(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示する車両用情報処理システムであって、
提示対象を記憶した提示対象記憶手段と、
前記提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルであって、前記提示対象の属性を示すノードと前記提示対象が受け入れられる確率を示すレスポンスのノードを含み、前記提示対象が受け入れられる確率を推論するためのベイジアンネットのモデルを記憶したモデル記憶手段と、
前記モデル記憶手段に記憶された複数のモデルから前記被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定手段と、
前記モデル決定手段により決定された推論適用モデルを前記モデル記憶手段から読み出し、前記属性を示すノードに、前記提示対象記憶手段から読み出した提示対象の属性を設定し、前記属性の設定されたノードからの確率伝搬による確率推論を行って前記レスポンスのノードのスコアを求める処理を、前記提示対象記憶手段から読み出した複数の提示対象について順次行い、前記提示対象のそれぞれについて前記レスポンスのノードのスコアを求め、前記スコアに基づいて提示対象を求める提示対象推論手段と、
前記提示対象推論手段により求めた提示対象を被提示者に提示する提示手段と、
を備えることを特徴とする車両用情報処理システム。
【請求項２】
前記モデル記憶手段は、前記被提示者の属性に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルを記憶し、
前記モデル決定手段は、前記被提示者の属性に対応するモデルを前記推論適用モデルとして決定することを特徴とする請求項１に記載の車両用情報処理システム。
【請求項３】
前記モデル記憶手段は、前記提示対象の提示を受ける状況に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルを記憶し、
前記モデル決定手段は、前記提示対象の提示を受ける状況に対応するモデルを前記推論適用モデルとして決定することを特徴とする請求項１に記載の車両用情報処理システム。
【請求項４】
前記被提示者の属性および前記提示対象の提示を受ける状況に基づいて、前記複数のモデルから前記推論適用モデルを求める確率推論に適用するモデル選択用モデルを記憶したモデル選択用モデル記憶手段を備え、
前記モデル決定手段は、前記モデル選択用モデル記憶手段から読み出したモデル選択用モデルを用いた確率推論により、前記被提示者の属性および前記提示対象の提示を受ける状況に基づいて、前記推論適用モデルを決定することを特徴とする請求項１に記載の車両用情報処理システム。
【請求項５】
前記提示対象推論手段が前記推論適用モデルから求めた提示対象を前記提示手段が提示したときの被提示者のレスポンスを受け付けるレスポンス受付手段と、
前記レスポンス受付手段が受け付けたレスポンスを用いて前記モデル記憶手段に記憶されたモデルの学習を行い、前記被提示条件ごとに専用化されたモデルに更新するモデル学習手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の車両用情報処理システム。
【請求項６】
前記提示対象推論手段での確率推論に適用される推論適用モデルに関連付けて、前記モデル記憶手段が記憶する複数のモデルのうちで前記推論適用モデルと同一モデルおよび前記推論適用モデルを使った推論結果の影響を受けるべき他のモデルを学習モデルとして記憶した学習対象情報記憶手段を備え、
前記モデル学習手段は、前記レスポンス受付手段が受け付けたレスポンスを用いて、前記学習対象情報記憶手段にて学習モデルとして前記推論適用モデルに関連付けられたモデルの学習を行う、ことを特徴とする請求項５に記載の車両用情報処理システム。
【請求項７】
前記学習対象情報記憶手段は、前記学習モデルの学習に前記レスポンスを反映させる度合いを示す反映パラメータを記憶しており、前記反映パラメータは、一の推論適用モデルに対応する複数の学習モデルのそれぞれに対して設定されており、
前記モデル学習手段は、学習を行うべき前記学習モデルに関連付けられた反映パラメータを前記学習対象情報記憶手段から読み出し、読み出した前記反映パラメータに応じた度合いで前記レスポンスを前記学習モデルに反映させる学習処理を行うことを特徴とする請求項６に記載の車両用情報処理システム。
【請求項８】
前記モデル学習手段による学習を経て前記被提示条件ごとに専用化されたモデルを、一般のモデルに近づけるための学習に用いる一般学習データを取得する一般学習データ取得手段を備え、
前記モデル学習手段は、前記一般学習データ取得手段により取得された一般学習データを用いて、前記モデル記憶手段に記憶されたモデルの学習を行うことを特徴とする請求項５に記載の車両用情報処理システム。
【請求項９】
前記一般学習データを前記モデルの学習に反映させる度合いを示す一般学習反映パラメータを記憶した一般学習反映パラメータ記憶手段を備え、
前記モデル学習手段は、前記一般学習反映パラメータ記憶手段から読み出した一般学習反映パラメータに応じた度合いで前記一般学習データを前記モデルの学習に反映させる学習処理を行うことを特徴とする請求項８に記載の車両用情報処理システム。
【請求項１０】
前記提示手段を備える情報提示装置と、前記情報提示装置と通信で接続されるセンター装置とを備え、前記センター装置は、複数の前記情報提示装置から、前記提示対象が提示されたときに被提示者から受け付けられたレスポンスを収集することを特徴とする請求項１に記載の車両用情報処理システム。
【請求項１１】
ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示する情報処理装置であって、
提示対象を記憶した提示対象記憶手段と、
前記提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルであって、前記提示対象の属性を示すノードと前記提示対象が受け入れられる確率を示すレスポンスのノードを含み、前記提示対象が受け入れられる確率を推論するためのベイジアンネットのモデルを記憶したモデル記憶手段と、
前記モデル記憶手段に記憶された複数のモデルから前記被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定手段と、
前記モデル決定手段により決定された推論適用モデルを前記モデル記憶手段から読み出し、前記属性を示すノードに、前記提示対象記憶手段から読み出した提示対象の属性を設定し、前記属性の設定されたノードからの確率伝搬による確率推論を行って前記レスポンスのノードのスコアを求める処理を、前記提示対象記憶手段から読み出した複数の提示対象について順次行い、前記提示対象のそれぞれについて前記レスポンスのノードのスコアを求め、前記スコアに基づいて提示対象を求める提示対象推論手段と、
前記提示対象推論手段により求めた提示対象を被提示者に提示する提示手段と、
を備えることを特徴とする車両用情報提示装置。
【請求項１２】
自動車に備えられることを特徴とする請求項１１に記載の車両用情報提示装置。
【請求項１３】
情報処理装置が、ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示する方法であって、
前記情報処理装置が、前記提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルであって、前記提示対象の属性を示すノードと前記提示対象が受け入れられる確率を示すレスポンスのノードを含み、前記提示対象が受け入れられる確率を推論するためのベイジアンネットのモデルから、前記被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定ステップと、
前記情報処理装置が、前記モデル決定ステップにて決定された推論適用モデルをモデル記憶手段から読み出し、前記属性を示すノードに、提示対象を記憶した記憶手段から読み出した提示対象の属性を設定し、前記属性の設定されたノードからの確率伝搬による確率推論を行って前記レスポンスのノードのスコアを求める処理を、前記提示対象記憶手段から読み出した複数の提示対象について順次行い、前記提示対象のそれぞれについて前記レスポンスのノードのスコアを求め、前記スコアに基づいて提示対象を求める提示対象推論ステップと、
前記情報処理装置が、前記提示対象推論ステップにて求めた提示対象を被提示者に提示する提示ステップと、
を備えることを特徴とする車両用情報処理方法。
【請求項１４】
ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示するためのプログラムであって、
コンピュータに、
前記提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルであって、前記提示対象の属性を示すノードと前記提示対象が受け入れられる確率を示すレスポンスのノードを含み、前記提示対象が受け入れられる確率を推論するためのベイジアンネットのモデルから、前記被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定ステップと、
前記モデル決定ステップにて決定された推論適用モデルをモデル記憶手段から読み出し、前記属性を示すノードに、提示対象を記憶した記憶手段から読み出した提示対象の属性を設定し、前記属性の設定されたノードからの確率伝搬による確率推論を行って前記レスポンスのノードのスコアを求める処理を、前記提示対象記憶手段から読み出した複数の提示対象について順次行い、前記提示対象のそれぞれについて前記レスポンスのノードのスコアを求め、前記スコアに基づいて提示対象を求める提示対象推論ステップと、
前記提示対象推論ステップにて求めた提示対象を被提示者に提示する提示ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベイジアンネットのモデルを用いて適切な提示対象を被提示者に提示する車両用情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報技術の適用範囲が飛躍的に拡大している現在、これまでコンピュータにとっては扱いにくかった不確実で非明示的な情報を取り扱うことが必要になってきている。例えば、インターネットショッピングにおいて、顧客のニーズを以前の取引履歴や顧客管理情報から読み取り、目の前の顧客に最適な情報を推奨するリコメンデーションシステムの場合を考えてみる。顧客リストの中から目の前の顧客に最も近い購買パターンを見つけるとしても年齢や性別が同じだからといって同じ嗜好性を持っているとは限らない。また顧客が、登録時に申請したアンケートと同じ嗜好性をいつまでも持ち続けているとも限らない。そこで、顧客のアクション（ＷＷＷブラウジング履歴など）や属性、アンケート情報から総合的に判断して嗜好性を予測することが必要となるわけだが、必ずしも一つの答えとして決定できるとは限らない。対象となる候補は同時に複数存在することもあり得る。そして、それぞれの候補についても「これまで見ていたＷＷＷページから、ユーザはおそらくサッカー関連の情報に興味がある可能性が高い」といった漠然とした不確実性を伴ったものとして扱うことが自然である。【０００３】
こうした問題においては、確率的な枠組みが有効である。サッカー関連の商品に興味のある可能性が６０％、旅行に興味のある可能性が３０％などというように複数の候補に確信度をつけ、不確実性を含んだ状態で取り扱うことができる。そして、直前に見ていたページが例えば韓国に関するものであった場合に、ワールドカップサッカー関連の情報、旅行関連情報、料理関連情報のそれぞれに興味のある確率を計算して、目の前の顧客が最も高い確率で関心を持つと思われる対象を提供することが考えられる。またこの確率を計算するには様々な多くの要因（例えばアンケートで答えた趣味など）を考慮に入れて、その間の依存関係（スポーツが趣味ならサッカーに興味がある可能性が高いなど）を利用することでより精度の高い予測が可能になる。【０００４】
このような複数の要因の依存関係に基づいて確率計算を行う情報処理モデルとしてベイジアンネットが最近、様々な分野で注目を集めている。ベイジアンネットとは（１）確率変数と（２）確率変数間の条件付依存関係、（３）その条件付確率の３つによって定義されるネットワーク状の確率モデルである。（１）はノード、（２）はノード間に張った有向リンクで表され、リンクの先に来るノードを子ノード、リンクの元にあるノードを親ノードと呼ぶ。（３）は親ノードがある値をとった時に、子ノードがある値をとる条件付確率で、離散変数の場合にはＰ（子ノード＝ｙ｜親ノード＝ｘ１，ｘ２，．．．）＝ｐのような、子ノードと親ノードがとる全ての状態のそれぞれにおける確率値を列挙した表（条件付き確率表）の形で表現する（本村陽一「ベイジアンネットソフトウェア」、人工知能学会論文誌、第１７巻  ５号ａ（２００２年））。【０００５】
前述のリコメンデーションシステムは、ベイジアンネットを用いて実現することができる。具体的には、年齢、性別、またはライフスタイルなどが多種多様の膨大な数の顧客から取得したアンケートの調査結果や購買履歴などの統計データに基づいて、顧客の属性等と顧客の関心の高い対象との関係をベイジアンネットのモデルで表現する。そして、ベイジアンネットのモデルを用いて、顧客の属性やそのときの状況などから顧客の関心の高い対象を推論し、その推論結果に基づいて顧客に関心の高い対象を推奨する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記したリコメンデーションシステムでは、多種多様の顧客から得られた統計データに基づいてベイジアンネットのモデルが作成されるため、リコメンデーションの対象を求めるための顧客属性や状況などの条件がリコメンデーションに及ぼす影響が小さいと考えられる。例えば、リコメンデーションの対象を求めるための条件を「顧客の属性が父親」とした場合、父親という属性を有する顧客から得られたデータは、ベイジアンネットのモデル作成の元となった統計データ全体の一部であり、父親という属性を有する顧客のみから取得した統計データに基づいて作成されたモデルに比べ、父親という条件がモデルに及ぼす影響が小さい。現在、リコメンデーションの対象を求めるための条件をリコメンデーション結果に十分に反映させ、さらに精度の良いリコメンデーションを行う研究が進められている。【０００７】
本発明は上記背景に鑑み、被提示者に提示する提示対象をより適切に求めることができる車両用情報処理システム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】
本発明の車両用情報処理システムは、ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示する車両用情報処理システムであって、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルを記憶したモデル記憶手段と、モデル記憶手段に記憶された複数のモデルから被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定手段と、モデル決定手段により決定された推論適用モデルをモデル記憶手段から読み出し、読み出した推論適用モデルを用いた確率推論により提示対象を求める提示対象推論手段と、提示対象推論手段により求めた提示対象を被提示者に提示する提示手段とを備える。【０００９】
本発明の車両用情報処理システムにおいて、モデル記憶手段は、被提示者の属性に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルを記憶し、モデル決定手段は、被提示者の属性に対応するモデルを推論適用モデルとして決定してもよい。また、モデル記憶手段は、提示対象の提示を受ける状況に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルを記憶し、モデル決定手段は、提示対象の提示を受ける状況に対応するモデルを推論適用モデルとして決定してもよい。【００１０】
本発明の車両情報処理システムは、被提示者の属性および提示対象の提示を受ける状況に基づいて、複数のモデルから推論適用モデルを求める確率推論に適用するモデル選択用モデルを記憶したモデル選択用モデル記憶手段を備え、モデル決定手段は、モデル選択用モデル記憶手段から読み出したモデル選択用モデルを用いた確率推論により、被提示者の属性および提示対象の提示を受ける状況に基づいて、推論適用モデルを決定してもよい。【００１１】
本発明の車両用情報処理システムは、提示対象推論手段が推論適用モデルから求めた提示対象を提示手段が提示したときの被提示者のレスポンスを受け付けるレスポンス受付手段と、レスポンス受付手段が受け付けたレスポンスを用いてモデル記憶手段に記憶されたモデルの学習を行い、被提示条件ごとに専用化されたモデルに更新するモデル学習手段とを備えてもよい。【００１２】
本発明の情報提示システムは、提示対象推論手段での確率推論に適用される推論適用モデルに関連付けて、モデル記憶手段が記憶する複数のモデルのうちで推論適用モデルと同一モデルおよび推論適用モデルを使った推論結果の影響を受けるべき他のモデルを学習モデルとして記憶した学習対象情報記憶手段を備え、モデル学習手段は、レスポンス受付手段が受け付けたレスポンスを用いて、学習対象情報記憶手段にて学習モデルとして推論適用モデルに関連付けられたモデルの学習を行ってもよい。学習対象情報記憶手段は、学習モデルの学習にレスポンスを反映させる度合いを示す反映パラメータを記憶しており、反映パラメータは、一の推論適用モデルに対応する複数の学習モデルのそれぞれに対して設定されており、モデル学習手段は、学習を行うべき学習モデルに関連付けられた反映パラメータを学習対象情報記憶手段から読み出し、読み出した反映パラメータに応じた度合いでレスポンスを学習モデルに反映させる学習処理を行ってもよい。【００１３】
本発明の車両用情報処理システムは、モデル学習手段による学習を経て被提示条件ごとに専用化されたモデルを、一般のモデルに近づけるための学習に用いる一般学習データを取得する一般学習データ取得手段を備え、モデル学習手段は、一般学習データ取得手段により取得された一般学習データを用いて、モデル記憶手段に記憶されたモデルの学習を行ってもよい。また、一般学習データをモデルの学習に反映させる度合いを示す一般学習反映パラメータを記憶した一般学習反映パラメータ記憶手段を備え、モデル学習手段は、一般学習反映パラメータ記憶手段から読み出した一般学習反映パラメータに応じた度合いで一般学習データをモデルの学習に反映させる学習処理を行ってもよい。【００１４】
本発明の車両用情報処理システムは、提示手段を備える情報提示装置と、情報提示装置と通信で接続されるセンター装置とを備え、センター装置は、複数の情報提示装置から、提示対象が提示されたときに被提示者から受け付けられたレスポンスを収集する構成としてもよい。【００１５】
本発明の別の態様の車両用情報処理システムは、推論アルゴリズムを用いて被提示者に適した提示対象を推論し、推論により求めた提示対象を提示する車両用情報処理システムであって、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数の計算用リソースを記憶した計算用リソース記憶手段と、計算用リソース記憶手段に記憶された複数の計算用リソースから被提示条件に応じた計算用リソースを決定する計算用リソース決定手段と、計算用リソース決定手段により決定された計算用リソースを計算用リソース記憶手段から読み出し、読み出した計算用リソースを用いた推論により提示対象を求める提示対象推論手段と、提示対象推論手段により求めた提示対象を被提示者に提示する提示手段とを備える。【００１６】
本発明の車両用情報提示装置は、ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示する車両用情報提示装置であって、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルを記憶したモデル記憶手段と、モデル記憶手段に記憶された複数のモデルから被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定手段と、モデル決定手段により決定された推論適用モデルをモデル記憶手段から読み出し、読み出した推論適用モデルを用いた確率推論により提示対象を求める提示対象推論手段と、提示対象推論手段により求めた提示対象を被提示者に提示する提示手段とを備える。本発明の車両用情報提示装置は、自動車に備えられてもよい。【００１７】
本発明の車両用情報処理方法は、ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示する方法であって、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルから、被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定ステップと、モデル決定ステップにて決定された推論適用モデルを用いた確率推論により提示対象を求める提示対象推論ステップと、提示対象推論ステップにて求めた提示対象を被提示者に提示する提示ステップとを備える。【００１８】
本発明のプログラムは、ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示するためのプログラムであって、コンピュータに、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルから、被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定ステップと、モデル決定ステップにて決定された推論適用モデルを用いた確率推論により提示対象を求める提示対象推論ステップと、提示対象推論ステップにて求めた提示対象を被提示者に提示する提示ステップとを実行させる。【００１９】
以下に説明するように、本発明には他の態様が存在する。したがって、この発明の開示は、本発明の一部の態様の提供を意図しており、請求される発明の範囲を制限することは意図していない。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、第１の実施の形態の情報処理システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施の形態におけるコンテンツ提供装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施の形態においてコンテンツ情報記憶部に記憶されたデータの例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施の形態においてモデル記憶部に記憶されたモデルの例を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施の形態において学習対象テーブル記憶部に記憶されたデータの例を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施の形態におけるセンター装置の構成を示す図である。
【図７】図７は、第１の実施の形態の情報処理システムの動作を示す図である。
【図８】図８は、第２の実施の形態において学習対象テーブル記憶部に記憶されたデータの例を示す図である。
【図９】図９は、第２の実施の形態の情報処理システムの動作を示す図である。
【図１０】図１０は、第３の実施の形態におけるセンター装置の構成を示す図である。
【図１１】図１１は、第３の実施の形態におけるコンテンツ提供装置の構成を示す図である。
【図１２】図１２は、第３の実施の形態の情報処理システムの動作を示す図である。
【図１３】図１３は、変形例に係るセンター装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に、本発明の詳細な説明を述べる。ただし、以下の詳細な説明と添付の図面は発明を限定するものではない。発明の範囲は、添付の請求の範囲により規定される。【００２２】
本実施の形態の車両用情報処理システムは、ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示する車両用情報処理システムであって、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルを記憶したモデル記憶手段と、モデル記憶手段に記憶された複数のモデルから被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定手段と、モデル決定手段により決定された推論適用モデルをモデル記憶手段から読み出し、読み出した推論適用モデルを用いた確率推論により提示対象を求める提示対象推論手段と、提示対象推論手段により求めた提示対象を被提示者に提示する提示手段とを備える。【００２３】
被提示者の属性等の被提示条件に応じて異なる複数のモデルを記憶しておき、それらのモデルから被提示条件に対応するモデルを読み出し、読み出したモデルを確率推論に適用することで、そのときどきの被提示条件の下で適切な提示対象を精度良く求めることができる。【００２４】
この車両用情報処理システムにおいて、モデル記憶手段は、被提示者の属性に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルを記憶し、モデル決定手段は、被提示者の属性に対応するモデルを推論適用モデルとして決定してもよい。【００２５】
これにより、被提示者の属性に応じて異なったモデルを確率推論に適用でき、被提示者の属性に応じた適切な提示対象を求めることができる。【００２６】
この車両用情報処理システムにおいて、モデル記憶手段は、提示対象の提示を受ける状況に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルを記憶し、モデル決定手段は、提示対象の提示を受ける状況に対応するモデルを推論適用モデルとして決定してもよい。【００２７】
これにより、提示対象の提示を受ける状況に応じて異なったモデルを確率推論に適用でき、提示を受ける状況に応じた適切な提示対象を求めることができる。【００２８】
この車両情報処理システムは、被提示者の属性および提示対象の提示を受ける状況に基づいて、複数のモデルから推論適用モデルを求める確率推論に適用するモデル選択用モデルを記憶したモデル選択用モデル記憶手段を備え、モデル決定手段は、モデル選択用モデル記憶手段から読み出したモデル選択用モデルを用いた確率推論により、被提示者の属性および提示対象の提示を受ける状況に基づいて、推論適用モデルを決定してもよい。【００２９】
このようにモデル選択用モデルを用いた確率推論によって複数のモデルから推論適用モデルを確率推論によって求める構成により、被提示者の属性や提示対象の提示を受ける状況などの明示的な変数ごとに複数のモデルが生成されていない場合にも、被提示者の属性や提示を受ける状況などに応じて適切な提示対象を求めることができる推論適用モデルを選択できる。【００３０】
この車両用情報処理システムは、提示対象推論手段が推論適用モデルから求めた提示対象を提示手段が提示したときの被提示者のレスポンスを受け付けるレスポンス受付手段と、レスポンス受付手段が受け付けたレスポンスを用いてモデル記憶手段に記憶されたモデルの学習を行い、被提示条件ごとに専用化されたモデルに更新するモデル学習手段とを備えてもよい。【００３１】
これにより、被提示者のレスポンスによってモデル記憶手段に記憶されたモデルの学習を行うので、モデル記憶手段のモデルは被提示条件での確率推論に適した専用化されたモデルへと更新される。従って、モデル記憶手段に記憶されたモデルを用いて、適切に提示対象を求めることができる。【００３２】
この情報提示システムは、提示対象推論手段での確率推論に適用される推論適用モデルに関連付けて、モデル記憶手段が記憶する複数のモデルのうちで推論適用モデルと同一モデルおよび推論適用モデルを使った推論結果の影響を受けるべき他のモデルを学習モデルとして記憶した学習対象情報記憶手段を備え、モデル学習手段は、レスポンス受付手段が受け付けたレスポンスを用いて、学習対象情報記憶手段にて学習モデルとして推論適用モデルに関連付けられたモデルの学習を行ってもよい。【００３３】
これにより、推論適用モデルから求めた提示対象に対する被提示者のレスポンスを使って、その推論適用モデルだけでなく、他のモデルの学習を適切に行うことができ、モデル記憶手段に記憶されている複数のモデルを効率良く学習させることができる。【００３４】
この車両用情報処理システムにおいて、学習対象情報記憶手段は、学習モデルの学習にレスポンスを反映させる度合いを示す反映パラメータを記憶しており、反映パラメータは、一の推論適用モデルに対応する複数の学習モデルのそれぞれに対して設定されており、モデル学習手段は、学習を行うべき学習モデルに関連付けられた反映パラメータを学習対象情報記憶手段から読み出し、読み出した反映パラメータに応じた度合いでレスポンスを学習モデルに反映させる学習処理を行ってもよい。【００３５】
これにより、反映パラメータに応じた度合いでレスポンスが学習モデルに反映されるので、例えば、推論に適用したモデル自身のモデルへの反映度合いを他のモデルより大きくできる。また、例えば、２つのモデルが同じ学習モデルを関係付けられているとき、それら２つで反映度合いを異ならせることもできる。このようにして、レスポンスのモデルへの影響の大きさを可変に設定することができ、モデルの学習を適切に行える。【００３６】
この車両用情報処理システムは、モデル学習手段による学習を経て被提示条件ごとに専用化されたモデルを、一般のモデルに近づけるための学習に用いる一般学習データを取得する一般学習データ取得手段を備え、モデル学習手段は、一般学習データ取得手段により取得された一般学習データを用いて、モデル記憶手段に記憶されたモデルの学習を行ってもよい。【００３７】
これにより、被提示条件での確率推論に適した専用のモデルに一般モデルの要素を加えることができ、一般の嗜好を取り入れた推論を行えるモデルを作成できる。また、学習によるモデルの専用化の進行を適当に制限できる。【００３８】
この車両用情報処理システムは、一般学習データをモデルの学習に反映させる度合いを示す一般学習反映パラメータを記憶した一般学習反映パラメータ記憶手段を備え、モデル学習手段は、一般学習反映パラメータ記憶手段から読み出した一般学習反映パラメータに応じた度合いで一般学習データをモデルの学習に反映させる学習処理を行ってもよい。【００３９】
これにより、モデル記憶手段に記憶された専用化されたモデルを一般のモデルに近づける度合いを設定できる。【００４０】
この車両用情報処理システムは、提示手段を備える情報提示装置と、情報提示装置と通信で接続されるセンター装置とを備え、センター装置は、複数の情報提示装置から、提示対象が提示されたときに被提示者から受け付けられたレスポンスを収集する構成としてもよい。【００４１】
これにより、センター装置が複数の情報提示装置にて受け付けたレスポンスを収集するので、提示対象に対する多数の被提示者の一般的なレスポンスを把握できる。【００４２】
本実施の形態の別の態様の車両用情報処理システムは、推論アルゴリズムを用いて被提示者に適した提示対象を推論し、推論により求めた提示対象を提示する車両用情報処理システムであって、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数の計算用リソースを記憶した計算用リソース記憶手段と、計算用リソース記憶手段に記憶された複数の計算用リソースから被提示条件に応じた計算用リソースを決定する計算用リソース決定手段と、計算用リソース決定手段により決定された計算用リソースを計算用リソース記憶手段から読み出し、読み出した計算用リソースを用いた推論により提示対象を求める提示対象推論手段と、提示対象推論手段により求めた提示対象を被提示者に提示する提示手段とを備える。【００４３】
被提示者の属性等の被提示条件に応じて異なる複数の計算用リソースを記憶しておき、それらの計算用リソースから被提示条件に対応する計算用リソースを読み出し、読み出したモデルを確率推論に適用することで、そのときどきの被提示条件の下で適切な提示対象を精度良く求めることができる。ここで、「計算用リソース」とは、推論アルゴリズムの計算で用いるリソースであり、例えば、エキスパートシステムでは知識ベース、ニューラルネットでは、ニューロンのモデルが互いに多数結合されたニューラルネットワークである。【００４４】
本実施の形態の車両用情報提示装置は、ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示する車両用情報提示装置であって、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルを記憶したモデル記憶手段と、モデル記憶手段に記憶された複数のモデルから被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定手段と、モデル決定手段により決定された推論適用モデルをモデル記憶手段から読み出し、読み出した推論適用モデルを用いた確率推論により提示対象を求める提示対象推論手段と、提示対象推論手段により求めた提示対象を被提示者に提示する提示手段と、を備える。【００４５】
これにより、上記の車両用情報処理システムと同様に、適切な提示対象を精度良く求めることができる。また、本実施の形態の車両用情報提示装置に上記した車両用情報処理システムの各種の構成を適用することも可能である。【００４６】
本実施の形態の車両用情報提示装置は、自動車に備えられてもよい。【００４７】
これにより、運転手が受け入れる可能性が高い適切な情報が提示されるので、何度も情報の提示を受けなくてもよく、情報の提示を受ける運転手の負担を軽減できる。従って、安全な走行に資することができる。【００４８】
本実施の形態の車両用情報処理方法は、ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示する方法であって、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルから、被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定ステップと、モデル決定ステップにて決定された推論適用モデルを用いた確率推論により提示対象を求める提示対象推論ステップと、提示対象推論ステップにて求めた提示対象を被提示者に提示する提示ステップとを備える。【００４９】
これにより、上記の車両用情報処理システムと同様に、適切な提示対象を精度良く求めることができる。また、本実施の形態の車両用情報処理方法に上記した車両用情報処理システムの各種の構成を適用することも可能である。【００５０】
本実施の形態のプログラムは、ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を乗員である被提示者に提示するためのプログラムであって、コンピュータに、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である被提示条件に応じて異なる複数のベイジアンネットのモデルから、被提示条件に応じたモデルを推論適用モデルとして決定するモデル決定ステップと、モデル決定ステップにて決定された推論適用モデルを用いた確率推論により提示対象を求める提示対象推論ステップと、提示対象推論ステップにて求めた提示対象を被提示者に提示する提示ステップと、を実行させる。【００５１】
これにより、上記の車両用情報処理システムと同様に、適切な提示対象を精度良く求めることができる。また、本実施の形態のプログラムに上記した車両用情報処理システムの各種の構成を適用することも可能である。【００５２】
以下、本発明の実施の形態の車両用情報処理システムについて、図面を用いて説明する。以下の説明では、自動車に搭載されたコンテンツ提供装置にて、ユーザに適した楽曲を提供するシステムを取り上げるが、本発明の車両用情報処理システムの提示対象は楽曲に限定されるものではない。本発明の車両用情報処理システムは、例えば、ユーザに適したレストランやイベント等を推薦するリコメンデーションシステムにも適用できる。また、本発明の車両用情報処理システムは、自動車に搭載されるものに限定されず、例えば、家庭のパソコンやユーザが携帯する携帯端末にて、ユーザに適した提示対象を提示するシステムにも適用できる。【００５３】
図１は、実施の形態の情報処理システム１０の構成を示す図である。車両用情報処理システム（以下、「情報処理システム」という）１０は、複数のコンテンツ提供装置２０を備えており、各コンテンツ提供装置２０はセンター装置５０と通信可能に接続されている。コンテンツ提供装置２０は、自動車の乗員であるユーザに適した楽曲を選択し、選択された楽曲を自動演奏する装置である。センター装置５０は、各コンテンツ提供装置２０で取得されたユーザのレスポンスのデータを集計する装置である。【００５４】
図２は、コンテンツ提供装置２０の構成を示す図である。コンテンツ提供装置２０は、ユーザにコンテンツを提示するための提示部２２と、ユーザからの操作を受け付ける操作部２４と、センター装置５０と通信するためのデータ送受信部２６と、コンテンツ提供装置２０の全体を制御する制御部２８とを備える。また、コンテンツ提供装置２０は、コンテンツ情報を記憶したコンテンツ情報記憶部３８と、ベイジアンネットのモデルを記憶したモデル記憶部４０と、学習対象のモデルの情報を推論適用モデルに関連付けて記憶した学習対象テーブル記憶部４２とを備えている。【００５５】
提示部２２は、ユーザにコンテンツを提示する機能を有する。提示部２２のハードウェアは、楽曲の演奏を出力するスピーカー、楽曲名やアーティスト名などを表示するディスプレイ等によって構成される。【００５６】
操作部２４は、ユーザからの操作を受け付ける機能を有する。操作部２４は、コンテンツの確率推論に用いる推論適用モデルを選択する操作、および提示されたコンテンツに対するレスポンスを受け付ける。操作部２４のハードウェアは、演奏の再生、停止、早送りなどを指示するボタンやボリューム調整つまみによって構成される。推論適用モデルを選択する場合には、候補のモデルを提示部２２に表示し、早送り、巻き戻しボタンにより推論適用モデルを選択する。レスポンスを受け付ける場合には、ボタンやボリューム調整つまみの操作の情報を取得し、レスポンスを判断する。【００５７】
データ送受信部２６は、センター装置５０と無線通信する機能を有する。コンテンツ提供装置２０とセンター装置５０とは、例えば携帯電話網を介して通信することができる。【００５８】
コンテンツ情報記憶部３８は、ユーザに提示するコンテンツの候補となる複数のコンテンツ情報が記憶されている。コンテンツ提供装置２０は、コンテンツ情報記憶部３８に記憶されたコンテンツからユーザに適したコンテンツを選択し、ユーザに提供する。【００５９】
図３は、コンテンツ情報記憶部３８に記憶されたコンテンツ情報の例を示す図である。図３に示すように、コンテンツ情報記憶部３８には、楽曲名、ジャンル、ランキングおよび楽曲データが記憶されている。本実施の形態では、コンテンツ情報記憶部３８に楽曲データを記憶する構成を例として説明しているが、コンテンツ提供装置２０は楽曲データを有しなくてもよい。例えば、ユーザに提示する楽曲が選択された時点で、選択された楽曲データをネットワーク経由で取得する構成、あるいは外付けのディスクから取得する構成とすることも可能である。【００６０】
図２に戻って、モデル記憶部４０は、ユーザに適したコンテンツを求めるために用いるモデルを記憶する機能を有する。モデル記憶部４０には、被提示条件に応じてモデルＡ、モデルＢ、モデルＣの３つのモデルが記憶されている。被提示条件とは、提示対象の提示を受ける被提示側に関する条件である。モデル記憶部４０に記憶された各モデルは対応する被提示条件の下での確率推論を行うのに適している。本実施の形態では、被提示条件は自動車に乗るユーザの属性であり、モデルＡは父親用、モデルＢは母親用、モデルＣは家族用のモデルであるとする。従って、例えば、モデルＡは父親に提示するコンテンツを確率推論により求めるのに適したモデルである。なお、モデルＡ〜モデルＣは、コンテンツ提示装置２０での学習を行う前は、いずれも一般モデルである。モデルＡ〜モデルＣを対応する被提示条件の下で適用し、そのレスポンスを用いた学習を行うことにより、モデルＡ〜モデルＣは、被提示条件ごとに専用化される。また、ここでは、モデル記憶部４０には、３つのモデルが記憶されているが、記憶されるモデルの数は３つに限定されない。【００６１】
図４は、モデル記憶部４０に記憶されたモデルの例を示す図である。図４に示すように、ベイジアンネットのモデルは、ユーザに関するノードＮ１、コンテンツに関するノードＮ２、状況に関するノードＮ３、レスポンスに関するノードＮ４が、他のノードを介して条件付確率の依存関係を示すリンクで接続されている。なお、レスポンスに関するノードＮ４は、ユーザのレスポンスを予測するためのノードである。【００６２】
次に、コンテンツ提供装置２０の制御部２８について説明する。図２に示す制御部２８において、ベイジアン推論部３０はモデル記憶部４０に記憶されたモデルを用いてユーザに適したコンテンツを確率推論により求める機能を有する。モデル推論部３０は、モデル決定処理部３４によって決定されたモデルをモデル記憶部４０から読み出し、読み出したモデルを用いて推論を行う。ここで、ベイジアン推論部３０による推論方法を、図４に示すモデルを用いて説明する。まず、ベイジアン推論部３０は、ノードＮ１〜Ｎ３に値を設定する。ユーザに関するノードＮ１には、例えば、ユーザの年齢、性別、音楽の好みなどの情報を設定する。コンテンツに関するノードＮ２には、コンテンツ情報記憶部３８からコンテンツ情報を一つ読み出して設定する。状況に関するノードＮ３には、例えば、時刻の情報や走行場所の情報を設定する。そして、ベイジアン推論部３０は、ノードＮ１〜ノードＮ３からの確率伝搬によってレスポンスに関するノードＮ４のスコアを求める。ベイジアン推論部３０は、コンテンツ情報記憶部３８から順次コンテンツ情報を読み出し、上記した動作を繰り返して各コンテンツのスコアを求める。そして、ベイジアン推論部３０は、求めたスコアに基づいてユーザに適するコンテンツを選択する。【００６３】
制御部２８において、ベイジアン学習部３２はユーザのレスポンスを用いてモデルの学習を行う機能を有する。ユーザのレスポンスとは、ユーザによって入力されるコンテンツを受け入れるか否かについての情報であり、観測された情報である。ベイジアン学習部３２は、レスポンスによってモデルの条件付確率の依存関係を修正し、モデルに対応する被提示条件の下でユーザの嗜好に合ったコンテンツをより精度良く求めることができるモデルへと更新する。すなわち、モデル記憶部４０に記憶されたモデルは、対応する被提示条件の下で確率推論を行うのに適した専用のモデルへと更新されていく。【００６４】
制御部２８においてモデル決定処理部３４は、操作部２４から入力されたモデル選択情報から推論に用いるモデルを決定する機能と、学習対象テーブル記憶部４２に記憶された学習対象テーブルを参照して学習を行うモデルを決定する機能を有する。【００６５】
図５は、学習対象テーブル記憶部４２に記憶されたデータの例を示す図である。学習対象テーブル記憶部４２は、推論適用モデルと学習対象モデルとを関連付けて記憶している。推論適用モデルは、ユーザに適したコンテンツを求めるための確率推論に適用したモデルである。学習対象モデルは、提示されたコンテンツに対するレスポンスを用いて学習を行うモデルである。例えば、図５に示す例では、モデルＡを推論適用モデルとしたときに、モデルＡおよびモデルＣが学習対象モデルである。従って、父親用のモデルＡを用いて求めたコンテンツに対するレスポンスは、父親用のモデルＡと家族用のモデルＣの学習に用いられる。父親用のモデルＡで求めたコンテンツに対する父親のレスポンスがモデルＡに反映されることにより、モデルＡは父親の嗜好に合ったコンテンツをより適切に求めることができるモデルになる。また、父親は家族の構成員であるので、父親のレスポンスは家族用のモデルＣにも影響を与える。従って、家族用のモデルＣも学習対象のモデルとして設定されている。【００６６】
制御部２８において、レスポンス送信処理部３６は、操作部２４から受け付けたレスポンスをセンター装置５０に送信する機能を有する。レスポンス送信処理部３６は、受け付けたすべてのレスポンスを送信する。本実施の形態の例では、父親のレスポンス、母親のレスポンス、家族のレスポンスがすべて送信される。【００６７】
図６は、センター装置５０の構成を示す図である。センター装置５０は、コンテンツ提供装置２０と通信するためのデータ送受信部５２と全体を制御する制御部５４とを備える。また、センター装置５０は、コンテンツ提供装置２０から送信されるレスポンスを蓄積するレスポンス情報記憶部６０と、レスポンス情報記憶部６０に蓄積されたレスポンスに基づいて作成された一般モデルを記憶する一般モデル記憶部６２とを備える。【００６８】
レスポンス情報記憶部６０は、コンテンツ提供装置２０から送信されたレスポンスの情報を蓄積する機能を有する。レスポンス情報記憶部６０には、複数のコンテンツ提供装置２０から送信されるレスポンス情報が集約される。【００６９】
制御部５４においてモデル作成部５６は、レスポンス情報記憶部６０に蓄積されたレスポンスの情報を読み出し、読み出したレスポンスの情報に基づいてベイジアンネットのモデルを作成する機能を有する。ここで作成されるモデルは、コンテンツの被提示条件が定められていない一般モデルである。また、モデル作成部５６は、作成したモデルを一般モデル記憶部６２に記憶する機能を有する。【００７０】
制御部５４においてモデル配信部５８は、一般モデル記憶部６２に記憶された一般モデルを読み出し、読み出したモデルをコンテンツ提供装置２０に配信する機能を有する。モデル配信部５８は、コンテンツ提供装置２０からの要求に応じて一般モデルを配信してもよいし、定期的に配信してもよい。【００７１】
続いて、第１の実施の形態の情報処理システム１０の動作について説明する。【００７２】
図７は、第１の実施の形態の情報処理システム１０の動作を示す図である。まず、コンテンツ提供装置２０が楽曲の自動演奏を行うために、コンテンツ提供装置２０はユーザに適したコンテンツを求めるためのモデルを決定する（Ｓ１０）。コンテンツ提供装置２０は、モデル記憶部４０に記憶された３つのモデルから１つのモデルを決定する。本実施の形態では、コンテンツ提供装置２０がモデル記憶部４０に記憶されたモデルの情報を提示部２２に表示し、操作部２４によってモデルの選択を受け付ける。ここでは、操作部２４から父親用のモデルＡの選択が受け付けられたとする。操作部２４にて受け付けた情報はモデル決定処理部３４に通知され、モデル決定処理部３４はコンテンツを求めるためのモデルを決定する。【００７３】
次に、コンテンツ提供装置２０のベイジアン推論部３０は、決定されたモデルＡを用いて確率推論を行い、ユーザに適するコンテンツを求める（Ｓ１２）。コンテンツ情報記憶部３８から順次読み出したコンテンツ情報をモデルＡのノードＮ２に設定し、それぞれのコンテンツについて、ノードＮ１〜Ｎ３からの確率伝搬によりレスポンスのノードＮ４のスコアを計算する。そして、レスポンスのスコアの高いコンテンツを提示すべきコンテンツとして選択する。なお、ベイジアン推論部３０は、提示すべきコンテンツとして、最もスコアの高い楽曲を求めてもよいし、一定以上のスコアの楽曲を複数求めてもよい。自動演奏すべき時間が長い場合には、自動演奏の時間に合わせて数曲を求めることが望ましい。コンテンツ提供装置２０は、求めた楽曲を演奏することにより、コンテンツをユーザに提示する（Ｓ１４）。【００７４】
次に、コンテンツ提供装置２０のベイジアン学習部３２は、ユーザからのレスポンスを受け付ける（Ｓ１６）。ベイジアン学習部３２は、操作部２４からユーザのレスポンスを受け付け、操作の内容からレスポンスを判断する。例えば、演奏中の楽曲を停止した場合には、提示したコンテンツを受け入れないというレスポンスであり、演奏中の楽曲を最後まで聴いた場合、あるいはボリュームを大きくした場合には、提示したコンテンツを受け入れたレスポンスである。【００７５】
次に、コンテンツ提供装置２０のモデル決定処理部３４は、学習対象のモデルを選択する（Ｓ１８）。ここでは、父親用のモデルＡが推論に適用されたので、図５に示す学習対象テーブル記憶部４２の情報から、学習対象のモデルとしてモデルＡおよびモデルＣが選択される。そして、コンテンツ提供装置２０のベイジアン学習部３２は、操作部２４より受け付けたユーザのレスポンスを用いて、モデルＡおよびモデルＣの学習を行う（Ｓ２０）。【００７６】
次に、コンテンツ提供装置２０は、コンテンツの提示処理を終了するか否かを判定する（Ｓ２２）。コンテンツの提示処理を終了するか否かの判定は、例えば、自動車が目的地に到着したか否かに基づいて行うことができる。コンテンツの提示処理を終了しないと判定された場合には、コンテンツ提供装置２０の動作は、推論処理のステップＳ１２に移行し、コンテンツ提供装置２０は、次に演奏すべき楽曲を確率推論により求める。【００７７】
コンテンツの提示処理を終了すると判定された場合には、コンテンツ提供装置２０のレスポンス送信処理部３６は、操作部２４によって受け付けたユーザのレスポンスをセンター装置５０に送信する（Ｓ２４）。このとき送信されるレスポンスには、ユーザのレスポンス自体の情報に加えて、ユーザの属性、状況、およびコンテンツの属性の情報が含まれる。【００７８】
センター装置５０は、コンテンツ提供装置２０から送信されたレスポンスを受信し（Ｓ２６）、受信したレスポンスをレスポンス情報記憶部６０に蓄積する。なお、センター装置５０は、複数のコンテンツ提供装置２０から送信されるレスポンスを蓄積する。【００７９】
レスポンス情報記憶部６０に所定量のレスポンス情報が蓄積された後、センター装置５０のモデル作成部５６は、レスポンス情報記憶部６０からレスポンス情報を読み出し、読み出したレスポンス情報を用いてベイジアンネットのモデルを作成する（Ｓ３０）。このとき作成されるモデルは、被提示条件を定めていない一般モデルである。モデル作成部５６は、作成したモデルを一般モデル記憶部６２に記憶する。センター装置５０のモデル配信部５８は、コンテンツ提供装置２０からの要求に応じて、あるいは定期的に一般モデル記憶部６２に記憶された一般モデルをコンテンツ提供装置２０に配信する。【００８０】
以上、第１の実施の形態の情報処理システム１０について説明した。【００８１】
第１の実施の形態の情報処理システム１０においてコンテンツ提供装置２０は、モデル記憶部４０にユーザの属性に応じて異なる複数のモデルを記憶している。この複数のモデルは、対応する属性のユーザに提示するコンテンツを確率推論により求めるのに適している。そして、コンテンツ提供装置２０は、モデル記憶部４０に記憶されたモデルからユーザの属性に合ったモデルを読み出し、読み出したモデルを用いてユーザに提示するコンテンツを確率推論により求めるので、ユーザにとって満足度の高いコンテンツを求めることができる。すなわち、情報処理システム１０は、適切なコンテンツを精度良く求めることができる。さらにこれにより、ユーザがコンテンツの提示をやり直す回数を低減できるので、運転手の負担を軽減し、安全な運転に資することができる。【００８２】
また、学習対象テーブル記憶部４２は、推論適用モデルとその推論適用モデルで推論されたコンテンツに対するレスポンスを使って学習を行うべきモデルとを関連付けて記憶している。そして、コンテンツ提供装置２０のベイジアン学習部３２は、学習対象テーブル記憶部４２を参照して学習モデルを決定するので、レスポンスの影響を受けるモデルの学習を行うことができる。また、学習対象テーブル記憶部４２には、一の推論適用モデルに対し複数の学習対象モデルが記憶されているので、一のレスポンスにより複数のモデルの学習を効率良く行うことが可能である。【００８３】
また、センター装置５０は、コンテンツ提供装置２０で得られたレスポンス情報をレスポンス情報記憶部６０に集約し、集約したレスポンス情報を用いて一般モデルを作成するので、最新の動向を反映した一般モデルが得られる。そして、センター装置５０は、コンテンツ提供装置２０に一般モデルを配信するので、コンテンツ提供装置２０で一般モデルを用いた確率推論を行うことが可能となる。【００８４】
次に、本発明の第２の実施の形態の情報処理システム１０について説明する。第２の実施の形態の情報処理システム１０は、基本的な構成は第１の実施の形態の情報処理システム１０と同じであるが、学習対象テーブル記憶部４２に記憶される情報が第１の実施の形態の情報処理システム１０とは異なる。【００８５】
図８は、第２の実施の形態において学習対象テーブル記憶部４２に記憶されるデータの例を示す図である。図８に示すように、学習対象テーブル記憶部４２には、推論適用モデル、学習対象モデルに加えて反映パラメータの情報が記憶されている。反映パラメータは、学習対象のモデルにユーザのレスポンスを反映させる度合を示すパラメータである。この反映パラメータにより、各モデルへのレスポンスの反映度合を調整することができる。例えば、推論適用モデルが父親用のモデルＡである場合、そのレスポンスを用いた家族用のモデルＣへの学習の反映割合は、モデルＣを使用して得られたレスポンスの反映割合「１」に対して「０．２」の割合であることを示している。【００８６】
図９は、第２の実施の形態の情報処理システム１０の動作を示す図である。第２の実施の形態の情報処理システム１０の動作は、第１の情報処理システム１０と基本的な動作は同じである。ただし、第２の実施の形態の動作は、第１の実施の形態の動作と異なり、学習対象テーブル記憶部４２から学習対象のモデルを選択する際に反映パラメータも読み出す（Ｓ１８）。そして、コンテンツ提供装置２０のベイジアン学習部３２は、読み出した反映パラメータを用いてモデルの学習を行う（Ｓ２０）。【００８７】
第２の実施の形態の情報処理システム１０では、モデルへのレスポンスの反映度合を示すパラメータを用いて、モデルの学習を行うことにより、適切な学習を行える。例えば、家族用のモデルＣに対する父親と母親の寄与が異なる場合には、図８に示すように、それぞれの寄与の大きさに応じてモデルＡで得られたレスポンス、モデルＢで得られたレスポンスの反映の度合を設定することにより、適切にモデルＣの学習を行うことができる。【００８８】
次に、本発明の第３の実施の形態の情報処理システム１０について説明する。第３の実施の形態の情報処理システム１０は、第１の実施の形態の情報処理システムと基本的な構成は同じであるが、センター装置５０が複数のコンテンツ提供装置２０から集約したレスポンス情報に基づいてモデルを一般モデルに近づけるための一般学習データを作成して、コンテンツ提供装置２０に配信する点が異なる。また、コンテンツ提供装置２０は、センター装置５０から送信された一般学習データに基づいて、モデル記憶部４０に記憶されたモデルの学習を行う。【００８９】
図１０は、第３の実施の形態の情報処理システム１０におけるセンター装置５０の構成を示す図である。第３の実施の形態におけるセンター装置５０は、第１の実施の形態におけるセンター装置５０の構成に加えて、一般学習データ作成部６４、一般学習データ配信部６６および一般学習データ記憶部６８を有する。一般学習データ作成部６４は、レスポンス情報記憶部６０に記憶されたレスポンスの情報に基づいて、学習対象のモデルを一般モデルに近づけるため一般学習データを作成する機能を有する。一般学習データ記憶部６８は、一般学習データ作成部６４にて作成された一般学習データを記憶する機能を有する。一般学習データ配信部６６は、一般学習データ記憶部６８に記憶された一般学習データを読み出して、コンテンツ提供装置２０に配信する機能を有する。【００９０】
図１１は、第３の実施の形態の情報処理システム１０におけるコンテンツ提供装置２０
の構成を示す図である。第３の実施の形態におけるコンテンツ提供装置２０は、第１の実施の形態におけるコンテンツ提供装置２０の構成に加えて、センター装置５０から送信される一般学習データをモデルに反映する度合を示す反映パラメータを記憶した反映パラメータ記憶部４４を有する。反映パラメータは、モデル記憶部４０に記憶されたモデルを一般モデルに近づける度合を規定する。制御部２８のベイジアン学習部３２は、反映パラメータ記憶部４４から読み出した反映パラメータを用いて、一般学習データをモデルに反映させる度合いを決定し、決定した度合いに応じてモデルの学習を行う。ベイジアン学習部３２は、例えば、反映パラメータで設定された回数だけ、一般学習データを用いた学習を行う。反映パラメータの値が大きい場合には、学習の回数が増えるので一般学習データのモデルへの反映度合いが大きくなる。【００９１】
図１２は、第３の実施の形態の情報処理システム１０の動作を示す図である。コンテンツ情報提供装置２０は、第１の実施の形態あるいは第２の実施の形態と同様に、ユーザにコンテンツを提示し、ユーザからのレスポンスを受け付ける（Ｓ４０）。そして、コンテンツ提供装置２０は、受け付けたレスポンスをセンター装置５０に送信する（Ｓ４２）。センター装置５０は、データ送受信部５２を介してレスポンスを受信すると（Ｓ４４）、受信したレスポンスをレスポンス情報記憶部６０に蓄積する（Ｓ４６）。【００９２】
センター装置５０の一般学習データ作成部６４は、レスポンス情報記憶部６０に蓄積されたレスポンスを読み出し、読み出したレスポンスを用いて一般学習データを作成し、作成した一般学習データを一般学習データ記憶部６８に記憶する（Ｓ４８）。センター装置５０の一般学習データ配信部６６は、一般学習データ記憶部６８に記憶された一般学習データをコンテンツ提供装置２０に配信する（Ｓ５０）。【００９３】
コンテンツ提供装置２０は、センター装置５０から送信された一般学習データを受信することにより一般学習データを取得する（Ｓ５２）。そして、コンテンツ提供装置２０のベイジアン学習部３２は、受信した一般学習データを用いて、モデル記憶部４０に記憶されたモデルの学習を行う（Ｓ５４）。このとき、ベイジアン学習部３２は、反映パラメータ記憶部４４から反映パラメータを読み出し、読み出した反映パラメータにて設定された度合に基づいて一般学習データを反映させる。【００９４】
第３の実施の形態では、コンテンツ提供装置２０から集約されたレスポンス情報に基づいて、モデルの学習を行うための一般学習データを作成し、作成した一般学習データをコンテンツ提供装置２０に配信する。コンテンツ提供装置２０では、配信された一般学習データを用いてモデルの学習を行うことにより、被提示条件によるモデルの特殊性を低減し、被提示条件での確率推論に適した専用のモデルを一般モデルに近づけることができる。【００９５】
以上、本発明の情報処理システムについて、実施の形態を挙げて詳細に説明したが、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではない。【００９６】
上記した実施の形態では、コンテンツ提供装置２０がベイジアン推論部３０、ベイジアン学習部３２を備え、コンテンツ提供装置２０にてユーザに適したコンテンツの推論およびモデルの学習を行うこととしたが、センター装置５０がベイジアン推論部３０およびベイジアン学習部３２を備えてもよい。【００９７】
図１３は、ベイジアン推論部３０およびベイジアン学習部３２を備えたセンター装置５０の構成を示す図である。図１３に示すように、センター装置５０は、提示対象のコンテンツの選択に用いるモデルを記憶したモデル記憶部７８と、コンテンツ情報を記憶するコンテンツ情報記憶部８０とを備える。モデル記憶部７８は、それぞれのコンテンツ提供装置２０で用いられる複数のモデルおよび学習対象のモデルを示す学習対象テーブルが記憶されている。また、センター装置５０の制御部５４は、確率推論に適用するモデルを選択するためのモデル決定処理部７４、提示対象のコンテンツを選択するためのベイジアン推論部７０、選択されたコンテンツを配信するコンテンツ配信処理部７６、およびモデルの学習を行うベイジアン学習部７２を有する。このセンター装置５０を有する情報処理システムでは、コンテンツ提供装置２０が操作部２４にて受け付けたモデルの選択情報をセンター装置５０に送信し、センター装置５０が選択情報で示されるモデルを用いてユーザに適するコンテンツを求め、求めたコンテンツをコンテンツ提供装置２０に配信する。また、コンテンツ提供装置２０が受け付けたレスポンスをセンター装置５０に送信し、センター装置５０がモデルの学習を行う。以上の構成により、コンテンツ提供装置２０を簡易な構成とした情報処理システムを実現できる。【００９８】
また、上記した実施の形態では、情報処理システム１０がセンター装置５０を備える例について説明したが、情報処理システム１０は必ずしもセンター装置５０を備えなくてもよく、図２に示すコンテンツ提供装置２０のみで本発明の情報処理システムを構成してもよい。【００９９】
上記した実施の形態では、モデル記憶部４０に記憶された複数のモデルに対応する被提示条件としてユーザの属性の一つを例として説明したが、年齢、性別、職業などの他のユーザ属性を被提示条件としてもよい。また、被提示条件はユーザの属性に限定されず、例えば、提示の際の状況を被提示条件とすることも可能である。提示の際の状況とは、提示を受ける日の曜日、提示を受ける時間帯や、提示を受けるときの気分等である。【０１００】
上記した実施の形態では、提示対象として楽曲を例として説明したが、提示対象は楽曲に限られず、例えば、ジャンルやアーティスト名などでもよい。コンテンツ情報記憶部３８に記憶されたコンテンツの量が多い場合には、提示対象として例えばジャンルを求めることにより、求めたジャンルによってコンテンツ情報の絞込みを行うことができる。【０１０１】
また、上記した実施の形態では、提示対象のコンテンツを求めるためのモデルを決定する方法として、ユーザがモデルを選択する方法について説明したが、モデルの決定方法はユーザが選択する方法に限定されない。例えば、ユーザが自動車を動かすときに用いた鍵の情報からコンテンツ提供装置２０がユーザを検知して自動的にモデルを決定することも可能である。【０１０２】
また、本実施の形態では、父親用、母親用等の属性ごとにモデルを使い分け、各モデルを専用化する例について説明したが、明示的な基準でそれぞれのモデルが作成されなくてもよい。この場合、モデル選択用モデルを用いた確率推論によって、推論に適用するモデルを決定することができる。すなわち、推論に適用するモデルを求めるためのモデル選択用モデルを記憶部に記憶し、準備しておく。そして、記憶部から読み出したモデル選択用モデルに、ユーザの属性や現在の状況などの複数の観測された変数を入力し、推論に適用するモデルを確率推論によって求める。この構成により、属性や状況といった明示的な変数によるモデル選択ではなく、さまざまな属性や状況の組合せによってモデルを選択することが可能となり、精度の良いリコメンデーションが可能となる。また、このように選択されたモデルが学習によって専用化されたモデルに更新されるので、さらに精度の良いリコメンデーションが可能なモデルを生成できる。また、モデル選択用モデルも学習によって更新されるので、より適切なモデルを選択でき、推論の精度を高めることができる。【０１０３】
また、上記した実施の形態では、モデル記憶部４０にモデルＡ〜モデルＣの３つのモデルが記憶され、３つのモデルのうちから使用するモデルを決定する例について説明したが、新たなモデルを作成することも可能である。例えば、子供用のモデルを作成するときには、コンテンツ提供装置５０は、一般モデルをセンター装置５０から受信し、受信した一般モデルをモデルＤとしてモデル記憶部４０に記憶する。そして、モデルＤを用いた確率推論により提示対象のコンテンツを求め、それに対する子供のレスポンスを用いてモデルＤの学習を行う。モデルＤの学習を複数回繰り返すことにより、子供の嗜好に合ったコンテンツを推論できるモデルが作成される。【０１０４】
また、本発明の情報処理システムは、上記した実施形態の情報処理システムの各構成要素を実現するモジュールを備えたプログラムをコンピュータによって実行することで実現でき、このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。【０１０５】
以上に現時点で考えられる本発明の好適な実施の形態を説明したが、本実施の形態に対して多様な変形が可能なことが理解される。本発明の真実の精神と範囲内にあるそのようなすべての変形を添付の請求の範囲が含むことが意図されている。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明は、ベイジアンネットのモデルを用いて確率的に適した提示対象を提示するリコメンデーションシステム等として有用である。
【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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