特許 6239318 情報処理装置、方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6239318

(24)【登録日】2017年11月10日

(45)【発行日】2017年11月29日

(54)【発明の名称】情報処理装置、方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 17/30 20060101AFI20171120BHJP

【ＦＩ】

   G06F17/30 220C

   G06F17/30 170G

   G06F17/30 350C

【請求項の数】9

【全頁数】15

(21)【出願番号】特願2013-180699(P2013-180699)

(22)【出願日】2013年8月30日

(65)【公開番号】特開2015-49697(P2015-49697A)

(43)【公開日】2015年3月16日

【審査請求日】2016年4月22日

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】598076591

【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100108855

【弁理士】

【氏名又は名称】蔵田 昌俊

(74)【代理人】

【識別番号】100103034

【弁理士】

【氏名又は名称】野河 信久

(74)【代理人】

【識別番号】100075672

【弁理士】

【氏名又は名称】峰 隆司

(74)【代理人】

【識別番号】100153051

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 直樹

(74)【代理人】

【識別番号】100189913

【弁理士】

【氏名又は名称】鵜飼 健

(72)【発明者】

【氏名】長野 伸一

(72)【発明者】

【氏名】川村 隆浩

(72)【発明者】

【氏名】島田 洋一

(72)【発明者】

【氏名】松田 善之

(72)【発明者】

【氏名】小林 義孝

【審査官】 早川 学

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００６−１１３９８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１１／１６１８５１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００７−１６４７０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２０１２−５２７１５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１９３５３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１１／０２２５１７８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 川村隆浩，セマンティックＷｅｂサービスへのファーストステップ，人工知能学会誌，社団法人 人工知能学会，２００５年１１月 １日，Ｖｏｌ．２０，Ｎｏ．６，ｐｐ．６４９〜６５７

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １７／３０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の情報源から得られる情報から抽出可能な項目を用いて生成された複数の第１メタデータであって、当該複数の情報源で共通の規格を有していない複数の第１メタデータをそれぞれ収集する収集部と、
前記第１メタデータに含まれる要素の項目を示す第１属性と、該第１属性に対応する値である第１属性値とを前記第１メタデータ毎に対応付けて格納する格納部と、
新たに取得した第２メタデータに含まれる要素の項目を示す第２属性および該第２属性に対応する第２属性値と、前記第１属性および前記第１属性値との対応関係に基づいて複数の前記第１メタデータを検索し、前記第２メタデータに対応する前記第１メタデータである対応メタデータを抽出する検索部とを具備し、
前記検索部は、前記複数の情報源が同一のシステムを利用するための識別子をそれぞれ有する場合、該複数の情報源に対応する識別子同士の関係を示すフォロー関係を参照して、前記第２メタデータを生成した情報源に対して該フォロー関係を有する第１メタデータを優先して前記対応メタデータとして抽出することを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記第１属性は、前記情報源の識別子、該情報源の位置情報および該情報源が前記情報を生成した日時情報を含み、
前記検索部は、前記第２属性と前記第１属性との類似度が閾値以上であるか、前記第２属性値と前記第１属性値との類似度が前記閾値以上であるかの少なくともどちらか一方に基づいて、前記対応メタデータを抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記第１属性は、前記情報源の識別子、該情報源の位置情報および該情報源が前記情報を生成した日時情報を含み、
前記検索部は、シソーラス辞書を参照することにより、前記第２属性および前記第２属性値と類似する第１属性および第１属性値を含む第１メタデータを、前記対応メタデータとして抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記検索部は、前記第２メタデータに含まれる前記第２属性に対応する前記第２属性値の少なくとも一部が欠損している場合、前記第２属性との類似度が閾値以上である第１属性を有する第１メタデータを前記対応メタデータとして抽出し、前記第１メタデータに含まれる前記第１属性に対応する前記第１属性値の少なくとも一部が欠損している場合、前記第１属性との類似度が閾値以上である第２属性を有する第２メタデータを前記対応メタデータとして抽出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記検索部は、前記フォロー関係を参照して、前記情報源に対して関心を有する人数が多いほど、該情報源から発信された前記対応メタデータの重要度を高く設定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記収集部は、前記情報源が一般ユーザである場合は、該一般ユーザが作成したテキストに含まれる地名から該情報源の位置情報を収集することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記情報源は、商業施設または道路に設置され動画像または静止画像を撮像する定点カメラ、避難所に設置される音声信号を取得するマイク、自治体またはマスメディアから発表される災害情報、気象に関する情報、および一般ユーザから発信される災害情報の少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項8】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数の情報源から得られる情報から抽出可能な項目を用いて生成された複数の第１メタデータであって、当該複数の情報源で共通の規格を有していない複数の第１メタデータをそれぞれ収集し、
前記第１メタデータに含まれる要素の項目を示す第１属性と、該第１属性に対応する値である第１属性値とを前記第１メタデータ毎に対応付けて格納部に格納し、
新たに取得した第２メタデータに含まれる要素の項目を示す第２属性および該第２属性に対応する第２属性値と、前記第１属性および前記第１属性値との対応関係に基づいて複数の前記第１メタデータを検索し、前記第２メタデータに対応する前記第１メタデータである対応メタデータを抽出し、
前記複数の情報源が同一のシステムを利用するための識別子をそれぞれ有する場合、該複数の情報源に対応する識別子同士の関係を示すフォロー関係を参照して、前記第２メタデータを生成した情報源に対して該フォロー関係を有する第１メタデータを優先して前記対応メタデータとして抽出することを特徴とする情報処理方法。

【請求項9】

コンピュータを、
複数の情報源から得られる情報から抽出可能な項目を用いて生成された複数の第１メタデータであって、当該複数の情報源で共通の規格を有していない複数の第１メタデータをそれぞれ収集する収集手段と、
前記第１メタデータに含まれる要素の項目を示す第１属性と、該第１属性に対応する値である第１属性値とを前記第１メタデータ毎に対応付けて格納する格納手段と、
新たに取得した第２メタデータに含まれる要素の項目を示す第２属性および該第２属性に対応する第２属性値と、前記第１属性および前記第１属性値との対応関係に基づいて複数の前記第１メタデータを検索し、前記第２メタデータに対応する前記第１メタデータである対応メタデータを抽出する検索手段として機能させための情報処理プログラムであって、
前記検索手段は、前記複数の情報源が同一のシステムを利用するための識別子をそれぞれ有する場合、該複数の情報源に対応する識別子同士の関係を示すフォロー関係を参照して、前記第２メタデータを生成した情報源に対して該フォロー関係を有する第１メタデータを優先して前記対応メタデータとして抽出する情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、情報処理装置、方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

官公庁や各自治体、および市民などから情報を広域的に収集し、状況を監視するシステムが要求されている。例えば、災害が発生した場合に複数の情報源から情報を収集し、市民の安否情報などを一元管理することは、情報の信頼性の面でも有用である。このようなシステムとしては、地理空間情報と管理したい情報とを関連付けて統一管理する手法がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１２−１９４６２０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、上述の手法において、所管が異なる複数の地域情報、防災情報を融合して統合管理するためには、データを統一するための規格化が必須であり、さらに管理対象となる情報は、地理空間情報との関連づけが必須となる。そのため、データを収集できる情報源が限定され、例えば自治体の管轄外の地域の状況などは把握することができない。

【0005】

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、複数の情報源からの情報を適切に管理および検索することができる情報処理装置、方法、およびプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、収集部、格納部および検索部を含む。収集部は、情報を発信する複数の情報源から、前記複数の情報源で共通の規格を有していない該情報に関する第１メタデータをそれぞれ収集する。格納部は、前記第１メタデータに含まれる要素の項目を示す第１属性と、該第１属性に対応する値である第１属性値とを前記第１メタデータ毎に対応付けて格納する。検索部は、新たに取得した第２メタデータに含まれる要素の項目を示す第２属性および該第２属性に対応する第２属性値と、前記第１属性および前記第１属性値との対応関係に基づいて複数の前記第１メタデータを検索し、前記第２メタデータに対応する前記第１メタデータである対応メタデータを抽出する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】第１の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムを示すブロック図。

【図2】メタデータ格納部に格納されるメタデータの一例を示す図。

【図3】第１の実施形態に係るメタデータ検索部の検索処理を示すフローチャート。

【図4】第１の実施形態の変形例に係るメタデータ検索部の検索処理を示すフローチャート。

【図5】欠損した属性値に対応付ける場合の一例を示す図。

【図6】第２の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムを示すブロック図。

【図7】第２の実施形態に係るメタデータ検索部の検索処理を示すフローチャート。

【図8】第２の実施形態に係るメタデータ検索部の検索処理の具体例を示す図。

【図9】第３の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムを示すブロック図。

【図10】第３の実施形態に係るメタデータ検索部および重要度算出部の処理を示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照しながら本開示の一実施形態に係る情報処理装置、方法およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の番号を付した部分については同様の動作を行なうものとして、重ねての説明を省略する。
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムについて図１のブロック図を参照して説明する。なお、本実施形態では、災害時における情報収集を一例として説明するが、これに限らず、どのようなイベントに対しても適用できる。例えば、自治体が企画した花火大会、講演会、商業施設の安売り日などといった情報や、電車の運行状況や道路の渋滞などといった交通機関の情報などに対しても同様に適用することができる。

【0009】

第１の実施形態に係る情報処理システム１００は、情報源１５１、１５２、１５３、１５４および１５５、メタデータ生成部１６１、１６２、１６３、１６４および１６５、情報処理装置１０１およびシソーラス辞書１０６を含む。また、情報処理装置１０１は、メタデータ収集部１０２、メタデータ格納部１０３、メタデータ検索部１０４および表示部１０５を含む。

【0010】

情報源１５１は、例えば、商業施設、避難所、道路に設置される定点カメラであり、カメラにより動画像を生成する。
情報源１５２は、例えば、公共施設や避難所に設置されるマイクであり、マイクに向かってユーザが話すことにより、ユーザの音声信号を生成する。
情報源１５３は、例えば、自治体およびマスメディアからの災害発表または公式発表であり、自治体やメディアから発信される情報をｗｅｂなどによるテキストデータを生成する。なお、公式会見などといった音声による発表であれば、音声信号を生成してもよい。

【0011】

情報源１５４は、例えば気象センサーであり、気温や湿度、風速などといった気象に関する情報を数値として生成する。
情報源１５５は、例えば、ＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）を利用する一般市民（一般ユーザともいう）であり、ＳＮＳを利用して一般ユーザが投稿した災害情報などのテキストデータを生成する。なお、一般ユーザが、動画および音声などにより情報を発信した場合は、それぞれ動画像および音声信号を取得すればよい。

【0012】

メタデータ生成部１６１は、情報源１５１からカメラ画像（静止画、または動画）を受け取り、カメラ画像を取得したカメラの識別子（ＩＤ）、カメラ画像を取得した日時に関する日時情報、カメラが設置される位置に関する位置情報を含むメタデータを生成し、カメラ画像と対応付ける。また、オブジェクト認識技術を利用して、カメラ画像に映っている人物や、ビルや自動車などの物体、火災や煙などの災害事象を認識し、認識したオブジェクトの名称をメタデータに含めてよい。さらには、認識した人物の顔画像を、SNSなど顔画像が登録されたサービスを利用して、登録されているプロフィール画像と照合し、該人物の姓名をメタデータに含めてよい。また、OCR技術を利用して、カメラ画像に映っている文字画像を認識してテキストを抽出し、メタデータに含めてよい。

【0013】

メタデータ生成部１６２は、情報源１５２から音声信号を受け取り、音声信号を取得したマイクの識別子（ＩＤ）、音声信号を取得した日時に関する日時情報、マイクが設置される位置に関する位置情報を含むメタデータを生成し、音声信号と対応付ける。また、音声認識技術を利用して、音声信号をテキストに変換してメタデータに含めてよい。さらに、自然言語処理技術を利用して、テキストから人物名や地名などの固有表現を抽出し、それらをメタデータに含めてよい。

【0014】

メタデータ生成部１６３は、情報源１５３からテキストデータを受け取り、テキストデータを発表した自治体やメディアの識別子（ＩＤ）、テキストデータが発表された日時に関する日時情報、自治体およびメディアの所在地に関する位置情報を含むメタデータを生成し、テキストデータと対応付ける。また、自然言語処理技術を利用して、テキストデータから人物名や地名などの固有表現を抽出し、それらをメタデータに含めてよい。

【0015】

メタデータ生成部１６４は、情報源１５４から観測対象に対して観測した数値を受け取り、観測対象を示す識別子（ＩＤ）、数値を取得した日時に関する日時情報、どの地域に関する情報であるかを示す位置情報を含むメタデータを生成し、数値と対応付ける。
メタデータ生成部１６５は、情報源１５５からテキストデータを受け取り、テキストデータを作成したユーザのＩＤ、テキストデータを作成した日時に関する日時情報を含むメタデータを生成し、テキストデータと対応付ける。また、自然言語処理技術を利用して、テキストデータから人物名や地名などの固有表現を抽出し、それらをメタデータに含めてよい。さらには、テキストデータに含まれる単語の品詞に着目して、テキストデータを作成したユーザの意図、例えば「知りたい」「欲しい」といった要望や、「避難所はどこ？」「電車動いてる？」といった質問を判定し、それらをメタデータに含めてよい。なお、情報源１５５においてテキストデータを生成したときの位置情報については、一般ユーザのプライバシー保護の観点から必ずしも必要としないことが望ましい。

【0016】

なお、情報源１５１、１５２、１５３、１５４および１５５は、メタデータ生成部１６１、１６２、１６３、１６４および１６５をそれぞれ含んでいてもよく、メタデータ生成部の処理は、一般的な処理を用いて実現可能である。

【0017】

メタデータ収集部１０２は、メタデータ生成部１６１、１６２、１６３、１６４および１６５から、メタデータをそれぞれ収集する。メタデータを収集する間隔は、一定時間間隔で収集するようにしてもよいし、情報源から新規のメタデータが生成されるたびに収集するようにしてもよい。なお、メタデータ収集の際に、メタデータと対応する動画像、音声信号、数値およびテキストデータも併せて収集してもよい。

【0018】

メタデータ格納部１０３は、メタデータ収集部１０２からメタデータを受け取って格納する。メタデータ格納部１０３は、メタデータ収集部１０２においてメタデータに対応する各動画像、音声信号、数値およびテキストデータを収集する場合は、メタデータと併せてそれぞれ格納してもよい。また、各動画像、音声信号、数値およびテキストデータは、外部の格納部（図示せず）に格納し、メタデータ格納部１０３に格納されるメタデータと関連付けてもよい。
メタデータ検索部１０４は、新規に格納されるメタデータに関して、メタデータ格納部１０３に格納されたメタデータの中で対応するメタデータを検索し、対応するメタデータを対応メタデータとして抽出する。メタデータの検索処理は、一定時間間隔で行なってもよいし、メタデータが新規に格納されるごとに行なってもよい。メタデータ検索部１０４の検索処理の具体例については後述する。

【0019】

表示部１０５は、メタデータ検索部１０４から対応メタデータを受け取り、例えば検索された対応メタデータをディスプレイに表示する。
シソーラス辞書１０６は、類義語および同義語を格納しており、メタデータ検索部１０４からの要求に応じて類義語および同義語を提示する。

【0020】

次に、メタデータ格納部１０３に格納されるメタデータの一例について図２を参照して説明する。図２では、商業施設のカメラにより撮像された動画像から生成されるメタデータを例に説明する。
メタデータ２００は、属性２０１および属性値２０２を含み、互いに対応付けられて、メタデータごとにメタデータ格納部１０３にそれぞれ格納される。属性２０１は、メタデータの項目名であり、属性値２０２は、属性２０１に対応する値または状態である。図２の例では、属性２０１として、アカウントＩＤ２０３、位置情報２０４、日時情報２０５、事象２０６、状況２０７を含む。

【0021】

アカウントＩＤ２０３は、所属する施設での識別子やＳＮＳなどにおけるアカウントを示す識別子である。ここでは施設におけるカメラのＩＤであり、属性２０１「アカウントＩＤ」と属性値２０２「商業施設Ａ＿カメラ１」とが対応付けられる。
位置情報２０４は、情報源の位置、および情報源から発信された話題の中心となる人物または施設の位置情報であり、ここでは、カメラ１が設置される位置に関する情報である。なお、位置情報は、緯度および経度に関する情報であってもよい。
日時情報２０５は、情報を取得した日時であり、ここでは、カメラにより撮像された日時が属性値２０２として格納される。
事象２０６は、どのような出来事が起こっているかを示す。
状況２０７は、事象２０６の状況がどのようなものかを示す。

【0022】

次に、第１の実施形態に係るメタデータ検索部１０４の検索処理について図３のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ３０１では、メタデータ格納部１０３に新規に格納されるメタデータを読み込む。
ステップＳ３０２では、メタデータに含まれる属性および属性値から日時情報を特定し、日時情報として所定期間内に含まれる属性値を有するメタデータをメタデータ格納部１０３から検索する。
ステップＳ３０３では、メタデータに含まれる属性および属性値から位置情報を特定し、位置情報として所定エリア内に含まれる属性値を有するメタデータをメタデータ格納部１０３から検索する。

【0023】

ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２およびステップＳ３０３に基づいて該当するメタデータが存在するかどうかを判定する。該当するメタデータが存在すればステップＳ３０５へ進み、該当するメタデータが存在しなければステップＳ３０１へ戻り、同様の処理を繰り返す。

【0024】

ステップＳ３０５では、該当するメタデータのうち、新規に格納されるメタデータの属性と属性が一致するメタデータを特定し、対応する属性値の類似度を算出する。
相互に共通の規格が存在しない情報源ごとにメタデータを生成する場合は、属性２０１として挙げられる項目名が情報源ごとに異なる可能性がある。ここで、「共通の規格」とは、メタデータに含まれる属性の名称、および属性値として取りうる値の種類と範囲を定めたものである。メタデータを表現するフォーマットは統一されているとする。そのようなデータフォーマットの例として、CSV（Comma Separated Value、カンマ区切りのテキストデータ）や、JSON（Java（登録商標） Script Object Notation）、Linked Datなどがある。このような場合は、属性値の類似度が閾値以上のメタデータを抽出すればよい。類似度が閾値以上であるかどうかの判定は、例えば、それぞれの属性値を表す文字列の編集距離やコサイン類似度を算出したり、シソーラス辞書を用いて類義語を判定すればよい。

【0025】

ステップＳ３０６では、該当するメタデータのうち、新規に格納されるメタデータの属性値と属性値が一致するメタデータを特定し、対応する属性の類似度を算出して、類似度が閾値以上のメタデータを抽出する。具体的には、例えば、「日時」「日付情報」「Ｔｉｍｅ」等が属性としてあれば、時間を表す類義語であるので、これらの属性の類似度は閾値以上であると判定できる。

【0026】

ステップＳ３０７では、抽出したメタデータを対応メタデータとして出力する。以上でメタデータ検索部１０４の検索処理を終了する。なお、ステップＳ３０５およびステップＳ３０６のどちらか一方だけ処理を行なって、属性または属性値の類似度を判定してもよい。

【0027】

類似度の判定の具体例について上述した図２を参照して説明する。
図２では、メタデータ２００の属性２０１と、メタデータ２１０の属性２０１とを比較すると、位置情報２０４と日時情報２０５とは属性が一致するが、事象２０６と災害とは属性が一致していない。この場合、事象２０６の属性２０２「火災」と災害の属性値２０２「火災」とが一致しており、事象と災害との類似度が閾値以上と判定できる場合、メタデータ２００に対して、メタデータ２１０が対応メタデータとして抽出することができる。

【0028】

（第１の実施形態の変形例）
収集されるメタデータの中には、属性値の一部が欠損している、すなわち値が入っていないメタデータも想定される。このような場合でも、属性および属性値を参照して対応メタデータを得ることができる。

【0029】

第１の実施形態の変形例に係るメタデータ検索部１０４の動作について図４のフローチャートを参照して説明する。なお、ステップＳ３０１からステップＳ３０７までの処理は、図３と同様であるので説明を省略する。

【0030】

ステップＳ４０１では、新規に格納されるメタデータの属性値に欠損が含まれるかどうかを判定する。属性値に欠損が含まれる場合はステップＳ４０２に進み、属性値に欠損が含まれない場合はステップＳ４０４に進む。

【0031】

ステップＳ４０２では、新規に格納されるメタデータとステップＳ３０４で該当するメタデータとを比較し、新規に格納されるメタデータの欠損した属性値に対応する属性を、ステップＳ３０４で該当するメタデータから抽出する。

【0032】

ステップＳ４０３では、欠損した属性値と、ステップＳ４０２で抽出したメタデータの属性値とを対応付ける。

【0033】

ステップＳ４０４では、検索されたメタデータの属性値に欠損が含まれるかどうかを判定する。属性値に欠損が含まれる場合はステップＳ４０５に進み、属性値に欠損が含まれない場合はステップＳ３０５に進み、同様の処理を繰り返す。

【0034】

ステップＳ４０５では、検索されたメタデータと新規に格納されるメタデータとを比較し、検索されたメタデータの欠損した属性値に対応する属性を、新規に格納されるメタデータから抽出する。

【0035】

ステップＳ４０６では、欠損した属性値と、ステップＳ４０５で抽出したメタデータの属性値とを対応付ける。以上で、属性値をする場合のメタデータ検索部１０４の動作を終了する。

【0036】

次に、欠損した属性値に対応付ける場合の具体例について図５を参照して説明する。
図５は、メタデータ５０１、５０２および５０３の順に、メタデータ格納部１０３に格納される場合を想定し、メタデータ５０２は、属性値の一部が欠落している場合を示す。なお、メタデータ５０１は、定点カメラのカメラ画像から生成されるメタデータであり、オブジェクト認識技術を利用して、人物である「山田太郎」が認識されており、メタデータ５０２は、一般ユーザのＳＮＳ上での発信から生成されるメタデータであり、メタデータ５０３は、避難所における音声信号やｗｅｂなどにアップロードされるテキストデータから、音声認識技術や自然言語処理技術を利用して生成されるメタデータであると想定する。

【0037】

具体的には、メタデータ５０２の属性「写真」に対応する属性値５０４および属性「状況」に対応する属性値５０５が欠落している。つまり、このメタデータ５０２は、鈴木花子が「山田太郎の状況を知りたい」といった情報を発信した場合に、自然言語処理技術を利用して生成されるメタデータの例である。

【0038】

図４のステップＳ４０２およびステップＳ４０３に従って、対応関係を比較すると、氏名「山田太郎」が一致しており、メタデータ５０１に対応付けられる画像は、山田太郎であると判定でき、日時「２０１１／３／１１ １４：５０」の時点では、生存確認という情報を得ることができる。

【0039】

続いて、新規にメタデータ５０３が格納されると、ステップＳ４０５およびステップＳ４０６に従って、属性値に欠損のあるメタデータ５０２と対応関係が比較される。このとき、氏名「山田太郎」が一致し、メタデータ５０２の欠落した属性「状況」とメタデータ５０３の属性「状況」とが一致するので、欠落した属性値に、メタデータ５０３の属性値「生存確認」を対応付けることができる。これによって、新たな情報として、山田太郎が生存しているという情報を抽出することができる。このように、例えば、人物を捜す場合に、その人物に関する以前の情報や最新の情報を的確に検索することができる。

【0040】

以上に示した第１の実施形態によれば、複数の情報源から規格化されていないメタデータを収集する場合でも、メタデータに含まれる属性および属性値の類似性に基づいて判定することで、情報を適切に管理および検索することができる。また、情報が欠損している場合でも、他のメタデータから情報を補充することができ、多種多様なデータから必要な情報を検索することができ、より精度の高い情報を得ることができる。

【0041】

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、複数の情報源間の関心関係（フォロー関係）を参照して、メタデータを検索する点が異なる。

【0042】

第２の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムについて図６のブロック図を参照して説明する。
第２の実施形態に係る情報処理システム６００は、情報源１５１、１５２、１５３、１５４および１５５、メタデータ生成部１６１、１６２、１６３、１６４および１６５、および、情報処理装置６０１を含む。また、情報処理装置６０１は、メタデータ収集部１０２、メタデータ格納部１０３、表示部１０５、フォロー関係格納部６０２およびメタデータ検索部６０３を含む。

【0043】

フォロー関係格納部６０２およびメタデータ検索部６０３以外は、第１の実施形態と同様であるのでここでの説明は省略する。

【0044】

フォロー関係格納部６０２は、複数の情報源のフォロー関係を格納する。フォロー関係は、例えば、複数の情報源各々を擬人化して、それぞれがＳＮＳのＩＤを有し、お互いに関心があるかどうかを示すＳＮＳにおけるフォロー関係を格納すればよい。具体的には、ある市民が商業施設Ａのカメラの映像（いわゆるＬＩＶＥカメラなど）に興味があったり、ある自治体からの情報の発信に興味があったりする場合、フォロー関係を結ぶことができる。ここで、フォロー関係には方向性があり、ここの例では、フォロー者である市民が、非フォロー者である商業施設Aのカメラの映像、および自治体に対して、フォロー関係が結ばれる。なお、フォロー関係格納部６０２は、外部にあるフォロー関係のデータベースを参照するようにしてもよい。

【0045】

メタデータ検索部６０３は、メタデータ検索部１０４とほぼ同様であるが、フォロー関係格納部６０２に格納されるフォロー関係を参照して、対応メタデータを検索する点が異なる。

【0046】

次に、第２の実施形態に係るメタデータ検索部６０３の検索処理について図７のフローチャートを参照して説明する。

【0047】

ステップＳ３０１からステップＳ３０７、ステップＳ４０１からステップＳ４０６までの処理は、図４のフローチャートと同様であるのでここでの説明は省略する。

【0048】

ステップＳ７０１では、抽出した対応メタデータのうち、アカウントＩＤのそれぞれフォロー関係についてフォロー関係格納部６０２を参照し、新規に格納されたメタデータのアカウントＩＤをフォローしている、アカウントＩＤのメタデータを優先して抽出する。

【0049】

次に、フォロー関係を用いた対応メタデータの検索処理の具体例について図８を参照して説明する。
図８に示すように、フォロー関係８０１は、アカウントＩＤ８０２とフォローＩＤ８０３とが対応付けられる。アカウントＩＤ８０２は、メタデータに含まれるアカウントＩＤと同一である。フォローＩＤ８０３は、アカウントＩＤ８０２をフォローしているＩＤを示し、ここでは、人物名をフォローＩＤとする。

【0050】

図８の例では、商業施設Ａの定点カメラＡに火災の動画像が撮像されており、メタデータ８０４が得られる。市民である佐藤一郎が「商業施設Ａで火事」とＳＮＳ上で発言し、メタデータ８０５を得る。また、山本二郎も「商業施設Ａで煙」とＳＮＳ上で発言し、メタデータ８０６を得た想定する。
このとき、フォロー関係８０１を参照すると、佐藤一郎は商業施設Ａの定点カメラをフォローしており、山本二郎は商業施設Ａの定点カメラをフォローしていない。商業施設Ａの定点カメラをフォローしている山本二郎は、商業施設Ａの定点カメラをフォローしていない佐藤一郎よりも、商業施設Ａの定点カメラに対して関心が高いと考えられる。よって、佐藤一郎の発言は、山本二郎の発言よりも、現地の状況を反映していると考えられるので、メタデータ８０５が優先して対応メタデータとして抽出される。

【0051】

以上に示した第２の実施形態によれば、フォロー関係を参照することにより、より信頼性が高い情報源のメタデータを抽出することができる。

【0052】

（第３の実施形態）
第３の実施形態では、フォロー関係を参照して対応メタデータの重要度を決定する点が異なる。

【0053】

第３の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムについて図９のブロック図を参照して説明する。
第２の実施形態に係る情報処理システム９００は、情報源１５１、１５２、１５３、１５４および１５５、メタデータ生成部１６１、１６２、１６３、１６４および１６５、および、情報処理装置９０１を含む。また、情報処理装置９０１は、メタデータ収集部１０２、メタデータ格納部１０３、表示部１０５、メタデータ検索部１０４、フォロー関係格納部６０２および重要度算出部９０２を含む。なお、第２の実施形態と同様に、フォロー関係格納部６０２を含まずに、外部のフォロー関係を参照するようにしてもよい。
重要度算出部９０２以外は、第１の実施形態と同様であるのでここでの説明は省略する。

【0054】

重要度算出部９０２は、フォロー関係格納部６０２に格納されるフォロー関係を参照して、対応メタデータごとに重要度を算出する。

【0055】

次に、第３の実施形態に係るメタデータ検索部１０４および重要度算出部９０２の動作について図１０のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ３０１からステップＳ３０７まで、ステップＳ４０１からステップＳ４０６まで、およびステップＳ７０１の処理については上述したのと同様の処理を行なうのでここでの説明を省略する。
ステップＳ１００１では、ステップＳ７０１で抽出されたメタデータに対して、このメタデータのアカウントＩＤをフォローしている他のアカウントＩＤの件数を算出し、重要度を決定する。重要度は、件数が多いほど重要度を高く設定してもよいし、各アカウントIDに対して年齢や地域などを関連づけたメタデータを構築しておき、それらの情報で重み付けを行って重要度を設定してもよい。
ステップＳ１００２では、対応するメタデータの重要度が高い順に出力する。例えば、重要度が高い上位３つを出力すればよい。なお、重要度を付けた全ての対応メタデータを出力してもよい。

【0056】

以上に示した第３の実施形態によれば、フォロー関係に基づいて重要度を算出することにより、信頼度が高い情報源のメタデータを抽出することができる。

【0057】

上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した情報処理装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の情報処理装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、本実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。
また、記録媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。

【0058】

なお、本実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

【0059】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0060】

１００，６００，９００・・・情報処理システム、１０１，６０１，９０１・・・情報処理装置、１０２・・・メタデータ収集部、１０３・・・メタデータ格納部、１０４，６０３・・・メタデータ検索部、１０５・・・表示部、１０６・・・シソーラス辞書、１５１〜１５５・・・情報源、１６１〜１６５・・・メタデータ生成部、２００，２１０，５０１〜５０３，８０４〜８０６・・・メタデータ、２０１・・・属性、２０２，５０４，５０５・・・属性値、２０３，８０２・・・アカウントＩＤ、２０４・・・位置情報、２０５・・・日時情報、２０６・・・事象、２０７・・・状況、６０２・・・フォロー関係格納部、８０１・・・フォロー関係、８０３・・・フォローＩＤ、９０２・・・重要度算出部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】