(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
位置を発信することができる携帯情報端末との通信手段を有し、前記携帯情報端末の利用者とのコミュニケーションを支援する対面支援システムであって、
各利用者が携行する前記携帯情報端末が発信した各利用者の位置情報を受信して、各利用者の位置情報の履歴情報を蓄積する位置情報蓄積手段と、
前記位置情報蓄積手段に蓄積された位置情報の履歴情報を用いて各利用者の行動モデルを構築する行動モデル構築手段と、
特定の利用者との対面を希望することとその対面希望日時を入力した場合に、前記構築した各利用者の行動モデルを用いて、前記特定の利用者の前記対面希望日時における位置を予測して、その結果を出力する位置予測手段と
を備えることを特徴とする対面支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の対面支援システムにおいて、
前記行動モデル構築手段は、前記位置情報を曜日および時間帯ごとに分割し、各曜日および各時間帯に対応した行動モデルをそれぞれ構築すること
を特徴とする対面支援システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の対面支援システムにおいて、
さらに、携帯情報端末の利用者のスケジュール情報を蓄積するスケジュール蓄積手段を有し、
前記位置予測手段は、さらに、前記特定の利用者が前記データベースに登録したスケジュールを用いて予測を行うこと
を特徴とする対面支援システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の対面支援システムにおいて、
前記位置予測手段は、さらに、前記特定の利用者の最近取得した位置情報を用いて予測を行うこと
を特徴とする対面支援システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の対面支援システムをコンピュータ・システムに構築させるプログラムを記録した記録媒体。
【請求項６】
請求項１〜４のいずれかに記載の対面支援システムをコンピュータ・システムに構築させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、携帯情報端末の利用者同士のコミュニケーションを支援するシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡなどの携帯情報端末を利用したコンピュータ・システムが普及している。
このようなコンピュータ・システムは、例えば図１に示すように、システムの利用者である各ユーザの手元にある携帯情報端末１１２と、全体のデータ取得や処理を行うサーバ・システム１２０からなっている。サーバ・システム１２０には、システムを制御するプログラムやデータベース１２８を格納している管理サーバ１２２、Ｗｅｂページを格納しているＷＷＷサーバ１２４、電子メールを管理しているメールサーバ１２６などがあり、各ユーザは、携帯情報端末１１２やパソコンなどを用いてサーバ・システム１２０と通信することにより、電子メールの送受信やＷｅｂページの参照などを行うことができる。
また、携帯情報端末１１２にはＧＰＳの機能を搭載したものもあり、この機能を用いてユーザの現在の位置情報を把握し、ユーザに周辺の情報を通知したり、目的地まで案内したりするシステムも一般的になってきている。
また、ユーザが各自のスケジュールをデータベース１２８に登録し、管理サーバ１２２がスケジュールの管理を行うシステムも一般的になってきている。このようなシステムの場合、各ユーザはＷＷＷサーバ１２４にアクセスし、各自の携帯情報端末１１２の画面に図２に示すようなスケジュール作成ページを表示して、スケジュールの入力を行う。例えば、日付入力欄２２１にはスケジュールの日付を、用事入力欄２２２には例えば「会議」などスケジュールの内容を、場所入力欄２２３には例えば「第１会議室」などスケジュールの場所を、時間入力欄２２４にはスケジュールの開始時刻と終了時刻を、重要度入力欄２２５にはスケジュールの重要度を入力する。これらの入力欄に入力し「送信」ボタン２２６を押下すると、管理サーバ１２２は入力内容を受信し、スケジュールをデータベース１２８に登録する。後で、スケジュールを入力したユーザは、携帯情報端末を用いて、入力したスケジュールを参照することができる。
さらに、以上のような従来技術を使用すれば、各ユーザのスケジュールや現在位置などの情報をユーザ同士で共有することもでき、その結果、ユーザ同士のコミュニケーションの活性化が期待できる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術のコンピュータ・システムでは、ユーザが共有できる位置情報は、現在の位置情報に限られている。このため、あるユーザが他のユーザと今後対面することを希望していても、対面を希望する日時におけるそのユーザの位置を知ることはできない。また、いつであれば対面できる可能性が高いのかを知ることもできない。その結果、ユーザ同士のコミュニケーションの機会が損失されることが考えられる。
そこで、本発明の対面支援システムは、あるユーザが他のユーザと今後対面することを希望している場合に、対面を希望されたユーザの今後の位置を予測して、対面を希望するユーザに提示することにより、対面する機会を持てるか否かの判断を支援したり、対面する日程及び場所の決定を支援したりすることを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記発明の目的を達成するために、本発明は、位置を発信することができる携帯情報端末との通信手段を有し、前記携帯情報端末の利用者とのコミュニケーションを支援する対面支援システムであって、各利用者が携行する前記携帯情報端末が発信した各利用者の位置情報を受信して、各利用者の位置情報の履歴情報を蓄積する位置情報蓄積手段と、前記位置情報蓄積手段に蓄積された位置情報の履歴情報を用いて各利用者の行動モデルを構築する行動モデル構築手段と、特定の利用者との対面を希望することとその対面希望日時を入力した場合に、前記構築した各利用者の行動モデルを用いて、前記特定の利用者の前記対面希望日時における位置を予測して、その結果を出力する位置予測手段とを備えることを特徴とする対面支援システムである。
前記行動モデル構築手段は、前記位置情報を曜日および時間帯ごとに分割し、各曜日および各時間帯に対応した行動モデルをそれぞれ構築するものであってもよい。
さらに、携帯情報端末の利用者のスケジュール情報を蓄積するスケジュール蓄積手段を有し、前記位置予測手段は、さらに、前記特定の利用者が前記データベースに登録したスケジュールを用いて予測を行うものであってもよい。
前記位置予測手段は、さらに、前記特定の利用者の最近取得した位置情報を用いて予測を行うものであってもよい。
上述の対面支援システムをコンピュータ・システムに構築させるプログラムやそのプログラムを記録した記録媒体も本発明である。
【０００５】
【発明の実施の形態】
以下、図を用いて対面支援システムの実施形態を詳細に説明する。
＜本実施形態の構成＞
本実施形態の対面支援システムの構成は、前述した図１のシステム構成図と同じ構成である。なお、本実施形態の対面支援システムは、例えば、ユーザをグループ単位で管理し、グループ内のユーザ同士のコミュニケーションを支援することができる。グループとは、例えば大学のサークルやゼミといったユーザの集団であり、一人のユーザが複数のグループに所属することも可能である。
【０００６】
＜本実施形態の動作＞
次に、本実施形態の対面支援システムの動作を説明する。
本実施形態の対面支援システムでは、各ユーザの位置情報を取得し、取得した位置情報の履歴を用いて行動モデルを構築する。そして、ユーザから対面支援の要請があった場合に、構築した行動モデル、スケジュール、および最新の位置情報を用いて位置の予測を行い、予想位置をユーザに提示することで、ユーザ同士のコミュニケーションを支援している。
上記のうち、本実施形態の対面支援システムがスケジュールを管理する様子については従来技術としてすでに説明しているため、ここでは位置情報の取得、行動モデルの構築、および位置の予測について順に説明する。
【０００７】
（位置情報の取得）
まず、本実施形態の対面支援システムがユーザの位置情報を取得する様子を説明する。
ユーザの位置情報の取得は、ユーザが携行している携帯情報端末１１２を用いて行う。具体的には、例えば、携帯電話に搭載されているＧＰＳの機能や、ＰＨＳの基地局による位置取得機能などを用いてユーザの位置を取得し、取得した位置を管理サーバ１２２が受信することにより行う。また、位置情報の取得は、例えば１５分ごとなど、定期的に行う。さらに、必要に応じて随時取得する機能を備えていてもよい。ユーザの位置は、例えば地名や緯度経度などの情報としてデータベース１２８に登録し、蓄積する。ここで蓄積した位置情報は、後述の行動モデル構築の際に使用する。
【０００８】
（行動モデルの構築）
次に、図３（ａ）のフローチャートを用いて、本実施形態の対面支援システムがユーザの行動モデルを構築する様子を説明する。
最初に、データベース１２８に蓄積した位置情報を用いてユーザの行動パターンを把握する（Ｓ３１１）。位置情報は、例えば１５分ごとなど、定期的に取得されているので、データベース１２８に蓄積したユーザの位置情報の履歴から、同じ位置情報が続いている場合には「停止」の状態、位置情報が切り替わった場合には「移動」の状態であると判断する。そして、ユーザの状態が「停止」から「移動」に切り替わり、「移動」から再び「停止」に切り替わった場合に、その期間の最初の位置情報から最後の位置情報までをひとつの行動パターンとして把握する。
【０００９】
次に、把握した行動パターンを絞り込む（Ｓ３１２）。これは、後述する行動モデル構築の際、把握したすべての行動パターンを使用すると、行動パターンの数が膨大なために処理時間がかかるなどの問題が考えられるためである。具体的には、例えば次の（Ａ）〜（Ｄ）の方法で行動パターンの絞り込みを行う。なお、行動パターンの絞り込み方法は（Ａ）〜（Ｄ）に限定されず、他の方法を用いてもよい。
（Ａ）把握した行動パターンを、ユーザがその行動パターンをとった回数の多い順に、閾値（例えば１０個など）に達するまで選択する。
（Ｂ）把握した行動パターンの数を、ユーザがその行動パターンをとった回数の多い順に加算してゆき、全体の行動パターン数の中で閾値（例えば７０％など）に達するまで選択する。
（Ｃ）把握した行動パターンを、ユーザがその行動パターンをとった時間の長い順に、閾値（例えば１０個など）に達するまで選択する。
（Ｄ）把握した行動パターンの時間を、ユーザがその行動パターンをとった時間の長い順に加算してゆき、全体の時間の中で閾値（例えば７０％など）に達するまで選択する。
【００１０】
次に、絞り込んだ行動パターンを用いて、ユーザの行動モデルを構築する（Ｓ３１３）。行動モデルの構築は、例えば、次の（１）や（２）の方法で行う。なお、行動モデルの構築方法は（１）や（２）に限定されず、他の方法を用いてもよい。
（１）遺伝的アルゴリズムを用いた確率モデルの構築
この方法では、遺伝的アルゴリズムを用いて、各行動パターンから他の行動パターンへ推移する確率を求めることにより、ユーザの行動モデルを確率モデルとして構築する。
まず、推移確率を行列で表現した個体の集団を発生させる。例えば、乱数を用いて一定の数（例えば１０００個）の個体集団を発生させる。
次に、個体の評価を行い、各個体がどの程度ユーザの行動をモデル化できているかの評価値を計算する。個体の評価を行うにあたっては、あるユーザのある時刻における行動パターンを入力し、個体が表現する推移確率行列を用いて次の時刻にどの行動パターンをとっているかという確率を計算し、それを実際のデータと照合することで、各個体を評価する。ここで使用する実際のデータは、例えば、ユーザの位置情報の履歴からさまざまな時刻における行動パターンを、乱数を用いて一定の数だけテストデータとして選択する。
各個体の評価値に応じた確率や評価値の順序、評価値の大小などを用いて、２つもしくは１つの個体を集団の中から選択し、遺伝的アルゴリズムにおける交叉もしくは突然変異とよばれる処理を行い、新たな個体を発生させる。この作業を集団の数と同じになるまで繰り返し、次世代の個体集団を発生させる。
新たに発生した集団の各個体について、再び個体の評価を行う。この作業を繰り返し、世代数が閾値に達したときもしくは個体の評価値が閾値に達した際に、遺伝的アルゴリズムによる学習のサイクルを終了する。
【００１１】
（２）遺伝的プログラミングを用いた記述的モデルの構築
前述の（１）の方法では、ユーザの行動はその一つ前の行動のみに関連があるという前提で行動モデルを構築しているが、（２）の方法では、ユーザの行動はその一つ前の行動からさらにさかのぼった行動までが関連しているという前提で行動モデルを構築する。
まず、（１）の遺伝的アルゴリズムと同様に、乱数を用いて一定の数（例えば１０００個）の個体集団を発生させる。ここで個体とは、ベクトルを表現するプログラムであり、例えば、位置情報を緯度経度として数値的に表現したものを引数とするプログラムである。
次に、個体の評価を行い、各個体がどの程度ユーザの行動をモデル化できているかの評価値を計算する。個体の評価を行うにあたっては、あるユーザのある時刻における行動パターンおよびその時刻からさかのぼったｎ個のパターンを入力し、個体が表現するプログラムを用いて次の時刻にどの行動パターンをとっているかというベクトルを計算し、それを実際のデータと照合することで、各個体を評価する。
各個体の評価値に応じた確率や評価値の順序、評価値の大小などを用いて、２つもしくは１つの個体を集団の中から選択し、遺伝的プログラミングにおける交叉もしくは突然変異とよばれる処理を行い、新たな個体を発生させる。この作業を集団の数と同じになるまで繰り返し、次世代の個体集団を発生させる。
新たに発生した集団の各個体について、再び個体の評価を行う。この作業を繰り返し、世代数が閾値に達したときもしくは個体の評価値が閾値に達した際に、遺伝的プログラミングによる学習のサイクルを終了する。
【００１２】
本実施形態の対面支援システムでは、前述の（１）や（２）などの方法によって行動モデルを構築し、構築した行動モデルをデータベース１２８に登録する。なお、ユーザの位置情報は常に蓄積されているため、図３（ａ）のフローチャートに示す処理を定期的（例えば１日に１回）に行い、行動モデルを更新する。
また、ユーザの行動パターンは曜日および時間帯などに応じて異なると考えられるため、行動モデルの構築にあたっては、行動パターンを曜日および時間帯ごとに区切り、各曜日の各時間帯に応じた行動モデルも構築するとよい。これにより、ユーザの位置を予測する際に、位置を予測したい日時と同一の曜日および同一の時間帯における行動モデルを選択することができ、より正確な予測が可能となる。
【００１３】
（位置の予測）
次に、図３（ｂ）のフローチャートを用いて、本実施形態の対面支援システムがユーザの位置を予測する様子を説明する。
ここでは、一例として、ユーザＡがユーザＢと対面の機会を持つことを希望している場合について説明する。なお、ユーザＢは、前述の位置情報を送信できる携帯情報端末を常時携帯しており、ユーザＢの行動モデルがデータベース１２８に構築されているとする。
【００１４】
ユーザＡは、前述した図２のスケジュール作成ページと同様のＷｅｂページを用いて、ユーザＢとの対面を希望する日時を入力する。このユーザＡからの入力は、携帯情報端末１１２のほか、パソコンなどの端末からも行うことができる。本実施形態の対面支援システムでは、対面希望日として本日または翌日以降の日を入力し、対面希望日が本日の場合は対面希望時刻として現在より後の時刻を、対面希望日が翌日以降の場合には任意の時間帯を入力することができる。入力した対面希望日時は管理サーバ１２２が受信する（Ｓ３２１）。
次に、対面支援システムは、対面希望日時におけるユーザＢのスケジュールをデータベース１２８から検索する（Ｓ３２２）。
対面希望日時にスケジュールがある場合、そのスケジュールの場所をそのままユーザＢの予測位置としてユーザＡに送信する（Ｓ３２７）。
対面希望日時にスケジュールがない場合、対面希望日時までのユーザＢのスケジュールをデータベース１２８から検索する（Ｓ３２３）。対面希望日が本日であれば、現在の時刻から対面希望時刻までのスケジュールを検索し、対面希望日が翌日以降であれば、対面希望日の対面希望時間帯までのスケジュールを検索する。なお、上記に該当するスケジュールが複数ある場合も考えられるので、対面希望時刻または対面希望時間帯にもっとも近い時間のスケジュールを検索するものとする。
対面希望日時までのスケジュールがある場合、そのスケジュールの終了時刻と場所をもとに、データベース１２８を検索してユーザＢの行動モデルを選択し、対面希望日時におけるユーザＢの位置を予測する（Ｓ３２６）。なお、この場合の具体的な予測方法については後述する。
【００１５】
対面希望日時までのスケジュールがない場合、対面希望日が本日であるかの判断を行う（Ｓ３２４）。
対面希望日が本日の場合、ユーザＢの最近の位置情報をデータベース１２８から参照し（Ｓ３２５）、その位置情報をもとに、データベース１２８を検索してユーザＢの行動モデルを選択し、対面希望日時におけるユーザＢの位置を予測する（Ｓ３２６）。なお、この場合の具体的な予測方法については後述する。
また、対面希望日が翌日以降の場合、データベース１２８を検索して対面希望日時と同一曜日および同一時間帯のユーザＢの行動モデルを選択し、対面希望日時におけるユーザＢの位置を予測する（Ｓ３２６）。なお、この場合は、対面希望日時の曜日および時間帯に対応する行動モデルを選択するのみでよく、後述の予測方法を用いる必要はない。
最後に、ユーザＢの予測位置をユーザＡの携帯情報端末１１２やパソコンなどに送信する（Ｓ３２７）。ユーザＡは、図２のスケジュール作成ページと同様のＷｅｂページで、ユーザＢの予測位置を参照することができる。
【００１６】
図３（ｂ）のフローチャートにおいて、Ｓ３２６でのユーザＢの位置の予測は、具体的には次のような方法で行う。
ユーザＢの行動モデルが前述（１）の確率モデルとして構築されている場合には、対面希望日時にもっとも近いスケジュールの終了時刻（対面希望日が本日であって、対面希望日時までのスケジュールがない場合には現在の時刻）と対面希望日時との差から、推移確率行列を積算する回数ｎを求め、対面希望日時にもっとも近いスケジュールの場所（対面希望日が本日であって、対面希望日時までのスケジュールがない場合には現在の位置）からｎステップ後のユーザＢの位置を予測する。この場合、対面希望日時におけるユーザＢの位置情報が複数予測され、ユーザＡには、それぞれの予測位置とともに、ユーザＢがそれぞれの予測位置にいる確率が提示される。
また、ユーザＢの行動モデルが前述（２）の記述的モデルとして構築されている場合には、ユーザＢの現在の位置情報および現在からさかのぼったｉ個の位置情報から、次の位置情報を予測する。予測した位置情報、現在の位置情報、および現在からさかのぼったｉ−１個の位置情報から、さらに次の位置情報を予測する。この作業を繰り返すことにより、現在の時刻と対面希望時刻との差から、ｎステップ後のユーザＢの位置情報を予測する。この場合、対面希望日時におけるユーザＢの位置情報が一つ予測され、ユーザＡには、その予測位置とともに、ユーザＢがその位置にいる確からしさが確率として提示される。
【００１７】
【発明の効果】
本発明の対面支援システムは、あるユーザが他のユーザと今後対面することを希望している場合に、対面を希望された側のユーザの対面希望日時における位置を予測して、対面を希望する側のユーザに提示することにより、対面する機会を持てるか否かの判断を支援したり、対面する日程及び場所の決定を支援したりすることができ、ユーザ同士のコミュニケーションを活性化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態の対面支援システムの構成を表す図である。
【図２】対面支援システムのスケジュール作成ページの例を示す図である。
【図３】（ａ）対面支援システムがユーザの行動モデルを構築する様子を説明したフローチャートである。
（ｂ）対面支援システムがユーザの位置情報を予測する様子を説明したフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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