(57)【要約】【課題】ユーザの位置や移動に使用している乗り物等ばかりでなく、ユーザの行動の目的をも推定することができる対象行動推定装置を提供する。【解決手段】対象の位置、移動速度、加速度、移動方向、移動の時間帯にかかる情報の少なくとも１つを含む情報である移動情報を収集する対象情報取得部３、対象情報取得部３によって収集された情報に基づいて対象が移動中であるか否かを判定し、移動中であると判定された場合には対象の移動手段を判定する移動手段抽出部２０２、判定された対象の移動手段に基づいて対象の行動の目的を推定する行動情報構築部２０１、推定された目的に応じて情報を選択し、選択された情報に基づくサービスを対象に提供する情報配信サーバ１によって情報サービス提供システムを構成する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の位置、移動速度、移動にかかった時間、加速度、移動方向、移動の時間帯にかかる情報の少なくとも１つを含む情報である移動情報を収集する移動情報収集装置と、
前記移動情報収集装置によって収集された情報に基づいて対象が移動中であるか否かを判定し、移動中であると判定された場合には対象の移動手段を判定すると共に、前記移動情報及び判定された対象の移動手段に基づいて対象の行動の目的を推定する対象行動推定装置と、
前記対象行動推定装置によって推定された目的に応じて情報を選択し、選択された情報に基づくサービスを対象に提供するサービス提供装置と、
を含むことを特徴とする情報サービス提供システム。
【請求項２】
対象の位置、移動速度、移動にかかった時間、加速度、移動方向、移動の時間帯にかかる情報の少なくとも１つを含む情報である移動情報に基づいて前記対象が移動中であるか否かを判定する移動判定手段と、
前記移動判定手段によって対象が移動中であると判定された場合、移動中の対象の移動手段を判定する移動手段判定手段と、
前記移動情報と、前記移動手段判定手段によって判定された対象の移動手段にかかる情報である移動手段情報とに基づいて対象の行動の目的を推定する目的推定手段と、
を備えることを特徴とする対象行動推定装置。
【請求項３】
前記移動情報を特定の対象ごとに収集し、前記移動判定手段に供給する移動情報収集手段をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の対象行動推定装置。
【請求項４】
前記移動情報収集手段が、ＧＰＳによって対象の位置を緯度及び経度として収集することを特徴とする請求項３に記載の対象行動推定装置。
【請求項５】
前記移動情報収集手段は、前記移動情報に基づいて、前記移動情報を取得する時間的間隔を調整することを特徴とする請求項３または請求項４に記載の対象行動推定装置。
【請求項６】
前記移動手段判定手段は、前記移動判定手段によって対象が移動していると判定された場合、対象の移動速度の分散、移動ベクトル同士の関係、対象が一の位置から所定の時間内に他の位置に移動するまでの状況、の少なくとも１つに基づいて、対象の移動手段を判定することを特徴とする請求項２から請求項５のいずれか１項に記載の対象行動推定装置。
【請求項７】
複数の対象についての前記移動手段判定手段による移動手段の判定結果を一括して保存する移動手段用一般データ保存手段、前記移動手段判定手段による移動手段の判定結果を、対象ごとに保存する移動手段用個人データ保存手段、の少なくとも一方をさらに有することを特徴とする請求項２から請求項６のいずれか１項に記載の対象行動推定装置。
【請求項８】
複数の対象についての前記目的推定手段による推定の結果を一括して保存する目的用一般データ保存手段、前記目的推定手段による推定の結果を、対象ごとに保存する目的用個人データ保存手段、の少なくとも一方をさらに有することを特徴とする請求項２から請求項７のいずれか１項に記載の対象行動推定装置。
【請求項９】
前記目的推定手段は、予め設定された行動情報データベースに前記移動情報及び前記移動手段情報を対照して対象の行動の目的を推定することを特徴とする請求項２から請求項８のいずれか１項に記載の対象行動推定装置。
【請求項１０】
前記行動情報データベースが、対象が存在する環境の温度、湿度、天候の少なくとも１つを含む環境情報さらに含み、前記目的推定手段は、前記環境情報が入力された場合には、入力された環境情報を移動情報と共に前記行動情報データベースに対照して対象の行動の目的を推定することを特徴とする請求項９に記載の対象行動推定装置。
【請求項１１】
前記目的推定手段は、対象が移動した位置の履歴と、当該位置の履歴に対応して予め設定されている対象の移動時間に基づいて対象の移動の目的を推定することを特徴とする請求項２から請求項１０のいずれか１項に記載の対象行動推定装置。
【請求項１２】
対象の位置、移動速度、移動にかかった時間、加速度、移動方向、移動の時間帯にかかる情報の少なくとも１つを含む情報である移動情報を入力する移動情報入力ステップと、
前記移動情報入力ステップで入力された移動情報に基づいて、対象が移動中であるか否かを判定する移動判定ステップと、
前記移動判定ステップにおいて対象が移動中であると判定された場合、移動中の対象の移動手段を判定する移動手段判定ステップと、
前記移動情報と、前記移動手段判定ステップにおいて判定された対象の移動手段にかかる情報である移動手段情報とに基づいて対象の行動の目的を推定する目的推定ステップと、
を含むことを特徴とする対象行動推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報サービス提供システム、対象行動推定装置、対象行動推定方法に係り、特に対象の行動の目的を推定し、推定された目的に沿った情報を対象に提供する情報サービス提供システム、対象行動推定装置、対象行動推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、情報端末装置等の携帯可能な情報端末装置を介してユーザに例えば地図情報や時刻表といった情報を提供するサービスがある。このようなサービスにおいては、ユーザに提供するのに適正な情報を判定するため、現在ユーザがどのような状況にあるのかを、より正確に推定することが必要である。
ユーザの状況を自動的に推定する従来技術としては、例えば、特許文献１、特許文献２、非特許文献１が挙げられる。特許文献１は、行動を推定する対象の移動状態を検出し、移動を、対象が静止状態から移動状態へ一連の動作として移行するものと定義している。特許文献１には、推定の精度をより高めるため、対象の移動の状態によって位置検出のサンプリング間隔を変更することが記載されている。
【０００３】
また、特許文献２は、各対象の履歴情報の他、グループ化された複数の他の対象の履歴情報にも対象の移動を対照して行動を推定する。特許文献２は、履歴のサンプル数を増やすことによって行動の推定精度を高めることを目的にしたものである。
さらに、非特許文献１には、対象の位置にかかる情報に加え、加速度センサや歩数計といったセンサ類によって取得された情報を使って対象の行動を推定することが記載されている。
【０００４】
上記した従来技術は、いずれもユーザが単に移動中であるか否か、あるいは電車で移動中であるか等の情報のみを判定し、現在ユーザに必要であると思われるサービスを選択している。このような従来技術によれば、例えば、ユーザが移動中であるか否か、移動の手段、現在地を取得し、現在地に近い飲食店や地図情報を提供することができる。
【特許文献１】特開２００１−１４２９７号公報
【特許文献２】特開２００１−５６８０５号公報
【非特許文献１】田村大他：コンテキストセンシティブなコンテンツ配合の実現に向けて  プロジェクト・ＭＯＤＥの取り組み、情報処理学会  研究報告  ２００３−ＵＢＩ−１  ｐ４１−ｐ４７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ユーザにとって必要な情報は、ユーザの移動の手段や位置によってのみ決まるものではない。すなわち、ユーザがＡ地点を徒歩で移動中である場合にあっては、ユーザが通勤や通学といった目的で移動している場合、Ａ地点はユーザにとってよく知った地域であり、飲食店の情報等は不要であると思われる。また、別の日にユーザがＡ地点を通ってさらに先の他の場所に行く場合、ユーザが予め行く先の地図にかかる情報を必要とすることも考えられる。
【０００６】
ユーザの位置や移動の手段だけを使って情報提供の判断をする従来技術は、上記の場合、ユーザが情報を必要としているか否かを誤判断する場合がある。誤判断によって不要な情報が提供された場合、ユーザが情報提供のサービスを停止し、必要である場合には停止したサービスを再開する操作等をすることが必要になる。このため、従来技術は、ユーザが必要とする情報を自動的に提供する発明の目的を充分果たせないばかりでなく、ユーザにシステムの利用が煩わしいと感じさせることにもなりかねない。
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、ユーザの位置や移動に使用している乗り物等ばかりでなく、ユーザの行動の目的をも推定することができる情報サービス提供システム、対象行動推定装置、対象行動推定方法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】
【０００７】
以上の課題を解決するため、請求項１に記載の発明の情報サービス提供システムは、対象の位置、移動速度、移動にかかった時間、加速度、移動方向、移動の時間帯にかかる情報の少なくとも１つを含む情報である移動情報を収集する移動情報収集装置と、前記移動情報収集装置によって収集された情報に基づいて対象が移動中であるか否かを判定し、移動中であると判定された場合には対象の移動手段を判定すると共に、前記移動情報及び判定された対象の移動手段に基づいて対象の行動の目的を推定する対象行動推定装置と、前記対象行動推定装置によって推定された目的に応じて情報を選択し、選択された情報に基づくサービスを対象に提供するサービス提供装置と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
このような発明によれば、収集された移動情報に基づいて対象が移動中であるか否か、対象が使用している移動手段を判定することができる。また、移動情報及び移動手段に基づいて対象の行動の目的を推定することが可能である。さらに、推定された目的に応じて情報を選択し、選択された情報に基づくサービスを対象に提供することができる。
また、請求項２に記載の対象行動推定装置は、対象の位置、移動速度、移動にかかった時間、加速度、移動方向、移動の時間帯にかかる情報の少なくとも１つを含む情報である移動情報に基づいて対象が移動中であるか否かを判定する移動判定手段と、前記移動判定手段によって対象が移動中であると判定された場合、移動中の対象の移動手段を判定する移動手段判定手段と、前記移動情報と、前記移動手段判定手段によって判定された対象の移動手段にかかる情報である移動手段情報とに基づいて対象の行動の目的を推定する目的推定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
このような発明によれば、収集された移動情報に基づいて対象が移動中であるか否か、対象が使用している移動手段を判定することができる。また、移動情報及び移動手段に基づいて対象の行動の目的を推定することが可能である。
また、請求項３に記載の対象行動推定装置は、請求項２に記載の発明において、前記移動情報を特定の対象ごとに収集し、前記移動判定手段に供給する移動情報収集手段をさらに備えることを特徴とする。
【００１０】
このような発明によれば、移動中の対象の移動情報をリアルタイムで収集し、移動しているか否かを判定することができる。
また、請求項４記載の対象行動推定装置は、請求項３に記載の発明において、前記移動情報収集手段が通信システムによって対象の位置を緯度及び経度として収集することを特徴とする。
【００１１】
このような発明によれば、対象の位置をリアルタイムで、かつ正確に取得することができる。
また、請求項５に記載の対象行動推定装置は、請求項３または４に記載の発明において、前記移動情報収集手段が、前記移動情報に基づいて前記移動情報を取得する時間的間隔を調整することを特徴とする。
【００１２】
このような発明によれば、移動情報収集手段が、例えば対象が高速度で移動する場合には短い間隔で移動情報を取得し、対象の移動速度が低速である場合には移動情報の取得の間隔を延ばすことができる。このような調整により、必要な場合に移動情報の精度を高め、また、不要な場合には位置情報の取得にかかるエネルギーを省力化することができる。
また、請求項６に記載の対象行動推定装置は、請求項２から５のいずれか１項に記載の発明において、前記移動手段判定手段が、前記移動判定手段によって対象が移動していると判定された場合、対象の移動速度の分散、移動ベクトル同士の交差の関係、対象が一の位置から所定の時間内に他の位置に移動するまでの状況の少なくとも１つに基づいて、対象の移動手段を判定することを特徴とする。
【００１３】
このような発明によれば、対象の移動の速度ばかりでなく、移動についてのより詳細な状態を表す情報を使って移動手段を判定することができる。したがって、対象が使っている移動手段をより正確に判定することができる。
また、請求項７に記載の対象行動推定装置は、請求項２から６のいずれか１項に記載の発明において、複数の対象についての前記移動手段判定手段による移動手段の判定結果を一括して保存する移動手段用一般データ保存手段、前記移動手段判定手段による移動手段の判定結果を、対象ごとに保存する移動手段用個人データ保存手段の少なくとも一方をさらに有することを特徴とする。
【００１４】
このような発明によれば、移動手段の判定結果を一括して保存することによって保存される判定のサンプル数を増やしてばらつきを低減し、保存された判定結果を使った後の判定の精度を高めることができる。また、移動手段の判定結果を対象ごとに保存することによって特定の対象についての後の判定の精度を高めることができる。
また、請求項８記載の対象行動推定装置は、請求項２から７のいずれか１項に記載の発明において、複数の対象についての前記目的推定手段による推定の結果を一括して保存する目的用一般データ保存手段、前記目的推定手段による推定の結果を、対象ごとに保存する目的用個人データ保存手段の少なくとも一方をさらに有することを特徴とする。
【００１５】
このような発明によれば、目的推定手段による推定の結果を一括して保存することによって保存される判定のサンプル数を増やしてばらつきを低減し、保存された判定結果を使った後の判定の精度を高めることができる。また、目的推定手段による推定の結果を対象ごとに保存することによって特定の対象についての後の判定の精度を高めることができる。
【００１６】
また、請求項９に記載の対象行動推定装置は、請求項２から８のいずれか１項に記載の発明において、前記目的推定手段が、予め設定された行動情報データベースに前記移動情報及び前記移動手段情報を対照して対象の行動の目的を推定することを特徴とする。
このような発明によれば、移動情報の設定や装置の使用の実情に適した行動情報データベースを任意に設定することができる。
【００１７】
また、請求項１０に記載の対象行動推定装置は、請求項９に記載の発明において、前記行動情報データベースが、対象が存在する環境の温度、湿度、天候の少なくとも１つを含む環境情報さらに含み、前記目的推定手段は、前記環境情報が入力された場合には、入力された環境情報を移動情報と共に前記行動情報データベースに対照して対象の行動の目的を推定することを特徴とする。
このような発明によれば、対象の行動目的を推定するにあたって移動情報ばかりでなく環境情報をも使うことができる。このため、対象の行動目的をより詳細な情報に基づいて推定することができ、対象の目的に沿った情報を選択して提供することができる。
【００１８】
また、請求項１１に記載の対象行動推定方法は、対象の位置、移動速度、移動にかかった時間、加速度、移動方向、移動の時間帯にかかる情報の少なくとも１つを含む情報である移動情報を入力する移動情報入力ステップと、前記移動情報入力ステップで入力された移動情報に基づいて、対象が移動中であるか否かを判定する移動判定ステップと、前記移動判定ステップにおいて対象が移動中であると判定された場合、移動中の対象の移動手段を判定する移動手段判定ステップと、前記移動情報と、前記移動手段判定ステップにおいて判定された対象の移動手段にかかる情報である移動手段情報と、に基づいて対象の行動の目的を推定する目的推定ステップと、を含むことを特徴とする。
このような発明によれば、収集された移動情報に基づいて対象が移動中であるか否か、対象が使用している移動手段を判定することができる。また、移動情報及び移動手段に基づいて対象の行動の目的を推定することが可能である。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明した本発明によれば、収集された移動情報に基づいて対象が移動中であるか否か、対象が使用している移動手段を判定するばかりでなく、対象の行動の目的をも推定することができる。このため、対象の状態をより詳細に検出することができ、検出結果に基づいて提供すべきサービスを選択することにより、ユーザにとって必要な情報を適切に選択して提供することができる情報サービス提供システム、対象行動推定装置及び対象行動推定方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図を参照して本発明に係る情報サービス提供システム、対象行動推定装置、対象行動推定方法の実施形態１、実施形態２を説明する。実施形態１について説明する。
・実施形態１
（システムの概略）
図１は、本発明の情報サービス提供システムの概略を説明するための図であって、後に示す図２と共に、実施形態１、実施形態２に共通の構成である。図示したように、本発明の情報サービス提供システムは、情報配信サーバ１、対象行動推定部２、対象情報取得部３によって構成されている。実施形態１では、情報サービス提供システムを情報端末装置と情報端末装置にサービスを提供する情報配信サーバ１とによって構築するものとし、情報端末装置が対象行動推定部２、対象情報取得部３を備えるものとする。
【００２１】
情報端末装置を利用した情報サービス提供システムは、情報端末装置と情報端末装置のユーザとが同時刻に同じ位置に存在するものとし、ユーザを行動推定の「対象」とするものとした。
このような実施形態１では、対象情報取得部３が対象の位置、移動速度、加速度、移動方向、移動の時間帯にかかる情報の少なくとも１つを含む情報（移動情報）を収集する移動情報収集装置として機能する。対象行動推定部２は、収集された情報に基づいて対象が移動中であるか否かを判定し、移動中であると判定された場合には対象の移動手段を判定すると共に、移動情報及び判定された対象の移動手段に基づいて対象の行動の目的を推定する対象行動推定装置として機能する。
【００２２】
さらに、情報配信サーバ１は、推定された目的に応じて情報を選択し、選択された情報に基づくサービスを対象に提供するサービス提供装置として機能する。情報配信サーバ１は、ＨＴＭＬ文書や画像などの情報を蓄積しておき、Ｗｅｂブラウザ等のクライアントソフトウェアの要求に応じて蓄積された情報を送信するコンピュータである。
対象情報取得部３は、情報端末装置に備えられている既存のＧＰＳ（Global Positioning System）端末３０３と、位置情報ＤＢ３０２を備えている。ＧＰＳ端末３０３は、通信システムによって対象の位置を、対象ごとに緯度及び経度として収集する。位置情報ＤＢ３０２には、ＧＰＳ端末３０３によって収集されたデータが蓄積されている。
【００２３】
さらに、実施形態１では、情報端末装置が備えるＧＰＳ端末３０３の他、センサー・デバイス３０１を備えている。実施形態１では、センサー・デバイス３０１を対象の移動速度や加速度を検出するものとした。移動速度や加速度の検出は、ドップラー効果や光学フィルタ等を使って情報端末装置の移動速度や情報端末装置にかかる加速度を直接測定するものであってもよい。また、例えば、ＧＰＳ端末３０３から得た対象の位置を時刻と対応させて記録し、速度や加速度を算出するものであってもよい。
【００２４】
また、センサー・デバイス３０１は、当然のことながら、速度や加速度を検出するものに限定されるものでなく、例えば、対象がいる地域の温度、湿度、紫外線強度等を検出するものであってもよい。また、直接検出された温度、湿度、紫外線強度等に基づいて現在地の天候を演算によって求めるものであってもよい。
センサー・デバイス３０１を備える実施形態１は、センサー・デバイス３０１によって検出、あるいは取得された情報をも位置に関する情報と同様に、位置情報ＤＢ３０２及び対象行動推定部２に送っている。
【００２５】
なお、ＧＰＳ端末３０３は、基本的には一定の時間的な間隔（周期）でＧＰＳ等から位置情報を取得している。ただし、実施形態１では、対象情報取得部３が、取得した位置座標や速度、加速度等によって移動情報を取得する周期を調整することができるものとした。
この調整は、対象の移動速度が大きいほど取得の周期を短くするように行われる。すなわち、対象の位置が大きく変化する場合には短い時間間隔で位置を検出し、位置検出の精度が対象の速度によって変化することを防ぐことができる。
以上の対象情報取得部３は、実施形態１の移動情報収集手段として機能する。
【００２６】
対象行動推定部２は、移動情報に基づいて対象が移動中であるか否かを判定すると共に、対象が移動中であると判定された場合、移動中の対象の移動手段を判定する移動手段抽出部２０２、移動情報及び移動手段抽出部２０２によって判定された対象の移動手段にかかる情報（移動手段情報）に基づいて対象の行動の目的を推定する行動情報構築部２０１を備えている。行動情報構築部２０１は、行動の目的の推定の結果を行動情報として出力するものとする。
【００２７】
以上の構成において、移動手段抽出部２０２は移動判定手段及び移動手段判定手段、行動情報構築部２０１は目的推定手段として各々機能する。なお、対象情報取得部３によって検出、取得された情報は、移動情報収集・格納部２０４において収集、格納されている。
移動手段抽出部２０２、行動情報構築部２０１によって得られた移動手段に関する情報や行動情報は、移動手段の個人モデルＤＢ２１０及び一般モデルＤＢ２１１、行動情報の個人モデルＤＢ２０８及び一般モデルＤＢ２０９に保存される。
【００２８】
移動手段の個人モデルＤＢ２１０は移動手段の判定結果を、対象ごとに保存する移動手段用個人データ保存手段、一般モデルＤＢ２１１は移動手段の判定結果を一括して保存する移動手段用一般データ保存手段として機能する。また、行動情報の個人モデルＤＢ２０８は行動情報構築部２０１による推定の結果を対象ごとに保存する目的用個人データ保存手段、一般モデルＤＢ２０９は行動情報構築部２０１による推定の結果を一括して保存する目的用一般データ保存手段として機能する。
【００２９】
また、対象行動推定部２は、移動手段の個人モデルＤＢ２１０及び一般モデルＤＢ２１１に保存された移動手段情報に対象の位置情報を対照して対象が何によって移動しているのかを判定する移動手段判定部２１３、行動情報の個人モデルＤＢ２０８及び一般モデルＤＢ２０９に保存された行動情報に対象の位置情報を対照し、対象の行動の目的を判定する行動情報判定部２１２、移動手段判定部２１３、行動情報判定部２１２判定結果を使い、任意の推定モデルによって対象の行動を推定する行動推定部２０７を備えている。
【００３０】
実施形態１を情報サービス提供システムとして構成する場合、上記した移動手段抽出部２０２、行動情報構築部２０１と共に個人モデルＤＢ２１０、一般モデルＤＢ２１１、移動手段判定部２１３、個人モデルＤＢ２０８、一般モデルＤＢ２０９、行動情報判定部２１２が対象行動推定装置として機能する。
以上の対象行動推定部２は、情報端末装置の制御部を構成するコンピュータの一部であって、移動手段抽出部２０２等の各構成は、いずれもコンピュータを動作させるためのソフトウェアプログラムである。
【００３１】
情報配信サーバ１は、行動推定部２０７によって推定された対象の行動の目的に応じて情報を選択し、選択された情報に基づくサービスを対象に提供する。例えば、対象が通勤を目的として移動している場合、対象にとって移動場所はよく知った地域であって、地図や時刻表の情報は不必要であると判断することも可能である。さらに、今日のニュースや電車遅延等のイレギュラーな交通情報については提供すべきであると判断することも可能になる。
また、対象が買い物を目的にして移動中である場合、移動中の地域の時刻表や店舗の情報が有用であると判断して提供することも可能である。反対に、今日のニュース等の情報については不必要であると判断することも可能である。
【００３２】
（対象行動推定部による処理）
以下、上記した構成の機能及び動作を、行動推定の処理の手順に沿って説明する。
図２は、対象行動推定部２の各構成によってなされる一連の処理を説明するための図である。図２では、個人モデルＤＢ２１０、一般モデルＤＢ２１１、個人モデルＤＢ２０８、個人モデルＤＢ２１０に格納される構築モデルを生成するまでの処理を示している。
【００３３】
図２に示されたように、移動情報収集・格納部２０４は、対象の位置Ｐ（ｘ，ｙ）、検出時刻ｔ、移動速度ｖ、加速度ａ、その他センサー・デバイス３０１によって検出されたデータｏを移動情報として対象情報取得部３から収集し、移動手段抽出部２０２に出力する。
移動情報収集・格納部２０４は、対象情報取得部３の移動情報を取得する各構成の外部アクセスの状況を示すアクセス情報をＤＢ２０５によって管理している。アクセス情報は、移動情報収集・格納部２０４、対象情報取得部３間のアクセス状況、あるいは対象情報取得部３の外部に対するアクセス状況を示す情報であって、アクセスが起こった時刻や日時、さらにはアクセスによって取得された情報の種別等の情報を含むものとする。
【００３４】
移動情報収集・格納部２０４は、アクセス情報を使い、対象情報取得部３によって収集された情報を所定の時間間隔で取り込んでいる。取り込まれた情報は、移動手段抽出部２０２に出力されると共に、ＤＢ２０６に格納される。この際、ＧＰＳ端末３０３によって取得された情報等は移動情報として、湿度や温度等の情報は空間情報として時系列に管理される。なお、移動情報収集・格納部２０４による移動情報、空間情報の管理は、対象ごとに行うものであっても良い。
移動手段抽出部２０２は、入力された移動情報に基づいて移動手段を示すデータＴｒａを生成する。生成されたデータＴｒａは、移動情報と共に個人モデルＤＢ２１０、一般モデルＤＢ２１１に構築モデルとして格納されると共に、行動情報構築部２０１に出力される。
【００３５】
データＴｒａを生成するため、移動手段抽出部２０２は、移動情報収集・格納部２０４によって格納された移動情報あるいは空間情報から対象が移動しているか否かを判断する。そして、対象が移動していると判断した場合、対象が例えば電車、バスといった移動手段のいずれによって移動しているかを判定する。
この判定は、対象の移動速度の分散、移動ベクトル同士の交差の関係、対象が一の位置から所定の時間内に他の位置に移動するまでの状況の少なくとも１つに基づいて行われる。以下に判定の具体例を以下に記す。
【００３６】
（移動情報のクラスタ基準データ）
図３は、移動手段抽出部２０２が移動手段を判定するために使用するクラスタ基準データを示す図であって、クラスタ基準ＤＢ２０３に保存されているデータが示されている。移動手段の判定には、移動情報のうち対象の速度、対象の位置を時系列に記した場合の分布、加速度が使用される。実施形態１では、例えば、速度が３０ｋｍ／ｈ〜８０ｋｍ／ｈの範囲にあって位置の分布が線形によって示され、加速度が５ｋｍ／ｈ〜７ｋｍ／ｈである一連のデータグループは対象が電車によって移動中であることを示すデータとする。
【００３７】
また、例えば、速度が１ｋｍ／ｈ〜４ｋｍ／ｈの範囲にあって位置の分布が集中し、加速度が０ｋｍ／ｈ〜２ｋｍ／ｈである一連のデータグループが、対象が移動していない状態（停留中）を示すものとする。
図３中に示された分布は、対象が一の位置から所定の時間内に他の位置に移動するまでの状況を示す要素である。また、速度の範囲は対象の移動速度の分散を示している。さらに、実施形態１は、時系列に記された対象の位置同士をつなぐ複数のベクトルを延長し、互いに交差するか否かによって移動手段を判定することも可能である。
【００３８】
ベクトル同士が交差しない場合、対象が長い距離を直線に沿って移動していると考えられる。このような場合、対象が電車によって移動している可能性がある。また、ベクトル同士が頻繁に交差する場合、対象は徒歩で移動中、あるいは停留中である可能性がある等の要素を移動手段の推定に利用することが可能になる。
【００３９】
（移動情報のクラスタリング）
図４は、図３に示されたクラスタ基準データを教師データとしてクラスタリングされた移動情報を例示した図であって、実施形態１でいう構築モデルを示している。図４に示された例によれば、時刻５：４４、３：２３、９：０２に収集された位置Ｐ１（ｘ，ｙ）の情報は電車通過中に分類されている。このことから、対象は、時刻ｔ３に位置Ｐ１（ｘ，ｙ）を電車に乗って通過したという情報が抽出される。
なお、図４に示された例では、対象が存在する環境の温度、湿度、天候の少なくとも１つを含む環境情報（空間情報）が対象情報取得部３によって取得されているから、空間情報をも併せてクラスタリングするものとした。
【００４０】
また、実施形態１の移動手段を判定するためのクラスタ基準データは、当然のことながら、図３に示されたものに限定されるものではない。例えば、クラスタ基準データ中のバス、電車といった移動手段の項目は、システムの管理者がさらに飛行機、オートバイ等、任意の項目を追加することもできるし、削除することも可能である。
行動情報構築部２０１は、行動情報構築部２０１によって出力されたデータＴｒａと移動情報とを入力し、入力した情報から行動情報Ｂｅｈを構築する。行動情報Ｂｅｈは、個人モデルＤＢ２０８、一般モデルＤＢ２０９に格納される
【００４１】
（行動情報のクラスタ基準データ）
図５は、行動情報構築部２０１が対象の行動を判定するために使用するクラスタ基準データを例示した図である。図５に示されたクラスタ基準データは、図２に示されたクラスタ基準データと同様に、クラスタ基準ＤＢ２０３に保存されている。図５に示されたクラスタ基準データは、実施形態１の行動情報データベースにあたる。行動情報構築部２０１は、図５のクラスタ基準データに移動情報及び移動手段情報を対照して対象の行動の目的を推定する。
【００４２】
なお、実施形態１では、行動目的の推定に使用されるクラスタ基準データをシステム管理者が予め設定し、クラスタ基準ＤＢに登録しておくものとした。また、クラスタ基準データによってクラスタリングされたデータ間の関係性の抽出や定義もシステム管理者が任意に設定することが可能である。
図５に示されたクラスタ基準データによれば、例えば、６時から１０時にかけて、または１８時から２０時にかけて対象が徒歩、電車−バス、徒歩によって移動し、さらにこの過程で対象の位置を時系列に記した分布のデータが図５中の通勤行動の分布に一致した場合、この移動は通勤を目的とする通勤行動に分類される。
【００４３】
また、例えば、１０時から１２時にかけて、または１６時から１９時にかけて対象が徒歩によって移動した後停留し、さらに停留した後に徒歩によって移動し、かつ対象の位置分布のデータが図５中の買い物行動の分布に一致した場合、この移動は買い物を目的とする買い物行動に分類される。
また、クラスタ基準データが空間情報を含む場合、行動情報構築部２０１は、対象情報取得部３によって取得された空間情報報を移動情報と共にクラスタ基準データに対照し、対象の行動の目的を推定してもよい。
【００４４】
（構築モデルの生成）
図６は、図５のクラスタ基準データにしたがってクラスタリングされたデータを例示した図であって、実施形態１でいう構築モデルを示している。クラスタリングされたデータは、移動情報及び移動手段情報に基づいて一の対象の行動の目的を推定し、推定の結果を移動情報及び移動手段情報に対応付けて保存するものとなる。図６に示された例によれば、対象が位置Ｐ１から位置Ｐ２に移動する行動が通勤行動であると推定されている。
また、実施形態１の行動の目的を推定するためのクラスタ基準データは、当然のことながら、図５に示されたものに限定されるものではない。例えば、クラスタ基準データ中の通勤、通学といった目的の項目は、システムの管理者がさらにジム、旅行といった任意の項目を追加することもできるし、削除することも可能である。
【００４５】
（他のクラスタリングの例）
図７は、他の行動の目的を推定するためのクラスタ基準データ及びクラスタ基準データによってクラスタリングされたデータを例示するものであって、図７（ａ）はクラスタリングに使用されたクラスタ基準データを、（ｂ）は、（ａ）を使ってクラスタリングされたデータを示している。（ａ）に示されたクラスタ基準データは、対象がいる位置Ｐ（ｘ，ｙ）、位置Ｐ（ｘ，ｙ）に対象がいる時刻によってパラメータＳｍｎを決定する。
そして、速度、加速度といった位置情報、移動手段抽出部２０２により図３に示されたクラスタ基準データを使って抽出された移動手段と共にパラメータＳｍｎを使って対象の行動情報を抽出し、行動の目的を判定する。
【００４６】
（対象行動推定方法のプログラム化）
図８は、以上述べた実施形態１の情報サービス提供システムあるいは対象行動推定装置で実行される対象行動推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを説明するためのフローチャートである。
図８のフローチャートでは、移動情報収集・格納部２０４がＧＰＳ端末３０３やセンサー・デバイス３０１から位置情報及び空間情報を取得し（Ｓ１）、ＤＢ２０６に格納する（Ｓ２）。ステップＳ１、Ｓ２は、実施形態１の移動情報入力ステップに該当する。
【００４７】
次に、移動手段抽出部２０２は、移動情報入力ステップで入力された移動情報に基づいて、対象が移動中であるか否かを判断する（Ｓ３）。移動中であるか否かを判定するため、移動手段抽出部２０２は、対象の位置情報に含まれる速度、分布、加速度の情報を図３に示されたクラスタ基準データに対照する。対照の結果、対象の移動情報が停留中以外の状態に該当する場合、移動手段抽出部２０２は、対象が移動中であると判定する。なお、以上の判定は、実施形態１の移動判定ステップに該当する。
【００４８】
移動手段抽出部２０２は、対象が移動中であると判定した場合、さらに、電車乗車中、徒歩、停留中の移動手段のうちから対象が使用している移動手段を判定する。
より具体的には、移動手段抽出部２０２は、対象の速度、分布、加速度が電車乗車中のデータに該当するか否か判断する（Ｓ４）。該当する場合（Ｓ４：Ｙｅｓ）、移動手段抽出部２０２は対象が電車を利用して移動中であると判断する（Ｓ７）。また、電車乗車中のデータに該当しないと判断した場合（Ｓ４：Ｎｏ）、徒歩で移動中のデータに該当するか否か判断する（Ｓ５）。
【００４９】
移動手段抽出部２０２は、対象の速度、分布、加速度が徒歩のデータに該当する場合（Ｓ５：Ｙｅｓ）、対象が徒歩によって移動中であると判断する（Ｓ７）。また、ステップ５において徒歩のデータに該当しないと判断された場合（Ｓ５：Ｎｏ）、移動手段抽出部２０２は、対象の速度、分布、加速度が停留中のデータに該当するか否か判断する（Ｓ６）。該当する場合（Ｓ６：Ｙｅｓ）、移動手段抽出部２０２は対象が停留中であると判断する（Ｓ７）。また、該当しない場合（Ｓ６：Ｎｏ）、該当データがないとして次の移動情報の取得に向かう。
【００５０】
なお、図８に示されたフローチャートは、説明の簡単のため、図３に示された移動手段の５つの項目のうち、３つについてのみ判断処理を図示したものである。実施形態１は、当然のことながら、対象の移動情報を他の移動手段であるバス、自転車の条件と対照して移動手段を判断することができる。
以上の処理は、実施形態１における移動中の対象の移動手段を判定する移動手段判定ステップとなる。
【００５１】
次に、移動手段抽出部２０２は、ステップＳ４、ステップＳ５、ステップＳ６の判定によって得た移動手段のデータを、対象ごとに格納するか否か判断する（Ｓ８）。ステップＳ８において、対象ごとに格納すると判断された場合（Ｓ８：Ｙｅｓ）、移動手段にかかる判断の結果を、個人モデルＤＢ２１０のうちの該当する対象に対応する領域に格納する（Ｓ１０）。一方、ステップＳ８において、移動手段の情報を対象ごとに格納しないと判断した場合（Ｓ８：Ｎｏ）、移動手段にかかる判断の結果を、一般モデルＤＢ２１１に格納する（Ｓ９）。
【００５２】
行動情報構築部２０１は、移動手段の判断の結果及び移動情報をクラスタ基準ＤＢ２０３に格納されている図５に示されたクラスタ基準データに対照する。
より具体的には、行動情報構築部２０１は、対象の移動情報と移動手段の情報とが通勤行動のデータに該当するか否か判断する（Ｓ１１）。該当する場合（Ｓ４：Ｙｅｓ）、行動情報構築部２０１は対象が通勤を目的として行動中であると判断する（Ｓ１４）。また、通勤行動のデータに該当しないと判断した場合（Ｓ１１：Ｎｏ）、通学行動のデータに該当するか否か判断する（Ｓ１２）。
【００５３】
行動情報構築部２０１は、対象の移動情報と移動手段の情報とが通学行動のデータに該当する場合（Ｓ１２：Ｙｅｓ）、対象が通学を目的として行動中であると判断する（Ｓ１４）。また、ステップ１２において通学のデータに該当しないと判断された場合（Ｓ１４：Ｎｏ）、行動情報構築部２０１は、対象の移動情報と移動手段の情報とが休息行動のデータに該当するか否か判断する（Ｓ１３）。該当する場合（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、行動情報構築部２０１は、対象が休息中であると判断する（Ｓ１４）。また、該当しない場合（Ｓ１３：Ｎｏ）、該当データがないとして次の移動情報の取得に向かう。
【００５４】
なお、図８のフローチャートは、説明の簡単のため、図５に示された行動の目的の５つの項目のうち、３つについてのみ判断処理を図示したものである。実施形態１は、当然のことながら、買い物、仕事といった他の行動の目的についても判断することができる。
以上の処理は、実施形態１において、移動情報と対象の移動手段にかかる情報である移動手段情報とに基づいて対象の行動の目的を推定する目的推定ステップとなる。
【００５５】
次に、行動情報構築部２０１は、ステップＳ１１、ステップＳ１２、ステップＳ１３の判断によって得た行動目的のデータを、対象ごとに格納するか否か判断する（Ｓ１５）。ステップＳ１５において、対象ごとに格納すると判断された場合（Ｓ１５：Ｙｅｓ）、行動目的にかかる判断の結果を、個人モデルＤＢ２０８のうち該当する対象に対応する領域に格納する（Ｓ１６）。一方、ステップＳ１５において、行動目的を対象ごとに格納しない判断した場合（Ｓ１６：Ｎｏ）、行動の目的にかかる判断の結果を、一般モデルＤＢ２０９に格納する（Ｓ１７）。
【００５６】
以上の処理の後、実施形態１では、次の位置情報、空間情報の収集のため、ステップＳ１に戻る。図８に示されたフローチャートによれば、対象の移動手段、行動の目的を位置情報と対応付けてＤＢに格納しておくことができる。このようなデータは、対象の位置や速度を実測して得た位置情報基づくものであるから、実際の対象の行動を正確に反映することになる。
なお、この効果は、移動手段、行動の目的を対象ごとに個人モデルＤＢ２０８、２１０に格納した場合により高くなる。一方、対象の移動手段、行動の目的を一括して一般モデルＤＢ２０９、２１１に格納した場合、格納されるデータ数が多いため、データのばらつき等による誤差を抑えることに有利である。
【００５７】
行動推定部２０７は、以上説明した方法によって構築された移動手段の一般モデルＤＢ２１１、個人モデルＤＢ２１０、行動情報の一般モデルＤＢ２０９、個人モデルＤＢ２０８に対象の移動情報を対照し、その行動を推定している。
すなわち、行動推定部２０７は、対象の移動情報を１または複数の移動情報収集・格納部２０４から取得する。取得された移動情報は、移動情報収集・格納部２０４における行動の推定に使用されると共に、行動情報判定部２１２、移動手段判定部２１３に送られる。
【００５８】
移動手段判定部２１３は、一般モデルＤＢ２１１あるいは個人モデルＤＢ２１０から対象の移動手段を推定するのに使用される構築モデルを取得する。そして、移動情報を一般モデルＤＢ２１１に移動情報を取得した構築モデルに対照して対象の移動手段を判定する。判定した結果は、行動情報判定部２１２に送られる。
行動情報判定部２１２は、個人モデルＤＢ２０８あるいは一般モデルＤＢ２０９から対象の移動手段を推定するのに使用される構築モデルを取得する。そして、移動手段の判定結果や移動情報を取得した構築モデルに対照して対象の行動目的を含む行動情報を判定する。
【００５９】
行動推定部２０７は、行動情報判定部２１２の判定結果に基づいて対象の最終的な行動を推定する。行動推定部２０７による対象の行動の推定は、システム管理者が行動推定のアプリケーションごとに設定可能な推定モデルによって実行される。また、実施形態１の構成は、外部のアプリケーションから推定モデルを受信する機能を備えるよう構成することも可能である。
行動の推定の結果は、行動情報判定部２１２が判定の結果得られた行動情報及び移動手段判定部２１３の判定の結果得られた移動手段情報、さらには位置情報等と共に外部のアプリケーションに提供される。この際、推定の確率をも外部アプリケーションに提供してもよく、外部アプリケーションは、提供された情報を保存、記録する。
【００６０】
なお、以上説明したプログラムは、コンピュータに、対象の位置、移動速度、加速度、移動方向、移動の時間帯にかかる情報の少なくとも１つを含む情報である移動情報を入力する移動情報入力機能と、前記移動情報入力機能によって入力された移動情報に基づいて、対象が移動中であるか否かを判定する移動判定機能と、前記移動判定機能によって対象が移動中であると判定された場合、移動中の対象の移動手段を判定する移動手段判定機能と、前記移動情報と判定された対象の移動手段にかかる情報である移動手段情報とに基づいて対象の行動の目的を推定する目的推定機能とを実現させるためのプログラムである。
このようなプログラムにより、収集された移動情報に基づいて対象が移動中であるか否か、対象が使用している移動手段を判定することができる。また、移動情報及び移動手段に基づいて対象の行動の目的を推定することが可能になる。
【００６１】
・実施形態２
次に、本発明の実施形態２について説明する。実施形態２の対象行動推定装置及び対象行動推定装置を含む情報サービス提供システムは、対象の移動にかかった時間にかかる移動情報に基づいて、対象の移動の目的を推定するものである。なお、実施形態２の対象行動推定装置及び対象行動推定装置を含む情報サービス提供システムは、実施形態１で説明した構成と同様の構成を有しているため、構成の図示及び説明を省くものとする。
【００６２】
先ず、実施形態２の対象行動推定装置が、位置情報や移動に関する情報から行動情報を生成する処理を説明する。対象情報取得部３は、センサー・デバイス３０１及びＧＰＳ端末３０３、さらには移動情報収集・格納部２０４から位置情報を取得する。実施形態２でいう位置情報には、ＧＰＳ端末３０３によって得られる緯度、経度、センサー・デバイス３０１によって得られる対象の速度や加速度、角加速度等が含まれる。
実施形態２では、収集された位置情報から対象が移動した位置の履歴と、この履歴に対応して予め設定されている対象の移動時間に基づいて対象の移動の目的を推定している。
【００６３】
なお、実施形態２では、センサー・デバイス３０１、ＧＰＳ端末３０３による位置情報の収集間隔は、対象に特有の初期値を、対象の移動の状況に応じて制御することによって調整することができる。調整に必要な取得間隔情報は、移動情報収集・格納部２０４とセンサー・デバイス３０１等が協働して折衝し、決定される。取得間隔情報を使った位置情報の取得間隔の変更は、折衝時に行う場合と、折衝による決定後に対象物の位置情報の変化をトリガーにして実行する場合とがある。
また、センサー・デバイス３０１、ＧＰＳ端末３０３による対象の位置情報の取得間隔は、移動情報収集・格納部２０４、センサー・デバイス３０１やＧＰＳ端末３０３等の移動情報を収集する機器のいずれもが保有、管理することが可能である。
【００６４】
（移動情報の処理）
実施形態２では、収集された移動情報を、２つの処理によって処理する。２つの処理のうち、1つは、収集された移動情報をクラスタ基準データに加工して個人モデルのデータベースとして保存する処理である。クラスタ基準データとは、実施形態２において、対象の移動情報及び行動情報を判定するために使用される情報である。２つめは、対象の移動を解析し、行動情報を推定する処理である。
【００６５】
先に説明した実施形態１は、図５に示した情報を対象が予め登録し、センサー・デバイス３０１やＧＰＳ端末３０２によって取得された移動情報を分類し、行動情報や移動情報の判定基準となるクラスタ基準データを作成していた。そして、さらに、作成されたクラスタ基準データを使い、通勤あるいは休息といった対象の行動の目的を推定していた。
一方、実施形態２は、対象の移動にかかった時間（データ間イニング）によって対象の目的の有無を判定することを目的とするものである。また、実施形態２では、対象が目的を持って行動しているか否かを判断する基準となる時間を、各対象の個性や周囲の状況に則して変更することができる。この点で、実施形態２は、対象の探索行動における目的の有無をより正確に判定することができる。
【００６６】
（クラスタ基準データの生成）
図９は、実施形態２のクラスタ基準データの生成について説明するための図である。図９（ａ）は、所定の範囲に設定された複数のエリアを説明するための図である。また、（ｂ）は、対象のエリア移動の履歴と移動にかかった時間から対象の移動中の状態を推定することを示した図である。なお、実施形態２では、対象の状態を、対象の移動行動（探索行動と記す）を、興味を持って移動しているか否かによって多段階に分類する。そして、興味を持ってなされた探索行動を対象が目的を持って行動していると判定し、興味を持ってなされていない探索行動を目的がない行動と判定する。
【００６７】
図９（ａ）に示したエリアは、地上で規定されるものに限定されるものではない。すなわち、高層の建築物等においては、１階のエリアの上にさらに上階のエリアが設定されることもある。したがって、実施形態２では、同一の緯度、経度によって表される範囲に複数のエリアが設定され、複数のエリアに各々異なるＩＤが付されることになる。
各エリアに付されたＩＤをエリアＩＤと記す。また、エリアＩＤのうち、地上のエリアと同一の緯度、経度によって表される、さらに上階の他のエリアに付されたＩＤを空間のエリアＩＤと記す。
【００６８】
エリアＩＤは、例えば、移動情報収集格納部２０４において付すよう構成することができる。すなわち、図１に示したＤＢ２０６には、ＧＰＳ端末３０３によって取得された緯度、経度の位置情報とエリアＩＤとを対応付けるエリアＩＤデータが保存されている。移動情報収集格納部２０４は、位置情報をＤＢ２０６に格納する際、位置情報をエリアＩＤに変換して格納することもできる。
【００６９】
（行動情報の判定）
次に、実施形態２の行動情報の判定の手順について説明する。
実施形態２では、対象の行動の目的を、移動の履歴と移動にかかった時間とに基づいて判定する。対象は、図９（ａ）に示す空間において、各エリアを順に移動すると考えられる。実施形態２では、対象が移動したエリア及び移動したエリアの順序にしたがって予めパターンを設定する。例えば、図９（ｂ）に示した、エリアＩＤｇ→ａ→ｂ→ｃ→ｄ→ｅ→ｆの順序の移動を、パターン１とする。
【００７０】
エリアＩＤｇ→ａ→ｂ→ｃ→ｄ→ｅ→ｆといった、対象が移動するエリアの順序を移動情報履歴という。他の移動情報履歴についても各々パターンが設定されていて、この結果、実施形態２では多数のパターンが設定されることになる。
また、（ｂ）に示した例では、移動にかかった時間を５分以下、５〜８分、８分〜１５分というように多段階に設定する。そして、時間の各段階を各パターンと対応付けると共に、時間とパターンの各組み合わせについて「あまり興味のない探索行動」、「ぶらぶらしている探索行動」、「興味の対象がある探索行動」といった対象の行動の目的、あるいは対象の移動の手段を設定する。
【００７１】
このような設定は、図９（ｂ）に示したように、対象の移動履歴の情報と移動にかかった経過時間情報とを使い、移動中の対象の行動に関する移動行動情報を判定するものといえる。また、時間とパターンの各組合わせと、この組み合わせに対応付けられた行動の目的や移動の手段は、実施形態２のクラスタ基準データとなる。
【００７２】
（クラスタ基準データ）
実施形態２では、このようなクラスタ基準データの定義の仕方として、３通りの方法を提案する。以下、３通りの定義方法Ｉ、定義方法ＩＩ、定義方法ＩＩＩについて説明する。
【００７３】
・１  定義方法Ｉ
図１０（ａ）、（ｂ）は、クラスタ基準データの定義方法Ｉを説明するための図である。図１０（ａ）は、徒歩によって移動している対象の行動の目的を判定するためのクラスタ基準データ、（ｂ）は、対象の移動の手段を判定するためのクラスタ基準データである。いずれのクラスタ基準データも、定義方法Ｉによって定義されている。
【００７４】
（ａ）に示したクラスタ基準データは、対象の行動の目的（探索行動の状況）を判定するための移動行動情報テーブルＡとして保存されている。移動行動情報テーブルＡでは、パターン１、パターン２といったパターンごとに、３分以下、５分以下、１５分以下、２０分以下といった経過時間情報を対応させる。多段階に設定された経過時間情報をまとめて経過時間集合と記す。図示した例によれば、例えば、パターン１の順序で対象が各エリアを移動する間に５分間以上、１０分間以下が経過したとすると、対象の行動がぶらぶらしている行動状態に該当すると判定される。
【００７５】
（ｂ）に示したクラスタ基準データは、対象の移動手段（移動の状態）を判定するための移動行動情報テーブルＢとして保存されている。移動行動情報テーブルＢでは、パターン１５、パターン３４といったパターンごとに、３分以下、５分以下、１５分以下、２０分以下といった経過時間情報を対応させる。図示した例によれば、例えば、パターン１５の順序で対象が各エリアを移動する間に５分間以上、１０分間以下が経過したとすると、対象が電車に乗って移動していると判定される。
【００７６】
なお、パターンと経過時間との組み合わせに対応する行動の目的や移動手段は、システムの管理側によって予め設定される。設定の方法としては、管理側が歩行者や乗客が各エリアを移動する場合に要する時間を調査して経過時間と目的とを対応付けることが考えられる。調査の方法としては、例えば、空間を利用する歩行者や電車の乗客に対してアンケートを行う、あるいは空間において調査者が歩行者や乗客を観察する、さらには交通機関と連携して回収した切符等の記録から乗客の乗降の時間を判定するといったことが考えられる。
【００７７】
図１０に示した移動行動情報を判定する方法は、時系列に記録された対象の位置情報の集合（位置情報系列集合（Ｘ））と、各位置に対象がいた時間の集合（経過時間集合（Ｙ））とを図１０（ａ）、（ｂ）に示した移動行動を判定するテーブル等の機能に対照することによって対象の行動情報を得るものといえる。この点を、図１１に模式的に示す。
また、図１０（ａ）、（ｂ）に示したクラスタ基準データを管理者側で設定するものとしている。このため、本実施形態では、いったん設定されたクラスタ基準データをユーザ側が任意に調整可能にしている。
【００７８】
図１２は、ユーザによってなされるクラスタ基準データの調整について例示するための図である。図示した例では、パターン１を１０分かけて移動した場合には「ぶらぶらしている行動状態」であると判断される設定を、さらに３分長くするよう調整する例を示している。
調整の結果、調整前はパターン１を対象が５分以上１０分以下で移動した場合には「興味のある探索行動状態」であると判断されるのに対し、調整後は対象がパターン１を５分以上、１３分以下の時間で移動した場合には「ぶらぶらしている行動状態」であると判断されるようになる。
【００７９】
このように構成することにより、本実施形態は、対象個々の歩く速さ等の違いやエリアの混雑状況といった周囲の状況をクラスタ基準データに反映させることもできる。なお、調整後のクラスタ基準データは、図１に示した個人モデルＤＢ２０８、２１０に保存しておくことも可能である。
なお、このようなクラスタ基準データの調整は、ユーザが情報端末装置の一般的な操作部を使って手動で調整することができる。また、調整を自動的にする場合、予め登録されているユーザの情報のうち、年齢等の情報を抽出して移動時間を自動的に調整することもできる。具体的には、ユーザが高齢者である場合、図１２のように移動にかかる時間が長時間になるよう調整する。さらに、エリアに関する交通情報等を情報配信サーバ１から取得して移動時間を自動的に調整することも考えられる。
【００８０】
・２  定義方法ＩＩ
図１３は、クラスタ基準データの定義方法ＩＩについて説明するための図である。定義方法ＩＩでは、クラスタ基準データを生成するにあたり、エリアを実際に移動する歩行者の移動速度や乗り物の出発から到着にかかった時間を調査しておく。そして、対象の行動の目的ごとに対象の移動経路の分布とかかった時間の分布とを記録してクラスタ基準データとする。
【００８１】
図１３に示した例は、「あまり興味の対象がない探索行動状態」についての分布を示すクラスタ基準データである。図１３のｘ軸は１、２…といったパターン、ｙ軸は時間を示している。また、ｚ軸はパターン１、２…に対応する「あまり興味の対象がない探索行動状態」と判定された頻度を示す。
曲線１３１は、対象がパターン１、２…の各々を移動した場合、「あまり興味の対象がない探索行動状態」と判定された頻度の集合である。αｘｉは、パターンｘｉに対応する頻度αを示すものとする。
【００８２】
また、曲線１３２は、対象の移動の時間に対応する「あまり興味の対象がない探索行動状態」と判定された頻度の集合である。βｙｉは、時間ｙｉに対応する頻度βを示すものとする。
実施形態２では、αｘｉとβｙｉとの値を加算したａｉを、対象がパターンｘｉを、時間ｙｉをかけて移動した場合の行動が、「あまり興味の対象がない探索行動状態」である可能性の指標として使用する。
【００８３】
実施形態２では、「ぶらぶらしている行動状態」、「興味の対象がある行動状態」といった他の行動の目的についても同様のクラスタ基準データを保存しておく。また、全ての行動の目的について、対象の移動したパターンに対応する曲線１３１のｚ軸の値と移動にかかった時間に対応する曲線１３２のｚ軸の値とを加算して得た加算値ａｉを算出する。そして、最も大きい加算値ａｉが得られた行動の目的を対象の行動の目的とすることにより、統計的に対象の行動の目的を推定することができる。
【００８４】
なお、加算値ａｉは、「あまり興味の対象がない探索行動状態」、「ぶらぶらしている行動状態」といった行動目的の可能性を示す。このことから、各行動目的による行動が同様に起こり得るものとし、図１３に示したように、各行動目的においてａｉを全て加算した値Ｃが一定の値になるよう設定する。
このような定義方法ＩＩは、定義方法Ｉに比べ、保存しておくべきデータの量を少なくすることができる。したがって、ユーザが携帯しやすい小型の情報端末装置に本発明を適用する場合に特に有利である。
【００８５】
また、実施形態２は、歩行者の移動速度や乗り物の出発から到着にかかった時間を調査してクラスタ基準データを設定するものに限定されるものでなく、定義方法Ｉで述べた図１０（ａ）、（ｂ）のテーブルのデータを教師データとして図１３の分布を設定してもよい。この設定は、例えば、「あまり興味の対象がない探索行動状態」のクラスタ基準データにおいて、ｘｉがパターン１、ｙｉが３分、または５分の場合に他の行動目的のクラスタ基準データより大きい加算値が得られるようｘｉ、ｙｉに対応する頻度を設定することによって実現できる。
【００８６】
・３  定義方法ＩＩＩ
定義方法ＩＩＩは、定義方法ＩＩにおいて、２つ以上の行動目的のクラスタ基準データにおいて同じ加算値ａｉを得た場合に対処するものである。例えば、対象の移動のパターン及びかかった時間をクラスタ基準データに対照し、「あまり興味の対象がない探索行動状態」及び「ぶらぶらしている行動状態」の２つの行動目的のクラスタ基準データで同じ値の加算値ａｉを得る場合が考えられる。実施形態２では、このような場合、対象の移動時間が相違すれば、この相違によっていずれかの行動目的を選択するものとする。
【００８７】
図１４は、定義方法ＩＩＩを説明するための図である。図１４（ａ）は、対象が移動したエリアの順序を示した図である。実施形態２においても、図１４（）に示したように、移動したエリアのＩＤを移動履歴情報とし、移動のパターンを判定する。そして、パターンとパターンを移動するにかかった時間を図１３に示したクラスタ規準データに対照して対象の行動目的を判定する。
クラスタ基準データへの対照の結果、例えば、「あまり興味の対象がない探索行動状態」、「興味の対象がある行動状態」において同じ加算値ａｉを得た場合、実施形態２では、定義方法ＩＩＩによって定義されたグラフによって行動の目的を判定する。定義方法ＩＩＩによって定義されたグラフを、図１４（ｃ）として示す。
【００８８】
具体的には、対象の移動にかかった時間を「あまり興味の対象がない探索行動状態」の時間範囲（図中には興味なしと記す）、「興味の対象がある行動状態」の時間範囲（図中には興味ありと記す）をパターンごとに予め設定しておく。そして、定義方法ＩＩによって対象の行動の目的が判定できない場合、移動時間が「あまり興味の対象がない探索行動状態」、「興味の対象がある行動状態」のいずれの時間範囲にあるかによって行動の目的を判定する。
【００８９】
さらに、実施形態２では、時間範囲を予め設定するばかりでなく、対象の移動速度といった個人的な特性をも行動目的の判定に反映させるため、図１４（ｃ）のように、直線ｙを予め定めておく。直線ｙは、ｙ＝αｔ＋εの式によって表され、αは傾き、ｔは移動時間、εは誤差を表している。また、「あまり興味の対象がない探索行動状態」、「興味の対象がある行動状態」の時間範囲に対応するｙの値ｙ１も予め設定しておく。
【００９０】
実施形態２では、移動時間をそのまま図１４（ｃ）のグラフに対照するのではなく、ｙを表す式のｔに代入する。そして、時間ｔにおいて得られるｙの値がｙ１以下である場合、対象の行動は「あまり興味の対象がない探索行動状態」であると判断する。一方、時間ｔにおいて得られるｙの値がｙ１以上である場合、対象の行動は「興味の対象がある行動状態」であると判断する。
【００９１】
定義方法ＩＩＩでは、例えば、歩く速度が早い対象についてはαの値を大きくし、また、歩く速度が遅い対象についてはαの値を小さくすることができる。このような定義方法ＩＩＩは、対象個々の特性により適するよう、クラスタ基準データを調整することができる。
図１５（ａ）〜（ｄ）は、以上述べた定義方法Ｉ、定義方法ＩＩ、定義方法ＩＩＩによって定義された情報のデータの構造を示した図である。（ａ）は、定義方法Ｉによって定義されたクラスタ基準データのテーブルである。このようなクラスタ基準データに対し、実施形態２では、対象の移動したパターンと移動にかかった時間とを対照して「あまり興味の対象がない探索行動状態」等の行動の目的を判定する。
【００９２】
図１５（ｂ）は、定義方法ＩＩによって定義されたクラスタ基準データを示すための図である。定義方法ＩＩによって定義されたクラスタ基準データは、加算値を求めるための式（モデル化の公式）やαｘｉ、βｙｉの事前に調査して得た値や定義方法Ｉのテーブルから推定された値を記録することによって保存される。図１５（ｃ）は、定義方法ＩＩＩによって定義されたクラスタ基準データを示すための図である。図示したように、定義方法ＩＩＩでは、例えば、対象の行動の目的が「あまり興味の対象がない探索行動状態」と「興味の対象がある行動状態」とのいずれであるかを判断する場合に使用される、直線ｙの傾きαや誤差εを記録することによって定義できる。
【００９３】
以上の定義方法Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩによって定義されたクラスタ基準データは、クラスタ基準データＤＢ２０３に保存される。さらに、実施形態２では、以上述べたクタスタ基準データと共に、クラスタ基準データを対象の特性や移動の時間帯によって調整するためのデータを個人用のクラスタ基準データとして事前に保存しておくこともできる。
図１５（ｄ）は、個人用のクラスタ基準データを例示するものである。図示したように、個人用のクラスタ基準データとしては、個人Ａ、個人Ｂといった対象個々に対応する、時間帯や場所、状況よって移動速度を調整するためのデータがある。このようなクラスタ基準データを保存している場合、実施形態２では、対象の移動速度を対象個人、移動の時間帯やエリア、状況に合わせて調整する。そして、調整後の移動速度を定義方法Ｉの移動時間として使用して対象の行動の目的を判定する。
【００９４】
また、定義方法ＩＩでは、個人Ａ、個人Ｂといった対象個々に対応するαｘｉやβｙｉ、定数Ｃを個人用のクラスタ基準データとして使用することができる。定義方法ＩＩＩでは、個人Ａ、個人Ｂといった対象個々に対応する、直線ｙの傾きαや誤差εを個人用のクラスタ基準データとして使用することができる。
以上述べた実施形態２によって判定された対象の行動の目的も、実施形態１と同様に、提供すべき情報の選択に用いることが可能になる。すなわち、対象が「あまり興味を持っていない探索行動」をしている場合、対象にエリアの情報を提供することは適切でないと判断するこが可能である。また、対象が「興味の対象がある行動状態」している場合、エリア内の店舗等の情報を対象に提供するよう判断してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
本発明は、情報提供サービスにおいて対象の行動の目的をも考慮することにより、対象にとって必要な情報を適正に選択し、ユーザニーズに柔軟に対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明の一実施形態の情報サービス提供システムの概略を説明するための図である。
【図２】図１に示された対象行動推定部の各構成によってなされる一連の処理を説明するための図である。
【図３】図１に示された移動手段抽出部が移動手段を判定するために使用するクラスタ基準データを示す図である。
【図４】図３に示されたクラスタ基準データを教師データとしてクラスタリングされた移動情報を例示した図である。
【図５】図１に示された行動情報構築部が対象の行動を判定するために使用するクラスタ基準データを示した図である。
【図６】図５のクラスタ基準データにしたがってクラスタリングされたデータを例示した図である。
【図７】図５に示されたクラスタ基準データとは異なるクラスタ基準データ及びこのクラスタ基準データによってクラスタリングされたデータを例示する図である。
【図８】本発明の一実施形態の対象行動推定方法をコンピュータに実行させた場合のプログラムを例示するためのフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態２のクラスタ基準データの生成について説明するための図である。
【図１０】本発明の実施形態２のクラスタ基準データの定義方法Ｉを説明するための図である。
【図１１】本発明の実施形態２のクラスタ基準データの定義方法Ｉによって定義されたテーブルを説明するための図である。
【図１２】本発明の実施形態２のユーザによってなされるクラスタ基準データの調整について例示するための図である。
【図１３】本発明の実施形態２のクラスタ基準データの定義方法ＩＩについて説明するための図である。
【図１４】本発明の実施形態２のクラスタ基準データの定義方法ＩＩＩについて説明するための図である。
【図１５】本発明の実施形態２のクラスタ基準データの定義方法Ｉ、定義方法ＩＩ、定義方法ＩＩＩによって定義された情報のデータの構造を示した図である。
【符号の説明】
【００９７】
１  情報配信サーバ
２  対象行動推定部
３  対象情報取得部
２０１  行動情報構築部
２０２ 移動手段抽出部
２０３  クラスタ基準ＤＢ
２０４  移動情報収集・格納部
２０７  行動推定部
２０８，２１０  個人モデルＤＢ
２０９，２１１  一般モデルＤＢ
２１２  行動情報判定部
２１３  移動手段判定部
３０１  センサー・デバイス
３０３  ＧＰＳ端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【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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