(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザ端末内で分析されるユーザの状況を外部に伝送することなく、外部から送信されてくるメッセージのなかからユーザの状況に適したメッセージを選択してユーザに提供する。【解決手段】ユーザ端末は、外部からメッセージを受信することができ、自端末内で獲得することが可能な情報を用いて、ユーザーに関連するユーザー属性、メッセージに関連するメッセージ属性、端末に関連する端末属性、および前記ユーザーまたは端末の周辺状況に関連する状況属性のうちの一つ以上の属性を把握し、これら一つ以上の属性を考慮して前記メッセージを特定の時点でユーザーに提供するか或いは後で提供するかを判断する。ユーザ端末は、この判断結果にしたがって、外部から受信したメッセージをユーザに提供する。【選択図】図５
2016126759.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザー端末がサーバーからメッセージの伝送を受けるメッセージ伝送段階と、
前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を用いて、前記ユーザーに関連するユーザー属性、前記メッセージに関連するメッセージ属性、前記端末に関連する端末属性、および前記ユーザーまたは端末の周辺状況に関連する状況属性のうちの一つ以上の属性を把握する属性把握段階と、
前記端末が前記一つ以上の属性を考慮して前記メッセージを特定の時点でユーザーに提供するか或いは後で提供するかを判断するメッセージ提供適否判断段階とを含んでなり、
前記メッセージ提供適否判断段階で、前記端末は、前記一つ以上の属性を外部へ伝送することなく、自体的に前記メッセージの提供適否を判断することを特徴とする、メッセージ提供方法。
【請求項２】
前記メッセージ提供適否判断段階では、
前記一つ以上の属性を考慮して前記メッセージを特定の時点でユーザーに提供するか否かを判断する判断関数を利用し、
前記判断関数は、提示された一連のメッセージに対する前記ユーザーの反応特性に基づいた機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を介してユーザーごとに個人化されることを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ提供方法。
【請求項３】
前記メッセージ提供適否判断段階では、
前記メッセージを前記特定の時点で提供していないと判断する場合、
予め定められた周期に応じてまたは所定の適切な時点で、前記一つ以上の属性を考慮して、前記メッセージを他の特定の時点でユーザーに提供するか或いはさらにその後で提供するかを判断する過程を繰返し行うことを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ提供方法。
【請求項４】
端末がユーザーの属性に応じる複数のメッセージの伝送をサーバーから受けるメッセージ伝送段階と、
前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を用いて、自分を使用するユーザーの属性を把握するユーザー属性把握段階と、
前記ユーザーの属性を考慮して前記複数のメッセージのうちの一つ以上のメッセージを前記ユーザーに提供するメッセージ提供段階とを含んでなり、
前記ユーザー属性把握段階で、前記端末は、前記ユーザーの属性を把握するために使用される情報を外部へ伝送することなく、自体内で前記ユーザーの属性を把握することを特徴とする、メッセージ提供方法。
【請求項５】
前記ユーザー属性把握段階では、
機械学習に基づいて動作する一つ以上の分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）が前記端末内で獲得することが可能な情報を用いて前記ユーザーの属性を把握することを特徴とする、請求項４に記載のメッセージ提供方法。
【請求項６】
前記ユーザー属性把握段階では、
前記端末内のセンサーのデータ、前記端末で駆動されるアプリの使用履歴に関するデータ、およびユーザーが前記端末で駆動されるアプリを使用しながら生成したデータのうちの一つ以上を用いて前記ユーザーの属性を把握することを特徴とする、請求項４に記載のメッセージ提供方法。
【請求項７】
サーバーがユーザーの属性に応じる複数のメッセージを準備する段階と、
サーバーが前記複数のメッセージを端末へ伝送することにより、前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を外部へ伝送することなく前記情報を用いて把握した前記ユーザーの属性を考慮して前記複数のメッセージのうちの一つ以上のメッセージを前記ユーザーへ提供するようにする段階とを含んでなることを特徴とする、メッセージ提供方法。
【請求項８】
ユーザー端末がサーバーからメッセージの伝送を受けるメッセージ伝送段階と、
前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を用いて、前記ユーザーが前記端末を使用することにより前記端末で発生する予め定義された関心イベントを探知する関心イベント探知段階と、
前記端末が前記関心イベントを探知する場合、前記ユーザーに前記メッセージを提供するメッセージ提供段階とを含んでなり、
前記端末は、前記関心イベントを探知するにあたり、前記端末内部の前記ユーザーに関する情報を外部に流出することなく、前記端末自体的に前記関心イベントを探知することを特徴とする、メッセージ提供方法。
【請求項９】
前記メッセージ提供段階で、
前記端末は、前記関心イベントが探知された場合、所定の確率で前記メッセージを提供するか否かを決定することを特徴とする、請求項８に記載のメッセージ提供方法。
【請求項１０】
前記メッセージ提供段階で、
前記端末は、前記所定の確率を前記ユーザーの前記メッセージに対する反応を考慮して学習された値であることを特徴とする、請求項９に記載のメッセージ提供方法。
【請求項１１】
前記メッセージ提供段階で、
前記端末は、前記関心イベントが探知された場合、
サーバーから予め伝達されたメッセージを前記ユーザーに提供するか、或いは、
サーバーにメッセージを要求して受け取った後で前記ユーザーに提供することを特徴とする、請求項８に記載のメッセージ提供方法。
【請求項１２】
前記ユーザーが前記端末を使用し始める端末使用開始イベントが探知される場合、前記関心イベント探知段階を開始する端末使用開始探知段階と、
前記ユーザーが前記端末を使用することを中止する端末使用中止イベントを探知する場合、前記関心イベント探知段階を停止し、前記端末使用探知段階に進入する端末使用中止探知段階とをさらに含むことを特徴とする、請求項８に記載のメッセージ提供方法。
【請求項１３】
サーバーが端末にメッセージを伝達してユーザーにメッセージを提供するようにするメッセージ提供方法であって、
前記サーバーが前記端末から、前記メッセージを伝達することを要求される段階と、
前記サーバーが前記端末へ前記メッセージを伝達して前記ユーザーに前記メッセージを提供するようにする段階とを含んでなり、
前記端末は、自体内で獲得することが可能な情報を用いて、前記ユーザーの前記端末の使用により前記端末で発生する予め定義された関心イベントを探知し、前記サーバーへ前記メッセージを要求して受け取って前記ユーザーに前記メッセージを提供することを特徴とする、メッセージ提供方法。
【請求項１４】
ユーザー端末がサーバーからメッセージの伝送を受けるメッセージ伝送段階と、
前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を用いて、前記メッセージが前記ユーザーに提供されたときに前記ユーザーが前記端末の使用を中断し、前記メッセージに反応を示す可能性であるユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）を算出する段階と、
前記算出されたユーザー反応可能性を考慮してメッセージ伝達適否を決定するメッセージ伝達適否決定段階とを含んでなり、
前記端末は、前記ユーザー反応可能性を算出するにあたり、前記端末内部の前記ユーザーに関する情報を外部に流出することなく、前記端末自体的に前記ユーザー反応可能性を算出することを特徴とする、メッセージ提供方法。
【請求項１５】
前記メッセージ伝達適否決定段階では、
前記ユーザー反応可能性と共に、予め定義された端末のメッセージ禁止状態か否かを考慮して、前記メッセージを前記ユーザーに伝達するか否かを決定することを特徴とする、請求項１４に記載のメッセージ提供方法。
【請求項１６】
前記端末がメッセージ禁止状態にある場合、
前記ユーザーに対するメッセージ伝達が全面的に禁止されるか、或いは、
前記ユーザーが前記端末を用いて特定の作業を行うときに前記ユーザーに対するメッセージ伝達が禁止されることを特徴とする、請求項１５に記載のメッセージ提供方法。
【請求項１７】
前記ユーザー反応可能性と共に、前記メッセージを送信した送信者の重要度を考慮して、
前記端末で駆動される所定のアプリケーションで前記ユーザーに対するメッセージを直ちに伝達せずに留保する段階をさらに含むことを特徴とする、請求項１４に記載のメッセージ提供方法。
【請求項１８】
前記メッセージ禁止状態が解除される時点まで待って前記メッセージを伝達するか、或いは、
ポップアップ窓または前記アプリケーションのアイコンを用いてメッセージの到着を知らせることを特徴とする、請求項１５に記載のメッセージ提供方法。
【請求項１９】
コンピュータで請求項１〜１８のいずれか１項に記載の各段階を実行させるためのコンピュータ可読記録媒体に格納されたコンピュータプログラム。
【請求項２０】
ユーザーの属性に応じて選択されて伝達できる複数のメッセージを準備するメッセージ準備部と、
前記複数のメッセージを端末へ伝送することにより、前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を外部へ伝送することなく自体内で前記情報を用いて把握した前記ユーザーの属性を考慮して前記複数のメッセージのうちの一つ以上のメッセージを前記ユーザーに提供するようにするメッセージ提供部とを含んでなることを特徴とする、サーバー。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メッセージ提供方法、装置、およびそれに対するコンピュータプログラムに係り、より具体的には、ユーザー端末内の情報分析に基づいてメッセージを伝達する適切な時点を決定し、或いは複数のメッセージの中からユーザーに伝達すべきメッセージを選定してユーザーに提供することができる、端末内の情報分析に基づいたメッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、情報通信技術が急速に発展するにつれて、スマートフォンや携帯電話、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などの各種端末を用いて、文字や映像、音などを含むメッセージをやり取りするサービスが非常に様々に用いられている。
【０００３】
このようなメッセージは、現在、単に個人間のコミュニケーションのための手段に止まるのではなく、様々な企業でマーケティングのための手段として積極的に活用されており、例えばＳＭＳ（Ｓｈｏｒｔ  Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）やＭＭＳ（Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＭＭＳ）などを用いて広告メッセージを伝送するマーケティング技法は既に極めて幅広く活用されている状況である。
【０００４】
ところが、前述したようにメッセージが幅広く活用されることにより、ユーザーにとっては、自分の意思や必要とは関係なく、不要なメッセージを含む多数のメッセージを随時伝達されることにより、むしろ不便さを感じるようになる問題が発生した。
【０００５】
これに対し、韓国公開特許第１０−２０１２−００３４９０７号では、ユーザーがメッセージを受信する時間や発信端末の範囲などの所定の受信条件を設定し、これに合わせてメッセージを選別して提供する条件付きメッセージ伝送システムおよび方法を開示している。
【０００６】
しかし、前述した先行特許によっても、ユーザーが自分の生活パターンや環境などを考慮して適切な受信条件を細かく決定するのは難しいうえ、様々な条件をいちいち設定することも非常に不便な作業になれるという問題点が伴う。
【０００７】
しかも、最近、モバイル端末を中心にユーザーに直ちにメッセージを伝達することができるプッシュメッセージング（Ｐｕｓｈ  ｍｅｓｓａｇｉｎｇ）を利用する様々なアプリ（Ａｐｐ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）が多く使われており、ひいては、前記プッシュメッセージングを利用してカカオトークなどのメッセンジャーアプリまたは社会的関係網サービス（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＳＮＳ）で企業が消費者と友人関係を結んでクーポンを提供したり、商品およびサービス情報を伝達したりするマーケティング技法なども多く活用されている。
【０００８】
ところが、プッシュメッセージは、ユーザーに直ちにメッセージを伝達することができるという利点を持つが、不適切な視点や状況で伝達される場合、ユーザーに不便をもたらすおそれがある。このとき、ユーザーに所定のメッセージを適切に伝達することができないうえ、場合によってはユーザーが該当アプリのプッシュ機能をオフにする可能性があり、最悪の場合にはアプリ自体が削除される危険を引き起こすおそれもある。
【０００９】
たとえば、スマートフォンのユーザーがゲームを進行している状況、またはナビゲーション（ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ）アプリを用いて運転を行っている状況で画面に広告プッシュメッセージが出る場合、ユーザーにかなりの不便をもたらすおそれがあるという点は明らかである。
【００１０】
さらに、より効果的なプッシュメッセージングのために、ユーザーのスマートフォンなどの端末から収集される様々な情報をプッシュメッセージサーバーなどへ伝送して活用する方案を考慮することができるが、このような場合、外部へ伝送されたユーザーに対する様々な個人情報がユーザーの意図していない目的で活用されるか、或いはユーザーのプライバシー（ｐｒｉｖａｃｙ）を侵害する危険性を内包することになる。
【００１１】
また、マーケティング提供者の立場から、各ユーザーの特性に応じて差別化されたメッセージを伝達することができれば、ユーザーへより効果的に情報を伝達するかユーザーが前記メッセージに反応する比率を高めることができるので、各ユーザーに対する情報を把握し、それに応じて差別化されたメッセージなどのマーケティング情報を提供する技法が試みられてきた。たとえば、韓国公開特許第１０−２００７−０１０９３２９号（２００７年１１月１５日公開）では、顧客の過去の購買行動による情報を分析して、顧客のログインと共に所望の情報をカスタマイズメッセージとして提供する技法を開示している。
【００１２】
ところが、前述したような先行特許の場合、各ユーザーの特性を把握するためには、サーバーが各ユーザーの過去の購買行動情報などの個人情報を収集しなければならないので、収集された様々な個人情報がユーザーの意図していない目的で活用されるか、或いはユーザーのプライバシー（ｐｒｉｖａｃｙ）を侵害する危険性があり、ひいては、各ユーザーの特性をより細かく分類するためには非常に膨大な分量の個人情報がサーバーなどから収集されなければならないという問題が発生するおそれもある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明は、前述したような従来技術の問題点を解決するために創案されたもので、その目的は、ユーザー端末内の情報の分析に基づいてメッセージを伝達する適切な時点を決定し、ユーザーにメッセージを提供することができる、メッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムを提供することにある。
【００１４】
また、本発明の他の目的は、ユーザー端末内の情報の分析に基づいて複数のメッセージの中からユーザーの適切なメッセージを選択して提供することができる、メッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムを提供することにある。
【００１５】
また、本発明の別の目的は、ユーザーに対する情報を外部へ伝送する場合に発生しうるプライバシー侵害問題を防止することができる、メッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記目的を達成するために、本発明の一側面によるメッセージ提供方法は、ユーザー端末がサーバーからメッセージの伝送を受けるメッセージ伝送段階と、前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を用いて、前記ユーザーに関連するユーザー属性、前記メッセージに関連するメッセージ属性、前記端末に関連する端末属性、および前記ユーザーまたは端末の周辺状況に関連する状況属性のうちの一つ以上の属性を把握する属性把握段階と、前記端末が前記一つ以上の属性を考慮して前記メッセージを特定の時点でユーザーに提供するか或いは後で提供するかを判断するメッセージ提供適否判断段階とを含んでなり、前記メッセージ提供適否判断段階で、前記端末は、前記一つ以上の属性を外部へ伝送することなく、自体的に前記メッセージの提供適否を判断することを特徴とする。
【００１７】
このとき、前記メッセージ提供適否判断段階では、前記一つ以上の属性を考慮して、前記メッセージを特定の時点でユーザーに提供するか否かを判断する判断関数を利用し、前記判断関数は、提示された一連のメッセージに対する前記ユーザーの反応特性に基づいた機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を介してユーザーごとに個人化できる。
【００１８】
また、前記メッセージ提供適否判断段階では、前記メッセージを前記特定の時点で提供していないと判断する場合、予め定められた周期に応じてまたは所定の適切な時点で前記一つ以上の属性を考慮して前記メッセージを他の特定の時点でユーザーへ提供するか或いはさらにその後で提供するかを判断する過程を繰返し行うことができる。
【００１９】
本発明の他の側面によるメッセージ提供方法は、端末がユーザーの属性に応じる複数のメッセージの伝送をサーバーから受けるメッセージ伝送段階と、前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を用いて、自分を使用するユーザーの属性を把握するユーザー属性把握段階と、前記ユーザーの属性を考慮して前記複数のメッセージのうちの一つ以上のメッセージを前記ユーザーに提供するメッセージ提供段階とを含んでなり、前記ユーザー属性把握段階で、前記端末は、前記ユーザーの属性を把握するために使用される情報を外部へ伝送することなく、自体内で前記ユーザーの属性を把握することを特徴とする。
【００２０】
このとき、前記ユーザー属性把握段階では、機械学習に基づいて動作する一つ以上の分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）が前記端末内で獲得することが可能な情報を用いて前記ユーザーの属性を把握することができる。
【００２１】
また、前記ユーザー属性把握段階では、前記端末内のセンサーのデータ、前記端末で駆動されるアプリの使用履歴に関するデータ、およびユーザーが前記端末で駆動されるアプリを使用しながら生成したデータのうちの一つ以上を用いて前記ユーザーの属性を把握することができる。
【００２２】
本発明の別の側面によるメッセージ提供方法は、サーバーがユーザーの属性に応じる複数のメッセージを準備する段階と、サーバーが前記複数のメッセージを端末へ伝送することにより、前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を外部へ伝送することなく前記情報を用いて把握した前記ユーザーの属性を考慮して前記複数のメッセージのうちの一つ以上のメッセージを前記ユーザーに提供するようにする段階とを含むことを特徴とする。
【００２３】
本発明の別の側面によるメッセージ提供方法は、ユーザー端末がサーバーからメッセージの伝送を受けるメッセージ伝送段階と、前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を用いて、前記ユーザーが前記端末を使用することにより前記端末で発生する予め定義された関心イベントを探知する関心イベント探知段階と、前記端末が前記関心イベントを探知する場合、前記ユーザーに前記メッセージを提供するメッセージ提供段階とを含み、前記端末は、前記関心イベントを探知するにあたり、前記端末内の前記ユーザーに関する情報を外部へ流出することなく、前記端末自体に前記関心イベントを探知することを特徴とする。
【００２４】
このとき、前記メッセージ提供段階で、前記端末は、前記関心イベントが探知された場合、所定の確率で前記メッセージを提供するか否かを決定することができる。
【００２５】
また、前記メッセージ提供段階で、前記端末は、前記所定の確率を前記ユーザーの前記メッセージに対する反応を考慮して学習された値であってもよい。
【００２６】
また、前記メッセージ提供段階で、前記端末は、前記関心イベントが探知された場合、サーバーから予め伝達されたメッセージを前記ユーザーに提供するか、或いは、サーバーにメッセージを要求して受け取った後で前記ユーザーに提供することができる。
【００２７】
また、前記ユーザーが前記端末を使用し始める端末使用開始イベントが探知される場合、前記関心イベント探知段階を開始する端末使用開始探知段階と、前記ユーザーが前記端末を使用することを中止する端末使用中止イベントを探知する場合、前記関心イベント探知段階を停止し、前記端末使用探知段階に進入する端末使用中止探知段階とをさらに含むことができる。
【００２８】
本発明の別の側面によるメッセージ提供方法は、サーバーが端末にメッセージを伝達してユーザーにメッセージを提供するようにするメッセージ提供方法であって、前記サーバーが前記端末から、前記メッセージを伝達することを要求される段階と、前記サーバーが前記端末へ前記メッセージを伝達して前記ユーザーに前記メッセージを提供するようにする段階とを含み、前記端末は、自体内で獲得することが可能な情報を用いて、前記ユーザーの前記端末の使用により前記端末で発生する予め定義された関心イベントを探知する場合、前記サーバーへ前記メッセージを要求して受け取り、前記ユーザーに前記メッセージを提供することを特徴とする。
【００２９】
本発明の別の側面によるメッセージ提供方法は、ユーザー端末がサーバーからメッセージの伝送を受けるメッセージ伝送段階と、前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を用いて、前記メッセージが前記ユーザーに提供されたときに前記ユーザーが前記端末の使用を中断し、前記メッセージに反応を示す可能性であるユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）を算出する段階と、前記算出されたユーザー反応可能性を考慮して、メッセージを伝達するか否かを決定するメッセージ伝達適否決定段階とを含み、前記端末は、前記ユーザー反応可能性を算出するにあたり、前記端末内の前記ユーザーに関する情報を外部に流出することなく、前記端末自体的に前記ユーザー反応可能性を算出することを特徴とする。
【００３０】
このとき、前記メッセージ伝達適否決定段階では、前記ユーザー反応可能性と共に、予め定義された端末のメッセージ禁止状態か否かを考慮して、前記メッセージを前記ユーザーに伝達するか否かを決定することができる。
【００３１】
また、前記端末がメッセージ禁止状態にある場合、前記ユーザーに対するメッセージ伝達が全面的に禁止されるか、或いは前記ユーザーが前記端末を用いて特定の作業を行う場合に前記ユーザーに対するメッセージ伝達が禁止できる。
【００３２】
また、前記ユーザー反応可能性と共に、前記メッセージを送信した送信者の重要度を考慮して、前記端末で駆動される所定のアプリケーションで前記ユーザーに対するメッセージを直ちに伝達せずに留保する段階をさらに含むことができる。
【００３３】
また、前記メッセージ禁止状態が解除される時点まで待って、前記メッセージを伝達するか、或いはポップアップ窓や前記アプリケーションのアイコンを用いてメッセージの到着を知らせることができる。
【００３４】
本発明の別の側面によるコンピュータプログラムは、前記メッセージ提供方法の各段階をコンピュータ上で実行させるためのコンピュータ可読記録媒体に格納されたコンピュータプログラムであることを特徴とする。
【００３５】
本発明の別の側面によるサーバーは、ユーザーの属性に応じて選択されて伝達できる複数のメッセージを準備するメッセージ準備部と、前記複数のメッセージを端末へ伝送することにより、前記端末が自体内で獲得することが可能な情報を外部へ伝送することなく自体内で前記情報を用いて把握した前記ユーザーの属性を考慮して前記複数のメッセージのうちの一つ以上のメッセージを前記ユーザーに提供するようにするメッセージ提供部とを含んでなることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３６】
本発明の一実施形態に係るメッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムは、端末がサーバーからメッセージの伝達を受けた後、ユーザー、端末、メッセージまたは周辺状況の属性を認識した後、これを用いてユーザーにメッセージを伝達する適切な時点であるか否かを判断し、ユーザーにメッセージを伝達することにより、メッセージを伝達すべき時点を適切に調節することができる。
【００３７】
また、本発明の一実施形態に係るメッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムは、端末内で獲得することが可能な情報を用いて前記端末を使用するユーザーの属性を把握した後、端末に伝達された複数のメッセージのうち、前記ユーザーの属性を考慮して選択された一つ以上のメッセージを前記ユーザーに提供することにより、各ユーザーの特性に合わせて差別化されたメッセージを伝達することができる。
【００３８】
また、本発明の一実施形態に係るメッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムは、端末で予め定義された関心イベントが探知される時点を待って前記ユーザーにメッセージを伝達することにより、各ユーザーに合う適切な時点でメッセージを伝達することができる。
【００３９】
また、本発明の一実施形態に係るメッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムは、端末のユーザーが前記端末の使用を中断し、メッセージに反応を示す可能性であるユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）またはこれと共にメッセージ禁止状態を考慮してメッセージを直ちに提供するか或いは留保するようにすることにより、ユーザーへより適切な時点でメッセージを伝達することができる。
【００４０】
また、本発明の一実施形態に係るメッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムは、端末のユーザーに関する情報を外部に伝送することなく端末内で情報を分析し、それに基づいてメッセージを前記ユーザーに提供することにより、ユーザーに関する情報を外部へ伝送する場合に発生しうるプライバシー侵害問題を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
本発明に関する理解を助けるために詳細な説明の一部として含まれる添付図面は、本発明に対する実施形態を提供し、詳細な説明と共に本発明の技術思想を説明する。
【図１】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達システムの構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達システムの説明図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達システムにおけるメッセージプッシュ時点の判断に対する説明図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達端末の構成図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達方法の順序図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達システムの説明図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達端末の構成図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る端末の観点からの端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達方法の順序図である。
【図９】本発明の一実施形態に係るサーバーの観点からの端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達方法の順序図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達サーバーの構成図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ提供方法の有限状態オートマトン（ＦＳＡ、Ｆｉｎｉｔｅ  Ｓｔａｔｅ  Ａｕｔｏｍａｔａ）である。
【図１２】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ提供方法の順序図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ提供端末の構成図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ提供方法の順序図である。
【図１５】本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ提供端末の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００４２】
本発明は、様々な変換を加えることができ、様々な実施形態を有することができるもので、以下、本発明の特定の実施形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。
【００４３】
本発明を説明するにあたり、関連した公知の技術についての具体的な説明が本発明の要旨を無駄に不明確にする可能性があると判断される場合は、その詳細な説明を省略する。
【００４４】
「第１」、「第２」などの用語は様々な構成要素を説明するために使用できるが、前記構成要素はこれらの用語により限定されるものではない。これらの用語は、ある構成要素を他の構成要素から区別する目的のみで使用される。
【００４５】
以下、本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムについて、添付の各図面を参照して詳しく検討する。
【００４６】
まず、図１では本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達システム１００の構成図を示している。図１に示すように、本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達システム１００は、ユーザーの端末１２０ａ、１２０ｂにメッセージを伝送するサーバー１１０と、ユーザー端末自体内の情報分析に基づいてメッセージを伝達する適切な時点を決定し、或いは複数のメッセージの中からユーザーに適したメッセージを選定してユーザーに提供する一つ以上の端末１２０ａ、１２０ｂとを含んで構成できる。
【００４７】
このとき、前記端末１２０ａ、１２０ｂでは、ユーザー端末内の情報分析において、ユーザーに関する情報を外部へ伝送することなく端末１２０ａ、１２０ｂ自体内で情報を分析して、メッセージを伝達すべき適切な時点を決定し、或いは複数のメッセージの中からユーザーに適したメッセージを選定する。
【００４８】
ここで、前記端末１２０は、ユーザーが利用する様々な情報処理装置または通信装置で実現できる。たとえば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートパソコン、携帯電話（ｍｏｂｉｌｅ  ｐｈｏｎｅ）、タブレットＰＣ、ナビゲーション、スマートフォン（ｓｍａｒｔ  ｐｈｏｎｅ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｐｌａｙｅｒ）またはＤＶＢ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｉｄｅｏ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）のようにデジタル放送受信機やスマートＴＶなどを含む様々な端末を含むこともできる。勿論、前記列挙した目録以外にも、サーバーからデータの伝達を受け、これを適切に処理することができる装置であれば、特別な制限なしに適用できる。
【００４９】
また、前記メッセージは、ユーザーに即刻的に伝達されるプッシュメッセージ（Ｐｕｓｈ  ｍｅｓｓａｇｅ）であってもよく、ＳＭＳ（Ｓｈｏｒｔ  Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）またはＭＭＳ（Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＭＭＳ）メッセージであってもよく、アプリ（Ａｐｐ）の内部で使用されるインアプリ（ｉｎ−ａｐｐ）メッセージ、カカオトークなどのメッセンジャーアプリのメッセージなどであってもよく、ひいては、ユーザーの端末へテキストや音、音楽、写真、動画像などの様々なコンテンツを伝達することができる様々なメッセージが含まれてもよい。
【００５０】
前記サーバー１１０と端末１２０ａ、１２０ｂは、通信ネットワーク１３０を介してデータをやり取りすることができる。前記通信ネットワーク１３０は、様々な構造で構成できるが、例えば、インターネットプロトコルを介してデータを送受信することが可能なＩＰ網、ＩＰをベースとして互いに異なる網を統合するＡｌｌ  ＩＰ網、Ｗｉｂｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｂｒｏａｄｂａｎｄ）網、Ｗｉ−Ｆｉ網を含む無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＬＡＮ）、ＷＰＡＮ、有線通信網、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  Ｄｏｗｎｌｉｎｋ  Ｐａｃｋｅｔ  Ａｃｃｅｓｓ）網、衛星通信網、ＬＴＥ網などといった既存の様々な方式のネットワークのいずれか一つ或いは２つ以上の組み合わせから構成でき、前記列挙した網以外にも、前記サーバー１１０と端末１２０ａ、１２０ｂとの間のデータ送受信を適切に行うことができる通信網であれば、特に制限なく適用できる。
【００５１】
さらに、本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいたメッセージ伝達システム１００では、様々な方式のユーザー端末内の情報分析に基づいてメッセージを伝達する適切な時点を決定し、或いは複数のメッセージの中からユーザーに適したメッセージを選定することができる。
【００５２】
たとえば、ユーザー端末内の情報分析に基づいてユーザー、端末、メッセージまたは周辺状況の属性を把握し、これを用いてユーザーにメッセージを伝達する適切な時点であるか否かを把握することもでき、ユーザー端末内の情報分析に基づいてユーザーの属性を把握した後、サーバーから伝達された複数のメッセージの中からユーザーの属性に合うメッセージを選択してユーザーに提供することもできる。
【００５３】
または、ユーザー端末内の情報分析に基づいて、予め定義された関心イベントが探知された後、ユーザーにメッセージを提供するようにすることもでき、ひいては、ユーザー端末内の情報分析に基づいてユーザーにメッセージが提供されたとき、前記ユーザーが端末の使用を中断し、前記メッセージに反応を示す可能性であるユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）を算出した後、これを考慮してメッセージ提供時点を決定するようにすることもできる。
【００５４】
以下、前述した様々な方式のユーザー端末内の情報分析に基づくメッセージ提供方法、装置およびそれに対するコンピュータプログラムを実施形態別に分けてより詳しく説明する。
【００５５】
まず、図２では、本発明の一実施形態に係る端末内の情報分析に基づいた状況認識型メッセージ伝達システム１００を説明するための図を示している。
【００５６】
本発明の一実施形態に係る状況認識型メッセージ伝達システム１００は、ユーザーの端末へメッセージを伝送するサーバー１１０と、ユーザー、端末、メッセージまたは周辺状況の属性を認識し、これを用いてユーザーにメッセージを伝達する適切な時点であるか否かを判断した後、ユーザーにメッセージを伝達する一つ以上の端末１２０ａ、１２０ｂとを含んで構成できる。
【００５７】
このとき、前記端末１２０ａ、１２０ｂは、ユーザー、端末、メッセージまたは周辺状況の属性など、ユーザーに関する情報を外部へ伝送することなく、端末１２０ａ、１２０ｂ自体内で前記ユーザー、端末、メッセージまたは周辺状況の属性などを考慮して、前記メッセージをユーザーに提示する適切な時点であるか否かを判断する。
【００５８】
ちなみに、前記サーバー１１０は、前記メッセージと共にユーザーにメッセージを提示しなければならない期限を前記端末１２０ａ、１２０ｂへ伝送することもできる。このとき、前記端末１２０ａ、１２０ｂは、前記ユーザー、端末、メッセージまたは周辺状況の属性などと一緒に、前記期限を考慮して、前記メッセージをユーザーに提示する適切な時点であるか否かを判断することができる。
【００５９】
また、前記端末１２０ａ、１２０ｂが前記サーバー１１０から前記メッセージの伝送を受けた時点で、ユーザーに提示する適切な時点ではないので、後で前記のメッセージをユーザーに提示するように判断する場合には、予め定められた周期で応じてまたは所定の適切な時点に、前記ユーザー、端末、メッセージまたは周辺状況の属性などを考慮して前記メッセージを特定の時点でユーザーに提示するか或いは後で提示するかを判断する過程を繰返し行うようにすることもできる。
【００６０】
また、前記端末１２０ａ、１２０ｂでは、前記ユーザー、端末、メッセージまたは周辺状況の属性などを考慮して前記メッセージの伝送を前記サーバー１１０から受けた後、特定の時点でユーザーに提示することが適切であるか否かを判断する判断関数を使用することができる。このとき、前記判断関数は、一連のメッセージに対する前記ユーザーの反応特性に対する機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を経てユーザー別に個人化され、各ユーザー別に、より正確な判断の結果を導出するようにすることができる。
【００６１】
本発明の一実施形態として、図２では、サーバー１１０がプッシュメッセージをユーザーのスマートフォン端末１２０へ伝送し、前記ユーザーのスマートフォンなどの端末１２０では前記伝送されたプッシュメッセージに対する適切なプッシュ視点を待ってスマートフォンなどの端末１２０のユーザーにプッシュする構造を例示している。
【００６２】
このとき、前記スマートフォンなどの端末１２０では、サーバー１１０からプッシュメッセージ、および前記プッシュメッセージをユーザーに伝達しなければならない期限の伝達を受けることができる。このとき、前記スマートフォンなどの端末１２０では、前記プッシュメッセージを保管した後、ユーザー、メッセージ、端末または周辺状況の属性を考慮して前記メッセージを何時ユーザーに伝達するかを判断する。
【００６３】
さらに、図３では、前記ユーザー、メッセージ、端末または周辺状況の属性を考慮して、前記メッセージをユーザーに提示すべき適切な時点であるか否かを判断する説明図を例示している。図３に示すように、ユーザーの端末１２０では、ｉ）ユーザーに関連するデモグラフィック情報（性別、年齢など）、生活パターンおよび周期、動線およびよく訪れる場所、現在のユーザーの状態（例えば、移動中か否か、運転中か否か、公共交通を利用するか否かなど）、ユーザーの類型（例えば、プッシュメッセージに敏感であるか否かなど）などのユーザー属性、ｉｉ）メッセージに関連するメッセージの内容、メッセージ伝達時の時間制約、メッセージの発送者、メッセージ内容の種類（例えば、ショッピング、ニュースなど）などのメッセージ属性、ｉｉｉ）端末に関連するバッテリー状態、駆動中のアプリ（例えば、ゲーム、ナビゲーション、チャットなど）、通話中か否か、各種電話の状態（例：充電中か否か、Ｗｉ−Ｆｉオンか否か、ミュートか否かなど）などの端末属性、ｉｖ）前記ユーザーまたは端末の周辺状況に関連する時間、曜日、週中か週末か、位置、天気、湿度、騒音、照明、各種環境指数などの状況属性を考慮して、前記メッセージをユーザーに提示すべき適切な時点であるか否かを判断することができる。
【００６４】
たとえば、現在のユーザーがスマートフォンなどの端末１２０でナビゲーションアプリを駆動しながら運転している状況で、プッシュメッセージが画面に表示される場合、かなり不便さを感じることもある。一方、ユーザーが週末のお昼に家に留まっている状況であれば、プッシュメッセージを介してピザ割引クーポンを送る場合、ユーザーが前記割引クーポンに反応する確率が相対的に高いといえる。
【００６５】
前述したような一連の属性は、ｉ）ユーザーが前記端末１２０に直接入力した情報（例えば、ユーザーの年齢、主居住地域など）、ｉｉ）スマートフォンのセンサーなどの端末１２０で把握できる情報、ｉｉｉ）外部ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の呼び出しなどを介して得られる情報などの様々な経路を通じて獲得できる。
【００６６】
前述したような一連の属性は属性ベクトル（ｆｅａｔｕｒｅ  ｖｅｃｔｏｒ）で表現できる。たとえば、プッシュのために端末１２０に伝達された複数のメッセージのうち、ｉ番目のメッセージに対して、特定の時点における属性ベクトルはＦｉ＝（ｆｉ，１、．．．、ｆｉ，ｎ）で表現でき、ここで、ｎは使用される属性の個数となる。より具体的な例をみると、メッセージをユーザーに提示する適切な時点であるか否かを判断するにあたり、現在時刻、天候、バッテリー残量の３つの属性を使用すると仮定すると、属性ベクトルＦｉ＝（午後２時３０分、晴れ、５０％）のように表現できる。
【００６７】
続いて、所定の時点ｔでｉ番目のメッセージに対する属性ベクトルＦｉがスマートフォン端末１２０のセンサー、外部ＡＰＩの呼び出しなどによって求められると、端末１２０は、前記属性ベクトル値を考慮して、前記ｉ番目のメッセージを時点ｔでユーザーにプッシュするか否かを判断することができる。このとき、属性ベクトルＦｉを考慮して、前記メッセージを特定の時点でユーザーに提示するか否かを判断する判断関数Ｄ（Ｆｉ）が使用できる。
【００６８】
前記判断関数Ｄ（Ｆｉ）は、提示された一連のメッセージに対する前記ユーザーの反応特性を用いた機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を介してユーザーごとに個人化されることにより、各ユーザーに応じて正確なカスタマイズ型結果を算出することができる。たとえば、前記機械学習技法として、Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ、Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ、Ａｄａｂｏｏｓｔ、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、Ｎａｉｖｅ  Ｂａｙｅｓなどの様々な機械学習技法が適用できる。
【００６９】
さらに、前記判断関数Ｄ（Ｆｉ）を導出するためには学習データが必要とされるが、前記学習データは属性ベクトル値とユーザー反応結果との対で表現できる。すなわち、学習データはＴ＝（Ｆｊ、Ｒｊ）、（ｊ＝１、．．．、ｍ）のように表現でき、このとき、前記ｍは学習データの個数を示す。例えば、晴れた日、午後２時３０分にバッテリー残量が５０％であるとき、ユーザーがプッシュメッセージに反応したならば、学習データＴ＝（（午後２時３０分、晴れ、５０％）、ＹＥＳ）のように表現できる。
【００７０】
前記ユーザー反応結果Ｒｊは、単にメッセージに対するユーザーの反応有無のみで表現されるべきものではなく、反応するまでにかかった時間などの値で表現されて学習データを構成することもできる。
【００７１】
上述のように、ユーザーに対する学習データが蓄積されるにつれて、判断関数Ｄ（Ｆｉ）は、ユーザーに応じて個人化されながら各ユーザーの反応をより正確に予測することができる。
【００７２】
ちなみに、前記判断関数Ｄ（Ｆｉ）の構成に必要なパラメータ（Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ）は予め定められた初期値を持つこともでき、また、ユーザーのデモグラフィック情報（性別、年齢など）または把握されたユーザーのプロフィール情報に合わせて初期化された判断関数Ｄ（Ｆｉ）が使用されることもできる。
【００７３】
前述したような判断関数Ｄ（Ｆｉ）の前記パラメータに対する初期値は、メッセージに対する各ユーザーの反応結果を反映することにより、漸次各ユーザーごとに個人化できるようになる。
【００７４】
本発明の一実施形態によって、前述したようなスマートフォンなどの端末１２０における一連の動作は、ＳＤＫ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  Ｋｉｔ）ライブラリの形で実現できる。前記ＳＤＫは、図２のアプリ会社（Ａｐｐ  Ｃｏｍｐａｎｙ）に伝達されてアプリ（Ａｐｐ）に内蔵できる。次いで、前記ＳＤＫを含むアプリ（Ａｐｐ）は、アプリストア（Ａｐｐ  ｓｔｏｒｅ）などを介してユーザーのスマートフォンなどの端末１２０にインストールされて駆動できる。
【００７５】
前記アプリ会社（Ａｐｐ  Ｃｏｍｐａｎｙ）では、前記サーバー１１０に、端末１２０へ送るべきメッセージの目録と制限事項（ｍｅｓｓａｇｅ  ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ  ＆  ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ）を伝達して、前記アプリが駆動されるスマートフォン端末１２０へプッシュメッセージを伝送することを要求することができる。
【００７６】
このとき、前記アプリ会社からサーバー１１０へ伝達するデータには、プッシュメッセージの題目、プッシュメッセージの内容、プッシュメッセージがユーザーに伝達されるべき期限などを含むことができる。さらに、前記プッシュメッセージを伝送しようとする位置領域または対象者に関する情報を含むこともできる。
【００７７】
前記サーバー１１０は、前記アプリ会社から要求されたプッシュメッセージ関連データを前記スマートフォン端末１２０へ伝送する。前記サーバー１１０は、サーバー１１０の負荷やメッセージの期限などを考慮して、適切な時点で前記プッシュメッセージ関連データを前記スマートフォン端末１２０へ伝送することができるが、前記期限以前の所定の時点までは必ず伝送されることが好ましい。したがって、プッシュメッセージの伝達が急迫でない場合には、端末１２０への伝送時点を適切に調節して遅く伝送することも可能である。
【００７８】
また、前記スマートフォンなどの端末１２０では、プッシュメッセージのユーザー反応に対する成果分析結果（ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｒｅｓｕｌｔｓ）を前記サーバー１１０へ伝送することができるが、このとき、前記属性ベクトルなどの個人情報が伝送される場合は、ユーザーのプライバシー（ｐｒｉｖａｃｙ）が侵害されるおそれがあるので、本発明の一実施例としては、各ユーザーごとに前記ユーザーのプッシュメッセージに対する反応データおよび個人化された前記判断関数Ｄ（Ｆｉ）に関連する情報のみを伝送するようにすることにより、ユーザーの個人情報を保護しながらもプッシュメッセージに対するユーザーの反応に対する成果を分析することができる。さらに、前記成果分析結果は、追加の後処理過程を経て分析報告書の形式で前記アプリ会社（Ａｐｐ  Ｃｏｍｐａｎｙ）に提供することもできる。
【００７９】
図４では本発明の一実施形態に係る端末内のデータの分析に基づいた状況認識型メッセージ伝達端末１２０の構成図を示している。図４に示すように、本発明の一実施形態に係る状況認識型メッセージ伝達端末１２０は、メッセージ受信部１２１、属性把握部１２２およびメッセージ提示適否判断部１２３を含んで構成できる。
【００８０】
まず、前記メッセージ受信部１２１は、サーバー１１０から伝送されたメッセージを受信する。
【００８１】
また、属性把握部１２２では、前記端末１２０のユーザーに関連するユーザー属性、前記メッセージに関連するメッセージ属性、前記端末１２０に関連する端末属性、および前記ユーザーまたは端末１２０の周辺状況に関連する状況属性のうちの少なくとも一つを把握する。前記属性把握部１２２では、先立って図３で考察したのと同様に、ｉ）ユーザーに関連するデモグラフィック情報（性別、年齢など）、生活パターンおよび周期、動線およびよく訪れる場所、現在のユーザーの状態（例えば、移動中か否か、運転中か否か、公共交通利用か否かなど）、ユーザーの類型（例えば、プッシュメッセージに敏感であるか否かなど）などのユーザー属性、ｉｉ）メッセージに関連するメッセージの内容、メッセージ伝達時の時間制約、メッセージの発送者、メッセージ内容の種類（例えば、ショッピング、ニュースなど）などのメッセージ属性、ｉｉｉ）端末に関連するバッテリー状態、駆動中のアプリ（例えば、ゲーム、ナビゲーション、チャットなど）、通話中か否か、各種電話の状態（例えば、充電中か否か、Ｗｉ−Ｆｉオンか否か、ミュートか否かなど）などの端末属性、ｉｖ）前記ユーザーまたは端末の周辺状況に関連する時間、曜日、週中か週末か、位置、天気、湿度、騒音、照明、各種環境指数などの状況属性を把握する。
【００８２】
このとき、前記属性把握部１２２は、前述したような一連の属性を、ｉ）ユーザーが前記端末１２０に直接入力した情報（例えば、ユーザーの年齢、主居住地域など）、ｉｉ）スマートフォンのセンサーなどの端末１２０で把握できる情報、ｉｉｉ）外部ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の呼び出しなどによって得られる情報などの様々なソースを介して獲得することができる。
【００８３】
最後に、メッセージ提示適否判断部１２３では、前記一つ以上の属性を考慮して、前記メッセージを特定の時点でユーザーに提示するか或いは後で提示するかを判断する。このとき、前記メッセージ提示適否判断部１２３では、前記一つ以上の属性を端末１２０の外部へ伝送せず、自体的に前記メッセージの提示適否を判断することにより、前記ユーザーの個人情報が外部に流出する危険性を効果的に抑制することができる。
【００８４】
また、前記サーバー１１０は、前記メッセージと共に、前記ユーザーに前記メッセージを提示しなければならない期限を伝送することができる。このとき、前記メッセージ提示適否判断部１２３は、前記一つ以上の属性と共に前記期限を考慮して、前記メッセージを特定の時点でユーザーに提示するか否かを判断する。
【００８５】
さらに、前記メッセージ提示適否判断部１２３が前記一つ以上の属性を考慮して前記メッセージを特定の時点でユーザーに提示するか否かを判断するに際して、判断関数Ｄ（Ｆｉ）を使用することができる。このとき、前記判断関数Ｄ（Ｆｉ）は、ユーザーに提示される一連のメッセージに対する前記ユーザーの反応を学習データとして用いて機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を介してユーザーごとに個人化することにより、各ユーザーに対してより正確な結果値を導出することができる。たとえば、前記機械学習技法として、Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ、Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ、Ａｄａｂｏｏｓｔ、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＮａｉｖｅＢａｙｅｓなどの様々な機械学習技法が適用できる。
【００８６】
また、前記一連のメッセージに対する前記ユーザーの反応特性に関する情報として、各ユーザーごとに個人化された前記判断関数Ｄ（Ｆｉ）に関連する情報のみを前記サーバー１１０へ伝送するようにすることにより、ユーザーの個人情報を保護ながらもメッセージに対するユーザーの反応に対する特性の分析を行うこともできる。
【００８７】
前記メッセージ提示適否判断部１２３において、前記メッセージを特定の時点で提示しないと判断する場合には、予め定められた周期に応じてまたは所定の適切な時点で、前記一つ以上の属性を考慮して、前記メッセージを特定の時点でユーザーに提示するか或いはその後で提示するかを判断する過程を繰り返し行うようにすることができる。
【００８８】
さらに、前記判断過程が繰り返し行われることにより、メッセージがユーザーに提示されるべき期限までの時間が減少するにつれて、前記メッセージを特定の時点でユーザーに提示するか否かを判断する判断関数の基準値を下げることもできる。たとえば、期限まで未だ１週間が残っている場合には、より適切な時点でユーザーに提示されるように前記判断関数の基準値を９０に設定することができる一方、期限が１日以内に残っている場合には、前記判断関数の基準値を６０に下げることにより、前記期限までに前記メッセージがユーザーに提示されない危険性を減らすようにすることもできる。
【００８９】
また、前記端末１２０では、前記ユーザーまたは前記メッセージ提示適否判断部１２３が、所定のメッセージ保留条件が満たされる間には前記メッセージを前記ユーザーに提示しないこともある。すなわち、ユーザーがプッシュメッセージに対する非選好時間をより厳しく管理するために予めメッセージ保留条件を設定した場合、または前記メッセージ提示適否判断部１２３が予めメッセージ保留条件を設定した場合には、前記条件が満たされる間に前記判断関数Ｄ（Ｆｉ）の結果値を問わずに、ユーザーにメッセージが提示されないようにすることもできる。たとえば、ユーザーが睡眠中であるか運転中である場合、プッシュメッセージが画面に提示されないようにすることができる。さらに、前記ユーザーが睡眠中であるか運転中であるかなど、スマートフォンなどの端末１２０で自動的に判断するようにすることができる場合などには、前記端末１２０のメッセージ提示適否判断部１２３で自体的に前記メッセージ保留条件を予め設定することもできる。
【００９０】
図５では本発明の一実施形態に係る状況認識型メッセージ伝達方法の順序図を示している。図５に示すように、本発明の一実施形態に係る状況認識型メッセージ伝達方法は、ユーザー端末１２０がサーバー１１０からメッセージの伝送を受けるメッセージ伝送段階（Ｓ５１０）、端末１２０が自体内で獲得することが可能な情報を用いて、前記ユーザーに関連するユーザー属性、前記メッセージに関連するメッセージ属性、前記端末１２０に関連する端末属性、および前記ユーザーまたは端末１２０の周辺状況に関連する状況属性のうちの一つ以上の属性を把握する属性把握段階（Ｓ５２０）、および端末１２０が前記一つ以上の属性を考慮して前記メッセージを特定の時点でユーザーに提示するか或いは後で提示するかを判断する提示適否判断段階（Ｓ５３０）を含んで構成できる。このとき、前記提示適否判断段階（Ｓ５３０）では、前記一つ以上の属性を前記端末１２０の外部へ伝送することなく、自体的に前記メッセージの提示適否を判断することにより、ユーザーの個人情報流出やプライバシー侵害危険を効果的に減らすことができる。
【００９１】
また、前記メッセージ伝送段階（Ｓ５１０）では、前記メッセージと一緒に、前記ユーザーに前記メッセージを提示すべき期限が共に伝送されるようにすることができる。このとき、前記提示適否判断段階（Ｓ５３０）では、前記一つ以上の属性と共に前記期限を一緒に考慮して、前記ユーザーにメッセージを伝達する適切な時点であるか否かを判断することもできる。
【００９２】
また、前記提示適否判断段階（Ｓ５３０）では、前記一つ以上の属性を考慮して、前記メッセージを特定の時点でユーザーに提示するか否かを判断する判断関数Ｄ（Ｆｉ）を用いることができ、前記判断関数Ｄ（Ｆｉ）は、提示された一連のメッセージに対する前記ユーザーの反応特性を利用した機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を介してユーザーごとに個人化されることにより、各ユーザーに対してより正確なカスタマイズ型結果値を算出することができる。たとえば、前記機械学習技法として、Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ、Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ、Ａｄａｂｏｏｓｔ、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＮａｉｖｅＢａｙｅｓなどの様々な機械学習技法が適用できる。
【００９３】
また、前記提示適否判断段階Ｓ５３０では、予め設定されたメッセージ保留条件が満たされる場合、前記メッセージを前記ユーザーに提示しないこともある。この場合は、前記保留条件が満たされる間に前記判断関数Ｄ（Ｆｉ）の結果値を問わずに、ユーザーにメッセージが提示されないようにすることもできる。
【００９４】
また、本発明の一実施形態に係るメッセージ伝達方法は、サーバー１１０がユーザー端末１２０にメッセージを伝送し、前記端末１２０が所定の基準を満足する時点で前記ユーザーに前記メッセージを提示するようにする段階を含んで構成できる。このとき、前記端末１２０は、前記ユーザーに関連するユーザー属性、前記メッセージに関連するメッセージ属性、前記端末に関連する端末属性、および前記ユーザーまたは端末の周辺状況に関連する状況属性のうちの一つ以上の属性を把握した後、前記一つ以上の属性を前記端末１２０の外部へ伝送することなく、自体的に前記一つ以上の属性を考慮して前記メッセージを特定の時点でユーザーに提示するか或いは後で提示するかを判断するようにすることにより、個人情報の流出やプライバシー侵害の危険を抑えながらも、適切な時点でユーザーにメッセージを提示することができる。
【００９５】
図６では本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいたユーザーカスタマイズ型メッセージ伝達システム１００を説明するための図を示している。
【００９６】
本発明の一実施形態に係るユーザーカスタマイズ型メッセージ伝達システム１００は、端末１２０へユーザーの属性に応じて選択されて伝達できる複数のメッセージを伝送するサーバー１１０と、端末１２０自体内で獲得することが可能な情報を用いて、自分を使用するユーザーの属性を把握した後、前記ユーザーの属性を考慮して、前記複数のメッセージのうちの前記ユーザーに適した一つ以上のメッセージを前記ユーザーへ提供する端末１２０とを含んで構成できる。このとき、前記端末１２０は、前記ユーザーの属性を把握するために使用される情報を外部へ伝送することなく、端末１２０自体内で前記ユーザーの属性を把握する。
【００９７】
前記サーバー１１０は、前記端末１２０へ端末ユーザーの属性に応じて選択されて伝達できる複数のメッセージを伝送する。これにより、前記端末１２０は、端末ユーザーの属性を把握した後、前記複数のメッセージのうち、前記端末ユーザーの属性に合う少なくとも一つのメッセージをユーザーに提供することができる。
【００９８】
より具体的な例として、以下では、図６を参照して、サーバー１１０が端末１２０に衣料品に対する広告メッセージを伝送する場合を詳しく考察する。図６に示すように、サーバー１１０は、前述したように男性用／女性用と青少年用／大人用の各組み合わせに対する４つの広告メッセージを通信ネットワーク１３０などを介して各端末１２０へ伝送する。次いで、前記４つのメッセージの伝送を受けた端末１２０は、自分を使用している端末ユーザーの属性、すなわち端末ユーザーが男性なのか女性なのかと青少年なのか大人なのかを判断して、前記４つのメッセージの中から端末ユーザーに適したメッセージを選択して提供することができる。
【００９９】
端末ユーザーの属性が男性であるか女性であるかによって、効果的な広告商品や広告方法などが大きく互いに異なりうる。また、これは、端末ユーザーの年齢などの場合にも同様であるといえるので、端末ユーザーの属性に応じてより適切な広告メッセージを提供することにより、広告の効果を大幅高めることができる。特に、本発明の一実施形態に係るユーザーカスタマイズ型メッセージ伝達システム１００は、端末１２０が端末ユーザーの属性を自体内で判断し、端末ユーザーの個人情報をサーバー１１０などの外部へ伝達しなくなるので、端末ユーザーの個人情報流出などのプライバシー侵害を効果的に防止することができ、ひいては個人情報流出の危険なしに端末１２０内で獲得することができる非常に様々な情報を活用してユーザーの属性を把握することができることにより、各ユーザーの属性をより細分化して正確に算出することができるという利点を持つ。
【０１００】
前述したようなユーザーの属性は、必要に応じて非常に多様な値が選択でき、ひいてはより細分化された属性を選択することもできる。たとえば、前述した青少年／大人の区分を１０代以下、２０代〜３０代、４０代〜５０代、６０代以上にさらに細分化してユーザーの属性を構成することもでき、ひいては現在の端末ユーザーの地域（Ａ都市、Ｂ都市、Ｃ都市、Ｄ農村、Ｅ漁村、その他）を示す属性を使用することもできる。
【０１０１】
これにより、前述したようにより細分化され、様々なユーザーの属性を正確に把握することができるならば、それに合わせてより効果的なメッセージを提供することができるので、それに応じて広告効果などを最大化することができる。
【０１０２】
続いて、前記端末１２０で端末ユーザーの属性を把握する方法について具体的に考察する。前記端末１２０では、分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）を用いて端末１２０内で獲得することが可能な情報から端末ユーザーの属性を分類することができる。例えば、前記図６の場合で、性別分類器は端末ユーザーが男性なのか女性なのかを判別することができ、年齢分類器は端末ユーザーの年齢を判別することができるので、前記性別分類器と年齢分類器を用いて導出されたユーザーの属性に基づいて、前記４つのメッセージの中から前記ユーザーに適したメッセージを選択することができる。
【０１０３】
このとき、前記分類器は、端末１２０内で獲得することが可能な情報のうち、自分に必要な情報を選択し分類する作業を行うソフトウェアであり、必要に応じてはハードウェアなどの装置で実現されることもできる。
【０１０４】
前記端末１２０内で獲得することが可能な情報は要因（ｆｅａｔｕｒｅ）に変換されて前記分類器によって使用でき、前記要因を導出するために使用できる端末１２０内の情報は次のとおり非常に多様な情報が活用できる。
（１）端末内の各種センサーデータ：照度センサー、近接（ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ）センサー、加速度センサー（ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）データ、羅針盤（Ｃｏｍｐａｓｓ）センサーなど
（２）端末で駆動されるアプリの使用履歴に関するデータ：端末ユーザーが使用するアプリの種類、アプリ使用パターン、アプリ使用時間、アプリ使用周期、アプリ使用地域、聴取した音楽、観覧した動画像、通話履歴、音声データ、モバイルウェブ訪問記録など
（３）端末で駆動されるアプリを使用しながら生成したデータ：フェイスブックなどのＳＮＳプロフィール、写真、動画像、テキストメッセージ、連絡先、電子メール、スケジュール、好むグルメ屋、訪れた地域など
【０１０５】
たとえば、端末ユーザーが聴取した音楽データから端末ユーザーの年齢帯や性別を推測することもでき、音声データを分析して端末ユーザーの性別を分析することもできる。さらに、フェイスブックのプロフィールなどを使用することが可能な場合には、非常に容易に端末ユーザーの様々な属性に関する情報を獲得することができる。このような場合には、各端末ユーザーから情報提供に対する同意を受ける手続きを経なければならないなどの更なる問題が発生することもある。
【０１０６】
分類器は前記要因（ｆｅａｔｕｒｅ）データを用いて分類を行うので、前記要因（ｆｅａｔｕｒｅ）は要因ベクトル（ｆｅａｔｕｒｅ  ｖｅｃｔｏｒ）で表現でき、これにより、端末ユーザーｉに対する要因ベクトルＦｉ＝（ｆｉ，１、．．．、ｆｉ，ｎ）で表現できる。たとえば、最も頻繁に使用するアプリ、よく見る動画像カテゴリー、最近一週間の通話量、最近一週間の間に「姉」という言葉をテキストメッセージで使用した回数などの４つの要因（ｆｅａｔｕｒｅ）を使用すると仮定すると、Ｆｉ＝（フェイスブック、ドラマ、６０分、１０回）のように表現できる。
【０１０７】
ユーザーｉに対する要因ベクトルＦｉの値が端末１２０内で収集されると、分類器が実行されて前記要因ベクトルから端末ユーザーの属性を判別することができる。たとえば、性別分類器Ｓ（Ｆｉ）は、端末ユーザーｉの要因ベクトルＦｉの値を用いて、ユーザーｉが男性なのか女性なのかを判別する。
【０１０８】
前述したように、前記分類器は、性別分類器だけではなく、年齢分類器、職業分類器、地域分類器などに非常に多様に実現できる。これにより、端末ユーザーの属性をより多様に区分することができる。
【０１０９】
さらに、前記分類器は、端末１２０内で獲得することが可能な各種情報を用いて、前記端末を使用する端末ユーザーの属性を把握することができるが、このとき、どんな要因を使用するかを決定するにあたり、プライバシーに敏感な要因値であるか否か、端末ユーザーの属性をどれほど効率的に把握することができるか否か、および要因の収集および処理にかかる電算資源などの費用などを考慮して、使用される要因をより適切に選定することが好ましい。
【０１１０】
たとえば、ユーザーのテキストメッセージデータを要因として使用する場合、端末ユーザーの性別を把握することは容易であるが、端末ユーザーのプライバシーが侵害される危険が大きくなるおそれがあるという点を考慮することが好ましい。一方、端末ユーザーが再生した歌を要因として用いて端末ユーザーの性別を把握する場合、プライバシー侵害の危険を下げることができるが、分類の精度は多少低くなるおそれもあるという問題が発生することもある。
【０１１１】
また、前記分類器は、Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ、Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ、ＡｄａＢｏｏｓｔ、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＮａｉｖｅＢａｙｅｓなどの様々な機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）技法に基づいて実現できる。
【０１１２】
前述したような機械学習技法に基づいて効果的な分類器を実現するためには、学習データを用いて各分類器を予め学習させる過程が必要とされるが、このとき、前記学習データは、要因ベクタ値（Ｆｉ）と端末ユーザーの属性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）との対で構成できる。すなわち、学習データＴ＝（Ｆｉ（ｋ）、Ａｉ（ｋ））、（ｋ＝１、．．．、ｍ）のように表現でき、ここで、ｍは学習データの個数に該当する。たとえば、前述した端末ユーザーの要因ベクトルＦｊ値を持つ端末ユーザーが男性であれば、Ｔ＝（（カカオトーク、ドラマ、６０分、１０回）、男性）のように表現できる。
【０１１３】
また、前記ユーザーの属性は、分類器が判別する結果値の集合に該当するので、例えば、性別分類器におけるユーザーの属性は｛男、女｝となり、地域分類器におけるユーザーの属性は｛Ａ都市、Ｂ都市、Ｃ都市、Ｄ農村、Ｅ漁村、その他｝となることができる。ひいては、多数の分類器の種類に応じて、それぞれ多様なユーザーの属性値を持つことができる。
【０１１４】
また、前記分類器を学習させるための学習データは、いろいろな方法で収集できるが、例えば、関心のあるユーザーの属性（具体的な例として、２０代の女性）を持つ多数のユーザーを募集した後、募集したユーザーが使用する端末１２０から多量の要因ベクトルを収集する方案も可能であり、また、特定のアプリから端末ユーザーの属性を把握することが可能な場合（例えば、フェイスブックにあるユーザーのプロフィール情報などを用いて端末ユーザーの性別や年齢を知ることができる場合）、前記ユーザーの属性に基づいて前記端末から多量の学習データを収集することも可能である。
【０１１５】
図７では本発明の一実施形態に係るユーザーにカスタマイズ型メッセージを伝達する端末１２０の構成図を示している。図７に示すように、本発明の一実施形態に係るユーザーにカスタマイズ型メッセージを伝達する端末１２０は、メッセージ受信部１２４、ユーザー属性把握部１２５およびメッセージ提供部１２６を含んで構成できる。
【０１１６】
まず、前記メッセージ受信部１２４では、サーバー１１０からユーザーの属性に応じて選択されて伝達できる複数のメッセージの伝送を受ける。
【０１１７】
また、ユーザー属性把握部１２５では、端末１２０内で獲得することが可能な情報を用いて、前記端末１２０を使用するユーザーの属性を把握する。
【０１１８】
最後に、メッセージ提供部１２６では、前記ユーザーの属性を考慮して、前記複数のメッセージの中から一つ以上のメッセージを選択して前記ユーザーに提供する。このとき、前記提示適否判断部１２６では、前記ユーザーの属性を把握するために使用される情報を前記端末１２０の外部へ伝送することなく前記ユーザーの属性を把握することにより、前記ユーザーの個人情報が外部に流出する危険を効果的に減らすことができる。
【０１１９】
また、前記ユーザー属性把握部１２５では、機械学習に基づいて動作する一つ以上の分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）が前記端末１２０内で獲得することが可能な情報を用いて前記ユーザーの属性を把握することができる。また、前記ユーザー属性把握部１２５では、前記端末１２０内のセンサーのデータ、前記端末１２０で駆動されるアプリの使用履歴に関するデータ、およびユーザーが前記端末１２０で駆動されるアプリを使用しながら生成したデータのうちの一つ以上を用いて、前記ユーザーの属性を把握することができる。
【０１２０】
また、本発明の他の側面によるユーザーにカスタマイズ型メッセージを伝達するサーバー１１０では、端末１２０にユーザーの属性に応じて選択されて伝達できる複数のメッセージを伝送することにより、前記端末１２０が自体内で獲得することが可能な情報を外部へ伝送することなく、自体内で前記情報を用いて把握した前記端末１２０を使用するユーザーの属性を考慮して前記複数のメッセージのうちの一つ以上のメッセージを前記ユーザーに提供するようにすることができる。
【０１２１】
図８では本発明の一実施形態に係るユーザーカスタマイズ型メッセージ伝達方法の順序図を示している。図８に示すように、本発明の一実施形態に係るユーザーカスタマイズ型メッセージ伝達方法は、端末１２０がユーザーの属性に応じて選択されて伝達できる複数のメッセージの伝送をサーバー１１０から受けるメッセージ伝送段階（Ｓ８１０）、前記端末１２０が自体内で獲得することが可能な情報を用いて、端末ユーザーの属性を把握するユーザー属性把握段階（Ｓ８２０）と、前記端末ユーザーの属性を考慮して前記複数のメッセージのうちの一つ以上のメッセージを前記端末ユーザーに提供するメッセージ提供段階（Ｓ８３０）とを含むことができる。このとき、前記ユーザー属性把握段階（Ｓ８２０）で、前記端末１２０は、前記ユーザーの属性を把握するために使用される情報を外部へ伝送することなく、自体内で前記ユーザーの属性を把握することにより、端末ユーザーの個人情報流出またはプライバシー侵害の危険を効果的に減らすことができる。
【０１２２】
また、前記ユーザー属性把握段階（Ｓ８２０）では、機械学習に基づいて動作する一つ以上の分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）が前記端末１２０内で獲得することが可能な情報を用いて前記ユーザーの属性を把握することができる。
【０１２３】
また、前記ユーザー属性把握段階（Ｓ８２０）では、前記端末１２０内のセンサーのデータ、前記端末１２０で駆動されるアプリの使用履歴に関するデータ、およびユーザーが前記端末１２０で駆動されるアプリを使用しながら生成したデータのうちの一つ以上を用いて前記ユーザーの属性を把握することもできる。
【０１２４】
また、図９では本発明の一実施形態に係るサーバーの観点からの端末内の情報の分析に基づいたメッセージ伝達方法の順序図を例示している。本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいたユーザーカスタマイズ型メッセージ伝達方法は、サーバー１１０がユーザーの属性に応じて選択されて伝達できる複数のメッセージを準備する段階（Ｓ９１０）、およびサーバー１１０が前記複数のメッセージを端末１２０へ伝送することにより、前記端末１２０が自体内で獲得することが可能な情報を外部へ伝送することなく前記情報を用いて把握した端末ユーザーの属性を考慮して前記複数のメッセージのうちの一つ以上のメッセージを前記ユーザーへ提供するようにする段階（Ｓ９２０）を含んで構成できる。これにより、各ユーザーの属性を正確かつ細かく把握して、ユーザーに適したメッセージを効果的に伝達することができるとともに、各ユーザーの個人情報流出などのプライバシー侵害の危険を防止することができる。
【０１２５】
また、図１０では本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいたメッセージ伝達サーバー１１０の構成図を示している。図１０に示すように、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいたメッセージ伝達サーバー１１０は、ユーザーの属性に応じて選択されて伝達できる複数のメッセージを準備するメッセージ準備部１１２、および前記複数のメッセージを端末１２０へ伝送することにより、前記端末１２０が自体内で獲得することが可能な情報を外部へ伝送することなく、前記情報を用いて把握した前記ユーザーの属性を考慮して前記複数のメッセージのうちの一つ以上のメッセージを前記ユーザーへ提供するようにするメッセージ提供部１１４を含んで構成できる。
【０１２６】
図１１では本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいた関心イベントを利用したメッセージ提供方法を説明するための有限状態オートマトン（ＦＳＡ、Ｆｉｎｉｔｅ  Ｓｔａｔｅ  Ａｕｔｏｍａｔａ）を示している。
【０１２７】
まず、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいた関心イベントを利用したメッセージ提供方法では、ユーザーが端末１２０を使用することにより端末１２０で発生する予め定義された関心イベントを探知し、前記関心イベントが探知された場合、ユーザーにサーバー１１０からのメッセージを提供する。
【０１２８】
このとき、前記端末１２０では、ユーザーが端末１２０を使用することにより端末１２０で発生する予め定義された関心イベントが探知された場合、ユーザーにメッセージを提供することにより、直ちにユーザーの関心を引くことができながらもユーザーに邪魔にならない時点を選択してメッセージをユーザーに伝達する。
【０１２９】
より具体的には、本発明の一実施形態に係る端末１２０では、ユーザーが端末１２０を使用する過程で発生する様々なイベント（ｅｖｅｎｔ）に基づいて、ユーザーにメッセージを伝達する時点を決定するので、ユーザーが特定の作業を行っている時点を回避してメッセージを伝達することができるうえ、ユーザーが端末１２０を用いて行う活動（ａｃｔｉｖｉｔｙ）の間に存在するブレークポイント（ｂｒｅａｋｐｏｉｎｔ）を効果的に把握してメッセージを伝達することができるようになる。たとえば、ユーザーがアプリを使用する途中でメッセージをプッシュする場合には、前記メッセージがユーザーの関心を引く可能性が低下するおそれがあるので、ユーザーがアプリの使用を終了する時点を探知してユーザーにメッセージをプッシュすることにより、前記メッセージがユーザーの関心を引く能性を高めることができる。
【０１３０】
また、前記端末１２０は、通常、サーバー１１０から伝達されたメッセージをユーザーに伝達するが、必ずしもこれに限定されるものではなく、場合によっては、端末１２０の内部で生成されるメッセージなどをユーザーに伝達する場合にも本発明が適用できる。
【０１３１】
さらに、前記端末１２０は、前記関心イベントを探知する際に、前記端末１２０内部の前記ユーザーに関する情報を外部に流出することなく、前記端末１２０自体的に前記関心イベントを探知することができる。
【０１３２】
前記サーバー１１０は、前記端末１２０へ所定のメッセージを伝送することにより、前記端末１２０が前記メッセージを前記端末１２０のユーザーに提供することができる。このとき、前記サーバー１１０は、メッセージを予め前記端末１２０へ伝達することにより、前記端末１２０が前記メッセージを保有していて、ユーザーが端末１２０を使用することで端末１２０で発生する予め定義された関心イベントが探知された場合、前記メッセージをユーザーに伝達することもでき、これとは異なり、前記端末１２０が前記関心イベントを探知した後、サーバー１１０にメッセージの伝送を要求する場合、メッセージを前記端末１２０へ伝送して前記ユーザーに伝達するようにすることもできる。
【０１３３】
また、前記端末１２０では、ユーザーが端末１２０を使用することにより端末１２０で発生する予め定義された関心イベントを探知した後、メッセージをユーザーに提供することにより、各ユーザーに合う適切な時点でメッセージを伝達することができる。
【０１３４】
ここで、本発明の一実施形態として、スマートフォンなどの端末１２０で発生するイベント（ｅｖｅｎｔ）は、次のとおり２つの種類に大別される。
【０１３５】
１）低レベルイベント（ｌｏｗ  ｌｅｖｅｌ  ｅｖｅｎｔ）：端末１２０のオペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ、ＯＳ）などのアプリ内／外部から通知を受けることができるイベントであって、例えば、バッテリーの充電が始まるイベント、端末１２０の画面がオンになるイベント、ユーザーが通話を終えるイベント、端末１２０にイヤホンが刺さるイベント、加速度（Ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ）値が変わるイベントなどを挙げることができる。低レベルイベントが発生する場合、端末１２０にインストールされたアプリなどでは、オペレーティングシステムなどから前記低レベルイベントに対する通知を受けることができる。
【０１３６】
２）高レベルイベント（ｈｉｇｈ  ｌｅｖｅｌ  ｅｖｅｎｔ）：一つ以上の低レベルイベントを用いて定義されるイベントであって、ユーザーまたは端末１２０の特定の行為または状態を表すことができるように定義することができる。たとえば、端末１２０のオペレーティングシステムで提供する端末１２０のピッチ（ｐｉｔｃｈ）、ロール（ｒｏｌｌ）、ヨー（ｙａｗ）などのセンサー測定値を用いて、端末１２０が横になっているかなど端末１２０の姿勢を定義することができ、加速度計センサーの測定値の時系列（ｔｉｍｅ  ｓｅｒｉｅｓ）データを用いて、端末１２０のユーザーが走り出すかなどのユーザーの特定の行動に対するイベントを定義することもできる。
【０１３７】
続いて、前述したようなイベントの中から、ユーザーにメッセージを伝達する場合にユーザーの関心を引くことができるなどのメッセージの効果を高めることが可能な特定のイベントを一つ以上選択し、関心イベントとして定義することができる。より具体的な例を挙げると、ユーザーが使用しているアプリを終了する場合、ユーザーが端末１２０を振動モードから音モードに切り替える場合、ユーザーがホームボタンを押す場合、ユーザーが走りを止める場合など様々なイベントを関心イベントとして選択することができ、また、一つ以上の様々な関心イベントを定義することもできる。さらに、各ユーザーの特性を考慮して、ユーザーごとに互いに異なる関心イベントを定義することにより、メッセージ伝達効果をより高めることもできる。
【０１３８】
以下、図１１を参照して、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいた関心イベントを利用したメッセージ提供方法をより詳しく検討する。
【０１３９】
まず、図１１に示すように、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいた関心イベントを利用したメッセージ提供方法が開始すると、ユーザーが端末１２０を使用し始める端末使用開始イベントを待つ。たとえば、スマートフォンなどの端末１２０の画面オンなどのイベントを端末使用開始イベントとして使用することが可能である。
【０１４０】
ユーザーが端末１２０を使用し始める端末使用開始イベントが探知されると、メッセージ伝達時点として適切であるといえる関心イベント（たとえば、ユーザーが端末１２０を振動モードから音モードに切り替える場合などの低レベルイベント、ユーザーが走りを止めるなどの高レベルイベント）を探知する。
【０１４１】
続いて、前記関心イベントが探知されると、端末１２０はユーザーにメッセージを伝達する。このとき、前記メッセージを伝達するか否かは決定的（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ）に行われる必要はなく、確率的に、メッセージを伝達するか否かを決定することもできる。さらに、イベントの種類ごとに前記メッセージの伝達確率を異にすることもできる。たとえば、端末１２０の振動モードを音モードに変更するイベントが発生する場合には０．５の確率でメッセージを伝達し、これに対し、ユーザーが走りを止めるイベントが発生する場合には０．２の確率でメッセージを伝達するようにすることもできる。
【０１４２】
また、前記メッセージの伝達確率は、任意の値に決まるのではなく、前記メッセージに対するユーザーの反応に基づいてＬｏｇｉｓｔｉｃｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ、Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ、ＡｄａＢｏｏｓｔ、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ、Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｕｔｏｍａｔａなどの様々な機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）技法など、様々な機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）などを利用して学習することもできる。すなわち、特定の類型のイベントによってメッセージがユーザーに伝達される場合、ユーザーが前記メッセージに対して反応すれば、前記イベントが発生する場合のメッセージ伝達確率を上げ、ユーザーが前記メッセージに応答しなければ、前記イベントが発生する場合のメッセージ伝達確率を下げる方式で各イベントに対するメッセージの伝達確率を最適化することができる。このとき、前記メッセージに対するユーザーの反応有無は様々に定義できるが、たとえば、ユーザーが伝達されたメッセージを特定の時間内に読み取るか否かなど、様々な方式で判断することができる。
【０１４３】
より具体的な例を挙げれば、イベント類型ｅのイベントが発生した場合のメッセージ伝達確率をｑｅとするとき、伝達されたメッセージに対してユーザーが反応する場合には、メッセージ伝達確率ｑｅを下記数式１のように更新することができる。
【数１】
2016126759.tif 000003
式中、βは０〜１の値を持つ学習率（ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｒａｔｅ）を意味し、
【数２】
2016126759.tif 000004
はｑｅが持つことが可能な最大確率値を意味する。
【数３】
2016126759.tif 000005
はイベント類型によってそれぞれ異なるように定義できる。
【０１４４】
また、ユーザーが伝達されたメッセージに対して反応をしていない場合には、メッセージ伝達確率ｑｅを下記数式２のように更新することができる。
【数４】
2016126759.tif 000006
式中、
【数５】
2016126759.tif 000007
はｑｅが持つことが可能な最小確率値を意味する。
【数６】
2016126759.tif 000008
もイベント類型によってそれぞれ異なるように定義できる。
【０１４５】
また、関心イベントが探知された場合でも、ユーザーにメッセージを必ず直ちに伝達しなければならないのではなく、関心イベントの発生後に所定の時間が経過した後にメッセージを伝達することもできる。これにより、メッセージの伝達形態がユーザーに決定的（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ）でないように見られることになる。
【０１４６】
前記メッセージの遅延時間は、特定の値に任意に決定されることもできるが、イベント類型ごとにそれぞれ異なるように決定されることもでき、ひいては、遅延時間を任意の値に決定せずにメッセージに対するユーザーの反応を考慮してＬｏｇｉｓｔｉｃｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ、Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ、ＡｄａＢｏｏｓｔ、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ、Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｕｔｏｍａｔａなどの様々な機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）技法など、様々な機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）などを用いて算出されることもできる。
【０１４７】
続いて、図１１に示すように、端末使用中止イベント（たとえば、スマートフォンなどの端末１２０の画面がオフになるなど）が探知される場合、関心イベントの探知を終了し、待機状態で端末使用開始イベントの発生を待つ。
【０１４８】
また、図１２では本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいた関心イベントを利用したメッセージ提供方法の順序図を例示している。図１２に示すように、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいた関心イベントを利用したメッセージ提供方法は、ユーザー端末がサーバーからメッセージの伝送を受けるメッセージ伝送段階（Ｓ１２１０）、ユーザーが端末１２０を使用し始める端末使用開始イベントが探知される場合、前記関心イベント探知段階を開始する端末使用開始探知段階（Ｓ１２２０）、前記端末１２０が、前記ユーザーが前記端末１２０を使用することにより前記端末１２０で発生する予め定義された関心イベントを探知する関心イベント探知段階（Ｓ１２３０）、前記端末１２０が前記関心イベントを探知する場合、前記ユーザーに前記メッセージを提供するメッセージ提供段階（Ｓ１２４０）、および前記ユーザーが前記端末１２０を使用することを中止する端末使用中止イベントを探知する場合、前記関心イベント探知段階を停止し、前記端末使用探知段階に進入する端末使用中止探知段階（Ｓ１２５０）を含むことができる。
【０１４９】
このとき、前記メッセージ提供段階（Ｓ１２４０）で、前記端末１２０は、前記関心イベントが探知された場合、所定の確率で前記メッセージを提供するか否かを決定することができ、また、前記関心イベントが探知された場合、所定の時間を遅延した後で前記メッセージを提供することもできる。ここで、前記所定の確率または前記所定の時間は、前記ユーザーの前記メッセージに対する反応を考慮して、機械学習などを介して学習された値であってもよく、前記ユーザーの反応を考慮して持続的に更新される値であってもよい。
【０１５０】
また、前記メッセージ提供段階（Ｓ１２４０）で、前記端末１２０は、前記関心イベントが探知された場合、サーバー１１０から予め伝達されたメッセージを前記ユーザーに提供するか、或いはサーバー１１０にメッセージを要求して受け取った後で前記ユーザーに提供する方式で、ユーザーにメッセージを伝達することもできる。さらに、前記端末１２０は、場合によっては、前記サーバー１１０から伝達されたメッセージではなく、前記端末１２０内で生成されるか或いは保有していたメッセージをユーザーに伝達することもできる。
【０１５１】
また、前記関心イベント探知段階（Ｓ１２３０）で、前記端末１２０は、前記関心イベントを探知するにあたり、前記端末１２０内部の前記ユーザーに関する情報を外部に流出することなく、前記端末１２０自体的に前記関心イベントを探知することにより、ユーザーに対する情報を外部へ伝送する場合に発生するおそれのあるプライバシー侵害問題を防止することができるようになる。
【０１５２】
前記端末使用開始探知段階（Ｓ１２２０）と端末使用中止探知段階（Ｓ１２５０）により端末１２０で消耗する資源（バッテリーの消耗、中央処理装置の占有など）を減らすことができるという利点を持つことができるが、場合によっては、前記端末使用開始探知段階（Ｓ１２２０）と端末使用中止探知段階（Ｓ１２５０）を省略することもできる。
【０１５３】
また、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいた関心イベントを利用したメッセージ提供方法は、サーバー１１０が端末１２０へメッセージを伝達してユーザーにメッセージを提供するようにするメッセージ提供方法であって、前記サーバー１１０が前記端末１２０から、前記メッセージを伝達することを要求される段階と、前記サーバー１１０が前記端末１２０へ前記メッセージを伝達して前記ユーザーに前記メッセージを提供するようにする段階とを含むことができる。このとき、前記端末１２０は、前記ユーザーが前記端末１２０を使用することにより前記端末１２０で発生する予め定義された関心イベントを探知する場合、前記サーバー１２０にメッセージを要求した後、メッセージの伝送を受けてユーザーに提供することにより、各ユーザーに合う適切な時点でメッセージを伝達することもできる。
【０１５４】
図１３では本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいた関心イベントを利用したメッセージ提供端末１２０の構成図を示している。図１３に示すように、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいた関心イベントを利用したメッセージ提供端末１２０は、メッセージ受信部１２７、関心イベント探知部１２８ａ、メッセージ提供部１２８ｂ、端末使用開始探知部１２９ａおよび端末使用中止探知部１２９ｂを含んで構成できる。
【０１５５】
まず、メッセージ受信部１２７では、サーバーから伝送されたメッセージを受信することになる。
【０１５６】
また、関心イベント探知部１２８ａでは、ユーザーが端末１２０を使用することにより前記端末１２０で発生する予め定義された関心イベントを探知することになる。
【０１５７】
次いで、前記メッセージ提供部１２８ｂでは、前記関心イベントが探知された場合、前記ユーザーに前記メッセージを提供する。この際、前記メッセージ提供部１２８ｂは、所定の確率で前記メッセージを提供するか否かを決定することもでき、所定の時間を遅延した後で前記メッセージを提供するようにすることもできる。
【０１５８】
さらに、前記メッセージ提供部１２８ｂでは、関心イベントが探知された場合、サーバー１１０から予め伝達されたメッセージを前記ユーザーに提供するか、或いはサーバー１１０にメッセージを要求して受け取った後で前記ユーザーに提供することもできる。
【０１５９】
また、端末使用開始探知部１２９ａでは、前記ユーザーが端末１２０を使用し始める端末使用開始イベントが探知される場合、前記関心イベント探知部１２８ａを作動させる。また、端末使用中止探知部１２９ｂでは、前記ユーザーが前記端末１２０を使用することを中止する端末使用中止イベントを探知する場合、前記関心イベント探知部１２８ａの動作を停止させ、前記端末使用開始探知部１２９ａを作動させる。前記端末使用開始探知部１２９ａと端末使用中止探知部１２９ｂを用いて端末１２０で消耗する資源（バッテリーの消耗、中央処理装置の占有など）を減らすことができるという利点を持つことができるが、必要に応じては前記端末使用開始探知部１２９ａと端末使用中止探知部１２９ｂを省略することもできる。
【０１６０】
また、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいた関心イベントを利用したメッセージ提供サーバー１１０は、端末１２０からメッセージを伝達すことを要求されるメッセージ要求受信部（図示せず）、および前記端末へ前記メッセージを伝達して前記ユーザーに前記メッセージを提供するようにするメッセージ伝達部（図示せず）を含んで構成できる。このとき、前記端末１２０は、ユーザーが端末１２０を使用することにより端末１２０で発生しうる予め定義された関心イベントを探知する場合、前記サーバー１１０に前記メッセージを要求して受け取り、前記ユーザーに提供することができる。
【０１６１】
図１４では本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいたユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）と禁止状態を利用したメッセージ提供方法の順序図を例示している。
【０１６２】
図１４に示すように、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいたユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）と禁止状態を利用したメッセージ提供方法は、ユーザー端末がサーバーからメッセージの伝送を受けるメッセージ伝送段階（Ｓ１４１０）、端末１２０が自治内で獲得することが可能な情報を用いて、メッセージがユーザーに提供されたときに前記ユーザーが前記端末１２０の使用を中断し、前記メッセージに反応を示す可能性であるユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）を算出する段階（Ｓ１４２０）、および前記算出されたユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）と予め定義された端末１２０におけるメッセージ禁止状態か否かを考慮してメッセージ伝達適否を決定するメッセージ伝達適否決定段階（Ｓ１４３０）を含むことができる。
【０１６３】
このとき、前記端末１２０は、前記ユーザー反応可能性を算出したりメッセージ禁止状態か否かを判断したりするにあたり、前記端末内部の前記ユーザーに関する情報を外部に流出することなく前記端末自体的に処理することにより、ユーザーの個人情報が外部に流出することを防止することができる。
【０１６４】
また、前記端末１２０で必ず前記ユーザー反応可能性と前記メッセージ禁止状態を一緒に考慮しなければならないのではなく、前記ユーザー反応可能性を考慮してメッセージ提供適否を一次的に判断するようにするが、端末１２０が予め定義された特定の状態であるメッセージ禁止状態にある場合には、メッセージの提供が禁止される構成を追加することもできる。
【０１６５】
このとき、前記端末１２０がメッセージ禁止状態にある場合、前記ユーザーに対するメッセージ伝達が全面的に禁止されるようにすることもでき、或いは前記ユーザーが前記端末１２０を用いてゲームを実行しているか動画像を再生するなどの特定の作業を行う場合に限り、前記ユーザーに対するメッセージ伝達が禁止されるようにすることもできる。
【０１６６】
また、前記メッセージ提供適否を判断するにあたり、提供しようとするメッセージを送信した送信者の重要度を考慮して該当メッセージを直ちに提供するようにするか或いは留保するようにすることもできる。
【０１６７】
また、算出されたユーザー反応可能性が低いか端末１２０がメッセージ禁止状態にあって、メッセージをユーザーに直ちに提供せずに留保する場合には、ポップアップ窓またはアプリケーションのアイコンを用いてメッセージの到着をユーザーに知らせることもできる。
【０１６８】
以下、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいたユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）と禁止状態を利用したメッセージ提供方法をより詳しく検討する。
【０１６９】
本発明の一実施形態に係る端末１２０では、ユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）を考慮して適切な時点でユーザーにメッセージを伝達することができるようになる。ここで、ユーザー反応可能性とは、メッセージが提示されたときにユーザーが端末の使用を止め、前記メッセージに反応する可能性をいう。前述したようなユーザー反応可能性は、端末１２０から収集することが可能な各種情報、すなわち、前記ユーザーに関連するユーザー属性、前記メッセージに関連するメッセージ属性、前記端末に関する端末属性、および前記ユーザーまたは端末の周辺状況に関連する状況属性から要因（ｆｅａｔｕｒｅ）を抽出し、規則（ｒｕｌｅ）を指定して実現するか、或いは、各メッセージ伝達時点で要因とユーザーのメッセージに対する反応を学習データとして蓄積した後、前記学習データを用いて分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）を学習することにより実現することもできる。このとき、前記分類器は、Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ、Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ、ＡｄａＢｏｏｓｔ、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ、Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｕｔｏｍａｔａなどの様々な機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）技法など、様々な機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）が利用できる。
【０１７０】
たとえば、ユーザーが端末１２０で動画像に没頭して視聴している場合や、ゲームに熱中している場合などは、ユーザー反応可能性が高くない時点であるといえるが、これに対し、ユーザーが端末１２０を眺めているか、端末１２０の画面に何らのアプリ（ａｐｐ、ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）も実行されていない瞬間、端末がユーザーの近くにあり音がオンになっている瞬間などの場合は、ユーザー反応可能性が高い状況であるといえる。
【０１７１】
このとき、前記ユーザー反応可能性を判断するにあたっては、ユーザーの個人情報を保護するために前記ユーザーの個人情報を端末１２０の外部へ伝達せずに端末１２０の内部で判断することが好ましい。
【０１７２】
さらに、本発明の一実施形態として、ユーザーに対する割り込みを最小化するためにメッセージ禁止状態（ｆｏｒｂｉｄｄｅｎ  ｓｔａｔｅ）を定義することができる。これにより、現在の視点がメッセージ禁止状態に該当する場合、ユーザー反応可能性の算出結果を考慮せずに、直ちにメッセージ伝達不可と判断することもできる。
【０１７３】
また、メッセージ禁止状態はメッセージの禁止程度によって細分化されることも可能である。たとえば、メッセージ禁止状態はユーザーに対する割り込みの程度によって次のとおり区分でき、これにより、メッセージの禁止状態によってメッセージの許容程度が異なりうる。
（１）強い禁止状態
：例えば、端末のバッテリーが１％未満である場合、現在時刻が夜の十二時以後である場合
（２）中間禁止状態
：例えば、ユーザーが端末で動画像を撮影する場合、ユーザーが端末でゲームをする場合、ユーザーが端末でナビゲーションを使用する場合
（３）弱い禁止状態
：例えば、ユーザーが端末で通話を行う場合、ユーザーが端末でニュースを見る場合、ユーザーが端末でドキュメントを編集し或いは見る場合
【０１７４】
また、図１５では本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいたユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）と禁止状態を利用したメッセージ提供端末１２０の構成図を例示している。図１５に示すように、本発明の一実施形態に係る端末内の情報の分析に基づいたユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）と禁止状態を利用したメッセージ提供端末１２０は、サーバーからメッセージの伝送を受けるメッセージ受信部１２１０、メッセージがユーザーに提供されたとき、前記ユーザーが端末１２０の使用を中断し、前記メッセージに反応を示す可能性であるユーザー反応可能性（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）を算出するユーザー反応可能性算出部１２２０、前記端末１２０におけるメッセージ禁止状態か否かを判断するメッセージ禁止状態判断部１２３０、および前記算出されたユーザー反応可能性の数値とメッセージ禁止状態を考慮して、前記端末１２０から前記ユーザーに対するメッセージを直ちに提供するか否かを決定するメッセージ提供適否決定部１２４０を含んで構成できる。
【０１７５】
このとき、前記メッセージ提供適否決定部１２４０では、前記メッセージを送信した送信者の重要度を一緒に考慮してメッセージ提供適否を決定することもできる。さらに、前記メッセージ提供適否決定部１２４０は、前記メッセージ禁止状態が解除される時点まで待って前記メッセージを伝達するか、或いはポップアップ窓または前記アプリケーションのアイコンを用いてメッセージの到着を知らせる方式で動作することもできる。
【０１７６】
本発明の他の側面によるコンピュータプログラムは、コンピュータで前述の本発明の一実施形態に係るメッセージ提供方法の各段階を実行させる内容を含む可読記録媒体に格納されたコンピュータプログラムであることを特徴とする。このとき、前記コンピュータプログラムは、コンパイラによって作られる機械語コードだけでなく、インタープリターなどを用いてコンピュータで実行できる高級言語コードを含むこともできる。また、前記コンピュータとしては、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やノートパソコンなどに限定されず、サーバー、スマートフォン、タブレットＰＣ、ＰＤＡ、携帯電話などの中央処理装置（ＣＰＵ）を備えてコンピュータプログラムを実行することができる一切の情報処理装置を含む。さらに、前記記録媒体には、ハードディスク、フロッピーディスクおよび磁気テープなどの磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｍｅｄｉａ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなどの光記録媒体（ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ）、フロプティカルディスク（Ｆｌｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）などの磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようにプログラム命令を保存して実行するように構成されたハードウェアデバイスなども含まれ得る。
【０１７７】
以上の説明は、本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者であれば、本発明の本質的な特性から逸脱することなく様々な修正および変形が可能であろう。したがって、本発明に記載された実施形態は、本発明の技術思想を限定するためのものではなく、説明するためのものである。本発明は、このような実施形態に限定されるものではない。本発明の保護範囲は添付された請求の範囲によって解釈されるべきであり、それと同等の範囲内にある全ての技術思想は本発明の権利範囲に含まれるものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【０１７８】
１００    メッセージ伝達システム
１１０    サーバー
１１２    メッセージ準備部
１１４    メッセージ提供部
１２０、１２０ａ、１２０ｂ    端末
１２１    メッセージ受信部
１２２    属性把握部
１２３    メッセージ提示適否判断部
１２４    メッセージ受信部
１２５    ユーザー属性把握部
１２６    メッセージ提供部
１２７    メッセージ受信部
１２８ａ    関心イベント探知部
１２８ｂ    メッセージ提供部
１２９ａ    端末使用開始探知部
１２９ｂ    端末使用中止探知部
１２１０    メッセージ受信部
１２２０    ユーザー反応可能性算出部
１２３０    メッセージ禁止状態判断部
１２４０    メッセージ提供適否決定部
１３０    通信ネットワーク
【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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