(57)【要約】【課題】  提供する観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す情報を算出することが可能な鮮度算出装置、鮮度算出方法及びプログラムを提供する。【解決手段】  本発明の鮮度算出装置は、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得する第一の情報収集手段と、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得する第二の情報収集手段と、少なくとも第一のコンテキスト情報の観測精度と、第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する鮮度値算出手段と、を含む。【選択図】      図1
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得する第一の情報収集手段と、
第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得する第二の情報収集手段と、
少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する鮮度値算出手段と、
を含む情報鮮度算出装置。
【請求項２】
前記第一のコンテキスト毎に、最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報を保持する新鮮情報管理手段と、
利用者からのコンテキスト情報の要求に応じて、前記新鮮情報管理手段が保持する第一のコンテキスト情報及び前記算出した鮮度値を提供する情報提供手段と、
を含む請求項１に記載の鮮度値算出装置。
【請求項３】
前記新鮮情報管理手段は、前記第一の情報収集手段が新たな第一のコンテキスト情報を取得した場合、前記保持する第一のコンテキスト情報及び前記新たに取得した第一のコンテキスト情報の鮮度値を、前記鮮度値算出手段を用いて算出し、より鮮度が高い第一のコンテキスト情報を新たに保持する、
請求項２に記載の鮮度値算出装置。
【請求項４】
前記第二のコンテキスト情報が、前期第一のコンテキストの主体の位置に関する情報である、
請求項１〜３のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
【請求項５】
前記新鮮情報管理手段が保持する第一のコンテキスト情報の鮮度値が所定の条件を満たすように前記第一の情報収集手段に所定の制御を行う情報収集制御手段と、
をさらに含む請求項２〜４のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
【請求項６】
前記所定の条件が、前記新鮮情報管理手段が保持する前記第一のコンテキスト情報が所定の鮮度要求を満たすことである、
請求項５に記載の情報鮮度算出装置。
【請求項７】
前記所定の条件が、前記第一の情報収集手段が取得する第一のコンテキスト情報の鮮度値間の相対的な条件を含む、
請求項５又は６に記載の情報鮮度算出装置。
【請求項８】
前記所定の条件が、第三のコンテキストに関する観測情報である第三のコンテキスト情報により変化する、
請求項５〜７のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
【請求項９】
前記情報収集制御手段は、利用者の要求の入力に基づいて前記所定の条件の登録、修正又は削除を実行する、
請求項５〜８のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
【請求項１０】
前記情報収集制御手段の所定の制御が、前記所定の条件を満たしながら、第一のコンテキスト情報収集手段による第一のコンテキスト情報の取得のためのコストを低減する制御である、
請求項５〜９のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
【請求項１１】
前記情報収集制御手段の所定の制御が、前記第一のコンテキスト情報の取得に関する複数個の制御方法の中から、一又は二以上の制御方法を選択し実施するものである、
請求項５〜１０のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
【請求項１２】
前記情報収集制御手段の制御方法の選択が、前記制御方法を実施することにより得られる観測情報に見込まれる鮮度値に基づく、
請求項１１に記載の情報鮮度算出装置。
【請求項１３】
前記情報収集制御手段の制御方法の選択が、前記制御方法を実施するためのコストに基づく、
請求項１１又は１２に記載の情報鮮度算出装置。
【請求項１４】
前記鮮度値算出手段が、さらに前記第二のコンテキストの変化に関連して第一のコンテキストの変化の大きさを類推し得る第四のコンテキストに関する情報である第四のコンテキスト情報にも基づき、鮮度値を算出する、
請求項１〜１３のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
【請求項１５】
前記第二のコンテキスト情報が、時間に関する情報である、
請求項１〜１４のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
【請求項１６】
前期鮮度値算出手段は、第二のコンテキスト情報の観測精度にも基づき鮮度値を算出する、
請求項１〜１５のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
【請求項１７】
前記情報提供手段は、前記算出された鮮度値を、前記保持する鮮度が最も高い第一のコンテキスト情報とともに出力装置に表示することで提供する
請求項２〜１６のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
【請求項１８】
第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、
第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、
少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する、
情報鮮度算出方法。
【請求項１９】
情報鮮度算出装置に、
第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、
第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、
少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する、
処理を実行させる情報鮮度算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実世界の状況に関する観測情報を、その観測情報を利用したい利用者へ提供する際の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
実世界の人、物又は事の状況（以下「コンテキスト」という。）をセンサにより観測する等して取得し、得られた情報（以下「観測情報」という。）に基づいて状況に適したサービス提供を行うコンテキストアウェアサービスが行われている。そのようなコンテキストアウェアサービスを提供するに当たって、観測に関するメタ情報をコンテキストアウェアサービスの提供に活用する技術が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１は、観測時刻からの経過時間等に基づいて、複数のプレゼンス情報（観測情報）の信頼度を求め、これに基づき唯一のプレゼンス情報を選ぶ技術を開示している。
【０００４】
また、特許文献２は、あるコンテキストに関する複数センサからの複数のトラックデータ（観測情報）について、各観測情報の観測の信頼性（観測精度）等に基づいて優先度を求め、これに基づき複数の観測情報の中から共通データ（代表となる情報）を選択する技術を開示している。
【０００５】
なお、以降の説明において観測情報を提供する装置をコンテキスト情報提供装置という。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２８０２２９
【特許文献２】特開２００９−２０４３０７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の特許文献１及び２は、観測精度や観測時刻からの経過時間といった情報に基づき観測情報を比較する方法を示している。しかしながら特許文献１及び２に記載の技術では、コンテキスト情報提供装置が保持する提供可能な観測情報と、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを表す指標を得ることはできない。そのため、特許文献１及び２に記載の技術では、上述の観測情報の真のコンテキストとの乖離可能性の大きさに基づく、より効果的なコンテキストアウェアサービスの実施や、より効率の良い観測情報の収集や管理、提供を行うことができない。
【０００８】
以上より本発明は、提供する観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す情報を算出することが可能な鮮度算出装置、鮮度算出方法及び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】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の情報鮮度算出装置は、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得する第一の情報収集手段と、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得する第二の情報収集手段と、少なくとも第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、第一のコンテキスト情報の観測時点からの第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する鮮度値算出手段と、を含む。
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明の情報鮮度算出方法は、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、少なくとも第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、第一のコンテキスト情報の観測時点からの第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する。
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明の情報鮮度算出プログラムは、情報鮮度算出装置に、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、少なくとも第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、第一のコンテキスト情報の観測時点からの第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、コンテキスト情報を提供する際の、あるコンテキストに関する観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す鮮度値を算出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１実施形態に係る情報鮮度算出装置１００の構成例を示すブロック図である。
【図２】第一のコンテキスト情報である観測情報の例を示す図である。
【図３】第二のコンテキスト情報である観測情報の例を示す図である。
【図４】算出方法記憶部１４０が記憶する内容の一例を示す図である。
【図５】第一の情報収集部１１０が、新たな観測情報（取得観測情報）を取得した際の動作の流れを示すフローチャートである。
【図６】情報提供部１６０が、利用者から情報要求を受けた際の動作の流れを示すフローチャートである。
【図７】第２実施形態に係る情報鮮度算出装置２００の構成例を示すブロック図である。
【図８】鮮度要求テーブルが保持する観測情報の鮮度値に関する所定の条件の一例を示す図である。
【図９】情報収集制御部２５０に関係する情報鮮度算出装置２００の動作の流れを示すフローチャートである。
【図１０】第３実施形態に係る情報鮮度算出装置３００の構成例を示すブロック図である。
【図１１】第４実施形態に係る情報鮮度算出装置４００の構成例を示すブロック図である。
【図１２】算出方法記憶部４４０が記憶する内容の一例を示す図である。
【図１３】第５実施形態に係る情報鮮度算出装置５００の構成例を示すブロック図である。
【図１４】気温に関する観測情報の一例を示す図である。
【図１５】位置に関する観測情報の一例を示す図である。
【図１６】実施例４において新たに取得される観測情報を示す図である。
【図１７】第１実施形態に係る情報鮮度算出装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
まず、本発明の実施形態の理解を容易にするために、本発明の背景を説明する。
【００１５】
観測情報の取得はセンサにより行う。観測情報の取得を行うセンサは、必ずしもコンテキストアウェアサービスを実施したいコンテキスト情報利用者（以下、単に「利用者」という。）により設置されるものではない。また利用者が自由にセンサを利用できるわけではない。多くの場合、観測情報の取得を行うセンサは、第三者により設置される。そのため、利用者は、自由にそのセンサを制御することができない。具体的には、利用者は、そのコンテキストのコンテキスト主体（コンテキストが属する人、物又は事。）からのプライバシーの保護要求、センサ自体の制約（消費電力等）その他の理由により、任意の時点の観測情報を取得できるとは限らない。
【００１６】
そのため、利用者が現に観測情報を必要としている時点において、コンテキスト情報提供装置が保持する提供可能な観測情報は、該時点における真のコンテキストとは乖離している可能性がある。なぜならば、コンテキストは、コンテキスト情報提供装置が保持している観測情報を観測した時点から、時間的、空間的又はその他の状況の変化に応じて変化しているからである。
【００１７】
また、観測情報の取得に用いられるセンサは、必ずしも観測精度が十分であるとは言えない。そのためセンサからの観測情報は、その観測の時点で既に、真のコンテキストとの間で乖離している可能性がある。例えば、同一のコンテキストを観測することができる複数のセンサの間においても、センサの種類や稼動状態等によって、得られる観測情報の観測精度は異なる。観測精度が十分でないことから、利用者が得られる観測情報は、その観測情報を利用する時点での真のコンテキストとの間で乖離が生じている可能性がある。
【００１８】
上述したような、観測情報と真のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを把握することができれば、コンテキスト情報の提供者は、より効果的なコンテキストアウェアサービスを実施することができる。また、コンテキスト情報の提供者は、観測情報の収集、管理、提供等をより効率よく行うことができる。
【００１９】
以下に説明される本発明の実施形態によれば、コンテキスト情報を提供する際の、あるコンテキストに関する観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す鮮度値を算出し提供することが可能となる。そのため本発明の実施形態によれば、利用者がより効果的なコンテキストアウェアサービスを実施したり、コンテキスト情報提供装置が観測情報の収集、管理、提供等をより効率よく行ったりすることができる。
【００２０】
＜第１実施形態＞
次に、本発明の第１実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２１】
図１は本発明の第１実施形態に係る情報鮮度算出装置１００の構成例を示すブロック図である。
【００２２】
図１に示すように、情報鮮度算出装置１００は、第一の情報収集部１１０と、第二の情報収集部１２０と、鮮度値算出部１３０と、算出方法記憶部１４０と、新鮮情報管理部１５０と、情報提供部１６０とを含む。
【００２３】
第一の情報収集部１１０は、あるコンテキストに関する観測情報を取得する。以下、第一の情報収集部１１０が取得する観測情報の対象であるコンテキストを第一のコンテキストという。また。第一の情報収集部１１０が取得する観測情報を第一のコンテキスト情報という。第一のコンテキスト情報の具体的な取得方法は、特に限定されない。
【００２４】
第二の情報収集部１２０は、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報を取得する。以下、第二のコンテキストに関する観測情報を第二のコンテキスト情報ともいう。第二のコンテキスト情報の具体的な取得方法は、特に限定されない。
【００２５】
鮮度値算出部１３０は、第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、第一のコンテキスト情報の観測時点からの第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する。鮮度値の具体的な算出方法は、特に限定されない。
【００２６】
算出方法記憶部１４０は、第一のコンテキスト情報の鮮度値の具体的な算出方法を記憶する。算出方法記憶部１４０が記憶する算出方法は、鮮度値算出部１３０の鮮度値の算出に利用される。
【００２７】
新鮮情報管理部１５０は、第一のコンテキスト毎に、最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報を新鮮情報として保持する。新鮮情報管理部１５０が保持する新鮮情報は、以降で保持観測情報と呼ばれる。新鮮情報管理部１５０は、新たに取得した第一のコンテキスト情報と、当該第一のコンテキストの保持観測情報として保持している第一のコンテキスト情報との鮮度値を比較して、より鮮度の高い第一のコンテキスト情報を新たな保持観測情報として保持する。
【００２８】
情報提供部１６０は、利用者からのコンテキスト情報の要求に応じて第一のコンテキスト情報及び鮮度値を提供する。なお、情報提供部１６０は、新鮮情報管理部１５０が保持している第一のコンテキスト情報及び鮮度値を提供しても良いし、鮮度値算出部１３０を用いて提供時点での鮮度値を計算し直して提供しても良い。
【００２９】
以下、各構成部について詳細に説明する。
【００３０】
第一の情報収集部１１０は、単一又は複数個のセンサであっても良い。また、第一の情報収集部１１０は、ゲートウェイサーバを通じてクエリの送出や集約された観測情報の取得を行う単一又は複数個のセンサから構成されるセンサネットワークに接続されても良い。
【００３１】
また、第一の情報収集部１１０は、複数のコンテキスト主体又は複数種類のコンテキストに関して、例えば、各々に関する観測情報を取得可能な、対応する複数種類のセンサから構成されていても良い。または、第一の情報収集部１１０は、複数のコンテキスト主体又は複数種類のコンテキストに関する観測情報を取得可能な単一のセンサであっても良く、又は複数のセンサの組合せであっても良い。
【００３２】
また、第一の情報収集部１１０は、あるコンテキスト主体のある一種類のコンテキストに関して、当該コンテキストの観測情報を取得可能な複数種類のセンサから構成されていても良い。または、第一の情報収集部１１０は、あるコンテキストに対して、観測の契機、観測周期、観測精度が異なる複数通りの稼動状態に応じて切り替え可能に、観測情報の取得を行うセンサであっても良いし、又はこれらの組合せであっても良い。
【００３３】
なお、第一の情報収集部１１０は、観測情報の取得が可能であれば良く、上記の例に限定されない。
【００３４】
また、第一の情報収集部１１０における所定のコンテキストに関する観測情報の取得方法は、例えば、（１）不特定のタイミングで取得する、（２）所定の周期で取得する、（３）利用者又はそれ以外の第三者によるクエリが到着したタイミングで取得をする、（４）所定の周期で観測を行い、観測値がある特定の値をとる、またはある範囲内の値をとる場合に限り取得する、（５）観測情報として採用する他のコンテキストに関する観測情報の観測値が特定の値をとる、またはある範囲内の値をとる場合に限り取得する、という方法でも良い。または観測情報の取得方法は、上記（１）から（５）のいくつかの方法の組合せであっても良く、また、上記の方法に限定されない。
【００３５】
第一の情報収集部１１０が取得するあるコンテキストに関する観測情報（第一のコンテキスト情報）は、例えば、当該コンテキスト主体をセンサで観測し、得られたｒａｗデータであっても良い。また、第一のコンテキスト情報は、当該コンテキスト主体をセンサで観測し、得られたｒａｗデータを、センサ自身、収集過程に設置されたゲートウェイサーバ、その他の中継サーバ等において何らかの処理を施した結果であっても良い。ここで何らかの処理とは、例えば集約や分析、加工を含むが、これらに限定されない。
【００３６】
図２は、第一のコンテキスト情報である観測情報の例を示す図である。図２に示すように、本実施形態における観測情報は、当該観測情報が表すコンテキストを識別するためのコンテキスト識別子、コンテキストの観測値、観測時刻及び観測精度を含む。
【００３７】
観測情報のコンテキスト識別子は、コンテキスト主体の識別子と、コンテキストの種類を表す属性名とを含む。図２の例においてコンテキスト識別子は、「第一のコンテキスト情報は、コンテキスト主体がＡさんであり、属性名が気温であるコンテキストに関する情報である」ことを示す。
【００３８】
観測情報の観測時刻は、センサが当該観測情報の観測を行った時刻でも良い。観測情報の観測時刻は、観測を行ったセンサ自身により付与されても良い。センサが内蔵時計を持たないという理由で、センサ自身により観測時刻の付与を行わない場合には、観測時刻は、観測情報の収集過程のいずれかにおいて付与されても良い。具体的には観測時刻は、個々のセンサの観測情報を収集するゲートウェイサーバにおいて付与されても良い。
【００３９】
観測情報の観測精度は、当該観測情報を取得した時点で当該観測情報と真のコンテキストの間で生じうる誤差の大きさを表す情報である。観測精度は、センサによる観測時に発生しうる誤差の大きさを示す具体的な値、例えば発生し得る誤差の平均値又は最悪値でも良い。観測精度は、センサの種類、センサの性能、稼動状態、観測時のセンサと観測対象の距離等、発生し得る誤差の大きさを示す具体的な値を間接的に参照するための情報であっても良い。
【００４０】
後者の場合、情報鮮度算出装置１００は、図１には図示しない、発生し得る誤差の大きさを間接的に参照するための情報から具体的な値を求めるための構成部をさらに含んでいても良い。例えば、観測精度が、センサの性能の情報である場合、情報鮮度算出装置１００は、コンテキスト情報取得時点における具体的な誤差の値をセンサの性能から計算する構成部を含んでいても良い。
【００４１】
第二の情報収集部１２０は、基本的に第一の情報収集部１１０と同様の構成で良く、例えば単一又は複数個のセンサであっても良く、特に限定されない。
【００４２】
また、観測情報を取得するタイミングも、基本的には第一のコンテキスト情報を取得する方法と同様に様々で良く、第一のコンテキスト情報を取得するのと同時に取得する方法でも良い。
【００４３】
第二の情報収集部１２０は、第一のコンテキスト情報が含む属性とは異なる属性に関する第二のコンテキスト情報を収集する。ただし第二のコンテキストは、第一のコンテキストと相関があるものである。
【００４４】
第二の情報収集部１２０は、例えば、第一のコンテキスト情報の観測時刻における第二のコンテキスト情報及び鮮度値を算出したい時刻における第二のコンテキスト情報をそれぞれ取得する。
【００４５】
図３は、第二のコンテキスト情報である観測情報の例を示す図である。図３に示すように、第二のコンテキスト情報は、第一のコンテキスト情報と同様のインターフェースで構成される情報でも良い。
【００４６】
図３に示すように、第二のコンテキスト情報である観測情報は、Ａさんに関する状況のうち位置に関する情報である。この場合コンテキストの観測値は、図３に示すように具体的にlatとlonの値（経度及び緯度に関する情報）でも良い。
【００４７】
また、第二の情報収集部１２０は、物理的には第一の情報収集部１１０と同一であっても良い。すなわち、第一のコンテキストに関する観測情報を取得するセンサが同時に第二のコンテキスト情報に関する観測情報を取得するなどしてもよい。その場合、取得する観測情報は、第一のコンテキスト情報と第二のコンテキスト情報とを統合した情報であっても良い。
【００４８】
ここで「統合した」とは、第一のコンテキスト情報と第二のコンテキスト情報を一つの情報としたことを意味する。例えば統合した情報は、図２及び図３に示す情報を一つにまとめた情報であっても良い。その場合、統合した情報のコンテキスト識別子は、「新たに取得したコンテキスト情報は、コンテキスト主体がＡさんであり、属性名が気温及び位置であるコンテキストに関する情報である」ことを示す。また、統合した情報は、気温及び位置のそれぞれにつき観測値及び観測精度を保持する。なお、観測時刻は、統合した情報を取得した時刻で良い。
【００４９】
また、第二の情報収集部１２０が取得する、ある時刻の観測情報は、必ずしもその時刻に観測を行い取得した観測値でなくても良い。その場合、観測情報の観測値は、例えば、コンテキストを取得したい時刻に最も近い過去ならびに未来に行った観測により取得した観測値の加重平均を用いて計算されても良い。また、その場合、観測情報の観測精度は、加重平均による予測の精度が考慮されても良い。
【００５０】
算出方法記憶部１４０は、観測情報の鮮度値の具体的な算出方法を記憶する。図４は、算出方法記憶部１４０が記憶する内容の一例を示す図である。図４に示すように、算出方法記憶部１４０は、観測情報のコンテキスト識別子に含まれる属性名と、当該属性名で示される種類のコンテキストに関する観測情報の鮮度値を算出するための鮮度値算出関数との対応関係を保持する。
【００５１】
算出方法記憶部１４０が保持する鮮度値算出関数は、観測情報の観測精度及び観測情報の観測時点と鮮度値を算出したい時点との間における第二のコンテキストの変化量をパラメータとし、鮮度値を算出したい時点における真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す鮮度値を算出するための関数である。第二のコンテキストの変化量とは、具体的には観測時点と鮮度値算出時点との間における観測値の差分の値である。
【００５２】
なお、以下では、鮮度値が観測情報と真のコンテキストとの乖離可能性が小さい状態を示すことを、鮮度が高いと表現する。また、前述のように鮮度が高い又は低い等の表現は、必ずしも鮮度値を表す具体的な数値の大小関係を意味しない。
【００５３】
例えば、鮮度値を表す具体的な数値がより小さい値である場合に鮮度値が観測情報と真のコンテキストとの乖離可能性がより小さい状態を示す場合、鮮度が高いという表現は、鮮度値を表す具体的な数値が小さいことを表す。また、鮮度値を表す具体的な数値がより大きい値である場合に鮮度値が観測情報と真のコンテキストとの乖離可能性がより小さい状態を示す場合、鮮度が高いという表現は、鮮度値を表す具体的な数値が大きいことを表す。
【００５４】
鮮度値の算出の一例として、図４の第一のコンテキストの属性名が「気温」である場合の鮮度値算出関数について説明する。属性名が気温である場合の関数において、鮮度値は、観測時点における真のコンテキストとの乖離可能性の大きさである観測精度を最も高い値とし、観測時点からの位置変化に伴い一定速度で値が低下していくかたちをとっている。
【００５５】
図４の例では気温の変化に相関のある変化量を持つ第二のコンテキストは「位置」である。気温の変化は、位置の変化に相関している。すなわち、位置変化に応じて、気温の真の値と観測される値とが乖離しうる、ということができる。鮮度値算出関数の第二項の定数Ｋ気温は、観測時点からの位置変化に伴う鮮度値の低下速度を表すもので、当該コンテキストの主体（例えば「Ａさん」）の存在する空間における、位置変化と当該空間の気温の分布をモデル化した値であるものとする。
【００５６】
該関数から算出される鮮度値は、鮮度値の算出時点での、観測情報に含まれる気温情報と当該気温情報の主体が存在する空間の真の気温との間で生じている可能性がある誤差の最悪値を表した情報になる。
【００５７】
次に、図４の第一のコンテキストの属性名が「快適さ」である場合の鮮度値算出関数について説明する。「快適さ」に関する鮮度値算出関数を用いる例としては、ある部屋にいる人の快適さに基づき空調制御を行うようなサービスが考えられる。該サービスを行う際、情報鮮度算出装置１００は、人の快適さを直接問い合わせる等して観測情報（第一のコンテキスト情報）を取得し、空調制御サービスを実施する利用者へ提供する。
【００５８】
このとき、人が感じる快適さは、例えばその人がいる部屋の室温や湿度等が変化した場合に、変化する可能性が高い。特に室温の変化量が大きいほどその人が感じる快適さの度合いが変化する可能性も大きくなる。
【００５９】
図４に記載の算出方法記憶部１４０が記憶する鮮度値算出関数は、室温や湿度の変化の影響を考慮した関数である。特に湿度に比較して室温の変化量が与える影響が大きいと考えられることから、室温に関する項を３乗し、湿度の関する項を２乗する関数の例を記載しているが、これに限定されない。
【００６０】
その他、快適さに関する第二のコンテキストは、そのコンテキスト主体の位置や体調等であっても良い。また、第二のコンテキストは、そのコンテキスト主体が存在する空間に関する、温度、湿度、騒音、密度であっても良い。
【００６１】
次に、図４の第一のコンテキストの属性名が「位置」である場合の鮮度値算出関数について説明する。属性名が位置である場合の鮮度値算出関数において、鮮度値は、観測時刻における真のコンテキストとの乖離可能性の大きさである観測精度を最も高い値とし、観測時刻からの経過時間に伴い一定速度で値が低下していく。ここで第二項の定数K位置は、観測時刻からの経過時間に伴う鮮度値の低下速度を表すもので、当該位置情報の主体が単位時間あたりに移動可能な距離をモデル化した値である。
【００６２】
鮮度値算出関数によって算出される鮮度値は、鮮度値の算出時点での、観測情報に含まれる位置情報と当該位置情報の主体の真の位置との間で生じている可能性がある誤差の最悪値を距離で表した情報になる。
【００６３】
なお、ここで例示した鮮度値算出関数はあくまで一例である。鮮度値算出関数は、より複雑な形の関数であっても良いし、複数のステップや分岐・繰り返しを含む、より複雑な手続きで鮮度値の算出を行う関数であっても良い。また、鮮度値算出関数は、鮮度値の算出に用いるパラメータとして、第二のコンテキストの変化量の観測精度をさらに用いても良い。また、第一のコンテキストと相関がある別のコンテキストを第二のコンテキストとしても良い。
【００６４】
鮮度値算出部１３０は、新鮮情報管理部１５０（又は第一のコンテキスト情報収集部１１０）から観測情報が入力される。鮮度値算出部１３０は、当該観測情報のコンテキスト識別子に含まれる属性名に対応する鮮度値算出関数を算出方法記憶部１４０から取得する。鮮度値算出部１３０は、取得した鮮度値算出関数を用いて、第一のコンテキスト情報の観測精度と、第二のコンテキストの観測時の観測値と、鮮度値を算出したい時点の第二のコンテキストの観測値とに基づき、当該観測情報の鮮度値を算出したい時点における鮮度値を算出する。なお、「第二のコンテキスト情報の観測時」とは直近に第二のコンテキスト情報を取得した時点を意味する。
【００６５】
具体的には、例えば第一のコンテキスト情報として図２の記載の情報を、第二のコンテキスト情報として図３に記載の情報を取得したとする。この場合、「第一のコンテキスト情報の観測精度」は、「１．０℃」である。「第二のコンテキスト情報の観測時の観測値」は、図３に示す位置の値である。「鮮度値を算出したい時点の第二のコンテキストの観測値」は、鮮度値を算出する際の現実の位置の値である。
【００６６】
第二のコンテキスト情報の属性によっては、算出時の正確な第二のコンテキスト情報が得られない場合も考えられる。この場合は、鮮度値算出部１３０は、算出したい時点の観測値は観測時点の観測値と同一の値であるとして、差分を０として計算しても良い。または、第二のコンテキストの観測値を取得した観測時からの経過時間に基づいて、第二のコンテキスト情報の観測時の観測値を補正しても良い。
【００６７】
また、鮮度値算出部１３０は、上述の要素に加え、さらに第二のコンテキスト情報の観測精度に基づいて鮮度値を算出しても良い。
【００６８】
新鮮情報管理部１５０は、コンテキスト毎に最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報を保持する。新鮮情報管理部１５０は、第一の情報収集部１１０が新たに取得したコンテキストの観測情報（以下「取得観測情報」という。）について、該時点において新鮮情報管理部１５０が保持している観測情報（以下、「保持観測情報」という。）との間で鮮度値算出部１３０により算出した鮮度値を比較する。新鮮情報管理部１５０は、比較した結果、より鮮度が高い観測情報を当該コンテキストに関する鮮度が最も高い観測情報であるとして保持する。
【００６９】
新鮮情報管理部１５０は、保持観測情報が取得観測情報に置き換えられた場合に、利用者にコンテキスト情報更新情報を通知するためのテーブル（以下「更新情報通知先テーブル」という。）を記憶していても良い。更新情報通知先テーブルは、コンテキスト識別子と、そのコンテキストに関するコンテキスト情報更新情報を通知すべき利用者との対応関係を保持していても良い。
【００７０】
さらに、新鮮情報管理部１５０は、更新情報通知先テーブルが保持するコンテキスト識別子と利用者の対応関係について、利用者又はその他の第三者の要求に従い登録、修正、削除が可能な構成としても良い。
【００７１】
情報提供部１６０は、利用者からのコンテキスト情報の要求（以下、単に「情報要求」という。）に応じて最も鮮度の高い観測情報を提供する。なお、情報要求は、利用者が欲するコンテキストを示すコンテキスト識別子を含む情報の通知によって行われる。コンテキスト情報更新情報は、置き換えられた観測情報を含んでいても良い。
【００７２】
具体的には、情報提供部１６０は、情報要求に応じて、情報要求に係るコンテキスト識別子が示すコンテキストに関して新鮮情報管理部１５０が保持する鮮度が最も高い観測情報を利用者へ提供する。また、情報提供部１６０は、情報要求があった時点での鮮度値も合わせて利用者へ提供しても良い。
【００７３】
また、情報提供部１６０は、新鮮情報管理部１５０が保持する観測情報が更新されると、更新情報通知先テーブルを参照して利用者にコンテキスト情報更新情報を通知しても良い。コンテキスト更新情報の通知は、図示しない他の構成部が更新情報通知先テーブルを参照することで行われても良いし、新鮮情報管理部１５０によって行われても良い。
【００７４】
次に図５及び図６を参照して、第１実施形態に係る情報鮮度算出装置１００の動作を説明する。
【００７５】
図５は、本実施形態における情報鮮度算出装置１００の第一の情報収集部１１０が、新たな観測情報（取得観測情報）を取得した際の動作の流れを示すフローチャートである。図５に示すように、第一の情報収集部１１０は、新たな観測情報（取得観測情報）を取得する（ステップＳ４０１）。
【００７６】
次に、新鮮情報管理部１５０は第一の情報収集部１１０から入力された取得観測情報を鮮度値算出部１３０に出力し、鮮度値算出部１３０は、その時点での取得観測情報の鮮度値を算出する（ステップＳ４０２）。なお、鮮度値を算出する際、鮮度値算出部１３０は、第二の情報収集部１２０から第二のコンテキスト情報を取得する。鮮度値算出部１３０は、取得した第二のコンテキスト情報を用いて鮮度値を算出する。
【００７７】
同時に、鮮度値算出部１３０は、取得観測情報のコンテキスト識別子で表されるコンテキストに関して、新鮮情報管理部１５０が保持している観測情報（保持観測情報）を取得する（ステップＳ４０３）。
【００７８】
鮮度値算出部１３０は、保持観測情報の鮮度値を算出する（ステップＳ４０４）。なお、保持観測情報の鮮度値を算出する際、該情報を保持した時点における第二のコンテキスト情報が必要となる。該第二のコンテキスト情報は、第二のコンテキスト情報の属性に応じて、保持観測情報に含まれていても良い。又は新鮮情報管理部１５０が保持する第一のコンテキスト情報と対応して、第二のコンテキスト情報を保持していても良い。
【００７９】
次に新鮮情報管理部１５０は、算出した取得観測情報の鮮度値と保持観測情報の鮮度値を比較する（ステップＳ４０５）。
【００８０】
取得観測情報の鮮度の方が高い場合、新鮮情報管理部１５０は、取得観測情報を保持観測情報に代えて、当該コンテキストに関する鮮度が最も高い観測情報として保持する（ステップＳ４０６）。その際、新鮮情報管理部１５０は、取得観測情報を取得した時刻における第二のコンテキスト情報を、第一のコンテキスト情報と併せて保持する。
【００８１】
保持観測情報の鮮度の方が高い場合、新鮮情報管理部１５０は、保持観測情報をそのまま当該コンテキストに関する鮮度が最も高い観測情報として保持する。
【００８２】
情報鮮度算出装置１００は、コンテキスト情報の取得に合わせて、上記フローを繰り返し実行する。
【００８３】
図６は、本実施形態における情報鮮度算出装置１００の情報提供部１６０が、利用者から情報要求を受けた際の動作の流れを示すフローチャートである。図６に示すように、情報提供部１６０は、利用者からの情報要求を受ける（ステップＳ５０１）。
【００８４】
次に、情報提供部１６０は、新鮮情報管理部１５０から、情報要求に係るコンテキスト識別子が示すコンテキストに関して保持観測情報を取得する（ステップＳ５０２）。
【００８５】
次に、鮮度値算出部１３０は、ステップＳ５０２において情報提供部１６０が取得した保持観測情報の、情報要求があった時点での鮮度値を算出する（ステップＳ５０３）。
【００８６】
次に、情報提供部１６０は、ステップＳ５０３において鮮度値算出部１３０が算出した鮮度値を保持観測情報と併せて利用者へ提供する（ステップＳ５０４）。
【００８７】
なお、情報提供部１６０は、情報要求に応じて保持観測情報だけを提供しても良い。又は保持観測情報を更新する際、新鮮情報管理部１５０が鮮度値を併せて保持する構成とし、情報要求があった際には現在保持している鮮度値を併せて提供する構成としても良い。これらの場合、情報鮮度算出装置１００は、上記ステップＳ５０３は実行しなくても良い。
【００８８】
以上のように、本実施形態によれば、コンテキストの観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す鮮度値を算出し、利用者に提供することができる。その理由は、鮮度値算出部１３０が、鮮度値算出関数により鮮度値を算出するからである。また、新鮮情報管理部１５０が、コンテキストに関する鮮度が最も高い観測情報を保持するからである。新鮮情報管理部１５０が最も高い観測情報を保持することで、利用者は、任意の時点において、要求したコンテキストに関する、真のコンテキストとの乖離可能性が最も小さい観測情報を得ることができる。
【００８９】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
【００９０】
図７は、第２実施形態に係る情報鮮度算出装置２００の構成例を示すブロック図である。図７に示すように、情報鮮度算出装置２００は、図１に示す第１実施形態と比べて、さらに、情報収集制御部２５０と鮮度要求記憶部２６０とを含む点が異なる。
【００９１】
第１実施形態に係る情報鮮度算出装置１００では、第一の情報収集部１１０が取得する観測情報のうち、真のコンテキストとの乖離可能性が最も小さい観測情報を得ることができる。しかし、単に乖離可能性が最も小さいというだけでなく、乖離可能性を一定以下に抑えたい等といった制約を課したい場合もある。そこで本実施形態では、情報収集制御部２５０が、新鮮情報管理部１５０が保持する観測情報の鮮度値が所定の条件を満たすように、第一の情報収集部１１０による収集を制御する。情報収集制御部２５０が制御することにより、利用者に提供する観測情報の、真のコンテキストとの乖離可能性を一定以下に抑えることができる。
【００９２】
以下では、新鮮情報管理部１５０が保持する観測情報の鮮度値が所定の条件を満たすように第一の情報収集部１１０による収集を制御するために新たに加わった構成部について詳しく説明する。
【００９３】
鮮度要求記憶部２６０は、観測情報の鮮度値に関する所定の条件を保持する。
【００９４】
図８は、鮮度要求テーブルが保持する観測情報の鮮度値に関する所定の条件の一例を示す図である。図８に示すように、本実施形態では、鮮度要求記憶部２６０は、観測情報の鮮度値に関する所定の条件として、当該条件を適用するコンテキストの種類を示す属性名を記憶する。また、鮮度要求記憶部２６０は、当該種類のコンテキストに関して、新鮮情報管理部１５０が保持する観測情報の鮮度値が満たすべき必要条件をあらわす鮮度要求の対応関係を記憶する。図８の例では、鮮度値が満たすべき必要条件は、「気温の鮮度値が３０℃以下であること」である。
【００９５】
情報収集制御部２５０は、新鮮情報管理部１５０が保持する観測情報の鮮度値が所定の条件を満たすように、第一の情報収集部１１０による収集を制御する。
【００９６】
また、鮮度要求記憶部２６０が記憶する鮮度要求は、観測情報の乖離可能性への利用者の要求の変化に相関がある第三のコンテキストに関する観測情報（以下「第三のコンテキスト情報」という。）を一つ以上パラメータとする関数であっても良い。この場合、例えば第一のコンテキストを気温として、利用者の気温に対する鮮度の要求が時間とともに変化する場合、第三のコンテキスト情報は時間となり、鮮度要求は時間と相関して変化する。
【００９７】
または、鮮度要求は、「前回取得した観測情報の観測値＋適当な値」といった条件でも良い。
【００９８】
または、鮮度要求は、第一の情報収集部１１０が取得する観測情報の鮮度値間の相対的な関係であっても良い。例えば、特に図示しないが、それぞれが異なるコンテキストを取得する複数の第一の情報収集部１１０がある場合を考える。この場合において、情報収集制御部３５０は、複数のコンテキストについての保持観測情報の鮮度を比較し、より鮮度が低いコンテキストの観測情報を優先して取得するように第一の（又は併せて第二の）情報収集部を制御しても良い。
【００９９】
本実施形態に関する以下の説明においては、あるコンテキストに関する観測情報の収集についての所定の制御とは、第一の情報収集部１１０を構成するセンサのうち、当該コンテキストの観測情報をクエリに応じて取得可能なあるセンサへのクエリ送信に関するものであるとする。
【０１００】
情報収集制御部２５０は、あるコンテキストの鮮度値が鮮度要求を満たさない状態を検出すると、第一の情報収集部１１０に、当該コンテキストの観測情報を取得可能なセンサへのクエリ送信を指示する。
【０１０１】
本実施形態における第一の情報収集部１１０は、情報収集制御部２５０からのクエリ送信指示を受けると、当該センサに対してクエリを送信し、当該コンテキストに関する新たな観測情報を取得する。本実施形態におけるセンサへのクエリ送信は、目的とする第一のコンテキスト情報を取得できる複数のセンサへのクエリ送信であっても良い。
【０１０２】
なお、情報収集制御部２５０が第一の情報収集部１１０に対して行う、あるコンテキストに関する観測情報の収集についての所定の制御は、上述の方法に限定されない。例えば、所定の制御は、当該コンテキストに関する観測を行うセンサの観測の周期や観測精度等の稼動状態を変更させる制御でも良い。また、所定の制御は、当該コンテキストに関する観測情報について、収集過程のルータや加工分析を行うサーバ等において優先処理を行わせる等の制御でも良く、又はこれらの組合せであっても良い。
【０１０３】
図９は、情報収集制御部２５０に関係する情報鮮度算出装置２００の動作の流れを示すフローチャートである。
【０１０４】
情報収集制御部２５０は、鮮度要求記憶部２６０が保持する所定の条件として属性名を指定された種類のコンテキストについて、当該コンテキストに関して新鮮情報管理部１５０が保持する観測情報の鮮度値を監視する。
【０１０５】
すなわち、情報収集制御部２５０からの任意の又は所定のタイミングの指示により、鮮度値算出部１３０は新鮮コンテキスト情報管理１５０が保持する保持観測情報を取得する（ステップＳ８０１）。
【０１０６】
次に、鮮度値算出部１３０は、取得した保持観測情報の鮮度値を算出する（ステップＳ８０２）。
【０１０７】
次に情報収集制御部２５０は、鮮度値算出部１３０が算出した鮮度値が、鮮度要求記憶部２６０が記憶する鮮度要求を満たすか否かを判定する（ステップＳ８０３）。
【０１０８】
当該鮮度値が鮮度要求を満たさない状態を検出すると、情報収集制御部２５０は、当該コンテキストの観測情報を取得可能なセンサへのクエリ送信を指示する（ステップＳ８０４）。第一の情報収集部１１０は、情報収集制御部２５０からクエリ送信の指示を受信すると、該当するセンサに対してクエリを送信し、当該コンテキストに関する新たな観測情報を取得する。
【０１０９】
以上のように、本実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて、利用者に提供する観測情報の、真のコンテキストとの乖離可能性を一定以下に抑えることができる。その理由は、情報収集制御部２５０が、新鮮情報管理部１５０が保持する観測情報の鮮度値が所定の条件を満たすように第一の情報収集部１１０による収集を制御するからである。
【０１１０】
＜第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態に係る情報鮮度算出装置３００について説明する。
【０１１１】
図１０は、第３実施形態に係る情報鮮度算出装置３００の構成例を示すブロック図である。図１０に示すように、情報鮮度算出装置３００は、第２実施形態の情報収集制御部２５０に代えて、情報収集制御部３５０を含む。情報収集制御部３５０は、新鮮情報管理部１５０が保持する観測情報の鮮度値が所定の条件を満たしつつ、第一の情報収集部１１０の収集に要するコストを低減するように第一の情報収集部１１０の収集を制御する。
【０１１２】
第一の情報収集部１１０の収集に要するコストとは、例えば、センサの消費電力、通信トラフィック量又は収集過程に設置されたゲートウェイサーバにおける処理負荷でも良い。または、第一の情報収集部１１０の収集に要するコストとは、その他の集約、分析、加工を行う中継サーバにおける処理負荷でも良い。
【０１１３】
また、第３実施形態において、情報鮮度算出装置３００は、利用者やその他の第三者が、鮮度要求記憶部２６０が保持する観測情報の鮮度値に関する所定の条件（鮮度要求）を登録、修正、削除等するための指示を入力する鮮度要求入力部をさらに含んでいても良い。
【０１１４】
また、本実施形態に係る情報鮮度算出装置３００は、第一のコンテキストと、第一のコンテキストに関して情報収集制御部３５０が取りうる制御方法との対応関係を保持する制御方法対応テーブルをさらに含んでも良い。
【０１１５】
例えば、制御方法対応テーブルは、第一のコンテキストが「気温」である場合、制御方法が「時間とともに変化する鮮度要求を満たすこと」であることを示すテーブルでも良い。また、制御方法対応テーブルは、第一のコンテキストが「位置」である場合、制御方法が「通信トラフィック量が最小のルートを経由すること」であることを示すテーブルでも良い。
【０１１６】
上記テーブルは、各制御方法について、当該制御方法を行うことにより見込まれる第一のコンテキスト情報の鮮度値に関する情報をさらに保持しても良い。例えば、制御方法を行うことにより見込まれる第一のコンテキスト情報の鮮度値に関する情報とは、制御方法がセンサへのクエリである場合、当該センサの観測精度に関する情報等である。
【０１１７】
また、上記テーブルは、各制御方法について、当該制御方法に要するコストをさらに保持しても良い。また、本実施形態における情報収集制御部３５０は、上記テーブルに含まれる鮮度値の見込みや制御に要するコスト、鮮度要求の条件等に基づき、あるコンテキストに関する複数個の制御方法の中から一又は二以上の制御方法を所定の制御方法として選択しても良い。
【０１１８】
以上のように、本実施形態によれば、第１及び第２実施形態の効果に加えて、様々な要因を考慮してコンテキスト情報の収集を制御することができる。
【０１１９】
＜第４実施形態＞
次に、本発明の第４実施形態に係る情報鮮度算出装置４００について説明する。
【０１２０】
図１１は、第４実施形態に係る情報鮮度算出装置４００の構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、情報鮮度算出装置４００は、第１実施形態の算出方法記憶部１４０に代えて、異なる鮮度値算出関数を保持する算出方法記憶部４４０を含む点で、第１実施形態に係る情報鮮度算出装置１００と異なる。
【０１２１】
算出方法記憶部４４０が記憶する鮮度値算出関数は、さらに、第二のコンテキストの変化と関連して第一のコンテキストの変化の大きさを類推し得る第四のコンテキストに関する情報である第四のコンテキスト情報を、一つ以上のパラメータとして含む。
【０１２２】
例えば、第一のコンテキスト情報を「位置情報」、第二のコンテキスト情報を「時間情報」とすると、第四のコンテキスト情報は、観測時刻からの経過時間における位置の変化の大きさを類推しうる他のコンテキストに関する情報である。
【０１２３】
第四のコンテキスト情報の一例を説明する。人の位置の時間経過に伴う変化の大きさは、その人の移動状態によって異なる。例えばその人が立ち止まっている間は、位置はほとんど変化しない。一方で、その人が車や電車に乗っている間は、位置は急激に変化する。
【０１２４】
第４実施形態に係る情報鮮度算出装置４００は、加速度センサを用いてその人の移動状態に関する情報を取得して、その人の位置情報の時間経過に伴う乖離可能性の大きさを求める機能を有する。
【０１２５】
例えば、算出方法記憶部４４０は、人の位置情報に関する鮮度値算出関数として、観測時刻からの経過時間中の移動状態をパラメータにとる関数を記憶していても良い。この場合の移動状態（例えば、「走っている」、「歩いている」等）が、第四のコンテキスト情報である。
【０１２６】
図１２は、算出方法記憶部４４０が記憶する内容の一例を示す図である。
【０１２７】
ここで第二項の関数K移動状態［時刻］は、各移動状態における観測時刻からの経過時間に伴う鮮度値の低下速度を表す。第二項は、観測時刻から算出時刻までについて数K移動状態［時刻］を時間で積分することを表す。なお、移動状態は、例えば上述したように加速度センサを用いて検出する。
【０１２８】
その他、第四のコンテキスト情報は、コンテキスト主体の年齢、健康度、体調、次の目的地までの距離、または目標到着時間であっても良い。第四のコンテキスト情報は、観測時刻からの経過時間における天候、または通過経路の混雑であっても良い。または、第四のコンテキスト情報は、観測情報が表すコンテキスト自身の観測値であっても良い。第四のコンテキスト情報は、第四のコンテキストに応じて様々な方法で取得されれば良く、特に限定されない。
【０１２９】
なお、第４実施形態において第一の情報収集部１１０が加速度センサ等の機能も含むことで、移動状態等の第四のコンテキスト情報を取得しても良い。または、情報鮮度算出装置４００が、第四のコンテキスト情報を取得するための別の構成部をさらに含んでも良い。または、観測情報として、第二のコンテキスト情報を含むようにして、コンテキスト主体の観測時刻における位置として用いてもよい。
【０１３０】
以上のように、本実施形態によれば、第一のコンテキスト情報の真のコンテキストとの乖離可能性の大きさをより正確に求めることができる。その理由は、鮮度値算出方法記憶部２４０が記憶する鮮度値算出関数が、第二のコンテキストの変化と関連して第一のコンテキストの変化の大きさを類推し得る第四のコンテキスト情報をパラメータとして含むからである。
【０１３１】
＜第５実施形態＞
本発明の第５実施形態に係る情報鮮度算出装置５００について図１３を参照して説明する。
【０１３２】
図１３は、第５実施形態に係る情報鮮度算出装置５００の構成例を示すブロック図である。
【０１３３】
第一の情報収集部５１０は、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得する。
【０１３４】
第二の情報収集部５２０は、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得する。
【０１３５】
鮮度値算出部５３０は、少なくとも第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、第一のコンテキスト情報の観測時点からの第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する。
【０１３６】
以上第５実施形態に係る情報鮮度算出装置５００によれば、コンテキスト情報を提供する際の、あるコンテキストに関する観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す鮮度値を算出することが可能となる。
【０１３７】
＜実施例１＞
次に、本発明の第１実施形態に係る情報鮮度算出装置１００について、第一のコンテキストを気温とした場合の、保持観測情報の更新時の動作の実施例を説明する。係る場合、図４の鮮度値算出関数によれば気温の鮮度値を求めるには位置の変化量が必要であるため、第二のコンテキストを位置とする。
【０１３８】
図１４は、気温に関する観測情報の一例を示す図である。本実施例において第一の情報収集部１１０は、図１４に示す観測値を２７℃とする気温に関するコンテキスト情報を新たな観測情報として取得したとする。但し、新たな観測情報の観測誤差は２℃である。
【０１３９】
図１５は、位置に関する観測情報の一例を示す図である。本実施例において第二の情報収集部１２０は、図１５に示すような経度と緯度を観測値とする位置に関するコンテキスト情報を取得したとする。
【０１４０】
また、新鮮情報管理部１５０は、「Aさんのいる場所の気温」に関する最も鮮度が高い観測情報として図２で示した観測情報を保持していたとする。このとき、鮮度値算出部１３０は、その時点における各観測情報の鮮度値を導出する。なお、算出時のＡさんの位置は、（lat=35.576700, lon=139.659300）であるとする。
【０１４１】
図４で示した属性名が気温である場合の鮮度値算出関数において、K=0.005[℃/ｍ] であったとする。また、保持観測情報について、位置に関する観測時点と算出時点の差分の値は、図３に示す観測値と上述の現在位置とから、およそ６６０ｍと求められる。取得観測情報についての差分値は、図１５に示す観測値と上述の現在位置とから、およそ２０ｍと求められる。
【０１４２】
鮮度値が小さい方が、鮮度が高いと定義し、それぞれの鮮度値を計算する。まず保持観測情報の鮮度値は 1[℃] ＋ 0.005[℃/ｍ] * 660[ｍ] = 4.3[℃]となる。次に、取得観測情報の鮮度値は 2 [℃] ＋ 0.005[℃/ｍ] * 20[ｍ] = 2.1 [℃]となる。
【０１４３】
新鮮情報管理部１５０は、取得観測情報の鮮度値の方が小さいので、図１４に示す取得観測情報を当該コンテキストに関する最も鮮度が高い観測情報として保持するため、情報を更新する。
【０１４４】
なお、上記の例では算出時の位置を取得可能として説明したが、算出時の位置が取得できない場合も考えられる。この場合、鮮度値の算出にあたり、鮮度値算出部１３０は、算出時点の位置は、取得観測情報の取得時点の位置と同じであるとして計算しても良い。すなわち、鮮度値算出部１３０は、取得観測情報の取得時点から算出時点までの位置の変化を考慮しなくても良い。
【０１４５】
この場合、具体的には、図３に示す観測値（lat=35.574015, lon=139.664884）と、図１５に示す観測値（lat=35.576667, lon=139.659457）とから、位置に関する差分の値はおよそ６４０ｍと求められる。
【０１４６】
つまり、保持観測情報の鮮度値は、1[℃] ＋ 0.005[℃/ｍ] * 640[ｍ] = 4.2[℃]となり、取得観測情報の鮮度値は、2 [℃] ＋ 0.005[℃/ｍ] * 0[ｍ] = 2 [℃]となる。この場合も上述の例と結論は変わらない。
【０１４７】
＜実施例２＞
次に、本発明の第１実施形態に係る情報鮮度算出装置１００について、第一のコンテキストを気温とした場合の、保持観測情報の提供時の動作の実施例を説明する。前提となる条件は、実施例１の場合と同様とする。
【０１４８】
情報提供部１６０は、利用者からの情報要求に応じて、新鮮情報管理部１５０が保持する保持観測情報を提供する。現在、新鮮情報管理部１５０は、実施例１に記載の更新をした結果、保持観測情報として図１４に示す観測値が２７℃である気温に関する第一のコンテキスト情報を保持しているとする。
【０１４９】
また、情報提供部１６０は、第一のコンテキスト情報と併せて、提供時の鮮度値を提供する。提供時の鮮度値は、以下のようにして求める。
【０１５０】
利用者から情報要求を受けると、第二の情報収集部１２０は、第二のコンテキスト情報である利用者の「位置」を取得する。この場合、取得した位置の情報が（lat=35.576820, lon=139.659410）であったとする。保持観測情報に関する第二のコンテキスト情報の観測値は、実施例１の場合と同様図１５に示す（lat=35.576667, lon=139.659457）であり、両位置の差分はおよそ１０ｍである。
【０１５１】
鮮度値算出部１３０は、保持観測情報の鮮度値を2 [℃] ＋ 0.005[℃/ｍ] * 10[ｍ] = 2.05[℃]として算出する。
【０１５２】
情報提供部１６０は、保持観測情報と鮮度値2.05℃を提供し、利用者は現在の気温が２７℃でその誤差が２．０５℃であることを把握できる。
【０１５３】
＜実施例３＞
次に、本発明の第１実施形態に係る情報鮮度算出装置１００について、第一のコンテキストを位置とした場合の、保持観測情報の更新時の動作の実施例を説明する。係る場合、図４の鮮度値算出関数によれば位置の鮮度値を求めるには時刻の変化量が必要であるため、第二のコンテキストを時間とする。
【０１５４】
本実施例において第一の情報収集部１１０は、図１５に示すような位置に関するコンテキスト情報を、2011/02/22 17:30:00に取得したとする。
【０１５５】
また、新鮮情報管理部１５０は、「Aさんの位置」に関する最も鮮度値が高い観測情報として図３で示した観測情報を保持していたとする。このとき、鮮度値算出部１３０は、上記の現在時刻における各観測情報の鮮度値を導出する。
【０１５６】
図４で示した属性名が位置である場合の鮮度値算出関数において、K=4.0[m/s] であったとする。また、保持観測情報について、時刻の差分は、図３に示す観測時刻と上述の現在時刻とから、２９７ｓｅｃと求められる。取得観測情報についての差分は、図１５に示す観測時刻と上述の現在時刻とから、１２０ｓｅｃと求められる。
【０１５７】
鮮度値が小さい方が、鮮度が高いと定義し、それぞれの鮮度値を計算する。まず、保持観測情報の鮮度値は 30[m] + 4.0[m/sec] * 297 [sec] = 1218[m]となる。次に、取得観測情報の鮮度値は 1000 [m] + 4.0[m/sec] * 120[sec] = 1480 [m]となる。
【０１５８】
新鮮情報管理部１５０は、保持観測情報の鮮度値の方が小さいので、取得観測情報を当該コンテキストに関する最も鮮度が高い観測情報として保持せず、保持観測情報をそのまま保持する。
【０１５９】
＜実施例４＞
続いて、本発明の第２実施形態に係る情報鮮度算出装置２００について第一のコンテキストを位置とした場合の、保持観測情報の更新時の動作の実施例を説明する。
【０１６０】
新鮮情報管理部１５０は、「Aさんの位置」に関する最も鮮度値が高い観測情報として図３で示した観測情報を保持していたとする。このとき、情報収集制御部２５０は、新鮮情報管理部１５０が保持する図３で示した観測情報の鮮度値が、図８で示した鮮度要求を満たしているかを監視する。
【０１６１】
例えば、2011/02/22 17:31:16 において、図３で示した観測情報の鮮度値は、30[m] + 4.0[m/sec] * 493 = 2002[m]  （ > 2000[m] ）となり、要求鮮度を満たさなくなる。
【０１６２】
この場合、例えば第一の情報収集部１１０は、「Aさんの位置」が取得可能なセンサの一つに対してクエリを送信する。その結果、第一の情報収集部１１０は、2011/02/22 17:31:25に、先ほどクエリを送信したセンサから、例えば図１６で示す、「Aさんの位置」に関する観測情報を新たに取得したとする。
【０１６３】
このとき、保持観測情報の鮮度値は 30[m] + 4.0[m/sec] * 502 = 2038[m]である。また、取得観測情報の鮮度値は 30 [m] + 4.0[m/sec] * 5[sec] = 50[m]となる。
【０１６４】
そのため新鮮情報管理部１５０は、新たに取得した観測情報を「Aさんの位置」に関する最も鮮度が高い観測情報として保持するようになり、鮮度要求を満たした状態になる。
【０１６５】
＜実施形態の他の表現＞
図１７は、第１実施形態に係る情報鮮度算出装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１７に示すように、情報鮮度算出装置１００を構成する各部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１と、ネットワーク接続用の通信ＩＦ２（通信インターフェース２）と、メモリ３と、プログラムを格納するハードディスク等の記憶装置４とを含む、コンピュータ装置によって実現される。ただし、情報鮮度算出装置１００の構成は、図１７に示すコンピュータ装置に限定されない。
【０１６６】
ＣＰＵ１は、オペレーティングシステムを動作させて情報鮮度算出装置１００の全体を制御する。また、ＣＰＵは１、例えばドライブ装置などに装着された記録媒体からメモリ３にプログラムやデータを読み出し、これにしたがって各種の処理を実行する。
【０１６７】
鮮度値算出部１３０、新鮮情報管理部１５０、情報提供部１６０等はＣＰＵ１により実現されても良い。
【０１６８】
記録装置４は、例えば光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、半導体メモリ等であって、コンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録する。コンピュータプログラムは、通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからダウンロードされても良い。
【０１６９】
算出方法記憶部１４０、新鮮情報管理部１５０等は記憶装置４により実現されても良い。
【０１７０】
入力装置５は、例えば物理的なセンサであっても良いし、マウス、キーボード等も良い。第一の情報収集部１１０、第二の情報収集部１２０等は入力装置５によって実現されても良い。
【０１７１】
また、情報提供部１６０は、出力装置６や通信ＩＦ２等により実現されても良い。
【０１７２】
なお、これまでに説明した各実施形態において利用するブロック図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロックはハードウェア及びソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、情報鮮度算出装置１００の構成部の実現手段は特に限定されない。すなわち、情報鮮度算出装置１００は、物理的に結合した一つの装置により実現されても良いし、物理的に分離した二つ以上の装置を有線又は無線で接続し、これら複数の装置により実現されても良い。
【０１７３】
本発明のプログラムは、上記の各実施形態で説明した各動作を、コンピュータに実行させるプログラムであれば良い。
【０１７４】
以上、これまでに説明した各実施形態及び各実施例においては、以下に示すような情報鮮度算出装置、情報鮮度算出方法及び情報鮮度算出プログラムの特徴的構成が示されている。
（付記１）
第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得する第一の情報収集手段と、
第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得する第二の情報収集手段と、
少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する鮮度値算出手段と、
を含む情報鮮度算出装置。
（付記２）
前記第一のコンテキスト毎に、最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報を保持する新鮮情報管理手段と、
利用者からのコンテキスト情報の要求に応じて、前記新鮮情報管理手段が保持する第一のコンテキスト情報及び前記算出した鮮度値を提供する情報提供手段と、
を含む付記１に記載の鮮度値算出装置。
（付記３）
前記新鮮情報管理手段は、前記第一の情報収集手段が新たな第一のコンテキスト情報を取得した場合、前記保持する第一のコンテキスト情報及び前記新たに取得した第一のコンテキスト情報の鮮度値を、前記鮮度値算出手段を用いて算出し、より鮮度が高い第一のコンテキスト情報を新たに保持する、
付記２に記載の鮮度値算出装置。
（付記４）
前記第二のコンテキスト情報が、前期第一のコンテキストの主体の位置に関する情報である、
付記１〜３のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
（付記５）
前記新鮮情報管理手段が保持する第一のコンテキスト情報の鮮度値が所定の条件を満たすように前記第一の情報収集手段に所定の制御を行う情報収集制御手段と、
をさらに含む付記２〜４のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
（付記６）
前記所定の条件が、前記新鮮情報管理手段が保持する前記第一のコンテキスト情報が所定の鮮度要求を満たすことである、
付記５に記載の情報鮮度算出装置。
（付記７）
前記所定の条件が、前記第一の情報収集手段が取得する第一のコンテキスト情報の鮮度値間の相対的な条件を含む、
付記５又は６に記載の情報鮮度算出装置。
（付記８）
前記所定の条件が、第三のコンテキストに関する観測情報である第三のコンテキスト情報により変化する、
付記５〜７のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
（付記９）
前記情報収集制御手段は、利用者の要求の入力に基づいて前記所定の条件の登録、修正又は削除を実行する、
付記５〜８のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
（付記１０）
前記情報収集制御手段の所定の制御が、前記所定の条件を満たしながら、第一のコンテキスト情報収集手段による第一のコンテキスト情報の取得のためのコストを低減する制御である、
付記５〜９のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
（付記１１）
前記情報収集制御手段の所定の制御が、前記第一のコンテキスト情報の取得に関する複数個の制御方法の中から、一又は二以上の制御方法を選択し実施するものである、
付記５〜１０のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
（付記１２）
前記情報収集制御手段の制御方法の選択が、前記制御方法を実施することにより得られる観測情報に見込まれる鮮度値に基づく、
付記１１に記載の情報鮮度算出装置。
（付記１３）
前記情報収集制御手段の制御方法の選択が、前記制御方法を実施するためのコストに基づく、
付記１１又は１２に記載の情報鮮度算出装置。
（付記１４）
前記鮮度値算出手段が、さらに前記第二のコンテキストの変化に関連して第一のコンテキストの変化の大きさを類推し得る第四のコンテキストに関する情報である第四のコンテキスト情報にも基づき、鮮度値を算出する、
付記１〜１３のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
（付記１５）
前記第二のコンテキスト情報が、時間に関する情報である、
付記１〜１４のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
（付記１６）
前期鮮度値算出手段は、第二のコンテキスト情報の観測精度にも基づき鮮度値を算出する、
付記１〜１５のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
（付記１７）
前記情報提供手段は、前記算出された鮮度値を、前記保持する鮮度が最も高い第一のコンテキスト情報とともに出力装置に表示することで提供する
付記２〜１６のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。
（付記１８）
第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、
第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、
少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する、
情報鮮度算出方法。
（付記１９）
前記第一のコンテキスト毎に、最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報を保持し、
利用者からのコンテキスト情報の要求に応じて、前記保持する第一のコンテキスト情報及び前記算出した鮮度値を提供する、
付記１８に記載の鮮度値算出方法。
（付記２０）
前記最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報は、新たな第一のコンテキスト情報を取得した場合、前記保持する第一のコンテキスト情報及び前記新たに取得した第一のコンテキスト情報の鮮度値を、前記鮮度値算出手段を用いて算出し、より鮮度が高い第一のコンテキスト情報によって更新される、
付記１８又は１９に記載の鮮度値算出方法。
（付記２１）
前記第二のコンテキスト情報が、前期第一のコンテキストの主体の位置に関する情報である、
付記１８〜２０のいずれかに記載の情報鮮度算出方法。
（付記２２）
前記保持する最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報の鮮度値が所定の条件を満たすように前記第一のコンテキスト情報の取得に所定の制御を行う、
付記１９〜２１に記載の情報鮮度算出方法。
（付記２３）
前記所定の条件が、前記保持する最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報が所定の鮮度要求を満たすことである、
付記２２に記載の情報鮮度算出方法。
（付記２４）
前記鮮度値の算出は、さらに前記第二のコンテキストの変化に関連して第一のコンテキストの変化の大きさを類推し得る第四のコンテキストに関する情報である第四のコンテキスト情報にも基づき、鮮度値を算出する、
付記１８〜２３のいずれかに記載の情報鮮度算出方法。
（付記２５）
情報鮮度算出装置に、
第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、
第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、
少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する、
処理を実行させる情報鮮度算出プログラム。
【０１７５】
以上、実施形態及び実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は以上の実施形態及び実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で同業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【０１７６】
１    ＣＰＵ
２    通信ＩＦ
３    メモリ
４    記憶装置
５    入力装置
６    出力装置
１００、２００、３００、４００、５００  情報鮮度算出装置
１１０、５１０  第一の情報収集部
１２０、５２０  第二の情報収集部
１３０、５３０  鮮度値算出部
１４０  算出方法記憶部
１５０  新鮮情報管理部
１６０  情報提供部
２５０、３５０  情報収集制御部
２６０  鮮度要求記憶部
【図１】
2013003726.tif 000003
【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】
2013003726.tif 000012
【図１１】
2013003726.tif 000013
【図１２】
2013003726.tif 000014
【図１３】
2013003726.tif 000015
【図１４】
2013003726.tif 000016
【図１５】
2013003726.tif 000017
【図１６】
2013003726.tif 000018
【図１７】
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