特許 7466088 行動推定システム

(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】

(24)【登録日】2024-04-04

(45)【発行日】2024-04-12

(54)【発明の名称】行動推定システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/04 20230101AFI20240405BHJP

   A63F 9/08 20060101ALI20240405BHJP

   A63H 33/04 20060101ALI20240405BHJP

   G06Q 50/20 20120101ALI20240405BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/04

A63F9/08 501Z

A63H33/04 A

G06Q50/20

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2019195446

(22)【出願日】2019-10-28

(65)【公開番号】P2021068385

(43)【公開日】2021-04-30

【審査請求日】2022-08-16

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】314012076

【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109210

【弁理士】

【氏名又は名称】新居 広守

(74)【代理人】

【識別番号】100137235

【弁理士】

【氏名又は名称】寺谷 英作

(74)【代理人】

【識別番号】100131417

【弁理士】

【氏名又は名称】道坂 伸一

(72)【発明者】

【氏名】山本 佑香

【審査官】渡邉 加寿磨

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－５７０２５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－２１４２１８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１０９７３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１３４９２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－７６０３９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ａ６３Ｆ ９／０８

Ａ６３Ｈ ３３／０４

Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

第一ユーザによって立案された所定期間における前記第一ユーザの行動の予定を示す予定情報、及び、前記所定期間における前記第一ユーザの実際の行動を示す結果情報の少なくとも一方の情報を取得する取得部と、
取得された前記少なくとも一方の情報に基づいて、複数の行動のそれぞれが予定または実行された時間または回数に関するパラメータを算出し、算出したパラメータを機械学習モデルに入力するか、または、算出したパラメータを統計処理することにより、前記複数の行動のそれぞれに対する前記第一ユーザの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する生成部と、
生成された前記第一興味度情報と、各々が他のユーザを対象として生成された複数の第二興味度情報との比較を行うことにより、前記複数の行動以外に前記第一ユーザが興味を有する第一行動を推定する推定部とを備える
行動推定システム。

【請求項2】

前記推定部は、前記比較を行うことにより、前記複数の第二興味度情報の中から前記第一興味度情報に類似する第二興味度情報を特定し、特定した前記第二興味度情報に含まれる行動を、前記第一行動として推定する
請求項１に記載の行動推定システム。

【請求項3】

前記第一興味度情報は、前記複数の行動に対する前記第一ユーザの興味の度合いを順位付けした情報であり、
前記推定部は、前記比較を行うことにより、前記複数の第二興味度情報の中から前記第一興味度情報に順位づけが類似する第二興味度情報を特定し、特定した前記第二興味度情報に含まれる行動を、前記第一行動として推定する
請求項２に記載の行動推定システム。

【請求項4】

前記取得部は、前記予定情報及び前記結果情報の両方を取得し、
前記生成部は、取得された前記予定情報及び前記結果情報に基づいて定まる、行動の予定時間、行動の予定回数、行動の予定時間の経時変化、行動の実行時間、行動の実行回数
、行動の実行時間の経時変化、行動の実行時間／行動の予定時間、及び、行動の実行回数／行動の予定回数の１つ以上を用いて、前記第一興味度情報を生成する
請求項１～３のいずれか１項に記載の行動推定システム。

【請求項5】

前記取得部は、前記少なくとも一方の情報を情報端末から取得し、
前記行動推定システムは、さらに、推定された前記第一行動を示す第一行動情報を前記情報端末へ送信する送信部を備える
請求項１～４のいずれか１項に記載の行動推定システム。

【請求項6】

前記送信部は、前記第一行動情報が送信されてから一定期間の間に、前記第一行動が予定された予定情報が前記取得部によって取得されなかった場合に、前記複数の行動以外に前記第一ユーザが興味を有すると推定される、前記第一行動と異なる第二行動を示す第二行動情報を前記情報端末へ送信する
請求項５に記載の行動推定システム。

【請求項7】

前記行動推定システムは、さらに、前記情報端末を備え、
前記情報端末は、
前記第一行動情報を受信する第一通信部と、
受信された前記第一行動情報に基づいて、前記第一行動を示す画像を表示する表示部とを備える
請求項５または６に記載の行動推定システム。

【請求項8】

前記第一ユーザは、幼児であり、
前記行動推定システムは、さらに、複数のブロック及び前記複数のブロックを収容するケースを有する玩具であって、前記第一ユーザが前記ケース内の複数のブロックの配置を入れ替えることが可能な玩具を備え、
前記情報端末は、さらに、
前記ケース内の前記複数のブロックの配置を示す配置情報を前記玩具から受信する第二通信部と、
受信された前記配置情報によって定まる前記複数のブロックの配置を、前記第一ユーザによって立案された前記所定期間における前記第一ユーザの行動の予定とみなして前記予定情報を生成する制御部とを備える
請求項７に記載の行動推定システム。

【請求項9】

ユーザによって立案された所定期間における前記ユーザの行動の予定を示す予定情報を取得する取得部と、
取得された前記予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれが予定された時間または回数に関するパラメータを算出し、算出したパラメータを機械学習モデルに入力するか、または、算出したパラメータを統計処理することにより、前記複数の行動のそれぞれに対する前記ユーザの興味の度合いを示す興味度情報を生成する生成部とを備える
行動推定システム。

【請求項10】

前記取得部は、前記予定情報を情報端末から取得し、
前記行動推定システムは、さらに、前記興味度情報を前記情報端末に送信する送信部を備える
請求項９に記載の行動推定システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ユーザが興味を有している行動を推定する行動推定システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、天板に取り付けられたスイッチと、特定の行動（行為）を促す一連の言葉が蓄積されたメモリを備える音声出力制御部と、スピーカと、を備える音声出力装置を、幼児用机に取り付けることが記載されている。この幼児用机では、スイッチが押されると、音声出力制御部は、特定の行動を促す一連の言葉を順次スピーカから音声出力する。

【0003】

さらに、特許文献１には、時間帯毎に、この時間帯に応じた特定の行動を促す一連の言葉を対応付けておき、スイッチが押された時間帯に対応付けられている特定の行動を促す一連の言葉を順次音声出力することも記載されている。これにより、幼児がスイッチを押すたびに音声出力装置から特定の行動を促す一連の言葉が順次音声出力されるため、幼児は、幼児用机との会話を通じて特定の行動を行うことができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１３－２８７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、ユーザが潜在的にどのような行動に興味があるかを知ることは難しい。

【0006】

本発明は、ユーザが興味を有する行動を推定することができる行動推定システム等を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様に係る行動推定システムは、第一ユーザによって立案された所定期間における前記第一ユーザの行動の予定を示す予定情報、及び、前記所定期間における前記第一ユーザの実際の行動を示す結果情報の少なくとも一方の情報を取得する取得部と、取得された前記少なくとも一方の情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する前記第一ユーザの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する生成部と、生成された前記第一興味度情報と、各々が他のユーザを対象として生成された複数の第二興味度情報との比較を行うことにより、前記複数の行動以外に前記第一ユーザが興味を有する第一行動を推定する推定部とを備える。

【0008】

本発明の一態様に係る行動推定システムは、ユーザによって立案された所定期間における前記ユーザの行動の予定を示す予定情報を取得する取得部と、取得された前記予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する前記ユーザの興味の度合いを示す興味度情報を生成する生成部とを備える。

【0009】

本発明の一態様に係るプログラムは、複数のブロック及び前記複数のブロックを収容するケースを有する玩具であって、ユーザが前記ケース内の複数のブロックの配置を入れ替えることが可能な玩具から、前記ケース内の前記複数のブロックの配置を示す配置情報を受信する第一受信ステップと、受信された前記配置情報に基づいて、所定期間における前記ユーザの行動の予定を示す予定情報を生成する生成ステップと、生成された予定情報をサーバ装置に送信する送信ステップと、を含む情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

【発明の効果】

【0010】

本発明の行動推定システム等は、ユーザが興味を有する行動を推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、実施の形態に係る行動推定システムの機能構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、実施の形態に係る玩具の外観斜視図である。

【図3】図３は、実施の形態に係る情報端末の表示部に表示される画面の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施の形態に係る行動推定システムの動作例１のフローチャートである。

【図5】図５は、予定情報及び結果情報の一例を示す図である。

【図6】図６は、第一興味度情報及び第二興味度情報の一例を示す図である。

【図7】図７は、機械学習モデルによって行われる処理を概念的に示す図である。

【図8】図８は、第一行動を示す画像の一例を示す図である。

【図9】図９は、実施の形態に係る行動推定システムの動作例２のフローチャートである。

【図10】図１０は、第一興味度を示す画像の一例を示す図である。

【図11】図１１は、コンピュータを実施の形態の情報端末として動作させるためのプログラムの処理手順を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

【0013】

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。

【0014】

また、以下の実施の形態における「直後」及び「即座」などのタイミングを表す用語については、厳密な意味に解釈されるべきではない。

【0015】

（実施の形態）
［構成］
まず、実施の形態に係る行動推定システムの構成について説明する。図１は、実施の形態に係る行動推定システムの機能構成を示すブロック図である。

【0016】

実施の形態に係る行動推定システム１０は、幼児が興味を有する行動を推定するためのシステムである。行動推定システム１０は、具体的には、幼児が保護者または保育士等（以下、保護者等と記載される）と一緒に立てた行動の予定と、幼児が実際に実行した行動とに基づいて、幼児が興味を有する行動を推定する。

【0017】

図１に示されるように、行動推定システム１０は、玩具２０と、情報端末３０と、サーバ装置４０とを備える。玩具２０及び情報端末３０は、例えば、建物８０内に設置される。建物８０は、例えば、集合住宅または戸建住宅などの住宅であるが、保育施設などであってもよい。

【0018】

［玩具］
行動推定システム１０においては、幼児が保護者等と一緒に行動の予定を立てるためのユーザインタフェースとして玩具２０が使用される。まず、玩具２０の構成について説明する。図２は、玩具２０の外観斜視図である。

【0019】

玩具２０は、各々が長尺板状の複数のブロック２１と、複数のブロック２１を収容するケース２２と、ケース２２に内蔵されたセンサ２３（図１に図示）を有する。

【0020】

複数のブロック２１は、当該ブロック２１の色によって６種類に区別される。６種類のブロック２１は６種類の行動に対応する。６種類の行動とは、おえかき、こうさく、こうえん、えほん、電車あそび、及び、ＤＶＤなどの幼児Ａが取りうる行動である。どの色のブロック２１にどの行動を紐づけるかは、保護者Ｐが情報端末３０を操作することで情報端末３０の記憶部３４に登録される。つまり、記憶部３４には、どの色のブロック２１（より詳細には、後述の無線タグが発する識別情報）にどの行動が紐づけられているかを示す対応関係情報が記憶される。なお、行動の候補としては、例えば、２０種類程度準備されており、保護者Ｐ等は、幼児Ａと相談の上２０種類の中からブロックに紐づける６種類を選択することになる。なお、ブロックの種類の数（上記例では、６つ）は、特に限定されない。

【0021】

１つのブロック２１がケース２２に収容されることは、当該ブロック２１が示す行動を一定時間（例えば、１０分）行う予定立てることに相当する。図２に示されるように、幼児Ａが「おえかき」に対応する色のブロック２１をケース２２の左端に４つ連続して並べることは、「おえかき」を４０分間行う予定を立てることに相当する。４つの「おえかき」に対応する色のブロック２１のすぐ右隣に「こうさく」に対応する色のブロックを２つ連続して並べることは、「おえかき」を４０分間行った後、「こうさく」を２０分間行う予定を立てることを意味する。

【0022】

複数のブロック２１のそれぞれには、ＲＦタグなどの無線タグが内蔵されており、ブロック２１は、当該ブロック２１に内蔵された無線タグから識別情報を発する。無線タグは、例えば、パッシブ型であるが、アクティブ型であってもよい。玩具２０は、無線タグリーダなどのセンサ２３によってブロック２１が発する識別情報をセンシングすることにより、ケース２２内でブロック２１がどのように並べられているかを示す配置情報を情報端末３０に送信することができる。

【0023】

配置情報は、より詳細には、ケース２２内のブロック２１の収容位置を示す収容位置情報（左から何番目、などを示す情報）と、当該収容位置においてセンシングされたブロック２１の識別情報とが対応付けられた情報である。情報端末３０は、配置情報と記憶部３４に記憶された対応関係情報とを照合することで、どのような行動の予定が立てられたかを認識することができる。

【0024】

このように、玩具２０によれば、幼児Ａは遊び感覚で自身の予定を立てることができ、情報端末３０は幼児Ａが立てた予定を認識することができる。言い換えれば、幼児Ａは遊び感覚で自身の予定を情報端末３０に入力することができる。

【0025】

また、玩具２０によれば、情報端末３０は、幼児Ａが「おえかき」などの各行動を何時に実行したかを認識することもできる。図２の例では、幼児Ａは、実際に「おえかき」を開始する際に、連続的に配置された４つの「おえかき」に対応する色のブロック２１のいずれかのプッシュボタン２１ａを押下し、「おえかき」を終了するときには、再度、４つの「おえかき」に対応する色のブロック２１のいずれかのプッシュボタン２１ａを押下する。玩具２０は、「おえかき」に対応する色のブロック２１プッシュボタン２１ａが押下されるごとに、通知情報を情報端末３０に送信する。これにより、情報端末３０は、１回目の通知情報の受信時刻を「おえかき」の開始時刻として認識し、２回目の通知情報の受信時刻を「おえかき」の終了時刻として認識することができる。

【0026】

このように、玩具２０によれば、幼児Ａは遊び感覚でプッシュボタン２１ａを押下することで、自身が何時にどのような行動を実行したか（以下、行動の結果とも記載される）を情報端末３０に入力することができる。

【0027】

［情報端末］
次に、情報端末３０について説明する。情報端末３０は、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末などの汎用の携帯端末であるが、行動推定システム１０の専用端末であってもよい。また、情報端末３０は、建物８０内に設置されるＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）コントローラなどのホームコントローラであってもよい。情報端末３０は、具体的には、操作受付部３１と、表示部３２と、制御部３３と、記憶部３４と、第一通信部３５と、第二通信部３６とを備える。

【0028】

操作受付部３１は、保護者Ｐ等の操作を受け付ける。操作受付部３１は、例えば、保護者Ｐ等から、ブロック２１の色（種類）と行動とを紐づけるための操作（登録操作）を受け付ける。操作受付部３１は、例えば、静電容量方式のタッチパネルであるが、抵抗膜方式のタッチパネルであってもよい。

【0029】

表示部３２は、画像を表示する。表示部３２は、例えば、玩具２０を介して入力された、幼児Ａの行動の予定と、幼児Ａの行動の結果とを表示することができる。図３は、表示部３２の表示画面の一例を示す図である。表示部３２は、例えば、液晶パネルまたは有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）パネルなどの表示パネルである。

【0030】

制御部３３は、玩具２０を介して入力された幼児Ａの行動の予定に基づいて予定情報を生成する。制御部３３は、具体的には、第二通信部３６によって受信された配置情報によって定まる複数のブロック２１の配置を、幼児Ａによって立案された幼児Ａの行動の予定とみなして予定情報を生成する。

【0031】

また、制御部３３は、玩具２０を介して入力された幼児Ａの行動の結果に基づいて結果情報を生成する。制御部３３は、具体的には、ブロック２１に設けられたプッシュボタン２１ａの押下に応じて第二通信部３６が受信する通知情報に基づいて、結果情報を生成する。

【0032】

その他に、制御部３３は、表示部３２への画像の表示制御なども行う。制御部３３は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。

【0033】

記憶部３４は、制御部３３によって実行されるプログラムなどが記憶される記憶装置である。また、記憶部３４には、上述の対応関係情報なども記憶される。記憶部３４は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。

【0034】

第一通信部３５は、情報端末３０がサーバ装置４０とインターネットなどの広域通信ネットワーク７０を介して通信を行うための通信モジュール（通信回路）である。第一通信部３５は、例えば、制御部３３によって生成された予定情報及び結果情報をサーバ装置４０へ送信する。第一通信部３５によって行われる通信は、例えば、無線通信であるが、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。

【0035】

第二通信部３６は、情報端末３０が、玩具２０と局所通信ネットワークを介して通信を行うための通信モジュール（通信回路）である。第二通信部３６は、例えば、上述の配置情報、及び、通知情報を玩具２０から受信する。第二通信部３６によって行われる通信は、例えば、無線通信であるが、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても、特に限定されない。なお、第二通信部３６と玩具２０との間の通信は、例えば、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）に準拠する。

【0036】

［サーバ装置］
次に、サーバ装置４０について説明する。サーバ装置４０は、情報端末３０から予定情報及び結果情報を取得し、取得した予定情報及び結果情報に基づいて幼児Ａが興味を有する行動を推定するための情報処理を行うクラウドサーバである。サーバ装置４０は、通信部４１と、情報処理部４２と、記憶部４３とを備える。

【0037】

通信部４１は、サーバ装置４０が情報端末３０と広域通信ネットワーク７０を介して通信を行うための通信モジュール（通信回路）である。通信部４１は、具体的には、予定情報及び結果情報を取得する取得部４４と、上記情報処理が行われた結果、幼児Ａが興味を有すると推定される行動を示す行動情報を情報端末３０に送信する送信部４５とを含む。通信部４１によって行われる通信は、例えば、有線通信であるが、無線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。

【0038】

情報処理部４２は、取得部４４によって取得された予定情報及び結果情報に基づいて幼児Ａが興味を有する行動を推定するための情報処理を行う。情報処理部４２は、具体的には、生成部４６及び推定部４７を含む。情報処理部４２は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。

【0039】

記憶部４３は、情報処理部４２によって実行されるプログラム、及び、上記情報処理を行うために用いられる各種情報などが記憶される記憶装置である。また、記憶部４３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などによって実現される。

【0040】

［動作例１］
以下、行動推定システム１０の動作例１について説明する。図４は、行動推定システム１０の動作例１のフローチャートである。

【0041】

まず、サーバ装置４０の取得部４４は、幼児Ａによって立案された所定期間における幼児Ａの行動の予定を示す予定情報を情報端末３０から取得する（Ｓ１１）。図５に示されるように、予定情報は、上述の２０種類程度の行動の少なくとも一部と、その予定時刻（時間帯）とが対応付けられた情報である。図５は、予定情報の一例を示す図である。

【0042】

所定期間は、例えば、１か月であるが特に限定されない。取得部４４は、予定情報を毎日取得することで最終的に１か月分の予定情報を取得してもよいし、情報端末３０の記憶部３４に蓄積された１か月分の予定情報を１回でまとめて取得してもよい。

【0043】

また、取得部４４は、上記所定期間における幼児Ａの実際の行動を示す結果情報を情報端末３０から取得する（Ｓ１２）。上記図５は、結果情報の一例を示す図でもあり、図５に示されるように、結果情報は、上述の２０種類程度の行動の少なくとも一部と、その実行時刻（時間帯）とが対応付けられた情報である。

【0044】

取得部４４は、結果情報を毎日取得することで最終的に１か月分の予定情報を取得してもよいし、情報端末３０の記憶部３４に蓄積された１か月分の結果情報を１回でまとめて取得してもよい。

【0045】

次に、生成部４６は、取得された予定情報、及び、結果情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する幼児Ａの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する（Ｓ１３）。第一興味度情報は、例えば、複数の行動に対する幼児Ａの興味の度合いを順位付けした情報である。図６は、第一興味度情報の一例を示す図である。図６では、幼児Ａと異なる幼児Ｂの第二興味度情報も合わせて図示されている。

【0046】

第一興味度情報によって幼児Ａの興味の度合いが示される複数の行動には、１か月分の予定情報において１度でも予定された行動（言い換えれば、１か月の間に６種類のブロックのいずれかに１度でも紐づけられた行動）が全て含まれる。しかしながら、第一興味度情報によって幼児Ａの興味の度合いが示される複数の行動には、１か月分の予定情報において１度も予定されなかった行動（言い換えれば、１か月の間に６種類のブロックのいずれかに１度も紐づけられなかった行動）は含まれない。

【0047】

上述のように６種類のブロック２１に一度に紐づけることができる行動は６つであるが、保護者Ｐ等は、日々この紐づけを変更することができるため、１か月分の予定情報には、６種類を超える行動が含まれる。つまり、図６に示唆されるように、上記複数の行動の数は、６つよりも大きい場合がある。本実施の形態では行動の候補が２０種類程度準備されており上記複数の行動の数は最大で２０であるが、ここでは説明のために上記複数の行動の数を１５程度であるとする。

【0048】

以下、生成部４６による第一興味度情報の生成方法について詳細に説明する。生成部４６は、例えば、１か月分の予定情報に含まれる複数の行動のそれぞれについて、予定されていた時間（つまり、予定時間）の合計、予定されていた回数（つまり、予定回数）の合計、予定時間の経時変化を算出する。なお、予定時間の経時変化とは、例えば、その行動が最初に予定されたときの時間の長さと、その行動が最後に予定されたときの時間の長さとの差である。

【0049】

また、生成部４６は、例えば、１か月分の結果情報に含まれる複数の行動のそれぞれについて、実行された時間（つまり、実行時間）の合計、実行された回数（つまり、実行回数）の合計、実行時間の経時変化を算出する。なお、実行時間の経時変化とは、例えば、その行動が最初に実行されたときの時間の長さと、その行動が最後に実行されたときの時間の長さとの差である。

【0050】

さらに、生成部４６は、実行時間の合計／予定時間の合計、及び、実行回数の合計／実行回数の合計を算出する。

【0051】

そして、生成部４６は、算出した情報をあらかじめ構築された機械学習モデルに入力する。機械学習モデルは、例えば、記憶部４３にあらかじめ記憶されている。機械学習モデルは、算出された情報を入力情報として、１か月分の予定情報及び結果情報に含まれる複数の行動に対する幼児Ａの興味の度合いを出力するように構築された識別器（分類器）である。図７は、機械学習モデルによって行われる処理を概念的に示す図である。生成部４６は、機械学習モデルによって出力された複数の行動に対する興味の度合いを順位づけすることで、第一興味度情報を生成することができる。なお、機械学習モデルは、例えば、あらかじめ複数の被験者（幼児）を対象として取得されたデータに基づく教師あり学習によって構築される。

【0052】

なお、図７に示される全ての入力情報が使用されることは必須ではなく、少なくとも１つの入力情報が使用されればよい。例えば、予定情報から算出されるパラメータのみが入力情報として使用されるような場合には、ステップＳ１２の結果情報の取得処理は省略されてもよい。同様に、例えば、実行情報から算出されるパラメータ（行動の実行時間など）が入力情報として使用される場合には、ステップＳ１１の予定情報の取得処理は省略されてもよい。つまり、取得部４４は、予定情報、及び、結果情報の少なくとも一方の情報を取得すればよい。

【0053】

ここで、生成部４６は、第一興味度情報を記憶部４３に記憶する。生成部４６は、過去に、幼児Ａ以外の他の幼児である幼児Ｂを対象として生成した第二興味度情報も記憶部４３に記憶している。つまり、記憶部４３には、各々が幼児Ｂを対象として生成された複数の第二興味度情報が蓄積されている。

【0054】

推定部４７は、生成された第一興味度情報と、複数の第二興味度情報との比較を行うことにより、１か月分の予定情報及び結果情報に含まれる複数の行動以外に幼児Ａが興味を有する第一行動を推定する（Ｓ１４）。

【0055】

推定部４７は、具体的には、上記比較を行うことにより、複数の第二興味度情報の中から第一興味度情報に類似する第二興味度情報を特定する（Ｓ１４ａ）。言い換えれば、推定部４７は、幼児Ａと興味のパターンが類似している幼児Ｂを特定する。推定部４７は、例えば、第一興味度情報において上位１０位に属する１０種類の行動と、第二興味度情報において上位１０位に属する１０種類の行動とを比較し、共通する行動の数（最大で１０）が多い第二興味度情報ほど類似していると判定する。上記図６の例では、共通する行動の数は５つである。

【0056】

例えば、推定部４７は、共通する行動の数が所定数（例えば、５つ）以上である第二興味度情報を、類似する第二興味度情報であるとして特定する。つまり、推定部４７は、第一興味度情報に順位づけが類似する第二興味度情報を特定する。推定部４７は、最も類似する（共通する行動の数が最も多い）第二興味度情報を、類似する第二興味度情報として特定してもよい。特定された第二興味度情報が複数ある場合には、ランダムに１つが選択されてもよいし、順位の違いを考慮した類似度を評価すること等によりさらなる絞り込みが行われてもよい。

【0057】

そして、推定部４７は、特定された第二興味度情報に含まれている行動のうち、第一興味度情報に含まれていない行動を、幼児Ａが興味を有している第一行動であると推定する。例えば、図６に示される幼児Ｂの第二興味度情報が最も類似すると判定された場合には、第一興味度情報に含まれておらず、第二興味度情報に含まれている「人形遊び」が第一行動として選択される。

【0058】

なお、要件を満たす行動が複数ある場合、この複数の行動の全てが第一行動として選択されてもよいし、ランダムに１つが選択されてもよいし、順位が最も高い行動が選択されてもよい。また、要件を満たす行動が複数ある場合、推定部４７は、これらの行動のうち第一行動として選択されなかった行動を、後述の第二行動の候補として記憶部４３に記憶しておいてもよい。

【0059】

次に、送信部４５は、推定された第一行動を示す第一行動情報を情報端末３０へ送信する（Ｓ１５）。情報端末３０の制御部３３は、第一通信部３５によって第一行動情報が受信されると、受信された第一行動情報に基づいて、第一行動を示す画像を表示部３２に表示させる。図８は、第一行動を示す画像の一例を示す図である。図８の画像は、言い換えれば、これまで保護者Ｐ等が玩具２０のブロック２１に紐づけていなかった第一行動を、ブロック２１に対応付ける（登録操作を行う）ことをレコメンドする画像である。

【0060】

さらに、推定部４７は、送信部４５によって第一行動情報が送信されてから一定期間の間に、第一行動が予定された予定情報が取得部４４によって取得されたか否かを判定する（Ｓ１６）。一定期間は、例えば、１か月などであるが、特に限定されない。一定期間の間に第一行動が予定された予定情報が取得されたと判定される場合（Ｓ１６でＹｅｓ）とは、言い換えれば、保護者Ｐ等がステップ図８の画像を見て、第一行動を６種類のブロック２１のいずれかに紐づける登録操作を行ったことを意味する。この場合は、動作終了となる。

【0061】

一方で、一定期間の間に第一行動が予定された予定情報が取得されなかったと判定される場合（Ｓ１６でＮｏ）とは、言い換えれば、保護者Ｐ等が、第一行動を６種類のブロック２１のいずれかに紐づける登録操作を行っていないことを意味する。このような場合、送信部４５は、他の行動を保護者Ｐ等にレコメンドするために、第一行動と異なる第二行動を示す第二行動情報を情報端末３０へ送信する（Ｓ１７）。

【0062】

第二行動は、ステップＳ１１～ステップＳ１４の処理を再度行うことにより推定されてもよいし、上述のように第一行動を推定する際に第二行動の候補が記憶部４３に記憶されている場合には、第二行動の候補の中から選択されてもよい。

【0063】

以上説明したように、行動推定システム１０は、幼児Ａが興味を有している行動を推定し、保護者Ｐ等に提示することができる。上述のように、行動推定システム１０においては、６種類のブロックと行動との紐づけは保護者Ｐ等によって行われる。つまり、保護者Ｐ等が幼児Ａの行動を選定することになる。

【0064】

ここで、幼児Ａの自己肯定感を向上し、かつ、幼児Ａの主体性を伸ばすためには、幼児Ａが興味を有している行動をとることが重要であるという研究結果が知られている。幼児Ａが興味を有する行動をとるために、保護者Ｐ等が幼児Ａの様々な行動を想定して上記の紐づけを行うことができればよいが、保護者Ｐ等は、「我が子は〇〇に興味があるはず」という思い込みにより、無意識に行動を限定してしまいがちである。行動推定システム１０は、このように無意識に行動を限定してしまいがちな保護者Ｐ等が、幼児Ａが興味を有する行動を発見することを支援することができる。

【0065】

［動作例２］
行動推定システム１０は、第一興味度情報を保護者Ｐ等に提供することもできる。以下、このような行動推定システム１０の動作例２について説明する。図９は、行動推定システム１０の動作例２のフローチャートである。なお、動作例２は、実行情報を用いない動作例であるが、動作例１と同様に実行情報がさらに用いられてもよい。

【0066】

まず、サーバ装置４０の取得部４４は、幼児Ａによって立案された所定期間における幼児Ａの行動の予定を示す予定情報を情報端末３０から取得する（Ｓ２１）。図５に示されるように、予定情報は、上述の２０種類程度の行動の少なくとも一部と、その予定時刻（時間帯）とが対応付けられた情報である。

【0067】

次に、生成部４６は、取得された予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する幼児Ａの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する（Ｓ２２）。上記図６に示されるように、第一興味度情報は、例えば、複数の行動に対する幼児Ａの興味の度合いを順位付けした情報である。生成部４６は、例えば、予定時間、予定回数、予定時間の経時変化などを入力情報とする機械学習モデルを用いて第一興味度情報を生成する。

【0068】

次に、送信部４５は、生成された第一興味度情報を情報端末３０へ送信する（Ｓ２３）。情報端末３０の第一通信部３５は、第一興味度情報を受信し、制御部３３は、第一通信部３５によって第一興味度情報が受信されると、受信された第一興味度情報に基づいて、第一興味度情報を示す画像を表示部３２に表示させる。図１０は、第一興味度情報を示す画像の一例を示す図である。

【0069】

以上説明したように、行動推定システム１０は、幼児Ａの各行動に対する興味の度合いを推定し、推定結果を保護者Ｐ等に提示することができる。つまり、行動推定システム１０は、保護者Ｐ等が幼児Ａが興味を有する行動を発見することを支援することができる。

【0070】

［変形例］
上記実施の形態では、玩具２０がユーザインタフェースとして使用された。しかしながら、情報端末３０の操作受付部３１への操作によって幼児Ａの行動の予定と、幼児Ａの行動の結果が直接入力されてもよい。つまり、行動推定システム１０は、玩具２０を備えていなくてもよい。

【0071】

また、上記実施の形態では、第一興味度情報を生成するために機械学習モデルが使用されたが、機械学習モデルが使用されることは必須ではない。例えば、第一興味度情報を生成する最もシンプルな方法としては、例えば、予定情報に含まれる複数の行動のそれぞれについて１か月の間の予定時間の合計を算出し、予定時間の合計が多い順に順位付けを行う方法が考えられる。予定時間以外のパラメータ（予定回数または実行時間など）を用いた同様の方法により、第一興味度情報を生成することもできる。このように、第一興味度情報の生成には、統計的手法が用いられてもよい。

【0072】

また、上記実施の形態では、行動推定システム１０は、幼児を対象としたが、高齢者など幼児以外の年齢層の人を対象としてもよい。行動推定システム１０は、様々なユーザを対象として、当該ユーザが気づいていなかった、当該ユーザが興味があると考えられる行動を提案することができる。

【0073】

［効果等］
動作例１では、行動推定システム１０は、第一ユーザによって立案された所定期間における第一ユーザの行動の予定を示す予定情報、及び、所定期間における第一ユーザの実際の行動を示す結果情報の少なくとも一方の情報を取得する取得部４４と、取得された少なくとも一方の情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する第一ユーザの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する生成部４６と、生成された第一興味度情報と、各々が他のユーザを対象として生成された複数の第二興味度情報との比較を行うことにより、複数の行動以外に第一ユーザが興味を有する第一行動を推定する推定部４７とを備える。上記実施の形態では、第一ユーザは、幼児Ａである。

【0074】

このような行動推定システム１０は、第一ユーザが幼児Ａである場合に、幼児Ａが興味を有する行動を推定することができる。

【0075】

また、例えば、推定部４７は、上記比較を行うことにより、複数の第二興味度情報の中から第一興味度情報に類似する第二興味度情報を特定し、特定した第二興味度情報に含まれる行動を、第一行動として推定する。

【0076】

このような行動推定システム１０は、第一興味度情報に類似する第二興味度情報に基づいて、第一ユーザが興味を有する第一行動を推定することができる。

【0077】

また、例えば、第一興味度情報は、複数の行動に対する第一ユーザの興味の度合いを順位付けした情報である。推定部４７は、比較を行うことにより、複数の第二興味度情報の中から第一興味度情報に順位づけが類似する第二興味度情報を特定し、特定した第二興味度情報に含まれる行動を、第一行動として推定する。

【0078】

このような行動推定システム１０は、第一興味度情報に順位づけが類似する第二興味度情報に基づいて、第一ユーザが興味を有する第一行動を推定することができる。

【0079】

また、例えば、取得部４４は、予定情報及び結果情報の両方を取得する。生成部４６は、取得された予定情報及び結果情報に基づいて定まる、行動の予定時間、行動の予定回数、行動の予定時間の経時変化、行動の実行時間、行動の実行回数、行動の実行時間の経時変化、行動の実行時間／行動の予定時間、及び、行動の実行回数／行動の予定回数の１つ以上を用いて、第一興味度情報を生成する。

【0080】

このような行動推定システム１０は、これらのパラメータの１つ以上を用いて、第一興味度情報を生成することができる。

【0081】

また、例えば、取得部４４は、少なくとも一方の情報を情報端末３０から取得する。行動推定システム１０は、さらに、推定された第一行動を示す第一行動情報を情報端末へ送信する送信部４５を備える。

【0082】

このような行動推定システム１０は、これらのパラメータの１つ以上を用いて、第一興味度情報を生成することができる。

【0083】

また、例えば、送信部４５は、第一行動情報が送信されてから一定期間の間に、第一行動が予定された予定情報が取得部４４によって取得されなかった場合に、複数の行動以外に第一ユーザが興味を有すると推定される、第一行動と異なる第二行動を示す第二行動情報を情報端末３０へ送信する。

【0084】

このような行動推定システム１０は、情報端末３０の所有者（保護者Ｐ等）が、第一ユーザ（幼児Ａ）が興味を有する行動を発見することを支援することができる。

【0085】

また、例えば、行動推定システム１０は、さらに、情報端末３０を備え、情報端末３０は、第一行動情報を受信する第一通信部３５と、受信された第一行動情報に基づいて、第一行動を示す画像を表示する表示部３２とを備える。

【0086】

このような行動推定システム１０は、第一行動を示す画像を表示部３２に表示することにより、情報端末３０の所有者（保護者Ｐ等）が、第一ユーザ（幼児Ａ）が興味を有する行動を発見することを支援することができる。

【0087】

また、例えば、第一ユーザは、幼児Ａであり、行動推定システム１０は、さらに、複数のブロック２１及び複数のブロック２１を収容するケース２２を有する玩具であって、第一ユーザがケース２２内の複数のブロック２１の配置を入れ替えることが可能な玩具２０を備える。情報端末３０は、さらに、ケース２２内の複数のブロック２１の配置を示す配置情報を玩具２０から受信する第二通信部３６と、受信された配置情報によって定まる複数のブロック２１の配置を、第一ユーザによって立案された所定期間における第一ユーザの行動の予定とみなして予定情報を生成する制御部３３とを備える。

【0088】

このような行動推定システム１０は、幼児Ａがケース２２内にブロック２１を配置することによって定まる予定情報に基づいて、幼児Ａが興味を有する行動を推定することができる。

【0089】

また、動作例２では、行動推定システム１０は、ユーザによって立案された所定期間におけるユーザの行動の予定を示す予定情報を取得する取得部４４と、取得された予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対するユーザの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する生成部４６とを備える。上記実施の形態では、第一ユーザは、幼児Ａである。

【0090】

このような行動推定システム１０は、第一ユーザが幼児Ａである場合に、幼児Ａが興味を有する行動を推定することができる。

【0091】

また、例えば、取得部４４は、少なくとも一方の情報を情報端末３０から取得する。行動推定システム１０は、さらに、第一興味度情報を情報端末３０に送信する送信部４５を備える。

【0092】

このような行動推定システム１０は、情報端末３０の所有者（保護者Ｐ等）が、第一ユーザ（幼児Ａ）が興味を有する行動を発見することを支援することができる。

【0093】

また、汎用のコンピュータを情報端末３０として動作させるためのプログラムは、図１１のような処理を行う。図１１は、このようなプログラムの処理手順を示すフローチャートである。このプログラムは、複数のブロック２１及び複数のブロック２１を収容するケース２２を有する玩具２０であって、ユーザがケース２２内の複数のブロック２１の配置を入れ替えることが可能な玩具２０から、ケース２２内の複数のブロック２１の配置を示す配置情報を受信する第一受信ステップ（Ｓ３１）と、受信された配置情報に基づいて、所定期間におけるユーザの行動の予定を示す予定情報を生成する生成ステップ（Ｓ３２）と、生成された予定情報をサーバ装置４０に送信する送信ステップ（Ｓ３３）とを含む情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。上記実施の形態では、ユーザは、幼児Ａである。

【0094】

このようなプログラムは、コンピュータに、幼児Ａがケース２２内にブロック２１を配置することによって定まる予定情報をサーバ装置４０へ送信させることができる。つまり、このようなプログラムは、サーバ装置４０による幼児Ａが興味を有する行動の推定を支援することができる。

【0095】

また、例えば、情報処理方法は、送信ステップ（Ｓ３３）の後にサーバ装置４０によって推定されたユーザが興味を有する行動を示す行動情報をサーバ装置４０から受信する第二受信ステップ（Ｓ３４）と、受信された行動情報に基づいて、上記行動を示す画像を表示する表示ステップ（Ｓ３５）とを含む。

【0096】

このようなプログラムは、上記行動を示す画像を表示することにより、コンピュータの所有者（保護者Ｐ等）が、ユーザ（幼児Ａ）が興味を有する行動を発見することを支援することができる。

【0097】

（その他の実施の形態）
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

【0098】

例えば、上記実施の形態では、行動推定システムは、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。例えば、行動推定システムは、サーバ装置に相当する単一の装置として実現されてもよい。行動推定システムが複数の装置によって実現される場合、行動推定システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。

【0099】

例えば、上記実施の形態における装置間の通信方法については特に限定されるものではない。また、装置間の通信においては、図示されない中継装置が介在してもよい。

【0100】

また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、上記実施の形態の動作例１、動作例２、及び、変形例は任意に組み合わされてよい。

【0101】

また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

【0102】

また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

【0103】

また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

【0104】

例えば、本発明は、行動推定システムなどのコンピュータが実行する行動推定方法として実現されてもよいし、このような行動推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、汎用のコンピュータを上記実施の形態の情報端末として動作させるためのプログラムとして実現されてもよい。本発明は、これらのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。

【0105】

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

【符号の説明】

【0106】

１０ 行動推定システム
２０ 玩具
２１ ブロック
２２ ケース
３０ 情報端末
３１ 操作受付部
３２ 表示部
３３ 制御部
３４ 記憶部
３５ 第一通信部
３６ 第二通信部
４０ サーバ装置
４１ 通信部
４２ 情報処理部
４３ 記憶部
４４ 取得部
４５ 送信部
４６ 生成部
４７ 推定部
Ａ、Ｂ 幼児
Ｐ 保護者

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】