(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上の情報取得装置から収集した情報及び１つ以上のサービス論理に基づいてサービス動作を決定し該決定したサービス動作を行うことでサービスを提供するサービス提供システム、に配置された情報収集制御装置であって、
過去に前記情報取得装置より収集した情報に基づいて、現時点で当該情報取得装置より収集される情報を予測する予測手段と、
前記予測手段による予測結果を用いて前記サービス論理を解析し、解析結果に基づいて、前記サービス論理にて利用される１つ以上の情報取得装置から情報を収集することの重要度を導出する重要度導出手段と、
前記重要度導出手段により導出された重要度に基づいて、前記情報取得装置からの情報収集を制御する情報収集制御手段と、
を備えた情報収集制御装置。
【請求項２】
前記サービス論理はベイズ決定木の形式で記述され、
前記重要度導出手段は、
前記予測手段による予測結果に基づいて前記ベイズ決定木内のノードの事前確率を更新し、該更新された前記ノードの事前確率に基づいて当該ノードにおける情報の価値を計算することで、当該サービス論理を解析し、
解析で得られた当該ノードにおける情報の価値に基づいて、当該ノードに対応する情報取得手段から情報を収集することの重要度を導出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報収集制御装置。
【請求項３】
１つ以上の情報取得装置から収集した情報及び１つ以上のサービス論理に基づいてサービス動作を決定し該決定したサービス動作を行うことでサービスを提供するサービス提供システム、における情報収集制御方法であって、
過去に前記情報取得装置より収集した情報に基づいて、現時点で当該情報取得装置より収集される情報が予測される予測ステップと、
前記予測ステップでの予測結果を用いて前記サービス論理が解析され、解析結果に基づいて、前記サービス論理にて利用される１つ以上の情報取得装置から情報を収集することの重要度が導出される重要度導出ステップと、
前記重要度導出ステップにて導出された重要度に基づいて、前記情報取得装置からの情報収集が制御される情報収集制御ステップと、
を有する情報収集制御方法。
【請求項４】
前記サービス論理はベイズ決定木の形式で記述され、
前記重要度導出ステップでは、
前記予測ステップでの予測結果に基づいて前記ベイズ決定木内のノードの事前確率が更新され、該更新された前記ノードの事前確率に基づいて当該ノードにおける情報の価値が計算されることで、当該サービス論理が解析され、
解析で得られた当該ノードにおける情報の価値に基づいて、当該ノードに対応する情報取得手段から情報を収集することの重要度が導出される、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報収集制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、１つ以上の情報取得装置から収集した情報及び１つ以上のサービス論理に基づいてサービス動作を決定し該決定したサービス動作を行うことでサービスを提供するサービス提供システム、に配置された情報収集制御装置、並びに、当該サービス提供システムにおける情報収集制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、複数の情報取得装置を用いて外部の対象に関する情報を収集する場合に、情報収集の効率化を目的として情報収集動作を制御する技術（下記の非特許文献１参照）が提案されている。
【０００３】
また、情報収集の効率化のための技術としては、例えば、ある物体の位置などの連続的な情報をＧＰＳ（Global Positioning System）などの情報取得装置を用いて定期的に計測して無線帯域を用いて収集し、その収集された一部の情報から上記の連続的な値を計算により再現するシステムにおいて、上記物体の真の値とシステムにより計算された値との乖離をある閾値以下に保ちつつ、無線帯域の使用量及び情報取得装置の消費電力量を削減することを目的とした技術が提案されている。この技術では、過去から現在までにシステムが計測により取得した値に基づいて将来の値を予測するモデルを用い、そのモデルによって次回の情報収集時の値を予測する。そして、予測された値と実際に得られた値とを比較して両者の乖離を求め、その乖離が大きい場合には計測の頻度を高く、その乖離が小さい場合には計測の頻度を低くすることにより、常に情報取得装置が可能な最大の頻度で計測を行った場合に比べて計測の回数を削減する。これにより、情報収集の効率化という目的の達成を図っている。
【非特許文献１】Ankur Jain and Edward Y. Chang: "Adaptive sampling for SensorNetworks," in Proc. international workshop on Data Management for sensornetworks (2004).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、情報取得装置からの情報収集は、その収集された情報の用途によっては、必ずしも、上記の例のように計測対象の真の値と計算で得られた値との乖離を一定値以下に保つ必要はない。例えば、外部の情報取得装置から収集した情報及び予め与えられた複数のサービス論理に基づき、各サービスの動作を決定して該決定した動作を行うサービス提供システムにおいては、情報取得装置から収集することの重要度が低い情報（例えば、各サービス論理の動作に対する影響が小さい情報や参照するサービスの数が少ない情報等）は、上記乖離が大きい場合でも問題が発生しない。そのような場合には、計測対象の真の値と計算で得られた値との乖離を一定値以下に保つ必要はない。従って、上記のような重要度の低い情報の収集頻度や計測の品質を抑えることにより、サービス提供システムにより収集される情報量（以下「収集情報量」という）及び情報取得装置における消費電力量をさらに削減できる余地があった。
【０００５】
そこで、本発明は、収集情報量の削減及び情報取得装置の消費電力量の削減を図ることができる情報収集制御装置及び情報収集制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するために、本発明に係る情報収集制御装置は、１つ以上の情報取得装置から収集した情報及び１つ以上のサービス論理に基づいてサービス動作を決定し該決定したサービス動作を行うことでサービスを提供するサービス提供システム、に配置された情報収集制御装置であって、過去に前記情報取得装置より収集した情報に基づいて、現時点で当該情報取得装置より収集される情報を予測する予測手段と、前記予測手段による予測結果を用いて前記サービス論理を解析し、解析結果に基づいて、前記サービス論理にて利用される１つ以上の情報取得装置から情報を収集することの重要度を導出する重要度導出手段と、前記重要度導出手段により導出された重要度に基づいて、前記情報取得装置からの情報収集を制御する情報収集制御手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る情報収集制御方法は、１つ以上の情報取得装置から収集した情報及び１つ以上のサービス論理に基づいてサービス動作を決定し該決定したサービス動作を行うことでサービスを提供するサービス提供システム、における情報収集制御方法であって、過去に前記情報取得装置より収集した情報に基づいて、現時点で当該情報取得装置より収集される情報が予測される予測ステップと、前記予測ステップでの予測結果を用いて前記サービス論理が解析され、解析結果に基づいて、前記サービス論理にて利用される１つ以上の情報取得装置から情報を収集することの重要度が導出される重要度導出ステップと、前記重要度導出ステップにて導出された重要度に基づいて、前記情報取得装置からの情報収集が制御される情報収集制御ステップとを有することを特徴とする。
【０００８】
これらの発明によれば、過去に前記情報取得装置より収集した情報に基づいて、現時点で当該情報取得装置より収集される情報を予測し、該予測結果を用いて前記サービス論理を解析して前記サービス論理にて利用される１つ以上の情報取得装置から情報を収集することの重要度を導出し、導出された重要度に基づいて情報取得装置からの情報収集を制御する。ここでの「情報取得装置からの情報収集の制御」としては、情報取得装置からの情報収集の頻度を変更することや、情報取得装置における情報取得（例えばＧＰＳ測位装置における位置計測など）の品質又は精度を変更することなどが含まれる。例えば、導出された重要度が低い場合に情報取得装置からの情報収集の頻度を低くし、導出された重要度が高い場合に情報取得装置からの情報収集の頻度を高くするといった制御が含まれる。
【０００９】
このように、サービス論理にて利用される１つ以上の情報取得装置から情報を収集することの重要度を導出し、導出された重要度に基づいて情報取得装置からの情報収集を制御することにより、上記重要度に応じた情報収集の制御が可能となり、収集情報量の削減及び情報取得装置の消費電力量の削減を図ることができる。
【００１０】
なお、本発明に係る情報収集制御装置では、サービス論理はベイズ決定木の形式で記述され、重要度導出手段は、予測手段による予測結果に基づいて前記ベイズ決定木内のノードの事前確率を更新し、該更新された前記ノードの事前確率に基づいて当該ノードにおける情報の価値を計算することで、当該サービス論理を解析し、解析で得られた当該ノードにおける情報の価値に基づいて、当該ノードに対応する情報取得手段から情報を収集することの重要度を導出する構成とすることが望ましい。また、本発明に係る情報収集制御方法では、サービス論理はベイズ決定木の形式で記述され、重要度導出ステップにて、予測ステップでの予測結果に基づいて前記ベイズ決定木内のノードの事前確率が更新され、該更新された前記ノードの事前確率に基づいて当該ノードにおける情報の価値が計算されることで、当該サービス論理が解析され、解析で得られた当該ノードにおける情報の価値に基づいて、当該ノードに対応する情報取得手段から情報を収集することの重要度が導出されることが望ましい。
【００１１】
かかる場合、ベイズ決定木の形式で記述されたサービス論理を解析する際に、ベイズ決定木の解析によって即座に上記重要度を求めることが可能となる、という利点がある。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、収集情報量の削減及び情報取得装置の消費電力量の削減を図ることができる。これにより、システム全体における総コストを保ちつつ、システムが同時に提供可能なサービス数を増加することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の一実施形態における情報収集制御装置について説明する。
【００１４】
図１は、本発明に係る情報収集制御装置10を含んで構成されたサービス提供システム1の構成例を模式的に表したものである。サービス提供システム1は、サーバ100と、各種の情報取得装置50a、50b、…50n（以下「情報取得装置50」と総称する）とを含んで構成される。
【００１５】
サーバ100は、情報収集制御装置10及びサービス論理格納部20から構成される。このうちサービス論理格納部20には、ベイズ決定木の形式で書かれた複数のサービス論理21a、21b、…21n（以下「サービス論理21」と総称する）が格納されている。以下では、サービス論理21が複数存在する場合を説明するが、サービス論理21が１つのみの場合もありうる。なお、サービス論理21の例は図２〜図４を用いて後述する。サーバ100は情報取得装置50との通信により収集される情報を定期的に参照し、収集された情報とサービス論理21とに従ってサービスを実行する。なお、情報取得装置50の例としては、位置情報を取得するＧＰＳ（Global Positioning System）を有する端末装置、温度センサ、湿度センサ、または天気予報情報もしくは株価情報が登録されるインターネット上のサイトなどが挙げられる。
【００１６】
サーバ100内の情報収集制御装置10は、予測部11（本発明に係る予測手段に相当）、重要度導出部12（本発明に係る重要度導出手段に相当）、及び情報収集制御部13（本発明に係る情報収集制御手段に相当）を含んで構成される。
【００１７】
予測部11は、情報取得装置50から過去に収集した情報に基づいて現時点の情報を予測する。ここでは、あるユーザが携帯した携帯端末が備えるＧＰＳなどの位置測位手段を用いて、予め規定された二次元座標系における位置情報を取得する場合を例にとって説明する。例えば、ユーザが前々回の測位時に[20m,30m]という座標に存在し、前回の測位時に[20m,40m]という座標に存在したものとする。このとき前回、前々回の測定時の座標から移動速度を計算し、前回の位置から現時点における位置を予測することができる。この予測により、現在は[20m,50m]の半径5mの円内にいる確率は0.8、それ以外にいる確率は0.2といったようにユーザの位置の確率分布が求まる。このような予測は公知の予測技術を利用して行われる。
【００１８】
重要度導出部12は、サービス論理格納部20に格納されたサービス論理21、及び予測部11による予測で得られた予測値を用いて各サービスにおける各情報取得装置の重要度を導出する。具体的な処理動作は後述する。
【００１９】
さて、重要度の導出処理動作を述べる前に、本発明の前提となるサーバ100におけるサービス動作の決定方法について説明する。ここでのサービス論理21はベイズ決定木の形式で記述されているものとする。ベイズ決定木で記述されたサービス論理21の例を図２〜図４に示す。以下では、図２に示す傘の準備推奨サービスのためのサービス論理(1)を例にとって、ベイズ決定木を用いたサービス動作決定について説明する。このサービス論理(1)では、湿度が高いか否かという状態と天気予報が雨か否かという状態とを用いて、現在の天気が雨であるか否かに関する確率を推論する。そして、推論で得られた確率に基づいて、傘の準備を推奨するメッセージをユーザ端末に表示するべきか否かを判断する。このような判断は、ユーザの明示的な指示なしに定期的に行われるものとする。
【００２０】
図２において楕円形で示される各ノードは、サービスの動作の判断に用いる状態変数を表す。例えば高湿度（H）と記述されたノードは、湿度が高いか否かを表現する状態変数を表し、その状態変数は高い（True）、低い（False）の２つの値をとる。ノード間の矢印は、親ノード（矢印の出る元のノード）の表す状態が、子ノードの表す状態に直接の影響を及ぼすことを示す。サービス論理(1)においては、高湿度か否かという状態は、雨が降るという状態に直接の影響を及ぼしていることになる。
【００２１】
このようなノード間の影響は、条件付確率表の形式で表現される。条件付確率表は、各ノードに対して記述され、親ノードの状態に対する当該ノードの状態がとる値の確率分布を表している。例えばサービス論理(1)では、雨が降る（R）という状態がとる値は、その親ノードであるH（高湿度）及びW（天気予報が雨）の値によって影響を受け、その条件付確率表の各行は、H（高湿度）とW（天気予報が雨）がとる値の組のそれぞれに対してR（雨が降る）がTrueとなる確率（P(R|H,W)）を表している。例えば、H（高湿度）がTrueかつW（天気予報が雨）がTrueの組に対して、R（雨が降る）がTrueとなる確率（P(R|H,W)）は0.95となることが表されている。
【００２２】
一方、親を持たないノード（即ち、入り方向の矢印を持たないノード）に対しては、事前に定められた確率（事前確率）が与えられる。例えばサービス論理(1)では、湿度が高い確率P(H)=0.2と表現されている。
【００２３】
上記の条件付確率表や事前確率の値を用いることによって、一部の状態に対する証拠が得られている場合の、他の状態がとり得る確率を計算することができる。例えば、湿度が高い（H=True）という状態に関する証拠が得られている場合に、雨が降る確率及び降らない確率(P(R|H))を計算することができる。なお、このような確率は、公知の計算アルゴリズムによってベイズ決定木の内部の値から求めることができる。
【００２４】
サービス論理における長方形は、その決定木における意思決定の選択肢を表している。サービス論理(1)における長方形（即ち、動作(A)）は、傘を持っていくことを推奨する（a1）及び何も行わない（a2）の２つの動作を示している。また、サービス論理における菱形は、実際に行う動作の決定後の状態における効用値を示している。ここでの効用値は、図２の右端に示すような表形式で表現され、各行は選択した行動と、その時の効用に影響する状態変数の値（効用の親ノードの状態変数の値）の組に対する効用値を示している。
【００２５】
ベイズ決定木を用いたサービス動作判断では、現在利用可能な情報を用いて各ノードの証拠を入力し、それらの証拠が得られた状態で各動作を行った場合に期待される効用（EU）を計算する。そして、計算で得られた効用（EU）が最も大きい動作を実行する。例えばサービス論理(1)において、情報が得られる前における期待効用は次の式（１）を用いて求められる。
【数１】
0004584803.tif 000002
ここでriは、雨が降るという状態変数のとり得る各値を示す。傘の持ち出しを推奨する動作（a1）及び何もしないという動作（a2）の期待効用は、次のように求められる。
EU(a1) = 0.2134×10 + 0.7866×6 = 6.8536
EU(a2) = 0.2134×(-7) + 0.7866×9 = 5.5856
【００２６】
ここでの「0.2134」は、H（高湿度）がTrueかつW（天気予報が雨）がTrueの組、HがTrueかつWがFalseの組、HがFalseかつWがTrueの組、及び、HがFalseかつWがFalseの組のそれぞれに対してR（雨が降る）がTrueとなる確率の総和により求められる。即ち、0.2×0.1×0.95 + 0.2×0.9×0.6 + 0.8×0.1×0.9 + 0.8×0.9×0.02 = 0.2134として求められる。一方の「0.7866」は、1−0.2134として求められる。
【００２７】
上記の場合、傘の持ち出しを推奨する動作（a1）の期待効用EU(a1)は、何もしないという動作（a2）の期待効用EU(a2)よりも大きいので、傘の持ち出しを推奨する動作を行う。かかる動作としては、例えば、情報（傘の持ち出しを推奨するメッセージ等）を端末装置に送信して画面表示や音声通知等を行うことが挙げられる。それに伴い、サーバ100内に、情報を端末装置に送信するための送信部が必要となる。
【００２８】
各サービス論理によって記述されるサービスは、そのサービス論理の一部のノードに関する証拠を情報取得装置50から得る。例えばサービス論理(1)において利用される情報取得装置50は、ユーザ端末が有する湿度センサ及びインターネット上の天気予報サイトである。
【００２９】
続いて、重要度導出部12の動作をより詳しく説明する。まず、予測部11より、過去の判断時に収集した情報を利用して、現在値の確率分布を入力する。重要度導出部12はその結果に従い、各ノードのとり得る値に対する事前確率の分布を更新する。例えば前回の天気予報が晴れであったため、現在の予報が雨である確率は0.1で、前回の情報収集時の湿度は低く湿度が上昇する傾向がなかったため、湿度が高い確率が0.2といったように変更される。これらの値に基づき、各情報を収集することによる情報の価値を以下のようにして計算する。
【００３０】
ある情報の価値は、その情報を得る前に対する、その情報を得ることによる「期待効用の増加分」として計算される。この「期待効用の増加分」は、以下のようにしてベイズ決定木を解析することにより求められる。
【００３１】
まず、情報を得る前の、当該論理に基づいたサービス論理が決定する行動の期待効用MEUを計算する。この期待効用MEUは、前記のサービス動作判断の際に採用した動作の期待効用のことであり、サービス論理(1)において証拠が入力されない場合は上記の期待効用EU(a1)（= 6.8536）に相当する。
【００３２】
続いて、湿度センサの情報及び天気予報情報をそれぞれ得た場合の最大期待効用を計算する。この最大期待効用は証拠を得た場合の確率値（推論アルゴリズムにより得られる）を用いて計算される。例えばサービス論理(1)において、湿度情報を得たとした場合の最大期待効用は次のように求められる。
【００３３】
湿度が高い（H=True）場合：
EU(a1|H=True)=0.635×10+0.365×6=8.54
EU(a2|H=True)=0.635×(-7)+0.365×9=1.16
この場合の最大期待効用MEU(H=True)は8.54となる。なお、ここでの「0.635」は、H（高湿度）がTrueという前提で、H（高湿度）がTrueかつW（天気予報が雨）がTrueの組と、HがTrueかつWがFalseの組のそれぞれに対してR（雨が降る）がTrueとなる確率の総和により求められる。即ち、0.1×0.95 + 0.9×0.6 = 0.635として求められる。一方の「0.365」は、1−0.635として求められる。
【００３４】
湿度が低い（H=False）場合：
EU(a1|H=False)=0.108×10+0.892×6=6.432
EU(a2|H=False)=0.108×(-7)+0.892×9=7.272
この場合の最大期待効用MEU(H=False)は7.272となる。なお、ここでの「0.108」は、H（高湿度）がFalseという前提で、H（高湿度）がFalseかつW（天気予報が雨）がTrueの組と、HがFalseかつWがFalseの組のそれぞれに対してR（雨が降る）がTrueとなる確率の総和により求められる。即ち、0.1×0.9 + 0.9×0.02 = 0.108として求められる。一方の「0.892」は、1−0.108として求められる。
【００３５】
湿度が高い確率は0.2、低い確率は0.8であることが事前確率からわかるため、湿度が高いか否かに関する証拠を得る（即ち、湿度センサからの情報を収集する）ことにより意思決定する場合の期待効用は、湿度が高くなる確率と湿度が高い場合の最大期待効用とを掛け合わせた値、及び、湿度が低くなる確率と湿度が低い場合の最大期待効用とを掛け合わせた値の総和により得られる。
【００３６】
そして、湿度情報を得ることによる最大期待効用の利得（以下「情報の価値」と表記）は、以下の式（２）のように、湿度情報を得ない場合の最大期待効用との差をとることにより得られる。
【数２】
0004584803.tif 000003
【００３７】
上記の式（２）を計算することにより右辺第一項は8.54×0.2 + 7.272×0.8 = 7.5256となる。この右辺第一項の値はMEUの値（6.8536）よりも高いため、湿度情報を得た場合に期待される効用は、湿度情報を得る前の効用よりも高いことがわかる。湿度が高いか否かに関して、湿度センサから湿度情報を得ることにより、期待される情報の価値VPI(H)は、7.5256−6.8536 = 0.672となる。
【００３８】
同様に、天気予報を確認することによる効用を求める。
天気予報が雨(W=True)の場合：
EU(a1|W=True)=0.91×10+0.09×6=9.64
EU(a2|W=True)=0.91×(-7)+0.09×9=-5.56
この場合の最大期待効用MEU(W=True)は9.64となる。なお、ここでの「0.91」は、Ｗ（天気予報が雨）がTrueという前提で、H（高湿度）がTrueかつW（天気予報が雨）がTrueの組と、HがFalseかつWがTrueの組のそれぞれに対してR（雨が降る）がTrueとなる確率の総和により求められる。即ち、0.2×0.95 + 0.8×0.9 = 0.91として求められる。一方の「0.09」は、1−0.91として求められる。
天気予報が雨でない(W=False)の場合：
EU(a1|W=False)=0.136×10+0.864×6=6.544
EU(a2|W=False)=0.136×(-7)+0.864×9=6.824
この場合の最大期待効用MEU(W=False)は6.824となる。なお、ここでの「0.136」は、Ｗ（天気予報が雨）がFalseという前提で、H（高湿度）がTrueかつW（天気予報が雨）がFalseの組と、HがFalseかつWがFalseの組のそれぞれに対してR（雨が降る）がTrueとなる確率の総和により求められる。即ち、0.2×0.6 + 0.8×0.02 = 0.136として求められる。一方の「0.864」は、1−0.136として求められる。
【００３９】
そして、天気予報情報を得る場合の最大期待効用の期待値を計算することができ、その値は9.64×0.1 + 6.824 × 0.9 = 7.1056となる。従って、天気予報が雨か否かに関して、天気予報を確認することで期待される情報の価値VPI(H)は、7.1056−6.8536 = 0.252となる。
【００４０】
以上のようにして導出された情報の価値VPI(H)の値を、各情報取得装置の重要度とする。つまり、湿度センサの情報を得た場合の価値VPI(H)を湿度センサの重要度とし、天気予報情報を得た場合の価値VPI(H)を天気予報情報サイトの重要度とする。
【００４１】
同様に、図３、図４に示すサービス論理(2)及び(3)における各情報取得装置の重要度を導出することができる。サービス論理(2)は、会議室にいるか否かに関する情報を得る屋内位置測位装置、及びユーザが参加する会議予約があるか否かに関する情報を得る社内システムを参照する。この例でも上記のサービス論理(1)の場合と同様に、条件付確率表が与えられているものとする。その値を参照し、各情報取得装置から情報を得ることの価値を計算することができる。ここでは、導出過程の説明は省略するが、サービス論理(2)における屋内位置測位装置の重要度が0.347、社内システムの重要度が0.452であったとする。図４のサービス論理(3)は、自席にいるか否かに関する情報をサービス論理(2)と同じく屋内位置測位装置から得る。サービス論理(3)における屋内位置測位装置の重要度は0.462であったとする。導出された重要度は、後の説明で使用される。
【００４２】
次に、情報収集制御部13について説明する。情報収集制御部13は、重要度導出部12から得られた、各サービスにおける各情報取得装置の重要度を入力し、その重要度の比に比例した頻度で情報収集を行うよう情報収集処理を制御する。ただし、複数のサービスに利用される情報取得装置は、それを利用する全てのサービス論理における重要度を足し合わせたものを、その重要度とする。
【００４３】
例として、図２〜図４に示す３つのサービス論理で記述されるサービスを同時に、あるユーザに提供している場合の頻度決定方法を示す。まず、サービス論理(1)を解析することにより、湿度センサからの情報の重要度0.672及び天気予報サイトからの情報の重要度0.252が導出される。続いてサービス論理(2)を解析することにより、屋内位置測位装置の重要度0.347及び社内システムの重要度0.452が導出され、さらにサービス論理(3)を解析することにより、屋内位置測位装置の重要度0.462が導出される。
【００４４】
以上の結果より、湿度センサの重要度は0.672、天気予報サイトの重要度は0.252、社内システムからの情報の重要度は0.452となり、屋内位置測位装置の重要度については、該屋内位置測位装置を利用するサービス論理(2)、(3)における重要度を足し合わせ、0.347 + 0.462 = 0.809となる。
【００４５】
そして、各情報取得装置の重要度の比に従って、各情報取得装置からの情報収集の頻度を決定する。例えば重要度が1の場合は60秒に１回の計測頻度とすると、湿度センサの計測頻度は、60／0.672 = 89なので、89秒に１回と決定される。同様に、天気予報サイトの計測頻度は238秒に１回、屋内位置測位装置の計測頻度は74秒に１回、社内システムからの計測頻度は132秒に1回と、それぞれ決定される。
【００４６】
次に、本実施形態における情報収集制御動作を図５〜図７に基づき説明する。
【００４７】
初めに、予測部11が情報取得装置50から過去に収集した情報に基づいて現時点の情報を予測する（図５のＳ１）。ここでは、ユーザが携帯した携帯端末が備えたＧＰＳなどの位置測位手段を用いて位置情報を取得する場合を例にとって説明する。ユーザが前々回の測位時に、所定の二次元座標系における[20m,30m]という座標に存在し、前回の測位時に[20m,40m]という座標に存在したものとする。このとき前回、前々回の測定時の座標から移動速度を計算し、前回の位置から現時点における位置を予測することができる。この予測により、現在は[20m,50m]の半径5mの円内にいる確率は0.8、それ以外にいる確率は0.2といったようにユーザの位置の確率分布が求まる。
【００４８】
次に、サービス論理格納部20に格納されたサービス論理21、及び予測部11により予測された値を用いて、重要度決定部12が、各サービスにおける各情報取得装置の重要度を導出する（図５のＳ２）。この重要度導出処理のフローチャートは図６に示す。つまり、図５のＳ１での予測結果に基づいてベイズ決定木内のノードの事前確率を更新し（図６のＳ２１）、該更新されたノードの事前確率に基づいて当該ノードにおける情報の価値を計算する（Ｓ２２）。そして、得られた当該ノードにおける情報の価値に基づいて、当該ノードに対応する情報取得装置50から情報を収集することの重要度を導出する（Ｓ２３）。
【００４９】
次に、情報収集制御部13が、導出された重要度に従って、各情報取得装置からの情報収集の頻度を決定する（図５のＳ３）。この情報収集の頻度決定処理のフローチャートは図７に示す。情報収集制御部13は、重要度導出部12より、情報取得装置50のそれぞれの重要度を取得し、各情報取得装置に対し、それを利用する全てのサービス論理における重要度を足し合わせることで得られた値を各情報取得装置の重要度とし（図７のＳ３１）、それらの重要度の比に従って情報収集の頻度を決定する（Ｓ３２）。
【００５０】
そして、情報収集制御部13は、決定された頻度で情報収集を行うよう各情報取得装置からの情報収集動作を制御する（図５のＳ４）。以上のようにして情報収集制御が行われる。
【００５１】
以上説明した実施形態によれば、サービス論理にて利用される情報取得装置から情報を収集することの重要度を導出し、導出された重要度に基づいて情報取得装置からの情報収集を制御することにより、上記重要度に応じた情報収集の制御が可能となり、収集情報量の削減及び情報取得装置の消費電力量の削減を図ることができる。
【００５２】
なお、情報の収集は、(1)定期的に情報取得装置へ情報取得の要求を送信する場合と、(2)収集を希望する頻度のみを情報取得装置へ伝え、該頻度に従って情報取得装置が情報を送信する場合との２通りの実現方法が考えられるが、どちらの方法で情報収集を実現しても良い。ただし、情報取得装置が、指示された頻度で定期的に情報を取得し該取得された情報を送信する機能を有する場合には、上記(2)の実現方法を採用する方が、総通信量の面から望ましい。
【００５３】
また、上記の実施形態では、情報収集制御装置及びサービス論理格納部が単一のサーバ内に配置される例を示したが、図８のように、情報収集制御装置10、サービス論理格納部20、及び情報取得装置50が単一の端末装置200内に配置される構成態様を採用してもよい。この場合、情報取得装置50としては端末装置200に備えられたＧＰＳ装置、屋内位置測位手段、温度センサなどが挙げられる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の一実施形態におけるサービス提供システムの機能的構成を示す図である。
【図２】傘の準備推奨サービスのサービス論理を示す図である。
【図３】自動マナーモード化サービスのサービス論理を示す図である。
【図４】用件終了通知サービスのサービス論理を示す図である。
【図５】情報収集制御動作を示すフローチャートである。
【図６】重要度の導出処理を示すフローチャートである。
【図７】情報収集の頻度決定処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の別の実施形態におけるサービス提供システムの機能的構成を示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
１…サービス提供システム、１０…情報収集制御装置、１１…予測部、１２…重要度導出部、１３…情報収集制御部、２０…サービス論理格納部、２１…サービス論理、５０…情報取得装置、１００…サーバ、２００…端末装置。
【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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