特開 2022-105418 情報処理システム、情報処理方法、プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022105418

(43)【公開日】2022-07-14

(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法、プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 13/00 20060101AFI20220707BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20220707BHJP

【ＦＩ】

G06F13/00 540P

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021000201

(22)【出願日】2021-01-04

(71)【出願人】

【識別番号】507234427

【氏名又は名称】公立大学法人岩手県立大学

(74)【代理人】

【識別番号】100108833

【弁理士】

【氏名又は名称】早川 裕司

(74)【代理人】

【識別番号】100162156

【弁理士】

【氏名又は名称】村雨 圭介

(72)【発明者】

【氏名】小野寺 斗弥

(72)【発明者】

【氏名】猪股 一歩希

(72)【発明者】

【氏名】堀川 三好

【テーマコード（参考）】

5B084

5L049

【Ｆターム（参考）】

5B084AA02

5B084AA12

5B084AA30

5B084AB04

5B084AB35

5B084AB39

5B084AB40

5B084BA02

5B084BB15

5B084CA07

5B084CB06

5B084CB22

5B084CC06

5B084CC07

5B084CC14

5B084CD05

5B084CD22

5B084CE03

5B084CE04

5B084CE12

5B084CE14

5B084CF03

5B084CF12

5B084DB01

5B084DB05

5B084DC02

5B084DC03

5B084DC27

5L049CC12

(57)【要約】

【課題】パーソナライズされた情報を生成するのに適用可能な情報を提供することの可能な情報処理システム、情報処理方法、プログラムを提供する。
【解決手段】情報処理システムは、端末装置上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報を取得する第１取得手段３１と、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときに所定の計測装置によって計測された端末装置のユーザの状態に関する情報を取得する第２取得手段３２と、取得したユーザの状態に関する情報に基づいて、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を推定する推定手段３３と、Ｗｅｂページに関する情報と、ユーザの行動と、を対応付けた状態で所定の記憶装置に記憶する記憶手段３４と、を備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

端末装置上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報を取得する第１取得手段と、
前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときに所定の計測装置によって計測された前記端末装置のユーザの状態に関する情報を取得する第２取得手段と、
取得した前記ユーザの状態に関する情報に基づいて、前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときの前記ユーザの行動を推定する推定手段と、
前記Ｗｅｂページに関する情報と、前記ユーザの行動と、を対応付けた状態で所定の記憶装置に記憶する記憶手段と、
を備える情報処理システム。

【請求項2】

推定された前記ユーザの行動に応じて前記端末装置の動作を制御する制御手段を備える、請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

推定された前記ユーザの行動に応じた情報を提供する提供手段を備える、請求項１又は２に記載の情報処理システム。

【請求項4】

推定された前記ユーザの行動に応じて、前記Ｗｅｂブラウザに表示されるＷｅｂページの表示態様を変更する変更手段を備える、請求項１～３の何れかに記載の情報処理システム。

【請求項5】

前記推定手段は、取得した前記ユーザの状態に関する情報と、前記ユーザの状態に関する情報を学習データとして用いた機械学習に基づく学習済モデルと、に基づいて、前記ユーザの行動を推定する、請求項１～４の何れかに記載の情報処理システム。

【請求項6】

前記Ｗｅｂページに関する情報は、前記端末装置上での前記Ｗｅｂページの表示状態に関する情報を含む、請求項１～５の何れかに記載の情報処理システム。

【請求項7】

前記Ｗｅｂページに関する情報は、前記Ｗｅｂページがオンラインで表示されているか否かに関する情報を含む、請求項１～６の何れかに記載の情報処理システム。

【請求項8】

前記ユーザの状態に関する情報は、前記ユーザの加速度及び前記ユーザの角速度のうち少なくとも１つを含む、請求項１～７の何れかに記載の情報処理システム。

【請求項9】

前記所定の計測装置は前記端末装置に設けられている、請求項１～８の何れかに記載の情報処理システム。

【請求項10】

コンピュータが、
端末装置上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報を取得するステップと、
前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときに所定の計測装置によって計測された前記端末装置のユーザの状態に関する情報を取得するステップと、
取得した前記ユーザの状態に関する情報に基づいて、前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときの前記ユーザの行動を推定するステップと、
前記Ｗｅｂページに関する情報と、前記ユーザの行動と、を対応付けた状態で所定の記憶装置に記憶するステップと、
の各ステップを実行する、情報処理方法。

【請求項11】

コンピュータに、
端末装置上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報を取得する機能と、
前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときに所定の計測装置によって計測された前記端末装置のユーザの状態に関する情報を取得する機能と、
取得した前記ユーザの状態に関する情報に基づいて、前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときの前記ユーザの行動を推定する機能と、
前記Ｗｅｂページに関する情報と、前記ユーザの行動と、を対応付けた状態で所定の記憶装置に記憶する機能と、
を実現させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理システム、情報処理方法、プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、携帯端末等の端末装置の普及により、端末装置のユーザの情報を収集し、ユーザ毎にパーソナライズされた情報をユーザに提供する機能（例えば、ユーザの検索履歴や位置によって結果が変わる検索エンジン機能や、閲覧履歴や購買履歴に応じてお勧めの商品を表示するレコメンド機能等）を有する情報提供サービスが実用化されている。

【0003】

例えば、特許文献１に記載された技術では、アイテムに対してアクションを起こしたユーザに対して、当該アイテムに関連するアイテムをレコメンドするようになっている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１１－１５４５９１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

このような情報提供サービスでは、ユーザの検索履歴、位置、又は、Ｗｅｂページの閲覧・購買履歴等の情報を分析し、分析結果に応じて、パーソナライズされた情報が生成されるようになっている。一方、よりパーソナライズされた情報を生成するためには、より適切な情報を用いて分析を行う必要がある。

【0006】

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、パーソナライズされた情報を生成するのに適用可能な情報を提供することの可能な情報処理システム、情報処理方法、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】

【0007】

上記課題を解決するために、第一に本発明は、端末装置上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報を取得する第１取得手段と、前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときに所定の計測装置によって計測された前記端末装置のユーザの状態に関する情報を取得する第２取得手段と、取得した前記ユーザの状態に関する情報に基づいて、前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときの前記ユーザの行動を推定する推定手段と、前記Ｗｅｂページに関する情報と、前記ユーザの行動と、を対応付けた状態で所定の記憶装置に記憶する記憶手段と、を備える情報処理システムを提供する（発明１）。

【0008】

かかる発明（発明１）によれば、端末装置上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報と、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動と、が対応付けた状態で記憶されるので、記憶された情報に基づいて、ユーザがどのような行動をしながらＷｅｂページを閲覧しているのかを把握することが可能になる。また、記憶された情報を分析等することによって、ユーザの行動に応じてパーソナライズされた情報を生成することが可能になるので、パーソナライズされた情報を生成するのに適用可能な情報を提供することができる。

【0009】

上記発明（発明１）においては、推定された前記ユーザの行動に応じて前記端末装置の動作を制御する制御手段を備えてもよい（発明２）。

【0010】

かかる発明（発明２）によれば、例えば、端末装置をかざすというユーザの行動が推定された場合に当該端末装置のカメラ機能を起動させる等のように当該端末装置を制御することによって、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動に応じて端末装置を適切に動作させることが可能になる。

【0011】

上記発明（発明１～２）においては、推定された前記ユーザの行動に応じた情報を提供する提供手段を備えてもよい（発明３）。

【0012】

かかる発明（発明３）によれば、例えば、歩行しているというユーザの行動が推定された場合に端末装置を介して広告情報をユーザに提供する等のように、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動に応じて適切な情報を提供することが可能になる。

【0013】

上記発明（発明１～３）においては、推定された前記ユーザの行動に応じて、前記Ｗｅｂブラウザに表示されるＷｅｂページの表示態様を変更する変更手段を備えてもよい（発明４）。

【0014】

かかる発明（発明４）によれば、例えば、ユーザの行動が静止から歩行に変化した場合にＷｅｂページのデザインやレイアウト等が変更され得るので、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動に応じてＷｅｂページの表示態様を動的に変更することが可能になる。

【0015】

上記発明（発明１～４）においては、前記推定手段は、取得した前記ユーザの状態に関する情報と、前記ユーザの状態に関する情報を学習データとして用いた機械学習に基づく学習済モデルと、に基づいて、前記ユーザの行動を推定してもよい（発明５）。

【0016】

かかる発明（発明５）によれば、学習済モデルを用いることによって、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を容易に推定することができる。

【0017】

上記発明（発明１～５）においては、前記Ｗｅｂページに関する情報は、前記端末装置上での前記Ｗｅｂページの表示状態に関する情報を含んでもよい（発明６）。

【0018】

ここで、Ｗｅｂページの表示状態に関する情報には、例えば、Ｗｅｂページが端末装置の画面に表示されている状態（フォアグラウンド）、Ｗｅｂページが端末装置の画面に表示されていない状態（バックグラウンド）、Ｗｅｂページがプリレンダリングされている状態（プリレンダリング）等が含まれてもよい。

【0019】

かかる発明（発明６）によれば、ユーザがどのような行動をしながらＷｅｂページを閲覧しているのかとともに、Ｗｅｂページがどのような状態で表示されているかについても把握することが可能になるので、記憶された情報を分析等することによって、ユーザの行動に応じてよりパーソナライズされた情報を生成することができる。

【0020】

上記発明（発明１～６）においては、前記Ｗｅｂページに関する情報は、前記Ｗｅｂページがオンラインで表示されているか否かに関する情報を含んでもよい（発明７）。

【0021】

かかる発明（発明７）によれば、ユーザがどのような行動をしながらＷｅｂページを閲覧しているのかとともに、Ｗｅｂページがオンラインで表示されているか否かについても把握することが可能になるので、記憶された情報を分析等することによって、ユーザの行動に応じてよりパーソナライズされた情報を生成することができる。

【0022】

上記発明（発明１～７）においては、前記ユーザの状態に関する情報は、前記ユーザの加速度及び前記ユーザの角速度のうち少なくとも１つを含んでもよい（発明８）。

【0023】

かかる発明（発明８）によれば、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの加速度及び角速度のうち少なくとも１つに基づいて、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を推定することができる。

【0024】

上記発明（発明１～８）においては、前記所定の計測装置は前記端末装置に設けられていてもよい（発明９）。

【0025】

かかる発明（発明９）によれば、端末装置に設けられた計測装置を用いて、ユーザの状態に関する情報を取得することが可能になる。

【0026】

第二に本発明は、コンピュータが、端末装置上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報を取得するステップと、前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときに所定の計測装置によって計測された前記端末装置のユーザの状態に関する情報を取得するステップと、取得した前記ユーザの状態に関する情報に基づいて、前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときの前記ユーザの行動を推定するステップと、前記Ｗｅｂページに関する情報と、前記ユーザの行動と、を対応付けた状態で所定の記憶装置に記憶するステップと、の各ステップを実行する、情報処理方法を提供する（発明１０）。

【0027】

第三に本発明は、コンピュータに、端末装置上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報を取得する機能と、前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときに所定の計測装置によって計測された前記端末装置のユーザの状態に関する情報を取得する機能と、取得した前記ユーザの状態に関する情報に基づいて、前記Ｗｅｂページが前記Ｗｅｂブラウザに表示されているときの前記ユーザの行動を推定する機能と、前記Ｗｅｂページに関する情報と、前記ユーザの行動と、を対応付けた状態で所定の記憶装置に記憶する機能と、を実現させるためのプログラムを提供する（発明１１）。

【発明の効果】

【0028】

本発明の情報処理システム、情報処理方法、プログラムによれば、パーソナライズされた情報を生成するのに適用可能な情報を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0029】

【図1】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの基本構成を概略的に示す図である。

【図2】端末装置の構成を示すブロック図である。

【図3】情報処理装置の構成を示すブロック図である。

【図4】情報処理システムで主要な役割を果たす機能を説明するための機能ブロック図である。

【図5】第１取得データの構成例を示す図である。

【図6】第２取得データの構成例を示す図である。

【図7】学習データの構成例を示す図である。

【図8】第１提供データの構成例を示す図である。

【図9】制御データの構成例を示す図である。

【図10】第２提供データの構成例を示す図である。

【図11】（ａ）は、推定されたユーザの行動が「歩行」の場合にＷｅｂブラウザに表示されるＷｅｂページのレイアウトの一例を示す図であり、（ｂ）は、推定されたユーザの行動が「横になる」の場合にＷｅｂブラウザに表示されるＷｅｂページのレイアウトの一例を示す図である。

【図12】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの主要な処理の一例を示すフローチャートである。

【図13】行動データの構成例を示す図である。

【図14】情報処理システムの各機能について、端末装置と、情報処理装置との間の分担例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0030】

以下、本発明の一実施形態について添付図面を参照して詳細に説明する。ただし、この実施形態は例示であり、本発明はこれに限定されるものではない。

【0031】

（１）情報処理システムの基本構成
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの基本構成を概略的に示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る情報処理システムでは、ユーザが端末装置１０上でＷｅｂブラウザ（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｈｒｏｍｅ（登録商標）等）を実行している場合に、Ｗｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報と、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときに所定の計測装置１８（図２に示す）によって計測されたユーザの状態に関する情報と、を情報処理装置２０が取得するようになっている。端末装置１０と、情報処理装置２０とは、例えばインターネットやＬＡＮ（Local Area Network）等の通信網ＮＷ（ネットワーク）に接続されている。

【0032】

端末装置１０は、例えば、ユーザに装着可能なデバイス（例えば、ウェアラブルデバイス）であってもよいし、ユーザが所持可能な携帯型デバイスであってもよい。また、端末装置１０は、例えば、携帯端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、パーソナルコンピュータ、双方向の通信機能を備えたテレビジョン受像機（いわゆる多機能型のスマートテレビも含む。）等のように、個々のユーザによって操作される装置であってもよい。

【0033】

情報処理装置２０は、パーソナライズされた情報を生成するのに適用可能な情報を提供するための装置である。情報処理装置２０は、端末装置１０から取得したユーザの状態に関する情報に基づいて、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を推定する。また、情報処理装置２０は、端末装置１０から取得したＷｅｂページに関する情報と、推定したユーザの行動と、を対応付けた状態で所定の記憶装置に記憶する。情報処理装置２０は、端末装置１０と同様に、個々のユーザによって操作される装置であってもよい。

【0034】

（２）端末装置の構成
図２を参照して端末装置１０の構成について説明する。図２は、端末装置１０の内部構成を示すブロック図である。図２に示すように、端末装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、記憶装置１４と、表示処理部１５と、表示部１６と、入力部１７と、計測装置１８と、通信インタフェース部１９と、を備えており、各部間の制御信号又はデータ信号を伝送するためのバス１０ａが設けられている。

【0035】

ＣＰＵ１１は、電源が端末装置１０に投入されると、ＲＯＭ１２又は記憶装置１４に記憶された各種のプログラムをＲＡＭ１３にロードして実行する。

【0036】

記憶装置１４は、例えば、フラッシュメモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気記憶装置（例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フロッピーディスク（登録商標）、磁気テープ等）、光ディスク等の不揮発性の記憶装置であってもよいし、ＲＡＭ等の揮発性の記憶装置であってもよく、ＣＰＵ１１が実行するプログラムやＣＰＵ１１が参照するデータを格納する。

【0037】

表示処理部１５は、ＣＰＵ１１から与えられる表示用データを表示部１６に表示する。表示部１６は、例えば、マトリクス状に画素単位で配置された薄膜トランジスタを含むＬＣＤ（Liquid Crystal Display）モニタであり、表示用データに基づいて薄膜トランジスタを駆動することで、表示されるデータを表示画面に表示する。

【0038】

端末装置１０が釦入力方式の通信装置である場合には、入力部１７は、ユーザの操作入力を受け入れるための方向指示釦及び決定釦等の複数の指示入力釦を含む釦群と、テンキー等の複数の指示入力釦を含む釦群とを備え、各釦の押下（操作）入力を認識してＣＰＵ１１へ出力するためのインタフェース回路を含む。

【0039】

端末装置１０がタッチパネル入力方式の通信装置である場合には、入力部１７は、主として表示画面に指先又はペンで触れることによるタッチパネル方式の入力を受け付ける。タッチパネル入力方式は、静電容量方式等の公知の方式であってもよい。

【0040】

また、端末装置１０が音声入力可能な装置である場合には、入力部１７は、音声入力用のマイクを含むように構成されてもよいし、外付けのマイクを介して入力された音声データをＣＰＵ１１へ出力するためのインタフェース回路を備えてもよい。さらに、端末装置１０が動画像及び／又は静止画像を入力可能な通信装置である場合には、入力部１７は、画像入力用のデジタルカメラやデジタルビデオカメラを含むように構成されてもよいし、外付けのデジタルカメラやデジタルビデオカメラで撮像された画像データを受け付けてＣＰＵ１１へ出力するためのインタフェース回路を備えてもよい。

【0041】

計測装置１８は、端末装置１０のユーザの状態を連続的又は断続的（例えば、所定間隔（例えば３００ミリ秒や１秒等）毎）に計測する装置である。ここで、ユーザの状態に関する情報とは、例えば、ユーザの状態を表す値であってもよいし、ユーザの状態を表す値を所定の計算式に代入することによって得られた値であってもよいし、ユーザの状態の度合いを表す情報であってもよい。

【0042】

計測装置１８は、例えば、ユーザの状態（例えば、３軸方向又は２軸方向の加速度、３軸方向又は２軸方向の角速度、心拍数（脈拍）、血圧、体温、発汗量、歩数、歩行速度、姿勢、運動強度（例えば、心拍数÷最大心拍数）又は消費カロリー等）を計測する装置（例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、モーションセンサ、心拍計、血圧計、体温計、発汗計等）であってもよい。

【0043】

通信インタフェース部１９は、通信網ＮＷを介して他の装置（例えば、情報処理装置２０）と通信を行うためのインタフェース回路を含む。

【0044】

（３）情報処理装置の構成
図３を参照して情報処理装置２０の構成について説明する。図３は、情報処理装置２０の内部構成を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理装置２０は、ＣＰＵ２１と、ＲＯＭ２２と、ＲＡＭ２３と、記憶装置２４と、表示処理部２５と、表示部２６と、入力部２７と、通信インタフェース部２８と、を備えており、各部間の制御信号又はデータ信号を伝送するためのバス２０ａが設けられている。

【0045】

ＣＰＵ２１は、電源が情報処理装置２０に投入されると、ＲＯＭ２２又は記憶装置２４に記憶された各種のプログラムをＲＡＭ２３にロードして実行する。本実施形態では、ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２又は記憶装置２４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、後述する第１取得手段３１、第２取得手段３２、推定手段３３、記憶手段３４、制御手段３５、提供手段３６及び変更手段３７（図４に示す）の機能を実現する。

【0046】

記憶装置２４は、例えば、フラッシュメモリ、ＳＳＤ、磁気記憶装置（例えばＨＤＤ、フロッピーディスク（登録商標）、磁気テープ等）、光ディスク等の不揮発性の記憶装置であってもよいし、ＲＡＭ等の揮発性の記憶装置であってもよく、ＣＰＵ２１が実行するプログラムやＣＰＵ２１が参照するデータを格納する。また、記憶装置２４には、後述する第１取得データ（図５に示す）、第２取得データ（図６に示す）、学習データ（図７に示す）、制御データ（図８に示す）、第１提供データ（図９に示す）及び第２提供データ（図１０に示す）が記憶されている。

【0047】

入力部２７は、例えばマウスやキーボード等の情報入力デバイスであってもよいし、音声入力用のマイクを含むように構成されてもよいし、画像入力用のデジタルカメラやデジタルビデオカメラを含むように構成されてもよいし、外付けのデジタルカメラやデジタルビデオカメラで撮像された画像データを受け付けてＣＰＵ２１へ出力するためのインタフェース回路を備えてもよい。

【0048】

通信インタフェース部２８は、通信網ＮＷを介して通信を行うためのインタフェース回路を含む。情報処理装置２０内の他の各部の詳細は、端末装置１０と同様であってもよい。

【0049】

（４）情報処理システムにおける各機能の概要
本実施形態の情報処理システムで実現される機能について、図４を参照して説明する。図４は、本実施形態の情報処理システムで主要な役割を果たす機能を説明するための機能ブロック図である。図４の機能ブロック図では、第１取得手段３１、第２取得手段３２、推定手段３３及び記憶手段３４が本発明の情報処理システムの主要な構成に対応している。他の手段（制御手段３５、提供手段３６及び変更手段３７）は必ずしも必須の構成ではないが、本発明をさらに好ましくするための構成要素である。

【0050】

第１取得手段３１は、端末装置１０上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報を取得する機能を備える。

【0051】

ここで、Ｗｅｂページに関する情報は、端末装置１０上でのＷｅｂページの表示状態に関する情報を含んでもよい。また、Ｗｅｂページの表示状態に関する情報には、例えば、Ｗｅｂページが端末装置１０の画面（表示部１６）に表示されている状態（フォアグラウンド）、Ｗｅｂページが端末装置１０の画面（表示部１６）に表示されていない状態（バックグラウンド）、Ｗｅｂページがプリレンダリングされている状態（プリレンダリング）等が含まれてもよい。これにより、ユーザがどのような行動をしながらＷｅｂページを閲覧しているのかとともに、Ｗｅｂページがどのような状態で表示されているかについても把握することが可能になるので、記憶された情報を分析等することによって、ユーザの行動に応じてよりパーソナライズされた情報を生成することができる。

【0052】

さらに、Ｗｅｂページに関する情報は、Ｗｅｂページがオンラインで表示されているか否かに関する情報を含んでもよい。これにより、ユーザがどのような行動をしながらＷｅｂページを閲覧しているのかとともに、Ｗｅｂページがオンラインで表示されているか否かについても把握することが可能になるので、記憶された情報を分析等することによって、ユーザの行動に応じてよりパーソナライズされた情報を生成することができる。

【0053】

第１取得手段３１の機能は、例えば以下のように実現される。先ず、端末装置１０のＣＰＵ１１は、例えば、入力部１７を用いたユーザの操作によってＷｅｂブラウザを実行している場合に、所定時間（例えば、１０秒等）が経過する毎に、Ｗｅｂブラウザに表示されているＷｅｂページに関する情報を取得する。なお、ここでは、Ｗｅｂページに関する情報が、Ｗｅｂページの識別情報（例えばＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等）と、Ｗｅｂページの表示状態（例えば、フォアグラウンド、バックグラウンド、プリレンダリング等）と、Ｗｅｂページがオンラインで表示されているか否かと、を含むことを想定している。また、ＣＰＵ１１は、例えばＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等を用いて構成されたアプリケーションを実行することによって、Ｗｅｂページに関する情報を取得してもよい。そして、ＣＰＵ１１は、Ｗｅｂページに関する情報を取得する毎に、取得した情報を、通信インタフェース部１９及び通信網ＮＷを介して情報処理装置２０に送信する。ここで、情報処理装置２０に送信される情報には、Ｗｅｂページに関する情報の取得日時と、端末装置１０の識別情報（例えば、端末装置１０のシリアル番号やＭＡＣ（Media Access Control）アドレス等）と、が含まれていてもよい。

【0054】

一方、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、通信インタフェース部２８を介してＷｅｂページに関する情報を受信（取得）する毎に、Ｗｅｂページに関する情報を、例えば図５に示す第１取得データに記憶する。第１取得データは、端末装置１０の識別情報（図の例では、端末装置ＩＤ）毎に、Ｗｅｂページに関する情報（図の例では、ＷｅｂページのＵＲＬ、Ｗｅｂページに関する情報の取得日時、Ｗｅｂページの表示状態、及び、端末装置１０の接続状態（Ｗｅｂページがオンラインで表示されているか否か））が対応付けられた状態で記述されているデータである。ここで、図５に示すように、Ｗｅｂページに関する情報の取得日時、Ｗｅｂページの表示状態、及び、端末装置１０の接続状態は、ＷｅｂページのＵＲＬ毎に対応付けられていてもよい。

【0055】

第２取得手段３２は、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときに所定の計測装置１８によって計測された端末装置１０のユーザの状態に関する情報を取得する機能を備える。

【0056】

ここで、ユーザの状態に関する情報は、ユーザの加速度及びユーザの角速度のうち少なくとも１つを含んでもよい。これにより、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの加速度及び角速度のうち少なくとも１つに基づいて、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を推定することができる。

【0057】

第２取得手段３２の機能は、例えば以下のように実現される。先ず、端末装置１０のＣＰＵ１１は、例えば、入力部１７を用いたユーザの操作によってＷｅｂブラウザを実行している場合に、所定時間（例えば、３００ミリ秒や１秒等）が経過する毎に、ユーザの状態（例えば、ユーザの３軸方向又は２軸方向の加速度と、ユーザの３軸方向又は２軸方向の角速度と、のうち少なくとも１つ）を取得する。ここで、ＣＰＵ１１は、例えばＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等を用いて構成されたアプリケーションを実行して計測装置１８を動作させることによって、ユーザの状態に関する情報を取得してもよい。そして、ＣＰＵ１１は、ユーザの状態に関する情報を計測する毎に、計測したユーザの状態に関する情報を、通信インタフェース部１９及び通信網ＮＷを介して情報処理装置２０に送信する。ここで、情報処理装置２０に送信される情報には、ユーザの状態に関する情報の取得（計測）日時と、上述した端末装置１０の識別情報と、が含まれていてもよい。

【0058】

一方、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、通信インタフェース部２８を介してユーザの状態に関する情報を受信（取得）する毎に、ユーザの状態に関する情報を、例えば図６に示す第２取得データに記憶する。第２取得データは、端末装置１０の識別情報（図の例では、端末装置ＩＤ）毎に、ユーザの状態に関する情報の取得（計測）日時と、ユーザの状態に関する情報と、が対応付けられた状態で記述されているデータである。

【0059】

推定手段３３は、取得したユーザの状態に関する情報に基づいて、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を推定する機能を備える。

【0060】

また、推定手段３３は、取得したユーザの状態に関する情報と、ユーザの状態に関する情報を学習データとして用いた機械学習に基づく学習済モデルと、に基づいて、ユーザの行動を推定してもよい。この場合、学習済モデルを用いることによって、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を容易に推定することができる。

【0061】

推定手段３３の機能は、例えば以下のように実現される。情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、例えば、所定のタイミング（例えば、最初のユーザの状態に関する情報を端末装置１０から受信（取得）したタイミング等）を起点として所定期間（例えば、３秒等）が経過する毎に、当該所定期間内に第２取得データに記憶されたユーザの状態に関する情報（所定期間内のユーザの状態に関する情報の推移に関する情報）を第２取得データから抽出する。そして、ＣＰＵ２１は、抽出したユーザの状態に関する情報（所定期間内のユーザの状態に関する情報の推移に関する情報）を、ユーザの状態に関する情報を学習データとして用いた機械学習に基づく学習済モデルに入力することによって、当該所定期間内のユーザの行動を推定する。

【0062】

学習データの一例を図７に示す。図７に示す学習データは、ユーザが所定の行動（図の例では、「静止」、「歩行」、「階段の昇降」、「横になる」等の何れか）を行っている場合のユーザの状態に関する情報（例えば、ユーザの３軸方向の加速度及び３軸方向の角速度のうち少なくとも一方）の所定期間内の時間推移を、当該行動（行動ラベル）に対応付けた状態で記述されているデータである。これにより、機械学習の結果として、所定の行動を行うユーザの状態に関する情報の所定期間内の時間推移と、当該行動との関係を示す学習済モデルが構成される。

【0063】

なお、学習データに記述されるデータは、同一のユーザが異なる行動を行った場合のデータを含んでもよいし、異なるユーザが同一の行動を行った場合のデータを含んでもよい。

【0064】

また、ＣＰＵ２１は、ユーザの状態に関する情報を学習データとして用いた機械学習によって、ユーザの状態に関する情報に基づいてユーザの行動を推定するのに用いられるモデルを学習してもよい。

【0065】

この場合、ＣＰＵ２１は、例えば、所定のモデル学習指示が入力部２７を用いて入力されると、図７に示す学習データを用いてモデルの学習を行ってもよい。ＣＰＵ２１は、例えば、時系列対応型ニューラルネットワークモデルを用いて学習してもよい。ここで、時系列対応型ニューラルネットワークとして、例えば、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）や、ＲＮＮの発展型であるＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）等を適用することができる。また、ＣＰＵ２１は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）モデル、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）モデル、全結合ニューラルネットワーク（ＦＮＮ）モデル、勾配ブースティング（ＨＧＢ）モデル、ウェーブネット（ＷＮ）モデル等の複数のモデルのうち何れかのモデルを用いて学習してもよい。

【0066】

このようにして、ＣＰＵ２１は、所定期間内のユーザの状態に関する情報の推移に関する情報を学習済モデルに入力することによって、当該所定期間内のユーザの行動（ここでは、「静止」、「歩行」、「階段の昇降」、「横になる」等の何れか）を推定することができる。

【0067】

なお、本実施形態では、ＣＰＵ２１が、情報処理装置２０内に設けられたモデルを学習し、この学習済モデルを用いてユーザの行動を推定する場合を一例として説明したが、本発明は、この場合に限られない。例えば、ユーザの行動を推定するのに用いられるモデルは、情報処理装置２０以外の他の装置に設けられてもよい。この場合、ＣＰＵ２１は、所定期間内のユーザの状態に関する情報の推移に関する情報を、他の装置に設けられた学習済モデルに入力し、当該学習済モデルによって推定された行動に関する情報を受信（取得）してもよい。

【0068】

記憶手段３４は、Ｗｅｂページに関する情報と、ユーザの行動と、を対応付けた状態で記憶装置２４（所定の記憶装置）に記憶する機能を備える。

【0069】

記憶手段３４の機能は、例えば以下のように実現される。情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、推定手段３３の機能に基づいて所定期間内のユーザの行動を推定すると、当該ユーザ（端末装置ＩＤ）に対応するＷｅｂページに関する情報のうち、取得日時が当該所定期間内に含まれるＷｅｂページに関する情報を第１取得データから抽出する。そして、ＣＰＵ２１は、抽出したＷｅｂページに関する情報と、ユーザの行動と、を対応付けた状態で例えば図８に示す第１提供データに記憶する。第１提供データは、端末装置１０の識別情報（図の例では、端末装置ＩＤ）毎に、Ｗｅｂページに関する情報と、ユーザの行動と、が対応付けられた状態で記述されているデータである。ここで、図８に示す第１提供データ内のアクセス期間は、対応するＷｅｂページが、ユーザの端末装置１０上で実行されているＷｅｂブラウザに連続して表示されている期間を示している。また、図８に示す例では、１つのアクセス期間に対して表示状態、接続状態及び行動が１つずつ対応付けられているが、１つのアクセス期間において表示状態、接続状態及び行動のうち少なくとも１つが変化する場合があることから、１つのアクセス期間に対して複数の表示状態、接続状態及び行動が対応付けられていてもよい。

【0070】

このようにして、第１提供データに基づいて、ユーザがどのような行動をしながらＷｅｂページを閲覧しているのかを把握することが可能になる。また、第１提供データに基づいて、ユーザがどのような行動をしながらＷｅｂページを閲覧しているのかとともに、Ｗｅｂページがどのような状態で表示されているかについても把握することが可能になる。さらに、第１提供データに基づいて、ユーザがどのような行動をしながらＷｅｂページを閲覧しているのかとともに、Ｗｅｂページがオンラインで表示されているか否かについても把握することが可能になる。

【0071】

制御手段３５は、推定されたユーザの行動に応じて端末装置１０の動作を制御する機能を備える。これにより、例えば、端末装置１０をかざすというユーザの行動が推定された場合に端末装置１０のカメラ機能を起動させる等のように端末装置１０を制御することによって、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動に応じて端末装置１０を適切に動作させることが可能になる。

【0072】

制御手段３５の機能は、例えば以下のように実現される。情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を推定手段３３の機能に基づいて推定すると、図８に示す制御データにアクセスして、推定された行動に対応する制御内容を抽出する。制御データは、Ｗｅｂページの識別情報（例えば、ＷｅｂページのＵＲＬ）毎に、推定された行動（図の例では、「静止」、「端末装置をかざす」等）と端末装置１０の制御内容（図の例では、「地図情報アプリケーションを起動」、「カメラ機能を起動」等）とが対応付けられた状態で記述されているデータである。例えば、所定のＷｅｂページが端末装置１０のＷｅｂブラウザに表示されているときに推定された行動が「端末装置をかざす」であった場合、ＣＰＵ２１は、「端末装置をかざす」という行動に対応する制御内容（ここでは、「カメラ機能を起動」）を制御データから抽出する。そして、ＣＰＵ２１は、抽出した制御内容（ここでは、「カメラ機能を起動」）で端末装置１０を動作させるための指示情報（コマンド）を、通信インタフェース部２８及び通信網ＮＷを介して端末装置１０に送信する。

【0073】

一方、端末装置１０のＣＰＵ１１は、指示情報を情報処理装置２０から受信すると、受信した指示情報に基づいて動作する（ここでは、カメラ機能を起動する）。このようにして、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動に応じて端末装置１０を適切に動作させることができる。

【0074】

提供手段３６は、記憶装置２４（所定の記憶装置）に記憶されたＷｅｂページに関する情報と、ユーザの行動と、を対応付けた状態で提供する機能を備えてもよい。

【0075】

提供手段３６の機能は、例えば以下のように実現される。情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、例えば、所定の情報提供指示が入力部２７を用いて入力されると、記憶装置２４に記憶された第１提供データを、通信インタフェース部２８及び通信網ＮＷを介して外部装置（例えば、パーソナライズされた情報を生成して提供するコンピュータ（例えば、サーバ）等）に送信（提供）してもよい。また、ＣＰＵ２１は、所定の情報提供指示が入力部２７を用いて入力されると、記憶装置２４に記憶された第１提供データを表示部２６に表示（提供）してもよい。さらに、ＣＰＵ２１は、第１提供データを音声データに変換して、スピーカ等の音声出力装置から出力してもよい。

【0076】

また、提供手段３６は、推定されたユーザの行動に応じた情報を提供する機能を備えてもよい。これにより、例えば、歩行しているというユーザの行動が推定された場合に端末装置１０を介して広告情報をユーザに提供する等のように、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動に応じて適切な情報を提供することが可能になる。

【0077】

この場合における提供手段３６の機能は、例えば以下のように実現される。情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を推定手段３３の機能に基づいて推定すると、図１０に示す第２提供データにアクセスして、推定された行動に対応する提供情報を抽出する。第２提供データは、Ｗｅｂページの識別情報（例えば、ＷｅｂページのＵＲＬ）毎に、推定された行動（図の例では、「静止」、「歩行」等）と提供情報（図の例では、「地図情報」、「広告情報」等）とが対応付けられた状態で記述されているデータである。例えば、所定のＷｅｂページが端末装置１０のＷｅｂブラウザに表示されているときに推定された行動が「歩行」であった場合、ＣＰＵ２１は、「歩行」という行動に対応する提供情報（ここでは、「広告情報」）を第２提供データから抽出する。そして、ＣＰＵ２１は、抽出した提供情報を、通信インタフェース部２８及び通信網ＮＷを介して端末装置１０に送信する。

【0078】

一方、端末装置１０のＣＰＵ１１は、提供情報を情報処理装置２０から受信すると、受信した提供情報を例えば表示部１６に表示させてもよい。また、提供情報が音声データで構成されている場合には、ＣＰＵ１１は、提供情報をスピーカ等の音声出力装置から出力してもよい。このようにして、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動に応じて適切な情報を提供することができる。

【0079】

変更手段３７は、推定されたユーザの行動に応じて、Ｗｅｂブラウザに表示されるＷｅｂページの表示態様を変更する機能を備える。これにより、例えば、ユーザの行動が静止から歩行に変化した場合にＷｅｂページのデザインやレイアウト等が変更され得るので、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動に応じてＷｅｂページの表示態様を動的に変更することが可能になる。

【0080】

変更手段３７の機能は、例えば以下のように実現される。情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を推定手段３３の機能に基づいて推定すると、端末装置１０上のＷｅｂブラウザに表示されているＷｅｂページを例えばＷｅｂサーバ（図示省略）から取得し、取得したＷｅｂページのデザインやレイアウト等を推定された行動に応じて変更する等によって、Ｗｅｂページを変更してもよい。ここで、推定されたユーザの行動に対応するＷｅｂページのデザインやレイアウト等に関する情報は、例えば記憶装置２４に記憶されてもよい。そして、ＣＰＵ２１は、変更したＷｅｂページを、通信インタフェース部２８及び通信網ＮＷを介して端末装置１０に送信する。

【0081】

一方、端末装置１０のＣＰＵ１１は、変更したＷｅｂページを情報処理装置２０から受信すると、変更したＷｅｂページを表示部１６に表示させてもよい。図１１に、端末装置１０に表示されるＷｅｂページの表示態様の一例を示す。図１１（ａ）は、推定されたユーザの行動が「歩行」の場合にＷｅｂブラウザに表示されるＷｅｂページのレイアウトの一例を示す図であり、図１１（ｂ）は、推定されたユーザの行動が「横になる」の場合にＷｅｂブラウザに表示されるＷｅｂページのレイアウトの一例を示す図である。例えば、ユーザの行動が「歩行」と推定された場合、図１１（ａ）に示すように、テキストや動画等が表示される領域Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが設けられたＷｅｂページが表示されるようになっている。ここで、領域Ａは画面上部に表示され、領域Ｂは画面左下部に表示され、領域Ｃ，Ｄは画面右下部に表示されるようにレイアウトされている。一方、ユーザの行動が「横になる」と推定された場合、図１１（ｂ）に示すように、領域Ｄ，Ｃ，Ａ（各領域に表示される情報は、図１１（ａ）に表示される内容と同じであってもよい）が設けられたＷｅｂページが表示されるようになっている。ここで、領域Ｄは画面上部に表示され、領域Ｃは画面中央部に表示され、領域Ａは画面下部に表示されるようにレイアウトされている。このようにして、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動に応じてＷｅｂページの表示態様を動的に変更することができる。

【0082】

（５）本実施形態の情報処理システムの主要な処理のフロー
次に、本実施形態の情報処理システムにより行われる主要な処理のフローの一例について、図１２のフローチャートを参照して説明する。

【0083】

情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、端末装置１０上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報を取得する（ステップＳ１００）。具体的に説明すると、先ず、端末装置１０のＣＰＵ１１は、例えば、入力部１７を用いたユーザの操作によってＷｅｂブラウザを実行している場合に、所定時間（例えば、１０秒等）が経過する毎に、Ｗｅｂブラウザに表示されているＷｅｂページに関する情報を取得する。そして、ＣＰＵ１１は、Ｗｅｂページに関する情報を取得する毎に、取得した情報を、通信インタフェース部１９及び通信網ＮＷを介して情報処理装置２０に送信する。

【0084】

一方、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、通信インタフェース部２８を介してＷｅｂページに関する情報を受信（取得）する毎に、Ｗｅｂページに関する情報を第１取得データに記憶する。

【0085】

また、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときに計測装置１８によって計測された端末装置１０のユーザの状態に関する情報を取得する（ステップＳ１０２）。具体的に説明すると、先ず、端末装置１０のＣＰＵ１１は、例えば、入力部１７を用いたユーザの操作によってＷｅｂブラウザを実行している場合に、所定時間（例えば、３００ミリ秒や１秒等）が経過する毎に、ユーザの状態（例えば、ユーザの３軸方向又は２軸方向の加速度と、ユーザの３軸方向又は２軸方向の角速度と、のうち少なくとも１つ）を取得する。そして、ＣＰＵ１１は、ユーザの状態に関する情報を計測する毎に、計測したユーザの状態に関する情報を、通信インタフェース部１９及び通信網ＮＷを介して情報処理装置２０に送信する。

【0086】

一方、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、通信インタフェース部２８を介してユーザの状態に関する情報を受信（取得）する毎に、ユーザの状態に関する情報を第２取得データに記憶する。

【0087】

次に、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、取得したユーザの状態に関する情報に基づいて、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を推定する（ステップＳ１０４）。具体的に説明すると、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、例えば、所定のタイミング（例えば、最初のユーザの状態に関する情報を端末装置１０から受信（取得）したタイミング等）を起点として所定期間（例えば、３秒等）が経過する毎に、当該所定期間内に第２取得データに記憶されたユーザの状態に関する情報（所定期間内のユーザの状態に関する情報の推移に関する情報）を第２取得データから抽出する。そして、ＣＰＵ２１は、抽出したユーザの状態に関する情報（所定期間内のユーザの状態に関する情報の推移に関する情報）を、ユーザの状態に関する情報を学習データとして用いた機械学習に基づく学習済モデルに入力することによって、当該所定期間内のユーザの行動を推定する。

【0088】

次いで、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、Ｗｅｂページに関する情報と、ユーザの行動と、を対応付けた状態で記憶装置２４に記憶する（ステップＳ１０６）。具体的に説明すると、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、ステップＳ１０４の処理において所定期間内のユーザの行動を推定すると、当該ユーザ（端末装置ＩＤ）に対応するＷｅｂページに関する情報のうち、取得日時が当該所定期間内に含まれるＷｅｂページに関する情報を第１取得データから抽出する。そして、ＣＰＵ２１は、抽出したＷｅｂページに関する情報と、ユーザの行動と、を対応付けた状態で第１提供データに記憶する。

【0089】

なお、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、記憶装置２４に記憶された第１提供データを、通信インタフェース部２８及び通信網ＮＷを介して外部装置（例えば、パーソナライズされた情報を生成して提供するコンピュータ（例えば、サーバ）等）に送信（提供）してもよい。

【0090】

一方、パーソナライズされた情報を生成して提供するサービス提供者側では、情報処理装置２０から送信された第１提供データに基づいて、ユーザがどのような行動をしながらＷｅｂページを閲覧しているのかを把握することが可能になる。また、第１提供データを分析等することによって、ユーザの行動に応じてパーソナライズされた情報を生成することが可能になる。

【0091】

上述したように、本実施形態の情報処理システム、情報処理方法、プログラムによれば、端末装置１０上で実行されているＷｅｂブラウザに表示されたＷｅｂページに関する情報と、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動と、が対応付けた状態で記憶されるので、記憶された情報に基づいて、ユーザがどのような行動をしながらＷｅｂページを閲覧しているのかを把握することが可能になる。また、記憶された情報を分析等することによって、ユーザの行動に応じてパーソナライズされた情報を生成することが可能になるので、パーソナライズされた情報を生成するのに適用可能な情報を提供することができる。

【0092】

また、本実施形態の情報処理システム、情報処理方法、プログラムによれば、計測装置１８が端末装置１０に設けられているので、端末装置１０に設けられた計測装置１８を用いて、ユーザの状態に関する情報を取得することが可能になる。

【0093】

以下、上述した実施形態の変形例について説明する。
（変形例）
上記実施形態では、推定手段３３が、ユーザの状態に関する情報と、ユーザの状態に関する情報を学習データとして用いた機械学習に基づく学習済モデルと、に基づいて、ユーザの行動を推定する場合を一例として説明したが、本発明は、この場合に限られない。例えば、推定手段３３は、所定期間内のユーザの状態に関する情報の推移が、所定の行動に対応する所定の条件を満たす場合に、ユーザが当該所定の行動を行っていると推定してもよい。ここで、所定の条件とは、例えば、所定期間内のユーザの状態に関する情報の推移が、所定の行動に対応するユーザの状態に関する情報の範囲に含まれることであってもよい。

【0094】

この場合、情報処理装置２０のＣＰＵ２１は、所定期間内に第２取得データに記憶されたユーザの状態に関する情報（所定期間内のユーザの状態に関する情報の推移に関する情報）を第２取得データから抽出すると、図１３に示す行動データを参照してユーザの行動を推定してもよい。行動データは、複数の行動（図の例では、「静止」、「歩行」、「階段の昇降」、「横になる」等）毎に、対応する行動が行われていると推定される場合のユーザの状態に関する情報の範囲（図の例では、３軸加速度の範囲）の時間推移が対応付けられた状態で記述されているデータである。行動データは、例えば記憶装置２４に記憶されていてもよい。

【0095】

ＣＰＵ２１は、例えば、第２取得データから抽出したユーザの状態に関する情報の時間推移、行動データ内の何れかの行動に対応するユーザの状態に関する情報の範囲に含まれる場合に、ユーザが当該何れかの行動（例えば、「静止」）を行っていると推定してもよい。

【0096】

このように、本変形例にかかる情報処理システム、情報処理方法、プログラムによれば、上述した実施形態と同様の作用効果を発揮することが可能である。

【0097】

なお、本発明のプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。このプログラムを記録した記憶媒体は、図２に示す端末装置１０のＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３又は記憶装置１４であってもよいし、図３に示す情報処理装置２０のＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３又は記憶装置２４であってもよい。また、記憶媒体は、例えばＣＤ－ＲＯＭドライブ等のプログラム読取装置に挿入されることで読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等であってもよい。さらに、記憶媒体は、磁気テープ、カセットテープ、フレキシブルディスク、ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等であってもよいし、半導体メモリであってもよい。

【0098】

以上説明した実施形態及び変形例は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記実施形態及び変形例に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

【0099】

例えば、上述した実施形態では、計測装置１８が端末装置１０に設けられている場合を一例として説明したが、本発明は、この場合に限られない。計測装置１８は、例えば、ユーザに装着された状態で設けられてもよいし、ユーザ及び端末装置１０とは別の位置に設けられてもよい。また、計測装置１８がユーザに装着された状態で設けられている場合には、ユーザの少なくとも１つの身体部位（例えば、腕、脚等）の加速度や角速度等が、ユーザの状態に関する情報として取得されてもよい。

【0100】

さらに、上述した実施形態では、１人のユーザの行動が推定される場合を一例として説明したが、複数のユーザの各々の行動が推定されてもよい。複数のユーザの各々の行動と、複数のユーザの各々が参照しているＷｅｂページに関する情報と、が対応付けられた状態で第１提供データに記憶されてもよい。

【0101】

さらにまた、上述した実施形態では、「静止」、「歩行」、「階段の昇降」、「横になる」、「端末をかざす」のうち何れかの行動がユーザの行動として推定される場合を一例として説明したが、行動の内容はこれらに限定されない。

【0102】

また、上述した実施形態では、１つの情報処理装置２０が設けられている場合を一例として説明したが、本発明は、この場合に限られない。例えば、複数の情報処理装置２０が設けられてもよく、この場合には、何れかの情報処理装置２０上の操作内容及び処理結果等が他の情報処理装置２０上でリアルタイムに提示されてもよいし、何れかの情報処理装置２０での処理結果等が複数の情報処理装置２０間で共有されてもよい。

【0103】

さらに、上述した実施形態では、情報処理装置２０によって、第１取得手段３１、第２取得手段３２、推定手段３３、記憶手段３４、制御手段３５、提供手段３６及び変更手段３７の各機能を実現する構成としたが、本発明は、この構成に限られない。例えば、インターネットやＬＡＮ等の通信網ＮＷを介して情報処理装置２０と通信可能に接続されたコンピュータ等（例えば、汎用のパーソナルコンピュータやサーバコンピュータ等）によって、上記各手段３１～３７のうち少なくとも１つの手段の機能を実現する構成としてもよい。また、図４に示した機能ブロック図の各機能は、図１４（ａ），（ｂ）に示すように、端末装置１０と情報処理装置２０との間で任意に分担されてもよい。

【0104】

例えば、端末装置１０のＣＰＵ１１は、ユーザの状態に関する情報に基づいて、ＷｅｂページがＷｅｂブラウザに表示されているときのユーザの行動を推定してもよい。また、ＣＰＵ１１は、ユーザの状態に関する情報を学習データとして用いた機械学習によって、ユーザの状態に関する情報に基づいてユーザの行動を推定するのに用いられるモデルを学習してもよい。この場合、ＣＰＵ１１は、例えばオープンソースの機械学習ライブラリであるＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（登録商標）を用いて機械学習を行ってもよい。これにより、端末装置１０において、ユーザの行動推定をリアルタイムで行うことが可能になる。

【産業上の利用可能性】

【0105】

上述したような本発明の情報処理システム、情報処理方法、プログラムは、ユーザ毎にパーソナライズされた情報をユーザに提供する情報提供サービス等に好適に利用することができるので、その産業上の利用可能性は極めて大きい。

【符号の説明】

【0106】

１０…端末装置
１８…計測装置
２０…情報処理装置
３１…第１取得手段
３２…第２取得手段
３３…推定手段
３４…記憶手段
３５…制御手段
３６…提供手段
３７…変更手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】