(57)【要約】【課題】利用者の経験を反映して提示すべき対象の理解度を向上させること。【解決手段】情報提示装置１０１は、文章データの書き手のイベント、当該イベントの日付、場所及び同行者を示す情報を格納する書き手のライフログＤＢ２と、前記同行者毎に前記書き手との関連性を指標化した評価パラメータを格納する書き手の同行者ＤＢ３と、前記文章データから日付と滞在地の組み合わせを抽出する入力文章分析部１１と、前記抽出された組み合わせに該当するイベントの同行者を前記書き手のライフログＤＢ２から読み込む書き手の同行者ＩＤ読込部１２と、前記同行者に対応する前記評価パラメータを前記同行者ＤＢ３から取得する書き手の同行者評価パラメータ取得部１３とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章データに含まれる情報をたとえて提示する装置であって、
前記文章データの書き手のイベント、当該イベントの日付、場所及び同行者を示す情報を第１データベースに格納する手段と、
前記同行者毎に前記書き手との関連性を指標化した評価パラメータを第２データベースに格納する手段と、
前記文章データから日付と滞在地の組み合わせを抽出する手段と、
前記抽出された組み合わせに該当するイベントの同行者を前記第１データベースから読み込む手段と、
前記同行者に対応する前記評価パラメータを前記第２データベースから取得する手段と
を具備することを特徴とする情報提示装置。
【請求項２】
前記評価パラメータは、少なくとも前記書き手と前記同行者との同行頻度及び関係性を有することを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
【請求項３】
前記評価パラメータは、さらに前記書き手と前記同行者との親密度を有することを特徴とする請求項２に記載の情報提示装置。
【請求項４】
前記文章データの読み手のイベントの同行者毎に前記読み手との関連性を指標化した評価パラメータを第３データベースに格納する手段と、
前記第３データベースから全ての同行者について前記読み手の同行者の評価パラメータを取得する手段と、
前記取得された書き手の同行者の評価パラメータと、前記読み手の全ての同行者の評価パラメータとの一致度をそれぞれ算出する手段と、
前記算出された一致度に基づいて前記読み手の同行者を提示する手段と
をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報提示装置。
【請求項５】
前記一致度の算出において、前記書き手の同行者の評価パラメータに加えて、当該同行者とのイベントに基づいて前記一致度を算出することを特徴とする請求項４に記載の情報提示装置。
【請求項６】
文章データに含まれる情報をたとえて提示する方法であって、
前記文章データの書き手のイベント、当該イベントの日付、場所及び同行者を示す情報を第１データベースに格納するステップと、
前記同行者毎に前記書き手との関連性を指標化した評価パラメータを第２データベースに格納するステップと、
前記文章データから日付と滞在地の組み合わせを抽出するステップと、
前記抽出された組み合わせに該当するイベントの同行者を前記第１データベースから読み込むステップと、
前記同行者に対応する前記評価パラメータを前記第２データベースから取得するステップと
を有することを特徴とする情報提示方法。
【請求項７】
前記評価パラメータは、少なくとも前記書き手と前記同行者との同行頻度及び関係性を有することを特徴とする請求項６に記載の情報提示方法。
【請求項８】
前記評価パラメータは、さらに前記書き手と前記同行者との親密度を有することを特徴とする請求項７に記載の情報提示方法。
【請求項９】
前記文章データの読み手のイベントの同行者毎に前記読み手との関連性を指標化した評価パラメータを第３データベースに格納するステップと、
前記第３データベースから全ての同行者について前記読み手の同行者の評価パラメータを取得するステップと、
前記取得された書き手の同行者の評価パラメータと、前記読み手の全ての同行者の評価パラメータとの一致度をそれぞれ算出するステップと、
前記算出された一致度に基づいて前記読み手の同行者を提示するステップと
をさらに具備することを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の情報提示方法。
【請求項１０】
前記一致度の算出において、前記書き手の同行者の評価パラメータに加えて、当該同行者とのイベントに基づいて前記一致度を算出することを特徴とする請求項９に記載の情報提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、提示すべき対象を別の対象でたとえて提示するための情報提示装置及び情報提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コミュニケーションにおいて相手に何かを説明する際に、わかり易く伝える一つの方法として比喩表現がある。
例えば、非特許文献１には、比喩表現を扱うシステムの実装について記載されている。同システムは、被験者によりなされた過去の回答の適切さを指標とし、人の感覚に合った比喩理解モデルを構築している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】今井豊，石崎俊，「比喩理解のための顕現属性の幾何学的抽出法」，人工知能学会誌，Ｖｏ．１５，Ｎｏ．２，ｐｐ．３０９−３２０，２０００
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、上記技術では、比喩表現そのものに個々のユーザの経験は反映しないため、構築されるモデルは万人に共通である。よって、提示された比喩表現が、必ずしも個々のユーザにとって理解し易いものであるとは限らない。
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、利用者の経験を反映して提示すべき対象の理解度を向上させることができる情報提示装置及び情報提示方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明の第１の態様は、文章データに含まれる情報をたとえて提示する装置及び方法であって、前記文章データの書き手のイベント、当該イベントの日付、場所及び同行者を示す情報を第１データベースに格納する手段と、前記同行者毎に前記書き手との関連性を指標化した評価パラメータを第２データベースに格納する手段と、前記文章データから日付と滞在地の組み合わせを抽出する手段と、前記抽出された組み合わせに該当するイベントの同行者を前記第１データベースから読み込む手段と、前記同行者に対応する前記評価パラメータを前記第２データベースから取得する手段とを具備するものである。
【０００６】
第１の態様によれば、第１の態様によれば、文章の書き手の行動履歴情報を反映して、書き手とそのイベントの同行者との関連性を指標化した評価パラメータを求め、書き手の感覚を定量的な表現で提示することで、利用者の理解度を向上させることができる。
【０００７】
本発明の第２の態様は、前記第１の態様において、前記評価パラメータは、少なくとも前記書き手と前記同行者との同行頻度及び関係性を有することを特徴とする。  
第２の態様によれば、評価パラメータを書き手と同行者との同行頻度及び関係性によって表すことで、例えば、「いつものメンバ」という曖昧な表現に対して、書き手の同行者と関係（同行頻度、関係性）を定量的な評価パラメータで提示することで、当該同行者がどの位の頻度で会う、どのような関係性の相手であるかを的確に理解することができる。
【０００８】
本発明の第３の態様は、前記第２の態様において、前記評価パラメータは、さらに前記書き手と前記同行者との親密度を有することを特徴とする。  
第３の態様によれば、評価パラメータを書き手と同行者との同行頻度、関係性、及び親密度によって表すことで、さらに当該同行者がどのくらい親密な相手であるかまで含めて的確に理解することができる。
【０００９】
本発明の第４の態様は、前記第１乃至３のいずれかの態様において、前記文章データの読み手のイベントの同行者毎に前記読み手との関連性を指標化した評価パラメータを第３データベースに格納する手段と、前記第３データベースから全ての同行者について前記読み手の同行者の評価パラメータを取得する手段と、前記取得された書き手の同行者の評価パラメータと、前記読み手の全ての同行者の評価パラメータとの一致度をそれぞれ算出する手段と、前記算出された一致度に基づいて前記読み手の同行者を提示する手段とをさらに具備するものである。
【００１０】
第４の態様によれば、個々のユーザの経験（行動履歴情報）を用いて比喩表現を生成することで、各ユーザ毎に理解し易い表現を提示することができる。すなわち、文章の書き手の経験と同等な読み手の経験を提示することにより、書き手と読み手との間における共感性を高めることが可能となる。
【００１１】
本発明の第５の態様は、前記第４の態様において、前記一致度の算出において、前記書き手の同行者の評価パラメータに加えて、当該同行者とのイベントに基づいて前記一致度を算出するものである。  
第５の態様によれば、さらに書き手の経験に一致するような読み手の経験を提示することが可能となり、書き手の経験に対する共感をより高めることができる。
【発明の効果】
【００１２】
すなわちこの発明によれば、利用者の経験を反映して提示すべき対象の理解度を向上させることができる情報提示装置及び情報提示方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図。
【図２】書き手のライフログデータベースの構成例を示す図。
【図３】書き手の同行者データベースの構成例を示す図。
【図４】平均同行間隔の算出処理の一例を示す図。
【図５】同項間隔の分散の算出処理の一例を示す図。
【図６】第１実施形態に係る情報提示装置の処理手順を示すフローチャート。
【図７】第１実施形態に係る実施例１を示す図。
【図８】本発明の第２実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図。
【図９】第２実施形態に係る情報提示装置の処理手順を示すフローチャート。
【図１０】評価値算出処理を示す図。
【図１１】評価値算出式の一例を示す図。
【図１２】第２実施形態に係る実施例２を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、この発明に係る情報提示装置及び情報提示方法の実施の形態について説明する。  
（第１実施形態）  
第１実施形態は、文章に含まれる「いつものメンバ」のような曖昧な表現について、その文章の書き手の行動履歴情報（ライフログデータ）を用いて定量的な指標（評価パラメータ）を求める手法について説明する。
【００１５】
図１は、第１実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図である。情報提示装置１０１は、入力文章分析部１１、同行者ＩＤ読込部１２、書き手の同行者評価パラメータ取得部１３、書き手のライフログデータベース（ライフログＤＢ）２、及び書き手の同行者データベース（書き手の同行者ＤＢ）３を備える。
【００１６】
入力文章分析部１１には、評価対象となる表現を使用した文書（入力文章）がテキストデータとして入力される。入力文章分析部１１は、構造解析等の手法を用いて、書き手の文章に記載された日付と滞在地の組み合わせを抽出する。
同行者ＩＤ読込部１２は、入力文章分析部１１で抽出された日付と滞在地の組み合わせをもとに、後述するライフログＤＢ２から該当するイベントの同行者ＩＤを読み込む。
【００１７】
書き手の同行者評価パラメータ取得部１３は、同行者ＩＤ読込部１２で読み込んだ同行者ＩＤをもとに、後述する書き手の同行者ＤＢ３から、同行者と書き手との関連性を指標化した評価パラメータを取得する。なお、書き手の同行者ＤＢ３を予め設けておくのではなく、書き手の同行者評価パラメータ取得部１３が、後述する方法でライフログＤＢ２から同行者評価パラメータを算出するように構成してもよい。
図２に、ライフログＤＢ２の構成例を示す。ライフログＤＢ２には、日付、書き手のその日のイベント、当該イベントを実施した場所（ランドマーク）、及び当該イベントへの同行者ＩＤが記憶される。ライフログＤＢ２はユーザ毎に作成される。
【００１８】
図２に示すように、ライフログＤＢ２は、滞在地ＤＢ２０１、滞留地ＤＢ２０２及びスケジュールＤＢ２０３をもとに作成することができる。
滞在地ＤＢ２０１は、書き手の携帯端末が有するＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等によって取得される位置情報（緯度・経度情報）とその取得時刻を格納する。
【００１９】
滞留地ＤＢ２０２は、日付、開始時刻、終了時刻、及び緯度・経度情報を有する。滞在地ＤＢ２０１に含まれる緯度・経度情報から、例えば、一定範囲に一定時間以上滞留した場合を滞留とみなす、等の処理により抽出される滞留地一覧を格納する。
スケジュールＤＢ２０３は、書き手の携帯端末が有するスケジューラ等によって登録されたイベントとその日時を対応付けて格納する。
【００２０】
ライフログＤＢ２のランドマークは、滞留地ＤＢ２０２の各滞留地の緯度・経度に対応するランドマーク名を付与して格納する。名称の対応付けは、例えば、汎用的に利用可能な地理情報に関するＡＰＩ（Application Interface）等を利用する。
【００２１】
ライフログＤＢ２のイベントは、滞留地ＤＢ２０２に蓄積されている各滞留地を、１イベントとして登録する。イベント名は、滞留地ＤＢ２０２における滞留時間に対応するイベントがスケジュールＤＢ２０３に存在する場合、該当イベント名称をライフログＤＢ２に格納し、存在しない場合は空欄とする。対応付けは、例えば、イベント実施時間と滞留時間が最も長く重複するものを選出する。
【００２２】
なお、ライフログＤＢ２のイベント、ランドマークの名称がユーザ間で必ずしも完全一致するとは限らないため、ライフログＤＢ２の個々の名称を事前にカテゴリ分類する。例えば、打合せ、会議等は、仕事に分類する。このように分類を行うことにより、後述する同行者抽出処理において完全に一致する名称が存在しない場合はカテゴリが一致すれば同等とみなす、という代替処理が行える。
【００２３】
ライフログＤＢ２の同行者ＩＤは、他ユーザの滞在地ＤＢ２０１−Ｂ，Ｃ，…と当該ユーザ自身の滞在地ＤＢ２０１を用いて、例えば、“瀬古俊一，西野正彬，茂木学，山田智広，武藤伸洋，阿部匡伸，「誤差情報を考慮した同行判定の最適化方法」，電子情報通信学会総合大会講演論文集２００９年＿情報・システム（１），１２４，２００９−０３−０４”等の手法により各時間帯における同行者を抽出し、ライフログＤＢ２に格納する。なお、同行者ＩＤはグループ毎に付与する。例えば、ユーザＡ，Ｂとの同行は、ＩＤ＝１、ユーザＢのみとの同行はＩＤ＝２とする。
【００２４】
図３に、書き手の同行者ＤＢ３の構成例を示す。書き手の同行者ＤＢ３には、同行者毎に、同行者と会う頻度（同行頻度）、親密度、及び関係性（イベント種類毎の同行比率）が記憶される。例えば、同行者１について同行頻度、親密度、関係性を算出する際にはライフログＤＢ２から同行者ＩＤが１である行を参照する。同行者ＤＢ３もライフログＤＢ２と同様に、各ユーザ毎に作成する。同行者ＩＤは、ライフログＤＢ２の同行者ＩＤ列に記載のＩＤと対応するものとする。各同行者ＩＤに対応する同行者名は、例えば後述する同行頻度算出時に、比較対象とする他ユーザの滞在地ＤＢ２０１−Ｂ，Ｃ，…に付与される本人の名称を用いるものとする、あるいは、同行者ＤＢ３の作成時に手動で入力する、等の手段により格納する。
【００２５】
同行者ＤＢ３の同行頻度は、計算時の日付（現在日）と、過去にその相手と同行した日を入力として、図４及び図５に示す算出式により平均同行間隔及びその分散を算出する。同じ日に何度も同行するような場合まで考慮したい場合には、日単位ではなく、時間単位で、例えば計算時の日時（現在日時）と、過去の同行日時（同行したイベントの開始時刻）を用いて計算することもできる。
【００２６】
図４は、平均同行間隔の算出処理を示したものである。図４の算出式により、現在からｎ回前までの同行に関して、同行間隔の平均を算出する。
図５は、同行間隔の分散算出処理を示したもので、図５の算出式により、現在からｎ回前までの同行に関して、同行間隔の分散を算出する。
【００２７】
同行者ＤＢ３の親密度は、何らかの既存手法により算出する。例えば、特開２０１１−７６５３３に記載される手法等を用いて同行者との親密度を求めることができる。或いは、ライフログＤＢ２の同行者列作成時に同行者との総同行時間長を算出してライフログＤＢ２に共に格納しておき、その値を親密度合いとすることもできる。親密度の値は、同行時間長が最も長い同行者に対する比率によって算出する。図３の例では、最も長い同行者の親密度を１とする。
【００２８】
同行者ＤＢ３の関係性は、関係性の分類は、例えば、仕事／プライベート／サークル、など同行者ＤＢ作成時に定義する。関係性の分類方法として、イベントのカテゴリによって分類する方法と時間帯によって分類する方法などが挙げられる。例えば、カテゴリによって分類する方法としては、カテゴリが仕事の場合は関係性を仕事、カテゴリが娯楽・休暇の場合は、関係性をプライベートと分類する。時間帯によって分類する方法は、例えば、平日の９：００−１９：００は仕事、それ以外はプライベートと分類する。関係性の値の算出は、例えば同行者１と１０回同行した経験があり、うち２回が仕事、８回がプライベートの場合であれば、仕事を０．２、プライベートを０．８というように、合計値が１となるように設定する。
【００２９】
次に、このように構成された情報提示装置１０１の動作について説明する。図６は、第１実施形態に係る情報提示装置の処理手順を示すフローチャートである。図７は、第１実施形態に係る実施例１を示す図である。なお、図６の各ステップの処理に先立ち、書き手のライフログＤＢ２及び書き手の同行者ＤＢ３は、予め作成しておくものとする。
【００３０】
ステップＳ１ａにおいて、入力文章分析部１１は、書き手の文章から日付、滞在地を抽出する。例えば、図７のような入力文章から「５月３０日」と「横浜」の組み合わせが抽出され、同行者ＩＤ読込部１２に出力される。
ステップＳ２ａにおいて、同行者ＩＤ読込部１２は、入力文章分析部１１で抽出された日付と滞在地をキーとして書き手のライフログＤＢ２を参照し、該当するイベントの同行者ＩＤを読み込む。例えば、図２の書き手のライフログＤＢ２においては、当該日時（５月３０日）、当該滞在地（横浜）、の行の同行者ＩＤ（１）を読み込む。
【００３１】
ステップＳ３ａにおいて、書き手の同行者評価パラメータ取得部１３は、同行者ＩＤ読込部１２により読み込まれた同行者ＩＤをキーに書き手の同行者ＤＢ３から当該同行者の評価パラメータを取得する。例えば、評価パラメータとして、図３に示すように、同行者ＩＤ（１）の同行頻度（平均同行間隔＝０．８，平均同行間隔の分散＝０．０２）、親密度（総同行時間長＝０．７）、及び関係性（仕事＝０．９，サークル＝０，等の各値）が取得される。
【００３２】
実施例１では、同行者の評価パラメータ（同行頻度及び関係性）から、図７に示すように、“週に平均４回会う会社関係のメンバの飲み会のようなイメージです。”のように「いつものメンバ」という曖昧な表現を定量的な「たとえ」で提示することが可能となる。
【００３３】
以上述べたように、第１実施形態によれば、文章の書き手の経験（ライフログデータ）を反映して「いつものメンバ」のような曖昧な表現を定量的な評価パラメータで提示すること可能となるため、提示すべき対象について利用者の理解度を向上させることができる。
【００３４】
（第２実施形態）  
第２実施形態は、文章に含まれる「いつものメンバ」のような曖昧な表現について、その文章の書き手と読み手のそれぞれの行動履歴情報（ライフログデータ）を用いて各人の評価パラメータを求め、読み手にとって適切な事象によって当該表現についての「たとえ」を提示する手法について説明する。
【００３５】
図８は、第２実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図である。情報提示装置１０２は、上記図１に示す情報提示装置１０１の構成に、読み手の同行者評価パラメータ取得部１４、評価値算出部１５、同行者（たとえ）提示部１６、及び読み手の同行者ＤＢ４を追加したものである。図８において、上記第１実施形態の図１と同一の構成には同一の符号を付し、詳しい説明は省略する。
【００３６】
読み手の同行者ＤＢ４は、文章の読み手の同行者毎に、同行頻度、親密度、及び関係性が記憶される。読み手の同行者ＤＢ４は、書き手の同行者ＤＢ３と同様に、読み手のライフログＤＢ（図示省略）をもとにユーザ毎に作成される。
読み手の同行者評価パラメータ取得部１４は、読み手の同行者ＤＢ４から全同行者の評価パラメータを取得する。
【００３７】
評価値算出部１５は、書き手の同行者評価パラメータ取得部１３により取得される書き手の同行者の評価パラメータと、読み手の同行者評価パラメータ取得部１４により取得される全ての読み手の同行者の評価パラメータとの間の一致度を算出し、一致度が閾値以上となる同行者を出力する。
同行者提示部１６は、評価値算出部１５から出力される一致度が閾値以上の同行者を「たとえ」として提示する。
【００３８】
次に、このように構成された情報提示装置１０２の動作について説明する。図９は、第２実施形態に係る情報提示装置の処理手順を示すフローチャートである。なお、図９において、ステップＳ１ｂ〜Ｓ３ｂまでは、上記第１実施形態の図４のステップＳ１ａ〜Ｓ３ａと同様の処理であるため、詳しい説明は省略する。また、図９の各ステップの処理に先立ち、書き手のライフログＤＢ２、書き手の同行者ＤＢ３及び読み手の同行者ＤＢ４は、予め作成しておくものとする。
【００３９】
図９のステップＳ４ｂにおいて、読み手の同行者評価パラメータ取得部１４は、読み手の同行者ＤＢ４から読み手の全ての同行者の評価パラメータを取得する。
ステップＳ５ｂにおいて、評価値算出部１５は、書き手の同行者の評価パラメータと読み手の全ての同行者の評価パラメータとの一致度をそれぞれ算出し、一致度が最も高い読み手の同行者を決定する。図１０に示すように、書き手の同行者ＩＤ（１）の評価パラメータと、読み手の同行者ＤＢ４の全ての同行者ＩＤ（１，２，…）の評価パラメータとの一致度を算出する。
【００４０】
同行者の一致度は、例えば、同行頻度の評価値×総同行時間長の評価値×関係性の評価値により算出する。各評価値の算出式は、図１１に示すコサイン類似度により求める。同行頻度については、ｘ１＝平均同行間隔，ｘ２＝平均同行間隔の分散のように２つの評価パラメータを用いて評価値を算出する。関係性については、ｘ１＝仕事の同行比率，ｘ２＝サークルの同行比率、…のように複数の評価パラメータを用いて評価値を算出する。
【００４１】
ステップＳ６ｂにおいて、評価値算出部１５は、ステップＳ５ｂで決定した読み手の評価パラメータの一致度が闘値以上であるかを判定し、一致度が閾値以上であると判定した場合は、上記ステップＳ５ｂで決定された同行者を結果として同行者提示部１６に提示する（ステップＳ７ｂ）。一方、評価値算出部１５は、上記ステップＳ６ｂの判定において、評価値の一致度が閾値以上でないと判定された場合は、「当該経験無し」として終了する（ステップＳ８ｂ）。
【００４２】
同行者提示部１６は、図１２に示すように、書き手が記載したブログ等の文章中の「いつものメンバ」について、“あなたの経験にたとえると、ｘさん、ｙさんとの飲み会のようなイメージです。”という「たとえ」を提示する。このように読み手の経験を反映したたとえを提示することで、どれ位親しい人かを理解させることが可能となる。
【００４３】
以上述べたように、上記第２実施形態では、文章の書き手の経験（ライフログデータ）を反映して書き手の同行者の定量的な評価パラメータを求め、さらに読み手のライフログデータから読み手の各同行者の評価パラメータを求め、両者の評価パラメータの一致度が高い読み手の同行者を「たとえ」として提示する。したがって、第２実施形態によれば、読み手に対し、書き手の当該表現の使用に関する理解度を向上させ、文書の理解を支援する情報提供を行うことが可能となる。すなわち、文章の書き手の経験と同等な読み手の経験を提示することにより、書き手と読み手との間における共感性を高めることができる。
【００４４】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、評価値算出部１５において、書き手の同行者とのイベント「飲み会」も考慮し、一致度が閾値以上である読み手の同行者が複数選出された場合に、その中でイベントも一致する読み手の同行者を優先的に抽出するようにしてもよい。この場合、読み手のライフログＤＢの同行者ＩＤ列において、同行者ＩＤ読込部１２で抽出された書き手の同行者のＩＤに対応する行のイベントのテーブルを参照する。つまり、読み手のライフログＤＢから、複数選出された読み手の同行者ＩＤに対応する行のイベントのテーブルを参照し、イベントも一致する読み手の同行者を抽出する。このように構成すると、さらに書き手の経験に一致するような読み手の経験を提示することが可能となり、書き手の経験に対する共感をより高めることができる。
【００４５】
要するに、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００４６】
１０１…第１実施形態の情報提示装置、１１…入力文章分析部、１２…同行者ＩＤ読込部、１３…書き手の同行者評価パラメータ取得部、２…書き手のライフログデータベース、３…書き手の同行者データベース、２０１…滞在地データベース、２０２…滞留地データベース、２０３…スケジュールデータベース、１０２…第２実施形態の情報提示装置、１４…読み手の同行者評価パラメータ取得部、１５…評価値算出部、１６…同行者提示部、４…読み手の同行者データベース。
【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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