コンテキスト生成装置、システム、プログラム、並びに方法
【課題】 装置が、あるエンティティのコンテキストを他のエンティティのコンテキストから生成するときに、両エンティティ間の関係の信頼性を反映出来ない。
【解決手段】 コンテキスト生成装置は、エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を記憶する管理部と、第１のエンティティの識別情報を入力して、第１のエンティティの管理表を起点に、関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの管理表を経由して、第２のエンティティの管理表を取得し、当該管理表を取得するまでにたどる関連情報のＲ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから第１のエンティティのコンテキストを生成する生成部を備える。
【解決手段】 コンテキスト生成装置は、エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を記憶する管理部と、第１のエンティティの識別情報を入力して、第１のエンティティの管理表を起点に、関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの管理表を経由して、第２のエンティティの管理表を取得し、当該管理表を取得するまでにたどる関連情報のＲ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから第１のエンティティのコンテキストを生成する生成部を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテキスト生成装置、システム、プログラム、並びに方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１にはコンテキスト提供装置が記載されている。コンテキストとは、ある対象（人、物、など）の状況を表す情報である。コンテキストは、例えば、人の位置、人の状態（電話中・会議中、など）、物の在庫状況、部屋や炉の管理対象温度である。特許文献１の装置は、対象間の関係を利用して、コンテキストを取得したい対象とは別の対象のコンテキストから、取得したい対象のコンテキストを生成する。
【０００３】
同装置は、対象間の関係をリンクとして記憶する。例えば、人１と、人１が携帯する携帯電話１のコンテキストは半固定的にリンクされる。自動車１と、自動車１に搭載されるＲＦＩＤタグ１のコンテキストは、固定的にリンクされる。また、人１が自動車１に乗車したとき、人１が携帯する携帯電話１が備えるＲＦＩＤリーダが自動車１に搭載されたＲＦＩＤタグ１を読み込んで、携帯電話１とＲＦＩＤタグ１のコンテキストの間に一時的にリンクがはられる。
【０００４】
当該装置は、人１の位置コンテキストが要求されると、人１のリンクを利用して携帯電話１のコンテキストを、携帯電話１のリンクを利用してＲＦＩＤタグ１のコンテキストを、ＲＦＩＤタグ１のリンクを利用して自動車１のコンテキストを順次検索する。そして、当該装置は、自動車１のコンテキストから位置情報を取得して、人１の位置情報として出力する。自動車１は、ＧＰＳ(Global Positioning System)位置検出装置を搭載しており、当該装置が取得した位置情報が自動車１のコンテキストとして記憶されている。
【０００５】
特許文献２には、家系図上の患者本人から各家族員までの世代数に応じた前記各家族員の前記患者本人との相関を示す相関値を予め記憶しておく電子カルテシステムが記載されている。同システムは、相関値に基づく興味度を算出して、閾値を上回った興味度に対する家族員の診療情報を家族員の電子カルテから取得する。
【０００６】
特許文献３には、検索実行時間差に基づいて、検索語同士の関連度を決定する情報関連づけ装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−２９３０１２号公報
【特許文献２】特開２００８−１７１１３３号公報
【特許文献３】特開平１０−３２０４１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記特許文献の技術は、あるエンティティ（人、物、またはその一部など、状況情報を発生しうる主体）のコンテキストを他のエンティティのコンテキストから生成するときに、両エンティティ間の関係の信頼性を反映出来ないという課題がある。
【０００９】
特許文献１の装置は、２つのエンティティ間の関係に基づいてリンクを張り、当該リンクを利用して一方のエンティティのコンテキストから他方のエンティティのコンテキストを生成する。しかし、リンクがエンティティ間の一律な関係を表現しているとは限らない。また、関係の検出方法、検出情報の種類・値が一律であるとも限らない。リンクに多様性がある場合、リンクを利用して得られたコンテキストが信用できる度合いも異なる場合があることが予想される。特許文献１の装置は、このようなリンクに関する信用できる度合いに基づいたコンテキスト生成が出来ない。
【００１０】
特許文献２および３は、エンティティのコンテキストを、他のエンティティから取得するものではないので、上述の課題を解決しない。
【００１１】
本発明の目的は、上述の課題を解決する、コンテキスト生成装置、システム、プログラム、並びに方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一実施形態のコンテキスト生成装置は、エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を記憶する管理部と、第１のエンティティの識別情報を入力して、前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成部を備える。
【００１３】
本発明の一実施形態のコンテキスト生成プログラムは、エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を記憶する管理部を備えるコンピュータに、第１のエンティティの識別情報を入力して、前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成処理を実行させる。
【００１４】
本発明の一実施形態のコンテキスト生成方法は、エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を管理部に記憶する記憶工程と、第１のエンティティの識別情報を入力して、前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成工程を有する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明にかかるコンテキスト生成装置は、あるエンティティのコンテキストを他のエンティティのコンテキストから生成するときに、両エンティティ間の関係の信頼性を反映出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。
【図２】図２は、コンテキスト生成装置１１の構成を示す。
【図３】図３は、管理表３０の構成を示す。
【図４】図４は、コンテキスト要求２８の構成を示す。
【図５】図５は、関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。
【図６】図６は、検索ルール保持部２４に格納されるデータの構成を示す。
【図７】図７は登録部２７の動作フローチャートである。
【図８】図８は、処理部２３の動作フローチャートである。
【図９】図９は、生成部２０の動作フローチャートである。
【図１０】図１０は、データリスト２１の構成を示す。
【図１１】図１１は、検査済みリスト２２の構成を示す。
【図１２】図１２は、生成部２０による、管理表Ａを起点としたコンテキスト３６の検索処理のフローチャートである。
【図１３】図１３は、コンテキスト生成システム１０の第１の適用事例（状況１）を示す。
【図１４】図１４は、第１の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。
【図１５】図１５は、コンテキスト生成システム１０の第１の適用事例（状況２）を示す。
【図１６】図１６は、第１の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。
【図１７】図１７は、本発明の第３の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。
【図１８】図１８は、Ｒ履歴表５０の構成を示す。
【図１９】図１９は、第３の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）である。
【図２０】図２０は、コンテキスト生成システム１０の第２の適用事例（状況１）を示す。
【図２１】図２１は、第２の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。
【図２２】図２２は、コンテキスト生成システム１０の第２の適用事例（状況２）を示す。
【図２３】図２３は、第２の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。
【図２４】図２４は、人１が、商品１、２と３を抱えたままゲートを通ってトラック１外に出たときの管理表３０を示す。
【図２５】図２５は、本発明の第４の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。
【図２６】図２６は、第４の実施形態の関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。
【図２７】図２７はＳ履歴表７０の構成を示す。
【図２８】図２８は変換表８０の構成を示す。
【図２９】図２９は、第４の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）１／２である。
【図３０】図３０は、第４の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）２／２である。
【図３１】図３１は、図３１は、総合信頼度３ｃを説明する図である。
【図３２】図３２は、コンテキスト生成システム１０の第３の適用事例（状況１）を示す。
【図３３】図３３は、第３の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。
【図３４】図３４は、第３の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。
【図３５】図３５は、信頼度リスト９０の構成を示す。
【図３６】図３６は、第２の実施形態で関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。
【図３７】図３７は、本発明にかかるコンテキスト生成装置１１の基本的構成を示す。
【図３８】図３８は、管理表３０の他の格納形式を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、本発明の第１の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。コンテキスト生成システム１０は、ネットワーク１８に接続された、コンテキスト生成装置１１、センサ１３、タグリーダ１５、管理端末１６、ユーザ端末１７を包含する。
【００１８】
センサ１３は、赤外線センサ、位置センサ、熱センサ、振動センサ、音センサなど外界についての測定値を出力する装置などである。センサ１３は、エンティティ１２に付されて当該エンティティ１２のコンテキスト３６を生成する。なお、ここで「付す」とは、装着、貼付、ぶら下げ、近傍配置などをいう。どの形態を取るかは、エンティティ１２やセンサ１３の性質や使用環境に応じて適宜選択される。例えば、箱の温度を測りたいとき熱センサが箱の外面に貼付されるが、環境温度を測りたいときは、熱センサは箱を収納する棚に置かれる（箱の近傍に配置）。
【００１９】
エンティティ１２は、人や物、またはそれらの一部など、状況情報を発生しうる主体である。コンテキスト３６はエンティティ１２の状況情報である。
【００２０】
エンティティ１２は、例えば、作業者、運転者、商品、車などである。一人の人や一つの物が複数のエンティティ１２に対応付けられる場合もある。人の右手と左手が別々のエンティティ１２に対応付けられることもあるし、箱の内側と外側が別々のエンティティ１２に対応付けられることもある。異なるコンテキスト３６を生成しうる人や物の一部は、別々のエンティティ１２として管理されても良い。コンテキスト３６は、例えば、人の位置、人の状態（電話中・会議中、など）、物の在庫状況、部屋や炉の管理対象温度である。
【００２１】
ＩＤタグ１４やタグリーダ１５がエンティティ１２に付されて、エンティティ１２間の関連情報３ｂを設定するために利用される場合がある。ＩＤタグ１４は、ＲＦＩＤタグ（Radio Frequency IDentification）などである。タグリーダ１５は、ＲＦＩＤリーダなどである。ＩＤタグ１４はバーコードラベル、タグリーダ１５はバーコードリーダであっても良い。
【００２２】
図２は、コンテキスト生成装置１１の構成を示す。コンテキスト生成装置１１は、生成部２０、処理部２３、登録部２７を包含する。コンテキスト生成装置１１は、図示しないメモリ上にデータリスト２１、検査済みリスト２２、信頼度リスト９０を保持している。コンテキスト生成装置１１は、ディスク装置などの記憶装置上に、検索ルール保持部２４、管理部２５、関連付けルール保持部２６を備える。管理部２５は、エンティティ１２ごとに管理表３０が格納されている。
【００２３】
生成部２０は、ユーザ端末１７からコンテキスト要求２８を入力して、コンテキスト３６を出力する。処理部２３は、タグリーダ１５からエンティティ１２に付されたＩＤタグ１４の情報を入力したり、センサ１３から測定値を入力したりして、エンティティ１２間の関連情報３ｂを付ける。登録部２７は、管理端末１６から設定情報や修正情報を入力して、管理部２５の管理表３０の登録、修正を行う。処理部２３や登録部２７は、コンテキスト生成装置１１外の装置に分散配置しても良い。処理部２３や登録部２７は、エンティティ１２やその関連情報３ｂなどが固定的である場合などは、存在しなくても良い。
【００２４】
生成部２０、処理部２３、登録部２７は、ハードウェアで実現される。生成部２０、処理部２３、登録部２７は、コンピュータ１９でもあるコンテキスト生成装置１１の図示しないプロセッサが、図示しないメモリ上のコンテキスト生成プログラム２９を実行することで実現されても良い。
【００２５】
図３は、管理表３０の構成を示す。管理表３０は、エンティティ１２（例えばエンティティＡ）ごとに、エンティティＡのＩＤ３１、種類（Ｅ種別３２）、タグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、Ｃ情報３ａ、関連情報３ｂを格納する。タグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、Ｃ情報３ａ、関連情報３ｂは、おのおの複数格納されることがある。
【００２６】
Ｅ種別３２は、エンティティＡの種類（人、商品、車など）を示す。タグＩＤ３３は、エンティティＡにＩＤタグ１４が付されている場合、その識別情報を格納する。リーダＩＤ３４は、エンティティＡにタグリーダ１５が付されている場合、その識別情報を格納する。エンティティＡに複数のＩＤタグ１４、タグリーダ１５が付されていても良く、その場合、複数のタグＩＤ３３、リーダＩＤ３４が格納されることもある。エンティティ１２にＩＤタグ１４、タグリーダ１５が付されていない場合、タグＩＤ３３、リーダＩＤ３４はＮｕｌｌを格納する。
【００２７】
なお複数のエンティティ１２（例えば、箱の外側と当該箱の内側）が、同じＩＤタグ１４やタグリーダ１５を共用しても良い。この場合、複数の管理表３０に、同一のタグＩＤ３３やリーダＩＤ３４が格納される。
【００２８】
Ｃ情報３ａは、エンティティＡの状況情報を記述する。Ｃ情報３ａは、センサＩＤ３５、コンテキスト３６、Ｃ種別３７を包含する。コンテキスト３６はエンティティＡの状況情報を格納する。Ｃ種別３７は、コンテキスト３６の種類（温度、衝撃、在籍・離席状況など）を示す。センサＩＤ３５は、当該コンテキスト３６を取得するためのセンサ１３の識別情報である。エンティティ１２が複数種類のコンテキスト３６を持つ場合、Ｃ情報３ａはエンティティＡごとに複数存在する。なお、コンテキスト３６がセンサ１３から取得されない場合、例えば、管理端末１６から入力される場合は、センサＩＤ３５はＮｕｌｌを格納する。なお複数のエンティティ１２が同じセンサ１３を共用しても良い。この場合、複数の管理表３０に、同一のセンサＩＤ３５が格納される。
【００２９】
関連情報３ｂは、エンティティＡが他のエンティティ１２に対して有する関係を記述する。関連情報３ｂは、Ｒ信頼度３８と関連エンティティ識別情報３９を包含する。関連エンティティ識別情報３９は他のエンティティ１２に対するポインタ情報（例えば、他のエンティティ１２の識別子、他のエンティティ１２対応の管理表３０のアドレス）である。
【００３０】
Ｒ信頼度３８は、他のエンティティ１２に対する関係の信頼度を示す。Ｒ信頼度３８は、例えば、０以上１以下の値であり、高い値ほど信頼度が高いことを示す。エンティティＡが複数の関係を有する場合、関連情報３ｂはエンティティＡについて複数個存在する。エンティティＡが他のエンティティ１２と関係を持っていないときは、関連情報３ｂはＮｕｌｌを格納する。
【００３１】
生成部２０は、あるエンティティ１２（エンティティＡ）のコンテキスト３６の生成を要求されると、エンティティＡを起点に関連情報３ｂをたどって、他のエンティティ１２（エンティティＢ）のコンテキスト３６から、それを生成することがある。
【００３２】
このとき、生成部２０は、エンティティＡの管理表３０の関連エンティティ識別情報３９にエンティティＢへのポインタ情報が格納されていれば、この情報をたどって、直接エンティティＢの管理表３０を検索する。
【００３３】
エンティティＡの管理表３０の関連エンティティ識別情報３９にエンティティＣへのポインタ情報が格納され、エンティティＣの管理表３０の関連エンティティ識別情報３９にエンティティＢへのポインタ情報が格納されている場合がある。この場合、生成部２０は、これらのポインタ情報をたどって、エンティティＡの管理表３０からエンティティＣの管理表３０を経由してエンティティＢの管理表３０を検索する。
【００３４】
同様に、生成部２０は、エンティティＡの管理表３０を起点に、複数のエンティティ１２の管理表３０を経由して、エンティティＢの管理表３０を検索することがある。
【００３５】
上記の何れの検索も、『エンティティＡを起点にエンティティＢまで関連情報３ｂをたどる』と表現される。
【００３６】
管理表３０の格納形式は図３に示すものに限られない。図３８は、管理表３０の他の格納形式を示す。本格納形式では、管理表３０ごとに複数個格納されうるタグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、Ｃ情報３ａ、関連情報３ｂを、各々別の領域に格納し、管理表３０には当該領域へのポインタを格納しても良い。例えば、Ｃ情報３ａを複数格納する為のＣ情報域９１を管理部２５に設け、管理表３０にはＣ情報領域域９１のアドレス情報をＣ情報領域ポインタ９２として格納するのである。
【００３７】
図４は、コンテキスト要求２８の構成を示す。コンテキスト要求２８は、ＩＤ３１とＣ種別３７を包含する。このＩＤ３１は、コンテキスト要求２８の対象エンティティ１２を示す。このＣ種別３７は、対象エンティティ１２について取得すべきコンテキスト３６の種別を示す。
【００３８】
図５は、関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。関連付けルール保持部２６は、一つまたは複数の第１種関連付けルール４０を格納する。第１種関連付けルール４０は種別ペア４１と設定信頼度４２を包含する。種別ペア４１は、Ｅ種別３２のペアを格納する。設定信頼度４２は、種別ペア４１のおのおののＥ種別３２をもつ２つのエンティティ１２の間に設定される関連情報３ｂの信頼度（Ｒ信頼度３８）を格納する。
【００３９】
図５によれば、４番目の第１種関連付けルール４０は、Ｅ種別３２が人と心拍計の２つのエンティティ１２の間には、Ｒ信頼度３８が「１」の関連情報３ｂ設定されることを規定する。このルールは、ある人に付されている心拍計は人のコンテキスト３６（心拍数）そのものを測定しているので、心拍計のコンテキスト３６は人のコンテキスト３６であるとして、参照してよいことを反映している。
【００４０】
３番目の第１種関連付けルール４０はＥ種別３２が商品と商品の２つのエンティティ１２の間には、Ｒ信頼度３８が「０．９５」の関連情報３ｂが設定されることを規定する。このルールは、商品同士は同じ状態に置かれる可能性が高いため、他のエンティティ１２のコンテキスト３６を参照した場合、得られたコンテキスト３６の信頼度が高いことを反映している。例えば、トラックは運転席と荷台を備えるが、商品同士は荷台内の近接した場所に置かれる可能性が高く、同じ状態に置かれる可能性が高い。
【００４１】
１番目の第１種関連付けルール４０は、Ｅ種別３２がトラックと商品の２つのエンティティ１２の間には、Ｒ信頼度３８が「０．９」の関連情報３ｂが設定されることを規定する。このルールは、異なるＥ種別３２のエンティティ１２ならば、商品同士よりも同じ状態である可能性が低く、コンテキスト３６を参照した場合、得られたコンテキスト３６の信頼度が低いことを反映している。例えば、商品は、衝撃緩和剤にくるまれていればトラックの衝撃は影響しないし、クーラーボックスに入れられていればトラックの温度は影響しない。２、５番目の第１種関連付けルール４０は、同様な状況を反映している。
【００４２】
なお、コンテキスト生成装置１１は関連付けルール保持部２６を備えず、処理部２３内部に、第１種関連付けルール４０相当のデータを固定的に保持していても良い。同装置は第１種関連付けルール４０をユーザ端末１７から入力しても良い。
【００４３】
図６は、検索ルール保持部２４に格納されるデータの構成を示す。検索ルール保持部２４は、一つまたは複数の検索ルール４３を格納する。検索ルール４３は、要求指定４４、検索信頼度４５、取得信頼度４６を包含する。要求指定４４は一つまたは複数のＣ種別３７を格納する。検索信頼度４５は、検索を続行させるか終了させるかの判断基準に使われる（詳細は、図１２を参照）総合信頼度３ｃを格納する。取得信頼度４６は、ある管理表３０からコンテキスト３６を取得するか否かの判断基準に使われる（詳細は、図１１を参照）総合信頼度３ｃを格納する。
【００４４】
総合信頼度３ｃは、エンティティＡを起点にエンティティＢまで関連情報３ｂをたどったときに、エンティティＢの管理表３０を取得するまでにたどった単純パス上の各関連情報３ｂのＲ信頼度３８の積である。ここで、単純パスとは、エンティティＡから、エンティティＢにいたる閉路を含まない関連情報３ｂの系列（パス）をいう。
【００４５】
図３１は、総合信頼度３ｃを説明する図である。同図に於いて、エンティティＡが起点となるエンティティ１２である。エンティティＡとＢの間には、Ｒ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂ（関連ＡＢ）が存在する。エンティティＢとＣの間には、Ｒ信頼度３８が０．８の関連情報３ｂ（関連ＢＣ）が存在する。エンティティＢとＤの間には、Ｒ信頼度３８が０．７の関連情報３ｂ（関連ＢＤ）が存在する。
【００４６】
このとき、エンティティＢの総合信頼度３ｃは０．９である。エンティティＡを起点にたどる単純パス上の関連情報３ｂは、関連ＡＢのみだからである。エンティティＣの総合信頼度３ｃは、０．９ｘ０．８で０．７２である。エンティティＡを起点にたどる単純パス上の関連情報３ｂは、関連ＡＢと関連ＢＣの２つだからである。エンティティＤの総合信頼度３ｃは、０．９ｘ０．７で０．６３である。エンティティＡを起点にたどる単純パス上の関連情報３ｂは、関連ＡＢと関連ＢＤの２つだからである。
【００４７】
ここで、エンティティＡから、エンティティＤにいたる単純パスは、関連ＡＢと関連ＣＤの２つの関連情報３ｂの列となる。エンティティＤは、エンティティＡから、エンティティＢ、Ｃ、Ｂ、を経由しても到達できるが、エンティティＢからエンティティＣを経由して再びエンティティＢに戻るパスは閉路を形成するため、総合信頼度３ｃ算出上、この部分は無視される。
【００４８】
なお、コンテキスト生成装置１１は検索ルール保持部２４を備えないことがある。この場合、コンテキスト生成装置１１は、ユーザ端末１７から検索ルール４３を入力しても良いし、内部に検索ルール４３相当のデータを固定的に保持していても良い。
【００４９】
図７は登録部２７の動作フローチャートである。登録部２７は、管理端末１６から管理表３０の作成または修正要求を入力する（Ｓ１）。入力が作成要求であった場合（Ｓ２でＹ）、同部は、管理部２５内に新たな管理表３０の領域を確保して、初期設定（Ｎｕｌｌ値の設定）を行う（Ｓ３）。続いて、登録部２７は、管理端末１６から入力されるＩＤ３１、Ｅ種別３２を、作成した管理表３０に格納する（Ｓ４）。同部は、タグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、Ｃ情報３ａ、関連情報３ｂの情報の何れかが管理端末１６から入力されれば、それらの情報を作成した管理表３０に格納し（Ｓ５）、処理を終了する。ここで、管理端末１６から入力されるタグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、Ｃ情報３ａ、関連情報３ｂの情報は、例えば、エンティティ１２についての固定的な情報である。
【００５０】
入力が修正要求であった場合（Ｓ２でＮ）、登録部２７は、管理端末１６から入力されるＩＤ３１を用いて、当該ＩＤ３１を格納する管理表３０を取得する（Ｓ６）。その後、同部は、管理端末１６から入力される修正情報に基づいて、検索した管理表３０の内容を修正し（Ｓ７）、処理を終了する。
【００５１】
例えば、エンティティ１２にＩＤタグ１４、タグリーダ１５、センサ１３を付したときや外したときには、タグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、センサＩＤ３５が修正される。また、例えば、他のエンティティ１２と半固定的な関係付けが設定されたときには、関連情報３ｂが修正される。さらに、例えば、センサ１３によらない状況情報が発生したときには、コンテキスト３６が修正される。センサ１３によらない状況情報は、エンティティ１２としての宅配荷物の配達を完了したことを、配達員が管理端末１６としての携帯端末から入力した場合などに発生する。
【００５２】
図８は、処理部２３の動作フローチャートである。処理部２３は、センサ１３またはタグリーダ１５からデータ入力があると動作を開始する。センサ１３は、例えば、定期的にセンサＩＤ３５と測定値を処理部２３に送信する。タグリーダ１５は、例えば、ＩＤタグ１４の送信情報を検知したとき（出現時）またはＩＤタグ１４の送信情報を検知しなくなったとき（消失時）にその出現または消失を処理部２３に通知する。タグリーダ１５は、出現データまたは消失データとしてタグＩＤ３３およびリーダＩＤ３４を処理部２３に通知する。
【００５３】
センサ１３からデータ入力した場合（Ｓ１０でＮ）、処理部２３は、入力したセンサＩＤ３５と一致するセンサＩＤ３５が格納されている管理表３０を全て取得する（Ｓ１２）。同部は、取得した全ての管理表３０のコンテキスト３６に入力した測定値を格納する（Ｓ１２）。より正確にいえば、同部は、当該管理表３０の、入力したセンサＩＤ３５と一致するセンサＩＤ３５を持つＣ情報３ａのコンテキスト３６に当該測定値を格納する。
【００５４】
タグリーダ１５から出現データを入力した場合（Ｓ１０でＹ、かつ、Ｓ１３でＹ）、処理部２３は、入力したタグＩＤ３３と一致するタグＩＤ３３が格納されている管理表３０（管理表Ａ）を全て取得する（Ｓ１７）。更に同部は、入力したリーダＩＤ３４と一致するリーダＩＤ３４が格納されている管理表３０（管理表Ｂ）を全て取得する（Ｓ１８）。
【００５５】
同部は、取得した管理表Ａと管理表Ｂの全組み合わせについて、相互に関連情報３ｂを設定する（Ｓ１９乃至Ｓ１Ｃ）。具体的に、同部は、順次選択した管理表ＡとＢから取得した２つのＥ種別３２を、関連付けルール保持部２６の種別ペア４１と対比して合致する第１種関連付けルール４０を取得する（Ｓ１９）。処理部２３は、取得した第１種関連付けルール４０の設定信頼度４２から設定すべきＲ信頼度３８を取得する（Ｓ１Ａ）。同部は、当該管理表ＡのＲ信頼度３８に取得したＲ信頼度３８を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ｂのアドレスを設定する（Ｓ１Ｂ）。同部は、当該管理表ＢのＲ信頼度３８に取得したＲ信頼度３８を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ａのアドレスを設定する（Ｓ１Ｃ）。
【００５６】
タグリーダ１５から消失データを入力した場合（Ｓ１０でＹ、かつ、Ｓ１３でＮ）、処理部２３は、入力したタグＩＤ３３と一致するタグＩＤ３３が格納されている管理表３０（管理表Ｃ）を全て取得する（Ｓ１４）。更に同部は、入力したリーダＩＤ３４と一致するリーダＩＤ３４が格納されている管理表３０（管理表Ｄ）を全て取得する（Ｓ１５）。同部は、取得した管理表Ｃと管理表Ｄの全組み合わせについて、相互の関連情報３ｂを削除（Ｎｕｌｌ値を設定）する（Ｓ１６）。
【００５７】
なお、タグリーダ１５は、例えば、ＩＤタグ１４の送信情報を検知したとき（出現時）はその出現を処理部２３に通知するが、ＩＤタグ１４の送信情報を検知しなくなったとき（消失時）にはその消失を通知しない構成としても良い。この構成において、処理部２３は、エンティティ１２の間に関係付けされた状態で、出現データを受け取ったときに、消失データを受け取ったものとして処理しても良い。これは、例えば、トラックや倉庫の出入り口にタグリーダ１５を設置し、搬入時に商品に付されたＩＤタグ１４を読み取ると出現データと解釈して関係付けを行い、搬出時に再度読み取ると消失データと解釈して関係付けを解消することを意味する。
【００５８】
この場合、処理部２３は、例えば、設定すべきＲ信頼度３８を取得した後（Ｓ１Ａ）、当該管理表ＡとＢの間に、関連情報３ｂが設定されているかを検査し、既に設定されていれば（Ｓ１ＺでＹ）、関連情報３ｂの削除する（Ｓ１４以降）ことでよい。
【００５９】
図９は、生成部２０の動作フローチャートである。生成部２０は、先ずユーザ端末１７からコンテキスト要求２８を入力して（Ｓ２０）、作業域としてのデータリスト２１、信頼度リスト９０および検査済みリスト２２を初期設定（Ｎｕｌｌ値設定）する（Ｓ２１）。
【００６０】
図１０は、データリスト２１の構成を示す。データリスト２１は関連情報３ｂをたどって、管理表３０を検索したときに、検索過程で発見した一つまたは複数のコンテキスト３６と総合信頼度３ｃを対応させて格納する領域である。
【００６１】
図３５は、信頼度リスト９０の構成を示す。信頼度リスト９０は、エンティティ１２の検索中、起点のエンティティ１２から現在検索対象となっているエンティティ１２までの単純パス上の関連情報３ｂの信頼度３８を格納するスタック領域である。総合信頼度３ｃは、信頼度リスト９０のデータに基づいて算出される。
【００６２】
図１１は、検査済みリスト２２の構成を示す。検査済みリスト２２は、関連情報３ｂをたどって管理表３０を検索したときに、既に検索した一つまたは複数の管理表３０のＩＤ３１を包含できるスタック領域である。検査済みリスト２２は、関連情報３ｂの検索の永久ループを防止するために設けられる。
【００６３】
生成部２０は、次に、コンテキスト要求２８で入力されたＩＤ３１が格納されている管理表３０（管理表Ａ）を取得する（Ｓ２２）。同部は、検索ルール保持部２４を検索して要求指定４４の中に、コンテキスト要求２８で入力されたＣ種別３７を持つ検索ルール４３（検索ルールＡ）を取得する（Ｓ２３）。
【００６４】
生成部２０は、管理表Ａを起点としたコンテキスト３６の検索を行う（Ｓ２４）。即ち、同部は、管理表Ａを起点として、関連情報３ｂをたどって検索した管理表３０から、入力されたＣ種別３７のコンテキスト３６をデータリスト２１に追加していく（詳細は、図１２を参照）。
【００６５】
検索が完了して、データリスト２１にコンテキスト３６が格納されている場合（Ｓ２５でＹ）、同部は、当該コンテキスト３６の総合信頼度３ｃが検索ルールＡの取得信頼度４６以上であるかを検査する（Ｓ２６）。検査が肯定的であれば（Ｓ２６でＹ）、同部は、当該コンテキスト３６を出力して（Ｓ２７）、処理を終了する。
【００６６】
検索が完了して、データリスト２１にコンテキスト３６が格納されていない場合（Ｓ２５でＮ）、同部は、「要求されたコンテキストはない」との通知を出力して（Ｓ２８）、処理を終了する。また、データリスト２１に格納されているコンテキスト３６の総合信頼度３ｃが、検索ルールＡの取得信頼度４６以上でなければ（Ｓ２６でＮ）、同部は、「要求されたコンテキストはない」との通知を出力する（Ｓ２８）。
【００６７】
なお、データリスト２１内に総合信頼度３ｃが検索ルールＡの取得信頼度４６以上のコンテキスト３６が、複数格納されている場合、同部は、総合信頼度３ｃが最も高いコンテキスト３６を出力しても良い。同部は、それら複数のコンテキスト３６を総合信頼度３ｃで重み付けした加重平均値をコンテキスト３６として出力しても良い。
【００６８】
更に、同部は、それら複数のコンテキスト３６から、特別に大きなまたは小さな値を除いて、平均値を計算してもよい。同部は、それら複数のコンテキスト３６から、最大値または最小値をコンテキスト３６として出力しても良い。同部は、それら複数のコンテキスト３６の値の分散が所定値より大きければ、「要求されたコンテキストはない」との通知を出力しても良い。
【００６９】
図１２は、生成部２０による、管理表Ａを起点としたコンテキスト３６の検索処理のフローチャートである。生成部２０は、入力したＣ種別３７のコンテキスト３６が管理表Ａに存在すれば、当該コンテキスト３６とその総合信頼度３ｃをペアでデータリスト２１に追加する（Ｓ３０）。同部は、信頼度リスト９０に入っている全てのＲ信頼度３８の積を算出して、総合信頼度３ｃを求める。なお、同部は、信頼度リスト９０がＮｕｌｌの場合、総合信頼度３ｃを１とする。同部は、管理表ＡのＩＤ３１を検索済みリスト２２に登録する（Ｓ３１）。
【００７０】
その後、生成部２０は、管理表Ａの全ての関連情報３ｂをたどって管理表３０の検索を行う（Ｓ３２乃至Ｓ３７）。
【００７１】
具体的に、生成部２０は、順次選択した関連情報３ｂ（関連Ａ）のＲ信頼度３８（Ｒ信頼度Ａ）を取り出し、Ｒ信頼度Ａと信頼度リスト９０に入っている全てのＲ信頼度３８との積を求める。同部は、求めた積算値が検索ルールＡの検索信頼度４５以上であるかを検査する（Ｓ３２）。検査結果が肯定的であれば（Ｓ３２でＹ）、関連Ａの関連エンティティ識別情報３９をたどって関係付けられている他のエンティティ１２の管理表３０（新たな管理表Ａ）を取得する（Ｓ３３）。
【００７２】
その後、同部は、当該新たな管理表Ａが既に検索済みであるかを検査する（Ｓ３４）。同部は、当該新たな管理表ＡのＩＤ３１が、検索済みリスト２２に登録されているかを確認することで、この検査を行う。
【００７３】
既に検索済みでなければ（Ｓ３４でＹ）、同部は、Ｒ信頼度Ａを信頼度リスト９０に追加して（Ｓ３５）、新たな管理表Ａを起点としたコンテキスト３６の検索を行い（Ｓ３６）、その終了後、Ｒ信頼度Ａを信頼度リスト９０から削除する（Ｓ３７）。同部は、信頼度リスト９０へのＲ信頼度Ａの追加削除を、スタックへのデータ追加、削除として行っても良い。また、同部は、新たな管理表Ａを起点としたコンテキスト３６の検索処理を、本図の処理をリカーシブに呼び出すことで実現しても良い。
【００７４】
管理表Ａの全ての関連情報３ｂをたどって管理表３０の検索（Ｓ３２乃至Ｓ３７）を終了すると、生成部２０は、管理表ＡのＩＤ３１を検索済みリスト２２から削除して（Ｓ３８）、処理を終了する。同部は、検索済みリスト２２へのＩＤ３１の追加削除を、スタックへのデータ追加、削除として行っても良い。
【００７５】
［第１の適用事例］
図１３は、コンテキスト生成システム１０の第１の適用事例（状況１）を示す。本事例に於いて、エンティティ１２は、商品１と商品２（Ｅ種別３２は共に商品）、人１（Ｅ種別３２は人）、心拍計１（Ｅ種別３２は心拍計）、トラック１（Ｅ種別３２はトラック）である。商品１は、ＲＦＩＤタグ１（ＩＤタグ１４）と温度センサ１（センサ１３）を備える。商品２は、ＲＦＩＤタグ２を備える。人１は、ＲＦＩＤタグ３を備える。心拍計１は、心拍センサ（センサ１３）を備える。トラック１は、その荷物搬入搬出口にＲＦＩＤリーダ１と２（タグリーダ１５）を備えたゲートを有している。人１には心拍計１が密着されている。そして、人１は、商品１と２を抱えて、トラック１の搬入搬出口前に立っている。
【００７６】
図１４は、第１の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。管理部２５には、エンティティ１２ごとに管理表３０が作成されている。そして、人１と心拍計１の間には、Ｒ信頼度３８が１の関連情報３ｂ（Ｆ−ａ、ｂ）が設定されている。例えば、コンテキスト生成システム１０の管理者が、これらの情報を管理端末１６から登録部２７経由で管理部２５に登録する。
【００７７】
図１５は、コンテキスト生成システム１０の第１の適用事例（状況２）を示す。この状況では、人１が、商品１と２を抱えたままゲートを通ってトラック内に乗り込み、商品１と２をトラック１に置いている。人１は、トラック１内で振動吸収可能な足で立っており、振動などのコンテキスト３６の観点からは商品１、２と異なる状態にある。
【００７８】
図１６は、第１の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。人１が心拍計１を付け、商品１と２を抱えたままゲートを通ったとき、ゲートのＲＦＩＤリーダ１または２は、ＲＦＩＤタグ１、２、および、３の識別情報を読み取り、読み取りデータを処理部２３に出力する。これを契機に、処理部２３は新たな関連情報３ｂを設定する。なお、ゲートのＲＦＩＤリーダ１と２は、同じＩＤタグ１４の情報を重ねて読み取らない距離に配置されているものとする。
【００７９】
処理部２３は、タグリーダ１または２からＲＦＩＤタグ１の識別情報を入力すると、第１種関連付けルール４０に従って、トラック１と商品１との間にＲ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂを設定する（ｒ１−ａ、ｂ）。処理部２３は、タグリーダ１または２からＲＦＩＤタグ２の識別情報を入力すると、第１種関連付けルール４０に従って、トラック１と商品２との間にＲ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂを設定する（ｒ２−ａ、ｂ）。処理部２３は、タグリーダ１または２からＲＦＩＤタグ３の識別情報を入力すると、第１種関連付けルール４０に従って、トラック１と人１との間にＲ信頼度３８が０．８の関連情報３ｂを設定する（ｒ３−ａ、ｂ）。
【００８０】
また、温度センサ１、心拍センサ１は定期的に測定値を処理部２３に出力している。処理部２３は、これらの測定値を入力すると、おのおののセンサＩＤ３５に対応したコンテキスト３６を格納する（ｒ４、ｒ５）。
【００８１】
この状態で、処理部２３は、エンティティ１２のコンテキスト３６を次のように求める。例えば、同部は、人１の心拍数を以下のように求める。
【００８２】
生成部２０が人１（ＩＤ３１）および心拍数（Ｃ種別３７）を指定するコンテキスト要求２８を入力する（Ｓ２０）。生成部２０はＩＤ３１をキーに人１の管理表３０にアクセスする（Ｓ２２）。同部は、心拍数を検索するための検索ルールＡ（図６の３番目の検索ルール４３）を取得し（Ｓ２３）、人１を起点とした探索を開始する（Ｓ２４）。
【００８３】
人１は、関連情報３ｂとしてＲ信頼度３８が１と０．８の２つを持つ（Ｆ−ａとｒ３−ｂ）。生成部２０は、この両関連情報３ｂについて、検索処理を行う（Ｓ３２乃至Ｓ３７）。しかし、同部は、検索ルールＡに従って、Ｒ信頼度３８が０．８の関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）はたどらず（Ｓ３２でＮ）に、Ｒ信頼度３８が１の関連情報３ｂ（Ｆ−ａ）をたどる（Ｓ３２でＹ）。検索ルールＡの検索信頼度４５は、０．９以上だからである。
【００８４】
生成部２０は、関連情報３ｂ（Ｆ−ａ）のＲ信頼度３８（＝１）を信頼度リスト９０に登録して（Ｓ３５）、たどった先の心拍計１の管理表３０を起点に再度探索を開始する（Ｓ３６）。
【００８５】
同部は、当該管理表３０からＣ種別３７が心拍数のコンテキスト３６（ｒ５）を得て、データリスト２１に登録する（リカーシブコール時のＳ３０）。このとき、データリスト２１に登録される、心拍数の総合信頼度３ｃは１である。その理由は、信頼度リスト９０に登録されているＲ信頼度３８は関連情報３ｂ（Ｆ−ａ）のものだけであるからである。
【００８６】
心拍計１には他に人１に戻る関連情報３ｂ（Ｆ−ｂ）しかないため、同部は、この関連情報３ｂをたどらず（リカーシブコール時のＳ３４でＹ）に、心拍計１を起点とした探索を終わる。
【００８７】
同部は、人１の探索を再開する（Ｓ３６のリターン後）が人１には、他（Ｆ−ａとｒ３−ｂ以外）に関連情報３ｂはないので、人１を起点とした探索は終了する。
【００８８】
同部は、人１を起点とした探索終了後（Ｓ２４のリターン後）、データリスト２１内の心拍数を取り出して、出力する（Ｓ２７）。その理由は、人１を起点とした、心拍計１の総合信頼度３ｃは１であって、検索ルールＡの取得信頼度４６である０．９８以上（Ｓ２６でＹ）だからである。
【００８９】
一方、生成部２０は、人１の温度を以下のように求める。生成部２０が人１（ＩＤ３１）および温度（Ｃ種別３７）を指定するコンテキスト要求２８を入力する。生成部２０はＩＤ３１をキーに人１の管理表３０にアクセスする。同部は、温度を検索するための検索ルールＢ（図６の１番目の検索ルール４３）を取得し、人１を起点とした探索を開始する。
【００９０】
人１は、関連情報３ｂとしてＲ信頼度３８が１と０．８の２つを持つ（Ｆ−ａとｒ３−ｂ）。生成部２０は、検索ルールＢに従って、この両関連情報３ｂについて検索処理を行う（Ｓ３２乃至Ｓ３７）。
【００９１】
同部は、Ｒ信頼度３８が１の関連情報３ｂ（Ｆ−ａ）をたどった先の心拍計１からは、Ｃ種別３７が温度であるコンテキスト３６は求められない。
【００９２】
一方、生成部２０は、Ｒ信頼度３８が０．８の関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）をたどった先のトラック１から、更にＲ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂ（ｒ１−ａ）をたどった先の商品１にアクセスする。そして同部は、商品１からＣ種別３７が温度のコンテキスト３６（ｒ４）を得て、総合信頼度３ｃと共にデータリスト２１に格納することが出来る（Ｓ３０）。その理由は、人１を起点とした、商品１の総合信頼度３ｃは、０．８ｘ０．９＝０．７２であって、検索ルールＢの検索信頼度４５である０．６以上だからである。
【００９３】
人１から商品１まで関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）と関連情報３ｂ（ｒ１−ａ）をたどる際、同部は、信頼度リスト９０に、関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）と関連情報３ｂ（ｒ１−ａ）のＲ信頼度３８（０．８と０．９）を登録する（Ｓ３５）。同部は、その値に基づいて、上記の総合信頼度３ｃを算出する。算出後、同部は、最後にたどった関連情報３ｂ（ｒ１−ａ）のＲ信頼度３８（０．９）を信頼度リスト９０から削除する（Ｓ３７）。
【００９４】
また、生成部２０は、商品１の関連情報３ｂ（ｒ１−ｂ）はたどらない。人１から商品１まで関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）と関連情報３ｂ（ｒ１−ａ）をたどる際、生成部２０は、検索済みリスト２２に人１とトラック２のＩＤ３１を登録している（Ｓ３１）。従って、同部は、検索済みリスト２２に基づいて、ｒ１−ｂをたどった先のトラック１は既に検索済みであると判断する（Ｓ３４でＹ）からである。
【００９５】
この後、生成部２０は、商品１からトラック１の検索に戻る（Ｓ３４のＮでリカーシブコールを終了する）のであるが、その前に、商品１のＩＤ３１を検索済みリスト２２から削除する（Ｓ３８）。
【００９６】
この時点で、検索済みリスト２２にはトラック１のＩＤ３１が残り、信頼度リスト９０には関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）のＲ信頼度３８（０．８）が残る。
【００９７】
生成部２０は、トラック１から、更にＲ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂ（ｒ２−ａ）をたどった先の商品２も検索する。商品２の総合信頼度３ｃは、０．８ｘ０．９＝０．７２であって、検索ルールＢの検索信頼度４５である０．６以上だからである。
【００９８】
なお、トラック１から商品２まで関連情報３ｂ（ｒ２−ａ）をたどる際、同部は信頼度リスト９０に、関連情報３ｂ（ｒ２−ａ）のＲ信頼度３８（０．９）を追加登録する（Ｓ３５）。この時点で、信頼度リスト９０には、関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）のＲ信頼度３８（０．８）と関連情報３ｂ（ｒ２−ａ）のＲ信頼度３８（０．９）が登録されている。同部は、その値に基づいて、上記の総合信頼度３ｃを算出する。
【００９９】
但し、商品２の管理表３０には、Ｃ種別３７が温度であるコンテキスト３６が格納されておらず、生成部２０は、温度を得ることはできない。また、生成部２０は、商品２の関連情報３ｂ（ｒ２−ｂ）はたどらない。検索済みリスト２２にトラック１のＩＤ３１が残っており、ｒ２−ｂをたどった先のトラック１は既に検索済みであると判断する（Ｓ３４でＹ）からである。
【０１００】
最終的に、生成部２０は、データリスト２１に格納されたコンテキスト３６（２０度）を人１のコンテキスト３６として出力する（Ｓ２７）。その理由は、商品１の総合信頼度３ｃは、０．８ｘ０．９＝０．７２であって、検索ルールＢの取得信頼度４６である０．７以上だからである。
【０１０１】
本実施形態のコンテキスト生成システム１０の第１の効果は、あるエンティティ１２のコンテキスト３６を他のエンティティ１２のコンテキスト３６から生成するときに、両エンティティ１２間の関係の信頼性を反映出来ることである。同システムは、エンティティ１２のコンテキスト３６を、所定値以上の信頼度の関係にある他のエンティティ１２のコンテキスト３６からは生成するが、所定値より小さい信頼度の関係にある他のエンティティ１２のコンテキスト３６からは生成しないのである。
【０１０２】
この効果が得られる理由は、エンティティ１２間にＲ信頼度３８を有する関連情報３ｂを設定し、関連情報３ｂをたどって、所定の総合信頼度３ｃを有する他のエンティティ１２のコンテキスト３６にアクセスするからである。
【０１０３】
第２の効果は、信頼性の高いコンテキスト３６を取得できることである。その理由は、先ず第１に、取得信頼度４６を高く設定することで、総合信頼度３ｃが低いコンテキスト３６を排除できるからである。第２の理由は、コンテキスト生成装置１１は複数のエンティティ１２から、求めるＣ種別３７のコンテキスト３６を取得して、特別に大きな又は小さな値を除いたうえでその平均値を計算するなどしてコンテキスト３６を出力するからである。同装置は、情報源を複数とすることで、取得したコンテキスト３６の信頼性を向上させることが出来る。
【０１０４】
第３の効果は、エンティティ１２の柔軟な定義（現実世界の物などとの対応付け）が可能となることである。その理由は、エンティティ１２がＩＤタグ１４やセンサ１３を別に持ったり共有したり出来るからである。例えば、箱が、外面と内面に別々にセンサ１３（例えば、温度計）を持ちつつ、ＩＤタグ１４を内面と外面で共用することが出来る。このようにすれば、コンテキスト生成装置１１は、箱の内部と外部を別々のエンティティ１２として管理できる。そして、同装置は、両エンティティ１２の移動を同時に把握しながら、箱の内部温度と外部温度を別々に管理することが可能となる。
【０１０５】
第４の効果は、エンティティ１２の間に適切なＲ信頼度３８の関連情報３ｂを設定できることである。その理由は、エンティティ１２の種類（Ｅ種別３２）に応じて適切なＲ信頼度３８の関連情報３ｂを設定するからである。
【０１０６】
なお、本実施形態のコンテキスト生成装置１１において、管理表３０は必ずしも、エンティティ１２のＩＤ３１を包含する必要はない。例えば、同装置が、ＩＤ３１と管理表３０のアドレスとの対応表を別途持つように構成してもよい。また、エンティティ１２が、一種類のコンテキスト３６しか持たないのであれば、Ｃ種別３７は不要である。
【０１０７】
また、Ｒ信頼度３８は、低い値ほど高い信頼度を表すように定義しても良い。この場合、総合信頼度３ｃは、たどった各関連情報３ｂのＲ信頼度３８の加算値としても良い。コンテキスト生成装置１１は、総合信頼度３ｃが、取得信頼度４６より小さければ、管理表３０からコンテキスト３６を取得する（図９、Ｓ２６）等としても良い。
【０１０８】
なお、同装置は、管理表３０のＣ情報３ａ内に、センサ１３のデータ精度を格納するようにしても良い。同装置は、当該精度を関連情報３ｂのＲ信頼度３８に積算するなどして、当該精度を反映させた総合信頼度３ｃを算出しても良い。
【０１０９】
さらに、同装置は、管理表３０の関連情報３ｂ内に、関連情報３ｂが生成された時刻を記述し、この生成時刻と検索時刻の差分に応じてＲ信頼度３８を更新（時間経過とともに下げる等）しても良い。これにより、同装置は、生成時刻が古い関連情報３ｂをたどることを防止して、生成するコンテキストの精度劣化を回避する。
【０１１０】
［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態にかかるコンテキスト生成装置１１は、総合信頼度３ｃが比較的低い、複数のコンテキスト３６から、より信頼性が高いコンテキスト３６を生成する。
【０１１１】
本実施形態の生成部２０は、データリスト２１に格納されたコンテキスト３６の総合信頼度３ｃが検索ルールＡの取得信頼度４６に満たない場合（図１２のＳ２６でＮ）であっても、コンテキスト３６を出力する（同図、Ｓ２７）場合がある。
【０１１２】
データリスト２１に格納されたコンテキスト３６の総合信頼度３ｃは、少なくとも検索信頼度４５以上の値を持つ。本実施形態のデータ生成部２０は、データリスト２１に一定個数以上のコンテキスト３６が格納されており、その最大値と最小値の幅が一定値以内であればコンテキスト３６の出力が可能であると判断する。その場合、同部は、例えば、最大の総合信頼度３ｃを有するコンテキスト３６を出力する。同部は、それら複数のコンテキスト３６の平均値を出力しても良い。更に同部は、最大値と最小値の幅ではなくて、複数のコンテキスト３６の分散を算出して、コンテキスト３６出力の可否を判断しても良い。
【０１１３】
本実施形態のコンテキスト生成装置１１は、他の点では第１の実施形態のコンテキスト生成装置１１と同じである。
【０１１４】
本実施形態のコンテキスト生成装置１１は、おのおのはＲ信頼度３８が十分でない関連情報３ｂを有する複数のエンティティ１２のコンテキスト３６から、より信頼度が高いコンテキスト３６を生成する。その理由は、生成部２０が、総合信頼度３ｃが取得信頼度４６に満たなくても、検索信頼度４５以上であればデータリスト２１にコンテキスト３６を収集し、それらをまとめて利用するからである。
【０１１５】
［第３の実施形態］
図１７は、本発明の第３の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。第１の実施形態のコンテキスト生成システム１０は、エンティティＡのタグリーダ１５が、エンティティＢのＩＤタグ１４の情報を入力することで、エンティティＡとエンティティＢの接近を検出した。本実施形態のコンテキスト生成システム１０は、タグリーダ１５が同時（第１の時間内）に、エンティティＡのＩＤタグ１４とエンティティＢのＩＤタグ１４の情報を入力することで、エンティティＡとエンティティＢの接近を検出する。
【０１１６】
以下に説明すること以外は、本実施形態のコンテキスト生成システム１０は、第１の実施形態のコンテキスト生成システム１０と同じである。本実施形態のコンテキスト生成装置１１は、図示しないメモリにＲ履歴表５０を保持している。
【０１１７】
図１８はＲ履歴表５０の構成を示す。Ｒ履歴表５０はタグリーダ１５からの入力データ（リーダ履歴５１）の時系列を記憶する。リーダ履歴５１は、入力時刻５２、リーダＩＤ３４、タグＩＤ３３を包含する。
【０１１８】
図３６は、第３の実施形態で関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。関連付けルール保持部２６は、一つまたは複数の第２種関連付けルール４７を格納する。第２種関連付けルール４７は時間差４８と設定信頼度４２を包含する。
【０１１９】
第２種関連付けルール４７は、タグリーダ１５が、エンティティＡのＩＤタグ１４とエンティティＢのＩＤタグ１４の情報を入力する時刻の差異（時間差４８）に応じて、両エンティティ１２間の関連情報３ｂに付与するＲ信頼度３８を規定する。
【０１２０】
時間差４８は、下限値と上限値の範囲で表現（例えば、下限値以上で上限値未満）される。例えば、両エンティティ１２間に付与される信頼度（設定信頼度４２）は、時間差４８が小さいほど高くなる。その理由は、近接した時間に検出されるほど、両エンティティ１２は、物理的に近接しており、コンテキスト３６生成の情報源として信頼できるからである。なお、上限値のうち最大の値は第１の時間と呼ばれる。
【０１２１】
関連付けルール保持部２６は、第１種関連付けルール４０と第２種関連付けルール４７の両者を格納していても良い。
【０１２２】
図１９は、第３の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）である。本図の処理は、図８のａとｂの間に挿入される。このとき、図８のｂとｃの間の処理（第１の実施形態にかかる処理）はあっても無くても良い。即ち、本実施形態は、第１の実施形態と並列に実装されても良いし、単独に実装されても良い。
【０１２３】
本実施形態に於いて、処理部２３は、タグリーダ１５から、出現データまたは消失データとしてタグＩＤ３３およびリーダＩＤ３４を入力すると、入力したタグＩＤ３３と一致するタグＩＤ３３が格納されている管理表３０（管理表Ｐ）を全て取得する（Ｓ４０）。同部は、Ｒ履歴表５０から、現時刻と入力時刻５２との差が第１の時間より小さく、かつリーダＩＤ３４が入力リーダＩＤ３４と一致するリーダ履歴５１を全て取得する（Ｓ４１）。処理部２３は、現時刻を図示しないタイマなどから入力する。
【０１２４】
処理部２３は、取得した全リーダ履歴５１について以下（Ｓ４２乃至Ｓ４９）の処理を行う。先ず、処理部２３は、順次選択したリーダ履歴５１からタグＩＤ３３を取得し（Ｓ４２）、次に、取得したタグＩＤ３３と一致するタグＩＤ３３が格納されている管理表３０（管理表Ｑ）を全て取得する（Ｓ４３）。同部は、取得した管理表Ｐと管理表Ｑの全組み合わせについて、相互に関連情報３ｂを設定または削除する（Ｓ４４乃至Ｓ４９）。具体的に、同部は、現時刻と、選択したリーダ履歴５１の入力時刻５２との差が時間差４８の範囲に入る第２種関連付けルール４７を取得する（Ｓ４４）。処理部２３は、取得した第２種関連付けルール４７の設定信頼度４２から設定すべきＲ信頼度３８を取得する（Ｓ４５）。同部は、当該管理表ＰとＱの間に、関連情報３ｂが設定されているかを検査する（Ｓ４６）。
【０１２５】
既に設定されていなければ（Ｓ４６でＮ）、同部は、当該管理表ＰのＲ信頼度３８に取得したＲ信頼度３８を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ｑのアドレスを設定する（Ｓ４７）。同部は、当該管理表ＱのＲ信頼度３８に取得したＲ信頼度３８を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ｐのアドレスを設定する（Ｓ４８）。
【０１２６】
既に設定されていれば（Ｓ４６でＹ）、同部は、当該管理表ＰとＱの間の関連情報３ｂを削除する（Ｓ４９）。
【０１２７】
［第２の適用事例］
図２０は、コンテキスト生成システム１０の第２の適用事例（状況１）を示す。人１は、商品１と２に加えて、商品３を抱えて、トラック１の搬入搬出口前に立っている。人１は心拍計１を備えていない。他は、第１の適用事例（状況１）と同じである。
【０１２８】
図２１は、第２の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。管理部２５には、各エンティティ１２に対応した管理表３０が作成されている。
【０１２９】
図２２は、コンテキスト生成システム１０の第２の適用事例（状況２）を示す。この状況では、人１が、商品１、２と３を抱えたままゲートを通ってトラック内に乗り込み、商品１、２と３をトラック１に置いている。人１は、トラック１内で振動吸収可能な足で立っており、振動などのコンテキスト３６の観点からは商品１、２と異なる状態にある。
【０１３０】
図２３は、第２の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。なお、同図以降の図に於いては、２つの管理表３０間に設定されている反対方向の２つの関連情報３ｂは、一本の双方向矢印で表現される。
【０１３１】
人１が、商品１、２と３を抱えたままゲートを通ったとき、ゲートのＲＦＩＤリーダ１または２は、ＲＦＩＤタグ１、２、３、および、４の識別情報を読み取り、読み取りデータを処理部２３に出力する。これを契機に、処理部２３は新たな関連情報３ｂを設定する。
【０１３２】
同部は、例えばタグリーダ１または２からＲＦＩＤタグ１の識別情報に続き、０．５秒以内にＲＦＩＤタグ２の識別情報を受信すると、商品１と２の接近を検出し、第２種関連付けルール４７により両者間にＲ信頼度３８が１の関連情報３ｂを設定する（ｒ１０）。続いて０．５秒以内にＲＦＩＤタグ４の識別情報を受信すると、処理部２３は商品１、２と３の接近を検出して、第２種関連付けルール４７に従って、商品３と商品２、及び、商品３と商品１の間にＲ信頼度３８が１の関連情報３ｂを設定する（ｒ１１、ｒ１２）。続いて１秒遅れてＲＦＩＤタグ３の識別情報を受信すると、処理部２３は、人１、並びに、商品１、２と３の接近を検出する。同部は、第２種関連付けルール４７に従って、人１と商品１、２と３の間にＲ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂ（ｒ１３、ｒ１４、ｒ１５）を設定する。
【０１３３】
なお、図８のｂとｃの間の処理（第１の実施形態にかかる処理）も実行する場合は、処理部２３はトラック１との関連情報３ｂ（ｒ１乃至ｒ４）も設定する。
【０１３４】
図２４は、人１が、商品１、２と３を抱えたままゲートを通ってトラック１外に出たときの管理表３０を示す。処理部２３は、図１９の動作フローチャートにしたがって、ｒ１０乃至ｒ１５の関連情報３ｂを削除する。例えば、処理部２３は、タグリーダ１または２からＲＦＩＤタグ１の識別情報に続き、０．５秒以内にＲＦＩＤタグ２の識別情報を受信すると、以下を行う。先ず、処理部２３は、第２種関連付けルール４７に従って両者間にＲ信頼度３８が１の関連情報３ｂを設定しようとする。しかし、既に関連情報３ｂが設定されていることを検出して、同部は、商品１と２が遠のいたと判断して、両者間の関連情報３ｂ（ｒ１０）を削除するのである。
【０１３５】
また、図８のｂとｃの間の処理（第１の実施形態にかかる処理）も実行する場合は、処理部２３はトラック１との関連情報３ｂ（ｒ１乃至ｒ４）も削除する。
【０１３６】
なお、処理部２３は、エンティティ１２の消失を検出したとき（図８のＳ１４以降）は、当該エンティティ１２が持つ全ての関連情報３ｂ（登録部２７で設定した関連情報３ｂを除く）を削除するように実装しても良い。即ち、処理部２３が、搬入時に設定された関連情報３ｂを、搬出時に全て削除するようにしても良い。この場合は、更に、搬出時に、同時に複数のエンティティ１２を検出して、その場合、それらのエンティティ１２間に関係づけを行っても良い。このようにすれば、商品１、２、３を同時に搬入し、商品１、２だけを同時に搬出した場合、商品１と２について、商品３との関連情報３ｂを削除しつつ、商品１と２の関連情報３ｂは保持することが出来る。
【０１３７】
本実施の形態のコンテキスト生成システム１０は、エンティティ１２間の多様な関連情報３ｂを設定できる。その理由は、タグリーダ１５が同時に、エンティティＡのＩＤタグ１４とエンティティＢのＩＤタグ１４の情報を入力すると、同システムが、エンティティＡとエンティティＢの接近および遠のいたことを検出して、関連情報３ｂを設定および削除するからである。
【０１３８】
また、Ｒ信頼度３８は、関連情報３ｂが設定される両エンティティ１２のＥ種別３２の対と、識別情報を受信した時刻の差分との組み合わせに基づいて決定してもよい。具体的に、商品１と２のＩＤタグ１４の識別情報受信時間の差が、１．５秒であるとする。この場合、生成部２０は、第１種関連付けルール４０から得られる設定信頼度４２「０．９５」と、第２種関連付けルール４７から得られる設定信頼度４２「０．９」との積を求め、これを商品１と商品２の間の関連情報３ｂのＲ信頼度３８としてもよい。即ち、同部は、Ｒ信頼度３８を、０．９５×０．９＝０．８５５としても良い。
【０１３９】
［第４の実施形態］
図２５は、本発明の第４の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。本実施形態のコンテキスト生成システム１０は、エンティティＡとＢのセンサ１３が、所定測定値差以内の測定値を同時（第２の時間内）に検出すると、エンティティＡとＢの接近を検出する。また、同システムは、両センサ１３が所定測定値差以上の測定値を同時に検出すると、エンティティＡとＢが遠のいたことを検出する。
【０１４０】
以下に説明すること以外は、本実施形態のコンテキスト生成システム１０は、第１の実施と同じである。本実施形態のコンテキスト生成装置１１は、図示しないメモリにＳ履歴表７０と変換表８０を保持している。
【０１４１】
図２６は、第４の実施形態の関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。本実施形態の関連付けルール保持部２６は、一つまたは複数の第３種関連付けルール４９を格納する。第３種関連付けルール４９はセンサ種別６１、測定値差４ａと設定信頼度４２を包含する。
【０１４２】
測定値差４ａは、同一センサ種別６１の２つのセンサ１３から得られた、２つの測定値の差の範囲を示す。 測定値差４ａは、例えば、２つの温度センサから得られた温度データの差である。測定値差４ａは、例えば、２つの位置度センサから得られた位置間の距離である。測定値差４ａは、下限値と上限値の範囲で表現（例えば、下限値以上で上限値未満）される。
【０１４３】
第３種関連付けルール４９は、２つのエンティティ１２の、２つのセンサ１３から、差が測定値差４ａの範囲内の測定値を入力すると、当該エンティティ１２間に、Ｒ信頼度３８が設定信頼度４２である関連情報３ｂが設定されることを規定する。
【０１４４】
両エンティティ１２間に付与される信頼度（設定信頼度４２）は、例えば、測定値差４ａが小さいほど高くなる。その理由は、センサ１３の測定値差が小さいほど、両エンティティ１２は、物理的に近接しており、コンテキスト３６生成の情報源として信頼できるからである。
【０１４５】
関連付けルール保持部２６は、設定信頼度４２の値が０である第３種関連付けルール４９（切断ルール）を格納していても良い。当該ルールは、当該ルールの測定値差４ａの下限値（所定測定値差）以上の差がある測定値が入力された場合は、当該測定値を測定したセンサ１３のエンティティ１２間には関連情報３ｂを設定しない、また、既に設定されている場合は切断することを規定する。所定測定値差は、切断ルールとしてではなく、処理部２３に与えられた設定パラメータであっても良い。
【０１４６】
関連付けルール保持部２６は、第３種関連付けルール４９に加えて、第１種関連付けルール４０および第２種関連付けルール４７の一方または両者を格納していても良い。
【０１４７】
図２７はＳ履歴表７０の構成を示す。Ｓ履歴表７０はセンサ１３からの入力データ（センサ履歴７１）の時系列を記憶する。センサ履歴７１は、入力時刻５２、センサＩＤ３５、センサ種別６１、履歴測定値７２を包含する。
【０１４８】
図２８は変換表８０の構成を示す。変換表８０は、センサＩＤ３５ごとにセンサ種別６１を格納する。
【０１４９】
図２９は、第４の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）１／２である。本図の処理は、図８のｄとｅの間に挿入される。このとき、図８のａとｃの間の処理（第１または第３の実施形態にかかる処理）はあっても無くても良い。即ち、本実施形態は、第１または第３の実施形態と並列に実装されても良いし、単独に実装されても良い。
【０１５０】
本実施形態に於いて、処理部２３は、センサ１３からセンサＩＤ３５と測定値を入力すると、入力したセンサＩＤ３５と一致するセンサＩＤ３５が格納されている管理表３０（管理表Ｅ）を全て取得する（Ｓ５０）。同部は、入力したセンサＩＤ３５に対応するセンサ種別６１を変換表８０から取得する（Ｓ５１）。同部は、Ｓ履歴表７０から、現時刻と入力時刻５２の差が第２の時間以内で、センサ種別６１が取得したセンサ種別６１と一致するセンサ履歴７１を全て取得する（Ｓ５２）。
【０１５１】
取得できた場合（Ｓ５３でＹ）、処理部２３は関連情報３ｂの設定、更新、削除を行う（図３０）。取得できない場合（Ｓ５３でＮ）、または、関連情報３ｂの設定、更新、削除後、処理部２３は、センサ１３から入力したセンサＩＤ３５と測定値を元に、センサ履歴７１を追加して（Ｓ５４）、本処理を終了する。
【０１５２】
図３０は、第４の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）２／２である。処理部２３は、取得した全センサ履歴７１について、Ｓ６０乃至Ｓ６９の処理を行う。
【０１５３】
処理部２３は、関連付けルール保持部２６から、以下の条件に合致する第３種関連付けルール４９を取得する（Ｓ６０）。第１の条件は、当該ルールのセンサ種別６１と変換表８０から取得したセンサ種別６１が一致することである。第２の条件は、センサ１３から取得した測定値と、当該センサ履歴７１内の履歴測定値７２の差異が、当該ルールの測定値差４ａの範囲内であることである。
【０１５４】
同部は、当該ルールから設定信頼度４２を取得して（Ｓ６１）、当該センサ履歴７１から取得したセンサＩＤ３５と一致するセンサＩＤ３５が格納されている管理表３０（管理表Ｆ）を全て取得する（Ｓ６２）。同部は、取得した管理表ＥとＦの全ての組み合わせに対して、Ｓ６３乃至Ｓ６９の処理を行う。
【０１５５】
当該管理表ＥとＦの相互間に関連情報３ｂが既に設定されていて（Ｓ６３でＹ）、かつ、当該ルールの設定信頼度４２が０でなければ（Ｓ６４でＮ）、同部は、当該管理表ＥとＦのＲ信頼度３８を当該ルールの設定信頼度４２で更新する（Ｓ６５）。
【０１５６】
当該管理表ＥとＦの相互間に関連情報３ｂが既に設定されていて（Ｓ６３でＹ）、かつ、当該ルールの設定信頼度４２が０であれば（Ｓ６４でＹ）、同部は、管理表ＥとＦの相互から関連情報３ｂを削除する（Ｓ６６）。
【０１５７】
当該管理表ＥとＦの相互間に関連情報３ｂが設定されておらず（Ｓ６３でＮ）、かつ、当該ルールの設定信頼度４２が０でなければ（Ｓ６７でＮ）、同部は、管理表ＥとＦの間に関連情報３ｂを設定する。具体的に同部は、当該管理表ＥのＲ信頼度３８に設定信頼度４２を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ｆのアドレスを設定する（Ｓ６８）。同部は、当該管理表ＦのＲ信頼度３８に設定信頼度４２を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ｅのアドレスを設定する（Ｓ６９）。
【０１５８】
当該管理表ＥとＦの相互間に関連情報３ｂが設定されておらず（Ｓ６３でＮ）、かつ、当該ルールの設定信頼度４２が０であれば（Ｓ６７でＹ）、同部は、何もしない。
【０１５９】
［第３の適用事例］
図３２は、コンテキスト生成システム１０の第３の適用事例（状況１）を示す。本事例に於いて、エンティティ１２は、商品１と商品２（Ｅ種別３２は共に商品）である。商品１と２はおのおの位置センサ１と２を付されている。商品１と２は共に倉庫にあるとする。
【０１６０】
位置センサ１と２は、例えばＲＦＩＤタグ１と２である。図示しない位置決定部は、倉庫に設置された３つのタグリーダが受信した電波強度に基づいて、３点測量でＲＦＩＤタグ１と２の位置情報を計測して、コンテキスト生成装置１１の処理部２３に位置センサ１または２の位置情報として送信する。
【０１６１】
位置情報は、例えば、倉庫底面の一隅を原点とした、図示した直交軸に基づく平面座標値である。例えば、商品１と２は、おのおの、座標（１０，１１）、座標（１１，１１）の位置に置かれている。
【０１６２】
図３３は、第３の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。管理部２５には、各エンティティ１２（商品１と商品２）に対応した管理表３０が作成されている。例えば、コンテキスト生成システム１０の管理者が、これらの情報を管理端末１６から登録部２７経由で管理部２５に登録する。
【０１６３】
ここで、第３の適用事例（状況２）において、処理部２３が、位置決定部から、位置センサ１の位置情報（１０，１１）を受信して、その後第２の時間内に、位置センサ２の位置情報（１１，１１）を受信したものとする。同部は、両測定値の差（１）を算出して、図２６の２番目の第３種関連付けルール４９に基づいて、商品１と２の間に、Ｒ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂを設定する（ｒ１３）。図３４は、第３の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。
【０１６４】
本実施の形態のコンテキスト生成システム１０は、エンティティ１２間の多様な関連情報３ｂを設定できる。その理由は、本実施形態のコンテキスト生成システム１０は、エンティティＡとＢのセンサ１３の測定値差に応じたＲ信頼度３８の関連情報３ｂを設定するからである。
【０１６５】
図３７は、本発明にかかるコンテキスト生成装置１１の基本的構成を示す。コンテキスト生成装置１１は管理部２５と生成部２０を備える。管理部２５は、エンティティ１２ごとに、０個以上のコンテキスト３６と、関連エンティティ識別情報３９と関連信頼度(Ｒ信頼度３８)から成る０個以上の関連情報３ｂと、が格納された管理表３０を記憶する。
【０１６６】
生成部２０は、第１のエンティティ１２の識別情報を入力して、第１のエンティティ１２の管理表３０を起点に、関連情報３ｂをたどって０個以上の他のエンティティ１２の管理表３０を経由して、第２のエンティティ１２の管理表３０を取得し、当該管理表３０を取得するまでにたどる関連情報３ｂのＲ信頼度３８に基づいて求められる総合信頼度３ｃと取得信頼度４６との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表３０にコンテキスト３６が格納されていれば、当該コンテキスト３６から第１のエンティティ１２のコンテキスト３６を生成する。
【符号の説明】
【０１６７】
１０ コンテキスト生成システム
１１ コンテキスト生成装置
１２ エンティティ
１３ センサ
１４ ＩＤタグ
１５ タグリーダ
１６ 管理端末
１７ ユーザ端末
１８ ネットワーク
２０ 生成部
２１ データリスト
２２ 検査済みリスト
２３ 処理部
２４ 検索ルール保持部
２５ 管理部
２６ 関連付けルール保持部
２７ 登録部
２８ コンテキスト要求
２９ コンテキスト生成プログラム
３０ 管理表
３１ ＩＤ
３２ Ｅ種別
３３ タグＩＤ
３４ リーダＩＤ
３５ センサＩＤ
３６ コンテキスト
３７ Ｃ種別
３８ Ｒ信頼度
３９ 関連エンティティ識別情報
３ａ Ｃ情報
３ｂ 関連情報
３ｃ 総合信頼度
４０ 第１種関連付けルール
４１ 種別ペア
４２ 設定信頼度
４３ 検索ルール
４４ 要求指定
４５ 検索信頼度
４６ 取得信頼度
４７ 第２種関連付けルール
４８ 時間差
４９ 第３種関連付けルール
４ａ 測定値差
５０ Ｒ履歴表
５１ リーダ履歴
５２ 入力時刻
６１ センサ種別
７０ Ｓ履歴表
７１ センサ履歴
７２ 履歴測定値
８０ 変換表
９０ 信頼度リスト
９１ Ｃ情報域
９２ Ｃ情報領域ポインタ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテキスト生成装置、システム、プログラム、並びに方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１にはコンテキスト提供装置が記載されている。コンテキストとは、ある対象（人、物、など）の状況を表す情報である。コンテキストは、例えば、人の位置、人の状態（電話中・会議中、など）、物の在庫状況、部屋や炉の管理対象温度である。特許文献１の装置は、対象間の関係を利用して、コンテキストを取得したい対象とは別の対象のコンテキストから、取得したい対象のコンテキストを生成する。
【０００３】
同装置は、対象間の関係をリンクとして記憶する。例えば、人１と、人１が携帯する携帯電話１のコンテキストは半固定的にリンクされる。自動車１と、自動車１に搭載されるＲＦＩＤタグ１のコンテキストは、固定的にリンクされる。また、人１が自動車１に乗車したとき、人１が携帯する携帯電話１が備えるＲＦＩＤリーダが自動車１に搭載されたＲＦＩＤタグ１を読み込んで、携帯電話１とＲＦＩＤタグ１のコンテキストの間に一時的にリンクがはられる。
【０００４】
当該装置は、人１の位置コンテキストが要求されると、人１のリンクを利用して携帯電話１のコンテキストを、携帯電話１のリンクを利用してＲＦＩＤタグ１のコンテキストを、ＲＦＩＤタグ１のリンクを利用して自動車１のコンテキストを順次検索する。そして、当該装置は、自動車１のコンテキストから位置情報を取得して、人１の位置情報として出力する。自動車１は、ＧＰＳ(Global Positioning System)位置検出装置を搭載しており、当該装置が取得した位置情報が自動車１のコンテキストとして記憶されている。
【０００５】
特許文献２には、家系図上の患者本人から各家族員までの世代数に応じた前記各家族員の前記患者本人との相関を示す相関値を予め記憶しておく電子カルテシステムが記載されている。同システムは、相関値に基づく興味度を算出して、閾値を上回った興味度に対する家族員の診療情報を家族員の電子カルテから取得する。
【０００６】
特許文献３には、検索実行時間差に基づいて、検索語同士の関連度を決定する情報関連づけ装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−２９３０１２号公報
【特許文献２】特開２００８−１７１１３３号公報
【特許文献３】特開平１０−３２０４１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記特許文献の技術は、あるエンティティ（人、物、またはその一部など、状況情報を発生しうる主体）のコンテキストを他のエンティティのコンテキストから生成するときに、両エンティティ間の関係の信頼性を反映出来ないという課題がある。
【０００９】
特許文献１の装置は、２つのエンティティ間の関係に基づいてリンクを張り、当該リンクを利用して一方のエンティティのコンテキストから他方のエンティティのコンテキストを生成する。しかし、リンクがエンティティ間の一律な関係を表現しているとは限らない。また、関係の検出方法、検出情報の種類・値が一律であるとも限らない。リンクに多様性がある場合、リンクを利用して得られたコンテキストが信用できる度合いも異なる場合があることが予想される。特許文献１の装置は、このようなリンクに関する信用できる度合いに基づいたコンテキスト生成が出来ない。
【００１０】
特許文献２および３は、エンティティのコンテキストを、他のエンティティから取得するものではないので、上述の課題を解決しない。
【００１１】
本発明の目的は、上述の課題を解決する、コンテキスト生成装置、システム、プログラム、並びに方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一実施形態のコンテキスト生成装置は、エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を記憶する管理部と、第１のエンティティの識別情報を入力して、前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成部を備える。
【００１３】
本発明の一実施形態のコンテキスト生成プログラムは、エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を記憶する管理部を備えるコンピュータに、第１のエンティティの識別情報を入力して、前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成処理を実行させる。
【００１４】
本発明の一実施形態のコンテキスト生成方法は、エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を管理部に記憶する記憶工程と、第１のエンティティの識別情報を入力して、前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成工程を有する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明にかかるコンテキスト生成装置は、あるエンティティのコンテキストを他のエンティティのコンテキストから生成するときに、両エンティティ間の関係の信頼性を反映出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。
【図２】図２は、コンテキスト生成装置１１の構成を示す。
【図３】図３は、管理表３０の構成を示す。
【図４】図４は、コンテキスト要求２８の構成を示す。
【図５】図５は、関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。
【図６】図６は、検索ルール保持部２４に格納されるデータの構成を示す。
【図７】図７は登録部２７の動作フローチャートである。
【図８】図８は、処理部２３の動作フローチャートである。
【図９】図９は、生成部２０の動作フローチャートである。
【図１０】図１０は、データリスト２１の構成を示す。
【図１１】図１１は、検査済みリスト２２の構成を示す。
【図１２】図１２は、生成部２０による、管理表Ａを起点としたコンテキスト３６の検索処理のフローチャートである。
【図１３】図１３は、コンテキスト生成システム１０の第１の適用事例（状況１）を示す。
【図１４】図１４は、第１の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。
【図１５】図１５は、コンテキスト生成システム１０の第１の適用事例（状況２）を示す。
【図１６】図１６は、第１の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。
【図１７】図１７は、本発明の第３の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。
【図１８】図１８は、Ｒ履歴表５０の構成を示す。
【図１９】図１９は、第３の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）である。
【図２０】図２０は、コンテキスト生成システム１０の第２の適用事例（状況１）を示す。
【図２１】図２１は、第２の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。
【図２２】図２２は、コンテキスト生成システム１０の第２の適用事例（状況２）を示す。
【図２３】図２３は、第２の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。
【図２４】図２４は、人１が、商品１、２と３を抱えたままゲートを通ってトラック１外に出たときの管理表３０を示す。
【図２５】図２５は、本発明の第４の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。
【図２６】図２６は、第４の実施形態の関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。
【図２７】図２７はＳ履歴表７０の構成を示す。
【図２８】図２８は変換表８０の構成を示す。
【図２９】図２９は、第４の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）１／２である。
【図３０】図３０は、第４の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）２／２である。
【図３１】図３１は、図３１は、総合信頼度３ｃを説明する図である。
【図３２】図３２は、コンテキスト生成システム１０の第３の適用事例（状況１）を示す。
【図３３】図３３は、第３の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。
【図３４】図３４は、第３の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。
【図３５】図３５は、信頼度リスト９０の構成を示す。
【図３６】図３６は、第２の実施形態で関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。
【図３７】図３７は、本発明にかかるコンテキスト生成装置１１の基本的構成を示す。
【図３８】図３８は、管理表３０の他の格納形式を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、本発明の第１の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。コンテキスト生成システム１０は、ネットワーク１８に接続された、コンテキスト生成装置１１、センサ１３、タグリーダ１５、管理端末１６、ユーザ端末１７を包含する。
【００１８】
センサ１３は、赤外線センサ、位置センサ、熱センサ、振動センサ、音センサなど外界についての測定値を出力する装置などである。センサ１３は、エンティティ１２に付されて当該エンティティ１２のコンテキスト３６を生成する。なお、ここで「付す」とは、装着、貼付、ぶら下げ、近傍配置などをいう。どの形態を取るかは、エンティティ１２やセンサ１３の性質や使用環境に応じて適宜選択される。例えば、箱の温度を測りたいとき熱センサが箱の外面に貼付されるが、環境温度を測りたいときは、熱センサは箱を収納する棚に置かれる（箱の近傍に配置）。
【００１９】
エンティティ１２は、人や物、またはそれらの一部など、状況情報を発生しうる主体である。コンテキスト３６はエンティティ１２の状況情報である。
【００２０】
エンティティ１２は、例えば、作業者、運転者、商品、車などである。一人の人や一つの物が複数のエンティティ１２に対応付けられる場合もある。人の右手と左手が別々のエンティティ１２に対応付けられることもあるし、箱の内側と外側が別々のエンティティ１２に対応付けられることもある。異なるコンテキスト３６を生成しうる人や物の一部は、別々のエンティティ１２として管理されても良い。コンテキスト３６は、例えば、人の位置、人の状態（電話中・会議中、など）、物の在庫状況、部屋や炉の管理対象温度である。
【００２１】
ＩＤタグ１４やタグリーダ１５がエンティティ１２に付されて、エンティティ１２間の関連情報３ｂを設定するために利用される場合がある。ＩＤタグ１４は、ＲＦＩＤタグ（Radio Frequency IDentification）などである。タグリーダ１５は、ＲＦＩＤリーダなどである。ＩＤタグ１４はバーコードラベル、タグリーダ１５はバーコードリーダであっても良い。
【００２２】
図２は、コンテキスト生成装置１１の構成を示す。コンテキスト生成装置１１は、生成部２０、処理部２３、登録部２７を包含する。コンテキスト生成装置１１は、図示しないメモリ上にデータリスト２１、検査済みリスト２２、信頼度リスト９０を保持している。コンテキスト生成装置１１は、ディスク装置などの記憶装置上に、検索ルール保持部２４、管理部２５、関連付けルール保持部２６を備える。管理部２５は、エンティティ１２ごとに管理表３０が格納されている。
【００２３】
生成部２０は、ユーザ端末１７からコンテキスト要求２８を入力して、コンテキスト３６を出力する。処理部２３は、タグリーダ１５からエンティティ１２に付されたＩＤタグ１４の情報を入力したり、センサ１３から測定値を入力したりして、エンティティ１２間の関連情報３ｂを付ける。登録部２７は、管理端末１６から設定情報や修正情報を入力して、管理部２５の管理表３０の登録、修正を行う。処理部２３や登録部２７は、コンテキスト生成装置１１外の装置に分散配置しても良い。処理部２３や登録部２７は、エンティティ１２やその関連情報３ｂなどが固定的である場合などは、存在しなくても良い。
【００２４】
生成部２０、処理部２３、登録部２７は、ハードウェアで実現される。生成部２０、処理部２３、登録部２７は、コンピュータ１９でもあるコンテキスト生成装置１１の図示しないプロセッサが、図示しないメモリ上のコンテキスト生成プログラム２９を実行することで実現されても良い。
【００２５】
図３は、管理表３０の構成を示す。管理表３０は、エンティティ１２（例えばエンティティＡ）ごとに、エンティティＡのＩＤ３１、種類（Ｅ種別３２）、タグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、Ｃ情報３ａ、関連情報３ｂを格納する。タグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、Ｃ情報３ａ、関連情報３ｂは、おのおの複数格納されることがある。
【００２６】
Ｅ種別３２は、エンティティＡの種類（人、商品、車など）を示す。タグＩＤ３３は、エンティティＡにＩＤタグ１４が付されている場合、その識別情報を格納する。リーダＩＤ３４は、エンティティＡにタグリーダ１５が付されている場合、その識別情報を格納する。エンティティＡに複数のＩＤタグ１４、タグリーダ１５が付されていても良く、その場合、複数のタグＩＤ３３、リーダＩＤ３４が格納されることもある。エンティティ１２にＩＤタグ１４、タグリーダ１５が付されていない場合、タグＩＤ３３、リーダＩＤ３４はＮｕｌｌを格納する。
【００２７】
なお複数のエンティティ１２（例えば、箱の外側と当該箱の内側）が、同じＩＤタグ１４やタグリーダ１５を共用しても良い。この場合、複数の管理表３０に、同一のタグＩＤ３３やリーダＩＤ３４が格納される。
【００２８】
Ｃ情報３ａは、エンティティＡの状況情報を記述する。Ｃ情報３ａは、センサＩＤ３５、コンテキスト３６、Ｃ種別３７を包含する。コンテキスト３６はエンティティＡの状況情報を格納する。Ｃ種別３７は、コンテキスト３６の種類（温度、衝撃、在籍・離席状況など）を示す。センサＩＤ３５は、当該コンテキスト３６を取得するためのセンサ１３の識別情報である。エンティティ１２が複数種類のコンテキスト３６を持つ場合、Ｃ情報３ａはエンティティＡごとに複数存在する。なお、コンテキスト３６がセンサ１３から取得されない場合、例えば、管理端末１６から入力される場合は、センサＩＤ３５はＮｕｌｌを格納する。なお複数のエンティティ１２が同じセンサ１３を共用しても良い。この場合、複数の管理表３０に、同一のセンサＩＤ３５が格納される。
【００２９】
関連情報３ｂは、エンティティＡが他のエンティティ１２に対して有する関係を記述する。関連情報３ｂは、Ｒ信頼度３８と関連エンティティ識別情報３９を包含する。関連エンティティ識別情報３９は他のエンティティ１２に対するポインタ情報（例えば、他のエンティティ１２の識別子、他のエンティティ１２対応の管理表３０のアドレス）である。
【００３０】
Ｒ信頼度３８は、他のエンティティ１２に対する関係の信頼度を示す。Ｒ信頼度３８は、例えば、０以上１以下の値であり、高い値ほど信頼度が高いことを示す。エンティティＡが複数の関係を有する場合、関連情報３ｂはエンティティＡについて複数個存在する。エンティティＡが他のエンティティ１２と関係を持っていないときは、関連情報３ｂはＮｕｌｌを格納する。
【００３１】
生成部２０は、あるエンティティ１２（エンティティＡ）のコンテキスト３６の生成を要求されると、エンティティＡを起点に関連情報３ｂをたどって、他のエンティティ１２（エンティティＢ）のコンテキスト３６から、それを生成することがある。
【００３２】
このとき、生成部２０は、エンティティＡの管理表３０の関連エンティティ識別情報３９にエンティティＢへのポインタ情報が格納されていれば、この情報をたどって、直接エンティティＢの管理表３０を検索する。
【００３３】
エンティティＡの管理表３０の関連エンティティ識別情報３９にエンティティＣへのポインタ情報が格納され、エンティティＣの管理表３０の関連エンティティ識別情報３９にエンティティＢへのポインタ情報が格納されている場合がある。この場合、生成部２０は、これらのポインタ情報をたどって、エンティティＡの管理表３０からエンティティＣの管理表３０を経由してエンティティＢの管理表３０を検索する。
【００３４】
同様に、生成部２０は、エンティティＡの管理表３０を起点に、複数のエンティティ１２の管理表３０を経由して、エンティティＢの管理表３０を検索することがある。
【００３５】
上記の何れの検索も、『エンティティＡを起点にエンティティＢまで関連情報３ｂをたどる』と表現される。
【００３６】
管理表３０の格納形式は図３に示すものに限られない。図３８は、管理表３０の他の格納形式を示す。本格納形式では、管理表３０ごとに複数個格納されうるタグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、Ｃ情報３ａ、関連情報３ｂを、各々別の領域に格納し、管理表３０には当該領域へのポインタを格納しても良い。例えば、Ｃ情報３ａを複数格納する為のＣ情報域９１を管理部２５に設け、管理表３０にはＣ情報領域域９１のアドレス情報をＣ情報領域ポインタ９２として格納するのである。
【００３７】
図４は、コンテキスト要求２８の構成を示す。コンテキスト要求２８は、ＩＤ３１とＣ種別３７を包含する。このＩＤ３１は、コンテキスト要求２８の対象エンティティ１２を示す。このＣ種別３７は、対象エンティティ１２について取得すべきコンテキスト３６の種別を示す。
【００３８】
図５は、関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。関連付けルール保持部２６は、一つまたは複数の第１種関連付けルール４０を格納する。第１種関連付けルール４０は種別ペア４１と設定信頼度４２を包含する。種別ペア４１は、Ｅ種別３２のペアを格納する。設定信頼度４２は、種別ペア４１のおのおののＥ種別３２をもつ２つのエンティティ１２の間に設定される関連情報３ｂの信頼度（Ｒ信頼度３８）を格納する。
【００３９】
図５によれば、４番目の第１種関連付けルール４０は、Ｅ種別３２が人と心拍計の２つのエンティティ１２の間には、Ｒ信頼度３８が「１」の関連情報３ｂ設定されることを規定する。このルールは、ある人に付されている心拍計は人のコンテキスト３６（心拍数）そのものを測定しているので、心拍計のコンテキスト３６は人のコンテキスト３６であるとして、参照してよいことを反映している。
【００４０】
３番目の第１種関連付けルール４０はＥ種別３２が商品と商品の２つのエンティティ１２の間には、Ｒ信頼度３８が「０．９５」の関連情報３ｂが設定されることを規定する。このルールは、商品同士は同じ状態に置かれる可能性が高いため、他のエンティティ１２のコンテキスト３６を参照した場合、得られたコンテキスト３６の信頼度が高いことを反映している。例えば、トラックは運転席と荷台を備えるが、商品同士は荷台内の近接した場所に置かれる可能性が高く、同じ状態に置かれる可能性が高い。
【００４１】
１番目の第１種関連付けルール４０は、Ｅ種別３２がトラックと商品の２つのエンティティ１２の間には、Ｒ信頼度３８が「０．９」の関連情報３ｂが設定されることを規定する。このルールは、異なるＥ種別３２のエンティティ１２ならば、商品同士よりも同じ状態である可能性が低く、コンテキスト３６を参照した場合、得られたコンテキスト３６の信頼度が低いことを反映している。例えば、商品は、衝撃緩和剤にくるまれていればトラックの衝撃は影響しないし、クーラーボックスに入れられていればトラックの温度は影響しない。２、５番目の第１種関連付けルール４０は、同様な状況を反映している。
【００４２】
なお、コンテキスト生成装置１１は関連付けルール保持部２６を備えず、処理部２３内部に、第１種関連付けルール４０相当のデータを固定的に保持していても良い。同装置は第１種関連付けルール４０をユーザ端末１７から入力しても良い。
【００４３】
図６は、検索ルール保持部２４に格納されるデータの構成を示す。検索ルール保持部２４は、一つまたは複数の検索ルール４３を格納する。検索ルール４３は、要求指定４４、検索信頼度４５、取得信頼度４６を包含する。要求指定４４は一つまたは複数のＣ種別３７を格納する。検索信頼度４５は、検索を続行させるか終了させるかの判断基準に使われる（詳細は、図１２を参照）総合信頼度３ｃを格納する。取得信頼度４６は、ある管理表３０からコンテキスト３６を取得するか否かの判断基準に使われる（詳細は、図１１を参照）総合信頼度３ｃを格納する。
【００４４】
総合信頼度３ｃは、エンティティＡを起点にエンティティＢまで関連情報３ｂをたどったときに、エンティティＢの管理表３０を取得するまでにたどった単純パス上の各関連情報３ｂのＲ信頼度３８の積である。ここで、単純パスとは、エンティティＡから、エンティティＢにいたる閉路を含まない関連情報３ｂの系列（パス）をいう。
【００４５】
図３１は、総合信頼度３ｃを説明する図である。同図に於いて、エンティティＡが起点となるエンティティ１２である。エンティティＡとＢの間には、Ｒ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂ（関連ＡＢ）が存在する。エンティティＢとＣの間には、Ｒ信頼度３８が０．８の関連情報３ｂ（関連ＢＣ）が存在する。エンティティＢとＤの間には、Ｒ信頼度３８が０．７の関連情報３ｂ（関連ＢＤ）が存在する。
【００４６】
このとき、エンティティＢの総合信頼度３ｃは０．９である。エンティティＡを起点にたどる単純パス上の関連情報３ｂは、関連ＡＢのみだからである。エンティティＣの総合信頼度３ｃは、０．９ｘ０．８で０．７２である。エンティティＡを起点にたどる単純パス上の関連情報３ｂは、関連ＡＢと関連ＢＣの２つだからである。エンティティＤの総合信頼度３ｃは、０．９ｘ０．７で０．６３である。エンティティＡを起点にたどる単純パス上の関連情報３ｂは、関連ＡＢと関連ＢＤの２つだからである。
【００４７】
ここで、エンティティＡから、エンティティＤにいたる単純パスは、関連ＡＢと関連ＣＤの２つの関連情報３ｂの列となる。エンティティＤは、エンティティＡから、エンティティＢ、Ｃ、Ｂ、を経由しても到達できるが、エンティティＢからエンティティＣを経由して再びエンティティＢに戻るパスは閉路を形成するため、総合信頼度３ｃ算出上、この部分は無視される。
【００４８】
なお、コンテキスト生成装置１１は検索ルール保持部２４を備えないことがある。この場合、コンテキスト生成装置１１は、ユーザ端末１７から検索ルール４３を入力しても良いし、内部に検索ルール４３相当のデータを固定的に保持していても良い。
【００４９】
図７は登録部２７の動作フローチャートである。登録部２７は、管理端末１６から管理表３０の作成または修正要求を入力する（Ｓ１）。入力が作成要求であった場合（Ｓ２でＹ）、同部は、管理部２５内に新たな管理表３０の領域を確保して、初期設定（Ｎｕｌｌ値の設定）を行う（Ｓ３）。続いて、登録部２７は、管理端末１６から入力されるＩＤ３１、Ｅ種別３２を、作成した管理表３０に格納する（Ｓ４）。同部は、タグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、Ｃ情報３ａ、関連情報３ｂの情報の何れかが管理端末１６から入力されれば、それらの情報を作成した管理表３０に格納し（Ｓ５）、処理を終了する。ここで、管理端末１６から入力されるタグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、Ｃ情報３ａ、関連情報３ｂの情報は、例えば、エンティティ１２についての固定的な情報である。
【００５０】
入力が修正要求であった場合（Ｓ２でＮ）、登録部２７は、管理端末１６から入力されるＩＤ３１を用いて、当該ＩＤ３１を格納する管理表３０を取得する（Ｓ６）。その後、同部は、管理端末１６から入力される修正情報に基づいて、検索した管理表３０の内容を修正し（Ｓ７）、処理を終了する。
【００５１】
例えば、エンティティ１２にＩＤタグ１４、タグリーダ１５、センサ１３を付したときや外したときには、タグＩＤ３３、リーダＩＤ３４、センサＩＤ３５が修正される。また、例えば、他のエンティティ１２と半固定的な関係付けが設定されたときには、関連情報３ｂが修正される。さらに、例えば、センサ１３によらない状況情報が発生したときには、コンテキスト３６が修正される。センサ１３によらない状況情報は、エンティティ１２としての宅配荷物の配達を完了したことを、配達員が管理端末１６としての携帯端末から入力した場合などに発生する。
【００５２】
図８は、処理部２３の動作フローチャートである。処理部２３は、センサ１３またはタグリーダ１５からデータ入力があると動作を開始する。センサ１３は、例えば、定期的にセンサＩＤ３５と測定値を処理部２３に送信する。タグリーダ１５は、例えば、ＩＤタグ１４の送信情報を検知したとき（出現時）またはＩＤタグ１４の送信情報を検知しなくなったとき（消失時）にその出現または消失を処理部２３に通知する。タグリーダ１５は、出現データまたは消失データとしてタグＩＤ３３およびリーダＩＤ３４を処理部２３に通知する。
【００５３】
センサ１３からデータ入力した場合（Ｓ１０でＮ）、処理部２３は、入力したセンサＩＤ３５と一致するセンサＩＤ３５が格納されている管理表３０を全て取得する（Ｓ１２）。同部は、取得した全ての管理表３０のコンテキスト３６に入力した測定値を格納する（Ｓ１２）。より正確にいえば、同部は、当該管理表３０の、入力したセンサＩＤ３５と一致するセンサＩＤ３５を持つＣ情報３ａのコンテキスト３６に当該測定値を格納する。
【００５４】
タグリーダ１５から出現データを入力した場合（Ｓ１０でＹ、かつ、Ｓ１３でＹ）、処理部２３は、入力したタグＩＤ３３と一致するタグＩＤ３３が格納されている管理表３０（管理表Ａ）を全て取得する（Ｓ１７）。更に同部は、入力したリーダＩＤ３４と一致するリーダＩＤ３４が格納されている管理表３０（管理表Ｂ）を全て取得する（Ｓ１８）。
【００５５】
同部は、取得した管理表Ａと管理表Ｂの全組み合わせについて、相互に関連情報３ｂを設定する（Ｓ１９乃至Ｓ１Ｃ）。具体的に、同部は、順次選択した管理表ＡとＢから取得した２つのＥ種別３２を、関連付けルール保持部２６の種別ペア４１と対比して合致する第１種関連付けルール４０を取得する（Ｓ１９）。処理部２３は、取得した第１種関連付けルール４０の設定信頼度４２から設定すべきＲ信頼度３８を取得する（Ｓ１Ａ）。同部は、当該管理表ＡのＲ信頼度３８に取得したＲ信頼度３８を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ｂのアドレスを設定する（Ｓ１Ｂ）。同部は、当該管理表ＢのＲ信頼度３８に取得したＲ信頼度３８を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ａのアドレスを設定する（Ｓ１Ｃ）。
【００５６】
タグリーダ１５から消失データを入力した場合（Ｓ１０でＹ、かつ、Ｓ１３でＮ）、処理部２３は、入力したタグＩＤ３３と一致するタグＩＤ３３が格納されている管理表３０（管理表Ｃ）を全て取得する（Ｓ１４）。更に同部は、入力したリーダＩＤ３４と一致するリーダＩＤ３４が格納されている管理表３０（管理表Ｄ）を全て取得する（Ｓ１５）。同部は、取得した管理表Ｃと管理表Ｄの全組み合わせについて、相互の関連情報３ｂを削除（Ｎｕｌｌ値を設定）する（Ｓ１６）。
【００５７】
なお、タグリーダ１５は、例えば、ＩＤタグ１４の送信情報を検知したとき（出現時）はその出現を処理部２３に通知するが、ＩＤタグ１４の送信情報を検知しなくなったとき（消失時）にはその消失を通知しない構成としても良い。この構成において、処理部２３は、エンティティ１２の間に関係付けされた状態で、出現データを受け取ったときに、消失データを受け取ったものとして処理しても良い。これは、例えば、トラックや倉庫の出入り口にタグリーダ１５を設置し、搬入時に商品に付されたＩＤタグ１４を読み取ると出現データと解釈して関係付けを行い、搬出時に再度読み取ると消失データと解釈して関係付けを解消することを意味する。
【００５８】
この場合、処理部２３は、例えば、設定すべきＲ信頼度３８を取得した後（Ｓ１Ａ）、当該管理表ＡとＢの間に、関連情報３ｂが設定されているかを検査し、既に設定されていれば（Ｓ１ＺでＹ）、関連情報３ｂの削除する（Ｓ１４以降）ことでよい。
【００５９】
図９は、生成部２０の動作フローチャートである。生成部２０は、先ずユーザ端末１７からコンテキスト要求２８を入力して（Ｓ２０）、作業域としてのデータリスト２１、信頼度リスト９０および検査済みリスト２２を初期設定（Ｎｕｌｌ値設定）する（Ｓ２１）。
【００６０】
図１０は、データリスト２１の構成を示す。データリスト２１は関連情報３ｂをたどって、管理表３０を検索したときに、検索過程で発見した一つまたは複数のコンテキスト３６と総合信頼度３ｃを対応させて格納する領域である。
【００６１】
図３５は、信頼度リスト９０の構成を示す。信頼度リスト９０は、エンティティ１２の検索中、起点のエンティティ１２から現在検索対象となっているエンティティ１２までの単純パス上の関連情報３ｂの信頼度３８を格納するスタック領域である。総合信頼度３ｃは、信頼度リスト９０のデータに基づいて算出される。
【００６２】
図１１は、検査済みリスト２２の構成を示す。検査済みリスト２２は、関連情報３ｂをたどって管理表３０を検索したときに、既に検索した一つまたは複数の管理表３０のＩＤ３１を包含できるスタック領域である。検査済みリスト２２は、関連情報３ｂの検索の永久ループを防止するために設けられる。
【００６３】
生成部２０は、次に、コンテキスト要求２８で入力されたＩＤ３１が格納されている管理表３０（管理表Ａ）を取得する（Ｓ２２）。同部は、検索ルール保持部２４を検索して要求指定４４の中に、コンテキスト要求２８で入力されたＣ種別３７を持つ検索ルール４３（検索ルールＡ）を取得する（Ｓ２３）。
【００６４】
生成部２０は、管理表Ａを起点としたコンテキスト３６の検索を行う（Ｓ２４）。即ち、同部は、管理表Ａを起点として、関連情報３ｂをたどって検索した管理表３０から、入力されたＣ種別３７のコンテキスト３６をデータリスト２１に追加していく（詳細は、図１２を参照）。
【００６５】
検索が完了して、データリスト２１にコンテキスト３６が格納されている場合（Ｓ２５でＹ）、同部は、当該コンテキスト３６の総合信頼度３ｃが検索ルールＡの取得信頼度４６以上であるかを検査する（Ｓ２６）。検査が肯定的であれば（Ｓ２６でＹ）、同部は、当該コンテキスト３６を出力して（Ｓ２７）、処理を終了する。
【００６６】
検索が完了して、データリスト２１にコンテキスト３６が格納されていない場合（Ｓ２５でＮ）、同部は、「要求されたコンテキストはない」との通知を出力して（Ｓ２８）、処理を終了する。また、データリスト２１に格納されているコンテキスト３６の総合信頼度３ｃが、検索ルールＡの取得信頼度４６以上でなければ（Ｓ２６でＮ）、同部は、「要求されたコンテキストはない」との通知を出力する（Ｓ２８）。
【００６７】
なお、データリスト２１内に総合信頼度３ｃが検索ルールＡの取得信頼度４６以上のコンテキスト３６が、複数格納されている場合、同部は、総合信頼度３ｃが最も高いコンテキスト３６を出力しても良い。同部は、それら複数のコンテキスト３６を総合信頼度３ｃで重み付けした加重平均値をコンテキスト３６として出力しても良い。
【００６８】
更に、同部は、それら複数のコンテキスト３６から、特別に大きなまたは小さな値を除いて、平均値を計算してもよい。同部は、それら複数のコンテキスト３６から、最大値または最小値をコンテキスト３６として出力しても良い。同部は、それら複数のコンテキスト３６の値の分散が所定値より大きければ、「要求されたコンテキストはない」との通知を出力しても良い。
【００６９】
図１２は、生成部２０による、管理表Ａを起点としたコンテキスト３６の検索処理のフローチャートである。生成部２０は、入力したＣ種別３７のコンテキスト３６が管理表Ａに存在すれば、当該コンテキスト３６とその総合信頼度３ｃをペアでデータリスト２１に追加する（Ｓ３０）。同部は、信頼度リスト９０に入っている全てのＲ信頼度３８の積を算出して、総合信頼度３ｃを求める。なお、同部は、信頼度リスト９０がＮｕｌｌの場合、総合信頼度３ｃを１とする。同部は、管理表ＡのＩＤ３１を検索済みリスト２２に登録する（Ｓ３１）。
【００７０】
その後、生成部２０は、管理表Ａの全ての関連情報３ｂをたどって管理表３０の検索を行う（Ｓ３２乃至Ｓ３７）。
【００７１】
具体的に、生成部２０は、順次選択した関連情報３ｂ（関連Ａ）のＲ信頼度３８（Ｒ信頼度Ａ）を取り出し、Ｒ信頼度Ａと信頼度リスト９０に入っている全てのＲ信頼度３８との積を求める。同部は、求めた積算値が検索ルールＡの検索信頼度４５以上であるかを検査する（Ｓ３２）。検査結果が肯定的であれば（Ｓ３２でＹ）、関連Ａの関連エンティティ識別情報３９をたどって関係付けられている他のエンティティ１２の管理表３０（新たな管理表Ａ）を取得する（Ｓ３３）。
【００７２】
その後、同部は、当該新たな管理表Ａが既に検索済みであるかを検査する（Ｓ３４）。同部は、当該新たな管理表ＡのＩＤ３１が、検索済みリスト２２に登録されているかを確認することで、この検査を行う。
【００７３】
既に検索済みでなければ（Ｓ３４でＹ）、同部は、Ｒ信頼度Ａを信頼度リスト９０に追加して（Ｓ３５）、新たな管理表Ａを起点としたコンテキスト３６の検索を行い（Ｓ３６）、その終了後、Ｒ信頼度Ａを信頼度リスト９０から削除する（Ｓ３７）。同部は、信頼度リスト９０へのＲ信頼度Ａの追加削除を、スタックへのデータ追加、削除として行っても良い。また、同部は、新たな管理表Ａを起点としたコンテキスト３６の検索処理を、本図の処理をリカーシブに呼び出すことで実現しても良い。
【００７４】
管理表Ａの全ての関連情報３ｂをたどって管理表３０の検索（Ｓ３２乃至Ｓ３７）を終了すると、生成部２０は、管理表ＡのＩＤ３１を検索済みリスト２２から削除して（Ｓ３８）、処理を終了する。同部は、検索済みリスト２２へのＩＤ３１の追加削除を、スタックへのデータ追加、削除として行っても良い。
【００７５】
［第１の適用事例］
図１３は、コンテキスト生成システム１０の第１の適用事例（状況１）を示す。本事例に於いて、エンティティ１２は、商品１と商品２（Ｅ種別３２は共に商品）、人１（Ｅ種別３２は人）、心拍計１（Ｅ種別３２は心拍計）、トラック１（Ｅ種別３２はトラック）である。商品１は、ＲＦＩＤタグ１（ＩＤタグ１４）と温度センサ１（センサ１３）を備える。商品２は、ＲＦＩＤタグ２を備える。人１は、ＲＦＩＤタグ３を備える。心拍計１は、心拍センサ（センサ１３）を備える。トラック１は、その荷物搬入搬出口にＲＦＩＤリーダ１と２（タグリーダ１５）を備えたゲートを有している。人１には心拍計１が密着されている。そして、人１は、商品１と２を抱えて、トラック１の搬入搬出口前に立っている。
【００７６】
図１４は、第１の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。管理部２５には、エンティティ１２ごとに管理表３０が作成されている。そして、人１と心拍計１の間には、Ｒ信頼度３８が１の関連情報３ｂ（Ｆ−ａ、ｂ）が設定されている。例えば、コンテキスト生成システム１０の管理者が、これらの情報を管理端末１６から登録部２７経由で管理部２５に登録する。
【００７７】
図１５は、コンテキスト生成システム１０の第１の適用事例（状況２）を示す。この状況では、人１が、商品１と２を抱えたままゲートを通ってトラック内に乗り込み、商品１と２をトラック１に置いている。人１は、トラック１内で振動吸収可能な足で立っており、振動などのコンテキスト３６の観点からは商品１、２と異なる状態にある。
【００７８】
図１６は、第１の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。人１が心拍計１を付け、商品１と２を抱えたままゲートを通ったとき、ゲートのＲＦＩＤリーダ１または２は、ＲＦＩＤタグ１、２、および、３の識別情報を読み取り、読み取りデータを処理部２３に出力する。これを契機に、処理部２３は新たな関連情報３ｂを設定する。なお、ゲートのＲＦＩＤリーダ１と２は、同じＩＤタグ１４の情報を重ねて読み取らない距離に配置されているものとする。
【００７９】
処理部２３は、タグリーダ１または２からＲＦＩＤタグ１の識別情報を入力すると、第１種関連付けルール４０に従って、トラック１と商品１との間にＲ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂを設定する（ｒ１−ａ、ｂ）。処理部２３は、タグリーダ１または２からＲＦＩＤタグ２の識別情報を入力すると、第１種関連付けルール４０に従って、トラック１と商品２との間にＲ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂを設定する（ｒ２−ａ、ｂ）。処理部２３は、タグリーダ１または２からＲＦＩＤタグ３の識別情報を入力すると、第１種関連付けルール４０に従って、トラック１と人１との間にＲ信頼度３８が０．８の関連情報３ｂを設定する（ｒ３−ａ、ｂ）。
【００８０】
また、温度センサ１、心拍センサ１は定期的に測定値を処理部２３に出力している。処理部２３は、これらの測定値を入力すると、おのおののセンサＩＤ３５に対応したコンテキスト３６を格納する（ｒ４、ｒ５）。
【００８１】
この状態で、処理部２３は、エンティティ１２のコンテキスト３６を次のように求める。例えば、同部は、人１の心拍数を以下のように求める。
【００８２】
生成部２０が人１（ＩＤ３１）および心拍数（Ｃ種別３７）を指定するコンテキスト要求２８を入力する（Ｓ２０）。生成部２０はＩＤ３１をキーに人１の管理表３０にアクセスする（Ｓ２２）。同部は、心拍数を検索するための検索ルールＡ（図６の３番目の検索ルール４３）を取得し（Ｓ２３）、人１を起点とした探索を開始する（Ｓ２４）。
【００８３】
人１は、関連情報３ｂとしてＲ信頼度３８が１と０．８の２つを持つ（Ｆ−ａとｒ３−ｂ）。生成部２０は、この両関連情報３ｂについて、検索処理を行う（Ｓ３２乃至Ｓ３７）。しかし、同部は、検索ルールＡに従って、Ｒ信頼度３８が０．８の関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）はたどらず（Ｓ３２でＮ）に、Ｒ信頼度３８が１の関連情報３ｂ（Ｆ−ａ）をたどる（Ｓ３２でＹ）。検索ルールＡの検索信頼度４５は、０．９以上だからである。
【００８４】
生成部２０は、関連情報３ｂ（Ｆ−ａ）のＲ信頼度３８（＝１）を信頼度リスト９０に登録して（Ｓ３５）、たどった先の心拍計１の管理表３０を起点に再度探索を開始する（Ｓ３６）。
【００８５】
同部は、当該管理表３０からＣ種別３７が心拍数のコンテキスト３６（ｒ５）を得て、データリスト２１に登録する（リカーシブコール時のＳ３０）。このとき、データリスト２１に登録される、心拍数の総合信頼度３ｃは１である。その理由は、信頼度リスト９０に登録されているＲ信頼度３８は関連情報３ｂ（Ｆ−ａ）のものだけであるからである。
【００８６】
心拍計１には他に人１に戻る関連情報３ｂ（Ｆ−ｂ）しかないため、同部は、この関連情報３ｂをたどらず（リカーシブコール時のＳ３４でＹ）に、心拍計１を起点とした探索を終わる。
【００８７】
同部は、人１の探索を再開する（Ｓ３６のリターン後）が人１には、他（Ｆ−ａとｒ３−ｂ以外）に関連情報３ｂはないので、人１を起点とした探索は終了する。
【００８８】
同部は、人１を起点とした探索終了後（Ｓ２４のリターン後）、データリスト２１内の心拍数を取り出して、出力する（Ｓ２７）。その理由は、人１を起点とした、心拍計１の総合信頼度３ｃは１であって、検索ルールＡの取得信頼度４６である０．９８以上（Ｓ２６でＹ）だからである。
【００８９】
一方、生成部２０は、人１の温度を以下のように求める。生成部２０が人１（ＩＤ３１）および温度（Ｃ種別３７）を指定するコンテキスト要求２８を入力する。生成部２０はＩＤ３１をキーに人１の管理表３０にアクセスする。同部は、温度を検索するための検索ルールＢ（図６の１番目の検索ルール４３）を取得し、人１を起点とした探索を開始する。
【００９０】
人１は、関連情報３ｂとしてＲ信頼度３８が１と０．８の２つを持つ（Ｆ−ａとｒ３−ｂ）。生成部２０は、検索ルールＢに従って、この両関連情報３ｂについて検索処理を行う（Ｓ３２乃至Ｓ３７）。
【００９１】
同部は、Ｒ信頼度３８が１の関連情報３ｂ（Ｆ−ａ）をたどった先の心拍計１からは、Ｃ種別３７が温度であるコンテキスト３６は求められない。
【００９２】
一方、生成部２０は、Ｒ信頼度３８が０．８の関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）をたどった先のトラック１から、更にＲ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂ（ｒ１−ａ）をたどった先の商品１にアクセスする。そして同部は、商品１からＣ種別３７が温度のコンテキスト３６（ｒ４）を得て、総合信頼度３ｃと共にデータリスト２１に格納することが出来る（Ｓ３０）。その理由は、人１を起点とした、商品１の総合信頼度３ｃは、０．８ｘ０．９＝０．７２であって、検索ルールＢの検索信頼度４５である０．６以上だからである。
【００９３】
人１から商品１まで関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）と関連情報３ｂ（ｒ１−ａ）をたどる際、同部は、信頼度リスト９０に、関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）と関連情報３ｂ（ｒ１−ａ）のＲ信頼度３８（０．８と０．９）を登録する（Ｓ３５）。同部は、その値に基づいて、上記の総合信頼度３ｃを算出する。算出後、同部は、最後にたどった関連情報３ｂ（ｒ１−ａ）のＲ信頼度３８（０．９）を信頼度リスト９０から削除する（Ｓ３７）。
【００９４】
また、生成部２０は、商品１の関連情報３ｂ（ｒ１−ｂ）はたどらない。人１から商品１まで関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）と関連情報３ｂ（ｒ１−ａ）をたどる際、生成部２０は、検索済みリスト２２に人１とトラック２のＩＤ３１を登録している（Ｓ３１）。従って、同部は、検索済みリスト２２に基づいて、ｒ１−ｂをたどった先のトラック１は既に検索済みであると判断する（Ｓ３４でＹ）からである。
【００９５】
この後、生成部２０は、商品１からトラック１の検索に戻る（Ｓ３４のＮでリカーシブコールを終了する）のであるが、その前に、商品１のＩＤ３１を検索済みリスト２２から削除する（Ｓ３８）。
【００９６】
この時点で、検索済みリスト２２にはトラック１のＩＤ３１が残り、信頼度リスト９０には関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）のＲ信頼度３８（０．８）が残る。
【００９７】
生成部２０は、トラック１から、更にＲ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂ（ｒ２−ａ）をたどった先の商品２も検索する。商品２の総合信頼度３ｃは、０．８ｘ０．９＝０．７２であって、検索ルールＢの検索信頼度４５である０．６以上だからである。
【００９８】
なお、トラック１から商品２まで関連情報３ｂ（ｒ２−ａ）をたどる際、同部は信頼度リスト９０に、関連情報３ｂ（ｒ２−ａ）のＲ信頼度３８（０．９）を追加登録する（Ｓ３５）。この時点で、信頼度リスト９０には、関連情報３ｂ（ｒ３−ｂ）のＲ信頼度３８（０．８）と関連情報３ｂ（ｒ２−ａ）のＲ信頼度３８（０．９）が登録されている。同部は、その値に基づいて、上記の総合信頼度３ｃを算出する。
【００９９】
但し、商品２の管理表３０には、Ｃ種別３７が温度であるコンテキスト３６が格納されておらず、生成部２０は、温度を得ることはできない。また、生成部２０は、商品２の関連情報３ｂ（ｒ２−ｂ）はたどらない。検索済みリスト２２にトラック１のＩＤ３１が残っており、ｒ２−ｂをたどった先のトラック１は既に検索済みであると判断する（Ｓ３４でＹ）からである。
【０１００】
最終的に、生成部２０は、データリスト２１に格納されたコンテキスト３６（２０度）を人１のコンテキスト３６として出力する（Ｓ２７）。その理由は、商品１の総合信頼度３ｃは、０．８ｘ０．９＝０．７２であって、検索ルールＢの取得信頼度４６である０．７以上だからである。
【０１０１】
本実施形態のコンテキスト生成システム１０の第１の効果は、あるエンティティ１２のコンテキスト３６を他のエンティティ１２のコンテキスト３６から生成するときに、両エンティティ１２間の関係の信頼性を反映出来ることである。同システムは、エンティティ１２のコンテキスト３６を、所定値以上の信頼度の関係にある他のエンティティ１２のコンテキスト３６からは生成するが、所定値より小さい信頼度の関係にある他のエンティティ１２のコンテキスト３６からは生成しないのである。
【０１０２】
この効果が得られる理由は、エンティティ１２間にＲ信頼度３８を有する関連情報３ｂを設定し、関連情報３ｂをたどって、所定の総合信頼度３ｃを有する他のエンティティ１２のコンテキスト３６にアクセスするからである。
【０１０３】
第２の効果は、信頼性の高いコンテキスト３６を取得できることである。その理由は、先ず第１に、取得信頼度４６を高く設定することで、総合信頼度３ｃが低いコンテキスト３６を排除できるからである。第２の理由は、コンテキスト生成装置１１は複数のエンティティ１２から、求めるＣ種別３７のコンテキスト３６を取得して、特別に大きな又は小さな値を除いたうえでその平均値を計算するなどしてコンテキスト３６を出力するからである。同装置は、情報源を複数とすることで、取得したコンテキスト３６の信頼性を向上させることが出来る。
【０１０４】
第３の効果は、エンティティ１２の柔軟な定義（現実世界の物などとの対応付け）が可能となることである。その理由は、エンティティ１２がＩＤタグ１４やセンサ１３を別に持ったり共有したり出来るからである。例えば、箱が、外面と内面に別々にセンサ１３（例えば、温度計）を持ちつつ、ＩＤタグ１４を内面と外面で共用することが出来る。このようにすれば、コンテキスト生成装置１１は、箱の内部と外部を別々のエンティティ１２として管理できる。そして、同装置は、両エンティティ１２の移動を同時に把握しながら、箱の内部温度と外部温度を別々に管理することが可能となる。
【０１０５】
第４の効果は、エンティティ１２の間に適切なＲ信頼度３８の関連情報３ｂを設定できることである。その理由は、エンティティ１２の種類（Ｅ種別３２）に応じて適切なＲ信頼度３８の関連情報３ｂを設定するからである。
【０１０６】
なお、本実施形態のコンテキスト生成装置１１において、管理表３０は必ずしも、エンティティ１２のＩＤ３１を包含する必要はない。例えば、同装置が、ＩＤ３１と管理表３０のアドレスとの対応表を別途持つように構成してもよい。また、エンティティ１２が、一種類のコンテキスト３６しか持たないのであれば、Ｃ種別３７は不要である。
【０１０７】
また、Ｒ信頼度３８は、低い値ほど高い信頼度を表すように定義しても良い。この場合、総合信頼度３ｃは、たどった各関連情報３ｂのＲ信頼度３８の加算値としても良い。コンテキスト生成装置１１は、総合信頼度３ｃが、取得信頼度４６より小さければ、管理表３０からコンテキスト３６を取得する（図９、Ｓ２６）等としても良い。
【０１０８】
なお、同装置は、管理表３０のＣ情報３ａ内に、センサ１３のデータ精度を格納するようにしても良い。同装置は、当該精度を関連情報３ｂのＲ信頼度３８に積算するなどして、当該精度を反映させた総合信頼度３ｃを算出しても良い。
【０１０９】
さらに、同装置は、管理表３０の関連情報３ｂ内に、関連情報３ｂが生成された時刻を記述し、この生成時刻と検索時刻の差分に応じてＲ信頼度３８を更新（時間経過とともに下げる等）しても良い。これにより、同装置は、生成時刻が古い関連情報３ｂをたどることを防止して、生成するコンテキストの精度劣化を回避する。
【０１１０】
［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態にかかるコンテキスト生成装置１１は、総合信頼度３ｃが比較的低い、複数のコンテキスト３６から、より信頼性が高いコンテキスト３６を生成する。
【０１１１】
本実施形態の生成部２０は、データリスト２１に格納されたコンテキスト３６の総合信頼度３ｃが検索ルールＡの取得信頼度４６に満たない場合（図１２のＳ２６でＮ）であっても、コンテキスト３６を出力する（同図、Ｓ２７）場合がある。
【０１１２】
データリスト２１に格納されたコンテキスト３６の総合信頼度３ｃは、少なくとも検索信頼度４５以上の値を持つ。本実施形態のデータ生成部２０は、データリスト２１に一定個数以上のコンテキスト３６が格納されており、その最大値と最小値の幅が一定値以内であればコンテキスト３６の出力が可能であると判断する。その場合、同部は、例えば、最大の総合信頼度３ｃを有するコンテキスト３６を出力する。同部は、それら複数のコンテキスト３６の平均値を出力しても良い。更に同部は、最大値と最小値の幅ではなくて、複数のコンテキスト３６の分散を算出して、コンテキスト３６出力の可否を判断しても良い。
【０１１３】
本実施形態のコンテキスト生成装置１１は、他の点では第１の実施形態のコンテキスト生成装置１１と同じである。
【０１１４】
本実施形態のコンテキスト生成装置１１は、おのおのはＲ信頼度３８が十分でない関連情報３ｂを有する複数のエンティティ１２のコンテキスト３６から、より信頼度が高いコンテキスト３６を生成する。その理由は、生成部２０が、総合信頼度３ｃが取得信頼度４６に満たなくても、検索信頼度４５以上であればデータリスト２１にコンテキスト３６を収集し、それらをまとめて利用するからである。
【０１１５】
［第３の実施形態］
図１７は、本発明の第３の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。第１の実施形態のコンテキスト生成システム１０は、エンティティＡのタグリーダ１５が、エンティティＢのＩＤタグ１４の情報を入力することで、エンティティＡとエンティティＢの接近を検出した。本実施形態のコンテキスト生成システム１０は、タグリーダ１５が同時（第１の時間内）に、エンティティＡのＩＤタグ１４とエンティティＢのＩＤタグ１４の情報を入力することで、エンティティＡとエンティティＢの接近を検出する。
【０１１６】
以下に説明すること以外は、本実施形態のコンテキスト生成システム１０は、第１の実施形態のコンテキスト生成システム１０と同じである。本実施形態のコンテキスト生成装置１１は、図示しないメモリにＲ履歴表５０を保持している。
【０１１７】
図１８はＲ履歴表５０の構成を示す。Ｒ履歴表５０はタグリーダ１５からの入力データ（リーダ履歴５１）の時系列を記憶する。リーダ履歴５１は、入力時刻５２、リーダＩＤ３４、タグＩＤ３３を包含する。
【０１１８】
図３６は、第３の実施形態で関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。関連付けルール保持部２６は、一つまたは複数の第２種関連付けルール４７を格納する。第２種関連付けルール４７は時間差４８と設定信頼度４２を包含する。
【０１１９】
第２種関連付けルール４７は、タグリーダ１５が、エンティティＡのＩＤタグ１４とエンティティＢのＩＤタグ１４の情報を入力する時刻の差異（時間差４８）に応じて、両エンティティ１２間の関連情報３ｂに付与するＲ信頼度３８を規定する。
【０１２０】
時間差４８は、下限値と上限値の範囲で表現（例えば、下限値以上で上限値未満）される。例えば、両エンティティ１２間に付与される信頼度（設定信頼度４２）は、時間差４８が小さいほど高くなる。その理由は、近接した時間に検出されるほど、両エンティティ１２は、物理的に近接しており、コンテキスト３６生成の情報源として信頼できるからである。なお、上限値のうち最大の値は第１の時間と呼ばれる。
【０１２１】
関連付けルール保持部２６は、第１種関連付けルール４０と第２種関連付けルール４７の両者を格納していても良い。
【０１２２】
図１９は、第３の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）である。本図の処理は、図８のａとｂの間に挿入される。このとき、図８のｂとｃの間の処理（第１の実施形態にかかる処理）はあっても無くても良い。即ち、本実施形態は、第１の実施形態と並列に実装されても良いし、単独に実装されても良い。
【０１２３】
本実施形態に於いて、処理部２３は、タグリーダ１５から、出現データまたは消失データとしてタグＩＤ３３およびリーダＩＤ３４を入力すると、入力したタグＩＤ３３と一致するタグＩＤ３３が格納されている管理表３０（管理表Ｐ）を全て取得する（Ｓ４０）。同部は、Ｒ履歴表５０から、現時刻と入力時刻５２との差が第１の時間より小さく、かつリーダＩＤ３４が入力リーダＩＤ３４と一致するリーダ履歴５１を全て取得する（Ｓ４１）。処理部２３は、現時刻を図示しないタイマなどから入力する。
【０１２４】
処理部２３は、取得した全リーダ履歴５１について以下（Ｓ４２乃至Ｓ４９）の処理を行う。先ず、処理部２３は、順次選択したリーダ履歴５１からタグＩＤ３３を取得し（Ｓ４２）、次に、取得したタグＩＤ３３と一致するタグＩＤ３３が格納されている管理表３０（管理表Ｑ）を全て取得する（Ｓ４３）。同部は、取得した管理表Ｐと管理表Ｑの全組み合わせについて、相互に関連情報３ｂを設定または削除する（Ｓ４４乃至Ｓ４９）。具体的に、同部は、現時刻と、選択したリーダ履歴５１の入力時刻５２との差が時間差４８の範囲に入る第２種関連付けルール４７を取得する（Ｓ４４）。処理部２３は、取得した第２種関連付けルール４７の設定信頼度４２から設定すべきＲ信頼度３８を取得する（Ｓ４５）。同部は、当該管理表ＰとＱの間に、関連情報３ｂが設定されているかを検査する（Ｓ４６）。
【０１２５】
既に設定されていなければ（Ｓ４６でＮ）、同部は、当該管理表ＰのＲ信頼度３８に取得したＲ信頼度３８を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ｑのアドレスを設定する（Ｓ４７）。同部は、当該管理表ＱのＲ信頼度３８に取得したＲ信頼度３８を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ｐのアドレスを設定する（Ｓ４８）。
【０１２６】
既に設定されていれば（Ｓ４６でＹ）、同部は、当該管理表ＰとＱの間の関連情報３ｂを削除する（Ｓ４９）。
【０１２７】
［第２の適用事例］
図２０は、コンテキスト生成システム１０の第２の適用事例（状況１）を示す。人１は、商品１と２に加えて、商品３を抱えて、トラック１の搬入搬出口前に立っている。人１は心拍計１を備えていない。他は、第１の適用事例（状況１）と同じである。
【０１２８】
図２１は、第２の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。管理部２５には、各エンティティ１２に対応した管理表３０が作成されている。
【０１２９】
図２２は、コンテキスト生成システム１０の第２の適用事例（状況２）を示す。この状況では、人１が、商品１、２と３を抱えたままゲートを通ってトラック内に乗り込み、商品１、２と３をトラック１に置いている。人１は、トラック１内で振動吸収可能な足で立っており、振動などのコンテキスト３６の観点からは商品１、２と異なる状態にある。
【０１３０】
図２３は、第２の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。なお、同図以降の図に於いては、２つの管理表３０間に設定されている反対方向の２つの関連情報３ｂは、一本の双方向矢印で表現される。
【０１３１】
人１が、商品１、２と３を抱えたままゲートを通ったとき、ゲートのＲＦＩＤリーダ１または２は、ＲＦＩＤタグ１、２、３、および、４の識別情報を読み取り、読み取りデータを処理部２３に出力する。これを契機に、処理部２３は新たな関連情報３ｂを設定する。
【０１３２】
同部は、例えばタグリーダ１または２からＲＦＩＤタグ１の識別情報に続き、０．５秒以内にＲＦＩＤタグ２の識別情報を受信すると、商品１と２の接近を検出し、第２種関連付けルール４７により両者間にＲ信頼度３８が１の関連情報３ｂを設定する（ｒ１０）。続いて０．５秒以内にＲＦＩＤタグ４の識別情報を受信すると、処理部２３は商品１、２と３の接近を検出して、第２種関連付けルール４７に従って、商品３と商品２、及び、商品３と商品１の間にＲ信頼度３８が１の関連情報３ｂを設定する（ｒ１１、ｒ１２）。続いて１秒遅れてＲＦＩＤタグ３の識別情報を受信すると、処理部２３は、人１、並びに、商品１、２と３の接近を検出する。同部は、第２種関連付けルール４７に従って、人１と商品１、２と３の間にＲ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂ（ｒ１３、ｒ１４、ｒ１５）を設定する。
【０１３３】
なお、図８のｂとｃの間の処理（第１の実施形態にかかる処理）も実行する場合は、処理部２３はトラック１との関連情報３ｂ（ｒ１乃至ｒ４）も設定する。
【０１３４】
図２４は、人１が、商品１、２と３を抱えたままゲートを通ってトラック１外に出たときの管理表３０を示す。処理部２３は、図１９の動作フローチャートにしたがって、ｒ１０乃至ｒ１５の関連情報３ｂを削除する。例えば、処理部２３は、タグリーダ１または２からＲＦＩＤタグ１の識別情報に続き、０．５秒以内にＲＦＩＤタグ２の識別情報を受信すると、以下を行う。先ず、処理部２３は、第２種関連付けルール４７に従って両者間にＲ信頼度３８が１の関連情報３ｂを設定しようとする。しかし、既に関連情報３ｂが設定されていることを検出して、同部は、商品１と２が遠のいたと判断して、両者間の関連情報３ｂ（ｒ１０）を削除するのである。
【０１３５】
また、図８のｂとｃの間の処理（第１の実施形態にかかる処理）も実行する場合は、処理部２３はトラック１との関連情報３ｂ（ｒ１乃至ｒ４）も削除する。
【０１３６】
なお、処理部２３は、エンティティ１２の消失を検出したとき（図８のＳ１４以降）は、当該エンティティ１２が持つ全ての関連情報３ｂ（登録部２７で設定した関連情報３ｂを除く）を削除するように実装しても良い。即ち、処理部２３が、搬入時に設定された関連情報３ｂを、搬出時に全て削除するようにしても良い。この場合は、更に、搬出時に、同時に複数のエンティティ１２を検出して、その場合、それらのエンティティ１２間に関係づけを行っても良い。このようにすれば、商品１、２、３を同時に搬入し、商品１、２だけを同時に搬出した場合、商品１と２について、商品３との関連情報３ｂを削除しつつ、商品１と２の関連情報３ｂは保持することが出来る。
【０１３７】
本実施の形態のコンテキスト生成システム１０は、エンティティ１２間の多様な関連情報３ｂを設定できる。その理由は、タグリーダ１５が同時に、エンティティＡのＩＤタグ１４とエンティティＢのＩＤタグ１４の情報を入力すると、同システムが、エンティティＡとエンティティＢの接近および遠のいたことを検出して、関連情報３ｂを設定および削除するからである。
【０１３８】
また、Ｒ信頼度３８は、関連情報３ｂが設定される両エンティティ１２のＥ種別３２の対と、識別情報を受信した時刻の差分との組み合わせに基づいて決定してもよい。具体的に、商品１と２のＩＤタグ１４の識別情報受信時間の差が、１．５秒であるとする。この場合、生成部２０は、第１種関連付けルール４０から得られる設定信頼度４２「０．９５」と、第２種関連付けルール４７から得られる設定信頼度４２「０．９」との積を求め、これを商品１と商品２の間の関連情報３ｂのＲ信頼度３８としてもよい。即ち、同部は、Ｒ信頼度３８を、０．９５×０．９＝０．８５５としても良い。
【０１３９】
［第４の実施形態］
図２５は、本発明の第４の実施形態にかかるコンテキスト生成システム１０の構成を示す。本実施形態のコンテキスト生成システム１０は、エンティティＡとＢのセンサ１３が、所定測定値差以内の測定値を同時（第２の時間内）に検出すると、エンティティＡとＢの接近を検出する。また、同システムは、両センサ１３が所定測定値差以上の測定値を同時に検出すると、エンティティＡとＢが遠のいたことを検出する。
【０１４０】
以下に説明すること以外は、本実施形態のコンテキスト生成システム１０は、第１の実施と同じである。本実施形態のコンテキスト生成装置１１は、図示しないメモリにＳ履歴表７０と変換表８０を保持している。
【０１４１】
図２６は、第４の実施形態の関連付けルール保持部２６に格納されるデータの構成を示す。本実施形態の関連付けルール保持部２６は、一つまたは複数の第３種関連付けルール４９を格納する。第３種関連付けルール４９はセンサ種別６１、測定値差４ａと設定信頼度４２を包含する。
【０１４２】
測定値差４ａは、同一センサ種別６１の２つのセンサ１３から得られた、２つの測定値の差の範囲を示す。 測定値差４ａは、例えば、２つの温度センサから得られた温度データの差である。測定値差４ａは、例えば、２つの位置度センサから得られた位置間の距離である。測定値差４ａは、下限値と上限値の範囲で表現（例えば、下限値以上で上限値未満）される。
【０１４３】
第３種関連付けルール４９は、２つのエンティティ１２の、２つのセンサ１３から、差が測定値差４ａの範囲内の測定値を入力すると、当該エンティティ１２間に、Ｒ信頼度３８が設定信頼度４２である関連情報３ｂが設定されることを規定する。
【０１４４】
両エンティティ１２間に付与される信頼度（設定信頼度４２）は、例えば、測定値差４ａが小さいほど高くなる。その理由は、センサ１３の測定値差が小さいほど、両エンティティ１２は、物理的に近接しており、コンテキスト３６生成の情報源として信頼できるからである。
【０１４５】
関連付けルール保持部２６は、設定信頼度４２の値が０である第３種関連付けルール４９（切断ルール）を格納していても良い。当該ルールは、当該ルールの測定値差４ａの下限値（所定測定値差）以上の差がある測定値が入力された場合は、当該測定値を測定したセンサ１３のエンティティ１２間には関連情報３ｂを設定しない、また、既に設定されている場合は切断することを規定する。所定測定値差は、切断ルールとしてではなく、処理部２３に与えられた設定パラメータであっても良い。
【０１４６】
関連付けルール保持部２６は、第３種関連付けルール４９に加えて、第１種関連付けルール４０および第２種関連付けルール４７の一方または両者を格納していても良い。
【０１４７】
図２７はＳ履歴表７０の構成を示す。Ｓ履歴表７０はセンサ１３からの入力データ（センサ履歴７１）の時系列を記憶する。センサ履歴７１は、入力時刻５２、センサＩＤ３５、センサ種別６１、履歴測定値７２を包含する。
【０１４８】
図２８は変換表８０の構成を示す。変換表８０は、センサＩＤ３５ごとにセンサ種別６１を格納する。
【０１４９】
図２９は、第４の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）１／２である。本図の処理は、図８のｄとｅの間に挿入される。このとき、図８のａとｃの間の処理（第１または第３の実施形態にかかる処理）はあっても無くても良い。即ち、本実施形態は、第１または第３の実施形態と並列に実装されても良いし、単独に実装されても良い。
【０１５０】
本実施形態に於いて、処理部２３は、センサ１３からセンサＩＤ３５と測定値を入力すると、入力したセンサＩＤ３５と一致するセンサＩＤ３５が格納されている管理表３０（管理表Ｅ）を全て取得する（Ｓ５０）。同部は、入力したセンサＩＤ３５に対応するセンサ種別６１を変換表８０から取得する（Ｓ５１）。同部は、Ｓ履歴表７０から、現時刻と入力時刻５２の差が第２の時間以内で、センサ種別６１が取得したセンサ種別６１と一致するセンサ履歴７１を全て取得する（Ｓ５２）。
【０１５１】
取得できた場合（Ｓ５３でＹ）、処理部２３は関連情報３ｂの設定、更新、削除を行う（図３０）。取得できない場合（Ｓ５３でＮ）、または、関連情報３ｂの設定、更新、削除後、処理部２３は、センサ１３から入力したセンサＩＤ３５と測定値を元に、センサ履歴７１を追加して（Ｓ５４）、本処理を終了する。
【０１５２】
図３０は、第４の実施形態の処理部２３の動作フローチャート（部分）２／２である。処理部２３は、取得した全センサ履歴７１について、Ｓ６０乃至Ｓ６９の処理を行う。
【０１５３】
処理部２３は、関連付けルール保持部２６から、以下の条件に合致する第３種関連付けルール４９を取得する（Ｓ６０）。第１の条件は、当該ルールのセンサ種別６１と変換表８０から取得したセンサ種別６１が一致することである。第２の条件は、センサ１３から取得した測定値と、当該センサ履歴７１内の履歴測定値７２の差異が、当該ルールの測定値差４ａの範囲内であることである。
【０１５４】
同部は、当該ルールから設定信頼度４２を取得して（Ｓ６１）、当該センサ履歴７１から取得したセンサＩＤ３５と一致するセンサＩＤ３５が格納されている管理表３０（管理表Ｆ）を全て取得する（Ｓ６２）。同部は、取得した管理表ＥとＦの全ての組み合わせに対して、Ｓ６３乃至Ｓ６９の処理を行う。
【０１５５】
当該管理表ＥとＦの相互間に関連情報３ｂが既に設定されていて（Ｓ６３でＹ）、かつ、当該ルールの設定信頼度４２が０でなければ（Ｓ６４でＮ）、同部は、当該管理表ＥとＦのＲ信頼度３８を当該ルールの設定信頼度４２で更新する（Ｓ６５）。
【０１５６】
当該管理表ＥとＦの相互間に関連情報３ｂが既に設定されていて（Ｓ６３でＹ）、かつ、当該ルールの設定信頼度４２が０であれば（Ｓ６４でＹ）、同部は、管理表ＥとＦの相互から関連情報３ｂを削除する（Ｓ６６）。
【０１５７】
当該管理表ＥとＦの相互間に関連情報３ｂが設定されておらず（Ｓ６３でＮ）、かつ、当該ルールの設定信頼度４２が０でなければ（Ｓ６７でＮ）、同部は、管理表ＥとＦの間に関連情報３ｂを設定する。具体的に同部は、当該管理表ＥのＲ信頼度３８に設定信頼度４２を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ｆのアドレスを設定する（Ｓ６８）。同部は、当該管理表ＦのＲ信頼度３８に設定信頼度４２を、関連エンティティ識別情報３９に当該管理表Ｅのアドレスを設定する（Ｓ６９）。
【０１５８】
当該管理表ＥとＦの相互間に関連情報３ｂが設定されておらず（Ｓ６３でＮ）、かつ、当該ルールの設定信頼度４２が０であれば（Ｓ６７でＹ）、同部は、何もしない。
【０１５９】
［第３の適用事例］
図３２は、コンテキスト生成システム１０の第３の適用事例（状況１）を示す。本事例に於いて、エンティティ１２は、商品１と商品２（Ｅ種別３２は共に商品）である。商品１と２はおのおの位置センサ１と２を付されている。商品１と２は共に倉庫にあるとする。
【０１６０】
位置センサ１と２は、例えばＲＦＩＤタグ１と２である。図示しない位置決定部は、倉庫に設置された３つのタグリーダが受信した電波強度に基づいて、３点測量でＲＦＩＤタグ１と２の位置情報を計測して、コンテキスト生成装置１１の処理部２３に位置センサ１または２の位置情報として送信する。
【０１６１】
位置情報は、例えば、倉庫底面の一隅を原点とした、図示した直交軸に基づく平面座標値である。例えば、商品１と２は、おのおの、座標（１０，１１）、座標（１１，１１）の位置に置かれている。
【０１６２】
図３３は、第３の適用事例（状況１）に対応した管理表３０を示す。管理部２５には、各エンティティ１２（商品１と商品２）に対応した管理表３０が作成されている。例えば、コンテキスト生成システム１０の管理者が、これらの情報を管理端末１６から登録部２７経由で管理部２５に登録する。
【０１６３】
ここで、第３の適用事例（状況２）において、処理部２３が、位置決定部から、位置センサ１の位置情報（１０，１１）を受信して、その後第２の時間内に、位置センサ２の位置情報（１１，１１）を受信したものとする。同部は、両測定値の差（１）を算出して、図２６の２番目の第３種関連付けルール４９に基づいて、商品１と２の間に、Ｒ信頼度３８が０．９の関連情報３ｂを設定する（ｒ１３）。図３４は、第３の適用事例（状況２）に対応した管理表３０を示す。
【０１６４】
本実施の形態のコンテキスト生成システム１０は、エンティティ１２間の多様な関連情報３ｂを設定できる。その理由は、本実施形態のコンテキスト生成システム１０は、エンティティＡとＢのセンサ１３の測定値差に応じたＲ信頼度３８の関連情報３ｂを設定するからである。
【０１６５】
図３７は、本発明にかかるコンテキスト生成装置１１の基本的構成を示す。コンテキスト生成装置１１は管理部２５と生成部２０を備える。管理部２５は、エンティティ１２ごとに、０個以上のコンテキスト３６と、関連エンティティ識別情報３９と関連信頼度(Ｒ信頼度３８)から成る０個以上の関連情報３ｂと、が格納された管理表３０を記憶する。
【０１６６】
生成部２０は、第１のエンティティ１２の識別情報を入力して、第１のエンティティ１２の管理表３０を起点に、関連情報３ｂをたどって０個以上の他のエンティティ１２の管理表３０を経由して、第２のエンティティ１２の管理表３０を取得し、当該管理表３０を取得するまでにたどる関連情報３ｂのＲ信頼度３８に基づいて求められる総合信頼度３ｃと取得信頼度４６との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表３０にコンテキスト３６が格納されていれば、当該コンテキスト３６から第１のエンティティ１２のコンテキスト３６を生成する。
【符号の説明】
【０１６７】
１０ コンテキスト生成システム
１１ コンテキスト生成装置
１２ エンティティ
１３ センサ
１４ ＩＤタグ
１５ タグリーダ
１６ 管理端末
１７ ユーザ端末
１８ ネットワーク
２０ 生成部
２１ データリスト
２２ 検査済みリスト
２３ 処理部
２４ 検索ルール保持部
２５ 管理部
２６ 関連付けルール保持部
２７ 登録部
２８ コンテキスト要求
２９ コンテキスト生成プログラム
３０ 管理表
３１ ＩＤ
３２ Ｅ種別
３３ タグＩＤ
３４ リーダＩＤ
３５ センサＩＤ
３６ コンテキスト
３７ Ｃ種別
３８ Ｒ信頼度
３９ 関連エンティティ識別情報
３ａ Ｃ情報
３ｂ 関連情報
３ｃ 総合信頼度
４０ 第１種関連付けルール
４１ 種別ペア
４２ 設定信頼度
４３ 検索ルール
４４ 要求指定
４５ 検索信頼度
４６ 取得信頼度
４７ 第２種関連付けルール
４８ 時間差
４９ 第３種関連付けルール
４ａ 測定値差
５０ Ｒ履歴表
５１ リーダ履歴
５２ 入力時刻
６１ センサ種別
７０ Ｓ履歴表
７１ センサ履歴
７２ 履歴測定値
８０ 変換表
９０ 信頼度リスト
９１ Ｃ情報域
９２ Ｃ情報領域ポインタ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を記憶する管理部と、
第１のエンティティの識別情報を入力して、
前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、
当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成部を、備えるコンテキスト生成装置。
【請求項２】
前記第２のエンティティを取得するまでの前記総合信頼度と検索信頼度との比較結果が第２の所定条件を満たす場合に、前記第２のエンティティの前記管理表の取得を行わない前記生成部を備える請求項１のコンテキスト生成装置。
【請求項３】
複数の前記第２のエンティティの前記管理表のおのおのに格納された前記コンテキストと、当該複数の前記管理表のおのおのを取得するまでにたどった前記関連情報の前記総合信頼度とに基づいて、前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成部を備える前記生成部を、備える請求項２のコンテキスト生成装置。
【請求項４】
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の積を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成部を備える、請求項２乃至３の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項５】
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の最小値または平均値を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成部を備える、請求項２乃至３の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項６】
前記コンテキストごとにその種別（Ｃ種別）を格納する前記管理表を記憶する前記管理部と、
Ｃ種別ごとに、前記検索信頼度および取得信頼度を格納する検索ルール保持部と、
Ｃ種別を入力して、当該Ｃ種別に対応する前記検索信頼度および取得信頼度を取得して使用し、前記第２のエンティティの前記管理表に当該Ｃ種別のコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成部を備える、請求項２乃至５の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項７】
対応する前記エンティティの種別（Ｅ種別）を格納する前記管理表を格納する前記管理部と、
２つの前記エンティティの接近を検出して、前記２つのエンティティの前記管理表のおのおのに格納される２つの前記Ｅ種別に基づいて決定される前記Ｒ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する処理部を備える、請求項１乃至６の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項８】
２つの前記エンティティのおのおのに付されたＩＤタグの識別情報を、一つのタグリーダから第１の時間差より短い時間差で読み込んで前記２つの前記エンティティの接近を検出して、おのおのの前記ＩＤタグの読み込み時間の差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティが遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する処理部を備える、請求項１乃至６の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項９】
２つの前記エンティティのおのおのに付されたセンサから、所定測定差より小さな差の測定データを第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの接近を検出して、おのおのの前記センサの測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納、または、前記関連情報の前記Ｒ信頼度を前記測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度に更新し、
前記所定測定差以上の測定データを前記第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する処理部を備える、請求項１乃至６の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項１０】
管理端末からデータを入力して前記管理表を作成または修正する登録部およびユーザ端末から前記第１のエンティティの識別情報と前記Ｃ種別を入力する前記生成部を備える請求項７乃至９の何れかのコンテキスト生成装置と、
前記管理端末と、
前記ユーザ端末と、
前記センサを包含するコンテキスト生成システム。
【請求項１１】
エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を記憶する管理部を備えるコンピュータに、
第１のエンティティの識別情報を入力して、
前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、
当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成処理を、実行させるコンテキスト生成プログラム。
【請求項１２】
前記コンピュータに、
前記第２のエンティティを取得するまでの前記総合信頼度と検索信頼度との比較結果が第２の所定条件を満たす場合に、前記第２のエンティティの前記管理表の取得を行わない前記生成処理を実行させる請求項１１のコンテキスト生成プログラム。
【請求項１３】
前記コンピュータに、
複数の前記第２のエンティティの前記管理表のおのおのに格納された前記コンテキストと、当該複数の前記管理表のおのおのを取得するまでにたどった前記関連情報の前記総合信頼度とに基づいて、前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成処理を、実行させる請求項１２のコンテキスト生成プログラム。
【請求項１４】
前記コンピュータに、
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の積を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成処理を実行させる、請求項１２乃至１３の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項１５】
前記コンピュータに、
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の最小値または平均値を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成処理を実行させる、請求項１２乃至１３の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項１６】
前記コンテキストごとにその種別（Ｃ種別）を格納する前記管理表を記憶する前記管理部と、Ｃ種別ごとに、前記検索信頼度および取得信頼度を格納する検索ルール保持部を備える前記コンピュータに、
Ｃ種別を入力して、当該Ｃ種別に対応する前記検索信頼度および取得信頼度を取得して使用し、前記第２のエンティティの前記管理表に当該Ｃ種別のコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成処理を実行させる、請求項１２乃至１５の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項１７】
対応する前記エンティティの種別（Ｅ種別）を格納する前記管理表を格納する前記管理部を備える前記コンピュータに、
２つの前記エンティティの接近を検出して、前記２つのエンティティの前記管理表のおのおのに格納される２つの前記Ｅ種別に基づいて決定される前記Ｒ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連処理を実行させる、請求項１１乃至１６の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項１８】
前記コンピュータに、
２つの前記エンティティのおのおのに付されたＩＤタグの識別情報を、一つのタグリーダから第１の時間差より短い時間差で読み込んで前記２つの前記エンティティの接近を検出して、おのおのの前記ＩＤタグの読み込み時間の差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティが遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連処理を実行させる、請求項１１乃至１６の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項１９】
前記コンピュータに、
２つの前記エンティティのおのおのに付されたセンサから、所定測定差より小さな差の測定データを第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの接近を検出して、おのおのの前記センサの測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納、または、前記関連情報の前記Ｒ信頼度を前記測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度に更新し、
前記所定測定差以上の測定データを前記第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連処理を実行させる、請求項１１乃至１６の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項２０】
エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を管理部に記憶する記憶工程と、
第１のエンティティの識別情報を入力して、
前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、
当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成工程を、有するコンテキスト生成方法。
【請求項２１】
前記第２のエンティティを取得するまでの前記総合信頼度と検索信頼度との比較結果が第２の所定条件を満たす場合に、前記第２のエンティティの前記管理表の取得を行わない前記生成工程を有する請求項２０のコンテキスト生成方法。
【請求項２２】
複数の前記第２のエンティティの前記管理表のおのおのに格納された前記コンテキストと、当該複数の前記管理表のおのおのを取得するまでにたどった前記関連情報の前記総合信頼度とに基づいて、前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成工程を、有する請求項２１のコンテキスト生成方法。
【請求項２３】
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の積を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成工程を有する、請求項２１乃至２２の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項２４】
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の最小値または平均値を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成工程を有する、請求項２１乃至２２の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項２５】
前記コンテキストごとにその種別（Ｃ種別）を格納する前記管理表を前記管理部記憶する前記記憶工程と、
Ｃ種別ごとに、前記検索信頼度および取得信頼度を検索ルール保持部に格納する格納工程と、
Ｃ種別を入力して、当該Ｃ種別に対応する前記検索信頼度および取得信頼度を取得して使用し、前記第２のエンティティの前記管理表に当該Ｃ種別のコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成工程を有する、請求項２１乃至２４の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項２６】
対応する前記エンティティの種別（Ｅ種別）を格納する前記管理表を戦記管理部に格納する前記記憶工程と、
２つの前記エンティティの接近を検出して、前記２つのエンティティの前記管理表のおのおのに格納される２つの前記Ｅ種別に基づいて決定される前記Ｒ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連工程を有する、請求項２０乃至２５の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項２７】
２つの前記エンティティのおのおのに付されたＩＤタグの識別情報を、一つのタグリーダから第１の時間差より短い時間差で読み込んで前記２つの前記エンティティの接近を検出して、おのおのの前記ＩＤタグの読み込み時間の差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティが遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連工程を有する、請求項２０乃至２５の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項２８】
２つの前記エンティティのおのおのに付されたセンサから、所定測定差より小さな差の測定データを第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの接近を検出して、おのおのの前記センサの測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納、または、前記関連情報の前記Ｒ信頼度を前記測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度に更新し、
前記所定測定差以上の測定データを前記第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連工程を有する、請求項２０乃至２５の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項１】
エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を記憶する管理部と、
第１のエンティティの識別情報を入力して、
前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、
当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成部を、備えるコンテキスト生成装置。
【請求項２】
前記第２のエンティティを取得するまでの前記総合信頼度と検索信頼度との比較結果が第２の所定条件を満たす場合に、前記第２のエンティティの前記管理表の取得を行わない前記生成部を備える請求項１のコンテキスト生成装置。
【請求項３】
複数の前記第２のエンティティの前記管理表のおのおのに格納された前記コンテキストと、当該複数の前記管理表のおのおのを取得するまでにたどった前記関連情報の前記総合信頼度とに基づいて、前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成部を備える前記生成部を、備える請求項２のコンテキスト生成装置。
【請求項４】
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の積を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成部を備える、請求項２乃至３の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項５】
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の最小値または平均値を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成部を備える、請求項２乃至３の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項６】
前記コンテキストごとにその種別（Ｃ種別）を格納する前記管理表を記憶する前記管理部と、
Ｃ種別ごとに、前記検索信頼度および取得信頼度を格納する検索ルール保持部と、
Ｃ種別を入力して、当該Ｃ種別に対応する前記検索信頼度および取得信頼度を取得して使用し、前記第２のエンティティの前記管理表に当該Ｃ種別のコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成部を備える、請求項２乃至５の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項７】
対応する前記エンティティの種別（Ｅ種別）を格納する前記管理表を格納する前記管理部と、
２つの前記エンティティの接近を検出して、前記２つのエンティティの前記管理表のおのおのに格納される２つの前記Ｅ種別に基づいて決定される前記Ｒ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する処理部を備える、請求項１乃至６の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項８】
２つの前記エンティティのおのおのに付されたＩＤタグの識別情報を、一つのタグリーダから第１の時間差より短い時間差で読み込んで前記２つの前記エンティティの接近を検出して、おのおのの前記ＩＤタグの読み込み時間の差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティが遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する処理部を備える、請求項１乃至６の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項９】
２つの前記エンティティのおのおのに付されたセンサから、所定測定差より小さな差の測定データを第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの接近を検出して、おのおのの前記センサの測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納、または、前記関連情報の前記Ｒ信頼度を前記測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度に更新し、
前記所定測定差以上の測定データを前記第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する処理部を備える、請求項１乃至６の何れかのコンテキスト生成装置。
【請求項１０】
管理端末からデータを入力して前記管理表を作成または修正する登録部およびユーザ端末から前記第１のエンティティの識別情報と前記Ｃ種別を入力する前記生成部を備える請求項７乃至９の何れかのコンテキスト生成装置と、
前記管理端末と、
前記ユーザ端末と、
前記センサを包含するコンテキスト生成システム。
【請求項１１】
エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を記憶する管理部を備えるコンピュータに、
第１のエンティティの識別情報を入力して、
前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、
当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成処理を、実行させるコンテキスト生成プログラム。
【請求項１２】
前記コンピュータに、
前記第２のエンティティを取得するまでの前記総合信頼度と検索信頼度との比較結果が第２の所定条件を満たす場合に、前記第２のエンティティの前記管理表の取得を行わない前記生成処理を実行させる請求項１１のコンテキスト生成プログラム。
【請求項１３】
前記コンピュータに、
複数の前記第２のエンティティの前記管理表のおのおのに格納された前記コンテキストと、当該複数の前記管理表のおのおのを取得するまでにたどった前記関連情報の前記総合信頼度とに基づいて、前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成処理を、実行させる請求項１２のコンテキスト生成プログラム。
【請求項１４】
前記コンピュータに、
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の積を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成処理を実行させる、請求項１２乃至１３の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項１５】
前記コンピュータに、
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の最小値または平均値を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成処理を実行させる、請求項１２乃至１３の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項１６】
前記コンテキストごとにその種別（Ｃ種別）を格納する前記管理表を記憶する前記管理部と、Ｃ種別ごとに、前記検索信頼度および取得信頼度を格納する検索ルール保持部を備える前記コンピュータに、
Ｃ種別を入力して、当該Ｃ種別に対応する前記検索信頼度および取得信頼度を取得して使用し、前記第２のエンティティの前記管理表に当該Ｃ種別のコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成処理を実行させる、請求項１２乃至１５の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項１７】
対応する前記エンティティの種別（Ｅ種別）を格納する前記管理表を格納する前記管理部を備える前記コンピュータに、
２つの前記エンティティの接近を検出して、前記２つのエンティティの前記管理表のおのおのに格納される２つの前記Ｅ種別に基づいて決定される前記Ｒ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連処理を実行させる、請求項１１乃至１６の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項１８】
前記コンピュータに、
２つの前記エンティティのおのおのに付されたＩＤタグの識別情報を、一つのタグリーダから第１の時間差より短い時間差で読み込んで前記２つの前記エンティティの接近を検出して、おのおのの前記ＩＤタグの読み込み時間の差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティが遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連処理を実行させる、請求項１１乃至１６の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項１９】
前記コンピュータに、
２つの前記エンティティのおのおのに付されたセンサから、所定測定差より小さな差の測定データを第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの接近を検出して、おのおのの前記センサの測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納、または、前記関連情報の前記Ｒ信頼度を前記測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度に更新し、
前記所定測定差以上の測定データを前記第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連処理を実行させる、請求項１１乃至１６の何れかのコンテキスト生成プログラム。
【請求項２０】
エンティティごとに、０個以上のコンテキストと、関連エンティティ識別情報と関連信頼度(Ｒ信頼度)から成る０個以上の関連情報と、が格納された管理表を管理部に記憶する記憶工程と、
第１のエンティティの識別情報を入力して、
前記第１のエンティティの前記管理表を起点に、前記関連情報をたどって０個以上の他のエンティティの前記管理表を経由して、第２のエンティティの前記管理表を取得し、
当該管理表を取得するまでにたどる前記関連情報の前記Ｒ信頼度に基づいて求められる総合信頼度と取得信頼度との比較結果が第１の所定条件を満たし、かつ、当該管理表にコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する生成工程を、有するコンテキスト生成方法。
【請求項２１】
前記第２のエンティティを取得するまでの前記総合信頼度と検索信頼度との比較結果が第２の所定条件を満たす場合に、前記第２のエンティティの前記管理表の取得を行わない前記生成工程を有する請求項２０のコンテキスト生成方法。
【請求項２２】
複数の前記第２のエンティティの前記管理表のおのおのに格納された前記コンテキストと、当該複数の前記管理表のおのおのを取得するまでにたどった前記関連情報の前記総合信頼度とに基づいて、前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成工程を、有する請求項２１のコンテキスト生成方法。
【請求項２３】
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の積を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成工程を有する、請求項２１乃至２２の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項２４】
前記第２のエンティティの前記管理表を取得するまでにたどる単純パス上のおのおのの前記関連情報の前記Ｒ信頼度の最小値または平均値を前記総合信頼度とし、前記第１の所定条件は、当該総合信頼度が前記取得信頼度以上であること、前記第２の所定条件は当該総合信頼度が前記検索信頼度（前記取得信頼度以下の値）より小さいことであるとする前記生成工程を有する、請求項２１乃至２２の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項２５】
前記コンテキストごとにその種別（Ｃ種別）を格納する前記管理表を前記管理部記憶する前記記憶工程と、
Ｃ種別ごとに、前記検索信頼度および取得信頼度を検索ルール保持部に格納する格納工程と、
Ｃ種別を入力して、当該Ｃ種別に対応する前記検索信頼度および取得信頼度を取得して使用し、前記第２のエンティティの前記管理表に当該Ｃ種別のコンテキストが格納されていれば、当該コンテキストから前記第１のエンティティのコンテキストを生成する前記生成工程を有する、請求項２１乃至２４の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項２６】
対応する前記エンティティの種別（Ｅ種別）を格納する前記管理表を戦記管理部に格納する前記記憶工程と、
２つの前記エンティティの接近を検出して、前記２つのエンティティの前記管理表のおのおのに格納される２つの前記Ｅ種別に基づいて決定される前記Ｒ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連工程を有する、請求項２０乃至２５の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項２７】
２つの前記エンティティのおのおのに付されたＩＤタグの識別情報を、一つのタグリーダから第１の時間差より短い時間差で読み込んで前記２つの前記エンティティの接近を検出して、おのおのの前記ＩＤタグの読み込み時間の差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納する、または、
前記２つの前記エンティティが遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連工程を有する、請求項２０乃至２５の何れかのコンテキスト生成方法。
【請求項２８】
２つの前記エンティティのおのおのに付されたセンサから、所定測定差より小さな差の測定データを第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの接近を検出して、おのおのの前記センサの測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度を持つ、一方の前記エンティティにたいする関連情報を、他方のエンティティの前記管理表に格納、または、前記関連情報の前記Ｒ信頼度を前記測定値差に基づいて決定されるＲ信頼度に更新し、
前記所定測定差以上の測定データを前記第２の時間以内に入力すると前記２つのエンティティの遠のいたことを検出して、格納した前記関連情報を削除する関連工程を有する、請求項２０乃至２５の何れかのコンテキスト生成方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【公開番号】特開２０１０−１５７１７４（Ｐ２０１０−１５７１７４Ａ）
【公開日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−３７（Ｐ２００９−３７）
【出願日】平成２１年１月５日（２００９．１．５）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１月５日（２００９．１．５）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
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