(57)【要約】【課題】  ユーザに関する情報とプロファイル蓄積に基づいて抽出された情報をユーザに提示する、個人プロファイルによる状況予測システムおよび方法、プログラムおよび記録媒体を提供する。【解決手段】  ユーザの置かれた環境条件を検出して電気信号として出力するためのセンサ１と、センサ１により検出された環境条件をユーザの状況情報として収集するための状況収集手段２と、状況収集手段２により収集されたユーザに関する状況情報を個人プロファイルに含まれる低レベル状況情報として蓄積するための状況情報蓄積手段（７）と、状況情報蓄積手段（７）に蓄積されたユーザの過去の状況情報をクラスタ判別して個人プロファイルに含まれる高レベル状況情報を生成し、この高レベル状況情報に基づいて状況情報の変化を示す推移パターンを生成し、この推移パターンに基づいてユーザの現在の状況情報の時系列での変化を予測するメタ状況判別予測手段８を備える。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介してユーザが検索し閲覧する情報について、前記ユーザの個人プロファイルや環境条件に応じて状況を予測し、この予測に基づいて生成された前記情報を前記ネットワークを介して提供するための個人プロファイルによる状況予測方法であって、
前記ユーザの置かれた前記環境条件を検出して電気信号として出力するためのセンサにより前記環境条件を検出するステップと、
前記センサにより検出された前記環境条件を前記ユーザの状況情報として収集するための状況収集手段により前記状況情報を収集するステップと、
前記状況収集手段により収集された前記ユーザに関する前記状況情報を前記個人プロファイルに含まれる低レベル状況情報として蓄積するための状況情報蓄積手段により前記状況情報を蓄積するステップと、
前記状況情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザの過去の前記状況情報をクラスタ判別して前記個人プロファイルに含まれる高レベル状況情報を生成し、この高レベル状況情報に基づいて前記状況情報の変化を示す推移パターンを生成するとともに、この推移パターンに基づいて前記ユーザの現在の状況情報の時系列での変化を予測するメタ状況判別予測手段により前記予測をするステップと、
前記メタ状況判別予測手段の前記予測に基づいて前記ユーザが検索し閲覧する情報を抽出するための情報抽出手段により前記情報を抽出するステップと、
前記情報抽出手段により抽出された前記情報を前記ユーザの個人を特定して提供するための個人特定手段により前記個人を特定するステップと、
を有することを特徴とする個人プロファイルによる状況予測方法。
【請求項２】
前記メタ状況判別予測手段は、
前記状況情報の不足により前記予測にまで至らない場合において、前記ユーザ以外の他ユーザから前記ユーザの前記状況情報に類似した状況情報を取得し、前記不足を補填するための類似状況情報取得手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の個人プロファイルによる状況予測方法。
【請求項３】
前記メタ状況判別予測手段は、
時系列で蓄積される前記状況情報を自己回帰モデルで予測することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測方法。
【請求項４】
前記低レベル状況情報と前記高レベル状況情報は、
メタデータであることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測方法。
【請求項５】
前記状況収集手段は、
収集する前記状況情報を全て暗号に変換して情報処理することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測方法。
【請求項６】
ネットワークを介してユーザが検索し閲覧する情報について、前記ユーザの個人プロファイルや環境条件に応じて状況を予測し、この予測に基づいて生成された前記情報を前記ネットワークを介して提供するための個人プロファイルによる状況予測システムであって、
前記ユーザの置かれた前記環境条件を検出して電気信号として出力するためのセンサと、
前記センサにより検出された前記環境条件を前記ユーザの状況情報として収集するための状況収集手段と、
前記状況収集手段により収集された前記ユーザに関する前記状況情報を前記個人プロファイルに含まれる低レベル状況情報として蓄積するための状況情報蓄積手段と、
前記状況情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザの過去の前記状況情報をクラスタ判別して前記個人プロファイルに含まれる高レベル状況情報を生成し、この高レベル状況情報に基づいて前記状況情報の変化を示す推移パターンを生成するとともに、この推移パターンに基づいて前記ユーザの現在の状況情報の時系列での変化を予測するメタ状況判別予測手段と、
前記メタ状況判別予測手段の前記予測に基づいて前記ユーザが検索し閲覧する情報を抽出するための情報抽出手段と、
前記情報抽出手段により抽出された前記情報を前記ユーザの個人を特定して提供するための個人特定手段と、
を備えることを特徴とする個人プロファイルによる状況予測システム。
【請求項７】
前記メタ状況判別予測手段は、
前記状況情報の不足により前記予測にまで至らない場合において、前記ユーザ以外の他ユーザから前記ユーザの前記状況情報に類似した状況情報を取得し、前記不足を補填するための類似状況情報取得手段を備えることを特徴とする請求項６に記載の個人プロファイルによる状況予測システム。
【請求項８】
前記メタ状況判別予測手段は、
時系列で蓄積される前記状況情報を自己回帰モデルで予測することを特徴とする請求項６または７のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測システム。
【請求項９】
前記低レベル状況情報と前記高レベル状況情報は、
メタデータであることを特徴とする請求項６〜８のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測システム。
【請求項１０】
前記状況収集手段は、
収集する前記状況情報を全て暗号に変換して情報処理することを特徴とする請求項６〜９のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測システム。
【請求項１１】
ネットワークを介してユーザが検索し閲覧する情報について、前記ユーザの個人プロファイルや環境条件に応じて状況を予測し、この予測に基づいて生成された前記情報を前記ネットワークを介して提供するための個人プロファイルによる状況予測プログラムであって、
前記ユーザの置かれた前記環境条件を検出して電気信号として出力するためのセンサにより前記環境条件を検出するステップと、
前記センサにより検出された前記環境条件を前記ユーザの状況情報として収集するための状況収集手段により前記状況情報を収集するステップと、
前記状況収集手段により収集された前記ユーザに関する前記状況情報を前記個人プロファイルに含まれる低レベル状況情報として蓄積するための状況情報蓄積手段により前記状況情報を蓄積するステップと、
前記状況情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザの過去の前記状況情報をクラスタ判別して前記個人プロファイルに含まれる高レベル状況情報を生成し、この高レベル状況情報に基づいて前記状況情報の変化を示す推移パターンを生成するとともに、この推移パターンに基づいて前記ユーザの現在の状況情報の時系列での変化を予測するメタ状況判別予測手段により前記予測をするステップと、
前記メタ状況判別予測手段の前記予測に基づいて前記ユーザが検索し閲覧する情報を抽出するための情報抽出手段により前記情報を抽出するステップと、
前記情報抽出手段により抽出された前記情報を前記ユーザの個人を特定して提供するための個人特定手段により前記個人を特定するステップと、
を有することを特徴とする個人プロファイルによる状況予測プログラム。
【請求項１２】
前記メタ状況判別予測手段は、
前記状況情報の不足により前記予測にまで至らない場合において、前記ユーザ以外の他ユーザから前記ユーザの前記状況情報に類似した状況情報を取得し、前記不足を補填するための類似状況情報取得手段を備えることを特徴とする請求項１１に記載の個人プロファイルによる状況予測プログラム。
【請求項１３】
前記メタ状況判別予測手段は、
時系列で蓄積される前記状況情報を自己回帰モデルで予測することを特徴とする請求項１１または１２のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測プログラム。
【請求項１４】
前記低レベル状況情報と前記高レベル状況情報は、
メタデータであることを特徴とする請求項１１〜１３のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測プログラム。
【請求項１５】
前記状況収集手段は、
収集する前記状況情報を全て暗号に変換して情報処理することを特徴とする請求項１１〜１４のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測プログラム。
【請求項１６】
ネットワークを介してユーザが検索し閲覧する情報について、前記ユーザの個人プロファイルや環境条件に応じて状況を予測し、この予測に基づいて生成された前記情報を前記ネットワークを介して提供するための個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録した記録媒体であって、
前記ユーザの置かれた前記環境条件を検出して電気信号として出力するためのセンサにより前記環境条件を検出するステップと、
前記センサにより検出された前記環境条件を前記ユーザの状況情報として収集するための状況収集手段により前記状況情報を収集するステップと、
前記状況収集手段により収集された前記ユーザに関する前記状況情報を前記個人プロファイルに含まれる低レベル状況情報として蓄積するための状況情報蓄積手段により前記状況情報を蓄積するステップと、
前記状況情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザの過去の前記状況情報をクラスタ判別して前記個人プロファイルに含まれる高レベル状況情報を生成し、この高レベル状況情報に基づいて前記状況情報の変化を示す推移パターンを生成するとともに、この推移パターンに基づいて前記ユーザの現在の状況情報の時系列での変化を予測するメタ状況判別予測手段により前記予測をするステップと、
前記メタ状況判別予測手段の前記予測に基づいて前記ユーザが検索し閲覧する情報を抽出するための情報抽出手段により前記情報を抽出するステップと、
前記情報抽出手段により抽出された前記情報を前記ユーザの個人を特定して提供するための個人特定手段により前記個人を特定するステップと、
を有することを特徴とする個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１７】
前記メタ状況判別予測手段は、
前記状況情報の不足により前記予測にまで至らない場合において、前記ユーザ以外の他ユーザから前記ユーザの前記状況情報に類似した状況情報を取得し、前記不足を補填するための類似状況情報取得手段を備えることを特徴とする請求項１６に記載の個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１８】
前記メタ状況判別予測手段は、
時系列で蓄積される前記状況情報を自己回帰モデルで予測することを特徴とする請求項１６または１７のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１９】
前記低レベル状況情報と前記高レベル状況情報は、
メタデータであることを特徴とする請求項１６〜１８のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２０】
前記状況収集手段は、
収集する前記状況情報を全て暗号に変換して情報処理することを特徴とする請求項１６〜１９のいずれかに記載の個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザに関する情報とプロファイル蓄積に基づいて抽出された情報をユーザに提示する、個人プロファイルによる状況予測システムおよび方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来において、様々な方法によるプロファイル生成が行われている。これらのプロファイル生成に関する技術としては、「プロファイル収集装置および方法、販売促進支援システム、プログラム、記録媒体」（特許文献１：特開２００３−３０４０３号公報）が知られている。この技術は、ＷＥＢページのアクセス回数とその変動を収集したアクセスログから算出し、さらに入力されたパラメータとともにＷＥＢページに関する興味値を計算する手法である。
【０００３】
また、「文献情報提供用ユーザプロファイル生成方法および装置、生成プログラムならびにそのプログラムを記録した記録媒体」（特許文献２：特開２００３−７６７１２号公報）も知られており、この技術においては、他の複数ユーザが行った文献の参照記録とその文献に対する評価値と自分の評価値の一致度を要素とするプロファイル生成と文献の推薦を行う手法である。
【０００４】
また、「ユーザサービスプロファイル情報アクセス方式」（特許文献３：特開平６−２３２８６７号公報）も知られている。この技術においては、通信網のサービス登録情報を収集管理において、サービス、サービス情報レベル、契約項目グループ／週間スケジュール情報、該定義表保持手段によりサービス共通的なアクセス形式でユーザサービスプロファイル情報の検索を要求する検索要求手段と、該検索要求手段の要求に対し、前記定義表保持手段によりアクセスユーザ毎／サービス毎に管理するユーザサービスプロファイル情報形式に変換して情報検索し、検索結果を前記定義表保持手段によるサービス共通的な形式に変換して前記検索要求手段に返す手法である。
【特許文献１】特開２００３−３０４０３号公報
【特許文献２】特開２００３−７６７１２号公報
【特許文献３】特開平６−２３２８６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来までのプロファイル生成に関する技術においては、特定の用途や特定のプロバイダによるサービスを対象とした技術あり、情報提供者側のサーバのみ、または特定の端末のみから得られる情報を利用している。
【０００６】
このことから、ユーザが実生活における広域での活動において、場所を移動しながら様々な情報機器を利用し、その端末において受けることが可能な様々な状況に依存した自動情報提示を行うサービスに利用する場合、プロファイル生成に必要な情報が著しく不足したものとなっていた。
【０００７】
また、プロファイルから得られた情報を元に将来の状況変化を予測していないため、その時点で必要な情報はある程度取得できるが、その時点から将来の必要とされる情報をあらかじめ取得して、準備しておくような情報推薦を行うことはできなかった。
【０００８】
また、現在まで個人適用のためにプロファイルを生成する試みは、数多く試みられているものの、これらには多くの問題があり、コンテキストアウェア情報提示には利用できないものである。その問題点を以下に示す。
【０００９】
（１）プロファイルが共通化されていない
現在の情報社会においては、様々な組織（例えば政府組織、地方公共団体、教育機関、企業など）がユーザへのサービス目的で個人プロファイルを独自に構築している。例えば、企業におけるＣＲＭ（カスタマーリレーションマネジメント）などに代表される各種の試みである。これらは、各団体がそれぞれのサービスを実現するに当たって必要とする最低限のデータを収集・メンテナンスしているに過ぎず、エンティティ、データの内容、鮮度とも不均一であり、単純に分散している各プロファイルの相互交換を行うという方式では、一元的な共通プロファイルは生成できない。
【００１０】
また、今後、センサの小型・低廉化、ネットワークの高速・低廉化、コンピュータの小型・高速・低廉化が更に進み、ユビキタスコンピューティング環境が実現すれば、個人の状況に関する詳細なデータの収集が可能となり、データ量は時空間的観点において膨大となる事から、この問題は更に顕著になる事が容易に予想される。
【００１１】
また、分散している場合、プロファイルデータへの到達性、アクセス速度、そして多くの人間や計算機に管理される機会が増加する事から、セキュリティー管理上も大きな問題がある。よって、プロファイルは集約され、共通化される管理方式が望まれていた。
【００１２】
（２）プロファイル生成に必要な情報不足
プロファイル生成に必要な情報は、大まかに分類すると時間的に見て静的な情報と動的な情報に分類される。静的な情報は、例えば、氏名、性別、住所、電話番号などであり、動的な情報は時間とともに変化する年齢、購入した商品、参照した情報の内容と保存場所、その人間の空間的な位置（単純には座標）などである。
【００１３】
これらの情報は、比較的簡単に関連付けて記録できるが、状況に依存した情報提供を行う観点で考えると、明らかにソースとなる情報が不足している。人間がある状況に置かれたという事を機械が理解するためには、その人間の性格、現在までの知識の蓄積、周辺の環境、行動予定などが必要である。
【００１４】
周辺の環境は、空間的な位置のみならず、建物であればその種類、建物の中の位置、温度・湿度・照明・音などの生活環境、インテリアなどの雰囲気、気候・天気などの外部環境、人間の周りに配置されている物体、知人・他人などの人間、ペットなどの動物、生物が周りに存在すればどのようなコミュニケーションを行っているか、そして、これらの履歴として、行ってきたかである。
【００１５】
また、個人の状況は脈拍、血圧などの身体的なコンディション情報、参照している情報、情報についての情報（情報のロケーション、内容、内容について定義）などに分類される。これらをまとめて簡単に述べると、個人とその周辺に関する過去から現在までの全てのセンシング可能な情報であり、これらを全て利用してプロファイルの生成を行うべきであるのに、現在のプロファイルは、個人に関する限られた極一部分の情報だけからプロファイルを生成しているに過ぎないし、現状では全ての情報を集める手段が確立されていない。
【００１６】
（３）プロファイルの時系列変化を予測していない
プロファイルは低レベル状況データ（例えば緯度、経度、建物中の数センチ単位の位置、音、光、品物ＩＤ、生物ＩＤなどの数値、接した情報のテキスト情報、画像、音声、とその情報のメタ情報など）と、これらを集合させ演算した高レベル状況データ（例えば家で余暇を過ごしている、オフィスで仕事中、電車で移動中、自動車で移動中、徒歩で移動中、家テレビを見ている、パソコンに向かっている、読書をしている、食事をしている、天気が良い・悪いなど）に分類され、これらが時間方向に蓄積されている。従来のプロファイルはこれらの一部のメタ状況データと、あらかじめ入力しておいたスケジュールを利用しており、これらの時系列変化を予測するなどの処理は行っていない。
【００１７】
（４）プロファイルに他人の知識が自動で提供されていない
人間の行動の大部分は周期的であり、未経験な行動を除けば、ある程度であれば将来の行動パターンを過去のプロファイル蓄積から推定可能である。だが、時として、その個人が経験していないような状況が発生する。このような場合でも、既にどこかの他人が経験済みの状況が大部分であり、その経験済み知識を共有し、無意識に他人のために使用することができれば、個人の嗜好に特化せず、一般的な対応になってしまうが、未経験な行動においてもプロファイルのデータが生成可能となる。従来のプロファイルのための知識共有は極一部の状況に特化しているものか、知識共有を行う場合に人手のかかる手法であった。
【００１８】
このような課題に鑑み、本発明は、ユーザが情報の検索や閲覧をする際に、個人的な嗜好などにより参照した過去の情報や、各種のセンシングした情報を集約し蓄積することができ、一元的個人プロファイルの生成を可能とし、そのプロファイル蓄積から状況を判定し予測し、その時の状況に最もふさわしい情報を抽出し、提示のための情報を選定でき、また、十分に状況データが蓄積されていない状態においても、他人の類似状況を検索して合成しすることにより最適な情報提示サービスの提供が可能な、個人プロファイルによる状況予測システムおよび方法、プログラムおよび記録媒体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】
【００１９】
請求項１に記載の本発明は、ネットワークを介してユーザが検索し閲覧する情報について、前記ユーザの個人プロファイルや環境条件に応じて状況を予測し、この予測に基づいて生成された前記情報を前記ネットワークを介して提供するための個人プロファイルによる状況予測方法であって、
前記ユーザの置かれた前記環境条件を検出して電気信号として出力するためのセンサにより前記環境条件を検出するステップと、
前記センサにより検出された前記環境条件を前記ユーザの状況情報として収集するための状況収集手段により前記状況情報を収集するステップと、
前記状況収集手段により収集された前記ユーザに関する前記状況情報を前記個人プロファイルに含まれる低レベル状況情報として蓄積するための状況情報蓄積手段により前記状況情報を蓄積するステップと、
前記状況情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザの過去の前記状況情報をクラスタ判別して前記個人プロファイルに含まれる高レベル状況情報を生成し、この高レベル状況情報に基づいて前記状況情報の変化を示す推移パターンを生成するとともに、この推移パターンに基づいて前記ユーザの現在の状況情報の時系列での変化を予測するメタ状況判別予測手段により前記予測をするステップと、
前記メタ状況判別予測手段の前記予測に基づいて前記ユーザが検索し閲覧する情報を抽出するための情報抽出手段により前記情報を抽出するステップと、
前記情報抽出手段により抽出された前記情報を前記ユーザの個人を特定して提供するための個人特定手段により前記個人を特定するステップと、
を有する。
【００２０】
また、請求項２に記載の本発明は、請求項１において、前記メタ状況判別予測手段は、前記状況情報の不足により前記予測にまで至らない場合において、前記ユーザ以外の他ユーザから前記ユーザの前記状況情報に類似した状況情報を取得し、前記不足を補填するための類似状況情報取得手段を備える。
【００２１】
また、請求項３に記載の本発明は、請求項１または２のいずれかにおいて、前記メタ状況判別予測手段は、時系列で蓄積される前記状況情報を自己回帰モデルで予測する。
【００２２】
また、請求項４に記載の本発明は、請求項１〜３のいずれかにおいて、前記低レベル状況情報と前記高レベル状況情報は、メタデータである。
【００２３】
また、請求項５に記載の本発明は、請求項１〜４のいずれかにおいて、前記状況収集手段は、収集する前記状況情報を全て暗号に変換して情報処理する。
【００２４】
また、請求項６に記載の本発明は、ネットワークを介してユーザが検索し閲覧する情報について、前記ユーザの個人プロファイルや環境条件に応じて状況を予測し、この予測に基づいて生成された前記情報を前記ネットワークを介して提供するための個人プロファイルによる状況予測システムであって、前記ユーザの置かれた前記環境条件を検出して電気信号として出力するためのセンサと、前記センサにより検出された前記環境条件を前記ユーザの状況情報として収集するための状況収集手段と、前記状況収集手段により収集された前記ユーザに関する前記状況情報を前記個人プロファイルに含まれる低レベル状況情報として蓄積するための状況情報蓄積手段と、前記状況情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザの過去の前記状況情報をクラスタ判別して前記個人プロファイルに含まれる高レベル状況情報を生成し、この高レベル状況情報に基づいて前記状況情報の変化を示す推移パターンを生成するとともに、この推移パターンに基づいて前記ユーザの現在の状況情報の時系列での変化を予測するメタ状況判別予測手段と、前記メタ状況判別予測手段の前記予測に基づいて前記ユーザが検索し閲覧する情報を抽出するための情報抽出手段と、前記情報抽出手段により抽出された前記情報を前記ユーザの個人を特定して提供するための個人特定手段と、を備える。
【００２５】
また、請求項７に記載の本発明は、請求項６において、前記メタ状況判別予測手段は、前記状況情報の不足により前記予測にまで至らない場合において、前記ユーザ以外の他ユーザから前記ユーザの前記状況情報に類似した状況情報を取得し、前記不足を補填するための類似状況情報取得手段を備える。
【００２６】
また、請求項８に記載の本発明は、請求項６または７のいずれかにおいて、前記メタ状況判別予測手段は、時系列で蓄積される前記状況情報を自己回帰モデルで予測する。
【００２７】
また、請求項９に記載の本発明は、請求項６〜８のいずれかにおいて、前記低レベル状況情報と前記高レベル状況情報は、メタデータである。
【００２８】
また、請求項１０に記載の本発明は、請求項６〜９のいずれかにおいて、前記状況収集手段は、収集する前記状況情報を全て暗号に変換して情報処理する。
【００２９】
また、請求項１１に記載の本発明は、ネットワークを介してユーザが検索し閲覧する情報について、前記ユーザの個人プロファイルや環境条件に応じて状況を予測し、この予測に基づいて生成された前記情報を前記ネットワークを介して提供するための個人プロファイルによる状況予測プログラムであって、前記ユーザの置かれた前記環境条件を検出して電気信号として出力するためのセンサにより前記環境条件を検出するステップと、前記センサにより検出された前記環境条件を前記ユーザの状況情報として収集するための状況収集手段により前記状況情報を収集するステップと、前記状況収集手段により収集された前記ユーザに関する前記状況情報を前記個人プロファイルに含まれる低レベル状況情報として蓄積するための状況情報蓄積手段により前記状況情報を蓄積するステップと、前記状況情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザの過去の前記状況情報をクラスタ判別して前記個人プロファイルに含まれる高レベル状況情報を生成し、この高レベル状況情報に基づいて前記状況情報の変化を示す推移パターンを生成するとともに、この推移パターンに基づいて前記ユーザの現在の状況情報の時系列での変化を予測するメタ状況判別予測手段により前記予測をするステップと、前記メタ状況判別予測手段の前記予測に基づいて前記ユーザが検索し閲覧する情報を抽出するための情報抽出手段により前記情報を抽出するステップと、前記情報抽出手段により抽出された前記情報を前記ユーザの個人を特定して提供するための個人特定手段により前記個人を特定するステップと、を有する。
【００３０】
また、請求項１２に記載の本発明は、請求項１１において、前記メタ状況判別予測手段は、前記状況情報の不足により前記予測にまで至らない場合において、前記ユーザ以外の他ユーザから前記ユーザの前記状況情報に類似した状況情報を取得し、前記不足を補填するための類似状況情報取得手段を備える。
【００３１】
また、請求項１３に記載の本発明は、請求項１１または１２のいずれかにおいて、前記メタ状況判別予測手段は、時系列で蓄積される前記状況情報を自己回帰モデルで予測する。
【００３２】
また、請求項１４に記載の本発明は、請求項１１〜１３のいずれかにおいて、前記低レベル状況情報と前記高レベル状況情報は、メタデータである。
【００３３】
また、請求項１５に記載の本発明は、請求項１１〜１４のいずれかにおいて、前記状況収集手段は、収集する前記状況情報を全て暗号に変換して情報処理する。
【００３４】
また、請求項１６に記載の本発明は、ネットワークを介してユーザが検索し閲覧する情報について、前記ユーザの個人プロファイルや環境条件に応じて状況を予測し、この予測に基づいて生成された前記情報を前記ネットワークを介して提供するための個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録した記録媒体であって、前記ユーザの置かれた前記環境条件を検出して電気信号として出力するためのセンサにより前記環境条件を検出するステップと、前記センサにより検出された前記環境条件を前記ユーザの状況情報として収集するための状況収集手段により前記状況情報を収集するステップと、前記状況収集手段により収集された前記ユーザに関する前記状況情報を前記個人プロファイルに含まれる低レベル状況情報として蓄積するための状況情報蓄積手段により前記状況情報を蓄積するステップと、前記状況情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザの過去の前記状況情報をクラスタ判別して前記個人プロファイルに含まれる高レベル状況情報を生成し、この高レベル状況情報に基づいて前記状況情報の変化を示す推移パターンを生成するとともに、この推移パターンに基づいて前記ユーザの現在の状況情報の時系列での変化を予測するメタ状況判別予測手段により前記予測をするステップと、前記メタ状況判別予測手段の前記予測に基づいて前記ユーザが検索し閲覧する情報を抽出するための情報抽出手段により前記情報を抽出するステップと、前記情報抽出手段により抽出された前記情報を前記ユーザの個人を特定して提供するための個人特定手段により前記個人を特定するステップと、を有することを特徴とする個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録する。
【００３５】
また、請求項１７に記載の本発明は、請求項１６において、前記メタ状況判別予測手段は、前記状況情報の不足により前記予測にまで至らない場合において、前記ユーザ以外の他ユーザから前記ユーザの前記状況情報に類似した状況情報を取得し、前記不足を補填するための類似状況情報取得手段を備えることを特徴とする個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録する。
【００３６】
また、請求項１８に記載の本発明は、請求項１６または１７のいずれかにおいて、前記メタ状況判別予測手段は、時系列で蓄積される前記状況情報を自己回帰モデルで予測することを特徴とする個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録する。
【００３７】
また、請求項１９に記載の本発明は、請求項１６〜１８のいずれかにおいて、前記低レベル状況情報と前記高レベル状況情報は、メタデータであることを特徴とする個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録する。
【００３８】
また、請求項２０に記載の本発明は、請求項１６〜１９のいずれかにおいて、前記状況収集手段は、収集する前記状況情報を全て暗号に変換して情報処理することを特徴とする個人プロファイルによる状況予測プログラムを記録する。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、ユーザが情報の検索や閲覧をする際に、個人的な嗜好などにより参照した過去の情報や、各種のセンシングした情報を集約し蓄積することができ、一元的個人プロファイルの生成を可能とし、そのプロファイル蓄積から状況を判定し予測し、その時の状況に最もふさわしい情報を抽出し、提示のための情報を選定でき、また、十分に状況データが蓄積されていない状態においても、他人の類似状況を検索して合成しすることにより最適な情報提示サービスの提供が可能な、個人プロファイルによる状況予測システムおよび方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
＜第１の実施の形態＞
図１に示すのは、本発明の第１の実施の形態による全体構成を説明するための構成図である。この図１には、各種センサ１と、状況収集手段２と、暗号化手段３と、転送手段４と、転送先解決手段５と、復号化手段６と、状況蓄積手段７と、メタ状況判別８と、情報参照手段９と、個人特定手段１０と、参照する情報１１とが示されている。
【００４１】
各種センサ１は、図示しないネットワークなどを介して情報の検索や閲覧を行うユーザ（利用者）の周囲の環境を検出するために配置されている。この各種センサ１は、たとえばユーザが所有するＩＣカードや移動携帯端末などに装置されている。こうした携行品以外に、ユーザが居る部屋や自宅の各部屋などに各種センサ１を配置することも想定している。これらの各種センサ１は、配置された周囲の環境を状況情報として検出する。検出される環境の要素としては、温度や湿度、位置、香り、画像、加速度、などを電気信号に変換した各種の電気信号である。
【００４２】
ここで、図２に示すのは、各種センサ１と状況収集手段２および暗号化手段３を説明するための構成図である。各種センサ１は、図２に参照されるように、電子タグセンサ１００と、この電子タグセンサ１００を構成する温度センサ１０１と、湿度センサ１０２と、音センサ１０３と、香りセンサ１０４と、画像センサ１０５と、加速度センサ１０６と、位置センサ１０７などで構成されている。これらの図示した個別のセンサ以外に、必要に応じてさらに図示しない他のセンサを備えている。
【００４３】
また、状況収集手段２は、電子タグセンサ１００からの信号出力を受ける電子タグセンサ用状況収集手段２００と、温度センサ１０１からの信号出力を受ける温度センサ用状況収集手段２０１と、湿度センサ１０２からの信号出力を受ける湿度センサ用状況収集手段２０２と、音センサ１０３からの信号出力を受ける音センサ用状況収集手段２０３と、香りセンサ１０４からの信号出力を受ける香りセンサ用状況収集手段２０４と、画像センサ１０５からの信号出力を受ける画像センサ用状況収集手段２０５と、加速度センサ１０６からの信号出力を受ける加速度センサ用状況収集手段２０６と、位置センサ１０７からの信号出力を受ける位置センサ用状況収集手段２０７などで構成されている。これらの図示した個別のセンサ用状況収集手段以外に、必要に応じてさらに図示しない他のセンサ用状況収集手段を備えている。
【００４４】
このような構成の状況収集手段２は、各種センサ１から抽象化レベルの低い電気信号出力であるセンシング情報を得て、このセンシング情報の収集時刻、位置、センサ所有者、センサＩＤ、および同時に電子タグセンサによりセンシングしたユーザ個人を特定するための個人ＩＤなどのメタデータを付加し、これを状況情報として暗号化手段３に送る。
【００４５】
なお、状況収集手段２が収集するセンシング情報は、その収集のタイミングを定期的に（例えば、１回／秒〜１回／時など設定する）行うこととしてもよく、あるいは、ユーザがネットワークを介して情報を検索し閲覧する際に、その最新情報を要求するタイミングにおいてセンシング情報の収集を実行してもよい。
【００４６】
図１を参照して、状況収集手段２から出力された状況情報は、暗号化手段３に入力する。この暗号化手段３を配置した理由として、ユーザの個人の状況に関するデータは、個人情報として秘密に分類される情報であり、こういった個人情報をオープンネットワークで流通させる場合は、他人に読み取られないためのセキュリティ確保が必須となるからである。このような事から、暗号化手段３において状況情報は暗号化されて転送手段４に送られる。
【００４７】
この転送手段４は、図３に示すように、グローバルなネットワーク２０を介して、状況蓄積手段７へ状況情報を転送するために配置されている。転送手段４の内部には、転送実行手段４０１と、転送先取得手段４０２とが配置されている。暗号化手段３から送出された状況情報は、転送先取得手段４０２によりグローバルなネットワーク２０を介して検索を実行し、状況蓄積手段７を転送先として取得する。この転送先の取得とは、例えばインターネットなどにおいてはＩＰアドレスやＵＲＬなどが相当する。こうして得た転送先を転送実行手段４０１へ伝達し、転送実行手段４０１は暗号化された状況情報をグローバルなネットワーク２０を介して、状況蓄積手段７へ転送する。
【００４８】
なお、図３に示す転送先解決手段５は、各種センサ１と状況収集手段２と暗号化手段３と転送手段４とがユーザの移動に伴って、一緒に移動している場合において、送信される状況情報を受信する側の状況蓄積手段７もまた移動中の場合に対応するために設けられている。
【００４９】
送信する側と受信する側が共に移動中である場合は、これに伴って動的に送信側と受信側のＩＰアドレスやＵＲＬが変化することがある。こうした変化に対応するために、送信側と受信側のアドレスを、そのアドレスが移動に伴い変更される都度に書き換え更新しておく。その上で、転送先解決手段５は、転送手段４などから転送先アドレスを取得するための解決要求が出されると、それに応答し、電子タグセンサ１００に割付けられた固有のＩＤに基づいて、その固有のＩＤにより特定される個人の転送先アドレスやＵＲＬ情報を転送手段４に返信する。
【００５０】
転送先解決手段５は、その内部に応答手段５０１と、転送先管理手段５０２と、転送先ＤＢ５０３とを備えている。応答手段５０１は、グローバルなネットワーク２０を介して転送手段４との応答を行うために備わる。転送先管理手段５０２は、転送先ＤＢ５０３と接続しており、転送先ＤＢ５０３に記憶されている転送先の情報管理を行っている。この情報管理は、予め記憶された転送先以外に、動的に変化したＩＰアドレスやＵＲＬなども記憶され、また呼び出しに応じての出力を行っている。
【００５１】
図１を参照して、転送手段４から送られてきたメタデータ付けされた状況情報は、復号化手段６により暗号が復号化された後に情報蓄積手段７に送られる。この情報蓄積手段７では、図４に参照されるように、状況ＤＢ７０４にメタデータ付けされた状況情報をインデクス化して蓄える。状況読み込み手段７０３は、要求に応じてクエリ（query）の発行とその回答を送る。状況ＤＢ管理／運用手段７０２は、状況ＤＢ７０４のデータ欠落部分に対して内挿による補間を行う。ここで蓄積される状況情報は、ユーザ個人に係る個人プロファイルに含まれる情報であり、低レベル状況情報として蓄積される。
【００５２】
図５を参照して、メタ状況判別予測手段８に備わるメタ状況判別手段８０１では、状況読み込み手段７０３から得られた多次元の状況情報を因子として対応付け格納しているメタ状況・因子ＤＢ８０３の因子データと照合し、他の状況と比較し最も優位な場合、そのメタ状況に当てはまると判別する。なお、ここでメタ状況判別予測手段８にて処理される状況情報は、状況情報蓄積手段７に蓄積されたユーザの過去の状況情報をクラスタ判別して個人プロファイルに含まれる高レベル状況情報として処理される。
【００５３】
状況情報はストリームデータとして受信されることから、メタ状況予測手段８０４においてその将来の系列を自己回帰モデルで予測し、メタ状況判別手段８０１の入力を予測された将来の状況情報系列とすることで、将来の判別されたメタ状況ストリームが生成される。因子更新手段８０２は、メタ状況と推定因子となる状況情報の関連性を示す重み値と計算を行う場合の基準閾値を更新する。
【００５４】
図６を参照して、メタ状況判別予測手段８から受け取ったメタ状況により、情報推薦手段９０１は、メタ状況ストリームから現在と将来のメタ状況とその個人が対応する状況で最も良く参照している情報を参照する情報１１の中から推薦し、情報出力手段９０２で画面や音声などとして出力する。個人特定手段１０は、電子タグセンサ１００などに割付けられた固有のＩＤ情報と、ユーザの指紋などの生体認証、あるいは、それらが無い場合はユーザ個人しか知らない秘密コードによりユーザ個人を特定し、その特定のユーザ個人にのみ情報を提示可能とする。情報参照手段９により参照した情報は、その情報ロケーションと内容が状況蓄積手段７に蓄積され、次回からのメタ状況判別予測手段８の入力となる状況情報となる。
【００５５】
＜第２の実施の形態＞
図７に示すのは、本発明の第２の実施の形態による、状況情報蓄積が不十分な場合の状況情報の補填を説明するための説明図である。この図７において、ユーザＡの状況蓄積手段Ａ−７に、現在のユーザＡに関する状況情報に類似する過去の状況情報が十分に蓄積されていない場合を想定している。この場合、メタ状況判別予測手段Ａ−８は、メタ状況を判別できない。そこで、状況蓄積手段Ａ−７から、転送手段Ａ−４に要求を出し、転送手段Ａ−４から状況情報の類似状況の要求を状況蓄積手段Ｂ−７に送る。
【００５６】
この転送手段Ａ−４からの要求先は、転送先解決手段５を介して実行される。この転送先解決手段５では、転送先ＤＢ５０３（図３参照）の中からユーザＢを検索する。検索されたユーザＢのＩＰアドレスに従い、転送手段Ａ−４はユーザＢに接続し、状況蓄積手段Ｂ−７へ類似する状況情報の提供要求を実行する。
【００５７】
ユーザＢは状況蓄積手段Ｂ−７にユーザＡからの状況情報の提供要求を受けた場合、ユーザＡの現在の状況情報に類似度が高い上位の状況情報を抽出する。抽出された状況情報は暗号化手段Ｂ−３などにより暗号化された後、転送手段Ｂ−４を介して転送を行い、復号化手段Ａ−６により暗号の復号化がなされる。復号されたデータは、状況値蓄積Ａ−７に蓄積される。こうした手順により、ユーザＡの現在の不足する状況に類似した状況情報の不足をユーザＢから補い、これによりメタ状況判別予測手段Ａ−８はメタ状況を判別することができる。
【００５８】
なお、以上説明した本発明の第１の実施の形態や第２の実施の形態では、例えば、会社に出勤すると仕事で良く見るニュースが表示され、一方、帰宅後には個人的な趣味の情報がパソコンに表示されるサービスを構築し提供することができる。また、ユーザが良く行くショッピングセンターのセール情報を、ユーザが実際にショッピングセンターへ行く前になると自動で提示するサービスなども実現することができる。
【００５９】
また、ユーザが有名な観光スポットに初めて行こうとすると、交通情報や目的地の天気などの必要な情報が、ユーザのその時の状況に応じて最適に選択され、提示されるサービスなどを実現することができる。
【００６０】
さらに、ユーザが情報の検索や閲覧をする際に、個人的な嗜好などにより参照した過去の情報や、各種のセンシングした情報を集約し蓄積することができ、一元的個人プロファイルの生成を可能とし、そのプロファイル蓄積から状況を判定し予測し、その時の状況に最もふさわしい情報を抽出し、提示のための情報を選定でき、また、十分に状況情報が蓄積されていない状態においても、他人の類似状況を検索して合成しすることにより最適な情報提示サービスの提供が可能な、個人プロファイルによる状況予測システムおよび方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の個人プロファイルによる予測システムに係る第１の実施の形態による、全体構成を説明するための構成図を示す。
【図２】本発明の個人プロファイルによる予測システムに係る第１の実施の形態による、各種センサと状況収集手段および暗号化手段を説明するための構成図を示す。
【図３】本発明の個人プロファイルによる予測システムに係る第１の実施の形態による、転送手段と転送先解決手段を説明するための構成図を示す。
【図４】本発明の個人プロファイルによる予測システムに係る第１の実施の形態による、状況蓄積手段を説明するための構成図を示す。
【図５】本発明の個人プロファイルによる予測システムに係る第１の実施の形態による、メタ状況判別予測手段を説明するための構成図を示す。
【図６】本発明の個人プロファイルによる予測システムに係る第１の実施の形態による、情報参照手段と個人特定手段を説明するための構成図を示す。
【図７】本発明の個人プロファイルによる予測システムに係る第２の実施の形態による、状況情報蓄積が不十分な場合の状況情報の補填を説明するための構成図を示す。
【符号の説明】
【００６２】
１  各種センサ
２  状況収集手段
３  暗号化手段
４  転送手段
５  転送先解決手段
６  復号化手段
７  状況蓄積手段
８  メタ状況判別
９  情報参照手段
１０  個人特定手段
１１  参照する情報
【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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