(57)【要約】【課題】情報重要度が高い情報の存在にユーザが気付く可能性を高めること。【解決手段】情報出力デバイス選定部１０５は、情報の重要度を表す情報重要度と、情報の形式を表す情報形式と、情報の出力先候補となる各候補デバイスが所定の出力形式で情報を出力するレベルを表す出力性能値とを入力し、候補デバイス情報に含まれる出力性能値の重み付き和を候補デバイスのスコアとして算出し、算出した各候補デバイスのスコアと選定するデバイスの最大数とに基づきデバイスを選定する。その選定の際、入力された情報重要度が低い場合、高い場合よりも、デバイスの最大数を小さくし、かつ、入力された情報形式での出力形式に一致しない出力形式に対する出力性能値の重みを小さくし、入力された情報重要度が高い場合、低い場合よりも、デバイスの最大数を大きくし、かつ、入力された情報形式での出力形式に一致しない出力形式に対する出力性能値の重みを大きくする。【選択図】図１
2016081328.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報を出力するためのデバイスを選定するデバイス選定装置において、
前記情報の重要度を表す情報重要度と、前記情報の形式を表す情報形式と、前記情報の出力先候補となる各候補デバイスの識別情報と前記候補デバイスが所定の出力形式で情報を出力するレベルを表す出力性能値とを含む候補デバイス情報とを入力する入力手段と、
前記候補デバイス情報に含まれる出力性能値の重み付き和を前記候補デバイスのスコアとして算出し、算出した各候補デバイスのスコアと選定するデバイスの最大数とに基づきデバイスを選定する選定手段と、
選択されたデバイスの識別情報を前記情報を出力するためのデバイス情報として出力する出力手段と、を有し、
前記選定手段は、
入力された情報重要度が低い場合、高い場合よりも、前記デバイスの最大数を小さくし、かつ、入力された情報形式での出力形式に一致しない出力形式に対する出力性能値の重みを小さくして候補デバイスのスコアを算出し、入力された情報重要度が高い場合、低い場合よりも、前記デバイスの最大数を大きくし、かつ、入力された情報形式での出力形式に一致しない出力形式に対する出力性能値の重みを大きくして候補デバイスのスコアを算出することを特徴とするデバイス選定装置。
【請求項２】
前記選定手段は、
Σｉ＝１〜Ｌｕ（Ｆ（ｉ）αｄｉ＋Ｇ（ｉ）βｄｉ）
ただし、Ｌｕは、候補デバイス情報に含まれる出力形式の総数、
ｉは、各出力形式での出力性能値にアクセスするためのカウンタ、
Ｆ（ｉ）は、ｉ番目の出力形式での情報形式が前記入力された情報形式に一致する場合に１，一致しない場合に０、
Ｇ（ｉ）は、ｉ番目の出力形式での情報形式が前記入力された情報形式に一致する場合に０，一致しない場合に１、
α，βは、出力性能値の重み、
ｄｉは、ｉ番目の出力形式での出力性能値、
の式を用いて候補デバイスのスコアを算出することを特徴とする請求項１に記載のデバイス選定装置。
【請求項３】
情報を出力するためのデバイスを選定するデバイス選定方法において、
コンピュータは、
前記情報の重要度を表す情報重要度と、前記情報の形式を表す情報形式と、前記情報の出力先候補となる各候補デバイスの識別情報と前記候補デバイスが所定の出力形式で情報を出力するレベルを表す出力性能値とを含む候補デバイス情報とを入力する入力ステップと、
前記候補デバイス情報に含まれる出力性能値の重み付き和を前記候補デバイスのスコアとして算出し、算出した各候補デバイスのスコアと選定するデバイスの最大数とに基づきデバイスを選定する選定ステップと、
選択されたデバイスの識別情報を前記情報を出力するためのデバイス情報として出力する出力ステップと、を有し、
前記選定ステップでは、
入力された情報重要度が低い場合、高い場合よりも、前記デバイスの最大数を小さくし、かつ、入力された情報形式での出力形式に一致しない出力形式に対する出力性能値の重みを小さくして候補デバイスのスコアを算出し、入力された情報重要度が高い場合、低い場合よりも、前記デバイスの最大数を大きくし、かつ、入力された情報形式での出力形式に一致しない出力形式に対する出力性能値の重みを大きくして候補デバイスのスコアを算出することを特徴とするデバイス選定方法。
【請求項４】
請求項１又は２に記載のデバイス選定装置としてコンピュータを機能させるためのデバイス選定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報を出力するためのデバイスを選定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ハードウェアの小型化・低価格化により、ＩｏＴ（Internet of Things、モノのインターネット）やＭ２Ｍ（Machine to Machine、機器間通信）といった技術が現実味を帯び、機器やセンサー等のデバイスが環境内で連携してユーザを支援するスマート環境システムが国内外で注目を集めている。
【０００３】
このように環境中に複数のデバイスがある状況において、システムからユーザに情報を通知する場合、複数のデバイスの中から適切なものを情報出力デバイスとして選定する方法が提案されている。特許文献１では、情報出力に対する要求の度合い（タスク要求信頼度）とデバイスの性能指標（組合せ信頼度）を比較して情報出力デバイスを選定している。非特許文献１では、情報のファイル形式をサポートし、かつ、情報を高品質に出力できる順番にデバイスを順位付けしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４４６９２９２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Yasuyuki Kataoka、外３名、“Consumer Device Recommendation Method for Web-Based Distributed Browsing”、In Proc. ICCE2014、2014年、p.87-p.88
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、情報には送信者の意思等に基づく重要性が存在し、その重要度に応じて情報出力デバイスを選定することが期待されている。しかし、従来技術によれば、情報の重要性に応じて情報出力デバイスを選定できない。
【０００７】
例えば、特許文献１では、情報出力デバイスを選定するための比較条件は、タスク要求信頼度を組合せ信頼度が上回り、かつ、組合せ信頼度が最小のデバイスを情報出力デバイスとして選定するため、タスク要求信頼度が高い場合に情報出力デバイスを増やして、ユーザに情報が通知される可能性を高めることはできない。
【０００８】
また、非特許文献１では、順位付けされたデバイス群の上位Ｎ件を情報出力デバイスとして選定するが、Ｎ値が小さいと、情報出力デバイスの数が少なく、ユーザの付近に情報出力デバイスが無い可能性が高まり、情報重要度が高い情報の存在にユーザが気付けない可能性が高まる。一方、Ｎ値が大きいと、情報出力デバイスの数が多く、情報重要度が低い情報であっても多くのデバイスから出力されることになり、ユーザは煩わしさを感じる可能性が高い。
【０００９】
本発明は、上記事情を鑑みてなされたものであり、情報重要度が高い情報の存在にユーザが気付く可能性を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
以上の課題を解決するため、請求項１に記載のデバイス選定装置は、情報を出力するためのデバイスを選定するデバイス選定装置において、前記情報の重要度を表す情報重要度と、前記情報の形式を表す情報形式と、前記情報の出力先候補となる各候補デバイスの識別情報と前記候補デバイスが所定の出力形式で情報を出力するレベルを表す出力性能値とを含む候補デバイス情報とを入力する入力手段と、前記候補デバイス情報に含まれる出力性能値の重み付き和を前記候補デバイスのスコアとして算出し、算出した各候補デバイスのスコアと選定するデバイスの最大数とに基づきデバイスを選定する選定手段と、選択されたデバイスの識別情報を前記情報を出力するためのデバイス情報として出力する出力手段と、を有し、前記選定手段は、入力された情報重要度が低い場合、高い場合よりも、前記デバイスの最大数を小さくし、かつ、入力された情報形式での出力形式に一致しない出力形式に対する出力性能値の重みを小さくして候補デバイスのスコアを算出し、入力された情報重要度が高い場合、低い場合よりも、前記デバイスの最大数を大きくし、かつ、入力された情報形式での出力形式に一致しない出力形式に対する出力性能値の重みを大きくして候補デバイスのスコアを算出することを要旨とする。
【００１１】
請求項２に記載のデバイス選定装置は、請求項１に記載のデバイス選定装置において、前記選定手段は、Σｉ＝１〜Ｌｕ（Ｆ（ｉ）αｄｉ＋Ｇ（ｉ）βｄｉ）、ただし、Ｌｕは、候補デバイス情報に含まれる出力形式の総数、ｉは、各出力形式での出力性能値にアクセスするためのカウンタ、Ｆ（ｉ）は、ｉ番目の出力形式での情報形式が前記入力された情報形式に一致する場合に１，一致しない場合に０、Ｇ（ｉ）は、ｉ番目の出力形式での情報形式が前記入力された情報形式に一致する場合に０，一致しない場合に１、α，βは、出力性能値の重み、ｄｉは、ｉ番目の出力形式での出力性能値、の式を用いて候補デバイスのスコアを算出することを要旨とする。
【００１２】
請求項３に記載のデバイス選定方法は、情報を出力するためのデバイスを選定するデバイス選定方法において、コンピュータは、前記情報の重要度を表す情報重要度と、前記情報の形式を表す情報形式と、前記情報の出力先候補となる各候補デバイスの識別情報と前記候補デバイスが所定の出力形式で情報を出力するレベルを表す出力性能値とを含む候補デバイス情報とを入力する入力ステップと、前記候補デバイス情報に含まれる出力性能値の重み付き和を前記候補デバイスのスコアとして算出し、算出した各候補デバイスのスコアと選定するデバイスの最大数とに基づきデバイスを選定する選定ステップと、選択されたデバイスの識別情報を前記情報を出力するためのデバイス情報として出力する出力ステップと、を有し、前記選定ステップでは、入力された情報重要度が低い場合、高い場合よりも、前記デバイスの最大数を小さくし、かつ、入力された情報形式での出力形式に一致しない出力形式に対する出力性能値の重みを小さくして候補デバイスのスコアを算出し、入力された情報重要度が高い場合、低い場合よりも、前記デバイスの最大数を大きくし、かつ、入力された情報形式での出力形式に一致しない出力形式に対する出力性能値の重みを大きくして候補デバイスのスコアを算出することを要旨とする。
【００１３】
請求項４に記載のデバイス選定プログラムは、請求項１又は２に記載のデバイス選定装置としてコンピュータを機能させることを要旨とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、情報重要度が高い情報の存在にユーザが気付く可能性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】情報出力デバイスの選定システムを示す図である。
【図２】ホームサーバの操作機能を示す図である。
【図３】各出力形式に対するデバイスの出力性能を示す図である。
【図４】各デバイスの位置関係を示す図である。
【図５】情報出力デバイスの選定処理フローを示す図である。
【図６】デバイスの受信メッセージを示す図である。
【図７】情報重要度および情報形式の抽出例を示す図である。
【図８】情報出力デバイス選定条件の決定処理フローを示す図である。
【図９】情報出力デバイス選定条件の決定結果を示す図である。
【図１０】候補デバイスの出力性能を示す図である。
【図１１】候補デバイスのスコア計算処理フローを示す図である。
【図１２】情報出力デバイスの選定結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を実施する一実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１７】
図１は、情報出力デバイスの選定システムを示す図である。選定システム１は、家庭内に設置されたホームサーバ１００１と、ホームサーバ１００１に接続されたデバイス群２００と、デバイス群２００の中から情報出力デバイスを選定する情報出力デバイス選定装置１００と、を備えて構成される。
【００１８】
最初に、選定システム１を構成する各装置の機能や具体例を説明する。
【００１９】
情報出力デバイス選定装置１００は、情報入力部１０１と、情報重要度抽出部１０２と、情報出力デバイス選定条件決定部１０３と、候補デバイス入力部１０４と、情報出力デバイス選定部１０５と、情報出力デバイス出力部１０６と、を備えて構成される。
【００２０】
情報入力部１０１は、情報を外部から入力するように構成されている。情報重要度抽出部１０２は、既存の手段を用いて、入力された情報の重要度を抽出するように構成されている。
【００２１】
情報出力デバイス選定条件決定部１０３は、情報出力デバイスを選定するための情報出力デバイス選定条件を動的に決定するように構成されている。候補デバイス入力部１０４は、情報を出力するために利用可能なデバイスに関するデバイス情報を外部から入力するように構成されている。
【００２２】
情報出力デバイス選定部１０５は、決定された情報出力デバイス選定条件に基づき情報出力デバイスを選定するように構成されている。情報出力デバイス出力部１０６は、選定された情報出力デバイスに関する情報出力デバイス情報を出力するように構成されている。
【００２３】
これらの機能部を備えた情報出力デバイス選定装置１００は、ＣＰＵやＭＰＵ等の計算機能、メモリやハードウェアディスク等の記憶機能、マウスやキーボード等の入力機能、モニター等の表示機能を備えたコンピュータを用いて実現する。上記各機能部の処理は、そのコンピュータの内部で動作するプログラムにより実現する。
【００２４】
続いて、情報出力デバイス選定装置１００の外部に位置付けられる外部装置を説明する。外部装置は、情報出力デバイス選定装置１００に無線又は有線で接続される。例えば、ホームサーバ１００１、スマートフォン１００２、デスクトップＰＣ１００３、タブレットＰＣ１００４、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）１００５、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６を用いる。
【００２５】
ホームサーバ１００１は、一般的なＰＣ等で実現する。スマートフォン１００２、デスクトップＰＣ１００３、タブレットＰＣ１００４、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）１００５、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６の各デバイスに対して、図２（ａ），（ｂ）に示す操作を行う操作機能を備えて構成される。
【００２６】
この操作機能は、無線ネットワークと既存のＡＰＩを活用したソフトウェアで容易に実現できる。例えば、ＰＣ、タブレットＰＣ、スマートフォンの主流なＯＳであるＬｉｎｕｘ（登録商標）、Ｍａｃ ＯＳ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ｉＯＳ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）は、無線ネットワークによる情報送受信や自デバイス上の資源（情報，ハードウェア）を制御するためのＡＰＩを公開している。
【００２７】
このＡＰＩを活用したソフトウェアを作成し、ホームサーバ１００１、スマートフォン１００２、デスクトップＰＣ１００３、タブレットＰＣ１００４上で動作させることで、無線ネットワーク経由で各デバイスに対して図２（ａ）に示す操作を実行する環境を構築する。
【００２８】
一方、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅとはネットワーク経由の情報送受信・制御をサポートするプロトコルなので、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）１００５，（２）１００６にソフトウェアを追加しなくても、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）１００５，（２）１００６に対して図２（ｂ）に示す操作を実行できる。例えば、照明の電源をＯＮ・ＯＦＦするための制御信号を送信するのみで当該操作を実現できる。
【００２９】
また、ホームサーバ１００１は、各デバイスのデバイス性能データを予め格納しておく記憶機能を備えている。ここでは、デバイスの性能として、図３に示す映像出力性能、音声出力性能、文字出力性能、光出力性能、が定義されている。各性能は、０（低い）から５（高い）までのスコアで予め定義されている。なお、この性能値は、ネットワーク上のデータベースから取得するデータを元に算出しても良いし、各デバイスのＯＳが定義するＡＰＩを利用して取得するデータを元に算出しても良いし、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ等のプロトコルを通じてデバイスから取得するデータを元に算出しても良い。
【００３０】
ここで、かかる選定システム１において、各デバイスが物理的に異なる部屋に配置されている場合を想定する。例えば図４のように、部屋Ａにスマートフォン１００２とデスクトップＰＣ１００３が配置され、部屋ＢにタブレットＰＣ１００４とＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）１００５が配置され、部屋ＣにＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６が配置されている。
【００３１】
ここで、この物理的な位置関係はホームサーバ１００１を含む全装置にとって未知であり、ユーザが部屋Ｃに現存する場合、例えばスマートフォン１００２にメッセージが届いてもユーザはそれを気付くことができない。そこで、選定システム１では、スマートフォン１００２が外部から受信したメッセージを家庭内の他のデバイス１００３〜１００６にも出力するサービスを実現する。
【００３２】
続いて、選定システム１の動作を説明する。最初に、図５を参照しながら、情報出力デバイスを選定し選定結果を出力する動作概要を説明する。この動作は情報出力デバイス選定装置１００で実行される。
【００３３】
まず、ステップＳ１において、情報入力部１０１が、スマートフォン１００２に届いたメッセージをホームサーバ１００１から入力（受信）する（情報入力ステップ）。
【００３４】
次に、ステップＳ２において、情報重要度抽出部１０２が、既存の手段を用いて、入力されたメッセージの重要度を抽出する（情報重要度抽出ステップ）。
【００３５】
次に、ステップＳ３において、候補デバイス入力部１０４が、入力されたメッセージを出力するために利用可能なデバイスに関するデバイス性能データをホームサーバ１００１から入力する（候補デバイス入力ステップ）。
【００３６】
次に、ステップＳ４において、情報出力デバイス選定条件決定部１０３が、情報出力デバイスを選定するための情報出力デバイス選定条件を動的に決定する（情報出力デバイス選定条件決定ステップ）。具体的には、情報重要度が高い場合にはより多くのデバイスが選定される情報出力デバイス選定条件を決定し、情報重要度が低い場合にはより少ないデバイスが選定される情報出力デバイス選定条件を決定する。
【００３７】
次に、ステップＳ５において、情報出力デバイス選定部１０５が、決定された情報出力デバイス選定条件に基づき情報出力デバイスを選定する（情報出力デバイス選定ステップ）。
【００３８】
最後に、ステップＳ６において、情報出力デバイス出力部１０６が、選定された情報出力デバイスの情報出力デバイス情報を出力（送信）する（情報出力デバイス出力ステップ）。
【００３９】
以降、情報出力デバイスが選定される処理の流れを具体的に説明する。後述のステップＳ１１・Ｓ１２は情報入力ステップ、ステップＳ１３は情報重要度抽出ステップ、ステップＳ１４は情報出力デバイス選定条件決定ステップ、ステップＳ１５・Ｓ１６は候補デバイス入力ステップ、ステップＳ１７・Ｓ１８は情報出力デバイス選定ステップ、ステップＳ１９は情報出力デバイス出力ステップに対応する。ステップＳ２０はそれ以降の処理である。
【００４０】
（ステップＳ１１：情報入力ステップ）
まず、ホームサーバ１００１は、一定時間ごとにスマートフォン１００２に問い合わせを行い、スマートフォン１００２が外部から新着メッセージを受信しているか否かを確認する。
【００４１】
図６（ａ），（ｂ）に新着メッセージの例を示す。図６（ａ）は面白い動画を撮影したという友人からのメッセージであり、図６（ｂ）は息子がケガをしたという幼稚園からのメッセージである。メッセージには、スマートフォン１００２が受信した時点で、メッセージの送信元によって情報重要度を示すメタデータが付与されているものとする。スマートフォン１００２が外部から新着メッセージを受信している場合、ホームサーバ１００１は、その新着メッセージをスマートフォン１００２から取得し、情報出力デバイス選定装置１００の情報入力部１０１に送信する。
【００４２】
（ステップＳ１２：情報入力ステップ）
次に、情報入力部１０１は、ホームサーバ１００１から受信したメッセージを情報重要度抽出部１０２に送信する。
【００４３】
（ステップＳ１３：情報重要度抽出ステップ）
次に、情報重要度抽出部１０２は、情報入力部１０１から受信したメッセージの情報重要度を既存の手段によって抽出する。
【００４４】
ここでは、図６のようにメッセージに付与されているメタデータから情報重要度を読み取り、それを情報重要度の抽出結果とする。重要度情報のメタデータがない場合、メッセージの他のメタデータ（送信元、送信日時等）から情報重要度を抽出しても良いし、メッセージの内容を言語処理解析した結果から抽出等しても良い。例えば、「至急」や「重要」といった重要度を示す手がかりとなる語の出現頻度を集計し、その出現頻度に応じた重要度を割り当てる。
【００４５】
その後、情報重要度抽出部１０２は、抽出した情報重要度と、受信したメッセージから読み取った情報形式とを、図７（ａ），（ｂ）のように関連付けて情報出力デバイス選定条件決定部１０３に送信する。図７（ａ）は図６（ａ）、図７（ｂ）は図６（ｂ）の各メッセージにそれぞれ対応している。
【００４６】
（ステップＳ１４：情報出力デバイス選定条件決定ステップ）
次に、情報出力デバイス選定条件決定部１０３は、情報重要度抽出部１０２から受信した情報重要度に基づいて、図８のフローに従い、情報出力デバイス選定条件（α，β，Ｎ）を動的に決定する。α、βは、後述のステップＳ１７にて各デバイスのスコアを計算する際の重み係数である。αは情報重要度によらず一定であり、βは情報重要度が高いほど大きくなる。Ｎは、選定するデバイスの最大件数である。
【００４７】
具体的には、前述したように、情報重要度が高い場合にはより多くのデバイスが選定される情報出力デバイス選定条件を決定し、情報重要度が低い場合にはより少ないデバイスが選定される情報出力デバイス選定条件を決定する。例えば選定条件を次のように定義し、
選定条件１の場合、（α，β，Ｎ）＝（α１，β１，Ｎ１）＝（１，１，３）
選定条件２の場合、（α，β，Ｎ）＝（α２，β２，Ｎ２）＝（１，０，２）
選定条件３の場合、（α，β，Ｎ）＝（α３，β３，Ｎ３）＝（１，０，１）
情報重要度が高であれば、β値およびＮ値の最も高い選定条件１を情報出力デバイス選定条件として決定する。情報重要度が中であれば選定条件２を情報出力デバイス選定条件として決定し、情報重要度が低であれば選定条件３を情報出力デバイス選定条件として決定する。
【００４８】
その後、情報出力デバイス選定条件決定部１０３は、決定した情報出力デバイス選定条件と、情報重要度抽出部１０２から受信した情報形式とを、図９（ａ），（ｂ）のように関連付けて情報出力デバイス選定部１０５に送信する。図９（ａ）は図７（ａ）、図９（ｂ）は図７（ｂ）の各メッセージにそれぞれ対応している。
【００４９】
（ステップＳ１５：候補デバイス入力ステップ）
次に、ホームサーバ１００１は、家庭内にあるデバイスのすべて、あるいは何らかの条件に基づいて一部を候補デバイスとして選別する。ここでは、スマートフォン１００２が受信したメッセージを家庭内の他のデバイスにも出力するサービスを実現するので、スマートフォン１００２以外の家庭内のデバイスである、デスクトップＰＣ１００３、タブレットＰＣ１００４、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）１００５、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６を候補デバイスとして選別する。
【００５０】
続いて、ホームサーバ１００１は、選別した候補デバイスのデバイス性能データを、図１０の形式で候補デバイス性能データとして情報出力デバイス選定装置１００の候補デバイス入力部１０４に入力する。
【００５１】
（ステップＳ１６：候補デバイス入力ステップ）
次に、候補デバイス入力部１０４は、ホームサーバ１００１から受信した候補デバイス性能データを情報出力デバイス選定部１０５に送信する。
【００５２】
（ステップＳ１７：情報出力デバイス選定ステップ）
次に、情報出力デバイス選定部１０５は、情報出力デバイス選定条件決定部１０３から受信した情報出力デバイス選定条件および情報形式と、候補デバイス入力部１０４から受信した候補デバイス性能データとを用いて、図１１のフローに基づいて各候補デバイスのスコアを計算する。
【００５３】
まず、図１１において、入力のα、βは、情報出力デバイス選定条件から取得される。情報出力デバイス選定条件決定部１０３から受信した情報出力デバイス選定条件が図９（ａ）なら（α，β）＝（１，０）、図９（ｂ）なら（α，β）＝（１，１）である。
【００５４】
入力の情報形式Ｔは、情報出力デバイス選定条件決定部１０３から受信した情報形式からなる配列である。受信した情報出力デバイス選定条件が図９（ａ）ならＴ＝｛文字，映像｝、図９（ｂ）ならＴ＝｛文字｝である。なお、この情報形式Ｔは式（１）のように一般化できる。ｊ，Ｌｔは自然数、ＬｔはＴの要素数である。例えば、Ｔ＝｛文字，映像｝の場合、ｔ１＝文字、ｔ２＝映像であり、Ｌｔ＝２である。
【００５５】
【数１】
2016081328.tif 000003
情報形式候補Ｕは、情報形式としてありうるすべての候補を格納する配列である。この情報形式候補Ｕも式（２）のように一般化できる。ｉ，Ｌｕは自然数、ＬｕはＤの要素数である。
【００５６】
【数２】
2016081328.tif 000004
本実施例において、Ｕ＝｛映像，音声，文字，光｝である。具体的には、ｕ１＝映像、ｕ２＝音声、ｕ３＝文字、ｕ４＝光であり、Ｌｕ＝４である。
【００５７】
入力の候補デバイス性能データＤは、候補デバイス入力部１０４から受信した候補デバイス性能データに含まれる各デバイスのデバイス性能データからなる配列である。この候補デバイス性能データＤも式（３）のように一般化できる。ｉ，Ｌｕは自然数、ＬｕはＤの要素数である。
【００５８】
【数３】
2016081328.tif 000005
ｉはＵと対応する添字であり、本実施例ではｕ１＝映像、ｕ２＝音声、ｕ３＝文字、ｕ４＝光であるので、ｄ１は映像に関するデバイス性能データ、ｄ２は音声に関するデバイス性能データ、ｄ３は文字に関するデバイス性能データ、ｄ４は光に関するデバイス性能データである。具体的に、候補デバイス性能データが図１０であれば、各候補デバイスのデバイス性能データＤは、
デスクトップＰＣの場合、Ｄ＝｛５，４，５，１｝
タブレットＰＣの場合、Ｄ＝｛４，２，４，１｝
ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）の場合、Ｄ＝｛０，０，０，３｝
ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）の場合、Ｄ＝｛０，０，０，５｝
となる。例えば、Ｄ＝｛５，４，５，１｝のとき、ｄ１＝５、ｄ２＝４、ｄ３＝５、ｄ４＝１である。
【００５９】
続いて、スコアの計算を開始する前に、スコアｓ，カウンタｉを定義する。スコアｓは、計算対象である候補デバイスのスコアを格納する変数である。カウンタｉは、処理フローにおいて配列内の各要素にアクセスするためのカウンタである。初期値としてｓ＝０，ｉ＝１を設定する。
【００６０】
そして、「ｉ≦Ｌｕ」の条件が成立するかを判定し、成立する場合は「ｕｉがＴに含まれるか」の条件が成立するかを判定する。「ｕｉがＴに含まれる」場合、候補デバイスのスコアｓを各出力性能スコアの和により求める。すなわち、映像出力性能スコア、音声出力性能スコア、文字出力性能スコア、光出力性能スコアの和によって計算する。この計算式は式（４）のように一般化できる。
【００６１】
【数４】
2016081328.tif 000006
例えば、Ｔ＝｛文字，映像｝、Ｕ＝｛映像，音声，文字，光｝の場合、ｕ１＝映像はＴに含まれるので、Ｆ（１）＝１，Ｇ（１）＝０となり、ｕ２＝音声はＴに含まれないので、Ｆ（２）＝０，Ｇ（２）＝１となる。
【００６２】
ここで、図１１における処理の例を下記に示す。まず、情報出力デバイス選定条件・情報形式が図９（ａ）の場合を説明する。これは、面白い動画を撮影したという友人からのメッセージを出力する際に各デバイスのスコアを求めるケースである。
【００６３】
図９（ａ）のとおり、（α，β）＝（１，０）、Ｔ＝｛文字，映像｝である。デスクトップＰＣ１００３のデバイス性能はＤ＝｛５，４，５，１｝であり、Ｕ＝｛映像，音声，文字，光｝であるから、デスクトップＰＣ１００３のスコアｓは、
ｓ＝α×５＋β×４＋α×５＋β×１
＝１×５＋０×４＋１×５＋０×１
＝１０
となる。
【００６４】
同様に、タブレットＰＣ１００４のデバイス性能はＤ＝｛４，２，４，１｝であるから、タブレットＰＣ１００４のスコアｓは、
ｓ＝α×４＋β×２＋α×４＋β×１
＝１×４＋０×２＋１×４＋０×１
＝８
となる。
【００６５】
ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）１００５のデバイス性能はＤ＝｛０，０，０，３｝であるから、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）１００５のスコアｓは、
ｓ＝α×０＋β×０＋α×０＋β×３
＝１×０＋０×０＋１×０＋０×３
＝０
となる。
【００６６】
ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６のデバイス性能はＤ＝｛０，０，０，５｝であるから、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６のスコアｓは、
ｓ＝α×０＋β×０＋α×０＋β×５
＝１×０＋０×０＋１×０＋０×５
＝０
となる。
【００６７】
つまり、図８のフローにより、情報重要度が低い場合はβが０になり、情報形式に含まれていない要素に関するデバイスの各出力性能（この例では音声と光）はβ＝０がおもみとして掛けられることにより、候補デバイスのスコアｓに反映されなくなる。すなわち、情報重要度が低い場合は、情報形式の各要素（この例の場合は文字と映像）に対応するデバイス性能が高いデバイスのスコアが高くなりやすくなる。
【００６８】
続いて、情報出力デバイス選定条件・情報形式が図９（ｂ）の場合を説明する。これは、息子がケガをしたという幼稚園からのメッセージを出力する際に
各デバイスのスコアを求めるケースである。
【００６９】
図９（ｂ）のとおり、（α，β）＝（１，１）、Ｔ＝｛文字｝である。デスクトップＰＣ１００３のデバイス性能はＤ＝｛５，４，５，１｝であり、Ｕ＝｛映像，音声，文字，光｝であるから、デスクトップＰＣ１００３のスコアｓは、
ｓ＝β×５＋β×４＋α×５＋β×１
＝１×５＋１×４＋１×５＋１×１
＝１５
となる。
【００７０】
同様に、タブレットＰＣ１００４のデバイス性能はＤ＝｛４，２，４，１｝であるから、タブレットＰＣ１００４のスコアｓは、
ｓ＝β×４＋β×２＋α×４＋β×１
＝１×４＋１×２＋１×４＋１×１
＝１１
となる。
【００７１】
ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）１００５のデバイス性能はＤ＝｛０，０，０，３｝であるから、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）１００５のスコアｓは、
ｓ＝β×０＋β×０＋α×０＋β×３
＝１×０＋１×０＋１×０＋１×３
＝３
となる。
【００７２】
ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６のデバイス性能はＤ＝｛０，０，０，５｝であるから、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６のスコアｓは、
ｓ＝β×０＋β×０＋α×０＋β×５
＝１×０＋１×０＋１×０＋１×５
＝５
となる。
【００７３】
つまり、図８のフローにより、情報重要度が高い場合はβが１になり、情報形式に含まれていない要素に関するデバイスの各出力性能（この例では映像、音声、光）もβ＝1がおもみとして掛けられることにより、候補デバイスのスコアｓに反映されるようになる。すなわち、情報重要度が高い場合は、情報形式の各要素（この例の場合は文字）に対応するデバイス性能が低いデバイスでも一定のスコアが付与されるようになる。
【００７４】
（ステップＳ１８：情報出力デバイス選定ステップ）
次に、情報出力デバイス選定部１０５は、上記のように各候補デバイスのスコアを計算した後、情報出力デバイス選定条件決定部１０３から受信した情報出力デバイス選定条件にて入力されたＮの値に基づき、複数の候補デバイスの中からスコアが高い上位Ｎ件のデバイスを取り出し、そのデバイスのデバイス名を情報出力デバイス情報として情報出力デバイス出力部１０６に送信する。
【００７５】
情報出力デバイス選定条件決定部１０３から受信した情報出力デバイス選定条件が図９（ａ）の場合、各候補デバイスのスコアは、
デスクトップＰＣが１０、
タブレットＰＣが８、
ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）が０、
ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）が０、
であり、Ｎ＝１なので、情報出力デバイス情報は、図１２（ａ）のようにデスクトップＰＣ１００３になる。
【００７６】
また、情報出力デバイス選定条件決定部１０３から受信した情報出力デバイス選定条件が図９（ｂ）の場合、各デバイスのスコアは
デスクトップＰＣが１５、
タブレットＰＣが１１、
ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）が３、
ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）が５、
であり、Ｎ＝３なので、情報出力デバイス情報は、図１２（ｂ）のようにデスクトップＰＣ１００３、タブレットＰＣ１００４、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６になる。
【００７７】
（ステップＳ１９：情報出力デバイス出力ステップ）
次に、情報出力デバイス出力部１０６は、情報出力デバイス選定部１０５から受信した情報出力デバイス情報をホームサーバ１００１に送信する。
【００７８】
（ステップＳ２０）
最後に、ホームサーバ１００１は、情報出力デバイス選定装置１００の情報出力デバイス出力部１０６から受信した情報出力デバイス情報に含まれる各デバイスに対して、図２（ａ），（ｂ）に示す情報出力操作を行う。
【００７９】
ここで、ステップＳ２０における情報出力操作の例を下記に示す。まず、ホームサーバ１００１がステップＳ１１で図６（ａ）のメッセージを取得した場合を説明する。
【００８０】
ホームサーバ１００１がステップＳ１１でスマートフォン１００２から図６（ａ）のメッセージを取得した場合、ステップＳ１９で情報出力デバイス出力部１０６から図１２（ａ）の情報出力デバイス情報を受信するので、ホームサーバ１００１は、デスクトップＰＣ１００３に対して情報出力操作を行い、デスクトップＰＣ１００３上で「今日駅前で〜」の内容を文字で出力し、添付ファイルの映像を再生する。
【００８１】
このように、情報重要度が低いメッセージがスマートフォン１００２に届いたとき、そのメッセージはデスクトップＰＣ１００３のみに出力されることになる。
【００８２】
続いて、ホームサーバ１００１がステップＳ１１で図６（ｂ）のメッセージを取得した場合を説明する。
【００８３】
ホームサーバ１００１がステップＳ１１でスマートフォン１００２から図６（ｂ）のメッセージを取得した場合、ステップＳ１９で情報出力デバイス出力部１０６から図１２（ｂ）の情報出力デバイス情報を受信するので、ホームサーバ１００１は、デスクトップＰＣ１００３、タブレットＰＣ１００４に対して情報出力操作を行い、デスクトップＰＣ１００３、タブレットＰＣ１００４上に「至急の件ですが〜」の内容を文字で出力する。また、ホームサーバ１００１は、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６に対して情報出力操作を行い、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６の電源ＯＮ・ＯＦＦを繰り返す。
【００８４】
このように、情報重要度が高いメッセージがスマートフォン１００２に届いたとき、そのメッセージは情報重要度が低い場合よりも多くのデバイス、すなわち、デスクトップＰＣ１００３、タブレットＰＣ１００４に出力される。また、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）１００６のように文字出力性能が０であり、メッセージの内容を文字で出力できないデバイスにおいても、何らかの情報があることを電源ＯＮ・ＯＦＦで表現して出力する。
【００８５】
なお、ステップＳ１７において、デバイス性能のすべての要素、すなわち、映像出力性能、音声出力性能、文字出力性能、光出力性能を、スコアｓの算出に用いて構わないことは予め定められているとする。
【００８６】
このとき、デバイス性能の一部の要素のみをスコアｓの算出に用いるよう既定しても構わない。例えば、デバイスに光出力をさせたくない場合、Ｕ＝｛映像，音声，文字｝と既定してスコアｓを算出しても構わない。
【００８７】
あるいは、選定したデバイスから情報を出力した効果を記録しておき、効果が高い場合にデバイス選定に大きく寄与したデバイス性能のみを用いてスコアｓを算出しても良い。例えば、選定したデバイスと、デバイスから情報を出力してからユーザが情報を閲覧するまでに要した時間を記録しておき、統計的にその時間が短い場合に用いたデバイスが、一定以上の値を持つデバイス性能のみをスコアｓの算出に用いるようにしても良い。
【００８８】
具体的には、タブレットＰＣ１００４に情報を出力するとユーザが情報を閲覧するまでの時間が短いことが統計的に判明した場合、タブレットＰＣ１００４が一定以上の値、例えば３以上の値を持つデバイス性能である、映像出力性能、文字出力性能のみを用いて、すなわち、Ｕ＝｛映像，文字｝として用いてスコアｓを算出しても構わない。
【００８９】
本実施の形態によれば、情報の重要度である情報重要度と、情報重要度に応じて動的に変化させる動的デバイス選定条件とに基づき、情報の出力先として適切な情報出力デバイスを選定する。これにより、情報重要度が高い情報の存在にユーザが気付く可能性を高めることができる。
【００９０】
すなわち、情報重要度が低い場合、その情報を早期にユーザに通知する必要性は低いので、その情報の出力に必要な出力能力を備えることを動的デバイス選定条件として決定し、この動的デバイス選定条件に基づいて情報出力デバイスを選定する。一方、情報重要度が高い場合、その情報を早期にユーザに通知する必要性が高いので、より多くのデバイスを選定することと、その情報の出力に必要な出力能力を備えていなくても構わないことを動的デバイス選定条件として決定し、この動的デバイス選定条件に基づいて情報出力デバイスを選定する。これにより、情報重要度が高い情報を出力するとき、より多くのデバイスが動的デバイス選定条件をクリアできるため、より多くのデバイスを情報出力デバイスとして選定でき、ユーザがその情報の存在に気付く可能性を高めることができる。
【符号の説明】
【００９１】
１００…情報出力デバイス選定装置
１０１…情報入力部
１０２…情報重要度抽出部
１０３…情報出力デバイス選定条件決定部
１０４…候補デバイス入力部
１０５…情報出力デバイス選定部
１０６…情報出力デバイス出力部
１００１…ホームサーバ
２００…デバイス群
１００２…スマートフォン
１００３…デスクトップＰＣ
１００４…タブレットＰＣ
１００５…ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（１）
１００６…ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ照明（２）
Ｓ１〜Ｓ６、Ｓ１１〜Ｓ２０…ステップ
【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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