行動情報記録装置
【課題】自己の行動を正確に簡単に記録できる。
【解決手段】収集部２１は、ユーザが端末装置に入力した文字情報および音声情報の少なくとも一方と、端末装置の位置情報をネットワークを介して収集する。端末装置を用いてユーザにより撮影された画像情報も収集することができる。行動情報生成部２３は、収集部２１により収集された情報から、ユーザの行動情報を生成する。行動情報蓄積部１２は、行動情報生成部２３により生成された行動情報を蓄積する。
【解決手段】収集部２１は、ユーザが端末装置に入力した文字情報および音声情報の少なくとも一方と、端末装置の位置情報をネットワークを介して収集する。端末装置を用いてユーザにより撮影された画像情報も収集することができる。行動情報生成部２３は、収集部２１により収集された情報から、ユーザの行動情報を生成する。行動情報蓄積部１２は、行動情報生成部２３により生成された行動情報を蓄積する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間の行動を記録して蓄積する行動情報記録装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、人間の行動パターンを収集し、マーケティング戦略に活かす試みが実施されている（たとえば、特許文献１参照）。ＩＴインフラが年々整備されていくなか、企業はより高精度なデータにもとづき、定量的判断を行うことが可能になってきている。
【０００３】
一方、ブログ、ミニブログ（Twitter（登録商標）など）、および狭義のＳＮＳ（Social Network Service）（以下、本明細書ではこれらを総称する場合、単にＳＮＳという）を利用しているユーザ数も年々増大している。それに伴い、手書きの日記や手帳の代わりに、ブログを活用しているユーザ数も増大している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−９２２５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したユーザのなかには、自己の行動をより正確に記録したいと考えるユーザも存在する。しかしながら、夜にその日の行動を思い出してブログを書く場合、自己の記憶が曖昧である場合がある。正確に一日の行動を記録するには、逐一、メモをとっていれば可能であるが、煩雑である。
【０００６】
本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、自己の行動を正確に簡単に記録できる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のある態様の行動情報記録装置は、ユーザが端末装置に入力した文字情報および音声情報の少なくとも一方と、端末装置の位置情報をネットワークを介して収集する収集部と、収集部により収集された情報から、ユーザの行動情報を生成する行動情報生成部と、行動情報生成部により生成された行動情報を蓄積する蓄積部と、を備える。
【０００８】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、自己の行動を正確に簡単に記録することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係る行動情報記録システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】携帯端末装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】設置型端末装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】実施例１に係る行動情報記録装置の構成を示すブロック図である。
【図５】行動情報蓄積部に構築されるテーブルの一例を示す図である。
【図６】収集された情報を行動情報として行動情報蓄積部に蓄積するまでの処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】仮想世界内にユーザの行動情報を重畳的に描画した例を示す図である。
【図８】仮想世界内にユーザの行動情報を重畳的に描画する処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】図９（ａ）−（ｃ）は、ウェブログコンテンツ生成部により生成されるブログの一例を示す図である。
【図１０】実施例２に係る行動情報記録装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】人物分析チャートの一例を示す図である。
【図１２】図１１のパラメータ調整の基礎となるキーワードおよびキーフレーズを規定したテーブルである。
【図１３】人物に関する書込サイトの具体例を説明するための図である。
【図１４】曜日単位の行動パターンを記述した行動パターンテーブルの一例を示す図である。
【図１５】特定日、ＴｏＤｏリストおよび達成率の一例を示す図である。
【図１６】メッセージ生成部により生成される、なすべき行動の実行を促すメッセージの一例を示す図である。
【図１７】図１７（ａ）−（ｆ）は、動作データ保持部に構築されるデータ構造の一例を説明するための図である。
【図１８】アバター動作制御部によるアバターの自律動作の基本処理を説明するためのフローチャートである。
【図１９】行動命令を受け付けた場合の、アバター動作制御部によるアバターの自律動作の基本処理を説明するためのフローチャートである。
【図２０】実施例２の変形例を説明するためのブロック図である。
【図２１】現実世界のユーザと不在ユーザのアバターとの会話処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、本発明の実施の形態に係る行動情報記録システム５００の全体構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る行動情報記録システム５００は、行動情報記録装置１００および複数の端末装置を備える。行動情報記録装置１００と複数の端末装置のそれぞれとは、ネットワーク（以下、インターネットを想定する）３００を介して双方向通信が可能である。
【００１２】
行動情報記録装置１００は少なくとも一台のサーバで構築される。図１では、端末装置を設置型端末装置２０１と携帯端末装置２０２に分類して描いている。また、多数のユーザのうち、三人のユーザ（ユーザＡ〜Ｃ）が保有する端末装置について描いている。設置型端末装置２０１Ａ〜２０１ＣはユーザＡ〜Ｃ宅にそれぞれ設置される端末装置である。当該設置型端末装置として、ＰＣ、ＴＶ、ゲーム機などが挙げられる。以下の説明では、ＰＣを想定する。ユーザＡ〜Ｃはそれぞれ携帯端末装置２０２Ａ〜２０２Ｃを携帯する。当該携帯端末装置として、携帯電話機、スマートフォン、携帯型ゲーム機などが挙げられる。以下の説明では、スマートフォンを想定する。
【００１３】
設置型端末装置２０１は、有線回線（たとえば、光ファイバー回線、ＡＤＳＬ回線、ＣＡＴＶ回線）または無線回線（たとえば、無線ＬＡＮ）を介してネットワーク３００と接続可能である。携帯端末装置２０２は、無線回線（たとえば、無線ＬＡＮ、携帯電話網）を介してネットワーク３００と接続可能である。設置型端末装置２０１と携帯端末装置２０２とは、ケーブル（たとえば、ＵＳＢケーブル）、短距離無線通信（たとえば、Bluetooth（登録商標）、メモリーカードまたはネットワーク３００を介してデータのやりとりが可能である。
【００１４】
図２は、携帯端末装置２０２の構成例を示すブロック図である。当該携帯端末装置２０２は、アンテナ４１、無線通信部４２、位置検出部４３、撮影部４４、外部入出力部４５、文字入力部４６、音声入力部４７、表示部４８、音声出力部４９、時計部５０、処理部５１および記憶部５２を備える。
【００１５】
無線通信部４２は、アンテナ４１を介して、無線通信方式に応じた周波数帯域の電波を送受信する。図２では説明の簡単化のためアンテナ４１を一つ描いているが、実際には無線通信方式の種別に応じて、複数のアンテナ４１が設けられる。たとえば、携帯電話網を介して基地局と通信するためのアンテナ、無線ＬＡＮを介してアクセスポイントと通信するためのアンテナ、短距離に位置する機器と短距離無線通信するためのアンテナが別々に設けられる。無線通信部４２は、処理部５１から入力される信号を変調してアンテナ４１から電波を送信する。また、アンテナ４１で受信した信号を復調して処理部５１に出力する。
【００１６】
位置検出部４３は、携帯端末装置２０２の位置を検出または推定し、その位置情報を処理部５１に出力する。位置検出部４３は、たとえばＧＰＳ（Global Positioning System）を備え、ＧＰＳ衛星から受信した複数の信号をもとに、緯度・経度を算出する。なお、携帯端末装置２０２の現在位置は、ＧＰＳを用いる以外に、基地局やアクセスポイントとの通信をもとに推定することも可能である。
【００１７】
撮影部４４は、ユーザアクションに起因して静止画または動画を撮影する。撮影部４４は、撮影された画像を画像情報として処理部５１に出力する。その際、当該画像情報に位置検出部４３により検出される位置情報が付加されることが好ましい。なお、撮影部４４による動画撮影と同時に音声入力部４７による録音が実行されてもよい。
【００１８】
外部入出力部４５は、外部機器（たとえば、設置型端末装置２０１）とケーブル接続するためのインタフェースである。当該ケーブルを通じてデータのやりとりだけでなく、電源の供給を受けることもできる。
【００１９】
文字入力部４６は、ユーザアクションによる文字入力を受け付ける。文字入力部４６はタッチパネル入力方式であってもよいし、物理キー入力方式であってもよいし、その両方であってもよい。文字入力部４６は、受け付けた文字情報を処理部５１に出力する。その際、当該文字情報に位置検出部４３により検出される位置情報が付加されることが好ましい。
【００２０】
音声入力部４７は、外部の音を受け付ける。本実施の形態では、主に通話時のユーザの発言や録音機能発動中のユーザの発言による音声入力を受け付ける。音声入力部４７は、受け付けた音声情報を処理部５１に出力する。その際、当該音声情報に位置検出部４３により検出される位置情報が付加されることが好ましい。
【００２１】
表示部４８は、処理部５１によ生成または再生された画像を表示する。音声出力部４９は、処理部５１により生成または再生された画像を表示する。時計部５０は、日時情報を処理部５１に出力する。
【００２２】
処理部５１は、携帯端末装置２０２全体を統括的に制御する。記憶部５２は種々のプログラムおよびデータを保持する。本実施の形態では、処理部５１は主に、位置検出部４３から入力される位置情報、文字入力部４６から入力される文字情報および音声入力部４７から入力される音声情報に、時計部５０から入力される日時情報を付加して記憶部５２に一時記憶する。
【００２３】
処理部５１は、記憶部５２に一時記憶されたそれらの情報を、携帯端末装置２０２の識別情報とともにネットワーク３００を介して行動情報記録装置１００に送信する。その際、無線通信部４２およびアンテナ４１を用いてネットワーク３００に直接接続することにより送信してもよいし、設置型端末装置２０１にそれらの情報をいったん送信し、設置型端末装置２０１を経由してネットワーク３００に接続することにより送信してもよい。
【００２４】
前者の場合、情報を取得するたびに情報を送出してもよいし、一定の情報量が蓄積された時点で送出してもよいし、定期的（たとえば、１時間おき）に送出してもよい。後者の場合、携帯端末装置２０２と設置型端末装置２０１とがケーブルなどに接続された時点で、記憶部５２内の取得された情報が一括して送出されるとよい。
【００２５】
図３は、設置型端末装置２０１の構成例を示すブロック図である。当該設置型端末装置２０１は、通信部４２ａ、外部入出力部４５、文字入力部４６、音声入力部４７、表示部４８、音声出力部４９、時計部５０、処理部５１および記憶部５２を備える。これらの各構成要素は、図２に示した携帯端末装置２０２の対応する構成要素と基本的に同様であるため、その説明を省略する。なお、これらの各構成要素のスペックは図２に示した携帯端末装置２０２の対応する構成要素のスペックより高く、演算能力、ユーザインタフェースに優れている。
【００２６】
図４は、実施例１に係る行動情報記録装置１００の構成を示すブロック図である。当該行動情報記録装置１００は、通信部１０、管理者コンソール１１、行動情報蓄積部１２、地図データ保持部１３、３Ｄオブジェクト保持部１４、ウェブログデータ蓄積部１５および処理部２０を備える。
【００２７】
処理部２０は、収集部２１、音声文字変換部２２、行動情報生成部２３、サイト運営部２４、仮想世界構築部２５、行動情報描画部２６、行動再生部２７およびウェブログコンテンツ生成部２８を含む。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００２８】
通信部１０は、有線回線によりネットワーク３００と接続する。管理者コンソール１１は、行動情報記録装置１００の管理者が行動情報記録装置１００を操作するための管理者インタフェースである。行動情報記録装置１００の保守管理時などに使用される。
【００２９】
行動情報蓄積部１２は、行動情報生成部２３により生成された行動情報を蓄積する。地図データ保持部１３は地図データを保持する。当該地図データは二次元データであっても三次元データであってもよいが、以下の説明では三次元データを用いる例を説明する。なお、当該地図データには地図上の各地点の緯度・経度情報が含まれているとする。３Ｄオブジェクト保持部１４は、三次元の地図データにより記述される三次元空間に描画すべき三次元のオブジェクトデータを保持する。たとえば、各ユーザのアバターデータを保持する。なお、各ユーザのアバターは既存サービスにより作成可能なため、本明細書ではその説明を省略する。ウェブログデータ蓄積部１５は、各ユーザのブログデータ（ミニブログデータを含む）を蓄積する。
【００３０】
処理部２０は、行動情報記録装置１００全体を統括的に制御する。サイト運営部２４は、ネットワーク３００上でソーシャルネットワーキングサイトを運営する。実施例１では、ユーザにアバター作成サービスやブログサービスも提供している。仮想世界構築部２５は、サイト運営部２４により運営されるソーシャルネットワーキングサイトに付随して、現実世界に対応する仮想世界をネットワーク３００上に構築する。より具体的には、地図データ保持部１３に保持される地図データを用いて、実際の街を模した仮想世界を構築する。
【００３１】
収集部２１は、ユーザが携帯端末装置２０２に入力した文字情報および音声情報の少なくとも一方と、携帯端末装置２０２の位置情報をネットワーク３００を介して収集する。また、収集部２１は、携帯端末装置２０２を用いてユーザにより撮影された画像情報をネットワーク３００を介して収集する。この画像情報には音声情報が含まれることもある。なお、収集される文字情報、音声情報および画像情報には、基本的に、それらが携帯端末装置２０２の処理部５１に入力された時点の日時情報および位置情報が付加されている。
【００３２】
音声文字変換部２２は、収集部２１により収集された音声情報を文字情報に変換する。これは一般的な音声認識技術を用いることにより実行することができる。なお、この音声文字変換は携帯端末装置２０２または設置型端末装置２０１側で実行されてもよい。その場合、行動情報記録装置１００では音声文字変換部２２は不要となる。
【００３３】
行動情報生成部２３は、収集部２１により収集された文字情報、音声情報、画像情報、位置情報および時刻情報から、ユーザの行動情報を生成する。たとえば、収集された文字情報と、音声文字変換部２２により変換された文字情報をテキストマイニングして、ユーザの行動特定に有用な「５Ｗ１Ｈ」に関連するキーワードまたはキーフレーズを含む文章を抽出する。なお、日本語ではテキストマイニングに先立ち、形態素解析が行われる。形態素解析は文章を、意味を持つ最小単位の文字列に分割し、分割された文字列を品詞に分類する処理である。なお、本明細書ではテキストマイニング自体の詳細には注目しないため、その詳細な説明を省略する。
【００３４】
行動情報生成部２３は、対象ユーザと接触と持ったと推測される、上記ソーシャルネットワーキングサイトに登録されている他のユーザの携帯端末装置２０２から収集された情報も参酌して、対象ユーザの行動情報を生成するもできる。たとえば、対象ユーザの音声情報の基礎となる通話の相手方または上記文字情報の基礎となる電子メールの送信先が上記他のユーザである場合、行動情報生成部２３は、当該他のユーザの携帯端末装置２０２から収集された情報のうち、上記対象ユーザの行動に関連する情報を利用することができる。より具体的には、当該他のユーザの携帯端末装置２０２から収集された文字情報（音声文字変換された情報を含む）のうち、対象ユーザの名前を含む文章を抽出する。
【００３５】
行動情報生成部２３は、生成した行動情報をユーザ単位で行動情報蓄積部１２に蓄積する。図５は、行動情報蓄積部１２に構築されるテーブルの一例を示す図である。図５に示すテーブルでは、項目として、「ユーザ」、「日時」、「位置情報」、「文字情報」、「音声情報」および「画像情報」が規定されている。行動情報生成部２３は、収集した情報ごとに各項目のセルに情報を埋めていく。なお、「文字情報」、「音声情報」および「画像情報」のセルについては、その取得方法やデータ分類が記述される。「文字情報」、「音声情報」および「画像情報」の実際のデータは別の記録領域に記録され、「文字情報」、「音声情報」および「画像情報」のセルは、対応する記録領域のアドレスと関連付けられている。
【００３６】
図６は、収集された情報を行動情報として行動情報蓄積部１２に蓄積するまでの処理を説明するためのフローチャートである。収集部２１は、携帯端末装置２０２から文字情報または音声情報を取得する（Ｓ１０）。なお、収集される情報が、文字情報などに付随しない単体の位置情報の場合および音声情報が付随しない単体の画像情報の場合、それらの情報は直接、行動情報蓄積部１２に蓄積される。
【００３７】
音声文字変換部２２は、収集部２１により収集された情報が音声情報であるか否か判定する（Ｓ１１）。音声情報である場合（Ｓ１１のＹ）、その音声情報を文字情報に変換する（Ｓ１２）。音声情報でない場合（Ｓ１１のＮ）、ステップＳ１２をスキップする。
【００３８】
行動情報生成部２３は、文字情報に含まれる文字数が設定文字数を超えるか否か判定する（Ｓ１３）。設定文字数を超える場合（Ｓ１３のＹ）、文章を要約する（Ｓ１４）。行動情報生成部２３は、一般的な文章要約ソフトウェアを用いて文章を要約する。設定文字数を超えない場合（Ｓ１３のＮ）、ステップＳ１４をスキップする。行動情報生成部２３は、日時情報、位置情報とともに、文字情報を行動情報蓄積部１２に蓄積する（Ｓ１５）。
【００３９】
図４に戻る。行動情報描画部２６は、仮想世界内の対応する場所に、行動情報蓄積部１２に蓄積されたユーザの行動情報を重畳的に描画する。行動再生部２７は、仮想世界内においてユーザのアバターに、行動情報蓄積部１２に蓄積された当該ユーザの行動情報にしたがった動作をさせる。これらの描画やアバターを使ったプレイバックは一日単位で実行されることが基本であるが、一日未満や一日を超えるタイムスパンで実行されてもよい。
【００４０】
図７は、仮想世界内にユーザの行動情報を重畳的に描画した例を示す図である。図７に示す行動情報は、２０１０年７月２５日の行動情報の一部である。その日の９：００に地点Ｐ１で当該ユーザは、携帯端末装置２０２を用いてミニブログに「これからタバコ買って出勤」と書き込んでいる。その後、９：１０に地点Ｐ２で当該ユーザは携帯端末装置２０２を用いて誰かと電話をしている。その会話内容には「２０時に銀座のソニービル前」という発言が含まれている。その後、９：２０に地点Ｐ３で携帯端末装置２０２のカメラ機能を用いて動画を撮影している。動画の被写体はクラゲである。また、ユーザは「あ、運河のクラゲが綺麗」と発言している。なお、行動再生部２７は、アバターを時間経過にしたがい移動させることができる。すなわち、動画としてその日の行動をプレイバック表示させることができる。これら地図を基礎とした行動情報の記録は、本人および本人が閲覧を許可した閲覧権限者が閲覧可能である。
【００４１】
図８は、仮想世界内にユーザの行動情報を重畳的に描画する処理を説明するためのフローチャートである。行動情報生成部２３は、地図データ保持部１３から地図データを取得し（Ｓ２０）、仮想世界構築部２５は、その地図データをもとに仮想世界を構築する。行動情報生成部２３は、３Ｄオブジェクト保持部１４からアバターを描画するためのデータを取得する（Ｓ２１）。行動情報生成部２３は、行動情報蓄積部１２から対象ユーザの一日の行動情報を時刻順に取得する（Ｓ２２）。行動情報生成部２３は、取得した行動情報に含まれる位置情報により特定される位置にアバターを配置させ（Ｓ２３）、その近傍に取得した行動情報に含まれる文字情報および／または画像情報を配置する（Ｓ２４）。行動情報生成部２３は、対象ユーザの一日のすべての行動情報を取得したか否か判定する（Ｓ２５）。取得していない場合（Ｓ２５のＮ）、ステップＳ２２に遷移し、ステップＳ２３〜Ｓ２５の処理を繰り返す。取得した場合（Ｓ２５のＹ）、対象ユーザの一日分の行動情報の描画処理を終了する。
【００４２】
図４に戻る。ウェブログコンテンツ生成部２８は、行動情報生成部２３により生成された行動情報から、ウェブログに掲載されるべき文章、画像および音声の少なくとも一つを生成し、ウェブログデータ蓄積部１５に蓄積する。ここでは、図７および図８に示したように地図を基礎としたものではなく、既存のプラットフォーム上においてユーザが手作業で行っていた作業を自動化したものである。
【００４３】
図９（ａ）−（ｃ）は、ウェブログコンテンツ生成部２８により生成されるブログの一例を示す図である。図９（ａ）はリアルパターンのブログを示し、図９（ｂ）はマジメパターンのブログを示し、図９（ｃ）はフザケパターンのブログを示す。ユーザはこれらのパターンから一つを選択することができる。
【００４４】
図９（ａ）に示すようにリアルパターンのブログは、行動情報蓄積部１２に蓄積された、ユーザにより携帯端末装置２０２により入力された文字情報や音声情報を、ほぼそのまま用いて作成されるものである。
【００４５】
図９（ｂ）に示すようにマジメパターンのブログは、リアルパターンのブログに記載される文章に加えて、その文章のテーマに対するユーザの感想や見識、ウェブ上のナレッジデータベースサイトから得られるナレッジ、またはウェブ上のシナリオデータベースサイトから得られるシナリオが追加される。ウェブログコンテンツ生成部２８は、各文章のキーワードを検出することにより、そのキーワードに関連する当該ユーザの他の文章を抽出したり、そのキーワードに関するナレッジをウェブ上のナレッジデータベースサイトから抽出したり、そのキーワードに関するシナリオをウェブ上のシナリオデータベースサイトから抽出することにより、そのようなブログを生成することができる。
【００４６】
図９（ｃ）に示すようにフザケパターンのブログは、その文章のテーマに対するユーザの感想、またはウェブ上のシナリオデータベースサイトから得られるシナリオが追加される。ウェブログコンテンツ生成部２８は、各文章のキーワードを検出することにより、そのキーワードに関連する当該ユーザの他の文章を抽出したり、そのキーワードに関するシナリオをウェブ上のシナリオデータベースサイトから抽出することにより、そのようなブログを生成することができる。また、ウェブログコンテンツ生成部２８は文体変換ソフトウェアを用いて文体を変換または加工することができる。
【００４７】
以上説明したように実施例１に係る行動情報記録装置１００によれば、ユーザにより携帯端末装置２０２により入力された文字情報、音声情報または画像情報を蓄積することにより、当該ユーザの行動を正確に簡単に記録することができる。また、それらの情報が入力されたときの日時情報や位置情報も蓄積すれば、より正確に行動を記録することができる。また、同一のソーシャルネットワーキングサイトの登録ユーザの行動情報と照らし合わせることにより、より精度を高めることができる。
【００４８】
また、現実世界に対応した三次元仮想世界に、行動情報を表示させることにより、より直感的に行動記録を確認することができる。また、自己の行動記録に沿ってアバターを行動させることにより、行動記録を動画で確認することができる。また、蓄積された行動情報にもとづきブログを自動的に生成することにより、ブログを作成する手間を省くことができる。
【００４９】
図１０は、実施例２に係る行動情報記録装置１００の構成を示すブロック図である。当該行動情報記録装置１００は、通信部１０、管理者コンソール１１、行動情報蓄積部１２、地図データ保持部１３、３Ｄオブジェクト保持部１４、動作データ保持部１６、人物分析蓄積部１７、行動パターン蓄積部１８、ＴｏＤｏリスト保持部１９および処理部２０を備える。
【００５０】
処理部２０は、収集部２１、音声文字変換部２２、行動情報生成部２３、サイト運営部２４、仮想世界構築部２５、分析部２９、アバター動作制御部３０、受付部３１、行動履歴生成部３２、達成率算出部３３およびメッセージ生成部３４を含む。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００５１】
図１０の構成要素と図４の構成要素で共通している構成要素については、適宜、その説明を省略する。動作データ保持部１６は、仮想世界においてアバターを動作させるための動作データを保持する。人物分析蓄積部１７は、分析部２９により分析された各ユーザの人物分析情報を蓄積する。行動パターン蓄積部１８は、分析部２９により特定された各ユーザの行動パターンを蓄積する。ＴｏＤｏリスト保持部１９は、各ユーザの特定日における、なすべき行動が記述されたリストを保持する。
【００５２】
分析部２９は、行動情報蓄積部１２により蓄積された行動情報をデータマイニングして、人物分析を行う。たとえば、上述したように蓄積された行動情報内の文字情報を形態素解析して、品詞分類した後、テキストマイニングすることにより、キーワードまたはキーフレーズを抽出する。分析部２９は、このキーワードまたはキーフレーズをもとに、各ユーザの人物分析を行う。
【００５３】
図１１は、人物分析チャートの一例を示す。このチャートでは、四つのパラメータで人物を分析している。第１パラメータは活力に関するパラメータであり、外向型か内向型かを示す。第２パラメータは情報収集に関するパラメータであり、現実型か直感型かを示す。第３パラメータは決断に関するパラメータであり、思考型か情緒型かを示す。第４パラメータは生活様式に関するパラメータであり、規範型か柔軟型かを示す。図１１では、各パラメータごとに九段階に分類されている。分析部２９は、各パラメータの値を調整する。
【００５４】
図１２は、図１１のパラメータ調整の基礎となるキーワードおよびキーフレーズを規定したテーブルである。たとえば、分析部２９は、対象ユーザの行動情報内の文字情報から、外向型であることを推測させるキーワードである「話す」、「喋る」、「付き合い」、「外出」、・・・をカウントし、そのカウント数に応じて、第１パラメータを現在値（初期値は「１」）から加算方向へ移動させる。同様に、分析部２９は、対象ユーザの行動情報内の文字情報から、内向型であることを推測させるキーワードである「聞く」、「考える」、「集中」、「一人」、・・・をカウントし、そのカウント数に応じて、第１パラメータを現在値から減算方向へ移動させる。これらの処理を他のパラメータについても行う。
【００５５】
パラメータを一単位移動させるために必要なキーワード数、分析対象とすべきデータの期間的範囲は設計者が任意に設定可能である。また、直近の傾向をより強く反映させるために重み付けしてもよい。たとえば、現在に近い文字情報から検出されたキーワードほど、大きな値（１を超える）として取り扱ってもよい。
【００５６】
図１０に戻る。サイト運営部２４は、ネットワーク３００上に人物に関する書込サイトを運営する。分析部２９は、当該書込サイトに書き込まれたユーザに対する書込も参酌して、当該ユーザの人物分析を行う。すなわち、その書き込みからもキーワードまたはキーフレーズを抽出する。
【００５７】
図１３は、人物に関する書込サイトの具体例を説明するための図である。サイト運営部２４は推論エンジン２４１を含む。上記ソーシャルネットワーキングサイト内の会員は、家族、友人、同僚などの人物評価を上記書込サイトに登録することができる。その際、原則的に投稿者は匿名で投稿する。なお、評価対象人物は正確に特定される必要があるため、評価対象人物を識別するための情報はできるだけ多く記述されることが好ましい。
【００５８】
図１３において、投稿Ａ１〜Ａ３には、野村一郎氏の定量評価、定性評価が書き込まれている。図１３では説明を簡単化するため、投稿数を三つして描いていなが、投稿数が多いほど、より客観的で正確な他人からの評価が得られることが期待できる。推論エンジン２４１は、投稿された複数の書き込みを名寄せしたり、定量評価を平均化することにより、評価レポートＢ１を作成する。この評価レポートＢは、本人および本人が閲覧を許可した閲覧権限者が閲覧可能である。
【００５９】
なお、他人からの人物評価を受けたいユーザがそれを希望することを契機として、当該ユーザに対する人物評価の投稿が可能となる仕組みであってもよい。また、推論エンジン２４１により生成された評価レポートと近似する投稿を行ったユーザに特典が付与されてもよい。たとえば、評価レポートの定量評価の点数と、投稿内の定量評価の点数との差が、設定値未満の投稿を行ったユーザに対して特典を付与してもよい。当該特典として、上記ソーシャルネットワーキングサイト内で使用可能なポイントやアイテム、または有料サービスの一部減免などが挙げられる。
【００６０】
図１０に戻る。分析部２９は、行動情報蓄積部１２に蓄積された行動情報をもとに、ユーザの曜日単位または日付単位の行動パターンを特定し、行動パターン蓄積部１８に蓄積する。図１４は、曜日単位の行動パターンを記述した行動パターンテーブルの一例を示す図である。分析部２９は、行動情報蓄積部１２に蓄積された行動情報に含まれる文字情報をテキストマイニングすることにより、曜日単位で頻出する行動に関するキーワード、キーフレーズ、キーセンテンスを抽出する。分析部２９は、抽出したキーワード、キーフレーズ、キーセンテンスのうち、設定回数を超えるキーワード、キーフレーズ、キーセンテンスを各曜日の行動パターンとして採用する。図１４はこのようにして生成された行動パターンテーブルである。
【００６１】
図１０に戻る。行動履歴生成部３２は、行動情報蓄積部１２に蓄積されたユーザの行動情報をもとに、ユーザの特定日の行動を集計して特定日の行動履歴を生成する。達成率算出部３３は、行動履歴生成部３２により生成された行動履歴と、特定日になすべき行動が記述されたＴｏＤｏリストとを照合して、特定日になすべき行動の達成率を算出する。メッセージ生成部３４は、達成率算出部３３により算出された達成率が設定値に満たない場合、なすべき行動の実行を促すメッセージを生成する。
【００６２】
図１５は、特定日、ＴｏＤｏリストおよび達成率の一例を示す図である。ＴｏＤｏリストへの、なすべき行動の登録は基本的にユーザにより行われる。なお、初詣や年賀状投函など、習慣上のなすべき行動については、ＴｏＤｏリストにデフォルトで設定されていてもよい。ユーザはその設定を削除、変更することができる。また、日付をずらすこともできる。達成率算出部３３は、特定日の行動履歴から、当該なすべき行動の達成率を算出する。たとえば、過去四年間で一回しか、なすべき行動をしていない場合、達成率は２５％となる。図１５に示すテーブルは、ユーザはいつでも参照可能である。
【００６３】
図１６は、メッセージ生成部３４により生成される、なすべき行動の実行を促すメッセージの一例を示す図である。このメッセージは、なすべき行動の達成率が設定値（たとえば、５０％）に満たない場合、生成される。当該メッセージは、なすべき行動の日付到来より前（たとえば、前日、三日前または一週間前）に、ユーザに通知される。通知手段として、電子メール、ブログトップ画面への掲示などが挙げられる。
【００６４】
図１０に戻る。アバター動作制御部３０は、仮想世界においてユーザのアバターに、当該ユーザの人物分析を反映させた自律動作をさせる。アバター動作制御部３０は、既存の人工知能技術を用いて、当該アバターを自律動作させることができる。人工知能技術にはニューラルネットや遺伝アルゴリズムなど様々な手法が存在するが、以下では、比較的簡易なモデルを説明する。
【００６５】
図１７（ａ）−（ｆ）は、動作データ保持部１６に構築されるデータ構造の一例を説明するための図である。この例では、アバターがなすべき行動を階層的に定義している。図１７（ａ）に示すテーブルは、アバターの「行動」を「外出する」と「家にいる」に二分類している。図１７（ｂ）−（ｄ）に示すテーブルは、図１７（ａ）のテーブルで「外出する」が選択された場合に、その目的地、その移動手段、同伴者、・・・をそれぞれ選択するためのテーブルである。図１７（ｅ）に示すテーブルは、図１７（ｂ）に示すテーブルで「映画館」が選択された場合に、その映画のジャンルを選択するためのテーブルである。図１７（ｆ）に示すテーブルは、図１７（ａ）に示すテーブルで「家にいる」が選択された場合に、家ですることを選択するためのテーブルである。
【００６６】
図１８は、アバター動作制御部３０によるアバターの自律動作の基本処理を説明するためのフローチャートである。まず、アバター動作制御部３０は人物分析パラメータで乱数の発生確率を重み付けする（Ｓ３０）。原則的に、乱数は選択肢数の範囲内で整数が等確率で発生する。図１７（ａ）に示したテーブルでは、選択肢数は「２」であり、「１」か「２」が等確率で発生する。ステップＳ３０では、この発生確率を調整する。図１４に示した人物評価パラメータを持つユーザの場合、活力に関する第１パラメータが１．４（すなわち、やや内向型である）であるため、「家にいる」の発生確率を１．４、「外出する」の発生確率を「０．６」に調整する。
【００６７】
アバター動作制御部３０は発生確率の調整後、乱数を発生させる（Ｓ３１）。そして、その乱数に応じたアバターの動作を決定する（Ｓ３２）。この基本処理を繰り返し実行することにより、アバターの具体的な動作が決定される。
【００６８】
図１０に戻る。受付部３１は、ユーザの設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２からネットワーク３００を介して、当該ユーザのアバターに実行させる行動を指示するための命令（以下、行動命令という）を受け付ける。アバター動作制御部３０は、ユーザの人物分析を反映させたプログラムおよび受付部３１により受け付けられた行動命令に応じて、仮想世界においてユーザのアバターを動作させる。
【００６９】
図１９は、行動命令を受け付けた場合の、アバター動作制御部３０によるアバターの自律動作の基本処理を説明するためのフローチャートである。受付部３１は、ユーザの設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２からネットワーク３００を介して行動命令を受け付ける（Ｓ４０）。アバター動作制御部３０は、その行動命令に係る行動が動作データ保持部１６内に存在するか否か探索する（Ｓ４１）。
【００７０】
存在しない場合（Ｓ４１のＮ）、その行動は実行不可である旨のメッセージを設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２に返信し、受付部３１は別の行動命令を待つ（Ｓ４０）。存在する場合（Ｓ４１のＹ）、アバター動作制御部３０は、受け付けた行動命令に応じた動作を確定させる（４２）。たとえば、行動命令が「映画館へ行く」であれば、図１７（ｂ）に示したテーブルでは「映画館」が選択される。以下、これより下位の階層について、図１８のステップＳ３０〜ステップＳ３２と同様の処理を行う（Ｓ４３〜Ｓ４５）。
【００７１】
なお、アバター動作制御部３０は、このような乱数を用いた動作制御ではなく、図１４に示したような行動パターンテーブルを用いてアバターの動作を決定してもよい。図１４の例では、曜日を特定することにより、アバターに実行させるべき行動を決定することができる。
【００７２】
以上説明したように実施例２に係る行動情報記録装置１００によれば、蓄積された自己の行動情報をもとに自己を分析することにより、客観的な自己分析を簡単に行うことができる。また、蓄積された行動情報の量が多くなるほど、より高精度な分析が可能となる。また、他人が投稿サイトに書き込んだ評価を閲覧することにより、他人からの評価を簡単に得ることができる。また、その他人からの書き込みを上記自己分析の基礎データとすることもでき、その場合、コンピュータによる分析と人間による分析が組み合わさったハイブリットな評価を得ることができる。
【００７３】
また、自己の人物分析を反映させたアバターを自律動作させることにより、自分のキャラクターを客観的立場から観察することができ、娯楽として楽しむことができる。また、自己改革にもつなげることができる。
【００７４】
図２０は、実施例２の変形例を説明するためのブロック図である。当該変形例では、アバター動作制御部３０は会話ボット部３１０を含む。会話ボット部３１０は、会話文受付部３１１、会話文解析部３１２および会話文応答部３１３を含む。また、動作データ保持部１６は会話データ保持部１６１を含む。会話データ保持部１６１は種々の会話データを保持する。この会話データは適宜、アップデートされることが好ましい。
【００７５】
当該変形例では、アバター動作制御部３０は、ユーザの不在後、仮想世界において当該ユーザのアバターに、当該ユーザの人物分析を反映させた自律動作をさせる。ここで、ユーザの不在には、死亡、失踪などの永続的な不在、および僻地への赴任、入院（会話ができない程度の症状）、収監などの比較的長期の不在が含まれる。
【００７６】
アバター動作制御部３０は、不在ユーザの人物分析を反映させたプログラムに応じて、当該ユーザのアバターと現実世界の別のユーザとのコミュニケーションを実現させる。すなわち、不在ユーザとのコミュニケーションを擬似的に実現される。当該コミュニケーションとして、主に会話を想定するが、表情の変化や仕草も含まれる。
【００７７】
アバター動作制御部３０は、行動情報蓄積部１２に蓄積されたユーザの不在前（死亡している場合、生前）の行動情報から当該ユーザの口癖または口調を抽出し、コミュニケーションにおける会話に反映させる。たとえば、当該行動情報に含まれる文字情報を形態素解析し、文章の語尾に付けられる、最頻する接尾語を抽出する。その接尾語の多くは方言に由来する。
【００７８】
会話ボット部３１０は、不在ユーザの家族や友人などと、不在ユーザのアバターとの会話を擬似的に実現させる。会話ボットには、自然言語処理技術を用いて相手方の会話の意味を理解して応答する手法も研究されているが、以下では、比較的簡易なモデルを説明する。
【００７９】
会話文受付部３１１は、不在ユーザのアバターと会話したいユーザの設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２からネットワーク３００を介して、会話文を受け付ける。受け付けた情報が音声情報の場合、文字情報に変換する。会話文解析部３１２は、受け付けた会話文内から一つ以上のキーワードまたはキーフレーズを抽出する。会話文解析部３１２は、そのキーワードまたはキーフレーズと最も関連付けが強い会話文を会話データ保持部１６１から抽出する。たとえば、「孫」、「生まれた」という二つのキーワードが抽出された場合、「本当によかった」という会話文が抽出される。これらキーワードと会話文との関連付けは既存技術を用いるため、その詳細な説明を省略する。会話文解析部３１２は、会話文を抽出した後、上記口調を用いて当該会話文をモディファイしたり、上記口癖を当該会話文に追加してもよい。会話文解析部３１２は、その会話文を文字情報または音声情報として、上記ユーザの設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２に返信する。
【００８０】
図２１は、現実世界のユーザと不在ユーザのアバターとの会話処理を説明するためのフローチャートである。会話文受付部３１１は、不在ユーザのアバターと会話したいユーザが設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２に入力した会話文を受け付ける（Ｓ５０）。会話文解析部３１２は、受け付けた会話文内から一つ以上のキーワードまたはキーフレーズを検出する（Ｓ５１）。会話文解析部３１２は、そのキーワードまたはキーフレーズと最もマッチング度が高い会話文を会話データ保持部１６１から抽出する（Ｓ５２）。会話文解析部３１２は、抽出した会話文を上記ユーザの設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２に返信する（Ｓ５３）。会話ボット部３１０は当該会話が終了したか否か判定し（Ｓ５４）、終了していない間（Ｓ５４のＮ）、ステップＳ５０に遷移し、ステップＳ５０〜Ｓ５４の処理が繰り返し実行される。終了した場合（Ｓ５４のＹ）、当該会話処理は終了する。
【００８１】
図２０に戻る。分析部２９は、行動情報蓄積部１２に蓄積されたユーザの不在前の行動情報をもとに、ユーザの不在前の行動パターンを特定する。たとえば、図１４に示したような行動パターンテーブルを生成する。アバター動作制御部３０は、当該ユーザのアバターに当該ユーザの不在前の行動パターンを反映させた自律動作をさせる。
【００８２】
以上説明したように実施例２の変形例に係る行動情報記録装置１００によれば、不在後に自己の人格を反映させたアバターをネットワーク上の仮想世界に残すことにより、不在者が周囲の者に存在時の自分を印象強く残すことができる。また、家族や友人は不在者と擬似的なコミュニケーションをとることができる。
【００８３】
以上、本発明をいくつかの実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００８４】
上述した実施例では、分析部２９は主に、行動情報蓄積部１２に蓄積された行動情報に含まれる文字情報をテキストマイニングして、人物分析を行なう手法を説明した。これに加えてまたはこれに代えて、行動情報蓄積部１２に蓄積された画像情報の被写体から得られる心理学的分析を用いて、人物分析を行ってもよい。
【符号の説明】
【００８５】
１００ 行動情報記録装置、 ２０１ 設置型端末装置、 ２０２ 携帯端末装置、 ２０１Ａ 設置型端末装置、 ２０２Ａ 携帯端末装置、 ２０１Ｂ 設置型端末装置、 ２０２Ｂ 携帯端末装置、 ２０１Ｃ 設置型端末装置、 ２０２Ｃ 携帯端末装置、 １０ 通信部、 １１ 管理者コンソール、 １２ 行動情報蓄積部、 １３ 地図データ保持部、 １４ ３Ｄオブジェクト保持部、 １５ ウェブログデータ蓄積部、 １６ 動作データ保持部、 １６１ 会話データ保持部、 １７ 人物分析蓄積部、 １８ 行動パターン蓄積部、 １９ ＴｏＤｏリスト保持部、 ２０ 処理部、 ２１ 収集部、 ２２ 音声文字変換部、 ２３ 行動情報生成部、 ２４ サイト運営部、 ２４１ 推論エンジン、 ２５ 仮想世界構築部、 ２６ 行動情報描画部、 ２７ 行動再生部、 ２８ ウェブログコンテンツ生成部、 ２９ 分析部、 ３０ アバター動作制御部、 ３１０ 会話ボット部、 ３１１ 会話文受付部、 ３１２ 会話文解析部、 ３１３ 会話文応答部、 ３１ 受付部、 ３２ 行動履歴生成部、 ３３ 達成率算出部、 ３４ メッセージ生成部、 ４１ アンテナ、 ４２ 無線通信部、 ４２ａ 通信部、 ４３ 位置検出部、 ４４ 撮影部、 ４５ 外部入出力部、 ４６ 文字入力部、 ４７ 音声入力部、 ４８ 表示部、 ４９ 音声出力部、 ５０ 時計部、 ５１ 処理部、 ５２ 記憶部、 ３００ ネットワーク、 ５００ 行動情報記録システム。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間の行動を記録して蓄積する行動情報記録装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、人間の行動パターンを収集し、マーケティング戦略に活かす試みが実施されている（たとえば、特許文献１参照）。ＩＴインフラが年々整備されていくなか、企業はより高精度なデータにもとづき、定量的判断を行うことが可能になってきている。
【０００３】
一方、ブログ、ミニブログ（Twitter（登録商標）など）、および狭義のＳＮＳ（Social Network Service）（以下、本明細書ではこれらを総称する場合、単にＳＮＳという）を利用しているユーザ数も年々増大している。それに伴い、手書きの日記や手帳の代わりに、ブログを活用しているユーザ数も増大している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−９２２５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したユーザのなかには、自己の行動をより正確に記録したいと考えるユーザも存在する。しかしながら、夜にその日の行動を思い出してブログを書く場合、自己の記憶が曖昧である場合がある。正確に一日の行動を記録するには、逐一、メモをとっていれば可能であるが、煩雑である。
【０００６】
本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、自己の行動を正確に簡単に記録できる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のある態様の行動情報記録装置は、ユーザが端末装置に入力した文字情報および音声情報の少なくとも一方と、端末装置の位置情報をネットワークを介して収集する収集部と、収集部により収集された情報から、ユーザの行動情報を生成する行動情報生成部と、行動情報生成部により生成された行動情報を蓄積する蓄積部と、を備える。
【０００８】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、自己の行動を正確に簡単に記録することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係る行動情報記録システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】携帯端末装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】設置型端末装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】実施例１に係る行動情報記録装置の構成を示すブロック図である。
【図５】行動情報蓄積部に構築されるテーブルの一例を示す図である。
【図６】収集された情報を行動情報として行動情報蓄積部に蓄積するまでの処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】仮想世界内にユーザの行動情報を重畳的に描画した例を示す図である。
【図８】仮想世界内にユーザの行動情報を重畳的に描画する処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】図９（ａ）−（ｃ）は、ウェブログコンテンツ生成部により生成されるブログの一例を示す図である。
【図１０】実施例２に係る行動情報記録装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】人物分析チャートの一例を示す図である。
【図１２】図１１のパラメータ調整の基礎となるキーワードおよびキーフレーズを規定したテーブルである。
【図１３】人物に関する書込サイトの具体例を説明するための図である。
【図１４】曜日単位の行動パターンを記述した行動パターンテーブルの一例を示す図である。
【図１５】特定日、ＴｏＤｏリストおよび達成率の一例を示す図である。
【図１６】メッセージ生成部により生成される、なすべき行動の実行を促すメッセージの一例を示す図である。
【図１７】図１７（ａ）−（ｆ）は、動作データ保持部に構築されるデータ構造の一例を説明するための図である。
【図１８】アバター動作制御部によるアバターの自律動作の基本処理を説明するためのフローチャートである。
【図１９】行動命令を受け付けた場合の、アバター動作制御部によるアバターの自律動作の基本処理を説明するためのフローチャートである。
【図２０】実施例２の変形例を説明するためのブロック図である。
【図２１】現実世界のユーザと不在ユーザのアバターとの会話処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、本発明の実施の形態に係る行動情報記録システム５００の全体構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る行動情報記録システム５００は、行動情報記録装置１００および複数の端末装置を備える。行動情報記録装置１００と複数の端末装置のそれぞれとは、ネットワーク（以下、インターネットを想定する）３００を介して双方向通信が可能である。
【００１２】
行動情報記録装置１００は少なくとも一台のサーバで構築される。図１では、端末装置を設置型端末装置２０１と携帯端末装置２０２に分類して描いている。また、多数のユーザのうち、三人のユーザ（ユーザＡ〜Ｃ）が保有する端末装置について描いている。設置型端末装置２０１Ａ〜２０１ＣはユーザＡ〜Ｃ宅にそれぞれ設置される端末装置である。当該設置型端末装置として、ＰＣ、ＴＶ、ゲーム機などが挙げられる。以下の説明では、ＰＣを想定する。ユーザＡ〜Ｃはそれぞれ携帯端末装置２０２Ａ〜２０２Ｃを携帯する。当該携帯端末装置として、携帯電話機、スマートフォン、携帯型ゲーム機などが挙げられる。以下の説明では、スマートフォンを想定する。
【００１３】
設置型端末装置２０１は、有線回線（たとえば、光ファイバー回線、ＡＤＳＬ回線、ＣＡＴＶ回線）または無線回線（たとえば、無線ＬＡＮ）を介してネットワーク３００と接続可能である。携帯端末装置２０２は、無線回線（たとえば、無線ＬＡＮ、携帯電話網）を介してネットワーク３００と接続可能である。設置型端末装置２０１と携帯端末装置２０２とは、ケーブル（たとえば、ＵＳＢケーブル）、短距離無線通信（たとえば、Bluetooth（登録商標）、メモリーカードまたはネットワーク３００を介してデータのやりとりが可能である。
【００１４】
図２は、携帯端末装置２０２の構成例を示すブロック図である。当該携帯端末装置２０２は、アンテナ４１、無線通信部４２、位置検出部４３、撮影部４４、外部入出力部４５、文字入力部４６、音声入力部４７、表示部４８、音声出力部４９、時計部５０、処理部５１および記憶部５２を備える。
【００１５】
無線通信部４２は、アンテナ４１を介して、無線通信方式に応じた周波数帯域の電波を送受信する。図２では説明の簡単化のためアンテナ４１を一つ描いているが、実際には無線通信方式の種別に応じて、複数のアンテナ４１が設けられる。たとえば、携帯電話網を介して基地局と通信するためのアンテナ、無線ＬＡＮを介してアクセスポイントと通信するためのアンテナ、短距離に位置する機器と短距離無線通信するためのアンテナが別々に設けられる。無線通信部４２は、処理部５１から入力される信号を変調してアンテナ４１から電波を送信する。また、アンテナ４１で受信した信号を復調して処理部５１に出力する。
【００１６】
位置検出部４３は、携帯端末装置２０２の位置を検出または推定し、その位置情報を処理部５１に出力する。位置検出部４３は、たとえばＧＰＳ（Global Positioning System）を備え、ＧＰＳ衛星から受信した複数の信号をもとに、緯度・経度を算出する。なお、携帯端末装置２０２の現在位置は、ＧＰＳを用いる以外に、基地局やアクセスポイントとの通信をもとに推定することも可能である。
【００１７】
撮影部４４は、ユーザアクションに起因して静止画または動画を撮影する。撮影部４４は、撮影された画像を画像情報として処理部５１に出力する。その際、当該画像情報に位置検出部４３により検出される位置情報が付加されることが好ましい。なお、撮影部４４による動画撮影と同時に音声入力部４７による録音が実行されてもよい。
【００１８】
外部入出力部４５は、外部機器（たとえば、設置型端末装置２０１）とケーブル接続するためのインタフェースである。当該ケーブルを通じてデータのやりとりだけでなく、電源の供給を受けることもできる。
【００１９】
文字入力部４６は、ユーザアクションによる文字入力を受け付ける。文字入力部４６はタッチパネル入力方式であってもよいし、物理キー入力方式であってもよいし、その両方であってもよい。文字入力部４６は、受け付けた文字情報を処理部５１に出力する。その際、当該文字情報に位置検出部４３により検出される位置情報が付加されることが好ましい。
【００２０】
音声入力部４７は、外部の音を受け付ける。本実施の形態では、主に通話時のユーザの発言や録音機能発動中のユーザの発言による音声入力を受け付ける。音声入力部４７は、受け付けた音声情報を処理部５１に出力する。その際、当該音声情報に位置検出部４３により検出される位置情報が付加されることが好ましい。
【００２１】
表示部４８は、処理部５１によ生成または再生された画像を表示する。音声出力部４９は、処理部５１により生成または再生された画像を表示する。時計部５０は、日時情報を処理部５１に出力する。
【００２２】
処理部５１は、携帯端末装置２０２全体を統括的に制御する。記憶部５２は種々のプログラムおよびデータを保持する。本実施の形態では、処理部５１は主に、位置検出部４３から入力される位置情報、文字入力部４６から入力される文字情報および音声入力部４７から入力される音声情報に、時計部５０から入力される日時情報を付加して記憶部５２に一時記憶する。
【００２３】
処理部５１は、記憶部５２に一時記憶されたそれらの情報を、携帯端末装置２０２の識別情報とともにネットワーク３００を介して行動情報記録装置１００に送信する。その際、無線通信部４２およびアンテナ４１を用いてネットワーク３００に直接接続することにより送信してもよいし、設置型端末装置２０１にそれらの情報をいったん送信し、設置型端末装置２０１を経由してネットワーク３００に接続することにより送信してもよい。
【００２４】
前者の場合、情報を取得するたびに情報を送出してもよいし、一定の情報量が蓄積された時点で送出してもよいし、定期的（たとえば、１時間おき）に送出してもよい。後者の場合、携帯端末装置２０２と設置型端末装置２０１とがケーブルなどに接続された時点で、記憶部５２内の取得された情報が一括して送出されるとよい。
【００２５】
図３は、設置型端末装置２０１の構成例を示すブロック図である。当該設置型端末装置２０１は、通信部４２ａ、外部入出力部４５、文字入力部４６、音声入力部４７、表示部４８、音声出力部４９、時計部５０、処理部５１および記憶部５２を備える。これらの各構成要素は、図２に示した携帯端末装置２０２の対応する構成要素と基本的に同様であるため、その説明を省略する。なお、これらの各構成要素のスペックは図２に示した携帯端末装置２０２の対応する構成要素のスペックより高く、演算能力、ユーザインタフェースに優れている。
【００２６】
図４は、実施例１に係る行動情報記録装置１００の構成を示すブロック図である。当該行動情報記録装置１００は、通信部１０、管理者コンソール１１、行動情報蓄積部１２、地図データ保持部１３、３Ｄオブジェクト保持部１４、ウェブログデータ蓄積部１５および処理部２０を備える。
【００２７】
処理部２０は、収集部２１、音声文字変換部２２、行動情報生成部２３、サイト運営部２４、仮想世界構築部２５、行動情報描画部２６、行動再生部２７およびウェブログコンテンツ生成部２８を含む。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００２８】
通信部１０は、有線回線によりネットワーク３００と接続する。管理者コンソール１１は、行動情報記録装置１００の管理者が行動情報記録装置１００を操作するための管理者インタフェースである。行動情報記録装置１００の保守管理時などに使用される。
【００２９】
行動情報蓄積部１２は、行動情報生成部２３により生成された行動情報を蓄積する。地図データ保持部１３は地図データを保持する。当該地図データは二次元データであっても三次元データであってもよいが、以下の説明では三次元データを用いる例を説明する。なお、当該地図データには地図上の各地点の緯度・経度情報が含まれているとする。３Ｄオブジェクト保持部１４は、三次元の地図データにより記述される三次元空間に描画すべき三次元のオブジェクトデータを保持する。たとえば、各ユーザのアバターデータを保持する。なお、各ユーザのアバターは既存サービスにより作成可能なため、本明細書ではその説明を省略する。ウェブログデータ蓄積部１５は、各ユーザのブログデータ（ミニブログデータを含む）を蓄積する。
【００３０】
処理部２０は、行動情報記録装置１００全体を統括的に制御する。サイト運営部２４は、ネットワーク３００上でソーシャルネットワーキングサイトを運営する。実施例１では、ユーザにアバター作成サービスやブログサービスも提供している。仮想世界構築部２５は、サイト運営部２４により運営されるソーシャルネットワーキングサイトに付随して、現実世界に対応する仮想世界をネットワーク３００上に構築する。より具体的には、地図データ保持部１３に保持される地図データを用いて、実際の街を模した仮想世界を構築する。
【００３１】
収集部２１は、ユーザが携帯端末装置２０２に入力した文字情報および音声情報の少なくとも一方と、携帯端末装置２０２の位置情報をネットワーク３００を介して収集する。また、収集部２１は、携帯端末装置２０２を用いてユーザにより撮影された画像情報をネットワーク３００を介して収集する。この画像情報には音声情報が含まれることもある。なお、収集される文字情報、音声情報および画像情報には、基本的に、それらが携帯端末装置２０２の処理部５１に入力された時点の日時情報および位置情報が付加されている。
【００３２】
音声文字変換部２２は、収集部２１により収集された音声情報を文字情報に変換する。これは一般的な音声認識技術を用いることにより実行することができる。なお、この音声文字変換は携帯端末装置２０２または設置型端末装置２０１側で実行されてもよい。その場合、行動情報記録装置１００では音声文字変換部２２は不要となる。
【００３３】
行動情報生成部２３は、収集部２１により収集された文字情報、音声情報、画像情報、位置情報および時刻情報から、ユーザの行動情報を生成する。たとえば、収集された文字情報と、音声文字変換部２２により変換された文字情報をテキストマイニングして、ユーザの行動特定に有用な「５Ｗ１Ｈ」に関連するキーワードまたはキーフレーズを含む文章を抽出する。なお、日本語ではテキストマイニングに先立ち、形態素解析が行われる。形態素解析は文章を、意味を持つ最小単位の文字列に分割し、分割された文字列を品詞に分類する処理である。なお、本明細書ではテキストマイニング自体の詳細には注目しないため、その詳細な説明を省略する。
【００３４】
行動情報生成部２３は、対象ユーザと接触と持ったと推測される、上記ソーシャルネットワーキングサイトに登録されている他のユーザの携帯端末装置２０２から収集された情報も参酌して、対象ユーザの行動情報を生成するもできる。たとえば、対象ユーザの音声情報の基礎となる通話の相手方または上記文字情報の基礎となる電子メールの送信先が上記他のユーザである場合、行動情報生成部２３は、当該他のユーザの携帯端末装置２０２から収集された情報のうち、上記対象ユーザの行動に関連する情報を利用することができる。より具体的には、当該他のユーザの携帯端末装置２０２から収集された文字情報（音声文字変換された情報を含む）のうち、対象ユーザの名前を含む文章を抽出する。
【００３５】
行動情報生成部２３は、生成した行動情報をユーザ単位で行動情報蓄積部１２に蓄積する。図５は、行動情報蓄積部１２に構築されるテーブルの一例を示す図である。図５に示すテーブルでは、項目として、「ユーザ」、「日時」、「位置情報」、「文字情報」、「音声情報」および「画像情報」が規定されている。行動情報生成部２３は、収集した情報ごとに各項目のセルに情報を埋めていく。なお、「文字情報」、「音声情報」および「画像情報」のセルについては、その取得方法やデータ分類が記述される。「文字情報」、「音声情報」および「画像情報」の実際のデータは別の記録領域に記録され、「文字情報」、「音声情報」および「画像情報」のセルは、対応する記録領域のアドレスと関連付けられている。
【００３６】
図６は、収集された情報を行動情報として行動情報蓄積部１２に蓄積するまでの処理を説明するためのフローチャートである。収集部２１は、携帯端末装置２０２から文字情報または音声情報を取得する（Ｓ１０）。なお、収集される情報が、文字情報などに付随しない単体の位置情報の場合および音声情報が付随しない単体の画像情報の場合、それらの情報は直接、行動情報蓄積部１２に蓄積される。
【００３７】
音声文字変換部２２は、収集部２１により収集された情報が音声情報であるか否か判定する（Ｓ１１）。音声情報である場合（Ｓ１１のＹ）、その音声情報を文字情報に変換する（Ｓ１２）。音声情報でない場合（Ｓ１１のＮ）、ステップＳ１２をスキップする。
【００３８】
行動情報生成部２３は、文字情報に含まれる文字数が設定文字数を超えるか否か判定する（Ｓ１３）。設定文字数を超える場合（Ｓ１３のＹ）、文章を要約する（Ｓ１４）。行動情報生成部２３は、一般的な文章要約ソフトウェアを用いて文章を要約する。設定文字数を超えない場合（Ｓ１３のＮ）、ステップＳ１４をスキップする。行動情報生成部２３は、日時情報、位置情報とともに、文字情報を行動情報蓄積部１２に蓄積する（Ｓ１５）。
【００３９】
図４に戻る。行動情報描画部２６は、仮想世界内の対応する場所に、行動情報蓄積部１２に蓄積されたユーザの行動情報を重畳的に描画する。行動再生部２７は、仮想世界内においてユーザのアバターに、行動情報蓄積部１２に蓄積された当該ユーザの行動情報にしたがった動作をさせる。これらの描画やアバターを使ったプレイバックは一日単位で実行されることが基本であるが、一日未満や一日を超えるタイムスパンで実行されてもよい。
【００４０】
図７は、仮想世界内にユーザの行動情報を重畳的に描画した例を示す図である。図７に示す行動情報は、２０１０年７月２５日の行動情報の一部である。その日の９：００に地点Ｐ１で当該ユーザは、携帯端末装置２０２を用いてミニブログに「これからタバコ買って出勤」と書き込んでいる。その後、９：１０に地点Ｐ２で当該ユーザは携帯端末装置２０２を用いて誰かと電話をしている。その会話内容には「２０時に銀座のソニービル前」という発言が含まれている。その後、９：２０に地点Ｐ３で携帯端末装置２０２のカメラ機能を用いて動画を撮影している。動画の被写体はクラゲである。また、ユーザは「あ、運河のクラゲが綺麗」と発言している。なお、行動再生部２７は、アバターを時間経過にしたがい移動させることができる。すなわち、動画としてその日の行動をプレイバック表示させることができる。これら地図を基礎とした行動情報の記録は、本人および本人が閲覧を許可した閲覧権限者が閲覧可能である。
【００４１】
図８は、仮想世界内にユーザの行動情報を重畳的に描画する処理を説明するためのフローチャートである。行動情報生成部２３は、地図データ保持部１３から地図データを取得し（Ｓ２０）、仮想世界構築部２５は、その地図データをもとに仮想世界を構築する。行動情報生成部２３は、３Ｄオブジェクト保持部１４からアバターを描画するためのデータを取得する（Ｓ２１）。行動情報生成部２３は、行動情報蓄積部１２から対象ユーザの一日の行動情報を時刻順に取得する（Ｓ２２）。行動情報生成部２３は、取得した行動情報に含まれる位置情報により特定される位置にアバターを配置させ（Ｓ２３）、その近傍に取得した行動情報に含まれる文字情報および／または画像情報を配置する（Ｓ２４）。行動情報生成部２３は、対象ユーザの一日のすべての行動情報を取得したか否か判定する（Ｓ２５）。取得していない場合（Ｓ２５のＮ）、ステップＳ２２に遷移し、ステップＳ２３〜Ｓ２５の処理を繰り返す。取得した場合（Ｓ２５のＹ）、対象ユーザの一日分の行動情報の描画処理を終了する。
【００４２】
図４に戻る。ウェブログコンテンツ生成部２８は、行動情報生成部２３により生成された行動情報から、ウェブログに掲載されるべき文章、画像および音声の少なくとも一つを生成し、ウェブログデータ蓄積部１５に蓄積する。ここでは、図７および図８に示したように地図を基礎としたものではなく、既存のプラットフォーム上においてユーザが手作業で行っていた作業を自動化したものである。
【００４３】
図９（ａ）−（ｃ）は、ウェブログコンテンツ生成部２８により生成されるブログの一例を示す図である。図９（ａ）はリアルパターンのブログを示し、図９（ｂ）はマジメパターンのブログを示し、図９（ｃ）はフザケパターンのブログを示す。ユーザはこれらのパターンから一つを選択することができる。
【００４４】
図９（ａ）に示すようにリアルパターンのブログは、行動情報蓄積部１２に蓄積された、ユーザにより携帯端末装置２０２により入力された文字情報や音声情報を、ほぼそのまま用いて作成されるものである。
【００４５】
図９（ｂ）に示すようにマジメパターンのブログは、リアルパターンのブログに記載される文章に加えて、その文章のテーマに対するユーザの感想や見識、ウェブ上のナレッジデータベースサイトから得られるナレッジ、またはウェブ上のシナリオデータベースサイトから得られるシナリオが追加される。ウェブログコンテンツ生成部２８は、各文章のキーワードを検出することにより、そのキーワードに関連する当該ユーザの他の文章を抽出したり、そのキーワードに関するナレッジをウェブ上のナレッジデータベースサイトから抽出したり、そのキーワードに関するシナリオをウェブ上のシナリオデータベースサイトから抽出することにより、そのようなブログを生成することができる。
【００４６】
図９（ｃ）に示すようにフザケパターンのブログは、その文章のテーマに対するユーザの感想、またはウェブ上のシナリオデータベースサイトから得られるシナリオが追加される。ウェブログコンテンツ生成部２８は、各文章のキーワードを検出することにより、そのキーワードに関連する当該ユーザの他の文章を抽出したり、そのキーワードに関するシナリオをウェブ上のシナリオデータベースサイトから抽出することにより、そのようなブログを生成することができる。また、ウェブログコンテンツ生成部２８は文体変換ソフトウェアを用いて文体を変換または加工することができる。
【００４７】
以上説明したように実施例１に係る行動情報記録装置１００によれば、ユーザにより携帯端末装置２０２により入力された文字情報、音声情報または画像情報を蓄積することにより、当該ユーザの行動を正確に簡単に記録することができる。また、それらの情報が入力されたときの日時情報や位置情報も蓄積すれば、より正確に行動を記録することができる。また、同一のソーシャルネットワーキングサイトの登録ユーザの行動情報と照らし合わせることにより、より精度を高めることができる。
【００４８】
また、現実世界に対応した三次元仮想世界に、行動情報を表示させることにより、より直感的に行動記録を確認することができる。また、自己の行動記録に沿ってアバターを行動させることにより、行動記録を動画で確認することができる。また、蓄積された行動情報にもとづきブログを自動的に生成することにより、ブログを作成する手間を省くことができる。
【００４９】
図１０は、実施例２に係る行動情報記録装置１００の構成を示すブロック図である。当該行動情報記録装置１００は、通信部１０、管理者コンソール１１、行動情報蓄積部１２、地図データ保持部１３、３Ｄオブジェクト保持部１４、動作データ保持部１６、人物分析蓄積部１７、行動パターン蓄積部１８、ＴｏＤｏリスト保持部１９および処理部２０を備える。
【００５０】
処理部２０は、収集部２１、音声文字変換部２２、行動情報生成部２３、サイト運営部２４、仮想世界構築部２５、分析部２９、アバター動作制御部３０、受付部３１、行動履歴生成部３２、達成率算出部３３およびメッセージ生成部３４を含む。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００５１】
図１０の構成要素と図４の構成要素で共通している構成要素については、適宜、その説明を省略する。動作データ保持部１６は、仮想世界においてアバターを動作させるための動作データを保持する。人物分析蓄積部１７は、分析部２９により分析された各ユーザの人物分析情報を蓄積する。行動パターン蓄積部１８は、分析部２９により特定された各ユーザの行動パターンを蓄積する。ＴｏＤｏリスト保持部１９は、各ユーザの特定日における、なすべき行動が記述されたリストを保持する。
【００５２】
分析部２９は、行動情報蓄積部１２により蓄積された行動情報をデータマイニングして、人物分析を行う。たとえば、上述したように蓄積された行動情報内の文字情報を形態素解析して、品詞分類した後、テキストマイニングすることにより、キーワードまたはキーフレーズを抽出する。分析部２９は、このキーワードまたはキーフレーズをもとに、各ユーザの人物分析を行う。
【００５３】
図１１は、人物分析チャートの一例を示す。このチャートでは、四つのパラメータで人物を分析している。第１パラメータは活力に関するパラメータであり、外向型か内向型かを示す。第２パラメータは情報収集に関するパラメータであり、現実型か直感型かを示す。第３パラメータは決断に関するパラメータであり、思考型か情緒型かを示す。第４パラメータは生活様式に関するパラメータであり、規範型か柔軟型かを示す。図１１では、各パラメータごとに九段階に分類されている。分析部２９は、各パラメータの値を調整する。
【００５４】
図１２は、図１１のパラメータ調整の基礎となるキーワードおよびキーフレーズを規定したテーブルである。たとえば、分析部２９は、対象ユーザの行動情報内の文字情報から、外向型であることを推測させるキーワードである「話す」、「喋る」、「付き合い」、「外出」、・・・をカウントし、そのカウント数に応じて、第１パラメータを現在値（初期値は「１」）から加算方向へ移動させる。同様に、分析部２９は、対象ユーザの行動情報内の文字情報から、内向型であることを推測させるキーワードである「聞く」、「考える」、「集中」、「一人」、・・・をカウントし、そのカウント数に応じて、第１パラメータを現在値から減算方向へ移動させる。これらの処理を他のパラメータについても行う。
【００５５】
パラメータを一単位移動させるために必要なキーワード数、分析対象とすべきデータの期間的範囲は設計者が任意に設定可能である。また、直近の傾向をより強く反映させるために重み付けしてもよい。たとえば、現在に近い文字情報から検出されたキーワードほど、大きな値（１を超える）として取り扱ってもよい。
【００５６】
図１０に戻る。サイト運営部２４は、ネットワーク３００上に人物に関する書込サイトを運営する。分析部２９は、当該書込サイトに書き込まれたユーザに対する書込も参酌して、当該ユーザの人物分析を行う。すなわち、その書き込みからもキーワードまたはキーフレーズを抽出する。
【００５７】
図１３は、人物に関する書込サイトの具体例を説明するための図である。サイト運営部２４は推論エンジン２４１を含む。上記ソーシャルネットワーキングサイト内の会員は、家族、友人、同僚などの人物評価を上記書込サイトに登録することができる。その際、原則的に投稿者は匿名で投稿する。なお、評価対象人物は正確に特定される必要があるため、評価対象人物を識別するための情報はできるだけ多く記述されることが好ましい。
【００５８】
図１３において、投稿Ａ１〜Ａ３には、野村一郎氏の定量評価、定性評価が書き込まれている。図１３では説明を簡単化するため、投稿数を三つして描いていなが、投稿数が多いほど、より客観的で正確な他人からの評価が得られることが期待できる。推論エンジン２４１は、投稿された複数の書き込みを名寄せしたり、定量評価を平均化することにより、評価レポートＢ１を作成する。この評価レポートＢは、本人および本人が閲覧を許可した閲覧権限者が閲覧可能である。
【００５９】
なお、他人からの人物評価を受けたいユーザがそれを希望することを契機として、当該ユーザに対する人物評価の投稿が可能となる仕組みであってもよい。また、推論エンジン２４１により生成された評価レポートと近似する投稿を行ったユーザに特典が付与されてもよい。たとえば、評価レポートの定量評価の点数と、投稿内の定量評価の点数との差が、設定値未満の投稿を行ったユーザに対して特典を付与してもよい。当該特典として、上記ソーシャルネットワーキングサイト内で使用可能なポイントやアイテム、または有料サービスの一部減免などが挙げられる。
【００６０】
図１０に戻る。分析部２９は、行動情報蓄積部１２に蓄積された行動情報をもとに、ユーザの曜日単位または日付単位の行動パターンを特定し、行動パターン蓄積部１８に蓄積する。図１４は、曜日単位の行動パターンを記述した行動パターンテーブルの一例を示す図である。分析部２９は、行動情報蓄積部１２に蓄積された行動情報に含まれる文字情報をテキストマイニングすることにより、曜日単位で頻出する行動に関するキーワード、キーフレーズ、キーセンテンスを抽出する。分析部２９は、抽出したキーワード、キーフレーズ、キーセンテンスのうち、設定回数を超えるキーワード、キーフレーズ、キーセンテンスを各曜日の行動パターンとして採用する。図１４はこのようにして生成された行動パターンテーブルである。
【００６１】
図１０に戻る。行動履歴生成部３２は、行動情報蓄積部１２に蓄積されたユーザの行動情報をもとに、ユーザの特定日の行動を集計して特定日の行動履歴を生成する。達成率算出部３３は、行動履歴生成部３２により生成された行動履歴と、特定日になすべき行動が記述されたＴｏＤｏリストとを照合して、特定日になすべき行動の達成率を算出する。メッセージ生成部３４は、達成率算出部３３により算出された達成率が設定値に満たない場合、なすべき行動の実行を促すメッセージを生成する。
【００６２】
図１５は、特定日、ＴｏＤｏリストおよび達成率の一例を示す図である。ＴｏＤｏリストへの、なすべき行動の登録は基本的にユーザにより行われる。なお、初詣や年賀状投函など、習慣上のなすべき行動については、ＴｏＤｏリストにデフォルトで設定されていてもよい。ユーザはその設定を削除、変更することができる。また、日付をずらすこともできる。達成率算出部３３は、特定日の行動履歴から、当該なすべき行動の達成率を算出する。たとえば、過去四年間で一回しか、なすべき行動をしていない場合、達成率は２５％となる。図１５に示すテーブルは、ユーザはいつでも参照可能である。
【００６３】
図１６は、メッセージ生成部３４により生成される、なすべき行動の実行を促すメッセージの一例を示す図である。このメッセージは、なすべき行動の達成率が設定値（たとえば、５０％）に満たない場合、生成される。当該メッセージは、なすべき行動の日付到来より前（たとえば、前日、三日前または一週間前）に、ユーザに通知される。通知手段として、電子メール、ブログトップ画面への掲示などが挙げられる。
【００６４】
図１０に戻る。アバター動作制御部３０は、仮想世界においてユーザのアバターに、当該ユーザの人物分析を反映させた自律動作をさせる。アバター動作制御部３０は、既存の人工知能技術を用いて、当該アバターを自律動作させることができる。人工知能技術にはニューラルネットや遺伝アルゴリズムなど様々な手法が存在するが、以下では、比較的簡易なモデルを説明する。
【００６５】
図１７（ａ）−（ｆ）は、動作データ保持部１６に構築されるデータ構造の一例を説明するための図である。この例では、アバターがなすべき行動を階層的に定義している。図１７（ａ）に示すテーブルは、アバターの「行動」を「外出する」と「家にいる」に二分類している。図１７（ｂ）−（ｄ）に示すテーブルは、図１７（ａ）のテーブルで「外出する」が選択された場合に、その目的地、その移動手段、同伴者、・・・をそれぞれ選択するためのテーブルである。図１７（ｅ）に示すテーブルは、図１７（ｂ）に示すテーブルで「映画館」が選択された場合に、その映画のジャンルを選択するためのテーブルである。図１７（ｆ）に示すテーブルは、図１７（ａ）に示すテーブルで「家にいる」が選択された場合に、家ですることを選択するためのテーブルである。
【００６６】
図１８は、アバター動作制御部３０によるアバターの自律動作の基本処理を説明するためのフローチャートである。まず、アバター動作制御部３０は人物分析パラメータで乱数の発生確率を重み付けする（Ｓ３０）。原則的に、乱数は選択肢数の範囲内で整数が等確率で発生する。図１７（ａ）に示したテーブルでは、選択肢数は「２」であり、「１」か「２」が等確率で発生する。ステップＳ３０では、この発生確率を調整する。図１４に示した人物評価パラメータを持つユーザの場合、活力に関する第１パラメータが１．４（すなわち、やや内向型である）であるため、「家にいる」の発生確率を１．４、「外出する」の発生確率を「０．６」に調整する。
【００６７】
アバター動作制御部３０は発生確率の調整後、乱数を発生させる（Ｓ３１）。そして、その乱数に応じたアバターの動作を決定する（Ｓ３２）。この基本処理を繰り返し実行することにより、アバターの具体的な動作が決定される。
【００６８】
図１０に戻る。受付部３１は、ユーザの設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２からネットワーク３００を介して、当該ユーザのアバターに実行させる行動を指示するための命令（以下、行動命令という）を受け付ける。アバター動作制御部３０は、ユーザの人物分析を反映させたプログラムおよび受付部３１により受け付けられた行動命令に応じて、仮想世界においてユーザのアバターを動作させる。
【００６９】
図１９は、行動命令を受け付けた場合の、アバター動作制御部３０によるアバターの自律動作の基本処理を説明するためのフローチャートである。受付部３１は、ユーザの設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２からネットワーク３００を介して行動命令を受け付ける（Ｓ４０）。アバター動作制御部３０は、その行動命令に係る行動が動作データ保持部１６内に存在するか否か探索する（Ｓ４１）。
【００７０】
存在しない場合（Ｓ４１のＮ）、その行動は実行不可である旨のメッセージを設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２に返信し、受付部３１は別の行動命令を待つ（Ｓ４０）。存在する場合（Ｓ４１のＹ）、アバター動作制御部３０は、受け付けた行動命令に応じた動作を確定させる（４２）。たとえば、行動命令が「映画館へ行く」であれば、図１７（ｂ）に示したテーブルでは「映画館」が選択される。以下、これより下位の階層について、図１８のステップＳ３０〜ステップＳ３２と同様の処理を行う（Ｓ４３〜Ｓ４５）。
【００７１】
なお、アバター動作制御部３０は、このような乱数を用いた動作制御ではなく、図１４に示したような行動パターンテーブルを用いてアバターの動作を決定してもよい。図１４の例では、曜日を特定することにより、アバターに実行させるべき行動を決定することができる。
【００７２】
以上説明したように実施例２に係る行動情報記録装置１００によれば、蓄積された自己の行動情報をもとに自己を分析することにより、客観的な自己分析を簡単に行うことができる。また、蓄積された行動情報の量が多くなるほど、より高精度な分析が可能となる。また、他人が投稿サイトに書き込んだ評価を閲覧することにより、他人からの評価を簡単に得ることができる。また、その他人からの書き込みを上記自己分析の基礎データとすることもでき、その場合、コンピュータによる分析と人間による分析が組み合わさったハイブリットな評価を得ることができる。
【００７３】
また、自己の人物分析を反映させたアバターを自律動作させることにより、自分のキャラクターを客観的立場から観察することができ、娯楽として楽しむことができる。また、自己改革にもつなげることができる。
【００７４】
図２０は、実施例２の変形例を説明するためのブロック図である。当該変形例では、アバター動作制御部３０は会話ボット部３１０を含む。会話ボット部３１０は、会話文受付部３１１、会話文解析部３１２および会話文応答部３１３を含む。また、動作データ保持部１６は会話データ保持部１６１を含む。会話データ保持部１６１は種々の会話データを保持する。この会話データは適宜、アップデートされることが好ましい。
【００７５】
当該変形例では、アバター動作制御部３０は、ユーザの不在後、仮想世界において当該ユーザのアバターに、当該ユーザの人物分析を反映させた自律動作をさせる。ここで、ユーザの不在には、死亡、失踪などの永続的な不在、および僻地への赴任、入院（会話ができない程度の症状）、収監などの比較的長期の不在が含まれる。
【００７６】
アバター動作制御部３０は、不在ユーザの人物分析を反映させたプログラムに応じて、当該ユーザのアバターと現実世界の別のユーザとのコミュニケーションを実現させる。すなわち、不在ユーザとのコミュニケーションを擬似的に実現される。当該コミュニケーションとして、主に会話を想定するが、表情の変化や仕草も含まれる。
【００７７】
アバター動作制御部３０は、行動情報蓄積部１２に蓄積されたユーザの不在前（死亡している場合、生前）の行動情報から当該ユーザの口癖または口調を抽出し、コミュニケーションにおける会話に反映させる。たとえば、当該行動情報に含まれる文字情報を形態素解析し、文章の語尾に付けられる、最頻する接尾語を抽出する。その接尾語の多くは方言に由来する。
【００７８】
会話ボット部３１０は、不在ユーザの家族や友人などと、不在ユーザのアバターとの会話を擬似的に実現させる。会話ボットには、自然言語処理技術を用いて相手方の会話の意味を理解して応答する手法も研究されているが、以下では、比較的簡易なモデルを説明する。
【００７９】
会話文受付部３１１は、不在ユーザのアバターと会話したいユーザの設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２からネットワーク３００を介して、会話文を受け付ける。受け付けた情報が音声情報の場合、文字情報に変換する。会話文解析部３１２は、受け付けた会話文内から一つ以上のキーワードまたはキーフレーズを抽出する。会話文解析部３１２は、そのキーワードまたはキーフレーズと最も関連付けが強い会話文を会話データ保持部１６１から抽出する。たとえば、「孫」、「生まれた」という二つのキーワードが抽出された場合、「本当によかった」という会話文が抽出される。これらキーワードと会話文との関連付けは既存技術を用いるため、その詳細な説明を省略する。会話文解析部３１２は、会話文を抽出した後、上記口調を用いて当該会話文をモディファイしたり、上記口癖を当該会話文に追加してもよい。会話文解析部３１２は、その会話文を文字情報または音声情報として、上記ユーザの設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２に返信する。
【００８０】
図２１は、現実世界のユーザと不在ユーザのアバターとの会話処理を説明するためのフローチャートである。会話文受付部３１１は、不在ユーザのアバターと会話したいユーザが設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２に入力した会話文を受け付ける（Ｓ５０）。会話文解析部３１２は、受け付けた会話文内から一つ以上のキーワードまたはキーフレーズを検出する（Ｓ５１）。会話文解析部３１２は、そのキーワードまたはキーフレーズと最もマッチング度が高い会話文を会話データ保持部１６１から抽出する（Ｓ５２）。会話文解析部３１２は、抽出した会話文を上記ユーザの設置型端末装置２０１または携帯端末装置２０２に返信する（Ｓ５３）。会話ボット部３１０は当該会話が終了したか否か判定し（Ｓ５４）、終了していない間（Ｓ５４のＮ）、ステップＳ５０に遷移し、ステップＳ５０〜Ｓ５４の処理が繰り返し実行される。終了した場合（Ｓ５４のＹ）、当該会話処理は終了する。
【００８１】
図２０に戻る。分析部２９は、行動情報蓄積部１２に蓄積されたユーザの不在前の行動情報をもとに、ユーザの不在前の行動パターンを特定する。たとえば、図１４に示したような行動パターンテーブルを生成する。アバター動作制御部３０は、当該ユーザのアバターに当該ユーザの不在前の行動パターンを反映させた自律動作をさせる。
【００８２】
以上説明したように実施例２の変形例に係る行動情報記録装置１００によれば、不在後に自己の人格を反映させたアバターをネットワーク上の仮想世界に残すことにより、不在者が周囲の者に存在時の自分を印象強く残すことができる。また、家族や友人は不在者と擬似的なコミュニケーションをとることができる。
【００８３】
以上、本発明をいくつかの実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００８４】
上述した実施例では、分析部２９は主に、行動情報蓄積部１２に蓄積された行動情報に含まれる文字情報をテキストマイニングして、人物分析を行なう手法を説明した。これに加えてまたはこれに代えて、行動情報蓄積部１２に蓄積された画像情報の被写体から得られる心理学的分析を用いて、人物分析を行ってもよい。
【符号の説明】
【００８５】
１００ 行動情報記録装置、 ２０１ 設置型端末装置、 ２０２ 携帯端末装置、 ２０１Ａ 設置型端末装置、 ２０２Ａ 携帯端末装置、 ２０１Ｂ 設置型端末装置、 ２０２Ｂ 携帯端末装置、 ２０１Ｃ 設置型端末装置、 ２０２Ｃ 携帯端末装置、 １０ 通信部、 １１ 管理者コンソール、 １２ 行動情報蓄積部、 １３ 地図データ保持部、 １４ ３Ｄオブジェクト保持部、 １５ ウェブログデータ蓄積部、 １６ 動作データ保持部、 １６１ 会話データ保持部、 １７ 人物分析蓄積部、 １８ 行動パターン蓄積部、 １９ ＴｏＤｏリスト保持部、 ２０ 処理部、 ２１ 収集部、 ２２ 音声文字変換部、 ２３ 行動情報生成部、 ２４ サイト運営部、 ２４１ 推論エンジン、 ２５ 仮想世界構築部、 ２６ 行動情報描画部、 ２７ 行動再生部、 ２８ ウェブログコンテンツ生成部、 ２９ 分析部、 ３０ アバター動作制御部、 ３１０ 会話ボット部、 ３１１ 会話文受付部、 ３１２ 会話文解析部、 ３１３ 会話文応答部、 ３１ 受付部、 ３２ 行動履歴生成部、 ３３ 達成率算出部、 ３４ メッセージ生成部、 ４１ アンテナ、 ４２ 無線通信部、 ４２ａ 通信部、 ４３ 位置検出部、 ４４ 撮影部、 ４５ 外部入出力部、 ４６ 文字入力部、 ４７ 音声入力部、 ４８ 表示部、 ４９ 音声出力部、 ５０ 時計部、 ５１ 処理部、 ５２ 記憶部、 ３００ ネットワーク、 ５００ 行動情報記録システム。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが端末装置に入力した文字情報および音声情報の少なくとも一方と、前記端末装置の位置情報をネットワークを介して収集する収集部と、
前記収集部により収集された情報から、前記ユーザの行動情報を生成する行動情報生成部と、
前記行動情報生成部により生成された行動情報を蓄積する蓄積部と、
を備えることを特徴とする行動情報記録装置。
【請求項２】
前記端末装置は、撮影機能を搭載し、
前記収集部は、当該端末装置を用いてユーザにより撮影された画像情報をネットワークを介して収集し、
前記行動情報生成部は、収集された画像情報を、前記行動情報の生成に利用することを特徴とする請求項１に記載の行動情報記録装置。
【請求項３】
ネットワーク上にソーシャルネットワーキングサイトを運営するサイト運営部をさらに備え、
前記行動情報生成部は、前記ソーシャルネットワーキングサイトに登録されている他のユーザの端末装置から収集された情報も参酌して、前記行動情報を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の行動情報記録装置。
【請求項４】
現実世界に対応する仮想世界をネットワーク上に構築する仮想世界構築部と、
前記仮想世界内の対応する場所にユーザの行動情報を重畳的に描画する行動情報描画部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の行動情報記録装置。
【請求項５】
現実世界に対応する仮想世界をネットワーク上に構築する仮想世界構築部と、
前記仮想世界内においてユーザのアバターに、前記蓄積部に蓄積された当該ユーザの行動情報にしたがった動作をさせる行動再生部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の行動情報記録装置。
【請求項６】
前記行動情報生成部により生成された行動情報から、ウェブログに掲載されるべき文章、画像および音声の少なくとも一つを生成するウェブログコンテンツ生成部をさらに備えることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の行動情報記録装置。
【請求項１】
ユーザが端末装置に入力した文字情報および音声情報の少なくとも一方と、前記端末装置の位置情報をネットワークを介して収集する収集部と、
前記収集部により収集された情報から、前記ユーザの行動情報を生成する行動情報生成部と、
前記行動情報生成部により生成された行動情報を蓄積する蓄積部と、
を備えることを特徴とする行動情報記録装置。
【請求項２】
前記端末装置は、撮影機能を搭載し、
前記収集部は、当該端末装置を用いてユーザにより撮影された画像情報をネットワークを介して収集し、
前記行動情報生成部は、収集された画像情報を、前記行動情報の生成に利用することを特徴とする請求項１に記載の行動情報記録装置。
【請求項３】
ネットワーク上にソーシャルネットワーキングサイトを運営するサイト運営部をさらに備え、
前記行動情報生成部は、前記ソーシャルネットワーキングサイトに登録されている他のユーザの端末装置から収集された情報も参酌して、前記行動情報を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の行動情報記録装置。
【請求項４】
現実世界に対応する仮想世界をネットワーク上に構築する仮想世界構築部と、
前記仮想世界内の対応する場所にユーザの行動情報を重畳的に描画する行動情報描画部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の行動情報記録装置。
【請求項５】
現実世界に対応する仮想世界をネットワーク上に構築する仮想世界構築部と、
前記仮想世界内においてユーザのアバターに、前記蓄積部に蓄積された当該ユーザの行動情報にしたがった動作をさせる行動再生部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の行動情報記録装置。
【請求項６】
前記行動情報生成部により生成された行動情報から、ウェブログに掲載されるべき文章、画像および音声の少なくとも一つを生成するウェブログコンテンツ生成部をさらに備えることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の行動情報記録装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【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７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【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７】
【公開番号】特開２０１２−１６８８６１（Ｐ２０１２−１６８８６１Ａ）
【公開日】平成２４年９月６日（２０１２．９．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−３０８３２（Ｐ２０１１−３０８３２）
【出願日】平成２３年２月１６日（２０１１．２．１６）
【出願人】（０００１５５４６９）株式会社野村総合研究所 (1,067)
【公開日】平成２４年９月６日（２０１２．９．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年２月１６日（２０１１．２．１６）
【出願人】（０００１５５４６９）株式会社野村総合研究所 (1,067)
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