7588038 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-11-13

(45)【発行日】2024-11-21

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20241114BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021101800

(22)【出願日】2021-06-18

(65)【公開番号】P2023000787

(43)【公開日】2023-01-04

【審査請求日】2023-01-13

【審判番号】

【審判請求日】2024-04-25

(73)【特許権者】

【識別番号】500257300

【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】兵藤 安昭

(72)【発明者】

【氏名】有地 瑠衣

(72)【発明者】

【氏名】西田 浩二

(72)【発明者】

【氏名】助光 康大

【合議体】

【審判長】伏本 正典

【審判官】間野 裕一

【審判官】古川 哲也

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－４６８５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－１８７０５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１４２２８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－８６７１２（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】

利用者のコンテキスト情報及び前記利用者が滞在している場所に関するコンテキスト情報を取得する取得部と、
コンテキスト情報と利用者の快適度又は満足度との対応関係を学習させた推定モデルに、取得された前記コンテキスト情報を入力して、前記場所に滞在している間の前記利用者の快適度又は満足度を推定する推定部と、
前記利用者の快適度又は満足度の推定結果に応じて、前記利用者の移転の必要性又は可能性を判定する判定部と、
前記利用者の移転の必要性又は可能性がある場合、前記利用者の快適度又は満足度が前記場所よりも向上する他の場所に関する提案を行い、前記利用者の移転の必要性又は可能性がない場合、前記場所において前記利用者の快適度又は満足度の向上に関する提案を行う提供部と
を備え、
前記取得部は、前記コンテキスト情報として、前記利用者の位置情報、前記利用者が所在する場所の密度、広さ、環境音、照度に関する情報、前記利用者の属性情報、各種履歴情報、及び前記利用者の端末装置に搭載された各センサの検知結果を示すセンサ情報を取得し、
前記推定部は、前記コンテキスト情報のうち前記利用者及び他の利用者の位置情報又は位置履歴から、前記利用者と他の利用者とが平日の日中に前記場所である前記利用者の自宅に長時間一緒にいることを推定するとともに、前記利用者と他の利用者とが同室にいること、又は他の利用者が前記利用者のいる部屋を頻繁に出入り又は通過していることを推定し、前記場所に滞在している間の前記利用者の快適度又は満足度を推定する
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記推定部は、前記コンテキスト情報のうち前記利用者及び他の利用者の端末装置のセンサ情報から、前記利用者のいる部屋の人の密度に限らず、室内に存在する物体を含めた密度を推定し、前記場所に滞在している間の前記利用者の快適度又は満足度を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記推定部は、前記コンテキスト情報のうち前記利用者の滞在地の気象情報、及び前記利用者の端末装置のセンサ情報から、前記利用者が滞在している場所の暑さ又は寒さを推定するとともに、花粉飛散情報又は熱中症情報、台風、大雨、洪水、浸水に関する防災情報から、前記利用者が滞在している場所の環境の快適度又は満足度を推定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記推定部は、前記コンテキスト情報のうち前記利用者の端末装置の各センサによる壁又は仕切りの検知に関する情報から、前記場所である前記利用者の自宅に個室があること又は、その個室が広い又は狭いことを推定するとともに、前記利用者の位置情報又は位置履歴から、前記利用者が自宅滞在中にその個室にいる又はいないことを推定し、自宅滞在中の前記利用者の快適度又は満足度を推定する
ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記推定部は、前記コンテキスト情報に基づいて、前記利用者が在宅勤務をしていることを推定するとともに、前記利用者の位置情報又は位置履歴から、在宅勤務をしていると推定された前記利用者が平日の日中に、自宅以外の場所に長時間滞在している場合、前記利用者が在宅勤務中に自宅に滞在できない又はしたくない理由が存在すると推定し、在宅勤務中の前記利用者の快適度又は満足度を推定する
ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記推定部は、
前記コンテキスト情報のうち前記利用者の検索履歴、閲覧履歴、又は投稿履歴から、前記場所の現状に前記利用者が満足しているか、あるいは不満を抱いているかを推定し、
前記判定部は、
前記利用者が前記場所の現状に満足していれば、前記利用者はたとえ前記場所が狭くて騒々しく快適性に乏しくても前記場所の現状を変更することを希望しないと判定し、
前記利用者が現状に不満を抱いていれば、前記利用者はたとえ前記場所が広くて静かであり快適性に優れていても前記場所の現状を変更することを希望すると判定する
ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記提供部は、前記利用者の快適度又は満足度が向上する可能性がある他の場所に関する情報を前記利用者に提供し、滞在する場所の変更を前記利用者に提案する際に、在宅勤務をしている利用者には転居を提案するだけでなくワーケーションを目的とした地方への移住を提案し、手狭なオフィスで仕事をしている個人事業主又は経営者にはより広く快適なオフィスへの移転を提案する
ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記提供部は、前記利用者が滞在している場所の快適度又は満足度の改善に関する情報を前記利用者に提供し、滞在する場所に手を加えることを前記利用者に提案する際に、快適に仕事ができる環境になるように、防音壁・防音材の設置、間仕切りの設置、個室の増設を提案する
ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項9】

情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
利用者のコンテキスト情報及び前記利用者が滞在している場所に関するコンテキスト情報を取得する取得工程と、
コンテキスト情報と利用者の快適度又は満足度との対応関係を学習させた推定モデルに、取得された前記コンテキスト情報を入力して、前記場所に滞在している間の前記利用者の快適度又は満足度を推定する推定工程と、
前記利用者の快適度又は満足度の推定結果に応じて、前記利用者の移転の必要性又は可能性を判定する判定工程と、
前記利用者の移転の必要性又は可能性がある場合、前記利用者の快適度又は満足度が前記場所よりも向上する他の場所に関する提案を行い、前記利用者の移転の必要性又は可能性がない場合、前記場所において前記利用者の快適度又は満足度の向上に関する提案を行う提供工程と
を含み、
前記取得工程では、前記コンテキスト情報として、前記利用者の位置情報、前記利用者が所在する場所の密度、広さ、環境音、照度に関する情報、前記利用者の属性情報、各種履歴情報、及び前記利用者の端末装置に搭載された各センサの検知結果を示すセンサ情報を取得し、
前記推定工程では、前記コンテキスト情報のうち前記利用者及び他の利用者の位置情報又は位置履歴から、前記利用者と他の利用者とが平日の日中に前記場所である前記利用者の自宅に長時間一緒にいることを推定するとともに、前記利用者と他の利用者とが同室にいること、又は他の利用者が前記利用者のいる部屋を頻繁に出入り又は通過していることを推定し、前記場所に滞在している間の前記利用者の快適度又は満足度を推定する
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項10】

利用者のコンテキスト情報及び前記利用者が滞在している場所に関するコンテキスト情報を取得する取得手順と、
コンテキスト情報と利用者の快適度又は満足度との対応関係を学習させた推定モデルに、取得された前記コンテキスト情報を入力して、前記場所に滞在している間の前記利用者の快適度又は満足度を推定する推定手順と、
前記利用者の快適度又は満足度の推定結果に応じて、前記利用者の移転の必要性又は可能性を判定する判定手順と、
前記利用者の移転の必要性又は可能性がある場合、前記利用者の快適度又は満足度が前記場所よりも向上する他の場所に関する提案を行い、前記利用者の移転の必要性又は可能性がない場合、前記場所において前記利用者の快適度又は満足度の向上に関する提案を行う提供手順と
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、
前記取得手順では、前記コンテキスト情報として、前記利用者の位置情報、前記利用者が所在する場所の密度、広さ、環境音、照度に関する情報、前記利用者の属性情報、各種履歴情報、及び前記利用者の端末装置に搭載された各センサの検知結果を示すセンサ情報を取得し、
前記推定手順では、前記コンテキスト情報のうち前記利用者及び他の利用者の位置情報又は位置履歴から、前記利用者と他の利用者とが平日の日中に前記場所である前記利用者の自宅に長時間一緒にいることを推定するとともに、前記利用者と他の利用者とが同室にいること、又は他の利用者が前記利用者のいる部屋を頻繁に出入り又は通過していることを推定し、前記場所に滞在している間の前記利用者の快適度又は満足度を推定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

顧客の転居の有無を管理する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－０９２５８１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記の従来技術では、居住中の顧客の状況から顧客の転居の必要性や可能性を判定することはできなかった。居住中の顧客の状況から顧客の転居の必要性や可能性を判定することができれば、適切に転居を推奨したり物件を案内したりすることができる。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、居住中の顧客の状況から顧客の転居の必要性や可能性を判定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本願に係る情報処理装置は、利用者のコンテキスト情報及び前記利用者が滞在している場所に関するコンテキスト情報を取得する取得部と、コンテキスト情報と利用者の快適度又は満足度との対応関係を学習させた推定モデルに、取得された前記コンテキスト情報を入力して、前記場所に滞在している間の前記利用者の快適度又は満足度を推定する推定部と、前記利用者の快適度又は満足度の推定結果に応じて、前記利用者の移転の必要性又は可能性を判定する判定部と、前記利用者の移転の必要性又は可能性がある場合、前記利用者の快適度又は満足度が前記場所よりも向上する他の場所に関する提案を行い、前記利用者の移転の必要性又は可能性がない場合、前記場所において前記利用者の快適度又は満足度の向上に関する提案を行う提供部とを備え、前記取得部は、前記コンテキスト情報として、前記利用者の位置情報、前記利用者が所在する場所の密度、広さ、環境音、照度に関する情報、前記利用者の属性情報、各種履歴情報、及び前記利用者の端末装置に搭載された各センサの検知結果を示すセンサ情報を取得し、前記推定部は、前記コンテキスト情報のうち前記利用者及び他の利用者の位置情報又は位置履歴から、前記利用者と他の利用者とが平日の日中に前記場所である前記利用者の自宅に長時間一緒にいることを推定するとともに、前記利用者と他の利用者とが同室にいること、又は他の利用者が前記利用者のいる部屋を頻繁に出入り又は通過していることを推定し、前記場所に滞在している間の前記利用者の快適度又は満足度を推定することを特徴とする。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、居住中の顧客の状況から顧客の転居の必要性や可能性を判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。

【図5】図５は、利用者情報データベースの一例を示す図である。

【図6】図６は、履歴情報データベースの一例を示す図である。

【図7】図７は、快適度情報データベースの一例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。

【図9】図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0010】

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、在宅勤務（テレワーク）中の利用者の部屋の快適性に応じた提案を行う場合を例に挙げて説明する。

【0011】

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。端末装置１０と情報提供装置１００とは、それぞれネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置１０は、情報提供装置１００と連携する。

【0012】

端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Ｕから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

【0013】

情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０と連携し、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

【0014】

また、情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報提供装置１００は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報提供装置１００は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

【0015】

なお、情報提供装置１００は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの性別、年代、居住地域といった利用者Ｕの属性に関する情報を取得する。そして、情報提供装置１００は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者Ｕの属性に関する情報を記憶して管理する。

【0016】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴（決済履歴）を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。

【0017】

〔１－１．在宅労務の快適度推定及び改善提案方法〕
ここで、図１を参照して、在宅労務の快適度推定及び改善提案方法について説明する。

【0018】

図１に示すように、情報提供装置１００は、ネットワークＮを介して、利用者Ｕの端末装置１０から直接、又は各種サーバを介して間接的に、利用者Ｕのコンテキスト情報を収集する（ステップＳ１）。

【0019】

例えば、利用者Ｕのコンテキスト情報は、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕが所在する部屋の密度や広さ、環境音や照度等に関する情報を含む。また、利用者Ｕのコンテキスト情報は、利用者Ｕの属性情報や各種履歴情報等を含んでいてもよい。なお、情報提供装置１００は、利用者Ｕのコンテキスト情報を、利用者Ｕの端末装置１０に搭載された各センサ（Sensor：検知器）の検知結果を示すセンサ情報（センサデータ）から取得してもよいし、オンライン上の各種情報から取得してもよい。

【0020】

続いて、情報提供装置１００は、利用者Ｕのコンテキスト情報から、利用者Ｕが在宅勤務（テレワーク）をしていることを推定する（ステップＳ２）。

【0021】

続いて、情報提供装置１００は、利用者Ｕが在宅勤務をしている場合には、利用者Ｕが在宅勤務をしている環境の快適性（在宅労務の快適度）を推定する（ステップＳ３）。

【0022】

続いて、情報提供装置１００は、利用者Ｕが快適に在宅勤務をしていない場合（在宅労務の快適度が閾値以下である場合）には、利用者Ｕの端末装置１０に対して、利用者Ｕの自宅の環境を変えることを提案する（ステップＳ４）。

【0023】

〔１－２．在宅勤務の推定〕
例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置情報や位置履歴等から、利用者Ｕが平日の日中に自宅（又は職場以外の場所）に長時間（一定時間以上、例えば３時間以上）滞在していることを推定する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの業務に関する情報やスケジュール情報、あるいは端末装置１０に搭載された各センサの検知結果を示すセンサ情報等から、利用者Ｕが就業していることを推定する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの属性情報等から、利用者Ｕが在職中である（退職していない）ことや、年収があることを推定する。そして、情報提供装置１００は、これらの推定に基づいて、利用者Ｕが在宅勤務（テレワーク）をしていることを推定する。

【0024】

なお、在宅勤務（テレワーク）は一例に過ぎない。実際には、フリーランスや自営業等であってもよいし、子育て中や専業主夫・主婦等であってもよい。すなわち、利用者Ｕは、日中に自宅（又は職場以外の場所）に一定時間以上滞在して何らかの仕事・作業に従事している人であればよい。また、利用者Ｕは、在宅勤務（テレワーク）ではなく、個人や少人数で小規模（手狭）なオフィス等で仕事をしている人であってもよい。

【0025】

利用者Ｕの自宅は、例えばマンション・アパート等の集合住宅や、戸建住宅等である。また、自宅や小規模（手狭）なオフィス等の建物は、例えば壁、間仕切り（パーテーション）、床、天井等で仕切られた空間を有する。これらの空間は、例えば建物内の部屋や、倉庫、通路等である。なお、玄関、廊下、風呂、トイレ、車庫等を含めてもよい。すなわち、空間は、人が滞在、出入り又は通過する場所である。空間は、人が居住又は仕事をする場所であってもよく、人に利用される物品が保管される場所であってもよい。また、建物において、空間は、１つであってもよく、複数であってもよい。

【0026】

〔１－３．快適性の推定〕
また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０の周囲の環境音に関する情報から、利用者Ｕの自宅滞在中（在宅勤務中）に環境音や不快音が発生していることを推定する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０の周囲の照度に関する情報から、利用者Ｕの滞在している部屋が明るい／暗いことを推定する。

【0027】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの居住地の気象情報（天気予報情報）や、端末装置１０のセンサ情報（気温、気圧等）から、利用者Ｕが仕事をしている部屋の暑さ／寒さを推定する。また、情報提供装置１００は、花粉情報（花粉飛散情報）や熱中症情報、防災情報（台風、大雨、洪水、浸水等）等から、利用者Ｕが在宅勤務をしている環境の快適性を推定する。

【0028】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの自宅の間取りに関する情報や、端末装置１０の各センサ（ミリ波センサ、カメラ等）による壁／仕切りの検知に関する情報等から、利用者Ｕの自宅に個室があることや、その個室が広い／狭いことを推定する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置情報や位置履歴等から、利用者Ｕが自宅滞在中（在宅勤務中）にその個室にいる／いないことを推定する。例えば、利用者Ｕの自宅に個室があったとしても、家族の人数に対して数が不足していて利用者Ｕが個室を利用できない場合もある。

【0029】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置情報や位置履歴等から、在宅勤務（テレワーク）をしていると推定された利用者Ｕが平日の日中に、自宅や職場以外の場所（店舗、レンタルオフィス、屋外等）に長時間滞在している場合、利用者Ｕが在宅勤務（テレワーク）中に自宅に滞在できない／したくない理由が存在すると推定してもよい。

【0030】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕ及び他の利用者の位置情報や位置履歴等から、利用者Ｕと他の利用者とが平日の日中に自宅に長時間一緒にいることを推定する。このとき、情報提供装置１００は、利用者Ｕと他の利用者とが同室にいることを推定してもよい。あるいは、情報提供装置１００は、他の利用者が利用者Ｕのいる部屋（リビング・ダイニング等）を頻繁に出入り又は通過していることを推定してもよい。すなわち、情報提供装置１００は、利用者Ｕのいる部屋の人の密度を推定する。このとき、情報提供装置１００は、時間帯ごとに、利用者Ｕのいる部屋の人の密度を推定してもよい。

【0031】

また、情報提供装置１００は、端末装置１０の各センサ（ミリ波センサ、カメラ等）により、利用者Ｕのいる部屋の人の密度に限らず、室内に存在する物体（家具や家電、荷物等）を含めた密度を推定してもよい。

【0032】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕ及び他の利用者の位置情報や位置履歴等、又は利用者Ｕ及び他の利用者の端末装置間の距離や相互検知に関する情報等から、利用者Ｕと他の利用者とが頻繁に接近していることを推定してもよい。このとき、情報提供装置１００は、端末装置１０のセンサ情報（ジャイロ情報等）等から、他の利用者が接近したときに利用者Ｕが立ち上がったり移動したりしていることを推定してもよい。

【0033】

そして、情報提供装置１００は、上記の推定に基づいて、利用者Ｕが在宅勤務をしている環境の快適性（在宅労務の快適度）を推定する。あるいは、情報提供装置１００は、上記の推定に基づいて、利用者Ｕが在宅勤務をしている環境の困難性（在宅労務の不快度）を推定してもよい。なお、情報提供装置１００は、快適性や困難性をスコア化して数値（快適度、不快度）で表現してもよい。

【0034】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが在宅勤務（テレワーク）をしている場所（部屋）の現状に満足しているか、あるいは不満を抱いているかを推定する。もし、利用者Ｕが部屋の現状に満足していれば、利用者Ｕはたとえ部屋が狭くて騒々しく快適性が乏しくても部屋の現状を変更することをあまり希望しないと推測される。反対に、利用者Ｕが現状に不満を抱いていれば、利用者Ｕはたとえ部屋が広くて静かであり快適性が優れていても部屋の現状を変更することを強く希望すると推測される。

【0035】

例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕが不動産・住宅情報サイトや戸建て・マンション等の広告、地方移住やワーケーション（ワーク＋バケーション）に関するサイトや広告、あるいはリフォーム・個室・防音壁等に関するサイトや広告を頻繁に閲覧している場合（頻度が閾値以上である場合）、又はこれらの情報を検索エンジン等で頻繁に検索している場合に、利用者Ｕが部屋の現状に不満を抱いていると推定する。利用者Ｕが部屋の現状に不満を抱いていると推定してもよい。反対に、これらの行動を取っていない場合には利用者Ｕが部屋の現状に満足していると推定する。また、情報提供装置１００は、利用者ＵのＳＮＳへの投稿内容等から、利用者Ｕが部屋の現状に満足しているか、あるいは不満を抱いているかを推定してもよい。

【0036】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕ自身に、当該利用者Ｕが在宅勤務をしている部屋の現状に満足しているか、あるいは不満を抱いているかを評価させてもよい。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕに対して、当該利用者Ｕが部屋の現状に満足しているか、あるいは不満を抱いているかをアンケート等で問い合わせて、その回答の内容に応じて、利用者Ｕが部屋の現状に満足しているか、あるいは不満を抱いているかを推定する。このとき、利用者Ｕが部屋の現状に満足しているか、あるいは不満を抱いているかについては、単純に「満足／不満足」（Ｙｅｓ／Ｎｏ）で表現するようにしてもよいし、５段階評価等で表現するようにしてもよい。すなわち、情報提供装置１００は、利用者Ｕの部屋の現状に対する満足や不満をスコア化して、利用者Ｕの部屋の現状に対する満足度／不満度として表現するようにしてもよい。

【0037】

〔１－４．環境改善の提案〕
また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが快適に在宅勤務をしていない場合には、利用者Ｕの端末装置１０に対して、転居の推奨や物件の紹介・案内、その他の転居に関する情報提供等を行う。なお、情報提供装置１００は、在宅勤務をしている利用者に転居を推奨するだけでなく、手狭なオフィスで仕事をしている個人事業主（又は経営者）等により広く快適なオフィスへの移転を推奨してもよい。また、情報提供装置１００は、単なる転居ではなく、ワーケーションを目的とした地方への移住等を提案してもよい。

【0038】

また、情報提供装置１００は、在宅勤務をしている利用者Ｕの自宅を、快適に仕事ができる環境になるようにリフォーム（改装）することを提案してもよい。例えば、防音壁・防音材の設置、間仕切り（パーテーション）の設置、個室の増設等を提案してもよい。

【0039】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが在宅勤務をしている環境の快適性（在宅労務の快適度）に応じた提案や情報提供をしてもよい。例えば、情報提供装置１００は、在宅労務の快適度の度合いに応じて、異なる提案や情報提供をしてもよい。

【0040】

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

【0041】

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。

【0042】

端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、通信機能を備えたゲーム機、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス等である。

【0043】

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報提供装置１００と通信することができる。

【0044】

情報提供装置１００は、例えばＰＣやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

【0045】

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。

【0046】

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報提供装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。

【0047】

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。

【0048】

（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。

【0049】

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。

【0050】

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。

【0051】

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。

【0052】

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。

【0053】

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。

【0054】

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。

【0055】

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。

【0056】

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。

【0057】

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。

【0058】

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。

【0059】

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。

【0060】

例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、利用者Ｕの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、利用者Ｕの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。

【0061】

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。

【0062】

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。

【0063】

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを備える。

【0064】

（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介して情報提供装置１００へ送信することができる。

【0065】

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、情報提供装置１００から提供される各種情報や、情報提供装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。

【0066】

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信された情報提供装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。

【0067】

（記憶部４０）
記憶部４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。

【0068】

〔４．情報提供装置の構成例〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報提供装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

【0069】

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。

【0070】

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、利用者情報データベース１２１と、履歴情報データベース１２２と、快適性情報データベース１２３とを有する。

【0071】

（利用者情報データベース１２１）
利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、利用者情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。

【0072】

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕの連絡先（電話番号、メールアドレス等）であってもよいし、利用者Ｕの端末装置１０を識別するための識別情報であってもよい。

【0073】

また、「年齢」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Ｕの具体的な年齢（例えば３５歳など）を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの年代（例えば３０代など）を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Ｕの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの世代（例えば８０年代生まれなど）を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの性別を示す。

【0074】

また、「自宅」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの自宅の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

【0075】

また、「勤務地」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの勤務地（学生の場合は学校）の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

【0076】

また、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Ｕが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ（キーワード）等であってもよい。なお、図５に示す例では、「興味」は、各利用者Ｕに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

【0077】

例えば、図５に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「スポーツ」に興味があることを示す。

【0078】

ここで、図５に示す例では、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。

【0079】

なお、利用者情報データベース１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、氏名、家族構成、出身地（地元）、職業、職位、収入、資格、居住形態（戸建、マンション等）、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

【0080】

（履歴情報データベース１２２）
履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図６は、履歴情報データベース１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、履歴情報データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。

【0081】

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Ｕの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者Ｕによる購買の履歴である購買履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Ｕによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Ｕの所有物に関する質問を含んでいてもよい。

【0082】

例えば、図６に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「位置履歴＃１」の通りに移動し、「検索履歴＃１」の通りに検索し、「閲覧履歴＃１」の通りにコンテンツを閲覧し、「購買履歴＃１」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことを示す。

【0083】

ここで、図６に示す例では、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購買履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購買履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

【0084】

なお、履歴情報データベース１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの端末装置１０を用いた決済（電子決済）での決済履歴等を記憶してもよい。

【0085】

（快適性情報データベース１２３）
快適性情報データベース１２３は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図７は、快適性情報データベース１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、快適性情報データベース１２３は、「利用者ＩＤ」、「滞在場所」、「広さ」、「密度」、「環境音」、「立地環境」、「適合度」といった項目を有する。

【0086】

「利用者ＩＤ」は、在宅勤務（テレワーク）等をしている利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「滞在場所」は、在宅勤務等をしている利用者Ｕが滞在している場所に関する情報を示す。例えば、利用者Ｕが自宅に滞在している場合、居住形態（持ち家／賃貸、戸建て／マンション）、個室の有無や利用の可否、滞在している部屋の位置（１階、２階、３階以上）等の情報を示す。また、利用者Ｕが滞在している部屋と他の部屋（隣室、リビング、台所、トイレ、洗面所、風呂場等）との位置関係に関する情報を含めてもよい。また、利用者Ｕが自宅以外に日中（勤務時間中）滞在しているオフィスビルの一室、レストランや喫茶店等の店舗、レンタルオフィス等の場所に関する情報であってもよい。

【0087】

また、「広さ」は、利用者Ｕが滞在している部屋の広さを示す。広さは、専有面積を畳数や平米数で表現してもよいし、間取り（ワンルーム、１Ｋ～４ＬＤＫ）で表現してもよい。また、「密度」は、利用者Ｕと同じ部屋にいる人や物の密度を示す。なお、単位時間あたりに利用者Ｕが滞在している部屋を他人が出入り／通過する頻度等を示してもよい。

【0088】

また、「環境音」は、利用者Ｕが滞在している部屋において利用者Ｕが感じる環境音の大きさや種別等を示す。環境音は、利用者Ｕの滞在場所の室内や屋内に限らず、屋外で発生した音も含まれる。なお、利用者Ｕが不快に感じる音でなければ対象外としてもよい。

【0089】

また、「立地環境」は、利用者Ｕの滞在している部屋の環境音以外の室内環境や、利用者Ｕの滞在場所の周辺環境等を示す。例えば、部屋の明るさ（照度）等の情報を含んでいてもよいし、近隣のコンビニエンスストアやスーバー等の店舗や鉄道駅やバス停等の位置や距離等に関する情報を含んでいてもよい。また、住宅街／オフィス街、都心／地方、山・川・海辺の近く等の情報を含んでいてもよい。また、立地環境は、利用者Ｕの滞在場所の所在地に関する情報を含んでいてもよい。

【0090】

また、「適合度」は、利用者Ｕの滞在している部屋が利用者Ｕと適合（マッチ）している度合いを示す。適合度は、利用者Ｕの好みや行動から機械学習等の手法で推定されたものであってもよいし、利用者Ｕ自身による評価であってもよい。例えば、適合度は、利用者Ｕ自身が、自身の滞在している部屋にどの程度満足しているかを入力（又は回答）したものであってもよい。

【0091】

例えば、図７に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「滞在場所＃１」の部屋に滞在し、その部屋の広さは「広さ＃１」、人や物の密度は「密度＃１」であり、「環境音＃１」の大きさの環境音が発生しており、「立地環境＃１」の環境にあり、利用者Ｕとその部屋との適合の度合いは「適合度＃１」であることを示す。

【0092】

ここで、図７に示す例では、「Ｕ１」、「滞在場所＃１」、「広さ＃１」、「密度＃１」、「環境音＃１」、「立地環境＃１」及び「適合度＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「滞在場所＃１」、「広さ＃１」、「密度＃１」、「環境音＃１」、「立地環境＃１」及び「適合度＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

【0093】

なお、快適性情報データベース１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、快適性情報データベース１２３は、利用者Ｕが在宅勤務（テレワーク）をしているか否かの判定結果（推定結果）に関する情報等を記憶してもよい。また、快適性情報データベース１２３は、利用者Ｕが滞在場所に滞在している時間帯や期間等を記憶してもよい。また、快適性情報データベース１２３は、利用者Ｕと同じ滞在場所に滞在している他の利用者に関する情報等を記憶してもよい。また、また、快適性情報データベース１２３は、利用者Ｕに適合する滞在場所の候補（適合度が高いと推定される他の場所）に関する情報等を記憶してもよい。

【0094】

（制御部１３０）
図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報提供装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、提供部１３３とを有する。

【0095】

（取得部１３１）
取得部１３１は、利用者Ｕにより入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを取得する。

【0096】

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）や、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕの属性情報等を取得する。また、取得部１３１は、利用者Ｕのユーザ登録時に、利用者Ｕを示す識別情報や、利用者Ｕの属性情報等を取得してもよい。そして、取得部１３１は、利用者情報を、記憶部１２０の利用者情報データベース１２１に登録する。

【0097】

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、取得部１３１は、各種の履歴情報を、記憶部１２０の履歴情報データベース１２２に登録する。

【0098】

さらに、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕが滞在している場所に関するコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテキスト情報として、利用者Ｕの端末装置に搭載されたセンサの検知結果を取得する。また、取得部１３１は、コンテキスト情報として、利用者Ｕのオンライン上での行動を示す履歴情報を取得する。また、取得部１３１は、コンテキスト情報として、利用者Ｕが滞在している場所の詳細に関する情報を取得する。

【0099】

（推定部１３２）
推定部１３２は、コンテキスト情報に基づいて、場所に滞在している間の利用者Ｕの快適性を推定する。また、推定部１３２は、コンテキスト情報に基づいて、場所に滞在している間の利用者Ｕが在宅勤務（テレワーク）をしていることを推定する。また、推定部１３２は、場所の現状に利用者Ｕが満足しているか、あるいは不満を抱いているかを推定する。

【0100】

このとき、推定部１３２は、利用者Ｕの現在の部屋に対する快適度や適合度、満足度／不満度といった評価値（スコア）に関する機械学習を行うようにしてもよい。なお、評価値は、部屋の広さ、密度、騒音、個室か否かといった項目ごとに求めてもよい。例えば、推定部１３２は、利用者Ｕのコンテキスト情報と利用者Ｕの現在の部屋に対する評価値とをデータセットとして、ニューラルネットワークによる機械学習の手法等を用いて学習モデルを構築する。そして、推定部１３２は、構築された学習モデルに利用者Ｕのコンテキスト情報を入力して、学習モデルからの出力として利用者Ｕの現在の部屋に対する評価値を取得する。ここでは、推定部１３２は、例えばＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＬＳＴＭ（Long short-term memory）等を用いた機械学習を経て生成される評価値推定モデルに利用者Ｕのコンテキスト情報を入力し、評価値推定モデルからの出力として利用者Ｕの現在の部屋に対する評価値を取得する。

【0101】

なお、ＲＮＮやＬＳＴＭは、アテンション（Attention）の仕組みに基づくニューラルネットワークであってもよい。アテンションは、文章のような前後の並びが重要なデータを扱うことができる。また、推定部１３２は、同様の自然言語処理モデルを用いてもよい。このようなモデルを用いて、利用者Ｕの様々なコンテキスト情報から評価値を生成することにより、より情報の順序に重点を置いた評価値の生成を実現することができる。

【0102】

（提供部１３３）
提供部１３３は、利用者Ｕの快適性の推定結果に応じて利用者Ｕの快適性の向上に関する提案を行う。例えば、提供部１３３は、利用者Ｕの快適性が向上する可能性がある他の場所に関する情報を利用者Ｕに提供し、滞在する場所の変更を利用者Ｕに提案する。また、提供部１３３は、利用者Ｕが滞在している場所の快適性の改善に関する情報を利用者Ｕに提供し、滞在する場所に手を加えることを利用者Ｕに提案する。

【0103】

〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて実施形態に係る情報提供装置１００による処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

【0104】

図８に示すように、情報提供装置１００の取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕが滞在している部屋に関するコンテキスト情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１３１は、コンテキスト情報として、利用者Ｕの端末装置に搭載されたセンサの検知結果や、利用者Ｕのオンライン上での行動を示す履歴情報、利用者Ｕが滞在している部屋の詳細に関する情報等を取得する。

【0105】

続いて、情報提供装置１００の推定部１３２は、コンテキスト情報に基づいて、部屋に滞在している間の利用者Ｕが在宅勤務（テレワーク）をしていることを推定する（ステップＳ１０２）。

【0106】

続いて、情報提供装置１００の推定部１３２は、コンテキスト情報に基づいて、部屋に滞在している間の利用者Ｕの快適性を推定する（ステップＳ１０３）。

【0107】

続いて、情報提供装置１００の推定部１３２は、部屋の現状に利用者Ｕが不満を抱いているか否かを推定する（ステップＳ１０４）。このとき、情報提供装置１００の提供部１３３は、部屋の現状に利用者Ｕが不満を抱いていない場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、何もせず、一連の処理を終了する。

【0108】

続いて、情報提供装置１００の提供部１３３は、通信部１１０を介して、部屋の現状に利用者Ｕが不満を抱いている場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、利用者Ｕの快適性の推定結果に応じて利用者Ｕの部屋の快適性の向上に関する提案を行う（ステップＳ１０５）。例えば、提供部１３３は、利用者Ｕの端末装置１０に対して、転居の推奨や物件の紹介・案内、その他の転居に関する情報提供等を行う。あるいは、提供部１３３は、在宅勤務をしている利用者Ｕの自宅を、快適に仕事ができる環境になるようにリフォーム（改装）することを提案する。

【0109】

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及び情報提供装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

【0110】

上記の実施形態において、情報提供装置１００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。例えば、スタンドアローン（Stand-alone）で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態における情報提供装置１００の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置１０は情報提供装置１００と連携しているため、利用者Ｕから見れば、情報提供装置１００の処理も端末装置１０が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置１０は、情報提供装置１００を備えているともいえる。

【0111】

また、上記の実施形態において、自宅や小規模（手狭）なオフィス等の建物を例に説明しているが、実際にはこれらの例に限定されない。例えば、建物は、企業等のオフィスビル、店舗等の商業施設、ホテル等の宿泊施設、学校等の教育機関、病院等の医療機関、研究所等の研究機関、工場等の産業プラント、配送センター等の物流拠点等であってもよい。また、大型商業施設（ショッピングセンター／アウトレットモール／地下街）、娯楽施設（テーマパーク／遊園地／遊戯場／動物園／水族館／プール／入浴施設）、文化施設（ホール／劇場／図書館／美術館／博物館）、複合施設、スポーツ施設、寺社仏閣、サービスエリア（ＳＡ）やパーキングエリア（ＰＡ）、又は鉄道駅や道の駅、空港、港湾（乗船場）等であってもよい。

【0112】

また、利用者Ｕが日中滞在している空間は、例えば建物内の部屋等に限らず、車両や船舶、航空機等の客室（キャビン）等であってもよい。自家用車（マイカー）を個室代わりに使用する人も存在する。すなわち、空間は、住宅等の屋内で人が生活する空間に限らず、自動車や高速バス、鉄道、大型客船、飛行機等で乗員・乗客が過ごす空間であってもよい。言い換えれば、空間は、建物や移動体の内部の居住空間であってもよい。

【0113】

また、利用者Ｕの端末装置１０は、建物に限らず、観光スポット、公園、水辺、キャンプ場、森林、トンネルや洞穴等の空間に存在していてもよい。すなわち、空間は、屋内に限らず、屋外であってもよい。なお、屋外にも、壁や建物その他の構造物、自然物等の障害物で仕切られた空間は存在する。また、空間は、仕切られた空間に限らず、ある地点を中心とした所定範囲内の空間であってもよい。

【0114】

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及び情報提供装置１００）は、利用者Ｕが滞在している場所に関するコンテキスト情報を取得する取得部１３１と、コンテキスト情報に基づいて、場所に滞在している間の利用者Ｕの快適性を推定する推定部１３２と、利用者Ｕの快適性の推定結果に応じて利用者Ｕの快適性の向上に関する提案を行う提供部１３３とを備える。

【0115】

例えば、取得部１３１は、コンテキスト情報として、利用者Ｕの端末装置に搭載されたセンサの検知結果を取得する。

【0116】

また、取得部１３１は、コンテキスト情報として、利用者Ｕのオンライン上での行動を示す履歴情報を取得する。

【0117】

また、取得部１３１は、コンテキスト情報として、利用者Ｕが滞在している場所の詳細に関する情報を取得する。

【0118】

また、推定部１３２は、コンテキスト情報に基づいて、場所に滞在している間の利用者Ｕが在宅勤務（テレワーク）をしていることを推定する。

【0119】

また、推定部１３２は、場所の現状に利用者Ｕが満足しているか、あるいは不満を抱いているかを推定する。

【0120】

また、提供部１３３は、利用者Ｕの快適性が向上する可能性がある他の場所に関する情報を利用者Ｕに提供し、滞在する場所の変更を利用者Ｕに提案する。

【0121】

また、提供部１３３は、利用者Ｕが滞在している場所の快適性の改善に関する情報を利用者Ｕに提供し、滞在する場所に手を加えることを利用者Ｕに提案する。

【0122】

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、居住中の顧客の状況から顧客の転居の必要性や可能性を判定することができる。

【0123】

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報提供装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報提供装置１００を例に挙げて説明する。図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

【0124】

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

【0125】

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

【0126】

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

【0127】

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

【0128】

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

【0129】

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。

【0130】

ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

【0131】

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

【0132】

例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

【0133】

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

【0134】

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0135】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【0136】

例えば、上述した情報提供装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

【0137】

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0138】

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

【符号の説明】

【0139】

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報提供装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報データベース
１２２ 履歴情報データベース
１２３ 快適性情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 提供部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】