(57)【要約】【課題】ユーザに推薦するコンテンツを、最適な形態でユーザに提供する情報処理装置を提供する。【解決手段】ユーザの行動を推定して、コンテンツの出力に適した時間帯を決定し、前記ユーザの嗜好に関する情報に基づいて、前記時間帯の間に出力可能な量のコンテンツを抽出する制御部を備える、情報処理装置が提供される。かかる情報処理装置は、ユーザに推薦するコンテンツを、最適な形態でユーザに提供する情報処理装置を提供することが可能となる。【選択図】図１
2016062239.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動を推定して、コンテンツの出力に適した時間帯を決定し、前記ユーザの嗜好に関する情報に基づいて、前記時間帯の間に出力可能な量のコンテンツを抽出する制御部を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記制御部は、ユーザの行動パターンを参照することで前記時間帯を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記制御部は、ユーザに身に付けられたセンサのセンシングデータを用いて該ユーザの行動を推定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記時間帯の情報に基づいて抽出するコンテンツを決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記制御部は、前記抽出したコンテンツの消費履歴を用いてコンテンツを抽出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記制御部は、推定した前記ユーザの行動に基づいて、抽出するコンテンツのジャンルを決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記制御部は、推定した前記ユーザの行動に通常からの変化があるときに、抽出するコンテンツのジャンルを変更する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記制御部は、複数のデバイスのうち、前記抽出したコンテンツを出力するデバイスを決定し、前記決定されたデバイスへコンテンツを出力する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記制御部は、推定した前記ユーザの行動に基づいて、前記コンテンツを出力するデバイスを切り替える、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記制御部は、各デバイスの状態に基づいて、出力するデバイスを切り替える、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記制御部は、前記コンテンツ抽出部が抽出したコンテンツを音声情報に変換して、前記決定されたデバイスへ出力する、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記制御部は、前記決定されたデバイスによるコンテンツの音声出力速度を変更し、前記音声出力速度に基づいて、コンテンツの抽出量を調整する、請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記制御部は、前記ユーザの行動予定に基づいて、前記コンテンツを抽出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
ユーザの行動を推定して、コンテンツの出力に適した時間帯を決定することと、
前記ユーザの嗜好に関する情報に基づいて、前記時間帯の間に出力可能な量のコンテンツを抽出することと、
を含む、情報処理方法。
【請求項１５】
コンピュータに、
ユーザの行動を推定して、コンテンツの出力に適した時間帯を決定することと、
前記ユーザの嗜好に関する情報に基づいて、前記時間帯の間に出力可能な量のコンテンツを抽出することと、
を実行させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが設定したキーワードに基づいて、ユーザが好みそうなコンテンツ（静止画像、動画像、テキスト、楽曲、テレビ番組その他の文字、音声、画像の情報をいう）を自動的に抽出し、ユーザに推薦する技術が提案されている（例えば特許文献１など参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−３３２６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ユーザがコンテンツを目で見る時間が充分にある場合はコンテンツそのものの形態でユーザに提供すればよいが、朝の出勤や登校前、または通勤・通学中のように、ユーザがコンテンツを目で見る時間が少ない、または無い場合には、コンテンツそのものの形態でユーザに提供するのは好ましくない。
【０００５】
そこで本開示では、ユーザに推薦するコンテンツを、最適な形態でユーザに提供することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、ユーザの行動を推定して、コンテンツの出力に適した時間帯を決定し、前記ユーザの嗜好に関する情報に基づいて、前記時間帯の間に出力可能な量のコンテンツを抽出する制御部を備える、情報処理装置が提供される。
【０００７】
また本開示によれば、ユーザの行動を推定して、コンテンツの出力に適した時間帯を決定することと、前記ユーザの嗜好に関する情報に基づいて、前記時間帯の間に出力可能な量のコンテンツを抽出することと、を含む、情報処理方法が提供される。
【０００８】
コンピュータに、ユーザの行動を推定して、コンテンツの出力に適した時間帯を決定することと、前記ユーザの嗜好に関する情報に基づいて、前記時間帯の間に出力可能な量のコンテンツを抽出することと、を実行させる、コンピュータプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように本開示によれば、ユーザに推薦するコンテンツを、最適な形態でユーザに提供することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提供することができる。
【００１０】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の一実施形態にかかる情報処理装置１００を含んだ情報処理システム１の構成例を示す説明図である。
【図２】本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例を示す説明図である。
【図３】本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれるコンテンツ推薦部１１０について説明する説明図である。
【図４】本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれる行動推定部１２０について説明する説明図である。
【図５】本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれるコンテンツ出力部１３０について説明する説明図である。
【図６】本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の動作例を示す流れ図である。
【図７】本開示の一実施形態にかかる情報処理装置１００を含んだ情報処理システム１の構成例を示す説明図である。
【図８】ハードウェア構成例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態
１．１．背景
１．２．機能構成例
１．３．動作例
２．ハードウェア構成例
３．まとめ
【００１４】
＜１．本開示の一実施形態＞
［１．１．背景］
本開示の一実施形態について詳細に説明する前に、まず本開示の一実施形態の背景について説明する。
【００１５】
上述したように、ユーザが設定したキーワードに基づいて、ユーザが好みそうなコンテンツ（静止画像、動画像、テキスト、楽曲、テレビ番組、ユーザ個人向けのＲＳＳ、天気予報、今後の予定、メール、ＳＭＳその他の文字、音声、画像の情報をいう）を自動的に抽出し、ユーザに推薦する技術が提案されている。このような推薦技術を用いると、例えば、ユーザがキーワードとして特定のスポーツ選手の氏名を設定すると、そのスポーツ選手が出場する試合の映像をユーザに提供することが可能になる。
【００１６】
このように、既存のコンテンツ推薦技術は、ユーザが目で見るコンテンツを推薦することを目的になされてきたものが多い。しかし、ユーザがコンテンツを目で見る時間が充分にある場合は、コンテンツそのものの形態でユーザに提供すればよいが、朝の出勤や登校前、または通勤・通学中のように、ユーザがコンテンツを目で見る時間が少ない、または無い場合には、コンテンツそのものの形態でユーザに提供するのは好ましくない。
【００１７】
つまり、ユーザがコンテンツを目で見る余裕が無い状態でコンテンツをユーザに推薦したところで、ユーザはそのコンテンツを目で見て消化することが出来ない。そこで、ユーザがコンテンツを目で見る余裕が無い状態でも、ユーザにコンテンツを推薦し、そのコンテンツをユーザに消化してもらう技術が重要になると考えられる。
【００１８】
そこで本件開示者らは、ユーザがコンテンツを目で見る余裕が無い状態でも、ユーザにコンテンツを推薦し、そのコンテンツをユーザに消化してもらう技術について鋭意検討を行った。そして以下で説明するように、ユーザにコンテンツを推薦する際に、ユーザの行動を推定し、その推定結果に基づき、最適な形態で音声によってコンテンツを提供することが可能な技術について考案するに至った。
【００１９】
以上、本開示の一実施形態の背景について説明した。続いて、本開示の一実施形態にかかる情報処理装置について詳細に説明する。
【００２０】
［１．２．機能構成例］
図１は、本開示の一実施形態にかかる情報処理装置１００を含んだ情報処理システム１の構成例を示す説明図である。図１に示したのは、コンテンツサーバ群１０が有しているコンテンツの中からユーザに推薦するコンテンツを決定し、そのコンテンツをユーザに消化してもらうための処理を実行する情報処理装置１００を含んだ、情報処理装置１００の構成例である。
【００２１】
コンテンツサーバ群１０は、１台以上のサーバで構成され、静止画像、動画像、テキスト、楽曲、テレビ番組その他の文字、音声、画像の情報で構成されるコンテンツを有する。情報処理装置１００は、ネットワーク２を通じてコンテンツサーバ群１０からコンテンツを取得し、取得したコンテンツを表示したり、音声で出力したりする処理を実行する。情報処理装置１００による、コンテンツサーバ群１０が有するコンテンツの取得は、情報処理装置１００のユーザの操作に応じて行われてもよく、情報処理装置１００によって任意のタイミングで行われても良い。情報処理装置１００は、例えばスマートフォン、タブレット型携帯端末等のユーザが持ち運んで使用することを目的とした装置であり得る。
【００２２】
本実施形態では、情報処理装置１００は、情報処理装置１００のユーザの嗜好を分析し、その分析の結果に基づいて、コンテンツサーバ群１０が有するコンテンツの中からユーザに推薦するコンテンツを抽出する。また本実施形態では、情報処理装置１００は、情報処理装置１００のユーザの行動を推定し、その推定の結果に基づいて、ユーザに提供するコンテンツの量を調節する。
【００２３】
情報処理装置１００は、上述したように、ユーザの行動を推定し、その推定の結果に基づいて、ユーザに提供するコンテンツの量を調節することで、ユーザに推薦するコンテンツを、最適な形態でユーザに提供することが出来る。そして情報処理装置１００は、ユーザに提供するコンテンツの量を調節した上で、そのコンテンツを音声で出力することで、例えばユーザがコンテンツを目で見る余裕が無い状態でも、ユーザに推薦するコンテンツをユーザに消化してもらうことが可能になる。
【００２４】
以上、図１を用いて本開示の一実施形態にかかる情報処理装置１００を含んだ情報処理システム１の機能構成例について説明した。続いて、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明する。
【００２５】
図２は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例を示す説明図である。以下、図２を用いて本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明する。
【００２６】
図２に示したように、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツ推薦部１１０と、行動推定部１２０と、コンテンツ出力部１３０と、を含んで構成される。
【００２７】
コンテンツ推薦部１１０は、コンテンツサーバ群１０が有するコンテンツの中から、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定する処理を実行する。コンテンツ推薦部１１０は、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定する処理の実行の際に、例えば、情報処理装置１００のユーザの嗜好に関する情報や、情報処理装置１００のユーザが閲覧したり視聴したりしたコンテンツに関する情報を用いる。情報処理装置１００のユーザの嗜好に関する情報は、例えば嗜好データベース（ＤＢ）１１２に格納され得る。また、情報処理装置１００のユーザが閲覧したり視聴したりしたコンテンツに関する情報は、例えばコンテンツ消費履歴１４０に格納され得る。
【００２８】
コンテンツ推薦部１１０は、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定すると、その決定したコンテンツについてリストを生成する。そしてコンテンツ推薦部１１０は、生成したリストをコンテンツ出力部１３０に渡す。なお、コンテンツ推薦部１１０は、情報処理装置１００のユーザによるコンテンツへのアクセス履歴や、ユーザ側が設定した検索条件などからユーザの属するクラスタを設定し、そのクラスタごとに推薦するコンテンツのリストを生成してもよい。
【００２９】
行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動を推定する処理を実行する。行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動を推定する処理の実行の際に、例えば、情報処理装置１００の操作履歴の情報を用いてもよく、情報処理装置１００に内蔵される、または、ユーザが身に付けるデバイスのセンサでセンシングされたデータを用いても良い。また行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動を推定する処理の実行の際に、例えば、情報処理装置１００のユーザが登録したスケジュールに関する情報や、情報処理装置１００のユーザが受信したメールの情報等を用いても良い。
【００３０】
行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動を推定すると、推定した結果をコンテンツ出力部１３０に渡す。なお、行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動を推定する処理をリアルタイムで実行してもよく、所定の間隔で実行しても良い。
【００３１】
また行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動に一定のパターンがあることが分かると、その行動パターンの情報を行動パターンデータベース１２２に格納してもよい。そして行動推定部１２０は、行動パターンデータベース１２２に格納されている、情報処理装置１００のユーザの行動パターンの情報を参照することで、情報処理装置１００のユーザの行動を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００の操作履歴や、センサでセンシングされたデータを用いて推定した行動が、行動パターンデータベース１２２に格納されている行動パターンと異なっていれば、行動推定部１２０は、普段の行動パターンとは異なる行動を情報処理装置１００のユーザが行なっていると判断することが出来る。
【００３２】
コンテンツ出力部１３０は、コンテンツ推薦部１１０が生成したリストと、行動推定部１２０が推定したユーザの行動と、を用いて、ユーザが行なっている行動に適した形態で、コンテンツサーバ群１０が有しているコンテンツを取得し、出力する。本実施形態では、コンテンツ出力部１３０は、上記リスト及びユーザの行動に基づき、コンテンツサーバ群１０が有しているコンテンツの出力量を調整する。そしてコンテンツ出力部１３０は、出力量を調整したコンテンツを、ユーザが画面を見ずに把握できるようにするために、音声に変換して出力する機能を有している。
【００３３】
コンテンツ出力部１３０が出力したコンテンツをユーザが消費する、すなわち、コンテンツをユーザが見終わったり、聞き終わったりすると、コンテンツ出力部１３０は、ユーザによるコンテンツの消費履歴をコンテンツ消費履歴１４０に格納する。コンテンツ消費履歴１４０は、コンテンツ推薦部１１０によるコンテンツの推薦処理に用いられても良い。
【００３４】
なおコンテンツ出力部１３０は、コンテンツを音声に変換して出力するのではなく、コンテンツをそのままの形態、すなわち文字や画像を含んだ形態でコンテンツを出力しても良い。情報処理装置１００のユーザがコンテンツを目で見る余裕がある状態であれば、コンテンツ出力部１３０はコンテンツをそのままの形態で出力しても良い。
【００３５】
本開示の一実施形態にかかる情報処理装置１００は、図２に示したような構成を有することで、ユーザの行動を推定し、その推定の結果に基づいて、ユーザに提供するコンテンツの量を調節することができる。図２に示した本開示の一実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに提供するコンテンツの量を調節することで、ユーザに推薦するコンテンツを、最適な形態でユーザに提供することが出来る。
【００３６】
そして図２に示した本開示の一実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに提供するコンテンツの量を調節した上で、そのコンテンツを音声で出力することで、例えばユーザがコンテンツを目で見る余裕が無い状態でも、ユーザに推薦するコンテンツをユーザに消化してもらうことが可能になる。
【００３７】
例えば情報処理装置１００は、ユーザが朝起きて、家を出るまでの時間を考慮して、ユーザに推薦するコンテンツとして、天気予報、今日の予定、電車の運転状況、新着メールの件数、新着メールの中から重要度の高いもの等を抽出し、順次読み上げていく処理を実行することが出来る。また例えば情報処理装置１００は、ユーザが電車に乗っている時間帯を考慮して、ユーザに推薦するコンテンツとして、新聞社が提供するニュース、ＳＮＳ等で多くのユーザが話題にしている記事等を抽出し、順次読み上げていく処理を実行することが出来る。
【００３８】
以上、図２を用いて本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明した。続いて、図２に示した情報処理装置１００の各ブロックについてより詳細に説明する。
【００３９】
図３は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれるコンテンツ推薦部１１０について説明する説明図である。以下、図３を用いて本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれるコンテンツ推薦部１１０について詳細に説明する。
【００４０】
上述したように、コンテンツ推薦部１１０は、コンテンツサーバ群１０が有するコンテンツの中から、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定する処理を実行する。コンテンツ推薦部１１０は、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定する際に様々な情報を用いることができる。
【００４１】
図３には、コンテンツ推薦部１１０が、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定する際に用いる情報として、コンテンツサーバ群１０が有しているコンテンツのメタ情報や、情報処理装置１００のユーザを含んだ、または、情報処理装置１００のユーザ以外の複数のユーザのログ情報が示されている。
【００４２】
コンテンツサーバ群１０が有しているコンテンツのメタ情報としては、例えばコンテンツのキーワード、情報カテゴリ、情報の配信元、情報の配信時間の情報が含まれ得る。コンテンツのキーワードは、例えばコンテンツの配信元において設定され得る、当該コンテンツに関連する情報であり、特定の内容に限定されるものではない。またコンテンツの情報カテゴリは、当該コンテンツがニュース記事である場合には、例えばコンテンツの配信元において設定され得る、そのニュースのジャンルに関する情報である。
【００４３】
複数のユーザのログ情報としては、例えばそれぞれのユーザの状況毎のコンテンツの視聴ログや操作ログ、ユーザの住地域、利用地域、コンテンツの視聴時間帯、コンテンツの状況推定の結果、コンテンツのキーワード等が含まれ得る。
【００４４】
また図３には、コンテンツ推薦部１１０が、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定する際に用いる情報として、嗜好データベース１１２に格納されている、情報処理装置１００のユーザの嗜好に関する情報が示されている。
【００４５】
嗜好データベース１１２に格納される情報処理装置１００のユーザの嗜好に関する情報としては、例えば、コンテンツへのアクセス履歴や、ユーザが設定した検索条件などから当該ユーザの属するクラスタを設定し、コンテンツ推薦部１１０が推薦したコンテンツに当該ユーザによる直近のコンテンツのアクセス履歴を用いて既読かどうかを判定するフィルタをかけたもの等がある。
【００４６】
コンテンツ推薦部１１０は、上述したコンテンツのメタ情報、複数のユーザのログ情報、嗜好データベース１１２に格納されている情報を用いて、コンテンツサーバ群１０が有しているコンテンツの中から、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定する。そしてコンテンツ推薦部１１０は、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツのリストである推薦コンテンツリスト１１５を生成する。
【００４７】
時間帯や状況によって、ユーザのクラスタは変化し得る。例えば、あるユーザは朝の通勤時間帯は政治や経済のニュースを好むが、夜の帰宅時間帯はスポーツのニュースを好むという場合である。従って、ユーザは複数の状況別クラスタを移動し得る。よってコンテンツ推薦部１１０は、ユーザが属するクラスタ毎に、推薦コンテンツリスト１１５を生成する。
【００４８】
コンテンツ推薦部１１０は、一定時間ごとに推薦コンテンツリスト１１５を生成する演算処理を実行してもよい。情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツは時間に応じて変化し得るので、コンテンツ推薦部１１０は、一定時間ごとに推薦コンテンツリスト１１５を生成する演算処理を実行し、生成した推薦コンテンツリスト１１５をカタログ化してもよい。
【００４９】
以上、図３を用いて本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれるコンテンツ推薦部１１０について説明した。
【００５０】
図４は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれる行動推定部１２０について説明する説明図である。以下、図４を用いて本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれる行動推定部１２０について詳細に説明する。
【００５１】
上述したように、行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動を推定する処理を実行する。行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動を推定するために、例えば他のアプリケーションや機器の操作履歴など、行動履歴専用ではないデータを用いても良く、行動履歴を取得することを目的としたアプリケーションや機器からのデータを用いても良い。行動履歴を取得することを目的とした機器としては、例えばユーザの腕に身に付けられるリストバンド型の機器、頭部に身につけられるヘッドマウントディスプレイ等があり得る。
【００５２】
本実施形態では、行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動を推定する処理の実行の際に、カレンダーデータやメールデータ等の個人データ１２３、センサによって取得された行動センサデータ１２４、アプリケーションやデバイスに対する操作ログである入力ログデータ１２５等を用いる。入力ログデータ１２５の対象となるデバイスは、情報処理装置１００に限らず、情報処理装置１００のユーザが普段使用している機器、例えばリビング機器であるテレビや、パーソナルコンピュータ、ゲーム機等であってもよい。
【００５３】
行動推定部１２０による具体的な行動推定処理の例を説明する。情報処理装置１００のユーザが電車に乗っている時間帯を推定する場合の例を示す。
【００５４】
情報処理装置１００のユーザが電車に乗っている時間帯を推定する場合、行動推定部１２０は、情報処理装置１００の操作履歴を所定の期間（例えば１〜２週間）集計し、朝の時間帯であり、かつ頻繁に操作が行われている時間帯を、情報処理装置１００のユーザが電車に乗っている時間帯であると推定してもよい。
【００５５】
また加速度センサのセンシングデータを利用できる場合、行動推定部１２０は、朝の時間帯であり、かつ加速及び減速が繰り返されている時間帯を、情報処理装置１００のユーザが電車に乗っている時間帯であると推定してもよい。
【００５６】
また現在位置を取得するセンサのセンシングデータを利用できる場合、行動推定部１２０は、現在位置の変化及び移動時間から、情報処理装置１００のユーザが電車に乗っている時間帯を推定してもよい。この際に、さらに電車の時刻表のデータを取得できる場合は、行動推定部１２０は、その電車の時刻表のデータを用いて、情報処理装置１００のユーザが電車に乗っている時間帯を推定してもよい。
【００５７】
もちろん上述したものは電車に乗っている時間帯を推定する処理の一例に過ぎないことは言うまでもない。
【００５８】
そして行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザが電車に乗っている時間帯を推定する処理以外にも、様々なユーザの行動を推定することが出来ることは言うまでもない。
【００５９】
行動推定部１２０は、上述した個人データ１２３、行動センサデータ１２４、入力ログデータ１２５を用いて、情報処理装置１００のユーザの状況を推定することが出来る。具体的には、行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの状況として、ユーザの行動状況（ハイコンテクスト）、ユーザの場所、ユーザが使える行動手段の組み合わせを認識することができる。
【００６０】
ユーザの行動状況（ハイコンテクスト）、ユーザの場所、ユーザが使える行動手段の組み合わせの一例を以下に示す。
【００６１】
行動状況    場所              使える行動手段
―――――――――――――――――――――――――――――――――
移動        電車、バス等      ・立つ、座る
・人混み
・手が塞がっている
―――――――――――――――――――――――――――――――――
くつろぎ    自宅、寝室        ・ＴＶを見る、音楽聴く、本を読む
・友達とのチャット
―――――――――――――――――――――――――――――――――
起床、支度  自宅、寝室        ・手が塞がっている
・目が離せない
【００６２】
また行動推定部１２０は、上述した個人データ１２３、行動センサデータ１２４、入力ログデータ１２５を用いて、情報処理装置１００のユーザの今後の行動を予測することが出来る。より具体的には、行動推定部１２０は、日常行動の中で遷移する可能性の高い状況を予測する。例えば、情報処理装置１００のユーザが朝の時間帯に電車に乗って移動していると推定した場合、行動推定部１２０は、当該ユーザはその後会社や学校に行くのであろうと予測することが出来る。
【００６３】
行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動のパターンを行動パターンデータベース１２２に蓄積しておき、蓄積したデータを参照することによっても、情報処理装置１００のユーザの今後の行動を予測することが出来る。例えば、平日は朝の８時に電車に乗って移動しているという行動パターンが行動パターンデータベース１２２に格納されている場合、その時間帯に電車ではなく飛行機に乗っていれば、行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザが非日常的な行動、例えば出張や旅行に出掛けており、普段とは違う行動が行われていると予測することが可能になる。
【００６４】
行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動の推定結果として行動推定結果１２６を出力する。行動推定部１２０は、情報処理装置１００のユーザの行動をリアルタイムで処理してもよく、所定時間の間で蓄積されたデータを用いてまとめて処理してもよい。そして行動推定部１２０は、行動推定結果として、リアルタイムでの行動推定結果と、定期的に処理した行動推定結果の２種類の行動推定結果を出力しても良い。
【００６５】
行動推定部１２０は、行動推定結果１２６をコンテンツ出力部１３０に出力する。コンテンツ出力部１３０は、行動推定結果１２６を参照して、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツ及びその推薦コンテンツの量を調整する。
【００６６】
以上、図４を用いて本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれる行動推定部１２０について説明した。
【００６７】
図５は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれるコンテンツ出力部１３０について説明する説明図である。以下、図５を用いて本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれるコンテンツ出力部１３０について詳細に説明する。
【００６８】
コンテンツ出力部１３０は、コンテンツ推薦部１１０が生成した推薦コンテンツリスト１１５と、行動推定部１２０が生成した行動推定結果１２６と、を用いて、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツ及び推薦コンテンツの量を調整し、そのコンテンツを出力する。またコンテンツ出力部１３０は、コンテンツの出力の際に、そのコンテンツが音声に変換できるものであれば、音声によってコンテンツを出力する機能を有する。
【００６９】
図５に示したように、コンテンツ出力部１３０は、コンテンツフィルタ１３２と、読み上げ処理部１３６と、を含んで構成される。
【００７０】
コンテンツフィルタ１３２は、コンテンツ推薦部１１０が生成した推薦コンテンツリスト１１５と、行動推定部１２０が生成した行動推定結果１２６と、を用いて、推薦コンテンツリスト１１５にリストアップされたコンテンツのフィルタリングを行う。
【００７１】
推薦コンテンツリスト１１５にリストアップされたコンテンツのそれぞれについて全てを読み上げると、ユーザがコンテンツを消費しきれない場合がある。またコンテンツによっては、全てを読み上げるのではなく、一部分だけ読み上げればユーザが内容を理解できるものもあると考えられる。
【００７２】
従って、具体的には、コンテンツフィルタ１３２は、行動推定結果１２６を用いて、推薦コンテンツリスト１１５にリストアップされたコンテンツの数を調整するとともに、読み上げ処理部１３６で読み上げる際のコンテンツの量を調整する。コンテンツフィルタ１３２は、フィルタリングの結果、推薦コンテンツリスト１３４を生成し、その推薦コンテンツリスト１３４を読み上げ処理部１３６に提供する。
【００７３】
例えば行動推定結果１２６から、読み上げられるコンテンツを情報処理装置１００のユーザが聴くことが出来る時間が３０分間であることが分かると、コンテンツフィルタ１３２は、その３０分間で読み上げ処理部１３６が読み上げることが出来る量に、コンテンツのフィルタリングを行う。
【００７４】
このようにコンテンツフィルタ１３２がコンテンツのフィルタリングを行うことで、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを該ユーザに効率的に消費させることが可能になる。
【００７５】
コンテンツフィルタ１３２は、多くのユーザの履歴に基づいた状況別の協調フィルタリングも実施してもよい。例えばコンテンツフィルタ１３２は、ある状況に置かれたユーザであって、似た嗜好を持ったユーザがアクセスしている情報を抽出してもよい、
【００７６】
コンテンツを配信する側も、ユーザの行動状況や嗜好を限定した情報発信をしてもよい。例えば行動推定部１２０が、ある特定の路線や駅を情報処理装置１００のユーザがよく利用していることを推定すると、コンテンツフィルタ１３２は、その推定結果に基づいて、その路線や駅の新しい店舗の情報や、最新のイベントの情報等を抽出するようにしても良い。
【００７７】
コンテンツフィルタ１３２は、推薦コンテンツリスト１３４の生成に際し、コンテンツ消費履歴１４０を用いても良い。すなわち、コンテンツフィルタ１３２は、推薦コンテンツリスト１１５の中から、情報処理装置１００のユーザが好んで消費しているジャンルのコンテンツを重点的に推薦するような推薦コンテンツリスト１３４を生成してもよい。
【００７８】
コンテンツフィルタ１３２は、推薦コンテンツリスト１３４の生成に際し、例えば翌日の朝の時間帯にユーザに推薦するコンテンツがリストアップされた推薦コンテンツリスト１３４を、前日の夜間に前もって作成してもよい。そして、行動推定部１２０の行動推定の結果、翌日の朝の時間帯に普段と同じ行動をユーザが行なっていれば、コンテンツ出力部１３０は、その予め作成した推薦コンテンツリスト１３４に基づいてコンテンツを出力しても良い。一方、行動推定部１２０の行動推定の結果、翌日の朝の時間帯に普段と異なる行動をユーザが行なっていれば、コンテンツ出力部１３０は、推薦コンテンツリスト１３４を作成し直して、作成し直した推薦コンテンツリスト１３４に基づいてコンテンツを出力しても良い。
【００７９】
読み上げ処理部１３６は、コンテンツフィルタ１３２が生成した推薦コンテンツリスト１３４に基づいてコンテンツを読み上げる処理を実行する。従って、読み上げ処理部１３６は、音声合成によってコンテンツを読み上げるテキストトゥスピーチ機能を有する。
【００８０】
読み上げ処理部１３６は、基本的に情報処理装置１００のユーザがコンテンツを読み上げられて嫌ではないタイミングを狙ってコンテンツの読み上げ処理を実行する。コンテンツを読み上げられて嫌ではないタイミングとは、読み上げた内容が情報処理装置１００のユーザだけに聞こえるのか、または他者にも聞こえるのかによっても変化し得る。
【００８１】
コンテンツを読み上げられても嫌ではないタイミングとしては、例えば、情報処理装置１００のユーザが朝起きてヘッドセットをつけた直後であってもよく、行動推定部１２０によって車や電車に乗って移動中であると判定された時点であってもよく、行動推定部１２０によってユーザがオフィスを出たと判定された時点であってもよい。またコンテンツを読み上げられても嫌ではないタイミングとしては、行動推定部１２０によってユーザが徒歩などのちょっとした移動を行なっていると判定された時点であってもよい。
【００８２】
逆にコンテンツを読み上げられるのが嫌であるタイミングとしては、他者に聞こえてしまう場合であり、例えば行動推定部１２０によって、家族が他にいる自宅内にいると判定された時点が考えられる。自宅内にいる場合であっても、例えば目覚ましを鳴らすタイミングや、ユーザが化粧をしている間は、コンテンツを読み上げられても嫌ではないタイミングとして、読み上げ処理部１３６によってコンテンツが読み上げられるようにしてもよい。
【００８３】
なお、ユーザが一人暮らしのような、自分以外に誰も回りにいない環境にいることが明らかである場合は、自宅内にいる場合であってもコンテンツを読み上げられても嫌ではないタイミングとして、読み上げ処理部１３６によってコンテンツが読み上げられるようにしてもよい。
【００８４】
読み上げ処理部１３６は、ユーザの設定でコンテンツの読み上げ速度を調整してもよい。また読み上げ処理部１３６は、推薦するコンテンツの量と、コンテンツの読み上げが可能な時間とを考慮して、コンテンツの読み上げ速度を調整してもよい。また、ユーザの設定でコンテンツの読み上げ速度を調整した場合、コンテンツフィルタ１３２は、そのコンテンツの読み上げ速度に応じてコンテンツの量を調整してもよい。
【００８５】
すなわち、ユーザがコンテンツの読み上げ速度を速くすればするほど、同じ時間であっても読み上げることが出来るコンテンツの量は増えるので、コンテンツフィルタ１３２は、例えばコンテンツの読み上げ速度が２倍速に設定されれば、フィルタリングの結果出力するコンテンツの量も２倍にしてもよい。
【００８６】
コンテンツの読み上げがユーザによって途中で停止された場合、読み上げ処理部１３６は、ユーザによってコンテンツの読み上げが再開された際の挙動を、ユーザの設定によって変更してもよい。
【００８７】
例えば、読み上げ処理部１３６は、停止場所から単なる再開をしてもよい。そして、読み上げ処理部１３６がその次に読み上げるコンテンツは、読み上げを再開した状況毎にコンテンツ推薦部１１０が再演算してもよい。
【００８８】
また例えば、読み上げ処理部１３６は、推薦コンテンツリスト１３４でリストアップされたコンテンツであって読み上げが完了していないものを保存しておき、ユーザによってコンテンツの読み上げが再開された際に、その完了していないコンテンツを優先して読み上げるようにしてもよい。
【００８９】
また例えば、読み上げ処理部１３６は、推薦コンテンツリスト１３４でリストアップされたコンテンツの既読管理はしつつ、常にコンテンツ推薦部１１０によって推薦された最新のコンテンツを読み上げるようにしてもよい。
【００９０】
もちろん、ユーザによってコンテンツの読み上げが再開された際の読み上げ処理部１３６の挙動は、上述したものに限られるものではない。
【００９１】
読み上げ処理部１３６は、推薦コンテンツリスト１３４でリストアップされたコンテンツの中で、画像を見ないとユーザが理解できないコンテンツは、読み上げをスキップしてもよい。この際、読み上げ処理部１３６は、配信側で設定された、画像の有無や、コンテンツの読み上げが可能か否かに関するフラグである読み上げ可能フラグ等の情報に基づいてコンテンツの読み上げのスキップの有無を判断してもよい。またこの際、読み上げ処理部１３６は、コンテンツの要約などが読み上げ対象であり、その要約などを読むことが既知の場合は、画像部分をスキップする判断を行なっても良い。
【００９２】
コンテンツの配信元が、コンテンツの読み上げ可能フラグをコンテンツに設定していない場合も考えられる。その場合、読み上げ処理部１３６は、ユーザによる読み上げの要不要についての判定の情報を、コンテンツサーバ群１０にアップロードして、当該コンテンツの読み上げについての情報を他のユーザと共有するようにしてもよい。
【００９３】
このように読み上げ処理部１３６が読み上げの要不要についての判定の情報をコンテンツサーバ群１０にアップロードすることで、別のユーザが同じコンテンツを処理する際に、そのユーザの情報処理装置１００では、そのコンテンツは読み上げが不要なコンテンツであるとして判断することが可能になる。
【００９４】
読み上げ処理部１３６は、コンテンツを読み上げるデバイスに対する操作に基づいてコンテンツの読み上げのスキップを行なっても良い。例えばコンテンツを読み上げるデバイスがヘッドセットである場合は、読み上げ処理部１３６は、そのヘッドセットの音声操作やボタン操作によってなされたスキップ指示に基づいてコンテンツの読み上げのスキップを行なっても良い。
【００９５】
また読み上げ処理部１３６は、ヘッドセットでコンテンツが再生されている際に、ヘッドセットのマイクで収音されたユーザの発話内容を認識して、その発話内容がスキップ指示であれば、そのスキップ指示に基づいてコンテンツの読み上げのスキップを行なっても良い。この場合、ユーザの発話内容の認識になるので、読み上げ処理部１３６は、コンテンツの読み上げ処理を一時中断するか、読み上げの音量を最小化して、ユーザの発話内容を認識してもよい。
【００９６】
情報処理装置１００のユーザは、ヘッドセットでコンテンツが再生されている際にそのコンテンツに対する操作を行う場合、予め設定された所定のキーワード（マジックキーワード）を発話する。そのキーワードが発話されたことを読み上げ処理部１３６が認識すると、コンテンツの再生を一時停止し、ユーザからの発話を待ち受ける。そしてユーザがコンテンツに対する操作のためのキーワードを発話すると、読み上げ処理部１３６は、その発話内容に応じたコンテンツに対する処理を実行する。
【００９７】
例えば、ユーザが「もう一度最初から再生」等のコンテンツの再生処理に関するキーワードを発話すると、読み上げ処理部１３６は、再生していたコンテンツを再度先頭から読み上げてもよい。また例えば、ユーザが「スポーツニュースを再生」等のジャンルの指定に関するキーワードを発話すると、読み上げ処理部１３６は、ユーザが指定したジャンルに切り替えて当該ジャンルのコンテンツを読み上げてもよい。
【００９８】
読み上げ処理部１３６は、情報処理装置１００のユーザが登録したスケジュールに関する情報を用いて、そのスケジュールに合わせてコンテンツの読み上げを制御してもよい。例えば、ユーザの出勤に合わせて家を出る時間が迫っていれば、読み上げ処理部１３６は、読み上げるコンテンツを、例えば電車の運転状況に切り替えてもよい。例えば、電車が人身事故等で止まっていたり、ダイヤが乱れていたりした場合は、読み上げ処理部１３６は、電車の運転状況を読み上げるだけでなく、ユーザに通常よりも早い出発を促す旨の音声を出力してもよい。
【００９９】
なお、読み上げ処理部１３６は、情報処理装置１００に設けられていたり、情報処理装置１００に接続されていたりするデバイスの状況に応じて、読み上げるコンテンツの内容を変更しても良い。例えば読み上げ処理部１３６は、ディスプレイの有無や、ディスプレイが設けられていてもそのディスプレイが消灯しているかどうかによって読み上げるコンテンツの内容を変更しても良い。
【０１００】
また読み上げ処理部１３６は、情報処理装置１００からユーザの顔が見えているかどうかに応じて、読み上げるコンテンツの内容を変更しても良い。例えば読み上げ処理部１３６は、「画面が見えますか？」等の様に問いかける音声を出力し、その問いかけに対するユーザの反応の有無で、読み上げるコンテンツの内容を変更しても良い。
【０１０１】
なお、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００は、読み上げ処理部１３６によるコンテンツの読み上げに際して、例えば画面にキャラクタを表示させて、そのキャラクタがコンテンツの内容を喋っているような表示制御を行なっても良い。
【０１０２】
以上、図５を用いて本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００に含まれるコンテンツ出力部１３０について説明した。続いて、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の動作例について説明する。
【０１０３】
［１．３．動作例］
図６は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の動作例を示す流れ図である。図６に示したのは、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定し、その推薦コンテンツを音声で出力する際の、情報処理装置１００の動作例である。以下、図６を用いて、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の動作例について説明する、
【０１０４】
まず情報処理装置１００は、コンテンツサーバ群１０が有しているコンテンツの中から、情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１のコンテンツの決定処理は、例えばコンテンツ推薦部１１０が実行する。なお、ステップＳ１０１のコンテンツの決定処理については、上述のコンテンツ推薦部１１０の説明で述べた通りである。
【０１０５】
ステップＳ１０１で情報処理装置１００のユーザに推薦するコンテンツを決定すると、続いて情報処理装置１００は、情報処理装置１００のユーザの行動を推定する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２の行動の推定処理は、例えば行動推定部１２０が実行する。なお、ステップＳ１０２の行動の推定処理については、上述の行動推定部１２０の説明で述べた通りである。
【０１０６】
なお、ステップＳ１０１の処理とステップＳ１０２の処理は、順序が逆であってもよい。またステップＳ１０１の処理とステップＳ１０２の処理は、並行して行われても良い。
【０１０７】
ステップＳ１０２で情報処理装置１００のユーザの行動を推定すると、続いて情報処理装置１００は、ステップＳ１０２で推定した情報処理装置１００のユーザの行動に基づき、情報処理装置１００のユーザに提供するコンテンツの量を調整する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３の調整処理は、例えばコンテンツフィルタ１３２が実行する。なお、ステップＳ１０３の調整処理については、上述のコンテンツ出力部１３０の説明で述べた通りである。
【０１０８】
ステップＳ１０３で情報処理装置１００のユーザに提供するコンテンツの量を調整すると、続いて情報処理装置１００は、その調整された量で、コンテンツを音声で出力する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の出力処理は、例えば読み上げ処理部１３６が実行する。
【０１０９】
情報処理装置１００は、図６に示したような一連の動作を実行することで、ユーザの行動を推定し、その推定の結果に基づいて、ユーザに提供するコンテンツの量を調節することで、ユーザに推薦するコンテンツを、最適な形態でユーザに提供することが出来る。そして情報処理装置１００は、図６に示したような一連の動作を実行することで、ユーザに提供するコンテンツの量を調節した上で、そのコンテンツを音声で出力することで、例えばユーザがコンテンツを目で見る余裕が無い状態でも、ユーザに推薦するコンテンツをユーザに消化してもらうことが可能になる。
【０１１０】
以上、図６を用いて本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の動作例について説明した。
【０１１１】
上記実施形態では、ユーザに推薦するコンテンツを決定し、ユーザに推薦するコンテンツを音声で出力する処理を全て情報処理装置１００で実施する例を示したが、本開示は係る例に限定されるものではない。例えばユーザに推薦するコンテンツを決定する処理を実施する装置は、コンテンツを音声で出力する処理を実施する装置と異なる装置であってもよい。
【０１１２】
図７は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００を含んだ情報処理システム１の構成例を示す説明図である。図７に示した情報処理システム１は、図１に示した情報処理システム１に、コンテンツ出力装置２００を追加したものである。
【０１１３】
コンテンツ出力装置２００は、ユーザに推薦するコンテンツを決定するとともに、コンテンツの量を調整する処理を実行した情報処理装置１００から推薦コンテンツリストを取得し、その推薦コンテンツリストに基づいてコンテンツを音声で出力する機能を有する。従って、コンテンツ出力装置２００には、例えば図５で示したコンテンツ出力部１３０の構成の内、読み上げ処理部１３６が設けられ得る。
【０１１４】
このように、ユーザに推薦するコンテンツを決定する処理を実施する装置と、コンテンツを音声で出力する処理を実施する装置とが異なっていても、ユーザに推薦するコンテンツを決定するとともに、コンテンツの量を調整する処理を実行し、ユーザにコンテンツを音声によって提供することが可能になる。
【０１１５】
＜２．ハードウェア構成例＞
次に、図８を参照して、本開示の一実施形態にかかる情報処理装置１００のハードウェア構成について説明する。図８は、本開示の実施形態にかかる情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。上記の各アルゴリズムは、例えば、図８に示す情報処理装置のハードウェア構成を用いて実行することが可能である。つまり、当該各アルゴリズムの処理は、コンピュータプログラムを用いて図８に示すハードウェアを制御することにより実現される。なお、このハードウェアの形態は任意であり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の携帯情報端末、ゲーム機、接触式又は非接触式のＩＣチップ、接触式又は非接触式のＩＣカード、又は種々の情報家電がこれに含まれる。但し、上記のＰＨＳは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍの略である。また、上記のＰＤＡは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔの略である。
【０１１６】
図８に示すように、このハードウェアは、主に、ＣＰＵ９０２と、ＲＯＭ９０４と、ＲＡＭ９０６と、ホストバス９０８と、ブリッジ９１０と、を有する。さらに、このハードウェアは、外部バス９１２と、インターフェース９１４と、入力部９１６と、出力部９１８と、記憶部９２０と、ドライブ９２２と、接続ポート９２４と、通信部９２６と、を有する。但し、上記のＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔの略である。また、上記のＲＯＭは、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙの略である。そして、上記のＲＡＭは、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙの略である。
【０１１７】
ＣＰＵ９０２は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ９０４、ＲＡＭ９０６、記憶部９２０、又はリムーバブル記録媒体９２８に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。ＲＯＭ９０４は、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ９０６には、例えば、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
【０１１８】
これらの構成要素は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス９０８を介して相互に接続される。一方、ホストバス９０８は、例えば、ブリッジ９１０を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス９１２に接続される。また、入力部９１６としては、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力部９１６としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。
【０１１９】
出力部９１８としては、例えば、ＣＲＴ、ＬＣＤ、ＰＤＰ、又はＥＬＤ等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。但し、上記のＣＲＴは、Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅの略である。また、上記のＬＣＤは、Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙの略である。そして、上記のＰＤＰは、Ｐｌａｓｍａ  ＤｉｓｐｌａｙＰａｎｅｌの略である。さらに、上記のＥＬＤは、Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｄｉｓｐｌａｙの略である。
【０１２０】
記憶部９２０は、各種のデータを格納するための装置である。記憶部９２０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。但し、上記のＨＤＤは、Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅの略である。
【０１２１】
ドライブ９２２は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２８に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９２８に情報を書き込む装置である。リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、ＨＤ  ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。但し、上記のＩＣは、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。
【０１２２】
接続ポート９２４は、例えば、ＵＳＢポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９３０を接続するためのポートである。外部接続機器９３０は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。但し、上記のＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓの略である。また、上記のＳＣＳＩは、Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略である。
【０１２３】
通信部９２６は、ネットワーク９３２に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ用のルータ、又は接触又は非接触通信用のデバイス等である。また、通信部９２６に接続されるネットワーク９３２は、有線又は無線により接続されたネットワークにより構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、可視光通信、放送、又は衛星通信等である。但し、上記のＬＡＮは、Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋの略である。また、上記のＷＵＳＢは、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢの略である。そして、上記のＡＤＳＬは、Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅの略である。
【０１２４】
以上、情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
【０１２５】
＜３．まとめ＞
以上説明したように本開示の一実施形態によれば、ユーザに推薦するコンテンツを選択するとともに、ユーザの行動を推定し、ユーザの状況に応じて適切な形態で推薦コンテンツを出力することが可能な情報処理装置１００が提供される。
【０１２６】
本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの嗜好に関する情報や、コンテンツの消費履歴等に基づいて、ユーザに推薦するコンテンツを決定する。また本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００は、操作履歴や、センシングデータ等の情報に基づいてユーザの行動を推定し、その推定の結果に基づいて、ユーザに提供するコンテンツの量を調節する。
【０１２７】
すなわち、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００は、単にユーザにコンテンツを推薦して提供するのではなく、ユーザの状況に応じて適切な量で推薦コンテンツを提供する。
【０１２８】
本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの行動を推定し、その推定の結果に基づいて、ユーザに提供するコンテンツの量を調節することで、ユーザに推薦するコンテンツを、最適な形態でユーザに提供することが出来る。そして情報処理装置１００は、ユーザに提供するコンテンツの量を調節した上で、そのコンテンツを音声で出力することで、例えばユーザがコンテンツを目で見る余裕が無い状態でも、ユーザに推薦するコンテンツをユーザに効率よく消化してもらうことが可能になる。
【０１２９】
本明細書の各装置が実行する処理における各ステップは、必ずしもシーケンス図またはフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、各装置が実行する処理における各ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
【０１３０】
また、各装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアを、上述した各装置の構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供されることが可能である。また、機能ブロック図で示したそれぞれの機能ブロックをハードウェアで構成することで、一連の処理をハードウェアで実現することもできる。
【０１３１】
なお、上記実施形態で示したユーザインタフェースやアプリケーションを実現するソフトウェアは、インターネット等のネットワークを介して使用するウェブアプリケーションとして実現されてもよい。ウェブアプリケーションは、例えば、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＳＧＭＬ（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）などのマークアップ言語により実現されてもよい。
【０１３２】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１３３】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１３４】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
ユーザの行動を推定して、コンテンツの出力に適した時間帯を決定し、前記ユーザの嗜好に関する情報に基づいて、前記時間帯の間に出力可能な量のコンテンツを抽出する制御部を備える、情報処理装置。
（２）
前記制御部は、ユーザの行動パターンを参照することで前記時間帯を決定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記制御部は、ユーザに身に付けられたセンサのセンシングデータを用いて該ユーザの行動を推定する、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記制御部は、前記時間帯の情報に基づいて抽出するコンテンツを決定する、前記（１）〜（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
前記制御部は、前記抽出したコンテンツの消費履歴を用いてコンテンツを抽出する、前記（１）〜（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
前記制御部は、推定した前記ユーザの行動に基づいて、抽出するコンテンツのジャンルを決定する、前記（１）〜（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記制御部は、推定した前記ユーザの行動に通常からの変化があるときに、抽出するコンテンツのジャンルを変更する、前記（１）〜（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記制御部は、複数のデバイスのうち、前記抽出したコンテンツを出力するデバイスを決定し、前記決定されたデバイスへコンテンツを出力する、前記（１）〜（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記制御部は、推定した前記ユーザの行動に基づいて、前記コンテンツを出力するデバイスを切り替える、前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記制御部は、各デバイスの状態に基づいて、出力するデバイスを切り替える、前記（８）または（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記制御部は、前記コンテンツ抽出部が抽出したコンテンツを音声情報に変換して、前記決定されたデバイスへ出力する、前記（８）〜（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１２）
前記制御部は、前記決定されたデバイスによるコンテンツの音声出力速度を変更し、前記音声出力速度に基づいて、コンテンツの抽出量を調整する、前記（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
前記制御部は、前記ユーザの行動予定に基づいて、前記コンテンツを抽出する、前記（１）〜（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）
ユーザの行動を推定して、コンテンツの出力に適した時間帯を決定することと、
前記ユーザの嗜好に関する情報に基づいて、前記時間帯の間に出力可能な量のコンテンツを抽出することと、
を含む、情報処理方法。
（１５）
コンピュータに、
ユーザの行動を推定して、コンテンツの出力に適した時間帯を決定することと、
前記ユーザの嗜好に関する情報に基づいて、前記時間帯の間に出力可能な量のコンテンツを抽出することと、
を実行させる、コンピュータプログラム。
【符号の説明】
【０１３５】
１        ：情報処理システム
２        ：ネットワーク
１０      ：コンテンツサーバ群
１００    ：情報処理装置
１１０    ：コンテンツ推薦部
１２０    ：行動推定部
１３０    ：コンテンツ出力部
１３２    ：コンテンツフィルタ
１３６    ：読み上げ処理部
【図１】
2016062239.tif 000003
【図２】
2016062239.tif 000004
【図３】
2016062239.tif 000005
【図４】
2016062239.tif 000006
【図５】
2016062239.tif 000007
【図６】
2016062239.tif 000008
【図７】
2016062239.tif 000009
【図８】
2016062239.tif 000010