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技術 情報提供システム、ユーザ携帯装置、情報提供装置、コンピュータプログラム及び情報提供方法

出願人 大日本印刷株式会社
発明者 増井秀行
出願日 2018年9月7日 (2年8ヶ月経過) 出願番号 2018-168157
公開日 2020年3月19日 (1年1ヶ月経過) 公開番号 2020-042433
状態 未査定
技術分野 検索装置
主要キーワード ウェブ操作 機械学習モデル 推奨サービス ニューラルネットワークモデル 学習済 ユーザ基本情報 キャンプ場 教師あり学習
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2020年3月19日)のものです。
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図面 (14)

課題

ユーザの個人情報を保護しつつユーザの属性に応じた推奨情報を提供することができる情報提供システム、ユーザ携帯装置情報提供装置コンピュータプログラム及び情報提供方法を提供する。

解決手段

情報提供システムは、ユーザ携帯装置と、情報提供装置とを備える情報提供システムであって、前記ユーザ携帯装置は、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する送信部とを備え、前記情報提供装置は、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する情報提供部と、前記情報提供部で推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する削除部とを備える。

概要

背景

近年、利用者趣味嗜好に応じた推奨サービスが注目されている。例えば、特許文献1には、ウェブページ上でユーザが指定する検索キーワードに基づいて、ウェブページの注目度を示す評価値を取得して、ネットワーク上に公開された情報の取得を希望するユーザの多様な思考幅広く満たすことができる検索方法が開示されている。

また、特許文献2には、ユーザ装置からユーザの個人情報を含む閲覧要求表示情報構成装置へ送信すると、表示情報構成装置では、ユーザの個人情報に基づいて、表示コンテンツ電子広告を決定してユーザ装置に提供する広告提示方法が開示されている。

概要

ユーザの個人情報を保護しつつユーザの属性に応じた推奨情報を提供することができる情報提供システム、ユーザ携帯装置情報提供装置コンピュータプログラム及び情報提供方法を提供する。情報提供システムは、ユーザ携帯装置と、情報提供装置とを備える情報提供システムであって、前記ユーザ携帯装置は、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する送信部とを備え、前記情報提供装置は、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する情報提供部と、前記情報提供部で推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する削除部とを備える。

目的

また、特許文献2には、ユーザ装置からユーザの個人情報を含む閲覧要求を表示情報構成装置へ送信すると、表示情報構成装置では、ユーザの個人情報に基づいて、表示コンテンツと電子広告を決定してユーザ装置に提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

ユーザ携帯装置と、情報提供装置とを備える情報提供システムであって、前記ユーザ携帯装置は、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する送信部とを備え、前記情報提供装置は、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する情報提供部と、前記情報提供部で推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する削除部とを備える情報提供システム。

請求項2

商業施設又は娯楽施設を含む施設の所定のエリア内でのユーザ携帯装置の存否を判定する判定装置を備え、前記削除部は、前記判定装置で前記ユーザ携帯装置が前記エリア内にいないと判定した場合、取得した属性データを削除する請求項1に記載の情報提供システム。

請求項3

前記情報提供装置は、前記ユーザ携帯装置から所定の指示を取得する取得部を備え、前記削除部は、前記取得部で前記指示を取得した場合、取得した属性データを削除する請求項1に記載の情報提供システム。

請求項4

表示画面に表示したキャラクタを通じて前記推奨情報を出力する出力装置を備える請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の情報提供システム。

請求項5

前記情報提供装置は、前記ユーザの趣味嗜好性格及び行動の少なくとも一つを含む属性データを取得する請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の情報提供システム。

請求項6

前記情報提供装置は、前記ユーザ携帯装置が備える学習モデルによる学習によって得られた属性データを取得する請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の情報提供システム。

請求項7

前記情報提供装置は、前記ユーザ携帯装置が備える音声アシスタントによるユーザとの会話によって得られた属性データを取得する請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の情報提供システム。

請求項8

前記情報提供装置は、商業施設又は娯楽施設を含む施設での商品若しくはサービス又は前記施設の案内の少なくとも一つに関する前記推奨情報を提供する請求項1から請求項7のいずれか一項に記載の情報提供システム。

請求項9

前記情報提供装置は、学習モデルを備え、前記学習モデルに取得した属性データを入力して得られた前記推奨情報を提供する請求項1から請求項8のいずれか一項に記載の情報提供システム。

請求項10

前記情報提供装置は、前記ユーザ携帯装置が備える学習モデル及び該学習モデルが出力する属性データを取得し、取得した属性データ用いて前記推奨情報を提供する請求項1から請求項9のいずれか一項に記載の情報提供システム。

請求項11

ユーザが携帯するユーザ携帯装置であって、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する送信部とを備えるユーザ携帯装置。

請求項12

ユーザ携帯装置の記憶部に記憶された、ユーザの属性データを含むユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する情報提供部と、前記情報提供部で推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する削除部とを備える情報提供装置。

請求項13

学習モデルを備え、取得した属性データを前記学習モデルに入力して得られた前記推奨情報を提供する請求項12に記載の情報提供装置。

請求項14

前記ユーザの趣味、嗜好、性格及び行動の少なくとも一つを含む属性データを取得する請求項12又は請求項13に記載の情報提供装置。

請求項15

商業施設又は娯楽施設を含む施設での商品若しくはサービス又は前記施設の案内の少なくとも一つに関する前記推奨情報を提供する請求項12から請求項14のいずれか一項に記載の情報提供装置。

請求項16

コンピュータに、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶部に記憶する処理と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する処理とを実行させるコンピュータプログラム

請求項17

コンピュータに、音声アシスタントによるユーザとの会話によって得られた属性データを前記記憶部に記憶する処理を実行させる請求項16に記載のコンピュータプログラム。

請求項18

コンピュータに、ユーザ携帯装置の記憶部に記憶された、ユーザの属性データを含むユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する処理と、前記推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する処理とを実行させるコンピュータプログラム。

請求項19

ユーザ携帯装置は、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信し、情報提供装置は、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供し、推奨情報が提供された場合、取得した属性データを削除する情報提供方法

技術分野

背景技術

0002

近年、利用者趣味嗜好に応じた推奨サービスが注目されている。例えば、特許文献1には、ウェブページ上でユーザが指定する検索キーワードに基づいて、ウェブページの注目度を示す評価値を取得して、ネットワーク上に公開された情報の取得を希望するユーザの多様な思考幅広く満たすことができる検索方法が開示されている。

0003

また、特許文献2には、ユーザ装置からユーザの個人情報を含む閲覧要求表示情報構成装置へ送信すると、表示情報構成装置では、ユーザの個人情報に基づいて、表示コンテンツ電子広告を決定してユーザ装置に提供する広告提示方法が開示されている。

先行技術

0004

特開2009−104356号公報
特開2002−133263号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかし、特許文献1のような方法は、利用者がウェブページを検索するというごく限られた場面で情報が提供されるだけであり、必要な場面で必要な情報を利用者に提供できるものではない。また、特許文献2のような方法は、ユーザの個人情報がユーザ装置から外部の表示情報構成装置に送信されるので、個人情報が漏洩するおそれがある。

0006

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、ユーザの個人情報を保護しつつユーザの属性に応じた推奨情報を提供することができる情報提供システム、ユーザ携帯装置、情報提供装置、コンピュータプログラム及び情報提供方法を提供する。

課題を解決するための手段

0007

本発明に係る情報提供システムは、ユーザ携帯装置と、情報提供装置とを備える情報提供システムであって、前記ユーザ携帯装置は、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する送信部とを備え、前記情報提供装置は、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する情報提供部と、前記情報提供部で推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する削除部とを備える。

0008

本発明に係るユーザ携帯装置は、ユーザが携帯するユーザ携帯装置であって、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する送信部とを備える。

0009

本発明に係る情報提供装置は、ユーザ携帯装置の記憶部に記憶された、ユーザの属性データを含むユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する情報提供部と、前記情報提供部で推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する削除部とを備える。

0010

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶部に記憶する処理と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する処理とを実行させる。

0011

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、ユーザ携帯装置の記憶部に記憶された、ユーザの属性データを含むユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する処理と、前記推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する処理とを実行させる。

0012

本発明に係る情報提供方法は、ユーザ携帯装置は、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信し、情報提供装置は、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供し、推奨情報が提供された場合、取得した属性データを削除する。

発明の効果

0013

本発明によれば、ユーザの個人情報を保護しつつユーザの属性に応じた推奨情報を提供することができる。

図面の簡単な説明

0014

本実施の形態の情報提供システムの構成の第1例を示す模式図である。
本実施の形態の情報提供システムによる情報提供方法の一例を示す説明図である。
本実施の形態のユーザ携帯装置の構成の一例を示すブロック図である。
本実施の形態の入出力装置の構成の一例を示すブロック図である。
入出力装置の表示画面に表示されるキャラクタの一例を示す説明図である。
本実施の形態の情報提供装置の構成の一例を示すブロック図である。
ユーザ携帯装置の学習モデルにより得られる属性データの一例を示す模式図である。
情報提供装置により生成される推奨情報の第1例を示す模式図である。
情報提供装置により生成される推奨情報の第2例を示す模式図である。
本実施の形態のユーザ携帯装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
本実施の形態の情報提供装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
本実施の形態の情報提供システムの構成の第2例を示す模式図である。
本実施の形態の情報提供システムの構成の第3例を示す模式図である。

実施例

0015

以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図1は本実施の形態の情報提供システム100の構成の第1例を示す模式図である。情報提供システム100は、判定装置及び出力装置としての入出力装置30、及び情報提供装置50を備える。入出力装置30と情報提供装置50とは、LAN又はインターネットなどのネットワーク1を介して接続されている。入出力装置30は表示画面35を備える。なお、図1の例では、入出力装置30を1台だけ図示しているが、入出力装置30の数は1台に限定されるものではなく、店舗複数台設置してもよい。本実施の形態では、施設として店舗を例として説明するが、施設は店舗に限定されない。すなわち、施設は、商業施設を含み、例えば、デパートショッピングセンター又はショッピングモールなどの店舗(店舗の集合も含む)の他、商業を目的とした施設を含む。また、施設は、娯楽施設を含み、例えば、遊園地テーマパーク水族館動物園などの他に、娯楽のための施設を含む。

0016

図1の例では、入出力装置30及び情報提供装置50が店舗内に設置される構成を示すが、これに限定されるものではなく、例えば、情報提供装置50が店舗内に設置されなくてもよく、電話網を含むネットワーク1に接続することができる場所であれば所望の場所に設置することができる。

0017

情報提供装置50は、ユーザ携帯装置10を携帯するユーザが店舗に来店すると、ユーザが店舗から出るまでの間、店舗内の所要の場所において、入出力装置30を通じて、ユーザが必要とする情報を提供することができる。ユーザ携帯装置10は、表示画面13を備える。

0018

図2は本実施の形態の情報提供システム100による情報提供方法の一例を示す説明図である。以下、プロセスP1〜P11について説明する。

0019

プロセスP1では、ユーザ携帯装置10は、ユーザの趣味嗜好性格行動等を学習する。ユーザがユーザ携帯装置10を携帯する間、このような学習は継続して行われ、プロセスP2でも、プロセスP1と同様に、ユーザ携帯装置10は、ユーザの趣味、嗜好、性格、行動等を学習する。

0020

プロセスP3では、入出力装置30は、ユーザ携帯装置10が店舗内の所定のエリアである通信範囲内にいるか否か(存否)を判定する。通信範囲内は、例えば、入出力装置30とユーザ携帯装置10との間の近距離無線通信による通信が可能な範囲とすることができる。

0021

ユーザ携帯装置10が通信範囲内に入ると、入出力装置30とユーザ携帯装置10との間の通信が可能となる。

0022

プロセスP4では、ユーザ携帯装置10は、後述の記憶部16に記憶したユーザ情報を入出力装置30へ送信する。ユーザ情報は、ユーザの属性データ、ユーザ携帯装置10の使用履歴などを含む。

0023

プロセスP5では、入出力装置30は、受信したユーザ情報を情報提供装置50へ送信する。

0024

プロセスP6では、情報提供装置50は、受信したユーザ情報を後述の記憶部53に記憶する。

0025

プロセスP7では、情報提供装置50は、受信した(記憶した)属性データを後述の学習モデル54に入力してユーザに対する推奨情報を生成する。

0026

プロセスP8では、情報提供装置50は、生成した推奨情報を入出力装置30へ送信する。

0027

プロセスP9では、入出力装置30は、表示画面35に表示したキャラクタを通じて推奨情報を出力する。キャラクタの詳細は後述する。

0028

ユーザ携帯装置10が通信範囲から出ると、入出力装置30とユーザ携帯装置10との間の通信は終了する。

0029

プロセスP10では、入出力装置30は、ユーザ携帯装置10が通信範囲外であることを情報提供装置50に通知する。

0030

プロセスP11では、情報提供装置50は、記憶部53に記憶したユーザの属性データを削除する。

0031

上述のように、ユーザ携帯装置10は、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶する記憶部(16)、及び記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する送信部としての通信部(12)を備える。ユーザ情報は、例えば、属性データの他に使用履歴などを含むことができる。使用履歴は、ユーザによるユーザ携帯装置10の使用履歴とすることができる。ユーザの属性データは、例えば、ユーザの趣味、嗜好、性格、行動などの少なくとも一つとすることができる。また、属性データは、ユーザの年齢性別職業居住地などを含めることもできる。

0032

情報提供装置50は、ユーザ携帯装置10の記憶部に記憶されたユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いてユーザ携帯装置10に推奨情報を提供する。ユーザ情報(例えば、ユーザの属性データ、あるいは使用履歴など)に基づいて、ユーザが必要としている情報を推定して推奨情報として提供することができる。

0033

情報提供装置50は、推奨情報が提供された場合、取得した属性データを削除する。すなわち、ユーザに所望の推奨情報を提供した後は、取得した属性データを削除するので、情報提供装置50を介して属性データが漏洩することを抑制でき、ユーザの個人情報を保護することができる。

0034

より具体的には、入出力装置30は、店舗の所定のエリア内でのユーザ携帯装置10の存否を判定する。所定のエリアは、例えば、ユーザに対して推奨情報を提供するのに適したエリアであり、例えば、店舗などの入口、あるいは施設内を含むエリアとすることができる。所定のエリアは、例えば、ユーザ携帯装置10との間で無線通信が可能なエリアとすることもできる。

0035

情報提供装置50は、入出力装置30によってユーザ携帯装置10がエリア内にいると判定した場合、ユーザ携帯装置10に記憶したユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報に含まれる属性データを用いてユーザに対する推奨情報を提供する。

0036

情報提供装置50は、入出力装置30によってユーザ携帯装置10がエリア内にいないと判定した場合、取得した属性データを削除する。すなわち、ユーザが店舗から出た場合、取得した属性データを削除するので、情報提供装置50を介して属性データが漏洩することを抑制でき、ユーザの個人情報を保護することができる。

0037

また、図示していないが、情報提供装置50は、ユーザ携帯装置10から所定の指示を取得する取得部としての通信部(52)を備える。情報提供装置50は、所定の指示を取得した場合、取得した属性データを削除することができる。

0038

所定の指示は、例えば、ユーザから、推奨情報の提供を終了する終了指示とすることができる。例えば、ユーザが店舗などの入口、あるいは施設内を含むエリア内に居る場合でも、推奨情報の提供を必要としない場合もある。

0039

ユーザが推奨情報の提供が不要と判断した場合、情報提供装置50は、ユーザ携帯装置10から所定の指示を取得して、ユーザの属性データを削除するので、ユーザに必要な情報を提供しつつ、情報提供装置を介して属性データが漏洩することを抑制でき、ユーザの個人情報を保護することができる。

0040

次に、ユーザ携帯装置10、入出力装置30及び情報提供装置50の詳細について説明する。

0041

図3は本実施の形態のユーザ携帯装置10の構成の一例を示すブロック図である。ユーザ携帯装置10は、例えば、スマートフォンタブレット端末又はパーソナルコンピュータ等とすることができる。また、ユーザ携帯装置10は、スマートメガネのようなウエアラブル端末でもよい。ユーザ携帯装置10は、装置全体を制御する制御部11、通信部12、表示画面13、表示処理部14、操作部15、記憶部16、音声入出力部17、GPS部18、カメラ部19、学習モデル20、音声アシスト部21、及び決済処理部22を備える。

0042

通信部12は、近距離無線通信により入出力装置30との間で所要の情報を送信及び受信することができる。

0043

表示画面13は、液晶ディスプレイ又は有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイで構成することができる。

0044

表示処理部14は、表示画面13上での画像、文字等の表示を行う。

0045

操作部15は、タッチパネル等で構成され、表示画面13上で文字の入力操作、表示画面13に表示されたアイコン、画像又は文字等に対する操作を行うことができる。

0046

記憶部16は、所要のデータを記憶することができる。記憶部16は、例えば、ユーザの属性データ、ユーザ携帯装置10の使用履歴、ユーザ携帯装置10の位置情報、ユーザとの会話履歴商品等の購入履歴(決済処理の結果)、写真又はビデオ等の画像データを記憶することができる。

0047

音声入出力部17は、マイク、スピーカ等で構成され、音声の入力及び出力を行う。

0048

GPS部18は、ユーザ携帯装置10の位置情報を取得することができる。

0049

カメラ部19は、ユーザの操作により、写真及びビデオを撮ることができる。

0050

学習モデル20は、機械学習に必要なアルゴリズム及びパラメータなどを含む。学習モデル20は、ニューラルネットワークモデルでもよく、他の機械学習モデルでもよい。また、学習モデル20は、複数の学習モデルを組み合わせてもよい。例えば、全結合型ニューラルネットワークの他に、画像や自然言語処理などに対しては、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)を用いることができ、また、時系列データなどに対しては、再帰型ニューラルネットワーク(RNN:Recurrent Neural Network)を用いることができ、あるいは、これらを適宜組み合わせてもよい。また、学習方法は、教師あり学習の他に、教師なしの学習も用いることができる。なお、学習モデル20は、ユーザの立場から見ると、あたかも秘書AIのような機能を果たすことが可能となる。

0051

音声アシスト部21は、音声アシスタントとしての機能を有し、音声認識処理機能を備え、ユーザの音声をテキストデータ(文字列)に変換することができる。また、音声アシスト部21は、形態素解析機能を備え、辞書データを用いて、変換したテキストデータから意味を持つ最小単位である単語を抽出することができる。音声アシスト部21は、機械学習モデルを備え、ユーザの会話内容解析して、ユーザとの間で会話を行うことができる。例えば、音声アシスト部21がユーザに話しかけることにより、ユーザからの返事を取得して分析し、ユーザの趣味、嗜好、性格及び行動などを学習することができる。

0052

決済処理部22は、ウェブ上のオンラインショッピング、あるいは実店舗でのショッピングにおいて、商品の購入のための決済処理を行う。

0053

図4は本実施の形態の入出力装置30の構成の一例を示すブロック図である。入出力装置30は、装置全体を制御する制御部31、第1通信部32、第2通信部33、判定部34、表示画面35、表示処理部36、及び音声出力部37を備える。

0054

第1通信部32は、ネットワーク1を介して情報提供装置50との間で所要の情報を送信及び受信することができる。

0055

第2通信部33は、近距離無線通信によりユーザ携帯装置10との間で所要の情報を送信及び受信することができる。

0056

判定部34は、店舗の所定のエリア内でのユーザ携帯装置10の存否を判定する。すなわち、判定部34は、店舗内に設置された入出力装置30の近くにユーザ携帯装置10が存在するか否かを判定することができる。また、入出力装置30を店舗内の所要箇所に1又は複数台設置することにより、判定部34は、ユーザ携帯装置10が店舗内に入ったこと、店舗から出たこと、及び店舗内に存在することを判定することができる。判定部34による判定結果は、制御部31の制御の下、第1通信部32を介して情報提供装置50に通知される。

0057

表示画面35は、液晶ディスプレイ又は有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイで構成することができる。

0058

音声出力部37は、スピーカ等で構成され、音声の出力を行う。

0059

表示処理部36は、表示画面13上に画像、文字等の他にキャラクタを表示することができる。

0060

図5は入出力装置30の表示画面35に表示されるキャラクタの一例を示す説明図である。キャラクタは、例えば、仮想的な店員、案内員であり、キャラクタがあたかも実際の店員又は案内員のように、顔の表情を変え、身振り又は手ぶり等の動作をし、音声出力部37からキャラクタの声を出力することにより、ユーザが必要とする推奨情報を提供することができる。これにより、ユーザは、店員による説明や案内員による案内を受けているような親近感を持つことができる。なお、図5に示すキャラクタは一例であって、図5の例に限定されない。

0061

図6は本実施の形態の情報提供装置50の構成の一例を示すブロック図である。情報提供装置50は、装置全体を制御する制御部51、通信部52、記憶部53、学習モデル54、施設情報DB55、推奨情報生成部56、及び削除処理部57を備える。

0062

通信部52は、ネットワーク1を介して入出力装置30との間で所要の情報を送信及び受信することができる。通信部52は、入出力装置30を介してユーザ携帯装置10から当該ユーザ携帯装置10を携帯するユーザのユーザ情報を取得することができる。

0063

記憶部53は、所要のデータを記憶することができる。記憶部53は、例えば、ユーザ情報を一時的に記憶することができる。

0064

学習モデル54は、機械学習に必要なアルゴリズム及びパラメータなどを含む。学習モデル54は、例えば、CPU(例えば、複数のプロセッサコア実装したマルチプロセッサなど)、GPU(Graphics Processing Units)、DSP(Digital Signal Processors)、FPGA(Field-Programmable Gate Arrays)などのハードウェアを組み合わせることによって構成することができる。学習モデル54は、ニューラルネットワークモデルでもよく、他の機械学習モデルでもよい。また、学習モデル54は、複数の学習モデルを組み合わせてもよい。例えば、全結合型のニューラルネットワークの他に、画像や自然言語処理などに対しては、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)を用いることができ、また、時系列データなどに対しては、再帰型ニューラルネットワーク(RNN:Recurrent Neural Network)を用いることができ、あるいは、これらを適宜組み合わせてもよい。また、学習方法は、教師あり学習の他に、教師なしの学習も用いることができる。学習モデル54は、ユーザの立場から見ると、キャラクタを通じて推奨情報を提供するので、あたかも店員AIのような機能を果たすことが可能となる。

0065

施設情報DB55は、施設に関する情報を記録している。施設が複数の店舗で構成されている場合、施設情報DB55には、施設内での各店舗の位置、各店舗で取り扱っている商品情報などが記録されている。商品情報には、商品の型番対応付け商品種別、商品名、サイズ、価格、色又は柄などの情報を含めることができる。また、施設がテーマパークのような場合、施設情報DB55には、施設内でのアトラクション遊戯乗り場等の位置、アトランクションの時間表や遊戯の内容などの情報が記録されている。

0066

推奨情報生成部56は、学習モデル54が出力する出力結果を用いて、ユーザが必要とする推奨情報を生成する。推奨情報は、入出力装置30の表示画面35で表示するキャラクタの動作や音声を出力するのに必要な情報も含まれる。

0067

削除処理部57は、入出力装置30の判定部34が、ユーザ携帯装置10がエリア内にいないと判定した場合、当該ユーザ携帯装置10から取得したユーザの属性データを削除する。すなわち、ユーザが施設から出た場合、取得した属性データを削除するので、情報提供装置50を介して属性データが漏洩することを抑制でき、ユーザの個人情報を保護することができる。

0068

次に、ユーザ携帯装置10によるユーザの属性データの学習について説明する。

0069

図7はユーザ携帯装置10の学習モデル20により得られる属性データの一例を示す模式図である。学習モデル20は、予め学習済であり、ユーザ基本情報、ユーザによるウェブ操作履歴、ユーザ携帯装置10に保存された写真・アルバム(ビデオ等の動画も含む)、ユーザの行動履歴、ユーザによる商品等の購買履歴、ユーザと音声アシスト部21との会話履歴などの入力情報に基づいて、ユーザの趣味データ嗜好データ、性格データ及び行動データの少なくとも一つを含む属性データを出力することができる。ユーザがユーザ携帯装置10を携帯することにより、学習モデル20は、ユーザの属性データを常に学習することができる。

0070

ユーザ基本情報は、例えば、ユーザの身長、体重、年齢、性別、職業、居住地、年収、氏名、電話番号、生年月日などの情報を含めることができる。

0071

ウェブ操作履歴は、操作部15を介した操作によって、ユーザが閲覧したウェブ画面(例えば、URL)、閲覧時刻などの情報を含めることができる。

0072

行動履歴は、GPS部18で検出したユーザ携帯装置10の位置情報に基づいて、ユーザが訪れた場所とその時刻などの情報を含めることができる。

0073

購買履歴は、決済処理部22での決済処理結果に基づいて、ユーザが購入した商品等の情報(例えば、商品名、価格、数量)、購入日時などの情報を含めることができる。

0074

会話履歴は、ユーザと音声アシスト部21との間で行われた会話の内容を含めることができる。

0075

このように、ユーザ基本情報だけでなく、ウェブ操作履歴、保存された写真・アルバム、行動履歴、購買履歴、会話履歴などを用いて学習モデル20が属性データを出力するので、ユーザが必要とする情報を精度よく推定することができる。

0076

次に、学習によって得られた属性データを用いて推奨情報を生成する方法について説明する。

0077

図8は情報提供装置50により生成される推奨情報の第1例を示す模式図である。図8には、ユーザ携帯装置10の学習モデル20によって得られた属性データとして、趣味、嗜好(色)、行動(ウェブ検索)を図示しているが、これらに限定されない。趣味は、例えば、スポーツ旅行ファッション読書などの要素に分類することができる。ユーザの趣味は、これらの要素の中でファッションに関心が高いとする。嗜好(色)は、例えば、白、赤、青、緑などの要素に分類することができる。ユーザの嗜好は、これらの要素の中で赤に関心が高いとする。行動(ウェブ検索)は、例えば、バッグシャツスカートなどの要素に分類することができる。ユーザのウェブ検索では、シャツの検索が多いとする。なお、図示した各要素は一例であって、図の例に限定されるものではない。

0078

情報提供装置50の学習モデル54は、ユーザの趣味、嗜好(色)、行動(ウェブ検索)などの属性データを用いて、ユーザが必要とするデータ、あるいはユーザの関心が高いデータを出力する。図8の例では、ファッション、赤、シャツの各要素が関連付けられて出力される。なお、図8の例では、便宜上、ファッション、赤、シャツの簡単な要素を図示しているが、要素の数は3つに限定されるものではなく、さらに多くあってもよい。

0079

情報提供装置50の学習モデル54又は推奨情報生成部56は、ユーザに対して推奨する情報として、例えば、「赤色又は赤系のシャツ」を推奨することができる。具体的には、入出力装置30の表示画面35に表示したキャラクタを通じて、例えば、「赤色又は赤系のシャツをお探しですか。」、「エスカレータで2階に上がり右側に売り場ございます。」の如く情報をユーザに対して提供することができる。

0080

上述のように、情報提供装置50は、ユーザの趣味がファッションであり、嗜好が赤色であり、ウェブ検索履歴からシャツの検索履歴が得られた場合、ユーザが店舗でシャツを購入したいと考えていると推定することができ、例えば、赤色又は赤系のシャツに関する商品情報を提供することができる。

0081

図9は情報提供装置50により生成される推奨情報の第2例を示す模式図である。図9には、ユーザ携帯装置10の学習モデル20によって得られた属性データとして、趣味、行動(行動パターン)、性格(例えば、会話履歴に基づいて判断された性格)を図示しているが、これらに限定されない。趣味は、例えば、スポーツ、旅行、映画音楽などの要素に分類することができる。ユーザの趣味は、これらの要素の中で旅行に関心が高いとする。行動(行動パターン)は、例えば、郊外、街中、山、キャンプ場などの要素に分類することができる。ユーザの行動は、これらの要素の中でキャンプ場に関心が高いとする。性格(会話履歴)は、例えば、努力家、行動派、世話好き、アーティストタイプなどの要素に分類することができる。ユーザの会話履歴では、ユーザの性格が行動派であるとする。なお、図示した各要素は一例であって、図の例に限定されるものではない。

0082

情報提供装置50の学習モデル54は、ユーザの趣味、行動(行動パターン)、性格(会話履歴)などの属性データを用いて、ユーザが必要とするデータ、あるいはユーザの関心が高いデータを出力する。図9の例では、旅行、キャンプ場、行動派の各要素が関連付けられて出力される。なお、図9の例では、便宜上、旅行、キャンプ場、行動派の簡単な要素を図示しているが、要素の数は3つに限定されるものではなく、さらに多くあってもよい。

0083

情報提供装置50の学習モデル54又は推奨情報生成部56は、ユーザに対して推奨する情報として、例えば、「アウトドア商品の売り場」を推奨することができる。具体的には、入出力装置30の表示画面35に表示したキャラクタを通じて、例えば、「アウトドア商品の売り場をお探しですか。」、「アウトドア商品の売り場は1階の奥にございます。」の如く情報をユーザに対して提供することができる。

0084

上述のように、情報提供装置50は、ユーザの趣味が旅行であり、行動がキャンプ場であり、ユーザとの会話履歴からユーザの性格が行動派である場合、ユーザがアウトドア商品を購入したいと考えていると推定することができ、例えば、アウトドア商品の売り場へ案内することができる。

0085

上述のように、情報提供装置50は、学習モデル54を備え、学習モデル54に取得した属性データを入力して得られた推奨情報を提供することができる。具体的には、図8図9に示すように、ユーザ携帯装置10は、学習モデル20が学習して得られたユーザの属性データを情報提供装置50へ送信する。情報提供装置50は、ユーザ携帯装置10から属性データを受信すると、受信した属性データを学習モデル54に入力することにより、ユーザが必要とする推奨情報を生成し、生成した推奨情報を提供することができる。これにより、ユーザ携帯装置10の学習モデル20と情報提供装置50の学習モデル54とを連携させて、ユーザの所望の情報を提供することができる。

0086

また、情報提供装置50は、学習モデル54を具備せず、ユーザ携帯装置10から属性データ及び学習モデル20(アルゴリズム及びパラメータなど)を取得し、取得した属性データ及び学習モデル20を用いて、ユーザが必要とする推奨情報を生成し、生成した推奨情報を提供してもよい。

0087

すなわち、ユーザ携帯装置10は、ユーザ携帯装置10が備える学習モデル20及び当該学習モデル20が出力するユーザの属性データを情報提供装置50へ送信する。この場合、属性データは、例えば、ユーザが必要とする情報(例えば、購入したい商品、来店の目的など)を含む。図8の例では、ファッション、赤、シャツの各要素が関連付けられて出力されるデータとすることができる。また、図9の例では、旅行、キャンプ場、行動派の各要素が関連付けられて出力されるデータとすることができる。

0088

情報提供装置50は、施設情報DB55(例えば、店舗内の商品情報、施設のレイアウトなど)に基づいて推奨情報を提供することができる。推奨情報は、例えば、ユーザが購入したい商品の売り場、売り場への案内情報などを含む。これにより、ユーザの所望の情報を提供することができる。

0089

図10は本実施の形態のユーザ携帯装置10の処理手順の一例を示すフローチャートである。便宜上、処理の主体を制御部11として説明する。制御部11は、ユーザの趣味、嗜好、性格、行動等の属性データを学習し(S11)、ユーザ携帯装置10が施設(例えば、店舗)の入出力装置30との通信範囲内にいるか否かを判定する(S12)。

0090

ユーザ携帯装置10が通信範囲内にいない場合(S12でNO)、制御部11は、ステップ11以降の処理を行う。ユーザ携帯装置10が通信範囲内にいる場合(S12でYES)、例えば、ユーザ携帯装置10が通信範囲内に入った場合、制御部11は、学習したユーザの属性データを含むユーザ情報を入出力装置30へ送信し(S13)、処理を終了する。なお、入出力装置30は、受信した属性データを情報提供装置50へ送信することができる。

0091

図11は本実施の形態の情報提供装置50の処理手順の一例を示すフローチャートである。便宜上、処理の主体を制御部51として説明する。制御部51は、入出力装置30からユーザ情報を受信したか否かを判定し(S51)、ユーザ情報を受信していない場合(S51でNO)、ステップS51の処理を繰り返す。

0092

ユーザ情報を受信した場合(S51でYES)、制御部51は、受信したユーザ情報を記憶部53に記憶し(S52)、受信(又は記憶)した属性データを学習モデル54に入力してユーザに対する推奨情報を生成する(S53)。制御部51は、生成した推奨情報を入出力装置30へ送信する(S54)。入出力装置30は、表示画面35に表示したキャラクタを通じて推奨情報をユーザに提供することができる。

0093

制御部51は、ユーザ携帯装置10が通信範囲外であることの通知を受信したか否かを判定し(S55)、通知を受信していない場合(S55でNO)、ステップS51以降の処理を行う。通知を受信した場合(S55でYES)、制御部51は、記憶部53に記憶した属性データを削除し(S56)、処理を終了する。

0094

なお、ステップS55の処理に代えて、ユーザ携帯装置10からユーザの終了指示(推奨情報の提供を終了する旨の指示)を受信した場合に、記憶部53に記憶した属性データを削除するようにしてもよい。

0095

図10図11に示す処理は、CPU、ROM、RAM、記録媒体読取部などを備える装置で実現することができる。この場合、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを記録媒体読取部で読み取ってRAMに格納することができる。RAMに格納されたコンピュータプログラムをCPUで実行させることにより、図10図11に示す処理を実現することができる。また、コンピュータプログラムは、記録媒体読取部で読み取る構成に代えて、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。

0096

図12は本実施の形態の情報提供システム120の構成の第2例を示す模式図である。図1に示す第1例との相違点は、判定装置70を備え、判定装置70は、ネットワーク1を介して入出力装置30及び情報提供装置50と接続されている。判定装置は、図1に例示した入出力装置30の構成のうち、制御部31、第1通信部32、第2通信部33、及び判定部34に相当する構成を備える。この場合、入出力装置30は、判定部34を具備しなくてもよい。判定装置70は、入出力装置30の近く(例えば、壁、天井など)に設置することができる。

0097

判定装置70が備える制御部31、第1通信部32、第2通信部33、及び判定部34の機能は、図1に示した第1例の場合と同様であるので、説明は省略するが、第2例では、入出力装置30に代えて判定装置70が、ユーザ携帯装置10が店舗内の所定のエリアである通信範囲内にいるか否か(存否)を判定する。表示画面35を備える入出力装置30に比べて、判定装置(判定部)を小型化することができるので、判定装置の設置の自由度を高めることができる。

0098

図13は本実施の形態の情報提供システム140の構成の第3例を示す模式図である。図1に示す第1例との相違点は、入出力装置30と情報提供装置50とが1台の情報提供装置50に統合された点である。従って、第3例では、ネットワーク1を介して入出力装置30と情報提供装置50との間の通信は不要となる。

0099

上述のように、本実施の形態によれば、ユーザが店舗などの施設に出向いた際、ユーザ携帯装置10の学習モデル20(秘書AI)は、情報提供装置50の学習モデル54(店員AI)にユーザの情報(属性データ)を送信することにより、ユーザがわざわざ店員に店舗に来た目的や自分の好み等を説明することなく最適な案内(推奨)を受けることができる。また、ユーザ携帯装置10から情報提供装置50に送信されたユーザの属性データは、ユーザに対する推奨情報の提供が不要になると削除されるので、ユーザの個人情報を保護することができる。

0100

本実施の形態の情報提供システムは、ユーザ携帯装置と、情報提供装置とを備える情報提供システムであって、前記ユーザ携帯装置は、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する送信部とを備え、前記情報提供装置は、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する情報提供部と、前記情報提供部で推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する削除部とを備える。

0101

本実施の形態のユーザ携帯装置は、ユーザが携帯するユーザ携帯装置であって、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する送信部とを備える。

0102

本実施の形態の情報提供装置は、ユーザ携帯装置の記憶部に記憶された、ユーザの属性データを含むユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する情報提供部と、前記情報提供部で推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する削除部とを備える。

0103

本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶部に記憶する処理と、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する処理とを実行させる。

0104

本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、ユーザ携帯装置の記憶部に記憶された、ユーザの属性データを含むユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供する処理と、前記推奨情報を提供した場合、取得した属性データを削除する処理とを実行させる。

0105

本実施の形態の情報提供方法は、ユーザ携帯装置は、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を送信し、情報提供装置は、前記記憶部に記憶されたユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いて前記ユーザ携帯装置に推奨情報を提供し、推奨情報が提供された場合、取得した属性データを削除する。

0106

ユーザ携帯装置は、ユーザの属性データを含むユーザ情報を記憶する記憶部と、記憶部に記憶されたユーザ情報を送信する送信部とを備える。ユーザ情報は、例えば、属性データの他に使用履歴などを含むことができる。使用履歴は、ユーザによるユーザ携帯装置の使用履歴とすることができる。ユーザの属性データは、例えば、ユーザの趣味、嗜好、性格、行動などの少なくとも一つとすることができる。また、属性データは、ユーザの年齢、性別、職業、居住地などを含めることもできる。

0107

情報提供装置は、ユーザ携帯装置の記憶部に記憶されたユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を用いてユーザ携帯装置に推奨情報を提供する。ユーザ情報(例えば、ユーザの属性データ、あるいは使用履歴など)に基づいて、ユーザが必要としている情報を推定して推奨情報として提供することができる。

0108

情報提供装置は、推奨情報が提供された場合、取得した属性データを削除する。すなわち、ユーザに所望の推奨情報を提供した後は、取得した属性データを削除するので、情報提供装置を介して属性データが漏洩することを抑制でき、ユーザの個人情報を保護することができる。

0109

本実施の形態の情報提供システムは、商業施設又は娯楽施設を含む施設の所定のエリア内でのユーザ携帯装置の存否を判定する判定装置を備え、前記削除部は、前記判定装置で前記ユーザ携帯装置が前記エリア内にいないと判定した場合、取得した属性データを削除する。

0110

判定装置は、商業施設又は娯楽施設を含む施設の所定のエリア内でのユーザ携帯装置の存否を判定する。施設は、商業施設を含み、例えば、デパート、ショッピングセンター又はショッピングモールなどの店舗(店舗の集合も含む)の他、商業を目的とした施設を含む。また、施設は、娯楽施設を含み、例えば、遊園地、テーマパーク、水族館、動物園などの他に、娯楽のための施設を含む。所定のエリアは、例えば、ユーザに対して推奨情報を提供するのに適したエリアであり、例えば、店舗などの入口、あるいは施設内を含むエリアとすることができる。所定のエリアは、例えば、ユーザ携帯装置との間で無線通信が可能なエリアとすることもできる。

0111

削除部(情報提供装置)は、判定装置でユーザ携帯装置がエリア内にいないと判定した場合、取得した属性データを削除する。すなわち、ユーザが施設から出た場合、取得した属性データを削除するので、情報提供装置を介して属性データが漏洩することを抑制でき、ユーザの個人情報を保護することができる。

0112

本実施の形態の情報提供システムにおいて、前記情報提供装置は、前記ユーザ携帯装置から所定の指示を取得する取得部を備え、前記削除部は、前記取得部で前記指示を取得した場合、取得した属性データを削除する。

0113

取得部は、ユーザ携帯装置から所定の指示を取得する。所定の指示は、例えば、ユーザから、推奨情報の提供を終了する終了指示とすることができる。例えば、ユーザが店舗などの入口、あるいは施設内を含むエリア内に居る場合でも、推奨情報の提供を必要としない場合もある。

0114

削除部(情報提供装置)は、ユーザ携帯装置から所定の指示を取得した場合、取得した属性データを削除する。すなわち、ユーザが推奨情報の提供が不要と判断した場合、取得した属性データを削除するので、ユーザに必要な情報を提供しつつ、情報提供装置を介して属性データが漏洩することを抑制でき、ユーザの個人情報を保護することができる。

0115

本実施の形態の情報提供システムは、表示画面に表示したキャラクタを通じて前記推奨情報を出力する出力装置を備える。

0116

出力装置は、表示画面に表示したキャラクタを通じて推奨情報を出力する。キャラクタは、例えば、仮想的な店員、案内員であり、画像(動画)と音声等により推奨情報を提供することができる。これにより、ユーザは、店員による説明や案内員による案内を受けているような親近感を持つことができる。

0117

本実施の形態の情報提供システムにおいて、前記情報提供装置は、前記ユーザの趣味、嗜好、性格及び行動の少なくとも一つを含む属性データを取得する。

0118

本実施の形態の情報提供装置は、前記ユーザの趣味、嗜好、性格及び行動の少なくとも一つを含む属性データを取得する。

0119

情報提供装置は、ユーザの趣味、嗜好、性格及び行動の少なくとも一つを含む属性データを取得する。これにより、ユーザの趣味、嗜好、性格及び行動の少なくとも一つに応じて、ユーザが必要とする情報を提供することができる。

0120

本実施の形態の情報提供システムにおいて、前記情報提供装置は、前記ユーザ携帯装置が備える学習モデルによる学習によって得られた属性データを取得する。

0121

情報提供装置は、ユーザ携帯装置が備える学習モデルによる学習によって得られた属性データを取得する。ユーザがユーザ携帯装置を携帯することにより、学習モデルは、ユーザの属性データを常に学習することができる。例えば、ユーザの年齢、性別、職業、居住地などの基本情報だけでなく、ユーザ携帯装置を通じて行われるウェブ操作の履歴、ユーザ携帯装置で取得した写真、ユーザ携帯装置が検出する位置情報に基づく行動履歴、ユーザ携帯装置を通じて行われる購買の履歴を用いた学習ができる。これにより、ユーザが必要とする情報を精度よく推定することができる。

0122

本実施の形態の情報提供システムにおいて、前記情報提供装置は、前記ユーザ携帯装置が備える音声アシスタントによるユーザとの会話によって得られた属性データを取得する。

0123

情報提供装置は、ユーザ携帯装置が備える音声アシスタントによるユーザとの会話によって得られた属性データを取得する。音声アシスタントは、例えば、音声アシスタントがユーザに話しかけることにより、ユーザからの返事を取得して分析し、ユーザの趣味、嗜好、性格及び行動などを学習することができる。

0124

本実施の形態の情報提供システムにおいて、前記情報提供装置は、商業施設又は娯楽施設を含む施設での商品若しくはサービス又は前記施設の案内の少なくとも一つに関する前記推奨情報を提供する。

0125

本実施の形態の情報提供装置は、商業施設又は娯楽施設を含む施設での商品若しくはサービス又は前記施設の案内の少なくとも一つに関する前記推奨情報を提供する。

0126

情報提供装置は、商業施設又は娯楽施設を含む施設での商品若しくはサービス又は施設の案内の少なくとも一つに関する推奨情報を提供する。例えば、ユーザの趣味がファッションであり、嗜好が赤色であり、ウェブ検索履歴からシャツの検索履歴が得られた場合、ユーザが店舗でシャツを購入したいと考えていると推定することができ、例えば、赤色又は赤系のシャツに関する商品情報を提供することができる。

0127

また、ユーザの趣味が旅行であり、行動がキャンプ場であり、ユーザとの会話履歴からユーザの性格が行動派である場合、ユーザがアウトドア商品を購入したいと考えていると推定することができ、例えば、アウトドア商品の売り場へ案内することができる。

0128

本実施の形態の情報提供システムにおいて、前記情報提供装置は、学習モデルを備え、前記学習モデルに取得した属性データを入力して得られた前記推奨情報を提供する。

0129

本実施の形態の情報提供装置は、学習モデルを備え、取得した属性データを前記学習モデルに入力して得られた前記推奨情報を提供する。

0130

情報提供装置は、学習モデルを備え、取得した属性データを学習モデルに入力して得られた推奨情報を提供する。例えば、ユーザ携帯装置は、ユーザ携帯装置が備える学習モデルが学習して得られたユーザの属性データを情報提供装置へ送信する。情報提供装置は、ユーザ携帯装置から属性データを受信すると、受信した属性データを情報提供装置が備える学習モデルに入力することにより、ユーザが必要とする推奨情報を生成し、生成した推奨情報を提供する。これにより、ユーザ携帯装置の学習モデルと情報提供装置の学習モデルとを連携させて、ユーザの所望の情報を提供することができる。

0131

本実施の形態の情報提供システムにおいて、前記情報提供装置は、前記ユーザ携帯装置が備える学習モデル及び該学習モデルが出力する属性データを取得し、取得した属性データ用いて前記推奨情報を提供する。

0132

情報提供装置は、ユーザ携帯装置が備える学習モデル及び当該学習モデルによる学習によって得られた属性データを取得し、取得した属性データ用いて推奨情報を提供する。例えば、ユーザ携帯装置は、ユーザ携帯装置が備える学習モデル及び当該学習モデルが出力するユーザの属性データを情報提供装置へ送信する。この場合、属性データは、例えば、ユーザが必要とする情報(例えば、購入したい商品、来店の目的など)を含む。ユーザ携帯装置は、施設の情報(例えば、店舗内の商品情報、施設のレイアウトなど)に基づいて推奨情報を提供することができる。推奨情報は、例えば、ユーザが購入したい商品の売り場、売り場への案内情報などを含む。これにより、ユーザの所望の情報を提供することができる。

0133

本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、音声アシスタントによるユーザとの会話によって得られた属性データを前記記憶部に記憶する処理を実行させる。

0134

コンピュータプログラムは、音声アシスタントによるユーザとの会話によって得られた属性データを記憶部に記憶する処理を行う。これにより、ユーザとの会話によって得られた属性データを外部装置(例えば、情報提供装置)へ送信することができる。

0135

1ネットワーク
10 ユーザ携帯装置
11 制御部
12通信部
13表示画面
14表示処理部
15 操作部
16 記憶部
17音声入出力部
18 GPS部
19カメラ部
20学習モデル
21音声アシスト部
22決済処理部
30入出力装置
31 制御部
32 第1通信部
33 第2通信部
34 判定部
35 表示画面
36 表示処理部
37音声出力部
50情報提供装置
51 制御部
52 通信部
53 記憶部
54 学習モデル
55施設情報DB
56推奨情報生成部
57削除処理部

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