ユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積手段と、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進手段と、前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、を備え、前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする情報処理システム。前記ユーザ特性推定手段は、前記第1ユーザ行動情報に対応付けて前記促進対象のユーザ行動に応じたユーザタイプを記憶するユーザ特性データベースを有し、前記ユーザからネットワークを介して収集した第1ユーザ行動情報の履歴に基づいて、前記ユーザを前記促進対象のユーザ行動に応じたユーザタイプに分類することを特徴とする請求項1に記載の情報処理システム。前記ユーザ特性推定手段によるユーザの前記ユーザタイプへの分類は、複数の所属レベルを有し、前記ユーザ行動促進手段は、各ユーザタイプの所属レベルの組み合わせに基づいて、前記行動促進情報を生成することを特徴とする請求項2に記載の情報処理システム。前記第1ユーザ行動情報は、ユーザによるネットワークを介した閲覧情報と、ソーシャルネットワーキングサービスへのアクセス情報と、カメラやマイクにより収集されたユーザ情報と、GPSセンサによるユーザ位置情報と、ユーザの金銭情報との少なくとも1つを含む情報であることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理システム。前記促進効果判定手段は、前記第2ユーザ行動情報からの効果の累積、前記第2ユーザ行動情報からの効果の変化、前記第2ユーザ行動情報からの効果の変化率の少なくとも1つに基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理システム。前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が推定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、ユーザ行動促進方法を決定するユーザ行動促進方法決定手段と、前記ユーザ行動促進方法決定手段が決定したユーザ行動促進方法に対応するユーザ行動促進情報を生成するユーザ行動促進情報生成手段と、を有することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理システム。ユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進ステップと、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、を備え、前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とするユーザの行動促進方法。ネットワークを介してユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積手段と、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進手段と、前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、を備え、前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が受信して蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする情報処理装置。ネットワークを介してユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、を備え、前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする情報処理装置の制御方法。ネットワークを介してユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、をコンピュータに実行させるための制御プログラムであって、前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする制御プログラム。しかしながら、上記従来技術では、どのユーザに対してもあらかじめ定めた情報をフィードバックするのみであり、ユーザに応じたフィードバックは考慮されていない。したがって、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析してユーザ特性に応じた行動促進を行なうということができなかった。本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。上記目的を達成するため、本発明に係るシステムは、ユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積手段と、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進手段と、前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、を備え、前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、ユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進ステップと、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、を備え、前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、ネットワークを介してユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積手段と、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進手段と、前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、を備え、前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が受信して蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、ネットワークを介してユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、を備え、前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、ネットワークを介してユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、をコンピュータに実行させるための制御プログラムであって、前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする。本発明によれば、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析してユーザ特性に応じた行動促進を行なうことができる。以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。[第1実施形態]本発明の第1実施形態としての情報処理システム100について、図1を用いて説明する。情報処理システム100は、促進対象となるユーザ行動を促進するためのシステムである。図1に示すように、情報処理システム100は、ユーザ特性推定部101と、ユーザ行動蓄積部102と、ユーザ行動促進部103と、促進効果判定部104と、を含む。ユーザ特性推定部101は、ユーザのアクセス情報を特性推定用の第1ユーザ行動情報として収集し、前記ユーザの特性を推定する。ユーザ行動蓄積部102は、促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を蓄積する。ユーザ行動促進部103は、促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知する。促進効果判定部104は、ユーザ行動促進部103による促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する。ここで、促進効果判定部104は、ユーザ行動促進部103が報知した行動促進情報に対応してユーザ行動蓄積部102が蓄積した第2ユーザ行動情報に基づいて、促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する。また、ユーザ行動促進部103は、ユーザ特性推定部101が判定したユーザの特性と、促進効果判定部104が判定した促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、行動促進情報を生成してユーザに報知する。本実施形態によれば、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析してユーザ特性に応じた行動促進を行なうことができる。[第2実施形態]次に、本発明の第2実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態においては、ユーザ行動として社会的行動の1つである節電行動について、ユーザの特性に応じた節電促進情報の報知を行なう。本実施形態によれば、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析して、ユーザの節電行動を監視しながらユーザ特性に応じた節電行動の促進を行なうことができる。なお、本実施形態においては、節電行動の検知を各家庭や企業の電力積算計からの消費電力値で行なっているが、これに限定されない。もっと詳細な節電行動の検知のため、各電気製品の電力消費を監視して木目の細かな促進を行なってもよい。また、本実施形態においては、ユーザの特性を通信端末やパーソナルコンピュータ以下、PCあるいはパソコンとも言うからのネットワークのアクセス情報で行なっているが、これに限定されるものではない。何らかのユーザ行動の監視情報がネットワークを介して収集できるものであれば、なんでも使用可能である。《本実施形態のタイプ分け/行動促進の概念》本実施形態では、社会心理学の知見を基に、ユーザを利己的タイプと利他的タイプとに、さらに利己的タイプについては金銭的報酬重視タイプと社会的報酬重視タイプとの2つのサブタイプを設定する図5参照。各ユーザがどのタイプに属するかは、取得された日常行動データを参照し、その中から金銭的報酬に関係する行動、社会的報酬に関係する行動、利他的動機に関係する行動を収集分類し、記録する。すなわち、金銭的報酬蓄積部には懸賞ページや株取引のページ、家庭の節約術に関するブログなどのWeb閲覧情報履歴や、クレジットカードの取引履歴、経済に関わる書籍購入履歴、経済や財政に関するセミナーの参加履歴など、金銭価値に関わる行動を蓄積する。一方、社会的報酬蓄積部には、ソーシャルネットワーキングサービスの参加閲覧履歴、ツイッターの発言履歴、そのサイト上での他者へのコメント入力履歴、自分のことを自慢する発言データなど、社会的報酬価値に関わる行動を蓄積する。そして、利他的行動としては、赤十字やボランティア団体のWebページの閲覧履歴、実際のボランティア活動、寄付行動など、利他的価値に関わる行動を蓄積する。これらの蓄積されたユーザ行動情報を参照してユーザのタイプ分けを行う。その際の指標としては、各行動の頻度であってもよいし、行動に費やした総時間平均時間などを用いてもよい。金銭的報酬重視タイプに分類されたユーザに対しては、自己の節電量を金額換算した結果を優先的にフィードバックする。具体的には、節電金額グラフや節電金額ランキングのページを自動でトップページ表示して強調したり、これまでに○○円節約できましたなどのコメントも表示したりするなど、金額要素を優先的に提示する。社会的報酬重視タイプのユーザに対しては、節電結果に対して他者からの正の評価コメントやイイネのようなGood評価ポイント数の結果を優先的にフィードバックする。具体的には、賞賛コメント数のグラフやランキングのページを自動でトップページ表示して強調したり、現在これだけのコメントが集まっていますなどのコメントも表示したりするなど、社会的報酬要素を優先的にフィードバックする。利他的タイプのユーザに対しては、金銭的報酬重視タイプのように節電量を元データとするが、その量をCO2換算して社会的貢献を示す情報フィードバックする。具体的には、木の数で換算した環境へのインパクトや、他者からの感謝コメントを優先的に表示する。また、利己的タイプに属するユーザに対しては、行動評価結果を参考にして、エコポイントや割引券、金銭賞品などのインセンティブを付与してもよい。ただし、利他的タイプに属するユーザはそのようなインセンティブは逆に行動意欲を失わせることが社会心理学的に知られていることから、インセンティブ自体を与えないようにしてもよい。《情報処理システムの構成》図2は、本実施形態に係る情報処理システム200の構成を示すブロック図である。情報処理システム200は、ユーザの節電行動を監視しながら節電促進情報をユーザに報知する情報処理装置である節電促進装置210を有する節電促進システムである。節電促進装置210は、通信制御部211と、ユーザ特性推定部220と、節電行動蓄積部230と、節電促進情報報知部240と、を有する。通信制御部211は、ネットワーク260を介して、各家庭/企業と通信する。ユーザ特性推定部220は、各家庭/企業250図2では住宅A及び住宅Zと図示のPC251におけるユーザのアクセス情報を収集して、ユーザ特性としてユーザのタイプを推定する。一方、節電行動蓄積部230は、ネットワーク260を介して各家庭/企業250の電力積算計252から電力消費量を収集して節電履歴を蓄積する。なお、電力積算計252から電力消費量は、配電盤に検出器を取り付け、無線で電気量データをサーバに送信するような自動取得装置で取得するのが望ましい。しかし、ユーザ自身がメータを見て自分でWebページ上に登録してもよい。ただし、収集された結果はWebページ上で確認できるものとする。節電促進情報報知部240は、ユーザ特性推定部220からのユーザ特性と節電行動蓄積部230からの節電行動とに基づき、節電促進情報を生成して通信制御部211からユーザに報知する。《節電促進装置の構成》図3は、本実施形態に係る節電促進装置210の構成を示すブロック図である。節電促進装置210のユーザ特性推定部220は、ユーザアクセス情報取得部221と、ユーザアクセス情報蓄積部222と、ユーザ特性決定部223と、ユーザ特性データベース以下、DB224と、を有する。ユーザアクセス情報取得部221は、ネットワークを介して、ユーザによるPC251からのアクセス情報を取得する。そして、ユーザアクセス情報蓄積部222は、取得したユーザアクセス情報を各ユーザに対応付けて蓄積する図4参照。ユーザ特性DB224は、ユーザアクセス情報の特徴に対応付けてユーザ特性としてユーザタイプを蓄積する図5参照。ユーザ特性決定部223は、ユーザ特性DB224を参照して、ユーザ毎のユーザ特性を決定する。節電促進装置210の節電行動蓄積部230は、電力積算計データ取得部231と、電力利用情報蓄積部232と、を有する。電力積算計データ取得部231は、ネットワークを介して、ユーザの節電結果である電力積算計252からの電力使用情報を取得する。また、電力利用情報蓄積部232は、取得した電力積算計データを各ユーザに対応付けて蓄積する図6参照。節電促進装置210の節電促進情報報知部240は、節電促進方法決定部241と、節電促進方法DB242と、節電促進情報DB243と、節電促進情報生成部244と、節電促進情報送信部245と、を有する。さらに、促進効果判定部246を有する。節電促進方法DB242は、ユーザ特性に対応付けて節電促進方法を蓄積する図7参照。節電促進方法決定部241は、ユーザ特性推定部220のユーザ特性決定部223が決定したユーザ特性に対応した節電促進方法を節電促進方法DB242から取得する。そして、促進効果判定部246の効果判定を参照して、効果有りであればそのまま決定し、効果無しであれば節電促進方法を切り替える。節電促進情報DB243は、節電促進方法に対応付けて節電促進情報を蓄積する図8A~図8C参照。ユーザ行動促進情報生成部である節電促進情報生成部244は、節電促進方法に対応する節電促進情報あるいはその生成アルゴリズムや表示フォーマットを、ユーザ行動促進情報データベースである節電促進情報DB243から取得して、節電促進情報を生成する。節電促進情報送信部245は、節電促進情報生成部244が生成した節電促進情報を対応するユーザに送信する。促進効果判定部246は、促進効果判定テーブル246aを有し図9A、図9C参照、電力利用情報蓄積部232の電力利用履歴から促進効果が有るか否かを判定する。なお、図2は図示しないが、促進効果判定部246は、促進効果を判定する促進効果判定条件を有している図9B参照。ユーザアクセス情報蓄積部図4は、本実施形態に係るユーザアクセス情報蓄積部222の構成を示す図である。ユーザアクセス情報蓄積部222には、PC251によるユーザのアクセス情報が収集されて、ユーザごとに蓄積される。なお、構成は図4に限定されない。ユーザアクセス情報蓄積部222は、ユーザID401に対応付けて、アクセス日時402と、アクセス対象403と、アクセス内容404と、アクセス回数405とを記憶する。図4の例においては、ユーザIDU0001のユーザが、電気代やエコポイントなどをアクセスしており、利己的タイプの金銭的報酬重視サブタイプと推定され、ユーザIDU0002のユーザが、地球温暖化問題をアクセスしており、利他的的タイプの環境問題重視サブタイプと推定される。ユーザ特性DB図5は、本実施形態に係るユーザ特性DB224の構成を示す図である。ユーザ特性DB224には、ユーザアクセス情報の履歴から節電に関連するユーザのタイプ分けが可能な情報が格納されている。ユーザ特性DB224は、ユーザのアクセス対象の傾向503やアクセス回数や率504、アクセス内容の傾向505などの組み合わせに対応して、ユーザをタイプ分けするためのタイプ501及びサブタイプ502が記憶されている。図5では、本実施形態の例として、自分の利益を中心に行動する利己的タイプと、自分よりも他人社会の利益を優先する利他的タイプとにタイプ分けする。さらに、利己的タイプは、金銭的報酬を重視するサブタイプと社会的報酬を重視するサブタイプなどのタイプ分けされる。一方、利他的タイプは、社会的な責任として、たとえば環境問題を重心しているサブタイプと、節電そのものを重心しているサブタイプなどにタイプ分けされる。なお、図5のアクセス対象傾向には、節電や環境に関するアクセスを記載したが、タイプ分けが節電や環境とは関係のないユーザの性格に近づけば近づくほど、もっと一般的な広範囲のアクセス対象からもタイプ分けは可能である。なお、本実施形態はタイプ分けを利用する技術であって、その中身を主題とするものではないので、詳説はしない。電力利用情報蓄積部図6は、本実施形態に係る電力利用情報蓄積部232の構成を示す図である。電力利用情報蓄積部232は、ユーザの家や事務所の電力積算計252から電力使用量を収集して、ユーザごとに蓄積する。なお、収集時刻は、できるだけ頻繁に収集するのが望ましいが、毎時などに定期的に収集したり、時間帯で収集回数を変化させたりしてもよい。電力利用情報蓄積部232は、各ユーザID601に対応付けて、たとえば、月単位の月積算電力量602、月による変化や変化率603、日単位の日積算電力量604、日による変化や変化率605、時間単位の経時積算電力量606、が記憶されている。節電促進方法DB図7は、本実施形態に係る節電促進方法DB242の構成を示す図である。節電促進方法DB242は、ユーザ特性に対応してそのユーザに合った節電促進情報を生成するための方法を格納している。節電促進方法DB242には、ユーザ特性DB224と同様の、タイプ701とサブタイプ702とに対応付けて、このタイプのユーザに対する節電促進となる評価基準である評価パラメータ703、ユーザに報知するどのような節電促進情報を生成するかなどの節電促進方法704が記憶されている。節電促進情報DB図8Aは、本実施形態に係る節電促進情報DB243の構成を示す図である。節電促進情報DB243は、節電促進方法に対応付けて節電促進情報の生成のための情報が格納されている。なお、節電促進情報そのものが格納されてもよい。節電促進情報DB243には、節電促進方法DB242の評価パラメータや節電促進方法と同様の評価パラメータ811と節電促進方法812とに対応付けて、節電促進情報を生成するための節電促進情報生成アルゴリズム813、生成した節電促進情報を送信する送信画面フォーマット814が記憶されている。図8Bは、本実施形態に係る節電促進情報生成アルゴリズム813の構成を示す図である。節電促進情報生成アルゴリズム813は、各アルゴリズム名821に対応付けて、アルゴリズム内容822が記憶されている。なお、図8Bにはアルゴリズム内容822を文章で記載したが、実際にはフローチャートや関数で表現される。図8Cは、本実施形態に係る送信画面フォーマット814の構成を示す図である。図8Cには幾つかの例を示すのみであり、これに限定されない。たとえば、ユーザへの促進効果を上げるための配置や色などの工夫がされてよい。図8Cにおいて、831は、月毎の電気代削減額の棒グラフである。金銭的報酬重視タイプで単純に電気代の削減を目標とするユーザには、棒グラフだけでも促進情報となる。しかし、社会的報酬を重視の要素もあるのであれば、社会全体の目標である15の削減を示すラインを表示するのが好ましい。あるいは、トータルの電気代節約があと幾らで消費財の何に対応するかなども節電促進となる。832は、今月の節電ランキングを表示する画面である。社会的報酬重視のユーザには、自分が上位にランクされたいという願望が節電促進となる。832では、ユーザが今回3位であることが太枠で示されている。たとえば、社会的報酬の要素を強調するために、賞賛数ランキング、自分に集まっている賞賛コメントを優先して表示するようにする。すなわち、社会的報酬重視のユーザには、自分の行動に対して他の人から賞賛や褒め言葉なポジティブな反応をもらえることが節電促進になる。また、自分が他の人より上位にランクされたいという状態も節電促進となる。833は、毎日の時間帯による節電状況を示すグラフである。利己的タイプであっても、節電ができてないマイナスの時間帯にがんばれば節電できるとの誘引になるが、利他的タイプにおいてはさらにマイナスの時間帯の節電に努力する誘引になる。834は、節電の累積量をどれだけの木に対応するかを視覚的に表示する画面である。この画面は、特に、環境問題として節電を考えている利他的タイプに有効である。834では、もう少しの節電で木が一本増えることが破線で表示されている。なお、図8Cには視覚的に節電促進情報をユーザに提示したが、ユーザ特性に応じて、あるいは節電履歴に応じて、ユーザの節電対策方針を音声発声や文字表示で直接ユーザに伝えて節電促進を促してもよい。促進効果判定テーブル図9Aは、本実施形態に係る促進効果判定テーブル246aの構成246a-1を示す図である。促進効果判定テーブル246aは、電力利用情報蓄積部232に蓄積されたユーザ毎の節電履歴に対応付けて、報知した節電促進情報に効果が有るか否かを記憶している。促進効果判定テーブル246aの構成246a-1は、ユーザID911に対応付けて、現在のこのユーザに対する節電促進方法912、電力利用情報蓄積部232からの月変化や変化率913、日変化や変化率914、を記憶している。また、月変化や変化率913と日変化や変化率914に基づき判定された促進効果の有無915、促進効果が無い場合の次の節電促進方法あるいはアルゴリズム916を記憶している。図9Bは、本実施形態に係る促進効果判定条件920図2は図示せずを示す図である。図9Aにおいて、促進効果の有無915を決定するための条件である。促進効果判定条件920は、月変化や変化率921と日変化や変化率922とを条件として、判定結果の促進効果の有無915が記憶される。図9Bにおいて、925は促進効果有りとなる条件であり、926は促進効果有りとなる条件である。なお、かかる条件は一例であって、図9Bに限定されない。なお、図9A及び図9Bの月変化や変化率、日変化や変化率は、所定時間の平均を取ることで、細かい消費電力の上下変化の影響を削減している。図9Cは、本実施形態に係る促進効果判定テーブル246aの他の構成246a-2を示す図である。図9Cでは、ユーザに対する促進情報図9Cでは、エコポイントとするを、節電における経時変化の特徴を考慮して変更する。図9Cは、対照的な節電量の経時変化として、ユーザAの経時変化931とユーザBの経時変化932とが示されている。933は節電量の全体平均であるが、平均値でなく所定の固定値であっても構わない。図9Cの節電促進情報は、特に、金銭的報酬重視タイプに有効である。まず、ユーザAの経時変化931について説明する。ユーザAの節電量は、全体平均933を越える時点934までの初期期間には上昇していく。したがって、この期間には節電変化量に応じた報酬エコポイントをユーザに提供することによって、インセンティブを与える。しかし、全体平均933を越えた時点934以降は、節電変化量が小さくなって、節電変化量に応じた報酬は節電促進にもはや有効ではない。したがって、時点934以降は、節電量の低下とならないように全体平均933以上を維持するように、報酬は節電維持期間たとえば、日数に応じて提供する。一方、ユーザBは、全体平均933を下回る時点935までは全体平均以上を維持してきたため、時速期間に応じた報酬が提供されてきた。しかし、時点935以降は全体平均933を下回っているので、節電変化上昇が無い限り報酬を与えないようにする。なお、図9Cにおいてはエコポイントという金銭的報酬によるインセンティブを示したが、報酬をエコポイントでなく、節電変化量ランキングや節電持続期間ランキングとすれば、社会的報酬重視タイプにも適用できる。《節電促進装置のハードウェア構成》図10は、本実施形態に係る節電促進装置210のハードウェア構成を示すブロック図である。図10で、CPU1010は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図3の各機能構成部を実現する。ROM1020は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部211は、ネットワークを介してユーザの家庭や事務所などのPC251とデータを送受信する、あるいは、電力積算計252からの使用電力データを受信する。RAM1040は、CPU1010が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM1040には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。1041は、現在通信制御部211を介して通信しているユーザのユーザID及びPC251の端末IDである。1042は、ユーザのPC251から得たユーザアクセス情報である。1043は、電力積算計252からの電力積算値を得るタイミングを表わす電力積算計計測タイマである。1044は、現在のユーザIDに対応する電力積算計を識別する電力積算計IDである。1045は、電力積算計ID1044の電力積算計252から得られた電力積算計データである。1046は、ユーザアクセス情報1042の蓄積履歴から推定されたユーザ特性である。1047は、電力積算計データ1045の蓄積履歴から判定された促進効果判定結果である。1048は、ユーザ特性1046及び促進効果判定結果1047を参照して決定された節電促進方法及びそれにより生成された節電促進情報である。1049は、節電促進情報をユーザのPC251に送るための節電促進情報送信フォーマットである。ストレージ1050には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータ又はプログラムが記憶されている。222は、ユーザアクセス情報1042をユーザIDに対応付けて蓄積するユーザアクセス情報蓄積部である。232は、電力積算計データ1045をユーザIDに対応付けて蓄積する電力利用情報蓄積部である。246aは、節電促進情報の報知の効果を判定するための促進効果判定テーブルである。また、促進効果判定条件も格納される。224は、ユーザ特性1046を推定するために、ユーザアクセス情報の蓄積履歴に対応付けてユーザ特性-本実施形態ではユーザタイプ-を格納するユーザ特性DBである。242は、ユーザ特性に対応付けて節電促進情報を生成するための節電促進方法を格納する節電促進方法DBである。243は、節電促進方法に対応付けて節電促進情報あるいはその生成方法や送信画面フォーマットを格納する節電促進情報DBである。ストレージ1050には、以下のプログラムが格納される。1051は、全体の処理を実行させる節電促進処理プログラムである。1052は、節電促進処理プログラム1051において、ユーザ特性を決定するユーザ特性決定モジュールである。1053は、節電促進処理プログラム1051において、節電促進方法を決定する節電促進方法決定モジュールである。1054は、節電促進処理プログラム1051において、節電促進情報を生成する節電促進情報生成モジュールである。なお、図10には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、OSなどの汎用のデータやプログラムは図示されていない。《節電促進装置の処理手順》図11は、本実施形態に係る節電促進装置210の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図10のCPU1010がRAM1040を使用しながら実行して、図3の各機能構成部を実現する。まず、ステップS1111において、ユーザのPC251からのユーザアクセス情報の受信か否かを判定する。また、ステップS1121において、電力積算計252の電力積算値を測定する時刻かを判定する。また、ステップS1131においては、ユーザに対して節電促進情報を送信するか否かを判定する。ユーザアクセス情報の受信であればステップS1113に進んで、受信したユーザアクセス情報をユーザIDに対応付けてユーザアクセス情報蓄積部222に蓄積する。電力積算計の測定時刻であればステップS1123に進んで、ユーザIDに対応する電力積算計252の電力積算計データを要求する。ステップS1125において電力積算計データの受信を待って、受信すればステップS1127に進む、ステップS1127においては、電力積算計データをユーザIDに対応付けて、電力利用情報蓄積部232に蓄積する。ユーザへの節電促進情報の送信であればステップS1133に進んで、促進効果判定テーブル246aを参照して促進効果判定処理を行なう。ステップS1135においては、節電促進効果の有無を判定する。節電促進効果が有ると判定されればステップS1141に進む、一方、節電促進効果が無いと安定されればステップS1137に進んで、ユーザアクセス情報蓄積部222のユーザアクセス情報の蓄積履歴に基づき、ユーザ特性DB224を参照してユーザ特性の再決定を行なう。次に、ステップS1139において、再決定されたユーザ特性により節電促進方法DB242を参照して、節電促進方法の再決定を行なう。そして、ステップS1141においては、電力利用情報蓄積部232の電力利用情報を使用しながら、節電促進方法に対応して節電促進情報DB243から節電促進情報あるいはその生成方法などを読み出して、節電促進情報を生成してユーザのPC251に送信する。[第3実施形態]次に、本発明の第3実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2実施形態と比べると、ユーザのタイプ分けとして、個人主義と集団主義を導入した点で異なる。その他の構成及び動作は、第2実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。本実施形態によれば、ユーザタイプのより繊細なタイプ分けができるので、よりユーザ特性に合った節電促進が可能となる。《本実施形態のタイプ分け/行動促進の概念》社会心理学的な知見として、集団主義の人は他者と足並みを揃える同調傾向が高い行動傾向があることから、周囲の他者が自分よりも節電努力が低い場合、自分の節電努力を抑える方向に同調する手抜きが発生する可能性が高い。逆に個人主義の人には周囲よりも自分が勝っていることを示すことで、行動の動機が高まる可能性が高い。ここでは、消費電力量、CO2排出量、電気料金の各パラメータを、一日単位、一週間単位、一ヶ月単位のそれぞれで平均値を用意する例を考える。金銭的報酬個人主義タイプのユーザは、他人より自分が勝ることを志向することから、自分の電気料金が全ユーザの平均電気料金より低くなる自分が周囲より努力している期間を選択して提示する。その際に、他の人よりあなたの方が節電料金が大きいので、このまま頑張ってくださいなどのコメントを付加してもよい。一方、金銭的報酬集団主義タイプのユーザには自分の電気料金が全体の平均電気料金より低い周囲が自分よりも努力している期間を選択して表示する。その際に他者に追いつくように節電させるために他の人に追いつけるようにもっと頑張ってくださいといったコメントを付加してもよい。また、一般的に個人主義は西洋人に、集団主義は東洋人に多いことが知られていることから、個人主義集団主義タイプに関しては国籍情報だけを見て自動で決定してもよい。ユーザ特性DB図12は、本実施形態に係るユーザ特性DB1224の構成を示す図である。本実施形態のユーザ特性DB1224には、アクセス対象傾向1202やアクセス内容傾向1203に対応するタイプ1201として、個人主義タイプ1210と集団主義タイプ1220とがタイプ分けされている。なお、ユーザ特性DB1224の内容は詳説しないが、たとえば、高田利武、相互独立的-相互協調的尺度、心理測定尺度集IIサイエンス社、232235などに個人主義と集団主義のタイプ分けの例が記載されており、それを参照されたい。なお、非特許文献2にはアンケートによるタイプ分けが記載されているが、かかるタイプ分けをユーザのアクセス情報により行なうことは可能である。また、一般的に個人主義は西洋人に多く、集団主義は東洋人に多いことが知られており、アクセス情報からユーザの国籍を判定して、個人主義/集団主義のタイプ分けを行なってもよい。節電促進方法DB図13は、本実施形態に係る節電促進方法DB1342の構成を示す図である。本実施形態の節電促進方法DB1342においては、第2実施形態の利己的/利他的のタイプ1301とサブタイプ1302とのタイプ分けのそれぞれに対して、さらに、個人主義と団体主義のタイプ分けがなされている。すなわち、図13のように金銭的報酬重視社会的報酬重視×個人主義団体主義の4タイブへの更なるタイプ分けが可能である。なお、金銭的報酬重視/社会的報酬重視のタイプ分けと、個人主義/団体主義の対応分けとを組み合わせるのではなく、ユーザのアクセス情報からいずれかのタイプ分けを選択して行なう構成であってもよい。[第4実施形態]次に、本発明の第4実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2実施形態及び第3実施形態と比べると、ユーザのタイプ分けとして、健康重視と趣味重視を導入した点で異なる。その他の構成及び動作は、第2実施形態又は第3実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。本実施形態によれば、ユーザタイプのさらに繊細なタイプ分けができるので、さらにユーザ特性に合った節電促進が可能となる。《本実施形態のタイプ分け/行動促進の概念》本実施形態においては、健康重視タイプや趣味重視タイプ、などのタイプを追加してユーザタイプを分類する。タイプ分けの方法として、日々の生活で何を重視しているか健康にどれほど気を遣っていますか、何の趣味がありますかなどを直接聞くことでタイプ分けを行う。さらに、それ以外に、GPS情報を参考に実際に立ち寄った店や、Webページでの購買履歴を参考にタイプ分けを行ってもよい。すなわち、健康グッズに関するページを頻繁に見る購入している人は健康重視タイプとして、服やアクセサリに関するページを頻繁に見る購入している人は趣味重視タイプとしてタイプ分けしてもよい。たとえば、健康重視タイプには、エアコンに関する設定温度を評価パラメータとして、過剰に低い設定温度が続いた場合は冷房病に関する情報を強調して提示する。また、節電量を金額換算し、その金額でどのような健康食品や健康グッズが買えるかについて情報提供を行ってもよい。同様に、趣味重視タイプの人にもその節電金額で興味を持っている商品がどれほど買えるかについて情報提供を行ってもよい。ユーザ特性DB図14は、本実施形態に係るユーザ特性DB1424の構成を示す図である。本実施形態のユーザ特性DB1424には、アクセス対象傾向1402やアクセス内容傾向1403に対応するタイプ1401として、健康重視タイプ1410と趣味重視タイプ1420とがタイプ分けされている。なお、ユーザ特性DB1424の内容は詳説しないが、従来から住宅空間を選択するために健康重視と趣味重視のタイプ分けの例が知られている。たとえば、若者のエコ意識~エコに対する本音で7つのタイプに分類~、M1-F1総研分析レポートVol11、200999にもその一例が示されている。節電促進方法DB図15は、本実施形態に係る節電促進方法DB1542の構成を示す図である。本実施形態の節電促進方法DB1542においては、第2実施形態の利己的/利他的のタイプ1501とサブタイプ1502とのタイプ分けのそれぞれに対して、さらに、健康重視と趣味重視のタイプ分け、さらに個人主義と団体主義のタイプ分けがなされている。すなわち、図15のように金銭的報酬重視社会的報酬重視×健康重視趣味重視×個人主義団体主義の8タイブへの更なるタイプ分けが可能である。なお、金銭的報酬重視/社会的報酬重視のタイプ分けと、健康重視/趣味重視のタイプ分けと、個人主義/団体主義の対応分けとを組み合わせるのではなく、ユーザのアクセス情報からいずれかのタイプ分けを選択して行なう構成であってもよい。[第5実施形態]次に、本発明の第5実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2実施形態乃至第4実施形態と比べると、ユーザ行動として学習を促進対象とした点で異なる。その他の構成及び動作は、第2実施形態乃至第4実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。本実施形態によれば、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析して、ユーザの学習行動を監視しながらユーザ特性に応じた学習行動の促進を行なうことができる。《情報処理システムの構成》図16は、本実施形態に係る情報処理システム1600の構成を示すブロック図である。情報処理システム1600は、ユーザの学習行動を監視しながら学習促進情報をユーザに報知する情報処理装置である学習促進装置1610を有する学習促進システムである。学習促進装置1610は、通信制御部1611と、ユーザ特性推定部1620と、学習上達履歴蓄積部1630と、学習促進情報報知部1640と、を有する。通信制御部1611は、ネットワーク1660を介して、各家庭/教室と通信する。ユーザ特性推定部1620は、各家庭/教室1650図16では勉強部屋と図示のPC1651におけるユーザのアクセス情報を収集して、ユーザ特性を推定する。一方、学習上達履歴蓄積部1630は、ネットワーク1660を介して各家庭/教室1650のPC1651からテストの正解率を収集して学習履歴を蓄積する。学習促進情報報知部1640は、ユーザ特性推定部1620からのユーザ特性と学習上達履歴蓄積部1630からの学習行動とに基づき、学習促進情報を生成して通信制御部1611からユーザに報知する。《学習促進装置の構成》図17は、本実施形態に係る学習促進装置1610の構成を示すブロック図である。学習促進装置1610のユーザ特性推定部1620は、ユーザアクセス情報取得部1621と、ユーザアクセス情報蓄積部1622と、ユーザ特性決定部1623と、ユーザ特性DB1624と、を有する。ユーザアクセス情報取得部1621は、ネットワークを介して、ユーザによるPC1651からのアクセス情報を取得する。そして、ユーザアクセス情報蓄積部1622は、取得したユーザアクセス情報を各ユーザに対応付けて蓄積する第2実施形態の図4に類似であるので図示せず。ユーザ特性DB1624は、ユーザアクセス情報の特徴に対応付けてユーザ特性としてユーザタイプを蓄積する図18参照。ユーザ特性決定部1623は、ユーザ特性DB1624を参照して、ユーザ毎のユーザ特性を決定する。学習促進装置1610の学習上達履歴蓄積部1630は、テスト正解率データ取得部1631と、成績蓄積部1632と、を有する。テスト正解率データ取得部1631は、ネットワークを介して、ユーザのテスト結果であるPC1651からのテスト正解率データを取得する。また、成績蓄積部1632は、取得したテスト正解率データを各ユーザに対応付けて蓄積する第2実施形態の図6と類似であるので図示せず。学習促進装置1610の学習促進情報報知部1640は、学習促進方法決定部1641と、学習促進方法DB1642と、学習促進情報DB1643と、学習促進情報生成部1644と、学習促進情報送信部1645と、を有する。さらに、促進効果判定部1646を有する。学習促進方法DB1642は、ユーザ特性に対応付けて学習促進方法を蓄積する図19参照。学習促進方法決定部1641は、ユーザ特性推定部1620のユーザ特性決定部1623が決定したユーザ特性に対応した学習促進方法を学習促進方法DB1642から取得する。そして、促進効果判定部1646の効果判定を参照して、効果有りであればそのまま決定し、効果無しであれば学習促進方法を切り替える。学習促進情報DB1643は、学習促進方法に対応付けて学習促進情報を蓄積する。ユーザ行動促進情報生成部である学習促進情報生成部1644は、学習促進方法に対応する学習促進情報あるいはその生成アルゴリズムや表示フォーマットを、ユーザ行動促進情報データベースである学習促進情報DB1643から取得して、学習促進情報を生成する。学習促進情報送信部1645は、学習促進情報生成部1644が生成した学習促進情報を対応するユーザに送信する。促進効果判定部1646は、促進効果判定テーブル1646aを有し、成績蓄積部1632のテスト正解率履歴から促進効果が有るか否かを判定する。なお、図17には図示しないが、促進効果判定部1646は、促進効果を判定する促進効果判定条件を有している。ユーザ特性DB図18は、本実施形態に係るユーザ特性DB1624の構成を示す図である。ユーザ特性DB1624には、ユーザアクセス情報の履歴から学習に関連するユーザのタイプ分けが可能な情報が格納されている。ユーザ特性DB1624は、ユーザのアクセス対象の傾向1803やアクセス内容の傾向1804などの組み合わせに対応して、ユーザをタイプ分けするためのタイプ型1801及びタイプ1802が記憶されている。図18では、本実施形態の例として、タイプ型1801として、ほめると促進するタイプとしかると促進するタイプのタイプ分け1810と、主に五感の何を使用して学習を行なっているかをタイプ分けするVARK視覚Visual、聴覚Auditory、読み書きReadWrite、触覚運動感覚TactileKimesthetic1820とを示す。なお、図18におけるアクセス対象傾向は、タイプ分けが学習とは関係の薄いユーザの性格に近づけば近づくほど、もっと一般的な広範囲のアクセス対象からもタイプ分けは可能である。なお、本実施形態はタイプ分けを利用する技術であって、その中身を主題とするものではないので、詳説はしない。学習促進方法DB図19は、本実施形態に係る学習促進方法DB1642の構成を示す図である。学習促進方法DB1642は、ユーザ特性に対応してそのユーザに合った学習促進情報を生成するための方法を格納している。学習促進方法DB1642には、ユーザ特性DB1624と同様の、タイプ型1901とタイプ1902とに対応付けて、このタイプのユーザに対する学習促進となるため、ユーザに報知するどのような学習促進情報を生成するかなどの学習促進方法1903が記憶されている。《学習促進装置のハードウェア構成》図20は、本実施形態に係る学習促進装置1610のハードウェア構成を示すブロック図である。図20で、CPU2010は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図17の各機能構成部を実現する。ROM2020は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部1611は、ネットワークを介してユーザの家庭や教室などのPC1651とデータを送受信する。RAM2040は、CPU2010が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM2040には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。2041は、現在通信制御部1611を介して通信しているユーザのユーザID及びPC1651の端末IDである。2042は、ユーザのPC1651から得たユーザアクセス情報である。2043は、PC1651からのテスト正解率を得るタイミングを表わす正解率計測タイマである。2044は、現在のユーザIDに対応するテスト種別を識別するテスト種別IDである。2045は、テスト種別ID2044のテスト結果から得られた正解率データである。2046は、ユーザアクセス情報2042の蓄積履歴から推定されたユーザ特性である。2047は、正解率データ2045の蓄積履歴から判定された促進効果判定結果である。2048は、ユーザ特性2046及び促進効果判定結果2047を参照して決定された学習促進方法及びそれにより生成された学習促進情報である。2049は、学習促進情報をユーザのPC1651に送るための学習促進情報送信フォーマットである。ストレージ2050には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータ又はプログラムが記憶されている。1622は、ユーザアクセス情報2042をユーザIDに対応付けて蓄積するユーザアクセス情報蓄積部である。1632は、正解率データ2045をユーザIDに対応付けて蓄積する成績蓄積部である。1646aは、学習促進情報の報知の効果を判定するための促進効果判定テーブルである。また、促進効果判定条件も格納される。1624は、ユーザ特性2046を推定するために、ユーザアクセス情報の蓄積履歴に対応付けてユーザ特性-本実施形態ではユーザタイプ-を格納するユーザ特性DBである。1642は、ユーザ特性に対応付けて学習促進情報を生成するための学習促進方法を格納する学習促進方法DBである。1643は、学習促進方法に対応付けて学習促進情報あるいはその生成方法や送信画面フォーマットを格納する学習促進情報DBである。ストレージ2050には、以下のプログラムが格納される。2051は、全体の処理を実行させる学習促進処理プログラムである。2052は、学習促進処理プログラム2051において、ユーザ特性を決定するユーザ特性決定モジュールである。2053は、学習促進処理プログラム2051において、学習促進方法を決定する学習促進方法決定モジュールである。2054は、学習促進処理プログラム2051において、学習促進情報を生成する学習促進情報生成モジュールである。なお、図20には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、OSなどの汎用のデータやプログラムは図示されていない。《学習促進装置の処理手順》図21は、本実施形態に係る学習促進装置1610の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図20のCPU2010がRAM2040を使用しながら実行して、図17の各機能構成部を実現する。まず、ステップS2111において、ユーザのPC1651からのユーザアクセス情報の受信か否かを判定する。また、ステップS2121において、PC1651からテスト正解率を測定する時刻かを判定する。また、ステップS2131においては、ユーザに対して学習促進情報を送信するか否かを判定する。ユーザアクセス情報の受信であればステップS2113に進んで、受信したユーザアクセス情報をユーザIDに対応付けてユーザアクセス情報蓄積部1622に蓄積する。テスト正解率の測定時刻であればステップS2123に進んで、ユーザIDに対応するPC1651に正解率データを要求する。ステップS2125において正解率データの受信を待って、受信すればステップS2127に進む、ステップS2127においては、正解率データをユーザIDに対応付けて、成績蓄積部1632に蓄積する。ユーザへの学習促進情報の送信であればステップS2133に進んで、促進効果判定テーブル1646aを参照して促進効果判定処理を行なう。ステップS2135においては、学習促進効果の有無を判定する。学習促進効果が有ると判定されればステップS2141に進む、一方、学習促進効果が無いと安定されればステップS2137に進んで、ユーザアクセス情報蓄積部1622のユーザアクセス情報の蓄積履歴に基づき、ユーザ特性DB1624を参照してユーザ特性の再決定を行なう。次に、ステップS2139において、再決定されたユーザ特性により学習促進方法DB1642を参照して、学習促進方法の再決定を行なう。そして、ステップS2141においては、成績蓄積部1632の成績を使用しながら、学習促進方法に対応して学習促進情報DB1643から学習促進情報あるいはその生成方法などを読み出して、学習促進情報を生成してユーザのPC1651に送信する。[第6実施形態]次に、本発明の第6実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2実施形態乃至第5実施形態と比べると、ユーザ行動としてダイエットを促進対象とした点で異なる。その他の構成及び動作は、第2実施形態乃至第5実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。本実施形態によれば、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析して、ユーザのダイエット行動を監視しながらユーザ特性に応じたダイエット行動の促進を行なうことができる。《情報処理システムの構成》図22は、本実施形態に係る情報処理システム2200の構成を示すブロック図である。情報処理システム2200は、ユーザのダイエット行動を監視しながらダイエット促進情報をユーザに報知する情報処理装置であるダイエット促進装置2210を有するダイエット促進システムである。ダイエット促進装置2210は、通信制御部2211と、ユーザ特性推定部2220と、ダイエット効果蓄積部2230と、ダイエット促進情報報知部2240と、を有する。通信制御部2211は、ネットワーク2260を介して、各家庭/ヘルスセンター/スポーツジム/病院などと通信する。ユーザ特性推定部2220は、各家庭の部屋2250のPC2251や、ヘルスセンター/スポーツジム/病院2255図22では店舗と図示のPC2256におけるユーザのアクセス情報を収集して、ユーザ特性を推定する。一方、ダイエット効果蓄積部2230は、ネットワーク2260を介して各部屋2250/店舗2255のPC2251/2256から体重/体脂肪率などを収集してダイエット履歴を蓄積する。ダイエット促進情報報知部2240は、ユーザ特性推定部2220からのユーザ特性とダイエット効果蓄積部2230からのダイエット行動とに基づき、ダイエット促進情報を生成して通信制御部2211からユーザに報知する。《ダイエット促進装置の構成》図23は、本実施形態に係るダイエット促進装置2210の構成を示すブロック図である。ダイエット促進装置2210のユーザ特性推定部2220は、ユーザアクセス情報取得部2221と、ユーザアクセス情報蓄積部2222と、ユーザ特性決定部2223と、ユーザ特性DB2224と、を有する。ユーザアクセス情報取得部2221は、ネットワークを介して、ユーザによるPC2251や2256からのアクセス情報を取得する。そして、ユーザアクセス情報蓄積部2222は、取得したユーザアクセス情報を各ユーザに対応付けて蓄積する第2実施形態の図4に類似であるので図示せず。ユーザ特性DB2224は、ユーザアクセス情報の特徴に対応付けてユーザ特性としてユーザタイプを蓄積する図24参照。ユーザ特性決定部2223は、ユーザ特性DB2224を参照して、ユーザ毎のユーザ特性を決定する。ダイエット促進装置2210のダイエット効果蓄積部2230は、体重/体脂肪データ取得部2231と、ダイエット結果蓄積部2232と、を有する。体重/体脂肪データ取得部2231は、ネットワークを介して、ユーザによる測定結果であるPC1651からの体重/体脂肪データを取得する。また、ダイエット結果蓄積部2232は、取得した体重/体脂肪データを各ユーザに対応付けて蓄積する第2実施形態の図6と類似であるので図示せず。ダイエット促進装置2210のダイエット促進情報報知部2240は、ダイエット促進方法決定部2241と、ダイエット促進方法DB2242と、ダイエット促進情報DB2243と、ダイエット促進情報生成部2244と、ダイエット促進情報送信部2245と、を有する。さらに、促進効果判定部2246を有する。ダイエット促進方法DB2242は、ユーザ特性に対応付けてダイエット促進方法を蓄積する図25参照。ダイエット促進方法決定部2241は、ユーザ特性推定部2220のユーザ特性決定部2223が決定したユーザ特性に対応したダイエット促進方法をダイエット促進方法DB2242から取得する。そして、促進効果判定部2246の効果判定を参照して、効果有りであればそのまま決定し、効果無しであればダイエット促進方法を切り替える。ダイエット促進情報DB2243は、ダイエット促進方法に対応付けてダイエット促進情報を蓄積する。ユーザ行動促進情報生成部であるダイエット促進情報生成部2244は、ダイエット促進方法に対応するダイエット促進情報あるいはその生成アルゴリズムや表示フォーマットを、ユーザ行動促進情報データベースであるダイエット促進情報DB2243から取得して、ダイエット促進情報を生成する。ダイエット促進情報送信部2245は、ダイエット促進情報生成部2244が生成したダイエット促進情報を対応するユーザに送信する。促進効果判定部2246は、促進効果判定テーブル2246aを有し、ダイエット結果蓄積部2232の体重/体脂肪履歴から促進効果が有るか否かを判定する。なお、図22には図示しないが、促進効果判定部2246は、促進効果を判定する促進効果判定条件を有している。ユーザ特性DB図24は、本実施形態に係るユーザ特性DB2224の構成を示す図である。ユーザ特性DB2224には、ユーザアクセス情報の履歴からダイエットに関連するユーザのタイプ分けが可能な情報が格納されている。図24のユーザ特性DB2224には、2つのタイプ分けのタイプ型を示している。第1のタイプ型2401はユーザの体型や体質別にタイプ分けがされる。体脂肪率2403とBMI値2404肥満度:BodyMassIndexとに対応付けられて、普通の肥満、表面からは見えないかくれ肥満、部分的なかた太り、などにタイプ分けされる。第2のタイプ型2405はユーザの性格別にタイプ分けされる。真面目度2407と深刻度2408とに対応付けられて、すぐに痩せたい即効派、楽しんで痩せればいい気楽派、痩せ方にうるさい理論派、できるだけ簡単に痩せたいエコ派、じっくり長時間かけて痩せるのんびり派、などにタイプ分けされる。なお、タイプ分けがダイエットとは関係の薄いユーザの性格に近づけば近づくほど、もっと一般的な広範囲のアクセス情報からもタイプ分けは可能である。なお、本実施形態はタイプ分けを利用する技術であって、その中身を主題とするものではないので、詳説はしない。また、図24の第1のタイプ型2401と第2のタイプ型2405は組み合わせて使用しても、それぞれ独立に使用しても、肥満状況に応じて選択して使用してもよい。ダイエット促進方法DB図25は、本実施形態に係るダイエット促進方法DB2242の構成を示す図である。ダイエット促進方法DB2242は、ユーザ特性に対応してそのユーザに合ったダイエット促進情報を生成するための方法を格納している。ダイエット促進方法DB2242には、ユーザ特性DB2224と同様の、タイプ型2501とタイプ2502とに対応付けて、このタイプのユーザに対するダイエット促進となるため、ユーザに報知するどのようなダイエット促進情報を生成するかなどのダイエット促進方法2503が記憶されている。《ダイエット促進装置のハードウェア構成》図26は、本実施形態に係るダイエット促進装置2210のハードウェア構成を示すブロック図である。図26で、CPU2610は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図23の各機能構成部を実現する。ROM2620は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部2211は、ネットワークを介してユーザの家庭の部屋2250や店舗2255などのPC2251/2256とデータを送受信する。RAM2640は、CPU2610が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM2640には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。2641は、現在通信制御部2211を介して通信しているユーザのユーザID及びPC2251/2256の端末IDである。2642は、ユーザのPC2251/2256から得たユーザアクセス情報である。2643は、PC2251/2256からの体重/体脂肪データを得るタイミングを表わす体重/体脂肪計測タイマである。2644は、現在のユーザIDに対応する体重計や体脂肪計を識別する体重計/体脂肪計IDである。2645は、体重計/体脂肪計ID2644から得られた体重/体脂肪データである。2646は、ユーザアクセス情報2642の蓄積履歴から推定されたユーザ特性である。2647は、体重/体脂肪データ2645の蓄積履歴から判定された促進効果判定結果である。2648は、ユーザ特性2646及び促進効果判定結果2647を参照して決定されたダイエット促進方法及びそれにより生成されたダイエット促進情報である。2649は、ダイエット促進情報をユーザのPC2251/2256に送るためのダイエット促進情報送信フォーマットである。ストレージ2650には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータ又はプログラムが記憶されている。2222は、ユーザアクセス情報2642をユーザIDに対応付けて蓄積するユーザアクセス情報蓄積部である。2232は、体重/体脂肪データ2645をユーザIDに対応付けて蓄積するダイエット結果蓄積部である。2246aは、ダイエット促進情報の報知の効果を判定するための促進効果判定テーブルである。また、促進効果判定条件も格納される。2224は、ユーザ特性2646を推定するために、ユーザアクセス情報の蓄積履歴に対応付けてユーザ特性-本実施形態ではユーザタイプ-を格納するユーザ特性DBである。2242は、ユーザ特性に対応付けてダイエット促進情報を生成するためのダイエット促進方法を格納するダイエット促進方法DBである。2243は、ダイエット促進方法に対応付けてダイエット促進情報あるいはその生成方法や送信画面フォーマットを格納するダイエット促進情報DBである。ストレージ2650には、以下のプログラムが格納される。2651は、全体の処理を実行させるダイエット促進処理プログラムである。2652は、ダイエット促進処理プログラム2651において、ユーザ特性を決定するユーザ特性決定モジュールである。2653は、ダイエット促進処理プログラム2651において、ダイエット促進方法を決定するダイエット促進方法決定モジュールである。2654は、ダイエット促進処理プログラム2651において、ダイエット促進情報を生成するダイエット促進情報生成モジュールである。なお、図26には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、OSなどの汎用のデータやプログラムは図示されていない。《ダイエット促進装置の処理手順》図27は、本実施形態に係るダイエット促進装置2210の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図26のCPU2610がRAM2640を使用しながら実行して、図23の各機能構成部を実現する。まず、ステップS2711において、ユーザのPC2251/226からのユーザアクセス情報の受信か否かを判定する。また、ステップS2721において、PC2251/2256から体重/体脂肪を測定する時刻かを判定する。また、ステップS2731においては、ユーザに対してダイエット促進情報を送信するか否かを判定する。ユーザアクセス情報の受信であればステップS2713に進んで、受信したユーザアクセス情報をユーザIDに対応付けてユーザアクセス情報蓄積部2222に蓄積する。体重/体脂肪の測定時刻であればステップS2723に進んで、ユーザIDに対応するPC2251/2256に体重/体脂肪データを要求する。ステップS2725において体重/体脂肪データの受信を待って、受信すればステップS2727に進む、ステップS2727においては、体重/体脂肪データをユーザIDに対応付けて、ダイエット結果蓄積部2232に蓄積する。ユーザへのダイエット促進情報の送信であればステップS2733に進んで、促進効果判定テーブル2246aを参照して促進効果判定処理を行なう。ステップS2735においては、学習促進効果の有無を判定する。学習促進効果が有ると判定されればステップS2741に進む、一方、学習促進効果が無いと安定されればステップS2737に進んで、ユーザアクセス情報蓄積部2222のユーザアクセス情報の蓄積履歴に基づき、ユーザ特性DB2224を参照してユーザ特性の再決定を行なう。次に、ステップS2739において、再決定されたユーザ特性によりダイエット促進方法DB2242を参照して、ダイエット促進方法の再決定を行なう。そして、ステップS2741においては、ダイエット結果蓄積部2232の成績を使用しながら、ダイエット促進方法に対応してダイエット促進情報DB2243からダイエット促進情報あるいはその生成方法などを読み出して、ダイエット促進情報を生成してユーザのPC2251/2256に送信する。[第7実施形態]次に、本発明の第7実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2実施形態乃至第6実施形態と比べると、いずれか一方にタイブ分けをするのではなく、どちらのタイプの度合いが強いか、あるいは各タイプへの所属の強さを所属レベルで表わし、その組み合わせによってユーザ行動促進方法本実施形態では節電に限定を選択する点で異なる。その他の構成及び動作は、第2実施形態乃至第7実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。本実施形態によれば、いずれか一方にタイブ分けしてしまうことによる、実際のタイプとのずれを無くして、ユーザの行動を監視しながらよりユーザ特性に応じた対象行動の促進を行なうことができる。ユーザ行動促進テーブル図28は、本実施形態に係るユーザ行動促進テーブル2800の構成を示す図である。図28のユーザ行動促進テーブル2800においては、ユーザID2801に対応付けて、各タイプにおける所属レベル所属強度レベル2802、2803が記憶されている。すなわち、各タイプの相対的強さを算出し、その強度順にタイプと評価パラメータを切り替えたり追加したりを行うことも考えられる。たとえば、その順位づけは単純に閲覧履歴の多さにしたがって行ってもよい。そして、各タイプの強弱の組み合わせに対して、節電促進方法2804が決定される。あるいは、ユーザごとに強弱関係を計算し、まずは強になっているタイプの評価パラメータを採用し、その後に中低の順番に評価パラメータの切り替えや追加を行いながら、促進情報を提示して行く。利用パラメータの変化のタイミングは、促進効果検出手段を通して情報提示前後の電気使用量を比較し、あらかじめ定めた任意の閾値以上の値変化がなければ情報の効果なしと解釈して、第2の評価パラメータを採用する。すなわち、図28のようにタイプの強さが金銭的報酬、社会的報酬、利他的の順になっているユーザIDU0003のユーザにおいては、まずは金額換算グラフのWebページを優先強調して提示するが、提示後に一定の消費電力量の低下が検出されなければ賞賛数グラフを優先協調するようにWebページのデザインを変える。その利用パラメータの切り替えのタイミングは上記のように情報提示前後での行動変化を解析してもよいし、あらかじめ一定の期間を定めておいて、提示開始からその期間が経過すれば自動的に表示情報を切り替えてもよい。また、閲覧履歴の時間変化を解析し、最初は金銭に関わるページの閲覧数が多かったのが、ある時期を起点にボランティアに関わるページ履歴の方が多くなった時点で、利他的タイプになったと判断し、節電金額表示からCO2排出量表示に切り替えてもよい。すなわち、ユーザ行動の時間変化からユーザ特性の変化を検出あるいは推定して、行動促進情報を変更したり更新したりすることにより、ユーザ特性の変化に追従したきめ細かいユーザ行動促進が可能となる。なお、本実施形態においては、節電を例に説明したが、第5実施形態の学習促進においても、第6実施形態のダイエット促進においても、まったく同様に適用ができる。[第8実施形態]次に、本発明の第8実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2実施形態乃至第6実施形態と比べると、ユーザ行動を検知するための機器として、通信端末や計器のみでなく、カメラやマイク、他の種々のセンサ類、携帯端末のGPSによる位置情報などを利用する点で異なる。その他の構成及び動作は、第2実施形態乃至第7実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。本実施形態によれば、多種多様な情報収集によりユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析して、ユーザの行動を監視しながらユーザ特性に応じた対象行動の促進を行なうことができる。《情報処理システムの構成》図29は、本実施形態に係る情報処理システム2900の構成を示すブロック図である。情報処理システム2900は、ユーザの行動を監視しながら行動促進情報をユーザに報知する情報処理装置であるユーザ行動促進装置2910を有する。ここで、ユーザ行動促進装置2910は、上記実施形態の節電促進装置、学習促進装置、ダイエット促進装置を含む概念である。ユーザ行動促進装置2910は、通信制御部2911と、ユーザ特性推定部2920と、ユーザ行動蓄積部2930と、ユーザ行動促進報知部2940と、を有する。通信制御部2911は、ネットワーク2960を介して、各家庭や店舗などのPCやビデオカメラ、マイク、センサ類、携帯電話からのGPS信号などを通信する。ユーザ特性推定部2920は、各家庭の部屋2950のPC2951や、センサ類2952、ビデオカメラ2953、マイク2954、さらにユーザが携帯する携帯電話2955から、ユーザ特性推定用のユーザのアクセス情報を収集して、ユーザ特性を推定する。一方、ユーザ行動蓄積部2930も、ネットワーク2960を介して、各家庭の部屋2950のPC2951や、センサ類2952、ビデオカメラ2953、マイク2954、さらにユーザが携帯する携帯電話2955から、促進対象のユーザ行動の関連する情報を収集してユーザ行動履歴として蓄積する。ユーザ行動促進報知部2940は、ユーザ特性推定部2920からのユーザ特性とユーザ行動蓄積部2930からの行動履歴行動結果/促進効果とに基づき、ユーザ行動促進情報を生成して通信制御部2911からユーザに報知する。図29の情報処理システム2900においては、さらに、ユーザ行動促進装置2910が、銀行2970や役所2990などからユーザ情報を収集して、よりユーザの現状に有ったユーザ行動促進情報を生成して、ユーザに報知する。このように、本実施形態においては、Webページの閲覧情報履歴や、SNSの参加状況、日常行動を記録するためのカメラマイク、GPSセンサによるユーザ位置情報や金銭的状況を把握するために貯金情報などの金銭情報がユーザ特性の把握のために用いられる。同時に、ユーザ行動促進報知部2940から報知されるユーザ行動促進情報も、表示画面に限定されず、音声や、携帯電話へのコール、メール通知、警報ランプや警報音声などを使って、ユーザに報知できる。[他の実施形態]なお、本実施形態においては、ユーザの節電行動、学習行動、ダイエット行動の促進についての例を説明したが、他のユーザの行動をユーザ特性に応じて促進するために適用されるのは明らかである。以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、あるいはその制御プログラムを格納した媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるWWWサーバも、本発明の範疇に含まれる。[実施形態の他の表現]上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。付記1ユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積手段と、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進手段と、前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、を備え、前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする情報処理システム。付記2前記ユーザ特性推定手段は、前記第1ユーザ行動情報に対応付けて前記促進対象のユーザ行動に応じたユーザタイプを記憶するユーザ特性データベースを有し、前記ユーザからネットワークを介して収集した第1ユーザ行動情報の履歴に基づいて、前記ユーザを前記促進対象のユーザ行動に応じたユーザタイプに分類することを特徴とする付記1に記載の情報処理システム。付記3前記ユーザ特性推定手段によるユーザの前記ユーザタイプへの分類は、複数の所属レベルを有し、前記ユーザ行動促進手段は、各ユーザタイプの所属レベルの組み合わせに基づいて、前記行動促進情報を生成することを特徴とする付記2に記載の情報処理システム。付記4前記第1ユーザ行動情報は、ユーザによるネットワークを介した閲覧情報と、ソーシャルネットワーキングサービスへのアクセス情報と、カメラやマイクにより収集されたユーザ情報と、GPSセンサによるユーザ位置情報と、ユーザの金銭情報との少なくとも1つを含む情報であることを特徴とする付記1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理システム。付記5前記促進効果判定手段は、前記第2ユーザ行動情報からの効果の累積、前記第2ユーザ行動情報からの効果の変化、前記第2ユーザ行動情報からの効果の変化率の少なくとも1つに基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定することを特徴とする付記1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理システム。付記6前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が推定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、ユーザ行動促進方法を決定するユーザ行動促進方法決定手段と、前記ユーザ行動促進方法決定手段が決定したユーザ行動促進方法に対応するユーザ行動促進情報を生成するユーザ行動促進情報生成手段と、を有することを特徴とする付記1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理システム。付記7前記ユーザ行動促進方法決定手段は、前記ユーザの特性に対応付けて前記ユーザ行動促進方法を記憶するユーザ行動促進方法データベースを有することを特徴とする付記6に記載の情報処理システム。付記8前記ユーザ行動促進情報生成手段は、前記ユーザ行動促進方法に対応付けて前記ユーザ行動促進情報を記憶するユーザ行動促進情報データベースを有することを特徴とする付記6又は7に記載の情報処理システム。付記9前記ユーザ行動促進情報は、前記ユーザ行動促進情報を生成する生成アルゴリズムと、前記ユーザ行動促進情報を表示する画面フォーマットとによって記憶されることを特徴とする付記8に記載の情報処理システム。付記10前記ユーザ特性推定手段は、さらに、前記第1ユーザ行動情報の時間変化からユーザの特性の変化を推定し、前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段の推定した前記ユーザの特性の変化にしたがって、前記行動促進情報を変更又は更新することを特徴とする付記1乃至9のいずれか1項に記載の情報処理システム。付記11前記情報処理システムは、ユーザの節電行動を促進する節電促進システムであることを特徴とする付記1乃至10のいずれか1項に記載の情報処理システム。付記12前記ユーザ特性推定手段は、ユーザが、利己的タイプか利他的タイプか、健康重視タイプか趣味重視タイプか、個人主義タイプか集団主義タイプか、の内の少なくとも1つのタイプ分けを行なうことを特徴とする付記11に記載の情報処理システム。付記13前記ユーザ特性推定手段は、ユーザが利己的タイプの場合に、さらに金銭的報酬重視タイプか社会的報酬重視タイプかのサブタイプに分けることを特徴とする付記12に記載の情報処理システム。付記14前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が利己的タイプで金銭的報酬重視タイプと推定した場合は、ユーザに対して節電による金銭的報酬を報知し、前記ユーザ特性推定手段が利己的タイプで社会的報酬重視タイプと推定した場合は、ユーザに対して節電による社会的報酬を報知し、前記ユーザ特性推定手段が利他的タイプと推定した場合は、ユーザに対して節電による社会的貢献をユーザに報知することを特徴とする付記12に記載の情報処理システム。付記15前記情報処理システムは、ユーザの学習行動を促進する学習促進システムであることを特徴とする付記1乃至10のいずれか1項に記載の情報処理システム。付記16前記情報処理システムは、ユーザのダイエット行動を促進するダイエット促進システムであることを特徴とする付記1乃至10のいずれか1項に記載の情報処理システム。付記17ユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進ステップと、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、を備え、前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とするユーザの行動促進方法。付記18ネットワークを介してユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積手段と、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進手段と、前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、を備え、前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が受信して蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする情報処理装置。付記19ネットワークを介してユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、を備え、前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする情報処理装置の制御方法。付記20ネットワークを介してユーザ特性推定用の第1ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第2ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、をコンピュータに実行させるための制御プログラムであって、前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第2ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする制御プログラム。