ユーザの行動毎に当該行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、当該行動情報に対応する前記ユーザの感情表現を示す感情情報とに基づいて、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての行動要素の中に各行動要素が含まれる割合である出現確率を前記感情表現毎に算出する算出部と、前記算出部によって算出された各行動要素の出現確率を前記感情表現毎に記憶する感情モデル記憶部と、前記感情モデル記憶部に記憶されている行動要素の出現確率の中で、前記ユーザの所定の行動に関する行動情報に含まれる行動要素の出現確率が高いほど、当該出現確率に対応する感情表現が前記所定の行動に対する前記ユーザの感情表現に該当すると推定する推定部と、前記推定部による感情表現の推定結果を出力する出力部とを備えたことを特徴とする感情推定装置。前記ユーザと行動を共にした他のユーザである同行者毎に、当該ユーザと当該同行者との関連性を示す同行者情報を生成する生成部をさらに備え、前記算出部は、前記行動要素として同行者を識別するための情報を含む行動情報と前記感情情報とに基づいて、前記感情表現毎に、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての同行者と前記ユーザとの関連性を示す同行者情報である同行者モデルを算出し、前記感情モデル記憶部は、前記算出部によって算出された同行者モデルを前記感情表現毎に記憶し、前記推定部は、前記生成部によって生成された同行者情報のうち前記所定の行動を共にした同行者に対応する同行者情報と、前記感情モデル記憶部に記憶されている同行者モデルとの一致度を感情表現毎に算出し、算出した一致度が高い同行者モデルほど、当該同行者モデルに対応する感情表現が前記ユーザの感情表現に該当すると推定することを特徴とする請求項1に記載の感情推定装置。前記生成部は、前記ユーザと前記同行者との関連性を示す複数の同行者要素を含む同行者情報を生成し、前記算出部は、複数の種別の行動要素を含む行動情報と前記感情情報とに基づいて、前記感情表現に対応する行動情報に含まれる行動要素の中に各行動要素が含まれる出現確率を前記種別毎に算出するとともに、前記複数の同行者要素を含む同行者情報を前記同行者モデルとして算出し、前記推定部は、前記感情表現毎に、前記算出部によって算出された各行動要素の出現確率と、前記所定の行動を共にした同行者に対応する同行者情報に含まれる各同行者要素における前記一致度とを全て乗算した結果を当該感情表現の評価値として算出し、算出した評価値が最も高い感情表現を前記ユーザの感情表現として推定することを特徴とする請求項2に記載の感情推定装置。前記生成部は、前記同行者情報として、前記ユーザと行動を共にしたユーザ数である同行者数、当該ユーザに同行する同行時間間隔、当該ユーザに同行する総同行時間、前記行動の種別毎の同行回数の少なくともいずれか一つを算出し、前記算出部は、前記同行者モデルとして、前記ユーザと行動を共にした全ユーザの数の平均値、当該ユーザに同行した各ユーザの同行時間間隔の平均値、当該ユーザに同行した全ユーザの総同行時間、前記行動の種別毎の同行回数の少なくともいずれか一つを算出することを特徴とする請求項2に記載の感情推定装置。前記算出部は、前記行動要素として、前記ユーザの行動を識別可能な行動名称、当該ユーザが滞在した場所を示すランドマーク名称、当該ユーザと行動を共にした他のユーザである同行者を識別するための情報の少なくともいずれか一つを含む行動情報を用いて算出処理を行うことを特徴とする請求項1~4のいずれか一つに記載の感情推定装置。感情推定装置が実行する感情推定方法であって、ユーザの行動毎に当該行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、当該行動情報に対応する前記ユーザの感情表現を示す感情情報とに基づいて、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての行動要素の中に各行動要素が含まれる割合である出現確率を前記感情表現毎に算出する算出工程と、前記算出工程によって算出された各行動要素の出現確率を前記感情表現毎に感情モデル記憶部に格納する格納工程と、前記感情モデル記憶部に記憶されている行動要素の出現確率の中で、前記ユーザの所定の行動に関する行動情報に含まれる行動要素の出現確率が高いほど、当該出現確率に対応する感情表現が前記所定の行動に対する前記ユーザの感情表現に該当すると推定する推定工程と、前記推定工程による感情表現の推定結果を出力する出力工程とを含んだことを特徴とする感情推定方法。前記ユーザと行動を共にした他のユーザである同行者毎に、当該ユーザと当該同行者との関連性を示す同行者情報を生成する生成工程をさらに含み、前記算出工程は、前記行動要素として同行者を識別するための情報を含む行動情報と前記感情情報とに基づいて、前記感情表現毎に、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての同行者と前記ユーザとの関連性を示す同行者情報である同行者モデルを算出し、前記行動要素として同行者を識別するための情報を含む行動情報と前記感情情報とに基づいて、前記感情表現毎に、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての同行者と前記ユーザとの関連性を示す同行者情報である同行者モデルを算出し、前記格納工程は、前記算出工程によって算出された同行者モデルを前記感情表現毎に前記感情モデル記憶部に格納し、前記推定工程は、前記生成工程によって生成された同行者情報のうち前記所定の行動を共にした同行者に対応する同行者情報と、前記感情モデル記憶部に記憶されている同行者モデルとの一致度を感情表現毎に算出し、算出した一致度が高い同行者モデルほど、当該同行者モデルに対応する感情表現が前記ユーザの感情表現に該当すると推定することを特徴とする請求項6に記載の感情推定方法。しかしながら、上記の従来技術では、ユーザの感情を高精度に推定できるとは限らなかった。具体的には、上記のセンサを用いた従来技術は、ユーザ毎に感情表現が異なるにもかからず、個々の感情表現のバリエーションを考慮できないので、ユーザの感情を高精度に推定できるとは限らなかった。また、上記の感情と単語との関連性辞書を用いた従来技術は、ユーザによって作成された文章に基づいて感情を推定しているだけであって、必ずしもユーザの感情を高精度に推定できるとは限らなかった。本願の開示する技術は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの感情を高精度に推定することができる感情推定装置及び感情推定方法を提供することを目的とする。実施形態に係る感情推定装置は、ユーザの行動毎に当該行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、当該行動情報に対応する前記ユーザの感情表現を示す感情情報とに基づいて、当該感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての行動要素の中に各行動要素が含まれる割合である出現確率を前記感情表現毎に算出する算出部と、前記算出部によって算出された各行動要素の出現確率を前記感情表現毎に記憶する感情モデル記憶部と、前記感情モデル記憶部に記憶されている行動要素の出現確率の中で、前記ユーザの所定の行動に関する行動情報に含まれる行動要素の出現確率が高いほど、当該出現確率に対応する感情表現が前記所定の行動に対する前記ユーザの感情表現に該当すると推定する推定部と前記推定部による感情表現の推定結果を出力する出力部とを備えることを特徴とする。実施形態に係る感情推定装置及び感情推定方法は、ユーザの感情を高精度に推定することができるという効果を奏する。以下に、本願に係る感情推定装置及び感情推定方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本願に係る感情推定装置及び感情推定方法が限定されるものではない。[感情推定システムの構成]まず、図1を用いて、実施例1に係る感情推定装置を含む感情推定システムについて説明する。図1は、実施例1に係る感情推定装置を含む感情推定システムの構成例を示す図である。図1に例示するように、実施例1に係る感情推定システムには、ユーザ側装置101~10nと、感情推定装置100とが含まれる。ユーザ側装置101~10nと感情推定装置100とは、図示しないネットワーク網を介して有線又は無線により通信可能に接続される。ユーザ側装置101~10nは、ユーザによって利用される情報処理装置であり、例えば、PCPersonalComputer、携帯端末装置、PDAPersonalDigitalAssistantである。かかるユーザ側装置101~10nは、ユーザによって入力された各種行動の予定を示すスケジュール情報を保持する。また、ユーザ側装置101~10nは、GPSGlobalPositioningSystem機能を有し、ユーザ側装置の所在位置と所在日時とが対応付けられたGPS情報を保持する。例えば、ユーザ側装置101~10nは、定期的にユーザ側装置自身の位置情報を取得することで、GPS情報を生成する。そして、ユーザ側装置101~10nは、これらのスケジュール情報やGPS情報を感情推定装置100に送信する。例えば、ユーザ側装置101~10nは、各種情報の送信要求を感情推定装置100から受け付けた場合や、スケジュール情報等を送信する旨の操作がユーザによって行われた場合などに、スケジュール情報やGPS情報を感情推定装置100に送信する。なお、ユーザ側装置101~10nは、サーバ装置等であってもよい。この場合、サーバ装置であるユーザ側装置101~10nは、例えば、ユーザによって利用される端末装置に対して、スケジュール管理サービスを提供し、かかるユーザによって入力されたスケジュール情報を管理する。また、例えば、ユーザ側装置101~10nは、ユーザによって利用されるPCや携帯端末装置等からスケジュール情報を定期的に受信し、受信したスケジュール情報を管理する。また、サーバ装置であるユーザ側装置101~10nは、ユーザによって利用される携帯端末装置等からGPS情報を定期的に受信し、受信したGPS情報を管理する。そして、サーバ装置であるユーザ側装置101~10nは、このようなGPS情報やスケジュール情報を感情推定装置100に送信する。以下では、ユーザ側装置101~10nを区別する必要がない場合には、これらを総称してユーザ側装置10と表記する場合がある。感情推定装置100は、ユーザ側装置10から取得したGPS情報やスケジュール情報を用いて、各ユーザの行動特性を示す行動情報を生成する。この行動情報は、ユーザの行動毎に、かかる行動を特定するための行動要素として、行動の名称後述するイベント名称に対応や、行動場所後述するランドマーク名称に対応や、行動を共にした他のユーザである同行者に関する各種情報を含む。また、感情推定装置100は、このような行動情報と、ユーザによって入力された各行動に対する感情表現を示す感情情報とに基づいて、感情表現毎に各行動要素の発生頻度後述する出現確率に対応を算出することで感情モデルを生成する。そして、感情推定装置100は、所定の行動情報に対するユーザの感情を推定する際に、感情モデルを参照して、かかる行動情報に含まれる行動要素の発生頻度が高い感情表現をユーザの感情として推定する。これにより、実施例1に係る感情推定装置100は、ユーザの行動に伴う感情を推定することができる。すなわち、実施例1に係る感情推定装置100は、各ユーザ独自の感情表現を考慮した感情推定処理を行うことができるので、ユーザの感情を高精度に推定することができる。以下に、このような感情推定装置100について構成、処理手順等について説明する。[感情推定装置の構成]図2を用いて、実施例1に係る感情推定装置100の構成について説明する。図2は、実施例1に係る感情推定装置100の構成例を示す図である。図2に例示するように、実施例1に係る感情推定装置100は、記憶部として、ユーザ情報DBDataBase110と、ライフログDB120と、モデルDB130とを有する。ユーザ情報DB110、ライフログDB120及びモデルDB130は、RAMRandomAccessMemory、フラッシュメモリFlashMemory等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。ユーザ情報DB110、ライフログDB120及びモデルDB130に記憶される情報については、以下に説明する各処理部による処理とともに説明する。なお、ユーザ情報DB110、ライフログDB120、モデルDB130のぞれぞれは、ユーザ毎に生成され得るが、以下では、所定の1人のユーザUに関する各種情報を記憶するユーザ情報DB110、ライフログDB120及びモデルDB130を例示し、各処理部がユーザUの感情を推定する処理を行う場合を例に挙げて説明する。また、以下では、各処理部による処理について、ユーザ情報格納処理とライフログDB作成処理と感情モデル化処理と感情推定処理とに分けて説明する。ユーザ情報格納処理まず、感情推定装置100によるユーザ情報格納処理について説明する。図2に例示するように、感情推定装置100は、ユーザ情報格納部141と、滞留地情報格納部142とを有する。かかるユーザ情報格納部141及び滞留地情報格納部142は、スケジュール情報やGPS情報等のユーザ情報をユーザ情報DB110に格納するユーザ情報格納処理を行う。具体的には、ユーザ情報格納部141は、ユーザ側装置10からスケジュール情報及びGPS情報を取得し、ユーザ情報DB110のスケジュールDB111にスケジュール情報を格納するとともに、ユーザ情報DB110の滞在地DB112にGPS情報を格納する。このとき、ユーザ情報格納部141は、いずれのユーザに対応するスケジュール情報及びGPS情報であるかが区別できるようにスケジュール情報やGPS情報をスケジュールDB111や滞在地DB112に格納する。ここで、図3に、実施例1におけるスケジュールDB111の一例を示す。なお、図3では、所定のユーザUに対応するスケジュール情報を記憶するスケジュールDB111の一例を示す。図3に例示するように、スケジュールDB111は、日付、開始時刻、終了時刻、イベント名称といった情報を記憶する。これらの各種情報は、ユーザ側装置10から送信されるスケジュール情報に含まれる。日付は、スケジュールに登録されたイベントが行われる予定日付を示す。開始時刻は、イベントの予定開始時刻を示す。終了時刻は、イベントの予定終了時刻を示す。イベント名称は、スケジュールに登録されたイベント行動の名称を示す。すなわち、図3では、スケジュールDB111に、ユーザUが2011年5月1日10時00分~12時00分に会議を行うことを示すスケジュール情報や、ユーザUが2011年5月1日12時30分~13時20分にランチを行うことを示すスケジュール情報や、ユーザUが2011年5月1日13時30分~15時00分に会議を行うことを示すスケジュール情報や、ユーザUが2011年5月1日19時00分~21時00分にジムスポーツジムへ行くことを示すスケジュール情報等が記憶される例を示している。続いて、図4に、実施例1における滞在地DB112の一例を示す。なお、図4では、所定のユーザUに対応するGPS情報を記憶する滞在地DB112の一例を示す。図4に例示するように、滞在地DB112は、日付、時刻、緯度、経度、住所といった情報を記憶する。これらの各種情報は、ユーザ側装置10から送信されるGPS情報に含まれる。日付は、経度及び緯度によって示される位置にユーザUが所在した日付を示す。時刻は、経度及び緯度によって示される位置にユーザUが所在した時刻を示す。緯度及び経度は、ユーザUが所在した位置である緯度及び経度を示す。住所は、ユーザUが所在した位置に対応する住所を示す。すなわち、図4では、滞在地DB112に、2011年5月1日9時0分に緯度35.XX1及び経度139.YY1住所神奈川県A市B町C丁目にユーザUが所在したことを示すGPS情報や、2011年5月1日9時1分に緯度35.XX1及び経度139.YY2住所神奈川県A市B町C丁目にユーザUが所在したことを示すGPS情報や、2011年5月1日9時2分に緯度35.XX2及び経度139.YY3住所神奈川県A市D町E丁目にユーザUが所在したことを示すGPS情報等が記憶される例を示している。なお、滞在地DB112に格納される住所は、ユーザ側装置10によって緯度及び経度から取得される。緯度及び経度から住所を取得する処理は、汎用的に利用可能なAPIApplicationProgramInterfaceや、API以外の既存技術により実現できるので、ここでは詳細な説明を省略する。ただし、かかる住所取得処理は、ユーザ側装置10ではなく、感情推定装置100によって行われてもよい。すなわち、ユーザ情報格納部141は、日付、時刻、緯度及び経度を含むGPS情報をユーザ側装置10から取得した場合に、かかる緯度及び経度に対応する住所を取得した後に、取得した住所を滞在地DB112に格納してもよい。また、図3及び図4では、所定のユーザUに対応するスケジュール情報及びGPS情報の一例を示したが、上記の通り、スケジュールDB111にはユーザ毎にスケジュール情報が格納され、滞在地DB112にはユーザ毎にGPS情報が格納される。例えば、ユーザ情報格納部141は、ユーザ側装置10からユーザを特定するためのユーザIDとともにスケジュール情報やGPS情報を取得し、かかるユーザIDに対応するスケジュールDB111にスケジュール情報を格納し、同様に、ユーザIDに対応する滞在地DB112にGPS情報を格納する。すなわち、ユーザ情報格納部141は、ユーザIDの数だけスケジュールDB111や滞在地DB112を作成してもよい。また、例えば、図3及び図4では図示していないが、スケジュールDB111及び滞在地DB112がユーザIDといった項目を有し、ユーザ情報格納部141は、ユーザIDに対応付けてスケジュール情報やGPS情報を格納してもよい。図2の説明に戻って、滞留地情報格納部142は、滞在地DB112に記憶されている各種情報に基づいて、ユーザUが滞留した位置である滞留地を特定し、特定した滞留地に関する滞留地情報をユーザ情報DB110の滞留地DB113に格納する。具体的には、滞留地情報格納部142は、滞在地DB112に記憶されている緯度及び経度を用いて、ユーザUが一定範囲以内の位置に一定時間以上滞留した位置を滞留地として特定する。例えば、滞留地情報格納部142は、滞在地DB112を参照することにより、一定時間にわたって、緯度の変化が所定値以下であり、かつ、経度の変化が所定値以下である場合に、かかる緯度及び経度によって示される位置を滞留地として特定する。そして、滞留地情報格納部142は、かかる滞留地に対応するランドマーク名称ビル名、店舗名、会社名、学校名、公共施設名などを取得し、取得したランドマーク名称をユーザUが滞留した日時に対応付けて滞留地DB113に格納する。なお、滞留地住所に対応するランドマーク名称を取得する処理は、汎用的に利用可能なAPIや、API以外の既存技術により実現できるので、ここでは詳細な説明を省略する。上記の通り、滞在地DB112は、ユーザ毎にGPS情報を記憶する。したがって、滞留地情報格納部142は、いずれのユーザに対応する滞留地であるかが区別できるように滞留地情報を滞留地DB113に格納する。具体的には、滞留地情報格納部142は、スケジュールDB111や滞在地DB112と同様に、ユーザ毎に滞留地DB113を作成してもよいし、ユーザIDに対応付けて滞留地情報を滞留地DB113に格納してもよい。ここで、図5に、実施例1における滞留地DB113の一例を示す。図5に例示するように、滞留地DB113は、日付、開始時刻、終了時刻、ランドマーク名称といった情報を記憶する。日付は、ランドマーク名称によって示される位置にユーザUが滞留した日付を示す。開始時刻は、ランドマーク名称によって示される位置にユーザUが滞留することを開始した時刻を示す。終了時刻は、ランドマーク名称によって示される位置にユーザUが滞留することを終了した時刻を示す。ランドマーク名称は、ユーザUの滞留地に対応するランドマークの名称を示し、例えば、ビル名、店舗名、会社名、学校名、公園等の公共施設名に該当する。すなわち、図5では、滞留地DB113に、2011年5月1日9時58分~11時50分にユーザUがA研究所に滞留したことを示す滞留地情報や、2011年5月1日12時35分~13時02分にユーザUがBレストランに滞留したことを示す滞留地情報や、2011年5月1日13時35分~15時12分にユーザUがC支店に滞留したことを示す滞留地情報等が記憶される例を示している。ライフログDB作成処理次に、感情推定装置100によるライフログDB作成処理について説明する。図2に例示するように、感情推定装置100は、行動情報生成部151と、同行者情報生成部152とを有する。かかる行動情報生成部151及び同行者情報生成部152は、ユーザ情報DB110に記憶されている各種情報を用いて、ユーザUの各行動を特定するための行動要素を含む行動情報を生成し、生成した行動情報をライフログDB120に格納するライフログDB作成処理を行う。具体的には、行動情報生成部151及び同行者情報生成部152は、ライフログDB120のID付与DB121に記憶されている各種情報を用いて、ユーザ情報DB110に記憶されている各行動要素を所定のカテゴリに分類するとともに、かかるカテゴリ及び行動要素をライフログDB120の行動特性DB122や同行者DB123に格納する。以下では、最初にID付与DB121について説明し、次に、行動情報生成部151による処理、同行者情報生成部152による処理について説明する。ID付与DB121は、各行動要素が属するカテゴリに関する情報や、かかる行動要素に関する情報を記憶する。ID付与DB121に記憶されるカテゴリは、予めシステム管理者やユーザU等によって登録される。また、ID付与DB121に記憶される行動要素は、後述する行動情報生成部151や同行者情報生成部152によって登録される。実施例1では、行動要素がイベント、ランドマーク、同行者である場合を例に挙げて説明する。そして、実施例1に係る感情推定装置100は、ID付与DB121として、行動要素イベント用のID付与DB121a以下、イベントID付与DB121aとすると、行動要素ランドマーク用のID付与DB121b以下、ランドマークID付与DB121bとすると、行動要素同行者用のID付与DB121c以下、同行者ID付与DB121cとを有するものとする。ここで、図6に、実施例1におけるイベントID付与DB121aの一例を示す。図6に例示するように、イベントID付与DB121aは、イベントIDとして、カテゴリ、名称といった情報を記憶する。そして、カテゴリには、各イベントが属するカテゴリを識別するためのカテゴリIDと、カテゴリ名称とが記憶される。また、名称には、イベント名称を識別するためのイベント名称IDと、イベント名称とが記憶される。すなわち、図6では、イベントID付与DB121aに、カテゴリIDがEC1であるカテゴリ仕事に対応付けて、イベント名称IDがEC1-1であるイベント名称会議と、イベント名称IDがEC1-2であるイベント名称面談とが記憶される例を示している。また、図6では、イベントID付与DB121aに、カテゴリIDがEC2であるカテゴリ食事に対応付けて、イベント名称IDがEC2-1であるイベント名称ランチと、イベント名称IDがEC2-2であるイベント名称ディナーとが記憶される例を示している。続いて、図7に、実施例1におけるランドマークID付与DB121bの一例を示す。図7に例示するように、ランドマークID付与DB121bは、ランドマークIDとして、カテゴリ、名称といった情報を記憶する。そして、カテゴリには、各ランドマーク名称が属するカテゴリを識別するためのカテゴリIDと、カテゴリ名称とが記憶される。また、名称には、ランドマーク名称を識別するためのランドマーク名称IDと、ランドマーク名称とが記憶される。すなわち、図7では、ランドマークID付与DB121bに、カテゴリIDがLC1であるカテゴリ店舗に対応付けて、ランドマーク名称IDがLC1-1であるランドマーク名称Bレストランと、ランドマーク名称IDがLC1-2であるランドマーク名称Dカフェとが記憶される例を示している。また、図7では、ランドマークID付与DB121bに、カテゴリIDがLC2であるカテゴリビルに対応付けて、ランドマーク名称IDがLC2-1であるランドマーク名称A研究所と、ランドマーク名称IDがLC2-2であるランドマーク名称C支店と、ランドマーク名称IDがLC2-3であるランドマーク名称Eジムとが記憶される例を示している。続いて、図8に、実施例1における同行者ID付与DB121cの一例を示す。図8に例示するように、同行者ID付与DB121cは、名称といった情報を記憶する。かかる名称には、ユーザUの同行者を識別するための同行者IDと、同行者名称とが記憶される。ここで、1人の同行者だけに1つの同行者IDが付与されるとは限らず、複数人の同行者に1つの同行者IDが付与される場合もある。具体的には、ユーザUに複数人の同行者が同時に同行した場合には、かかる複数人の同行者に1つの同行者IDが付与される。すなわち、図8では、同行者ID付与DB121cに、同行者IDがPC1である同行者名称ユーザAと、同行者IDがPC2である同行者名称ユーザBと、同行者IDがPC3である同行者名称ユーザA、ユーザBと、同行者IDがPC4である同行者名称ユーザCと、同行者IDがPC5である同行者名称ユーザA、ユーザB、ユーザCといった情報等が記憶される例を示している。なお、図6~図8に例示したID付与DB121は、ユーザ毎に作成される。ただし、ID付与DB121に記憶されるカテゴリ名称は、各ユーザで共通であるものとする。例えば、ユーザUに対応するイベントID付与DB121aのカテゴリに仕事が記憶されている場合に、他のユーザAに対応するイベントID付与DB121aのカテゴリに、仕事と同義のビジネスが記憶されることはない。行動情報生成部151は、このようなID付与DB121を用いながら、ライフログDB120の行動特性DB122に行動情報を格納する。上記の通り、ユーザ情報DB110スケジュールDB111、滞在地DB112、滞留地DB113は、ユーザ毎に各種情報を記憶する。したがって、行動情報生成部151は、いずれのユーザに対応する行動情報であるかが区別できるように行動情報を行動特性DB122に格納する。ここで、図9に、実施例1における行動特性DB122の一例を示す。なお、図9では、所定のユーザUに対応する行動情報を記憶する行動特性DB122の一例を示す。図9に例示するように、行動特性DB122は、日付、イベント、ランドマーク、同行者IDといった情報を記憶する。日付は、ユーザUが行動した日付であり、図5に示した滞留地DB113の日付に対応する。イベントは、ユーザUのスケジュールに登録されているイベントを示す。ランドマークは、ユーザUが滞留したランドマークを示す。同行者IDは、ユーザUと同行した他のユーザを識別するための識別子を示し、図8に示した同行者ID付与DB121cの同行者IDに対応する。また、イベントには、カテゴリ及び名称といった情報が記憶される。かかるイベントのカテゴリは、図6に示したイベントID付与DB121aのカテゴリ名称に対応し、イベントの名称は、図3に示したスケジュールDB111のイベント名称に対応する。また、ランドマークには、カテゴリ及び名称といった情報が記憶される。かかるランドマークのカテゴリは、図7に示したランドマークID付与DB121bのカテゴリ名称に対応し、ランドマークの名称は、図5に示した滞留地DB113のランドマーク名称に対応する。すなわち、図9では、行動特性DB122に、ユーザUが、2011年5月1日に、カテゴリビルに属するA研究所にて、同行者IDPC3によって識別されるユーザA及びユーザBとともに、カテゴリ仕事に分類される会議を行ったことを示す行動情報や、ユーザUが、2011年5月1日に、カテゴリ店舗に分類されるBレストランにて、同行者IDPC2によって識別されるユーザBとともに、カテゴリ食事に属するランチを行ったことを示す行動情報等が記憶される例を示している。続いて、行動情報生成部151による行動特性DB122の更新処理について具体的に説明する。行動情報生成部151は、まず、滞留地DB113に記憶されている日付とランドマーク名称とを行動特性DB122に格納する。そして、行動情報生成部151は、かかるランドマーク名称に対応するカテゴリをランドマークID付与DB121bから取得し、取得したカテゴリをかかるランドマーク名称に対応付けて行動特性DB122に格納する。このとき、行動情報生成部151は、滞留地DB113から取得したランドマーク名称がランドマークID付与DB121bに存在しない場合には、かかるランドマーク名称をランドマークID付与DB121bに記憶されているカテゴリのいずれかに分類し、分類したカテゴリを行動特性DB122に格納する。例えば、行動情報生成部151は、グルメサイトに登録されているランドマーク名称である場合には、かかるランドマーク名称をカテゴリ店舗に分類したり、グルメサイトに登録されておらずタウンページ登録商標に登録されているランドマーク名称である場合には、かかるランドマーク名称をカテゴリビルに分類したり、その他のランドマーク名称をカテゴリ地名県名に分類したりする。また、行動情報生成部151は、ランドマーク名称を所定のカテゴリに分類した場合に、ランドマーク名称に対して新たなランドマーク名称IDを付与し、かかるカテゴリに対応付けてランドマーク名称ID及びランドマーク名称をランドマークID付与DB121bに格納する。なお、行動情報生成部151がランドマーク名称を所定のカテゴリに分類するのではなく、ユーザUが手動でランドマーク名称を所定のカテゴリに分類してもよい。続いて、行動情報生成部151は、行動特性DB122に格納した滞留地ランドマーク名称に対応する開始時刻及び終了時刻を滞留地DB113から取得し、取得した開始時刻及び終了時刻と、スケジュールDB111に記憶されている開始時刻及び終了時刻とを用いて、ユーザUが滞留した時間帯に対応するイベント名称をスケジュールDB111から取得する。例えば、ユーザ情報格納部141は、滞留地DB113から取得した開始時刻から終了時刻までの時間帯と、スケジュールDB111に記憶されている開始時刻から終了時刻までの時間帯との重なりが所定時間以上であるイベント名称をスケジュールDB111から取得する。また、例えば、行動情報生成部151は、滞留地DB113から取得した開始時刻及び終了時刻と、スケジュールDB111に記憶されている開始時刻及び終了時刻とを入力として、下記の参考文献1に開示されている手法により、行動特性DB122に格納したランドマーク名称に対応するイベント名称をスケジュールDB111から取得する。参考文献1:牛尼剛聡、渡邉豊英著ライフログ検索における時間粒度を考慮した索引付け情報処理学会研究報告IPSJSIG、P469P475、20050714続いて、行動情報生成部151は、行動特性DB122に格納したランドマーク名称に対応付けて、スケジュールDB111から取得したイベント名称を行動特性DB122に格納する。このとき、行動情報生成部151は、ランドマーク名称に対応するイベント名称をスケジュールDB111から取得できない場合には、行動特性DB122にイベント名称を格納しない。続いて、行動情報生成部151は、行動特性DB122に格納したイベント名称に対応するカテゴリをイベントID付与DB121aから取得し、取得したカテゴリをかかるイベント名称に対応付けて行動特性DB122に格納する。このとき、行動情報生成部151は、行動特性DB122に格納したイベント名称がイベントID付与DB121aに存在しない場合には、かかるイベント名称をイベントID付与DB121aに記憶されているカテゴリのいずれかに分類し、分類したカテゴリを行動特性DB122に格納する。例えば、行動情報生成部151は、会社のスケジュールに登録されていたイベント名称である場合には、かかるイベント名称をカテゴリ仕事に分類したり、会社以外のスケジュールに登録されていたイベント名称である場合には、かかるイベント名称をカテゴリ余暇プライベートに分類したりする。また、行動情報生成部151は、イベント名称を所定のカテゴリに分類した場合に、イベント名称に対して新たなイベント名称IDを付与し、かかるカテゴリに対応付けてイベント名称ID及びイベント名称をイベントID付与DB121aに格納する。なお、行動情報生成部151がイベント名称を所定のカテゴリに分類するのではなく、ユーザUが手動でイベント名称を所定のカテゴリに分類してもよい。例えば、ユーザUは、スケジュールを登録する際に、イベント名称を登録するとともに、かかるイベント名称に対応するカテゴリを選択してもよい。続いて、行動情報生成部151は、各ユーザの滞在地DB112や滞留地DB113を参照することにより、ユーザUに同行したと想定される同行者を特定し、特定した同行者の同行者IDを行動特性DB122に格納する。具体的には、行動情報生成部151は、各ユーザに対応する滞在地DB112から日付、時刻、緯度、経度を取得し、取得した各種情報を用いて、例えば下記の参考文献2に開示されている手法により、ユーザUの同行者を特定する。参考文献2:瀬古俊一、西野正彬、青木政勝、山田智広、武藤伸洋、阿部匡伸著誤差情報を考慮した同行判定手法情報処理学会研究報告IPSJSIG、P65P72、20081113ここで、図10を用いて、行動情報生成部151による処理について説明する。図10は、実施例1における行動情報生成部151による処理を説明するための図である。図10に示した例において、行動情報生成部151は、ユーザUの同行者を特定する処理を行うものとする。かかる場合に、行動情報生成部151は、ユーザUの滞在地DB112uと、他のユーザの滞在地DB112図10の例では、ユーザAの滞在地DB112a、ユーザBの滞在地DB112b、ユーザCの滞在地DB112cとを用いて、各日時におけるユーザUの同行者の候補を抽出する。ここでは、行動情報生成部151は、図10の中段に示した例のように、時刻9:58における同行者の候補としてユーザBを抽出し、時刻10:00における同行者の候補としてユーザA及びユーザBを抽出し、時刻11:50における同行者の候補としてユーザA及びユーザBを抽出し、時刻13:00における同行者の候補としてユーザX及びYを抽出したものする。続いて、行動情報生成部151は、ユーザUの滞留地DB113から滞留時間開始時刻~終了時刻の区間を取得し、かかる滞留時間において同行した同行者の候補から、最も長く同行したユーザを同行者として特定する。図10に示した例では、行動情報生成部151は、ユーザUがA研究所に滞留した滞留時間9:58~11:50の同行者としてユーザA及びユーザBを特定する。行動情報生成部151は、このようにして特定した同行者の同行者IDを同行者ID付与DB121cから取得し、取得した同行者IDを行動特性DB122に格納する。図10に示した例の場合、行動情報生成部151は、ランドマーク名称A研究所に対応付けて、ユーザA及びユーザBの同行者IDPC3を行動特性DB122に格納する。このとき、行動情報生成部151は、同行者の同行者IDが同行者ID付与DB121cに存在しない場合には、かかる同行者に対して新たな同行者IDを付与し、かかる同行者ID及び同行者名称を同行者ID付与DB121cに格納するとともに、新たな同行者IDを行動特性DB122に格納する。なお、行動情報生成部151は、各ユーザの滞留地DB113を参照することにより、処理対象のユーザの同行者を特定してもよい。例えば、行動情報生成部151は、各ユーザの滞留地DB113から滞留時間とランドマーク名称を取得し、取得したランドマーク名称が同一であり、かつ、滞留時間の重複が所定時間以上であるユーザ同士を同行者として特定してもよい。このようにして、行動情報生成部151は、滞留地DB113に記憶されているレコード毎に、ランドマークのカテゴリ、イベント名称、イベントのカテゴリ、同行者ID等の行動情報を特定し、特定した行動情報を行動特性DB122に格納する。図2の説明に戻って、同行者情報生成部152は、ユーザUの同行者毎に、ユーザUとかかる同行者との関連性を示す複数の同行者要素を含む同行者情報を生成し、生成した同行者情報をライフログDB120の同行者DB123に格納する。具体的には、同行者情報生成部152は、行動特性DB122に記憶されている同行者IDを用いて、ユーザUと同行者との親密度や関係性等の情報を同行者情報として生成し、同行者DB123に格納する。上記の通り、行動特性DB122は、ユーザ毎に各種情報を記憶する。したがって、同行者情報生成部152は、いずれのユーザに対応する同行者情報であるかが区別できるように同行者情報を同行者DB123に格納する。ここで、図11に、実施例1における同行者DB123の一例を示す。なお、図11では、所定のユーザUと同行した同行者の同行者情報を記憶する同行者DB123の一例を示す。図11に例示するように、同行者DB123は、同行者ID、同行者数、同行者と会う頻度、親密度合い、関係性といった情報を記憶する。同行者IDは、図9に示した行動特性DB122の同行者IDに対応する。同行者数は、同行者IDが示す同行者の数を示す。同行者と会う頻度は、図11に示すように、平均同行間隔と平均同行間隔の分散といった情報が記憶される。平均同行間隔は、同行者がユーザUに同行した日付間の日数の平均を示す。平均同行間隔の分散は、平均同行間隔の分散を示す。親密度合いは、同行者がユーザUに同行した総時間の指標値を示す。図11に例示した例では、総同行時間が最も長い同行者Xの親密度合いに1が格納され、それ以外の同行者Yの親密度合いには、同行者Xの総同行時間最長の総同行時間に対する同行者Yにおける総同行時間の比率が格納されるものとする。関係性は、総同行回数に対する各イベントカテゴリにおける同行回数の比率を示す。なお、図11において、関係性を分類する各カテゴリは、図6に例示したイベントID付与DB121aに記憶されているカテゴリに対応するものとする。すなわち、図11では、同行者DB123に、同行者IDPC1によって識別される同行者ユーザAが、ユーザUに平均0.8日の間隔で同行したことを示す同行者情報や、かかる同行者が、ユーザUと最も長く同行した他の同行者Xにおける総同行時間1に対して0.7の比率によって示される総同行時間だけユーザUに同行したことを示す同行者情報や、かかる同行者が、ユーザUに同行した総回数に対して、カテゴリ仕事に分類されるイベントにおいて同行した回数が比率0.9であり、カテゴリ食事に分類されるイベントにおいて同行した回数が比率0であることを示す同行者情報等が記憶される例を示している。同行者情報生成部152は、このような同行者情報を算出し、同行者DB123を更新する。同行者情報生成部152による同行者情報の算出処理について具体的に説明する。まず、同行者数の算出処理について説明すると、同行者情報生成部152は、ユーザUの行動特性DB122に記憶されている同行者IDを取得する。そして、同行者情報生成部152は、取得した同行者ID毎に、かかる同行者IDに対応付けて同行者ID付与DB121cに記憶されているユーザの数を取得する。そして、同行者情報生成部152は、取得した数をかかる同行者IDに対応する同行者数とする。例えば、同行者ID付与DB121cが図8に示した状態であるものとする。かかる場合に、同行者情報生成部152は、同行者IDPC1に対応付けて同行者ID付与DB121cに記憶されている同行者名称がユーザAだけであるので、同行者IDPC1に対応する同行者数として1を算出する。同様に、同行者情報生成部152は、同行者IDPC2に対応する同行者数として1を算出し、同行者IDPC3に対応する同行者数として2を算出する。続いて、平均同行間隔の算出処理について説明すると、同行者情報生成部152は、以下の式1を用いて、ユーザUに同行した回数が現在からn回前までのうち、同行した日付間の日数の平均を算出する。上記式1のうち、Bは、平均同行間隔を示し、xnowは、現在日時を示し、xnow-kは、k回前の同行日時を示す。なお、xは、日単位でもよいが、時間単位としてもよい。また、nは、1以上、かつ、同行者がユーザUに同行した総同行回数以下で自由に設定することができる。例えば、同行者Xが、現在から2日前の日付と、現在から3日前の日付と、現在から6日前の日付にユーザUに同行したものとする。また、nに3が設定されているものとする。かかる場合に、同行者情報生成部152は、2と13日前-2日前と36日前-3日前の和である6を同行回数n=3で除算することにより、同行者Xの平均同行間隔2を算出する。続いて、平均同行間隔の分散の算出処理について説明すると、同行者情報生成部152は、以下の式2を用いて、ユーザUに同行した回数が現在からn回前までの平均同行間隔における分散を算出する。上記式2のうち、σ2は、平均同行間隔の分散を示す。B、xnow及びxnow-kは、上記式1と同様である。また、上記式1と同様に、xは、時間単位としてもよく、nは、1以上、かつ、該当の同行者とユーザとの総同行回数以下で自由に設定することができる。続いて、親密度合いの算出処理について説明すると、同行者情報生成部152は、ユーザの滞在地DB112に記憶されている日付、時刻、緯度、経度と、各同行者の滞在地DB112に記憶されている日付、時刻、緯度、経度とを用いて、例えば下記の参考文献3に開示されている手法により、ユーザUと各同行者との親密度合いを算出する。参考文献3:特開2011-76533号公報続いて、関係性の算出処理について説明すると、同行者情報生成部152は、行動特性DB122に記憶されているイベントのカテゴリを同行者ID毎に取得する。そして、同行者情報生成部152は、取得したカテゴリの総数と各カテゴリの総数との比率を算出することにより、総同行回数に対する各カテゴリにおける同行回数の比率を算出する。例えば、同行者情報生成部152は、行動特性DB122から、同行者IDPC1に対応するイベントのカテゴリを10個取得したものとする。かかる10個のカテゴリのうち、仕事が9個であり、余暇が1個である場合に、同行者情報生成部152は、ユーザUと同行者IDPC1との関係性として、仕事=0.9と、余暇=0.1とを算出する。このようにして、行動情報生成部151は、行動情報を行動特性DB122に格納し、同行者情報生成部152は、同行者情報を同行者DB123に格納する。すなわち、行動情報生成部151及び同行者情報生成部152は、図2に示すように、ユーザUの行動情報や同行者情報を生成する生成部として動作する。感情モデル化処理次に、感情推定装置100による感情モデル化処理について説明する。図2に例示するように、感情推定装置100は、感情情報入力部161と、感情モデル化部162と、同行者モデル化部163とを有する。かかる感情情報入力部161、感情モデル化部162及び同行者モデル化部163は、ライフログDB120に記憶されている各種情報を用いて、ユーザの行動特性とユーザの感情表現との対応を示す感情モデルを生成し、生成した感情モデルをモデルDB130に格納する感情モデル化処理を行う。具体的には、感情情報入力部161は、ユーザによって入力された各行動情報と、ユーザによって入力された各行動に対する感情表現との組合せである感情情報を取得し、取得した感情情報を感情モデル化部162及び同行者モデル化部163に入力する。例えば、感情情報入力部161は、ユーザによって記載された電子メールやブログ等のユーザコンテンツを取得する。そして、感情情報入力部161は、構文解析等の手法により、ユーザコンテンツに記載されている文章から、感情表現と、日時及びランドマーク名称又は日時及びイベント名称とを抽出する。ここでいう感情表現とは、例えば、緊張したや楽しかった等の文字列に該当する。また、例えば、感情情報入力部161は、行動特性DB122に記憶されている日付及びイベント名称の一覧や、行動特性DB122に記憶されている日付及び滞留地DB113に記憶されている滞留地ランドマーク名称の一覧をユーザ側装置10に送信することで、各イベントに対する感情表現をユーザに入力させ、ユーザ側装置10から各イベントに対する感情表現を取得する。このとき、感情情報入力部161は、地図とともに滞留地の一覧をユーザ側装置10に送信してもよい。また、例えば、感情情報入力部161は、スケジューラ等の可視化ツールによって、各イベントに対する感情表現をユーザに入力させてもよい。感情モデル化部162は、ユーザの行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、かかる行動情報に対応するユーザの感情表現を示す感情情報とに基づいて、かかる感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての行動要素の中に各行動要素が含まれる割合である出現確率を感情表現毎に算出する。実施例1における感情モデル化部162は、感情情報入力部161によって入力された感情情報を用いて、行動特性DB122に記憶されている各行動情報を感情表現毎に分類する。図12を用いて、かかる感情モデル化部162による処理について説明する。感情モデル化部162は、感情情報入力部161によって入力された感情情報に含まれる日時及びランドマーク名称と一致する行動特性DB122内の行動情報や、日時及びイベント名称と一致する行動特性DB122内の行動情報を、かかる感情情報に含まれる感情表現に分類する。または、感情モデル化部162は、ユーザUに各イベントに対する感情表現を入力させた場合には、かかる入力情報に従って行動特性DB122内の各行動情報を所定の感情表現に分類する。図12に示した例では、感情モデル化部162は、行動特性DB122に記憶されている各行動情報を感情表現緊張したや楽しかった等に分類する。そして、感情モデル化部162は、図12に例示した感情表現毎の行動情報を用いて、図6に例示したイベントID付与DB121aに記憶されている全てのカテゴリ及びイベント名称について、感情表現毎の出現確率を算出する。同様に、感情モデル化部162は、図7に例示したランドマークID付与DB121bに記憶されている全てのカテゴリ及びランドマーク名称について感情表現毎の出現確率を算出し、図8に例示した同行者ID付与DB121cに記憶されている全ての同行者名称について感情表現毎の出現確率を算出する。そして、感情モデル化部162は、このようにして算出した出現確率をモデルDB130の感情モデル化DB131に格納する。なお、以下では、イベントID付与DB121aに対応する感情モデル化DB131をイベント感情モデル化DB131aとし、ランドマークID付与DB121bに対応する感情モデル化DB131をランドマーク感情モデル化DB131bとし、同行者ID付与DB121cに対応する感情モデル化DB131を同行者感情モデル化DB131cとする。図13及び図14に、実施例1における感情モデル化DB131の一例を示す。なお、図13及び図14では、所定のユーザUに対応する感情モデル化DB131の一例を示す。また、図13は、感情表現緊張したに対応する感情モデル化DB131の一例を示し、図14は、感情表現楽しかったに対応する感情モデル化DB131の一例を示す。図13及び図14に示すように、イベント感情モデル化DB131aは、イベントID付与DB121aと比較して、カテゴリ毎に出現確率といった情報と、名称毎に出現確率といった情報を記憶する。また、ランドマーク感情モデル化DB131bは、ランドマークID付与DB121bと比較して、カテゴリ毎に出現確率といった情報と、名称毎に出現確率といった情報を記憶する。また、同行者感情モデル化DB131cは、同行者ID付与DB121cと比較して、同行者毎に出現確率といった情報を記憶する。感情モデル化部162は、このような感情モデル化DB131の出現確率を算出し、感情モデル化DB131を更新する。感情モデル化部162による出現確率の算出処理について具体的に説明する。まず、図13に例示したイベント感情モデル化DB131aに記憶されるカテゴリに対応する出現確率の算出処理について説明すると、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、イベントのカテゴリを取得する。そして、感情モデル化部162は、取得したカテゴリの総数と各カテゴリの総数との比率を各カテゴリに対応する出現確率として算出する。例えば、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、イベントのカテゴリを100個取得したものとする。そして、かかる100個のカテゴリのうち、仕事の総数が40であり、食事の総数が45であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部162は、仕事の総数40をカテゴリの総数100で除算することにより、カテゴリ仕事に対応する出現確率として0.4を算出し、食事の総数45をカテゴリの総数100で除算することにより、カテゴリ食事に対応する出現確率として0.45を算出する。続いて、図13に例示したイベント感情モデル化DB131aに記憶される名称に対応する出現確率の算出処理について説明すると、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、イベントのカテゴリ毎にイベントの名称を取得する。そして、感情モデル化部162は、取得した名称の総数と各イベント名称との総数の比率を各イベント名称に対応する出現確率として算出する。例えば、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、イベントのカテゴリ仕事に属するイベントの名称を40個取得したものとする。そして、かかる40個の名称のうち、会議の総数が12であり、面談の総数が2であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部162は、会議の総数12及び面談の総数2のそれぞれを、カテゴリ仕事に属するイベント名称の総数40で除算することにより、名称会議に対応する出現確率として0.3を算出し、名称面談に対応する出現確率として0.05を算出する。また、上記例において、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、イベントのカテゴリ食事に属するイベントの名称を45個取得したものとする。そして、かかる45個の名称のうち、ランチの総数が18であり、ディナーの総数が9であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部162は、ランチの総数18及びディナーの総数9のそれぞれを、カテゴリ食事に属するイベント名称の総数45で除算することにより、名称ランチに対応する出現確率として0.4を算出し、名称ディナーに対応する出現確率として0.2を算出する。続いて、図13に例示したランドマーク感情モデル化DB131bに記憶されるカテゴリに対応する出現確率の算出処理について説明すると、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、ランドマークのカテゴリを取得する。そして、感情モデル化部162は、取得したカテゴリの総数と各カテゴリの総数との比率を各カテゴリに対応する出現確率として算出する。例えば、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、ランドマークのカテゴリを100個取得したものとする。そして、かかる100個のカテゴリのうち、店舗の総数が30であり、ビルの総数が60であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部162は、店舗の総数30及びビルの総数60のそれぞれをカテゴリの総数100で除算することにより、カテゴリ店舗に対応する出現確率として0.3を算出し、カテゴリビルに対応する出現確率として0.6を算出する。続いて、図13に例示したランドマーク感情モデル化DB131bに記憶される名称に対応する出現確率の算出処理について説明すると、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、ランドマークのカテゴリ毎にランドマークの名称を取得する。そして、感情モデル化部162は、取得した名称の総数と各ランドマーク名称の総数との比率を各ランドマーク名称に対応する出現確率として算出する。例えば、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、ランドマークのカテゴリ店舗に属するランドマークの名称を30個取得したものとする。そして、かかる30個の名称のうち、Bレストランの総数が3であり、Dカフェの総数が6であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部162は、Bレストランの総数3及びDカフェの総数6のそれぞれを、カテゴリ店舗に属するランドマーク名称の総数30で除算することにより、名称Bレストランに対応する出現確率として0.1を算出し、名称Dカフェに対応する出現確率として0.2を算出する。また、上記例において、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、ランドマークのカテゴリビルに属するイベントの名称を60個取得したものとする。そして、かかる60個の名称のうち、A研究所の総数が18であり、C支店の総数が15であり、Eジムの総数が6であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部162は、A研究所の総数18、C支店の総数15及びEジムの総数6のそれぞれを、カテゴリビルに属するランドマーク名称の総数60で除算することにより、名称A研究所に対応する出現確率として0.3を算出し、名称C支店に対応する出現確率として0.25を算出し、名称Eジムに対応する出現確率として0.1を算出する。続いて、図13に例示した同行者感情モデル化DB131cに記憶される出現確率の算出処理について説明すると、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、同行者IDを取得する。そして、感情モデル化部162は、取得した同行者IDの総数と各同行者IDの総数との比率を各同行者IDに対応する出現確率として算出する。例えば、感情モデル化部162は、図12に示した感情表現緊張したに対応する行動情報から、同行者IDを100個取得したものとする。そして、かかる100個の同行者IDのうち、PC1の総数が20であり、PC2の総数が30であり、PC3の総数が30であり、PC4の総数が1であり、PC5の総数が2であるものとする。かかる場合に、感情モデル化部162は、同行者IDの総数100を20、30、30、1、2のそれぞれで除算することにより、同行者感情モデル化DB131cに記憶される同行者IDPC1に対応する出現確率として0.2を算出し、同行者IDPC2に対応する出現確率として0.3を算出し、同行者IDPC3に対応する出現確率として0.3を算出し、同行者IDPC4に対応する出現確率として0.01を算出し、同行者IDPC5に対応する出現確率として0.02を算出する。なお、上記では、図13に例示した感情表現緊張したに対応する感情モデル化DB131に記憶される出現確率を算出する例について説明した。感情モデル化部162は、図14に例示した感情表現楽しかったに対応する感情モデル化DB131に記憶される出現確率を算出する場合においても、上記例と同様の処理を行う。この場合、感情モデル化部162は、図12に例示した感情表現楽しかったに対応する行動情報から各種情報を取得する。同行者モデル化部163は、感情情報入力部161によって入力された感情情報を用いて、行動特性DB122に記憶されている同行者の特性を示す同行者情報を感情表現毎に生成し、生成した同行者情報を感情モデル化同行者DB132に格納する。ここで、図15に、実施例1における感情モデル化同行者DB132の一例を示す。図15に例示するように、感情モデル化同行者DB132に記憶される各種情報は、同行者DB123と同様である。ただし、感情モデル化同行者DB132は、同行者毎に作成されるのではなく、感情表現毎に作成される。同行者モデル化部163は、このような感情モデル化同行者DB132の各種情報を算出し、感情モデル化同行者DB132を更新する。具体的には、同行者モデル化部163は、同行者情報生成部152が行動特性DB122から同行者DB123を作成した処理と同様に、図12に例示した感情表現毎の行動情報から、感情表現毎の感情モデル化同行者DB132を作成する。このとき、同行者モデル化部163は、感情モデル化同行者DB132に記憶される各種情報を同行者毎に算出するのではなく、感情表現毎に各種情報を算出し、算出結果の平均値を感情モデル化同行者DB132に格納する。例えば、同行者モデル化部163は、感情表現緊張したに対応する感情モデル化同行者DB132の同行者数を算出する場合には、図12に例示した感情表現緊張したに対応する行動情報から同行者IDを取得する。そして、同行者モデル化部163は、取得した各同行者IDが示す同行者数を同行者ID付与DB121cから取得し、かかる同行者数の平均値を算出する。そして、同行者モデル化部163は、算出した同行者数の平均値を、図15に例示した感情表現緊張したに対応する感情モデル化同行者DB132の同行者数に格納する。同行者モデル化部163は、感情モデル化同行者DB132の平均同行間隔、平均同行間隔の分散、総同行時間長、関係性についても同様にして、感情表現毎に算出する。このようにして、感情モデル化部162及び同行者モデル化部163は、感情モデルを感情モデル化DB131及び感情モデル化同行者DB132に格納する。すなわち、感情モデル化部162及び同行者モデル化部163は、図2に示すように、ユーザUの感情モデルを算出する算出部として動作する。感情推定処理次に、感情推定装置100による感情推定処理について説明する。図2に例示するように、感情推定装置100は、推定部171と、出力部172とを有する。かかる推定部171は、ユーザUの推定対象の行動情報を取得した場合に、モデルDB130に記憶されている各種情報を用いて、かかる推定対象の行動情報に対応する感情表現を推定する。また、出力部172は、推定部171によって推定されたユーザの感情表現を出力する。具体的には、推定部171は、推定対象の行動情報として、ユーザによって記載された電子メールやブログ等のユーザコンテンツから、日時及びランドマーク名称や、日時及びイベント名称や、日時、イベント名称及びランドマーク名称等を取得する。続いて、推定部171は、推定対象の行動情報に対応する行動情報を行動特性DB122から取得する。続いて、推定部171は、行動特性DB122から取得した行動情報に含まれる行動要素イベント名称、ランドマーク名称、同行者IDに対応する出現確率を感情表現毎に感情モデル化DB131から取得する。そして、推定部171は、感情表現毎に取得した出現確率を用いて、感情表現毎の評価値を算出し、かかる評価値が高い感情表現ほど、推定対象の行動情報に対応する感情表現に該当すると推定する。なお、実施例1における推定部171は、評価値が最も高い感情表現を推定対象の行動情報に対応する感情表現として推定する。ここで、図9、図13及び図14に示した例を用いて、推定部171による処理の一例について説明する。ここの例では、推定部171は、ユーザUの推定対象の行動情報として、日付2011年5月1日とイベント名称ランチを取得したものとする。かかる場合に、推定部171は、図9に例示した行動特性DB122から、日付2011年5月1日とイベント名称ランチに対応するイベント名称ランチ、ランドマーク名称Bレストラン及び同行者IDPC2を取得する。そして、推定部171は、図13に例示したイベント感情モデル化DB131aからイベント名称ランチに対応する出現確率0.4を取得し、図13に例示したランドマーク感情モデル化DB131bからランドマーク名称Bレストランに対応する出現確率0.1を取得し、図13に例示した同行者感情モデル化DB131cから同行者IDPC2に対応する出現確率0.3を取得する。そして、推定部171は、これらの出現確率を乗算することにより、評価値を算出する。具体的には、推定部171は、0.4と0.1と0.3とを乗算することにより、評価値0.12を算出する。図13に例示した感情モデル化DB131のそれぞれは、感情表現緊張したに対応するので、推定部171は、感情表現緊張したに対応する評価値として0.012を算出したことになる。同様にして、推定部171は、図14に例示したイベント感情モデル化DB131aからイベント名称ランチに対応する出現確率0.6を取得し、図14に例示したランドマーク感情モデル化DB131bからランドマーク名称Bレストランに対応する出現確率0.3を取得し、図14に例示した同行者感情モデル化DB131cから同行者IDPC2に対応する出現確率0.5を取得する。そして、推定部171は、これらの出現確率0.6と0.3と0.5とを乗算することにより、評価値0.09を算出する。図14に例示した感情モデル化DB131のそれぞれは、感情表現楽しかったに対応するので、推定部171は、感情表現楽しかったに対応する評価値として0.09を算出したことになる。そして、推定部171は、感情表現緊張したに対応する評価値0.012と、感情表現楽しかったに対応する評価値0.09とを比較する。ここでは、評価値0.09が評価値0.012よりも大きいので、推定部171は、推定対象の行動情報に対応する感情表現は、楽しかったであると推定する。そして、出力部172は、推定部171によって推定された感情表現楽しかったを所定の表示画面に表示したり、メール送信したり、ログ出力したりする。なお、上記では、推定部171が、感情モデル化DB131を用いて感情推定処理を行う例について説明した。しかし、推定部171は、感情モデル化DB131だけでなく、感情モデル化同行者DB132を用いて感情推定処理を行ってもよい。以下に、この点について具体的に説明する。上記の通り、推定部171は、感情推定処理を行う場合に、推定対象の行動情報に対応する行動情報として、行動特性DB122から同行者IDを取得する。推定部171は、かかる同行者IDに対応する同行者DB123内の各種情報と、感情表現毎に作成された感情モデル化同行者DB132内の各種情報との一致度を算出する。そして、推定部171は、各情報の一致度に基づいて、ユーザUの感情表現を推定する。例えば、推定部171は、以下の式3により、同行者DB123と感情モデル化同行者DB132の同行者数や親密度合いの一致度を算出する。なお、同行者数や親密度合いに含まれるパラメータは1個であるので、推定部171は、以下の式3により一致度を算出することができる。上記式3のうち、rは、行動特性DB122から取得した同行者IDに対応付けて同行者DB123に記憶されている同行者数又は親密度合いを示す。rdは、rとの一致度の算出対象となる感情表現毎の同行者数又は親密度合いを示し、具体的には、感情表現毎に作成された感情モデル化同行者DB132に記憶されている同行者数又は親密度合いを示す。rminは、感情モデル化同行者DB132に記憶されている同行者数又は親密度合いの最小値を示す。また、rmaxは、感情モデル化同行者DB132に記憶されている同行者数又は親密度合いの最大値を示す。なお、推定部171は、同行者数の一致度を算出する場合には、r、rmin及びrmaxを同行者数とし、親密度合いの一致度を算出する場合には、r、rmin及びrmaxを親密度合いとする。ここで、同行者IDPC3に対応付けて同行者DB123に記憶されている同行者数2と、各感情表現に対応する感情モデル化同行者DB132の同行者数との一致度を算出する例について説明する。ここでは、図15に示した例のように、感情表現緊張したに対応する感情モデル化同行者DB132に記憶されている同行者数が5.7であり、感情表現楽しかったに対応する感情モデル化同行者DB132に記憶されている同行者数が2.1であるものとする。また、図15では図示することを省略したが、感情表現怒ったに対応する感情モデル化同行者DB132に記憶されている同行者数が0.9であり、感情表現笑ったに対応する感情モデル化同行者DB132に記憶されている同行者数が3.5であるものとする。すなわち、rが2同行者IDPC3に対応付けて同行者DB123に記憶されている同行者数であり、rdの候補が5.7、2.1、0.9、3.5であり、rminが0.9であり、rmaxが5.7となる。上記例において、推定部171は、同行者IDPC3の同行者数r=2と、感情表現緊張したに対応する同行者数rd=5.7との一致度を算出する場合に、上記式3に各値を代入して1-|2-5.7|/5.7-0.91を演算することにより、一致度1.23を取得する。なお、ここでは小数第3位を四捨五入するものとする。また、推定部171は、同行者IDPC3の同行者数r=2と、感情表現楽しかったに対応する同行者数rd=2.1との一致度を算出する場合に、上記式3に各値を代入して1-|2-2.1|/5.7-0.91を演算することにより、一致度1.98を取得する。同様にして、推定部171は、同行者IDPC3の同行者数r=2と、感情表現怒ったに対応する同行者数rd=0.9との一致度として、1.77を取得し、同行者IDPC3の同行者数r=2と、感情表現笑ったに対応する同行者数rd=3.5との一致度として、1.69を取得する。すなわち、この例の場合には、推定部171は、同行者IDPC3の同行者数r=2と最も一致度が高い感情表現として楽しかったを推定することができる。なお、上記式3により得られる一致度は、1~2の値を取り得る。また、例えば、推定部171は、以下の式4により、同行者DB123と感情モデル化同行者DB132の同行者と会う頻度や関係性の一致度を算出する。同行者と会う頻度や関係性に含まれるパラメータは複数個であるので、推定部171は、以下の式4によりコサイン類似度による一致度を算出することができる。上記式4のうち、xは、行動特性DB122から取得した同行者IDに対応付けて同行者DB123に記憶されている同行者と会う頻度や関係性のパラメータを示す。また、yは、感情モデル化同行者DB132に記憶されている同行者と会う頻度や関係性のパラメータを示す。かかるx及びyは、以下の式5~7によって表される。なお、x及びyは、同行者と会う頻度のパラメータである場合には、平均同行間隔、平均同行間隔の分散に該当し、関係性のパラメータである場合には、各カテゴリの同行比率を示す。例えば、x及びyが同行者と会う頻度のパラメータである場合には、上記式5~7におけるx1及びy1は、平均同行間隔を示し、x2及びy2は、平均同行間隔の分散を示す。また、例えば、x及びyが関係性のパラメータである場合には、上記式5~7におけるx1及びy1は、カテゴリ仕事を示し、x2及びy2は、食事を示し、x3及びy3は、サークル等を示す。つまり、x及びyが関係性のパラメータであり、同行者DB123や感情モデル化同行者DB132の関係性に記憶されているカテゴリの数がnである場合には、上記式5~7ではx1~xnが用いられる。このようにして、推定部171は、行動特性DB122から取得した同行者IDに対応付けて同行者DB123に記憶されている各種情報と、感情表現毎に作成された感情モデル化同行者DB132に記憶されている各種情報との一致度を感情表現毎に算出する。そして、推定部171は、一致度が高い感情表現ほどユーザUの感情表現に該当すると推定する。具体的には、実施例1における推定部171は、各種情報の一致度を感情表現毎に乗算して、同行者情報の評価値を算出する。そして、推定部171は、感情モデル化DB131を用いて算出した評価値と、同行者情報の評価値との評価値を感情表現毎に乗算し、乗算結果である評価値が最も高い感情表現を推定対象の行動情報に対応する感情表現として推定する。例えば、推定部171は、上記式3~7を用いて、同行者DB123内の各種情報と、感情表現緊張したに対応する感情モデル化同行者DB132内の各種情報との一致度として、同行者数の一致度、親密度合いの一致度、同行者と会う頻度の一致度、関係性の一致度を算出する。そして、推定部171は、これらの一致度を全て乗算し、感情表現緊張したに対応する同行者情報の評価値を算出する。そして、推定部171は、かかる同行者情報の評価値と、感情モデル化DB131を用いて算出した感情表現緊張したに対応する評価値とを乗算することにより、感情表現緊張したに対応する評価値を算出する。同様にして、推定部171は、同行者DB123内の各種情報と、感情表現楽しかったに対応する感情モデル化同行者DB132内の各種情報との一致度を算出し、これらの一致度を全て乗算し、感情表現楽しかったに対応する同行者情報の評価値を算出する。そして、推定部171は、かかる同行者情報の評価値と、感情モデル化DB131を用いて算出した感情表現楽しかったに対応する評価値とを乗算することにより、感情表現楽しかったに対応する評価値を算出する。推定部171は、このようにして算出した感情表現毎の評価値を比較する。なお、上述してきたユーザ情報格納部141、滞留地情報格納部142、行動情報生成部151、同行者情報生成部152、感情情報入力部161、感情モデル化部162、同行者モデル化部163、推定部171及び出力部172等の各処理部は、例えば、CPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnit等によって、図示しない記憶装置に記憶されているプログラムがRAMRandomAccessMemoryを作業領域として実行されることにより実現される。また、例えば、各処理部は、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAFieldProgrammableGateArray等の集積回路により実現される。[感情推定装置による処理手順]次に、図16を用いて、実施例1に係る感情推定装置100による感情推定処理の手順について説明する。図16は、実施例1に係る感情推定装置100による感情推定処理手順を示すフローチャートである。図16に示すように、感情推定装置100の推定部171は、感情推定処理を開始するタイミングであるか否かを判定するステップS101。このとき、推定部171は、感情推定処理の開始タイミングでない場合にはステップS101否定、待機する。一方、推定部171は、感情推定処理の開始タイミングである場合にはステップS101肯定、推定対象の行動情報を取得するステップS102。例えば、推定部171は、所定のユーザから感情推定処理を開始する旨の要求を受け付けた場合などに、開始タイミングであると判定する。続いて、推定部171は、推定対象の行動情報に対応する行動情報を行動特性DB122から取得するステップS103。続いて、推定部171は、行動特性DB122から取得した行動情報に含まれる行動要素に対応する出現確率を感情表現毎に感情モデル化DB131から取得するステップS104。続いて、推定部171は、感情表現毎に感情モデル化DB131から取得した出現確率を乗算することにより、感情表現毎の評価値を算出するステップS105。そして、推定部171は、評価値が最も高い感情表現を推定対象の行動情報に対応する感情表現として推定するステップS106。そして、出力部172は、推定部171によって推定された感情表現を所定の表示部等の出力するステップS107。なお、図16に示した例では、推定部171が感情モデル化DB131を用いて感情推定処理を行う例を示したが、推定部171は、感情モデル化同行者DB132も用いる場合には、上記ステップS104において、行動特性DB122から取得した行動情報に含まれる同行者IDに対応する同行者情報同行者数、同行者と会う頻度等を同行者DB123から取得する。そして、推定部171は、上記ステップS105において、行動特性DB122から取得した同行者情報と、感情モデル化同行者DB132に記憶されている同行者情報の感情モデル同行者数、同行者と会う頻度等との一致度を算出することで、感情表現毎に同行者情報の評価値を算出する。そして、推定部171は、上記ステップS105において算出した評価値と同行者情報の評価値との乗算結果を感情表現毎の評価値とする。[実施例1の効果]上述してきたように、実施例1に係る感情推定装置100は、ユーザUの行動を特定するための行動要素を含む行動情報と、ユーザUによって入力された行動に対する感情表現を示す感情情報とに基づいて、感情表現に対応する行動に関する行動情報に各行動要素が含まれる割合である出現確率を感情表現毎に算出する感情モデル化部162と、感情モデル化部162によって算出された各行動要素の出現確率を感情表現毎に記憶する感情モデル化DB131と、感情モデル化DB131に記憶されている行動要素の出現確率の中で、ユーザUの所定の行動に関する行動情報に含まれる行動要素の出現確率が高いほど、かかる出現確率に対応する感情表現が所定の行動に対するユーザUの感情表現に該当すると推定する推定部171と、推定部171による感情表現の推定結果を出力する出力部172とを有する。これにより、実施例1に係る感情推定装置100は、ユーザの行動に伴う感情を推定することができるので、各ユーザ独自の感情表現を考慮した上で感情を推定することができ、その結果、ユーザの感情を高精度に推定することができる。また、実施例1に係る感情推定装置100は、ユーザUと行動を共にした他のユーザである同行者毎に、ユーザUと同行者との関連性を示す同行者情報を生成する同行者情報生成部152と、行動要素として同行者を識別するための情報を含む行動情報と感情情報とに基づいて、感情表現に対応する行動情報に含まれる全ての同行者とユーザUとの関連性を示す同行者モデルを感情表現毎に算出する同行者モデル化部163と、同行者モデル化部163によって算出された同行者モデルを感情表現毎に記憶するモデルDB130と、同行者情報生成部152によって生成された同行者情報のうちユーザUの所定の行動を共にした同行者に対応する同行者情報と、同行者モデル化部163に記憶されている同行者モデルとの一致度を感情表現毎に算出し、算出した一致度が高い同行者モデルほど、かかる同行者モデルに対応する感情表現がユーザUの感情表現に該当すると推定する推定部171とを有する。これにより、実施例1に係る感情推定装置100は、ユーザと同行者との関連性についても考慮した上で感情を推定することができるので、ユーザの感情をより高精度に推定することができる。上述した感情推定装置及び感情推定方法は、上記実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、実施例2では、上記の感情推定装置及び感情推定方法の他の実施例について説明する。[感情推定処理1]上記実施例1で説明したように、推定部171は、感情推定処理を行う場合に、推定対象の行動情報に対応する行動情報を行動特性DB122から取得する。例えば、実施例1では、推定部171が、日付2011年5月1日とイベント名称ランチに対応する行動情報として、イベント名称ランチ、ランドマーク名称Bレストラン及び同行者IDPC2を取得する例を示した。ここで、推定対象の行動情報が日時及びランドマーク名称や日時及びイベント名称である場合、推定部171は、行動特性DB122から複数の行動情報を取得する場合もある。このような場合には、推定部171は、行動特性DB122から取得した各行動情報について感情推定処理を行ってもよい。そして、出力部172は、推定部171によって各行動情報から推定された全ての感情表現を出力してもよい。または、推定部171は、行動特性DB122から取得した各行動情報について評価値を算出し、算出した評価値が最も高い感情表現がユーザUの感情表現であると推定してもよい。[感情推定処理2]また、上記実施例1では、推定部171が、評価値の最も高い感情表現をユーザUの感情表現として推定する例を示した。しかし、推定部171は、感情表現毎に算出した評価値のうち、所定の閾値よりも高い評価値に対応する感情表現をユーザUの感情表現として推定してもよい。例えば、推定部171は、感情モデル化DB131を用いて感情推定処理を行う場合には、感情表現毎に算出した評価値のうち、所定の第1閾値よりも高い評価値に対応する感情表現をユーザUの感情表現として推定してもよい。また、例えば、推定部171は、感情モデル化DB131及び感情モデル化同行者DB132を用いて感情推定処理を行う場合には、感情表現毎に算出した評価値のうち、所定の第2閾値よりも高い評価値に対応する感情表現をユーザUの感情表現として推定してもよい。なお、推定部171は、所定の閾値よりも高い評価値が複数存在する場合には、複数の感情表現を推定する。すなわち、出力部172は、感情表現の推定結果を複数出力することとなる。上記実施例1では、図13及び図14に示した例のように、感情モデル化部162が、イベント名称、ランドマーク名称及び同行者に関する出現確率を算出する例を示した。しかし、感情モデル化部162は、イベント名称、ランドマーク名称及び同行者以外の項目に関する出現確率を算出してもよい。例えば、感情モデル化部162は、時間帯等の出現確率を算出してもよい。この例の場合、感情モデル化部162は、例えば、各感情表現に対応する行動が出現する出現確率を時間帯毎に算出する。そして、推定部171は、イベント名称、ランドマーク名称及び同行者以外の項目に関する出現確率に基づいて、ユーザの感情表現を推定してもよい。[システム構成]また、上記実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、図4~図15に示した各種情報は一例であって任意に変更することができる。また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。例えば、図2に示したユーザ情報格納部141と滞留地情報格納部142とは統合されてもよいし、行動情報生成部151と同行者情報生成部152とは統合されてもよいし、感情情報入力部161と感情モデル化部162と同行者モデル化部163とは統合されてもよい。また、例えば、図2に示した感情推定装置100は、ユーザ情報DB110、ライフログDB120、ユーザ情報格納部141、滞留地情報格納部142、行動情報生成部151、同行者情報生成部152の全て又はいずれかを有しなくてもよい。すなわち、これらのユーザ情報DB110等は、感情推定装置100以外の他の情報処理装置が有してもよい。そして、感情推定装置100は、かかる他の情報処理装置にアクセスすることで、ユーザ情報DB110やライフログDB120から各種情報を取得してもよい。[プログラム]また、上記実施例において説明した感情推定装置100が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施例1に係る感情推定装置100が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述した感情推定プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが感情推定プログラムを実行することにより、上記実施例1と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる感情推定プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録された感情推定プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施例1と同様の処理を実現してもよい。以下に、図2に示した感情推定装置100と同様の機能を実現する感情推定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図17は、感情推定プログラムを実行するコンピュータ1000を示す図である。図17に例示するように、コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010と、CPU1020と、ハードディスクドライブインタフェース1030と、ディスクドライブインタフェース1040と、シリアルポートインタフェース1050と、ビデオアダプタ1060と、ネットワークインタフェース1070とを有し、これらの各部はバス1080によって接続される。メモリ1010は、図17に例示するように、ROMReadOnlyMemory1011及びRAM1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOSBasicInputOutputSystem等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、図17に例示するように、ハードディスクドライブ1031に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、図17に例示するように、ディスクドライブ1041に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェース1050は、図17に例示するように、例えばマウス1051、キーボード1052に接続される。ビデオアダプタ1060は、図17に例示するように、例えばディスプレイ1061に接続される。ここで、図17に例示するように、ハードディスクドライブ1031は、例えば、OS1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093、プログラムデータ1094を記憶する。すなわち、上記の感情推定プログラムは、コンピュータ1000によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ1031に記憶される。例えば、図2に例示したユーザ情報格納部141と同様の情報処理を実行するユーザ情報格納手順と、滞留地情報格納部142と同様の情報処理を実行する滞留地情報格納手順と、行動情報生成部151と同様の情報処理を実行する行動情報生成手順と、同行者情報生成部152と同様の情報処理を実行する同行者情報生成手順と、感情情報入力部161と同様の情報処理を実行する感情情報入力手順と、感情モデル化部162と同様の情報処理を実行する感情モデル化手順と、同行者モデル化部163と同様の情報処理を実行する同行者モデル化手順と、推定部171と同様の情報処理を実行する推定手順と、出力部172と同様の情報処理を実行する出力手順とが記述されたプログラムモジュール1093が、ハードディスクドライブ1031に記憶される。また、上記実施例で説明したユーザ情報DB110、ライフログDB120及びモデルDB130が保持する各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ1010やハードディスクドライブ1031に記憶される。そして、CPU1020が、メモリ1010やハードディスクドライブ1031に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出し、ユーザ情報格納手順、滞留地情報格納手順、行動情報生成手順、同行者情報生成手順、感情情報入力手順、感情モデル化手順、同行者モデル化手順、推定手順、出力手順を実行する。なお、感情推定プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1031に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、感情推定プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ネットワークLANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork等を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。