(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の物品各々に付されたタグであって、ユーザが所有する物品に付された前記タグから、当該物品に関する情報を受信する受信部、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである前記物品に関する情報に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部、
前記物品名取得部が取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーである物品名に対応付けられた前記趣味情報を取得するとともに、取得した前記趣味情報で特定される趣味を、ユーザの趣味として推定するユーザ嗜好判定部、
前記趣味ごとに、前記ユーザ嗜好判定部が前記趣味情報を前記嗜好情報データベースから取得した回数をカウントした結果を記憶する読み出し結果記憶部、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶部、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得部、及び、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理部、
を含み、
前記ユーザ嗜好判定部は、前記クラスタリング処理部が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応する趣味を特定後、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶部から取得し、取得した前記結果に基づいて、前記趣味情報を取得した回数が前記閾値以上の前記趣味を前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定装置と、
前記ユーザ嗜好推定装置を移動させる移動部と、
前記移動部を制御する動作制御部と、
を含み、自律移動することを特徴とするロボット。
【請求項２】
複数の物品各々に付されたタグであって、ユーザが所有する物品に付された前記タグから、当該物品に関する情報を受信する受信部、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである前記物品に関する情報に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部、
前記物品名取得部が取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けるとともに、前記物品名各々に、各物品に定義された重み係数を対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーである物品名に対応付けられた前記趣味情報を取得するとともに、当該趣味情報を取得するためのキーとなった前記物品名に対応付けられている前記重み係数を取得し、取得した内容に基づいてユーザの趣味を推定するユーザ嗜好判定部、
前記趣味ごとに、前記趣味情報を取得する際に前記ユーザ嗜好判定部が取得した前記重み係数を加算した結果を記憶する読み出し結果記憶部、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶部、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得部、及び、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理部、
を含み、
前記ユーザ嗜好判定部は、前記クラスタリング処理部が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応する趣味を特定後、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶部から取得し、取得した結果に基づいて、前記重み係数の加算値が前記閾値以上の趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定装置と、
前記ユーザ嗜好推定装置を移動させる移動部と、
前記移動部を制御する動作制御部と、
を含み、自律移動することを特徴とするロボット。
【請求項３】
ユーザが所有する物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信部、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである前記物品に関する情報に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部、
前記物品名取得部が取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーである物品名に対応付けられた前記趣味情報を取得するとともに、取得した前記趣味情報で特定される趣味を、ユーザの趣味として推定するユーザ嗜好判定部、
ユーザを検出するセンサ、
前記タグから受信した電波の強度変化に基づいて、前記タグを付された物品の位置の変化を検出する検出手段、及び、
前記センサがユーザを検出している時に、前記検出手段が前記物品の位置の変化を検出すると、検出している前記ユーザが、位置の変化を検出された前記物品を所有していると判定する所有者判定部、
を含み、
前記ユーザ嗜好判定部は、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有していると前記所有者判定部が判定した物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するユーザ嗜好推定装置と、
前記ユーザ嗜好推定装置を移動させる移動部と、
前記移動部を制御する動作制御部と、
を含み、自律移動することを特徴とするロボット。
【請求項４】
複数の物品各々に付されたタグであって、ユーザが所有する物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信部、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである前記物品に関する情報に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部、
前記物品名取得部が取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応するカテゴリとを対応付けて記憶したデータベースを検索し、キーである物品名に対応付けられたカテゴリを取得する物品カテゴリ取得部、
前記物品カテゴリ取得部が取得した前記カテゴリをキーとして、カテゴリとそのカテゴリに対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーであるカテゴリに対応付けられた前記趣味情報を取得するとともに、取得した前記趣味情報で特定される趣味を、ユーザの趣味として推定するユーザ嗜好判定部、
前記趣味ごとに、前記ユーザ嗜好判定部が前記趣味情報を前記嗜好情報データベースから取得した回数をカウントした結果を記憶する読み出し結果記憶部、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶部、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得部、及び、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理部、
を含み、
前記ユーザ嗜好判定部は、前記クラスタリング処理部が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応するカテゴリを特定後、特定したカテゴリに対応する趣味を特定し、次いで、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶部から取得した後、前記趣味情報を取得した回数が前記閾値以上の前記趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定装置と、
前記ユーザ嗜好推定装置を移動させる移動部と、
前記移動部を制御する動作制御部と、
を含み、自律移動することを特徴とするロボット。
【請求項５】
複数の物品各々に付されたタグであって、ユーザが所有する物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信部、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである前記物品に関する情報に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部、
前記物品名取得部が取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応するカテゴリとを対応付けて記憶したデータベースを検索し、キーである物品名に対応付けられたカテゴリを取得する物品カテゴリ取得部、
前記物品カテゴリ取得部が取得した前記カテゴリをキーとして、カテゴリとそのカテゴリに対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記カテゴリ各々に、各カテゴリに定義された重み係数を対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーであるカテゴリに対応付けられた前記趣味情報を取得するとともに、当該趣味情報を取得するためのキーとなった前記カテゴリに対応付けられている前記重み係数を取得し、取得した内容に基づいてユーザの趣味を推定するユーザ嗜好判定部、
前記趣味ごとに、趣味情報を取得する際に前記ユーザ嗜好判定部が取得した重み係数を加算した結果を記憶する読み出し結果記憶部、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶部、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得部、及び、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理部、
含み、
前記ユーザ嗜好判定部は、前記クラスタリング処理部が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応するカテゴリを特定後、特定したカテゴリに対応する趣味を特定し、次いで、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶部から取得し、取得した結果に基づいて、前記重み係数の加算値が前記閾値以上の趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定装置と、
前記ユーザ嗜好推定装置を移動させる移動部と、
前記移動部を制御する動作制御部と、
を含み、自律移動することを特徴とするロボット。
【請求項６】
ユーザが所有する物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信部、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである前記物品に関する情報に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部、
前記物品名取得部が取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応するカテゴリとを対応付けて記憶したデータベースを検索し、キーである物品名に対応付けられたカテゴリを取得する物品カテゴリ取得部、
前記物品カテゴリ取得部が取得した前記カテゴリをキーとして、カテゴリとそのカテゴリに対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーであるカテゴリに対応付けられた前記趣味情報を取得するとともに、取得した前記趣味情報で特定される趣味を、ユーザの趣味として推定するユーザ嗜好判定部、
ユーザを検出するセンサ、
前記タグから受信した電波の強度変化に基づいて、前記タグを付された物品の位置の変化を検出する検出手段、及び、
前記センサがユーザを検出している時に、前記検出手段が前記物品の位置の変化を検出すると、検出している前記ユーザが、位置の変化を検出された前記物品を所有していると判定する所有者判定部、
を含み、
前記ユーザ嗜好判定部は、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有していると前記所有者判定部が判定した物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するユーザ嗜好推定装置と、
前記ユーザ嗜好推定装置を移動させる移動部と、
前記移動部を制御する動作制御部と、
を含み、自律移動することを特徴とするロボット。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載のロボットにおいて、
前記ユーザ嗜好推定装置は、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と、当該物品に関する情報を記憶しているタグを付された物品を所有しているユーザを識別する情報とを対応付けて記憶するデータベースを検索し、その物品を所有しているユーザを特定する所有者判定部をさらに有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有している物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するロボット。
【請求項８】
請求項１から６のいずれか１項に記載のロボットにおいて、
前記ユーザ嗜好推定装置は、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と、前記物品に関する情報を記憶しているタグを付された物品を購入したユーザを識別する情報とを対応付けて記憶するデータベースを検索してその物品を購入したユーザを特定し、特定したユーザを、当該物品を所有しているユーザと判定する所有者判定部をさらに有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有している物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するロボット。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載のロボットにおいて、
前記ユーザ嗜好推定装置は、
ユーザに情報を提示する提示処理部と、
ユーザからの情報の入力を受け付ける入力受付部と、
前記提示処理部を介して、物品を所有しているユーザを問い合わせる情報を提示するとともに、前記入力受付部を介して、前記問い合わせる情報に対する回答を受付け、前記回答に基づいて、前記物品を所有しているユーザを推定する所有者判定部と、をさらに有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有している物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するロボット。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか１項に記載のロボットにおいて、
前記ユーザ嗜好推定装置は、
ユーザに情報を提示する提示処理部と、
ユーザからの情報の入力を受け付ける入力受付部と、
をさらに有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、前記提示処理部を介して推定したユーザの趣味をユーザに提示するとともに、前記入力受付部を介して提示した趣味の中から選択する入力を受付け、選択された趣味を、ユーザの趣味と判定するロボット。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれか１項に記載のロボットにおいて、
前記ユーザ嗜好推定装置が推定した前記ユーザの趣味をキーとして、ユーザの趣味と、当該趣味のユーザに対して行う動作を記憶したデータベースを検索し、当該ユーザに対して行う動作を決定する動作制御部、
を含むことを特徴とするロボット。
【請求項１２】
ユーザが所有する物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである前記物品に関する情報に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部と、
前記物品名取得部が取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、当該物品名に対応付けられた前記趣味情報を取得するとともに、取得した前記趣味情報で特定される趣味を、ユーザの趣味として推定するユーザ嗜好判定部と、
ユーザを検出するセンサと、
前記タグから受信した電波の強度変化に基づいて、前記タグを付された物品の位置の変化を検出する検出手段と、
前記センサがユーザを検出している時に、前記検出手段が前記物品の位置の変化を検出すると、検出している前記ユーザが、位置の変化を検出された前記物品を所有していると判定する所有者判定部と、を有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有している物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するユーザ嗜好推定装置。
【請求項１３】
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、物品に関する情報を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部と、
前記物品名取得部が取得した前記物品名各々をキーとして、物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーである物品名各々に対応付けられた前記趣味情報を取得するユーザ嗜好判定部と、
前記趣味ごとに、前記ユーザ嗜好判定部が前記趣味情報を前記嗜好情報データベースから取得した回数をカウントした結果を記憶する読み出し結果記憶部と、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶部と、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理部と、を有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、前記クラスタリング処理部が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応する趣味を特定後、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶部から取得し、取得した前記結果に基づいて、前記趣味情報を取得した回数が前記閾値以上の前記趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定装置。
【請求項１４】
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部と、
物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記物品名各々に、各物品に定義された重み係数を対応付けて記憶する嗜好情報データベースを、前記物品名取得部が取得した前記物品名各々をキーとして検索し、キーである物品名各々に対応付けられた前記趣味情報及び前記重み係数を取得するユーザ嗜好判定部と、
前記趣味ごとに、各趣味情報を取得する際に前記ユーザ嗜好判定部が取得した前記重み係数を加算した結果を記憶する読み出し結果記憶部と、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶部と、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理部と、を有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、前記クラスタリング処理部が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応する趣味を特定後、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶部から取得し、取得した前記結果に基づいて、前記重み係数の加算値が前記閾値以上の趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定装置。
【請求項１５】
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、物品に関する情報を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部と、
前記物品名取得部が取得した前記物品名各々をキーとして、物品名とその物品に対応するカテゴリとを対応付けて記憶したデータベースを検索し、キーである物品名各々に対応付けられたカテゴリを取得する物品カテゴリ取得部と、
前記物品カテゴリ取得部が取得した前記カテゴリ各々をキーとして、カテゴリとそのカテゴリに対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーであるカテゴリ各々に対応付けられた前記趣味情報を取得するユーザ嗜好判定部と、
前記趣味ごとに、前記ユーザ嗜好判定部が前記趣味情報を前記嗜好情報データベースから取得した回数をカウントした結果を記憶する読み出し結果記憶部と、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶部と、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理部と、
を有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、前記クラスタリング処理部が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応するカテゴリを特定後、特定したカテゴリに対応する趣味を特定し、次いで、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶部から取得した後、取得した前記結果に基づいて、前記趣味情報を取得した回数が前記閾値以上の前記趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定装置。
【請求項１６】
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得部と、
前記物品名取得部が取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応するカテゴリとを対応付けて記憶したデータベースを検索し、キーである物品名各々に対応付けられたカテゴリを取得する物品カテゴリ取得部と、
カテゴリとそのカテゴリに対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記カテゴリ各々に、各カテゴリに定義された重み係数を対応付けて記憶する嗜好情報データベースを、前記物品カテゴリ取得部が取得した前記カテゴリ各々をキーとして検索し、キーであるカテゴリ各々に対応付けられた前記趣味情報及び前記重み係数を取得するユーザ嗜好判定部と、
前記趣味ごとに、趣味情報を取得する際に前記ユーザ嗜好判定部が取得した重み係数を加算した結果を記憶する読み出し結果記憶部と、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶部と、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理部と、
を有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、前記クラスタリング処理部が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応するカテゴリを特定後、特定したカテゴリに対応する趣味を特定し、次いで、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶部から取得した後、取得した前記結果に基づいて、前記重み係数の加算値が前記閾値以上の趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定装置。
【請求項１７】
請求項１３から１６のいずれか１項に記載のユーザ嗜好推定装置において、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と、当該物品に関する情報を記憶しているタグを付された物品を所有しているユーザを識別する情報とを対応付けて記憶するデータベースを検索し、その物品を所有しているユーザを特定する所有者判定部をさらに有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有している物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するユーザ嗜好推定装置。
【請求項１８】
請求項１３から１６のいずれか１項に記載のユーザ嗜好推定装置において、
前記受信部が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と、前記物品に関する情報を記憶しているタグを付された物品を購入したユーザを識別する情報とを対応付けて記憶するデータベースを検索してその物品を購入したユーザを特定し、特定したユーザを、当該物品を所有しているユーザと判定する所有者判定部をさらに有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有している物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するユーザ嗜好推定装置。
【請求項１９】
請求項１３から１６のいずれか１項に記載のユーザ嗜好推定装置において、
ユーザを検出するセンサと、
前記タグから受信した電波の強度変化に基づいて、前記タグを付された物品の位置の変化を検出する検出手段と、
前記センサがユーザを検出している時に、前記検出手段が前記物品の位置の変化を検出すると、検出している前記ユーザが、位置の変化を検出された前記物品を所有していると判定する所有者判定部と、をさらに有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有している物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するユーザ嗜好推定装置。
【請求項２０】
請求項１３から１６のいずれか１項に記載のユーザ嗜好推定装置において、
ユーザに情報を提示する提示処理部と、
ユーザからの情報の入力を受け付ける入力受付部と、
前記提示処理部を介して、物品を所有しているユーザを問い合わせる情報を提示するとともに、前記入力受付部を介して、前記問い合わせる情報に対する回答を受付け、前記回答に基づいて、前記物品を所有しているユーザを推定する所有者判定部と、をさらに有し、
前記ユーザ嗜好判定部は、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有している物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するユーザ嗜好推定装置。
【請求項２１】
コンピュータを、
ユーザが所有する物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信手段、  前記受信手段が受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである前記物品に関する情報に対応付けられた物品名を取得する物品名取得手段、
前記物品名取得手段が取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、当該物品名に対応付けられた前記趣味情報を取得するとともに、取得した前記趣味情報で特定される趣味を、ユーザの趣味として推定するユーザ嗜好判定手段、
ユーザを検出するセンサ、
前記タグから受信した電波の強度変化に基づいて、前記タグを付された物品の位置の変化を検出する検出手段、及び、
前記センサがユーザを検出している時に、前記検出手段が前記物品の位置の変化を検出すると、検出している前記ユーザが、位置の変化を検出された前記物品を所有していると判定する所有者判定手段、
として機能させ、
前記ユーザ嗜好判定手段に、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有している物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定させるプログラム。
【請求項２２】
コンピュータを、
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、物品に関する情報を受信する受信手段、
前記受信手段が受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得手段、
前記物品名取得手段が取得した前記物品名各々をキーとして、物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーである物品名各々に対応付けられた前記趣味情報を取得するユーザ嗜好判定手段、
前記趣味ごとに、前記ユーザ嗜好判定手段が前記趣味情報を前記嗜好情報データベースから取得した回数をカウントした結果を記憶する読み出し結果記憶手段、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶手段、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得手段、及び、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理手段、
として機能させ、
前記ユーザ嗜好判定手段に、前記クラスタリング処理手段が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応する趣味を特定させ、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶手段から取得させ、取得した前記結果に基づいて、前記趣味情報を取得した回数が前記閾値以上の前記趣味を、前記ユーザの趣味であると推定させるプログラム。
【請求項２３】
コンピュータを、
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信手段、
前記受信手段が受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得手段、
物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記物品名各々に、各物品に定義された重み係数を対応付けて記憶する嗜好情報データベースを、前記物品名取得手段が取得した前記物品名各々をキーとして検索し、キーである物品名各々に対応付けられた前記趣味情報及び前記重み係数を取得するユーザ嗜好判定手段、
前記趣味ごとに、各趣味情報を取得する際に前記ユーザ嗜好判定手段が取得した前記重み係数を加算した結果を記憶する読み出し結果記憶手段、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶手段、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得手段、及び、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理手段、
として機能させ、
前記ユーザ嗜好判定手段に、前記クラスタリング処理手段が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応する趣味を特定させ、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶手段から取得させ、取得した前記結果に基づいて、前記重み係数の加算値が前記閾値以上の趣味を、前記ユーザの趣味であると推定させるプログラム。
【請求項２４】
コンピュータを、
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、物品に関する情報を受信する受信手段、
前記受信手段が受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得手段、
前記物品名取得手段が取得した前記物品名各々をキーとして、物品名とその物品に対応するカテゴリとを対応付けて記憶したデータベースを検索し、キーである物品名各々に対応付けられたカテゴリを取得する物品カテゴリ取得手段、
前記物品カテゴリ取得手段が取得した前記カテゴリ各々をキーとして、カテゴリとそのカテゴリに対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーであるカテゴリ各々に対応付けられた前記趣味情報を取得するユーザ嗜好判定手段、
前記趣味ごとに、前記ユーザ嗜好判定手段が前記趣味情報を前記嗜好情報データベースから取得した回数をカウントした結果を記憶する読み出し結果記憶手段、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶手段、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得手段、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理手段、
として機能させ、
前記ユーザ嗜好判定手段に、前記クラスタリング処理手段が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応するカテゴリを特定後、特定したカテゴリに対応する趣味を特定させ、次いで、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶手段から取得させ、取得した前記結果に基づいて、前記趣味情報を取得した回数が前記閾値以上の前記趣味を、前記ユーザの趣味であると推定させるプログラム。
【請求項２５】
コンピュータを、
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信手段、
前記受信手段が受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得手段、
前記物品名取得手段が取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応するカテゴリとを対応付けて記憶したデータベースを検索し、キーである物品名各々に対応付けられたカテゴリを取得する物品カテゴリ取得手段、
カテゴリとそのカテゴリに対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記カテゴリ各々に、各カテゴリに定義された重み係数を対応付けて記憶する嗜好情報データベースを、前記物品カテゴリ取得手段が取得した前記カテゴリ各々をキーとして検索し、キーであるカテゴリ各々に対応付けられた前記趣味情報及び前記重み係数を取得するユーザ嗜好判定手段、
前記趣味ごとに、趣味情報を取得する際に前記ユーザ嗜好判定手段が取得した重み係数を加算した結果を記憶する読み出し結果記憶手段、
前記ユーザの趣味であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶手段、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得手段、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理手段、
として機能させ、
前記ユーザ嗜好判定手段に、前記クラスタリング処理手段が分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応するカテゴリを特定させ、特定したカテゴリに対応する趣味を特定させ、次いで、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶手段から取得させ、取得した前記結果に基づいて、前記重み係数の加算値が前記閾値以上の趣味を、前記ユーザの趣味であると推定させるプログラム。
【請求項２６】
コンピュータが、
ユーザが所有する物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した前記物品に関する情報をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである前記物品に関する情報に対応付けられた物品名を取得する物品名取得ステップと、
前記物品名取得ステップで取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、当該物品名に対応付けられた前記趣味情報を取得するとともに、取得した前記趣味情報で特定される趣味を、ユーザの趣味として推定するユーザ嗜好判定ステップと、
前記タグから受信した電波の強度変化に基づいて、前記タグを付された物品の位置の変化を検出する検出ステップと、
センサでユーザを検出するステップと、
センサがユーザを検出している時に、前記検出ステップで前記物品の位置の変化を検出すると、検出している前記ユーザが、位置の変化を検出された前記物品を所有していると判定する所有者判定ステップと、
を実行し、
前記ユーザ嗜好判定ステップでは、ユーザの趣味を、当該ユーザが所有している物品に付されたタグから受信した当該物品に関する情報に基づいて推定するユーザ嗜好推定方法。
【請求項２７】
コンピュータが、
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、物品に関する情報を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得ステップと、
前記物品名取得ステップで取得した前記物品名各々をキーとして、物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーである物品名各々に対応付けられた前記趣味情報を取得するユーザ嗜好判定ステップと、
前記趣味ごとに、前記ユーザ嗜好判定ステップで前記趣味情報を前記嗜好情報データベースから取得した回数をカウントした結果を記憶する読み出し結果記憶ステップと、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理ステップと、
を実行し、
前記ユーザ嗜好判定ステップでは、前記クラスタリング処理ステップで分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応する趣味を特定後、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶ステップで記憶した前記結果の中から取得し、取得した前記結果に基づいて、前記趣味情報を取得した回数が所定の閾値以上の前記趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定方法。
【請求項２８】
コンピュータが、
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得ステップと、
物品名とその物品に対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記物品名各々に、各物品に定義された重み係数を対応付けて記憶する嗜好情報データベースを、前記物品名取得ステップで取得した前記物品名各々をキーとして検索し、キーである物品名各々に対応付けられた前記趣味情報及び前記重み係数を取得するユーザ嗜好判定ステップと、
前記趣味ごとに、各趣味情報を取得する際に前記ユーザ嗜好判定ステップで取得した前記重み係数を加算した結果を記憶する読み出し結果記憶ステップと、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理ステップと、
を実行し、
前記ユーザ嗜好判定ステップでは、前記クラスタリング処理ステップで分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応する趣味を特定後、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶ステップで記憶した前記結果の中から取得し、取得した前記結果に基づいて、前記重み係数の加算値が所定の閾値以上の趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定方法。
【請求項２９】
コンピュータが、
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、物品に関する情報を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得ステップと、
前記物品名取得ステップで取得した前記物品名各々をキーとして、物品名とその物品に対応するカテゴリとを対応付けて記憶したデータベースを検索し、キーである物品名各々に対応付けられたカテゴリを取得する物品カテゴリ取得ステップと、
前記物品カテゴリ取得ステップで取得した前記カテゴリ各々をキーとして、カテゴリとそのカテゴリに対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶した嗜好情報データベースを検索し、キーであるカテゴリ各々に対応付けられた前記趣味情報を取得するユーザ嗜好判定ステップと、
前記趣味ごとに、前記ユーザ嗜好判定ステップで前記趣味情報を前記嗜好情報データベースから取得した回数をカウントした結果を記憶する読み出し結果記憶ステップと、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理ステップと、
を実行し、
前記ユーザ嗜好判定ステップでは、前記クラスタリング処理ステップで分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応するカテゴリを特定後、特定したカテゴリに対応する趣味を特定し、次いで、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶ステップで記憶した前記結果の中から取得し、取得した前記結果に基づいて、前記趣味情報を取得した回数が所定の閾値以上の前記趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定方法。
【請求項３０】
コンピュータが、
ユーザが所有する複数の物品各々に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した前記物品に関する情報各々をキーとして、前記物品に関する情報と物品名とを対応付けて記憶する物品名データベースを検索し、キーである物品に関する情報各々に対応付けられた物品名を取得する物品名取得ステップと、
前記物品名取得ステップで取得した前記物品名をキーとして、物品名とその物品に対応するカテゴリとを対応付けて記憶したデータベースを検索し、キーである物品名各々に対応付けられたカテゴリを取得する物品カテゴリ取得ステップと、
カテゴリとそのカテゴリに対応する趣味を特定する趣味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記カテゴリ各々に、各カテゴリに定義された重み係数を対応付けて記憶する嗜好情報データベースを、前記物品カテゴリ取得ステップで取得した前記カテゴリ各々をキーとして検索し、キーであるカテゴリ各々に対応付けられた前記趣味情報及び前記重み係数を取得するユーザ嗜好判定ステップと、
前記趣味ごとに、趣味情報を取得する際に前記ユーザ嗜好判定ステップで取得した重み係数を加算した結果を記憶する読み出し結果記憶ステップと、
前記タグの位置情報を取得することで、当該タグを付された前記物品の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングするクラスタリング処理ステップと、
を実行し、
前記ユーザ嗜好判定ステップでは、前記クラスタリング処理ステップで分割したクラスタ毎に、各クラスタに含まれる物品に対応するカテゴリを特定後、特定したカテゴリに対応する趣味を特定し、次いで、特定した趣味に対応付けられている前記結果を前記結果記憶ステップで記憶した前記結果の中から取得し、取得した前記結果に基づいて、前記重み係数の加算値が所定の閾値以上の趣味を、前記ユーザの趣味であると推定するユーザ嗜好推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ嗜好推定装置、ユーザ嗜好推定方法、ユーザプロファイル推定装置、ユーザプロファイル推定方法、およびロボットに関する。 
【背景技術】
【０００２】
従来、システムでユーザの趣味を推定する方式としては、たとえば特許文献１に開示されているように、ユーザのＷｅｂアクセスの結果から趣味を推定するものがあった。 【０００３】
このような技術は、システムがユーザの趣味を把握することで、よりユーザに対して適切に振舞い、ユーザの満足度を向上させたり、ユーザに適切な情報を提示したりするために用いられる。 【０００４】
たとえば、一般家庭等で使われるロボットでは、ユーザの趣味や嗜好といったユーザの状況を把握することができれば、それに応じた発話や行動をすることができる。これにより、より楽しいロボットを実現できたり、ユーザの趣味や嗜好に応じて適切な広告を提示したりすること等ができる。 
【特許文献１】特開２０００−３３９３２２号公報
【発明の開示】
【０００５】
しかし、従来の技術には、趣味を推定するのに利用できる情報が限定的なために、精度よく推定ができないという課題があった。特許文献１に記載されたように、Ｗｅｂアクセスの結果から趣味を推定する方法では、パーソナルコンピュータや携帯電話等でユーザがＷｅｂにアクセスした記録のみから趣味を推定するのである。しかし、実際にユーザがＷｅｂアクセスをする時間や目的は限定的なものであるため、そのような限定的な情報からユーザの趣味を推定しても、精度のよい推定結果を得るのは困難だった。 
【０００６】
本発明の目的は、ユーザの嗜好やプロファイルを精度よく推定する技術を提供することである。 
【０００７】
本発明によれば、物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信部と、前記受信部が受信した前記物品に関する情報に基づき、ユーザの嗜好を推定する嗜好判定部と、を含むことを特徴とするユーザ嗜好推定装置が提供される。 
【０００８】
本発明のユーザ嗜好推定装置は、前記受信部が受信した前記物品に関する情報に基づき、その物品の物品名を取得する物品名取得部をさらに含むことができ、前記嗜好判定部は、前記物品名取得部が取得した物品名に基づき、当該物品名とその物品名に対応する嗜好情報とを記憶したデータベースから、前記物品名に対応する嗜好情報を取得することができる。 
【０００９】
本発明のユーザ嗜好推定装置は、前記受信部が受信した前記物品に関する情報に基づき、その物品の物品名を取得する物品名取得部と、前記物品名取得部が取得した物品名に基づき、当該物品名とその物品名に対応するカテゴリを記憶したデータベースから、前記物品名に対応するカテゴリを取得する物品カテゴリ取得部と、をさらに含むことができ、前記嗜好判定部は、前記物品カテゴリ取得部が取得した前記カテゴリに基づき、当該カテゴリとそのカテゴリに対応する嗜好情報を記憶したデータベースから、前記カテゴリに対応する嗜好情報を取得することができる。 
【００１０】
本発明のユーザ嗜好推定装置は、前記ユーザの嗜好であると推定するための閾値を記憶する閾値記憶部をさらに含むことができ、前記嗜好判定部は、前記データベースから取得した前記嗜好情報の累計と前記閾値との大小に基づき、前記ユーザの嗜好を推定することができる。 
【００１１】
本発明のユーザ嗜好推定装置において、前記嗜好判定部は、前記データベースから、前記嗜好情報とともに物品毎に定義された重み係数も対応づけて取得することができ、前記嗜好判定部は、前記重み係数も考慮して前記累計を算出し、当該累計と前記閾値との大小に基づき、前記ユーザの嗜好を推定することができる。 
【００１２】
本発明のユーザ嗜好推定装置は、前記嗜好判定部は、物品毎に、当該物品の所有者を推定する所有者推定部をさらに含むことができ、前記所有者推定部が推定した所有者毎に、当該所有者の嗜好を推定することができる。 
【００１３】
本発明のユーザ嗜好推定装置は、ユーザに情報を提示する提示処理部と、ユーザからの情報の入力を受け付ける入力受付部と、をさらに含むことができ、前記所有者推定部は、前記提示処理部に所有者を問い合わせる情報を提示し、前記入力受付部を介して前記問い合わせる情報に対する回答を受け付けることにより、前記物品の所有者を推定することができる。 
【００１４】
本発明のユーザ嗜好推定装置は、前記受信部が前記物品に関する情報を受信した複数の前記物品を所定の基準に基づいてクラスタリングするクラスタリング処理部をさらに含むことができ、前記嗜好判定部は、前記クラスタリング処理部が分割したクラスタ毎に、当該クラスタに含まれる物品の所有者の嗜好を推定することができる。 
【００１５】
本発明のユーザ嗜好推定装置は、前記受信部が前記物品を識別する情報を読み出した複数の前記物品の位置情報を取得する位置情報取得部をさらに含むことができ、前記クラスタリング処理部は、前記位置情報取得部が取得した前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品をクラスタリングすることができる。 
【００１６】
本発明のユーザ嗜好推定装置において、前記物品に関する情報は、前記物品を識別する情報とすることができる。 
【００１７】
本発明のユーザ嗜好推定装置は、ユーザに情報を提示する提示処理部と、ユーザからの情報の入力を受け付ける入力受付部と、をさらに含むことができ、前記嗜好判定部は、判定結果の候補を前記提示処理部により提示させ、前記入力受付部により、前記判定結果の候補の中から、正しい判定結果の選択を受け付けることにより、前記ユーザの嗜好を判定することができる。 
【００１８】
本発明のユーザ嗜好推定装置は、自律移動するための移動部をさらに含むことができる。 
【００１９】
本発明によれば、上記いずれかに記載のユーザ嗜好推定装置と、前記ユーザ嗜好推定装置を移動させる移動部と、前記移動部を制御する動作制御部と、を含み、自律移動することを特徴とするロボットが提供される。 
【００２０】
本発明によれば、上記いずれかに記載のユーザ嗜好推定装置と、前記ユーザ嗜好推定装置が推定した前記ユーザの嗜好に基づき、ユーザに対して動作する動作制御部と、を含むことを特徴とするロボットが提供される。 
【００２１】
本発明によれば、物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を取得する情報取得部と、前記情報取得部が読み出した前記物品に関する情報に基づき、ユーザのプロファイルを推定するプロファイル推定部と、を含むことを特徴とするユーザプロファイル推定装置が提供される。 
【００２２】
本発明のユーザプロファイル推定装置は、物品毎に、当該物品の所有者を推定する所有者推定部をさらに含むことができ、前記プロファイル推定部は、前記所有者推定部が推定した所有者毎に、当該所有者のプロファイルを推定することを特徴とするユーザプロファイル推定装置。 
【００２３】
本発明のユーザプロファイル推定装置は、前記情報取得部が前記物品に関する情報を読み出した前記物品の位置情報を取得する位置情報取得部をさらに含むことができ、前記所有者推定部は、前記位置情報取得部が取得した前記物品の位置情報に基づき、物品間の相対位置に応じて、前記物品の所有者を推定することができる。 
【００２４】
本発明のユーザプロファイル推定装置は、前記情報取得部が前記物品に関する情報を取得した時間を、当該物品を示す情報に対応づけて記憶する履歴記憶部をさらに含むことができ、前記プロファイル推定部は、前記履歴記憶部が記憶した前記物品を示す情報およびそれに対応づけられた時間に基づき、前記ユーザのプロファイルを推定することができる。 
【００２５】
本発明によれば、上記いずれかに記載のユーザプロファイル推定装置と、前記ユーザプロファイル推定装置を移動させる移動部と、前記移動部を制御する動作制御部と、を含み、自律移動することを特徴とするロボットが提供される。 
【００２６】
本発明によれば、上記いずれかに記載のユーザプロファイル推定装置と、前記ユーザプロファイル推定装置が推定した前記ユーザのプロファイルに基づき、ユーザに対して動作する動作制御部と、を含むことを特徴とするロボットが提供される。 
【００２７】
本発明によれば、物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信するステップと、前記物品に関する情報を受信するステップにおいて受信された前記物品に関する情報に基づき、ユーザの嗜好を推定するステップと、を含むことを特徴とするユーザ嗜好推定方法が提供される。 
【００２８】
本発明のユーザ嗜好推定方法は、前記物品に関する情報を受信するステップにおいて受信された前記物品に関する情報に基づき、その物品の物品名を取得するステップをさらに含むことができ、前記ユーザの嗜好を推定するステップは、前記物品名を取得するステップにおいて取得された前記物品名に基づき、当該物品名とその物品名に対応する嗜好情報とを記憶したデータベースから、前記物品名に対応する嗜好情報を取得するステップを含むことができる。 
【００２９】
本発明によれば、物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を取得するステップと、前記物品に関する情報を取得するステップにおいて取得された前記物品に関する情報に基づき、ユーザのプロファイルを推定するステップと、を含むことを特徴とするユーザプロファイル推定方法が提供される。 
【００３０】
本発明によれば、コンピュータを、物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信手段、前記受信手段が受信した前記物品に関する情報に基づき、ユーザの嗜好を推定する嗜好判定手段、として機能させることを特徴とするユーザ嗜好推定プログラムが提供される。 
【００３１】
本発明によれば、移動手段を有するロボットに含まれるコンピュータを、物品に付されたタグから、当該物品に関する情報を受信する受信手段、前記受信手段が受信した前記物品に関する情報に基づき、ユーザの嗜好を推定する嗜好判定手段、前記移動手段を制御する動作制御手段、として機能させ、前記ロボットを自律移動させることを特徴とするロボット制御プログラムが提供される。 
【００３２】
本発明によれば、ユーザの所有物に基づき、そのユーザの嗜好やプロファイルを推定するため、ユーザの嗜好やプロファイルを精度よく推定することができる。また、複数の物品を、物品の所有者や物品の空間的な位置等の情報に基づき分類して、集合毎に趣味を推定するため、複数のユーザの所有物が存在する場合でも、それぞれの構成員の嗜好やプロファイルを精度よく推定することができる。 
【００３３】
さらに、本発明によれば、ユーザの家の中にある物品等、ユーザの周囲に存在する物品に予め付されているタグ情報を読み込み、その情報に基づきユーザの趣味を推定するため、ユーザが趣味等を直接システムに入力する必要がない。そのため、ユーザの負担を軽減することができる。 
【図面の簡単な説明】
【００３４】
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。 
【図１】本発明の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】嗜好情報データベースの内部構成の一例を示す図である。
【図３】読出結果記憶部の内部構成の一例を示す図である。
【図４】図１に示したユーザ嗜好推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】ユーザ嗜好推定装置の処理手順をより詳細に示すフローチャートである。
【図６】嗜好情報データベースの内部構成の他の例を示す図である。
【図７】嗜好情報データベースが図６に示した構成の場合の読出結果記憶部の内部構成の一例を示す図である。
【図８】閾値記憶部の内部構成の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の構成を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態における嗜好情報データベースの内部構成の一例を示す図である。
【図１１】図９に示したユーザ嗜好推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】嗜好情報データベースの内部構成の他の例を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】図１３に示したユーザ嗜好推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の構成の他の例を示すブロック図である。
【図１６】図１５に示したユーザ嗜好推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の構成を示す図である。
【図１８】図１７に示したユーザ嗜好推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の構成の他の例を示すブロック図である。
【図２０】図１９に示したユーザ嗜好推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の構成を示す図である。
【図２２】本発明の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２３】本発明の実施の形態における分類結果記憶部の内部構成の一例を示す図である。
【図２４】本発明の実施の形態における読出結果記憶部の内部構成の一例を示す図である。
【図２５】本発明の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の構成を示す図である。
【図２６】本発明の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２７】本発明の実施の形態におけるロボットの一例を示す外観構成図である。
【図２８】ロボットの電気的構成の一例を示すブロック図である。
【図２９】図２８に示したロボットのコントローラを詳細に示すブロック図である。
【図３０】本発明の実施の形態におけるユーザプロファイル推定装置の一例を示す外観構成図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
次に添付図面を参照しながら本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。以下の実施の形態において、同様の構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。 【００３６】
（第１の実施の形態） 
図１は、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置の構成を示すブロック図である。 
本実施の形態において、室内に配置された物品には、ＩＣタグ１が付される。ＩＣタグ１は、ＲＦＩＤ（Radio Frequency 
Identification）タグ、超音波タグ、またはＩＲ（Infra-Red）タグ等の電磁波や音波等の情報を媒介する波を発生する装置とすることができる。ＩＣタグ１は、少なくともそのＩＣタグ１が付された物品を一意に特定するための情報を記憶し、その情報を電磁波（電波・光を含む）または音波等により伝達する。 【００３７】
ユーザ嗜好推定装置１００は、動作手段１０、および嗜好情報データベース５により構成される。動作手段１０は、受信手段２（受信部）、物品名判定手段３（物品名取得部）、嗜好判定手段４（嗜好判定部）、閾値記憶部１５、および読出結果記憶部１９を含む。動作手段１０は、コンピュータのＣＰＵなどで動作される機能を司る。 【００３８】
受信手段２は、ＩＣタグ１からの情報を受信するためのアンテナとその駆動や信号解析のための電気回路等を含む。 【００３９】
物品名データベース６は、ＩＣタグ１に記憶されたタグ情報と物品名とが対応づけられたテーブルを保持する。物品名判定手段３は、受信手段２がＩＣタグ１から取得したタグ情報に基づき、物品名データベース６を検索し、そのタグ情報に対応する物品名を取得する。 【００４０】
ここでは図示していないが、本実施の形態において、ユーザ嗜好推定装置１００は、インターネット等のネットワークを介して他の端末とデータの送受信を行う通信制御機能を有する。物品名データベース６は、たとえばインターネットに接続されたＷｅｂサーバに記憶される。物品名判定手段３は、ネットワークを介して、物品名データベース６から、物品名を取得する。 【００４１】
物品名判定手段３は、物品名データベース６から取得した物品名を嗜好判定手段４に通知する。嗜好情報データベース５は、少なくとも物品名に基づき、嗜好を判定できる情報を保持する。 【００４２】
図２は、嗜好情報データベース５の内部構成の一例を示す図である。 
嗜好情報データベース５は、趣味欄と、ユーザが当該趣味を持つと判定するための基準となる物品の物品名が記憶された物品名欄とを含む。ここで、趣味欄には、たとえば「つり」、「クラシック音楽鑑賞」、「スキー」、および「海外旅行」が記憶される。たとえば、趣味欄の「つり」に対応する物品名欄には、「Ａ社の釣竿ａ」、「Ａ社の釣竿ｂ」、および「Ｂ社の本「釣り入門」」が記憶される。 【００４３】
図１に戻り、嗜好判定手段４は、嗜好情報データベース５を照合することにより、ユーザの嗜好を判定する。たとえば、ユーザが「Ａ社の釣竿ａ」や「Ａ社の釣竿ｂ」等を所有している場合、嗜好判定手段４は、ユーザの趣味が「つり」であると判定することができる。 【００４４】
閾値記憶部１５は、嗜好判定手段４がユーザの趣味を判定する際に参照する閾値を記憶する。嗜好判定手段４は、物品名判定手段３が取得した物品名に基づき、嗜好情報データベース５からその物品名に対応する趣味を読み出す。嗜好判定手段４は、嗜好情報データベース５から趣味を読み出す度に、その結果を読出結果記憶部１９に記憶する。 【００４５】
図３は、読出結果記憶部１９の内部構成の一例を示す図である。 
読出結果記憶部１９は、趣味欄と、嗜好判定手段４が当該趣味を嗜好情報データベース５から読み出した回数を記憶する読出回数欄とを含む。嗜好判定手段４は、嗜好情報データベース５から趣味を読み出す度に、読出結果記憶部１９のその趣味に対応する読出回数欄の数をインクリメントする。 【００４６】
図１に戻り、嗜好判定手段４は、読出処理終了後、読出結果記憶部１９および閾値記憶部１５を参照し、いずれかの趣味について、読出回数が閾値記憶部１５に記憶された閾値以上であれば、その趣味がユーザの趣味であると判定する。嗜好判定手段４は、すべての趣味について、読出回数が閾値よりも低ければ、判定の信頼性が低いと判断し、判定結果を出力しないようにすることができる。嗜好判定手段４は判定結果を出力する。嗜好判定手段４は、たとえば、判定結果を、ユーザ嗜好推定装置１００に含まれる他の構成要素に出力することもでき、ユーザ嗜好推定装置１００の外部装置に出力することもできる。 【００４７】
図４は、図１に示したユーザ嗜好推定装置１００の処理手順を示すフローチャートである。 【００４８】
まず、受信手段２は、周囲にあるＩＣタグ１からタグ情報を読み込む（ステップＳ１）。このとき、受信手段２は、一つのＩＣタグ１のタグ情報を読み込むこともでき、また複数のＩＣタグ１のタグ情報を読み込むこともできる。つづいて、物品名判定手段３は、受信手段２が読み込んだタグ情報に基づき、物品名データベース６を検索し、対応する物品名を取得する（ステップＳ２）。その後、物品名判定手段３は、取得した物品名を嗜好判定手段４に通知する。 【００４９】
ステップＳ２において、たとえば、ＩＣタグ１に書き込まれた情報が製品に対して付された番号の場合、物品名判定手段３は、その番号を検索キーとして、ネットワークを介して物品名データベース６にアクセスしてその番号に対応する具体的な製品名を取得することができる。 【００５０】
次に、嗜好判定手段４は、嗜好情報データベース５を検索し、ユーザの嗜好を判定する（ステップＳ３）。 【００５１】
図５は、ユーザ嗜好推定装置１００の処理手順をより詳細に示すフローチャートである。以下、図１〜図３も参照して説明する。 
まず、受信手段２は、ＩＣタグ１からタグ情報を取得する（ステップＳ１００）。つづいて、物品名判定手段３は、受信手段２が取得したタグ情報に基づき、物品名データベース６から対応する物品名を取得する（ステップＳ１０２）。次いで、嗜好判定手段４は、物品名判定手段３が取得した物品名に基づき、嗜好情報データベース５から対応する趣味を読み出し、読出結果記憶部１９に当該趣味をその読出回数に対応づけて記憶する（ステップＳ１０４）。 【００５２】
つづいて、動作手段１０の制御部（不図示）は、すべての物品について処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ１０６）。すべての物品について処理が終了したか否かの判断は、たとえば受信手段２によりタグ情報が取得可能な所定範囲内の物品すべてのタグ情報を取得したか否かに基づき判断することができる。処理が終了していない場合（ステップＳ１０６のＮＯ）、ステップＳ１００に戻り、次の物品について、同様の処理を繰り返す。 【００５３】
一方、ステップＳ１０６において、処理が終了した場合（ステップＳ１０６のＹＥＳ）、嗜好判定手段４は、読出結果記憶部１９および閾値記憶部１５を参照し、読出結果記憶部１９に記憶された各趣味について、読出回数が閾値記憶部１５に記憶された閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０８）。閾値以上の趣味があれば（ステップＳ１０８のＹＥＳ）、閾値以上の趣味をユーザの趣味と判定して判定結果を出力する（ステップＳ１１０）。このとき、閾値以上の趣味が複数ある場合、嗜好判定手段４は、それらすべてを出力することもでき、また、読出回数の多い趣味から優先的に出力することもできる。 【００５４】
一方、ステップＳ１０８において、閾値以上の趣味がない場合（ステップＳ１０８のＮＯ）、嗜好判定手段４は、判定の信頼性が低いと判断し、該当する趣味がない旨を出力する（Ｓ１１２）。 【００５５】
以下、具体例を説明する。たとえば閾値記憶部１５に閾値＝２と記憶されているとする。また、物品名判定手段３が物品名として「Ａ社の釣竿ａ」と「Ａ社の釣竿ｂ」とを得たとする。この場合、嗜好判定手段４が物品名を検索キーとして嗜好情報データベース５を検索すると、「趣味」＝「つり」の読出回数が２回となる。嗜好判定手段４は、嗜好情報データベース５から「趣味」＝「つり」を読み出す度に、その旨を読出結果記憶部１９に記憶する。読出処理終了後、嗜好判定手段４は、閾値記憶部１５および読出結果記憶部１９を参照する。ここで、「趣味」＝「つり」の読出回数が閾値以上なので、嗜好判定手段４は、このユーザの趣味が「つり」であると判定する。嗜好判定手段４は、ユーザの趣味が「つり」であると判定し、その旨を出力する。 【００５６】
図６は、嗜好情報データベース５の内部構成の他の例を示す図である。 
ここで、嗜好情報データベース５は、趣味欄と物品データ欄とを含む。物品データ欄は、物品名欄と重み欄とを含む。ここでは、それぞれの物品に対して重みが予め定められる。たとえば、趣味欄の「つり」に対応する物品名欄には、「Ａ社の釣竿ａ」、「Ａ社の釣竿ｂ」、および「Ｂ社の本「釣り入門」」が記憶され、それぞれの重みが「１５」、「１５」、および「１０」と設定されている。 【００５７】
図７は、嗜好情報データベース５が図６に示した構成の場合の読出結果記憶部１９の内部構成の一例を示す図である。 
ここでは、読出結果記憶部１９は、趣味欄と重み合計欄とを含む。嗜好判定手段４は、嗜好情報データベース５から趣味とともに重みを読み出し、その度に読出結果記憶部１９のその趣味に対応する重み合計欄に読み出した重みを加算する。 【００５８】
図１に戻り、この場合、閾値記憶部１５にも重みを考慮した閾値を記憶しておく。読出処理終了後、嗜好判定手段４は、読出結果記憶部１９および閾値記憶部１５を参照し、いずれかの趣味について、重み合計が閾値記憶部１５に記憶された閾値以上であれば、その趣味がユーザの趣味であると判定する。この場合も、嗜好判定手段４は、すべての趣味について、重み合計が閾値よりも低ければ、判定の信頼性が低いと判断し、判定結果を出力しないようにすることができる。 【００５９】
閾値記憶部１５において、趣味にかかわらず、多くの人が所有している可能性の高い物品については重みが低くなるように設定することができる。たとえば、物品が「本」の場合、ベストセラーの本であれば、その本に関する分野への興味がそれほど高くない人でも所有している可能性がある。そのため、閾値記憶部１５の重みは、各物品の売れ行き等に応じても適宜設定することができる。また、閾値記憶部１５の重みは、適宜更新することができる。このように、嗜好情報データベース５に物品名に対応づけて重みを記憶させ、ユーザの趣味を判定する際に、重みも考慮することにより、ユーザの趣味をより精度よく判定することができる。 【００６０】
図８は、閾値記憶部１５の内部構成の一例を示す図である。 
閾値記憶部１５は、すべての趣味について、一つの閾値を記憶するようにすることもできるが、図８に示したように、それぞれの趣味について、異なる閾値を記憶するようにすることもできる。ここでは、たとえば趣味「つり」の閾値は「２」、趣味「クラシック音楽鑑賞」の閾値は「１０」、趣味「スキー」の閾値は「２」、趣味「海外旅行」の閾値は「１０」となっている。たとえば、ユーザの趣味にかかわらず、多くの人がその趣味に関する物品を所有している可能性が高い場合、その趣味に対する閾値が高くなるように設定することができる。これによっても、ユーザの趣味をより精度よく判定することができる。 【００６１】
なお、本実施の形態において、加算するときに同一の物品を複数回観測してしまうことを防ぐために、ＩＣタグ１に物品固有のＩＤを埋め込んでおき、そのＩＤは複数回観測された場合でも一度しか加算しないようにすることも可能である。たとえば、ユーザ嗜好推定装置１００は、受信手段２が読み込んだＩＣタグ１のタグ情報を記憶する記憶部（不図示）を含むことができる。受信手段２は、あるＩＣタグ１からタグ情報を読み込む際に、当該記憶部を参照して、そのＩＣタグ１のタグ情報を既に読み込んで処理しているか否かを判断し、そのタグ情報が読み込まれていない場合に、それ以降の処理を行うようにすることができる。これにより、同一の物品の観測結果を重複処理してしまうのを防ぐことができる。 【００６２】
また、他の例において、ユーザ嗜好推定装置１００が自装置内に物品名データベース６を含む構成とすることもできる。この場合、物品名データベース６は、タグ情報と物品名（製品名）とを対応づけた情報を保持することができる。物品名判定手段３は、タグ情報をキーとして、物品名データベース６から製品名を取得することができる。 【００６３】
本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００によれば、ユーザの明示的な入力がなくても、ユーザの嗜好情報を獲得することができる。また、近年、物品の製造時または販売時等の物流段階で、物品にタグを付し、タグを用いて物品を管理する処理が行われるようになっている。本発明によれば、物流段階で用いられるタグ情報を、販売後のユーザ側でも、そのユーザの嗜好を推定するために活用することができる。 【００６４】
また、本実施の形態において、ユーザ嗜好推定装置１００は、ユーザ嗜好推定装置１００がタグ情報を読み取る所定の範囲内にある物品からタグ情報を読み取り、その情報に基づき、ユーザの嗜好を推定する。そのため、推定時に実際にユーザが所有している物品に基づきユーザの嗜好を推定することができ、ユーザの嗜好が変化等した場合でも、正確に嗜好を推定することができる。 【００６５】
（第２の実施の形態） 
図９は、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００の構成を示す図である。 
本実施の形態において、動作手段１０は、第１の実施の形態で図１を参照して説明した構成要素に加え、物品カテゴリ判定手段７（物品カテゴリ取得部）をさらに含む。また、嗜好情報データベース５の内部構成が、第１の実施の形態における嗜好情報データベース５と異なる。 【００６６】
物品カテゴリデータベース８は、物品名とその物品名に対応するカテゴリとを対応づけて記憶するデータベース構造を有する。物品カテゴリデータベース８は、たとえばインターネットに接続されたＷｅｂサーバに記憶される。物品カテゴリ判定手段７は、ネットワークを介して、物品カテゴリデータベース８から対応するカテゴリを取得する。 【００６７】
本実施の形態において、物品名判定手段３は、物品名データベース６を検索して得られた物品名を物品カテゴリ判定手段７に通知する。物品カテゴリ判定手段７は、物品名判定手段３から通知された物品名を検索キーとし、物品カテゴリデータベース８を検索することにより、その物品名に対応するカテゴリを検索結果として取得する。 【００６８】
嗜好判定手段４は、物品カテゴリ判定手段７からカテゴリを受け取り、このカテゴリを用いて嗜好情報データベース５の検索を行い、ユーザの嗜好を判定する。 【００６９】
図１０は、本実施の形態における嗜好情報データベース５の内部構成の一例を示す図である。 
嗜好情報データベース５は、趣味欄と、ユーザが当該趣味を持つと判定するための基準となる物品の物品カテゴリ名欄とを含む。ここで、趣味欄には、たとえば「つり」、「クラシック音楽鑑賞」、「スキー」、および「海外旅行」が記憶される。たとえば、趣味欄の「つり」に対応する物品カテゴリ名欄には、「釣竿」、「釣りの本」、および「リール」が記憶される。 【００７０】
図１１は、図９に示したユーザ嗜好推定装置１００の処理手順を示すフローチャートである。 【００７１】
まず、受信手段２は、周囲にあるＩＣタグ１からタグ情報を読み込む（ステップＳ１１）。このとき、受信手段２は、一つのＩＣタグ１のタグ情報を読み込むこともでき、また複数のＩＣタグ１のタグ情報を読み込むこともできる。つづいて、物品名判定手段３は、受信手段２が読み込んだタグ情報に基づき、物品名データベース６を検索し、対応する物品名を取得する（ステップＳ１２）。その後、物品名判定手段３は、取得した物品名を物品カテゴリ判定手段７に通知する。 【００７２】
次いで、物品カテゴリ判定手段７は、物品名判定手段３から取得した物品名に基づき、物品カテゴリデータベース８を検索し、その物品が属するカテゴリを特定する（ステップＳ１３）。物品カテゴリ判定手段７は、ネットワークを介して物品カテゴリデータベース８にアクセスして、物品名に対応するカテゴリ名を取得することができる。たとえば、物品カテゴリデータベース８は、物品名「Ａ社の型番ＸＸＸＸのパソコン」をカテゴリ名「パソコン」に対応づけて記憶することができる。この場合、たとえば、物品名判定手段３で得られた物品名が「Ａ社の型番ＸＸＸＸのパソコン」の場合、物品カテゴリ判定手段７が物品カテゴリデータベース８を検索することにより得られる物品カテゴリは「パソコン」となる。 【００７３】
つづいて、嗜好判定手段４は、嗜好情報データベース５を検索し、ユーザの嗜好を判定する（ステップＳ１４）。ユーザの嗜好を判定する処理は、第１の実施の形態において、図５を参照して説明したステップＳ１０４〜ステップＳ１１２と同様に行うことができる。 【００７４】
すなわち、嗜好判定手段４は、物品カテゴリ判定手段７が取得した物品カテゴリに基づき、嗜好情報データベース５から対応する趣味を読み出し、読出結果記憶部１９に当該趣味に対応づけて読出回数を記憶する。つづいて、動作手段１０の制御部（不図示）は、すべての物品について読出処理が終了したか否かを判断する。処理が終了していない場合、ステップＳ１１に戻り、次の物品について、同様の処理を繰り返す。一方、処理が終了した場合、嗜好判定手段４は、読出結果記憶部１９および閾値記憶部１５を参照し、読出結果記憶部１９に記憶された各趣味について、読出回数が閾値記憶部１５に記憶された閾値以上であるか否かを判断する。閾値以上の趣味があれば、閾値以上の趣味をユーザの趣味と判定して判定結果を出力する。このとき、閾値以上の趣味が複数ある場合、嗜好判定手段４は、それらすべてを出力することもでき、また、読出回数の多い趣味から優先的に出力することもできる。 【００７５】
以下、具体例を説明する。たとえば閾値記憶部１５に閾値＝２と記憶されているとする。また、物品カテゴリ判定手段７がカテゴリ名として「釣竿」を２回得たとする。この場合、嗜好判定手段４がカテゴリ名を検索キーとして嗜好情報データベース５を検索すると、「趣味」＝「つり」の読出回数が２回となる。嗜好判定手段４は、嗜好情報データベース５から「趣味」＝「つり」を読み出す度に、その旨を読出結果記憶部１９に記憶する。読出処理終了後、嗜好判定手段４は、閾値記憶部１５および読出結果記憶部１９を参照する。ここで、「趣味」＝「つり」の読出回数が閾値以上なので、嗜好判定手段４は、ユーザの趣味が「つり」であると判定し、その旨を出力する。 【００７６】
図１２は、嗜好情報データベース５の内部構成の他の例を示す図である。 
ここで、嗜好情報データベース５は、趣味欄と物品データ欄とを含む。物品データ欄は、物品カテゴリ名欄と重み欄とを含む。ここでは、それぞれの物品カテゴリ名に対して重みが予め定められる。このとき、読出結果記憶部１９は、第１の実施の形態において図７を参照して説明したのと同様の構成を有する。 【００７７】
嗜好判定手段４は、物品カテゴリ判定手段７が物品カテゴリ名を取得する度に、嗜好情報データベース５から趣味とともに重みを読み出し、読出結果記憶部１９のその趣味に対応する重み合計欄に読み出した重みを加算していく。読出処理終了後、嗜好判定手段４は、読出結果記憶部１９および閾値記憶部１５を参照し、いずれかの趣味について、重み合計が閾値記憶部１５に記憶された閾値以上であれば、その趣味がユーザの趣味であると判定し、その旨を出力する。この場合も、嗜好判定手段４は、すべての趣味について、重み合計が閾値よりも低ければ、判定の信頼性が低いと判断し、判定結果を出力しないようにすることができる。 【００７８】
なお、本実施の形態において、加算するときに同一の物品を複数回観測してしまうことを防ぐために、ＩＣタグ１に物品固有のＩＤを埋め込んでおき、そのＩＤは複数回観測された場合でも一度しか加算しないようにすることも可能である。 【００７９】
また、他の例において、ユーザ嗜好推定装置１００が自装置内に物品名データベース６や物品カテゴリデータベース８を含む構成とすることもできる。この場合、物品名データベース６は、タグ情報と物品名（製品名）とを対応づけた情報を保存することができる。また、物品カテゴリデータベース８は、物品名とカテゴリ名とを対応づけた情報を保持することができる。 【００８０】
さらに、物品名データベース６および物品カテゴリデータベース８は、一体に形成することもできる。すなわち、一つのデータベースが、タグ情報、物品名、およびカテゴリ名とが対応づけられた情報を保持する構成とすることもできる。 【００８１】
本実施の形態においても、第１の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００と同様の効果が得られる。また、本実施の形態の嗜好情報データベース５は、複数の物品名をカテゴリ名にまとめて、それに対応づけて趣味を記憶した構成とすることができるので、嗜好情報データベース５を簡易に準備することができる。また、嗜好情報データベース５の更新等も容易に行うことができる。 【００８２】
（第３の実施の形態） 
図１３は、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００の構成を示すブロック図である。 
本実施の形態において、ユーザ嗜好推定装置１００は、物品毎にその所有者を推定し、所有者毎にその嗜好を判定する。これにより、室内に複数の人がそれぞれ所有する複数の物品が配置されている場合でも、所有者毎に嗜好を推定することができる。 【００８３】
動作手段１０は、第１の実施の形態で図１を参照して説明した構成要素に加え、所有者判定手段９（所有者推定部）をさらに含む。所有者判定手段９は、物品毎に所有者を推定する。所有者判定手段９はたとえば以下のようにして、各物品の所有者を推定することができる。 【００８４】
たとえば、所有者判定手段９は、ユーザが予め個々の物品に関して所有者を記憶しておく記憶部（不図示）を含むことができる。具体的には、たとえば記憶部には、物品に付されたＩＣタグ１に記憶された物品を識別する情報（タグ情報）と、ユーザを識別する情報とを対応づけて記憶することができる。所有者判定手段９は、受信手段２がＩＣタグ１から読み出したタグ情報に基づき、記憶部からユーザを識別する情報を読み出し、それに基づき、物品の所有者を推定することができる。 【００８５】
また、他の例において、所有者判定手段９は、個々の物品の購入記録をクレジットカードや電子決済等の情報から取得し、購入者を特定することにより所有者を判断することもできる。具体的には、たとえば、所有者判定手段９は、購入記録を記憶したデータベースにアクセスし、所有者を推定することができる。購入記録を記憶したデータベースは、アクセス認証が行われる構成とすることができ、所有者判定手段９は、アクセス認証を行うためのパスワードやＩＤ等を保持することができる。所有者判定手段９は、購入記録を記憶したデータベースにアクセスし、アクセス認証を行い、当該データベースから必要な情報を取得することができる。 【００８６】
また、他の例において、ユーザ嗜好推定装置１００は、カメラ等のセンサの情報を処理することにより、人物と物品を検出し、頻繁に利用する人物を特定し所有者であると判定することができる。すなわち、ユーザ嗜好推定装置１００は、人物による物品の使用履歴を記録しておき、その記録に基づき、所有者を推定することができる。物品の使用履歴は、たとえば、カメラ等による画像認識によりある人物の存在を検出するとともに、その際に物品に付されたＩＣタグ１が移動した場合、その人物がその物品を使用していると判断し、その人物と物品とを対応づけて記憶することにより得ることができる。 【００８７】
図１４は、図１３に示したユーザ嗜好推定装置１００の処理手順を示すフローチャートである。以下、図１３も参照して説明する。 【００８８】
ステップＳ２１およびステップＳ２２は、それぞれ、第１の実施の形態において図４を参照して説明したステップＳ１およびステップＳ２と同様であるので、説明を省略する。 【００８９】
本実施の形態において、所有者判定手段９は、各物品の所有者を判定する。ここで、所有者をｐ［ｎ］（ｐ［０］〜ｐ［Ｎ］）と設定する（ステップＳ２３）。 【００９０】
なお、所有者判定手段９は、所有者を判定した結果を、その物品の物品名と対応づけてデータベース（不図示）に記憶しておくことができる。観測された物品の所有者の判定が終わったら、嗜好判定手段４は、まずｎ＝０とする（ステップＳ２４）。つづいて、嗜好判定手段４は、所有者判定手段９のデータベースを参照して、所有者がｐ［ｎ］である物品の物品名をデータベースから検索し、所有者ｐ［ｎ］の趣味を判定する（ステップＳ２５）。所有者毎の趣味の判定は、たとえば第１の実施の形態において説明した図４のステップＳ３と同様にして行うことができる。 【００９１】
次に、ｎ＝ｎ＋１とする（ステップＳ２６）。その後、ｎがＮより大きいか否かを判定し（ステップＳ２７）、ｎ＞Ｎでない場合（ステップＳ２７のＮＯ）、ステップＳ２５に戻り、同様の処理を繰り返す。一方、ステップＳ２７において、ｎ＞Ｎの場合（ステップＳ２７のＹＥＳ）、処理を終了する。以上の処理により、所有者ｐ［０］〜ｐ［Ｎ］の趣味を判定することができる。 【００９２】
図１５は、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００の構成の他の例を示すブロック図である。 
ここでユーザ嗜好推定装置１００は、第２の実施の形態において図９を参照して説明したのと同様、物品カテゴリ判定手段７をさらに含む。その他の構成要素は、図１３に示した構成と同様である。 【００９３】
図１６は、図１５に示したユーザ嗜好推定装置１００の処理手順を示すフローチャートである。 
ステップＳ３１からステップＳ３３は、それぞれ、第２の実施の形態において図１１を参照して説明したステップＳ１１からステップＳ１３と同様であるので、説明を省略する。また、ステップＳ３４からステップＳ３８は、それぞれ、本実施の形態において、図１４を参照して説明したステップＳ２３からステップＳ２７と同様であるので、適宜説明を省略する。所有者判定手段９は、ステップＳ３４で各物品の所有者を判定した結果を、その物品が属するカテゴリに対応づけてデータベース（不図示）に記憶しておくことができる。ステップＳ３６において、嗜好判定手段４は、所有者判定手段９のデータベースを参照して、所有者がｐ［ｎ］である物品が属するカテゴリをデータベースから検索し、所有者ｐ［ｎ］の趣味を判定する。 【００９４】
本実施の形態においても第１の実施の形態および第２の実施の形態と同様の効果が得られる。また、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００によれば、ユーザ嗜好推定装置１００がタグ情報を読み取る所定の範囲内に、複数の所有者の物品が配置されている場合でも、所有者を考慮して、所有者毎にその嗜好を推定することができる。 【００９５】
（第４の実施の形態） 
図１７は、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００の構成を示すブロック図である。 
本実施の形態において、動作手段１０は、受信手段２がタグ情報を読み取った複数の物品を所定の基準に基づいてクラスタリングし、クラスタ毎にその嗜好を判定する。これにより、ユーザの嗜好をより精度よく推定することができる。 【００９６】
動作手段１０は、第１の実施の形態で図１を参照して説明した構成要素に加え、クラスタリング手段１１（クラスタリング処理部）、およびクラスタリング結果記憶部２１をさらに含む。クラスタリング手段１１は、受信手段２によりタグ情報が読み取られた複数の物品を所定の基準に基づいてクラスタリングする。クラスタリング結果記憶部２１は、クラスタリング手段１１によるクラスタリングの結果を記憶する。 【００９７】
本実施の形態において、クラスタリング手段１１は、受信手段２がタグ情報を読み取った物品の位置情報を取得することができる。クラスタリング手段１１は、物品の位置情報に基づき、物品の置かれている位置や物品間の相対位置関係が近いものを同じクラスタに分類することができる。 【００９８】
クラスタリング手段１１は、種々の方法で各物品の位置情報を取得することができ、とくに限定されないが、たとえば以下のようにして、各物品の位置情報を取得することができる。 【００９９】
たとえば、クラスタリング手段１１は、ユーザ嗜好推定装置１００の自己位置を取得する構成とすることができる。受信手段２によるＩＣタグ１からのタグ情報の読み取り範囲がそれほど広くない場合、ユーザ嗜好推定装置１００は、ユーザにより移動されたり、自律移動したりすることにより、所定範囲に配置された物品に付されたＩＣタグ１からタグ情報を取得する。この場合、受信手段２がタグ情報を取得したときのユーザ嗜好推定装置１００の自己位置を取得することにより、物品の位置情報を取得することができる。 【０１００】
また、他の例において、クラスタリング手段１１は、受信手段２がＩＣタグ１からタグ情報を取得する際の、ＩＣタグ１と受信手段２との電波強度等に基づき、物品の位置情報を取得することができる。 【０１０１】
図１８は、図１７に示したユーザ嗜好推定装置１００の処理手順を示すフローチャートである。以下、図１７も参照して説明する。 【０１０２】
ステップＳ４１およびステップＳ４２は、それぞれ、第１の実施の形態において図４を参照して説明したステップＳ１およびステップＳ２と同様であるので、説明を省略する。 【０１０３】
クラスタリング手段１１は、ステップＳ４１およびステップＳ４２で観測された複数の物品をクラスタリングする。ここで、それぞれのクラスタの名前をｃ［ｎ］（ｃ［０］〜ｃ［Ｎ］）と設定する（ステップＳ４３）。クラスタリング手段１１は、クラスタリングした結果を、その物品の物品名と対応づけてクラスタリング結果記憶部２１に記憶する。 【０１０４】
観測された物品のクラスタリングが終わると、嗜好判定手段４は、まずｎ＝０とする（ステップＳ４４）。つづいて、嗜好判定手段４は、クラスタリング結果記憶部２１を参照して、クラスタ名がｃ［ｎ］である物品の物品名をクラスタリング結果記憶部２１から読み出す。次いで、嗜好判定手段４は、嗜好情報データベース５から物品名に対応する趣味を読み出し、その物品名を読出回数に対応づけて読出結果記憶部１９に記憶する。クラスタ名がｃ［ｎ］である物品すべてについて処理が終了すると、読出結果記憶部１９に記憶された読出回数と閾値記憶部１５に記憶された閾値とを比較して、クラスタ名がｃ［ｎ］のクラスタに属する物品に基づき、趣味を判定する（ステップＳ４５）。 【０１０５】
次に、ｎ＝ｎ＋１とする（ステップＳ４６）。その後、ｎがＮより大きいか否かを判定し（ステップＳ４７）、ｎ＞Ｎでない場合（ステップＳ４７のＮＯ）、ステップＳ４５に戻り、同様の処理を繰り返す。一方、ステップＳ４７において、ｎ＞Ｎの場合（ステップＳ４７のＹＥＳ）、処理を終了する。以上の処理により、クラスタ名がｃ［０］〜ｃ［Ｎ］であるクラスタの趣味を判定することができる。 【０１０６】
図１９は、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００の構成の他の例を示すブロック図である。 
ここでユーザ嗜好推定装置１００は、第２の実施の形態において図９を参照して説明したのと同様、物品カテゴリ判定手段７をさらに含む。その他の構成要素は、図１７に示した構成と同様である。 【０１０７】
図２０は、図１９に示したユーザ嗜好推定装置１００の処理手順を示すフローチャートである。 
ステップＳ５１からステップＳ５３は、それぞれ、第２の実施の形態において図１１を参照して説明したステップＳ１１からステップＳ１３と同様であるので、説明を省略する。また、ステップＳ５３からステップＳ５８は、それぞれ、本実施の形態において、図１８を参照して説明したステップＳ４３からステップＳ４７と同様であるので、適宜説明を省略する。クラスタリング手段１１は、ステップＳ５４で複数の物品をクラスタリングした結果を、その物品が属するカテゴリと対応づけてクラスタリング結果記憶部２１に記憶する。ステップＳ５６において、嗜好判定手段４は、クラスタリング結果記憶部２１を参照して、クラスタ名がｃ［ｎ］である物品のカテゴリを読出結果記憶部１９から読み出す。次いで、嗜好判定手段４は、嗜好情報データベース５からカテゴリに対応する趣味を読み出し、そのカテゴリを読出回数に対応づけて読出結果記憶部１９に記憶する。クラスタ名がｃ［ｎ］である物品すべてについて処理が終了すると、読出結果記憶部１９に記憶された読出回数と閾値記憶部１５に記憶された閾値とを比較して、クラスタ名がｃ［ｎ］のクラスタに属する物品に基づき、趣味を判定する。 【０１０８】
本実施の形態においても第１の実施の形態および第２の実施の形態と同様の効果が得られる。また、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００によれば、クラスタ毎に嗜好を推定することができるので、誤差が生じにくいようにすることができ、より精度よく嗜好を推定することができる。 【０１０９】
（第５の実施の形態） 
図２１は、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００の構成を示す図である。 
本実施の形態において、ユーザ嗜好推定装置１００は、第３の実施の形態で説明したのと同様、物品毎にその所有者を推定し、所有者毎にその嗜好を判定する。これにより、室内に複数の人がそれぞれ所有する複数の物品が配置されている場合でも、所有者毎に嗜好を推定することができる。 【０１１０】
ユーザ嗜好推定装置１００は、情報取得部１０２、物品情報取得部１０８、嗜好判定部１１４、分類処理部１２０、入力受付部１３０、提示処理部１３２、嗜好情報データベース５、閾値記憶部１５、読出結果記憶部１９、および分類結果記憶部１２２を含む。本実施の形態において、情報取得部１０２、物品情報取得部１０８、嗜好判定部１１４、分類処理部１２０、入力受付部１３０、および提示処理部１３２は、第１〜第４の実施の形態で説明した動作手段により実現される。なお、ユーザ嗜好推定装置１００の各構成要素は、図示しない制御部により制御される。 【０１１１】
以下、本実施の形態における各構成要素と第１〜第３の実施の形態における各構成要素との関係を説明する。情報取得部１０２は、受信手段２と同様の機能を有する。物品情報取得部１０８は、物品名判定手段３および物品カテゴリ判定手段７の機能のいずれか一方または両方を有する。物品情報データベース１５０は、物品名データベース６および物品カテゴリデータベース８のいずれか一方または両方を含む構成である。嗜好判定部１１４は、嗜好判定手段４と同様の機能を有する。 【０１１２】
本実施の形態において、入力受付部１３０は、ユーザからの指示等を受け付ける。入力受付部１３０は、たとえば、音声入力手段と音声認識手段との組み合わせ、ＧＵＩ（Graphical User 
Interface）やボタンにより実現することができる。提示処理部１３２は、ユーザに情報を提示する処理を行う。提示処理部１３２は、ディスプレイやスピーカ等に表示処理や音声出力等を行う。 【０１１３】
分類処理部１２０は、情報取得部１０２がタグ情報を読み取った物品を所定の基準に基づいて分類する。本実施の形態において、分類処理部１２０は、第３の実施の形態の所有者判定手段９と類似の機能を有する。分類結果記憶部１２２は、分類処理部１２０が分類した結果を記憶する。 【０１１４】
分類処理部１２０は、たとえば分類処理部１２０がタグ情報を読み取る毎に、その物品の所有者を推定し、その物品のタグ情報を物品の所有者に対応づけて分類結果記憶部１２２に記憶することができる。また、分類処理部１２０は、物品情報取得部１０８が物品情報データベース１５０から物品情報を取得する毎に、その物品の所有者を推定し、その物品のタグ情報を物品の所有者に対応づけて分類処理部１２０に記憶することができる。 【０１１５】
本実施の形態において、分類処理部１２０は、第３の実施の形態において所有者判定手段９について説明したのと同様の方法や、その他種々の方法で、物品毎に所有者を推定することができる。 【０１１６】
たとえば、分類処理部１２０は、物品の位置情報に基づき、その物品の所有者を推定することができる。この場合、たとえば以下のようにすることができる。ユーザ嗜好推定装置１００がある家に配置された複数の物品の情報を取得する場合、ユーザ嗜好推定装置１００は、各部屋の位置情報と各部屋の所有者とを対応づけたマップ情報を記憶する記憶部を含むことができる。分類処理部１２０は、たとえば、情報取得部１０２が物品に付されたＩＣタグ１からタグ情報を読み取る際に、その物品の位置情報を取得し、マップ情報に基づき、各物品の所有者を推定することができる。 【０１１７】
また、ユーザ嗜好推定装置１００において、分類処理部１２０は、物品の所有者を推定する際に、提示処理部１３２を介してユーザに所有者を問い合わせ、入力受付部１３０を介してユーザからの回答を入力させるようにすることができる。これにより、分類処理部１２０は、物品の所有者を推定することができる。この場合、分類処理部１２０は、物品毎にユーザへの問い合わせを行うこともできるが、ある物品についてユーザからの回答を得た場合、その周囲にある物品については、所有者が同一であると推定することもできる。これにより、ユーザへの負担を減らすことができる。 【０１１８】
また、他の例として、所有者を識別する情報を保持するＩＣタグ１とは異なるタグを物品に付しておくこともできる。この場合、情報取得部１０２は、ＩＣタグ１からタグ情報を読み出す際に、別のタグからもタグ情報を読み出す。分類処理部１２０は、情報取得部１０２が読み出した、所有者を識別する情報に基づき、各物品の所有者を推定することができる。この場合も、すべての物品にタグを付しておいてもよいが、いくつかの物品にのみタグを付しておき、分類処理部１２０は、その周囲にある物品については、所有者が同一であると推定することができる。たとえば、ある部屋にある本棚に、その所有者を識別する情報を保持するタグを付しておき、その本棚に配置されている本については、その本棚の所有者と所有者が同一であると推定するようにすることができる。 【０１１９】
図２２は、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。 
まず、情報取得部１０２は、ＩＣタグ１からタグ情報を取得する（ステップＳ２００）。つづいて、分類処理部１２０は、物品の分類するか否かを判断する（ステップＳ２０２）。本実施の形態において、物品の分類とは、所有者を判定することである。分類処理部１２０がどの段階で物品の分類を行うかは、予め設定しておくことができる。たとえば、情報取得部１０２がＩＣタグ１からタグ情報を取得する度に物品の分類を行うように設定されている場合、分類処理部１２０は、ステップＳ２０２で分類を行うと判断し（ステップＳ２０２のＹＥＳ）、情報取得部１０２がタグ情報を取得した物品の分類処理を行う（ステップＳ２０４）。分類処理部１２０は、分類結果を分類結果記憶部１２２に記憶する。 【０１２０】
ステップＳ２０４の後、またはステップＳ２０２で分類しないと判断された場合（ステップＳ２０２のＮＯ）、ステップＳ２０６に進み、物品情報取得部１０８は、情報取得部１０２が取得したタグ情報に基づき、物品情報データベース１５０から対応する物品情報を取得する（ステップＳ２０６）。ここで、物品情報は、物品名や物品カテゴリ名とすることができる。 【０１２１】
つづいて、分類処理部１２０は、物品の分類を行うか否かを判断する（ステップＳ２０８）。たとえば、物品情報取得部１０８が物品情報データベース１５０から物品情報を取得する度に物品の分類を行うように設定されている場合、分類処理部１２０は、ステップＳ２０８で分類を行うと判断し（ステップＳ２０８のＹＥＳ）、物品情報取得部１０８が物品情報を取得した物品の分類処理を行う（ステップＳ２１０）。分類処理部１２０は、分類結果を分類結果記憶部１２２に記憶する。 【０１２２】
ステップＳ２１０の後、またはステップＳ２０８で分類しないと判断された場合（ステップＳ２０８のＮＯ）、ステップＳ２１２に進み、嗜好判定部１１４は、物品情報取得部１０８が取得した物品情報に基づき、嗜好情報データベース５から対応する趣味を読み出す。なお、本実施の形態において、物品情報取得部１０８は、物品情報データベース１５０から取得した物品情報とともに、情報取得部１０２から取得したタグ情報も対応づけて嗜好判定部１１４に通知する。嗜好判定部１１４は、物品情報取得部１０８から通知を受けると、嗜好情報データベース５を参照してその物品情報に対応する趣味を読み出す。また、同時に、嗜好判定部１１４は、分類結果記憶部１２２を参照して、タグ情報をキーとして、その物品の所有者を示す情報を読み出す。嗜好判定部１１４は、嗜好情報データベース５から読み出した趣味に対応づけて所有者毎に読出回数を読出結果記憶部１９に記憶する（ステップＳ２１２）。 【０１２３】
つづいて、ユーザ嗜好推定装置１００の制御部（不図示）は、すべての物品について処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ２１４）。処理が終了していない場合（ステップＳ２１４のＮＯ）、ステップＳ２００に戻り、次の物品について、同様の処理を繰り返す。一方、ステップＳ２１４において、処理が終了した場合（ステップＳ２１４のＹＥＳ）、嗜好判定部１１４は、読出結果記憶部１９および閾値記憶部１５を参照し、所有者毎に、読出結果記憶部１９に記憶された各趣味について、読出回数が閾値記憶部１５に記憶された閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２１６）。閾値以上の趣味があれば、閾値以上の趣味をその所有者の趣味と判定して判定結果を出力する（ステップＳ２１８）。一方、ステップＳ２１６において閾値以上の趣味がない場合、ステップＳ２１８において、嗜好判定部１１４は、判定の信頼性が低いと判断し、該当する趣味がない旨を出力することができる。 【０１２４】
図２３は、本実施の形態における分類結果記憶部１２２の内部構成の一例を示す図である。分類結果記憶部１２２は、タグ情報欄と、所有者情報欄とを含む。ここで、タグ情報「０００１」および「０００３」は、所有者情報「ｐ［０］」に対応づけられている。また、タグ情報「０００２」は、所有者情報「ｐ［１］」に対応づけられている。つまり、タグ情報「０００１」および「０００３」の物品は、所有者情報「ｐ［０］」で特定されるグループに分類される。タグ情報「０００２」の物品は、所有者情報「ｐ［１］」で特定されるグループに分類される。 【０１２５】
図２４は、本実施の形態における読出結果記憶部１９の内部構成の一例を示す図である。 
ここで、所有者情報「ｐ［０］」については、趣味として「つり」および「海外旅行」が記憶されており、それぞれ読出回数が２回および６回である。同様に、所有者情報「ｐ［１］」については、趣味として「スキー」が記憶されており、読出回数が１回である。嗜好判定部１１４は、分類毎に閾値記憶部１５に記憶された閾値と比較し、趣味を判定する。 【０１２６】
本実施の形態においても第１の実施の形態および第２の実施の形態と同様の効果が得られる。また、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００によれば、ユーザ嗜好推定装置１００がタグ情報を読み取る所定の範囲内に、複数の所有者の物品が配置されている場合でも、所有者を考慮して、所有者毎にその嗜好を推定することができる。また、必要に応じて、ユーザに必要な情報の問い合わせを行ったり、回答を入力させることができ、ユーザの嗜好の推定を精度よく行うことができる。 【０１２７】
（第６の実施の形態） 
図２５は、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００の構成を示す図である。 
本実施の形態において、ユーザ嗜好推定装置１００は、複数の物品に付されたタグ情報を取得した後、それらの物品をクラスタリングし、クラスタ毎にそのクラスタに属する物品に基づき、ユーザの嗜好を判定する。ユーザ嗜好推定装置１００は、複数の物品をクラスタリングした後、各クラスタ毎に所有者を推定することもできる。これにより、誤差が生じにくいようにすることができ、より精度よく嗜好を推定することができる。 【０１２８】
本実施の形態において、ユーザ嗜好推定装置１００は、第５の実施の形態において図２１を参照して説明した構成に加え、取得情報記憶部１２４をさらに含む。取得情報記憶部１２４は、情報取得部１０２がタグ情報を取得した物品に関する情報を記憶する。本実施の形態において、取得情報記憶部１２４は、たとえば物品の位置情報を記憶する。分類処理部１２０は、取得情報記憶部１２４を参照して、複数の物品を分類する。 【０１２９】
図２６は、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００の処理手順を示すフローチャートである。 【０１３０】
まず、情報取得部１０２は、ＩＣタグ１からタグ情報を取得する（ステップＳ２３０）。このとき、分類処理部１２０は、各物品の位置情報を取得する。分類処理部１２０は、各物品の位置情報を、タグ情報に対応づけて取得情報記憶部１２４に記憶する。つづいて、物品情報取得部１０８は、情報取得部１０２が取得したタグ情報に基づき、物品情報データベース１５０から対応する物品情報を取得する（ステップＳ２３２）。次いで、嗜好判定部１１４は、物品情報取得部１０８が取得した物品情報に基づき、嗜好情報データベース５から対応する趣味を読み出す。ここでも、物品情報取得部１０８は、物品情報データベース１５０から取得した物品情報とともに、情報取得部１０２から取得したタグ情報も対応づけて嗜好判定部１１４に通知する。嗜好判定部１１４は、嗜好情報データベース５から読み出した趣味を、タグ情報に対応づけて読出結果記憶部１９に記憶する（ステップＳ２３４）。 【０１３１】
つづいて、ユーザ嗜好推定装置１００の制御部（不図示）は、すべての物品について処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ２３６）。処理が終了していない場合（ステップＳ２３６のＮＯ）、ステップＳ２３０に戻り、次の物品について、同様の処理を繰り返す。一方、ステップＳ２３６において、処理が終了した場合（ステップＳ２３６のＹＥＳ）、分類処理部１２０は、取得情報記憶部１２４を参照して、位置情報に基づき、複数の物品を分類、すなわちクラスタリング処理する（ステップＳ２３８）。ここで、分類処理部１２０は、第３の実施の形態で説明した所有者判定手段９、第４の実施の形態で説明したクラスタリング手段１１、および第５の実施の形態で説明した分類処理部１２０と同様にして、複数の物品を分類することができる。 【０１３２】
嗜好判定部１１４は、取得情報記憶部１２４、読出結果記憶部１９、および閾値記憶部１５を参照し、クラスタ毎に、読出結果記憶部１９に記憶された各趣味について、読出回数が閾値記憶部１５に記憶された閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２４０）。閾値以上の趣味があれば、閾値以上の趣味をそのクラスタにおける趣味と判定して判定結果を出力する（ステップＳ２４２）。一方、ステップＳ２４０において閾値以上の趣味がない場合、ステップＳ２４２において、嗜好判定部１１４は、判定の信頼性が低いと判断し、該当する趣味がない旨を出力することができる。 【０１３３】
なお、本実施の形態においても、分類処理部１２０は、提示処理部１３２を介してユーザに物品の所有者に関する情報を問い合わせ、入力受付部１３０を介してユーザから回答を受け付けることができる。これにより、分類処理部１２０は、各クラスタの所有者に関する情報を取得することができる。 【０１３４】
本実施の形態において、分類処理部１２０は、第５の実施の形態で説明したのと同様に、情報取得部１０２がタグ情報を取得する度に、その物品の所有者を推定し、物品の位置情報および所有者を示す情報とをタグ情報に対応づけて取得情報記憶部１２４に記憶しておくこともできる。分類処理部１２０は、すべての物品について処理が終了した後、取得情報記憶部１２４を参照し、所有者に応じて物品を分類することができる。このとき、分類処理部１２０は、物品の位置情報に応じて、推定した所有者を変更することができる。このようにすれば、より精度よく所有者を推定することができる。分類処理部１２０は、変更した結果を分類結果記憶部１２２に記憶する。 【０１３５】
また、他の例において、たとえば分類処理部１２０が物品の位置情報を取得できない場合、分類処理部１２０は、物品情報取得部１０８が取得した物品情報に応じて、物品を分類することもできる。たとえば、物品情報取得部１０８は、情報取得部１０２が取得したタグ情報に基づき、各物品の使用対象年齢に関する情報を取得することができる。この場合、分類処理部１２０は、使用対象年齢に応じて、物品を分類することができる。 【０１３６】
本実施の形態においても、第１の実施の形態および第２の実施の形態と同様の効果が得られる。また、本実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００によれば、クラスタ毎に嗜好を推定することができるので、誤差が生じにくいようにすることができ、より精度よく嗜好を推定することができる。 【０１３７】
（第７の実施の形態） 
本実施の形態において、ユーザ嗜好推定装置は、自律走行可能なロボットに組み込まれる。本実施の形態におけるロボットは、ユーザと対話する機能を有する。 【０１３８】
このようなロボットを用いることにより、第１〜第６の実施の形態におけるユーザ嗜好推定装置１００と同様の効果に加えて、さらに以下のような効果を得ることができる。 【０１３９】
ロボットが自律的に移動するので、部屋内にある物品に付されたＩＣタグ１を自動的にロボットが読み取ることができる。また、ロボットがユーザと対話する機能を有するので、ユーザとの対話の中でユーザからの指示を受け付けたり、必要な情報を取得したりすることができる。これにより、ユーザ嗜好推定装置１００の推定機能を高めることができる。さらに、ユーザ嗜好推定装置１００の推定結果を用いて、ロボットがユーザと対話することができ、ロボットとユーザとの円滑なコミュニケーションを図ることができる。 【０１４０】
図２７は、本実施の形態におけるロボットの一例を示す外観構成図である。 
ロボット２００は、たとえば、胴体部２０１および頭部２０２が連結されることにより構成される。胴体部２０１の下部には左右にそれぞれ車輪２０３Ａおよび車輪２０３Ｂが取り付けられており、これらの車輪は、独立に前後に回転することができる。 【０１４１】
頭部２０２は、胴体部２０１に垂直に取り付けられた垂直軸とその垂直軸に対して９０度の角度で設置された水平軸に関して決められた範囲で回転することができる。垂直軸は頭部２０２の中心を通るように設置されており、水平軸は胴体部２０１と頭部２０２が正面を向いた状態で頭部２０２の中心を通りかつ左右方向に水平に設置されている。つまり、頭部２０２は左右と上下の２自由度で、決められた範囲内で回転することができる。 【０１４２】
胴体部２０１の表面には、スピーカ２１２およびマイクロフォン２１３が設けられる。また、頭部２０２の表面には、ＣＣＤカメラ２２１ＡおよびＣＣＤカメラ２２１Ｂが設けられる。 【０１４３】
なお、ロボット２００は、図２７に示したように、胴体部２０１や頭部２０２を有する構成に限られず、どのような形状とすることもできる。 【０１４４】
図２８は、ロボット２００の電気的構成の一例を示すブロック図である。 
胴体部２０１には、ロボット全体の制御を行うコントローラ２１０、ロボットの動力源となるバッテリ２１１、スピーカ２１２、マイクロフォン２１３、２つの車輪を動かすためのアクチュエータ２１４Ａおよびアクチュエータ２１４Ｂ等が収納されている。 【０１４５】
マイクロフォン２１３は、周囲の音声を集音し、得られた音声信号をコントローラ２１０に送出する。また、ここではマイクロフォン２１３を一つしか図示してないが、ロボット２００には複数のマイクロフォン２１３を設けることができる。これにより、たとえば雑音等を除去する処理を行うことができる。 【０１４６】
コントローラ２１０は、ＣＰＵ２１０Ａやメモリ２１０Ｂを内蔵しており、ＣＰＵ２１０Ａにおいて、メモリ２１０Ｂに記憶された制御プログラムが実行されることにより、各種の処理を行う。 【０１４７】
頭部２０２には、ＣＣＤカメラ２２１ＡおよびＣＣＤカメラ２２１Ｂ、頭部２０２を回転するためのアクチュエータ２２２Ａおよびアクチュエータ２２２Ｂ等が収納されている。 【０１４８】
ＣＣＤカメラ２２１ＡおよびＣＣＤカメラ２２１Ｂは、周囲の状況を撮像し、得られた画像信号を、コントローラ２１０に送出する。アクチュエータ２２２Ａおよびアクチュエータ２２２Ｂは、ロボット２００の頭部２０２を上下左右に回転させる。 【０１４９】
コントローラ２１０は、マイクロフォン２１３、ＣＣＤカメラ２２１Ａ、およびＣＣＤカメラ２２１Ｂから得られる音声信号や画像信号に基づいて、メモリ２１０Ｂから適宜情報を読み出し、周囲の状況や、ユーザからの指令を解析し、ロボット２００の行動やロボット２００の発話等を決定する。 【０１５０】
コントローラ２１０は、ロボットの行動を決定すると、その決定結果に基づいて、アクチュエータ２１４Ａ、アクチュエータ２１４Ｂ、アクチュエータ２２２Ａ、およびアクチュエータ２２２Ｂを制御して頭部２０２を上下左右に回転させたり、ロボット２００を移動または回転させる等の行動を行わせる。 【０１５１】
コントローラ２１０は、ロボットの発話を決定すると、その決定結果に基づいて、合成音を生成し、スピーカ２１２から出力させる。 【０１５２】
図２９は、図２８に示したロボット２００のコントローラ２１０を詳細に示すブロック図である。ここで、ロボット２００は、第１〜第６の実施の形態で説明したユーザ嗜好推定装置１００と同様の機能を有する構成とすることができる。 【０１５３】
コントローラ２１０は、情報取得部１０２、物品情報取得部１０８、分類処理部１２０、嗜好判定部１１４、入力受付部１３０、提示処理部１３２、制御部２５０、メカ制御部２５４、嗜好情報データベース５、閾値記憶部１５、読出結果記憶部１９、分類結果記憶部１２２、およびロボット言動データベース２５２を含む。ここでは図示していないが、ロボット２００は、第６の実施の形態で図２５を参照して説明したのと同様、取得情報記憶部１２４を有する構成とすることもできる。 【０１５４】
ロボット言動データベース２５２には、特定の状況におけるロボットの発話データおよび動作データが格納されている。ロボット言動データベース２５２は、たとえばユーザが入力する言葉毎に対応する受け答えの発話の対応表と発話データを記憶する。たとえば、ユーザからの入力語が「ただいま」の場合、ロボット２００の応答として「おかえり」という発話が記憶される。 【０１５５】
入力受付部１３０は、マイクロフォン２１３、ＣＣＤカメラ２２１Ａ、およびＣＣＤカメラ２２１Ｂから送出される音声信号および画像信号等に基づいて、ユーザの言動や周囲の状態を認識し、その認識結果を制御部２５０に通知する。また、入力受付部１３０は、第５および第６の実施の形態で説明したのと同様、ＧＵＩ（Graphical User Interface）やボタンにより実現することもできる。 【０１５６】
メカ制御部２５４は、制御部２５０から送出された行動指令に基づいて、アクチュエータ２１４Ａ、アクチュエータ２１４Ｂ、アクチュエータ２２２Ａ、およびアクチュエータ２２２Ｂを駆動するための制御信号を生成し、これをアクチュエータ２１４Ａ、２１４Ｂ、２２２Ａ、および２２２Ｂへ送出する。アクチュエータ２１４Ａ、２１４Ｂ、２２２Ａ、および２２２Ｂは、制御信号にしたがって駆動する。 【０１５７】
制御部２５０は、入力受付部１３０の認識結果およびロボット言動データベース２５２に格納されている発話動作情報に基づいて、ロボット２００の行動を決定する。本実施の形態において、提示処理部１３２は、合成音を生成する音声合成部を含み、音声合成部において合成された合成音の出力を制御する。 【０１５８】
本実施の形態においても、第１〜第６の実施の形態で説明したのと同様の手順で、嗜好判定部１１４によるユーザの嗜好の推定が行われる。本実施の形態において、ロボット２００はユーザと対話する機能を有するため、ユーザの嗜好を推定する工程において、ユーザに問い合わせを行ったり、ユーザから回答を得たりすることができる。これにより、ユーザの嗜好を精度よく、効率よく推定することができる。 【０１５９】
また、嗜好判定部１１４がユーザの嗜好を判定した場合、ロボット２００は、判定結果に応じて、動作する。たとえば、嗜好判定部１１４がユーザの趣味が「クラシック音楽鑑賞」であると判定した場合、制御部２５０は、ロボット言動データベース２５２を参照して、ユーザの趣味が「クラシック音楽鑑賞」である場合に対応づけられたロボット２００の言動を読み出す。たとえば、ロボット言動データベース２５２に、ユーザの趣味が「クラシック音楽鑑賞」である場合に、「クラシック音楽は心が休まりますね。聴かせてください。」と発話することを設定しておくことができる。この場合、制御部２５０は、メカ制御部２５４に指示を行い、メカ制御部２５４は、スピーカ２１２から「クラシック音楽は心が休まりますね。聴かせてください。」と音声出力する。このような機能をたとえば家庭向けロボットにおいて実現することで、ロボットはユーザの趣味に応じた発話を行うことができ、ユーザはロボットにより親しみや賢さを感じることができる等の効果がある。 【０１６０】
本実施の形態におけるロボット２００によれば、ロボット２００がたとえば室内を自律的に移動するので、ある室内に配置された物品に付されたＩＣタグ情報を順次読み取っていくことができる。これにより、ロボット２００により自動的に室内の物品の情報を取得させることができ、ユーザの嗜好を判定することができる。 【０１６１】
さらに、ロボット２００がユーザと対話する機能を有するので、ユーザとの対話の中でユーザからの指示を受け付けたり、必要な情報を取得したりすることができる。これにより、ユーザの利便性が図れる。 【０１６２】
さらに、ユーザ嗜好推定装置１００の推定結果を用いて、ロボットがユーザと対話することができ、ロボットとユーザとの円滑なコミュニケーションを図ることができる。 【０１６３】
（第８の実施の形態） 
図３０は、本実施の形態におけるユーザプロファイル推定装置の構成の一例を示すブロック図である。ユーザプロファイル推定装置３００は、ユーザの所有物に基づき、ユーザのプロファイルを推定する。 【０１６４】
ユーザプロファイル推定装置３００は、情報取得部１０２、物品情報取得部１０８、分類処理部１２０、入力受付部１３０、提示処理部１３２、プロファイル推定部３１４、分類結果記憶部１２２、および履歴データベース３２０を含む。 【０１６５】
プロファイル推定部３１４は、物品情報取得部１０８が取得した物品情報を、その物品情報を取得した日時に対応づけて履歴データベース３２０に記憶する。また、本実施の形態においても、第５および第６の実施の形態で説明したのと同様、分類処理部１２０は、複数の物品を分類し、分類結果を分類結果記憶部１２２に記憶することができる。プロファイル推定部３１４は、分類結果記憶部１２２を参照して、分類処理部１２０により分類された物品のグループ毎に、そのプロファイルを推定することができる。 【０１６６】
プロファイル推定部３１４は、プロファイルを推定する際に、履歴データベース３２０を参照することができる。たとえば、あるユーザについて、一定期間の間、物品情報とその物品情報が取得された日時とを対応づけて履歴データベース３２０に記憶した場合、物品情報の変化に応じて、ユーザがすぐに新しい物品を手に入れたり、物品を捨てたりしやすいタイプか、同じものを長く使うタイプか等を判断することができる。プロファイル推定部３１４は、その判断結果に応じて、「飽きっぽい」とか「ものを大事にする」等のユーザの性格を推定することができる。 【０１６７】
また、履歴データベース３２０に物品情報を日時に対応づけて記憶しておくことにより、ある物品がいつからそのユーザの手元にあるのかを判断することができる。そのため、ユーザの持ち物リストを、取得日時に応じて作成することもできる。このようにすれば、ユーザが新しい商品を購入したいときに、どの商品を優先的に購入すべきかの判断に用いることができる。 【０１６８】
また、本実施の形態において、対象の室内に複数の人の物品が配置されている場合であっても、各人の所有物を区別して管理することができるので、たとえば家族の持ち物をそれぞれ把握することができる。このようにすれば、たとえば複数人の家族のうち、誰か一人のコートを購入するような場合に、どの人のコートを優先的に購入すべきか等の判断に用いることができる。 【０１６９】
なお、本実施の形態においても、ユーザプロファイル推定装置３００は、第１〜第７の実施の形態で説明したユーザ嗜好推定装置１００と同様に嗜好情報データベース５を含む構成とすることができる。この場合、プロファイル推定部３１４は、ユーザ嗜好推定装置１００の嗜好判定部１１４と同様に、ユーザの嗜好を判定することができる。また、本実施の形態におけるユーザプロファイル推定装置３００をロボット２００に組み込むこともできる。 【０１７０】
以上のように、本実施の形態におけるユーザプロファイル推定装置３００によれば、嗜好や趣味に加えて、ユーザの性格やユーザの持ち物等、ユーザのプロファイルを広く推定することができる。 【０１７１】
以上の実施の形態で説明したユーザ嗜好推定装置、ユーザプロファイル推定装置、およびロボットのコントローラの各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット、ネットワーク接続用インターフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組み合わせによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。実施の形態で説明した各図は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。 【０１７２】
以上、図面を参照して本発明の実施の形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。 【０１７３】
たとえば、嗜好判定部１１４は、ユーザの嗜好を推定した後、複数の嗜好の候補をユーザに提示して、ユーザに実際の嗜好を選択させることにより、ユーザの嗜好を判定することができる。このようにすれば、ユーザの嗜好の負担を低減しつつ、ユーザの嗜好を正しく判定することができる。また、ユーザ嗜好推定装置１００が推定したユーザの嗜好と、実際のユーザの嗜好とが異なる場合に、その差異をフィードバックして、次回からのユーザの嗜好の判定処理に反映させることもできる。 【０１７４】
たとえば、第１の実施の形態において、図５に示したステップＳ１０８において、いずれかの趣味の読出回数が閾値以上か否かを判断し、その判断結果に応じて趣味を出力するか（ステップＳ１１０）、該当する趣味がないことを出力する（ステップＳ１１２）ようにしていた。しかし、他の例において、閾値以上か否かにかかわらず、読出回数が多い順に、所定数の趣味を出力してユーザに提示することができる。この際、「あなたの趣味を選択してください。」等のメッセージも同時に提示し、ユーザにいずれかの趣味を選択させる。ユーザが選択した趣味が、ステップＳ１０８において閾値以上であると判断されたものである場合、推定結果と実際のユーザの趣味とが合致していることになる。この場合、そのまま処理を続けることができる。また、ユーザ嗜好推定装置１００がロボット２００に組み込まれている場合は、ユーザが選択した趣味に応じて、ユーザとの対話を行うようにすることができる。 【０１７５】
一方、ユーザが選択した趣味が、ステップＳ１０８において閾値以上でないと判断されたものである場合や、ステップＳ１０８において、閾値以上であると判断された趣味であっても、実際にユーザが趣味として選択しなかった場合、推定結果と実際のユーザの趣味とが合致していないことになる。また、これらの場合、閾値記憶部１５に設定された閾値が適切でないことが考えられる。また、嗜好情報データベース５に重み係数が設定されている場合、重み係数が適切でないことも考えられる。ユーザ嗜好推定装置１００は、自動的に閾値記憶部１５の閾値や嗜好情報データベース５の重み係数を設定しなおすこともでき、また推定精度がよくないことをユーザに提示し、これらの再設定を促すようにすることもできる。 【０１７６】
また、ステップＳ１０８において、閾値以上であると判断された趣味であっても、実際にユーザが趣味として選択しなかった場合、そのユーザの所有物でないものが対象の部屋に配置されていたり、所有者の推定を間違っているという可能性がある。この場合、たとえば第７の実施の形態において、ロボット２００は、「釣竿はあなたのものではないのですか？」等の問い合わせを行い、ユーザから回答を得るようにすることができる。この問い合わせに対して、ユーザが「それは私のではありません。Ａさんが置いていきました。」等の回答をした場合、その釣竿を示す識別情報にその所有者がユーザではなく、Ａさんであることを対応づけて記憶する。このようにしておけば、次回にユーザの趣味を推定する際に、その釣竿の所有者を正しく判断することができ、ユーザの趣味を精度よく推定することができる。 【０１７７】
また、ユーザ嗜好推定装置１００は、ユーザの趣味を推定する処理を行った場合に、その結果を、処理を行った日時に対応づけて記憶しておくことができる。このようにすれば、たとえば次回にユーザの趣味を推定する際に、ユーザの趣味の変化を検出することができる。これにより、たとえばユーザの趣味が変わった場合には、「以前は釣りが好きだったのに、今はクラシック音楽鑑賞が趣味なのですね。」等の発話をすることができ、ユーザとのコミュニケーションを広げることができる。また、ユーザの趣味の変化を履歴として複数記憶しておくこともできる。たとえば、ユーザの趣味の変化が短い期間で起こっている場合、ユーザが飽きっぽい性格であることを把握することができ、「もう釣りに飽きたのですね。クラシック音楽鑑賞にもすぐ飽きるかも知れないから、新しいＣＤを買うのもほどほどにした方がいいですよ。」等、より深い内容の対話をすることができる。 【０１７８】
なお、第１〜第４の実施の形態においても、ユーザ嗜好推定装置１００は、車輪、足、クローラー等の移動ユニットである移動手段をさらに含む構成とすることができる。ユーザ嗜好推定装置１００の制御部（不図示）は、移動手段を制御する。このような構成とすることにより、多数のタグ情報を取得することができる。また複数の物品を分類する場合、物品の位置をより広範囲に渡って知ることができる上、移動手段を用いて装置の現在位置がわかると、物品の位置の推定がより精度よく行うことができ、クラスタリングがより精度よく行われることになる。 【０１７９】
以上の実施の形態において、受信手段２（または情報取得部１０２）で読取可能な範囲に配置された物品に付されたＩＣタグ１からタグ情報を読み取った後に、嗜好判定手段４（または嗜好判定部１１４）によりユーザの嗜好を判定する処理を行う形態を示した。しかし、たとえば、受信手段２（または情報取得部１０２）でＩＣタグ１からタグ情報を順次取得していき、ある趣味について、嗜好情報データベース５からの読出回数が閾値記憶部１５に記憶された閾値以上となった場合に、嗜好判定部１１４がその趣味がユーザの趣味であると判定して、その結果を出力するようにすることもできる。 【０１８０】
なお、以上の実施の形態において、受信手段２または情報取得部１０２が、ＩＣタグ１から無線でタグ情報を取得する場合を例として説明したが、ユーザ嗜好推定装置１００は、無線ではなく、直接ＩＣタグ１からタグ情報を読み取る構成とすることもできる。すなわち、第１〜第４の実施の形態において、ユーザ嗜好推定装置１００は、受信手段２にかえて、ＩＣタグ１から直接タグ情報を読み出す情報取得部を含む構成とすることができる。また、第５〜第７の実施の形態において、ユーザ嗜好推定装置１００の情報取得部１０２は、直接ＩＣタグ１からタグ情報を読み取る構成とすることができる。 【０１８１】
なお、本発明は、以下の態様も含む。 
（１）物品に付着されたタグからの前記物品に関する情報を受信する受信手段と、前記受信手段によって受信された物品の情報からユーザの趣味を推定する判定手段からなることを特徴とするユーザ状態推定装置。 【０１８２】
（２）物品に付着されたタグからの前記物品に関する情報を受信する受信手段と、前記受信手段で受信された物品に関する情報をもとにその物品の物品名を取得する物品名判定手段と、前記物品名判定手段から得た前記物品名をもとに、物品名とその物品名に対応する嗜好情報を記憶したデータベースを検索することにより嗜好を判定する判定手段とからなることを特徴とするユーザ状態推定装置。 【０１８３】
（３）物品に付着されたタグからの前記物品に関する情報を受信する受信手段と、前記受信手段で受信された物品に関する情報をもとにその物品の物品名を取得する物品名判定手段と、前記物品名判定手段から得た前記物品名をもとに、物品名とその物品名に対応するカテゴリを記憶したデータベースを検索することにより、前記物品名に対応するカテゴリを判定する物品カテゴリ判定手段と、前記物品カテゴリ判定手段から得た前記カテゴリをもとに、カテゴリとそのカテゴリに対応する嗜好情報を記憶したデータベースを検索することにより嗜好を判定する判定手段とからなることを特徴とするユーザ状態推定装置。 【０１８４】
（４）上記（２）または（３）に記載のユーザ状態推定装置において、前記判定手段が、予め定めた閾値を有し、前記データベースにマッチした個数が前記閾値を越えたことで、前記嗜好を判定することを特徴とするユーザ状態推定装置。 【０１８５】
（５）上記（２）に記載のユーザ状態推定装置において、前記判定手段が、物品ごとに定義された重みの和が閾値を越えた趣味をその人の趣味であると判定することを特徴とするユーザ状態推定装置。 【０１８６】
（６）上記（３）に記載のユーザ状態推定装置において、前記判定手段が、カテゴリごとに定義された重みの和が閾値を越えた趣味をその人の趣味であると判定することを特徴とするユーザ状態推定装置。 【０１８７】
（７）上記（１）乃至（６）いずれかに記載のユーザ状態推定装置において、前記判定手段で個々の物品の所有者ごとに趣味の判定を行うことを特徴とする、ユーザ状態推定装置。 【０１８８】
（８）上記（１）乃至（７）いずれかに記載のユーザ状態推定装置において、物品ごとに所有者が誰であるかを推定する所有者推定手段を備え、前記判定手段では物品の所有者ごとに趣味の判定を行うことを特徴とする、ユーザ状態推定装置。 【０１８９】
（９）上記（１）乃至（８）いずれかに記載のユーザ状態推定装置において、前記受信手段で受信された物品に関する情報をある基準に基づいてクラスタリングするクラスタリング手段を備え、前記判定手段では、そのクラスタごとに趣味の判定を行うことを特徴とするユーザ状態推定装置。 【０１９０】
（１０）上記（９）に記載のユーザ状態推定装置において、前記クラスタリング手段では、前記受信手段で受信された物品に関する情報をその相対位置関係に応じてクラスタリングし、そのクラスタごとに趣味の判定を行うことを特徴とするユーザ状態推定装置。 【０１９１】
（１１）上記（１）乃至（１０）いずれかに記載のユーザ状態推定装置において、前記受信手段で受信された物品に関する情報の時間変化からユーザの趣味の変化を検知することを特徴とするユーザ状態推定装置。 【０１９２】
（１２）上記（１）乃至（１１）いずれかに記載のユーザ状態推定装置において、自ら移動するための移動手段をさらに含むことを特徴とするユーザ状態推定装置。 【０１９３】
（１３）物品に付着されたタグからの前記物品に関する情報を受信する第１のステップと、前記第１のステップによって受信された物品に関する情報をもとにその物品の物品名を取得する第２のステップと、前記第２のステップによって得られた前記物品名をもとに、物品名とその物品名に対応する嗜好情報を記憶したデータベースを検索することにより嗜好を判定する第３のステップからなることを特徴とするユーザ状態推定方法。 
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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