(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
第１の情報収集装置が収集したデータに基づいて判定された、ある時間帯における外部観察からでは明らかでない利用者の状態又は気持ちに関する第１の情報と、前記第１の情報収集装置と異なる第２の情報収集装置が収集したデータに基づいて判定された、前記ある時間帯における外部観察から明らかな前記利用者の状態又は気持ちに関する第２の情報と、を記憶する第１の記憶部を参照し、同時間帯において前記第１の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちと前記第２の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちとが異なる時間帯を特定する機能と、
前記利用者に対して、特定された前記時間帯における前記利用者の状態又は気持ちをたずねる質問を提示する機能と、
前記利用者が前記質問に回答している間に前記第１の情報収集装置により収集されたデータ及び前記第２の情報収集装置により収集されたデータの少なくとも１つに基づき、前記利用者が前記質問に回答したときの前記利用者の状態又は気持ちを判定する機能と、
判定した前記利用者の状態又は気持ちが、特定された前記時間帯における前記第１の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちと共通する場合に、共通しない場合よりも、該利用者と回答先との社会的距離が近いと判断する機能と、
を実現させるための処理プログラム。
【請求項２】
前記判断の結果に基づいて、前記利用者に提供する情報の内容を異ならせる機能を前記コンピュータに更に実現させるための請求項１に記載の処理プログラム。
【請求項３】
前記ある時間帯における、前記利用者の行動に関する情報を記憶する第２の記憶部を参照し、特定された前記時間帯における前記利用者の行動に関する情報に基づいて前記質問を生成する機能を前記コンピュータに更に実現させるための請求項１又は２に記載の処理プログラム。
【請求項４】
前記質問を生成する機能は、同時間帯において前記第１の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちと前記第２の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちとが異なる時間帯を複数特定し、特定した複数の前記時間帯における前記利用者の行動に関する情報に基づいて、前記質問を生成する機能を含むことを特徴とする請求項３に記載の処理プログラム。
【請求項５】
コンピュータが備える特定部が、第１の情報収集装置が収集したデータに基づいて判定された、ある時間帯における外部観察からでは明らかでない利用者の状態又は気持ちに関する第１の情報と、前記第１の情報収集装置と異なる第２の情報収集装置が収集したデータに基づいて判定された、前記ある時間帯における外部観察から明らかな前記利用者の状態又は気持ちに関する第２の情報と、を記憶する第１の記憶部を参照し、同時間帯において前記第１の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちと前記第２の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちとが異なる時間帯を特定し、
前記コンピュータが備える質問部が、前記利用者に対して、特定された前記時間帯における前記利用者の状態又は気持ちをたずねる質問を提示し、
前記コンピュータが備える判断部が、前記利用者が前記質問に回答している間に前記第１の情報収集装置により収集されたデータ及び前記第２の情報収集装置により収集されたデータの少なくとも１つに基づき、前記利用者が前記質問に回答したときの前記利用者の状態又は気持ちを判定し、判定した前記利用者の状態又は気持ちが、特定された前記時間帯における前記第１の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちと共通する場合に、共通しない場合よりも、該利用者と回答先との社会的距離が近いと判断する、
ことを特徴とする処理方法。
【請求項６】
第１の情報収集装置が収集したデータに基づいて判定された、ある時間帯における外部観察からでは明らかでない利用者の状態又は気持ちに関する第１の情報と、前記第１の情報収集装置と異なる第２の情報収集装置が収集したデータに基づいて判定された、前記ある時間帯における外部観察から明らかな前記利用者の状態又は気持ちに関する第２の情報と、を記憶する第１の記憶部を参照し、同時間帯において前記第１の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちと前記第２の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちとが異なる時間帯を特定する特定部と、
前記利用者に対して、特定された前記時間帯における前記利用者の状態又は気持ちをたずねる質問を提示する質問部と、
前記利用者が前記質問に回答している間に前記第１の情報収集装置により収集されたデータ及び前記第２の情報収集装置により収集されたデータの少なくとも１つに基づき、前記利用者が前記質問に回答したときの前記利用者の状態又は気持ちを判定し、判定した前記利用者の状態又は気持ちが、特定された前記時間帯における前記第１の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちと共通する場合に、共通しない場合よりも、該利用者と回答先との社会的距離が近いと判断する判断部と、
を備える処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理プログラム、処理方法及び処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
装置やサービスなどの継続利用は、あらゆるＩＣＴ（Information and Communications Technology）にとって必要な要素といえる。例えば、ユーザに関する情報を基にした情報をユーザに示すアプリケーション（例えば、リコメンデーションアプリなど）においても、ユーザに継続的に利用してもらうことは非常に重要である。
【０００３】
このようなアプリケーションを利用するユーザにとっては、サービスに対して親近だと感じる感覚（心の距離感）などを意味する「社会的距離」が遠いアプリケーションにおいて、過分な個人情報などに基づいて情報が提示されると、当該アプリケーションに嫌悪感をもち、利用を躊躇するおそれがある。
【０００４】
このため、ユーザとアプリケーションとの社会的距離の遠近に合った情報を提供できるようにすれば、ユーザとアプリケーションとの友好な関係を構築及び維持することができる。従来においては、ユーザが感じている社会的距離を複数の質問項目によってユーザからヒアリングするアンケート等を実施することで、社会的距離を数値として示す技術が知られている（例えば、非特許文献１等参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Yonnim Lee, Ohbyung Kwon, Intimacy, familiarity and continuance intention: An extended expectation-confirmation model in web-based services, Electronic Commerce Research and Applications 10, 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、アンケート等を実施してユーザとアプリケーションとの社会的距離の遠近を判断するのでは、アンケート作成や回答入力等に手間がかかる。
【０００７】
１つの側面では、本発明は、ユーザがアプリケーションや装置などに対して感じる社会的距離の遠近を判断することが可能な処理プログラム、処理方法及び処理装置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】
【０００８】
一つの態様では、処理プログラムは、コンピュータに、第１の情報収集装置が収集したデータに基づいて判定された、ある時間帯における外部観察からでは明らかでない利用者の状態又は気持ちに関する第１の情報と、前記第１の情報収集装置と異なる第２の情報収集装置が収集したデータに基づいて判定された、前記ある時間帯における外部観察から明らかな前記利用者の状態又は気持ちに関する第２の情報と、を記憶する第１の記憶部を参照し、同時間帯において前記第１の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちと前記第２の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちとが異なる時間帯を特定する機能と、前記利用者に対して、特定された前記時間帯における前記利用者の状態又は気持ちをたずねる質問を提示する機能と、前記利用者が前記質問に回答している間に前記第１の情報収集装置により収集されたデータ及び前記第２の情報収集装置により収集されたデータの少なくとも１つに基づき、前記利用者が前記質問に回答したときの前記利用者の状態又は気持ちを判定する機能と、判定した前記利用者の状態又は気持ちが、特定された前記時間帯における前記第１の情報が示す前記利用者の状態又は気持ちと共通する場合に、共通しない場合よりも、該利用者と回答先との社会的距離が近いと判断する機能と、を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
ユーザがアプリケーションや装置などに対して感じる社会的距離の遠近を判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態に係る情報提示システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】図１の情報提示システムの利用状態を示す図である。
【図３】図３（ａ）は、情報処理端末のハードウェア構成を示す図であり、図３（ｂ）は、サーバのハードウェア構成を示す図である。
【図４】情報提示システムの各部の機能ブロック図である。
【図５】第１の実施形態に係るユーザアフェクト判定・記録処理を示すフローチャートである。
【図６】図６（ａ）は、皮膚導電データ記録ＤＢを示す図であり、図６（ｂ）は、動画像データ記録ＤＢを示す図である。
【図７】図７（ａ）は、音声データ記録ＤＢを示す図であり、図７（ｂ）は、行動ログＤＢを示す図である。
【図８】行動ログの個人情報レベル定義を示す図である。
【図９】第１の実施形態に係るユーザアフェクトログＤＢを示す図である。
【図１０】個人情報レベルと自己開示レベルの対応関係を示す図である。
【図１１】図１１（ａ）は、アフェクト判定ＡＰＩの個人情報レベル定義を示す図であり、図１１（ｂ）は、アフェクト判定に使用する行動ログタイプとアフェクト判定ＡＰＩ定義を示す図である。
【図１２】第１の実施形態に係る社会的距離算出処理を示すフローチャートである。
【図１３】図１３（ａ）は、質問文生成雛形リストを示す図であり、図１３（ｂ）は、応答解析に使用するアフェクト判定ＡＰＩ定義を示す図である。
【図１４】社会的距離ＤＢを示す図である。
【図１５】第２の実施形態に係る情報提示システムの構成を概略的に示す図である。
【図１６】図１５の情報提示システムの利用状態を示す図である。
【図１７】第２の実施形態に係るユーザアフェクト判定・記録処理を示すフローチャートである。
【図１８】第２の実施形態に係るユーザアフェクトログＤＢを示す図である。
【図１９】第２の実施形態に係る社会的距離算出処理を示すフローチャートである。
【図２０】第３の実施形態に係る社会的距離算出処理を示すフローチャートである。
【図２１】第３の実施形態に係るユーザアフェクトログＤＢを示す図である。
【図２２】第４の実施形態に係る社会的距離算出処理を示すフローチャートである。
【図２３】第５の実施形態に係る情報提示システムの利用状態を示す図である。
【図２４】視線データ記録ＤＢを示す図である。
【図２５】第５の実施形態に係る社会的距離算出処理を示すフローチャートである。
【図２６】第５の実施形態に係るユーザアフェクトログＤＢを示す図である。
【図２７】第７の実施形態に係るユーザアフェクトログＤＢを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
《第１の実施形態》
以下、情報提供システムの第１の実施形態について、図１〜図１４に基づいて詳細に説明する。図１には、第１の実施形態に係る情報提供システム１００の構成が概略的に示されている。
【００１２】
なお、本第１の実施形態では、人と、機械、サービス、アプリケーションなどとの間の心の距離を表す文言として、本来は人と他集団との心の距離を意味する文言である「社会的距離」を用いるものとする。この社会的距離は、人と人との間の距離感と同様、過去のやり取りの背景・経緯等を通じて醸成されるものである。本第１の実施形態の情報提供システム１００は、ユーザの行動や状態等から生成した質問に対するユーザからの回答に基づいて、アプリケーションとの間の社会的距離の遠近を判断する。また、情報提供システム１００は、判断した社会的距離の遠近に基づいて、アプリケーションからユーザに対して提供する情報を制御する。
【００１３】
なお、本第１の実施形態では、ユーザにまつわる情報の分類として図１０に示す「個人情報レベル」（Not Observable／Observable）を用いる。「Not Observable」は、ユーザの表面からは観察できない部分の情報（外部観察では分からない情報）を意味し、例えば、皮膚電気活動量や視線の検出結果等が含まれる。「Observable」は、ユーザの表面の観察から誰でも知ることができる部分の情報（外部観察で分かる情報）を意味し、例えば、小型ビデオ録画器やマイクにより取得される動画像データや音声データが含まれる。
【００１４】
また、本第１の実施形態では、各個人情報レベルによって分類される情報を用いてユーザアフェクト判定されたユーザの状態や気持ちの開示に関する分類として、図１０に示す「自己開示レベル」（Not Superficial／Superficial）を用いる。「Not Superficial」は、本人の人格のコアに及んでいて表面からは観察できない部分の自己開示（他人に知られていない自分の状態／気持ちの開示）を意味する。また、「Superficial」は、本人の表面的な部分に関する自己開示（表面の観察から誰でも知ることができる自分の状態／気持ちの開示）を意味する。なお、図１０に示すように、個人情報レベルの「Not Observable」、「Observable」と、自己開示レベルの「Not Superficial」、「Superficial」は対応している。なお、図１０に示す、個人情報レベル「Observable(conv)」と自己開示レベル「Superficial(intimate)」についての説明は後述する。
【００１５】
ここで、本第１の実施形態の情報提供システム１００は、図２に示すような建屋内をユーザＡが歩いていく中で、与えられるガイダンスを個人ごとに異ならせるシステムであるとする。情報提供システム１００は、図１、図２に示すように、情報処理端末１０と、情報収集装置２０、１２０と、情報提示装置１１０と、処理装置としてのサーバ３０と、を備える。情報提供システム１００に含まれる各装置は、無線通信回線、インターネットなどのネットワーク８０に接続されている。本第１の実施形態の情報提供システム１００は、クライアントソフトウェアの配置された側（ユーザ側）の情報処理装置（情報処理端末１０、情報収集装置２０、１２０、情報提示装置１１０）と、サーバソフトウェアの配置された側の情報処理装置（サーバ３０）とが、全体の処理を分割して実現するシステムである。
【００１６】
なお、以下においては、クライアントソフトウェアが実現するユーザへの提示は、ユーザに応じた情報提示を意味するものとする。また、クライアントソフトウェアがユーザから収集する情報は、ユーザと紐づけてシステム上に保管される。つまり、クライアントソフトウェアを実装する装置は、クライアントソフトウェアもしくはサーバソフトウェアによって、アクセス制御されている。そのため、クライアントソフトウェアやサーバソフトウェアによってユーザＡであることが確認されていることを前提に情報収集や情報提示は行われる。
【００１７】
情報処理端末１０は、ユーザ向けに設計されたクライアントソフトウェアの配置された端末であり、例えば、図２に示すような案内ボード型情報端末であるものとする。なお、情報処理端末１０は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、装着型モバイル端末、ＰＣ（Personal Computer）等であってもよい。
【００１８】
図３（ａ）には、情報処理端末１０のハードウェア構成が示されている。図３（ａ）に示すように、情報処理端末１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、表示部９３、入力部９５及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。表示部９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部９５は、タッチパネルなどを含む。これら情報処理端末１０の構成各部は、バス９８に接続されている。ＣＰＵ９０は、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラムを実行することにより、情報処理端末１０を図４に示す情報提示部１２として機能させる。
【００１９】
情報提示部１２は、ユーザに対する情報提示を行う。なお、情報提示部１２は、画像による情報提示（表示部９３への表示）のほか、スピーカを介した音声による情報提示等を行ってもよい。なお、ユーザへの情報提示の種類は、情報提示部１２のスペック（表示部９３のサイズやスピーカの許容ファイル種類等）に依存する。つまり、情報処理端末１０では、情報提示に用いるインタフェースが確認されていることを前提に情報収集や情報提示が実行される。なお、情報処理端末１０の情報提示部１２は、表示部９３上にアプリケーションＣ２の情報を提示する。
【００２０】
情報収集装置２０は、一例として、図２に示すような腕に装着されるリストバンド型の装置であるものとする。なお、情報収集装置２０としては、リストバンド型の装置に代えて、ヘアバンド型の装置などを採用してもよい。情報収集装置２０は、皮膚導電データ（皮膚電気活動値）を収集する情報収集部２２を有し、ネットワーク８０を介して情報処理端末１０に送信する。皮膚電気活動値に関する技術は、「affdex社, Qセンサ（皮膚電気活動（EDA）センサ）,http://qsensor-support.affectiva.com/，http://assistly-production.s3.amazonaws.com/168567/kb_article_attachments/30856/Q_User_Manual_20130329_original.pdf?AWSAccessKeyId=AKIAJNSFWOZ6ZS23BMKQ&Expires=1406699351&Signature=4lXmsO4t6XH%2FKG345KDwuHAGoDc%3D&response-content-disposition=filename%3D%22Q_User_Manual_20130329.pdf%22&response-content-type=application%2Fpdf」等に記載されている。
【００２１】
情報収集装置１２０は、図２に示すように、建屋内に設置された小型ビデオ録画器である。情報収集装置１２０は、動画像データを取得する情報収集部１２２を有し、取得した動画像データをサーバ３０に送信する。
【００２２】
なお、情報収集部２２，１２２が収集するデータとしては、上記に限らず、ユーザ反応を導出するためのデータ、例えば音声、生体信号、脳波等を採用することができる。なお、データによっては、１種類のセンサのデータから、ユーザ反応を導出するための中間的な情報を複数抽出できる場合もある。例えば、ユーザ記録映像であれば、顔パーツに注目すれば表情の変化の大小の情報が抽出でき、顔サイズの変化に注目すれば情報収集装置１２０に対するユーザの姿勢変化の情報が抽出できる。
【００２３】
情報提示装置１１０は、例えば、プロジェクタやスピーカを含み、建屋内において、ユーザに対して情報提示を行う情報提示部１１２を有している。なお、情報提示部１１２は、情報提示インタフェースがスクリーンや、スピーカであることが確認されていることを前提に情報提示を行う。なお、情報提示装置１１０の情報提示部１１２は、スクリーン等にアプリケーションＣ１の情報を提示する。
【００２４】
サーバ３０は、サーバソフトウェアの配置された情報処理装置であり、ユーザのデータを集約し、整理して保管・分別・各種演算を行う。また、サーバ３０は、ユーザに配信するコンテンツの提示形態の制御を含め、コンテンツ配信を同時に管理する。
【００２５】
ここで、本第１の実施形態では、サーバ３０は、ユーザが機械やサービスに対してどのくらいの社会的距離の遠近をもって接しているかを、機械やサービスからの質問に対するユーザからの短い発話（回答）においてユーザが“他人に知られていない自分の状態／気持ち”を教えるかどうかに基づいて判定する。
【００２６】
図３（ｂ）には、サーバ３０のハードウェア構成が示されている。図３（ｂ）に示すように、サーバ３０は、ＣＰＵ１９０、ＲＯＭ１９２、ＲＡＭ１９４、記憶部（ＨＤＤ等）１９６、ネットワークインタフェース１９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。これらサーバ３０の構成各部は、バス１９８に接続されている。ＣＰＵ１９０は、ＲＯＭ１９２あるいはＨＤＤ１９６に格納されているプログラム（処理プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ１９９が可搬型記憶媒体１９１から読み取ったプログラム（処理プログラムを含む）を実行することにより、サーバ３０が図３の各部として機能する。具体的には、ＣＰＵ１９０がプログラムを実行することで、処理部としての情報提示処理制御部３４、データ管理部３６、社会的距離算出部３８として、サーバ３０が機能する。なお、社会的距離算出部３８を含んで、判定部、判断部取得部、生成部としての機能が実現されている。
【００２７】
情報提示処理制御部３４は、情報提示部１２、１１２による情報提示を制御する。具体的には、情報提示処理制御部３４は、社会的距離算出部３８の算出結果に基づいて、情報提示部１２，１１２からユーザに対して提示する情報を制御する（異ならせる）。なお、コンテンツはサーバ３０より情報処理端末１０や情報提示装置１１０に配信されるものとする。ただし、これに限らず、情報処理端末１０や情報提示装置１１０が外部のコンテンツを受信し、ユーザに提示してもよい。
【００２８】
データ管理部３６は、情報収集装置２０，１２０（情報収集部２２，１２２）において収集された情報を受信し、皮膚導電データ記録ＤＢ４０、動画像データ記録ＤＢ４２、音声データ記録ＤＢ４４において管理する。
【００２９】
社会的距離算出部３８は、データ管理部３６が管理する情報（ＤＢ４０，４２，４４等に格納されている情報）に基づいて、ユーザとアプリケーション、装置、サービス等との社会的距離の遠近を算出する。社会的距離算出部３８は、算出した社会的距離の遠近についての情報を情報提示処理制御部３４に送信する。
【００３０】
なお、サーバ３０が有する各ＤＢの詳細については後述する。
【００３１】
なお、情報処理端末１０やサーバ３０等においては、１つの装置上に複数のユーザ（０人のユーザでもよい）が割り当てられている場合があってもよいし、１つの装置上に複数のソフトウェアシステムが格納されていてもよい。つまり、サーバソフトウェアとクライアントソフトウェアが１台の装置上に実装されていてもよい。また、例えば、一部機能や、一部データを他の装置上に切り離して保持するなど、１つのソフトウェアシステムの機能が複数の装置に分散されていてもよい。逆に複数の装置として表現される機能を１つの装置で実現してもよい。
【００３２】
また、本第１の実施形態では、ユーザと紐づけてシステム上で管理される表示履歴データや外部連携データは、複数の個別のサービスがユーザ情報の管理を行っている可能性がある。このため、システム上で管理されている１人のユーザに対応するデータが、異なるユーザＩＤと紐づいて保管されている場合がある。この場合には、ユーザＩＤ相互の関連付けを行っておくことで、異なるユーザＩＤに紐づくデータを１人のユーザのデータとして利用することが可能となる。
【００３３】
（サーバ３０による処理）
サーバ３０では、情報収集装置２０，１２０の情報収集部２２，１２２から送信された情報から、ユーザの状態や気持ちを判定する「ユーザアフェクト判定」を実行する（ユーザアフェクト判定・記録処理）。また、サーバ３０は、ユーザアフェクト判定の結果に基づいてユーザに対する質問を生成し、質問に対するユーザからの回答に基づいて社会的距離の遠近を算出する（社会的距離算出処理）。また、サーバ３０は、算出した社会的距離の遠近に応じた情報を情報処理端末１０に提示する（情報提示処理）。以下、各処理について説明する。
【００３４】
（１）ユーザアフェクト判定・記録処理
以下、サーバ３０によるユーザアフェクト判定・記録処理について、図５のフローチャートに沿って説明する。なお、本処理の前提として、情報処理端末１０をユーザＡが利用しているものとする。この場合、情報処理端末１０、情報提示装置１１０の情報提示部１２、１１２のユーザでもあるユーザＡは、表示部９３上に提示されるアプリケーションＣ２の情報、スクリーン等に提示されるアプリケーションＣ１の情報を利用しているものとする。また、情報収集装置２０，１２０のユーザでもあるユーザＡの皮膚導電データや動画像データが、ユーザが建屋内にいる間に、情報収集装置２０、１２０（情報収集部２２，１２２）によって収集されるものとする。
【００３５】
この場合、情報収集装置２０、１２０の情報収集部２２、１２２で収集された皮膚導電データ及び動画像データは、情報収集部２２，１２２において一旦収集される。そして、一旦収集されたデータは、適当なタイミングで、情報収集部２２，１２２からサーバ３０の情報提示処理制御部３４に送信される。
【００３６】
なお、図５の処理は、サーバ３０が、情報収集装置２０、１２０から一定量以上のデータを受信したタイミングで実施されるものとする。ただし、これに限らず、サーバ３０は、図５の処理を所定時間間隔で定期的に行ってもよい。
【００３７】
図５の処理では、まず、ステップＳ１０において、データ管理部３６がセンサ入力情報（皮膚導電データと動画像データ）を受け取る。また、データ管理部３６は、センサ入力情報を、タイムスタンプ情報とともに皮膚導電データ記録ＤＢ４０（図６（ａ））及び動画像データ記録ＤＢ４２（図６（ｂ））に記録する。
【００３８】
ここで、図６（ａ）には、皮膚導電データ記録ＤＢ４０のデータ構造が示され、図６（ｂ）には、動画像データ記録ＤＢ４２のデータ構造が示されている。皮膚導電データ記録ＤＢ４０は、図６（ａ）に示すように、「ＤＢ記録時刻」、「センサ記録時刻」、「ユーザ名」、「情報収集装置ＩＤ」、「皮膚電気活動値」の各フィールドを有する。このうち、「ＤＢ記録時刻」のフィールドには、皮膚導電データ記録ＤＢ４０にデータが記録された日時の情報（タイムスタンプ）が格納され、「センサ記録時刻」のフィールドには、情報収集装置２０において付加された皮膚導電データ取得時点のタイムスタンプが格納される。また、「ユーザ名」のフィールドには、ユーザの識別情報（名称等）が格納され、「情報収集装置ＩＤ」のフィールドには、皮膚導電データの収集を行った情報収集装置の識別情報（図６（ａ）では、図４において用いられている符号）が格納される。「皮膚電気活動値」のフィールドには、皮膚導電データの具体的な数値が格納される。なお、本実施形態では、「情報収集装置ＩＤ」のフィールドには、図４において情報収集装置２０に付与されている符号「２０」が格納される。
【００３９】
一方、動画像データ記録ＤＢ４２は、図６（ｂ）に示すように、「ＤＢ記録時刻」、「センサ記録開始時刻」、「センサ記録終了時刻」、「ユーザ名」、「情報収集装置ＩＤ」、「動画像データ記録ファイルＵＲＩ」の各フィールドを有する。「センサ記録開始時刻」のフィールドには、音声データの記録開始日時の情報（タイムスタンプ）が格納され、「センサ記録終了時刻」のフィールドには、音声データの記録終了日時の情報（タイムスタンプ）が格納される。その他のフィールドについては、皮膚導電データ記録ＤＢ４０が有する対応するフィールドと同様のデータが格納される。なお、図６（ｂ）では、情報収集装置ＩＤとして、図４において情報収集装置１２０に付与されている符号「１２０」が格納される。また、「動画像データ記録ファイルＵＲＩ」のフィールドには、動画像データのファイルの記録場所を示すＵＲＩ（Uniform Resource Identifier）が格納される。
【００４０】
なお、センサ入力情報には、建屋内に設置されたマイクから得られる音声データが含まれる場合もある。データ管理部３６が、音声データを取得した場合には、取得した音声データを図７（ａ）に示すような音声データ記録ＤＢ４４に格納する。音声データ記録ＤＢ４４は、「ＤＢ記録時刻」、「センサ記録開始時刻」、「センサ記録終了時刻」、「ユーザ名」、「情報収集装置ＩＤ」、「音声データ記録ファイルＵＲＩ」の各フィールドを有する。これら各フィールドについては、動画像データ記録ＤＢ４２と同様であるので説明は省略する。なお、図７（ａ）の「情報収集装置ＩＤ」のフィールドには、マイクのＩＤ（実際には数値や文字等）が格納される。
【００４１】
図５に戻り、次のステップＳ１２では、データ管理部３６が、各ＤＢに記録されたセンサ入力情報に基づいて、ユーザの行動ログを作成し、行動ログＤＢ４６に格納する。より具体的には、データ管理部３６は、センサ入力情報に基づいて、外部技術を用いて行動ログ（本第１の実施形態では、ユーザの歩行時の行動、手の動き、手の発汗）の作成を行う。ここで、行動ログは、センサ入力情報をベースに、ユーザの行動の履歴をログとして蓄積するものである。行動ログの作成方法は、既に多くの提案がなされているが、本第１の実施形態では、外部技術を呼び出して用いることとしている。なお、データ管理部３６は、１つのセンサ入力情報から１つの行動ログを作成してもよいし、複数（複数個又は複数種類）のセンサ入力情報から１つの行動ログを算出してもよい。また、新しく取得したセンサ入力情報からのみ行動ログを算出してもよいし、過去に記録したセンサ入力情報を含めて行動ログを算出してもよい。
【００４２】
図７（ｂ）には、行動ログＤＢ４６のデータ構造が示されている。行動ログＤＢ４６は、図７（ｂ）に示すように、「ＤＢ記録時刻」、「ユーザ行動時刻」、「ユーザ名」、「情報収集装置ＩＤ」、「行動ログタイプラベル」、「行動ログデータ」の各フィールドを有する。「ＤＢ記録時刻」のフィールドには、行動ログが行動ログＤＢ４６に記録された日時の情報（タイムスタンプ）が格納される。「ユーザ行動時刻」のフィールドには、ユーザが行動を行った日時（例えば、行動ログの基になったセンサ入力情報がＤＢ４０、４４等に格納された日時）の情報（タイムスタンプ）が格納される。なお、図７（ｂ）では、「ユーザ行動時刻」として、動画像データの「センサ記録開始時刻」を流用しているが、動画像データが長い場合には、行動ログ算出に使用した動画像のタイムフレームからユーザ行動の行われた時刻を更に正確に特定して記録してもよい。「ユーザ名」のフィールドには、行動ログの行動を行ったユーザの識別情報（名称等）が格納され、「情報収集装置ＩＤ」のフィールドには、行動ログの基になったセンサ入力情報を収集した装置のＩＤが格納される。更に、「行動ログタイプラベル」及び「行動ログデータ」のフィールドには、行動ログのタイプ（種類）や行動ログのデータが格納される。例えば、「行動ログタイプラベル」のフィールドには、歩行時の行動、手の動き、発汗などの具体的な情報が格納され、「行動ログデータ」のフィールドには、行動に関する具体的な情報が格納される。
【００４３】
ここで、データ管理部３６は、行動ログを生成する際に、システムデータ５０（図４参照）を参照する。なお、システムデータ５０には、図８の行動ログの個人情報レベル定義、図１１（ａ）のアフェクト判定ＡＰＩの個人情報レベル定義、図１１（ｂ）のアフェクト判定に使用する行動ログタイプとアフェクト判定ＡＰＩ定義、図１３（ａ）の質問文生成雛形リスト、図１３（ｂ）の応答解析に使用するアフェクト判定ＡＰＩ定義等が含まれる。ここでは、データ管理部３６は、システムデータ５０のうち行動ログの個人情報レベル定義（図８）を参照する。なお、行動ログの個人情報レベル定義は、システム中に大量の行動ログ作成方法が存在している場合に、各ユーザに対して管理しておくべき行動ログ作成方法をあらかじめ定義するものである。なお、図８の行動ログの個人情報レベル定義においては、各行動ログタイプの「個人情報レベル」についても定義されている。データ管理部３６は、取得したセンサ入力情報を用いて行動ログが得られるかを、行動ログの個人情報レベル定義において確認し、例えば、動画像データから歩行時の行動ログを生成する。一例として、図６（ａ）、図６（ｂ）において具体値が入力された各３行が新規に取得したセンサ入力情報であったとする。この場合、データ管理部３６は、最終行のデータ(時刻txにセンサ記録が行われたデータ)より一定時間ｋだけ遡った時刻tx-kまでの時刻tx-k〜txのデータを用いて、時刻txの行動ログを求める。
【００４４】
すなわち、皮膚電位データでいえば、図６（ａ）のセンサ記録時刻が「2014/7/12 11:00:01.040」のデータより一定時間を遡ったデータまでのデータを用いて、「2014/7/12 11:00:01.040」の行動ログを求める。図７（ｂ）の行動ログＤＢ４６の３行目がこの「2014/7/12 11:00:01.040」のユーザＡの手の発汗を記録したもので、ここでは、値を０から１の間に正規化した手の発汗のレベルを行動ログデータとして記録している。
【００４５】
また、図７（ｂ）の行動ログＤＢ４６の１行目、２行目は、情報収集装置１２０でユーザＡの様子をとらえた動画像からユーザＡの動きを解析し、１行目は歩行時の行動のログとして、どこで一定時間以上静止したかを記録している。１行目の行動ログデータである、Stay <where>vegetable_area</where>は、この時刻において一定時間以上静止があり、静止した場所が野菜売り場であったことを意味する。
【００４６】
２行目は手の動きのログとして、物を掴んで持ち上げた動作を記録している。行動ログデータである、Pickup <what>green pepper</what>は、この時刻に物を掴んで持ち上げた動作があり、動作の対象物がピーマンであったことを意味する。
【００４７】
図５に戻り、次のステップＳ１４では、データ管理部３６が、更新後の行動ログを用いて、ユーザアフェクト判定を実行する。また、ステップＳ１６では、ユーザアフェクト判定に用いた行動ログデータの時刻情報を基に、アフェクト判定時刻を決定し、判定したユーザアフェクトをユーザアフェクトログＤＢ４８に記録する。ここで、ユーザアフェクトログＤＢ４８は、図９に示すように、「ＤＢ記録時刻」、「アフェクト判定時刻（開始）」、「アフェクト判定時刻（終了）」、「ユーザ名」、「行動ログタイプラベル／アフェクト判定タイプラベル」、「自己開示レベル」、「ユーザアフェクト種類ラベル」、「ユーザアフェクト」の各フィールドを有する。
【００４８】
例えば、時刻txのユーザ行動ログとして、図７（ｂ）の３つの異なる行動ログタイプラベルを持つ行動ログが記録されたとする。なお、ユーザアフェクト判定は、１つの行動ログから、ユーザアフェクトを判定するものもあれば、複数の行動ログを元にユーザアフェクトを判定するものもあれば、センサ入力情報を直接用いるものもある。本第１の実施形態では、一例として、データ管理部３６は、１つの行動ログのみからユーザアフェクト判定を行うものとしている。
【００４９】
図９の上から４行目（４つ目）のデータは、行動ログタイプレベル「歩行時の行動」の行動ログを用いて、前回のユーザアフェクト判定が行われた時間区間の終了時刻（アフェクト判定時刻（終了）：2014/7/12 11:00:00.000）や、図７（ｂ）の行動ログＤＢ４６の上から１行目（１つ目）のユーザ行動時刻2014/7/12 11:00:01.040のデータ（行動ログ）が抽出され、該行動ログを用いて、ユーザアフェクト判定が行われた結果を示している。
【００５０】
データ管理部３６は、前回のアフェクト判定時刻（終了）をユーザアフェクトログＤＢ４８の「アフェクト判定時刻（開始）」のフィールドに記録する。またデータ管理部３６は、アフェクトログ判定に用いたデータの最後のユーザ行動時刻を「アフェクト判定時刻（終了）」のフィールドに記録する。
【００５１】
また、データ管理部３６は、どの程度の個人情報レベルの情報を用いてアフェクト判定を行ったかに基づいて、自己開示レベルを決定し、ユーザアフェクトログＤＢ４８の「自己開示レベル」のフィールドに記録する。
【００５２】
具体的には、行動ログタイプラベルが歩行時の行動である場合、データ管理部３６は、システムデータ５０に含まれる行動ログの個人情報レベル定義（図８）を参照し、当該行動ログタイプラベルの個人情報レベル（Observable）に対応する自己開示レベル（Superficial）を図１０から特定し、特定した自己開示レベルをユーザアフェクトログＤＢ４８の「自己開示レベル」のフィールドへ記録する。
【００５３】
なお、ユーザアフェクトログ４８の「ユーザアフェクト種類ラベル」のフィールドについては、どのような種類のユーザアフェクトが記録されるかが明示されている。ユーザアフェクト判定に用いた「行動ログタイプラベル／アフェクト判定タイプラベル」が異なる場合であっても、このユーザアフェクト種類ラベルが一致するユーザアフェクトログについては、ユーザアフェクトの一致／不一致の判定が容易なデータ群として取り扱うことができる。
【００５４】
ステップＳ１４では、データ管理部３６は、図１１（ａ）のアフェクト判定ＡＰＩの個人情報レベル定義や、図１１（ｂ）のアフェクト判定に使用する行動ログタイプとアフェクト判定ＡＰＩ定義を用いて、外部のユーザ反応定量化技術を呼び出し、センサ入力情報に基づいてユーザアフェクト（興味・関心のPositive/Neutral/Negative等）の作成を行う。なお、図１１（ａ）のアフェクト判定ＡＰＩの個人情報レベル定義は、アフェクト判定ＡＰＩの個人情報レベルや、センサ入力情報のデータ種別や情報収集装置ＩＤを定義する。また、図１１（ｂ）のアフェクト判定に使用する行動ログタイプとアフェクト判定ＡＰＩ定義は、各ユーザにおいてアフェクト判定にどの行動ログタイプを用い、どのアフェクト判定ＡＰＩを用いるかが定義されている。ユーザ反応の定量化方法は、既に多くの提案がなされており、本第１の実施形態では、皮膚導電データや動画像データに基づいてユーザのPositiveな感情又はNegativeな感情の推定を行う。
【００５５】
なお、本人の表面的な部分の観察から知ることができないデータを用いたアフェクト判定手法としては、「iMotions社，Attention Tool API， http://imotionsglobal.com/software/attention-tool-api/」や、「Thomas Fritz, Andrew Begel, Sebastian C. Muller, Serap Yigit-Elliott, Manuela Zuger, Using Psycho-Physiological Measures to Assess Task Difficulty in Software Development, ICSE’14, 2014.」、「Erin T. Solovey, Marin Zec, Enrique Abdon Garcia Perez, Bryan Reimer, Bruce Mehler, Classifying Driver Workload Using Physiological and Driving Performance Data: Two Field Studies, CHI2014, 2014.」などを用いることができる。また、本人の表面的な部分に関する自己開示、すなわち表面の観察から誰でも知ることができる自分の状態／気持ちの開示の判定手法としては、「Emotient社, Emotient API , http://www.emotient.com/products」や、「Mary Ellen Foster, Andre Gaschler and Manuel Giuliani, How Can I Help You? Comparing Engagement Classification Strategies for a Robot Bartender, ICMI2013, 2013.」、「Chiew Seng Sean Tan, Johannes Schoning, Kris Luyten, Karin Coninx, Informing Intelligent User Interfaces by Inferring Affective States from Body Postures in Ubiquitous Computing Environments, IUI’13, 2013.」
などを用いることができる。
【００５６】
なお、上記においては、行動ログを用いてユーザアフェクト判定を行う例を挙げたが、センサ入力情報から直接ユーザアフェクト判定を行う実装があっても良い。この場合、アフェクト判定に使用する行動ログタイプとアフェクト判定ＡＰＩ定義（図１１（ｂ））中に、使用するアフェクト判定ＡＰＩを記載しておく。ここでは、ユーザＡは、表情解析ＡＰＩを用いて、ユーザアフェクト判定をすることができる。このようなアフェクト判定ＡＰＩにおいては、個々に個人情報レベルや、どのセンサ入力情報、どの収集装置のデータを用いるかを、アフェクト判定ＡＰＩの個人情報レベル定義（図１１（ａ））のように事前にシステム中で定義している。このため、行動ログを用いてユーザアフェクト判定を行った場合と同様、ユーザアフェクト判定ＡＰＩを用いてユーザアフェクト判定を行った場合も、その結果は、ユーザアフェクトログＤＢ４８に記録することができる。
【００５７】
（２）社会的距離算出処理
次に、図１２のフローチャートに沿って、社会的距離算出処理について、詳細に説明する。なお、図１２の処理は、所定時間間隔で定期的に行ってもよいし、サーバ３０の情報提示処理制御部３４が情報提示部１２，１１２を介して情報提示を開始する直前において行うこととしてもよい。
【００５８】
図１２の処理では、まず、ステップＳ３０において、社会的距離算出部３８が、ユーザアフェクトログＤＢ４８を確認する。そして、社会的距離算出部３８は、同時間帯のデータのうち、SuperficialとNot Superficialとで、異なる（別のクラスに分類される）ユーザアフェクトが記録されているデータ（時間帯も含む）を抽出する。
【００５９】
本第１の実施形態では、ユーザアフェクトの値の種類がPositive/Neutral/Negativeであり、Neutralはどちらの値とも判定することができなかった場合を意味している。したがって、本第１の実施形態では、別のクラスに分類されるケースは、いずれかがPositive又はNegativeに分類されるケースとなる。
【００６０】
ステップＳ３０では、具体的には、社会的距離算出部３８は、図９のユーザアフェクトログＤＢ４８の上から５、６番目（５，６行目）のデータのように、SuperficialなデータとNot Superficialなデータとで、Positive/Negativeいずれかの別々のクラスに分類される時間帯を抽出する。抽出した時間帯は、Observableなデータを基に判定したユーザアフェクトと、Not Observableなデータを基に判定したユーザアフェクトとが異なる時間帯であり、“表面の観察から誰でも知ることができる自分の状態／気持ち”と“他人に知られていない自分の状態/気持ち”とが異なっていた可能性のある時間帯である。
【００６１】
次いで、ステップＳ３２では、抽出した時間帯に関するデータを行動ログＤＢ４６等から抽出し、当該時間帯のアフェクトをたずねる質問文を生成する。具体的には、社会的距離算出部３８は、抽出した時間帯について持っている情報を、図７に示した行動ログＤＢ４６から抽出するとともに、図６（ａ）や図６（ｂ）に示したような各センサから記録されたセンサ入力情報を抽出する。
【００６２】
例えば、時間帯として2014/7/12 11:00:00.000から2014/7/12 11:00:01.040までが抽出されたとする。この場合、社会的距離算出部３８は、抽出された時間帯の行動ログＤＢ４６を参照し、歩行時の行動が「Stay <where>vegetable_area</where>」であったことや、手の動きが「Pickup <what>green pepper</what>」であったことを抽出する。
【００６３】
そして、社会的距離算出部３８は、システムデータ５０に含まれる図１３（ａ）に示す質問文生成雛形リストにあらかじめ準備されている雛形の中から、抽出した情報を利用できるものを選択する。この場合、社会的距離算出部３８は、質問文生成雛形リストに登録されている雛形を上から順番に選択してもよいし、ランダムに選択してもよい。ここでは、一例として、[where]の情報を抽出したため、社会的距離算出部３８は、図１３（ａ）１つ目の雛形を選択したものとする。その後、社会的距離算出部３８は、行動ログデータとして記録されている<where>と</where>でタグ付けされた場所の記録を使用して、雛形にあてはめ、「<where>vegetable_area</where>にいた時、何かありましたか？」のような質問文を生成する。なお、場所については、英単語そのまま用いてもよいし、より自然な発話になるように、対訳語をリスト化しておき、ユーザに合わせて言語翻訳を行った後に発話をしてもよい。
【００６４】
次いで、ステップＳ３４では、社会的距離算出部３８は、情報処理端末１０等を介して、生成した質問文を用いてユーザに対する質問を行い、ユーザからの回答をセンサ入力情報として記録する。また、ステップＳ３６では、社会的距離算出部３８は、ユーザアフェクト判定を行う。
【００６５】
ここで、センサ入力情報は、図６（ａ）や図６（ｂ）、あるいは図７（ａ）で示したようにセンサで常時取得され、情報収集装置２０，１２０からサーバ３０に集約されて記録されているデータである。また、システム中で用いることができるアフェクト判定は複数あり、また、応答時ユーザアフェクト判定に用いることができるアフェクト判定は、ユーザが対話相手に対して提示している情報を用いて精度よく相手のアフェクト判定を行う特徴を有している必要がある。このため、本実施形態では、あらかじめ用いるアフェクト判定ＡＰＩを評価し、システムデータ５０において定義付けしておく必要がある。
【００６６】
ここでは、応答解析において使用可能なアフェクト判定ＡＰＩは、図１３（ｂ）の応答解析に使用するアフェクト判定ＡＰＩ定義のような形で定義づけされる。なお、図１３（ｂ）の定義には、「高精度順位」と、「アフェクト判定ＡＰＩ」と、「センサ入力情報」と、「情報収集装置ＩＤ」のフィールドが設けられている。「高精度順位」のフィールドには、応答解析の精度が高いＡＰＩほど小さい数字が入力される。その他のフィールドについては、図１１（ａ）の定義が有するフィールドと同様である。社会的距離算出部３８は、持っているセンサ入力情報をもとに、高精度順位の高いアフェクト判定ＡＰＩを使用可能であるかを確認する。例えば、情報収集装置１２０から得た動画像データ、音声データがシステム中に記録されている場合には、詳細顔画像・音声解析ＡＰＩを用いて、応答時のユーザアフェクト判定を行う、という風に使用可能なアフェクト判定ＡＰIを決定する。
【００６７】
次いで、ステップＳ３８では、社会的距離算出部３８は、社会的距離の遠近判定を行う。
【００６８】
この場合、社会的距離算出部３８は、ステップＳ３６で判定した応答時ユーザアフェクトが、ステップＳ３０で抽出された時間帯における、“他人に知られていない自分の状態／気持ち”と一致している場合には、社会的距離が近いと判定する。一方、一致しなかった場合には、社会的距離が近いとは言えないので、社会的距離算出部３８は社会的距離が遠いと判定する。
【００６９】
図９のユーザアフェクトログＤＢ４８から抽出した時間帯では、Superficialな自己開示レベルのデータがPositiveで、Not Superficialな自己開示レベルのデータがNegativeという風に、“表面の観察から誰でも知ることができる自分の状態／気持ち”と、“他人に知られていない自分の状態／気持ち”とで、状態/気持ちが異なっていた可能性があり、ユーザに質問文によって、その時間帯の気持ちを尋ねた場合に、ユーザが“他人に知られていない自分の状態／気持ち”を自己開示する場合には、社会的距離が近いと判定をするものである。
【００７０】
ステップＳ３８では、社会的距離算出部３８は、図１４に示すように、判定した社会的距離の遠近を記録する。なお、図１４の社会的距離ＤＢ５２は、「ＤＢ記録時刻」、「社会的距離計算区間始点時刻」、「ユーザ名」、「アプリＩＤ」、「社会的距離の遠近」の各フィールドを有する。例えば社会的距離が近い場合には「社会的距離の遠近」のフィールドに“ＳＤ”が入力され、遠い場合には“ＬＤ”が入力される。この際、社会的距離算出部３８は、社会的距離の遠近を、質問文を投げかけたアプリケーションに対するもの（本実施形態ではアプリケーションＣ２に対するもの）として記録する。また、社会的距離算出部３８は、上記においてユーザアフェクトログの使用したデータのうち最も古いタイムスタンプを、社会的距離計算区間始点時刻として記録する。また、社会的距離ＤＢ５２にこの記録処理を行った時刻をＤＢ記録時刻として記録する。
【００７１】
（３）サーバ３０による情報提示処理
次に、サーバ３０（情報提示処理制御部３４）による情報提示処理について説明する。情報提示処理制御部３４は、社会的距離の遠近に応じた利用範囲で、利用する情報制限を行い、情報提示を行う。
【００７２】
本実施形態では、上記（２）の処理において、ユーザＡと建屋内で提供するサービスとの社会的距離の遠近が明確になったため、情報提示処理制御部３４は、社会的距離の遠近に基づいてユーザＡに提供する情報を制御する（異ならせる）。
【００７３】
例えば、図１４の上から５つ目の社会的距離の遠近（ＳＤ）が求められた場合には、社会的距離が近いので、情報提示処理制御部３４は、ユーザＡのプライバシに関連する情報を提供することができ、よりユーザＡに適した情報の提供をすることができる。これにより、ユーザとアプリケーションやサービス、装置との社会的距離の遠近に応じた情報をユーザに対して提供することができる。
【００７４】
以上、詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、社会的距離算出部３８が、生成した質問に対して、ユーザがユーザ以外に知られていない情報を含む内容の回答を行ったか否かを判定し、ユーザが該ユーザ以外に知られていない情報を含む内容の回答を行った場合に、該ユーザ以外に知られていない情報を含まない内容の回答を行った場合よりも、ユーザと回答先（アプリケーションやサービス）との社会的距離が近いと判断する（Ｓ３８）。これにより、ユーザの回答に基づいて、社会的距離の遠近を自動的に精度よく判断することが可能となる。
【００７５】
また、本第１の実施形態では、情報提示処理制御部３４は、社会的距離の遠近に基づいて、ユーザに提供する情報の内容を異ならせるので、ユーザに対して社会的距離にそぐわない情報を提示するのを抑制することができる。これにより、ユーザには適切な情報が提示されるため、アプリケーションやサービスに対してユーザが悪い印象を抱くのを防止することができる。また、アプリケーションやサービスは、ユーザと良好な関係を維持しながら継続的に情報提供することができる。
【００７６】
また、本第１の実施形態では、ユーザの行動ログを取得し、取得した情報に基づいて質問を生成するので、社会的距離を判断するために必要な質問を自動的に生成することができる。
【００７７】
また、本第１の実施形態では、社会的距離算出部３８は、ユーザの行動ログのうち、外部観察からは明らかでないユーザの状態又は気持ちに関する情報（ユーザアフェクト）と、外部観察から明らかなユーザの状態又は気持ちに関する情報とが異なる種類である時間帯におけるユーザの行動ログに基づいて質問を生成する。これにより、ユーザからの質問に対する回答に基づいて、ユーザとアプリケーション等との社会的距離の遠近を精度良く判断することができる。
【００７８】
また、本第１の実施形態では、ユーザが回答を行ったときのユーザの状態又は気持ちに関する情報が、外部観察からは明らかでないユーザの状態又は気持ちに関する情報と、外部観察から明らかなユーザの状態又は気持ちに関する情報のいずれと一致するかに基づいて、ユーザがユーザ以外に知られていない情報を含む内容の回答を行ったか否かを判定する。これにより、判定結果に基づいて、社会的距離の遠近を精度良く判断することができる。
【００７９】
なお、上記第１の実施形態では、ユーザが該ユーザ以外に知られていない情報が、自己開示レベルが「Not Superficial」な行動ログである場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、ユーザが他者に対して開示していないと認識している情報（趣味、嗜好などの情報）であってもよい。すなわち、社会的距離算出部３８は、ユーザが他者に対して開示していないことを認識している情報に関連する質問を行い、ユーザが質問に対して回答した内容が、他者に対して開示していないと認識している情報を含んでいた場合には、社会的距離が近いと判断することとしてもよい。
【００８０】
《第２の実施形態》
次に、第２の実施形態について、図１５〜図１７に基づいて説明する。本第２の実施形態では、自己開示レベルを本人の人格のコアに及んでいて表面からは観察できない部分の自己開示に類するものか／そうでないかという分類以外の分類も用いて、ユーザアフェクトログを生成する点が、上述した第１の実施形態と異なる。
【００８１】
本第２の実施形態では、図１５に示すように、情報提供システム１００’は、情報処理端末１０’と、情報処理端末１０’に接続された情報収集装置２０と、を備える。情報処理端末１０’は、図１６に示すように、ユーザ（ユーザＢとする）が常時携帯する端末（例えばスマートフォンや携帯電話など）である。また、情報収集装置２０は、第１の実施形態と同様、ユーザＢの腕等に装着される装置である。情報処理端末１０’と情報収集装置２０との間は、Bluetooth（登録商標）等により通信可能に接続されている。その他の構成等については、第１の実施形態と同様である。
【００８２】
本実施形態では、ユーザＢが常時携帯する情報処理端末１０’において使用しているアプリケーションＣ０が存在しており、また、ユーザＢが１つの建屋を歩いていく中で情報提示装置１１０によって提示される空間が個人によって異なる。なお、本実施形態では、情報収集装置１２０が動画像データの他、音声データを収集する（図７（ａ）参照）。
【００８３】
ここで、サーバ３０のデータ管理部３６は、図１１（ｂ）に示すアフェクト判定に使用する行動ログタイプとアフェクト判定ＡＰＩ定義ＤＢに基づいて、ユーザアフェクトログの生成を行う。
【００８４】
この場合、データ管理部３６は、図８の行動ログの個人情報レベル定義ＤＢと、図１１（ａ）のアフェクト判定ＡＰＩの個人情報レベル定義ＤＢに示すように、個人情報レベルがそれぞれ、歩行時の行動がObservable、手の発汗がNot Observable、音声解析ＡＰＩがObservable(conv)である情報を行動ログ生成時やアフェクト解析時において用いる。なお、Observable(conv)は、図１０に示すように、(対話相手であれば)表面の観察から誰でも知ることができる部分の情報を意味する。また、個人情報レベル（Observable(conv)）は、自己開示レベル（Superficial(intimate)）に対応する。Superficial(intimate)は、（対話相手に対する）本人の表面的な部分に関する自己開示、すなわち（対話相手であれば）表面の観察から誰でも知ることができる自分の状態／気持ちの開示を意味する。
【００８５】
これら個人情報レベルは、どのセンサから収集され、どのような人の行動を取り扱うかという点からシステム毎に管理者の判断で定義される。本実施形態では、歩行時の行動は、情報収集装置１２０がユーザを遠隔から撮影した動画像データを用いて収集する。また、音声解析ＡＰＩは、携帯型の端末（情報処理端末１０’）で採取された音声データを用い、手の発汗は、情報収集装置２０で採取された生体電位データ（皮膚電気活動量）を用いて収集する。
【００８６】
本実施形態においては、データ管理部３６は、図１７の処理を実行する。具体的には、データ管理部３６は、ステップＳ１０、Ｓ１２を上記第１の実施形態と同様に実行した後、ステップＳ１１４において、以下のようにしてユーザアフェクト判定処理を実行する。
【００８７】
すなわち、ステップＳ１１４では、データ管理部３６は、最もPositiveな状態を１、最もNegativeを０とした正規化したスコアによりユーザアフェクトを求める。なお、ユーザアフェクト判定技術については、第１の実施形態と同様、既存の技術を用いる。なお、対話相手には知られているデータを用いたアフェクト判定としては、「M. E. Hoque et. al, Robust Recognition of Emotion from Speech, 6th International Conference on Intelligent Virtual Agents (IVA), 2006.」や、「Chiew Seng Sean Tan, Johannes Schoning, Kris Luyten, Karin Coninx, Informing Intelligent User Interfaces by Inferring Affective States from Body Postures in Ubiquitous Computing Environments, IUI’13, 2013.」や、「Yale Song, Louis-Philippe Morency, Randall Davis, Learning a Sparse Codebook of Facial and Body Microexpressions for Emotion Recognition, ICMI2013, 2013.」を採用することができる。
【００８８】
次いで、ステップＳ１１６では、データ管理部３６は、行動ログ生成時やアフェクト解析時に用いた個人情報レベルObservable/ Observable(conv)/Not Observableを参照し、ユーザアフェクトログの自己開示レベルに対してもSuperficial/ Superficial(Intimate)/ Not Superficialの対応する分類のいずれかを記録する。ユーザアフェクトの種類は、ここではNormScore(Positive-Negative)という、正規化したスコアが記録されていることを示すラベルを用いる。ユーザアフェクトの値としては、外部のユーザアフェクト判定技術を用いて、０から１の間の数値を使用する。そして、データ管理部３６は、複数の自己開示レベルのユーザアフェクトログをタイムスタンプ情報とともに図１８に示すように蓄積する。
【００８９】
また、本第２の実施形態では、社会的距離算出部３８は、社会的距離の遠近判定を、図１９のフローチャートに沿って実行する。図１９のステップＳ１３０では、社会的距離算出部３８が、用いる自己開示レベルにおいて全ての分類でユーザアフェクトが不一致となる時間帯を抽出する。なお、正規化されたスコアであるユーザアフェクトのどこからどこまでを一致又は不一致と判定するかについては、事前にシステムで定義しておけばよい。例えば、０から１の間を３分割し、Class1=０〜０．３、Class2=０．４〜０．６、Class3=０．７〜１、のようにクラス分けし、抽出した時間帯のデータによって、Not SuperficialはClass1、Superficial(Intimate)はClass2、Not SuperficialはClass3といった形で、スコアを各クラスに割り当てて用いても良い。あるいは、(スコアの最大値（＝１）−スコアの最小値（＝０)）／分割クラス数（＝３）／２で、各クラスの幅を先に決定し、抽出した時間帯のユーザアフェクト値を各クラスの中央値としてクラスを定義してもよい。本実施形態では、クラスの幅を０．１６とすると、各クラスの中央値が０．１、０．４、０．９であるとき、各クラスはClass1=０〜０．２６、Class2=０．２４〜０．５６、Class3=０．７４〜１となる。この場合、Class1とClass2の間に重複する範囲がある。したがって、重複する範囲はユーザアフェクト解析の結果の切り分けが困難な領域であるとして、用いないこととし、Class1=０〜０．２３、Class2=０．２７〜０．５６、Class3=０．７４〜１のように調整を行ってもよい。
【００９０】
社会的距離算出部３８は、図１９のステップＳ３２、ステップＳ３４、ステップＳ３６を上記第１の実施形態と同様に実行する。そして、社会的距離算出部３８は、ステップＳ３８において、質問への応答時のユーザアフェクトが、抽出した時間帯のNot Superficialなデータを用いて判定したユーザアフェクトと一致するか（ユーザアフェクトの値がClass3内の値か）を判定する。ユーザアフェクトの値がClass3内の値であった場合には、社会的距離算出部３８は、社会的距離が近いと判定する。それ以外のケースでは、Class2に一致していた場合には、社会的距離の遠近が中程度とし、Class1に一致していた場合には、社会的距離が遠いとする。このように社会的距離の遠近を遠い／近いのみでなく複数レベルに分けて評価することで、情報提示のレベルをこの社会的距離の遠近のレベルに合わせて行うことが可能となる。
【００９１】
《第３の実施形態》
次に、第３の実施形態について、図２０，図２１に基づいて説明する。本第３の実施形態では、ユーザアフェクトログＤＢ４８中の複数時間帯の中から、異なる自己開示レベル毎に異なるユーザアフェクトとなっている複数の時間帯を抽出する点が、上記第１の実施形態と異なる。
【００９２】
具体的には、社会的距離算出部３８が、ユーザアフェクトログＤＢ４８に蓄積されているユーザアフェクトに基づいて社会的距離の遠近の判定を行う場合（図２０）、ステップＳ２３０において、質問文を生成する対象となる時間帯を複数抽出する。この場合の抽出の条件は、抽出した時間帯全体において、「Not Superficial」なデータと、「Superficial」なデータとから判定されるユーザアフェクト（Positive/Neutral/Negative）が一致しないことである。このような時間帯であれば、複数の時間帯を抽出した場合であっても、ユーザが回答した内容によって、ユーザ応答時のアフェクトと、記録されているNot Superficialな自己開示レベルのユーザアフェクトとが一致するかどうかによって、社会的距離の遠近を判定することが可能である。
【００９３】
図２１には、本実施形態のユーザアフェクトログＤＢ４８の一例が示されている。上述した抽出の条件として挙げた、複数時間帯において、Not Superficialなデータと、Superficialなデータであるユーザアフェクトが一致しない時間帯としては、図２１の上から１つ目及び２つ目の時間帯（t1とする）、及び上から３つ目及び４つ目の時間帯（t2とする）が挙げられる。この場合、時間帯t1では、Superficialな自己開示レベルのユーザアフェクトがPositiveであり、時間帯t2では、Not Superficialな自己開示レベルのデータから推測されたユーザアフェクトがNegativeであり、それ以外は明確でなくneutralとして記録されている。したがって、t1とt2においては、Not Superficialなデータと、Superficialなデータとでユーザアフェクトが一致していないため、ステップＳ２３０では、これらの時間帯が抽出されることになる。
【００９４】
図２０の以降の処理（Ｓ３２〜Ｓ３８）は、第１の実施形態（図１２）と同様である。なお、質問文生成（Ｓ３２）においては、社会的距離算出部３８は、複数の時間帯それぞれについて生成される複数の質問をより自然にユーザへ尋ねるために、複数の質問文を１つの質問文へ変換してもよい。また、上記においては、自己開示レベルがSuperficialとNot Superficialとの２つのレベルのいずれかである場合について説明したが、これに限られるものではない。第２の実施形態のように自己開示レベルが３つ以上の場合であっても、同様の処理を行うことができる。
【００９５】
《第４の実施形態》
次に、第４の実施形態について、図２２に基づいて説明する。本第４の実施形態では、ユーザアフェクトログＤＢ４８中の複数時間帯の中から、異なる自己開示レベル毎に一定時間以上継続しているユーザアフェクトを持つ（単一もしくは複数の）時間帯を抽出する点が、上記第１の実施形態と異なる。
【００９６】
この場合、社会的距離算出部３８は、図２２のステップＳ３３０において、質問文を生成する対象となる時間帯をユーザアフェクトの持続時間が長いことを条件に抽出する。
【００９７】
具体的には、社会的距離算出部３８は、ユーザアフェクトログＤＢ４８を参照し、Superficialで同じユーザアフェクトが連続して記録されている時間帯と、Not Superficialで同じユーザアフェクトが連続して記録されている時間帯とを検索する。そして、検索されたSuperficialとNot Superficialとで、ユーザアフェクトが一致しないケースの中で最も長く時間帯が重複している時間帯を抽出する。
【００９８】
最も長く時間帯が重複している時間帯を抽出する場合、各時間帯のSuperficial／Not Superficialなデータのユーザアフェクトが完全に不一致でなくてもよい。上記第３の実施形態のように、抽出した時間帯全体において、Not Superficialなデータと、Superficialなデータとでユーザアフェクトが一致しない場合も含めることとしてもよい。
【００９９】
なお、ユーザアフェクトの持続時間が長いことを条件に時間帯を抽出すると、質問文生成において、毎回同じような時間帯が選ばれる可能性がある。この場合、毎回同じ質問を行ってしまうことで、ユーザを飽き飽きさせてしまう場合がある。このような場合には、質問文生成に一度使用した時間帯のデータは、ある一定時間質問文生成に用いることを停止するなどしてもよい。その他の処理は、第１の実施形態と同様である。
【０１００】
以上のように、本第４の実施形態では、社会的距離の遠近を判定するために用いる時間帯として極端に短い時間が抽出されない。これにより、ユーザアフェクトの持続時間が短いことにより、ユーザに記憶が残っておらず、社会的距離の遠近を判断するための質問に対するユーザの応答が曖昧なものとなってしまう可能性を低減することが可能となる。
【０１０１】
《第５の実施形態》
次に、第５の実施形態について、図２３〜図２６に基づいて説明する。本第５の実施形態では、社会的距離算出部３８は、自己開示レベルの共通する時間帯における複数のユーザアフェクトログを用いてユーザアフェクト確信度を算出し、質問文生成においてユーザアフェクト確信度の高い時間帯を抽出する点が、上記第１の実施形態とは異なる。
【０１０２】
なお、本第５の実施形態では、一例として、Not Superficialなデータとして視線データが含まれるものとし、図２４に示すような視線データ記録ＤＢ（サーバ３０が保持）にデータが蓄積されるものとする。視線データは、図２３に示すようなユーザＡが装着する装着型の情報処理端末２１０が有する視線追跡部により収集される。なお、ユーザＡは、情報処理端末２１０においてアプリケーションＣ０を利用しているものとする。アプリケーションＣ０は、ユーザにパーソナライズされた３Ｄ空間を提示するアプリケーションであり、空間内を帯同して歩くコンパニオン型のソフトウェアエージェントとの対話の提示・処理も行う。また、アプリケーションＣ０は、小型ビデオ録画機器である情報収集装置１２０を通じて音声と動画像データを収集し、情報処理端末２１０の視線追跡部を通じて視線データを収集する。なお、情報提示や情報収集にあたっては、サーバ３０と情報処理端末２１０及び情報収集装置１２０との間の通信が成立している。また、ユーザＡが建屋内のサービスを利用し始めた段階で、情報処理端末２１０や情報収集装置１２０で取得されたデータが、サーバ３０に送付され、サーバ３０にて保管される。
【０１０３】
更に、ユーザＡは、建屋内において、複数ユーザが同じ空間に共存するための最適提示を行うアプリケーションＣ１を利用している。アプリケーションＣ１は情報提示装置１１０を介して、建屋の壁や床や中空（空中）への情報のプロジェクションを通じた情報提示を行うことができる。
【０１０４】
本第５の実施形態において、社会的距離算出部３８は、蓄積されたユーザアフェクトログＤＢ４８に基づいて、社会的距離の遠近の判定を行う（図２５参照）。図２５の処理では、ステップＳ４３０においては、社会的距離算出部３８は、質問文を生成する対象となる時間帯を、ユーザアフェクト確信度が高いことを条件として抽出する。
【０１０５】
ここで、ユーザアフェクト確信度とは、同一時間帯に自己開示レベルにおいて複数のユーザアフェクトログがある場合に、どのくらい高い割合で、ユーザアフェクトが一致しているかを示す指標である。
【０１０６】
図２６には、本第５の実施形態におけるユーザアフェクトログＤＢ４８の一例が示されている。図２６に示すユーザアフェクトログＤＢ４８においては、SuperficialとNot Superficialな自己開示レベルとで、それぞれ２つずつのデータが記録されており、SuperficialではNeutralとPositive、Not SuperficialではNegativeが記録されている。これより、ユーザアフェクト確信度は、SuperficialではPositiveが１/２(又はNeutralが１/２)、Not SuperficialではNegativeが２/２と算出できる。なお、別の時間帯において、この時間帯よりもユーザアフェクト確信度が高くなる時間帯がある場合には、そのユーザアフェクト確信度が高い時間帯を質問文生成用の時間帯として抽出する。なお、ユーザアフェクト確信度の時間帯間における比較は、SuperficialとNot Superficialにおける平均値を用いてもよいし、優先する個人情報レベルだけのユーザアフェクト確信度を用いてもよい。
【０１０７】
《第６の実施形態》
次に、第６の実施形態について説明する。本第６の実施形態では、ユーザアフェクトが起こったと予想される時刻へ補正したタイムスタンプ情報とともにユーザアフェクトを記録する点が、上記第１の実施形態とは異なる。
【０１０８】
アフェクト判定に用いるデータ次第では、行動が観察された時刻と、ユーザアフェクトが起こった時刻との間にずれが生じる場合がある。ここでは、図７（ｂ）の行動ログＤＢ４６に記録されている手の発汗を例に説明する。図７（ｂ）では、ユーザ行動時刻がt_act1=2014/7/12 11:00:01.040であるときに手の発汗のレベルが記録されており、対応するユーザアフェクトログは、アフェクト判定時刻（開始）がt_affs=2014/7/12 11:00:00.000、アフェクト判定時刻（終了）がt_affe=2014/7/12 11:00:01.040であるデータとして記録されている。上記第１の実施形態においては、どの時間範囲の行動ログを用いて判定したかをベースにt_affsとt_affeを決定していたが、ユーザが何かストレスを感じた時に手の発汗がセンシングされるまでにはタイムラグがある。こういったタイムラグは脳波等にも存在する。したがって、データ管理部３６は、行動ログの種類毎にタイムラグが既知である場合には、タイムラグをtlとしたとき、t_affs＋tlとt_affe＋tlをそれぞれアフェクト判定時刻（開始）とアフェクト判定時刻（終了）にして、ユーザアフェクトログＤＢ４８に記録するようにすればよい。このようにすることで、ユーザが実際にアフェクトを感じた時間帯に基づいて時間帯の抽出を行うことができるので（図１２のＳ３０）、より正確に社会的距離の判定を行う質問を作成することが可能となる（図１２のＳ３２）。
【０１０９】
《第７の実施形態》
次に、第7の実施形態について図２７に基づいて説明する。本第７の実施形態では、ユーザアフェクトがその前後の時間帯と比べてどの程度安定していたのか、変化が大きかったのかに基づいて、ユーザアフェクトの安定度を算出し、質問文生成においてユーザアフェクト安定度の高い時間帯を抽出する点が、上記第１の実施形態とは異なる。
【０１１０】
具体的には、社会的距離算出部３８は、質問文を生成する対象となる時間帯をユーザアフェクト安定度が高いことを条件に抽出する。ここで、ユーザアフェクト安定度とは、自己開示レベルの共通する同時間帯における複数のユーザアフェクトログを用いてユーザアフェクトがその前後の時間帯と比べてどの程度安定していたのか、変化が大きかったのかを示す指標である。本第７の実施形態では、上記第５の実施形態で説明した確信度がどのくらい安定しているかによって、評価値を算出する。
【０１１１】
図２７には、本第７の実施形態を説明するためのユーザアフェクトログＤＢ４８のデータ例が示されている。例えば、図２７に示すアフェクト判定時刻（開始）=2014/7/16 11:00:00.000、アフェクト判定時刻（終了）=2014/7/16 11:05:00.000であるデータ（上から５〜８つ目のデータ）の時間帯が、質問文生成用に抽出する時間帯の候補となっている時間帯であるとする。この場合、ユーザアフェクト確信度を算出すると、SuperficialはNeutralが1/2でPositiveが1/2、Not SuperficialはNeutralが1/2でNegativeが1/2である。この前の時間帯の確信度は、SuperficialはNeutralが1/2でPositiveが1/2、Not SuperficialはNegativeが2/2である。前の時間帯からの変化分を算出すると、Not SuperficialはNeutralが1/2-1/2=0、Positiveが1/2-1/2=0、SuperficialはNeutral=0-1/2=-1/2、Negativeは2/2-1/2=1/2である。この変化分の値が小さい程、その時間帯ではユーザアフェクトが安定して記録されているということを意味する。したがって、社会的距離算出部３８は、図１２のステップＳ３０において、複数の時間帯が質問文生成用の時間帯として候補に挙がった場合に、それぞれの時間帯の安定度を算出して比較し、安定度の高い時間帯を質問文生成用の時間帯として抽出する。
【０１１２】
なお、安定度の比較を行う場合には、変化分の絶対値をトータルで比較することとしてもよいし、着目する自己開示レベルのデータだけを用いて比較（例えば、Not Superficialの安定度だけを用いて比較）してもよい。これにより、偶然１つの時間帯のみで質問文生成に適したようなユーザアフェクトログが記録されたような時間帯のデータを質問文生成に使用することを回避することができる。したがって、社会的距離の遠近判定に用いる時間帯として適切なユーザアフェクトを記録している時間帯を抽出することが可能となる。
【０１１３】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【０１１４】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１１５】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【０１１６】
上述した各実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。例えば、上記第１、第２の実施形態で説明したユーザの情報を取得するセンサの種別、システムデータ５０の各種定義などについては、一例であるため、上記実施形態に限定されるものではない。
【０１１７】
なお、以上の第１〜第７の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  質問に対して、利用者が該利用者以外に知られていない情報を含む内容の回答を行ったか否かを判定し、
前記利用者が該利用者以外に知られていない情報を含む内容の回答を行った場合に、該利用者以外に知られていない情報を含まない内容の回答を行った場合よりも、該利用者と回答先との社会的距離が近いと判断する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする処理プログラム。
（付記２）  前記利用者以外に知られていない情報は、前記利用者の外部観察からは明らかでない前記利用者の状態又は気持ちに関する情報であることを特徴とする付記１に記載の処理プログラム。
（付記３）  前記判断する処理の判断結果に基づいて、前記利用者に提供する情報の内容を異ならせる、処理を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする付記１又は２に記載の処理プログラム。
（付記４）  前記利用者の行動履歴に関する情報を取得し、
前記取得する処理で取得した情報に基づいて前記質問を生成する、処理を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする付記１〜３のいずれかに記載の処理プログラム。
（付記５）  前記質問を生成する処理では、前記利用者の行動履歴に関する情報のうち、外部観察からは明らかでない前記利用者の状態又は気持ちに関する情報と、外部観察から明らかな前記利用者の状態又は気持ちに関する情報と、が異なる種類である時刻における前記利用者の行動履歴に関する情報に基づいて、前記質問を生成することを特徴とする付記４に記載の処理プログラム。
（付記６）  前記判定する処理では、
前記回答を行ったときの前記利用者の状態又は気持ちに関する情報が、外部観察からは明らかでない前記利用者の状態又は気持ちに関する情報と、外部観察から明らかな前記利用者の状態又は気持ちに関する情報のいずれと共通するかに基づいて、前記利用者が該利用者以外に知られていない情報を含む内容の回答を行ったか否かを判定する、ことを特徴とする付記５に記載の処理プログラム。
（付記７）  前記質問を生成する処理では、複数の時刻における前記利用者の行動履歴に関する情報に基づいて、前記質問を生成することを特徴とする付記５又は６に記載の処理プログラム。
（付記８）  質問に対して、利用者が該利用者以外に知られていない情報を含む内容の回答を行ったか否かを判定し、
前記利用者が該利用者以外に知られていない情報を含む内容の回答を行った場合に、該利用者以外に知られていない情報を含まない内容の回答を行った場合よりも、該利用者と回答先との社会的距離が近いと判断する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする処理方法。
（付記９）  前記利用者以外に知られていない情報は、前記利用者の外部観察からは明らかでない前記利用者の状態又は気持ちに関する情報であることを特徴とする付記８に記載の処理方法。
（付記１０）  前記判断する処理の判断結果に基づいて、前記利用者に提供する情報の内容を異ならせる、処理を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする付記８又は９に記載の処理方法。
（付記１１）  前記利用者の行動履歴に関する情報を取得し、
前記取得する処理で取得した情報に基づいて前記質問を生成する、処理を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする付記８〜１０のいずれかに記載の処理方法。
（付記１２）  前記質問を生成する処理では、前記利用者の行動履歴に関する情報のうち、外部観察からは明らかでない前記利用者の状態又は気持ちに関する情報と、外部観察から明らかな前記利用者の状態又は気持ちに関する情報と、が異なる種類である時刻における前記利用者の行動履歴に関する情報に基づいて、前記質問を生成することを特徴とする付記１１に記載の処理方法。
（付記１３）  前記判定する処理では、
前記回答を行ったときの前記利用者の状態又は気持ちに関する情報が、外部観察からは明らかでない前記利用者の状態又は気持ちに関する情報と、外部観察から明らかな前記利用者の状態又は気持ちに関する情報のいずれと共通するかに基づいて、前記利用者が該利用者以外に知られていない情報を含む内容の回答を行ったか否かを判定する、ことを特徴とする付記１２に記載の処理方法。
（付記１４）  前記質問を生成する処理では、複数の時刻における前記利用者の行動履歴に関する情報に基づいて、前記質問を生成することを特徴とする付記１２又は１３に記載の処理方法。
（付記１５）  質問に対して、利用者が該利用者以外に知られていない情報を含む内容の回答を行ったか否かを判定する判定部と、
前記利用者が該利用者以外に知られていない情報を含む内容の回答を行った場合に、該利用者以外に知られていない情報を含まない内容の回答を行った場合よりも、該利用者と回答先との社会的距離が近いと判断する判断部と、
を備える処理装置。
（付記１６）  前記利用者以外に知られていない情報は、前記利用者の外部観察からは明らかでない前記利用者の状態又は気持ちに関する情報であることを特徴とする付記１５に記載の処理装置。
（付記１７）  前記判断部の判断結果に基づいて、前記利用者に提供する情報の内容を異ならせる処理部を更に備える付記１５又は１６に記載の処理装置。
（付記１８）  前記利用者の行動履歴に関する情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した情報に基づいて前記質問を生成する生成部と、を更に備える付記１５〜１７のいずれかに記載の処理装置。
（付記１９）  前記生成部は、前記利用者の行動履歴に関する情報のうち、外部観察からは明らかでない前記利用者の状態又は気持ちに関する情報と、外部観察から明らかな前記利用者の状態又は気持ちに関する情報と、が異なる種類である時刻における前記利用者の行動履歴に関する情報に基づいて、前記質問を生成することを特徴とする付記１８に記載の処理装置。
（付記２０）  前記判定部は、
前記回答を行ったときの前記利用者の状態又は気持ちに関する情報が、外部観察からは明らかでない前記利用者の状態又は気持ちに関する情報と、外部観察から明らかな前記利用者の状態又は気持ちに関する情報のいずれと共通するかに基づいて、前記利用者が該利用者以外に知られていない情報を含む内容の回答を行ったか否かを判定する、ことを特徴とする付記１９に記載の処理装置。
（付記２１）  前記生成部は、複数の時刻における前記利用者の行動履歴に関する情報に基づいて、前記質問を生成することを特徴とする付記１９又は２０に記載の処理装置。
【符号の説明】
【０１１８】
３０  サーバ（処理装置）
３４  情報提示処理制御部（処理部）
３８  社会的距離算出部（判定部、判断部、取得部、生成部）
【図１】
0006540224.tif 000002
【図２】
0006540224.tif 000003
【図３】
0006540224.tif 000004
【図４】
0006540224.tif 000005
【図５】
0006540224.tif 000006
【図６】
0006540224.tif 000007
【図７】
0006540224.tif 000008
【図８】
0006540224.tif 000009
【図９】
0006540224.tif 000010
【図１０】
0006540224.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
0006540224.tif 000013
【図１３】
0006540224.tif 000014
【図１４】
0006540224.tif 000015
【図１５】
0006540224.tif 000016
【図１６】
0006540224.tif 000017
【図１７】
0006540224.tif 000018
【図１８】
0006540224.tif 000019
【図１９】
0006540224.tif 000020
【図２０】
0006540224.tif 000021
【図２１】
0006540224.tif 000022
【図２２】
0006540224.tif 000023
【図２３】
0006540224.tif 000024
【図２４】
0006540224.tif 000025
【図２５】
0006540224.tif 000026
【図２６】
0006540224.tif 000027
【図２７】
0006540224.tif 000028