(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの属性情報を格納する格納手段と、
携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する端末情報と、当該携帯端末に近接する他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、当該携帯端末から受信する端末情報受信手段と、
前記端末情報受信手段によって受信された近接端末情報が示す前記近接端末のユーザの属性情報を前記格納手段から抽出する抽出手段と、
前記端末情報受信手段によって受信された端末情報が示す前記携帯端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を、前記抽出手段によって抽出された前記近接端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報に基づいて推定し、前記格納手段に格納する属性推定手段と、
を備えるユーザ属性推定装置。
【請求項２】
前記属性推定手段は、前記近接端末のユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと前記携帯端末のユーザとの関係性情報にさらに基づいて推定する、請求項１に記載のユーザ属性推定装置。
【請求項３】
前記属性推定手段によって推定された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、
前記コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、
をさらに備える請求項１又は２に記載のユーザ属性推定装置。
【請求項４】
携帯端末とユーザ属性推定装置とを含むユーザ属性推定システムであって、
前記携帯端末は、
他の携帯端末の近接を検知する検知手段と、
当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、前記検知手段によって検知された前記他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、前記ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信手段と、
当該携帯端末のユーザの属性情報を前記ユーザ属性推定装置から受信する属性情報受信手段と、
を備え、
前記ユーザ属性推定装置は、
ユーザの属性情報を格納する格納手段と、
自端末情報と近接端末情報とを前記携帯端末から受信する端末情報受信手段と、
前記端末情報受信手段によって受信された近接端末情報が示す前記近接端末のユーザの属性情報を前記格納手段から抽出する抽出手段と、
前記端末情報受信手段によって受信された自端末情報が示す前記携帯端末のユーザの属性情報を、前記抽出手段によって抽出された前記近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段によって推定された前記携帯端末のユーザの属性情報を当該携帯端末に送信する属性情報送信手段と、
を備えるユーザ属性推定システム。
【請求項５】
前記携帯端末は、
前記属性情報受信手段によって受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、
前記コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、
をさらに備える請求項４に記載のユーザ属性推定システム。
【請求項６】
他の携帯端末の近接を検知する検知手段と、
当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、前記検知手段によって検知された前記他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信手段と、
前記端末情報送信手段による自端末情報と近接端末情報との送信の応答として前記ユーザ属性推定装置から、当該近接端末情報が示す前記近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定された、当該自端末情報が示す当該携帯端末のユーザの属性情報を受信する属性情報受信手段と、
前記属性情報受信手段によって受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、
前記コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、
を備える携帯端末。
【請求項７】
ユーザの属性情報を格納する格納手段を備えるユーザ属性推定装置により実行されるユーザ属性推定方法であって、
携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する端末情報と、当該携帯端末に近接する他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、当該携帯端末から受信する端末情報受信ステップと、
前記端末情報受信ステップにおいて受信された近接端末情報が示す前記近接端末のユーザの属性情報を前記格納手段から抽出する抽出ステップと、
前記端末情報受信ステップにおいて受信された端末情報が示す前記携帯端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を、前記抽出ステップにおいて抽出された前記近接端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報に基づいて推定し、前記格納手段に格納する属性推定ステップと、
を含むユーザ属性推定方法。
【請求項８】
携帯端末と、ユーザの属性情報を格納する格納手段を備えるユーザ属性推定装置とを含むユーザ属性推定システムにより実行されるユーザ属性推定方法であって、
前記携帯端末が、他の携帯端末の近接を検知する検知ステップと、
前記携帯端末が、当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、前記検知ステップにおいて検知された前記他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、前記ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信ステップと、
前記ユーザ属性推定装置が、自端末情報と近接端末情報とを前記携帯端末から受信する端末情報受信ステップと、
前記ユーザ属性推定装置が、前記端末情報受信ステップにおいて受信された近接端末情報が示す前記近接端末のユーザの属性情報を前記格納手段から抽出する抽出ステップと、
前記ユーザ属性推定装置が、前記端末情報受信ステップにおいて受信された自端末情報が示す前記携帯端末のユーザの属性情報を、前記抽出ステップにおいて抽出された前記近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定する属性推定ステップと、
前記ユーザ属性推定装置が、前記属性推定ステップにおいて推定された前記携帯端末のユーザの属性情報を当該携帯端末に送信する属性情報送信ステップと、
前記携帯端末が、当該携帯端末のユーザの属性情報を前記ユーザ属性推定装置から受信する属性情報受信ステップと、
を含むユーザ属性推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの属性情報を推定するユーザ属性推定装置、ユーザ属性推定システム、携帯端末及びユーザ属性推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの趣味嗜好等に応じた推薦（レコメンド）情報を配信するレコメンドシステムが知られている。例えば、下記特許文献１に記載の情報配信システムでは、携帯端末の行動履歴に基づいて携帯端末のユーザの属性情報を推定し、推定されたユーザの属性情報に基づいて携帯端末に配信する情報を選択することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２６２４８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記情報配信システムにおいて、例えば当該システムに新規に参加した携帯端末は、行動履歴が無い、あるいは行動履歴の情報量が少ない。そのような行動履歴に基づいてユーザの属性情報を推定する場合、ユーザの属性情報の推定精度が低くなるという問題がある。そして、上記情報配信システムではユーザの属性情報に基づいて配信する情報が選択されるため、ユーザの属性情報の推定精度が低いと、当該ユーザに対して適切なレコメンド情報を配信することができないおそれがある。
【０００５】
そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができるユーザ属性推定装置、ユーザ属性推定システム、携帯端末及びユーザ属性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】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明のユーザ属性推定装置は、ユーザの属性情報を格納する格納手段と、携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する端末情報と、当該携帯端末に近接する他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、当該携帯端末から受信する端末情報受信手段と、端末情報受信手段によって受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報を格納手段から抽出する抽出手段と、端末情報受信手段によって受信された端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報を、抽出手段によって抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定し、格納手段に格納する属性推定手段と、を備える。
【０００７】
このようなユーザ属性推定装置によれば、まず、端末情報受信手段により、携帯端末から端末情報と近接端末情報とが受信される。次に、抽出手段により、受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報が、格納手段から抽出される。次に、属性推定手段により、受信された端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報が、抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定され、格納手段に格納される。一般的に、近接する携帯端末のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置は、上記構成を採ることで、近接端末のユーザの属性情報に基づいて携帯端末のユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末のユーザと親密な関係にある近接端末のユーザの属性情報に基づいて、携帯端末のユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。
【０００８】
また、本発明のユーザ属性推定装置において、属性推定手段は、近接端末のユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末のユーザとの関係性情報に基づいて推定することとしてもよい。かかる構成を採れば、近接端末のユーザと携帯端末のユーザとの関係性にさらに基づいて、携帯端末のユーザの属性情報を推定することができるため、ユーザの属性情報の推定精度をより向上することができる。
【０００９】
また、本発明のユーザ属性推定装置において、属性推定手段は、近接端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報に基づいて、携帯端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定することとしてもよい。かかる構成を採れば、例えば、近接端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を利用することで、携帯端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報をより精度良く推定することができる。また、例えば、携帯端末が位置情報を取得する機能を備えていない場合でも、近接端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を利用することで、携帯端末のユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定することができる。それにより、位置情報を取得する機能を備えていない携帯端末でも、位置情報を利用したサービスの提供を受けることができる。
【００１０】
また、本発明のユーザ属性推定装置において、属性推定手段によって推定された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、をさらに備えることとしてもよい。かかる構成を採れば、精度良く推定された携帯端末のユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。
【００１１】
また、上記課題を解決するため、本発明のユーザ属性推定システムは、携帯端末とユーザ属性推定装置とを含むユーザ属性推定システムであって、携帯端末は、他の携帯端末の近接を検知する検知手段と、当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、検知手段によって検知された他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信手段と、当該携帯端末のユーザの属性情報をユーザ属性推定装置から受信する属性情報受信手段と、を備え、ユーザ属性推定装置は、ユーザの属性情報を格納する格納手段と、自端末情報と近接端末情報とを携帯端末から受信する端末情報受信手段と、端末情報受信手段によって受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報を格納手段から抽出する抽出手段と、端末情報受信手段によって受信された自端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報を、抽出手段によって抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定する属性推定手段と、属性推定手段によって推定された携帯端末のユーザの属性情報を当該携帯端末に送信する属性情報送信手段と、を備える。
【００１２】
このようなユーザ属性推定システムによれば、まず、携帯端末の検知手段により、他の携帯端末（近接端末）の近接が検知される。次に、携帯端末の端末情報送信手段により、自端末情報と近接端末情報とがユーザ属性推定装置に送信される。次に、ユーザ属性推定装置の端末情報受信手段により、自端末情報と近接端末情報とが携帯端末から受信される。次に、ユーザ属性推定装置の抽出手段により、受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報が格納手段から抽出される。次に、ユーザ属性推定装置の属性推定手段により、受信された自端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報が、抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定される。次に、ユーザ属性推定装置の属性情報送信手段により、推定された携帯端末のユーザの属性情報が当該携帯端末に送信される。次に、携帯端末の属性情報受信手段により、当該携帯端末のユーザの属性情報がユーザ属性推定装置から受信される。一般的に、近接する携帯端末のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置は、上記構成を採ることで、近接端末のユーザの属性情報に基づいて携帯端末のユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末のユーザと親密な関係にある近接端末のユーザの属性情報に基づいて、携帯端末のユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。また、携帯端末は、自端末情報と近接端末情報とをユーザ属性推定装置に送信するだけで、ユーザ属性推定装置から精度良く推定された携帯端末のユーザの属性情報を受信（取得）することができる。
【００１３】
また、本発明のユーザ属性推定システムにおいて、携帯端末は、属性情報受信手段によって受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、をさらに備えることとしてもよい。かかる構成を採れば、ユーザ属性推定装置によって精度良く推定された携帯端末のユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。
【００１４】
また、上記課題を解決するため、本発明の携帯端末は、他の携帯端末の近接を検知する検知手段と、当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、検知手段によって検知された他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信手段と、端末情報送信手段による自端末情報と近接端末情報との送信の応答としてユーザ属性推定装置から、当該近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定された、当該自端末情報が示す当該携帯端末のユーザの属性情報を受信する属性情報受信手段と、属性情報受信手段によって受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定手段と、コンテキスト推定手段によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理手段と、を備える。
【００１５】
このような携帯端末によれば、まず、検知手段により、他の携帯端末（近接端末）の近接が検知される。次に、端末情報送信手段により、自端末情報と近接端末情報とがユーザ属性推定装置に送信される。次に、属性情報受信手段により、自端末情報と近接端末情報との送信の応答としてユーザ属性推定装置から、当該近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定された、当該自端末情報が示す当該携帯端末のユーザの属性情報が受信される。次に、コンテキスト推定手段により、受信された属性情報に基づいてコンテキストが推定される。次に、処理手段により、推定されたコンテキストに基づいた処理が行われる。一般的に、近接する携帯端末のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置は、近接端末のユーザの属性情報に基づいて携帯端末のユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末のユーザと親密な関係にある近接端末のユーザの属性情報に基づいて、携帯端末のユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。そして、携帯端末は、上記構成を採ることで、自端末情報と近接端末情報とをユーザ属性推定装置に送信するだけで、ユーザ属性推定装置から精度良く推定された携帯端末のユーザの属性情報を受信（取得）することができる。さらに、携帯端末においては、精度良く推定された携帯端末のユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。
【００１６】
ところで、本発明は、上記のようにユーザ属性推定装置及びユーザ属性推定システムの発明として記述できる他に、以下のようにユーザ属性推定方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。
【００１７】
すなわち、本発明に係るユーザ属性推定方法は、ユーザの属性情報を格納する格納手段を備えるユーザ属性推定装置により実行されるユーザ属性推定方法であって、携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する端末情報と、当該携帯端末に近接する他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、当該携帯端末から受信する端末情報受信ステップと、端末情報受信ステップにおいて受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報を格納手段から抽出する抽出ステップと、端末情報受信ステップにおいて受信された端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報を、抽出ステップにおいて抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定し、格納手段に格納する属性推定ステップと、を含む。
【００１８】
また、本発明に係るユーザ属性推定方法は、携帯端末と、ユーザの属性情報を格納する格納手段を備えるユーザ属性推定装置とを含むユーザ属性推定システムにより実行されるユーザ属性推定方法であって、携帯端末が、他の携帯端末の近接を検知する検知ステップと、携帯端末が、当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、検知ステップにおいて検知された他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信ステップと、ユーザ属性推定装置が、自端末情報と近接端末情報とを携帯端末から受信する端末情報受信ステップと、ユーザ属性推定装置が、端末情報受信ステップにおいて受信された近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報を格納手段から抽出する抽出ステップと、ユーザ属性推定装置が、端末情報受信ステップにおいて受信された自端末情報が示す携帯端末のユーザの属性情報を、抽出ステップにおいて抽出された近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定する属性推定ステップと、ユーザ属性推定装置が、属性推定ステップにおいて推定された携帯端末のユーザの属性情報を当該携帯端末に送信する属性情報送信ステップと、携帯端末が、当該携帯端末のユーザの属性情報をユーザ属性推定装置から受信する属性情報受信ステップと、を含む。
【００１９】
また、本発明に係るユーザ属性推定方法は、携帯端末により実行されるユーザ属性推定方法であって、他の携帯端末の近接を検知する検知ステップと、当該携帯端末又は当該携帯端末のユーザに関する自端末情報と、検知ステップにおいて検知された他の携帯端末である近接端末又は当該近接端末のユーザに関する近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置に送信する端末情報送信ステップと、端末情報送信ステップにおける自端末情報と近接端末情報との送信の応答としてユーザ属性推定装置から、当該近接端末情報が示す近接端末のユーザの属性情報に基づいて推定された、当該自端末情報が示す当該携帯端末のユーザの属性情報を受信する属性情報受信ステップと、属性情報受信ステップにおいて受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定ステップと、コンテキスト推定ステップにおいて推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理ステップと、を含む。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施形態に係るユーザ属性推定システムの概念図である。
【図２】本発明の実施形態に係る携帯端末及びユーザ属性推定装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係るユーザ属性推定システムを説明する上での携帯端末及びユーザ属性推定装置の状況を説明する図である。
【図４】本発明の実施形態に係るユーザ属性推定システムの機能ブロック図である。
【図５】属性情報格納部に格納される属性情報のテーブル例を示す図である。
【図６】本発明の第１実施形態に係るユーザ属性推定システムで実行される処理（ユーザ属性推定方法）を示すシーケンスである。
【図７】本発明の第１実施形態に係るユーザ属性推定システムで実行される処理（レコメンド方法）を示すシーケンスである。
【図８】本発明の第２実施形態に係るユーザ属性推定システムを説明する上での携帯端末及びユーザ属性推定装置の状況を説明する図である。
【図９】本発明の第２実施形態に係るユーザ属性推定システムで実行される処理（ユーザ属性推定方法）を示すシーケンスである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面とともに本発明によるユーザ属性推定装置、ユーザ属性推定システム、携帯端末及びユーザ属性推定方法の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００２３】
図１は、本実施形態に係る携帯端末１及びユーザ属性推定装置２を含むユーザ属性推定システム３の概要図である。図１に示すように、ユーザ属性推定システム３は、一台以上の携帯端末（以降、総称して携帯端末１と呼ぶ）とユーザ属性推定装置２とを含んで構成される。
【００２４】
携帯端末１は、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、パーソナルコンピュータ等の情報処理端末である。携帯端末１は、携帯端末１の保持者、携帯端末１の利用者、携帯端末１の契約者などであるユーザによって利用（操作）される。携帯端末１は、ＣＰＵ等のハードウェアから構成されているものである。図２は、携帯端末１（及びユーザ属性推定装置２）のハードウェア構成の一例を示す図である。携帯端末１は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１００、主記憶装置であるＲＡＭ１０１及びＲＯＭ１０２、ディスプレイ等の入出力装置１０３、通信モジュール１０４、及び補助記憶装置１０５などを含むコンピュータシステムとして構成されている。
【００２５】
後述の図４に示す携帯端末１の各機能ブロックの機能は、図２に示すＣＰＵ１００、ＲＡＭ１０１等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１００の制御のもとで入出力装置１０３、通信モジュール１０４、及び補助記憶装置１０５を動作させるとともに、ＲＡＭ１０１におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００２６】
ユーザ属性推定装置２は、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ等の情報処理端末である。ユーザ属性推定装置２は、ＣＰＵ等のハードウェアから構成されているものである。図２は、ユーザ属性推定装置２（及び携帯端末１）のハードウェア構成の一例を示す図である。ユーザ属性推定装置２は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１００、主記憶装置であるＲＡＭ１０１及びＲＯＭ１０２、ディスプレイ等の入出力装置１０３、通信モジュール１０４、及び補助記憶装置１０５などを含むコンピュータシステムとして構成されている。
【００２７】
後述の図４に示すユーザ属性推定装置２の各機能ブロックの機能は、図２に示すＣＰＵ１００、ＲＡＭ１０１等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１００の制御のもとで入出力装置１０３、通信モジュール１０４、及び補助記憶装置１０５を動作させるとともに、ＲＡＭ１０１におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００２８】
携帯端末１とユーザ属性推定装置２とはネットワーク等を介して互いに接続可能であり、互いにデータを送受信することで、システムとして一体となって情報処理を行う。ユーザ属性推定システム３において、ユーザ属性推定装置２は、ユーザ属性推定システム３に含まれる携帯端末１それぞれのユーザの属性情報を推定し、推定したユーザの属性情報を管理している。
【００２９】
ユーザの属性情報とは、ユーザの属性（プロファイル）に関する情報であり、具体例としては、基本プロファイル、端末プロファイル、時間プロファイル、場所プロファイル、及び交友プロファイル（関係性情報）などが挙げられる。基本プロファイルとは、ユーザの名前、職業、性別、年齢、血液型、趣味、交際ステータス、及び使用可能な言語などである。端末プロファイルとは、携帯端末１の電話番号、メールアドレス、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標）  Low  Energy）のＭＡＣ（Media  Access  Control）アドレス、及びＷＬＡＮ（Wireless  Local  Area  Network）のＭＡＣアドレスなどである。時間プロファイルとは、ユーザの休日、及び出勤曜日などである。場所プロファイルとは、ユーザの自宅（の位置情報）、勤務地（の位置情報）、自宅・勤務地間の経路（の位置情報）、自宅最寄駅（の位置情報）、最寄駅（の位置情報）、及び良く行く場所（の位置情報）などである。交友プロファイルとは、家族（に関する各種情報）、友人（に関する各種情報）、会社同僚（に関する各種情報）、及び仕事関係（に関する各種情報）などである。
【００３０】
ユーザ属性推定装置２は、管理しているユーザの属性情報を、携帯端末１に適宜送信する。そして、携帯端末１は、ユーザ属性推定装置２から受信したユーザの属性情報を利用して、携帯端末１のユーザなどに対してサービスを提供する。
【００３１】
［第１実施形態］
図３は、本発明の第１実施形態に係るユーザ属性推定システム３を説明する上での携帯端末１及びユーザ属性推定装置２の状況を説明する図である。図３に示す通り、第１実施形態に係るユーザ属性推定システム３には、ユーザ属性推定装置２の他に、２台の携帯端末１である携帯端末１ａと携帯端末１ｂとが含まれる。ここで、携帯端末１ａのユーザの属性情報については、ユーザ属性推定装置２において予め推定されており、推定された携帯端末１ａのユーザの属性情報がユーザ属性推定装置２において管理されている（具体的には後述の属性情報格納部２０に格納されている）ものとする。一方、携帯端末１ｂのユーザの属性情報（の一部）については、ユーザ属性推定装置２において予め推定されておらず、携帯端末１ｂのユーザの属性情報（の一部）はユーザ属性推定装置２において管理されていないものとする。そして、図３に示す通り、携帯端末１ａと携帯端末１ｂとが互いに近接した（例えば、５ｍ以内に接近した）状況を想定している。
【００３２】
図４は、第１実施形態に係るユーザ属性推定システム３に含まれる携帯端末１ｂ及びユーザ属性推定装置２の機能ブロック図である。なお、携帯端末１ａは、携帯端末１ｂと同様の機能ブロックを有する。図４に示す通り、携帯端末１ｂは、検知部１０（検知手段）、端末情報送信部１１（端末情報送信手段）、属性情報受信部１２（属性情報受信手段）、属性情報格納部１３、コンテキスト推定部１４（コンテキスト推定手段）、及び処理部１５（処理手段）を含んで構成される。また、図４に示す通り、ユーザ属性推定装置２は、属性情報格納部２０（格納手段）、端末情報受信部２１（端末情報受信手段）、抽出部２２（抽出手段）、属性推定部２３（属性推定手段）、及び属性情報送信部２４（属性情報送信手段）を含んで構成される。なお、携帯端末１ｂ及びユーザ属性推定装置２はそれぞれ複数の装置から構成され、各機能ブロックがそれぞれの装置に分散して配置され、それらが互いに通信を行うことで一体となって動作する構成であってもよい。
【００３３】
以下、図４に示す携帯端末１ｂの各機能ブロックについて説明する。
【００３４】
検知部１０は、他の携帯端末１である携帯端末１ａの近接を検知する。携帯端末１ａの近接とは、携帯端末１ａが携帯端末１ｂの近く（例えば、所定の距離５ｍ以内）に存在することや、携帯端末１ａが携帯端末１ｂに接近すること（例えば、携帯端末１ｂの位置を中心とした半径が所定の距離５ｍの円内に入ってくること）である。具体的に、検知部１０は、通信モジュール１０４を利用し、携帯端末１ａから発せられたＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）などの近距離無線の電波を感知することで、携帯端末１ａの近接を検知する。その他に、検知部１０は、入出力装置１０３であるマイクや、ＢＬＥのＰｅｒｉｐｈｅｒａｌモードや、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）  Ｄｉｒｅｃｔ技術などを利用して、携帯端末１ａの近接を検知してもよい。
【００３５】
検知部１０は、携帯端末１ａ（近接端末）の近接を検知した際に、携帯端末１ａ又は携帯端末１ａのユーザに関する情報（近接端末情報）を取得する。例えば、携帯端末１ａから発せられた近距離無線の電波には、携帯端末１ａの識別情報（例えば、ＭＡＣアドレス）や携帯端末１ａのユーザの識別情報（例えば、ユーザＩＤ）が含まれており、携帯端末１ｂの検知部１０は、感知した電波に含まれるそれらの識別情報を取得する。また、携帯端末１ｂには、携帯端末１ａの識別情報と、携帯端末１ａのユーザの識別情報とが関連付いたテーブル情報を予め格納されており、検知部１０は、格納されたテーブル情報から、取得した携帯端末１ａの識別情報に関連付いた携帯端末１ａのユーザの識別情報を取得してもよい。検知部１０は、取得した近接端末情報を、端末情報送信部１１に出力する。
【００３６】
検知部１０は、携帯端末１に備えられた各種のセンサのデータを検知（取得）してもよい。検知部１０が検知するセンサのデータの具体例としては、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）により位置情報、移動体通信におけるセルＩＤに関する情報、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）などの近距離無線の電波、モデムの通信情報、気圧計による気圧、気温計による気温、照度計による照度、及び携帯端末１にインストールされたアプリケーションの利用状況などが挙げられる。検知部１０は、定期的にセンサのデータを検知してもよいし、ユーザ属性推定システム３が提供するサービスに新規に加入した際にセンサのデータを検知してもよいし、携帯端末１にインストールされたアプリケーションの指示に基づいてセンサのデータを検知してもよい。検知部１０は、検知したセンサのデータを、端末情報送信部１１及びコンテキスト推定部１４に出力する。なお、検知部１０は、検知したセンサのデータを携帯端末１内のデータベース（不図示）に格納してもよい。
【００３７】
端末情報送信部１１は、携帯端末１ｂ又は携帯端末１ｂのユーザに関する情報（自端末情報）と、検知部１０から入力された近接端末情報とを、ユーザ属性推定装置２に送信（アップロード）する。自端末情報とは、例えば、携帯端末１ｂの識別情報（例えば、ＭＡＣアドレス）や、携帯端末１ｂのユーザの識別情報（ユーザＩＤ）が挙げられる。端末情報送信部１１が自端末情報と近接端末情報とをユーザ属性推定装置２に送信するタイミングは、定期的であってもよいし、携帯端末１にインストールされたアプリケーションから指示があった際でもよい。
【００３８】
端末情報送信部１１は、さらに、検知部１０から入力されたセンサのデータ（あるいは検知部１０によって携帯端末１内のデータベースに格納されたセンサのデータ）をユーザ属性推定装置２に送信してもよい。なお、端末情報送信部１１が送信するセンサのデータには、当該携帯端末１又は当該携帯端末１のユーザに関する情報が含まれ、当該情報に基づいてユーザ属性推定装置２は受信したセンサのデータの検知元である携帯端末１及び当該携帯端末１のユーザを判定することができる。
【００３９】
属性情報受信部１２は、携帯端末１ｂのユーザの属性情報をユーザ属性推定装置２から受信し、属性情報格納部１３に格納する。属性情報格納部１３は、携帯端末１ｂのユーザの属性情報を格納する。
【００４０】
コンテキスト推定部１４は、属性情報受信部１２によって受信された属性情報に基づいてコンテキストを推定する。より具体的には、コンテキスト推定部１４は、属性情報受信部１２によって受信され、属性情報格納部１３に格納された携帯端末１ｂのユーザの属性情報を抽出し、抽出した属性情報と、検知部１０から入力されたセンサのデータ（あるいは検知部１０によって携帯端末１内のデータベースに格納されたセンサのデータ）とに基づいて、コンテキストを推定する。コンテキストとは、コンテキスト・アウェアネス技術におけるコンテキストであり、携帯端末１ｂや携帯端末１ｂのユーザの置かれている文脈・環境・状況・状態などを示す情報である。また、コンテキストは、「いつ」、「どこで」、「誰と」、「何をしている」などを示す情報である。コンテキスト推定部１４がコンテキストを推定するタイミングは、属性情報受信部１２によって属性情報が受信された際でもよいし、携帯端末１の位置情報に変化があった際ででもよいし、近接端末が現れた際でもよいし、定期的であってもよいし、携帯端末１にインストールされたアプリケーションから指示があった際でもよい。コンテキスト推定部１４は、推定したコンテキストを処理部１５に出力する。
【００４１】
コンテキスト推定部１４によるコンテキストの推定は、一般的なコンテキスト・アウェアネス技術での推定を利用する。例えば、コンテキスト推定部１４は、抽出した携帯端末１ｂのユーザの属性情報が「自宅の位置情報（緯度経度）：35.xxx,139.yyy」であり、入力されたセンサのデータが「現在の位置情報（緯度経度）：35.xxx,139.yyy、現在の時刻：深夜２：００」である場合、コンテキストを「携帯端末１ｂのユーザは、現在、自宅で就寝中」と推定する。
【００４２】
処理部１５は、コンテキスト推定部１４によって推定（入力）されたコンテキストに基づいた処理を行う。例えば、処理部１５は、推定されたコンテキストに応じたレコメンド情報を取得し、取得したレコメンド情報を入出力装置１０３であるディスプレイに表示することで、携帯端末１ｂのユーザに提示してもよい。処理部１５は、レコメンド情報を取得する際に、他のサーバ装置であるレコメンドサーバにネットワークを介してコンテキストを送信（アップロード）し、コンテキストに応じたレコメンド情報をレコメンドサーバからネットワークを介して受信（取得）してもよい。この場合、レコメンドサーバは、携帯端末１のユーザごとに、当該ユーザの典型的な行動パターンをテーブルとして格納しており、レコメンドを行うルールを記述したレコメンドエンジンが、典型的な行動パターンを格納したテーブルを参照し、レコメンドを行う。例えば、典型的な行動パターンとして「携帯端末１ｂのユーザは、勤務日の１８時以降に飲みに行くことが多い」がある場合、レコメンドエンジンは、携帯端末１ｂのユーザに対し、勤務日の１６時くらいに飲み屋のレコメンドを行う。
【００４３】
処理部１５は、コンテキストに基づいた処理結果を、携帯端末１にインストールされたアプリケーションに返却してもよいし、他のサーバ装置にネットワークを介して送信してもよい。処理部１５が処理を行うタイミングは、コンテキスト推定部１４によってコンテキストが推定された際でもよいし、携帯端末１の位置情報に変化があった際ででもよいし、近接端末が現れた際でもよいし、定期的であってもよいし、携帯端末１にインストールされたアプリケーションから指示があった際でもよい。
【００４４】
続いて、図４に示すユーザ属性推定装置２の各機能ブロックについて説明する。
【００４５】
属性情報格納部２０は、ユーザの属性情報を格納する。図５は、属性情報格納部２０に格納される属性情報のテーブル例を示す図である。図５に示すテーブル例の通り、上述した項目（大項目・小項目）ごとに一つ以上のデータ（構成要素）が含まれている。属性情報格納部２０は、ユーザごとに図５に示すようなユーザの属性情報を格納する。例えば、属性情報格納部２０は、ユーザの識別情報と当該ユーザの属性情報とを関連付けて格納する。また例えば、属性情報格納部２０は、携帯端末１の識別情報と当該携帯端末１のユーザの属性情報とを関連付けて格納してもよい。なお、属性情報格納部２０に格納されるユーザの属性情報は、ユーザによって手動で登録されてもよいし、ユーザ属性推定装置２によって登録されてもよい。
【００４６】
端末情報受信部２１は、自端末情報と近接端末情報とを携帯端末１ｂから受信する。端末情報受信部２１は、受信した自端末情報を属性推定部２３に出力し、受信した近接端末情報を抽出部２２に出力する。
【００４７】
端末情報受信部２１は、さらに、センサのデータを携帯端末１ｂから受信する。端末情報受信部２１は、受信したセンサのデータを属性推定部２３に出力する。なお、端末情報受信部２１は、受信したセンサのデータをユーザ属性推定装置２内のデータベース（不図示）に格納してもよい。
【００４８】
抽出部２２は、端末情報受信部２１によって受信（入力）された近接端末情報が示す近接端末である携帯端末１ａのユーザの属性情報を属性情報格納部２０から抽出する。抽出部２２は、抽出した携帯端末１ａのユーザの属性情報を属性推定部２３に出力する。
【００４９】
例えば、抽出部２２は、近接端末情報として携帯端末１ａの識別情報が入力されると、携帯端末１の識別情報と当該携帯端末１のユーザの属性情報とが関連付けて格納された属性情報格納部２０から、入力された携帯端末１ａの識別情報に関連付けて格納されたユーザの属性情報を抽出する。また例えば、抽出部２２は、近接端末情報として携帯端末１ａの識別情報が入力されると、ユーザ属性推定装置２に予め格納された、携帯端末１の識別情報と当該携帯端末１のユーザの識別情報とが関連付いたテーブル情報から、入力された携帯端末１ａの識別情報に関連付いた携帯端末１ａのユーザの識別情報を取得し、ユーザの識別情報と当該ユーザの属性情報とが関連付けて格納された属性情報格納部２０から、取得した携帯端末１ａのユーザの識別情報に関連付けて格納された携帯端末１ａのユーザの属性情報を抽出してもよい。
【００５０】
また例えば、抽出部２２は、近接端末情報として携帯端末１ａのユーザの識別情報が入力されると、ユーザの識別情報と当該ユーザの属性情報とが関連付けて格納された属性情報格納部２０から、入力された携帯端末１ａのユーザの識別情報に関連付けて格納された携帯端末１ａのユーザの属性情報を抽出してもよい。また例えば、抽出部２２は、近接端末情報として携帯端末１ａのユーザの識別情報が入力されると、ユーザ属性推定装置２に予め格納された、携帯端末１のユーザの識別情報と当該携帯端末１の識別情報とが関連付いたテーブル情報から、入力された携帯端末１ａのユーザの識別情報に関連付いた携帯端末１ａの識別情報を取得し、携帯端末１の識別情報と当該携帯端末１のユーザの属性情報とが関連付けて格納された属性情報格納部２０から、取得した携帯端末１ａの識別情報に関連付けて格納されたユーザの属性情報を抽出してもよい。
【００５１】
属性推定部２３は、端末情報受信部２１によって受信（入力）された自端末情報が示す携帯端末１ｂのユーザの属性情報を、抽出部２２によって抽出された近接端末である携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて推定し、属性情報格納部２０に格納する。また、属性推定部２３は、推定した携帯端末１ａのユーザの属性情報を属性情報送信部２４に出力する。
【００５２】
具体的には、属性推定部２３は、まず、端末情報受信部２１から入力された自端末情報に基づいて、携帯端末１ｂのユーザを特定する。例えば、属性推定部２３は、自端末情報として携帯端末１ｂの識別情報が入力されると、ユーザ属性推定装置２に予め格納された、携帯端末１の識別情報と当該携帯端末１のユーザの識別情報とが関連付いたテーブル情報から、入力された携帯端末１ｂの識別情報に関連付いた携帯端末１ｂのユーザの識別情報を取得し、取得した識別情報に基づいて携帯端末１ｂのユーザを特定する。また例えば、属性推定部２３は、自端末情報として携帯端末１ｂのユーザの識別情報が入力されると、当該識別情報に基づいて携帯端末１ｂのユーザを特定する。
【００５３】
次に、属性推定部２３は、特定した携帯端末１ｂのユーザの属性情報を、抽出部２２によって抽出された携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて推定する。例えば、属性推定部２３は、特定した携帯端末１ｂのユーザの属性情報を、携帯端末１ａのユーザの属性情報として推定してもよい。つまり、属性推定部２３は、特定した携帯端末１ｂのユーザの属性情報（例えば、携帯端末１ｂのユーザの自宅の位置情報）が、携帯端末１ａのユーザの属性情報（例えば、携帯端末１ａのユーザの自宅の位置情報）であると推定してもよい。
【００５４】
属性推定部２３は、携帯端末１ａのユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末１ｂのユーザとの関係性情報（交友プロファイル）に基づいて、携帯端末１ｂのユーザの属性情報を推定してもよい。また、属性推定部２３は、携帯端末１ａのユーザの属性情報に含まれる位置情報に基づいて、携帯端末１ｂのユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定してもよい。
【００５５】
例えば、携帯端末１ａのユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末１ｂのユーザとの関係性情報が「家族」である場合、属性推定部２３は、携帯端末１ｂのユーザの属性情報である「自宅の位置情報」を、携帯端末１ａのユーザの属性情報である「自宅の位置情報」と同一として推定し、携帯端末１ｂのユーザの属性情報である「交友関係」を、「携帯端末１ａのユーザとは家族」と推定し、携帯端末１ｂのユーザの属性情報である「良く行く場所」を、携帯端末１ａのユーザの属性情報である「良く行く場所」と同一として推定する。また、例えば、携帯端末１ａのユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末１ｂのユーザとの関係性情報が「同僚」である場合、属性推定部２３は、携帯端末１ｂのユーザの属性情報である「勤務地」を、携帯端末１ａのユーザの属性情報である「勤務地」と同一として推定し、携帯端末１ｂのユーザの属性情報である「交友関係」を、「携帯端末１ａのユーザとは同僚」と推定する。また、例えば、携帯端末１ａのユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末１ｂのユーザとの関係性情報が「友人」である場合、属性推定部２３は、携帯端末１ｂのユーザの属性情報である「交友関係」を、「携帯端末１ａのユーザとは友人」と推定し、携帯端末１ｂのユーザの属性情報である「良く行く場所」を、携帯端末１ａのユーザの属性情報である「良く行く場所」と同一として推定する。
【００５６】
属性推定部２３は、端末情報受信部２１から入力された携帯端末１ｂのセンサのデータ（あるいは端末情報受信部２１によってユーザ属性推定装置２内のデータベースに格納された携帯端末１ｂのセンサのデータ）に基づいて、携帯端末１ｂのユーザの属性情報を推定し、推定した属性情報を属性情報格納部２０に格納してもよい。例えば、属性推定部２３は、携帯端末１ｂのセンサのデータのうち、位置情報の履歴に基づいて、夜中の２時にいる位置情報を自宅の位置情報として推定してもよいし、１週間のうち４、５日以上滞在する位置情報を自宅の位置情報としてすいてしてもよい。また、例えば、属性推定部２３は、携帯端末１ｂのセンサのデータのうち、位置情報の履歴に基づいて、１週間のうち勤務地に行かない曜日を休日と推定してもよい。また、例えば、属性推定部２３は、携帯端末１ｂのセンサのデータのうち、位置情報の履歴と近接端末情報とに基づいて、１週間のうち３日以上、自宅で夜中２時の時点で発見できた近接端末のユーザを家族として推定してもよい。
【００５７】
属性推定部２３は、端末情報受信部２１から入力された携帯端末１ｂのセンサのデータ（あるいは端末情報受信部２１によってユーザ属性推定装置２内のデータベースに格納された携帯端末１ｂのセンサのデータ）と、属性情報格納部２０によって格納されたユーザの属性情報に基づいて、携帯端末１ｂのユーザの属性情報を推定し、推定した属性情報を属性情報格納部２０に格納してもよい。例えば、属性推定部２３は、携帯端末１ｂのセンサのデータのうち位置情報の履歴及び近接端末情報と、ユーザの属性情報のうち勤務地に関する情報とに基づいて、お互いの勤務地は異なるが、どちらかの勤務地で１時間以上近隣にいたことがある携帯端末１のユーザを仕事関係と推定してもよい。また、例えば、属性推定部２３は、携帯端末１ｂのセンサのデータのうち位置情報の履歴及び近接端末情報と、ユーザの属性情報のうち勤務地に関する情報とに基づいて、お互いの勤務地が同一で、勤務地で１週間に２日以上近隣にいたことがある携帯端末１のユーザを同僚と推定してもよい。
【００５８】
属性情報送信部２４は、属性推定部２３によって推定（入力）された携帯端末１ｂのユーザの属性情報を携帯端末１ｂに送信する。
【００５９】
なお、ユーザ属性推定装置２は、携帯端末１ｂが備えるコンテキスト推定部１４及び処理部１５と同様の機能を持つコンテキスト推定部２５（不図示）及び処理部２６（不図示）をさらに備えてもよい。コンテキスト推定部２５は、属性推定部２３によって推定された属性情報に基づいてコンテキストを推定する。処理部２６は、コンテキスト推定部２５によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う。コンテキスト推定部２５及び処理部２６の詳細な処理内容については、携帯端末１ｂが備えるコンテキスト推定部１４及び処理部１５と同様のため、説明を省略する。
【００６０】
続いて、図６に示すシーケンス図を用いて、第１実施形態に係るユーザ属性推定システム３におけるユーザ属性推定方法の処理について説明する。なお、前提として、ユーザ属性推定装置２の属性情報格納部２０には、携帯端末１ａのユーザの属性情報として「交友プロファイル：携帯端末１ｂとは友人」が含まれているものとする。
【００６１】
まず、携帯端末１ａの端末情報送信部１１により、携帯端末１ａの検知部１０によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置２にアップロードされる（ステップＳ１）。次に、ユーザ属性推定装置２の端末情報受信部２１により、Ｓ１にてアップロードされたセンサのデータが受信され、ユーザ属性推定装置２の属性推定部２３により、携帯端末１ａのユーザの属性情報が推定される（ステップＳ２）。次に、ユーザ属性推定装置２の属性情報送信部２４により、Ｓ２にて推定されたユーザの属性情報が携帯端末１ａに送信（ダウンロード）され（ステップＳ３）、携帯端末１ａの属性情報受信部１２により受信されると共に携帯端末１ａの属性情報格納部１３に格納される。以上のＳ１〜Ｓ３の処理は、定期的に行われる。
【００６２】
ここで、携帯端末１ｂが新規にユーザ属性推定システム３のサービスに加入したとすると（ステップＳ４）、携帯端末１ｂの端末情報送信部１１により、携帯端末１ｂの検知部１０によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置２にアップロードされる（ステップＳ５）。次に、ユーザ属性推定装置２の端末情報受信部２１により、Ｓ５にてアップロードされたセンサのデータが受信され、ユーザ属性推定装置２の属性推定部２３により、携帯端末１ｂのユーザの属性情報が推定される（ステップＳ６）。次に、ユーザ属性推定装置２の属性情報送信部２４により、Ｓ６にて推定されたユーザの属性情報が携帯端末１ｂに送信（ダウンロード）され（ステップＳ７）、携帯端末１ｂの属性情報受信部１２により受信されると共に携帯端末１ｂの属性情報格納部１３に格納される。以上のＳ５〜Ｓ７の処理は、定期的に行われる。ただし、この段階では、ユーザ属性推定装置２の属性情報格納部２０には、携帯端末１ｂのユーザの属性情報として「交友プロファイル：携帯端末１ａとは友人」が含まれていない。
【００６３】
ここで、携帯端末１ｂの検知部１０により、携帯端末１ａの近接が検知されたとすると（ステップＳ８、検知ステップ）、携帯端末１ｂの検知部１０によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置２にアップロードされる（ステップＳ９、端末情報送信ステップ）。次に、ユーザ属性推定装置２の端末情報受信部２１により、Ｓ９にてアップロードされたセンサのデータが受信され（端末情報受信ステップ）、ユーザ属性推定装置２の属性推定部２３により、近接端末である携帯端末１ａのユーザの属性情報が抽出され（抽出ステップ）、抽出された携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて、携帯端末１ｂのユーザの属性情報が推定される（ステップＳ１０、属性推定ステップ）。次に、ユーザ属性推定装置２の属性情報送信部２４により、Ｓ１０にて推定されたユーザの属性情報が携帯端末１ｂに送信（ダウンロード）され（ステップＳ１１、属性情報送信ステップ）、携帯端末１ｂの属性情報受信部１２により受信される（属性情報受信ステップ）と共に携帯端末１ｂの属性情報格納部１３に格納される。Ｓ１０の段階にて、ユーザ属性推定装置２の属性情報格納部２０には、携帯端末１ｂのユーザの属性情報として「交友プロファイル：携帯端末１ａとは友人」が含まれることになる。なお、Ｓ１１に続いて、携帯端末１ｂのコンテキスト推定部１４により、Ｓ１１において受信された属性情報に基づいてコンテキストが推定され（コンテキスト推定ステップ）、携帯端末１ｂの処理部１５により、推定されたコンテキストに基づいた処理が行われ（処理ステップ）てもよい。
【００６４】
続いて、図７に示すシーケンス図を用いて、第１実施形態に係るユーザ属性推定システム３におけるレコメンド方法の処理について説明する。
【００６５】
まず、携帯端末１ｂにより状態変化が検知されると（ステップＳ２０）、携帯端末１ｂのコンテキスト推定部１４により、コンテキストが推定される（ステップＳ２１）。次に、携帯端末１ｂの処理部１５により、Ｓ２１にて推定されたコンテキストがレコメンドサーバに送信（アップロード）される（ステップＳ２２）。次に、レコメンドサーバにより、Ｓ２２にて送信されたコンテキストに基づいてレコメンド情報が決定される（ステップＳ２３）。次に、レコメンドサーバにより、Ｓ２３にて決定されたレコメンド情報が携帯端末１ｂに送信（ダウンロード）される（ステップＳ２４）。次に、携帯端末１ｂの処理部１５により、Ｓ２４にて送信されたレコメンド情報が出力される（ステップＳ２５）。
【００６６】
次に、第１実施形態のように構成されたユーザ属性推定システム３（携帯端末１及びユーザ属性推定装置２を含む）の作用効果について説明する。
【００６７】
第１実施形態のユーザ属性推定装置２によれば、まず、端末情報受信部２１により、携帯端末１ｂから端末情報と近接端末情報とが受信される。次に、抽出部２２により、受信された近接端末情報が示す近接端末である携帯端末１ａのユーザの属性情報が、属性情報格納部２０から抽出される。次に、属性推定部２３により、受信された端末情報が示す携帯端末１ｂのユーザの属性情報が、抽出された携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて推定され、属性情報格納部２０に格納される。一般的に、近接する携帯端末１のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置２は、上記構成を採ることで、携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて携帯端末１ｂのユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末１ｂ又は携帯端末１ｂのユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末１ｂのユーザと親密な関係にある携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて、携帯端末１ｂのユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置２は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。
【００６８】
また、第１実施形態のユーザ属性推定装置２において、属性推定部２３は、携帯端末１ａのユーザの属性情報に含まれる当該ユーザと携帯端末１ｂのユーザとの関係性情報に基づいて推定することとしてもよい。かかる構成を採れば、携帯端末１ａのユーザと携帯端末１ｂのユーザとの関係性にさらに基づいて、携帯端末１ｂのユーザの属性情報を推定することができるため、ユーザの属性情報の推定精度をより向上することができる。
【００６９】
また、第１実施形態のユーザ属性推定装置２において、属性推定部２３は、携帯端末１ａのユーザの属性情報に含まれる位置情報に基づいて、携帯端末１ｂのユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定することとしてもよい。かかる構成を採れば、例えば、携帯端末１ａのユーザの属性情報に含まれる位置情報を利用することで、携帯端末１ｂのユーザの属性情報に含まれる位置情報をより精度良く推定することができる。また、例えば、携帯端末１ｂが位置情報を取得する機能を備えていない場合でも、携帯端末１ａのユーザの属性情報に含まれる位置情報を利用することで、携帯端末１ｂのユーザの属性情報に含まれる位置情報を推定することができる。それにより、位置情報を取得する機能を備えていない携帯端末１ｂでも、位置情報を利用したサービスの提供を受けることができる。
【００７０】
また、第１実施形態のユーザ属性推定装置２において、属性推定部２３によって推定された属性情報に基づいてコンテキストを推定するコンテキスト推定部２５と、コンテキスト推定部２５によって推定されたコンテキストに基づいた処理を行う処理部２６と、をさらに備えることとしてもよい。かかる構成を採れば、精度良く推定された携帯端末１ｂのユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。
【００７１】
また、第１実施形態のユーザ属性推定システム３によれば、まず、携帯端末１ｂの検知部１０により、携帯端末１ａ（近接端末）の近接が検知される。次に、携帯端末１ｂの端末情報送信部１１により、自端末情報と近接端末情報とがユーザ属性推定装置２に送信される。次に、ユーザ属性推定装置２の端末情報受信部２１により、自端末情報と近接端末情報とが携帯端末１ｂから受信される。次に、ユーザ属性推定装置２の抽出部２２により、受信された近接端末情報が示す携帯端末１ａのユーザの属性情報が属性情報格納部２０から抽出される。次に、ユーザ属性推定装置２の属性推定部２３により、受信された自端末情報が示す携帯端末１ｂのユーザの属性情報が、抽出された携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて推定される。次に、ユーザ属性推定装置２の属性情報送信部２４により、推定された携帯端末１ｂのユーザの属性情報が当該携帯端末１ｂに送信される。次に、携帯端末１ｂの属性情報受信部１２により、当該携帯端末１ｂのユーザの属性情報がユーザ属性推定装置２から受信される。一般的に、近接する携帯端末１のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置２は、上記構成を採ることで、携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて携帯端末１ｂのユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末１ｂ又は当該携帯端末１ｂのユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末１ｂのユーザと親密な関係にある携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて、携帯端末１ｂのユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置２は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。また、携帯端末１ｂは、自端末情報と近接端末情報とをユーザ属性推定装置２に送信するだけで、ユーザ属性推定装置２から精度良く推定された携帯端末１ｂのユーザの属性情報を受信（取得）することができる。
【００７２】
また、第１実施形態のユーザ属性推定システム３よれば、ユーザ属性推定装置２によって精度良く推定された携帯端末１ｂのユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。
【００７３】
また、第１実施形態の携帯端末１ｂによれば、まず、検知部１０により、携帯端末１ａ（近接端末）の近接が検知される。次に、端末情報送信部１１により、自端末情報と近接端末情報とがユーザ属性推定装置２に送信される。次に、属性情報受信部１２により、自端末情報と近接端末情報との送信の応答としてユーザ属性推定装置２から、当該近接端末情報が示す携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて推定された、当該自端末情報が示す携帯端末１ｂのユーザの属性情報が受信される。次に、コンテキスト推定部１４により、受信された属性情報に基づいてコンテキストが推定される。次に、処理部１５により、推定されたコンテキストに基づいた処理が行われる。一般的に、近接する携帯端末１のユーザ同士は親密な関係にある。そして、親密な関係にあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定装置２は、携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて携帯端末１ｂのユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末１ｂ又は当該携帯端末１ｂのユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末１ｂのユーザと親密な関係にある携帯端末１ａのユーザの属性情報に基づいて、携帯端末１ｂのユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定装置２は、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。そして、携帯端末１ｂは、上記構成を採ることで、自端末情報と近接端末情報とをユーザ属性推定装置２に送信するだけで、ユーザ属性推定装置２から精度良く推定された携帯端末１ｂのユーザの属性情報を受信（取得）することができる。さらに、携帯端末１ｂにおいては、精度良く推定された携帯端末１ｂのユーザの属性情報に基づいてコンテキストが推定されるため、コンテキストが精度良く推定される。そして、精度良く推定されたコンテキストに基づいて処理が行われるため、例えば、ユーザにとってより有益な処理が行われるため、ユーザの利便性が向上する。
【００７４】
従来技術では、レコメンドサービスに新規に参加した端末は、過去履歴の情報が無いため、推定精度が低く、正しい推定結果を得るまでに、一定期間の時間がかかってしまうという問題があった。また、古い端末は、センサデバイスの精度が悪かったり、電池消費の影響で、センサ自体が有効化されていない場合があり、推定精度が低いという問題もあった。第１実施形態に係るユーザ属性推定システム３によれば、より確からしい他端末の推定結果と近接情報を用いて、自端末の推定精度の向上と時間短縮を行うことができる。
【００７５】
例えば、新規にサービス加入した携帯端末１ｂは、知人（家族・同僚）がレコメンドサービスに参加している場合、知人の携帯端末１ａの情報を推定に用いることができる。具体的には、知人が家族の場合には、自宅位置をより精度良く推定でき、知人が会社の同僚の場合には、勤務地をより精度良く推定できる。また、例えば、事前にプロフィール情報を登録している携帯端末１ａとプロフィール登録していない携帯端末１ｂがあり、これらユーザの行動パターン（よく通うお店など）が似通っている場合、携帯端末１ａの趣味嗜好から携帯端末１ｄにレコメンドするための情報を推定することができる。また、例えば、ＧＰＳ／ＷｉＦｉ（登録商標）の位置情報機能を有効化している携帯端末１ａと無効化している携帯端末１ｂとがあり、携帯端末１ｂが携帯端末１ａに近接したことを検知した場合、携帯端末１ａの現在位置から、携帯端末１ｂの現在位置を推定することができる。
【００７６】
従来技術の推定アルゴリズムでは、携帯端末１ｂのユーザの属性情報やレコメンド情報の高精度な推定を行う場合は、一定期間の履歴取得が必要となる。第１実施形態のユーザ属性推定システム３よれば、推定が完了している携帯端末１ａの情報を用いることで、短期間での推定が可能となる。
【００７７】
［第２実施形態］
図８は、本発明の第２実施形態に係るユーザ属性推定システム３Ａを説明する上での携帯端末１Ａ及びユーザ属性推定装置２Ａの状況を説明する図である。図８に示す通り、第２実施形態に係るユーザ属性推定システム３Ａには、ユーザ属性推定装置２Ａの他に、３台の携帯端末１Ａである携帯端末１ｃと携帯端末１ｄと携帯端末１ｅとが含まれる。ここで、携帯端末１ｃ及び携帯端末１ｄのユーザの属性情報については、ユーザ属性推定装置２Ａにおいて予め推定されており、推定された携帯端末１ｃ及び携帯端末１ｅのユーザの属性情報がユーザ属性推定装置２Ａにおいて管理されているものとする。ここでは、携帯端末１ｃのユーザの属性情報として「交友プロファイル：携帯端末１ｅとは友人」が管理され、携帯端末１ｄのユーザの属性情報として「交友プロファイル：携帯端末１ｅとは友人」が管理されているものとする。一方、携帯端末１ｅのユーザの属性情報（の一部）については、ユーザ属性推定装置２Ａにおいて予め推定されておらず、携帯端末１ｅのユーザの属性情報（の一部）はユーザ属性推定装置２Ａにおいて管理されていないものとする。なお、携帯端末１Ａ、ユーザ属性推定装置２Ａ及びユーザ属性推定システム３Ａは、それぞれ第１実施形態における携帯端末１、ユーザ属性推定装置２及びユーザ属性推定システム３と同様の機能ブロックを備えるものとする。
【００７８】
続いて、図９に示すシーケンス図を用いて、第２実施形態に係るユーザ属性推定システム３Ａにおけるユーザ属性推定方法の処理について説明する。
【００７９】
まず、携帯端末１ｃの端末情報送信部１１により、携帯端末１ｃの検知部１０によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置２Ａにアップロードされる（ステップＳ３０）。次に、ユーザ属性推定装置２Ａの端末情報受信部２１により、Ｓ３０にてアップロードされたセンサのデータが受信され、ユーザ属性推定装置２Ａの属性推定部２３により、携帯端末１ｃのユーザの属性情報が推定される（ステップＳ３１）。以上のＳ３０〜Ｓ３１の処理は、定期的に行われる。
【００８０】
次に、携帯端末１ｄの端末情報送信部１１により、携帯端末１ｄの検知部１０によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置２Ａにアップロードされる（ステップＳ３２）。次に、ユーザ属性推定装置２Ａの端末情報受信部２１により、Ｓ３２にてアップロードされたセンサのデータが受信され、ユーザ属性推定装置２Ａの属性推定部２３により、携帯端末１ｄのユーザの属性情報が推定される（ステップＳ３３）。以上のＳ３２〜Ｓ３３の処理は、定期的に行われる。
【００８１】
ここで、携帯端末１ｅが新規にユーザ属性推定システム３Ａのサービスに加入したとすると（ステップＳ３４）、携帯端末１ｅの端末情報送信部１１により、携帯端末１ｅの検知部１０によって検知されたセンサのデータがユーザ属性推定装置２Ａにアップロードされる（ステップＳ３５）。次に、ユーザ属性推定装置２Ａの端末情報受信部２１により、Ｓ３５にてアップロードされたセンサのデータが受信され、ユーザ属性推定装置２Ａの属性推定部２３により、携帯端末１ｅのユーザの交友関係情報が抽出される（ステップＳ３６）。具体的には、ユーザ属性推定装置２Ａの属性推定部２３により、携帯端末１ｅのユーザが友人として登録されているユーザの属性情報を持つ携帯端末１を抽出し、その結果、携帯端末１ｃ及び携帯端末１ｄの識別情報が抽出される。次に、ユーザ属性推定装置２Ａの属性推定部２３により、携帯端末１ｅのユーザの属性情報が推定される（ステップＳ３７）。例えば、ユーザ属性推定装置２Ａの属性推定部２３により、Ｓ３６における抽出結果に基づき、携帯端末１ｅのユーザの属性情報として「交友プロファイル：携帯端末１ｃ及び携帯端末１ｄとは友人」が推定される。次に、ユーザ属性推定装置２Ａの属性情報送信部２４により、Ｓ３７にて推定されたユーザの属性情報が携帯端末１ｅに送信（ダウンロード）され（ステップＳ７）、携帯端末１ｅの属性情報受信部１２により受信されると共に携帯端末１ｅの属性情報格納部１３に格納される。
【００８２】
第２実施形態のユーザ属性推定システム３Ａによれば、携帯端末１ｅのユーザの属性情報が、当該ユーザと関係性がある他のユーザの属性情報に基づいて推定される。一般的に、関係性のあるユーザ同士の属性情報は一致又は類似している場合が多い。ユーザ属性推定システム３Ａは、上記構成を採ることで、携帯端末１ｃ及び携帯端末１ｄのユーザの属性情報に基づいて携帯端末１ｅのユーザの属性情報を推定することができる。例えば、携帯端末１ｅ又は携帯端末１ｅのユーザに関する行動履歴などの情報が無い、あるいは情報量が少ない場合でも、携帯端末１ｅのユーザと関係性がある携帯端末１ｃ及び携帯端末１ｄのユーザの属性情報に基づいて、携帯端末１ｅのユーザの属性情報をより精度良く推定することができる。すなわち、ユーザ属性推定システム３Ａは、ユーザの属性情報の推定精度を向上することができる。
【符号の説明】
【００８３】
１・１Ａ・１ａ・１ｂ・１ｃ・１ｄ・１ｅ…携帯端末、２・２Ａ…ユーザ属性推定装置、３・３Ａ…ユーザ属性推定システム、１０…検知部、１１…端末情報送信部、１２…属性情報受信部、１３…属性情報格納部、１４…コンテキスト推定部、１５…処理部、２０…属性情報格納部、２１…端末情報受信部、２２…抽出部、２３…属性推定部、２４…属性情報送信部、２５…コンテキスト推定部、２６…処理部。
【図１】
0006363536.tif 000002
【図２】
0006363536.tif 000003
【図３】
0006363536.tif 000004
【図４】
0006363536.tif 000005
【図５】
0006363536.tif 000006
【図６】
0006363536.tif 000007
【図７】
0006363536.tif 000008
【図８】
0006363536.tif 000009
【図９】
0006363536.tif 000010