(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報、および前記ユーザが他サービスのために入力した情報である他サービス情報を取得する情報取得部と、
前記第１の行動情報、前記満足度情報、および前記他サービス情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析する関連性解析部と、
前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成する提示情報生成部と
を備え、
前記関連性解析部は、前記満足度情報と前記他サービス情報との関係性を抽出し、該関係性に基づいて前記他サービス情報から前記満足度を抽出する情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の行動情報および前記行動に関して前記ユーザが入力した情報である第２の行動情報を組み合わせて統合された行動情報を生成する行動解析部をさらに備え、
前記情報取得部は、前記第２の行動情報を取得し、
前記関連性解析部は、前記統合された行動情報を用いて前記関連性を解析する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記行動解析部は、前記第２の行動情報を時間軸上で離散化し、欠落している部分の情報を前記第１の行動情報を用いて補完することによって前記統合された行動情報を生成する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記行動解析部は、前記ユーザの行動の習慣性、または予め用意された行動に関する知見データのうちの少なくともいずれかを用いて前記欠落している部分の情報を補完する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報取得部は、ユーザが前記満足度を１または複数の基準で評価した情報を前記満足度情報として取得する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記情報取得部は、ユーザが前記複数の基準の中から選択した基準で前記満足度を評価した情報を前記満足度情報として取得する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記他サービス情報は、前記他サービスにおける前記ユーザの発言量または発言内容を含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記提示情報生成部は、前記満足度がより高い、またはより低い前記行動を示す情報を生成する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記提示情報生成部は、前記満足度をより高くすると推定される行動を示す推薦行動情報を生成する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記情報取得部は、前記推薦行動情報を提示された前記ユーザが実際に選択した行動を示すフィードバック情報を取得し、
前記関連性解析部は、前記フィードバック情報を前記ユーザの嗜好を示す情報として用いて前記関連性を解析する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記関連性解析部は、前記行動のパターンである行動パターンについて前記関連性を解析する、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記提示情報生成部は、前記満足度をより高くすると推定される前記行動パターンを示す情報を生成する、請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記関連性解析部は、他のユーザの前記行動パターンについても前記関連性を解析し、
前記提示情報生成部は、前記ユーザと前記他のユーザとの前記行動パターンおよび前記満足度の比較結果を示す情報を生成する、請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記情報取得部は、前記行動に関するユーザの目標の情報である目標情報を取得し、
前記提示情報生成部は、前記目標情報を用いて、前記満足度がより高い前記行動によって達成される前記目標をより高く評価する情報を生成する、請求項１〜１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
情報取得部、関連性解析部、および提示情報生成部を備える情報処理装置において、
前記情報取得部が、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報、および前記ユーザが他サービスのために入力した情報である他サービス情報を取得することと、
前記関連性解析部が、前記第１の行動情報、前記満足度情報、および前記他サービス情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析することと、
前記提示情報生成部が、前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成することと
を含み、
前記関連性を解析することは、前記満足度情報と前記他サービス情報との関係性を抽出し、該関係性に基づいて前記他サービス情報から前記満足度を抽出することを含む情報処理方法。
【請求項１６】
行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報、および前記ユーザが他サービスのために入力した情報である他サービス情報を取得する機能と、
前記第１の行動情報、前記満足度情報、および前記他サービス情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析する機能と、
前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成する機能と
をコンピュータに実現させるためのプログラムであり、
前記関連性を解析する機能は、前記満足度情報と前記他サービス情報との関係性を抽出し、該関係性に基づいて前記他サービス情報から前記満足度を抽出する機能を含むプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが所持するモバイル端末に搭載されたモーションセンサなどを用いてユーザの加速度や位置などの情報を取得し、これらの情報からユーザの行動を認識するアルゴリズムが開発されている。例えば、特許文献１には、フィルタリングや演算の工夫によってユーザの行動をより精度よく認識する技術が記載されている。また、特許文献２には、比較的長時間にわたるユーザの行動パターンを検出する技術が記載されている。このような技術を用いて検出された行動の情報は、例えば、運動量や消費カロリーといった指標値による行動の評価や、モバイル端末のアプリケーションによるユーザの状況に応じたサービスの提供などに利用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１９８５９５号公報
【特許文献２】特開２０１１−８１４３１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、上記のような行動の情報の利用は、例えば統計的に算出された運動量や消費カロリーの基準値、一般的なユーザの思考パターンなどに基づくもので、必ずしもサービスの提供を受けるユーザ個人の事情や特性を考慮したものとはいえない。それゆえ、認識されたユーザの行動の情報を利用したサービスの提供によってユーザの満足度を高めるという点では、なお改善の余地があった。
【０００５】
そこで、本開示では、ユーザがより高い満足度を得られる行動をとることを助けることが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理システムおよびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、上記行動を含む期間についての上記ユーザの満足度の情報である満足度情報、および上記ユーザが他サービスのために入力した情報である他サービス情報を取得する情報取得部と、上記第１の行動情報、上記満足度情報、および上記他サービス情報を用いて上記行動と上記満足度との間の関連性を解析する関連性解析部と、上記関連性に基づき上記ユーザの行動に影響する情報を生成する提示情報生成部とを含み、上記関連性解析部は、上記満足度情報と上記他サービス情報との関係性を抽出し、該関係性に基づいて上記他サービス情報から上記満足度を抽出する情報処理装置が提供される。
【０００７】
また、本開示によれば、情報取得部、関連性解析部、および提示情報生成部を備える情報処理装置において、上記情報取得部が、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、上記行動を含む期間についての上記ユーザの満足度の情報である満足度情報、および上記ユーザが他サービスのために入力した情報である他サービス情報を取得することと、上記関連性解析部が、上記第１の行動情報、上記満足度情報、および上記他サービス情報を用いて上記行動と上記満足度との間の関連性を解析することと、上記提示情報生成部が、上記関連性に基づき上記ユーザの行動に影響する情報を生成することとを含み、上記関連性を解析することは、上記満足度情報と上記他サービス情報との関係性を抽出し、該関係性に基づいて上記他サービス情報から上記満足度を抽出することを含む情報処理方法が提供される。
【０００８】
さらに、本開示によれば、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、上記行動を含む期間についての上記ユーザの満足度の情報である満足度情報、および上記ユーザが他サービスのために入力した情報である他サービス情報を取得する機能と、上記第１の行動情報、上記満足度情報、および上記他サービス情報を用いて上記行動と上記満足度との間の関連性を解析する機能と、上記関連性に基づき上記ユーザの行動に影響する情報を生成する機能とをコンピュータに実現させるためのプログラムであり、上記関連性を解析する機能は、上記満足度情報と上記他サービス情報との関係性を抽出し、該関係性に基づいて上記他サービス情報から上記満足度を抽出する機能を含むプログラムが提供される。
【０００９】
本開示によれば、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動と、その行動を含む期間についてのユーザの満足度との関係が解析される。ユーザの行動に影響する情報を生成するにあたり、この関係に基づいて情報を生成することで、ユーザ個人の事情や特性を反映した情報が生成されうる。かかる情報を提示することによって、ユーザが高い満足度を得られる行動をとることをより効果的に助けることができる。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように本開示によれば、ユーザがより高い満足度を得られる行動をとることを助けることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成を概略的に説明するための図である。
【図２】本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成をより詳細に説明するための図である。
【図３】本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの機能構成を示すブロック図である。
【図４】本開示の第１の実施形態における処理の流れの一例を示す図である。
【図５】本開示の第１の実施形態における行動解析部の処理の例について説明するための図である。
【図６】本開示の第１の実施形態において、ユーザが行動ラベルおよび満足度を入力するためのＵＩの例を示す図である。
【図７】本開示の第１の実施形態において、ユーザが行動ラベルを追加するためのＵＩの例を示す図である。
【図８】本開示の第１の実施形態において、ユーザが１日の満足度を入力するためのＵＩの例を示す図である。
【図９】本開示の第１の実施形態において、ユーザが複数の基準で満足度を入力するためのＵＩの第１の例を示す図である。
【図１０】本開示の第１の実施形態において、ユーザが複数の基準で満足度を入力するためのＵＩの第２の例を示す図である。
【図１１】本開示の第１の実施形態において、満足度の基準が複数用いられる場合の行動と満足度との関係の解析の例について説明するための図である。
【図１２】本開示の第１の実施形態において、行動と満足度との関係をユーザに提示する画面の例を示す図である。
【図１３】本開示の第１の実施形態において、１日の行動のスコアをユーザに提示する画面の例を示す図である。
【図１４】本開示の第１の実施形態において、行動パターンをユーザに提示する画面の例を示す図である。
【図１５】本開示の第１の実施形態において、ユーザにとっての理想行動を提示する画面の例を示す図である。
【図１６】本開示の第１の実施形態において、ユーザの行動の目標を提示する画面の例を示す図である。
【図１７】本開示の第１の実施形態における行動、満足度、および目標の関係の例について説明するための図である。
【図１８】本開示の第１の実施形態において、他のユーザの行動パターンを提示する画面の例を示す図である。
【図１９】本開示の第１の実施形態において、ユーザに推薦行動を提示し、さらにその提示に対するフィードバックを取得するＵＩの例を示す図である。
【図２０】本開示の第２の実施形態に係る情報処理システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２１】情報処理装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施形態
１−１．情報処理システムの構成
１−２．処理の流れ
１−３．情報入力の例
１−４．情報提示の例
２．第２の実施形態
３．ハードウェア構成
４．補足
【００１４】
（１．第１の実施形態）
以下、本開示の第１の実施形態について説明する。以下の説明では、まず、図１〜図３を参照して、本実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。次いで、図４および図５を参照して、本実施形態における処理の流れについて説明する。さらに、図６〜図１１を参照して、本実施形態における情報入力の例について説明し、最後に図１２〜図１９を参照して、本実施形態における情報提示の例について説明する。
【００１５】
（１−１．情報処理システムの構成）
まず、本実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。以下の説明では、情報処理システムの構成が、３つの図を参照して説明される。図１は、情報処理システムの構成を概略的に説明するための図であり、図２は、図１に示す構成をより詳細に説明するための図である。図３は、図１および図２に示す構成を機能ブロック図によって表現した図である。
【００１６】
（１−１−１．概略的な説明）
図１は、本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成を概略的に説明するための図である。本実施形態において、情報処理システム１０は、モバイル装置２０およびサーバ装置３０を含む。
【００１７】
モバイル装置２０は、ユーザによって携帯される装置である。モバイル装置２０は、サーバ装置３０との関係においてはクライアントにあたる。モバイル装置２０は、ユーザの活動の情報を取得し、サーバ装置３０に送信する。また、モバイル装置２０は、サーバ装置３０から受信した情報をユーザに提示する。
【００１８】
なお、モバイル装置２０は、かかる機能を実現しうるであれば、一般的にモバイル装置と呼ばれるものには限られない。つまり、モバイル装置２０は、スマートフォンや携帯電話以外にも、タブレット型やノート型などのＰＣ（Personal  Computer）、ゲーム機、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）など、各種の装置でありうる。
【００１９】
また、モバイル装置２０の機能は、必ずしも単一の装置によって実現されなくてもよい。例えば、センサデータから認識される情報２１を取得する機能はユーザが携帯するスマートフォンによって実現され、ユーザが入力した情報２２を取得する機能、およびユーザに情報を提示する機能はユーザのデスクトップ型のＰＣによって実現される、といったように、各機能がそれぞれ別の装置によって実現されてもよい。
【００２０】
一方、サーバ装置３０は、クライアントであるモバイル装置２０から受信した情報を蓄積および解析する解析部分と、解析の結果に基づいて情報を生成するＵＩ（User  Interface）部分とを有する。ここで生成された情報は、モバイル装置２０に送信され、ユーザに提示される。図示された例では、モバイル装置２０とサーバ装置３０とが１：１の関係になっているが、サーバ装置３０は、複数のユーザによって利用される複数のモバイル装置２０と通信してもよい。
【００２１】
なお、サーバ装置３０は、かかる機能を実現しうるものであれば、いかなる形態の装置であってもよい。例えば、サーバ装置３０は、単一の装置であってもよく、ネットワーク上の複数の装置に分散したリソースの集合体であってもよい。
【００２２】
モバイル装置２０において取得される情報は、センサデータから認識される情報２１と、ユーザが入力する情報２２とを含む。ここで、センサデータから認識される情報２１は、行動認識情報２１ａと、活動量推定情報２１ｂとを含む。センサデータとして検出されるユーザの加速度や位置の情報からは、例えば特開２０１０−１９８５９５号公報に記載されている技術のように、公知のアルゴリズムを用いたエンジンによって、ユーザの行動や活動量を認識または推定することが可能である。
【００２３】
一方、ユーザが入力する情報２２は、目標情報２２ａと、気分・疲労度情報２２ｂと、活動情報２２ｃと、フィードバック情報２２ｄとを含む。目標情報２２ａは、ユーザが活動を通じて達成したいと考えている目標、例えば運動量や消費カロリーなどである。気分・疲労度情報２２ｂは、ユーザの主観的な満足度の指標である。活動情報２２ｃは、今（入力時）何をしているか、誰といるか、といったような、いわばユーザ自身が活動に与えるラベルの情報である。フィードバック情報２２ｄは、後述するように情報処理システム１０によって提示された行動に対するユーザのフィードバックの情報である。
【００２４】
モバイル装置２０において入力されたこれらの情報は、随時、または定期的にサーバ装置３０に送信される。サーバ装置３０では、モバイル装置２０においてセンサデータから認識される情報２１が、行動データ３１として蓄積される。また、モバイル装置２０においてユーザが入力する情報２２が、入力データ３２として蓄積される。
【００２５】
さらに、サーバ装置３０には、他サービスＡＰＩ（Application  Programming  interface）２５から取得されるデータが、他サービスデータ３３として蓄積される。他サービスデータ３３は、例えばユーザがネットワーク上のコミュニケーションサービスで発言したログの内容などでありうる。
【００２６】
次に、サーバ装置３０において、行動データ３１、入力データ３２、および他サービスデータ３３として蓄積されたデータが解析される。ここで解析されるデータは、単一のユーザに関するデータに限られず、複数のユーザに関するデータであってもよい。つまり、サーバ装置３０は、複数のモバイル装置２０と通信し、複数のユーザに関するデータを蓄積および解析してもよい。
【００２７】
サーバ装置３０におけるデータの解析には、関連性解析エンジン３４、高次活動推定エンジン３５、および典型パターン抽出エンジン３６などのエンジンが用いられうる。関連性解析エンジン３４は、行動データ３１、入力データ３２、および他サービスデータ３３を統合的に解析することによって、ユーザの行動と、その行動を含む期間についてのユーザの満足度との関係を解析する。高次活動推定エンジン３５は、例えば特開２０１１−８１４３１号公報に記載されている技術のように、公知のアルゴリズムを用いて、“仕事”や“買い物”、“仕事”などのユーザのより高次の行動を推定する。典型パターン抽出エンジン３６は、ユーザの行動の典型的なパターンを抽出する。
【００２８】
さらに、サーバ装置３０は、関連性解析エンジン３４の解析結果に基づいて内部モデル３７を生成および更新し、内部モデル３７に基づいて、コンテクストベース情報提示エンジン３８を用いてユーザに提示するコンテクストベースの行動に関する情報を生成してもよい。
【００２９】
サーバ装置３０は、以上の解析の結果を元に、行動パターン、関連性、コンテクストに合った行動選択肢などを提示する情報３９を、ユーザに提示する情報として生成する。この情報３９は、モバイル装置２０に送られ、ユーザに提示される。
【００３０】
ここで、情報３９が送られるモバイル装置２０（第２のモバイル装置）は、必ずしも、サーバ装置３０にユーザの行動に関する情報を送信したモバイル装置２０（第１のモバイル装置）と同一の装置には限られない。例えば、第２のモバイル装置は、第１のモバイル装置を使用するユーザの家族が使用するモバイル装置２０であり、家族からユーザへの助言という形で情報３９がユーザに間接的に提供されてもよい。
【００３１】
（１−１−２．より詳細な説明）
図２は、本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成をより詳細に説明するための図である。上述のように、本実施形態において、情報処理システム１０は、モバイル装置２０およびサーバ装置３０を含む。モバイル装置２０は、センサ２１０と、行動自動認識モジュール２２０と、アプリケーション２３０と、通信モジュール２４０とを含む。サーバ装置３０は、通信モジュール３１０と、ＤＢ（Database）３２０と、ログデータ解析部３３０と、情報提示部３４０とを含む。
【００３２】
（センサ）
センサ２１０は、モーションセンサ２１１および位置センサ２１３を含む。ここで、モーションセンサ２１１は、例えば、３軸加速度センサ（加速度センサ、重力検知センサ、落下検知センサなどを含む）や３軸ジャイロセンサ（角速度センサ、手振れ補正センサ、地磁気センサなどを含む）などを含み、ユーザが行動した際の加速度の変化や重力軸周りの回転などを検出する。位置センサ２１３は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）、無線ＬＡＮ（Local  Area  Network）、または携帯網などを用いて、ユーザの位置を検出する。センサ２１０は、さらに、モバイル装置２０の操作ログを取得して“装置を使っていたかどうか”、“どのアプリケーションを使っていたか”などの情報を検出したり、温度、湿度、周辺音、明るさなどを検出したりしてもよい。センサ２１０は、検出された情報を行動自動認識モジュール２２０に提供する。
【００３３】
（行動自動認識モジュール）
行動自動認識モジュール２２０は、行動認識エンジン２２１、位置取得モジュール２２３、およびローカル行動ログＤＢ２２５を含む。行動自動認識モジュール２２０は、例えば、モバイル装置２０のＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）などによって実現されうる。
【００３４】
ここで、行動認識エンジン２２１は、例えば特開２０１０−１９８５９５号公報に記載されているようなアルゴリズムを用いてユーザの行動や活動量を認識するエンジンである。行動認識エンジン２２１は、例えば、“歩く、走る、ジャンプ”、“立つ、座る”、“自転車、車、エレベータ、電車、バス”などの行動の種類や、“活動量”、“歩数、ピッチ”などの活動の強度を認識する。
【００３５】
位置取得モジュール２２３は、位置センサ２１３の検出結果から、ユーザの位置を取得する。位置取得モジュール２２３は、位置の精度を向上するため、位置センサ２１３の検出結果にノイズ除去を施してもよい。位置取得モジュール２２３は、例えば、“緯度、経度”、“移動速度”、“高度”“屋外であるか、屋内であるか”などの情報を、ユーザの位置に関する情報として取得する。
【００３６】
ローカル行動ログＤＢ２２５は、行動認識エンジン２２１および位置取得モジュール２２３によって取得されたユーザの行動に関する情報を、ログとして一時的に蓄積するデータベースである。
【００３７】
行動自動認識モジュール２２０は、認識したユーザの行動に関する情報をアプリケーション２３０のロジック部２３１に提供する。この情報は、図１で説明された情報２１にあたる。なお、センサ２１０および行動自動認識モジュール２２０は、アプリケーション２３０および通信モジュール２４０とは別の装置に分離されていてもよい。この場合、上記の情報は、それぞれの装置の通信モジュールを用いた通信を介して、行動自動認識モジュール２２０からロジック部２３１に提供されうる。
【００３８】
（アプリケーション）
アプリケーション２３０は、例えばモバイル装置２０のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって実行されるプログラムによって提供されるアプリケーションである。アプリケーション２３０は、ロジック部２３１、表示部２３３、およびアプリケーションローカルＤＢ２３５を含む。
【００３９】
ここで、ロジック部２３１は、アプリケーション２３０の情報の入出力を制御するロジックを提供する。例えば、ロジック部２３１は、行動自動認識モジュール２２０から提供された情報を、サーバ装置３０に送信するために通信モジュール２４０に転送する。また、ロジック部２３１は、表示部２３３が提供するＵＩによって入力された情報をアプリケーションローカルＤＢ２３５に一時的に蓄積したり、アプリケーションローカルＤＢ２３５から読み出して通信モジュール２４０に提供したりする。さらに、ロジック部２３１は、通信モジュール２４０がサーバ装置３０から受信したユーザへの提示情報を、表示部２３３に提供する。
【００４０】
表示部２３３は、アプリケーション２３０による情報の取得、および情報の提示を実行する。表示部２３３は、モバイル装置２０のディスプレイへの画像の表示を制御したり、モバイル装置２０のタッチパネルやキーボードなどの入力装置を介してユーザが入力した情報を取得したりする。ここで取得される情報は、図１で説明された情報２２にあたる。表示部２３３は、行動入力ＵＩ２３３ａ、満足度入力ＵＩ２３３ｂ、情報提示ＵＩ２３３ｃ、および他サービスアカウント連携モジュール２３３ｄを含む。
【００４１】
行動入力ＵＩ２３３ａは、ユーザが行動に関する情報を入力するためのＵＩである。行動入力ＵＩ２３３ａは、例えば、ユーザがその時に何をしているか、または過去（例えば夜に情報を入力する場合、その日の昼など）のある時点に何をしていたかという行動ラベルの情報を取得する。この行動ラベルの情報は、例えば“仕事”、“食事”、“起きた”、“寝た”、“勉強”、“家事”など、その時点でのユーザの行動を特定する情報である。行動ラベルの情報は、所定の項目からの選択によって入力される他、ユーザが任意に追加した項目からの選択によって入力されてもよい。また、行動入力ＵＩ２３３ａは、ユーザがその時に誰といるか、または過去のある時点で誰といたかという情報を取得してもよい。さらに、行動入力ＵＩ２３３ａは、ユーザが行動を通じて達成する目標の情報を取得してもよい。行動入力ＵＩ２３３ａは、これらの情報を、入力された時刻、または入力によって指定された時刻の情報と関連付けて、ロジック部２３１に提供しうる。なお、行動入力ＵＩの具体的な例については、情報入力の例として後述する。
【００４２】
満足度入力ＵＩ２３３ｂは、行動自動認識モジュール２２０によって認識された行動を含む期間についてのユーザの満足度の情報を入力するためのＵＩである。満足度入力ＵＩ２３３ｂは、例えば、ユーザが情報入力時の行動、または過去のある時点の行動に対して感じる満足度を、段階的評価などの形で取得する。ここで、ユーザの入力した満足度の情報は、必ずしも入力時点についての満足度を表すとは限らず、例えば朝に感じる満足度が前日の行動の影響を大きく受けるように、入力以前のいずれかの期間についての満足度を表す情報であるといえる。満足度を表現するための定義や尺度は、さまざまに設定されうる。例えば、満足度は、“ストレス”、“幸福度”、“頭すっきり度”、“眠気”、“疲れ”、“集中力”、“気分”などの基準によって表現されうる。ユーザは、このような基準のうちの１つを選択してもよいし、複数の基準を組み合わせて用いてもよい。また、ユーザは、それぞれの基準について満足度を入力してもよいし、複数の基準のトータルスコアとして満足度を入力してもよい。また、満足度入力ＵＩ２３３ｂは、ユーザによって入力されたコメントやメモを取得してもよい。コメントやメモなどの文字情報からも、例えばフィルタリングによってユーザの行動や満足度に関する情報を抽出することが可能である。満足度入力ＵＩ２３３ｂは、これらの情報を、入力された時刻、または入力によって指定された時刻の情報と関連付けて、ロジック部２３１に提供しうる。なお、満足度入力ＵＩ２３３ｂの具体的な例については、情報入力の例として後述する。
【００４３】
情報提示ＵＩ２３３ｃは、ユーザに行動に関する情報を提示するためのＵＩである。上述のように、モバイル装置２０において取得された情報は、サーバ装置３０で解析され、解析の結果に基づいてユーザに提示するための情報が生成される。情報提示ＵＩ２３３ｃは、この情報をロジック部２３１から取得して、ユーザに提示するＵＩである。情報提示ＵＩ２３３ｃは、例えば、ユーザにとって望ましい行動の情報を、例えば“只今のおすすめアクティビティ”または“あなたのベスト行動”などとしてユーザに提示してもよい。また、情報提示ＵＩ２３３ｃは、ユーザの行動のパターンについての情報を、例えば“今日のアクティビティ”または“あなたの理想行動プラン”などとしてユーザに提示してもよい。さらに、情報提示ＵＩ２３３ｃは、ユーザの行動のパターンに関連する他のユーザの行動パターンについての情報を、例えば“似た人の最近のアクティビティ”などとしてユーザに提示してもよい。加えて、情報提示ＵＩ２３３ｃは、提示された情報に対するユーザからのフィードバックを入力するためのＵＩを含み、取得されたフィードバックの情報をロジック部２３１に提供してもよい。なお、情報提示ＵＩ２３３ｃの具体的な例については、情報提示の例として後述する。
【００４４】
他サービスアカウント連携モジュール２３３ｄは、ユーザが他のサービスで入力した情報を、例えば他のサービスにおけるユーザのアカウント情報を用いて他サービスＡＰＩ２５０にアクセスすることによって取得する。ここでいう他のサービスは、例えばユーザが“発言”としてテキストデータを入力するコミュニケーションサービス、またはソーシャルサービスのようなものでありうる。他サービスアカウント連携モジュール２３３ｄは、例えば他サービスにおいてユーザの“発言”がされた時刻、“発言”の内容などの情報をログとして取得して、ロジック部２３１に提供する。
【００４５】
アプリケーションローカルＤＢ２３５は、例えばモバイル装置２０のストレージ装置によって実現される。アプリケーションローカルＤＢ２３５は、アプリケーション２３０においてユーザの入力から取得された情報を一時的に蓄積する。アプリケーションローカルＤＢ２３５は、手入力行動ログ２３５ａ、手入力満足度ログ２３５ｂ、および他サービスログ２３５ｃを含む。これらのＤＢは、それぞれ、表示部２３３の行動入力ＵＩ２３３ａ、満足度入力ＵＩ２３３ｂ、および他サービスアカウント連携モジュール２３３ｄによって取得された情報を蓄積するデータベースである。
【００４６】
（通信モジュール）
通信モジュール２４０，３１０は、モバイル装置２０とサーバ装置３０との間の通信のためのモジュールである。通信モジュール２４０，３１０は、例えばモバイル装置２０とサーバ装置３０との間の通信ネットワークの種類に応じた各種の通信装置によって実現されうる。
【００４７】
（サーバ装置のＤＢ）
ＤＢ３２０は、例えばサーバ装置３０のストレージ装置によって実現される。ＤＢ３２０は、モバイル装置２０から取得されたデータ、このデータを解析した結果のデータ、および解析に用いられるその他のデータを格納するデータベースである。ＤＢ３２０は、元データ３２１、解析後データ３２３、および知識データ３２５を含む。なお、ＤＢ３２０に格納される情報と図１で説明されたデータとの対応としては、行動ログ３２１ａが行動データ３１に、手入力行動ログ３２１ｂおよび手入力満足度ログ３２１ｃが入力データ３２に、他サービスログ３２１ｄが他サービスデータ３３に、ユーザ行動モデル３２３ｃおよびユーザクラスタリングモデル３２３ｄが内部モデル３７に、それぞれ対応しうる。
【００４８】
元データ３２１は、行動ログ３２１ａ、手入力行動ログ３２１ｂ、手入力満足度ログ３２１ｃ、および他サービスログ３２１ｄを含む。このうち、行動ログ３２１ａには、モバイル装置２０の行動自動認識モジュール２２０によって取得されたユーザの行動に関する情報、つまり行動認識アルゴリズムによって自動的に認識されたユーザの行動の情報が蓄積される。手入力行動ログ３２１ｂには、モバイル装置２０の行動入力ＵＩ２３３ａによって取得されたユーザの行動に関する情報、つまりユーザが自ら入力した行動ラベルや誰といるかの情報などが蓄積される。手入力満足度ログ３２１ｃには、モバイル装置２０の満足度入力ＵＩ２３３ｂによって取得されたユーザの満足度に関する情報が蓄積される。他サービスログ３２１ｄには、モバイル装置２０の他サービスアカウント連携モジュール２３３ｄによって取得された他サービスのログなどの情報が蓄積される。
【００４９】
解析後データ３２３は、元データ３２１をログデータ解析部３３０が解析した結果のデータであり、統合行動・満足度ログ３２３ａ、高次行動ログ３２３ｂ、ユーザ行動モデル３２３ｃ、およびユーザクラスタリングモデル３２３ｄを含む。このうち、統合行動・満足度ログ３２３ａは、元データ３２１に含まれる各種のログを統合したログである。高次行動ログ３２３ｂは、元データ３２１をもとに推定されたユーザのより高次の行動のログである。ここで、より高次の行動とは、例えば“仕事”や“買い物”など、何らかの目的をもって比較的長時間にわたって行われる行動のことである。ユーザ行動モデル３２３ｃは、ユーザの行動が分類されるモデルであり、例えばユーザごとの典型パターンや習慣性を反映した複数の種類の行動モデルが存在しうる。ユーザクラスタリングモデル３２３ｄは、サーバ装置３０が複数のユーザの行動や満足度に関する情報を収集する場合に、例えば行動または満足度の傾向が類似しているユーザをグルーピングしたモデルである。
【００５０】
知識データ３２５は、ログデータ解析部３３０における解析のために予め用意されるデータである。知識データ３２５は、行動知見データ３２５ａを含む。行動知見データ３２５ａは、例えば、“１週間寝ないことはない”、“１万キロ歩き続けることはない”などのような、一般的なユーザの行動や物理的な制約、いわば行動の常識のデータである。行動知見データ３２５ａは、例えば活動の種類と活動強度ごとに定義されうる。
【００５１】
なお、ＤＢ３２０に格納されるデータの一部または全部は、サーバ装置３０の外部、例えばネットワーク上の仮想的なストレージに格納されてもよい。すなわち、サーバ装置３０は、必ずしも、ＤＢ３２０のデータが格納されたストレージ装置を有していなくてもよい。
【００５２】
（ログデータ解析部）
ログデータ解析部３３０は、例えばサーバ装置３０のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって実現される。ログデータ解析部３３０は、行動ログクラスタリングエンジン３３１、高次行動推定エンジン３３３、および満足度・行動ログ関連性解析エンジン３３５を含む。なお、ログデータ解析部３３０は、図１で説明された高次行動推定エンジン３５、典型パターン抽出エンジン３６、および関連性解析エンジン３４に対応する機能を含む。
【００５３】
ここで、行動ログクラスタリングエンジン３３１は、ＤＢ３２０に格納された行動ログ３２１ａと手入力行動ログ３２１ｂなどを用いて、ユーザの行動ログをクラスタリングする。行動ログクラスタリングエンジン３３１は、手入力行動ログ３２１ｂを時間軸上で離散化し、情報が欠落している部分を、行動ログ３２１ａを用いて補完することによって、これらの情報を統合してもよい。また、行動ログクラスタリングエンジン３３１は、知識データ３２５として格納されている一般的なユーザの行動や物理的制約、または過去の統合行動・満足度ログ３２３ａに反映されているユーザの行動の習慣性を用いて、手入力行動ログ３２１ｂの欠落部分の情報を補完してもよい。
【００５４】
高次行動推定エンジン３３３は、例えば特開２０１１−８１４３１号公報に記載されているような技術を用いてユーザの高次の行動を推定する。満足度・行動ログ関連性解析エンジン３３５は、例えばＤＢ３２０に格納された統合行動・満足度ログ３２３ａなどを用いて、ユーザの行動とユーザの主観的な満足度との関係を解析する。
【００５５】
ログデータ解析部３３０は、解析によって得られたデータを、解析後データ３２３として再びＤＢ３２０に格納する。なお、ログデータ解析部３３０の処理については、後述する処理の流れの説明においてより詳細に説明する。
【００５６】
（情報提示部）
情報提示部３４０は、例えばサーバ装置３０のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって実現される。情報提示部３４０は、コンテクスト推定エンジン３４１、マッチングエンジン３４３、および情報可視化エンジン３４５を含む。なお、情報提示部３４０は、図１で説明されたコンテクストベース情報提示エンジン３８に対応する機能を含む。
【００５７】
ここで、コンテクスト推定エンジン３４１は、例えばＤＢ３２０に格納された解析後データ３２３を用いて、ユーザの行動のコンテクストを推定する。マッチングエンジン３４３は、例えば、満足度・行動ログ関連性解析エンジン３３５が解析したユーザの行動と満足度との関連性に基づいて推薦される行動と、モバイル装置２０から新たに取得された情報によって示されるユーザの現在の状況とをマッチングさせ、ユーザの現在の状況に合った行動を推薦する情報を生成する。情報可視化エンジン３４５は、情報提示部３４０において生成された情報を、提示されたユーザが理解しやすいような形式に変換する。例えば、情報可視化エンジン３４５は、生成された情報をスコアの数値やグラフなどの形式に変換する。
【００５８】
（１−１−３．機能ブロック）
図３は、本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの機能構成を示すブロック図である。このブロック図は、図１および図２において示された構成を機能ブロックによって表現した図である。
【００５９】
情報処理システム１０は、モバイル装置２０と、サーバ装置３０とを含む。モバイル装置２０は、センサ１０１、行動認識部１０３、入力部１０５、他サービス情報取得部１０７、および出力部１１７を含む。サーバ装置３０は、情報取得部１０９、行動解析部１１１、関連性解析部１１３、および提示情報生成部１１５を含む。
【００６０】
センサ１０１は、上記のセンサ２１０に対応する機能である。センサ１０１は、ユーザの加速度や位置などの情報を検出し、この情報を行動認識部１０３に提供する。センサ１０１の機能は、モバイル装置２０に搭載されるモーションセンサまたは位置センサなどのセンサによって実現されうる。
【００６１】
行動認識部１０３は、上記の行動自動認識モジュール２２０に対応する機能である。行動認識部１０３は、センサ１０１から取得した情報から、行動認識アルゴリズムによってユーザの行動を認識する。行動認識部１０３は、モバイル装置２０のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって実現されうる。
【００６２】
入力部１０５は、上記の表示部２３３における行動入力ＵＩ２３３ａ、満足度入力ＵＩ２３３ｂに対応する機能である。入力部１０５は、ユーザの満足度や、行動に対してユーザが与えたラベルなどの入力を受け付け、これらを情報として取得する。入力部１０５は、モバイル装置２０のタッチパネルやキーボードなどの入力装置によって実現されうる。なお、入力部１０５による情報取得のためのＵＩの例については後述する。
【００６３】
他サービス情報取得部１０７は、上記の表示部２３３における他サービスアカウント連携モジュール２３３ｄに対応する機能である。他サービス情報取得部１０７は、ユーザが他のサービスのために入力した他サービス情報を取得する。他サービス情報取得部１０７は、モバイル装置２０のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって実現されうる。
【００６４】
情報取得部１０９は、サーバ装置３０のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって実現され、クライアントであるモバイル装置２０からのデータを受け付けるインターフェース機能でありうる。つまり、情報取得部１０９は、上記の通信モジュール２４０，３１０を介して、行動認識部１０３、入力部１０５、および他サービス情報取得部１０７から情報を取得する。ここで取得される情報は、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、行動に関してユーザが入力した情報である第２の行動情報、行動を含む期間についてのユーザの満足度の情報である満足度情報、およびユーザが他のサービスのために入力した情報である他サービス情報を含む。情報取得部１０９は、さらに、後述する推薦行動を示す情報を提示されたユーザからのフィードバック情報や、行動に関するユーザの目標である目標情報を取得してもよい。情報取得部１０９は、これらの情報を行動解析部１１１および関連性解析部１１３に提供する。また、情報取得部１０９は、これらの情報を、上記のＤＢ３２０に格納してもよい。
【００６５】
行動解析部１１１は、上記のログデータ解析部３３０における行動ログクラスタリングエンジン３３１および高次行動推定エンジン３３３に対応する機能である。行動解析部１１１は、情報取得部１０９が行動認識部１０３および入力部１０５からそれぞれ取得した行動情報を統合して、統合された行動情報を生成する。行動解析部１１１は、サーバ装置３０のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって実現されうる。なお、行動解析部１１１の処理の詳細については後述する。
【００６６】
関連性解析部１１３は、上記のログデータ解析部３３０における満足度・行動ログ関連性解析エンジン３３５に対応する機能である。関連性解析部１１３は、情報取得部１０９および行動解析部１１１から取得した情報を用いて、ユーザの行動と満足度との間の関連性を解析する。関連性解析部１１３は、サーバ装置３０のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって実現されうる。なお、関連性解析部１１３の処理の詳細については後述する。
【００６７】
提示情報生成部１１５は、上記の情報提示部３４０に対応する機能である。提示情報生成部１１５は、関連性解析部１１３が解析したユーザの行動と満足度との間の関連性に基づきユーザの行動に影響する情報を生成する。ここで、ユーザの行動に影響する情報とは、ユーザに望ましい／望ましくない行動を提示する情報のみならず、ユーザと他のユーザとの間で行動パターンと満足度との関係を比較する情報などのように、ユーザが自身の行動を選択するにあたって直接的、または間接的に影響し、ユーザがより高い満足度を得られる行動をとる助けとなる情報を意味する。提示情報生成部１１５は、サーバ装置３０のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって実現されうる。なお、提示情報生成部１１５によって生成される情報の例については後述する。
【００６８】
出力部１１７は、上記の表示部２３３における情報提示ＵＩ２３３ｃに対応する機能である。出力部１１７は、上記の通信モジュール２４０，３１０を介して提示情報生成部１１５から取得した情報をユーザに提示する。出力部１１７は、モバイル装置２０のディスプレイなどの出力装置によって実現されうる。
【００６９】
以上、本実施形態に係る情報処理システムの構成について説明した。なお、以降の説明では、図３に示す各機能ブロックを用いて情報処理システム１０の構成要素を参照する。
【００７０】
（１−２．処理の流れ）
次に、本実施形態における処理の流れについて説明する。以下の説明では、まず、図４を参照して全体的な処理の流れについて説明し、次に、図５を参照して行動解析部１１１の処理についてより詳しく説明し、最後に関連性解析部１１３の処理についてより詳しく説明する。
【００７１】
（１−２−１．全体的な流れ）
図４は、本開示の第１の実施形態における処理の流れの一例を示す図である。
【００７２】
図示された例では、まず、モバイル装置２０において、行動認識部１０３が、センサ１０１によって取得された情報を用いる行動認識エンジンによって行動ログを自動生成する（ステップＳ５０１）。一方、入力部１０５が、アプリケーション２３０上で、ユーザによる手入力行動ログおよび手入力満足度ログの入力記録を受け付ける（ステップＳ５０３）。
【００７３】
次に、モバイル装置２０で生成および記録された情報がサーバ装置３０に送信され、情報取得部１０９がこれを取得する。サーバ装置３０では、まず、行動解析部１１１が、ユーザの行動認識データと手入力情報による、行動ならびに主観推定、および行動モデル生成を実行する（ステップＳ５０５〜Ｓ５０９）。
【００７４】
まず、行動解析部１１１は、手入力行動ログ３２１ｂおよび手入力満足度ログ３２１ｃを時間軸でクラスタリングする（ステップＳ５０５）。次に、行動解析部１１１は、クラスタリングによって離散化された手入力行動ログ３２１ｂについて、入力がない欠落部分の情報を、その前後の手入力行動ログ３２１ｂ、自動認識された行動ログ３２１ａ、および知識データ３２５を用いて推定する（ステップＳ５０７）。ここで、行動解析部１１１は、例えば、手入力行動ログ３２１ｂからその前後の行動についての確率分布を推定する、行動ログ３２１ａを使って高次行動として推定する、知識データ３２５を用いて分布関数を生成する、対象ユーザおよび類似ユーザの行動モデルを利用するなどの方法で、欠落部分の行動を推定する。欠落部分の行動は、確率値として推定されてもよい。なお、このステップＳ５０７の処理の詳細については後述する。
【００７５】
次に、行動解析部１１１は、ステップＳ５０７で統合された行動ログを用いて、ユーザの行動モデルを更新する（ステップＳ５０９）。ここで、行動モデルは、ユーザの行動が分類されるモデルであり、例えば典型パターンや習慣性を考慮していくつかの種類が用意される。行動モデルは、ベクトルモデルであってもよい。
【００７６】
次に、関連性解析部１１３が、行動解析部１１１によって更新されたユーザの行動モデルと、情報取得部１０９によって取得されたユーザの満足度との関係を解析する（ステップＳ５１１）。ここで、関連性解析部１１３は、例えばベイズ推定、決定木分析、相関分析、または離散化ベクトル重ね合わせなどのアルゴリズムを用いて、主観的満足度を最大化、または最小化する行動パターンを推定または抽出する。
【００７７】
次に、提示情報生成部１１５が、ユーザに提示する情報を生成する。ここで、提示情報生成部１１５は、ステップＳ５１３〜ステップＳ５１９のうちのいずれかの処理によって、ユーザに提示する情報を生成する。
【００７８】
ステップＳ５１３において、提示情報生成部１１５は、ユーザの満足度が高い／低い行動パターンを提示する情報を生成する。この場合、ユーザに提示される情報には、例えばユーザに自身の行動と満足度との関係を気付かせる効果がある。
【００７９】
ステップＳ５１５において、提示情報生成部１１５は、ユーザの将来の満足度を高くする行動を提示する情報を生成する。この場合、ユーザに提示される情報には、例えばユーザがより満足度の高い行動をとれるようにサポートする効果がある。
【００８０】
ステップＳ５１７において、提示情報生成部１１５は、満足度を高く／低くする行動パターンがユーザに似ている他のユーザを提示する情報を生成する。この場合、ユーザに提示される情報には、例えばユーザが自身と似た他のユーザを発見することによって、似たもの同士として共感することができるという効果がある。
【００８１】
ステップＳ５１９において、提示情報生成部１１５は、行動パターンがユーザと似ているが、行動パターンと満足度との関係はユーザと異なる他のユーザを提示する情報を生成する。この場合、ユーザに提示される情報には、ユーザが自身とは異なる感覚をもった他のユーザを発見することによって、そのユーザを参考にすることができるという効果がある。
【００８２】
次に、サーバ装置３０においてステップＳ５１３〜ステップＳ５１９のいずれかで生成された情報が、モバイル装置２０に送信される。モバイル装置２０では、出力部１１７が、この情報を、ＵＩを介してユーザに提示する（ステップＳ５２１）。モバイル装置２０では、提示された情報に対するフィードバック情報が、さらにユーザによって入力されてもよい（ステップＳ５０３）。
【００８３】
以上、本実施形態における全体的な処理の流れについて説明した。以下では、このうち行動解析部１１１および関連性解析部１１３の処理について、さらに詳細に説明する。
【００８４】
（１−２−２．行動解析部の処理）
図５は、本開示の第１の実施形態における行動解析部１１１の処理の例について説明するための図である。
【００８５】
図示された例において、（ａ）は、入力部１０５によって取得された、ユーザの入力による行動履歴を示す。（ｂ）は、行動認識部１０３によって認識されたユーザの行動ログを示す。（ｃ）は、（ａ）および（ｂ）の情報を統合した統合ログを示す。
【００８６】
（ａ）に示される行動履歴は、ユーザによって入力された行動ラベル６０１を含む。行動ラベル６０１は、図示されているように“起床”、“仕事”、“食事”、“運動”、“就寝”など、ユーザが自身の行動に与えるラベルである。行動解析部１１１は、この行動ラベル６０１の情報を時間軸上に離散化する。行動ラベル６０１は、ユーザの手入力による情報であるため、入力がない時間帯が存在する。
【００８７】
そこで、行動解析部１１１は、入力がない時間帯について、入力された行動ラベル６０１に基づく確率分布６０２を算出する。例えば、“食事”の行動ラベル６０１が入力された時刻の前後は、ユーザが食事をしていた確率が高い時間帯であるため、行動ラベル６０１が入力された時刻を頂点として、ユーザの行動が“食事”であった確率分布６０２を設定する。
【００８８】
この確率分布６０２は、例えば、行動の種類によって異なりうる。例えば、“仕事”などの比較的長時間継続すると考えられる行動では、確率分布６０２は行動ラベル６０１の入力時刻の前後に比較的広く分布する。“食事”、“運動”などのさほど長時間継続しないと考えられる行動では、確率分布６０２は行動ラベル６０１の入力時刻の前後に比較的狭く分布する。また、“起床”、“就寝”などの基本的に継続しない行動では、確率分布６０２は行動ラベル６０１の入力時刻付近により狭く分布する。
【００８９】
さらに、行動解析部１１１は、行動ラベル６０１の前後関係に基づいて、確率分布６０２を拡張する。例えば、比較的長時間継続すると考えられる“仕事”の行動ラベル６０１が比較的近い時刻で２回入力された場合、それぞれの入力時刻の間、ユーザの行動として“仕事”が継続されていた確率が高い。そこで、行動解析部１１１は、２つの入力時刻の間に“仕事”が継続されていた確率が高いことを示す確率分布６０２ａを設定する。また、“就寝”の行動ラベル６０１の入力時刻から“起床”の行動ラベル６０１の入力時刻までは、常識的には“睡眠”の時間帯である。そこで、行動解析部１１１は、“就寝”および“起床”の間の時間帯が“睡眠”であった確率が高いことを示す確率分布６０２ａを設定する。
【００９０】
以上の結果として、行動解析部１１１は、“睡眠”、“仕事”、“食事”、“運動”などの連続的な行動分布６０４を推定する。
【００９１】
なお、行動解析部１１１は、上記の解析で用いた“仕事は比較的長時間継続する行動である”、“運動はさほど長時間継続しない行動である”、“就寝と起床の間は睡眠である確率が高い”などの情報を、例えば過去のユーザの行動の傾向に反映されたユーザの行動の習慣性、一般的なユーザの行動、または物理的な制約などを示す知識データ３２５から取得しうる。
【００９２】
（ｂ）に示される行動ログ６０５は、“電車移動”６０５ａ、“静止”６０５ｂ、“歩き”６０５ｃなど、各時間帯におけるユーザの動きを示す情報を含む。行動ログ６０５は、自動的に取得される情報であるため、基本的にデータが切れ目なく連続している。行動解析部１１１は、この行動ログ６０５（第１の行動情報）を用いてユーザの行動履歴（第２の行動情報）を補完し、（ｃ）に示す統合ログを生成する。ここでも、行動解析部１１１は、例えば過去のユーザの行動の傾向に反映されたユーザの行動の習慣性、一般的なユーザの行動、または物理的な制約などを知識データ３２５から取得して利用してもよい。
【００９３】
例えば、図示された例では、“起床”と“仕事”の間に行動ラベル６０１の入力がなく、“仕事”がいつ始まったのか、“起床”と“仕事”との間にはどのような行動があったのかを確率分布６０２から推定することは難しい。ここで、行動ログ６０５を参照すると、この時間帯に“電車移動”の行動ログ６０５ａが記録されていることがわかる。ここで、例えば“起床と仕事の間の電車移動は通勤である確率が高い”というような知識データ３２５があれば、この時間帯に“通勤”の行動分布６０４を設定することが可能である。
【００９４】
また、図示された例では、昼ごろの“食事”と夕方の“運動”との間に行動ラベル６０１の入力がなく、この間の時間帯の行動を推定することが難しい。ここで、行動ログ６０５を参照すると、この時間帯に“静止”の行動ログ６０５ｂと、“電車移動”の行動ログ６０５ａとが記録されていることがわかる。ここで、例えば、“昼食前に仕事をしていた場合、昼食後も仕事をする確率が高い”、および“夕方の仕事の後の電車移動は、通勤である可能性が高い”というような知識データ３２５があれば、この時間帯に“仕事”と、その後の“通勤”という行動分布６０４を設定することが可能である。
【００９５】
このようにして、行動解析部１１１は、ユーザが手入力した行動履歴に、行動認識アルゴリズムによって認識された行動ログを組み合わせて、ユーザの行動を精度よく推定する統合ログを生成する。
【００９６】
ユーザによる行動に関する情報の入力は、より回数が少なく、特定のタイミングに入力するものではない方が、ユーザの入力負担の軽減のためには望ましい。上記の行動解析部１１１の処理によれば、ユーザが必ずしも行動の開始と終了とを指定しなくても、その行動をしているいずれかの時点で行動ラベルを入力することによってユーザの行動を推定することが可能になる。また、ユーザが行動ラベルの入力を忘れたりしてデータが欠けたとしても、ユーザの過去の傾向や知識データからユーザの行動を推定することが可能になる。従って、ユーザの情報入力の回数がより少なくても済むようになり、ユーザの負担が軽減されうる。
【００９７】
なお、例えば上記の特開２０１１−８１４３１号公報には、ユーザの手入力情報によらずに、“仕事”や“買い物”、“仕事”などの高次の行動を推定する技術が記載されている。行動解析部１１１は、上記の処理とともに、またはこれに代えて、かかる高次行動推定の技術を利用してユーザの行動を解析してもよい。
【００９８】
（１−２−３．関連性解析部の処理）
次に、本開示の第１の実施形態における関連性解析部１１３の処理の例について説明する。関連性解析部１１３は、行動解析部１１１によって生成された統合ログ、または行動モデルと、ユーザの満足度ログ、または他サービスログとの間の関連性を解析することによって、ユーザの行動と満足度との間の関連性を解析する。以下の説明では、本実施形態における関連性解析部１１３の処理のいくつかの例について説明する。
【００９９】
（１日の行動パターンのランキング化）
例えば、関連性解析部１１３は、ユーザの１日の行動パターンを、ユーザの主観的な満足度に基づいてランキング化する。
【０１００】
第１の例として、関連性解析部１１３は、ユーザの１日の満足度が高い日の行動モデルをユーザの満足度が高い行動の典型パターンとし、ユーザの１日の満足度が低い日の行動モデルをユーザの満足度が低い行動の典型パターンとしてもよい。ユーザの１日の満足度は、例えば、ユーザが“就寝”の行動ラベル６０１を設定した際に、ユーザに対して“今日１日の満足度”を入力するＵＩを提示することによって取得されうる。
【０１０１】
第２の例として、関連性解析部１１３は、ユーザの朝の満足度が高い日の前日の行動モデルをユーザの満足度が高い行動の典型パターンとし、ユーザの朝の満足度が低い日の前日の行動モデルをユーザの満足度が低い行動の典型パターンとしてもよい。ユーザの朝の満足度は、例えば、ユーザが“起床”の行動ラベル６０１を設定した際、または１日で最初にアプリケーション２３０を起動した際に、ユーザに対して“今の満足度”を入力するＵＩを提示することによって取得されうる。
【０１０２】
第３の例として、関連性解析部１１３は、ユーザの満足度の合計または平均が高い日の行動モデルをユーザの満足度が高い行動の典型パターンとし、ユーザの満足度の合計または平均が低い日の行動モデルをユーザの満足度が低い行動の典型パターンとしてもよい。ユーザの満足度の合計または平均は、ユーザがさまざまな行動ラベル６０１を設定する際などに、ユーザに対して“今の満足度”を入力するＵＩを提示し、これによって１日の間に取得された満足度を合計または平均することによって取得されうる。
【０１０３】
このように、関連性解析部１１３は、さまざまな方法でユーザの１日の満足度を取得して、この満足度によって１日の行動パターンをランキング化しうる。なお、上記の第１〜第３の例は、そのいずれかが採用されてもよく、また複数が組み合わせて採用されてもよい。
【０１０４】
（特定の行動と満足度との関係の抽出）
また、例えば、関連性解析部１１３は、ユーザのある特定の行動と、ユーザの主観的な満足度との関係を抽出する。
【０１０５】
第１の例として、関連性解析部１１３は、ユーザの満足度を時間帯ごと、または曜日ごとに集計し、ある時間帯、またはある曜日で、満足度が上位Ｎ％（０＜Ｎ＜１００）に含まれる行動パターンを、ユーザの満足度が高い行動パターンとして特定する。ここで、満足度を時間帯ごとに集計する場合、各時間帯の満足度としては、その時間帯に入力された満足度の平均が用いられうる。満足度を曜日ごとに集計する場合、各曜日の満足度としては、上記の１日の行動パターンのランキング化の第１〜第３の例で示されたような、１日の満足度の取得方法が応用されうる。
【０１０６】
第２の例として、関連性解析部１１３は、ユーザの満足度が比較的高い時間帯または日などについて、その時間帯または日におけるどの行動が満足度に寄与したかを解析する。この解析には、例えば決定木分析の手法が用いられうる。関連性解析部１１３は、この解析によって、ユーザの比較的高い満足度に大きく寄与すると推定される行動を抽出する。この結果は、例えば、“１時間歩くと満足度が高い傾向がある”といったようなことを示すものでありうる。
【０１０７】
第３の例として、関連性解析部１１３は、ユーザの満足度が比較的高いときの、他のサービスにおけるユーザの発言量、および発言内容の情報を取得し、これらの情報をベクトルとして収集する。関連性解析部１１３は、ある程度の期間にわたって収集されたベクトルから、ユーザが、満足度が比較的高いときに他のサービスにおいてどのような内容の発言をどの程度の頻度でするかという傾向を抽出する。これによって、関連性解析部１１３は、他のサービスにおけるユーザの発言のログから、ユーザの満足度を抽出することができるようになる。他のサービスのログからユーザの満足度が取得できるようになると、より多くの行動に対してユーザの満足度を把握することが可能になる。
【０１０８】
このように、関連性解析部１１３は、さまざまな方法でユーザの行動に対応する満足度を取得して、ユーザのある特定の行動とユーザの主観的な満足度との関係を抽出しうる。なお、上記の第１〜第３の例は、そのいずれかが採用されてもよく、また複数が組み合わせて採用されてもよい。
【０１０９】
（その他の例）
関連性解析部１１３は、ユーザが入力した満足度に対して、所定の基準でバイアスをかけてもよい。所定の基準は、例えば、センサ１０１によって検出された温度、湿度、周辺音、明るさ、またはネットワーク上のサービスなどを用いて取得された天気、湿度、気温、地震など、ユーザの気分に影響を与える可能性がある周辺環境の情報に基づく基準でありうる。これによって、ユーザの満足度の変化における周辺環境の影響を低減し、より純粋にユーザの満足度を表す値を取得することができる。
【０１１０】
また、関連性解析部１１３は、ユーザが入力した満足度を、絶対評価ではなく相対評価してもよい。これによって、例えば、満足度の変化が入力に大きく反映されるユーザとそうではないユーザとの間で、それぞれのユーザの満足度を同様の基準で評価し、比較することができる。また、例えば、ユーザの満足度に体調不良など行動以外の原因でバイアスがかかっている場合に、“悪いなりによい”、“悪い中でも悪い”というようなユーザの満足度の変化を正しく取得することができる。
【０１１１】
また、関連性解析部１１３は、ユーザの満足度が比較的高いまたは低い行動パターンとして特定された行動パターンを、その後のユーザの行動と満足度との関係の解析によって更新してもよい。これによって、ユーザの嗜好の変化を反映して、最新のユーザの嗜好に合わせた行動パターンを取得することができる。
【０１１２】
さらに、関連性解析部１１３は、ユーザが設定した目標を達成したか否かを、行動と満足度との関連性の解析に反映させてもよい。例えば、関連性解析部１１３は、ユーザがある行動によって目標を達成した場合に、その行動に対応するユーザの満足度をより高くする補正を加えてもよい。この場合、ユーザの目標は、例えば“エレベータの使用頻度を下げる”、“最寄り駅からひと駅歩く”、“１日Ｘ歩以上歩く”、“活動量をＹ以上にする”、“１時間に１回、５分の休憩を入れる”など、関連性解析部１１３が取得しうる情報によって達成の有無が判定可能な目標であることが望ましい。なお、ユーザの目標は、必ずしも設定されなくてもよい。
【０１１３】
以上、本実施形態における処理の流れについて説明した。なお、ここで説明した処理は一例であり、本実施形態では、他にもさまざまな処理が実行されうる。例えば、以下で説明する情報入力または情報提示の例における、入力された情報の処理、および提示する情報を生成する処理も、本実施形態で行われる処理の一例でありうる。
（１−３．情報入力の例）
続いて、本実施形態においてユーザによる情報の入力を取得するためのＵＩの例について説明する。以下の説明では、タッチパネルを有するディスプレイにＵＩが表示される例について説明する。なお、上述のように、モバイル装置２０の入力部１０５は、タッチパネルに限らずマウスやキーボードなどの各種の入力装置によって実現されうる。それゆえ、以下の例と同様の情報の入力を受け付ける各種の入力装置に対応したＵＩも、本開示の実施形態に含まれうる。
【０１１４】
（行動ラベルおよび満足度の入力）
図６は、本開示の第１の実施形態において、ユーザが行動ラベルおよび満足度を入力するためのＵＩの例を示す図である。
【０１１５】
図示された例では、ユーザがモバイル装置２０でアプリケーション２３０を起動すると、まず入力メニュー画面１０１０が表示される。入力メニュー画面１０１０は、ユーザの現在または過去の行動、およびその行動を含む期間についての満足度を入力するためのメニューを提示する。入力メニュー画面１０１０は、行動ラベル選択表示１０１１と、満足度表示１０１２とを含む。
【０１１６】
ここで、行動ラベル選択表示１０１１は、ユーザが自身の行動に与えうるラベルをリストとして表示する。行動ラベル選択表示１０１１は、例えば、“起きた”、“寝た”、“食事”、“運動”、“仕事”などのリストとして表示され、ユーザはこのリストの中から適切な行動ラベルを選択することによって、現在または過去の行動に行動ラベルを与える。行動ラベル選択表示１０１１は、図示されている以外に多数設定されていてもよく、その場合、ユーザは行動ラベル選択表示１０１１をスクロールさせることによって所望の行動ラベルを探索する。後述するように、行動ラベル選択表示１０１１には、ユーザが任意に追加した行動ラベルが追加されてもよい。行動ラベル選択表示１０１１のうち、ユーザが直近に選択した行動ラベル選択表示“仕事”には、選択された時刻“１時間前”、およびそのときに入力した同伴者の情報“同僚”が表示されうる。
【０１１７】
なお、ここで、行動ラベル選択表示１０１１として表示される行動は、図示されている例のように、比較的大雑把に分類されていることが望ましい。同一の行動ラベルが与えられた行動がある程度以上の頻度で出現する方が、満足度との関係などの分析が容易になるためである。
【０１１８】
また、満足度表示１０１２は、ユーザが直近に入力した満足度を表示する。満足度表示１０１２には、直近に選択された行動ラベル選択表示１０１１と同様に、入力された時刻“１時間前”、およびそのときに入力した同伴者の情報“同僚”が表示されうる。ユーザは、満足度表示１０１２を選択することで、新たに満足度の情報を入力することが可能である。
【０１１９】
入力メニュー画面１０１０においてユーザがいずれかの行動ラベル選択表示１０１１（ここでは“食事”）を選択すると、行動入力画面１０２０が表示される。行動入力画面１０２０は、行動ラベル表示１０２１、入力時刻表示１０２２、満足度入力１０２３、同伴者入力１０２４、テキスト入力１０２５、他サービス連携表示１０２６、および決定ボタン１０２７を含む。
【０１２０】
ここで、行動ラベル表示１０２１は、行動入力画面１０２０が表示されるときに選択された行動ラベル（ここでは“食事”）を表示する。入力時刻表示１０２２は、情報が入力された時刻として設定される時刻を表示する。入力時刻表示１０２２は、例えば現在時刻に初期設定されるが、“変更”ボタンを設けて変更を可能にしてもよい。これによって、ユーザは、現時点での行動の情報だけではなく、過去（例えば数時間前など）の行動の情報をも入力することが可能になる。
【０１２１】
満足度入力１０２３は、ユーザが、行動ラベル表示１０２１で示される行動について、入力時刻表示１０２２で示される時刻に、どのような満足度を感じているかを入力するための表示である。満足度入力１０２３は、例えば、所定の段階で満足度を示すアイコンを選択するＵＩとして表示されうる。図示されている例では、満足度入力１０２３として、行動入力画面１０２０の左から右に向かって、低い満足度、やや低い満足度、中間の満足度、やや高い満足度、高い満足度をそれぞれ示す５つのアイコンが表示されている。ユーザは、これらのアイコンのうちのいずれかを選択することによって、容易に満足度を入力することができる。
【０１２２】
同伴者入力１０２４は、ユーザが、行動ラベル表示１０２１で示される行動をしながら、入力時刻表示１０２２で示される時刻に誰といるかを入力するための表示である。図示された例において、同伴者入力１０２４は、例えば、１人でいるかを示すアイコン１０２４ａと、誰かといることを示すアイコン１０２４ｂとを含む。ユーザは、１人でいる場合、アイコン１０２４ａを選択する。また、ユーザは、誰かといる場合、アイコン１０２４ｂを選択する。ユーザがアイコン１０２４ｂを選択した場合、同伴者選択画面１０２８が表示され、ユーザはここで“友人”、“家族”、“同僚”などの選択肢から、誰といるかを選択する。同伴者選択画面１０２８での選択の結果は、同伴者入力１０２４に表示される（ここでは“友人”）。
【０１２３】
テキスト入力１０２５は、ユーザが、行動ラベル表示１０２１で示される行動について、自由にコメントやメモなどを入力するための表示である。他サービス連携表示１０２６は、テキスト入力１０２５に入力された内容などを、他サービス、例えばソーシャルサービスなどに投稿するか否かを設定するための表示である。図示された例では、他サービス連携表示１０２６が“Ｎｏ”に設定されているため、ユーザがテキスト入力１０２５に入力した内容は、行動ログとして収集される。一方、他サービス連携表示１０２６が“Ｙｅｓ”に設定されている場合、ユーザがテキスト入力１０２５に入力した内容は、行動ログとして収集されるとともに、またはそれに代えて、他サービスに投稿される。
【０１２４】
決定ボタン１０２７は、ユーザが行動入力画面１０２０で入力した内容を決定するためのボタンである。ユーザが決定ボタン１０２７を選択すると、行動入力画面１０２０で入力された内容が、手入力行動ログとして、または手入力満足度ログとして取得される。なお、行動入力画面１０２０に表示されている要素のうち、満足度入力１０２３、同伴者入力１０２４、およびテキスト入力１０２５は、必ずしも入力されなくてもよい。つまり、ユーザは、入力メニュー画面１０１０でいずれかの行動ラベル選択表示１０１１を選択して行動入力画面１０２０を表示した後、そのまま決定ボタン１０２７を選択してもよい。この場合、行動ラベル表示１０２１によって示される行動が、入力時刻表示１０２２として表示される現在時刻の手入力行動ログとして取得され、手入力満足度ログを含むその他の情報は取得されない。
【０１２５】
一方、入力メニュー画面１０１０においてユーザは満足度表示１０１２を選択すると、満足度入力画面１０３０が表示される。満足度入力画面１０３０は、満足度入力１０２３、同伴者入力１０２４、テキスト入力１０２５、他サービス連携表示１０２６、および決定ボタン１０２７を含む。
【０１２６】
満足度入力画面１０３０では、行動ラベルを特定することなく、その時点での満足度の情報を独立して入力することが可能である。ユーザは、満足度入力画面１０３０を表示した後、少なくとも満足度入力１０２３でいずれかのアイコンを選択して、決定ボタン１０２７を選択する。同伴者入力１０２４、およびテキスト入力１０２５は、必ずしも入力されなくてよい。それゆえ、満足度入力画面１０３０が表示された場合、少なくとも手入力満足度ログが取得され、さらに、同伴者入力１０２４、またはテキスト入力１０２５が入力された場合には、手入力行動ログも生成されうる。
【０１２７】
以上で説明したような行動ラベルおよび満足度の入力ＵＩによれば、ユーザがその時点の行動についてのラベルとともに満足度を入力できるのに加えて、誰といるかの情報や、自由なコメントなどを追加して入力することができ、ユーザの行動に関するさまざまな情報を取得することができる。また、満足度が単独で入力可能であることによって、ユーザが必ずしも行動ラベルを含むすべての情報を入力する必要がなく、ユーザは気軽に満足度の情報を入力することができる。また、他サービスへの連携の有無を選択可能にすることで、ユーザの行動に関する情報の入力を、そのままソーシャルサービスなどの他のサービスに投稿することも容易にできる。
【０１２８】
（行動ラベルの追加）
図７は、本開示の第１の実施形態において、ユーザが行動ラベルを追加するためのＵＩの例を示す図である。
【０１２９】
図示された例では、入力メニュー画面１０１０に、行動ラベル追加表示１０１３が表示される。ユーザが行動ラベル追加表示１０１３を選択すると、行動ラベル追加画面１０４０が表示される。行動ラベル追加表示１０１３は、このことを示すために、例えば図示されているように“＋”を示すアイコンなどを含んでいてもよい。
【０１３０】
行動ラベル追加画面１０４０は、例えば入力メニュー画面１０１０にオーバーレイして表示され、入力ウインドウ１０４１、およびキーボード１０４２を含む。ユーザは、キーボード１０４２を用いて入力ウインドウ１０４１に所望の行動ラベル名を入力する。ここでは、“子供と遊ぶ”という行動ラベル名が入力されている。
【０１３１】
ユーザが追加する行動ラベルは、さまざまな属性のものでありうる。例えば、図示された例で入力メニュー画面１０１０に表示されているように、“家事”、“娯楽”、“場所：家の近所”、“場所：オフィスの近所”といったような、さまざまな行動ラベルが設定されうる。
【０１３２】
行動ラベル追加画面１０４０で新たな行動ラベルが設定された場合、そのまま新たな行動ラベルについての行動入力画面１０５０が表示されてもよい。行動入力画面１０５０は、上記の行動入力画面１０２０と同様に、行動ラベル表示１０２１、入力時刻表示１０２２、満足度入力１０２３、同伴者入力１０２４、テキスト入力１０２５、他サービス連携表示１０２６、および決定ボタン１０２７を含みうる。
【０１３３】
以上で説明したような行動ラベル追加の入力ＵＩによれば、ユーザ個人の行動特性や嗜好に合わせた行動ラベルを追加して、その行動ラベルによってユーザの行動を分類することができ、よりユーザにパーソナライズされた行動の分類ができる。
【０１３４】
（１日の満足度の入力）
図８は、本開示の第１の実施形態において、ユーザが１日の満足度を入力するためのＵＩの例を示す図である。
【０１３５】
図示された例では、入力メニュー画面１０１０に、１日の満足度入力ボタン１０１４が表示される。ユーザが１日の満足度入力ボタン１０１４を選択すると、１日の満足度入力画面１０６０が表示される。
【０１３６】
１日の満足度入力画面１０６０は、満足度入力１０２３、テキスト入力１０２５、他サービス連携表示１０２６、および決定ボタン１０２７を含む。これらの表示要素は、上記の満足度入力画面１０３０と同様のものである。しかし、入力された情報は、特定の時刻ではなく、その日１日を対象とする手入力満足度ログとして取得される。
【０１３７】
ここで、１日の満足度入力ボタン１０１４は、例えばユーザの平均的な就寝時刻などの特定の時刻に入力メニュー画面１０１０に表示されてもよい。また、１日の満足度入力画面１０６０は、１日の満足度入力ボタン１０１４の選択によって表示されるだけでなく、例えばユーザが“就寝”の行動ラベル選択表示１０１１を選択し、“就寝”についての行動入力画面１０２０が表示されてユーザの入力が終了した後に表示されてもよい。
【０１３８】
以上で説明したような１日の満足度の入力ＵＩによれば、上述の関連性解析部１１３の処理においてユーザの１日の満足度が用いられる場合に、この１日の満足度の情報を容易に取得することができる。また、１日の満足度入力ボタン１０１４や１日の満足度入力画面１０６０の表示タイミングを工夫することによって、ユーザが負担に感じることなく自然に１日の満足度を入力するように誘導することができる。
【０１３９】
（複数の基準での満足度入力）
上記の満足度入力ＵＩ２３３ｂについての説明で述べたように、本実施形態において、ユーザの満足度は、例えば“ストレス”、“幸福度”、“頭すっきり度”、“眠気”、“疲れ”、“集中力”、“気分”などの複数の基準によって定義されうる。ここまでの入力ＵＩの例では、このうちのいずれかの基準を用いてユーザの満足度が表現されたが、ユーザの満足度は、複数の基準を組み合わせて用いて表現されてもよい。以下で、図９〜図１１を参照して、ユーザの満足度が複数の基準で入力される場合について説明する。
【０１４０】
図９は、本開示の第１の実施形態において、ユーザが複数の基準で満足度を入力するためのＵＩの第１の例を示す図である。
【０１４１】
上述のように、本実施形態では、“ストレス”、“幸福度”、“頭すっきり度”、“眠気”、“疲れ”、“集中力”、“気分”などの基準で満足度が定義され、複数の基準を用いて満足度を入力することが可能である。図示された例では、このような基準のうちの２つが満足度の入力に用いられる。入力メニュー画面１０１０には、それぞれが別の満足度の基準に対応する２つの満足度表示１０１２ａ，１０１２ｂが表示される。
【０１４２】
ここで、満足度表示１０１２ａ，１０１２ｂを選択した場合に表示される画面は、満足度入力画面１０３０と同様の画面でありうる。ユーザは、満足度表示１０１２ａ，１０１２ｂをそれぞれ選択することによって、それぞれの基準での満足度を入力する。
【０１４３】
図１０は、本開示の第１の実施形態において、ユーザが複数の基準で満足度を入力するためのＵＩの第２の例を示す図である。
【０１４４】
図示された例では、ユーザが入力メニュー画面１０１０で行動ラベル選択表示１０１１のいずれかを選択した場合、それぞれが別の満足度の基準に対応する２つの満足度入力１０２３ａ，１０２３ｂを含む行動入力画面１０７０が表示される。行動入力画面１０７０は、２つの満足度入力１０２３ａ，１０２３ｂが表示される以外は、上記の行動入力画面１０２０と同様の画面である。ユーザは、満足度入力１０２３ａ，１０２３ｂとして表示される２セットのアイコンから、それぞれ１つを選択することによって、それぞれの基準での満足度を入力する。この例の場合、ユーザがメニュー画面１０１０で満足度表示１０１２を選択することで表示される満足度入力画面１０３０も、同様に２つの満足度入力１０２３ａ，１０２３ｂを含みうる。
【０１４５】
図１１は、図９および図１０の例のように、満足度の基準が複数用いられる場合の、行動と満足度との関係の解析の例について説明するための図である。
【０１４６】
図示されている例では、第１の基準による主観満足度軸Ａと、第２の基準による主観満足度Ｂとが定義されており、それぞれについて満足度が記録されている。例えば、関連性解析部１１３は、図で“ケース１”として示されているように、“行動の記録”と“主観満足度Ａの記録”との関係、および“行動の記録”と“主観満足度Ｂの記録”との関係をそれぞれ解析してもよい。また関連性解析部１１３は、図で“ケース２”として示されているように、主観満足度軸Ａの満足度と主観満足度軸Ｂの満足度とを組み合わせた“主観満足度Ａ＋Ｂ”を新たな満足度指標として定義し、この“主観満足度Ａ＋Ｂ”と“行動の記録”との関係を解析してもよい。なお、図では満足度の基準が２つ用いられる場合について説明しているが、満足度の基準は３つ以上用いられてもよい。
【０１４７】
以上で説明したような複数の基準での満足度入力によれば、ユーザの満足度をより多様な観点から評価することができる。また、満足度入力のＵＩが例えば“ストレス”や“幸福度”など基準ごとにブレイクダウンして提示されることによって、ユーザの入力も容易になりうる。なお、上記の例では満足度の基準が２つである場合について説明したが、基準は３つ以上であってもよい。
【０１４８】
（１−４．情報提示の例）
続いて、本実施形態におけるユーザへの情報の提示の例について説明する。以下の説明では、ディスプレイに表示される画像によってユーザに情報が提示される例について説明する。ただし、本開示の実施形態におけるユーザへの情報提示は、モバイル装置２０のディスプレイを用いた画像による提示には限られず、例えば音声による提示であってもよい。
【０１４９】
（行動と満足度との関係の提示）
図１２は、本開示の第１の実施形態において、行動と満足度との関係をユーザに提示する画面の例を示す図である。
【０１５０】
図示された例では、ユーザのより高い満足度に寄与したと推定される行動が、ベスト行動画面１１１０とした提示される。また、ユーザのより低い満足度に影響したと推定される行動が、ワースト行動画面１１２０として提示される。このような行動は、例えば、上述のように、関連性解析部１１３によるユーザの満足度と行動との関係の決定木分析によって推定されうる。
【０１５１】
ここで、関連性解析部１１３は、“朝”、“夜”などの時間帯、または日を単位として、満足度が所定の閾値よりも高い、または低い時間帯または日について、その満足度に寄与したと推定される行動を探索する。例えば、“朝”の満足度が所定の閾値よりも高い日について、関連性解析部１１３は、それぞれの日の前日の行動から満足度に寄与したと考えられる行動を探索する。また、例えば、“夜”の満足度が所定の閾値よりも低い日について、関連性解析部１１３は、それぞれの日の当日の行動から満足度に寄与したと考えられる行動を探索する。さらに、例えば、１日の平均満足度が所定の閾値よりも高い日について、関連性解析部１１３は、それぞれの日の前日または当日の行動から満足度に寄与したと考えられる行動を探索する。
【０１５２】
ベスト行動画面１１１０には、順位１１１１と、スコア１１１２と、原因結果表示１１１３と、目標ボタン１１１４とが表示される。順位１１１１は、行動と満足度との関係が高い順に行動に付される順位である。つまり、上記の例でいうと、所定の閾値よりも高い“朝の満足度”と前日の行動との関係、所定の閾値よりも高い“夜の満足度”と当日の行動との関係、および所定の閾値よりも高い“１日の平均満足度”と前日または当日の行動との関係において、探索の結果より満足度との関連性が高い行動が発見されたものから順に順位１１１１が与えられる。スコア１１１２は、この関連性のスコアである。原因結果表示１１１３では、“朝”、“夜”、“１日の平均”などの満足度の種類が“結果”として、探索によって発見された行動が“原因”としてそれぞれ表示される。
【０１５３】
従って、図示された例のベスト行動画面１１１０では、“朝の満足度が高い”ことと、“前日に３０分以上連続で歩く”こととの関連性が最も高いことが示されていることになる。これはすなわち、ユーザが朝に高い満足度を感じている場合、その原因は前日に３０分以上連続で歩いたことである可能性が高いということである。ベスト行動画面１１１０によるユーザへの情報の提示は、ユーザに、こうした関係に気付かせる効果がある。さらに、こうした関係に気付いたユーザが、目標ボタン１１１４によってこの行動を目標にすることによって、ユーザが高い満足度をもたらす行動を習慣化することを促すことができる。なお、行動を目標にすることについての詳細は後述する。
【０１５４】
一方、ワースト行動画面１１２０には、順位１１２１と、スコア１１２２と、原因結果表示１１２３とが表示される。これらの表示は、ベスト行動画面１１１０の順位１１１１、スコア１１１２、および原因結果表示１１１３と同様の表示であり、所定の閾値よりも低い“朝”、“夜”、“１日”などの満足度について探索された行動のうち、満足度との関連性が高い行動から順に表示される。
【０１５５】
従って、図示された例のワースト行動画面１１２０では、“朝の満足度が低い”ことと、“前日の夜０時頃に食事をした”こととの関連性が最も高いことが示されていることになる。これはすなわち、ユーザが朝に低い満足度しか感じていない場合、その原因は前日の夜０時ごろ、つまり深夜に食事をしたことである可能性が高いということである。かかるワースト行動画面１１２０によるユーザへの情報の提示によって、ユーザに、こうした関係に気付かせ、低い満足度の原因になる行動を避けるように促すことができる。
【０１５６】
（１日の行動のスコアの提示）
図１３は、本開示の第１の実施形態において、１日の行動のスコアをユーザに提示する画面の例を示す図である。
【０１５７】
図示された例では、１日の行動のスコアの履歴が、スコア履歴画面１１３０として提示される。スコア履歴画面１１３０には、過去の各日の行動のスコア表示１１３１が表示される。スコア表示１１３１は、図示されているように、日付とスコアの他に、スコアの高低を示すアイコンを含んでいてもよい。スコア表示１１３１として表示されるスコアは、過去のユーザの行動と満足度との関係から、その日１日にユーザが満足度を高くするような行動をどれだけ実践できたかを示すスコアでありうる。
【０１５８】
スコア履歴画面１１３０において、ユーザがいずれかの日のスコア表示１１３１を選択すると、その日の行動スコア画面１１４０が表示される。行動スコア画面１１４０には、日付、スコアおよびアイコンに加えて、実践された行動の表示１１４１と、さらに推薦される行動の表示１１４２と、目標ボタン１１４３とが表示される。
【０１５９】
ここで、実践された行動の表示１１４１は、ユーザのその日の行動のうち、過去の行動と満足度との関係から満足度を高めると推定される行動に該当する行動を示す。行動の内容とともに示されるスコアは、その行動と１日のより高い満足度との関連性を示す。つまり、図示された例では、１日のより高い満足度と“５６”の関連性があると推定される“１日３０分以上歩く”という行動と、同じく“４５”の関連性があると推定される“１９時頃に食事をする”という行動と、同じく“７４”の関連性があると推定される“２３時ごろに就寝する”という行動などの結果として、１日の行動のスコアが“８４”になったことが示されている。
【０１６０】
さらに推薦される行動の表示１１４２は、ユーザがその日にとらなかった行動のうち、過去の行動と満足度との関係から将来の満足度を高めると推定される行動に該当する行動を示す。上記の表示１１４１と同様に、行動の内容とともに示されるスコアは、その行動と１日のより高い満足度との関連性を示す。
【０１６１】
このように、ユーザ自身の行動と満足度との関係に基づくユーザの１日の行動の評価をユーザに提示することによって、ユーザが自身の行動を顧みる機会を与えることができる。また、さらに推薦される行動の表示１１４２によって、ユーザにさらに満足度を高めるための行動のヒントを与えることができる。さらに、これらの行動を目標ボタン１１４３によって目標にすることによって、ユーザが行動による満足度をさらに高めることを促すことができる。なお、行動を目標にすることについての詳細は後述する。
【０１６２】
（行動パターンの提示）
図１４は、本開示の第１の実施形態において、行動パターンをユーザに提示する画面の例を示す図である。
【０１６３】
図示された例では、行動パターン提示画面１１５０において、ユーザの満足度が比較的高い日の行動モデルが“良い状態の行動パターン”と示す行動パターン表示１１５１として表示される。また、ユーザの満足度が比較的低い日の行動モデルが、“悪い状態の行動パターン”を示す行動パターン表示１１５２として表示される。
【０１６４】
このように、ユーザに満足度が比較的高い日、または比較的低い日の行動パターンを提示することによって、ユーザが自身の行動パターンと満足度との関係に気付き、満足度を高めるために行動を改善するためのヒントを得ることを助けることができる。行動がパターンとして提示されることによって、例えばユーザが“良い状態の行動パターン”を１日の行動の計画に反映させることによって、満足度を高める行動を実践することを容易にすることができる。
【０１６５】
（ユーザにとっての理想行動の提示）
図１５は、本開示の第１の実施形態において、ユーザにとっての理想行動を提示する画面の例を示す図である。
【０１６６】
図示された例では、ユーザにとっての理想行動が、理想行動画面１１６０として提示される。理想行動画面１１６０には、理想行動表示１１６１と、目標ボタン１１６２と、カスタマイズ目標ボタン１１６３とが表示される。理想行動画面１１６０ａ，１１６０ｂ，・・・のように、複数のパターンの理想行動画面が表示されてもよい。
【０１６７】
理想行動表示１１６１は、ユーザの過去の行動と満足度との関係から推定される、ユーザの満足度を高める行動によって組み立てられた１日の行動プランである。行動とともに表示されるスコアは、その行動と１日のより高い満足度との関連性を示す。理想行動表示１１６１は、例えば図示されているように、“朝”、“昼”、“夕”に分けてテキストによって表示されてもよいし、図１４に示された例のようにグラフで表示されてもよい。理想行動表示１１６１として表示される行動は、ユーザの満足度を高めると推定される行動を、例えば起床時刻のバリエーション（７時頃、８時頃、など）、平日か休日か、などの条件に基づいて組み合わせたものである。理想行動の生成にあたっては、例えばユーザの仕事の開始と終了の時刻や、ユーザが仕事をする曜日、一般的な食事の時間など、過去のユーザの行動の履歴や行動知見データが用いられてもよい。
【０１６８】
ユーザは、例えば複数表示される理想行動画面１１６０ａ，１１６０ｂ，・・・の中から、所望の理想行動プランを示す理想行動画面１１６０を選択し、目標ボタン１１６２を選択することによって、その行動プランをその日の目標に設定することが可能である。また、提示された行動プランの中に所望のものがないような場合、カスタマイズ目標ボタン１１６３を選択することによって、ユーザは提示された理想行動プランを修正したものをその日の目標に設定することが可能である。なお、行動を目標にすることについての詳細は後述する。
【０１６９】
このように、ユーザに理想行動プランを提示することによって、ユーザが１日の行動を計画するのを助け、より満足度が高い行動が選択できるように誘導することができる。また、理想行動を複数提示し、また目標とするにあたってカスタマイズを可能にすることによって、ユーザのその日の気分や、仕事が忙しいかどうかなどの偶発的な要素による１日の行動への影響を考慮した理想行動プランをユーザの目標として設定することができる。
【０１７０】
（ユーザの行動の目標の提示）
図１６は、本開示の第１の実施形態において、ユーザの行動の目標を提示する画面の例を示す図である。
【０１７１】
図示された例では、ユーザの行動の目標が、目標行動画面１１７０として提示される。目標行動画面１１７０には、目標行動表示１１７１と、目標クリア回数表示１１７２と、目標行動スコア１１７３と、良い／悪い目標マーク１１７４と、カスタマイズボタン１１７５とが表示される。
【０１７２】
ここで、ユーザは、目標行動表示１１７１として示される行動を目標に設定している。上述の例で示したように、ユーザは、ベスト行動画面１１１０、行動スコア画面１１４０、および理想行動画面１１６０などにおいて、例えば“７時頃起床”や“２３時頃就寝”といった１日の中の特定の行動を目標に設定することが可能である。また、ユーザは、これらの画面以外にも、例えば目標を設定するための画面において自由に目標を設定可能であってもよい。
【０１７３】
目標クリア回数表示１１７２は、目標行動表示１１７１として示される目標行動を、ユーザが実際の行動において達成した回数を表示する。また、目標行動スコア１１７３は、目標を達成した、すなわちその行動を実践したときのユーザの満足度をもとに、その行動がユーザのより高い満足度にどれだけ寄与したかを示す。目標行動スコア１１７３が最も高い目標行動には、良い目標マーク１１７４ａが、目標行動スコア１１７３が最も低い目標行動には、悪い目標マーク１１７４ｂが、それぞれ表示される。
【０１７４】
良い目標マーク１１７４ａが表示された目標、ここでは“８時頃移動”は、ユーザが目標とする行動であって、達成したときに満足度が高くなる可能性が高い行動を示す。このような目標は、ユーザの目標を達成しつつ、さらにユーザの行動による満足度を高めることが可能な“良い目標”である。かかる目標については、ユーザが理想としている行動と、ユーザが実際に満足度を得られる行動とが一致していると考えられる。
【０１７５】
一方、悪い目標マーク１１７４ｂが表示された目標、ここでは“２３時頃就寝”は、ユーザが目標とする行動であるが、達成したときに満足度が高くなる可能性が低い行動を示す。このような目標は、ユーザの目標は達成されるものの、ユーザの行動による満足度を高めることが難しい“悪い目標”である。かかる目標については、ユーザが理想としている行動と、ユーザが実際に満足度を得られる行動とが相違していると考えられる。例えば“２３時頃就寝”の例であれば、“早く就寝したい”というユーザの理想はありつつも、“２３時頃就寝”することがユーザの生活のリズムと合わず、長く眠っても眠りが浅く満足度が低い、といったような事例が考えられる。
【０１７６】
なお、上記の説明では、ユーザが行動を目標にする場合を例として説明したが、本開示の実施形態はこれには限定されない。ユーザの目標は、例えば１日の消費カロリーや活動量のような、行動の結果として達成されうる目標であっても良い。この場合も、上記の例と同様に、目標のクリア回数や目標達成時の満足度のスコアなどによって目標が評価されうる。
【０１７７】
図１７は、本開示の第１の実施形態における行動、満足度、および目標の関係の例について説明するための図である。
【０１７８】
本実施形態において、行動の記録と、ユーザの主観的な満足度の記録と、ユーザが目標を達成したかどうかの記録とは、互いに独立して記録されうる。従って、目標は、行動や満足度とは独立して設定することが可能である。ただし、目標は、行動の記録から達成の有無が判定可能なもの、例えば特定の行動や行動による消費カロリーなどである。
【０１７９】
図示されているように、関連性解析部１１３は、行動の記録および満足度の記録から行動と満足度との関連性を解析するとともに、行動の記録から、目標が達成されたかどうかを判定する。さらに、関連性解析部１１３は、目標を達成した場合の満足度について解析し、上記の目標行動画面１１７０に示されるような情報をユーザに提示する。
【０１８０】
このように、ユーザに行動の目標とその評価を提示することによって、ユーザが目標とする行動が、ユーザの満足度を高めることに寄与しているかどうかをユーザに提示し、例えば“無理な目標を掲げていないか”といったことを自省する機会を提供することができる。また、どのような目標がユーザに適しているかを知ることができる。
【０１８１】
（他のユーザの行動パターンの提示）
図１８は、本開示の第１の実施形態において、他のユーザの行動パターンを提示する画面の例を示す図である。
【０１８２】
図示された例では、ユーザの行動パターンと関連性がある行動パターンを有する他のユーザの行動パターンが、他ユーザ行動パターン画面１１８０として提示される。他ユーザ行動パターン画面１１８０は、１または複数の他ユーザ行動パターン表示１１８１を含む。それぞれの他ユーザ行動パターン表示１１８１は、活動量表示１１８１ａ、直近活動表示１１８１ｂ、および行動パターン表示１１８１ｃを含む。
【０１８３】
ここで、他ユーザ行動パターン画面１１８０に表示される他のユーザは、例えば、（１）行動パターンと満足度との関係が全般的にユーザと類似している、（２）満足度が高い、または低い場合の行動パターンがユーザと類似している、（３）満足度が高い場合の行動パターンがユーザと類似し、満足度が低い場合の行動パターンがユーザとは相違する、またはその逆、（４）行動パターンがユーザと類似するが、行動パターンと満足度との関係がユーザと類似しない、といったような関係がユーザとの間で抽出された他のユーザでありうる。
【０１８４】
また、他ユーザ行動パターン画面１１８０に表示される他のユーザは、ユーザによって任意に指定された他のユーザであってもよい。この場合、ユーザは、友人などを表示される他のユーザとして指定することが可能である。また、ユーザは、“１日１時間以上歩いているユーザ”のように行動などに関する条件を満たすユーザや、自身と同性または同年代のユーザを指定して他ユーザ行動パターン画面１１８０に表示してもよい。さらに、ユーザは、他ユーザ行動パターン画面１１８０に表示されたユーザのうち、例えば参考にしたいユーザなどをフォローし、その後継続して他ユーザ行動パターン画面１１８０にそのユーザの行動パターンを表示させてもよい。
【０１８５】
このように、他のユーザの行動パターンを提示することによって、ユーザは、例えば自身と似た他のユーザを発見して似たもの同士として共感したり、また自身とは異なる感覚をもった他のユーザを発見してそのユーザを参考にしたりすることができる。このような作用は、本実施形態において、ユーザの行動パターンに関する情報が、満足度に反映されるユーザ個人の感覚に基づいて提示されることによって得られるものといえる。
【０１８６】
（行動の推薦とフィードバックのためのＵＩ）
図１９は、本開示の第１の実施形態において、ユーザに推薦行動を提示し、さらにその提示に対するフィードバックを取得するＵＩの例を示す図である。
【０１８７】
図示された例では、ユーザに行動に関する情報を提示する行動情報画面１１９０に、行動パターン表示１１９１と、消費カロリー表示１１９２と、残りカロリー表示１１９３と、推薦行動表示１１９４とが表示される。行動パターン表示１１９１は、１日のここまでの行動から推定されたその日のユーザの行動パターンである。消費カロリー表示１１９２は、行動認識部１０３によって認識されたユーザの活動量から算出されたその日のユーザの消費カロリーである。ユーザが消費カロリーの目標値を設定している場合、残りカロリー表示１１９３によって、その日の目標消費カロリーまでの残りカロリーである。
【０１８８】
推薦行動表示１１９４は、この時点でユーザに推薦される行動のリストである。推薦行動表示１１９４に表示される推薦行動の情報は、提示情報生成部１１５によって生成される。提示情報生成部１１５は、例えば、関連性解析部１１３によって解析されたユーザの行動と満足度との関連性を用いて、ユーザの満足度を高める行動を推薦行動に選定する。また、提示情報生成部１１５は、ユーザが上記の消費カロリーの目標や、特定の行動の目標などを達成するために望ましい行動を推薦行動に選定する。ここで、ユーザの目標は、１日で達成されるものには限らず、１週間などの期間で達成される目標であってもよい。
【０１８９】
さらに、提示情報生成部１１５は、ユーザの現在の位置や行動、時間帯などを考慮して推薦行動を選定してもよい。例えば、提示情報生成部１１５は、行動解析部１１１による解析の結果、ユーザが電車移動中であれば“立ってみる”という行動を推薦したり、ユーザが帰宅時に最寄り駅まで到着したところであれば“自宅まで歩く”という行動を推薦したりしてもよい。また、推薦行動表示１１９４には、行動の持続時間と消費カロリーが表示されてもよい。
【０１９０】
ユーザは、このようにして提示される推薦行動表示１１９４を、これからの行動の参考情報として参照する。このとき、行動パターン表示１１９１、消費カロリー表示１１９２、および残りカロリー表示１１９３が表示されていることによって、ユーザはこれからの行動を決定するにあたってのヒントを得ることができる。
【０１９１】
ここで、ユーザが、推薦行動表示１１９４として表示されている推薦行動のうちのいずれかを選択すると、行動中画面１２００が表示される。行動中画面１２００では、行動情報画面１１９０の推薦行動表示１１９４の代わりに、ユーザが選択した行動（アクティビティ）の行動中表示１２０１が表示される。ユーザは、モバイル装置２０を携帯してこのアクティビティを実行することによって、行動認識部１０３に活動量を認識させ、アクティビティによる消費カロリーをリアルタイムに知ることが可能である。
【０１９２】
ユーザによる推薦行動表示１１９４の選択は、ユーザが複数提示された推薦行動のうちのどの行動を選択したかというフィードバックの情報として、モバイル装置の入力部１０５からサーバ装置３０に送られる。関連性解析部１１３または提示情報生成部１１５は、この情報を、例えばユーザの嗜好として、これ以降の推薦行動を選定する基準として利用する。
【０１９３】
なお、行動情報画面１１９０において、推薦行動表示１１９４に所望の行動が表示されない場合、ユーザは“もっとおすすめアクティビティを見る”を選択することによって、別の推薦行動を表示させることが可能である。また、行動中画面１２００において、選択したアクティビティを中止する場合、ユーザは“このアクティビティを終わりにする”を選択することによって、行動情報画面１１９０に戻ることが可能である。ここでの“ユーザが最初に表示された推薦行動以外の行動の提示を要求した”や“ユーザがアクティビティを中止した”という情報も、ユーザの嗜好を示す情報として入力部１０５からサーバ装置３０に送られ、関連性解析部１１３または提示情報生成部１１５によって用いられうる。
【０１９４】
このように、ユーザに推薦行動を提示することによって、例えば目標の達成や満足度の向上、ユーザの嗜好の観点から、ユーザが行動を選択するにあたって参考になる情報を提示することができる。また、提示された推薦行動に対するユーザのフィードバックを情報として取得ことによって、推薦行動として提示される行動を、例えばユーザの嗜好に合わせて修正することができる。
【０１９５】
（２．第２の実施形態）
次に、本開示の第２の実施形態について説明する。本実施形態と上記の第１の実施形態との間では、機能を実現する装置が異なる場合があるが、それぞれの機能自体は同様である。従って、以下の説明では、図２０を参照した説明によってこの相違点について説明し、それぞれの機能については詳細な説明を省略する。処理の流れ、情報入力および情報提示の例についても同様である。
【０１９６】
図２０は、本開示の第２の実施形態に係る情報処理システムの機能構成を示すブロック図である。情報処理システム６０は、モバイル装置７０を含む。モバイル装置７０は、センサ１０１、行動認識部１０３、入力部１０５、他サービス情報取得部１０７、出力部１１７、情報取得部１０９、行動解析部１１１、関連性解析部１１３、および提示情報生成部１１５を含む。
【０１９７】
これらの機能は、上記の第１の実施形態においてモバイル装置２０およびサーバ装置３０によって実現された各機能と同様の機能である。ただし、本実施形態において、情報取得部１０９、行動解析部１１１、関連性解析部１１３、および提示情報生成部１１５は、モバイル装置７０のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって実現される。情報取得部１０９は、モバイル装置７０の内部のインターフェース機能であり、行動認識部１０３、入力部１０５、および他サービス情報取得部１０７から情報を取得する。出力部１１７は、モバイル装置７０の内部のインターフェースを介して提示情報生成部１１５から取得した情報をユーザに提示する。
【０１９８】
以上説明したように、本実施形態では、情報処理システム６０のそれぞれの機能が、モバイル装置７０によって実現される。これによって、ユーザは、必ずしもネットワークを介した通信をしなくても、行動に関する情報の提示を受けることができる。
【０１９９】
（３．ハードウェア構成）
図２１を参照して、上記で説明された本開示の実施形態におけるモバイル装置２０，７０、およびサーバ装置３０を実現しうる情報処理装置９００のハードウェア構成について説明する。
【０２００】
図２１は、情報処理装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【０２０１】
情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５を含む。さらに、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、および通信装置９２５を含んでもよい。
【０２０２】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral  Component  Interconnect/Interface）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
【０２０３】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
【０２０４】
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）、ＰＤＰ（Plasma  Display  Panel）、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの表示装置、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置、ならびにプリンタ装置などでありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストまたは画像などの映像として出力したり、音声または音響などの音声として出力したりする。
【０２０５】
ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
【０２０６】
ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込む。
【０２０７】
接続ポート９２３は、機器を情報処理装置９００に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small  Computer  System  Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート９２３は、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（High-Definition  Multimedia  Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換されうる。
【０２０８】
通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Local  Area  Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Wireless  USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric  Digital  Subscriber  Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などである。
【０２０９】
以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
【０２１０】
（４．補足）
（本開示の実施形態の構成と効果の例）
上記で説明した本開示の実施形態では、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、および行動を含む期間についてのユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する情報取得部と、第１の行動情報、および満足度情報を用いて行動と満足度との間の関連性を解析する関連性解析部と、関連性に基づきユーザの行動に影響する情報を生成する提示情報生成部とを含む情報処理装置が提供される。
【０２１１】
かかる構成によれば、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動と、その行動を含む期間についてのユーザの満足度との関係を解析することによって、よりユーザ個人の事情や特性を反映した、ユーザの満足度を高めることにつながる情報を生成してユーザに提示することができる。
【０２１２】
上記の情報処理装置は、第１の行動情報および行動に関してユーザが入力した情報である第２の行動情報を組み合わせて統合された行動情報を生成する行動解析部をさらに含み、情報取得部は、第２の行動情報を取得し、関連性解析部は、統合された行動情報を用いて関連性を解析してもよい。
【０２１３】
かかる構成によれば、ユーザが入力した行動に関する情報と、自動的に認識された行動の情報とを統合して、よりよい精度でユーザの行動と満足度との関係を解析することができる。
【０２１４】
行動解析部は、第２の行動情報を時間軸上で離散化し、欠落している部分の情報を第１の行動情報を用いて補完することによって統合された行動情報を生成してもよい。
【０２１５】
かかる構成によれば、ユーザが入力した行動に関する情報がある時間帯については、その情報を利用しつつ、情報がない部分を自動的に認識された行動の情報で補うことができ、ユーザの認識に近い行動を把握することができる一方で、解析の精度も確保することができる。
【０２１６】
行動解析部は、一般的なユーザの行動、ユーザの行動の習慣性、または物理的制約のうちの少なくとも１つを用いて欠落している部分の情報を補完してもよい。
【０２１７】
かかる構成によれば、ユーザの行動に関する常識を反映して、解析の結果をより妥当なものにすることができる。
【０２１８】
情報取得部は、ユーザが満足度を１または複数の基準で評価した情報を満足度情報として取得してもよい。
【０２１９】
かかる構成によれば、ユーザが感じている満足度を、より多様な観点から評価することができる。また、ユーザが満足度を入力する際に提示される基準をユーザがわかりやすいものにすることができる。
【０２２０】
情報取得部は、ユーザが他のサービスのために入力した情報である他サービス情報を取得し、関連性解析部は、他サービス情報を用いて関連性を解析してもよい。
【０２２１】
かかる構成によれば、ユーザの行動や満足度を示す情報として、ユーザが他のサービスのために入力した情報をも用いることができ、より多くの情報に基づいて行動と満足度との関連性を解析し、解析の精度を向上させることができる。
【０２２２】
関連性解析部は、他サービス情報に含まれるユーザの発言の頻度または内容のうちの少なくとも１つから満足度を抽出してもよい。
【０２２３】
かかる構成によれば、ソーシャルサービスなどにおけるユーザの発言のログを、ユーザの満足度を示す情報として用いることができ、より多くの場面でのユーザの満足度の情報を収集することができる。
【０２２４】
提示情報生成部は、満足度がより高い、またはより低い行動を示す情報を生成してもよい。
【０２２５】
かかる構成によれば、ユーザが必ずしも気付いてはいない、行動を満足度との関係をユーザに提示することができ、ユーザがより高い満足度が得られるように行動を改善するのをサポートすることができる。
【０２２６】
提示情報生成部は、満足度をより高くすると推定される行動を示す推薦行動情報を生成してもよい。
【０２２７】
かかる構成によれば、例えばユーザの過去の行動と満足度との関係に基づいて、ユーザがより満足度を高める行動を選択できるようにサポートすることができる。
【０２２８】
情報取得部は、推薦行動情報を提示されたユーザが実際に選択した行動を示すフィードバック情報を取得し、関連性解析部は、フィードバック情報をユーザの嗜好を示す情報として用いて関連性を解析してもよい。
【０２２９】
かかる構成によれば、ユーザに推薦する行動を選定する際に、過去のユーザの選択結果に基づくユーザ個人の嗜好を反映させることができ、よりユーザに受け入れられやすい行動を推薦することができる。
【０２３０】
関連性解析部は、行動のパターンである行動パターンについて関連性を解析してもよい。
【０２３１】
かかる構成によれば、ユーザの行動を例えば１日などの期間のパターンとして提示することができ、例えばユーザの生活パターンの改善など、比較的長期間の行動の改善に役立てることができる。
【０２３２】
提示情報生成部は、満足度をより高くすると推定される行動パターンを示す情報を生成してもよい。
【０２３３】
かかる構成によれば、例えばユーザが１日の行動を計画するときなどに、より高い満足度をもたらす行動パターンを選択するよう促すことができる。
【０２３４】
提示情報生成部は、ユーザと他のユーザとの行動パターンおよび満足度の比較結果を示す情報を生成してもよい。
【０２３５】
かかる構成によれば、ユーザは、自身と似たユーザを発見して共感をもったり、行動パターンが自身と似ているにもかかわらず異なる満足度を感じているユーザを発見して参考にしたりすることができる。
【０２３６】
情報取得部は、行動に関するユーザの目標の情報である目標情報を取得し、提示情報生成部は、目標情報を用いて、満足度がより高い行動によって達成される目標をより高く評価する情報を生成してもよい。
【０２３７】
かかる構成によれば、ユーザが満足度の観点からより適切な目標を設定するように促すことができる。
【０２３８】
（おわりに）
以上、本開示の実施形態について説明した。なお、本開示の実施形態は、これらの実施形態以外にも多様な形態をとりうる。
【０２３９】
例えば、情報処理システムにおける装置の構成について、どの処理をモバイル装置で実行し、どの処理をサーバで実行するかは、例えばそれぞれの装置の能力や通信環境などに応じて、適宜設計されうる。サーバの機能は、単一の装置ではなく、複数の装置に分散して実現されてもよい。また、複数のクライアント装置は、サーバを介してデータを共有してもよいし、クライアント装置同士が通信してデータを共有してもよい。
【０２４０】
また、満足度情報取得部は、必ずしもユーザの入力情報からから満足度を取得しなくてもよい。例えば、満足度取得部は、センサによって測定されたユーザの生体情報を受信し、この情報から満足度を推定してもよい。
【０２４１】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０２４２】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する情報取得部と、
前記第１の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析する関連性解析部と、
前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成する提示情報生成部と
を備える情報処理装置。
（２）前記第１の行動情報および前記行動に関して前記ユーザが入力した情報である第２の行動情報を組み合わせて統合された行動情報を生成する行動解析部をさらに備え、
前記情報取得部は、前記第２の行動情報を取得し、
前記関連性解析部は、前記統合された行動情報を用いて前記関連性を解析する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記行動解析部は、前記第２の行動情報を時間軸上で離散化し、欠落している部分の情報を前記第１の行動情報を用いて補完することによって前記統合された行動情報を生成する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記行動解析部は、一般的なユーザの行動、前記ユーザの行動の習慣性、または物理的制約のうちの少なくとも１つを用いて前記欠落している部分の情報を補完する、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）前記情報取得部は、ユーザが前記満足度を１または複数の基準で評価した情報を前記満足度情報として取得する、前記（１）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）前記情報取得部は、前記ユーザが他のサービスのために入力した情報である他サービス情報を取得し、
前記関連性解析部は、前記他サービス情報を用いて前記関連性を解析する、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）前記関連性解析部は、前記他サービス情報に含まれる前記ユーザの発言の頻度または内容のうちの少なくとも１つから前記満足度を抽出する、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）前記提示情報生成部は、前記満足度がより高い、またはより低い前記行動を示す情報を生成する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）前記提示情報生成部は、前記満足度をより高くすると推定される行動を示す推薦行動情報を生成する、前記（１）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）前記情報取得部は、前記推薦行動情報を提示された前記ユーザが実際に選択した行動を示すフィードバック情報を取得し、
前記関連性解析部は、前記フィードバック情報を前記ユーザの嗜好を示す情報として用いて前記関連性を解析する、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）前記関連性解析部は、前記行動のパターンである行動パターンについて前記関連性を解析する、前記（１）〜（１０）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１２）前記提示情報生成部は、前記満足度をより高くすると推定される前記行動パターンを示す情報を生成する、前記（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）前記関連性解析部は、他のユーザの前記行動パターンについても前記関連性を解析し、
前記提示情報生成部は、前記ユーザと前記他のユーザとの前記行動パターンおよび前記満足度の比較結果を示す情報を生成する、前記（１１）または（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）前記情報取得部は、前記行動に関するユーザの目標の情報である目標情報を取得し、
前記提示情報生成部は、前記目標情報を用いて、前記満足度がより高い前記行動によって達成される前記目標をより高く評価する情報を生成する、前記（１）〜（１３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１５）行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得することと、
前記第１の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析することと、
前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成することと
を含む情報処理方法。
（１６）行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する機能と、
前記第１の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析する機能と、
前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成する機能と
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０２４３】
１０，６０    情報処理システム
２０，７０    モバイル装置
３０      サーバ装置
１０１    センサ
１０３    行動認識部
１０５    入力部
１０７    他サービス情報取得部
１０９    情報取得部
１１１    行動解析部
１１３    関連性解析部
１１５    提示情報生成部
１１７    出力部
【図１】
0005768517.tif 000002
【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】
0005768517.tif 000020
【図２０】
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【図２１】
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