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(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】2025-03-10
(45)【発行日】2025-03-18
(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 20120101AFI20250311BHJP
G06Q 30/0201 20230101ALI20250311BHJP
G06Q 30/0217 20230101ALI20250311BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
G06Q30/0201
G06Q30/0217
【請求項の数】
13
(21)【出願番号】P 2022081587
(22)【出願日】2022-05-18
(65)【公開番号】P2023170106
(43)【公開日】2023-12-01
【審査請求日】2023-12-20
(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】坪内 孝太
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 潤一
(72)【発明者】
【氏名】萱畑 洋平
(72)【発明者】
【氏名】岩瀬張 太士
【審査官】田川 泰宏
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２１－０６８０４４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－１６４４９０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－１８９９７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－１９７６８９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２２－０２９９２３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－２０１９０６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－０２７４２１（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】
センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する取得部と、前記取得部により取得された前記センサ情報と、前記センサ情報の前記センサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録し、前記検知時のコンテキストが店舗に関連する場合、前記センサ情報に前記店舗を示す情報を対応付けて登録し、前記検知時のコンテキストが店舗に関連しない場合、前記センサ情報に対応する店舗がないことを示す情報を前記センサ情報に対応付けて登録する登録部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記取得部は、店舗に対して前記ユーザが入退店する際に前記センサにより検知された前記センサ情報を取得し、
前記登録部は、
前記店舗に対して前記ユーザが入退店する際に取得された前記センサ情報と、前記店舗に対する入退店を示す前記コンテキストとを対応付けて前記データベースに登録する
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】
前記取得部は、店舗へ前記ユーザが入店する際に前記センサにより検知された前記センサ情報を取得し、
前記登録部は、
前記店舗へ前記ユーザが入店する際に取得された前記センサ情報と、前記店舗への入店を示す入店コンテキストとを対応付けて前記データベースに登録する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記取得部は、店舗から前記ユーザが退店する際に前記センサにより検知された前記センサ情報を取得し、
前記登録部は、
前記店舗から前記ユーザが退店する際に取得された前記センサ情報と、前記店舗からの退店を示す退店コンテキストとを対応付けて前記データベースに登録する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記取得部により取得された前記センサ情報に基づいて、前記コンテキストを推定するコンテキスト推定処理を実行する推定部、をさらに備え、
前記登録部は、
前記取得部により取得された前記センサ情報と、前記コンテキスト推定処理により推定された前記コンテキストとを対応付けて前記データベースに登録する
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6】
前記推定部は、前記コンテキスト推定処理前の第１コンテキストと、前記コンテキスト推定処理により推定した第２コンテキストとに基づいて、コンテキスト切り替わりを推定し、
前記登録部は、
前記推定部により前記コンテキスト切り替わりが生じたと推定された場合、前記取得部により取得された前記センサ情報と、前記第２コンテキストとを対応付けて前記データベースに登録する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記推定部は、前記ユーザが前記店舗外に位置するコンテキストに対応する前記第１コンテキストから、前記ユーザが前記店舗内に位置するコンテキストに対応する前記第２コンテキストへの前記コンテキスト切り替わりを推定する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記推定部は、前記ユーザが前記店舗内に位置するコンテキストに対応する前記第１コンテキストから、前記ユーザが前記店舗外に位置するコンテキストに対応する前記第２コンテキストへの前記コンテキスト切り替わりを推定する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記登録部は、前記第１コンテキストに対応する時点で前記センサにより検知された他のセンサ情報を、前記第２コンテキストに対応付けて前記データベースに登録する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記データベースを用いたサービスを提供する提供部、をさらに備え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11】
前記提供部は、前記データベースを用いて推定される対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、前記対象ユーザが利用する端末装置に情報を提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項12】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記センサ情報と、前記センサ情報の前記センサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録し、前記検知時のコンテキストが店舗に関連する場合、前記センサ情報に前記店舗を示す情報を対応付けて登録し、前記検知時のコンテキストが店舗に関連しない場合、前記センサ情報に対応する店舗がないことを示す情報を前記センサ情報に対応付けて登録する登録工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項13】
センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する取得手順と、前記取得手順により取得された前記センサ情報と、前記センサ情報の前記センサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録し、前記検知時のコンテキストが店舗に関連する場合、前記センサ情報に前記店舗を示す情報を対応付けて登録し、前記検知時のコンテキストが店舗に関連しない場合、前記センサ情報に対応する店舗がないことを示す情報を前記センサ情報に対応付けて登録する登録手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、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】
従来、センサに関する情報を管理する種々の技術が提供されている。例えば、測定雰囲気中の物理量を検出するセンサを特定する情報と当該センサの使用開始日時をセンサ情報として記憶する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２１－０５１０５２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、上記の従来技術には改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、センサを特定する情報と当該センサの使用開始日時をセンサ情報として記憶しているに過ぎず、センサが検知した情報を適切に管理することができるとは限らない。そのため、上記の従来技術では、センサが検知した情報を用いたサービスを提供することが難しく、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることが望まれている。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、センサにより検知された情報を適切に管理可能にする情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本願に係る情報処理装置は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する取得部と、前記取得部により取得された前記センサ情報と、前記センサ情報の前記センサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する登録部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【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」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、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、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【0010】
【0011】
具体的には、図１は、情報の登録に関する情報処理の一例を示す図である。図１では、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置１０から取得し、取得したセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてセンサデータベース（以下「センサデータＤＢ」と記載する）に登録する。センサ情報は、端末装置１０の状態または端末装置１０の周囲の環境に関してセンサにより検知された様々な情報が含まれる。例えば、センサ情報は、温度、気圧、音、振動、加速度、照度（明るさ）、位置等の様々な対象に関する情報であってもよい。なお、上記は一例に過ぎず、センサ情報は、センサにより検知されるものであれば、どのような対象に関する情報であってもよい。例えば、音は、可聴周波数の音に限らず、超音波であってもよく、可聴周波数の音であってもユーザ（人）の発話等の音声に限らず、環境音、ノイズ等であってもよい。また、例えば、センサ情報は、ユーザの血糖値を示す血糖値情報、心拍数を示す心拍情報等の生体情報であってもよい。
【0012】
以下に示す例では、端末装置１０を利用するユーザの状態を、センサ情報に対応付けて登録するコンテキストの一例として説明する。例えば、図１では、ユーザが店舗へ入店した状態、ユーザが店舗から退店した状態、ユーザが店舗外に位置する状態等、ユーザの店舗に対する入退店に関連する状態を、コンテキストの一例として説明する。
【0013】
なお、上記は一例に過ぎず、センサ情報に対応付けて登録するコンテキストは、センサによる検知時のコンテキストであればどのような情報であってもよい。例えば、コンテキストは、ユーザや端末装置１０の状況やユーザや端末装置１０の環境（背景）に基づいて推定されるユーザの様々な状況であってもよい。また、コンテキストは、ユーザが置かれた物理環境、ユーザが置かれた社会環境、ユーザの運動状態、および、推定されるユーザの感情等であってもよい。また、コンテキストは、ユーザや端末装置１０の状況やユーザや端末装置１０の環境（背景）に基づいて推定されるユーザの心理状態等であってもよい。
【0014】
また、図２は、情報の推定に関する情報処理の一例を示す図である。図２では、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報を、推定対象のユーザ（「対象ユーザ」ともいう）が利用する端末装置１０から取得し、取得したセンサ情報（「対象センサ情報」ともいう）に基づいて、推定対象の店舗（「対象店舗」ともいう）に対する対象ユーザの入退店を推定する。例えば、図２では、ユーザＵ５を対象ユーザとして、情報処理装置１００がユーザＵ５の店舗への入退店を推定する場合を一例として説明する。
【0015】
〔１－１－１．情報処理システムの構成〕
以下では、まず図３を用いて情報処理システム１の構成について説明した後、図１及び図２の処理の詳細を説明する。図３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に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、店舗装置２０と、データ提供装置５０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、店舗装置２０と、データ提供装置５０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図３に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の店舗装置２０や、複数台のデータ提供装置５０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
以下では、まず図３を用いて情報処理システム１の構成について説明した後、図１及び図２の処理の詳細を説明する。図３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に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、店舗装置２０と、データ提供装置５０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、店舗装置２０と、データ提供装置５０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図３に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の店舗装置２０や、複数台のデータ提供装置５０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
【0016】
端末装置１０は、ユーザによって利用されるコンピュータである。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１は、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【0017】
端末装置１０は、様々なセンサ情報を検知する各種センサを有する。端末装置１０は、各種センサによりセンサ情報を検知する。端末装置１０は、センサにより検知されたセンサ情報を情報処理装置１００へ送信する。端末装置１０は、温度センサを有し、ユーザの周囲の環境の温度情報（センサ情報）を検知する。端末装置１０は、気圧センサを有し、ユーザの周囲の環境の気圧情報（センサ情報）を検知する。端末装置１０は、マイク等の音センサを有し、ユーザの周囲の環境の音声情報（センサ情報）を検知する。端末装置１０は、振動センサを有し、端末装置１０に関する振動情報（センサ情報）を検知する。端末装置１０は、加速度センサを有し、端末装置１０に関する加速度情報（センサ情報）を検知する。端末装置１０は、照度センサを有し、ユーザの周囲の環境の照度情報（センサ情報）を検知する。また、端末装置１０は、イメージセンサ等の画像センサを有し、ユーザの周囲の環境の画像情報（センサ情報）を検知してもよい。
【0018】
また、端末装置１０は、位置センサを有し、ユーザの位置情報（センサ情報）を検知する。例えば、端末装置１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサを有する。また、端末装置１０は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）（Wireless-Fidelity）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の所定の無線通信機能やビーコン等の機能、通信を行っている基地局の位置情報等を用いてユーザの位置情報（センサ情報）を検知し、取得してもよい。なお、以下では位置情報を単に「位置」と記載する場合がある。例えば、端末装置１０は、ＧＰＳや上記のような無線通信機能やビーコン等の情報を組み合わせることにより、ユーザの位置の推定精度を高めてもよい。また、端末装置１０は、ユーザの位置を情報処理装置１００に送信する。
【0019】
また、端末装置１０は、センサ情報以外にも各種の情報を収集し情報処理装置１００に送信する。端末装置１０は、端末装置１０を用いたユーザの行動を示す行動情報を情報処理装置１００へ送信する。端末装置１０は、端末装置１０を用いた決済に関する行動情報を情報処理装置１００へ送信する。端末装置１０は、端末装置１０を用いた店舗での支払い（決済）に関する行動情報を情報処理装置１００へ送信する。端末装置１０は、ユーザによる操作を示す行動情報を情報処理装置１００へ送信する。端末装置１０は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を情報処理装置１００へ送信する。例えば、端末装置１０は、ユーザによるＳＮＳ（Social Networking Service）への投稿等の投稿情報（入力情報）等を含む行動情報を情報処理装置１００へ送信する。例えば、端末装置１０は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）等へユーザが投稿した投稿情報等を含む行動情報を情報処理装置１００へ送信する。
【0020】
以下では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザを「ユーザＵ１」とする場合がある。このように、以下では、「ユーザＵ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ＊」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ２」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザである。また、図１及び図２に示す例においては、端末装置１０を利用するユーザに応じて、端末装置１０を端末装置１０－１～１０－３、１０－５等として説明する。例えば、端末装置１０－１は、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）により使用される端末装置１０である。また、例えば、端末装置１０－５は、ユーザＩＤ「Ｕ５」により識別される（ユーザＵ５）により使用される端末装置１０である。また、以下では、端末装置１０－１～１０－３、１０－５等について、特に区別なく説明する場合には、端末装置１０と記載する。
【0021】
店舗装置２０は、各店舗の管理者よって利用されるコンピュータである。例えば、飲食店Ａの管理者は、店舗装置２０を用いて、情報処理装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、店舗装置２０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。店舗装置２０は、店舗に関する各種情報を情報処理装置１００に送信する。店舗装置２０は、情報処理装置１００が要求する情報を、情報処理装置１００に送信する。店舗装置２０は、店舗の所在地、店舗の出入口の態様等の様々な情報を含む店舗情報を情報処理装置１００に送信する。
【0022】
データ提供装置５０は、各種のデータを情報処理装置１００へ提供するサーバである。例えば、データ提供装置５０は、天気や気温等の気象に関するデータを情報処理装置１００へ提供してもよい。データ提供装置５０は、各店舗が位置するエリアの気象に関するイベント情報を情報処理装置１００へ提供してもよい。例えば、データ提供装置５０は、いわゆる広く開かれた利用が許可されているデータであるオープンデータを情報処理装置１００へ提供する。例えば、データ提供装置５０は、各自治体が管理し、自治体が保有するデータをデータとして外部に提供する情報処理装置であってもよい。データ提供装置５０は、利用が許可されているデータ（情報）であれば、上記に限らず、道路情報等の交通に関するデータや地理空間情報、防災・減災情報、調達情報、統計情報等の種々のデータを提供してもよい。
【0023】
情報処理装置１００は、情報の登録に関する処理及び情報の推定に関する処理を実行するコンピュータである。情報処理装置１００は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、各種の装置と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置又はクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して、他の各種装置と通信可能に接続される。
【0024】
情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報を、他の情報と対応付けてセンサデータＤＢに登録する登録処理を実行する。情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、コンテキストを推定する処理（「コンテキスト推定処理」ともいう）を実行する。情報処理装置１００は、推定したコンテキストと、その推定に用いたセンサ情報とを対応付けてセンサデータＤＢに登録する。例えば、情報処理装置１００は、推定した店舗に対する入退店を示すコンテキストと、その店舗を示す情報と、その推定に用いたセンサ情報とを対応付けてセンサデータＤＢに登録する。情報処理装置１００は、センサデータＤＢを用いたサービスを提供する。
【0025】
また、情報処理装置１００は、センサにより検知された対象センサ情報に基づいて、対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する入退店推定処理（単に「推定処理」ともいう）を実行する。情報処理装置１００は、対象店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、対象店舗とを対応付けた履歴情報が登録されたセンサデータＤＢを用いて、推定処理を実行する。情報処理装置１００は、センサデータＤＢに登録された履歴情報と対象センサ情報との比較に基づいて、対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。情報処理装置１００は、対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザに情報を提供する。
【0026】
〔１－２．情報の登録に関する情報処理〕
ここから、図１を用いて、情報処理の流れについて説明する。図１では、地図ＭＰ１等によりユーザＵ１～Ｕ３の位置を模式的に示す。情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０－１からセンサ情報ＳＤ１１を取得する（ステップＳ１１－１）。図１では、端末装置１０－１は、ユーザＵ１の店舗ＳＰ１１への入店時にセンサによる検知を行う。端末装置１０－１は、センサによる検知に基づくセンサ情報ＳＤ１１を情報処理装置１００へ送信する。情報処理装置１００は、端末装置１０－１からセンサ情報ＳＤ１１を受信する。図１では、情報処理装置１００は、端末装置１０－１からユーザＵ１の店舗ＳＰ１１への入店時に対応するセンサ情報ＳＤ１１を受信する。上述したようにセンサ情報ＳＤ１１等のセンサ情報は、温度、気圧、音、加速度、照度（明るさ）、位置等の様々な対象に関する情報であってもよい。
ここから、図１を用いて、情報処理の流れについて説明する。図１では、地図ＭＰ１等によりユーザＵ１～Ｕ３の位置を模式的に示す。情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０－１からセンサ情報ＳＤ１１を取得する（ステップＳ１１－１）。図１では、端末装置１０－１は、ユーザＵ１の店舗ＳＰ１１への入店時にセンサによる検知を行う。端末装置１０－１は、センサによる検知に基づくセンサ情報ＳＤ１１を情報処理装置１００へ送信する。情報処理装置１００は、端末装置１０－１からセンサ情報ＳＤ１１を受信する。図１では、情報処理装置１００は、端末装置１０－１からユーザＵ１の店舗ＳＰ１１への入店時に対応するセンサ情報ＳＤ１１を受信する。上述したようにセンサ情報ＳＤ１１等のセンサ情報は、温度、気圧、音、加速度、照度（明るさ）、位置等の様々な対象に関する情報であってもよい。
【0027】
そして、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ１１に対応するコンテキストを示す情報を取得する（ステップＳ１２－１）。図１では、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ１１に対応する検知時のユーザＵ１のコンテキストが店舗ＳＰ１１への入店であることを示す情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ１１に対応するコンテキストが店舗への入店のコンテキストＣＮ１１であることを示す情報及びその店舗が店舗ＳＰ１１であることを示す情報を含むコンテキスト情報ＣＤ１１を取得する。
【0028】
情報処理装置１００は、コンテキスト情報ＣＤ１１を取得可能であれば、どのような方法によりコンテキスト情報ＣＤ１１を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０－１からコンテキスト情報ＣＤ１１を取得してもよい。この場合、端末装置１０－１は、ユーザＵ１の操作に応じてコンテキスト情報ＣＤ１１を情報処理装置１００へ送信する。情報処理装置１００は、端末装置１０－１からコンテキスト情報ＣＤ１１を受信する。
【0029】
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を用いてコンテキスト情報ＣＤ１１を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０－１から取得した様々な情報を用いて、センサ情報ＳＤ１１に対応する検知時において、ユーザＵ１が店舗ＳＰ１１へ入店していると推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、端末装置１０－１から取得したユーザＵ１の行動情報等に基づいて、センサ情報ＳＤ１１に対応する検知時のコンテキストがコンテキストＣＮ１１であると推定してもよい。情報処理装置１００は、ユーザＵ１が店舗ＳＰ１１の扉を開けたことを示す行動情報に基づいて、センサ情報ＳＤ１１に対応する検知時のコンテキストがコンテキストＣＮ１１であると推定してもよい。
【0030】
そして、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ１１をセンサデータＤＢに登録する（ステップＳ１３－１）。図１では、情報処理装置１００は、登録情報群ＤＴに示すように、センサ情報ＳＤ１１に対応するコンテキストを示す情報を関連付けてセンサデータＤＢに登録する。情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ１１にコンテキスト情報ＣＤ１１を関連付けてセンサデータＤＢに登録する。このように、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ１１に対応する検知時のコンテキストがコンテキストＣＮ１１及び店舗が店舗ＳＰ１１であることを示すコンテキスト情報ＣＤ１１を、センサ情報ＳＤ１１に関連付けてセンサデータＤＢに登録する。
【0031】
すなわち、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ１１に対応する検知時のユーザＵ１のコンテキストが店舗ＳＰ１１への入店であることを示す情報をセンサ情報ＳＤ１１に対応付けてセンサデータＤＢに登録する。情報処理装置１００は、店舗ＳＰ１１へユーザＵ１が入店する際に取得されたセンサ情報ＳＤ１１と、店舗ＳＰ１１とを対応付けた履歴情報をセンサデータＤＢに登録する。これにより、情報処理装置１００は、店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、その店舗とを対応付けた履歴情報を管理する。センサデータＤＢ中の登録情報群ＤＴには、店舗へユーザが入店する際に取得されたセンサ情報が含まれる。
【0032】
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０－２からセンサ情報ＳＤ２１を取得する（ステップＳ１１－２）。図１では、端末装置１０－２は、ユーザＵ２の地図ＭＰ１に対応するエリアを徒歩で移動時にセンサによる検知を行う。端末装置１０－２は、センサによる検知に基づくセンサ情報ＳＤ２１を情報処理装置１００へ送信する。情報処理装置１００は、端末装置１０－２からセンサ情報ＳＤ２１を受信する。図１では、情報処理装置１００は、端末装置１０－２からユーザＵ２の移動時に対応するセンサ情報ＳＤ２１を受信する。
【0033】
そして、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ２１に対応するコンテキストを示す情報を取得する（ステップＳ１２－２）。図１では、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ２１に対応する検知時のユーザＵ２のコンテキストが徒歩で移動中であることを示す情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ２１に対応するコンテキストが徒歩で移動中のコンテキストＣＮ２１であることを示す情報を含むコンテキスト情報ＣＤ２１を取得する。
【0034】
情報処理装置１００は、コンテキスト情報ＣＤ２１を取得可能であれば、どのような方法によりコンテキスト情報ＣＤ２１を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０－２からコンテキスト情報ＣＤ２１を取得してもよい。この場合、端末装置１０－２は、ユーザＵ２の操作に応じてコンテキスト情報ＣＤ２１を情報処理装置１００へ送信する。情報処理装置１００は、端末装置１０－２からコンテキスト情報ＣＤ２１を受信する。
【0035】
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を用いてコンテキスト情報ＣＤ２１を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０－２から取得した様々な情報を用いて、センサ情報ＳＤ２１に対応する検知時において、ユーザＵ２が徒歩で移動中であると推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、端末装置１０－２から取得したユーザＵ２の行動情報等に基づいて、センサ情報ＳＤ２１に対応する検知時のコンテキストがコンテキストＣＮ２１であると推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ２が端末装置１０－２を用いて投稿した内容を示す行動情報に基づいて、センサ情報ＳＤ２１に対応する検知時のコンテキストがコンテキストＣＮ２１であると推定してもよい。また、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ２１に含まれる加速度情報等を基にユーザＵ２が徒歩で移動中であると推定してもよい。
【0036】
そして、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ２１をセンサデータＤＢに登録する（ステップＳ１３－２）。図１では、情報処理装置１００は、登録情報群ＤＴに示すように、センサ情報ＳＤ２１に対応するコンテキストを示す情報を関連付けてセンサデータＤＢに登録する。情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ２１にコンテキスト情報ＣＤ２１を関連付けてセンサデータＤＢに登録する。このように、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ２１に対応する検知時のコンテキストがコンテキストＣＮ２１であり、対応する店舗がないことを示すコンテキスト情報ＣＤ２１を、センサ情報ＳＤ２１に関連付けてセンサデータＤＢに登録する。すなわち、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ２１に対応する検知時のユーザＵ２のコンテキストが徒歩で移動中であることを示す情報をセンサ情報ＳＤ２１に対応付けてセンサデータＤＢに登録する。
【0037】
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ３が利用する端末装置１０－３からセンサ情報ＳＤ３１を取得する（ステップＳ１１－３）。図１では、端末装置１０－３は、ユーザＵ３の店舗ＳＰ２２からの退店時にセンサによる検知を行う。端末装置１０－３は、センサによる検知に基づくセンサ情報ＳＤ３１を情報処理装置１００へ送信する。情報処理装置１００は、端末装置１０－３からセンサ情報ＳＤ３１を受信する。図１では、情報処理装置１００は、端末装置１０－３からユーザＵ３の店舗ＳＰ２２からの退店時に対応するセンサ情報ＳＤ３１を受信する。
【0038】
そして、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ３１に対応するコンテキストを示す情報を取得する（ステップＳ１２－３）。図１では、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ３１に対応する検知時のユーザＵ３のコンテキストが店舗ＳＰ２２からの退店であることを示す情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ３１に対応するコンテキストが店舗からの退店のコンテキストＣＮ３１であることを示す情報及びその店舗が店舗ＳＰ２２であることを示す情報を含むコンテキスト情報ＣＤ３１を取得する。
【0039】
情報処理装置１００は、コンテキスト情報ＣＤ３１を取得可能であれば、どのような方法によりコンテキスト情報ＣＤ３１を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０－３からコンテキスト情報ＣＤ３１を取得してもよい。この場合、端末装置１０－３は、ユーザＵ３の操作に応じてコンテキスト情報ＣＤ３１を情報処理装置１００へ送信する。情報処理装置１００は、端末装置１０－３からコンテキスト情報ＣＤ３１を受信する。
【0040】
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を用いてコンテキスト情報ＣＤ３１を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０－３から取得した様々な情報を用いて、センサ情報ＳＤ３１に対応する検知時において、ユーザＵ３が店舗ＳＰ２２から退店していると推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、端末装置１０－３から取得したユーザＵ３の行動情報等に基づいて、センサ情報ＳＤ３１に対応する検知時のコンテキストがコンテキストＣＮ３１であると推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ３の端末装置１０－３を用いた電子的な決済（支払い）等を示す行動情報に基づいて、センサ情報ＳＤ３１に対応する検知時のコンテキストがコンテキストＣＮ３１であると推定してもよい。
【0041】
そして、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ３１をセンサデータＤＢに登録する（ステップＳ１３－３）。図１では、情報処理装置１００は、登録情報群ＤＴに示すように、センサ情報ＳＤ３１に対応するコンテキストを示す情報を関連付けてセンサデータＤＢに登録する。情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ３１にコンテキスト情報ＣＤ３１を関連付けてセンサデータＤＢに登録する。このように、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ３１に対応する検知時のコンテキストがコンテキストＣＮ３１及び店舗が店舗ＳＰ２２であることを示すコンテキスト情報ＣＤ３１を、センサ情報ＳＤ３１に関連付けてセンサデータＤＢに登録する。
【0042】
すなわち、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ３１に対応する検知時のユーザＵ３のコンテキストが店舗ＳＰ２２からの退店であることを示す情報をセンサ情報ＳＤ３１に対応付けてセンサデータＤＢに登録する。情報処理装置１００は、店舗ＳＰ２２からユーザＵ３が退店する際に取得されたセンサ情報ＳＤ３１と、店舗ＳＰ２２とを対応付けた履歴情報をセンサデータＤＢに登録する。これにより、情報処理装置１００は、店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、その店舗とを対応付けた履歴情報を管理する。センサデータＤＢ中の登録情報群ＤＴには、店舗からユーザが退店する際に取得されたセンサ情報が含まれる。
【0043】
なお、図１では、３人のユーザＵ１～Ｕ３を図示するが、情報処理装置１００は、ユーザＵ１～Ｕ３に限らず、例えばユーザＵ４等の多数のユーザ（例えば、１００万ユーザや１０００万ユーザ等）のセンサ情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、多数のユーザについて取得したセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストや店舗等とを対応付けてセンサデータＤＢに登録する。
【0044】
このように、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報と、そのセンサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。図１では、情報処理装置１００は、そのセンサ情報に、そのセンサ情報に対応するコンテキストを示す情報を対応付けて記憶する。また、情報処理装置１００は、センサ情報に対応する店舗がある場合、そのセンサ情報に、そのセンサ情報に対応するコンテキストを示す情報、及びそのセンサ情報に対応する店舗を示す情報を対応付けてデータベースに登録する。これにより、情報処理装置１００は、新たにセンサ情報が取得された際に、データベースを用いることで、その新たに取得されたセンサ情報が対応するコンテキストや店舗の適切な推定（特定）を可能にすることができる。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
【0045】
〔１－３．情報の推定に関する情報処理〕
次に、図２を用いて、センサにより検知されたセンサ情報に基づいて、情報処理装置１００が対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する処理の一例を説明する。具体的には、以下では、情報処理装置１００は、新たにセンサ情報が取得された際に、センサデータＤＢを用いて、その新たに取得されたセンサ情報が対応するユーザの店舗への入退店を推定する場合を一例として説明する。なお、図１と同様の点については適宜説明を省略する。
次に、図２を用いて、センサにより検知されたセンサ情報に基づいて、情報処理装置１００が対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する処理の一例を説明する。具体的には、以下では、情報処理装置１００は、新たにセンサ情報が取得された際に、センサデータＤＢを用いて、その新たに取得されたセンサ情報が対応するユーザの店舗への入退店を推定する場合を一例として説明する。なお、図１と同様の点については適宜説明を省略する。
【0046】
図２では、情報処理装置１００がユーザＵ５を対象ユーザとして推定処理を行う場合を示す。情報処理装置１００は、ユーザＵ５が利用する端末装置１０－５からセンサ情報ＳＤ５１を取得する（ステップＳ２１）。図２では、端末装置１０－５は、ユーザＵ５の店舗ＳＰ１１への入店時にセンサによる検知を行う。端末装置１０－５は、センサによる検知に基づくセンサ情報ＳＤ５１を情報処理装置１００へ送信する。情報処理装置１００は、端末装置１０－５からセンサ情報ＳＤ５１を受信する。図２では、情報処理装置１００は、端末装置１０－５からユーザＵ５の店舗ＳＰ１１への入店時に対応するセンサ情報ＳＤ５１を受信する。これにより、情報処理装置１００は、対象情報ＴＧに示すように、対象ユーザであるユーザＵ５についてのセンサ情報ＳＤ５１を取得する。なお、上述したように、センサ情報ＳＤ５１は、温度、気圧、音、加速度、照度（明るさ）、位置等の様々な対象に関する情報であってもよい。
【0047】
そして、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ５１に基づいて、ユーザＵ５の店舗に対する入退店を推定する（ステップＳ２２）。図２では、情報処理装置１００は、センサデータＤＢ中に登録された履歴情報である登録情報群ＤＴを用いて、ユーザＵ５の店舗に対する入退店を推定する。このように、情報処理装置１００は、店舗へユーザが入店する際に取得されたセンサ情報や店舗からユーザが退店する際に取得されたセンサ情報が含まれる登録情報群ＤＴを用いて、ユーザＵ５の店舗に対する入退店を推定する。
【0048】
例えば、情報処理装置１００は、センサデータＤＢ中の登録情報群ＤＴとセンサ情報ＳＤ５１との比較に基づいて、ユーザＵ５の店舗に対する入退店を推定する。情報処理装置１００は、登録情報群ＤＴに含まれる各センサ情報とセンサ情報ＳＤ５１との比較に基づいて、ユーザＵ５の店舗に対する入退店を推定する。例えば、情報処理装置１００は、登録情報群ＤＴに含まれる各センサ情報のうち、センサ情報ＳＤ５１が類似するセンサ情報に対応するコンテキストが、センサ情報ＳＤ５１の検知時におけるユーザＵ５のコンテキストであると推定する。
【0049】
例えば、情報処理装置１００は、登録情報群ＤＴに含まれる各センサ情報のうち、センサ情報ＳＤ５１との類似度が最も高いセンサ情報に対応するコンテキストが、センサ情報ＳＤ５１の検知時におけるユーザＵ５のコンテキストであると推定する。図２では、情報処理装置１００は、センサデータＤＢ中の登録情報群ＤＴとセンサ情報ＳＤ５１との比較し、センサ情報ＳＤ５１が登録情報群ＤＴに含まれる各センサ情報のうちセンサ情報ＳＤ１１に類似すると決定する。そして、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ５１の検知時におけるユーザＵ５のコンテキストが、センサ情報ＳＤ１１に対応付けられたコンテキストであると推定する。例えば、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ５１の検知時におけるユーザＵ５のコンテキストが、店舗への入店のコンテキストＣＮ１１であり、その店舗が店舗ＳＰ１１であると推定する。すなわち、情報処理装置１００は、推定結果ＲＳに示すように、センサ情報ＳＤ５１の検知時においてユーザＵ５が店舗ＳＰ１１へ入店していると推定する。
【0050】
情報処理装置１００は、店舗と、その店舗に入退店する際に取得されうるセンサ情報とを対応付けたデータベースを用いて、対応するセンサ情報が取れたら、その店舗に入退店したと推定する。例えば、情報処理装置１００は、店舗の中の行動ごとのセンサ情報が登録されたセンサデータＤＢを用いて、店舗に入店したかどうかや店舗から退店したかどうかを推定してもよい。また、センサデータＤＢには、店舗への各入店導線の各々に対応するセンサ情報が含まれてもよい。
【0051】
なお、情報処理装置１００は、店舗ＳＰ１１を対象店舗として、店舗ＳＰ１１に対するユーザＵ５の入退店を推定する場合、センサデータＤＢ中の情報のうち、店舗ＳＰ１１が対応付けられたセンサ情報のみを用いて処理を行ってもよい。この場合、例えば、情報処理装置１００は、センサデータＤＢ中の登録情報群ＤＴのうち、店舗ＳＰ１１が対応付けられたセンサ情報を抽出し、抽出した情報と、センサ情報ＳＤ５１との比較に基づいて、店舗ＳＰ１１に対するユーザＵ５の入退店を推定してもよい。
【0052】
また、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＤ５１がセンサ情報ＳＤ３１と類似する場合、センサ情報ＳＤ５１の検知時においてユーザＵ５が店舗ＳＰ２２から退店していると推定する。なお、ユーザの店舗からの退店を推定する処理についても、上述した店舗への入店の推定と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【0053】
このように、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報に基づいて、ユーザの店舗に対する入退店を推定する。例えば、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報と、履歴情報とを比較し、そのセンサ情報が類似する履歴に対応するコンテキストが、そのセンサ情報が検知された時点のコンテキストであると推定する。情報処理装置１００は、店舗に入退店する際に取得されうるセンサ情報が登録されたデータベースを参照し、取得されたセンサ情報に基づいて、ユーザの入退店を推定する。
【0054】
具体的には、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報が過去の対象店舗への入店時に検知された履歴に類似する場合、そのセンサ情報が検知された時点に対象ユーザが対象店舗へ入店していると推定する。また、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報が過去の対象店舗からの退店時に検知された履歴に類似する場合、そのセンサ情報が検知された時点に対象ユーザが対象店舗から退店していると推定する。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を基に店舗に対するユーザの入退店を適切に推定することができる。
【0055】
〔１－４．その他の処理例〕
なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を用いて様々な処理を行ってもよい。この点について、以下例示を列挙する。
なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を用いて様々な処理を行ってもよい。この点について、以下例示を列挙する。
【0056】
〔１－４－１．位置〕
例えば、端末装置１０がＧＰＳ等により位置を検知する場合、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知精度が低くなり、位置のみではユーザの入退店の推定が難しい場合がある。例えば、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知結果が所定の範囲等の特定の地点を示すものではない場合がある。例えば、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知結果が所定の地点を中心とする所定の距離（半径１００ｍ等）の範囲内や所定のエリア等の範囲を示す情報となる場合がある。このような場合、情報処理装置１００は、位置のみではユーザの入退店を適切に推定することが難しい。
例えば、端末装置１０がＧＰＳ等により位置を検知する場合、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知精度が低くなり、位置のみではユーザの入退店の推定が難しい場合がある。例えば、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知結果が所定の範囲等の特定の地点を示すものではない場合がある。例えば、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知結果が所定の地点を中心とする所定の距離（半径１００ｍ等）の範囲内や所定のエリア等の範囲を示す情報となる場合がある。このような場合、情報処理装置１００は、位置のみではユーザの入退店を適切に推定することが難しい。
【0057】
そこで、情報処理装置１００は、位置の検知結果に加えて、位置以外の対象のセンサ情報を用いて、ユーザの入退店を推定する。この場合、例えば、情報処理装置１００は、位置の検知結果に基づいて、対象とする店舗を抽出する。例えば、情報処理装置１００は、位置の検知結果が示す範囲内に位置する店舗を、入退店の推定対象とする店舗の候補（「候補店舗」ともいう）として抽出する。
【0058】
そして、情報処理装置１００は、センサデータＤＢ中の情報のうち、候補店舗が対応付けられたセンサ情報のみを用いて、入退店を推定する処理を行う。この場合、例えば、情報処理装置１００は、センサデータＤＢ中の登録情報群ＤＴのうち、候補店舗が対応付けられたセンサ情報を抽出し、抽出した情報と、対象センサ情報との比較に基づいて、対象ユーザの店舗に対する入退店を推定してもよい。
【0059】
図２では、情報処理装置１００は、センサデータＤＢ中の登録情報群ＤＴのうち、候補店舗が対応付けられたセンサ情報を抽出し、抽出した情報と、センサ情報ＳＤ５１との比較に基づいて、店舗に対するユーザＵ５の入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、センサデータＤＢ中の登録情報群ＤＴのうち、候補店舗が対応付けられたセンサ情報を抽出し、抽出した情報と、センサ情報ＳＤ５１との比較に基づいて、候補店舗のうちユーザＵ５が入退店を行った店舗を推定してもよい。
【0060】
〔１－４－２．特徴量〕
上述した例では、センサにより検知されたセンサ情報を用いる場合を説明したが、情報処理装置１００は、例えばセンサ情報を基に生成された特徴量を用いて、処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、各センサ情報から抽出された特徴量を用いて、処理を行ってもよい。
上述した例では、センサにより検知されたセンサ情報を用いる場合を説明したが、情報処理装置１００は、例えばセンサ情報を基に生成された特徴量を用いて、処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、各センサ情報から抽出された特徴量を用いて、処理を行ってもよい。
【0061】
例えば、センサ情報から特徴量を生成する処理は、センサ情報からの特徴量抽出等の種々の技術を適宜用いて行われるが、詳細な説明は省略する。なお、センサ情報から特徴量を生成できれば、どのような処理により特徴量が生成されてもよい。また、センサ情報から特徴量を生成する処理は、情報処理装置１００が行ってもよいし、端末装置１０が行ってもよい。また、上述した例において特徴量を用いる場合、センサ情報が特徴量に代わる点以外は、同様の処理となるため、詳細な説明を省略する。
【0062】
例えば、端末装置１０は、入退店の前後のセンサ情報が有する特徴量を生成し、情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、特徴量と店舗とを紐づけてセンサデータＤＢに登録する。そして、情報処理装置１００は、店舗ごとに特徴量の平均や共通性を基に、共通化した特徴量（共通特徴量）を生成してもよい。情報処理装置１００は、入店、退店、滞在など、店舗と関連する行動ごとに特徴量を生成してもよい。
【0063】
例えば、端末装置１０は、センサにより検知したセンサ情報の特徴量を情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、特徴量に応じて、入退店を推定する。
【0064】
〔１－４－３．各種の推定例〕
例えば、情報処理装置１００は、気圧の変化に応じて、店舗に対する入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、後払い、先払い等の決済順序に応じて、コンテキストを推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、後払いの店舗である場合、決済の行動が行われたタイミングでその店舗から退店が行われたと推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、先払いの店舗である場合、決済の行動が行われたタイミングでその店舗への入店が行われたと推定してもよい。
例えば、情報処理装置１００は、気圧の変化に応じて、店舗に対する入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、後払い、先払い等の決済順序に応じて、コンテキストを推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、後払いの店舗である場合、決済の行動が行われたタイミングでその店舗から退店が行われたと推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、先払いの店舗である場合、決済の行動が行われたタイミングでその店舗への入店が行われたと推定してもよい。
【0065】
なお、情報処理装置１００は、店舗に対する入退店に関するコンテキストに限らず、様々なコンテキストを推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、店舗内での飲食中等の店舗内での行動に関するコンテキスト等、店舗に関するコンテキストを推定してもよい。情報処理装置１００は、店舗の滞在等の店舗の利用に関するコンテキストを推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、縄跳び、ランニング、座った、食べた等のユーザの動きに関するコンテキストを推定してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、センサデータＤＢに登録された情報の変動に基づいて、店舗に関するコンテキスト変化を推定してもよい。
【0066】
〔１－４－４．コンテキストの切り替わり〕
例えば、情報処理装置１００は、コンテキストの切り替わりを推定し、推定したコンテキストの切り替わりに応じて処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、コンテキストを推定することにより、入退店に関するコンテキストの切り替わりを推定してもよい。
例えば、情報処理装置１００は、コンテキストの切り替わりを推定し、推定したコンテキストの切り替わりに応じて処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、コンテキストを推定することにより、入退店に関するコンテキストの切り替わりを推定してもよい。
【0067】
情報処理装置１００は、入退店に関するコンテキストの切り替わりが推定されたら、店舗に対する入退店が行われたと推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの端末装置１０がセンサ情報を取得し、センサ情報からユーザのコンテキストを推定し、推定したコンテキストの切り替わりが検知された、入退店したと推定する。この場合、情報処理装置１００は、入退店前後のセンサ情報と、店舗とを対応付けてセンサデータＤＢに登録してもよい。
【0068】
情報処理装置１００は、センサ情報に基づいてコンテキストを推定し、推定したコンテキストに応じてユーザの店舗に対する入退店を推定する。情報処理装置１００は、コンテキスト推定処理前の第１コンテキストから、コンテキスト推定処理により推定した第２コンテキストへの切り替わりに応じて、ユーザの店舗に対する入退店を推定する。
【0069】
例えば、情報処理装置１００は、ユーザのコンテキストが、店舗外に位置することを示す第１コンテキストから、その店舗内に位置することを示す第２コンテキストへの切り替わった場合、その店舗へそのユーザが入店したと推定する。図２では、情報処理装置１００は、ユーザＵ５のコンテキストが、店舗ＳＰ１１外に位置することを示すコンテキストＣＮ５１から、店舗ＳＰ１１内に位置することを示すコンテキストＣＮ５２への切り替わった場合、店舗ＳＰ１１へユーザＵ５が入店したと推定する。
【0070】
例えば、情報処理装置１００は、ユーザのコンテキストが、店舗内に位置することを示す第１コンテキストから、その店舗外に位置することを示す第２コンテキストへの切り替わった場合、その店舗からそのユーザが退店したと推定する。図２では、情報処理装置１００は、ユーザＵ５のコンテキストが、店舗ＳＰ１１内に位置することを示すコンテキストＣＮ５２から、店舗ＳＰ１１外に位置することを示すコンテキストＣＮ５１への切り替わった場合、店舗ＳＰ１１からユーザＵ５が退店したと推定する。
【0071】
また、情報処理装置１００は、コンテキスト切り替わりを推定し、コンテキスト切り替わりが生じたと推定された場合、センサ情報とコンテキストとを対応付けてデータベースに登録してもよい。
【0072】
例えば、情報処理装置１００は、店舗外に位置することを示す第１コンテキストから、その店舗内に位置することを示す第２コンテキストへの切り替わった場合、第２コンテキストと、第２コンテキストの推定に用いたセンサ情報とを対応付けてデータベースに登録する。図１では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストが、店舗ＳＰ１１外に位置することを示すコンテキストＣＮ５１から、店舗ＳＰ１１内に位置することを示すコンテキストＣＮ５２への切り替わった場合、コンテキストＣＮ５２と、コンテキストＣＮ５２の推定に用いたセンサ情報とを対応付けてセンサデータＤＢに登録する。この場合、情報処理装置１００は、そのコンテキストＣＮ５２に、直前のコンテキストＣＮ５１の推定に用いたセンサ情報である他のセンサ情報も対応付けてセンサデータＤＢに登録してもよい。
【0073】
例えば、情報処理装置１００は、店舗内に位置することを示す第１コンテキストから、その店舗外に位置することを示す第２コンテキストへの切り替わった場合、第２コンテキストと、第２コンテキストの推定に用いたセンサ情報とを対応付けてデータベースに登録する。図１では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストが、店舗ＳＰ１１内に位置することを示すコンテキストＣＮ５２から、店舗ＳＰ１１外に位置することを示すコンテキストＣＮ５１への切り替わった場合、コンテキストＣＮ５１と、コンテキストＣＮ５１の推定に用いたセンサ情報とを対応付けてセンサデータＤＢに登録する。この場合、情報処理装置１００は、そのコンテキストＣＮ５１に、直前のコンテキストＣＮ５２の推定に用いたセンサ情報である他のセンサ情報も対応付けてセンサデータＤＢに登録してもよい。
【0074】
〔１－４－５．サービス提供例〕
情報処理装置１００は、上述した各種の情報を用いて、様々なサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告またはクーポンの配信など、入退店に応じた情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが店舗に入店したと推定された場合、そのユーザが利用する端末装置１０にその店舗に関するクーポンを配信する。図２では、情報処理装置１００は、ユーザＵ５が店舗ＳＰ１１に入店したと推定された場合、ユーザＵ５が利用する端末装置１０－５に店舗ＳＰ１１が提供する商品の割引クーポンを配信する。
情報処理装置１００は、上述した各種の情報を用いて、様々なサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告またはクーポンの配信など、入退店に応じた情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが店舗に入店したと推定された場合、そのユーザが利用する端末装置１０にその店舗に関するクーポンを配信する。図２では、情報処理装置１００は、ユーザＵ５が店舗ＳＰ１１に入店したと推定された場合、ユーザＵ５が利用する端末装置１０－５に店舗ＳＰ１１が提供する商品の割引クーポンを配信する。
【0075】
また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザが店舗から退店した推定された場合、そのユーザが利用する端末装置１０にその店舗から所定の範囲内（例えば半径１００ｍ以内等）に位置する店舗に関するクーポンを配信する。図２では、情報処理装置１００は、ユーザＵ５が店舗ＳＰ１１から退店したと推定された場合、ユーザＵ５が利用する端末装置１０－５に店舗ＳＰ１１から所定の範囲内に位置する店舗（例えば店舗ＳＰ２２等）が提供する商品の割引クーポンを配信する。
【0076】
〔１－４－６．データベースの更新例〕
上述したデータベース（センサデータベース等）の登録（更新）は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を用いて、データベースの更新を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、決済アプリによる購買情報等の信頼できるデータに基づいて、店舗とコンテキストの新規紐付けを登録してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、検出されたコンテキストが既存店舗データのどれとも大きく異なる場合は、新規店舗の可能性ありとみなし、ユーザに情報提供を要求してもよい。この場合、情報処理装置１００は、検出されたセンサ情報及びコンテキストに、ユーザが提供した店舗の情報を対応付けて、データベースに登録してもよい。
上述したデータベース（センサデータベース等）の登録（更新）は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を用いて、データベースの更新を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、決済アプリによる購買情報等の信頼できるデータに基づいて、店舗とコンテキストの新規紐付けを登録してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、検出されたコンテキストが既存店舗データのどれとも大きく異なる場合は、新規店舗の可能性ありとみなし、ユーザに情報提供を要求してもよい。この場合、情報処理装置１００は、検出されたセンサ情報及びコンテキストに、ユーザが提供した店舗の情報を対応付けて、データベースに登録してもよい。
【0077】
また、例えば、情報処理装置１００は、店舗と紐付いたコンテキストの一部がある時期を境に非連続に変化した場合、この変化を検知し今後の推定精度が上がるようにモデルを更新してもよい。例えば、情報処理装置１００は、換気設備の変更で気圧が変化したことや、ルーフがついて照度が変化したこと等により、店舗と紐付いたコンテキストの一部がある時期を境に非連続に変化した場合、この変化を検知し今後の推定精度が上がるようにモデルを更新してもよい。
【0078】
〔１－４－７．その他の退店推定例〕
上述した例では、センサデータＤＢを用いた処理を一例として説明したが、情報処理装置１００は、センサデータＤＢを用いずに処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象ユーザよりも前にユーザが退店したことが特定されているセンサの反応値に、対象ユーザに対応するセンサの反応値に近いか否かで、対象ユーザの退店を判定してもよい。
上述した例では、センサデータＤＢを用いた処理を一例として説明したが、情報処理装置１００は、センサデータＤＢを用いずに処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象ユーザよりも前にユーザが退店したことが特定されているセンサの反応値に、対象ユーザに対応するセンサの反応値に近いか否かで、対象ユーザの退店を判定してもよい。
【0079】
例えば、情報処理装置１００は、対象ユーザに対応するセンサデータと、他のユーザの退店時のセンサデータとを比較し、データの類似度が所定の閾値以上である場合、対象ユーザが退店したと推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、前に退店したユーザの反応値を、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）等により一時的にローカルメモリに保存し、そのセンサの変化データを基に、そのセンサの変化データの波形に近くなったら、対象ユーザが退店したと推定してもよい。
【0080】
〔１－４－８．ルールベースに基づく処理例〕
上述した例では、センサデータの変化を基にユーザの入退店を推定する処理を一例として説明したが、情報処理装置１００は、ルールベースによりユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、入退店判定用のルールを示すルール情報を用いて、ユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、「入り口のビーコンを検知したら入店」、「決済の２０秒後に退店」、「駐車場のセンサに反応した場合、その１５秒前に退店」等の任意のルールベースを定義したルール情報を用いて、ユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ルール情報に含まれるルールにセンサデータが該当する場合、そのセンサデータに対応するユーザがそのルールに対応する行動を行ったと推定してもよい。
上述した例では、センサデータの変化を基にユーザの入退店を推定する処理を一例として説明したが、情報処理装置１００は、ルールベースによりユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、入退店判定用のルールを示すルール情報を用いて、ユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、「入り口のビーコンを検知したら入店」、「決済の２０秒後に退店」、「駐車場のセンサに反応した場合、その１５秒前に退店」等の任意のルールベースを定義したルール情報を用いて、ユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ルール情報に含まれるルールにセンサデータが該当する場合、そのセンサデータに対応するユーザがそのルールに対応する行動を行ったと推定してもよい。
【0081】
〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【0082】
（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。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【0083】
（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、または、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。実施形態に係る記憶部１２０は、図４に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、店舗情報記憶部１２２と、登録情報記憶部１２３とを有する。
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、または、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。実施形態に係る記憶部１２０は、図４に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、店舗情報記憶部１２２と、登録情報記憶部１２３とを有する。
【0084】
（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図５に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「位置」、「コンテキスト」といった項目が含まれる。
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図５に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「位置」、「コンテキスト」といった項目が含まれる。
【0085】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「年齢」は、ユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザの性別を示す。
【0086】
また、「自宅」は、ユーザの自宅の位置情報を示す。なお、図５では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「Ｘ県Ｙ市Ｚ町」等のような住所を示す情報であってもよい。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。
【0087】
また、「勤務地」は、ユーザの勤務地の位置情報を示す。なお、図５では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「Ｘ県Ｙ市Ｚ町」等のような住所を示す情報であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。
【0088】
「位置」は、ユーザについて取得（検知）された位置を示す。図５では、「位置」は、ユーザについて最後に取得された位置（最新位置）を示す。なお、「位置」にはユーザについて複数の位置が記憶されてもよく、例えば、「位置」には、ユーザについて取得された位置の履歴、すなわちユーザの位置の変遷を示す情報が記憶されてもよい。また、図５では、「位置」は、「ＬＣ１」といった抽象的な符号を図示するが、Ｘ市Ｙ町、Ａエリア等の範囲を示す情報、緯度や経度を示す情報、「Ｘ県Ｙ市Ｚ町」等のような住所を示す情報であってもよい。例えば、「位置」は、ユーザが位置する店舗等の対象領域を示す情報であってもよい。
【0089】
また、「コンテキスト」は、ユーザについて取得（推定）されたコンテキストを示す。図５では、「コンテキスト」は、ユーザについて最後に取得されたコンテキスト（最新コンテキスト）を示す。なお、「コンテキスト」にはユーザについて複数のコンテキストが記憶されてもよく、例えば、「コンテキスト」には、ユーザについて取得されたコンテキストの履歴、すなわちユーザのコンテキストの変遷を示す情報が記憶されてもよい。また、図５では、「コンテキスト」は、「ＣＮ１１」といった抽象的な符号を図示するが、ユーザのコンテキストを示す具体的な情報が記憶される。例えば、「コンテキスト」には、「店舗ＳＰ１１に入店」、「店舗ＳＰ１２から退店」、「徒歩で移動中」等といった情報が記憶される。
【0090】
例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）の年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。ユーザＵ１は、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。ユーザＵ１は、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、ユーザＵ１の最新位置は「ＬＣ１」であることを示す。ユーザＵ１のコンテキストは「ＣＮ１１」であることを示す。
【0091】
なお、ユーザ情報記憶部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、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。ユーザ情報記憶部１２１は、各位置が取得された日時を各位置に対応付けて記憶してもよい。ユーザ情報記憶部１２１は、各コンテキストが取得された日時等を各コンテキストに対応付けて記憶してもよい。
【0092】
（店舗情報記憶部１２２）
実施形態に係る店舗情報記憶部１２２は、店舗（ストア）に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。例えば、店舗情報記憶部１２２は、種々の店舗に関する情報を記憶する。図６に示す店舗情報記憶部１２２には、「店舗ＩＤ」、「名称」、「カテゴリ」、「店舗情報」といった項目が含まれる。
実施形態に係る店舗情報記憶部１２２は、店舗（ストア）に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。例えば、店舗情報記憶部１２２は、種々の店舗に関する情報を記憶する。図６に示す店舗情報記憶部１２２には、「店舗ＩＤ」、「名称」、「カテゴリ」、「店舗情報」といった項目が含まれる。
【0093】
「店舗ＩＤ」は、店舗を識別するための識別情報を示す。「名称」は、店舗の具体的な名称を示す。例えば、「名称」は、「○○飲食店Ｘ町店」のような屋号と店舗の場所を示す情報との組合せであってもよい。また、「カテゴリ」は、店舗が属するカテゴリを示す。
【0094】
また、「店舗情報」は、店舗に関する各種の情報（店舗情報）を示す。「店舗情報」には、店舗の所在地、店舗の出入口の態様等の様々な情報が記憶される。例えば、店舗の出入口の態様には、出入口の位置、出入口のドアの態様、出入口の階段の態様等が含まれる。例えば、出入口のドアの態様には、ドアの有無、ドアが自動または手動の識別、ドアの重さ等が含まれる。例えば、出入口の階段の態様には、階段の数、階段の高さ等が含まれる。
【0095】
なお、図６では、「店舗情報」は、「店舗情報＃１１」、「店舗情報＃１２」といった抽象的な符号を図示するが、店舗情報＃１１、店舗情報＃１２等は、各店舗に関する様々な情報を含む。例えば、店舗情報＃１１は、飲食店Ａが位置する場所を示す。また、店舗情報＃１１は、飲食店Ａの出入口の態様、出入口の階段の態様等を示す情報を含む。
【0096】
例えば、図６の例では、店舗ＩＤ「ＳＰ１１」により識別される店舗（店舗ＳＰ１１）は、名称「飲食店Ａ」であり、カテゴリ「飲食」に属する店舗であることを示す。また、例えば、図６の例では、飲食店Ａである店舗ＳＰ１１は、店舗情報が店舗情報＃１１であることを示す。
【0097】
なお、店舗情報記憶部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。店舗情報記憶部１２２は、店舗の情報に限らず、店舗以外の施設やエリア等の各種の情報を記憶してもよい。
【0098】
（登録情報記憶部１２３）
実施形態に係る登録情報記憶部１２３は、登録に関する各種情報を記憶する。登録情報記憶部１２３は、センサによるセンシング（検知）に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る登録情報記憶部の一例を示す図である。図７に示す登録情報記憶部１２３は、「登録ＩＤ」、「日時」、「センサ情報」、「コンテキスト」、「店舗」といった項目が含まれる。
実施形態に係る登録情報記憶部１２３は、登録に関する各種情報を記憶する。登録情報記憶部１２３は、センサによるセンシング（検知）に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る登録情報記憶部の一例を示す図である。図７に示す登録情報記憶部１２３は、「登録ＩＤ」、「日時」、「センサ情報」、「コンテキスト」、「店舗」といった項目が含まれる。
【0099】
「登録ＩＤ」は、取得されたセンサ情報を識別するための識別情報を示す。また、「日時」は、各登録ＩＤに対応する日時を示す。例えば、「日時」は、各登録ＩＤに対応するセンサ情報が取得された日時を示す。図７の例では、「日時」には、「ＤＡ１１」等のように抽象的に図示するが、「２０２２年４月２１日１６時４７分２８秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。
【0100】
「センサ情報」は、検知されたセンサ情報を示す。「センサ情報」には、検知された情報の種別に応じて様々な情報が記憶される。例えば、「センサ情報」には、音声情報、加速度情報、温度情報、湿度情報、照度情報、Ａエリア等の範囲等位置を示す位置情報等が記憶される。
【0101】
「コンテキスト」は、センサ情報が検知された時点におけるコンテキストを示す。例えば、「コンテキスト」は、センサ情報により推定されるコンテキストを示す。例えば、「コンテキスト」には、センサ情報により検知されたコンテキストを第２コンテキストとし、その直前のコンテキストを第１コンテキストとして記憶され、コンテキストの変化を示す情報が記憶されてもよい。
【0102】
「店舗」は、コンテキストに対応する店舗を示す。なお、コンテキストに対応する店舗がない場合、店舗の項目は空欄（「－」（ハイフン））となる。
【0103】
図７の例では、登録ＩＤ「ＤＬ１１」により識別される登録情報（登録情報ＤＬ１１）は、日時ＤＡ１１でのセンシング（検知）に対応する情報であることを示す。登録情報ＤＬ１１は、日時ＤＡ１１に取得（検知）されたセンサ情報ＳＤ１１、センサ情報ＳＤ１１に対応するコンテキストがコンテキストＣＮ１１であること、コンテキストＣＮ１１に対応する店舗が店舗ＳＰ１１であることを示す。
【0104】
なお、登録情報記憶部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、登録情報記憶部１２３には、各登録情報に対応する端末装置１０を識別する情報が記憶されてもよい。
【0105】
（制御部１３０）
図４の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００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を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
図４の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００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を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
【0106】
図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、登録部１３３と、処理部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【0107】
（取得部１３１）
取得部１３１は、種々の情報を取得する。取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、登録情報記憶部１２３等から各種情報を取得する。
取得部１３１は、種々の情報を取得する。取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、登録情報記憶部１２３等から各種情報を取得する。
【0108】
取得部１３１は、外部装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０から情報を取得する。取得部１３１は、店舗装置２０から情報を取得する。取得部１３１は、データ提供装置５０から情報を取得する。取得部１３１は、店舗装置２０から情報を取得する。取得部１３１は、通信部１１０を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部１３１は、端末装置１０、店舗装置２０、データ提供装置５０等から各種情報を受信する。
【0109】
取得部１３１は、ユーザが利用する端末装置１０からユーザの位置情報を取得する。取得部１３１は、店舗情報記憶部１２２から、店舗の情報を取得する。取得部１３１は、推定部１３２により推定された情報を取得する。
【0110】
取得部１３１は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置１０から取得する。取得部１３１は、店舗に対してユーザが入退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。取得部１３１は、店舗へユーザが入店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。取得部１３１は、店舗からユーザが退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。
【0111】
取得部１３１は、センサにより検知されたセンサ情報を、推定対象のユーザとなる対象ユーザが利用する端末装置１０から取得する。取得部１３１は、対象店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、対象店舗とを対応付けた履歴情報を取得する。取得部１３１は、対象店舗へユーザが入店する際に取得されたセンサ情報と、対象店舗とを対応付けた入店センサ情報を含む履歴情報を取得する。取得部１３１は、対象店舗へユーザが退店する際に取得されたセンサ情報と、対象店舗とを対応付けた退店センサ情報を含む履歴情報を取得する。
【0112】
（推定部１３２）
推定部１３２は、各種情報を推定する推定処理を実行する。推定部１３２は、推定した情報を記憶部１２０に格納する。推定部１３２は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を推定する。推定部１３２は、記憶部１２０から、各種情報を推定する。推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、登録情報記憶部１２３から、各種情報を推定する。推定部１３２は、各種情報を特定する。推定部１３２は、各種情報を推定する。推定部１３２は、取得部１３１により取得されたセンサ情報に基づいて、推定処理を実行する。
推定部１３２は、各種情報を推定する推定処理を実行する。推定部１３２は、推定した情報を記憶部１２０に格納する。推定部１３２は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を推定する。推定部１３２は、記憶部１２０から、各種情報を推定する。推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、登録情報記憶部１２３から、各種情報を推定する。推定部１３２は、各種情報を特定する。推定部１３２は、各種情報を推定する。推定部１３２は、取得部１３１により取得されたセンサ情報に基づいて、推定処理を実行する。
【0113】
推定部１３２は、取得部１３１により取得されたセンサ情報に基づいて、コンテキストを推定するコンテキスト推定処理を実行する。推定部１３２は、コンテキスト推定処理前の第１コンテキストと、コンテキスト推定処理により推定した第２コンテキストとに基づいて、コンテキスト切り替わりを推定する。
【0114】
推定部１３２は、ユーザが店舗外に位置するコンテキストに対応する第１コンテキストから、ユーザが店舗内に位置するコンテキストに対応する第２コンテキストへのコンテキスト切り替わりを推定する。推定部１３２は、ユーザが店舗内に位置するコンテキストに対応する第１コンテキストから、ユーザが店舗外に位置するコンテキストに対応する第２コンテキストへのコンテキスト切り替わりを推定する。
【0115】
推定部１３２は、取得部１３１により取得されたセンサ情報に基づいて、推定対象の店舗となる対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。推定部１３２は、履歴情報に基づいて、対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。推定部１３２は、履歴情報とセンサ情報との比較に基づいて、対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。
【0116】
推定部１３２は、履歴情報に基づいて、対象店舗への対象ユーザの入店を推定する。推定部１３２は、入店センサ情報とセンサ情報との比較に基づいて、対象店舗への対象ユーザの入店を推定する。推定部１３２は、履歴情報に基づいて、対象店舗からの対象ユーザの退店を推定する。推定部１３２は、退店センサ情報とセンサ情報との比較に基づいて、対象店舗からの対象ユーザの退店を推定する。
【0117】
推定部１３２は、取得部１３１により取得されたセンサ情報に基づいて、コンテキストを推定するコンテキスト推定処理により推定したコンテキストに応じて、対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。推定部１３２は、コンテキスト推定処理前の第１コンテキストから、コンテキスト推定処理により推定した第２コンテキストへの切り替わりに応じて対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。
【0118】
推定部１３２は、対象ユーザが対象店舗外に位置するコンテキストに対応する第１コンテキストから、対象ユーザが対象店舗内に位置するコンテキストに対応する第２コンテキストへの切り替わりに応じて、対象店舗への対象ユーザの入店を推定する。推定部１３２は、対象ユーザが対象店舗内に位置するコンテキストに対応する第１コンテキストから、対象ユーザが対象店舗外に位置するコンテキストに対応する第２コンテキストへの切り替わりに応じて、対象店舗からの対象ユーザの退店を推定する。
【0119】
（登録部１３３）
登録部１３３は、各種の情報を登録する登録処理を実行する。登録部１３３は、情報を記憶部１２０に格納することにより、登録処理を実行する。登録部１３３は、外部装置から取得された各種情報を登録する。例えば、登録部１３３は、センサ情報に、コンテキストや店舗を示す情報を対応付けて登録情報記憶部１２３に登録する。
登録部１３３は、各種の情報を登録する登録処理を実行する。登録部１３３は、情報を記憶部１２０に格納することにより、登録処理を実行する。登録部１３３は、外部装置から取得された各種情報を登録する。例えば、登録部１３３は、センサ情報に、コンテキストや店舗を示す情報を対応付けて登録情報記憶部１２３に登録する。
【0120】
登録部１３３は、取得部１３１により取得されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。登録部１３３は、店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、店舗に対する入退店を示すコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
【0121】
登録部１３３は、店舗へユーザが入店する際に取得されたセンサ情報と、店舗への入店を示す入店コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。登録部１３３は、店舗からユーザが退店する際に取得されたセンサ情報と、店舗からの退店を示す退店コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
【0122】
登録部１３３は、取得部１３１により取得されたセンサ情報と、コンテキスト推定処理により推定されたコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。登録部１３３は、推定部１３２によりコンテキスト切り替わりが生じたと推定された場合、取得部により取得されたセンサ情報と、第２コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。登録部１３３は、第１コンテキストに対応する時点でセンサにより検知された他のセンサ情報を、第２コンテキストに対応付けてデータベースに登録する。
【0123】
（処理部１３４）
処理部１３４は、各種処理を実行する。処理部１３４は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部１３４は、端末装置１０、店舗装置２０、データ提供装置５０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部１３４は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、登録情報記憶部１２３に記憶された情報に基づいて、各種情報を実行する。
処理部１３４は、各種処理を実行する。処理部１３４は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部１３４は、端末装置１０、店舗装置２０、データ提供装置５０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部１３４は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、登録情報記憶部１２３に記憶された情報に基づいて、各種情報を実行する。
【0124】
処理部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部１３４は、推定部１３２により推定された各種情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部１３４は、登録部１３３により登録された各種情報に基づいて、各種情報を実行する。
【0125】
処理部１３４は、各種情報を決定する。処理部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、各種情報を決定する。処理部１３４は、推定部１３２により推定された各種情報に基づいて、各種情報を決定する。処理部１３４は、登録部１３３により登録された各種情報に基づいて、各種情報を決定する。
【0126】
処理部１３４は、コンテンツを生成する。処理部１３４は、インセンティブを示すクーポンを含むコンテンツを生成する。例えば、処理部１３４は、Ｊａｖａ（登録商標）等の種々の技術を適宜用いて、端末装置１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成する。なお、処理部１３４は、ＣＳＳやＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＨＴＭＬの形式に基づいて、端末装置１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成してもよい。また、例えば、処理部１３４は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）やＧＩＦ（Graphics Interchange Format）やＰＮＧ（Portable Network Graphics）など様々な形式で画面（コンテンツ）を生成してもよい。
【0127】
（提供部１３５）
提供部１３５は、各種のサービスを提供する。提供部１３５は、各種情報を提供する。提供部１３５は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部１３５は、端末装置１０や店舗装置２０やデータ提供装置５０に各種情報を送信する。
提供部１３５は、各種のサービスを提供する。提供部１３５は、各種情報を提供する。提供部１３５は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部１３５は、端末装置１０や店舗装置２０やデータ提供装置５０に各種情報を送信する。
【0128】
提供部１３５は、端末装置１０、店舗装置２０、データ提供装置５０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を提供する。提供部１３５は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を提供する。提供部１３５は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、登録情報記憶部１２３に記憶された情報に基づいて、各種情報を提供する。
【0129】
提供部１３５は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、各種情報を送信する。提供部１３５は、推定部１３２により推定された各種情報に基づいて、各種情報を送信する。提供部１３５は、登録部１３３により登録された各種情報に基づいて、各種情報を送信する。提供部１３５は、処理部１３４により実行された各種情報に基づいて、各種情報を送信する。
【0130】
提供部１３５は、データベースを用いたサービスを提供する。提供部１３５は、データベースを用いて推定される対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザが利用する端末装置１０に情報を提供する。
【0131】
提供部１３５は、推定部１３２により推定された対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザに情報を提供する。提供部１３５は、推定部１３２により推定された対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザが利用する端末装置１０に情報を送信する。
【0132】
【0133】
【0134】
図８に示すように、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置１０から受信する。
【0135】
そして、情報処理装置１００は、センサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する（ステップＳ１０２）。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０から受信したセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けて登録情報記憶部１２３に登録する。
【0136】
【0137】
図９に示すように、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報を、推定対象のユーザとなる対象ユーザが利用する端末装置から取得する（ステップＳ２０１）。例えば、情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報を、推定対象のユーザとなる対象ユーザが利用する端末装置１０から受信する。
【0138】
そして、情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、推定対象の店舗となる対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する（ステップＳ２０２）。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０から受信したセンサ情報に基づいて、推定対象の店舗となる対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。
【0139】
〔４．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、登録部１３３とを有する。取得部１３１は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置１０から取得する。登録部１３３は、取得部１３１により取得されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、登録部１３３とを有する。取得部１３１は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置１０から取得する。登録部１３３は、取得部１３１により取得されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
【0140】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得したセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、センサ情報とコンテキストとを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
【0141】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、店舗に対してユーザが入退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。登録部１３３は、店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、店舗に対する入退店を示すコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
【0142】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、店舗に対してユーザが入退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、ユーザの入退店に関するセンサ情報を管理することができる。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
【0143】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、店舗へユーザが入店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。登録部１３３は、店舗へユーザが入店する際に取得されたセンサ情報と、店舗への入店を示す入店コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
【0144】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、店舗へユーザが入店する際にセンサにより検知されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、ユーザの入店に関するセンサ情報を管理することができる。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
【0145】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、店舗からユーザが退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。登録部１３３は、店舗からユーザが退店する際に取得されたセンサ情報と、店舗からの退店を示す退店コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
【0146】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、店舗からユーザが退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、ユーザの退店に関するセンサ情報を管理することができる。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
【0147】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、推定部１３２を有する。推定部１３２は、取得部１３１により取得されたセンサ情報に基づいて、コンテキストを推定するコンテキスト推定処理を実行する。登録部１３３は、取得部１３１により取得されたセンサ情報と、コンテキスト推定処理により推定されたコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
【0148】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得したセンサ情報と、推定したコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、センサ情報とコンテキストとを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
【0149】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、推定部１３２は、コンテキスト推定処理前の第１コンテキストと、コンテキスト推定処理により推定した第２コンテキストとに基づいて、コンテキスト切り替わりを推定する。登録部１３３は、推定部１３２によりコンテキスト切り替わりが生じたと推定された場合、取得部により取得されたセンサ情報と、第２コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
【0150】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテキストの切り替わりが生じた際のセンサ情報とコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、センサ情報とコンテキストとを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
【0151】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、推定部１３２は、ユーザが店舗外に位置するコンテキストに対応する第１コンテキストから、ユーザが店舗内に位置するコンテキストに対応する第２コンテキストへのコンテキスト切り替わりを推定する。
【0152】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの位置が店舗外から店舗内へ切り替わるコンテキスト切り替わりを推定することにより、ユーザが店舗へ入店したことを示すコンテキストと、入店した際のセンサ情報とを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
【0153】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、推定部１３２は、ユーザが店舗内に位置するコンテキストに対応する第１コンテキストから、ユーザが店舗外に位置するコンテキストに対応する第２コンテキストへのコンテキスト切り替わりを推定する。
【0154】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの位置が店舗内から店舗外へ切り替わるコンテキスト切り替わりを推定することにより、ユーザが店舗へ退店したことを示すコンテキストと、退店した際のセンサ情報とを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
【0155】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、登録部１３３は、第１コンテキストに対応する時点でセンサにより検知された他のセンサ情報を、第２コンテキストに対応付けてデータベースに登録する。
【0156】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１コンテキストに対応する時点でセンサにより検知された他のセンサ情報を、第２コンテキストに対応付けてデータベースに登録することにより、コンテキスト切り替わり前後のセンサ情報とコンテキストとを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置１００は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
【0157】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、提供部１３５を有する。提供部１３５は、データベースを用いたサービスを提供する。
【0158】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データベースを用いたサービスを提供することにより、センサ情報とコンテキストとを対応付けてデータベースを用いて、適切なサービスを提供することができる。
【0159】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３５は、データベースを用いて推定される対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザが利用する端末装置１０に情報を提供する。
【0160】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データベースを用いて推定される対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザが利用する端末装置１０に情報を提供することにより、対象ユーザに適切な情報を提供することができる。
【0161】
〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１０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。図１０は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１０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。図１０は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【0162】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【0163】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００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ＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【0164】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【0165】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えば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、または半導体メモリ等である。
【0166】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００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。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0167】
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0168】
〔６．その他〕
また、上記実施形態及び変形例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また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または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上記実施形態及び変形例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また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または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【0169】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【0170】
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。
【0171】
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】
【0172】
１ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 店舗情報記憶部
１２３ 登録情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 登録部
１３４ 処理部
１３５ 提供部
１０ 端末装置
２０ 店舗装置
５０ データ提供装置
Ｎ ネットワーク
１００ 情報処理装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 店舗情報記憶部
１２３ 登録情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 登録部
１３４ 処理部
１３５ 提供部
１０ 端末装置
２０ 店舗装置
５０ データ提供装置
Ｎ ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】