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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-09-26
(45)【発行日】2024-10-04
(54)【発明の名称】システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20240927BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2024053621
(22)【出願日】2024-03-28
【審査請求日】2024-03-28
(31)【優先権主張番号】P 2023154914
(32)【優先日】2023-09-21
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】591280485
【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社
(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】福田 稔之
【審査官】山口 大志
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１３－１６０７０４（ＪＰ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１１１０６３４１９（ＣＮ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１８／０２０５４１（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０２４－０４１２９０（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
帰宅した際にユーザーが家に持ち込んだ物品の画像を撮影する撮影手段と、画像認識技術により前記画像を認識することにより前記物品の内容を特定する特定手段と、
学習データベースに基づいて、前記物品の保管場所を推定する推定手段と
を含むシステムであって、
前記推定手段は、前記ユーザーの過去の購買履歴に基づいて、前記物品が次に使用されるタイミングを推定し、
前記システムは、前記推定手段による推定結果に基づいて、前記物品の消費期限が近い食材を優先的に使用するレシピ提案、または、特定の物品の補充が必要なタイミングを前記ユーザーに通知する通知手段をさらに有するシステム。
【請求項2】
前記推定手段は、前記物品の次の用途をさらに推定する請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記特定手段は、前記物品の成分情報を識別し、前記ユーザーに対して健康や環境への影響についての情報を提供する、請求項１に記載のシステム。
【請求項4】
前記推定手段は、前記物品の賞味期限、消費期限を認識し、食品安全管理のためのアラート機能を有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項5】
前記推定手段は、前記物品の消費期限をＡＩを用いて認識し、
消費期限が迫っていると判定した物品と同種の物品をオンラインで注文する手段をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示の技術は、システムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２２－１８０２８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明は、帰宅時に持ち込まれた物品の管理を効率化し、持ち出した物品を適切な場所にしまうことを容易にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0005】
帰宅した際に自分が家に持ち込んだ物品の画像を撮影する撮影手段と、画像認識技術により前記画像を認識することにより前記物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて、物品の保管場所を推定する推定手段とを含むシステム。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【図1】第１実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図2】第１実施形態に係るデータ処理装置及びスマートデバイスの要部機能の一例を示す概念図である。
【図3】第２実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図4】第２実施形態に係るデータ処理装置及びスマート眼鏡の要部機能の一例を示す概念図である。
【図5】第３実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図6】第３実施形態に係るデータ処理装置及びヘッドセット型端末の要部機能の一例を示す概念図である。
【図7】第４実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図8】第４実施形態に係るデータ処理装置及びロボットの要部機能の一例を示す概念図である。
【図9】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。
【図10】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。
【発明を実施するための形態】
【0007】
以下、添付図面に従って本開示の技術に係るシステムの実施形態の一例について説明する。
【0008】
先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。
【0009】
以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、又はＴＰＵ（Tensor Processing Unit）等が挙げられる。
【0010】
以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。
【0011】
以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する１つ又は複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、又は磁気テープ等が挙げられる。
【0012】
以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサ及びアンテナ等を含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含む無線通信規格が挙げられる。
【0013】
以下の実施形態において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。
【0014】
［第１実施形態］
図１には、第１実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。
図１には、第１実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。
【0015】
図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
【0016】
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。
【0017】
スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。
【0018】
受付装置３８は、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂ等を備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペン又は指等）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示すデータをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０（図２参照）が、ユーザ入力を示すデータを取得する。
【0019】
出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａ及びスピーカ４０Ｂ等を備えており、データをユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザに対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキスト及び画像等の可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。
【0020】
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。
【0021】
図２には、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。
【0022】
図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。
【0023】
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
【0024】
スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。受付出力プログラム６０は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。
【0025】
なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置（例えば、ＣｈａｔＧＰＴサーバ）がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電）であってもよい。次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。
【0026】
（形態例１）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ食材の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、冷蔵庫にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、スマートデバイス１４のカメラ４２によって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段と推定手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のカメラセンサーを搭載したスマートフォンのカメラが含まれる。ユーザーがスマートフォンアプリを使用して物品の画像を撮影する際、自動フォーカス機能や画像安定化機能を備えたカメラが、鮮明でブレのない画像を生成することができる。また、光の状況に応じて露出を自動調整する機能も含まれ、低照度や逆光などの環境でも物品の特徴を捉えることができる。さらに、高解像度カメラセンサーと自動フォーカス機能を備えたスマートフォンアプリは、鮮明な画像を生成するための撮影支援機能を提供することができる。また、画像安定化機能は、手ぶれを最小限に抑えるために動作し、露出自動調整機能により、さまざまな照明条件下での画像品質を最適化することもできる。
特定手段は、画像認識アルゴリズムを用いた物品識別機能が含まれる。この機能は、ディープラーニング技術を用いた物体認識モデルを基にしており、撮影された物品の画像データから物品の特徴を抽出し、既知の物品カテゴリと照合することができる。物品識別機能は、畳み込みニューラルネットワークを用いて訓練され、新たな物品にも柔軟に対応できるように設計されている。物品の識別には、形状、色、パターン、テクスチャなどの視覚的特徴が利用され、高い精度で物品を特定することができる。また、画像認識アルゴリズムを活用した物品特定機能は、ディープラーニング技術に基づく物体認識モデルを使用して、撮影された物品の視覚的特徴を解析し、既存の物品カテゴリと比較して物品を識別することもできる。形状、色、パターン、テクスチャなどの特徴をもとに識別を行い、新規物品への適応性も備えている。
推定手段は、特定された物品に基づいて、その物品の用途や保管場所を推定する機能を含む。この推定は、機械学習によって訓練された分類モデルを使用し、事前に収集された学習データベース内の情報を基に決定される。例えば、食材が識別された場合、保存条件や消費頻度などのパラメータが分析され、冷蔵庫、冷凍庫、あるいは常温保管の棚など、最適な保管場所が推定されることができる。また、物品の用途に応じた推奨が行われるため、食材であれば調理用、飲料であれば冷蔵の必要があるか否かといった情報も提供されることができる。さらに、特定された物品の用途や適切な保管場所を推定するために、事前に蓄積された学習データベースを参照することもできる。この学習データベースは、物品の種類ごとに最適な保管条件や使用頻度などの情報を含んでおり、機械学習モデルに基づいて保管場所を推定する。たとえば、食材の場合は保鮮条件を考慮し、冷蔵庫や冷凍庫など、適切な場所を推奨する。物品の用途に応じたアドバイスも提供され、ユーザーに対して実用的な情報を提供することができる。
これらの機能は、高度なデータ処理能力を備えたデバイスによって支えられており、計算処理が必要な場合はデータ処理装置が、またはスマートデバイスの制御部が処理を担当することができる。ユーザーは、直感的なインターフェースを通じて、画像撮影から物品の保管場所推定までをスムーズに行うことができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でアプリに物品の名前やカテゴリを入力する場合がある。この手動入力に基づいても、AIは学習データベースを参照し、同様に物品の次の用途やしまうべき場所を推定することができる。手動入力は、撮影が困難な小さな物品やラベルのない物品に対して有効であり、ユーザーが直接情報を提供することで、システムの推定精度を向上させることができる。また、センサーに依存しないデータ収集の例として、ユーザーがアプリに物品情報を手動で入力するケースが挙げられる。この手動入力は、特に画像撮影が難しい小さな物品や、特定の特徴を持たない物品に対して有効であり、ユーザー自身による情報提供がシステムの推定精度を高めることに寄与することができる。
本発明の実施形態におけるシステムの機能拡張として、持ち込まれた物品に関する情報をより詳細に提供することが考えられる。例えば、特定手段を用いて物品の原産国や製造者、成分情報を識別し、ユーザーに対して健康や環境への影響についての知識を提供する。また、推定手段は、物品の賞味期限や消費期限をAIが認識し、食品安全管理のためのアラート機能を備えることができる。これにより、食品の鮮度管理をサポートし、食中毒などのリスクを減らすことが可能となる。
さらに、撮影手段には、複数の物品を同時に撮影することで一括処理を可能にするパノラマ撮影モードや、物品の３Dモデルを生成するためのスキャン機能を追加することができる。これらの機能は、物品の形状や大きさをより正確にAIに認識させるために有効である。また、特定手段には、バーコードスキャナーやRFIDリーダーを組み合わせることで、物品の識別精度を向上させることができる。これにより、物品の追跡と在庫管理が容易になり、家庭内での物品の流通管理を効率化することが可能となる。
推定手段に関しては、ユーザーの過去の購買履歴や使用パターンを分析し、物品が次に使用されるタイミングを予測することができる。この情報を活用することで、物品の消費期限が近い食材を優先的に使用するレシピ提案や、特定の物品の補充が必要なタイミングをユーザーに通知することが可能となる。また、家庭内の他のデバイスやシステムと連携し、物品の保管場所を自動で調節するスマート収納システムを統合することも考えられる。たとえば、スマートキッチンでは、AIが推定した保管場所に基づいて冷蔵庫の棚を自動的に調節し、食材を適切な環境で保管する。
これらの機能拡張を実現するためには、各手段のデータ処理能力を強化し、より大規模なデータセットに基づく学習を実施することが重要である。このプロセスには、クラウドコンピューティングの活用やエッジコンピューティングによるデータ処理の分散化が有効である。また、ユーザーのプライバシー保護のために、撮影された画像データのセキュリティ対策や、データの匿名化技術の導入も考慮されるべきである。これにより、ユーザーは安心してシステムを利用することができ、物品管理の効率化と生活の質の向上が期待できる。
本発明の実施形態においては、撮影手段における画像の撮影機能を拡張し、物品の次元情報を取得する3Dスキャン技術を導入することができる。この技術を用いることで、物品の形状やサイズをより詳細に識別し、AIによる特定手段の精度を向上させることが可能となる。例えば、家具や衣服などの大型または複雑な形状の物品を撮影する際に、3Dスキャンによって物品の全体像を正確に把握し、より適切な保管場所の推定が行えるようになる。
また、特定手段として、ユーザーの生活習慣や好みを学習し、それに基づいたパーソナライズされた物品管理の提案を行う機能を追加することが考えられる。AIがユーザーの行動パターンを解析し、特定の物品を使う状況や頻度に応じて、保管場所だけでなく、使いやすさを考慮した収納方法を提案する。これにより、ユーザーは自身の生活リズムに合わせた最適な物品管理を行うことができる。
推定手段としては、物品の使用期限や管理状態をリアルタイムでモニタリングし、ユーザーに対して消費期限の迫った食品の使用を促す通知機能や、長期間使用されていない物品に対する整理の推奨など、積極的な物品管理の支援を行う。これにより、無駄な食品廃棄を減らすだけでなく、家庭内の整頓を促進し、生活空間の快適性を高めることができる。
撮影手段には、スマートフォンのカメラ以外にも、家庭内に設置された固定式のスキャン装置やセンサーを利用し、ユーザーが持ち込んだ物品を自動で認識し、撮影する機能を追加する。これにより、ユーザーが手動でアプリを起動し、物品を撮影する手間を省くことができる。また、特定手段においては、バーコードやRFIDタグを用いて物品情報を自動取得し、物品の特定をより迅速かつ正確に行うことが可能となる。
推定手段における拡張として、物品の消費期限や保管状態に基づいて自動発注システムを統合することができる。例えば、消費期限が迫っている食品に対しては、自動的に同種の食品をオンラインで注文し、常に新鮮な食材が家庭に供給されるようにする。
これらの機能をサポートするためには、データのセキュアな保存と処理が必要となる。クラウドベースのシステムを利用して大量のデータを安全に保管し、処理を行うことで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、迅速な情報処理を実現する。さらに、ユーザーがシステムを信頼し、安心して利用できるように、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を講じる。これにより、ユーザーはプライバシーを守りながら、効率的な物品管理を享受することができる。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ書類の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、書類整理用の引き出しにしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスのカメラによって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段と推定手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高精度の画像センサーと広角レンズを備えたカメラモジュールが含まれ、このカメラモジュールは、自動フォーカス機能と自動露出機能を統合しており、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影できるようにする。また、撮影手段は、暗い環境でもクリアな画像を取得できるように、LEDフラッシュや照明補助機能を有しており、物品の色や質感が正確に捉えられるように設計されている。また、撮影手段は、物品のデジタルイメージを取得することもできる。このカメラモジュールには、画像の明瞭さを保つための自動フォーカス調整機能と適切な露出レベルを確保する露出調整機能が統合されており、照明条件に関係なく、物品の特徴を正しく捉えるための補助照明機能が付加されている。保存される画像フォーマットは、JPEG、PNG、BMPといった一般的な画像フォーマットで保存されることが保証される。
特定手段は、ディープラーニング技術を駆使した物体認識アルゴリズムが含まれ、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をベースにして物品の画像から特徴を抽出し、分類する。このアルゴリズムは、広範囲の物品カテゴリに対して高い識別精度を持ち、複数物品が一緒に撮影された場合でも、それぞれを正確に特定できるように訓練されている。特定手段は、画像中のテキスト情報を読み取るOCR技術も組み込んでおり、書類やラベルなどに書かれた情報を利用して物品を特定することができる。また、特定手段は、ディープラーニングに基づく物体認識アルゴリズムを利用し、撮影された画像内の物品を高い精度で識別することもできる。このアルゴリズムは、トレーニングデータセットを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練し、物品の画像からの特徴抽出と分類を行う。また、物品に付随するテキスト情報を抽出するための光学文字認識機能を組み込み、物品の正確な識別に寄与する。
推定手段は、特定手段によって識別された物品の情報と、事前に構築された学習データベースを照合し、物品の用途や保管場所を推定する。学習データベースには、物品の用途、所要スペース、使用頻度、関連性などのパラメータが含まれ、推定手段は、これらのパラメータを基に、アイテムの置き場所や次に使用するタイミングを推薦する。この学習データベースは、ユーザーの過去の行動パターンや整理習慣を分析することで継続的に更新され、より個々のユーザーに合わせたカスタマイズされた推薦が可能になる。また、推定手段は、識別された物品の情報を基に学習データベースと照合し、その物品の用途や適切な保管場所を提案することもできる。学習データベースは、物品の種類や使用状況に関連するさまざまなパラメータを含み、ユーザーの個々の行動パターンや習慣に基づいて継続的に最適化され、パーソナライズされた推薦が可能になる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションを通じて物品の情報を手動で入力する手段が考えられる。この場合、ユーザーは物品の名称やカテゴリー、用途などをテキストフィールドや選択メニューを使って指定し、その情報がデータベースに登録される。ユーザーが提供した情報は、AIによる推定手段の精度向上に寄与し、物品の保管場所や用途の推定に活用される。また、センサーを使用しないデータ収集手段としては、ユーザーがインタラクティブなインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力し、その情報がシステムのデータベースに追加されることもできる。ユーザーが提供する情報は、学習データベースを拡充し、AIによる物品の推定精度を向上させるために活用される。
本発明の実施形態に追加できる機能としては、ユーザーの日々の活動パターンを学習し、特定の物品が必要になるタイミングを予測し、事前にリマインダーを提供する機能が考えられる。たとえば、書類が必要な会議の前日に、それを整理引き出しから取り出すよう通知する。更に、撮影手段には、ユーザーの健康状態や気分を認識するバイオメトリックセンサーを統合することで、物品の使用を促すリマインダーのタイミングを調整することができる。例えば、ストレスレベルが高いときはリラックスを促すアイテムを推奨する。
また、特定手段には、物品の使用履歴を追跡し、いつどの物品を使用したかのデータを生成する機能を追加することで、保管場所の最適化を提案することが可能となる。物品の使用頻度やユーザーの活動に基づいて、より効率的な保管場所や整理方法を提案する。
推定手段には、複数のユーザーのデータを統合し、家庭内での共有物品の最適な保管場所を提案する機能を追加することができる。家庭内の各メンバーがどの物品をどれくらいの頻度で使用しているかを分析し、共有スペースの利用を最適化する。
さらに、ユーザーが物品を使用した後の片付けを助けるために、物品を元の場所に戻す際のナビゲーションを提供する機能を搭載することができる。これにより、物品が適切な場所に戻される確率を高め、整理整頓を支援する。また、物品を購入または廃棄した際には、学習データベースにその情報を簡単に追加または削除できるインターフェースを提供し、常に最新の情報を維持する。
物品の消耗状況を追跡し、交換や補充が必要になる前にユーザーに通知する機能も有用である。例えば、食品の賞味期限が近づいている場合や、日用品が減ってきた場合に、自動的にリマインダーを送信する。
システムには、ユーザーが物品を探している際に、その場所を照明で示すビジュアルアシスト機能を導入することが可能である。これにより、物品を迅速に見つけることができ、特に大きな保管スペースや暗い環境では役立つ。
このシステムは、ユーザーが物品を購入する際の決定支援ツールとしても機能する。物品の持つ特性やユーザーの過去の購入履歴、レビュー評価などを分析し、購入すべきかどうかの推奨を提供することができる。
本発明の実施形態には、ユーザーが日常的に使用するものであると同時に、物品の管理においても革新的なアプローチを提供する。撮影手段には、3Dスキャン機能を追加し、物品の形状やサイズを正確に把握することができる。これにより、物品の体積や重さを推定し、保管場所の空間利用をより効率的に行うことが可能となる。特定手段には、音声認識機能を統合し、ユーザーが話す言葉によって物品を特定し、これに関連する情報を提供することができる。例えば、ユーザーが「印刷用紙」と発言した場合、システムはそのキーワードを検出し、印刷用紙の現在の在庫状況や補充が必要かどうかを通知する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じた物品の使用頻度を予測する機能を追加し、季節が変わるごとに保管場所の優先順位を自動で調整する。また、ユーザーのカレンダーやスケジュールと連動し、特定のイベントや行事に合わせた物品の準備や片付けをサポートする機能も考えられる。このように、ユーザーの生活に即した予測と提案を通じて、日常生活をより快適かつ効率的にすることができる。
さらに、システムの各手段を家庭内のIoTデバイスやスマート家電と連携させることで、家庭内の物品管理をより一層スマートにすることができる。例えば、冷蔵庫内の食品を撮影してその鮮度や残量をチェックし、必要に応じてショッピングリストに追加する機能や、洗濯機が洗濯物を識別して最適な洗濯コースを自動で選択する機能などが考えられる。これにより、家事の手間を軽減し、ユーザーの生活の質を向上させることが可能となる。
また、撮影手段には、インタラクティブな指示機能を追加し、撮影する物品に対する照明や角度の調整をリアルタイムでアドバイスすることができる。これにより、物品の特徴をより鮮明に捉えることが可能になり、特定手段の精度をさらに向上させることができる。特定手段には、ユーザーが物品を使った際の感想やレビューを記録し、将来の推定に反映させる機能を追加することで、ユーザーの好みや嗜好に合わせたよりパーソナライズされた提案が可能となる。
推定手段には、環境や天候の変化に応じて物品の使用を推奨する機能を追加し、たとえば雨天が予想される日には傘を持つよう通知することができる。これにより、ユーザーは天候に左右されることなく、毎日を快適に過ごすことができる。
さらに、撮影手段、特定手段、推定手段の各機能を活用して、ユーザーが外出時に持ち運ぶべき物品のリストを生成し、忘れ物を防止するサポートが提供される。これにより、ユーザーは必要な物品を忘れることなく、効率的に活動することができる。
また、撮影手段には、家族や友人と物品情報を共有するための機能を追加し、ソーシャルネットワークを通じて物品の推奨やアドバイスを交換することができる。これにより、ユーザーは他人の経験や知識を活用して、自身の物品管理をより充実させることができる。
システム全体として、これらの機能を組み合わせることで、ユーザーにとってより便利で快適な物品管理体験を提供することが可能となる。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ洗剤の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、洗濯用品の収納場所にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、スマートグラスのカメラによって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段と推定手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに組み込まれた高精細カメラが含まれ、このカメラはユーザーが視線を向けた物体の画像をキャプチャする機能を持つ。また、撮影手段は、物体の形状や色、テクスチャなどの特徴を抽出するために最適な照明条件を自動で調整する機能も備えている。また、高精細カメラを備えたスマートグラスを使用する撮影手段は、ユーザーの視線追跡機能によって、対象物品を正確にフレーム内に捉える。画像キャプチャ機能により、撮影された画像は即座に解析可能なデータへと変換される。照明最適化機能は、環境光センサーの情報に基づき、カメラの露出やホワイトバランスを自動調整し、撮影される物品の可視特徴をクリアに捉えるために重要な役割を果たす。
特定手段は、複数の物体認識アルゴリズムが用いられる。これらのアルゴリズムは、画像データ内の物品を正確に特定するために、特徴点マッチング、エッジ検出、パターン認識などの技術を活用する。また、物品の3Dモデルを生成し、その形状やサイズを識別する機能も含まれており、これにより物品の種類や特性がより正確に特定される。特定手段は、撮影された画像から物品のラベルやロゴ、形状などを識別し、これらの情報を用いてデータベース内の既知の物品と照合する。また、物品認識手段は、特徴抽出アルゴリズムと形状解析アルゴリズムを組み合わせ、撮影された物品の画像から識別情報を抽出する。ラベル認識機能やロゴ識別機能を通じて、物品の識別タグを検出し、これらをデータベースに格納された情報と照合する。3Dモデリング機能によって、物品の体積や外形を詳細に分析し、その特性を高精度で特定する。
推定手段は、物品の特定が完了した後、その物品に関連する過去の使用履歴や用途、保管場所に関するデータを含む学習データベースにアクセスする。このデータベースは、ユーザーの行動パターン、物品の使用頻度、保管場所の変更履歴などの情報を蓄積し、物品の次の使用時期や最適な保管場所を予測する。推定手段は、機械学習アルゴリズムによって訓練された推薦システムを利用し、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたパーソナライズされた収納提案を行う。この推薦システムは、ユーザーの習慣や以前の選択を考慮に入れながら、物品の保管場所を決定するのに役立つ。また、推定手段は、特定された物品の情報と学習データベース内のデータを関連付ける。使用履歴分析機能は、過去の物品使用データとその保管場所を照合し、保管場所推定アルゴリズムによって、次回使用時の物品の保管場所を予測する。この予測は、ユーザーの過去の行動パターンと組み合わせて、パーソナライズされた保管提案を生成する。推薦システムは、ユーザーの生活スタイルや好みを学習し、物品の適切な保管場所を推薦するために機械学習アルゴリズムで強化されている。
センサーを使用しないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でスマートフォンやタブレットのアプリケーションを用いて物品の情報を入力し、それをシステムのデータベースに登録することが考えられる。ユーザーはアプリケーションのフォームに物品の名前、カテゴリ、保管場所、次の使用予定日などを入力する。これらの情報は、手動での入力にも関わらず、システムによって統合され、物品の管理と追跡を容易にする。また、センサーを用いない情報収集として、ユーザーがインタラクティブなモバイルアプリケーションを通じて物品データを手動で入力し、システムのデータベースに登録する機能がある。入力フォームには、物品名入力機能、カテゴリ分類機能、保管場所指定機能、使用予定日設定機能があり、ユーザーはこれらを利用して詳細情報を提供する。提供された情報は、システムによって整理され、物品管理と追跡を支援するデータとして活用される。
本発明の実施形態において、更なる利便性を追求するために、例えば、撮影手段に音声認識機能を追加し、物品についての追加情報をユーザーが口頭で伝えることができる。この機能を通じて、ユーザーは物品の名称や用途に関する情報を提供し、システムはこれらの音声データをテキスト化して特定手段の精度を高める。さらに、スマートグラスの撮影手段は、ジェスチャー認識を組み込むことで、ユーザーが手の動きで撮影指示を行えるようにする。これにより、物品を手に持ちながらでも容易に撮影を行うことが可能になる。
特定手段では、物品の使用頻度や使用状況に関する情報を、センサーを使用せずにユーザーから収集することも考慮される。例えば、ユーザーは物品が使用された際の状況や頻度について、スマートフォンアプリを通じてシステムにフィードバックを提供できる。この情報は、AIが物品の次の用途や保管場所をより適切に推定するための学習データとして使用される。
推定手段においては、AIが提案する物品の収納場所について、ユーザーが承認や修正を行うことができるインタラクティブなフィードバックシステムを設ける。これにより、システムはユーザーの好みや生活習慣をより正確に学習し、将来の推薦の精度を向上させることができる。また、推定手段は、ユーザーの生活空間における物品の分布図を生成し、物品が散らばりがちなエリアや頻繁に使われるエリアを視覚的に提示することで、より効率的な収納方法を提案する。
ユーザーの生活空間において、家具や収納スペースにRFIDタグを取り付け、撮影手段によって撮影された物品のRFIDタグを読み取ることで、物品が実際にどこに保管されているかを追跡する機能を追加することも有益である。これにより、システムは物品の正確な位置情報を把握し、迷子になった物品を見つけるのに役立つ。
さらに、特定手段には、物品の状態を監視し、例えば食品の賞味期限が近い場合や衣類がクリーニングに出すタイミングである場合に、ユーザーに通知する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品の使い忘れを防ぐことができる。
また、推定手段は、ユーザーのカレンダー情報やスケジュールと連携し、今後のイベントや予定に基づいて、必要な物品を事前に準備するよう推奨する機能を備える。例えば、ユーザーが旅行の予定を入力している場合、推定手段は旅行に必要な荷物をリストアップし、それらを事前に準備するよう通知する。
これらの機能追加により、システムはより総合的な家庭内物品管理を実現し、ユーザーの生活の質を向上させることが期待される。
本実施形態のシステムは、生活空間の物品管理を効率化するための機能を提供する。具体的には、物品の撮影時にユーザーの指示に基づく自動ソーティング機能を追加することで、帰宅後に物品を即座に分類し、その場で適切な保管場所への案内を行う。また、ユーザーの健康状態や季節、天候といった外的要因を分析し、撮影された衣類が現在の気候やユーザーの健康状態に適しているかを推定し、必要ならば代替品の提案を行う機能を特定手段に組み込む。この機能により、ユーザーは健康的で快適な服装選びを支援される。
推定手段では、ユーザーのライフスタイルや活動パターンを分析し、撮影された物品が次に使用される可能性のあるシナリオを予測する。例えば、運動器具が撮影された場合、ユーザーの運動習慣に基づいて次のトレーニングセッションの準備を促すような推薦を行う。また、ユーザーの家族構成や共同生活者の情報を考慮し、物品の共有や順番待ちが発生する可能性を推定し、その情報をユーザーに提示することで、家庭内での物品の利用をよりスムーズにする。
さらに、撮影手段には、ユーザーが物品をどのように使用しているかを記録するビデオ撮影機能を追加し、撮影されたビデオデータを分析してユーザーの使用パターンをさらに詳細に学習する。このデータを活用して、ユーザーに対してよりパーソナライズされた使用提案や保管方法のアドバイスを行うことができる。
推定手段は、ユーザーのライフログデータや健康アプリからのデータを取り込み、日常生活の中での物品の役割をより深く理解する。たとえば、運動量が多い日にはスポーツ用品の準備を促す、睡眠時間が少ない日にはリラクゼーション関連の物品を提案するなど、ユーザーの生活状況に合わせた使い方を推奨する。
また、特定手段には、撮影された物品がユーザーの社会的イベントや職業活動に対応しているかを判断する機能を追加する。例えば、ビジネスミーティングに適した服装や書類が撮影された場合、その日のスケジュールと照らし合わせて最適な提案を行う。
これらの追加機能を通じて、本システムはユーザーの日常生活をより豊かにし、物品管理に関するストレスを軽減する。ユーザーは物品の管理だけでなく、日々の行動計画や健康管理においてもシステムの支援を受けることができるようになる。
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ食材の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、冷蔵庫にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、スマートデバイス１４のカメラ４２によって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段と推定手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のカメラセンサーを搭載したスマートフォンのカメラが含まれる。ユーザーがスマートフォンアプリを使用して物品の画像を撮影する際、自動フォーカス機能や画像安定化機能を備えたカメラが、鮮明でブレのない画像を生成することができる。また、光の状況に応じて露出を自動調整する機能も含まれ、低照度や逆光などの環境でも物品の特徴を捉えることができる。さらに、高解像度カメラセンサーと自動フォーカス機能を備えたスマートフォンアプリは、鮮明な画像を生成するための撮影支援機能を提供することができる。また、画像安定化機能は、手ぶれを最小限に抑えるために動作し、露出自動調整機能により、さまざまな照明条件下での画像品質を最適化することもできる。
特定手段は、画像認識アルゴリズムを用いた物品識別機能が含まれる。この機能は、ディープラーニング技術を用いた物体認識モデルを基にしており、撮影された物品の画像データから物品の特徴を抽出し、既知の物品カテゴリと照合することができる。物品識別機能は、畳み込みニューラルネットワークを用いて訓練され、新たな物品にも柔軟に対応できるように設計されている。物品の識別には、形状、色、パターン、テクスチャなどの視覚的特徴が利用され、高い精度で物品を特定することができる。また、画像認識アルゴリズムを活用した物品特定機能は、ディープラーニング技術に基づく物体認識モデルを使用して、撮影された物品の視覚的特徴を解析し、既存の物品カテゴリと比較して物品を識別することもできる。形状、色、パターン、テクスチャなどの特徴をもとに識別を行い、新規物品への適応性も備えている。
推定手段は、特定された物品に基づいて、その物品の用途や保管場所を推定する機能を含む。この推定は、機械学習によって訓練された分類モデルを使用し、事前に収集された学習データベース内の情報を基に決定される。例えば、食材が識別された場合、保存条件や消費頻度などのパラメータが分析され、冷蔵庫、冷凍庫、あるいは常温保管の棚など、最適な保管場所が推定されることができる。また、物品の用途に応じた推奨が行われるため、食材であれば調理用、飲料であれば冷蔵の必要があるか否かといった情報も提供されることができる。さらに、特定された物品の用途や適切な保管場所を推定するために、事前に蓄積された学習データベースを参照することもできる。この学習データベースは、物品の種類ごとに最適な保管条件や使用頻度などの情報を含んでおり、機械学習モデルに基づいて保管場所を推定する。たとえば、食材の場合は保鮮条件を考慮し、冷蔵庫や冷凍庫など、適切な場所を推奨する。物品の用途に応じたアドバイスも提供され、ユーザーに対して実用的な情報を提供することができる。
これらの機能は、高度なデータ処理能力を備えたデバイスによって支えられており、計算処理が必要な場合はデータ処理装置が、またはスマートデバイスの制御部が処理を担当することができる。ユーザーは、直感的なインターフェースを通じて、画像撮影から物品の保管場所推定までをスムーズに行うことができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でアプリに物品の名前やカテゴリを入力する場合がある。この手動入力に基づいても、AIは学習データベースを参照し、同様に物品の次の用途やしまうべき場所を推定することができる。手動入力は、撮影が困難な小さな物品やラベルのない物品に対して有効であり、ユーザーが直接情報を提供することで、システムの推定精度を向上させることができる。また、センサーに依存しないデータ収集の例として、ユーザーがアプリに物品情報を手動で入力するケースが挙げられる。この手動入力は、特に画像撮影が難しい小さな物品や、特定の特徴を持たない物品に対して有効であり、ユーザー自身による情報提供がシステムの推定精度を高めることに寄与することができる。
本発明の実施形態におけるシステムの機能拡張として、持ち込まれた物品に関する情報をより詳細に提供することが考えられる。例えば、特定手段を用いて物品の原産国や製造者、成分情報を識別し、ユーザーに対して健康や環境への影響についての知識を提供する。また、推定手段は、物品の賞味期限や消費期限をAIが認識し、食品安全管理のためのアラート機能を備えることができる。これにより、食品の鮮度管理をサポートし、食中毒などのリスクを減らすことが可能となる。
さらに、撮影手段には、複数の物品を同時に撮影することで一括処理を可能にするパノラマ撮影モードや、物品の３Dモデルを生成するためのスキャン機能を追加することができる。これらの機能は、物品の形状や大きさをより正確にAIに認識させるために有効である。また、特定手段には、バーコードスキャナーやRFIDリーダーを組み合わせることで、物品の識別精度を向上させることができる。これにより、物品の追跡と在庫管理が容易になり、家庭内での物品の流通管理を効率化することが可能となる。
推定手段に関しては、ユーザーの過去の購買履歴や使用パターンを分析し、物品が次に使用されるタイミングを予測することができる。この情報を活用することで、物品の消費期限が近い食材を優先的に使用するレシピ提案や、特定の物品の補充が必要なタイミングをユーザーに通知することが可能となる。また、家庭内の他のデバイスやシステムと連携し、物品の保管場所を自動で調節するスマート収納システムを統合することも考えられる。たとえば、スマートキッチンでは、AIが推定した保管場所に基づいて冷蔵庫の棚を自動的に調節し、食材を適切な環境で保管する。
これらの機能拡張を実現するためには、各手段のデータ処理能力を強化し、より大規模なデータセットに基づく学習を実施することが重要である。このプロセスには、クラウドコンピューティングの活用やエッジコンピューティングによるデータ処理の分散化が有効である。また、ユーザーのプライバシー保護のために、撮影された画像データのセキュリティ対策や、データの匿名化技術の導入も考慮されるべきである。これにより、ユーザーは安心してシステムを利用することができ、物品管理の効率化と生活の質の向上が期待できる。
本発明の実施形態においては、撮影手段における画像の撮影機能を拡張し、物品の次元情報を取得する3Dスキャン技術を導入することができる。この技術を用いることで、物品の形状やサイズをより詳細に識別し、AIによる特定手段の精度を向上させることが可能となる。例えば、家具や衣服などの大型または複雑な形状の物品を撮影する際に、3Dスキャンによって物品の全体像を正確に把握し、より適切な保管場所の推定が行えるようになる。
また、特定手段として、ユーザーの生活習慣や好みを学習し、それに基づいたパーソナライズされた物品管理の提案を行う機能を追加することが考えられる。AIがユーザーの行動パターンを解析し、特定の物品を使う状況や頻度に応じて、保管場所だけでなく、使いやすさを考慮した収納方法を提案する。これにより、ユーザーは自身の生活リズムに合わせた最適な物品管理を行うことができる。
推定手段としては、物品の使用期限や管理状態をリアルタイムでモニタリングし、ユーザーに対して消費期限の迫った食品の使用を促す通知機能や、長期間使用されていない物品に対する整理の推奨など、積極的な物品管理の支援を行う。これにより、無駄な食品廃棄を減らすだけでなく、家庭内の整頓を促進し、生活空間の快適性を高めることができる。
撮影手段には、スマートフォンのカメラ以外にも、家庭内に設置された固定式のスキャン装置やセンサーを利用し、ユーザーが持ち込んだ物品を自動で認識し、撮影する機能を追加する。これにより、ユーザーが手動でアプリを起動し、物品を撮影する手間を省くことができる。また、特定手段においては、バーコードやRFIDタグを用いて物品情報を自動取得し、物品の特定をより迅速かつ正確に行うことが可能となる。
推定手段における拡張として、物品の消費期限や保管状態に基づいて自動発注システムを統合することができる。例えば、消費期限が迫っている食品に対しては、自動的に同種の食品をオンラインで注文し、常に新鮮な食材が家庭に供給されるようにする。
これらの機能をサポートするためには、データのセキュアな保存と処理が必要となる。クラウドベースのシステムを利用して大量のデータを安全に保管し、処理を行うことで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、迅速な情報処理を実現する。さらに、ユーザーがシステムを信頼し、安心して利用できるように、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を講じる。これにより、ユーザーはプライバシーを守りながら、効率的な物品管理を享受することができる。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ書類の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、書類整理用の引き出しにしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスのカメラによって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段と推定手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高精度の画像センサーと広角レンズを備えたカメラモジュールが含まれ、このカメラモジュールは、自動フォーカス機能と自動露出機能を統合しており、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影できるようにする。また、撮影手段は、暗い環境でもクリアな画像を取得できるように、LEDフラッシュや照明補助機能を有しており、物品の色や質感が正確に捉えられるように設計されている。また、撮影手段は、物品のデジタルイメージを取得することもできる。このカメラモジュールには、画像の明瞭さを保つための自動フォーカス調整機能と適切な露出レベルを確保する露出調整機能が統合されており、照明条件に関係なく、物品の特徴を正しく捉えるための補助照明機能が付加されている。保存される画像フォーマットは、JPEG、PNG、BMPといった一般的な画像フォーマットで保存されることが保証される。
特定手段は、ディープラーニング技術を駆使した物体認識アルゴリズムが含まれ、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をベースにして物品の画像から特徴を抽出し、分類する。このアルゴリズムは、広範囲の物品カテゴリに対して高い識別精度を持ち、複数物品が一緒に撮影された場合でも、それぞれを正確に特定できるように訓練されている。特定手段は、画像中のテキスト情報を読み取るOCR技術も組み込んでおり、書類やラベルなどに書かれた情報を利用して物品を特定することができる。また、特定手段は、ディープラーニングに基づく物体認識アルゴリズムを利用し、撮影された画像内の物品を高い精度で識別することもできる。このアルゴリズムは、トレーニングデータセットを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練し、物品の画像からの特徴抽出と分類を行う。また、物品に付随するテキスト情報を抽出するための光学文字認識機能を組み込み、物品の正確な識別に寄与する。
推定手段は、特定手段によって識別された物品の情報と、事前に構築された学習データベースを照合し、物品の用途や保管場所を推定する。学習データベースには、物品の用途、所要スペース、使用頻度、関連性などのパラメータが含まれ、推定手段は、これらのパラメータを基に、アイテムの置き場所や次に使用するタイミングを推薦する。この学習データベースは、ユーザーの過去の行動パターンや整理習慣を分析することで継続的に更新され、より個々のユーザーに合わせたカスタマイズされた推薦が可能になる。また、推定手段は、識別された物品の情報を基に学習データベースと照合し、その物品の用途や適切な保管場所を提案することもできる。学習データベースは、物品の種類や使用状況に関連するさまざまなパラメータを含み、ユーザーの個々の行動パターンや習慣に基づいて継続的に最適化され、パーソナライズされた推薦が可能になる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションを通じて物品の情報を手動で入力する手段が考えられる。この場合、ユーザーは物品の名称やカテゴリー、用途などをテキストフィールドや選択メニューを使って指定し、その情報がデータベースに登録される。ユーザーが提供した情報は、AIによる推定手段の精度向上に寄与し、物品の保管場所や用途の推定に活用される。また、センサーを使用しないデータ収集手段としては、ユーザーがインタラクティブなインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力し、その情報がシステムのデータベースに追加されることもできる。ユーザーが提供する情報は、学習データベースを拡充し、AIによる物品の推定精度を向上させるために活用される。
本発明の実施形態に追加できる機能としては、ユーザーの日々の活動パターンを学習し、特定の物品が必要になるタイミングを予測し、事前にリマインダーを提供する機能が考えられる。たとえば、書類が必要な会議の前日に、それを整理引き出しから取り出すよう通知する。更に、撮影手段には、ユーザーの健康状態や気分を認識するバイオメトリックセンサーを統合することで、物品の使用を促すリマインダーのタイミングを調整することができる。例えば、ストレスレベルが高いときはリラックスを促すアイテムを推奨する。
また、特定手段には、物品の使用履歴を追跡し、いつどの物品を使用したかのデータを生成する機能を追加することで、保管場所の最適化を提案することが可能となる。物品の使用頻度やユーザーの活動に基づいて、より効率的な保管場所や整理方法を提案する。
推定手段には、複数のユーザーのデータを統合し、家庭内での共有物品の最適な保管場所を提案する機能を追加することができる。家庭内の各メンバーがどの物品をどれくらいの頻度で使用しているかを分析し、共有スペースの利用を最適化する。
さらに、ユーザーが物品を使用した後の片付けを助けるために、物品を元の場所に戻す際のナビゲーションを提供する機能を搭載することができる。これにより、物品が適切な場所に戻される確率を高め、整理整頓を支援する。また、物品を購入または廃棄した際には、学習データベースにその情報を簡単に追加または削除できるインターフェースを提供し、常に最新の情報を維持する。
物品の消耗状況を追跡し、交換や補充が必要になる前にユーザーに通知する機能も有用である。例えば、食品の賞味期限が近づいている場合や、日用品が減ってきた場合に、自動的にリマインダーを送信する。
システムには、ユーザーが物品を探している際に、その場所を照明で示すビジュアルアシスト機能を導入することが可能である。これにより、物品を迅速に見つけることができ、特に大きな保管スペースや暗い環境では役立つ。
このシステムは、ユーザーが物品を購入する際の決定支援ツールとしても機能する。物品の持つ特性やユーザーの過去の購入履歴、レビュー評価などを分析し、購入すべきかどうかの推奨を提供することができる。
本発明の実施形態には、ユーザーが日常的に使用するものであると同時に、物品の管理においても革新的なアプローチを提供する。撮影手段には、3Dスキャン機能を追加し、物品の形状やサイズを正確に把握することができる。これにより、物品の体積や重さを推定し、保管場所の空間利用をより効率的に行うことが可能となる。特定手段には、音声認識機能を統合し、ユーザーが話す言葉によって物品を特定し、これに関連する情報を提供することができる。例えば、ユーザーが「印刷用紙」と発言した場合、システムはそのキーワードを検出し、印刷用紙の現在の在庫状況や補充が必要かどうかを通知する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じた物品の使用頻度を予測する機能を追加し、季節が変わるごとに保管場所の優先順位を自動で調整する。また、ユーザーのカレンダーやスケジュールと連動し、特定のイベントや行事に合わせた物品の準備や片付けをサポートする機能も考えられる。このように、ユーザーの生活に即した予測と提案を通じて、日常生活をより快適かつ効率的にすることができる。
さらに、システムの各手段を家庭内のIoTデバイスやスマート家電と連携させることで、家庭内の物品管理をより一層スマートにすることができる。例えば、冷蔵庫内の食品を撮影してその鮮度や残量をチェックし、必要に応じてショッピングリストに追加する機能や、洗濯機が洗濯物を識別して最適な洗濯コースを自動で選択する機能などが考えられる。これにより、家事の手間を軽減し、ユーザーの生活の質を向上させることが可能となる。
また、撮影手段には、インタラクティブな指示機能を追加し、撮影する物品に対する照明や角度の調整をリアルタイムでアドバイスすることができる。これにより、物品の特徴をより鮮明に捉えることが可能になり、特定手段の精度をさらに向上させることができる。特定手段には、ユーザーが物品を使った際の感想やレビューを記録し、将来の推定に反映させる機能を追加することで、ユーザーの好みや嗜好に合わせたよりパーソナライズされた提案が可能となる。
推定手段には、環境や天候の変化に応じて物品の使用を推奨する機能を追加し、たとえば雨天が予想される日には傘を持つよう通知することができる。これにより、ユーザーは天候に左右されることなく、毎日を快適に過ごすことができる。
さらに、撮影手段、特定手段、推定手段の各機能を活用して、ユーザーが外出時に持ち運ぶべき物品のリストを生成し、忘れ物を防止するサポートが提供される。これにより、ユーザーは必要な物品を忘れることなく、効率的に活動することができる。
また、撮影手段には、家族や友人と物品情報を共有するための機能を追加し、ソーシャルネットワークを通じて物品の推奨やアドバイスを交換することができる。これにより、ユーザーは他人の経験や知識を活用して、自身の物品管理をより充実させることができる。
システム全体として、これらの機能を組み合わせることで、ユーザーにとってより便利で快適な物品管理体験を提供することが可能となる。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ洗剤の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、洗濯用品の収納場所にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、スマートグラスのカメラによって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段と推定手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに組み込まれた高精細カメラが含まれ、このカメラはユーザーが視線を向けた物体の画像をキャプチャする機能を持つ。また、撮影手段は、物体の形状や色、テクスチャなどの特徴を抽出するために最適な照明条件を自動で調整する機能も備えている。また、高精細カメラを備えたスマートグラスを使用する撮影手段は、ユーザーの視線追跡機能によって、対象物品を正確にフレーム内に捉える。画像キャプチャ機能により、撮影された画像は即座に解析可能なデータへと変換される。照明最適化機能は、環境光センサーの情報に基づき、カメラの露出やホワイトバランスを自動調整し、撮影される物品の可視特徴をクリアに捉えるために重要な役割を果たす。
特定手段は、複数の物体認識アルゴリズムが用いられる。これらのアルゴリズムは、画像データ内の物品を正確に特定するために、特徴点マッチング、エッジ検出、パターン認識などの技術を活用する。また、物品の3Dモデルを生成し、その形状やサイズを識別する機能も含まれており、これにより物品の種類や特性がより正確に特定される。特定手段は、撮影された画像から物品のラベルやロゴ、形状などを識別し、これらの情報を用いてデータベース内の既知の物品と照合する。また、物品認識手段は、特徴抽出アルゴリズムと形状解析アルゴリズムを組み合わせ、撮影された物品の画像から識別情報を抽出する。ラベル認識機能やロゴ識別機能を通じて、物品の識別タグを検出し、これらをデータベースに格納された情報と照合する。3Dモデリング機能によって、物品の体積や外形を詳細に分析し、その特性を高精度で特定する。
推定手段は、物品の特定が完了した後、その物品に関連する過去の使用履歴や用途、保管場所に関するデータを含む学習データベースにアクセスする。このデータベースは、ユーザーの行動パターン、物品の使用頻度、保管場所の変更履歴などの情報を蓄積し、物品の次の使用時期や最適な保管場所を予測する。推定手段は、機械学習アルゴリズムによって訓練された推薦システムを利用し、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたパーソナライズされた収納提案を行う。この推薦システムは、ユーザーの習慣や以前の選択を考慮に入れながら、物品の保管場所を決定するのに役立つ。また、推定手段は、特定された物品の情報と学習データベース内のデータを関連付ける。使用履歴分析機能は、過去の物品使用データとその保管場所を照合し、保管場所推定アルゴリズムによって、次回使用時の物品の保管場所を予測する。この予測は、ユーザーの過去の行動パターンと組み合わせて、パーソナライズされた保管提案を生成する。推薦システムは、ユーザーの生活スタイルや好みを学習し、物品の適切な保管場所を推薦するために機械学習アルゴリズムで強化されている。
センサーを使用しないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でスマートフォンやタブレットのアプリケーションを用いて物品の情報を入力し、それをシステムのデータベースに登録することが考えられる。ユーザーはアプリケーションのフォームに物品の名前、カテゴリ、保管場所、次の使用予定日などを入力する。これらの情報は、手動での入力にも関わらず、システムによって統合され、物品の管理と追跡を容易にする。また、センサーを用いない情報収集として、ユーザーがインタラクティブなモバイルアプリケーションを通じて物品データを手動で入力し、システムのデータベースに登録する機能がある。入力フォームには、物品名入力機能、カテゴリ分類機能、保管場所指定機能、使用予定日設定機能があり、ユーザーはこれらを利用して詳細情報を提供する。提供された情報は、システムによって整理され、物品管理と追跡を支援するデータとして活用される。
本発明の実施形態において、更なる利便性を追求するために、例えば、撮影手段に音声認識機能を追加し、物品についての追加情報をユーザーが口頭で伝えることができる。この機能を通じて、ユーザーは物品の名称や用途に関する情報を提供し、システムはこれらの音声データをテキスト化して特定手段の精度を高める。さらに、スマートグラスの撮影手段は、ジェスチャー認識を組み込むことで、ユーザーが手の動きで撮影指示を行えるようにする。これにより、物品を手に持ちながらでも容易に撮影を行うことが可能になる。
特定手段では、物品の使用頻度や使用状況に関する情報を、センサーを使用せずにユーザーから収集することも考慮される。例えば、ユーザーは物品が使用された際の状況や頻度について、スマートフォンアプリを通じてシステムにフィードバックを提供できる。この情報は、AIが物品の次の用途や保管場所をより適切に推定するための学習データとして使用される。
推定手段においては、AIが提案する物品の収納場所について、ユーザーが承認や修正を行うことができるインタラクティブなフィードバックシステムを設ける。これにより、システムはユーザーの好みや生活習慣をより正確に学習し、将来の推薦の精度を向上させることができる。また、推定手段は、ユーザーの生活空間における物品の分布図を生成し、物品が散らばりがちなエリアや頻繁に使われるエリアを視覚的に提示することで、より効率的な収納方法を提案する。
ユーザーの生活空間において、家具や収納スペースにRFIDタグを取り付け、撮影手段によって撮影された物品のRFIDタグを読み取ることで、物品が実際にどこに保管されているかを追跡する機能を追加することも有益である。これにより、システムは物品の正確な位置情報を把握し、迷子になった物品を見つけるのに役立つ。
さらに、特定手段には、物品の状態を監視し、例えば食品の賞味期限が近い場合や衣類がクリーニングに出すタイミングである場合に、ユーザーに通知する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品の使い忘れを防ぐことができる。
また、推定手段は、ユーザーのカレンダー情報やスケジュールと連携し、今後のイベントや予定に基づいて、必要な物品を事前に準備するよう推奨する機能を備える。例えば、ユーザーが旅行の予定を入力している場合、推定手段は旅行に必要な荷物をリストアップし、それらを事前に準備するよう通知する。
これらの機能追加により、システムはより総合的な家庭内物品管理を実現し、ユーザーの生活の質を向上させることが期待される。
本実施形態のシステムは、生活空間の物品管理を効率化するための機能を提供する。具体的には、物品の撮影時にユーザーの指示に基づく自動ソーティング機能を追加することで、帰宅後に物品を即座に分類し、その場で適切な保管場所への案内を行う。また、ユーザーの健康状態や季節、天候といった外的要因を分析し、撮影された衣類が現在の気候やユーザーの健康状態に適しているかを推定し、必要ならば代替品の提案を行う機能を特定手段に組み込む。この機能により、ユーザーは健康的で快適な服装選びを支援される。
推定手段では、ユーザーのライフスタイルや活動パターンを分析し、撮影された物品が次に使用される可能性のあるシナリオを予測する。例えば、運動器具が撮影された場合、ユーザーの運動習慣に基づいて次のトレーニングセッションの準備を促すような推薦を行う。また、ユーザーの家族構成や共同生活者の情報を考慮し、物品の共有や順番待ちが発生する可能性を推定し、その情報をユーザーに提示することで、家庭内での物品の利用をよりスムーズにする。
さらに、撮影手段には、ユーザーが物品をどのように使用しているかを記録するビデオ撮影機能を追加し、撮影されたビデオデータを分析してユーザーの使用パターンをさらに詳細に学習する。このデータを活用して、ユーザーに対してよりパーソナライズされた使用提案や保管方法のアドバイスを行うことができる。
推定手段は、ユーザーのライフログデータや健康アプリからのデータを取り込み、日常生活の中での物品の役割をより深く理解する。たとえば、運動量が多い日にはスポーツ用品の準備を促す、睡眠時間が少ない日にはリラクゼーション関連の物品を提案するなど、ユーザーの生活状況に合わせた使い方を推奨する。
また、特定手段には、撮影された物品がユーザーの社会的イベントや職業活動に対応しているかを判断する機能を追加する。例えば、ビジネスミーティングに適した服装や書類が撮影された場合、その日のスケジュールと照らし合わせて最適な提案を行う。
これらの追加機能を通じて、本システムはユーザーの日常生活をより豊かにし、物品管理に関するストレスを軽減する。ユーザーは物品の管理だけでなく、日々の行動計画や健康管理においてもシステムの支援を受けることができるようになる。
【0027】
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
【0028】
（形態例１）
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
【0029】
更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
【0030】
（形態例１）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。さらに、感情エンジンはユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。例えば、ユーザーがイライラしている場合には、AIは物品を近くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、スマートデバイス１４のカメラ４２によって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートデバイスの高解像度カメラを活用する機能が含まれ、このカメラは自動フォーカス機能と白色バランス調整機能を備え、異なる光源下でも物品の明瞭な画像を撮影できる。また、撮影手段は、ユーザーのスマートフォン内蔵カメラを利用して物品の画像を取得することもできる。これらのカメラは自動露出調整機能やフォーカス補正機能を備えており、様々な環境下での明瞭な物品撮影を可能にする。撮影された画像は、ピクセルの密度が高く、細部のテクスチャや色彩が鮮明に捉えられ、後続する画像認識プロセスの精度を高める。また、撮影プロセスはユーザーの手順に従い、スマートデバイスのディスプレイに視覚的なガイダンスを提供して、物品を適切にフレーム内に収めることを支援する。さらに、画像取得プロセスは、撮影ガイドライン機能を通じてユーザーに対する撮影の支援を提供し、物品を適切な位置と角度で撮影するための指示を行う。
特定手段には、深層学習に基づく物体認識モデルが含まれ、このモデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて大量の画像データを学習し、物品の特徴を抽出して特定する。物体認識モデルは、物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を解析し、事前に学習したカテゴリーに分類する。このプロセスはリアルタイムで行われ、ユーザーに対して即時のフィードバックを提供する。また、特定手段は、撮影された画像データに対し、深層学習に基づく画像分析機能を用いて物品を識別し、画像中の物品の特徴点を抽出する特徴抽出機能と、学習済みの分類モデルを用いて物品を特定する分類機能を含む。この特定プロセスは、物品の形状や色、テクスチャなどの視覚的特徴を分析し、瞬時に物品の識別情報をユーザーにフィードバックする。
推定手段は、物品の特定結果を基に、学習データベース内の関連する情報を照合し、物品の使用頻度や利用者の行動パターンに基づいて、物品をしまうべき場所を推定する。推定プロセスは確率的なアプローチを取り、複数の可能性の中から最も合理的な保管場所を提示する。この際、データベースには過去のユーザー行動データや物品の使用履歴が含まれ、時間の経過と共に累積されることで推定の精度が向上する。また、推定手段は、物品識別結果に基づき、データベース参照機能を通じて過去の利用データと照合し、利用頻度分析機能や保管場所推薦機能を活用して物品の適切な保管場所を推定することもできる。この推定プロセスは、ユーザーの行動パターンや物品の使用履歴を考慮し、複数の候補地の中から最適な保管場所を提示する。
組み合わせ手段には、感情認識技術を利用する機能が含まれ、これにはユーザーの表情や声のトーンを分析する音声信号処理機能と表情認識機能が組み込まれている。感情認識技術は、機械学習に基づき訓練された感情分類モデルを使用し、ユーザーの感情状態をリアルタイムで判定する。感情状態の推定により、AIはユーザーのストレスレベルや急ぎの度合いに応じて、物品の保管に関するアドバイスを適応させる。また、組み合わせ手段は、感情エンジンと連携し、ユーザーの表情や声から感情データを抽出する感情データ抽出機能と、抽出された感情データを分析し、ユーザーの感情状態を判断する感情状態判断機能を含む。この感情エンジンは、ユーザーのイライラ感や急ぎの度合いに応じて物品の保管場所に関するアドバイスを調整し、ユーザーにとって最も適した行動を提案する。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーがスマートフォンアプリを介して手動で物品の情報を入力する場合がある。ユーザーは物品の名前や用途、保管場所などの情報をアプリのフォームに入力し、この情報はデータベースに直接保存される。手動入力による情報提供は、AIによる自動認識が難しい特殊な物品や新規の物品に対して有効である。また、この情報は将来の学習データとして役立ち、AIの推定能力の改善に寄与する。さらに、カメラやその他のセンサーを用いない手動データ入力機能も提供され、ユーザーは物品の情報をスマートフォンアプリのインタフェース上で直接入力し、情報管理機能を介してデータベースに保存する。手動入力機能は、AIによる自動識別が不可能な物品や新たに追加される物品に対して特に有用であり、ユーザー自身が物品の情報をシステムに提供することが可能となる。これにより、システムの物品識別精度と推定能力を時間とともに向上させることができる。
本形態例のシステムにはさらなる機能を追加することができる。例えば、撮影手段には、ユーザーの手の揺れを補正する手ブレ補正機能を追加し、より安定した画像撮影を実現することが可能である。また、物品の画像を撮影する際に、自動で最適な撮影角度を提案する機能を備え、初心者でもプロ並みの写真を撮影できるようにすることもできる。特定手段には、撮影された画像の中から物品だけでなく、物品のブランドやモデルを識別し、詳細な情報提供が可能な機能を追加する。これにより、物品の価値や保証書の有無などの情報もデータベースに蓄積し、管理をより綿密に行うことが可能となる。
推定手段は、物品がどれだけ使用されていないかを検出し、不要な物品の処分や寄付を提案する機能を追加することで、ユーザーの持ち物の整理・整頓を支援する。また、家庭内の他のユーザーの行動パターンを考慮し、複数人が同居する家庭において最適な物品の保管場所を推定する機能を提供する。これにより、全員が使いやすい場所に物品を保管することができるようになる。
組み合わせ手段には、ユーザーの日常の感情パターンを学習し、その日のユーザーの感情状態に基づいてより適切な保管場所を推定する機能も追加する。この機能により、ユーザーの感情的なニーズに合わせた柔軟な提案が可能となる。さらに、ユーザーのストレスレベルに合わせて、物品を保管する際のエンターテインメント要素を提供する、例えば音楽を再生するなどの機能も組み込むことができる。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたカスタムタグを手動で入力し、物品をより詳細に分類する機能を追加する。これにより、ユーザーは自身の好みやライフスタイルに合わせて物品を整理し、システムの推定精度をさらに向上させることができる。また、ユーザーが物品を使用した際に、その使用感や満足度をシステムにフィードバックすることで、システムがより個人化された推定を行うことが可能になる。
これらの追加機能は、ユーザー体験を向上させ、物品管理の効率化に大きく貢献する。また、ユーザーの生活環境や感情状態に対応する柔軟なシステム設計は、日常生活におけるストレスの軽減につながり、より快適な生活空間の提供を実現する。
本発明の実施形態における撮影手段には、ユーザーが物品の画像を撮影する際に照明条件を自動で最適化する機能を追加することが有効である。この機能は、スマートデバイスの照明制御機能を活用して、物品の色や質感が正確に捉えられるようにする。特定手段は、AIによる画像認識の精度を高めるために、撮影された画像にメタデータを付加し、撮影場所や時間、照明条件などの情報を考慮に入れた解析を行う機能を備えることが望ましい。これにより、同じ物品でも異なる環境下で撮影された場合の識別精度が向上する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じて、物品をしまうべき場所の提案を変化させる機能を追加する。例えば、冬服や夏服、クリスマス用品など季節ごとの物品の利用頻度に基づき、適切な保管場所を時期に応じて推奨する。組み合わせ手段の感情エンジンは、ユーザーのストレスレベルを計測し、リラクゼーションに役立つ物品を優先的に手の届く場所に保管するように推奨する機能を組み込むことができる。これにより、ユーザーの心理的快適さが高められ、日々の生活の質が向上する。
さらに、ユーザーがシステムを利用する際の行動パターンを解析し、物品管理における個人の好みや習慣を学習する自己適応機能を追加する。これにより、システムはユーザーが普段どのような物品をどのように使うかを理解し、よりパーソナライズされた保管場所の提案が可能となる。手動でのデータ収集に関しては、ユーザーが新しい物品を購入した際に、購入場所や価格などの情報をシステムに登録することで、将来の物品管理や予算計画に役立つような機能を提供する。これにより、システムがユーザーの消費行動をサポートし、経済的な生活管理を促進する。
これらの機能の追加は、ユーザーの生活における物品管理をより便利で効率的にし、日常生活において快適で充実した経験を提供する。システムは、単なる物品の識別や保管場所の推定を超え、ユーザーの生活習慣や感情状態を考慮した総合的なライフスタイルサポートを実現する。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーがリラックスしている場合には、AIは物品を遠くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスのカメラによって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のイメージセンサーを備えたデジタルカメラが含まれ、ユーザーが物品の画像をクリアに撮影できるようにする。このデジタルカメラは、自動露出制御やオートフォーカス機能を有し、照明条件が悪い場面でも鮮明な画像を生成する。また、撮影手段は、高解像度イメージセンサーを備えたカメラにより、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影するために、自動焦点調整機能や露出最適化機能を含む。これらの機能は画像の明瞭さを保ち、物体認識の精度を向上させるために重要である。画像は、JPEG、PNG、TIFFなどの一般的なフォーマットで保存され、データ処理装置へと送信されることができる。また、画像はデータ処理装置に転送され、AIによる分析のための入力として利用されることもできる。
特定手段は、深層学習ベースの物体認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、大量の画像データから特徴を学習し、新たな画像に含まれる物品の内容を高い精度で特定することができる。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）といったモデルを利用し、画像内の物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を抽出することができる。また、特定手段は、深層学習モデルを活用した画像解析技術を用いて、撮影された物品の識別を行うこともできる。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をはじめとする様々なアルゴリズムが組み合わせられ、画像内の物品のテクスチャ、形状、パターンなどを抽出し、既知の物品と照合することもできる。
推定手段は、物品の用途や収納場所を推定するためのデータベースと組み合わせて動作する。データベースには、さまざまな物品とその用途、収納場所の関連情報が格納されており、AIはこの情報に基づき、新たに撮影された物品の最適な収納場所を推定することができる。推定手段は、ユーザーの行動パターンや過去の収納習慣を分析し、物品が次に使用される可能性がある状況を予測することができる。また、収納スペースの利用状況や容量も考慮し、効率的な収納を提案することができる。さらに、推定手段は、学習データベースに蓄積された物品の用途や収納場所に関する情報を基に、新たに撮影された物品の次の用途や最適な収納場所を推定することもできる。この過程では、ユーザーの過去の行動パターンや収納習慣を分析するユーザー行動解析機能や、収納スペースの利用状況を考慮した収納最適化機能が用いられることもできる。
組み合わせ手段には、ユーザーの感情状態を解析する感情認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、ユーザーの声のトーン、顔の表情、行動のパターンなどから感情状態を推定し、その情報を収納場所の推奨に活用することができる。感情認識アルゴリズムは、音声分析や顔認識技術を用いてユーザーのリラックス度やストレスレベルを評価し、物品の収納場所をカスタマイズすることができる。例えば、ユーザーがリラックスしていると判定された場合、AIは物品をより遠い場所にしまう推奨を行う。逆に、ユーザーが急いでいると感じられる場合には、より手の届きやすい場所に収納することを提案することができる。また、組み合わせ手段は、感情認識アルゴリズムによってユーザーの感情状態を分析し、その結果を基に物品の収納場所をカスタマイズすることもできる。感情認識アルゴリズムは、音声のピッチや速度、顔の表情の変化、ユーザーの身体言語などの情報を分析し、リラックス度やストレスレベルを推定することができる。その結果に基づき、ユーザーがリラックスしている際には物品を遠くの場所にしまうことを推奨し、急いでいる際にはより手の届きやすい場所を提案することができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションやウェブインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力する場合が考えられる。ユーザーは、物品の名称、用途、保管場所などの情報をフォームに記入し、その情報をデータベースに登録することができる。AIは、これらの手動入力されたデータを解析し、収納推奨を行う際に考慮することができる。このプロセスにより、撮影手段に依存しない状況でも、システムは物品の管理と収納提案を行うことができる。また、センサーを用いないデータ収集として、ユーザーがインタラクティブなインタフェースを通じて物品の詳細情報を手動で入力する方法がある。この方法では、ユーザーは物品の名前やカテゴリー、保管場所などの情報を明示的にシステムに提供し、AIはこれらの情報を基に収納場所の推奨を行うことができる。手動入力されたデータはデータベースに格納され、後のAI解析プロセスで利用されることができる。
本発明における撮影手段には、ユーザーが撮影した画像を自動的にクラウドストレージにアップロードし、画像のバックアップを取得する機能を追加することが有効である。クラウドストレージを利用することで、画像データの紛失を防ぎ、複数のデバイス間でのアクセスを容易にする。撮影手段には、照明補助機能を搭載し、暗い環境下でも物品の画像を明瞭に撮影することができるようにする。また、バーコードやQRコード（登録商標）の読み取り機能を統合し、物品の識別をさらに効率化することもできる。
特定手段には、ユーザーが撮影した画像に基づいて、オンラインショッピングサイトやデータベースから関連する商品情報やレビューを自動的に検索し、ユーザーに提供する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品をより深く理解し、必要に応じて追加購入や交換を検討できるようになる。特定手段には、物品の状態や完全性を評価し、修理や交換が必要かどうかを判断する機能も含めることができる。この機能は、ユーザーに物品のメンテナンスやアップグレードを促すことで、物品のライフサイクル管理を支援する。
推定手段には、ユーザーの生活スタイルや環境に応じた収納提案を行うためのコンテキストアウェア機能を追加する。これにより、季節変化や特定のイベントに基づいて収納場所を動的に変更することができる。例えば、夏になれば夏用の衣類やアクセサリーが容易に取り出せる場所に、冬になれば冬用のアイテムが前面にくるようにシステムが自動で調整する。さらに、スマートホームシステムとの連携を図り、家電製品の使用状況や在庫状況に基づいて、必要な物品を自動的にリストアップし、収納場所の最適化を行う機能を検討することができる。
組み合わせ手段には、ユーザーが物品をしまう際の身体的負担を考慮し、エルゴノミクスに基づいた収納場所の推奨を行う機能を追加する。これにより、ユーザーの身長や体力に応じて、しまうべき場所の高さや位置を調節する提案が可能となる。また、ユーザーの健康状態や気分を日々追跡し、それに合わせて物品の収納場所を提案するウェルネストラッキング機能も組み込むことができる。この機能は、ユーザーが疲れている時はよりアクセスしやすい場所を、元気な時は整理整頓を促すような場所を推奨する。
本形態例のアイデアは、ユーザーの生活をより便利にし、物品管理の効率を高めるために、最新の技術を活用してユーザー体験を向上させることを目指している。これらの機能は、ユーザーの日常生活において、物品の管理と収納を簡単かつ効果的に行うためのインテリジェントなアシスタントとして機能する。
本形態例のシステムにおける撮影手段には、三次元スキャン技術を導入し、物品の形状やサイズをより正確に把握する機能を追加することが考えられる。これにより、物品の実体を立体的に理解し、収納場所をより適切に推定することが可能となる。また、撮影された画像から物品の材質や質感を識別し、物品の保管に最適な環境を推奨する機能も有益である。特定手段においては、画像解析を通じて物品のブランドや型番を特定し、ユーザーが所有する物品の詳細なカタログを作成するデジタルインベントリシステムを構築することもできる。このデジタルインベントリは、保険申請や財産管理に役立つ情報源として活用できる。
推定手段では、ユーザーが物品をどのように使用するかを分析し、物品の使用頻度に基づいて収納場所を決定する機能を追加する。例えば、頻繁に使用する物品は手の届く範囲に、季節性の物品は適切なタイミングで収納位置を変更するなど、よりダイナミックな収納提案が可能となる。また、家族構成やユーザーの年齢層を考慮し、各ユーザーごとのニーズに合わせた収納場所を推定するパーソナライズされた機能も考えられる。
組み合わせ手段に関しては、ユーザーの行動記録やスケジュールから、物品をしまうタイミングを推奨する機能を組み込むことが有益である。たとえば、出勤前や就寝前など、ユーザーの日常パターンに合わせて物品の整理を提案することで、生活の効率化を図る。さらに、ユーザーの健康状態や気分をリアルタイムで監視するウェアラブルデバイスと連携し、その情報をもとに物品の収納場所や整理のタイミングをより細かくカスタマイズする機能も追加することができる。
本システムの撮影手段には、ユーザーのプライバシーを保護するためのセキュリティ機能も考慮に入れるべきである。撮影された画像や収集されたデータは、暗号化され、安全なクラウドストレージに保存されることで、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを低減する。特定手段では、撮影された物品の画像を基に、購入履歴や保証書との照合を行い、物品の管理やアフターサービスのサポートを提供する機能を追加することも有益である。
総合的に、本形態例のシステムは、ユーザーの生活環境や行動パターンに合わせて物品の管理と収納を自動化し、生活の質を向上させることを目的としている。これらの機能は、インテリジェントな家庭内のアシスタントとして、ユーザーの日々の生活をより快適で効率的なものに変える可能性を秘めている。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーが喜んでいる場合には、AIは物品を目立つ場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、スマートグラスのカメラによって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに統合された高精度カメラであり、ユーザーが視線を向けた方向の物品の画像を高解像度で撮影する機能を有する。このカメラは、自動焦点調整機能を持ち、撮影対象の距離に応じてピントを自動で合わせる。また、低照度対応機能により暗い環境でも明瞭な画像の取得が可能である。撮影された画像は即座にデータ処理装置へと転送される。また、撮影手段は、スマートグラスを通じて撮影された物品画像は、AIによる画像解析技術を活用して、物品を迅速に特定するための高度な物体認識機能を備えている。
特定手段は、撮影された画像に対して深層学習技術に基づく物体認識アルゴリズムを用いて物品の内容を特定する。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの機械学習モデルを組み合わせ、画像内の形状、色、パターンなどの特徴を抽出し、学習データベースに格納された物品情報と照合することで特定を行う。
推定手段は、特定された物品の情報を元に、物品の用途や置き場所に関する知識を持つ学習データベースにアクセスし、物品の次の用途や適切な収納場所を推定する。この学習データベースは、物品カテゴリ、使用頻度、関連する活動といった多様なデータを含み、これらの情報をもとに、ユーザーの生活パターンを分析し、最適な推奨を行う。学習データベースは、ユーザーの過去の行動や選択を蓄積し、その情報を活用することで、より精度の高い推定が可能になる。また、推定手段は、物品の次の用途や適切な収納場所の推奨を行うため、豊富な情報を蓄積した学習データベースにアクセスし、物品の属性や利用パターンを分析する推定機能を有する。この機能は、ユーザーの以前の選択や行動から得られる情報を活用し、パーソナライズされた収納場所の推奨を提供する。
組み合わせ手段は、ユーザーの感情状態を認識し、推定手段による物品の収納場所の推奨を感情に応じてカスタマイズする。感情認識機能は、スマートグラスが捉えたユーザーの表情や声のトーンから感情データを収集し、機械学習による感情分析モデルを通じてユーザーの感情状態を判定する。このモデルは、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、幅広い感情カテゴリーに対応しており、感情状態に合わせた適切な収納場所の提案を行う。また、感情エンジンは、ユーザーの感情状態を把握し、その情報を組み合わせることで、物品をしまう場所の推奨をユーザーの感情に合わせてカスタマイズする。この組み合わせ機能は、ユーザーの表情や声のトーンを分析し、感情認識モデルによって感情を分類する。これにより、ユーザーが喜びを感じている時には、物品をより目立つ場所にしまうような提案が可能となる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがスマートフォンやPCを介して入力した物品情報が挙げられる。ユーザーは専用のインタフェースを通じて物品の名称やカテゴリ、使用頻度などの情報を手動で入力し、この情報がデータベースに蓄積される。入力された情報は推定手段による推奨に利用され、物品の収納場所や次の用途の推定に活かされる。このような手動入力は、画像認識による自動特定が難しい物品や、ユーザーが特定の情報を自ら管理したい場合に有効である。また、センサーによるデータ収集に加えて、ユーザーが手動で物品情報を入力することも可能で、この情報は推定機能によって物品の用途や収納場所の決定に活かされる。ユーザーが直接入力するインターフェースは、特にAIの自動認識が困難なアイテムや、ユーザーがより詳細な情報を提供したい場合に有用である。このプロセスを通じて、ユーザー自身のニーズに合わせた物品管理が可能となる。
本実施形態における撮影手段には、動画撮影機能を追加し、ユーザーが物品を使っている様子を記録することで、その物品の使用方法や動作のパターンを学習する機能を持たせることができる。これにより、特定手段は物品の特定に加えて、その使用状況を把握し、より精密な用途推定が行えるようになる。さらに、推定手段は、物品の使用状況やユーザーの行動パターンから、物品の保管期間や消耗の速度を推定し、在庫管理や交換時期のアドバイスを提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの生活リズムや季節、天気などの外部環境データを組み込み、物品の推奨収納場所を環境に応じて変化させる機能を追加する。例えば、冬になると防寒関連の物品をよりアクセスしやすい場所に推奨するなど、季節に応じた収納提案を行う。また、ユーザーが特定のイベントに参加する予定がある場合、それに関連する物品を前もって用意するように推奨する機能も含めることができる。
撮影手段には、3Dスキャニング技術を取り入れ、物品の3次元的な形状やサイズを精密に把握する機能を付加する。これにより、特定手段は物品の形状に基づいたより正確な特定が可能になり、推定手段は物品の体積に基づいて収納スペースの最適化を提案することができる。
さらに、撮影手段には、RFIDタグやNFCタグなどの無線技術を用いて物品の追跡および識別を行う機能を追加する。これにより、物品がどこにあるのかをリアルタイムで把握し、特定手段と推定手段の精度を向上させることができる。ユーザーが物品を探している際には、スマートグラスを通じてその物品の現在位置を表示する機能を提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの健康状態や活動量を取り入れることで、物品の使用を促すか抑制するかの提案を行う健康志向の機能を組み込む。例えば、ユーザーが運動不足であれば、スポーツ用品をより目立つ場所に推奨する。逆に、ユーザーが疲れている場合には、リラクゼーション関連の物品を推奨する。
これらの追加機能は、ユーザーの生活に寄り添い、よりパーソナライズされた物品管理と利便性の向上を目指すものである。また、ユーザーによるフィードバックシステムを取り入れることで、AIの推定結果に対する評価や修正を行い、学習データベースの精度を継続的に向上させることも可能となる。
本実施形態のシステムは、ユーザーの健康管理に特化した機能を追加することで、より包括的なライフスタイル支援を実現できる。例えば、撮影手段は、食品の画像を撮影し、特定手段はその内容物や栄養素を分析する。推定手段は、ユーザーの健康情報や食事履歴データベースと照らし合わせ、バランスの取れた食事提案や食品の賞味期限を管理する。組み合わせ手段は、ユーザーの心身の状態を考慮し、ストレスレベルや活動量に基づいて食事の提案をカスタマイズする。この機能により、ユーザーの健康維持と病気予防に貢献する。
さらに、システムは、家庭内のエネルギー管理にも応用できる。撮影手段は、家電製品の画像を撮影し、特定手段はそれらのモデルや消費電力を特定する。推定手段は、使用状況や時間帯を考慮して最適な節電提案を行う。組み合わせ手段は、家庭内の総エネルギー消費を監視し、節電目標に基づいて個々の家電の使用推奨を行う。このようにして、エネルギー効率の良いライフスタイルをサポートし、環境保護に寄与する。
また、システムは、ユーザーの趣味や娯楽活動をサポートするために、趣味関連物品の管理機能を強化する。撮影手段は、楽器やスポーツ用具などの趣味のアイテムを撮影し、特定手段はそれを認識する。推定手段は、ユーザーのスケジュールや以前の活動パターンを基に次の使用時期を推定し、適切な保管方法を提案する。組み合わせ手段は、ユーザーの気分やストレスレベルを監視し、リラックスするための趣味の時間を推奨する。
さらに、システムは、物品の耐久性やメンテナンスの必要性を監視する機能を追加する。撮影手段は、物品の状態を定期的に撮影し、特定手段は摩耗や損傷を検出する。推定手段は、メンテナンスや交換の推奨時期を推定し、組み合わせ手段はユーザーのスケジュールに合わせてメンテナンスタスクを提案する。これにより、物品の長期的な利用と効率的な管理が実現される。
これらの追加機能を通じて、システムはユーザーの日常生活の様々な側面をサポートし、生活品質の向上を促進する。また、システムは、ユーザーがシステムの使用経験に基づいて提案内容を調整できるインタラクティブなフィードバックメカニズムを備える。これにより、ユーザーの個々のニーズに合わせたよりパーソナライズされたサービスが提供される。
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。さらに、感情エンジンはユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。例えば、ユーザーがイライラしている場合には、AIは物品を近くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、スマートデバイス１４のカメラ４２によって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートデバイスの高解像度カメラを活用する機能が含まれ、このカメラは自動フォーカス機能と白色バランス調整機能を備え、異なる光源下でも物品の明瞭な画像を撮影できる。また、撮影手段は、ユーザーのスマートフォン内蔵カメラを利用して物品の画像を取得することもできる。これらのカメラは自動露出調整機能やフォーカス補正機能を備えており、様々な環境下での明瞭な物品撮影を可能にする。撮影された画像は、ピクセルの密度が高く、細部のテクスチャや色彩が鮮明に捉えられ、後続する画像認識プロセスの精度を高める。また、撮影プロセスはユーザーの手順に従い、スマートデバイスのディスプレイに視覚的なガイダンスを提供して、物品を適切にフレーム内に収めることを支援する。さらに、画像取得プロセスは、撮影ガイドライン機能を通じてユーザーに対する撮影の支援を提供し、物品を適切な位置と角度で撮影するための指示を行う。
特定手段には、深層学習に基づく物体認識モデルが含まれ、このモデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて大量の画像データを学習し、物品の特徴を抽出して特定する。物体認識モデルは、物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を解析し、事前に学習したカテゴリーに分類する。このプロセスはリアルタイムで行われ、ユーザーに対して即時のフィードバックを提供する。また、特定手段は、撮影された画像データに対し、深層学習に基づく画像分析機能を用いて物品を識別し、画像中の物品の特徴点を抽出する特徴抽出機能と、学習済みの分類モデルを用いて物品を特定する分類機能を含む。この特定プロセスは、物品の形状や色、テクスチャなどの視覚的特徴を分析し、瞬時に物品の識別情報をユーザーにフィードバックする。
推定手段は、物品の特定結果を基に、学習データベース内の関連する情報を照合し、物品の使用頻度や利用者の行動パターンに基づいて、物品をしまうべき場所を推定する。推定プロセスは確率的なアプローチを取り、複数の可能性の中から最も合理的な保管場所を提示する。この際、データベースには過去のユーザー行動データや物品の使用履歴が含まれ、時間の経過と共に累積されることで推定の精度が向上する。また、推定手段は、物品識別結果に基づき、データベース参照機能を通じて過去の利用データと照合し、利用頻度分析機能や保管場所推薦機能を活用して物品の適切な保管場所を推定することもできる。この推定プロセスは、ユーザーの行動パターンや物品の使用履歴を考慮し、複数の候補地の中から最適な保管場所を提示する。
組み合わせ手段には、感情認識技術を利用する機能が含まれ、これにはユーザーの表情や声のトーンを分析する音声信号処理機能と表情認識機能が組み込まれている。感情認識技術は、機械学習に基づき訓練された感情分類モデルを使用し、ユーザーの感情状態をリアルタイムで判定する。感情状態の推定により、AIはユーザーのストレスレベルや急ぎの度合いに応じて、物品の保管に関するアドバイスを適応させる。また、組み合わせ手段は、感情エンジンと連携し、ユーザーの表情や声から感情データを抽出する感情データ抽出機能と、抽出された感情データを分析し、ユーザーの感情状態を判断する感情状態判断機能を含む。この感情エンジンは、ユーザーのイライラ感や急ぎの度合いに応じて物品の保管場所に関するアドバイスを調整し、ユーザーにとって最も適した行動を提案する。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーがスマートフォンアプリを介して手動で物品の情報を入力する場合がある。ユーザーは物品の名前や用途、保管場所などの情報をアプリのフォームに入力し、この情報はデータベースに直接保存される。手動入力による情報提供は、AIによる自動認識が難しい特殊な物品や新規の物品に対して有効である。また、この情報は将来の学習データとして役立ち、AIの推定能力の改善に寄与する。さらに、カメラやその他のセンサーを用いない手動データ入力機能も提供され、ユーザーは物品の情報をスマートフォンアプリのインタフェース上で直接入力し、情報管理機能を介してデータベースに保存する。手動入力機能は、AIによる自動識別が不可能な物品や新たに追加される物品に対して特に有用であり、ユーザー自身が物品の情報をシステムに提供することが可能となる。これにより、システムの物品識別精度と推定能力を時間とともに向上させることができる。
本形態例のシステムにはさらなる機能を追加することができる。例えば、撮影手段には、ユーザーの手の揺れを補正する手ブレ補正機能を追加し、より安定した画像撮影を実現することが可能である。また、物品の画像を撮影する際に、自動で最適な撮影角度を提案する機能を備え、初心者でもプロ並みの写真を撮影できるようにすることもできる。特定手段には、撮影された画像の中から物品だけでなく、物品のブランドやモデルを識別し、詳細な情報提供が可能な機能を追加する。これにより、物品の価値や保証書の有無などの情報もデータベースに蓄積し、管理をより綿密に行うことが可能となる。
推定手段は、物品がどれだけ使用されていないかを検出し、不要な物品の処分や寄付を提案する機能を追加することで、ユーザーの持ち物の整理・整頓を支援する。また、家庭内の他のユーザーの行動パターンを考慮し、複数人が同居する家庭において最適な物品の保管場所を推定する機能を提供する。これにより、全員が使いやすい場所に物品を保管することができるようになる。
組み合わせ手段には、ユーザーの日常の感情パターンを学習し、その日のユーザーの感情状態に基づいてより適切な保管場所を推定する機能も追加する。この機能により、ユーザーの感情的なニーズに合わせた柔軟な提案が可能となる。さらに、ユーザーのストレスレベルに合わせて、物品を保管する際のエンターテインメント要素を提供する、例えば音楽を再生するなどの機能も組み込むことができる。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたカスタムタグを手動で入力し、物品をより詳細に分類する機能を追加する。これにより、ユーザーは自身の好みやライフスタイルに合わせて物品を整理し、システムの推定精度をさらに向上させることができる。また、ユーザーが物品を使用した際に、その使用感や満足度をシステムにフィードバックすることで、システムがより個人化された推定を行うことが可能になる。
これらの追加機能は、ユーザー体験を向上させ、物品管理の効率化に大きく貢献する。また、ユーザーの生活環境や感情状態に対応する柔軟なシステム設計は、日常生活におけるストレスの軽減につながり、より快適な生活空間の提供を実現する。
本発明の実施形態における撮影手段には、ユーザーが物品の画像を撮影する際に照明条件を自動で最適化する機能を追加することが有効である。この機能は、スマートデバイスの照明制御機能を活用して、物品の色や質感が正確に捉えられるようにする。特定手段は、AIによる画像認識の精度を高めるために、撮影された画像にメタデータを付加し、撮影場所や時間、照明条件などの情報を考慮に入れた解析を行う機能を備えることが望ましい。これにより、同じ物品でも異なる環境下で撮影された場合の識別精度が向上する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じて、物品をしまうべき場所の提案を変化させる機能を追加する。例えば、冬服や夏服、クリスマス用品など季節ごとの物品の利用頻度に基づき、適切な保管場所を時期に応じて推奨する。組み合わせ手段の感情エンジンは、ユーザーのストレスレベルを計測し、リラクゼーションに役立つ物品を優先的に手の届く場所に保管するように推奨する機能を組み込むことができる。これにより、ユーザーの心理的快適さが高められ、日々の生活の質が向上する。
さらに、ユーザーがシステムを利用する際の行動パターンを解析し、物品管理における個人の好みや習慣を学習する自己適応機能を追加する。これにより、システムはユーザーが普段どのような物品をどのように使うかを理解し、よりパーソナライズされた保管場所の提案が可能となる。手動でのデータ収集に関しては、ユーザーが新しい物品を購入した際に、購入場所や価格などの情報をシステムに登録することで、将来の物品管理や予算計画に役立つような機能を提供する。これにより、システムがユーザーの消費行動をサポートし、経済的な生活管理を促進する。
これらの機能の追加は、ユーザーの生活における物品管理をより便利で効率的にし、日常生活において快適で充実した経験を提供する。システムは、単なる物品の識別や保管場所の推定を超え、ユーザーの生活習慣や感情状態を考慮した総合的なライフスタイルサポートを実現する。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーがリラックスしている場合には、AIは物品を遠くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスのカメラによって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のイメージセンサーを備えたデジタルカメラが含まれ、ユーザーが物品の画像をクリアに撮影できるようにする。このデジタルカメラは、自動露出制御やオートフォーカス機能を有し、照明条件が悪い場面でも鮮明な画像を生成する。また、撮影手段は、高解像度イメージセンサーを備えたカメラにより、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影するために、自動焦点調整機能や露出最適化機能を含む。これらの機能は画像の明瞭さを保ち、物体認識の精度を向上させるために重要である。画像は、JPEG、PNG、TIFFなどの一般的なフォーマットで保存され、データ処理装置へと送信されることができる。また、画像はデータ処理装置に転送され、AIによる分析のための入力として利用されることもできる。
特定手段は、深層学習ベースの物体認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、大量の画像データから特徴を学習し、新たな画像に含まれる物品の内容を高い精度で特定することができる。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）といったモデルを利用し、画像内の物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を抽出することができる。また、特定手段は、深層学習モデルを活用した画像解析技術を用いて、撮影された物品の識別を行うこともできる。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をはじめとする様々なアルゴリズムが組み合わせられ、画像内の物品のテクスチャ、形状、パターンなどを抽出し、既知の物品と照合することもできる。
推定手段は、物品の用途や収納場所を推定するためのデータベースと組み合わせて動作する。データベースには、さまざまな物品とその用途、収納場所の関連情報が格納されており、AIはこの情報に基づき、新たに撮影された物品の最適な収納場所を推定することができる。推定手段は、ユーザーの行動パターンや過去の収納習慣を分析し、物品が次に使用される可能性がある状況を予測することができる。また、収納スペースの利用状況や容量も考慮し、効率的な収納を提案することができる。さらに、推定手段は、学習データベースに蓄積された物品の用途や収納場所に関する情報を基に、新たに撮影された物品の次の用途や最適な収納場所を推定することもできる。この過程では、ユーザーの過去の行動パターンや収納習慣を分析するユーザー行動解析機能や、収納スペースの利用状況を考慮した収納最適化機能が用いられることもできる。
組み合わせ手段には、ユーザーの感情状態を解析する感情認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、ユーザーの声のトーン、顔の表情、行動のパターンなどから感情状態を推定し、その情報を収納場所の推奨に活用することができる。感情認識アルゴリズムは、音声分析や顔認識技術を用いてユーザーのリラックス度やストレスレベルを評価し、物品の収納場所をカスタマイズすることができる。例えば、ユーザーがリラックスしていると判定された場合、AIは物品をより遠い場所にしまう推奨を行う。逆に、ユーザーが急いでいると感じられる場合には、より手の届きやすい場所に収納することを提案することができる。また、組み合わせ手段は、感情認識アルゴリズムによってユーザーの感情状態を分析し、その結果を基に物品の収納場所をカスタマイズすることもできる。感情認識アルゴリズムは、音声のピッチや速度、顔の表情の変化、ユーザーの身体言語などの情報を分析し、リラックス度やストレスレベルを推定することができる。その結果に基づき、ユーザーがリラックスしている際には物品を遠くの場所にしまうことを推奨し、急いでいる際にはより手の届きやすい場所を提案することができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションやウェブインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力する場合が考えられる。ユーザーは、物品の名称、用途、保管場所などの情報をフォームに記入し、その情報をデータベースに登録することができる。AIは、これらの手動入力されたデータを解析し、収納推奨を行う際に考慮することができる。このプロセスにより、撮影手段に依存しない状況でも、システムは物品の管理と収納提案を行うことができる。また、センサーを用いないデータ収集として、ユーザーがインタラクティブなインタフェースを通じて物品の詳細情報を手動で入力する方法がある。この方法では、ユーザーは物品の名前やカテゴリー、保管場所などの情報を明示的にシステムに提供し、AIはこれらの情報を基に収納場所の推奨を行うことができる。手動入力されたデータはデータベースに格納され、後のAI解析プロセスで利用されることができる。
本発明における撮影手段には、ユーザーが撮影した画像を自動的にクラウドストレージにアップロードし、画像のバックアップを取得する機能を追加することが有効である。クラウドストレージを利用することで、画像データの紛失を防ぎ、複数のデバイス間でのアクセスを容易にする。撮影手段には、照明補助機能を搭載し、暗い環境下でも物品の画像を明瞭に撮影することができるようにする。また、バーコードやQRコード（登録商標）の読み取り機能を統合し、物品の識別をさらに効率化することもできる。
特定手段には、ユーザーが撮影した画像に基づいて、オンラインショッピングサイトやデータベースから関連する商品情報やレビューを自動的に検索し、ユーザーに提供する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品をより深く理解し、必要に応じて追加購入や交換を検討できるようになる。特定手段には、物品の状態や完全性を評価し、修理や交換が必要かどうかを判断する機能も含めることができる。この機能は、ユーザーに物品のメンテナンスやアップグレードを促すことで、物品のライフサイクル管理を支援する。
推定手段には、ユーザーの生活スタイルや環境に応じた収納提案を行うためのコンテキストアウェア機能を追加する。これにより、季節変化や特定のイベントに基づいて収納場所を動的に変更することができる。例えば、夏になれば夏用の衣類やアクセサリーが容易に取り出せる場所に、冬になれば冬用のアイテムが前面にくるようにシステムが自動で調整する。さらに、スマートホームシステムとの連携を図り、家電製品の使用状況や在庫状況に基づいて、必要な物品を自動的にリストアップし、収納場所の最適化を行う機能を検討することができる。
組み合わせ手段には、ユーザーが物品をしまう際の身体的負担を考慮し、エルゴノミクスに基づいた収納場所の推奨を行う機能を追加する。これにより、ユーザーの身長や体力に応じて、しまうべき場所の高さや位置を調節する提案が可能となる。また、ユーザーの健康状態や気分を日々追跡し、それに合わせて物品の収納場所を提案するウェルネストラッキング機能も組み込むことができる。この機能は、ユーザーが疲れている時はよりアクセスしやすい場所を、元気な時は整理整頓を促すような場所を推奨する。
本形態例のアイデアは、ユーザーの生活をより便利にし、物品管理の効率を高めるために、最新の技術を活用してユーザー体験を向上させることを目指している。これらの機能は、ユーザーの日常生活において、物品の管理と収納を簡単かつ効果的に行うためのインテリジェントなアシスタントとして機能する。
本形態例のシステムにおける撮影手段には、三次元スキャン技術を導入し、物品の形状やサイズをより正確に把握する機能を追加することが考えられる。これにより、物品の実体を立体的に理解し、収納場所をより適切に推定することが可能となる。また、撮影された画像から物品の材質や質感を識別し、物品の保管に最適な環境を推奨する機能も有益である。特定手段においては、画像解析を通じて物品のブランドや型番を特定し、ユーザーが所有する物品の詳細なカタログを作成するデジタルインベントリシステムを構築することもできる。このデジタルインベントリは、保険申請や財産管理に役立つ情報源として活用できる。
推定手段では、ユーザーが物品をどのように使用するかを分析し、物品の使用頻度に基づいて収納場所を決定する機能を追加する。例えば、頻繁に使用する物品は手の届く範囲に、季節性の物品は適切なタイミングで収納位置を変更するなど、よりダイナミックな収納提案が可能となる。また、家族構成やユーザーの年齢層を考慮し、各ユーザーごとのニーズに合わせた収納場所を推定するパーソナライズされた機能も考えられる。
組み合わせ手段に関しては、ユーザーの行動記録やスケジュールから、物品をしまうタイミングを推奨する機能を組み込むことが有益である。たとえば、出勤前や就寝前など、ユーザーの日常パターンに合わせて物品の整理を提案することで、生活の効率化を図る。さらに、ユーザーの健康状態や気分をリアルタイムで監視するウェアラブルデバイスと連携し、その情報をもとに物品の収納場所や整理のタイミングをより細かくカスタマイズする機能も追加することができる。
本システムの撮影手段には、ユーザーのプライバシーを保護するためのセキュリティ機能も考慮に入れるべきである。撮影された画像や収集されたデータは、暗号化され、安全なクラウドストレージに保存されることで、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを低減する。特定手段では、撮影された物品の画像を基に、購入履歴や保証書との照合を行い、物品の管理やアフターサービスのサポートを提供する機能を追加することも有益である。
総合的に、本形態例のシステムは、ユーザーの生活環境や行動パターンに合わせて物品の管理と収納を自動化し、生活の質を向上させることを目的としている。これらの機能は、インテリジェントな家庭内のアシスタントとして、ユーザーの日々の生活をより快適で効率的なものに変える可能性を秘めている。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーが喜んでいる場合には、AIは物品を目立つ場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、スマートグラスのカメラによって実現される。特定手段と推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに統合された高精度カメラであり、ユーザーが視線を向けた方向の物品の画像を高解像度で撮影する機能を有する。このカメラは、自動焦点調整機能を持ち、撮影対象の距離に応じてピントを自動で合わせる。また、低照度対応機能により暗い環境でも明瞭な画像の取得が可能である。撮影された画像は即座にデータ処理装置へと転送される。また、撮影手段は、スマートグラスを通じて撮影された物品画像は、AIによる画像解析技術を活用して、物品を迅速に特定するための高度な物体認識機能を備えている。
特定手段は、撮影された画像に対して深層学習技術に基づく物体認識アルゴリズムを用いて物品の内容を特定する。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの機械学習モデルを組み合わせ、画像内の形状、色、パターンなどの特徴を抽出し、学習データベースに格納された物品情報と照合することで特定を行う。
推定手段は、特定された物品の情報を元に、物品の用途や置き場所に関する知識を持つ学習データベースにアクセスし、物品の次の用途や適切な収納場所を推定する。この学習データベースは、物品カテゴリ、使用頻度、関連する活動といった多様なデータを含み、これらの情報をもとに、ユーザーの生活パターンを分析し、最適な推奨を行う。学習データベースは、ユーザーの過去の行動や選択を蓄積し、その情報を活用することで、より精度の高い推定が可能になる。また、推定手段は、物品の次の用途や適切な収納場所の推奨を行うため、豊富な情報を蓄積した学習データベースにアクセスし、物品の属性や利用パターンを分析する推定機能を有する。この機能は、ユーザーの以前の選択や行動から得られる情報を活用し、パーソナライズされた収納場所の推奨を提供する。
組み合わせ手段は、ユーザーの感情状態を認識し、推定手段による物品の収納場所の推奨を感情に応じてカスタマイズする。感情認識機能は、スマートグラスが捉えたユーザーの表情や声のトーンから感情データを収集し、機械学習による感情分析モデルを通じてユーザーの感情状態を判定する。このモデルは、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、幅広い感情カテゴリーに対応しており、感情状態に合わせた適切な収納場所の提案を行う。また、感情エンジンは、ユーザーの感情状態を把握し、その情報を組み合わせることで、物品をしまう場所の推奨をユーザーの感情に合わせてカスタマイズする。この組み合わせ機能は、ユーザーの表情や声のトーンを分析し、感情認識モデルによって感情を分類する。これにより、ユーザーが喜びを感じている時には、物品をより目立つ場所にしまうような提案が可能となる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがスマートフォンやPCを介して入力した物品情報が挙げられる。ユーザーは専用のインタフェースを通じて物品の名称やカテゴリ、使用頻度などの情報を手動で入力し、この情報がデータベースに蓄積される。入力された情報は推定手段による推奨に利用され、物品の収納場所や次の用途の推定に活かされる。このような手動入力は、画像認識による自動特定が難しい物品や、ユーザーが特定の情報を自ら管理したい場合に有効である。また、センサーによるデータ収集に加えて、ユーザーが手動で物品情報を入力することも可能で、この情報は推定機能によって物品の用途や収納場所の決定に活かされる。ユーザーが直接入力するインターフェースは、特にAIの自動認識が困難なアイテムや、ユーザーがより詳細な情報を提供したい場合に有用である。このプロセスを通じて、ユーザー自身のニーズに合わせた物品管理が可能となる。
本実施形態における撮影手段には、動画撮影機能を追加し、ユーザーが物品を使っている様子を記録することで、その物品の使用方法や動作のパターンを学習する機能を持たせることができる。これにより、特定手段は物品の特定に加えて、その使用状況を把握し、より精密な用途推定が行えるようになる。さらに、推定手段は、物品の使用状況やユーザーの行動パターンから、物品の保管期間や消耗の速度を推定し、在庫管理や交換時期のアドバイスを提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの生活リズムや季節、天気などの外部環境データを組み込み、物品の推奨収納場所を環境に応じて変化させる機能を追加する。例えば、冬になると防寒関連の物品をよりアクセスしやすい場所に推奨するなど、季節に応じた収納提案を行う。また、ユーザーが特定のイベントに参加する予定がある場合、それに関連する物品を前もって用意するように推奨する機能も含めることができる。
撮影手段には、3Dスキャニング技術を取り入れ、物品の3次元的な形状やサイズを精密に把握する機能を付加する。これにより、特定手段は物品の形状に基づいたより正確な特定が可能になり、推定手段は物品の体積に基づいて収納スペースの最適化を提案することができる。
さらに、撮影手段には、RFIDタグやNFCタグなどの無線技術を用いて物品の追跡および識別を行う機能を追加する。これにより、物品がどこにあるのかをリアルタイムで把握し、特定手段と推定手段の精度を向上させることができる。ユーザーが物品を探している際には、スマートグラスを通じてその物品の現在位置を表示する機能を提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの健康状態や活動量を取り入れることで、物品の使用を促すか抑制するかの提案を行う健康志向の機能を組み込む。例えば、ユーザーが運動不足であれば、スポーツ用品をより目立つ場所に推奨する。逆に、ユーザーが疲れている場合には、リラクゼーション関連の物品を推奨する。
これらの追加機能は、ユーザーの生活に寄り添い、よりパーソナライズされた物品管理と利便性の向上を目指すものである。また、ユーザーによるフィードバックシステムを取り入れることで、AIの推定結果に対する評価や修正を行い、学習データベースの精度を継続的に向上させることも可能となる。
本実施形態のシステムは、ユーザーの健康管理に特化した機能を追加することで、より包括的なライフスタイル支援を実現できる。例えば、撮影手段は、食品の画像を撮影し、特定手段はその内容物や栄養素を分析する。推定手段は、ユーザーの健康情報や食事履歴データベースと照らし合わせ、バランスの取れた食事提案や食品の賞味期限を管理する。組み合わせ手段は、ユーザーの心身の状態を考慮し、ストレスレベルや活動量に基づいて食事の提案をカスタマイズする。この機能により、ユーザーの健康維持と病気予防に貢献する。
さらに、システムは、家庭内のエネルギー管理にも応用できる。撮影手段は、家電製品の画像を撮影し、特定手段はそれらのモデルや消費電力を特定する。推定手段は、使用状況や時間帯を考慮して最適な節電提案を行う。組み合わせ手段は、家庭内の総エネルギー消費を監視し、節電目標に基づいて個々の家電の使用推奨を行う。このようにして、エネルギー効率の良いライフスタイルをサポートし、環境保護に寄与する。
また、システムは、ユーザーの趣味や娯楽活動をサポートするために、趣味関連物品の管理機能を強化する。撮影手段は、楽器やスポーツ用具などの趣味のアイテムを撮影し、特定手段はそれを認識する。推定手段は、ユーザーのスケジュールや以前の活動パターンを基に次の使用時期を推定し、適切な保管方法を提案する。組み合わせ手段は、ユーザーの気分やストレスレベルを監視し、リラックスするための趣味の時間を推奨する。
さらに、システムは、物品の耐久性やメンテナンスの必要性を監視する機能を追加する。撮影手段は、物品の状態を定期的に撮影し、特定手段は摩耗や損傷を検出する。推定手段は、メンテナンスや交換の推奨時期を推定し、組み合わせ手段はユーザーのスケジュールに合わせてメンテナンスタスクを提案する。これにより、物品の長期的な利用と効率的な管理が実現される。
これらの追加機能を通じて、システムはユーザーの日常生活の様々な側面をサポートし、生活品質の向上を促進する。また、システムは、ユーザーがシステムの使用経験に基づいて提案内容を調整できるインタラクティブなフィードバックメカニズムを備える。これにより、ユーザーの個々のニーズに合わせたよりパーソナライズされたサービスが提供される。
【0031】
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
【0032】
（形態例１）
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
【0033】
特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン３８Ｂは、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８Ｂによって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
【0034】
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。
【0035】
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、スマートデバイス１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。
【0036】
［第２実施形態］
【0037】
図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。
【0038】
図３に示すように、データ処理システム２１０は、データ処理装置１２及びスマート眼鏡２１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
【0039】
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。
【0040】
スマート眼鏡２１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。
【0041】
マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。
【0042】
カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
【0043】
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。
【0044】
図４には、データ処理装置１２及びスマート眼鏡２１４の要部機能の一例が示されている。図４に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。
【0045】
特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。
【0046】
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
【0047】
スマート眼鏡２１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。
【0048】
なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置（例えば、ＣｈａｔＧＰＴサーバ）がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電）であってもよい。次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。
【0049】
（形態例１）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ食材の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、冷蔵庫にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影する手段として、データ処理装置１２のカメラ４２によって実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、撮影手段、特定手段、および推定手段は、例えば、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のカメラセンサーを搭載したスマートフォンのカメラが含まれる。ユーザーがスマートフォンアプリを使用して物品の画像を撮影する際、自動フォーカス機能や画像安定化機能を備えたカメラが、鮮明でブレのない画像を生成することができる。また、光の状況に応じて露出を自動調整する機能も含まれ、低照度や逆光などの環境でも物品の特徴を捉えることができる。さらに、高解像度カメラセンサーと自動フォーカス機能を備えたスマートフォンアプリは、鮮明な画像を生成するための撮影支援機能を提供することができる。また、画像安定化機能は、手ぶれを最小限に抑えるために動作し、露出自動調整機能により、さまざまな照明条件下での画像品質を最適化することもできる。
特定手段は、画像認識アルゴリズムを用いた物品識別機能が含まれる。この機能は、ディープラーニング技術を用いた物体認識モデルを基にしており、撮影された物品の画像データから物品の特徴を抽出し、既知の物品カテゴリと照合することができる。物品識別機能は、畳み込みニューラルネットワークを用いて訓練され、新たな物品にも柔軟に対応できるように設計されている。物品の識別には、形状、色、パターン、テクスチャなどの視覚的特徴が利用され、高い精度で物品を特定することができる。また、画像認識アルゴリズムを活用した物品特定機能は、ディープラーニング技術に基づく物体認識モデルを使用して、撮影された物品の視覚的特徴を解析し、既存の物品カテゴリと比較して物品を識別することもできる。形状、色、パターン、テクスチャなどの特徴をもとに識別を行い、新規物品への適応性も備えている。
推定手段は、特定された物品に基づいて、その物品の用途や保管場所を推定する機能を含む。この推定は、機械学習によって訓練された分類モデルを使用し、事前に収集された学習データベース内の情報を基に決定される。例えば、食材が識別された場合、保存条件や消費頻度などのパラメータが分析され、冷蔵庫、冷凍庫、あるいは常温保管の棚など、最適な保管場所が推定されることができる。また、物品の用途に応じた推奨が行われるため、食材であれば調理用、飲料であれば冷蔵の必要があるか否かといった情報も提供されることができる。さらに、特定された物品の用途や適切な保管場所を推定するために、事前に蓄積された学習データベースを参照することもできる。この学習データベースは、物品の種類ごとに最適な保管条件や使用頻度などの情報を含んでおり、機械学習モデルに基づいて保管場所を推定する。たとえば、食材の場合は保鮮条件を考慮し、冷蔵庫や冷凍庫など、適切な場所を推奨する。物品の用途に応じたアドバイスも提供され、ユーザーに対して実用的な情報を提供することができる。
これらの機能は、高度なデータ処理能力を備えたデバイスによって支えられており、計算処理が必要な場合はデータ処理装置が、またはスマートデバイスの制御部が処理を担当することができる。ユーザーは、直感的なインターフェースを通じて、画像撮影から物品の保管場所推定までをスムーズに行うことができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でアプリに物品の名前やカテゴリを入力する場合がある。この手動入力に基づいても、AIは学習データベースを参照し、同様に物品の次の用途やしまうべき場所を推定することができる。手動入力は、撮影が困難な小さな物品やラベルのない物品に対して有効であり、ユーザーが直接情報を提供することで、システムの推定精度を向上させることができる。また、センサーに依存しないデータ収集の例として、ユーザーがアプリに物品情報を手動で入力するケースが挙げられる。この手動入力は、特に画像撮影が難しい小さな物品や、特定の特徴を持たない物品に対して有効であり、ユーザー自身による情報提供がシステムの推定精度を高めることに寄与することができる。
本発明の実施形態におけるシステムの機能拡張として、持ち込まれた物品に関する情報をより詳細に提供することが考えられる。例えば、特定手段を用いて物品の原産国や製造者、成分情報を識別し、ユーザーに対して健康や環境への影響についての知識を提供する。また、推定手段は、物品の賞味期限や消費期限をAIが認識し、食品安全管理のためのアラート機能を備えることができる。これにより、食品の鮮度管理をサポートし、食中毒などのリスクを減らすことが可能となる。
さらに、撮影手段には、複数の物品を同時に撮影することで一括処理を可能にするパノラマ撮影モードや、物品の３Dモデルを生成するためのスキャン機能を追加することができる。これらの機能は、物品の形状や大きさをより正確にAIに認識させるために有効である。また、特定手段には、バーコードスキャナーやRFIDリーダーを組み合わせることで、物品の識別精度を向上させることができる。これにより、物品の追跡と在庫管理が容易になり、家庭内での物品の流通管理を効率化することが可能となる。
推定手段に関しては、ユーザーの過去の購買履歴や使用パターンを分析し、物品が次に使用されるタイミングを予測することができる。この情報を活用することで、物品の消費期限が近い食材を優先的に使用するレシピ提案や、特定の物品の補充が必要なタイミングをユーザーに通知することが可能となる。また、家庭内の他のデバイスやシステムと連携し、物品の保管場所を自動で調節するスマート収納システムを統合することも考えられる。たとえば、スマートキッチンでは、AIが推定した保管場所に基づいて冷蔵庫の棚を自動的に調節し、食材を適切な環境で保管する。
これらの機能拡張を実現するためには、各手段のデータ処理能力を強化し、より大規模なデータセットに基づく学習を実施することが重要である。このプロセスには、クラウドコンピューティングの活用やエッジコンピューティングによるデータ処理の分散化が有効である。また、ユーザーのプライバシー保護のために、撮影された画像データのセキュリティ対策や、データの匿名化技術の導入も考慮されるべきである。これにより、ユーザーは安心してシステムを利用することができ、物品管理の効率化と生活の質の向上が期待できる。
本発明の実施形態においては、撮影手段における画像の撮影機能を拡張し、物品の次元情報を取得する3Dスキャン技術を導入することができる。この技術を用いることで、物品の形状やサイズをより詳細に識別し、AIによる特定手段の精度を向上させることが可能となる。例えば、家具や衣服などの大型または複雑な形状の物品を撮影する際に、3Dスキャンによって物品の全体像を正確に把握し、より適切な保管場所の推定が行えるようになる。
また、特定手段として、ユーザーの生活習慣や好みを学習し、それに基づいたパーソナライズされた物品管理の提案を行う機能を追加することが考えられる。AIがユーザーの行動パターンを解析し、特定の物品を使う状況や頻度に応じて、保管場所だけでなく、使いやすさを考慮した収納方法を提案する。これにより、ユーザーは自身の生活リズムに合わせた最適な物品管理を行うことができる。
推定手段としては、物品の使用期限や管理状態をリアルタイムでモニタリングし、ユーザーに対して消費期限の迫った食品の使用を促す通知機能や、長期間使用されていない物品に対する整理の推奨など、積極的な物品管理の支援を行う。これにより、無駄な食品廃棄を減らすだけでなく、家庭内の整頓を促進し、生活空間の快適性を高めることができる。
撮影手段には、スマートフォンのカメラ以外にも、家庭内に設置された固定式のスキャン装置やセンサーを利用し、ユーザーが持ち込んだ物品を自動で認識し、撮影する機能を追加する。これにより、ユーザーが手動でアプリを起動し、物品を撮影する手間を省くことができる。また、特定手段においては、バーコードやRFIDタグを用いて物品情報を自動取得し、物品の特定をより迅速かつ正確に行うことが可能となる。
推定手段における拡張として、物品の消費期限や保管状態に基づいて自動発注システムを統合することができる。例えば、消費期限が迫っている食品に対しては、自動的に同種の食品をオンラインで注文し、常に新鮮な食材が家庭に供給されるようにする。
これらの機能をサポートするためには、データのセキュアな保存と処理が必要となる。クラウドベースのシステムを利用して大量のデータを安全に保管し、処理を行うことで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、迅速な情報処理を実現する。さらに、ユーザーがシステムを信頼し、安心して利用できるように、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を講じる。これにより、ユーザーはプライバシーを守りながら、効率的な物品管理を享受することができる。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ書類の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、書類整理用の引き出しにしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスを使用して物品の画像を撮影する手段として、データ処理装置１２とは異なる装置で実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高精度の画像センサーと広角レンズを備えたカメラモジュールが含まれ、このカメラモジュールは、自動フォーカス機能と自動露出機能を統合しており、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影できるようにする。また、撮影手段は、暗い環境でもクリアな画像を取得できるように、LEDフラッシュや照明補助機能を有しており、物品の色や質感が正確に捉えられるように設計されている。また、撮影手段は、物品のデジタルイメージを取得することもできる。このカメラモジュールには、画像の明瞭さを保つための自動フォーカス調整機能と適切な露出レベルを確保する露出調整機能が統合されており、照明条件に関係なく、物品の特徴を正しく捉えるための補助照明機能が付加されている。保存される画像フォーマットは、JPEG、PNG、BMPといった一般的な画像フォーマットで保存されることが保証される。
特定手段は、ディープラーニング技術を駆使した物体認識アルゴリズムが含まれ、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をベースにして物品の画像から特徴を抽出し、分類する。このアルゴリズムは、広範囲の物品カテゴリに対して高い識別精度を持ち、複数物品が一緒に撮影された場合でも、それぞれを正確に特定できるように訓練されている。特定手段は、画像中のテキスト情報を読み取るOCR技術も組み込んでおり、書類やラベルなどに書かれた情報を利用して物品を特定することができる。また、特定手段は、ディープラーニングに基づく物体認識アルゴリズムを利用し、撮影された画像内の物品を高い精度で識別することもできる。このアルゴリズムは、トレーニングデータセットを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練し、物品の画像からの特徴抽出と分類を行う。また、物品に付随するテキスト情報を抽出するための光学文字認識機能を組み込み、物品の正確な識別に寄与する。
推定手段は、特定手段によって識別された物品の情報と、事前に構築された学習データベースを照合し、物品の用途や保管場所を推定する。学習データベースには、物品の用途、所要スペース、使用頻度、関連性などのパラメータが含まれ、推定手段は、これらのパラメータを基に、アイテムの置き場所や次に使用するタイミングを推薦する。この学習データベースは、ユーザーの過去の行動パターンや整理習慣を分析することで継続的に更新され、より個々のユーザーに合わせたカスタマイズされた推薦が可能になる。また、推定手段は、識別された物品の情報を基に学習データベースと照合し、その物品の用途や適切な保管場所を提案することもできる。学習データベースは、物品の種類や使用状況に関連するさまざまなパラメータを含み、ユーザーの個々の行動パターンや習慣に基づいて継続的に最適化され、パーソナライズされた推薦が可能になる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションを通じて物品の情報を手動で入力する手段が考えられる。この場合、ユーザーは物品の名称やカテゴリー、用途などをテキストフィールドや選択メニューを使って指定し、その情報がデータベースに登録される。ユーザーが提供した情報は、AIによる推定手段の精度向上に寄与し、物品の保管場所や用途の推定に活用される。また、センサーを使用しないデータ収集手段としては、ユーザーがインタラクティブなインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力し、その情報がシステムのデータベースに追加されることもできる。ユーザーが提供する情報は、学習データベースを拡充し、AIによる物品の推定精度を向上させるために活用される。
本発明の実施形態に追加できる機能としては、ユーザーの日々の活動パターンを学習し、特定の物品が必要になるタイミングを予測し、事前にリマインダーを提供する機能が考えられる。たとえば、書類が必要な会議の前日に、それを整理引き出しから取り出すよう通知する。更に、撮影手段には、ユーザーの健康状態や気分を認識するバイオメトリックセンサーを統合することで、物品の使用を促すリマインダーのタイミングを調整することができる。例えば、ストレスレベルが高いときはリラックスを促すアイテムを推奨する。
また、特定手段には、物品の使用履歴を追跡し、いつどの物品を使用したかのデータを生成する機能を追加することで、保管場所の最適化を提案することが可能となる。物品の使用頻度やユーザーの活動に基づいて、より効率的な保管場所や整理方法を提案する。
推定手段には、複数のユーザーのデータを統合し、家庭内での共有物品の最適な保管場所を提案する機能を追加することができる。家庭内の各メンバーがどの物品をどれくらいの頻度で使用しているかを分析し、共有スペースの利用を最適化する。
さらに、ユーザーが物品を使用した後の片付けを助けるために、物品を元の場所に戻す際のナビゲーションを提供する機能を搭載することができる。これにより、物品が適切な場所に戻される確率を高め、整理整頓を支援する。また、物品を購入または廃棄した際には、学習データベースにその情報を簡単に追加または削除できるインターフェースを提供し、常に最新の情報を維持する。
物品の消耗状況を追跡し、交換や補充が必要になる前にユーザーに通知する機能も有用である。例えば、食品の賞味期限が近づいている場合や、日用品が減ってきた場合に、自動的にリマインダーを送信する。
システムには、ユーザーが物品を探している際に、その場所を照明で示すビジュアルアシスト機能を導入することが可能である。これにより、物品を迅速に見つけることができ、特に大きな保管スペースや暗い環境では役立つ。
このシステムは、ユーザーが物品を購入する際の決定支援ツールとしても機能する。物品の持つ特性やユーザーの過去の購入履歴、レビュー評価などを分析し、購入すべきかどうかの推奨を提供することができる。
本発明の実施形態には、ユーザーが日常的に使用するものであると同時に、物品の管理においても革新的なアプローチを提供する。撮影手段には、3Dスキャン機能を追加し、物品の形状やサイズを正確に把握することができる。これにより、物品の体積や重さを推定し、保管場所の空間利用をより効率的に行うことが可能となる。特定手段には、音声認識機能を統合し、ユーザーが話す言葉によって物品を特定し、これに関連する情報を提供することができる。例えば、ユーザーが「印刷用紙」と発言した場合、システムはそのキーワードを検出し、印刷用紙の現在の在庫状況や補充が必要かどうかを通知する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じた物品の使用頻度を予測する機能を追加し、季節が変わるごとに保管場所の優先順位を自動で調整する。また、ユーザーのカレンダーやスケジュールと連動し、特定のイベントや行事に合わせた物品の準備や片付けをサポートする機能も考えられる。このように、ユーザーの生活に即した予測と提案を通じて、日常生活をより快適かつ効率的にすることができる。
さらに、システムの各手段を家庭内のIoTデバイスやスマート家電と連携させることで、家庭内の物品管理をより一層スマートにすることができる。例えば、冷蔵庫内の食品を撮影してその鮮度や残量をチェックし、必要に応じてショッピングリストに追加する機能や、洗濯機が洗濯物を識別して最適な洗濯コースを自動で選択する機能などが考えられる。これにより、家事の手間を軽減し、ユーザーの生活の質を向上させることが可能となる。
また、撮影手段には、インタラクティブな指示機能を追加し、撮影する物品に対する照明や角度の調整をリアルタイムでアドバイスすることができる。これにより、物品の特徴をより鮮明に捉えることが可能になり、特定手段の精度をさらに向上させることができる。特定手段には、ユーザーが物品を使った際の感想やレビューを記録し、将来の推定に反映させる機能を追加することで、ユーザーの好みや嗜好に合わせたよりパーソナライズされた提案が可能となる。
推定手段には、環境や天候の変化に応じて物品の使用を推奨する機能を追加し、たとえば雨天が予想される日には傘を持つよう通知することができる。これにより、ユーザーは天候に左右されることなく、毎日を快適に過ごすことができる。
さらに、撮影手段、特定手段、推定手段の各機能を活用して、ユーザーが外出時に持ち運ぶべき物品のリストを生成し、忘れ物を防止するサポートが提供される。これにより、ユーザーは必要な物品を忘れることなく、効率的に活動することができる。
また、撮影手段には、家族や友人と物品情報を共有するための機能を追加し、ソーシャルネットワークを通じて物品の推奨やアドバイスを交換することができる。これにより、ユーザーは他人の経験や知識を活用して、自身の物品管理をより充実させることができる。
システム全体として、これらの機能を組み合わせることで、ユーザーにとってより便利で快適な物品管理体験を提供することが可能となる。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ洗剤の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、洗濯用品の収納場所にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、カメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影する手段として、スマート眼鏡２１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現される。また、撮影手段、特定手段、および推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに組み込まれた高精細カメラが含まれ、このカメラはユーザーが視線を向けた物体の画像をキャプチャする機能を持つ。また、撮影手段は、物体の形状や色、テクスチャなどの特徴を抽出するために最適な照明条件を自動で調整する機能も備えている。また、高精細カメラを備えたスマートグラスを使用する撮影手段は、ユーザーの視線追跡機能によって、対象物品を正確にフレーム内に捉える。画像キャプチャ機能により、撮影された画像は即座に解析可能なデータへと変換される。照明最適化機能は、環境光センサーの情報に基づき、カメラの露出やホワイトバランスを自動調整し、撮影される物品の可視特徴をクリアに捉えるために重要な役割を果たす。
特定手段は、複数の物体認識アルゴリズムが用いられる。これらのアルゴリズムは、画像データ内の物品を正確に特定するために、特徴点マッチング、エッジ検出、パターン認識などの技術を活用する。また、物品の3Dモデルを生成し、その形状やサイズを識別する機能も含まれており、これにより物品の種類や特性がより正確に特定される。特定手段は、撮影された画像から物品のラベルやロゴ、形状などを識別し、これらの情報を用いてデータベース内の既知の物品と照合する。また、物品認識手段は、特徴抽出アルゴリズムと形状解析アルゴリズムを組み合わせ、撮影された物品の画像から識別情報を抽出する。ラベル認識機能やロゴ識別機能を通じて、物品の識別タグを検出し、これらをデータベースに格納された情報と照合する。3Dモデリング機能によって、物品の体積や外形を詳細に分析し、その特性を高精度で特定する。
推定手段は、物品の特定が完了した後、その物品に関連する過去の使用履歴や用途、保管場所に関するデータを含む学習データベースにアクセスする。このデータベースは、ユーザーの行動パターン、物品の使用頻度、保管場所の変更履歴などの情報を蓄積し、物品の次の使用時期や最適な保管場所を予測する。推定手段は、機械学習アルゴリズムによって訓練された推薦システムを利用し、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたパーソナライズされた収納提案を行う。この推薦システムは、ユーザーの習慣や以前の選択を考慮に入れながら、物品の保管場所を決定するのに役立つ。また、推定手段は、特定された物品の情報と学習データベース内のデータを関連付ける。使用履歴分析機能は、過去の物品使用データとその保管場所を照合し、保管場所推定アルゴリズムによって、次回使用時の物品の保管場所を予測する。この予測は、ユーザーの過去の行動パターンと組み合わせて、パーソナライズされた保管提案を生成する。推薦システムは、ユーザーの生活スタイルや好みを学習し、物品の適切な保管場所を推薦するために機械学習アルゴリズムで強化されている。
センサーを使用しないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でスマートフォンやタブレットのアプリケーションを用いて物品の情報を入力し、それをシステムのデータベースに登録することが考えられる。ユーザーはアプリケーションのフォームに物品の名前、カテゴリ、保管場所、次の使用予定日などを入力する。これらの情報は、手動での入力にも関わらず、システムによって統合され、物品の管理と追跡を容易にする。また、センサーを用いない情報収集として、ユーザーがインタラクティブなモバイルアプリケーションを通じて物品データを手動で入力し、システムのデータベースに登録する機能がある。入力フォームには、物品名入力機能、カテゴリ分類機能、保管場所指定機能、使用予定日設定機能があり、ユーザーはこれらを利用して詳細情報を提供する。提供された情報は、システムによって整理され、物品管理と追跡を支援するデータとして活用される。
本発明の実施形態において、更なる利便性を追求するために、例えば、撮影手段に音声認識機能を追加し、物品についての追加情報をユーザーが口頭で伝えることができる。この機能を通じて、ユーザーは物品の名称や用途に関する情報を提供し、システムはこれらの音声データをテキスト化して特定手段の精度を高める。さらに、スマートグラスの撮影手段は、ジェスチャー認識を組み込むことで、ユーザーが手の動きで撮影指示を行えるようにする。これにより、物品を手に持ちながらでも容易に撮影を行うことが可能になる。
特定手段では、物品の使用頻度や使用状況に関する情報を、センサーを使用せずにユーザーから収集することも考慮される。例えば、ユーザーは物品が使用された際の状況や頻度について、スマートフォンアプリを通じてシステムにフィードバックを提供できる。この情報は、AIが物品の次の用途や保管場所をより適切に推定するための学習データとして使用される。
推定手段においては、AIが提案する物品の収納場所について、ユーザーが承認や修正を行うことができるインタラクティブなフィードバックシステムを設ける。これにより、システムはユーザーの好みや生活習慣をより正確に学習し、将来の推薦の精度を向上させることができる。また、推定手段は、ユーザーの生活空間における物品の分布図を生成し、物品が散らばりがちなエリアや頻繁に使われるエリアを視覚的に提示することで、より効率的な収納方法を提案する。
ユーザーの生活空間において、家具や収納スペースにRFIDタグを取り付け、撮影手段によって撮影された物品のRFIDタグを読み取ることで、物品が実際にどこに保管されているかを追跡する機能を追加することも有益である。これにより、システムは物品の正確な位置情報を把握し、迷子になった物品を見つけるのに役立つ。
さらに、特定手段には、物品の状態を監視し、例えば食品の賞味期限が近い場合や衣類がクリーニングに出すタイミングである場合に、ユーザーに通知する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品の使い忘れを防ぐことができる。
また、推定手段は、ユーザーのカレンダー情報やスケジュールと連携し、今後のイベントや予定に基づいて、必要な物品を事前に準備するよう推奨する機能を備える。例えば、ユーザーが旅行の予定を入力している場合、推定手段は旅行に必要な荷物をリストアップし、それらを事前に準備するよう通知する。
これらの機能追加により、システムはより総合的な家庭内物品管理を実現し、ユーザーの生活の質を向上させることが期待される。
本実施形態のシステムは、生活空間の物品管理を効率化するための機能を提供する。具体的には、物品の撮影時にユーザーの指示に基づく自動ソーティング機能を追加することで、帰宅後に物品を即座に分類し、その場で適切な保管場所への案内を行う。また、ユーザーの健康状態や季節、天候といった外的要因を分析し、撮影された衣類が現在の気候やユーザーの健康状態に適しているかを推定し、必要ならば代替品の提案を行う機能を特定手段に組み込む。この機能により、ユーザーは健康的で快適な服装選びを支援される。
推定手段では、ユーザーのライフスタイルや活動パターンを分析し、撮影された物品が次に使用される可能性のあるシナリオを予測する。例えば、運動器具が撮影された場合、ユーザーの運動習慣に基づいて次のトレーニングセッションの準備を促すような推薦を行う。また、ユーザーの家族構成や共同生活者の情報を考慮し、物品の共有や順番待ちが発生する可能性を推定し、その情報をユーザーに提示することで、家庭内での物品の利用をよりスムーズにする。
さらに、撮影手段には、ユーザーが物品をどのように使用しているかを記録するビデオ撮影機能を追加し、撮影されたビデオデータを分析してユーザーの使用パターンをさらに詳細に学習する。このデータを活用して、ユーザーに対してよりパーソナライズされた使用提案や保管方法のアドバイスを行うことができる。
推定手段は、ユーザーのライフログデータや健康アプリからのデータを取り込み、日常生活の中での物品の役割をより深く理解する。たとえば、運動量が多い日にはスポーツ用品の準備を促す、睡眠時間が少ない日にはリラクゼーション関連の物品を提案するなど、ユーザーの生活状況に合わせた使い方を推奨する。
また、特定手段には、撮影された物品がユーザーの社会的イベントや職業活動に対応しているかを判断する機能を追加する。例えば、ビジネスミーティングに適した服装や書類が撮影された場合、その日のスケジュールと照らし合わせて最適な提案を行う。
これらの追加機能を通じて、本システムはユーザーの日常生活をより豊かにし、物品管理に関するストレスを軽減する。ユーザーは物品の管理だけでなく、日々の行動計画や健康管理においてもシステムの支援を受けることができるようになる。
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ食材の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、冷蔵庫にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影する手段として、データ処理装置１２のカメラ４２によって実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、撮影手段、特定手段、および推定手段は、例えば、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のカメラセンサーを搭載したスマートフォンのカメラが含まれる。ユーザーがスマートフォンアプリを使用して物品の画像を撮影する際、自動フォーカス機能や画像安定化機能を備えたカメラが、鮮明でブレのない画像を生成することができる。また、光の状況に応じて露出を自動調整する機能も含まれ、低照度や逆光などの環境でも物品の特徴を捉えることができる。さらに、高解像度カメラセンサーと自動フォーカス機能を備えたスマートフォンアプリは、鮮明な画像を生成するための撮影支援機能を提供することができる。また、画像安定化機能は、手ぶれを最小限に抑えるために動作し、露出自動調整機能により、さまざまな照明条件下での画像品質を最適化することもできる。
特定手段は、画像認識アルゴリズムを用いた物品識別機能が含まれる。この機能は、ディープラーニング技術を用いた物体認識モデルを基にしており、撮影された物品の画像データから物品の特徴を抽出し、既知の物品カテゴリと照合することができる。物品識別機能は、畳み込みニューラルネットワークを用いて訓練され、新たな物品にも柔軟に対応できるように設計されている。物品の識別には、形状、色、パターン、テクスチャなどの視覚的特徴が利用され、高い精度で物品を特定することができる。また、画像認識アルゴリズムを活用した物品特定機能は、ディープラーニング技術に基づく物体認識モデルを使用して、撮影された物品の視覚的特徴を解析し、既存の物品カテゴリと比較して物品を識別することもできる。形状、色、パターン、テクスチャなどの特徴をもとに識別を行い、新規物品への適応性も備えている。
推定手段は、特定された物品に基づいて、その物品の用途や保管場所を推定する機能を含む。この推定は、機械学習によって訓練された分類モデルを使用し、事前に収集された学習データベース内の情報を基に決定される。例えば、食材が識別された場合、保存条件や消費頻度などのパラメータが分析され、冷蔵庫、冷凍庫、あるいは常温保管の棚など、最適な保管場所が推定されることができる。また、物品の用途に応じた推奨が行われるため、食材であれば調理用、飲料であれば冷蔵の必要があるか否かといった情報も提供されることができる。さらに、特定された物品の用途や適切な保管場所を推定するために、事前に蓄積された学習データベースを参照することもできる。この学習データベースは、物品の種類ごとに最適な保管条件や使用頻度などの情報を含んでおり、機械学習モデルに基づいて保管場所を推定する。たとえば、食材の場合は保鮮条件を考慮し、冷蔵庫や冷凍庫など、適切な場所を推奨する。物品の用途に応じたアドバイスも提供され、ユーザーに対して実用的な情報を提供することができる。
これらの機能は、高度なデータ処理能力を備えたデバイスによって支えられており、計算処理が必要な場合はデータ処理装置が、またはスマートデバイスの制御部が処理を担当することができる。ユーザーは、直感的なインターフェースを通じて、画像撮影から物品の保管場所推定までをスムーズに行うことができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でアプリに物品の名前やカテゴリを入力する場合がある。この手動入力に基づいても、AIは学習データベースを参照し、同様に物品の次の用途やしまうべき場所を推定することができる。手動入力は、撮影が困難な小さな物品やラベルのない物品に対して有効であり、ユーザーが直接情報を提供することで、システムの推定精度を向上させることができる。また、センサーに依存しないデータ収集の例として、ユーザーがアプリに物品情報を手動で入力するケースが挙げられる。この手動入力は、特に画像撮影が難しい小さな物品や、特定の特徴を持たない物品に対して有効であり、ユーザー自身による情報提供がシステムの推定精度を高めることに寄与することができる。
本発明の実施形態におけるシステムの機能拡張として、持ち込まれた物品に関する情報をより詳細に提供することが考えられる。例えば、特定手段を用いて物品の原産国や製造者、成分情報を識別し、ユーザーに対して健康や環境への影響についての知識を提供する。また、推定手段は、物品の賞味期限や消費期限をAIが認識し、食品安全管理のためのアラート機能を備えることができる。これにより、食品の鮮度管理をサポートし、食中毒などのリスクを減らすことが可能となる。
さらに、撮影手段には、複数の物品を同時に撮影することで一括処理を可能にするパノラマ撮影モードや、物品の３Dモデルを生成するためのスキャン機能を追加することができる。これらの機能は、物品の形状や大きさをより正確にAIに認識させるために有効である。また、特定手段には、バーコードスキャナーやRFIDリーダーを組み合わせることで、物品の識別精度を向上させることができる。これにより、物品の追跡と在庫管理が容易になり、家庭内での物品の流通管理を効率化することが可能となる。
推定手段に関しては、ユーザーの過去の購買履歴や使用パターンを分析し、物品が次に使用されるタイミングを予測することができる。この情報を活用することで、物品の消費期限が近い食材を優先的に使用するレシピ提案や、特定の物品の補充が必要なタイミングをユーザーに通知することが可能となる。また、家庭内の他のデバイスやシステムと連携し、物品の保管場所を自動で調節するスマート収納システムを統合することも考えられる。たとえば、スマートキッチンでは、AIが推定した保管場所に基づいて冷蔵庫の棚を自動的に調節し、食材を適切な環境で保管する。
これらの機能拡張を実現するためには、各手段のデータ処理能力を強化し、より大規模なデータセットに基づく学習を実施することが重要である。このプロセスには、クラウドコンピューティングの活用やエッジコンピューティングによるデータ処理の分散化が有効である。また、ユーザーのプライバシー保護のために、撮影された画像データのセキュリティ対策や、データの匿名化技術の導入も考慮されるべきである。これにより、ユーザーは安心してシステムを利用することができ、物品管理の効率化と生活の質の向上が期待できる。
本発明の実施形態においては、撮影手段における画像の撮影機能を拡張し、物品の次元情報を取得する3Dスキャン技術を導入することができる。この技術を用いることで、物品の形状やサイズをより詳細に識別し、AIによる特定手段の精度を向上させることが可能となる。例えば、家具や衣服などの大型または複雑な形状の物品を撮影する際に、3Dスキャンによって物品の全体像を正確に把握し、より適切な保管場所の推定が行えるようになる。
また、特定手段として、ユーザーの生活習慣や好みを学習し、それに基づいたパーソナライズされた物品管理の提案を行う機能を追加することが考えられる。AIがユーザーの行動パターンを解析し、特定の物品を使う状況や頻度に応じて、保管場所だけでなく、使いやすさを考慮した収納方法を提案する。これにより、ユーザーは自身の生活リズムに合わせた最適な物品管理を行うことができる。
推定手段としては、物品の使用期限や管理状態をリアルタイムでモニタリングし、ユーザーに対して消費期限の迫った食品の使用を促す通知機能や、長期間使用されていない物品に対する整理の推奨など、積極的な物品管理の支援を行う。これにより、無駄な食品廃棄を減らすだけでなく、家庭内の整頓を促進し、生活空間の快適性を高めることができる。
撮影手段には、スマートフォンのカメラ以外にも、家庭内に設置された固定式のスキャン装置やセンサーを利用し、ユーザーが持ち込んだ物品を自動で認識し、撮影する機能を追加する。これにより、ユーザーが手動でアプリを起動し、物品を撮影する手間を省くことができる。また、特定手段においては、バーコードやRFIDタグを用いて物品情報を自動取得し、物品の特定をより迅速かつ正確に行うことが可能となる。
推定手段における拡張として、物品の消費期限や保管状態に基づいて自動発注システムを統合することができる。例えば、消費期限が迫っている食品に対しては、自動的に同種の食品をオンラインで注文し、常に新鮮な食材が家庭に供給されるようにする。
これらの機能をサポートするためには、データのセキュアな保存と処理が必要となる。クラウドベースのシステムを利用して大量のデータを安全に保管し、処理を行うことで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、迅速な情報処理を実現する。さらに、ユーザーがシステムを信頼し、安心して利用できるように、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を講じる。これにより、ユーザーはプライバシーを守りながら、効率的な物品管理を享受することができる。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ書類の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、書類整理用の引き出しにしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスを使用して物品の画像を撮影する手段として、データ処理装置１２とは異なる装置で実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高精度の画像センサーと広角レンズを備えたカメラモジュールが含まれ、このカメラモジュールは、自動フォーカス機能と自動露出機能を統合しており、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影できるようにする。また、撮影手段は、暗い環境でもクリアな画像を取得できるように、LEDフラッシュや照明補助機能を有しており、物品の色や質感が正確に捉えられるように設計されている。また、撮影手段は、物品のデジタルイメージを取得することもできる。このカメラモジュールには、画像の明瞭さを保つための自動フォーカス調整機能と適切な露出レベルを確保する露出調整機能が統合されており、照明条件に関係なく、物品の特徴を正しく捉えるための補助照明機能が付加されている。保存される画像フォーマットは、JPEG、PNG、BMPといった一般的な画像フォーマットで保存されることが保証される。
特定手段は、ディープラーニング技術を駆使した物体認識アルゴリズムが含まれ、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をベースにして物品の画像から特徴を抽出し、分類する。このアルゴリズムは、広範囲の物品カテゴリに対して高い識別精度を持ち、複数物品が一緒に撮影された場合でも、それぞれを正確に特定できるように訓練されている。特定手段は、画像中のテキスト情報を読み取るOCR技術も組み込んでおり、書類やラベルなどに書かれた情報を利用して物品を特定することができる。また、特定手段は、ディープラーニングに基づく物体認識アルゴリズムを利用し、撮影された画像内の物品を高い精度で識別することもできる。このアルゴリズムは、トレーニングデータセットを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練し、物品の画像からの特徴抽出と分類を行う。また、物品に付随するテキスト情報を抽出するための光学文字認識機能を組み込み、物品の正確な識別に寄与する。
推定手段は、特定手段によって識別された物品の情報と、事前に構築された学習データベースを照合し、物品の用途や保管場所を推定する。学習データベースには、物品の用途、所要スペース、使用頻度、関連性などのパラメータが含まれ、推定手段は、これらのパラメータを基に、アイテムの置き場所や次に使用するタイミングを推薦する。この学習データベースは、ユーザーの過去の行動パターンや整理習慣を分析することで継続的に更新され、より個々のユーザーに合わせたカスタマイズされた推薦が可能になる。また、推定手段は、識別された物品の情報を基に学習データベースと照合し、その物品の用途や適切な保管場所を提案することもできる。学習データベースは、物品の種類や使用状況に関連するさまざまなパラメータを含み、ユーザーの個々の行動パターンや習慣に基づいて継続的に最適化され、パーソナライズされた推薦が可能になる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションを通じて物品の情報を手動で入力する手段が考えられる。この場合、ユーザーは物品の名称やカテゴリー、用途などをテキストフィールドや選択メニューを使って指定し、その情報がデータベースに登録される。ユーザーが提供した情報は、AIによる推定手段の精度向上に寄与し、物品の保管場所や用途の推定に活用される。また、センサーを使用しないデータ収集手段としては、ユーザーがインタラクティブなインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力し、その情報がシステムのデータベースに追加されることもできる。ユーザーが提供する情報は、学習データベースを拡充し、AIによる物品の推定精度を向上させるために活用される。
本発明の実施形態に追加できる機能としては、ユーザーの日々の活動パターンを学習し、特定の物品が必要になるタイミングを予測し、事前にリマインダーを提供する機能が考えられる。たとえば、書類が必要な会議の前日に、それを整理引き出しから取り出すよう通知する。更に、撮影手段には、ユーザーの健康状態や気分を認識するバイオメトリックセンサーを統合することで、物品の使用を促すリマインダーのタイミングを調整することができる。例えば、ストレスレベルが高いときはリラックスを促すアイテムを推奨する。
また、特定手段には、物品の使用履歴を追跡し、いつどの物品を使用したかのデータを生成する機能を追加することで、保管場所の最適化を提案することが可能となる。物品の使用頻度やユーザーの活動に基づいて、より効率的な保管場所や整理方法を提案する。
推定手段には、複数のユーザーのデータを統合し、家庭内での共有物品の最適な保管場所を提案する機能を追加することができる。家庭内の各メンバーがどの物品をどれくらいの頻度で使用しているかを分析し、共有スペースの利用を最適化する。
さらに、ユーザーが物品を使用した後の片付けを助けるために、物品を元の場所に戻す際のナビゲーションを提供する機能を搭載することができる。これにより、物品が適切な場所に戻される確率を高め、整理整頓を支援する。また、物品を購入または廃棄した際には、学習データベースにその情報を簡単に追加または削除できるインターフェースを提供し、常に最新の情報を維持する。
物品の消耗状況を追跡し、交換や補充が必要になる前にユーザーに通知する機能も有用である。例えば、食品の賞味期限が近づいている場合や、日用品が減ってきた場合に、自動的にリマインダーを送信する。
システムには、ユーザーが物品を探している際に、その場所を照明で示すビジュアルアシスト機能を導入することが可能である。これにより、物品を迅速に見つけることができ、特に大きな保管スペースや暗い環境では役立つ。
このシステムは、ユーザーが物品を購入する際の決定支援ツールとしても機能する。物品の持つ特性やユーザーの過去の購入履歴、レビュー評価などを分析し、購入すべきかどうかの推奨を提供することができる。
本発明の実施形態には、ユーザーが日常的に使用するものであると同時に、物品の管理においても革新的なアプローチを提供する。撮影手段には、3Dスキャン機能を追加し、物品の形状やサイズを正確に把握することができる。これにより、物品の体積や重さを推定し、保管場所の空間利用をより効率的に行うことが可能となる。特定手段には、音声認識機能を統合し、ユーザーが話す言葉によって物品を特定し、これに関連する情報を提供することができる。例えば、ユーザーが「印刷用紙」と発言した場合、システムはそのキーワードを検出し、印刷用紙の現在の在庫状況や補充が必要かどうかを通知する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じた物品の使用頻度を予測する機能を追加し、季節が変わるごとに保管場所の優先順位を自動で調整する。また、ユーザーのカレンダーやスケジュールと連動し、特定のイベントや行事に合わせた物品の準備や片付けをサポートする機能も考えられる。このように、ユーザーの生活に即した予測と提案を通じて、日常生活をより快適かつ効率的にすることができる。
さらに、システムの各手段を家庭内のIoTデバイスやスマート家電と連携させることで、家庭内の物品管理をより一層スマートにすることができる。例えば、冷蔵庫内の食品を撮影してその鮮度や残量をチェックし、必要に応じてショッピングリストに追加する機能や、洗濯機が洗濯物を識別して最適な洗濯コースを自動で選択する機能などが考えられる。これにより、家事の手間を軽減し、ユーザーの生活の質を向上させることが可能となる。
また、撮影手段には、インタラクティブな指示機能を追加し、撮影する物品に対する照明や角度の調整をリアルタイムでアドバイスすることができる。これにより、物品の特徴をより鮮明に捉えることが可能になり、特定手段の精度をさらに向上させることができる。特定手段には、ユーザーが物品を使った際の感想やレビューを記録し、将来の推定に反映させる機能を追加することで、ユーザーの好みや嗜好に合わせたよりパーソナライズされた提案が可能となる。
推定手段には、環境や天候の変化に応じて物品の使用を推奨する機能を追加し、たとえば雨天が予想される日には傘を持つよう通知することができる。これにより、ユーザーは天候に左右されることなく、毎日を快適に過ごすことができる。
さらに、撮影手段、特定手段、推定手段の各機能を活用して、ユーザーが外出時に持ち運ぶべき物品のリストを生成し、忘れ物を防止するサポートが提供される。これにより、ユーザーは必要な物品を忘れることなく、効率的に活動することができる。
また、撮影手段には、家族や友人と物品情報を共有するための機能を追加し、ソーシャルネットワークを通じて物品の推奨やアドバイスを交換することができる。これにより、ユーザーは他人の経験や知識を活用して、自身の物品管理をより充実させることができる。
システム全体として、これらの機能を組み合わせることで、ユーザーにとってより便利で快適な物品管理体験を提供することが可能となる。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ洗剤の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、洗濯用品の収納場所にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、カメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影する手段として、スマート眼鏡２１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現される。また、撮影手段、特定手段、および推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに組み込まれた高精細カメラが含まれ、このカメラはユーザーが視線を向けた物体の画像をキャプチャする機能を持つ。また、撮影手段は、物体の形状や色、テクスチャなどの特徴を抽出するために最適な照明条件を自動で調整する機能も備えている。また、高精細カメラを備えたスマートグラスを使用する撮影手段は、ユーザーの視線追跡機能によって、対象物品を正確にフレーム内に捉える。画像キャプチャ機能により、撮影された画像は即座に解析可能なデータへと変換される。照明最適化機能は、環境光センサーの情報に基づき、カメラの露出やホワイトバランスを自動調整し、撮影される物品の可視特徴をクリアに捉えるために重要な役割を果たす。
特定手段は、複数の物体認識アルゴリズムが用いられる。これらのアルゴリズムは、画像データ内の物品を正確に特定するために、特徴点マッチング、エッジ検出、パターン認識などの技術を活用する。また、物品の3Dモデルを生成し、その形状やサイズを識別する機能も含まれており、これにより物品の種類や特性がより正確に特定される。特定手段は、撮影された画像から物品のラベルやロゴ、形状などを識別し、これらの情報を用いてデータベース内の既知の物品と照合する。また、物品認識手段は、特徴抽出アルゴリズムと形状解析アルゴリズムを組み合わせ、撮影された物品の画像から識別情報を抽出する。ラベル認識機能やロゴ識別機能を通じて、物品の識別タグを検出し、これらをデータベースに格納された情報と照合する。3Dモデリング機能によって、物品の体積や外形を詳細に分析し、その特性を高精度で特定する。
推定手段は、物品の特定が完了した後、その物品に関連する過去の使用履歴や用途、保管場所に関するデータを含む学習データベースにアクセスする。このデータベースは、ユーザーの行動パターン、物品の使用頻度、保管場所の変更履歴などの情報を蓄積し、物品の次の使用時期や最適な保管場所を予測する。推定手段は、機械学習アルゴリズムによって訓練された推薦システムを利用し、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたパーソナライズされた収納提案を行う。この推薦システムは、ユーザーの習慣や以前の選択を考慮に入れながら、物品の保管場所を決定するのに役立つ。また、推定手段は、特定された物品の情報と学習データベース内のデータを関連付ける。使用履歴分析機能は、過去の物品使用データとその保管場所を照合し、保管場所推定アルゴリズムによって、次回使用時の物品の保管場所を予測する。この予測は、ユーザーの過去の行動パターンと組み合わせて、パーソナライズされた保管提案を生成する。推薦システムは、ユーザーの生活スタイルや好みを学習し、物品の適切な保管場所を推薦するために機械学習アルゴリズムで強化されている。
センサーを使用しないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でスマートフォンやタブレットのアプリケーションを用いて物品の情報を入力し、それをシステムのデータベースに登録することが考えられる。ユーザーはアプリケーションのフォームに物品の名前、カテゴリ、保管場所、次の使用予定日などを入力する。これらの情報は、手動での入力にも関わらず、システムによって統合され、物品の管理と追跡を容易にする。また、センサーを用いない情報収集として、ユーザーがインタラクティブなモバイルアプリケーションを通じて物品データを手動で入力し、システムのデータベースに登録する機能がある。入力フォームには、物品名入力機能、カテゴリ分類機能、保管場所指定機能、使用予定日設定機能があり、ユーザーはこれらを利用して詳細情報を提供する。提供された情報は、システムによって整理され、物品管理と追跡を支援するデータとして活用される。
本発明の実施形態において、更なる利便性を追求するために、例えば、撮影手段に音声認識機能を追加し、物品についての追加情報をユーザーが口頭で伝えることができる。この機能を通じて、ユーザーは物品の名称や用途に関する情報を提供し、システムはこれらの音声データをテキスト化して特定手段の精度を高める。さらに、スマートグラスの撮影手段は、ジェスチャー認識を組み込むことで、ユーザーが手の動きで撮影指示を行えるようにする。これにより、物品を手に持ちながらでも容易に撮影を行うことが可能になる。
特定手段では、物品の使用頻度や使用状況に関する情報を、センサーを使用せずにユーザーから収集することも考慮される。例えば、ユーザーは物品が使用された際の状況や頻度について、スマートフォンアプリを通じてシステムにフィードバックを提供できる。この情報は、AIが物品の次の用途や保管場所をより適切に推定するための学習データとして使用される。
推定手段においては、AIが提案する物品の収納場所について、ユーザーが承認や修正を行うことができるインタラクティブなフィードバックシステムを設ける。これにより、システムはユーザーの好みや生活習慣をより正確に学習し、将来の推薦の精度を向上させることができる。また、推定手段は、ユーザーの生活空間における物品の分布図を生成し、物品が散らばりがちなエリアや頻繁に使われるエリアを視覚的に提示することで、より効率的な収納方法を提案する。
ユーザーの生活空間において、家具や収納スペースにRFIDタグを取り付け、撮影手段によって撮影された物品のRFIDタグを読み取ることで、物品が実際にどこに保管されているかを追跡する機能を追加することも有益である。これにより、システムは物品の正確な位置情報を把握し、迷子になった物品を見つけるのに役立つ。
さらに、特定手段には、物品の状態を監視し、例えば食品の賞味期限が近い場合や衣類がクリーニングに出すタイミングである場合に、ユーザーに通知する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品の使い忘れを防ぐことができる。
また、推定手段は、ユーザーのカレンダー情報やスケジュールと連携し、今後のイベントや予定に基づいて、必要な物品を事前に準備するよう推奨する機能を備える。例えば、ユーザーが旅行の予定を入力している場合、推定手段は旅行に必要な荷物をリストアップし、それらを事前に準備するよう通知する。
これらの機能追加により、システムはより総合的な家庭内物品管理を実現し、ユーザーの生活の質を向上させることが期待される。
本実施形態のシステムは、生活空間の物品管理を効率化するための機能を提供する。具体的には、物品の撮影時にユーザーの指示に基づく自動ソーティング機能を追加することで、帰宅後に物品を即座に分類し、その場で適切な保管場所への案内を行う。また、ユーザーの健康状態や季節、天候といった外的要因を分析し、撮影された衣類が現在の気候やユーザーの健康状態に適しているかを推定し、必要ならば代替品の提案を行う機能を特定手段に組み込む。この機能により、ユーザーは健康的で快適な服装選びを支援される。
推定手段では、ユーザーのライフスタイルや活動パターンを分析し、撮影された物品が次に使用される可能性のあるシナリオを予測する。例えば、運動器具が撮影された場合、ユーザーの運動習慣に基づいて次のトレーニングセッションの準備を促すような推薦を行う。また、ユーザーの家族構成や共同生活者の情報を考慮し、物品の共有や順番待ちが発生する可能性を推定し、その情報をユーザーに提示することで、家庭内での物品の利用をよりスムーズにする。
さらに、撮影手段には、ユーザーが物品をどのように使用しているかを記録するビデオ撮影機能を追加し、撮影されたビデオデータを分析してユーザーの使用パターンをさらに詳細に学習する。このデータを活用して、ユーザーに対してよりパーソナライズされた使用提案や保管方法のアドバイスを行うことができる。
推定手段は、ユーザーのライフログデータや健康アプリからのデータを取り込み、日常生活の中での物品の役割をより深く理解する。たとえば、運動量が多い日にはスポーツ用品の準備を促す、睡眠時間が少ない日にはリラクゼーション関連の物品を提案するなど、ユーザーの生活状況に合わせた使い方を推奨する。
また、特定手段には、撮影された物品がユーザーの社会的イベントや職業活動に対応しているかを判断する機能を追加する。例えば、ビジネスミーティングに適した服装や書類が撮影された場合、その日のスケジュールと照らし合わせて最適な提案を行う。
これらの追加機能を通じて、本システムはユーザーの日常生活をより豊かにし、物品管理に関するストレスを軽減する。ユーザーは物品の管理だけでなく、日々の行動計画や健康管理においてもシステムの支援を受けることができるようになる。
【0050】
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
【0051】
（形態例１）
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
【0052】
なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
【0053】
（形態例１）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。さらに、感情エンジンはユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。例えば、ユーザーがイライラしている場合には、AIは物品を近くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、スマート眼鏡２１４のカメラ４２を用いて帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、感情エンジンを組み合わせる手段として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートデバイスの高解像度カメラを活用する機能が含まれ、このカメラは自動フォーカス機能と白色バランス調整機能を備え、異なる光源下でも物品の明瞭な画像を撮影できる。また、撮影手段は、ユーザーのスマートフォン内蔵カメラを利用して物品の画像を取得することもできる。これらのカメラは自動露出調整機能やフォーカス補正機能を備えており、様々な環境下での明瞭な物品撮影を可能にする。撮影された画像は、ピクセルの密度が高く、細部のテクスチャや色彩が鮮明に捉えられ、後続する画像認識プロセスの精度を高める。また、撮影プロセスはユーザーの手順に従い、スマートデバイスのディスプレイに視覚的なガイダンスを提供して、物品を適切にフレーム内に収めることを支援する。さらに、画像取得プロセスは、撮影ガイドライン機能を通じてユーザーに対する撮影の支援を提供し、物品を適切な位置と角度で撮影するための指示を行う。
特定手段には、深層学習に基づく物体認識モデルが含まれ、このモデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて大量の画像データを学習し、物品の特徴を抽出して特定する。物体認識モデルは、物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を解析し、事前に学習したカテゴリーに分類する。このプロセスはリアルタイムで行われ、ユーザーに対して即時のフィードバックを提供する。また、特定手段は、撮影された画像データに対し、深層学習に基づく画像分析機能を用いて物品を識別し、画像中の物品の特徴点を抽出する特徴抽出機能と、学習済みの分類モデルを用いて物品を特定する分類機能を含む。この特定プロセスは、物品の形状や色、テクスチャなどの視覚的特徴を分析し、瞬時に物品の識別情報をユーザーにフィードバックする。
推定手段は、物品の特定結果を基に、学習データベース内の関連する情報を照合し、物品の使用頻度や利用者の行動パターンに基づいて、物品をしまうべき場所を推定する。推定プロセスは確率的なアプローチを取り、複数の可能性の中から最も合理的な保管場所を提示する。この際、データベースには過去のユーザー行動データや物品の使用履歴が含まれ、時間の経過と共に累積されることで推定の精度が向上する。また、推定手段は、物品識別結果に基づき、データベース参照機能を通じて過去の利用データと照合し、利用頻度分析機能や保管場所推薦機能を活用して物品の適切な保管場所を推定することもできる。この推定プロセスは、ユーザーの行動パターンや物品の使用履歴を考慮し、複数の候補地の中から最適な保管場所を提示する。
組み合わせ手段には、感情認識技術を利用する機能が含まれ、これにはユーザーの表情や声のトーンを分析する音声信号処理機能と表情認識機能が組み込まれている。感情認識技術は、機械学習に基づき訓練された感情分類モデルを使用し、ユーザーの感情状態をリアルタイムで判定する。感情状態の推定により、AIはユーザーのストレスレベルや急ぎの度合いに応じて、物品の保管に関するアドバイスを適応させる。また、組み合わせ手段は、感情エンジンと連携し、ユーザーの表情や声から感情データを抽出する感情データ抽出機能と、抽出された感情データを分析し、ユーザーの感情状態を判断する感情状態判断機能を含む。この感情エンジンは、ユーザーのイライラ感や急ぎの度合いに応じて物品の保管場所に関するアドバイスを調整し、ユーザーにとって最も適した行動を提案する。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーがスマートフォンアプリを介して手動で物品の情報を入力する場合がある。ユーザーは物品の名前や用途、保管場所などの情報をアプリのフォームに入力し、この情報はデータベースに直接保存される。手動入力による情報提供は、AIによる自動認識が難しい特殊な物品や新規の物品に対して有効である。また、この情報は将来の学習データとして役立ち、AIの推定能力の改善に寄与する。さらに、カメラやその他のセンサーを用いない手動データ入力機能も提供され、ユーザーは物品の情報をスマートフォンアプリのインタフェース上で直接入力し、情報管理機能を介してデータベースに保存する。手動入力機能は、AIによる自動識別が不可能な物品や新たに追加される物品に対して特に有用であり、ユーザー自身が物品の情報をシステムに提供することが可能となる。これにより、システムの物品識別精度と推定能力を時間とともに向上させることができる。
本形態例のシステムにはさらなる機能を追加することができる。例えば、撮影手段には、ユーザーの手の揺れを補正する手ブレ補正機能を追加し、より安定した画像撮影を実現することが可能である。また、物品の画像を撮影する際に、自動で最適な撮影角度を提案する機能を備え、初心者でもプロ並みの写真を撮影できるようにすることもできる。特定手段には、撮影された画像の中から物品だけでなく、物品のブランドやモデルを識別し、詳細な情報提供が可能な機能を追加する。これにより、物品の価値や保証書の有無などの情報もデータベースに蓄積し、管理をより綿密に行うことが可能となる。
推定手段は、物品がどれだけ使用されていないかを検出し、不要な物品の処分や寄付を提案する機能を追加することで、ユーザーの持ち物の整理・整頓を支援する。また、家庭内の他のユーザーの行動パターンを考慮し、複数人が同居する家庭において最適な物品の保管場所を推定する機能を提供する。これにより、全員が使いやすい場所に物品を保管することができるようになる。
組み合わせ手段には、ユーザーの日常の感情パターンを学習し、その日のユーザーの感情状態に基づいてより適切な保管場所を推定する機能も追加する。この機能により、ユーザーの感情的なニーズに合わせた柔軟な提案が可能となる。さらに、ユーザーのストレスレベルに合わせて、物品を保管する際のエンターテインメント要素を提供する、例えば音楽を再生するなどの機能も組み込むことができる。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたカスタムタグを手動で入力し、物品をより詳細に分類する機能を追加する。これにより、ユーザーは自身の好みやライフスタイルに合わせて物品を整理し、システムの推定精度をさらに向上させることができる。また、ユーザーが物品を使用した際に、その使用感や満足度をシステムにフィードバックすることで、システムがより個人化された推定を行うことが可能になる。
これらの追加機能は、ユーザー体験を向上させ、物品管理の効率化に大きく貢献する。また、ユーザーの生活環境や感情状態に対応する柔軟なシステム設計は、日常生活におけるストレスの軽減につながり、より快適な生活空間の提供を実現する。
本発明の実施形態における撮影手段には、ユーザーが物品の画像を撮影する際に照明条件を自動で最適化する機能を追加することが有効である。この機能は、スマートデバイスの照明制御機能を活用して、物品の色や質感が正確に捉えられるようにする。特定手段は、AIによる画像認識の精度を高めるために、撮影された画像にメタデータを付加し、撮影場所や時間、照明条件などの情報を考慮に入れた解析を行う機能を備えることが望ましい。これにより、同じ物品でも異なる環境下で撮影された場合の識別精度が向上する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じて、物品をしまうべき場所の提案を変化させる機能を追加する。例えば、冬服や夏服、クリスマス用品など季節ごとの物品の利用頻度に基づき、適切な保管場所を時期に応じて推奨する。組み合わせ手段の感情エンジンは、ユーザーのストレスレベルを計測し、リラクゼーションに役立つ物品を優先的に手の届く場所に保管するように推奨する機能を組み込むことができる。これにより、ユーザーの心理的快適さが高められ、日々の生活の質が向上する。
さらに、ユーザーがシステムを利用する際の行動パターンを解析し、物品管理における個人の好みや習慣を学習する自己適応機能を追加する。これにより、システムはユーザーが普段どのような物品をどのように使うかを理解し、よりパーソナライズされた保管場所の提案が可能となる。手動でのデータ収集に関しては、ユーザーが新しい物品を購入した際に、購入場所や価格などの情報をシステムに登録することで、将来の物品管理や予算計画に役立つような機能を提供する。これにより、システムがユーザーの消費行動をサポートし、経済的な生活管理を促進する。
これらの機能の追加は、ユーザーの生活における物品管理をより便利で効率的にし、日常生活において快適で充実した経験を提供する。システムは、単なる物品の識別や保管場所の推定を超え、ユーザーの生活習慣や感情状態を考慮した総合的なライフスタイルサポートを実現する。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーがリラックスしている場合には、AIは物品を遠くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、専用デバイスを使用して物品の画像を撮影する手段として、データ処理装置１２とは異なる装置で実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、感情エンジンを組み合わせる手段として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のイメージセンサーを備えたデジタルカメラが含まれ、ユーザーが物品の画像をクリアに撮影できるようにする。このデジタルカメラは、自動露出制御やオートフォーカス機能を有し、照明条件が悪い場面でも鮮明な画像を生成する。また、撮影手段は、高解像度イメージセンサーを備えたカメラにより、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影するために、自動焦点調整機能や露出最適化機能を含む。これらの機能は画像の明瞭さを保ち、物体認識の精度を向上させるために重要である。画像は、JPEG、PNG、TIFFなどの一般的なフォーマットで保存され、データ処理装置へと送信されることができる。また、画像はデータ処理装置に転送され、AIによる分析のための入力として利用されることもできる。
特定手段は、深層学習ベースの物体認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、大量の画像データから特徴を学習し、新たな画像に含まれる物品の内容を高い精度で特定することができる。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）といったモデルを利用し、画像内の物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を抽出することができる。また、特定手段は、深層学習モデルを活用した画像解析技術を用いて、撮影された物品の識別を行うこともできる。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をはじめとする様々なアルゴリズムが組み合わせられ、画像内の物品のテクスチャ、形状、パターンなどを抽出し、既知の物品と照合することもできる。
推定手段は、物品の用途や収納場所を推定するためのデータベースと組み合わせて動作する。データベースには、さまざまな物品とその用途、収納場所の関連情報が格納されており、AIはこの情報に基づき、新たに撮影された物品の最適な収納場所を推定することができる。推定手段は、ユーザーの行動パターンや過去の収納習慣を分析し、物品が次に使用される可能性がある状況を予測することができる。また、収納スペースの利用状況や容量も考慮し、効率的な収納を提案することができる。さらに、推定手段は、学習データベースに蓄積された物品の用途や収納場所に関する情報を基に、新たに撮影された物品の次の用途や最適な収納場所を推定することもできる。この過程では、ユーザーの過去の行動パターンや収納習慣を分析するユーザー行動解析機能や、収納スペースの利用状況を考慮した収納最適化機能が用いられることもできる。
組み合わせ手段には、ユーザーの感情状態を解析する感情認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、ユーザーの声のトーン、顔の表情、行動のパターンなどから感情状態を推定し、その情報を収納場所の推奨に活用することができる。感情認識アルゴリズムは、音声分析や顔認識技術を用いてユーザーのリラックス度やストレスレベルを評価し、物品の収納場所をカスタマイズすることができる。例えば、ユーザーがリラックスしていると判定された場合、AIは物品をより遠い場所にしまう推奨を行う。逆に、ユーザーが急いでいると感じられる場合には、より手の届きやすい場所に収納することを提案することができる。また、組み合わせ手段は、感情認識アルゴリズムによってユーザーの感情状態を分析し、その結果を基に物品の収納場所をカスタマイズすることもできる。感情認識アルゴリズムは、音声のピッチや速度、顔の表情の変化、ユーザーの身体言語などの情報を分析し、リラックス度やストレスレベルを推定することができる。その結果に基づき、ユーザーがリラックスしている際には物品を遠くの場所にしまうことを推奨し、急いでいる際にはより手の届きやすい場所を提案することができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションやウェブインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力する場合が考えられる。ユーザーは、物品の名称、用途、保管場所などの情報をフォームに記入し、その情報をデータベースに登録することができる。AIは、これらの手動入力されたデータを解析し、収納推奨を行う際に考慮することができる。このプロセスにより、撮影手段に依存しない状況でも、システムは物品の管理と収納提案を行うことができる。また、センサーを用いないデータ収集として、ユーザーがインタラクティブなインタフェースを通じて物品の詳細情報を手動で入力する方法がある。この方法では、ユーザーは物品の名前やカテゴリー、保管場所などの情報を明示的にシステムに提供し、AIはこれらの情報を基に収納場所の推奨を行うことができる。手動入力されたデータはデータベースに格納され、後のAI解析プロセスで利用されることができる。
本発明における撮影手段には、ユーザーが撮影した画像を自動的にクラウドストレージにアップロードし、画像のバックアップを取得する機能を追加することが有効である。クラウドストレージを利用することで、画像データの紛失を防ぎ、複数のデバイス間でのアクセスを容易にする。撮影手段には、照明補助機能を搭載し、暗い環境下でも物品の画像を明瞭に撮影することができるようにする。また、バーコードやQRコードの読み取り機能を統合し、物品の識別をさらに効率化することもできる。
特定手段には、ユーザーが撮影した画像に基づいて、オンラインショッピングサイトやデータベースから関連する商品情報やレビューを自動的に検索し、ユーザーに提供する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品をより深く理解し、必要に応じて追加購入や交換を検討できるようになる。特定手段には、物品の状態や完全性を評価し、修理や交換が必要かどうかを判断する機能も含めることができる。この機能は、ユーザーに物品のメンテナンスやアップグレードを促すことで、物品のライフサイクル管理を支援する。
推定手段には、ユーザーの生活スタイルや環境に応じた収納提案を行うためのコンテキストアウェア機能を追加する。これにより、季節変化や特定のイベントに基づいて収納場所を動的に変更することができる。例えば、夏になれば夏用の衣類やアクセサリーが容易に取り出せる場所に、冬になれば冬用のアイテムが前面にくるようにシステムが自動で調整する。さらに、スマートホームシステムとの連携を図り、家電製品の使用状況や在庫状況に基づいて、必要な物品を自動的にリストアップし、収納場所の最適化を行う機能を検討することができる。
組み合わせ手段には、ユーザーが物品をしまう際の身体的負担を考慮し、エルゴノミクスに基づいた収納場所の推奨を行う機能を追加する。これにより、ユーザーの身長や体力に応じて、しまうべき場所の高さや位置を調節する提案が可能となる。また、ユーザーの健康状態や気分を日々追跡し、それに合わせて物品の収納場所を提案するウェルネストラッキング機能も組み込むことができる。この機能は、ユーザーが疲れている時はよりアクセスしやすい場所を、元気な時は整理整頓を促すような場所を推奨する。
本形態例のアイデアは、ユーザーの生活をより便利にし、物品管理の効率を高めるために、最新の技術を活用してユーザー体験を向上させることを目指している。これらの機能は、ユーザーの日常生活において、物品の管理と収納を簡単かつ効果的に行うためのインテリジェントなアシスタントとして機能する。
本形態例のシステムにおける撮影手段には、三次元スキャン技術を導入し、物品の形状やサイズをより正確に把握する機能を追加することが考えられる。これにより、物品の実体を立体的に理解し、収納場所をより適切に推定することが可能となる。また、撮影された画像から物品の材質や質感を識別し、物品の保管に最適な環境を推奨する機能も有益である。特定手段においては、画像解析を通じて物品のブランドや型番を特定し、ユーザーが所有する物品の詳細なカタログを作成するデジタルインベントリシステムを構築することもできる。このデジタルインベントリは、保険申請や財産管理に役立つ情報源として活用できる。
推定手段では、ユーザーが物品をどのように使用するかを分析し、物品の使用頻度に基づいて収納場所を決定する機能を追加する。例えば、頻繁に使用する物品は手の届く範囲に、季節性の物品は適切なタイミングで収納位置を変更するなど、よりダイナミックな収納提案が可能となる。また、家族構成やユーザーの年齢層を考慮し、各ユーザーごとのニーズに合わせた収納場所を推定するパーソナライズされた機能も考えられる。
組み合わせ手段に関しては、ユーザーの行動記録やスケジュールから、物品をしまうタイミングを推奨する機能を組み込むことが有益である。たとえば、出勤前や就寝前など、ユーザーの日常パターンに合わせて物品の整理を提案することで、生活の効率化を図る。さらに、ユーザーの健康状態や気分をリアルタイムで監視するウェアラブルデバイスと連携し、その情報をもとに物品の収納場所や整理のタイミングをより細かくカスタマイズする機能も追加することができる。
本システムの撮影手段には、ユーザーのプライバシーを保護するためのセキュリティ機能も考慮に入れるべきである。撮影された画像や収集されたデータは、暗号化され、安全なクラウドストレージに保存されることで、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを低減する。特定手段では、撮影された物品の画像を基に、購入履歴や保証書との照合を行い、物品の管理やアフターサービスのサポートを提供する機能を追加することも有益である。
総合的に、本形態例のシステムは、ユーザーの生活環境や行動パターンに合わせて物品の管理と収納を自動化し、生活の質を向上させることを目的としている。これらの機能は、インテリジェントな家庭内のアシスタントとして、ユーザーの日々の生活をより快適で効率的なものに変える可能性を秘めている。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーが喜んでいる場合には、AIは物品を目立つ場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、カメラ付きのスマートグラスを装着して物品の画像を撮影する手段として、スマート眼鏡２１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、感情エンジンを組み合わせる手段として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに統合された高精度カメラであり、ユーザーが視線を向けた方向の物品の画像を高解像度で撮影する機能を有する。このカメラは、自動焦点調整機能を持ち、撮影対象の距離に応じてピントを自動で合わせる。また、低照度対応機能により暗い環境でも明瞭な画像の取得が可能である。撮影された画像は即座にデータ処理装置へと転送される。また、撮影手段は、スマートグラスを通じて撮影された物品画像は、AIによる画像解析技術を活用して、物品を迅速に特定するための高度な物体認識機能を備えている。
特定手段は、撮影された画像に対して深層学習技術に基づく物体認識アルゴリズムを用いて物品の内容を特定する。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの機械学習モデルを組み合わせ、画像内の形状、色、パターンなどの特徴を抽出し、学習データベースに格納された物品情報と照合することで特定を行う。
推定手段は、特定された物品の情報を元に、物品の用途や置き場所に関する知識を持つ学習データベースにアクセスし、物品の次の用途や適切な収納場所を推定する。この学習データベースは、物品カテゴリ、使用頻度、関連する活動といった多様なデータを含み、これらの情報をもとに、ユーザーの生活パターンを分析し、最適な推奨を行う。学習データベースは、ユーザーの過去の行動や選択を蓄積し、その情報を活用することで、より精度の高い推定が可能になる。また、推定手段は、物品の次の用途や適切な収納場所の推奨を行うため、豊富な情報を蓄積した学習データベースにアクセスし、物品の属性や利用パターンを分析する推定機能を有する。この機能は、ユーザーの以前の選択や行動から得られる情報を活用し、パーソナライズされた収納場所の推奨を提供する。
組み合わせ手段は、ユーザーの感情状態を認識し、推定手段による物品の収納場所の推奨を感情に応じてカスタマイズする。感情認識機能は、スマートグラスが捉えたユーザーの表情や声のトーンから感情データを収集し、機械学習による感情分析モデルを通じてユーザーの感情状態を判定する。このモデルは、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、幅広い感情カテゴリーに対応しており、感情状態に合わせた適切な収納場所の提案を行う。また、感情エンジンは、ユーザーの感情状態を把握し、その情報を組み合わせることで、物品をしまう場所の推奨をユーザーの感情に合わせてカスタマイズする。この組み合わせ機能は、ユーザーの表情や声のトーンを分析し、感情認識モデルによって感情を分類する。これにより、ユーザーが喜びを感じている時には、物品をより目立つ場所にしまうような提案が可能となる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがスマートフォンやPCを介して入力した物品情報が挙げられる。ユーザーは専用のインタフェースを通じて物品の名称やカテゴリ、使用頻度などの情報を手動で入力し、この情報がデータベースに蓄積される。入力された情報は推定手段による推奨に利用され、物品の収納場所や次の用途の推定に活かされる。このような手動入力は、画像認識による自動特定が難しい物品や、ユーザーが特定の情報を自ら管理したい場合に有効である。また、センサーによるデータ収集に加えて、ユーザーが手動で物品情報を入力することも可能で、この情報は推定機能によって物品の用途や収納場所の決定に活かされる。ユーザーが直接入力するインターフェースは、特にAIの自動認識が困難なアイテムや、ユーザーがより詳細な情報を提供したい場合に有用である。このプロセスを通じて、ユーザー自身のニーズに合わせた物品管理が可能となる。
本実施形態における撮影手段には、動画撮影機能を追加し、ユーザーが物品を使っている様子を記録することで、その物品の使用方法や動作のパターンを学習する機能を持たせることができる。これにより、特定手段は物品の特定に加えて、その使用状況を把握し、より精密な用途推定が行えるようになる。さらに、推定手段は、物品の使用状況やユーザーの行動パターンから、物品の保管期間や消耗の速度を推定し、在庫管理や交換時期のアドバイスを提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの生活リズムや季節、天気などの外部環境データを組み込み、物品の推奨収納場所を環境に応じて変化させる機能を追加する。例えば、冬になると防寒関連の物品をよりアクセスしやすい場所に推奨するなど、季節に応じた収納提案を行う。また、ユーザーが特定のイベントに参加する予定がある場合、それに関連する物品を前もって用意するように推奨する機能も含めることができる。
撮影手段には、3Dスキャニング技術を取り入れ、物品の3次元的な形状やサイズを精密に把握する機能を付加する。これにより、特定手段は物品の形状に基づいたより正確な特定が可能になり、推定手段は物品の体積に基づいて収納スペースの最適化を提案することができる。
さらに、撮影手段には、RFIDタグやNFCタグなどの無線技術を用いて物品の追跡および識別を行う機能を追加する。これにより、物品がどこにあるのかをリアルタイムで把握し、特定手段と推定手段の精度を向上させることができる。ユーザーが物品を探している際には、スマートグラスを通じてその物品の現在位置を表示する機能を提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの健康状態や活動量を取り入れることで、物品の使用を促すか抑制するかの提案を行う健康志向の機能を組み込む。例えば、ユーザーが運動不足であれば、スポーツ用品をより目立つ場所に推奨する。逆に、ユーザーが疲れている場合には、リラクゼーション関連の物品を推奨する。
これらの追加機能は、ユーザーの生活に寄り添い、よりパーソナライズされた物品管理と利便性の向上を目指すものである。また、ユーザーによるフィードバックシステムを取り入れることで、AIの推定結果に対する評価や修正を行い、学習データベースの精度を継続的に向上させることも可能となる。
本実施形態のシステムは、ユーザーの健康管理に特化した機能を追加することで、より包括的なライフスタイル支援を実現できる。例えば、撮影手段は、食品の画像を撮影し、特定手段はその内容物や栄養素を分析する。推定手段は、ユーザーの健康情報や食事履歴データベースと照らし合わせ、バランスの取れた食事提案や食品の賞味期限を管理する。組み合わせ手段は、ユーザーの心身の状態を考慮し、ストレスレベルや活動量に基づいて食事の提案をカスタマイズする。この機能により、ユーザーの健康維持と病気予防に貢献する。
さらに、システムは、家庭内のエネルギー管理にも応用できる。撮影手段は、家電製品の画像を撮影し、特定手段はそれらのモデルや消費電力を特定する。推定手段は、使用状況や時間帯を考慮して最適な節電提案を行う。組み合わせ手段は、家庭内の総エネルギー消費を監視し、節電目標に基づいて個々の家電の使用推奨を行う。このようにして、エネルギー効率の良いライフスタイルをサポートし、環境保護に寄与する。
また、システムは、ユーザーの趣味や娯楽活動をサポートするために、趣味関連物品の管理機能を強化する。撮影手段は、楽器やスポーツ用具などの趣味のアイテムを撮影し、特定手段はそれを認識する。推定手段は、ユーザーのスケジュールや以前の活動パターンを基に次の使用時期を推定し、適切な保管方法を提案する。組み合わせ手段は、ユーザーの気分やストレスレベルを監視し、リラックスするための趣味の時間を推奨する。
さらに、システムは、物品の耐久性やメンテナンスの必要性を監視する機能を追加する。撮影手段は、物品の状態を定期的に撮影し、特定手段は摩耗や損傷を検出する。推定手段は、メンテナンスや交換の推奨時期を推定し、組み合わせ手段はユーザーのスケジュールに合わせてメンテナンスタスクを提案する。これにより、物品の長期的な利用と効率的な管理が実現される。
これらの追加機能を通じて、システムはユーザーの日常生活の様々な側面をサポートし、生活品質の向上を促進する。また、システムは、ユーザーがシステムの使用経験に基づいて提案内容を調整できるインタラクティブなフィードバックメカニズムを備える。これにより、ユーザーの個々のニーズに合わせたよりパーソナライズされたサービスが提供される。
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。さらに、感情エンジンはユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。例えば、ユーザーがイライラしている場合には、AIは物品を近くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、スマート眼鏡２１４のカメラ４２を用いて帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、感情エンジンを組み合わせる手段として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートデバイスの高解像度カメラを活用する機能が含まれ、このカメラは自動フォーカス機能と白色バランス調整機能を備え、異なる光源下でも物品の明瞭な画像を撮影できる。また、撮影手段は、ユーザーのスマートフォン内蔵カメラを利用して物品の画像を取得することもできる。これらのカメラは自動露出調整機能やフォーカス補正機能を備えており、様々な環境下での明瞭な物品撮影を可能にする。撮影された画像は、ピクセルの密度が高く、細部のテクスチャや色彩が鮮明に捉えられ、後続する画像認識プロセスの精度を高める。また、撮影プロセスはユーザーの手順に従い、スマートデバイスのディスプレイに視覚的なガイダンスを提供して、物品を適切にフレーム内に収めることを支援する。さらに、画像取得プロセスは、撮影ガイドライン機能を通じてユーザーに対する撮影の支援を提供し、物品を適切な位置と角度で撮影するための指示を行う。
特定手段には、深層学習に基づく物体認識モデルが含まれ、このモデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて大量の画像データを学習し、物品の特徴を抽出して特定する。物体認識モデルは、物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を解析し、事前に学習したカテゴリーに分類する。このプロセスはリアルタイムで行われ、ユーザーに対して即時のフィードバックを提供する。また、特定手段は、撮影された画像データに対し、深層学習に基づく画像分析機能を用いて物品を識別し、画像中の物品の特徴点を抽出する特徴抽出機能と、学習済みの分類モデルを用いて物品を特定する分類機能を含む。この特定プロセスは、物品の形状や色、テクスチャなどの視覚的特徴を分析し、瞬時に物品の識別情報をユーザーにフィードバックする。
推定手段は、物品の特定結果を基に、学習データベース内の関連する情報を照合し、物品の使用頻度や利用者の行動パターンに基づいて、物品をしまうべき場所を推定する。推定プロセスは確率的なアプローチを取り、複数の可能性の中から最も合理的な保管場所を提示する。この際、データベースには過去のユーザー行動データや物品の使用履歴が含まれ、時間の経過と共に累積されることで推定の精度が向上する。また、推定手段は、物品識別結果に基づき、データベース参照機能を通じて過去の利用データと照合し、利用頻度分析機能や保管場所推薦機能を活用して物品の適切な保管場所を推定することもできる。この推定プロセスは、ユーザーの行動パターンや物品の使用履歴を考慮し、複数の候補地の中から最適な保管場所を提示する。
組み合わせ手段には、感情認識技術を利用する機能が含まれ、これにはユーザーの表情や声のトーンを分析する音声信号処理機能と表情認識機能が組み込まれている。感情認識技術は、機械学習に基づき訓練された感情分類モデルを使用し、ユーザーの感情状態をリアルタイムで判定する。感情状態の推定により、AIはユーザーのストレスレベルや急ぎの度合いに応じて、物品の保管に関するアドバイスを適応させる。また、組み合わせ手段は、感情エンジンと連携し、ユーザーの表情や声から感情データを抽出する感情データ抽出機能と、抽出された感情データを分析し、ユーザーの感情状態を判断する感情状態判断機能を含む。この感情エンジンは、ユーザーのイライラ感や急ぎの度合いに応じて物品の保管場所に関するアドバイスを調整し、ユーザーにとって最も適した行動を提案する。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーがスマートフォンアプリを介して手動で物品の情報を入力する場合がある。ユーザーは物品の名前や用途、保管場所などの情報をアプリのフォームに入力し、この情報はデータベースに直接保存される。手動入力による情報提供は、AIによる自動認識が難しい特殊な物品や新規の物品に対して有効である。また、この情報は将来の学習データとして役立ち、AIの推定能力の改善に寄与する。さらに、カメラやその他のセンサーを用いない手動データ入力機能も提供され、ユーザーは物品の情報をスマートフォンアプリのインタフェース上で直接入力し、情報管理機能を介してデータベースに保存する。手動入力機能は、AIによる自動識別が不可能な物品や新たに追加される物品に対して特に有用であり、ユーザー自身が物品の情報をシステムに提供することが可能となる。これにより、システムの物品識別精度と推定能力を時間とともに向上させることができる。
本形態例のシステムにはさらなる機能を追加することができる。例えば、撮影手段には、ユーザーの手の揺れを補正する手ブレ補正機能を追加し、より安定した画像撮影を実現することが可能である。また、物品の画像を撮影する際に、自動で最適な撮影角度を提案する機能を備え、初心者でもプロ並みの写真を撮影できるようにすることもできる。特定手段には、撮影された画像の中から物品だけでなく、物品のブランドやモデルを識別し、詳細な情報提供が可能な機能を追加する。これにより、物品の価値や保証書の有無などの情報もデータベースに蓄積し、管理をより綿密に行うことが可能となる。
推定手段は、物品がどれだけ使用されていないかを検出し、不要な物品の処分や寄付を提案する機能を追加することで、ユーザーの持ち物の整理・整頓を支援する。また、家庭内の他のユーザーの行動パターンを考慮し、複数人が同居する家庭において最適な物品の保管場所を推定する機能を提供する。これにより、全員が使いやすい場所に物品を保管することができるようになる。
組み合わせ手段には、ユーザーの日常の感情パターンを学習し、その日のユーザーの感情状態に基づいてより適切な保管場所を推定する機能も追加する。この機能により、ユーザーの感情的なニーズに合わせた柔軟な提案が可能となる。さらに、ユーザーのストレスレベルに合わせて、物品を保管する際のエンターテインメント要素を提供する、例えば音楽を再生するなどの機能も組み込むことができる。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたカスタムタグを手動で入力し、物品をより詳細に分類する機能を追加する。これにより、ユーザーは自身の好みやライフスタイルに合わせて物品を整理し、システムの推定精度をさらに向上させることができる。また、ユーザーが物品を使用した際に、その使用感や満足度をシステムにフィードバックすることで、システムがより個人化された推定を行うことが可能になる。
これらの追加機能は、ユーザー体験を向上させ、物品管理の効率化に大きく貢献する。また、ユーザーの生活環境や感情状態に対応する柔軟なシステム設計は、日常生活におけるストレスの軽減につながり、より快適な生活空間の提供を実現する。
本発明の実施形態における撮影手段には、ユーザーが物品の画像を撮影する際に照明条件を自動で最適化する機能を追加することが有効である。この機能は、スマートデバイスの照明制御機能を活用して、物品の色や質感が正確に捉えられるようにする。特定手段は、AIによる画像認識の精度を高めるために、撮影された画像にメタデータを付加し、撮影場所や時間、照明条件などの情報を考慮に入れた解析を行う機能を備えることが望ましい。これにより、同じ物品でも異なる環境下で撮影された場合の識別精度が向上する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じて、物品をしまうべき場所の提案を変化させる機能を追加する。例えば、冬服や夏服、クリスマス用品など季節ごとの物品の利用頻度に基づき、適切な保管場所を時期に応じて推奨する。組み合わせ手段の感情エンジンは、ユーザーのストレスレベルを計測し、リラクゼーションに役立つ物品を優先的に手の届く場所に保管するように推奨する機能を組み込むことができる。これにより、ユーザーの心理的快適さが高められ、日々の生活の質が向上する。
さらに、ユーザーがシステムを利用する際の行動パターンを解析し、物品管理における個人の好みや習慣を学習する自己適応機能を追加する。これにより、システムはユーザーが普段どのような物品をどのように使うかを理解し、よりパーソナライズされた保管場所の提案が可能となる。手動でのデータ収集に関しては、ユーザーが新しい物品を購入した際に、購入場所や価格などの情報をシステムに登録することで、将来の物品管理や予算計画に役立つような機能を提供する。これにより、システムがユーザーの消費行動をサポートし、経済的な生活管理を促進する。
これらの機能の追加は、ユーザーの生活における物品管理をより便利で効率的にし、日常生活において快適で充実した経験を提供する。システムは、単なる物品の識別や保管場所の推定を超え、ユーザーの生活習慣や感情状態を考慮した総合的なライフスタイルサポートを実現する。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーがリラックスしている場合には、AIは物品を遠くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、専用デバイスを使用して物品の画像を撮影する手段として、データ処理装置１２とは異なる装置で実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、感情エンジンを組み合わせる手段として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のイメージセンサーを備えたデジタルカメラが含まれ、ユーザーが物品の画像をクリアに撮影できるようにする。このデジタルカメラは、自動露出制御やオートフォーカス機能を有し、照明条件が悪い場面でも鮮明な画像を生成する。また、撮影手段は、高解像度イメージセンサーを備えたカメラにより、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影するために、自動焦点調整機能や露出最適化機能を含む。これらの機能は画像の明瞭さを保ち、物体認識の精度を向上させるために重要である。画像は、JPEG、PNG、TIFFなどの一般的なフォーマットで保存され、データ処理装置へと送信されることができる。また、画像はデータ処理装置に転送され、AIによる分析のための入力として利用されることもできる。
特定手段は、深層学習ベースの物体認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、大量の画像データから特徴を学習し、新たな画像に含まれる物品の内容を高い精度で特定することができる。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）といったモデルを利用し、画像内の物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を抽出することができる。また、特定手段は、深層学習モデルを活用した画像解析技術を用いて、撮影された物品の識別を行うこともできる。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をはじめとする様々なアルゴリズムが組み合わせられ、画像内の物品のテクスチャ、形状、パターンなどを抽出し、既知の物品と照合することもできる。
推定手段は、物品の用途や収納場所を推定するためのデータベースと組み合わせて動作する。データベースには、さまざまな物品とその用途、収納場所の関連情報が格納されており、AIはこの情報に基づき、新たに撮影された物品の最適な収納場所を推定することができる。推定手段は、ユーザーの行動パターンや過去の収納習慣を分析し、物品が次に使用される可能性がある状況を予測することができる。また、収納スペースの利用状況や容量も考慮し、効率的な収納を提案することができる。さらに、推定手段は、学習データベースに蓄積された物品の用途や収納場所に関する情報を基に、新たに撮影された物品の次の用途や最適な収納場所を推定することもできる。この過程では、ユーザーの過去の行動パターンや収納習慣を分析するユーザー行動解析機能や、収納スペースの利用状況を考慮した収納最適化機能が用いられることもできる。
組み合わせ手段には、ユーザーの感情状態を解析する感情認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、ユーザーの声のトーン、顔の表情、行動のパターンなどから感情状態を推定し、その情報を収納場所の推奨に活用することができる。感情認識アルゴリズムは、音声分析や顔認識技術を用いてユーザーのリラックス度やストレスレベルを評価し、物品の収納場所をカスタマイズすることができる。例えば、ユーザーがリラックスしていると判定された場合、AIは物品をより遠い場所にしまう推奨を行う。逆に、ユーザーが急いでいると感じられる場合には、より手の届きやすい場所に収納することを提案することができる。また、組み合わせ手段は、感情認識アルゴリズムによってユーザーの感情状態を分析し、その結果を基に物品の収納場所をカスタマイズすることもできる。感情認識アルゴリズムは、音声のピッチや速度、顔の表情の変化、ユーザーの身体言語などの情報を分析し、リラックス度やストレスレベルを推定することができる。その結果に基づき、ユーザーがリラックスしている際には物品を遠くの場所にしまうことを推奨し、急いでいる際にはより手の届きやすい場所を提案することができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションやウェブインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力する場合が考えられる。ユーザーは、物品の名称、用途、保管場所などの情報をフォームに記入し、その情報をデータベースに登録することができる。AIは、これらの手動入力されたデータを解析し、収納推奨を行う際に考慮することができる。このプロセスにより、撮影手段に依存しない状況でも、システムは物品の管理と収納提案を行うことができる。また、センサーを用いないデータ収集として、ユーザーがインタラクティブなインタフェースを通じて物品の詳細情報を手動で入力する方法がある。この方法では、ユーザーは物品の名前やカテゴリー、保管場所などの情報を明示的にシステムに提供し、AIはこれらの情報を基に収納場所の推奨を行うことができる。手動入力されたデータはデータベースに格納され、後のAI解析プロセスで利用されることができる。
本発明における撮影手段には、ユーザーが撮影した画像を自動的にクラウドストレージにアップロードし、画像のバックアップを取得する機能を追加することが有効である。クラウドストレージを利用することで、画像データの紛失を防ぎ、複数のデバイス間でのアクセスを容易にする。撮影手段には、照明補助機能を搭載し、暗い環境下でも物品の画像を明瞭に撮影することができるようにする。また、バーコードやQRコードの読み取り機能を統合し、物品の識別をさらに効率化することもできる。
特定手段には、ユーザーが撮影した画像に基づいて、オンラインショッピングサイトやデータベースから関連する商品情報やレビューを自動的に検索し、ユーザーに提供する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品をより深く理解し、必要に応じて追加購入や交換を検討できるようになる。特定手段には、物品の状態や完全性を評価し、修理や交換が必要かどうかを判断する機能も含めることができる。この機能は、ユーザーに物品のメンテナンスやアップグレードを促すことで、物品のライフサイクル管理を支援する。
推定手段には、ユーザーの生活スタイルや環境に応じた収納提案を行うためのコンテキストアウェア機能を追加する。これにより、季節変化や特定のイベントに基づいて収納場所を動的に変更することができる。例えば、夏になれば夏用の衣類やアクセサリーが容易に取り出せる場所に、冬になれば冬用のアイテムが前面にくるようにシステムが自動で調整する。さらに、スマートホームシステムとの連携を図り、家電製品の使用状況や在庫状況に基づいて、必要な物品を自動的にリストアップし、収納場所の最適化を行う機能を検討することができる。
組み合わせ手段には、ユーザーが物品をしまう際の身体的負担を考慮し、エルゴノミクスに基づいた収納場所の推奨を行う機能を追加する。これにより、ユーザーの身長や体力に応じて、しまうべき場所の高さや位置を調節する提案が可能となる。また、ユーザーの健康状態や気分を日々追跡し、それに合わせて物品の収納場所を提案するウェルネストラッキング機能も組み込むことができる。この機能は、ユーザーが疲れている時はよりアクセスしやすい場所を、元気な時は整理整頓を促すような場所を推奨する。
本形態例のアイデアは、ユーザーの生活をより便利にし、物品管理の効率を高めるために、最新の技術を活用してユーザー体験を向上させることを目指している。これらの機能は、ユーザーの日常生活において、物品の管理と収納を簡単かつ効果的に行うためのインテリジェントなアシスタントとして機能する。
本形態例のシステムにおける撮影手段には、三次元スキャン技術を導入し、物品の形状やサイズをより正確に把握する機能を追加することが考えられる。これにより、物品の実体を立体的に理解し、収納場所をより適切に推定することが可能となる。また、撮影された画像から物品の材質や質感を識別し、物品の保管に最適な環境を推奨する機能も有益である。特定手段においては、画像解析を通じて物品のブランドや型番を特定し、ユーザーが所有する物品の詳細なカタログを作成するデジタルインベントリシステムを構築することもできる。このデジタルインベントリは、保険申請や財産管理に役立つ情報源として活用できる。
推定手段では、ユーザーが物品をどのように使用するかを分析し、物品の使用頻度に基づいて収納場所を決定する機能を追加する。例えば、頻繁に使用する物品は手の届く範囲に、季節性の物品は適切なタイミングで収納位置を変更するなど、よりダイナミックな収納提案が可能となる。また、家族構成やユーザーの年齢層を考慮し、各ユーザーごとのニーズに合わせた収納場所を推定するパーソナライズされた機能も考えられる。
組み合わせ手段に関しては、ユーザーの行動記録やスケジュールから、物品をしまうタイミングを推奨する機能を組み込むことが有益である。たとえば、出勤前や就寝前など、ユーザーの日常パターンに合わせて物品の整理を提案することで、生活の効率化を図る。さらに、ユーザーの健康状態や気分をリアルタイムで監視するウェアラブルデバイスと連携し、その情報をもとに物品の収納場所や整理のタイミングをより細かくカスタマイズする機能も追加することができる。
本システムの撮影手段には、ユーザーのプライバシーを保護するためのセキュリティ機能も考慮に入れるべきである。撮影された画像や収集されたデータは、暗号化され、安全なクラウドストレージに保存されることで、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを低減する。特定手段では、撮影された物品の画像を基に、購入履歴や保証書との照合を行い、物品の管理やアフターサービスのサポートを提供する機能を追加することも有益である。
総合的に、本形態例のシステムは、ユーザーの生活環境や行動パターンに合わせて物品の管理と収納を自動化し、生活の質を向上させることを目的としている。これらの機能は、インテリジェントな家庭内のアシスタントとして、ユーザーの日々の生活をより快適で効率的なものに変える可能性を秘めている。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーが喜んでいる場合には、AIは物品を目立つ場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、カメラ付きのスマートグラスを装着して物品の画像を撮影する手段として、スマート眼鏡２１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。推定手段は、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。組み合わせ手段は、感情エンジンを組み合わせる手段として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現される。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに統合された高精度カメラであり、ユーザーが視線を向けた方向の物品の画像を高解像度で撮影する機能を有する。このカメラは、自動焦点調整機能を持ち、撮影対象の距離に応じてピントを自動で合わせる。また、低照度対応機能により暗い環境でも明瞭な画像の取得が可能である。撮影された画像は即座にデータ処理装置へと転送される。また、撮影手段は、スマートグラスを通じて撮影された物品画像は、AIによる画像解析技術を活用して、物品を迅速に特定するための高度な物体認識機能を備えている。
特定手段は、撮影された画像に対して深層学習技術に基づく物体認識アルゴリズムを用いて物品の内容を特定する。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの機械学習モデルを組み合わせ、画像内の形状、色、パターンなどの特徴を抽出し、学習データベースに格納された物品情報と照合することで特定を行う。
推定手段は、特定された物品の情報を元に、物品の用途や置き場所に関する知識を持つ学習データベースにアクセスし、物品の次の用途や適切な収納場所を推定する。この学習データベースは、物品カテゴリ、使用頻度、関連する活動といった多様なデータを含み、これらの情報をもとに、ユーザーの生活パターンを分析し、最適な推奨を行う。学習データベースは、ユーザーの過去の行動や選択を蓄積し、その情報を活用することで、より精度の高い推定が可能になる。また、推定手段は、物品の次の用途や適切な収納場所の推奨を行うため、豊富な情報を蓄積した学習データベースにアクセスし、物品の属性や利用パターンを分析する推定機能を有する。この機能は、ユーザーの以前の選択や行動から得られる情報を活用し、パーソナライズされた収納場所の推奨を提供する。
組み合わせ手段は、ユーザーの感情状態を認識し、推定手段による物品の収納場所の推奨を感情に応じてカスタマイズする。感情認識機能は、スマートグラスが捉えたユーザーの表情や声のトーンから感情データを収集し、機械学習による感情分析モデルを通じてユーザーの感情状態を判定する。このモデルは、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、幅広い感情カテゴリーに対応しており、感情状態に合わせた適切な収納場所の提案を行う。また、感情エンジンは、ユーザーの感情状態を把握し、その情報を組み合わせることで、物品をしまう場所の推奨をユーザーの感情に合わせてカスタマイズする。この組み合わせ機能は、ユーザーの表情や声のトーンを分析し、感情認識モデルによって感情を分類する。これにより、ユーザーが喜びを感じている時には、物品をより目立つ場所にしまうような提案が可能となる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがスマートフォンやPCを介して入力した物品情報が挙げられる。ユーザーは専用のインタフェースを通じて物品の名称やカテゴリ、使用頻度などの情報を手動で入力し、この情報がデータベースに蓄積される。入力された情報は推定手段による推奨に利用され、物品の収納場所や次の用途の推定に活かされる。このような手動入力は、画像認識による自動特定が難しい物品や、ユーザーが特定の情報を自ら管理したい場合に有効である。また、センサーによるデータ収集に加えて、ユーザーが手動で物品情報を入力することも可能で、この情報は推定機能によって物品の用途や収納場所の決定に活かされる。ユーザーが直接入力するインターフェースは、特にAIの自動認識が困難なアイテムや、ユーザーがより詳細な情報を提供したい場合に有用である。このプロセスを通じて、ユーザー自身のニーズに合わせた物品管理が可能となる。
本実施形態における撮影手段には、動画撮影機能を追加し、ユーザーが物品を使っている様子を記録することで、その物品の使用方法や動作のパターンを学習する機能を持たせることができる。これにより、特定手段は物品の特定に加えて、その使用状況を把握し、より精密な用途推定が行えるようになる。さらに、推定手段は、物品の使用状況やユーザーの行動パターンから、物品の保管期間や消耗の速度を推定し、在庫管理や交換時期のアドバイスを提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの生活リズムや季節、天気などの外部環境データを組み込み、物品の推奨収納場所を環境に応じて変化させる機能を追加する。例えば、冬になると防寒関連の物品をよりアクセスしやすい場所に推奨するなど、季節に応じた収納提案を行う。また、ユーザーが特定のイベントに参加する予定がある場合、それに関連する物品を前もって用意するように推奨する機能も含めることができる。
撮影手段には、3Dスキャニング技術を取り入れ、物品の3次元的な形状やサイズを精密に把握する機能を付加する。これにより、特定手段は物品の形状に基づいたより正確な特定が可能になり、推定手段は物品の体積に基づいて収納スペースの最適化を提案することができる。
さらに、撮影手段には、RFIDタグやNFCタグなどの無線技術を用いて物品の追跡および識別を行う機能を追加する。これにより、物品がどこにあるのかをリアルタイムで把握し、特定手段と推定手段の精度を向上させることができる。ユーザーが物品を探している際には、スマートグラスを通じてその物品の現在位置を表示する機能を提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの健康状態や活動量を取り入れることで、物品の使用を促すか抑制するかの提案を行う健康志向の機能を組み込む。例えば、ユーザーが運動不足であれば、スポーツ用品をより目立つ場所に推奨する。逆に、ユーザーが疲れている場合には、リラクゼーション関連の物品を推奨する。
これらの追加機能は、ユーザーの生活に寄り添い、よりパーソナライズされた物品管理と利便性の向上を目指すものである。また、ユーザーによるフィードバックシステムを取り入れることで、AIの推定結果に対する評価や修正を行い、学習データベースの精度を継続的に向上させることも可能となる。
本実施形態のシステムは、ユーザーの健康管理に特化した機能を追加することで、より包括的なライフスタイル支援を実現できる。例えば、撮影手段は、食品の画像を撮影し、特定手段はその内容物や栄養素を分析する。推定手段は、ユーザーの健康情報や食事履歴データベースと照らし合わせ、バランスの取れた食事提案や食品の賞味期限を管理する。組み合わせ手段は、ユーザーの心身の状態を考慮し、ストレスレベルや活動量に基づいて食事の提案をカスタマイズする。この機能により、ユーザーの健康維持と病気予防に貢献する。
さらに、システムは、家庭内のエネルギー管理にも応用できる。撮影手段は、家電製品の画像を撮影し、特定手段はそれらのモデルや消費電力を特定する。推定手段は、使用状況や時間帯を考慮して最適な節電提案を行う。組み合わせ手段は、家庭内の総エネルギー消費を監視し、節電目標に基づいて個々の家電の使用推奨を行う。このようにして、エネルギー効率の良いライフスタイルをサポートし、環境保護に寄与する。
また、システムは、ユーザーの趣味や娯楽活動をサポートするために、趣味関連物品の管理機能を強化する。撮影手段は、楽器やスポーツ用具などの趣味のアイテムを撮影し、特定手段はそれを認識する。推定手段は、ユーザーのスケジュールや以前の活動パターンを基に次の使用時期を推定し、適切な保管方法を提案する。組み合わせ手段は、ユーザーの気分やストレスレベルを監視し、リラックスするための趣味の時間を推奨する。
さらに、システムは、物品の耐久性やメンテナンスの必要性を監視する機能を追加する。撮影手段は、物品の状態を定期的に撮影し、特定手段は摩耗や損傷を検出する。推定手段は、メンテナンスや交換の推奨時期を推定し、組み合わせ手段はユーザーのスケジュールに合わせてメンテナンスタスクを提案する。これにより、物品の長期的な利用と効率的な管理が実現される。
これらの追加機能を通じて、システムはユーザーの日常生活の様々な側面をサポートし、生活品質の向上を促進する。また、システムは、ユーザーがシステムの使用経験に基づいて提案内容を調整できるインタラクティブなフィードバックメカニズムを備える。これにより、ユーザーの個々のニーズに合わせたよりパーソナライズされたサービスが提供される。
【0054】
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
【0055】
（形態例１）
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
【0056】
特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマート眼鏡２１４に送信する。スマート眼鏡２１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
【0057】
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。
【0058】
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、スマート眼鏡２１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。
【0059】
［第３実施形態］
【0060】
図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されている。
【0061】
図５に示すように、データ処理システム３１０は、データ処理装置１２及びヘッドセット型端末３１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
【0062】
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。
【0063】
ヘッドセット型端末３１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、及びディスプレイ３４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及びディスプレイ３４３も、バス５２に接続されている。
【0064】
マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。
【0065】
カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
【0066】
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。
【0067】
図６には、データ処理装置１２及びヘッドセット型端末３１４の要部機能の一例が示されている。図６に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。
【0068】
特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。
【0069】
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
【0070】
ヘッドセット型端末３１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。
【0071】
なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置（例えば、ＣｈａｔＧＰＴサーバ）がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電）であってもよい。次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。
【0072】
（形態例１）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ食材の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、冷蔵庫にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーのスマートフォンアプリを通じて物品の画像を撮影する手段としてヘッドセット型端末３１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のカメラセンサーを搭載したスマートフォンのカメラが含まれる。ユーザーがスマートフォンアプリを使用して物品の画像を撮影する際、自動フォーカス機能や画像安定化機能を備えたカメラが、鮮明でブレのない画像を生成することができる。また、光の状況に応じて露出を自動調整する機能も含まれ、低照度や逆光などの環境でも物品の特徴を捉えることができる。さらに、高解像度カメラセンサーと自動フォーカス機能を備えたスマートフォンアプリは、鮮明な画像を生成するための撮影支援機能を提供することができる。また、画像安定化機能は、手ぶれを最小限に抑えるために動作し、露出自動調整機能により、さまざまな照明条件下での画像品質を最適化することもできる。
特定手段は、画像認識アルゴリズムを用いた物品識別機能が含まれる。この機能は、ディープラーニング技術を用いた物体認識モデルを基にしており、撮影された物品の画像データから物品の特徴を抽出し、既知の物品カテゴリと照合することができる。物品識別機能は、畳み込みニューラルネットワークを用いて訓練され、新たな物品にも柔軟に対応できるように設計されている。物品の識別には、形状、色、パターン、テクスチャなどの視覚的特徴が利用され、高い精度で物品を特定することができる。また、画像認識アルゴリズムを活用した物品特定機能は、ディープラーニング技術に基づく物体認識モデルを使用して、撮影された物品の視覚的特徴を解析し、既存の物品カテゴリと比較して物品を識別することもできる。形状、色、パターン、テクスチャなどの特徴をもとに識別を行い、新規物品への適応性も備えている。
推定手段は、特定された物品に基づいて、その物品の用途や保管場所を推定する機能を含む。この推定は、機械学習によって訓練された分類モデルを使用し、事前に収集された学習データベース内の情報を基に決定される。例えば、食材が識別された場合、保存条件や消費頻度などのパラメータが分析され、冷蔵庫、冷凍庫、あるいは常温保管の棚など、最適な保管場所が推定されることができる。また、物品の用途に応じた推奨が行われるため、食材であれば調理用、飲料であれば冷蔵の必要があるか否かといった情報も提供されることができる。さらに、特定された物品の用途や適切な保管場所を推定するために、事前に蓄積された学習データベースを参照することもできる。この学習データベースは、物品の種類ごとに最適な保管条件や使用頻度などの情報を含んでおり、機械学習モデルに基づいて保管場所を推定する。たとえば、食材の場合は保鮮条件を考慮し、冷蔵庫や冷凍庫など、適切な場所を推奨する。物品の用途に応じたアドバイスも提供され、ユーザーに対して実用的な情報を提供することができる。
これらの機能は、高度なデータ処理能力を備えたデバイスによって支えられており、計算処理が必要な場合はデータ処理装置が、またはスマートデバイスの制御部が処理を担当することができる。ユーザーは、直感的なインターフェースを通じて、画像撮影から物品の保管場所推定までをスムーズに行うことができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でアプリに物品の名前やカテゴリを入力する場合がある。この手動入力に基づいても、AIは学習データベースを参照し、同様に物品の次の用途やしまうべき場所を推定することができる。手動入力は、撮影が困難な小さな物品やラベルのない物品に対して有効であり、ユーザーが直接情報を提供することで、システムの推定精度を向上させることができる。また、センサーに依存しないデータ収集の例として、ユーザーがアプリに物品情報を手動で入力するケースが挙げられる。この手動入力は、特に画像撮影が難しい小さな物品や、特定の特徴を持たない物品に対して有効であり、ユーザー自身による情報提供がシステムの推定精度を高めることに寄与することができる。
本発明の実施形態におけるシステムの機能拡張として、持ち込まれた物品に関する情報をより詳細に提供することが考えられる。例えば、特定手段を用いて物品の原産国や製造者、成分情報を識別し、ユーザーに対して健康や環境への影響についての知識を提供する。また、推定手段は、物品の賞味期限や消費期限をAIが認識し、食品安全管理のためのアラート機能を備えることができる。これにより、食品の鮮度管理をサポートし、食中毒などのリスクを減らすことが可能となる。
さらに、撮影手段には、複数の物品を同時に撮影することで一括処理を可能にするパノラマ撮影モードや、物品の３Dモデルを生成するためのスキャン機能を追加することができる。これらの機能は、物品の形状や大きさをより正確にAIに認識させるために有効である。また、特定手段には、バーコードスキャナーやRFIDリーダーを組み合わせることで、物品の識別精度を向上させることができる。これにより、物品の追跡と在庫管理が容易になり、家庭内での物品の流通管理を効率化することが可能となる。
推定手段に関しては、ユーザーの過去の購買履歴や使用パターンを分析し、物品が次に使用されるタイミングを予測することができる。この情報を活用することで、物品の消費期限が近い食材を優先的に使用するレシピ提案や、特定の物品の補充が必要なタイミングをユーザーに通知することが可能となる。また、家庭内の他のデバイスやシステムと連携し、物品の保管場所を自動で調節するスマート収納システムを統合することも考えられる。たとえば、スマートキッチンでは、AIが推定した保管場所に基づいて冷蔵庫の棚を自動的に調節し、食材を適切な環境で保管する。
これらの機能拡張を実現するためには、各手段のデータ処理能力を強化し、より大規模なデータセットに基づく学習を実施することが重要である。このプロセスには、クラウドコンピューティングの活用やエッジコンピューティングによるデータ処理の分散化が有効である。また、ユーザーのプライバシー保護のために、撮影された画像データのセキュリティ対策や、データの匿名化技術の導入も考慮されるべきである。これにより、ユーザーは安心してシステムを利用することができ、物品管理の効率化と生活の質の向上が期待できる。
本発明の実施形態においては、撮影手段における画像の撮影機能を拡張し、物品の次元情報を取得する3Dスキャン技術を導入することができる。この技術を用いることで、物品の形状やサイズをより詳細に識別し、AIによる特定手段の精度を向上させることが可能となる。例えば、家具や衣服などの大型または複雑な形状の物品を撮影する際に、3Dスキャンによって物品の全体像を正確に把握し、より適切な保管場所の推定が行えるようになる。
また、特定手段として、ユーザーの生活習慣や好みを学習し、それに基づいたパーソナライズされた物品管理の提案を行う機能を追加することが考えられる。AIがユーザーの行動パターンを解析し、特定の物品を使う状況や頻度に応じて、保管場所だけでなく、使いやすさを考慮した収納方法を提案する。これにより、ユーザーは自身の生活リズムに合わせた最適な物品管理を行うことができる。
推定手段としては、物品の使用期限や管理状態をリアルタイムでモニタリングし、ユーザーに対して消費期限の迫った食品の使用を促す通知機能や、長期間使用されていない物品に対する整理の推奨など、積極的な物品管理の支援を行う。これにより、無駄な食品廃棄を減らすだけでなく、家庭内の整頓を促進し、生活空間の快適性を高めることができる。
撮影手段には、スマートフォンのカメラ以外にも、家庭内に設置された固定式のスキャン装置やセンサーを利用し、ユーザーが持ち込んだ物品を自動で認識し、撮影する機能を追加する。これにより、ユーザーが手動でアプリを起動し、物品を撮影する手間を省くことができる。また、特定手段においては、バーコードやRFIDタグを用いて物品情報を自動取得し、物品の特定をより迅速かつ正確に行うことが可能となる。
推定手段における拡張として、物品の消費期限や保管状態に基づいて自動発注システムを統合することができる。例えば、消費期限が迫っている食品に対しては、自動的に同種の食品をオンラインで注文し、常に新鮮な食材が家庭に供給されるようにする。
これらの機能をサポートするためには、データのセキュアな保存と処理が必要となる。クラウドベースのシステムを利用して大量のデータを安全に保管し、処理を行うことで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、迅速な情報処理を実現する。さらに、ユーザーがシステムを信頼し、安心して利用できるように、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を講じる。これにより、ユーザーはプライバシーを守りながら、効率的な物品管理を享受することができる。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ書類の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、書類整理用の引き出しにしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスを使用して物品の画像を撮影する手段としてヘッドセット型端末３１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高精度の画像センサーと広角レンズを備えたカメラモジュールが含まれ、このカメラモジュールは、自動フォーカス機能と自動露出機能を統合しており、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影できるようにする。また、撮影手段は、暗い環境でもクリアな画像を取得できるように、LEDフラッシュや照明補助機能を有しており、物品の色や質感が正確に捉えられるように設計されている。また、撮影手段は、物品のデジタルイメージを取得することもできる。このカメラモジュールには、画像の明瞭さを保つための自動フォーカス調整機能と適切な露出レベルを確保する露出調整機能が統合されており、照明条件に関係なく、物品の特徴を正しく捉えるための補助照明機能が付加されている。保存される画像フォーマットは、JPEG、PNG、BMPといった一般的な画像フォーマットで保存されることが保証される。
特定手段は、ディープラーニング技術を駆使した物体認識アルゴリズムが含まれ、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をベースにして物品の画像から特徴を抽出し、分類する。このアルゴリズムは、広範囲の物品カテゴリに対して高い識別精度を持ち、複数物品が一緒に撮影された場合でも、それぞれを正確に特定できるように訓練されている。特定手段は、画像中のテキスト情報を読み取るOCR技術も組み込んでおり、書類やラベルなどに書かれた情報を利用して物品を特定することができる。また、特定手段は、ディープラーニングに基づく物体認識アルゴリズムを利用し、撮影された画像内の物品を高い精度で識別することもできる。このアルゴリズムは、トレーニングデータセットを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練し、物品の画像からの特徴抽出と分類を行う。また、物品に付随するテキスト情報を抽出するための光学文字認識機能を組み込み、物品の正確な識別に寄与する。
推定手段は、特定手段によって識別された物品の情報と、事前に構築された学習データベースを照合し、物品の用途や保管場所を推定する。学習データベースには、物品の用途、所要スペース、使用頻度、関連性などのパラメータが含まれ、推定手段は、これらのパラメータを基に、アイテムの置き場所や次に使用するタイミングを推薦する。この学習データベースは、ユーザーの過去の行動パターンや整理習慣を分析することで継続的に更新され、より個々のユーザーに合わせたカスタマイズされた推薦が可能になる。また、推定手段は、識別された物品の情報を基に学習データベースと照合し、その物品の用途や適切な保管場所を提案することもできる。学習データベースは、物品の種類や使用状況に関連するさまざまなパラメータを含み、ユーザーの個々の行動パターンや習慣に基づいて継続的に最適化され、パーソナライズされた推薦が可能になる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションを通じて物品の情報を手動で入力する手段が考えられる。この場合、ユーザーは物品の名称やカテゴリー、用途などをテキストフィールドや選択メニューを使って指定し、その情報がデータベースに登録される。ユーザーが提供した情報は、AIによる推定手段の精度向上に寄与し、物品の保管場所や用途の推定に活用される。また、センサーを使用しないデータ収集手段としては、ユーザーがインタラクティブなインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力し、その情報がシステムのデータベースに追加されることもできる。ユーザーが提供する情報は、学習データベースを拡充し、AIによる物品の推定精度を向上させるために活用される。
本発明の実施形態に追加できる機能としては、ユーザーの日々の活動パターンを学習し、特定の物品が必要になるタイミングを予測し、事前にリマインダーを提供する機能が考えられる。たとえば、書類が必要な会議の前日に、それを整理引き出しから取り出すよう通知する。更に、撮影手段には、ユーザーの健康状態や気分を認識するバイオメトリックセンサーを統合することで、物品の使用を促すリマインダーのタイミングを調整することができる。例えば、ストレスレベルが高いときはリラックスを促すアイテムを推奨する。
また、特定手段には、物品の使用履歴を追跡し、いつどの物品を使用したかのデータを生成する機能を追加することで、保管場所の最適化を提案することが可能となる。物品の使用頻度やユーザーの活動に基づいて、より効率的な保管場所や整理方法を提案する。
推定手段には、複数のユーザーのデータを統合し、家庭内での共有物品の最適な保管場所を提案する機能を追加することができる。家庭内の各メンバーがどの物品をどれくらいの頻度で使用しているかを分析し、共有スペースの利用を最適化する。
さらに、ユーザーが物品を使用した後の片付けを助けるために、物品を元の場所に戻す際のナビゲーションを提供する機能を搭載することができる。これにより、物品が適切な場所に戻される確率を高め、整理整頓を支援する。また、物品を購入または廃棄した際には、学習データベースにその情報を簡単に追加または削除できるインターフェースを提供し、常に最新の情報を維持する。
物品の消耗状況を追跡し、交換や補充が必要になる前にユーザーに通知する機能も有用である。例えば、食品の賞味期限が近づいている場合や、日用品が減ってきた場合に、自動的にリマインダーを送信する。
システムには、ユーザーが物品を探している際に、その場所を照明で示すビジュアルアシスト機能を導入することが可能である。これにより、物品を迅速に見つけることができ、特に大きな保管スペースや暗い環境では役立つ。
このシステムは、ユーザーが物品を購入する際の決定支援ツールとしても機能する。物品の持つ特性やユーザーの過去の購入履歴、レビュー評価などを分析し、購入すべきかどうかの推奨を提供することができる。
本発明の実施形態には、ユーザーが日常的に使用するものであると同時に、物品の管理においても革新的なアプローチを提供する。撮影手段には、3Dスキャン機能を追加し、物品の形状やサイズを正確に把握することができる。これにより、物品の体積や重さを推定し、保管場所の空間利用をより効率的に行うことが可能となる。特定手段には、音声認識機能を統合し、ユーザーが話す言葉によって物品を特定し、これに関連する情報を提供することができる。例えば、ユーザーが「印刷用紙」と発言した場合、システムはそのキーワードを検出し、印刷用紙の現在の在庫状況や補充が必要かどうかを通知する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じた物品の使用頻度を予測する機能を追加し、季節が変わるごとに保管場所の優先順位を自動で調整する。また、ユーザーのカレンダーやスケジュールと連動し、特定のイベントや行事に合わせた物品の準備や片付けをサポートする機能も考えられる。このように、ユーザーの生活に即した予測と提案を通じて、日常生活をより快適かつ効率的にすることができる。
さらに、システムの各手段を家庭内のIoTデバイスやスマート家電と連携させることで、家庭内の物品管理をより一層スマートにすることができる。例えば、冷蔵庫内の食品を撮影してその鮮度や残量をチェックし、必要に応じてショッピングリストに追加する機能や、洗濯機が洗濯物を識別して最適な洗濯コースを自動で選択する機能などが考えられる。これにより、家事の手間を軽減し、ユーザーの生活の質を向上させることが可能となる。
また、撮影手段には、インタラクティブな指示機能を追加し、撮影する物品に対する照明や角度の調整をリアルタイムでアドバイスすることができる。これにより、物品の特徴をより鮮明に捉えることが可能になり、特定手段の精度をさらに向上させることができる。特定手段には、ユーザーが物品を使った際の感想やレビューを記録し、将来の推定に反映させる機能を追加することで、ユーザーの好みや嗜好に合わせたよりパーソナライズされた提案が可能となる。
推定手段には、環境や天候の変化に応じて物品の使用を推奨する機能を追加し、たとえば雨天が予想される日には傘を持つよう通知することができる。これにより、ユーザーは天候に左右されることなく、毎日を快適に過ごすことができる。
さらに、撮影手段、特定手段、推定手段の各機能を活用して、ユーザーが外出時に持ち運ぶべき物品のリストを生成し、忘れ物を防止するサポートが提供される。これにより、ユーザーは必要な物品を忘れることなく、効率的に活動することができる。
また、撮影手段には、家族や友人と物品情報を共有するための機能を追加し、ソーシャルネットワークを通じて物品の推奨やアドバイスを交換することができる。これにより、ユーザーは他人の経験や知識を活用して、自身の物品管理をより充実させることができる。
システム全体として、これらの機能を組み合わせることで、ユーザーにとってより便利で快適な物品管理体験を提供することが可能となる。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ洗剤の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、洗濯用品の収納場所にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、カメラ付きのスマートグラスを装着して物品の画像を撮影する手段としてヘッドセット型端末３１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに組み込まれた高精細カメラが含まれ、このカメラはユーザーが視線を向けた物体の画像をキャプチャする機能を持つ。また、撮影手段は、物体の形状や色、テクスチャなどの特徴を抽出するために最適な照明条件を自動で調整する機能も備えている。また、高精細カメラを備えたスマートグラスを使用する撮影手段は、ユーザーの視線追跡機能によって、対象物品を正確にフレーム内に捉える。画像キャプチャ機能により、撮影された画像は即座に解析可能なデータへと変換される。照明最適化機能は、環境光センサーの情報に基づき、カメラの露出やホワイトバランスを自動調整し、撮影される物品の可視特徴をクリアに捉えるために重要な役割を果たす。
特定手段は、複数の物体認識アルゴリズムが用いられる。これらのアルゴリズムは、画像データ内の物品を正確に特定するために、特徴点マッチング、エッジ検出、パターン認識などの技術を活用する。また、物品の3Dモデルを生成し、その形状やサイズを識別する機能も含まれており、これにより物品の種類や特性がより正確に特定される。特定手段は、撮影された画像から物品のラベルやロゴ、形状などを識別し、これらの情報を用いてデータベース内の既知の物品と照合する。また、物品認識手段は、特徴抽出アルゴリズムと形状解析アルゴリズムを組み合わせ、撮影された物品の画像から識別情報を抽出する。ラベル認識機能やロゴ識別機能を通じて、物品の識別タグを検出し、これらをデータベースに格納された情報と照合する。3Dモデリング機能によって、物品の体積や外形を詳細に分析し、その特性を高精度で特定する。
推定手段は、物品の特定が完了した後、その物品に関連する過去の使用履歴や用途、保管場所に関するデータを含む学習データベースにアクセスする。このデータベースは、ユーザーの行動パターン、物品の使用頻度、保管場所の変更履歴などの情報を蓄積し、物品の次の使用時期や最適な保管場所を予測する。推定手段は、機械学習アルゴリズムによって訓練された推薦システムを利用し、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたパーソナライズされた収納提案を行う。この推薦システムは、ユーザーの習慣や以前の選択を考慮に入れながら、物品の保管場所を決定するのに役立つ。また、推定手段は、特定された物品の情報と学習データベース内のデータを関連付ける。使用履歴分析機能は、過去の物品使用データとその保管場所を照合し、保管場所推定アルゴリズムによって、次回使用時の物品の保管場所を予測する。この予測は、ユーザーの過去の行動パターンと組み合わせて、パーソナライズされた保管提案を生成する。推薦システムは、ユーザーの生活スタイルや好みを学習し、物品の適切な保管場所を推薦するために機械学習アルゴリズムで強化されている。
センサーを使用しないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でスマートフォンやタブレットのアプリケーションを用いて物品の情報を入力し、それをシステムのデータベースに登録することが考えられる。ユーザーはアプリケーションのフォームに物品の名前、カテゴリ、保管場所、次の使用予定日などを入力する。これらの情報は、手動での入力にも関わらず、システムによって統合され、物品の管理と追跡を容易にする。また、センサーを用いない情報収集として、ユーザーがインタラクティブなモバイルアプリケーションを通じて物品データを手動で入力し、システムのデータベースに登録する機能がある。入力フォームには、物品名入力機能、カテゴリ分類機能、保管場所指定機能、使用予定日設定機能があり、ユーザーはこれらを利用して詳細情報を提供する。提供された情報は、システムによって整理され、物品管理と追跡を支援するデータとして活用される。
本発明の実施形態において、更なる利便性を追求するために、例えば、撮影手段に音声認識機能を追加し、物品についての追加情報をユーザーが口頭で伝えることができる。この機能を通じて、ユーザーは物品の名称や用途に関する情報を提供し、システムはこれらの音声データをテキスト化して特定手段の精度を高める。さらに、スマートグラスの撮影手段は、ジェスチャー認識を組み込むことで、ユーザーが手の動きで撮影指示を行えるようにする。これにより、物品を手に持ちながらでも容易に撮影を行うことが可能になる。
特定手段では、物品の使用頻度や使用状況に関する情報を、センサーを使用せずにユーザーから収集することも考慮される。例えば、ユーザーは物品が使用された際の状況や頻度について、スマートフォンアプリを通じてシステムにフィードバックを提供できる。この情報は、AIが物品の次の用途や保管場所をより適切に推定するための学習データとして使用される。
推定手段においては、AIが提案する物品の収納場所について、ユーザーが承認や修正を行うことができるインタラクティブなフィードバックシステムを設ける。これにより、システムはユーザーの好みや生活習慣をより正確に学習し、将来の推薦の精度を向上させることができる。また、推定手段は、ユーザーの生活空間における物品の分布図を生成し、物品が散らばりがちなエリアや頻繁に使われるエリアを視覚的に提示することで、より効率的な収納方法を提案する。
ユーザーの生活空間において、家具や収納スペースにRFIDタグを取り付け、撮影手段によって撮影された物品のRFIDタグを読み取ることで、物品が実際にどこに保管されているかを追跡する機能を追加することも有益である。これにより、システムは物品の正確な位置情報を把握し、迷子になった物品を見つけるのに役立つ。
さらに、特定手段には、物品の状態を監視し、例えば食品の賞味期限が近い場合や衣類がクリーニングに出すタイミングである場合に、ユーザーに通知する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品の使い忘れを防ぐことができる。
また、推定手段は、ユーザーのカレンダー情報やスケジュールと連携し、今後のイベントや予定に基づいて、必要な物品を事前に準備するよう推奨する機能を備える。例えば、ユーザーが旅行の予定を入力している場合、推定手段は旅行に必要な荷物をリストアップし、それらを事前に準備するよう通知する。
これらの機能追加により、システムはより総合的な家庭内物品管理を実現し、ユーザーの生活の質を向上させることが期待される。
本実施形態のシステムは、生活空間の物品管理を効率化するための機能を提供する。具体的には、物品の撮影時にユーザーの指示に基づく自動ソーティング機能を追加することで、帰宅後に物品を即座に分類し、その場で適切な保管場所への案内を行う。また、ユーザーの健康状態や季節、天候といった外的要因を分析し、撮影された衣類が現在の気候やユーザーの健康状態に適しているかを推定し、必要ならば代替品の提案を行う機能を特定手段に組み込む。この機能により、ユーザーは健康的で快適な服装選びを支援される。
推定手段では、ユーザーのライフスタイルや活動パターンを分析し、撮影された物品が次に使用される可能性のあるシナリオを予測する。例えば、運動器具が撮影された場合、ユーザーの運動習慣に基づいて次のトレーニングセッションの準備を促すような推薦を行う。また、ユーザーの家族構成や共同生活者の情報を考慮し、物品の共有や順番待ちが発生する可能性を推定し、その情報をユーザーに提示することで、家庭内での物品の利用をよりスムーズにする。
さらに、撮影手段には、ユーザーが物品をどのように使用しているかを記録するビデオ撮影機能を追加し、撮影されたビデオデータを分析してユーザーの使用パターンをさらに詳細に学習する。このデータを活用して、ユーザーに対してよりパーソナライズされた使用提案や保管方法のアドバイスを行うことができる。
推定手段は、ユーザーのライフログデータや健康アプリからのデータを取り込み、日常生活の中での物品の役割をより深く理解する。たとえば、運動量が多い日にはスポーツ用品の準備を促す、睡眠時間が少ない日にはリラクゼーション関連の物品を提案するなど、ユーザーの生活状況に合わせた使い方を推奨する。
また、特定手段には、撮影された物品がユーザーの社会的イベントや職業活動に対応しているかを判断する機能を追加する。例えば、ビジネスミーティングに適した服装や書類が撮影された場合、その日のスケジュールと照らし合わせて最適な提案を行う。
これらの追加機能を通じて、本システムはユーザーの日常生活をより豊かにし、物品管理に関するストレスを軽減する。ユーザーは物品の管理だけでなく、日々の行動計画や健康管理においてもシステムの支援を受けることができるようになる。
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ食材の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、冷蔵庫にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーのスマートフォンアプリを通じて物品の画像を撮影する手段としてヘッドセット型端末３１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のカメラセンサーを搭載したスマートフォンのカメラが含まれる。ユーザーがスマートフォンアプリを使用して物品の画像を撮影する際、自動フォーカス機能や画像安定化機能を備えたカメラが、鮮明でブレのない画像を生成することができる。また、光の状況に応じて露出を自動調整する機能も含まれ、低照度や逆光などの環境でも物品の特徴を捉えることができる。さらに、高解像度カメラセンサーと自動フォーカス機能を備えたスマートフォンアプリは、鮮明な画像を生成するための撮影支援機能を提供することができる。また、画像安定化機能は、手ぶれを最小限に抑えるために動作し、露出自動調整機能により、さまざまな照明条件下での画像品質を最適化することもできる。
特定手段は、画像認識アルゴリズムを用いた物品識別機能が含まれる。この機能は、ディープラーニング技術を用いた物体認識モデルを基にしており、撮影された物品の画像データから物品の特徴を抽出し、既知の物品カテゴリと照合することができる。物品識別機能は、畳み込みニューラルネットワークを用いて訓練され、新たな物品にも柔軟に対応できるように設計されている。物品の識別には、形状、色、パターン、テクスチャなどの視覚的特徴が利用され、高い精度で物品を特定することができる。また、画像認識アルゴリズムを活用した物品特定機能は、ディープラーニング技術に基づく物体認識モデルを使用して、撮影された物品の視覚的特徴を解析し、既存の物品カテゴリと比較して物品を識別することもできる。形状、色、パターン、テクスチャなどの特徴をもとに識別を行い、新規物品への適応性も備えている。
推定手段は、特定された物品に基づいて、その物品の用途や保管場所を推定する機能を含む。この推定は、機械学習によって訓練された分類モデルを使用し、事前に収集された学習データベース内の情報を基に決定される。例えば、食材が識別された場合、保存条件や消費頻度などのパラメータが分析され、冷蔵庫、冷凍庫、あるいは常温保管の棚など、最適な保管場所が推定されることができる。また、物品の用途に応じた推奨が行われるため、食材であれば調理用、飲料であれば冷蔵の必要があるか否かといった情報も提供されることができる。さらに、特定された物品の用途や適切な保管場所を推定するために、事前に蓄積された学習データベースを参照することもできる。この学習データベースは、物品の種類ごとに最適な保管条件や使用頻度などの情報を含んでおり、機械学習モデルに基づいて保管場所を推定する。たとえば、食材の場合は保鮮条件を考慮し、冷蔵庫や冷凍庫など、適切な場所を推奨する。物品の用途に応じたアドバイスも提供され、ユーザーに対して実用的な情報を提供することができる。
これらの機能は、高度なデータ処理能力を備えたデバイスによって支えられており、計算処理が必要な場合はデータ処理装置が、またはスマートデバイスの制御部が処理を担当することができる。ユーザーは、直感的なインターフェースを通じて、画像撮影から物品の保管場所推定までをスムーズに行うことができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でアプリに物品の名前やカテゴリを入力する場合がある。この手動入力に基づいても、AIは学習データベースを参照し、同様に物品の次の用途やしまうべき場所を推定することができる。手動入力は、撮影が困難な小さな物品やラベルのない物品に対して有効であり、ユーザーが直接情報を提供することで、システムの推定精度を向上させることができる。また、センサーに依存しないデータ収集の例として、ユーザーがアプリに物品情報を手動で入力するケースが挙げられる。この手動入力は、特に画像撮影が難しい小さな物品や、特定の特徴を持たない物品に対して有効であり、ユーザー自身による情報提供がシステムの推定精度を高めることに寄与することができる。
本発明の実施形態におけるシステムの機能拡張として、持ち込まれた物品に関する情報をより詳細に提供することが考えられる。例えば、特定手段を用いて物品の原産国や製造者、成分情報を識別し、ユーザーに対して健康や環境への影響についての知識を提供する。また、推定手段は、物品の賞味期限や消費期限をAIが認識し、食品安全管理のためのアラート機能を備えることができる。これにより、食品の鮮度管理をサポートし、食中毒などのリスクを減らすことが可能となる。
さらに、撮影手段には、複数の物品を同時に撮影することで一括処理を可能にするパノラマ撮影モードや、物品の３Dモデルを生成するためのスキャン機能を追加することができる。これらの機能は、物品の形状や大きさをより正確にAIに認識させるために有効である。また、特定手段には、バーコードスキャナーやRFIDリーダーを組み合わせることで、物品の識別精度を向上させることができる。これにより、物品の追跡と在庫管理が容易になり、家庭内での物品の流通管理を効率化することが可能となる。
推定手段に関しては、ユーザーの過去の購買履歴や使用パターンを分析し、物品が次に使用されるタイミングを予測することができる。この情報を活用することで、物品の消費期限が近い食材を優先的に使用するレシピ提案や、特定の物品の補充が必要なタイミングをユーザーに通知することが可能となる。また、家庭内の他のデバイスやシステムと連携し、物品の保管場所を自動で調節するスマート収納システムを統合することも考えられる。たとえば、スマートキッチンでは、AIが推定した保管場所に基づいて冷蔵庫の棚を自動的に調節し、食材を適切な環境で保管する。
これらの機能拡張を実現するためには、各手段のデータ処理能力を強化し、より大規模なデータセットに基づく学習を実施することが重要である。このプロセスには、クラウドコンピューティングの活用やエッジコンピューティングによるデータ処理の分散化が有効である。また、ユーザーのプライバシー保護のために、撮影された画像データのセキュリティ対策や、データの匿名化技術の導入も考慮されるべきである。これにより、ユーザーは安心してシステムを利用することができ、物品管理の効率化と生活の質の向上が期待できる。
本発明の実施形態においては、撮影手段における画像の撮影機能を拡張し、物品の次元情報を取得する3Dスキャン技術を導入することができる。この技術を用いることで、物品の形状やサイズをより詳細に識別し、AIによる特定手段の精度を向上させることが可能となる。例えば、家具や衣服などの大型または複雑な形状の物品を撮影する際に、3Dスキャンによって物品の全体像を正確に把握し、より適切な保管場所の推定が行えるようになる。
また、特定手段として、ユーザーの生活習慣や好みを学習し、それに基づいたパーソナライズされた物品管理の提案を行う機能を追加することが考えられる。AIがユーザーの行動パターンを解析し、特定の物品を使う状況や頻度に応じて、保管場所だけでなく、使いやすさを考慮した収納方法を提案する。これにより、ユーザーは自身の生活リズムに合わせた最適な物品管理を行うことができる。
推定手段としては、物品の使用期限や管理状態をリアルタイムでモニタリングし、ユーザーに対して消費期限の迫った食品の使用を促す通知機能や、長期間使用されていない物品に対する整理の推奨など、積極的な物品管理の支援を行う。これにより、無駄な食品廃棄を減らすだけでなく、家庭内の整頓を促進し、生活空間の快適性を高めることができる。
撮影手段には、スマートフォンのカメラ以外にも、家庭内に設置された固定式のスキャン装置やセンサーを利用し、ユーザーが持ち込んだ物品を自動で認識し、撮影する機能を追加する。これにより、ユーザーが手動でアプリを起動し、物品を撮影する手間を省くことができる。また、特定手段においては、バーコードやRFIDタグを用いて物品情報を自動取得し、物品の特定をより迅速かつ正確に行うことが可能となる。
推定手段における拡張として、物品の消費期限や保管状態に基づいて自動発注システムを統合することができる。例えば、消費期限が迫っている食品に対しては、自動的に同種の食品をオンラインで注文し、常に新鮮な食材が家庭に供給されるようにする。
これらの機能をサポートするためには、データのセキュアな保存と処理が必要となる。クラウドベースのシステムを利用して大量のデータを安全に保管し、処理を行うことで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、迅速な情報処理を実現する。さらに、ユーザーがシステムを信頼し、安心して利用できるように、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を講じる。これにより、ユーザーはプライバシーを守りながら、効率的な物品管理を享受することができる。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ書類の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、書類整理用の引き出しにしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスを使用して物品の画像を撮影する手段としてヘッドセット型端末３１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高精度の画像センサーと広角レンズを備えたカメラモジュールが含まれ、このカメラモジュールは、自動フォーカス機能と自動露出機能を統合しており、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影できるようにする。また、撮影手段は、暗い環境でもクリアな画像を取得できるように、LEDフラッシュや照明補助機能を有しており、物品の色や質感が正確に捉えられるように設計されている。また、撮影手段は、物品のデジタルイメージを取得することもできる。このカメラモジュールには、画像の明瞭さを保つための自動フォーカス調整機能と適切な露出レベルを確保する露出調整機能が統合されており、照明条件に関係なく、物品の特徴を正しく捉えるための補助照明機能が付加されている。保存される画像フォーマットは、JPEG、PNG、BMPといった一般的な画像フォーマットで保存されることが保証される。
特定手段は、ディープラーニング技術を駆使した物体認識アルゴリズムが含まれ、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をベースにして物品の画像から特徴を抽出し、分類する。このアルゴリズムは、広範囲の物品カテゴリに対して高い識別精度を持ち、複数物品が一緒に撮影された場合でも、それぞれを正確に特定できるように訓練されている。特定手段は、画像中のテキスト情報を読み取るOCR技術も組み込んでおり、書類やラベルなどに書かれた情報を利用して物品を特定することができる。また、特定手段は、ディープラーニングに基づく物体認識アルゴリズムを利用し、撮影された画像内の物品を高い精度で識別することもできる。このアルゴリズムは、トレーニングデータセットを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練し、物品の画像からの特徴抽出と分類を行う。また、物品に付随するテキスト情報を抽出するための光学文字認識機能を組み込み、物品の正確な識別に寄与する。
推定手段は、特定手段によって識別された物品の情報と、事前に構築された学習データベースを照合し、物品の用途や保管場所を推定する。学習データベースには、物品の用途、所要スペース、使用頻度、関連性などのパラメータが含まれ、推定手段は、これらのパラメータを基に、アイテムの置き場所や次に使用するタイミングを推薦する。この学習データベースは、ユーザーの過去の行動パターンや整理習慣を分析することで継続的に更新され、より個々のユーザーに合わせたカスタマイズされた推薦が可能になる。また、推定手段は、識別された物品の情報を基に学習データベースと照合し、その物品の用途や適切な保管場所を提案することもできる。学習データベースは、物品の種類や使用状況に関連するさまざまなパラメータを含み、ユーザーの個々の行動パターンや習慣に基づいて継続的に最適化され、パーソナライズされた推薦が可能になる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションを通じて物品の情報を手動で入力する手段が考えられる。この場合、ユーザーは物品の名称やカテゴリー、用途などをテキストフィールドや選択メニューを使って指定し、その情報がデータベースに登録される。ユーザーが提供した情報は、AIによる推定手段の精度向上に寄与し、物品の保管場所や用途の推定に活用される。また、センサーを使用しないデータ収集手段としては、ユーザーがインタラクティブなインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力し、その情報がシステムのデータベースに追加されることもできる。ユーザーが提供する情報は、学習データベースを拡充し、AIによる物品の推定精度を向上させるために活用される。
本発明の実施形態に追加できる機能としては、ユーザーの日々の活動パターンを学習し、特定の物品が必要になるタイミングを予測し、事前にリマインダーを提供する機能が考えられる。たとえば、書類が必要な会議の前日に、それを整理引き出しから取り出すよう通知する。更に、撮影手段には、ユーザーの健康状態や気分を認識するバイオメトリックセンサーを統合することで、物品の使用を促すリマインダーのタイミングを調整することができる。例えば、ストレスレベルが高いときはリラックスを促すアイテムを推奨する。
また、特定手段には、物品の使用履歴を追跡し、いつどの物品を使用したかのデータを生成する機能を追加することで、保管場所の最適化を提案することが可能となる。物品の使用頻度やユーザーの活動に基づいて、より効率的な保管場所や整理方法を提案する。
推定手段には、複数のユーザーのデータを統合し、家庭内での共有物品の最適な保管場所を提案する機能を追加することができる。家庭内の各メンバーがどの物品をどれくらいの頻度で使用しているかを分析し、共有スペースの利用を最適化する。
さらに、ユーザーが物品を使用した後の片付けを助けるために、物品を元の場所に戻す際のナビゲーションを提供する機能を搭載することができる。これにより、物品が適切な場所に戻される確率を高め、整理整頓を支援する。また、物品を購入または廃棄した際には、学習データベースにその情報を簡単に追加または削除できるインターフェースを提供し、常に最新の情報を維持する。
物品の消耗状況を追跡し、交換や補充が必要になる前にユーザーに通知する機能も有用である。例えば、食品の賞味期限が近づいている場合や、日用品が減ってきた場合に、自動的にリマインダーを送信する。
システムには、ユーザーが物品を探している際に、その場所を照明で示すビジュアルアシスト機能を導入することが可能である。これにより、物品を迅速に見つけることができ、特に大きな保管スペースや暗い環境では役立つ。
このシステムは、ユーザーが物品を購入する際の決定支援ツールとしても機能する。物品の持つ特性やユーザーの過去の購入履歴、レビュー評価などを分析し、購入すべきかどうかの推奨を提供することができる。
本発明の実施形態には、ユーザーが日常的に使用するものであると同時に、物品の管理においても革新的なアプローチを提供する。撮影手段には、3Dスキャン機能を追加し、物品の形状やサイズを正確に把握することができる。これにより、物品の体積や重さを推定し、保管場所の空間利用をより効率的に行うことが可能となる。特定手段には、音声認識機能を統合し、ユーザーが話す言葉によって物品を特定し、これに関連する情報を提供することができる。例えば、ユーザーが「印刷用紙」と発言した場合、システムはそのキーワードを検出し、印刷用紙の現在の在庫状況や補充が必要かどうかを通知する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じた物品の使用頻度を予測する機能を追加し、季節が変わるごとに保管場所の優先順位を自動で調整する。また、ユーザーのカレンダーやスケジュールと連動し、特定のイベントや行事に合わせた物品の準備や片付けをサポートする機能も考えられる。このように、ユーザーの生活に即した予測と提案を通じて、日常生活をより快適かつ効率的にすることができる。
さらに、システムの各手段を家庭内のIoTデバイスやスマート家電と連携させることで、家庭内の物品管理をより一層スマートにすることができる。例えば、冷蔵庫内の食品を撮影してその鮮度や残量をチェックし、必要に応じてショッピングリストに追加する機能や、洗濯機が洗濯物を識別して最適な洗濯コースを自動で選択する機能などが考えられる。これにより、家事の手間を軽減し、ユーザーの生活の質を向上させることが可能となる。
また、撮影手段には、インタラクティブな指示機能を追加し、撮影する物品に対する照明や角度の調整をリアルタイムでアドバイスすることができる。これにより、物品の特徴をより鮮明に捉えることが可能になり、特定手段の精度をさらに向上させることができる。特定手段には、ユーザーが物品を使った際の感想やレビューを記録し、将来の推定に反映させる機能を追加することで、ユーザーの好みや嗜好に合わせたよりパーソナライズされた提案が可能となる。
推定手段には、環境や天候の変化に応じて物品の使用を推奨する機能を追加し、たとえば雨天が予想される日には傘を持つよう通知することができる。これにより、ユーザーは天候に左右されることなく、毎日を快適に過ごすことができる。
さらに、撮影手段、特定手段、推定手段の各機能を活用して、ユーザーが外出時に持ち運ぶべき物品のリストを生成し、忘れ物を防止するサポートが提供される。これにより、ユーザーは必要な物品を忘れることなく、効率的に活動することができる。
また、撮影手段には、家族や友人と物品情報を共有するための機能を追加し、ソーシャルネットワークを通じて物品の推奨やアドバイスを交換することができる。これにより、ユーザーは他人の経験や知識を活用して、自身の物品管理をより充実させることができる。
システム全体として、これらの機能を組み合わせることで、ユーザーにとってより便利で快適な物品管理体験を提供することが可能となる。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ洗剤の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、洗濯用品の収納場所にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、カメラ付きのスマートグラスを装着して物品の画像を撮影する手段としてヘッドセット型端末３１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに組み込まれた高精細カメラが含まれ、このカメラはユーザーが視線を向けた物体の画像をキャプチャする機能を持つ。また、撮影手段は、物体の形状や色、テクスチャなどの特徴を抽出するために最適な照明条件を自動で調整する機能も備えている。また、高精細カメラを備えたスマートグラスを使用する撮影手段は、ユーザーの視線追跡機能によって、対象物品を正確にフレーム内に捉える。画像キャプチャ機能により、撮影された画像は即座に解析可能なデータへと変換される。照明最適化機能は、環境光センサーの情報に基づき、カメラの露出やホワイトバランスを自動調整し、撮影される物品の可視特徴をクリアに捉えるために重要な役割を果たす。
特定手段は、複数の物体認識アルゴリズムが用いられる。これらのアルゴリズムは、画像データ内の物品を正確に特定するために、特徴点マッチング、エッジ検出、パターン認識などの技術を活用する。また、物品の3Dモデルを生成し、その形状やサイズを識別する機能も含まれており、これにより物品の種類や特性がより正確に特定される。特定手段は、撮影された画像から物品のラベルやロゴ、形状などを識別し、これらの情報を用いてデータベース内の既知の物品と照合する。また、物品認識手段は、特徴抽出アルゴリズムと形状解析アルゴリズムを組み合わせ、撮影された物品の画像から識別情報を抽出する。ラベル認識機能やロゴ識別機能を通じて、物品の識別タグを検出し、これらをデータベースに格納された情報と照合する。3Dモデリング機能によって、物品の体積や外形を詳細に分析し、その特性を高精度で特定する。
推定手段は、物品の特定が完了した後、その物品に関連する過去の使用履歴や用途、保管場所に関するデータを含む学習データベースにアクセスする。このデータベースは、ユーザーの行動パターン、物品の使用頻度、保管場所の変更履歴などの情報を蓄積し、物品の次の使用時期や最適な保管場所を予測する。推定手段は、機械学習アルゴリズムによって訓練された推薦システムを利用し、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたパーソナライズされた収納提案を行う。この推薦システムは、ユーザーの習慣や以前の選択を考慮に入れながら、物品の保管場所を決定するのに役立つ。また、推定手段は、特定された物品の情報と学習データベース内のデータを関連付ける。使用履歴分析機能は、過去の物品使用データとその保管場所を照合し、保管場所推定アルゴリズムによって、次回使用時の物品の保管場所を予測する。この予測は、ユーザーの過去の行動パターンと組み合わせて、パーソナライズされた保管提案を生成する。推薦システムは、ユーザーの生活スタイルや好みを学習し、物品の適切な保管場所を推薦するために機械学習アルゴリズムで強化されている。
センサーを使用しないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でスマートフォンやタブレットのアプリケーションを用いて物品の情報を入力し、それをシステムのデータベースに登録することが考えられる。ユーザーはアプリケーションのフォームに物品の名前、カテゴリ、保管場所、次の使用予定日などを入力する。これらの情報は、手動での入力にも関わらず、システムによって統合され、物品の管理と追跡を容易にする。また、センサーを用いない情報収集として、ユーザーがインタラクティブなモバイルアプリケーションを通じて物品データを手動で入力し、システムのデータベースに登録する機能がある。入力フォームには、物品名入力機能、カテゴリ分類機能、保管場所指定機能、使用予定日設定機能があり、ユーザーはこれらを利用して詳細情報を提供する。提供された情報は、システムによって整理され、物品管理と追跡を支援するデータとして活用される。
本発明の実施形態において、更なる利便性を追求するために、例えば、撮影手段に音声認識機能を追加し、物品についての追加情報をユーザーが口頭で伝えることができる。この機能を通じて、ユーザーは物品の名称や用途に関する情報を提供し、システムはこれらの音声データをテキスト化して特定手段の精度を高める。さらに、スマートグラスの撮影手段は、ジェスチャー認識を組み込むことで、ユーザーが手の動きで撮影指示を行えるようにする。これにより、物品を手に持ちながらでも容易に撮影を行うことが可能になる。
特定手段では、物品の使用頻度や使用状況に関する情報を、センサーを使用せずにユーザーから収集することも考慮される。例えば、ユーザーは物品が使用された際の状況や頻度について、スマートフォンアプリを通じてシステムにフィードバックを提供できる。この情報は、AIが物品の次の用途や保管場所をより適切に推定するための学習データとして使用される。
推定手段においては、AIが提案する物品の収納場所について、ユーザーが承認や修正を行うことができるインタラクティブなフィードバックシステムを設ける。これにより、システムはユーザーの好みや生活習慣をより正確に学習し、将来の推薦の精度を向上させることができる。また、推定手段は、ユーザーの生活空間における物品の分布図を生成し、物品が散らばりがちなエリアや頻繁に使われるエリアを視覚的に提示することで、より効率的な収納方法を提案する。
ユーザーの生活空間において、家具や収納スペースにRFIDタグを取り付け、撮影手段によって撮影された物品のRFIDタグを読み取ることで、物品が実際にどこに保管されているかを追跡する機能を追加することも有益である。これにより、システムは物品の正確な位置情報を把握し、迷子になった物品を見つけるのに役立つ。
さらに、特定手段には、物品の状態を監視し、例えば食品の賞味期限が近い場合や衣類がクリーニングに出すタイミングである場合に、ユーザーに通知する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品の使い忘れを防ぐことができる。
また、推定手段は、ユーザーのカレンダー情報やスケジュールと連携し、今後のイベントや予定に基づいて、必要な物品を事前に準備するよう推奨する機能を備える。例えば、ユーザーが旅行の予定を入力している場合、推定手段は旅行に必要な荷物をリストアップし、それらを事前に準備するよう通知する。
これらの機能追加により、システムはより総合的な家庭内物品管理を実現し、ユーザーの生活の質を向上させることが期待される。
本実施形態のシステムは、生活空間の物品管理を効率化するための機能を提供する。具体的には、物品の撮影時にユーザーの指示に基づく自動ソーティング機能を追加することで、帰宅後に物品を即座に分類し、その場で適切な保管場所への案内を行う。また、ユーザーの健康状態や季節、天候といった外的要因を分析し、撮影された衣類が現在の気候やユーザーの健康状態に適しているかを推定し、必要ならば代替品の提案を行う機能を特定手段に組み込む。この機能により、ユーザーは健康的で快適な服装選びを支援される。
推定手段では、ユーザーのライフスタイルや活動パターンを分析し、撮影された物品が次に使用される可能性のあるシナリオを予測する。例えば、運動器具が撮影された場合、ユーザーの運動習慣に基づいて次のトレーニングセッションの準備を促すような推薦を行う。また、ユーザーの家族構成や共同生活者の情報を考慮し、物品の共有や順番待ちが発生する可能性を推定し、その情報をユーザーに提示することで、家庭内での物品の利用をよりスムーズにする。
さらに、撮影手段には、ユーザーが物品をどのように使用しているかを記録するビデオ撮影機能を追加し、撮影されたビデオデータを分析してユーザーの使用パターンをさらに詳細に学習する。このデータを活用して、ユーザーに対してよりパーソナライズされた使用提案や保管方法のアドバイスを行うことができる。
推定手段は、ユーザーのライフログデータや健康アプリからのデータを取り込み、日常生活の中での物品の役割をより深く理解する。たとえば、運動量が多い日にはスポーツ用品の準備を促す、睡眠時間が少ない日にはリラクゼーション関連の物品を提案するなど、ユーザーの生活状況に合わせた使い方を推奨する。
また、特定手段には、撮影された物品がユーザーの社会的イベントや職業活動に対応しているかを判断する機能を追加する。例えば、ビジネスミーティングに適した服装や書類が撮影された場合、その日のスケジュールと照らし合わせて最適な提案を行う。
これらの追加機能を通じて、本システムはユーザーの日常生活をより豊かにし、物品管理に関するストレスを軽減する。ユーザーは物品の管理だけでなく、日々の行動計画や健康管理においてもシステムの支援を受けることができるようになる。
【0073】
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
【0074】
（形態例１）
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
【0075】
なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
【0076】
（形態例１）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。さらに、感情エンジンはユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。例えば、ユーザーがイライラしている場合には、AIは物品を近くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、ヘッドセット型端末３１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって物品の次の用途としまうべき場所を推定する。組み合わせ手段は、ヘッドセット型端末３１４のマイクロフォン２３８と制御部４６Ａを用いてユーザーの表情や声のトーンを認識し、感情エンジンによってユーザーの感情状態を推定する。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートデバイスの高解像度カメラを活用する機能が含まれ、このカメラは自動フォーカス機能と白色バランス調整機能を備え、異なる光源下でも物品の明瞭な画像を撮影できる。また、撮影手段は、ユーザーのスマートフォン内蔵カメラを利用して物品の画像を取得することもできる。これらのカメラは自動露出調整機能やフォーカス補正機能を備えており、様々な環境下での明瞭な物品撮影を可能にする。撮影された画像は、ピクセルの密度が高く、細部のテクスチャや色彩が鮮明に捉えられ、後続する画像認識プロセスの精度を高める。また、撮影プロセスはユーザーの手順に従い、スマートデバイスのディスプレイに視覚的なガイダンスを提供して、物品を適切にフレーム内に収めることを支援する。さらに、画像取得プロセスは、撮影ガイドライン機能を通じてユーザーに対する撮影の支援を提供し、物品を適切な位置と角度で撮影するための指示を行う。
特定手段には、深層学習に基づく物体認識モデルが含まれ、このモデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて大量の画像データを学習し、物品の特徴を抽出して特定する。物体認識モデルは、物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を解析し、事前に学習したカテゴリーに分類する。このプロセスはリアルタイムで行われ、ユーザーに対して即時のフィードバックを提供する。また、特定手段は、撮影された画像データに対し、深層学習に基づく画像分析機能を用いて物品を識別し、画像中の物品の特徴点を抽出する特徴抽出機能と、学習済みの分類モデルを用いて物品を特定する分類機能を含む。この特定プロセスは、物品の形状や色、テクスチャなどの視覚的特徴を分析し、瞬時に物品の識別情報をユーザーにフィードバックする。
推定手段は、物品の特定結果を基に、学習データベース内の関連する情報を照合し、物品の使用頻度や利用者の行動パターンに基づいて、物品をしまうべき場所を推定する。推定プロセスは確率的なアプローチを取り、複数の可能性の中から最も合理的な保管場所を提示する。この際、データベースには過去のユーザー行動データや物品の使用履歴が含まれ、時間の経過と共に累積されることで推定の精度が向上する。また、推定手段は、物品識別結果に基づき、データベース参照機能を通じて過去の利用データと照合し、利用頻度分析機能や保管場所推薦機能を活用して物品の適切な保管場所を推定することもできる。この推定プロセスは、ユーザーの行動パターンや物品の使用履歴を考慮し、複数の候補地の中から最適な保管場所を提示する。
組み合わせ手段には、感情認識技術を利用する機能が含まれ、これにはユーザーの表情や声のトーンを分析する音声信号処理機能と表情認識機能が組み込まれている。感情認識技術は、機械学習に基づき訓練された感情分類モデルを使用し、ユーザーの感情状態をリアルタイムで判定する。感情状態の推定により、AIはユーザーのストレスレベルや急ぎの度合いに応じて、物品の保管に関するアドバイスを適応させる。また、組み合わせ手段は、感情エンジンと連携し、ユーザーの表情や声から感情データを抽出する感情データ抽出機能と、抽出された感情データを分析し、ユーザーの感情状態を判断する感情状態判断機能を含む。この感情エンジンは、ユーザーのイライラ感や急ぎの度合いに応じて物品の保管場所に関するアドバイスを調整し、ユーザーにとって最も適した行動を提案する。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーがスマートフォンアプリを介して手動で物品の情報を入力する場合がある。ユーザーは物品の名前や用途、保管場所などの情報をアプリのフォームに入力し、この情報はデータベースに直接保存される。手動入力による情報提供は、AIによる自動認識が難しい特殊な物品や新規の物品に対して有効である。また、この情報は将来の学習データとして役立ち、AIの推定能力の改善に寄与する。さらに、カメラやその他のセンサーを用いない手動データ入力機能も提供され、ユーザーは物品の情報をスマートフォンアプリのインタフェース上で直接入力し、情報管理機能を介してデータベースに保存する。手動入力機能は、AIによる自動識別が不可能な物品や新たに追加される物品に対して特に有用であり、ユーザー自身が物品の情報をシステムに提供することが可能となる。これにより、システムの物品識別精度と推定能力を時間とともに向上させることができる。
本形態例のシステムにはさらなる機能を追加することができる。例えば、撮影手段には、ユーザーの手の揺れを補正する手ブレ補正機能を追加し、より安定した画像撮影を実現することが可能である。また、物品の画像を撮影する際に、自動で最適な撮影角度を提案する機能を備え、初心者でもプロ並みの写真を撮影できるようにすることもできる。特定手段には、撮影された画像の中から物品だけでなく、物品のブランドやモデルを識別し、詳細な情報提供が可能な機能を追加する。これにより、物品の価値や保証書の有無などの情報もデータベースに蓄積し、管理をより綿密に行うことが可能となる。
推定手段は、物品がどれだけ使用されていないかを検出し、不要な物品の処分や寄付を提案する機能を追加することで、ユーザーの持ち物の整理・整頓を支援する。また、家庭内の他のユーザーの行動パターンを考慮し、複数人が同居する家庭において最適な物品の保管場所を推定する機能を提供する。これにより、全員が使いやすい場所に物品を保管することができるようになる。
組み合わせ手段には、ユーザーの日常の感情パターンを学習し、その日のユーザーの感情状態に基づいてより適切な保管場所を推定する機能も追加する。この機能により、ユーザーの感情的なニーズに合わせた柔軟な提案が可能となる。さらに、ユーザーのストレスレベルに合わせて、物品を保管する際のエンターテインメント要素を提供する、例えば音楽を再生するなどの機能も組み込むことができる。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたカスタムタグを手動で入力し、物品をより詳細に分類する機能を追加する。これにより、ユーザーは自身の好みやライフスタイルに合わせて物品を整理し、システムの推定精度をさらに向上させることができる。また、ユーザーが物品を使用した際に、その使用感や満足度をシステムにフィードバックすることで、システムがより個人化された推定を行うことが可能になる。
これらの追加機能は、ユーザー体験を向上させ、物品管理の効率化に大きく貢献する。また、ユーザーの生活環境や感情状態に対応する柔軟なシステム設計は、日常生活におけるストレスの軽減につながり、より快適な生活空間の提供を実現する。
本発明の実施形態における撮影手段には、ユーザーが物品の画像を撮影する際に照明条件を自動で最適化する機能を追加することが有効である。この機能は、スマートデバイスの照明制御機能を活用して、物品の色や質感が正確に捉えられるようにする。特定手段は、AIによる画像認識の精度を高めるために、撮影された画像にメタデータを付加し、撮影場所や時間、照明条件などの情報を考慮に入れた解析を行う機能を備えることが望ましい。これにより、同じ物品でも異なる環境下で撮影された場合の識別精度が向上する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じて、物品をしまうべき場所の提案を変化させる機能を追加する。例えば、冬服や夏服、クリスマス用品など季節ごとの物品の利用頻度に基づき、適切な保管場所を時期に応じて推奨する。組み合わせ手段の感情エンジンは、ユーザーのストレスレベルを計測し、リラクゼーションに役立つ物品を優先的に手の届く場所に保管するように推奨する機能を組み込むことができる。これにより、ユーザーの心理的快適さが高められ、日々の生活の質が向上する。
さらに、ユーザーがシステムを利用する際の行動パターンを解析し、物品管理における個人の好みや習慣を学習する自己適応機能を追加する。これにより、システムはユーザーが普段どのような物品をどのように使うかを理解し、よりパーソナライズされた保管場所の提案が可能となる。手動でのデータ収集に関しては、ユーザーが新しい物品を購入した際に、購入場所や価格などの情報をシステムに登録することで、将来の物品管理や予算計画に役立つような機能を提供する。これにより、システムがユーザーの消費行動をサポートし、経済的な生活管理を促進する。
これらの機能の追加は、ユーザーの生活における物品管理をより便利で効率的にし、日常生活において快適で充実した経験を提供する。システムは、単なる物品の識別や保管場所の推定を超え、ユーザーの生活習慣や感情状態を考慮した総合的なライフスタイルサポートを実現する。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーがリラックスしている場合には、AIは物品を遠くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、専用デバイスに搭載されたカメラによって実現される。特定手段は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって物品の次の用途としまうべき場所を推定する。組み合わせ手段は、例えば、ヘッドセット型端末３１４のマイクロフォン２３８と制御部４６Ａを用いてユーザーの感情状態を推定し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のイメージセンサーを備えたデジタルカメラが含まれ、ユーザーが物品の画像をクリアに撮影できるようにする。このデジタルカメラは、自動露出制御やオートフォーカス機能を有し、照明条件が悪い場面でも鮮明な画像を生成する。また、撮影手段は、高解像度イメージセンサーを備えたカメラにより、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影するために、自動焦点調整機能や露出最適化機能を含む。これらの機能は画像の明瞭さを保ち、物体認識の精度を向上させるために重要である。画像は、JPEG、PNG、TIFFなどの一般的なフォーマットで保存され、データ処理装置へと送信されることができる。また、画像はデータ処理装置に転送され、AIによる分析のための入力として利用されることもできる。
特定手段は、深層学習ベースの物体認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、大量の画像データから特徴を学習し、新たな画像に含まれる物品の内容を高い精度で特定することができる。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）といったモデルを利用し、画像内の物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を抽出することができる。また、特定手段は、深層学習モデルを活用した画像解析技術を用いて、撮影された物品の識別を行うこともできる。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をはじめとする様々なアルゴリズムが組み合わせられ、画像内の物品のテクスチャ、形状、パターンなどを抽出し、既知の物品と照合することもできる。
推定手段は、物品の用途や収納場所を推定するためのデータベースと組み合わせて動作する。データベースには、さまざまな物品とその用途、収納場所の関連情報が格納されており、AIはこの情報に基づき、新たに撮影された物品の最適な収納場所を推定することができる。推定手段は、ユーザーの行動パターンや過去の収納習慣を分析し、物品が次に使用される可能性がある状況を予測することができる。また、収納スペースの利用状況や容量も考慮し、効率的な収納を提案することができる。さらに、推定手段は、学習データベースに蓄積された物品の用途や収納場所に関する情報を基に、新たに撮影された物品の次の用途や最適な収納場所を推定することもできる。この過程では、ユーザーの過去の行動パターンや収納習慣を分析するユーザー行動解析機能や、収納スペースの利用状況を考慮した収納最適化機能が用いられることもできる。
組み合わせ手段には、ユーザーの感情状態を解析する感情認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、ユーザーの声のトーン、顔の表情、行動のパターンなどから感情状態を推定し、その情報を収納場所の推奨に活用することができる。感情認識アルゴリズムは、音声分析や顔認識技術を用いてユーザーのリラックス度やストレスレベルを評価し、物品の収納場所をカスタマイズすることができる。例えば、ユーザーがリラックスしていると判定された場合、AIは物品をより遠い場所にしまう推奨を行う。逆に、ユーザーが急いでいると感じられる場合には、より手の届きやすい場所に収納することを提案することができる。また、組み合わせ手段は、感情認識アルゴリズムによってユーザーの感情状態を分析し、その結果を基に物品の収納場所をカスタマイズすることもできる。感情認識アルゴリズムは、音声のピッチや速度、顔の表情の変化、ユーザーの身体言語などの情報を分析し、リラックス度やストレスレベルを推定することができる。その結果に基づき、ユーザーがリラックスしている際には物品を遠くの場所にしまうことを推奨し、急いでいる際にはより手の届きやすい場所を提案することができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションやウェブインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力する場合が考えられる。ユーザーは、物品の名称、用途、保管場所などの情報をフォームに記入し、その情報をデータベースに登録することができる。AIは、これらの手動入力されたデータを解析し、収納推奨を行う際に考慮することができる。このプロセスにより、撮影手段に依存しない状況でも、システムは物品の管理と収納提案を行うことができる。また、センサーを用いないデータ収集として、ユーザーがインタラクティブなインタフェースを通じて物品の詳細情報を手動で入力する方法がある。この方法では、ユーザーは物品の名前やカテゴリー、保管場所などの情報を明示的にシステムに提供し、AIはこれらの情報を基に収納場所の推奨を行うことができる。手動入力されたデータはデータベースに格納され、後のAI解析プロセスで利用されることができる。
本発明における撮影手段には、ユーザーが撮影した画像を自動的にクラウドストレージにアップロードし、画像のバックアップを取得する機能を追加することが有効である。クラウドストレージを利用することで、画像データの紛失を防ぎ、複数のデバイス間でのアクセスを容易にする。撮影手段には、照明補助機能を搭載し、暗い環境下でも物品の画像を明瞭に撮影することができるようにする。また、バーコードやQRコードの読み取り機能を統合し、物品の識別をさらに効率化することもできる。
特定手段には、ユーザーが撮影した画像に基づいて、オンラインショッピングサイトやデータベースから関連する商品情報やレビューを自動的に検索し、ユーザーに提供する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品をより深く理解し、必要に応じて追加購入や交換を検討できるようになる。特定手段には、物品の状態や完全性を評価し、修理や交換が必要かどうかを判断する機能も含めることができる。この機能は、ユーザーに物品のメンテナンスやアップグレードを促すことで、物品のライフサイクル管理を支援する。
推定手段には、ユーザーの生活スタイルや環境に応じた収納提案を行うためのコンテキストアウェア機能を追加する。これにより、季節変化や特定のイベントに基づいて収納場所を動的に変更することができる。例えば、夏になれば夏用の衣類やアクセサリーが容易に取り出せる場所に、冬になれば冬用のアイテムが前面にくるようにシステムが自動で調整する。さらに、スマートホームシステムとの連携を図り、家電製品の使用状況や在庫状況に基づいて、必要な物品を自動的にリストアップし、収納場所の最適化を行う機能を検討することができる。
組み合わせ手段には、ユーザーが物品をしまう際の身体的負担を考慮し、エルゴノミクスに基づいた収納場所の推奨を行う機能を追加する。これにより、ユーザーの身長や体力に応じて、しまうべき場所の高さや位置を調節する提案が可能となる。また、ユーザーの健康状態や気分を日々追跡し、それに合わせて物品の収納場所を提案するウェルネストラッキング機能も組み込むことができる。この機能は、ユーザーが疲れている時はよりアクセスしやすい場所を、元気な時は整理整頓を促すような場所を推奨する。
本形態例のアイデアは、ユーザーの生活をより便利にし、物品管理の効率を高めるために、最新の技術を活用してユーザー体験を向上させることを目指している。これらの機能は、ユーザーの日常生活において、物品の管理と収納を簡単かつ効果的に行うためのインテリジェントなアシスタントとして機能する。
本形態例のシステムにおける撮影手段には、三次元スキャン技術を導入し、物品の形状やサイズをより正確に把握する機能を追加することが考えられる。これにより、物品の実体を立体的に理解し、収納場所をより適切に推定することが可能となる。また、撮影された画像から物品の材質や質感を識別し、物品の保管に最適な環境を推奨する機能も有益である。特定手段においては、画像解析を通じて物品のブランドや型番を特定し、ユーザーが所有する物品の詳細なカタログを作成するデジタルインベントリシステムを構築することもできる。このデジタルインベントリは、保険申請や財産管理に役立つ情報源として活用できる。
推定手段では、ユーザーが物品をどのように使用するかを分析し、物品の使用頻度に基づいて収納場所を決定する機能を追加する。例えば、頻繁に使用する物品は手の届く範囲に、季節性の物品は適切なタイミングで収納位置を変更するなど、よりダイナミックな収納提案が可能となる。また、家族構成やユーザーの年齢層を考慮し、各ユーザーごとのニーズに合わせた収納場所を推定するパーソナライズされた機能も考えられる。
組み合わせ手段に関しては、ユーザーの行動記録やスケジュールから、物品をしまうタイミングを推奨する機能を組み込むことが有益である。たとえば、出勤前や就寝前など、ユーザーの日常パターンに合わせて物品の整理を提案することで、生活の効率化を図る。さらに、ユーザーの健康状態や気分をリアルタイムで監視するウェアラブルデバイスと連携し、その情報をもとに物品の収納場所や整理のタイミングをより細かくカスタマイズする機能も追加することができる。
本システムの撮影手段には、ユーザーのプライバシーを保護するためのセキュリティ機能も考慮に入れるべきである。撮影された画像や収集されたデータは、暗号化され、安全なクラウドストレージに保存されることで、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを低減する。特定手段では、撮影された物品の画像を基に、購入履歴や保証書との照合を行い、物品の管理やアフターサービスのサポートを提供する機能を追加することも有益である。
総合的に、本形態例のシステムは、ユーザーの生活環境や行動パターンに合わせて物品の管理と収納を自動化し、生活の質を向上させることを目的としている。これらの機能は、インテリジェントな家庭内のアシスタントとして、ユーザーの日々の生活をより快適で効率的なものに変える可能性を秘めている。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーが喜んでいる場合には、AIは物品を目立つ場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、ヘッドセット型端末３１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって物品の次の用途としまうべき場所を推定する。組み合わせ手段は、ヘッドセット型端末３１４のマイクロフォン２３８と制御部４６Ａを用いてユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに統合された高精度カメラであり、ユーザーが視線を向けた方向の物品の画像を高解像度で撮影する機能を有する。このカメラは、自動焦点調整機能を持ち、撮影対象の距離に応じてピントを自動で合わせる。また、低照度対応機能により暗い環境でも明瞭な画像の取得が可能である。撮影された画像は即座にデータ処理装置へと転送される。また、撮影手段は、スマートグラスを通じて撮影された物品画像は、AIによる画像解析技術を活用して、物品を迅速に特定するための高度な物体認識機能を備えている。
特定手段は、撮影された画像に対して深層学習技術に基づく物体認識アルゴリズムを用いて物品の内容を特定する。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの機械学習モデルを組み合わせ、画像内の形状、色、パターンなどの特徴を抽出し、学習データベースに格納された物品情報と照合することで特定を行う。
推定手段は、特定された物品の情報を元に、物品の用途や置き場所に関する知識を持つ学習データベースにアクセスし、物品の次の用途や適切な収納場所を推定する。この学習データベースは、物品カテゴリ、使用頻度、関連する活動といった多様なデータを含み、これらの情報をもとに、ユーザーの生活パターンを分析し、最適な推奨を行う。学習データベースは、ユーザーの過去の行動や選択を蓄積し、その情報を活用することで、より精度の高い推定が可能になる。また、推定手段は、物品の次の用途や適切な収納場所の推奨を行うため、豊富な情報を蓄積した学習データベースにアクセスし、物品の属性や利用パターンを分析する推定機能を有する。この機能は、ユーザーの以前の選択や行動から得られる情報を活用し、パーソナライズされた収納場所の推奨を提供する。
組み合わせ手段は、ユーザーの感情状態を認識し、推定手段による物品の収納場所の推奨を感情に応じてカスタマイズする。感情認識機能は、スマートグラスが捉えたユーザーの表情や声のトーンから感情データを収集し、機械学習による感情分析モデルを通じてユーザーの感情状態を判定する。このモデルは、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、幅広い感情カテゴリーに対応しており、感情状態に合わせた適切な収納場所の提案を行う。また、感情エンジンは、ユーザーの感情状態を把握し、その情報を組み合わせることで、物品をしまう場所の推奨をユーザーの感情に合わせてカスタマイズする。この組み合わせ機能は、ユーザーの表情や声のトーンを分析し、感情認識モデルによって感情を分類する。これにより、ユーザーが喜びを感じている時には、物品をより目立つ場所にしまうような提案が可能となる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがスマートフォンやPCを介して入力した物品情報が挙げられる。ユーザーは専用のインタフェースを通じて物品の名称やカテゴリ、使用頻度などの情報を手動で入力し、この情報がデータベースに蓄積される。入力された情報は推定手段による推奨に利用され、物品の収納場所や次の用途の推定に活かされる。このような手動入力は、画像認識による自動特定が難しい物品や、ユーザーが特定の情報を自ら管理したい場合に有効である。また、センサーによるデータ収集に加えて、ユーザーが手動で物品情報を入力することも可能で、この情報は推定機能によって物品の用途や収納場所の決定に活かされる。ユーザーが直接入力するインターフェースは、特にAIの自動認識が困難なアイテムや、ユーザーがより詳細な情報を提供したい場合に有用である。このプロセスを通じて、ユーザー自身のニーズに合わせた物品管理が可能となる。
本実施形態における撮影手段には、動画撮影機能を追加し、ユーザーが物品を使っている様子を記録することで、その物品の使用方法や動作のパターンを学習する機能を持たせることができる。これにより、特定手段は物品の特定に加えて、その使用状況を把握し、より精密な用途推定が行えるようになる。さらに、推定手段は、物品の使用状況やユーザーの行動パターンから、物品の保管期間や消耗の速度を推定し、在庫管理や交換時期のアドバイスを提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの生活リズムや季節、天気などの外部環境データを組み込み、物品の推奨収納場所を環境に応じて変化させる機能を追加する。例えば、冬になると防寒関連の物品をよりアクセスしやすい場所に推奨するなど、季節に応じた収納提案を行う。また、ユーザーが特定のイベントに参加する予定がある場合、それに関連する物品を前もって用意するように推奨する機能も含めることができる。
撮影手段には、3Dスキャニング技術を取り入れ、物品の3次元的な形状やサイズを精密に把握する機能を付加する。これにより、特定手段は物品の形状に基づいたより正確な特定が可能になり、推定手段は物品の体積に基づいて収納スペースの最適化を提案することができる。
さらに、撮影手段には、RFIDタグやNFCタグなどの無線技術を用いて物品の追跡および識別を行う機能を追加する。これにより、物品がどこにあるのかをリアルタイムで把握し、特定手段と推定手段の精度を向上させることができる。ユーザーが物品を探している際には、スマートグラスを通じてその物品の現在位置を表示する機能を提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの健康状態や活動量を取り入れることで、物品の使用を促すか抑制するかの提案を行う健康志向の機能を組み込む。例えば、ユーザーが運動不足であれば、スポーツ用品をより目立つ場所に推奨する。逆に、ユーザーが疲れている場合には、リラクゼーション関連の物品を推奨する。
これらの追加機能は、ユーザーの生活に寄り添い、よりパーソナライズされた物品管理と利便性の向上を目指すものである。また、ユーザーによるフィードバックシステムを取り入れることで、AIの推定結果に対する評価や修正を行い、学習データベースの精度を継続的に向上させることも可能となる。
本実施形態のシステムは、ユーザーの健康管理に特化した機能を追加することで、より包括的なライフスタイル支援を実現できる。例えば、撮影手段は、食品の画像を撮影し、特定手段はその内容物や栄養素を分析する。推定手段は、ユーザーの健康情報や食事履歴データベースと照らし合わせ、バランスの取れた食事提案や食品の賞味期限を管理する。組み合わせ手段は、ユーザーの心身の状態を考慮し、ストレスレベルや活動量に基づいて食事の提案をカスタマイズする。この機能により、ユーザーの健康維持と病気予防に貢献する。
さらに、システムは、家庭内のエネルギー管理にも応用できる。撮影手段は、家電製品の画像を撮影し、特定手段はそれらのモデルや消費電力を特定する。推定手段は、使用状況や時間帯を考慮して最適な節電提案を行う。組み合わせ手段は、家庭内の総エネルギー消費を監視し、節電目標に基づいて個々の家電の使用推奨を行う。このようにして、エネルギー効率の良いライフスタイルをサポートし、環境保護に寄与する。
また、システムは、ユーザーの趣味や娯楽活動をサポートするために、趣味関連物品の管理機能を強化する。撮影手段は、楽器やスポーツ用具などの趣味のアイテムを撮影し、特定手段はそれを認識する。推定手段は、ユーザーのスケジュールや以前の活動パターンを基に次の使用時期を推定し、適切な保管方法を提案する。組み合わせ手段は、ユーザーの気分やストレスレベルを監視し、リラックスするための趣味の時間を推奨する。
さらに、システムは、物品の耐久性やメンテナンスの必要性を監視する機能を追加する。撮影手段は、物品の状態を定期的に撮影し、特定手段は摩耗や損傷を検出する。推定手段は、メンテナンスや交換の推奨時期を推定し、組み合わせ手段はユーザーのスケジュールに合わせてメンテナンスタスクを提案する。これにより、物品の長期的な利用と効率的な管理が実現される。
これらの追加機能を通じて、システムはユーザーの日常生活の様々な側面をサポートし、生活品質の向上を促進する。また、システムは、ユーザーがシステムの使用経験に基づいて提案内容を調整できるインタラクティブなフィードバックメカニズムを備える。これにより、ユーザーの個々のニーズに合わせたよりパーソナライズされたサービスが提供される。
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。さらに、感情エンジンはユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。例えば、ユーザーがイライラしている場合には、AIは物品を近くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、ヘッドセット型端末３１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって物品の次の用途としまうべき場所を推定する。組み合わせ手段は、ヘッドセット型端末３１４のマイクロフォン２３８と制御部４６Ａを用いてユーザーの表情や声のトーンを認識し、感情エンジンによってユーザーの感情状態を推定する。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートデバイスの高解像度カメラを活用する機能が含まれ、このカメラは自動フォーカス機能と白色バランス調整機能を備え、異なる光源下でも物品の明瞭な画像を撮影できる。また、撮影手段は、ユーザーのスマートフォン内蔵カメラを利用して物品の画像を取得することもできる。これらのカメラは自動露出調整機能やフォーカス補正機能を備えており、様々な環境下での明瞭な物品撮影を可能にする。撮影された画像は、ピクセルの密度が高く、細部のテクスチャや色彩が鮮明に捉えられ、後続する画像認識プロセスの精度を高める。また、撮影プロセスはユーザーの手順に従い、スマートデバイスのディスプレイに視覚的なガイダンスを提供して、物品を適切にフレーム内に収めることを支援する。さらに、画像取得プロセスは、撮影ガイドライン機能を通じてユーザーに対する撮影の支援を提供し、物品を適切な位置と角度で撮影するための指示を行う。
特定手段には、深層学習に基づく物体認識モデルが含まれ、このモデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて大量の画像データを学習し、物品の特徴を抽出して特定する。物体認識モデルは、物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を解析し、事前に学習したカテゴリーに分類する。このプロセスはリアルタイムで行われ、ユーザーに対して即時のフィードバックを提供する。また、特定手段は、撮影された画像データに対し、深層学習に基づく画像分析機能を用いて物品を識別し、画像中の物品の特徴点を抽出する特徴抽出機能と、学習済みの分類モデルを用いて物品を特定する分類機能を含む。この特定プロセスは、物品の形状や色、テクスチャなどの視覚的特徴を分析し、瞬時に物品の識別情報をユーザーにフィードバックする。
推定手段は、物品の特定結果を基に、学習データベース内の関連する情報を照合し、物品の使用頻度や利用者の行動パターンに基づいて、物品をしまうべき場所を推定する。推定プロセスは確率的なアプローチを取り、複数の可能性の中から最も合理的な保管場所を提示する。この際、データベースには過去のユーザー行動データや物品の使用履歴が含まれ、時間の経過と共に累積されることで推定の精度が向上する。また、推定手段は、物品識別結果に基づき、データベース参照機能を通じて過去の利用データと照合し、利用頻度分析機能や保管場所推薦機能を活用して物品の適切な保管場所を推定することもできる。この推定プロセスは、ユーザーの行動パターンや物品の使用履歴を考慮し、複数の候補地の中から最適な保管場所を提示する。
組み合わせ手段には、感情認識技術を利用する機能が含まれ、これにはユーザーの表情や声のトーンを分析する音声信号処理機能と表情認識機能が組み込まれている。感情認識技術は、機械学習に基づき訓練された感情分類モデルを使用し、ユーザーの感情状態をリアルタイムで判定する。感情状態の推定により、AIはユーザーのストレスレベルや急ぎの度合いに応じて、物品の保管に関するアドバイスを適応させる。また、組み合わせ手段は、感情エンジンと連携し、ユーザーの表情や声から感情データを抽出する感情データ抽出機能と、抽出された感情データを分析し、ユーザーの感情状態を判断する感情状態判断機能を含む。この感情エンジンは、ユーザーのイライラ感や急ぎの度合いに応じて物品の保管場所に関するアドバイスを調整し、ユーザーにとって最も適した行動を提案する。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーがスマートフォンアプリを介して手動で物品の情報を入力する場合がある。ユーザーは物品の名前や用途、保管場所などの情報をアプリのフォームに入力し、この情報はデータベースに直接保存される。手動入力による情報提供は、AIによる自動認識が難しい特殊な物品や新規の物品に対して有効である。また、この情報は将来の学習データとして役立ち、AIの推定能力の改善に寄与する。さらに、カメラやその他のセンサーを用いない手動データ入力機能も提供され、ユーザーは物品の情報をスマートフォンアプリのインタフェース上で直接入力し、情報管理機能を介してデータベースに保存する。手動入力機能は、AIによる自動識別が不可能な物品や新たに追加される物品に対して特に有用であり、ユーザー自身が物品の情報をシステムに提供することが可能となる。これにより、システムの物品識別精度と推定能力を時間とともに向上させることができる。
本形態例のシステムにはさらなる機能を追加することができる。例えば、撮影手段には、ユーザーの手の揺れを補正する手ブレ補正機能を追加し、より安定した画像撮影を実現することが可能である。また、物品の画像を撮影する際に、自動で最適な撮影角度を提案する機能を備え、初心者でもプロ並みの写真を撮影できるようにすることもできる。特定手段には、撮影された画像の中から物品だけでなく、物品のブランドやモデルを識別し、詳細な情報提供が可能な機能を追加する。これにより、物品の価値や保証書の有無などの情報もデータベースに蓄積し、管理をより綿密に行うことが可能となる。
推定手段は、物品がどれだけ使用されていないかを検出し、不要な物品の処分や寄付を提案する機能を追加することで、ユーザーの持ち物の整理・整頓を支援する。また、家庭内の他のユーザーの行動パターンを考慮し、複数人が同居する家庭において最適な物品の保管場所を推定する機能を提供する。これにより、全員が使いやすい場所に物品を保管することができるようになる。
組み合わせ手段には、ユーザーの日常の感情パターンを学習し、その日のユーザーの感情状態に基づいてより適切な保管場所を推定する機能も追加する。この機能により、ユーザーの感情的なニーズに合わせた柔軟な提案が可能となる。さらに、ユーザーのストレスレベルに合わせて、物品を保管する際のエンターテインメント要素を提供する、例えば音楽を再生するなどの機能も組み込むことができる。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたカスタムタグを手動で入力し、物品をより詳細に分類する機能を追加する。これにより、ユーザーは自身の好みやライフスタイルに合わせて物品を整理し、システムの推定精度をさらに向上させることができる。また、ユーザーが物品を使用した際に、その使用感や満足度をシステムにフィードバックすることで、システムがより個人化された推定を行うことが可能になる。
これらの追加機能は、ユーザー体験を向上させ、物品管理の効率化に大きく貢献する。また、ユーザーの生活環境や感情状態に対応する柔軟なシステム設計は、日常生活におけるストレスの軽減につながり、より快適な生活空間の提供を実現する。
本発明の実施形態における撮影手段には、ユーザーが物品の画像を撮影する際に照明条件を自動で最適化する機能を追加することが有効である。この機能は、スマートデバイスの照明制御機能を活用して、物品の色や質感が正確に捉えられるようにする。特定手段は、AIによる画像認識の精度を高めるために、撮影された画像にメタデータを付加し、撮影場所や時間、照明条件などの情報を考慮に入れた解析を行う機能を備えることが望ましい。これにより、同じ物品でも異なる環境下で撮影された場合の識別精度が向上する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じて、物品をしまうべき場所の提案を変化させる機能を追加する。例えば、冬服や夏服、クリスマス用品など季節ごとの物品の利用頻度に基づき、適切な保管場所を時期に応じて推奨する。組み合わせ手段の感情エンジンは、ユーザーのストレスレベルを計測し、リラクゼーションに役立つ物品を優先的に手の届く場所に保管するように推奨する機能を組み込むことができる。これにより、ユーザーの心理的快適さが高められ、日々の生活の質が向上する。
さらに、ユーザーがシステムを利用する際の行動パターンを解析し、物品管理における個人の好みや習慣を学習する自己適応機能を追加する。これにより、システムはユーザーが普段どのような物品をどのように使うかを理解し、よりパーソナライズされた保管場所の提案が可能となる。手動でのデータ収集に関しては、ユーザーが新しい物品を購入した際に、購入場所や価格などの情報をシステムに登録することで、将来の物品管理や予算計画に役立つような機能を提供する。これにより、システムがユーザーの消費行動をサポートし、経済的な生活管理を促進する。
これらの機能の追加は、ユーザーの生活における物品管理をより便利で効率的にし、日常生活において快適で充実した経験を提供する。システムは、単なる物品の識別や保管場所の推定を超え、ユーザーの生活習慣や感情状態を考慮した総合的なライフスタイルサポートを実現する。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーがリラックスしている場合には、AIは物品を遠くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、専用デバイスに搭載されたカメラによって実現される。特定手段は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって物品の次の用途としまうべき場所を推定する。組み合わせ手段は、例えば、ヘッドセット型端末３１４のマイクロフォン２３８と制御部４６Ａを用いてユーザーの感情状態を推定し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のイメージセンサーを備えたデジタルカメラが含まれ、ユーザーが物品の画像をクリアに撮影できるようにする。このデジタルカメラは、自動露出制御やオートフォーカス機能を有し、照明条件が悪い場面でも鮮明な画像を生成する。また、撮影手段は、高解像度イメージセンサーを備えたカメラにより、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影するために、自動焦点調整機能や露出最適化機能を含む。これらの機能は画像の明瞭さを保ち、物体認識の精度を向上させるために重要である。画像は、JPEG、PNG、TIFFなどの一般的なフォーマットで保存され、データ処理装置へと送信されることができる。また、画像はデータ処理装置に転送され、AIによる分析のための入力として利用されることもできる。
特定手段は、深層学習ベースの物体認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、大量の画像データから特徴を学習し、新たな画像に含まれる物品の内容を高い精度で特定することができる。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）といったモデルを利用し、画像内の物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を抽出することができる。また、特定手段は、深層学習モデルを活用した画像解析技術を用いて、撮影された物品の識別を行うこともできる。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をはじめとする様々なアルゴリズムが組み合わせられ、画像内の物品のテクスチャ、形状、パターンなどを抽出し、既知の物品と照合することもできる。
推定手段は、物品の用途や収納場所を推定するためのデータベースと組み合わせて動作する。データベースには、さまざまな物品とその用途、収納場所の関連情報が格納されており、AIはこの情報に基づき、新たに撮影された物品の最適な収納場所を推定することができる。推定手段は、ユーザーの行動パターンや過去の収納習慣を分析し、物品が次に使用される可能性がある状況を予測することができる。また、収納スペースの利用状況や容量も考慮し、効率的な収納を提案することができる。さらに、推定手段は、学習データベースに蓄積された物品の用途や収納場所に関する情報を基に、新たに撮影された物品の次の用途や最適な収納場所を推定することもできる。この過程では、ユーザーの過去の行動パターンや収納習慣を分析するユーザー行動解析機能や、収納スペースの利用状況を考慮した収納最適化機能が用いられることもできる。
組み合わせ手段には、ユーザーの感情状態を解析する感情認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、ユーザーの声のトーン、顔の表情、行動のパターンなどから感情状態を推定し、その情報を収納場所の推奨に活用することができる。感情認識アルゴリズムは、音声分析や顔認識技術を用いてユーザーのリラックス度やストレスレベルを評価し、物品の収納場所をカスタマイズすることができる。例えば、ユーザーがリラックスしていると判定された場合、AIは物品をより遠い場所にしまう推奨を行う。逆に、ユーザーが急いでいると感じられる場合には、より手の届きやすい場所に収納することを提案することができる。また、組み合わせ手段は、感情認識アルゴリズムによってユーザーの感情状態を分析し、その結果を基に物品の収納場所をカスタマイズすることもできる。感情認識アルゴリズムは、音声のピッチや速度、顔の表情の変化、ユーザーの身体言語などの情報を分析し、リラックス度やストレスレベルを推定することができる。その結果に基づき、ユーザーがリラックスしている際には物品を遠くの場所にしまうことを推奨し、急いでいる際にはより手の届きやすい場所を提案することができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションやウェブインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力する場合が考えられる。ユーザーは、物品の名称、用途、保管場所などの情報をフォームに記入し、その情報をデータベースに登録することができる。AIは、これらの手動入力されたデータを解析し、収納推奨を行う際に考慮することができる。このプロセスにより、撮影手段に依存しない状況でも、システムは物品の管理と収納提案を行うことができる。また、センサーを用いないデータ収集として、ユーザーがインタラクティブなインタフェースを通じて物品の詳細情報を手動で入力する方法がある。この方法では、ユーザーは物品の名前やカテゴリー、保管場所などの情報を明示的にシステムに提供し、AIはこれらの情報を基に収納場所の推奨を行うことができる。手動入力されたデータはデータベースに格納され、後のAI解析プロセスで利用されることができる。
本発明における撮影手段には、ユーザーが撮影した画像を自動的にクラウドストレージにアップロードし、画像のバックアップを取得する機能を追加することが有効である。クラウドストレージを利用することで、画像データの紛失を防ぎ、複数のデバイス間でのアクセスを容易にする。撮影手段には、照明補助機能を搭載し、暗い環境下でも物品の画像を明瞭に撮影することができるようにする。また、バーコードやQRコードの読み取り機能を統合し、物品の識別をさらに効率化することもできる。
特定手段には、ユーザーが撮影した画像に基づいて、オンラインショッピングサイトやデータベースから関連する商品情報やレビューを自動的に検索し、ユーザーに提供する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品をより深く理解し、必要に応じて追加購入や交換を検討できるようになる。特定手段には、物品の状態や完全性を評価し、修理や交換が必要かどうかを判断する機能も含めることができる。この機能は、ユーザーに物品のメンテナンスやアップグレードを促すことで、物品のライフサイクル管理を支援する。
推定手段には、ユーザーの生活スタイルや環境に応じた収納提案を行うためのコンテキストアウェア機能を追加する。これにより、季節変化や特定のイベントに基づいて収納場所を動的に変更することができる。例えば、夏になれば夏用の衣類やアクセサリーが容易に取り出せる場所に、冬になれば冬用のアイテムが前面にくるようにシステムが自動で調整する。さらに、スマートホームシステムとの連携を図り、家電製品の使用状況や在庫状況に基づいて、必要な物品を自動的にリストアップし、収納場所の最適化を行う機能を検討することができる。
組み合わせ手段には、ユーザーが物品をしまう際の身体的負担を考慮し、エルゴノミクスに基づいた収納場所の推奨を行う機能を追加する。これにより、ユーザーの身長や体力に応じて、しまうべき場所の高さや位置を調節する提案が可能となる。また、ユーザーの健康状態や気分を日々追跡し、それに合わせて物品の収納場所を提案するウェルネストラッキング機能も組み込むことができる。この機能は、ユーザーが疲れている時はよりアクセスしやすい場所を、元気な時は整理整頓を促すような場所を推奨する。
本形態例のアイデアは、ユーザーの生活をより便利にし、物品管理の効率を高めるために、最新の技術を活用してユーザー体験を向上させることを目指している。これらの機能は、ユーザーの日常生活において、物品の管理と収納を簡単かつ効果的に行うためのインテリジェントなアシスタントとして機能する。
本形態例のシステムにおける撮影手段には、三次元スキャン技術を導入し、物品の形状やサイズをより正確に把握する機能を追加することが考えられる。これにより、物品の実体を立体的に理解し、収納場所をより適切に推定することが可能となる。また、撮影された画像から物品の材質や質感を識別し、物品の保管に最適な環境を推奨する機能も有益である。特定手段においては、画像解析を通じて物品のブランドや型番を特定し、ユーザーが所有する物品の詳細なカタログを作成するデジタルインベントリシステムを構築することもできる。このデジタルインベントリは、保険申請や財産管理に役立つ情報源として活用できる。
推定手段では、ユーザーが物品をどのように使用するかを分析し、物品の使用頻度に基づいて収納場所を決定する機能を追加する。例えば、頻繁に使用する物品は手の届く範囲に、季節性の物品は適切なタイミングで収納位置を変更するなど、よりダイナミックな収納提案が可能となる。また、家族構成やユーザーの年齢層を考慮し、各ユーザーごとのニーズに合わせた収納場所を推定するパーソナライズされた機能も考えられる。
組み合わせ手段に関しては、ユーザーの行動記録やスケジュールから、物品をしまうタイミングを推奨する機能を組み込むことが有益である。たとえば、出勤前や就寝前など、ユーザーの日常パターンに合わせて物品の整理を提案することで、生活の効率化を図る。さらに、ユーザーの健康状態や気分をリアルタイムで監視するウェアラブルデバイスと連携し、その情報をもとに物品の収納場所や整理のタイミングをより細かくカスタマイズする機能も追加することができる。
本システムの撮影手段には、ユーザーのプライバシーを保護するためのセキュリティ機能も考慮に入れるべきである。撮影された画像や収集されたデータは、暗号化され、安全なクラウドストレージに保存されることで、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを低減する。特定手段では、撮影された物品の画像を基に、購入履歴や保証書との照合を行い、物品の管理やアフターサービスのサポートを提供する機能を追加することも有益である。
総合的に、本形態例のシステムは、ユーザーの生活環境や行動パターンに合わせて物品の管理と収納を自動化し、生活の質を向上させることを目的としている。これらの機能は、インテリジェントな家庭内のアシスタントとして、ユーザーの日々の生活をより快適で効率的なものに変える可能性を秘めている。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーが喜んでいる場合には、AIは物品を目立つ場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、ヘッドセット型端末３１４のカメラ４２によって実現される。特定手段は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって物品の次の用途としまうべき場所を推定する。組み合わせ手段は、ヘッドセット型端末３１４のマイクロフォン２３８と制御部４６Ａを用いてユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに統合された高精度カメラであり、ユーザーが視線を向けた方向の物品の画像を高解像度で撮影する機能を有する。このカメラは、自動焦点調整機能を持ち、撮影対象の距離に応じてピントを自動で合わせる。また、低照度対応機能により暗い環境でも明瞭な画像の取得が可能である。撮影された画像は即座にデータ処理装置へと転送される。また、撮影手段は、スマートグラスを通じて撮影された物品画像は、AIによる画像解析技術を活用して、物品を迅速に特定するための高度な物体認識機能を備えている。
特定手段は、撮影された画像に対して深層学習技術に基づく物体認識アルゴリズムを用いて物品の内容を特定する。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの機械学習モデルを組み合わせ、画像内の形状、色、パターンなどの特徴を抽出し、学習データベースに格納された物品情報と照合することで特定を行う。
推定手段は、特定された物品の情報を元に、物品の用途や置き場所に関する知識を持つ学習データベースにアクセスし、物品の次の用途や適切な収納場所を推定する。この学習データベースは、物品カテゴリ、使用頻度、関連する活動といった多様なデータを含み、これらの情報をもとに、ユーザーの生活パターンを分析し、最適な推奨を行う。学習データベースは、ユーザーの過去の行動や選択を蓄積し、その情報を活用することで、より精度の高い推定が可能になる。また、推定手段は、物品の次の用途や適切な収納場所の推奨を行うため、豊富な情報を蓄積した学習データベースにアクセスし、物品の属性や利用パターンを分析する推定機能を有する。この機能は、ユーザーの以前の選択や行動から得られる情報を活用し、パーソナライズされた収納場所の推奨を提供する。
組み合わせ手段は、ユーザーの感情状態を認識し、推定手段による物品の収納場所の推奨を感情に応じてカスタマイズする。感情認識機能は、スマートグラスが捉えたユーザーの表情や声のトーンから感情データを収集し、機械学習による感情分析モデルを通じてユーザーの感情状態を判定する。このモデルは、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、幅広い感情カテゴリーに対応しており、感情状態に合わせた適切な収納場所の提案を行う。また、感情エンジンは、ユーザーの感情状態を把握し、その情報を組み合わせることで、物品をしまう場所の推奨をユーザーの感情に合わせてカスタマイズする。この組み合わせ機能は、ユーザーの表情や声のトーンを分析し、感情認識モデルによって感情を分類する。これにより、ユーザーが喜びを感じている時には、物品をより目立つ場所にしまうような提案が可能となる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがスマートフォンやPCを介して入力した物品情報が挙げられる。ユーザーは専用のインタフェースを通じて物品の名称やカテゴリ、使用頻度などの情報を手動で入力し、この情報がデータベースに蓄積される。入力された情報は推定手段による推奨に利用され、物品の収納場所や次の用途の推定に活かされる。このような手動入力は、画像認識による自動特定が難しい物品や、ユーザーが特定の情報を自ら管理したい場合に有効である。また、センサーによるデータ収集に加えて、ユーザーが手動で物品情報を入力することも可能で、この情報は推定機能によって物品の用途や収納場所の決定に活かされる。ユーザーが直接入力するインターフェースは、特にAIの自動認識が困難なアイテムや、ユーザーがより詳細な情報を提供したい場合に有用である。このプロセスを通じて、ユーザー自身のニーズに合わせた物品管理が可能となる。
本実施形態における撮影手段には、動画撮影機能を追加し、ユーザーが物品を使っている様子を記録することで、その物品の使用方法や動作のパターンを学習する機能を持たせることができる。これにより、特定手段は物品の特定に加えて、その使用状況を把握し、より精密な用途推定が行えるようになる。さらに、推定手段は、物品の使用状況やユーザーの行動パターンから、物品の保管期間や消耗の速度を推定し、在庫管理や交換時期のアドバイスを提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの生活リズムや季節、天気などの外部環境データを組み込み、物品の推奨収納場所を環境に応じて変化させる機能を追加する。例えば、冬になると防寒関連の物品をよりアクセスしやすい場所に推奨するなど、季節に応じた収納提案を行う。また、ユーザーが特定のイベントに参加する予定がある場合、それに関連する物品を前もって用意するように推奨する機能も含めることができる。
撮影手段には、3Dスキャニング技術を取り入れ、物品の3次元的な形状やサイズを精密に把握する機能を付加する。これにより、特定手段は物品の形状に基づいたより正確な特定が可能になり、推定手段は物品の体積に基づいて収納スペースの最適化を提案することができる。
さらに、撮影手段には、RFIDタグやNFCタグなどの無線技術を用いて物品の追跡および識別を行う機能を追加する。これにより、物品がどこにあるのかをリアルタイムで把握し、特定手段と推定手段の精度を向上させることができる。ユーザーが物品を探している際には、スマートグラスを通じてその物品の現在位置を表示する機能を提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの健康状態や活動量を取り入れることで、物品の使用を促すか抑制するかの提案を行う健康志向の機能を組み込む。例えば、ユーザーが運動不足であれば、スポーツ用品をより目立つ場所に推奨する。逆に、ユーザーが疲れている場合には、リラクゼーション関連の物品を推奨する。
これらの追加機能は、ユーザーの生活に寄り添い、よりパーソナライズされた物品管理と利便性の向上を目指すものである。また、ユーザーによるフィードバックシステムを取り入れることで、AIの推定結果に対する評価や修正を行い、学習データベースの精度を継続的に向上させることも可能となる。
本実施形態のシステムは、ユーザーの健康管理に特化した機能を追加することで、より包括的なライフスタイル支援を実現できる。例えば、撮影手段は、食品の画像を撮影し、特定手段はその内容物や栄養素を分析する。推定手段は、ユーザーの健康情報や食事履歴データベースと照らし合わせ、バランスの取れた食事提案や食品の賞味期限を管理する。組み合わせ手段は、ユーザーの心身の状態を考慮し、ストレスレベルや活動量に基づいて食事の提案をカスタマイズする。この機能により、ユーザーの健康維持と病気予防に貢献する。
さらに、システムは、家庭内のエネルギー管理にも応用できる。撮影手段は、家電製品の画像を撮影し、特定手段はそれらのモデルや消費電力を特定する。推定手段は、使用状況や時間帯を考慮して最適な節電提案を行う。組み合わせ手段は、家庭内の総エネルギー消費を監視し、節電目標に基づいて個々の家電の使用推奨を行う。このようにして、エネルギー効率の良いライフスタイルをサポートし、環境保護に寄与する。
また、システムは、ユーザーの趣味や娯楽活動をサポートするために、趣味関連物品の管理機能を強化する。撮影手段は、楽器やスポーツ用具などの趣味のアイテムを撮影し、特定手段はそれを認識する。推定手段は、ユーザーのスケジュールや以前の活動パターンを基に次の使用時期を推定し、適切な保管方法を提案する。組み合わせ手段は、ユーザーの気分やストレスレベルを監視し、リラックスするための趣味の時間を推奨する。
さらに、システムは、物品の耐久性やメンテナンスの必要性を監視する機能を追加する。撮影手段は、物品の状態を定期的に撮影し、特定手段は摩耗や損傷を検出する。推定手段は、メンテナンスや交換の推奨時期を推定し、組み合わせ手段はユーザーのスケジュールに合わせてメンテナンスタスクを提案する。これにより、物品の長期的な利用と効率的な管理が実現される。
これらの追加機能を通じて、システムはユーザーの日常生活の様々な側面をサポートし、生活品質の向上を促進する。また、システムは、ユーザーがシステムの使用経験に基づいて提案内容を調整できるインタラクティブなフィードバックメカニズムを備える。これにより、ユーザーの個々のニーズに合わせたよりパーソナライズされたサービスが提供される。
【0077】
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
【0078】
（形態例１）
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
【0079】
特定処理部２９０は、特定処理の結果をヘッドセット型端末３１４に送信する。ヘッドセット型端末３１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０及びディスプレイ３４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
【0080】
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。
【0081】
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、ヘッドセット型端末３１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。
［第４実施形態］
［第４実施形態］
【0082】
図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。
【0083】
図７に示すように、データ処理システム４１０は、データ処理装置１２及びロボット４１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
【0084】
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。
【0085】
ロボット４１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、及び制御対象４４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及び制御対象４４３も、バス５２に接続されている。
【0086】
マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。
【0087】
カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
【0088】
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。
【0089】
制御対象４４３は、表示装置、目部のＬＥＤ、並びに、腕、手及び足等を駆動するモータ等を含む。ロボット４１４の姿勢や仕草は、腕、手及び足等のモータを制御することにより制御される。ロボット４１４の感情の一部は、これらのモータを制御することにより表現できる。また、ロボット４１４の目部のＬＥＤの発光状態を制御することによっても、ロボット４１４の表情を表現できる。
【0090】
図８には、データ処理装置１２及びロボット４１４の要部機能の一例が示されている。図８に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。
【0091】
特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。
【0092】
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
【0093】
ロボット４１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。
【0094】
なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置（例えば、ＣｈａｔＧＰＴサーバ）がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電）であってもよい。次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。
【0095】
（形態例１）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ食材の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、冷蔵庫にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーのスマートフォンに組み込まれたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のカメラセンサーを搭載したスマートフォンのカメラが含まれる。ユーザーがスマートフォンアプリを使用して物品の画像を撮影する際、自動フォーカス機能や画像安定化機能を備えたカメラが、鮮明でブレのない画像を生成することができる。また、光の状況に応じて露出を自動調整する機能も含まれ、低照度や逆光などの環境でも物品の特徴を捉えることができる。さらに、高解像度カメラセンサーと自動フォーカス機能を備えたスマートフォンアプリは、鮮明な画像を生成するための撮影支援機能を提供することができる。また、画像安定化機能は、手ぶれを最小限に抑えるために動作し、露出自動調整機能により、さまざまな照明条件下での画像品質を最適化することもできる。
特定手段は、画像認識アルゴリズムを用いた物品識別機能が含まれる。この機能は、ディープラーニング技術を用いた物体認識モデルを基にしており、撮影された物品の画像データから物品の特徴を抽出し、既知の物品カテゴリと照合することができる。物品識別機能は、畳み込みニューラルネットワークを用いて訓練され、新たな物品にも柔軟に対応できるように設計されている。物品の識別には、形状、色、パターン、テクスチャなどの視覚的特徴が利用され、高い精度で物品を特定することができる。また、画像認識アルゴリズムを活用した物品特定機能は、ディープラーニング技術に基づく物体認識モデルを使用して、撮影された物品の視覚的特徴を解析し、既存の物品カテゴリと比較して物品を識別することもできる。形状、色、パターン、テクスチャなどの特徴をもとに識別を行い、新規物品への適応性も備えている。
推定手段は、特定された物品に基づいて、その物品の用途や保管場所を推定する機能を含む。この推定は、機械学習によって訓練された分類モデルを使用し、事前に収集された学習データベース内の情報を基に決定される。例えば、食材が識別された場合、保存条件や消費頻度などのパラメータが分析され、冷蔵庫、冷凍庫、あるいは常温保管の棚など、最適な保管場所が推定されることができる。また、物品の用途に応じた推奨が行われるため、食材であれば調理用、飲料であれば冷蔵の必要があるか否かといった情報も提供されることができる。さらに、特定された物品の用途や適切な保管場所を推定するために、事前に蓄積された学習データベースを参照することもできる。この学習データベースは、物品の種類ごとに最適な保管条件や使用頻度などの情報を含んでおり、機械学習モデルに基づいて保管場所を推定する。たとえば、食材の場合は保鮮条件を考慮し、冷蔵庫や冷凍庫など、適切な場所を推奨する。物品の用途に応じたアドバイスも提供され、ユーザーに対して実用的な情報を提供することができる。
これらの機能は、高度なデータ処理能力を備えたデバイスによって支えられており、計算処理が必要な場合はデータ処理装置が、またはスマートデバイスの制御部が処理を担当することができる。ユーザーは、直感的なインターフェースを通じて、画像撮影から物品の保管場所推定までをスムーズに行うことができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でアプリに物品の名前やカテゴリを入力する場合がある。この手動入力に基づいても、AIは学習データベースを参照し、同様に物品の次の用途やしまうべき場所を推定することができる。手動入力は、撮影が困難な小さな物品やラベルのない物品に対して有効であり、ユーザーが直接情報を提供することで、システムの推定精度を向上させることができる。また、センサーに依存しないデータ収集の例として、ユーザーがアプリに物品情報を手動で入力するケースが挙げられる。この手動入力は、特に画像撮影が難しい小さな物品や、特定の特徴を持たない物品に対して有効であり、ユーザー自身による情報提供がシステムの推定精度を高めることに寄与することができる。
本発明の実施形態におけるシステムの機能拡張として、持ち込まれた物品に関する情報をより詳細に提供することが考えられる。例えば、特定手段を用いて物品の原産国や製造者、成分情報を識別し、ユーザーに対して健康や環境への影響についての知識を提供する。また、推定手段は、物品の賞味期限や消費期限をAIが認識し、食品安全管理のためのアラート機能を備えることができる。これにより、食品の鮮度管理をサポートし、食中毒などのリスクを減らすことが可能となる。
さらに、撮影手段には、複数の物品を同時に撮影することで一括処理を可能にするパノラマ撮影モードや、物品の３Dモデルを生成するためのスキャン機能を追加することができる。これらの機能は、物品の形状や大きさをより正確にAIに認識させるために有効である。また、特定手段には、バーコードスキャナーやRFIDリーダーを組み合わせることで、物品の識別精度を向上させることができる。これにより、物品の追跡と在庫管理が容易になり、家庭内での物品の流通管理を効率化することが可能となる。
推定手段に関しては、ユーザーの過去の購買履歴や使用パターンを分析し、物品が次に使用されるタイミングを予測することができる。この情報を活用することで、物品の消費期限が近い食材を優先的に使用するレシピ提案や、特定の物品の補充が必要なタイミングをユーザーに通知することが可能となる。また、家庭内の他のデバイスやシステムと連携し、物品の保管場所を自動で調節するスマート収納システムを統合することも考えられる。たとえば、スマートキッチンでは、AIが推定した保管場所に基づいて冷蔵庫の棚を自動的に調節し、食材を適切な環境で保管する。
これらの機能拡張を実現するためには、各手段のデータ処理能力を強化し、より大規模なデータセットに基づく学習を実施することが重要である。このプロセスには、クラウドコンピューティングの活用やエッジコンピューティングによるデータ処理の分散化が有効である。また、ユーザーのプライバシー保護のために、撮影された画像データのセキュリティ対策や、データの匿名化技術の導入も考慮されるべきである。これにより、ユーザーは安心してシステムを利用することができ、物品管理の効率化と生活の質の向上が期待できる。
本発明の実施形態においては、撮影手段における画像の撮影機能を拡張し、物品の次元情報を取得する3Dスキャン技術を導入することができる。この技術を用いることで、物品の形状やサイズをより詳細に識別し、AIによる特定手段の精度を向上させることが可能となる。例えば、家具や衣服などの大型または複雑な形状の物品を撮影する際に、3Dスキャンによって物品の全体像を正確に把握し、より適切な保管場所の推定が行えるようになる。
また、特定手段として、ユーザーの生活習慣や好みを学習し、それに基づいたパーソナライズされた物品管理の提案を行う機能を追加することが考えられる。AIがユーザーの行動パターンを解析し、特定の物品を使う状況や頻度に応じて、保管場所だけでなく、使いやすさを考慮した収納方法を提案する。これにより、ユーザーは自身の生活リズムに合わせた最適な物品管理を行うことができる。
推定手段としては、物品の使用期限や管理状態をリアルタイムでモニタリングし、ユーザーに対して消費期限の迫った食品の使用を促す通知機能や、長期間使用されていない物品に対する整理の推奨など、積極的な物品管理の支援を行う。これにより、無駄な食品廃棄を減らすだけでなく、家庭内の整頓を促進し、生活空間の快適性を高めることができる。
撮影手段には、スマートフォンのカメラ以外にも、家庭内に設置された固定式のスキャン装置やセンサーを利用し、ユーザーが持ち込んだ物品を自動で認識し、撮影する機能を追加する。これにより、ユーザーが手動でアプリを起動し、物品を撮影する手間を省くことができる。また、特定手段においては、バーコードやRFIDタグを用いて物品情報を自動取得し、物品の特定をより迅速かつ正確に行うことが可能となる。
推定手段における拡張として、物品の消費期限や保管状態に基づいて自動発注システムを統合することができる。例えば、消費期限が迫っている食品に対しては、自動的に同種の食品をオンラインで注文し、常に新鮮な食材が家庭に供給されるようにする。
これらの機能をサポートするためには、データのセキュアな保存と処理が必要となる。クラウドベースのシステムを利用して大量のデータを安全に保管し、処理を行うことで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、迅速な情報処理を実現する。さらに、ユーザーがシステムを信頼し、安心して利用できるように、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を講じる。これにより、ユーザーはプライバシーを守りながら、効率的な物品管理を享受することができる。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ書類の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、書類整理用の引き出しにしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスに組み込まれたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高精度の画像センサーと広角レンズを備えたカメラモジュールが含まれ、このカメラモジュールは、自動フォーカス機能と自動露出機能を統合しており、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影できるようにする。また、撮影手段は、暗い環境でもクリアな画像を取得できるように、LEDフラッシュや照明補助機能を有しており、物品の色や質感が正確に捉えられるように設計されている。また、撮影手段は、物品のデジタルイメージを取得することもできる。このカメラモジュールには、画像の明瞭さを保つための自動フォーカス調整機能と適切な露出レベルを確保する露出調整機能が統合されており、照明条件に関係なく、物品の特徴を正しく捉えるための補助照明機能が付加されている。保存される画像フォーマットは、JPEG、PNG、BMPといった一般的な画像フォーマットで保存されることが保証される。
特定手段は、ディープラーニング技術を駆使した物体認識アルゴリズムが含まれ、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をベースにして物品の画像から特徴を抽出し、分類する。このアルゴリズムは、広範囲の物品カテゴリに対して高い識別精度を持ち、複数物品が一緒に撮影された場合でも、それぞれを正確に特定できるように訓練されている。特定手段は、画像中のテキスト情報を読み取るOCR技術も組み込んでおり、書類やラベルなどに書かれた情報を利用して物品を特定することができる。また、特定手段は、ディープラーニングに基づく物体認識アルゴリズムを利用し、撮影された画像内の物品を高い精度で識別することもできる。このアルゴリズムは、トレーニングデータセットを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練し、物品の画像からの特徴抽出と分類を行う。また、物品に付随するテキスト情報を抽出するための光学文字認識機能を組み込み、物品の正確な識別に寄与する。
推定手段は、特定手段によって識別された物品の情報と、事前に構築された学習データベースを照合し、物品の用途や保管場所を推定する。学習データベースには、物品の用途、所要スペース、使用頻度、関連性などのパラメータが含まれ、推定手段は、これらのパラメータを基に、アイテムの置き場所や次に使用するタイミングを推薦する。この学習データベースは、ユーザーの過去の行動パターンや整理習慣を分析することで継続的に更新され、より個々のユーザーに合わせたカスタマイズされた推薦が可能になる。また、推定手段は、識別された物品の情報を基に学習データベースと照合し、その物品の用途や適切な保管場所を提案することもできる。学習データベースは、物品の種類や使用状況に関連するさまざまなパラメータを含み、ユーザーの個々の行動パターンや習慣に基づいて継続的に最適化され、パーソナライズされた推薦が可能になる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションを通じて物品の情報を手動で入力する手段が考えられる。この場合、ユーザーは物品の名称やカテゴリー、用途などをテキストフィールドや選択メニューを使って指定し、その情報がデータベースに登録される。ユーザーが提供した情報は、AIによる推定手段の精度向上に寄与し、物品の保管場所や用途の推定に活用される。また、センサーを使用しないデータ収集手段としては、ユーザーがインタラクティブなインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力し、その情報がシステムのデータベースに追加されることもできる。ユーザーが提供する情報は、学習データベースを拡充し、AIによる物品の推定精度を向上させるために活用される。
本発明の実施形態に追加できる機能としては、ユーザーの日々の活動パターンを学習し、特定の物品が必要になるタイミングを予測し、事前にリマインダーを提供する機能が考えられる。たとえば、書類が必要な会議の前日に、それを整理引き出しから取り出すよう通知する。更に、撮影手段には、ユーザーの健康状態や気分を認識するバイオメトリックセンサーを統合することで、物品の使用を促すリマインダーのタイミングを調整することができる。例えば、ストレスレベルが高いときはリラックスを促すアイテムを推奨する。
また、特定手段には、物品の使用履歴を追跡し、いつどの物品を使用したかのデータを生成する機能を追加することで、保管場所の最適化を提案することが可能となる。物品の使用頻度やユーザーの活動に基づいて、より効率的な保管場所や整理方法を提案する。
推定手段には、複数のユーザーのデータを統合し、家庭内での共有物品の最適な保管場所を提案する機能を追加することができる。家庭内の各メンバーがどの物品をどれくらいの頻度で使用しているかを分析し、共有スペースの利用を最適化する。
さらに、ユーザーが物品を使用した後の片付けを助けるために、物品を元の場所に戻す際のナビゲーションを提供する機能を搭載することができる。これにより、物品が適切な場所に戻される確率を高め、整理整頓を支援する。また、物品を購入または廃棄した際には、学習データベースにその情報を簡単に追加または削除できるインターフェースを提供し、常に最新の情報を維持する。
物品の消耗状況を追跡し、交換や補充が必要になる前にユーザーに通知する機能も有用である。例えば、食品の賞味期限が近づいている場合や、日用品が減ってきた場合に、自動的にリマインダーを送信する。
システムには、ユーザーが物品を探している際に、その場所を照明で示すビジュアルアシスト機能を導入することが可能である。これにより、物品を迅速に見つけることができ、特に大きな保管スペースや暗い環境では役立つ。
このシステムは、ユーザーが物品を購入する際の決定支援ツールとしても機能する。物品の持つ特性やユーザーの過去の購入履歴、レビュー評価などを分析し、購入すべきかどうかの推奨を提供することができる。
本発明の実施形態には、ユーザーが日常的に使用するものであると同時に、物品の管理においても革新的なアプローチを提供する。撮影手段には、3Dスキャン機能を追加し、物品の形状やサイズを正確に把握することができる。これにより、物品の体積や重さを推定し、保管場所の空間利用をより効率的に行うことが可能となる。特定手段には、音声認識機能を統合し、ユーザーが話す言葉によって物品を特定し、これに関連する情報を提供することができる。例えば、ユーザーが「印刷用紙」と発言した場合、システムはそのキーワードを検出し、印刷用紙の現在の在庫状況や補充が必要かどうかを通知する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じた物品の使用頻度を予測する機能を追加し、季節が変わるごとに保管場所の優先順位を自動で調整する。また、ユーザーのカレンダーやスケジュールと連動し、特定のイベントや行事に合わせた物品の準備や片付けをサポートする機能も考えられる。このように、ユーザーの生活に即した予測と提案を通じて、日常生活をより快適かつ効率的にすることができる。
さらに、システムの各手段を家庭内のIoTデバイスやスマート家電と連携させることで、家庭内の物品管理をより一層スマートにすることができる。例えば、冷蔵庫内の食品を撮影してその鮮度や残量をチェックし、必要に応じてショッピングリストに追加する機能や、洗濯機が洗濯物を識別して最適な洗濯コースを自動で選択する機能などが考えられる。これにより、家事の手間を軽減し、ユーザーの生活の質を向上させることが可能となる。
また、撮影手段には、インタラクティブな指示機能を追加し、撮影する物品に対する照明や角度の調整をリアルタイムでアドバイスすることができる。これにより、物品の特徴をより鮮明に捉えることが可能になり、特定手段の精度をさらに向上させることができる。特定手段には、ユーザーが物品を使った際の感想やレビューを記録し、将来の推定に反映させる機能を追加することで、ユーザーの好みや嗜好に合わせたよりパーソナライズされた提案が可能となる。
推定手段には、環境や天候の変化に応じて物品の使用を推奨する機能を追加し、たとえば雨天が予想される日には傘を持つよう通知することができる。これにより、ユーザーは天候に左右されることなく、毎日を快適に過ごすことができる。
さらに、撮影手段、特定手段、推定手段の各機能を活用して、ユーザーが外出時に持ち運ぶべき物品のリストを生成し、忘れ物を防止するサポートが提供される。これにより、ユーザーは必要な物品を忘れることなく、効率的に活動することができる。
また、撮影手段には、家族や友人と物品情報を共有するための機能を追加し、ソーシャルネットワークを通じて物品の推奨やアドバイスを交換することができる。これにより、ユーザーは他人の経験や知識を活用して、自身の物品管理をより充実させることができる。
システム全体として、これらの機能を組み合わせることで、ユーザーにとってより便利で快適な物品管理体験を提供することが可能となる。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ洗剤の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、洗濯用品の収納場所にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーが装着するスマートグラスに組み込まれたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに組み込まれた高精細カメラが含まれ、このカメラはユーザーが視線を向けた物体の画像をキャプチャする機能を持つ。また、撮影手段は、物体の形状や色、テクスチャなどの特徴を抽出するために最適な照明条件を自動で調整する機能も備えている。また、高精細カメラを備えたスマートグラスを使用する撮影手段は、ユーザーの視線追跡機能によって、対象物品を正確にフレーム内に捉える。画像キャプチャ機能により、撮影された画像は即座に解析可能なデータへと変換される。照明最適化機能は、環境光センサーの情報に基づき、カメラの露出やホワイトバランスを自動調整し、撮影される物品の可視特徴をクリアに捉えるために重要な役割を果たす。
特定手段は、複数の物体認識アルゴリズムが用いられる。これらのアルゴリズムは、画像データ内の物品を正確に特定するために、特徴点マッチング、エッジ検出、パターン認識などの技術を活用する。また、物品の3Dモデルを生成し、その形状やサイズを識別する機能も含まれており、これにより物品の種類や特性がより正確に特定される。特定手段は、撮影された画像から物品のラベルやロゴ、形状などを識別し、これらの情報を用いてデータベース内の既知の物品と照合する。また、物品認識手段は、特徴抽出アルゴリズムと形状解析アルゴリズムを組み合わせ、撮影された物品の画像から識別情報を抽出する。ラベル認識機能やロゴ識別機能を通じて、物品の識別タグを検出し、これらをデータベースに格納された情報と照合する。3Dモデリング機能によって、物品の体積や外形を詳細に分析し、その特性を高精度で特定する。
推定手段は、物品の特定が完了した後、その物品に関連する過去の使用履歴や用途、保管場所に関するデータを含む学習データベースにアクセスする。このデータベースは、ユーザーの行動パターン、物品の使用頻度、保管場所の変更履歴などの情報を蓄積し、物品の次の使用時期や最適な保管場所を予測する。推定手段は、機械学習アルゴリズムによって訓練された推薦システムを利用し、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたパーソナライズされた収納提案を行う。この推薦システムは、ユーザーの習慣や以前の選択を考慮に入れながら、物品の保管場所を決定するのに役立つ。また、推定手段は、特定された物品の情報と学習データベース内のデータを関連付ける。使用履歴分析機能は、過去の物品使用データとその保管場所を照合し、保管場所推定アルゴリズムによって、次回使用時の物品の保管場所を予測する。この予測は、ユーザーの過去の行動パターンと組み合わせて、パーソナライズされた保管提案を生成する。推薦システムは、ユーザーの生活スタイルや好みを学習し、物品の適切な保管場所を推薦するために機械学習アルゴリズムで強化されている。
センサーを使用しないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でスマートフォンやタブレットのアプリケーションを用いて物品の情報を入力し、それをシステムのデータベースに登録することが考えられる。ユーザーはアプリケーションのフォームに物品の名前、カテゴリ、保管場所、次の使用予定日などを入力する。これらの情報は、手動での入力にも関わらず、システムによって統合され、物品の管理と追跡を容易にする。また、センサーを用いない情報収集として、ユーザーがインタラクティブなモバイルアプリケーションを通じて物品データを手動で入力し、システムのデータベースに登録する機能がある。入力フォームには、物品名入力機能、カテゴリ分類機能、保管場所指定機能、使用予定日設定機能があり、ユーザーはこれらを利用して詳細情報を提供する。提供された情報は、システムによって整理され、物品管理と追跡を支援するデータとして活用される。
本発明の実施形態において、更なる利便性を追求するために、例えば、撮影手段に音声認識機能を追加し、物品についての追加情報をユーザーが口頭で伝えることができる。この機能を通じて、ユーザーは物品の名称や用途に関する情報を提供し、システムはこれらの音声データをテキスト化して特定手段の精度を高める。さらに、スマートグラスの撮影手段は、ジェスチャー認識を組み込むことで、ユーザーが手の動きで撮影指示を行えるようにする。これにより、物品を手に持ちながらでも容易に撮影を行うことが可能になる。
特定手段では、物品の使用頻度や使用状況に関する情報を、センサーを使用せずにユーザーから収集することも考慮される。例えば、ユーザーは物品が使用された際の状況や頻度について、スマートフォンアプリを通じてシステムにフィードバックを提供できる。この情報は、AIが物品の次の用途や保管場所をより適切に推定するための学習データとして使用される。
推定手段においては、AIが提案する物品の収納場所について、ユーザーが承認や修正を行うことができるインタラクティブなフィードバックシステムを設ける。これにより、システムはユーザーの好みや生活習慣をより正確に学習し、将来の推薦の精度を向上させることができる。また、推定手段は、ユーザーの生活空間における物品の分布図を生成し、物品が散らばりがちなエリアや頻繁に使われるエリアを視覚的に提示することで、より効率的な収納方法を提案する。
ユーザーの生活空間において、家具や収納スペースにRFIDタグを取り付け、撮影手段によって撮影された物品のRFIDタグを読み取ることで、物品が実際にどこに保管されているかを追跡する機能を追加することも有益である。これにより、システムは物品の正確な位置情報を把握し、迷子になった物品を見つけるのに役立つ。
さらに、特定手段には、物品の状態を監視し、例えば食品の賞味期限が近い場合や衣類がクリーニングに出すタイミングである場合に、ユーザーに通知する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品の使い忘れを防ぐことができる。
また、推定手段は、ユーザーのカレンダー情報やスケジュールと連携し、今後のイベントや予定に基づいて、必要な物品を事前に準備するよう推奨する機能を備える。例えば、ユーザーが旅行の予定を入力している場合、推定手段は旅行に必要な荷物をリストアップし、それらを事前に準備するよう通知する。
これらの機能追加により、システムはより総合的な家庭内物品管理を実現し、ユーザーの生活の質を向上させることが期待される。
本実施形態のシステムは、生活空間の物品管理を効率化するための機能を提供する。具体的には、物品の撮影時にユーザーの指示に基づく自動ソーティング機能を追加することで、帰宅後に物品を即座に分類し、その場で適切な保管場所への案内を行う。また、ユーザーの健康状態や季節、天候といった外的要因を分析し、撮影された衣類が現在の気候やユーザーの健康状態に適しているかを推定し、必要ならば代替品の提案を行う機能を特定手段に組み込む。この機能により、ユーザーは健康的で快適な服装選びを支援される。
推定手段では、ユーザーのライフスタイルや活動パターンを分析し、撮影された物品が次に使用される可能性のあるシナリオを予測する。例えば、運動器具が撮影された場合、ユーザーの運動習慣に基づいて次のトレーニングセッションの準備を促すような推薦を行う。また、ユーザーの家族構成や共同生活者の情報を考慮し、物品の共有や順番待ちが発生する可能性を推定し、その情報をユーザーに提示することで、家庭内での物品の利用をよりスムーズにする。
さらに、撮影手段には、ユーザーが物品をどのように使用しているかを記録するビデオ撮影機能を追加し、撮影されたビデオデータを分析してユーザーの使用パターンをさらに詳細に学習する。このデータを活用して、ユーザーに対してよりパーソナライズされた使用提案や保管方法のアドバイスを行うことができる。
推定手段は、ユーザーのライフログデータや健康アプリからのデータを取り込み、日常生活の中での物品の役割をより深く理解する。たとえば、運動量が多い日にはスポーツ用品の準備を促す、睡眠時間が少ない日にはリラクゼーション関連の物品を提案するなど、ユーザーの生活状況に合わせた使い方を推奨する。
また、特定手段には、撮影された物品がユーザーの社会的イベントや職業活動に対応しているかを判断する機能を追加する。例えば、ビジネスミーティングに適した服装や書類が撮影された場合、その日のスケジュールと照らし合わせて最適な提案を行う。
これらの追加機能を通じて、本システムはユーザーの日常生活をより豊かにし、物品管理に関するストレスを軽減する。ユーザーは物品の管理だけでなく、日々の行動計画や健康管理においてもシステムの支援を受けることができるようになる。
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ食材の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、冷蔵庫にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーのスマートフォンに組み込まれたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のカメラセンサーを搭載したスマートフォンのカメラが含まれる。ユーザーがスマートフォンアプリを使用して物品の画像を撮影する際、自動フォーカス機能や画像安定化機能を備えたカメラが、鮮明でブレのない画像を生成することができる。また、光の状況に応じて露出を自動調整する機能も含まれ、低照度や逆光などの環境でも物品の特徴を捉えることができる。さらに、高解像度カメラセンサーと自動フォーカス機能を備えたスマートフォンアプリは、鮮明な画像を生成するための撮影支援機能を提供することができる。また、画像安定化機能は、手ぶれを最小限に抑えるために動作し、露出自動調整機能により、さまざまな照明条件下での画像品質を最適化することもできる。
特定手段は、画像認識アルゴリズムを用いた物品識別機能が含まれる。この機能は、ディープラーニング技術を用いた物体認識モデルを基にしており、撮影された物品の画像データから物品の特徴を抽出し、既知の物品カテゴリと照合することができる。物品識別機能は、畳み込みニューラルネットワークを用いて訓練され、新たな物品にも柔軟に対応できるように設計されている。物品の識別には、形状、色、パターン、テクスチャなどの視覚的特徴が利用され、高い精度で物品を特定することができる。また、画像認識アルゴリズムを活用した物品特定機能は、ディープラーニング技術に基づく物体認識モデルを使用して、撮影された物品の視覚的特徴を解析し、既存の物品カテゴリと比較して物品を識別することもできる。形状、色、パターン、テクスチャなどの特徴をもとに識別を行い、新規物品への適応性も備えている。
推定手段は、特定された物品に基づいて、その物品の用途や保管場所を推定する機能を含む。この推定は、機械学習によって訓練された分類モデルを使用し、事前に収集された学習データベース内の情報を基に決定される。例えば、食材が識別された場合、保存条件や消費頻度などのパラメータが分析され、冷蔵庫、冷凍庫、あるいは常温保管の棚など、最適な保管場所が推定されることができる。また、物品の用途に応じた推奨が行われるため、食材であれば調理用、飲料であれば冷蔵の必要があるか否かといった情報も提供されることができる。さらに、特定された物品の用途や適切な保管場所を推定するために、事前に蓄積された学習データベースを参照することもできる。この学習データベースは、物品の種類ごとに最適な保管条件や使用頻度などの情報を含んでおり、機械学習モデルに基づいて保管場所を推定する。たとえば、食材の場合は保鮮条件を考慮し、冷蔵庫や冷凍庫など、適切な場所を推奨する。物品の用途に応じたアドバイスも提供され、ユーザーに対して実用的な情報を提供することができる。
これらの機能は、高度なデータ処理能力を備えたデバイスによって支えられており、計算処理が必要な場合はデータ処理装置が、またはスマートデバイスの制御部が処理を担当することができる。ユーザーは、直感的なインターフェースを通じて、画像撮影から物品の保管場所推定までをスムーズに行うことができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でアプリに物品の名前やカテゴリを入力する場合がある。この手動入力に基づいても、AIは学習データベースを参照し、同様に物品の次の用途やしまうべき場所を推定することができる。手動入力は、撮影が困難な小さな物品やラベルのない物品に対して有効であり、ユーザーが直接情報を提供することで、システムの推定精度を向上させることができる。また、センサーに依存しないデータ収集の例として、ユーザーがアプリに物品情報を手動で入力するケースが挙げられる。この手動入力は、特に画像撮影が難しい小さな物品や、特定の特徴を持たない物品に対して有効であり、ユーザー自身による情報提供がシステムの推定精度を高めることに寄与することができる。
本発明の実施形態におけるシステムの機能拡張として、持ち込まれた物品に関する情報をより詳細に提供することが考えられる。例えば、特定手段を用いて物品の原産国や製造者、成分情報を識別し、ユーザーに対して健康や環境への影響についての知識を提供する。また、推定手段は、物品の賞味期限や消費期限をAIが認識し、食品安全管理のためのアラート機能を備えることができる。これにより、食品の鮮度管理をサポートし、食中毒などのリスクを減らすことが可能となる。
さらに、撮影手段には、複数の物品を同時に撮影することで一括処理を可能にするパノラマ撮影モードや、物品の３Dモデルを生成するためのスキャン機能を追加することができる。これらの機能は、物品の形状や大きさをより正確にAIに認識させるために有効である。また、特定手段には、バーコードスキャナーやRFIDリーダーを組み合わせることで、物品の識別精度を向上させることができる。これにより、物品の追跡と在庫管理が容易になり、家庭内での物品の流通管理を効率化することが可能となる。
推定手段に関しては、ユーザーの過去の購買履歴や使用パターンを分析し、物品が次に使用されるタイミングを予測することができる。この情報を活用することで、物品の消費期限が近い食材を優先的に使用するレシピ提案や、特定の物品の補充が必要なタイミングをユーザーに通知することが可能となる。また、家庭内の他のデバイスやシステムと連携し、物品の保管場所を自動で調節するスマート収納システムを統合することも考えられる。たとえば、スマートキッチンでは、AIが推定した保管場所に基づいて冷蔵庫の棚を自動的に調節し、食材を適切な環境で保管する。
これらの機能拡張を実現するためには、各手段のデータ処理能力を強化し、より大規模なデータセットに基づく学習を実施することが重要である。このプロセスには、クラウドコンピューティングの活用やエッジコンピューティングによるデータ処理の分散化が有効である。また、ユーザーのプライバシー保護のために、撮影された画像データのセキュリティ対策や、データの匿名化技術の導入も考慮されるべきである。これにより、ユーザーは安心してシステムを利用することができ、物品管理の効率化と生活の質の向上が期待できる。
本発明の実施形態においては、撮影手段における画像の撮影機能を拡張し、物品の次元情報を取得する3Dスキャン技術を導入することができる。この技術を用いることで、物品の形状やサイズをより詳細に識別し、AIによる特定手段の精度を向上させることが可能となる。例えば、家具や衣服などの大型または複雑な形状の物品を撮影する際に、3Dスキャンによって物品の全体像を正確に把握し、より適切な保管場所の推定が行えるようになる。
また、特定手段として、ユーザーの生活習慣や好みを学習し、それに基づいたパーソナライズされた物品管理の提案を行う機能を追加することが考えられる。AIがユーザーの行動パターンを解析し、特定の物品を使う状況や頻度に応じて、保管場所だけでなく、使いやすさを考慮した収納方法を提案する。これにより、ユーザーは自身の生活リズムに合わせた最適な物品管理を行うことができる。
推定手段としては、物品の使用期限や管理状態をリアルタイムでモニタリングし、ユーザーに対して消費期限の迫った食品の使用を促す通知機能や、長期間使用されていない物品に対する整理の推奨など、積極的な物品管理の支援を行う。これにより、無駄な食品廃棄を減らすだけでなく、家庭内の整頓を促進し、生活空間の快適性を高めることができる。
撮影手段には、スマートフォンのカメラ以外にも、家庭内に設置された固定式のスキャン装置やセンサーを利用し、ユーザーが持ち込んだ物品を自動で認識し、撮影する機能を追加する。これにより、ユーザーが手動でアプリを起動し、物品を撮影する手間を省くことができる。また、特定手段においては、バーコードやRFIDタグを用いて物品情報を自動取得し、物品の特定をより迅速かつ正確に行うことが可能となる。
推定手段における拡張として、物品の消費期限や保管状態に基づいて自動発注システムを統合することができる。例えば、消費期限が迫っている食品に対しては、自動的に同種の食品をオンラインで注文し、常に新鮮な食材が家庭に供給されるようにする。
これらの機能をサポートするためには、データのセキュアな保存と処理が必要となる。クラウドベースのシステムを利用して大量のデータを安全に保管し、処理を行うことで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、迅速な情報処理を実現する。さらに、ユーザーがシステムを信頼し、安心して利用できるように、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を講じる。これにより、ユーザーはプライバシーを守りながら、効率的な物品管理を享受することができる。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ書類の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、書類整理用の引き出しにしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスに組み込まれたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高精度の画像センサーと広角レンズを備えたカメラモジュールが含まれ、このカメラモジュールは、自動フォーカス機能と自動露出機能を統合しており、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影できるようにする。また、撮影手段は、暗い環境でもクリアな画像を取得できるように、LEDフラッシュや照明補助機能を有しており、物品の色や質感が正確に捉えられるように設計されている。また、撮影手段は、物品のデジタルイメージを取得することもできる。このカメラモジュールには、画像の明瞭さを保つための自動フォーカス調整機能と適切な露出レベルを確保する露出調整機能が統合されており、照明条件に関係なく、物品の特徴を正しく捉えるための補助照明機能が付加されている。保存される画像フォーマットは、JPEG、PNG、BMPといった一般的な画像フォーマットで保存されることが保証される。
特定手段は、ディープラーニング技術を駆使した物体認識アルゴリズムが含まれ、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をベースにして物品の画像から特徴を抽出し、分類する。このアルゴリズムは、広範囲の物品カテゴリに対して高い識別精度を持ち、複数物品が一緒に撮影された場合でも、それぞれを正確に特定できるように訓練されている。特定手段は、画像中のテキスト情報を読み取るOCR技術も組み込んでおり、書類やラベルなどに書かれた情報を利用して物品を特定することができる。また、特定手段は、ディープラーニングに基づく物体認識アルゴリズムを利用し、撮影された画像内の物品を高い精度で識別することもできる。このアルゴリズムは、トレーニングデータセットを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練し、物品の画像からの特徴抽出と分類を行う。また、物品に付随するテキスト情報を抽出するための光学文字認識機能を組み込み、物品の正確な識別に寄与する。
推定手段は、特定手段によって識別された物品の情報と、事前に構築された学習データベースを照合し、物品の用途や保管場所を推定する。学習データベースには、物品の用途、所要スペース、使用頻度、関連性などのパラメータが含まれ、推定手段は、これらのパラメータを基に、アイテムの置き場所や次に使用するタイミングを推薦する。この学習データベースは、ユーザーの過去の行動パターンや整理習慣を分析することで継続的に更新され、より個々のユーザーに合わせたカスタマイズされた推薦が可能になる。また、推定手段は、識別された物品の情報を基に学習データベースと照合し、その物品の用途や適切な保管場所を提案することもできる。学習データベースは、物品の種類や使用状況に関連するさまざまなパラメータを含み、ユーザーの個々の行動パターンや習慣に基づいて継続的に最適化され、パーソナライズされた推薦が可能になる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションを通じて物品の情報を手動で入力する手段が考えられる。この場合、ユーザーは物品の名称やカテゴリー、用途などをテキストフィールドや選択メニューを使って指定し、その情報がデータベースに登録される。ユーザーが提供した情報は、AIによる推定手段の精度向上に寄与し、物品の保管場所や用途の推定に活用される。また、センサーを使用しないデータ収集手段としては、ユーザーがインタラクティブなインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力し、その情報がシステムのデータベースに追加されることもできる。ユーザーが提供する情報は、学習データベースを拡充し、AIによる物品の推定精度を向上させるために活用される。
本発明の実施形態に追加できる機能としては、ユーザーの日々の活動パターンを学習し、特定の物品が必要になるタイミングを予測し、事前にリマインダーを提供する機能が考えられる。たとえば、書類が必要な会議の前日に、それを整理引き出しから取り出すよう通知する。更に、撮影手段には、ユーザーの健康状態や気分を認識するバイオメトリックセンサーを統合することで、物品の使用を促すリマインダーのタイミングを調整することができる。例えば、ストレスレベルが高いときはリラックスを促すアイテムを推奨する。
また、特定手段には、物品の使用履歴を追跡し、いつどの物品を使用したかのデータを生成する機能を追加することで、保管場所の最適化を提案することが可能となる。物品の使用頻度やユーザーの活動に基づいて、より効率的な保管場所や整理方法を提案する。
推定手段には、複数のユーザーのデータを統合し、家庭内での共有物品の最適な保管場所を提案する機能を追加することができる。家庭内の各メンバーがどの物品をどれくらいの頻度で使用しているかを分析し、共有スペースの利用を最適化する。
さらに、ユーザーが物品を使用した後の片付けを助けるために、物品を元の場所に戻す際のナビゲーションを提供する機能を搭載することができる。これにより、物品が適切な場所に戻される確率を高め、整理整頓を支援する。また、物品を購入または廃棄した際には、学習データベースにその情報を簡単に追加または削除できるインターフェースを提供し、常に最新の情報を維持する。
物品の消耗状況を追跡し、交換や補充が必要になる前にユーザーに通知する機能も有用である。例えば、食品の賞味期限が近づいている場合や、日用品が減ってきた場合に、自動的にリマインダーを送信する。
システムには、ユーザーが物品を探している際に、その場所を照明で示すビジュアルアシスト機能を導入することが可能である。これにより、物品を迅速に見つけることができ、特に大きな保管スペースや暗い環境では役立つ。
このシステムは、ユーザーが物品を購入する際の決定支援ツールとしても機能する。物品の持つ特性やユーザーの過去の購入履歴、レビュー評価などを分析し、購入すべきかどうかの推奨を提供することができる。
本発明の実施形態には、ユーザーが日常的に使用するものであると同時に、物品の管理においても革新的なアプローチを提供する。撮影手段には、3Dスキャン機能を追加し、物品の形状やサイズを正確に把握することができる。これにより、物品の体積や重さを推定し、保管場所の空間利用をより効率的に行うことが可能となる。特定手段には、音声認識機能を統合し、ユーザーが話す言葉によって物品を特定し、これに関連する情報を提供することができる。例えば、ユーザーが「印刷用紙」と発言した場合、システムはそのキーワードを検出し、印刷用紙の現在の在庫状況や補充が必要かどうかを通知する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じた物品の使用頻度を予測する機能を追加し、季節が変わるごとに保管場所の優先順位を自動で調整する。また、ユーザーのカレンダーやスケジュールと連動し、特定のイベントや行事に合わせた物品の準備や片付けをサポートする機能も考えられる。このように、ユーザーの生活に即した予測と提案を通じて、日常生活をより快適かつ効率的にすることができる。
さらに、システムの各手段を家庭内のIoTデバイスやスマート家電と連携させることで、家庭内の物品管理をより一層スマートにすることができる。例えば、冷蔵庫内の食品を撮影してその鮮度や残量をチェックし、必要に応じてショッピングリストに追加する機能や、洗濯機が洗濯物を識別して最適な洗濯コースを自動で選択する機能などが考えられる。これにより、家事の手間を軽減し、ユーザーの生活の質を向上させることが可能となる。
また、撮影手段には、インタラクティブな指示機能を追加し、撮影する物品に対する照明や角度の調整をリアルタイムでアドバイスすることができる。これにより、物品の特徴をより鮮明に捉えることが可能になり、特定手段の精度をさらに向上させることができる。特定手段には、ユーザーが物品を使った際の感想やレビューを記録し、将来の推定に反映させる機能を追加することで、ユーザーの好みや嗜好に合わせたよりパーソナライズされた提案が可能となる。
推定手段には、環境や天候の変化に応じて物品の使用を推奨する機能を追加し、たとえば雨天が予想される日には傘を持つよう通知することができる。これにより、ユーザーは天候に左右されることなく、毎日を快適に過ごすことができる。
さらに、撮影手段、特定手段、推定手段の各機能を活用して、ユーザーが外出時に持ち運ぶべき物品のリストを生成し、忘れ物を防止するサポートが提供される。これにより、ユーザーは必要な物品を忘れることなく、効率的に活動することができる。
また、撮影手段には、家族や友人と物品情報を共有するための機能を追加し、ソーシャルネットワークを通じて物品の推奨やアドバイスを交換することができる。これにより、ユーザーは他人の経験や知識を活用して、自身の物品管理をより充実させることができる。
システム全体として、これらの機能を組み合わせることで、ユーザーにとってより便利で快適な物品管理体験を提供することが可能となる。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。例えば、ユーザーが帰宅時に持ち込んだ洗剤の画像を撮影すると、AIはそれを認識し、洗濯用品の収納場所にしまうべきと推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーが装着するスマートグラスに組み込まれたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データベース２４に格納された学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段としてデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。また、特定手段および推定手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに組み込まれた高精細カメラが含まれ、このカメラはユーザーが視線を向けた物体の画像をキャプチャする機能を持つ。また、撮影手段は、物体の形状や色、テクスチャなどの特徴を抽出するために最適な照明条件を自動で調整する機能も備えている。また、高精細カメラを備えたスマートグラスを使用する撮影手段は、ユーザーの視線追跡機能によって、対象物品を正確にフレーム内に捉える。画像キャプチャ機能により、撮影された画像は即座に解析可能なデータへと変換される。照明最適化機能は、環境光センサーの情報に基づき、カメラの露出やホワイトバランスを自動調整し、撮影される物品の可視特徴をクリアに捉えるために重要な役割を果たす。
特定手段は、複数の物体認識アルゴリズムが用いられる。これらのアルゴリズムは、画像データ内の物品を正確に特定するために、特徴点マッチング、エッジ検出、パターン認識などの技術を活用する。また、物品の3Dモデルを生成し、その形状やサイズを識別する機能も含まれており、これにより物品の種類や特性がより正確に特定される。特定手段は、撮影された画像から物品のラベルやロゴ、形状などを識別し、これらの情報を用いてデータベース内の既知の物品と照合する。また、物品認識手段は、特徴抽出アルゴリズムと形状解析アルゴリズムを組み合わせ、撮影された物品の画像から識別情報を抽出する。ラベル認識機能やロゴ識別機能を通じて、物品の識別タグを検出し、これらをデータベースに格納された情報と照合する。3Dモデリング機能によって、物品の体積や外形を詳細に分析し、その特性を高精度で特定する。
推定手段は、物品の特定が完了した後、その物品に関連する過去の使用履歴や用途、保管場所に関するデータを含む学習データベースにアクセスする。このデータベースは、ユーザーの行動パターン、物品の使用頻度、保管場所の変更履歴などの情報を蓄積し、物品の次の使用時期や最適な保管場所を予測する。推定手段は、機械学習アルゴリズムによって訓練された推薦システムを利用し、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたパーソナライズされた収納提案を行う。この推薦システムは、ユーザーの習慣や以前の選択を考慮に入れながら、物品の保管場所を決定するのに役立つ。また、推定手段は、特定された物品の情報と学習データベース内のデータを関連付ける。使用履歴分析機能は、過去の物品使用データとその保管場所を照合し、保管場所推定アルゴリズムによって、次回使用時の物品の保管場所を予測する。この予測は、ユーザーの過去の行動パターンと組み合わせて、パーソナライズされた保管提案を生成する。推薦システムは、ユーザーの生活スタイルや好みを学習し、物品の適切な保管場所を推薦するために機械学習アルゴリズムで強化されている。
センサーを使用しないデータ収集の例としては、ユーザーが手動でスマートフォンやタブレットのアプリケーションを用いて物品の情報を入力し、それをシステムのデータベースに登録することが考えられる。ユーザーはアプリケーションのフォームに物品の名前、カテゴリ、保管場所、次の使用予定日などを入力する。これらの情報は、手動での入力にも関わらず、システムによって統合され、物品の管理と追跡を容易にする。また、センサーを用いない情報収集として、ユーザーがインタラクティブなモバイルアプリケーションを通じて物品データを手動で入力し、システムのデータベースに登録する機能がある。入力フォームには、物品名入力機能、カテゴリ分類機能、保管場所指定機能、使用予定日設定機能があり、ユーザーはこれらを利用して詳細情報を提供する。提供された情報は、システムによって整理され、物品管理と追跡を支援するデータとして活用される。
本発明の実施形態において、更なる利便性を追求するために、例えば、撮影手段に音声認識機能を追加し、物品についての追加情報をユーザーが口頭で伝えることができる。この機能を通じて、ユーザーは物品の名称や用途に関する情報を提供し、システムはこれらの音声データをテキスト化して特定手段の精度を高める。さらに、スマートグラスの撮影手段は、ジェスチャー認識を組み込むことで、ユーザーが手の動きで撮影指示を行えるようにする。これにより、物品を手に持ちながらでも容易に撮影を行うことが可能になる。
特定手段では、物品の使用頻度や使用状況に関する情報を、センサーを使用せずにユーザーから収集することも考慮される。例えば、ユーザーは物品が使用された際の状況や頻度について、スマートフォンアプリを通じてシステムにフィードバックを提供できる。この情報は、AIが物品の次の用途や保管場所をより適切に推定するための学習データとして使用される。
推定手段においては、AIが提案する物品の収納場所について、ユーザーが承認や修正を行うことができるインタラクティブなフィードバックシステムを設ける。これにより、システムはユーザーの好みや生活習慣をより正確に学習し、将来の推薦の精度を向上させることができる。また、推定手段は、ユーザーの生活空間における物品の分布図を生成し、物品が散らばりがちなエリアや頻繁に使われるエリアを視覚的に提示することで、より効率的な収納方法を提案する。
ユーザーの生活空間において、家具や収納スペースにRFIDタグを取り付け、撮影手段によって撮影された物品のRFIDタグを読み取ることで、物品が実際にどこに保管されているかを追跡する機能を追加することも有益である。これにより、システムは物品の正確な位置情報を把握し、迷子になった物品を見つけるのに役立つ。
さらに、特定手段には、物品の状態を監視し、例えば食品の賞味期限が近い場合や衣類がクリーニングに出すタイミングである場合に、ユーザーに通知する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品の使い忘れを防ぐことができる。
また、推定手段は、ユーザーのカレンダー情報やスケジュールと連携し、今後のイベントや予定に基づいて、必要な物品を事前に準備するよう推奨する機能を備える。例えば、ユーザーが旅行の予定を入力している場合、推定手段は旅行に必要な荷物をリストアップし、それらを事前に準備するよう通知する。
これらの機能追加により、システムはより総合的な家庭内物品管理を実現し、ユーザーの生活の質を向上させることが期待される。
本実施形態のシステムは、生活空間の物品管理を効率化するための機能を提供する。具体的には、物品の撮影時にユーザーの指示に基づく自動ソーティング機能を追加することで、帰宅後に物品を即座に分類し、その場で適切な保管場所への案内を行う。また、ユーザーの健康状態や季節、天候といった外的要因を分析し、撮影された衣類が現在の気候やユーザーの健康状態に適しているかを推定し、必要ならば代替品の提案を行う機能を特定手段に組み込む。この機能により、ユーザーは健康的で快適な服装選びを支援される。
推定手段では、ユーザーのライフスタイルや活動パターンを分析し、撮影された物品が次に使用される可能性のあるシナリオを予測する。例えば、運動器具が撮影された場合、ユーザーの運動習慣に基づいて次のトレーニングセッションの準備を促すような推薦を行う。また、ユーザーの家族構成や共同生活者の情報を考慮し、物品の共有や順番待ちが発生する可能性を推定し、その情報をユーザーに提示することで、家庭内での物品の利用をよりスムーズにする。
さらに、撮影手段には、ユーザーが物品をどのように使用しているかを記録するビデオ撮影機能を追加し、撮影されたビデオデータを分析してユーザーの使用パターンをさらに詳細に学習する。このデータを活用して、ユーザーに対してよりパーソナライズされた使用提案や保管方法のアドバイスを行うことができる。
推定手段は、ユーザーのライフログデータや健康アプリからのデータを取り込み、日常生活の中での物品の役割をより深く理解する。たとえば、運動量が多い日にはスポーツ用品の準備を促す、睡眠時間が少ない日にはリラクゼーション関連の物品を提案するなど、ユーザーの生活状況に合わせた使い方を推奨する。
また、特定手段には、撮影された物品がユーザーの社会的イベントや職業活動に対応しているかを判断する機能を追加する。例えば、ビジネスミーティングに適した服装や書類が撮影された場合、その日のスケジュールと照らし合わせて最適な提案を行う。
これらの追加機能を通じて、本システムはユーザーの日常生活をより豊かにし、物品管理に関するストレスを軽減する。ユーザーは物品の管理だけでなく、日々の行動計画や健康管理においてもシステムの支援を受けることができるようになる。
【0096】
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
【0097】
（形態例１）
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ４：AIは推定結果をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
【0098】
なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
【0099】
（形態例１）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。さらに、感情エンジンはユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。例えば、ユーザーがイライラしている場合には、AIは物品を近くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーのスマートフォンに搭載されたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０が学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として実現される。組み合わせ手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａが感情エンジンと組み合わせてユーザーの表情や声のトーンを認識し、感情状態を推定する手段として実現される。また、組み合わせ手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートデバイスの高解像度カメラを活用する機能が含まれ、このカメラは自動フォーカス機能と白色バランス調整機能を備え、異なる光源下でも物品の明瞭な画像を撮影できる。また、撮影手段は、ユーザーのスマートフォン内蔵カメラを利用して物品の画像を取得することもできる。これらのカメラは自動露出調整機能やフォーカス補正機能を備えており、様々な環境下での明瞭な物品撮影を可能にする。撮影された画像は、ピクセルの密度が高く、細部のテクスチャや色彩が鮮明に捉えられ、後続する画像認識プロセスの精度を高める。また、撮影プロセスはユーザーの手順に従い、スマートデバイスのディスプレイに視覚的なガイダンスを提供して、物品を適切にフレーム内に収めることを支援する。さらに、画像取得プロセスは、撮影ガイドライン機能を通じてユーザーに対する撮影の支援を提供し、物品を適切な位置と角度で撮影するための指示を行う。
特定手段には、深層学習に基づく物体認識モデルが含まれ、このモデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて大量の画像データを学習し、物品の特徴を抽出して特定する。物体認識モデルは、物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を解析し、事前に学習したカテゴリーに分類する。このプロセスはリアルタイムで行われ、ユーザーに対して即時のフィードバックを提供する。また、特定手段は、撮影された画像データに対し、深層学習に基づく画像分析機能を用いて物品を識別し、画像中の物品の特徴点を抽出する特徴抽出機能と、学習済みの分類モデルを用いて物品を特定する分類機能を含む。この特定プロセスは、物品の形状や色、テクスチャなどの視覚的特徴を分析し、瞬時に物品の識別情報をユーザーにフィードバックする。
推定手段は、物品の特定結果を基に、学習データベース内の関連する情報を照合し、物品の使用頻度や利用者の行動パターンに基づいて、物品をしまうべき場所を推定する。推定プロセスは確率的なアプローチを取り、複数の可能性の中から最も合理的な保管場所を提示する。この際、データベースには過去のユーザー行動データや物品の使用履歴が含まれ、時間の経過と共に累積されることで推定の精度が向上する。また、推定手段は、物品識別結果に基づき、データベース参照機能を通じて過去の利用データと照合し、利用頻度分析機能や保管場所推薦機能を活用して物品の適切な保管場所を推定することもできる。この推定プロセスは、ユーザーの行動パターンや物品の使用履歴を考慮し、複数の候補地の中から最適な保管場所を提示する。
組み合わせ手段には、感情認識技術を利用する機能が含まれ、これにはユーザーの表情や声のトーンを分析する音声信号処理機能と表情認識機能が組み込まれている。感情認識技術は、機械学習に基づき訓練された感情分類モデルを使用し、ユーザーの感情状態をリアルタイムで判定する。感情状態の推定により、AIはユーザーのストレスレベルや急ぎの度合いに応じて、物品の保管に関するアドバイスを適応させる。また、組み合わせ手段は、感情エンジンと連携し、ユーザーの表情や声から感情データを抽出する感情データ抽出機能と、抽出された感情データを分析し、ユーザーの感情状態を判断する感情状態判断機能を含む。この感情エンジンは、ユーザーのイライラ感や急ぎの度合いに応じて物品の保管場所に関するアドバイスを調整し、ユーザーにとって最も適した行動を提案する。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーがスマートフォンアプリを介して手動で物品の情報を入力する場合がある。ユーザーは物品の名前や用途、保管場所などの情報をアプリのフォームに入力し、この情報はデータベースに直接保存される。手動入力による情報提供は、AIによる自動認識が難しい特殊な物品や新規の物品に対して有効である。また、この情報は将来の学習データとして役立ち、AIの推定能力の改善に寄与する。さらに、カメラやその他のセンサーを用いない手動データ入力機能も提供され、ユーザーは物品の情報をスマートフォンアプリのインタフェース上で直接入力し、情報管理機能を介してデータベースに保存する。手動入力機能は、AIによる自動識別が不可能な物品や新たに追加される物品に対して特に有用であり、ユーザー自身が物品の情報をシステムに提供することが可能となる。これにより、システムの物品識別精度と推定能力を時間とともに向上させることができる。
本形態例のシステムにはさらなる機能を追加することができる。例えば、撮影手段には、ユーザーの手の揺れを補正する手ブレ補正機能を追加し、より安定した画像撮影を実現することが可能である。また、物品の画像を撮影する際に、自動で最適な撮影角度を提案する機能を備え、初心者でもプロ並みの写真を撮影できるようにすることもできる。特定手段には、撮影された画像の中から物品だけでなく、物品のブランドやモデルを識別し、詳細な情報提供が可能な機能を追加する。これにより、物品の価値や保証書の有無などの情報もデータベースに蓄積し、管理をより綿密に行うことが可能となる。
推定手段は、物品がどれだけ使用されていないかを検出し、不要な物品の処分や寄付を提案する機能を追加することで、ユーザーの持ち物の整理・整頓を支援する。また、家庭内の他のユーザーの行動パターンを考慮し、複数人が同居する家庭において最適な物品の保管場所を推定する機能を提供する。これにより、全員が使いやすい場所に物品を保管することができるようになる。
組み合わせ手段には、ユーザーの日常の感情パターンを学習し、その日のユーザーの感情状態に基づいてより適切な保管場所を推定する機能も追加する。この機能により、ユーザーの感情的なニーズに合わせた柔軟な提案が可能となる。さらに、ユーザーのストレスレベルに合わせて、物品を保管する際のエンターテインメント要素を提供する、例えば音楽を再生するなどの機能も組み込むことができる。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたカスタムタグを手動で入力し、物品をより詳細に分類する機能を追加する。これにより、ユーザーは自身の好みやライフスタイルに合わせて物品を整理し、システムの推定精度をさらに向上させることができる。また、ユーザーが物品を使用した際に、その使用感や満足度をシステムにフィードバックすることで、システムがより個人化された推定を行うことが可能になる。
これらの追加機能は、ユーザー体験を向上させ、物品管理の効率化に大きく貢献する。また、ユーザーの生活環境や感情状態に対応する柔軟なシステム設計は、日常生活におけるストレスの軽減につながり、より快適な生活空間の提供を実現する。
本発明の実施形態における撮影手段には、ユーザーが物品の画像を撮影する際に照明条件を自動で最適化する機能を追加することが有効である。この機能は、スマートデバイスの照明制御機能を活用して、物品の色や質感が正確に捉えられるようにする。特定手段は、AIによる画像認識の精度を高めるために、撮影された画像にメタデータを付加し、撮影場所や時間、照明条件などの情報を考慮に入れた解析を行う機能を備えることが望ましい。これにより、同じ物品でも異なる環境下で撮影された場合の識別精度が向上する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じて、物品をしまうべき場所の提案を変化させる機能を追加する。例えば、冬服や夏服、クリスマス用品など季節ごとの物品の利用頻度に基づき、適切な保管場所を時期に応じて推奨する。組み合わせ手段の感情エンジンは、ユーザーのストレスレベルを計測し、リラクゼーションに役立つ物品を優先的に手の届く場所に保管するように推奨する機能を組み込むことができる。これにより、ユーザーの心理的快適さが高められ、日々の生活の質が向上する。
さらに、ユーザーがシステムを利用する際の行動パターンを解析し、物品管理における個人の好みや習慣を学習する自己適応機能を追加する。これにより、システムはユーザーが普段どのような物品をどのように使うかを理解し、よりパーソナライズされた保管場所の提案が可能となる。手動でのデータ収集に関しては、ユーザーが新しい物品を購入した際に、購入場所や価格などの情報をシステムに登録することで、将来の物品管理や予算計画に役立つような機能を提供する。これにより、システムがユーザーの消費行動をサポートし、経済的な生活管理を促進する。
これらの機能の追加は、ユーザーの生活における物品管理をより便利で効率的にし、日常生活において快適で充実した経験を提供する。システムは、単なる物品の識別や保管場所の推定を超え、ユーザーの生活習慣や感情状態を考慮した総合的なライフスタイルサポートを実現する。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーがリラックスしている場合には、AIは物品を遠くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスに搭載されたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０が学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として実現される。組み合わせ手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａが感情エンジンと組み合わせてユーザーの感情状態に基づいて物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする手段として実現される。また、組み合わせ手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のイメージセンサーを備えたデジタルカメラが含まれ、ユーザーが物品の画像をクリアに撮影できるようにする。このデジタルカメラは、自動露出制御やオートフォーカス機能を有し、照明条件が悪い場面でも鮮明な画像を生成する。また、撮影手段は、高解像度イメージセンサーを備えたカメラにより、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影するために、自動焦点調整機能や露出最適化機能を含む。これらの機能は画像の明瞭さを保ち、物体認識の精度を向上させるために重要である。画像は、JPEG、PNG、TIFFなどの一般的なフォーマットで保存され、データ処理装置へと送信されることができる。また、画像はデータ処理装置に転送され、AIによる分析のための入力として利用されることもできる。
特定手段は、深層学習ベースの物体認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、大量の画像データから特徴を学習し、新たな画像に含まれる物品の内容を高い精度で特定することができる。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）といったモデルを利用し、画像内の物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を抽出することができる。また、特定手段は、深層学習モデルを活用した画像解析技術を用いて、撮影された物品の識別を行うこともできる。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をはじめとする様々なアルゴリズムが組み合わせられ、画像内の物品のテクスチャ、形状、パターンなどを抽出し、既知の物品と照合することもできる。
推定手段は、物品の用途や収納場所を推定するためのデータベースと組み合わせて動作する。データベースには、さまざまな物品とその用途、収納場所の関連情報が格納されており、AIはこの情報に基づき、新たに撮影された物品の最適な収納場所を推定することができる。推定手段は、ユーザーの行動パターンや過去の収納習慣を分析し、物品が次に使用される可能性がある状況を予測することができる。また、収納スペースの利用状況や容量も考慮し、効率的な収納を提案することができる。さらに、推定手段は、学習データベースに蓄積された物品の用途や収納場所に関する情報を基に、新たに撮影された物品の次の用途や最適な収納場所を推定することもできる。この過程では、ユーザーの過去の行動パターンや収納習慣を分析するユーザー行動解析機能や、収納スペースの利用状況を考慮した収納最適化機能が用いられることもできる。
組み合わせ手段には、ユーザーの感情状態を解析する感情認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、ユーザーの声のトーン、顔の表情、行動のパターンなどから感情状態を推定し、その情報を収納場所の推奨に活用することができる。感情認識アルゴリズムは、音声分析や顔認識技術を用いてユーザーのリラックス度やストレスレベルを評価し、物品の収納場所をカスタマイズすることができる。例えば、ユーザーがリラックスしていると判定された場合、AIは物品をより遠い場所にしまう推奨を行う。逆に、ユーザーが急いでいると感じられる場合には、より手の届きやすい場所に収納することを提案することができる。また、組み合わせ手段は、感情認識アルゴリズムによってユーザーの感情状態を分析し、その結果を基に物品の収納場所をカスタマイズすることもできる。感情認識アルゴリズムは、音声のピッチや速度、顔の表情の変化、ユーザーの身体言語などの情報を分析し、リラックス度やストレスレベルを推定することができる。その結果に基づき、ユーザーがリラックスしている際には物品を遠くの場所にしまうことを推奨し、急いでいる際にはより手の届きやすい場所を提案することができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションやウェブインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力する場合が考えられる。ユーザーは、物品の名称、用途、保管場所などの情報をフォームに記入し、その情報をデータベースに登録することができる。AIは、これらの手動入力されたデータを解析し、収納推奨を行う際に考慮することができる。このプロセスにより、撮影手段に依存しない状況でも、システムは物品の管理と収納提案を行うことができる。また、センサーを用いないデータ収集として、ユーザーがインタラクティブなインタフェースを通じて物品の詳細情報を手動で入力する方法がある。この方法では、ユーザーは物品の名前やカテゴリー、保管場所などの情報を明示的にシステムに提供し、AIはこれらの情報を基に収納場所の推奨を行うことができる。手動入力されたデータはデータベースに格納され、後のAI解析プロセスで利用されることができる。
本発明における撮影手段には、ユーザーが撮影した画像を自動的にクラウドストレージにアップロードし、画像のバックアップを取得する機能を追加することが有効である。クラウドストレージを利用することで、画像データの紛失を防ぎ、複数のデバイス間でのアクセスを容易にする。撮影手段には、照明補助機能を搭載し、暗い環境下でも物品の画像を明瞭に撮影することができるようにする。また、バーコードやQRコードの読み取り機能を統合し、物品の識別をさらに効率化することもできる。
特定手段には、ユーザーが撮影した画像に基づいて、オンラインショッピングサイトやデータベースから関連する商品情報やレビューを自動的に検索し、ユーザーに提供する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品をより深く理解し、必要に応じて追加購入や交換を検討できるようになる。特定手段には、物品の状態や完全性を評価し、修理や交換が必要かどうかを判断する機能も含めることができる。この機能は、ユーザーに物品のメンテナンスやアップグレードを促すことで、物品のライフサイクル管理を支援する。
推定手段には、ユーザーの生活スタイルや環境に応じた収納提案を行うためのコンテキストアウェア機能を追加する。これにより、季節変化や特定のイベントに基づいて収納場所を動的に変更することができる。例えば、夏になれば夏用の衣類やアクセサリーが容易に取り出せる場所に、冬になれば冬用のアイテムが前面にくるようにシステムが自動で調整する。さらに、スマートホームシステムとの連携を図り、家電製品の使用状況や在庫状況に基づいて、必要な物品を自動的にリストアップし、収納場所の最適化を行う機能を検討することができる。
組み合わせ手段には、ユーザーが物品をしまう際の身体的負担を考慮し、エルゴノミクスに基づいた収納場所の推奨を行う機能を追加する。これにより、ユーザーの身長や体力に応じて、しまうべき場所の高さや位置を調節する提案が可能となる。また、ユーザーの健康状態や気分を日々追跡し、それに合わせて物品の収納場所を提案するウェルネストラッキング機能も組み込むことができる。この機能は、ユーザーが疲れている時はよりアクセスしやすい場所を、元気な時は整理整頓を促すような場所を推奨する。
本形態例のアイデアは、ユーザーの生活をより便利にし、物品管理の効率を高めるために、最新の技術を活用してユーザー体験を向上させることを目指している。これらの機能は、ユーザーの日常生活において、物品の管理と収納を簡単かつ効果的に行うためのインテリジェントなアシスタントとして機能する。
本形態例のシステムにおける撮影手段には、三次元スキャン技術を導入し、物品の形状やサイズをより正確に把握する機能を追加することが考えられる。これにより、物品の実体を立体的に理解し、収納場所をより適切に推定することが可能となる。また、撮影された画像から物品の材質や質感を識別し、物品の保管に最適な環境を推奨する機能も有益である。特定手段においては、画像解析を通じて物品のブランドや型番を特定し、ユーザーが所有する物品の詳細なカタログを作成するデジタルインベントリシステムを構築することもできる。このデジタルインベントリは、保険申請や財産管理に役立つ情報源として活用できる。
推定手段では、ユーザーが物品をどのように使用するかを分析し、物品の使用頻度に基づいて収納場所を決定する機能を追加する。例えば、頻繁に使用する物品は手の届く範囲に、季節性の物品は適切なタイミングで収納位置を変更するなど、よりダイナミックな収納提案が可能となる。また、家族構成やユーザーの年齢層を考慮し、各ユーザーごとのニーズに合わせた収納場所を推定するパーソナライズされた機能も考えられる。
組み合わせ手段に関しては、ユーザーの行動記録やスケジュールから、物品をしまうタイミングを推奨する機能を組み込むことが有益である。たとえば、出勤前や就寝前など、ユーザーの日常パターンに合わせて物品の整理を提案することで、生活の効率化を図る。さらに、ユーザーの健康状態や気分をリアルタイムで監視するウェアラブルデバイスと連携し、その情報をもとに物品の収納場所や整理のタイミングをより細かくカスタマイズする機能も追加することができる。
本システムの撮影手段には、ユーザーのプライバシーを保護するためのセキュリティ機能も考慮に入れるべきである。撮影された画像や収集されたデータは、暗号化され、安全なクラウドストレージに保存されることで、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを低減する。特定手段では、撮影された物品の画像を基に、購入履歴や保証書との照合を行い、物品の管理やアフターサービスのサポートを提供する機能を追加することも有益である。
総合的に、本形態例のシステムは、ユーザーの生活環境や行動パターンに合わせて物品の管理と収納を自動化し、生活の質を向上させることを目的としている。これらの機能は、インテリジェントな家庭内のアシスタントとして、ユーザーの日々の生活をより快適で効率的なものに変える可能性を秘めている。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーが喜んでいる場合には、AIは物品を目立つ場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーが装着するスマートグラスに搭載されたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０が学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として実現される。組み合わせ手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａが感情エンジンと組み合わせてユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする手段として実現される。また、組み合わせ手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに統合された高精度カメラであり、ユーザーが視線を向けた方向の物品の画像を高解像度で撮影する機能を有する。このカメラは、自動焦点調整機能を持ち、撮影対象の距離に応じてピントを自動で合わせる。また、低照度対応機能により暗い環境でも明瞭な画像の取得が可能である。撮影された画像は即座にデータ処理装置へと転送される。また、撮影手段は、スマートグラスを通じて撮影された物品画像は、AIによる画像解析技術を活用して、物品を迅速に特定するための高度な物体認識機能を備えている。
特定手段は、撮影された画像に対して深層学習技術に基づく物体認識アルゴリズムを用いて物品の内容を特定する。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの機械学習モデルを組み合わせ、画像内の形状、色、パターンなどの特徴を抽出し、学習データベースに格納された物品情報と照合することで特定を行う。
推定手段は、特定された物品の情報を元に、物品の用途や置き場所に関する知識を持つ学習データベースにアクセスし、物品の次の用途や適切な収納場所を推定する。この学習データベースは、物品カテゴリ、使用頻度、関連する活動といった多様なデータを含み、これらの情報をもとに、ユーザーの生活パターンを分析し、最適な推奨を行う。学習データベースは、ユーザーの過去の行動や選択を蓄積し、その情報を活用することで、より精度の高い推定が可能になる。また、推定手段は、物品の次の用途や適切な収納場所の推奨を行うため、豊富な情報を蓄積した学習データベースにアクセスし、物品の属性や利用パターンを分析する推定機能を有する。この機能は、ユーザーの以前の選択や行動から得られる情報を活用し、パーソナライズされた収納場所の推奨を提供する。
組み合わせ手段は、ユーザーの感情状態を認識し、推定手段による物品の収納場所の推奨を感情に応じてカスタマイズする。感情認識機能は、スマートグラスが捉えたユーザーの表情や声のトーンから感情データを収集し、機械学習による感情分析モデルを通じてユーザーの感情状態を判定する。このモデルは、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、幅広い感情カテゴリーに対応しており、感情状態に合わせた適切な収納場所の提案を行う。また、感情エンジンは、ユーザーの感情状態を把握し、その情報を組み合わせることで、物品をしまう場所の推奨をユーザーの感情に合わせてカスタマイズする。この組み合わせ機能は、ユーザーの表情や声のトーンを分析し、感情認識モデルによって感情を分類する。これにより、ユーザーが喜びを感じている時には、物品をより目立つ場所にしまうような提案が可能となる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがスマートフォンやPCを介して入力した物品情報が挙げられる。ユーザーは専用のインタフェースを通じて物品の名称やカテゴリ、使用頻度などの情報を手動で入力し、この情報がデータベースに蓄積される。入力された情報は推定手段による推奨に利用され、物品の収納場所や次の用途の推定に活かされる。このような手動入力は、画像認識による自動特定が難しい物品や、ユーザーが特定の情報を自ら管理したい場合に有効である。また、センサーによるデータ収集に加えて、ユーザーが手動で物品情報を入力することも可能で、この情報は推定機能によって物品の用途や収納場所の決定に活かされる。ユーザーが直接入力するインターフェースは、特にAIの自動認識が困難なアイテムや、ユーザーがより詳細な情報を提供したい場合に有用である。このプロセスを通じて、ユーザー自身のニーズに合わせた物品管理が可能となる。
本実施形態における撮影手段には、動画撮影機能を追加し、ユーザーが物品を使っている様子を記録することで、その物品の使用方法や動作のパターンを学習する機能を持たせることができる。これにより、特定手段は物品の特定に加えて、その使用状況を把握し、より精密な用途推定が行えるようになる。さらに、推定手段は、物品の使用状況やユーザーの行動パターンから、物品の保管期間や消耗の速度を推定し、在庫管理や交換時期のアドバイスを提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの生活リズムや季節、天気などの外部環境データを組み込み、物品の推奨収納場所を環境に応じて変化させる機能を追加する。例えば、冬になると防寒関連の物品をよりアクセスしやすい場所に推奨するなど、季節に応じた収納提案を行う。また、ユーザーが特定のイベントに参加する予定がある場合、それに関連する物品を前もって用意するように推奨する機能も含めることができる。
撮影手段には、3Dスキャニング技術を取り入れ、物品の3次元的な形状やサイズを精密に把握する機能を付加する。これにより、特定手段は物品の形状に基づいたより正確な特定が可能になり、推定手段は物品の体積に基づいて収納スペースの最適化を提案することができる。
さらに、撮影手段には、RFIDタグやNFCタグなどの無線技術を用いて物品の追跡および識別を行う機能を追加する。これにより、物品がどこにあるのかをリアルタイムで把握し、特定手段と推定手段の精度を向上させることができる。ユーザーが物品を探している際には、スマートグラスを通じてその物品の現在位置を表示する機能を提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの健康状態や活動量を取り入れることで、物品の使用を促すか抑制するかの提案を行う健康志向の機能を組み込む。例えば、ユーザーが運動不足であれば、スポーツ用品をより目立つ場所に推奨する。逆に、ユーザーが疲れている場合には、リラクゼーション関連の物品を推奨する。
これらの追加機能は、ユーザーの生活に寄り添い、よりパーソナライズされた物品管理と利便性の向上を目指すものである。また、ユーザーによるフィードバックシステムを取り入れることで、AIの推定結果に対する評価や修正を行い、学習データベースの精度を継続的に向上させることも可能となる。
本実施形態のシステムは、ユーザーの健康管理に特化した機能を追加することで、より包括的なライフスタイル支援を実現できる。例えば、撮影手段は、食品の画像を撮影し、特定手段はその内容物や栄養素を分析する。推定手段は、ユーザーの健康情報や食事履歴データベースと照らし合わせ、バランスの取れた食事提案や食品の賞味期限を管理する。組み合わせ手段は、ユーザーの心身の状態を考慮し、ストレスレベルや活動量に基づいて食事の提案をカスタマイズする。この機能により、ユーザーの健康維持と病気予防に貢献する。
さらに、システムは、家庭内のエネルギー管理にも応用できる。撮影手段は、家電製品の画像を撮影し、特定手段はそれらのモデルや消費電力を特定する。推定手段は、使用状況や時間帯を考慮して最適な節電提案を行う。組み合わせ手段は、家庭内の総エネルギー消費を監視し、節電目標に基づいて個々の家電の使用推奨を行う。このようにして、エネルギー効率の良いライフスタイルをサポートし、環境保護に寄与する。
また、システムは、ユーザーの趣味や娯楽活動をサポートするために、趣味関連物品の管理機能を強化する。撮影手段は、楽器やスポーツ用具などの趣味のアイテムを撮影し、特定手段はそれを認識する。推定手段は、ユーザーのスケジュールや以前の活動パターンを基に次の使用時期を推定し、適切な保管方法を提案する。組み合わせ手段は、ユーザーの気分やストレスレベルを監視し、リラックスするための趣味の時間を推奨する。
さらに、システムは、物品の耐久性やメンテナンスの必要性を監視する機能を追加する。撮影手段は、物品の状態を定期的に撮影し、特定手段は摩耗や損傷を検出する。推定手段は、メンテナンスや交換の推奨時期を推定し、組み合わせ手段はユーザーのスケジュールに合わせてメンテナンスタスクを提案する。これにより、物品の長期的な利用と効率的な管理が実現される。
これらの追加機能を通じて、システムはユーザーの日常生活の様々な側面をサポートし、生活品質の向上を促進する。また、システムは、ユーザーがシステムの使用経験に基づいて提案内容を調整できるインタラクティブなフィードバックメカニズムを備える。これにより、ユーザーの個々のニーズに合わせたよりパーソナライズされたサービスが提供される。
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。さらに、感情エンジンはユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。例えば、ユーザーがイライラしている場合には、AIは物品を近くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーのスマートフォンに搭載されたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０が学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として実現される。組み合わせ手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａが感情エンジンと組み合わせてユーザーの表情や声のトーンを認識し、感情状態を推定する手段として実現される。また、組み合わせ手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートデバイスの高解像度カメラを活用する機能が含まれ、このカメラは自動フォーカス機能と白色バランス調整機能を備え、異なる光源下でも物品の明瞭な画像を撮影できる。また、撮影手段は、ユーザーのスマートフォン内蔵カメラを利用して物品の画像を取得することもできる。これらのカメラは自動露出調整機能やフォーカス補正機能を備えており、様々な環境下での明瞭な物品撮影を可能にする。撮影された画像は、ピクセルの密度が高く、細部のテクスチャや色彩が鮮明に捉えられ、後続する画像認識プロセスの精度を高める。また、撮影プロセスはユーザーの手順に従い、スマートデバイスのディスプレイに視覚的なガイダンスを提供して、物品を適切にフレーム内に収めることを支援する。さらに、画像取得プロセスは、撮影ガイドライン機能を通じてユーザーに対する撮影の支援を提供し、物品を適切な位置と角度で撮影するための指示を行う。
特定手段には、深層学習に基づく物体認識モデルが含まれ、このモデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて大量の画像データを学習し、物品の特徴を抽出して特定する。物体認識モデルは、物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を解析し、事前に学習したカテゴリーに分類する。このプロセスはリアルタイムで行われ、ユーザーに対して即時のフィードバックを提供する。また、特定手段は、撮影された画像データに対し、深層学習に基づく画像分析機能を用いて物品を識別し、画像中の物品の特徴点を抽出する特徴抽出機能と、学習済みの分類モデルを用いて物品を特定する分類機能を含む。この特定プロセスは、物品の形状や色、テクスチャなどの視覚的特徴を分析し、瞬時に物品の識別情報をユーザーにフィードバックする。
推定手段は、物品の特定結果を基に、学習データベース内の関連する情報を照合し、物品の使用頻度や利用者の行動パターンに基づいて、物品をしまうべき場所を推定する。推定プロセスは確率的なアプローチを取り、複数の可能性の中から最も合理的な保管場所を提示する。この際、データベースには過去のユーザー行動データや物品の使用履歴が含まれ、時間の経過と共に累積されることで推定の精度が向上する。また、推定手段は、物品識別結果に基づき、データベース参照機能を通じて過去の利用データと照合し、利用頻度分析機能や保管場所推薦機能を活用して物品の適切な保管場所を推定することもできる。この推定プロセスは、ユーザーの行動パターンや物品の使用履歴を考慮し、複数の候補地の中から最適な保管場所を提示する。
組み合わせ手段には、感情認識技術を利用する機能が含まれ、これにはユーザーの表情や声のトーンを分析する音声信号処理機能と表情認識機能が組み込まれている。感情認識技術は、機械学習に基づき訓練された感情分類モデルを使用し、ユーザーの感情状態をリアルタイムで判定する。感情状態の推定により、AIはユーザーのストレスレベルや急ぎの度合いに応じて、物品の保管に関するアドバイスを適応させる。また、組み合わせ手段は、感情エンジンと連携し、ユーザーの表情や声から感情データを抽出する感情データ抽出機能と、抽出された感情データを分析し、ユーザーの感情状態を判断する感情状態判断機能を含む。この感情エンジンは、ユーザーのイライラ感や急ぎの度合いに応じて物品の保管場所に関するアドバイスを調整し、ユーザーにとって最も適した行動を提案する。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーがスマートフォンアプリを介して手動で物品の情報を入力する場合がある。ユーザーは物品の名前や用途、保管場所などの情報をアプリのフォームに入力し、この情報はデータベースに直接保存される。手動入力による情報提供は、AIによる自動認識が難しい特殊な物品や新規の物品に対して有効である。また、この情報は将来の学習データとして役立ち、AIの推定能力の改善に寄与する。さらに、カメラやその他のセンサーを用いない手動データ入力機能も提供され、ユーザーは物品の情報をスマートフォンアプリのインタフェース上で直接入力し、情報管理機能を介してデータベースに保存する。手動入力機能は、AIによる自動識別が不可能な物品や新たに追加される物品に対して特に有用であり、ユーザー自身が物品の情報をシステムに提供することが可能となる。これにより、システムの物品識別精度と推定能力を時間とともに向上させることができる。
本形態例のシステムにはさらなる機能を追加することができる。例えば、撮影手段には、ユーザーの手の揺れを補正する手ブレ補正機能を追加し、より安定した画像撮影を実現することが可能である。また、物品の画像を撮影する際に、自動で最適な撮影角度を提案する機能を備え、初心者でもプロ並みの写真を撮影できるようにすることもできる。特定手段には、撮影された画像の中から物品だけでなく、物品のブランドやモデルを識別し、詳細な情報提供が可能な機能を追加する。これにより、物品の価値や保証書の有無などの情報もデータベースに蓄積し、管理をより綿密に行うことが可能となる。
推定手段は、物品がどれだけ使用されていないかを検出し、不要な物品の処分や寄付を提案する機能を追加することで、ユーザーの持ち物の整理・整頓を支援する。また、家庭内の他のユーザーの行動パターンを考慮し、複数人が同居する家庭において最適な物品の保管場所を推定する機能を提供する。これにより、全員が使いやすい場所に物品を保管することができるようになる。
組み合わせ手段には、ユーザーの日常の感情パターンを学習し、その日のユーザーの感情状態に基づいてより適切な保管場所を推定する機能も追加する。この機能により、ユーザーの感情的なニーズに合わせた柔軟な提案が可能となる。さらに、ユーザーのストレスレベルに合わせて、物品を保管する際のエンターテインメント要素を提供する、例えば音楽を再生するなどの機能も組み込むことができる。
センサーを含まないデータ収集の例として、ユーザーの生活習慣や好みに合わせたカスタムタグを手動で入力し、物品をより詳細に分類する機能を追加する。これにより、ユーザーは自身の好みやライフスタイルに合わせて物品を整理し、システムの推定精度をさらに向上させることができる。また、ユーザーが物品を使用した際に、その使用感や満足度をシステムにフィードバックすることで、システムがより個人化された推定を行うことが可能になる。
これらの追加機能は、ユーザー体験を向上させ、物品管理の効率化に大きく貢献する。また、ユーザーの生活環境や感情状態に対応する柔軟なシステム設計は、日常生活におけるストレスの軽減につながり、より快適な生活空間の提供を実現する。
本発明の実施形態における撮影手段には、ユーザーが物品の画像を撮影する際に照明条件を自動で最適化する機能を追加することが有効である。この機能は、スマートデバイスの照明制御機能を活用して、物品の色や質感が正確に捉えられるようにする。特定手段は、AIによる画像認識の精度を高めるために、撮影された画像にメタデータを付加し、撮影場所や時間、照明条件などの情報を考慮に入れた解析を行う機能を備えることが望ましい。これにより、同じ物品でも異なる環境下で撮影された場合の識別精度が向上する。
推定手段には、ユーザーの生活リズムや季節に応じて、物品をしまうべき場所の提案を変化させる機能を追加する。例えば、冬服や夏服、クリスマス用品など季節ごとの物品の利用頻度に基づき、適切な保管場所を時期に応じて推奨する。組み合わせ手段の感情エンジンは、ユーザーのストレスレベルを計測し、リラクゼーションに役立つ物品を優先的に手の届く場所に保管するように推奨する機能を組み込むことができる。これにより、ユーザーの心理的快適さが高められ、日々の生活の質が向上する。
さらに、ユーザーがシステムを利用する際の行動パターンを解析し、物品管理における個人の好みや習慣を学習する自己適応機能を追加する。これにより、システムはユーザーが普段どのような物品をどのように使うかを理解し、よりパーソナライズされた保管場所の提案が可能となる。手動でのデータ収集に関しては、ユーザーが新しい物品を購入した際に、購入場所や価格などの情報をシステムに登録することで、将来の物品管理や予算計画に役立つような機能を提供する。これにより、システムがユーザーの消費行動をサポートし、経済的な生活管理を促進する。
これらの機能の追加は、ユーザーの生活における物品管理をより便利で効率的にし、日常生活において快適で充実した経験を提供する。システムは、単なる物品の識別や保管場所の推定を超え、ユーザーの生活習慣や感情状態を考慮した総合的なライフスタイルサポートを実現する。
（形態例２）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーが専用デバイスを使用して物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーがリラックスしている場合には、AIは物品を遠くの場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、専用デバイスに搭載されたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０が学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として実現される。組み合わせ手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａが感情エンジンと組み合わせてユーザーの感情状態に基づいて物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする手段として実現される。また、組み合わせ手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、高解像度のイメージセンサーを備えたデジタルカメラが含まれ、ユーザーが物品の画像をクリアに撮影できるようにする。このデジタルカメラは、自動露出制御やオートフォーカス機能を有し、照明条件が悪い場面でも鮮明な画像を生成する。また、撮影手段は、高解像度イメージセンサーを備えたカメラにより、ユーザーが物品の画像を鮮明に撮影するために、自動焦点調整機能や露出最適化機能を含む。これらの機能は画像の明瞭さを保ち、物体認識の精度を向上させるために重要である。画像は、JPEG、PNG、TIFFなどの一般的なフォーマットで保存され、データ処理装置へと送信されることができる。また、画像はデータ処理装置に転送され、AIによる分析のための入力として利用されることもできる。
特定手段は、深層学習ベースの物体認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、大量の画像データから特徴を学習し、新たな画像に含まれる物品の内容を高い精度で特定することができる。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）といったモデルを利用し、画像内の物品の形状、サイズ、色、パターンなどの特徴を抽出することができる。また、特定手段は、深層学習モデルを活用した画像解析技術を用いて、撮影された物品の識別を行うこともできる。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をはじめとする様々なアルゴリズムが組み合わせられ、画像内の物品のテクスチャ、形状、パターンなどを抽出し、既知の物品と照合することもできる。
推定手段は、物品の用途や収納場所を推定するためのデータベースと組み合わせて動作する。データベースには、さまざまな物品とその用途、収納場所の関連情報が格納されており、AIはこの情報に基づき、新たに撮影された物品の最適な収納場所を推定することができる。推定手段は、ユーザーの行動パターンや過去の収納習慣を分析し、物品が次に使用される可能性がある状況を予測することができる。また、収納スペースの利用状況や容量も考慮し、効率的な収納を提案することができる。さらに、推定手段は、学習データベースに蓄積された物品の用途や収納場所に関する情報を基に、新たに撮影された物品の次の用途や最適な収納場所を推定することもできる。この過程では、ユーザーの過去の行動パターンや収納習慣を分析するユーザー行動解析機能や、収納スペースの利用状況を考慮した収納最適化機能が用いられることもできる。
組み合わせ手段には、ユーザーの感情状態を解析する感情認識アルゴリズムが含まれる。このアルゴリズムは、ユーザーの声のトーン、顔の表情、行動のパターンなどから感情状態を推定し、その情報を収納場所の推奨に活用することができる。感情認識アルゴリズムは、音声分析や顔認識技術を用いてユーザーのリラックス度やストレスレベルを評価し、物品の収納場所をカスタマイズすることができる。例えば、ユーザーがリラックスしていると判定された場合、AIは物品をより遠い場所にしまう推奨を行う。逆に、ユーザーが急いでいると感じられる場合には、より手の届きやすい場所に収納することを提案することができる。また、組み合わせ手段は、感情認識アルゴリズムによってユーザーの感情状態を分析し、その結果を基に物品の収納場所をカスタマイズすることもできる。感情認識アルゴリズムは、音声のピッチや速度、顔の表情の変化、ユーザーの身体言語などの情報を分析し、リラックス度やストレスレベルを推定することができる。その結果に基づき、ユーザーがリラックスしている際には物品を遠くの場所にしまうことを推奨し、急いでいる際にはより手の届きやすい場所を提案することができる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがアプリケーションやウェブインターフェースを通じて物品の情報を手動で入力する場合が考えられる。ユーザーは、物品の名称、用途、保管場所などの情報をフォームに記入し、その情報をデータベースに登録することができる。AIは、これらの手動入力されたデータを解析し、収納推奨を行う際に考慮することができる。このプロセスにより、撮影手段に依存しない状況でも、システムは物品の管理と収納提案を行うことができる。また、センサーを用いないデータ収集として、ユーザーがインタラクティブなインタフェースを通じて物品の詳細情報を手動で入力する方法がある。この方法では、ユーザーは物品の名前やカテゴリー、保管場所などの情報を明示的にシステムに提供し、AIはこれらの情報を基に収納場所の推奨を行うことができる。手動入力されたデータはデータベースに格納され、後のAI解析プロセスで利用されることができる。
本発明における撮影手段には、ユーザーが撮影した画像を自動的にクラウドストレージにアップロードし、画像のバックアップを取得する機能を追加することが有効である。クラウドストレージを利用することで、画像データの紛失を防ぎ、複数のデバイス間でのアクセスを容易にする。撮影手段には、照明補助機能を搭載し、暗い環境下でも物品の画像を明瞭に撮影することができるようにする。また、バーコードやQRコードの読み取り機能を統合し、物品の識別をさらに効率化することもできる。
特定手段には、ユーザーが撮影した画像に基づいて、オンラインショッピングサイトやデータベースから関連する商品情報やレビューを自動的に検索し、ユーザーに提供する機能を追加する。これにより、ユーザーは物品をより深く理解し、必要に応じて追加購入や交換を検討できるようになる。特定手段には、物品の状態や完全性を評価し、修理や交換が必要かどうかを判断する機能も含めることができる。この機能は、ユーザーに物品のメンテナンスやアップグレードを促すことで、物品のライフサイクル管理を支援する。
推定手段には、ユーザーの生活スタイルや環境に応じた収納提案を行うためのコンテキストアウェア機能を追加する。これにより、季節変化や特定のイベントに基づいて収納場所を動的に変更することができる。例えば、夏になれば夏用の衣類やアクセサリーが容易に取り出せる場所に、冬になれば冬用のアイテムが前面にくるようにシステムが自動で調整する。さらに、スマートホームシステムとの連携を図り、家電製品の使用状況や在庫状況に基づいて、必要な物品を自動的にリストアップし、収納場所の最適化を行う機能を検討することができる。
組み合わせ手段には、ユーザーが物品をしまう際の身体的負担を考慮し、エルゴノミクスに基づいた収納場所の推奨を行う機能を追加する。これにより、ユーザーの身長や体力に応じて、しまうべき場所の高さや位置を調節する提案が可能となる。また、ユーザーの健康状態や気分を日々追跡し、それに合わせて物品の収納場所を提案するウェルネストラッキング機能も組み込むことができる。この機能は、ユーザーが疲れている時はよりアクセスしやすい場所を、元気な時は整理整頓を促すような場所を推奨する。
本形態例のアイデアは、ユーザーの生活をより便利にし、物品管理の効率を高めるために、最新の技術を活用してユーザー体験を向上させることを目指している。これらの機能は、ユーザーの日常生活において、物品の管理と収納を簡単かつ効果的に行うためのインテリジェントなアシスタントとして機能する。
本形態例のシステムにおける撮影手段には、三次元スキャン技術を導入し、物品の形状やサイズをより正確に把握する機能を追加することが考えられる。これにより、物品の実体を立体的に理解し、収納場所をより適切に推定することが可能となる。また、撮影された画像から物品の材質や質感を識別し、物品の保管に最適な環境を推奨する機能も有益である。特定手段においては、画像解析を通じて物品のブランドや型番を特定し、ユーザーが所有する物品の詳細なカタログを作成するデジタルインベントリシステムを構築することもできる。このデジタルインベントリは、保険申請や財産管理に役立つ情報源として活用できる。
推定手段では、ユーザーが物品をどのように使用するかを分析し、物品の使用頻度に基づいて収納場所を決定する機能を追加する。例えば、頻繁に使用する物品は手の届く範囲に、季節性の物品は適切なタイミングで収納位置を変更するなど、よりダイナミックな収納提案が可能となる。また、家族構成やユーザーの年齢層を考慮し、各ユーザーごとのニーズに合わせた収納場所を推定するパーソナライズされた機能も考えられる。
組み合わせ手段に関しては、ユーザーの行動記録やスケジュールから、物品をしまうタイミングを推奨する機能を組み込むことが有益である。たとえば、出勤前や就寝前など、ユーザーの日常パターンに合わせて物品の整理を提案することで、生活の効率化を図る。さらに、ユーザーの健康状態や気分をリアルタイムで監視するウェアラブルデバイスと連携し、その情報をもとに物品の収納場所や整理のタイミングをより細かくカスタマイズする機能も追加することができる。
本システムの撮影手段には、ユーザーのプライバシーを保護するためのセキュリティ機能も考慮に入れるべきである。撮影された画像や収集されたデータは、暗号化され、安全なクラウドストレージに保存されることで、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを低減する。特定手段では、撮影された物品の画像を基に、購入履歴や保証書との照合を行い、物品の管理やアフターサービスのサポートを提供する機能を追加することも有益である。
総合的に、本形態例のシステムは、ユーザーの生活環境や行動パターンに合わせて物品の管理と収納を自動化し、生活の質を向上させることを目的としている。これらの機能は、インテリジェントな家庭内のアシスタントとして、ユーザーの日々の生活をより快適で効率的なものに変える可能性を秘めている。
（形態例３）
本発明の実施形態は、帰宅時に持ち込まれた物品の画像を撮影する撮影手段と、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて物品の次の用途としまうべき場所を推定する推定手段と、感情エンジンを組み合わせる組み合わせ手段とを含むシステムである。具体的には、ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、物品の画像を撮影すると、AIが画像を解析し、物品の内容を特定する。その後、AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。感情エンジンはユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーが喜んでいる場合には、AIは物品を目立つ場所にしまうことを推奨する。
撮影手段は、例えば、ユーザーが装着するスマートグラスに搭載されたカメラを用いて物品の画像を撮影する手段として実現される。特定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、AIによる画像認識技術を用いて物品の内容を特定する。推定手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０が学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する手段として実現される。組み合わせ手段は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａが感情エンジンと組み合わせてユーザーの感情状態を認識し、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする手段として実現される。また、組み合わせ手段は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現されてもよい。各手段と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
撮影手段は、スマートグラスに統合された高精度カメラであり、ユーザーが視線を向けた方向の物品の画像を高解像度で撮影する機能を有する。このカメラは、自動焦点調整機能を持ち、撮影対象の距離に応じてピントを自動で合わせる。また、低照度対応機能により暗い環境でも明瞭な画像の取得が可能である。撮影された画像は即座にデータ処理装置へと転送される。また、撮影手段は、スマートグラスを通じて撮影された物品画像は、AIによる画像解析技術を活用して、物品を迅速に特定するための高度な物体認識機能を備えている。
特定手段は、撮影された画像に対して深層学習技術に基づく物体認識アルゴリズムを用いて物品の内容を特定する。物体認識アルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの機械学習モデルを組み合わせ、画像内の形状、色、パターンなどの特徴を抽出し、学習データベースに格納された物品情報と照合することで特定を行う。
推定手段は、特定された物品の情報を元に、物品の用途や置き場所に関する知識を持つ学習データベースにアクセスし、物品の次の用途や適切な収納場所を推定する。この学習データベースは、物品カテゴリ、使用頻度、関連する活動といった多様なデータを含み、これらの情報をもとに、ユーザーの生活パターンを分析し、最適な推奨を行う。学習データベースは、ユーザーの過去の行動や選択を蓄積し、その情報を活用することで、より精度の高い推定が可能になる。また、推定手段は、物品の次の用途や適切な収納場所の推奨を行うため、豊富な情報を蓄積した学習データベースにアクセスし、物品の属性や利用パターンを分析する推定機能を有する。この機能は、ユーザーの以前の選択や行動から得られる情報を活用し、パーソナライズされた収納場所の推奨を提供する。
組み合わせ手段は、ユーザーの感情状態を認識し、推定手段による物品の収納場所の推奨を感情に応じてカスタマイズする。感情認識機能は、スマートグラスが捉えたユーザーの表情や声のトーンから感情データを収集し、機械学習による感情分析モデルを通じてユーザーの感情状態を判定する。このモデルは、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、幅広い感情カテゴリーに対応しており、感情状態に合わせた適切な収納場所の提案を行う。また、感情エンジンは、ユーザーの感情状態を把握し、その情報を組み合わせることで、物品をしまう場所の推奨をユーザーの感情に合わせてカスタマイズする。この組み合わせ機能は、ユーザーの表情や声のトーンを分析し、感情認識モデルによって感情を分類する。これにより、ユーザーが喜びを感じている時には、物品をより目立つ場所にしまうような提案が可能となる。
センサーを含まないデータ収集の例としては、ユーザーがスマートフォンやPCを介して入力した物品情報が挙げられる。ユーザーは専用のインタフェースを通じて物品の名称やカテゴリ、使用頻度などの情報を手動で入力し、この情報がデータベースに蓄積される。入力された情報は推定手段による推奨に利用され、物品の収納場所や次の用途の推定に活かされる。このような手動入力は、画像認識による自動特定が難しい物品や、ユーザーが特定の情報を自ら管理したい場合に有効である。また、センサーによるデータ収集に加えて、ユーザーが手動で物品情報を入力することも可能で、この情報は推定機能によって物品の用途や収納場所の決定に活かされる。ユーザーが直接入力するインターフェースは、特にAIの自動認識が困難なアイテムや、ユーザーがより詳細な情報を提供したい場合に有用である。このプロセスを通じて、ユーザー自身のニーズに合わせた物品管理が可能となる。
本実施形態における撮影手段には、動画撮影機能を追加し、ユーザーが物品を使っている様子を記録することで、その物品の使用方法や動作のパターンを学習する機能を持たせることができる。これにより、特定手段は物品の特定に加えて、その使用状況を把握し、より精密な用途推定が行えるようになる。さらに、推定手段は、物品の使用状況やユーザーの行動パターンから、物品の保管期間や消耗の速度を推定し、在庫管理や交換時期のアドバイスを提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの生活リズムや季節、天気などの外部環境データを組み込み、物品の推奨収納場所を環境に応じて変化させる機能を追加する。例えば、冬になると防寒関連の物品をよりアクセスしやすい場所に推奨するなど、季節に応じた収納提案を行う。また、ユーザーが特定のイベントに参加する予定がある場合、それに関連する物品を前もって用意するように推奨する機能も含めることができる。
撮影手段には、3Dスキャニング技術を取り入れ、物品の3次元的な形状やサイズを精密に把握する機能を付加する。これにより、特定手段は物品の形状に基づいたより正確な特定が可能になり、推定手段は物品の体積に基づいて収納スペースの最適化を提案することができる。
さらに、撮影手段には、RFIDタグやNFCタグなどの無線技術を用いて物品の追跡および識別を行う機能を追加する。これにより、物品がどこにあるのかをリアルタイムで把握し、特定手段と推定手段の精度を向上させることができる。ユーザーが物品を探している際には、スマートグラスを通じてその物品の現在位置を表示する機能を提供する。
組み合わせ手段には、ユーザーの健康状態や活動量を取り入れることで、物品の使用を促すか抑制するかの提案を行う健康志向の機能を組み込む。例えば、ユーザーが運動不足であれば、スポーツ用品をより目立つ場所に推奨する。逆に、ユーザーが疲れている場合には、リラクゼーション関連の物品を推奨する。
これらの追加機能は、ユーザーの生活に寄り添い、よりパーソナライズされた物品管理と利便性の向上を目指すものである。また、ユーザーによるフィードバックシステムを取り入れることで、AIの推定結果に対する評価や修正を行い、学習データベースの精度を継続的に向上させることも可能となる。
本実施形態のシステムは、ユーザーの健康管理に特化した機能を追加することで、より包括的なライフスタイル支援を実現できる。例えば、撮影手段は、食品の画像を撮影し、特定手段はその内容物や栄養素を分析する。推定手段は、ユーザーの健康情報や食事履歴データベースと照らし合わせ、バランスの取れた食事提案や食品の賞味期限を管理する。組み合わせ手段は、ユーザーの心身の状態を考慮し、ストレスレベルや活動量に基づいて食事の提案をカスタマイズする。この機能により、ユーザーの健康維持と病気予防に貢献する。
さらに、システムは、家庭内のエネルギー管理にも応用できる。撮影手段は、家電製品の画像を撮影し、特定手段はそれらのモデルや消費電力を特定する。推定手段は、使用状況や時間帯を考慮して最適な節電提案を行う。組み合わせ手段は、家庭内の総エネルギー消費を監視し、節電目標に基づいて個々の家電の使用推奨を行う。このようにして、エネルギー効率の良いライフスタイルをサポートし、環境保護に寄与する。
また、システムは、ユーザーの趣味や娯楽活動をサポートするために、趣味関連物品の管理機能を強化する。撮影手段は、楽器やスポーツ用具などの趣味のアイテムを撮影し、特定手段はそれを認識する。推定手段は、ユーザーのスケジュールや以前の活動パターンを基に次の使用時期を推定し、適切な保管方法を提案する。組み合わせ手段は、ユーザーの気分やストレスレベルを監視し、リラックスするための趣味の時間を推奨する。
さらに、システムは、物品の耐久性やメンテナンスの必要性を監視する機能を追加する。撮影手段は、物品の状態を定期的に撮影し、特定手段は摩耗や損傷を検出する。推定手段は、メンテナンスや交換の推奨時期を推定し、組み合わせ手段はユーザーのスケジュールに合わせてメンテナンスタスクを提案する。これにより、物品の長期的な利用と効率的な管理が実現される。
これらの追加機能を通じて、システムはユーザーの日常生活の様々な側面をサポートし、生活品質の向上を促進する。また、システムは、ユーザーがシステムの使用経験に基づいて提案内容を調整できるインタラクティブなフィードバックメカニズムを備える。これにより、ユーザーの個々のニーズに合わせたよりパーソナライズされたサービスが提供される。
【0100】
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
【0101】
（形態例１）
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
ステップ１：ユーザーがスマートフォンアプリを起動し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をユーザーに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例２）
ステップ１：ユーザーが専用デバイスを使用して帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨を専用デバイスの画面に表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
（形態例３）
ステップ１：ユーザーがカメラ付きのスマートグラスを装着し、帰宅時に持ち込んだ物品の画像を撮影する。
ステップ２：AIが画像認識技術を用いて、撮影された物品の内容を特定する。
ステップ３：感情エンジンがユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
ステップ４：AIは学習データベースにアクセスし、物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
ステップ５：感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。
ステップ６：AIは推定結果とカスタマイズされた推奨をスマートグラスのディスプレイに表示し、物品を適切な場所にしまうようにアドバイスする。
【0102】
特定処理部２９０は、特定処理の結果をロボット４１４に送信する。ロボット４１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０及び制御対象４４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
【0103】
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。
【0104】
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、ロボット４１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。
【0105】
なお、感情エンジンとしての感情特定モデル５９は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル５９は、特定のマッピングである感情マップ（図９参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。また、感情特定モデル５９は、同様に、ロボットの感情を決定し、特定処理部２９０は、ロボットの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
【0106】
図９は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向及び下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。
【0107】
これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。
【0108】
感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。
【0109】
ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイク等においても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。
【0110】
感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。
【0111】
感情特定モデル５９は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１０に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１０では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。
【0112】
上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。
【0113】
上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。
【0114】
また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。
【0115】
なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。
【0116】
特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。
【0117】
特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。
【0118】
１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。
【0119】
更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。
【0120】
以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。
【0121】
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
【0122】
以上の実施形態に関し、更に以下を開示する。
【0123】
（付記１）
帰宅した際に自分が家に持ち込んだもの（持ち出して持ち帰ってきたものを含む）の画像内容次の用途しまうべき場所をAIに学習させ、同じものや類似品を持ち帰った場合にしまうべき場所を推奨するシステム。
（付記２）
付記１に記載のシステムで、AIは画像認識技術を用いて持ち込まれた物品の画像を解析し、その内容を特定する。
（付記３）
付記１に記載のシステムで、AIは学習データベースに基づいて、持ち込まれた物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
帰宅した際に自分が家に持ち込んだもの（持ち出して持ち帰ってきたものを含む）の画像内容次の用途しまうべき場所をAIに学習させ、同じものや類似品を持ち帰った場合にしまうべき場所を推奨するシステム。
（付記２）
付記１に記載のシステムで、AIは画像認識技術を用いて持ち込まれた物品の画像を解析し、その内容を特定する。
（付記３）
付記１に記載のシステムで、AIは学習データベースに基づいて、持ち込まれた物品の次の用途としまうべき場所を推定する。
【0124】
（付記４）
帰宅した際に自分が家に持ち込んだもの（持ち出して持ち帰ってきたものを含む）の画像内容次の用途しまうべき場所をAIに学習させ、同じものや類似品を持ち帰った場合にしまうべき場所を推奨するシステムにおいて、感情エンジンを組み合わせることを特徴とする。
（付記５）
付記４に記載のシステムで、感情エンジンはユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
（付記６）
付記４に記載のシステムで、感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーがイライラしている場合には、物品をしまう場所を近くの場所に推奨する。
帰宅した際に自分が家に持ち込んだもの（持ち出して持ち帰ってきたものを含む）の画像内容次の用途しまうべき場所をAIに学習させ、同じものや類似品を持ち帰った場合にしまうべき場所を推奨するシステムにおいて、感情エンジンを組み合わせることを特徴とする。
（付記５）
付記４に記載のシステムで、感情エンジンはユーザーの表情や声のトーンを認識し、ユーザーの感情状態を推定する。
（付記６）
付記４に記載のシステムで、感情エンジンはユーザーの感情状態に基づいて、物品のしまうべき場所の推奨をカスタマイズする。例えば、ユーザーがイライラしている場合には、物品をしまう場所を近くの場所に推奨する。
【符号の説明】
【0125】
１０、２１０、３１０、４１０ データ処理システム
１２ データ処理装置
１４ スマートデバイス
２１４ スマート眼鏡
３１４ ヘッドセット型端末
４１４ ロボット
１２ データ処理装置
１４ スマートデバイス
２１４ スマート眼鏡
３１４ ヘッドセット型端末
４１４ ロボット
【要約】
【課題】本発明は、帰宅時に持ち込まれた物品の管理を効率化し、持ち出した物品を適切な場所にしまうことを容易にすることを目的とする。
【解決手段】帰宅した際に自分が家に持ち込んだ物品の画像を撮影する撮影手段と、画像認識技術により前記画像を認識することにより前記物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて、物品の保管場所を推定する推定手段とを含むシステム。
【選択図】図１
【解決手段】帰宅した際に自分が家に持ち込んだ物品の画像を撮影する撮影手段と、画像認識技術により前記画像を認識することにより前記物品の内容を特定する特定手段と、学習データベースに基づいて、物品の保管場所を推定する推定手段とを含むシステム。
【選択図】図１
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】