(57)【要約】【課題】使用者の嗜好性情報等の個人情報が漏洩しないように匿名性を保持しつつも認証許可処理にかかる負荷を低減する。【解決手段】情報取得システム１では、蓄積サーバ２は、コンテンツデータ及びその他提供する情報を全て共通のデータ暗号化用暗号鍵ＤＥＫにて暗号化し暗号化データＥＮ（ＤＡＴＡ）として格納しておく。蓄積サーバ２は、暗号鍵データＫＥＫを用いて暗号化データＥＮ（ＤＡＴＡ）の鍵情報であるデータ暗号化用暗号鍵ＤＥＫを更に暗号化し、データ暗号化用暗号鍵ＤＥＫで暗号化された暗号化データＥＮ（ＤＡＴＡ）と、暗号鍵データＫＥＫで暗号化された暗号化鍵データＥＮ（ＤＥＫ）とを公開する。情報処理端末３は、管理サーバ４から受け取った暗号鍵データＫＥＫによって検索キーワードを暗号化し、暗号化検索キーワードＥＮ（ＲＥＦ）によって蓄積サーバ２に格納された暗号化データＥＮ（ＤＡＴＡ）を検索する。【選択図】図１
2005149126.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データが格納されたデータ格納手段と、格納されたデータのうち指定されたデータを外部に送るデータ送信手段とを有する情報提供装置と、
使用者の嗜好性を表す情報を取得する嗜好情報取得手段と、取得した嗜好情報に基づいて検索情報を生成する検索情報生成手段と、生成された検索情報に適合する情報を上記情報提供装置から検索する情報検索手段と、検索結果を上記使用者に提示する情報提示手段とを備える情報処理端末と、
上記情報提供装置に対する上記情報処理端末の接続を管理する管理装置とがネットワークにて互いに接続されてなる情報取得システム。
【請求項２】
上記情報処理端末は、上記嗜好情報取得手段として、
使用者が経験した事象に関連する経験情報を取得する情報取得手段と、
上記取得した経験情報に使用者が私的に必要とする私的情報を評価値として付加する私的情報付加手段と、
上記経験情報及び私的情報を蓄積する蓄積手段と、
上記私的情報付加手段にて上記私的情報が付加された経験情報を属性毎に分類して上記蓄積手段に蓄積するデータ蓄積制御手段と、
上記評価値間の相関値を算出する相関算出手段とを備え、
上記情報検索手段において上記相関値によって特徴付けられる情報を検索情報として上記情報提供装置から該検索情報に適合する情報を検索し、上記情報提示手段において検索結果を上記使用者に提示することを特徴とする請求項１記載の情報取得システム。
【請求項３】
上記管理装置は、上記情報提供装置に対する上記情報処理端末の接続を管理するための暗号鍵を生成する暗号鍵生成手段を備え、
上記情報提供装置は、上記データ格納手段に格納されたデータを暗号化するデータ暗号化用暗号鍵を生成する暗号鍵生成手段と、該データ暗号化用暗号鍵生成手段で生成されたデータ暗号化用暗号鍵を上記ネットワークを介して上記管理装置から受け取った暗号鍵によって暗号化する鍵暗号化手段とを備え、暗号化されたデータ及び暗号化されたデータ暗号化用暗号鍵を上記データ格納手段に格納し、
上記情報処理端末は、上記ネットワークを介して上記管理装置から受け取った暗号鍵によって上記検索情報を暗号化する検索情報暗号化手段と、上記管理装置から受け取った暗号鍵によって上記データ格納手段に格納された暗号化されたデータ暗号化用暗号鍵を復号する暗号鍵復号手段と、復号されたデータ暗号化用暗号鍵によって上記暗号化されたデータを復号するデータ復号手段と、上記暗号化された検索情報と上記暗号化されたデータとを比較する比較手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の情報取得システム。
【請求項４】
データが格納されたデータ格納手段を備える情報提供装置と、使用者の情報処理端末と、管理装置とが互いにネットワークで接続され情報提供装置に格納された情報を情報処理端末を用いて取得する情報取得方法であって、
情報処理端末において、使用者の嗜好性を表す情報を取得する嗜好情報取得工程と、取得された嗜好情報に基づいて検索情報を生成する検索情報生成工程と、生成された検索情報に適合する情報を上記情報提供装置から検索する情報検索工程と、検索結果を上記使用者に提示する情報提示工程とを有することを特徴とする情報取得方法。
【請求項５】
上記情報処理端末は、嗜好情報取得工程として、
使用者が経験した事象に関連する経験情報を取得する情報取得工程と、
上記取得した経験情報に使用者が私的に必要とする私的情報を評価値として付加する私的情報付加工程と、
上記経験情報及び私的情報を蓄積手段に蓄積する蓄積工程と、
上記私的情報付加工程にて上記私的情報が付加された経験情報を属性毎に分類して上記蓄積手段に蓄積するデータ蓄積制御工程と、
上記評価値間の相関値を算出する相関算出工程とを有し、
上記情報検索工程において上記相関値によって特徴付けられる情報を検索情報として該検索情報に適合する情報を検索し、上記情報提示工程において検索結果を上記使用者に提示することを特徴とする請求項４記載の情報取得方法。
【請求項６】
上記管理装置において上記情報提供装置に対する上記情報処理端末の接続を管理するための暗号鍵を生成する暗号鍵生成工程と、
上記情報提供装置において上記データ格納手段に格納されたデータを暗号化するデータ暗号化用暗号鍵を生成する暗号鍵生成工程と、該データ暗号化用暗号鍵生成工程にて生成されたデータ暗号化用暗号鍵を上記ネットワークを介して上記管理装置から受け取った暗号鍵によって暗号化する鍵暗号化工程とを有し、
上記情報処理端末では、上記ネットワークを介して上記管理装置から受け取った暗号鍵によって上記検索情報を暗号化する検索情報暗号化工程と、上記管理装置から受け取った暗号鍵によって上記データ格納手段に格納された暗号化されたデータ暗号化用暗号鍵を復号する暗号鍵復号工程と、復号されたデータ暗号化用暗号鍵によって上記暗号化されたデータを復号するデータ復号工程と、上記暗号化された検索情報と上記暗号化されたデータとを比較する比較工程と
を有することを特徴とする請求項４記載の情報取得方法。
【請求項７】
コンピュータにて制御される情報処理端末に対して、
使用者が経験した事象に関連する経験情報を取得する情報取得工程と、
上記取得した経験情報に使用者が私的に必要とする私的情報を評価値として付加する私的情報付加工程と、
上記経験情報及び私的情報を蓄積手段に蓄積する蓄積工程と、
上記私的情報付加工程にて上記私的情報が付加された経験情報を属性毎に分類して上記蓄積手段に蓄積するデータ蓄積制御工程と、
上記評価値間の相関値を算出する相関算出工程と、
使用者の嗜好性を表す情報を取得する嗜好情報取得工程と、取得された嗜好情報に基づいて検索情報を生成する検索情報生成工程と、生成された検索情報に適合する情報をネットワークにて接続されたほかの情報処理装置から検索する情報検索工程と、検索結果を上記使用者に提示する情報提示工程とを実行させ、
上記情報検索工程では、上記相関値によって特徴付けられる情報を検索情報として該検索情報に適合する情報を検索させ、上記情報提示工程において検索結果を上記使用者に提示することを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報取得システム、情報取得方法、及び情報処理プログラムに関し、特に、使用者が経験した事象に関連する経験情報と使用者が私的に必要とする私的情報から選ばれる検索条件に応じた情報を取得する情報取得システム及び情報取得方法、更に情報処理端末に使用者が経験した事象に関連する経験情報と使用者が私的に必要とする私的情報から選ばれる検索条件に応じた情報を取得する処理を実行させる情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、いわゆるインターネットのようなネットワーク網の発達、大容量記録媒体の普及等により、膨大な情報を提供したり入手したりできる環境が整備されつつある。また、これに伴って種々の情報提供サービスが提案されており、これら情報提供サービスでは、大量の情報を効率的・効果的に取り扱うために様々な工夫がされている。
【０００３】
一例として、情報を提供する側は、提供先である使用者個人の嗜好性を抽出することいよって個人毎に特徴付けをし、これに合致した情報又はサービスを提供する手法（提供する情報のパーソナライゼーション）をとっている。例えば、ネットワーク上のサイトから物品を購入できるオンラインサービス等に採用されている。ネットワーク上で書籍を購入できるサービスでは、情報のパーソナライゼーションを導入することによって、ユーザがある書籍を購入したとき、購入した書籍の著者の作品一覧から推薦図書を提示する機能、このユーザと同一書籍を購入したほかのユーザ群が購入したほかの書籍を提示する機能、このユーザが役立つと思う情報を他のユーザに知らせる機能等を実現している。また、情報提供を受ける側（情報を閲覧する側）は、使用者個人の嗜好に応じて動作環境、動作設定等が変更できるようにしている（カスタマイゼーション）。例えば、マウスの応答性を変更できたり、ウィンドウの配色やフォントを変更できる機能がこれにあたる。
【０００４】
このように、情報のパーソナライゼーションやカスタマイゼーションを行うことで、情報を効率的かつ効果的に使用できるようにしたシステムは、既に知られている。また、パーソナライゼーションの発展型として、ネットワーク上におけるユーザの行動をリアルタイムでプロファイリングする技術、ユーザの操作癖等を学習してユーザ嗜好に合ったＧＵＩを提供する技術又はユーザのリアクションを監視することによって、エージェントが推薦したコンテンツに対するユーザの嗜好性、ユーザの反応等を観測する技術等が考えられている。
【０００５】
上述したように、提供者が提供する情報を各個人に合わせることによって、その情報又はサービスを望むものに対して最適な情報を提供する、いわゆるプッシュ型の情報提供が可能になる。また、情報提供を受ける側にとっては、所望とする情報を容易に入手できる。
【０００６】
ところが、提供情報を各個人に合わせる（パーソナライゼーション）ためには、情報提供者は、紙面、サイト等のアンケートにて個人レベルの情報を収集したり、個々のユーザに対してユーザの行動履歴（上記書籍の例では、購入履歴等。）を収集したりすることが必要になる。例えば、インターネットを用いた情報提供サービスのなかには、結婚式の挙式・披露宴会場、英会話教室、各種カルチャースクール等に関する料金情報、雰囲気、サービス内容等に関する情報を、既にこれらを利用したことがあるものからアンケート等によって収集し、収集結果を予め決定した規則にあてはめて、これにマッチングした情報、すなわち施設に関する情報、利用者からの体験情報等を表示画面上に一緒に表示することにより、これから利用しようとするものに施設、提供会社等を決定する際の判断材料を提供するサービスがある。
【０００７】
この情報提供サービスでは、情報を複数ユーザ間で利用できるようにする際、ユーザが体験データを公開する場合には体験レベルに応じて情報を提供してもらい、情報を検索するユーザが精度の高い情報（所望の情報に近い情報）を取得できるように、収集した各ユーザの体験データを視覚化することによって、多くの文字情報のなかから所望の情報を検索するための検索操作ステップを簡略化している（例えば、特許文献１参照。）。
【０００８】
また、多用化した情報の配信先を効果的に絞り込むために、情報の受信側が希望する情報受信要件と、情報の送信側が希望する情報送信要件とを入力して両者が合致する場合に送り手から受け手に情報配信を許可するようにした技術も提示されている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００９】
特許文献１に記載の技術では、既に挙式・披露宴会場を利用したことがあるものから収集する情報の多くは文字情報であり、提供されている文字情報のなかにユーザが重要視している情報内容が含まれているか否かを直ちに認識することは困難である。そのため、従来のシステムでは、本来必要としない文字情報をも多数読まなくてはならず、ユーザが必要とする情報を探し出すことが困難な場合もあった。
【００１０】
従来のように嗜好性に基づいてコンテンツを提供するシステムでは、基本的には、（１）ユーザが検索エンジンを利用してコンテンツの検索を行って所望の情報を選択すること、（２）サービス提供者側がユーザの嗜好を分析し嗜好にあると考えられる情報をユーザに推薦すること等があげられるが、膨大な情報が提供可能（又は取得可能）な環境にある昨今、（１）の手法では、検索キーワードを入力する時点でユーザが検索条件の選択を強いられていることになり、必要なコンテンツを検索して所望とする情報を探すのに手間がかかりユーザの負担が大きかった。
【００１１】
また、（２）の手法は、サービス提供者がユーザに提供する情報を選択する、すなわち提供情報を各個人に合わせる（パーソナライゼーション）技術であって、この技術は、サービス提供者（情報提供者）が技術を駆使してユーザの嗜好性モデルを抽出するものである。情報提供者が個々のユーザが好むサービスを提供しようとすれば、例えば、提供者側が同じ嗜好をもつユーザをグループ化し、ある個人が好んだ（或いは、好まなかった）情報をそのグループ内のメンバに推薦する（或いは、推薦しない）仕組みがとられていた（一例として、協調フィルタリングといわれる技術がある。）。しかし、（２）の手法では、サービス提供者側が抽出した嗜好性モデルに基づいて提供する情報とユーザが所望とする情報とが必ずしも一致するとは限らなかった。
【００１２】
このように、所定の条件に基づいてグループ化したユーザ群は嗜好が共通しているであろうという解析は、データマイニング手法若しくは統計手法による分析にて行われるが、所定の条件に基づいてグループ化されたユーザ群のなかでも、その根拠に至る過程（因子）が異なることがある。したがって、結果としてあるグループで括られている各ユーザの細かな好みを必ずしも反映していなかった。また、ユーザ個人の主観は反映されにくい仕組みになっていた。
【００１３】
更に、このようにユーザの嗜好情報をグループに推薦する仕組みは、サービス提供者側にユーザの個人情報を与えることになるためプライバシ上の問題もあった。さらには、これらを実現するうえで、従来のクライアント・サーバ通信方式では、認証及びアクセス権を与えるためのシステム構築が必要になるため、システム全体に処理負荷がかかり、匿名性の実現も困難である。また、個人の物品購入履歴、アクセス履歴等が分かってしまうため、個人を特定する個人情報とはいわないまでもこれに近い情報がサービス提供者側又は伝送路に流出していることが情報悪用等に繋がることが懸念される。
【００１４】
【特許文献１】特開２００３−１６２０２号公報
【特許文献２】特開平９−９１３５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
本発明は、使用者の嗜好性情報等のプライベートな情報が漏洩しないように匿名性を保持しつつも認証許可処理にかかる負荷を低減でき、使用者にとって適切な情報を取得することができる情報取得システム、情報取得方法及び情報処理端末に使用者に最適な情報を取得する処理を実行させる情報処理プログラ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】
【００１６】
上述した目的を達成するために、本発明に係る情報取得システムは、データが格納されたデータ格納手段と、格納されたデータのうち指定されたデータを外部に送るデータ送信手段とを有する情報提供装置と、使用者の嗜好性を表す情報を取得する嗜好情報取得手段と、取得した嗜好情報に基づいて検索情報を生成する検索情報生成手段と、生成された検索情報に適合する情報を情報提供装置から検索する情報検索手段と、検索結果を使用者に提示する情報提示手段とを備える情報処理端末と、情報提供装置に対する情報処理端末の接続を管理する管理装置とがネットワークにて互いに接続されており、情報処理端末にて取得された使用者の嗜好性を表す情報に基づいて検索情報が生成され、生成された検索情報に適合する情報が情報提供装置に格納されたデータから検索され、結果が使用者に提示される。
【００１７】
ここで、情報処理端末は、嗜好情報取得手段として、使用者が経験した事象に関連する経験情報を取得する情報取得手段と、取得した経験情報に使用者が私的に必要とする私的情報を評価値として付加する私的情報付加手段と、経験情報及び私的情報を蓄積する蓄積手段と、私的情報付加手段にて私的情報が付加された経験情報を属性毎に分類して蓄積手段に蓄積するデータ蓄積制御手段と、評価値間の相関値を算出する相関算出手段とを備え、情報処理端末は、相関値によって特徴付けられる情報を検索情報とする。
【００１８】
また、本発明に係る情報取得システムにおける秘匿性を高めるため、管理装置には、情報提供装置に対する情報処理端末の接続を管理するための暗号鍵を生成する暗号鍵生成手段を設け、情報提供装置には、データ格納手段に格納されたデータを暗号化するデータ暗号化用暗号鍵を生成する暗号鍵生成手段と、該データ暗号化用暗号鍵生成手段で生成されたデータ暗号化用暗号鍵をネットワークを介して管理装置から受け取った暗号鍵によって暗号化する鍵暗号化手段とを設ける。情報処理端末には、ネットワークを介して管理装置から受け取った暗号鍵によって検索情報を暗号化する検索情報暗号化手段と、管理装置から受け取った暗号鍵によってデータ格納手段に格納された暗号化されたデータ暗号化用暗号鍵を復号する暗号鍵復号手段と、復号されたデータ暗号化用暗号鍵によって暗号化されたデータを復号するデータ復号手段と、暗号化された検索情報と暗号化されたデータとを比較する比較手段とを設け、情報処理端末と情報提供装置との間の伝送路には、暗号化された検索情報と暗号化されたデータとが送受されるようにし、検索情報とデータ格納手段のデータとは、暗号化された状態で比較する。
【００１９】
また、本発明に係る情報取得方法は、データが格納されたデータ格納手段を備える情報提供装置と、使用者の情報処理端末と、管理装置とが互いにネットワークで接続され情報提供装置に格納された情報を情報処理端末を用いて取得する情報取得方法であって、嗜好情報取得工程において情報処理端末から使用者の嗜好情報を取得し、取得した嗜好情報に基づいて検索情報を生成し、生成された検索情報に適合する情報を情報提供装置から検索する。
【００２０】
また、本発明に係る情報処理プログラムは、コンピュータにて制御される情報処理端末に対して、嗜好情報取得工程において情報処理端末から使用者の嗜好情報を取得し、取得した嗜好情報に基づいて検索情報を生成し、生成された検索情報に適合する情報を情報提供装置から検索する処理を実行させる。
【００２１】
ここで、嗜好情報取得工程には、使用者が経験した事象に関連する経験情報を取得する情報取得工程と、取得した経験情報に使用者が私的に必要とする私的情報を評価値として付加する私的情報付加工程と、経験情報及び私的情報を蓄積手段に蓄積する蓄積工程と、私的情報付加工程にて私的情報が付加された経験情報を属性毎に分類して蓄積手段に蓄積するデータ蓄積制御工程と、評価値間の相関値を算出する相関算出工程とを有し、情報検索工程において相関値によって特徴付けられる情報を検索情報とする。
【００２２】
また、秘匿性を高めるため、情報提供装置に対する情報処理端末の接続を管理するための暗号鍵を生成する暗号鍵生成工程と、情報提供装置においてデータ格納手段に格納されたデータを暗号化するデータ暗号化用暗号鍵を生成する暗号鍵生成工程と、該データ暗号化用暗号鍵生成工程にて生成されたデータ暗号化用暗号鍵をネットワークを介して管理装置から受け取った暗号鍵によって暗号化する鍵暗号化工程とを設ける。また、情報処理端末には、ネットワークを介して管理装置から受け取った暗号鍵によって検索情報を暗号化する検索情報暗号化工程と、管理装置から受け取った暗号鍵によってデータ格納手段に格納された暗号化されたデータ暗号化用暗号鍵を復号する暗号鍵復号工程と、復号されたデータ暗号化用暗号鍵によって暗号化されたデータを復号するデータ復号工程と、暗号化された検索情報と暗号化されたデータとを比較する比較工程とを設ける。これにより、データ格納手段のデータをデータ暗号化用暗号鍵にて暗号化し、このデータ暗号化用暗号鍵をネットワークを介して管理装置から受け取った暗号鍵によって暗号化し、情報処理端末では、ネットワークを介して管理装置から受け取った暗号鍵をもってデータ暗号化用暗号鍵を復号し、データ格納手段のデータと検索情報とを暗号化された状態で比較する。
【発明の効果】
【００２３】
本発明に係る情報取得装置によれば、情報処理端末の使用者の嗜好情報が情報提供装置側に公開される必要がない。また、情報提供装置は、必要な情報を暗号化して公開するのみであって、アクセスしてくる使用者の個人認証、アクセス許可等のための処理を毎回行う必要がない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明は、ユーザが使用する情報処理端末によってサーバに蓄積された情報から特定の情報を取得するシステムであって、ユーザが経験した事象に関連する情報とユーザが必要とする情報とを元にユーザの嗜好情報を求め、この嗜好情報に応じた情報をサーバから自動的に取得できるようにした。
【００２５】
本発明では、これをユーザが経験した事象に関連する情報と、ユーザが必要とする情報とを後に利用できるように蓄積する仕組みに適用した。以下では、ユーザが私的に必要とする情報を私的情報と記す。ユーザの私的情報とは、取得した情報のうち再度利用したいものを分かり易くするために施すマーク、取得した情報に対する評価値等を表し、ユーザが経験した事象に関連する情報に関連して入力できる。
【００２６】
本発明では、ユーザがある「経験」をした日時、場所、またそのときの映像又は音声等の情報は、ユーザが経験した事象に関連する情報として記憶され、経験した事象に対してユーザによって入力される付加的な情報が私的情報として扱われる。例えば、ユーザがある商品を購入した場合、購入日時、購入した店舗の位置情報等が経験した事象の情報であり、店舗の場所の善し悪しに対する評価、このときの接客に対する評価、購入した商品に対する評価、またこれらの評価に対する理由等といった、いわゆるユーザの感想又は経験したことで得た教訓であって、「メモ書き」、「覚え書き」のように入力する情報がユーザの私的情報になる。本具体例では、経験した事象の情報とともに経験に対する感想、成功、失敗事例等を後々利用できるように、マーク又は評価値が付加されて蓄積される。また、蓄積した情報を利用する場合には、ユーザが検索条件を入力すれば、過去に類似した経験をしていた場合、その情報が取り出せる。例えば、以前に同じ場所を訪れていれば、その日時、そのとき購入した商品等の情報、そのときの評価等の私的情報が提示される。
【００２７】
本具体例では、特に、ユーザの嗜好情報の一例として、ユーザが経験した事象に対して入力された評価値間の相関値を算出し、相関値に対応する属性・項目等を検索キーワードとして使用する。また、本発明は、サーバから取得したデータを暗号化し、暗号化された検索情報と暗号化されたデータとを比較することにより、使用者の嗜好性情報等の個人情報が漏洩しないように匿名性を保持しつつも認証許可処理の負荷を低減した。
【００２８】
以下、本発明の具体例として示す情報取得システム１を図１に説明する。情報取得システム１は、コンテンツが格納された蓄積サーバ２と、このシステムの利用者であるユーザの嗜好性を表す情報を取得できる情報処理端末３と、情報処理端末３の蓄積サーバ２への接続を管理する管理サーバ４とを備え、これらが相互に通信可能に接続されている。相互の通信は、説明の都合上、図１では独立して表記しているが、実際は有線又は無線通信接続によって、イントラネット又はインターネットのようなネットワークを介して互いに接続されている。
【００２９】
情報処理端末３は、ユーザが常に所持していることが好ましいため、本具体例では情報処理端末３は、携帯可能なタイプの電子機器、すなわち携帯型電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）のような携帯型情報処理端末、携帯可能な小型ＰＣ等があげられる。また図示しないが、このシステムには、複数の情報処理端末が接続可能になっている。情報処理端末３は、蓄積サーバ２から情報提供を受けるユーザが使用する。また、蓄積サーバ２は、情報提供サービスを行う事業者が使用する。
【００３０】
管理サーバ４は、蓄積サーバ２の情報処理端末３に対する情報提供を管理する管理機関が使用し、蓄積サーバ２にて提供されている情報を閲覧可能にする情報（以下、認証情報と記す。）を情報処理端末毎、端末又はユーザの特徴等によって分類されるグループ毎に区別して発行している。この管理サーバ４は、必要に応じてユーザの利用に対する決済機能ももっている。
【００３１】
この情報取得システム１において、ユーザは、まずこのシステムを使用するために管理サーバ４に登録する必要がある。ユーザは、情報処理端末３を用いて管理サーバ４にアクセスし登録する処理を行う（図１のａ）。このとき管理サーバ４から認証情報を取得する（図１のｂ）。この情報は、同時にサーバ２にも送られ（図１のｃ）、情報処理端末３の照合に使用される。情報処理端末３から入力された検索キーワードは、認証情報とともにサーバ２に送られ（図１のｄ）、蓄積サーバ２から検索キーワードに該当する情報が得られる（図１のｅ）。
【００３２】
本具体例では、特に、ユーザ端末とサーバとの間で送受されるデータの秘匿性を高めるため、一例として以下に説明する暗号化処理を導入する。暗号化処理を施す例を図２を用いて説明する。図３には、暗号化された情報を検索する処理のタイミングチャートを示す。
【００３３】
情報取得システム１では、蓄積サーバ２は、コンテンツデータ、その他提供する情報等を全て共通のデータ暗号化用暗号鍵ＤＥＫにて暗号化し暗号化データＥＮ（ＤＡＴＡ）として格納してある。情報処理端末３は、ステップＳ１０１として、管理サーバ４に対してシステムを利用するための登録要求ＲＥＱを送信する（図２のＡ）。管理サーバ４は、ステップＳ１０２にて登録要求ＲＥＱを受信すると、ステップＳ１０３として情報処理端末３に対して暗号鍵データＫＥＫを発行する（図２のＢ）。このとき管理サーバ４は、ステップＳ１０４として情報処理端末３に提供した暗号鍵データＫＥＫを蓄積サーバ２にも提供する（図２のＣ）。なお、この処理は随時ではなく、管理サーバ４から蓄積サーバ２に対して、情報処理端末３に提供した暗号鍵データＫＥＫを一括して送ってもよい。
【００３４】
蓄積サーバ２は、ステップＳ１０５において、この暗号鍵データＫＥＫを用いて暗号化データＥＮ（ＤＡＴＡ）の鍵情報であるデータ暗号化用暗号鍵ＤＥＫを更に暗号化し、暗号化鍵データＥＮ（ＤＥＫ）を得る。したがって、蓄積サーバ２には、データ暗号化用暗号鍵ＤＥＫで暗号化された暗号化データＥＮ（ＤＡＴＡ）と、暗号鍵データＫＥＫで暗号化された暗号化鍵データＥＮ（ＤＥＫ）とが公開されている。
【００３５】
情報処理端末３は、ステップＳ１０６において、蓄積サーバ２にアクセスして暗号化鍵データＥＮ（ＤＥＫ）を取得し（図２のＤ）、ステップＳ１０７において、暗号鍵データＫＥＫに基づいて暗号化鍵データＥＮ（ＤＥＫ）を復号してデータ暗号化用暗号鍵ＤＥＫを取得する。情報処理端末３は、ステップＳ１０８にて、データ暗号化用暗号鍵ＤＥＫ′を用いて検索キーワードＲＥＦを暗号化し、暗号化検索キーワードＥＮ（ＲＥＦ）を得る。このデータ暗号化用暗号鍵ＤＥＫ′は、情報処理端末３によって決められる一時的な暗号鍵であり、ステップＳ１０５のＤＥＫとは異なる鍵である。
【００３６】
情報処理端末３は、ステップＳ１０９において暗号化検索キーワードＥＮ（ＲＥＦ）によって蓄積サーバ２に格納された暗号化データＥＮ（ＤＡＴＡ）を検索する（図２のＥ）。情報処理端末３は、暗号化検索キーワードＥＮ（ＲＥＦ）に適合する暗号化データＥＮ（ＤＡＴＡ）を取得し（図２のＦ）、ステップＳ１１０においてデータ暗号化用暗号鍵ＤＥＫ′にて復号して利用する。
【００３７】
以下、図２に示す情報取得システム１の各構成要素について説明する。図２に示す情報処理端末３の構成を図４に示す。情報処理端末３は、例えば、通信部１０１、メモリ１０２及び処理部１０３を有し、これらがバス１０４を介して接続されている。通信部１０１は、ネットワークなどの通信回線を介して蓄積サーバ２、管理サーバ４とデータの授受を行う。メモリ１０２は、処理部１０３が実行するプログラムＰＲＧ１、並びにプログラムＰＲＧ１の実行に用いられる種々のデータを記憶する。処理部１０３は、メモリ１０２に記憶されたプログラムＰＲＧ１を基に後述する情報処理端末３の処理を統括的に制御する。
【００３８】
次に、蓄積サーバ２の構成を図５を用いて説明する。蓄積サーバ２は、例えば、通信部１１１、メモリ１１２及び処理部１１３を有し、これらがバス１１４を介して接続されている。通信部１１１は、ネットワークなどの通信回線を介して情報処理端末３及び管理サーバ４とデータの授受を行う。メモリ１１２は、処理部１１３が実行するプログラムＰＲＧ２、並びにプログラムＰＲＧ２の実行に用いられる種々のデータを記憶する。処理部１１３は、メモリ１１２に記憶されたプログラムＰＲＧ２を基に後述する蓄積サーバ２の処理を統括的に制御する。
【００３９】
次に、管理サーバ４の構成を図６を用いて説明する。管理サーバ４は、例えば、通信部１２１、メモリ１２２及び処理部１２３を有し、これらがバス１２４を介して接続されている。通信部１２１は、ネットワークなどの通信回線を介して情報処理端末３及び蓄積サーバ２とデータの授受を行う。メモリ１２２は、処理部１２３が実行するプログラムＰＲＧ３、並びにプログラムＰＲＧ３の実行に用いられる種々のデータを記憶する。処理部１２３は、メモリ１２２に記憶されたプログラムＰＲＧ３を基に後述する管理サーバ４の処理を統括的に制御する。管理サーバ４は、複数の暗号鍵データＫＥＫを、所定の鍵管理手法に基づいて、情報処理端末３に送信する。暗号鍵データＫＥＫは、蓄積サーバ２が暗号データの生成に用いた鍵データＤＥＫを暗号化して情報処理端末３に送信するために用いられる。
【００４０】
管理サーバ４における鍵管理方法の一例を図７に示す。図７に示すように、管理サーバ４は、２分木で構成されるツリー６０を基にした論理鍵階層（ＬＫＨ：Logical Key Hierarchy）により、各ツリー６０のリーフ（ＬＥＡＦ）に情報処理端末３を割り当てる。管理サーバ４は、ツリー６０を基に、相互に異なる単数及び複数の情報処理端末３を要素とする複数の集合を規定する。また、管理サーバ４は、各集合に異なる暗号鍵データＫＥＫを割り当てる。管理サーバ４は、登録時に、情報処理端末３の各々に対して、情報処理端末が要素となっている集合に割り当てられた暗号鍵データＫＥＫを送信する。管理サーバ４は、登録が抹消されていない情報処理端末を要素とする集合を特定し、この集合に割り当てられた暗号鍵データＫＥＫを指定する鍵指定データＫＩＤａ、ＫＩＤｂを蓄積サーバ２に送信する。本具体例では、登録の抹消は、管理サーバ４に対する情報処理端末の所定登録期間の経過、情報処理端末からの要求、並びに情報処理端末による登録契約違反行為があったとき等の際に行う。
【００４１】
近年では、ネットワーク接続された機器間を移動しながら所定の処理を実行する“モバイルエージェント”と呼ばれるプログラムがあるが、本発明の具体例では、このモバイルエージェントを使用してネットワークに接続されたサーバからの情報取得処理を実行させることができる。これによりユーザは、情報が必要になったとき、その都度コンテンツ検索を行わなくても、例えば、充電中又は待機中など情報処理端末３を使用していない時間を利用してモバイルエージェントがユーザの嗜好にあった情報を自動的にダウンロードできる。
【００４２】
例えば、ユーザがレストランという項目に関して情報検索するとき、レストランに関連するユーザの嗜好情報を反映した検索条件を入力する。嗜好情報としては、雰囲気、味、場所、ジャンル（イタリアン、フレンチ等）等がある。情報処理端末３は、検索のための検索情報を生成し、レストラン検索サイトから検索条件に合うレストラン情報を選択する。本具体例では、情報の選択取得は自動的に実行される。特に、過去の経験によって取得したこれらの情報を蓄積しておくことにより、待機中又は充電中等、端末の空き時間を利用して情報処理端末３におけるソフトウェア（例えば、モバイルエージェント）が自発的に情報をダウンロードすることができる。
【００４３】
また、本具体例によれば、ユーザの嗜好情報は、サービス提供者のサーバ（蓄積サーバ２）で暗号化されるため、ユーザの個人情報が蓄積サーバ２にて無防備に公開されることがない。また、たとえ蓄積サーバ２までの伝送路上にて情報が傍受されたとしても、検索キーワードＲＥＦがデータ暗号化用暗号鍵ＤＥＫを用いて暗号化されているため、ユーザ個人に関連する情報の秘匿性が高い。また、サービス提供サイトでは、必要な情報を公開するだけでよく、モバイルエージェントの認証、及びアクセス許可のための処理を毎回行う必要がないうえに、ユーザが条件を入力するという検索操作を明示的かつ意図的に行わなくても、空き時間又は待機時間を利用してユーザの好みにあった情報を自動的にダウンロードすることができる。
【００４４】
以下、ユーザの嗜好性を評価値として分析することのできる情報処理端末の一例を説明する。本発明の具体例に適用する情報処理端末３を図８に示す。情報処理端末３は、情報入力に関わる情報登録フェーズのための情報登録部１０と、これらの情報を蓄積する手段と、こうして取得した情報を後に利用する情報利用フェーズのための情報出力に関わる情報利用部３０とを備えている。
【００４５】
情報処理端末３は、情報登録部１０として、経験した事象に関連する情報を取得するための情報取得部１１と、私的情報が付加される私的情報付加部１２と、取得した情報を認識するデータ認識処理部１３と、認識したデータを予め決められた定義にしたがって分類するデータ定義処理部１４と、定義にしたがって分類されたデータを格納するデータ蓄積部１５とを備えている。
【００４６】
情報取得部１１は、ユーザ周囲の情報を取得するカメラ、マイク、ＧＰＳ等の手段であって、画像情報、音声情報、位置情報、日時等を取得できる手段が含まれる。データ認識処理部１３は、カメラ、マイク、ＧＰＳ等にて取得した画像情報、音声情報、位置情報、日時等から特定の情報を抽出する処理を行っている。データ認識処理部１３は、画像認識部１６とテキスト処理部１７と音声処理部１８とを有しており、カメラから取得した画像データを画像認識部１６及びテキスト処理部１７にて画像認識処理及びテキスト認識処理し、特定の画像データ及びテキストデータを抽出する。マイクから取得した音声データであれば、音声認識部１９にて音声を認識し、言語処理部２０にて音声情報をテキストデータに変換し、キーワード抽出部２１では変換されたテキストデータからキーワードを抽出する。
【００４７】
データ認識処理部１３にて抽出されたデータは、データ定義処理部１４において、予め決められた定義にしたがって分類される。例えば、定義には、人物画像、この人物画像に関する家族、兄弟、配偶者、職場関係、友人、年齢層、居住域、国籍等の識別情報、画像データから判別される密集度（高い・低い）、画像データから判別される建物の種類（看板等によるサービス業の種別）、建物の名称（文字列）、日時、天候（晴、雨、曇り等）、気温（高・低）、湿度（高・低）、風（強・弱）、位置情報（緯度、経度、高度）、最寄駅、またユーザのみ理解できる通称名、評価値、評価対象項目（立地条件、店員の評価、商品の評価、店の雰囲気、値段設定、料理の提供時間、その他の条件等）等があり、これら定義に基づいて、取得したデータが分類される。データ蓄積部１５は、上述の定義に基づいて分類されたデータを格納している。
【００４８】
また、情報登録部１０は、私的情報として与えられた評価項目に対する評価値間の相関データを算出する相関算出部２２を備えている。ここで算出された相関データは、データ蓄積部１５にて記憶される。
【００４９】
続いて、上述の情報登録部１０にて登録されたユーザの私的情報を利用する場合について説明する。
【００５０】
情報処理端末３は、情報利用部３０として、現在の状態を取得する情報取得部３１と、検索条件が入力される検索入力部３２と、取得した情報を認識するデータ認識処理部１３と、データ蓄積部１５から検索条件に適合した情報又は類似した情報を抽出する検索部３４と、抽出された情報をユーザに提示する情報提示部３５とを備えている。
【００５１】
情報取得部３１及びデータ認識処理部１３は、情報登録フェーズと同様の方法で現在地の位置情報及びそのほかの情報を取得して認識する。検索入力部３２には、ユーザによって検索条件が入力される。入力方法としては、音声入力、テキスト入力、画像入力等があげられる。検索入力部３２にて音声として入力されれば、データ認識処理部１３は、音声から時間、場所、人に関するキーワードを抽出し、検索入力部３２にテキストデータが入力されれば、データ認識処理部１３は、テキストからキーワードを抽出し、検索入力部３２に画像データが入力されれば、データ認識処理部１３は、画像からキーワードを抽出する。また、本具体例では、スケジュール管理ソフトを使用して、スケジュール登録した情報からキーワードを抽出することもできる。
【００５２】
検索部３４は、データ蓄積部１５から検索条件に類似した情報を抽出する提示データ推論部３７と、データ蓄積部１５から検索条件に適合した情報を抽出する提示データ検索部３８とを備えている。データ蓄積部１５から情報を検索する際には、情報登録部１０で用いたデータベース管理システムを用いて検索を行う。検索部によって抽出された情報は、テキストデータ、音声案内、画像表示、またこれらの組合せによって情報提示部３５にてユーザに提示される。
【００５３】
この情報処理端末３によれば、ユーザが経験済みの事象に関して、その経験を想起させる情報とともに蓄積することができる。また、この装置のデータ蓄積部１５を検索して得られる情報は、インターネットのようなネットワークにてキーワード検索する手法に比べ、ユーザが一旦経験した情報であるため、効率的でかつ個人にとって実益の高い情報が取り出せる。
【００５４】
また、経験した事象に関連する情報の取得は、上述した例のように、カメラ、マイク、ＧＰＳ等によって可能な限り自動的に登録されることが好ましい。本発明に係る情報処理端末３が必要とされるのは、実際には、ユーザが経験した事象に対して意識的に「メモ書き」、「覚え書き」を残すことが難しく、重要な情報を記録する機会を逃すため再び同様の状況になっても前回の経験を生かすことができないという実情があるからである。
【００５５】
以下、本発明の具体例として示す情報処理端末３について図８乃至図１０を用いて詳細に説明する。図９は、情報処理端末３を用いて行われる情報登録フェーズと情報利用フェーズとを分けて表した図である。図９において、情報登録フェーズは、レストランで食事をしたときの周囲の情報と私的情報とを登録する場面であり、情報利用フェーズは、別の機会に過去のレストランに関する情報を引き出す場面である。本具体例では、ユーザがレストラン（店舗）で食事をして得た経験情報及び私的情報に対して情報処理端末３にて相関データを算出する。図１０には、情報処理端末３の具体例を示した。
【００５６】
ユーザは、ある事象を経験するとき、常に情報処理端末３を所持していることが重要であるため、本具体例では情報処理端末３は、携帯可能なタイプになっている。また、情報処理端末自体は携帯型であっても、例えば、家庭用の据置型ＰＣ１００又はサーバ装置に相当する機器と接続可能になっていて、取得した情報を据置型ＰＣ１００又はサーバ装置に蓄積できる構成にしてもよい。この場合、情報処理端末３のデータ蓄積部１５を独立して据置型ＰＣ１００又はサーバ装置側に設け、情報処理端末の本体部との間で無線或いは有線通信インターフェイスを介して情報を送受信すればよい。
【００５７】
情報処理端末３は、図１０に示すように、位置情報を取得するＧＰＳ４１、ユーザの周囲の情報を取得するＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ４２及びマイク４３を備えており、これらは、図８に示した情報登録フェーズのための情報取得部１１と情報利用フェーズのための情報取得部２２とを兼ねている。この情報処理端末３では、ＣＣＤカメラ４２及びマイク４３は、所定間隔或いはユーザ周囲の環境の変化等をトリガとしてユーザによる操作なくして自動的に画像データ、音声データを取得している。例えば、突然大きな音を検出したとき、キーワード抽出部５１（後述する）にて指定されたキーワードが検出されたとき等を情報取得のためのトリガとする。本具体例の説明では、このように情報取得部１１にて取得されるユーザの経験に関するユーザ周囲の情報を必要に応じて、以下、経験情報と記す。
【００５８】
また、情報処理端末３は、ユーザが私的情報を付加するための私的情報付加部１２としての評価入力キー４４と、情報利用フェーズにおける検索入力、この装置の操作入力等を行う操作入力部４５とを備える。評価入力キー４４としては、押下回数に対応したポイントを評価値として入力する単純な押しボタン、評価値等を直接入力できるテンキーのような操作入力キーが適用できる。本具体例では、例えば、押しボタンの回数に応じて最良、良、普通、悪、最悪という評価が与えられ、この評価値は、最良が５、良が４、普通が３、悪が２、最悪が１のように数値に対応して扱われる。評価入力キー４４からの評価入力は、必ずしもユーザの経験と同時期になされるものでなくてもよい。経験した事象に関して取得した情報に対して、後々入力することもできる。
【００５９】
なお、情報処理端末３は、情報取得部１１に対応する構成として上述した構成のほかに気温、湿度、天気等の天候情報を取得する構成を備えていてもよい。これら位置情報又は天候情報を取得する手法としては、例えば、既に携帯電話にて実現されているような、基地局から定期的に送信される基地局情報にくわえて位置情報、天候情報等を定期配信する手法があげられる。また、情報処理端末３に簡易的な温度センサ、湿度センサを設けてもよい。
【００６０】
情報処理端末３は、取得した画像データ、文章データ、音声データを認識する画像認識部４６と文章認識部４７と音声認識部４８とを備える。画像認識部４６は、ＣＣＤカメラ４２から取得した画像データに対して画像認識処理を実行し、例えば、人物の顔部分を認識して抽出する処理を行う。また、文章認識部４７は、ＣＣＤカメラ４２から取得した画像データに対してテキスト認識処理を実行し、例えば、看板等の文字のように画像のなかにある文字列、記号等を認識して建物又は標識の名称をテキストデータとして抽出する処理を行う。音声認識部４８は、音声認識処理部４９と言語処理部５０とキーワード抽出部５１とを有し、マイク４３から取得した音声データを音声認識処理部４９にて音声認識処理し、言語処理部５０にて音声情報をテキストデータに変換し、キーワード抽出部５１では、変換されたテキストデータからキーワードを抽出する。
【００６１】
また、情報処理端末３は、画像認識部４６、文章認識部４７、音声認識部４８から抽出されたデータを定義付けするデータ定義処理部５２を備えている。データ定義処理部５２は、情報登録フェーズのためのデータ定義処理部１４及び情報利用フェーズのための検索部２５に相当し、抽出されたデータを予め決められた定義にしたがって分類する或いは検索条件に応じてデータベース５３から情報を検索する。
【００６２】
例えば、情報処理端末３には、画像データとこの画像データに対する情報が記述されたテキストデータがデータベース５３に登録されている。例えば、人物の顔の画像データに対して友人の名前、住所、連絡先、年齢等が対応付けて記憶されている。また、さらにこの人物に関連した家族、兄弟、配偶者、職場関係者、友人等の情報があれば併せて記憶されている。画像認識部４６、文章認識部４７、音声認識部４８にて抽出された画像データ、テキストデータ、及び音声データから判別される人物、建物の種類、建物の名称（文字列）等がデータベース５３に格納されたデータと比較して分類され新規データとして蓄積される。また、定義には、上述した位置情報（緯度、経度、高度）、日時データ、天候情報（晴、雨、曇り等）、気温（高・低）、湿度（高・低）、風（強・弱）、最寄駅、またユーザのみ理解できる通称名、評価値、評価の対象（立地条件、店員の評価、商品の評価、店の雰囲気、値段設定、料理の提供時間、その他の条件等）等があり、取得された情報は、これら定義に基づいて分類される。
【００６３】
取得後、定義付けされたデータは、データモデルに応じてモデル変換され、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）を用いてデータベース５３に格納される。モデル変換の例としては、例えば、表形式で各データを定義しＤＢＭＳとしてリレーショナルデータベース（ＲＤＢ）を用いて管理する手法、各データをＲＤＦｓ・ＯＷＬを用いて分類しＤＢＭＳとしてＲＤＦＤＢ或いはＸＭＬＤＢを用いて管理する手法等がある。データベース５３に格納されたユーザが経験した事象に関する情報及び私的情報は、後々ユーザの意図で編集できる。
【００６４】
情報処理端末３は、図８における相関算出部２２に相当するデータ処理部５９を備えている。データ処理部５９は、取得した私的情報及びデータベース５３に蓄えられた私的情報のうち、特に評価値としてユーザに入力された項目に対して、各項目間の評価値とその相関関係を算出している。相関関係の算出方法に関しては、後段にて詳細を説明する。算出された私的情報の相関データは、データベース５３に記録される。
【００６５】
このほかに情報処理端末３は、ユーザに対して情報を提示するための構成として、表示部としての液晶表示部（ＬＣＤ）５４、表示用デバイス５５、スピーカ５６、音声出力デバイス５７とを備え、ネットワークを介して外部機器（例えば、管理サーバ４）へ相関データ、経験情報及び私的情報等を送信するネットワークインターフェイス（ネットワークＩ／Ｆ）６０とを備えている。
【００６６】
以上説明した各構成は、ＣＰＵ、処理プログラム等が格納されたＲＯＭ及びＣＰＵの作業領域としてのＲＡＭを備える制御部５８によって統括制御されている。
【００６７】
次に、ユーザが上述した情報処理端末３を用いて、経験した事象に関連する情報（経験情報）と私的情報とを登録する場合について図９、図１１及び図１２を参照して説明する。ユーザがレストラン（店舗）で食事をするときの情報登録処理を図１１に、登録した情報を後に利用する情報利用処理を図１２に示す。
【００６８】
まず、ユーザがレストラン２００での経験情報及び私的情報を取得する場合について説明する。ユーザは、上述した情報処理端末３を携帯してレストラン２００にて食事をする（経験事象：図９矢印Ａ）と、経験した事象に関連する情報が情報処理端末３に取得される（図９矢印Ｂ）。ここで、取得される情報には、経験情報と私的情報とがあるが、経験情報は、このときこの情報処理端末３によって、主に自動的に取得される。私的情報は、ユーザによって入力される（図９矢印Ｃ）。但し、私的情報の入力は、経験した事象に関する情報の取得と同時でない場合もある。
【００６９】
経験情報が取得されるタイミングは、レストラン２００に入る前にユーザが所定間隔で情報を自動取得するモードに設定すればよいのであるが、通常、ユーザはこのモード設定操作自体を意識的に行えない場合が多い。本発明では、経験した事象に関連する情報は、ユーザが意識することなく得られていることが望ましいため、できるかぎり周囲の状況変化等をトリガとして自動的に経験情報を登録できるようにする。例えば、“いらっしゃいませ”という単語をトリガのためのキーワードとして予め定義したとすると、ユーザがレストラン２００に入り、情報処理端末３が“いらっしゃいませ”という単語を検出したとき、これをトリガとしてデータ作成モードに入る（図１１に示すステップＳ１及びステップＳ２）。
【００７０】
このとき取得される経験情報の一例を図１３に示す。以下の図では、便宜上、説明にかかる部分のみデータを記入しているが空欄の箇所にも別のデータが含まれているものとする。取得した情報の番号に対応付けられて、取得された時刻情報は、２００３年７月２２日１７時３０分であれば、“２００３０７２２１７３０”のように表され、位置情報は、“６０５９５８，１３５４５３６，５４６”（緯度６０°５９′５８″，経度１３５°４５′３６″，高度５４６ｍ）のように登録される。またこのほか、例えば基地局から送信された天候情報等の付帯状況の情報が付加される。更に、この経験情報の取得から以前に取得した情報から明らかになっている事実があれば、その情報も付加される。本具体例では、同伴者の情報である。なお、ここで取得される時刻情報は、ＧＰＳデータに含まれる正確な時刻情報でもよいし、例えば、“２００３／０７／２２  夜  ”、単に“昼”、“夜”、“休日”、“平日”のように抽象的な表現も含まれる。また、位置情報も同様に緯度経度に代わって駅名、建物名、施設名、ユーザに馴染みのある通称名等で表してもよい。このほうが、ユーザが情報利用フェーズにて検索したときに、より分かり易く使い易い情報として取り出されるからである。
【００７１】
また、ユーザによって入力される私的情報の一例を図１４に示す。私的情報は、取得された経験情報に対応付けられて登録され、全体の評価、立地条件、店員の評価、商品の評価、店の雰囲気、値段設定、料理の提供時間、その他の条件等の更に詳細な評価等がある。各評価は、上述した押しボタン式の入力キーにより実際に入力されたポイント数で記録されてもよい。
【００７２】
ユーザに私的情報を入力させるタイミング（図９矢印Ｃ）は、上述したようにいつでもよく、取得した情報に対して後々付加することもできる。本具体例では、ユーザがレストラン２００での経験を終えたときに、すなわちこのレストランから別の場所に移動したときに音を発したり振動したりしてユーザに入力を促す。またこのほかに、例えばユーザ主導で経験情報の取得操作及び私的情報の入力操作ができるモードが用意されていても勿論よい。
【００７３】
情報処理端末３は、ステップＳ１としてＣＣＤカメラ、ＧＰＳ等を起動し待機しているときトリガが検出されると、ステップＳ２において、データ作成モードに移り経験情報を取得する。ステップＳ２にて取得された経験情報は、ステップＳ３以降において、それぞれ認識処理される。画像データであれば、ステップＳ３においてＣＣＤカメラ４２から取得した画像データに対して画像認識処理を実行する。このとき、画像データであって画像中に文字情報が含まれている場合、ステップＳ４において文章認識部４７は、ＣＣＤカメラ４２から取得した画像データに対してテキスト認識処理を実行し、例えば、看板等の文字のように画像のなかにある文字列、記号等を認識して建物、標識の名称等をテキストデータとして抽出する。また、音声データの場合、ステップＳ５において、取得した音声データを音声認識処理部４９にて音声認識処理し、ステップＳ６において言語処理部５０にて音声情報をテキストデータに変換し、ステップＳ７においてキーワード抽出部５１にてテキストデータからキーワードを抽出する。ＧＰＳ４１によって取得された位置情報、日時データ等のＧＰＳデータ及び操作部３５から入力されたテキストデータ等はそのまま使用できるため、次のステップに進む。
【００７４】
情報処理端末３は、ステップＳ８において、ユーザから私的情報の入力を受け付ける。このとき同時に、店名、場所等、経験情報として取得できなかった情報がユーザにより入力される。但し、私的情報の入力はこの段階で行われなくてもよい。ユーザが私的情報のみを入力するモードも用意しておく。取得された情報から得られたデータは、ステップＳ９において定義に基づいて分類され、ステップＳ１０においてデータベース５３に蓄積される。
【００７５】
以上の処理によれば、ユーザの経験情報と私的情報とが容易に検索できるように整理されてデータベース５３に蓄積される。
【００７６】
続いて、上述した情報登録部１０にて登録されたユーザの私的情報を利用する場合について図９及び図１２を用いて説明する。ここでは、ユーザがレストランに関する情報を検索する場合について説明する。
【００７７】
情報処理端末３は、情報検索条件が入力される（図９矢印Ｄ）。検索条件の入力としては、情報処理端末自らが取得したユーザの現在の状況に基づく情報に含まれるキーワードを検索キーとして自動的に選択する場合と、これにくわえてユーザから直接入力された条件を使用する場合とがある。ユーザによる入力手法としては、検索条件入力のためのＧＵＩに基づいて項目毎に手動入力する手法、ガイダンスにしたがって音声入力する手法、又は単にキーワードを発音する手法等があげられる。以下では、音声にてユーザから検索条件が入力される場合について示す。
【００７８】
ステップＳ１１において、情報処理端末３は、情報登録フェーズと同様の方法で現在地の位置情報、そのほかの情報等を取得する。次にステップＳ１２において、検索条件が入力されたか判別する。ユーザから検索条件が入力された場合、入力方法に応じてキーワードを抽出する。ユーザが検索条件を音声にて入力した場合、例えば、情報処理端末３に向かって“雰囲気のよいレストラン”と発音すると、音声認識部３８により、音声認識処理が実行され、“雰囲気”、“よい”、“レストラン”というキーワードが抽出される。
【００７９】
このとき取得される現在地の位置情報、そのほかの情報等を、以下、現在情報と記す。ステップＳ１１にて取得した現在情報とステップＳ１２にて取得された場合の検索条件とを図１５及び図１６に示す。取得した情報の番号に対応付けられて、時刻情報は、２００３年８月３１日１２時１０分であれば、“２００３０８３１２１０”のように表され、位置情報は、“５８５９２０，１３５４２４０，５２０”（緯度５８°５９′２０″，経度１３５°４２′４０″，高度５２０ｍ）のように登録される。またこのほか、例えば基地局から送信された天候情報等の付帯状況の情報が取得される。情報処理端末３で取得された検索条件は、図１６に示すように、雰囲気が“良”であって、場所名が“レストラン”である。したがって、検索条件は、これらを併せた図１７に示すキーワード群になる。
【００８０】
ステップＳ１２にて取得された経験情報は、ステップＳ１３以降の処理にてそれぞれ認識処理される。画像データであれば、ステップＳ１３においてＣＣＤカメラ４２から取得した画像データに対して画像認識処理を実行する。このとき、画像データであって画像中に文字情報が含まれている場合、ステップＳ１４において文章認識部３７は、ＣＣＤカメラ４２から取得した画像データに対してテキスト認識処理を実行し、例えば、看板等の文字のように画像のなかにある文字列、記号等を認識して建物、標識の名称等をテキストデータとして抽出する。また、音声データの場合、ステップＳ１５において、取得した音声データを音声認識処理部３９にて音声認識処理し、ステップＳ１６において言語処理部４０にて音声情報をテキストデータに変換し、ステップＳ１７においてキーワード抽出部４１にてテキストデータからキーワードを抽出する。テキストデータ、ＧＰＳデータ等の場合には、そのまま次のステップに進む。ステップＳ１２にて、ユーザから検索条件が入力されなかった場合もまたステップＳ１８に進む。
【００８１】
ステップＳ１８では、ステップＳ１２乃至ステップＳ１７にて抽出された現在情報とユーザに入力された検索条件とに基づいて、データベース５３から検索条件を含む情報、検索条件に類似した情報等が抽出される。データベース５３からユーザによって検索された情報を抽出するには、情報登録部１０で用いたデータベース管理システムを用いる。例えば、記憶ベース推論（ＭＢＲ）、２点間距離（ユークリッド距離）等が用いられる。検索方法としては、データベースに蓄積された情報の各項目が全て揃っているケースが発見されたときにはユーザによって入力された経験に対する評価値を優先し、各項目が揃っていないときには項目のマッチング度の高いものから抽出する。またユーザによって入力された検索条件にて指定された評価値を有するほかの経験時の情報を検索することもできる。
【００８２】
検索部としてのデータ定義処理部５２によって抽出された情報は、テキストデータ、音声案内、画像表示、またこれらの組合せによって、ステップＳ１９にてユーザに提示される（図９矢印Ｅ）。
【００８３】
検索結果は、ステップＳ１１にてユーザから検索条件が入力されていれば、このキーワードに基づく検索され、入力されていなければ現在情報に類似した条件で検索される。例えば、現在場所がレストランであって、ユーザが過去にここを訪れたことがあれば、そのときの評価結果を表す。また、訪れたことがなければ、過去に訪れたことのある近隣のレストラン情報を提示する。また、特に検索条件が入力されていなくても、現在時刻が食事の時間帯であれば、ユーザが位置する場所付近のレストラン情報を提示する。
【００８４】
検索結果として表示されるデータ例を図１８に示す。入力された現在情報及び検索条件に対して、検索結果００１、結果００２、結果００３、結果００４が表示される。これらの過去データは、何れもユーザが経験して得た情報である。ここでの表示順は、ユーザによる検索条件の内容が優先される。例えば、ユーザが“近い”を入力していれば、高評価の情報よりも現在位置から“近い”ことを優先して表示する。
【００８５】
ここで、上述したデータ処理部５９が、ユーザによって入力された５段階の評価値に対して相関データを求める処理について図１９乃至図２２を用いて説明する。図１９は、情報処理端末３にて算出される経験情報及び私的情報の間の相関データを模式的に表したものである。図１４に示すように入力された私的情報は、同種の要素毎に“メニュー評価”、“店員評価”、“値段評価”、“雰囲気評価”のようなカテゴリとして括られている。図１４に示す私的情報は、一例であって、ユーザによって評価が可能な項目を必要に応じて適宜加えることができる。
【００８６】
データ処理部５９は、各カテゴリ内の項目間の相関を算出し最終的にはこのカテゴリと総合評価（全体評価）との相関が求められる。ここで各項目は、ユーザから評価される評価データと、事実に基づく事実データと、更にユーザが経験した事象自体の内容に直接関わる内部要因、その事象に間接的に作用する外部要因に分けられる。事実データとは、例えば、“○○ホテルは一流である（という通説がある）から料金も高そうだ。”のような著名度（ブランド性）、それに付随するサービス料金等の情報である。また、立地条件、場所の特性等もこの事実データに含む。また、外部要因には、経験時の天候、時間帯、同伴者といった“経験”に間接的に作用するパラメータが含まれる。
【００８７】
なお、ここで事実データは、条件によって変動する評価データとは異なるため、ユーザの評価値から独立した一定値を予め設け、相関データを求める際には、この一定値を使用する。また“同伴者”のように客観的な評価が行えないパラメータに関しても所定値を与えておく。
【００８８】
図１９にて実線で結ばれたブロックは、相関が求められる関係にある。図１９にて破線で囲われたブロックは、同じカテゴリであることを示している。
【００８９】
本具体例では、データ処理部５９にて算出される相関データの一例として、偏相関係数を用いる。まず、ユーザからの入力データから図１４のように入力された私的情報に対して、評価対象とする値をｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎとし、それぞれの間の相関係数を以下の式（１）によって求める。例えば、“メニュー評価”、“サービス評価”、“全体評価”を考えたとき、ｘ１を“量”、ｘ２を“質”、ｘ３を“（メニューの）種類”、ｘ４を“人（店員）の態度”、ｘ５を“対応時間”、ｘ６を“提供時間”、ｘ７を“全体評価”と仮定して、ρ（ｘｉ，ｘｊ）  ｉ＝１〜７，ｊ＝１〜７を求める。
【００９０】
【数１】
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例えば、あるカテゴリ（メニュー）を構成する項目の各要素に関して、それぞれの変数間、ｘ１とｘ２、ｘ１とｘ３・・・のように、それぞれの変数間の偏相関係数γｉ，ｊを計算する。算出された偏相関係数のなかで絶対値が最小の偏相関係数値を０とし、他の偏相関係数の値を推定する。これにより、例えば、図２０に示すｘ１（量）、ｘ２（質）、ｘ３（種類）間の関連を表した無向独立グラフが作成できる。
【００９１】
次に、同様にして、ｘ１〜ｘ６間の偏相関係数を算出する。算出された偏相関係数のなかで絶対値が最小の偏相関係数値を０とし他の値を推定する。これにより、図２１に示すｘ１（量）、ｘ２（質）、ｘ３（種類）、ｘ４（人）、ｘ５（対応時間）、ｘ６（時間帯）間の連鎖独立グラフが作成される。ここで、ｘ４（人）、ｘ５（対応時間）、ｘ６（時間帯）は、“サービス評価”のカテゴリに含まれる要素である。
【００９２】
最終的に、各要素と“全体評価”との偏相関係数を算出すると、図２２に示すｘ１〜ｘ７間の連鎖独立グラフが作成される。偏相関係数は、変数が増えれば、新たに加わった変数との相関が現れるために、以前の相関値とは異なる値が算出されことになる。そのため、本具体例の場合、最終結果において、各カテゴリ内ではこれを構成する要素間の相関が保持されるように、最終的に得られる偏相関係数をカテゴリ内の要素毎に算出した相関に置き換える。
【００９３】
これにより、図１９に示すように、ユーザが経験したある事象に対して取得した経験情報及び私的情報に対して体系的に相関データを算出することができる。またこのように、入力された私的情報の各要素に対してこれらの偏相関係数を算出することにより、より詳細な情報を得ることができる。例えば、複数のユーザがレストランＡに対して全体評価を“最良（５）”としているときでも、ユーザａにとっては、豊富なメニュー（メニュー評価）という点が全体評価を高評価とする因子になっており、ユーザｂにとっては、サービスがよい（サービス評価）点で高評価としている点で両者は異なっている場合が明らかになる。また、単にユーザによって入力された評価値から、このユーザはどのような状況の場合に“良”という評価を与えるか、“悪”という評価を与えるか、すなわち評価の要因となる情報を知ることができる。同時に相関データから、ユーザが“良”とする条件又はある事象に対する総合的な嗜好性を表す情報を得ることができる。
【００９４】
情報取得システム１では、このようにして算出された相関データによって特徴付けられたカテゴリ等のキーワードを検索キーワードとして自動的に検索処理を実行している。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
本発明の一例として示した情報取得システムにおいて、管理サーバにおいて、蓄積サーバにて提供されている情報を閲覧可能にする認証情報として発行される暗号鍵データＫＥＫは、必ずしもデータの形態でなくてもよい。例えば、管理サーバにて発行される認証情報は、プリペイドカードのような物質的な形態でシステムへの使用権として販売されてもよい。ユーザは、システムの使用権を購入することになる。こうすると管理サーバにおいてもユーザ個人の認証は必要ない。ユーザ端末からは、使用権として販売した情報に含まれる暗号鍵データＫＥＫに相当する情報があれば、暗号化された暗号化鍵データＥＮ（ＤＥＫ）が復号でき、復号して得た暗号鍵ＤＥＫにて蓄積サーバに公開された暗号化データＥＮ（ＤＡＴＡ）を復号できる。このように非常に簡便な仕組みで秘匿性が高いシステムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明の情報取得システムの概念を説明する図である。
【図２】本発明の具体例として示す情報取得システムを説明する図である。
【図３】本発明の情報取得システムにおける情報検索取得処理を説明するタイミングチャートである。
【図４】上記図２に示す情報取得システムにおける情報処理端末を説明する構成図である。
【図５】上記図２に示す情報取得システムにおける蓄積サーバを説明する構成図である。
【図６】上記図２に示す情報取得システムにおける管理サーバを説明する構成図である。
【図７】上記情報取得システムの管理サーバにおける鍵管理方法の一例を説明する図である。
【図８】本発明の具体例として示す情報取得システムに適用する情報処理端末を説明する概念図である。
【図９】本発明の具体例として示す情報取得システムに適用する情報処理端末を用いた私的情報の管理を説明する図である。
【図１０】上記情報処理端末を説明する構成図である。
【図１１】上記情報処理端末において情報登録フェーズにおける情報登録処理を説明するフローチャートである。
【図１２】上記情報処理端末において情報利用フェーズにおける情報抽出処理を説明するフローチャートである。
【図１３】上記情報処理端末にて取得される経験情報の一例を説明する図である。
【図１４】上記情報処理端末にてユーザによって入力される私的情報の一例を説明する図である。
【図１５】上記情報処理端末において情報利用フェーズで取得される現在情報の例を説明する図である。
【図１６】上記情報処理端末において情報利用フェーズで入力される検索条件の例を説明する図である。
【図１７】上記情報処理端末で検索条件として使用されるデータの例を説明する図である。
【図１８】上記情報処理端末で検索結果として表示されるデータの例を説明する図である。
【図１９】上記情報処理端末にて得られた様々な経験情報及び私的情報の間の相関を模式的に表したものである。
【図２０】上記情報処理端末におけるデータ処理部５９がユーザによって入力された５段階の評価値に対して相関データを求める処理を説明する模式図である。
【図２１】上記情報処理端末におけるデータ処理部５９がユーザによって入力された５段階の評価値に対して相関データを求める処理を説明する模式図である。
【図２２】上記情報処理端末におけるデータ処理部５９がユーザによって入力された５段階の評価値に対して相関データを求める処理を説明する模式図である。
【符号の説明】
【００９７】
１    情報取得システム，  ２    情報処理端末，  １０    情報登録部，
１１    情報取得部，  １２    私的情報付加部，  １３    データ認識処理部，
１４    データ定義処理部，  １５    データ蓄積部，  １６    画像認識部，
１７    テキスト処理部，  １８    音声処理部，  １９    音声認識部，
２０    言語処理部，  ２１    キーワード抽出部，  ２２    相関算出部，
３０    情報利用部，  ３１    情報取得部，  ３２    検索入力部，
３３    データ認識処理部，  ３４    検索部，  ３５    情報提示部，
３６    予測部
【図１】
2005149126.tif 000004
【図２】
2005149126.tif 000005
【図３】
2005149126.tif 000006
【図４】
2005149126.tif 000007
【図５】
2005149126.tif 000008
【図６】
2005149126.tif 000009
【図７】
2005149126.tif 000010
【図８】
2005149126.tif 000011
【図９】
2005149126.tif 000012
【図１０】
2005149126.tif 000013
【図１１】
2005149126.tif 000014
【図１２】
2005149126.tif 000015
【図１３】
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【図１４】
2005149126.tif 000017
【図１５】
2005149126.tif 000018
【図１６】
2005149126.tif 000019
【図１７】
2005149126.tif 000020
【図１８】
2005149126.tif 000021
【図１９】
2005149126.tif 000022
【図２０】
2005149126.tif 000023
【図２１】
2005149126.tif 000024
【図２２】
2005149126.tif 000025
【手続補正書】
【提出日】平成16年11月5日(2004.11.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
従来のように嗜好性に基づいてコンテンツを提供するシステムでは、基本的には、（１）ユーザが検索エンジンを利用してコンテンツの検索を行って所望の情報を選択すること、（２）サービス提供者側がユーザの嗜好を分析し嗜好に合うと考えられる情報をユーザに推薦すること等があげられるが、膨大な情報が提供可能（又は取得可能）な環境にある昨今、（１）の手法では、検索キーワードを入力する時点でユーザが検索条件の選択を強いられていることになり、必要なコンテンツを検索して所望とする情報を探すのに手間がかかりユーザの負担が大きかった。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６３】
取得後、定義付けされたデータは、データモデルに応じてモデル変換され、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）を用いてデータベース５３に格納される。モデル変換の例としては、例えば、表形式で各データを定義しＤＢＭＳとしてリレーショナルデータベース（ＲＤＢ）を用いて管理する手法、各データをＲＤＦｓ・ＲＤＦｓ（Resource Description Framework Schema）・ＯＷＬ（Web Ontology Language）を用いて分類しＤＢＭＳとしてＲＤＦＤＢ（RDF Database）或いはＸＭＬＤＢ（XML Database）を用いて管理する手法等がある。データベース５３に格納されたユーザが経験した事象に関する情報及び私的情報は、後々ユーザの意図で編集できる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
ステップＳ１８では、ステップＳ１２乃至ステップＳ１７にて抽出された現在情報とユーザに入力された検索条件とに基づいて、データベース５３から検索条件を含む情報、検索条件に類似した情報等が抽出される。データベース５３からユーザによって検索された情報を抽出するには、情報登録部１０で用いたデータベース管理システムを用いる。例えば、記憶ベース推論（ＭＢＲ：Memory-Based Reasoning）、２点間距離（ユークリッド距離）等が用いられる。検索方法としては、データベースに蓄積された情報の各項目が全て揃っているケースが発見されたときにはユーザによって入力された経験に対する評価値を優先し、各項目が揃っていないときには項目のマッチング度の高いものから抽出する。またユーザによって入力された検索条件にて指定された評価値を有するほかの経験時の情報を検索することもできる。