(57)【要約】【課題】ユーザの行動に応じた例えばエンターテインメント性のある文章を、ユーザの入力によらずに自動的に生成することができるようにする。【解決手段】加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２による測定が繰り返され、例えば１日分の測定結果に基づいて、１日のユーザの歩数、平均の歩行ピッチ、平均のターン回数、平均の歩行・停止の回数が求められる。体験表現辞書記憶部２３に記憶されている辞書が参照され、求められた１日のユーザの歩数、平均の歩行ピッチ、平均のターン回数、平均の歩行・停止の回数などから、ユーザの１日の行動を表す文章が生成される。体験表現辞書記憶部２３には、文章と行動の対応関係を表す辞書が記憶されており、その文章は、エンターテインメント性のあるものとなっている。本発明は、ユーザが携帯可能なモバイル機器などに適用することができる。【選択図】図５
2008003655.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサの出力に基づいて認識される、ユーザの行動に関する情報である行動パラメータと、テキスト情報とを対応付けて記憶する記憶手段と、
前記抽出手段により抽出された前記行動パラメータが所定の条件に合致する場合、前記記憶手段により記憶されているテキスト情報の中から、前記抽出手段により抽出された前記行動パラメータに対応するテキスト情報を選択する選択手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記センサの出力の複数のパラメータを組み合わせて前記行動パラメータを生成する生成手段をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記行動パラメータを正規化する正規化手段をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
複数の前記行動パラメータを組み合わせてユーザの行動の度合いを表現する体験パラメータを生成する生成手段をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択手段は、テキスト情報の中から、未選択のものを優先して選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記記憶手段は、日付に関する情報と前記テキストデータとを対応付けてさらに記憶する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
センサの出力に基づいて認識される、ユーザの行動に関する情報である行動パラメータと、テキスト情報とを対応付けて記憶し、
抽出された前記行動パラメータが所定の条件に合致する場合、記憶されているテキスト情報の中から、抽出された前記行動パラメータに対応するテキスト情報を選択する
ステップを含む情報処理方法。
【請求項８】
センサの出力に基づいて認識される、ユーザの行動に関する情報である行動パラメータと、テキスト情報とを対応付けて記憶し、
抽出された前記行動パラメータが所定の条件に合致する場合、記憶されているテキスト情報の中から、抽出された前記行動パラメータに対応するテキスト情報を選択する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、ユーザの行動に応じた例えばエンターテインメント性のある文章を、ユーザの入力によらずに自動的に生成することができるようにした情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、自分の行動を記録したり、自分の行動を特定多数、あるいは不特定多数の人に公開したりするためのツールとして、インターネットを利用したBlog(Weblog)やSNS(Social Network Service)などが一般化している。
【０００３】
図１はBlogの例を示す図であり、図１に示されるように、ユーザは、１日の自分の行動を日記風に文章として残しておいたり、撮影した画像を残しておいたりすることができる。
【０００４】
特許文献１には、加速度センサの出力から得られた、歩く、走るなどのユーザの活動状況や、GPS(Global Positioning System)から取得されたユーザの位置など、複数のセンサ出力結果を組み合わせてユーザの行動履歴として記録する技術が開示されている。
【０００５】
特許文献２には、時間的な条件である静的条件と、ユーザの行動履歴である動的条件にしたがってストーリーを決定し、対応するテキストを順次選択して、ユーザの行動履歴を表現する漫画を自動生成する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−２９６７８２
【特許文献２】特開２００２−３４２７６４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述したようなBlogなどを毎日更新していくことは非常に面倒な作業であり、継続して更新することをあきらめてしまうユーザも少なくない。
【０００７】
従って、そのような負担を減らすために、特許文献１、特許文献２に開示されているような技術が各種提案されているものの、電波を受信して検出を行うGPSなどのセンサが設けられている点で装置が大掛かりであったり、使用するにあたりユーザに負担を強いるものもあったりして実用的ではないことが多い。
【０００８】
また、行動履歴の表現方法も、図２に示されるような形で、時刻、行動、場所がリスト化されたものであったりするなど、BlogやSNSで使うことを目的とした場合に、それに適していないものが多い。
【０００９】
例えば、特許文献１に記載されている技術によれば、センサ出力に基づいてユーザの行動履歴のログをとることはできるものの、認識結果がそのまま記録・出力されるため、出力される情報はエンターテインメント性に欠けるものとなる。
【００１０】
また、特許文献２に記載されている技術においては、セリフなどの文章は主にユーザが入力した感想に基づいて決定されるため、感想の入力が煩雑である。
【００１１】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの行動に応じた例えばエンターテインメント性のある文章を、ユーザの入力によらずに自動的に生成することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一側面の情報処理装置は、センサの出力に基づいて認識される、ユーザの行動に関する情報である行動パラメータと、テキスト情報とを対応付けて記憶する記憶手段と、前記抽出手段により抽出された前記行動パラメータが所定の条件に合致する場合、前記記憶手段により記憶されているテキスト情報の中から、前記抽出手段により抽出された前記行動パラメータに対応するテキスト情報を選択する選択手段とを備える。
【００１３】
前記センサの出力の複数のパラメータを組み合わせて前記行動パラメータを生成する生成手段をさらに設けることができる。
【００１４】
前記行動パラメータを正規化する正規化手段をさらに設けることができる。
【００１５】
複数の前記行動パラメータを組み合わせてユーザの行動の度合いを表現する体験パラメータを生成する生成手段をさらに設けることができる。
【００１６】
前記選択手段には、テキスト情報の中から、未選択のものを優先して選択させることができる。
【００１７】
前記記憶手段には、日付に関する情報と前記テキストデータとを対応付けてさらに記憶させることができる。
【００１８】
本発明の一側面の情報処理方法またはプログラムは、センサの出力に基づいて認識される、ユーザの行動に関する情報である行動パラメータと、テキスト情報とを対応付けて記憶し、抽出された前記行動パラメータが所定の条件に合致する場合、記憶されているテキスト情報の中から、抽出された前記行動パラメータに対応するテキスト情報を選択するステップを含む。
【００１９】
本発明の一側面においては、センサの出力に基づいて認識される、ユーザの行動に関する情報である行動パラメータと、テキスト情報とが対応付けて記憶され、抽出された行動パラメータが所定の条件に合致する場合、記憶されているテキスト情報の中から、抽出された行動パラメータに対応するテキスト情報が選択される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一側面によれば、ユーザの行動に応じた例えばエンターテインメント性のある文章を、ユーザの入力によらずに自動的に生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、明細書又は図面に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、明細書又は図面に記載されていることを確認するためのものである。従って、明細書又は図面中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が発明に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２２】
本発明の一側面の情報処理装置（例えば、図３の携帯電話機１）は、センサの出力に基づいて認識される、ユーザの行動に関する情報である行動パラメータと、テキスト情報とを対応付けて記憶する記憶手段（例えば、図５の体験表現辞書記憶部２３）と、前記抽出手段により抽出された前記行動パラメータが所定の条件に合致する場合、前記記憶手段により記憶されているテキスト情報の中から、前記抽出手段により抽出された前記行動パラメータに対応するテキスト情報を選択する選択手段（例えば、図２１に体験表現選択部７２）とを備える。
【００２３】
前記センサの出力の複数のパラメータを組み合わせて前記行動パラメータを生成する生成手段（例えば、図５の行動パラメータ抽出・行動認識部２１）をさらに設けることができる。
【００２４】
前記行動パラメータを正規化する正規化手段（例えば、図１８の行動パラメータ正規化部６１）をさらに設けることができる。
【００２５】
複数の前記行動パラメータを組み合わせてユーザの行動の度合いを表現する体験パラメータを生成する生成手段（例えば、図１８の体験パラメータ生成部６３）をさらに設けることができる。
【００２６】
本発明の一側面の情報処理方法またはプログラムは、センサの出力に基づいて認識される、ユーザの行動に関する情報である行動パラメータと、テキスト情報とを対応付けて記憶し、抽出された前記行動パラメータが所定の条件に合致する場合、記憶されているテキスト情報の中から、抽出された前記行動パラメータに対応するテキスト情報を選択するステップ（例えば、図２７のステップＳ２４）を含む。
【００２７】
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。
【００２８】
図３は、本発明を適用した情報処理システムの構成例を示す図である。
【００２９】
図３に示されるように、この情報処理システムは、携帯電話機１、サーバ２、およびパーソナルコンピュータ３がインターネットを介して接続されることによって構成される。
【００３０】
携帯電話機１は、内蔵するセンサからの出力に基づいてユーザの行動を認識し、認識結果に応じて、ユーザの行動を表す文章を自動的に生成する。携帯電話機１には加速度センサ、ジャイロセンサなどのセンサが内蔵されており、例えば、１日にどのくらいの距離を歩いたか、歩くことについてもまっすぐ歩いていたか、ふらふらしながら歩いていたかなどが、それらのセンサの出力から認識される。
【００３１】
携帯電話機１には、ユーザの行動を表す文章が行動と対応付けて記憶されており、例えば、普段より多くの距離を歩いたことが認識されたときには「いっぱい歩いたね。」の文章が選択され、ふらふらしながら歩いていたことが認識されたときには「今日はお買い物。」の文章が選択される。普段より多くの距離を歩いたかどうかは、履歴として毎日記録される歩行距離の平均などを基準に判断される。ふらふらしながら歩いていたかどうかは、左を向いたり、右を向いたりする回数が所定の時間にどれだけ検出されたかなどに基づいて判断される。
【００３２】
携帯電話機１は、以上のようにして生成した文章をインターネットを介してサーバ２に送信し、BlogやSNSの文章としてサーバ２に登録する。行動の認識は例えば１日の間に加速度センサ、ジャイロセンサの出力の履歴を用いて行われ、認識された行動に基づいて作成された１日の行動を表す文章が、１日に１回などの所定の周期で作成される。
【００３３】
パーソナルコンピュータ３のユーザは、パーソナルコンピュータ３を操作してサーバ２にアクセスし、携帯電話機１のユーザのBlogやSNSの文章として公開されている、携帯電話機１により生成された文章を閲覧することができる。
【００３４】
このように、携帯電話機１においては、行動の認識が加速センサ、ジャイロセンサの出力に基づいて行われるため、電波を受信して検出を行うGPSなどの出力に基づいて行動を認識したりする場合に較べて、システムを小型化することができる。
【００３５】
また、ユーザは、図２に示されるように単に「歩く」、「走る」、・・・などの行動の羅列ではなく、BlogやSNSで用いるものとして適した、エンターテインメント性のある文章を容易に作成することができる。
【００３６】
図４は、携帯電話機１のハードウエア構成例を示すブロック図である。
【００３７】
図４に示されるように、携帯電話機１は、加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２、およびプロセッサ１３から構成される。
【００３８】
加速度センサ１１は、互いに直交する３軸方向の加速度を測定可能なセンサであり、所定の周期で測定を行い、測定結果である加速度データをプロセッサ１３に出力する。
【００３９】
ジャイロセンサ１２は、互いに直交する３軸周りの角速度を測定可能なセンサであり、所定の周期で測定を行い、測定結果であるジャイロデータをプロセッサ１３に出力する。
【００４０】
プロセッサ１３は、加速度センサ１１から供給された加速度データとジャイロセンサ１２から供給されたジャイロデータに基づいて、携帯電話機１を携帯しているユーザの行動を認識し、認識結果に応じて文章を作成する。
【００４１】
また、プロセッサ１３は、作成した文章をサーバ２にインターネットを介して送信し、携帯電話機１のユーザがあらかじめ作成しているBlogやSNSに登録させる。プロセッサ１３は、作成した文章を携帯電話機１に設けられるディスプレイに表示し、ユーザに確認させることなども行う。
【００４２】
図５は、携帯電話機１の機能構成例を示すブロック図である。図５に示す機能部のうちの少なくとも一部は、図４のプロセッサ１３により所定のプログラムが実行されることによって実現される。
【００４３】
図５に示されるように、携帯電話機１においては行動パラメータ抽出・行動認識部２１、体験表現生成部２２、体験表現辞書記憶部２３が実現される。
【００４４】
行動パラメータ抽出・行動認識部２１は、加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２により測定され、供給されたセンサデータに基づいて、例えば歩行ピッチ、歩行パワー、重力軸まわりの回転角を求め、求めたそれらの情報から、歩数、平均の歩行ピッチ、平均のターン回数、平均の歩行・停止の回数を求める。
【００４５】
また、行動パラメータ抽出・行動認識部２１は、センサデータに基づいて求められた歩行ピッチ、歩行パワー、重力軸まわりの回転角に基づいて、「静止」、「歩き」、「走り」、「右ターン」、「左ターン」のいずれかをユーザの行動として認識し、それぞれの行動の時間、割合、回数、継続時間などを求める。
【００４６】
後述するように、行動パラメータ抽出・行動認識部２１には、静止している状態のときに加速度センサ、ジャイロセンサから出力されたセンサデータに基づいて生成されたHMM(Hidden Markov Model)、歩いている状態のときに加速度センサ、ジャイロセンサから出力されたセンサデータに基づいて生成されたHMM、走っている状態のときに加速度センサ、ジャイロセンサから出力されたセンサデータに基づいて生成されたHMM、右ターンを行ったときに加速度センサ、ジャイロセンサから出力されたセンサデータに基づいて生成されたHMM、左ターンを行ったときに加速度センサ、ジャイロセンサから出力されたセンサデータに基づいて生成されたHMMがあらかじめ用意されており、それらのHMMが参照されることによって、「静止」、「歩き」、「走り」、「右ターン」、「左ターン」のいずれかの行動が認識される。
【００４７】
行動パラメータ抽出・行動認識部２１は、図６に示されるように、加速度データやジャイロデータなどのセンサデータに基づいて求められた各種の情報と、認識した行動の履歴を表す情報が記述された行動パラメータファイルを生成し、生成した行動パラメータファイルを体験表現生成部２２に出力する。行動パラメータファイルは、例えばXML(eXtensible Markup Language)形式のファイルとされる。
【００４８】
図７は、行動パラメータファイルに記述される情報の例を示す図である。
【００４９】
図７に示されるように、行動パラメータファイルには、ログの開始時刻、ログの終了時刻、ログの総時間が記述される。ログの開始時刻は、ユーザが携帯電話機１の使用を開始した時刻を表し、ログの終了時刻は、ユーザが携帯電話機１の使用を終了した時刻を表す。ログの総時間は、ユーザが１日の間に携帯電話機１を使用していた時間を表す。
【００５０】
また、行動パラメータファイルには、歩数、平均の歩行ピッチ、平均のターン回数、平均の歩行・停止の回数、認識された、それぞれの行動の総時間、割合、回数、継続時間、最大時間、平均時間が記述される。
【００５１】
行動の最大時間は、「静止」については、静止していたとして継続して認識された時間のうちの最も長い時間、「歩き」については、歩いていたとして継続して認識された時間のうちの最も長い時間、「走り」については、走っていたとして継続して認識された時間のうちの最も長い時間、「右ターン」については、右ターンを行っていたとして継続して認識された時間のうちの最も長い時間、「左ターン」については、左ターンを行っていたとして継続して認識された時間のうちの最も長い時間とされる。
【００５２】
行動の平均時間は、「静止」については、静止していたとして継続して認識された時間の平均時間（秒）、「歩き」については、歩いていたとして継続して認識された時間の平均時間（秒）、「走り」については、走っていたとして継続して認識された時間の平均時間（秒）、「右ターン」については、右ターンを行っていたとして継続して認識された時間の平均時間、「左ターン」については、左ターンを行ったとして継続して認識された時間の平均時間とされる。
【００５３】
また、行動パラメータファイルには、認識された行動の時系列が記述される。記述される１つの行動の情報は、例えば、１つの行動の開始時刻、終了時刻、総時間、行動の内容からなる。
【００５４】
このようなパラメータが記述された行動パラメータファイルが行動パラメータ抽出・行動認識部２１により生成され、体験表現生成部２２に出力される。例えば、図７に示されるような１つの行動パラメータファイルが毎日、その日のうちに加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２により検出されたセンサデータに基づいて生成される。
【００５５】
図５の説明に戻り、体験表現生成部２２は、体験表現辞書記憶部２３に記憶されている辞書を参照し、行動パラメータ抽出・行動認識部２１から供給された行動パラメータファイルに記述されている情報に基づいて、ユーザの１日の行動を表す文章を作成する。体験表現生成部２２は、作成した文章をインターネットを介してサーバ２に送信したり、携帯電話機１に設けられる表示装置２４に表示させたりする。
【００５６】
体験表現辞書記憶部２３は、文章と行動の対応関係を表す辞書を記憶する。体験表現辞書記憶部２３に記憶される辞書は、携帯電話機１のメーカなどによりあらかじめ用意されるようにしてもよいし、１日の行動を表す文章がユーザにより入力された場合、その１日の間に行動パラメータ抽出・行動認識部２１により認識された行動の認識結果と、ユーザにより入力された文章から学習により生成され、用意されるようにしてもよい。
【００５７】
ここで、行動パラメータ抽出・行動認識部２１により行われる、行動パラメータの抽出と行動の認識について説明する。
【００５８】
図８は、行動パラメータ抽出・行動認識部２１の詳細な構成例を示すブロック図である。
【００５９】
図８に示されるように、行動パラメータ抽出・行動認識部２１は、キャリブレーション実行部３１、歩行ピッチ検出部３２、歩行パワー検出部３３、重力方向検出部３４、ヘディング検出部３５、行動認識部３６、およびファイル生成部３７から構成される。
【００６０】
キャリブレーション実行部３１は、加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２から供給されたセンサデータのキャリブレーションを行い、キャリブレーション後のセンサデータを歩行ピッチ検出部３２、歩行パワー検出部３３、重力方向検出部３４、ヘディング検出部３５にそれぞれ出力する。例えば、温度の違いなどによって加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２の感度も異なり、出力される値も異なるから、それを補正する処理がキャリブレーション実行部３１により行われる。
【００６１】
歩行ピッチ検出部３２は、キャリブレーション実行部３１から供給されたセンサデータのうちの加速度データに基づいて、図９に示されるような歩行ピッチを検出する。周期的信号の周期を検知・測定するための方法としては信号の自己相関性（autocorrelation）におけるピークを見つける方法があり、加速度センサ１１により測定されたデータを用いた歩行ピッチの検出においても例えばこの方法が用いられる。図９の横軸は時刻（加速度センサ１１のサンプル数）を表し、縦軸は周波数（Hz）を表す。人が歩くときに加速度センサにより測定される周波数は一般的に２Hz（１秒間に２歩）であるから、２Hz付近の周波数の測定結果の時系列などから、認識結果としての「歩き」が、HMMが参照されて得られる。歩行ピッチ検出部３２は、検出した歩行ピッチを行動認識部３６に出力する。
【００６２】
歩行パワー検出部３３は、キャリブレーション実行部３１から供給されたセンサデータのうちの加速度データに基づいて図１０に示されるような歩行パワーを検出する。図１０の横軸は時刻を表し、縦軸は強さを表す。歩行パワー検出部３３は、検出した歩行パワーを行動認識部３６に出力する。
【００６３】
重力方向検出部３４は、キャリブレーション実行部３１から供給されたセンサデータのうちの加速度データに基づいて重力軸の方向を検出する。加速度センサ１１が重力軸に対して水平方向の加速度を検出する状態にある場合にはその出力は０となり、一方、重力軸に対して水平方向以外の方向の加速度を検出する状態にある場合には所定の値が測定されるから、上述したように、３軸方向の加速度を測定することができるようになされているときには、それぞれの方向の加速度の測定結果から重力軸を求めることが可能となる。図１１は加速度の重力方向の変化を表す。図１１の横軸は時刻を表し、縦軸は加速度を表す。重力方向検出部３４は、検出した重力軸の方向を表す情報をヘディング検出部３５に出力する。
【００６４】
ヘディング検出部３５は、キャリブレーション実行部３１から供給されたセンサデータのうちのジャイロデータと、重力方向検出部３４から供給された重力軸の方向を表す情報に基づいて、図１２に示されるような、重力軸まわりの回転角（Heading）を検出する。ジャイロデータを重力軸方向に投影すると、重力軸まわりの回転角が求められる。図１２の横軸は時刻を表し、縦軸は回転角を表す。ヘディング検出部３５は、検出した重力軸まわりの回転角を行動認識部３６に出力する。
【００６５】
行動認識部３６は、歩行ピッチ検出部３２、歩行パワー検出部３３、重力方向検出部３４、ヘディング検出部３５から供給された情報に基づいて、歩数、平均の歩行ピッチ、平均のターン回数、平均の歩行・停止の回数を求め、求めたそれらの情報を行動パラメータとして抽出する。
【００６６】
歩行ピッチ検出部３２により求められた歩行ピッチがＰwalk(i)で表されるものとすると、歩数Ｎwalk（歩）は下式（１）により求められる。求められた歩数は、ユーザが例えば１日にどれだけ歩いたのかを判断する目安として用いられる。式（１）において、ｉはサンプルの順番であり、Ｎは総サンプル数である。
【００６７】
【数１】
2008003655.tif 000003
【００６８】
また、歩行ピッチが０以上だったサンプル数がＣwalkで表されるものとすると、平均の歩行ピッチＡwalk（Hz）は下式（２）により求められる。求められた平均の歩行ピッチは、歩きの速さ（忙しく歩いていたか、のんびり歩いていたか）を判断する目安として用いられる。
【００６９】
【数２】
2008003655.tif 000004
【００７０】
平均のターン回数は、ヘディング検出部３５から供給された重力軸まわりの回転角からターンの回数をカウントし、それを単位時間あたりの回数とすることにより求められる。例えば、図１２において、０．１以上の回転角の値が検出された位置がユーザが左ターンを行った位置としてカウントされ、−０．１以下の回転角の値が検出された位置がユーザが右ターンを行った位置としてカウントされる。
【００７１】
１分あたりのターン回数（左ターンの回数と右ターンの回数をあわせた回数）がＣturnで表され、１分あたりのサンプル数がＮminで表されるものとすると、平均ターン回数Ａturn（回／分）は下式（３）により求められる。求められた平均のターン回数は、まっすぐな行動をしていたか、ふらふらした行動をしていたかを判断する目安として用いられる。
【００７２】
【数３】
2008003655.tif 000005
【００７３】
平均の歩行・停止回数は、歩行ピッチ検出部３２により求められた歩行ピッチからユーザが歩行している位置を検出し、検出した位置の数をカウントすることにより求められる。例えば、人の歩行ピッチは平均２．０Hz程度であるため、１．０Hz以上の周波数が検出された位置が、ユーザが歩行している位置として検出される。１分あたりの歩行・停止回数がＣstop_goで表され、１分あたりのサンプル数がＮminで表されるものとすると、平均歩行・停止回数Ａstop_go（回／分）は下式（４）により求められる。求められた平均歩行・停止回数は、じっとしながら行動をとっていたか、せわしなく行動をとっていたかを判断する目安として用いられる。
【００７４】
【数４】
2008003655.tif 000006
【００７５】
以上のようにして行動パラメータとして抽出された歩数、平均の歩行ピッチ、平均のターン回数、平均の歩行・停止の回数はファイル生成部３７に出力される。
【００７６】
図１３は、行動認識部３６に設けられる一部の機能部の例を示す図である。
【００７７】
図１３に示されるように、行動認識部３６には、上述したような歩数、平均の歩行ピッチ、平均のターン回数、平均の歩行・停止の回数を求める機能部の他に、ユーザの行動をHMMによって認識する機能部も設けられる。
【００７８】
認識部５１は、歩行ピッチ検出部３２、歩行パワー検出部３３、重力方向検出部３４、ヘディング検出部３５から供給された情報を所定の量だけ蓄積し、蓄積した特徴データの時系列に基づいて、携帯電話機１のユーザの行動をHMM データベース５２に用意されているHMMを参照して認識する。
【００７９】
また、認識部５１は、例えば１日のユーザの行動を認識したとき、「静止」、「歩き」、「走り」、「右ターン」、「左ターン」のそれぞれの行動の総時間、それぞれの行動の割合、それぞれの行動の回数、それぞれの行動の継続時間（秒）、それぞれの行動の最大の継続時間（秒）、それぞれの行動の平均の継続時間（秒）を求める。それぞれの行動の総時間、それぞれの行動の割合、およびそれぞれの行動の回数は、その日のユーザの行動の傾向を判断する目安として用いられる。
【００８０】
また、行動の開始時刻、終了時刻、その単位時間でとっていた行動からなる、任意の単位時間あたりの行動情報などが認識部５１により生成されるようにしてもよい。この単位時間あたりの行動情報は、例えば、時系列での行動の遷移を判断する目安として用いることが可能となる。
【００８１】
HMM データベース５２には、静止している状態のときに加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２から出力されたセンサデータに基づいて生成されたHMM、歩いている状態のときに加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２から出力されたセンサデータに基づいて生成されたHMM、走っている状態のときに加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２から出力されたセンサデータに基づいて生成されたHMM、右ターンを行ったときに加速度センサ、ジャイロセンサから出力されたセンサデータに基づいて生成されたHMM、左ターンを行ったときに加速度センサ、ジャイロセンサから出力されたセンサデータに基づいて生成されたHMMがあらかじめ用意されており、それらのHMMが参照されることによって、「静止」、「歩き」、「走り」、「右ターン」、「左ターン」のいずれかの行動が認識部５１により認識される。
【００８２】
図１４は、認識部５１による行動認識を模式的に示す図である。
【００８３】
生データ（raw data）としての加速度データとジャイロデータに対してはキャリブレーションが施され、キャリブレーションが施されることによって得られたデータから、上述したような、歩行ピッチ、歩行パワー、重力軸方向、重力軸まわりの回転角が特徴量（low level context）として取得される。また、HMMが参照され、取得された特徴量に基づいてユーザの行動（high level context）が統計学的に認識される。
【００８４】
なお、図１４に示されるようなものだけでなく、各種のアルゴリズムにより行動認識が行われるようにしてもよい。例えば、ヘディング検出部３５により求められた重力軸まわりの回転角の情報に基づいて、０．１以上の回転角の値が検出された位置をユーザが左ターンを行った位置として認識し、−０．１以下の回転角の値が検出された位置をユーザが右ターンを行った位置として認識するといったように、単に、センサデータの閾値処理によって行動が認識されるようにすることができる。
【００８５】
図１５は、センサデータ、特徴量、認識結果の例を時系列的に示す図であり、図１５の例においては、「歩き」、「走り」、「歩き」、「走り」、「静止」、「歩き」、「静止」の順に行動の認識結果が取得されている。
【００８６】
以上のようにして認識された行動認識の結果も、その行動をユーザが行っていた時刻、時間などの情報とともに行動認識部３６からファイル生成部３７に出力される。また、それぞれの行動の割合、それぞれの行動の回数、それぞれの行動の継続時間、それぞれの行動の最大の継続時間、それぞれの行動の平均の継続時間を表す情報もファイル生成部３７に出力される。
【００８７】
図８の説明に戻り、ファイル生成部３７は、行動認識部３６から供給された情報が記述された行動パラメータファイルを生成し、生成した行動パラメータファイルを体験表現生成部２２（図５）に出力する。
【００８８】
図１６と図１７は、ファイル生成部３７により生成される行動パラメータファイルの具体的な記述の例を示す図である。図１６と図１７の左側に示される数字は説明の便宜上付してあるものであり、行動パラメータファイルに記述される情報を構成するものではない。
【００８９】
図１６の２行目に記述されている「<start>〜</start>」は図７でいうログ開始時刻に相当し、３行目に記述されている「<stop>〜</stop>」は図７でいうログ終了時刻に相当する。４行目に記述されている「<duration>〜</duration>」は図７でいう総時間に相当する。
【００９０】
図１６の７行目に記述されている「<pedometer>〜</pedometer>」は図７でいう歩数に相当し、８行目に記述されている「<pitch>〜</pitch>」は図７でいう平均歩行ピッチに相当する。９行目に記述されている「<turn_freq>〜</turn_freq>」は図７でいう平均ターン回数に相当し、１０行目に記述されている「<walk_stop_freq>〜</walk_stop_freq>」は図７でいう平均歩行・停止回数に相当する。
【００９１】
図１６の１２行目から１６行目までの記述は図７でいうそれぞれの行動の総時間に相当する。１２行目に記述されている「<still>〜</still>」は「静止」として認識された総時間を表し、１３行目に記述されている「<walk>〜</walk>」は「歩き」として認識された総時間を表す。１４行目に記述されている「<run>〜</run>」は「走り」として認識された総時間を表し、１５行目に記述されている「<right>〜</right>」は「右ターン」として認識された総時間を表す。１６行目に記述されている「<left>〜</left>」は「左ターン」として認識された総時間を表す。
【００９２】
図１６の１９行目から２３行目までの記述は図７でいうそれぞれの行動の割合に相当する。１９行目に記述されている「<still>〜</still>」は行動が認識された全時間に対する「静止」として認識された時間の割合を表し、２０行目に記述されている「<walk>〜</walk>」は行動が認識された全時間に対する「歩き」として認識された時間の割合を表す。２１行目に記述されている「<run>〜</run>」は行動が認識された全時間に対する「走り」として認識された時間の割合を表し、２２行目に記述されている「<right>〜</right>」は行動が認識された全時間に対する「右ターン」として認識された時間の割合を表す。２３行目に記述されている「<left>〜</left>」は行動が認識された全時間に対する「左ターン」として認識された時間の割合を表す。
【００９３】
図１６の２６行目から３０行目までの記述は図７でいうそれぞれの行動の回数に相当する。２６行目に記述されている「<still>〜</still>」は「静止」として認識された回数を表し、２７行目に記述されている「<walk>〜</walk>」は「歩き」として認識された回数を表す。２８行目に記述されている「<run>〜</run>」は「走り」として認識された回数を表し、２９行目に記述されている「<right>〜</right>」は「右ターン」として認識された回数を表す。３０行目に記述されている「<left>〜</left>」は「左ターン」として認識された回数を表す。
【００９４】
図１６の３４行目から３８行目までの記述は図７でいうそれぞれの行動の最大時間に相当する。３４行目に記述されている「<still>〜</still>」は「静止」として認識された最大時間を表し、３５行目に記述されている「<walk>〜</walk>」は「歩き」として認識された最大時間を表す。３６行目に記述されている「<run>〜</run>」は「走り」として認識された最大時間を表し、３７行目に記述されている「<right>〜</right>」は「右ターン」として認識された最大時間を表す。３８行目に記述されている「<left>〜</left>」は「左ターン」として認識された最大時間を表す。
【００９５】
図１６の４１行目から４５行目までの記述は図７でいうそれぞれの行動の平均時間に相当する。４１行目に記述されている「<still>〜</still>」は「静止」として認識された平均時間を表し、４２行目に記述されている「<walk>〜</walk>」は「歩き」として認識された平均時間を表す。４３行目に記述されている「<run>〜</run>」は「走り」として認識された平均時間を表し、４４行目に記述されている「<right>〜</right>」は「右ターン」として認識された平均時間を表す。４５行目に記述されている「<left>〜</left>」は「左ターン」として認識された平均時間を表す。
【００９６】
図１７は、認識された行動の時系列の部分の記述を示す図である。
【００９７】
図１７の３行目の「<slot>」から１０行目の「</slot>」までが１番目に認識された行動に関する情報であり、１１行目の「<slot>」から１８行目の「</slot>」までが２番目に認識された行動に関する情報である。
【００９８】
例えば、１番目に認識された行動に関する情報のうち、５行目に記述されている「<start>〜</start>」は図７でいう時系列情報の開始時刻に相当し、６行目に記述されている「<stop>〜</stop>」は図７でいう時系列情報の終了時刻に相当する。７行目に記述されている「<duration>〜</duration>」は図７でいう時系列情報の総時間に相当する。９行目に記述されている「<activity>turn_left</activity>」は、１番目に認識された行動が「左ターン」であることを表す。
【００９９】
認識された他の行動についても、認識された順に、同じ情報が記述される。このような記述からなる行動パラメータファイルが体験表現生成部２２に出力される。
【０１００】
次に、体験表現生成部２２により行われる、文章の生成について説明する。
【０１０１】
図１８は、図５の体験表現生成部２２の詳細な構成例を示すブロック図である。
【０１０２】
図１８に示されるように、体験表現生成部２２は、行動パラメータ正規化部６１、個人情報データベース６２、体験パラメータ生成部６３、体験分類部６４、およびスコアテーブル記憶部６５から構成される。
【０１０３】
行動パラメータ正規化部６１は、行動パラメータ抽出・行動認識部２１から供給された行動パラメータファイルに記述される行動パラメータの正規化を行い、正規化を行って得られた行動パラメータを体験パラメータ生成部６３と体験分類部６４に出力する。正規化には、例えば、個人情報データベース６２に記憶されている個人情報が参照される。
【０１０４】
図１９は、個人情報データベース６２に記憶される個人情報の例を示す図である。
【０１０５】
個人情報データベース６２には、行動パラメータ抽出・行動認識部２１により過去に生成された行動パラメータファイルに記述されている行動パラメータに基づいて得られた行動パラメータの平均が個人情報として記憶されている。行動パラメータの平均は、携帯電話機１が例えば複数のユーザにより使用される場合、図１９に示されるように、ユーザ毎に、異なるファイルによって管理される。
【０１０６】
図１９に重ねて示されるファイルのうちの１番上のファイルは、ユーザ名「hoge」、ユーザID「0001」で識別されるユーザの個人情報であり、図１６を参照して説明した各種の情報の過去の平均値が記述される。携帯電話機１の使用を開始するとき、ユーザは、あらかじめ登録しておいた自分のユーザ名やユーザIDを携帯電話機１に入力することになる。なお、平均値だけでなく、各行動パラメータの分散値や積算値が個人情報として管理されるようにしてもよい。
【０１０７】
例えば、行動パラメータ正規化部６１は、行動パラメータ抽出・行動認識部２１から行動パラメータファイルが供給されてきたとき、供給されてきた行動パラメータファイルに記述される行動パラメータにより表される行動を行ったユーザの個人情報を個人情報データベース６２から読み出し、読み出した個人情報を用いて、行動パラメータ抽出・行動認識部２１から供給された行動パラメータファイルに記述される行動パラメータの正規化を行う。
【０１０８】
具体的には、ユーザの歩数が多いか少ないかを判断する場合について考えると、１日の歩数は、通勤経路の違いや体力の違いなどからユーザ毎にかなり差が出てくるため、単純に、歩数を閾値と比較することによって判断するだけでは適切な判断を行うことができない。従って、個人情報から、ユーザの歩数の分布（正規分布と仮定）を調べ、それを用いて、行動パラメータファイルに記述されるユーザの今日１日の歩数を正規化することによって、普段歩いてる歩数とどれくらい違うのかがわかることになる。
【０１０９】
正規化された歩数を、平均０、分散１の正規分布とすると、例えば、
正規化された歩数が０〜１の間であれば「だいたいいつもと同じ歩数」
正規化された歩数が１〜２の間であれば「まぁまぁ歩いた」
正規化された歩数が２〜３の間であれば「かなり多く歩いた」
正規化された歩数が３以上であれば「年に１回あるか無いかというくらい、相当な歩数歩いた！！」
と判断することが可能となる。
【０１１０】
このような正規化を行って歩数についての判断を行い、文章を選択すると、個人の差を吸収した形で、「今日は多く歩いた」などの文章を選択することが可能になる。同様にして正規化を行うことによって得られた複数の行動パラメータを組み合わせることで、さらに適切な判断を行うことも可能となる。
【０１１１】
例えば、曜日による平均、分散を用いた正規化によって得られた行動パラメータ、天気による平均、分散を用いた正規化によって得られた行動パラメータ、ユーザの月齢による平均、分散を用いた正規化によって得られた行動パラメータが、各種の判断に用いられるようにすることができる。また、１日全体の行動をクラス分けして、クラスごとの平均、分散を用いた正規化によって得られた行動パラメータ、短時間の行動をクラス分けして、クラスごとの平均、分散を用いた正規化によって得られた行動パラメータが用いられるようにすることができる。
【０１１２】
図１８の説明に戻り、体験パラメータ生成部６３は、行動パラメータ正規化部６１により正規化された行動パラメータに基づいて体験パラメータを生成し、生成した体験パラメータと、正規化された行動パラメータに基づいて表示装置２４に画面の表示を行わせる。
【０１１３】
また、体験パラメータ生成部６３は、生成した体験パラメータと、正規化された行動パラメータをサーバ２に送信する。ユーザの行動に基づいて生成された文章だけでなく、体験パラメータ、行動パラメータに関する情報も、サーバ２上で公開されたり、表示装置２４に表示されたりする。さらに、ユーザの行動に基づいて生成された文章、体験パラメータ、行動パラメータに関する情報は、サーバ２上に公開されるだけでなく、例えばサーバ２上に蓄積させ、個人の行動プロファイルとして利用することも可能である。
【０１１４】
例えば、体験パラメータ生成部６３においては、行動パラメータ正規化部６１により正規化された複数の行動パラメータが組み合わせられることによって、「すたすた度」、「ぶらぶら度」、「はつらつ度」、「のんびり度」などの新しいパラメータが生成される。複数の行動パラメータに基づいて新たにパラメータが生成され、それに基づいて情報の表示が行われるようにすることによって、正規化された歩数、左ターンの回数などの行動パラメータに基づいて、そのまま、「歩数度」、「左ターン回数度」などが表示される場合に較べて、エンターテインメント性を向上させることができる。
【０１１５】
図２０に示されるように、「すたすた度」は、例えば、平均歩行ピッチ（Hz）と平均ターン回数（回/分）を足した値に、歩数（歩）を掛け合わせることによって求められ、「ぶらぶら度」は、例えば、歩数（歩）、平均歩行ピッチ（Hz）、平均ターン回数（回/分）、ユーザの行動が「歩き」として認識された割合、「歩き」として認識された回数（回）、「歩き」として継続して認識された時間を足し合わせることによって求められる。
【０１１６】
また、「はつらつ度」は、消費カロリー、歩数（歩）、平均歩行ピッチ（Hz）を足し合わせることによって求められ、「のんびり度」は、ユーザの行動が「静止」として認識された割合から、歩数（歩）と平均歩行ピッチ（Hz）の和を引くことによって求められる。「はつらつ度」における消費カロリーは、例えば、ユーザによりあらかじめ入力してもらった体重や年齢、行動パラメータファイルに記述される「歩き」と「走り」それぞれの総時間などから求められる。
【０１１７】
なお、他のパラメータが、体験パラメータとして体験パラメータ生成部６３により求められるようにしてもよい。
【０１１８】
体験分類部６４は、体験表現辞書記憶部２３に記憶されている体験表現辞書と、スコアテーブル記憶部６５に記憶されているスコアテーブルを参照し、行動パラメータ正規化部６１により正規化された行動パラメータと体験分類部６４により生成された体験パラメータに応じた文章を選択し、選択した文章を表示装置２４に表示させたり、選択した文章をサーバ２に送信したりする。上述したように、体験表現辞書記憶部２３に記憶されている体験表現辞書には、文章と行動が対応付けられている。
【０１１９】
図２１は、体験分類部６４の詳細な構成例を示すブロック図である。
【０１２０】
図２１に示されるように、体験分類部６４は、体験分類選択部７１、体験表現選択部７２、更新部７３、および表示データ生成部７４から構成される。
【０１２１】
体験分類選択部７１は、スコアテーブル記憶部６５に記憶されているスコアテーブルを参照することによって、行動パラメータ正規化部６１から供給された行動パラメータと、体験パラメータ生成部６３から供給された行動パラメータに基づいてユーザの行動を分類し、分類結果を体験表現選択部７２に出力する。分類結果は、大分類と小分類の組合せからなり、この組合せに応じて、文章が体験表現選択部７２により選択される。
【０１２２】
体験分類選択部７１によるユーザの行動の分類の処理は、主に、大分類選択処理、小分類条件チェック処理、小分類選択処理の３つの処理からなる。
【０１２３】
大分類選択処理は、スコアテーブルに登録されている大分類を、登録されている順に１つずつ注目する処理である。それぞれの大分類には確率があらかじめ設定されており、１００％の確率が設定されている大分類については、それに設定されている小分類の条件のチェックが１００％の確率で行われ、５０％の確率が設定されている大分類については、それに設定されている小分類の条件のチェックが５０％の確率で行われる。
【０１２４】
設定されている確率に応じて小分類の条件のチェックが行われる毎に、注目の対象となる大分類が切り換えられる。また、設定されている確率に応じて小分類の条件のチェックが行われない場合、注目の対象となる大分類は次の大分類に切り換えられる。
【０１２５】
小分類条件チェック処理は、１つの大分類に対して設定されている小分類の条件をチェックする処理である。１つの大分類に対して複数の小分類の条件が設定されている場合、条件のチェックは１つずつ順に行われる。それぞれの小分類の条件にも確率があらかじめ設定されており、１００％の確率が設定されている小分類の条件については、そのチェックが１００％の確率で行われ、５０％の確率が設定されている小分類の条件については、そのチェックが５０％の確率で行われる。
【０１２６】
小分類の条件のチェック時には、適宜、体験表現選択部７２により選択される文章中の変数がセットされる。例えば、小分類の条件のチェックとして、日記（Blogなど）を付けはじめてからの経過日数のチェックが行われた場合、体験表現選択部７２により選択される文章中に日数をあてはめる変数がある場合、チェックに用いられたものと同じ経過日数が体験分類選択部７１から体験表現選択部７２に通知され、文章中の変数に、チェックに用いられたものと同じ経過日数がセットされる。
【０１２７】
小分類選択処理は、小分類条件チェック処理により、条件に一致すると判断した小分類を選択する処理である。小分類にも確率があらかじめ設定されており、１００％の確率が設定されている小分類については、条件が一致すると判断された場合、その小分類は１００％の確率で選択され、５０％の確率が設定されている小分類については、条件が一致すると判断された場合、その小分類は５０％の確率で選択される。
【０１２８】
条件は一致するが、確率によって選択されなかった小分類はスキップされ、同じ大分類に属する次の小分類の条件のチェックなどが行われる。また、大分類選択処理によって選択された１つの大分類に属する全ての小分類が選択されなかった場合、次の大分類を選択するか否かを判断することが大分類選択処理によって行われる。
【０１２９】
小分類選択処理によって選択された小分類は、それが属する大分類とともに、体験表現選択部７２に通知される。
【０１３０】
図２２は、スコアテーブル記憶部６５に記憶されているスコアテーブルの例を示す図である。
【０１３１】
図２２に示されるように、１つの大分類には複数の小分類が属しており、それぞれの大分類とそれぞれの小分類には確率が設定されている。図２２の右端に示される小分類選択確率が、小分類を選択するか否かを判断する基準となる確率である。それぞれの小分類には小分類選択条件も設定されている。
【０１３２】
それぞれの小分類に設定されている小分類最大確率は、小分類選択確率の最大確率であり、その隣に示される減算、増分の確率に応じて、更新部７３により更新される。
【０１３３】
図２２の例においては、大分類として「記念日ネタ」、「曜日」、「行動パラメータ」、「体験パラメータ」が示されており、それぞれの確率は、１００％，１００％，５０％，５０％とされている。
【０１３４】
１００％の確率が設定されている「記念日ネタ」と「曜日」の大分類は大分類選択処理において１００％の確率で選択され、それに属する小分類の条件をチェックする処理が行われる。また、５０％の確率が設定されている「行動パラメータ」と「体験パラメータ」の大分類は大分類選択処理において５０％の確率で選択され、確率に応じて選択されたときだけ、それに属する小分類の条件をチェックする処理が行われる。
【０１３５】
図２２の例においては、大分類「記念日ネタ」には「日記開始日」と「１００日毎」の小分類が属しており、それぞれ１００％の小分類選択確率が設定されている。すなわち、条件が一致する場合、「日記開始日」と「１００日毎」は、１００％の確率で選択される小分類とされている。「日記開始日」の選択条件は「日記の開始日」であり、「１００日毎」の選択条件は「１００日経過毎」である。
【０１３６】
従って、行動パラメータ正規化部６１から行動パラメータが供給され、体験パラメータ生成部６３から体験パラメータが供給された今日が、「日記開始日」である場合、大分類「記念日ネタ」に属する「日記開始日」の小分類は、その条件が一致すると判断され、１００％の確率で、小分類選択処理によって選択される。このとき、大分類「記念日ネタ」と小分類「日記開始日」の組合せが、体験表現選択部７２に出力される。
【０１３７】
同様に、行動パラメータ正規化部６１から行動パラメータが供給され、体験パラメータ生成部６３から体験パラメータが供給された今日が、日記の開始日から「１００日毎」の日にあたる場合、大分類「記念日ネタ」に属する「１００日毎」の小分類は、その条件が一致すると判断され、１００％の確率で、小分類選択処理によって選択される。このとき、大分類「記念日ネタ」と小分類「１００日毎」の組合せが、体験表現選択部７２に出力される。体験表現選択部７２においては、日付も管理されている。
【０１３８】
また、図２２の例においては、大分類「曜日」には「平日」と「休日」の小分類が属しており、それぞれ５０％の小分類選択確率が設定されている。「平日」の選択条件は「平日」であり、「休日」の選択条件は「休日」である。
【０１３９】
従って、行動パラメータ正規化部６１から行動パラメータが供給され、体験パラメータ生成部６３から体験パラメータが供給された今日が、「平日」である場合、大分類「記念日ネタ」に属する「平日」の小分類は、その条件が一致すると判断され、５０％の確率で、小分類選択処理によって選択される。確率をも考慮した上で「平日」の小分類が選択されたとき、大分類「記念日ネタ」と小分類「平日」の組合せが、体験表現選択部７２に出力される。
【０１４０】
同様に、行動パラメータ正規化部６１から行動パラメータが供給され、体験パラメータ生成部６３から体験パラメータが供給された今日が、「休日」である場合、大分類「記念日ネタ」に属する「休日」の小分類は、その条件が一致すると判断され、５０％の確率で、小分類選択処理によって選択される。確率をも考慮した上で「休日」の小分類が選択されたとき、大分類「記念日ネタ」と小分類「休日」の組合せが、体験表現選択部７２に出力される。
【０１４１】
さらに、図２２の例においては、大分類「行動パラメータ」には「歩数」と「運動カロリー」の小分類が属しており、「歩数」の小分類には３５％の小分類選択確率が設定され、「運動カロリー」の小分類には５０％の小分類選択確率が設定されている。「歩数」の選択条件は「歩数が閾値を超えた場合」であり、「運動カロリー」の選択条件は「運動カロリーが閾値を超えた場合」である。
【０１４２】
従って、５０％の確率を考慮した上で「行動パラメータ」の大分類が選択された場合、それに属する小分類の条件をチェックする処理が行われ、行動パラメータ正規化部６１から供給された行動パラメータにより表される「歩数」が閾値を超えている場合、大分類「行動パラメータ」に属する「歩数」の小分類は、その条件が一致すると判断され、３５％の確率で、小分類選択処理によって選択される。確率をも考慮した上で「歩数」の小分類が選択されたとき、大分類「行動パラメータ」と小分類「歩数」の組合せが、体験表現選択部７２に出力される。
【０１４３】
同様に、５０％の確率を考慮した上で「行動パラメータ」の大分類が選択された場合、それに属する小分類の条件をチェックする処理が行われ、行動パラメータ正規化部６１から供給された行動パラメータにより表される「運動カロリー」が閾値を超えている場合、大分類「行動パラメータ」に属する「運動カロリー」の小分類は、その条件が一致すると判断され、５０％の確率で、小分類選択処理によって選択される。確率をも考慮した上で「運動カロリー」の小分類が選択されたとき、大分類「行動パラメータ」と小分類「運動カロリー」の組合せが、体験表現選択部７２に出力される。
【０１４４】
図２２の例においては、大分類「体験パラメータ」には「すたすた度１」、「すたすた度２」、「ぶらぶら度１」の小分類が属しており、「すたすた度１」の小分類と「すたすた度２」の小分類には３５％の小分類選択確率が設定され、「ぶらぶら度１」の小分類には５０％の小分類選択確率が設定されている。「すたすた度１」の選択条件は「すたすた度が閾値＊を超えた場合」であり、「すたすた度２」の選択条件は「すたすた度が＊以上、以＊内の場合」である。「ぶらぶら度１」の選択条件は「ぶらぶら度が閾値＊を超えた場合」である。
【０１４５】
従って、５０％の確率を考慮した上で「体験パラメータ」の大分類が選択された場合、それに属する小分類の条件をチェックする処理が行われ、体験パラメータ生成部６３から供給された体験パラメータにより表される「すたすた度」が閾値を超えている場合、大分類「行動パラメータ」に属する「すたすた度１」の小分類は、その条件が一致すると判断され、３５％の確率で、小分類選択処理によって選択される。確率をも考慮した上で「すたすた度１」の小分類が選択されたとき、大分類「行動パラメータ」と小分類「すたすた度１」の組合せが、体験表現選択部７２に出力される。
【０１４６】
また、５０％の確率を考慮した上で「体験パラメータ」の大分類が選択された場合、それに属する小分類の条件をチェックする処理が行われ、体験パラメータ生成部６３から供給された体験パラメータにより表される「すたすた度」が＊以上＊以内の場合、大分類「行動パラメータ」に属する「すたすた度２」の小分類は、その条件が一致すると判断され、３５％の確率で、小分類選択処理によって選択される。確率をも考慮した上で「すたすた度２」の小分類が選択されたとき、大分類「行動パラメータ」と小分類「すたすた度２」の組合せが、体験表現選択部７２に出力される。
【０１４７】
同様に、５０％の確率を考慮した上で「体験パラメータ」の大分類が選択された場合、それに属する小分類の条件をチェックする処理が行われ、体験パラメータ生成部６３から供給された体験パラメータにより表される「ぶらぶら度」が閾値を超えた場合、大分類「行動パラメータ」に属する「ぶらぶら度１」の小分類は、その条件が一致すると判断され、５０％の確率で、小分類選択処理によって選択される。確率をも考慮した上で「ぶらぶら度１」の小分類が選択されたとき、大分類「行動パラメータ」と小分類「ぶらぶら度１」の組合せが、体験表現選択部７２に出力される。
【０１４８】
このように、スコアテーブル記憶部６５に記憶されるスコアテーブルに基づいて、文章を選択する元になる大分類と小分類の組合せが体験分類選択部７１により選択される。
【０１４９】
図２１の説明に戻り、体験表現選択部７２は、体験表現辞書記憶部２３に記憶されている体験表現辞書を参照することによって、体験分類選択部７１による分類の結果に基づいて文章を選択し、選択した文章を更新部７３と表示データ生成部７４に出力する。
【０１５０】
図２３は、体験表現辞書記憶部２３に記憶されている体験表現辞書の例を示す図である。
【０１５１】
図２３に示されるように、体験表示辞書は、体験分類と文章（テキストデータ）を対応付けるテーブルである。なお、ここでは、体験分類と文章を対応付けるものとして説明するが、これに限らず、アイコンやアニメーションなどの画像情報（画像データ）、および音声情報（音声データ）を対応付けることもできる。
【０１５２】
図２３の例においては、大分類「時間ネタ」、小分類「日記開始日」が、「今日から日記をつけるよ。」の文章と、「日記を書こうぜ。」の文章に対応付けられている。また、大分類「時間ネタ」、小分類「日記開始日」に対応付けられている文章の選択ポリシーとして「ランダム」が設定されている。
【０１５３】
すなわち、体験分類選択部７１により大分類が「時間ネタ」として選択され、小分類が「日記開始日」として選択された場合、「今日から日記をつけるよ。」の文章と、「日記を書こうぜ。」の文章のうちのいずれかの文章が、ランダムで、選択されるものとされている。
【０１５４】
図２３の例においては、「今日から日記をつけるよ。」の文章には、選択済みの回数として「１」が設定されており、過去に、「今日から日記をつけるよ。」の文章が１回だけ選択されたものとされている。文章の選択には、このような選択済みの回数も適宜考慮され、過去に選択されていない文章が優先的に選択される。大分類と小分類の１つの組合せに多くの文章が対応付けられ、さらに、選択済みの回数が考慮されることにより、選択される文章が同じようなものになってしまうのを防ぐことができる。
【０１５５】
図２３の例においては、大分類「時間ネタ」、小分類「１００日毎」が、「今日で日記を付けはじめて＊＊日経しました。」の文章と、「もう＊＊日経ったんだ。」の文章に対応付けられている。また、大分類「時間ネタ」、小分類「１００日毎」に対応付けられている文章の選択ポリシーとして「ランダム」が設定されている。
【０１５６】
体験分類選択部７１により大分類が「時間ネタ」として選択され、小分類が「１００日毎」として選択された場合、「今日で日記を付けはじめて＊＊日経しました。」の文章と、「もう＊＊日経ったんだ。」の文章のうちのいずれかの文章が、ランダムで、選択されるものとされている。「もう＊＊日経ったんだ。」の文章には、選択済みの回数として「１」が設定されている。
【０１５７】
同様に、図２３の例においては、大分類「体験パラメータ」、小分類「すたすた度１」が、「今日はお仕事だったの？」の文章と、「今日はいつもの所にいってきたの？」の文章と、「今日はなんだか忙しかったね？」の文章に対応付けられている。また、大分類「体験パラメータ」、小分類「すたすた度１」に対応付けられている文章の選択ポリシーとして「ランダム」が設定されている。
【０１５８】
体験分類選択部７１により大分類が「体験パラメータ」として選択され、小分類が「すたすた度１」として選択された場合、「今日はお仕事だったの？」の文章と、「今日はいつもの所にいってきたの？」の文章と、「今日はなんだか忙しかったね？」の文章のうちのいずれかの文章が、ランダムで、選択されるものとされている。「今日はお仕事だったの？」の文章には、選択済みの回数として「１」が設定されている。
【０１５９】
体験表現辞書には、それぞれの大分類と小分類の組合せに対して、このように複数の文章が対応付けられており、体験分類選択部７１による分類結果に応じた文章が体験表現選択部７２により選択される。
【０１６０】
体験表現選択部７２は、以上のようにして選択した文章を体験分類選択部７１、更新部７３、および表示データ生成部７４に出力する。
【０１６１】
更新部７３は、体験表現選択部７２により選択された文章に応じて、スコアテーブル記憶部６５に記憶されているスコアテーブルと体験表現辞書記憶部２３に記憶されている体験表現辞書を更新する。
【０１６２】
例えば、更新部７３は、図２２を参照して説明したような、小分類を選択する基準となる小分類選択確率を、小分類に設定されている小分類最大確率を超えない範囲で、減算、増分として設定されている確率に応じて更新する。また、更新部７３は、図２３を参照して説明したような選択済みの回数を、体験表現選択部７２により選択された文章に応じて更新し、同じ文章が繰り返し選択されないようにする。
【０１６３】
表示データ生成部７４は、体験表現選択部７２により選択された文章を表示するための表示データを生成し、生成した表示データをサーバ２に送信したり、表示装置２４に出力したりする。サーバ２に文章を送信するとき、携帯電話機１のユーザの識別情報なども文章とともに送信され、携帯電話機１のユーザが開設しているBlogやSNSに登録される。表示データ生成部７４による文章や識別情報の送信と、上述した体験パラメータ生成部６３による体験パラメータの送信は例えば同時に行われ、体験パラメータも、文章にあわせてBlogやSNSに登録される。
【０１６４】
表示データ生成部７４から表示装置２４に対して表示データが出力されるときも同様に、その出力は、体験パラメータ生成部６３による体験パラメータの出力と同時に行われる。表示装置２４においては、表示データ生成部７４から供給された文章と、体験パラメータ生成部６３から供給された体験パラメータに基づいて画面表示が行われる。
【０１６５】
図２４は、表示装置２４に表示される画面の例を示す図である。
【０１６６】
図２４の例においては、画面の上方に「hogeの日記  ２００５年１１月１２日（土）」と表示されており、図２４に示される画面が、ユーザ「hoge」による「２００５年１１月１２日」の行動に基づいて表示された画面とされている。
【０１６７】
日付などの下に画像Ｐとして表示されるキャラクタのポーズは、例えば、体験パラメータ生成部６３により生成された体験パラメータを組み合わされることによって選択されたポーズであり、ユーザ「hoge」の状態を表す。
【０１６８】
画像Ｐの右側に示される「はつらつ度」、「のんびり度」、「すたすた度」、「ぶらぶら度」の星の数は、体験パラメータ生成部６３により生成された「はつらつ度」、「のんびり度」、「すたすた度」、「ぶらぶら度」のそれぞれの体験パラメータの値に基づいて選択され、表示されるものである。
【０１６９】
「ぶらぶら度」の下に表示される「歩数：２１１０歩」、「消費カロリー：３５．０カロリー」、「歩行ピッチ：２．０５歩／秒」は、体験パラメータ生成部６３から体験パラメータとともに供給された、正規化された行動パラメータに基づいて表示されるものである。
【０１７０】
「歩行ピッチ」などの下に表示される「今日はお買い物？それともお掃除？いっぱいしたね。今日はあまり歩かなかったね．．．」の文章は、体験表現選択部７２により選択された文章の羅列である。
【０１７１】
このように、携帯電話機１のユーザは、１日の行動を表す文章を自ら入力することなく、「今日はあまり歩かなかったね」などの、自分の行動に関する文章を記録することができる。また、表示される文章は、歩数、歩いた場所などのリストが単に表示される場合に較べてエンターテインメント性のある文章であるため、より面白みのある文章を記録することができる。
【０１７２】
なお、図２４に示されるような画面と同じ画面が携帯電話機１のユーザのBlogやSNSとしてサーバ２においても管理される。パーソナルコンピュータ３のユーザは、サーバ２にアクセスすることによって、図２４に示されるような画面から、携帯電話機１のユーザの１日の行動などを閲覧することができる。
【０１７３】
ここで、以上のような構成を有する携帯電話機１の一連の処理についてフローチャートを参照して説明する。
【０１７４】
はじめに、図２５のフローチャートを参照して、行動パラメータを生成する携帯電話機１の処理について説明する。
【０１７５】
ステップＳ１において、携帯電話機１の行動パラメータ抽出・行動認識部２１は、加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２から供給されたセンサデータに基づいて、例えば歩行ピッチ、歩行パワー、重力軸まわりの回転角を求め、求めたそれらの情報から、歩数、平均の歩行ピッチ、平均のターン回数、平均の歩行・停止の回数を、行動パラメータとして抽出する。行動パラメータを抽出する処理は、例えば、ユーザ名やユーザIDが入力され、携帯電話機１による行動の認識を開始することがユーザにより指示されたときに開始される。
【０１７６】
また、行動パラメータ抽出・行動認識部２１は、センサデータに基づいて求められた歩行ピッチ、歩行パワー、重力軸まわりの回転角に基づいて、「静止」、「歩き」、「走り」、「右ターン」、「左ターン」のいずれかをHMMなどを用いることによってユーザの行動として認識し、それぞれの行動の時間、割合、回数、継続時間などの情報も、行動パラメータとして抽出する。
【０１７７】
行動パラメータを抽出する処理は、例えば、ユーザが１日の携帯電話機１の使用を終えるまで、あるいは、あらかじめ決められた時刻（例えば、平均的な帰宅時刻や就寝時刻など）まで繰り返し行われる。
【０１７８】
ステップＳ２において、行動パラメータ抽出・行動認識部２１は、抽出した行動パラメータが記述された例えばXML形式の行動パラメータファイルを生成し、生成した行動パラメータファイルを体験表現生成部２２に出力する。行動パラメータ抽出・行動認識部２１により生成された行動パラメータファイルは、ユーザの１日の行動を表すものとなる。
【０１７９】
次に、図２６のフローチャートを参照して、行動パラメータファイルに記述される行動パラメータに基づいて、ユーザの体験表現としての文章を生成する携帯電話機１の処理について説明する。
【０１８０】
この処理は、例えば、図２５の処理が行われ、行動パラメータ抽出・行動認識部２１から体験表現生成部２２に行動パラメータファイルが供給されたときに行われる。
【０１８１】
ステップＳ１１において、体験表現生成部２２は、行動パラメータ抽出・行動認識部２１から供給された行動パラメータファイルを読み込む。行動パラメータファイルが読み込まれたとき、体験表現生成部２２の行動パラメータ正規化部６１においては、行動パラメータファイルに記述される各種の行動パラメータの正規化が行われ、正規化して得られた行動パラメータが体験パラメータ生成部６３と体験分類部６４に出力される。
【０１８２】
ステップＳ１２において、体験表現生成部２２の体験パラメータ生成部６３は、行動パラメータ正規化部６１から供給された行動パラメータのいくつかを組み合わせるなどして体験パラメータを生成し、生成した体験パラメータを体験分類部６４に出力する。また、体験パラメータ生成部６３は、生成した体験パラメータを、行動パラメータ正規化部６１から供給された行動パラメータとともに表示装置２４に出力する。
【０１８３】
ステップＳ１３において、体験表現生成部２２の体験分類部６４は、行動パラメータ正規化部６１から供給された行動パラメータ、体験パラメータ生成部６３から供給された体験パラメータ等に基づいて体験分類・体験表現生成処理を行う。ここでは、図２１乃至図２３を参照して説明したようにして、大分類と小分類の組合せが選択され、選択された組合せに応じて文章が選択される。体験分類・体験表現生成処理の詳細については図２７のフローチャートを参照して後述する。
【０１８４】
ステップＳ１４において、例えば、表示装置２４は、体験表現生成部２２の体験パラメータ生成部６３から供給された行動パラメータと体験パラメータ、体験分類部６４により選択された文章に基づいて、ユーザの体験表現としての図２４に示されるような画面を表示し、処理を終了させる。
【０１８５】
次に、図２７のフローチャートを参照して、図２６のステップＳ１３において行われる体験分類・体験表現生成処理について説明する。
【０１８６】
ステップＳ２１において、体験分類選択部７１は、例えば図２２に示したスコアテーブルに登録されている大分類を、登録されている順に１つ選択して確率をチェックする。１００％の確率が設定されている大分類は、それに設定されている小分類の条件のチェックが１００％の確率で行われるため、ステップＳ２２に進む。５０％の確率が設定されている大分類については、それに設定されている小分類の条件のチェックが５０％の確率で行われる。つまり、ステップＳ２１において、確率により選択しない場合には、次の大分類が選択される。
【０１８７】
ステップＳ２２において、体験分類選択部７１は、ステップＳ２１の処理で選択された大分類に対して設定されている小分類の条件を順番にチェックする。チェックの結果、条件が一致しない場合には、次の小分類の条件がチェックされる。また、条件に一致する小分類がない場合には、ステップＳ２１に戻り、次の大分類が選択される。
【０１８８】
ステップＳ２２において、条件に一致する小分類がある場合には、ステップＳ２３に進み、体験分類選択部７１は、条件に一致すると判断した小分類を現在の選択確率で選択するか否かを判断する。条件に一致するが現在の選択確率で選択されなかった場合には、ステップＳ２２に戻り、次の小分類の条件がチェックされる。またどの小分類も選択されなかった場合には、ステップＳ２１に戻り、次の大分類が選択される。
【０１８９】
ステップＳ２３において、体験分類選択部７１は、条件に一致し現在の選択確率で選択すると判断した場合には、大分類と小分類の組合せを体験表現選択部７２に出力し、ステップＳ２４に進む。
【０１９０】
ステップＳ２４において、体験表現選択部７２は、体験表現辞書記憶部２３に記憶されている体験表現辞書を参照することによって、ステップＳ２３の処理で体験分類選択部７１から通知された大分類と小分類の組合せに基づいて体験表現（テキストデータ）をランダムにまたはシーケンシャルに選択する。体験表現が選択されなかった場合には、ステップＳ２２に戻り、次の小分類の条件がチェックされる。
【０１９１】
ステップＳ２４の処理で体験表現が選択された後、ステップＳ２５において、更新部７３は、体験表現選択部７２により選択された文章に応じて、スコアテーブル記憶部６５に記憶されているスコアテーブルと体験表現辞書記憶部２３に記憶されている体験表現辞書を更新する。
【０１９２】
ステップＳ２５において、表示データ生成部７４は、体験表現選択部７２により選択された文章を表示するための表示データを生成する。その後、処理は、図２６のステップＳ１４にリターンされる。これにより、体験パラメータ生成部６３により生成された行動パラメータと体験パラメータ、表示データ生成部７４により生成された表示データに基づいて、ユーザの体験表現としての図２４に示されるような画面が表示される。
【０１９３】
以上においては、ユーザの行動をセンサの出力に基づいて認識し、行動パラメータファイルを生成することから、ユーザの体験を表す文章を選択して画面表示を行うための表示データを生成するまでの全ての処理が携帯電話機１において行われるものとしたが、一部の処理までが携帯電話機１により行われ、携帯電話機１により行われた処理に続く処理は、サーバ２などの他の機器において行われるようにすることも可能である。
【０１９４】
図２８は、携帯電話機１の他の構成例を示すブロック図である。
【０１９５】
図２８に示される携帯電話機１においては、例えば、行動パラメータファイルの生成までが行われ、携帯電話機１により生成された行動パラメータファイルに基づいてユーザの体験の分類を行い、文章を選択する処理などについてはサーバ２により行われるようになされている。すなわち、携帯電話機１においては図５の行動パラメータ抽出・行動認識部２１が実現され、体験表現生成部２２はサーバ２により実現されることになる。
【０１９６】
図２８のプロセッサ１３は、加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２からの出力に基づいて、上述した図４の構成を有する携帯電話機１と同様に行動パラメータファイルを生成し、生成した行動パラメータファイルを内蔵するストレージ９１に記憶させる。ストレージ９１に記憶された行動パラメータファイルは所定のタイミングでサーバ２により読み込まれ、サーバ２により、ユーザの体験の分類や、文章の選択などが行われる。図２４に示されるような画面はサーバ２により管理され、他のユーザに公開される。
【０１９７】
図２９は、携帯電話機１のさらに他の構成例を示すブロック図である。
【０１９８】
図２８に示される携帯電話機１においては、例えば、加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２の出力を取得する処理までが行われ、携帯電話機１により取得されたセンサデータに基づいて行動パラメータファイルを生成する処理や、ユーザの体験の分類を行い、文章を選択する処理などについてはサーバ２により行われるようになされている。すなわち、図５の行動パラメータ抽出・行動認識部２１と体験表現生成部２２がサーバ２により実現されることになる。
【０１９９】
図２９のストレージ９１は、加速度センサ１１、ジャイロセンサ１２からの出力であるセンサデータを例えば時系列順に記憶する。ストレージ９１に記憶されたセンサデータは所定のタイミングでサーバ２により読み込まれ、サーバ２により、行動パラメータファイルの生成、ユーザの体験の分類、文章の選択などが行われる。図２４に示されるような画面はサーバ２により管理され、他のユーザに公開される。
【０２００】
このように、ユーザが携帯する機器に一部の機能だけを搭載し、他の機器において、ユーザが携帯する機器により集められた情報に基づく行動パラメータファイルの生成などが行われるようにしてもよい。
【０２０１】
以上においては、センサデータに基づいて認識されるユーザの行動パラメータや日付に関する情報（記念日や曜日など）をテキスト情報と対応付けて記憶させるようにしたが、さらに、温度や湿度、あるいは天気情報などもテキスト情報と対応付けて記憶させておくようにしてもよい。
【０２０２】
また行動の認識にはHMMが用いられるものとしたが、例えば時系列データを対象とするパターン認識の他のアルゴリズムを用いて判別が行われるようにしてもよい。そのようなアルゴリズムとしては、例えば、ビタビアルゴリズムやニューラルネットワークなどがある。
【０２０３】
さらに加速度センサ１１およびジャイロセンサ１２が用いられるものとしたが、必ずしも両方が必要とされるものではなく、一方だけが用いられるようにしてもよい。加速度センサ１１のみが用いられる場合、歩行ピッチおよび歩数が検出され、検出されたセンサデータに基づいて「歩き」、「走り」、および「静止」が認識される。ジャイロセンサ１２のみが用いられる場合、歩行ピッチおよび歩数が検出され、検出されたセンサデータに基づいて「歩き」、「走り」、および「静止」が認識される。
【０２０４】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０２０５】
図３０は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。
【０２０６】
CPU(Central Processing Unit)２０１は、ROM(Read Only Memory)２０２、または記憶部２０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM(Random Access Memory)２０３には、CPU２０１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU２０１、ROM２０２、およびRAM２０３は、バス２０４により相互に接続されている。
【０２０７】
CPU２０１にはまた、バス２０４を介して入出力インターフェース２０５が接続されている。入出力インターフェース２０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部２０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２０７が接続されている。CPU２０１は、入力部２０６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU２０１は、処理の結果を出力部２０７に出力する。
【０２０８】
入出力インターフェース２０５に接続されている記憶部２０８は、例えばハードディスクからなり、CPU２０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部２０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。
【０２０９】
入出力インターフェース２０５に接続されているドライブ２１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア２１１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部２０８に転送され、記憶される。
【０２１０】
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図３０に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)，DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア２１１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM２０２や、記憶部２０８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインターフェースである通信部２０９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
【０２１１】
なお、本明細書において、プログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０２１２】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【図面の簡単な説明】
【０２１３】
【図１】Blogの例を示す図である。
【図２】行動履歴の表現の例を示す図である。
【図３】本発明を適用した情報処理システムの構成例を示す図である。
【図４】図３の携帯電話機のハードウエア構成例を示すブロック図である。
【図５】図３の携帯電話機の機能構成例を示すブロック図である。
【図６】行動パラメータ抽出・行動認識部に対する入力と、行動パラメータ抽出・行動認識部からの出力の例を示す図である。
【図７】行動パラメータファイルに記述される情報の例を示す図である。
【図８】行動パラメータ抽出・行動認識部の詳細な構成例を示すブロック図である。
【図９】歩行ピッチの例を示す図である。
【図１０】歩行パワーの例を示す図である。
【図１１】重力軸方向の加速度の変化の例を示す図である。
【図１２】重力軸まわりの回転角の例を示す図である。
【図１３】図８の行動認識部に設けられる一部の機能部の例を示す図である。
【図１４】図１３の認識部による行動認識を模式的に示す図である。
【図１５】センサデータ、特徴量、認識結果の例を時系列的に示す図である。
【図１６】行動パラメータファイルの具体的な記述の例を示す図である。
【図１７】行動パラメータファイルの具体的な記述の例を示す図１６に続く図である。
【図１８】図５の体験表現生成部の詳細な構成例を示すブロック図である。
【図１９】個人情報の例を示す図である。
【図２０】体験パラメータの求め方の例を示す図である。
【図２１】図１８の体験分類部の詳細な構成例を示すブロック図である。
【図２２】スコアテーブルの例を示す図である。
【図２３】体験表現辞書の例を示す図である。
【図２４】画面の表示例を示す図である。
【図２５】携帯電話機の行動パラメータ生成処理について説明するフローチャートである。
【図２６】携帯電話機の体験表現生成処理について説明するフローチャートである。
【図２７】図２６のステップＳ１３において行われる体験分類・体験表示処理について説明するフローチャートである。
【図２８】携帯電話機の他のハードウエア構成例を示すブロック図である。
【図２９】携帯電話機のさらに他のハードウエア構成例を示すブロック図である。
【図３０】パーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０２１４】
１  携帯電話機，  ２  サーバ，  ２１  行動パラメータ抽出・行動認識部，  ２２  体験表現生成部，  ２３  体験表現辞書記憶部，  ２４  表示装置
【図１】
2008003655.tif 000007
【図２】
2008003655.tif 000008
【図３】
2008003655.tif 000009
【図４】
2008003655.tif 000010
【図５】
2008003655.tif 000011
【図６】
2008003655.tif 000012
【図７】
2008003655.tif 000013
【図８】
2008003655.tif 000014
【図９】
2008003655.tif 000015
【図１０】
2008003655.tif 000016
【図１１】
2008003655.tif 000017
【図１２】
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【図１３】
2008003655.tif 000019
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2008003655.tif 000022
【図１７】
2008003655.tif 000023
【図１８】
2008003655.tif 000024
【図１９】
2008003655.tif 000025
【図２０】
2008003655.tif 000026
【図２１】
2008003655.tif 000027
【図２２】
2008003655.tif 000028
【図２３】
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【図２４】
2008003655.tif 000030
【図２５】
2008003655.tif 000031
【図２６】
2008003655.tif 000032
【図２７】
2008003655.tif 000033
【図２８】
2008003655.tif 000034
【図２９】
2008003655.tif 000035
【図３０】
2008003655.tif 000036