(57)【要約】【課題】名詞と動詞とを、無線タグＩＤ等の物品識別子が付与された物品の情報とユーザ行動とにそれぞれマッピングすることで、物品識別子が付与された物品からユーザ行動を推定し、ユーザに適切な情報を提供する。【解決手段】物品を識別するための物品識別子と物品の情報とを対応付けて保持する（ステップＳ２０２）し、物品の情報に関する名詞と当該物品に関連する動詞との関係を条件付き確率と対応付けて確率情報保持部に保持する（ステップＳ２０７）。物品識別子を検出したことに応答して、確率情報保持部に保持された内容に基づいて、名詞に対する動詞の確率を算出することでユーザ行動を推定する（ステップＳ２１２）。こうすれば、物品に付与されている識別子の検出結果に基づき、その物品に対するユーザの行動を推定することができる。このため、ユーザの行動に応じて適切なサービスを実施することができる。【選択図】      図７
2007041923.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物品を識別するための物品識別子が付与された物品からユーザ行動を推定するユーザ行動推定システムであって、前記物品識別子と物品の情報とを対応付けて保持する属性情報保持手段と、前記物品の情報に関する名詞と当該物品に関連する動詞との関係を条件付き確率と対応付けて保持する確率情報保持手段と、前記物品識別子を検出したことに応答して、前記確率情報保持手段に保持されている内容に基づいて、ユーザ行動を推定する行動推定手段とを含むことを特徴とするユーザ行動推定システム。
【請求項２】
前記名詞とユーザ行動に関する動詞との関係を学習する学習手段を更に含み、前記学習手段の学習結果を前記確率情報保持手段に保持することを特徴とする請求項１記載のユーザ行動推定システム。
【請求項３】
前記行動推定手段は、前記名詞を前記物品識別子に対応する物品の情報に置き換え、かつ、前記動詞をユーザ行動に置き換えることにより、前記名詞と前記動詞との関係性から前記物品の情報と当該物品に対するユーザの行動との関係性を求め、前記物品識別子が付与されている物品の検出結果に基づき、ユーザの行動を推定することを特徴とする請求項１又は２記載のユーザ行動推定システム。
【請求項４】
前記物品識別子を複数検出した場合、前記行動推定手段は、前記条件付き確率を積算し、その積算結果に基づいてユーザ行動を推定することを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載のユーザ行動推定システム。
【請求項５】
ユーザとのやりとりを行うユーザインタラクション手段を更に含み、前記ユーザインタラクション手段による提示内容についてユーザが選択した結果に基づいて前記確率情報保持手段の内容を変更することを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載のユーザ行動推定システム。
【請求項６】
物品を識別するための物品識別子が付与された物品からユーザ行動を推定するユーザ行動推定方法であって、前記物品識別子と物品の情報とを対応付けて保持する属性情報保持ステップと、前記物品の情報に関する名詞と当該物品に関連する動詞との関係を条件付き確率と対応付けて確率情報保持手段に保持する確率情報保持ステップと、前記物品識別子を検出したことに応答して、前記確率情報保持手段に保持された内容に基づいて、ユーザ行動を推定する行動推定ステップとを含むことを特徴とするユーザ行動推定方法。
【請求項７】
物品を識別するための物品識別子が付与された物品からユーザ行動を推定するユーザ行動推定方法であって、前記物品識別子と物品の情報とを対応付けて保持する属性情報保持ステップと、前記物品の情報に関する名詞と当該物品に関連する動詞との関係を条件付き確率と対応付けて確率情報保持手段に保持する確率情報保持ステップと、前記名詞とユーザ行動に関する動詞との関係を学習した結果を前記確率情報保持手段に保持する学習ステップと、前記物品識別子を検出したことに応答して、前記確率情報保持手段に保持された内容に基づいて、ユーザ行動を推定する行動推定ステップとを含むことを特徴とするユーザ行動推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はユーザ行動推定システム、ユーザ行動推定方法に関し、特に無線タグ等によって識別子が付与された物品に関連する名詞と動詞との関係からユーザ行動を推定するユーザ行動推定システム、ユーザ行動推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、位置情報やユーザモデルを用いてユーザの行動を推定する方法が提案されている。
例えば、ユーザと物品との相対的な位置関係や行動履歴からユーザの行動を推定するシステムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。また、ユーザモデルを用いて相手の行動を予測し、その予測に基づき自己の行動を決定する装置が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００３】
また、ある行動に対して、その行動を行うのに必要な物品を学習し、ユーザのまわりにある物品の情報からユーザの行動を推定する手法が開示されている（例えば、非特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３−２５６６４８号公報
【特許文献２】特開２００４−２２７２０８号公報
【非特許文献１】Mike Perkowitz et al.,「Mining Models of Human Activities from the Web」 Proceedings International WWW Conference,2004,pp.573−582.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した従来技術は、無線タグが付与された物品とユーザの相対的な位置関係から、当該無線タグが付与された物品を使用していることを一意に推定しており、当該物品に関するユーザの行動の候補を推定することはできない。例えば、「ｄｉｓｈ」に対しては配膳する場合も考えられるし、食器洗いをする場合も考えられる。
また、ユーザモデルを用いることで、相手の行動から自己の行動を推定することはできるが、物品に対して、ユーザがどのような行動を行おうとしているかを推定することは困難であった。
【０００５】
また、ユーザのまわりにある物品の情報からユーザ行動を推定するために、行動に対して必要な物品を学習しているが、ドキュメント内すべてで記載されている物品の情報から学習を行っているため、物品に対して精度の高いユーザ行動を推定することは困難であった。さらに、推定結果に対してユーザからのフィードバックを得る仕組みがないため、推定結果が実世界の状況と異なる場合、関係のないサービスを提供してしまう可能性があった。
【０００６】
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、名詞と動詞とを、無線タグが付与された物品の情報とユーザ行動とにそれぞれマッピングすることで、無線タグが付与された物品からユーザ行動を推定し、ユーザに適切な情報を提供することのできるユーザ行動推定システム、ユーザ行動推定方法を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の請求項１によるユーザ行動推定システムは、物品を識別するための物品識別子が付与された物品からユーザ行動を推定するユーザ行動推定システムであって、前記物品識別子と物品の情報とを対応付けて保持する属性情報保持手段と、前記物品の情報に関する名詞と当該物品に関連する動詞との関係を条件付き確率と対応付けて保持する確率情報保持手段と、前記物品識別子を検出したことに応答して、前記確率情報保持手段に保持されている内容に基づいて、ユーザ行動を推定する行動推定手段とを含むことを特徴とする。このような構成によれば、物品に付与されている識別子の検出結果に基づき、その物品に対するユーザの行動を推定することができる。このため、ユーザの行動に応じて適切なサービスを実施することができる。
【０００８】
本発明の請求項２によるユーザ行動推定システムは、請求項１において、前記名詞とユーザ行動に関する動詞との関係を学習する学習手段を更に含み、前記学習手段の学習結果を前記確率情報保持手段に保持することを特徴とする。このような構成によれば、学習結果に応じて確率情報保持手段の内容を更新できるので、ユーザ行動の推定確度を高めることができる。
【０００９】
本発明の請求項３によるユーザ行動推定システムは、請求項１又は２において、前記行動推定手段は、前記名詞を前記物品識別子に対応する物品の情報に置き換え、かつ、前記動詞をユーザ行動に置き換えることにより、前記名詞と前記動詞との関係性から前記物品の情報と当該物品に対するユーザの行動との関係性を求め、前記物品識別子が付与されている物品の検出結果に基づき、ユーザの行動を推定することを特徴とする。このように構成すれば、文章などにおける名詞と動詞を実世界における、物品の情報とユーザ行動にマッピングし、名詞と動詞の関係を求めることで、実世界の状況に基づく条件付き確率を算出することができる。
【００１０】
本発明の請求項４によるユーザ行動推定システムは、請求項１から請求項３までのいずれか１項において、前記物品識別子を複数検出した場合、前記行動推定手段は、前記条件付き確率を積算し、その積算結果に基づいてユーザ行動を推定することを特徴とする。このように構成すれば、ユーザ行動の推定確度をより高めることができる。
【００１１】
本発明の請求項５によるユーザ行動推定システムは、請求項１から請求項４までのいずれか１項において、ユーザとのやりとりを行うユーザインタラクション手段を更に含み、前記ユーザインタラクション手段による提示内容についてユーザが選択した結果に基づいて前記確率情報保持手段の内容を変更することを特徴とする。このように構成すれば、ユーザの選択結果に応じて確率情報保持手段の内容を更新できるので、ユーザ行動の推定確度をより高めることができる。
【００１２】
本発明の請求項６によるユーザ行動推定方法は、物品を識別するための物品識別子が付与された物品からユーザ行動を推定するユーザ行動推定方法であって、前記物品識別子と物品の情報とを対応付けて保持する属性情報保持ステップと、前記物品の情報に関する名詞と当該物品に関連する動詞との関係を条件付き確率と対応付けて確率情報保持手段に保持する確率情報保持ステップと、前記物品識別子を検出したことに応答して、前記確率情報保持手段に保持された内容に基づいて、ユーザ行動を推定する行動推定ステップとを含むことを特徴とする。このような方法によれば、物品に付与されている識別子の検出結果に基づき、その物品に対するユーザの行動を推定することができる。このため、ユーザの行動に応じて適切なサービスを実施することができる。また、ユーザに取り付けるセンサ等の高価なデバイスを用いることなく、安価なシステムでユーザの行動を推定できる。
【００１３】
本発明の請求項７によるユーザ行動推定方法は、物品を識別するための物品識別子が付与された物品からユーザ行動を推定するユーザ行動推定方法であって、前記物品識別子と物品の情報とを対応付けて保持する属性情報保持ステップと、前記物品の情報に関する名詞と当該物品に関連する動詞との関係を条件付き確率と対応付けて確率情報保持手段に保持する確率情報保持ステップと、前記名詞とユーザ行動に関する動詞との関係を学習した結果を前記確率情報保持手段に保持する学習ステップと、前記物品識別子を検出したことに応答して、前記確率情報保持手段に保持された内容に基づいて、ユーザ行動を推定する行動推定ステップとを含むことを特徴とする。このような方法によれば、学習結果に応じて確率情報保持手段の内容を更新できるので、ユーザ行動の推定確度を高めることができる。
【発明の効果】
【００１４】
以上説明したように本発明は、物品に付与された識別子の検出結果から、ユーザがその物品に対して何らかの行動をしようとしていると推定し、推定結果に応じた適切なサービスを提供するユーザ行動推定システム及び推定方法を提供することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には、同一または類似の符号を付している。ただし、図面は模式的なものであることに留意すべきである。
（ユーザ行動推定システム）
図１は、本実施形態に係るユーザ行動推定システムの構成例を示すブロック図である。同図において、本実施形態に係るユーザ行動推定システム１は、無線タグ識別子とその識別子が付与された物品の情報とを対応付けて保持する属性情報保持部５０と、動詞に対する名詞の条件付き確率および動詞の種類数を保持する確率情報保持部６０と、物品に付与された無線タグ１０１から無線タグ識別子（以下、無線タグＩＤと呼ぶ）を検出するための無線タグリーダ２０と、無線タグＩＤに対応する物品の情報を属性情報保持部５０から取得し、確率情報保持部６０からすべての動詞に対する当該物品の情報と同等の名詞の条件付き確率を取得して、ユーザの行動を推定する行動推定部３０と、ユーザ２との間で情報授受を行うためのユーザインタラクション部７０とを含んで構成されている。なお、行動推定部３０からサービスプロバイダ３に情報を提供し、サービスプロバイダ３からユーザ２にサービスが提供されることもある。
【００１６】
（無線タグ、無線タグリーダ）
本実施形態に係るユーザ行動推定システム１は、物品に付与された無線タグＩＤの検出結果に基づいて、ユーザの行動を推定する。無線タグ１０１は、例えば、ＲＦ−ＩＤ（Radio Frequency Identification）などからなり、無線タグを一意に識別する無線タグＩＤを保持している。そして、無線タグＩＤに応じた周波数の送信信号を一定間隔で、送信アンテナを介してリーダに送信する。
なお、物品の識別手段には、無線タグ及び無線タグリーダ以外のものを用いても良い。例えば、バーコードやＱＲコードなど、物品を識別できる手段と、そのリーダとを用いればよい。
【００１７】
（属性情報保持部）
図２は、図１中の属性情報保持部５０の構成例を示す図である。同図に示されているように、属性情報保持部５０は、無線タグＩＤ等の物品識別子とその識別子が付与された物品の情報とを対応付けて保持し、属性データベースとして機能する。具体的には、属性情報保持部５０は、「１０１」、「１０２」、「１０３」等の物品識別子が格納される領域５０ａと、「jacket」、「detergent」、「dish」等、上記識別子が付与された物品の情報が格納される領域５０ｂとを有している。
ここで、物品の情報とは、例えば、物品の名称（名前）、物品の位置、物品の役割等である。
【００１８】
（確率情報保持部）
図３は、図１中の確率情報保持部６０の構成例を示す図である。同図に示されているように、確率情報保持部６０は、動詞に対する名詞の条件付き確率および動詞の種類数を保持し、学習データベースとして機能する。具体的には、確率情報保持部６０は、「put」、「wash」、「clean」、「wear」、「keep」、「understand」、「add」「dry」、「serve」等の動詞が格納される領域６０ａと、「jacket」、「detergent」、「dish」等の名詞が格納される領域６０ｂと、動詞と名詞との組み合わせによる条件付き確率の値が格納される領域６０ｃと、領域６０ａに格納されている動詞の種類数（本例では「９」）が格納される領域６０ｄとを有している。
【００１９】
この確率情報保持部６０の領域６０ａ、６０ｂ、６０ｃに保持される動詞、名詞、条件付き確率の値については、それら３つの項目の対応関係が維持された状態で追加、削除などが可能である。それらの項目については、ユーザが手動入力して割り当ててもよいし、システム内の他の部分から自動的に設定してもよい。
さらに、確率情報保持部６０に保持される条件付き確率は、ユーザからのフィードバックの結果に応じて、適応的に変化させてもよい。具体的には、ユーザインタラクション部７０を介してユーザに推定結果を提示し、ユーザの選択結果を行動推定部３０が受信すると、受信した選択結果を元に確率情報保持部６０に保持されている条件付き確率を変更する。このようにユーザからのフィードバックを条件付き確率に反映することにより、より状況に応じた行動推定を行うことができる。
【００２０】
（行動推定部）
行動推定部３０は、無線タグリーダ２０から、物品に付与された無線タグＩＤを受信すると、属性情報保持部５０に問い合わせ、当該無線タグＩＤに対応する物品の情報を取得する。そして、確率情報保持部６０からすべての動詞に対する当該物品の情報と同等の名詞の条件付き確率を取得し、下記のベイズの定理に基づき、当該物品の情報と同等の名詞に対する動詞を算出する。ベイズの定理は、
Ｐ（動詞ｖ｜名詞ｎ）∝１／（動詞の種類数）Ｐ（名詞ｎ｜動詞ｖ）
である、なお、Ｐ（Ｂ｜Ａ）は、Ａであるという条件下における、Ｂの確率である。
【００２１】
行動推定部３０は、算出した結果を元に、より値が大きい動詞に対応する行動を、ユーザが行う可能性がより高いと推定する。つまり、名詞と動詞とを、実世界における物品の情報とユーザの行動とに対応付けている。こうすることによって、名詞と動詞との関係から、物品に対するユーザの行動を推定することができる。
ところで、上述した手法は、名詞つまり物品の情報が１つに留まらず複数あってもよい。具体的には、無線タグリーダがＮ個のタグを同時期に検出した場合、以下の式にように、動詞ｖに対する条件付き確率を積算することより、Ｎ個の名詞に対する動詞ｖを推定することができる。
【００２２】
Ｐ（動詞ｖ｜名詞ｎ1、名詞ｎ2、…、名詞ｎN）∝
１／（動詞の種類数）Ｐ（名詞ｎ1｜動詞ｖ）Ｐ（名詞ｎ2｜動詞ｖ）…Ｐ（名詞ｎN｜動詞ｖ）
ここで、同時期に検出とは、全く同一のタイミングで複数の無線タグＩＤを検出した場合に限らず、例えば１０秒間に複数の無線タグＩＤを検出した場合のように、ある程度の時間幅を持たせてもよい。
【００２３】
また、上述した手法においては、動詞ｖに対する条件付き確率を積算しただけであるが、重みを付けて積算しても良い。例えば、物品とユーザとの位置関係等に応じて、その物品に対する名詞に重みを付けても良い。その場合、名詞ｎi（ｉ＝１、２、…、Ｎ）の重みをａi（ｉ＝１、２、…、Ｎ）とすると、上記の式は以下のようになる。
Ｐ（動詞ｖ｜名詞ｎ1、名詞ｎ2、…、名詞ｎN）∝
１／（動詞の種類数）ａ1Ｐ（名詞ｎ1｜動詞ｖ）ａ2Ｐ（名詞ｎ2｜動詞ｖ）…ａNＰ（名詞ｎN｜動詞ｖ）
【００２４】
（ユーザの特定）
推定された行動を行うユーザを特定する手段としては、例えば携帯電話機等の所有者として登録されている情報を用いれば良い。すなわち、無線タグリーダ２０が携帯電話機に搭載されており、この無線タグリーダ２０から行動推定部３０に無線タグＩＤを送信するときに、携帯電話機の所有者であるユーザの情報を一緒に送信する方法が考えられる。
また、ユーザにも無線タグを付与し、無線タグリーダ２０が物品の無線タグＩＤとユーザの無線タグＩＤとを同時期に検出することにより、物品に対する行動を推定すべきユーザを特定することができる。
【００２５】
（他の構成例）
次に、本実施形態に係るユーザ行動推定システムの他の構成例について、図４を参照して説明する。同図に示されているように、図１の構成に、行動学習部４０を加えて、ユーザ行動推定システムを構成しても良い。
行動学習部４０では、入力された文書データ２０１について、文の名詞と動詞との関係から条件付き確率を算出する。この行動学習部４０の算出結果を確率情報保持部６０に保持しておくことにより、ユーザが行う可能性がより高い行動を推定することができる。
【００２６】
（行動学習部）
図４中の行動学習部４０の具体的な構成例が図５に示されている。同図に示されているように、行動学習部４０は、文書データ２０１を入力するための受信部４０１と、文書データについて、文ごとの切り出し処理を行う文抽出部４０２と、文のなかに存在する名詞と動詞とを抜き出す名詞・動詞抽出部４０３と、名詞及び動詞の数等を蓄積する蓄積部４０４と、動詞に対する名詞の条件付き確率を算出する確率算出部４０５と、確率算出部４０５による算出結果等を送信する送信部４０６とを含んで構成されている。
【００２７】
以上のような構成において、文書データ２０１が入力されると、受信部４０１がそれを受信し、文抽出部４０２へ送信する。文抽出部４０２は、文書データについて、文ごとに切り出しを行い、名詞・動詞抽出部４０３へ送信する。
文書データは、例えば、Ｗｅｂページ等に記載されている文書でもよいし、新聞に記載されている文書でもよいし、ユーザがＰＣを介して直接入力した文書でも良い。なお、文書からの文の切り出しは、例えば、英語の場合はピリオド、日本語の場合は読点ごとに行うことが考えられる。
【００２８】
名詞・動詞抽出部４０３は、切り出された文のなかに存在する名詞及び動詞をすべて抜き出す。そして、抜き出された名詞及び動詞を蓄積部４０４へ送信する。
蓄積部４０４は、受信した名詞及び動詞の数、並びに、文中に同時に存在する名詞及び動詞、それらの数を蓄積し、文抽出部４０２へ次の文を処理するように依頼する。例えば、学習データとして「I wash dishes.」という文があったとすると、そのなかから名詞として「dish」、動詞として「wash」が抜き出され、それらの対応関係とともに蓄積部４０４に蓄積される。
【００２９】
文書データに含まれるすべての文の処理が終了すると、蓄積部４０４は、確率算出部４０５に条件付き確率の算出を依頼する。その際に、蓄積部４０４で蓄積した名詞及び動詞の数、並びに、文中に同時に存在する名詞及び動詞の数を合わせて確率算出部４０５に送信する。
確率算出部４０５は以下の式に基づき、すべての名詞及び動詞について、動詞に対する名詞の条件付き確率を算出する。
Ｐ（名詞ｎ｜動詞ｖ）＝（名詞ｎと動詞ｖが文中に同時に存在する総数）
／（学習データのなかに存在する動詞ｖの総数）
なお、条件付き確率を求める学習方法としては、上述した最尤学習や事後分布最大化学習などがある。
【００３０】
送信部４０６は、算出された条件付き確率および学習データのなかに存在する動詞の種類数を確率情報保持部６０へ送信する。
なお、図５を参照して説明した行動学習部４０の構成は、行動学習部４０を実現するための一例にすぎず、他の構成を採用しても良い。他の構成としては、例えば、文抽出部４０２が、区切られた文すべてを名詞・動詞抽出部４０３に送信し、名詞・動詞抽出部４０３では、受信したすべての文について一度に名詞及び動詞を抽出し、蓄積部４０４に送信する構成が考えられる。この場合、図５における蓄積部４０４から文抽出部４０２への依頼は必要なくなる。
また、文中に同時に存在する以外の名詞と動詞との関係として、例えば、名詞と動詞の係りうけを考慮し、条件付き確率を算出する方法もある。
【００３１】
（行動学習方法）
図６は、図５中の行動学習部４０の処理、すなわち行動学習方法の処理例を示すフローチャートである。同図を参照すると、行動学習部４０は、まず、ステップＳ１０１において、文書データが入力されると、ステップＳ１０２において、文書データから一文中における名詞及び動詞を抽出する。次に、ステップＳ１０３において、行動学習部４０は、抽出された名詞と動詞との条件付き確率を算出する。そして、行動学習部４０は、ステップＳ１０４において、算出した条件付き確率及び動詞の種類数を確率情報保持部６０に送信する。
行動学習部４０が送信した条件付き確率及び動詞の種類数の情報を受信した確率情報保持部６０は、ステップＳ１０５において、それらをデータベースに格納する。
【００３２】
（ユーザへのサービス提供方法）
次に、ユーザへのサービス提供方法について説明する。ユーザへのサービス提供方法として、例えば、推定結果をサービスプロバイダに送信する、ユーザ行動推定結果をユーザに提示して選択させる、サービスプロバイダにサービスリストを作成させ、そのリストからユーザにサービスを選択させる、などの方法が考えられる。以下、これらについて説明する。
【００３３】
（推定結果をサービスプロバイダに送信する）
行動推定部３０は、ユーザの行動についての推定結果および特定されたユーザの情報をサービスプロバイダ３に送信する。これにより、サービスプロバイダ３は、推定結果に応じて適切なサービスをユーザに提供することができる。その際に、行動推定部３０は、推定結果のうち、もっとも値が大きい行動１つをサービスプロバイダ３に送信してもよいし、上位５つというように、複数の推定結果を送信してもよい。さらに、名詞に対する動詞の推定結果の上位９０％を占める動詞を送信してもよい。
【００３４】
さらに、サービスプロバイダ３から、送信する動詞についての条件をあらかじめ受信しておき、その条件にマッチした動詞だけを送信してもよい。
さらに、サービスプロバイダ３に送信する際には、推定結果の動詞および特定されたユーザの情報だけではなく、推定の際に用いた物品の情報を合わせて送信してもよい。また動詞をそのまま送信してもよいし、物品の情報と合わせて文の形にして送信してもよい。例えば、「jacket」という名詞から「wear」という動詞が推定された場合、行動推定部３０は「ジャケットを着ています」という情報をサービスプロバイダ３に送信することもできる。
【００３５】
図７は、推定結果をサービスプロバイダに送信することによる、サービス提供方法の例を示すフローチャートである。同図を参照すると、まず、行動推定部３０が、ステップＳ２０１において、無線タグリーダから無線タグＩＤを受信し、ステップＳ２０２において、受信した無線タグＩＤを属性情報保持部５０に送信する。
属性情報保持部５０では、ステップＳ２０３において、無線タグＩＤを受信し、ステップＳ２０４において、無線タグＩＤに対する物品の情報である物品の名称をデータベースから検索する。そして、ステップＳ２０５において、物品の名称を行動推定部３０に送信する。
【００３６】
行動推定部３０では、ステップＳ２０６において、物品の名称を受信し、ステップＳ２０７において、受信した物品の名称を確率情報保持部６０に送信する。確率情報保持部６０では、ステップＳ２０８において、物品の名称を受信し、ステップＳ２０９において、物品の名称に対するすべての動詞の条件付き確率の値をデータベースから検索する。そして、ステップＳ２１０において、条件付き確率の値を行動推定部３０に送信する。行動推定部３０では、ステップＳ２１１において、条件付き確率を受信し、ステップＳ２１２において、名詞に対する動詞の確率の値を算出する。そして、ステップＳ２１３において、算出した結果をユーザの推定される行動として、サービスプロバイダ（図１参照）に送信する。
【００３７】
（ユーザ行動推定結果をユーザに提示して選択させる）
行動推定部３０は、推定結果を、ユーザインタラクション部７０を介してユーザに提示することもできる。この場合、ユーザは、提示された推定結果から、現在の状況に最も近いものを選択する。行動推定部３０はユーザが選択した結果を現在の状況としてサービスプロバイダに送信し、サービスプロバイダ３はその状況に応じたサービスを提供する。このようにすることで、ユーザの状況に応じた適切なサービスを提供することができる。
【００３８】
例えば、「dish」に対するユーザ行動の候補として「wash」「serve」という推定結果を導き、最後はユーザに現在、どちらの状況であるかを選択してもらうことにより、ユーザ行動を一意に特定する場合と比較して、食器洗いをしている場合でも配膳をしている場合でも状況に応じたサービスを提供することができる。
図８及び図９は、ユーザ行動推定結果をユーザに提示して選択させることによる、サービス提供方法の例を示すフローチャートである。図８において、ステップＳ２０１からステップＳ２１２までの処理は、図７を参照して説明した処理の内容と同じである。
【００３９】
図９のステップＳ２１４において、行動推定部３０は、算出された動詞を推定結果として、ユーザ２に向けて通知する。ステップＳ２１５において、ユーザインタラクション部７０は、推定結果をユーザに通知する。
推定結果の通知を受けたユーザ２は、ステップＳ２１６において推定結果の中から現在の状況にあっているものを選択し、ステップＳ２１７において選択結果を本システムに向けて送信する。ステップＳ２１８において、ユーザインタラクション部７０は、ユーザの選択結果を受信し、行動推定部３０に送る。ステップＳ２１９において、行動推定部３０は、選択結果を受信し、その結果を現在の状況としてサービスプロバイダに送信する。
【００４０】
（サービスリストからユーザにサービスを選択させる）
行動推定部３０は、推定結果をサービスプロバイダ３に提示し、推定された行動のなかから現在実現可能なサービスのリストを取得する。そして、ユーザインタラクション部７０を介して、サービスリストをユーザに提示し、ユーザは受けたいサービスを選択する。行動推定部３０はユーザインタラクション部７０を介して、ユーザが選択したサービスを受信すると、サービスプロバイダに当該サービスを提供するように通知する。
【００４１】
例えば、「dish」に対するユーザ行動の候補として「wash」「serve」「dry」という推定候補が導かれたが、サービスプロバイダ３に問い合わせた結果、「dry」に関して提供できるサービスがなかった場合には、行動推定部３０は「wash」および「serve」に関して提供できるサービスのリストをサービスプロバイダから取得し、ユーザインタラクション部７０を介して、「wash」および「serve」に関するサービスリストをユーザに提示する。ユーザは、現在の状況を考慮した上で受けたいサービスを選択することで、当該サービスを享受することができる。
【００４２】
図１０、図１１は、サービスプロバイダにサービスリストを作成させ、そのリストからユーザにサービスを選択させることによる、サービス提供方法の例を示すフローチャートである。図１０において、ステップＳ２０１からステップＳ２１２までの処理は、図７を参照して説明した処理の内容と同じである。
図１１のステップＳ２１４において、行動推定部３０は、算出された動詞を推定結果としてサービスプロバイダ３に通知する。この通知を受信したサービスプロバイダ３は、ステップＳ２２０において推定結果に関して現在提供できるサービスを決定し、ステップＳ２２１においてサービスリストを行動推定部３０に送信する。
【００４３】
行動推定部３０は、ステップＳ２２２においてサービスリストを受信し、ステップＳ２２３においてそのサービスリストをユーザ２に向けて送信する。ステップＳ２２４において、ユーザインタラクション部７０は、そのサービスリストをユーザ２に送信する。
サービスリストを受信したユーザ２は、ステップＳ２２５においてそのサービスリストの中から受けたいサービスを選択し、ステップＳ２２６においてその選択結果を行動推定部３０に向けて送信する。ステップＳ２２７において、ユーザインタラクション部７０は、ユーザのサービス選択結果を受信し、行動推定部３０に送る。ステップＳ２２８において、行動推定部３０は、サービス選択結果をサービスプロバイダ３に通知する。
【００４４】
（ユーザ行動推定方法）
上述したユーザ行動推定システムにおいては、以下のようなユーザ行動推定方法が実現されている。すなわち、物品を識別するための物品識別子が付与された物品からユーザ行動を推定するユーザ行動推定方法であり、前記物品識別子と物品の情報とを対応付けて保持する属性情報保持ステップ（例えば、図７中のステップＳ２０２に対応）と、前記物品の情報に関する名詞と当該物品に関連する動詞との関係を条件付き確率と対応付けて確率情報保持手段（例えば、図１中の確率情報保持部６０に対応）に保持する確率情報保持ステップ（例えば、図７中のステップＳ２０７に対応）と、前記物品識別子を検出したことに応答して、前記確率情報保持手段に保持された内容に基づいて、ユーザ行動を推定する行動推定ステップ（例えば、図７中のステップＳ２１２に対応）とを含むユーザ行動推定方法が実現されている。
【００４５】
このような方法によれば、物品に付与されている識別子の検出結果に基づき、その物品に対するユーザの行動を推定することができる。このため、ユーザの行動に応じて適切なサービスを実施することができる。また、ユーザに取り付けるセンサ等の高価なデバイスを用いることなく、安価なシステムでユーザの行動を推定できる。
【００４６】
さらに、上述したユーザ行動推定システムにおいては、以下のようなユーザ行動推定方法も実現されている。すなわち、物品を識別するための物品識別子が付与された物品からユーザ行動を推定するユーザ行動推定方法であり、前記物品識別子と物品の情報とを対応付けて保持する属性情報保持ステップ（例えば、図７中のステップＳ２０２に対応）と、前記物品の情報に関する名詞と当該物品に関連する動詞との関係を条件付き確率と対応付けて確率情報保持手段（例えば、図１中の確率情報保持部６０に対応）に保持する確率情報保持ステップ（例えば、図７中のステップＳ２０７に対応）と、前記名詞とユーザ行動に関する動詞との関係を学習した結果を前記確率情報保持手段に保持する学習ステップ（例えば、図６中のステップＳ１０４に対応）と、前記物品識別子を検出したことに応答して、前記確率情報保持手段に保持された内容に基づいて、ユーザ行動を推定する行動推定ステップ（例えば、図７中のステップＳ２１２に対応）とを含むユーザ行動推定方法が実現されている。
このような方法によれば、学習結果に応じて確率情報保持手段の内容を更新できるので、ユーザ行動の推定確度を高めることができる。
【００４７】
（まとめ）
以上説明した本実施形態に係るユーザ行動推定システム及びユーザ行動推定方法によれば、物品に付与された識別子の検出結果から、ユーザがその物品に対して何らかの行動をしようとしていると推定し、物品に対するユーザの行動を推定することができる。具体的には、名詞と動詞とを実世界における物品の情報とユーザの行動にマッピングし、名詞と動詞との関係に基づき物品の情報からユーザの行動を推定する。このように物品の情報からユーザの行動を推定することにより、ユーザの行動に応じて適切なサービスを実施することができる。
【００４８】
例えば、ユーザが、無線タグリーダが搭載された携帯電話機を用いて、ジャケットに付与された無線タグＩＤを検出させた場合、「jacket」という名詞から推定される動詞の１つとして「wear」が算出される。したがって、サービスプロバイダは、そのユーザがジャケットを着ようとしていることが推定できるため、ユーザに対してファッションアドバイスサービスを提供することができる。
さらに、洗剤に付与された無線タグＩＤを検出すると、「detergent」という名詞から推定される動詞の１つとして「wash」が算出される。したがって、サービスプロバイダは、そのユーザが洗濯をしようとしていることが推定でき、洗濯機の中身を調べ、洗濯機では洗えないものが入っていたらユーザに警告をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
本発明は、識別子が付与された物品に関連する名詞と動詞との関係からユーザ行動を推定する場合に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施形態に係るユーザ行動推定システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１中の属性情報保持部の構成例を示す図である。
【図３】図１中の確率情報保持部の構成例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係るユーザ行動推定システムの他の構成例を示すブロック図である。
【図５】図４中の行動学習部の具体的な構成例を示すブロック図である。
【図６】本実施形態に係る行動学習方法を示すフローチャートである。
【図７】推定結果をサービスプロバイダに送信することによる、サービス提供方法の例を示すフローチャートである。
【図８】ユーザ行動推定結果をユーザに提示して選択させることによる、サービス提供方法の例を示すフローチャートである。
【図９】ユーザ行動推定結果をユーザに提示して選択させることによる、サービス提供方法の例を示すフローチャートの続きである。
【図１０】ユーザ行動推定結果をユーザに提示して選択させることによる、サービス提供方法の例を示すフローチャートである。
【図１１】ユーザ行動推定結果をユーザに提示して選択させることによる、サービス提供方法の例を示すフローチャートの続きである。
【符号の説明】
【００５１】
１  ユーザ行動推定システム
２  ユーザ
３  サービスプロバイダ
２０  無線タグリーダ
３０  行動推定部
４０  行動学習部
５０  属性情報保持部
６０  確率情報保持部
７０  ユーザインタラクション部
１０１  無線タグ
２０１  文書データ
４０１  受信部
４０２  文抽出部
４０３  名詞・動詞抽出部
４０４  蓄積部
４０５  確率算出部
４０６  送信部
【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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