(57)【要約】【課題】例えば、ユーザのアプリケーション利用ログやセンサデータ等から自動的に、コンテンツの配信スケジュールを検出する。【解決手段】ユーザのアプリケーションの利用ログを収集し、ユーザの状態情報を取得する。次に、少なくとも、収集したユーザのアプリケーションの利用ログと取得したユーザの状態情報とに基づいて、トレーニングデータを生成し、生成したトレーニングデータにより、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定する。そして、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定したときに、特定のコンテンツを配信する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのアプリケーションの利用ログを収集する利用ログ収集手段と、
前記ユーザの状態情報を取得する状態情報取得手段と、
少なくとも、前記収集したユーザのアプリケーションの利用ログと前記取得したユーザの状態情報とに基づいて、トレーニングデータを生成する生成手段と、
該生成したトレーニングデータにより、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定する推定手段と、
前記少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定したときに、特定のコンテンツを配信する配信手段と、
を備えたことを特徴とするコンテンツスケジューリング装置。
【請求項２】
前記推定手段が機械学習により、前記少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツスケジューリング装置。
【請求項３】
前記ユーザのスケジュールを管理するスケジュール管理手段を備え、
前記生成手段が、前記収集したユーザのアプリケーションの利用ログと前記取得したユーザの状態情報と管理するユーザのスケジュールとに基づいて、前記トレーニングデータを生成することを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツスケジューリング装置。
【請求項４】
前記ユーザが、前記アプリケーションの利用ログを有しない場合に、前記ユーザと属性の類似性が所定の閾値よりも高い他のユーザの前記アプリケーションの利用ログを用いて、前記生成手段が、前記トレーニングデータを生成することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載のコンテンツスケジューリング装置。
【請求項５】
前記請求項１から４のいずれかに記載のコンテンツスケジューリング装置を備えた携帯端末。
【請求項６】
前記請求項１から４のいずれかに記載のコンテンツスケジューリング装置を備えたグラスディスプレイ型端末。
【請求項７】
コンピュータが、
ユーザのアプリケーションの利用ログを収集する第１のステップと、
前記ユーザの状態情報を取得する第２のステップと、
少なくとも、前記収集したユーザのアプリケーションの利用ログと前記取得したユーザの状態情報とに基づいて、トレーニングデータを生成する第３のステップと、
該生成したトレーニングデータにより、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定する第４のステップと、
前記少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定したときに、特定のコンテンツを配信する第５のステップと、
を実行することを特徴とするコンテンツスケジューリング方法。
【請求項８】
コンピュータに、
ユーザのアプリケーションの利用ログを収集する第１のステップと、
前記ユーザの状態情報を取得する第２のステップと、
少なくとも、前記収集したユーザのアプリケーションの利用ログと前記取得したユーザの状態情報とに基づいて、トレーニングデータを生成する第３のステップと、
該生成したトレーニングデータにより、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定する第４のステップと、
前記少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定したときに、特定のコンテンツを配信する第５のステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動的にコンテンツの配信スケジュールを検出するコンテンツスケジューリング装置、携帯端末、グラスディスプレイ型端末、コンテンツスケジューリング方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の携帯電話をはじめとするモバイル端末の急速な普及に伴い、プッシュ型の配信サービスが増加している。例えば、乗車時間の長さに合わせたコンテンツの配信を行なう技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−０３９８０５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、特許文献１の技術においては、既知の乗車時間等に合わせてコンテンツのスケジューリングを行なっており、コンテンツの配信タイミングや配信時間長を能動的に検出するものではなかった。そのため、きめ細かく、ユーザの状況を判断したコンテンツの配信を行なうことができないという問題があった。一方で、モバイル端末の急速な普及拡大によって、ユーザが常時、モバイル端末を携帯している状況を考えると、上記のように、きめ細かく、ユーザの状況を判断したコンテンツの配信は、ユーザにとっても有用なサービスといえるものである。
【０００５】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、例えば、ユーザのアプリケーション利用ログやセンサデータ等から自動的に、コンテンツの配信スケジュールを検出するコンテンツスケジューリング装置、携帯端末、グラスディスプレイ型端末、コンテンツスケジューリング方法および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】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。
【０００７】
（１）本発明は、ユーザのアプリケーションの利用ログを収集する利用ログ収集手段と、前記ユーザの状態情報を取得する状態情報取得手段と、少なくとも、前記収集したユーザのアプリケーションの利用ログと前記取得したユーザの状態情報とに基づいて、トレーニングデータを生成する生成手段と、該生成したトレーニングデータにより、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定する推定手段と、前記少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定したときに、特定のコンテンツを配信する配信手段と、を備えたことを特徴とするコンテンツスケジューリング装置を提案している。
【０００８】
（２）本発明は、（１）のコンテンツスケジューリング装置について、前記推定手段が機械学習により、前記少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定することを特徴とするコンテンツスケジューリング装置を提案している。
【０００９】
（３）本発明は、（１）または（２）のコンテンツスケジューリング装置について、前記ユーザのスケジュールを管理するスケジュール管理手段を備え、前記生成手段が、前記収集したユーザのアプリケーションの利用ログと前記取得したユーザの状態情報と管理するユーザのスケジュールとに基づいて、前記トレーニングデータを生成することを特徴とするコンテンツスケジューリング装置を提案している。
【００１０】
（４）本発明は、（１）から（３）のコンテンツスケジューリング装置について、前記ユーザが、前記アプリケーションの利用ログを有しない場合に、前記ユーザと属性の類似性が所定の閾値よりも高い他のユーザの前記アプリケーションの利用ログを用いて、前記生成手段が、前記トレーニングデータを生成することを特徴とするコンテンツスケジューリング装置を提案している。
【００１１】
（５）本発明は、（１）から（４）のコンテンツスケジューリング装置を備えた携帯端末を提案している。
【００１２】
（６）本発明は、（１）から（４）のコンテンツスケジューリング装置を備えたグラスディスプレイ型端末を提案している。
【００１３】
（７）本発明は、コンピュータが、ユーザのアプリケーションの利用ログを収集する第１のステップと、前記ユーザの状態情報を取得する第２のステップと、少なくとも、前記収集したユーザのアプリケーションの利用ログと前記取得したユーザの状態情報とに基づいて、トレーニングデータを生成する第３のステップと、該生成したトレーニングデータにより、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定する第４のステップと、前記少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定したときに、特定のコンテンツを配信する第５のステップと、を実行することを特徴とするコンテンツスケジューリング方法を提案している。
【００１４】
（８）本発明は、コンピュータに、ユーザのアプリケーションの利用ログを収集する第１のステップと、前記ユーザの状態情報を取得する第２のステップと、少なくとも、前記収集したユーザのアプリケーションの利用ログと前記取得したユーザの状態情報とに基づいて、トレーニングデータを生成する第３のステップと、該生成したトレーニングデータにより、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定する第４のステップと、前記少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定したときに、特定のコンテンツを配信する第５のステップと、を実行させるためのプログラムを提案している。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、例えば、ユーザのアプリケーション利用ログやセンサデータ等から自動的に、コンテンツの配信スケジュールを検出できるという効果がある。また、起動したアプリケーションの種別を教師信号として機械学習を行なうことにより、人手を一切介さずに、コンテンツの配信スケジュールを検出できるという効果がある。また、非就労時間や非就学時間等の時間の判別モデルは、ユーザごとに構築するため、各ユーザに適応した判別器を構成することができるという効果がある。さらに、推定された非就労時間や非就学時間等の時間にコンテンツを配信することにより、ユーザがコンテンツを視聴する機会を高めることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係るコンテンツスケジューリング装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係るトレーニングデータの収集処理を示すフローである。
【図３】本発明の実施形態に係る機械学習におけるトレーニング時の処理を示すフローである。
【図４】本発明の実施形態に係るトレーニングデータを例示した図である。
【図５】本発明の実施形態に係るトレーニングデータを例示した図である。
【図６】本発明の実施形態に係る運用フェーズの処理を示したフローである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００１８】
＜コンテンツスケジューリング装置の構成＞
図１を用いて、本実施形態に係るコンテンツスケジューリング装置の構成について説明する。
【００１９】
本実施形態に係るコンテンツスケジューリング装置は、図１に示すように、利用ログ収集部１１０と、状態情報取得部１２０と、生成部１３０と、推定部１４０と、配信部１５０と、センサ１６０と、スケジュール管理部１７０とから構成されている。なお、本実施形態に係るコンテンツスケジューリング装置は、例えば、携帯端末やグラスディスプレイ型端末等のモバイル端末に搭載されるものである。
【００２０】
利用ログ収集部１１０は、ユーザのアプリケーションの利用ログを収集する。状態情報取得部１２０は、センサ１６０から情報により、ユーザの状態情報を取得する。
【００２１】
生成部１３０は、少なくとも、収集したユーザのアプリケーションの利用ログと取得したユーザの状態情報とに基づいて、トレーニングデータを生成する。なお、後述するスケジュール管理部１７０を備えている場合には、収集したユーザのアプリケーションの利用ログと取得したユーザの状態情報と管理するユーザのスケジュールとに基づいて、トレーニングデータを生成する。また、アプリケーションの利用ログを有しないユーザの場合には、ユーザと属性の類似性が所定の閾値よりも高い他のユーザのアプリケーションの利用ログを用いて、トレーニングデータを生成する。
【００２２】
推定部１４０は、生成したトレーニングデータにより、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定する。配信部１５０は、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を推定したときに、特定のコンテンツを配信する。なお、非就労時間には、会社での就業、家庭での家事のための時間等、本来なすべき拘束時間が含まれる。また、推定部１４０は、生成したトレーニングデータにより、少なくとも非就労時間かつ非就学時間を含む時間、言い換えると少なくとも就労時間でも就学時間でもない時間を含む時間を、推定することとしてもよい。
【００２３】
センサ１６０は、温度、位置、速度、加速度、音量等を検出する。スケジュール管理部１７０は、ユーザのスケジュールを管理する。
【００２４】
＜コンテンツスケジューリング装置の処理＞
本実施形態に係るコンテンツスケジューリング装置は、携帯端末ユーザの少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を自動的に検出するものであり、その処理は、ユーザの利用特性を検出する「データ収集フェーズ」、機械学習等により、収集したデータを処理して、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間を検出する「トレーニングフェーズ」、実際の少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間に、学習コンテンツや広告コンテンツを配信する「運用フェーズ」とからなる。
【００２５】
図２は、「データ収集フェーズ」の処理を示すフロー図である。データ収集フェーズの処理は、ユーザが携帯端末において、アプリケーションを起動するたびに行なわれ、トレーニングデータのサンプル数が事前に決められた数（Ｎ）になるまで、実行される。
【００２６】
まず、アプリケーションの起動が行なわれるまでは、待機モードで待機する（ステップＳ１１０）。なお、トレーニングデータを作成する際には、起動したアプリケーションがどのようなカテゴリに属するものなのかに関する情報を用いる（ステップＳ１２０）。これは、事前にデータベースとして整備したものを利用してもよいし、ａｐｐ  ｓｔｏｒｅ（登録商標）やＧｏｏｇｌｅ  ｐｌａｙ  ｓｔｏｒｅ（登録商標）などのオンラインアプリケーションストアにおけるカテゴリを利用してもよい。
【００２７】
起動したアプリケーションが、ゲームや音楽プレイヤ等のエンターテイメントに属するものである場合（ステップＳ１２０の「Ｙｅｓ」）には、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間判定のための正例とし（ステップＳ１３０）、エンターテイメント以外のカテゴリに属するものである場合には、負例とする（ステップＳ１４０）。
【００２８】
次に、センサデータ（位置情報、日時、環境音、画像等）を取得し（ステップＳ１５０）、ユーザデータ（携帯端末やクラウド上に保存されたユーザのスケジュールデータ等）を取得する（ステップＳ１６０）。
【００２９】
そして、ステップＳ１２０からＳ１４０において得られた教師信号と、ステップＳ１５０において得られたセンサデータ、ステップＳ１６０において得られたユーザデータとを素性とした組をトレーニングデータとする（ステップＳ１７０）。このような処理をｎをインクリメントしながら（ステップＳ１８０）、ｎ＝Ｎとなるまで実行する（ステップＳ１９０）。
【００３０】
なお、トレーニングデータの利用方法としては、入力されたセンサデータやユーザデータが、トレーニングデータと完全に一致した場合やある限定した属性だけが一致した場合に、教師信号部分の結果を出力するといったルールに基づいて利用してもよいし、次に示す機械学習による判別に利用してもよい。
【００３１】
図３は、「トレーニングフェーズ」の処理を示すフロー図である。ここでは、トレーニングデータのデータベースからトレーニングデータを取得し、これに基づく、機械学習をおこなう（ステップＳ２１０）。そして、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間の判定モデルを生成する（ステップＳ２２０）。
【００３２】
図４は、携帯端末から得られるデータ例を示している。なお、実際の機械学習の素性として利用する場合には、図５に示すように、機械学習で用いられるように、曜日等の名義尺度の場合は、カテゴリごとに次元を設け、街頭するカテゴリには、「１」、それ以外には、「０」を付与するような前処理や正規化を行なう。正規化には、各素性をこれらの最大値で割る方法や各素性の平均と標準偏差を用いて標準化する方法等がある。
【００３３】
図６は、「運用フェーズ」の処理を示すフロー図である。ここでは、まず、あらかじめコンテンツを提示する最小の時間間隔ｔを設定する（ステップＳ３１０）。最小の時間間隔ｔを経過している場合（ステップＳ３１０の「Ｙｅｓ」）には、センサデータを取得し（ステップＳ３２０）、ユーザデータを取得する（ステップＳ３３０）。
【００３４】
次に、これらのセンサデータおよびユーザデータを用いて、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間の判定を行なう（ステップＳ３４０）。このとき、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間と判定できない場合（ステップＳ３４０の「Ｎｏ」）には、コンテンツの配信は行わず、時間ｔをリセットして（ステップＳ３５０）、ステップＳ３１０に戻る。
【００３５】
一方で、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間であると判定した場合（ステップＳ３４０の「Ｙｅｓ」）には、学習用や広告用のコンテンツを配信する（ステップＳ３６０）。そして、コンテンツを配信した場合には、ユーザやシステム側からの終了指示等があったときに、終了条件の判定を行い（ステップＳ３７０）、終了条件を充足する場合（ステップＳ３７０の「Ｙｅｓ」）には、終了し、終了条件を充足しない場合（ステップＳ３７０の「Ｎｏ」）には、時間ｔをリセットして（ステップＳ３８０）、ステップＳ３１０に戻る。
【００３６】
以上、説明したように、本実施形態によれば、例えば、ユーザのアプリケーション利用ログやセンサデータ等から自動的に、コンテンツの配信スケジュールを検出できる。また、起動したアプリケーションの種別を教師信号として機械学習を行なうことにより、人手を一切介さずに、コンテンツの配信スケジュールを検出できる。また、少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間の判別モデルは、ユーザごとに構築するため、各ユーザに適応した判別器を構成することができる。さらに、推定された少なくとも非就労時間または非就学時間を含む時間にコンテンツを配信することにより、ユーザがコンテンツを視聴する機会を高めることができる。
【００３７】
なお、コンテンツスケジューリング装置の処理をコンピュータシステムが読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをコンテンツスケジューリング装置に読み込ませ、実行することによって本発明の教コンテンツスケジューリング装置を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。
【００３８】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【００３９】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００４０】
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００４１】
１１０；利用ログ収集部
１２０；状態情報取得部
１３０；生成部
１４０；推定部
１５０；配信部
１６０；センサ
１７０；スケジュール管理部
【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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