特開 2023-170926 端末装置、情報処理方法、および情報処理プログラム

(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】P2023170926

(43)【公開日】2023-12-01

(54)【発明の名称】端末装置、情報処理方法、および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/909 20190101AFI20231124BHJP

   G06F 16/9035 20190101ALI20231124BHJP

   G01C 21/26 20060101ALI20231124BHJP

【ＦＩ】

G06F16/909

G06F16/9035

G01C21/26 C

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022083030

(22)【出願日】2022-05-20

(71)【出願人】

【識別番号】500257300

【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】友成 愛

(72)【発明者】

【氏名】西 磨翁

(72)【発明者】

【氏名】大島 みゆき

【テーマコード（参考）】

2F129

5B175

【Ｆターム（参考）】

2F129AA02

2F129FF11

2F129FF12

2F129FF15

2F129FF62

2F129HH20

5B175DA03

5B175GA04

5B175HA01

(57)【要約】

【課題】利用者により適した情報を提供することができる端末装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】本願に係る端末装置は、位置検出部と、取得部と、選択部と、提供部とを備える。位置検出部は、利用者の現在位置を検出する。取得部は、位置検出部によって検出された現在位置の精度を低下させた位置の情報である位置情報を用いて現在位置の周辺に位置する複数の場所のリストである場所リストを外部装置から取得する。選択部は、利用者のコンテキストに基づいて、取得部によって取得された場所リストに含まれる複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報を選択する。提供部は、選択部によって選択された１以上の場所の情報を利用者に提供する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

利用者の現在位置を検出する位置検出部と、
前記位置検出部によって検出された前記現在位置の精度を低下させた位置の情報である位置情報を用いて前記現在位置の周辺に位置する複数の場所のリストである場所リストを外部装置から取得する取得部と、
前記利用者のコンテキストに基づいて、前記取得部によって取得された前記場所リストに含まれる前記複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報を選択する選択部と、
前記選択部によって選択された前記１以上の場所の情報を前記利用者に提供する提供部と、を備える
ことを特徴とする端末装置。

【請求項2】

前記位置検出部を含む１以上のセンサを有するセンサ部と、
前記センサ部による検出結果に基づいて、前記コンテキストを判定する判定部と、を備え、
前記選択部は、
前記判定部によって判定された前記コンテキストに基づいて、前記複数の場所の情報の中から前記１以上の場所の情報を選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の端末装置。

【請求項3】

前記選択部は、
前記現在位置から前記コンテキストに応じた範囲内にある場所の情報を前記複数の場所の情報の中から前記１以上の場所の情報として選択する
ことを特徴とする請求項２に記載の端末装置。

【請求項4】

前記選択部は、
前記コンテキストに応じた種別の場所の情報を前記複数の場所の情報の中から前記１以上の場所の情報として選択する
ことを特徴とする請求項２に記載の端末装置。

【請求項5】

前記利用者による検索要求を受け付ける受付部と、
前記受付部によって受け付けられた検索要求に基づいて、検索対象を特定する特定部と、を備え、
前記選択部は、
前記特定部によって特定された前記検索対象に対応する場所の情報であって前記コンテキストに応じた場所の情報を前記複数の場所の情報の中から前記１以上の場所の情報として選択する
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の端末装置。

【請求項6】

前記選択部は、
前記特定部によって特定された前記検索対象に対応する場所の情報のうち前記コンテキストに応じた場所の情報を前記１以上の場所の情報として前記複数の場所の情報の中から選択する
ことを特徴とする請求項５に記載の端末装置。

【請求項7】

前記特定部は、
前記受付部によって受け付けられた音声に基づいて、前記利用者の属性を特定し、
前記選択部は、
前記特定部によって特定された前記利用者の属性と前記コンテキストとに応じた場所の情報を前記１以上の場所の情報として前記複数の場所の情報の中から選択する
ことを特徴とする請求項５に記載の端末装置。

【請求項8】

前記取得部は、
前記検索対象に応じた低下度合いで前記位置検出部によって検出された前記現在位置の精度を低下させた位置の情報を前記位置情報として用いて前記場所リストを前記外部装置から取得する
ことを特徴とする請求項５に記載の端末装置。

【請求項9】

前記取得部は、
前記コンテキストに応じた低下度合いで前記位置検出部によって検出された前記現在位置の精度を低下させた位置の情報を前記位置情報として用いて前記場所リストを前記外部装置から取得する
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の端末装置。

【請求項10】

端末装置が実行する情報処理方法であって、
利用者の現在位置を検出する位置検出工程と、
前記位置検出工程によって検出された前記現在位置の精度を低下させた位置の情報である位置情報を用いて前記現在位置の周辺に位置する複数の場所のリストである場所リストを外部装置から取得する取得工程と、
前記利用者のコンテキストに基づいて、前記取得工程によって取得された前記場所リストに含まれる前記複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報を選択する選択工程と、
前記選択工程によって選択された前記１以上の場所の情報を前記利用者に提供する提供工程と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項11】

利用者の現在位置を検出する位置検出手順と、
前記位置検出手順によって検出された前記現在位置の精度を低下させた位置の情報である位置情報を用いて前記現在位置の周辺に位置する複数の場所のリストである場所リストを外部装置から取得する取得手順と、
前記利用者のコンテキストに基づいて、前記取得手順によって取得された前記場所リストに含まれる前記複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報を選択する選択手順と、
前記選択手順によって選択された前記１以上の場所の情報を前記利用者に提供する提供手順と、を端末装置に実行させる
ことを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、端末装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、利用者に対して店舗や施設などの場所の情報を提供する技術が知られている。例えば、特許文献１には、利用者が有する端末装置によって検出された位置情報を取得し、取得した位置情報に基づいて、端末装置の位置に近い店舗や施設などの場所の情報を端末装置に送信する情報送信装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－０３２１８９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記の従来技術では、端末装置の位置に近い店舗や施設などの場所の情報を利用者に提供することができるが、利用者により適した情報を提供する点で、改善の余地がある。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者により適した情報を提供することができる端末装置、情報処理方法、および情報処理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】

本願に係る端末装置は、位置検出部と、取得部と、選択部と、提供部とを備える。位置検出部は、利用者の現在位置を検出する。取得部は、位置検出部によって検出された現在位置の精度を低下させた位置の情報である位置情報を用いて現在位置の周辺に位置する複数の場所のリストである場所リストを外部装置から取得する。選択部は、利用者のコンテキストに基づいて、取得部によって取得された場所リストに含まれる複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報を選択する。提供部は、選択部によって選択された１以上の場所の情報を利用者に提供する。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、利用者により適した情報を提供することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る端末装置が行う情報処理方法を説明するための図である。

【図2】図２は、実施形態に係る端末装置が含まれる情報処理システムの構成の一例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る端末装置の構成の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る端末装置の取得部の構成の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係る端末装置の処理部による情報処理の一例を示すフローチャートである。

【図6】図６は、実施形態に係る端末装置の処理部による提案情報提供処理の一例を示すフローチャートである。

【図7】図７は、実施形態に係る端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る端末装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る端末装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0010】

〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る端末装置が行う情報処理方法について説明する。図１は、実施形態に係る端末装置が行う情報処理方法を説明するための図である。

【0011】

図１に示す端末装置１は、例えば、対話型の音声操作に対応するＡＩ（人工知能：Artificial Intelligence）アシスタント機能を利用可能な端末装置であり、利用者Ｕは、端末装置１と対話することで周辺の機器を制御したり、様々な情報を取得したりすることができる。

【0012】

また、利用者Ｕは、情報提供装置２から情報を取得するための発話を端末装置１に対して行うと、端末装置１は、発話に応じた情報を情報提供装置２へ送信する。端末装置１は、発話に応じた情報に対応する情報提供装置２からネットワークＮ（図２参照）を介して提供されるコンテンツ（例えば、店舗の情報、施設の情報、イベントの情報、渋滞情報、天気予報、取引対象、ニュース、交通情報、天候、および音楽などの各種情報）を取得し、取得したコンテンツを表示部に表示したりスピーカから出力したりすることができる。以下、端末装置１が行う情報処理の一例について説明する。

【0013】

まず、端末装置１は、撮像画像の情報を取得する（ステップＳ１）。例えば、端末装置１の処理部は、端末装置１の記憶部に撮像画像の情報が記憶されている場合、端末装置１の記憶部に記憶されている撮像画像の情報を取得する。

【0014】

端末装置１の記憶部に記憶されている撮像画像の情報は、例えば、端末装置１の撮像部による撮像画像の情報、端末装置１の処理部によるスクリーンショット処理によって得られた撮像画像（以下、キャプチャ画像と記載する場合がある）の情報などである。

【0015】

つづいて、端末装置１は、ステップＳ１で取得した撮像画像の情報の特徴を利用者Ｕに提供情報を提供する前に事前に学習する（ステップＳ２）。ステップＳ２の処理において、端末装置１は、例えば、撮像画像の情報に基づいて、撮像画像に含まれる対象、撮像画像の撮像位置、および撮像画像の取得種別を撮像画像毎に判定し、判定した結果に基づいて、撮像画像の情報の特徴を学習する。

【0016】

端末装置１は、例えば、撮像画像に含まれる人（例えば、利用者Ｕ、利用者Ｕの家族、利用者Ｕの友人など）や物（例えば、食べ物、店舗、施設など）などを、撮像画像に含まれる対象として判定する。

【0017】

撮像画像の情報には、撮像画像の画像情報と撮像画像の付加情報とが含まれている。画像情報は、撮像画像そのものの情報であり、各画素の情報を含む。付加情報は、例えば、Ｅｘｉｆ（Exchangeable image file format）情報であり、撮像画像の撮像位置の情報、撮像画像の撮像日時の情報、撮像画像の撮像方向の情報、および撮像機器のメーカおよびモデルの情報などを含む。

【0018】

端末装置１は、撮像画像の付加情報に基づいて、撮像画像の撮像位置および撮像画像の取得種別を判定する。端末装置１は、撮像画像の付加情報に含まれる撮像機器のメーカおよびモデルの情報に基づいて、ステップＳ１で情報を取得した撮像画像が端末装置１の撮像部で得られた撮像画像であるか、端末装置１の処理部で得られたキャプチャ画像であるかなどを撮像画像の取得種別として判定する。

【0019】

そして、端末装置１は、判定した撮像画像に含まれる対象、撮像画像の撮像位置、および撮像画像の取得種別などに基づいて、撮像画像の情報の特徴を学習する。例えば、端末装置１は、利用者Ｕの行動パターンおよび利用者Ｕの属性の一方または両方を撮像画像の情報の特徴として学習する。

【0020】

利用者Ｕの行動パターンは、例えば、利用者Ｕがよくいく場所（例えば、店舗、施設、または地域）、利用者Ｕの通勤パターン（通勤の経路や時間帯・曜日など）、利用者Ｕの行動時の同行者（同行者の属性（例えば、子供や配偶者）や同行時間・曜日など）などであるが、これらに限定されない。利用者Ｕの属性は、例えば、利用者Ｕの性別、年代、家族、興味関心（例えば、好きな食べ物）などであるが、これらに限定されない。

【0021】

端末装置１は、例えば、行動パターン毎に判定条件を示す第１判定情報を有しており、第１判定情報に基づき、複数の行動パターンのうち判定条件を満たす行動パターンを利用者Ｕの行動パターンとして推定することで、撮像画像の情報の特徴を学習する。

【0022】

また、端末装置１は、例えば、属性毎に判定条件を示す第２判定情報を有しており、第２判定情報に基づき、複数の属性のうち判定条件を満たす属性を利用者Ｕの属性として推定することで、撮像画像の情報の特徴を学習する。

【0023】

撮像画像の情報の特徴は、撮像画像に含まれる対象（例えば、人や物体）そのものであってもよい。例えば、撮像画像にパンケーキの画像が含まれる場合、撮像画像の情報の特徴は、パンケーキであってもよい。また、撮像画像に特定店舗の画像が含まれる場合、撮像画像の情報の特徴は、特定店舗であってもよい。

【0024】

つづいて、利用者Ｕは、例えば、必要な情報が知りたい場合、知りたい情報を取得するための発話を行う（ステップＳ３）。端末装置１は、利用者Ｕからの発話を検索要求として受け付け、かかる検索要求に応じた検索対象を特定する（ステップＳ４）。

【0025】

端末装置１は、音声認識モデルとキーワード推定モデルとを有している。音声認識モデルおよびキーワード推定モデルは、例えば、機械学習によって事前に生成されたモデルである。端末装置１は、音声認識モデルを用いて利用者Ｕからの発話に対する音声認識を行い、キーワード推定モデルを用いて検索キーワードを推定する。

【0026】

例えば、端末装置１は、利用者Ｕからの発話の音声信号を音声認識モデルに入力し、音声認識モデルから出力されるテキストの情報を音声認識結果として得る。また、端末装置１は、音声認識結果をキーワード推定モデルに入力し、キーワード推定モデルから出力されるキーワードを検索キーワードとして得る。

【0027】

例えば、端末装置１は、利用者Ｕからの発話が「ガソリン」である場合、「ガソリンスタンド」を検索対象として特定する。また、端末装置１は、例えば、利用者Ｕからの発話が「おにぎり」である場合、「コンビニエンスストア」を検索対象として特定する。

【0028】

つづいて、端末装置１は、現在位置を検出する（ステップＳ５）。例えば、端末装置１の処理部は、端末装置１の位置検出部に端末装置１の現在位置を検出させる。端末装置１の位置検出部は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）における複数の測位衛星から送信される複数の測位信号を受信し、受信した複数の測位信号に基づいて、端末装置１の位置を検出する。端末装置１の処理部は、端末装置１の位置検出部によって検出された現在位置の情報を取得する。

【0029】

つづいて、端末装置１は、ステップＳ５で検出した現在位置の精度を低下させる（ステップＳ６）。例えば、ステップＳ５で検出した現在位置が現在地の緯度経度であり、緯度経度が小数第ｍ位までで示されるとする。ｍは整数である。この場合、端末装置１は、ステップＳ５で検出した現在位置である現在地の緯度経度を示す値における小数点以下の桁数を減らすことによって、ステップＳ５で検出した現在位置の精度を低下させる。

【0030】

例えば、端末装置１は、現在地の緯度経度を示す値を小数第ｋ位（ｍ＞ｋ）の値とすることで、ステップＳ５で検出した現在位置の精度を低下させる。ｋは整数である。例えば、端末装置１は、ｋ＝２などとすることで、ステップＳ５で検出した現在位置をキロメートル単位程度の値に変換することができる。

【0031】

このように、端末装置１は、精度を低下させた現在位置の情報を情報提供装置２に送信することから、情報提供装置２側で利用者Ｕは具体的な現在位置が把握される可能性を回避することができる。そのため、端末装置１は、自己の具体的な現在位置を知られたくない利用者Ｕのニーズに応えることができる。以下において、ステップＳ６で精度を低下させた現在位置を低精度位置情報と記載する場合がある。

【0032】

また、端末装置１は、例えば、利用者Ｕのコンテキストに基づいて、現在位置の精度の低下度合いを変更することもできる。利用者Ｕのコンテキストは、例えば、後述するように、利用者Ｕの移動状態である。利用者Ｕの移動状態は、利用者Ｕの移動方向、利用者Ｕの移動速度、利用者Ｕの現在位置などである。

【0033】

ステップＳ６において、端末装置１は、例えば、利用者Ｕの移動速度が速いほど現在位置の精度を低下させたり、利用者Ｕの移動方向に応じた低下度合いで現在位置の精度を低下させたりすることができる。また、端末装置１は、ステップＳ６において、利用者Ｕの移動手段が電車である場合、利用者Ｕの移動手段が自動車である場合に比べて、高い低化度合いで現在位置の精度を低下させることができる。

【0034】

また、端末装置１は、例えば、ステップＳ４で特定した検索対象に基づいて、現在位置の精度の低下度合いを変更することもできる。例えば、端末装置１は、ステップＳ４で特定した検索対象に応じた低下度合いで、ステップＳ５で検出した現在位置の精度を低下させる。

【0035】

例えば、端末装置１は、検索対象の種別に応じた低下度合いであり、例えば、検索対象が「ガソリンスタンド」である場合と、検索対象が「コンビニエンスストア」である場合とで、現在位置の精度の低下度合いを変更することができる。

【0036】

端末装置１は、検索対象と低下度合いとを関連付けた情報を検索対象毎に有しており、ステップＳ４で特定した検索対象に関連付けられた低下度合いで現在位置の精度を低下させる。

【0037】

つづいて、端末装置１は、ステップＳ６で精度を低下させた現在位置である低精度位置情報を示す情報を含む情報送信要求を情報提供装置２に送信する（ステップＳ７）。

【0038】

つづいて、情報提供装置２は、端末装置１から情報送信要求を受信した場合、受信した情報送信要求に含まれる低精度位置情報に基づいて、利用者Ｕへの提案候補の情報である提案候補情報を複数含む提供情報を端末装置１に送信する（ステップＳ８）。

【0039】

情報提供装置２は、例えば、情報送信要求に含まれる低精度位置情報に基づいて、低精度位置情報で示される位置を中心として予め定められた範囲にある場所（例えば、店舗や施設）の情報を利用者Ｕへの提案候補の情報として決定する。予め定められた範囲は、例えば、低精度位置情報を中心として数キロメートルまでの範囲または十数キロメートルまでの範囲であるが、かかる例に限定されない。

【0040】

利用者Ｕへの提案候補は、例えば、場所種別「ガソリンスタンド」の店舗、場所種別「コンビニエンスストア」の店舗、場所種別「飲食店」の店舗、場所種別「駐車場」の場所、場所種別「公園」の店舗、場所種別「ホームセンター」の店舗、場所種別「複合商業施設」の施設などといった種々の場所が含まれる。

【0041】

情報提供装置２は、決定した利用者Ｕへの提案候補の情報である提案候補情報を複数含む提供情報を端末装置１に送信する。提供情報には、例えば、場所種別毎の場所リストの情報が含まれる。例えば、場所種別「ガソリンスタンド」の店舗リスト、場所種別「コンビニエンスストア」の店舗リスト、場所種別「飲食店」の店舗リストなどの種々の場所リストを含む。

【0042】

つづいて、端末装置１は、情報提供装置２から送信される提供情報を受信した場合、かかる提供情報に含まれる複数の場所リストのうち、ステップＳ４で特定した検索対象に対応する場所リストを選択する（ステップＳ９）。

【0043】

例えば、端末装置１は、提供情報に含まれる複数の場所リストのうち、ステップＳ４で特定した検索対象に対応する情報を含む場所リストを選択する。例えば、端末装置１は、ステップＳ４で特定した検索対象が店舗種別「ガソリンスタンド」である場合、店舗種別「ガソリンスタンド」の店舗リストを選択する。また、端末装置１は、ステップＳ４で特定した検索対象が店舗種別「飲食店」である場合、店舗種別「飲食店」の店舗リストを選択する。

【0044】

つづいて、端末装置１は、ステップＳ９で選択した場所リストに含まれる場所の情報のうち特定条件を満たす場所の情報を提案対象の情報である提案情報として選択する（ステップＳ１０）。特定条件を満たす場所は、例えば、利用者Ｕのコンテキストに応じた場所、またはステップＳ２で学習した撮像画像の情報の特徴に応じた場所などである。

【0045】

利用者Ｕのコンテキストは、例えば、利用者Ｕの移動状態、推定される利用者Ｕの移動経路の混雑状態、推定される利用者Ｕの移動経路の天候状態などである。利用者Ｕの移動状態は、上述したように、利用者Ｕの移動方向、利用者Ｕの移動速度、利用者Ｕの現在位置、利用者Ｕの移動手段、利用者Ｕの同伴者などを含む。

【0046】

利用者Ｕの移動状態は、例えば、端末装置１に設けられた位置検出部などのセンサによる検出結果に応じて判定される。例えば、端末装置１は、位置検出部で検出された利用者Ｕの位置の変化に基づいて、利用者Ｕの移動方向、利用者Ｕの移動速度、利用者Ｕの移動手段、利用者Ｕの同伴者を判定する。

【0047】

利用者Ｕの移動手段は、例えば、徒歩、自転車、自動車などであり、端末装置１は、例えば、利用者Ｕの移動速度に基づいて、利用者Ｕの移動手段を判定する。また、利用者Ｕの同伴者は、例えば、利用者Ｕの子供であり、端末装置１は、例えば、利用者Ｕの移動速度が通常よりも遅い場合、利用者Ｕの同伴者が利用者Ｕの子供であると判定する。

【0048】

また、端末装置１は、位置検出部で検出された利用者Ｕの現在位置に基づいて、推定される利用者Ｕの移動経路の混雑状態や推定される利用者Ｕの移動経路の天候状態を、例えば、外部装置から取得することができる。また、端末装置１は、利用者Ｕの移動状態から、利用者Ｕが通勤中である状態であるか、利用者Ｕがショッピング中である状態であるか、利用者Ｕが旅行中である状態であるかなどを、利用者Ｕのコンテキストとして判定することもできる。

【0049】

端末装置１は、例えば、ステップＳ４で特定した検索対象に対応する情報を含む場所リストで示される複数の場所の情報のうち、コンテキストに応じた場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。例えば、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置からコンテキストに応じた範囲内にある場所の情報を提案対象の情報として選択する。

【0050】

例えば、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置を中心として利用者Ｕの移動方向の範囲を利用者Ｕの移動方向と反対方向の範囲よりも遠い位置までの範囲を、コンテキストに応じた範囲とすることができる。これにより、端末装置１は、利用者Ｕのコンテキストに適した範囲の場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。

【0051】

また、端末装置１は、コンテキストに応じた範囲を、利用者Ｕの移動速度が速いほど広くすることができる。これにより、端末装置１は、利用者Ｕのコンテキストに適した範囲の場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。

【0052】

また、端末装置１は、利用者Ｕの移動手段が自動車である場合、利用者Ｕの移動方向の左側の範囲を、コンテキストに応じた範囲とすることもできる。これにより、端末装置１は、利用者Ｕが入りやすい場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。

【0053】

また、端末装置１は、利用者Ｕの移動手段が電車である場合、利用者Ｕの移動方向から電車の進行方向を判定し、進行方向にある駅を中心とした予め定められた範囲をコンテキストに応じた範囲とすることもできる。

【0054】

また、端末装置１は、コンテキストに応じた種別の場所の情報を提案対象の情報として選択することもできる。端末装置１は、例えば、利用者Ｕの現在位置、移動速度、移動方向、および移動手段のうちの１以上に応じた種別の場所の情報を提案対象の情報として選択する。例えば、端末装置１は、利用者Ｕの移動手段が徒歩か、自動車か、電車かによって互いに異なる種別の場所の情報を提案対象の情報として選択定する。コンテキストに応じた種別の場所は、例えば、利用者Ｕの現在位置から徒歩で行きやすい場所、利用者Ｕの現在位置から自動車で行きやすい場所、利用者Ｕの現在位置から電車で行きやすい場所などである。

【0055】

また、端末装置１は、検索対象が飲食店であり、ステップＳ９において飲食店の店舗リストが選択された場合において、利用者Ｕの現在位置がマンションの高層階であれば例えば、飲食物のデリバリーが可能な飲食店の情報を提案対象の情報として選択する。

【0056】

また、端末装置１は、検索対象が飲食店であり、ステップＳ９においてシューズショップの店舗リストが選択された場合において、利用者Ｕの移動手段が徒歩であれば、例えば、スニーカーの販売店の情報を提案対象の情報として選択する。

【0057】

また、端末装置１は、ステップＳ９で選択した場所リストに含まれる場所の情報のうち、ステップＳ２で学習した撮像画像の情報の特徴に応じた場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。

【0058】

例えば、端末装置１は、ステップＳ２で学習した撮像画像の情報の特徴が店舗や施設であって、撮像画像の情報がキャプチャ画像の情報である場合、ステップＳ９で選択した場所リストに含まれる場所の情報のうち、撮像画像の情報の特徴として学習された店舗や施設の情報を提案対象の情報として選択することができる。

【0059】

撮像画像の情報がキャプチャ画像の情報である場合、キャプチャ画像に含まれる店舗や施設は、利用者Ｕが訪問したい店舗や施設である可能性が高いと推定されることから、端末装置１は、適切な提案対象を選択することができる。

【0060】

また、端末装置１は、撮像画像の情報が端末装置１の撮像部によって撮像された撮像画像の情報であって、ステップＳ２で学習した撮像画像の情報の特徴が店舗や施設である場合、かかる店舗や施設とは異なる店舗や施設であって利用者Ｕが訪問していないと推定される店舗や施設を提案対象として選択する。撮像画像の情報の特徴が店舗や施設は、撮像画像の情報の特徴に対応する場所の一例である。

【0061】

また、端末装置１は、ステップＳ２で学習した撮像画像の情報の特徴が、利用者Ｕの行動パターンである場合、利用者Ｕの行動パターンに応じた場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。行動パターンは、例えば、行動内容、行動時間・曜日、行動地域、同伴者などで規定される。

【0062】

例えば、学習した利用者Ｕの行動パターンが子連れでランチを食べるパターンであり、現在の状況（時間帯、曜日、地域など）が子連れでランチを食べる状況（時間帯、曜日、地域など）と同じまたは近づいているとする。この場合、端末装置１は、ステップＳ９で選択した場所リストが飲食店の店舗リストであれば、飲食店の店舗リストに含まれる複数の店舗のうち子連れで気楽に来店できる店舗を提案対象として選択する。

【0063】

また、端末装置１は、利用者Ｕが特定の行動（例えば、トイレにいく、たばこを吸う、水を飲むなど）をするタイミングと同じまたは当該タイミングに近づいている場合、ステップＳ９で選択した場所リストで示される複数の場所の情報のうち特定の行動ができる場所の情報を提案対象の情報として選択する。

【0064】

また、端末装置１は、学習した利用者Ｕの属性が利用者Ｕの好きな食べ物であり、ステップＳ９で選択した場所リストが飲食店の店舗リストであれば、飲食店の店舗リストに含まれる複数の店舗のうち利用者Ｕの好きな食べ物を提供している店舗を提案対象として選択する。

【0065】

また、端末装置１は、学習した利用者Ｕの属性が２０代の男子学生であり、ステップＳ９で選択した場所リストが飲食店の店舗リストであれば、飲食店の店舗リストに含まれる複数の店舗のうち、２０代の男子学生に人気がある店舗を提案対象として選択する。

【0066】

端末装置１は、利用者Ｕのコンテキストに応じた場所の情報と撮像画像の情報の特徴に応じた場所の情報とをそれぞれ提案対象の情報として選択することができる。また、端末装置１は、利用者Ｕのコンテキストに応じた場所の情報がない場合に、撮像画像の情報の特徴に応じた場所の情報を提案対象の情報として選択したり、撮像画像の情報の特徴に応じた場所の情報がない場合に、利用者Ｕのコンテキストに応じた場所の情報を提案対象の情報として選択したりすることもできる。

【0067】

つづいて、端末装置１は、ステップＳ１０で選択した提案対象の情報を提案情報として利用者Ｕに提供する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、端末装置１は、提案情報を音声として出力したり、提案情報を文字や画像として出力したりする。

【0068】

このように、端末装置１は、位置検出部によって検出された現在位置の精度を低下させた位置の情報である位置情報を用いて現在位置の周辺に位置する複数の場所（店舗や施設）のリストである場所リスト（店舗リストや施設リスト）を情報提供装置２（外部装置の一例）から取得する。これにより、端末装置１は、情報提供装置２側に利用者Ｕの具体的な位置の特定を困難とすることができ、自己の具体的な現在位置を知られたくない利用者Ｕのニーズに応えることができる。

【0069】

また、端末装置１は、利用者Ｕのコンテキストに基づいて、場所リストに含まれる複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報を選択し、選択した１以上の店舗の情報を利用者Ｕに提供する。これにより、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置に応じた情報であって利用者Ｕにより適した情報を提供することができる。

【0070】

また、端末装置１は、撮像画像の情報の特徴を学習し、複数の提案候補情報のうち学習した撮像画像の情報の特徴に応じた提案候補情報を提案情報として選択し、選択した提案情報を利用者Ｕに提供する。これにより、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置に応じた情報であって利用者Ｕにより適した情報を提供することができる。

【0071】

〔２．情報処理システムの構成〕
図２は、実施形態に係る端末装置１が含まれる情報処理システムの構成の一例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１００は、端末装置１と、情報提供装置２とを備える。

【0072】

端末装置１と情報提供装置２とは、ネットワークＮに接続されており、ネットワークＮを介して互いに情報の送受信が可能である。ネットワークＮは、例えば、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）を含むネットワークである。なお、ネットワークＮは、例えば、４Ｇ（4th Generation）または５Ｇ（5th Generation）などの移動体通信システムなどを含む構成であるが、かかる例に限定されない。

【0073】

各端末装置１は、情報提供装置２によって提供されるサービスを利用する利用者Ｕによって操作される端末装置であり、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、またはスマートフォンなどである。なお、端末装置１は、上記例に限定されなくともよく、例えば、スマートウォッチ、またはウェアラブルデバイス（Wearable Device）であってもよい。

【0074】

情報提供装置２は、各種情報を提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、情報提供装置２は、検索サーバであり、端末装置１から送信される検索要求に基づく検索処理を行い、かかる検索処理の結果を示す検索結果を端末装置１に送信することによって、検索要求に応じた情報を提供する。

【0075】

また、情報提供装置２は、電子商店街や、インターネットショッピングや、フリーマーケットサイトや、オークションサイトや、旅行または飲食店などの予約サイトや、クレジットカード契約サイトや、金融商品提供サイトなどにおける取引対象に関する情報を提供することもできる。

【0076】

〔３．端末装置１〕
図３は、実施形態に係る端末装置１の構成の一例を示す図である。図３に示すように、実施形態に係る端末装置１は、通信部１０と、表示部１１と、操作部１２と、音声入力部１３と、音声出力部１４と、撮像部１５と、センサ部１６と、記憶部１７と、処理部１８とを備える。

【0077】

〔３．１．通信部１０〕
通信部１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報提供装置２との間で情報の送受信を行う。

【0078】

〔３．２．表示部１１〕
表示部１１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどである。

【0079】

〔３．３．操作部１２〕
操作部１２は、例えば、文字、数字、およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボード、マウス、および電源ボタンなどを含む。表示部１１がタッチパネルディスプレイの表示装置である場合、操作部１２はタッチパネルを含んでいてもよい。

【0080】

〔３．４．音声入力部１３〕
音声入力部１３は、利用者Ｕが発した音声の信号である音声信号をデジタル信号に変換し、変換したデジタル信号である音声デジタル信号を処理部１８に音声情報として出力する。音声入力部１３は、例えば、マイクロホンと、マイクロホンから出力される電気的なアナログ信号である音声信号をデジタル信号に変換するＡＤ（Analog to Digital）変換器とを含む。

【0081】

〔３．５．音声出力部１４〕
音声出力部１４は、例えば、処理部１８から出力される音声情報であるデジタル音声信号をアナログ音声信号に変換するＤＡ（Digital to Analog）変換器と、ＤＡ変換器から出力されるアナログ音声信号を音に変換して出力するスピーカとを備える。

【0082】

〔３．６．撮像部１５〕
撮像部１５は、被写体を撮影する画像センサ（カメラ）である。例えば、撮像部１５は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサやＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサなどである。なお、撮像部１５は、内蔵カメラに限らず、端末装置１と通信可能なワイヤレスカメラや、Ｗｅｂカメラなどの外付けカメラであってもよい。

【0083】

〔３．７．センサ部１６〕
センサ部１６は、位置検出部２０およびジャイロセンサ２１などを備える。位置検出部２０は、例えば、利用者Ｕの現在位置である端末装置１の位置を検出し、検出した利用者Ｕの現在位置を示す情報を処理部１８に出力する。位置検出部２０は、ＧＮＳＳにおける複数の測位衛星から送信される複数の測位信号を受信し、受信した複数の測位信号に基づいて、利用者Ｕの現在位置を検出する。

【0084】

ジャイロセンサ２１は、端末装置１の傾きおよび回転などの姿勢を検出するセンサである。なお、センサ部１６は、加速度センサ、地磁気センサ、照度センサ、および気圧センサなども含む。加速度センサは、端末装置１の加速度を検出するセンサである。地磁気センサは、地磁気を検出するセンサである。照度センサは、端末装置１の周囲の明暗を示す照度を検出するセンサである。気圧センサは、端末装置１の周囲の気圧を検出するセンサである。

【0085】

〔３．８．記憶部１７〕
記憶部１７は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。

【0086】

記憶部１７には、各種の情報が記憶される。例えば、記憶部１７には、撮像部１５によって撮像された画像である撮像画像の情報、処理部１８によるスクリーンショット処理によって得られた撮像画像であるキャプチャ画像の情報などが含まれる。

【0087】

また、記憶部１７には、情報提供装置２または他の外部装置などから送信されネットワークＮおよび通信部１０を介して処理部１８によって取得された情報などが記憶される。情報提供装置２または他の外部装置などから取得される情報には、例えば、利用者Ｕが外部ストレージに保存した撮像画像の情報なども含まれる。

【0088】

また、記憶部１７には、処理部１８によって学習された撮像画像の情報の特徴を示す特徴情報、センサ部１６で検出された情報、および利用者Ｕの発話に対応する音声情報およびテキスト情報なども記憶される。

【0089】

〔３．９．処理部１８〕
処理部１８は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、端末装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。

【0090】

また、処理部１８は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現されてもよい。処理部１８は、取得部３０と、学習部３１と、受付部３２と、特定部３３と、判定部３４と、選択部３５と、提供部３６とを備える。

【0091】

〔３．９．１．取得部３０〕
取得部３０は、各種情報を取得する。取得部３０は、記憶部１７から各種の情報を取得する。取得部３０は、センサ部１６による検出結果を取得し、取得した検出結果を記憶部１７に記憶させる。

【0092】

取得部３０は、通信部１０を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信することができる。取得部３０は、外部の情報処理装置から受信した各種情報を記憶部１７に記憶させる。

【0093】

また、取得部３０は、通信部１０およびネットワークＮを介して、情報送信要求を情報提供装置２に送信し、情報送信要求に応じて情報提供装置２から送信される提供情報を、ネットワークＮおよび通信部１０を介して、受信する。情報送信要求は、位置検出部２０によって検出された現在位置の精度を低下させた位置の情報である位置情報を含む。

【0094】

図４は、実施形態に係る端末装置１の取得部３０の構成の一例を示す図である。図４に示すように、取得部３０は、画像情報取得部４０と、提供情報取得部４１とを備える。画像情報取得部４０は、撮像画像の情報を取得する。例えば、画像情報取得部４０は、記憶部１７に記憶されている撮像画像の情報を取得する。

【0095】

記憶部１７に記憶されている撮像画像の情報は、例えば、撮像部１５による撮像画像の情報、処理部１８によるスクリーンショット処理によって得られた撮像画像であるキャプチャ画像の情報などであるが、端末装置１にインストールされているアプリケーション（例えば、ＳＮＳ（Social Networking Service）アプリケーション）などで得られた撮像画像の情報であってもよい。

【0096】

提供情報取得部４１は、通信部１０およびネットワークＮを介して、情報送信要求を情報提供装置２に送信し、情報送信要求に応じて情報提供装置２から送信される提供情報を、ネットワークＮおよび通信部１０を介して、受信する。

【0097】

提供情報取得部４１は、位置検出部２０によって検出された現在位置の精度を低下させた位置の情報である低精度位置情報を生成し、生成した低精度位置情報を含む情報送信要求を情報提供装置２に送信する。情報提供装置２は、端末装置１から情報送信要求を受信した場合、受信した情報送信要求に含まれる低精度位置情報に基づいて、利用者Ｕへの提案候補の情報である提案候補情報を複数含む提供情報を端末装置１に送信する。

【0098】

例えば、提供情報取得部４１は、位置検出部２０によって検出された現在位置が現在地の緯度経度であり、緯度経度が小数第ｍ位までで示されるとする。ｍは整数である。この場合、提供情報取得部４１は、位置検出部２０によって検出された現在地の緯度経度を示す値における小数点以下の桁数を減らすことによって、位置検出部２０によって検出された現在位置の精度を低下させる。

【0099】

例えば、提供情報取得部４１は、現在地の緯度経度を示す値を小数第ｋ位（ｍ＞ｋ）までの値とすることで、位置検出部２０によって検出された現在位置の精度を低下させる。ｋは整数である。提供情報取得部４１は、例えば、ｋ＝２などとすることで、位置検出部２０によって検出された現在位置をキロメートル単位程度の値に変換することができる。

【0100】

このように、提供情報取得部４１は、精度を低下させた現在位置の情報である低精度位置情報を含む情報送信要求を情報提供装置２に送信することから、情報提供装置２側で利用者Ｕは具体的な現在位置が把握される可能性を回避することができる。そのため、端末装置１は、自己の具体的な現在位置を知られたくない利用者Ｕのニーズに応えることができる。

【0101】

情報提供装置２は、例えば、情報送信要求に含まれる低精度位置情報に基づいて、低精度位置情報で示される位置を中心として予め定められた範囲にある場所（例えば、店舗や施設）の情報を利用者Ｕへの提案候補の情報として決定する。予め定められた範囲は、例えば、低精度位置情報を中心として数キロメートルまでの範囲または十数キロメートルまでの範囲であるが、かかる例に限定されない。

【0102】

利用者Ｕへの提案候補は、例えば、場所種別「ガソリンスタンド」の店舗、場所種別「コンビニエンスストア」の店舗、場所種別「飲食店」の店舗、場所種別「駐車場」の場所、場所種別「公園」の店舗、場所種別「ホームセンター」の店舗、場所種別「複合商業施設」の施設などといった種々の場所が含まれる。

【0103】

情報提供装置２は、決定した利用者Ｕへの提案候補の情報である提案候補情報を複数含む提供情報を端末装置１に送信する。提供情報には、場所種別毎の場所リストの情報が含まれる。例えば、場所種別「ガソリンスタンド」の店舗リスト、場所種別「コンビニエンスストア」の店舗リスト、場所種別「飲食店」の店舗リストなどの種々の場所リストを含む。

【0104】

提供情報取得部４１は、例えば、判定部３４によって判定された利用者Ｕのコンテキストおよび特定部３３によって特定された検索対象のうちの少なくとも１つに基づいて、位置検出部２０によって検出された現在位置の精度を低下させることができる。

【0105】

例えば、提供情報取得部４１は、利用者Ｕのコンテキストに基づいて、位置検出部２０によって検出された現在位置の精度の低下度合いを変更する。利用者Ｕのコンテキストは、例えば、後述するように、利用者Ｕの移動状態である。利用者Ｕの移動状態は、利用者Ｕの移動方向、利用者Ｕの移動速度、利用者Ｕの現在位置などである。

【0106】

提供情報取得部４１は、例えば、利用者Ｕの移動速度が速いほど現在位置の精度を低下させたり、利用者Ｕの移動方向に応じた低下度合いで現在位置の精度を低下させたりすることができる。また、提供情報取得部４１は、利用者Ｕの移動手段が電車である場合、利用者Ｕの移動手段が自動車である場合に比べて、高い低化度合いで現在位置の精度を低下させることができる。

【0107】

また、提供情報取得部４１は、特定部３３によって特定された検索対象に基づいて、位置検出部２０によって検出された現在位置の精度の低下度合いを変更することもできる。例えば、提供情報取得部４１は、特定部３３によって特定された検索対象に応じた低下度合いで、位置検出部２０によって検出された現在位置の精度を低下させる。

【0108】

提供情報取得部４１は、検索対象と低下度合いとを関連付けた情報を検索対象毎に有しており、特定部３３によって特定された検索対象に関連付けられた低下度合いで現在位置の精度を低下させる。

【0109】

提供情報取得部４１は、例えば、検索対象が「ガソリンスタンド」である場合と、検索対象が「コンビニエンスストア」である場合とで、位置検出部２０によって検出された現在位置の精度の低下度合いを変更することができる。

【0110】

また、提供情報取得部４１は、利用者Ｕのコンテキストと検索対象との組み合わせ毎の低下度合いを示す情報を有し、判定部３４によって判定された利用者Ｕのコンテキストと特定部３３によって特定された検索対象との組み合わせに対応する低下度合いで現在位置の精度を低下させることもできる。

【0111】

〔３．９．２．学習部３１〕
学習部３１は、画像情報取得部４０によって取得された撮像画像の情報の特徴を利用者Ｕに提供情報を提供する前に事前に学習する。以下において、撮像画像の情報の特徴を画像情報特徴と記載する場合がある。

【0112】

例えば、学習部３１は、画像情報取得部４０によって取得された撮像画像の情報に基づいて、撮像画像に含まれる対象、撮像画像の撮像位置、および撮像画像の取得種別を判定し、判定した結果に基づいて、画像情報特徴を学習する。

【0113】

学習部３１は、例えば、撮像画像に含まれる人（例えば、利用者Ｕ、利用者Ｕの家族、利用者Ｕの友人など）や物（例えば、食べ物、店舗、施設など）などを、撮像画像に含まれる対象として判定する。

【0114】

撮像画像の情報は、例えば、拡張子が「ＪＰＥＧ」、「ＨＥＩＣ」、「ｍｐ４」などの形式のファイル情報であり、撮像画像の画像情報と撮像画像の付加情報とを含む。画像情報は、撮像画像そのものの情報であり、各画素の情報を含む。付加情報は、例えば、Ｅｘｉｆ情報であり、撮像画像の撮像位置の情報、撮像画像の撮像日時の情報、撮像画像の撮像方向の情報、および撮像機器のメーカおよびモデルの情報などを含む。

【0115】

学習部３１は、撮像画像の付加情報に基づいて、撮像画像の撮像位置および撮像画像の取得種別を判定する。学習部３１は、撮像画像の付加情報に含まれる撮像機器のメーカおよびモデルの情報に基づいて、画像情報取得部４０によって情報が取得された撮像画像が撮像部１５で得られた撮像画像であるか、処理部１８で得られたキャプチャ画像であるかなどを撮像画像の取得種別として判定する。

【0116】

そして、学習部３１は、判定した撮像画像に含まれる対象、撮像画像の撮像位置、および撮像画像の取得種別などに基づいて、画像情報特徴を学習する。例えば、学習部３１は、利用者Ｕの行動パターンおよび利用者Ｕの属性の一方または両方を画像情報特徴として学習する。

【0117】

利用者Ｕの行動パターンは、例えば、利用者Ｕがよくいく場所（例えば、店舗、施設、または地域）、利用者Ｕの通勤パターン（通勤の経路や時間帯・曜日など）、利用者Ｕの行動時の同行者（同行者の属性（例えば、子供や配偶者）や同行時間・曜日など）などであるが、これらに限定されない。利用者Ｕの属性は、例えば、利用者Ｕの性別、年代、家族、興味関心（例えば、好きな食べ物）などであるが、これらに限定されない。

【0118】

学習部３１は、例えば、行動パターン毎に判定条件を示す第１判定情報を有しており、第１判定情報に基づき、複数の行動パターンのうち判定条件を満たす行動パターンを利用者Ｕの行動パターンとして推定することで、画像情報特徴を学習する。

【0119】

また、学習部３１は、例えば、属性毎に判定条件を示す第２判定情報を有しており、第２判定情報に基づき、複数の属性のうち判定条件を満たす属性を利用者Ｕの属性として推定することで、画像情報特徴を学習する。

【0120】

学習部３１は、例えば、撮像画像の情報を入力とし、利用者Ｕの行動パターンおよび属性を示す情報を出力とする学習モデルを有しており、かかる学習モデルを用いて、利用者Ｕの行動パターンおよび利用者Ｕの属性を推定することで、画像情報特徴を学習することもできる。

【0121】

学習モデルは、例えば、畳み込みニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成される。なお、かかる例に限定されず、学習モデルは、ニューラルネットワークに代えて、線形回帰、非線形回帰、ロジスティック回帰、またはサポートベクタマシンといった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。

【0122】

なお、画像情報特徴は、撮像画像に含まれる対象（例えば、人や物体）そのものであってもよい。例えば、撮像画像にパンケーキの画像が含まれる場合、画像情報特徴は、パンケーキであってもよい。また、撮像画像に特定店舗の画像が含まれる場合、画像情報特徴は、特定店舗であってもよい。

【0123】

〔３．９．３．受付部３２〕
受付部３２は、利用者Ｕによる検索要求を受け付ける。例えば、受付部３２は、利用者Ｕからの発話を検索要求として受け付ける。また、受付部３２は、利用者Ｕによる操作部１２への操作が検索対象を指定する操作である場合に、かかる操作を検索要求として受け付ける。

【0124】

受付部３２は、音声入力部１３から出力される音声情報に基づいて、利用者Ｕの発話を受け付ける。例えば、受付部３２は、利用者Ｕが操作部１２を用いて特定操作を行った場合に、その後に行われる利用者Ｕの発話を受け付ける。

【0125】

また、受付部３２は、利用者Ｕが特定のキーワードを発話した場合に、その後に行われる利用者Ｕの発話を受け付けることもできる。利用者Ｕが特定のキーワードを発話したか否かは、音声入力部１３から出力される音声情報に対する音声認識によって判定される。

【0126】

受付部３２は、利用者Ｕの発話によって音声入力部１３から出力される音声情報をテキスト情報に変換する音声認識機能を有している。音声認識機能は、音声認識モデルを用いて実行される。受付部３２は、利用者Ｕの発話によって音声入力部１３から出力される音声情報を音声認識モデルに入力し、音声認識モデルから出力されるテキスト情報を音声認識結果として得る。

【0127】

〔３．９．４．特定部３３〕
特定部３３は、受付部３２によって受け付けられた検索要求に基づいて、検索対象を特定する。特定部３３は、受付部３２によって得られた音声認識結果に基づいて、検索対象を特定する。

【0128】

特定部３３は、キーワード推定モデルを有しており、受付部３２によって得られた音声認識結果であるテキスト情報をキーワード推定モデルに入力し、キーワード推定モデルから出力されるキーワードを検索キーワードとして得る。

【0129】

例えば、特定部３３は、利用者Ｕからの発話が「ガソリン」である場合、「ガソリンスタンド」を検索対象として特定する。また、特定部３３は、例えば、利用者Ｕからの発話が「おにぎり」である場合、「コンビニエンスストア」を検索対象として特定する。

【0130】

なお、特定部３３は、受付部３２によって得られた音声認識結果であるテキスト情報をそのまま検索対象とすることもできる。

【0131】

特定部３３は、受付部３２によって受け付けられた音声に基づいて、利用者Ｕの属性を特定することもできる。特定部３３は、例えば、利用者Ｕの発話によって音声入力部１３から出力される音声情報から利用者Ｕの属性を特定する属性特定機能を有しており、受付部３２によって受け付けられた音声に基づいて、利用者Ｕの属性を特定する。

【0132】

例えば、特定部３３は、受付部３２によって受け付けられた音声の周波数から利用者Ｕの性別、年代などを特定する。特定部３３は、例えば、属性特定モデルを有しており、利用者Ｕの発話によって音声入力部１３から出力される音声情報を属性特定モデルに入力し、属性特定モデルから出力される利用者Ｕの属性の特定結果を得る。

【0133】

また、特定部３３は、センサ部１６によって検出された利用者Ｕの歩数と利用者Ｕの移動距離に基づいて、利用者Ｕの歩幅を判定し、判定した利用者Ｕの歩幅に基づいて、利用者Ｕの性別や年齢を特定することもできる。

【0134】

〔３．９．５．判定部３４〕
判定部３４は、センサ部１６による検出結果に基づいて、利用者Ｕのコンテキストを判定する。

【0135】

利用者Ｕのコンテキストは、例えば、利用者Ｕの移動状態、推定される利用者Ｕの移動経路の混雑状態、推定される利用者Ｕの移動経路の天候状態などである。利用者Ｕの移動状態は、上述したように、利用者Ｕの移動方向、利用者Ｕの移動速度、利用者Ｕの現在位置、利用者Ｕの移動手段、利用者Ｕの同伴者などを含む。

【0136】

利用者Ｕの移動状態は、センサ部１６による検出結果に応じて判定される。例えば、判定部３４は、位置検出部２０で検出された利用者Ｕの位置の変化に基づいて、利用者Ｕの移動方向、利用者Ｕの移動速度、利用者Ｕの移動手段、利用者Ｕの同伴者を判定する。

【0137】

利用者Ｕの移動手段は、例えば、徒歩、自転車、自動車などであり、判定部３４は、例えば、利用者Ｕの移動速度に基づいて、利用者Ｕの移動手段を判定する。また、利用者Ｕの同伴者は、例えば、利用者Ｕの子供であり、判定部３４は、例えば、利用者Ｕの移動速度が通常よりも遅い場合、利用者Ｕの同伴者が利用者Ｕの子供であると判定する。

【0138】

また、判定部３４は、位置検出部２０で検出された利用者Ｕの現在位置に基づいて、推定される利用者Ｕの移動経路の混雑状態や推定される利用者Ｕの移動経路の天候状態を、例えば、外部装置から取得することができる。また、判定部３４は、利用者Ｕの移動状態から、利用者Ｕが通勤中である状態であるか、利用者Ｕがショッピング中である状態であるか、利用者Ｕが旅行中である状態であるかなどを、利用者Ｕのコンテキストとして判定することもできる。

【0139】

また、判定部３４は、位置検出部２０に代えてまたは加えて、ジャイロセンサ２１、加速度センサ、地磁気センサ、照度センサ、および気圧センサうちの少なくとも１つに基づいて、利用者Ｕのコンテキストを判定することもできる。

【0140】

例えば、判定部３４は、位置検出部２０による検出結果と照度センサによる検出結果とに基づいて、利用者Ｕの移動手段が自動車であり、トンネルを走行中であると判定することができる。

【0141】

また、判定部３４は、例えば、位置検出部２０による検出結果と気圧センサによる検出結果に基づいて、利用者Ｕの現在位置がマンションの位置であり、気圧センサで検出される気圧が高い場合、利用者Ｕがマンションの高層階に位置すると判定することができる。

【0142】

〔３．９．６．選択部３５〕
選択部３５は、提供情報取得部４１によって取得された提供情報に含まれる複数の提案候補情報のうち、特定部３３によって特定された検索対象に対応する場所の情報である提案候補情報を選択する。提案候補情報は、例えば、場所リストである。

【0143】

例えば、選択部３５は、提供情報に含まれる複数の提案候補情報のうち、特定部３３によって特定された検索対象に対応する情報を含む場所リストを選択する。例えば、特定部３３によって特定された検索対象が店舗種別「ガソリンスタンド」である場合、選択部３５は、店舗種別「ガソリンスタンド」の店舗リストを選択する。また、選択部３５は、特定部３３によって特定された検索対象が店舗種別「飲食店」である場合、店舗種別「飲食店」の店舗リストを選択する。

【0144】

選択部３５は、特定部３３によって特定された検索対象に基づいて選択した場所リストである選択場所リストの中から、判定部３４によって判定された利用者Ｕのコンテキスト、特定部３３によって特定された利用者Ｕの属性、および学習部３１によって学習された画像情報特徴のうちの少なくとも１つを用いて、１以上の場所の情報を提案情報として選択する。

【0145】

例えば、選択部３５は、判定部３４によって判定された利用者Ｕのコンテキストに基づいて、選択店舗リストに含まれる複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報を選択する。例えば、選択部３５は、現在位置からコンテキストに応じた範囲内にある１以上の場所の情報を選択店舗リストに含まれる複数の場所の情報の中から選択する。

【0146】

例えば、選択部３５は、利用者Ｕの現在位置を中心として利用者Ｕの移動方向の範囲を利用者Ｕの移動方向と反対方向の範囲よりも遠い位置までの範囲を、コンテキストに応じた範囲とすることができる。これにより、選択部３５は、利用者Ｕのコンテキストに適した範囲の場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。

【0147】

また、選択部３５は、コンテキストに応じた範囲を、利用者Ｕの移動速度が速いほど広くすることができる。これにより、選択部３５は、利用者Ｕのコンテキストに適した範囲の場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。

【0148】

また、選択部３５は、利用者Ｕの移動手段が自動車である場合、利用者Ｕの移動方向の左側の範囲を、コンテキストに応じた範囲とすることもできる。これにより、選択部３５は、利用者Ｕが入りやすい場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。

【0149】

また、選択部３５は、利用者Ｕの移動手段が電車である場合、利用者Ｕの移動方向から電車の進行方向を判定し、進行方向にある駅を中心とした予め定められた範囲をコンテキストに応じた範囲とすることもできる。

【0150】

また、選択部３５は、コンテキストに応じた種別の場所を提案対象として選択することもできる。選択部３５は、例えば、利用者Ｕの現在位置、移動速度、移動方向、および移動手段のうちの１以上に応じた種別の場所の情報を提案対象の情報として選択する。例えば、選択部３５は、利用者Ｕの移動手段が徒歩か、自動車か、電車かによって互いに異なる種別の場所の情報を提案対象の情報として選択する。コンテキストに応じた種別の場所は、例えば、利用者Ｕの現在位置から徒歩で行きやすい場所、利用者Ｕの現在位置から自動車で行きやすい場所、利用者Ｕの現在位置から電車で行きやすい場所などである。

【0151】

また、選択部３５は、検索対象が飲食店であり、選択場所リストとして飲食店の店舗リストを選択した場合において、利用者Ｕの現在位置がマンションの高層階であれば例えば、飲食物のデリバリーが可能な飲食店を提案対象として選択する。

【0152】

また、選択部３５は、検索対象が飲食店であり、選択場所リストとしてシューズショップの店舗リストが選択された場合において、利用者Ｕの移動手段が徒歩であれば、例えば、スニーカーの販売店を提案対象として選択する。

【0153】

また、選択部３５は、学習部３１によって学習された画像情報特徴に応じた１以上の場所の情報を選択場所リストに含まれる複数の場所の情報の中から提案対象の情報として選択する。このように、選択部３５は、提供情報取得部４１によって取得された提供情報に含まれる複数の提案候補情報のうち学習部３１によって学習された画像情報特徴に応じた提案候補情報を提案情報として選択することができる。

【0154】

例えば、選択部３５は、画像情報特徴が店舗や施設であって、画像情報特徴に対応する撮像画像の情報がキャプチャ画像の情報である場合、選択場所リストに含まれる場所の情報のうち、画像情報特徴として学習された店舗や施設の情報を提案対象の情報として選択することができる。

【0155】

撮像画像の情報がキャプチャ画像の情報である場合、キャプチャ画像に含まれる店舗や施設は、利用者Ｕが訪問したい店舗や施設である可能性が高いと推定されることから、選択部３５は、適切な提案対象の情報を選択することができる。

【0156】

また、選択部３５は、撮像画像の情報が端末装置１の撮像部１５によって撮像された撮像画像の情報であって、画像情報特徴が店舗や施設である場合、かかる店舗や施設とは異なる店舗や施設であって利用者Ｕが訪問していないと推定される店舗や施設を提案対象として選択する。画像情報特徴が店舗や施設は、撮像画像の情報の特徴に対応する場所の一例である。

【0157】

また、選択部３５は、画像情報特徴が、利用者Ｕの行動パターンである場合、利用者Ｕの行動パターンに応じた場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。行動パターンは、例えば、行動内容、行動時間・曜日、行動地域、同伴者などで規定される。

【0158】

例えば、学習した利用者Ｕの行動パターンが子連れでランチを食べるパターンであり、現在の状況（時間帯、曜日、地域など）が子連れでランチを食べる状況（時間帯、曜日、地域など）と同じまたは近づいているとする。この場合、選択部３５は、選択場所リストが飲食店の店舗リストであれば、飲食店の店舗リストに含まれる複数の店舗のうち子連れで気楽に来店できる店舗を提案対象として選択する。

【0159】

また、選択部３５は、利用者Ｕが特定の行動（例えば、トイレにいく、たばこを吸う、水を飲むなど）をするタイミングと同じまたは当該タイミングに近づいている場合、選択場所リストで示される複数の場所の情報のうち特定の行動ができる場所の情報を提案対象の情報として選択する。

【0160】

また、選択部３５は、学習した利用者Ｕの属性が利用者Ｕの好きな食べ物であり、選択場所リストが飲食店の店舗リストであれば、飲食店の店舗リストに含まれる複数の店舗のうち利用者Ｕの好きな食べ物を提供している店舗の情報を提案対象の情報として選択する。

【0161】

また、選択部３５は、学習した利用者Ｕの属性が２０代の男子学生であり、選択場所リストが飲食店の店舗リストであれば、飲食店の店舗リストに含まれる複数の店舗のうち、２０代の男子学生に人気がある店舗を提案対象として選択する。

【0162】

また、選択部３５は、提供情報取得部４１によって取得された提供情報に含まれる複数の提案候補情報のうち判定部３４によって判定された利用者Ｕのコンテキストに基づいて絞り込んだ複数の提案候補情報の中から画像情報特徴に応じた提案候補情報を提案情報として選択することもできる。

【0163】

例えば、選択部３５は、現在位置からコンテキストに応じた範囲内にある複数の場所の情報を選択店舗リストに含まれる複数の場所の情報の中から絞り込み、絞り込んだ複数の場所の情報の中から画像情報特徴に応じた場所の情報を提案対象の情報である提案情報として選択することができる。

【0164】

また、選択部３５は、特定部３３によって特定された利用者Ｕの属性と利用者Ｕのコンテキストとに応じた場所の情報を１以上の場所の情報として複数の場所の情報の中から選択することができる。例えば、選択部３５は、現在位置から利用者Ｕのコンテキストに応じた範囲内にある複数の場所の情報を選択店舗リストに含まれる複数の場所の情報の中から絞り込み、絞り込んだ複数の場所の情報の中から利用者Ｕの属性に応じた場所の情報を提案対象の情報である提案情報として選択することができる。

【0165】

例えば、選択店舗リストが池袋でスニーカーを販売している店舗のリストであり、利用者Ｕのコンテキストが池袋を歩いている状態を示し、特定部３３によって特定された利用者Ｕの属性が女性であるとする。この場合、選択部３５は、スニーカーを販売している池袋の店舗のうち利用者Ｕの現在位置から一番近い女性用のスニーカーを販売している店舗の情報を提案情報として選択する。

【0166】

また、選択部３５は、利用者Ｕのコンテキストに応じた場所の情報と撮像画像の情報の特徴に応じた場所の情報とをそれぞれ提案対象の情報として選択することができる。また、選択部３５は、利用者Ｕのコンテキストに応じた場所の情報がない場合に、撮像画像の情報の特徴に応じた場所の情報を提案対象の情報として選択したり、撮像画像の情報の特徴に応じた場所の情報がない場合に、利用者Ｕのコンテキストに応じた場所の情報を提案対象の情報として選択したりすることもできる。

【0167】

また、選択部３５は、例えば、動作モードが第１モードである場合に、利用者Ｕのコンテキストに応じた場所の情報を提案対象の情報として選択し、動作モードが第２モードである場合に、撮像画像の情報の特徴に応じた場所の情報を提案対象の情報として選択することができる。

【0168】

動作モードは、例えば、端末装置１の利用者Ｕによって端末装置１に設定することができる。また、端末装置１は、例えば、特定部３３で特定された検索対象に応じて、動作モードを切り替えることもできる。例えば、選択部３５は、検索対象が「ガソリンスタンド」である場合には、第１モードで提案対象を選択し、検索対象が「ランチ」である場合、第２モードで提案対象を選択することができる。

【0169】

〔３．９．７．提供部３６〕
提供部３６は、選択部３５によって提案対象として選択された１以上の場所の情報である提案情報を利用者Ｕの端末装置１に送信することで、提案情報を利用者Ｕに提供する。

【0170】

提供部３６は、提案情報を表示部１１に表示させることで、提案情報を利用者Ｕに提供する。また、提供部３６は、提案情報を音として音声出力部１４から出力することで、提案情報を利用者Ｕに提供することもできる。

【0171】

〔４．処理手順〕
次に、実施形態に係る端末装置１の処理部１８による情報処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る端末装置１の処理部１８による情報処理の一例を示すフローチャートである。

【0172】

図５に示すように、端末装置１の処理部１８は、学習タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１００）。ステップＳ１００の処理において、処理部１８は、例えば、記憶部１７に新たに追加された撮像画像の情報の数が閾値以上になる毎に学習タイミングになったと判定する。

【0173】

処理部１８は、学習タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１００：Ｙｅｓ）、撮像画像の情報の特徴を学習する（ステップＳ１０１）。処理部１８は、ステップＳ１０１の処理が終了した場合、または学習タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１００：Ｎｏ）、利用者Ｕの発話があるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。

【0174】

処理部１８は、利用者Ｕの発話があると判定した場合（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、提案情報提供処理を行う（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３の処理は、図６に示すステップＳ１１０～Ｓ１１８の処理であり、後で詳述する。

【0175】

処理部１８は、ステップＳ１０３の処理が終了した場合、または利用者Ｕの発話がないと判定した場合（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、終了タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１０４）。処理部１８は、例えば、端末装置１の電源がオフにされた場合、または端末装置１の操作部１２への操作によって終了操作が行われたと判定した場合に、終了タイミングになったと判定する。

【0176】

処理部１８は、終了タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、処理をステップＳ１００へ移行し、終了タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、図５に示す処理を終了する。

【0177】

図６は、実施形態に係る端末装置１の処理部１８による提案情報提供処理の一例を示すフローチャートである。図６に示すように、処理部１８は、利用者Ｕからの発話を検索要求として受け付ける（ステップＳ１１０）。そして、処理部１８は、ステップＳ１１０で受け付けた検索要求に基づいて、検索対象を特定する（ステップＳ１１１）。

【0178】

また、処理部１８は、位置検出部２０に現在位置を検出させる（ステップＳ１１２）。そして、処理部１８は、ステップＳ１１２で位置検出部２０によって検出された現在位置の精度を低下させる（ステップＳ１１３）。

【0179】

また、処理部１８は、ステップＳ１１３で精度を低下させた現在位置である低精度位置情報を示す情報を含む情報送信要求を情報提供装置２に送信する（ステップＳ１１４）。そして、処理部１８は、情報送信要求に応じて情報提供装置２から送信される提供情報を取得する（ステップＳ１１５）。

【0180】

つづいて、処理部１８は、ステップＳ１１５で取得した提供情報で示される複数の場所リストのうち、ステップＳ１１１で特定した検索対象に応じた場所リストを選択する（ステップＳ１１６）。

【0181】

つづいて、処理部１８は、ステップＳ１１６で選択した場所リストから利用者Ｕのコンテキストおよび画像情報特徴のうちの少なくとも１つに基づいて、１以上の場所の情報を提案対象の情報として選択する（ステップＳ１１７）。そして、処理部１８は、ステップＳ１１７で選択した提案対象の情報である提案情報を利用者Ｕに提供し（ステップＳ１１８）、図６に示す処理を終了する。

【0182】

〔５．変形例〕
上述した例では、提供情報取得部４１は、提供情報として、場所の情報以外の情報を提案候補の情報として含む提供情報を取得することもできる。例えば、提供情報取得部４１は、特定部３３によって特定された検索対象の情報を含み且つ位置情報を含まない情報送信要求を情報提供装置２に送信することができる。

【0183】

この場合、情報提供装置２は、端末装置１から情報送信要求を受信した場合、受信した情報送信要求に含まれる検索対象の情報に基づいて、利用者Ｕへの提案候補の情報である提案候補情報として検索対象に対応する情報を複数含む提供情報を端末装置１に送信する。選択部３５は、提供情報取得部４１によって取得された提供情報に含まれる複数の提案候補情報のうち学習部３１によって学習された画像情報特徴に応じた提案候補情報を提案情報として選択する。

【0184】

なお、情報送信要求は、特定部３３によって特定された検索対象の情報に代えてまたは加えて、判定部３４によって判定された利用者Ｕのコンテキストの情報を含んでいてもよい。この場合、受信した情報送信要求に含まれる検索対象の情報および利用者Ｕのコンテキストの情報に基づいて、利用者Ｕへの提案候補の情報である提案候補情報として検索対象に対応する情報を複数含む提供情報を端末装置１に送信する。

【0185】

また、撮像画像の情報は、撮像部１５による撮像時におけるセンサ部１６の検出結果を付加情報として含んでいてもよい。この場合、学習部３１は、さらにセンサ部１６の検出結果を用いて、画像情報特徴を学習することができる。

【0186】

また、情報提供装置２は、利者低精度位置で示される値の桁数に対応する範囲にある場所の情報を利用者Ｕへの提案候補の情報として決定することができる。例えば、情報提供装置２は、利者低精度位置で示される値が小数第２位までの値であれば、利者低精度位置から小数第１位までで示される範囲にある場所の情報を利用者Ｕへの提案候補の情報として決定する。

【0187】

上述した例では、提供情報には、例えば、場所種別毎の場所リストの情報が含まれるものとして説明したが、かかる例に限定されず、例えば、提供情報には、種々の情報が含まれてもよい。

【0188】

また、上述した例では、場所として、店舗や施設などを例示したが、場所は、イベントが開催される場所であってもよく、キャンプ場、海岸、湖、山などであってもよく、その他の種別の場所であってもよい。

【0189】

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る端末装置１は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ８０によって実現される。以下、端末装置１を例に挙げて説明する。図７は、実施形態に係る端末装置１の機能を実現するコンピュータ８０の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ８０は、ＣＰＵ８１、ＲＡＭ８２、ＲＯＭ（Read Only Memory）８３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）８４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）８７を有する。

【0190】

ＣＰＵ８１は、ＲＯＭ８３またはＨＤＤ８４に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ８３は、コンピュータ８０の起動時にＣＰＵ８１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ８０のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。

【0191】

ＨＤＤ８４は、ＣＰＵ８１によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス８５は、ネットワークＮ（図２参照）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ８１へ送り、ＣＰＵ８１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器に送信する。

【0192】

ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して生成したデータを出力装置に出力する。

【0193】

メディアインターフェイス８７は、記録媒体８８に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ８２を介してＣＰＵ８１に提供する。ＣＰＵ８１は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス８７を介して記録媒体８８からＲＡＭ８２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体８８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）などの光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。

【0194】

例えば、コンピュータ８０が実施形態に係る端末装置１として機能する場合、コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、ＲＡＭ８２上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部１８の機能を実現する。また、ＨＤＤ８４には、記憶部１７内のデータが記憶される。コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、これらのプログラムを記録媒体８８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0195】

〔７．その他〕
また、上記実施形態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一部を手動的に行うこともできる。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、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0196】

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。

【0197】

また、例えば、図３に示した記憶部１７の一部または全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバなどに保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。

【0198】

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る端末装置１は、位置検出部２０と、取得部３０と、選択部３５と、提供部３６とを備える。位置検出部２０は、利用者Ｕの現在位置を検出する。取得部３０は、位置検出部２０によって検出された現在位置の精度を低下させた位置の情報である位置情報を用いて現在位置の周辺に位置する複数の場所のリストである場所リストを情報提供装置２（外部装置の一例）から取得する。選択部３５は、利用者Ｕのコンテキストに基づいて、取得部３０によって取得された場所リストに含まれる複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報を選択する。提供部３６は、選択部３５によって選択された１以上の場所の情報を利用者Ｕに提供する。これにより、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置に応じた情報であって利用者Ｕのコンテキストの応じた利用者Ｕにより適した情報を提供することができる。また、端末装置１は、精度を低下させた現在位置の情報を情報提供装置２に送信することから、具体的な現在位置を知られたくない利用者Ｕのニーズに応えることができる。

【0199】

また、端末装置１は、位置検出部２０を含む１以上のセンサを有するセンサ部１６と、センサ部１６による検出結果に基づいて、利用者Ｕのコンテキストを判定する判定部３４とを備える。選択部３５は、判定部３４によって判定されたコンテキストに基づいて、複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報を選択する。これにより、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置に応じた情報であって利用者Ｕのコンテキストの応じた利用者Ｕにより適した情報を提供することができる。

【0200】

また、選択部３５は、現在位置からコンテキストに応じた範囲内にある場所の情報を複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報として選択する。これにより、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置に応じた情報であって利用者Ｕのコンテキストの応じた利用者Ｕにより適した情報を提供することができる。

【0201】

また、選択部３５は、コンテキストに応じた種別の場所の情報を複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報として選択する。これにより、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置に応じた情報であって利用者Ｕのコンテキストの応じた利用者Ｕにより適した情報を提供することができる。

【0202】

また、端末装置１は、利用者Ｕによる検索要求を受け付ける受付部３２と、受付部３２によって受け付けられた検索要求に基づいて、検索対象を特定する特定部３３とを備える。選択部３５は、特定部３３によって特定された検索対象に対応する場所の情報であってコンテキストに応じた場所の情報を複数の場所の情報の中から１以上の場所の情報として選択する。これにより、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置に応じた情報であって検索要求および利用者Ｕのコンテキストの応じた利用者Ｕにより適した情報を提供することができる。

【0203】

また、選択部３５は、特定部３３によって特定された検索対象に対応する場所の情報のうちコンテキストに応じた場所の情報を１以上の場所の情報として複数の場所の情報の中から選択する。これにより、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置に応じた情報であって検索要求および利用者Ｕのコンテキストの応じた利用者Ｕにより適した情報を提供することができる。

【0204】

また、特定部３３は、受付部３２によって受け付けられた音声に基づいて、利用者Ｕの属性を特定する。選択部３５は、特定部３３によって特定された利用者Ｕの属性とコンテキストとに応じた場所の情報を１以上の場所の情報として複数の場所の情報の中から選択する。これにより、端末装置１は、利用者Ｕの現在位置に応じた情報であって検索要求および利用者Ｕのコンテキストの応じた利用者Ｕにより適した情報を提供することができる。

【0205】

また、取得部３０は、検索対象に応じた低下度合いで位置検出部２０によって検出された現在位置の精度を低下させた位置の情報を位置情報として用いて場所リストを情報提供装置２（外部装置の一例）から取得する。

【0206】

また、取得部３０は、コンテキストに応じた低下度合いで位置検出部２０によって検出された現在位置の精度を低下させた位置の情報を位置情報として用いて場所リストを情報提供装置２（外部装置の一例）から取得する。

【0207】

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

【0208】

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0209】

１ 端末装置
２ 情報提供装置
１０ 通信部
１１ 表示部
１２ 操作部
１３ 音声入力部
１４ 音声出力部
１５ 撮像部
１６ センサ部
１７ 記憶部
１８ 処理部
２０ 位置検出部
２１ ジャイロセンサ
３０ 取得部
３１ 学習部
３２ 受付部
３３ 特定部
３４ 判定部
３５ 選択部
３６ 提供部
４０ 画像情報取得部
４１ 提供情報取得部
１００ 情報処理システム
Ｎ ネットワーク
Ｕ 利用者

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】