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技術 情報処理装置および情報処理方法

出願人 ソニー株式会社ソニーモバイルコミュニケーションズ株式会社
発明者 桐原麗子高橋範亘横山早紀細川知志
出願日 2018年7月3日 (2年7ヶ月経過) 出願番号 2019-540793
公開日 2020年10月29日 (3ヶ月経過) 公開番号 WO2019-049492
状態 未査定
技術分野 物流システム
主要キーワード ウェアラブル装置 天気予測 予測作業 平均時刻 不在時間 移動型端末 訪問サービス 共通プラットフォーム
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (20)

課題

訪問先におけるユーザの在不在に関する情報をより正確に訪問者通知することを可能にする。

解決手段

センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在の予測を行う在不在予測部と、前記予測の結果を外部装置に提供する提供部と、を備える、情報処理装置が提供される。

概要

背景

近年、宅配サービス等を含む訪問サービス需要の増加に伴い、訪問サービスの効率性または品質を向上させるための様々な技術が開発されている。

例えば、以下の特許文献1には、宅配サービスにおいて、受取人利用可能な代替手段(例えば、配達ロッカー等)を有するときに、セキュリティ向上のために、宅配業者による在宅情報の参照を抑制可能な技術が開示されている。また、特許文献2には、宅配サービスにおいて、宅配予定されている時間帯において、受取人が短時間の不在情報を宅配業者に通知すること等が可能な技術が開示されている。

概要

訪問先におけるユーザの在不在に関する情報をより正確に訪問者に通知することを可能にする。センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在の予測を行う在不在予測部と、前記予測の結果を外部装置に提供する提供部と、を備える、情報処理装置が提供される。

目的

本開示によれば、センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在の予測を行う在不在予測部と、前記予測の結果を外部装置に提供する

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

センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在予測を行う在不在予測部と、前記予測の結果を外部装置に提供する提供部と、を備える、情報処理装置

請求項2

前記在不在予測部は、前記ユーザが訪問へ対応できるか訪問を希望する状態である在状態、または、前記ユーザが訪問へ対応できないか訪問を希望しない状態である不在状態のうち、前記ユーザがいずれの状態であるかを予測する、請求項1に記載の情報処理装置。

請求項3

前記在不在予測部は、前記訪問先における複数人のユーザの在不在の予測を行うことで、前記訪問先が前記在状態または前記不在状態のうちのいずれの状態であるかを予測する、請求項2に記載の情報処理装置。

請求項4

前記在不在予測部は、前記複数人のユーザのうち一人でも前記在状態であると予測されれば、前記訪問先が前記在状態であると予測する、請求項3に記載の情報処理装置。

請求項5

前記在不在予測部は、前記複数人のユーザのうち予め指定されたユーザが前記在状態であると予測されれば、前記訪問先が前記在状態であると予測する、請求項3に記載の情報処理装置。

請求項6

ユーザ入力に基づいて前記在状態または前記不在状態の定義を設定する在不在定義部をさらに備える、請求項2に記載の情報処理装置。

請求項7

前記在不在定義部は、前記ユーザの行動もしくは状態、または、時間帯に基づいて前記定義を設定する、請求項6に記載の情報処理装置。

請求項8

前記在不在定義部は、ユーザ入力に基づいて前記予測の対象外となるユーザも設定する、請求項6に記載の情報処理装置。

請求項9

前記センシングデータは、前記訪問先の敷地内に配置されるセンサから出力されるデータを含む、請求項1に記載の情報処理装置。

請求項10

前記センシングデータは、前記ユーザによって携帯されるセンサもしくは前記ユーザによって装着されるセンサから出力されるデータを含む、請求項1に記載の情報処理装置。

請求項11

前記在不在予測部は、前記ユーザの過去の行動履歴に基づいて前記予測を行う、請求項1に記載の情報処理装置。

請求項12

ユーザ入力に基づいて前記訪問先を指定する訪問先指定部をさらに備える、請求項1に記載の情報処理装置。

請求項13

前記情報処理装置は、音声対話を行うエージェント装置である、請求項1に記載の情報処理装置。

請求項14

複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報を、外部装置から取得する取得部と、前記予測情報に基づいて、訪問者担当する訪問先を決定する担当訪問先決定部と、を備える、情報処理装置。

請求項15

前記予測情報に基づいて、前記訪問者が担当する訪問先を訪問可能なルートを決定する訪問ルート決定部をさらに備える、請求項14に記載の情報処理装置。

請求項16

複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報に基づいて決定された、訪問者が担当する訪問先に関する情報を、外部装置から取得する取得部と、前記訪問者が担当する訪問先に関する情報を表示する表示部と、を備える、情報処理装置。

請求項17

前記取得部は、前記予測情報に基づいて決定された、前記訪問者が担当する訪問先を訪問可能なルートに関する情報も前記外部装置から取得し、前記表示部は、前記ルートに関する情報も表示する、請求項16に記載の情報処理装置。

請求項18

プロセッサが、センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在の予測を行うことと、前記予測の結果を外部装置に提供することと、を含む、情報処理方法

請求項19

プロセッサが、複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報を、外部装置から取得することと、前記予測情報に基づいて、訪問者が担当する訪問先を決定することと、を含む、情報処理方法。

請求項20

プロセッサが、複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報に基づいて決定された、訪問者が担当する訪問先に関する情報を、外部装置から取得することと、前記訪問者が担当する訪問先に関する情報を表示することと、を含む、情報処理方法。

技術分野

0001

本開示は、情報処理装置および情報処理方法に関する。

背景技術

0002

近年、宅配サービス等を含む訪問サービス需要の増加に伴い、訪問サービスの効率性または品質を向上させるための様々な技術が開発されている。

0003

例えば、以下の特許文献1には、宅配サービスにおいて、受取人利用可能な代替手段(例えば、配達ロッカー等)を有するときに、セキュリティ向上のために、宅配業者による在宅情報の参照を抑制可能な技術が開示されている。また、特許文献2には、宅配サービスにおいて、宅配予定されている時間帯において、受取人が短時間の不在情報を宅配業者に通知すること等が可能な技術が開示されている。

先行技術

0004

特開2009−157890号公報
特開2017−37562号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかし、訪問サービスにおいて、訪問先におけるユーザの在不在に関する情報を正確に訪問者に通知することが困難になる場合があった。例えば、特許文献2の技術によっては、予め受取人が指定した不在時間を宅配側に通知した後に、不在時間に変更が生じた場合には、対応することができない。

0006

そこで、本開示では、訪問先におけるユーザの在不在に関する情報をより正確に訪問者に通知することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置および情報処理方法を提案する。

課題を解決するための手段

0007

本開示によれば、センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在の予測を行う在不在予測部と、前記予測の結果を外部装置に提供する提供部と、を備える、情報処理装置が提供される。

0008

また、本開示によれば、複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報を、外部装置から取得する取得部と、前記予測情報に基づいて、訪問者が担当する訪問先を決定する担当訪問先決定部と、を備える、情報処理装置が提供される。

0009

また、本開示によれば、複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報に基づいて決定された、訪問者が担当する訪問先に関する情報を、外部装置から取得する取得部と、前記訪問者が担当する訪問先に関する情報を表示する表示部と、を備える、情報処理装置が提供される。

0010

また、本開示によれば、プロセッサが、センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在の予測を行うことと、前記予測の結果を外部装置に提供することと、を含む、情報処理方法が提供される。

0011

また、本開示によれば、プロセッサが、複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報を、外部装置から取得することと、前記予測情報に基づいて、訪問者が担当する訪問先を決定することと、を含む、情報処理方法が提供される。

0012

また、本開示によれば、プロセッサが、複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報に基づいて決定された、訪問者が担当する訪問先に関する情報を、外部装置から取得することと、前記訪問者が担当する訪問先に関する情報を表示することと、を含む、情報処理方法が提供される。

発明の効果

0013

以上説明したように本開示によれば、訪問先におけるユーザの在不在に関する情報をより正確に訪問者に通知することが可能となる。

0014

なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

図面の簡単な説明

0015

本開示の一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
音声対話による在不在の定義の設定例について説明する図である。
音声対話による在不在の定義の設定例について説明する図である。
音声対話による在不在の定義の設定例について説明する図である。
音声対話による在不在の定義の設定例について説明する図である。
第1の情報処理端末10の機能構成例を示すブロック図である。
在不在の定義に関する情報の一例について説明する図である。
第2の情報処理端末20の機能構成例を示すブロック図である。
情報処理サーバ40の機能構成例を示すブロック図である。
第3の情報処理端末30の機能構成例を示すブロック図である。
第1の情報処理端末10による在不在の定義の設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第1の情報処理端末10による在不在の予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第1の情報処理端末10によるユーザの行動推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第1の情報処理端末10によるユーザの行動予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理サーバ40による担当訪問先および訪問ルートに関する情報の送信処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理サーバ40による担当訪問先の決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理サーバ40による訪問ルートの決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理サーバ40による担当訪問先または訪問ルートの変更処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第3の情報処理端末30による各種情報表示処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第3の情報処理端末30の表示例を示す図である。
第3の情報処理端末30の表示例を示す図である。
第1の情報処理端末10、第2の情報処理端末20、第3の情報処理端末30および情報処理サーバ40を具現する情報処理装置900のハードウェア構成例を示すブロック図である。

実施例

0016

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

0017

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
1.実施形態
1.1.背景
1.2.システム構成
1.3.機能概要
1.4.第1の情報処理端末10の機能構成例
1.5.第2の情報処理端末20の機能構成例
1.6.情報処理サーバ40の機能構成例
1.7.第3の情報処理端末30の機能構成例
1.8.処理の流れ
1.9.第3の情報処理端末30の表示例
1.10.本開示が適用されるサービスバリエーション
2.ハードウェア構成例
3.まとめ

0018

<1.実施形態>
<<1.1.背景>>
近年、通信販売またはインターネットショッピング等の普及に伴い、宅配サービスの需要が増加している。また、サービス形態多様化に伴い、各種訪問サービス(例えば、在宅保育サービス家事代行サービスシッターサービス等)の需要も増加している。ここで、これまでの宅配サービスを含む訪問サービスにおいては、ユーザは、将来の在不在を予想し、対応可能な時間帯を指定することが可能であった。

0019

しかし、この方法では、訪問先におけるユーザの在不在に関する情報を正確に訪問者に通知することが困難になる場合があった。例えば、指定後に急遽状況が変わり、訪問先のユーザが当該時間帯に対応することができなくなった場合には、訪問が失敗に終わる場合が生じ、サービスの提供に要するコストが増大する。

0020

上記の特許文献1および特許文献2の技術によっても、上記の問題を解決することはできない。例えば、特許文献2の技術によっては、予め配達先のユーザが指定した不在時間を配達側に通知した後に、不在時間に変更が生じた場合には、対応することができない。

0021

本開示に係る技術思想は、上記の点に着目して発想されたものであり、訪問先におけるユーザの在不在に関する情報をより正確に訪問者に通知することが可能となる。

0022

なお、本開示が適用される訪問サービスは、特に限定されない。例えば、本開示が適用される訪問サービスは、訪問者が任意の場所(例えば、住宅もしくは会社等の任意の施設、任意の地点等を含む)へ任意の目的で訪問することを要する様々なサービスを含む。

0023

<<1.2.システム構成例>>
上記では、本開示の背景について説明した。続いて、図1を参照して、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明する。

0024

図1に示すように、本実施形態に係る情報処理システムは、第1の情報処理端末10と、第2の情報処理端末20と、第3の情報処理端末30と、情報処理サーバ40と、を備える。また、第1の情報処理端末10および情報処理サーバ40は、互いにネットワーク50を介して接続され、第1の情報処理端末10および第2の情報処理端末20は、互いにネットワーク51を介して接続され、第3の情報処理端末30および情報処理サーバ40は、互いにネットワーク52を介して接続される。

0025

(第1の情報処理端末10)
本実施形態に係る第1の情報処理端末10は、訪問サービスにおける訪問先の敷地内に配置される情報処理装置であり、ユーザとの音声対話を行うエージェント装置である。より具体的には、第1の情報処理端末10は、音声入力機構および音声出力機構を備えており、ユーザから発せられた音声解析することで発話内容を理解し、発話内容に対応するように発話を行うことができる。なお、第1の情報処理端末10の種類は特に限定されない。例えば、第1の情報処理端末10は、訪問先の敷地内に配置されていれば、据え置き型端末または移動型端末(例えば、自律移動型端末等を含む)のいずれであってもよい。また、第1の情報処理端末10は、訪問先の敷地内に配置されていれば、携帯電話スマートフォンタブレットウェアラブル装置または汎用コンピュータ等であってもよい。

0026

第1の情報処理端末10は、自装置に様々なセンサを備えており、これらのセンサからセンシングデータを取得することができる。また、第1の情報処理端末10は、外部装置(例えば、後述する第2の情報処理端末20または訪問先の敷地内外に配置される装置等)からセンシングデータを取得することもできる。なお、第1の情報処理端末10が取得するセンシングデータは特に限定されない。例えば、第1の情報処理端末10が取得するセンシングデータには、加速度センサジャイロセンサイメージセンサ(例えば、CCD(Charge-Coupled Device)センサまたはCMOS(Complementary
Metal Oxide Semiconductor)センサ等)、地磁気センサ気圧センサ温度センサ振動センサ音声センサ心拍センサ脈波センサ近接センサ照度センサ圧力センサ位置センサ(例えば、GNSS(Global Navigation Satellite System)センサ等)、発汗センサ、pHセンサ、湿度センサまたは赤外線センサ等の任意のセンサによって出力されたデータが含まれる。

0027

また、第1の情報処理端末10は、センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在を予測し、予測結果である在不在の予測情報を情報処理サーバ40へ提供する機能を有する。なお、以降では、ユーザが訪問へ対応できるか訪問を希望する状態を「在状態」、ユーザが訪問へ対応できないか訪問を希望しない状態を「不在状態」と呼称する。換言すると、単にユーザが訪問先に位置することを「在状態」、ユーザが訪問先に位置しないことを「不在状態」と呼称するのではなく、ユーザが訪問先に位置していても訪問対応が可能でない状態であれば、それは「不在状態」であり、ユーザが訪問先に位置していなくても、訪問対応が可能な状態であれば、それは「在状態」である。また、訪問先に複数人のユーザが存在する場合(例えば、訪問先が住宅であり、当該住宅に家族が存在する場合等)、各ユーザの在不在とは別に、訪問先単位で「在状態」または「不在状態」が設けられ得る。第1の情報処理端末10が情報処理サーバ40へ提供する、在不在の予測情報には、「在状態」に関する情報または「不在状態」に関する情報のうちの少なくともいずれか一方が含まれるとする。在不在に関する処理の詳細については後述する。

0028

また、第1の情報処理端末10は、ユーザからの入力に基づいて、ユーザの在不在の定義を設定する機能を有する。在不在の定義の設定処理の詳細については後述する。

0029

(第2の情報処理端末20)
本実施形態に係る第2の情報処理端末20は、訪問サービスにおける訪問先のユーザに携帯される情報処理装置または当該ユーザに装着される情報処理装置である。換言すると、第2の情報処理端末20は、ユーザと共に位置が変化する情報処理装置である。また、第2の情報処理端末20は、第1の情報処理端末10と同様に、ユーザとの音声対話を行うエージェント装置であってもよい。なお、第2の情報処理端末20の種類は特に限定されない。例えば、第2の情報処理端末20は、上記第1の情報処理端末10と同様の種類の装置であってもよい。

0030

第2の情報処理端末20は、自装置に様々なセンサを備えており、これらのセンサからセンシングデータを取得し、当該センシングデータを第1の情報処理端末10へ提供することができる。なお、第2の情報処理端末20が取得するセンシングデータは特に限定されない。例えば、第2の情報処理端末20が取得するセンシングデータは、上記第1の情報処理端末10が取得可能なセンシングデータと同様であってもよい。

0031

(情報処理サーバ40)
本実施形態に係る情報処理サーバ40は、訪問サービスにおいて各訪問先のユーザの在不在の予測情報を管理する情報処理装置である。より具体的には、情報処理サーバ40は、ネットワーク50を介して第1の情報処理端末10から各訪問先のユーザの在不在の予測情報を取得し、当該情報を管理する。

0032

また、情報処理サーバ40は、在不在の予測情報に基づいて、複数の訪問先のうち、訪問者毎の担当訪問先を決定する機能を有する。訪問者毎の担当訪問先を決定する処理の詳細については後述する。

0033

また、情報処理サーバ40は、在不在の予測情報に基づいて、各担当訪問先におけるユーザが訪問対応可能な時間帯に全ての担当訪問先を訪問可能な訪問ルートを決定する機能を有する。訪問ルートを決定する処理の詳細については後述する。

0034

そして、情報処理サーバ40は、訪問者毎の担当訪問先および訪問ルートに関する情報を、各訪問者に携帯される第3の情報処理端末30に対して提供する。

0035

なお、情報処理サーバ40の種類は特に限定されない。例えば、情報処理サーバ40は、上記第1の情報処理端末10と同様の種類の装置であってもよい。

0036

(第3の情報処理端末30)
本実施形態に係る第3の情報処理端末30は、訪問サービスにおいて、訪問者に携帯される装置である。第3の情報処理端末30は、情報処理サーバ40から訪問者毎の担当訪問先および訪問ルートに関する情報を取得し、当該情報を表示する機構を備えている。また、第3の情報処理端末30は、位置センサ(例えば、GNSSセンサ等)を備えており、自装置の位置(換言すると、訪問者の位置)を特定することができる。これによって、第3の情報処理端末30は、地図情報を表示し、当該地図情報に、担当訪問先、訪問ルート、自装置の位置、担当訪問先における「在状態」の時間帯および「不在状態」の時間帯等を重畳的に表示させることができる。そして、訪問者は、第3の情報処理端末30の表示を確認しながら、各担当訪問先を訪問することができる。なお、第3の情報処理端末30の表示内容の詳細については後述する。

0037

また、第3の情報処理端末30の種類は特に限定されない。例えば、第3の情報処理端末30は、上記第1の情報処理端末10と同様の種類の装置であってもよい。

0038

(ネットワーク50、ネットワーク51およびネットワーク52)
ネットワーク50、ネットワーク51およびネットワーク52は、インターネット電話回線網衛星通信網などの公衆回線網や、Ethernet(登録商標)を含む各種のLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)などを含んでもよい。また、ネットワーク50、ネットワーク51およびネットワーク52は、IP−VPN(Internt
Protocol-Virtual Private Network)などの専用回線網を含んでもよい。また、ネットワーク50、ネットワーク51およびネットワーク52は、Wi−Fi(登録商標)、Bluetooth(登録商標)など無線通信網を含んでもよい。

0039

以上、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。なお、図1を参照して説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理システムの構成は係る例に限定されない。例えば、第1の情報処理端末10および第2の情報処理端末20が有する機能が単一の装置により実現されてもよいし、第1の情報処理端末10、第2の情報処理端末20および情報処理サーバ40が有する機能が単一の装置により実現されてもよい。本実施形態に係る情報処理システムの構成は、仕様運用に応じて柔軟に変形可能である。

0040

<<1.3.機能概要>>
上記では、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。続いて、本実施形態に係る各装置が有する機能の概要について説明する。

0041

(第1の情報処理端末10の機能概要)
上記のとおり、第1の情報処理端末10は、自装置に備えら得た様々なセンサおよび外部装置(例えば、第2の情報処理端末20または訪問先の敷地内外に配置される装置等)からセンシングデータを取得する。そして、第1の情報処理端末10は、当該センシングデータを用いて訪問先におけるユーザの在不在を予測することができる。

0042

例えば、第1の情報処理端末10は、自装置または訪問先に設置された外部装置の各種センサ(例えば、赤外線センサ、音声センサまたはイメージセンサ等)を用いて、訪問先の敷地内における人の有無を判断することができる。特に、第1の情報処理端末10は、音声センサおよびイメージセンサからのセンシングデータを解析することによって、人の有無だけでなく人の認識も行うことができる。また、第1の情報処理端末10は、第2の情報処理端末20の各種センサ(例えば、位置センサ等)からのセンシングデータや、任意の位置に設置された外部装置(例えば、道路上に設置されたイメージセンサ等)からのセンシングデータを取得し、解析することによって当該ユーザの位置等を特定することができる。

0043

そして、第1の情報処理端末10は、これらのセンシングデータの解析によってユーザの行動推定する。より具体的には、第1の情報処理端末10は、ユーザの過去の行動履歴データと、センシングデータとを比較することによって、ユーザの行動を推定する。例えば、第1の情報処理端末10は、センシングデータとある行動との関連性を示す指標値であるセンシングデータ・行動関連性スコアを算出し、最も高いスコアに対応する行動を、ユーザの行動として推定してもよい。この、ユーザの行動を推定する処理に用いられるセンシングデータの種類は特に限定されない。例えば、自宅の鍵や等にセンサが備えられており、第1の情報処理端末10は、自宅の鍵の開閉に関するセンシングデータや、靴の着脱に関するセンシングデータを取得し、解析することで、ユーザによる自宅への出入りを推定してもよい。

0044

そして、第1の情報処理端末10は、行動の推定結果に基づいて、未来のある時点におけるユーザの行動を予測する。より具体的には、第1の情報処理端末10は、ユーザの過去の行動履歴データを元に生成されたユーザの生活習慣データに対して、ユーザの行動の推定結果を適用することによって、未来のある時点におけるユーザの行動を予測する。例えば、第1の情報処理端末10は、ある行動(または、その日に行われた複数の行動)と生活習慣との関連性を示す指標値である行動・生活習慣関連性スコアを算出し、最も高いスコアに対応する生活習慣に基づいて未来のある時点におけるユーザの行動を予測してもよい。

0045

これによって、第1の情報処理端末10は、ユーザの行動の予測結果に基づいて、訪問先におけるユーザの在不在を予測することができる。より具体的には、第1の情報処理端末10は、訪問先が在状態(または不在状態)である時間帯を予測することができる。

0046

なお、ユーザの在不在の予測方法は、上記で説明した方法に限定されない。例えば、第1の情報処理端末10は、センシングデータだけでなく、所定のアプリケーション連携することによってユーザの在不在の予測を行ってもよい。例えば、第1の情報処理端末10は、ユーザのスケジュールを管理するアプリケーションと連携することで、ユーザのスケジュール情報をユーザの在不在の予測処理に活用してもよい。例えば、「ジム」というスケジュール情報が登録されている場合、第1の情報処理端末10は、生活習慣データに基づいて、ユーザがジムへ行く日の生活習慣を認識し、未来のある時点におけるユーザの在不在を予測してもよい。

0047

また、第1の情報処理端末10は、「在状態」または「不在状態」のいずれかを断定することが困難である場合には、「在状態」と「不在状態」のいずれでもない「要確認」等を出力してもよい。また、第1の情報処理端末10は、「在状態」または「不在状態」の尤度を出力してもよい。

0048

また、上記のとおり、第1の情報処理端末10は、ユーザからの入力に基づいて、ユーザの在不在の定義を設定することができる。例えば、ユーザは、第1の情報処理端末10または第2の情報処理端末20との音声対話によって在不在の定義を設定することができる。

0049

ここで、図2図5を参照して、音声対話による在不在の定義の設定例について説明する。図2は、訪問全般に対する在不在の定義の設定例を示している。例えば、図2に示すように、第1の情報処理端末10が、「普段の土日の訪問はどうしましょうか?」と発話する。それに対して、ユーザU1は、「土日は起きるのが遅いから午前10時以降にして。」と発話する。これによって、第1の情報処理端末10は、ユーザU1から発せられた音声を解析することで発話内容を理解し、土曜日および日曜日の午前10時を、ユーザU1についての「在状態」の開始時刻として設定する。なお、第1の情報処理端末10は、ユーザU1によって発話されていない「在状態」の終了時刻等についても、デフォルト設定、訪問サービスの内容(例えば、サービス提供時間帯等)、またはユーザU1の生活習慣等に基づいて設定してもよい。例えば、第1の情報処理端末10は、ユーザU1が就寝する平均時刻である午後9時を、「在状態」の終了時刻として設定してもよい。その後、第1の情報処理端末10が、「了解しました。訪問可能時刻を午前10時から午後9時までに設定しました。」と発話することで、ユーザU1に設定内容を通知する。

0050

上記のように、音声対話が用いられることによって、ユーザは、より簡単に在不在の定義を設定することができる。また、ユーザは、訪問先に存在する時間帯でも、実質的に訪問対応できない場合、または、ユーザの都合が悪い場合に、訪問されることを防ぐことができる。なお、在不在の定義の設定方法は、音声対話が用いられない任意の方法であってもよい。

0051

図3は、特定の訪問に対する在不在の定義の設定例を示している。図3で設定される特定の訪問に対する在不在の定義は、図2で設定される訪問全般に対する在不在の定義よりもより優先され得る。図3に示すように、第1の情報処理端末10が所定のシステム(例えば、宅配システム等)にて翌日の配達物の有無を確認し、ユーザU1に対して、「明日、配達物が1つ届く予定です。」と発話する。それに対して、ユーザU1は、「外出するから正午までに来てほしいんだけど。」と発話する。第1の情報処理端末10は、ユーザU1から発せられた音声を解析することで発話内容を理解し、翌日の正午を、当該訪問についての「在状態」の終了時刻として設定する。また、第1の情報処理端末10は、ユーザU1によって発話されていない「在状態」の開始時刻についても、上記と同様に、デフォルト設定、訪問サービスの内容(例えば、サービス提供時間帯等)、またはユーザU1の生活習慣等に基づいて設定してもよい。例えば、第1の情報処理端末10は、訪問サービスのサービス提供時間帯における開始時刻である午前10時を、「在状態」の開始時刻として設定してもよい。その後、第1の情報処理端末10が、「了解しました。訪問可能時刻を午前10時から正午までに設定しました。」と発話することで、ユーザU1に設定内容を通知する。

0052

図4は、一度設定された在不在の定義が変更される例を示している。例えば、図3の例にて在不在の定義が設定された後に、図4に示すように、ユーザU1が第1の情報処理端末10に対して、「外出の予定が早くなって午前中には家にいないから、午後5時以降に来てほしいんだけど。」と発話する。第1の情報処理端末10は、ユーザU1から発せられた音声を解析することで発話内容を理解し、午後5時を、当該訪問についての「在状態」の開始時刻として設定し、上記のように、例えば、ユーザU1の平均就寝時刻である午後9時を、「在状態」の終了時刻として設定する。その後、第1の情報処理端末10が、「了解しました。訪問可能時刻を午後5時から午後9時までに設定しました。」と発話することで、ユーザU1に設定内容を通知する。

0053

上記では、一人のユーザによって在不在の定義が設定される例について説明したが、本実施形態においては、複数のユーザによって在不在の定義が設定されてもよい。図5は、複数のユーザによって在不在の定義が設定される例を示している。なお、図5では、第2の情報処理端末20が第1の情報処理端末10と同様の機能を有しており、第2の情報処理端末20も在不在の定義を設定可能である場合を一例として説明している。まず、ユーザU1が、図2で示したように在不在の定義を設定する。その後、第2の情報処理端末20が、ユーザU2に対して、「普段の土日の訪問はどうしましょうか?U1さんは午前10時から午後9時まで訪問対応可能です。」と発話する。それに対して、ユーザU2は、「私は午前9時以降なら大夫だよ。」と発話する。これによって、第2の情報処理端末20は、ユーザU2から発せられた音声を解析することで発話内容を理解し、土曜日および日曜日の午前9時を、ユーザU2についての「在状態」の開始時刻として設定し、上記のように、例えば、ユーザU2の平均就寝時刻である午後9時を、「在状態」の終了時刻として設定する。その後、第2の情報処理端末20が、「了解しました。訪問可能時刻を午前9時から午後9時までに設定しました。」と発話することで、ユーザU2に設定内容を通知する。なお、図3に示した特定の訪問に対する在不在の定義の設定および図4に示した一度設定された在不在の定義の変更も複数のユーザによって実現されてもよい。

0054

ここで、訪問先に複数人のユーザが存在する場合(例えば、訪問先が住宅であり、当該住宅に家族が存在する場合等)、本実施形態においては、複数人のユーザのうち一人でも「在状態」であると予測されれば、当該訪問先は「在状態」であると扱われる。これによって、訪問がより効率的に行われる。すなわち、複数人のユーザうちの一人が「在状態」であれば、他のユーザが「不在状態」であっても、訪問者は訪問を行うことが可能になるため、訪問がより効率的に行われる。

0055

なお、訪問先に複数人のユーザが存在する場合において、各ユーザは、訪問されるユーザを指定し、指定された当該ユーザのみの在不在の予測情報が処理に用いられるように設定してもよい。これによって、例えば、ユーザが配達サービスを利用する際に、他の家族に受取られたくない配達物については、受取人として自分自身を設定し、自分自身のみの在不在の予測情報に基づいて配達が行われるようにすることができる。なお、訪問されるユーザと、訪問の依頼者が異なる場合には、訪問の依頼者が訪問されるユーザを指定できてもよい。これによって、例えば、配達サービスにおいて、配達の依頼者が指定した受取人のみの在不在の予測情報に基づいて配達が行われるようにすることができる。また、訪問者も、訪問されるユーザを指定できてもよい。これによって、例えば、訪問先に複数人のユーザが存在する場合であっても、訪問者は所望のユーザが在状態である場合のみに訪問することができる。

0056

また、上記では、「在状態」(または、「不在状態」)の開始時刻および終了時刻が設定される例について説明したが、在不在の定義の設定内容はこれに限定されない。より具体的には、在不在の定義は、ユーザの行動または状態等に基づいて設定されてもよい。例えば、ユーザが訪問先(例えば、自宅または会社等)から所定の距離以内に位置している場合には、「在状態」が設定されてもよい。これによって、ユーザが、訪問に合わせて急いで訪問先に戻ることによって訪問対応が可能となる。また、ユーザが、睡眠入浴または仕事等を行っている場合には「不在状態」が設定されてもよい。これによって、ユーザが訪問先に存在しているが実質的に訪問対応ができないときに訪問されることを防ぐことができる。また、特に配達サービスにおいて、ユーザが配達ロッカーサービスを利用する場合、ユーザが配達ロッカーに到着する時刻まで「在状態」が設定されてもよい。これによって、ユーザは、円滑に配達物を受取ることができる。

0057

また、在不在の判断において、除外対象となるユーザが設定されてもよい。例えば、所定の年齢以下の子供は、在不在の判断において除外されてもよい。これによって、所定の年齢以下の子供だけが訪問先に存在する場合に、訪問者による訪問を防ぐことができる。

0058

(情報処理サーバ40の機能概要)
上記のとおり、情報処理サーバ40は、第1の情報処理端末10から各訪問先のユーザの在不在の予測情報を取得し、当該情報に基づいて複数の訪問先のうち、訪問者毎の担当訪問先を決定することができる。

0059

より具体的には、情報処理サーバ40は、所定の方法で、訪問の対象地域において複数のエリアを設定する。エリアの設定方法は特に限定されない。例えば、エリアは、訪問の対象地域が市区等の単位で分けられて設定されてもよい。そして、情報処理サーバ40は、当該エリア内に位置する、1日の訪問先の件数集計し、当該件数が過去の訪問実績等と比較して妥当な値であれば、これらの訪問先を、ある訪問者の担当訪問先として決定する。なお、訪問者毎の担当訪問先の決定方法はこれに限定されない。例えば、情報処理サーバ40は、後段の処理で訪問ルートを決定する際に、妥当な訪問ルートを作成できない場合には、担当訪問先を再作成してもよい。また、情報処理サーバ40は、エリア内の状況の予測結果等の情報を含むエリア情報(例えば、天気予測交通量予測またはイベント予定等)、訪問者のスキルまたは経験等の情報を含む訪問者情報(例えば、業務経験年数、一日に訪問可能な件数等)、訪問目的または訪問先での予測作業時間等を考慮して担当訪問先を決定してもよい。

0060

また、上記のとおり、情報処理サーバ40は、訪問者毎の担当訪問先に関する情報および在不在の予測情報に基づいて、各担当訪問先におけるユーザが訪問対応可能な時間帯(換言すると、各担当訪問先にて「在状態」が設定されている時間帯)に全ての担当訪問先を訪問可能な訪問ルートを決定することができる。

0061

より具体的には、情報処理サーバ40は、担当訪問先における在不在の予測情報を取得する。そして、情報処理サーバ40は、各担当訪問先(または各担当訪問先の付近)を通る複数のルートのうち、各担当訪問先が「在状態」に設定されている時間帯に訪問が可能であり、所要時間が最短となるルート(換言すると、最短ルート)を算出し、当該最短ルートを訪問ルートとして決定する。ここで、最短ルートの算出方法は特に限定されない。例えば、情報処理サーバ40は、訪問先と、訪問希望時間帯等の各種パラメータを指定することで最短ルートを算出可能な公知のプログラム(例えば、カーナビゲーションプログラム等)が用いられてもよい。なお、訪問者毎の担当訪問先の決定処理と同様に、情報処理サーバ40は、エリア情報(例えば、天気予測、交通量予測またはイベント予定等)、訪問者のスキルまたは経験等を含む訪問者情報(例えば、業務経験年数、一日に訪問可能な件数等)、訪問目的または訪問先での予測作業時間等を考慮して担当ルートを決定してもよい。

0062

そして、情報処理サーバ40は、訪問者毎の担当訪問先および訪問ルートに関する情報を第3の情報処理端末30に対して提供することができる。

0063

(第3の情報処理端末30の機能概要)
第3の情報処理端末30は、情報処理サーバ40から訪問者毎の担当訪問先および訪問ルートに関する情報を取得し、自装置に備えられる位置センサ(例えば、GNSSセンサ等)を用いて自装置の位置を特定する。そして、第3の情報処理端末30は、これらの情報を用いることで、地図情報に、担当訪問先、訪問ルート、自装置の位置、担当訪問先における「在状態」の時間帯および「不在状態」の時間帯等を重畳的に表示させることができる。なお、第3の情報処理端末30の表示例については後述する。

0064

<<1.4.第1の情報処理端末10の機能構成例>>
上記では、本実施形態に係る各装置が有する機能の概要について説明した。続いて、図6を参照して、第1の情報処理端末10の機能構成例について説明する。

0065

図6に示すように、第1の情報処理端末10は、表示部110と、音声出力部120と、音声入力部130と、撮像部140と、センサ部150と、制御部160と、通信部170と、記憶部180と、を備える。また、制御部160は、在不在予測部161と、在不在定義部162と、を備え、記憶部180は、ユーザDB181と、在不在定義DB182と、行動履歴DB183と、生活習慣DB184と、を備える。

0066

(表示部110)
表示部110は、画像やテキストなどの視覚情報を出力する機能構成である。表示部110は、例えば、制御部160または情報処理サーバ40等による制御に基づいて視覚情報を出力することができる。

0067

このために、表示部110は、視覚情報を提示する表示デバイスなどを備える。表示デバイスには、例えば、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)装置、OLED(Organic Light
Emitting Diode)装置またはタッチパネル等が挙げられる。また、表示部110は、プロジェクション機能により視覚情報を出力してもよい。

0068

(音声出力部120)
音声出力部120は、音声発話を含む種々の音を出力する機能構成である。音声出力部120は、例えば、制御部160または情報処理サーバ40等による制御に基づいて、在不在の定義を設定するための音声発話等を行うことができる。このために、音声出力部120は、スピーカアンプ等の音声出力装置を備える。

0069

(音声入力部130)
音声入力部130は、ユーザによる発話や、第1の情報処理端末10の周囲で発生する周囲音などの音情報収集する機能構成である。音声入力部130が収集する音情報は、制御部160による音声認識周囲環境の認識などに用いられる。音声入力部130は、音情報を収集するためのマイクロフォンを備える。

0070

(撮像部140)
撮像部140は、ユーザや周囲環境の画像を撮像する機能構成である。撮像部140が撮像した画像は、制御部160によるユーザ認識や周囲環境の認識に用いられる。撮像部140は、画像を撮像することが可能な撮像装置を備える。なお、上記の画像には、静止画像のほか動画像が含まれる。
(センサ部150)
センサ部150は、周囲環境やユーザの行動、状態に関する種々のセンシングデータを収集する機能構成である。センサ部150が収集したセンシングデータは、制御部160による周囲環境の認識やユーザの行動認識状態認識に用いられる。センサ部150が備えるセンサ例は、上記のとおりである。

0071

(制御部160)
制御部160は、第1の情報処理端末10が備える各構成を制御する機能構成である。制御部160は、例えば、各構成の起動や停止を制御する。また、制御部160は、自らが生成する制御信号または情報処理サーバ40により生成される制御信号を用いて表示部110や音声出力部120の出力を制御することができる。また、制御部160は、センシングデータ(音情報または撮像画像等を含む)を解析することで、発話したユーザまたは撮像されたユーザを認識したり、第1の情報処理端末10の周囲環境を認識したりすることができる。また、制御部160は、外部装置(例えば、後述する第2の情報処理端末20または訪問先の敷地内外に配置される装置等)から取得されたセンシングデータを用いても、同様の制御を行うことができる。なお、制御部160による制御内容はこれらに限定されない。

0072

(在不在予測部161)
在不在予測部161は、センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在を予測する機能構成である。例えば、上記のとおり、在不在予測部161は、センシングデータの解析によるユーザの行動の推定、および、未来のある時点におけるユーザの行動の予測等を行うことで、訪問先におけるユーザの在不在を予測することができる。なお、訪問先におけるユーザの在不在の予測方法はこれに限定されない。また、在不在予測部161は、ユーザの在不在の予測情報を情報処理サーバ40へ提供する提供部としても機能する。

0073

(在不在定義部162)
在不在定義部162は、ユーザ入力に基づいて、ユーザの在不在の定義を設定する機能構成である。例えば、上記のとおり、在不在定義部162は、時刻(例えば、「在状態」の開始時刻および終了時刻)、ユーザの行動または状態等に基づいてユーザの在不在の定義を設定する。なお、ユーザの在不在の定義の設定方法はこれらに限定されない。例えば、在不在定義部162は、上記のとおり、在不在の判断において、除外対象となるユーザを設定してもよい。在不在定義部162は、在不在の定義に関する情報を、後述する在不在定義DB182に記憶させる。これによって、在不在予測部161が、当該情報を用いて、ユーザの在不在を予測することができる。

0074

(通信部170)
通信部170は、ネットワーク50を介して情報処理サーバ40との情報通信を行い、ネットワーク51を介して第2の情報処理端末20との情報通信を行う機能構成である。例えば、通信部170は、第2の情報処理端末20が収集したセンシングデータを受信する。また、通信部170は、在不在予測部161が出力したユーザの在不在の予測情報を情報処理サーバ40へ送信する。なお、通信部170が通信する情報はこれらに限定されない。

0075

また、通信部170によって行われる通信(特に、情報処理サーバ40との通信)においては、所定の暗号化技術(例えば、WEP(Wired Equivalent Privacy)、TKIP(Temporal Key
Integrity Protocol)、WPA(Wi-Fi Protected Access)またはAES(Advanced Encryption Standard)等)によって暗号化処理が施される。例えば、ユーザの在不在の予測情報等は、それが漏洩することによって悪用される可能が高い重要な情報であるが、通信部170の通信が暗号化されることによって、このような悪用のリスクが低くなる。

0076

(記憶部180)
記憶部180は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部180は、第1の情報処理端末10の処理に使用される各種プログラムまたは各種パラメータ等を記憶する。なお、記憶部180が記憶する情報はこれらに限定されない。

0077

(ユーザDB181)
ユーザDB181は、ユーザに関する種々の情報を記憶する機能構成である。例えば、ユーザDB181は、ユーザの身体的特徴(例えば、顔画像虹彩画像指紋情報または音声特徴等)または属性(例えば、氏名、続柄性別、年齢、生年月日職業または住所等)等を記憶する。これらの情報は、ユーザの認識処理等に使用され得る。なお、ユーザDB181が記憶する情報はこれらに限定されない。

0078

(在不在定義DB182)
在不在定義DB182は、在不在定義部162によって生成された在不在の定義に関する情報を記憶する機能構成である。ここで、図7を参照して、在不在の定義に関する情報の一例について説明する(図7には、一部、ユーザDB181が記憶するユーザ属性(氏名、続柄、性別および年齢)が表示されている)。

0079

図7に示すように、在不在定義DB182は、「在状態の定義」および「不在状態の定義」を記憶しており、それらの定義は「行動または状態」に関する定義と、「時間」に関する定義を含む。例えば、図7のデータD1およびデータD2は、「在状態の定義」における「行動または状態」に関する定義であり、データD1には「自宅から300m以内(換言すると、ユーザが自宅から300m以内に位置している場合)」が設定され、データD2には「配達ロッカー予約時(換言すると、ユーザが配達ロッカーを予約した場合)」が設定されている。また、データD3およびデータD4は、「不在状態の定義」における「行動または状態」に関する定義であり、データD3には「睡眠時、入浴時、仕事時(換言すると、ユーザが睡眠、入浴または仕事を行っている場合)」が設定され、データD4には「睡眠時、入浴時(換言すると、ユーザが睡眠または入浴を行っている場合)」が設定されている。

0080

また、データD5およびデータD6は、「在状態の定義」における「時間」に関する定義であり、データD5には「AM10時以降」が設定され、データD6には「AM9時以降(自宅)、PM9時以前(配達ロッカー)」が設定されている。なお、データD6には、ユーザが配達ロッカーを予約した場合に、到着予定時刻(換言すると、ユーザが配達ロッカーに到着する予定時刻)としてPM9時が設定された場合の例が示されている。すなわち、ユーザが配達ロッカーを予約した際には、PM9時以前の時刻が「在状態」となるため、ユーザが予定通りPM9時に配達ロッカーに到着した場合には適切に配達物を受取ることができる。データD7およびデータD8は、「不在状態の定義」における「時間」に関する定義であり、それぞれ「PM9時以降」が設定されている。

0081

さらに、データD9およびデータD10は、ユーザが除外対象であるか否かを示す情報である。図7においては、ユーザU3およびユーザU4が除外対象として設定されている。換言すると、ユーザU3およびユーザU4は、在状態または不在状態に関する処理が行われない。

0082

以上で、在不在の定義に関する情報の一例について説明した。なお、在不在の定義に関する情報の内容は上記に限定されない。

0083

(行動履歴DB183)
行動履歴DB183は、各ユーザの過去の行動履歴に関する情報を記憶する機能構成である。例えば、行動履歴DB183は、各ユーザが過去に行った行動に関する情報である行動履歴データを記憶する。例えば、行動履歴DB183は、各ユーザが過去に行った複数の行動と、各行動時のセンシングデータ(例えば、加速センサ、ジャイロセンサ、イメージセンサ、気圧センサまたは圧力センサ等から出力されるセンシングデータ)とを対応付けて記憶する。これにより、各ユーザの行動の特徴が明らかとなるため、在不在予測部161は、行動履歴データを用いてセンシングデータを解析することで、ユーザの行動を推定することができる。なお、行動履歴DB183は、何の加工も施されていない、行動時のセンシングデータを記憶するのではなく、所定の解析によって抽出された各行動時のセンシングデータの特徴量を記憶する。これによって、記憶されるデータ量が削減される。

0084

(生活習慣DB184)
生活習慣DB184は、行動履歴DB183によって記憶される行動履歴データを元に生成される、ユーザの生活習慣に関する情報である生活習慣データを記憶する機能構成である。生活習慣データとは、例えば、ユーザが1日の各時刻に行う行動に関する情報(例えば、行動内容頻度または行動時のユーザの状態等)を含み、当該情報が曜日(例えば、月曜日〜日曜日、平日または休日等)、日(例えば、1日、31日等)、月(例えば、1月、12月等)または年(例えば、2017年等)等の単位でまとめられた情報である。換言すると、生活習慣データには、各ユーザの各曜日の生活習慣、平日の生活習慣、休日の生活習慣、特定の日の生活習慣、特定の月の生活習慣、特定の年の生活習慣等に関する情報が含まれる。当該情報は、在不在予測部161によるユーザの行動予測に使用される。例えば、在不在予測部161は、ユーザの行動を推定した場合、当該行動が行われた時刻、曜日、日、月または年の情報と、生活習慣データとを比較することで、未来のある時点において実施される可能性が最も高いユーザの行動を予測することができる。なお、生活習慣データと同等の情報が行動履歴DB183に記憶されることで、ユーザの行動予測処理に行動履歴DB183が用いられてもよい。

0085

以上、第1の情報処理端末10の機能構成例について説明した。なお、図6を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、第1の情報処理端末10の機能構成は係る例に限定されない。例えば、第1の情報処理端末10は、図6に示す構成のすべてを必ずしも備えなくてもよい。例えば、第1の情報処理端末10は、表示部110、撮像部140、センサ部150等を備えない構成をとることもできる。また、第1の情報処理端末10の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

0086

<<1.5.第2の情報処理端末20の機能構成例>>
上記では、第1の情報処理端末10の機能構成例について説明した。続いて、図8を参照して、第2の情報処理端末20の機能構成例について説明する。

0087

図8に示すように、第2の情報処理端末20は、表示部210と、音声出力部220と、音声入力部230と、センサ部240と、制御部250と、通信部260と、を備える。

0088

(表示部210)
表示部210は、画像やテキストなどの視覚情報を出力する機能構成である。表示部210は、例えば、制御部250による制御に基づいて視覚情報を出力することができる。なお、表示部210が備えるデバイス等は第1の情報処理端末10の表示部110と同様であるため、説明を省略する。

0089

(音声出力部220)
音声出力部220は、音声発話を含む種々の音を出力する機能構成である。音声出力部220は、例えば、制御部250による制御に基づいて、在不在の定義を設定するための音声発話等を行うことができる。このために、音声出力部220は、スピーカやアンプなどの音声出力装置を備える。

0090

(音声入力部230)
音声入力部230は、ユーザによる発話や、第2の情報処理端末20の周囲で発生する周囲音などの音情報を収集する機能構成である。音声入力部230が収集する音情報は、第1の情報処理端末10に提供され、第1の情報処理端末10による音声認識や周囲環境の認識などに用いられる。音声入力部230は、音情報を収集するためのマイクロフォンを備える。

0091

(センサ部240)
センサ部240は、周囲環境やユーザの行動、状態に関する種々のセンシングデータを収集する機能構成である。センサ部240が収集したセンシングデータは、第1の情報処理端末10に提供され、第1の情報処理端末10による周囲環境の認識やユーザの行動認識、状態認識に用いられる。センサ部240が備えるセンサ例は、上記のとおりである。

0092

(制御部250)
制御部250は、第2の情報処理端末20が備える各構成を制御する機能構成である。制御部250は、例えば、各構成の起動や停止を制御する。また、制御部250は、自らが生成する制御信号を用いて表示部210や音声出力部220の出力を制御することができる。なお、制御部250による制御内容はこれらに限定されない。

0093

(通信部260)
通信部260は、ネットワーク51を介して第1の情報処理端末10との情報通信を行う機能構成である。例えば、通信部260は、センサ部240が収集したセンシングデータを第1の情報処理端末10へ送信する。なお、通信部260が通信する情報はこれらに限定されない。また、通信部260によって行われる通信においては、第1の情報処理端末10の通信部170と同様に、所定の暗号化技術によって暗号化処理が施される。

0094

以上、第2の情報処理端末20の機能構成例について説明した。なお、図8を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、第2の情報処理端末20の機能構成は係る例に限定されない。例えば、第2の情報処理端末20は、図8に示す構成のすべてを必ずしも備えなくてもよい。例えば、第2の情報処理端末20は、表示部210、音声出力部220、音声入力部230等を備えない構成をとることもできる。また、第2の情報処理端末20の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

0095

<<1.6.情報処理サーバ40の機能構成例>>
上記では、第2の情報処理端末20の機能構成例について説明した。続いて、図9を参照して、情報処理サーバ40の機能構成例について説明する。

0096

図9に示すように、情報処理サーバ40は、制御部410と、記憶部420と、通信部430と、を備える。また、制御部410は、担当訪問先決定部411と、訪問ルート決定部412と、を備える。

0097

(制御部410)
制御部410は、情報処理サーバ40が備える各構成を制御する機能構成である。制御部410は、例えば、各構成の起動や停止を制御する。また、制御部410は、自らが生成する制御信号を用いて表示部(図示なし)の出力を制御することができる。なお、制御部410が制御する内容はこれらに限定されない。

0098

(担当訪問先決定部411)
担当訪問先決定部411は、複数の第1の情報処理端末10から取得された、各訪問先のユーザの在不在の予測情報に基づいて訪問者毎の担当訪問先を決定する機能構成である。担当訪問先の決定方法の一例については、前段の「情報処理サーバ40の機能概要」のとおりであるため、説明を省略する。担当訪問先決定部411は、決定した訪問者毎の担当訪問先に関する情報を訪問ルート決定部412および第3の情報処理端末30へ提供する。

0099

(訪問ルート決定部412)
訪問ルート決定部412は、訪問ルートを決定する機能構成である。より具体的には、訪問ルート決定部412は、訪問者毎の担当訪問先に関する情報および在不在の予測情報に基づいて、各担当訪問先にて「在状態」が設定されている時間帯に全ての担当訪問先を訪問可能な訪問ルートを決定することができる。訪問ルートの決定方法の一例については、前段の「情報処理サーバ40の機能概要」のとおりであるため、説明を省略する。訪問ルート決定部412は、訪問ルートに関する情報を第3の情報処理端末30へ提供する。

0100

(記憶部420)
記憶部420は、担当訪問先決定部411または訪問ルート決定部412の処理に使用される各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部420は、各訪問エリア内の状況の予測結果等の情報を含むエリア情報(例えば、天気予測、交通量予測またはイベント予定等)、訪問者のスキルまたは経験等の情報を含む訪問者情報(例えば、業務経験年数、一日に訪問可能な件数等)、訪問目的または訪問先での予測作業時間等に関する情報を記憶してもよい。なお、記憶部420が記憶する情報はこれらに限定されない。

0101

(通信部430)
通信部430は、ネットワーク50を介して第1の情報処理端末10との情報通信を行い、ネットワーク52を介して第3の情報処理端末30との情報通信を行う機能構成である。より具体的には、通信部430は、各訪問先のユーザの在不在の予測情報を第1の情報処理端末10から受信する(換言すると、各訪問先のユーザの在不在の予測情報を取得する取得部としても機能する)。また、通信部430は、担当訪問先決定部411によって決定された担当訪問先に関する情報および訪問ルート決定部412によって決定された訪問ルートに関する情報を第3の情報処理端末30へ送信する。なお、通信部430が通信する情報はこれらに限定されない。また、通信部430によって行われる通信においては、第1の情報処理端末10の通信部170と同様に、所定の暗号化技術によって暗号化処理が施される。

0102

以上、情報処理サーバ40の機能構成例について説明した。なお、図9を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、情報処理サーバ40の機能構成は係る例に限定されない。例えば、情報処理サーバ40は、図9に示す構成のすべてを必ずしも備えなくてもよい。また、情報処理サーバ40の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

0103

<<1.7.第3の情報処理端末30の機能構成例>>
上記では、情報処理サーバ40の機能構成例について説明した。続いて、図10を参照して、第3の情報処理端末30の機能構成例について説明する。

0104

図10に示すように、第3の情報処理端末30は、表示部310と、センサ部320と、制御部330と、通信部340と、を備える。

0105

(表示部310)
表示部310は、画像やテキストなどの視覚情報を出力する機能構成である。表示部310は、例えば、制御部330による制御に基づいて視覚情報を出力することができる。なお、表示部310が備えるデバイス等は第1の情報処理端末10の表示部110と同様であるため、説明を省略する。

0106

(センサ部320)
センサ部320は、周囲環境や訪問者の行動、状態に関する種々のセンシングデータを収集する機能構成である。特に、センサ部320は、位置センサ(例えば、GNSSセンサ等)を備えており、当該位置センサのセンシングデータは、自装置の位置の特定処理に用いられる。なお、センサ部320は、第1の情報処理端末10および第2の情報処理端末20と同様のセンサを備えてもよい。

0107

(制御部330)
制御部330は、第3の情報処理端末30が備える各構成を制御する機能構成である。制御部330は、例えば、各構成の起動や停止を制御する。また、制御部330は、自らが生成する制御信号を用いて表示部310の出力を制御することができる。なお、制御部330が制御する内容はこれらに限定されない。

0108

(通信部340)
通信部340は、ネットワーク52を介して情報処理サーバ40との情報通信を行う機能構成である。より具体的には、通信部340は、担当訪問先に関する情報および訪問ルートに関する情報を情報処理サーバ40から受信する(換言すると、担当訪問先に関する情報および訪問ルートに関する情報を取得する取得部としても機能する)。なお、通信部340が通信する情報はこれらに限定されない。また、通信部340によって行われる通信においては、第1の情報処理端末10の通信部170と同様に、所定の暗号化技術によって暗号化処理が施される。

0109

以上、第3の情報処理端末30の機能構成例について説明した。なお、図10を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、第3の情報処理端末30の機能構成は係る例に限定されない。ここで、第3の情報処理端末30はユーザの在不在の予測情報を扱うため、第3の情報処理端末30が悪意ある第三者に取得されると、空き等の不正行為に利用される可能性がある。そこで、第3の情報処理端末30は、生体認証(例えば、指紋認証または虹彩認証等)を含む所定のユーザ認証機能を備えたり、訪問者が第3の情報処理端末30から所定の距離以上離れると第3の情報処理端末30が自動的にロックされる機能を備えたりすることで、第三者による不正行為を防止してもよい。また、第3の情報処理端末30は、図10に示す構成のすべてを必ずしも備えなくてもよい。また、第3の情報処理端末30の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

0110

<<1.8.処理の流れ>>
上記では、第3の情報処理端末30の機能構成例について説明した。続いて、各装置の処理の流れについて説明する。

0111

(在不在の定義の設定処理)
まず、図11を参照して、第1の情報処理端末10による在不在の定義の設定処理の流れの一例について説明する。図11には、特定の訪問に対する在不在の定義を設定する処理(図3を参照)の流れの一例が示されている。

0112

テップS1000では、第1の情報処理端末10の在不在定義部162が、所定の期間内(例えば、本日中または翌日中等)における訪問の有無を確認する。所定の期間内に訪問が有る場合(ステップS1004/Yes)、在不在定義部162は、音声出力部120を制御することで、在不在の定義の設定のための対話を開始し、例えば、図3に示すようなユーザとの対話を行う。ステップS1012では、在不在定義部162が、ユーザから発せられた音声を解析することで発話内容を理解し、在不在の定義を設定することで一連の処理が終了する。例えば、在不在定義部162は、在不在の定義の追加、変更または削除等を行う。なお、ステップS1004にて、所定の期間内に訪問が無い場合(ステップS1004/No)には、ステップS1008およびステップS1012の処理は行われない。

0113

また、図11では、特定の訪問に対する在不在の定義の設定処理(図3を参照)について説明したが、訪問全般に対する在不在の定義の設定処理(図2を参照)、一度設定された在不在の定義の変更処理(図4を参照)、および、複数のユーザによる在不在の定義の設定処理(図5を参照)についても、図11一部変更することによって実現可能である。例えば、訪問全般に対する在不在の定義の設定処理(図2を参照)は、図11のステップS1008およびステップS1012の処理にて実現される。

0114

(在不在の予測処理)
続いて、図12を参照して、第1の情報処理端末10による在不在の予測処理の流れの一例について説明する。

0115

ステップS1100では、第1の情報処理端末10の在不在予測部161が在不在の定義に関する情報を在不在定義DB182から取得する。ステップS1104では、在不在予測部161が、センサ部150または外部装置(第2の情報処理端末20を含む)のセンサによって出力されたセンシングデータを取得する。

0116

ステップS1108では、在不在予測部161が、当該センシングデータの解析によってユーザの行動推定を行う。ユーザの行動推定の処理の流れについては後段の図13にて説明する。ステップS1112では、在不在予測部161が、ユーザの行動推定の結果に基づいてユーザの行動予測を行う。ユーザの行動予測の処理の流れについては後段の図14にて説明する。

0117

ステップS1116では、在不在予測部161が、ユーザの行動予測の結果に基づいて訪問先が在状態である時間帯を予測する。ステップS1120では、在不在予測部161が、通信部170を制御することで、在不在の予測情報を情報処理サーバ40へ送信することで一連の処理が終了する。

0118

(ユーザの行動推定処理)
続いて、図13を参照して、図12のステップS1108に示されたユーザの行動推定処理の流れの一例について説明する。

0119

ステップS1200では、第1の情報処理端末10の在不在予測部161が、処理対象のユーザの行動履歴データを行動履歴DB183から取得する。その後、在不在予測部161は、ステップS1204にて、行動履歴データに含まれる複数の行動の中から1つの行動を選択し、ステップS1208にて、センシングデータと行動との関連性を示す指標値であるセンシングデータ・行動関連性スコアを算出する。在不在予測部161は、ステップS1204およびステップS1208の処理を、行動履歴データに含まれる全ての行動に対して行う。ステップS1212では、在不在予測部161が、最も高いスコアに対応する行動を出力することで一連の処理が終了する。

0120

(ユーザの行動推定処理)
続いて、図14を参照して、図12のステップS1112に示されたユーザの行動予測処理の流れの一例について説明する。

0121

ステップS1300では、第1の情報処理端末10の在不在予測部161が、処理対象のユーザの生活習慣データを生活習慣DB184から取得する。その後、在不在予測部161は、ステップS1304にて、生活習慣データに含まれる複数の生活習慣の中から1つの生活習慣を選択し、ステップS1308にて、推定された行動と生活習慣との関連性を示す指標値である行動・生活習慣関連性スコアを算出する。在不在予測部161は、ステップS1304およびステップS1308の処理を、生活習慣データに含まれる全ての生活習慣に対して行う。ステップS1312では、在不在予測部161が、最も高いスコアに対応する生活習慣を出力することで一連の処理が終了する。

0122

(担当訪問先および訪問ルートに関する情報の送信処理)
続いて、図15を参照して、情報処理サーバ40による担当訪問先および訪問ルートに関する情報の送信処理の流れの一例について説明する。

0123

ステップS1400では、情報処理サーバ40の通信部430が、各訪問先の第1の情報処理端末10から在不在の予測情報を受信する。ステップS1404では、担当訪問先決定部411が在不在の予測情報に基づいて訪問者毎の担当訪問先を決定する。担当訪問先の決定処理の流れについては後段の図16にて説明する。ステップS1408では、訪問ルート決定部412が、訪問者毎の担当訪問先に関する情報および在不在の予測情報に基づいて訪問ルートを決定する。訪問ルートの決定処理の流れについては後段の図17にて説明する。ステップS1412では、通信部430が、担当訪問先および訪問ルートに関する情報を第3の情報処理端末30へ送信することで一連の処理が終了する。

0124

(担当訪問先の決定処理)
続いて、図16を参照して、図15のステップS1404に示された担当訪問先の決定処理の流れの一例について説明する。

0125

ステップS1500では、情報処理サーバ40の担当訪問先決定部411が訪問の対象地域において、所定の方法でエリアを設定する。例えば、担当訪問先決定部411は、訪問の対象地域を市区町村等の単位で複数に分けることによってエリアを設定する。ステップS1504では、担当訪問先決定部411が、これらのエリア内に位置する、1日の訪問先の件数を集計する。ステップS1508では、担当訪問先決定部411が、エリア内の状況の予測結果等の情報を含むエリア情報(例えば、天気予測、交通量予測またはイベント予定等)を取得する。ステップS1512では、担当訪問先決定部411が、訪問者のスキルまたは経験等の情報を含む訪問者情報(例えば、業務経験年数、一日に訪問可能な件数等)を取得する。

0126

ステップS1516では、担当訪問先決定部411が、エリア情報、訪問者情報および過去の訪問実績等に基づいてエリア内に位置する訪問先の件数の妥当性を判断する。エリア内に位置する訪問先の件数が妥当である場合(ステップS1516/Yes)、ステップS1520にて、担当訪問先決定部411は、各エリア内に位置する訪問先を担当訪問先として決定することで一連の処理が終了する。エリア内に位置する訪問先の件数が妥当でない場合(ステップS1516/No)、処理がステップS1500に戻り、エリアの設定以降の処理が再度行われる。

0127

(訪問ルートの決定処理)
続いて、図17を参照して、図15のステップS1408に示された訪問ルートの決定処理の流れの一例について説明する。

0128

ステップS1600では、情報処理サーバ40の訪問ルート決定部412が、担当訪問先決定部411によって決定された担当訪問先に関する情報を取得する。ステップS1604では、訪問ルート決定部412が、第1の情報処理端末10によって提供された各担当訪問先における在不在の予測情報を取得する。ステップS1608では、訪問ルート決定部412が、エリア内の状況の予測結果等を含むエリア情報(例えば、天気予測、交通量予測またはイベント予定等)を取得する。ステップS1612では、訪問ルート決定部412が、訪問者のスキルまたは経験等を含む訪問者情報(例えば、業務経験年数、一日に訪問可能な件数等)を取得する。

0129

ステップS1616では、訪問ルート決定部412が、各担当訪問先(または各担当訪問先の付近)を通る複数のルートのうち、各担当訪問先が「在状態」に設定されている時間帯に訪問が可能である最短ルートを訪問ルートとして算出する。ステップS1620では、訪問ルート決定部412が、エリア情報および訪問者情報等に基づいて訪問ルートの妥当性を判断する。訪問ルートが妥当である場合(ステップS1620/Yes)、ステップS1624にて、訪問ルート決定部412は、算出した最短ルートを訪問ルートとして決定することで一連の処理が終了する。

0130

訪問ルートが妥当でない場合(ステップS1620/No)、ステップS1628にて、訪問ルート決定部412は、妥当な訪問ルートを決定するために担当訪問先の変更が必要であるか否かを判断する。担当訪問先の変更が必要である場合(ステップS1628/Yes)、ステップS1632にて、図16に示した担当訪問先の決定処理が再度行われる。担当訪問先の変更が必要でない場合(ステップS1628/No)、処理がステップS1616に戻り、訪問ルートの算出以降の処理が再度行われる。

0131

(担当訪問先または訪問ルートの変更処理)
続いて、図18を参照して、担当訪問先または訪問ルートの変更処理の流れの一例について説明する。より具体的には、情報処理サーバ40が第1の情報処理端末10から提供される担当訪問先の在不在の予測情報が変化することによって、担当訪問先または訪問ルートの変更が必要になる場合がある。その場合、情報処理サーバ40は、図18の処理を行うことで、担当訪問先または訪問ルートの変更を行うことができる。

0132

ステップS1700では、情報処理サーバ40の通信部430が、担当訪問先における変更後の在不在の予測情報を受信する。ステップS1704では、制御部410が、当該担当訪問先への訪問状況を確認する。例えば、制御部410が、所定の要求信号を生成し、通信部430を介して当該信号を第3の情報処理端末30へ送信することで、当該担当訪問先への訪問状況に関する情報を第3の情報処理端末30から取得する。

0133

当該担当訪問先への訪問がまだ行われていない場合(ステップS1708/Yes)、ステップS1712にて、訪問ルート決定部412が、変更後の在不在の予測情報を用いて、図17に示した訪問ルートの決定処理を再度行う。なお、図17のステップS1628に示したように、訪問ルート決定部412が、妥当な訪問ルートを決定するために担当訪問先の変更が必要であると判断した場合には、図17のステップS1632にて、図16に示した担当訪問先の決定処理が再度行われる。

0134

担当訪問先または訪問ルートが変更された場合(ステップS1716/Yes)、ステップS1720にて、通信部430が、変更後の担当訪問先および訪問ルートに関する情報を第3の情報処理端末30へ送信することで一連の処理が終了する。ステップS1708にて、在不在の予測情報が変更された担当訪問先への訪問が既に行われている場合(ステップS1708/No)、および、ステップS1716にて、担当訪問先または訪問ルートが変更されなかった場合(ステップS1716/No)には、第3の情報処理端末30への通知が行われることなく処理が終了する。

0135

(担当訪問先、訪問ルートおよび在不在の予測情報等の表示処理)
続いて、図19を参照して、第3の情報処理端末30による各種情報の表示処理の流れの一例について説明する。

0136

ステップS1800では、第3の情報処理端末30の通信部340が、担当訪問先および訪問ルートに関する情報を情報処理サーバ40から受信する。ステップS1804では、制御部330が、センサ部320からセンシングデータを取得する。特に、制御部330は、位置センサ(例えば、GNSSセンサ等)からセンシングデータを取得する。ステップS1808では、制御部330が、センシングデータを解析することによって自装置の位置を特定する。ステップS1812では、表示部310が、地図情報を表示し、当該地図情報に、担当訪問先、訪問ルート、自装置の位置および担当訪問先の在不在の予測情報(例えば、「在状態」の時間帯および「不在状態」の時間帯等)を重畳的に表示する。

0137

<<1.9.第3の情報処理端末30の表示例>>
上記では、各装置の処理の流れについて説明した。続いて、図20および図21を参照して、第3の情報処理端末30の表示例について説明する。

0138

上記のとおり、第3の情報処理端末30は、地図情報に対して、担当訪問先、訪問ルート、自装置の位置および担当訪問先の在不在の予測情報を重畳させて表示することができる。

0139

例えば、図20に示すように、第3の情報処理端末30は、担当訪問先を示す画像I10と、訪問ルートを示す画像I11と、自装置の位置を示す画像I12と、担当訪問先の在不在の予測情報を示す画像I13および画像I14と、を地図情報に重畳させて表示してもよい。

0140

ここで、担当訪問先を示す画像I10は、担当訪問先の在不在の予測情報と連動して表示されてもよい。例えば、画像I10の色相が、在状態の終了時刻までの残り時間に連動して変化してもよい(例えば、残り時間が短くなるにつれて、画像I10の色が紫色、青色、緑色、黄色、橙色、赤色の順に変化する等)。これによって、訪問者は、優先的に訪問すべき担当訪問先を直感的に認識することができる。

0141

また、訪問ルートを示す画像I11が表示されることによって、訪問者は、訪問順を直感的に認識することができる。また、自装置の位置を示す画像I12が表示されることによって、訪問者は、現在地と訪問先との位置関係を認識することができる。

0142

また、担当訪問先の在不在の予測情報を示す画像I13および画像I14が表示されることによって、訪問者は、担当訪問先における在状態の時間帯および不在状態の時間帯を認識することができる。ここで、画像I13には、表示時点において担当訪問先が在状態であり、在状態の終了時刻(換言すると、不在状態の開始時刻)までの残り時間が15分である場合の例が示されている。また、画像I14には、表示時点において担当訪問先が不在状態であり、在状態の開始時刻までの残り時間が10分であり、その後の在状態の終了時刻までの残り時間が240分である場合の例が示されている。

0143

また、図21に示すような表示が行われてもよい。図21には、担当訪問先を示す画像I20と、訪問ルートを示す画像I21と、自装置の位置を示す画像I22と、担当訪問先の在不在の予測情報を示す画像I23および画像I24と、が表示されている。

0144

図21図20との差異について具体的に説明すると、図21の画像I23および画像I24は、図20の画像I13および画像I14と異なり、一日における在状態および不在状態の時間帯を、互いに異なる色相のバーで表している。さらに、図21の画像I23および画像I24は、表示時点の時刻を矢印で示し、当該矢印中に、在状態の終了時刻までの残り時間または在状態の開始時刻までの残り時間を示している。より具体的には、画像I23には、表示時点において担当訪問先が在状態であり、在状態の終了時刻までの残り時間が15分である場合の例が示されている。また、画像I24には、表示時点において担当訪問先が不在状態であり、在状態の開始時刻までの残り時間が10分である場合の例が示されている。

0145

以上、第3の情報処理端末30の表示例について説明した。なお、図20および図21を用いて説明した上記の表示はあくまで一例であり、第3の情報処理端末30の表示は係る例に限定されない。例えば、第3の情報処理端末30の表示は、図20および図21に示す画像のすべてを必ずしも表示しなくてもよい。また、第3の情報処理端末30の表示は、仕様や運用に応じて柔軟に変更可能である。

0146

<<1.10.本開示が適用されるサービスのバリエーション>>
上記では、第3の情報処理端末30の表示例について説明した。続いて、本開示が適用されるサービスのバリエーションについて説明する。

0147

上記の実施形態においては、本開示が訪問サービスに適用される場合について説明した。ここで、訪問サービスとは、訪問者が任意の場所へ任意の目的で訪問することを要するサービスであれば、特に限定されない。例えば、訪問サービスには、訪問先での工事サービス、修理サービス、在宅保育サービス、リハビリテーションサービス(例えば、居宅リハビリテーションサービスまたは通所リハビリテーションサービス等)、シッターサービス(例えば、ベビーシッターサービス、シルバーシッターサービスまたはペットシッターサービス等)、家庭教師サービス、家事代行サービス、配達サービス(例えば、宅配サービス等)または訪問販売サービス(その他、任意の営業を含む)等が含まれる。

0148

また、本開示に係る情報処理システムは、上記の各種訪問サービスを提供したいユーザを管理する情報処理システムと連携することが可能である。例えば、訪問サービスを提供したいユーザの属性(例えば、氏名、年齢または性別等)、訪問可能なエリア、訪問可能な時間帯または条件等を管理する情報処理システムが存在する場合について考える。本開示に係る情報処理システムは、当該情報処理システムと連携することによって、訪問するユーザと、訪問されるユーザとをマッチングする機能を提供してもよい。例えば、情報処理サーバ40は、訪問するユーザの訪問可能なエリアにおいて訪問可能な時間帯に「在状態」が設定されているユーザを訪問されるユーザとして抽出することで、マッチングを実現してもよい。

0149

なお、情報処理サーバ40は、複数の訪問サービスに適用可能な共通プラットフォームを管理してもよい。そして、情報処理サーバ40は、当該共通プラットフォームを使用して、訪問先の在不在の予測情報の管理機能、担当訪問先の決定機能、訪問ルートの決定機能を複数の訪問サービスに対して提供してもよい。これによって、複数の訪問サービス毎に専用システム構築するコストが削減される。

0150

<2.ハードウェア構成例>
上記では、本開示の実施形態について説明した。続いて、図22を参照して、本開示の一実施形態に係る第1の情報処理端末10、第2の情報処理端末20、第3の情報処理端末30および情報処理サーバ40に共通するハードウェア構成例について説明する。

0151

図22は、第1の情報処理端末10、第2の情報処理端末20、第3の情報処理端末30および情報処理サーバ40を具現する情報処理装置900のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置900は、CPU(Central Processing Unit)901と、ROM(Read Only Memory)902と、RAM(Random Access Memory)903と、ホストバス904と、ブリッジ905と、外部バス906と、インタフェース907と、入力装置908と、出力装置909と、ストレージ装置(HDD)910と、ドライブ911と、通信装置912と、を備える。

0152

CPU901は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置900内の動作全般を制御する。また、CPU901は、マイクロプロセッサであってもよい。ROM902は、CPU901が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。RAM903は、CPU901の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはCPUバスなどから構成されるホストバス904により相互に接続されている。当該CPU901、ROM902およびRAM903の協働により、第1の情報処理端末10の制御部160、撮像部140およびセンサ部150、第2の情報処理端末20の制御部250およびセンサ部240、第3の情報処理端末30の制御部330およびセンサ部320、情報処理サーバ40の制御部410の各機能が実現される。

0153

ホストバス904は、ブリッジ905を介して、PCI(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス906に接続されている。なお、必ずしもホストバス904、ブリッジ905および外部バス906を分離構成する必要はなく、1つのバスにこれらの機能を実装してもよい。

0154

入力装置908は、マウスキーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、CPU901に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置900の使用者は、該入力装置908を操作することにより、各装置に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。当該入力装置908により、第1の情報処理端末10の音声入力部130および第2の情報処理端末20の音声入力部230の各機能が実現される。

0155

出力装置909は、例えば、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ(LCD)装置、OLED(Organic Light Emitting Diode)装置およびランプなどの表示装置を含む。さらに、出力装置909は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置を含む。出力装置909は、例えば、再生されたコンテンツを出力する。具体的には、表示装置は再生された映像データ等の各種情報をテキストまたはイメージで表示する。一方、音声出力装置は、再生された音声データ等を音声に変換して出力する。当該出力装置909により、第1の情報処理端末10の表示部110および音声出力部120、第2の情報処理端末20の表示部210および音声出力部220、第3の情報処理端末30の表示部310の各機能が実現される。

0156

ストレージ装置910は、データ格納用の装置である。ストレージ装置910は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置910は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)で構成される。このストレージ装置910は、ハードディスクを駆動し、CPU901が実行するプログラムや各種データを格納する。当該ストレージ装置910により、第1の情報処理端末10の記憶部180および情報処理サーバ40の記憶部420の各機能が実現される。

0157

ドライブ911は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置900に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ911は、装着されている磁気ディスク光ディスク光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体913に記録されている情報を読み出して、RAM903に出力する。また、ドライブ911は、リムーバブル記憶媒体913に情報を書き込むこともできる。

0158

通信装置912は、例えば、通信網914に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。当該通信装置912により、第1の情報処理端末10の通信部170、第2の情報処理端末20の通信部260、第3の情報処理端末30の通信部340および情報処理サーバ40の通信部430の各機能が実現される。

0159

<3.まとめ>
以上で説明してきたように、第1の情報処理端末10は、センシングデータを用いて訪問先におけるユーザの在不在を予測することができる。また、第1の情報処理端末10は、ユーザからの入力に基づいて、ユーザの在不在の定義を設定することができる。

0160

情報処理サーバ40は、第1の情報処理端末10から各訪問先のユーザの在不在の予測情報を取得し、当該情報に基づいて複数の訪問先のうち、訪問者毎の担当訪問先を決定することができる。また、情報処理サーバ40は、訪問者毎の担当訪問先に関する情報および在不在の予測情報に基づいて、各担当訪問先におけるユーザが訪問対応可能な時間帯に全ての担当訪問先を訪問可能な訪問ルートを決定することができる。

0161

そして、第3の情報処理端末30は、地図情報に、担当訪問先、訪問ルート、自装置の位置、担当訪問先における「在状態」の時間帯および「不在状態」の時間帯等を重畳的に表示させることができる。

0162

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

0163

例えば、ユーザは、訪問先を自由に指定することができてもよい。上記では、一例として、住宅もしくは会社等の施設、または、配達ロッカー等が訪問先に指定される場合について説明したが、訪問先として指定される対象はこれらに限定されない。

0164

例えば、地図上の任意の地点(例えば、道路、交差点、橋、陸橋等)が訪問先として指定されてもよい。すなわち、ユーザは、より柔軟に訪問先を指定することができる。なお、訪問者も、訪問先を自由に指定することができてもよい。ユーザにより訪問先が指定される場合、第1の情報処理端末10は、ユーザ入力に基づいて訪問先を指定する訪問先指定部を備えてもよいし、例えば、在不在定義部162がユーザ入力に基づいて訪問先を指定してもよい。また、上記で説明した配達ロッカーの設置場所は特に限定されない。例えば、集合住宅コンビニエンスストアまたは等に設置された配達ロッカーが用いられてもよい。

0165

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

0166

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
(1)
センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在の予測を行う在不在予測部と、
前記予測の結果を外部装置に提供する提供部と、を備える、
情報処理装置。
(2)
前記在不在予測部は、前記ユーザが訪問へ対応できるか訪問を希望する状態である在状態、または、前記ユーザが訪問へ対応できないか訪問を希望しない状態である不在状態のうち、前記ユーザがいずれの状態であるかを予測する、
前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
前記在不在予測部は、前記訪問先における複数人のユーザの在不在の予測を行うことで、前記訪問先が前記在状態または前記不在状態のうちのいずれの状態であるかを予測する、
前記(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記在不在予測部は、前記複数人のユーザのうち一人でも前記在状態であると予測されれば、前記訪問先が前記在状態であると予測する、
前記(3)に記載の情報処理装置。
(5)
前記在不在予測部は、前記複数人のユーザのうち予め指定されたユーザが前記在状態であると予測されれば、前記訪問先が前記在状態であると予測する、
前記(3)に記載の情報処理装置。
(6)
ユーザ入力に基づいて前記在状態または前記不在状態の定義を設定する在不在定義部をさらに備える、
前記(2)から(5)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(7)
前記在不在定義部は、前記ユーザの行動もしくは状態、または、時間帯に基づいて前記定義を設定する、
前記(6)に記載の情報処理装置。
(8)
前記在不在定義部は、ユーザ入力に基づいて前記予測の対象外となるユーザも設定する、
前記(6)または(7)に記載の情報処理装置。
(9)
前記センシングデータは、前記訪問先の敷地内に配置されるセンサから出力されるデータを含む、
前記(1)から(8)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(10)
前記センシングデータは、前記ユーザによって携帯されるセンサもしくは前記ユーザによって装着されるセンサから出力されるデータを含む、
前記(1)から(9)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(11)
前記在不在予測部は、前記ユーザの過去の行動履歴に基づいて前記予測を行う、
前記(1)から(10)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(12)
ユーザ入力に基づいて前記訪問先を指定する訪問先指定部をさらに備える、
前記(1)から(11)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(13)
前記情報処理装置は、音声対話を行うエージェント装置である、
前記(1)から(12)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(14)
複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報を、外部装置から取得する取得部と、
前記予測情報に基づいて、訪問者が担当する訪問先を決定する担当訪問先決定部と、を備える、
情報処理装置。
(15)
前記予測情報に基づいて、前記訪問者が担当する訪問先を訪問可能なルートを決定する訪問ルート決定部をさらに備える、
前記(14)に記載の情報処理装置。
(16)
複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報に基づいて決定された、訪問者が担当する訪問先に関する情報を、外部装置から取得する取得部と、
前記訪問者が担当する訪問先に関する情報を表示する表示部と、を備える、
情報処理装置。
(17)
前記取得部は、前記予測情報に基づいて決定された、前記訪問者が担当する訪問先を訪問可能なルートに関する情報も前記外部装置から取得し、
前記表示部は、前記ルートに関する情報も表示する、
前記(16)に記載の情報処理装置。
(18)
プロセッサが、センシングデータに基づいて訪問先におけるユーザの在不在の予測を行うことと、
前記予測の結果を外部装置に提供することと、を含む、
情報処理方法。
(19)
プロセッサが、複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報を、外部装置から取得することと、
前記予測情報に基づいて、訪問者が担当する訪問先を決定することと、を含む、
情報処理方法。
(20)
プロセッサが、複数の訪問先におけるユーザの在不在の予測情報に基づいて決定された、訪問者が担当する訪問先に関する情報を、外部装置から取得することと、
前記訪問者が担当する訪問先に関する情報を表示することと、を含む、
情報処理方法。

0167

10 第1の情報処理端末
110 表示部
120音声出力部
130音声入力部
140撮像部
150センサ部
160 制御部
161 在不在予測部
162 在不在定義部
170通信部
180 記憶部
181 ユーザDB
182 在不在定義DB
183行動履歴DB
184生活習慣DB
20 第2の情報処理端末
210 表示部
220 音声出力部
230 音声入力部
240 センサ部
250 制御部
260 通信部
30 第3の情報処理端末
310 表示部
320 センサ部
330 制御部
340 通信部
40情報処理サーバ
410 制御部
411担当訪問先決定部
412訪問ルート決定部
420 記憶部
430 通信部

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