(57)【要約】      （修正有）【課題】プライバシーに対する配慮しつつ、簡易な構成で、２名以上のユーザが同行していたかどうかを判断できるようにする。【解決手段】ユーザに装着された、センサによって取得された観測情報と、時点情報とを１組以上対応付けたセンサ情報を、２個以上のセンサからそれぞれ受け付けるセンサ情報受付手段１０１と、２個以上のセンサ情報にそれぞれ含まれる観測情報の組であり、同行しているのかどうかを判断する時点を示す判断時点に応じた時点情報にそれぞれ対応する観測情報の組である観測情報セットの類似に関する類似情報を算出する類似情報算出手段１０２と、類似情報が類似することを示す場合に、２以上のユーザが判断時点に同行していたと判断する同行判断手段１０３と、判断した結果を出力する出力手段１０６とを具備する同行判断装置１により、簡易な構成で、２名以上のユーザが同行していたかどうかを判断できる。【選択図】図１
2015005102.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２以上の各ユーザに装着されたセンサによって取得された観測情報と、当該観測情報を取得した時点を示す時点情報とを対応付けたセンサ情報を、当該センサからそれぞれ受け付けるセンサ情報受付手段と、
前記センサ情報受付手段が受け付けたセンサ情報にそれぞれ含まれる観測情報の組であり、同行しているのかどうかを判断する時点を示す判断時点に応じた時点情報にそれぞれ対応する観測情報の組である観測情報セットの類似に関する情報である類似情報を算出する類似情報算出手段と、
前記類似情報が、あらかじめ決められた条件を満たすほど類似することを示す場合に、当該類似情報を算出するのに用いた観測情報を取得したセンサを装着する２以上のユーザが前記判断時点に同行していたと判断する同行判断手段と、
前記同行判断手段が判断した結果に関する情報を出力する出力手段とを具備する同行判断装置。
【請求項２】
前記類似情報算出手段は、
前記判断時点を含む期間であるサンプル期間に含まれる時点を示す各時点情報にそれぞれ対応する複数の観測情報セットを用いて、当該判断時点の類似情報を算出する、請求項１記載の同行判断装置。
【請求項３】
前記類似情報算出手段は、
前記判断時点を含むサンプル期間に含まれる時点を示す各時点情報にそれぞれ対応する複数の観測情報セットについて、各観測情報セットに含まれる２以上の観測情報の差分に関する値を合計した類似情報を算出する、請求項２記載の同行判断装置。
【請求項４】
センサを装着するユーザ間の関係性の強さを示す値であり、前記同行判断手段に同行していたと判断されるほど関係性が強いことを示す関係強度情報を、前記センサ情報受付手段が受け付けたセンサ情報の組み合わせごとに算出する関係強度情報算出手段をさらに具備し、
前記出力手段は、
前記関係強度情報に関する情報を出力する、請求項１から請求項３のいずれか一項記載の同行判断装置。
【請求項５】
前記関係強度情報を用いて、関係性の強いユーザを同じクラスにするようにクラスタリングするクラスタリング手段をさらに具備し、
前記出力手段は、
前記クラスタリング手段がクラスタリングした結果を示す情報を出力する、請求項４記載の同行判断装置。
【請求項６】
センサ情報受付手段と、類似情報算出手段と、同行判断手段と、出力手段とを用いて処理される同行判断方法であって、
前記センサ情報受付手段は、
２以上の各ユーザに装着されたセンサによって取得された観測情報と、当該観測情報を取得した時点を示す時点情報とを対応付けたセンサ情報を、当該センサからそれぞれ受け付けるセンサ情報受付ステップと、
前記類似情報算出手段は、
前記センサ情報受付ステップで受け付けたセンサ情報にそれぞれ含まれる観測情報の組であり、同行しているのかどうかを判断する時点を示す判断時点に応じた時点情報にそれぞれ対応する観測情報の組である観測情報セットの類似に関する情報である類似情報を算出する類似情報算出ステップと、
前記同行判断手段は、
前記類似情報が、あらかじめ決められた条件を満たすほど類似することを示す場合に、当該類似情報を算出するのに用いた観測情報を取得したセンサを装着する２以上のユーザが前記判断時点に同行していたと判断する同行判断ステップと、
前記出力手段は、
前記同行判断ステップで判断した結果に関する情報を出力する出力ステップとを具備する同行判断方法。
【請求項７】
コンピュータを、
２以上の各ユーザに装着されたセンサによって取得された観測情報と、当該観測情報を取得した時点を示す時点情報とを対応付けたセンサ情報を、当該センサからそれぞれ受け付けるセンサ情報受付手段、
前記センサ情報受付手段が受け付けたセンサ情報にそれぞれ含まれる観測情報の組であり、同行しているのかどうかを判断する時点を示す判断時点に応じた時点情報にそれぞれ対応する観測情報の組である観測情報セットの類似に関する情報である類似情報を算出する類似情報算出手段、
前記類似情報が、あらかじめ決められた条件を満たすほど類似することを示す場合に、当該類似情報を算出するのに用いた観測情報を取得したセンサを装着する２以上のユーザが前記判断時点に同行していたと判断する同行判断手段、
前記同行判断手段が判断した結果に関する情報を出力する出力手段として機能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、同行しているかどうかを判断する同行判断装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、２名のユーザに装着されたセンサが取得した情報から、その２名のユーザの関係性を抽出することが求められていた。例えば、ユーザに装着されたセンサが取得した位置情報を用いて、そのユーザの周辺の情報を取得する装置等が開発されている（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２０１１−４００６３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、従来の位置情報を用いる方法では、２名以上のユーザが同行していたかどうかを判断する場合に、ユーザの移動経路を収集する必要があるため、プライバシーに対する配慮等の対策に大きなコストがかかるという課題があった。
【０００５】
上記課題に対し、本発明の目的は、プライバシーに対する配慮しつつ、簡易な構成で、２名以上のユーザが同行していたかどうかを判断できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本第一の発明の同行判断装置等は、２以上の各ユーザに装着されたセンサによって取得された観測情報と、観測情報を取得した時点を示す時点情報とを対応付けたセンサ情報を、センサからそれぞれ受け付けるセンサ情報受付手段と、センサ情報受付手段が受け付けたセンサ情報にそれぞれ含まれる観測情報の組であり、同行しているのかどうかを判断する時点を示す判断時点に応じた時点情報にそれぞれ対応する観測情報の組である観測情報セットの類似に関する情報である類似情報を算出する類似情報算出手段と、類似情報が、あらかじめ決められた条件を満たすほど類似することを示す場合に、類似情報を算出するのに用いた観測情報を取得したセンサを装着する２以上のユーザが判断時点に同行していたと判断する同行判断手段と、同行判断手段が判断した結果に関する情報を出力する出力手段とを具備する同行判断装置である。
【０００７】
また、本第二の発明の同行判断装置は、第一の発明に対して、類似情報算出手段は、判断時点を含む期間であるサンプル期間に含まれる時点を示す各時点情報にそれぞれ対応する複数の観測情報セットを用いて、判断時点の類似情報を算出する、同行判断装置である。
【０００８】
また、本第三の発明の同行判断装置は、第二の発明に対して、類似情報算出手段は、判断時点を含むサンプル期間に含まれる時点を示す各時点情報にそれぞれ対応する複数の観測情報セットについて、各観測情報セットに含まれる２以上の観測情報の差分に関する値を合計した類似情報を算出する、同行判断装置である。
【０００９】
また、本第四の発明の同行判断装置は、第一から第三のいずれか一項の発明に対して、センサを装着するユーザ間の関係性の強さを示す値であり、同行判断手段に同行していたと判断されるほど関係性が強いことを示す関係強度情報を、センサ情報受付手段が受け付けたセンサ情報の組み合わせごとに算出する関係強度情報算出手段をさらに具備し、出力手段は、関係強度情報に関する情報を出力する、同行判断装置である。
【００１０】
また、本第五の発明の同行判断装置は、第四の発明に対して、関係強度情報を用いて、関係性の強いユーザを同じクラスにするようにクラスタリングするクラスタリング手段をさらに具備し、出力手段は、クラスタリング手段がクラスタリングした結果を示す情報を出力する、同行判断装置である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明による同行判断装置等によれば、センサの情報を用いることで、位置情報を収集せずに、２名以上のユーザが同行していたかどうかを判断できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態１における同行判断装置のブロック図
【図２】同実施の形態における２個のセンサ情報の一例を示す図
【図３】同実施の形態における同行判断装置の動作の一例を示すフローチャート
【図４】同実施の形態における同行判断装置の動作の一例を示すフローチャート
【図５】同実施の形態における同行判断装置の動作の一例を示すフローチャート
【図６】同実施の形態における出力手段が表示したクラスタリング結果の表示の一例を示す図
【図７】同実施の形態におけるコンピュータシステムの外観の一例を示す図
【図８】同実施の形態におけるコンピュータシステムの構成の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、同行判断装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００１４】
（実施の形態１）
本実施の形態において、２以上センサの情報を用いて、そのセンサの情報を取得したセンサを装着する２名以上のユーザが同行しているかどうかを判断する同行判断装置１について説明する。
【００１５】
図１は、本実施の形態における同行判断装置１のブロック図である。同行判断装置１は、センサ情報受付手段１０１、類似情報算出手段１０２、同行判断手段１０３、関係強度情報算出手段１０４、クラスタリング手段１０５、および出力手段１０６を備える。
【００１６】
センサ情報受付手段１０１は、センサ情報を、２個以上のセンサからそれぞれ受け付ける。そのため、センサ情報受付手段１０１は、２名以上の各ユーザに装着されたセンサから、センサ情報を受け付ける。センサ情報は、センサによって取得された観測情報と、その観測情報を取得した時点を示す時点情報とを１組以上対応付けた情報である。
【００１７】
センサは、加速度を検知する加速度センサであっても良く、角速度を検知するジャイロセンサであっても良く、照度を検知する照度センサであっても良く、磁界の向きを検知する地磁気センサであっても良く、温度を検知する温度センサであっても良く、湿度を検知する湿度センサであっても良く、気圧を検知する気圧センサであっても良い。例えば、センサは、加速度計であっても良く、歩数計であっても良く、消費カロリー計等であっても良い。つまり、センサが取得する観測情報は、例えば、検知した加速度を示す情報であっても良く、検知した加速度から算出された情報であっても良い。「加速度から算出された情報」は、例えば、加速度を用いて取得されたユーザの歩数であっても良く、加速度を用いて取得されたユーザの消費カロリー等であっても良い。以下、センサに関する具体例は、センサが歩数計であるものとして説明する。なお、歩数計は、加速度センサによって加速度を検知し、歩数を計測する歩数計であっても良く、振り子によって加速度を検知し、歩数を計測する歩数計であっても良い。歩数計は、両者とも加速度を用いているため、加速度を用いて歩数を取得するものである。
【００１８】
観測情報と対応付けられる時点情報は、瞬間の時点を示す情報であっても良く、幅を有した期間を示す情報であっても良い。瞬間の時点を示す情報は、時間軸上の一点を示す情報である。時点情報が幅を有する期間を示す情報である場合は、時点情報は、１時間を示す情報であっても良く、１分間を示す情報であっても良く、または１秒間を示す情報であっても良く、他の幅を有した期間であっても良い。つまり、時点情報は、「１０時」等のように「１０時００分００秒から１０時５９分５９秒９９・・・まで」を示す情報であっても良い。「観測情報と時点情報との対応」は、１対１の関係であっても良く、多対１の関係であっても良い。例えば、センサ情報は、時点情報「２０１３年６月１日１２時００分から２０１３年６月１日１２時０１分まで」に対して、１個の観測情報「１００歩」を対応付ける情報であっても良く、１００個の観測情報「１歩」を対応付ける情報であっても良い。なお、センサ情報受付手段１０１は、後者のようなセンサ情報を受け付けた場合に、前者のようなセンサ情報に変換しても良い。以下、前者のようなセンサ情報を受け付けたものとして説明する。また、センサ情報には、同じ時点を示す時点情報が重複して含まれていても良く、重複して含まれていなくても良い。「同じ時点を示す時点情報が重複して含まれてい」る場合とは、例えば、１歩あるくごとに時点情報と観測情報「１歩」を対応付けて取得する場合である。なお、センサ情報受付手段１０１は、同じ時点を示す時点情報が重複して含まれるセンサ情報を受け付けた場合に、同じ時点を示す時点情報が重複しないように、時点情報とその時点情報に対応する観測情報とをマージしても良い。「マージする」は、同じ時点を示す時点情報を一つにし、それぞれの時点情報に対応していた観測情報を一つにした時点情報に対応づけることであっても良い。以下、センサ情報は、同じ時点を示す時点情報が重複して含まれていない情報として説明する。
【００１９】
なお、センサ情報は、そのセンサ情報を取得したセンサを装着したユーザを識別するユーザ識別情報を含んでいても良く、含んでいなくても良い。センサ情報受付手段１０１が３個以上のセンサ情報を受け付ける場合は、センサ情報は、ユーザ識別情報を含むことが好適である。ユーザ識別情報は、ユーザの名前であることが好適であるが、ユーザを示すＩＤであっても良く、電話番号等であっても良い。例えば、センサ情報αとセンサ情報βに関するユーザが同行していたと判断された場合に、出力手段１０６によって、「センサ情報ａとセンサ情報ｂとが同行していると判断」と出力されるよりも、「『センサ情報ａに関するユーザの名前』と『センサ情報ｂに関するユーザの名前』とが同行していると判断」と出力された方が、分かりやすいからである。センサ情報受付手段１０１は、有線もしくは無線の通信回線を介して送信されたセンサ情報を受信しても良く、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報を受け付けても良い。
【００２０】
類似情報算出手段１０２は、センサ情報受付手段１０１が受け付けた２個以上のセンサ情報にそれぞれ含まれる観測情報の組であり、同行しているのかどうかを判断する時点を示す判断時点に応じた時点情報にそれぞれ対応する観測情報の組である観測情報セットの類似に関する情報である類似情報を算出する。類似情報は、類似するほど高くなる値であっても良く、類似するほど低くなる値であっても良い。類似情報は、一定の値の範囲内に正規化された値であることが好適であるが、どのような値であっても良い。また、類似情報は、２個のセンサ情報に関する類似情報であっても良く、２個以上のセンサ情報に対応する類似情報であっても良い。つまり、観測情報セットには、観測情報が２個含まれていても良く、観測情報が３個以上含まれていても良い。類似情報算出手段１０２は、一度の処理で、２個の観測情報に対する類似情報を算出する。よって、類似情報算出手段１０２は、観測情報セットに３個以上の観測情報が含まれている場合は、その観測情報を含むセンサ情報のすべての組み合わせに対して類似情報を算出し、その平均値または、合計値等を類似情報として算出しても良い。また、類似情報算出手段１０２は、センサ情報を２個のグループに分け、それぞれのグループの代表データを用いて類似情報を算出しても良い。センサ情報をグループに分ける場合は、類似情報算出手段１０２は、図示しない格納部に格納されているグループとセンサ情報とを対応付ける情報を用いて、グループ分けを行っても良く、センサ情報に含まれる観測情報が類似するセンサ情報同士が同じグループになるようにグループ分けを行っても良い。類似情報算出手段１０２は、センサ情報受付手段１０１が２個以上のセンサ情報を受け付けた場合は、その２個以上のセンサ情報の類似情報を算出しても良い。なお、類似情報算出手段１０２は、センサ情報受付手段１０１が３個以上のセンサを受け付けた場合は、２個以上のセンサ情報のすべての組み合わせに対して類似情報を算出しても良く、一部の組み合わせに対して類似情報を算出しても良い。判断時点が示す時点は、図示しない受付部が受け付けた、ユーザが入力した時点であっても良く、他の処理手段で設定された時点であっても良く、センサ情報に含まれているいずれかの時点情報に対応する時点であっても良い。「センサ情報に含まれているいずれかの時点情報に対応する時点」である判断時点は、例えば、センサ情報に含まれている時点情報からランダムに選択された、１以上の時点情報であっても良く、センサ情報に含まれている最も古い時点情報が示す時点と最も新しい時点情報が示す時点との間の期間をＮ個の期間に分割し、分割されたそれぞれの期間に含まれる任意の時点であっても良く、センサ情報に含まれている最も古い時点情報が示す時点と最も新しい時点情報が示す時点との間の期間を、所定の期間ごとに分割し、分割されたそれぞれの期間に含まれる任意の時点であっても良い。なお、Ｎは１以上の自然数であるものとする。また、所定の期間は、１分間や１０分間等の期間であっても良い。その所定の期間は、経験的に設定しても良く、統計的な処理を行って適切な期間を指定しても良い。判断時点は、瞬間の時点を示す情報であっても良く、幅を有した期間を示す情報であっても良い。判断時点が幅を有した期間を示す情報である場合は、判断時点は、１分間を示す情報であっても良く、または１秒間を示す情報であっても良く、他の幅を有した期間であっても良い。なお、判断時点は、２以上存在しても良く、１のみ存在しても良い。
【００２１】
判断時点に応じた時点情報は、判断時点と同じ時点を示す時点情報であっても良く、判断時点の近傍の時点を示す時点情報であっても良い。また、「判断時点に応じた時点情報」の判断時点と時点情報との関係は、１対１であっても良く、１対多であっても良い。後者の場合には、判断時点に応じた時点情報は、判断時点を含む期間であるサンプル期間に含まれる時点を示す時点情報であっても良い。そのため、類似情報算出手段１０２は、サンプル期間に含まれる時点を示す各時点情報にそれぞれ対応する複数の観測情報セットを用いて、判断時点の類似情報を算出しても良い。また、類似情報算出手段１０２は、サンプル期間に含まれる時点を示す各時点情報にそれぞれ対応する複数の観測情報セットについて、各観測情報セットに含まれる２個以上の観測情報の差分に関する値を合計した類似情報を算出しても良い。
【００２２】
サンプル期間は、判断時点以前、および／または、判断時点以後の時点を含む期間であっても良い。サンプル期間の一例を、図２を用いて説明する。図２は、センサａとセンサｂとから取得したセンサ情報ａとセンサ情報ｂを表示したものである。図２におけるセンサは、１分間に歩いた歩数を記録するセンサである。図２において、ｄは判断時点を示し、ｎは判断時点以前の時点を含む期間を示し、ｍは判断時点以後の時点を含む期間を示している。図２の場合のサンプル期間は、ｄ−ｎの時点からｄ＋ｍの時点までを指す。なお、ｎおよびｍは、通常、それぞれ正の実数である。ｎとｍの一方は０であっても良く、両方とも０でなくても良い。なお、判断時点が２以上ある場合は、サンプル期間は、２以上存在する。サンプル期間が２以上ある場合は、あるサンプル期間と別のサンプル期間とで期間が重複していても良く、重複していなくても良い。例えば、サンプル期間は、判断時点を１分間隔で設定した場合であっても、判断時点の前後３０分間の６０分間であっても良く、判断時点の前後３０秒間の６０秒間であっても良い。
【００２３】
類似情報算出手段１０２は、上述のように観測情報セットを用いて類似情報を算出する。観測情報セットは、２個以上のセンサ情報にそれぞれ含まれる２個以上の観測情報の組である。つまり、観測情報セットは、１個のセンサ情報からは取得できないセットである。また、観測情報セットは、完全に同じ時点を示す時点情報に対応する観測情報セットであっても良く、極近い間隔の開いた２個以上の異なる時点情報に対応する観測情報セットであっても良い。「極近い間隔の開いた２個以上の異なる時点情報に対応する観測情報セット」は、例えば、２個以上のセンサにおいて、観測情報を取得する間隔が異なる場合や、観測情報を取得する時点が異なる場合であっても、それぞれの観測情報を取得した時点の間の期間が所定の閾値より短い期間のときに組み合わせた観測情報のセットであっても良い。
【００２４】
類似情報算出手段１０２は、例えば、観測情報の波形の類似度を用いて類似情報を算出しても良く、あらかじめ決められた算出式を用いて算出しても良い。類似情報を「あらかじめ決められた数式を用いて算出」する場合は、その数式は、観測情報セットの比率を用いる数式であっても良く、差を用いる数式であって良く、それらを変形させた数式であっても良い。比率を用いる数式は、例えば、（観測情報ａ／観測情報ｂ）のような数式を含む数式である。また、差を用いる数式は、例えば、（観測情報ａ−観測情報ｂ）のような数式を含む数式である。なお、差を用いる数式の中に、差分に関する値を用いる数式も含まれているものとする。差分に関する値は、例えば、観測情報の差の絶対値であっても良く、観測情報の差を２乗した値などであっても良い。「それらを変形させた数式」は、例えば、上記式の観測情報に対して、所定の係数をかけた式であっても良く、所定の値を引いた値であっても良く、所定の値を乗算した値等であっても良い。波形の類似度を用いて類似情報を算出する方法は、公知技術であるため、その詳細な説明を省略する。あらかじめ決められた算出式を用いる場合は、例えば、２個のセンサ情報の類似情報を算出する場合は、数式１の式のように差分を用いて算出しても良い。
【数１】
2015005102.tif 000003
【００２５】
数式１において、ｄは判断時点を示し、αｄ（ａ，ｂ）は、判断時点ｄにおける類似情報を正規化するための値を示し、Δｄ（ａ，ｂ）は判断時点ｄにおける類似情報を０．０〜１．０に正規化した値を示し、ｎは、判断時点ｄからサンプル期間の始点までの期間を示し、ｍは、判断時点ｄからサンプル時点の終点までの期間を示し、ａｔおよびｂｔは２つのセンサ情報それぞれに含まれる、時点ｔにおける観測情報を示し、（ａｔ−ｂｔ）は数式１における時点ｔに対応する観測情報セットの差分に関する値を示している。なお、数式１の式は、Δｄの値が０に近いほど類似することを示す類似情報である。なお、類似情報算出手段１０２は、数式１におけるΔｄの分母が０になる場合に、類似情報を、１．０、または値なしとしても良い。また、類似情報算出手段１０２は、αｄの値があらかじめ決められた閾値より小さい場合に、類似情報を、１．０、または値なしとしても良い。これは、観測情報にわずかな変化しかない場合は、寝ている場合等が考えられることから、類似情報の算出に用いる必要が無いと考えられるためである。以下、このαｄに対する閾値をθαとも記載する。また、２個のセンサ情報の類似情報を算出する場合の類似情報の算出式は、数式２であっても良く、他の式であっても良い。
【数２】
2015005102.tif 000004
【００２６】
なお、数式２における（ａｔ２−ｂｔ２）は、数式２における時点ｔに対応する観測情報セットの差分に関する値を示しているものとする。
【００２７】
同行判断手段１０３は、類似情報が、あらかじめ決められた条件を満たすほど類似することを示す場合に、類似情報を算出するのに用いた観測情報を取得したセンサを装着する２名以上のユーザが、判断時点が示す時点に同行していたと判断する。類似情報の値が大きいほど類似することを示す場合の「あらかじめ決められた条件」は、類似情報の値があらかじめ決められた閾値以上であることであっても良く、類似情報の値が小さいほど類似することを示す場合の「あらかじめ決められた条件」は、類似情報の値があらかじめ決められた閾値以下であることであっても良い。なお、閾値は、人手、または統計的な処理を行って、過去のセンサ情報から、実際に同行していた２名以上のユーザが装着したセンサが取得したセンサ情報を参考にして決定することが好適であるが、開発者、または管理者などが適宜決定しても良い。同行判断手段１０３は、例えば、２個の統合センサ情報に対応するユーザが同行しているかどうかの判断は、数式３の式を用いても良い。
【数３】
2015005102.tif 000005
【００２８】
数式３において、Ｓｄ（ａ，ｂ）は判断時点ｄにおいて、センサ情報ａ、ｂのそれぞれに対応するユーザが同行している場合に１となり、同行していない場合に０となる関数を示し、θαは類似情報を正規化するための値αｄ（ａ，ｂ）に対する閾値を示し、θΔは同行しているかどうかを判断するための類似情報に対する閾値を示し、ＡＮＤ（引数１，引数２）は、引数１と引数２が共に正しい場合にのみ１となり、そうでない場合に０となる関数を示している。
【００２９】
関係強度情報算出手段１０４は、関係強度情報を、センサ情報受付手段１０１が受け付けたセンサ情報の２個の組み合わせごとに算出する。関係強度情報は、センサを装着する２名のユーザの関係性の強さを示す値であり、同行判断手段１０３に同行していたと判断されるほど関係性が強いことを示す情報である。つまり、関係強度情報は、同行していた期間が長いと判断されるほど関係性が強いことを示す情報である。関係強度情報算出手段１０４は、センサ情報受付手段１０１が受け付けたすべてのセンサ情報の組み合わせに対して、関係強度情報を算出しても良く、一部の組み合わせに対してのみ関係強度情報を算出しても良い。また、関係強度情報算出手段１０４は、センサ情報受付手段１０１が受け付けたセンサ情報に含まれる時点情報が示す時点が、すべて含まれる期間に対して関係強度情報を算出しても良く、一部の期間に対してのみ関係強度情報を算出しても良い。
【００３０】
関係強度情報は、数値であることが好適であるが、数値以外の情報であっても良い。数値以外の情報とは、例えば、「強い」、「弱い」、および「ない」等のように段階的に示される情報であっても良い。関係強度情報は、例えば、ある２個のセンサに関するユーザが同行判断手段１０３に同行していると判断された回数であっても良く、同行していると判断された回数を用いて、算出する値であっても良い。関係強度情報算出手段１０４は、例えば、数式４の式を用いて算出しても良い。
【数４】
2015005102.tif 000006
【００３１】
数式４において、Ｗは関係強度情報を示し、Ｔｓは関係強度情報を算出する対象の期間の最初の時点を示し、Ｔｅは関係強度情報を算出する対象の期間の最後の時点を示し、ｃは、そのｃの期間にわたって同行していると判断される場合にδｔが１となる期間を示している。
【００３２】
クラスタリング手段１０５は、関係強度情報を用いて、関係性の強いユーザを同じクラスにするようにクラスタリングする。関係性の強いユーザとは、同行していたと判断される回数の多いユーザである。クラスタリング手段１０５は、２個のセンサ情報を用いて算出した関係強度情報が、０または「ない」ことを示す情報でない場合に、同じクラスに分類するようにしても良く、関係強度情報が、あらかじめ決められた閾値以上である場合に、同じクラスに分類するようにしても良い。なお、二要素間の関係度合いを用いたクラスタリング手法は、様々に提案されている公知技術であるため、詳細な説明を省略する。
【００３３】
出力手段１０６は、同行判断手段１０３が判断した結果に関する情報を出力する。判断した結果に関する情報は、センサ情報受付手段１０１が受け付けた２個のセンサ情報について、判断時点について同行しているかどうかを示す情報であっても良く、関係強度情報に関する情報であっても良い。関係強度情報に関する情報は、関係強度情報そのものであっても良く、センサ情報受付手段１０１が受け付けた２個以上のセンサ情報について、クラスタリングした結果を示す情報であっても良い。なお、出力手段１０６がディスプレイなどの表示装置に出力する場合は、出力手段１０６は、関係強度情報、またはクラスタリングした結果を示す情報を出力する場合に、数値データを可視化して出力しても良い。「数値データを可視化する」は、例えば、ユーザ間の関係強度がアイコンによって分かるようにしても良く、ユーザ間の関係強度がユーザ間を結ぶ線の太さによって分かるようにしても良く、クラスタリングされたユーザが○等の図形で囲まれているようにしていても良い。出力手段１０６は、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラム等への処理結果の引渡し等を行っても良い。
【００３４】
類似情報算出手段１０２、同行判断手段１０３、関係強度情報算出手段１０４、クラスタリング手段１０５、および出力手段１０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。クラスタリング手段１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３５】
次に、同行判断装置１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。なお、本フローチャートでは、センサ情報受付手段１０１は、２個のセンサ情報を受信するものとする。
【００３６】
（ステップＳ２０１）センサ情報受付手段１０１は、２以上のセンサ情報を受け付ける。センサ情報を受け付けた場合は、ステップＳ２０２へ進み、受け付けなかった場合は、ステップＳ２０１を繰り返す。そして、センサ情報受付手段１０１は、図示しない格納手段に、受け付けたセンサ情報を一時蓄積する。
【００３７】
（ステップＳ２０２）関係強度情報算出手段１０４は、ステップＳ２０１で受け付けたセンサ情報を２個ずつ組み合わせた、すべての組み合わせを取得する。
【００３８】
（ステップＳ２０３）関係強度情報算出手段１０４は、カウンタｈに１を代入する。
【００３９】
（ステップＳ２０４）関係強度情報算出手段１０４は、ｈ番目のセンサ情報の組があるかどうかを確認する。ｈ番目のセンサ情報の組がある場合は、ステップＳ２０５へ進み、無い場合は、ステップＳ２０７へ進む。
【００４０】
（ステップＳ２０５）関係強度情報算出手段１０４は、ｈ番目のセンサ情報の組について、関係強度情報を算出する。
【００４１】
（ステップＳ２０６）関係強度情報算出手段１０４は、カウンタｈを１だけインクリメントする。そして、ステップＳ２０４へ戻る。
【００４２】
（ステップＳ２０７）クラスタリング手段１０５は、ステップＳ２０５で算出した関係強度情報を用いてクラスタリングを行う。
【００４３】
（ステップＳ２０８）出力手段１０６は、ステップＳ２０７で行ったクラスタリングの結果を示す情報を出力する。
【００４４】
次に、関係強度情報算出手段１０４によるステップＳ２０５の動作の詳細について図４のフローチャートを用いて説明する。なお、Ｓ３０１からＳ３０６までの処理は、図３のフローチャートで取得したｈ番目のセンサ情報の組に関する処理を行っているものとする。
【００４５】
（ステップＳ３０１）関係強度情報算出手段１０４は、サンプル期間ごとにセンサ情報に含まれている観測情報セットを取得する。ここでのサンプル期間は、判断時点に対応するすべてのサンプル期間である。
【００４６】
（ステップＳ３０２）関係強度情報算出手段１０４は、カウンタｉに１を代入する。
【００４７】
（ステップＳ３０３）関係強度情報算出手段１０４は、ｉ番目のサンプル期間があるかどうかを判断する。ｉ番目のサンプル期間がある場合は、ステップＳ３０４へ進み、ｉ番目のサンプル期間が無い場合は、ステップＳ３０６へ進む。
【００４８】
（ステップＳ３０４）同行判断手段１０３は、ｉ番目のサンプル期間の類似情報を算出して、同行しているかどうかを判断する。
【００４９】
（ステップＳ３０５）関係強度情報算出手段１０４は、カウンタｉを１だけインクリメントする。そして、ステップＳ３０３へ戻る。
【００５０】
（ステップＳ３０６）関係強度情報算出手段１０４は、関係強度情報を算出する。そして、上位の処理へ戻る。
【００５１】
次に、類似情報算出手段１０２によるステップＳ３０４の動作の詳細について図５のフローチャートを用いて説明する。なお、Ｓ４０１からＳ４０３までの処理は、図３、および図４のフローチャートで取得したｈ番目のセンサ情報の組に含まれる、ｉ番目のサンプル期間に関する処理を行っているものとする。
【００５２】
（ステップＳ４０１）類似情報算出手段１０２は、サンプル期間に含まれる時点を示す時点情報に対応する観測情報セットごとの差分に関する値を算出する。
【００５３】
（ステップＳ４０２）類似情報算出手段１０２は、ステップＳ４０１で取得した差分に関する値を用いて類似情報を算出する。
【００５４】
（ステップＳ４０３）同行判断手段１０３は、ステップＳ４０２で算出した類似情報があらかじめ決められた閾値以下かどうかを判断する。同行判断手段１０３は、閾値以下の場合に同行していると判断する。そして、上位の処理へ戻る。
【００５５】
以下、本実施の形態における同行判断装置１の具体的な動作について説明する。本具体例において、センサ情報は、約一ヶ月間の観測情報を有しているものとする。また、本具体例において、サンプル期間は、判断時点の前後３０分の期間を示すものとする。また、本具体例において、同行判断手段１０３は、類似情報が所定の閾値より低い場合に同行していると判断するものとする。
【００５６】
同行判断装置１の管理者は、１８人のユーザに装着していた歩数計が取得したセンサ情報が格納された光ディスクを介して同行判断装置１に、センサ情報を入力したものとする。センサ情報受付手段１０１は、入力された１８個のセンサ情報を受け付ける（ステップＳ２０１）。センサ情報受付手段１０１がセンサ情報を受け付けると、関係強度情報算出手段１０４は、センサ情報受付手段１０１が受け付けた１８個のセンサ情報を２個ずつすべて組み合わせた１５３通りのセンサ情報の組を取得する（ステップＳ２０２）。関係強度情報算出手段１０４は、１５３通りのすべての組み合わせから、１つのセンサ情報の組を選択する（ステップＳ２０３、ステップＳ２０４）。関係強度情報算出手段１０４は、選択したセンサ情報の組に対して、同行判断手段１０３がサンプル期間ごと観測情報セットを取得する（ステップＳ２０５，ステップＳ３０１）。関係強度情報算出手段１０４は、すべてのサンプル期間から１つのサンプル期間を選択する（ステップＳ３０２、ステップＳ３０３）。類似情報算出手段１０２は、関係強度情報算出手段１０４に選択されたセンサ情報の組に含まれるサンプル期間に対応する観測情報セットの差分に関する値を算出する（ステップＳ３０４、ステップＳ４０１）。そして、類似情報算出手段１０２は、算出した差分に関する値からサンプル期間における類似情報を算出する（ステップＳ４０２）。類似情報が算出されると、同行判断手段１０３は、同行しているかどうかを判断する（ステップＳ４０３）。類似情報算出手段１０２と同行判断手段１０３とは、同様にすべてのサンプル期間に対して、類似情報を算出し、同行しているかどうかを判断する（ステップＳ３０５）。関係強度情報算出手段１０４は、サンプル期間ごとの同行判断が終了すると、関係強度情報を算出する（ステップＳ３０６）。関係強度情報算出手段１０４は、同様に１５３通りのセンサ情報の組すべてに対して関係強度を算出する（ステップＳ２０６）。関係強度情報算出手段１０４によって１５３通りのセンサ情報の組すべてに対して関係強度を算出されると、クラスタリング手段１０５は、１８種類のセンサ情報に対応するユーザをクラスタリングする（ステップＳ２０７）。クラスタリング手段１０５がクラスタリングを終了すると、出力手段１０６は、クラスタリングの結果を出力する（ステップＳ２０８）。この際、出力手段１０６は、ディスプレイに図６のような関係図を出力する。
【００５７】
本実施の形態の実験結果について説明する。本実験では、１８人のユーザが装着した歩数計が、一か月間取得した歩数を示す観測情報を用いてクラスタリングを行った。本実験の前提条件は、次の通りである。歩数計は、Ｆｉｔｂｉｔ（登録商標）を使用した。センサ情報の収集期間は、２０１３年０１月１７日から２０１３年０２月１７日に行った。センサを装着するユーザの年齢は、２１歳から４２歳であった。センサを装着するユーザの体重は、６１ｋｇから７１ｋｇであった。センサを装着するユーザの身長は、１６７ｃｍから１８２ｃｍであった。本実験において、判断時点は、１分間隔で設定されるものとした。すなわち、数式４におけるｔは１分ごとにインクリメントされる。また、サンプル期間は、判断時点を中心に前後３０分を含む期間とした。すなわち、サンプル期間は、６０分であるものとした。また、本実験において、類似情報の算出方法は、数式１の式を用いた。数式１の式におけるｍとｎとは、サンプル期間が判断時点を中心に前後３０分の期間であるため、それぞれ３０とした。また、本実験において、同行しているかどうかの判断は、数式３を用いた。数式３の式におけるθαは５５００とした。また、θΔは、０．０５とした。また、本実験において、関係強度の算出方法は、数式４の式を用いた。数式４の式におけるＴｓは、２０１３年０１月１７日の００時００分とした。またＴｅは２０１３年０２月１７日の２３時５９分とした。また、ｃは１５（分）とした。
【００５８】
本実験の結果、出力手段１０６は、図６のような関係図を出力した。関係図におけるＡから始まるノードは、ある会社の研究メンバーを示している。なお、ノード間のリンクは、関係強度情報の値が大きいほど太い線になるように出力されるものとした。また、Ｂから始まるノードは、ある大学の研究メンバーを示している。また、Ａ０とＡ１とＡ２とは、同じ研究チームであった。また、Ａ３とＡ５とＡ６とは、同じ研究チームであった。また、Ａ４とＡ６とは、同じ研究チームであった。また、Ａ４は研究チームのリーダであった。また、Ｂ１とＢ３とＢ５とは同じ学年であった。また、Ｂ４とＢ６とＢ７とＢ８とＢ９とは、同じ学年であった。また、Ｂ２はＢの研究メンバーにおけるリーダであった。また、Ａ０とＢ１とＢ２とＢ４とは、同じプロジェクトを実施していた。以上から、図６に示すようなクラスタリングは、実際のユーザ間の関係を示していると考えられる。以上から、同行判断手段１０３が行った同行判断の結果を用いて関係強度を算出することは、ユーザ間の関係性を検出する効果が得られることが分かった。これにより、簡易的なセンサである歩数計を用いることで、位置情報を収集せずにユーザの関係性を抽出できることが分かった。
【００５９】
以上、本実施の形態によれば、類似情報算出手段１０２が類似情報を算出することで、センサを用いて同行していたかどうかを判断できる。また、類似情報算出手段１０２がサンプル期間について類似情報を算出することで、センサが検知する加速度の細かい誤差を吸収した類似情報が算出できる。歩数を取得するセンサを用いることで、位置情報を取得せずに、２名のユーザが同行していたかどうかを判断できる。関係強度情報算出手段１０４は、同行判断の結果を用いて関係強度情報を算出することで、容易にユーザ間の関係性を算出できる。クラスタリング手段１０５は、関係強度情報を用いてクラスタリングを行うことで、ユーザ間の関係性を容易に確認できるようにできる。
【００６０】
また、本実施の形態では、同行判断装置１にクラスタリング手段１０５を含む場合について説明したが、同行判断装置１には、クラスタリング手段１０５が、含まれていなくても良い。同行判断装置１にクラスタリング手段１０５が含まれない場合は、出力手段１０６は、同行判断手段１０３の判断結果に関する情報、または関係強度情報に関する情報のみを出力するものであっても良い。
【００６１】
また、本実施の形態では、同行判断装置１に関係強度情報算出手段１０４を含む場合について説明したが、同行判断装置１には、関係強度情報算出手段１０４が、含まれていなくても良い。同行判断装置１に関係強度情報算出手段１０４が含まれない場合は、出力手段１０６は、同行判断手段１０３の判断結果に関する情報のみを出力するものであっても良い。
【００６２】
また、本実施の形態における同行判断装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムであっても良い。つまり、プログラムは、コンピュータを、２以上の各ユーザに装着されたセンサによって取得された観測情報と、観測情報を取得した時点を示す時点情報とを対応付けたセンサ情報を、センサからそれぞれ受け付けるセンサ情報受付手段、センサ情報受付手段が受け付けたセンサ情報にそれぞれ含まれる観測情報の組であり、同行しているのかどうかを判断する時点を示す判断時点に応じた時点情報にそれぞれ対応する観測情報の組である観測情報セットの類似に関する情報である類似情報を算出する類似情報算出手段、類似情報が、あらかじめ決められた条件を満たすほど類似することを示す場合に、類似情報を算出するのに用いた観測情報を取得したセンサを装着する２以上のユーザが判断時点に同行していたと判断する同行判断手段、同行判断手段が判断した結果に関する情報を出力する出力手段として機能させるためのプログラムである。
【００６３】
なお、本実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されても良く、または、複数の装置によって分散処理されることによって実現されても良い。また、本実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の手段で実現されても良いことは言うまでもない。
【００６４】
また、本実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアにより構成されても良く、または、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されても良い。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行手段が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。
【００６５】
なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を取得する取得手段や、情報を出力する出力手段等におけるモデムやインターフェースカード等のハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には含まれない。
【００６６】
図７は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による本発明を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェアおよびその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現され得る。
【００６７】
図７において、コンピュータシステム１１００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、ＦＤドライブ１１０６を含むコンピュータ１１０１と、キーボード１１０２と、マウス１１０３と、モニタ１１０４とを備える。
【００６８】
図８は、コンピュータシステム１１００の内部構成を示す図である。図８において、コンピュータ１１０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、ＦＤドライブ１１０６に加えて、ＭＰＵ１１１１と、ブートアッププログラム等のプログラムを蓄積するためのＲＯＭ１１１２と、ＭＰＵ１１１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に蓄積すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ１１１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、およびデータを蓄積するハードディスク１１１４と、ＭＰＵ１１１１と、ＲＯＭ１１１２等を相互に接続するバス１１１５とを備える。なお、コンピュータ１１０１は、ＬＡＮへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいても良い。
【００６９】
コンピュータシステム１１００に、上記実施の形態による本発明等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１２１、またはＦＤ１１２２に蓄積されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、またはＦＤドライブ１１０６に挿入され、ハードディスク１１１４に転送されても良い。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ１１０１に送信され、ハードディスク１１１４に蓄積されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ１１１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１２１やＦＤ１１２２、またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【００７０】
プログラムは、コンピュータ１１０１に、上記実施の形態による本発明の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいても良い。コンピュータシステム１１００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。
【００７１】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。また、本発明における各手段の「手段」は、「部」や「回路」等と読み替えても良い。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
以上のように、本発明にかかる同行判断装置等は、センサの情報を用いることで、位置情報を収集せずに、２名のユーザが同行していたかどうかを判断できるという効果を有し、同行判断装置等として有用である。
【符号の説明】
【００７３】
１  同行判断装置
１０１  センサ情報受付手段
１０２  類似情報算出手段
１０３  同行判断手段
１０４  関係強度情報算出手段
１０５  クラスタリング手段
１０６  出力手段
【図１】
2015005102.tif 000007
【図２】
2015005102.tif 000008
【図３】
2015005102.tif 000009
【図４】
2015005102.tif 000010
【図５】
2015005102.tif 000011
【図６】
2015005102.tif 000012
【図７】
2015005102.tif 000013
【図８】
2015005102.tif 000014