(57)【要約】【課題】プレゼンス情報提供者が事前設定すべき入力情報を少なくし、プレゼンス表示決定の自動化を行うことが可能なプレゼンス情報管理装置を提供する。【解決手段】コミュニケーションを取る相手の実状況を示すプレゼンス情報を管理するプレゼンス情報管理装置であって、プレゼンス提供者のプレゼンス情報それぞれに対して、該プレゼンス情報を提供するプレゼンス利用者との重要度を数値で表現した重要度属性毎に提供するべきプレゼンス表示情報が関係付けられたプレゼンス表示制御テーブルを記憶する記憶手段と、プレゼンス利用者の重要度属性を特定するとともに、現在のプレゼンス提供者のプレゼンス情報を特定し、プレゼンス表示制御テーブルを参照して、特定したプレゼンス利用者の重要度属性と特定したプレゼンス情報に関係付けられているプレゼンス表示情報をプレゼンス利用者に対して提供するプレゼンス情報提供手段とを備えた。【選択図】図１
2012043284.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コミュニケーションを取る相手の実状況を示すプレゼンス情報を管理するプレゼンス情報管理装置であって、
プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報それぞれに対して、該プレゼンス情報を提供するプレゼンス利用者との重要度を数値で表現した重要度属性毎に提供するべきプレゼンス表示情報が関係付けられたプレゼンス表示制御テーブルを記憶する記憶手段と、
プレゼンス利用者の重要度属性を特定するとともに、現在の前記プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報を特定し、前記プレゼンス表示制御テーブルを参照して、前記特定したプレゼンス利用者の重要度属性と前記特定したプレゼンス情報に関係付けられている前記プレゼンス表示情報を前記プレゼンス利用者に対して提供するプレゼンス情報提供手段と
を備えたことを特徴とするプレゼンス情報管理装置。
【請求項２】
前記プレゼンス表示制御テーブルに記憶される前記プレゼンス表示情報を、予め集められた前記プレゼンス提供者の属性情報と、前記プレゼンス利用者の属性情報と、前記プレゼンス情報毎の前記プレゼンス表示情報とから統計的に抽出して決定するプレゼンス表示情報決定手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のプレゼンス情報管理装置。
【請求項３】
前記統計的に抽出して決定した前記プレゼンス表示情報を前記プレゼンス提供者が評価した結果に基づき、前記プレゼンス表示情報決定手段が行う前記プレゼンス表示情報を決定する処理に反映させる学習手段をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載のプレゼンス情報管理装置。
【請求項４】
コミュニケーションを取る相手の実状況を示すプレゼンス情報を管理するために、プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報それぞれに対して、該プレゼンス情報を提供するプレゼンス利用者との重要度を数値で表現した重要度属性毎に提供するべきプレゼンス表示情報が関係付けられたプレゼンス表示制御テーブルを記憶する記憶手段を備えるプレゼンス情報管理装置におけるプレゼンス情報管理方法であって、
プレゼンス利用者の重要度属性を特定するとともに、現在の前記プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報を特定し、前記プレゼンス表示制御テーブルを参照して、前記特定したプレゼンス利用者の重要度属性と前記特定したプレゼンス情報に関係付けられている前記プレゼンス表示情報を前記プレゼンス利用者に対して提供するプレゼンス情報提供ステップを有することを特徴とするプレゼンス情報管理方法。
【請求項５】
前記プレゼンス表示制御テーブルに記憶される前記プレゼンス表示情報を、予め集められた前記プレゼンス提供者の属性情報と、前記プレゼンス利用者の属性情報と、前記プレゼンス情報毎の前記プレゼンス表示情報とから統計的に抽出して決定するプレゼンス表示情報決定ステップをさらに有することを特徴とする請求項４に記載のプレゼンス情報管理方法。
【請求項６】
前記統計的に抽出して決定した前記プレゼンス表示情報を前記プレゼンス提供者が評価した結果に基づき、前記プレゼンス表示情報決定ステップが行う前記プレゼンス表示情報を決定する処理に反映させる学習ステップをさらに有することを特徴とする請求項５に記載のプレゼンス情報管理方法。
【請求項７】
コミュニケーションを取る相手の実状況を示すプレゼンス情報を管理するために、プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報それぞれに対して、該プレゼンス情報を提供するプレゼンス利用者との重要度を数値で表現した重要度属性毎に提供するべきプレゼンス表示情報が関係付けられたプレゼンス表示制御テーブルを記憶する記憶手段を備えるプレゼンス情報管理装置上のコンピュータにプレゼンス情報管理処理を行わせるプレゼンス情報管理プログラムであって、
プレゼンス利用者の重要度属性を特定するとともに、現在の前記プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報を特定し、前記プレゼンス表示制御テーブルを参照して、前記特定したプレゼンス利用者の重要度属性と前記特定したプレゼンス情報に関係付けられている前記プレゼンス表示情報を前記プレゼンス利用者に対して提供するプレゼンス情報提供ステップを前記コンピュータに行わせることを特徴とするプレゼンス情報管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プレゼンス情報を見ることができる携帯端末やパソコンを前提としたプレゼンス情報活用技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コミュニケーションをとるためのツールが、家や駅などの特定の場所に置かれた固定電話から、人が常に持ち歩きできる携帯電話やネットブックへと変化してきた。人が家や会社などの固定電話に電話をかける時は、相手の状況がある程度予測できるので、相手の迷惑にならないような配慮をしながら、コミュニケーションの発話タイミングを図っていた。しかし、携帯電話やネットブックは、人の行動に追従したコミュニケーションツールなので、相手を２４時間追跡できる半面、相手の迷惑に配慮した発話タイミングを見つけることが難しくなる。物理的に離れたところにいるコミュニケーションを取りたい相手が、今どんな状態にあるのかを事前に知ることができれば、コミュニケーションの円滑化が期待できる。
【０００３】
相手、あるいは自分が「今どのような状態にあるのか」を表現する情報をプレゼンス情報と呼ぶ。プレゼンス情報の活用方法には２種類考えられる。一方は、仕事効率の向上やホットな観光情報取得といったメンバが自分のプレゼンス情報を出すことで互いに利益を得ることができる共有系の活用である。他方は、上記に示したような特定の個人に対して、発話タイミングやメールの返事が来ない理由を知るなど、プレゼンス情報を使う目的が相手によって異なる場合の個別系の活用である。
【０００４】
共通系の活用には、同じ組織のメンバでプレゼンスを共有することで業務の効率化を目指したプレゼンス情報共有サービス（例えば、非特許文献１参照）や、東京と大阪に分かれたオフィスのような物理的に離れた場所にいるメンバに対し、ライブカメラを活用して、“ＦＡＸを送信したので受け取ってほしい”というメッセージを映像上に表示したり、マウスに取り付けたセンサを使って、頻繁にマウスを動かしていれば“取り込み中”と表示するサービスがある（例えば、非特許文献２参照）。
【０００５】
個別系の活用には、ｂｕｄｄｙＬｉｓｔ（例えば、非特許文献５参照）やｒｏｌｅ（例えば、非特許文献６参照）のような公開ポリシや相手との関係を設定したリストを、あらかじめルールベースで用意しておき、それに基づいて誰にどのようなプレゼンス情報を出すかを決定する技術がある。あるアプリケーションに対し、接続中のユーザを確認し、ユーザ間で接続状況に応じて短いメッセージを交換可能なサービスとして、インスタントメッセンジャーがある。インスタントメッセンジャーは、インターネット上で同じアプリケーションを利用している仲間が接続中か否かを調べ、接続中であればチャットやファイル転送などを行なうことができる。
【０００６】
初期の頃のメッセンジャーのプレゼンス技術は、ユーザがメッセンジャーへ接続したタイミングで“オンライン”表示になっていた。このため、ユーザは、誰かからメッセージを受け取ったら、オンラインでいる以上、すぐに返事を返さないといけないという強迫感にとらわれ、ユーザのプライバシーを著しく低下させていた。同じことは、携帯メールでも言える。携帯電話は、いつでも“携帯”していることが前提となっているため、メールの返事をすぐに返すのが当たり前だと思っている人が多い。近年は、１０代を中心に、返事が１０分以内に返信されなかっただけで人間関係を悪化させる原因となるという報告もある。
【０００７】
近年のメッセンジャー（例えば、非特許文献３、４参照）は、デフォルト“オンラインまたはオフライン”設定になっているが、オンラインでも“取り込み中、退席中”２種類程度の変更ができるようになっている。しかし、相手によって表示するプレゼンス情報を変えることはできない。このように、メッセンジャーは、状況の変化や表示する相手毎に細かく設定することはできないため、プライバシーを著しく低下させることになる。
【０００８】
このように、共通系/個別系の活用をサービスとして実現する場合、プライバシーに配慮しながら、プレゼンス情報を提供するプレゼンス情報提供者が実際にどんな状況に置かれているのかの実状況の把握と、実状況情報を誰にどういう形で見せていくかのプレゼンス情報表示の２つが必要となる。
【０００９】
実状況情報の採取には、非特許文献２で用いたようなセンサや無線タグを活用して自動採取する方法と、プレゼンス情報提供者の手入力で行う方法がある。センサや無線タグで採取する場合、リーダの設置場所に対応付けて、会議室にいるのであれば“会議中”と、自席にいるのであれば“オンライン”と変換して実状況情報とする。
【００１０】
実状況が分かった時に相手へどのように表示するかは、表示する相手がどんな人かに依存する。非特許文献１、２のように共通の目的を持って活動している相手の場合、利用目的も明確なので、目的にあったプレゼンス情報を提供すればよい。しかし、個別系の活用方法を前提とする場合、日常生活も含めて我々を取り巻く多種多様な人々がサービス利用の対象者となるので、様々な人間関係を配慮したプレゼンス表示の自動化を実現するためにはなんらかの工夫が必要である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】Microsoft Office Communications Online,  http://www.microsoft.com/online/ja-jp/office-communications-online.mspx
【非特許文献２】高橋他，“ライブカメラ画像を用いたプレゼンス情報の表示手法”，ＷＩＳＳ２００５，http://www.wiss.org/WISS2005Proceedings/papers/Showing_Presence_Information_on_a/finalwiss-color.pdf.
【非特許文献３】Windows Live messenger; http://messenger.live.jp/function/17/index.htm（Windowsは、登録商標）
【非特許文献４】ＭＳＮライブメッセンジャー，http://messenger.live.jp/
【非特許文献５】小野他，“インフォーマルコミュニケーションを支援するプレゼンス技術“，信学技報，  ｖｏｌ．１０４，ｎｏ．６９２，ＩＮ２００４−２９６，ｐｐ．２５９−２６４，２００５年３月．
【非特許文献６】P. Godefroidy, et.al, “Ensuring Privacy in Presence Awareness Systems: An Automated Verification Approach", In Proceedings of ACM 2000 Conference on Computer Supported Cooperative Work, December, Philadelphia, Pennsylvania, USA, 2000, http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.32.9498&rep=rep1&type=pdf
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
図１に、前提とするシステムの構成を示す。自分のプレゼンス情報を手動で入力するためのプレゼンス情報提供者端末１、プレゼンス情報提供者があらかじめ無線タグを所持し、会議室や食堂などに設置した無線タグリーダで検知することで、プレゼンス情報提供者のだいたいのプレゼンス情報を自動で把握するための無線タグリーダ２、プレゼンス情報提供者端末１と無線タグリーダ２からのデータを蓄積／管理するためのプレゼンス情報管理サーバ５、プレゼンス情報提供者が今、何をしているかを知る事ができる表示相手Ａの端末３と表示相手Ｂの端末４から構成される。無線タグは、センサであってもよい。
【００１３】
図２にプレゼンス情報管理サーバ５の構成を示す。プレゼンス情報管理サーバ５は、プレゼンス情報提供者端末１と無線タグリーダ２から送信されるプレゼンス情報を、プレゼンス情報提供者の実状況情報を格納／管理する実状況蓄積部５１、および実際に格納するデータベース５２、この実状況に対し、誰にどのように表示するかの表示情報を決定するプレゼンス表示決定部５３から成る。プレゼンス表示決定部５３で決定した表示は、端末３、４のディスプレイへ表示する。
【００１４】
図３は、相手属性を表示切り替えポリシとした場合のプレゼンス表示制御テーブルの一例を示す図である。プレゼンス情報提供者個別に設定する属性情報テーブルＴ１は、プレゼンス情報提供者個別に設定された自分のプレゼンスを見ることができる表示相手の名前と自分との関係を示す相手属性の情報を記憶したテーブルである。プレゼンス情報提供者共通に作成するポリシベースのプレゼンス情報テーブルＴ２は、相手属性を表示制御ポリシとした場合の実状況毎のプレゼンス表示を示したプレゼンス情報提供者共通で使用する情報テーブルである。
【００１５】
例えば、“伊藤さん”はプレゼンス情報提供者にとって“親友”である。次に、相手属性が“親友”の人に対して表示すべきプレゼンス情報が何であるかをプレゼンス情報テーブルＴ２から検索する。プレゼンス情報テーブルＴ２において、親友には“実状況”をそのまま表示することが定義されている。相手属性が“配偶者”や“サークル仲間”の“牛田さん”や“榎戸さん”には、親友のときより情報量を少なくしてプライバシーに配慮した“取り込み中”と表示することが定義されている。
【００１６】
図３に示したようなポリシやｒｏｌｅベースの技術は、多種多様な種類のポリシやｒｏｌｅをあらかじめ用意しておけばきめ細かな表示制御が可能であるが、基本的には人の入力に期待している部分が多いためプレゼンス情報提供者の事前設定や更新に労力がかかる。また、ポリシやｒｏｌｅ以外に、時々刻々と変わる実状況の変化に追従して表示したいプレゼンス情報を設定するのは、さらに労力がかかる。また、入力すべき情報が多いということは、情報の更新がおろそかになり、せっかくのプレゼンス情報が陳腐化してしまう。情報設定の労力がかかりすぎたり情報自身の真偽性が低いと、サービスの利便性が悪くなり、結果的に人に使ってもらいにくくなるという問題がある。
【００１７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、プレゼンス情報提供者が事前設定すべき入力情報をできるだけ少なくし、プレゼンス表示決定の自動化を行うことが可能なプレゼンス情報管理装置、プレゼンス情報管理方法及びプレゼンス情報管理プログラム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】
【００１８】
本発明は、コミュニケーションを取る相手の実状況を示すプレゼンス情報を管理するプレゼンス情報管理装置であって、プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報それぞれに対して、該プレゼンス情報を提供するプレゼンス利用者との重要度を数値で表現した重要度属性毎に提供するべきプレゼンス表示情報が関係付けられたプレゼンス表示制御テーブルを記憶する記憶手段と、プレゼンス利用者の重要度属性を特定するとともに、現在の前記プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報を特定し、前記プレゼンス表示制御テーブルを参照して、前記特定したプレゼンス利用者の重要度属性と前記特定したプレゼンス情報に関係付けられている前記プレゼンス表示情報を前記プレゼンス利用者に対して提供するプレゼンス情報提供手段とを備えたことを特徴とする。
【００１９】
本発明は、前記プレゼンス表示制御テーブルに記憶される前記プレゼンス表示情報を、予め集められた前記プレゼンス提供者の属性情報と、前記プレゼンス利用者の属性情報と、前記プレゼンス情報毎の前記プレゼンス表示情報とから統計的に抽出して決定するプレゼンス表示情報決定手段をさらに備えることを特徴とする。
【００２０】
本発明は、前記統計的に抽出して決定した前記プレゼンス表示情報を前記プレゼンス提供者が評価した結果に基づき、前記プレゼンス表示情報決定手段が行う前記プレゼンス表示情報を決定する処理に反映させる学習手段をさらに備えることを特徴とする。
【００２１】
本発明は、コミュニケーションを取る相手の実状況を示すプレゼンス情報を管理するために、プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報それぞれに対して、該プレゼンス情報を提供するプレゼンス利用者との気持ちの上での重要度を数値で表現した重要度属性毎に提供するべきプレゼンス表示情報が関係付けられたプレゼンス表示制御テーブルを記憶する記憶手段を備えるプレゼンス情報管理装置におけるプレゼンス情報管理方法であって、プレゼンス利用者の重要度属性を特定するとともに、現在の前記プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報を特定し、前記プレゼンス表示制御テーブルを参照して、前記特定したプレゼンス利用者の重要度属性と前記特定したプレゼンス情報に関係付けられている前記プレゼンス表示情報を前記プレゼンス利用者に対して提供するプレゼンス情報提供ステップを有することを特徴とする。
【００２２】
本発明は、前記プレゼンス表示制御テーブルに記憶される前記プレゼンス表示情報を、予め集められた前記プレゼンス提供者の属性情報と、前記プレゼンス利用者の属性情報と、前記プレゼンス情報毎の前記プレゼンス表示情報とから統計的に抽出して決定するプレゼンス表示情報決定ステップをさらに有することを特徴とする。
【００２３】
本発明は、前記統計的に抽出して決定した前記プレゼンス表示情報を前記プレゼンス提供者が評価した結果に基づき、前記プレゼンス表示情報決定ステップが行う前記プレゼンス表示情報を決定する処理に反映させる学習ステップをさらに有することを特徴とする。
【００２４】
本発明は、コミュニケーションを取る相手の実状況を示すプレゼンス情報を管理するために、プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報それぞれに対して、該プレゼンス情報を提供するプレゼンス利用者との重要度を数値で表現した重要度属性毎に提供するべきプレゼンス表示情報が関係付けられたプレゼンス表示制御テーブルを記憶する記憶手段を備えるプレゼンス情報管理装置上のコンピュータにプレゼンス情報管理処理を行わせるプレゼンス情報管理プログラムであって、プレゼンス利用者の重要度属性を特定するとともに、現在の前記プレゼンス提供者の前記プレゼンス情報を特定し、前記プレゼンス表示制御テーブルを参照して、前記特定したプレゼンス利用者の重要度属性と前記特定したプレゼンス情報に関係付けられている前記プレゼンス表示情報を前記プレゼンス利用者に対して提供するプレゼンス情報提供ステップを前記コンピュータに行わせることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、プレゼンス情報提供者が事前設定すべき入力情報をできるだけ少なくし、プレゼンス表示決定の自動化を行うことができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】プレゼンス情報管理装置のシステム全体の構成を示す図である。
【図２】図１に示すプレゼンス情報管理サーバ５の構成を示すブロック図である。
【図３】プレゼンス表示制御テーブルの一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態におけるプレゼンス情報管理サーバ５の構成を示すブロック図である。
【図５】図４に示す実データ管理部５４の構成を示す説明図である。
【図６】図４に示す実データ管理部５４が実データ収集を行う事前処理の処理動作を示すフローチャートである。
【図７】図４に示す有効属性抽出部５５の構成を示すブロック図である。
【図８】図４、図７に示す有効属性抽出部５５の処理動作を示すフローチャートである。
【図９】プレゼンス表示に関係する属性の抽出方法を示す説明図である。
【図１０】図４に示すプレゼンス表示推定部５６の構成を示すブロック図である。
【図１１】図４に示すプレゼンス表示推定部５６の処理動作を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第２の実施形態におけるプレゼンス情報管理サーバ５の処理動作を示す説明図である。
【図１３】第２の実施形態におけるプレゼンス情報管理サーバ５の構成を示すブロック図である。
【図１４】ＡＩＣの出力結果の一例を示す説明図である。
【図１５】プレゼンス表示の変化を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
＜第１の実施形態＞
以下、図面を参照して、本発明の第１の実施形態によるプレゼンス情報管理装置を説明する。同実施形態におけるシステム構成は、図１に示す構成と同様であるためここでは詳細な説明を省略する。第１の実施形態におけるプレゼンス情報管理装置は、自分と相手との関係において、相手と同じ会社であるとか、同じサークルやクラブの仲間であるなど共通のラベルでつながっている相手や、相手のラベルとは関係なく、相手本人に対して、気持ちの中での相手の存在の重要度を数値で表した属性を“重要度属性”とする。ここでは、１０点法という０〜１０の整数値を用いて相手との関係を表す。０に近いほど重要度が低く、１０に近いほど重要度が高い。このようにすることで、従来ｒｏｌｅで規定していた相手属性の具体的な関係、例えば“親しい友達”とか“喧嘩中の友達”、“自分にとって大事な顧客”とか“適当に扱ってもよい顧客”といった言葉で表現していた部分を、数値で表現できるようになる。また、数値データとして表現することで、統計処理をし易くなる。
【００２８】
図４に、第１の実施形態におけるプレゼンス情報管理サーバ５の構成を示す。図４に示すプレゼンス情報管理サーバ５が、図２に示すプレゼンス情報管理サーバ５と異なる点は、あらかじめ収集した属性情報（自分の属性、相手との関係）と実状況毎のプレゼンス表示をユーザＩＤ毎に管理する実データ管理部５４と、どの属性がプレゼンス表示に一番関係しているかについて統計的手法を用いることで抽出する有効属性抽出部５５と、有効属性抽出部５５において抽出した属性からどの程度プレゼンス表示推定ができるかをあらかじめ定めた推定アルゴリズムを用いて検証するプレゼンス表示推定部５６とが新たに設けられている点である。
【００２９】
次に、図４に示すプレゼンス情報管理サーバ５の処理動作について説明する。始めに、データ取得を行う事前処理動作について説明する。プレゼンス情報管理サーバ５は、統計処理を基本としているため、解析に使う実データをあらかじめ収集しておく必要がある。図５に、実データ収集を行う実データ管理部５４の構成を示す。実データ管理部５４は、プレゼンス情報管理サーバ５と接続されている実データ提供者端末６を介して入力されたデータを受信し、データベース５２へ登録したり一定期間格納したデータを削除したりする。
【００３０】
次に、図６を参照して、実データ管理部５４が実データ収集を行う事前処理の処理動作を説明する。図６は、実データ管理部５４が実データ収集を行う事前処理の処理動作を示すフローチャートである。まず、実データ管理部５４は、ｗｅｂアンケートやネットショップなどの他のサービスによってネットワーク上に蓄積された個人情報を使って統計分析を行うために十分な人数（Ｎ人）の実データ提供者を準備する（ステップＳ１）。そして、実データ管理部５４は、ｎに１を代入し（ステップＳ２）、ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）番目の実データ提供者に対して、本人属性を登録する（ステップＳ３）。そして、実データ管理部５４は、自分の連絡先を知っていてかつ自分のプレゼンス情報を見る人をＭ人選択することにより本人属性を登録する（ステップＳ４）。
【００３１】
次に、実データ管理部５４は、ｍに１を代入し（ステップＳ５）、実データ提供者は、ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）番目の人それぞれに対して、自分が今どのような実状況にあるのか（例：食事中なのか会議中なのか）を示す実状況と、相手は自分とどのような関係にある人なのか、親なのか友人なのかといった相手属性、相手との重要度属性、その人にプレゼンスをどう表示したいのかのプレゼンス表示の４つの情報を、実データ提供者ＩＤ毎に実データ管理部５４を介してデータベースへ登録する（ステップＳ６）動作をＭ回繰り返す（ステップＳ７、Ｓ８）。
【００３２】
同時に、実データ提供者本人の属性として、性別、性格、マーケティングで利用するような人の習慣（例えば、携帯メールや電話など良く使う通信手段や帰宅したらすぐにテレビのスイッチをいれてしまう等）、年齢層などを、本人属性として実データ提供者ＩＤ毎にデータベースへ登録するという動作をＮ回繰り返す（ステップＳ９、Ｓ１０）。
【００３３】
次に、プレゼンス表示に関係している属性を抽出する動作を説明する。実データ管理部５４が収集した実データの中で、本人属性、相手属性、重要度属性をまとめて属性群と呼ぶ。有効属性抽出部５５は、属性群からプレゼンス表示と関係の強い属性を抽出する。図７に、図４に示す有効属性抽出部５５の構成を示す。有効属性抽出部５５は、実データ管理部５４から実データを取り込む実データ取得部５５１、取得した実データにおいて、プレゼンス表示と関係の強い属性を抽出するＡＩＣ（赤池情報量基準）計算部５５２、ＡＩＣの計算の結果を用いてプレゼンス表示と強い関係のある属性を抽出する属性抽出部５５３から構成する。
【００３４】
有効属性抽出部５５は、どの属性がプレゼンス表示に最も関係するかの判定にＡＩＣ（赤池情報量基準）を用いる。ＡＩＣは、最尤法であてはめられた属性とプレゼンス表示の関係を表すモデルが複数ある時、どのモデルが有効であるかを示すものであり、値が小さいほど良いモデルである。ＡＩＣ計算部５５２における計算方法は、公知であるのでここでは、ＡＩＣの計算方法について簡単に説明する。
【００３５】
ＡＩＣは、複数の統計モデル間の相対的な“良さ”を示すものとして使われている。ＡＩＣでは、モデルから計算される最大対数尤度から推定されるべき母数の数を引き、−２を掛けたものとして定義され、期待平均対数尤度の近似値として解釈される。個人属性は全て離散値として表される。各属性Ａｋは多項分布にしたがうとし、Ａｋと目的変数であるプレゼンス表示Ｂｉのクロス集計表１つ１つに対応するＡＩＣを計算する。属性Ａｋとプレゼンス表示Ｂの取り得る値をそれぞれ１，．．．，．．．，Ｉ，１，．．．，Ｊとすると、クロス集計表は表１のように表現できる。
【表１】
2012043284.tif 000003
但し、ｎｉｊは、Ａｋ＝ｉかつＢ＝ｊであるデータの度数を表す。また、
【数１】
2012043284.tif 000004
である。
【００３６】
Ａｋ＝ｉかつＢ＝ｊとなる確率をｑｉｊとすると、このようなクロス統計表が得られる同時確率は、
【数２】
2012043284.tif 000005
と表すことができる。ここでθ＝（ｑ１１，．．．，ｑＩＪ）である。最尤推定量はラグランジュ未定乗数法を用いると、
【数３】
2012043284.tif 000006
となる。ただし、
【数４】
2012043284.tif 000007
である。よって、ＡＩＣは、
【数５】
2012043284.tif 000008
と求められる。
【００３７】
一方、ＡｋとＢが独立だと考えると、その同時確率は
【数６】
2012043284.tif 000009
となる。ただし、ｒｉ＝Ｐ（ＡＫ＝ｉ），Ｓｊ＝Ｐ（Ｂ＝ｊ）である。
【００３８】
よって、最大対数尤度は、
【数７】
2012043284.tif 000010
となる。これにより、ＡＩＣは、
【数８】
2012043284.tif 000011
となる。
【００３９】
ＡＩＣはその水準が重要なのではなく、２つのモデル間の差のみが意味を持つ。よって、順次モデルの差を計算する。
【数９】
2012043284.tif 000012
が負である時、ＡｋはＢの決定に寄与するといえる。それぞれの属性に対してこの値を計算し、その数値が小さいものを目的変数に寄与するとする手法「Y. Sakamoto, et.al, “Analysis of cross classified data by AIC", Ann. Inst. Statist. Math., 30 (1978), Part B, 185-197.」を採用し、プレゼンス表示に寄与する属性を選択する。
【００４０】
次に、図８を参照して、有効属性抽出部５５の処理動作を説明する。図８は、有効属性抽出部５５の処理動作を示すフローチャートである。まず、実データ取得部５５１は、実データ管理部５４から取得し、ＡＩＣ計算部５５２は、取得した実データから、実状況毎に属性とプレゼンス表示のクロス集計表および多重クロス集計表を作成し（ステップＳ１１）、個々のクロス集計表に対してＡＩＣを計算する（ステップＳ１２；図９参照）。ここで扱う実データは多変量多項分布なので、前述の式１に変形したＡＩＣを用いる。ＡＩＣの値は、実状況毎に算出する。ＡＩＣ計算部５５２は、ＡＩＣの値が小さいほどプレゼンス表示と強い関係がある属性であるため、ＡＩＣの小さい順に並べ替え、クロス集計表、多重クロス集計表のリストを作成する（ステップＳ１３）。ＡＩＣの値が小さいモデルから順に、モデルＸ１，モデルＸ２，．．．，モデルＸｎ，．．．，モデルＸｘとする。モデルＸ１のＡＩＣ値をＡＩＣ１とした時、Ｘ１で使われている属性がプレゼンス表示に最も有効な属性である。ここでは、モデルＸ１のＡＩＣ１を正規化の基準値とする（ステップＳ１４、Ｓ１５）。
【００４１】
次に、属性抽出部５５３は、ＡＩＣ１で正規化したＡＩＣＸ１（＝１）と、モデルＸ２のＡＩＣ２をＡＩＣ１で正規化したＡＩＣＸ２において、モデルの優位性を示す閾値ＨとＡＩＣＸ１−ＡＩＣＸ２を比較する（ステップＳ１６〜Ｓ２１）という処理動作を順次繰り返していく。モデルの優位性を示す閾値ＨとＡＩＣＸ１−ＡＩＣＸ２を比較（ステップＳ１７）した結果、モデルＸｎの正規化済みのＡＩＣ値ＡＩＣＸｎとモデルＸｎ＋１の正規化済みのＡＩＣ値ＡＩＣＸｎ＋１との差ＡＩＣＸｎ−ＡＩＣＸｎ＋１が、あらかじめ規定した閾値Ｈより大きい場合、属性抽出部５５３は、Ｘｎ＋１はＸｎに比べて、プレゼンス表示に著しく有効なモデルではないと判断する（ステップＳ１８）。閾値Ｈより小さい場合、属性抽出部５５３は、Ｘｎ＋１とＸｎの間でのモデルの優位差はあまりないと判断する（ステップＳ１９）。ＡＩＣＸｎ−ＡＩＣＸｎ＋１＞ＨとなったときのモデルＸ１〜Ｘｎで使った属性は、プレゼンス表示に有効な属性と判断し、プレゼンス表示推定部５６が行うプレゼンス推定のための属性として使用する。
【００４２】
ここで、図１４を参照して、ＡＩＣの計算例について説明する。図１４は、実状況が“通常状態”とした場合のＡＩＣの計算結果を示す。ここでは、属性種別を９種類、クロス集計表は、２重クロス集計表までとした。図１４において、プレゼンス表示と強い関係ある上位の属性群に、“性別＋重要度”、“重要度”、“性格＋重要度”、“年齢層＋重要度”の４つがあることが分かる。すなわち、プレゼンス表示には、これまで用いていたようなｒｏｌｅを表す相手属性は有効ではなく、重要度、性格、性別、年齢層が有効である。
【００４３】
ここで、参考までに、重要度属性に着目して有効性を検証する。重要度という属性が選ばれたときに、プレゼンス表示がどの程度決定できるかを条件付き確率として求めたものを図１５に示す。横軸は、実状況、縦軸は、条件付き確率である。図１５左のグラフは、重要度属性の属性値がゼロの時、図１５右のグラフは、重要度属性の属性値が１０の時のグラフである。各値は、離散値であるが、見やすくするために、線で結んだ。このグラフより、重要度属性の属性値が０の人は、実際の状況が変わっても、“後で連絡します”という表示を用意しておくだけでよい。逆に、属性値が１０の人は、“実状況に関する表示”と“連絡してくれてもＯＫ”という表示を用意しておけばよい。すなわち、これまでのように、相手属性毎／実状況毎にプレゼンス表示を設定しなくとも、事前にプレゼンス情報提供者から重要度に関する属性値を入力してもらうだけで、システム自動で実状況毎のプレゼンス表示を決定できる。
【００４４】
次に、プレゼンス推定の処理動作について説明する。プレゼンス表示推定部５６は、有効属性抽出部５５が抽出した属性を用いることでプレゼンス推定がどの程度できるかを検証する。図１０に、図４に示すプレゼンス表示推定部５６の構成を示す。推定には、尤度（対数尤度）を使う。プレゼンス表示推定部５６は、モデルのパラメータを決めるモデル規定部５６１と、そのモデルの妥当性を検証するモデル評価部５６２から構成する。
【００４５】
次に、図１１を参照して、プレゼンス表示推定部５６の処理動作を説明する。図１１は、プレゼンス表示推定部５６の処理動作を示すフローチャートである。モデルのパラメータを決定するための教師データと、その確率論的モデルの妥当性を確認するための検証データが必要となるため、モデル規定部５６１は、実データから教師データと検証データに分類する（ステップＳ３１）。ここでは、実データ管理部５４が収集した実データのうちあらかじめ定めた割合Ｐのデータを教師データとして用い、残りの（１−Ｐ）のデータを推定精度検証のために用いる。
【００４６】
次に、モデル規定部５６１は、有効属性抽出部５５が抽出した属性を用いて推定精度を求めるために、任意の確率論的モデルを作成する（ステップＳ３２）。そして、モデル評価部５６２は、検証データを使用して確率論的モデルのただしさを検証する（ステップＳ３３）。たとえば線形回帰モデルを用いた場合、次のような式で表すことができる。各実状況において、各プレゼンス表示Ｌｉに対し、学習データから説明変数ベクトルの中心μｉと分散共分散行列Σｉを算出する。あるデータｘに対し、それぞれのプレゼンス表示に対するマハラノビス距離
【数１０】
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を求め、最も距離が近いプレゼンス表示Ｌｉを推定結果とし、（１−Ｐ）のデータを推定精度検証用のプレゼンス表示と比較する（ステップＳ３４）。但し、Σｉ−１は共分散行列Σｉの逆行列である。
【００４７】
モデル評価部５６２は、正答率ｊが、あらかじめ定めた推定満足度閾値Ｉより低いか否かを判定し（ステップＳ３５）、正答率ｊが、推定満足度閾値Ｉより低い場合、その属性は不適切とし、システムが要求する推定精度に達しなかった（図３に示すテーブルは作成できず、システム自動での判別が不可能）と判断し、さらに学習データを蓄積し続ける（ステップＳ３６）。そして、有効な属性を発見するまで、定期的に、推定を繰り返す。
【００４８】
一方、正答率ｊが推定満足度閾値Ｉより高い場合、モデル評価部５６２は、その属性は適切とし、システムが要求する推定精度を満たしていると判断し、図３に示すテーブルを作成する（ステップＳ３７）。但し、図３の相手属性の部分は、重要度の数値など、ＡＩＣで有効と認められた属性に置き換える。そして、作成したテーブルを実システムに適用する（ステップＳ３８）。このようにすることにより、プレゼンス表示に有効な属性抽出と検証を同時に実施できるため、属性判定効率を向上させることができる。
【００４９】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態によるプレゼンス情報管理装置を説明する。第２の実施形態は、第１の実施形態を学習モデルとして拡張したものであり、第１の実施形態においてプレゼンス情報管理サーバ５が推定したプレゼンス表示候補がプレゼンス情報提供者の意向に合っているかを、プレゼンス情報提供者端末１を介して評価してもらい、その結果をプレゼンス表示にフィードバックするものである（図１２参照）。
【００５０】
図１３に、第２の実施形態におけるプレゼンス情報管理サーバ５の構成を示す。第１の実施形態のプレゼンス情報管理サーバ５に対して、プレゼンス情報提供者の評価を受け取り、教師データとして利用するためのプレゼンス提供者評価部５７が新たに設けられている。プレゼンス情報管理サーバ５は、プレゼンス表示推定部５６を用いて推定したプレゼンス表示をプレゼンス情報提供者に提示し、このプレゼンス情報提供者が想定する表示であるかを評価してもらう。もし、このプレゼンス表示が正しければ、特に何もしない。間違っていれば、プレゼンス情報提供者は修正したプレゼンス情報を、プレゼンス情報提供者端末１を介してデータベース５２に格納する。格納したデータは、第１の実施形態と同様に、プレゼンス推定に利用する。このようにすることにより、プレゼンス情報提供者の意思を反映したプレゼンス表示が、システム自動でできるようになる。
【００５１】
以上説明したように、従来技術で用いたｒｏｌｅの代わりに、相手との関係を表す“重要度”という新しい属性を導入するようにした。“重要度”属性とは、自分にとって相手がどの程度大事であるかを数値で表した属性であり、恋人や親友などの気持ちの中での存在の重要度を表す場合と、会社の上司部下やサークル仲間などの社会的つながりのなかでの重要度を表す場合がある。重要度を数値で表すことにより、人の気持ちというあいまいなものを統計的に扱いやすくできるようになる。
【００５２】
また、プレゼンス表示に関係する属性を統計的に抽出し、抽出した属性を用いてどの程度の推定精度がでるのかの検証を行うことにより、属性抽出と検証をセットで行うようにした。プレゼンス表示に関係する属性は、事前に用意したユーザデータ（実データと呼ぶ）を用いて、プレゼンス表示と情報量的に関係が強い属性を抽出する。そして、抽出した属性を用いて、どの程度プレゼンス情報提供者が期待するプレゼンス表示を決定できるのかを検証する。検証には、抽出した属性から線形回帰などを用いてプレゼンス表示の推定を行い、正答率の高さを検証する。推定精度があらかじめ定めた以上の高さの場合、この属性は実用に耐えられると判断する。
【００５３】
このようにすることで、プレゼンス情報提供者は、事前設定すべき入力情報としては、プレゼンス表示に関係する属性情報のみ入力することで、プレゼンス情報提供者の実状況が変化した際のプレゼンス表示をシステム自動で決定することができる。プレゼンス表示に関係する属性は、これまで主に相手との関係、例えば両親や会社の上司などのｒｏｌｅだと考えられてきたが、実はｒｏｌｅより自分の性別や性格がプレゼンス表示と関係する、ということも考えられる。また、“重要度”属性が、プレゼンス表示に有効であることが確認できれば、これまでプレゼンス情報提供者が、自分の置かれている実状況に応じて事前設定していた“誰にどんなプレゼンス表示をする”の手間を最小化することができる。
【００５４】
また、統計手法と学習モデルを組み合わせることで、プレゼンス情報提供者にカスタマイズした表示の自動化が実現できるようにした。具体的には、システム自動で決定したプレゼンス表示候補を、プレゼンス表示を相手に提示する前にプレゼンス情報提供者に提示し、プレゼンス情報提供者の意向にあっているかの評価をしてもらい。その結果を次の表示の際に反映するという学習モデルである。本学習モデルを組み合わせることで、プレゼンス情報提供者の意向にあった表示をカスタマイズすることができる。
【００５５】
なお、図４、図１３における各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりプレゼンス情報管理処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００５６】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
プレゼンス情報を見ることができる携帯端末やパソコンを前提としたプレゼンス情報を活用することが不可欠な用途に適用できる。
【符号の説明】
【００５８】
１・・・プレゼンス情報提供者端末、２・・・無線タグリーダ、３、４・・・表示相手の端末、５・・・プレゼンス情報管理サーバ、５１・・・実状況蓄積部、５２・・・データベース、５３・・・プレゼンス表示決定部、５４・・・実データ管理部、５５・・・有効属性抽出部、５６・・・プレゼンス表示推定部、５７・・・プレゼンス提供者評価部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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