(57)【要約】【課題】他のユーザが所持する端末のセンサ情報を用いて、自らの端末のユーザ状態を判定することができる管理サーバ、システム、プログラム及び方法を提供する。【解決手段】各種センサを有する複数の端末から、センサ情報及び端末識別子を受信する管理サーバであって、センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶手段と、端末毎に、ユーザ状態ルール記憶手段を用いて、センサ情報に応じたユーザ状態を判定するユーザ状態判定手段と、複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、グループ毎に、当該グループ内の端末の全てのユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段とを有する。【選択図】図２
2017134689.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各種センサを有する複数の端末から、センサ情報及び端末識別子を受信する管理サーバであって、
前記センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶手段と、
前記端末毎に、前記ユーザ状態ルール記憶手段を用いて、前記センサ情報に応じたユーザ状態を判定するユーザ状態判定手段と、
前記複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全ての前記ユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
を有することを特徴とする管理サーバ。
【請求項２】
前記端末毎の前記ユーザ状態を、当該グループの代表状態に訂正するユーザ状態訂正手段を
更に有することを特徴とする請求項１に記載の管理サーバ。
【請求項３】
前記代表状態決定手段は、グループ内の全ての前記ユーザ状態の数によって代表状態を算出する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の管理サーバ。
【請求項４】
前記端末毎に、他ユーザの電話番号、メールアドレス及び／又はソーシャルネットワーク識別子を含むアドレス情報を記憶するアドレス情報記憶手段を更に有し、
前記端末グループ化手段は、前記所定条件として、判定対象端末の前記アドレス情報に該当する他端末のみをグループ化する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の管理サーバ。
【請求項５】
前記ユーザ状態判定手段は、前記センサ情報に応じた前記ユーザ状態に対する認識確率を更に判定し、
前記代表状態決定手段は、前記ユーザ状態毎にグループ内の全ての前記認識確率の総積に基づいて代表状態を算出する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の管理サーバ。
【請求項６】
各種センサを有する複数の端末から、センサ情報によって判定されたユーザ状態及び端末識別子を受信する管理サーバであって、
前記複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全ての前記ユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
を有することを特徴とする管理サーバ。
【請求項７】
前記端末グループ化手段は、前記所定条件として、近距離無線によって通信可能な複数の端末同士をグループ化する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の管理サーバ。
【請求項８】
各種センサを有する複数の端末と、該端末からセンサ情報を収集する管理サーバとを有するシステムであって、
前記端末は、
各種センサによって計測したセンサ情報と端末識別子とを、前記管理サーバへ送信するセンサ情報送信手段を有し、
前記管理サーバは、
センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶手段と、
前記端末毎に、前記ユーザ状態ルール記憶手段を用いて、前記センサ情報に応じたユーザ状態を判定するユーザ状態判定手段と、
前記複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全ての前記ユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
を有することを特徴とするシステム。
【請求項９】
各種センサを有する複数の端末と、該端末からセンサ情報を収集する管理サーバとを有するシステムであって、
前記端末は、
センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶手段と、
前記端末毎に、前記ユーザ状態ルール記憶手段を用いて、前記センサ情報に応じたユーザ状態を判定するユーザ状態判定手段と、
前記ユーザ状態と端末識別子とを、前記管理サーバへ送信するユーザ状態送信手段と
を有し、
前記管理サーバは、
前記複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全ての前記ユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
を有することを特徴とするシステム。
【請求項１０】
前記端末は、
近距離無線通信手段と、
前記近距離無線通信手段を用いて通信可能な１つ以上の周辺端末の端末識別子を取得し、当該端末の端末識別子及び周辺端末の端末識別子を、前記管理サーバへ送信する周辺端末識別子送信手段と
を更に有し、
前記管理サーバについて、前記端末グループ化手段は、前記所定条件として、近距離無線通信によって通信可能な複数の端末をグループ化する
ことを特徴とする請求項８又は９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記端末について、前記周辺端末識別子送信手段は、前記近距離無線通信手段によって所定受信強度以上の電波で受信した周辺端末についてのみ、周辺端末識別子を取得する
ことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
各種センサを有する複数の端末から、センサ情報及び端末識別子を受信する管理サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶手段と、
前記端末毎に、前記ユーザ状態ルール記憶手段を用いて、前記センサ情報に応じたユーザ状態を判定するユーザ状態判定手段と、
前記複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全ての前記ユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする管理サーバ用のプログラム。
【請求項１３】
各種センサを有する複数の端末から、センサ情報から判定されたユーザ状態と端末識別子とを受信する管理サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全ての前記ユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
を有することを特徴とする管理サーバ用のプログラム。
【請求項１４】
各種センサを有する複数の端末と、該端末からセンサ情報を収集する管理サーバとを用いたユーザ状態判定方法であって、
前記管理サーバは、センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶部を有し、
前記端末が、各種センサによって計測したセンサ情報と端末識別子とを、前記管理サーバへ送信する第１のステップと、
前記管理サーバが、前記端末毎に、前記ユーザ状態ルール記憶部を用いて、前記センサ情報に応じたユーザ状態を決定する第２のステップと、
前記管理サーバが、前記複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する第３のステップと、
前記管理サーバが、グループ毎に、当該グループ内の端末の全ての前記ユーザ状態に基づく代表状態を決定する第４のステップと
を有することを特徴とするユーザ状態判定方法。
【請求項１５】
各種センサを有する複数の端末と、該端末からセンサ情報を収集する管理サーバとを用いたユーザ状態判定方法であって、
前記端末は、各種センサによって計測したセンサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶部を有し、
各端末が、前記ユーザ状態ルール記憶部を用いて、前記センサ情報に応じたユーザ状態を決定する第１のステップと、
各端末が、前記ユーザ状態と端末識別子とを、前記管理サーバへ送信する第２のステップと、
前記管理サーバが、前記複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する第３のステップと、
前記管理サーバが、グループ毎に、当該グループ内の端末の全ての前記ユーザ状態に基づく代表状態を決定する第４のステップと
を有することを特徴とするユーザ状態判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、端末に搭載されたセンサを用いて、そのセンサ情報に基づくユーザ状態を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザが所持するスマートフォンや携帯端末には、多種のセンサが搭載されてきている。スマートフォンに搭載されるセンサとしては、例えばＧＰＳ(Global Positioning System)センサ、加速度センサ、地磁気センサ、気圧センサ、温度センサなどがある。特に加速度センサを用いて、ユーザの行動状態を判定する技術がある（例えば特許文献１参照）。行動状態としては、例えば歩行状態か、走行状態か、電車移動かを判定することができる。この技術によれば、演算におけるフィルタリングの工夫によって、行動認識の精度を向上させている。
また、スマートフォンに搭載されるマイクを用いて、周辺音から、食事中や会議中のようなそのユーザの行動状態も判定することができる。
更に、スマートフォンと通信可能なウェアラブルデバイス（装着型端末）に搭載される生体検出センサとして、心拍センサ、体温センサ、血圧センサ、皮膚筋電センサ、マイクもある。例えば心拍センサによれば、ユーザの精神状態までも判定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１９８５９５号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Stefan Dembach, et al., “Simple and Complex Activity Recognition Through Smart Phones”, 11th International Conference on Intelligent Environments, 2012.
【非特許文献２】Koji Yatani and Khai N.Truong, “BodyScope: A Wearable Acoustic Sensor for Activity Recognition”, 14th ACM International Conference on Ubiquitous Computing, 2012.
【非特許文献３】Jongyonn Choi, et al., “Using Heart Rate Monitors to Detect Mental Stress”, the Sixth International Workshop on Wearable and Implantable Body Sensor Networks, 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述したような従来技術によれば、そのユーザが所持するスマートフォンのセンサ情報によって、ユーザの行動状態を判定することができる。
しかしながら、センサによって計測されるセンサ情報は、わずかな周辺環境の変化に応じて、非常に過敏且つ微妙に反応しやすい。そのようなセンサ情報から判定されたユーザ状態は、急激に変化したり、全く変化しなかったりする。そのために、判定されたユーザ状態自体の信憑性に欠けるという問題があった。
【０００６】
これに対し、本願の発明者らは、他のユーザが所持する端末における情報を用いて、自らのユーザ行動の判定に用いることはできないか？と考えた。特に、そのユーザと同じような行動を取るであろう他のユーザが所持する端末の情報を用いることができれば、ユーザ状態を高い精度で判定することができるのではないか？と考えた。
【０００７】
そこで、本発明は、他端末からの情報を用いて判定対象端末のユーザ状態を判定することができる管理サーバ、システム、プログラム及び方法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】
【０００８】
本発明によれば、各種センサを有する複数の端末から、センサ情報及び端末識別子を受信する管理サーバであって、
センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶手段と、
端末毎に、ユーザ状態ルール記憶手段を用いて、センサ情報に応じたユーザ状態を判定するユーザ状態判定手段と、
複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全てのユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
を有することを特徴とする。
【０００９】
本発明の管理サーバにおける他の実施形態によれば、
端末毎のユーザ状態を、当該グループの代表状態に訂正するユーザ状態訂正手段を
更に有することも好ましい。
【００１０】
本発明の管理サーバにおける他の実施形態によれば、
代表状態決定手段は、グループ内の全てのユーザ状態の数によって代表状態を算出することも好ましい。
【００１１】
本発明の管理サーバにおける他の実施形態によれば、
端末毎に、他ユーザの電話番号、メールアドレス及び／又はソーシャルネットワーク識別子を含むアドレス情報を記憶するアドレス情報記憶手段を更に有し、
端末グループ化手段は、所定条件として、判定対象端末のアドレス情報に該当する他端末のみをグループ化することも好ましい。
【００１２】
本発明の管理サーバにおける他の実施形態によれば、
ユーザ状態判定手段は、センサ情報に応じたユーザ状態に対する認識確率を更に判定し、
代表状態決定手段は、ユーザ状態毎にグループ内の全ての認識確率の総積に基づいて代表状態を算出することも好ましい。
【００１３】
本発明によれば、各種センサを有する複数の端末から、センサ情報から判定されたユーザ状態及び端末識別子を受信する管理サーバであって、
複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全てのユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
を有することを特徴とする。
【００１４】
本発明の管理サーバにおける他の実施形態によれば、
端末グループ化手段は、所定条件として、近距離無線によって通信可能な複数の端末同士をグループ化することも好ましい。
【００１５】
本発明によれば、各種センサを有する複数の端末と、該端末からセンサ情報を収集する管理サーバとを有するシステムであって、
端末は、
各種センサによって計測したセンサ情報と端末識別子とを、管理サーバへ送信するセンサ情報送信手段を有し、
管理サーバは、
センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶手段と、
端末毎に、ユーザ状態ルール記憶手段を用いて、センサ情報に応じたユーザ状態を判定するユーザ状態判定手段と、
複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全てのユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
を有することを特徴とする。
【００１６】
本発明によれば、各種センサを有する複数の端末と、該端末からセンサ情報を収集する管理サーバとを有するシステムであって、
端末は、
センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶手段と、
端末毎に、ユーザ状態ルール記憶手段を用いて、センサ情報に応じたユーザ状態を判定するユーザ状態判定手段と、
ユーザ状態と端末識別子とを、管理サーバへ送信するユーザ状態送信手段と
を有し、
管理サーバは、
複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全てのユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
を有することを特徴とする。
【００１７】
本発明のシステムにおける他の実施形態によれば、
端末は、
近距離無線通信手段と、
近距離無線通信手段を用いて通信可能な１つ以上の周辺端末の端末識別子を取得し、当該端末の端末識別子及び周辺端末の端末識別子を、管理サーバへ送信する周辺端末識別子送信手段と
を更に有し、
管理サーバについて、端末グループ化手段は、所定条件として、近距離無線通信によって通信可能な複数の端末をグループ化する
ことを特徴とする。
【００１８】
本発明のシステムにおける他の実施形態によれば、
端末について、周辺端末識別子送信手段は、近距離無線通信手段によって所定受信強度以上の電波で受信した周辺端末についてのみ、周辺端末識別子を取得することも好ましい。
【００１９】
本発明によれば、各種センサを有する複数の端末から、センサ情報及び端末識別子を受信する管理サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶手段と、
端末毎に、ユーザ状態ルール記憶手段を用いて、センサ情報に応じたユーザ状態を判定するユーザ状態判定手段と、
複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全てのユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、各種センサを有する複数の端末から、センサ情報から判定されたユーザ状態と端末識別子とを受信する管理サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する端末グループ化手段と、
グループ毎に、当該グループ内の端末の全てのユーザ状態に基づく代表状態を決定する代表状態決定手段と
を有することを特徴とする。
【００２１】
本発明によれば、各種センサを有する複数の端末と、該端末からセンサ情報を収集する管理サーバとを用いたユーザ状態判定方法であって、
管理サーバは、センサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶部を有し、
端末が、各種センサによって計測したセンサ情報と端末識別子とを、管理サーバへ送信する第１のステップと、
管理サーバが、端末毎に、ユーザ状態ルール記憶部を用いて、センサ情報に応じたユーザ状態を決定する第２のステップと、
管理サーバが、複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する第３のステップと、
管理サーバが、グループ毎に、当該グループ内の端末の全てのユーザ状態に基づく代表状態を決定する第４のステップと
を有することを特徴とする。
【００２２】
本発明によれば、各種センサを有する複数の端末と、該端末からセンサ情報を収集する管理サーバとを用いたユーザ状態判定方法であって、
端末は、各種センサによって計測したセンサ情報に応じてユーザ状態を対応付けたユーザ状態ルール記憶部を有し、
各端末が、ユーザ状態ルール記憶部を用いて、センサ情報に応じたユーザ状態を決定する第１のステップと、
各端末が、ユーザ状態と端末識別子とを、管理サーバへ送信する第２のステップと、
管理サーバが、複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する第３のステップと、
管理サーバが、グループ毎に、当該グループ内の端末の全てのユーザ状態に基づく代表状態を決定する第４のステップと
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の管理サーバ、システム、プログラム及び方法によれば、他端末からの情報を用いて判定対象端末のユーザ状態を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明におけるシステム構成図である。
【図２】本発明における第１のシステムにおける端末及び管理サーバの機能構成図である。
【図３】本発明における第２のシステムにおける端末及び管理サーバの機能構成図である。
【図４】本発明のセンサ情報記憶部における記憶情報を表す説明図である。
【図５】本発明におけるユーザ状態ルール記憶部の記憶情報を表す説明図である。
【図６】端末毎に各時刻で判定されたユーザ状態及び認識確率を表す説明図である。
【図７】本発明のアドレス情報記憶部における記憶情報を表す説明図である。
【図８】本発明の端末識別子記憶部における記憶情報を表す説明図である。
【図９】ユーザ状態の多数決によって代表状態の決定を表す説明図である。
【図１０】ユーザ状態の認識確率の総積によって代表状態の決定を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２６】
図１は、本発明におけるシステム構成図である。
【００２７】
図１のシステムによれば、端末１はそれぞれ、各ユーザによって所持されるスマートフォンや携帯端末を想定するが、勿論、固定端末であってもよい。各端末１は、少なくとも１つ以上のセンサを搭載したものである。センサは、例えば以下のようなものであって、そのセンサ情報及び組み合わせによって判定できるユーザ状態も異なる。
例えばＧＰＳセンサ、加速度センサ、地磁気センサ、気圧センサ、気温センサ、マイクを用いて、ユーザの「行動状態」を判定することができる。
例えば心拍センサ、血圧センサ、皮膚筋電センサ、体温センサを用いて、ユーザの「精神状態」を判定することができる。
また、管理サーバ２は、端末１からインターネットを介してアクセス可能なアプリケーションサーバである。
【００２８】
各端末１の通信インタフェースは、携帯電話網のような広域ネットワークを介して管理サーバ２と通信すると共に、近距離無線を介して他端末と通信することができる。近距離無線としては、例えばBluetooth（登録商標）やZigbee（登録商標）であってもよいし、無線ＬＡＮ(Local Area Network)であってもよい。端末同士が近距離無線で通信できるということは、それら端末は、ほぼ同じ場所に滞在していることを意味する。
【００２９】
ここで、本発明によれば、判定対象端末におけるユーザ状態を判定するために、以下の２つの実施形態がある。
＜他端末から「センサ情報」を受信する第１の実施形態＞
＜他端末から「ユーザ状態」を受信する第２の実施形態＞
【００３０】
＜他端末から「センサ情報」を受信する実施形態＞
図２は、本発明における第１のシステムにおける端末及び管理サーバの機能構成図である。
図２によれば、各端末から「センサ情報」を受信することによって、各端末におけるユーザ状態を判定しようとするものである。
各端末１は、１つ以上のセンサと、近距離無線通信部と、センサ情報送信部１１と、周辺端末識別子送信部１２と、アドレス情報送信部１３とを有する。これら機能構成部は、端末に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。
これに対し、管理サーバ２は、センサ情報記憶部２１１と、ユーザ状態ルール記憶部２１２と、ユーザ状態判定部２１３とを有する。これら機能構成部は、管理サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現できる。
【００３１】
＜他端末から「ユーザ状態」を受信する第２の実施形態＞
図３は、本発明における第２のシステムにおける端末及び管理サーバの機能構成図である。
図３によれば、各端末から「ユーザ状態」を受信することによって、各端末におけるユーザ状態を判定しようとするものである。
各端末１は、１つ以上のセンサと、近距離無線通信部と、センサ情報送信部１１と、周辺端末識別子送信部１２と、アドレス情報送信部１３と、センサ情報記憶部２１１と、ユーザ状態ルール記憶部２１２と、ユーザ状態判定部２１３とを有する。これら機能構成部は、端末に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。
【００３２】
＜端末１・管理サーバ２の両方に搭載可能な機能＞
［センサ情報送信部１１］
センサ情報送信部１１は、各種センサによって計測したセンサ情報と、当該端末１の端末識別子(IDentifier)とを、管理サーバ２へ送信する。端末識別子としては、勿論、物理アドレスやＩＰアドレスであってもよいし、電話番号やメールアドレス、アプリケーションレベルのアカウントであってもよい。
【００３３】
［周辺端末識別子送信部１２］
周辺端末識別子送信部１２は、近距離無線通信部を用いて通信可能な１つ以上の周辺端末の端末識別子を、自端末（判定対象端末）の端末識別子と共に、管理サーバ２へ送信する。端末１同士は、近距離無線を介して、自らの端末識別子を相互に発信し合ことによって、他端末の端末識別子を知ることができる。
【００３４】
ここで、周辺端末識別子送信部１２は、近距離無線通信部によって所定受信強度以上の電波で受信した周辺端末についてのみ、周辺端末識別子を取得するものであってもよい。受信強度としては、ＲＳＳＩ(Received Signal Strength Indication)を用いる。端末間距離が近いほどＲＳＳＩが高くなるために、所定受信強度以上の電波で受信した周辺端末は、所定距離範囲に位置していると判定することができる。例えば、半径３ｍ以内の周辺端末が同一場所に位置するとみなす場合、電波到達距離３ｍに対応するＲＳＳＩを、所定受信強度として設定する。
【００３５】
図１によれば、各ユーザに所持された各端末１は、以下のように周辺端末を検出することができる。
端末１ａ  ->  端末１ｂ、端末１ｃ
端末１ｂ  ->  端末１ａ、端末１ｃ、端末１ｄ
端末１ｃ  ->  端末１ａ、端末１ｂ
端末１ｄ  ->  端末１ｂ
端末１ｅ  ->  無し
【００３６】
［アドレス情報送信部１３］
アドレス情報送信部１３は、当該端末１に記憶されたユーザのアドレス情報を、管理サーバ２へ送信する。アドレス情報とは、当該端末１のユーザからみた知人関係を持つ他のユーザのアドレスであって、例えば電話番号やメールアドレスである。勿論、例えばTwitter（登録商標）やFacebook（登録商標）、LINE（登録商標）のようなＳＮＳ(Social Network Service)のアカウントであってもよい。これらアカウントに基づくメッセージ送受信履歴は、ＡＰＩ(Application Programming Interface)を介してサーバから取得することできる。
【００３７】
アドレス情報には、ユーザによって登録されたアドレス情報のみならず、電話アプリケーションの通話履歴、メールアプリケーションのメール送受信履歴も含む。これによって、アドレス情報は、過去に何らかの知人関係を記録したものとなる。知人関係が突然にして極端に変化するとは想定しづらいために、比較的長期間（例えば１日に１回程度の頻度）で更新されるものであってもよい。
【００３８】
［センサ情報記憶部２１１］
センサ情報記憶部２１１は、各種センサによって計測したセンサ情報を記憶する。図２のように、管理サーバ２のセンサ情報記憶部２１１は、複数の端末１から受信したセンサ情報を端末識別子毎に記憶する。また、図３のように、端末１のセンサ情報記憶部２１１は、自端末の各種センサにおけるセンサ情報のみを記憶する。
【００３９】
図４は、本発明のセンサ情報記憶部における記憶情報を表す説明図である。
図４によれば、各ユーザの端末識別子毎に、端末１から受信したセンサ情報をセンサ毎に記憶したものである。センサ情報を、nullとして記憶したものであってもよい。
【００４０】
［ユーザ状態ルール記憶部２１２］
ユーザ状態ルール記憶部２１２は、センサ情報に応じて「ユーザ状態」を対応付けたものである。
【００４１】
図５は、本発明におけるユーザ状態ルール記憶部の記憶情報を表す説明図である。
図５によれば、ユーザ状態としての「行動状態」「精神状態」毎に、各種センサのセンサ情報が登録されている。
【００４２】
図５のようにセンサ情報の値のみならず、例えば、ユーザ状態毎に、各センサから収集された時間経過に対するセンサ情報の変化パターンを記憶したものであってもよい。例えば加速度センサであれば、ユーザ状態毎の加速度変化パターンである。マイクであれば、ユーザ状態毎の特定周波数の変化パターンである。心拍センサであれば、ユーザ状態毎の心拍数の変化パターンであってもよい。
【００４３】
［ユーザ状態判定部２１３］
ユーザ状態判定部２１３は、端末毎に、ユーザ状態ルール記憶部２１２を用いて、センサ情報に応じた「ユーザ状態」を判定する。ユーザ状態判定部２１３は、最も簡易な方法として、ユーザ状態ルール記憶部２１２を用いて、センサ情報に対するパターンマッチングによってユーザ状態を検索するものであってもよい。例えば判定対象端末から取得したセンサ情報と、ユーザ状態ルール記憶部２１２のセンサ情報とをベクトル空間に展開し、最も類似するユーザ状態を選択することができる。
【００４４】
また、ユーザ状態判定部２１３に、機械学習エンジンを適用したものであってもよい。機械学習エンジンは、ユーザ状態毎に、過去の各種センサ情報を教師データとして構築されたものである。例えば加速度や音データの特徴量と、ユーザ行動の正解データから形成される学習データとを用いて、サポートベクタマシンなどの機械学習アルゴリズムによって、「歩行」「立位」「座位」などの行動状態を付与する既存技術もある（例えば非特許文献１及び２参照）。また、心拍データから「ストレス」「平常」の精神状態を付与する既存技術もある（例えば非特許文献３参照）。
【００４５】
図６は、端末毎に各時刻で判定されたユーザ状態及び認識確率を表す説明図である。
【００４６】
ユーザ状態判定部２１３は、センサ情報に応じた各ユーザ状態に対する認識確率を算出するものであってもよい。認識確率は、例えばユーザ状態ルール記憶部２１２に記憶されたユーザ状態毎のセンサ情報群に対する類似度であってもよい。また、ニューラルネットワークのようなパターン認識方法に基づいてユーザ状態を認識している場合、認識結果のみならず、その結果の信頼度に基づく誤認識率も算出することができる。
【００４７】
＜管理サーバ２のみに搭載可能な機能＞
管理サーバ２は、アドレス情報記憶部２２０と、周辺端末識別子記憶部２２４と、ユーザ状態判定部２１３と、端末グループ化部２２１と、代表状態決定部２２２と、ユーザ状態訂正部２２３とを有する。これら機能構成部は、サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。
【００４８】
［アドレス情報記憶部２２０］
アドレス情報記憶部２２０は、端末１から受信した端末の端末識別子毎に、アドレス情報を記憶する。
【００４９】
図７は、本発明のアドレス情報記憶部における記憶情報を表す説明図である。
図７によれば、判定対象端末の電話番号及びメールアドレスと、他端末の電話番号及びメールアドレスとを記憶したものである。勿論、前述したようにＳＮＳのアカウントであってもよい。
【００５０】
図７によれば、自端末１ａ（電話番号AAA-AAAA-AAAA、メールアドレスaaa@aaa.aaa）に対して、他端末として、電話番号BBB-BBBB-BBBB、EEE-EEEE-EEEEE、DDD-DDDD-DDDDと、メールアドレスccc@ccc.cccとが対応付けられている。
自端末１ｂ（電話番号BBB-BBBB-BBBB、メールアドレスbbb@bbb.bbb）に対して、他端末として、電話番号AAA-AAAA-AAAA、CCC-CCCC-CCCCと、メールアドレスddd@ddd.ddd、eee@eee.eeeとが対応付けられている。
自端末１ｃ（電話番号CCC-CCCC-CCCC、メールアドレスccc@ccc.ccc）に対して、他端末として、メールアドレスbbb@bbb.bbb、aaa@aaa.aaaが対応付けられている。
自端末１ｄ（電話番号DDD-DDDD-DDDD、メールアドレスddd@ddd.ddd）に対して、他端末として、電話番号BBB-BBBB-BBBBが対応付けられている。
自端末１ｅ（電話番号EEE-EEEE-EEEE、メールアドレスeee@eee.eee）に対して、他端末として、電話番号AAA-AAAA-AAAAと、メールアドレスbbb@bbb.bbbとが対応付けられている。
【００５１】
［周辺端末識別子記憶部２２４］
周辺端末識別子記憶部２２４は、端末１から受信した端末識別子毎に、周辺端末の端末識別子を記憶する。
【００５２】
図８は、本発明の周辺端末識別子記憶部における記憶情報を表す説明図である。
【００５３】
図８によれば、端末毎に、時刻毎に受信した周辺端末識別子を記憶する。
端末１ａは、時刻2015/10/20 13:00の時点で、周辺端末１ｂ、１ｃと、近距離無線通信が可能な程度に同一場所に滞在していると認識することができる。
端末１ｂは、時刻2015/10/20 13:05の時点で、周辺端末１ａ、１ｃ、１ｄと、近距離無線通信が可能な程度に同一場所に滞在していると認識することができる。
端末１ｃは、時刻2015/10/20 13:06の時点で、周辺端末１ａ、１ｂと、近距離無線通信が可能な程度に同一場所に滞在していると認識することができる。
端末１ｄは、時刻2015/10/20 13:04の時点で、周辺端末１ｂとのみ、近距離無線通信が可能な程度に同一場所に滞在していると認識することができる。
端末１ｅは、時刻2015/10/20 13:08の時点で、近距離無線通信が可能な程度に同一場所に滞在する周辺端末は存在しないと認識することができる。
【００５４】
［端末グループ化部２２１］
端末グループ化部２２１は、複数の端末を、所定条件に基づいてグループ化する。所定条件のグループ化としては、以下のような様々なグループ化が可能となる。
（１）判定対象端末のアドレス情報に含まれる他端末のグループ化
（２）ＳＮＳのチェックイン機能によって同じ場所に滞在する他端末のグループ化
（３）近距離無線で通信可能な他端末のグループ化
（４）上記３つのうち、２つ以上の組み合わせによるグループ化
【００５５】
（１）判定対象端末のアドレス情報に含まれる他端末のグループ化
所定条件として、判定対象端末のアドレス情報に該当する他端末をグループ化する。このとき、アドレス情報に登録されたユーザプロファイルに基づくものであってもよい。ユーザプロファイルとは、例えばユーザ属性であって、例えば同一企業に属しているユーザ同士や、住所が同一市内であるユーザ同士を、グループ化することもできる。アドレス情報を、例えばfacebookのアカウントとした場合、「友達」「フォロー・フォロワー」関係に基づいて、アカウントをグループ化することができる。このようなユーザ同士は、無関係なユーザ同士に比べて同一行動をとる可能性が高いと言えるが、グループ化に使用するアドレス情報の種類やユーザ状態を判定する対象の日時、曜日によっては、同一行動をとる可能性が期待するほど高くなく、判定精度が落ちる場合もある。従って、端末同士が近距離にいる等の他の条件とのＡＮＤ条件として設定すると、なお精度が向上し好ましい。
【００５６】
（２）ＳＮＳのチェックイン機能によって同じ場所に滞在する他端末のグループ化
例えばＳＮＳによれば、店舗側がスポットを設定することによって、そのスポットの位置範囲に属する端末は、ユーザ操作に応じてチェックイン機能を実行することができる。そして、そのユーザがそのスポットに滞在していることが、ＳＮＳによって拡散されることとなる。このとき、同じスポットに滞在している端末同士をグループ化することができる。具体的にはＳＮＳに依存するが、同一スポットに滞在する端末同士のアカウントを、ＡＰＩによって知ることができるサービス機能が提供される必要がある。
【００５７】
（３）近距離無線で通信可能な他端末のグループ化
所定条件として、近距離無線によって通信可能な位置に基づくものであってもよい。近距離無線で通信可能な端末同士をグループとして構成する。ここでは、周辺端末の端末識別子も認識する必要無く、単に近距離無線で通信できた端末をグループ化している。
このとき、近距離無線によって所定時間内（例えば開始から３分間）に通信可能となった他端末のみをグループ化するものであってもよい。
また、近距離無線によって所定件数内（例えば開始から５件）に通信可能となった他端末のみをグループ化するものであってもよい。
【００５８】
（４）上記３つのうち、２つ以上の組み合わせによるグループ化
例えば、自端末のアドレス情報（１）に含まれ、近距離無線で通信可能（３）な他端末のグループ化とすることもできる。何らかの知人関係があって且つ同一場所に存在する端末群のみをグループ化することができる。近距離無線で通信できた周辺端末の電話番号又はメールアドレスが、自端末のアドレス情報として登録されている場合にのみ、同一グループであると判定することができる。
【００５９】
［代表状態決定部２２２］
代表状態決定部２２２は、グループ毎に、当該グループ内の端末の全てのユーザ状態に基づく代表状態を決定する。グループの代表状態を、そのグループ内のユーザのユーザ状態であると判定する。例えば近距離通信可能なユーザ同士をグループとした場合、知人関係の有るユーザ同士が同一場所に滞在し、それらユーザは、同一のユーザ状態にあると判定する。
【００６０】
代表状態は、グループ内の全てのユーザ状態毎の数によって代表状態を決定する。例えば、最初に所定閾値の数に達したユーザ状態を、その代表状態として決定するものであってもよい。それ以外に、例えば「多数決方式」「認識確率総積方式」のいずれかの実施形態によって決定されるものであってもよい。
【００６１】
＜多数決方式＞
代表状態は、例えば、グループ内の全てのユーザ状態の多数決によって算出されるものであってもよい。
【００６２】
図９は、ユーザ状態の多数決によって代表状態の決定を表す説明図である。
【００６３】
図９によれば、アドレス情報記憶部２２０には、ユーザの端末１ｂに対して、AAA-AAAA-AAA、CCC-CCCC-CCCC、ddd@ddd.ddd、eee@eee.eeeが登録されている。また、周辺端末識別子記憶部２０２には、ユーザの端末１ｂに対して、2015/10/20 13:05には、周辺端末識別子１ａ、１ｃ、１ｄが登録されている。ごの場合、ユーザの端末１ｂに対するグループは、アドレス情報と周辺端末識別子との∩となる、端末１ａ、１ｃ、１ｄとなる。一方で、端末１ｅは、端末１ｂと何らかの知人関係があるが、同一場所に滞在していないと判定される。即ち、端末１ａ、１ｃ、１ｄは、端末１ｂと何らかの知人関係があり、同一場所に滞在していると判定される。
ユーザの端末iに対するアドレス登録（知人関係）集合            ：Ｈi
ユーザの端末iに対して時刻ｔにおける近距離通信（同一場所）集合：Ｕit
ユーザの端末iのグループ                                      ：Ｈi∩Ｕit
【００６４】
ユーザiの時刻tにおける認識結果を、以下のように表す。
ｌitm：上位m番目のユーザ状態
ｐitm：そのユーザ状態に対応する認識確率
Ｒitm＝｛ｌitm，ｐitm｝：認識結果
Ｒit＝｛Ｒit１，Ｒit２，Ｒit３，・・・，Ｒitｓ｝  （ｓ：ユーザ状態数）
【００６５】
上位１番目のユーザ状態のみを用いた多数決によって、以下のユーザ状態ｌを認識結果とする。
max（Σi=1n'ｆ(i,l)／n）  (n’：ユーザ集合に含まれるユーザ数)
f(i,l)＝  if ｌit1＝1 then 1、otherwise 0  を満たすユーザ状態ｌ
【００６６】
図９によれば、時刻2015/10/20 13:00〜13:10におけるユーザ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄの最上位の認識結果は、行動状態については「視聴」「会話」「食事」「会話」であり、精神状態については「ストレス」「平常」「ストレス」「ストレス」である。多数決から、代表状態は、行動状態について「会話」であり、精神状態について「ストレス」であると認識される。
【００６７】
＜認識確率総積方式＞
代表状態は、例えば、ユーザ状態毎にグループ内の全ての認識確率の総積に基づくものであってもよい。
【００６８】
図１０は、ユーザ状態の認識確率の総積によって代表状態の決定を表す説明図である。
【００６９】
全ての認識結果に含まれるユーザ状態及び認識確率を用いて、以下を満たすユーザ状態ｌを認識結果としてもよい。
max（Πi=1n’Σm=1sｇ(i,l)
g(i,l)＝  if ｌitm＝1 then ｌitm×ｐitm、otherwise 0  を満たすユーザ状態ｌ
同一グループに属する複数のユーザについて、ユーザ状態毎に認識確率を総積し、最も認識確率の総積が高いユーザ状態を、代表状態とする。
【００７０】
図１０によれば、ユーザの端末１ｂに基づくグループについて、行動状態毎に又は精神状態毎に、認識確率を総積する。尚、図６で認識されていないユーザ状態は、認識確率0.1として算出した。
行動状態「視聴」    ：0.6×0.4×0.3×0.4＝0.0288
行動状態「会話」    ：0.3×0.6×0.3×0.6＝0.0075
行動状態「食事」    ：0.1×0.1×0.6×0.1＝0.0006
精神状態「ストレス」：0.7×0.3×0.6×0.6＝0.0756
精神状態「悲しみ」  ：0.2×0.1×0.3×0.1＝0.0006
精神状態「興奮」    ：0.1×0.1×0.1×0.3＝0.0003
精神状態「平常」    ：0.1×0.6×0.1×0.1＝0.0006
ここでは、代表状態は、行動状態「視聴」及び精神状態「ストレス」となる。この点で、多数決方式と比較して、選択される代表状態が異なる。
【００７１】
［ユーザ状態訂正部２２３］
ユーザ状態訂正部２２３は、端末毎のユーザ状態を、当該グループの代表状態に訂正する。これによって、当該ユーザと同じような行動を取るであろう他のユーザが所持する端末のセンサ情報を用いて、高い精度のユーザ状態に訂正することができる。
訂正されたユーザ状態は、アプリケーションへ出力され、様々な用途に利用される。また、そのユーザ状態を端末１へ送信することも好ましい。
【００７２】
以上、詳細に説明したように、本発明の管理サーバ、システム、プログラム及び方法によれば、判定対象端末のセンサ情報によって判定されたユーザ状態を、他端末のセンサ情報によって判定されたユーザ状態を用いて決定することができる。特に、そのユーザと同じような行動を取るであろう他のユーザが所持する他端末における「センサ情報」又は「ユーザ状態」を用いることによって、判定対象端末のユーザ状態を判定することができる。また、ユーザ同士で知人関係に複数の端末が、近距離の同一場所に滞在する際に、そのグループの中で代表状態が決定される。同一場所で同一行動をしているであろうユーザ同士で選択された代表状態によって、各端末で判定されたユーザ状態の誤りを訂正することができる。
【００７３】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００７４】
１  端末
１１  センサ情報送信部
１２  周辺端末識別子送信部
１３  アドレス情報送信部
２  管理サーバ
２１１  センサ情報記憶部
２１２  ユーザ状態ルール記憶部
２１３  ユーザ状態判定部
２２０  アドレス情報記憶部
２２１  端末グループ化部
２２２  代表状態決定部
２２３  ユーザ状態訂正部
２２４  周辺端末識別子記憶部
【図１】
2017134689.tif 000003
【図２】
2017134689.tif 000004
【図３】
2017134689.tif 000005
【図４】
2017134689.tif 000006
【図５】
2017134689.tif 000007
【図６】
2017134689.tif 000008
【図７】
2017134689.tif 000009
【図８】
2017134689.tif 000010
【図９】
2017134689.tif 000011
【図１０】
2017134689.tif 000012