(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが行動する行動領域における前記ユーザの滞在場所を予測する場所予測装置において、
前記行動領域における前記ユーザの滞在場所の履歴を滞在場所データとして蓄積した滞在場所情報に基づいて、前記ユーザの滞在場所の滞在確率を時間帯ごとに算出する確率算出部と、
前記滞在確率に基づいて、前記時間帯ごとに滞在場所を決定し、前記時間帯ごとの滞在場所を、前記ユーザの滞在場所の予測結果として生成する予測部と、
前記ユーザが前記行動領域で行動する際の行動のルールを表す行動ルールを、入力インタフェースを介して受け付けるとともに、前記ユーザが前記行動領域で行動する際の行動の特性を表す行動特性を、前記滞在場所情報に基づいて取得し、前記行動ルールと前記行動特性の各々を行動パターンとして行動パターン情報に設定する行動設定部と、
前記行動パターン情報に基づいて、前記予測結果における前記時間帯ごとの滞在場所を補正する補正部と
を備え、
前記行動設定部は、
前記滞在場所情報に基づいて、前記ユーザにおける当月の前日までの累積残業時間に基づいて予測される前記行動特性であって前記累積残業時間が特定の値に達した場合に前記累積残業時間を増加させないように就業する前記行動特性を前記行動パターンとして前記行動パターン情報に設定し、
前記補正部は、
前記滞在場所情報に基づいて前記累積残業時間を集計し、前記累積残業時間と前記行動パターン情報に基づいて、前記予測結果における前記時間帯ごとの滞在場所を補正する場所予測装置。
【請求項２】
前記確率算出部は、
前記ユーザの滞在場所を予測する日の属性を表す日にち属性を取得し、前記滞在場所情報から前記日にち属性に属する日の滞在場所データを抽出し、抽出された滞在場所データを用いて、前記ユーザの滞在場所の滞在確率を時間帯ごとに算出し、
前記予測部は、
前記時間帯ごとの滞在場所を、前記日にち属性に属する日の前記予測結果として生成する請求項１に記載の場所予測装置。
【請求項３】
前記予測部は、
前記時間帯ごとに、前記滞在確率が最も高い滞在場所を前記時間帯ごとの滞在場所として決定する請求項１または請求項２に記載の場所予測装置。
【請求項４】
前記行動設定部は、
時刻に対応付けられた前記行動ルールを前記行動パターンとして前記行動パターン情報に設定し、
前記補正部は、
前記行動ルールに応じて前記予測結果における前記時間帯ごとの滞在場所を補正する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の場所予測装置。
【請求項５】
ユーザが行動する行動領域における前記ユーザの滞在場所を予測する場所予測装置の場所予測方法において、
確率算出部が、前記行動領域における前記ユーザの滞在場所の履歴を滞在場所データとして蓄積した滞在場所情報に基づいて、前記ユーザの滞在場所の滞在確率を時間帯ごとに算出し、
予測部が、前記滞在確率に基づいて、前記時間帯ごとに滞在場所を決定し、前記時間帯ごとの滞在場所を、前記ユーザの滞在場所の予測結果として生成し、
行動設定部が、前記ユーザが前記行動領域で行動する際の行動のルールを表す行動ルールを、入力インタフェースを介して受け付けるとともに、前記ユーザが前記行動領域で行動する際の行動の特性を表す行動特性を、前記滞在場所情報に基づいて取得し、前記行動ルールと前記行動特性の各々を行動パターンとして行動パターン情報に設定し、
補正部が、前記行動パターン情報に基づいて、前記予測結果における前記時間帯ごとの滞在場所を補正し、
前記行動設定部は、前記滞在場所情報に基づいて、前記ユーザにおける当月の前日までの累積残業時間に基づいて予測される前記行動特性であって前記累積残業時間が特定の値に達した場合に前記累積残業時間を増加させないように就業する前記行動特性を前記行動パターンとして前記行動パターン情報に設定し、
前記補正部は、前記滞在場所情報に基づいて前記累積残業時間を集計し、前記累積残業時間と前記行動パターン情報に基づいて、前記予測結果における前記時間帯ごとの滞在場所を補正する場所予測方法。
【請求項６】
ユーザが行動する行動領域における前記ユーザの滞在場所を予測する場所予測装置の場所予測プログラムにおいて、
前記行動領域における前記ユーザの滞在場所の履歴を滞在場所データとして蓄積した滞在場所情報に基づいて、前記ユーザの滞在場所の滞在確率を時間帯ごとに算出する確率算出処理と、
前記滞在確率に基づいて、前記時間帯ごとに滞在場所を決定し、前記時間帯ごとの滞在場所を、前記ユーザの滞在場所の予測結果として生成する予測処理と、
前記ユーザが前記行動領域で行動する際の行動のルールを表す行動ルールを、入力インタフェースを介して受け付けるとともに、前記ユーザが前記行動領域で行動する際の行動の特性を表す行動特性を、前記滞在場所情報に基づいて取得し、前記行動ルールと前記行動特性の各々を行動パターンとして行動パターン情報に設定する行動設定処理と、
前記行動パターン情報に基づいて、前記予測結果における前記時間帯ごとの滞在場所を補正する補正処理と
をコンピュータである前記場所予測装置に実行させ、
前記行動設定処理は、
前記滞在場所情報に基づいて、前記ユーザにおける当月の前日までの累積残業時間に基づいて予測される前記行動特性であって前記累積残業時間が特定の値に達した場合に前記累積残業時間を増加させないように就業する前記行動特性を前記行動パターンとして前記行動パターン情報に設定し、
前記補正処理は、
前記滞在場所情報に基づいて前記累積残業時間を集計し、前記累積残業時間と前記行動パターン情報に基づいて、前記予測結果における前記時間帯ごとの滞在場所を補正する場所予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、場所予測装置、場所予測方法、および、場所予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
オフィスビルといったエリア内において、そのエリアで働くあるいは居住するユーザの未来の滞在場所を推定する技術が知られている。
特許文献１には、ユーザの過去の滞在場所情報と、過去および未来のスケジュール情報との共起関係を学習し、ユーザの未来の滞在場所を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１９８２９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術では、過去の滞在場所情報と、過去および未来のスケジュール情報とを用いて、未来の滞在場所を予測する。よって、過去および未来の正確なスケジュール情報がなければ、正しく滞在場所を予測することができないという課題がある。【０００５】
本開示では、ユーザのスケジュール情報を用いることなく、的確に滞在場所を予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る場所予測装置は、ユーザが行動する行動領域における前記ユーザの滞在場所を予測する場所予測装置において、
前記行動領域における前記ユーザの滞在場所の履歴を滞在場所データとして蓄積した滞在場所情報を用いて、前記ユーザの滞在場所の滞在確率を時間帯ごとに算出する確率算出部と、
前記滞在確率に基づいて、前記時間帯ごとに滞在場所を決定し、前記時間帯ごとの滞在場所を、前記ユーザの滞在場所の予測結果として生成する予測部と
を備えた。
【発明の効果】
【０００７】
本開示に係る場所予測装置では、確率算出部が、ユーザの滞在場所情報を用いて、ユーザの滞在場所の滞在確率を時間帯ごとに算出する。そして、予測部が、滞在確率に基づいて、時間帯ごとに滞在場所を決定し、ユーザの滞在場所の予測結果として生成する。よって、本開示に係る場所予測装置によれば、ユーザのスケジュール情報を用いることなく、的確に滞在場所の予測結果を得ることができる
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る場所予測装置の構成例。
【図２】実施の形態１に係る場所予測装置の動作を表すフロー図。
【図３】実施の形態１に係る滞在場所情報の構成の一例と滞在確率の一例を表す図。
【図４】実施の形態１に係る予測結果の一例を示す図。
【図５】実施の形態１に係る行動パターン情報の一例を示す図。
【図６】実施の形態１に係る行動設定部による行動ルールを行動パターン情報に設定する処理のフロー図。
【図７】実施の形態１に係る行動設定部による行動特性を行動パターン情報に設定する処理のフロー図。
【図８】実施の形態１において勤務時間を調整する行動特性Ｂを行動パターン情報から算出する処理を表す模式図。
【図９】実施の形態１に係る場所予測処理の具体例を示す模式図。
【図１０】実施の形態１に係る行動ルールのうち出社時刻の行動パターンを用いて予測結果を補正する例。
【図１１】実施の形態１に係る行動ルールのうち退社時刻の行動パターンを用いて予測結果を補正する例。
【図１２】実施の形態１に係る行動ルールのうち定例会議の行動パターンを用いて予測結果を補正する例。
【図１３】実施の形態１に係る行動特性Ａの行動パターンを用いて予測結果を補正する例。
【図１４】実施の形態１に係る行動特性Ｂの行動パターンを用いて予測結果を補正する例。
【図１５】実施の形態１に係る行動特性Ｂの行動パターンを用いて予測結果を補正する場所予測処理の一例を示すフロー図。
【図１６】実施の形態１の変形例に係る場所予測装置の構成例。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本実施の形態について、図を用いて説明する。各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。
【００１０】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を用いて、本実施の形態に係る場所予測装置１００の構成例について説明する。
場所予測装置１００は、ユーザが行動する行動領域におけるユーザの滞在場所を予測する装置である。ユーザが行動する行動領域とは、具体的には、社員であるユーザが働くオフィスビルあるいは工場といった職場である。また、行動領域とは、学生であるユーザが通学する学校、あるいは、居住者が居住するマンションといった領域でもよい。その他、行動領域とは、ユーザが行動する行動領域であればどのような領域でもよい。
【００１１】
場所予測装置１００は、コンピュータである。場所予測装置１００は、プロセッサ９１０を備えるとともに、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、出力インタフェース９４０、および通信装置９５０といった他のハードウェアを備える。プロセッサ９１０は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００１２】
場所予測装置１００は、機能要素として、確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０と記憶部１５０とを備える。記憶部１５０には、滞在場所情報１５１と予測結果１５２と行動パターン情報１５３と補正予測結果１５４が記憶される。
【００１３】
確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０の機能は、ソフトウェアにより実現される。記憶部１５０は、メモリ９２１に備えられる。なお、記憶部１５０は、補助記憶装置９２２に備えられていてもよいし、メモリ９２１と補助記憶装置９２２に分散して備えられていてもよい。
【００１４】
プロセッサ９１０は、場所予測プログラムを実行する装置である。場所予測プログラムは、確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０の機能を実現するプログラムである。
プロセッサ９１０は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ９１０の具体例は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
【００１５】
メモリ９２１は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ９２１の具体例は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、あるいはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
補助記憶装置９２２は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置９２２の具体例は、ＨＤＤである。また、補助記憶装置９２２は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣＦ、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬の記憶媒体であってもよい。なお、ＨＤＤは、Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅの略語である。ＳＤ（登録商標）は、Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌの略語である。ＣＦは、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）の略語である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋの略語である。
【００１６】
入力インタフェース９３０は、マウス、キーボード、あるいはタッチパネルといった入力装置と接続されるポートである。入力インタフェース９３０は、具体的には、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）端子である。なお、入力インタフェース９３０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）と接続されるポートであってもよい。
【００１７】
出力インタフェース９４０は、ディスプレイといった出力機器のケーブルが接続されるポートである。出力インタフェース９４０は、具体的には、ＵＳＢ端子またはＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子である。ディスプレイは、具体的には、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）である。出力インタフェース９４０は、表示器インタフェースともいう。
【００１８】
通信装置９５０は、レシーバとトランスミッタを有する。通信装置９５０は、ＬＡＮ、インターネット、あるいは電話回線といった通信網に接続している。通信装置９５０は、具体的には、通信チップまたはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）である。
【００１９】
場所予測プログラムは、場所予測装置１００において実行される。場所予測プログラムは、プロセッサ９１０に読み込まれ、プロセッサ９１０によって実行される。メモリ９２１には、場所予測プログラムだけでなく、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。プロセッサ９１０は、ＯＳを実行しながら、場所予測プログラムを実行する。場所予測プログラムおよびＯＳは、補助記憶装置９２２に記憶されていてもよい。補助記憶装置９２２に記憶されている場所予測プログラムおよびＯＳは、メモリ９２１にロードされ、プロセッサ９１０によって実行される。なお、場所予測プログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。
【００２０】
場所予測装置１００は、プロセッサ９１０を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、場所予測プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ９１０と同じように、場所予測プログラムを実行する装置である。
【００２１】
場所予測プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、または、プロセッサ９１０内のレジスタあるいはキャッシュメモリに記憶される。
【００２２】
確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０の各部の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えてもよい。場所予測プログラムは、確率算出処理と予測処理と行動設定処理と補正処理とを含む場所予測処理を、コンピュータに実行させる。確率算出処理と予測処理と行動設定処理と補正処理の「処理」を「プログラム」、「プログラムプロダクト」、「プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体」、または「プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体」に読み替えてもよい。また、場所予測方法は、場所予測装置１００が場所予測プログラムを実行することにより行われる方法である。
場所予測プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体あるいは記憶媒体に格納されて提供されてもよい。また、場所予測プログラムは、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
【００２３】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、本実施の形態に係る場所予測装置１００の動作について説明する。場所予測装置１００の動作手順は、場所予測方法に相当する。また、場所予測装置１００の動作を実現するプログラムは、場所予測プログラムに相当する。
【００２４】
図２は、本実施の形態に係る場所予測装置１００の動作を表すフロー図である。
【００２５】
＜確率算出処理＞
ステップＳ１０１において、確率算出部１１０は、行動領域におけるユーザ２０の滞在場所の履歴を滞在場所データ５１１として蓄積した滞在場所情報１５１を用いて、ユーザ２０の滞在場所の滞在確率３０を時間帯ごとに算出する。
【００２６】
図３は、本実施の形態に係る滞在場所情報１５１の構成の一例と滞在確率３０の一例を表す図である。
図３に示すように、滞在場所情報１５１には、ユーザ２０の１日の滞在場所の履歴が滞在場所データ５１１として蓄積されている。図３では、１１月１１日の滞在場所データ５１１と、１１月１２日の滞在場所データ５１１と、１１月１３日の滞在場所データ５１１を含む複数の滞在場所データ５１１が蓄積されている。
【００２７】
滞在場所データ５１１には、時間帯ごとにユーザ２０の滞在場所が設定されている。図３では、１時間ごとにユーザの滞在場所が設定されているが、時間間隔は１０分、１５分、あるいは、３０分といった間隔でもよい。あるいは、滞在場所データ５１１においては、時間間隔は設けずに、実際の滞在場所と滞在時間が設定されていてもよい。
滞在場所情報１５１は、ユーザ２０により入力される情報である。あるいは、ユーザ２０により携帯される機器に内蔵された無線通信装置を用いて、自動的にユーザ２０の滞在場所と滞在時間を取得する仕組みにより、滞在場所情報１５１が生成されてもよい。ユーザ２０により携帯される機器の具体例は、ユーザ２０の社員証またはユーザ２０が携帯する携帯端末といった機器である。
【００２８】
図３の例を用いて確率算出処理について説明する。確率算出部１１０は、滞在場所情報１５１に蓄積された複数の滞在場所データ５１１を用いて、ユーザ２０の滞在場所の滞在確率３０を時間帯ごとに算出する。確率算出部１１０は、時間帯９：００〜１０：００の滞在場所の滞在確率３０を、複数の滞在場所データ５１１の各々の時間帯９：００〜１０：００の滞在場所から算出する。また、確率算出部１１０は、時間帯１０：００〜１１：００の滞在場所の滞在確率３０を、複数の滞在場所データ５１１の各々の時間帯１０：００〜１１：００の滞在場所から算出する。
【００２９】
図３では、時間帯９：００〜１０：００における滞在場所の滞在確率３０を円グラフで表している。この滞在確率３０の円グラフを、確率密度分布とも呼ぶ。この確率密度分布から、時間帯９：００〜１０：００における滞在場所の滞在確率３０は、自席６６％、会議１８％、実験８％、および昼食８％であることがわかる。
【００３０】
滞在確率３０の確率密度分布は、任意の時間間隔で算出が可能である。例えば、５分、１０分、・・・、６０分から選択可能としてもよい。
【００３１】
＜予測処理＞
ステップＳ１０２において、予測部１２０は、滞在確率３０に基づいて、時間帯ごとに滞在場所を決定し、時間帯ごとの滞在場所を、ユーザ２０の滞在場所の予測結果１５２として生成する。
具体的には、予測部１２０は、時間帯ごとに、滞在確率３０が最も高い滞在場所を時間帯ごとの滞在場所として決定する。
【００３２】
図４は、本実施の形態に係る予測結果１５２の一例を示す図である。
図３の例では、予測部１２０は、時間帯９：００〜１０：００において滞在確率３０が最も高い滞在場所である自席を、時間帯９：００〜１０：００の滞在場所として決定する。同様に、予測部１２０は、時間帯１０：００〜１１：００、時間帯１１：００〜１２：００、・・・、時間帯１６：００〜１７：００についても、滞在確率３０が最も高い滞在場所を決定する。
図４に示すように、予測部１２０は、決定した時間帯ごとの滞在場所を、ユーザ２０の滞在場所の予測結果１５２として生成する。
【００３３】
＜補正処理＞
ステップＳ１０３において、補正部１４０は、行動パターン情報１５３に基づいて、予測結果１５２を補正する。補正部１４０は、補正した予測結果を補正予測結果１５４として生成する。
【００３４】
ここで、図５から図８を用いて、行動パターン情報１５３を設定する行動設定処理について説明する。
【００３５】
＜行動設定処理＞
図５は、本実施の形態に係る行動パターン情報１５３の一例を示す図である。
行動パターン情報１５３には、行動設定部１３０により、ユーザ２０が行動領域で行動する際の行動パターン５３３が設定される。
図５に示すように、行動パターン情報１５３には、行動パターン種別５３１と、行動パターン名５３２と、行動パターン５３３が設定される。
行動パターン名５３２には、行動パターン５３３の対象となる事がらの名称が設定される。例えば、出社時刻、退社時刻、定例会議、行動特性Ａ、あるいは行動特性Ｂといった情報が設定される。
行動パターン５３３には、ユーザ２０の行動パターンの具体的な内容が設定される。例えば、出社時刻であれば、「通常の出社時刻：９：００、水曜の出社時刻：１０：００」といったユーザ２０の行動パターンの具体的な内容が設定される。また、行動特性Ａであれば、「前日の退社時刻が通常より遅くなった場合、翌日の出社時刻が通常より遅くなる傾向がある」といったユーザ２０の行動パターンの具体的な内容が設定される。
【００３６】
行動パターン種別５３１には、行動ルール４１、あるいは、行動特性４２が設定される。
行動ルール４１は、ユーザ２０が行動領域で行動する際のルールである。具体的には、出社時刻、退社時刻、および定例会議といった事がらに関する行動パターンが行動ルール４１に含まれる。行動ルール４１は、ユーザ２０、自らにより、行動パターン情報１５３に設定される。
【００３７】
行動特性４２は、ユーザ２０が行動領域で行動する際の特性である。具体的には、「前日の退社時刻が通常より遅くなった場合、翌日の出社時刻が通常より遅くなる傾向がある」といった特性である。行動特性４２は、行動設定部１３０により、滞在場所情報１５１に基づいて、自動的に算出される。
【００３８】
図６は、本実施の形態に係る行動設定部１３０による行動ルール４１を行動パターン情報１５３に設定する処理のフロー図である。
ステップＳ２０１において、行動設定部１３０は、ユーザ２０が行動領域で行動する際のルールを行動ルール４１として受け付ける。具体的には、行動設定部１３０は、入力インタフェース９３０を介して、行動ルール４１を受け付ける。
ステップＳ２０１において、行動設定部１３０は、行動ルール４１を行動パターンとして行動パターン情報１５３に設定する。例えば、ユーザ２０により、毎週金曜の９：００〜１０：００は定例会議であることが入力されると、行動設定部１３０は、行動パターン種別５３１に「行動ルール４１」、行動パターン名５３２に「定例会議」、行動パターン５３３に「毎週金曜：０９：００〜１０：００」と設定する。
【００３９】
図７は、本実施の形態に係る行動設定部１３０による行動特性４２を行動パターン情報１５３に設定する処理のフロー図である。
ステップＳ３０１において、行動設定部１３０は、滞在場所情報１５１に基づいて、ユーザ２０が前記行動領域で行動する際の特性を行動特性４２として算出する。
ステップＳ３０２において、行動設定部１３０は、行動特性４２を行動パターンとして行動パターン情報１５３に設定する。
【００４０】
図８は、本実施の形態において勤務時間を調整する行動特性Ｂを行動パターン情報１５３から算出する処理を表す模式図である。
図８の滞在場所情報１５１では、ユーザ２０が月の初旬から中旬に多めに残業したため、月末前に累積残業時間が上限値に達した様子を示している。月末二日前は、累積残業時間が上限値に達した翌日であるものとする。
【００４１】
このユーザ２０においては、滞在場所情報１５１から累積残業時間の増加に反して、就業時間が低下する傾向が見て取れる。また、累積残業時間が特定の値に達した後は、累積残業時間を増加させないように就業する傾向が見て取れる。また、これらの分析結果から、このユーザ２０は月初に多くの時間就業し、月末は早く帰る特性を持っていると判定される。
行動設定部１３０は、ユーザ２０の滞在場所情報１５１を分析し、上記のような行動特性を判定し、行動パターン情報１５３に登録する。例えば、図５に示すように、行動設定部１３０は、ユーザ２０の滞在場所情報１５１を分析し、行動パターン種別５３１に「行動特性４２」、行動パターン名５３２に「行動特性Ｂ」を設定する。さらに、行動設定部１３０は、行動パターン５３３に「残業時間が上限値に達した日の翌日は、残業時間を増やさないように就業する傾向がある」と設定する。
【００４２】
以上で、行動ルール４１および行動特性４２を行動パターン情報１５３に設定する行動設定処理についての説明を終わる。
【００４３】
ここで、補正処理の説明に戻る。
上述したように、ステップＳ１０３において、補正部１４０は、行動パターン情報１５３に基づいて予測結果１５２を補正し、補正した予測結果を補正予測結果１５４として生成する。
具体的には、補正部１４０は、行動ルール４１に応じて予測結果１５２を補正する。あるいは、補正部１４０は、行動特性４２に応じて予測結果１５２を補正する。
【００４４】
図９は、本実施の形態に係る場所予測処理の具体例を示す模式図である。
ここで、場所予測装置１００は、滞在場所情報１５１に含まれる、先週の月曜から金曜までの滞在場所データ５１１を用いて、今週の月曜から金曜までの滞在場所を予測するものとする。
【００４５】
時間帯９：００〜１０：００に着目して説明する。
（１）まず、確率算出部１１０は、滞在場所情報１５１における先週の月曜から金曜までの時間帯９：００〜１０：００の滞在場所から、時間帯９：００〜１０：００における滞在場所の滞在確率３０を算出する。図９では、自席が４．０時間、出社前が１．０時間である。このため、滞在確率３０は、自席が０．８であり、出社前が０．２となる。
（２）予測部１２０は、最も滞在確率３０が高い自席を、時間帯９：００〜１０：００の滞在場所と予測する。ここでは、予測部１２０は、今週の月曜から金曜までの時間帯９：００〜１０：００の滞在場所は自席であると予測した予測結果１５２を生成する。
（３）補正部１４０は、行動パターン情報１５３に基づいて、予測結果１５２を補正する。図５の行動パターン情報１５３では、通常の出社時刻は９：００であり、水曜の出社時刻は１０：００であるという行動ルール４１が設定されている。よって、補正部１４０は、この行動ルール４１に応じて、今週の月曜、火曜、木曜、および金曜の時間帯９：００〜１０：００の滞在場所は自席であり、今週の水曜の時間帯９：００〜１０：００は出社前であると予測結果１５２を補正する。
【００４６】
次に図１０から図１４を用いて、本実施の形態に係る補正処理の例について説明する。
図１０から図１４では、上段に、予測部１２０による予測結果１５２と、比較のための正解の予測結果データを示している。また、下段には、補正部１４０により予測結果１５２を補正した補正予測結果１５４と、比較のための正解の予測結果データを示している。
また、図１０から図１４では、時間間隔１５分の時間帯で滞在場所を予測している。
また、図１０から図１４では、図５の行動パターン情報１５３を用いて補正するものとする。
【００４７】
図１０は、本実施の形態に係る行動ルール４１のうち出社時刻の行動パターンを用いて予測結果１５２を補正する例である。
図１０では、９：００から１１：００までの滞在場所の予測結果を示している。
図９でも説明したように、滞在確率３０のみを用いた予測結果１５２では、水曜の９：００〜１０：００も自席であると予測される。しかし、行動パターン情報１５３における出社時刻の行動パターンを用いて補正することにより、水曜の９：００〜１０：００が出社前と予測される。例えば、補正部１４０は、過去の水曜日の滞在確率３０を算出して予測結果１５２を補正する。このように、水曜の９：００〜１０：００が出社前と予測された正しい補正予測結果１５４を得ることができる。
【００４８】
図１１は、本実施の形態に係る行動ルール４１のうち退社時刻の行動パターンを用いて予測結果１５２を補正する例である。
図１１では、１６：００から１８：００までの滞在場所の予測結果を示している。
滞在確率３０のみを用いた予測結果１５２では、水曜の１７：００〜１８：００も自席であると予測される。しかし、行動パターン情報１５３における行動ルール４１の退社時刻では、通常の退社時刻は１９：００であり、水曜の退社時刻は１７：００である。よって、行動パターン情報１５３における退社時刻の行動パターンを用いて補正することにより、水曜の１７：００〜１８：００が退社後と予測される。例えば、補正部１４０は、過去の水曜日の滞在確率３０を算出して予測結果１５２を補正する。このように、水曜の１７：００〜１８：００が退社後と予測された正しい補正予測結果１５４を得ることができる。
【００４９】
図１２は、本実施の形態に係る行動ルール４１のうち定例会議の行動パターンを用いて予測結果１５２を補正する例である。
図１２では、９：００から１１：００までの滞在場所の予測結果を示している。
滞在確率３０のみを用いた予測結果１５２では、金曜の９：００〜１１：００も自席であると予測される。しかし、行動パターン情報１５３における行動ルール４１の定例会議では、毎週金曜の９：００〜１０：００は定例会議である。よって、行動パターン情報１５３における定例会議の行動パターンを用いて補正することにより、金曜の９：００〜１０：００が会議と予測される。例えば、補正部１４０は、過去の会議の曜日の滞在確率３０を算出して予測結果１５２を補正する。このように、金曜の９：００〜１０：００が会議と予測された正しい補正予測結果１５４を得ることができる。
【００５０】
図１３は、本実施の形態に係る行動特性Ａの行動パターンを用いて予測結果１５２を補正する例である。
図１３では、９：００から１１：００までの滞在場所の予測結果を示している。また、図１３では、前日の火曜日は突発的な業務により退社が遅くなったものとする。そして、当日の水曜の滞在場所を予測するものとする。
滞在確率３０のみを用いた予測結果１５２では、９：００〜１１：００も自席であると予測される。これは、過去１週間は９：００に出社していたためである。しかし、行動パターン情報１５３における行動特性Ａには、前日の退社時刻が通常より遅くなった場合、翌日の出社時刻が通常より遅くなる傾向がある、と設定されている。よって、行動パターン情報１５３における行動特性４２の行動特性Ａを用いて補正することにより、９：００〜１０：００が出社前と予測される。例えば、補正部１４０は、通常の退社時刻より遅くなった日の翌日の滞在確率３０を算出して予測結果１５２を補正する。このように、９：００〜１０：００が出社前と予測された正しい補正予測結果１５４を得ることができる。
【００５１】
図１４は、本実施の形態に係る行動特性Ｂの行動パターンを用いて予測結果１５２を補正する例である。
図１４では、９：００から１１：００までの滞在場所の予測結果を示している。また、図１４では、前日の火曜に累積の残業時間が上限値に達してしまったものとする。そして、当日の水曜の滞在場所を予測するものとする。
滞在確率３０のみを用いた予測結果１５２では、９：００〜１１：００も自席であると予測される。これは、過去１週間は９：００に出社していたためである。しかし、行動パターン情報１５３における行動特性Ｂには、残業時間が上限値に達した日の翌日は、残業時間を増やさないように就業する傾向がある、と設定されている。よって、行動パターン情報１５３における行動特性Ｂを用いて補正することにより、９：００〜１０：００が出社前と予測される。例えば、補正部１４０は、累積残業時間が上限値に達した日の次の勤務日の滞在確率３０を算出して予測結果１５２を補正する。このように、９：００〜１０：００が出社前と予測された正しい補正予測結果１５４を得ることができる。
【００５２】
図１５は、本実施の形態に係る行動特性Ｂの行動パターンを用いて予測結果１５２を補正する場所予測処理の一例を示すフロー図である。
ステップＳ４０１において、確率算出部１１０が滞在場所情報から当月の前日までの情報を使って、滞在場所の滞在確率３０を算出する。予測部１２０は、滞在確率３０を用いて、予測結果１５２を生成する。
ステップＳ４０２において、補正部１４０は、ユーザ２０の滞在場所情報１５１から当月の前日までの累積残業時間を集計する。
【００５３】
ステップＳ４０３において、補正部１４０は、累積残業時間が上限値に到達したかを判定する。上限値に到達していれば、ステップＳ４０４に進む。上限値に到達していなければ、累積残業時間による補正は必要ないため、処理を終了する。このとき、予測結果１５２が補正予測結果１５４となる。あるいは、その他の行動パターンで補正する場合は、その他の行動パターンによる補正処理を行う。
【００５４】
ステップＳ４０４において、補正部１４０は、滞在場所情報１５１から前月の累積残業時間が上限値に到達した次の日から月末までの勤務日の滞在場所データ５１１を使って、滞在場所の滞在確率３０を算出し、予測結果１５２を補正する。
【００５５】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
図３および図４の例では、過去の複数の滞在場所データ５１１から、未来の１日の滞在場所を予測した予測結果１５２を生成する例を示している。
しかし、特定の日あるいは特定の曜日について、滞在場所を予測することも可能である。
【００５６】
確率算出部１１０は、ユーザ２０の滞在場所を予測する日の属性を表す日にち属性を取得する。具体的には、確率算出部１１０は、入力インタフェース９３０を介して、ユーザ２０から、水曜、金曜、あるいは、休日の前日といった日にち属性を取得する。確率算出部１１０は、滞在場所情報１５１から日にち属性に属する日の滞在場所データ５１１を抽出し、抽出された滞在場所データ５１１を用いて、ユーザの滞在場所の滞在確率３０を時間帯ごとに算出する。
そして、予測部１２０は、時間帯ごとの滞在場所を、日にち属性に属する日の予測結果１５２として生成する。また、補正部１４０がこの予測結果１５２を補正した補正予測結果１５４は、日にち属性に属する日の補正予測結果１５４として生成される。
【００５７】
＜変形例２＞
本実施の形態では、確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０の機能がソフトウェアで実現される。変形例として、確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０の機能がハードウェアで実現されてもよい。
具体的には、場所予測装置１００は、プロセッサ９１０に替えて電子回路９０９を備える。
【００５８】
図１６は、本実施の形態の変形例に係る場所予測装置１００の構成例を示す図である。
電子回路９０９は、確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０の機能を実現する専用の電子回路である。電子回路９０９は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、または、ＦＰＧＡである。ＧＡは、Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙの略語である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙの略語である。
【００５９】
確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０の機能は、１つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。
【００６０】
別の変形例として、確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。また、確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０の一部またはすべての機能がファームウェアで実現されてもよい。
【００６１】
プロセッサと電子回路の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。つまり、確率算出部１１０と予測部１２０と行動設定部１３０と補正部１４０の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。
【００６２】
＊＊＊本実施の形態の効果の説明＊＊＊
以上のように、本実施の形態に係る場所予測装置１００では、ユーザのスケジュール情報を用いることなく、ユーザの未来の滞在場所を滞在確率から的確に予測することができる。
【００６３】
また、本実施の形態に係る場所予測装置１００では、行動ルールおよび行動特性といったユーザの行動パターンを用いて予測結果を補正するので、スケジュール情報を用いることなく、高精度に滞在場所を予測することができる。
【００６４】
スケジュール情報を用いる場合は、未来のスケジュールを正確に細かく入力しなければ、高精度な予測を得ることはできない。しかし、人によってはスケジュールを入れ忘れる、大まかなスケジュールしか入れない、あるいは、間違ったスケジュールを入れてしまう、といった場合がある。このようなスケジュールを用いる方法では、人により予測の精度にばらつきが生じ、正しく滞在場所を予測することは不可能である。
【００６５】
一方、本実施の形態に係る場所予測装置１００では、スケジュールではなく、ユーザの生活様式、生活パターン、行動ルール、あるいは個人の働き方の特性といったパターンを行動パターン情報として設定しておく。また、行動特性には自動的に取得更新することでしか得られない情報が含まれる。
このような行動パターン情報で、滞在確率から得られた予測を補正することにより、常に一定の精度で滞在場所を予測することができる。
また、自動的に取得更新することでしか得られない行動特性を補正に用いる割合を増加させることで、より安定的に高精度な予測を行うことが可能となる。
【００６６】
以上の実施の形態１では、場所予測装置の各部を独立した機能ブロックとして説明した。しかし、場所予測装置の構成は、上述した実施の形態のような構成でなくてもよい。場所予測装置の機能ブロックは、上述した実施の形態で説明した機能を実現することができれば、どのような構成でもよい。また、場所予測装置は、１つの装置でなく、複数の装置から構成されたシステムでもよい。
また、実施の形態１のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、この実施の形態のうち、１つの部分を実施しても構わない。その他、この実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
すなわち、実施の形態１では、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【００６７】
なお、上述した実施の形態は、本質的に好ましい例示であって、本開示の範囲、本開示の適用物の範囲、および本開示の用途の範囲を制限することを意図するものではない。上述した実施の形態は、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００６８】
２０  ユーザ、３０  滞在確率、４１  行動ルール、４２  行動特性、１００  場所予測装置、１１０  確率算出部、１２０  予測部、１３０  行動設定部、１４０  補正部、１５０  記憶部、１５１  滞在場所情報、１５２  予測結果、１５３  行動パターン情報、１５４  補正予測結果、５１１  滞在場所データ、５３１  行動パターン種別、５３２  行動パターン名、５３３  行動パターン、９０９  電子回路、９１０  プロセッサ、９２１  メモリ、９２２  補助記憶装置、９３０  入力インタフェース、９４０  出力インタフェース、９５０  通信装置。
【要約】
場所予測装置（１００）は、ユーザが行動する行動領域におけるユーザの滞在場所を予測する。確率算出部（１１０）は、行動領域におけるユーザの滞在場所の履歴を滞在場所データとして蓄積した滞在場所情報（１５１）を用いて、ユーザの滞在場所の滞在確率を時間帯ごとに算出する。予測部（１２０）は、滞在確率に基づいて、時間帯ごとに滞在場所を決定し、時間帯ごとの滞在場所を、ユーザの滞在場所の予測結果（１５２）として生成する。【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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【図１６】
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