(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器が置かれた状況に応じてオブジェクト情報を提示する情報機器であって、
前記機器の状況を表す状況データを取得する第１の取得部と、
前記状況データに応じて複数のオブジェクトの情報を取得する第２の取得部と、
複数の関連語と前記状況データとの適合度を記憶する第１の記憶部と、
前記複数のオブジェクトの情報に関連する複数の関連語をデータベースから検索し、前記適合度に応じて前記複数のオブジェクトの情報に関連する複数の関連語に重み付けをすることにより関連語展開を行う関連語展開部と、
いずれかの関連語を選択可能なように、前記重み付けに基づいた順序で前記複数の関連語を表示する第１の表示部と、
前記複数の関連語におけるいずれかの関連語が選択されたか否かを判定する判定部と、
前記いずれかの関連語が選択された旨が前記判定部により判定されたならば、該関連語に係わり、前記第２の取得部で取得されたオブジェクトの情報を選択して表示する第２の表示部と、を具備する情報機器。
【請求項２】
前記関連語展開部が、前記複数のオブジェクトの情報に関連する複数の関連語に対し、オブジェクトまでの距離、オブジェクトを利用可能な時間帯、又はオブジェクトが利用可能になるまでの予想時間に応じてさらに重み付けを行う請求項１記載の情報機器。
【請求項３】
文字又は文字列を入力する入力部と、
前記複数の関連語について複数の類義語を記憶する類義語辞書を参照し、前記文字又は文字列に読み方が類似する複数の関連語を生成する生成部と、をさらに具備し、
前記第１の表示部は、前記文字又は文字列に読み方が類似する複数の関連語を表示する請求項１記載の情報機器。
【請求項４】
前記生成部は、前記文字列の長さが所定数以下ならばより抽象度が高くなり、該文字列の長さが所定数を超えるならばより抽象度が低くなるように複数の関連語を生成する請求項３記載の情報機器。 
【請求項５】
前記第２の取得部は、前記状況データをサーバに送信し、前記状況データに応じて複数のオブジェクトの情報を前記サーバから取得する請求項１記載の情報機器。
【請求項６】
前記第２の表示部は、前記複数のオブジェクトの情報に関連する複数の関連語において選択された関連語をサーバに送信し、該関連語に係わる複数のオブジェクト情報を前記サーバから取得する請求項１記載の情報機器。
【請求項７】
複数のオブジェクトの情報を記憶する第２の記憶部をさらに具備し、
前記第２の取得部は、前記状況データに応じて複数のオブジェクトの情報を前記第２の記憶部から取得する請求項１記載の情報機器。
【請求項８】
機器が置かれた状況に応じてオブジェクト情報を提示する情報提示方法であって、
前記機器の状況を表す状況データを第１の取得部が取得するステップと、
前記状況データに応じて複数のオブジェクトの情報を第２の取得部が取得するステップと、
複数の関連語と前記状況データとの適合度を第１の記憶部が記憶するステップと、
前記複数のオブジェクトの情報に関連する複数の関連語を関連語展開部がデータベースから検索し、前記適合度に応じて前記複数のオブジェクトの情報に関連する複数の関連語に重み付けをすることにより関連語展開を行うステップと、
いずれかの関連語を選択可能なように、前記重み付けに基づいた順序で前記複数の関連語を第１の表示部が表示するステップと、
前記複数の関連語におけるいずれかの関連語が選択されたか否かを判定部が判定するステップと、
前記いずれかの関連語が選択された旨が前記判定部により判定されたならば、該関連語に係わり、前記第２の取得部で取得されたオブジェクトの情報を選択し第２の表示部が表示するステップと、を有する情報提示方法。
【請求項９】
前記関連語展開部が、前記複数のオブジェクトの情報に関連する複数の関連語に対し、オブジェクトまでの距離、オブジェクトを利用可能な時間帯、又はオブジェクトが利用可能になるまでの予想時間に応じてさらに重み付けを行うステップをさらに有する請求項８記載の情報提示方法。
【請求項１０】
文字又は文字列を入力部を通じて入力するステップと、
前記複数の関連語について複数の類義語を記憶する類義語辞書を参照し、前記文字又は文字列に読み方が類似する複数の関連語を生成部が生成するステップと、
前記第１の表示部が、前記文字又は文字列に読み方が類似する複数の関連語を表示するステップと、を有する請求項８記載の情報提示方法。
【請求項１１】
前記生成部が、前記文字列の長さが所定数以下ならばより抽象度が高くなり、該文字列の長さが所定数を超えるならばより抽象度が低くなるように複数の関連語を生成するステップをさらに有する請求項１０記載の情報提示方法。
【請求項１２】
前記第２の取得部が、前記状況データをサーバに送信し、前記状況データに応じて複数のオブジェクトの情報を前記サーバから取得するステップをさらに有する請求項８記載の情報提示方法。
【請求項１３】
前記第２の表示部が、前記複数のオブジェクトの情報に関連する複数の関連語において選択された関連語をサーバに送信し、該関連語に係わる複数のオブジェクト情報を前記サーバから取得するステップをさらに有する請求項８記載の情報提示方法。
【請求項１４】
複数のオブジェクトの情報が第２の記憶部に記憶されており、
前記第２の取得部は、前記状況データに応じて複数のオブジェクトの情報を前記第２の記憶部から取得するステップをさらに有する請求項８記載の情報提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器が置かれた状況に応じた入力文字列候補を提示する情報機器及び情報提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話機やＬＡＮ等のネットワークに接続可能なモバイルＰＣ、ＰＤＡ等の文字入力機能を備えた情報機器において、利用者の情報入力を支援する機能はこれまで多くの提案がなされている。例えば、文字入力に際して、ＧＰＳなどから得られる情報機器の位置情報に基づいて、地名やイベント名などの情報を地域情報サーバより取得し、利用者が入力した部分文字列に対応し、その予測文字変換候補として、そうした地名やイベント名を他の語句よりも優先して提示することで、その場所や地域に関連した文字列の入力の手間を軽減することが提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
例えば、情報機器利用者が現在諏訪地域に居ることが位置情報から判明すると、利用者の文字入力「す」に対して、「諏訪湖」という地域辞書データに含まれる文字列候補が、高い優先順位で利用者に提示される。特許文献１のように地域固定ではなく、利用者に適応させるため情報機器の位置情報をもとに、情報サーバに問い合わせ、位置情報に対応して記録された文字入力情報データの中から参照頻度に応じて順位付けされた入力候補情報を情報機器に提示するもの（特許文献２参照）や、情報機器の位置によって文字入力変換辞書を切替えるようにし、位置ごとに入力頻度をカウントすることで利用シーンに適した文字変換情報提供を行うもの（特許文献３参照）など、位置情報に紐付けられた文字列を利用・参照頻度等をもとに候補として提示するものが知られている。
【特許文献１】特開２００３−３０３１８６号公報
【特許文献２】特開２００４−１５３３９８号公報
【特許文献３】特開２００６−３５０９０４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１乃至３で開示された技術では、典型的には、利用者が地域名やイベント名を（文字列の一部であるとはいえ）その先頭文字列から覚えていることが前提となっている。つまり、利用者が手掛かりとなり得る文字列を全く覚えていない場合には、かえって目的文字列の特定が難しくなる。文字列入力という一般的な目的において、常に位置情報に関する文字列が候補として上位に出てくることは、文字列入力全体の効率を悪化させかねない。さらに、特許文献２及び３で開示された技術では、各地域ごとに各利用者が過去に入力あるいは参照した頻度に応じた文字入力候補を提示することができる。しかしながら、頻度情報を利用しているため、ある地域における初期の利用者が当該技術の恩恵を受けることは難しい。
【０００５】
本発明は、かかる事情を考慮してなされたものであり、機器が置かれた状況に応じてオブジェクト情報の関連語を提示する情報機器及び情報提示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】
本発明の一観点に係る情報機器は、機器が置かれた状況に応じてオブジェクト情報を提示する情報機器であって、前記機器の状況を表す状況データを取得する第１の取得部と、前記状況データに応じて複数のオブジェクトの情報を取得する第２の取得部と、前記複数のオブジェクトの情報に関連する複数の関連語をデータベースから検索することにより関連語展開を行う関連語展開部と、いずれかの関連語を選択可能なように前記複数の関連語を表示する第１の表示部と、前記複数の関連語におけるいずれかの関連語が選択されたか否かを判定する判定部と、前記いずれかの関連語が選択された旨が前記判定部により判定されたならば、該関連語に係わり、前記第２の取得部で取得されたオブジェクトの情報を選択して表示する第２の表示部と、を具備する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、機器が置かれた状況に応じてオブジェクト情報の関連語を提示する情報機器及び情報提示方法を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【０００９】
図１に示すように、情報機器１０は、制御部１１、ディスプレイ１２、記憶部１３、操作部１４、アンテナ１５、通信制御部１６、センサー処理部１７、及び状況センサー１８を有する。本実施形態において、情報機器１０としては例えば持ち運びながらネットワークに接続して情報を取得可能であり、かつ文字入力機能を備えた携帯型の情報機器を想定するが、携帯性のない様々な情報機器（例えばカーナビゲーションシステム等）に対しても本発明は適用可能である。制御部１１は、記憶部１３、ディスプレイ１２、通信処理部１６、センサー処理部１７、及び操作部１４に接続されており、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を備え、情報機器１０全体を制御する。ディスプレイ１２は例えば液晶画面表示器で構成された情報表示部であり、文字等の入力、及び変換された文字列や情報の表示を行う。記憶部１３は例えばフラッシュメモリにより構成され、経緯度などの位置情報とジャンル名や利用時間等の属性情報付きの店舗名や施設名、イベント名などの情報が蓄積されている。また、入力文字列変換用辞書や類義語辞書などの各種辞書情報を記憶している。操作部１４では、例えばキーボードのように文字及びコマンド入力が可能である。通信処理部１６はアンテナ１５と接続されており、インターネット接続を含む外部との無線通信を制御する。
【００１０】
状況センサー１８は、情報機器１０が置かれた状況・環境情報の検知に用いられるようなセンサーデータを取得する。状況センサー１８に得られたセンサーデータは、センサー処理部１７において処理され、状況認識が行われる。状況センサー１８としては、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ：全世界無線測位システム）の受信部、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）による無線基地局ＩＤ及び無線受信強度検知部、加速度センサー、照度センサーなどを含む。センサー処理部１７は、情報機器１０の位置情報を主にＧＰＳもしくは無線ＬＡＮ情報により生成する。
【００１１】
図２に示すように、情報機器１０は、図１に示したハードウェア構成とともに本実施形態に係る種々の機能を実現するための構成として、センサーデータ取得部１１０、状況認識部１２０、周辺オブジェクト情報取得部１３０、関連語展開部１４０、文字列入力部１５０、文字列候補生成部１６０、及びオブジェクト情報候補提示部１７０を有する。
【００１２】
センサーデータ取得部１１０は状況センサー１８に含まれ、状況認識部１２０はセンサー処理部１７に含まれる。文字列入力部１５０は操作部１４に含まれる。周辺オブジェクト情報取得部１３０及び関連語展開部１４０は制御部１１及び記憶部１３に含まれる。文字列候補生成部１６０及びオブジェクト情報候補提示部１７０は、制御部１１、ディスプレイ１２、及び記憶部１３に含まれる。
【００１３】
センサー処理部１７（センサーデータ取得部１１０）により、例えばＧＰＳの経緯度の位置情報や時刻情報を取得し、状況認識部１２０において、例えば「平日夕刻（１７：４１）、銀座エリア」という状況を示すデータが生成される。
【００１４】
ここで、「状況」とは具体的には「コンテキスト」のことである。参考文献１「Dey, A.K. and Abowd, G.D. (1999). Toward a better understanding of context and context-awareness. GVU Technical Report GIT-GVU-99-22, College of Computing, Georgia Institute of Technology.」に記載されているように、「コンテキスト」とは、ある実体の状況を特徴づけることに利用可能なあらゆる情報のことである。「実体」とは、ユーザとアプリケーション間のインタラクションに関連すると考えられる人、場所、または物およびユーザとアプリケーションそのものである。また、参考文献２「Context-Aware Applications Survey www.hut.fi/~mkorkeaa/doc/context-aware.html」に記載されるように、インタラクションが行われるときに利用可能なたいがいの情報はコンテキスト情報といえる。たとえば、個性、空間情報（例：場所、方位、スピード、加速度）、時間情報（例：時間、年月日、季節）、環境情報（例：温度、大気環境、光や騒音のレベル）、社会生活状況（例：だれといっしょにいるか、近くにいる人）、近くのリソース（例：アクセス可能なデバイス、ホスト）、リソースの可用性（例：バッテリー、ディスプレイ、ネットワーク、帯域）、身体情報（例：血圧、脈拍、呼吸数、筋活動、口調）、活動（例：話す、読む、歩く、走る）といったものである。
【００１５】
したがって、状況センサー１８として加速度センサーを用い、該加速度センサーから出力されるセンサー値をセンサー処理部１７（センサーデータ取得部１１０）が取得する一具体例において、状況認識部１２０は、加速度センサーからのセンサー値の変遷パターンなどから、「歩行中」「走行中」「電車内」といった利用者の行動状況を認識する。
【００１６】
状況センサー１８として温度センサーを用いる別の具体例においては、「暑い」「寒い」といった温度状況を認識する。状況センサー１８として気圧計を用いる具体例においては、状況認識部１２０は「晴天」「雨天」といった天気状況を認識する。なお、状況センサー１８としては、ハードウェアによるセンサーデバイスのみに限定されない。例えば、状況センサー１８として気圧計を用いることに代えて、センサーデータ取得部１１０がインターネット等からの天気情報などを取得してもよい。
【００１７】
また、利用者が入力したスケジュール情報をセンサーデータ取得部１１０がローカルの記憶装置又はインターネット等から取得し、利用者の予定状況を状況認識部１２０が認識してもよい。また、当該情報機器１０において現在実行されているアプリケーションソフトウェアとセンサーデータ取得部１１０とが通信できるのであれば、センサーデータ取得部１１０が該アプリケーションソフトウェアからリアルタイムに種々の情報を取得し、例えばナビゲーションアプリケーションから目的地状況を認識することもできる。
【００１８】
以上のように、利用するセンサー及び情報によって、機器が置かれた状況が状況認識部１２０において認識される。なお、状況センサー１８として、種別が同一又は異なる複数のセンサーを用い、広汎かつ高精度に状況を認識する構成としても良いことは勿論である。後述する関連語と状況の適合度に応じて、該関連語に重み付けする処理は、機器が置かれた状況を示す情報に関係している。例えば、より多くの観点で状況を認識できるならば、そのような状況に応じてより適切に関連語に重み値を加点（あるいは減点）することができる。
【００１９】
以下、図３のフローチャートに沿って、本実施形態に係る情報機器の処理手順を説明する。
【００２０】
先ず、ステップＳ２０１において、現在状況下で利用可能な周辺オブジェクト情報を周辺オブジェクト情報取得部１３０が取得する。周辺オブジェクト情報としては、例えば、図４（ａ）に示すようなデータ構造の周辺オブジェクト情報３１０を記憶部１３が記憶している。周辺オブジェクト情報３１０は、オブジェクトの名称、種別、及び位置情報を含む。より具体的には、周辺オブジェクト情報３１０は、オブジェクトに付帯するメタデータである。例えば「銀座エリア」という状況下においては、位置情報が銀座エリア内であるオブジェクトデータが取得される。このように、取得された周辺オブジェクト情報は、何らかの状況データに応じている。
【００２１】
なお、記憶部１３には、情報機器１０の出荷時等において周辺オブジェクト情報がプリセットされていても良いし、利用者による手動操作や定期的な自動的処理によりネットワークからダウンロードするなど、新たな周辺オブジェクト情報を追加できるようにしてもよい。また、図１１を参照して後述するように、周辺オブジェクト情報を情報機器１０で保持する形態とせず、情報機器１０が通信可能なサーバ上に周辺オブジェクト情報が配置されており、必要な情報をサーバから取得する構成もあり得る。さらに、周辺オブジェクト情報について、利用者の物理的位置に対して「周辺」であることを要しない。
【００２２】
ステップＳ２０２では、得られた周辺オブジェクト情報から関連語を展開する。関連語の展開にはオブジェクト種別関連語データベース（ＤＢ）を用いる。記憶部１３には、例えば図４（ｂ）のようなデータ構造のオブジェクト種別関連語ＤＢ３２０が格納されている。オブジェクト種別関連語ＤＢ３２０には、様々なオブジェクト情報の種別毎に関連語が格納されている。例えば「喫茶店」というオブジェクト情報の種別に対しては、関連語として「飲む（喫茶）」「休む」が関連付けられている。
【００２３】
ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２で展開された複数の関連語の各々に対し、状況適合度に応じた重み付けを行う。この重み付けに基づいて順位付けされた複数の関連語の幾つかを、利用者が文字列を入力する前の「初期文字列候補」とする。状況適合度としては、例えば図４（ｃ）に示すようなデータ構造の状況適合度テーブル３３０を記憶部１３が記憶している。状況適合度テーブル３３０は、状況認識部１２０により認識された状況を示す状況情報と、オブジェクト種別関連語ＤＢ３２０に格納されている１つ又は複数の関連語との間の状況適合度を例えば数値で表す。例えば「自宅・午前」というある状況について、状況適合度の数値が比較的高いのは「行く」という関連語（状況適合度：８０）である。これは、「自宅・午前」という状況には、「行く」という関連語が他の関連語よりも比較的に最も強く適合することを意味し、当該状況において利用者が連想しがちな言葉であるといえる。
【００２４】
ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３で得られた初期文字列候補をディスプレイ１２に表示する。例えば、図５に示すように、端末表示画面４００において、文字列候補表示部４０２のように初期文字列候補が表示される。
【００２５】
例えば、文字列候補表示部４０２には、「食べる」「飲む（お酒）」「休む」の順で初期文字列候補として表示されているが、これらは、上述したように、現時点で利用可能な周辺オブジェクト情報３１０について、オブジェクト種別関連語ＤＢ３２０を用いて展開された複数の関連語に基づいている。該複数の関連語の各々に対して状況適合度テーブル３３０により重み付けを行ったもののうち、例えば上位３つの関連語を初期文字列候補として表示している。
【００２６】
今、「平日夕刻（１７：４１）、銀座エリア」という状況が認識されている。この状況においては、「食べる」「飲む（お酒）」「休む」の順でこれら関連語は、初期文字列候補として（さらにはオブジェクト情報検索に用いる検索語としても）利用の可能性が高いと考えられる。
【００２７】
ステップＳ２０５では、文字列候補表示部４０２に表示された複数の文字列候補からいずれかの文字列候補が選択されたか否かを例えば文字列候補生成部１６０内の判定部１６１が判定する。文字列候補としては、ステップＳ２０４で表示された初期文字列候補を含み、後のステップＳ２０７で与えられる文字列候補を含む。いずれかの文字列候補が選択された旨が判定部１６１により判定されたならば、ステップＳ２０８に移行する。文字列候補が選択されていない状態において、図５の端末表示画面４００の文字入力部４０１に利用者は文字（及び文字列）を入力することが可能である。文字入力の検知及び操作部１４からの文字コード取得処理等は、文字列入力部１５０によって行われる。利用者が操作部１４を操作して文字入力部４０１に何らかの文字を入力すると、文字列入力部１５０はこれを検知する（ステップＳ２０６）。次に、文字列候補生成部１６０は、類義語辞書を用い、入力文字（及び文字列）に基づいた新たな文字列候補を生成し（ステップＳ２０７）、ステップＳ２０４に戻る。この新たな文字列候補は、未入力時の初期文字列候補に代えてステップＳ２０４において表示される。
【００２８】
新たな文字列候補を生成するステップＳ２０７の処理について説明する。
【００２９】
類義語辞書としては、図４（ｄ）に示すようなデータ構造の類義語辞書３４０を記憶部１３が記憶している。類義語辞書３４０は、文字列等からなる具体表現に関連語を関連付けて収録している。該具体表現と該関連語は互いに類義語の関係にある。
【００３０】
例えば、図６の参照数字４１１が示すように、ローマ字入力方式によって文字入力部４０１に「ｋ」とだけ入力されたときには、このローマ字「ｋ」について、日本語の「カ行」のいずれか（「か」「き」「く」「け」「こ」）を読みの開始文字とする複数の具体表現に対応する関連語が類義語辞書３４０から抽出され、参照数字４１２が示すように新たな文字列候補として表示される。続けて文字入力がなされ、例えば参照数字４２１が示すように「ｋａ」と入力されると、このローマ字入力内容「ｋａ」について、日本語の「か(KA)」を読みの開始文字とする複数の具体表現に対応する関連語が、類義語辞書３４０から抽出され、参照数字４２２が示すように新たな文字列候補として表示される。なお、文字入力に応じて提示する文字列候補は、入力文字列との類似度の順に表示することが好ましい。具体的には、入力文字列と類義語辞書３４０における具体表現との類似度をそれぞれ算出し、対応する関連語（文字列候補）に該類似度に応じた重み付けを行い、該重み付けの値が高いものから順に文字列候補とする。
【００３１】
そして、図６の参照数字４３２が示すように文字列候補（「帰る」）が選択されると（ステップＳ２０５＝ＹＥＳ）、参照数字４３３が示すように、オブジェクト候補提示部１７０は関連情報提示部４０３内に、該選択された文字列候補に相当する関連語と結びついている幾つかの周辺オブジェクト情報の識別情報（例えばその名称に相当する文字列等）を表示させる（ステップＳ２０８）。これにより利用者は、例えば所望の「東銀座（駅）」の情報（周辺オブジェクト情報）にアクセスすることが可能となる。すなわち、周辺オブジェクト情報の識別情報として「東銀座（駅）」が利用者により選択されると、関連情報提示部４０３は、例えば現在時刻と予め記録されている自宅情報等から検索語を生成してインターネット検索を実行し、帰りの電車の乗り換え案内４４１が表示されるようにする。
【００３２】
また、上記の例のようなローマ字入力以外の文字入力方式として仮名入力を使うこともできる。これを図７を参照して説明する。例えば、図７の参照数字４５１が示すように、日本語の仮名入力方式によって文字入力部４０１に「し(SI)」と入力されたとする。この仮名文字「し」を読みの開始文字とする複数の具体表現に対応する関連語が類義語辞書３４０から抽出され、参照数字４５２が示すように新たな文字列候補として「食事(SYOKUJI)」「宿泊(SYUKUHAKU)」「ショッピング(SYOPPINGU)」「調べる(SIRABERU)」が文字列候補表示部４０２に表示される。これらの関連語は、平日夜の銀座エリアでは、この順に利用可能性が高いことを表している。例えば参照数字４７２が示すように表示された複数の文字列候補のうち「食事（食べる）」が選択されると、「食事」と結びついた周辺オブジェクトとして参照数字４７３が示すように関連情報提示部４０３内には、周辺オブジェクト情報の識別情報として幾つかの店舗の名称が表示される。この複数の店舗のいずれかを利用者は選択することができる。そして図７は、インターネット検索及び歩行者ナビゲーションアプリケーションを起動し、店舗の詳細情報の表示及び店舗までのナビゲーション４８１を行う例を示している。
【００３３】
上述したように、機器が置かれた状況を示す情報としては種々のものがある。例えば図８は、センサーデータ取得部１１０が利用者のスケジュール情報５５１を取得する場合を示している。状況認識部１２０においては、該利用者の勤務地などが登録されている登録情報５６１についてもこれを参照し、「平日午前（１０：１４）、銀座エリア、次の予定は川崎で会議」という状況が得られているとする。このような状況において文字入力部５１１に「ｎ」と入力されると、関連語のうち「眠い（NEMUI）」や「飲む（NOMU）」など、勤務中には利用しない可能性が高いオブジェクトはあらかじめ候補から除外される。ここで、図８の参照数字５３２が示すように「ナビ(NAVI)」が選択されると、その日の予定を参照して今後行く可能性のあるオブジェクト候補をあらかじめ提示することができる。参照数字５４１は、次の予定である「川崎（駅）」が選択され、現在時刻と現在地からインターネット検索を行うことで川崎までのナビゲーション情報が表示されている例を示している。
【００３４】
また、センサーデータ取得部１１０で加速度センサー情報を取得することで、状況認識部１２０において利用者の行動状況が例えば「走行」という状況が得られる。図９に示すような行動適合度テーブル３３３によって得られる適合度を、状況適合度テーブル３３０の適合度に掛け合わせることで、例えば走った直後であれば「休む」「飲む（喫茶）」などがより上位に表示されるように重みが調節される。
【００３５】
以上説明したように、情報機器に利用者が入力した文字列に対して、その情報機器が現在置かれた状況下で利用可能な周辺オブジェクト情報から連想される文字列（関連語）をその状況との適合度と利用者の入力した文字列との類似度により順位付けされた文字列候補を提示する。さらに、利用者が選択した文字列（関連語）に対応するオブジェクト情報の候補を表示する。その結果、利用者は、具体的なオブジェクト情報の文字列を覚えていなくても、より少ない操作と直感的な言葉を用いて、アクセスすることが可能になる。
【００３６】
（情報機器と情報提供サーバとの協働）
図１０に示すように、情報機器１０とネットワーク２０上で接続可能な情報提供サーバ３０とが協働する構成も考えられる。このような構成例において、周辺オブジェクト情報取得部１３０が情報機器１０の本体ではなく情報提供サーバ３０上に配置される。上述した周辺オブジェクト情報３１０についても、情報提供サーバ３０上に配置される。情報機器１０は、状況認識部１２０により得られた当該情報機器１０の状況情報を図１の通信処理部１６及びアンテナ１５により情報提供サーバ３０に送信する。情報提供サーバ３０は、その応答として、その状況下での周辺オブジェクト情報とそれぞれに対応する関連語情報を情報機器１０に向けて送信する。
【００３７】
この場合、情報機器１０における処理手順について、図３のステップＳ２０１での周辺オブジェクト情報の取得は、図１１（ａ）に示すステップＳ２２０に置き換わる。情報機器１０は、情報提供サーバ３０を介して周辺オブジェクト情報を取得する。
【００３８】
先ずステップＳ２１１では、現在状況の情報をステップＳ２１１において情報提供サーバ３０に送信する。次にステップＳ２１２では、クライアントとしての情報機器１０から受信した現在状況に応じて周辺オブジェクト情報のリストを情報提供サーバ３０が作成し、情報機器１０に送信する。そしてステップＳ２１３では、情報提供サーバ３０から送信された周辺オブジェクト情報を情報機器１０が受信する。以後、図３のステップＳ２０２以降の処理を行う。なお、周辺オブジェクト情報のみならず関連語についても情報提供サーバ３０から提供を受ける構成としてもよい。
【００３９】
図３のステップＳ２０８に対応するオブジェクト情報の取得についても図１１（ｂ）に示すステップＳ２３０に置き換えることができる。情報機器１０において選択された文字列候補に相当する関連語と結びついている幾つかの周辺オブジェクト情報の識別情報を情報提供サーバ３０を介して取得する。
【００４０】
先ずステップＳ２１４において、情報機器１０において選択された文字列候補を情報提供サーバ３９に送信する。次にステップＳ２１５では、クライアントとしての情報機器１０から受信した文字列候補に対応するオブジェクト情報（周辺オブジェクト情報の識別情報）を情報機器１０に送信する。そしてステップＳ２１６において、情報機器１０は、情報提供サーバ３０から送信されたオブジェクト情報（周辺オブジェクト情報の識別情報）を表示する。
【００４１】
（状況適合度算出の別の例）
例えば、関連語展開部１４０における、周辺オブジェクト情報の関連語に対する状況適合度の算出において、情報機器１０の現在位置からオブジェクトまでの距離、オブジェクトの利用可能時間帯や利用可能になるまでの予想時間の情報を用い、関連語に重み付けを行ってもよい。
【００４２】
具体的には、例えば、現在位置から半径１ｋｍ以内の周辺オブジェクト情報に限定し、さらに、周辺オブジェクトとして、例えば店舗や施設の場合、開店時間等の情報を属性情報として加えておくことで、より状況に適合した文字列を候補として選ぶことが可能となる。
【００４３】
例えば図１２の参照数字１０１１が示すように、木曜の夜に銀座エリアで文字入力部４０１に「ｎ」と入力されると、参照数字１０１２が示すように、この日時及び場所において利用可能性の高い順に関連語候補が表示される。ここで、周辺オブジェクトの開店時間等の情報を用い、利用可能な周辺オブジェクトが存在しない関連語を候補から除外する。 
例えば参照数字１０１２が示すように、「飲む；NOMU（喫茶）」は入力された「ｎ」にマッチするが、この時間帯に利用可能な店舗がないため候補からは除外される。そして参照数字１０３２が示すように、関連語として「飲む;NOMU（お酒）」が選択されると、関連する周辺オブジェクト１０５１から開店時間及び定休日を参照し、そのときの状況で利用可能なオブジェクトのみが候補として提示されるようにする。
【００４４】
（文字列候補生成の別の例）
文字列候補生成部１６０において、入力文字列が所定数以下の場合に、文字列候補の重みをその文字列の抽象度の高さに応じて変化させることで、数の少ない入力では抽象的な言葉が選択され、より数の多い入力では具体的なオブジェクト情報自体の名称がより上位となるようにすることが好ましい。
【００４５】
所定の長さが例えば５文字である場合、図１３において参照数字１１１１が示すように、文字入力部４０１に「ｓｙ」と入力されたときには、参照数字１１１２が示すように「ｓｙ」にマッチする抽象的な関連語「食事（SYOKUJI）」「ショッピング(SYOPPINGU)」「宿泊(SYUKUHAKU)」が例えば利用可能性の高い順に表示される。その後さらに参照数字１１２１が示す「ｓｙｕｋｕ」と入力されると、所定の長さに達する。そこで、参照数字１１２３が示すように、具体的な周辺オブジェクト情報である「宿河原；SYUKUGAWARA（駅）」や「シュク堂書店;SYUKUDOU SHOTEN(本屋)」なども候補として提示されるようになる。 
ここで、参照数字１１３３が示すように「シュク堂書店」が選択されると、オブジェクト情報３１０として登録された種別情報をもとに、オブジェクト種別関連語ＤＢ３２０を参照して「調べる」「買う」といった関連語が参照数字１１３２が示すように文字列候補表示部４０２に表示される。参照数字１１４１は、「調べる」が選択され、インターネット検索を行うことで店舗の詳細情報を表示する例を示している。この例では所定の長さは５文字で固定であったが、入力にマッチする関連語の有無やその数などによってこの長さを変動させてもよい。
【００４６】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】一実施形態に係る情報機器のハードウェア構成を示すブロック図
【図２】上記情報機器が有する機能を実現するための構成を示すブロック図
【図３】上記情報機器の処理手順を説明するためのフローチャート
【図４】（ａ）は周辺オブジェクト情報、（ｂ）はオブジェクト種別関連語ＤＢ、（ｃ）は状況適合度テーブル、及び（ｄ）は類義語辞書について、それぞれデータ構造を示す図
【図５】端末表示画面を示す図
【図６】ローマ字入力方式の一例を示す図
【図７】日本語の仮名入力方式の一例を示す図
【図８】センサーデータとして利用者のスケジュール情報を取得する場合を示す図
【図９】行動適合度テーブルを示す図
【図１０】情報機器と情報提供サーバとが協働する構成を示す図
【図１１】情報機器と情報提供サーバとが協働する構成における処理手順の一部を示すフローチャート
【図１２】状況適合度算出の別の例を示す図
【図１３】文字列候補生成の別の例を示す図
【符号の説明】
【００４８】
１０…情報機器；１１…制御部；１２…ディスプレイ；１３…記憶部；１４…操作部；１５…アンテナ；１６…通信処理部；１７…センサー処理部；１８…状況センサー；１１０…センサーデータ取得部；１２０…状況認識部；１３０…周辺オブジェクト情報取得部；１４０…関連語展開部；１５０…文字列入力部；１６０…文字列候補生成部；１７０…オブジェクト候補提示部
【図１】
0005319149.tif 000002
【図２】
0005319149.tif 000003
【図３】
0005319149.tif 000004
【図４】
0005319149.tif 000005
【図５】
0005319149.tif 000006
【図６】
0005319149.tif 000007
【図７】
0005319149.tif 000008
【図８】
0005319149.tif 000009
【図９】
0005319149.tif 000010
【図１０】
0005319149.tif 000011
【図１１】
0005319149.tif 000012
【図１２】
0005319149.tif 000013
【図１３】
0005319149.tif 000014