第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得する第一の情報収集手段と、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得する第二の情報収集手段と、少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する鮮度値算出手段と、を含む情報鮮度算出装置。前記第一のコンテキスト毎に、最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報を保持する新鮮情報管理手段と、利用者からのコンテキスト情報の要求に応じて、前記新鮮情報管理手段が保持する第一のコンテキスト情報及び前記算出した鮮度値を提供する情報提供手段と、を含む請求項1に記載の鮮度値算出装置。前記新鮮情報管理手段は、前記第一の情報収集手段が新たな第一のコンテキスト情報を取得した場合、前記保持する第一のコンテキスト情報及び前記新たに取得した第一のコンテキスト情報の鮮度値を、前記鮮度値算出手段を用いて算出し、より鮮度が高い第一のコンテキスト情報を新たに保持する、請求項2に記載の鮮度値算出装置。前記第二のコンテキスト情報が、前期第一のコンテキストの主体の位置に関する情報である、請求項1~3のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。前記新鮮情報管理手段が保持する第一のコンテキスト情報の鮮度値が所定の条件を満たすように前記第一の情報収集手段に所定の制御を行う情報収集制御手段と、をさらに含む請求項2~4のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。前記所定の条件が、前記新鮮情報管理手段が保持する前記第一のコンテキスト情報が所定の鮮度要求を満たすことである、請求項5に記載の情報鮮度算出装置。前記所定の条件が、前記第一の情報収集手段が取得する第一のコンテキスト情報の鮮度値間の相対的な条件を含む、請求項5又は6に記載の情報鮮度算出装置。前記所定の条件が、第三のコンテキストに関する観測情報である第三のコンテキスト情報により変化する、請求項5~7のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。前記情報収集制御手段は、利用者の要求の入力に基づいて前記所定の条件の登録、修正又は削除を実行する、請求項5~8のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。前記情報収集制御手段の所定の制御が、前記所定の条件を満たしながら、第一のコンテキスト情報収集手段による第一のコンテキスト情報の取得のためのコストを低減する制御である、請求項5~9のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。前記情報収集制御手段の所定の制御が、前記第一のコンテキスト情報の取得に関する複数個の制御方法の中から、一又は二以上の制御方法を選択し実施するものである、請求項5~10のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。前記情報収集制御手段の制御方法の選択が、前記制御方法を実施することにより得られる観測情報に見込まれる鮮度値に基づく、請求項11に記載の情報鮮度算出装置。前記情報収集制御手段の制御方法の選択が、前記制御方法を実施するためのコストに基づく、請求項11又は12に記載の情報鮮度算出装置。前記鮮度値算出手段が、さらに前記第二のコンテキストの変化に関連して第一のコンテキストの変化の大きさを類推し得る第四のコンテキストに関する情報である第四のコンテキスト情報にも基づき、鮮度値を算出する、請求項1~13のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。前記第二のコンテキスト情報が、時間に関する情報である、請求項1~14のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。前期鮮度値算出手段は、第二のコンテキスト情報の観測精度にも基づき鮮度値を算出する、請求項1~15のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。前記情報提供手段は、前記算出された鮮度値を、前記保持する鮮度が最も高い第一のコンテキスト情報とともに出力装置に表示することで提供する請求項2~16のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する、情報鮮度算出方法。情報鮮度算出装置に、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する、処理を実行させる情報鮮度算出プログラム。上述の特許文献1及び2は、観測精度や観測時刻からの経過時間といった情報に基づき観測情報を比較する方法を示している。しかしながら特許文献1及び2に記載の技術では、コンテキスト情報提供装置が保持する提供可能な観測情報と、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを表す指標を得ることはできない。そのため、特許文献1及び2に記載の技術では、上述の観測情報の真のコンテキストとの乖離可能性の大きさに基づく、より効果的なコンテキストアウェアサービスの実施や、より効率の良い観測情報の収集や管理、提供を行うことができない。以上より本発明は、提供する観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す情報を算出することが可能な鮮度算出装置、鮮度算出方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の情報鮮度算出装置は、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得する第一の情報収集手段と、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得する第二の情報収集手段と、少なくとも第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、第一のコンテキスト情報の観測時点からの第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する鮮度値算出手段と、を含む。上記目的を達成するために、本発明の情報鮮度算出方法は、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、少なくとも第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、第一のコンテキスト情報の観測時点からの第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する。上記目的を達成するために、本発明の情報鮮度算出プログラムは、情報鮮度算出装置に、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、少なくとも第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、第一のコンテキスト情報の観測時点からの第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する、処理を実行させる。本発明によれば、コンテキスト情報を提供する際の、あるコンテキストに関する観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す鮮度値を算出することが可能となる。まず、本発明の実施形態の理解を容易にするために、本発明の背景を説明する。観測情報の取得はセンサにより行う。観測情報の取得を行うセンサは、必ずしもコンテキストアウェアサービスを実施したいコンテキスト情報利用者以下、単に利用者という。により設置されるものではない。また利用者が自由にセンサを利用できるわけではない。多くの場合、観測情報の取得を行うセンサは、第三者により設置される。そのため、利用者は、自由にそのセンサを制御することができない。具体的には、利用者は、そのコンテキストのコンテキスト主体コンテキストが属する人、物又は事。からのプライバシーの保護要求、センサ自体の制約消費電力等その他の理由により、任意の時点の観測情報を取得できるとは限らない。そのため、利用者が現に観測情報を必要としている時点において、コンテキスト情報提供装置が保持する提供可能な観測情報は、該時点における真のコンテキストとは乖離している可能性がある。なぜならば、コンテキストは、コンテキスト情報提供装置が保持している観測情報を観測した時点から、時間的、空間的又はその他の状況の変化に応じて変化しているからである。また、観測情報の取得に用いられるセンサは、必ずしも観測精度が十分であるとは言えない。そのためセンサからの観測情報は、その観測の時点で既に、真のコンテキストとの間で乖離している可能性がある。例えば、同一のコンテキストを観測することができる複数のセンサの間においても、センサの種類や稼動状態等によって、得られる観測情報の観測精度は異なる。観測精度が十分でないことから、利用者が得られる観測情報は、その観測情報を利用する時点での真のコンテキストとの間で乖離が生じている可能性がある。上述したような、観測情報と真のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを把握することができれば、コンテキスト情報の提供者は、より効果的なコンテキストアウェアサービスを実施することができる。また、コンテキスト情報の提供者は、観測情報の収集、管理、提供等をより効率よく行うことができる。以下に説明される本発明の実施形態によれば、コンテキスト情報を提供する際の、あるコンテキストに関する観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す鮮度値を算出し提供することが可能となる。そのため本発明の実施形態によれば、利用者がより効果的なコンテキストアウェアサービスを実施したり、コンテキスト情報提供装置が観測情報の収集、管理、提供等をより効率よく行ったりすることができる。<第1実施形態>次に、本発明の第1実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図1は本発明の第1実施形態に係る情報鮮度算出装置100の構成例を示すブロック図である。図1に示すように、情報鮮度算出装置100は、第一の情報収集部110と、第二の情報収集部120と、鮮度値算出部130と、算出方法記憶部140と、新鮮情報管理部150と、情報提供部160とを含む。第一の情報収集部110は、あるコンテキストに関する観測情報を取得する。以下、第一の情報収集部110が取得する観測情報の対象であるコンテキストを第一のコンテキストという。また。第一の情報収集部110が取得する観測情報を第一のコンテキスト情報という。第一のコンテキスト情報の具体的な取得方法は、特に限定されない。第二の情報収集部120は、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報を取得する。以下、第二のコンテキストに関する観測情報を第二のコンテキスト情報ともいう。第二のコンテキスト情報の具体的な取得方法は、特に限定されない。鮮度値算出部130は、第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、第一のコンテキスト情報の観測時点からの第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する。鮮度値の具体的な算出方法は、特に限定されない。算出方法記憶部140は、第一のコンテキスト情報の鮮度値の具体的な算出方法を記憶する。算出方法記憶部140が記憶する算出方法は、鮮度値算出部130の鮮度値の算出に利用される。新鮮情報管理部150は、第一のコンテキスト毎に、最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報を新鮮情報として保持する。新鮮情報管理部150が保持する新鮮情報は、以降で保持観測情報と呼ばれる。新鮮情報管理部150は、新たに取得した第一のコンテキスト情報と、当該第一のコンテキストの保持観測情報として保持している第一のコンテキスト情報との鮮度値を比較して、より鮮度の高い第一のコンテキスト情報を新たな保持観測情報として保持する。情報提供部160は、利用者からのコンテキスト情報の要求に応じて第一のコンテキスト情報及び鮮度値を提供する。なお、情報提供部160は、新鮮情報管理部150が保持している第一のコンテキスト情報及び鮮度値を提供しても良いし、鮮度値算出部130を用いて提供時点での鮮度値を計算し直して提供しても良い。以下、各構成部について詳細に説明する。第一の情報収集部110は、単一又は複数個のセンサであっても良い。また、第一の情報収集部110は、ゲートウェイサーバを通じてクエリの送出や集約された観測情報の取得を行う単一又は複数個のセンサから構成されるセンサネットワークに接続されても良い。また、第一の情報収集部110は、複数のコンテキスト主体又は複数種類のコンテキストに関して、例えば、各々に関する観測情報を取得可能な、対応する複数種類のセンサから構成されていても良い。または、第一の情報収集部110は、複数のコンテキスト主体又は複数種類のコンテキストに関する観測情報を取得可能な単一のセンサであっても良く、又は複数のセンサの組合せであっても良い。また、第一の情報収集部110は、あるコンテキスト主体のある一種類のコンテキストに関して、当該コンテキストの観測情報を取得可能な複数種類のセンサから構成されていても良い。または、第一の情報収集部110は、あるコンテキストに対して、観測の契機、観測周期、観測精度が異なる複数通りの稼動状態に応じて切り替え可能に、観測情報の取得を行うセンサであっても良いし、又はこれらの組合せであっても良い。なお、第一の情報収集部110は、観測情報の取得が可能であれば良く、上記の例に限定されない。また、第一の情報収集部110における所定のコンテキストに関する観測情報の取得方法は、例えば、1不特定のタイミングで取得する、2所定の周期で取得する、3利用者又はそれ以外の第三者によるクエリが到着したタイミングで取得をする、4所定の周期で観測を行い、観測値がある特定の値をとる、またはある範囲内の値をとる場合に限り取得する、5観測情報として採用する他のコンテキストに関する観測情報の観測値が特定の値をとる、またはある範囲内の値をとる場合に限り取得する、という方法でも良い。または観測情報の取得方法は、上記1から5のいくつかの方法の組合せであっても良く、また、上記の方法に限定されない。第一の情報収集部110が取得するあるコンテキストに関する観測情報第一のコンテキスト情報は、例えば、当該コンテキスト主体をセンサで観測し、得られたrawデータであっても良い。また、第一のコンテキスト情報は、当該コンテキスト主体をセンサで観測し、得られたrawデータを、センサ自身、収集過程に設置されたゲートウェイサーバ、その他の中継サーバ等において何らかの処理を施した結果であっても良い。ここで何らかの処理とは、例えば集約や分析、加工を含むが、これらに限定されない。図2は、第一のコンテキスト情報である観測情報の例を示す図である。図2に示すように、本実施形態における観測情報は、当該観測情報が表すコンテキストを識別するためのコンテキスト識別子、コンテキストの観測値、観測時刻及び観測精度を含む。観測情報のコンテキスト識別子は、コンテキスト主体の識別子と、コンテキストの種類を表す属性名とを含む。図2の例においてコンテキスト識別子は、第一のコンテキスト情報は、コンテキスト主体がAさんであり、属性名が気温であるコンテキストに関する情報であることを示す。観測情報の観測時刻は、センサが当該観測情報の観測を行った時刻でも良い。観測情報の観測時刻は、観測を行ったセンサ自身により付与されても良い。センサが内蔵時計を持たないという理由で、センサ自身により観測時刻の付与を行わない場合には、観測時刻は、観測情報の収集過程のいずれかにおいて付与されても良い。具体的には観測時刻は、個々のセンサの観測情報を収集するゲートウェイサーバにおいて付与されても良い。観測情報の観測精度は、当該観測情報を取得した時点で当該観測情報と真のコンテキストの間で生じうる誤差の大きさを表す情報である。観測精度は、センサによる観測時に発生しうる誤差の大きさを示す具体的な値、例えば発生し得る誤差の平均値又は最悪値でも良い。観測精度は、センサの種類、センサの性能、稼動状態、観測時のセンサと観測対象の距離等、発生し得る誤差の大きさを示す具体的な値を間接的に参照するための情報であっても良い。後者の場合、情報鮮度算出装置100は、図1には図示しない、発生し得る誤差の大きさを間接的に参照するための情報から具体的な値を求めるための構成部をさらに含んでいても良い。例えば、観測精度が、センサの性能の情報である場合、情報鮮度算出装置100は、コンテキスト情報取得時点における具体的な誤差の値をセンサの性能から計算する構成部を含んでいても良い。第二の情報収集部120は、基本的に第一の情報収集部110と同様の構成で良く、例えば単一又は複数個のセンサであっても良く、特に限定されない。また、観測情報を取得するタイミングも、基本的には第一のコンテキスト情報を取得する方法と同様に様々で良く、第一のコンテキスト情報を取得するのと同時に取得する方法でも良い。第二の情報収集部120は、第一のコンテキスト情報が含む属性とは異なる属性に関する第二のコンテキスト情報を収集する。ただし第二のコンテキストは、第一のコンテキストと相関があるものである。第二の情報収集部120は、例えば、第一のコンテキスト情報の観測時刻における第二のコンテキスト情報及び鮮度値を算出したい時刻における第二のコンテキスト情報をそれぞれ取得する。図3は、第二のコンテキスト情報である観測情報の例を示す図である。図3に示すように、第二のコンテキスト情報は、第一のコンテキスト情報と同様のインターフェースで構成される情報でも良い。図3に示すように、第二のコンテキスト情報である観測情報は、Aさんに関する状況のうち位置に関する情報である。この場合コンテキストの観測値は、図3に示すように具体的にlatとlonの値経度及び緯度に関する情報でも良い。また、第二の情報収集部120は、物理的には第一の情報収集部110と同一であっても良い。すなわち、第一のコンテキストに関する観測情報を取得するセンサが同時に第二のコンテキスト情報に関する観測情報を取得するなどしてもよい。その場合、取得する観測情報は、第一のコンテキスト情報と第二のコンテキスト情報とを統合した情報であっても良い。ここで統合したとは、第一のコンテキスト情報と第二のコンテキスト情報を一つの情報としたことを意味する。例えば統合した情報は、図2及び図3に示す情報を一つにまとめた情報であっても良い。その場合、統合した情報のコンテキスト識別子は、新たに取得したコンテキスト情報は、コンテキスト主体がAさんであり、属性名が気温及び位置であるコンテキストに関する情報であることを示す。また、統合した情報は、気温及び位置のそれぞれにつき観測値及び観測精度を保持する。なお、観測時刻は、統合した情報を取得した時刻で良い。また、第二の情報収集部120が取得する、ある時刻の観測情報は、必ずしもその時刻に観測を行い取得した観測値でなくても良い。その場合、観測情報の観測値は、例えば、コンテキストを取得したい時刻に最も近い過去ならびに未来に行った観測により取得した観測値の加重平均を用いて計算されても良い。また、その場合、観測情報の観測精度は、加重平均による予測の精度が考慮されても良い。算出方法記憶部140は、観測情報の鮮度値の具体的な算出方法を記憶する。図4は、算出方法記憶部140が記憶する内容の一例を示す図である。図4に示すように、算出方法記憶部140は、観測情報のコンテキスト識別子に含まれる属性名と、当該属性名で示される種類のコンテキストに関する観測情報の鮮度値を算出するための鮮度値算出関数との対応関係を保持する。算出方法記憶部140が保持する鮮度値算出関数は、観測情報の観測精度及び観測情報の観測時点と鮮度値を算出したい時点との間における第二のコンテキストの変化量をパラメータとし、鮮度値を算出したい時点における真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す鮮度値を算出するための関数である。第二のコンテキストの変化量とは、具体的には観測時点と鮮度値算出時点との間における観測値の差分の値である。なお、以下では、鮮度値が観測情報と真のコンテキストとの乖離可能性が小さい状態を示すことを、鮮度が高いと表現する。また、前述のように鮮度が高い又は低い等の表現は、必ずしも鮮度値を表す具体的な数値の大小関係を意味しない。例えば、鮮度値を表す具体的な数値がより小さい値である場合に鮮度値が観測情報と真のコンテキストとの乖離可能性がより小さい状態を示す場合、鮮度が高いという表現は、鮮度値を表す具体的な数値が小さいことを表す。また、鮮度値を表す具体的な数値がより大きい値である場合に鮮度値が観測情報と真のコンテキストとの乖離可能性がより小さい状態を示す場合、鮮度が高いという表現は、鮮度値を表す具体的な数値が大きいことを表す。鮮度値の算出の一例として、図4の第一のコンテキストの属性名が気温である場合の鮮度値算出関数について説明する。属性名が気温である場合の関数において、鮮度値は、観測時点における真のコンテキストとの乖離可能性の大きさである観測精度を最も高い値とし、観測時点からの位置変化に伴い一定速度で値が低下していくかたちをとっている。図4の例では気温の変化に相関のある変化量を持つ第二のコンテキストは位置である。気温の変化は、位置の変化に相関している。すなわち、位置変化に応じて、気温の真の値と観測される値とが乖離しうる、ということができる。鮮度値算出関数の第二項の定数K気温は、観測時点からの位置変化に伴う鮮度値の低下速度を表すもので、当該コンテキストの主体例えばAさんの存在する空間における、位置変化と当該空間の気温の分布をモデル化した値であるものとする。該関数から算出される鮮度値は、鮮度値の算出時点での、観測情報に含まれる気温情報と当該気温情報の主体が存在する空間の真の気温との間で生じている可能性がある誤差の最悪値を表した情報になる。次に、図4の第一のコンテキストの属性名が快適さである場合の鮮度値算出関数について説明する。快適さに関する鮮度値算出関数を用いる例としては、ある部屋にいる人の快適さに基づき空調制御を行うようなサービスが考えられる。該サービスを行う際、情報鮮度算出装置100は、人の快適さを直接問い合わせる等して観測情報第一のコンテキスト情報を取得し、空調制御サービスを実施する利用者へ提供する。このとき、人が感じる快適さは、例えばその人がいる部屋の室温や湿度等が変化した場合に、変化する可能性が高い。特に室温の変化量が大きいほどその人が感じる快適さの度合いが変化する可能性も大きくなる。図4に記載の算出方法記憶部140が記憶する鮮度値算出関数は、室温や湿度の変化の影響を考慮した関数である。特に湿度に比較して室温の変化量が与える影響が大きいと考えられることから、室温に関する項を3乗し、湿度の関する項を2乗する関数の例を記載しているが、これに限定されない。その他、快適さに関する第二のコンテキストは、そのコンテキスト主体の位置や体調等であっても良い。また、第二のコンテキストは、そのコンテキスト主体が存在する空間に関する、温度、湿度、騒音、密度であっても良い。次に、図4の第一のコンテキストの属性名が位置である場合の鮮度値算出関数について説明する。属性名が位置である場合の鮮度値算出関数において、鮮度値は、観測時刻における真のコンテキストとの乖離可能性の大きさである観測精度を最も高い値とし、観測時刻からの経過時間に伴い一定速度で値が低下していく。ここで第二項の定数K位置は、観測時刻からの経過時間に伴う鮮度値の低下速度を表すもので、当該位置情報の主体が単位時間あたりに移動可能な距離をモデル化した値である。鮮度値算出関数によって算出される鮮度値は、鮮度値の算出時点での、観測情報に含まれる位置情報と当該位置情報の主体の真の位置との間で生じている可能性がある誤差の最悪値を距離で表した情報になる。なお、ここで例示した鮮度値算出関数はあくまで一例である。鮮度値算出関数は、より複雑な形の関数であっても良いし、複数のステップや分岐繰り返しを含む、より複雑な手続きで鮮度値の算出を行う関数であっても良い。また、鮮度値算出関数は、鮮度値の算出に用いるパラメータとして、第二のコンテキストの変化量の観測精度をさらに用いても良い。また、第一のコンテキストと相関がある別のコンテキストを第二のコンテキストとしても良い。鮮度値算出部130は、新鮮情報管理部150又は第一のコンテキスト情報収集部110から観測情報が入力される。鮮度値算出部130は、当該観測情報のコンテキスト識別子に含まれる属性名に対応する鮮度値算出関数を算出方法記憶部140から取得する。鮮度値算出部130は、取得した鮮度値算出関数を用いて、第一のコンテキスト情報の観測精度と、第二のコンテキストの観測時の観測値と、鮮度値を算出したい時点の第二のコンテキストの観測値とに基づき、当該観測情報の鮮度値を算出したい時点における鮮度値を算出する。なお、第二のコンテキスト情報の観測時とは直近に第二のコンテキスト情報を取得した時点を意味する。具体的には、例えば第一のコンテキスト情報として図2の記載の情報を、第二のコンテキスト情報として図3に記載の情報を取得したとする。この場合、第一のコンテキスト情報の観測精度は、1.0°Cである。第二のコンテキスト情報の観測時の観測値は、図3に示す位置の値である。鮮度値を算出したい時点の第二のコンテキストの観測値は、鮮度値を算出する際の現実の位置の値である。第二のコンテキスト情報の属性によっては、算出時の正確な第二のコンテキスト情報が得られない場合も考えられる。この場合は、鮮度値算出部130は、算出したい時点の観測値は観測時点の観測値と同一の値であるとして、差分を0として計算しても良い。または、第二のコンテキストの観測値を取得した観測時からの経過時間に基づいて、第二のコンテキスト情報の観測時の観測値を補正しても良い。また、鮮度値算出部130は、上述の要素に加え、さらに第二のコンテキスト情報の観測精度に基づいて鮮度値を算出しても良い。新鮮情報管理部150は、コンテキスト毎に最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報を保持する。新鮮情報管理部150は、第一の情報収集部110が新たに取得したコンテキストの観測情報以下取得観測情報という。について、該時点において新鮮情報管理部150が保持している観測情報以下、保持観測情報という。との間で鮮度値算出部130により算出した鮮度値を比較する。新鮮情報管理部150は、比較した結果、より鮮度が高い観測情報を当該コンテキストに関する鮮度が最も高い観測情報であるとして保持する。新鮮情報管理部150は、保持観測情報が取得観測情報に置き換えられた場合に、利用者にコンテキスト情報更新情報を通知するためのテーブル以下更新情報通知先テーブルという。を記憶していても良い。更新情報通知先テーブルは、コンテキスト識別子と、そのコンテキストに関するコンテキスト情報更新情報を通知すべき利用者との対応関係を保持していても良い。さらに、新鮮情報管理部150は、更新情報通知先テーブルが保持するコンテキスト識別子と利用者の対応関係について、利用者又はその他の第三者の要求に従い登録、修正、削除が可能な構成としても良い。情報提供部160は、利用者からのコンテキスト情報の要求以下、単に情報要求という。に応じて最も鮮度の高い観測情報を提供する。なお、情報要求は、利用者が欲するコンテキストを示すコンテキスト識別子を含む情報の通知によって行われる。コンテキスト情報更新情報は、置き換えられた観測情報を含んでいても良い。具体的には、情報提供部160は、情報要求に応じて、情報要求に係るコンテキスト識別子が示すコンテキストに関して新鮮情報管理部150が保持する鮮度が最も高い観測情報を利用者へ提供する。また、情報提供部160は、情報要求があった時点での鮮度値も合わせて利用者へ提供しても良い。また、情報提供部160は、新鮮情報管理部150が保持する観測情報が更新されると、更新情報通知先テーブルを参照して利用者にコンテキスト情報更新情報を通知しても良い。コンテキスト更新情報の通知は、図示しない他の構成部が更新情報通知先テーブルを参照することで行われても良いし、新鮮情報管理部150によって行われても良い。次に図5及び図6を参照して、第1実施形態に係る情報鮮度算出装置100の動作を説明する。図5は、本実施形態における情報鮮度算出装置100の第一の情報収集部110が、新たな観測情報取得観測情報を取得した際の動作の流れを示すフローチャートである。図5に示すように、第一の情報収集部110は、新たな観測情報取得観測情報を取得するステップS401。次に、新鮮情報管理部150は第一の情報収集部110から入力された取得観測情報を鮮度値算出部130に出力し、鮮度値算出部130は、その時点での取得観測情報の鮮度値を算出するステップS402。なお、鮮度値を算出する際、鮮度値算出部130は、第二の情報収集部120から第二のコンテキスト情報を取得する。鮮度値算出部130は、取得した第二のコンテキスト情報を用いて鮮度値を算出する。同時に、鮮度値算出部130は、取得観測情報のコンテキスト識別子で表されるコンテキストに関して、新鮮情報管理部150が保持している観測情報保持観測情報を取得するステップS403。鮮度値算出部130は、保持観測情報の鮮度値を算出するステップS404。なお、保持観測情報の鮮度値を算出する際、該情報を保持した時点における第二のコンテキスト情報が必要となる。該第二のコンテキスト情報は、第二のコンテキスト情報の属性に応じて、保持観測情報に含まれていても良い。又は新鮮情報管理部150が保持する第一のコンテキスト情報と対応して、第二のコンテキスト情報を保持していても良い。次に新鮮情報管理部150は、算出した取得観測情報の鮮度値と保持観測情報の鮮度値を比較するステップS405。取得観測情報の鮮度の方が高い場合、新鮮情報管理部150は、取得観測情報を保持観測情報に代えて、当該コンテキストに関する鮮度が最も高い観測情報として保持するステップS406。その際、新鮮情報管理部150は、取得観測情報を取得した時刻における第二のコンテキスト情報を、第一のコンテキスト情報と併せて保持する。保持観測情報の鮮度の方が高い場合、新鮮情報管理部150は、保持観測情報をそのまま当該コンテキストに関する鮮度が最も高い観測情報として保持する。情報鮮度算出装置100は、コンテキスト情報の取得に合わせて、上記フローを繰り返し実行する。図6は、本実施形態における情報鮮度算出装置100の情報提供部160が、利用者から情報要求を受けた際の動作の流れを示すフローチャートである。図6に示すように、情報提供部160は、利用者からの情報要求を受けるステップS501。次に、情報提供部160は、新鮮情報管理部150から、情報要求に係るコンテキスト識別子が示すコンテキストに関して保持観測情報を取得するステップS502。次に、鮮度値算出部130は、ステップS502において情報提供部160が取得した保持観測情報の、情報要求があった時点での鮮度値を算出するステップS503。次に、情報提供部160は、ステップS503において鮮度値算出部130が算出した鮮度値を保持観測情報と併せて利用者へ提供するステップS504。なお、情報提供部160は、情報要求に応じて保持観測情報だけを提供しても良い。又は保持観測情報を更新する際、新鮮情報管理部150が鮮度値を併せて保持する構成とし、情報要求があった際には現在保持している鮮度値を併せて提供する構成としても良い。これらの場合、情報鮮度算出装置100は、上記ステップS503は実行しなくても良い。以上のように、本実施形態によれば、コンテキストの観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す鮮度値を算出し、利用者に提供することができる。その理由は、鮮度値算出部130が、鮮度値算出関数により鮮度値を算出するからである。また、新鮮情報管理部150が、コンテキストに関する鮮度が最も高い観測情報を保持するからである。新鮮情報管理部150が最も高い観測情報を保持することで、利用者は、任意の時点において、要求したコンテキストに関する、真のコンテキストとの乖離可能性が最も小さい観測情報を得ることができる。<第2実施形態>次に、本発明の第2実施形態について説明する。図7は、第2実施形態に係る情報鮮度算出装置200の構成例を示すブロック図である。図7に示すように、情報鮮度算出装置200は、図1に示す第1実施形態と比べて、さらに、情報収集制御部250と鮮度要求記憶部260とを含む点が異なる。第1実施形態に係る情報鮮度算出装置100では、第一の情報収集部110が取得する観測情報のうち、真のコンテキストとの乖離可能性が最も小さい観測情報を得ることができる。しかし、単に乖離可能性が最も小さいというだけでなく、乖離可能性を一定以下に抑えたい等といった制約を課したい場合もある。そこで本実施形態では、情報収集制御部250が、新鮮情報管理部150が保持する観測情報の鮮度値が所定の条件を満たすように、第一の情報収集部110による収集を制御する。情報収集制御部250が制御することにより、利用者に提供する観測情報の、真のコンテキストとの乖離可能性を一定以下に抑えることができる。以下では、新鮮情報管理部150が保持する観測情報の鮮度値が所定の条件を満たすように第一の情報収集部110による収集を制御するために新たに加わった構成部について詳しく説明する。鮮度要求記憶部260は、観測情報の鮮度値に関する所定の条件を保持する。図8は、鮮度要求テーブルが保持する観測情報の鮮度値に関する所定の条件の一例を示す図である。図8に示すように、本実施形態では、鮮度要求記憶部260は、観測情報の鮮度値に関する所定の条件として、当該条件を適用するコンテキストの種類を示す属性名を記憶する。また、鮮度要求記憶部260は、当該種類のコンテキストに関して、新鮮情報管理部150が保持する観測情報の鮮度値が満たすべき必要条件をあらわす鮮度要求の対応関係を記憶する。図8の例では、鮮度値が満たすべき必要条件は、気温の鮮度値が30°C以下であることである。情報収集制御部250は、新鮮情報管理部150が保持する観測情報の鮮度値が所定の条件を満たすように、第一の情報収集部110による収集を制御する。また、鮮度要求記憶部260が記憶する鮮度要求は、観測情報の乖離可能性への利用者の要求の変化に相関がある第三のコンテキストに関する観測情報以下第三のコンテキスト情報という。を一つ以上パラメータとする関数であっても良い。この場合、例えば第一のコンテキストを気温として、利用者の気温に対する鮮度の要求が時間とともに変化する場合、第三のコンテキスト情報は時間となり、鮮度要求は時間と相関して変化する。または、鮮度要求は、前回取得した観測情報の観測値適当な値といった条件でも良い。または、鮮度要求は、第一の情報収集部110が取得する観測情報の鮮度値間の相対的な関係であっても良い。例えば、特に図示しないが、それぞれが異なるコンテキストを取得する複数の第一の情報収集部110がある場合を考える。この場合において、情報収集制御部350は、複数のコンテキストについての保持観測情報の鮮度を比較し、より鮮度が低いコンテキストの観測情報を優先して取得するように第一の又は併せて第二の情報収集部を制御しても良い。本実施形態に関する以下の説明においては、あるコンテキストに関する観測情報の収集についての所定の制御とは、第一の情報収集部110を構成するセンサのうち、当該コンテキストの観測情報をクエリに応じて取得可能なあるセンサへのクエリ送信に関するものであるとする。情報収集制御部250は、あるコンテキストの鮮度値が鮮度要求を満たさない状態を検出すると、第一の情報収集部110に、当該コンテキストの観測情報を取得可能なセンサへのクエリ送信を指示する。本実施形態における第一の情報収集部110は、情報収集制御部250からのクエリ送信指示を受けると、当該センサに対してクエリを送信し、当該コンテキストに関する新たな観測情報を取得する。本実施形態におけるセンサへのクエリ送信は、目的とする第一のコンテキスト情報を取得できる複数のセンサへのクエリ送信であっても良い。なお、情報収集制御部250が第一の情報収集部110に対して行う、あるコンテキストに関する観測情報の収集についての所定の制御は、上述の方法に限定されない。例えば、所定の制御は、当該コンテキストに関する観測を行うセンサの観測の周期や観測精度等の稼動状態を変更させる制御でも良い。また、所定の制御は、当該コンテキストに関する観測情報について、収集過程のルータや加工分析を行うサーバ等において優先処理を行わせる等の制御でも良く、又はこれらの組合せであっても良い。図9は、情報収集制御部250に関係する情報鮮度算出装置200の動作の流れを示すフローチャートである。情報収集制御部250は、鮮度要求記憶部260が保持する所定の条件として属性名を指定された種類のコンテキストについて、当該コンテキストに関して新鮮情報管理部150が保持する観測情報の鮮度値を監視する。すなわち、情報収集制御部250からの任意の又は所定のタイミングの指示により、鮮度値算出部130は新鮮コンテキスト情報管理150が保持する保持観測情報を取得するステップS801。次に、鮮度値算出部130は、取得した保持観測情報の鮮度値を算出するステップS802。次に情報収集制御部250は、鮮度値算出部130が算出した鮮度値が、鮮度要求記憶部260が記憶する鮮度要求を満たすか否かを判定するステップS803。当該鮮度値が鮮度要求を満たさない状態を検出すると、情報収集制御部250は、当該コンテキストの観測情報を取得可能なセンサへのクエリ送信を指示するステップS804。第一の情報収集部110は、情報収集制御部250からクエリ送信の指示を受信すると、該当するセンサに対してクエリを送信し、当該コンテキストに関する新たな観測情報を取得する。以上のように、本実施形態によれば、第1実施形態の効果に加えて、利用者に提供する観測情報の、真のコンテキストとの乖離可能性を一定以下に抑えることができる。その理由は、情報収集制御部250が、新鮮情報管理部150が保持する観測情報の鮮度値が所定の条件を満たすように第一の情報収集部110による収集を制御するからである。<第3実施形態>次に、本発明の第3実施形態に係る情報鮮度算出装置300について説明する。図10は、第3実施形態に係る情報鮮度算出装置300の構成例を示すブロック図である。図10に示すように、情報鮮度算出装置300は、第2実施形態の情報収集制御部250に代えて、情報収集制御部350を含む。情報収集制御部350は、新鮮情報管理部150が保持する観測情報の鮮度値が所定の条件を満たしつつ、第一の情報収集部110の収集に要するコストを低減するように第一の情報収集部110の収集を制御する。第一の情報収集部110の収集に要するコストとは、例えば、センサの消費電力、通信トラフィック量又は収集過程に設置されたゲートウェイサーバにおける処理負荷でも良い。または、第一の情報収集部110の収集に要するコストとは、その他の集約、分析、加工を行う中継サーバにおける処理負荷でも良い。また、第3実施形態において、情報鮮度算出装置300は、利用者やその他の第三者が、鮮度要求記憶部260が保持する観測情報の鮮度値に関する所定の条件鮮度要求を登録、修正、削除等するための指示を入力する鮮度要求入力部をさらに含んでいても良い。また、本実施形態に係る情報鮮度算出装置300は、第一のコンテキストと、第一のコンテキストに関して情報収集制御部350が取りうる制御方法との対応関係を保持する制御方法対応テーブルをさらに含んでも良い。例えば、制御方法対応テーブルは、第一のコンテキストが気温である場合、制御方法が時間とともに変化する鮮度要求を満たすことであることを示すテーブルでも良い。また、制御方法対応テーブルは、第一のコンテキストが位置である場合、制御方法が通信トラフィック量が最小のルートを経由することであることを示すテーブルでも良い。上記テーブルは、各制御方法について、当該制御方法を行うことにより見込まれる第一のコンテキスト情報の鮮度値に関する情報をさらに保持しても良い。例えば、制御方法を行うことにより見込まれる第一のコンテキスト情報の鮮度値に関する情報とは、制御方法がセンサへのクエリである場合、当該センサの観測精度に関する情報等である。また、上記テーブルは、各制御方法について、当該制御方法に要するコストをさらに保持しても良い。また、本実施形態における情報収集制御部350は、上記テーブルに含まれる鮮度値の見込みや制御に要するコスト、鮮度要求の条件等に基づき、あるコンテキストに関する複数個の制御方法の中から一又は二以上の制御方法を所定の制御方法として選択しても良い。以上のように、本実施形態によれば、第1及び第2実施形態の効果に加えて、様々な要因を考慮してコンテキスト情報の収集を制御することができる。<第4実施形態>次に、本発明の第4実施形態に係る情報鮮度算出装置400について説明する。図11は、第4実施形態に係る情報鮮度算出装置400の構成例を示すブロック図である。図11に示すように、情報鮮度算出装置400は、第1実施形態の算出方法記憶部140に代えて、異なる鮮度値算出関数を保持する算出方法記憶部440を含む点で、第1実施形態に係る情報鮮度算出装置100と異なる。算出方法記憶部440が記憶する鮮度値算出関数は、さらに、第二のコンテキストの変化と関連して第一のコンテキストの変化の大きさを類推し得る第四のコンテキストに関する情報である第四のコンテキスト情報を、一つ以上のパラメータとして含む。例えば、第一のコンテキスト情報を位置情報、第二のコンテキスト情報を時間情報とすると、第四のコンテキスト情報は、観測時刻からの経過時間における位置の変化の大きさを類推しうる他のコンテキストに関する情報である。第四のコンテキスト情報の一例を説明する。人の位置の時間経過に伴う変化の大きさは、その人の移動状態によって異なる。例えばその人が立ち止まっている間は、位置はほとんど変化しない。一方で、その人が車や電車に乗っている間は、位置は急激に変化する。第4実施形態に係る情報鮮度算出装置400は、加速度センサを用いてその人の移動状態に関する情報を取得して、その人の位置情報の時間経過に伴う乖離可能性の大きさを求める機能を有する。例えば、算出方法記憶部440は、人の位置情報に関する鮮度値算出関数として、観測時刻からの経過時間中の移動状態をパラメータにとる関数を記憶していても良い。この場合の移動状態例えば、走っている、歩いている等が、第四のコンテキスト情報である。図12は、算出方法記憶部440が記憶する内容の一例を示す図である。ここで第二項の関数K移動状態[時刻]は、各移動状態における観測時刻からの経過時間に伴う鮮度値の低下速度を表す。第二項は、観測時刻から算出時刻までについて数K移動状態[時刻]を時間で積分することを表す。なお、移動状態は、例えば上述したように加速度センサを用いて検出する。その他、第四のコンテキスト情報は、コンテキスト主体の年齢、健康度、体調、次の目的地までの距離、または目標到着時間であっても良い。第四のコンテキスト情報は、観測時刻からの経過時間における天候、または通過経路の混雑であっても良い。または、第四のコンテキスト情報は、観測情報が表すコンテキスト自身の観測値であっても良い。第四のコンテキスト情報は、第四のコンテキストに応じて様々な方法で取得されれば良く、特に限定されない。なお、第4実施形態において第一の情報収集部110が加速度センサ等の機能も含むことで、移動状態等の第四のコンテキスト情報を取得しても良い。または、情報鮮度算出装置400が、第四のコンテキスト情報を取得するための別の構成部をさらに含んでも良い。または、観測情報として、第二のコンテキスト情報を含むようにして、コンテキスト主体の観測時刻における位置として用いてもよい。以上のように、本実施形態によれば、第一のコンテキスト情報の真のコンテキストとの乖離可能性の大きさをより正確に求めることができる。その理由は、鮮度値算出方法記憶部240が記憶する鮮度値算出関数が、第二のコンテキストの変化と関連して第一のコンテキストの変化の大きさを類推し得る第四のコンテキスト情報をパラメータとして含むからである。<第5実施形態>本発明の第5実施形態に係る情報鮮度算出装置500について図13を参照して説明する。図13は、第5実施形態に係る情報鮮度算出装置500の構成例を示すブロック図である。第一の情報収集部510は、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得する。第二の情報収集部520は、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得する。鮮度値算出部530は、少なくとも第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、第一のコンテキスト情報の観測時点からの第二のコンテキストの変化量に基づき、第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する。以上第5実施形態に係る情報鮮度算出装置500によれば、コンテキスト情報を提供する際の、あるコンテキストに関する観測情報に関して、真のコンテキストとの乖離可能性の大きさを示す鮮度値を算出することが可能となる。<実施例1>次に、本発明の第1実施形態に係る情報鮮度算出装置100について、第一のコンテキストを気温とした場合の、保持観測情報の更新時の動作の実施例を説明する。係る場合、図4の鮮度値算出関数によれば気温の鮮度値を求めるには位置の変化量が必要であるため、第二のコンテキストを位置とする。図14は、気温に関する観測情報の一例を示す図である。本実施例において第一の情報収集部110は、図14に示す観測値を27°Cとする気温に関するコンテキスト情報を新たな観測情報として取得したとする。但し、新たな観測情報の観測誤差は2°Cである。図15は、位置に関する観測情報の一例を示す図である。本実施例において第二の情報収集部120は、図15に示すような経度と緯度を観測値とする位置に関するコンテキスト情報を取得したとする。また、新鮮情報管理部150は、Aさんのいる場所の気温に関する最も鮮度が高い観測情報として図2で示した観測情報を保持していたとする。このとき、鮮度値算出部130は、その時点における各観測情報の鮮度値を導出する。なお、算出時のAさんの位置は、lat35576700lon139659300であるとする。図4で示した属性名が気温である場合の鮮度値算出関数において、K0005°Cmであったとする。また、保持観測情報について、位置に関する観測時点と算出時点の差分の値は、図3に示す観測値と上述の現在位置とから、およそ660mと求められる。取得観測情報についての差分値は、図15に示す観測値と上述の現在位置とから、およそ20mと求められる。鮮度値が小さい方が、鮮度が高いと定義し、それぞれの鮮度値を計算する。まず保持観測情報の鮮度値は1°C0005°Cm660m43°Cとなる。次に、取得観測情報の鮮度値は2°C0005°Cm20m21°Cとなる。新鮮情報管理部150は、取得観測情報の鮮度値の方が小さいので、図14に示す取得観測情報を当該コンテキストに関する最も鮮度が高い観測情報として保持するため、情報を更新する。なお、上記の例では算出時の位置を取得可能として説明したが、算出時の位置が取得できない場合も考えられる。この場合、鮮度値の算出にあたり、鮮度値算出部130は、算出時点の位置は、取得観測情報の取得時点の位置と同じであるとして計算しても良い。すなわち、鮮度値算出部130は、取得観測情報の取得時点から算出時点までの位置の変化を考慮しなくても良い。この場合、具体的には、図3に示す観測値lat35574015lon139664884と、図15に示す観測値lat35576667lon139659457とから、位置に関する差分の値はおよそ640mと求められる。つまり、保持観測情報の鮮度値は、1°C0005°Cm640m42°Cとなり、取得観測情報の鮮度値は、2°C0005°Cm0m2°Cとなる。この場合も上述の例と結論は変わらない。<実施例2>次に、本発明の第1実施形態に係る情報鮮度算出装置100について、第一のコンテキストを気温とした場合の、保持観測情報の提供時の動作の実施例を説明する。前提となる条件は、実施例1の場合と同様とする。情報提供部160は、利用者からの情報要求に応じて、新鮮情報管理部150が保持する保持観測情報を提供する。現在、新鮮情報管理部150は、実施例1に記載の更新をした結果、保持観測情報として図14に示す観測値が27°Cである気温に関する第一のコンテキスト情報を保持しているとする。また、情報提供部160は、第一のコンテキスト情報と併せて、提供時の鮮度値を提供する。提供時の鮮度値は、以下のようにして求める。利用者から情報要求を受けると、第二の情報収集部120は、第二のコンテキスト情報である利用者の位置を取得する。この場合、取得した位置の情報がlat35576820lon139659410であったとする。保持観測情報に関する第二のコンテキスト情報の観測値は、実施例1の場合と同様図15に示すlat35576667lon139659457であり、両位置の差分はおよそ10mである。鮮度値算出部130は、保持観測情報の鮮度値を2°C0005°Cm10m205°Cとして算出する。情報提供部160は、保持観測情報と鮮度値205°Cを提供し、利用者は現在の気温が27°Cでその誤差が2.05°Cであることを把握できる。<実施例3>次に、本発明の第1実施形態に係る情報鮮度算出装置100について、第一のコンテキストを位置とした場合の、保持観測情報の更新時の動作の実施例を説明する。係る場合、図4の鮮度値算出関数によれば位置の鮮度値を求めるには時刻の変化量が必要であるため、第二のコンテキストを時間とする。本実施例において第一の情報収集部110は、図15に示すような位置に関するコンテキスト情報を、20110222173000に取得したとする。また、新鮮情報管理部150は、Aさんの位置に関する最も鮮度値が高い観測情報として図3で示した観測情報を保持していたとする。このとき、鮮度値算出部130は、上記の現在時刻における各観測情報の鮮度値を導出する。図4で示した属性名が位置である場合の鮮度値算出関数において、K40msであったとする。また、保持観測情報について、時刻の差分は、図3に示す観測時刻と上述の現在時刻とから、297secと求められる。取得観測情報についての差分は、図15に示す観測時刻と上述の現在時刻とから、120secと求められる。鮮度値が小さい方が、鮮度が高いと定義し、それぞれの鮮度値を計算する。まず、保持観測情報の鮮度値は30m40msec297sec1218mとなる。次に、取得観測情報の鮮度値は1000m40msec120sec1480mとなる。新鮮情報管理部150は、保持観測情報の鮮度値の方が小さいので、取得観測情報を当該コンテキストに関する最も鮮度が高い観測情報として保持せず、保持観測情報をそのまま保持する。<実施例4>続いて、本発明の第2実施形態に係る情報鮮度算出装置200について第一のコンテキストを位置とした場合の、保持観測情報の更新時の動作の実施例を説明する。新鮮情報管理部150は、Aさんの位置に関する最も鮮度値が高い観測情報として図3で示した観測情報を保持していたとする。このとき、情報収集制御部250は、新鮮情報管理部150が保持する図3で示した観測情報の鮮度値が、図8で示した鮮度要求を満たしているかを監視する。例えば、20110222173116において、図3で示した観測情報の鮮度値は、30m40msec4932002m2000mとなり、要求鮮度を満たさなくなる。この場合、例えば第一の情報収集部110は、Aさんの位置が取得可能なセンサの一つに対してクエリを送信する。その結果、第一の情報収集部110は、20110222173125に、先ほどクエリを送信したセンサから、例えば図16で示す、Aさんの位置に関する観測情報を新たに取得したとする。このとき、保持観測情報の鮮度値は30m40msec5022038mである。また、取得観測情報の鮮度値は30m40msec5sec50mとなる。そのため新鮮情報管理部150は、新たに取得した観測情報をAさんの位置に関する最も鮮度が高い観測情報として保持するようになり、鮮度要求を満たした状態になる。<実施形態の他の表現>図17は、第1実施形態に係る情報鮮度算出装置100のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図17に示すように、情報鮮度算出装置100を構成する各部は、CPUCentralProcessingUnit1と、ネットワーク接続用の通信IF2通信インターフェース2と、メモリ3と、プログラムを格納するハードディスク等の記憶装置4とを含む、コンピュータ装置によって実現される。ただし、情報鮮度算出装置100の構成は、図17に示すコンピュータ装置に限定されない。CPU1は、オペレーティングシステムを動作させて情報鮮度算出装置100の全体を制御する。また、CPUは1、例えばドライブ装置などに装着された記録媒体からメモリ3にプログラムやデータを読み出し、これにしたがって各種の処理を実行する。鮮度値算出部130、新鮮情報管理部150、情報提供部160等はCPU1により実現されても良い。記録装置4は、例えば光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、半導体メモリ等であって、コンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録する。コンピュータプログラムは、通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからダウンロードされても良い。算出方法記憶部140、新鮮情報管理部150等は記憶装置4により実現されても良い。入力装置5は、例えば物理的なセンサであっても良いし、マウス、キーボード等も良い。第一の情報収集部110、第二の情報収集部120等は入力装置5によって実現されても良い。また、情報提供部160は、出力装置6や通信IF2等により実現されても良い。なお、これまでに説明した各実施形態において利用するブロック図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロックはハードウェア及びソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、情報鮮度算出装置100の構成部の実現手段は特に限定されない。すなわち、情報鮮度算出装置100は、物理的に結合した一つの装置により実現されても良いし、物理的に分離した二つ以上の装置を有線又は無線で接続し、これら複数の装置により実現されても良い。本発明のプログラムは、上記の各実施形態で説明した各動作を、コンピュータに実行させるプログラムであれば良い。以上、これまでに説明した各実施形態及び各実施例においては、以下に示すような情報鮮度算出装置、情報鮮度算出方法及び情報鮮度算出プログラムの特徴的構成が示されている。付記1第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得する第一の情報収集手段と、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得する第二の情報収集手段と、少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する鮮度値算出手段と、を含む情報鮮度算出装置。付記2前記第一のコンテキスト毎に、最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報を保持する新鮮情報管理手段と、利用者からのコンテキスト情報の要求に応じて、前記新鮮情報管理手段が保持する第一のコンテキスト情報及び前記算出した鮮度値を提供する情報提供手段と、を含む付記1に記載の鮮度値算出装置。付記3前記新鮮情報管理手段は、前記第一の情報収集手段が新たな第一のコンテキスト情報を取得した場合、前記保持する第一のコンテキスト情報及び前記新たに取得した第一のコンテキスト情報の鮮度値を、前記鮮度値算出手段を用いて算出し、より鮮度が高い第一のコンテキスト情報を新たに保持する、付記2に記載の鮮度値算出装置。付記4前記第二のコンテキスト情報が、前期第一のコンテキストの主体の位置に関する情報である、付記1~3のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。付記5前記新鮮情報管理手段が保持する第一のコンテキスト情報の鮮度値が所定の条件を満たすように前記第一の情報収集手段に所定の制御を行う情報収集制御手段と、をさらに含む付記2~4のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。付記6前記所定の条件が、前記新鮮情報管理手段が保持する前記第一のコンテキスト情報が所定の鮮度要求を満たすことである、付記5に記載の情報鮮度算出装置。付記7前記所定の条件が、前記第一の情報収集手段が取得する第一のコンテキスト情報の鮮度値間の相対的な条件を含む、付記5又は6に記載の情報鮮度算出装置。付記8前記所定の条件が、第三のコンテキストに関する観測情報である第三のコンテキスト情報により変化する、付記5~7のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。付記9前記情報収集制御手段は、利用者の要求の入力に基づいて前記所定の条件の登録、修正又は削除を実行する、付記5~8のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。付記10前記情報収集制御手段の所定の制御が、前記所定の条件を満たしながら、第一のコンテキスト情報収集手段による第一のコンテキスト情報の取得のためのコストを低減する制御である、付記5~9のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。付記11前記情報収集制御手段の所定の制御が、前記第一のコンテキスト情報の取得に関する複数個の制御方法の中から、一又は二以上の制御方法を選択し実施するものである、付記5~10のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。付記12前記情報収集制御手段の制御方法の選択が、前記制御方法を実施することにより得られる観測情報に見込まれる鮮度値に基づく、付記11に記載の情報鮮度算出装置。付記13前記情報収集制御手段の制御方法の選択が、前記制御方法を実施するためのコストに基づく、付記11又は12に記載の情報鮮度算出装置。付記14前記鮮度値算出手段が、さらに前記第二のコンテキストの変化に関連して第一のコンテキストの変化の大きさを類推し得る第四のコンテキストに関する情報である第四のコンテキスト情報にも基づき、鮮度値を算出する、付記1~13のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。付記15前記第二のコンテキスト情報が、時間に関する情報である、付記1~14のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。付記16前期鮮度値算出手段は、第二のコンテキスト情報の観測精度にも基づき鮮度値を算出する、付記1~15のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。付記17前記情報提供手段は、前記算出された鮮度値を、前記保持する鮮度が最も高い第一のコンテキスト情報とともに出力装置に表示することで提供する付記2~16のいずれかに記載の情報鮮度算出装置。付記18第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する、情報鮮度算出方法。付記19前記第一のコンテキスト毎に、最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報を保持し、利用者からのコンテキスト情報の要求に応じて、前記保持する第一のコンテキスト情報及び前記算出した鮮度値を提供する、付記18に記載の鮮度値算出方法。付記20前記最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報は、新たな第一のコンテキスト情報を取得した場合、前記保持する第一のコンテキスト情報及び前記新たに取得した第一のコンテキスト情報の鮮度値を、前記鮮度値算出手段を用いて算出し、より鮮度が高い第一のコンテキスト情報によって更新される、付記18又は19に記載の鮮度値算出方法。付記21前記第二のコンテキスト情報が、前期第一のコンテキストの主体の位置に関する情報である、付記18~20のいずれかに記載の情報鮮度算出方法。付記22前記保持する最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報の鮮度値が所定の条件を満たすように前記第一のコンテキスト情報の取得に所定の制御を行う、付記19~21に記載の情報鮮度算出方法。付記23前記所定の条件が、前記保持する最も鮮度が高い第一のコンテキスト情報が所定の鮮度要求を満たすことである、付記22に記載の情報鮮度算出方法。付記24前記鮮度値の算出は、さらに前記第二のコンテキストの変化に関連して第一のコンテキストの変化の大きさを類推し得る第四のコンテキストに関する情報である第四のコンテキスト情報にも基づき、鮮度値を算出する、付記18~23のいずれかに記載の情報鮮度算出方法。付記25情報鮮度算出装置に、第一のコンテキストに関する観測情報である第一のコンテキスト情報を取得し、第二のコンテキストであって、該第二のコンテキストの変化量が前記第一のコンテキストの変化と相関を持つ第二のコンテキストに関する観測情報である第二のコンテキスト情報を取得し、少なくとも前記第一のコンテキスト情報の取得を行った際の観測精度と、前記第一のコンテキスト情報の観測時点からの前記第二のコンテキストの変化量に基づき、前記第一のコンテキスト情報を提供する時点における真の第一のコンテキストとの乖離の可能性の大きさを示す鮮度値を算出する、処理を実行させる情報鮮度算出プログラム。以上、実施形態及び実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は以上の実施形態及び実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で同業者が理解し得る様々な変更をすることができる。