(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動を計測する行動センサ、ユーザの状態を計測する状態センサ及びユーザの環境を計測する環境センサの少なくとも１つのセンサからのセンサ情報に基づいて、ユーザの現在の日常度を評価する処理を行い、ユーザの現在の状況についての日常度の度合いを表すパラメータである日常度の情報を求める日常度評価部と、
ユーザへの提示候補となるコンテンツの親密度を評価する処理を行い、コンテンツに対するユーザの親密度の度合いを表すパラメータである親密度の情報を求める親密度評価部と、
前記日常度評価部での日常度の評価結果である日常度の情報と、前記親密度評価部での親密度の評価結果である親密度の情報とに基づいて、ユーザへの提示候補となるコンテンツの中から、コンテンツ提示部によりユーザに対して提示するコンテンツを選択する処理を行うコンテンツ選択部と、
取得された前記センサ情報に基づいて、ユーザの状況を推定する状況推定部と、
前記状況推定部により推定されたユーザの現在の場所に基づいて、提示候補となるコンテンツの中から、１次候補となるコンテンツを抽出する１次候補コンテンツ抽出部と、
を含み、
前記日常度評価部は、
前記状況推定部により推定されたユーザの状況に基づいて、ユーザの日常度を評価し、
前記コンテンツ選択部は、
日常度の評価結果である日常度の情報と親密度の評価結果である親密度の情報とに基づいて、前記１次候補コンテンツ抽出部により抽出された１次候補のコンテンツの中から、ユーザに対して提示するコンテンツを選択することを特徴とする情報提示システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記１次候補コンテンツ抽出部は、
前記状況推定部により推定されたユーザの現在の場所に関連するコンテンツを、１次候補のコンテンツとして抽出し、
前記親密度評価部は、
ユーザの現在の場所に関連するコンテンツである１次候補のコンテンツについての親密度を評価することを特徴とする情報提示システム。
【請求項３】
請求項１又は２において、
前記状況推定部により、ユーザの現在の場所が第１の場所であると推定された場合には、
前記１次候補コンテンツ抽出部は、
前記第１の場所に関連するコンテンツを、１次候補のコンテンツとして抽出し、
前記親密度評価部は、
前記第１の場所に関連するコンテンツについての親密度を評価し、
前記日常度評価部は、
前記第１の場所についてのユーザの日常度を評価し、
前記状況推定部により、ユーザの現在の場所が第２の場所であると推定された場合には、
前記１次候補コンテンツ抽出部は、
前記第２の場所に関連するコンテンツを、１次候補のコンテンツとして抽出し、
前記親密度評価部は、
前記第２の場所に関連するコンテンツについての親密度を評価し、
前記日常度評価部は、
前記第２の場所についてのユーザの日常度を評価することを特徴とする情報提示システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかにおいて、
前記状況推定部により推定されたユーザの状況の履歴情報を記憶する履歴情報記憶部を含み、
前記日常度評価部は、
前記履歴情報記憶部に記憶されたユーザの状況の履歴情報と、前記状況推定部により推定されたユーザの現在の状況の情報との比較処理を行うことで、ユーザの日常度を評価することを特徴とする情報提示システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記状況推定部は、状況同定部と状況予測部を含み、
前記日常度評価部は、
前記状況予測部により予測されたユーザの状況と、前記状況同定部により同定されたユーザの実際の状況との比較処理を行うことで、ユーザの日常度を評価することを特徴とする情報提示システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかにおいて、
前記日常度評価部は、
ユーザの状況を表す複数の状況情報のうちの少なくとも第１の状況情報に基づいてユーザの日常度を評価し、
前記親密度評価部は、
前記第１の状況情報に関連するコンテンツに対するユーザの親密度を評価し、
前記コンテンツ選択部は、
日常度の評価結果と親密度の評価結果とに基づいて、前記第１の状況情報に関連するコンテンツの中から、コンテンツ提示部によりユーザに対して提示するコンテンツを選択することを特徴とする情報提示システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかにおいて、
前記状況推定部により推定されたユーザの状況履歴の情報を記憶する履歴情報記憶部と、
複数のサブシステムにより構成される統合システムの第１のサブシステムを利用していたユーザが、新たに第２のサブシステムの利用が可能な状態になったことを示す利用可能イベントの発生を判定するイベント判定部と、
前記利用可能イベントが発生した場合に、前記第１のサブシステムのセンサである第１
のセンサからのセンサ情報により更新していた状況履歴の情報を、前記第２のサブシステムのセンサである第２のセンサからのセンサ情報に基づいて、さらに更新する履歴情報更新部とを含むことを特徴とする情報提示システム。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかにおいて、
コンテンツに関連づけられたメタ情報を記憶するコンテンツ情報記憶部と、
親密度の情報を記憶する親密度情報記憶部と、
を含み、
前記コンテンツ情報記憶部は、
前記メタ情報としてコンテンツのカテゴリの情報を記憶し、
前記親密度情報記憶部は、
コンテンツのカテゴリに対する親密度の情報を記憶し、
前記親密度評価部は、
提示候補となるコンテンツのカテゴリの情報を、前記コンテンツ情報記憶部から読み出し、読み出されたカテゴリの情報に対する親密度の情報を、前記親密度情報記憶部から読み出すことで、コンテンツに対するユーザの親密度を評価することを特徴とする情報提示システム。
【請求項９】
ユーザの行動を計測する行動センサ、ユーザの状態を計測する状態センサ及びユーザの環境を計測する環境センサの少なくとも１つのセンサからのセンサ情報に基づいて、ユーザの現在の日常度を評価する処理を行い、ユーザの現在の状況についての日常度の度合いを表すパラメータである日常度の情報を求める日常度評価部と、
ユーザへの提示候補となるコンテンツの親密度を評価する処理を行い、コンテンツに対するユーザの親密度の度合いを表すパラメータである親密度の情報を求める親密度評価部と、
前記日常度評価部での日常度の評価結果である日常度の情報と、前記親密度評価部での親密度の評価結果である親密度の情報とに基づいて、ユーザへの提示候補となるコンテンツの中から、コンテンツ提示部によりユーザに対して提示するコンテンツを選択する処理を行うコンテンツ選択部と、
コンテンツに関連づけられたメタ情報を記憶するコンテンツ情報記憶部と、
親密度の情報を記憶する親密度情報記憶部と、
を含み、
前記コンテンツ情報記憶部は、
前記メタ情報としてコンテンツのカテゴリの情報を記憶し、
前記親密度情報記憶部は、
コンテンツのカテゴリーに対する親密度の情報を記憶し、
前記親密度評価部は、
提示候補となるコンテンツのカテゴリの情報を、前記コンテンツ情報記憶部から読み出し、読み出されたカテゴリの情報に対する親密度の情報を、前記親密度情報記憶部から読み出すことで、コンテンツに対するユーザの親密度を評価することを特徴とする情報提示システム。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれかにおいて、
前記コンテンツ選択部は、
ユーザの日常度が高いと評価されるほど、親密度が低いと評価されるコンテンツを選択することを特徴とする情報提示システム。
【請求項１１】
請求項１乃至９のいずれかにおいて、
前記コンテンツ選択部は、
ユーザの日常度が低いと評価されるほど、親密度が高いと評価されるコンテンツを選択することを特徴とする情報提示システム。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれかにおいて、
前記親密度評価部は、
コンテンツに対するユーザの親密度と、コンテンツに対するユーザ以外の他人の親密度とに基づいて、コンテンツの親密度を評価し、
前記コンテンツ選択部は、
コンテンツに対するユーザ及び他人の親密度に基づき評価されたコンテンツの親密度に基づいて、提示候補となるコンテンツの中からユーザに提示するコンテンツを選択することを特徴とする情報提示システム。
【請求項１３】
請求項１乃至１２のいずれかにおいて、
前記親密度評価部は、
提示候補となるコンテンツに関連するユーザの過去の行動履歴の情報に基づいて、コンテンツに対するユーザの親密度を評価することを特徴とする情報提示システム。
【請求項１４】
ユーザの行動を計測する行動センサ、ユーザの状態を計測する状態センサ及びユーザの環境を計測する環境センサの少なくとも１つのセンサからのセンサ情報に基づいて、ユーザの現在の日常度を評価する処理を行い、ユーザの現在の状況についての日常度の度合いを表すパラメータである日常度の情報を求める日常度評価部と、
ユーザへの提示候補となるコンテンツの親密度を評価する処理を行い、コンテンツに対するユーザの親密度の度合いを表すパラメータである親密度の情報を求める親密度評価部と、
前記日常度評価部での日常度の評価結果である日常度の情報と、前記親密度評価部での親密度の評価結果である親密度の情報とに基づいて、ユーザへの提示候補となるコンテンツの中から、コンテンツ提示部によりユーザに対して提示するコンテンツを選択する処理を行うコンテンツ選択部と、
取得された前記センサ情報に基づいて、ユーザの状況を推定する状況推定部と、
前記状況推定部により推定されたユーザの現在の場所に基づいて、提示候補となるコンテンツの中から、１次候補となるコンテンツを抽出する１次候補コンテンツ抽出部として、
コンピュータを機能させ、
前記日常度評価部は、
前記状況推定部により推定されたユーザの状況に基づいて、ユーザの日常度を評価し、
前記コンテンツ選択部は、
日常度の評価結果である日常度の情報と親密度の評価結果である親密度の情報とに基づいて、前記１次候補コンテンツ抽出部により抽出された１次候補のコンテンツの中から、ユーザに対して提示するコンテンツを選択することを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
ユーザの行動を計測する行動センサ、ユーザの状態を計測する状態センサ及びユーザの環境を計測する環境センサの少なくとも１つのセンサからのセンサ情報に基づいて、ユーザの現在の日常度を評価する処理を行い、ユーザの現在の状況についての日常度の度合いを表すパラメータである日常度の情報を求める日常度評価部と、
ユーザへの提示候補となるコンテンツの親密度を評価する処理を行い、コンテンツに対するユーザの親密度の度合いを表すパラメータである親密度の情報を求める親密度評価部と、
前記日常度評価部での日常度の評価結果である日常度の情報と、前記親密度評価部での親密度の評価結果である親密度の情報とに基づいて、ユーザへの提示候補となるコンテンツの中から、コンテンツ提示部によりユーザに対して提示するコンテンツを選択する処理を行うコンテンツ選択部と、
コンテンツに関連づけられたメタ情報を記憶するコンテンツ情報記憶部と、
親密度の情報を記憶する親密度情報記憶部として、
コンピュータを機能させ、
前記コンテンツ情報記憶部は、
前記メタ情報としてコンテンツのカテゴリの情報を記憶し、
前記親密度情報記憶部は、
コンテンツのカテゴリに対する親密度の情報を記憶し、
前記親密度評価部は、
提示候補となるコンテンツのカテゴリの情報を、前記コンテンツ情報記憶部から読み出し、読み出されたカテゴリの情報に対する親密度の情報を、前記親密度情報記憶部から読み出すことで、コンテンツに対するユーザの親密度を評価することを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体であって、請求項１４又は１５に記載のプログラムを記憶したことを特徴とする情報記憶媒体。
【請求項１７】
ユーザの行動を計測する行動センサ、ユーザの状態を計測する状態センサ及びユーザの環境を計測する環境センサの少なくとも１つのセンサからのセンサ情報に基づいて、ユーザの現在の日常度を評価する処理を行い、ユーザの現在の状況についての日常度の度合いを表すパラメータである日常度の情報を求め、
ユーザへの提示候補となるコンテンツの親密度を評価する処理を行い、コンテンツに対するユーザの親密度の度合いを表すパラメータである親密度の情報を求め、
日常度の評価結果である日常度の情報と、親密度の評価結果である親密度の情報とに基づいて、ユーザへの提示候補となるコンテンツの中から、コンテンツ提示部によりユーザに対して提示するコンテンツを選択する処理を行うと共に、
取得された前記センサ情報に基づいて、ユーザの状況を推定し、
ユーザの状況として推定されたユーザの現在の場所に基づいて、提示候補となるコンテンツの中から、１次候補となるコンテンツを抽出し、
推定されたユーザの状況に基づいて、ユーザの日常度を評価し、
日常度の評価結果である日常度の情報と親密度の評価結果である親密度の情報とに基づいて、抽出された１次候補のコンテンツの中から、ユーザに対して提示するコンテンツを選択することを情報提示システムの制御方法。
【請求項１８】
ユーザの行動を計測する行動センサ、ユーザの状態を計測する状態センサ及びユーザの環境を計測する環境センサの少なくとも１つのセンサからのセンサ情報に基づいて、ユーザの現在の日常度を評価する処理を行い、ユーザの現在の状況についての日常度の度合いを表すパラメータである日常度の情報を求め、
ユーザへの提示候補となるコンテンツの親密度を評価する処理を行い、コンテンツに対するユーザの親密度の度合いを表すパラメータである親密度の情報を求め、
日常度の評価結果である日常度の情報と、親密度の評価結果である親密度の情報とに基づいて、ユーザへの提示候補となるコンテンツの中から、コンテンツ提示部によりユーザに対して提示するコンテンツを選択する処理を行うと共に、
コンテンツに関連づけられたメタ情報としてコンテンツのカテゴリの情報を、コンテンツ情報記憶部に記憶し、
コンテンツのカテゴリに対する親密度の情報を、親密度情報記憶部に記憶し、
提示候補となるコンテンツのカテゴリの情報を、前記コンテンツ情報記憶部から読み出し、読み出されたカテゴリの情報に対する親密度の情報を、前記親密度情報記憶部から読み出すことで、コンテンツに対するユーザの親密度を評価することを特徴とする情報提示システムの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提示システム、プログラム、情報記憶媒体及び情報提示システムの制御方法に関係する。
【背景技術】
【０００２】
いわゆるユビキタスサービスにおいて、現在目指している１つの方向として、何時でもどこでも必要な情報をユーザに提供するという利便性提供型のサービスが提案されている。これは、外部からユーザに対して一方的に情報を提供するサービスである。
【０００３】
しかしながら、人が生き生きと充実した生活を送るためには、このように外部からユーザに一方的に情報を提供する利便性提供型サービスだけでは不十分であり、ユーザの内面に働きかけることによりユーザに気づきを与え（インスパイア）、その結果、自己の成長を促すインスパイア型ユビキタスサービスが望まれる。
【０００４】
ところが、これまでの情報提示システムでは、ユーザが必要とする情報をユーザが意図的な取得行為を行わなくても提供するという、いわゆるプッシュ情報としての情報提示を実現できないという課題があった。
【０００５】
このような課題を解決するものとして、特許文献１に開示される情報提示システムが知られている。このシステムでは、ウェアラブルセンサによりユーザの行動を推定し、行動に応じた情報表示を行うことで、プッシュ情報としての情報提示を可能にしている。
【０００６】
しかしながら、特許文献１では、必要性が顕在化している情報を操作レスでプッシュ情報としてユーザに提示することはできるものの、潜在的に必要としている情報については提示できない。そして、必要性が顕在化している情報だけを提示し続けても、便利ではあるが、日常の生活パターンの延長を支援するだけであり、このパターン化された生活・行動だけからは、新たな気づきは生まれにくく、充実した生活には結びつかない。一方、非日常の新しい体験の中には、煩雑さや不安もつきまとう。
【０００７】
そこで、日常の生活パターンに変化を与えるきっかけを提供すると共に、非日常体験のハードルを下げて、日々の生活の中で日常と非日常を適度にバランスさせることができる情報提示システムの実現が望まれる。
【０００８】
なお特許文献２には、独居老人の異常行動を監視するシステムが開示されているが、このシステムは、独居老人が異常を来して行動不能に陥った場合に、それを自動的に検知して通報することを目的としており、ユーザに気づきを与えて自己の成長を促すインスパイア型ユビキタスサービスを目指したものではない。
【特許文献１】特開２００６−２９３５３５号公報
【特許文献２】特開２０００−９９８５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の幾つかの態様によれば、ユーザの日常度を反映したプッシュ情報としての情報の提示を可能にする情報提示システム、プログラム、情報記憶媒体及び情報提示システムの制御方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、ユーザの行動を計測する行動センサ、ユーザの状態を計測する状態センサ及びユーザの環境を計測する環境センサの少なくとも１つのセンサからのセンサ情報に基づいて、ユーザの現在の日常度を評価する処理を行う日常度評価部と、ユーザへの提示候補となるコンテンツの親密度を評価する処理を行う親密度評価部と、前記日常度評価部での日常度の評価結果と、前記親密度評価部での親密度の評価結果とに基づいて、ユーザへの提示候補となるコンテンツの中から、コンテンツ提示部によりユーザに対して提示するコンテンツを選択する処理を行うコンテンツ選択部とを含む情報提示システムに関係する。また本発明は、上記各部としてコンピュータを機能させるプログラム、又は該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に関係する。
【００１１】
本発明では、行動センサ、状態センサ、環境センサの少なくとも１つのセンサからのセンサ情報が取得され、取得されたセンサ情報に基づいてユーザの日常度が評価される。またユーザへの提示候補となるコンテンツについての親密度も評価される。そして、得られた日常度と親密度に基づいて、ユーザへの提示候補となるコンテンツの中から、コンテンツが選択されて、コンテンツ提示部によりユーザに提示される。このようにすれば、例えば、センサ情報に基づき評価されたユーザの日常度の高低に応じた親密度のコンテンツを選択して、ユーザに提示できるようになる。従って、ユーザの日常度を反映したプッシュ情報としての情報の提示が可能になる。これにより、ユーザの日常の生活パターンに変化や気づきを与えたり、非日常的な体験におけるユーザの煩雑さや不安感を取り除いたりすることが可能になり、これまでにない情報提示が可能になる。
【００１２】
また本発明では、コンテンツに関連づけられたメタ情報を記憶するコンテンツ情報記憶部を含み、前記親密度評価部は、コンテンツに対して関連付けられた前記メタ情報に基づいて、コンテンツに対するユーザの親密度を評価してもよい。
【００１３】
このようにすれば、親密度評価のみをパーソナライズするのみで、コンテンツのメタ情報は利用者間で共有することが可能で、集合知を利用したり、第三者が構築したものを活用することができる。したがって、学習の手間を簡素化できて使い勝手がよく、また、親密度の評価処理を簡素化できると共に、多様なメタ情報を用いることで多様な親密度の評価処理を実現できる。
【００１４】
また本発明では、コンテンツのカテゴリに対する親密度の情報を記憶する親密度情報記憶部を含み、前記コンテンツ情報記憶部は、前記メタ情報としてコンテンツのカテゴリの情報を記憶し、前記親密度評価部は、提示候補となるコンテンツのカテゴリの情報を、前記コンテンツ情報記憶部から読み出し、読み出されたカテゴリの情報に対する親密度の情報を、前記親密度情報記憶部から読み出すことで、コンテンツに対するユーザの親密度を評価してもよい。
【００１５】
このようにすれば、コンテンツ情報記憶部から読み出されたコンテンツのカテゴリの情報に基づいて、このカテゴリの情報に関連づけられた親密度を親密度情報記憶部から読み出すことで、コンテンツの親密度を評価できる。従って、コンテンツの情報量が多い場合にも、コンテンツの親密度を効率的に評価できる。また、このカテゴライズは、利用者や利用状況を数理解析することによって、統計的に自動で行うことが可能になる。
【００１６】
また本発明では、前記コンテンツ選択部は、ユーザの日常度が高いと評価されるほど、親密度が低いと評価されるコンテンツを選択してもよい。
【００１７】
このようにすれば、日常的な生活をしているユーザに対して、普段はあまり接することがない親密度の低いコンテンツを提供できるため、ユーザに変化や新たな気づきを与えることが可能になる。
【００１８】
また本発明では、前記コンテンツ選択部は、ユーザの日常度が低いと評価されるほど、親密度が高いと評価されるコンテンツを選択してもよい。
【００１９】
このようにすれば、非日常的な体験をしているユーザに対して、普段から慣れ親しんでいる親密度が高いコンテンツを提供できるため、非日常体験におけるユーザの煩雑さや不安感を取り除くことが可能になる。
【００２０】
また本発明では、前記親密度評価部は、コンテンツに対するユーザの親密度と、コンテンツに対するユーザ以外の他人の親密度とに基づいて、コンテンツの親密度を評価し、前記コンテンツ選択部は、コンテンツに対するユーザ及び他人の親密度に基づき評価されたコンテンツの親密度に基づいて、提示候補となるコンテンツの中からユーザに提示するコンテンツを選択してもよい。
【００２１】
このようにすれば、ユーザの親密度のみならずユーザ以外の他人の親密度に基づいて、コンテンツの親密度が評価されるため、他人の親密度に基づく新たな発見等をユーザに与えることが可能になる。
【００２２】
また本発明では、取得された前記センサ情報に基づいて、ユーザの状況を推定する状況推定部を含み、前記日常度評価部は、前記状況推定部により推定されたユーザの状況に基づいて、ユーザの日常度を評価してもよい。
【００２３】
このようにすれば、多様なセンサ情報に基づいてユーザの実際の状況を推定して、ユーザの日常度を評価できるようになるため、より正確で適切な日常度の評価処理を実現できる。
【００２４】
また本発明では、前記状況推定部により推定されたユーザの状況の履歴情報を記憶する履歴情報記憶部を含み、前記日常度評価部は、前記履歴情報記憶部に記憶されたユーザの状況の履歴情報と、前記状況推定部により推定されたユーザの現在の状況の情報との比較処理を行うことで、ユーザの日常度を評価してもよい。
【００２５】
このようにすれば、ユーザの過去の状況履歴も反映させた日常度の評価が可能になるため、更に正確で適切な日常度の評価処理を実現できる。
【００２６】
また本発明では、前記親密度評価部は、ユーザへの提示候補となるコンテンツのうち、前記状況推定部により推定された少なくともユーザの現在の場所に関連するコンテンツについての親密度を評価してもよい。
【００２７】
このようにすれば、ユーザの現在の場所に関連するコンテンツについての親密度を評価して、コンテンツを選択できるため、ユーザの現在の場所に応じた適切なコンテンツの提示が可能になる。
【００２８】
また本発明では、前記状況推定部により推定されたユーザの現在の場所に基づいて、提示候補となるコンテンツの中から、１次候補となるコンテンツを抽出する１次候補コンテンツ抽出部を含み、前記コンテンツ選択部は、日常度の評価結果と親密度の評価結果とに基づいて、前記１次候補コンテンツ抽出部により抽出された１次候補のコンテンツの中から、ユーザに対して提示するコンテンツを選択してもよい。
【００２９】
このようにすれば、全てのコンテンツ情報の中から、親密度と日常度に基づいてコンテンツ情報を選択しなくても済むようになり、選択候補となるコンテンツの数を減らすことができるため、親密度と日常度に基づく選択処理の負荷を軽減できる。
【００３０】
また本発明では、前記状況推定部は、状況同定部と状況予測部を含み、前記日常度評価部は、前記状況予測部により予測されたユーザの状況と、前記状況同定部により同定されたユーザの実際の状況との比較処理を行うことで、ユーザの日常度を評価してもよい。
【００３１】
このようにすれば、予測されるユーザの状況と実際のユーザの状況との相違を検出して日常度を評価できるため、より適切な日常度の評価処理を実現できる。
【００３２】
また本発明では、前記日常度評価部は、ユーザの状況を表す複数の状況情報のうちの少なくとも第１の状況情報に基づいてユーザの日常度を評価し、前記親密度評価部は、前記第１の状況情報に関連するコンテンツに対するユーザの親密度を評価し、前記コンテンツ選択部は、日常度の評価結果と親密度の評価結果とに基づいて、前記第１の状況情報に関連するコンテンツの中から、コンテンツ提示部によりユーザに対して提示するコンテンツを選択してもよい。
【００３３】
本発明によれば、ユーザの複数の状況情報のうちの第１の状況情報に基づいて、ユーザの日常度が評価された場合には、その第１の状況情報に関連するコンテンツの中からコンテンツが選択されて、ユーザに提示されるようになる。従って、複数の状況情報のうち日常度の評価に影響を与えた第１の状況情報に対応するコンテンツをユーザに提供できるため、より適切なコンテンツの提供が可能になる。
【００３４】
また本発明では前記状況推定部により推定されたユーザの状況履歴の情報を記憶する履歴情報記憶部と、複数のサブシステムにより構成される統合システムの第１のサブシステムを利用していたユーザが、新たに第２のサブシステムの利用が可能な状態になったことを示す利用可能イベントの発生を判定するイベント判定部と、前記利用可能イベントが発生した場合に、前記第１のサブシステムのセンサである第１のセンサからのセンサ情報により更新していた状況履歴の情報を、前記第２のサブシステムのセンサである第２のセンサからのセンサ情報に基づいて、さらに更新する履歴情報更新部とを含んでもよい。
【００３５】
本発明によれば、ユーザの状況履歴が、状況履歴情報として履歴情報記憶手段に記憶される。そして第２のサブシステムの利用可能イベントが発生すると、第２のサブシステムの第２のセンサからのセンサ情報に基づいて、ユーザの状況履歴の情報が更新される。このようにすれば、第１のサブシステムにおいて更新された状況履歴情報を、第２のサブシステムの第２のセンサからのセンサ情報に基づき継続して更新することが可能になり、複数のサブシステムの統合システムに好適な制御システムを提供できる。
【００３６】
また本発明では、前記親密度評価部は、提示候補となるコンテンツに関連するユーザの過去の行動履歴の情報に基づいて、コンテンツに対するユーザの親密度を評価してもよい。
【００３７】
このようにすれば、ユーザの過去の行動履歴を反映させたコンテンツの親密度の評価処理を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００３９】
１．センサ情報の取得
本実施形態では、インスパイア型ユビキタスサービスを実現するために、ユーザの行動、状態、環境を計測する行動センサ（行動計測部）、状態センサ（状態計測部）、環境センサ（環境計測部）からのセンサ情報を取得する。そして取得されたセンサ情報（センサ情報により推定されたユーザの状況情報）に基づいて、ユーザの現在の日常度（非日常度）を評価する。そこで、まず、このセンサ情報の取得手法について説明する。
【００４０】
図１においてユーザ（使用者）は、携帯型電子機器１００（モバイルゲートウェイ）を所持している。またモバイル制御対象機器としてウェアラブルディスプレイ１４０（モバイルディスプレイ）を頭部の一方の眼の近傍に装着している。更にウェアラブルセンサ（モバイルセンサ）として種々のセンサを身体に身につけている。具体的には、屋内外センサ５１０、周囲温度センサ５１１、周辺湿度センサ５１２、周辺光度センサ５１３、腕装着型の運動計測センサ５２０、脈拍（心拍数）センサ５２１、体温センサ５２２、抹消皮膚温度センサ５２３、発汗センサ５２４、足圧力センサ５３０、発話・咀嚼センサ５４０、携帯型電子機器１００に設けられるＧＰＳ（Global Position System）センサ５５０、ウェアラブルディスプレイ１４０に設けられる顔色センサ５６０や瞳孔の大きさセンサ５６１などを装着している。これらの携帯型電子機器１００や、ウェアラブルディスプレイ１４０などのモバイル制御対象機器や、ウェアラブルセンサなどによりモバイルサブシステムが構成される。
【００４１】
携帯型電子機器１００（モバイルコンピュータ）は、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ノート型ＰＣなどの携帯情報端末であり、例えばプロセッサ（ＣＰＵ）、メモリ、操作パネル、通信装置、或いはディスプレイ（サブディスプレイ）などを備える。この携帯型電子機器１００は、例えばセンサからのセンサ情報を収集する機能、収集したセンサ情報に基づいて演算処理を行う機能、演算結果に基づいて制御対象機器（ウェアラブルディスプレイ等）の制御（表示制御等）を行ったり外部のデータベースから情報を取り込む機能、外部と通信を行う機能などを有することができる。なお携帯型電子機器１００は、携帯電話、腕時計、或いはポータブルオーディオなどとして兼用される機器であってもよい。
【００４２】
ウェアラブルディスプレイ１４０（広義には情報提示部）は、ユーザの一方の眼の近傍に装着されると共にディスプレイ部の大きさが瞳孔の大きさよりも小さくなるように設定され、いわゆるシースルービューアの情報表示部として機能する。なおユーザへの情報提示は、ヘッドフォン、バイブレータなどを用いて行ってもよい。またモバイル制御対象機器（情報提示部）としては、ウェアラブルディスプレイ１４０以外にも、例えば腕時計、携帯電話、或いはポータブルオーディオなどの種々の機器を想定できる。
【００４３】
屋内外センサ５１０は、ユーザが屋内にいるのか屋外にいるのかを検知するセンサであり、例えば超音波を照射し、天井等により超音波が反射して戻ってくるまでの時間を計測する。但し屋内外センサ５１０は、超音波方式に限らず、アクティブ光方式、パッシブ紫外線方式、パッシブ赤外線方式、パッシブ騒音方式のセンサであってもよい。
【００４４】
周囲温度センサ５１１は、例えばサーミスタ、放射温度計、熱電対などを用いて外界温度を計測する。周辺湿度センサ５１２は、例えば湿度によって電気抵抗が変化することを利用して周囲の湿度を計測する。周辺光度センサ５１３は、例えば光電素子を用いて周囲の光度を計測する。
【００４５】
腕装着型の運動計測センサ５２０は、加速度センサや角加速度センサでユーザの腕の動きを計測する。この運動計測センサ５２０と足圧力センサ５３０を用いることでユーザの日常動作、歩行状態を更に正確に計測できる。脈拍（心拍数）センサ５２１は、手首又は指又は耳に装着し、例えば拍動に伴う血流の変化を赤外光の透過率や反射率の変化で計測する。体温センサ５２２、抹消皮膚温度センサ５２３は、サーミスタ、放射温度計、熱電対などを用いてユーザの体温、抹消皮膚温度を計測する。発汗センサ５２４は、例えば皮膚の表面抵抗の変化により皮膚の発汗を計測する。足圧力センサ５３０は、靴にかかる足裏の圧力分布を検出して、ユーザの立ち状態、座り状態、歩行状態などを計測、判定する。
【００４６】
発話・咀嚼センサ５４０は、ユーザが発話中（会話中）であるか、咀嚼中（食事中）であるかの可能性を計測するためのイヤホン型のセンサであり、その筺体内に骨伝導マイク、外界音マイクが内蔵されている。骨伝導マイクは、発話・咀嚼時に体内から生じ、体内を伝搬する振動である体内音を検出する。外界音マイクは、発話に応じて体外に伝導する振動である音声や、環境の雑音を含む外界音を検出する。そして骨伝導マイク、外界音マイクにより捕らえられた音の単位時間におけるパワーの比較処理等を行うことで、発話可能性や咀嚼可能性を計測する。
【００４７】
ＧＰＳセンサ５５０はユーザの位置（場所）を検知するセンサである。なおＧＰＳセンサ５５０の代わりに携帯電話の位置情報サービスや周辺にある無線ＬＡＮの位置情報を利用してもよい。顔色センサ５６０は、例えば顔面近くに光センサを配置し、複数の光学的バンドパスフィルタを通過した後の光度を比較して顔色を計測する。瞳孔の大きさセンサ５６１は、例えば瞳孔の近くにカメラを配置し、カメラの信号を解析して瞳孔の大きさを計測する。
【００４８】
なお、図１では携帯型電子機器１００、ウェアラブルセンサ等により構成されるモバイルサブシステムにより、センサ情報を取得しているが、後述するように、複数のサブシステムにより構成される統合システムによりセンサ情報を取得して、ユーザの状況（行動履歴）を推定してもよい。
【００４９】
２．第１のシステム構成
図２に本実施形態の第１のシステム構成例を示す。図２において本実施形態の情報提示システム（情報提供システム）は、例えば携帯型電子機器１００の処理部１０２により実現される。
【００５０】
ユーザが所持する携帯型電子機器１００は、処理部１０２、記憶部１２０、情報記憶媒体１３０、通信部１３８を含む。
【００５１】
処理部１０２は、図示しない操作部からの操作情報や、ウェアラブルセンサ１５０から取得されたセンサ情報などに基づいて、携帯型電子機器１００の動作等に必要な種々の処理を行う。この処理部１０２の機能は、各種プロセッサ（ＣＰＵ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、情報記憶媒体１３０（光ディスク、ＩＣカード、ＨＤＤ等）に記憶されたプログラムなどにより実現できる。
【００５２】
処理部１０２は、センサ情報取得部１０４、状況推定部１０６、日常度評価部１１０、親密度評価部１１２、コンテンツ選択部１１４を含む。なおこれらの構成要素の一部（例えばセンサ情報取得部、状況推定部）を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
【００５３】
センサ情報取得部１０４は、ウェアラブルセンサ１５０（広義にはセンサ）からのセンサ情報を取得する。具体的には、ウェアラブルセンサ１５０は、ユーザの行動（歩行、会話、食事、手足の動き、感情表現又は睡眠等）を計測する行動センサ、ユーザの状態（疲労、緊張、空腹、精神状態、身体状態又はユーザに発生したイベント等）を計測する状態センサ、及びユーザの環境（場所、明るさ、気温又は湿度等）を計測する環境センサの少なくとも１つのセンサを含んでおり、センサ情報取得部１０４は、これらのセンサからのセンサ情報を取得する。
【００５４】
なおセンサは、センサデバイス自体であってもよいし、センサデバイスの他に制御部や通信部等を含むセンサ機器であってもよい。またセンサ情報は、センサから直接得られるセンサ１次情報であってもよいし、センサ１次情報を加工処理（情報処理）することで得られるセンサ２次情報であってもよい。
【００５５】
状況推定部１０６（状況同定部）は、センサ情報取得部１０４により取得されたセンサ情報等に基づいて、ユーザの状況（ユーザの行動、状態及び環境の少なくとも１つ）を推定（同定）するための処理を行う。具体的には、取得されたセンサ情報の乗算処理や加算処理などを行い、センサ情報のフィルタリング処理（選択処理）や解析処理のための種々の演算処理を実現する。そして、ユーザの現在の状況を推定する処理である状況同定処理を行う。或いは、ユーザの未来の状況を推定する処理である状況予測処理を行う。
【００５６】
例えば下式（１）に示すように、複数のセンサからの複数のセンサ情報のデジタル化された計測値Ｘｊと、各係数が係数記憶部（図示せず）に記憶され、２次元行列（マトリックス）で表される係数Ａｉｊとの積和演算を行う。そうして下式（２）に示すように、積和演算の結果を多次元座標としてｎ次元のベクトルＹｉとして演算する。なお、ｉはｎ次元空間のｉ座標であり、ｊは各センサに割り当てられる番号である。
【００５７】
【数１】
0005060978.tif 000002
【００５８】
【数２】
0005060978.tif 000003
【００５９】
上式（１）（２）のような演算処理を行うことで、取得されたセンサ情報の中から不要なセンサ情報を除去するフィルタリング処理や、ユーザの行動、状態、環境（ＴＰＯ情報）をセンサ情報に基づき推定するための解析処理などを実現できる。例えば脈拍（心拍数）、発汗量、体温の計測値Ｘに対して乗算される係数Ａを、その他のセンサ情報の計測値に対する係数よりも大きな値に設定すれば、上式（１）（２）で演算された数値Ｙは、ユーザの状態である「興奮度」を表すものになる。また発話量の計測値Ｘに対して乗算される係数と、足圧力の計測値Ｘに対して乗算される係数を適当な値に設定することで、ユーザの行動が、着座して会話しているのか、歩きながら会話しているのか、静かに思考しているのか、睡眠状態なのか等を推定できる。
【００６０】
このようにしてユーザの状況を推定することで、時間情報（年、月、週、日、時間等）、ユーザの場所情報（位置、所属領域、距離等）及びユーザの状態情報（精神・肉体状態、ユーザに対して発生したイベント等）の少なくとも１つであるＴＰＯ（Time Place Occasion）情報を得ることができる。なおＴＰＯ情報は、センサからのセンサ情報に基づいて取得してもよいし、予定表データ（スケジュール情報）や、インターネットからのダウンロードデータなどに基づいて取得してもよい。
【００６１】
日常度評価部１１０はユーザの日常度（非日常度）の評価処理を行う。例えば、取得されたセンサ情報に基づいて、ユーザの現在の日常度を評価（判定）する。具体的には、取得されたセンサ情報に基づいて状況推定部１０６がユーザの状況（例えば現在の場所)を推定すると、ユーザの現在の状況が、日常的な状況なのか、非日常的な状況なのかを判断して、日常度を評価する。例えばユーザの状況履歴（例えばユーザの場所の状況履歴）の情報と、推定されたユーザの現在の状況（例えば現在の場所）の情報との比較処理を行うことで、ユーザの現在の日常度を評価できる。また予測されるユーザの行動と、ユーザの実際の行動との比較処理を行うことで、ユーザの現在の日常度を評価できる。なお日常度は、例えば、ユーザの過去の状況履歴との比較等において、ユーザの現在の状況が、どの程度、日常的なのか（普通、ありふれている、平凡）の度合いを表すパラメータである。またユーザの日常度を評価する処理と非日常度（普段とは違う、異常度）を評価する処理は、等価な処理として扱うことができる。
【００６２】
親密度評価部１１２は親密度の評価処理を行う。例えばユーザへの提示候補となるコンテンツの親密度を評価（判定）する。具体的には、ユーザへの提示候補となるコンテンツのうち、状況推定部１０６により推定されたユーザの少なくとも現在の状況（場所）に関連するコンテンツについての親密度を評価する。例えば、提示候補となるコンテンツについてのユーザの過去の行動履歴の情報に基づいて、コンテンツに対するユーザの親密度を評価できる。またコンテンツに対して関連付けられたカテゴリ等のメタ情報に基づいて、コンテンツに対するユーザの親密度を評価できる。或いは、コンテンツに対するユーザの親密度と、コンテンツに対するユーザ以外の他人の親密度（人気度）とに基づいて、コンテンツの親密度を評価してもよい。なお親密度（familiar）は、例えば、ユーザ（或いは他人）が、そのコンテンツに対して、どの程度、親密（親しい、慣れ親しんでいる、良く知っている、良く利用している）なのかの度合いを表すパラメータである。
【００６３】
コンテンツ選択部１１４はコンテンツの選択処理を行う。具体的には、日常度評価部１１０での日常度の評価結果（日常度情報）と、親密度評価部１１２での親密度の評価結果（親密度情報）とに基づいて、ユーザへの提示候補となるコンテンツの中から、ウェアラブルディスプレイ１４０等のコンテンツ提示部によりユーザに対して提示するコンテンツを選択（決定）する。例えば、ユーザの日常度が高いと評価された場合（普段通りの状況であると評価された場合）には、提示候補となるコンテンツの中から、親密度が低いと評価されたコンテンツ（慣れ親しんでいないコンテンツ、普段は利用しないコンテンツ）を選択する。即ちユーザの日常度が高いほど、親密度の低いコンテンツを選択する。またユーザの日常度が低いと評価された場合（異常な状況であると評価された場合）に、提示候補となるコンテンツの中から、親密度が高いと評価されたコンテンツ（慣れ親しんでいるコンテンツ、いつも利用するコンテンツ）を選択する。即ちユーザの日常度が低いほど、親密度の高いコンテンツを選択する。なお、コンテンツに対するユーザ及び他人の親密度に基づき評価されたコンテンツの親密度に基づいて、コンテンツを選択してもよい。
【００６４】
記憶部１２０は、処理部１０２、通信部１３８などのワーク領域となるもので、その機能はＲＡＭなどのメモリやＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などにより実現できる。この記憶部１２０は、コンテンツ情報記憶部１２２、親密度情報記憶部１２４を含む。
【００６５】
コンテンツ情報記憶部１２２（コンテンツデータベース）は、例えばテキスト（文字、文章）、画像、映像、音楽、音声、或いは各種データ等であるコンテンツの情報を記憶する。このコンテンツは、リアルタイムに生成してもよいし、例えば通信部１３８を介して外部からダウンロードしてもよい。またコンテンツ情報記憶部１２２は、コンテンツに関連づけられたメタ情報（付加情報）を記憶することができる。
【００６６】
親密度情報記憶部１２４は親密度情報を記憶する。具体的には、例えばコンテンツのカテゴリに対する親密度の情報を記憶する。或いはユーザ以外の他人の親密度（人気度）の情報も記憶する。
【００６７】
情報記憶媒体１３０（コンピュータにより読み取り可能な媒体）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）などにより実現できる。処理部１０２は、情報記憶媒体１３０に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち情報記憶媒体１３０には、本実施形態の各部としてコンピュータ（操作部、処理部、記憶部、出力部を備える装置）を機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピュータに実行させるためのプログラム）が記憶される。
【００６８】
次に本実施形態の動作例について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００６９】
まず、コンテンツ情報記憶部１２２（コンテンツデータベース）からコンテンツ情報を読み出す（抽出する）、或いはコンテンツをリアルタイムに生成することで、ユーザへの提示候補となるコンテンツを用意（準備）する（ステップＳ１）。そして、コンテンツに対して予め関連（対応）づけられたメタ情報等に基づいて、親密度情報記憶部１２４（親密度データベース）を参照して、コンテンツの親密度を評価する（ステップＳ２）。
【００７０】
次に、センサ情報取得部１０４が、行動センサ、状態センサ、或いは環境センサからのセンサ情報を取得する（ステップＳ３）。そして日常度評価部１１０が、センサ情報により推定（同定）されるユーザの状況（過去の状況やその遷移状況）等に基づいて、ユーザの現在の日常度を評価する(ステップＳ４）。
【００７１】
次に、コンテンツ選択部１１４が、得られたコンテンツの親密度とユーザの日常度に基づいて、提示候補となるコンテンツの中から、ユーザに提示する適切なコンテンツを選択する（ステップＳ５）。そして選択されたコンテンツを、ウェアラブルディスプレイ１４０等の情報提示部によりユーザに提示（提供、表示）する（ステップＳ６）。
【００７２】
次に本実施形態の他の動作例について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００７３】
まず、センサ情報取得部１０４が、行動センサ、状態センサ、或いは環境センサからのセンサ情報を取得する（ステップＳ２１）。そして、センサ情報に基づいて状況推定部１０６がユーザの状況を推定し、ユーザの状況に基づいて日常度評価部１１０がユーザの日常度を評価する（ステップＳ２２）。
【００７４】
次に、コンテンツ選択部１１４が、ユーザのＴＰＯ（Time Place Occasion）情報、及び日常度の関数で決まる親密度によって、コンテンツ情報記憶部１２２から提示候補となるコンテンツを抽出する（ステップＳ２３）。そして、提示候補となるコンテンツの中からユーザに提示するコンテンツを選択し（ステップＳ２４）、選択されたコンテンツをウェアラブルディスプレイ１４０等の情報提示部によりユーザに提示する（ステップＳ２５）。具体的には、現在地からの距離や所要時間、予算などの他のメタ情報も活用して、コンテンツの順位付けを行い、その順位付けにしたがってウェアラブルディスプレイ１４０にコンテンツを表示する。このように図４の動作例では、ユーザの状況の推定の後に、コンテンツを抽出している。
【００７５】
３．第２のシステム構成例
図５に本実施形態の第２のシステム構成例を示す。図５のシステムでは、外部サーバやローカルサーバ（ホームサーバ）等であるサーバ２００が設けられている。携帯型電子機器１００とサーバ２００は、例えばインターネット、無線ＬＡＮ等で通信接続される。そして図５では本実施形態の情報提示システムは、主にサーバ２００の処理部２０２により実現される。なお情報提示システムの処理を、サーバ２００と携帯型電子機器１００の分散処理により実現してもよい。
【００７６】
図５では、携帯型電子機器１００のセンサ情報取得部１０４が、ウェアラブルセンサ１５０の行動センサ、状態センサ或いは環境センサからのセンサ情報を取得する。また状況推定部１０６が、取得されたセンサ情報に基づいてユーザの状況を推定する。そして、センサ情報やユーザの状況情報が、通信部１３８によりサーバ２００に送信され、サーバ２００が、通信部２３８を介して受信する。
【００７７】
すると、サーバ２００の日常度評価部２１０は、受信したセンサ情報や状況情報に基づいて、ユーザの現在の日常度を評価する。また親密度評価部２１２は、ユーザへの提示候補となるコンテンツの親密度を評価する。具体的には、コンテンツ情報記憶部２２２からコンテンツの情報を読み出し、親密度情報記憶部２２４に記憶される親密度情報を参照して、親密度を評価する。
【００７８】
コンテンツ選択部２１４は、得られた日常度と親密度に基づいて、ユーザへの提示候補となるコンテンツの中から、ユーザに対して提示するコンテンツを選択する。そして選択したコンテンツの情報を通信部２３８を介して携帯型電子機器１００に送信する。すると、携帯型電子機器１００は、通信部１３８を介してコンテンツの情報を受信し、受信したコンテンツの情報をウェアラブルディスプレイ１４０を用いてユーザに提示（表示）する。
【００７９】
図５の第２のシステム構成例によれば、日常度の評価処理や親密度の評価処理を、サーバ２００に一元化して処理、管理できる。これにより、携帯型電子機器１００での処理負荷を軽減でき、処理を効率化できる。またコンテンツ情報や親密度情報はサーバ２００が有する大容量の記憶部２２０に記憶され、提示候補となる全てのコンテンツの情報を携帯型電子機器１００の記憶部１２０に記憶しなくても済むため、多種多様なコンテンツをサーバ２００側に用意してユーザに提供できるようになる。
【００８０】
４．具体的な動作例
次に本実施形態の具体的な動作例について図６（Ａ）〜図１０を用いて説明する。なお以下では、図２の第１のシステム構成を用いた場合の例について説明するが、図５の第２のシステム構成を用いた場合も同様の動作になる。また以下では、図３の動作例のように、ユーザの状況の推定の前にコンテンツの抽出を行う場合を例にとり説明するが、図４の動作例のように、ユーザの状況の推定の後にコンテンツの抽出を行うようにしてもよい。
【００８１】
図６（Ａ）、図６（Ｂ）は、平日の昼頃に、勤め先である新宿の近所を普段通りに歩いているユーザに対して、昼食案内を行う場合の例である。この場合には、いつも行っている店Ａ１（ハンバーガ屋）、店Ｂ１（牛丼屋）、店Ｃ１（定食屋）や、普段はあまり行かない店Ｄ１（中華）、店Ｅ１（イタリアン）や、入ったことがない店Ｆ１（カレー屋）、店Ｇ１（フレンチ）の案内情報が、提示候補となるコンテンツ情報としてコンテンツ情報記憶部１２２（２２２）から抽出される。
【００８２】
図９にコンテンツ情報記憶部１２２に記憶されるコンテンツ情報の例を示す。図９では、カテゴリ、地域（緯度経度）、人気度等のメタ情報が各店のコンテンツに関連づけて記憶される。
【００８３】
また図１０に親密度情報記憶部１２４に記憶される親密度情報の例を示す。図１０では、カテゴリ（ジャンル）に関連づけてユーザの親密度が記憶される。なおカテゴリに関連づけてユーザ以外の他人の親密度（人気度）を記憶してもよい。
【００８４】
図１０に示すように、親密度情報記憶部１２４では、いつも行っているハンバーガ屋、牛丼屋、定食屋のカテゴリについては、親密度が５になっており、あまり行かない中華、イタリアンのカテゴリについては、親密度が３になっている。また、入ったことのないカレー屋、フレンチのカテゴリについては、親密度が１になっている。
【００８５】
そして図９のコンテンツ情報では、店Ａ１のカテゴリ（メタ情報）はハンバーガ屋として記述されており、図１０の親密度情報では、ハンバーガ屋のカテゴリに対するユーザの親密度は５になっている。従って、店Ａ１の親密度は５になる。同様に、店Ｂ１、Ｃ１のカテゴリは牛丼屋、定食屋であり、そのカテゴリの親密度は５であるため、店Ｂ１、Ｃ１の親密度は５になる。また店Ｄ１、Ｅ１は中華、イタリアンであるためその親密度は３になり、店Ｆ１、Ｇ１はカレー屋、フレンチであるためその親密度は１になる。
【００８６】
このように本実施形態では、コンテンツ情報記憶部１２２が、図９に示すようにメタ情報としてコンテンツのカテゴリの情報を記憶し、親密度情報記憶部１２４が、図１０に示すようにコンテンツのカテゴリに対する親密度の情報を記憶する。そして親密度評価部１１２は、提示候補となるコンテンツのカテゴリの情報を、コンテンツ情報記憶部１２２から読み出す。そして読み出されたカテゴリの情報に対する親密度の情報を、親密度情報記憶部１２４から読み出すことで、コンテンツに対するユーザの親密度を評価する。
【００８７】
状況推定部１０６は、行動、状態、環境のセンサからのセンサ情報に基づいて、平日の昼頃に勤め先の近所を歩いているというユーザの状況をセンシングして推定（同定）する。日常度評価部１１０は、記憶部１２０に記憶されている過去の状況から、推定された状況が、ユーザの普段の状況であると認識し、日常度を５と評価する。
【００８８】
コンテンツ選択部１１４は、日常と非日常を適度にバランスさせるために、例えば、日常度と親密度の加算結果がほぼ一定になるようなコンテンツを、より優先的に選択するように動作する。ここではそれぞれ５段階評価なので、加算結果が６となるように、ユーザの日常度＝５に対応するコンテンツとして、親密度が１であるカレー屋の店Ｆ１、フレンチの店Ｇ１の案内情報を選択することにする。
【００８９】
すると、選択された店Ｆ１、Ｇ１の案内情報が、情報提示部であるウェアラブルセンサディスプレイ１４０によりユーザに提示される。具体的には図６（Ｂ）に示すように、気分転換にいつもとは違ったカテゴリの店を案内する旨の表示を行い、昼食の候補の店として、ユーザにとって親密度が低いカレー屋の店Ｆ１、フレンチの店Ｇ１を勧める表示を行う。
【００９０】
即ち、図６（Ａ）のユーザの状況は、普段通りであり、日常度が高い。このように日常度が高いと評価された場合には、親密度が低いと評価されたコンテンツの情報を提示する。このようにすれば、ともすると何も考えずに何となく行動している日常に変化を与えるきっかけを作り、ユーザーがこれを受け入れて新しい体験をすることで、新たな気づきや発見・感動が生まれることを期待できる。
【００９１】
図７（Ａ）、図７（Ｂ）は、平日の昼頃に、出張先である大阪を歩いているユーザに対して、昼食案内を行う場合の例である。
【００９２】
この場合には、店Ａ２（ハンバーガ屋）、店Ｂ２（牛丼屋）、店Ｃ２（定食屋）、店Ｄ２（中華）、店Ｅ２（イタリアン）、地元で人気の店Ｆ２（カレー屋）、店Ｇ２（フレンチ）、大阪への旅行者に人気の店Ｈ２（たこ焼き屋）などの案内情報が、提示候補となるコンテンツ情報として抽出される。
【００９３】
また、いつも行っているハンバーガ屋、牛丼屋、定食屋は図１０に示すように親密度が５になっており、あまり行かない中華、イタリアンは親密度が３になっており、入ったことのないカレー屋、フレンチ、たこ焼き屋は親密度が１になっている。
【００９４】
そして店Ａ２、Ｂ２、Ｃ２のカテゴリはハンバーガ屋、牛丼屋、定食屋であるため、その親密度は５になる。また店Ｄ２、Ｅ２のカテゴリは中華、イタリアンであるため親密度は３になり、店Ｆ２、Ｇ２、Ｈ２のカテゴリはカレー屋、フレンチ、たこ焼き屋であるため親密度は１になる。
【００９５】
状況推定部１０６は、センサ情報に基づいて、平日の昼頃に大阪を歩いているといったユーザの状況をセンシングして推定する。日常度評価部１１０は、記憶部１２０に記憶されている過去の状況から、大阪はユーザの普段の状況ではないものの、普段の状況である新宿と同じ都市カテゴリに属しているので（似たような状況には何度か遭遇していると認識し）、日常度を３と評価する。このように場所の日常度とカテゴリの日常度を分けて取り扱ってもよい。
【００９６】
コンテンツ選択部１１４は、例えば、日常度と親密度の加算結果がほぼ一定になるようなコンテンツを、より優先的に選択するように動作する。従って、ユーザの日常度＝３に対応するコンテンツとして、親密度が３である中華の店Ｄ２、イタリアンの店Ｅ２の案内情報を選択する。
【００９７】
ここで、自分だけでなく、他の多くの人にとっての親密度（人気度）についても評価として加算（＋２）することにすると、地元で人気のカレー屋の店Ｆ２や、大阪への旅行者に人気のたこ焼き屋の店Ｈ２も親密度３になり、これらの案内情報も選択される
すると、選択された店Ｄ２、Ｅ２、Ｆ２、Ｈ２の案内情報が、情報提示部であるウェアラブルセンサディスプレイ１４０によりユーザに提示される。具体的には図７（Ｂ）に示すように、せっかく大阪に来たのだから地元や旅行者に人気の店も紹介する旨の表示を行い、昼食の候補の店として、中華の店Ｄ２、イタリアンの店Ｅ２を勧めると共に、地元で人気のカレー屋の店Ｆ２や旅行者に人気のたこ焼き屋の店Ｈ２についても勧める表示を行う。
【００９８】
即ち、図７（Ａ）のユーザの状況は、日常と非日常の中ぐらい程度であり、このような状況では、親密度についても中ぐらいと評価されたコンテンツの情報を提示する。このようにすれば、日常的ではないものの、比較的よく似たような経験をする状況では、その中でも日常では経験しにくいその状況ならではの体験をするきっかけを作り、ユーザがこれを受け入れて新しい体験をすることで、新たな気づきや発見・感動が生まれることを期待できる。またユーザの「せっかくここまで来たんだから・・・」という気持ちにも応えることができる。
【００９９】
図８（Ａ）、図８（Ｂ）は、平日の昼頃に、出張先である海外の田舎町を歩いているユーザに対して、昼食案内を行う場合の例である。
【０１００】
この場合には、店Ａ３（ハンバーガ屋）、店Ｄ３（中華）、店Ｅ３（イタリアン）、店Ｆ３（カレー屋）などの案内情報が、提示候補となるコンテンツ情報として抽出される。
【０１０１】
また、いつも行っているハンバーガ屋は図１０に示すように親密度が５になっており、あまり行かない中華、イタリアンは親密度が３になっており、入ったことのないカレー屋は親密度が１になっている。従って、ハンバーガ屋である店Ａ３の親密度は５になり、中華、イタリアンである店Ｄ３、Ｅ３の親密度は３になり、カレー屋である店Ｆ３の親密度は１になる。
【０１０２】
状況推定部１０６は、センサ情報に基づいて、平日の昼頃に海外の田舎町を歩いているといったユーザの状況をセンシングして推定する。日常度評価部１１０は、過去の状況から、それがユーザの普段の状況ではなく、似たような状況に過去にも遭遇していないと認識して、日常度を１と評価する
コンテンツ選択部１１４は、例えば、日常度と親密度の加算結果がほぼ一定になるようなコンテンツを、より優先的に選択するように動作する。従って、ユーザの日常度＝１に対応するコンテンツとして、親密度が５であるハンバーガ屋Ａ３を選択する。
【０１０３】
すると、選択された店Ａ３の案内情報が、ウェアラブルセンサディスプレイ１４０によりユーザに提示される。具体的には図８（Ｂ）に示すように、はじめて来た海外の田舎町だから安心なお店を紹介する旨の表示を行い、昼食の候補の店として、ハンバーガ屋の店Ａ３を勧める表示を行う。
【０１０４】
即ち、図８（Ａ）のユーザの状況は非日常的な状況であり、このような状況では、ユーザを安心させるために親密度が高いと評価されたコンテンツの情報を提示する。このようにすれば、日常的ではなく、よく似たような経験もしていないような不安な状況では、その中でも比較的日常に経験している状況に導く情報を提示し、ユーザがこれを受け入れることで、安心感が生まれることが期待できる。
【０１０５】
５．詳細な構成例
図１１に本実施形態の詳細なシステム構成例を示す。図１１では処理部１０２が、センサ情報取得部１０４、状況推定部１０６、日常度評価部１１０、親密度評価部１１２、１次候補コンテンツ抽出部１１３、コンテンツ選択部１１４、イベント判定部１１６、履歴情報更新部１１８を含む。また状況推定部１０６は状況同定部１０７と状況予測部１０８を含む。なおこれらの構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加してもよい。また図４と同様に、図１１の処理部１０２の一部の機能（例えば状況予測部、日常度評価部、親密度評価部、１次候補コンテンツ選択部、コンテンツ選択部等）をサーバ側で実現してもよい。
【０１０６】
状況同定部１０７はユーザの状況の同定処理を行う。具体的には、センサからのセンサ情報等に基づいて、ユーザの実際（現在）の状況を同定（推定）する。
【０１０７】
状況予測部１０８（行動予測部）はユーザの状況（行動）の予測処理を行う。具体的には、ユーザの未来の状況を予測する。例えばユーザの過去の状況履歴（ユーザの行動履歴等）の情報に基づいて、ユーザの未来の状況を予測する。例えば個人モデル情報記憶部１２８は、ユーザの個人モデルの情報を記憶する。この個人モデル情報は、状況同定部１０７により同定されたユーザの過去の状況履歴の情報に基づき更新できる。状況予測部１０８は、個人モデル情報記憶部１２８に記憶された個人モデルの情報に基づいて、ユーザの未来の状況を予測する。
【０１０８】
そして日常度評価部１１０は、状況予測部１０８により予測されたユーザの状況（行動）と、状況同定部１０７により同定されたユーザの実際の状況（行動）との比較処理を行うことで、ユーザの現在の日常度を評価する。
【０１０９】
１次候補コンテンツ抽出部１１３は１次候補となるコンテンツの抽出処理を行う。具体的には、状況同定部１０７により同定されたユーザの現在の場所に基づいて、提示候補となるコンテンツの中から、１次候補となるコンテンツを抽出する。そしてコンテンツ選択部１１４は、日常度の評価結果と親密度の評価結果とに基づいて、１次候補コンテンツ抽出部１１３により抽出された１次候補のコンテンツの中から、ユーザに対して提示するコンテンツを選択する。
【０１１０】
イベント判定部１１６は各種のイベントの判定処理を行う。具体的には、第１のサブシステム（例えばモバイルサブシステム）を利用していたユーザが、新たに第２のサブシステム（例えばホームサブシステム、社内サブシステム）の利用が可能な状態になったことを示す利用可能イベントの発生を判定する。例えば第１のサブシステムのセンサからのセンサ情報により状況履歴情報（行動履歴情報）が更新されたユーザが、第２のサブシステムのセンサである第２のセンサが利用可能になるセンサ利用可能イベント（センサアクセス可能イベント、センサ情報取得可能イベント）の発生を判定する。或いは第２のサブシステムの制御対象機器である第２の制御対象機器が利用可能になる機器利用可能イベント（機器アクセス可能イベント、機器制御可能イベント）の発生を判定する。或いは第２のサブシステム（第２のセンサ、第２の制御対象機器）の利用が不可になる利用不可イベントの発生を判定する。例えばイベント判定手段１１６は、ユーザが第２のサブシステムの場所に接近（移動）した場合に、利用可能イベントが発生したと判定できる。或いは情報転送が無線により行われる場合には、無線強度を検出することで利用可能イベントの発生を判定できる。或いは第２のサブシステムにて利用可能なクレードル（第２のサブシステムの場所に設置されるクレードル）に第１のサブシステムの機器（例えば携帯型電子機器）が接続された場合に、利用可能イベントが発生したと判定できる。
【０１１１】
そして履歴情報更新部１１８は、利用可能イベントが発生した場合に、第２のサブシステムの第２のセンサからのセンサ情報を取得し、取得されたセンサ情報に基づいてユーザの状況履歴情報を更新する。即ち、第１のサブシステムのセンサである第１のセンサからのセンサ情報により更新していた状況履歴情報を、第２のサブシステムのセンサである第２のセンサからのセンサ情報に基づいて、さらに更新する。
【０１１２】
そして更新された状況履歴情報は履歴情報記憶部１２６に記憶される。この状況履歴情報（状況ログ）は、行動センサ、状態センサ及び環境センサの少なくとも１つからのセンサ情報に基づき状況推定部１０６により推定された、ユーザの行動、状態及び環境の少なくとも１つについての履歴情報である。
【０１１３】
次に本実施形態の詳細な動作について、図１２のフローチャートを用いて説明する。
【０１１４】
まずセンサ情報取得部１０４が、行動センサ、状態センサ、環境センサからのセンサ情報を取得する（ステップＳ１１）。そして状況推定部１０６が、取得されたセンサ情報等（例えばＧＰＳセンサからの位置情報、位置情報サービスや無線ＬＡＮからの位置情報）に基づいて、ユーザの現在の場所（現在の状況）を推定して同定する（ステップＳ１２）。例えばユーザの場所は、図６（Ａ）では新宿と同定され、図７（Ａ）では大阪と同定され、図８（Ａ）では海外の田舎町であると同定される。
【０１１５】
次に、１次候補コンテンツ抽出部１１３が、同定された現在の場所（現在の状況）に基づいて、コンテンツ情報記憶部１２２から１次候補となるコンテンツを抽出する（ステップＳ１３）。例えば図６（Ａ）では、ユーザの現在の場所が新宿であるため、新宿の店Ａ１〜Ｇ１の案内情報がコンテンツとして抽出される。同様に図７（Ａ）、図８（Ａ）では、ユーザの現在の場所が大阪、海外の田舎町であるため、大阪の店Ａ２〜Ｈ２、海外の田舎町の店Ａ３〜Ｆ３の案内情報がコンテンツとして抽出される。
【０１１６】
次に親密度評価部１１２が、ユーザの現在の場所（現在の状況）に関連するコンテンツである１次候補コンテンツの親密度を評価する（ステップＳ１４）。
【０１１７】
例えば図６（Ａ）では、ユーザの現在の場所である新宿に関連するコンテンツである店Ａ１〜Ｇ１の親密度が評価され、店Ａ１、Ｂ１、Ｃ１は親密度が５と評価され、店Ｄ１、Ｅ１は親密度が３と評価され、店Ｆ１、Ｇ１は親密度が１と評価される。同様に、図７（Ａ）ではユーザの現在の場所である大阪に関連するコンテンツである店Ａ２〜Ｈ２の親密度が評価され、図８（Ａ）ではユーザの現在の場所である海外の田舎町に関連するコンテンツである店Ａ３〜Ｆ３の親密度が評価される。
【０１１８】
次に、ユーザの現在の場所（現在の状況）に関する状況履歴の情報と、ユーザの現在の場所の情報（現在の状況の情報）との比較処理を行って、ユーザの日常度を評価する（ステップＳ１５）。
【０１１９】
例えば図６（Ａ）では、ユーザの状況履歴からは、ユーザが勤め先である新宿に平日にいることは多いと判断され、ユーザの現在の場所は新宿であるため、ユーザの日常度は高いと評価される。また図７（Ａ）では、ユーザの状況履歴からは、ユーザが出張先の大阪にいることはそれほど多くないが、同じような都市カテゴリにいることは多いと判断され、ユーザの現在の場所は大阪であるため、ユーザの日常度は中くらいと判断される。また図８（Ａ）では、ユーザの状況履歴からは、ユーザが出張先の海外の田舎町にいることも、同じような都市カテゴリにいることもほとんどないと判断され、ユーザの現在の場所は海外の田舎町であるため、ユーザの日常度は極めて低いと判断される。
【０１２０】
次に、コンテンツ選択部１１４が、ステップＳ１４で得られたコンテンツの親密度と、ステップＳ１５で得られたユーザの日常度に基づいて、１次候補のコンテンツの中から、ユーザに提示するコンテンツを選択する（ステップＳ１６）。そして、選択されたコンテンツを、ウェアラブルディスプレイ１４０等の情報提示部によりユーザに提示する（ステップＳ１７）。
【０１２１】
例えば図６（Ｂ）では、１次候補の店Ａ１〜Ｇ１の中から店Ｆ１、Ｇ１が選択され、その案内情報が表示される。また図７（Ｂ）では、１次候補の店Ａ２〜Ｈ２の中から店Ｄ２、Ｅ２、Ｆ２、Ｈ２が選択され、その案内情報が表示される。また図８（Ｂ）では、１次候補の店Ａ３〜Ｆ３の中から店Ａ３が選択され、その案内情報が表示される。
【０１２２】
このように本実施形態では、ユーザの状況の同定のために少なくともユーザの場所情報を取得しており、取得されたこの場所情報に基づいて、１次候補のコンテンツを抽出する。
【０１２３】
即ち、全てのコンテンツ情報（例えば全世界の店情報）の中から、親密度と日常度に基づいてコンテンツ情報を選択しようとすると、処理負荷が非常に重くなる。
【０１２４】
この点、本実施形態のように、推定されたユーザの場所情報を有効活用して、その場所に関連するコンテンツ情報を１次抽出すれば、選択候補となるコンテンツの数を減らすことができ、親密度と日常度に基づく選択処理の負荷を大幅に軽減できる。
【０１２５】
６．日常度の評価
次に日常度の評価処理の詳細について説明する。図１３において状況同定部１０７は、行動、状態、環境のセンサ情報に基づいて、ユーザの行動、状態、環境等の状況を同定（推定）する。そして、得られたユーザの状況の履歴情報（ログ情報）が履歴情報記憶部１２６に蓄積される。そして蓄積された状況履歴情報を解析することで、ユーザ個人の趣味・嗜好や行動の傾向などが個人モデルとして構築されて、個人モデル情報記憶部１２８（個人モデルデータベース）に記憶される。
【０１２６】
なお個人モデルとしては確率モデルを用いることができ、このような確率モデルとしては例えば隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model）がある。この隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）では、システムが、パラメータが未知のマルコフ過程であると仮定して、観測可能な情報からその未知のパラメータを推定する。即ち、ＨＭＭは、あるシステムがマルコフ過程に従って遷移する内部状態を持ち、各状態に応じた記号を確率的に出力すると考えた場合に、記号の出現確率分布からシステム内部の状態遷移を推定する確率モデルである。外部から観測できるのは記号の系列だけであり、内部の状態遷移が直接観測できないところから「隠れ」と呼ばれる
状況予測部１０８は、この個人モデル情報（状況履歴情報）に基づいて、ユーザの次の行動（広義には状況）を予測する。また状況同定部１０７により、ユーザの実際の行動が同定される。そして、日常度評価部１１０は、同定されたユーザの実際の行動が、直前の状況と個人モデルに基づいて予測されるユーザの行動と、どの程度一致するものであったかを判断することにより、日常度を評価する。
【０１２７】
次に、日常度の評価手法について図１４（Ａ）〜図１４（Ｄ）を用いて具体的に説明する。図１４（Ａ）は、ユーザの平日の状況履歴（行動履歴）の例である。ユーザは平日の７時３０分に起床し、８時に朝食をとり、８時３０分に自宅を出発し、８時４５分に自宅近くのＡ駅で電車に乗車している。状況予測部１０８は、このようなユーザの状況履歴からユーザの次の行動を予測する。
【０１２８】
そして例えば図１４（Ａ）の状況履歴から、状況予測部１０８は、図１４（Ｂ）に示すように次の行動ではユーザが会社に行く確率が一番高いと予測する。そして状況同定部１０７で同定されたユーザの実際の行動が、会社に行く行動であった場合には、日常度評価部１１０は、ユーザの日常度は高いと評価する。一方、緊急事態などでユーザが自宅に直ぐに帰ってしまい、同定されたユーザの実際の行動が自宅への帰宅であった場合には、日常度は低く、非日常であると評価する。
【０１２９】
図１４（Ｃ）は、ユーザの休日の状況履歴の例である。ユーザは休日の８時３０分に起床し、９時に朝食をとり、９時３０分に自宅を車で出発している。状況予測部１０８は、このようなユーザの状況履歴からユーザの次の行動を予測する。
【０１３０】
そして例えば図１４（Ｃ）の状況履歴から、状況予測部１０８は、図１４（Ｄ）に示すように次の行動ではユーザがテニススクールＨに行く確率が一番高いと予測する。そして状況同定部１０７で同定されたユーザの実際の行動が、テニススクールＨに行く行動であった場合には、日常度評価部１１０は、ユーザの日常度が高いと評価する。一方、都心から離れた観光地Ｋにドライブに行った場合には、日常度が低く、非日常であると評価する。
【０１３１】
なお本実施形態では日常度評価部１１０は、例えば、ユーザの状況を表す複数の状況情報（状況パラメータ、要素パラメータ）のうちの少なくとも第１の状況情報に基づいてユーザの日常度を評価する。この場合に、親密度評価部１１２は、第１の状況情報に関連するコンテンツに対するユーザの親密度を評価する。そしてコンテンツ選択部１１４は、日常度の評価結果と親密度の評価結果とに基づいて、第１の状況情報に関連するコンテンツの中から、ユーザに対して提示するコンテンツを選択する。
【０１３２】
ここで状況情報は、例えばユーザの場所、時間、ユーザの行動などのユーザ状況を表す情報である。例えば第１の状況情報がユーザの場所の情報である場合には、日常度評価部１１０は、ユーザの場所の情報に基づいて、ユーザの日常度を評価する。そして親密度評価部１１２は、図６（Ａ）〜図８（Ｂ）で説明したようにユーザの場所に関連するコンテンツである店の情報に対するユーザの親密度を評価する。そしてコンテンツ選択部１１４は、日常度と親密度に基づいて、ユーザの場所の情報に関連するコンテンツの中から、ユーザに対して提示するコンテンツを選択する。
【０１３３】
ユーザの日常度の評価対象となる状況情報（第１の状況情報）としては、ユーザの場所の情報以外にも種々のものを想定でき、例えば、ユーザが観ているテレビ番組の情報や、ユーザが会話している人の情報や、ユーザの緊張度の情報などであってもよい。
【０１３４】
例えば、日常度の評価対象となる状況情報が、ユーザが観るテレビ番組の情報であったとする。この場合には、ユーザがいつものカテゴリ（ジャンル）のテレビ番組を観ている時に、ユーザの日常度が高いと評価し、普段見ないようなカテゴリのテレビ番組を観ている時に、ユーザの日常度が低い（非日常度が高い）と評価する。具体的には、ユーザが選択しているチャンネルを特定し、そのチャンネルで放映されているテレビ番組の内容を各種サービスにより抽出することでユーザが観ているテレビ番組の内容を判断して、日常度を評価する。
【０１３５】
そして、このようにユーザが観ているテレビ番組の情報（第１の状況情報）に基づきユーザの日常度を評価する場合には、テレビ番組の情報に関連するコンテンツの親密度を評価する。そして評価された日常度と親密度に基づきコンテンツを選択して、ユーザに提示する。
【０１３６】
例えばユーザが、いつもの番組（例えば野球）を観ており、日常度が高いと評価された場合には、ユーザにとって親密度が低いカテゴリの番組（例えばドラマ）の視聴を促すテロップ画面等のコンテンツを選択し、情報提示部であるテレビ画面上に表示する。このようにすれば、ともすると何も考えずに選択していたテレビ番組の試聴について、変化を与えるきっかけを作ることができる。
【０１３７】
一方、ユーザが滅多に観ないジャンルのテレビ番組（例えばホラー映画）を観ており、日常度が低いと評価された場合には、ユーザにとって親密度が高く安心できるカテゴリのテレビ番組（例えば音楽番組）のチャンネルを教えるテロップ画面等のコンテンツを選択し、テレビ画面上に表示する。このようにすれば、普段とは違ったテレビ番組を観てしまったユーザに対して、いつものテレビ番組のチャンネルを教えることで、安心感を与えることができる。
【０１３８】
また日常度の評価対象となる状況情報が、ユーザが会話している人の情報であったとする。この場合には、ユーザがいつも会っている人と会話している時に、日常度が高いと評価し、滅多に会わない人と会話している時に、日常度が低いと評価する。具体的には、第１のユーザの場所と第２のユーザの場所をＧＰＳセンサ等を用いて検出し、これらの場所が一致しており、発話が検出されると、第１のユーザが第２のユーザと会って会話していると判断する。そして、第１、第２のユーザの識別情報や第１、第２のユーザの状況履歴情報から、第１のユーザが第２のユーザと会話する頻度情報を取得し、この頻度情報に基づいて、第１のユーザにとって、第２のユーザと会話することが日常的なのか否かを判断する。
【０１３９】
そして、このようにユーザが会話している人の情報に基づいてユーザの日常度を評価する場合には、例えば会話している人の情報に関連するコンテンツについての親密度を評価する。そして評価された日常度と親密度に基づきコンテンツを選択し、ユーザに提示する。
【０１４０】
なお、日常度を評価する場合には、５Ｗ１Ｈ(Who、What、When、Where、Why、How)のそれぞれについて評価することが望ましい。例えば、ユーザの会社の場所が新宿であったとする。この場合には、平日にユーザが新宿にいれば、日常度が高いと評価されるが、休日にユーザが新宿にいると、逆に日常度が低いと評価される。即ち、場所が同じでも時間や日にちが異なれば、日常度の評価結果も異なったものになる。また会社の同僚同士である第１、第２のユーザが、平日に会社で会っていれば、日常度が高いと評価されるが、休日に会社以外の場所で会っていれば、日常度は低いと評価される。即ち、人が同じでも時間や場所が異なれば、日常度の評価結果は異なったものになる。
【０１４１】
７．親密度の評価
次に親密度の評価処理の詳細について説明する。図１５（Ａ）では親密度評価部１１２は、提示候補となるコンテンツに関連するユーザの過去の行動履歴の情報に基づいて、コンテンツに対するユーザの親密度を評価している。
【０１４２】
具体的には親密度評価部１１２は、履歴情報記憶部１２６のユーザの行動履歴を参照し、提示候補コンテンツの内容に関連した行動の経験が過去にどの程度あったか、また、それがここ最近にあったかどうかを含めて親密度を評価する。例えばユーザが過去にハンバーガ屋に行った頻度や、最近にハンバーガ屋に行った頻度などを考慮して、ハンバーガ屋のコンテンツに関するユーザの親密度を評価する。
【０１４３】
このようにすれば、ユーザの日常度の評価に利用するユーザの状況履歴を有効活用して、コンテンツに対するユーザの親密度についても評価できるようになる。
【０１４４】
また図１５（Ｂ）では、状況同定部１０７は、センサ情報に基づいてユーザの状況を同定し、ユーザの状況の履歴情報が履歴情報記憶部１２６に蓄積される。そして、この状況履歴情報を解析することで、ユーザの個人モデルが構築され、個人モデル情報記憶部１２８に記憶される。
【０１４５】
状況予測部１０８は、この個人モデルの情報に基づいて、ユーザの次の行動（状況）を予測する。そして親密度評価部１１２は、予測されたユーザの行動に対する提示候補コンテンツの生起確率に基づいて、その提示候補コンテンツの親密度を評価する。
【０１４６】
例えば、ユーザが休日に新宿に行った場合にハンバーガ屋に行くという行動をとる予測確率は高いが、平日に新宿に行った場合にハンバーガ屋に行くという行動をとる予測確率は低かったとする。すると、ユーザが休日に新宿に行った場合には、提示候補コンテンツであるハンバーガ屋の親密度は高く評価される一方で、平日に新宿に行った場合には、ハンバーガ屋の親密度は低く評価される。このように図１５（Ｂ）では、コンテンツの親密度が、予測されるユーザの行動に応じて変化する。従って、ユーザの趣味・嗜好をより一層反映させた親密度の評価が可能になる。
【０１４７】
８．統合システム
以上のように本実施形態では、ユーザの状況履歴に基づいてユーザの日常度を評価している。例えば図１３では、状況履歴に基づいてユーザの行動を予測し、実際の行動と比較することでユーザの日常度を評価している。また図１５（Ａ）、図１５（Ｂ）ではユーザの状況履歴や状況履歴により予測されるユーザの行動等に基づいて、提示候補コンテンツの親密度を評価している。
【０１４８】
この場合に、ユーザが、ウェアラブルセンサ１５０やウェアラブルディスプレイ１４０を常時装着しているとは限らず、家に帰った場合や車に乗った場合には、ウェアラブルセンサ１５０やウェアラブルディスプレイ１４０を取り外すことが想定される。従って、ウェアラブルセンサ１５０のみによって状況履歴情報を更新したり、ウェアラブルディスプレイ１４０のみによって情報を提示したのでは、情報更新や情報提示の継続性が保たれず、ユーザの利便性が阻害される。
【０１４９】
そこで図１６では、統合システムによりユーザの状況履歴情報の更新やユーザへの情報提示を実現している。
【０１５０】
図１６に示す統合システムは、モバイルサブシステム、ホームサブシステム、或いは車内サブシステムなどの複数のサブシステムにより構成される。なおサブシステムは、これらに限定されず、例えば会社内サブシステム、店内サブシステム、車以外の乗り物（電車、飛行機）のサブシステムなど、センサや制御対象機器を有する種々のサブシステムを想定できる。
【０１５１】
モバイルサブシステムは、携帯型電子機器１００や、モバイル制御対象機器であるウェアラブルディスプレイ１４０や、屋内外センサ５１０等のウェアラブルセンサにより構成される。
【０１５２】
ホームサブシステムは、ホーム制御対象機器として、例えば、テレビモニタ、ＰＣモニタなどのホームディスプレイや、オーディオ機器、光ディスクプレーヤなどのホームＡＶ機器や、犬、猫、人型等のロボットや、部屋の温度を調整するエアコンや、明るさを調整する照明などを有する。なおホーム制御対象機器としては、これ以外にも、例えばゲーム機や、掃除機、炊飯器、冷蔵庫、電子レンジなどの家電機器や、セキュリティ装置などの種々の機器を想定できる。
【０１５３】
またホームサブシステムは、ホームセンサとして、例えば、ホーム内の気温、湿度、光度、騒音、ユーザの会話、食事などを計測する環境センサや、ロボットに内蔵されるロボット搭載センサや、ホームの各室内、ドアなどに設置される人検知センサや、トイレに設置される尿検査用センサなどを有する。なおホームセンサとしては、これ以外にも、例えばセキュリティセンサ（防犯センサや熱・煙・ガスセンサ等）、地震センサ、消費電力計測センサ、花粉センサなどの種々のセンサを想定できる。そしてこれらのホーム制御対象機器やホームセンサによりホームサブシステム（広義には第２のサブシステム）が構成される。
【０１５４】
車内サブシステムは、車内制御対象機器として、道案内を行うカーナビ（ナビゲーション装置）や、オーディオ機器、光ディスクプレーヤなどのカーＡＶ機器や、車内の温度を調整するエアコンなどを有する。なお車内制御対象機器としては、これ以外にも、例えばエアバックなどの安全機器や、シート調整機器や、スマートエントリシステムなどを用いた車のドアの施錠・解錠機器や、通信機器や、車載コンピュータなどの種々の機器を想定できる。
【０１５５】
また車内サブシステムは、車内センサとして、車の速度、移動距離などを計測する走行状態センサや、ユーザの運転操作、機器操作を計測する操作状態センサや、車内の気温、湿度、光度、ユーザの会話などを計測する環境センサなどを有する。なお車内センサとしては、これ以外にも、例えば防犯センサ、人検知センサ、花粉センサなどの種々のセンサを想定できる。そしてこれらの車内制御対象機器や車内センサにより車内サブシステム（広義には第３のサブシステム）が構成される。
【０１５６】
図１６の統合システムでは、ユーザが屋外等にいる場合（モバイル環境の場合）には、モバイルサブシステムのウェアラブルセンサ（モバイルセンサ）からのセンサ情報（センサ２次情報を含む）が取得（収集）され、取得されたセンサ情報に基づいてユーザの状況履歴情報が更新される。また状況履歴情報等に基づいてモバイル制御対象機器の制御が行われる。
【０１５７】
一方、ユーザが家にいる場合（ホーム環境の場合）には、ホームサブシステムのホームセンサからのセンサ情報が取得され、取得されたセンサ情報に基づいて状況履歴情報が更新される。即ちモバイル環境で更新された状況履歴情報が、ホーム環境に移行した場合にもシームレスに更新される。また状況履歴情報等に基づいてホーム制御対象機器の制御が行われる。
【０１５８】
また、ユーザが車内にいる場合（車内環境の場合）には、車内サブシステムの車内センサからのセンサ情報が取得され、取得されたセンサ情報に基づいて状況履歴情報が更新される。即ちモバイル環境やホーム環境で更新された状況履歴情報が、車内環境に移行した場合にもシームレスに更新される。また状況履歴情報等に基づいて車内制御対象機器の制御が行われる。
【０１５９】
例えばユーザは、家に着いた場合や車内に移動した場合には、ウェアラブルセンサ（屋内外センサ等）やモバイル制御対象機器（ウェアラブルディスプレイ等）を取り外す可能性が高い。このような場合にも図１６の統合システムによれば、ウェアラブルセンサの代わりにホームセンサや車内センサを用いてセンサ情報を取得できるため、シームレスな状況履歴情報の更新が可能になる。例えば、外出時の食事と家での食事について、食事時刻や食事にかけた時間等の履歴をとり続けることが可能になる他、内外での行動状態や心拍状態に基づく消費エネルギーやストレスの累積演算処理なども可能になる。
【０１６０】
またモバイル制御対象機器の代わりに、ホーム制御対象機器や車内制御対象機器を制御できるようになり、ユーザの利便性を向上できる。例えば表示領域が小さなウェアラブルディスプレイではなく、表示領域が大きなホームディスプレイやカーナビディスプレイに、状況履歴情報等に基づき選択されたコンテンツの情報を表示（提示）したり、モバイル環境では制御できなかった制御対象機器（例えばエアコン、照明、カーナビ等）を制御できるようになり、利便性を向上できる。
【０１６１】
次に統合システムの動作について図１７（Ａ）、図１７（Ｂ）を用いて説明する。図１７（Ａ）は状況履歴情報の更新に関するフローチャートである。ここでは、第１のサブシステムを利用しているユーザ（第１のサブシステムのセンサである第１のセンサからのセンサ情報に基づきユーザ情報が更新されているユーザ）が、第２のサブシステム（第２のセンサ）の利用が可能な状態に移行する場合を例にとり説明する。
【０１６２】
まず、図１１のイベント判定部１１６が、第２のサブシステム（第２のセンサ）の利用が可能になったか否かを判断する（ステップＳ６１）。例えばユーザが第２のサブシステムの場所に移動すると、第２のサブシステムが利用可能になる。そして利用可能になった場合には、第２のサブシステムにおいて利用可能なセンサ（第２のセンサ）が選択される（ステップＳ６２）。
【０１６３】
次にセンサ情報取得部１０４が、選択されたセンサからのセンサ情報を取得する（ステップＳ６３）。そして履歴情報更新部１１８が、取得されたセンサ情報に基づき状況履歴情報を更新して、更新された状況履歴情報を履歴情報記憶部１２６に記憶する（ステップＳ６４）。なお、ステップＳ６１で第２のサブシステムの利用がまだ可能ではないと判断された場合には、第１のサブシステムのセンサである第１のセンサからのセンサ情報に基づく状況履歴情報の更新が継続される。
【０１６４】
図１７（Ｂ）は、制御対象機器の制御処理に関するフローチャートである。ここでは、第１のサブシステムを利用しているユーザ（第１のサブシステムの制御対象機器である第１の制御対象の制御が行われているユーザ）が、第２のサブシステム（第２の制御対象機器）の利用が可能な状態に移行する場合を例にとり説明する。
【０１６５】
まず、イベント判定部１１６が第２のサブシステム（第２の制御対象機器）の利用が可能になったか否かを判断する（ステップＳ７１）。そして利用可能になった場合には、利用可能な制御対象機器が選択される（ステップＳ７２）。
【０１６６】
次に、状況履歴情報が履歴情報記憶部１２６から読み出される（ステップＳ７３）。そして、読み出された状況履歴情報に基づき、選択された制御対象機器への出力情報が選択され（ステップＳ７４）、選択された出力情報が制御対象機器に出力されて、制御対象機器の制御動作が開始する（ステップＳ７５）。なおステップＳ７１で第２のサブシステムの利用がまだ可能ではないと判断された場合には、第１のサブシステムの制御対象機器（第１の制御対象機器）の制御が継続される。
【０１６７】
例えば図１７（Ａ）において、ユーザのＴＰＯ情報に応じたセンサを選択するようにすれば、場所、時間、状況に応じて異なったセンサを選択できるようになる。従って、どの場所、時間、状況で取得されたセンサ情報なのかに応じて、センサ情報の意味づけを異なったものにすることが可能になり、よりインテリジェントなセンサ情報の取得処理を実現できる。また場所、時間、状況に応じた適切なセンサを選択することで、状況履歴情報の適正な更新が可能になる。
【０１６８】
なおＴＰＯ判定用のセンサ情報を取得するためのセンサ選択においては、ＴＰＯ判定に有効なセンサを選択したり、ＴＰＯが変化したことを検出できるセンサを選択すればよい。例えば、屋内においては、屋内での位置判定（ＴＰＯ判定）に有効なセンサである加速度センサを選択する。但し、加速度センサだけでは、屋内から屋外に出てＧＰＳセンサを使えるようになったことを検出できず、センサの再選択ができなくなってしまう。従って、この場合には、屋内外センサも選択しておくことが望ましい。
【０１６９】
また例えばホームサブシステムにおいて、ユーザが居間にいる場合には、照明制御や空調制御のために光度センサや気温センサを選択する。一方、ユーザがトイレにいる場合には、ユーザの健康状態の履歴情報を作成するために、尿検査用センサを選択する。またユーザがロボットに近づいた場合には、ユーザに対してロボットを対応させたり、ロボットを利用してユーザの行動の履歴情報を更新するために、ロボット搭載センサを選択する。また昼間の時間帯では、空調制御のために気温センサを選択し、夜中の時間帯では、睡眠中のユーザの体温を測ってユーザの健康状態の履歴情報を作成するために体温センサを選択したり、セキュリティのために防犯センサを選択する。またユーザが忙しい状況である場合には、ユーザをリラックスさせる照明制御のために、光度センサを選択し、ユーザが暇な状況である場合には、ユーザの暇を解消するロボット制御のために、ロボット搭載センサを選択する。
【０１７０】
また図１７（Ｂ）において、ユーザのＴＰＯ情報に応じた制御対象機器を選択するようにすれば、場所、時間、状況に応じて異なった制御対象機器を選択できるようになり、よりインテリジェントな機器制御を実現できる。
【０１７１】
例えばホームサブシステムにおいて、ユーザが居間にいる場合やユーザが起きている時間帯では、ユーザの暇を解消するために、ホームディスプレイやＡＶ機器やロボットなどの制御対象機器を選択する。或いはユーザが、ホームディスプレイやＡＶ機器やロボットに近づいた場合には、ユーザが近づいた機器を選択する。一方、ユーザが寝室にいる場合や夜中の時間帯では、ユーザの快適な睡眠を実現するために、エアコンや照明などの制御対象機器を選択する。またユーザが元気の無い状況では、ユーザを元気にするためにロボットを選択し、ユーザが忙しい状況では、ユーザをリラックスさせる音楽を流すためにホームＡＶ機器を選択する。
【０１７２】
９．状況履歴情報
次に、ユーザの状況履歴情報の更新処理や状況履歴情報の具体例について説明する。図１８は、状況履歴情報の更新処理の一例を示すフローチャートである。
【０１７３】
まず、センサ情報取得部１０４がセンサ情報を取得する（ステップＳ８１）。次に、状況推定部１０６が、取得されたセンサ情報のフィルタリングや解析等の演算処理を行い（ステップＳ８２）、演算結果に基づきユーザの行動、状態、環境等の状況（ＴＰＯ）を推定する（ステップＳ８３）。そして履歴情報更新部１１８が、推定されたユーザの状況の履歴を日時（年、月、週、日、時間）等に関連づけて履歴情報記憶部１２６に記憶して、状況履歴情報を更新する（ステップＳ８４）。
【０１７４】
図１９に状況履歴情報の具体例が模式的に示される。図１９の状況履歴情報は、ユーザの行動等の状況履歴が時間帯、時刻等に関連づけられたデータ構造になっている。例えば８時にユーザは自宅を出発し、８時〜８時２０分の時間帯では自宅から駅まで歩行し、８時２０分に自宅の最寄りのＡ駅に到着している。そして８時２０分〜８時４５分の時間帯では電車に乗車し、８時４５分に会社の最寄りのＢ駅で下車し、９時に会社に到着し、業務を開始している。１０時〜１１時の時間帯では社内のメンバとミーティングを行い、１２時〜１３時の時間帯では昼食をとっている。
【０１７５】
このように図１９では、センサ情報等により推定されるユーザの行動等の状況履歴を、時間帯や時刻等に関連づけることで、状況履歴情報が構築されている。
【０１７６】
また図１９では、時間帯や時刻に対して、センサ等により計測されるユーザの発話量、食事量、脈拍、発汗量等の計測値も関連づけられている。例えば８時〜８時２０分の時間帯では、ユーザは自宅からＡ駅に歩いているが、この時の歩行量等がセンサにより計測されて、８時〜８時２０分の時間帯に関連づけられる。この場合に、例えば歩行速度、発汗量等の歩行量以外のセンサ情報の計測値を更に関連づけてもよい。こうすることで、この時間帯でのユーザの運動量等を把握することが可能になる。
【０１７７】
１０時〜１１時の時間帯では、ユーザは同僚とのミーティングを行っているが、この時の発話量等がセンサにより計測されて、１０時〜１１時の時間帯に関連づけられる。この場合に、例えば音声状態、脈拍等のセンサ情報の計測値を更に関連づけてもよい。こうすることで、この時間帯でのユーザの会話量や緊張度等を把握することが可能になる。
【０１７８】
２０時４５分〜２１時４５分や２２時〜２３時の時間帯では、ユーザはゲームをプレイしたり、テレビを鑑賞しているが、この時の脈拍、発汗量等がこれらの時間帯に関連づけられる。こうすることで、これらの時間帯でのユーザの興奮度等を把握することが可能になる。
【０１７９】
２３時３０分〜の時間帯では、ユーザは睡眠をしているが、この時のユーザの体温の変化がこの時間帯に関連づけられる。こうすることで、睡眠時におけるユーザの健康状態を把握することが可能になる。
【０１８０】
なお、状況履歴情報は図１９のような形態に限定されず、例えばユーザの行動等の状況履歴を日時等に関連づけないで状況履歴情報を構築する変形実施も可能である。
【０１８１】
例えば図２０（Ａ）では、センサ情報の計測値である発話量、音声状態、脈拍、発汗量等に基づいて、所定の演算式にしたがってユーザの精神状態パラメータが演算される。例えば発話量が多ければ、精神状態パラメータも高くなり、ユーザの精神状態が良好であることが示される。またセンサ情報の計測値である歩行量、歩行速度、体温等に基づいて、所定の演算式にしたがってユーザの身体状態（健康状態）のパラメータ（運動量パラメータ）が演算される。例えば歩行量が多ければ、身体状態パラメータも高くなり、ユーザの身体状態が良好であることが示される。
【０１８２】
図２０（Ｂ）に示すように、ユーザの精神状態、身体状態のパラメータ（広義には状態パラメータ）は、棒グラフ等を利用して可視化することで、ウェアラブルディスプレイやホームディスプレイやカーナビディスプレイに表示できる。従って本実施形態によれば、例えばモバイル環境において更新された精神状態、身体状態のパラメータなどの状況履歴情報を用いて、ホーム環境におけるホームディスプレイや、車内環境におけるカーナビディスプレイに対して、図２０（Ｂ）のようにパラメータを可視化して表示することが可能になる。或いはモバイル環境で更新された精神状態、身体状態のパラメータなどに基づいて、ホーム環境のロボットを制御して、ユーザを励ましたり、ユーザに助言する動作をロボットに行わせることも可能になる。或いは車内環境において、ユーザの精神状態、身体状態のパラメータに応じたナビゲーションを行ったり、音楽を流すことも可能になる。
【０１８３】
また、ユーザが複数のサブシステム（モバイル、ホーム、車内等）の間を移動した場合に、各サブシステムで利用可能なセンサからのセンサ情報を取得して、精神状態、身体状態などのユーザの状態パラメータを継続してシームレスに更新することも可能になる。
【０１８４】
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語（情報提示部、センサ等）と共に記載された用語（ウェアラブルディスプレイ、ウェアラブルセンサ等）は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また情報提示システム、携帯型電子機器、サーバの構成、動作も本実施形態で説明したものに限定に限定されず、種々の変形実施が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１８５】
【図１】センサ情報の取得手法の説明図。
【図２】本実施形態の第１のシステム構成例。
【図３】本実施形態の動作例を説明するためのフローチャート。
【図４】本実施形態の他の動作例を説明するためのフローチャート。
【図５】本実施形態の第２のシステム構成例。
【図６】図６（Ａ）、図６（Ｂ）は本実施形態の具体的動作の説明図。
【図７】図７（Ａ）、図７（Ｂ）は本実施形態の具体的動作の説明図。
【図８】図８（Ａ）、図８（Ｂ）は本実施形態の具体的動作の説明図。
【図９】コンテンツ情報の一例。
【図１０】親密度情報の一例。
【図１１】本実施形態の詳細なシステム構成例。
【図１２】本実施形態の詳細な動作を説明するためのフローチャート。
【図１３】日常度の評価手法の説明図。
【図１４】図１４（Ａ）〜図１４（Ｄ）は日常度の評価手法の説明図。
【図１５】図１５（Ａ）、図１５（Ｂ）は親密度の評価手法の説明図。
【図１６】複数のサブシステムの統合システムの説明図
【図１７】図１７（Ａ）、図１７（Ｂ）は統合システムの動作を説明するためのフローチャート。
【図１８】ユーザの状況履歴情報の更新処理のフローチャート。
【図１９】ユーザの状況履歴情報の説明図。
【図２０】図２０（Ａ）、図２０（Ｂ）はユーザの状況履歴情報の説明図。
【符号の説明】
【０１８６】
１００  携帯型電子機器、１０２  処理部、１０４  センサ情報取得部、
１０６  状況推定部、１０７  状況同定部、１０８  状況予測部、
１１０  日常度評価部、１１２  親密度評価部、１１３  １次候補コンテンツ抽出部、
１１４  コンテンツ選択部、１１６  イベント判定部、１１８  履歴情報更新部、
１２０  記憶部、１２２  コンテンツ情報記憶部、１２４  親密度情報記憶部、
１２６  履歴情報記憶部、１２８  個人モデル情報記憶部、１３０  情報記憶媒体、
１３８  通信部、１４０  ウェアラブルディスプレイ、１５０  ウェアラブルセンサ、
２００  サーバ、２０２  処理部、２１０  日常度評価部、２１２  親密度評価部、
２１４  コンテンツ選択部、２２０  記憶部、２２２  コンテンツ情報記憶部、
２２４  親密度情報記憶部
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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