"携帯端末から送信されたタグIDを受信したサービス情報提供サーバが、当該タグIDに応じたサービスリストを前記携帯端末へ応答するサービス情報提供システムにおいて、前記サービス情報提供サーバが、携帯端末からユーザIDおよびタグIDを受信する手段と、各ユーザの選択心理に基づくサービス選択ルールを各ユーザIDと対応付けて管理する手段と、前記タグIDと対応付けられたサービス群から、前記ユーザIDと対応付けられたサービス選択ルールに適合したサービスを選択してサービスリストを生成する手段と、前記サービスリストを前記携帯端末へ応答する手段とを具備し、前記サービス選択ルールは、提供実績の低いサービスほど高い確率で選択されるルールを含むことを特徴とする無線タグを利用したサービス情報提供システム。前記サービス選択ルールには、比較対象ユーザが規定され、当該比較対象ユーザへの提供実績が低いサービスほど高い確率で選択されるルールを含むことを特徴とする請求項1に記載の無線タグを利用したサービス情報提供システム。前記サービス選択ルールは、前記比較対象ユーザの認知度が低いサービスほど高い確率で選択されるルールを含むことを特徴とする請求項2に記載の無線タグを利用したサービス情報提供システム。前記サービス選択ルールがサービスのジャンルごとに規定されたことを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の無線タグを利用したサービス情報提供システム。前記サービス情報提供サーバが、ユーザ属性をユーザIDと対応付けて管理する手段をさらに具備し、前記サービスリストを生成する手段は、前記ユーザIDと対応付けられた属性情報を、観測された値としてベイジアンネットワークモデルに入力することで、各サービスが選択される確率を算出する手段と、前記各サービスが選択される確率を、前記サービス選択ルールに基づいて補正する手段と、前記補正後の確率が所定の閾値を超えるサービスのリストを生成することを特徴とする請求項1ないし4のいずれかに記載の無線タグを利用したサービス情報提供システム。前記サービス情報提供サーバが、ユーザ個人履歴をユーザIDと対応付けて管理する手段をさらに具備し、前記各サービスが選択される確率を算出する手段は、前記ユーザIDと対応付けられた属性情報およびユーザ個人履歴を、観測された値としてベイジアンネットワークモデルに入力することを特徴とする請求項5に記載の無線タグを利用したサービス情報提供システム。前記受信手段が、携帯端末からユーザID、タグIDおよび端末ユーザに関連する状況情報を受信し、前記各サービスの確率分布を算出する手段は、前記端末ユーザに関連する状況情報ならびに前記ユーザIDと対応付けられた属性情報およびユーザ個人履歴を、観測された値としてベイジアンネットワークモデルに入力し、前記状況情報が、環境に関する状況情報、端末に関する状況情報、および生体に関する状況情報の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項6に記載の無線タグを利用したサービス情報提供システム。上記の特許文献1、2によれば、ユーザの嗜好に合致あるいは適応度の高いサービスを選択することが可能になるものの、ユーザが所望するサービスは、ユーザの嗜好や当該ユーザの履歴情報のみならず、他者、例えば友人や知人、あるいは第三者の影響を受けることが多い。特に、趣味や嗜好が多様化した現在では、例えば一部のブランドのように、他者と同じサービスや物が強く嗜好されることがある一方、他者と異なることが、サービスや物の本質以上に重要視される場合も多い。すなわち、個々のユーザ単位の観点では、他の特定ユーザの行動に感化される、あの人とは違うことをしたいといった、ユーザの行動心理選択心理の側面を考慮することも、ユーザが真に所望するサービスを選択する上で重要になると考えられる非特許文献1によれば、人は5つの基本的要求を持ち、この基本的な要求を満たすように行動を選択する傾向にある。5つの基本的な要求は、以下の通りである。生存の要求:必要なことを行う。安全、健康の2要素がある。所属の要求:家族、友人、会社に所属し、良好な人間関係を維持する。愛と所属の要素がある。力の要求:認められたい、勝ちたいという要求。貢献、達成、競争、承認の要素がある。自由の要求:自分のやりたいようにする要求。解放、変化、こだわりの要素がある。楽しみの要求:新たな知識を得たい要求。好奇心、独創性、学習などの要素がある。このうち、端末ユーザのサービス選択における選択心理は、所属の要求、自由の要求、楽しみの要求、に基づくものと考えられる。上記の所属の要求は、仲間と同じものを選択し、同じ体験をすることによって、共通の話題を得るなどの効果を得たいという心理である。具体的には、●●さんと同じことをしたい、同じものを見たいなどのなぞりがサービス選択の一つのファクタになる。上記の自由の要求は、変化やこだわりなど、他人とは違うことに価値を見いだす心理である。具体的には、▲▲さんと違うことをしたい、違うものを見たいという自由放任さがサービス選択の一つのファクタになる。上記の楽しみの要求は、独創性や学習に価値を見いだす心理である。具体的には、自分の仲間が知らないことを最初に経験して仲間に教えたいという開拓の要素がサービス選択の一つのファクタになる。もちろん、すべての選択行動が、このような要素だけに起因するとは限らないが、こういった要素を加味することで、ユーザの所望するサービスを提示しやすくなると考えられる。本発明の目的は、上記した従来技術の課題を解決し、ユーザの選択心理が考慮された適応度の高いサービスリストを提示できる無線タグを利用したサービス情報提供システムを提供することにある。上記の目的を達成するために、本発明は、携帯端末から送信されたタグIDを受信したサービス情報提供サーバが、当該タグIDに応じたサービスリストを前記携帯端末へ応答するサービス情報提供システムにおいて、サービス情報提供サーバが、携帯端末からユーザIDおよびタグIDを受信する手段と、選択心理に基づくサービス選択ルールをユーザIDと対応付けて管理する手段と、前記タグIDと対応付けられたサービス群から、前記ユーザIDと対応付けられたサービス選択ルールに応じたサービスを選択してサービスリストを生成する手段と、前記サービスリストを前記携帯端末へ応答する手段とを具備した。そして、前記サービス選択ルールは、提供実績の低いサービスほど高い確率で選択されるルールを含むようにした。本発明によれば、以下のような効果が達成される。サービスリストの選択に選択心理を適用できるので、ユーザが真に利用したいサービスを、サービスリストへより確実に提示できるようになる。したがって、端末ユーザは、タグIDと予め紐付けられた多数のサービスのうち、より適合性の高い厳選されたサービスの中から所望のサービスを簡単に選択できるようになる。知人、友人あるいは他人などとの比較で、異なるサービスや知られていない利用頻度の低いサービスといった、従来のレコメンドサービスでは選択されないマイナー傾向の提供実績が低い、認知度が低いサービスを簡単にレコメンドできるようになる。サービスを要求する携帯端末からは、当該携帯端末で読み取られたタグIDのみならず、当該携帯端末で検知された端末ユーザの状況情報が通知される。そして、サービス情報提供サーバは、タグIDと予め紐付けられた多数のサービスの中から、前記端末ユーザの状況情報に適合するサービスを選択してサービスリストを生成するので、端末ユーザに提供されるサービスリストに当該端末ユーザの状況情報を反映させることができる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。図1は、本発明の第1実施形態に係るコンテンツサービス提供システムの構成を示したブロック図であり、携帯端末1と、携帯端末1から送信されたサービスリスト要求に応答して適応度の高いサービス一覧をリスト形式で返信するサービス情報提供サーバ2と、携帯端末1から送信されたコンテンツ要求に応答してコンテンツサービスを提供するサービスコンテンツサーバ3とが、ネットワークにより相互に接続されている。前記携帯端末1において、無線タグリーダ部101は、アクティブ無線タグTaやパッシブ無線タグTpからタグIDを読み取る。状況センサ部102は、環境に関する状況情報を検知する環境センサ102a,端末に関する状況情報を検知する端末センサ102bおよび端末ユーザの生体体調に関する状況情報を検知する生体センサ102cを内蔵するか、またはこれらの各センサ102a,102b,102cが外付けされる入力インターフェース図示省略を備える。前記環境センサ102aは、気温、湿度、光度、磁気、CO2濃度、匂い、音あるいは周囲画像など、端末ユーザのサービス選択に影響を及ぼすような環境に関する状況情報を計測する。前記端末センサ102bは、携帯端末1の現在位置、動き、移動速度、バッテリの充電残量、メモリ残量、電子マネーの残金あるいは各種の設定内容アドレスの登録状況、操作履歴、マナーモードであるか否かなどなど、端末ユーザのサービス選択に影響を及ぼすような端末に関する状況情報を計測または検知する。前記生体センサ102cは、端末ユーザの体温、脈拍、血圧あるいは脳波など、端末ユーザのサービス選択に影響を及ぼすような生体に関する状況情報を計測する。以下、これらの環境、端末、生体の各状況情報を、単に状況情報と表現する場合もある。通信部103は、前記無線タグリーダ部101により読み取られたタグID、端末ユーザに固有のユーザIDおよび前記各状況情報の計測、検知結果を、サービスリスト要求メッセージに記述してサービス情報提供サーバ2へ送信すると共に、サービスリストの記述されたサービスリスト応答メッセージを前記サービス情報提供サーバ2から受信する。表示部104は、前記サービスリスト応答メッセージからサービスリストを抽出して表示出力する。入力部105は、端末ユーザが前記サービスリストの中から所望のサービスを選択するユーザ操作を検知する。前記通信部103はさらに、前記選択されたサービスの記述されたサービス要求メッセージをサービスコンテンツサーバ3へ送信すると共に、サービスコンテンツの記述されたサービス応答メッセージを前記サービスコンテンツサーバ3から受信する。受信されたサービスコンテンツは、制御部106により再生されて前記表示部104に表示等される。サービス情報提供サーバ2において、通信部201は、前記携帯端末1から前記サービスリスト要求メッセージを受信すると共に、サービスリストの記述されたサービスリスト応答メッセージを返信する。状況情報管理部202は、前記サービスリスト要求メッセージに記述されて各携帯端末1から通知される、前記環境、端末および生体の各状況情報を、ユーザIDと紐付けて管理する。なお、通知された状況情報に端末1で撮影された画像が含まれる場合、当該撮影画像を、予めデータベースに記憶されている多数の街並み画像と比較し、合致する街並み画像を検索することで、当該画像の撮影位置や撮影向きを識別し、当該識別結果を数値列に変換して管理する。属性情報テーブル203では、図2に一例を示したように、各端末ユーザの年齢、性別、出身地および家族構成などのユーザ属性が、ユーザIDと紐付けられて管理されている。履歴情報テーブル204では、図3に一例を示したように、各ユーザが利用したサービスに固有のサービスID、サービスの最終利用時刻およびサービスの利用回数などの履歴情報が、ユーザIDと紐付けられて管理されている。サービス情報テーブル205には、図4に一例を示したように、ユーザに提要可能な各種サービスのサービス名、各サービスと紐付けられたタグID、サービス提供元のURL、サービスのジャンル、年齢制限、サービス開始日などのサービス情報が、サービスIDと紐付けられて管理されている。属性情報管理部206は、前記ユーザ情報テーブル203を管理、更新する。履歴情報管理部207は、前記履歴情報テーブル204を管理、更新する。サービス情報管理部208は、前記サービス情報テーブル205を管理、更新する。個人別サービス選択ルール210では、ユーザごとに選択心理学における行動選択の指標がルール形式で管理されている。図5は、個人別サービス選択ルールの一例を示した図であり、多数の選択ルールが、レコメンド対象ユーザの識別子ユーザID、比較対象ユーザの識別子比較対象ユーザID、選択基準およびサービスジャンルと紐付けられて管理されている。選択基準は、サービス選択においてユーザが価値を見いだす要因であり、Differentでは比較対象ユーザと違う提供実績が低いことに価値が見いだされ、Sameでは比較対象ユーザと同じことに価値が見いだされ、neophilia新しがりでは比較対象ユーザが知らないこと認知度が低い、提供実績が低いに価値が見いだされる。また、サービスジャンルは、前記選択基準が適用されるジャンルを絞り込む指標であり、前記タグIDに予め登録されている。したがって、ユーザ1にルール1が適用されると、全てのジャンルにおいてユーザ2が過去に選択していないサービスが優先される。同様に、ルール2が適用されると、スポーツの分野においてユーザ3が過去に選択しているサービスが優先され、ルール3が適用されると、飲食の分野において全てのユーザに認知されていないあるいは、選択頻度が極めて低いサービスが優先され、ルール4が適用されると、映画の分野において全てのユーザが過去に選択していないサービスが優先されるようになる。サービス選択部209は、前記状況情報、属性情報、履歴情報、サービス情報および個人別サービス選択ルールを、予め用意したベイジアンネットワークBNに入力することより、前記端末ユーザへの適応度が高い複数のサービスをスコアとともに割り出す。ここで、ベイジアンネットワークとは、確率変数をノードで表し、因果関係や相関関係のような依存関係を示す変数の間にリンクを張ったグラフ構造による確率モデルであって、このリンクが因果関係の方向に有向性を有し、そのリンクを辿ったパスが循環しない非循環有向グラフで表されるモデルである。このようなベイジアンネットワークは、一部の変数を観測した時にその他の任意の変数についての確率分布を求めることができるので、不確実性を含む事象の予測や合理的な意思決定に利用できる。本実施形態では、図6に一例を示したように、前記要求メッセージに記述されている状況情報環境、端末、生体、前記要求メッセージに記述されているユーザIDと前記情報テーブル203、204において紐付けられている属性情報および履歴情報、ならびに前記要求メッセージに記述されている無線タグIDと前記情報テーブル205において紐付けられているサービス情報が、観測された値証拠変数とされる。そして、属性情報、履歴情報、サービス情報および状況情報から、ユーザの好みのジャンルや趣味などの嗜好情報が確率的に推定される。また、状況情報からユーザが仕事中であるか否か、歩行中であるか否か、現在位置等のユーザ状態情報が確率的に推定され、端末ユーザにとって適合度の高いサービスが推論の対象となるようにベイジアンネットワークのモデルが構成され、ノード間の依存関係に従って各サービスの確率分布が算出される。前記サービス選択部209はさらに、無線タグIDに紐付けられた各サービスの確率分布が前記BNにより得られると、以下の2段階のステップで、端末ユーザに適合する複数のサービスの名称およびその内容を、確率値と共にサービスリストに掲載して前記ユーザ端末1へ応答する。手順1:BNにより得られた各サービスを選択するという事象の事後確率を、前記個人別サービス選択ルール210に基づいて修正する。例えば、レコメンド対象がユーザ1であり、前記タグIDに登録されていたサービスジャンルが不特定であれば、図5のルール1が参照される。このルール1では、比較対象ユーザとしてユーザ2、選択基準としてDifferentが規定されているので、ユーザ2へのレコメンド実績が参照され、ユーザ2への提供実績が低いサービスほど選択される確率が高くなるように、前記BNにより得られた事後確率が補正される。この補正により、提供実績の低いサービスほどサービスリストに掲載される確率が高くなる。また、レコメンド対象がユーザ1であり、サービスジャンルがスポーツであれば、図5のルール2が参照される。このルール2では、比較対象ユーザとしてユーザ3、選択基準としてSameが規定されているので、ユーザ3へのレコメンド実績が参照され、ユーザ3への提供実績が多いサービスほど選択される確率が高くなるように、前記BNにより得られた事後確率が補正される。この補正により、提供実績の高いサービスほどサービスリストに掲載される確率が高くなる。さらに、レコメンド対象がユーザ1であり、サービスジャンルが飲食であれば、図5のルール3が参照される。このルール2では、比較対象ユーザとしてALL、選択基準としてNeophiliaが規定されているので、提供実績の全て、または性別や年齢等のユーザ属性がレコメンド対象のユーザ1と近いユーザへの提供実績のみが参照され、提供実績が低いサービスほど選択される確率が高くなるように、前記BNにより得られた事後確率が補正される。この補正により、認知度の低いサービスほどサービスリストに掲載される確率が高くなる。なお、前記選択基準のDifferentとNeophiliaとは、いずれも提供実績が低いサービスほど選択される確率が高くなるという上位の概念では一致するものの、サービスの開始時期が更に考慮されるか否かの点で異なる。すなわち、Differentでは、提供実績が低いサービスほど、その開始時期にかかわらず選択される確率が高くなるのに対して、Neophiliaでは、さらにサービスの開始時期が考慮される。例えば、サービスAの開始時期がサービスBの開始時期よりも遅く、サービスAがサービスBよりも新しいとき、Neophiliaでは、両者の提供実績が同様に低ければ、新しいサービスAの選択される確率が古いサービスBの選択される確率よりも高くなる。さらに、提供実績はサービスAがサービスBよりも多少高くても、サービスAの開始時期がサービスBの開始時期よりも十分に遅ければ、サービスAの選択される確率がサービスBの選択される確率よりも高くなる逆転も生じうる。手順2:確率値が所定の閾値を越える複数のサービスの名称およびその内容を、確率値と共にサービスリストに掲載して前記端末1へ応答する。ベイシアンネットワーク学習部211は、前記サービスリストへの各サービスの掲載実績や各ユーザにおける各サービスの利用実績に基づいて、前記ベイシアンネットワークの各ノードにおける事後確率を更新する。図7は、本実施形態におけるコンテンツサービスの提供手順を示したシーケンスフローである。端末1では、前記環境、端末および生体の各状況情報が前記状況センサ部102により周期的に検知されており、時刻t1において、無線タグのタグIDが読み取られると、時刻t2では、前記タグID、ユーザIDおよび前記状況情報の記述されたサービスリスト要求メッセージがサービス情報提供サーバ2へ送信される。サービス情報提供サーバ2では、前記サービスリスト要求メッセージに記述されている各状況情報が前記状況情報管理部202に記録され、時刻t3において、前記各状況情報、ユーザIDと前記情報テーブル203、204において紐付けられている属性情報および履歴情報、ならびに無線タグIDと前記情報テーブル205において紐付けられているサービス情報が、前記サービス選択部209によりBNに適用され、さらに前記BNの出力に前記個人別サービス選択ルール210が適用されてサービスリストが生成される。時刻t4では、前記サービスリストの記述されたサービスリスト応答メッセージが前記端末1へ返信され、その表示部104に一覧表示される。時刻t5において、端末ユーザがサービスリストの中から所望のサービスを選択すると、時刻t6では、前記選択されたサービスに固有のサービスIDの記述されたサービス要求メッセージがサービスコンテンツサーバ3へ送信される。時刻t7では、前記要求されたサービスに対応したコンテンツがサービスコンテンツサーバ3から端末1へ提供される。図8は、本実施形態におけるコンテンツサービスの他の提供手順を示したシーケンスフローである。時刻t1において、無線タグのタグIDが端末1により読み取られると、時刻t2では、前記タグIDおよびユーザIDの記述されたサービスリスト要求メッセージがサービス情報提供サーバ2へ送信される。サービス情報提供サーバ2は、前記サービスリスト要求に応答して、時刻t3で前記端末1へ状況情報を問い合わせる。端末1では、前記問い合わせに応答して、時刻t4で前記環境、端末および生体の各状況情報が前記状況センサ部102により検知される。時刻t5では、前記状況情報がサービス情報提供サーバ2へ通知される。サービス情報提供サーバ2では、前記通知された各状況情報が前記状況情報管理部202に記録され、時刻t6において、前記各状況情報、ユーザIDと紐付けられている属性情報および履歴情報、ならびに無線タグIDと紐付けられているサービス情報が、前記サービス選択部209によりBNに適用され、さらに前記BNの出力に前記個人別サービス選択ルール201が適用されてサービスリストが生成される。時刻t7では、前記サービスリストの記述されたサービスリスト応答メッセージが前記端末1へ返信され、その表示部104に一覧表示される。時刻t8において、端末ユーザがサービスリストの中から所望のサービスを選択すると、時刻t9では、前記選択されたサービスに固有のサービスIDの記述されたサービス要求メッセージがサービスコンテンツサーバ3へ送信される。時刻t10では、前記要求されたサービスに対応したコンテンツがサービスコンテンツサーバ3から端末1へ提供される。なお、上記の第1実施形態では、個人別サービス選択ルール210がBNの外部に設けられ、BNにより得られた各サービスを選択するという事象の事後確率が、前記個人別サービス選択ルールにより補正されるものとして説明した。しかしながら、前記個人別サービス選択ルール210はBN内に設けるようにしても良い。図9は、本発明の第2実施形態に係るコンテンツサービス提供システムの構成を示したブロック図であり、前記と同一の符号は、同一または同等部分を表しているので、その説明は省略する。前記第1実施形態の図1と比較すると、サービス情報提供サーバ2の処理部に個人別サービス選択ルールが設けられていない点に特徴がある。また、図10は本実施形態におけるBNの一例を示した図であり、前記第1実施形態の図6に示されたBNと比較すれば、証拠変数として前記個人別サービス選択ルールを表現するノードが組み込まれている。本実施形態では、前記と同様に、属性情報、履歴情報、サービス情報および状況情報から、ユーザの好みのジャンルや趣味などの嗜好情報が確率的に推定され、状況情報からユーザ状態情報が確率的に推定される。また、ユーザの属性情報、サービス情報、履歴情報および嗜好情報から、ユーザのサービス選択に関するルールも確率的に推定される。そして、これらの情報から端末ユーザにとって適合度の高いサービスが推論の対象となるようにベイジアンネットワークのモデルが構成され、ノード間の依存関係に従って各サービスの確率分布が算出される。"