(57)【要約】【課題】ユーザの感情を高精度に推定すること。【解決手段】感情推定装置が、ユーザの行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、かかる行動情報に対応するユーザの感情表現を示す感情情報とに基づいて、各感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての行動要素の中に各行動要素が含まれる割合である出現確率を感情表現毎に算出し、かかる行動要素の出現確率の中で、ユーザの所定の行動に関する行動情報に含まれる行動要素の出現確率が高いほど、かかる出現確率に対応する感情表現が所定の行動に対するユーザの感情表現に該当すると推定する。【選択図】図２
2013105232.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動毎に当該行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、当該行動情報に対応する前記ユーザの感情表現を示す感情情報とに基づいて、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての行動要素の中に各行動要素が含まれる割合である出現確率を前記感情表現毎に算出する算出部と、
前記算出部によって算出された各行動要素の出現確率を前記感情表現毎に記憶する感情モデル記憶部と、
前記感情モデル記憶部に記憶されている行動要素の出現確率の中で、前記ユーザの所定の行動に関する行動情報に含まれる行動要素の出現確率が高いほど、当該出現確率に対応する感情表現が前記所定の行動に対する前記ユーザの感情表現に該当すると推定する推定部と、
前記推定部による感情表現の推定結果を出力する出力部と
を備えたことを特徴とする感情推定装置。
【請求項２】
前記ユーザと行動を共にした他のユーザである同行者毎に、当該ユーザと当該同行者との関連性を示す同行者情報を生成する生成部をさらに備え、
前記算出部は、
前記行動要素として同行者を識別するための情報を含む行動情報と前記感情情報とに基づいて、前記感情表現毎に、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての同行者と前記ユーザとの関連性を示す同行者情報である同行者モデルを算出し、
前記感情モデル記憶部は、
前記算出部によって算出された同行者モデルを前記感情表現毎に記憶し、
前記推定部は、
前記生成部によって生成された同行者情報のうち前記所定の行動を共にした同行者に対応する同行者情報と、前記感情モデル記憶部に記憶されている同行者モデルとの一致度を感情表現毎に算出し、算出した一致度が高い同行者モデルほど、当該同行者モデルに対応する感情表現が前記ユーザの感情表現に該当すると推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の感情推定装置。
【請求項３】
前記生成部は、
前記ユーザと前記同行者との関連性を示す複数の同行者要素を含む同行者情報を生成し、
前記算出部は、
複数の種別の行動要素を含む行動情報と前記感情情報とに基づいて、前記感情表現に対応する行動情報に含まれる行動要素の中に各行動要素が含まれる出現確率を前記種別毎に算出するとともに、前記複数の同行者要素を含む同行者情報を前記同行者モデルとして算出し、
前記推定部は、
前記感情表現毎に、前記算出部によって算出された各行動要素の出現確率と、前記所定の行動を共にした同行者に対応する同行者情報に含まれる各同行者要素における前記一致度とを全て乗算した結果を当該感情表現の評価値として算出し、算出した評価値が最も高い感情表現を前記ユーザの感情表現として推定する
ことを特徴とする請求項２に記載の感情推定装置。
【請求項４】
前記生成部は、
前記同行者情報として、前記ユーザと行動を共にしたユーザ数である同行者数、当該ユーザに同行する同行時間間隔、当該ユーザに同行する総同行時間、前記行動の種別毎の同行回数の少なくともいずれか一つを算出し、
前記算出部は、
前記同行者モデルとして、前記ユーザと行動を共にした全ユーザの数の平均値、当該ユーザに同行した各ユーザの同行時間間隔の平均値、当該ユーザに同行した全ユーザの総同行時間、前記行動の種別毎の同行回数の少なくともいずれか一つを算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の感情推定装置。
【請求項５】
前記算出部は、
前記行動要素として、前記ユーザの行動を識別可能な行動名称、当該ユーザが滞在した場所を示すランドマーク名称、当該ユーザと行動を共にした他のユーザである同行者を識別するための情報の少なくともいずれか一つを含む行動情報を用いて算出処理を行う
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の感情推定装置。
【請求項６】
感情推定装置が実行する感情推定方法であって、
ユーザの行動毎に当該行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、当該行動情報に対応する前記ユーザの感情表現を示す感情情報とに基づいて、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての行動要素の中に各行動要素が含まれる割合である出現確率を前記感情表現毎に算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された各行動要素の出現確率を前記感情表現毎に感情モデル記憶部に格納する格納工程と、
前記感情モデル記憶部に記憶されている行動要素の出現確率の中で、前記ユーザの所定の行動に関する行動情報に含まれる行動要素の出現確率が高いほど、当該出現確率に対応する感情表現が前記所定の行動に対する前記ユーザの感情表現に該当すると推定する推定工程と、
前記推定工程による感情表現の推定結果を出力する出力工程と
を含んだことを特徴とする感情推定方法。
【請求項７】
前記ユーザと行動を共にした他のユーザである同行者毎に、当該ユーザと当該同行者との関連性を示す同行者情報を生成する生成工程をさらに含み、
前記算出工程は、
前記行動要素として同行者を識別するための情報を含む行動情報と前記感情情報とに基づいて、前記感情表現毎に、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての同行者と前記ユーザとの関連性を示す同行者情報である同行者モデルを算出し、
前記行動要素として同行者を識別するための情報を含む行動情報と前記感情情報とに基づいて、前記感情表現毎に、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての同行者と前記ユーザとの関連性を示す同行者情報である同行者モデルを算出し、
前記格納工程は、
前記算出工程によって算出された同行者モデルを前記感情表現毎に前記感情モデル記憶部に格納し、
前記推定工程は、
前記生成工程によって生成された同行者情報のうち前記所定の行動を共にした同行者に対応する同行者情報と、前記感情モデル記憶部に記憶されている同行者モデルとの一致度を感情表現毎に算出し、算出した一致度が高い同行者モデルほど、当該同行者モデルに対応する感情表現が前記ユーザの感情表現に該当すると推定する
ことを特徴とする請求項６に記載の感情推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、感情推定装置及び感情推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピュータによって人（ユーザ）の感情を推定する技術が検討されている。例えば、人とコンピュータのインタラクションの向上を目的として、センサを用いて抽出されたユーザの表情における特徴点と、各感情に対応する表情テンプレートとを比較することにより、ユーザの感情を推定する技術が提案されている。また、例えば、ユーザによって作成された文章中に含まれる文言と、生起確率から構成される感情と単語との関連性辞書とに基づいて、ユーザの感情を推定する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】千田調和、羽倉淳、榑松理樹、藤田ハミド著  「表情に基づくシチュエーションを用いた感情推定」電子情報通信学会技術研究報告、ＰＲＭＵ、P.55-P.58、2009/01/05
【非特許文献２】松本和幸、黒岩眞吾、任福継著  「感情計測システムについて」電子情報通信学会技術研究報告、ＴＬ、P.55-P.60、2003
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザの感情を高精度に推定できるとは限らなかった。具体的には、上記のセンサを用いた従来技術は、ユーザ毎に感情表現が異なるにもかからず、個々の感情表現のバリエーションを考慮できないので、ユーザの感情を高精度に推定できるとは限らなかった。また、上記の感情と単語との関連性辞書を用いた従来技術は、ユーザによって作成された文章に基づいて感情を推定しているだけであって、必ずしもユーザの感情を高精度に推定できるとは限らなかった。
【０００５】
本願の開示する技術は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの感情を高精度に推定することができる感情推定装置及び感情推定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】
実施形態に係る感情推定装置は、ユーザの行動毎に当該行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、当該行動情報に対応する前記ユーザの感情表現を示す感情情報とに基づいて、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての行動要素の中に各行動要素が含まれる割合である出現確率を前記感情表現毎に算出する算出部と、前記算出部によって算出された各行動要素の出現確率を前記感情表現毎に記憶する感情モデル記憶部と、前記感情モデル記憶部に記憶されている行動要素の出現確率の中で、前記ユーザの所定の行動に関する行動情報に含まれる行動要素の出現確率が高いほど、当該出現確率に対応する感情表現が前記所定の行動に対する前記ユーザの感情表現に該当すると推定する推定部と前記推定部による感情表現の推定結果を出力する出力部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態に係る感情推定装置及び感情推定方法は、ユーザの感情を高精度に推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例１に係る感情推定装置を含む感情推定システムの構成例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係る感情推定装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施例１におけるスケジュールＤＢの一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１における滞在地ＤＢの一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１における滞留地ＤＢの一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１におけるイベントＩＤ付与ＤＢの一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例１におけるランドマークＩＤ付与ＤＢの一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１における同行者ＩＤ付与ＤＢの一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１における行動特性ＤＢの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例１における行動情報生成部による処理を説明するための図である。
【図１１】図１１は、実施例１における同行者ＤＢの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例１における感情モデル化部による処理を説明するための図である。
【図１３】図１３は、実施例１における感情モデル化ＤＢの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例１における感情モデル化ＤＢの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、実施例１における感情モデル化同行者ＤＢの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例１に係る感情推定装置による感情推定処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、感情推定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る感情推定装置及び感情推定方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本願に係る感情推定装置及び感情推定方法が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１０】
［感情推定システムの構成］
まず、図１を用いて、実施例１に係る感情推定装置を含む感情推定システムについて説明する。図１は、実施例１に係る感情推定装置を含む感情推定システムの構成例を示す図である。図１に例示するように、実施例１に係る感情推定システムには、ユーザ側装置１０１〜１０ｎと、感情推定装置１００とが含まれる。ユーザ側装置１０１〜１０ｎと感情推定装置１００とは、図示しないネットワーク網を介して有線又は無線により通信可能に接続される。
【００１１】
ユーザ側装置１０１〜１０ｎは、ユーザによって利用される情報処理装置であり、例えば、ＰＣ（Personal  Computer）、携帯端末装置、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）である。かかるユーザ側装置１０１〜１０ｎは、ユーザによって入力された各種行動の予定を示すスケジュール情報を保持する。また、ユーザ側装置１０１〜１０ｎは、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）機能を有し、ユーザ側装置の所在位置と所在日時とが対応付けられたＧＰＳ情報を保持する。例えば、ユーザ側装置１０１〜１０ｎは、定期的にユーザ側装置自身の位置情報を取得することで、ＧＰＳ情報を生成する。そして、ユーザ側装置１０１〜１０ｎは、これらのスケジュール情報やＧＰＳ情報を感情推定装置１００に送信する。例えば、ユーザ側装置１０１〜１０ｎは、各種情報の送信要求を感情推定装置１００から受け付けた場合や、スケジュール情報等を送信する旨の操作がユーザによって行われた場合などに、スケジュール情報やＧＰＳ情報を感情推定装置１００に送信する。
【００１２】
なお、ユーザ側装置１０１〜１０ｎは、サーバ装置等であってもよい。この場合、サーバ装置であるユーザ側装置１０１〜１０ｎは、例えば、ユーザによって利用される端末装置に対して、スケジュール管理サービスを提供し、かかるユーザによって入力されたスケジュール情報を管理する。また、例えば、ユーザ側装置１０１〜１０ｎは、ユーザによって利用されるＰＣや携帯端末装置等からスケジュール情報を定期的に受信し、受信したスケジュール情報を管理する。また、サーバ装置であるユーザ側装置１０１〜１０ｎは、ユーザによって利用される携帯端末装置等からＧＰＳ情報を定期的に受信し、受信したＧＰＳ情報を管理する。そして、サーバ装置であるユーザ側装置１０１〜１０ｎは、このようなＧＰＳ情報やスケジュール情報を感情推定装置１００に送信する。以下では、ユーザ側装置１０１〜１０ｎを区別する必要がない場合には、これらを総称して「ユーザ側装置１０」と表記する場合がある。
【００１３】
感情推定装置１００は、ユーザ側装置１０から取得したＧＰＳ情報やスケジュール情報を用いて、各ユーザの行動特性を示す行動情報を生成する。この行動情報は、ユーザの行動毎に、かかる行動を特定するための行動要素として、行動の名称（後述する「イベント名称」に対応）や、行動場所（後述する「ランドマーク名称」に対応）や、行動を共にした他のユーザである同行者に関する各種情報を含む。また、感情推定装置１００は、このような行動情報と、ユーザによって入力された各行動に対する感情表現を示す感情情報とに基づいて、感情表現毎に各行動要素の発生頻度（後述する「出現確率」に対応）を算出することで感情モデルを生成する。そして、感情推定装置１００は、所定の行動情報に対するユーザの感情を推定する際に、感情モデルを参照して、かかる行動情報に含まれる行動要素の発生頻度が高い感情表現をユーザの感情として推定する。
【００１４】
これにより、実施例１に係る感情推定装置１００は、ユーザの行動に伴う感情を推定することができる。すなわち、実施例１に係る感情推定装置１００は、各ユーザ独自の感情表現を考慮した感情推定処理を行うことができるので、ユーザの感情を高精度に推定することができる。以下に、このような感情推定装置１００について構成、処理手順等について説明する。
【００１５】
［感情推定装置の構成］
図２を用いて、実施例１に係る感情推定装置１００の構成について説明する。図２は、実施例１に係る感情推定装置１００の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施例１に係る感情推定装置１００は、記憶部として、ユーザ情報ＤＢ（Data  Base）１１０と、ライフログＤＢ１２０と、モデルＤＢ１３０とを有する。
【００１６】
ユーザ情報ＤＢ１１０、ライフログＤＢ１２０及びモデルＤＢ１３０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。ユーザ情報ＤＢ１１０、ライフログＤＢ１２０及びモデルＤＢ１３０に記憶される情報については、以下に説明する各処理部による処理とともに説明する。なお、ユーザ情報ＤＢ１１０、ライフログＤＢ１２０、モデルＤＢ１３０のぞれぞれは、ユーザ毎に生成され得るが、以下では、所定の１人のユーザＵに関する各種情報を記憶するユーザ情報ＤＢ１１０、ライフログＤＢ１２０及びモデルＤＢ１３０を例示し、各処理部がユーザＵの感情を推定する処理を行う場合を例に挙げて説明する。また、以下では、各処理部による処理について、「ユーザ情報格納処理」と「ライフログＤＢ作成処理」と「感情モデル化処理」と「感情推定処理」とに分けて説明する。
【００１７】
（ユーザ情報格納処理）
まず、感情推定装置１００によるユーザ情報格納処理について説明する。図２に例示するように、感情推定装置１００は、ユーザ情報格納部１４１と、滞留地情報格納部１４２とを有する。かかるユーザ情報格納部１４１及び滞留地情報格納部１４２は、スケジュール情報やＧＰＳ情報等のユーザ情報をユーザ情報ＤＢ１１０に格納するユーザ情報格納処理を行う。
【００１８】
具体的には、ユーザ情報格納部１４１は、ユーザ側装置１０からスケジュール情報及びＧＰＳ情報を取得し、ユーザ情報ＤＢ１１０のスケジュールＤＢ１１１にスケジュール情報を格納するとともに、ユーザ情報ＤＢ１１０の滞在地ＤＢ１１２にＧＰＳ情報を格納する。このとき、ユーザ情報格納部１４１は、いずれのユーザに対応するスケジュール情報及びＧＰＳ情報であるかが区別できるようにスケジュール情報やＧＰＳ情報をスケジュールＤＢ１１１や滞在地ＤＢ１１２に格納する。
【００１９】
ここで、図３に、実施例１におけるスケジュールＤＢ１１１の一例を示す。なお、図３では、所定のユーザＵに対応するスケジュール情報を記憶するスケジュールＤＢ１１１の一例を示す。図３に例示するように、スケジュールＤＢ１１１は、「日付」、「開始時刻」、「終了時刻」、「イベント名称」といった情報を記憶する。これらの各種情報は、ユーザ側装置１０から送信されるスケジュール情報に含まれる。
【００２０】
「日付」は、スケジュールに登録されたイベントが行われる予定日付を示す。「開始時刻」は、イベントの予定開始時刻を示す。「終了時刻」は、イベントの予定終了時刻を示す。「イベント名称」は、スケジュールに登録されたイベント（行動）の名称を示す。
【００２１】
すなわち、図３では、スケジュールＤＢ１１１に、ユーザＵが「２０１１年５月１日  １０時００分〜１２時００分」に「会議」を行うことを示すスケジュール情報や、ユーザＵが「２０１１年５月１日  １２時３０分〜１３時２０分」に「ランチ」を行うことを示すスケジュール情報や、ユーザＵが「２０１１年５月１日  １３時３０分〜１５時００分」に「会議」を行うことを示すスケジュール情報や、ユーザＵが「２０１１年５月１日  １９時００分〜２１時００分」に「ジム（スポーツジム）」へ行くことを示すスケジュール情報等が記憶される例を示している。
【００２２】
続いて、図４に、実施例１における滞在地ＤＢ１１２の一例を示す。なお、図４では、所定のユーザＵに対応するＧＰＳ情報を記憶する滞在地ＤＢ１１２の一例を示す。図４に例示するように、滞在地ＤＢ１１２は、「日付」、「時刻」、「緯度」、「経度」、「住所」といった情報を記憶する。これらの各種情報は、ユーザ側装置１０から送信されるＧＰＳ情報に含まれる。
【００２３】
「日付」は、「経度」及び「緯度」によって示される位置にユーザＵが所在した日付を示す。「時刻」は、「経度」及び「緯度」によって示される位置にユーザＵが所在した時刻を示す。「緯度」及び「経度」は、ユーザＵが所在した位置である緯度及び経度を示す。「住所」は、ユーザＵが所在した位置に対応する住所を示す。
【００２４】
すなわち、図４では、滞在地ＤＢ１１２に、「２０１１年５月１日  ９時０分」に緯度「３５．ＸＸ１・・・」及び経度「１３９．ＹＹ１・・・」（住所「神奈川県Ａ市Ｂ町Ｃ丁目」）にユーザＵが所在したことを示すＧＰＳ情報や、「２０１１年５月１日  ９時１分」に緯度「３５．ＸＸ１・・・」及び経度「１３９．ＹＹ２・・・」（住所「神奈川県Ａ市Ｂ町Ｃ丁目」）にユーザＵが所在したことを示すＧＰＳ情報や、「２０１１年５月１日  ９時２分」に緯度「３５．ＸＸ２・・・」及び経度「１３９．ＹＹ３・・・」（住所「神奈川県Ａ市Ｄ町Ｅ丁目」）にユーザＵが所在したことを示すＧＰＳ情報等が記憶される例を示している。
【００２５】
なお、滞在地ＤＢ１１２に格納される「住所」は、ユーザ側装置１０によって「緯度」及び「経度」から取得される。「緯度」及び「経度」から「住所」を取得する処理は、汎用的に利用可能なＡＰＩ（Application  Program  Interface）や、ＡＰＩ以外の既存技術により実現できるので、ここでは詳細な説明を省略する。ただし、かかる住所取得処理は、ユーザ側装置１０ではなく、感情推定装置１００によって行われてもよい。すなわち、ユーザ情報格納部１４１は、「日付」、「時刻」、「緯度」及び「経度」を含むＧＰＳ情報をユーザ側装置１０から取得した場合に、かかる「緯度」及び「経度」に対応する「住所」を取得した後に、取得した住所を滞在地ＤＢ１１２に格納してもよい。
【００２６】
また、図３及び図４では、所定のユーザＵに対応するスケジュール情報及びＧＰＳ情報の一例を示したが、上記の通り、スケジュールＤＢ１１１にはユーザ毎にスケジュール情報が格納され、滞在地ＤＢ１１２にはユーザ毎にＧＰＳ情報が格納される。例えば、ユーザ情報格納部１４１は、ユーザ側装置１０からユーザを特定するためのユーザＩＤとともにスケジュール情報やＧＰＳ情報を取得し、かかるユーザＩＤに対応するスケジュールＤＢ１１１にスケジュール情報を格納し、同様に、ユーザＩＤに対応する滞在地ＤＢ１１２にＧＰＳ情報を格納する。すなわち、ユーザ情報格納部１４１は、ユーザＩＤの数だけスケジュールＤＢ１１１や滞在地ＤＢ１１２を作成してもよい。また、例えば、図３及び図４では図示していないが、スケジュールＤＢ１１１及び滞在地ＤＢ１１２が「ユーザＩＤ」といった項目を有し、ユーザ情報格納部１４１は、「ユーザＩＤ」に対応付けてスケジュール情報やＧＰＳ情報を格納してもよい。
【００２７】
図２の説明に戻って、滞留地情報格納部１４２は、滞在地ＤＢ１１２に記憶されている各種情報に基づいて、ユーザＵが滞留した位置である滞留地を特定し、特定した滞留地に関する滞留地情報をユーザ情報ＤＢ１１０の滞留地ＤＢ１１３に格納する。具体的には、滞留地情報格納部１４２は、滞在地ＤＢ１１２に記憶されている「緯度」及び「経度」を用いて、ユーザＵが一定範囲以内の位置に一定時間以上滞留した位置を滞留地として特定する。例えば、滞留地情報格納部１４２は、滞在地ＤＢ１１２を参照することにより、一定時間にわたって、緯度の変化が所定値以下であり、かつ、経度の変化が所定値以下である場合に、かかる緯度及び経度によって示される位置を滞留地として特定する。そして、滞留地情報格納部１４２は、かかる滞留地に対応するランドマーク名称（ビル名、店舗名、会社名、学校名、公共施設名など）を取得し、取得したランドマーク名称をユーザＵが滞留した日時に対応付けて滞留地ＤＢ１１３に格納する。なお、滞留地（住所）に対応するランドマーク名称を取得する処理は、汎用的に利用可能なＡＰＩや、ＡＰＩ以外の既存技術により実現できるので、ここでは詳細な説明を省略する。
【００２８】
上記の通り、滞在地ＤＢ１１２は、ユーザ毎にＧＰＳ情報を記憶する。したがって、滞留地情報格納部１４２は、いずれのユーザに対応する滞留地であるかが区別できるように滞留地情報を滞留地ＤＢ１１３に格納する。具体的には、滞留地情報格納部１４２は、スケジュールＤＢ１１１や滞在地ＤＢ１１２と同様に、ユーザ毎に滞留地ＤＢ１１３を作成してもよいし、ユーザＩＤに対応付けて滞留地情報を滞留地ＤＢ１１３に格納してもよい。
【００２９】
ここで、図５に、実施例１における滞留地ＤＢ１１３の一例を示す。図５に例示するように、滞留地ＤＢ１１３は、「日付」、「開始時刻」、「終了時刻」、「ランドマーク名称」といった情報を記憶する。
【００３０】
「日付」は、「ランドマーク名称」によって示される位置にユーザＵが滞留した日付を示す。「開始時刻」は、「ランドマーク名称」によって示される位置にユーザＵが滞留することを開始した時刻を示す。「終了時刻」は、「ランドマーク名称」によって示される位置にユーザＵが滞留することを終了した時刻を示す。「ランドマーク名称」は、ユーザＵの滞留地に対応するランドマークの名称を示し、例えば、ビル名、店舗名、会社名、学校名、公園等の公共施設名に該当する。
【００３１】
すなわち、図５では、滞留地ＤＢ１１３に、「２０１１年５月１日  ９時５８分〜１１時５０分」にユーザＵが「Ａ研究所」に滞留したことを示す滞留地情報や、「２０１１年５月１日  １２時３５分〜１３時０２分」にユーザＵが「Ｂレストラン」に滞留したことを示す滞留地情報や、「２０１１年５月１日  １３時３５分〜１５時１２分」にユーザＵが「Ｃ支店」に滞留したことを示す滞留地情報等が記憶される例を示している。
【００３２】
（ライフログＤＢ作成処理）
次に、感情推定装置１００によるライフログＤＢ作成処理について説明する。図２に例示するように、感情推定装置１００は、行動情報生成部１５１と、同行者情報生成部１５２とを有する。かかる行動情報生成部１５１及び同行者情報生成部１５２は、ユーザ情報ＤＢ１１０に記憶されている各種情報を用いて、ユーザＵの各行動を特定するための行動要素を含む行動情報を生成し、生成した行動情報をライフログＤＢ１２０に格納するライフログＤＢ作成処理を行う。
【００３３】
具体的には、行動情報生成部１５１及び同行者情報生成部１５２は、ライフログＤＢ１２０のＩＤ付与ＤＢ１２１に記憶されている各種情報を用いて、ユーザ情報ＤＢ１１０に記憶されている各行動要素を所定のカテゴリに分類するとともに、かかるカテゴリ及び行動要素をライフログＤＢ１２０の行動特性ＤＢ１２２や同行者ＤＢ１２３に格納する。以下では、最初にＩＤ付与ＤＢ１２１について説明し、次に、行動情報生成部１５１による処理、同行者情報生成部１５２による処理について説明する。
【００３４】
ＩＤ付与ＤＢ１２１は、各行動要素が属するカテゴリに関する情報や、かかる行動要素に関する情報を記憶する。ＩＤ付与ＤＢ１２１に記憶されるカテゴリは、予めシステム管理者やユーザＵ等によって登録される。また、ＩＤ付与ＤＢ１２１に記憶される行動要素は、後述する行動情報生成部１５１や同行者情報生成部１５２によって登録される。実施例１では、行動要素が「イベント」、「ランドマーク」、「同行者」である場合を例に挙げて説明する。そして、実施例１に係る感情推定装置１００は、ＩＤ付与ＤＢ１２１として、行動要素「イベント」用のＩＤ付与ＤＢ１２１ａ（以下、「イベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａ」とする）と、行動要素「ランドマーク」用のＩＤ付与ＤＢ１２１ｂ（以下、「ランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂ」とする）と、行動要素「同行者」用のＩＤ付与ＤＢ１２１ｃ（以下、「同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃ）とを有するものとする。
【００３５】
ここで、図６に、実施例１におけるイベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａの一例を示す。図６に例示するように、イベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａは、イベントＩＤとして、「カテゴリ」、「名称」といった情報を記憶する。そして、「カテゴリ」には、各イベントが属するカテゴリを識別するためのカテゴリＩＤと、カテゴリ名称とが記憶される。また、「名称」には、イベント名称を識別するためのイベント名称ＩＤと、イベント名称とが記憶される。
【００３６】
すなわち、図６では、イベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａに、カテゴリＩＤが「ＥＣ１」であるカテゴリ「仕事」に対応付けて、イベント名称ＩＤが「ＥＣ１−１」であるイベント名称「会議」と、イベント名称ＩＤが「ＥＣ１−２」であるイベント名称「面談」とが記憶される例を示している。また、図６では、イベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａに、カテゴリＩＤが「ＥＣ２」であるカテゴリ「食事」に対応付けて、イベント名称ＩＤが「ＥＣ２−１」であるイベント名称「ランチ」と、イベント名称ＩＤが「ＥＣ２−２」であるイベント名称「ディナー」とが記憶される例を示している。
【００３７】
続いて、図７に、実施例１におけるランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂの一例を示す。図７に例示するように、ランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂは、ランドマークＩＤとして、「カテゴリ」、「名称」といった情報を記憶する。そして、「カテゴリ」には、各ランドマーク名称が属するカテゴリを識別するためのカテゴリＩＤと、カテゴリ名称とが記憶される。また、「名称」には、ランドマーク名称を識別するためのランドマーク名称ＩＤと、ランドマーク名称とが記憶される。
【００３８】
すなわち、図７では、ランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂに、カテゴリＩＤが「ＬＣ１」であるカテゴリ「店舗」に対応付けて、ランドマーク名称ＩＤが「ＬＣ１−１」であるランドマーク名称「Ｂレストラン」と、ランドマーク名称ＩＤが「ＬＣ１−２」であるランドマーク名称「Ｄカフェ」とが記憶される例を示している。また、図７では、ランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂに、カテゴリＩＤが「ＬＣ２」であるカテゴリ「ビル」に対応付けて、ランドマーク名称ＩＤが「ＬＣ２−１」であるランドマーク名称「Ａ研究所」と、ランドマーク名称ＩＤが「ＬＣ２−２」であるランドマーク名称「Ｃ支店」と、ランドマーク名称ＩＤが「ＬＣ２−３」であるランドマーク名称「Ｅジム」とが記憶される例を示している。
【００３９】
続いて、図８に、実施例１における同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃの一例を示す。図８に例示するように、同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃは、「名称」といった情報を記憶する。かかる「名称」には、ユーザＵの同行者を識別するための同行者ＩＤと、同行者名称とが記憶される。ここで、１人の同行者だけに１つの同行者ＩＤが付与されるとは限らず、複数人の同行者に１つの同行者ＩＤが付与される場合もある。具体的には、ユーザＵに複数人の同行者が同時に同行した場合には、かかる複数人の同行者に１つの同行者ＩＤが付与される。すなわち、図８では、同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃに、同行者ＩＤが「ＰＣ１」である同行者名称「ユーザＡ」と、同行者ＩＤが「ＰＣ２」である同行者名称「ユーザＢ」と、同行者ＩＤが「ＰＣ３」である同行者名称「ユーザＡ、ユーザＢ」と、同行者ＩＤが「ＰＣ４」である同行者名称「ユーザＣ」と、同行者ＩＤが「ＰＣ５」である同行者名称「ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ」といった情報等が記憶される例を示している。
【００４０】
なお、図６〜図８に例示したＩＤ付与ＤＢ１２１は、ユーザ毎に作成される。ただし、ＩＤ付与ＤＢ１２１に記憶されるカテゴリ名称は、各ユーザで共通であるものとする。例えば、ユーザＵに対応するイベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａのカテゴリに「仕事」が記憶されている場合に、他のユーザＡに対応するイベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａのカテゴリに、「仕事」と同義の「ビジネス」が記憶されることはない。
【００４１】
行動情報生成部１５１は、このようなＩＤ付与ＤＢ１２１を用いながら、ライフログＤＢ１２０の行動特性ＤＢ１２２に行動情報を格納する。上記の通り、ユーザ情報ＤＢ１１０（スケジュールＤＢ１１１、滞在地ＤＢ１１２、滞留地ＤＢ１１３）は、ユーザ毎に各種情報を記憶する。したがって、行動情報生成部１５１は、いずれのユーザに対応する行動情報であるかが区別できるように行動情報を行動特性ＤＢ１２２に格納する。
【００４２】
ここで、図９に、実施例１における行動特性ＤＢ１２２の一例を示す。なお、図９では、所定のユーザＵに対応する行動情報を記憶する行動特性ＤＢ１２２の一例を示す。図９に例示するように、行動特性ＤＢ１２２は、「日付」、「イベント」、「ランドマーク」、「同行者ＩＤ」といった情報を記憶する。「日付」は、ユーザＵが行動した日付であり、図５に示した滞留地ＤＢ１１３の日付に対応する。「イベント」は、ユーザＵのスケジュールに登録されているイベントを示す。「ランドマーク」は、ユーザＵが滞留したランドマークを示す。「同行者ＩＤ」は、ユーザＵと同行した他のユーザを識別するための識別子を示し、図８に示した同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃの同行者ＩＤに対応する。
【００４３】
また、「イベント」には、「カテゴリ」及び「名称」といった情報が記憶される。かかる「イベント」の「カテゴリ」は、図６に示したイベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａのカテゴリ名称に対応し、「イベント」の「名称」は、図３に示したスケジュールＤＢ１１１のイベント名称に対応する。また、「ランドマーク」には、「カテゴリ」及び「名称」といった情報が記憶される。かかる「ランドマーク」の「カテゴリ」は、図７に示したランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂのカテゴリ名称に対応し、「ランドマーク」の「名称」は、図５に示した滞留地ＤＢ１１３のランドマーク名称に対応する。
【００４４】
すなわち、図９では、行動特性ＤＢ１２２に、ユーザＵが、「２０１１年５月１日」に、カテゴリ「ビル」に属する「Ａ研究所」にて、同行者ＩＤ「ＰＣ３」によって識別されるユーザＡ及びユーザＢとともに、カテゴリ「仕事」に分類される「会議」を行ったことを示す行動情報や、ユーザＵが、「２０１１年５月１日」に、カテゴリ「店舗」に分類される「Ｂレストラン」にて、同行者ＩＤ「ＰＣ２」によって識別されるユーザＢとともに、カテゴリ「食事」に属する「ランチ」を行ったことを示す行動情報等が記憶される例を示している。
【００４５】
続いて、行動情報生成部１５１による行動特性ＤＢ１２２の更新処理について具体的に説明する。行動情報生成部１５１は、まず、滞留地ＤＢ１１３に記憶されている日付とランドマーク名称とを行動特性ＤＢ１２２に格納する。そして、行動情報生成部１５１は、かかるランドマーク名称に対応するカテゴリをランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂから取得し、取得したカテゴリをかかるランドマーク名称に対応付けて行動特性ＤＢ１２２に格納する。
【００４６】
このとき、行動情報生成部１５１は、滞留地ＤＢ１１３から取得したランドマーク名称がランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂに存在しない場合には、かかるランドマーク名称をランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂに記憶されているカテゴリのいずれかに分類し、分類したカテゴリを行動特性ＤＢ１２２に格納する。例えば、行動情報生成部１５１は、グルメサイトに登録されているランドマーク名称である場合には、かかるランドマーク名称をカテゴリ「店舗」に分類したり、グルメサイトに登録されておらずタウンページ（登録商標）に登録されているランドマーク名称である場合には、かかるランドマーク名称をカテゴリ「ビル」に分類したり、その他のランドマーク名称をカテゴリ「地名（県名）」に分類したりする。また、行動情報生成部１５１は、ランドマーク名称を所定のカテゴリに分類した場合に、ランドマーク名称に対して新たなランドマーク名称ＩＤを付与し、かかるカテゴリに対応付けてランドマーク名称ＩＤ及びランドマーク名称をランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂに格納する。なお、行動情報生成部１５１がランドマーク名称を所定のカテゴリに分類するのではなく、ユーザＵが手動でランドマーク名称を所定のカテゴリに分類してもよい。
【００４７】
続いて、行動情報生成部１５１は、行動特性ＤＢ１２２に格納した滞留地（ランドマーク名称）に対応する「開始時刻」及び「終了時刻」を滞留地ＤＢ１１３から取得し、取得した「開始時刻」及び「終了時刻」と、スケジュールＤＢ１１１に記憶されている「開始時刻」及び「終了時刻」とを用いて、ユーザＵが滞留した時間帯に対応するイベント名称をスケジュールＤＢ１１１から取得する。
【００４８】
例えば、ユーザ情報格納部１４１は、滞留地ＤＢ１１３から取得した「開始時刻」から「終了時刻」までの時間帯と、スケジュールＤＢ１１１に記憶されている「開始時刻」から「終了時刻」までの時間帯との重なりが所定時間以上であるイベント名称をスケジュールＤＢ１１１から取得する。また、例えば、行動情報生成部１５１は、滞留地ＤＢ１１３から取得した「開始時刻」及び「終了時刻」と、スケジュールＤＢ１１１に記憶されている「開始時刻」及び「終了時刻」とを入力として、下記の参考文献１に開示されている手法により、行動特性ＤＢ１２２に格納したランドマーク名称に対応するイベント名称をスケジュールＤＢ１１１から取得する。
〔参考文献１：牛尼剛聡、渡邉豊英著  「ライフログ検索における時間粒度を考慮した索引付け」情報処理学会研究報告  ＩＰＳＪ  ＳＩＧ、P.469-P.475、2005/07/14〕
【００４９】
続いて、行動情報生成部１５１は、行動特性ＤＢ１２２に格納したランドマーク名称に対応付けて、スケジュールＤＢ１１１から取得したイベント名称を行動特性ＤＢ１２２に格納する。このとき、行動情報生成部１５１は、ランドマーク名称に対応するイベント名称をスケジュールＤＢ１１１から取得できない場合には、行動特性ＤＢ１２２にイベント名称を格納しない。
【００５０】
続いて、行動情報生成部１５１は、行動特性ＤＢ１２２に格納したイベント名称に対応するカテゴリをイベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａから取得し、取得したカテゴリをかかるイベント名称に対応付けて行動特性ＤＢ１２２に格納する。このとき、行動情報生成部１５１は、行動特性ＤＢ１２２に格納したイベント名称がイベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａに存在しない場合には、かかるイベント名称をイベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａに記憶されているカテゴリのいずれかに分類し、分類したカテゴリを行動特性ＤＢ１２２に格納する。例えば、行動情報生成部１５１は、会社のスケジュールに登録されていたイベント名称である場合には、かかるイベント名称をカテゴリ「仕事」に分類したり、会社以外のスケジュールに登録されていたイベント名称である場合には、かかるイベント名称をカテゴリ「余暇（プライベート）」に分類したりする。また、行動情報生成部１５１は、イベント名称を所定のカテゴリに分類した場合に、イベント名称に対して新たなイベント名称ＩＤを付与し、かかるカテゴリに対応付けてイベント名称ＩＤ及びイベント名称をイベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａに格納する。なお、行動情報生成部１５１がイベント名称を所定のカテゴリに分類するのではなく、ユーザＵが手動でイベント名称を所定のカテゴリに分類してもよい。例えば、ユーザＵは、スケジュールを登録する際に、イベント名称を登録するとともに、かかるイベント名称に対応するカテゴリを選択してもよい。
【００５１】
続いて、行動情報生成部１５１は、各ユーザの滞在地ＤＢ１１２や滞留地ＤＢ１１３を参照することにより、ユーザＵに同行したと想定される同行者を特定し、特定した同行者の同行者ＩＤを行動特性ＤＢ１２２に格納する。具体的には、行動情報生成部１５１は、各ユーザに対応する滞在地ＤＢ１１２から「日付」、「時刻」、「緯度」、「経度」を取得し、取得した各種情報を用いて、例えば下記の参考文献２に開示されている手法により、ユーザＵの同行者を特定する。
〔参考文献２：瀬古俊一、西野正彬、青木政勝、山田智広、武藤伸洋、阿部匡伸著  「誤差情報を考慮した同行判定手法」情報処理学会研究報告  ＩＰＳＪ  ＳＩＧ、P.65-P.72、2008/11/13〕
【００５２】
ここで、図１０を用いて、行動情報生成部１５１による処理について説明する。図１０は、実施例１における行動情報生成部１５１による処理を説明するための図である。図１０に示した例において、行動情報生成部１５１は、ユーザＵの同行者を特定する処理を行うものとする。かかる場合に、行動情報生成部１５１は、ユーザＵの滞在地ＤＢ１１２ｕと、他のユーザの滞在地ＤＢ１１２（図１０の例では、ユーザＡの滞在地ＤＢ１１２ａ、ユーザＢの滞在地ＤＢ１１２ｂ、ユーザＣの滞在地ＤＢ１１２ｃ）とを用いて、各日時におけるユーザＵの同行者の候補を抽出する。ここでは、行動情報生成部１５１は、図１０の中段に示した例のように、時刻「９：５８」における同行者の候補としてユーザＢを抽出し、時刻「１０：００」における同行者の候補としてユーザＡ及びユーザＢを抽出し、時刻「１１：５０」における同行者の候補としてユーザＡ及びユーザＢを抽出し、時刻「１３：００」における同行者の候補としてユーザＸ及びＹを抽出したものする。
【００５３】
続いて、行動情報生成部１５１は、ユーザＵの滞留地ＤＢ１１３から滞留時間（「開始時刻」〜「終了時刻」の区間）を取得し、かかる滞留時間において同行した同行者の候補から、最も長く同行したユーザを同行者として特定する。図１０に示した例では、行動情報生成部１５１は、ユーザＵが「Ａ研究所」に滞留した滞留時間「９：５８」〜「１１：５０」の同行者としてユーザＡ及びユーザＢを特定する。
【００５４】
行動情報生成部１５１は、このようにして特定した同行者の同行者ＩＤを同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃから取得し、取得した同行者ＩＤを行動特性ＤＢ１２２に格納する。図１０に示した例の場合、行動情報生成部１５１は、ランドマーク名称「Ａ研究所」に対応付けて、ユーザＡ及びユーザＢの同行者ＩＤ「ＰＣ３」を行動特性ＤＢ１２２に格納する。このとき、行動情報生成部１５１は、同行者の同行者ＩＤが同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃに存在しない場合には、かかる同行者に対して新たな同行者ＩＤを付与し、かかる同行者ＩＤ及び同行者名称を同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃに格納するとともに、新たな同行者ＩＤを行動特性ＤＢ１２２に格納する。
【００５５】
なお、行動情報生成部１５１は、各ユーザの滞留地ＤＢ１１３を参照することにより、処理対象のユーザの同行者を特定してもよい。例えば、行動情報生成部１５１は、各ユーザの滞留地ＤＢ１１３から滞留時間とランドマーク名称を取得し、取得したランドマーク名称が同一であり、かつ、滞留時間の重複が所定時間以上であるユーザ同士を同行者として特定してもよい。
【００５６】
このようにして、行動情報生成部１５１は、滞留地ＤＢ１１３に記憶されているレコード毎に、ランドマークのカテゴリ、イベント名称、イベントのカテゴリ、同行者ＩＤ等の行動情報を特定し、特定した行動情報を行動特性ＤＢ１２２に格納する。
【００５７】
図２の説明に戻って、同行者情報生成部１５２は、ユーザＵの同行者毎に、ユーザＵとかかる同行者との関連性を示す複数の同行者要素を含む同行者情報を生成し、生成した同行者情報をライフログＤＢ１２０の同行者ＤＢ１２３に格納する。具体的には、同行者情報生成部１５２は、行動特性ＤＢ１２２に記憶されている同行者ＩＤを用いて、ユーザＵと同行者との親密度や関係性等の情報を同行者情報として生成し、同行者ＤＢ１２３に格納する。上記の通り、行動特性ＤＢ１２２は、ユーザ毎に各種情報を記憶する。したがって、同行者情報生成部１５２は、いずれのユーザに対応する同行者情報であるかが区別できるように同行者情報を同行者ＤＢ１２３に格納する。
【００５８】
ここで、図１１に、実施例１における同行者ＤＢ１２３の一例を示す。なお、図１１では、所定のユーザＵと同行した同行者の同行者情報を記憶する同行者ＤＢ１２３の一例を示す。図１１に例示するように、同行者ＤＢ１２３は、「同行者ＩＤ」、「同行者数」、「同行者と会う頻度」、「親密度合い」、「関係性」といった情報を記憶する。
【００５９】
「同行者ＩＤ」は、図９に示した行動特性ＤＢ１２２の同行者ＩＤに対応する。「同行者数」は、同行者ＩＤが示す同行者の数を示す。「同行者と会う頻度」は、図１１に示すように、「平均同行間隔」と「平均同行間隔の分散」といった情報が記憶される。「平均同行間隔」は、同行者がユーザＵに同行した日付間の日数の平均を示す。「平均同行間隔の分散」は、平均同行間隔の分散を示す。「親密度合い」は、同行者がユーザＵに同行した総時間の指標値を示す。図１１に例示した例では、総同行時間が最も長い同行者Ｘの「親密度合い」に「１」が格納され、それ以外の同行者Ｙの「親密度合い」には、同行者Ｘの総同行時間（最長の総同行時間）に対する同行者Ｙにおける総同行時間の比率が格納されるものとする。「関係性」は、総同行回数に対する各イベントカテゴリにおける同行回数の比率を示す。なお、図１１において、「関係性」を分類する各カテゴリは、図６に例示したイベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａに記憶されているカテゴリに対応するものとする。
【００６０】
すなわち、図１１では、同行者ＤＢ１２３に、同行者ＩＤ「ＰＣ１」によって識別される同行者（ユーザＡ）が、ユーザＵに平均「０．８」日の間隔で同行したことを示す同行者情報や、かかる同行者が、ユーザＵと最も長く同行した他の同行者Ｘにおける総同行時間「１」に対して「０．７」の比率によって示される総同行時間だけユーザＵに同行したことを示す同行者情報や、かかる同行者が、ユーザＵに同行した総回数に対して、カテゴリ「仕事」に分類されるイベントにおいて同行した回数が比率「０．９」であり、カテゴリ「食事」に分類されるイベントにおいて同行した回数が比率「０」であることを示す同行者情報等が記憶される例を示している。
【００６１】
同行者情報生成部１５２は、このような同行者情報を算出し、同行者ＤＢ１２３を更新する。同行者情報生成部１５２による同行者情報の算出処理について具体的に説明する。まず、「同行者数」の算出処理について説明すると、同行者情報生成部１５２は、ユーザＵの行動特性ＤＢ１２２に記憶されている同行者ＩＤを取得する。そして、同行者情報生成部１５２は、取得した同行者ＩＤ毎に、かかる同行者ＩＤに対応付けて同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃに記憶されているユーザの数を取得する。そして、同行者情報生成部１５２は、取得した数をかかる同行者ＩＤに対応する同行者数とする。
【００６２】
例えば、同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃが図８に示した状態であるものとする。かかる場合に、同行者情報生成部１５２は、同行者ＩＤ「ＰＣ１」に対応付けて同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃに記憶されている同行者名称がユーザＡだけであるので、同行者ＩＤ「ＰＣ１」に対応する同行者数として「１」を算出する。同様に、同行者情報生成部１５２は、同行者ＩＤ「ＰＣ２」に対応する同行者数として「１」を算出し、同行者ＩＤ「ＰＣ３」に対応する同行者数として「２」を算出する。
【００６３】
続いて、「平均同行間隔」の算出処理について説明すると、同行者情報生成部１５２は、以下の式（１）を用いて、ユーザＵに同行した回数が現在からｎ回前までのうち、同行した日付間の日数の平均を算出する。
【００６４】
【数１】
2013105232.tif 000003
【００６５】
上記式（１）のうち、「Ｂ」は、平均同行間隔を示し、「ｘｎｏｗ」は、現在日時を示し、「ｘｎｏｗ−ｋ」は、ｋ回前の同行日時を示す。なお、「ｘ」は、日単位でもよいが、時間単位としてもよい。また、「ｎ」は、「１」以上、かつ、同行者がユーザＵに同行した総同行回数以下で自由に設定することができる。
【００６６】
例えば、同行者Ｘが、現在から２日前の日付と、現在から３日前の日付と、現在から６日前の日付にユーザＵに同行したものとする。また、ｎに「３」が設定されているものとする。かかる場合に、同行者情報生成部１５２は、「２」と「１（３日前−２日前）」と「３（６日前−３日前）」の和である「６」を同行回数ｎ＝「３」で除算することにより、同行者Ｘの平均同行間隔「２」を算出する。
【００６７】
続いて、「平均同行間隔の分散」の算出処理について説明すると、同行者情報生成部１５２は、以下の式（２）を用いて、ユーザＵに同行した回数が現在からｎ回前までの平均同行間隔における分散を算出する。
【００６８】
【数２】
2013105232.tif 000004
【００６９】
上記式（２）のうち、「σ２」は、平均同行間隔の分散を示す。「Ｂ」、「ｘｎｏｗ」及び「ｘｎｏｗ−ｋ」は、上記式（１）と同様である。また、上記式（１）と同様に、「ｘ」は、時間単位としてもよく、「ｎ」は、「１」以上、かつ、該当の同行者とユーザとの総同行回数以下で自由に設定することができる。
【００７０】
続いて、「親密度合い」の算出処理について説明すると、同行者情報生成部１５２は、ユーザの滞在地ＤＢ１１２に記憶されている「日付」、「時刻」、「緯度」、「経度」と、各同行者の滞在地ＤＢ１１２に記憶されている「日付」、「時刻」、「緯度」、「経度」とを用いて、例えば下記の参考文献３に開示されている手法により、ユーザＵと各同行者との親密度合いを算出する。
〔参考文献３：特開２０１１−７６５３３号公報〕
【００７１】
続いて、「関係性」の算出処理について説明すると、同行者情報生成部１５２は、行動特性ＤＢ１２２に記憶されている「イベント」の「カテゴリ」を同行者ＩＤ毎に取得する。そして、同行者情報生成部１５２は、取得したカテゴリの総数と各カテゴリの総数との比率を算出することにより、総同行回数に対する各カテゴリにおける同行回数の比率を算出する。
【００７２】
例えば、同行者情報生成部１５２は、行動特性ＤＢ１２２から、同行者ＩＤ「ＰＣ１」に対応するイベントのカテゴリを１０個取得したものとする。かかる１０個のカテゴリのうち、「仕事」が９個であり、「余暇」が１個である場合に、同行者情報生成部１５２は、ユーザＵと同行者ＩＤ「ＰＣ１」との関係性として、「仕事」＝「０．９」と、「余暇」＝「０．１」とを算出する。
【００７３】
このようにして、行動情報生成部１５１は、行動情報を行動特性ＤＢ１２２に格納し、同行者情報生成部１５２は、同行者情報を同行者ＤＢ１２３に格納する。すなわち、行動情報生成部１５１及び同行者情報生成部１５２は、図２に示すように、ユーザＵの行動情報や同行者情報を生成する生成部として動作する。
【００７４】
（感情モデル化処理）
次に、感情推定装置１００による感情モデル化処理について説明する。図２に例示するように、感情推定装置１００は、感情情報入力部１６１と、感情モデル化部１６２と、同行者モデル化部１６３とを有する。かかる感情情報入力部１６１、感情モデル化部１６２及び同行者モデル化部１６３は、ライフログＤＢ１２０に記憶されている各種情報を用いて、ユーザの行動特性とユーザの感情表現との対応を示す感情モデルを生成し、生成した感情モデルをモデルＤＢ１３０に格納する感情モデル化処理を行う。
【００７５】
具体的には、感情情報入力部１６１は、ユーザによって入力された各行動情報と、ユーザによって入力された各行動に対する感情表現との組合せである感情情報を取得し、取得した感情情報を感情モデル化部１６２及び同行者モデル化部１６３に入力する。
【００７６】
例えば、感情情報入力部１６１は、ユーザによって記載された電子メールやブログ等のユーザコンテンツを取得する。そして、感情情報入力部１６１は、構文解析等の手法により、ユーザコンテンツに記載されている文章から、「感情表現」と、「日時及びランドマーク名称」又は「日時及びイベント名称」とを抽出する。ここでいう「感情表現」とは、例えば、「緊張した」や「楽しかった」等の文字列に該当する。
【００７７】
また、例えば、感情情報入力部１６１は、行動特性ＤＢ１２２に記憶されている「日付」及び「イベント名称」の一覧や、行動特性ＤＢ１２２に記憶されている「日付」及び滞留地ＤＢ１１３に記憶されている滞留地（ランドマーク名称）の一覧をユーザ側装置１０に送信することで、各イベントに対する感情表現をユーザに入力させ、ユーザ側装置１０から各イベントに対する感情表現を取得する。このとき、感情情報入力部１６１は、地図とともに滞留地の一覧をユーザ側装置１０に送信してもよい。また、例えば、感情情報入力部１６１は、スケジューラ等の可視化ツールによって、各イベントに対する感情表現をユーザに入力させてもよい。
【００７８】
感情モデル化部１６２は、ユーザの行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、かかる行動情報に対応するユーザの感情表現を示す感情情報とに基づいて、かかる感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての行動要素の中に各行動要素が含まれる割合である出現確率を感情表現毎に算出する。実施例１における感情モデル化部１６２は、感情情報入力部１６１によって入力された感情情報を用いて、行動特性ＤＢ１２２に記憶されている各行動情報を感情表現毎に分類する。
【００７９】
図１２を用いて、かかる感情モデル化部１６２による処理について説明する。感情モデル化部１６２は、感情情報入力部１６１によって入力された感情情報に含まれる「日時及びランドマーク名称」と一致する行動特性ＤＢ１２２内の行動情報や、「日時及びイベント名称」と一致する行動特性ＤＢ１２２内の行動情報を、かかる感情情報に含まれる感情表現に分類する。または、感情モデル化部１６２は、ユーザＵに各イベントに対する感情表現を入力させた場合には、かかる入力情報に従って行動特性ＤＢ１２２内の各行動情報を所定の感情表現に分類する。図１２に示した例では、感情モデル化部１６２は、行動特性ＤＢ１２２に記憶されている各行動情報を感情表現「緊張した」や「楽しかった」等に分類する。
【００８０】
そして、感情モデル化部１６２は、図１２に例示した感情表現毎の行動情報を用いて、図６に例示したイベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａに記憶されている全てのカテゴリ及びイベント名称について、感情表現毎の出現確率を算出する。同様に、感情モデル化部１６２は、図７に例示したランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂに記憶されている全てのカテゴリ及びランドマーク名称について感情表現毎の出現確率を算出し、図８に例示した同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃに記憶されている全ての同行者名称について感情表現毎の出現確率を算出する。そして、感情モデル化部１６２は、このようにして算出した出現確率をモデルＤＢ１３０の感情モデル化ＤＢ１３１に格納する。
【００８１】
なお、以下では、イベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａに対応する感情モデル化ＤＢ１３１を「イベント感情モデル化ＤＢ１３１ａ」とし、ランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂに対応する感情モデル化ＤＢ１３１を「ランドマーク感情モデル化ＤＢ１３１ｂ」とし、同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃに対応する感情モデル化ＤＢ１３１を「同行者感情モデル化ＤＢ１３１ｃ」とする。
【００８２】
図１３及び図１４に、実施例１における感情モデル化ＤＢ１３１の一例を示す。なお、図１３及び図１４では、所定のユーザＵに対応する感情モデル化ＤＢ１３１の一例を示す。また、図１３は、感情表現「緊張した」に対応する感情モデル化ＤＢ１３１の一例を示し、図１４は、感情表現「楽しかった」に対応する感情モデル化ＤＢ１３１の一例を示す。
【００８３】
図１３及び図１４に示すように、イベント感情モデル化ＤＢ１３１ａは、イベントＩＤ付与ＤＢ１２１ａと比較して、カテゴリ毎に「出現確率」といった情報と、名称毎に「出現確率」といった情報を記憶する。また、ランドマーク感情モデル化ＤＢ１３１ｂは、ランドマークＩＤ付与ＤＢ１２１ｂと比較して、カテゴリ毎に「出現確率」といった情報と、名称毎に「出現確率」といった情報を記憶する。また、同行者感情モデル化ＤＢ１３１ｃは、同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃと比較して、同行者毎に「出現確率」といった情報を記憶する。
【００８４】
感情モデル化部１６２は、このような感情モデル化ＤＢ１３１の出現確率を算出し、感情モデル化ＤＢ１３１を更新する。感情モデル化部１６２による出現確率の算出処理について具体的に説明する。まず、図１３に例示したイベント感情モデル化ＤＢ１３１ａに記憶されるカテゴリに対応する「出現確率」の算出処理について説明すると、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、イベントのカテゴリを取得する。そして、感情モデル化部１６２は、取得したカテゴリの総数と各カテゴリの総数との比率を各カテゴリに対応する出現確率として算出する。
【００８５】
例えば、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、イベントのカテゴリを１００個取得したものとする。そして、かかる１００個のカテゴリのうち、「仕事」の総数が「４０」であり、「食事」の総数が「４５」であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部１６２は、仕事の総数「４０」をカテゴリの総数「１００」で除算することにより、カテゴリ「仕事」に対応する「出現確率」として「０．４」を算出し、食事の総数「４５」をカテゴリの総数「１００」で除算することにより、カテゴリ「食事」に対応する「出現確率」として「０．４５」を算出する。
【００８６】
続いて、図１３に例示したイベント感情モデル化ＤＢ１３１ａに記憶される名称に対応する「出現確率」の算出処理について説明すると、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、イベントのカテゴリ毎にイベントの名称を取得する。そして、感情モデル化部１６２は、取得した名称の総数と各イベント名称との総数の比率を各イベント名称に対応する出現確率として算出する。
【００８７】
例えば、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、イベントのカテゴリ「仕事」に属するイベントの名称を４０個取得したものとする。そして、かかる４０個の名称のうち、「会議」の総数が「１２」であり、「面談」の総数が「２」であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部１６２は、会議の総数「１２」及び面談の総数「２」のそれぞれを、カテゴリ「仕事」に属するイベント名称の総数「４０」で除算することにより、名称「会議」に対応する「出現確率」として「０．３」を算出し、名称「面談」に対応する「出現確率」として「０．０５」を算出する。
【００８８】
また、上記例において、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、イベントのカテゴリ「食事」に属するイベントの名称を４５個取得したものとする。そして、かかる４５個の名称のうち、「ランチ」の総数が「１８」であり、「ディナー」の総数が「９」であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部１６２は、ランチの総数「１８」及びディナーの総数「９」のそれぞれを、カテゴリ「食事」に属するイベント名称の総数「４５」で除算することにより、名称「ランチ」に対応する「出現確率」として「０．４」を算出し、名称「ディナー」に対応する「出現確率」として「０．２」を算出する。
【００８９】
続いて、図１３に例示したランドマーク感情モデル化ＤＢ１３１ｂに記憶されるカテゴリに対応する「出現確率」の算出処理について説明すると、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、ランドマークのカテゴリを取得する。そして、感情モデル化部１６２は、取得したカテゴリの総数と各カテゴリの総数との比率を各カテゴリに対応する出現確率として算出する。
【００９０】
例えば、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、ランドマークのカテゴリを１００個取得したものとする。そして、かかる１００個のカテゴリのうち、「店舗」の総数が「３０」であり、「ビル」の総数が「６０」であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部１６２は、店舗の総数「３０」及びビルの総数「６０」のそれぞれをカテゴリの総数「１００」で除算することにより、カテゴリ「店舗」に対応する「出現確率」として「０．３」を算出し、カテゴリ「ビル」に対応する「出現確率」として「０．６」を算出する。
【００９１】
続いて、図１３に例示したランドマーク感情モデル化ＤＢ１３１ｂに記憶される名称に対応する「出現確率」の算出処理について説明すると、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、ランドマークのカテゴリ毎にランドマークの名称を取得する。そして、感情モデル化部１６２は、取得した名称の総数と各ランドマーク名称の総数との比率を各ランドマーク名称に対応する出現確率として算出する。
【００９２】
例えば、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、ランドマークのカテゴリ「店舗」に属するランドマークの名称を３０個取得したものとする。そして、かかる３０個の名称のうち、「Ｂレストラン」の総数が「３」であり、「Ｄカフェ」の総数が「６」であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部１６２は、Ｂレストランの総数「３」及びＤカフェの総数「６」のそれぞれを、カテゴリ「店舗」に属するランドマーク名称の総数「３０」で除算することにより、名称「Ｂレストラン」に対応する「出現確率」として「０．１」を算出し、名称「Ｄカフェ」に対応する「出現確率」として「０．２」を算出する。
【００９３】
また、上記例において、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、ランドマークのカテゴリ「ビル」に属するイベントの名称を６０個取得したものとする。そして、かかる６０個の名称のうち、「Ａ研究所」の総数が「１８」であり、「Ｃ支店」の総数が「１５」であり、「Ｅジム」の総数が「６」であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部１６２は、Ａ研究所の総数「１８」、Ｃ支店の総数「１５」及びＥジムの総数「６」のそれぞれを、カテゴリ「ビル」に属するランドマーク名称の総数「６０」で除算することにより、名称「Ａ研究所」に対応する「出現確率」として「０．３」を算出し、名称「Ｃ支店」に対応する「出現確率」として「０．２５」を算出し、名称「Ｅジム」に対応する「出現確率」として「０．１」を算出する。
【００９４】
続いて、図１３に例示した同行者感情モデル化ＤＢ１３１ｃに記憶される「出現確率」の算出処理について説明すると、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、同行者ＩＤを取得する。そして、感情モデル化部１６２は、取得した同行者ＩＤの総数と各同行者ＩＤの総数との比率を各同行者ＩＤに対応する出現確率として算出する。
【００９５】
例えば、感情モデル化部１６２は、図１２に示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から、同行者ＩＤを１００個取得したものとする。そして、かかる１００個の同行者ＩＤのうち、「ＰＣ１」の総数が「２０」であり、「ＰＣ２」の総数が「３０」であり、「ＰＣ３」の総数が「３０」であり、「ＰＣ４」の総数が「１」であり、「ＰＣ５」の総数が「２」であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部１６２は、同行者ＩＤの総数「１００」を「２０」、「３０」、「３０」、「１」、「２」のそれぞれで除算することにより、同行者感情モデル化ＤＢ１３１ｃに記憶される同行者ＩＤ「ＰＣ１」に対応する「出現確率」として「０．２」を算出し、同行者ＩＤ「ＰＣ２」に対応する「出現確率」として「０．３」を算出し、同行者ＩＤ「ＰＣ３」に対応する「出現確率」として「０．３」を算出し、同行者ＩＤ「ＰＣ４」に対応する「出現確率」として「０．０１」を算出し、同行者ＩＤ「ＰＣ５」に対応する「出現確率」として「０．０２」を算出する。
【００９６】
なお、上記では、図１３に例示した感情表現「緊張した」に対応する感情モデル化ＤＢ１３１に記憶される出現確率を算出する例について説明した。感情モデル化部１６２は、図１４に例示した感情表現「楽しかった」に対応する感情モデル化ＤＢ１３１に記憶される出現確率を算出する場合においても、上記例と同様の処理を行う。この場合、感情モデル化部１６２は、図１２に例示した感情表現「楽しかった」に対応する行動情報から各種情報を取得する。
【００９７】
同行者モデル化部１６３は、感情情報入力部１６１によって入力された感情情報を用いて、行動特性ＤＢ１２２に記憶されている同行者の特性を示す同行者情報を感情表現毎に生成し、生成した同行者情報を感情モデル化同行者ＤＢ１３２に格納する。
【００９８】
ここで、図１５に、実施例１における感情モデル化同行者ＤＢ１３２の一例を示す。図１５に例示するように、感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶される各種情報は、同行者ＤＢ１２３と同様である。ただし、感情モデル化同行者ＤＢ１３２は、同行者毎に作成されるのではなく、感情表現毎に作成される。
【００９９】
同行者モデル化部１６３は、このような感情モデル化同行者ＤＢ１３２の各種情報を算出し、感情モデル化同行者ＤＢ１３２を更新する。具体的には、同行者モデル化部１６３は、同行者情報生成部１５２が行動特性ＤＢ１２２から同行者ＤＢ１２３を作成した処理と同様に、図１２に例示した感情表現毎の行動情報から、感情表現毎の感情モデル化同行者ＤＢ１３２を作成する。このとき、同行者モデル化部１６３は、感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶される各種情報を同行者毎に算出するのではなく、感情表現毎に各種情報を算出し、算出結果の平均値を感情モデル化同行者ＤＢ１３２に格納する。
【０１００】
例えば、同行者モデル化部１６３は、感情表現「緊張した」に対応する感情モデル化同行者ＤＢ１３２の同行者数を算出する場合には、図１２に例示した感情表現「緊張した」に対応する行動情報から同行者ＩＤを取得する。そして、同行者モデル化部１６３は、取得した各同行者ＩＤが示す同行者数を同行者ＩＤ付与ＤＢ１２１ｃから取得し、かかる同行者数の平均値を算出する。そして、同行者モデル化部１６３は、算出した同行者数の平均値を、図１５に例示した感情表現「緊張した」に対応する感情モデル化同行者ＤＢ１３２の同行者数に格納する。同行者モデル化部１６３は、感情モデル化同行者ＤＢ１３２の「平均同行間隔」、「平均同行間隔の分散」、「総同行時間長」、「関係性」についても同様にして、感情表現毎に算出する。
【０１０１】
このようにして、感情モデル化部１６２及び同行者モデル化部１６３は、感情モデルを感情モデル化ＤＢ１３１及び感情モデル化同行者ＤＢ１３２に格納する。すなわち、感情モデル化部１６２及び同行者モデル化部１６３は、図２に示すように、ユーザＵの感情モデルを算出する算出部として動作する。
【０１０２】
（感情推定処理）
次に、感情推定装置１００による感情推定処理について説明する。図２に例示するように、感情推定装置１００は、推定部１７１と、出力部１７２とを有する。かかる推定部１７１は、ユーザＵの推定対象の行動情報を取得した場合に、モデルＤＢ１３０に記憶されている各種情報を用いて、かかる推定対象の行動情報に対応する感情表現を推定する。また、出力部１７２は、推定部１７１によって推定されたユーザの感情表現を出力する。
【０１０３】
具体的には、推定部１７１は、推定対象の行動情報として、ユーザによって記載された電子メールやブログ等のユーザコンテンツから、「日時及びランドマーク名称」や、「日時及びイベント名称」や、「日時、イベント名称及びランドマーク名称」等を取得する。続いて、推定部１７１は、推定対象の行動情報に対応する行動情報を行動特性ＤＢ１２２から取得する。続いて、推定部１７１は、行動特性ＤＢ１２２から取得した行動情報に含まれる行動要素（イベント名称、ランドマーク名称、同行者ＩＤ）に対応する出現確率を感情表現毎に感情モデル化ＤＢ１３１から取得する。そして、推定部１７１は、感情表現毎に取得した出現確率を用いて、感情表現毎の評価値を算出し、かかる評価値が高い感情表現ほど、推定対象の行動情報に対応する感情表現に該当すると推定する。なお、実施例１における推定部１７１は、評価値が最も高い感情表現を推定対象の行動情報に対応する感情表現として推定する。
【０１０４】
ここで、図９、図１３及び図１４に示した例を用いて、推定部１７１による処理の一例について説明する。ここの例では、推定部１７１は、ユーザＵの推定対象の行動情報として、日付「２０１１年５月１日」とイベント名称「ランチ」を取得したものとする。かかる場合に、推定部１７１は、図９に例示した行動特性ＤＢ１２２から、日付「２０１１年５月１日」とイベント名称「ランチ」に対応するイベント名称「ランチ」、ランドマーク名称「Ｂレストラン」及び同行者ＩＤ「ＰＣ２」を取得する。
【０１０５】
そして、推定部１７１は、図１３に例示したイベント感情モデル化ＤＢ１３１ａからイベント名称「ランチ」に対応する出現確率「０．４」を取得し、図１３に例示したランドマーク感情モデル化ＤＢ１３１ｂからランドマーク名称「Ｂレストラン」に対応する出現確率「０．１」を取得し、図１３に例示した同行者感情モデル化ＤＢ１３１ｃから同行者ＩＤ「ＰＣ２」に対応する出現確率「０．３」を取得する。そして、推定部１７１は、これらの出現確率を乗算することにより、評価値を算出する。具体的には、推定部１７１は、「０．４」と「０．１」と「０．３」とを乗算することにより、評価値「０．１２」を算出する。図１３に例示した感情モデル化ＤＢ１３１のそれぞれは、感情表現「緊張した」に対応するので、推定部１７１は、感情表現「緊張した」に対応する評価値として「０．０１２」を算出したことになる。
【０１０６】
同様にして、推定部１７１は、図１４に例示したイベント感情モデル化ＤＢ１３１ａからイベント名称「ランチ」に対応する出現確率「０．６」を取得し、図１４に例示したランドマーク感情モデル化ＤＢ１３１ｂからランドマーク名称「Ｂレストラン」に対応する出現確率「０．３」を取得し、図１４に例示した同行者感情モデル化ＤＢ１３１ｃから同行者ＩＤ「ＰＣ２」に対応する出現確率「０．５」を取得する。そして、推定部１７１は、これらの出現確率「０．６」と「０．３」と「０．５」とを乗算することにより、評価値「０．０９」を算出する。図１４に例示した感情モデル化ＤＢ１３１のそれぞれは、感情表現「楽しかった」に対応するので、推定部１７１は、感情表現「楽しかった」に対応する評価値として「０．０９」を算出したことになる。
【０１０７】
そして、推定部１７１は、感情表現「緊張した」に対応する評価値「０．０１２」と、感情表現「楽しかった」に対応する評価値「０．０９」とを比較する。ここでは、評価値「０．０９」が評価値「０．０１２」よりも大きいので、推定部１７１は、推定対象の行動情報に対応する感情表現は、「楽しかった」であると推定する。そして、出力部１７２は、推定部１７１によって推定された感情表現「楽しかった」を所定の表示画面に表示したり、メール送信したり、ログ出力したりする。
【０１０８】
なお、上記では、推定部１７１が、感情モデル化ＤＢ１３１を用いて感情推定処理を行う例について説明した。しかし、推定部１７１は、感情モデル化ＤＢ１３１だけでなく、感情モデル化同行者ＤＢ１３２を用いて感情推定処理を行ってもよい。以下に、この点について具体的に説明する。
【０１０９】
上記の通り、推定部１７１は、感情推定処理を行う場合に、推定対象の行動情報に対応する行動情報として、行動特性ＤＢ１２２から同行者ＩＤを取得する。推定部１７１は、かかる同行者ＩＤに対応する同行者ＤＢ１２３内の各種情報と、感情表現毎に作成された感情モデル化同行者ＤＢ１３２内の各種情報との一致度を算出する。そして、推定部１７１は、各情報の一致度に基づいて、ユーザＵの感情表現を推定する。
【０１１０】
例えば、推定部１７１は、以下の式（３）により、同行者ＤＢ１２３と感情モデル化同行者ＤＢ１３２の「同行者数」や「親密度合い」の一致度を算出する。なお、「同行者数」や「親密度合い」に含まれるパラメータは１個であるので、推定部１７１は、以下の式（３）により一致度を算出することができる。
【０１１１】
【数３】
2013105232.tif 000005
【０１１２】
上記式（３）のうち、「ｒ」は、行動特性ＤＢ１２２から取得した同行者ＩＤに対応付けて同行者ＤＢ１２３に記憶されている「同行者数」又は「親密度合い」を示す。「ｒｄ」は、「ｒ」との一致度の算出対象となる感情表現毎の「同行者数」又は「親密度合い」を示し、具体的には、感情表現毎に作成された感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶されている「同行者数」又は「親密度合い」を示す。「ｒｍｉｎ」は、感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶されている「同行者数」又は「親密度合い」の最小値を示す。また、「ｒｍａｘ」は、感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶されている「同行者数」又は「親密度合い」の最大値を示す。なお、推定部１７１は、「同行者数」の一致度を算出する場合には、「ｒ」、「ｒｍｉｎ」及び「ｒｍａｘ」を同行者数とし、「親密度合い」の一致度を算出する場合には、「ｒ」、「ｒｍｉｎ」及び「ｒｍａｘ」を親密度合いとする。
【０１１３】
ここで、同行者ＩＤ「ＰＣ３」に対応付けて同行者ＤＢ１２３に記憶されている同行者数「２」と、各感情表現に対応する感情モデル化同行者ＤＢ１３２の「同行者数」との一致度を算出する例について説明する。ここでは、図１５に示した例のように、感情表現「緊張した」に対応する感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶されている同行者数が「５．７」であり、感情表現「楽しかった」に対応する感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶されている同行者数が「２．１」であるものとする。また、図１５では図示することを省略したが、感情表現「怒った」に対応する感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶されている同行者数が「０．９」であり、感情表現「笑った」に対応する感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶されている同行者数が「３．５」であるものとする。すなわち、「ｒ」が「２」（同行者ＩＤ「ＰＣ３」に対応付けて同行者ＤＢ１２３に記憶されている同行者数）であり、「ｒｄ」の候補が「５．７」、「２．１」、「０．９」、「３．５」であり、「ｒｍｉｎ」が「０．９」であり、「ｒｍａｘ」が「５．７」となる。
【０１１４】
上記例において、推定部１７１は、同行者ＩＤ「ＰＣ３」の同行者数「ｒ」＝「２」と、感情表現「緊張した」に対応する同行者数「ｒｄ」＝「５．７」との一致度を算出する場合に、上記式（３）に各値を代入して「（１−（｜２−５．７｜）／（５．７−０．９））＋１」を演算することにより、一致度「１．２３」を取得する。なお、ここでは小数第３位を四捨五入するものとする。また、推定部１７１は、同行者ＩＤ「ＰＣ３」の同行者数「ｒ」＝「２」と、感情表現「楽しかった」に対応する同行者数「ｒｄ」＝「２．１」との一致度を算出する場合に、上記式（３）に各値を代入して「（１−（｜２−２．１｜）／（５．７−０．９））＋１」を演算することにより、一致度「１．９８」を取得する。同様にして、推定部１７１は、同行者ＩＤ「ＰＣ３」の同行者数「ｒ」＝「２」と、感情表現「怒った」に対応する同行者数「ｒｄ」＝「０．９」との一致度として、「１．７７」を取得し、同行者ＩＤ「ＰＣ３」の同行者数「ｒ」＝「２」と、感情表現「笑った」に対応する同行者数「ｒｄ」＝「３．５」との一致度として、「１．６９」を取得する。すなわち、この例の場合には、推定部１７１は、同行者ＩＤ「ＰＣ３」の同行者数「ｒ」＝「２」と最も一致度が高い感情表現として「楽しかった」を推定することができる。なお、上記式（３）により得られる一致度は、「１」〜「２」の値を取り得る。
【０１１５】
また、例えば、推定部１７１は、以下の式（４）により、同行者ＤＢ１２３と感情モデル化同行者ＤＢ１３２の「同行者と会う頻度」や「関係性」の一致度を算出する。「同行者と会う頻度」や「関係性」に含まれるパラメータは複数個であるので、推定部１７１は、以下の式（４）によりコサイン類似度による一致度を算出することができる。
【０１１６】
【数４】
2013105232.tif 000006
【０１１７】
上記式（４）のうち、「ｘ」は、行動特性ＤＢ１２２から取得した同行者ＩＤに対応付けて同行者ＤＢ１２３に記憶されている「同行者と会う頻度」や「関係性」のパラメータを示す。また、「ｙ」は、感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶されている「同行者と会う頻度」や「関係性」のパラメータを示す。かかる「ｘ」及び「ｙ」は、以下の式（５）〜（７）によって表される。
【０１１８】
【数５】
2013105232.tif 000007
【０１１９】
【数６】
2013105232.tif 000008
【０１２０】
【数７】
2013105232.tif 000009
【０１２１】
なお、「ｘ」及び「ｙ」は、「同行者と会う頻度」のパラメータである場合には、「平均同行間隔」、「平均同行間隔の分散」に該当し、「関係性」のパラメータである場合には、各カテゴリの同行比率を示す。例えば、「ｘ」及び「ｙ」が「同行者と会う頻度」のパラメータである場合には、上記式（５）〜（７）における「ｘ１」及び「ｙ１」は、「平均同行間隔」を示し、「ｘ２」及び「ｙ２」は、「平均同行間隔の分散」を示す。また、例えば、「ｘ」及び「ｙ」が「関係性」のパラメータである場合には、上記式（５）〜（７）における「ｘ１」及び「ｙ１」は、カテゴリ「仕事」を示し、「ｘ２」及び「ｙ２」は、「食事」を示し、「ｘ３」及び「ｙ３」は、「サークル」等を示す。つまり、「ｘ」及び「ｙ」が「関係性」のパラメータであり、同行者ＤＢ１２３や感情モデル化同行者ＤＢ１３２の「関係性」に記憶されているカテゴリの数が「ｎ」である場合には、上記式（５）〜（７）では「ｘ１」〜「ｘｎ」が用いられる。
【０１２２】
このようにして、推定部１７１は、行動特性ＤＢ１２２から取得した同行者ＩＤに対応付けて同行者ＤＢ１２３に記憶されている各種情報と、感情表現毎に作成された感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶されている各種情報との一致度を感情表現毎に算出する。そして、推定部１７１は、一致度が高い感情表現ほどユーザＵの感情表現に該当すると推定する。具体的には、実施例１における推定部１７１は、各種情報の一致度を感情表現毎に乗算して、同行者情報の評価値を算出する。そして、推定部１７１は、感情モデル化ＤＢ１３１を用いて算出した評価値と、同行者情報の評価値との評価値を感情表現毎に乗算し、乗算結果である評価値が最も高い感情表現を推定対象の行動情報に対応する感情表現として推定する。
【０１２３】
例えば、推定部１７１は、上記式（３）〜（７）を用いて、同行者ＤＢ１２３内の各種情報と、感情表現「緊張した」に対応する感情モデル化同行者ＤＢ１３２内の各種情報との一致度として、「同行者数」の一致度、「親密度合い」の一致度、「同行者と会う頻度」の一致度、「関係性」の一致度を算出する。そして、推定部１７１は、これらの一致度を全て乗算し、感情表現「緊張した」に対応する同行者情報の評価値を算出する。そして、推定部１７１は、かかる同行者情報の評価値と、感情モデル化ＤＢ１３１を用いて算出した感情表現「緊張した」に対応する評価値とを乗算することにより、感情表現「緊張した」に対応する評価値を算出する。同様にして、推定部１７１は、同行者ＤＢ１２３内の各種情報と、感情表現「楽しかった」に対応する感情モデル化同行者ＤＢ１３２内の各種情報との一致度を算出し、これらの一致度を全て乗算し、感情表現「楽しかった」に対応する同行者情報の評価値を算出する。そして、推定部１７１は、かかる同行者情報の評価値と、感情モデル化ＤＢ１３１を用いて算出した感情表現「楽しかった」に対応する評価値とを乗算することにより、感情表現「楽しかった」に対応する評価値を算出する。推定部１７１は、このようにして算出した感情表現毎の評価値を比較する。
【０１２４】
なお、上述してきたユーザ情報格納部１４１、滞留地情報格納部１４２、行動情報生成部１５１、同行者情報生成部１５２、感情情報入力部１６１、感情モデル化部１６２、同行者モデル化部１６３、推定部１７１及び出力部１７２等の各処理部は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、図示しない記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭ（Random  Access  Memory）を作業領域として実行されることにより実現される。また、例えば、各処理部は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【０１２５】
［感情推定装置による処理手順］
次に、図１６を用いて、実施例１に係る感情推定装置１００による感情推定処理の手順について説明する。図１６は、実施例１に係る感情推定装置１００による感情推定処理手順を示すフローチャートである。
【０１２６】
図１６に示すように、感情推定装置１００の推定部１７１は、感情推定処理を開始するタイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。このとき、推定部１７１は、感情推定処理の開始タイミングでない場合には（ステップＳ１０１否定）、待機する。
【０１２７】
一方、推定部１７１は、感情推定処理の開始タイミングである場合には（ステップＳ１０１肯定）、推定対象の行動情報を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、推定部１７１は、所定のユーザから感情推定処理を開始する旨の要求を受け付けた場合などに、開始タイミングであると判定する。
【０１２８】
続いて、推定部１７１は、推定対象の行動情報に対応する行動情報を行動特性ＤＢ１２２から取得する（ステップＳ１０３）。続いて、推定部１７１は、行動特性ＤＢ１２２から取得した行動情報に含まれる行動要素に対応する出現確率を感情表現毎に感情モデル化ＤＢ１３１から取得する（ステップＳ１０４）。
【０１２９】
続いて、推定部１７１は、感情表現毎に感情モデル化ＤＢ１３１から取得した出現確率を乗算することにより、感情表現毎の評価値を算出する（ステップＳ１０５）。そして、推定部１７１は、評価値が最も高い感情表現を推定対象の行動情報に対応する感情表現として推定する（ステップＳ１０６）。そして、出力部１７２は、推定部１７１によって推定された感情表現を所定の表示部等の出力する（ステップＳ１０７）。
【０１３０】
なお、図１６に示した例では、推定部１７１が感情モデル化ＤＢ１３１を用いて感情推定処理を行う例を示したが、推定部１７１は、感情モデル化同行者ＤＢ１３２も用いる場合には、上記ステップＳ１０４において、行動特性ＤＢ１２２から取得した行動情報に含まれる同行者ＩＤに対応する同行者情報（「同行者数」、「同行者と会う頻度」等）を同行者ＤＢ１２３から取得する。そして、推定部１７１は、上記ステップＳ１０５において、行動特性ＤＢ１２２から取得した同行者情報と、感情モデル化同行者ＤＢ１３２に記憶されている同行者情報の感情モデル（「同行者数」、「同行者と会う頻度」等）との一致度を算出することで、感情表現毎に同行者情報の評価値を算出する。そして、推定部１７１は、上記ステップＳ１０５において算出した評価値と同行者情報の評価値との乗算結果を感情表現毎の評価値とする。
【０１３１】
［実施例１の効果］
上述してきたように、実施例１に係る感情推定装置１００は、ユーザＵの行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、ユーザＵによって入力された行動に対する感情表現を示す感情情報とに基づいて、感情表現に対応する行動に関する行動情報に各行動要素が含まれる割合である出現確率を感情表現毎に算出する感情モデル化部１６２と、感情モデル化部１６２によって算出された各行動要素の出現確率を感情表現毎に記憶する感情モデル化ＤＢ１３１と、感情モデル化ＤＢ１３１に記憶されている行動要素の出現確率の中で、ユーザＵの所定の行動に関する行動情報に含まれる行動要素の出現確率が高いほど、かかる出現確率に対応する感情表現が所定の行動に対するユーザＵの感情表現に該当すると推定する推定部１７１と、推定部１７１による感情表現の推定結果を出力する出力部１７２とを有する。
【０１３２】
これにより、実施例１に係る感情推定装置１００は、ユーザの行動に伴う感情を推定することができるので、各ユーザ独自の感情表現を考慮した上で感情を推定することができ、その結果、ユーザの感情を高精度に推定することができる。
【０１３３】
また、実施例１に係る感情推定装置１００は、ユーザＵと行動を共にした他のユーザである同行者毎に、ユーザＵと同行者との関連性を示す同行者情報を生成する同行者情報生成部１５２と、行動要素として同行者を識別するための情報を含む行動情報と感情情報とに基づいて、感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての同行者とユーザＵとの関連性を示す同行者モデルを感情表現毎に算出する同行者モデル化部１６３と、同行者モデル化部１６３によって算出された同行者モデルを感情表現毎に記憶するモデルＤＢ１３０と、同行者情報生成部１５２によって生成された同行者情報のうちユーザＵの所定の行動を共にした同行者に対応する同行者情報と、同行者モデル化部１６３に記憶されている同行者モデルとの一致度を感情表現毎に算出し、算出した一致度が高い同行者モデルほど、かかる同行者モデルに対応する感情表現がユーザＵの感情表現に該当すると推定する推定部１７１とを有する。
【０１３４】
これにより、実施例１に係る感情推定装置１００は、ユーザと同行者との関連性についても考慮した上で感情を推定することができるので、ユーザの感情をより高精度に推定することができる。
【実施例２】
【０１３５】
上述した感情推定装置及び感情推定方法は、上記実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、実施例２では、上記の感情推定装置及び感情推定方法の他の実施例について説明する。
【０１３６】
［感情推定処理（１）］
上記実施例１で説明したように、推定部１７１は、感情推定処理を行う場合に、推定対象の行動情報に対応する行動情報を行動特性ＤＢ１２２から取得する。例えば、実施例１では、推定部１７１が、日付「２０１１年５月１日」とイベント名称「ランチ」に対応する行動情報として、イベント名称「ランチ」、ランドマーク名称「Ｂレストラン」及び同行者ＩＤ「ＰＣ２」を取得する例を示した。
【０１３７】
ここで、推定対象の行動情報が「日時及びランドマーク名称」や「日時及びイベント名称」である場合、推定部１７１は、行動特性ＤＢ１２２から複数の行動情報を取得する場合もある。このような場合には、推定部１７１は、行動特性ＤＢ１２２から取得した各行動情報について感情推定処理を行ってもよい。そして、出力部１７２は、推定部１７１によって各行動情報から推定された全ての感情表現を出力してもよい。または、推定部１７１は、行動特性ＤＢ１２２から取得した各行動情報について評価値を算出し、算出した評価値が最も高い感情表現がユーザＵの感情表現であると推定してもよい。
【０１３８】
［感情推定処理（２）］
また、上記実施例１では、推定部１７１が、評価値の最も高い感情表現をユーザＵの感情表現として推定する例を示した。しかし、推定部１７１は、感情表現毎に算出した評価値のうち、所定の閾値よりも高い評価値に対応する感情表現をユーザＵの感情表現として推定してもよい。例えば、推定部１７１は、感情モデル化ＤＢ１３１を用いて感情推定処理を行う場合には、感情表現毎に算出した評価値のうち、所定の第１閾値よりも高い評価値に対応する感情表現をユーザＵの感情表現として推定してもよい。また、例えば、推定部１７１は、感情モデル化ＤＢ１３１及び感情モデル化同行者ＤＢ１３２を用いて感情推定処理を行う場合には、感情表現毎に算出した評価値のうち、所定の第２閾値よりも高い評価値に対応する感情表現をユーザＵの感情表現として推定してもよい。なお、推定部１７１は、所定の閾値よりも高い評価値が複数存在する場合には、複数の感情表現を推定する。すなわち、出力部１７２は、感情表現の推定結果を複数出力することとなる。
【０１３９】
上記実施例１では、図１３及び図１４に示した例のように、感情モデル化部１６２が、「イベント名称」、「ランドマーク名称」及び「同行者」に関する出現確率を算出する例を示した。しかし、感情モデル化部１６２は、「イベント名称」、「ランドマーク名称」及び「同行者」以外の項目に関する出現確率を算出してもよい。例えば、感情モデル化部１６２は、「時間帯」等の出現確率を算出してもよい。この例の場合、感情モデル化部１６２は、例えば、各感情表現に対応する行動が出現する出現確率を時間帯毎に算出する。そして、推定部１７１は、「イベント名称」、「ランドマーク名称」及び「同行者」以外の項目に関する出現確率に基づいて、ユーザの感情表現を推定してもよい。
【０１４０】
［システム構成］
また、上記実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、図４〜図１５に示した各種情報は一例であって任意に変更することができる。
【０１４１】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図２に示したユーザ情報格納部１４１と滞留地情報格納部１４２とは統合されてもよいし、行動情報生成部１５１と同行者情報生成部１５２とは統合されてもよいし、感情情報入力部１６１と感情モデル化部１６２と同行者モデル化部１６３とは統合されてもよい。また、例えば、図２に示した感情推定装置１００は、ユーザ情報ＤＢ１１０、ライフログＤＢ１２０、ユーザ情報格納部１４１、滞留地情報格納部１４２、行動情報生成部１５１、同行者情報生成部１５２の全て又はいずれかを有しなくてもよい。すなわち、これらのユーザ情報ＤＢ１１０等は、感情推定装置１００以外の他の情報処理装置が有してもよい。そして、感情推定装置１００は、かかる他の情報処理装置にアクセスすることで、ユーザ情報ＤＢ１１０やライフログＤＢ１２０から各種情報を取得してもよい。
【０１４２】
［プログラム］
また、上記実施例において説明した感情推定装置１００が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施例１に係る感情推定装置１００が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述した感情推定プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが感情推定プログラムを実行することにより、上記実施例１と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる感情推定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感情推定プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施例１と同様の処理を実現してもよい。以下に、図２に示した感情推定装置１００と同様の機能を実現する感情推定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
【０１４３】
図１７は、感情推定プログラムを実行するコンピュータ１０００を示す図である。図１７に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。
【０１４４】
メモリ１０１０は、図１７に例示するように、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図１７に例示するように、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図１７に例示するように、ディスクドライブ１０４１に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図１７に例示するように、例えばマウス１０５１、キーボード１０５２に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図１７に例示するように、例えばディスプレイ１０６１に接続される。
【０１４５】
ここで、図１７に例示するように、ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記の感情推定プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。例えば、図２に例示したユーザ情報格納部１４１と同様の情報処理を実行するユーザ情報格納手順と、滞留地情報格納部１４２と同様の情報処理を実行する滞留地情報格納手順と、行動情報生成部１５１と同様の情報処理を実行する行動情報生成手順と、同行者情報生成部１５２と同様の情報処理を実行する同行者情報生成手順と、感情情報入力部１６１と同様の情報処理を実行する感情情報入力手順と、感情モデル化部１６２と同様の情報処理を実行する感情モデル化手順と、同行者モデル化部１６３と同様の情報処理を実行する同行者モデル化手順と、推定部１７１と同様の情報処理を実行する推定手順と、出力部１７２と同様の情報処理を実行する出力手順とが記述されたプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
【０１４６】
また、上記実施例で説明したユーザ情報ＤＢ１１０、ライフログＤＢ１２０及びモデルＤＢ１３０が保持する各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、ユーザ情報格納手順、滞留地情報格納手順、行動情報生成手順、同行者情報生成手順、感情情報入力手順、感情モデル化手順、同行者モデル化手順、推定手順、出力手順を実行する。
【０１４７】
なお、感情推定プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、感情推定プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【０１４８】
１００  感情推定装置
１１０  ユーザ情報ＤＢ
１１１  スケジュールＤＢ
１１２  滞在地ＤＢ
１１３  滞留地ＤＢ
１２０  ライフログＤＢ
１２１  ＩＤ付与ＤＢ
１２２  行動特性ＤＢ
１２３  同行者ＤＢ
１３０  モデルＤＢ
１３１  感情モデル化ＤＢ
１３２  感情モデル化同行者ＤＢ
１４１  ユーザ情報格納部
１４２  滞留地情報格納部
１５１  行動情報生成部
１５２  同行者情報生成部
１６１  感情情報入力部
１６２  感情モデル化部
１６３  同行者モデル化部
１７１  推定部
１７２  出力部
【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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【図１６】
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【図１７】
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