装置１０が含まれてもよい。また、図４に示した推定システム１には、複数台の推定装置１００が含まれてもよい。
【００１３】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。図１に示す例においては、端末装置１０がユーザが利用するスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【００１４】
例えば、端末装置１０−１は、図１に示すユーザＵ１が利用する端末装置１０に対応する。このように、「ユーザＵ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ＊」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ１」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザである。例えば、端末装置１０−２、１０−３は、図２に示すユーザＵ２、Ｕ３が各々利用する端末装置１０に対応する。また、以下では、ユーザが利用する端末装置１０とそのユーザとは互いに読み替えられてもよい。例えば、「ユーザＵ１」と記載した場合、ユーザＵ１が利用する端末装置１０である「端末装置１０−１」と読み替えられてもよい。「端末装置１０−１」と記載した場合、端末装置１０−１を利用するユーザである「ユーザＵ１」と読み替えられてもよい。以下では、説明を簡単にするために、ユーザＩＤによりユーザが利用する端末装置１０が特定可能である場合を例に説明する。
【００１５】
また、端末装置１０は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサ等の各種センサにより、各種センサ情報を検知してもよい。また、端末装置１０は、加速度センサの機能を有し、ユーザの移動における加速度情報（センサ情報）を検知し、取得する。また、端末装置１０は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置１０は、心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの生体情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、ユーザ自身の心拍（脈拍）に関する情報を端末装置１０が取得可能としてもよい。
【００１６】
また、端末装置１０は、近距離無線通信技術により、他の端末装置１０と近接通信を行う。例えば、端末装置１０は、ＮＦＣ（Near  Field  Communication）に関する種々の従来技術を適宜用いて、他の端末装置１０と近接通信を行う機能を有する。例えば、端末装置１０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）（Wireless  Fidelity）等の種々の従来の無線通信に関する技術を適宜用いて、他の端末装置１０と近接通信を行ってもよい。すなわち、端末装置１０は、他の端末装置１０との近接通信、いわゆるすれ違い通信が可能であれば、どのような機能により他の端末装置１０と近接通信を行ってもよい。
【００１７】
なお、ここでいう近接とは、無線通信が可能な範囲であってもよいし、所定の閾値以内の範囲であってもよい。例えば、近接とは、１メートルや１０メートル等の具体的な距離であってもよい。また、以下では、端末装置１０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）により、他の端末装置１０と近接通信を行うものとする。
【００１８】
また、端末装置１０は、ユーザのコンテキストに関する情報（以下、「コンテキスト情報」ともいう）を収集し、推定装置１００へ送信する。例えば、端末装置１０は、ユーザのコンテキスト情報を検知（取得）した時点で、随時（リアルタイムに）推定装置１００へコンテキスト情報を送信してもよいし、所定のタイミング（例えば、１時間おきや１日おき）で推定装置１００へコンテキスト情報を送信してもよい。
【００１９】
ここでいうコンテキストとは、ユーザが置かれた環境等を含む概念であってもよい。例えば、端末装置１０は、ユーザの位置情報を収集し、推定装置１００へ送信する。例えば、端末装置１０は、端末装置１０上におけるユーザの各種の行動情報を収集し、推定装置１００へ送信する。例えば、端末装置１０は、端末装置１０上においてユーザが閲覧したコンテンツに関する情報を収集し、推定装置１００へ送信する。
【００２０】
例えば、ここでいうコンテキストは、ユーザやそのユーザが利用する端末装置１０の状況やユーザや端末装置１０の環境（背景）に基づくユーザの種々の状況を含む概念であってもよい。また、コンテキスト情報には、ユーザの現在位置、現在時刻、ユーザが置かれた物理環境、ユーザが置かれた社会環境、ユーザの行動、ユーザの運動状態、ユーザに提供されるコンテンツの内容、ユーザが反応したコンテンツの内容、ユーザの属性、ユーザの感情等の種々の情報が含まれる。例えば、コンテキスト情報は、ユーザの各種行動に基づく情報等が含まれる。また、例えば、コンテキスト情報は、ユーザの位置やユーザの移動手段やユーザの状態等が含まれる。また、例えば、コンテキスト情報は、ユーザが利用する端末装置１０の通信状態や表示する情報等が含まれる。なお、上記は一例であり、コンテキスト情報には、上記に限らず、種々の情報が含まれてもよい。
【００２１】
推定装置１００は、第１ユーザと第２ユーザとが共通する行動である共通行動を行ったことを示す共通行動情報と、第１日時における第１ユーザのコンテキストを示す第１コンテキスト情報とに基づいて、第２ユーザのコンテキストを推定する情報処理装置である。例えば、推定装置１００は、第１ユーザと第２ユーザとの共通行動情報と、第１日時における第１ユーザの第１コンテキスト情報とに基づいて、第１日時とは異なる第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定する。
【００２２】
例えば、推定装置１００は、推定したユーザのコンテキストに関する情報を用いた種々のサービスを提供してもよい。例えば、推定装置１００は、推定したユーザのコンテキストに関する情報を他の情報処理装置へ提供するサービスを行ってもよい。また、例えば、推定装置１００は、ユーザにコンテンツを提供するサービス（コンテンツ提供サービス）を行ってもよい。推定装置１００は、端末装置１０からの要求に応じて、端末装置１０において表示されるコンテンツを配信してもよい。例えば、推定装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０からの要求に応じて、そのユーザのコンテキストに応じたコンテンツを提供してもよい。また、推定システム１においては、推定装置１００が検索サービスや電子商取引サービス等の種々のサービスを提供してもよい。
【００２３】
例えば、推定装置１００は、端末装置１０に商品またはサービス（以下、併せて「商品」ともいう）の情報を提供したり、ユーザからの購入意思を示す情報に応じて、ユーザへの商品の配送等を行ったりする電子商取引サービスを提供してもよい。また、例えば、推定装置１００は、端末装置１０から取得したクエリ（検索クエリ）に対する検索結果を端末装置１０に提供する検索サービスを提供してもよい。
【００２４】
〔１−１．第１ユーザが一人の場合〕
ここから、図１を用いて、ユーザＵ２の位置を推定する場合を一例として説明する。図１に示す地図情報ＭＰ１１（以下、単に「地図ＭＰ１１」ともいう）は、ユーザＵ１やユーザＵ２等の位置を模式的に示す。図１に示す地図ＭＰ１１−１は、道路情報ＲＤ１１を示すためのものであり、地図ＭＰ１１−１は、地図ＭＰ１１と、同一のエリアである。また、以下では、地図ＭＰ１１−１について、特に区別なく説明する場合には、地図ＭＰ１１と記載する。また、地図ＭＰ１１に示す、位置ＬＣ１１や位置ＬＣ１〜ＬＣ６は、具体的な緯度経度を示す情報であってもよい。なお、図１〜図３の例では、共通行動が各ユーザが近接する位置に位置することであり、各ユーザが利用する端末装置１０が近接通信を行うことにより近接する位置に位置することが特定される場合を示す。
【００２５】
まず、推定装置１００（図５参照）は、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１のコンテキスト情報を取得する（ステップＳ１１）。図１の例では、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１は、ＧＰＳ等の所定の位置情報を検知する機能により、日時ｄｔ１１における端末装置１０−１（ユーザＵ１）の位置が位置ＬＣ１１であることを示すコンテキスト情報を取得する。例えば、端末装置１０−１がユーザＵ１の位置が位置ＬＣ１１であることを示すコンテキスト情報を推定装置１００に送信することにより、推定装置１００は、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１のコンテキスト情報を取得する。
【００２６】
そして、端末装置１０−１は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２と近接通信を行う（ステップＳ１２）。例えば、端末装置１０−１と端末装置１０−２とは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の機能により、日時ｄｔ１２において、すれ違い通信を行う。すなわち、端末装置１０−１や端末装置１０−２は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１がユーザＵ２と近傍に位置したことを示す情報を検知する。例えば、端末装置１０−１や端末装置１０−２は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１がユーザＵ２とすれ違ったことを示すコンテキスト情報を収集し、推定装置１００へ送信する。なお、端末装置１０−１と端末装置１０−２とのいずれか一方のみが、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１がユーザＵ２とすれ違ったことを示すコンテキスト情報を推定装置１００へ送信してもよい。これにより、推定装置１００は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報（コンテキスト情報）を取得する（ステップＳ１３）。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１とユーザＵ２とがすれ違ったことを示す共通行動情報を取得する。
【００２７】
そして、推定装置１００は、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１の位置ＬＣ１１と、日時ｄｔ１２においてユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置を推定する（ステップＳ１４）。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１の位置ＬＣ１１と、日時ｄｔ１２においてユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、ユーザＵ２がユーザＵ１と近接通信を行った位置を推定する。
【００２８】
図１の例では、推定装置１００は、日時ｄｔ１１と日時ｄｔ１２との間の時間（以下、「経過時間」ともいう）と、ユーザＵ１の歩行速度に基づいて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置を推定する。例えば、推定装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１（図６参照）に示すようなユーザＵ１の歩行速度ＷＳ１に基づいて、ユーザＵ１が経過時間において位置ＬＣ１１から移動可能な範囲を推定する。なお、推定装置１００は、ユーザＵ１に対応する歩行速度を有しない場合、ユーザＵ１が属するユーザ属性、すなわち２０代男性の平均的な歩行速度に基づいて、ユーザＵ１が経過時間において位置ＬＣ１１から移動可能な範囲を推定してもよい。
【００２９】
例えば、推定装置１００は、ユーザＵ１の歩行速度が「６ｋｍ／ｈ（キロメートル毎時）」であり、日時ｄｔ１１と日時ｄｔ１２との間の経過時間が３０分である場合、ユーザＵ１が経過時間において、約「３ｋｍ（＝６＊０．５）」だけ移動可能であると推定する。この場合、推定装置１００は、位置ＬＣ１１を中心とする半径３ｋｍの円周状において、ユーザＵ１とユーザＵ２とがすれ違ったと推定する。
【００３０】
図１の例では、推定装置１００は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１とユーザＵ２とが円ＣＲ１１上のいずれかの位置ですれ違ったことと推定する。すなわち、推定装置１００は、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置が円ＣＲ１１上のいずれかの位置であると推定する。なお、図１中の円ＣＲ１１が所定の幅（例えば１ｍや５０ｍ等）を有する円環状であってもよく、推定装置１００は、ユーザＵ２がその円環状の円ＣＲ１１内のどこかに位置すると推定してもよい。なお、推定装置１００は、ユーザＵ１についても同様に、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置が円ＣＲ１１上のいずれかの位置であると推定してもよい。
【００３１】
このように、推定装置１００は、ユーザＵ２以外のユーザであるユーザＵ１の位置ＬＣ１１と、日時ｄｔ１２においてユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置を推定することができる。このように、推定装置１００は、位置情報が取得されていないユーザであっても、他のユーザの情報や他のユーザとの共通行動情報を用いることにより、適切にそのユーザの位置を推定することができる。したがって、推定装置１００は、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【００３２】
〔１−１−１．道路情報の利用〕
また、推定装置１００は、他のユーザのコンテキスト情報や共通行動情報に加えて、道路情報を用いることにより、ユーザの位置を推定してもよい。例えば、推定装置１００は、道路情報に基づいて、ユーザの位置の候補を絞り込んでもよい。
【００３３】
推定装置１００は、道路情報を取得する（ステップＳ１５）。図１の例では、地図ＭＰ１１内の道路情報を取得する。例えば、推定装置１００は、道路地図情報記憶部１２５（図５参照）から地図ＭＰ１１内の道路情報を取得する。図１の例では、推定装置１００は、図１中の地図ＭＰ１１内に示すような道路情報ＲＤ１１を取得する。なお、推定装置１００は、所定の外部装置から地図ＭＰ１１内の道路情報を取得してもよい。例えば、推定装置１００は、道路地図サービスを提供するサービス提供装置から地図ＭＰ１１内の道路情報を取得してもよい。
【００３４】
そして、推定装置１００は、図１中の円ＣＲ１１と、道路情報ＲＤ１１とに基づいて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置を推定する（ステップＳ１６）。例えば、推定装置１００は、図１中の円ＣＲ１１と、道路情報ＲＤ１１とに基づいて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置を円ＣＲ１１から絞り込む。具体的には、推定装置１００は、図１中の円ＣＲ１１と、道路情報ＲＤ１１とが交わる地点(位置)を、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置として推定する。図１の例では、推定装置１００は、図１中の円ＣＲ１１と、道路情報ＲＤ１１とが交わる６つの位置ＬＣ１〜ＬＣ６を、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置として推定する。
【００３５】
このように、推定装置１００は、道路情報ＲＤ１１を用いることにより、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置を、図１中の円ＣＲ１１から６つの位置ＬＣ１〜ＬＣ６まで絞り込むことができる。このように、推定装置１００は、他のユーザのコンテキスト情報や共通行動情報に加えて、道路情報を用いることにより、適切にユーザの位置を推定することができる。したがって、推定装置１００は、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【００３６】
このように、推定装置１００は、ユーザＵ２以外のユーザであるユーザＵ１の位置ＬＣ１１と、日時ｄｔ１２においてユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置を推定することができる。このように、推定装置１００は、位置情報が取得されていないユーザであっても、他のユーザの情報や他のユーザとの共通行動情報を用いることにより、適切にそのユーザの位置を推定することができる。したがって、推定装置１００は、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。図１の例では、推定装置１００は、位置情報が取得できていないユーザＵ２の日時ｄｔ１２における位置情報を、他のユーザＵ１の情報により補完することができる。このように、推定装置１００は、コンテキスト情報が取得できていない日時におけるユーザのコンテキスト情報を補完することができる。
【００３７】
〔１−２．第１ユーザが二人の場合〕
なお、図１の例では、ユーザＵ２の位置を推定する日時ｄｔ１２が、ユーザＵ１が位置ＬＣ１１に位置した日時ｄｔ１１よりも後である場合を示したが、コンテキストの推定対象となる日時は、いずれの日時であってもよい。例えば、ユーザＵ２の位置を推定する日時が、ユーザＵ１の位置が検知された日時よりも前であってもよい。また、第１ユーザの数は一人に限らず、二人以上であってもよい。これらの点について、図２を用いて説明する。
【００３８】
図２に示す地図情報ＭＰ２１（以下、単に「地図ＭＰ２１」ともいう）は、ユーザＵ１やユーザＵ２等の位置を模式的に示す。また、地図ＭＰ２１に示す、位置ＬＣ２１や位置ＬＣ３１は、具体的な緯度経度を示す情報であってもよい。
【００３９】
まず、端末装置１０−１は、日時ｄｔ２１において、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２と近接通信を行う（ステップＳ２１）。例えば、端末装置１０−１と端末装置１０−２とは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の機能により、日時ｄｔ２１において、すれ違い通信を行う。すなわち、端末装置１０−１や端末装置１０−２は、日時ｄｔ２１において、ユーザＵ１がユーザＵ２と近傍に位置したことを示す情報を検知する。例えば、端末装置１０−１や端末装置１０−２は、日時ｄｔ２１において、ユーザＵ１がユーザＵ２とすれ違ったことを示すコンテキスト情報を収集し、推定装置１００へ送信する。なお、端末装置１０−１と端末装置１０−２とのいずれか一方のみが、日時ｄｔ２１において、ユーザＵ１がユーザＵ２とすれ違ったことを示すコンテキスト情報を推定装置１００へ送信してもよい。これにより、推定装置１００は、日時ｄｔ２１において、ユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報（コンテキスト情報）を取得する（ステップＳ２２）。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ２１において、ユーザＵ１とユーザＵ２とがすれ違ったことを示す共通行動情報を取得する。
【００４０】
そして、推定装置１００（図５参照）は、日時ｄｔ２２におけるユーザＵ１のコンテキスト情報を取得する（ステップＳ２３）。図２の例では、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１は、ＧＰＳ等の所定の位置情報を検知する機能により、日時ｄｔ２２における端末装置１０−１（ユーザＵ１）の位置が位置ＬＣ２１であることを示すコンテキスト情報を取得する。例えば、端末装置１０−１がユーザＵ１の位置が位置ＬＣ２１であることを示すコンテキスト情報を推定装置１００に送信することにより、推定装置１００は、日時ｄｔ２２におけるユーザＵ１のコンテキスト情報を取得する。
【００４１】
また、推定装置１００（図５参照）は、日時ｄｔ２３におけるユーザＵ３のコンテキスト情報を取得する（ステップＳ２４）。図２の例では、ユーザＵ３が利用する端末装置１０−３は、ＧＰＳ等の所定の位置情報を検知する機能により、日時ｄｔ２３における端末装置１０−３（ユーザＵ３）の位置が位置ＬＣ３１であることを示すコンテキスト情報を取得する。例えば、端末装置１０−３がユーザＵ３の位置が位置ＬＣ３１であることを示すコンテキスト情報を推定装置１００に送信することにより、推定装置１００は、日時ｄｔ２３におけるユーザＵ３のコンテキスト情報を取得する。
【００４２】
そして、端末装置１０−３は、日時ｄｔ２４において、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２と近接通信を行う（ステップＳ２５）。例えば、端末装置１０−３と端末装置１０−２とは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の機能により、日時ｄｔ２４において、すれ違い通信を行う。すなわち、端末装置１０−３や端末装置１０−２は、日時ｄｔ２４において、ユーザＵ３がユーザＵ２と近傍に位置したことを示す情報を検知する。例えば、端末装置１０−３や端末装置１０−２は、日時ｄｔ２４において、ユーザＵ３がユーザＵ２とすれ違ったことを示すコンテキスト情報を収集し、推定装置１００へ送信する。なお、端末装置１０−３と端末装置１０−２とのいずれか一方のみが、日時ｄｔ２４において、ユーザＵ３がユーザＵ２とすれ違ったことを示すコンテキスト情報を推定装置１００へ送信してもよい。これにより、推定装置１００は、日時ｄｔ２４において、ユーザＵ３とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報（コンテキスト情報）を取得する（ステップＳ２６）。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ２４において、ユーザＵ３とユーザＵ２とがすれ違ったことを示す共通行動情報を取得する。
【００４３】
そして、推定装置１００は、日時ｄｔ２１においてユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報と、日時ｄｔ２２におけるユーザＵ１の位置ＬＣ２１とに基づいて、日時ｄｔ２１におけるユーザＵ２の位置を推定する（ステップＳ２７）。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ２１においてユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報と、日時ｄｔ２２におけるユーザＵ１の位置ＬＣ２１とに基づいて、ユーザＵ２がユーザＵ１と近接通信を行った位置を推定する。例えば、図１と同様に、推定装置１００は、日時ｄｔ２１から日時ｄｔ２２までの経過時間とユーザＵ１の歩行速度に基づいて、位置ＬＣ２１を中心とし、ユーザＵ１が経過時間において移動可能な距離を半径とする円（「第１円」とする）を推定する。
【００４４】
また、推定装置１００は、日時ｄｔ２３におけるユーザＵ３の位置ＬＣ３１と、日時ｄｔ２４においてユーザＵ３とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、日時ｄｔ２４におけるユーザＵ２の位置を推定する（ステップＳ２８）。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ２３におけるユーザＵ３の位置ＬＣ３１と、日時ｄｔ２４においてユーザＵ３とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、ユーザＵ３がユーザＵ２と近接通信を行った位置を推定する。例えば、図１と同様に、推定装置１００は、日時ｄｔ２３から日時ｄｔ２４までの経過時間とユーザＵ３の歩行速度に基づいて、位置ＬＣ３１を中心とし、ユーザＵ３が経過時間において移動可能な距離を半径とする円（「第２円」とする）を推定する。
【００４５】
そして、推定装置１００は、ユーザＵ２の位置の推定対象となる日時ｄｔ２１と日時ｄｔ２４との間の経過時間と、ユーザＵ２の歩行速度に基づいて、第１円におけるユーザＵ２の位置や第２円におけるユーザＵ２の位置を絞り込む。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ２１と日時ｄｔ２４との間の経過時間においてユーザＵ２が移動可能な距離（以下、「移動距離」ともいう）に基づいて、第１円におけるユーザＵ２の位置や第２円におけるユーザＵ２の位置を絞り込む。
【００４６】
例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ２１におけるユーザＵ２の位置が、第２円の円周上のいずれかの点との間の距離が移動距離以内となる第１円の円弧ＣＡ２１上であると推定する。なお、図２中の円弧ＣＡ２１は、所定の幅（例えば１ｍや５０ｍ等）を有してもよく、ユーザＵ２が幅を有する円弧ＣＡ２１内のどこかに位置すると推定してもよい。すなわち、推定装置１００は、日時ｄｔ２１におけるユーザＵ２の位置を、第１円よりも絞り込まれた円弧ＣＡ２１と推定する。
【００４７】
また、例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ２４におけるユーザＵ２の位置が、第１円の円周上のいずれかの点との間の距離が移動距離以内となる第２円の円弧ＣＡ３１上であると推定する。なお、図２中の円弧ＣＡ３１は、所定の幅（例えば１ｍや５０ｍ等）を有してもよく、ユーザＵ２が幅を有する円弧ＣＡ３１内のどこかに位置すると推定してもよい。すなわち、推定装置１００は、日時ｄｔ２４におけるユーザＵ２の位置を、第２円よりも絞り込まれた円弧ＣＡ３１と推定する。
【００４８】
このように、推定装置１００は、ユーザＵ２以外の複数の第１ユーザの情報を用いることにより、ユーザＵ２の位置をより絞り込んで推定することができる。このように、推定装置１００は、位置情報が取得されていないユーザであっても、他のユーザの情報や他のユーザとの共通行動情報を用いることにより、適切にそのユーザの位置を推定することができる。したがって、推定装置１００は、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【００４９】
〔１−３．第１ユーザが三人以上の場合〕
ここから、図３を用いて、ユーザＵ２の位置を推定する場合を一例として説明する。図３に示す地図情報ＭＰ３１−１及び地図情報ＭＰ３１−２は、ユーザＵ３０の位置の候補地点の絞り込みを示すためのものであり、地図情報ＭＰ３１−１及び地図情報ＭＰ３１−２に示す範囲（エリア）は、同一のエリアである。また、以下では、地図情報ＭＰ３１−１、ＭＰ３１−２について、特に区別なく説明する場合には、地図情報ＭＰ３１（以下、単に「地図ＭＰ３１」ともいう）と記載する。また、地図ＭＰ３１に示す、三角形は、それぞれユーザＵ３１〜Ｕ３３を示す。また、地図ＭＰ３１に示す、ハッチングが付された丸は、各候補地点ＰＴ３１−１〜ＰＴ３３−２を示す。各候補地点ＰＴ３１−１〜ＰＴ３３−２は、位置を示し、具体的な緯度経度を示す情報であってもよい。
【００５０】
図３の例では、推定装置１００は、道路情報を取得する。図３の例では、地図ＭＰ３１内の道路情報を取得する。例えば、推定装置１００は、道路地図情報記憶部１２５（図５参照）から地図ＭＰ３１内の道路情報を取得する。図３の例では、推定装置１００は、地図ＭＰ３１内に示すような道路情報ＲＤ３１を取得する。
【００５１】
また、図３の例では、推定装置１００は、ユーザＵ３０が、日時ｄｔ３１において、ユーザＵ３１と近傍に位置したことを示す情報を取得する。例えば、ユーザＵ３０が利用する端末装置１０と、ユーザＵ３１が利用する端末装置１０とが、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の機能により、日時ｄｔ３１において、すれ違い通信を行う。また、推定装置１００は、日時ｄｔ３１よりも後の所定の日時におけるユーザＵ３１の位置を取得する。例えば、推定装置１００は、図３の地図ＭＰ３１中のユーザＵ３１に対応する三角形の位置をユーザＵ３１の位置として取得する。
【００５２】
また、図３の例では、推定装置１００は、ユーザＵ３０が、日時ｄｔ３２において、ユーザＵ３２と近傍に位置したことを示す情報を取得する。例えば、ユーザＵ３０が利用する端末装置１０と、ユーザＵ３２が利用する端末装置１０とが、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の機能により、日時ｄｔ３２において、すれ違い通信を行う。また、推定装置１００は、日時ｄｔ３２よりも前の所定の日時におけるユーザＵ３２の位置を取得する。例えば、推定装置１００は、図３の地図ＭＰ３１中のユーザＵ３２に対応する三角形の位置をユーザＵ３２の位置として取得する。
【００５３】
また、図３の例では、推定装置１００は、ユーザＵ３０が、日時ｄｔ３３において、ユーザＵ３３と近傍に位置したことを示す情報を取得する。例えば、ユーザＵ３０が利用する端末装置１０と、ユーザＵ３３が利用する端末装置１０とが、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の機能により、日時ｄｔ３３において、すれ違い通信を行う。また、推定装置１００は、日時ｄｔ３３よりも後の所定の日時におけるユーザＵ３３の位置を取得する。例えば、推定装置１００は、図３の地図ＭＰ３１中のユーザＵ３３に対応する三角形の位置をユーザＵ３３の位置として取得する。
【００５４】
そして、推定装置１００は、日時ｄｔ３１〜ｄｔ３３におけるユーザＵ３０の位置を推定する（ステップＳ３１）。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ３１よりも後の所定の日時におけるユーザＵ３１の位置と、日時ｄｔ３１においてユーザＵ３０とユーザＵ３１とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、日時ｄｔ３１におけるユーザＵ３０の位置を推定する。
【００５５】
図３の例では、推定装置１００は、日時ｄｔ３１において、ユーザＵ３０とユーザＵ３１とが円ＣＲ３１上のいずれかの位置ですれ違ったことと推定する。また、推定装置１００は、図３中の円ＣＲ３１と、道路情報ＲＤ３１とに基づいて、日時ｄｔ３１におけるユーザＵ３０の位置を推定する。具体的には、推定装置１００は、図３中の円ＣＲ３１と、道路情報ＲＤ３１とが交わる地点(位置)を、日時ｄｔ３１におけるユーザＵ３０の位置として推定する。例えば、推定装置１００は、図３中の地点ＰＴ３１−１、ＰＴ３１−２を含む円ＣＲ３１と、道路情報ＲＤ３１とが交わる地点（位置）を、日時ｄｔ３１におけるユーザＵ３０の位置として推定する。
【００５６】
例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ３２よりも前の所定の日時におけるユーザＵ３２の位置と、日時ｄｔ３２においてユーザＵ３０とユーザＵ３２とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、日時ｄｔ３２におけるユーザＵ３０の位置を推定する。
【００５７】
図３の例では、推定装置１００は、日時ｄｔ３２において、ユーザＵ３０とユーザＵ３２とが円ＣＲ３２上のいずれかの位置ですれ違ったことと推定する。また、推定装置１００は、図３中の円ＣＲ３２と、道路情報ＲＤ３１とに基づいて、日時ｄｔ３２におけるユーザＵ３０の位置を推定する。具体的には、推定装置１００は、図３中の円ＣＲ３２と、道路情報ＲＤ３１とが交わる地点(位置)を、日時ｄｔ３２におけるユーザＵ３０の位置として推定する。例えば、推定装置１００は、図３中の地点ＰＴ３２−１〜ＰＴ３２−４を含む円ＣＲ３１と、道路情報ＲＤ３１とが交わる地点（位置）を、日時ｄｔ３２におけるユーザＵ３０の位置として推定する。
【００５８】
例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ３３よりも後の所定の日時におけるユーザＵ３３の位置と、日時ｄｔ３３においてユーザＵ３０とユーザＵ３３とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、日時ｄｔ３３におけるユーザＵ３０の位置を推定する。
【００５９】
図３の例では、推定装置１００は、日時ｄｔ３３において、ユーザＵ３０とユーザＵ３３とが円ＣＲ３３上のいずれかの位置ですれ違ったことと推定する。また、推定装置１００は、図３中の円ＣＲ３３と、道路情報ＲＤ３１とに基づいて、日時ｄｔ３３におけるユーザＵ３０の位置を推定する。具体的には、推定装置１００は、図３中の円ＣＲ３３と、道路情報ＲＤ３１とが交わる地点(位置)を、日時ｄｔ３３におけるユーザＵ３０の位置として推定する。例えば、推定装置１００は、図３中の地点ＰＴ３３−１、ＰＴ３３−２を含む円ＣＲ３３と、道路情報ＲＤ３１とが交わる地点（位置）を、日時ｄｔ３３におけるユーザＵ３０の位置として推定する。
【００６０】
そして、推定装置１００は、日時ｄｔ３１〜ｄｔ３３におけるユーザＵ３０の位置の候補（候補地点）を絞り込む（ステップＳ３２）。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ３１における地点ＰＴ３１−１、ＰＴ３１−２、日時ｄｔ３２における地点ＰＴ３２−１〜ＰＴ３２−４、日時ｄｔ３３における地点ＰＴ３３−１、ＰＴ３３−２の位置関係に基づいて、各日時ｄｔ３１〜ｄｔ３３における候補地点を絞り込む。
【００６１】
例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ３３における地点ＰＴ３３−１、ＰＴ３３−２のうち、地点ＰＴ３３−１が日時ｄｔ３１に対応する地点の方が日時ｄｔ３２に対応する地点よりも近接するため、地点ＰＴ３３−１を候補地点から除外する。これにより、例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ３３における候補地点を地点ＰＴ３３−２に絞り込む。
【００６２】
そして、推定装置１００は、日時ｄｔ３２における地点ＰＴ３２−１〜ＰＴ３２−４のうち、日時ｄｔ３１における地点ＰＴ３１−１、ＰＴ３１−２と、日時ｄｔ３３における地点ＰＴ３３−２との間の経路に位置しない地点ＰＴ３２−３、ＰＴ３２−４を候補地点から除外する。これにより、例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ３２における候補地点を地点ＰＴ３２−１、ＰＴ３２−２に絞り込む。
【００６３】
このように、推定装置１００は、三人以上の第１ユーザの情報を用いることにより、各日時におけるユーザの位置を精度よく絞り込むことができる。図３の例では、推定装置１００は、３つの日時における候補地点間の関係に基づく経路に応じて、各日時の候補地点を絞り込むことにより、ユーザの位置を精度よく推定することができる。すなわち、推定装置１００は、複数の第１ユーザの端末装置１０（マルチピア）から取得される情報を用いることにより、第２ユーザの位置を精度よく絞り込むことができる。
【００６４】
例えば、推定装置１００は、信号で立ち止まったりするなど、ユーザの移動が等速ではない場合であっても、複数の第１ユーザの情報を用いて、移動経路を推定することにより、第２ユーザの位置の候補を精度よく絞り込むことができる。例えば、推定装置１００は、複数の第１ユーザとの共通行動情報を用いることにより、異常検出等により、おかしなデータを除去することができる。例えば、推定装置１００は、ＧＰＳ等により取得された第１ユーザの位置が誤差を含んでいる場合であっても、複数の第１ユーザの情報を用いることにより、各日時における候補を絞り込むことができる。例えば、推定装置１００は、複数の第１ユーザの情報を用いることにより、各日時における候補間の関係に基づいて、各日時における候補を絞り込むことができる。したがって、推定装置１００は、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【００６５】
〔１−４．他の情報の利用〕
図１の例では、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１の位置と、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ１及びユーザＵ２の近接に基づいて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置を推定する場合を示したが、推定装置１００は、他の情報を用いて推定精度を向上させてもよい。例えば、推定装置１００は、ユーザＵ１のスケジュール情報やユーザＵ２のスケジュール情報を用いて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置の推定精度を向上させてもよい。
【００６６】
例えば、推定装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１（図６参照）中に示すユーザＵ２のスケジュール情報ＳＣ２を用いて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置の推定精度を向上させてもよい。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ１１において、ユーザＵ２が位置ＬＣ１１よりも地図ＭＰ１１の左側に位置することを示す予定が含まれる場合、ユーザＵ２が地図ＭＰ１１の左側から右側へ移動していると推定してもよい。そして、推定装置１００は、日時ｄｔ１２においてユーザＵ１とユーザＵ２とが、円ＣＲ１１の左側部分のいずれかの位置で近接したと推定してもよい。すなわち、推定装置１００は、日時ｄｔ１２においてユーザＵ２が、円ＣＲ１１の左側部分のいずれかの位置に位置すると推定してもよい。
【００６７】
また、例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ１２後の日時ｄｔ１３において、ユーザＵ１が位置ＬＣ１１よりも地図ＭＰ１１の左側に位置することを示す予定が含まれる場合、ユーザＵ１が地図ＭＰ１１の右側から左側へ移動していると推定してもよい。そして、推定装置１００は、日時ｄｔ１２においてユーザＵ１とユーザＵ２とが、円ＣＲ１１の左側部分のいずれかの位置で近接したと推定してもよい。すなわち、推定装置１００は、日時ｄｔ１２においてユーザＵ２が、円ＣＲ１１の左側部分のいずれかの位置に位置すると推定してもよい。なお、上記は一例であり、推定装置１００は、種々の情報を適宜用いて、推定精度を向上させてもよい。
【００６８】
〔１−５．他の推定例〕
図１〜図３の例では、第２ユーザのコンテキストとして第２ユーザの位置を推定する場合を一例として説明したが、推定装置１００は、種々のコンテキストを推定してもよい。例えば、推定装置１００は、第２ユーザのコンテキストとして第２ユーザの移動手段や第２ユーザの状態等を推定してもよい。
【００６９】
〔１−５−１．移動手段の推定〕
例えば、推定装置１００は、ユーザの移動手段を推定してもよい。例えば、推定装置１００は、第１ユーザ及び第２ユーザの共通行動情報と、第１ユーザのコンテキスト情報とに基づいて、第２ユーザの移動手段を推定してもよい。この点について、図１１を用いて説明する。図１１は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。
【００７０】
図１１の例では、推定装置１００は、二人の第１ユーザであるユーザＵ６１、Ｕ６２と第２ユーザであるユーザＵ６との共通行動情報と、ユーザＵ６１、Ｕ６２の各々のコンテキスト情報に基づいて、ユーザＵ６の移動手段（交通手段）を推定する場合を示す。なお、ここでいう移動手段には、ユーザをある位置から別の位置まで移動（運送）可能であれば、飛行機等を含む飛行体やバス等を含む車両や新幹線等を含む鉄道等の種々の移動手段（運送手段）が含まれてもよい。
【００７１】
図１１に示す地図情報ＭＰ６１（以下、単に「地図ＭＰ６１」ともいう）は、ユーザＵ６１やユーザＵ６等の位置を模式的に示す。また、地図ＭＰ６１に示す、位置ＬＣ６１や位置ＬＣ６２は、具体的な緯度経度を示す情報であってもよい。
【００７２】
まず、推定装置１００（図５参照）は、日時ｄｔ６５において、ユーザＵ６１とユーザＵ６とが同行していることを示す共通行動情報を取得する（ステップＳ６１）。例えば、ユーザＵ６１とユーザＵ６とが複数回に亘って近接していることを示す共通行動情報を取得する。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ６５を含む所定の期間（例えば１５分や１時間）において、ユーザＵ６１が利用する端末装置１０と、ユーザＵ６が利用する端末装置１０とが複数回に亘って近接通信を行ったことを示す共通行動情報を取得する。
【００７３】
例えば、ユーザＵ６１が利用する端末装置１０と、ユーザＵ６が利用する端末装置１０とは、所定のＮＦＣ等の機能により、日時ｄｔ６５を含む所定の期間において、複数回に亘ってすれ違い通信を行う。すなわち、ユーザＵ６１が利用する端末装置１０やユーザＵ６が利用する端末装置１０は、日時ｄｔ６５を含む所定の期間において、ユーザＵ６１がユーザＵ６と近傍に位置したことを示す情報を検知する。
【００７４】
例えば、ユーザＵ６１が利用する端末装置１０やユーザＵ６が利用する端末装置１０は、日時ｄｔ６５を含む所定の期間において、ユーザＵ６１がユーザＵ６と近接していたことを示すコンテキスト情報を収集し、推定装置１００へ送信する。なお、ユーザＵ６１が利用する端末装置１０とユーザＵ６が利用する端末装置１０とのいずれか一方のみが、ユーザＵ６１がユーザＵ６と近接していたことを示すコンテキスト情報を推定装置１００へ送信してもよい。これにより、推定装置１００は、日時ｄｔ６５において、ユーザＵ６１とユーザＵ６とが同行していたことを示す共通行動情報（コンテキスト情報）を取得する。
【００７５】
そして、推定装置１００は、日時ｄｔ６５におけるユーザＵ６１のコンテキスト情報を取得する（ステップＳ６２）。図１１の例では、ユーザＵ６１が利用する端末装置１０は、ＧＰＳ等の所定の位置情報を検知する機能により、日時ｄｔ６５におけるユーザＵ６１が利用する端末装置１０（ユーザＵ６１）の位置が位置ＬＣ６１であることを示すコンテキスト情報を取得する。例えば、ユーザＵ６１が利用する端末装置１０がユーザＵ６１の位置が位置ＬＣ６１であることを示すコンテキスト情報を推定装置１００に送信することにより、推定装置１００は、日時ｄｔ６５におけるユーザＵ６１のコンテキスト情報を取得する。
【００７６】
また、推定装置１００は、日時ｄｔ６７において、ユーザＵ６２とユーザＵ６とが同行していることを示す共通行動情報を取得する（ステップＳ６３）。例えば、ユーザＵ６２とユーザＵ６とが複数回に亘って近接していることを示す共通行動情報を取得する。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ６７を含む所定の期間（例えば１５分や１時間）において、ユーザＵ６２が利用する端末装置１０と、ユーザＵ６が利用する端末装置１０とが複数回に亘って近接通信を行ったことを示す共通行動情報を取得する。
【００７７】
例えば、ユーザＵ６２が利用する端末装置１０と、ユーザＵ６が利用する端末装置１０とは、所定のＮＦＣ等の機能により、日時ｄｔ６７を含む所定の期間において、複数回に亘ってすれ違い通信を行う。すなわち、ユーザＵ６２が利用する端末装置１０やユーザＵ６が利用する端末装置１０は、日時ｄｔ６７を含む所定の期間において、ユーザＵ６２がユーザＵ６と近傍に位置したことを示す情報を検知する。
【００７８】
例えば、ユーザＵ６２が利用する端末装置１０やユーザＵ６が利用する端末装置１０は、日時ｄｔ６７を含む所定の期間において、ユーザＵ６２がユーザＵ６と近接していたことを示すコンテキスト情報を収集し、推定装置１００へ送信する。なお、ユーザＵ６２が利用する端末装置１０とユーザＵ６が利用する端末装置１０とのいずれか一方のみが、ユーザＵ６２がユーザＵ６と近接していたことを示すコンテキスト情報を推定装置１００へ送信してもよい。これにより、推定装置１００は、日時ｄｔ６７において、ユーザＵ６２とユーザＵ６とが同行していたことを示す共通行動情報（コンテキスト情報）を取得する。
【００７９】
そして、推定装置１００は、日時ｄｔ６７におけるユーザＵ６２のコンテキスト情報を取得する（ステップＳ６４）。図１１の例では、ユーザＵ６２が利用する端末装置１０は、ＧＰＳ等の所定の位置情報を検知する機能により、日時ｄｔ６７におけるユーザＵ６２が利用する端末装置１０（ユーザＵ６２）の位置が位置ＬＣ６２であることを示すコンテキスト情報を取得する。例えば、ユーザＵ６２が利用する端末装置１０がユーザＵ６２の位置が位置ＬＣ６２であることを示すコンテキスト情報を推定装置１００に送信することにより、推定装置１００は、日時ｄｔ６７におけるユーザＵ６２のコンテキスト情報を取得する。
【００８０】
そして、推定装置１００は、ユーザＵ６１、Ｕ６２と第２ユーザであるユーザＵ６との共通行動情報と、ユーザＵ６１、Ｕ６２の各々の位置とに基づいて、ユーザＵ６の移動手段を推定する（ステップＳ６５）。図１１の例では、推定装置１００は、日時ｄｔ６５においてユーザＵ６１とユーザＵ６とが同行していたことを示す共通行動情報と、日時ｄｔ６７においてユーザＵ６２とユーザＵ６とが同行していたことを示す共通行動情報とを用いて、日時ｄｔ６５から日時ｄｔ６７の間の移動手段を推定する。すなわち、推定装置１００は、日時ｄｔ６５におけるユーザＵ６１（ユーザＵ６）の位置ＬＣ６１から、日時ｄｔ６７におけるユーザＵ６２（ユーザＵ６）の位置ＬＣ６２まで移動する移動手段を推定する。
【００８１】
例えば、推定装置１００は、位置ＬＣ６１から位置ＬＣ６２までの距離や日時ｄｔ６５と日時ｄｔ６７との間の経過時間に基づいて、ユーザＵ６の移動手段を推定する。例えば、推定装置１００は、位置ＬＣ６１から位置ＬＣ６２までの間において提供される複数の移動手段のうち、経過時間に対応する移動手段をユーザＵ６の移動手段として推定する。
【００８２】
図１１の例では、位置ＬＣ６１から位置ＬＣ６２までの間においては、バスによる移動手段ＴＲ６１と、新幹線による移動手段ＴＲ６２と、飛行機による移動手段ＴＲ６３とが利用可能であるものとする。例えば、推定装置１００は、移動手段ＴＲ６１〜ＴＲ６３のような、各地点間において提供される移動手段に関する情報（移動手段情報）を道路地図情報記憶部１２５（図５参照）や外部の情報処理装置から取得する。
【００８３】
例えば、推定装置１００は、道路地図情報記憶部１２５（図５参照）に記憶された上記のような移動手段情報を用いて、ユーザＵ６の移動手段を推定する。例えば、推定装置１００は、外部の情報処理装置から取得した上記のような移動手段情報を用いて、ユーザＵ６の移動手段を推定してもよい。
【００８４】
また、図１１の例では、バスによる移動手段ＴＲ６１の所要時間は５時間であり、新幹線による移動手段ＴＲ６２の所要時間は３時間であり、飛行機による移動手段ＴＲ６３の所要時間は２時間であるものとする。また、日時ｄｔ６５と日時ｄｔ６７との間の経過時間は、２時間であるものとする。そのため、図１１の例では、推定装置１００は、経過時間「２時間」に対応する飛行機による移動手段ＴＲ６３を、ユーザＵ６の移動手段として推定する。
【００８５】
このように、推定装置１００は、ユーザＵ６１、Ｕ６２と第２ユーザであるユーザＵ６との共通行動情報と、ユーザＵ６１、Ｕ６２の各々の位置とに基づいて、ユーザＵ６の移動手段を適切に推定することができる。したがって、推定装置１００は、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【００８６】
〔１−５−２．状態の推定〕
また、推定装置１００は、ユーザの状態を推定してもよい。例えば、推定装置１００は、状態の開始や終了を推定してもよい。例えば、推定装置１００は、第１ユーザの状態の遷移に基づいて、第２ユーザの状態を推定してもよい。この点について、以下説明する。以下の説明においては、「ｂｕｓｙ」は、何らかの事物に注力しており他の事物への即時の対応不可な状態であり、「ｆｒｅｅ」は、特に注力した状態ではなく、即時に対応可能な状態であるものとする。
【００８７】
以下の例では、第２ユーザの状態推定の一例として、第２ユーザが電話できる状態かの推定を行う場合を一例として説明する。すなわち、以下の例では、「ｂｕｓｙ」は、そのユーザが電話対応不可である場合に対応し、「ｆｒｅｅ」は、そのユーザが電話対応可能である場合に対応する。
【００８８】
上記のように、推定装置１００は、第２ユーザの状態を適切に推定することができる。具体的には、推定装置１００は、ある第２ユーザ（第２ユーザＡＡ）がある日時（日時ＸＸ）から、第１ユーザ（第１ユーザＢＢ）とある状態（状態ＳＴ１）を共有していることを示す共通行動情報を取得する。例えば、推定装置１００は、第２ユーザＡＡが日時ＸＸを含む期間において、第１ユーザＢＢと電話会議を行うことを示す第２ユーザＡＡのスケジュール情報を取得する。例えば、推定装置１００は、第１ユーザＢＢと第２ユーザＡＡとが日時ＸＸにおいて、電話会議を行っていることを示す共通行動情報を取得する。
【００８９】
第１ユーザＢＢは、日時ＸＸよりも後の日時（日時ＸＹ）から、第２ユーザＡＡではなく他のユーザ（ユーザＣＣ）とある状態（状態ＳＴ２）を共有していることを示す共通行動情報を取得する。例えば、推定装置１００は、第１ユーザＢＢが日時ＸＹを始点とする期間において、ユーザＣＣと電話会議を行うことを示す第１ユーザＢＢのスケジュール情報を取得する。例えば、推定装置１００は、第１ユーザＢＢが日時ＸＹを始点とする期間において、ユーザＣＣと電話会議を行うことを示す第１ユーザＢＢのスケジュール情報を、第１ユーザＢＢのコンテキスト情報として取得する。
【００９０】
そして、推定装置１００は、日時ＸＸにおける第１ユーザＢＢと第２ユーザＡＡとの共通行動情報と、日時ＸＹにおける第１ユーザＢＢのコンテキスト情報とに基づいて、第２ユーザＡＡのコンテキストを推定する。例えば、推定装置１００は、日時ＸＸにおける第１ユーザＢＢと第２ユーザＡＡとの共通行動情報と、日時ＸＹにおける第１ユーザＢＢのコンテキスト情報とに基づいて、日時ＸＹにおける第２ユーザＡＡのコンテキストを推定する。
【００９１】
推定装置１００は、日時ＸＸにおいて第２ユーザＡＡと電話会議を行っていた第１ユーザＢＢが日時ＸＹにおいて他のユーザＣＣと電話会議を行っているため、第２ユーザＡＡが日時ＸＹにおいては電話会議を終了していると推定する。そして、推定装置１００は、日時ＸＹにおける第２ユーザＡＡの状態を「ｆｒｅｅ」と推定する。すなわち、推定装置１００は、日時ＸＹにおいては、第２ユーザＡＡが電話できる状態であると推定する。
【００９２】
このように、上述した例では、推定装置１００は、第２日時である日時ＸＸにおける共通行動情報と、第１日時である日時ＸＹにおける第１ユーザＢＢのコンテキスト情報とに基づいて、日時ＸＹにおける第２ユーザＡＡのコンテキストを推定する。すなわち、推定装置１００は、第２日時における第１ユーザ及び第２ユーザの共通行動と、第２日時よりも後の第１日時における第１ユーザのコンテキスト情報とに基づいて、第１日時における第２ユーザのコンテキストを推定する。具体的には、推定装置１００は、第２日時における第１ユーザ及び第２ユーザの共通行動（電話会議）と、第１日時における第１ユーザの状態（他のユーザとの電話）に基づいて、第１日時における第２ユーザの状態（電話可能）を推定する。したがって、推定装置１００は、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。また、推定装置１００は、日時ＸＸにおける第２ユーザＡＡの状態を「ｂｕｓｙ」と推定してもよい。なお、上記は一例であり、推定装置１００は、電話を行っている状態に限らず、種々のユーザの状態を推定してもよい。また、上記の「ｂｕｓｙ」、「ｆｒｅｅ」は一例であり、「ｂｕｓｙ」、「ｆｒｅｅ」に限らず、他の状態を推定してもよい。
【００９３】
〔１−６．第１ユーザについて〕
なお、推定装置１００は、推定処理に情報を用いる第１ユーザを選択してもよい。例えば、推定装置１００は、複数の第１ユーザの候補のうち、推定処理に情報を用いる第１ユーザを選択してもよい。例えば、推定装置１００は、推定処理に用いる第１コンテキスト情報を選択してもよい。例えば、推定装置１００は、複数の第１ユーザの候補のうち、推定処理に情報を用いる第１ユーザを選択し、選択した第１ユーザの情報を取得してもよい。例えば、推定装置１００は、推定処理に用いる第１コンテキスト情報を選択し、取得してもよい。
【００９４】
例えば、第２ユーザが複数のユーザ（候補ユーザ）とすれ違い通信（近接通信）を行っている場合、推定装置１００は、候補ユーザ（第１ユーザの候補）から、所定の条件に基づいて第１ユーザを選択してもよい。例えば、推定装置１００は、候補ユーザのうち、候補ユーザ自身の挙動が所定の条件を満たすユーザを第１ユーザとして選択してもよい。
【００９５】
例えば、推定装置１００は、すれ違い通信（近接通信）後に走り去ったユーザを第１ユーザとして選択しなくてもよい。例えば、推定装置１００は、候補ユーザから、移動速度が所定の閾値以上である等により走り去ったと推定されるユーザを除外してもよい。例えば、推定装置１００は、候補ユーザから、走り去ったと推定されるユーザを推定精度の向上に寄与しないユーザとして除外してもよい。
【００９６】
例えば、推定装置１００は、急に立ち止まったり、走ったり不規則な動きをしているユーザを第１ユーザとして選択しなくてもよい。例えば、推定装置１００は、候補ユーザから、位置情報の変化が不規則なユーザを除外してもよい。例えば、推定装置１００は、候補ユーザから、位置情報の変化が不規則なユーザを推定精度の向上に寄与しないユーザとして除外してもよい。
【００９７】
例えば、推定装置１００は、上記のような推定精度に関する条件を満たさないユーザが除外された候補ユーザから、第１ユーザを選択してもよい。例えば、推定装置１００は、複数の第１ユーザの候補（候補ユーザ）のうち、第２ユーザと同行しているユーザを第１ユーザとして選択してもよい。例えば、推定装置１００は、複数の第１ユーザの候補（候補ユーザ）のうち、所定の期間に立ち止まっているユーザを第１ユーザとして選択してもよい。例えば、推定装置１００は、複数の第１ユーザの候補（候補ユーザ）のうち、所定の期間に亘って所定の範囲内（例えば５ｍ以内）の位置情報が連続して検知されたユーザを第１ユーザとして選択してもよい。なお、上記は一例であり、推定装置１００は、種々の情報を用いて複数の第１ユーザの候補（候補ユーザ）から、第１ユーザを選択してもよい。例えば、推定装置１００は、第２ユーザに同行しているユーザや立ち止まっているユーザを、推定精度の向上に寄与する第１ユーザとして選択してもよい。
【００９８】
〔１−７．第２コンテキスト情報の利用について〕
なお、推定装置１００は、推定処理により推定した情報（推定情報）を用いて、さらに推定処理を行ってもよい。例えば、推定装置１００は、推定処理を再帰的に行ってもよい。すなわち、推定装置１００は、取得（検知）されたコンテキスト情報だけでなく、推定されたコンテキスト情報も用いて、推定処理を行ってもよい。例えば、取得（検知）されたコンテキスト情報がスパースな場合、推定装置１００は、取得（検知）されたコンテキスト情報だけでなく、推定されたコンテキスト情報も用いて、推定処理を行ってもよい。例えば、取得（検知）されたコンテキスト情報が所定量未満である場合、推定装置１００は、取得（検知）されたコンテキスト情報だけでなく、推定されたコンテキスト情報も用いて、推定処理を行ってもよい。
【００９９】
例えば、推定装置１００は、第１ユーザのコンテキスト情報を使って推定された第２日時における第２ユーザのコンテキスト情報に基づいて、第１日時及び第２日時のいずれとも異なる第３日時における第３ユーザのコンテキストを推定してもよい。例えば、推定装置１００は、第１日時（日時ｄｔ１１）における第１ユーザ（ユーザＵ１）のコンテキスト情報を使って推定された第２日時（日時ｄｔ１２）における第２ユーザ（ユーザＵ２）のコンテキスト情報に基づいて、第３日時（日時ｄｔ１３）における第３ユーザ（ユーザＵ３）のコンテキストを推定してもよい。例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ１３においてユーザＵ２と近接したユーザＵ３の位置を、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置に基づいて、推定してもよい。なお、上記は一例であり、推定装置１００は、推定処理により推定した情報（推定情報）を用いて、さらに種々の情報を推定してもよい。
【０１００】
〔１−８．システム構成について〕
なお、上記推定処理を実現するシステム構成については、図４に示す推定システム１に限らず種々の態様であってもよい。図４の例では、サーバとしての推定装置１００とクライアントとしての端末装置１０とを備える構成であり、推定装置１００と端末装置１０とは別体（別装置）であったが、推定装置１００と端末装置１０とは一体であってもよい。すなわち、推定システムにおいて、ユーザが利用する各端末装置１０が、上述した推定処理を行う推定装置１００であってもよい。この場合、推定装置１００である端末装置１０が、すれ違い通信時等において他の端末装置１０からコンテキスト情報等を取得し、取得したコンテキスト情報に基づいて、推定処理を行ってもよい。このように、各端末装置１０は、サーバ装置を介さずに、端末装置１０間でコンテキスト情報の通信を行ってもよい。例えば、各端末装置１０は、いわゆるＰ２Ｐ（Peer  to  Peer）のような態様により、各端末装置１０間でコンテキスト情報の通信を行ったり、共有を行ったりしてもよい。
【０１０１】
また、推定システムは、ユーザが利用する各端末装置１０が上述した推定処理を行う推定装置１００であっても、サーバ装置を備えてもよい。この場合、推定装置１００である端末装置１０は、推定処理により推定した情報（推定情報）をサーバ装置へ送信したり、推定処理に用いる情報をサーバ装置から取得したりしてもよい。例えば、端末装置１０は、地図情報やフライト情報等の移動経路に関する情報等をサーバ装置から取得したりしてもよい。なお、上記は一例であり、推定システムは、どのような構成により実現されてもよい。
【０１０２】
〔２．推定装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る推定装置１００の構成について説明する。図５は、実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。図５に示すように、推定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、推定装置１００は、推定装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【０１０３】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば推定システム１に含まれる端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【０１０４】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図５に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、コンテキスト情報記憶部１２２と、共通行動情報記憶部１２３と、推定情報記憶部１２４と、道路地図情報記憶部１２５とを有する。なお、道路地図情報記憶部１２５は、図示を省略するが、図１中の地図ＭＰ１１に示すような地図情報や、道路ＲＤ１１等のような道路情報等、推定処理に用いる地図や道路に関する各種情報を記憶する。また、地図情報記憶部１２１は、推定処理に用いる地図や道路に関する情報であれば、どのような情報を記憶してもよい。
【０１０５】
（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性情報を記憶する。図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「スケジュール情報」、「歩行速度」、「興味」といった項目が含まれる。
【０１０６】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。
【０１０７】
また、「スケジュール情報」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの行動予定を示すスケジュール情報が記憶される。なお、図６に示す例では、「スケジュール情報」は、「ＳＣ１」といった抽象的な符号を図示するが、スケジュール情報にはユーザの予定の内容や日時（期間）等の種々の情報が記憶される。例えば、「スケジュール情報」には、ユーザの電話会議や旅行等に関する予定を示す情報が記憶される。
【０１０８】
また、「歩行速度」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの平均的な歩行速度が記憶される。なお、図６に示す例では、「歩行速度」は、「ＷＳ１」といった抽象的な符号を図示するが、歩行速度には「５ｋｍ／ｈ（キロメートル毎時）」等の具体的な数値が記憶されてもよい。例えば、推定装置１００は、ユーザの行動パターン等からユーザの歩行速度を推定してもよい。
【０１０９】
なお、ユーザに対応する歩行速度が記憶されていない場合、ユーザが属するユーザ属性のユーザの平均的な歩行速度が用いられてもよい。例えば、ユーザＵ２に対応する歩行速度が記憶されていない場合、ユーザＵ２が属するユーザ属性、すなわち２０代女性の平均的な歩行速度が用いられてもよい。
【０１１０】
また、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図６に示す例では、「興味」は、各ユーザに１つずつ図示するが、複数であってもよい。
【０１１１】
例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、スケジュール情報が「ＳＣ１」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、歩行速度が「ＷＳ１」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、「スポーツ」に興味があることを示す。
【０１１２】
なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、自宅の位置（住所）、勤務先の位置（住所）、氏名、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。まず、図６では、図示を省略するが、ユーザ情報記憶部１２１は、各ユーザが利用する端末装置１０を識別する情報をユーザに対応付けて記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１を識別する情報をユーザＵ１に対応付けて記憶してもよい。
【０１１３】
（コンテキスト情報記憶部１２２）
実施形態に係るコンテキスト情報記憶部１２２は、ユーザのコンテキストに関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係るコンテキスト情報記憶部の一例を示す図である。例えば、コンテキスト情報記憶部１２２は、各ユーザの位置や端末装置１０の通信やユーザの行動等の各種のコンテキスト情報を記憶する。図７に示すコンテキスト情報記憶部１２２には、「ユーザＩＤ」、「コンテキストＩＤ」、「日時」、「種別」、「内容」といった項目が含まれる。
【０１１４】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「コンテキストＩＤ」は、ユーザのコンテキストを識別する情報を示す。「日時」は、対応するユーザのコンテキストが行われた日時を示す。なお、図７の例では、「ｄｔ１１」等で図示するが、「日時」には、「２０１７年１０月１８日２３時４１分５８秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「種別」は、対応するユーザのコンテキストの種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザのコンテキストの具体的な内容を示す。
【０１１５】
例えば、図７に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、コンテキストＩＤ「ＡＣ１１」やコンテキストＩＤ「ＡＣ１２」等により各々識別されるコンテキストが取得されたことを示す。
【０１１６】
例えば、図７に示す例においてユーザＵ１は、コンテキストＡＣ１１に示すように、日時ｄｔ１１において、種別が位置のコンテキスト情報が取得されたことを示す。コンテキストＡＣ１１は、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１の位置が位置「ＬＣ１１」であることを示す。図７に示す例では、位置「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、位置「ＬＣ１１」は、地域名や住所であってもよい。このように、「コンテキストＡＣ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのコンテキストはコンテキストＩＤ「ＡＣ＊」により識別されるコンテキストであることを示す。
【０１１７】
また、例えば、図７に示す例においてユーザＵ１は、コンテキストＡＣ１２に示すように、日時ｄｔ１２において、種別が近接通信のコンテキスト情報が取得されたことを示す。コンテキストＡＣ１２は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１がユーザＵ２が利用する端末装置１０−２と近接通信を行ったこと、すなわちユーザＵ１がユーザＵ２と近傍に位置したことを示す。例えば、コンテキストＡＣ１２は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１がユーザＵ２とすれ違ったことを示す。
【０１１８】
また、例えば、図７に示す例においてユーザＵ２は、コンテキストＡＣ２１に示すように、日時ｄｔ１２において、種別が近接通信のコンテキスト情報が取得されたことを示す。コンテキストＡＣ２１は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２がユーザＵ１が利用する端末装置１０−１と近接通信を行ったこと、すなわちユーザＵ２がユーザＵ１と近傍に位置したことを示す。
【０１１９】
また、例えば、ユーザＵ２のコンテキストＡＣ２２は、推定されたコンテキストに関する推定コンテキストＥＡＣ１であることを示す。コンテキストＡＣ２２は、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置が、円ＣＲ１１上のいずれかであると推定されたことを示す。
【０１２０】
なお、コンテキスト情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図７では、ユーザＩＤごとにコンテキスト情報がコンテキスト情報記憶部１２２に記憶される場合を示したが、コンテキスト情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。
【０１２１】
（共通行動情報記憶部１２３）
実施形態に係る共通行動情報記憶部１２３は、共通行動に関する各種情報を記憶する。図８は、実施形態に係る共通行動情報記憶部の一例を示す図である。図８に示す共通行動情報記憶部１２３は、「共通行動ＩＤ」、「内容」、「ユーザＩＤ」、「日時」、「コンテキストＩＤ」、「行動概要」といった項目が含まれる。
【０１２２】
「共通行動ＩＤ」は、共通行動を識別するための識別情報を示す。「内容」は、共通行動ＩＤにより識別される共通行動の内容を示す。
【０１２３】
「ユーザＩＤ」は、共通行動ＩＤにより識別される共通行動を行ったユーザとして抽出されたユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＵ１及びユーザＵ２は、図１の例に示したユーザＵ１及びユーザＵ２に対応する。なお、共通行動を行うユーザの数が３人以上であってもよい。
【０１２４】
「日時」は、対応するユーザのコンテキストが行われた日時を示す。また、「コンテキストＩＤ」は、共通行動として抽出されたユーザのコンテキストを識別する情報を示す。例えば、コンテキストＡＣ１２及びコンテキストＡＣ２１は、図１の例に示したステップＳ１２における端末装置１０−１及び端末装置１０−２の近接通信に関するコンテキストに対応する。また、「行動概要」は、対応するユーザが行った共通行動の概要を示す。
【０１２５】
例えば、図８に示す例において、共通行動ＩＤ「ＣＭ１」により識別される共通行動情報（共通行動情報ＣＭ１）の内容は、「近接」であることを示す。共通行動情報ＣＭ１は、ユーザが近接していることを条件として抽出される情報（コンテキスト情報）であることを示す。共通行動情報ＣＭ１に対応する行動を共に行ったユーザとして、ユーザＵ１及びユーザＵ２が抽出されたことを示す。また、ユーザＵ１及びユーザＵ２は、日時ｄｔ１２において近接したことを示す。また、共通行動情報ＣＭ１に対応する行動を共に行ったユーザとして、ユーザＵ６及びユーザＵ６１が抽出されたことを示す。また、ユーザＵ６及びユーザＵ６１は、日時ｄｔ６５において近接したことを示す。
【０１２６】
なお、共通行動情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【０１２７】
（推定情報記憶部１２４）
実施形態に係る推定情報記憶部１２４は、推定された各種情報を記憶する。図９は、実施形態に係る推定情報記憶部の一例を示す図である。図９に示す推定情報記憶部１２４は、実施形態に係る推定情報記憶部の一例を示す図である。推定情報記憶部１２４は、推定されたコンテキスト（推定コンテキスト）に関する情報を記憶する。例えば、推定情報記憶部１２４は、各ユーザの位置や端末装置１０の通信やユーザの行動等の各種の推定コンテキスト情報を記憶する。図９に示す推定情報記憶部１２４には、「ユーザＩＤ」、「推定コンテキストＩＤ」、「日時」、「種別」、「内容」といった項目が含まれる。
【０１２８】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「推定コンテキストＩＤ」は、推定ユーザのコンテキスト（推定コンテキスト）を識別する情報を示す。「日時」は、推定コンテキストに対応する日時を示す。また、「種別」は、対応するユーザの推定コンテキストの種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの推定コンテキストの具体的な内容を示す。
【０１２９】
例えば、図９に示す例において、ユーザＵ２は、推定コンテキストＩＤ「ＥＡＣ１」により各々識別されるコンテキスト（推定コンテキスト）が推定されたことを示す。例えば、図９に示す例においてユーザＵ２は、推定コンテキストＥＡＣ１に示すように、日時ｄｔ１２において、種別が位置のコンテキスト情報が推定されたことを示す。推定コンテキストＥＡＣ１は、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置が、円ＣＲ１１上のいずれかであると推定されたことを示す。このように、「推定コンテキストＥＡＣ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その推定コンテキストは推定コンテキストＩＤ「ＥＡＣ＊」により識別される推定コンテキストであることを示す。
【０１３０】
なお、推定情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図９では、ユーザＩＤごとに推定コンテキスト情報が推定情報記憶部１２４に記憶される場合を示したが、推定コンテキスト情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。
【０１３１】
（制御部１３０）
図５の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、推定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（推定プログラムの一例に相当）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、コントローラであり、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。
【０１３２】
図５に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、提供部１３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【０１３３】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１やコンテキスト情報記憶部１２２や共通行動情報記憶部１２３や推定情報記憶部１２４や道路地図情報記憶部１２５から各種情報を取得する。
【０１３４】
例えば、取得部１３１は、端末装置１０から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０からユーザのコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０から他の端末装置１０との通信に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０から他の端末装置１０と近接通信を行ったことを示すコンテキスト情報を取得する。
【０１３５】
例えば、取得部１３１は、端末装置１０からユーザの行動情報を取得する。取得部１３１は、ユーザの位置情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０や外部の情報処理装置からユーザの共通行動情報を取得する。
【０１３６】
例えば、取得部１３１は、第１ユーザと第２ユーザとが共通する行動である共通行動を行ったことを示す共通行動情報と、第１日時における第１ユーザのコンテキストを示す第１コンテキスト情報とを取得する。取得部１３１は、第１日時における第１ユーザの位置を示す第１コンテキスト情報を取得する。取得部１３１は、第１日時における第１ユーザの状態を示す第１コンテキスト情報を取得する。
【０１３７】
例えば、取得部１３１は、第１ユーザと第２ユーザとが同日時に所定の範囲内に位置することを示す共通行動情報を取得する。取得部１３１は、第１ユーザが利用する第１端末と、第２ユーザとが利用する第２端末とが所定の近接通信を行うことにより検知される共通行動情報であって、第１ユーザと第２ユーザとが近接することを示す共通行動情報を取得する。
【０１３８】
例えば、取得部１３１は、第２日時よりも前の日時である第１日時における第１ユーザの第１コンテキスト情報を取得する。取得部１３１は、第２日時よりも後の日時である第１日時における第１ユーザの第１コンテキスト情報を取得する。
【０１３９】
例えば、取得部１３１は、第２日時において第１ユーザと第２ユーザとが共通行動を行ったことを示す共通行動情報を取得する。取得部１３１は、第１日時において第１ユーザと第２ユーザとが共通行動を行ったことを示す共通行動情報を取得する。取得部１３１は、複数の第１ユーザの各々と第２ユーザとが共通行動を行ったことを示す複数の共通行動情報と、複数の第１ユーザの各々に対応する複数の第１日時における複数の第１ユーザの各々のコンテキストを示す複数の第１コンテキスト情報とを取得する。
【０１４０】
また、取得部１３１は、第１ユーザと第２ユーザとが所定の期間内に同じコンテンツを閲覧したことを示す共通行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、インターネット上において、第１ユーザと第２ユーザとが所定の期間内に同じコンテンツを閲覧したことを示す共通行動情報を取得する。
【０１４１】
また、例えば、取得部１３１は、第１日時とは異なる他の第１日時において第１ユーザとは異なる他の第１ユーザと第２ユーザとが他の共通行動を行ったことを示す他の共通行動情報と、他の第１日時における他の第１ユーザのコンテキストを示す他の第１コンテキスト情報とを取得する。例えば、取得部１３１は、第２日時とは異なる第３日時における第２ユーザのコンテキストを示す第２コンテキスト情報を取得する。
【０１４２】
図１の例では、取得部１３１は、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１のコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０−１からユーザＵ１の位置が位置ＬＣ１１であることを示すコンテキスト情報を取得する。また、取得部１３１は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報（コンテキスト情報）を取得する。例えば、取得部１３１は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１とユーザＵ２とがすれ違ったことを示す共通行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、推定処理に情報を用いる第１ユーザを選択し、取得してもよい。例えば、推定部１３２は、複数の第１ユーザの候補のうち、推定処理に情報を用いる第１ユーザを選択し、選択した第１ユーザの情報を取得してもよい。例えば、推定部１３２は、推定処理に用いる第１コンテキスト情報を選択し、取得してもよい。
【０１４３】
（推定部１３２）
推定部１３２は、種々の情報を推定する。例えば、推定部１３２は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、種々の情報を推定する。推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１やコンテキスト情報記憶部１２２や共通行動情報記憶部１２３や推定情報記憶部１２４や道路地図情報記憶部１２５に記憶された情報に基づいて、種々の情報を推定する。例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得された情報を用いて、ユーザのコンテキストを推定する。
【０１４４】
推定部１３２は、取得部１３１により取得された共通行動情報と第１コンテキスト情報とに基づいて、第１日時とは異なる第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定する。また、推定部１３２は、第２日時における第２ユーザの位置を含むコンテキストを推定する。推定部１３２は、第２日時における第２ユーザの状態を第２ユーザのコンテキストとして推定する。推定部１３２は、第２日時に第２ユーザが利用している移動手段を第２ユーザのコンテキストとして推定する。推定部１３２は、取得部１３１により取得された複数の共通行動情報と複数の第１コンテキスト情報とに基づいて、複数の第１日時のいずれとも異なる第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定する。
【０１４５】
推定部１３２は、共通行動情報と第１コンテキスト情報と他の共通行動情報と他の第１コンテキスト情報とに基づいて、第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定する。推定部１３２は、第１日時と他の第１日時との間の第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定する。推定部１３２は、第２コンテキスト情報に基づいて、第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定する。
【０１４６】
図１の例では、推定部１３２は、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１の位置ＬＣ１１と、日時ｄｔ１２においてユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置を推定する。例えば、推定部１３２は、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１の位置ＬＣ１１と、日時ｄｔ１２においてユーザＵ１とユーザＵ２とが近接したことを示す共通行動情報とに基づいて、ユーザＵ２がユーザＵ１と近接通信を行った位置を推定する。
【０１４７】
図１の例では、推定部１３２は、日時ｄｔ１１と日時ｄｔ１２との間の経過時間と、ユーザＵ１の歩行速度に基づいて、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置を推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１（図６参照）に示すようなユーザＵ１の歩行速度ＷＳ１に基づいて、ユーザＵ１が経過時間において位置ＬＣ１１から移動可能な範囲を推定する。なお、推定部１３２は、ユーザＵ１に対応する歩行速度を有しない場合、ユーザＵ１が属するユーザ属性、すなわち２０代男性の平均的な歩行速度に基づいて、ユーザＵ１が経過時間において位置ＬＣ１１から移動可能な範囲を推定してもよい。
【０１４８】
例えば、推定部１３２は、ユーザＵ１の歩行速度が「６ｋｍ／ｈ（キロメートル毎時）」であり、日時ｄｔ１１と日時ｄｔ１２との間の経過時間が３０分である場合、ユーザＵ１が経過時間において、約「３ｋｍ（＝６＊０．５）」だけ移動可能であると推定する。この場合、推定部１３２は、位置ＬＣ１１を中心とする半径３ｋｍの円周状において、ユーザＵ１とユーザＵ２とがすれ違ったと推定する。
【０１４９】
図１の例では、推定部１３２は、日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１とユーザＵ２とが円ＣＲ１１上のいずれかの位置ですれ違ったことと推定する。すなわち、推定部１３２は、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置が円ＣＲ１１上のいずれかの位置であると推定する。
【０１５０】
（提供部１３３）
提供部１３３は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。例えば、提供部１３３は、端末装置１０へ各種情報を提供する。提供部１３３は、推定部１３２により推定された情報を用いたサービスを提供する。例えば、提供部１３３は、推定部１３２により推定されたユーザのコンテキストを用いたサービスを提供する。提供部１３３は、推定部１３２により推定された第２日時における第２ユーザのコンテキストに関する情報を用いたサービスを提供する。
【０１５１】
例えば、提供部１３３は、推定したユーザのコンテキストを用いてコンテンツを配信するサービスを提供する。例えば、提供部１３３は、推定したユーザのコンテキストを用いて、端末装置１０にコンテンツを提供する。例えば、提供部１３３は、推定したユーザの位置に応じて、端末装置１０に広告を提供する。例えば、提供部１３３は、推定したユーザの位置から最寄りの駅や施設の位置までの案内を行うナビゲーション情報を、端末装置１０に提供する。
【０１５２】
〔３．推定処理のフロー〕
ここで、図１０を用いて、実施形態に係る推定装置１００による推定処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る推定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１５３】
図１０に示すように、推定装置１００は、第１ユーザと第２ユーザとが共通する行動である共通行動を行ったことを示す共通行動情報を取得する（ステップＳ１０１）。図１の例では、例えば、推定装置１００は、共通行動情報記憶部１２３（図８参照）からユーザＵ１とユーザＵ２との共通行動情報を取得する。
【０１５４】
また、推定装置１００は、第１日時における第１ユーザのコンテキストを示す第１コンテキスト情報を取得する（ステップＳ１０２）。図１の例では、例えば、推定装置１００は、コンテキスト情報記憶部１２２（図７参照）から、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１の位置が位置ＬＣ１１であることを示すコンテキスト情報ＡＣ１１を取得する。
【０１５５】
そして、推定装置１００は、共通行動情報と第１コンテキスト情報とに基づいて、第１日時とは異なる第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定する（ステップＳ１０３）。図１の例では、例えば、推定装置１００は、日時ｄｔ１２におけるユーザＵ２の位置が、円ＣＲ１１上のいずれかであると推定する。
【０１５６】
そして、推定装置１００は、第２ユーザのコンテキストに基づくサービスを提供する（ステップＳ１０４）。例えば、推定装置１００は、推定したユーザＵ２の位置に応じて、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２に広告等のコンテンツを提供する。
【０１５７】
〔４．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る推定装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２とを有する。取得部１３１は、第１ユーザ（実施形態においては、例えばユーザＵ１）と第２ユーザ（実施形態においては、例えばユーザＵ２）とが共通する行動である共通行動を行ったことを示す共通行動情報と、第１日時における第１ユーザのコンテキストを示す第１コンテキスト情報とを取得する。推定部１３２は、取得部１３１により取得された共通行動情報と第１コンテキスト情報とに基づいて、第１日時とは異なる第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定する。
【０１５８】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第１ユーザと第２ユーザとの共通行動情報と、第１日時における第１ユーザの第１コンテキスト情報とに基づいて、第１日時とは異なる第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定することにより、ユーザ（「第２ユーザ」以下同様）のコンテキストを適切に推定することができる。
【０１５９】
また、実施形態に係る推定装置１００において、取得部１３１は、第１日時における第１ユーザの位置を示す第１コンテキスト情報を取得する。
【０１６０】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第１日時における第１ユーザの位置を示す第１コンテキスト情報を取得することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１６１】
また、実施形態に係る推定装置１００において、推定部１３２は、第２日時における第２ユーザの位置を含むコンテキストを推定する。
【０１６２】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第２日時における第２ユーザの位置を含むコンテキストを推定することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１６３】
また、実施形態に係る推定装置１００において、取得部１３１は、第１日時における第１ユーザの状態を示す第１コンテキスト情報を取得する。
【０１６４】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第１日時における第１ユーザの状態を示す第１コンテキスト情報を取得することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１６５】
また、実施形態に係る推定装置１００において、推定部１３２は、第２日時における第２ユーザの状態を第２ユーザのコンテキストとして推定する。
【０１６６】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第２日時における第２ユーザの位置を含むコンテキストを推定することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１６７】
また、実施形態に係る推定装置１００において、推定部１３２は、第２日時に第２ユーザが利用している移動手段を第２ユーザのコンテキストとして推定する。
【０１６８】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第２日時に第２ユーザが利用している移動手段を第２ユーザのコンテキストとして推定することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１６９】
また、実施形態に係る推定装置１００において、取得部１３１は、第１ユーザと第２ユーザとが同日時に所定の範囲内に位置することを示す共通行動情報を取得する。
【０１７０】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第１ユーザと第２ユーザとが同日時に所定の範囲内に位置することを示す共通行動情報を取得することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１７１】
また、実施形態に係る推定装置１００において、取得部１３１は、第１ユーザが利用する第１端末（実施形態においては、例えば端末装置１０−１）と、第２ユーザが利用する第２端末（実施形態においては、例えば端末装置１０−２）とが所定の近接通信を行うことにより検知される共通行動情報であって、第１ユーザと第２ユーザとが近接することを示す共通行動情報を取得する。
【０１７２】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第１ユーザが利用する第１端末と、第２ユーザが利用する第２端末とが所定の近接通信を行うことにより検知される共通行動情報であって、第１ユーザと第２ユーザとが近接することを示す共通行動情報を取得することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１７３】
また、実施形態に係る推定装置１００において、取得部１３１は、第２日時よりも前の日時である第１日時における第１ユーザの第１コンテキスト情報を取得する。
【０１７４】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第２日時よりも前の日時である第１日時における第１ユーザの第１コンテキスト情報を取得することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１７５】
また、実施形態に係る推定装置１００において、取得部１３１は、第２日時よりも後の日時である第１日時における第１ユーザの第１コンテキスト情報を取得する。
【０１７６】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第２日時よりも後の日時である第１日時における第１ユーザの第１コンテキスト情報を取得することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１７７】
また、実施形態に係る推定装置１００において、取得部１３１は、第２日時において第１ユーザと第２ユーザとが共通行動を行ったことを示す共通行動情報を取得する。
【０１７８】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第２日時において第１ユーザと第２ユーザとが共通行動を行ったことを示す共通行動情報を取得することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１７９】
また、実施形態に係る推定装置１００において、取得部１３１は、第１日時において第１ユーザと第２ユーザとが共通行動を行ったことを示す共通行動情報を取得する。
【０１８０】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第１日時において第１ユーザと第２ユーザとが共通行動を行ったことを示す共通行動情報を取得することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１８１】
また、実施形態に係る推定装置１００において、取得部１３１は、複数の第１ユーザの各々と第２ユーザとが共通行動を行ったことを示す複数の共通行動情報と、複数の第１ユーザの各々に対応する複数の第１日時における複数の第１ユーザの各々のコンテキストを示す複数の第１コンテキスト情報とを取得する。推定部１３２は、取得部１３１により取得された複数の共通行動情報と複数の第１コンテキスト情報とに基づいて、複数の第１日時のいずれとも異なる第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定する。
【０１８２】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、複数の第１ユーザの各々と第２ユーザとの複数の共通行動情報と、複数の第１ユーザの各々に対応する複数の第１日時における複数の第１コンテキスト情報とに基づいて、複数の第１日時のいずれとも異なる第２日時における第２ユーザのコンテキストを推定することにより、ユーザのコンテキストを適切に推定することができる。
【０１８３】
また、実施形態に係る推定装置１００において、提供部１３３は、推定部１３２により推定された第２日時における第２ユーザのコンテキストに関する情報を用いたサービスを提供する。
【０１８４】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、第２日時における第２ユーザのコンテキストに関する情報を用いたサービスを提供することにより、ユーザのコンテキストに応じた適切なサービスを提供することができる。
【０１８５】
〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る推定装置１００は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、推定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１８６】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１８７】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ提供する。
【０１８８】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１８９】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１９０】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る推定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１９１】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１９２】
〔６．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、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生成することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１９３】
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・統合の具体的形態は図示のものに限られず、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。
【０１９４】
また、上述してきた実施形態に記載された各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１９５】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１９６】
１      推定システム
１００  推定装置
１２１  ユーザ情報記憶部
１２２  コンテキスト情報記憶部
１２３  共通行動情報記憶部
１２４  推定情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  推定部
１３３  提供部
１０    端末装置
Ｎ      ネットワーク
【図１】
2019079418.tif 000003
【図２】
2019079418.tif 000004
【図３】
2019079418.tif 000005
【図４】
2019079418.tif 000006
【図５】
2019079418.tif 000007
【図６】
2019079418.tif 000008
【図７】
2019079418.tif 000009
【図８】
2019079418.tif 000010
【図９】
2019079418.tif 000011
【図１０】
2019079418.tif 000012
【図１１】
2019079418.tif 000013
【図１２】
2019079418.tif 000014