(57)【要約】【課題】特にサーバ側の処理負担を軽減でき、また利用者が希望する情報を利用者のコンテキストに応じて提供することの可能な情報提供システムおよびコンテキスト情報抽出方法を提供する。【解決手段】利用者の各物品へのアクセス履歴を管理し、その内容をもとに利用者のコンテキスト情報を抽出して利用者端末２００に返送し、コンテキスト情報に応じた情報提供サービスを実現するようにしている。対象とする物品をその特徴に基づいて階層的に分類しｎ次元の物品特徴ベクトルＯを導入する。複数のモデルごとに各項目の特徴値を要素として配列したｎ次元のモデル特徴ベクトルＭ′を導入する。利用者ベクトルＦを物品特徴ベクトルＯ空間に写像して得られる利用者特徴ベクトルＦ′とモデル特徴ベクトルＭ′との余弦をコンテキスト抽出部６０２により算出してその値から利用者のコンテキスト情報を抽出する。【選択図】      図８
2004287934.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報通信ネットワークを介して利用者に情報を提供する情報提供システムにおいて、
それぞれ識別可能な複数の対象物に取り付けられ固有の属性情報を有する複数の無線識別子と、
前記利用者とともに移動し、前記無線識別子に対して所定の距離に接近した場合に当該無線識別子にアクセスしてその属性情報を取得する利用者端末と、
この利用者端末により取得される前記属性情報を前記情報通信ネットワークを介して収集し、当該利用者端末の単位時間のアクセス回数を個々の無線識別子ごとに対応付けて管理する管理手段と、
前記利用者に係わる複数のコンテキストを当該利用者の前記複数の対象物への単位時間の接近の回数に対してモデル化し、モデル化された各コンテキストごとにそれぞれ各対象物に対応する無線識別子への単位時間のアクセス回数を予め定義してデータベース化したモデル情報データベースを記憶するモデル情報記憶手段と、
前記管理手段により管理されるアクセス回数と前記モデル情報データベースに定義されるアクセス回数とから、前記管理手段により管理されるアクセス回数と前記モデルごとの類似度を算出し、その結果をもとに前記利用者のコンテキスト情報を抽出するコンテキスト抽出手段と、
このコンテキスト抽出手段により抽出される利用者のコンテキスト情報に対応する情報を前記情報通信ネットワークを介して前記利用者に提供する情報提供手段とを具備することを特徴とする情報提供システム。
【請求項２】
前記コンテキスト抽出手段は、前記無線識別子が取り付けられる対象物の個数をｍ（ｍは自然数）とした場合に、
前記管理手段により管理される前記利用者端末の単位時間のアクセス回数を、前記無線識別子ごとに要素として配列したｍ次元ベクトルを利用者ベクトルＦとし、
前記複数のコンテキストにそれぞれ対応する複数のモデルごとに定義され、前記利用者の前記複数の対象物への単位時間の接近の回数を、前記対象物ごとに要素として配列したｍ次元ベクトルをモデルベクトルＭとし、
前記利用者ベクトルＦと前記モデルベクトルＭとの余弦を各モデルごとに算出し、その結果をもとに前記利用者のコンテキスト情報を抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項３】
前記コンテキスト抽出手段は、前記無線識別子が取り付けられる対象物の個数をｍ（ｍは自然数）とした場合に、
前記管理手段により管理される前記利用者端末の単位時間のアクセス回数を、前記無線識別子ごとに要素として配列したｍ次元ベクトルを利用者ベクトルＦとし、
前記無線識別子が取り付けられる対象物を特定するためのｎ項目（ｎはｍより小さい自然数）の特徴を予め定義し、各対象物ごとに予め数値化される各項目ごとの特徴値を要素として配列した各対象物ごとに固有のｎ次元ベクトルを対象物特徴ベクトルＯとし、
前記複数のコンテキストにそれぞれ対応する複数のモデルごとに定義され、前記ｎ項目の特徴ごとに予め数値化される特徴値を要素として配列した各モデルごとに固有のｎ次元ベクトルをモデル特徴ベクトルＭ′とし、
前記利用者ベクトルＦを前記対象物特徴ベクトルＯを用いてｎ次元ベクトル空間に写像してｎ次元の写像ベクトルＦ′を生成し、この写像ベクトルＦ′と前記モデル特徴ベクトルＭ′との余弦を各モデルごとに算出し、その結果をもとに前記利用者のコンテキスト情報を抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項４】
さらに、前記コンテキスト抽出手段により抽出される利用者のコンテキスト情報を前記利用者端末に通知する通知手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項５】
さらに、前記利用者端末の位置情報を取得する位置情報取得手段を備え、
前記情報提供手段は、前記位置情報取得手段により取得される位置情報に対応する情報を前記情報通信ネットワークを介して前記利用者に提供することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項６】
さらに、前記コンテキスト抽出手段により算出される、前記管理手段により管理されるアクセス回数と前記モデルごとの類似度を視覚的に表示する表示手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項７】
さらに、前記コンテキスト抽出手段により抽出される利用者のコンテキスト情報から当該利用者の嗜好情報を抽出する嗜好情報抽出手段を備え、
前記情報提供手段は、前記嗜好情報抽出手段により抽出される嗜好情報に対応する情報を前記情報通信ネットワークを介して前記利用者に提供することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項８】
それぞれ識別可能な複数の対象物に取り付けられ固有の属性情報を有する複数の無線識別子と、前記利用者とともに移動し前記無線識別子に対して所定の距離に接近した場合に当該無線識別子にアクセスしてその属性情報を取得する利用者端末とを具備する情報提供システムが、前記利用者に情報を提供するために利用するコンテキスト情報抽出方法であって、
前記利用者に係わる複数のコンテキストを当該利用者の前記複数の対象物への単位時間の接近の回数に対してモデル化し、モデル化された各コンテキストごとにそれぞれ各対象物に対応する無線識別子への単位時間のアクセス回数を予め定義してデータベース化したモデル情報データベースを予め用意し、
さらに、前記利用者端末の単位時間のアクセス回数を個々の無線識別子ごとに対応付けて管理する管理ステップと、
この管理ステップにより管理されるアクセス回数と前記モデル情報データベースに定義されるアクセス回数とから、前記管理ステップにより管理されるアクセス回数と前記モデルごとの類似度を算出し、その結果をもとに前記利用者のコンテキスト情報を抽出する抽出ステップとを具備することを特徴とするコンテキスト情報抽出方法。
【請求項９】
前記抽出ステップは、前記無線識別子が取り付けられる対象物の個数をｍ（ｍは自然数）とした場合に、
前記管理ステップにより管理される前記利用者端末の単位時間のアクセス回数を、前記無線識別子ごとに要素として配列したｍ次元ベクトルを利用者ベクトルＦとし、
前記複数のコンテキストにそれぞれ対応する複数のモデルごとに定義され、前記利用者の前記複数の対象物への単位時間の接近の回数を、前記対象物ごとに要素として配列したｍ次元ベクトルをモデルベクトルＭとし、
前記利用者ベクトルＦと前記モデルベクトルＭとの余弦を各モデルごとに算出し、その結果をもとに前記利用者のコンテキスト情報を抽出することを特徴とする請求項８に記載のコンテキスト情報抽出方法。
【請求項１０】
前記抽出ステップは、前記無線識別子が取り付けられる対象物の個数をｍ（ｍは自然数）とした場合に、
前記管理ステップにより管理される前記利用者端末の単位時間のアクセス回数を、前記無線識別子ごとに要素として配列したｍ次元ベクトルを利用者ベクトルＦとし、
前記無線識別子が取り付けられる対象物を特定するためのｎ項目（ｎはｍより小さい自然数）の特徴を予め定義し、各対象物ごとに予め数値化される各項目ごとの特徴値を要素として配列した各対象物ごとに固有のｎ次元ベクトルを対象物特徴ベクトルＯとし、
前記複数のコンテキストにそれぞれ対応する複数のモデルごとに定義され、前記ｎ項目の特徴ごとに予め数値化される特徴値を要素として配列した各モデルごとに固有のｎ次元ベクトルをモデル特徴ベクトルＭ′とし、
前記利用者ベクトルＦを前記対象物特徴ベクトルＯを用いてｎ次元ベクトル空間に写像してｎ次元の写像ベクトルＦ′を生成し、この写像ベクトルＦ′と前記モデル特徴ベクトルＭ′との余弦を各モデルごとに算出し、その結果をもとに前記利用者のコンテキスト情報を抽出することを特徴とする請求項８に記載のコンテキスト情報抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者の置かれた状況に対応するコンテキスト情報を抽出する方法と、このコンテキスト情報を利用する情報提供システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近い将来、いつでも、どこでも、利用者があらゆる情報にアクセスできるユビキタス（ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ）社会が到来すると予測されている。このような社会環境の変化に備え、例えば下記特許文献１〜３に記載される情報提供技術がある。
【０００３】
特許文献１には、道路を走行するバスの位置に応じた情報をバスの乗客に提供する方法が開示される。この文献には、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）によりバスの位置を取得し、乗客が持つ端末に、この位置情報に応じた情報をサーバコンピュータから配信する技術が示される。
しかしながらこの文献に記載の技術では、サービスの利用者がどのような情報を希望するかまでは配慮されず、場合によっては利用者が希望しない情報も配信され得る。
【０００４】
特許文献２には、ショッピングセンターの利用者に、商品の識別情報に応じた商品情報を提供する方法が開示される。この文献には、商品に貼付されるバーコードやＩＣチップなどにより複数の商品を識別し、情報提供サーバが商品の識別情報に応じた情報をデータベースから取得し、利用者が持つ端末装置に送信する技術が示される。この技術によれば、例えば利用者が購入していない商品であればその価格を提供し、購入済みの商品であれば、例えば食材についてはその食材を使った料理のレシピを提供するといったサービスを提供することができる。
【０００５】
しかしながらこの文献に記載の技術では、販売前／販売後の区別など、商品の属性情報をシステム側できめ細かに管理する必要がある。このため特にサービス提供サーバの負担が大きいと言わざるを得ず、処理速度などの観点からリアルタイムでのサービスの提供は難しいと思われる。
【０００６】
特許文献３には、製品の展示会場において、製品を説明するための適切な情報を、観客の状況に応じて観客に提供する方法が開示される。この文献には製品展示会場に設置される撮像カメラからの撮像情報に基づいて観客の反応を把握し、観客の情報に所定の変化が生じた場合には提供する情報を適宜切り替えるといった技術が開示される。しかしながらこの文献に示される技術では、画像処理という比較的、処理負荷の重い技術を用いる必要がある。
【０００７】
ところで、利用者にサービスを提供するには、利用者の置かれる状況（以下コンテキストと称する）を適確に把握することが重要である。趣味、興味のある分野、メールアドレスなどの、利用者の個人的な属性情報もコンテキスト情報の一つと言える。
【０００８】
このような情報を用いるサービスに、予め登録された利用者個人の属性情報に応じた情報をＷｅｂサイトなどからメールで配信するサービスがある。この種のシステムには、Ｗｅｂサイトへのアクセス履歴や商品の購入履歴から個人の属性情報を抽出するといった付加機能もある。しかしながらこのシステムでは、一度購入したものの利用者が気に入らなかった商品に関する情報がいつまでも提供されたり、また、利用者のコンテキストの変化に係わりなく情報が提供される虞がある。また利用者が自ら自己の属性情報をシステム側に登録する必要があることから、その手間が敬遠されたり、このことによりマーケットの拡大が阻害されたり、あるいは情報漏洩の虞も否定できない。
【０００９】
このほか、既存のコンテキストアウェアシステムの一つに、物品の購入などの際に、利用者の意思決定を支援するツールがある。この種のシステムでは、意志決定を支援するための情報を、予め用意されたルールに基づいて抽出する手法が一般的である。しかしながらこのようなルールベースのシステムでは、特に利用者のコンテキストに応じて情報を提供する場合、コンテキストに細かく応じようとすればするほどルールの数が級数的に増大し、やはりサーバの処理負荷が増大するといった不具合がある。
【００１０】
【特許文献１】
特開２００２−１４８０７１号公報（段落番号［００６４］〜［００７０］、図１など）
【００１１】
【特許文献２】
特開２００２−３６６５６６号公報（段落番号［００１５］〜［００２０］、図１など）
【００１２】
【特許文献３】
特開２００２−２８８５０９号公報（段落番号［００６５］〜［００８９］、図５など）
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
以上述べたように、既存の情報提供技術は発展途上にあり、サーバの負荷の軽減や利用者の要求へのきめ細かな対応など、種々の改良の余地がある。また将来のユビキタス社会にあっては、あらゆる場所、あるいはあらゆる物品に無線タグまたは小型無線チップが取り付けられると予想される。これらの無線識別子から取得される情報を効果的に利用することで、情報提供技術の発展が促される可能性が有る。
【００１４】
本発明は上記事情によりなされたもので、その目的は、特にサーバ側の処理負担を軽減でき、また利用者が希望する情報を利用者のコンテキストに応じて提供することの可能な情報提供システムおよびコンテキスト情報抽出方法を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明に係わる情報提供システムは、情報通信ネットワーク（例えばネットワークＮＷなど）を介して利用者に情報を提供する情報提供システムにおいて、それぞれ識別可能な複数の対象物に取り付けられ固有の属性情報を有する複数の無線識別子（例えば無線タグ１００など）と、前記利用者とともに移動し、前記無線識別子に対して所定の距離に接近した場合に当該無線識別子にアクセスしてその属性情報を取得する利用者端末（例えば利用者端末２００）と、この利用者端末により取得される前記属性情報を前記情報通信ネットワークを介して収集し、当該利用者端末の単位時間のアクセス回数を個々の無線識別子ごとに対応付けて管理する管理手段（例えば識別情報保持部２０２、ユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３）と、前記利用者に係わる複数のコンテキストを当該利用者の前記複数の対象物への単位時間の接近の回数に対してモデル化し、モデル化された各コンテキストごとにそれぞれ各対象物に対応する無線識別子への単位時間のアクセス回数を予め定義してデータベース化したモデル情報データベースを記憶するモデル情報記憶手段（例えばモデル情報データベース６０５）と、前記管理手段により管理されるアクセス回数と前記モデル情報データベースに定義されるアクセス回数とから、前記管理手段により管理されるアクセス回数と前記モデルごとの類似度を算出し、その結果をもとに前記利用者のコンテキスト情報を抽出するコンテキスト抽出手段（例えばコンテキスト抽出部６０２）と、このコンテキスト抽出手段により抽出される利用者のコンテキスト情報に対応する情報を前記情報通信ネットワークを介して前記利用者に提供する情報提供手段（例えば提供情報データベース７０２、提供情報選択部７０７、送信部７０６）とを具備することを特徴とする。
【００１６】
このような手段を講じることにより、利用者の無線識別子へのアクセスの履歴、すなわち対象物への単位時間の接近の頻度が管理手段により管理される。また利用者の取り得るコンテキストごとに各対象物への接近の頻度を想定した複数のモデルが定義され、予めデータベース化される。その内容と、管理手段により管理される情報との類似度から、利用者のコンテキスト情報がコンテキスト抽出手段により抽出される。
【００１７】
このような手法により、利用者の最新のコンテキストをリアルタイムに算出することができ、従って利用者の置かれる状況が変化した場合でもこれに対応して適切な情報を提供することが可能になる。なお情報提供とは、業者によるダイレクトメールおよび広告の配信などに加え、利用者間での簡易メールの送受などをも含む概念である。
【００１８】
また本発明は、コンテキスト抽出手段によるコンテキスト情報の抽出処理の第１の例として、前記無線識別子が取り付けられる対象物の個数をｍ（ｍは自然数）とした場合に、前記管理手段により管理される前記利用者端末の単位時間のアクセス回数を、前記無線識別子ごとに要素として配列したｍ次元ベクトルを利用者ベクトルＦとし、前記複数のコンテキストにそれぞれ対応する複数のモデルごとに定義され、前記利用者の前記複数の対象物への単位時間の接近の回数を、前記対象物ごとに要素として配列したｍ次元ベクトルをモデルベクトルＭとし、前記利用者ベクトルＦと前記モデルベクトルＭとの余弦を各モデルごとに算出し、その結果をもとに前記利用者のコンテキスト情報を抽出することを特徴とする。
【００１９】
このように、それぞれ対象物の個数に相当するｍの次元数を有する利用者ベクトルＦとモデルベクトルＭとを定義することができ、これらのベクトルがｍ次元空間内においてなす角度に相当する余弦を算出することで、利用者ベクトルＦとモデルベクトルＭとの類似度を評価することができる。
【００２０】
さらに本発明では、コンテキスト抽出手段によるコンテキスト情報の抽出処理の第２の例として、前記無線識別子が取り付けられる対象物を特定するためのｎ項目（ｎはｍより小さい自然数）にわたる特徴を予め定義する。そして、各対象物ごとに、各項目において示される特徴の度合いを数値化し、その特徴値を要素として配列した各対象物ごとに固有のｎ次元ベクトルを対象物特徴ベクトルＯとして導入する。これにより個々の対象物は、それぞれｎ次元のベクトルで表現される。
【００２１】
また、利用者の取り得るコンテキストにそれぞれ対応する複数のモデルごとに、上記の各特徴項目において示される特徴の度合いを数値化し、その特徴値を要素として配列したモデルごとに固有のｎ次元ベクトルをモデル特徴ベクトルＭ′として導入する。これにより利用者のコンテキストも同様に、それぞれｎ次元のベクトルでモデル化される。
【００２２】
さらにこの第２の例では、利用者ベクトルＦを前記対象物特徴ベクトルＯを用いてｎ次元ベクトル空間に写像する。これにより生成される写像ベクトルＦ′の次元数はｎとなり、利用者ベクトルＦと同様に、利用者の無線識別子のアクセスの頻度を示す。そして、写像ベクトルＦ′とモデル特徴ベクトルＭ′との余弦を各モデルごとに算出し、その結果をもとに前記利用者のコンテキスト情報を抽出するようにしている。
【００２３】
このような手段により第２の例では、対象物の個数が如何に増えようとも、各対象物を表現するベクトルの次元数、および利用者のコンテキストを表現するベクトルの次元数を、一定値すなわちｎに保つことが可能となる。従って第１の例に比べ、サーバ装置の処理負荷の軽減および処理速度の向上、およびデータベースの肥大化の防止を図ることができ、ひいては、コンテキスト情報の抽出の精度を向上させることが可能になる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明に係わる情報提供システムの実施の形態を示すシステム図である。図１において、無線タグ１００はそれぞれ識別情報（ＩＤ：Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を持ち、家具、書籍、食品などを含むあらゆる対象物（以下物品と称する）に個別に貼付される。無線タグ１００が持つ情報には、例えば価格、製造年月日、鮮度などの、物品に固有の情報も含まれる。なお無線タグ１００はバーコードやＩＣチップなどでも良い。
【００２５】
利用者端末２００は、例えばデスクトップＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）、ウェアラブルコンピュータなどとして実現される。利用者端末２００は、利用者が移動することにより無線タグ１００と所定の距離内に接近すると、その無線タグ１００との間で情報通信を行い、ＩＤ情報を含む情報を取得する。利用者端末２００は、無線タグ１００から取得した識別（ＩＤ）情報、利用者の識別情報（ユーザＩＤ）、および、無線タグ１００へのアクセス時刻などの情報を、インターネットなどの情報通信ネットワークＮＷを介してメッセンジャサーバ３００、および情報提供センタ４００に通知する。メッセンジャサーバ３００は通知された種々の情報を処理し、得られた情報をネットワークＮＷを介して利用者端末２００に伝達する。特に、メッセンジャサーバ３００は、簡易メールなどのメッセージ情報を複数の利用者端末２００間で授受するための処理を行う。
【００２６】
情報提供センタ４００は、コンテキスト抽出サーバ６００、情報提供サーバ７００を備え、利用者端末２００から通知される種々の情報を処理し、利用者のコンテキストの抽出などの処理を行う。情報提供センタ４００は、Ｗｅｂサイトの運営者などの情報提供者５００から提供される情報から利用者コンテキストに基づく適切な情報を選択し、これをネットワークＮＷを介して利用者端末２００に伝達する。さらに情報提供センタ４００は視覚化端末８００を備え、時々刻々と変化する利用者のコンテキストを視覚化端末８００に表示してシステム提供者の便宜を促す。
【００２７】
図２は、図１に示されるシステムの第１の実施の形態を示す機能ブロック図である。図２において、利用者端末２００は、識別情報取得部２０１と、識別情報保持部２０２と、メッセージ入力編集部２０３と、メッセージ送信部２０４と、プレゼンス情報表示部２０５と、メッセージ表示部２０６と、送受信部２０７とを備える。なお無線タグ１００および利用者端末２００は、互いに無線回線を形成して情報通信を行うためのアンテナ（符号無し）を備える。
【００２８】
識別情報取得部２０１は、所定の距離内に接近した無線タグ１００に無線回線を介してアクセスし、その無線タグ１００からＩＤ情報を含む属性情報を取得する。識別情報保持部２０２は、識別情報取得部２０１により取得された属性情報をそのアクセス時刻とともに保持する。メッセージ入力編集部２０３は例えばキーパッド（図示せず）などを備え、利用者による他の利用者端末２００に宛てたメッセージの入力および編集操作を受け付ける。メッセージ送信部２０４は、メッセージ入力編集部２０３を介して入力されたメッセージを、ネットワークＮＷを介してメッセンジャサーバ３００に向け送出する。
【００２９】
送受信部２０７は、メッセンジャサーバ３００およびコンテキスト抽出サーバ６００とネットワークＮＷを介して種々の情報を授受する。この情報には、利用者の無線タグ１００へのアクセス履歴などを含む情報（以下、ユーザＲＦＩＤアクセス情報と称する）、利用者のコンテキスト情報、およびプレゼンス情報などが含まれる。特に送受信部２０７は、コンテキスト抽出サーバ６００から送信された利用者のコンテキスト情報を、ネットワークＮＷを介してメッセンジャサーバ３００に通知する。
【００３０】
プレゼンス情報表示部２０５は、メッセンジャサーバ３００から送受信部２０７を介して受信した利用者のプレゼンス情報を利用者端末２００の液晶表示部（図示せず）などに表示する。メッセージ表示部２０６は、メッセンジャサーバ３００から送受信部２０７を介して受信した他の利用者からのメッセージを液晶表示部などに表示する。
【００３１】
図２において、メッセンジャサーバ３００は、コンテキスト情報取得部３０１と、コンテキスト情報変換部３０２と、プレゼンス情報データベース３０３と、プレゼンス情報送信部３０４と、コンテキスト情報プレゼンス情報変換情報データベース３０５と、メッセージ送信部３０６と、メッセージ保持部３０７と、メッセージ受信部３０８とを備える。
【００３２】
コンテキスト情報取得部３０１は、利用者端末２００を所有する利用者のコンテキスト情報を、当該利用者端末２００からネットワークＮＷを介して取得する。取得されたコンテキスト情報は、コンテキスト情報プレゼンス情報変換情報データベース３０５に記憶される変換情報に基づいて、コンテキスト情報変換部３０２によりプレゼンス情報に変換される。これにより得られた利用者のプレゼンス情報はプレゼンス情報データベース３０３に記憶されるとともに、プレゼンス情報送信部３０４によりネットワークＮＷを介して他の利用者端末２００に伝送される。メッセージ受信部３０８は、利用者端末２００から送出されるメッセージを受信し、メッセージ保持部３０７に保持する。メッセージ保持部３０７に保持されるメッセージは、メッセージ送信部３０６によりネットワークＮＷを介して他の利用者端末２００に送信される。
【００３３】
図２において、コンテキスト抽出サーバ６００は、表示部６０１と、コンテキスト抽出部６０２と、ユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３と、物品特徴情報データベース６０４と、モデル情報データベース６０５と、送信部６０６とを備える。
【００３４】
ユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３は、複数の利用者端末２００から収集したユーザＲＦＩＤアクセス情報を各利用者端末２００ごとにデータベース化して管理するためのデータベースである。ＲＦＩＤアクセス情報には、無線タグ１００のＩＤ情報、利用者識別情報（すなわち利用者端末２００の識別情報）、無線タグ１００へのアクセス時刻などが含まれる。すなわち、ユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３には、各利用者端末２００の個々の無線タグ１００への単位時間のアクセス回数が記憶される。
【００３５】
モデル情報データベース６０５は、利用者が取り得るコンテキストごとに、個々の物品へのアクセス回数をモデル化したデータベースである。すなわち、ここにＡおよびＢの２つの物品が有るとすると、コンテキストＸでは物品Ａに１回、物品Ｂに０回のアクセスを要するとする。これに対してコンテキストＹでは物品Ａに０回、物品Ｂに１回のアクセスを要するとする。このように、コンテキストごとに各物品（あるいは物品に貼付された無線タグ１００）に対するアクセスの頻度を予め定義してモデルとし、全てのコンテキストに関するモデルをまとめたデータベースがモデル情報データベース６０５である。
【００３６】
コンテキスト抽出部６０２は、ユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３により管理されるユーザＲＦＩＤアクセス情報と、モデル情報データベース６０５の内容とに基づいて利用者のコンテキスト情報を抽出する。
【００３７】
表示部６０１は、抽出されたコンテキスト情報を可視化し、可視化データとして視覚的に表示する。特に表示部６０１は、時々刻々のユーザＲＦＩＤアクセス情報と各モデルとの類似度を例えばレーダチャートとして表示する。送信部６０６は、抽出されたコンテキスト情報をネットワークＮＷを介して対応する利用者端末２００に通知する。
なお、物品特徴情報データベース６０４については後述する。
【００３８】
図３は、図２のユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３のデータ構成の一例を示す模式図である。このようにユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３には、個々の利用者端末２００の識別情報（ユーザＩＤ）ごとに、アクセスした無線タグのＩＤとそのアクセス時刻とがそれぞれ対応付けて管理される。当然ながら、一つの利用者端末２００が異なる複数の無線タグ１００にアクセスした場合には、一つのユーザＩＤにつき複数の無線タグＩＤが対応付けられることになる。
【００３９】
次に、上記構成における動作を説明する。ここでは、特に図２のコンテキスト抽出部６０２により実施される処理手順を２つの例に分けて説明する。
【００４０】
＜コンテキスト抽出の第１の例＞
無線タグ１００が取り付けられる物品の個数をｍ（ｍは自然数）とする。ユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３に管理される情報から、利用者端末２００の単位時間のアクセス回数ｗを無線タグ１００ごとに要素として配列し、ｍ次元のベクトルを定義する。このベクトルを利用者ベクトルＦと称する。利用者ベクトルＦは次式（１）のように表すことができる。
【００４１】
【数１】
2004287934.tif 000003
【００４２】
式（１）におけるｗｊ（ｊ＝１〜ｍ）は、ｊをインデックスとして無線タグ１００（すなわち物品）を区別した場合の、各無線タグ１００への単位時間のアクセス回数である。なお、ｗｊを物品ｊに対する重みと捉えることもできる。
【００４３】
また、モデル情報データベース６０５から、各モデルごとに予め定義される各物品へのアクセス回数を取得し、これを要素として配列したｍ次元のベクトルを定義する。このベクトルをモデルベクトルＭと称する。モデルベクトルＭは次式（２）のように表すことができる。
【００４４】
【数２】
2004287934.tif 000004
【００４５】
式（２）におけるｂｊｌ〜ｂｊｌ（ｊ＝１〜ｍ）は、ｌ（添字ｌは英小文字）をインデックスとして個々のモデルを区別した場合の、各モデルにおける各物品ｊへの単位時間のアクセス回数である。例えば上記したコンテキストＸおよびＹを例にとれば、コンテキストＸを示すモデルのモデルベクトルは、（Ａ，Ｂ）＝（１，０）と表され、コンテキストＹを示すモデルのモデルベクトルは、（Ａ，Ｂ）＝（０，１）と表される。各モデルベクトルＭは、シミュレーションや実地での検証などに基づいて予め定義される。
【００４６】
図４は、図２のコンテキスト抽出部６０２によりコンテキスト抽出の第１の例において実施される処理手順を示すフローチャートである。図４においてコンテキスト抽出部６０２は、モデル情報データベース６０５を検索してモデルベクトルＭを取得する（ステップＳ１）。次にコンテキスト抽出部６０２は、ユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３を検索して一定時間のアクセス情報を取得し、利用者ベクトルＦを生成する（ステップＳ２）。次にコンテキスト抽出部６０２は、モデルの個数を示すパラメータＩをＩ＝１として初期化する（ステップＳ３）。
【００４７】
次に、コンテキスト抽出部６０２は、利用者ベクトルＦと各モデルベクトルＭとの類似度を算出する（ステップＳ４）。この処理はステップＳ４〜ステップＳ６のループにより全てのモデルにつき類似度が算出されるまで繰り返される。
【００４８】
ステップＳ４においてコンテキスト抽出部６０２は、利用者ベクトルＦと各モデルベクトルＭｌとの類似度を、利用者ベクトルＦと各モデルベクトルＭｌとの余弦を算出することにより評価する。利用者ベクトルＦと各モデルベクトルＭｌとの余弦は、次式（３）により算出することができる。
【００４９】
【数３】
2004287934.tif 000005
【００５０】
すなわち、利用者ベクトルＦとモデルとの類似度は０から１までの数値によって一意に表現することができ、これが１に近いほど類似度が高いことになる。式（３）におけるθは、ｍ次元ベクトル空間内において利用者ベクトルＦと各モデルベクトルＭｌとの間に張られる角に相当し、この角の大きさに基づいて両ベクトルの類似度を数学的に妥当に評価することができる。そして、最も高い類似度を示すモデルに対応するコンテキストを、利用者のコンテキスト情報として抽出するようにする。
【００５１】
このようにこの第１の例では、物品の個数ｍの次元数を有する利用者ベクトルＦとモデルベクトルＭとを定義し、これらのベクトルの余弦を算出して両ベクトルの類似度を評価し、その結果から利用者のコンテキスト情報を抽出するようにしている。
【００５２】
＜コンテキスト抽出の第２の例＞
次に、コンテキスト抽出部６０２の第２の処理例につき説明する。本例においても、利用者ベクトルＦとモデルベクトルＭの定義は上記と同様である。これに加え本例では、対象とする物品をその特徴に基づいて階層的に分類することにより、新たなベクトルを導入する。
【００５３】
図５は、本例に係わる物品の分類方法を示す階層図である。本例では図５に示されるように、複数の物品をその特徴に基づいて階層的に分類する。このように分類分けすることで、個々の物品をその特徴に基づいて一意に特定することができる。例えば娯楽書籍に注目すると、これは、最上位の「対象物」から「メディア」、「本」というツリー構造をたどる。すなわち娯楽書籍は、「対象物」、「メディア」、「本」、および「娯楽書籍」という特徴を有する。本例ではこのことに着目し、各物品を特定するための複数の項目にわたる特徴を抽出して、各物品ごとに各項目を数値化することで物品を個々に特定するようにする。
【００５４】
すなわち、無線タグ１００が取り付けられる物品を特定するためにｎ項目（ｎはｍより小さい自然数）の特徴を予め定義する。そして、各物品ごとに予め数値化される各項目ごとの特徴値を要素として配列した、物品ごとに固有のベクトルを定義する。このｎ次元ベクトルを物品特徴ベクトルＯと称する。
【００５５】
物品を特定するための特徴としては、例えば店、住宅、オフィス、電気製品、家具、道具、メディア、食品、乗り物、衣類、コンピュータ、家電製品、文具、本、娯楽、グループ、休憩などがある。本実施形態ではこの１７個の項目を物品の特徴として採用する。
【００５６】
物品特徴ベクトルＯは、次式（４）のように表現される。
【００５７】
【数４】
2004287934.tif 000006
【００５８】
式（４）において、ｉは個々の物品を区別するためのインデックスである。ａｘｉ（１≦ｘ≦ｐ）は特徴項目ごとの特徴値を示す。本例ではｐ＝１７となる。この特徴値が、図２の物品特徴情報データベース６０４にデータベース化されて記憶される。なお各物品ごとの物品特徴ベクトルＯを、それぞれｎ次元ベクトル空間における基底ベクトルとすべく規格化しても良い。
【００５９】
図６は、図２の物品特徴情報データベース６０４のデータ構成の一例を示す模式図である。このデータベースには、物品の識別子すなわち無線タグ１００のＩＤ（識別情報ＩＤ）ごとに、物品の特徴項目を示すＩＤ（物品特徴情報ＩＤ）とその特徴値とを対応付けたデータベースである。なお特徴項目の名前（特徴の名称）をオプションとして付加するとデータ管理上都合が良い。
【００６０】
図６において、例えば識別情報００００４５９１７７に対応する物品は、「店」の特徴に０．２３０１７８なる特徴量が定義されている。この数値が高いほど、この物品は「店」の特徴を多く持つことになる。なお図６には示されていないが、各識別情報ＩＤごとに１７個の物品特徴情報ＩＤが設けられる。
【００６１】
次に本例では、利用者ベクトルＦを、物品特徴ベクトルＯを用いてｎ次元ベクトル空間上に写像する。具体的には次式（５）を用い、これにより得られるｎ次元ベクトルを利用者特徴ベクトルＦ′とする。
【００６２】
【数５】
2004287934.tif 000007
【００６３】
式（５）により、ｍ次元の利用者ベクトルＦがｎ次元化される。すなわち、物品の個数ｍに応じて次元数が変動する利用者ベクトルＦを物品特徴ベクトルＯを用いてｎ次元ベクトル空間上に写像することで、物品の個数ｍによらず利用者ベクトルＦをｎ次元化することができる。
【００６４】
さらに本例では、モデルベクトルＭに代わる新たなベクトルを導入する。すなわち本例では、複数のモデルごとに各項目の特徴値を定義し、特徴値を要素として配列したベクトルを導入する。このモデルごとに固有のｎ次元ベクトルを、モデル特徴ベクトルＭ′と称する。このモデル特徴ベクトルＭ′も、シミュレーションや実地での検証などに基づいて予め定義することができる。本例では各モデル特徴ベクトルＭ′を形成する特徴値が、図２のモデル情報データベース６０５にデータベース化されて記憶される
図７は、図２のモデル情報データベース６０５のデータ構成の一例を示す模式図である。このデータベースには、モデルを区別するためのモデル情報ＩＤごとに、物品特徴情報ＩＤとその特徴値とを対応付けたデータベースである。なお後述する利用者特徴ベクトルＦ′とモデル特徴ベクトルＭ′とのマッチング処理に使用される、モデルの閾値を定義するようにしても良い。
【００６５】
図７において、例えばモデル情報ＩＤが０００００１に対応するモデルは利用者がＰＣ作業中であることを示し、物品特徴情報ＩＤに対応する特徴値が０．６２０１７４と定義されている。ＰＣ作業中においては、例えば電気製品、メディア、コンピュータなどの項目の特徴値が高くなることが予想される。なお図７には示されていないが、各モデル情報ＩＤごとに１７個の物品特徴情報ＩＤが設けられる。
【００６６】
図８は、図２のコンテキスト抽出部６０２によりコンテキスト抽出の第２の例において実施される処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図４に新たにステップＳ７，Ｓ８を追加し、ステップＳ１，Ｓ４，Ｓ６をそれぞれステップＳ１ｂ，Ｓ４ｂ，Ｓ６ｂとしたものである。
【００６７】
図８においてコンテキスト抽出部６０２は、物品特徴情報データベース６０４を検索して物品特徴ベクトルＯを取得し（ステップＳ７）、次にモデル情報データベース６０５を検索してモデル特徴ベクトルＭ′を取得する（ステップＳ１ｂ）。次にコンテキスト抽出部６０２は、ユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３を検索して一定時間のアクセス情報を取得し、利用者ベクトルＦを生成する（ステップＳ２）。
【００６８】
次に、コンテキスト抽出部６０２は、物品特徴ベクトルＯに従ってユーザＲＦＩＤアクセス情報を物品特徴ベクトル空間に写像する（ステップＳ８）すなわちこのステップでは、コンテキスト抽出部６０２は、式（５）に基づいて利用者ベクトルＦを物品特徴ベクトル空間に写像し、ｎ次元のユーザ特徴ベクトルＦ′を生成する。
【００６９】
次にコンテキスト抽出部６０２は、モデルの個数を示すパラメータＩをＩ＝１として初期化したのち（ステップＳ３）、写像したユーザ特徴ベクトルＦ′と各モデルベクトルＭ′との類似度を算出する（ステップＳ４ｂ）。この処理はステップＳ４〜ステップＳ６ｂのループにより全てのモデルにつき類似度が算出されるまで繰り返される。
【００７０】
ステップＳ４ｂにおいてコンテキスト抽出部６０２は、ユーザ特徴ベクトルＦ′と各モデル特徴ベクトルＭ′ｌとの類似度を、ユーザ特徴ベクトルＦ′と各モデル特徴ベクトルＭ′ｌとの余弦を算出することにより評価する。ユーザ特徴ベクトルＦ′と各モデル特徴ベクトルＭ′ｌとの余弦は、次式（６）により算出することができる。
【００７１】
【数６】
2004287934.tif 000008
【００７２】
このように、本例においても各ベクトルとの類似度を数値的に評価することができ、最も高い類似度を示すモデルに対応するコンテキストを利用者のコンテキスト情報として抽出するようにする。
【００７３】
さらに本例には以下の利点が有る。すなわち第１の例では、いずれもｍ次元の利用者ベクトルＦとモデルベクトルＭｌとの余弦を算出した。この手法では物品の個数に応じてｍが増大する。よって物品の数が増えるごとにコンテキスト抽出部６０２における演算処理の負荷が幾何級数的に大きくなる。
【００７４】
これに対して本例の手法では、物品の数によらず、いずれもｎ次元のユーザ特徴ベクトルＦ′とモデル特徴ベクトルＭ′ｌとの余弦を算出することで利用者のコンテキストを抽出することができる。これにより物品の個数が如何に増えたとしても、特にコンテキスト抽出サーバ６００に負荷がかかることを防止できる。
【００７５】
しかも、物品の個数ｍに対して、特徴項目の個数ｎは非常に少ない値で済む。これは図５のように、個々の物品をその特徴に応じて階層的に分類できることからも明らかである。従って第１の例に比べて計算処理の負荷そのものを飛躍的に削減でき、これにより処理の高速化を促すことができ、ひいてはリアルタイム処理を実現することが可能になる。
【００７６】
このように本実施形態では、利用者の各物品へのアクセス履歴を管理し、その内容をもとに利用者のコンテキスト情報を抽出して利用者端末２００に返送し、コンテキスト情報に応じた情報提供サービスを実現するようにしている。また対象とする物品をその特徴に基づいて階層的に分類し、ｎ次元の物品特徴ベクトルＯを導入する。また複数のモデルごとに各項目の特徴値を要素として配列したｎ次元のモデル特徴ベクトルＭ′を導入する。そして、利用者ベクトルＦを物品特徴ベクトルＯ空間に写像して利用者特徴ベクトルＦ′とし、このベクトルＦ′とモデル特徴ベクトルＭ′との余弦をコンテキスト抽出部６０２により算出することで利用者のコンテキスト情報を抽出するようにしている。
【００７７】
これにより本実施形態によれば、種類の異なる物品が新たに追加される場合でも、モデル情報データベース６０５のデータ構成に変更を加えることなく、物品特徴情報データベース６０４に１つのレコードを追加するのみで、情報提供システムの物品に関する適用範囲を拡張することが可能になる。しかも既存のルールベースのシステムに比べてルール数の増大を抑えることができ、従って計算量の削減や、特にサーバ側の処理負荷を軽減することが可能になる。これらのことから、特にサーバ側の処理負担を軽減でき、また利用者が希望する情報を利用者のコンテキストに応じて提供するが可能となる。
【００７８】
このほか本実施形態によれば、以下の利点を得ることができる。すなわち本実施形態によれば、利用者が置かれたコンテキストに応じた情報提供が可能であることから、より柔軟な形態での情報提供を実現できる。例えばコンテキスト情報に応じたコミュニケーションシステムＩＰメッセンジャシステム、およびＴＶ会議システムの利用が一部利用者の間で行われているが、既存のシステムでは、利用者が例えば会議中、食事中、外出中、離席中などといった自身のプレゼンス情報をその都度登録する必要があった。
【００７９】
これに対し本実施形態によれば利用者のコンテキスト情報がサーバ側の処理により抽出され、またコンテキスト情報からプレゼンス情報を算出できるため、利用者の負荷を軽減することができる。
【００８０】
また、グループウェアシステムにおいては、行先掲示板に関するサービスが行われることがあるが、利用者は自身のプレゼンス情報をその都度登録する必要があることから、あまり利用されていないのが実情と考えられる。
【００８１】
これに対し本実施形態によれば、コンテキスト情報として、行先情報、在席情報を含むプレゼンス情報がサーバ側において抽出されるため、利用者が自身でプレゼンス情報を登録することなく、特に、コミュニケーション相手のプレゼンス情報を自己の所有する利用者端末２００に表示させることができる。
【００８２】
（第２の実施形態）
図９は、図１に示されるシステムの第２の実施の形態を示す機能ブロック図である。なお図９において図２と共通する部分には同一の符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
【００８３】
図９のシステムは、図２のメッセンジャサーバ３００に替え、情報提供サーバ７００を備える。さらに情報提供サーバ７００は、コンテキスト抽出サーバ６００とともに情報提供センタ４００に備えられる。
【００８４】
図９において、情報提供サーバ７００は、提供情報取得部７０１と、提供情報データベース７０２と、コンテキスト情報取得部７０３と、コンテキスト情報保持部７０４と、サービス契約情報データベース７０５と、送信部７０６と、提供情報選択部７０７と、ルール情報データベース７０８とを備える。
【００８５】
提供情報取得部７０１は、ポータルサイト事業者などの情報提供者から提供される情報提供データベース１０００から、利用者に提供すべき情報を取得し、提供情報データベース７０２に格納する。コンテキスト情報取得部７０３は、コンテキスト抽出部６０２により抽出された利用者のコンテキスト情報を取得し、コンテキスト情報保持部７０４に格納する。サービス契約情報データベース７０５には、予め登録された利用者に情報提供者がサービスを提供する際の契約情報などが格納される。ルール情報データベース７０８には、提供すべき情報とコンテキスト情報との対応関係などが格納される。提供情報選択部７０７は、コンテキスト情報、ルール情報、およびサービス契約情報に基づいて、利用者に提供すべき情報を提供情報データベース７０２から選択する。送信部７０６は、提供情報選択部７０７により選択された提供情報をネットワークＮＷを介して利用者端末２００に送信する。
【００８６】
図９において、利用者端末２００は受信部２０９と表示部２０８とを備える。受信部２０９は、情報提供サーバ７００から送信された提供情報を受信する。受信された提供情報は表示部２０８に視覚的に表示される。
【００８７】
このような構成によれば、ユーザＲＦＩＤアクセス情報、およびコンテキスト情報が情報提供者に漏洩することを防止することができるとともに、利用者は希望する情報のみを受け取ることが可能になる。また、利用者端末２００に表示部２０８を備えることから、種々の情報を視覚的に表示することが可能となる。
【００８８】
（第３の実施形態）
図１０は、図１に示されるシステムの第３の実施の形態を示す機能ブロック図である。なお図１０において図２、図９と共通する部分には同一の符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
【００８９】
図１０のシステムは、測位情報を提供するＧＰＳ衛星１０を備える。利用者端末２００は位置情報取得部２１０によりＧＰＳ測位を実施し、自己の位置情報を取得してこれを位置情報保持部２１１に保持する。位置情報保持部２１１に保持される利用者端末２００の時々刻々の位置情報は、コンテキスト抽出サーバ６００に備えられる位置情報データベース６０９に格納される。
【００９０】
このような構成によれば、利用者端末２００に利用者のコンテキスト情報および位置情報に応じた情報を送信することができる。これにより、よりきめ細かなサービスを利用者に提供することができる。
【００９１】
（第４の実施形態）
図１１は、図１に示されるシステムの第４の実施の形態を示す機能ブロック図である。なお図１１において図２、図９、図１０と共通する部分には同一の符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
【００９２】
図１０のシステムは、視覚化端末８００に表示部８０１と、視覚化情報保持部８０２と、受信部８０３とを備える。受信部８０３はコンテキスト抽出サーバ６００から利用者のコンテキスト情報ごとの類似度情報を含む視覚化情報を受信し、視覚化情報保持部８０２に保持させる。表示部８０１は、視覚化情報保持部８０２に保持された情報を視覚的に表示する。
【００９３】
図１２は、図１１の表示部８０１の表示例を示す図である。この画面には、モデル特徴ベクトルごとの値を時間に対して折れ線グラフで示すウインドウと、利用者特徴ベクトルと特定のコンテキストを示すモデル特徴ベクトルとの類似度を表示するウインドウと、取得した無線タグ１００のＩＤ情報を表示するウインドウと、特徴ベクトルごとの値をレーダチャートで表示するウインドウとが表示される。特にレーダチャートウインドウには、注目するコンテキストモデル（ハッチング部分）が色付けて表示され、ユーザ特徴ベクトルの状態が例えば赤線で示される。
【００９４】
図１３は、図１１の表示部８０１の他の表示例を示す図である。このウインドウには、本発明に係わるコンテキスト抽出方法を適用した被験者の行動とモデルの類似度との時間に対する遷移状態が示される。
【００９５】
以上の構成によれば、利用者の状態をサーバ装置側において一目瞭然で把握でき、特にサービス提供者にとっての便宜を向上させることができる。
【００９６】
（第５の実施形態）
図１４は、図１に示されるシステムの第５の実施の形態を示す機能ブロック図である。なお図１４において図２、図９〜図１１と共通する部分には同一の符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
【００９７】
図１４のシステムは、コンテキスト抽出サーバ６００に嗜好抽出部６０７を備える。また情報提供サーバ７００に、嗜好情報データベース７０９を備える。嗜好抽出部６０７はコンテキスト情報データベース６０８に格納される複数の利用者のコンテキスト情報から利用者の物品へのアクセス履歴の傾向を把握し、嗜好情報を抽出する。抽出された嗜好情報は嗜好情報データベース７０９に格納されるとともに提供情報選択部７０７に与えられ、利用者に提供すべき情報を選択する際の一指標として使用される。
【００９８】
このような構成により、以下に示すアプリケーションが考えられる。例えば、ショッピングセンターの来場者が過去に蓄積したコンテキスト情報に基づいて、来場者の嗜好情報を抽出し、来場者の現在のコンテキスト情報および嗜好情報に基づいて商品情報を提供することが可能となる。
【００９９】
ショッピングセンターにおいて商品に無線タグ１００を貼付し、ショッピングセンターの来場者が手に取った商品に関する識別情報、および来場者が頻繁に足を運んでいる陳列棚に関する識別情報を収集する。そして、予め登録しておいたコンテキスト情報との類似度情報の算出により、来場者がどのような商品を購入しようとているかに関するコンテキスト情報を把握することができる。また、コンテキスト情報に応じた商品情報、類似商品の情報、商品の価格情報、探している商品が陳列されているフロア情報、商品陳列棚の位置を利用者端末２００に表示させることができる。
【０１００】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本発明に係わるコンテキスト情報抽出方法は、例えばコンテキスト情報に応じた歩行者支援情報提供システム、コンテキスト情報に応じたダイレクトメールを配信するシステム、また、隙間時間をターゲットする情報提供システムなどにも適用できる。すなわち、移動中／在席中などに関する情報をコンテキスト情報としてサーバ側で抽出することで、信号待ち、病院での診療待ち、電車待ち、レストランでメニューまたは料理が出てくるまでの待ち時間などの隙間時間を情報提供システムで把握することができる。これにより予め登録された情報を隙間時間に合わせて配信するといったサービスを実現できる。このほか、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変形して実施することができる。
【０１０１】
【発明の効果】
以上詳しく述べたように本発明によれば、特にサーバ側の処理負担を軽減でき、また利用者が希望する情報を利用者のコンテキストに応じて提供することの可能な情報提供システム及びコンテキスト情報抽出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わる情報提供システムの実施の形態を示すシステム図。
【図２】図１に示されるシステムの第１の実施の形態を示す機能ブロック図。
【図３】図２のユーザＲＦＩＤアクセス情報データベース６０３のデータ構成の一例を示す模式図。
【図４】図２のコンテキスト抽出部６０２によりコンテキスト抽出の第１の例において実施される処理手順を示すフローチャート。
【図５】コンテキスト抽出の第２の例に係わる物品の分類方法を示す階層図。
【図６】図２の物品特徴情報データベース６０４のデータ構成の一例を示す模式図。
【図７】図２のモデル情報データベース６０５のデータ構成の一例を示す模式図。
【図８】図２のコンテキスト抽出部６０２によりコンテキスト抽出の第２の例において実施される処理手順を示すフローチャート。
【図９】図１に示されるシステムの第２の実施の形態を示す機能ブロック図。
【図１０】図１に示されるシステムの第３の実施の形態を示す機能ブロック図。
【図１１】図１に示されるシステムの第４の実施の形態を示す機能ブロック図。
【図１２】図１１の表示部８０１の表示例を示す図。
【図１３】図１１の表示部８０１の他の表示例を示す図。
【図１４】図１に示されるシステムの第５の実施の形態を示す機能ブロック図。
【符号の説明】
ＮＷ…情報通信ネットワーク、１０…ＧＰＳ衛星、１００…無線タグ、２００…利用者端末、２０１…識別情報取得部、２０２…識別情報保持部、２０３…メッセージ入力編集部、２０４…メッセージ送信部、２０５…プレゼンス情報表示部、２０６…メッセージ表示部、２０７…送受信部、２０８…表示部、２０９…受信部、２１０…位置情報取得部、２１１…位置情報保持部、３００…メッセンジャサーバ、３０１…コンテキスト情報取得部、３０２…コンテキスト情報変換部、３０３…プレゼンス情報データベース、３０４…プレゼンス情報送信部、３０５…コンテキスト情報プレゼンス情報変換情報データベース、３０６…メッセージ送信部、３０７…メッセージ保持部、３０８…メッセージ受信部、４００…情報提供センタ、５００…情報提供者、６００…コンテキスト抽出サーバ、６０１…表示部、６０２…コンテキスト抽出部、６０３…ＲＦＩＤアクセス情報データベース、６０４…物品特徴情報データベース、６０５…モデル情報データベース、６０６…送信部、６０７…嗜好抽出部、６０８…コンテキスト情報データベース、６０９…位置情報データベース、７００…情報提供サーバ、７０１…提供情報取得部、７０２…提供情報データベース、７０３…コンテキスト情報取得部、７０４…コンテキスト情報保持部、７０５…サービス契約情報データベース、７０６…送信部、７０７…提供情報選択部、７０８…ルール情報データベース、７０９…嗜好情報データベース、８００…視覚化端末、８０１…表示部、８０２…視覚化情報保持部、８０３…受信部、１０００…情報提供データベース
【図１】
2004287934.tif 000009
【図２】
2004287934.tif 000010
【図３】
2004287934.tif 000011
【図４】
2004287934.tif 000012
【図５】
2004287934.tif 000013
【図６】
2004287934.tif 000014
【図７】
2004287934.tif 000015
【図８】
2004287934.tif 000016
【図９】
2004287934.tif 000017
【図１０】
2004287934.tif 000018
【図１１】
2004287934.tif 000019
【図１２】
2004287934.tif 000020
【図１３】
2004287934.tif 000021
【図１４】
2004287934.tif 000022