特許 7545449 情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法

(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】2024-08-27

(45)【発行日】2024-09-04

(54)【発明の名称】情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 3/01 20060101AFI20240828BHJP

   H04N 21/266 20110101ALI20240828BHJP

   H04N 21/24 20110101ALI20240828BHJP

【ＦＩ】

G06F3/01 510

H04N21/266

H04N21/24

【請求項の数】 14

(21)【出願番号】P 2022133687

(22)【出願日】2022-08-24

(65)【公開番号】P2024030659

(43)【公開日】2024-03-07

【審査請求日】2023-02-08

(73)【特許権者】

【識別番号】501440684

【氏名又は名称】ソフトバンク株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】平林 一輝

(72)【発明者】

【氏名】天野 靖大

【審査官】仲野 一秀

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０２１９３１９（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１９－１０５９３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－７１８０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－２００３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２１／２３０１００（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ ３／０１

Ｇ０６Ｆ ３／０４８ － ３／０４８８

Ｇ０６Ｔ １９／００

Ｈ０４Ｎ ２１／２６６

Ｈ０４Ｎ ２１／２４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザ端末の状況に対応する複数のアプリを同時起動するアプリ起動部と、
前記ユーザ端末からの情報に基づいて、前記複数のアプリから少なくとも１つのアプリを選択するアプリ選択部と、
前記アプリ選択部によって選択された前記アプリによって生成されたコンテンツを取得するコンテンツ取得部と、
前記コンテンツを前記ユーザ端末の表示部に表示させる表示制御部と、
前記表示部に表示された前記コンテンツに対する前記ユーザ端末のユーザの反応を示す反応情報を取得する反応取得部と、
前記コンテンツのコンテンツ情報と、前記ユーザの属性情報及び環境情報と、前記反応情報とを含む学習データを複数用いた学習結果に基づいて、複数のコンテンツからユーザに提供するコンテンツを選択するコンテンツ選択部と
を備える情報処理装置。

【請求項2】

複数の前記学習データを用いた学習を実行することにより、前記コンテンツ情報、前記属性情報、及び前記環境情報を入力とし、前記反応情報を出力とする学習モデルを生成するモデル生成部
を更に備え、
前記コンテンツ選択部は、前記複数のコンテンツのコンテンツ情報、前記ユーザの属性情報及び環境情報を前記学習モデルに入力して、前記学習モデルから出力された反応情報に基づいて、前記複数のコンテンツからユーザに提供するコンテンツを選択し、
前記表示制御部は、前記コンテンツ選択部によって選択されたコンテンツを前記ユーザ端末の前記表示部に表示させる、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記反応取得部は、前記ユーザ端末による前記ユーザのヘッドトラッキング、アイトラッキング、及びハンドトラッキングの少なくともいずれかによって生成された前記反応情報を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記反応取得部は、前記ユーザの顔の方向が前記コンテンツに対して正対したか否かを示す前記反応情報を取得する、請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記反応取得部は、前記ユーザの視線が前記コンテンツに向けられたか否かを示す前記反応情報を取得する、請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記反応取得部は、前記ユーザの手が前記コンテンツに対して動作したか否かを示す前記反応情報を取得する、請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記コンテンツ情報は、前記コンテンツの種類を含み、
前記属性情報は、前記ユーザの住所、職業、及び年齢を含み、
前記環境情報は、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したときのシチュエーション情報及び前記ユーザが前記コンテンツを閲覧した空間の空間情報を含む、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記シチュエーション情報は、時間情報、前記ユーザの周囲の情報、及び前記ユーザの行動情報を含み、
前記空間情報は、前記空間の広さ、前記空間の明るさ、及び前記ユーザが前記コンテンツを閲覧した場所の情報を含む、請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記アプリ起動部は、前記ユーザ端末の状況に対応する前記複数のアプリから、前記ユーザ端末のユーザによる使用確率が高い順に選択した前記複数のアプリを起動する、請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記アプリ起動部は、前記ユーザ端末の状況に対応する前記複数のアプリから、前記ユーザ端末に対して割り当てられている割当リソース量の範囲内で、前記使用確率が高い順に選択した前記複数のアプリを起動する、請求項９に記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記アプリ起動部は、前記ユーザ端末の状況に対応する前記複数のアプリから、前記ユーザ端末に対して割り当てられている割当リソース量の範囲内でより多くのアプリを起動するように選択した前記複数のアプリを起動する、請求項１０に記載の情報処理装置。

【請求項12】

前記アプリ起動部は、前記ユーザ端末の状況に対応する前記複数のアプリのうち、前記ユーザ端末のユーザによる使用確率が第１の閾値より高いアプリについて、対応するＶＭを起動して当該ＶＭ上で当該アプリを起動し、前記使用確率が前記第１の閾値より低く、前記第１の閾値よりも低い第２の閾値より高い場合、当該アプリに対応するＶＭを起動する、請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項13】

コンピュータを、請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。

【請求項14】

コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
ユーザ端末の状況に対応する複数のアプリを同時起動するアプリ起動段階と、
前記ユーザ端末からの情報に基づいて、前記複数のアプリから少なくとも１つのアプリを選択するアプリ選択段階と、
前記アプリ選択段階において選択された前記アプリによって生成されたコンテンツを取得するコンテンツ取得段階と、
前記コンテンツを前記ユーザ端末の表示部に表示させる表示制御段階と、
前記表示部に表示された前記コンテンツに対する前記ユーザ端末のユーザの反応を示す反応情報を取得する反応取得段階と、
前記コンテンツのコンテンツ情報と、前記ユーザの属性情報及び環境情報と、前記反応情報とを含む学習データを複数用いた学習結果に基づいて、複数のコンテンツからユーザに提供するコンテンツを選択する選択段階と
を備える情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、現実世界に仮想現実を反映（拡張）させる技術であるＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）、仮想世界を現実世界に重ね合わせて体験できる技術であるＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）、これらの技術の総称であるＸＲ（Ｘ Ｒｅａｌｉｔｙ（クロスリアリティ））について記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０２２－１０５９４２号公報

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

本発明の一実施態様によれば、情報処理装置が提供される。前記情報処理装置は、ユーザ端末の状況に対応するコンテンツを取得するコンテンツ取得部を備えてよい。前記情報処理装置は、前記コンテンツを前記ユーザ端末の表示部に表示させる表示制御部を備えてよい。前記情報処理装置は、前記表示部に表示された前記コンテンツに対する前記ユーザ端末のユーザの反応を示す反応情報を取得する反応取得部を備えてよい。前記情報処理装置は、前記コンテンツのコンテンツ情報と、前記ユーザの属性情報及び環境情報と、前記反応情報とを含む学習データを複数用いた学習結果に基づいて、複数のコンテンツからユーザに提供するコンテンツを選択する選択部を備えてよい。

【0004】

前記情報処理装置は、前記複数の学習データを用いた学習を実行することにより、前記コンテンツ情報、前記属性情報、及び前記環境情報を入力とし、前記反応情報を出力とする学習モデルを生成するモデル生成部を更に備えてよく、前記選択部は、前記複数のコンテンツのコンテンツ情報、前記ユーザの属性情報及び環境情報を前記学習モデルに入力して、前記学習モデルから出力された反応情報に基づいて、前記複数のコンテンツからユーザに提供するコンテンツを選択してよく、前記表示制御部は、前記選択部によって選択されたコンテンツを前記ユーザ端末の前記表示部に表示させてよい。

【0005】

前記いずれかの情報処理装置において、前記反応取得部は、前記ユーザ端末による前記ユーザのヘッドトラッキング、アイトラッキング、及びハンドトラッキングの少なくともいずれかによって生成された前記反応情報を取得してよい。前記反応取得部は、前記ユーザの顔の方向が前記コンテンツに対して正対したか否かを示す前記反応情報を取得してよい。前記反応取得部は、前記ユーザの視線が前記コンテンツに向けられたか否かを示す前記反応情報を取得してよい。前記反応取得部は、前記ユーザの手が前記コンテンツに対して動作したか否かを示す前記反応情報を取得してよい。

【0006】

前記いずれかの情報処理装置において、前記コンテンツ情報は、前記コンテンツの種類を含んでよく、前記属性情報は、前記ユーザの住所、職業、及び年齢を含んでよく、前記環境情報は、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧したときのシチュエーション情報及び前記ユーザが前記コンテンツを閲覧した空間の空間情報を含んでよい。前記シチュエーション情報は、時間情報、前記ユーザの周囲の情報、及び前記ユーザの行動情報を含んでよく、前記空間情報は、前記空間の広さ、前記空間の明るさ、及び前記ユーザが前記コンテンツを閲覧した場所の情報を含んでよい。

【0007】

前記いずれかの情報処理装置は、前記ユーザ端末の状況に対応する複数のアプリを起動するアプリ起動部と、前記ユーザ端末からの情報に基づいて、前記複数のアプリから少なくとも１つのアプリを選択するアプリ選択部とを更に備えてよく、前記コンテンツ取得部は、前記アプリ選択部によって選択された前記アプリによって生成された前記コンテンツを取得してよい。

【0008】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、前記情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。

【0009】

本発明の一実施態様によれば、情報処理装置が提供される。前記情報処理装置は、ユーザ端末の状況に対応する複数のアプリを起動するアプリ起動部を備えてよい。前記情報処理装置は、前記ユーザ端末からの情報に基づいて、前記複数のアプリから少なくとも１つのアプリを選択するアプリ選択部を備えてよい。前記情報処理装置は、前記アプリ選択部によって選択されたアプリによって生成された情報を前記ユーザ端末に送信する情報送信部を備えてよい。

【0010】

前記情報処理装置において、前記アプリ選択部は、前記ユーザ端末から受信した前記複数のアプリのうちのいずれかを選択する選択情報に従って前記複数のアプリから少なくとも１つの前記アプリを選択してよい。

【0011】

前記いずれかの情報処理装置において、前記アプリ選択部は、前記ユーザ端末から受信した前記ユーザに関連するユーザ関連情報に基づいて、前記複数のアプリから少なくとも１つの前記アプリを選択してよい。

【0012】

前記いずれかの情報処理装置において、前記アプリ起動部は、前記ユーザ端末の状況に対応する複数のアプリから選択した前記複数のアプリを起動してよい。前記アプリ起動部は、前記ユーザ端末の状況に対応する前記複数のアプリから、前記ユーザ端末のユーザによる使用確率が高い順に選択した前記複数のアプリを起動してよい。前記アプリ起動部は、前記ユーザ端末の状況に対応する前記複数のアプリから、前記ユーザ端末に対して割り当てられている割当リソース量の範囲内で、前記使用確率が高い順に選択した前記複数のアプリを起動してよい。前記アプリ起動部は、前記ユーザ端末の状況に対応する前記複数のアプリから、前記ユーザ端末に対して割り当てられている割当リソース量の範囲内でより多くのアプリを起動するように選択した前記複数のアプリを起動してよい。

【0013】

前記いずれかの情報処理装置において、前記アプリ起動部は、前記ユーザ端末の状況に対応する前記複数のアプリのうち、前記ユーザ端末のユーザによる使用確率が第１の閾値より高いアプリについて、対応するＶＭを起動して当該ＶＭ上で当該アプリを起動し、前記使用確率が前記第１の閾値より低く、前記第１の閾値よりも低い第２の閾値より高い場合、当該アプリに対応するＶＭを起動してよい。

【0014】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、前記情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。

【0015】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータによって実行される情報処理方法が提供される。前記情報処理方法は、ユーザ端末の状況に対応するコンテンツを取得するコンテンツ取得段階を備えてよい。前記情報処理方法は、前記コンテンツを前記ユーザ端末の表示部に表示させる表示制御段階を備えてよい。前記情報処理方法は、前記表示部に表示された前記コンテンツに対する前記ユーザ端末のユーザの反応を示す反応情報を取得する反応取得段階を備えてよい。前記情報処理方法は、前記コンテンツのコンテンツ情報と、前記ユーザの属性情報及び環境情報と、前記反応情報とを含む学習データを複数用いた学習結果に基づいて、複数のコンテンツからユーザに提供するコンテンツを選択する選択段階を備えてよい。

【0016】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータによって実行される情報処理方法が提供される。前記情報処理方法は、ユーザ端末の状況に対応する複数のアプリを起動するアプリ起動段階を備えてよい。前記情報処理方法は、前記ユーザ端末からの情報に基づいて、前記複数のアプリから少なくとも１つのアプリを選択するアプリ選択段階を備えてよい。前記情報処理方法は、前記アプリ選択段階において選択されたアプリによって生成された情報を前記ユーザ端末に送信する情報送信段階を備えてよい。

【0017】

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】システム１０の一例を概略的に示す。

【図2】システム１０における処理内容の一例について説明するための説明図である。

【図3】システム１０における処理内容の一例について説明するための説明図である。

【図4】管理装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。

【図5】システム１０における処理内容の一例について説明するための説明図である。

【図6】システム１０における処理内容の一例について説明するための説明図である。

【図7】管理装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。

【図8】管理装置１００によるスタンバイ制御について説明するための説明図である。

【図9】管理装置１００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。

【発明を実施するための形態】

【0019】

現在のＡＲは一般的なＷｅｂに比べると、実用的な情報ソースへのアクセス手段が不足しており、ほとんどのコンテンツが閉鎖的なエンタメや、ハンドメイドの空間内での体験にとどまっている。ＡＲやＶＲの空間内にリアルタイムな実用情報を簡単に取り込める仕組みが必要である。また、ＡＲやＶＲデバイスがスマホ並に一般的に普及し、常に装着しているのが当たり前となった場合、今度は情報過多が考えられる。特にＸＲ体験ではスマホと違い視野全体から受動的に情報を受け取れてしまうため、情報の選択方法を検討する必要がある。ＸＲ体験として、能動的にユーザーインターフェイスを用いた選択をさせるのは望ましくなく、ユーザーの行動やメタ情報をもとに表示される情報が自動的に選択される方が望ましい。このような状況に対して、例えば、Ｗｅｂから収集した情報を、ＡＩがユーザー情報や行動、状況を用いて取捨選択する。それらの情報は数値や文字といった情報であるため、その情報から三次元オブジェクトを生成する仕組みを用いてＸＲ空間上に情報を提示する。その情報を見たユーザーのリアクションをＸＲデバイスのセンサーから取得し、ＡＩが取捨選択の内容をユーザー個別に最適化していく。

【0020】

従来のＡＲは、スマホやウェアラブルデバイス上でアプリケーションを稼働させて表示しており、現実世界に情報を付加することで生活を豊かにするが、普及が進むと情報で溢れかえり、逆にストレスになる。また、ＡＲグラスのようなウェアラブルデバイスは処理能力が低いため、アプリの同時起動が困難である。ＡＲストリーミングと言って、クラウド等のサーバサイドでＡＲアプリを起動し、映像だけをデバイスに送る技術があるが、ＡＲストリーミングをして効率化したとしてもサーバサイドのリソースが枯渇してしまう。このような状況に対して、例えば、ストリーミングで複数のアプリを同時実行し、利用者の要求や状況に応じてストリーミングする映像をシームレスに切り替えられるスイッチャーをクラウドから提供することが考えられる。また、サーバサイドのリソース枯渇を防ぐため、利用者の切替ログから利用者の状況毎の情報ニーズの傾向を分析し、使用可能性の高いアプリのみをあらかじめ起動するように制御することが考えられる。

【0021】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0022】

図１は、システム１０の一例を概略的に示す。システム１０は、管理装置１００を備える。管理装置１００は、情報処理装置の一例であってよい。システム１０は、ユーザ端末２００を備える。

【0023】

管理装置１００は、ユーザ２０に対して提供する情報を管理する。管理装置１００は、例えば、ユーザ端末２００の状況に応じたＡＲコンテンツをユーザ端末２００に送信して、表示させる。

【0024】

ユーザ端末２００は、通信機能と、ユーザ２０に対して情報を表示する機能とを有していれば、どのような端末であってもよい。例えば、ユーザ端末２００は、ＡＲグラス等の眼鏡型デバイスである。例えば、ユーザ端末２００は、スマートフォン及びタブレット端末等である。

【0025】

ユーザ端末２００は、管理装置１００から受信したＡＲ用のコンテンツを表示する。管理装置１００が管理するコンテンツは、任意のデータ形式であってよい。例えば、コンテンツは、３ＤのＣＧ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ）データである。例えば、コンテンツは、静止画である。また、例えば、コンテンツは、動画である。例えば、コンテンツは、テキストである。コンテンツは、これらを複合的に含んでもよい。

【0026】

ユーザ端末２００が眼鏡型デバイスである場合、コンテンツを透明又は半透明のグラス上に表示することによって、実空間にコンテンツが配置されている感覚をユーザ２０に与えることが可能なデバイスであってよい。すなわち、ユーザ端末２００は、いわゆる透過型（シースルー型）のデバイスであってよい。

【0027】

ユーザ端末２００がスマートフォン又はタブレット端末である場合、ユーザ端末２００は、ビデオパススルー型のデバイスであってよい。この場合、ユーザ端末２００は、撮影画像を非透過型のディスプレイに表示し、コンテンツを重畳表示してよい。ユーザ端末２００が眼鏡型デバイスである場合に、ユーザ端末２００がビデオパススルー型のデバイスであってもよい。

【0028】

図２及び図３は、システム１０における処理内容の一例について説明するための説明図である。ここでは、ユーザ端末２００と、管理装置１００が備えるキュレーションＡＩ３００との間の処理の流れを説明する。

【0029】

ユーザ端末２００は、表示部２０２及び検知部２０４を備える。検知部２０４は、複数種類のセンサを有する。検知部２０４が有するセンサの例として、位置センサ、撮像センサ、ジャイロセンサ、加速度センサ、視線センサ、及び音声センサ等が挙げられるが、これらに限られない。位置センサは、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）測位等のＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉａｇｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）測位機能、ネットワーク測位機能、ＶＰＳ（Ｖｉｓｕａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）測位機能、及びＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）測位機能の少なくともいずれかを有してよい。なお、位置センサが有する測位機能はこれらに限られず、これら以外の測位機能のみを有してもよく、また、これら以外の測位機能と、これらの少なくともいずれかとを有してもよい。検知部２０４は、複数種類のセンサによって、ユーザ２０のヘッドトラッキング、ユーザ２０のアイトラッキング、及びユーザ２０のハンドトラッキング等を実現してよい。

【0030】

ユーザ端末２００は、まず、ユーザ２０の属性情報３１６と、検知部２０４によって検知された、ユーザ端末２００の位置及び向きを含む環境情報３１０とを、キュレーションＡＩ３００に送信する。キュレーションＡＩ３００の情報選択機能３０２は、情報ソース４０から、環境情報３１０及び属性情報３１６に対応する情報を選択する。キュレーションＡＩ３００は、外部からの情報をＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）及びＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）によって整理することによって、情報ソース４０を管理してよい。

【0031】

情報選択機能３０２によって選択された情報３２２に対して、３Ｄ生成３２４が行われて、ユーザ端末２００の表示部２０２に表示させる。３Ｄ生成３２４は、選択された情報３２２を、ユーザ２０の位置及び姿勢に合わせて、ユーザ２０に違和感のないように変換する機能であってよい。３Ｄ生成３２４は、キュレーションＡＩ３００によって実行されてよい。３Ｄ生成３２４は、ユーザ端末２００によって実行されてもよい。

【0032】

検知部２０４は、表示部２０２に表示された情報に対するユーザ行動３３２を検知して、キュレーションＡＩ３００に送信する。ユーザ行動３３２は、表示部２０２に表示された情報に対するユーザ２０の反応を示す情報であってよい。検知部２０４は、例えば、ユーザ２０が情報の方を向いたか、情報を目で追ったか、情報に対して手で触れるなどリアクションをしたか、スルーしたか、手動で他の情報に切り替えたか、等のユーザ行動３３２をキュレーションＡＩ３００に送信する。

【0033】

キュレーションＡＩ３００の学習・最適化機能３０４は、表示部２０２に表示された情報と、環境情報３１０及び属性情報３１６と、ユーザ行動３３２とを用いて、ユーザ端末２００の状況に対応する複数の情報から、ユーザ２０に適した情報を選択するための学習及び最適化を実行する。

【0034】

図３に例示するように、環境情報３１０には、シチュエーション情報３１２及び空間情報３１４が含まれてよい。シチュエーション情報３１２は、ユーザ２０がどのような行動をしているかを示す行動情報、時間情報、及びユーザ２０の周囲に関する周囲情報等を含む。空間情報３１４は、ユーザ２０が情報を閲覧した場所の情報、空間の広さの情報、空間の明るさの情報等を含む。属性情報３１６は、ユーザ２０の住所、職業、及び年齢等の情報を含む。表示部２０２に表示された情報に関するコンテンツ情報４２は、コンテンツの種類を含む。

【0035】

学習・最適化機能３０４は、これらの情報を元に、学習を実行する。学習・最適化機能３０４は、例えば、ユーザ２０の属性、シチュエーション、空間の条件毎に、表示された情報に対してユーザ２０がポジティブな反応を示した場合に、その条件において、当該情報や当該情報と同じ種類の情報が選択されやすくなるようにし、ユーザ２０がネガティブな反応を示した場合に、その条件において、当該情報や当該情報と同じ種類の情報が選択されにくくなるようにする。

【0036】

情報選択機能３０２は、学習・最適化機能３０４の学習結果をもとに、ユーザ２０に対して提供する情報を選択する。これにより、ユーザ２０に適した情報を自動的かつ適切に選択可能にできる。

【0037】

図４は、管理装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。管理装置１００は、環境情報取得部１０２、属性情報取得部１０４、コンテンツ取得部１０６、表示制御部１０８、反応取得部１１０、モデル生成部１１２、及び選択部１１４を備える。

【0038】

環境情報取得部１０２は、ユーザ端末２００から環境情報を取得する。環境情報は、ユーザ端末２００の位置を示す位置情報を含む。環境情報は、ユーザ端末２００の姿勢を示す姿勢情報を含む。環境情報は、シチュエーション情報を含んでよい。環境情報は、空間情報を含んでよい。

【0039】

シチュエーション情報は、時間帯等を示す時間情報を含んでよい。シチュエーション情報は、ユーザ２０がどのような行動をしているかを示す行動情報を含んでよい。シチュエーション情報は、ユーザ２０の周囲に関する周囲情報を含んでよい。周囲情報は、ユーザ２０の周囲に存在する人や物体等に関する情報を含んでよい。

【0040】

空間情報は、場所の種類を示す場所の情報を含んでよい。空間情報は、空間の広さの情報を含んでよい。空間情報は、空間の明るさの情報を含んでよい。空間情報は、ユーザ２０が位置する場所の天気の情報を含んでもよい。

【0041】

属性情報取得部１０４は、ユーザ２０の属性情報を取得する。属性情報は、ユーザ２０の氏名を含んでよい。属性情報は、ユーザ２０のユーザ名を含んでよい。属性情報は、ユーザ２０の住所を含んでよい。属性情報は、ユーザ２０の性別を含んでよい。属性情報は、ユーザ２０の年齢を含んでよい。属性情報は、ユーザ２０の職業を含んでよい。属性情報は、ユーザ２０の血液型を含んでよい。属性情報は、ユーザ２０の国籍を含んでよい。

【0042】

コンテンツ取得部１０６は、ユーザ端末２００の状況に対応するコンテンツを取得する。コンテンツ取得部１０６は、情報ソース４０から、ユーザ端末２００の状況に適合する複数のコンテンツを取得してよい。コンテンツ取得部１０６は、例えば、ユーザ端末２００の位置及び姿勢から、ユーザ２０の視界に含まれる範囲に対して登録されているコンテンツを取得する。

【0043】

表示制御部１０８は、コンテンツ取得部１０６が取得したコンテンツをユーザ端末２００の表示部２０２に表示させる。表示制御部１０８は、コンテンツ取得部１０６が取得したコンテンツ及び表示指示をユーザ端末２００に送信してよい。

【0044】

反応取得部１１０は、表示部２０２に表示されたコンテンツに対するユーザ２０の反応を示す反応情報を取得する。反応取得部１１０は、ユーザ端末２００の検知部２０４によって生成された反応情報をユーザ端末２００から受信してよい。

【0045】

反応取得部１１０は、ユーザ端末２００によるユーザ２０のヘッドトラッキング、アイトラッキング、及びハンドトラッキングの少なくともいずれかによって生成された反応情報を取得してよい。

【0046】

反応取得部１１０は、例えば、ユーザ２０の顔の方向がコンテンツに対して正対したか否かを示す反応情報を取得する。ユーザ２０の顔の方向がコンテンツに対して正対したことは、ポジティブな反応の一例であってよい。反応取得部１１０は、例えば、ユーザ２０の顔の方向がコンテンツから背けられたか否かを示す反応情報を取得する。ユーザ２０の顔の方向がコンテンツから背けられたことは、ネガティブな反応の一例であってよい。

【0047】

反応取得部１１０は、例えば、ユーザ２０の視線がコンテンツに向けられたか否かを示す反応情報を取得する。ユーザ２０の視線がコンテンツに向けられたことは、ポジティブな反応の一例であってよい。反応取得部１１０は、ユーザ２０の視線がコンテンツを追ったか否かを示す反応情報を取得してもよい。ユーザ２０の視線がコンテンツを追ったことは、ポジティブな反応の一例であってよい。反応取得部１１０は、例えば、ユーザ２０の視線がコンテンツから背けられたか否かを示す反応情報を取得する。ユーザ２０の視線がコンテンツから背けられたことは、ネガティブな反応の一例であってよい。

【0048】

反応取得部１１０は、例えば、ユーザ２０の手がコンテンツに対して動作したか否かを示す反応情報を取得する。反応取得部１１０は、例えば、ユーザ２０の手がコンテンツを操作したか否かを示す反応情報を取得する。ユーザ２０の手がコンテンツに対して動作したことは、ポジティブな反応の一例であってよい。ユーザ２０の手がコンテンツに対して動作しなかったことは、ポジティブな反応でもネガティブな反応でもないとしてもよいし、ネガティブな反応として取り扱ってもよい。

【0049】

モデル生成部１１２は、表示部２０２に表示されたコンテンツのコンテンツ情報と、ユーザ２０の属性情報及び環境情報と、反応情報とを含む学習データを複数用いた学習を実行することにより、コンテンツ情報、属性情報、及び環境情報を入力とし、反応情報を出力とする学習モデルを生成する。当該学習モデルを用いることによって、属性情報が示す属性のユーザ２０が、環境情報によって示される環境において、コンテンツ情報が示すコンテンツを閲覧したときに、どのような反応を示すのかを推定することができる。

【0050】

選択部１１４は、モデル生成部１１２による学習結果に基づいて、コンテンツ取得部１０６によって取得された複数のコンテンツからユーザ２０に提供するコンテンツを選択する。例えば、選択部１１４は、複数のコンテンツのコンテンツ情報、ユーザ２０の属性情報及び環境情報を、モデル生成部１１２によって生成された学習モデルに入力して、学習モデルから出力された反応情報に基づいて、複数のコンテンツからユーザ２０に提供するコンテンツを選択する。選択部１１４は、出力された反応情報が、よりポジティブな反応を示すコンテンツを、ユーザ２０に対して提供するコンテンツとして選択してよい。表示制御部１０８は、選択部１１４によって選択されたコンテンツをユーザ端末２００の表示部２０２に表示させてよい。

【0051】

これにより、ユーザ端末２００の状況に対応するコンテンツが多数存在する場合に、ユーザ２０がよりポジティブな反応を示す可能性が高いコンテンツに限定して、ユーザ２０に対して提供することができ、ユーザ２０の利便性を向上することができる。

【0052】

図５及び図６は、システム１０における処理内容の一例について説明するための説明図である。ここでは、管理装置１００が備えるスイッチャー機能４２０を中心に処理内容の一例を説明する。

【0053】

本例において、ユーザ端末２００は、測位用データ４０２を管理装置１００に対して送信する。測位用データ４０２は、例えば、ＧＰＳ測位結果と、ユーザ端末２００によって撮像されたユーザ端末２００の周囲の画像とを含む。管理装置１００の位置測位機能４０４及びＶＰＳ／ＵＷＢ４０６は、測位用データ４０２を用いて、ユーザ端末２００の位置及び姿勢を特定する。

【0054】

管理装置１００は、複数のアプリ４１２を管理する。アプリ４１２の例として、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）系アプリ、業務系アプリ、エンタメ系アプリ、地図アプリ、ナビゲーションアプリ、及びゲームアプリ等が挙げられるが、これらに限られない。

【0055】

管理装置１００は、複数のアプリ４１２のうち、ユーザ端末２００の位置に対応する複数のアプリ４１２を起動する。ここでは、管理装置１００が、アプリ４１２毎にＶＭ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）４１０を起動して、ＶＭ４１０にアプリ４１２を実行させる例を主に説明するが、これに限らない。管理装置１００は、１つのＶＭ４１０に複数のアプリ４１２を実行させてもよい。また、管理装置１００は、複数のコンテナに複数のアプリ４１２を実行させてもよい。

【0056】

スイッチャー機能４２０は、ユーザ端末２００から受信する情報に従って、複数のアプリ４１２による出力を切り替えてユーザ端末２００に対して配信する。

【0057】

スイッチャー機能４２０は、例えば、ユーザ端末２００からの切り替え指示に従って、複数のアプリ４１２による出力を切り替えてユーザ端末２００に対して配信する。スイッチャー機能４２０は、複数のアプリ４１２のうち、１つのアプリ４１２の出力をユーザ端末２００に対して配信してよく、複数のアプリ４１２の出力をユーザ端末２００に対して配信してもよい。スイッチャー機能４２０は、複数のアプリ４１２から、ユーザ端末２００の状況に対応するアプリ４１２を選択し、選択したアプリ４１２による出力をユーザ端末２００に対して配信してもよい。

【0058】

このように、管理装置１００は、複数のアプリ４１２を同時起動しておき、ユーザ２０の要求や状況に応じてＡＲストリーミングする情報をシームレスに切り替える。ＡＲグラスのようなウェアラブルデバイスは処理能力が低いので、アプリ４１２の同時起動が困難であるが、本実施形態に係るシステム１０によれば、管理装置１００側でアプリ４１２を起動するので、同時起動を可能とすることができる。また、複数のアプリ４１２を同時起動しておいて、ユーザ端末２００からの情報に応じて切り替える構成を採用することによって、ユーザ端末２００からの指示を受ける毎にアプリ４１２を起動する場合と比較して、アプリ起動待ち時間のストレスをユーザ２０に与えないようにすることができる。

【0059】

システム１０において、ユーザ端末２００の位置情報は、位置データＤＢ４３０に登録されてよい。システム１０は、緊急制御機能４４２を更に備えてもよい。緊急制御機能４４２は、緊急地震速報等の外部災害情報４４０を取得したことに応じて、スイッチャー機能４２０に対して、ユーザ端末２００に対する外部災害情報４４０の配信を要求する。スイッチャー機能４２０は、ユーザ端末２００に対するアプリ４１２の出力の配信を停止して、ユーザ端末２００に対して外部災害情報４４０の配信を行う。これにより、ユーザ端末２００に、外部災害情報４４０のみを表示させることができ、外部災害情報４４０が他のコンテンツによって見えなかったり、見にくかったりすることによって、ユーザ２０が災害を把握できなくなる可能性を低減できる。スイッチャー機能４２０は、外部災害情報４４０のみの配信に切り替えた後、ユーザ端末２００からの要求に応じて、アプリ４１２の出力の配信を再開してよい。

【0060】

緊急制御機能４４２は、外部災害情報４４０を取得したことに応じて、ＰＣＦ５２に、ユーザ端末２００の優先度変更を要求してもよい。ＰＣＦ５２は、緊急制御機能４４２からの要求に応じて、ユーザ端末２００に対応するポリシーを設定してもよい。

【0061】

緊急制御機能４４２は、管理装置１００が備えてよい。緊急制御機能４４２は、管理装置１００以外の装置が備えてもよい。

【0062】

管理装置１００は、例えば、ユーザ端末２００の状況に対応する全てのアプリ４１２を起動しておく。これにより、アプリの起動待ち時間を無くすことができる。

【0063】

管理装置１００は、ユーザ端末２００の状況に対応する全てのアプリ４１２のうち、一部のアプリ４１２のみを起動しておくようにしてもよい。これにより、アプリ４１２の常時起動によって消費される管理装置１００のリソース量を低減することができる。管理装置１００は、ユーザログをベースにした、アプリ４１２の動的なスタンバイ制御を実行してもよい。

【0064】

図６は、管理装置１００によるスタンバイ制御について説明するための説明図である。管理装置１００は、切替ログ４５２、位置ログ４５４、ＡＩ４５６、及びスタンバイ制御機能４６０を備えてよい。

【0065】

切替ログ４５２は、スイッチャー機能４２０による切替ログを記憶する。位置ログ４５４は、ユーザ端末２００の位置ログを記憶する。ＡＩ４５６は、切替ログ４５２及び位置ログ４５４を用いて、ユーザ２０によるアプリ４１２の切替傾向を分析する。ＡＩ４５６は、例えば、ユーザ端末２００の位置及び時間帯を入力とし、複数のアプリ４１２のそれぞれについての、ユーザ２０による使用確率を出力とする学習を実行する。具体例として、ＡＩ４５６は、例えば、ユーザ端末２００の位置、アプリ４１２を利用した時間帯、アプリ４１２による出力情報の空間内における位置、直前の視聴コンテンツ、及び、どのアプリ４１２からどのアプリ４１２に切り替えたか等の切り替え内容等に基づいて、各アプリ４１２の、１時間内等の予め定められた期間内の使用確率を出力するように学習を行う。

【0066】

スタンバイ制御機能４６０は、ＡＩ４５６による学習結果を用いて、ユーザ端末２００の状況に対応する、複数のアプリ４１２のそれぞれの使用確率を取得して、使用確率に基づいて、複数のアプリ４１２のそれぞれについて、Ｈｏｔとするか、Ｃｏｌｄとするかを判定する。スタンバイ制御機能４６０は、例えば、使用確率が予め定められた閾値より高いアプリ４１２をＨｏｔとし、低いアプリ４１２をＣｏｌｄとする。スタンバイ制御機能４６０は、Ｈｏｔとしたアプリ４１２を起動させる。これにより、ユーザ端末２００の状況に対応する複数のアプリ４１２のうち、使用確率が高いアプリ４１２のみを起動させることができ、管理装置１００の消費リソースを適切に低減することができる。

【0067】

スタンバイ制御機能４６０は、１つのＶＭにつき、１つのアプリ４１２を実行するようにした場合において、使用確率に基づいて、複数のアプリ４１２のそれぞれについて、Ｈｏｔとするか、Ｗａｒｍとするか、Ｃｏｌｄとするかを判定してもよい。スタンバイ制御機能４６０は、例えば、使用確率が予め定められた第１の閾値より高いアプリ４１２をＨｏｔとし、使用確率が第１の閾値より低く、第１の閾値よりも低い第２の閾値より高いアプリ４１２をＷａｒｍとし、使用確率が第２の閾値より低いアプリ４１２をＣｏｌｄとする。スタンバイ制御機能４６０は、Ｈｏｔとしたアプリ４１２について、対応するＶＭを起動してアプリ４１２を起動し、Ｗａｒｍとしたアプリ４１２について、対応するＶＭを起動し、アプリ４１２は起動しないようにする。これにより、Ｈｏｔとしたアプリ４１２については、スムーズな切り替えを実現し、Ｗａｒｍとしたアプリ４１２については、ＶＭを起動する時間を省略することによって、起動待ち時間を低減することができる。

【0068】

スタンバイ制御機能４６０は、ユーザ端末２００毎に割当リソース量を定めておき、割当リソース量の範囲内で、アプリ４１２を起動しておくようにしてもよい。

【0069】

図７は、管理装置１００によるスタンバイ制御の一例について説明するための説明図である。ここでは、ユーザ端末２００の状況に対応するアプリ４１２が、アプリＡ、アプリＢ、アプリＣ、アプリＤであり、それぞれのアプリの使用確率が９７％、９６％、２３％、１０％である場合を例に挙げて説明する。

【0070】

管理装置１００は、割当リソース量の範囲内で、使用確率が高い順にアプリを起動させる。図７に示す例においては、管理装置１００は、アプリＡ、アプリＢ、及びアプリＣを起動し、割当リソース量を超えてしまうアプリＤについては起動しない。

【0071】

管理装置１００は、図７に示す状態において、ユーザ端末２００からアプリＤの起動指示を受け付けた場合、例えば、アプリＤを起動可能なリソース量が確保できるまで、使用確率が低い順にアプリ４１２を終了していく。図７に示す例では、管理装置１００は、アプリＣを終了させ、アプリＤを起動させる。

【0072】

図８は、管理装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。管理装置１００は、ユーザ状況取得部１２２、アプリ起動部１２４、アプリ選択部１２６、及び情報送信部１２８を備える。

【0073】

ユーザ状況取得部１２２は、ユーザ端末２００の状況を取得する。ユーザ状況取得部１２２は、ユーザ端末２００の位置情報を取得してよい。ユーザ状況取得部１２２は、例えば、ユーザ端末２００によって測定されたユーザ端末２００の位置情報を、ユーザ端末２００から受信する。ユーザ状況取得部１２２は、例えば、ユーザ端末２００から測位用データ４０２を受信し、測位用データ４０２を用いてユーザ端末２００の位置情報を取得する。

【0074】

ユーザ状況取得部１２２は、ユーザ端末２００の姿勢情報を取得してよい。ユーザ状況取得部１２２は、ユーザ端末２００が備える検知部２０４によって特定されたユーザ端末２００の姿勢を示す姿勢情報を、ユーザ端末２００から受信してよい。

【0075】

アプリ起動部１２４は、ユーザ状況取得部１２２が取得したユーザ端末２００の状況に対応する複数のアプリ４１２を起動する。

【0076】

アプリ起動部１２４は、例えば、複数のＶＭを起動して、複数のＶＭのそれぞれにアプリ４１２を起動させる。アプリ起動部１２４は、１つのＶＭにつき、１つのアプリ４１２を起動させてよい。アプリ起動部１２４は、１つのＶＭにつき、複数のアプリ４１２を起動させてもよい。

【0077】

アプリ起動部１２４は、例えば、複数のコンテナを起動して、複数のコンテナのそれぞれにアプリ４１２を起動させる。アプリ起動部１２４は、１つのコンテナにつき、１つのアプリ４１２を起動させてよい。アプリ起動部１２４は、１つのコンテナにつき、複数のアプリ４１２を起動させてもよい。

【0078】

アプリ選択部１２６は、ユーザ端末２００からの情報に基づいて、アプリ起動部１２４が起動した複数のアプリ４１２から少なくとも１つのアプリ４１２を選択する。

【0079】

例えば、アプリ選択部１２６は、複数のアプリ４１２のうちのいずれかを選択する選択情報をユーザ端末２００から受信する。アプリ選択部１２６は、選択情報に従って、複数のアプリ４１２から少なくとも１つのアプリ４１２を選択する。

【0080】

アプリ選択部１２６は、ユーザ端末２００から、ユーザ２０に関連するユーザ関連情報を受信し、当該ユーザ関連情報に基づいて、複数のアプリ４１２から少なくとも１つのアプリ４１２を選択してもよい。例えば、ユーザ関連情報がユーザ２０の状態を示し、アプリ選択部１２６は、複数のアプリ４１２のうち、ユーザ２０の状態により適した少なくとも１つのアプリ４１２を選択する。

【0081】

情報送信部１２８は、アプリ選択部１２６によって選択されたアプリ４１２によって生成された情報をユーザ端末２００に送信する。情報送信部１２８は、アプリ選択部１２６によって複数のアプリ４１２が選択された場合、当該複数のアプリ４１２のそれぞれによって生成された情報を、ユーザ端末２００に送信する。

【0082】

アプリ起動部１２４は、ユーザ端末２００の状況に対応する複数のアプリ４１２から選択した複数のアプリ４１２を起動するようにしてもよい。これにより、複数のアプリ４１２を起動しておくための管理装置１００のリソース量を低減することができる。

【0083】

例えば、アプリ起動部１２４は、ユーザ端末２００の状況に対応する複数のアプリ４１２から、ユーザ端末２００のユーザ２０による使用確率が高い順に選択した複数のアプリ４１２を起動する。アプリ起動部１２４は、例えば、切替ログ４５２及び位置ログ４５４に基づいて、複数のアプリ４１２のそれぞれの使用確率を算出する。アプリ起動部１２４は、例えば、特定の地理的エリアにおけるユーザ２０によるアプリ４１２の利用履歴や切替履歴を用いて、当該地理的エリアにおいて、過去にユーザ２０がより多く使用していたアプリ４１２の使用確率をより高くすることによって、当該地理的エリアにおける複数のアプリ４１２の使用確率を算出する。また、例えば、アプリ起動部１２４は、ユーザ２０が第１のアプリ４１２を使用している状況において、過去に、その次に第２のアプリ４１２を使用した履歴がある場合に、ユーザ２０が第１のアプリ４１２を使用している状況における、第２のアプリ４１２の使用確率がより高くなるように、使用確率を算出する。アプリ４１２の利用履歴や切替履歴を用いた、アプリ４１２の使用確率の算出方法として、他の任意の方法を採用してもよい。

【0084】

アプリ起動部１２４は、ユーザ端末２００の状況に対応する複数のアプリ４１２から、ユーザ端末２００に対して割り当てられている割当リソース量の範囲内で、複数のアプリ４１２を選択してもよい。

【0085】

例えば、アプリ起動部１２４は、ユーザ端末２００の状況に対応する複数のアプリ４１２から、割当リソース量の範囲内で、使用確率が高い順に選択した複数のアプリ４１２を起動する。アプリ起動部１２４は、割当リソース量を超えない範囲で、使用確率が高い順にアプリ４１２を起動していってよい。

【0086】

例えば、アプリ起動部１２４は、ユーザ端末２００の状況に対応する複数のアプリ４１２から、割当リソース量の範囲内でより多くのアプリ４１２を起動するように選択した複数のアプリ４１２を起動する。例えばアプリ起動部１２４は、ユーザ端末２００の状況に対応するアプリ４１２がアプリＡ、アプリＢ、アプリＣ、アプリＤ、アプリＥの５つある場合において、割当リソース量の範囲内で、アプリＡ、アプリＢ及びアプリＣの組み合わせと、アプリＡ、アプリＢ、アプリＤ、アプリＥの組み合わせとが起動可能である場合に、アプリＡ、アプリＢ、アプリＤ、アプリＥを起動する。

【0087】

例えば、アプリ起動部１２４は、ユーザ端末２００の状況に対応する複数のアプリ４１２から、使用確率が高い順に１つずつアプリ４１２を起動していき、アプリＡ及びアプリＢを起動した後に、残りの割当リソース量の範囲内で、アプリＣであれば１つ、アプリＤ及びアプリＥであれば２つ起動できる場合に、アプリＤ及びアプリＥを起動する。

【0088】

アプリ起動部１２４は、ユーザ端末２００の状況に対応する複数のアプリ４１２から、割当リソース量の範囲内で、使用確率が高い順に１つずつアプリ４１２を起動していき、最後の１つを選択するときに、候補となるアプリ４１２の使用確率が同一であるか、差分が予め定められた閾値より小さい場合に、アプリ４１２を起動するために要するリソース量がより少ない方のアプリ４１２を選択してもよい。これにより、管理装置１００の消費リソース量を低減することができる。

【0089】

アプリ起動部１２４が、複数のＶＭを起動して、複数のＶＭのそれぞれにアプリ４１２を起動させる場合であって、１つのＶＭにつき、１つのアプリ４１２を起動させる場合において、アプリ起動部１２４は、ユーザ端末２００の状況に対応する複数のアプリ４１２のうち、ユーザ端末２００のユーザ２０による使用確率が第１の閾値より高いアプリについて、対応するＶＭを起動して当該ＶＭ上で当該アプリを起動し、使用確率が第１の閾値より低く、第１の閾値よりも低い第２の閾値より高い場合、当該アプリに対応するＶＭを起動するようにしてもよい。すなわち、アプリ起動部１２４は、使用確率が第１の閾値より高い場合には、ＶＭ及びアプリを起動し、使用確率が第１の閾値より低いが第２の閾値より高い場合には、アプリに対応するＶＭのみを起動する。これにより、使用確率が高いアプリについては、すぐに切り替え可能にでき、使用確率がある程度高いアプリについては、ＶＭを起動する時間を省略することができる。

【0090】

なお、管理装置１００は、ユーザ状況取得部１２２、アプリ起動部１２４、アプリ選択部１２６、及び情報送信部１２８に加えて、環境情報取得部１０２、属性情報取得部１０４、コンテンツ取得部１０６、表示制御部１０８、反応取得部１１０、モデル生成部１１２、及び選択部１１４を備えてもよい。この場合、例えば、アプリ起動部１２４が、ユーザ端末２００の状況に応じた複数のアプリ４１２を起動し、アプリ選択部１２６が、複数のアプリ４１２から少なくとも１つのアプリ４１２を選択し、コンテンツ取得部１０６が、アプリ選択部１２６によって選択されたアプリ４１２によって生成された複数のコンテンツを取得し、選択部１１４が、コンテンツ取得部１０６によって取得された複数のコンテンツからユーザ２０に提供するコンテンツを選択し、表示制御部１０８が、選択されたコンテンツをユーザ端末２００の表示部２０２に表示させる。

【0091】

図９は、管理装置１００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、本実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

【0092】

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブは、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

【0093】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

【0094】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブは、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0095】

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

【0096】

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0097】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

【0098】

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ（ＤＶＤ－ＲＯＭ）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0099】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0100】

上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0101】

本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0102】

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0103】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0104】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0105】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0106】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0107】

１０ システム、２０ ユーザ、４０ 情報ソース、５２ ＰＣＦ、１００ 管理装置、１０２ 環境情報取得部、１０４ 属性情報取得部、１０６ コンテンツ取得部、１０８ 表示制御部、１１０ 反応取得部、１１２ モデル生成部、１１４ 選択部、１２２ ユーザ状況取得部、１２４ アプリ起動部、１２６ アプリ選択部、１２８ 情報送信部、２００ ユーザ端末、２０２ 表示部、２０４ 検知部、３００ キュレーションＡＩ、３０２ 情報選択機能、３０４ 学習・最適化機能、３１０ 環境情報、３１２ シチュエーション情報、３１４ 空間情報、３１６ 属性情報、３２２ 選択された情報、３２４ ３Ｄ生成、３３２ ユーザ行動、４０２ 測位用データ、４０４ 位置測位機能、４０６ ＶＰＳ／ＵＷＢ、４１０ ＶＭ、４１２ アプリ、４２０ スイッチャー機能、４３０ 位置データＤＢ、４４０ 外部災害情報、４４２ 緊急制御機能、４５２ 切替ログ、４５４ 位置ログ、４５６ ＡＩ、４６０ スタンバイ制御機能、１２００ コンピュータ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】