"行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する情報取得部と、前記第1の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析する関連性解析部と、前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成する提示情報生成部とを備える情報処理装置。前記第1の行動情報および前記行動に関して前記ユーザが入力した情報である第2の行動情報を組み合わせて統合された行動情報を生成する行動解析部をさらに備え、前記情報取得部は、前記第2の行動情報を取得し、前記関連性解析部は、前記統合された行動情報を用いて前記関連性を解析する、請求項1に記載の情報処理装置。前記行動解析部は、前記第2の行動情報を時間軸上で離散化し、欠落している部分の情報を前記第1の行動情報を用いて補完することによって前記統合された行動情報を生成する、請求項2に記載の情報処理装置。前記行動解析部は、一般的なユーザの行動、前記ユーザの行動の習慣性、または物理的制約のうちの少なくとも1つを用いて前記欠落している部分の情報を補完する、請求項3に記載の情報処理装置。前記情報取得部は、ユーザが前記満足度を1または複数の基準で評価した情報を前記満足度情報として取得する、請求項1に記載の情報処理装置。前記情報取得部は、前記ユーザが他のサービスのために入力した情報である他サービス情報を取得し、前記関連性解析部は、前記他サービス情報を用いて前記関連性を解析する、請求項1に記載の情報処理装置。前記関連性解析部は、前記他サービス情報に含まれる前記ユーザの発言の頻度または内容のうちの少なくとも1つから前記満足度を抽出する、請求項6に記載の情報処理装置。前記提示情報生成部は、前記満足度がより高い、またはより低い前記行動を示す情報を生成する、請求項1に記載の情報処理装置。前記提示情報生成部は、前記ユーザの将来の満足度をより高くすると推定される行動を示す推薦行動情報を生成する、請求項1に記載の情報処理装置。前記情報取得部は、前記推薦行動情報を提示された前記ユーザが実際に選択した行動を示すフィードバック情報を取得し、前記関連性解析部は、前記フィードバック情報を前記ユーザの嗜好を示す情報として用いて前記関連性を解析する、請求項9に記載の情報処理装置。前記関連性解析部は、前記行動のパターンである行動パターンについて前記関連性を解析する、請求項1に記載の情報処理装置。前記提示情報生成部は、前記ユーザの将来の満足度をより高くすると推定される前記行動パターンを示す情報を生成する、請求項11に記載の情報処理装置。前記提示情報生成部は、前記ユーザと他のユーザとの前記行動パターンおよび前記満足度の比較結果を示す情報を生成する、請求項11に記載の情報処理装置。前記情報取得部は、前記行動に関するユーザの目標の情報である目標情報を取得し、前記提示情報生成部は、前記目標情報を用いて、前記満足度がより高い前記行動によって達成される前記目標をより高く評価する情報を生成する、請求項1に記載の情報処理装置。行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得することと、前記第1の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析することと、前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成することとを含む情報処理方法。行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する機能と、前記第1の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析する機能と、前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成する機能とをコンピュータに実現させるためのプログラム。しかしながら、上記のような行動の情報の利用は、例えば統計的に算出された運動量や消費カロリーの基準値、一般的なユーザの思考パターンなどに基づくもので、必ずしもサービスの提供を受けるユーザ個人の事情や特性を考慮したものとはいえない。それゆえ、認識されたユーザの行動の情報を利用したサービスの提供によってユーザの満足度を高めるという点では、なお改善の余地があった。そこで、本開示では、ユーザがより高い満足度を得られる行動をとることを助けることが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理システムおよびプログラムを提供する。本開示によれば、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、および上記行動を含む期間についての上記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する情報取得部と、上記第1の行動情報、および上記満足度情報を用いて上記行動と上記満足度との間の関連性を解析する関連性解析部と、上記関連性に基づき上記ユーザの行動に影響する情報を生成する提示情報生成部とを含む情報処理装置が提供される。また、本開示によれば、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、および上記行動を含む期間についての上記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得することと、上記第1の行動情報、および上記満足度情報を用いて上記行動と上記満足度との間の関連性を解析することと、上記関連性に基づき上記ユーザの行動に影響する情報を生成することとを含む情報処理方法が提供される。さらに、本開示によれば、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、および上記行動を含む期間についての上記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する機能と、上記第1の行動情報、および上記満足度情報を用いて上記行動と上記満足度との間の関連性を解析する機能と、上記関連性に基づき上記ユーザの行動に影響する情報を生成する機能とをコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。本開示によれば、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動と、その行動を含む期間についてのユーザの満足度との関係が解析される。ユーザの行動に影響する情報を生成するにあたり、この関係に基づいて情報を生成することで、ユーザ個人の事情や特性を反映した情報が生成されうる。かかる情報を提示することによって、ユーザが高い満足度を得られる行動をとることをより効果的に助けることができる。以上説明したように本開示によれば、ユーザがより高い満足度を得られる行動をとることを助けることができる。以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。なお、説明は以下の順序で行うものとする。1.第1の実施形態1-1.情報処理システムの構成1-2.処理の流れ1-3.情報入力の例1-4.情報提示の例2.第2の実施形態3.ハードウェア構成4.補足1.第1の実施形態以下、本開示の第1の実施形態について説明する。以下の説明では、まず、図1~図3を参照して、本実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。次いで、図4および図5を参照して、本実施形態における処理の流れについて説明する。さらに、図6~図11を参照して、本実施形態における情報入力の例について説明し、最後に図12~図19を参照して、本実施形態における情報提示の例について説明する。1-1.情報処理システムの構成まず、本実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。以下の説明では、情報処理システムの構成が、3つの図を参照して説明される。図1は、情報処理システムの構成を概略的に説明するための図であり、図2は、図1に示す構成をより詳細に説明するための図である。図3は、図1および図2に示す構成を機能ブロック図によって表現した図である。1-1-1.概略的な説明図1は、本開示の第1の実施形態に係る情報処理システムの構成を概略的に説明するための図である。本実施形態において、情報処理システム10は、モバイル装置20およびサーバ装置30を含む。モバイル装置20は、ユーザによって携帯される装置である。モバイル装置20は、サーバ装置30との関係においてはクライアントにあたる。モバイル装置20は、ユーザの活動の情報を取得し、サーバ装置30に送信する。また、モバイル装置20は、サーバ装置30から受信した情報をユーザに提示する。なお、モバイル装置20は、かかる機能を実現しうるであれば、一般的にモバイル装置と呼ばれるものには限られない。つまり、モバイル装置20は、スマートフォンや携帯電話以外にも、タブレット型やノート型などのPCPersonalComputer、ゲーム機、PDAPersonalDigitalAssistantなど、各種の装置でありうる。また、モバイル装置20の機能は、必ずしも単一の装置によって実現されなくてもよい。例えば、センサデータから認識される情報21を取得する機能はユーザが携帯するスマートフォンによって実現され、ユーザが入力した情報22を取得する機能、およびユーザに情報を提示する機能はユーザのデスクトップ型のPCによって実現される、といったように、各機能がそれぞれ別の装置によって実現されてもよい。一方、サーバ装置30は、クライアントであるモバイル装置20から受信した情報を蓄積および解析する解析部分と、解析の結果に基づいて情報を生成するUIUserInterface部分とを有する。ここで生成された情報は、モバイル装置20に送信され、ユーザに提示される。図示された例では、モバイル装置20とサーバ装置30とが1:1の関係になっているが、サーバ装置30は、複数のユーザによって利用される複数のモバイル装置20と通信してもよい。なお、サーバ装置30は、かかる機能を実現しうるものであれば、いかなる形態の装置であってもよい。例えば、サーバ装置30は、単一の装置であってもよく、ネットワーク上の複数の装置に分散したリソースの集合体であってもよい。モバイル装置20において取得される情報は、センサデータから認識される情報21と、ユーザが入力する情報22とを含む。ここで、センサデータから認識される情報21は、行動認識情報21aと、活動量推定情報21bとを含む。センサデータとして検出されるユーザの加速度や位置の情報からは、例えば特開2010-198595号公報に記載されている技術のように、公知のアルゴリズムを用いたエンジンによって、ユーザの行動や活動量を認識または推定することが可能である。一方、ユーザが入力する情報22は、目標情報22aと、気分疲労度情報22bと、活動情報22cと、フィードバック情報22dとを含む。目標情報22aは、ユーザが活動を通じて達成したいと考えている目標、例えば運動量や消費カロリーなどである。気分疲労度情報22bは、ユーザの主観的な満足度の指標である。活動情報22cは、今入力時何をしているか、誰といるか、といったような、いわばユーザ自身が活動に与えるラベルの情報である。フィードバック情報22dは、後述するように情報処理システム10によって提示された行動に対するユーザのフィードバックの情報である。モバイル装置20において入力されたこれらの情報は、随時、または定期的にサーバ装置30に送信される。サーバ装置30では、モバイル装置20においてセンサデータから認識される情報21が、行動データ31として蓄積される。また、モバイル装置20においてユーザが入力する情報22が、入力データ32として蓄積される。さらに、サーバ装置30には、他サービスAPIApplicationProgramminginterface25から取得されるデータが、他サービスデータ33として蓄積される。他サービスデータ33は、例えばユーザがネットワーク上のコミュニケーションサービスで発言したログの内容などでありうる。次に、サーバ装置30において、行動データ31、入力データ32、および他サービスデータ33として蓄積されたデータが解析される。ここで解析されるデータは、単一のユーザに関するデータに限られず、複数のユーザに関するデータであってもよい。つまり、サーバ装置30は、複数のモバイル装置20と通信し、複数のユーザに関するデータを蓄積および解析してもよい。サーバ装置30におけるデータの解析には、関連性解析エンジン34、高次活動推定エンジン35、および典型パターン抽出エンジン36などのエンジンが用いられうる。関連性解析エンジン34は、行動データ31、入力データ32、および他サービスデータ33を統合的に解析することによって、ユーザの行動と、その行動を含む期間についてのユーザの満足度との関係を解析する。高次活動推定エンジン35は、例えば特開2011-81431号公報に記載されている技術のように、公知のアルゴリズムを用いて、仕事や買い物、仕事などのユーザのより高次の行動を推定する。典型パターン抽出エンジン36は、ユーザの行動の典型的なパターンを抽出する。さらに、サーバ装置30は、関連性解析エンジン34の解析結果に基づいて内部モデル37を生成および更新し、内部モデル37に基づいて、コンテクストベース情報提示エンジン38を用いてユーザに提示するコンテクストベースの行動に関する情報を生成してもよい。サーバ装置30は、以上の解析の結果を元に、行動パターン、関連性、コンテクストに合った行動選択肢などを提示する情報39を、ユーザに提示する情報として生成する。この情報39は、モバイル装置20に送られ、ユーザに提示される。ここで、情報39が送られるモバイル装置20第2のモバイル装置は、必ずしも、サーバ装置20にユーザの行動に関する情報を送信したモバイル装置20第1のモバイル装置と同一の装置には限られない。例えば、第2のモバイル装置は、第1のモバイル装置を使用するユーザの家族が使用するモバイル装置20であり、家族からユーザへの助言という形で情報39がユーザに間接的に提供されてもよい。1-1-2.より詳細な説明図2は、本開示の第1の実施形態に係る情報処理システムの構成をより詳細に説明するための図である。上述のように、本実施形態において、情報処理システム10は、モバイル装置20およびサーバ装置30を含む。モバイル装置20は、センサ210と、行動自動認識モジュール220と、アプリケーション230と、通信モジュール240とを含む。サーバ装置30は、通信モジュール310と、DBDatabase320と、ログデータ解析部330と、情報提示部340とを含む。センサセンサ210は、モーションセンサ211および位置センサ213を含む。ここで、モーションセンサ211は、例えば、3軸加速度センサ加速度センサ、重力検知センサ、落下検知センサなどを含むや3軸ジャイロセンサ角速度センサ、手振れ補正センサ、地磁気センサなどを含むなどを含み、ユーザが行動した際の加速度の変化や重力軸周りの回転などを検出する。位置センサ213は、GPSGlobalPositioningSystem、無線LANLocalAreaNetwork、または携帯網などを用いて、ユーザの位置を検出する。センサ210は、さらに、モバイル装置20の操作ログを取得して装置を使っていたかどうか、どのアプリケーションを使っていたかなどの情報を検出したり、温度、湿度、周辺音、明るさなどを検出したりしてもよい。センサ210は、検出された情報を行動自動認識モジュール220に提供する。行動自動認識モジュール行動自動認識モジュール220は、行動認識エンジン221、位置取得モジュール223、およびローカル行動ログDB225を含む。行動自動認識モジュール220は、例えば、モバイル装置20のCPUCentralProcessingUnit、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemoryなどによって実現されうる。ここで、行動認識エンジン221は、例えば特開2010-198595号公報に記載されているようなアルゴリズムを用いてユーザの行動や活動量を認識するエンジンである。行動認識エンジン221は、例えば、歩く、走る、ジャンプ、立つ、座る、自転車、車、エレベータ、電車、バスなどの行動の種類や、活動量、歩数、ピッチなどの活動の強度を認識する。位置取得モジュール223は、位置センサ213の検出結果から、ユーザの位置を取得する。位置取得モジュール223は、位置の精度を向上するため、位置センサ213の検出結果にノイズ除去を施してもよい。位置取得モジュール223は、例えば、緯度、経度、移動速度、高度屋外であるか、屋内であるかなどの情報を、ユーザの位置に関する情報として取得する。ローカル行動ログDB225は、行動認識エンジン221および位置取得モジュール223によって取得されたユーザの行動に関する情報を、ログとして一時的に蓄積するデータベースである。行動自動認識モジュール220は、認識したユーザの行動に関する情報をアプリケーション230のロジック部231に提供する。この情報は、図1で説明された情報21にあたる。なお、センサ210および行動自動認識モジュール220は、アプリケーション230および通信モジュール240とは別の装置に分離されていてもよい。この場合、上記の情報は、それぞれの装置の通信モジュールを用いた通信を介して、行動自動認識モジュール220からロジック部231に提供されうる。アプリケーションアプリケーション230は、例えばモバイル装置20のCPU、RAM、ROMなどによって実行されるプログラムによって提供されるアプリケーションである。アプリケーション230は、ロジック部231、表示部233、およびアプリケーションローカルDB235を含む。ここで、ロジック部231は、アプリケーション230の情報の入出力を制御するロジックを提供する。例えば、ロジック部231は、行動自動認識モジュール220から提供された情報を、サーバ装置30に送信するために通信モジュール240に転送する。また、ロジック部231は、表示部233が提供するUIによって入力された情報をアプリケーションローカルDB235に一時的に蓄積したり、アプリケーションローカルDB235から読み出して通信モジュール240に提供したりする。さらに、ロジック部231は、通信モジュール240がサーバ装置30から受信したユーザへの提示情報を、表示部233に提供する。表示部233は、アプリケーション230による情報の取得、および情報の提示を実行する。表示部233は、モバイル装置20のディスプレイへの画像の表示を制御したり、モバイル装置20のタッチパネルやキーボードなどの入力装置を介してユーザが入力した情報を取得したりする。ここで取得される情報は、図1で説明された情報22にあたる。表示部233は、行動入力UI233a、満足度入力UI233b、情報提示UI233c、および他サービスアカウント連携モジュール233dを含む。行動入力UI233aは、ユーザが行動に関する情報を入力するためのUIである。行動入力UI233aは、例えば、ユーザがその時に何をしているか、または過去例えば夜に情報を入力する場合、その日の昼などのある時点に何をしていたかという行動ラベルの情報を取得する。この行動ラベルの情報は、例えば仕事、食事、起きた、寝た、勉強、家事など、その時点でのユーザの行動を特定する情報である。行動ラベルの情報は、所定の項目からの選択によって入力される他、ユーザが任意に追加した項目からの選択によって入力されてもよい。また、行動入力UI233aは、ユーザがその時に誰といるか、または過去のある時点で誰といたかという情報を取得してもよい。さらに、行動入力UI233aは、ユーザが行動を通じて達成する目標の情報を取得してもよい。行動入力UI233aは、これらの情報を、入力された時刻、または入力によって指定された時刻の情報と関連付けて、ロジック部231に提供しうる。なお、行動入力UIの具体的な例については、情報入力の例として後述する。満足度入力UI233bは、行動自動認識モジュール220によって認識された行動を含む期間についてのユーザの満足度の情報を入力するためのUIである。満足度入力UI233bは、例えば、ユーザが情報入力時の行動、または過去のある時点の行動に対して感じる満足度を、段階的評価などの形で取得する。ここで、ユーザの入力した満足度の情報は、必ずしも入力時点についての満足度を表すとは限らず、例えば朝に感じる満足度が前日の行動の影響を大きく受けるように、入力以前のいずれかの期間についての満足度を表す情報であるといえる。満足度を表現するための定義や尺度は、さまざまに設定されうる。例えば、満足度は、ストレス、幸福度、頭すっきり度、眠気、疲れ、集中力、気分などの基準によって表現されうる。ユーザは、このような基準のうちの1つを選択してもよいし、複数の基準を組み合わせて用いてもよい。また、ユーザは、それぞれの基準について満足度を入力してもよいし、複数の基準のトータルスコアとして満足度を入力してもよい。また、満足度入力UI233bは、ユーザによって入力されたコメントやメモを取得してもよい。コメントやメモなどの文字情報からも、例えばフィルタリングによってユーザの行動や満足度に関する情報を抽出することが可能である。満足度入力UI233bは、これらの情報を、入力された時刻、または入力によって指定された時刻の情報と関連付けて、ロジック部231に提供しうる。なお、満足度入力UI233bの具体的な例については、情報入力の例として後述する。情報提示UI233cは、ユーザに行動に関する情報を提示するためのUIである。上述のように、モバイル装置20において取得された情報は、サーバ装置30で解析され、解析の結果に基づいてユーザに提示するための情報が生成される。情報提示UI233cは、この情報をロジック部231から取得して、ユーザに提示するUIである。情報提示UI233cは、例えば、ユーザにとって望ましい行動の情報を、例えば只今のおすすめアクティビティまたはあなたのベスト行動などとしてユーザに提示してもよい。また、情報提示UI233cは、ユーザの行動のパターンについての情報を、例えば今日のアクティビティまたはあなたの理想行動プランなどとしてユーザに提示してもよい。さらに、情報提示UI233cは、ユーザの行動のパターンに関連する他のユーザの行動パターンについての情報を、例えば似た人の最近のアクティビティなどとしてユーザに提示してもよい。加えて、情報提示UI233cは、提示された情報に対するユーザからのフィードバックを入力するためのUIを含み、取得されたフィードバックの情報をロジック部231に提供してもよい。なお、情報提示UI233cの具体的な例については、情報提示の例として後述する。他サービスアカウント連携モジュール233dは、ユーザが他のサービスで入力した情報を、例えば他のサービスにおけるユーザのアカウント情報を用いて他サービスAPI250にアクセスすることによって取得する。ここでいう他のサービスは、例えばユーザが発言としてテキストデータを入力するコミュニケーションサービス、またはソーシャルサービスのようなものでありうる。他サービスアカウント連携モジュール233dは、例えば他サービスにおいてユーザの発言がされた時刻、発言の内容などの情報をログとして取得して、ロジック部231に提供する。アプリケーションローカルDB235は、例えばモバイル装置20のストレージ装置によって実現される。アプリケーションローカルDB235は、アプリケーション230においてユーザの入力から取得された情報を一時的に蓄積する。アプリケーションローカルDB235は、手入力行動ログ235a、手入力満足度ログ235b、および他サービスログ235cを含む。これらのDBは、それぞれ、表示部233の行動入力UI233a、満足度入力UI233b、および他サービスアカウント連携モジュール233dによって取得された情報を蓄積するデータベースである。通信モジュール通信モジュール240,310は、モバイル装置20とサーバ装置30との間の通信のためのモジュールである。通信モジュール240,310は、例えばモバイル装置20とサーバ装置30との間の通信ネットワークの種類に応じた各種の通信装置によって実現されうる。サーバ装置のDBDB320は、例えばサーバ装置30のストレージ装置によって実現される。DB320は、モバイル装置20から取得されたデータ、このデータを解析した結果のデータ、および解析に用いられるその他のデータを格納するデータベースである。DB320は、元データ321、解析後データ323、および知識データ325を含む。なお、DB320に格納される情報と図1で説明されたデータとの対応としては、行動ログ321aが行動データ31に、手入力行動ログ321bおよび手入力満足度ログ321cが入力データ32に、他サービスログ321dが他サービスデータ33に、ユーザ行動モデル323cおよびユーザクラスタリングモデル323dが内部モデル37に、それぞれ対応しうる。元データ321は、行動ログ321a、手入力行動ログ321b、手入力満足度ログ321c、および他サービスログ321dを含む。このうち、行動ログ321aには、モバイル装置20の行動自動認識モジュール220によって取得されたユーザの行動に関する情報、つまり行動認識アルゴリズムによって自動的に認識されたユーザの行動の情報が蓄積される。手入力行動ログ321bには、モバイル装置20の行動入力UI233aによって取得されたユーザの行動に関する情報、つまりユーザが自ら入力した行動ラベルや誰といるかの情報などが蓄積される。手入力満足度ログ321cには、モバイル装置20の満足度入力UI233bによって取得されたユーザの満足度に関する情報が蓄積される。他サービスログ321dには、モバイル装置20の他サービスアカウント連携モジュール233dによって取得された他サービスのログなどの情報が蓄積される。解析後データ323は、元データ321をログデータ解析部330が解析した結果のデータであり、統合行動満足度ログ323a、高次行動ログ323b、ユーザ行動モデル323c、およびユーザクラスタリングモデル323dを含む。このうち、統合行動満足度ログ323aは、元データ321に含まれる各種のログを統合したログである。高次行動ログ323bは、元データ321をもとに推定されたユーザのより高次の行動のログである。ここで、より高次の行動とは、例えば仕事や買い物など、何らかの目的をもって比較的長時間にわたって行われる行動のことである。ユーザ行動モデル323cは、ユーザの行動が分類されるモデルであり、例えばユーザごとの典型パターンや習慣性を反映した複数の種類の行動モデルが存在しうる。ユーザクラスタリングモデル323dは、サーバ装置30が複数のユーザの行動や満足度に関する情報を収集する場合に、例えば行動または満足度の傾向が類似しているユーザをグルーピングしたモデルである。知識データ325は、ログデータ解析部330における解析のために予め用意されるデータである。知識データ325は、行動知見データ325aを含む。行動知見データ325aは、例えば、1週間寝ないことはない、1万キロ歩き続けることはないなどのような、一般的なユーザの行動や物理的な制約、いわば行動の常識のデータである。行動知見データ325aは、例えば活動の種類と活動強度ごとに定義されうる。なお、DB320に格納されるデータの一部または全部は、サーバ装置30の外部、例えばネットワーク上の仮想的なストレージに格納されてもよい。すなわち、サーバ装置30は、必ずしも、DB320のデータが格納されたストレージ装置を有していなくてもよい。ログデータ解析部ログデータ解析部330は、例えばサーバ装置30のCPU、RAM、ROMなどによって実現される。ログデータ解析部330は、行動ログクラスタリングエンジン331、高次行動推定エンジン333、および満足度行動ログ関連性解析エンジン335を含む。なお、ログデータ解析部330は、図1で説明された高次行動推定エンジン35、典型パターン抽出エンジン36、および関連性解析エンジン34に対応する機能を含む。ここで、行動ログクラスタリングエンジン331は、DB320に格納された行動ログ321aと手入力行動ログ321bなどを用いて、ユーザの行動ログをクラスタリングする。行動ログクラスタリングエンジン331は、手入力行動ログ321bを時間軸上で離散化し、情報が欠落している部分を、行動ログ321aを用いて補完することによって、これらの情報を統合してもよい。また、行動ログクラスタリングエンジン331は、知識データ325として格納されている一般的なユーザの行動や物理的制約、または過去の統合行動満足度ログ323aに反映されているユーザの行動の習慣性を用いて、手入力行動ログ321bの欠落部分の情報を補完してもよい。高次行動推定エンジン333は、例えば特開2011-81431号公報に記載されているような技術を用いてユーザの高次の行動を推定する。満足度行動ログ関連性解析エンジン335は、例えばDB320に格納された統合行動満足度ログ323aなどを用いて、ユーザの行動とユーザの主観的な満足度との関係を解析する。ログデータ解析部330は、解析によって得られたデータを、解析後データ323として再びDB320に格納する。なお、ログデータ解析部330の処理については、後述する処理の流れの説明においてより詳細に説明する。情報提示部情報提示部340は、例えばサーバ装置30のCPU、RAM、ROMなどによって実現される。情報提示部340は、コンテクスト推定エンジン341、マッチングエンジン343、および情報可視化エンジン345を含む。なお、情報提示部340は、図1で説明されたコンテクストベース情報提示エンジン38に対応する機能を含む。ここで、コンテクスト推定エンジン341は、例えばDB320に格納された解析後データ323を用いて、ユーザの行動のコンテクストを推定する。マッチングエンジン343は、例えば、満足度行動ログ関連性解析エンジン335が解析したユーザの行動と満足度との関連性に基づいて推薦される行動と、モバイル装置20から新たに取得された情報によって示されるユーザの現在の状況とをマッチングさせ、ユーザの現在の状況に合った行動を推薦する情報を生成する。情報可視化エンジン345は、情報提示部340において生成された情報を、提示されたユーザが理解しやすいような形式に変換する。例えば、情報可視化エンジン345は、生成された情報をスコアの数値やグラフなどの形式に変換する。1-1-3.機能ブロック図3は、本開示の第1の実施形態に係る情報処理システムの機能構成を示すブロック図である。このブロック図は、図1および図2において示された構成を機能ブロックによって表現した図である。情報処理システム10は、モバイル装置20と、サーバ装置30とを含む。モバイル装置20は、センサ101、行動認識部103、入力部105、他サービス情報取得部107、および出力部117を含む。サーバ装置30は、情報取得部109、行動解析部111、関連性解析部113、および提示情報生成部115を含む。センサ101は、上記のセンサ210に対応する機能である。センサ101は、ユーザの加速度や位置などの情報を検出し、この情報を行動認識部103に提供する。センサ101の機能は、モバイル装置20に搭載されるモーションセンサまたは位置センサなどのセンサによって実現されうる。行動認識部103は、上記の行動自動認識モジュール220に対応する機能である。行動認識部103は、センサ101から取得した情報から、行動認識アルゴリズムによってユーザの行動を認識する。行動認識部103は、モバイル装置20のCPU、RAM、ROMなどによって実現されうる。入力部105は、上記の表示部233における行動入力UI233a、満足度入力UI233bに対応する機能である。入力部105は、ユーザの満足度や、行動に対してユーザが与えたラベルなどの入力を受け付け、これらを情報として取得する。入力部105は、モバイル装置20のタッチパネルやキーボードなどの入力装置によって実現されうる。なお、入力部105による情報取得のためのUIの例については後述する。他サービス情報取得部107は、上記の表示部233における他サービスアカウント連携モジュール233dに対応する機能である。他サービス情報取得部107は、ユーザが他のサービスのために入力した他サービス情報を取得する。他サービス情報取得部107は、モバイル装置20のCPU、RAM、ROMなどによって実現されうる。情報取得部109は、サーバ装置30のCPU、RAM、ROMなどによって実現され、クライアントであるモバイル装置20からのデータを受け付けるインターフェース機能でありうる。つまり、情報取得部109は、上記の通信モジュール240,310を介して、行動認識部103、入力部105、および他サービス情報取得部107から情報を取得する。ここで取得される情報は、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、行動に関してユーザが入力した情報である第2の行動情報、行動を含む期間についてのユーザの満足度の情報である満足度情報、およびユーザが他のサービスのために入力した情報である他サービス情報を含む。情報取得部109は、さらに、後述する推薦行動を示す情報を提示されたユーザからのフィードバック情報や、行動に関するユーザの目標である目標情報を取得してもよい。情報取得部109は、これらの情報を行動解析部111および関連性解析部113に提供する。また、情報取得部109は、これらの情報を、上記のDB320に格納してもよい。行動解析部111は、上記のログデータ解析部330における行動ログクラスタリングエンジン331および高次行動推定エンジン333に対応する機能である。行動解析部111は、情報取得部109が行動認識部103および入力部105からそれぞれ取得した行動情報を統合して、統合された行動情報を生成する。行動解析部111は、サーバ装置30のCPU、RAM、ROMなどによって実現されうる。なお、行動解析部111の処理の詳細については後述する。関連性解析部113は、上記のログデータ解析部330における満足度行動ログ関連性解析エンジン335に対応する機能である。関連性解析部113は、情報取得部109および行動解析部111から取得した情報を用いて、ユーザの行動と満足度との間の関連性を解析する。関連性解析部113は、サーバ装置30のCPU、RAM、ROMなどによって実現されうる。なお、関連性解析部113の処理の詳細については後述する。提示情報生成部115は、上記の情報提示部340に対応する機能である。提示情報生成部115は、関連性解析部113が解析したユーザの行動と満足度との間の関連性に基づきユーザの行動に影響する情報を生成する。ここで、ユーザの行動に影響する情報とは、ユーザに望ましい/望ましくない行動を提示する情報のみならず、ユーザと他のユーザとの間で行動パターンと満足度との関係を比較する情報などのように、ユーザが自身の行動を選択するにあたって直接的、または間接的に影響し、ユーザがより高い満足度を得られる行動をとる助けとなる情報を意味する。提示情報生成部115は、サーバ装置30のCPU、RAM、ROMなどによって実現されうる。なお、提示情報生成部115によって生成される情報の例については後述する。出力部117は、上記の表示部233における情報提示UI233cに対応する機能である。出力部117は、上記の通信モジュール240,310を介して提示情報生成部115から取得した情報をユーザに提示する。出力部117は、モバイル装置20のディスプレイなどの出力装置によって実現されうる。以上、本実施形態に係る情報処理システムの構成について説明した。なお、以降の説明では、図3に示す各機能ブロックを用いて情報処理システム10の構成要素を参照する。1-2.処理の流れ次に、本実施形態における処理の流れについて説明する。以下の説明では、まず、図4を参照して全体的な処理の流れについて説明し、次に、図5を参照して行動解析部111の処理についてより詳しく説明し、最後に関連性解析部113の処理についてより詳しく説明する。1-2-1.全体的な流れ図4は、本開示の第1の実施形態における処理の流れの一例を示す図である。図示された例では、まず、モバイル装置20において、行動認識部103が、センサ101によって取得された情報を用いる行動認識エンジンによって行動ログを自動生成するステップS501。一方、入力部105が、アプリケーション230上で、ユーザによる手入力行動ログおよび手入力満足度ログの入力記録を受け付けるステップS503。次に、モバイル装置20で生成および記録された情報がサーバ装置30に送信され、情報取得部109がこれを取得する。サーバ装置30では、まず、行動解析部111が、ユーザの行動認識データと手入力情報による、行動ならびに主観推定、および行動モデル生成を実行するステップS505~S509。まず、行動解析部111は、手入力行動ログ321bおよび手入力満足度ログ321cを時間軸でクラスタリングするステップS505。次に、行動解析部111は、クラスタリングによって離散化された手入力行動ログ321bについて、入力がない欠落部分の情報を、その前後の手入力行動ログ321b、自動認識された行動ログ321a、および知識データ325を用いて推定するステップS507。ここで、行動解析部111は、例えば、手入力行動ログ321bからその前後の行動についての確率分布を推定する、行動ログ321aを使って高次行動として推定する、知識データ325を用いて分布関数を生成する、対象ユーザおよび類似ユーザの行動モデルを利用するなどの方法で、欠落部分の行動を推定する。欠落部分の行動は、確率値として推定されてもよい。なお、このステップS507の処理の詳細については後述する。次に、行動解析部111は、ステップS507で統合された行動ログを用いて、ユーザの行動モデルを更新するステップS509。ここで、行動モデルは、ユーザの行動が分類されるモデルであり、例えば典型パターンや習慣性を考慮していくつかの種類が用意される。行動モデルは、ベクトルモデルであってもよい。次に、関連性解析部113が、行動解析部111によって更新されたユーザの行動モデルと、情報取得部109によって取得されたユーザの満足度との関係を解析するステップS511。ここで、関連性解析部113は、例えばベイズ推定、決定木分析、相関分析、または離散化ベクトル重ね合わせなどのアルゴリズムを用いて、主観的満足度を最大化、または最小化する行動パターンを推定または抽出する。次に、提示情報生成部115が、ユーザに提示する情報を生成する。ここで、提示情報生成部115は、ステップS513~ステップS519のうちのいずれかの処理によって、ユーザに提示する情報を生成する。ステップS513において、提示情報生成部115は、ユーザの満足度が高い/低い行動パターンを提示する情報を生成する。この場合、ユーザに提示される情報には、例えばユーザに自身の行動と満足度との関係を気付かせる効果がある。ステップS515において、提示情報生成部115は、ユーザの将来の満足度を高くする行動を提示する情報を生成する。この場合、ユーザに提示される情報には、例えばユーザがより満足度の高い行動をとれるようにサポートする効果がある。ステップS517において、提示情報生成部115は、満足度を高く/低くする行動パターンがユーザに似ている他のユーザを提示する情報を生成する。この場合、ユーザに提示される情報には、例えばユーザが自身と似た他のユーザを発見することによって、似たもの同士として共感することができるという効果がある。ステップS519において、提示情報生成部115は、行動パターンがユーザと似ているが、行動パターンと満足度との関係はユーザと異なる他のユーザを提示する情報を生成する。この場合、ユーザに提示される情報には、ユーザが自身とは異なる感覚をもった他のユーザを発見することによって、そのユーザを参考にすることができるという効果がある。次に、サーバ装置30においてステップS513~ステップS519のいずれかで生成された情報が、モバイル装置20に送信される。モバイル装置20では、出力部117が、この情報を、UIを介してユーザに提示するステップS521。モバイル装置20では、提示された情報に対するフィードバック情報が、さらにユーザによって入力されてもよいステップS503。以上、本実施形態における全体的な処理の流れについて説明した。以下では、このうち行動解析部111および関連性解析部113の処理について、さらに詳細に説明する。1-2-2.行動解析部の処理図5は、本開示の第1の実施形態における行動解析部111の処理の例について説明するための図である。図示された例において、aは、入力部105によって取得された、ユーザの入力による行動履歴を示す。bは、行動認識部103によって認識されたユーザの行動ログを示す。cは、aおよびbの情報を統合した統合ログを示す。aに示される行動履歴は、ユーザによって入力された行動ラベル601を含む。行動ラベル601は、図示されているように起床、仕事、食事、運動、就寝など、ユーザが自身の行動に与えるラベルである。行動解析部111は、この行動ラベル601の情報を時間軸上に離散化する。行動ラベル601は、ユーザの手入力による情報であるため、入力がない時間帯が存在する。そこで、行動解析部111は、入力がない時間帯について、入力された行動ラベル601に基づく確率分布602を算出する。例えば、食事の行動ラベル601が入力された時刻の前後は、ユーザが食事をしていた確率が高い時間帯であるため、行動ラベル601が入力された時刻を頂点として、ユーザの行動が食事であった確率分布602を設定する。この確率分布602は、例えば、行動の種類によって異なりうる。例えば、仕事などの比較的長時間継続すると考えられる行動では、確率分布602は行動ラベル601の入力時刻の前後に比較的広く分布する。食事、運動などのさほど長時間継続しないと考えられる行動では、確率分布602は行動ラベル601の入力時刻の前後に比較的狭く分布する。また、起床、就寝などの基本的に継続しない行動では、確率分布602は行動ラベル601の入力時刻付近により狭く分布する。さらに、行動解析部111は、行動ラベル601の前後関係に基づいて、確率分布602を拡張する。例えば、比較的長時間継続すると考えられる仕事の行動ラベル601が比較的近い時刻で2回入力された場合、それぞれの入力時刻の間、ユーザの行動として仕事が継続されていた確率が高い。そこで、行動解析部111は、2つの入力時刻の間に仕事が継続されていた確率が高いことを示す確率分布602aを設定する。また、就寝の行動ラベル601の入力時刻から起床の行動ラベル601の入力時刻までは、常識的には睡眠の時間帯である。そこで、行動解析部111は、就寝および起床の間の時間帯が睡眠であった確率が高いことを示す確率分布602aを設定する。以上の結果として、行動解析部111は、睡眠、仕事、食事、運動などの連続的な行動分布604を推定する。なお、行動解析部111は、上記の解析で用いた仕事は比較的長時間継続する行動である、運動はさほど長時間継続しない行動である、就寝と起床の間は睡眠である確率が高いなどの情報を、例えば過去のユーザの行動の傾向に反映されたユーザの行動の習慣性、一般的なユーザの行動、または物理的な制約などを示す知識データ325から取得しうる。bに示される行動ログ605は、電車移動605a、静止605b、歩き605cなど、各時間帯におけるユーザの動きを示す情報を含む。行動ログ605は、自動的に取得される情報であるため、基本的にデータが切れ目なく連続している。行動解析部111は、この行動ログ605第1の行動情報を用いてユーザの行動履歴第2の行動情報を補完し、cに示す統合ログを生成する。ここでも、行動解析部111は、例えば過去のユーザの行動の傾向に反映されたユーザの行動の習慣性、一般的なユーザの行動、または物理的な制約などを知識データ325から取得して利用してもよい。例えば、図示された例では、起床と仕事の間に行動ラベル601の入力がなく、仕事がいつ始まったのか、起床と仕事との間にはどのような行動があったのかを確率分布602から推定することは難しい。ここで、行動ログ605を参照すると、この時間帯に電車移動の行動ログ605aが記録されていることがわかる。ここで、例えば起床と仕事の間の電車移動は通勤である確率が高いというような知識データ325があれば、この時間帯に通勤の行動分布604を設定することが可能である。また、図示された例では、昼ごろの食事と夕方の運動との間に行動ラベル601の入力がなく、この間の時間帯の行動を推定することが難しい。ここで、行動ログ605を参照すると、この時間帯に静止の行動ログ605bと、電車移動の行動ログ605aとが記録されていることがわかる。ここで、例えば、昼食前に仕事をしていた場合、昼食後も仕事をする確率が高い、および夕方の仕事の後の電車移動は、通勤である可能性が高いというような知識データ325があれば、この時間帯に仕事と、その後の通勤という行動分布604を設定することが可能である。このようにして、行動解析部111は、ユーザが手入力した行動履歴に、行動認識アルゴリズムによって認識された行動ログを組み合わせて、ユーザの行動を精度よく推定する統合ログを生成する。ユーザによる行動に関する情報の入力は、より回数が少なく、特定のタイミングに入力するものではない方が、ユーザの入力負担の軽減のためには望ましい。上記の行動解析部111の処理によれば、ユーザが必ずしも行動の開始と終了とを指定しなくても、その行動をしているいずれかの時点で行動ラベルを入力することによってユーザの行動を推定することが可能になる。また、ユーザが行動ラベルの入力を忘れたりしてデータが欠けたとしても、ユーザの過去の傾向や知識データからユーザの行動を推定することが可能になる。従って、ユーザの情報入力の回数がより少なくても済むようになり、ユーザの負担が軽減されうる。なお、例えば上記の特開2011-81431号公報には、ユーザの手入力情報によらずに、仕事や買い物、仕事などの高次の行動を推定する技術が記載されている。行動解析部111は、上記の処理とともに、またはこれに代えて、かかる高次行動推定の技術を利用してユーザの行動を解析してもよい。1-2-3.関連性解析部の処理次に、本開示の第1の実施形態における関連性解析部113の処理の例について説明する。関連性解析部113は、行動解析部111によって生成された統合ログ、または行動モデルと、ユーザの満足度ログ、または他サービスログとの間の関連性を解析することによって、ユーザの行動と満足度との間の関連性を解析する。以下の説明では、本実施形態における関連性解析部113の処理のいくつかの例について説明する。1日の行動パターンのランキング化例えば、関連性解析部113は、ユーザの1日の行動パターンを、ユーザの主観的な満足度に基づいてランキング化する。第1の例として、関連性解析部113は、ユーザの1日の満足度が高い日の行動モデルをユーザの満足度が高い行動の典型パターンとし、ユーザの1日の満足度が低い日の行動モデルをユーザの満足度が低い行動の典型パターンとしてもよい。ユーザの1日の満足度は、例えば、ユーザが就寝の行動ラベル601を設定した際に、ユーザに対して今日1日の満足度を入力するUIを提示することによって取得されうる。第2の例として、関連性解析部113は、ユーザの朝の満足度が高い日の前日の行動モデルをユーザの満足度が高い行動の典型パターンとし、ユーザの朝の満足度が低い日の前日の行動モデルをユーザの満足度が低い行動の典型パターンとしてもよい。ユーザの朝の満足度は、例えば、ユーザが起床の行動ラベル601を設定した際、または1日で最初にアプリケーション230を起動した際に、ユーザに対して今の満足度を入力するUIを提示することによって取得されうる。第3の例として、関連性解析部113は、ユーザの満足度の合計または平均が高い日の行動モデルをユーザの満足度が高い行動の典型パターンとし、ユーザの満足度の合計または平均が低い日の行動モデルをユーザの満足度が低い行動の典型パターンとしてもよい。ユーザの満足度の合計または平均は、ユーザがさまざまな行動ラベル601を設定する際などに、ユーザに対して今の満足度を入力するUIを提示し、これによって1日の間に取得された満足度を合計または平均することによって取得されうる。このように、関連性解析部113は、さまざまな方法でユーザの1日の満足度を取得して、この満足度によって1日の行動パターンをランキング化しうる。なお、上記の第1~第3の例は、そのいずれかが採用されてもよく、また複数が組み合わせて採用されてもよい。特定の行動と満足度との関係の抽出また、例えば、関連性解析部113は、ユーザのある特定の行動と、ユーザの主観的な満足度との関係を抽出する。第1の例として、関連性解析部113は、ユーザの満足度を時間帯ごと、または曜日ごとに集計し、ある時間帯、またはある曜日で、満足度が上位N0<N<100に含まれる行動パターンを、ユーザの満足度が高い行動パターンとして特定する。ここで、満足度を時間帯ごとに集計する場合、各時間帯の満足度としては、その時間帯に入力された満足度の平均が用いられうる。満足度を曜日ごとに集計する場合、各曜日の満足度としては、上記の1日の行動パターンのランキング化の第1~第3の例で示されたような、1日の満足度の取得方法が応用されうる。第2の例として、関連性解析部113は、ユーザの満足度が比較的高い時間帯または日などについて、その時間帯または日におけるどの行動が満足度に寄与したかを解析する。この解析には、例えば決定木分析の手法が用いられうる。関連性解析部113は、この解析によって、ユーザの比較的高い満足度に大きく寄与すると推定される行動を抽出する。この結果は、例えば、1時間歩くと満足度が高い傾向があるといったようなことを示すものでありうる。第3の例として、関連性解析部113は、ユーザの満足度が比較的高いときの、他のサービスにおけるユーザの発言量、および発言内容の情報を取得し、これらの情報をベクトルとして収集する。関連性解析部113は、ある程度の期間にわたって収集されたベクトルから、ユーザが、満足度が比較的高いときに他のサービスにおいてどのような内容の発言をどの程度の頻度でするかという傾向を抽出する。これによって、関連性解析部113は、他のサービスにおけるユーザの発言のログから、ユーザの満足度を抽出することができるようになる。他のサービスのログからユーザの満足度が取得できるようになると、より多くの行動に対してユーザの満足度を把握することが可能になる。このように、関連性解析部113は、さまざまな方法でユーザの行動に対応する満足度を取得して、ユーザのある特定の行動とユーザの主観的な満足度との関係を抽出しうる。なお、上記の第1~第3の例は、そのいずれかが採用されてもよく、また複数が組み合わせて採用されてもよい。その他の例関連性解析部113は、ユーザが入力した満足度に対して、所定の基準でバイアスをかけてもよい。所定の基準は、例えば、センサ101によって検出された温度、湿度、周辺音、明るさ、またはネットワーク上のサービスなどを用いて取得された天気、湿度、気温、地震など、ユーザの気分に影響を与える可能性がある周辺環境の情報に基づく基準でありうる。これによって、ユーザの満足度の変化における周辺環境の影響を低減し、より純粋にユーザの満足度を表す値を取得することができる。また、関連性解析部113は、ユーザが入力した満足度を、絶対評価ではなく相対評価してもよい。これによって、例えば、満足度の変化が入力に大きく反映されるユーザとそうではないユーザとの間で、それぞれのユーザの満足度を同様の基準で評価し、比較することができる。また、例えば、ユーザの満足度に体調不良など行動以外の原因でバイアスがかかっている場合に、悪いなりによい、悪い中でも悪いというようなユーザの満足度の変化を正しく取得することができる。また、関連性解析部113は、ユーザの満足度が比較的高いまたは低い行動パターンとして特定された行動パターンを、その後のユーザの行動と満足度との関係の解析によって更新してもよい。これによって、ユーザの嗜好の変化を反映して、最新のユーザの嗜好に合わせた行動パターンを取得することができる。さらに、関連性解析部113は、ユーザが設定した目標を達成したか否かを、行動と満足度との関連性の解析に反映させてもよい。例えば、関連性解析部113は、ユーザがある行動によって目標を達成した場合に、その行動に対応するユーザの満足度をより高くする補正を加えてもよい。この場合、ユーザの目標は、例えばエレベータの使用頻度を下げる、最寄り駅からひと駅歩く、1日X歩以上歩く、活動量をY以上にする、1時間に1回、5分の休憩を入れるなど、関連性解析部113が取得しうる情報によって達成の有無が判定可能な目標であることが望ましい。なお、ユーザの目標は、必ずしも設定されなくてもよい。以上、本実施形態における処理の流れについて説明した。なお、ここで説明した処理は一例であり、本実施形態では、他にもさまざまな処理が実行されうる。例えば、以下で説明する情報入力または情報提示の例における、入力された情報の処理、および提示する情報を生成する処理も、本実施形態で行われる処理の一例でありうる。1-3.情報入力の例続いて、本実施形態においてユーザによる情報の入力を取得するためのUIの例について説明する。以下の説明では、タッチパネルを有するディスプレイにUIが表示される例について説明する。なお、上述のように、モバイル装置20の入力部105は、タッチパネルに限らずマウスやキーボードなどの各種の入力装置によって実現されうる。それゆえ、以下の例と同様の情報の入力を受け付ける各種の入力装置に対応したUIも、本開示の実施形態に含まれうる。行動ラベルおよび満足度の入力図6は、本開示の第1の実施形態において、ユーザが行動ラベルおよび満足度を入力するためのUIの例を示す図である。図示された例では、ユーザがモバイル装置20でアプリケーション230を起動すると、まず入力メニュー画面1010が表示される。入力メニュー画面1010は、ユーザの現在または過去の行動、およびその行動を含む期間についての満足度を入力するためのメニューを提示する。入力メニュー画面1010は、行動ラベル選択表示1011と、満足度表示1012とを含む。ここで、行動ラベル選択表示1011は、ユーザが自身の行動に与えうるラベルをリストとして表示する。行動ラベル選択表示1011は、例えば、起きた、寝た、食事、運動、仕事などのリストとして表示され、ユーザはこのリストの中から適切な行動ラベルを選択することによって、現在または過去の行動に行動ラベルを与える。行動ラベル選択表示1011は、図示されている以外に多数設定されていてもよく、その場合、ユーザは行動ラベル選択表示1011をスクロールさせることによって所望の行動ラベルを探索する。後述するように、行動ラベル選択表示1011には、ユーザが任意に追加した行動ラベルが追加されてもよい。行動ラベル選択表示1011のうち、ユーザが直近に選択した行動ラベル選択表示1011a仕事には、選択された時刻1時間前、およびそのときに入力した同伴者の情報同僚が表示されうる。なお、ここで、行動ラベル選択表示1011として表示される行動は、図示されている例のように、比較的大雑把に分類されていることが望ましい。同一の行動ラベルが与えられた行動がある程度以上の頻度で出現する方が、満足度との関係などの分析が容易になるためである。また、満足度表示1012は、ユーザが直近に入力した満足度を表示する。満足度表示1012には、直近に選択された行動ラベル選択表示1011aと同様に、入力された時刻1時間前、およびそのときに入力した同伴者の情報同僚が表示されうる。ユーザは、満足度表示1012を選択することで、新たに満足度の情報を入力することが可能である。入力メニュー画面1010においてユーザがいずれかの行動ラベル選択表示1011ここでは食事を選択すると、行動入力画面1020が表示される。行動入力画面1020は、行動ラベル表示1021、入力時刻表示1022、満足度入力1023、同伴者入力1024、テキスト入力1025、他サービス連携表示1026、および決定ボタン1027を含む。ここで、行動ラベル表示1021は、行動入力画面1020が表示されるときに選択された行動ラベルここでは食事を表示する。入力時刻表示1022は、情報が入力された時刻として設定される時刻を表示する。入力時刻表示1022は、例えば現在時刻に初期設定されるが、変更ボタンを設けて変更を可能にしてもよい。これによって、ユーザは、現時点での行動の情報だけではなく、過去例えば数時間前などの行動の情報をも入力することが可能になる。満足度入力1023は、ユーザが、行動ラベル表示1021で示される行動について、入力時刻表示1022で示される時刻に、どのような満足度を感じているかを入力するための表示である。満足度入力1023は、例えば、所定の段階で満足度を示すアイコンを選択するUIとして表示されうる。図示されている例では、満足度入力1023として、行動入力画面1020の左から右に向かって、低い満足度、やや低い満足度、中間の満足度、やや高い満足度、高い満足度をそれぞれ示す5つのアイコンが表示されている。ユーザは、これらのアイコンのうちのいずれかを選択することによって、容易に満足度を入力することができる。同伴者入力1024は、ユーザが、行動ラベル表示1021で示される行動をしながら、入力時刻表示1022で示される時刻に誰といるかを入力するための表示である。図示された例において、同伴者入力1024は、例えば、1人でいるかを示すアイコン1024aと、誰かといることを示すアイコン1024bとを含む。ユーザは、1人でいる場合、アイコン1024aを選択する。また、ユーザは、誰かといる場合、アイコン1024bを選択する。ユーザがアイコン1024bを選択した場合、同伴者選択画面1028が表示され、ユーザはここで友人、家族、同僚などの選択肢から、誰といるかを選択する。同伴者選択画面1028での選択の結果は、同伴者入力1024に表示されるここでは友人。テキスト入力1025は、ユーザが、行動ラベル表示1021で示される行動について、自由にコメントやメモなどを入力するための表示である。他サービス連携表示1026は、テキスト入力1025に入力された内容などを、他サービス、例えばソーシャルサービスなどに投稿するか否かを設定するための表示である。図示された例では、他サービス連携表示1026がNoに設定されているため、ユーザがテキスト入力1025に入力した内容は、行動ログとして収集される。一方、他サービス連携表示1026がYesに設定されている場合、ユーザがテキスト入力1025に入力した内容は、行動ログとして収集されるとともに、またはそれに代えて、他サービスに投稿される。決定ボタン1027は、ユーザが行動入力画面1020で入力した内容を決定するためのボタンである。ユーザが決定ボタン1027を選択すると、行動入力画面1020で入力された内容が、手入力行動ログとして、または手入力満足度ログとして取得される。なお、行動入力画面1020に表示されている要素のうち、満足度入力1023、同伴者入力1024、およびテキスト入力1025は、必ずしも入力されなくてもよい。つまり、ユーザは、入力メニュー画面1010でいずれかの行動ラベル選択表示1011を選択して行動入力画面1020を表示した後、そのまま決定ボタン1027を選択してもよい。この場合、行動ラベル表示1021によって示される行動が、入力時刻表示1022として表示される現在時刻の手入力行動ログとして取得され、手入力満足度ログを含むその他の情報は取得されない。一方、入力メニュー画面1010においてユーザは満足度表示1012を選択すると、満足度入力画面1030が表示される。満足度入力画面1030は、満足度入力1023、同伴者入力1024、テキスト入力1025、他サービス連携表示1026、および決定ボタン1027を含む。満足度入力画面1030では、行動ラベルを特定することなく、その時点での満足度の情報を独立して入力することが可能である。ユーザは、満足度入力画面1030を表示した後、少なくとも満足度入力1023でいずれかのアイコンを選択して、決定ボタン1027を選択する。同伴者入力1024、およびテキスト入力1025は、必ずしも入力されなくてよい。それゆえ、満足度入力画面1030が表示された場合、少なくとも手入力満足度ログが取得され、さらに、同伴者入力1024、またはテキスト入力1025が入力された場合には、手入力行動ログも生成されうる。以上で説明したような行動ラベルおよび満足度の入力UIによれば、ユーザがその時点の行動についてのラベルとともに満足度を入力できるのに加えて、誰といるかの情報や、自由なコメントなどを追加して入力することができ、ユーザの行動に関するさまざまな情報を取得することができる。また、満足度が単独で入力可能であることによって、ユーザが必ずしも行動ラベルを含むすべての情報を入力する必要がなく、ユーザは気軽に満足度の情報を入力することができる。また、他サービスへの連携の有無を選択可能にすることで、ユーザの行動に関する情報の入力を、そのままソーシャルサービスなどの他のサービスに投稿することも容易にできる。行動ラベルの追加図7は、本開示の第1の実施形態において、ユーザが行動ラベルを追加するためのUIの例を示す図である。図示された例では、入力メニュー画面1010に、行動ラベル追加表示1013が表示される。ユーザが行動ラベル追加表示1013を選択すると、行動ラベル追加画面1040が表示される。行動ラベル追加表示1013は、このことを示すために、例えば図示されているようにを示すアイコンなどを含んでいてもよい。行動ラベル追加画面1040は、例えば入力メニュー画面1010にオーバーレイして表示され、入力ウインドウ1041、およびキーボード1042を含む。ユーザは、キーボード1042を用いて入力ウインドウ1041に所望の行動ラベル名を入力する。ここでは、子供と遊ぶという行動ラベル名が入力されている。ユーザが追加する行動ラベルは、さまざまな属性のものでありうる。例えば、図示された例で入力メニュー画面1010に表示されているように、家事、娯楽、場所:家の近所、場所:オフィスの近所といったような、さまざまな行動ラベルが設定されうる。行動ラベル追加画面1040で新たな行動ラベルが設定された場合、そのまま新たな行動ラベルについての行動入力画面1050が表示されてもよい。行動入力画面1050は、上記の行動入力画面1020と同様に、行動ラベル表示1021、入力時刻表示1022、満足度入力1023、同伴者入力1024、テキスト入力1025、他サービス連携表示1026、および決定ボタン1027を含みうる。以上で説明したような行動ラベル追加の入力UIによれば、ユーザ個人の行動特性や嗜好に合わせた行動ラベルを追加して、その行動ラベルによってユーザの行動を分類することができ、よりユーザにパーソナライズされた行動の分類ができる。1日の満足度の入力図8は、本開示の第1の実施形態において、ユーザが1日の満足度を入力するためのUIの例を示す図である。図示された例では、入力メニュー画面1010に、1日の満足度入力ボタン1014が表示される。ユーザが1日の満足度入力ボタン1014を選択すると、1日の満足度入力画面1060が表示される。1日の満足度入力画面1060は、満足度入力1023、テキスト入力1025、他サービス連携表示1026、および決定ボタン1027を含む。これらの表示要素は、上記の満足度入力画面1030と同様のものである。しかし、入力された情報は、特定の時刻ではなく、その日1日を対象とする手入力満足度ログとして取得される。ここで、1日の満足度入力ボタン1014は、例えばユーザの平均的な就寝時刻などの特定の時刻に入力メニュー画面1010に表示されてもよい。また、1日の満足度入力画面1060は、1日の満足度入力ボタン1014の選択によって表示されるだけでなく、例えばユーザが就寝の行動ラベル選択表示1011を選択し、就寝についての行動入力画面1020が表示されてユーザの入力が終了した後に表示されてもよい。以上で説明したような1日の満足度の入力UIによれば、上述の関連性解析部113の処理においてユーザの1日の満足度が用いられる場合に、この1日の満足度の情報を容易に取得することができる。また、1日の満足度入力ボタン1014や1日の満足度入力画面1060の表示タイミングを工夫することによって、ユーザが負担に感じることなく自然に1日の満足度を入力するように誘導することができる。複数の基準での満足度入力上記の満足度入力UI233bについての説明で述べたように、本実施形態において、ユーザの満足度は、例えばストレス、幸福度、頭すっきり度、眠気、疲れ、集中力、気分などの複数の基準によって定義されうる。ここまでの入力UIの例では、このうちのいずれかの基準を用いてユーザの満足度が表現されたが、ユーザの満足度は、複数の基準を組み合わせて用いて表現されてもよい。以下で、図9~図11を参照して、ユーザの満足度が複数の基準で入力される場合について説明する。図9は、本開示の第1の実施形態において、ユーザが複数の基準で満足度を入力するためのUIの第1の例を示す図である。上述のように、本実施形態では、ストレス、幸福度、頭すっきり度、眠気、疲れ、集中力、気分などの基準で満足度が定義され、複数の基準を用いて満足度を入力することが可能である。図示された例では、このような基準のうちの2つが満足度の入力に用いられる。入力メニュー画面1010には、それぞれが別の満足度の基準に対応する2つの満足度表示1012a,1012bが表示される。ここで、満足度表示1012a,1012bを選択した場合に表示される画面は、満足度入力画面1030と同様の画面でありうる。ユーザは、満足度表示1012a,1012bをそれぞれ選択することによって、それぞれの基準での満足度を入力する。図10は、本開示の第1の実施形態において、ユーザが複数の基準で満足度を入力するためのUIの第2の例を示す図である。図示された例では、ユーザが入力メニュー画面1010で行動ラベル選択表示1011のいずれかを選択した場合、それぞれが別の満足度の基準に対応する2つの満足度入力1023a,1023bを含む行動入力画面1070が表示される。行動入力画面1070は、2つの満足度入力1023a,1023bが表示される以外は、上記の行動入力画面1020と同様の画面である。ユーザは、満足度入力1023a,1023bとして表示される2セットのアイコンから、それぞれ1つを選択することによって、それぞれの基準での満足度を入力する。この例の場合、ユーザがメニュー画面1010で満足度表示1012を選択することで表示される満足度入力画面1030も、同様に2つの満足度入力1023a,1023bを含みうる。図11は、図9および図10の例のように、満足度の基準が複数用いられる場合の、行動と満足度との関係の解析の例について説明するための図である。図示されている例では、第1の基準による主観満足度軸Aと、第2の基準による主観満足度Bとが定義されており、それぞれについて満足度が記録されている。例えば、関連性解析部113は、図でケース1として示されているように、行動の記録と主観満足度Aの記録との関係、および行動の記録と主観満足度Bの記録との関係をそれぞれ解析してもよい。また関連性解析部113は、図でケース2として示されているように、主観満足度軸Aの満足度と主観満足度軸Bの満足度とを組み合わせた主観満足度ABを新たな満足度指標として定義し、この主観満足度ABと行動の記録との関係を解析してもよい。なお、図では満足度の基準が2つ用いられる場合について説明しているが、満足度の基準は3つ以上用いられてもよい。以上で説明したような複数の基準での満足度入力によれば、ユーザの満足度をより多様な観点から評価することができる。また、満足度入力のUIが例えばストレスや幸福度など基準ごとにブレイクダウンして提示されることによって、ユーザの入力も容易になりうる。なお、上記の例では満足度の基準が2つである場合について説明したが、基準は3つ以上であってもよい。1-4.情報提示の例続いて、本実施形態におけるユーザへの情報の提示の例について説明する。以下の説明では、ディスプレイに表示される画像によってユーザに情報が提示される例について説明する。ただし、本開示の実施形態におけるユーザへの情報提示は、モバイル装置20のディスプレイを用いた画像による提示には限られず、例えば音声による提示であってもよい。行動と満足度との関係の提示図12は、本開示の第1の実施形態において、行動と満足度との関係をユーザに提示する画面の例を示す図である。図示された例では、ユーザのより高い満足度に寄与したと推定される行動が、ベスト行動画面1110とした提示される。また、ユーザのより低い満足度に影響したと推定される行動が、ワースト行動画面1120として提示される。このような行動は、例えば、上述のように、関連性解析部113によるユーザの満足度と行動との関係の決定木分析によって推定されうる。ここで、関連性解析部113は、朝、夜などの時間帯、または日を単位として、満足度が所定の閾値よりも高い、または低い時間帯または日について、その満足度に寄与したと推定される行動を探索する。例えば、朝の満足度が所定の閾値よりも高い日について、関連性解析部113は、それぞれの日の前日の行動から満足度に寄与したと考えられる行動を探索する。また、例えば、夜の満足度が所定の閾値よりも低い日について、関連性解析部113は、それぞれの日の当日の行動から満足度に寄与したと考えられる行動を探索する。さらに、例えば、1日の平均満足度が所定の閾値よりも高い日について、関連性解析部113は、それぞれの日の前日または当日の行動から満足度に寄与したと考えられる行動を探索する。ベスト行動画面1110には、順位1111と、スコア1112と、原因結果表示1113と、目標ボタン1114とが表示される。順位1111は、行動と満足度との関係が高い順に行動に付される順位である。つまり、上記の例でいうと、所定の閾値よりも高い朝の満足度と前日の行動との関係、所定の閾値よりも高い夜の満足度と当日の行動との関係、および所定の閾値よりも高い1日の平均満足度と前日または当日の行動との関係において、探索の結果より満足度との関連性が高い行動が発見されたものから順に順位1111が与えられる。スコア1112は、この関連性のスコアである。原因結果表示1113では、朝、夜、1日の平均などの満足度の種類が結果として、探索によって発見された行動が原因としてそれぞれ表示される。従って、図示された例のベスト行動画面1110では、朝の満足度が高いことと、前日に30分以上連続で歩くこととの関連性が最も高いことが示されていることになる。これはすなわち、ユーザが朝に高い満足度を感じている場合、その原因は前日に30分以上連続で歩いたことである可能性が高いということである。ベスト行動画面1110によるユーザへの情報の提示は、ユーザに、こうした関係に気付かせる効果がある。さらに、こうした関係に気付いたユーザが、目標ボタン1114によってこの行動を目標にすることによって、ユーザが高い満足度をもたらす行動を習慣化することを促すことができる。なお、行動を目標にすることについての詳細は後述する。一方、ワースト行動画面1120には、順位1121と、スコア1122と、原因結果表示1123とが表示される。これらの表示は、ベスト行動画面1110の順位1111、スコア1112、および原因結果表示1113と同様の表示であり、所定の閾値よりも低い朝、夜、1日などの満足度について探索された行動のうち、満足度との関連性が高い行動から順に表示される。従って、図示された例のワースト行動画面1120では、朝の満足度が低いことと、前日の夜0時頃に食事をしたこととの関連性が最も高いことが示されていることになる。これはすなわち、ユーザが朝に低い満足度しか感じていない場合、その原因は前日の夜0時ごろ、つまり深夜に食事をしたことである可能性が高いということである。かかるワースト行動画面1120によるユーザへの情報の提示によって、ユーザに、こうした関係に気付かせ、低い満足度の原因になる行動を避けるように促すことができる。1日の行動のスコアの提示図13は、本開示の第1の実施形態において、1日の行動のスコアをユーザに提示する画面の例を示す図である。図示された例では、1日の行動のスコアの履歴が、スコア履歴画面1130として提示される。スコア履歴画面1130には、過去の各日の行動のスコア表示1131が表示される。スコア表示1131は、図示されているように、日付とスコアの他に、スコアの高低を示すアイコンを含んでいてもよい。スコア表示1131として表示されるスコアは、過去のユーザの行動と満足度との関係から、その日1日にユーザが満足度を高くするような行動をどれだけ実践できたかを示すスコアでありうる。スコア履歴画面1130において、ユーザがいずれかの日のスコア表示1131を選択すると、その日の行動スコア画面1140が表示される。行動スコア画面1140には、日付、スコアおよびアイコンに加えて、実践された行動の表示1141と、さらに推薦される行動の表示1142と、目標ボタン1143とが表示される。ここで、実践された行動の表示1141は、ユーザのその日の行動のうち、過去の行動と満足度との関係から満足度を高めると推定される行動に該当する行動を示す。行動の内容とともに示されるスコアは、その行動と1日のより高い満足度との関連性を示す。つまり、図示された例では、1日のより高い満足度と56の関連性があると推定される1日30分以上歩くという行動と、同じく45の関連性があると推定される19時頃に食事をするという行動と、同じく74の関連性があると推定される23時ごろに就寝するという行動などの結果として、1日の行動のスコアが84になったことが示されている。さらに推薦される行動の表示1142は、ユーザがその日にとらなかった行動のうち、過去の行動と満足度との関係から将来の満足度を高めると推定される行動に該当する行動を示す。上記の表示1141と同様に、行動の内容とともに示されるスコアは、その行動と1日のより高い満足度との関連性を示す。このように、ユーザ自身の行動と満足度との関係に基づくユーザの1日の行動の評価をユーザに提示することによって、ユーザが自身の行動を顧みる機会を与えることができる。また、さらに推薦される行動の表示1142によって、ユーザにさらに満足度を高めるための行動のヒントを与えることができる。さらに、これらの行動を目標ボタン1143によって目標にすることによって、ユーザが行動による満足度をさらに高めることを促すことができる。なお、行動を目標にすることについての詳細は後述する。行動パターンの提示図14は、本開示の第1の実施形態において、行動パターンをユーザに提示する画面の例を示す図である。図示された例では、行動パターン提示画面1150において、ユーザの満足度が比較的高い日の行動モデルが良い状態の行動パターンと示す行動パターン表示1151として表示される。また、ユーザの満足度が比較的低い日の行動モデルが、悪い状態の行動パターンを示す行動パターン表示1152として表示される。このように、ユーザに満足度が比較的高い日、または比較的低い日の行動パターンを提示することによって、ユーザが自身の行動パターンと満足度との関係に気付き、満足度を高めるために行動を改善するためのヒントを得ることを助けることができる。行動がパターンとして提示されることによって、例えばユーザが良い状態の行動パターンを1日の行動の計画に反映させることによって、満足度を高める行動を実践することを容易にすることができる。ユーザにとっての理想行動の提示図15は、本開示の第1の実施形態において、ユーザにとっての理想行動を提示する画面の例を示す図である。図示された例では、ユーザにとっての理想行動が、理想行動画面1160として提示される。理想行動画面1160には、理想行動表示1161と、目標ボタン1162と、カスタマイズ目標ボタン1163とが表示される。理想行動画面1160a,1160b,のように、複数のパターンの理想行動画面が表示されてもよい。理想行動表示1161は、ユーザの過去の行動と満足度との関係から推定される、ユーザの満足度を高める行動によって組み立てられた1日の行動プランである。行動とともに表示されるスコアは、その行動と1日のより高い満足度との関連性を示す。理想行動表示1161は、例えば図示されているように、朝、昼、夕に分けてテキストによって表示されてもよいし、図14に示された例のようにグラフで表示されてもよい。理想行動表示1161として表示される行動は、ユーザの満足度を高めると推定される行動を、例えば起床時刻のバリエーション7時頃、8時頃、など、平日か休日か、などの条件に基づいて組み合わせたものである。理想行動の生成にあたっては、例えばユーザの仕事の開始と終了の時刻や、ユーザが仕事をする曜日、一般的な食事の時間など、過去のユーザの行動の履歴や行動知見データが用いられてもよい。ユーザは、例えば複数表示される理想行動画面1160a,1160b,の中から、所望の理想行動プランを示す理想行動画面1160を選択し、目標ボタン1162を選択することによって、その行動プランをその日の目標に設定することが可能である。また、提示された行動プランの中に所望のものがないような場合、カスタマイズ目標ボタン1163を選択することによって、ユーザは提示された理想行動プランを修正したものをその日の目標に設定することが可能である。なお、行動を目標にすることについての詳細は後述する。このように、ユーザに理想行動プランを提示することによって、ユーザが1日の行動を計画するのを助け、より満足度が高い行動が選択できるように誘導することができる。また、理想行動を複数提示し、また目標とするにあたってカスタマイズを可能にすることによって、ユーザのその日の気分や、仕事が忙しいかどうかなどの偶発的な要素による1日の行動への影響を考慮した理想行動プランをユーザの目標として設定することができる。ユーザの行動の目標の提示図16は、本開示の第1の実施形態において、ユーザの行動の目標を提示する画面の例を示す図である。図示された例では、ユーザの行動の目標が、目標行動画面1170として提示される。目標行動画面1170には、目標行動表示1171と、目標クリア回数表示1172と、目標行動スコア1173と、良い/悪い目標マーク1174と、カスタマイズボタン1175とが表示される。ここで、ユーザは、目標行動表示1171として示される行動を目標に設定している。上述の例で示したように、ユーザは、ベスト行動画面1110、行動スコア画面1140、および理想行動画面1160などにおいて、例えば7時頃起床や23時頃就寝といった1日の中の特定の行動を目標に設定することが可能である。また、ユーザは、これらの画面以外にも、例えば目標を設定するための画面において自由に目標を設定可能であってもよい。目標クリア回数表示1172は、目標行動表示1171として示される目標行動を、ユーザが実際の行動において達成した回数を表示する。また、目標行動スコア1173は、目標を達成した、すなわちその行動を実践したときのユーザの満足度をもとに、その行動がユーザのより高い満足度にどれだけ寄与したかを示す。目標行動スコア1173が最も高い目標行動には、良い目標マーク1174aが、目標行動スコア1173が最も低い目標行動には、悪い目標マーク1174bが、それぞれ表示される。良い目標マーク1174aが表示された目標、ここでは8時頃移動は、ユーザが目標とする行動であって、達成したときに満足度が高くなる可能性が高い行動を示す。このような目標は、ユーザの目標を達成しつつ、さらにユーザの行動による満足度を高めることが可能な良い目標である。かかる目標については、ユーザが理想としている行動と、ユーザが実際に満足度を得られる行動とが一致していると考えられる。一方、悪い目標マーク1174bが表示された目標、ここでは23時頃就寝は、ユーザが目標とする行動であるが、達成したときに満足度が高くなる可能性が低い行動を示す。このような目標は、ユーザの目標は達成されるものの、ユーザの行動による満足度を高めることが難しい悪い目標である。かかる目標については、ユーザが理想としている行動と、ユーザが実際に満足度を得られる行動とが相違していると考えられる。例えば23時頃就寝の例であれば、早く就寝したいというユーザの理想はありつつも、23時頃就寝することがユーザの生活のリズムと合わず、長く眠っても眠りが浅く満足度が低い、といったような事例が考えられる。なお、上記の説明では、ユーザが行動を目標にする場合を例として説明したが、本開示の実施形態はこれには限定されない。ユーザの目標は、例えば1日の消費カロリーや活動量のような、行動の結果として達成されうる目標であっても良い。この場合も、上記の例と同様に、目標のクリア回数や目標達成時の満足度のスコアなどによって目標が評価されうる。図17は、本開示の第1の実施形態における行動、満足度、および目標の関係の例について説明するための図である。本実施形態において、行動の記録と、ユーザの主観的な満足度の記録と、ユーザが目標を達成したかどうかの記録とは、互いに独立して記録されうる。従って、目標は、行動や満足度とは独立して設定することが可能である。ただし、目標は、行動の記録から達成の有無が判定可能なもの、例えば特定の行動や行動による消費カロリーなどである。図示されているように、関連性解析部113は、行動の記録および満足度の記録から行動と満足度との関連性を解析するとともに、行動の記録から、目標が達成されたかどうかを判定する。さらに、関連性解析部113は、目標を達成した場合の満足度について解析し、上記の目標行動画面1170に示されるような情報をユーザに提示する。このように、ユーザに行動の目標とその評価を提示することによって、ユーザが目標とする行動が、ユーザの満足度を高めることに寄与しているかどうかをユーザに提示し、例えば無理な目標を掲げていないかといったことを自省する機会を提供することができる。また、どのような目標がユーザに適しているかを知ることができる。他のユーザの行動パターンの提示図18は、本開示の第1の実施形態において、他のユーザの行動パターンを提示する画面の例を示す図である。図示された例では、ユーザの行動パターンと関連性がある行動パターンを有する他のユーザの行動パターンが、他ユーザ行動パターン画面1180として提示される。他ユーザ行動パターン画面1180は、1または複数の他ユーザ行動パターン表示1181を含む。それぞれの他ユーザ行動パターン表示1181は、活動量表示1181a、直近活動表示1181b、および行動パターン表示1181cを含む。ここで、他ユーザ行動パターン画面1180に表示される他のユーザは、例えば、1行動パターンと満足度との関係が全般的にユーザと類似している、2満足度が高い、または低い場合の行動パターンがユーザと類似している、3満足度が高い場合の行動パターンがユーザと類似し、満足度が低い場合の行動パターンがユーザとは相違する、またはその逆、4行動パターンがユーザと類似するが、行動パターンと満足度との関係がユーザと類似しない、といったような関係がユーザとの間で抽出された他のユーザでありうる。また、他ユーザ行動パターン画面1180に表示される他のユーザは、ユーザによって任意に指定された他のユーザであってもよい。この場合、ユーザは、友人などを表示される他のユーザとして指定することが可能である。また、ユーザは、1日1時間以上歩いているユーザのように行動などに関する条件を満たすユーザや、自身と同性または同年代のユーザを指定して他ユーザ行動パターン画面1180に表示してもよい。さらに、ユーザは、他ユーザ行動パターン画面1180に表示されたユーザのうち、例えば参考にしたいユーザなどをフォローし、その後継続して他ユーザ行動パターン画面1180にそのユーザの行動パターンを表示させてもよい。このように、他のユーザの行動パターンを提示することによって、ユーザは、例えば自身と似た他のユーザを発見して似たもの同士として共感したり、また自身とは異なる感覚をもった他のユーザを発見してそのユーザを参考にしたりすることができる。このような作用は、本実施形態において、ユーザの行動パターンに関する情報が、満足度に反映されるユーザ個人の感覚に基づいて提示されることによって得られるものといえる。行動の推薦とフィードバックのためのUI図19は、本開示の第1の実施形態において、ユーザに推薦行動を提示し、さらにその提示に対するフィードバックを取得するUIの例を示す図である。図示された例では、ユーザに行動に関する情報を提示する行動情報画面1190に、行動パターン表示1191と、消費カロリー表示1192と、残りカロリー表示1193と、推薦行動表示1194とが表示される。行動パターン表示1191は、1日のここまでの行動から推定されたその日のユーザの行動パターンである。消費カロリー表示1192は、行動認識部103によって認識されたユーザの活動量から算出されたその日のユーザの消費カロリーである。ユーザが消費カロリーの目標値を設定している場合、残りカロリー表示1193によって、その日の目標消費カロリーまでの残りカロリーである。推薦行動表示1194は、この時点でユーザに推薦される行動のリストである。推薦行動表示1194に表示される推薦行動の情報は、提示情報生成部115によって生成される。提示情報生成部115は、例えば、関連性解析部113によって解析されたユーザの行動と満足度との関連性を用いて、ユーザの満足度を高める行動を推薦行動に選定する。また、提示情報生成部115は、ユーザが上記の消費カロリーの目標や、特定の行動の目標などを達成するために望ましい行動を推薦行動に選定する。ここで、ユーザの目標は、1日で達成されるものには限らず、1週間などの期間で達成される目標であってもよい。さらに、提示情報生成部115は、ユーザの現在の位置や行動、時間帯などを考慮して推薦行動を選定してもよい。例えば、提示情報生成部115は、行動解析部111による解析の結果、ユーザが電車移動中であれば立ってみるという行動を推薦したり、ユーザが帰宅時に最寄り駅まで到着したところであれば自宅まで歩くという行動を推薦したりしてもよい。また、推薦行動表示1194には、行動の持続時間と消費カロリーが表示されてもよい。ユーザは、このようにして提示される推薦行動表示1194を、これからの行動の参考情報として参照する。このとき、行動パターン表示1191、消費カロリー表示1192、および残りカロリー表示1193が表示されていることによって、ユーザはこれからの行動を決定するにあたってのヒントを得ることができる。ここで、ユーザが、推薦行動表示1194として表示されている推薦行動のうちのいずれかを選択すると、行動中画面1200が表示される。行動中画面1200では、行動情報画面1190の推薦行動表示1194の代わりに、ユーザが選択した行動アクティビティの行動中表示1201が表示される。ユーザは、モバイル装置20を携帯してこのアクティビティを実行することによって、行動認識部103に活動量を認識させ、アクティビティによる消費カロリーをリアルタイムに知ることが可能である。ユーザによる推薦行動表示1194の選択は、ユーザが複数提示された推薦行動のうちのどの行動を選択したかというフィードバックの情報として、モバイル装置の入力部105からサーバ装置30に送られる。関連性解析部113または提示情報生成部115は、この情報を、例えばユーザの嗜好として、これ以降の推薦行動を選定する基準として利用する。なお、行動情報画面1190において、推薦行動表示1194に所望の行動が表示されない場合、ユーザはもっとおすすめアクティビティを見るを選択することによって、別の推薦行動を表示させることが可能である。また、行動中画面1200において、選択したアクティビティを中止する場合、ユーザはこのアクティビティを終わりにするを選択することによって、行動情報画面1190に戻ることが可能である。ここでのユーザが最初に表示された推薦行動以外の行動の提示を要求したやユーザがアクティビティを中止したという情報も、ユーザの嗜好を示す情報として入力部105からサーバ装置30に送られ、関連性解析部113または提示情報生成部115によって用いられうる。このように、ユーザに推薦行動を提示することによって、例えば目標の達成や満足度の向上、ユーザの嗜好の観点から、ユーザが行動を選択するにあたって参考になる情報を提示することができる。また、提示された推薦行動に対するユーザのフィードバックを情報として取得ことによって、推薦行動として提示される行動を、例えばユーザの嗜好に合わせて修正することができる。2.第2の実施形態次に、本開示の第2の実施形態について説明する。本実施形態と上記の第1の実施形態との間では、機能を実現する装置が異なる場合があるが、それぞれの機能自体は同様である。従って、以下の説明では、図20を参照した説明によってこの相違点について説明し、それぞれの機能については詳細な説明を省略する。処理の流れ、情報入力および情報提示の例についても同様である。図20は、本開示の第2の実施形態に係る情報処理システムの機能構成を示すブロック図である。情報処理システム60は、モバイル装置20を含む。モバイル装置20は、センサ101、行動認識部103、入力部105、他サービス情報取得部107、出力部117、情報取得部109、行動解析部111、関連性解析部113、および提示情報生成部115を含む。これらの機能は、上記の第1の実施形態においてモバイル装置20およびサーバ装置30によって実現された各機能と同様の機能である。ただし、本実施形態において、情報取得部109、行動解析部111、関連性解析部113、および提示情報生成部115は、モバイル装置70のCPU、RAM、ROMなどによって実現される。情報取得部109は、モバイル装置70の内部のインターフェース機能であり、行動認識部103、入力部105、および他サービス情報取得部107から情報を取得する。出力部117は、モバイル装置70の内部のインターフェースを介して提示情報生成部115から取得した情報をユーザに提示する。以上説明したように、本実施形態では、情報処理システム60のそれぞれの機能が、モバイル装置70によって実現される。これによって、ユーザは、必ずしもネットワークを介した通信をしなくても、行動に関する情報の提示を受けることができる。3.ハードウェア構成図21を参照して、上記で説明された本開示の実施形態におけるモバイル装置20,70、およびサーバ装置30を実現しうる情報処理装置900のハードウェア構成について説明する。図21は、情報処理装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。情報処理装置900は、CPU901、ROM903、およびRAM905を含む。さらに、情報処理装置900は、ホストバス907、ブリッジ909、外部バス911、インターフェース913、入力装置915、出力装置917、ストレージ装置919、ドライブ921、接続ポート923、および通信装置925を含んでもよい。CPU901は、演算処理装置および制御装置として機能し、ROM903、RAM905、ストレージ装置919、またはリムーバブル記録媒体927に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置900内の動作全般またはその一部を制御する。ROM903は、CPU901が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。RAM905は、CPU901の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。CPU901、ROM903、およびRAM905は、CPUバスなどの内部バスにより構成されるホストバス907により相互に接続されている。さらに、ホストバス907は、ブリッジ909を介して、PCIPeripheralComponentInterconnectInterfaceバスなどの外部バス911に接続されている。入力装置915は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置915は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置900の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器929であってもよい。入力装置915は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してCPU901に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置915を操作することによって、情報処理装置900に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。出力装置917は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。出力装置917は、例えば、LCDLiquidCrystalDisplay、PDPPlasmaDisplayPanel、有機ELElectroLuminescenceディスプレイなどの表示装置、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置、ならびにプリンタ装置などでありうる。出力装置917は、情報処理装置900の処理により得られた結果を、テキストまたは画像などの映像として出力したり、音声または音響などの音声として出力したりする。ストレージ装置919は、情報処理装置900の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置919は、例えば、HDDHardDiskDriveなどの磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。このストレージ装置919は、CPU901が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。ドライブ921は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体927のためのリーダライタであり、情報処理装置900に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ921は、装着されているリムーバブル記録媒体927に記録されている情報を読み出して、RAM905に出力する。また、ドライブ921は、装着されているリムーバブル記録媒体927に記録を書き込む。接続ポート923は、機器を情報処理装置900に直接接続するためのポートである。接続ポート923は、例えば、USBUniversalSerialBusポート、IEEE1394ポート、SCSISmallComputerSystemInterfaceポートなどでありうる。また、接続ポート923は、RS-232Cポート、光オーディオ端子、HDMIHighDefinitionMultimediaInterfaceポートなどであってもよい。接続ポート923に外部接続機器929を接続することで、情報処理装置900と外部接続機器929との間で各種のデータが交換されうる。通信装置925は、例えば、通信ネットワーク931に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置925は、例えば、有線または無線LANLocalAreaNetwork、Bluetooth登録商標、またはWUSBWirelessUSB用の通信カードなどでありうる。また、通信装置925は、光通信用のルータ、ADSLAsymmetricDigitalSubscriberLine用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置925は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、TCP/IPなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置925に接続される通信ネットワーク931は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内LAN、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などである。以上、情報処理装置900のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。4.補足本開示の実施形態の構成と効果の例上記で説明した本開示の実施形態では、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、および行動を含む期間についてのユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する情報取得部と、第1の行動情報、および満足度情報を用いて行動と満足度との間の関連性を解析する関連性解析部と、関連性に基づきユーザの行動に影響する情報を生成する提示情報生成部とを含む情報処理装置が提供される。かかる構成によれば、行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動と、その行動を含む期間についてのユーザの満足度との関係を解析することによって、よりユーザ個人の事情や特性を反映した、ユーザの満足度を高めることにつながる情報を生成してユーザに提示することができる。上記の情報処理装置は、第1の行動情報および行動に関してユーザが入力した情報である第2の行動情報を組み合わせて統合された行動情報を生成する行動解析部をさらに含み、情報取得部は、第2の行動情報を取得し、関連性解析部は、統合された行動情報を用いて関連性を解析してもよい。かかる構成によれば、ユーザが入力した行動に関する情報と、自動的に認識された行動の情報とを統合して、よりよい精度でユーザの行動と満足度との関係を解析することができる。行動解析部は、第2の行動情報を時間軸上で離散化し、欠落している部分の情報を第1の行動情報を用いて補完することによって統合された行動情報を生成してもよい。かかる構成によれば、ユーザが入力した行動に関する情報がある時間帯については、その情報を利用しつつ、情報がない部分を自動的に認識された行動の情報で補うことができ、ユーザの認識に近い行動を把握することができる一方で、解析の精度も確保することができる。行動解析部は、一般的なユーザの行動、ユーザの行動の習慣性、または物理的制約のうちの少なくとも1つを用いて欠落している部分の情報を補完してもよい。かかる構成によれば、ユーザの行動に関する常識を反映して、解析の結果をより妥当なものにすることができる。情報取得部は、ユーザが満足度を1または複数の基準で評価した情報を満足度情報として取得してもよい。かかる構成によれば、ユーザが感じている満足度を、より多様な観点から評価することができる。また、ユーザが満足度を入力する際に提示される基準をユーザがわかりやすいものにすることができる。情報取得部は、ユーザが他のサービスのために入力した情報である他サービス情報を取得し、関連性解析部は、他サービス情報を用いて関連性を解析してもよい。かかる構成によれば、ユーザの行動や満足度を示す情報として、ユーザが他のサービスのために入力した情報をも用いることができ、より多くの情報に基づいて行動と満足度との関連性を解析し、解析の精度を向上させることができる。関連性解析部は、他サービス情報に含まれるユーザの発言の頻度または内容のうちの少なくとも1つから満足度を抽出してもよい。かかる構成によれば、ソーシャルサービスなどにおけるユーザの発言のログを、ユーザの満足度を示す情報として用いることができ、より多くの場面でのユーザの満足度の情報を収集することができる。提示情報生成部は、満足度がより高い、またはより低い行動を示す情報を生成してもよい。かかる構成によれば、ユーザが必ずしも気付いてはいない、行動を満足度との関係をユーザに提示することができ、ユーザがより高い満足度が得られるように行動を改善するのをサポートすることができる。提示情報生成部は、満足度をより高くすると推定される行動を示す推薦行動情報を生成してもよい。かかる構成によれば、例えばユーザの過去の行動と満足度との関係に基づいて、ユーザがより満足度を高める行動を選択できるようにサポートすることができる。情報取得部は、推薦行動情報を提示されたユーザが実際に選択した行動を示すフィードバック情報を取得し、関連性解析部は、フィードバック情報をユーザの嗜好を示す情報として用いて関連性を解析してもよい。かかる構成によれば、ユーザに推薦する行動を選定する際に、過去のユーザの選択結果に基づくユーザ個人の嗜好を反映させることができ、よりユーザに受け入れられやすい行動を推薦することができる。関連性解析部は、行動のパターンである行動パターンについて関連性を解析してもよい。かかる構成によれば、ユーザの行動を例えば1日などの期間のパターンとして提示することができ、例えばユーザの生活パターンの改善など、比較的長期間の行動の改善に役立てることができる。提示情報生成部は、満足度をより高くすると推定される行動パターンを示す情報を生成してもよい。かかる構成によれば、例えばユーザが1日の行動を計画するときなどに、より高い満足度をもたらす行動パターンを選択するよう促すことができる。提示情報生成部は、ユーザと他のユーザとの行動パターンおよび満足度の比較結果を示す情報を生成してもよい。かかる構成によれば、ユーザは、自身と似たユーザを発見して共感をもったり、行動パターンが自身と似ているにもかかわらず異なる満足度を感じているユーザを発見して参考にしたりすることができる。情報取得部は、行動に関するユーザの目標の情報である目標情報を取得し、提示情報生成部は、目標情報を用いて、満足度がより高い行動によって達成される目標をより高く評価する情報を生成してもよい。かかる構成によれば、ユーザが満足度の観点からより適切な目標を設定するように促すことができる。おわりに以上、本開示の実施形態について説明した。なお、本開示の実施形態は、これらの実施形態以外にも多様な形態をとりうる。例えば、情報処理システムにおける装置の構成について、どの処理をモバイル装置で実行し、どの処理をサーバで実行するかは、例えばそれぞれの装置の能力や通信環境などに応じて、適宜設計されうる。サーバの機能は、単一の装置ではなく、複数の装置に分散して実現されてもよい。また、複数のクライアント装置は、サーバを介してデータを共有してもよいし、クライアント装置同士が通信してデータを共有してもよい。また、満足度情報取得部は、必ずしもユーザの入力情報からから満足度を取得しなくてもよい。例えば、満足度取得部は、センサによって測定されたユーザの生体情報を受信し、この情報から満足度を推定してもよい。以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。1行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する情報取得部と、前記第1の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析する関連性解析部と、前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成する提示情報生成部とを備える情報処理装置。2前記第1の行動情報および前記行動に関して前記ユーザが入力した情報である第2の行動情報を組み合わせて統合された行動情報を生成する行動解析部をさらに備え、前記情報取得部は、前記第2の行動情報を取得し、前記関連性解析部は、前記統合された行動情報を用いて前記関連性を解析する、前記1に記載の情報処理装置。3前記行動解析部は、前記第2の行動情報を時間軸上で離散化し、欠落している部分の情報を前記第1の行動情報を用いて補完することによって前記統合された行動情報を生成する、前記2に記載の情報処理装置。4前記行動解析部は、一般的なユーザの行動、前記ユーザの行動の習慣性、または物理的制約のうちの少なくとも1つを用いて前記欠落している部分の情報を補完する、前記3に記載の情報処理装置。5前記情報取得部は、ユーザが前記満足度を1または複数の基準で評価した情報を前記満足度情報として取得する、前記1~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。6前記情報取得部は、前記ユーザが他のサービスのために入力した情報である他サービス情報を取得し、前記関連性解析部は、前記他サービス情報を用いて前記関連性を解析する、前記1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。7前記関連性解析部は、前記他サービス情報に含まれる前記ユーザの発言の頻度または内容のうちの少なくとも1つから前記満足度を抽出する、前記6に記載の情報処理装置。8前記提示情報生成部は、前記満足度がより高い、またはより低い前記行動を示す情報を生成する、前記1~7のいずれか1項に記載の情報処理装置。9前記提示情報生成部は、前記満足度をより高くすると推定される行動を示す推薦行動情報を生成する、前記1~8のいずれか1項に記載の情報処理装置。10前記情報取得部は、前記推薦行動情報を提示された前記ユーザが実際に選択した行動を示すフィードバック情報を取得し、前記関連性解析部は、前記フィードバック情報を前記ユーザの嗜好を示す情報として用いて前記関連性を解析する、前記9に記載の情報処理装置。11前記関連性解析部は、前記行動のパターンである行動パターンについて前記関連性を解析する、前記1~10のいずれか1項に記載の情報処理装置。12前記提示情報生成部は、前記満足度をより高くすると推定される前記行動パターンを示す情報を生成する、前記11に記載の情報処理装置。13前記関連性解析部は、他のユーザの前記行動パターンについても前記関連性を解析し、前記提示情報生成部は、前記ユーザと前記他のユーザとの前記行動パターンおよび前記満足度の比較結果を示す情報を生成する、前記11または12に記載の情報処理装置。14前記情報取得部は、前記行動に関するユーザの目標の情報である目標情報を取得し、前記提示情報生成部は、前記目標情報を用いて、前記満足度がより高い前記行動によって達成される前記目標をより高く評価する情報を生成する、前記1~13のいずれか1項に記載の情報処理装置。15行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得することと、前記第1の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析することと、前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成することとを含む情報処理方法。16行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第1の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する機能と、前記第1の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析する機能と、前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成する機能とをコンピュータに実現させるためのプログラム。"