JP2006012144A - Mobile terminal - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ユーザに情報を提供する移動体端末であって、例えば予めインストールされたアプリケーションプログラムのうちユーザが利用しようとするものを提供する移動体端末に関する。 The present invention relates to a mobile terminal that provides information to a user, and relates to a mobile terminal that provides, for example, a preinstalled application program that a user intends to use.
従来より、ユーザによる次の操作やコマンドを予測してユーザの入力操作を支援する支援装置が提案されている(例えば、特許文献1及び特許文献2参照)。
Conventionally, a support device that supports the user's input operation by predicting the next operation or command by the user has been proposed (see, for example,
このような支援装置は、予めインストールされた複数のアプリケーションプログラムのうち、ユーザの操作履歴に基づいて次に実行されるであろうアプリケーションプログラムを予測して、そのアプリケーションプログラムを実行するための操作やコマンドを提示する。これにより、ユーザは次に利用するアプリケーションプログラムを簡単に実行させることができる。 Such a support device predicts an application program that will be executed next based on a user's operation history among a plurality of preinstalled application programs, and performs an operation for executing the application program. Present a command. As a result, the user can easily execute the application program to be used next.
また従来より、ユーザの行き先とその行き先に関して提示すべき情報とを予測するカーナビゲーションシステムの車載装置が提案されている。 Conventionally, an in-vehicle device for a car navigation system that predicts a destination of a user and information to be presented regarding the destination has been proposed.
このような車載装置は、ユーザの自動車の行動履歴に基づいて行き先を予測する。さらにその車載装置は、予めインストールされた複数のアプリケーションプログラムのうち、その行き先に関する情報を提供するアプリケーションプログラムを予測し、そのアプリケーションプログラムを実行する。これにより、ユーザは行き先を設定する手間を省くことができるとともに、その行き先に関する情報を容易に知ることができる。
しかしながら、上記従来の支援装置および車載装置では、アプリケーションプログラムなどの情報を、簡単な構成で適切に提供することができないという問題がある。 However, the conventional support device and the vehicle-mounted device have a problem that information such as application programs cannot be appropriately provided with a simple configuration.
つまり、ユーザによって利用される移動体端末のアプリケーションプログラムは、そのユーザの移動先によって異なる傾向があるが、上記従来の支援装置では、そのような傾向が考慮されておらず、その移動先に応じて適切な情報、即ちアプリケーションプログラムを提供することができない。また、上記従来の車載装置では、移動先を予測するためにGPSなどによる測位機能を備えているため、構成が複雑になるとともにコストがかかる。 That is, the application program of the mobile terminal used by the user tends to vary depending on the destination of the user, but the above-described conventional support apparatus does not consider such a tendency and depends on the destination. Therefore, it is impossible to provide appropriate information, that is, an application program. In addition, since the conventional vehicle-mounted device has a positioning function such as GPS for predicting the destination, the configuration becomes complicated and the cost is high.
本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであり、ユーザが利用しようとする情報を簡単な構成でユーザの移動先に応じて適切に提供する移動体端末を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a problem, and an object of the present invention is to provide a mobile terminal that appropriately provides information to be used by a user according to the destination of the user with a simple configuration.
上記目的を達成するために、本発明の移動体端末は、ユーザに情報を提供する移動体端末であって、ネットワークを介して取得されたテキスト情報の示す駅をユーザの移動先の候補とし、前記テキスト情報を蓄積する移動先候補蓄積手段と、前記移動体端末が乗車駅の改札を通過したときに、前記乗車駅に関する乗車情報を検出する乗車駅検出手段と、前記乗車駅検出手段で検出された前記乗車情報をもとに、前記移動先候補蓄積手段に蓄積されているテキスト情報の示す駅から、ユーザの移動先となる駅を決定する移動先予測手段と、前記移動先予測手段で決定された駅に関する情報を提供する情報提供手段とを備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the mobile terminal of the present invention is a mobile terminal that provides information to the user, and the station indicated by the text information acquired via the network is a candidate for the user's destination, Detected by destination candidate storage means for storing the text information, boarding station detection means for detecting boarding information about the boarding station when the mobile terminal passes the ticket gate of the boarding station, and the boarding station detection means Based on the boarding information, the destination prediction means for determining the station to be the destination of the user from the station indicated by the text information stored in the destination candidate storage means, and the destination prediction means And an information providing means for providing information about the determined station.
本発明の移動体端末は、ユーザが利用しようとする情報、例えばアプリケーションプログラムを簡単な構成でユーザの移動先に応じて適切に提供することができるという作用効果を奏する。 The mobile terminal of the present invention has an effect that information that a user intends to use, for example, an application program can be appropriately provided according to a user's destination with a simple configuration.
本発明に係る移動体端末は、現在又は将来の自らの場所(位置)において適切なアプリケーションプログラムを予測する。 The mobile terminal according to the present invention predicts an appropriate application program at the current or future location (position).
即ち、本発明に係る移動体端末は、GPS(Global Positioning System)により検出された移動体端末の現在の場所において適切なアプリケーションプログラムを予測するとともに、先に将来の場所を以下の方法により予測し、次にその予測した将来の場所において適切なアプリケーションプログラムを予測する。 That is, the mobile terminal according to the present invention predicts an appropriate application program at the current location of the mobile terminal detected by GPS (Global Positioning System) and also predicts the future location by the following method. Then, predict the appropriate application program at the predicted future location.
移動体端末の将来の場所を予測する方法として、
(A)移動体端末の移動履歴に基いて、現在より後の暦の属性に対応する移動体端末の場所を予測する場所予測方法A、
(B)移動体端末の移動履歴に基いて、現在の暦の属性と場所から今後向かうであろう移動体端末の場所を予測する場所予測方法B、
(C)移動体端末の路線検索履歴及び電子メール履歴に基いて、移動体端末を携帯するユーザが乗車した乗車駅などから、その後の移動体端末の場所を予測する場所予測方法Cがある。
As a way to predict the future location of mobile devices,
(A) A location prediction method A for predicting a location of a mobile terminal corresponding to a calendar attribute after the current time based on the movement history of the mobile terminal.
(B) a location prediction method B for predicting the location of the mobile terminal that will be headed from the current calendar attribute and location based on the movement history of the mobile terminal;
(C) There is a location prediction method C for predicting the location of a subsequent mobile terminal from a boarding station where a user carrying the mobile terminal has boarded based on a route search history and an email history of the mobile terminal.
ここでは先に、上述のような場所予測方法A〜Cにより将来の場所を予測する移動体端末の例についてそれぞれ順に説明し、その後、このような方法を利用した本発明に係る移動体端末の実施の形態について説明する。 Here, first, an example of a mobile terminal that predicts a future place by the place prediction methods A to C as described above will be described in order, and then the mobile terminal according to the present invention using such a method will be described. Embodiments will be described.
<1.場所予測方法Aを利用した移動体端末>
場所予測方法Aを利用した移動体端末は、上述のように移動履歴に基いて、今後の移動体端末の場所を予測するものであって、さらに、サーバ装置との通信を行うことにより、その場所に関連する情報の提供を受ける。
<1. Mobile terminal using location prediction method A>
The mobile terminal using the location prediction method A predicts the future location of the mobile terminal based on the movement history as described above, and further, by communicating with the server device, Receive information related to the location.
図1は、上記移動体端末及びサーバ装置を備えた情報提供システムの全体構成を示す構成図である。 FIG. 1 is a configuration diagram showing an overall configuration of an information providing system including the mobile terminal and the server device.
この情報提供システム10は、カーナビゲーションシステムの車載装置である上述の移動体端末11と、移動体端末11に提供する情報を蓄積するサーバ装置12などから構成される。
The
サーバ装置12からの情報は、インターネット網14および無線基地局13を介して移動体端末11に提供される。
Information from the
図2は、移動体端末11のハードウェア構成を示すブロック図であり、図3は、移動体端末11の機能構成を示す機能ブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the
図2に示されるように移動体端末11はCPU101、ハードディスク102、RAM103、VRAM104、ディスプレイ105、入力デバイス106、カレンダー時計107、GPS受信部108、およびネットワークIF109からなるハードウェア構成を備える。
As shown in FIG. 2, the
また、図3に示されるように移動体端末11は、ディスプレイ105、GPS受信部108、カレンダー時計107、ネットワークIF109、移動履歴データ保存部201、移動履歴記録部202、行動予測ルール保存部203、情報表示制御部204、および行動パターン抽出部205からなる機能構成を備える。図2と図3において、同じ構成要素には同じ符号を付している。
As shown in FIG. 3, the
図2において、CPU101は、移動体端末11の各構成要素と接続され、移動体端末11全体の動作を制御する。ハードディスク102、RAM103、及びVRAM104はデータを保持する。入力デバイス106は、移動体端末11の各種操作を行うためのボタンやキーである。ディスプレイ105、カレンダー時計107、GPS受信部108、およびネットワークIF109については後述する。
In FIG. 2, the
図3において、GPS受信部108は、GPS受信機などであり、移動体端末11の位置を検出する。
In FIG. 3, the
カレンダー時計107は、現在のカレンダー属性(年月日、曜日、及び時刻)を計時し出力する。
The
移動履歴記録部202は、GPS受信部108から出力される移動体端末11の現在位置と、カレンダー時計107から出力される現在のカレンダー属性とを基に、移動体端末11の移動履歴を移動履歴データ保存部201に記録する。
The movement
行動パターン抽出部205は、移動履歴データ保存部201に記録されている移動履歴とネットワークIF109を介してサーバ装置12から取得した情報を基に、移動体端末11のユーザの行動パターンを抽出して、ユーザの行動予測ルール(所定の形式に整理された移動履歴)を作成し、行動予測ルール保存部203に記録する。
The behavior
情報表示制御部204は、GPS受信部108あるいはカレンダー時計107から出力される現在位置や現在のカレンダー属性と、行動予測ルール保存部203に保持された行動予測ルールとに基づいて適切なタイミングで、ネットワークIF109を介してサーバ装置12より取得した情報をディスプレイ105に表示する。
The information
図4は、サーバ装置12の機能構成を示す機能ブロック図である。
図4に示されるように、サーバ装置12は、ネットワークIF300、情報送信制御部301、カテゴリー保存部302、および施設情報データ保存部303から構成される。
FIG. 4 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of the
As illustrated in FIG. 4, the
情報送信制御部301は、移動体端末11からの要求を受けて、ネットワークIF300を介して、カテゴリー保存部302および施設情報データ保存部303に保存されているデータを送信する。
In response to a request from the
カテゴリー保存部302には、各施設とその施設が属するカテゴリーとの対応関係を示すカテゴリーデータが保存されている。
The
図13は、カテゴリーデータを示す図である。このカテゴリーデータ302aは、施設識別子で示される各施設がいずれのカテゴリーに属するかの対応関係を表したデータである。例えば、施設1はレストランというカテゴリーに属し、施設4は書店というカテゴリーに属していることを示している。
FIG. 13 is a diagram showing category data. The
また、施設情報データ保存部303には、各施設とその施設に関する情報との対応関係を示す施設情報データやカテゴリー別施設情報データが保存されている。
The facility information
図12は、施設情報データを示す図である。この施設情報データ303aには、施設識別子で示される施設1、施設2…のそれぞれの施設名とその最新情報が記録されている。例えば施設1は「ボスバーガ京阪奈店」であり、最新情報として「コロッケバーガ190円新発売…」が記録されている。
FIG. 12 is a diagram showing facility information data. In the
図14は、カテゴリー別施設情報データを示す図である。図14に示されるように、このカテゴリー別施設情報データ303bには、レストランや居酒屋などのカテゴリー毎に施設名と位置情報と最新情報とが記録されている。
FIG. 14 is a diagram showing category-specific facility information data. As shown in FIG. 14, the facility name, position information, and latest information are recorded in the category-specific
このように構成された情報提供システム10の動作を説明する。
図5は、情報提供システム10の動作を示すフロー図である。
The operation of the
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the
まず、移動履歴記録部202が移動体端末11の移動履歴を記録する(ステップS101)。この移動履歴を記録する処理の詳細を図6から図9を用いて説明する。
First, the movement
図6は、移動体端末11の移動履歴を記録する処理の詳細動作を示すフロー図である。
まず、移動履歴記録部202がGPS受信部108とカレンダー時計107からの出力を基に、1秒間に1回、移動体端末11の位置と日時を移動履歴データ保存部201のハードディスクHDDに記録する(ステップS201)。
FIG. 6 is a flowchart showing the detailed operation of the process of recording the movement history of the
First, the movement
図7は、移動体端末11の移動履歴を示す図である。図7に示されるように、日時に対応する移動体端末11の位置座標が1秒間隔で記録されている。例えば、2003年2月4日(火)10時23分34秒に、移動体端末11は東経E1,北緯N1の位置にあることを示している。
FIG. 7 is a diagram showing a movement history of the
次に、移動履歴記録部202は、地図データベース(地図DB)を参照して、記録した移動体端末11の位置座標がどの施設の敷地範囲に属するかを特定する(ステップS202)。
Next, the movement
図8は、地図データベースを示す図である。
図8の地図データベースは、施設1、施設2などの施設を識別するための施設識別子と、各施設に対応する敷地範囲との対応関係を示す。この地図データベースを用いることにより、ある位置座標が何れの施設に該当するかを特定することができる。
FIG. 8 is a diagram showing a map database.
The map database of FIG. 8 shows a correspondence relationship between facility identifiers for identifying facilities such as the
施設1、施設2などの施設識別子は、AB学校やCD店などの施設を示すものである。また、敷地範囲は例えば施設1の場合、左隅座標が東経e1、北緯n1で、縦10m横10mの矩形の範囲を示している。
Facility identifiers such as
例えば、図7に示される位置座標(東経E1、北緯N1)が、左隅座標が東経e3北緯n3で縦15m横10mの矩形の範囲内であれば、その位置座標は施設3に該当する。
For example, if the position coordinates (east longitude E1, north latitude N1) shown in FIG. 7 are within a rectangular range of 15 m long and 10 m long with the left corner coordinate being e3 north latitude n3, the position coordinates correspond to the
この敷地範囲を示すものとしては、区画が特定できればよいのであって、図8で示されるような基準座標(北緯A、東経B)、あるいは代表座標(北緯C、東経D)とその区画領域の形状(四角(縦Ykm、横Xkm)、三角)で示すものなどであってもよく、また、各区画の範囲(北緯E〜F、東経G〜H)で示すものや、基準座標(北緯A、東経B)と前記基準座標からの距離(縦Ykm、横Xkm、あるいは半径Rkm)で示すもの、あるいは複数の代表座標(北緯A、東経B)を指定し、その代表座標を直線で結んで囲われた領域で示すものであってもよい。 In order to indicate this site range, it is only necessary to be able to specify a section, and the reference coordinates (north latitude A, east longitude B) or representative coordinates (north latitude C, east longitude D) as shown in FIG. It may be a shape (square (vertical Ykm, horizontal Xkm), triangle) or the like, or may be indicated by the range of each section (north latitude E to F, east longitude G to H) or a reference coordinate (north latitude A , East longitude B) and a distance (vertical Ykm, horizontal Xkm, or radius Rkm) from the reference coordinate, or a plurality of representative coordinates (north latitude A, east longitude B) are designated, and the representative coordinates are connected by a straight line. It may be indicated by an enclosed area.
また、各都道府県、市町村、番地、郵便番号などの土地情報に基づいて予め位置座標を設定しておいてもよい。更に上記土地情報により、大まかな区分を行い、その中で上記詳細な区画を行うことも可能である。 Further, position coordinates may be set in advance based on land information such as each prefecture, municipality, street address, and postal code. Furthermore, it is possible to roughly classify according to the land information, and to perform the above detailed divisions.
この地図データベースは、移動履歴記録部202が保持していてもよいし、また、サーバ装置12に保存されていてもよい。
This map database may be held by the movement
次に、移動履歴記録部202は移動履歴データ保存部201に記録されている移動履歴を基に、1つの敷地範囲(ステップS202において特定された施設)内での滞在時間が10分以上のものがあるか否かを判別し(ステップS203)、10分以上のものがなければ(ステップS203のNo)、再度位置座標の記録処理に戻り(ステップS201)、10分以上のものがあれば、(ステップS203のYes)、滞在日時に施設識別子を付与してプレース(滞在場所)として記録する(ステップS204)。
Next, based on the movement history recorded in the movement history
図9は、記録されたプレースを示すリストの一例である。
図9に示されるように、プレースリスト130には日時と対応させて10分以上滞在した場所がプレースとして記録されている。例えば、2003年2月1日(土)18時から18時20分に施設2に滞在していたことが示されている。
FIG. 9 is an example of a list showing recorded places.
As shown in FIG. 9, the
以上のような移動履歴の記録処理(図5のステップS101)の次に、行動パターン抽出部205は、移動履歴データ保存部201に保持されているプレースリスト130を基に、移動体端末11のユーザの行動パターンを抽出して行動予測ルールを作成する(ステップS102)。
After the movement history recording process (step S101 in FIG. 5) as described above, the behavior
行動パターンの抽出について説明する。
行動パターン抽出部205は、新たに記録されたプレースでの滞在日時を例えば平日の朝、昼、夜、および休日の朝、昼、夜の6つに区分し、区分された各日時における各プレースの滞在回数を算出する。このとき、平日は月曜日から金曜日、休日は土曜日および日曜日とし、朝は例えば午前6時から正午まで、昼は正午から午後6時まで、夜は午後6時から翌朝午前6時までとする。
The behavior pattern extraction will be described.
The behavior
図10は、行動パターンの抽出方法を説明するための図である。
行動パターン抽出部205は、プレースリスト130に記録されている施設2(滞在日時2003年2月1日(土)18時から18時20分)の滞在日時が平日か休日かを区分する。滞在日時が土曜日であるため休日に区分される。次に朝、昼、夜のいずれであるかを区分する。滞在日時が18時から18時20分であるため、夜に区分される。これにより、休日の夜に移動体端末11のユーザが施設2に滞在していたという行動パターンが抽出される。
FIG. 10 is a diagram for explaining a behavior pattern extraction method.
The behavior
以上のように、行動パターン抽出部205は、新たに記録されたプレースからユーザの行動パターンを抽出して行動予測ルールを作成し、行動予測ルール保存部203に記録する。
As described above, the behavior
図11は、行動予測ルールの一例を示す図である。図11において、日時は上述したように区分された日時(休日の夜、平日の昼など)を示しており、滞在場所はプレースを示している。そして、区分された日時毎の各プレースの滞在回数および滞在確率が記録されている。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a behavior prediction rule. In FIG. 11, the date and time indicate the date and time (holiday night, weekday day, etc.) divided as described above, and the stay location indicates a place. Then, the number of stays and the stay probability of each place for each divided date and time are recorded.
例えば、休日の夜という日時において、過去の移動履歴から施設1での滞在回数は78回であり、施設2での滞在回数は45回であり、施設3での滞在回数は13回である。その他の施設については省略している。そして、休日の夜における施設1での滞在確率が52%、施設2での滞在確率が30%、施設3での滞在確率が8%となっている。
For example, on the date of a holiday night, the number of stays at the
以上のようにして、行動パターン抽出部205は、新たなプレースが記録される度に、行動パターンを抽出して行動予測ルール140を作成する。
As described above, the behavior
次に、情報表示制御部204は、現在の年月日、曜日、時刻(カレンダー属性)をカレンダー時計107より取得し、現在の日時より所定の時間後(例えば30分後)における移動体端末11のユーザが各プレースに滞在する確率を行動予測ルール保存部203に保存されている行動予測ルール140を基に求める(ステップS103)。すなわち、現時刻より30分後が休日の夜、平日の昼などのいずれに属するかを調べ、属する時間帯における各プレースの滞在確率を求めることでユーザの行動を予測する。
Next, the information
例えば、現在の日時が2003年2月15日(土)の17時45分であるとする。30分後の日時(2003年2月15日(土)18時15分)は休日の夜に属するため、情報表示制御部204は行動予測ルール保存部203に記憶された行動予測ルール140から、施設1での滞在確率が52%、施設2での滞在確率が30%、施設3での滞在確率が8%などの休日の夜における各プレースの滞在確率を求める。
For example, it is assumed that the current date and time is 17:45 on February 15, 2003 (Saturday). Since the date and time after 30 minutes (February 15, 2003 (Sat.) 18:15) belongs to a holiday night, the information
次に、情報表示制御部204は、取得した各プレースの滞在確率のうち、所定値(例えば70%)を超えるプレースが存在するか否かを判定し(ステップS104)、所定値を超えるプレースが存在する場合は(ステップS104のYes)、そのプレースの最新情報をサーバ装置12の施設情報データ保存部303より取得して、ディスプレイ105に表示し(ステップS107)、処理を終了する。
Next, the information
一方、所定値を超えるプレースが存在しない場合は(ステップS104のNo)、情報表示制御部204は、滞在確率を取得した各プレースをサーバ装置12のカテゴリーデータ保存部302に保存されているカテゴリーデータ302aを基にカテゴリーに置換する(ステップS105)。
On the other hand, if there is no place exceeding the predetermined value (No in step S104), the information
このカテゴリーへの置換処理により、上述の例の場合では、施設1のレストランでの滞在確率が52%、施設2のレストランでの滞在確率が30%、施設3のカフェでの滞在確率が8%となり、レストランというカテゴリーに属する場所での滞在確率が82%、カフェでの滞在確率が8%になる。
By the replacement process to this category, in the case of the above example, the stay probability at the restaurant of the
そして次に、情報表示制御部204は、各カテゴリーの滞在確率のうち、所定値(例えば70%)を超えるカテゴリーが存在するか否かを判定し(ステップS106)、存在しない場合は(ステップS106のNo)処理を終了する。
Next, the information
一方、所定値を超えるカテゴリーが存在する場合は(ステップS106のYes)、情報表示制御部204は、GPS受信部108から移動体端末11の現在位置を取得し、そのカテゴリーに属する最寄りの施設情報を施設情報データ保存部303から取得して、ディスプレイ105に表示し(ステップS108)、処理を終了する。
On the other hand, when there is a category exceeding the predetermined value (Yes in step S106), the information
上述の例では、レストランというカテゴリーに属する滞在確率が82%であり、所定値である70%を超えている。このため、情報表示制御部204は、レストランというカテゴリーに属する施設のうち、30分後(19時15分)に到着可能な施設をユーザの移動履歴(図9参照)から抽出して(例えば過去に18時以降に滞在したレストランを抽出)、ディスプレイ105に複数の候補を表示し、さらに最近よく滞在した施設を選出しておすすめの施設として表示する。
In the above-mentioned example, the stay probability belonging to the category of restaurant is 82%, which exceeds the predetermined value of 70%. For this reason, the information
図15の(b)は、ディスプレイ105の表示例である。ディスプレイ105には、レストランというカテゴリーに属する複数の施設(リーガルホスト京阪奈店、ボスバーガ京阪奈店、パーマヤン、楽寿司)が候補として表示されている。さらに、最近よく滞在した施設である「リーガルホスト京阪奈店」がおすすめの施設としてカーソル191により指示されている。カーソル191によって指示するかわりに「リーガルホスト京阪奈店」を反転表示させることで指示してもよい。各候補の情報(オムレツ定食、中華あんかけそば等)は、各候補を選択した時に表示される詳細情報の概要を示している。
FIG. 15B is a display example on the
ユーザはディスプレイ105に表示されている施設の候補から、タッチパネルである操作部190による操作で候補を選択し、所望の施設にカーソル191を設定し、中央にある決定操作部190aの操作により、選択した候補を決定する。例えばユーザが「リーガルホスト京阪奈店」を選択した場合、その最新情報などの詳細情報がディスプレイ105に表示される。
The user selects a candidate from the facility candidates displayed on the
図15の(a)は、詳細情報がディスプレイに表示される表示例を示している。図15の(a)に示されるように、「リーガルホスト京阪奈店」の詳細情報「なつかしの洋食フェア開催中・・・」がディスプレイ105に表示されている。このとき、「リーガルホスト京阪奈店」までの渋滞情報などを表示してもよい。
FIG. 15A shows a display example in which detailed information is displayed on the display. As shown in (a) of FIG. 15, the detailed information “Regular host Keihanna store” “Natural Western food fair now being held” is displayed on the
またこのとき、レストランというカテゴリーに属する施設のうち、30分後に到着可能な施設を過去の移動履歴(図9参照)から抽出するとともに、さらにその近傍の施設(レストランというカテゴリーに属する)をサーバ装置12に保存されているカテゴリー別施設情報データ303b(図14参照)から抽出してもよい。
At this time, out of the facilities belonging to the category of restaurants, the facilities that can be reached after 30 minutes are extracted from the past movement history (see FIG. 9), and further the nearby facilities (belonging to the category of restaurants) are extracted from the server device. 12 may be extracted from the category-specific
このように、場所予測方法Aを利用した移動体端末11は、現在のカレンダー属性(年月日、曜日、時刻)を基に、移動体端末11のユーザが所定の時間経過後にいずれの位置に滞在しているかを過去の移動履歴から予測する。さらに、移動体端末11は、その予測した結果を用いて、ユーザが必要となるであろう情報をタイミングよく取得することができる。
As described above, the
さらに、この移動体端末11は、ユーザの過去の移動履歴から、ユーザがこれから滞在する確率の多い場所に関する情報を提供するだけでなく、ユーザが滞在する確率の多い場所と同じカテゴリーに属する場所に関する情報の提供を受けるため、ユーザは必要となるであろうより多くの情報を得ることができる。
Further, the
尚、この移動体端末11では、行動パターンの抽出を行うとき、平日と休日や、朝、昼、夜など区分基準を予め固定にしていたが、ユーザの行動パターンを基に、区分基準を動的に変更する方法で行動パターンを抽出してもよい(クラスタリング手法)。例えば日曜日から水曜日までと木曜日から土曜日までのそれぞれでユーザの行動パターンが分かれる場合、日曜日から水曜日までと、木曜日から土曜日までに行動パターンを区分すればよい。
In this
また、施設を決定せずに、カレンダー属性と位置の移動履歴から、現在以降の滞在場所を予測してもよい。 Moreover, you may estimate the staying place after the present from a calendar attribute and the movement history of a position, without determining a facility.
また、現在の時刻から30分後における移動体端末11のユーザの行動を予測したが、30分後という時間に限定されず、10分後でも1時間後でもよい。
Moreover, although the action of the user of the
さらに、カテゴリーをレストランの中でも和食、洋食、中華のようにさらに細分化してユーザの嗜好に対応できるようにしてもよい。 Further, the category may be further subdivided into Japanese, Western, Chinese, etc., in the restaurant so as to be able to respond to the user's preference.
また、プレースを決定する条件として、所定時間(上述の説明では10分)以上、同一敷地範囲に滞在することとしたが、滞在時間が所定時間でありさらにその滞在回数が所定回数以上であるときにプレースとして決定するようにしてもよい。 In addition, as a condition for determining a place, it is decided to stay in the same site range for a predetermined time (10 minutes in the above description), but the stay time is a predetermined time and the number of stays is a predetermined number of times or more. It may be determined as a place.
そしてまた、移動体端末11が車両に搭載された場合、駐車した場所(エンジンを停止した場所)をプレースとして記録してもよく、また一定時間パーキングブレーキを引いて停車した場所を含めてもよい。
Further, when the
さらに、この移動体端末11では、各時間帯においてユーザが各プレースに滞在する確率を予め計算してユーザの行動予測ルールとしたが、通常は各時間帯においてユーザが各プレースに滞在した履歴を蓄積しておき、現在の時刻を取得した時点で、各プレースの滞在確率を計算して、その滞在確率に基づく情報の表示を行うようにしてもよい。
Further, in this
また上述したGPS受信部108から得られる位置座標データについては、加速度センサーやマップマッチングにより、誤差を補正してから用いることにより精度を向上させることができる。
Further, the position coordinate data obtained from the
さらに、この移動体端末11では、移動履歴の記録、行動予測ルールの作成、および移動体端末(ユーザ)の滞在位置の予測を並行して行うようにしたが、予め移動履歴および行動予測ルールが蓄積されているならば、その移動履歴および行動予測ルールを基に、滞在位置の予測だけを行ってもよい。
Further, in the
<2.場所予測方法Bを利用した移動体端末>
次に、場所予測方法Bを利用した移動体端末について説明する。
<2. Mobile terminal using location prediction method B>
Next, a mobile terminal using the location prediction method B will be described.
場所予測方法Aを利用した移動体端末11では、予め記録された移動体端末11の移動履歴から、現在の時刻を基に後にユーザが滞在する滞在場所を予測し、さらにその滞在場所に関する情報を表示していた。それに対して、場所予測方法Bを利用した移動体端末では、同じく移動体端末11の移動履歴から、現在の時刻と場所を基にユーザが今後移動する場所を予測し、さらにその移動場所に関する情報を表示する。
In the
この場所予測方法Bを利用した移動体端末を備える情報提供システムの全体構成は図1と同様であり、移動体端末(モバイル端末)のハードウェア構成および機能構成は図2と図3と同様であるため、その説明を省略する。またサーバ装置は図4と同様であり、その説明を省略する。 The overall configuration of the information providing system including the mobile terminal using the location prediction method B is the same as that shown in FIG. 1, and the hardware configuration and functional configuration of the mobile terminal (mobile terminal) are the same as those shown in FIGS. Therefore, the description thereof is omitted. The server device is the same as that shown in FIG.
また、場所予測方法Aを利用した移動体端末11がカーナビゲーションシステムの車載装置であったの対し、場所予測方法Bを利用した移動体端末はGPS付の携帯電話機である。
The
ここで、場所予測方法Bを利用した移動体端末を備える情報提供システムの動作について説明する。 Here, the operation of the information providing system including the mobile terminal using the place prediction method B will be described.
図16は、上述の情報提供システムの動作を示すフロー図である。
まず、移動履歴記録部202が移動体端末11の移動履歴を記録する(ステップS301)。この移動履歴を記録する処理は、上述の場所予測方法Aの移動体端末で説明した処理とほぼ同様である(図6参照)。異なる点は、場所予測方法Aの移動体端末では、1つの敷地範囲内での滞在時間が10分以上である場合にその日時に識別子を付与してプレースとして記録している(図6のステップS204)のに対して、場所予測方法Bの移動体端末では、さらにプレース間をパス(滞在場所区間)として記録する。
FIG. 16 is a flowchart showing the operation of the information providing system described above.
First, the movement
図17は、移動体端末のユーザの移動履歴の例を示す模式図である。
図17には、会社を出発したユーザが書店「ブックボーン」に滞在して駅に向かったパターンと、会社を出発したユーザが書店「ブックボーン」に滞在し、さらに居酒屋「牛民」に滞在し駅に向かったパターンと、会社を出発したユーザが書店「ブックボーン」に滞在し、さらに居酒屋「黒木屋」に滞在し駅に向かったパターンの、過去の3つのパターンによるユーザの移動履歴が示されている。このとき、書店「ブックボーン」は会社の近くに位置しており、ユーザは会社の帰りに必ずその書店に寄るとする。
FIG. 17 is a schematic diagram showing an example of the movement history of the user of the mobile terminal.
FIG. 17 shows a pattern in which a user who leaves the company stays at the bookstore “Bookborn” and heads to the station, and a user who leaves the company stays at the bookstore “Bookbone” and then stays at the pub “Ushimin”. The past three patterns of the user's movement history are the pattern that went to the station and the pattern that the user who left the company stayed in the bookstore “Bookbone” and then stayed in the pub “Kurokiya” and headed to the station. It is shown. At this time, it is assumed that the bookstore “Bookbone” is located near the company, and the user always stops by the bookstore on the way home from the company.
図18は、記録されたプレース及びパスを示すリストの一例である。
図18に示されるように、プレースパスリスト230には日時と対応させて、10分以上滞在した場所がプレースとして記録され、さらにプレース間がパスとして記録されている。
FIG. 18 is an example of a list showing recorded places and paths.
As shown in FIG. 18, in the
例えば、2003年2月7日(金)9時から18時にユーザが滞在していた場所である施設A0(会社)がプレースとして記録され、2003年2月7日(金)18時10分から18時30分にユーザが滞在していた場所である施設4(ブックボーン)がプレースとして記録されている。さらに、プレースとして記録された施設A0および施設4の間(施設A0→施設4)がパスとして記録されている。
For example, the facility A0 (company) where the user stayed from 9:00 to 18:00 on February 7, 2003 (Friday) is recorded as a place, and from 18:10 on February 7, 2003 (Friday) to 18 The facility 4 (bookbone) where the user stayed at 30 minutes is recorded as a place. Further, a path between the facility A0 and the
以上のように移動履歴の記録処理(ステップS301)が行われ、次に行動パターン抽出部205は、移動履歴データ保存部201に保存されているプレースパスリスト230を基に、移動体端末11のユーザの行動パターンを抽出して行動予測ルールを作成する(ステップS302)。
As described above, the movement history recording process (step S301) is performed. Next, the behavior
行動パターンの抽出方法について説明する。
図19は、行動パターンの抽出方法を示す図である。
A behavior pattern extraction method will be described.
FIG. 19 is a diagram illustrating a behavior pattern extraction method.
例えば、図18に示されるように、施設A0(会社)→施設4(ブックボーン)のパスを経過した(2003年2月7日(金)18時から18時10分)後、施設A1(牛民)に滞在している(2003年2月7日(金)18時45分から21時)場合を例にあげる。 For example, as shown in FIG. 18, after passing the path of facility A0 (company) → facility 4 (bookbone) (Friday, February 7, 2003 from 18:00 to 18:10), facility A1 ( Take the case of staying at (Ushimin) (Friday, February 7, 2003 from 18:45 to 21:00).
図19に示されるように、行動パターン抽出部205は、会社→ブックボーンのパスを経過した日時が月曜日から木曜日、金曜日、休日(土曜日、日曜日)のそれぞれ朝(午前6時から正午)、昼(正午から午後6時)、夜(午後6時から翌朝午前6時)の9つの時間帯(カレンダー属性)のいずれに属するかを特定する。
As shown in FIG. 19, the behavior
会社→ブックボーンのパスを経過した時間帯は、2003年2月7日(金)18時から18時10分であり、金曜日の夜に区分される。 The time zone in which the company → bookbone path has passed is from 18 o'clock to 18:10 on Friday, February 7, 2003, and is divided into Friday night.
このようにして、ユーザが金曜日の夜の時間帯に、会社→ブックボーンのパスにいる場合は、後に居酒屋の「牛民」に訪れるという行動パターンが抽出される。 In this way, if the user is on the company → bookbone path during the Friday night time zone, the behavior pattern of visiting “Ishimin” at the pub later is extracted.
このように、行動パターン抽出部205は、ユーザの移動履歴から随時行動パターンを抽出していき、ユーザの存在した日時および場所(プレースまたはパス)毎に、その後に訪れた場所(プレース)の回数を計数して行動予測ルールを作成し、行動予測ルール保存部203に記録する。
As described above, the behavior
図20は、行動予測ルールの一例を示す図である。図20では、行動予測ルール240に、日時、場所で示されるユーザの滞在日時(金曜日の夜などのように区分された日時)と滞在場所(プレースまたはパス)毎に、その後ユーザ移動した移動場所、移動回数、および移動確率が示されている。
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a behavior prediction rule. In FIG. 20, in the
例えば、金曜日の夜という日時に、施設A0(会社)→施設4(ブックボーン)のパスにユーザが存在した場合、その後に施設A1(居酒屋の牛民)に移動する回数は過去45回あり、その確率は60%であることが示されている。同じく、その後に施設A2(居酒屋の黒木屋)に移動する回数は過去15回あり、その施設A2に移動する確率は20%である。その他も同様である。 For example, if there is a user in the path from facility A0 (company) to facility 4 (bookbone) on Friday night, the number of times the user subsequently moves to facility A1 (Izakaya cattleman) is the past 45 times. The probability is shown to be 60%. Similarly, the number of times that the user subsequently moves to the facility A2 (Kuroki-ya) is 15 times in the past, and the probability of moving to the facility A2 is 20%. Others are the same.
次に、情報表示制御部204は、現在のカレンダー属性(年月日、曜日、時刻)および現在位置を、カレンダー時計107およびGPS受信部108より取得し、上述のように作成された行動予測ルール240を基に、その後ユーザが各プレースへ移動する移動確率を求める(図16のステップS303)。
Next, the information
例えば、図17に示されるように、現在の日時が2003年2月21日(金)の18時であり、移動体端末11を持ったユーザの現在位置が会社→ブックボーンのパスであるとする。現在の日時が金曜日の夜に属し、現在位置が会社→ブックボーンのパスに属するため、行動予測ルール240(図20参照)に示される日時:金曜日の夜、場所:施設A0(会社)→施設4(ブックボーン)における各プレースへの移動確率を求める。この場合、施設A1(居酒屋の牛民)への移動確率60%、施設A2(居酒屋の黒木屋)への移動確率20%、施設A3(パチンコキング)への移動確率4%などの各施設への移動確率が求まる。
For example, as shown in FIG. 17, it is assumed that the current date and time is 18:00 on February 21, 2003 (Friday), and the current position of the user having the
次に、情報表示制御部204は、求めた各プレースへの移動確率のうち、所定値(例えば70%)を超えるプレースが存在するか否かを判定し(ステップS304)、所定値を超えるプレースが存在する場合は(ステップS304のYes)、そのプレースの最新情報をサーバ装置12の施設情報データ保存部303より取得して、ディスプレイ105に表示し(ステップS307)、処理を終了する。この表示に関しては場所予測方法Aの移動体端末11と同様であり、施設情報データ保存部303に保存されている施設情報データ303a(図12参照)よりデータを取得して表示する。
Next, the information
一方、所定値を超えるプレースが存在しない場合は(ステップS304のNo)、移動確率を取得した各プレースを、サーバ装置12のカテゴリーデータ保存部302に保存されているカテゴリーデータ302aを基にカテゴリーに置換する(ステップS305)。
On the other hand, when there is no place exceeding the predetermined value (No in step S304), each place where the movement probability is acquired is classified into categories based on the
このカテゴリーへの置換処理は、場所予測方法Aの移動体端末11と同様である。
例えば、移動場所が施設A1(牛民)である確率が60%、移動場所が施設A2(黒木屋)である確率が20%、施設A3(パチンコキング)である確率が4%である上述の例において説明すると、施設A1(牛民)は図13に示されるカテゴリーデータ302aを基に居酒屋というカテゴリーに置換され、施設A2(黒木屋)も同じく居酒屋というカテゴリーに置換される。また、施設A3(パチンコキング)は図13では示されていないが、例えば遊戯場というカテゴリーに置換される。このカテゴリーへの置換処理により、居酒屋というカテゴリーに属する場所への移動確率が80%になる。
The replacement processing to this category is the same as that of the
For example, the probability that the moving place is the facility A1 (cattle) is 60%, the probability that the moving place is the facility A2 (Kurokiya) is 20%, and the probability that the moving place is the facility A3 (pachinko king) is 4%. Explaining in the example, the facility A1 (cattle) is replaced with the category izakaya based on the
そして次に、情報表示制御部204は、各カテゴリーへの移動確率のうち、所定値(例えば70%)を超えるカテゴリーが存在するか否かを判定し(ステップS306)、存在しない場合は(ステップS306のNo)処理を終了する。
Next, the information
一方、所定値を超えるカテゴリーが存在する場合は(ステップS306のYes)、情報表示制御部204は、GPS受信部108から、移動体端末11(ユーザ)の現在位置を取得し、そのカテゴリーに属する現在位置から近い施設情報を施設情報データ保存部303から取得して、ディスプレイ105に表示し(ステップS308)、処理を終了する。
On the other hand, when there is a category exceeding the predetermined value (Yes in step S306), the information
上述の例では、居酒屋というカテゴリーに属する場所への移動確率が80%であり、所定値である70%を超えている。このため、情報表示制御部204は、カテゴリー別施設情報データ303b(図14参照)から、居酒屋というカテゴリーに属するもののうち、現在位置と一番近い施設を、移動体端末11の位置情報を基に検索して、例えば施設A1(牛民)を特定し、その最新情報などをディスプレイ105に表示する。
In the above example, the probability of moving to a place belonging to the category of izakaya is 80%, which exceeds the predetermined value of 70%. For this reason, the information
図21は、移動体端末11のディスプレイ105に表示される表示例を示している。図21に示されるように、牛民の詳細情報「19時までビール100円。・・・」がディスプレイ105に表示されている。
FIG. 21 shows a display example displayed on the
この場合、カテゴリー別施設情報データ303bに予め登録されていれば、まだユーザが行ったことのない居酒屋の情報が表示されてもよい。
In this case, if registered in the category-specific
以上のように場所予測方法Bを利用した移動体端末11によれば、現在のカレンダー属性(年月日、曜日、時刻)と、現在のプレースまたはパスを基に、移動体端末11のユーザが所定の時間経過後にいずれの位置に移動しているかを過去の移動履歴から予測し、その予測した結果を用いて、ユーザが必要となるであろう情報をタイミングよく取得することができる。
As described above, according to the
さらに、移動体端末11は、ユーザの過去の移動履歴から、移動する確率の多い場所の情報を取得するだけでなく、ユーザが移動する確率の多い場所と同じカテゴリーに属する場所の情報を取得するため、ユーザは必要となるであろうより多くの情報を得ることができる。
Furthermore, the
尚、上述の場所予測方法Bの移動体端末11は、行動パターンの抽出を行うとき、平日と休日や、朝、昼、夜などの区分基準を予め固定にしていたが、ユーザの行動パターンを基に、区分基準を動的に変更する方法で行動パターンを抽出してもよい(クラスタリング手法)。
In addition, when the
さらに、場所予測方法Bの移動体端末11は、各時間帯において移動体端末11のユーザが各プレースに移動する確率を予め計算してユーザの行動予測ルールとしたが、通常は各時間帯において移動体端末11のユーザの移動履歴を蓄積しておき、現在の時刻および移動体端末11の現在位置を取得した時点で、各プレースへの移動確率を計算して、その移動確率に基づく情報の表示を行うようにしてもよい。
Furthermore, the
また、情報を音声で知らせるようにしてもよい。
また、移動体端末11の位置の特定方法は、GPSを用いる方法に限らず、基地局を用いた位置検出(iエリア(「株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ」の登録商標))や、電子基準点を用いた位置検出などの他の方法でもよい。
Further, the information may be notified by voice.
In addition, the method for specifying the position of the
<3.場所予測方法Cを利用した移動体端末>
近年、移動体端末である携帯電話においては、音声通話機能だけでなく、メール通信機能や、インターネットを利用した施設検索、所望の駅までにかかる時間等を検索できるようになってきている。そこで、場所予測方法Cを利用した移動体端末は、携帯電話(移動体端末)によるテキスト通信内容で用いた地名(駅名、場所を表現する語句)等を用いて、ユーザの移動先(移動体端末の将来の場所)を予測する。
<3. Mobile terminal using location prediction method C>
In recent years, mobile phones, which are mobile terminals, can search not only a voice call function but also a mail communication function, facility search using the Internet, time taken to a desired station, and the like. Therefore, a mobile terminal using the location prediction method C uses a place name (station name, a phrase expressing a place) used in text communication contents by a mobile phone (mobile terminal), etc. Predict the future location of the device).
以下、場所予測方法Cを利用した移動体端末を携帯電話として説明する。
図22は、携帯電話を備えたシステムの構成を示す構成図である。
Hereinafter, a mobile terminal using the location prediction method C will be described as a mobile phone.
FIG. 22 is a configuration diagram illustrating a configuration of a system including a mobile phone.
このシステムは、音声通話やネットワークによる検索を行うことができる上述の携帯電話1201と、局所無線(RF(Radio Frequency)タグ等)による通信機能を有し携帯電話に装着または内蔵される無線ICカード1202と、インターネット等の公衆ネットワーク1203と、情報検索や情報配信を行うサーバ1204と、無線ICカード1202と通信を行い乗車駅や路線情報をその無線ICカード1202に記録する自動改札機1205とを備える。なお、無線ICカード1202は、携帯電話に内蔵されていてもよいし、携帯電話の拡張カードスロットに挿入されていてもよい。
This system is a wireless IC card that has a communication function using the above-described
図23は、携帯電話1201の内部構成を示す構成図である。
携帯電話1201は、情報サーバ1204と通信することにより交通情報(路線)を検索する交通検索部1101と、交通検索部1101で検索した結果を蓄積する移動先候補蓄積部1102と、乗車駅を検出する乗車駅検出部1103と、乗車駅検出部1103で検出された乗車駅の情報をもとに、移動先候補蓄積部1102で蓄積されている候補から移動先を予測する移動先予測部1104と、移動先予測部1104で予測された移動先に関する情報をユーザに提供する情報提供部1105とを備える。
FIG. 23 is a configuration diagram showing an internal configuration of the
The
このような携帯電話1201の動作について、図24を参照して説明する。
図24は、携帯電話1201の動作を示すフロー図である。
The operation of the
FIG. 24 is a flowchart showing the operation of the
携帯電話1201の交通検索部1101は、ユーザからの操作により鉄道等の路線の検索を行ったか否かを判断する(ステップS1301)。路線検索を行った場合には(ステップS1301のYes)、交通検索部1101は、その検索結果を移動先候補蓄積部1102に格納する(ステップS1302)。
The
図25は、交通検索部1101が路線検索を行うときに表示する画面の一例を示す画面表示図である。
FIG. 25 is a screen display diagram illustrating an example of a screen displayed when the
この図25の(A)に示すように、ユーザが携帯電話1201を操作することにより、出発駅、到着駅、路線を使用する日時に関する情報が交通検索部1101に入力される。入力後、経路検索ボタンが選択されると、図25の(B)に示すように、交通検索部1101はその入力内容に応じた路線検索の結果を表示する。
As shown in FIG. 25A, when the user operates the
そして、交通検索部1101は、上述のように入力された内容と路線検索結果とを、路線検索履歴として移動先候補蓄積部1102に蓄積する。
Then, the
図26は、移動先候補蓄積部1102が蓄積する路線検索履歴の内容を示す図である。
移動先候補蓄積部1102は、記憶容量に制限があるため、交通検索部1101から路線検索履歴を取得すると、予め蓄積されている路線検索履歴のうち古いものから順に削除し、新しく取得した路線検索履歴を優先的に蓄積する。
FIG. 26 is a diagram showing the contents of the route search history accumulated by the destination
Since the destination
携帯電話1201はこのような蓄積が終了すると、再びステップS1301からの動作を繰り返し実行する。
When such accumulation is completed, the
ここで、交通検索部1101が路線検索を行っていない場合には(ステップS1301のNo)、乗車駅検出部1103は、乗車駅の自動改札機1204を通過したか否かを判別する(ステップS1303)。
Here, when the
具体的に、携帯電話1201が自動改札機1205に近付くと、無線ICカード1202は自動改札機1205と局所通信を行う。乗車駅検出部1101は、この無線ICカード1202によって行われる局所通信に基いて、自動改札機1204を通過したか否かを判別する。
Specifically, when the
乗車駅検出部1101が自動改札機1204を通過していないと判別したときには(ステップS1303のNo)、携帯電話1201はステップS1301からの動作を繰り返し行う。
When it is determined that the boarding
また、乗車駅検出部1101が自動改札機1204を通過したと判別したときには(ステップS1303のYes)、乗車駅検出部1101は、さらに、無線ICカード1202による局所通信に基いて、鉄道会社(路線)及び乗車駅を検出する(ステップS1304)。なお、無線ICカード1202は、その局所通信により特定される鉄道会社及び乗車駅を記憶しており、降車駅の自動改札機ではその記憶された鉄道会社及び乗車駅に基いて課金が行われる。
In addition, when it is determined that the boarding
次に、移動先予測部1104は、乗車駅検出部1101がステップS1304で例えば乗車駅「学園前」及び路線「K鉄道」を検出すると、移動先候補蓄積部1102に蓄積されている路線検索履歴の中からその乗車駅及び路線を検索する(ステップS1305)。そして、移動先予測部1104は、その乗車駅及び路線を見つければ、その乗車駅及び路線に関連付けられた到着駅を移動先の候補として選択する。
Next, when the boarding
例えば、移動先予測部1104は、図26に示す路線検索履歴の中から「学園前」及び「K鉄道」を検索し、その路線検索履歴1501、1502から到着駅「鶴橋」及び到着駅「西大寺」を移動先の候補として選択する。
For example, the
ここで、移動先予測部1104は、その移動先の候補が複数あるか否かを判別する(ステップS1306)。
Here, the movement
候補が複数あると判断したときには(ステップS1306のYes)、移動先予測部1104は、路線検索履歴に示される出発時刻が現在時刻に近い候補から順にその候補を、情報提供部1105に表示させる(ステップS1307)。
When it is determined that there are a plurality of candidates (Yes in step S1306), the
例えば、移動先予測部1104は、現在時刻が9:00のときに、上述のように路線検索履歴1501,1502から到着駅「鶴橋」及び到着駅「西大寺」を移動先の候補として選択すると、路線検索履歴1501に示される出発時刻10:00の方が、路線検索履歴1502に示される出発時刻11:00よりも現在時間に近いため、移動先の候補を「鶴橋」「西大寺」の順に情報提供部1105に表示させる。なお、検索日時が新しい順に移動先の候補を表示させても良い。これにより、例えば乗車する直前に検索したときの到着駅を優先的に表示することができる。
For example, when the current time is 9:00, the
また、移動先予測部1104は、移動先の候補を表示するときには、路線検索履歴に示される所要時間と現在時刻とに基いて、その移動先の候補に到着するまでの到着予定時刻を計算し、その計算結果も情報提供部1105に表示させる。
In addition, when displaying the destination candidate, the
図27は、情報提供部1105が移動先の候補及び到着予定時刻を表示する画面を示す画面表示図である。
FIG. 27 is a screen display diagram showing a screen on which the
この図27に示すように、情報提供部1105は、移動先の候補として「鶴橋」及び「西大寺」を表示すると共に、「鶴橋」に到着するまでの到着予測時刻「10:50」と、「西大寺」に到着するまでの到着予測時刻「10:10」とを表示する。
As shown in FIG. 27, the
また、ステップS1306で候補が1つだけあるときには(ステップS1306のNo)、移動先予測部1104は、その候補と、その候補に対して上述のように算出される到着予測時刻とを情報提供部1105に表示させる(ステップS1308)。
When there is only one candidate in step S1306 (No in step S1306), the
これにより、携帯電話1201は、過去にインターネット等で路線検索を行った結果に基づき、駅を通過しただけで簡単に移動先を予測して到着予測時刻等の情報を自動的にユーザに提供することができる。従来の移動体端末は、移動先を予測するためにGPSなどによる測位機能を備えているため、移動体端末の構成が複雑になるとともにコストがかかるという問題があった。しかし、この携帯電話1201は、路線検索結果を利用することにより、GPSなどで自らの位置を測位することなく簡単に移動先を予測することができる。さらに、この携帯電話1201は移動履歴ではなく路線検索履歴に基づいて移動先を予測するため、これまでに存在したことのない場所でも移動先として予測することができる。
As a result, the
なお、携帯電話1201は、路線及び乗車駅の検出後、情報サーバ1204と接続することにより、新たに路線検索を行っても良い。これにより、携帯電話1201は情報サーバ1204に蓄積された最新の情報に基いて、到着予測時刻を表示することができる。
Note that the
なお、このような携帯電話1201は、到着予測時刻を提供したが、さらに、到着駅に関連する商用情報を提供してもよい。例えば、携帯電話1201は、「鶴橋」の駅に向かっていることが予測できた段階で、情報サーバ1204と通信し、「鶴橋」駅前で特売セールを行っている等の情報を提供してもよい。これらの情報は、あらかじめ、情報提供者によって情報サーバ1204に登録されている。
In addition, although such a
なお、このような携帯電話1201は、GPS機能により現在位置を検出する構成要素を備えなかったが、このような構成要素を備えても良い。この場合には、携帯電話1201は、自動改札機1205の通過後の自らの移動方向を検出し、目的地を予測することが可能になる。
Note that such a
図28は、携帯電話1201がGPSを利用して将来の場所である目的地を予測する方法を説明するための図である。
FIG. 28 is a diagram for explaining a method in which the
例えば上述のように、携帯電話1201が「学園前」駅の自動改札機1205を通過することにより、「鶴橋」と「西大寺」とを移動先の候補として挙げたときにも、携帯電話1201は、さらにGPSを利用することにより自らの移動方向(ユーザが乗車する電車の移動方向)を検出し、その検出された移動方向から移動先が「鶴橋」であることを予測することができる。
For example, as described above, when the
また、携帯電話1201は、ステップS1307において、路線検索履歴に示される出発時刻が現在時刻に近い候補を優先的に表示したが、これ以外にも、検索日時が現在日時に近い候補を優先的に表示してもよい。さらに、携帯電話1201は、路線検索履歴に示される出発時刻から1時間後までの範囲を履歴の有効範囲として扱い、現在時刻がその有効範囲に入っている候補を優先して表示しても良い。例えば、現在時刻が9:00であり、路線検索履歴として出発時刻が8:30と9:15のものがあるとする。このとき、出発時刻が8:30の有効範囲は8:30から9:30であり、出発時刻が9:15の有効範囲は9:15から10:15となる。これより現在時刻は、出発時刻が8:30の有効範囲に含まれるため、携帯電話1201は、その出発時刻が8:30の到着駅を移動先として優先して表示する。
In addition, in step S1307, the
ここで、上述の携帯電話1201の変形例について説明する。
上述の携帯電話1201は、路線検索履歴を蓄積していたが、本変形例に係る携帯電話は、ユーザによって操作されたメール等の通信履歴を用いて、目的地の予測を行う。
Here, a modified example of the above-described
The
図29は、本変形例に係る携帯電話の内部構成を示す構成図である。
この携帯電話1201aは、メールの送受信を行うメール通信部1801と、駅名称等が蓄積されている駅名蓄積部1802と、メールの通信テキストから駅名称を抽出する移動先候補選択部1803と、移動先候補選択部1803で選択された候補を蓄積する移動先候補蓄積部1804と、乗車駅を検出する乗車駅検出部1805と、乗車駅検出部1805で検出された乗車駅と移動先候補蓄積部1804に蓄積されている候補とから移動先を予測する移動先予測部1806と、移動先予測部1806で予測された移動先に関する情報を提供する情報提供手段1807とを備える。
FIG. 29 is a configuration diagram showing an internal configuration of a mobile phone according to the present modification.
The
ここで、このような本変形例に係る携帯電話1201aの動作について、図30を参照して説明する。
Here, the operation of the
図30は、本変形例に係る携帯電話1201aの動作を示すフロー図である。
まず、携帯電話1201のメール通信部1801は、メールを受信したか否かを判別する(ステップS1901)。メール通信部1801が受信したと判別したときには(ステップS1091のYes)、携帯電話1201の移動先候補選択部1803は、駅名称蓄積部1802に蓄積されている内容(駅名称リスト)を参照して、受信メールのテキストの中に駅名が含まれているか否かを判別する(ステップS1902)。ここで、駅名が含まれていれば(ステップS1902のYes)、移動先候補選択部1803は、上記駅名称リストに基いて、テキスト中に含まれていた駅名に対応する路線を特定し、その駅名及び路線を移動先候補蓄積部1804に登録する(ステップS1903)。また、駅名が含まれていないときや(ステップS1902のNo)、移動先候補蓄積部1804への登録が終了したときは、携帯電話1201はステップS1901からの動作を繰り返し実行する。
FIG. 30 is a flowchart showing the operation of the
First, the
図31は、駅名称蓄積部1802に蓄積されている駅名称リストの内容を示す図である。
FIG. 31 is a diagram showing the contents of the station name list accumulated in the station
この図31に示すように、駅名称「鶴橋」及び「東大阪」などは路線ごとに駅名称リストに登録されている。 As shown in FIG. 31, the station names “Tsuruhashi” and “Higashi Osaka” are registered in the station name list for each route.
図32は、メール通信部1801が受信したメールの内容を示す図である。
この図32に示すように、移動先候補選択部1803は、図31に示す駅名称リストを参照して、受信メールのテキスト中に含まれる文字列から駅名を検索し、駅名「難波」を見つけると、再び駅名称リストを参照して、その駅名「難波」に対応する路線「K鉄道」及び「N鉄道」を特定する。そして、移動先候補選択部1803は、駅名「難波」と、路線「K鉄道」及び「N鉄道」と、メールが受信された受信時刻と、受信相手と、登録時刻とを移動先候補蓄積部1804に登録する。
FIG. 32 is a diagram showing the contents of the mail received by the
As illustrated in FIG. 32, the destination
図33は、移動先候補蓄積部1804に蓄積されている内容(メール通信履歴)を示す図である。
FIG. 33 is a diagram showing the contents (mail communication history) accumulated in the destination
この図33に示すように、移動先候補蓄積部1804に蓄積されるメール通信履歴は、駅名と路線と登録時刻と受信時刻と受信相手とを含む。
As shown in FIG. 33, the mail communication history accumulated in the destination
ステップS1901でメール通信部1801がメールを受信していないと判別したときには(ステップS1901のNo)、乗車駅検出部1805は、上述の乗車駅検出部1103と同様、乗車駅の自動改札機1204を通過したか否かを判別する(ステップS1904)。
When it is determined in step S1901 that the
乗車駅検出部1805が自動改札機1204を通過していないと判別したときには(ステップS1904のNo)、携帯電話1201はステップS1901からの動作を繰り返し行う。
When it is determined that the boarding
また、乗車駅検出部1805が自動改札機1204を通過したと判別したときには(ステップS1904のYes)、乗車駅検出部1805は、さらに、無線ICカード1202による局所通信に基いて、鉄道会社(路線)を検出する(ステップS1905)。
In addition, when it is determined that the boarding
次に、移動先予測部1806は、乗車駅検出部1805がステップS1905で例えば路線「K鉄道」を検出すると、移動先候補蓄積部1804に蓄積されているメール通信履歴の中からその路線を検索する(ステップS1906)。そして、移動先予測部1806は、その路線を見つければ、その路線に関連付けられた駅名称を有する駅を移動先の候補として選択する。
Next, when the boarding
ここで、移動先予測部1806は、その移動先の候補が複数あるか否かを判別する(ステップS1907)。
Here, the movement
候補が複数あると判断したときには(ステップS1907のYes)、移動先予測部1104は、メール通信履歴に示される受信時刻が現在時刻に近い候補から順にその候補と、その候補に到着する到着予測時刻とを、情報提供部1105に表示させる(ステップS1908)。
When it is determined that there are a plurality of candidates (Yes in step S1907), the movement
また、ステップS1907で候補が1つだけあるときには、移動先予測部1104は、その候補と、その候補の到着予測時刻とを情報提供部1105に表示させる(ステップS1908)。
If there is only one candidate in step S1907, the movement
図34は、携帯電話1201が予測結果を表示する画面の一例を示す図である。
携帯電話1201は、例えば検出された路線が「K鉄道」であった場合には、図33に示すメール通信履歴を参照することにより、移動先の候補として「難波」及び「東大阪」を表示するとともに、さらに、それらの駅に到着するまでの到着予測時刻をユーザに提供する。なお、携帯電話1201は、乗車駅が「学園前」のため、「学園前」を移動先の候補として選択することはない。
FIG. 34 is a diagram illustrating an example of a screen on which the
For example, when the detected route is “K railway”, the
このように本変形例に係る携帯電話1201は、メール通信履歴を用いることにより、電車の改札を通過しただけで、到着駅を予測して到着駅に関連する情報をユーザに提供することができる。即ち、この変形例に係る携帯電話1201は、上述と同様、GPSなどで自らの位置を測位することなく簡単に移動先を予測することができ、これまで存在したことのない場所でも移動先として予測することができる。また、一般に、待ち合わせ等の連絡は電子メール等で確認される場合が多いため、携帯電話1201は適切な移動先を予測することができる。
As described above, the
なお、このような携帯電話1201は、路線検索履歴及びメール通信履歴を用いることで、到着駅、つまり将来向かうであろう携帯電話1201の場所を予測するが、さらに、飲食店の検索結果や宿泊施設の検索結果の履歴を利用しても良い。例えば、難波における飲食店又は宿泊施設の検索を普段から行っているユーザが「K鉄道」の電車に乗車した場合には、携帯電話1201は「難波」に行く可能性が高いと判断し、「難波」駅に関する情報を前もってユーザに提供する。これにより、携帯電話1201は、ユーザが経路検索の設定や検索条件の設定をすることなく、過去の情報アクセス履歴を利用して、自動的に将来に必要な情報をユーザに提供することができる。
Such a
(実施の形態1)
以下、上述のような場所予測方法を利用した本発明に係る第1の実施の形態について、図面を参照して説明する。
(Embodiment 1)
Hereinafter, a first embodiment according to the present invention using the place prediction method as described above will be described with reference to the drawings.
本実施の形態の移動体端末は、移動体端末のユーザが利用するメールなどのアプリケーションの利用履歴を予め記憶しておき、現在の日時と場所を基に、現在においてユーザが使用するであろうアプリケーションを予測する。さらに、移動体端末は、上述のような場所予測方法により予測した将来の場所においてユーザが使用するであろうアプリケーションを予測する。 The mobile terminal according to the present embodiment stores in advance a use history of an application such as an email used by the user of the mobile terminal, and the user will use it based on the current date and place. Predict the application. Further, the mobile terminal predicts an application that the user will use in the future location predicted by the location prediction method as described above.
図35は、本実施の形態の移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。
本実施の形態の移動体端末(以下、携帯電話という)21は、ディスプレイ105、GPS受信部108、カレンダー時計107、移動履歴データ保存部201、移動履歴記録部202、行動予測ルール保存部203、情報表示制御部204、行動パターン抽出部205、入力デバイス106、利用履歴記録部110、利用履歴保存部111、及び将来場所予測部206を備える。なお、本実施の形態の携帯電話21が備える上述のような構成要素のうち、図3に示す移動体端末11が備える構成要素と同一の機能及び構成を有するものに対しては、移動体端末11の構成要素に付された符号と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
FIG. 35 is a functional block diagram showing a functional configuration of the mobile terminal according to the present embodiment.
A mobile terminal (hereinafter referred to as a mobile phone) 21 according to the present embodiment includes a
将来場所予測部206は、上述の場所予測方法A又はBを利用する移動体端末11が有する構成要素や、場所予測方法Cを利用する携帯電話121が有する構成要素を備え、将来の場所を予測してその結果を情報表示制御部204に通知する。また、将来場所予測部206は、場所予測方法A又はBにより将来の場所を予測するときには、さらに、これまでの移動履歴に基づいて、その場所に到着する日時(カレンダー属性)を予測してその結果も情報表示制御部204に通知する。また、将来場所予測部206は、場所予測方法Cにより将来の場所を予測するときには、さらに、路線検索結果の履歴などに基づいて、その場所に到着する日時(カレンダー属性)を予測してその結果も情報表示制御部204に通知する。
The future
なお、移動体端末21に将来場所予測部206を備える代わりに、その将来場所予測部206と同一の動作を、移動体端末21が有する将来場所予測部206以外の構成要素に実行させてもよい。
Instead of providing the
入力デバイス106は、携帯電話機21への入力操作を受け付ける入力操作ボタンである。
The
利用履歴記録部110は、入力デバイス106からの出力を受けて、メールなどのアプリケーションの利用履歴を利用履歴保存部111に記録する。ここで、利用履歴記録部110は、カレンダー時計107からの出力を取得することにより、又はカレンダー時計107と同様の機能を備えていることにより、現在のカレンダー属性を把握している。その結果、この利用履歴には、利用されたアプリケーション及びその内容と、その利用日時とが関連付けられている。
The usage
行動パターン抽出部205は、携帯電話機21のユーザによるアプリケーション利用履歴を利用日時および利用場所に対応させて作成する。
The behavior
このとき、行動パターン抽出部205は、移動履歴記録部202が移動履歴データ保存部201に記録した移動履歴と、利用履歴記録部110が利用履歴保存部111に記録した利用履歴とから、アプリケーション利用履歴を作成する。このアプリケーション利用履歴には、上述のように利用されたアプリケーション及びその内容と、その利用日時及び利用場所(パスまたはプレース)とが関連付けられている。なお、プレースおよびパスの決定方法は、移動体端末11と同様である。
At this time, the behavior
図36は、アプリケーション利用履歴の内容を示す図である。
この図36に示すように、アプリケーション利用履歴には、利用されたアプリケーション及びその内容(アプリケーションがメールの場合には、送信アドレス、表題、および送信メッセージ)と、そのアプリケーションの利用日時及び利用場所(プレースまたはパス)とが関連付けら得ている。
FIG. 36 shows the contents of the application usage history.
As shown in FIG. 36, the application usage history includes the used application and its contents (when the application is an email, a transmission address, a title, and a transmission message), and the use date and place of the application (use location). Place or path).
すなわち、アプリケーション利用履歴には、アプリケーションとしてメールを選択した操作、送信相手を選択した操作、送信内容を入力した操作などのユーザ操作により入力された操作入力シーケンスが記録されている。 That is, in the application usage history, an operation input sequence input by a user operation such as an operation for selecting mail as an application, an operation for selecting a transmission partner, or an operation for inputting transmission content is recorded.
例えば、2003年2月7日(金)20時00分に、会社から駅の間(パス)で、ユーザが送信アドレス「kazoku@xyz.ne.jp」の家族に、表題が「今から帰る」、送信メッセージが「今、会社を出たところです。ご飯の用意お願いします。」のメールを利用したことが示されている。 For example, at 20:00 on February 7, 2003 (Friday), between the company and the station (pass), the user sent the family with the transmission address “kazoku@xyz.ne.jp” and the title “Return from now” "The sent message shows that we used the e-mail" I just left the company. Please prepare rice. "
このアプリケーション利用履歴をもとに、行動パターン抽出部205は、ユーザのアプリケーションの利用パターンを抽出し、利用予測ルール(所定の形式に整理されたアプリケーションの利用履歴)を作成し、行動予測ルール保存部203に記録する。
Based on the application usage history, the behavior
図37は、アプリケーションの利用パターンの抽出方法を示す図である。
この抽出方法では、アプリケーションを利用した日時を平日(月曜日から金曜日)、休日(土曜日、日曜日)の朝(午前6時から正午)、昼(正午から午後6時)、夜(午後6時から翌朝午前6時)のいずれかに区分する。
FIG. 37 is a diagram illustrating an application usage pattern extraction method.
In this extraction method, the date and time when the application was used are weekdays (Monday to Friday), holidays (Saturday and Sunday) morning (6am to noon), noon (noon to 6pm), and night (6pm to next morning) 6 am).
例えば図36に例示したように、2003年2月7日(金)20時00分に、会社から駅の間(パス)で、ユーザが家族にメールを送信したことを示す履歴をもとに利用パターンを抽出する場合について説明する。 For example, as illustrated in FIG. 36, based on the history indicating that the user sent an email to the family between the company and the station (pass) at 20:00 on February 7, 2003 (Friday). A case where a usage pattern is extracted will be described.
まず、会社から駅のパスで家族にメールを送信したのは平日か休日かを区分する。ここでは金曜日であるため平日に区分される。次に、メールを送信したのが朝、昼、夜のいずれであるかを区分する。ここでは20時00分であるため夜に区分される。このようにして、平日の夜、会社から駅のパスで、家族にメールを送信したという利用パターンが抽出される。 First of all, it is classified whether the company sent an email to the family by the station pass on weekdays or holidays. Here, it is a weekday because it is Friday. Next, it is classified whether the mail is transmitted in the morning, noon or night. Here, it is 20:00 because it is 20:00. In this way, a usage pattern in which an email is sent to the family by a station pass from the company on weekday nights is extracted.
このようにして抽出された利用パターンの累計を取ることにより、行動パターン抽出部205は、ユーザのアプリケーションの利用予測ルールを作成する。
The behavior
図38は、アプリケーションの利用予測ルール320を示す図である。
図38には、利用日時および利用場所毎の利用アプリケーションと利用項目と利用回数と利用内容とが示されている。
FIG. 38 is a diagram illustrating an application
FIG. 38 shows a use application, a use item, a use frequency, and a use content for each use date and place.
利用日時は、上述したように区分された平日、休日の朝、昼、夜のうちいずれかであり、利用場所は上述したように決定されたプレースまたはパスである。 The use date / time is one of a weekday, a holiday morning, noon, and night divided as described above, and the use place is a place or a path determined as described above.
利用アプリケーションは、メールやゲームなどのユーザが利用したアプリケーションを示しており、利用項目は、メールでは送信相手を送信した回数の多い相手から順番に示しており、ゲームでは使用したゲームソフトを使用頻度の多いものから順に示している。 Applications used indicate applications used by users, such as e-mails and games. Usage items are shown in order from the most frequently sent party in the e-mail, and the game software used in the game is used frequently. It is shown in order from the most.
利用回数は、アプリケーションがメールの場合は、送信相手毎の送信回数を示し、アプリケーションがゲームの場合は、使用したゲームソフト毎の使用回数を示している。 The usage count indicates the transmission count for each transmission partner when the application is mail, and indicates the usage count for each game software used when the application is a game.
利用内容は、メールの場合は、送信内容(最新の表題と最新の送信メッセージ)を示し、ゲームの場合は、前回までの情報を示している。 In the case of e-mail, the usage content indicates the transmission content (the latest title and the latest transmission message), and in the case of a game, the usage information is shown up to the previous time.
例えば、日時が平日の夜であり、さらに場所が会社→駅のパスにおいて、過去にユーザがメールを送信した相手は妻が75回で一番多く、友人の山田君が38回で次に多い。また、平日の夜、会社→駅にてユーザが使用したゲームソフトでは、ゲームソフトAが12回で一番多く、ゲームソフトBが3回で次に多い。 For example, when the date is a weekday night, and the location is a company-to-station pass, the user has sent the most emails in the past 75 times for the wife and the friend Yamada 38 times the second most frequently. . In addition, game software used by the user on weekday nights from the company to the station is the game software A is the most in 12 times, and the game software B is the next most in 3 times.
以上のようにして利用予測ルールが作成される。
情報表示制御部204は、GPS受信部108による現在位置の検出結果と、カレンダー時計107により計時された現在のカレンダー属性とに対応するアプリケーションを利用予測ルール320から見つけ出し、見つけ出したアプリケーションを予測結果として提示する。つまり、情報表示制御部204は、現在の場所と日時に対応するアプリケーションを予想して、そのアプリケーションを提示する。例えば、現在の場所が「会社→駅」のパスであって、現在の日時が平日の夜に属するときには、情報表示制御部204は、利用履歴ルール320に示されるそのパス及びカレンダー属性においてアプリケーションとして利用回数が最も多いメールを見つけ出し、そのメールを提示する。
The usage prediction rule is created as described above.
The information
さらに、情報表示制御部204は、将来場所予測部206によって予測される場所及びカレンダー属性に応じたアプリケーションを利用予測ルール320から見つけ出し、見つけ出したアプリケーションを予測結果として提示する。つまり、情報表示制御部204は、将来の場所と日時に対応するアプリケーションを予測して、そのアプリケーションを起動する。
Further, the information
また、情報表示制御部204は、利用回数の多いアプリケーションから順に優先的に提示して、メールがユーザにより選択されたときには、さらに、送信相手を予測しても良い。
In addition, the information
図39は、情報表示制御部204が行うアプリケーションの動作処理を示すフロー図である。
FIG. 39 is a flowchart showing application operation processing performed by the information
ここでは、例えば、図40に示されるように、携帯電話機21のユーザ22が、金曜日の夜に、会社から最寄りの駅に向かっている場合を例にあげて説明する。図40に示される例において、現在の日時(金曜日の夜)は平日の夜に属し、携帯電話の現在位置は会社→駅のパスに属する。
Here, for example, as shown in FIG. 40, a case where the
情報表示制御部204は、まずカレンダー時計107およびGPS受信部108から現在の日時と携帯電話機21の現在位置を取得する(ステップS500)。次に、利用予測ルール320を基に該当する日時および位置における各アプリケーションの利用確率を求め、利用確率の多い順にディスプレイ105に表示して、利用するアプリケーションの選択を促すメッセージを表示する(ステップS501)。
The information
図41の(a)はメッセージの表示例を示している。利用確率の多いアプリケーションがメール、ゲームの順で表示されている。メールの右に示されているカーソルを操作することでメールあるいはゲームが選択される。 FIG. 41A shows a message display example. Applications with the highest usage probability are displayed in the order of email and game. A mail or a game is selected by operating the cursor shown on the right of the mail.
次に、入力デバイス106からの出力を基にユーザによりメールボタンが押されたか否かを判定し(ステップS502)、メールボタンが押されない場合は(ステップS502のNo)、その他のアプリケーションの動作処理を行い(ステップS515)、処理を終了する。 Next, it is determined whether or not the user has pressed the mail button based on the output from the input device 106 (step S502). If the mail button has not been pressed (No in step S502), operation processing of other applications (Step S515), and the process ends.
一方、メールボタンが押された場合は(ステップS502のYes)、過去の履歴を利用するかをたずねるメッセージを表示する(ステップS503)。 On the other hand, if the mail button is pressed (Yes in step S502), a message asking whether to use the past history is displayed (step S503).
図41の(b)は、過去の履歴を利用するかをたずねるメッセージの表示例である。
そして、ユーザにより過去の履歴の利用が選択されたか否かを判定し(ステップS504)、選択されない場合は(ステップS504のNo)、通常のメール入力モードとし(ステップS520)処理を終了する。一方、過去の履歴の利用が選択された場合(ステップS504のYes)、携帯電話機21の現在位置および現在の日時と、利用予測ルール320(図38参照)とを基に、メールを送信する相手の確率を求め、候補をディスプレイ105に表示する(ステップS505)。
FIG. 41B shows a display example of a message asking whether to use a past history.
Then, it is determined whether or not the use of the past history has been selected by the user (step S504). If not selected (No in step S504), the normal mail input mode is set (step S520), and the process is terminated. On the other hand, when the use of the past history is selected (Yes in step S504), the other party who sends the mail based on the current position and current date and time of the
例えば、図38に示される利用予測ルール320を基に確率を求める。平日の夜、会社→駅のパスにおける過去のメールの送信回数が100回である場合、妻あてのメール(利用回数75回)の確率が75%、友人の山田君あてのメール(利用回数15回)の確率が15%となる。ディスプレイ105には、送信相手の候補として確率が15%以上である妻、山田君の名前が表示される。
For example, the probability is obtained based on the
図41の(c)はメールの送信相手の選択を促すメッセージと、送信相手の候補が表示された状態を示している。上から過去に送信した確率の多い順番に妻、山田君の名前が表示されている。 FIG. 41C shows a state in which a message for prompting selection of a mail transmission partner and candidates for the transmission partner are displayed. Mr. Yamada's name is displayed in order of the probability of sending in the past from the top.
このように送信相手の候補をディスプレイ105に表示した後、情報表示制御部204は、候補の中から送信相手が選択されたか否かを判定する(ステップS506)。送信相手が選択されたと判定すると(ステップS506のYes)、選択された相手に過去に送信した最新のメッセージ(表題と送信メッセージ)をディスプレイ105に表示する(ステップS507)。
After displaying the transmission partner candidates on the
図41の(d)は、過去に送信したメッセージの表示例を示している。図41の(d)に示されるように、送信相手「妻」と表題「今から帰る」と送信メッセージ「今、会社を出たところです。ご飯の用意お願いします。」がディスプレイ105に表示される。また、ユーザはこの表示されたメッセージを編集することができる。
FIG. 41D shows a display example of messages transmitted in the past. As shown in (d) of FIG. 41, the
情報表示制御部204はメッセージの入力(編集)を受け付け(ステップS508)、メールの送信ボタンが押されたか否かを判定する(ステップS509)。そして、送信ボタンが押されるまで、メッセージの入力を受け付け、送信ボタンが押されたと判定すると(ステップS509のYes)、メールを送信する(ステップS510)。
The information
このように本実施の形態では、移動体端末21の現在又は将来の場所及びカレンダー属性に対応するアプリケーションを利用予測ルールから特定して予測結果として提示するため、その場所や日時においてユーザが利用するであろうアプリケーションを適切に提示することができる。
As described above, in this embodiment, the application corresponding to the current or future location of the
尚、本実施の形態では、アプリケーション利用履歴をカレンダー属性と移動体端末の場所に対応づけて作成し、現在のカレンダー属性と移動体端末の現在位置を取得して、それらを基にユーザのアプリケーションの利用確率、あるいは入力操作の行われる確率を求めたが、アプリケーションの利用履歴をカレンダー属性にのみ対応づけて記録し、取得した現在のカレンダー属性のみに基づいて、ユーザのアプリケーションの利用確率、あるいは入力操作の行われる確率を求めるようにしてもよい。例えば、場所に関係なく、昼にはメールの送信相手として、家族を選択候補として表示し、夜にはメールの送信相手として友人を表示することができる。 In the present embodiment, the application usage history is created in association with the calendar attribute and the location of the mobile terminal, the current calendar attribute and the current location of the mobile terminal are acquired, and the user application is based on them. The usage probability of the user or the probability that the input operation will be performed is recorded, but the application usage history is recorded only in correspondence with the calendar attribute, and based on the acquired current calendar attribute only, the user application usage probability, or You may make it obtain | require the probability that input operation will be performed. For example, regardless of location, family members can be displayed as candidates for mail transmission at noon, and friends can be displayed as mail transmission partners at night.
また、本実施の形態では、カレンダー属性や、場所などの状況に応じて、アプリケーションの利用確率や入力操作の確率を求めたが、これを携帯電話の電話帳に適用すれば、時間帯、曜日、場所などの状況に合わせて、電話をかける確率の高い相手順に電話番号を表示することができる。 In this embodiment, the application usage probability and the input operation probability are obtained according to the calendar attribute and the situation such as the location. If this is applied to the mobile phone directory, the time zone, day of the week, etc. The phone numbers can be displayed in order of the party with the highest probability of making a call according to the situation such as the location.
また、時間帯、曜日、場所などの状況に合わせて平仮名から漢字への変換方法を変化させるようにしてもよい。 Further, the conversion method from hiragana to kanji may be changed according to the situation such as time zone, day of the week, and place.
(実施の形態2)
以下、本発明の第2の実施の形態における移動体端末について、図面を参照しながら説明する。
(Embodiment 2)
Hereinafter, a mobile terminal according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
実施の形態1の移動体端末は、利用予測ルール320に基いて、現在又は将来の状況からユーザが使用するアプリケーションを予想して提示するとともに、そのアプリケーションがメールの場合にはそのメールの宛先も予測した。
The mobile terminal according to the first embodiment predicts and presents an application to be used by the user from the current or future situation based on the
それに対して本実施の形態では、メールの宛先に限らず、他のコンテンツパラメータも予測する。ここで、コンテンツパラメータとは、アプリケーションがメールの場合には、宛先、送信メッセージ、及び到着時刻などである。また、アプリケーションが、映像を表示するテレビや、音楽再生を行う音楽プレーヤーの場合には、コンテンツパラメータは、番組(曲)、音量、及び再生モードなどであり、アプリケーションがゲームの場合には、コンテンツパラメータはそのゲームに必要なデータである。 On the other hand, in this embodiment, not only the mail destination but also other content parameters are predicted. Here, the content parameter includes a destination, a transmission message, and an arrival time when the application is mail. If the application is a television that displays video or a music player that plays music, the content parameters are program (song), volume, playback mode, etc. If the application is a game, content The parameter is data necessary for the game.
ここでは、主にメールでのコンテンツパラメータ制御について説明する。
図42は、本実施の形態における移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。
Here, content parameter control by e-mail will be mainly described.
FIG. 42 is a functional block diagram showing a functional configuration of the mobile terminal in the present embodiment.
本実施の形態の移動体端末32は、ディスプレイ105、GPS受信部108、カレンダー時計107、状況検出部403、移動履歴データ保存部201a、移動履歴記録部202a、行動予測ルール保存部203a、情報表示制御部204a、行動パターン抽出部205a、入力デバイス106、利用履歴記録部110a、利用履歴保存部111a、及びコンテンツパラメータ制御部402とを備える。なお、本実施の形態の移動体端末32が備える上述のような構成要素のうち、図3に示す移動体端末11又は図35に示す移動体端末21が備える構成要素と同一の機能及び構成を有するものに対しては、移動体端末11,21の構成要素に付された符号と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
The
状況検出部403は、移動体端末32周辺の気象状況を検出する。例えば、状況検出部403は、温度センサや湿度センサなどからなり、移動体端末32周辺の温度や湿度を検出したり、その検出された湿度から天気を検出する。また、移動体端末32が自動車に搭載されている場合には、状況検出部403は、ワイパーの動作を検出することにより移動体端末32周辺の天気を検出する。なお、状況検出部403は、インターネットを介した通信を行うことにより、移動体端末32周辺の気象状況を検出しても良い。
The
移動履歴記録部202aは、実施の形態1の移動履歴記録部202と同様の動作を行うが、状況検出部403の検出結果も移動履歴に関連付けて移動履歴データ保存部201aに格納する。
The movement
利用履歴記録部110aは、実施の形態1の利用履歴記録部110と同様の動作を行うが、アプリケーションとしてメールが利用された場合には、そのメールに使用されたコンテンツパラメータであるテンプレートも利用履歴に関連付けて利用履歴保存部111aに格納する。ここで、テンプレートとは、メールの目的に応じたテキストの雛形として予めコンテンツパラメータ制御部402に登録されているものである。
The usage
また、利用履歴記録部110aは、テンプレートが使用されたときには、上述のようにそのテンプレートを利用履歴に関連付けるが、テンプレートが使用されなかったときには、ユーザが独自に作成した文章の内容を構文解析や意味解析することにより、その文章内容に対応するテンプレートを特定する。そして、利用履歴記録部110aはその特定したテンプレートを利用履歴に関連付けて利用履歴保存部111aに格納する。
In addition, when the template is used, the usage
図43は、テンプレートの一例を説明するための図である。
利用履歴記録部110aは、ユーザによって独自に作成されたメールの文章550,551,552の内容を解析し、文章550に「今帰る」が記載されていること、文章551に「帰宅」が記載されていること、文章552に「帰ります」が記載されていることを見つけると、これら文章550,551,552はテンプレート1に対応するものであると判断する。そして、利用履歴記録部110aはこれらのメールに対してテンプレート1を関連付ける。
FIG. 43 is a diagram for explaining an example of a template.
The usage
ここで、テンプレート1は、帰宅を知らせる目的のテキストの雛形であって、そのテキスト中には帰宅時間が挿入される。この帰宅時間は、利用履歴記録部110aが備える独自のカレンダー時計、又はカレンダー時計107に基いて特定される現在時刻(now Time)に、所定の時間(α)を加算することによって特定される。
Here, the
また、テンプレート1が使用されるときには、ユーザはそのテンプレート1の内容を編集することなくそのまま使用したり、入力デバイス106を操作することにより、そのテンプレート1の内容を編集して使用する。
When the
行動パターン抽出部205aは、移動履歴データ保存部201aに格納されている移動履歴と、利用履歴保存部111aに格納されている利用履歴とに基いて、アプリケーション利用履歴を生成する。
The behavior
図44は、本実施の形態におけるアプリケーション利用履歴の内容を示す図である。
本実施の形態におけるアプリケーション利用履歴には、利用されたアプリケーション(図44ではアプリケーションの一例としてメールのみを示す)と、そのコンテンツパラメータである送信アドレスと、テンプレート(図44ではテンプレートの一例としてテンプレート1,2を示す)と、表題と、送信メッセージと、そのアプリケーションが利用された利用日時と、利用経路と、気象状況とが含まれる。
FIG. 44 is a diagram showing the contents of the application usage history in the present embodiment.
In the application usage history in the present embodiment, the used application (only mail is shown as an example of the application in FIG. 44), the transmission address that is the content parameter, and the template (
例えば、アプリケーション利用履歴501は、テンプレート1が使用されたことを示し、アプリケーション利用履歴502は、テンプレート2が使用されたことを示す。ここで、テンプレート1は、上述のように帰宅を知らせる目的のテキストの雛形であるが、テンプレート2は、帰宅を知らせるとともに、天気が雨だから迎えに来て欲しい旨を伝える目的の雛形である。
For example, the application usage history 501 indicates that the
ここで、行動パターン抽出部205aは、さらに、上述のアプリケーション利用履歴に基いて、ユーザのアプリケーションの利用パターンを抽出し、利用予測ルールを作成して行動予測ルール保存部203aに保存する。
Here, the behavior
図45は、行動予測ルール保存部203aに保存された利用予測ルールの内容を示す図である。
FIG. 45 is a diagram illustrating the contents of the usage prediction rules stored in the behavior prediction
行動パターン抽出部205aは、アプリケーション利用履歴501から、平日の晴れの夜に会社から駅へ向かう経路で家族宛にテンプレート1のメールが利用されたという利用パターンを抽出するとともに、アプリケーション利用履歴502から、平日の雨の夜に会社から駅へ向かう経路で家族宛にテンプレート2のメールが利用されたという利用パターンを抽出する。そして、行動パターン抽出部205aは、その抽出した利用パターンを累計することにより、図45に示す利用予測ルールを作成する。
The behavior
本実施の形態においても、利用パターンの抽出を行うときは、実施の形態1と同様、利用状況を予め定められた順序や基準で平日と休日や、朝、昼、夜などに区分する。 Also in the present embodiment, when extracting usage patterns, as in the first embodiment, the usage status is divided into weekdays and holidays, morning, noon, night, etc. according to a predetermined order and standard.
図46は、本実施の形態の利用パターンの抽出方法を説明するための図である。
例えば、行動パターン抽出部205aは、アプリケーション利用履歴により示されるメールに対して、宛先が妻であるか否かを判別し、宛先が妻であるときにはさらに、利用場所が会社から自宅への経路であるか否かを判別し、利用場所がその経路であるときにはさらに、天気が雨であったか否かを判別し、天気が雨であるときにはさらに、使用されたテンプレートが何れであったかを判別する。これらの判断に基いて、1つの利用パターンが抽出される。
FIG. 46 is a diagram for describing a usage pattern extraction method according to the present embodiment.
For example, the behavior
ここで、行動パターン抽出部205aは、クラスタリング手法などにより、このような判断の順序や区分基準、区分内容を動的に変更して利用パターンを抽出してもよい。即ち、行動パターン抽出部205aは、アプリケーション利用履歴に示される内容(宛先や利用場所など)の中から相関性の強いものから順に、その内容に該当するか否かを判断する。
Here, the behavior
例えば、ユーザの会社の定休日が月曜日と火曜日であるため、ユーザの月曜日及び火曜日の利用パターンと、ユーザの他の曜日の利用パターンとが異なっているような場合には、月曜日と火曜日以外の曜日は会社出勤日として相関性が強い。そこで、行動パターン抽出部205aは、まずメールの利用が月曜日と火曜日以外の曜日であったか否かを判別することで利用パターンを抽出する。また、アプリケーション利用履歴において、例えば、日時にかかわらず、雨の日に息子へテンプレート3(送迎を尋ねる目的の雛形)を使用したメールを送信していることが多ければ、行動パターン抽出部205aは、天気が雨であるか否かを判断するとともに、宛先が息子か否かを判断する。これにより、雨の日に息子に対してテンプレート3のメールが利用されたという利用パターンが抽出される。また、アプリケーション利用履歴において、宛先が妻であるメールに対して、雨の日にはテンプレート2(送迎を依頼する目的の雛形)が多く使用され、スーパーへ寄る経路ではテンプレート5(買い物リストを要求する目的の雛形)が多く使用されている場合には、図46に示す抽出方法に基づいて、雨の日に妻に対してテンプレート2のメールが利用されたという利用パターンと、スーパーへ寄る経路において妻に対してテンプレート5のメールが利用されたという利用パターンとが抽出される。
For example, since the regular holiday of the user's company is Monday and Tuesday, when the usage pattern of the user's Monday and Tuesday is different from the usage pattern of the other day of the user, other than Monday and Tuesday Day of the week is highly correlated as a company work day. Therefore, the behavior
情報表示制御部204aは、行動予測ルール保存部203aに保存されている利用予測ルールを参照して、GPS受信部108及びカレンダー時計107並びに状況検出部403の出力結果に対応するアプリケーションの中から、利用回数の多い(利用確率の高い)アプリケーションを特定し、そのアプリケーションを提示する。
The information
コンテンツパラメータ制御部402は、行動予測ルール保存部203aに保存されている利用予測ルールを参照して、GPS受信部108及びカレンダー時計107並びに状況検出部403の出力結果に対応するコンテンツパラメータ(宛先やテンプレート)の中から、利用回数の多い(利用確率の高い)コンテンツパラメータを特定し、情報表示制御部204aによって提示されて起動されたアプリケーションに対して、その特定したコンテンツパラメータを入力する。
The content
図47は、コンテンツパラメータ制御部402がメールのアプリケーションに対してコンテンツパラメータを入力した状態を示す図である。
FIG. 47 is a diagram illustrating a state in which the content
コンテンツパラメータ制御部402は、GPS受信部108及びカレンダー時計107並びに状況検出部403の出力結果に基づいて、ユーザが20:00に会社を出て自宅に向かっていると判断すると、利用予測ルールを参照して、例えば、宛先が妻であるというコンテンツパラメータと、テンプレートがテンプレート1であるというコンテンツパラメータとを特定する。
When the content
そして、コンテンツパラメータ制御部402は、メールの宛先の欄に妻のアドレスを入力し、メールの文章欄にテンプレート1を入力する。ここで上述のように、テンプレート1には<到着時刻>など、現在時刻や状況に応じて可変な部分が設定されている。そこで、この<到着時刻>には、現在時刻(20:00)+所定の係数α(1:00)=21:00が入力される。なお、過去の利用履歴より係数αを可変としても良い。例えば、コンテンツパラメータ制御部402は、ユーザがテンプレート1を利用した時刻と、ユーザがそのテンプレート1を編集して記述した到着時刻とを利用して、係数αを算出する。これにより、ユーザの生活スタイルに応じて係数αを適切に設定することができる。
Then, the content
また、ユーザによって選択的に変更可能な文章(<Sentence1>)をテンプレート1に設定しても良い。例えば、「ビールを冷やしておいてください」及び「TV48Chの録画をよろしく」などのうち何れかの文章がユーザによって選択されて、選択された文章がテンプレート1に入力される。
A sentence (<
図48は、選択的に変更可能な文章がテンプレート1に入力される場合について説明するための図である。
FIG. 48 is a diagram for explaining a case where a text that can be selectively changed is input to the
この図48の(a)に示すように、ディスプレイ105には、テンプレート1の<Sentence1>として「ビールを冷やしておいてください」及び「TV48Chの録画をよろしく」などの文章が選択可能なように表示される。ユーザは入力デバイス106を操作することで何れかの文書を選択する。
As shown in FIG. 48 (a), the
このような文章をユーザに選択させるため、コンテンツパラメータ制御部402は、図48の(b)に示すように予めそれらの文章をテンプレート1に関連付けて記憶している。また、コンテンツパラメータ制御部402は、それらの文章が利用された回数も記憶している。そこで、コンテンツパラメータ制御部402は、その利用回数の最も多い文章を優先的にディスプレイ105に表示させ、その他の文章を網掛け表示させる。
In order to allow the user to select such sentences, the content
図49は、情報表示制御部204a及びコンテンツパラメータ制御部402の動作に応じてディスプレイ105に表示される画面を示す画面表示図である。
FIG. 49 is a screen display diagram showing a screen displayed on the
まず、情報表示制御部204aは、入力デバイス105からの出力に応じて、履歴を利用するか否かを問い合わせる画面510をディスプレイ105に表示させる。
First, the information
ここで、「はい」が選択されると、情報表示制御部204aはアプリケーションとしてメールを予測して起動し、コンテンツパラメータ制御部402は、上述のようなコンテンツパラメータを予測してメールに入力する。そしてコンテンツパラメータ制御部402はその入力内容を示す画面513をディスプレイ105に表示する。
Here, when “Yes” is selected, the information
または、画面510で「はい」が選択されると、情報表示制御部204aはアプリケーションとしてメールを予測して、メールを作成するか否かを問い合わせる画面511をディスプレイ105に表示させる。ここで「はい」が選択されると、コンテンツパラメータ制御部402は、コンテンツパラメータとして宛先を予測し、その宛先の候補を示す画面512を表示させる。ここで「妻」が選択されると、コンテンツパラメータ制御部402は、コンテンツパラメータとしてテンプレートを予測して上述と同様の画面513を表示させる。
Alternatively, when “Yes” is selected on the
ここで、このような本実施の形態における移動体端末32の全体的な動作について説明する。
Here, the overall operation of the
図50は、移動体端末32の全体的な動作を示すフロー図である。
まず、移動体端末32は、ユーザによる入力デバイス106の操作に基いて、履歴の利用が選択されると(例えば図49の画面510)、カレンダー時計107及びGPS受信部108の動作に基いて、現在日時と現在位置を特定するとともに、状況検出部403の動作に基いて、気象状況を特定する(ステップS601)。例えば、移動体端末32のユーザが金曜日の20:00に会社から駅に向かっている場合には、移動体端末32は、現在日時として金曜日の20:00を特定し、現在場所として会社から駅への経路を特定する。
FIG. 50 is a flowchart showing the overall operation of the
First, when the use of the history is selected based on the operation of the
次に、移動体端末32は、利用予測ルール保存部203に保存されている利用予測ルールを用いてアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測する(ステップS602)。例えば、移動体端末32は、ステップS601の特定結果に対応するアプリケーションとしてメールを予測し、コンテンツパラメータとして宛先「妻」及びテンプレート「テンプレート1」を予測する。そして、移動体端末32は、コンテンツパラメータを表示する(ステップS603)。例えば、テンプレート1に示される到着時刻として21:00(現在時刻20:00+1:00)が表示される。
Next, the
そして、移動体端末32は、ユーザによる入力デバイス106の操作に基いて、予測内容に応じた動作が決定されたか否かを判別する(ステップS604)。つまり、ユーザがテンプレート1に対する編集を不要として送信を指示すると、移動体端末32は予測内容に応じた動作が決定されたと判別し、ユーザが編集を指示すると、移動体端末32は予測内容に応じた動作が決定されていないと判別する。
Then, the
ここで、動作が決定されたと判別したときには(ステップS604のYes)、移動体端末32はメールの利用履歴を保存する(ステップS606)。即ち、利用されたアプリケーションやテンプレート1などが履歴として利用履歴保存部111aに保存される。また、動作が決定されていないと判別したときには(ステップS604のNo)、移動体端末32は入力モードになる(ステップS605)。つまり、移動体端末32は、テンプレート1の内容に対して編集可能な状態となる。その後、移動体端末32はステップS604からの動作を繰り返し実行する。
Here, when it is determined that the operation has been determined (Yes in step S604), the mobile terminal 32 stores a mail use history (step S606). That is, the used application,
図51は、予測の動作を詳細に示すフロー図である。
移動体端末32の情報表示制御部204a及びコンテンツパラメータ制御部402(ここでは、これらを単に制御部と称す)は、図50のステップS602において、まず、利用予測ルールを参照してアプリケーションの候補があるか否かを判別する(ステップS701)。ここで、アプリケーションの候補がなければ(ステップS701のNo)、制御部は通常モードとなるが(ステップS709)、アプリケーションの候補があれば(ステップS701のYes)、制御部はディスプレイ105にそのアプリケーションの候補を表示させる(ステップS702)。
FIG. 51 is a flowchart showing the details of the prediction operation.
In step S602 in FIG. 50, the information
次に、制御部は、入力デバイス106の出力に基いて、表示された候補の中から何れかのアプリケーションが選択されたか否かを判別する(ステップS703)。ここで、選択されていないと判別したときには(ステップS703のNo)、制御部はステップS702からの動作を繰り返し実行し、選択されたと判別したときには(ステップS703のYes)、制御部はその選択されたアプリケーションを起動する(ステップS704)。次に、制御部は、利用予測ルールを参照してコンテンツパラメータの候補があるか否かを判別する(ステップS705)。ここで、コンテンツパラメータの候補があれば(ステップS705のYes)、制御部はディスプレイ105にそのコンテンツパラメータの候補を表示させる(ステップS706)。
Next, the control unit determines whether any application has been selected from the displayed candidates based on the output of the input device 106 (step S703). Here, when it is determined that it is not selected (No in step S703), the control unit repeatedly executes the operation from step S702, and when it is determined that it is selected (Yes in step S703), the control unit is selected. The activated application is activated (step S704). Next, the control unit determines whether there is a content parameter candidate with reference to the usage prediction rule (step S705). If there is a content parameter candidate (Yes in step S705), the control unit causes the
次に、制御部は、入力デバイス106の出力に基いて、表示された候補の中から何れかのコンテンツパラメータが選択されたか否かを判別する(ステップS707)。ここで、選択されていないと判別したときには(ステップS707のNo)、制御部はステップS706からの動作を繰り返し実行し、選択されたと判別したときには(ステップS707のYes)、制御部はその選択されたコンテンツパラメータを、起動されたアプリケーションに入力する(ステップS708)。 Next, the control unit determines whether any content parameter has been selected from the displayed candidates based on the output of the input device 106 (step S707). Here, when it is determined that it is not selected (No in step S707), the control unit repeatedly executes the operation from step S706. When it is determined that it is selected (Yes in step S707), the control unit is selected. The entered content parameters are input to the activated application (step S708).
なお、ステップS701でアプリケーションの候補が1つだけあった場合には、制御部はステップS702,S703の動作を行うことなく、そのアプリケーションを起動しても良く、ステップS705で各コンテンツパラメータの候補が1つだけあった場合には、制御部はステップS706,S707の動作を行うことなく、そのコンテンツパラメータをアプリケーションに入力しても良い。 If there is only one application candidate in step S701, the control unit may start the application without performing the operations in steps S702 and S703. In step S705, each content parameter candidate is selected. If there is only one, the control unit may input the content parameter to the application without performing the operations of steps S706 and S707.
このように本実施の形態では、利用予測ルールから、移動体端末32の場所、日時、及び気象状況に応じたアプリケーション及びコンテンツパラメータを特定して予測結果として表示するため、現在の状況に応じて適切なアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測することができ、ユーザの使い勝手を向上することができる。
As described above, in the present embodiment, the application and content parameters corresponding to the location, date, and weather conditions of the
<変形例1>
ここで本実施の形態における第1の変形例について説明する。
<
Here, a first modification of the present embodiment will be described.
この変形例1に係る移動体端末は、履歴を利用するように指示する操作を受け付けたときに予測を開始するだけでなく、センサによる検知結果に基づいて予測を開始する。 The mobile terminal according to the first modification not only starts prediction when receiving an operation instructing to use the history, but also starts prediction based on the detection result of the sensor.
例えば、この変形例1に係る移動体端末は、電源の入り切りを検知する電源センサ、モード(マナーモードや通常モードなど)の切り換えを検知するモードセンサ、又は照度センサを備えている。 For example, the mobile terminal according to the first modification includes a power sensor that detects power on / off, a mode sensor that detects switching between modes (such as a manner mode and a normal mode), or an illuminance sensor.
電源センサを備えている場合には、移動体端末は電源がオンされたときにアプリケーションなどの予測を開始し、モードセンサを備えている場合には、移動体端末はモードが切り換えられたときに予測を開始する。照度センサを備えている場合には、移動体端末は、周囲の明るさに応じてアプリケーションなどの予測を開始する。即ち、ユーザが移動体端末を鞄から取り出すと、照度センサは急に明るくなったことを検知し、移動体端末はその明るくなったときに予測を開始する。 When equipped with a power sensor, the mobile terminal starts predicting applications and the like when the power is turned on, and when equipped with a mode sensor, the mobile terminal is switched when the mode is switched. Start prediction. When the illuminance sensor is provided, the mobile terminal starts predicting an application or the like according to the ambient brightness. That is, when the user removes the mobile terminal from the bag, the illuminance sensor detects that the brightness has suddenly increased, and the mobile terminal starts prediction when the brightness has increased.
また、移動体端末がカーナビゲーションシステムの車載装置として構成されているときには、移動体端末は、例えばワイパーの動きを検出するワイパーセンサ、サイドブレーキの状態を検出するブレーキセンサ、シフトレバーがパーキングに設定されているか否かを検出するレバーセンサ、自動車の停止を検出する停止センサ、又はユーザの視線を検知する視点認識センサを備えても良い。 In addition, when the mobile terminal is configured as an in-vehicle device of a car navigation system, the mobile terminal is set to, for example, a wiper sensor that detects the movement of the wiper, a brake sensor that detects the state of the side brake, and the shift lever set to parking. A lever sensor that detects whether or not the vehicle has been stopped, a stop sensor that detects the stop of the automobile, or a viewpoint recognition sensor that detects the user's line of sight may be provided.
ブレーキセンサを備える場合には、移動体端末はサイドブレーキが引かれたときに予測を開始し、レバーセンサを備える場合には、移動体端末はシフトレバーがパーキングに選定されたときに予測を開始し、停止センサを備える場合には、移動体端末は自動車が停止したときに予測を開始する。また、視点認識センサを備える場合には、移動体端末は、ユーザがその移動体端末のディスプレイ105に視線を向けたときに予測を開始する。
When equipped with a brake sensor, the mobile terminal starts prediction when the side brake is applied, and when equipped with a lever sensor, the mobile terminal starts prediction when the shift lever is selected for parking. However, when the stop sensor is provided, the mobile terminal starts prediction when the automobile stops. When the viewpoint recognition sensor is provided, the mobile terminal starts prediction when the user turns his / her line of sight toward the
ここで、移動体端末は、ワイパーセンサを備えるときには、そのワイパーセンサを状況検出部403として利用しても良い。
Here, when the mobile terminal includes a wiper sensor, the wiper sensor may be used as the
つまり、状況検出部403は、ワイパーが煽動していると、その状態から天気が雨であることを検出する。そして、移動体端末は、その煽動が開始されたときにアプリケーションなどの予測を開始する。
That is, when the wiper is swinging, the
図52は、ワイパーセンサを備えた移動体端末が表示する画面を示す画面表示図である。 FIG. 52 is a screen display diagram showing a screen displayed by a mobile terminal equipped with a wiper sensor.
ユーザがワイパーを煽動させると、移動体端末は、ワイパーセンサの検出結果に基づいて、現在の天気が雨であることを特定するとともに、その雨であることに基いてアプリケーション及びコンテンツパラメータの予測を開始する。 When the user swings the wiper, the mobile terminal specifies that the current weather is rain based on the detection result of the wiper sensor, and predicts application and content parameters based on the rain. Start.
その結果、移動体端末は、アプリケーションとしてメールを予測して起動する。さらに、移動体端末は、息子の「太郎」を迎えに行った方が良いかを尋ねる目的のテンプレートを予測して、そのテンプレートの内容を表示する。 As a result, the mobile terminal starts by predicting mail as an application. Further, the mobile terminal predicts a target template for asking whether it is better to pick up the son “Taro” and displays the contents of the template.
このように本変形例では、センサの検出結果に基づいて予測が開始されるため、ユーザがアプリケーション及びコンテンツパラメータの利用を忘れているような場合でも、その利用を促すことができる。例えば、雨のときに子供を迎えに行くこと思い出させるなど、注意及び勧告を促すことができる。さらに、本変形例では、ユーザは自動車の運転中に移動体端末の複雑な操作を行うことを要さず、安全に自動車を運転することができる。また、本変形例に係る移動体端末は、ユーザが自動車を通常に運転する動作の中で、メールなどを起動させてコンテンツパラメータの入力を行うため、信号待ちなどの少しの時間の間にメール送信を完了させることができる。 Thus, in this modification, since prediction is started based on the detection result of the sensor, even when the user forgets to use the application and the content parameter, the use can be promoted. For example, attention and recommendations can be encouraged, such as reminding children to pick up when it rains. Furthermore, in this modification, the user does not need to perform complicated operations of the mobile terminal while driving the vehicle, and can drive the vehicle safely. In addition, the mobile terminal according to the present modification activates a mail or the like to input content parameters during an operation in which a user normally drives a car. Transmission can be completed.
<変形例2>
ここで、本実施の形態における第2の変形例について説明する。
<Modification 2>
Here, a second modification of the present embodiment will be described.
変形例2に係る移動体端末は、カーナビゲーションシステムの車載装置として構成され、ナビゲーション機能により予測した到着時刻をテンプレートに挿入する。 The mobile terminal according to Modification 2 is configured as an in-vehicle device of a car navigation system, and inserts an arrival time predicted by a navigation function into a template.
図53は、ナビゲーション機能により予測された到着時刻が挿入されるテンプレートの内容を表示する図である。 FIG. 53 is a diagram showing the contents of the template into which the arrival time predicted by the navigation function is inserted.
この図53に示すテンプレート7には、ナビゲーション機能により予測される到着時刻が挿入されることを示すルール(car->ArrivalTime)が設定されている。移動体端末は、コンテンツパラメータとしてテンプレート7を予測すると、ナビゲーション機能により到着時刻(10:20)を予測し、その到着時刻(10:20)をテンプレート7に挿入する。 In the template 7 shown in FIG. 53, a rule (car-> ArrivalTime) indicating that an arrival time predicted by the navigation function is inserted is set. When the mobile terminal predicts the template 7 as the content parameter, the mobile terminal predicts the arrival time (10:20) by the navigation function, and inserts the arrival time (10:20) into the template 7.
図54は、移動体端末の画面を表示する画面表示図である。
例えば、ユーザが会社に遅刻するようなときには、必ずメールで会社に到着する時刻を伝えていた場合には、そのようなユーザのメールの利用履歴に応じた利用予測ルールが行動予測ルール保存部203aに保存されている。
FIG. 54 is a screen display diagram for displaying the screen of the mobile terminal.
For example, when the user is late for the company, if the user arrives at the company by email, the usage prediction rule corresponding to the user's usage history of the email is the behavior prediction
その結果、移動体端末は、ユーザが遅刻しそうなときには、現在日時及び現在場所などから、アプリケーションとしてメールを予測し、コンテンツパラメータとしてテンプレート7を予測する。そして、移動体端末は、ユーザからの操作を受けることなく、テンプレート7の内容をナビゲーション装置の画面にポップアップさせる。 As a result, when the user is likely to be late, the mobile terminal predicts mail as an application and predicts the template 7 as a content parameter from the current date and time and current location. And a mobile terminal pops up the content of the template 7 on the screen of a navigation apparatus, without receiving operation from a user.
これにより、ユーザは会社に対して到着時刻を知らせなければならないことに気づくことができ、さらに、メールの文章なども入力することなく簡単にメールを作成して送信することができる。 As a result, the user can recognize that the arrival time must be notified to the company, and can easily create and send a mail without inputting a mail text or the like.
なお、本変形例に係るは移動体端末は、ナビゲーション機能によって予測された到着時刻を挿入したが、インターネットなどを介した通信によりサーバから到着時刻を取得して挿入しても良い。 Although the mobile terminal according to the present modification has inserted the arrival time predicted by the navigation function, the mobile terminal may acquire and insert the arrival time from the server through communication via the Internet or the like.
<変形例3>
ここで、本実施の形態における第3の変形例について説明する。
<
Here, a third modification of the present embodiment will be described.
本変形例に係る移動体端末は、音量や、画像の表示モード、マナーモードなどの動作モードをコンテンツパラメータとして予測する。即ち、本変形例に係る移動体端末は、上述のような音量などをコンテンツパラメータとして含む利用予測ルールを保持している。 The mobile terminal according to the present modification predicts an operation mode such as a volume, an image display mode, and a manner mode as content parameters. That is, the mobile terminal according to the present modification holds a usage prediction rule that includes the volume as described above as a content parameter.
図55は、本変形例の移動体端末の行動予測ルール保存部203aに格納されている利用予測ルールの内容を示す図である。
FIG. 55 is a diagram illustrating the contents of the usage prediction rules stored in the behavior prediction
この図55に示すように、利用予測ルールには、アプリケーション「テレビ(TV)」に対応するコンテンツパラメータとしてチャンネル「Ch8」や音量「75」が含まれており、アプリケーション全般に対応するコンテンツパラメータとしてモード「マナーモード」などが含まれている。 As shown in FIG. 55, the usage prediction rule includes a channel “Ch8” and a volume “75” as content parameters corresponding to the application “TV (TV)”. Mode "Manner mode" is included.
例えば、移動体端末は、現在、平日の夜であってAA駅からBB駅への経路にあると判断すると、利用予測ルールから、アプリケーション全般に対応するコンテンツパラメータとしてモード「マナーモード」及び着信許可相手「C会社」などを予測し、その予測されたモードなどの設定を自ら行う。 For example, if it is determined that the mobile terminal is currently on a weekday night and is on the route from the AA station to the BB station, the mode “Manner mode” and the incoming call permission are set as content parameters corresponding to the entire application from the use prediction rule. The other party “C company” is predicted, and the predicted mode is set by itself.
これにより、たとえユーザがそれらの設定を忘れていた場合でも、現在の状況に応じて、マナーモードに切り替えたり、着信許可相手を切り替えたりすることができる。マナーモードの設定内容は、場所によって異なる。例えば、一般的な電車等の中でのマナーモードの設定内容は、電波を受けないような設定であって、新幹線などの中でのマナーモードの設定内容は、メール等は受信できるような設定である。また、会社の会議室内でのマナーモードの設定内容は、緊急連絡先として設定されている特定の電話番号からの電話は受け付けるが、その他の電話は受け付けないような設定である。このように場所に応じてマナーモードの設定内容が異なるため、ユーザはその場所ごとに設定を変更する必要があり、ユーザは煩わしさを感じる。 Thereby, even if a user forgets those settings, according to the present condition, it can switch to manner mode or a call reception permitted party can be switched. The manner mode settings vary depending on the location. For example, the manner mode settings in a general train are settings that do not receive radio waves, and the manner mode settings in the Shinkansen are settings that can receive e-mail, etc. It is. The manner mode setting contents in the company conference room are settings that accept calls from a specific telephone number set as an emergency contact, but do not accept other calls. As described above, the manner mode setting contents differ depending on the location. Therefore, the user needs to change the setting for each location, and the user feels bothered.
そこで、上述のような本変形例に係る移動体端末は、過去に設定されたマナーモードの履歴を用いて、自動的に状況に応じて適切なマナーモードの設定を行うことができ、ユーザが設定変更を実行し忘れるのを防止することができる。また、移動体端末は、予想したマナーモードなどのコンテンツパラメータの表示のみを行っても良い。この場合には、ユーザに対して適切な設定を知らせて、変更を促すことができる。 Therefore, the mobile terminal according to this modification example as described above can automatically set an appropriate manner mode according to the situation by using the manner mode history set in the past. It is possible to prevent forgetting to execute the setting change. Further, the mobile terminal may only display content parameters such as the predicted manner mode. In this case, it is possible to notify the user of an appropriate setting and prompt a change.
なお、本変形例に係る移動体端末は、音量や、画像の表示モード、マナーモードなどの動作モードをコンテンツパラメータとして予測したが、このような動作モードをアプリケーションに関係なく移動体端末(それ自体)が有する動作モードとして予測してもよい。 Note that the mobile terminal according to the present modification predicts the operation mode such as the volume, the image display mode, and the manner mode as the content parameters, but the mobile terminal (in itself) ) May be predicted as an operation mode.
なお、本実施の形態及び変形例の移動体端末は、予測結果であるテンプレートなどのコンテンツパラメータを表示してユーザに提示したが、音声により提示しても良い。また、移動体端末はユーザの音声を入力しても良い。即ち、移動体端末は、ユーザの音声を認識して文字に変換し、その文字をメール文章中に入力する。これにより、ユーザに対する使い勝手を向上することができ、車両の運転時における安全性を高めることができる。 In addition, although the mobile terminal of this Embodiment and the modification displayed content parameters, such as a template which is a prediction result, and showed it to the user, you may show with an audio | voice. In addition, the mobile terminal may input the user's voice. That is, the mobile terminal recognizes the user's voice and converts it into characters, and inputs the characters into the mail text. Thereby, usability for the user can be improved, and safety during driving of the vehicle can be improved.
(実施の形態3)
近年の携帯電話(移動体端末)は、多種多様なアプリケーションを利用可能なように構成されるとともに、表示画面が拡大化されている。その結果、携帯電話の消費電力量が多くなり、外出先において充電の必要性が増している。
(Embodiment 3)
In recent years, mobile phones (mobile terminals) are configured to be able to use a wide variety of applications, and display screens have been enlarged. As a result, the amount of power consumed by mobile phones has increased, and the need for charging has increased in places where people are away from home.
そこで本実施の形態における移動体端末は、現在又は将来において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測するとともに、そのアプリケーション及びコンテンツパラメータの利用によって電力不足が生じてしまうのを未然に防ぐものである。即ち、この移動体端末は、アプリケーションが実行された場合に電力不足が生じるか否かを判断し、電力不足が生じると判断したときには、充電を促すメッセージと、充電可能場所とをユーザに提示する。これにより、ユーザはアプリケーションを実行する前に、事前に充電することができ、電力が足りないためにアプリケーションが中断されるような事態を未然に防ぐことができる。 Therefore, the mobile terminal according to the present embodiment predicts applications and content parameters that will be used now or in the future, and prevents power shortages from occurring due to the use of the applications and content parameters. It is. That is, this mobile terminal determines whether or not power shortage occurs when an application is executed. When it is determined that power shortage occurs, the mobile terminal presents a message prompting charging and a chargeable location to the user. . Accordingly, the user can charge in advance before executing the application, and can prevent a situation in which the application is interrupted due to insufficient power.
図56は、本実施の形態の移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。
本実施の形態の移動体端末81は、ディスプレイ105、GPS受信部108、カレンダー時計107、状況検出部403、移動履歴データ保存部201a、移動履歴記録部202a、行動予測ルール保存部203a、情報表示制御部204b、行動パターン抽出部205a、入力デバイス106、利用履歴記録部110a、利用履歴保存部111a、電力検出部803、電力制御部802、及び充電場所取得部805を備える。なお、本実施の形態の移動体端末81が備える上述のような構成要素のうち、図3に示す移動体端末11、図35に示す移動体端末21、又は図42に示す移動体端末32が備える構成要素と同一の機能及び構成を有するものに対しては、移動体端末11,21,31の構成要素に付された符号と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
FIG. 56 is a functional block diagram showing a functional configuration of the mobile terminal according to the present embodiment.
The
利用履歴記録部110aは、実施の形態1又は2と同様、利用されたアプリケーション及びコンテンツパラメータに対して利用日時を関連付けることで利用履歴を作成し、その利用履歴を利用履歴保存部111aに保存する。そして、本実施の形態の利用履歴記録部110aは、そのコンテンツパラメータにアプリケーションの使用時間を含める。
Similar to the first or second embodiment, the usage
その結果、本実施の形態における行動パターン抽出部205aは、利用されたアプリケーションにその使用時間を関連付ける形で利用予測ルールを作成する。
As a result, the behavior
図57は、本実施の形態の行動パターン抽出部205aが作成する利用予測ルールの内容を示す図である。
FIG. 57 is a diagram showing the contents of the usage prediction rule created by the behavior
行動パターン抽出部205aは、例えば、アプリケーション「テレビ(TV)」が時間「平日の夜」及び場所「AA駅→BB駅」などといった利用状況の下、音量「50」及び使用時間「60分」などといったコンテンツパラメータで利用されたという利用パターンを抽出すると、その利用パターンの利用回数が1回だけ増加するように、図57に示す利用予測ルールを更新する。
The behavior
本実施の形態の将来場所予測部206は、場所予測方法Bを利用した移動体端末11が有する構成要素を備え、将来の場所を予測するための行動予測ルールを保持している。そして将来場所予測部206は、この行動予測ルールを参照して移動体端末81の将来の場所を予測してその結果を情報表示制御部204bに通知する。さらに、将来場所予測部206は、これまでの移動履歴に基づいて、その場所に到着する日時(カレンダー属性)を予測してその結果も情報表示制御部204bに通知する。
The future
図58は、将来場所予測部206が保持する行動予測ルールの内容を示す図である。
この図58に示すように、行動予測ルールには、現在日時が「平日の夜」で現在場所が「会社→AA駅」である場合には今後、移動体端末81がAA駅からBB駅に向かう移動確率は95%であることが示されている。
FIG. 58 is a diagram showing the content of the behavior prediction rule held by the future
As shown in FIG. 58, in the behavior prediction rule, when the current date and time is “weekday night” and the current location is “company → AA station”, the
情報表示制御部204bは、実施の形態2の移動体端末32の情報表示制御部204aが有する機能と、コンテンツパラメータ制御部402が有する機能とを備え、移動体端末81の将来又は現在における場所に応じたアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測する。即ち、情報表示制御部204bは、行動予測ルール保存部203aに保存されている利用予測ルールを参照して、将来場所予測部206により予測された場所、又はGPS受信部108により検出された場所に対応するアプリケーション及びコンテンツパラメータを特定する。
The information
例えば、将来場所予測部206が図58に示す行動予測ルールを参照して将来の場所「AA駅→BB駅」と日時とを予測すると、情報表示制御部204bは、その日時における気象状況を状況検出部403から取得する。ここで、状況検出部403は、インターネットを介してサーバからその日時における気象状況を知得する。
For example, when the future
そして将来場所予測部206は、図57に示す利用予測ルールから、上記将来の場所及び日時並びに気象状況に合致する利用状況を検索し、その利用状況に対応付けられたアプリケーション「テレビ(TV)」及びコンテンツパラメータ(音量「50」及び使用時間「60分」など)を、将来において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータとして予測する。
Then, the future
また、情報表示制御部204bは、図57に示す利用予測ルールから、GPS受信部108及びカレンダー時計107並びに状況検出部403の出力結果に相当する利用状況を検索し、その利用状況に対応付けられたアプリケーション及びコンテンツパラメータを、現在において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータとして予測する。
Further, the information
電力検出部803は、移動体端末81の電力残量を検出する。
電力制御部802は、消費電力テーブルを予め保持している。さらに、電力制御部802は、電力検出部803によって検出された電力残量と、情報表示制御部204bによって予測されたアプリケーション及びコンテンツパラメータとを特定し、さらに消費電力テーブルを参照することで、その予測されたアプリケーションなどを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する。つまり、電力制御部802は充電の要否を判別し、充電が必要であればディスプレイ105に対して充電を促すメッセージを表示させる。
The
The
図59は、消費電力テーブルの内容を示す図である。
この図59に示すように、消費電力テーブル853には、「音楽プレーヤー」や「テレビ(TV)」といった各アプリケーションと、音量「75」などといったコンテンツパラメータと、各アプリケーション及びコンテンツパラメータに対応する電力係数とが登録されている。電力係数は、単位時間当たりに必要とされる電力量を示す。例えば、図59に示す消費電力テーブルは、アプリケーション「テレビ(TV)」を音量「50」で実行するには単位時間当たり電力量「5」を要することを示している。
FIG. 59 shows the contents of the power consumption table.
As shown in FIG. 59, the power consumption table 853 includes each application such as “music player” and “TV (TV)”, a content parameter such as volume “75”, and power corresponding to each application and content parameter. Coefficients are registered. The power coefficient indicates the amount of power required per unit time. For example, the power consumption table shown in FIG. 59 indicates that the power consumption per unit time “5” is required to execute the application “TV (TV)” at the volume “50”.
例えば、情報表示制御部204bによってアプリケーション「テレビ(TV)」及びコンテンツパラメータ(「音量50」及び使用時間「60分」など)が予測されたときには、電力制御部802は、上述のような消費電力テーブル853を参照することにより、アプリケーション「テレビ(TV)」及び「音量50」に対する電力係数「5」を特定する。次に、電力制御部802は、電力係数「5」及び使用時間「60分」を用いて、そのアプリケーションが上記コンテンツパラメータで実行された場合の消費電力量を算出する。即ち、電力制御部802は、電力係数「5」×使用時間「60分」=300を上記消費電力量として予測する。電力制御部802は、電力検出部803による検出結果と上記消費電力量「300」とを比較することで、充電の要否を判別する。
For example, when the application “television (TV)” and content parameters (such as “volume 50” and usage time “60 minutes”) are predicted by the information
例えば、電力検出部803による検出の結果、現在の電池残量が「200」であれば、電力制御部802は電池残量「200」と消費電力量「300」とを比べ、充電が必要であると判別する。なお、電力検出部803は、電池残量と消費電力量との差が所定の閾値以下である場合に充電が必要であると判別しても良い。例えば、閾値が「10」である場合、電池残量「210」から消費電力量「200」を除算した電力量は「10」であるため、電力検出部803は電力不足となる可能性が高く、充電が必要であると判断する。
For example, if the current battery remaining amount is “200” as a result of detection by the
図60は、電力制御部802が消費電力量を予測する様子を説明するための説明図である。
FIG. 60 is an explanatory diagram for explaining how the
例えば、移動体端末81のユーザが金曜日の20:00に会社からAA駅に向かっているときには、移動体端末81の将来場所予測部206は、上述のように図58に示す行動予測ルールを参照して、移動体端末81は平日の夜に「AA駅→BB駅」に向かうと予測する。情報表示制御部204bは、その将来場所予測部206の予測結果と、図57に示す利用予測ルールとに基いて、「平日の夜」及び「AA駅→BB駅」においてアプリケーション「テレビ(TV)」及びコンテンツパラメータ(「音量50」及び使用時間「60分」など)が利用されることを予測する。
For example, when the user of the
その結果、電力制御部801は、上述のように消費電力量「300」を予測し、さらに電力検出部803により検出された電力残量「500」と比較することで充電が必要であると判断する。
As a result, the power control unit 801 determines that charging is necessary by predicting the power consumption amount “300” as described above and comparing it with the remaining power level “500” detected by the
図61は、移動体端末81の電力残量の推移を示す図である。
この図61に示すように、電力制御部801は、将来において利用されるアプリケーション「テレビ(TV)」及びコンテンツパラメータ(「音量50」及び使用時間「60分」など)を予測したときに、そのアプリケーションなどを実行した場合に電力残量が下限値(例えば「200」)以下となるか否かを判別する。そして電力制御部801は、下限値以下になると判別したときには、会社からAA駅に向かう経路において、充電が必要であることを知らせるメッセージをディスプレイ105に表示させる。
FIG. 61 is a diagram showing a transition of the remaining power of the
As shown in FIG. 61, when the power control unit 801 predicts an application “TV (TV)” and content parameters (such as “volume 50” and usage time “60 minutes”) to be used in the future, It is determined whether or not the remaining amount of power is equal to or lower than a lower limit (for example, “200”) when an application or the like is executed. When power control unit 801 determines that the value is below the lower limit value, power control unit 801 causes display 105 to display a message notifying that charging is necessary on the route from the company to AA station.
図62は、電力制御部801によってディスプレイ105に表示される画面の一例を示す図である。
FIG. 62 is a diagram illustrating an example of a screen displayed on the
例えば図62の(a)に示すように、ディスプレイ105は「電力が足りなくなる恐れがあります」及び「充電が必要です」といったメッセージと、確認ボタンとを表示する。ここで、ユーザによる操作により確認ボタンが押されると、図62の(b)に示すように、ディスプレイ105は「充電可能場所を表示しますか」というメッセージを表示する。
For example, as shown in FIG. 62A, the
このように、本実施の形態では、ユーザが移動体端末81を携帯してAA駅からBB駅に向かう電車に乗ってしまう前に、その乗車期間に利用するアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測し、さらに、充電が必要であるか否かをユーザに知らせるため、アプリケーションが電力不足のため中断してしまうのを防ぐことができる。
As described above, in this embodiment, before the user carries the
充電場所取得部805は、図62の(b)に示す画面で「はい」が選択されると、GPS受信部108によって検出された現在の場所を、ネットワーク804を介してサーバに通知し、そのサーバから最寄りの充電可能場所を示すデータを取得する。そして、充電場所取得部805は、そのデータに基づいて充電可能場所を示す地図をディスプレイ105に表示させる。
When “Yes” is selected on the screen shown in FIG. 62B, the charging
図63は、ディスプレイ105に表示される地図の一例を示す図である。
この図63に示すように、充電場所取得部805は、充電可能場所を示す地図と、電力残量を視覚的に表すアイコンと、充電可能場所の一覧とをディスプレイ105に表示させる。
FIG. 63 is a diagram illustrating an example of a map displayed on the
As shown in FIG. 63, the charging
充電可能場所の一覧には、各充電可能場所の名称が移動体端末81に近いものから優先的に配列されている。そして、ユーザが入力デバイス106を操作することにより、一覧に含まれる何れかの充電可能場所の名称に矢印871が配置されると、その充電可能場所の詳細な情報(例えば、料金やサービスなど)が地図上に表示される。
In the list of rechargeable locations, the names of the rechargeable locations are preferentially arranged from those close to the
また、充電場所取得部805は、電力検出部803によって検出された電力残量を電力制御部802を介して把握し、その電力残量を上記アイコンで表示させる。
Further, the charging
なお、充電場所取得部805は、サーバから取得したデータに基づいて最寄りの充電可能場所をディスプレイ105に表示させたが、ユーザが過去に利用した充電可能場所等を表示させても良い。
In addition, although the charging
ここで、このような本実施の形態の移動体端末81の動作について図64を参照して説明する。
Here, the operation of the
図64は、移動体端末81の動作を示すフロー図である。
まず、移動体端末81の情報表示制御部204は、GPS受信部108及びカレンダー時計107並びに状況検出部403からの出力結果に基づいて、現在の日時及び場所並びに気象状況を特定する(ステップS901)。
FIG. 64 is a flowchart showing the operation of the
First, the information
次に、情報表示制御部204bは、行動予測ルール保存部203aに格納されている利用予測ルールを参照することにより、将来又は現在において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測する(ステップS902)。
Next, the information
例えば、移動体端末81のユーザが金曜日の20:00に会社から駅に向かっている場合には、情報表示制御部204は、図57に示す利用予測ルールに基いて、アプリケーション「音楽プレーヤー」及びコンテンツパラメータ(使用時間「20分」など)が現在において利用されると予測する。
For example, when the user of the
電力制御部801は、上述のアプリケーション及びコンテンツパラメータの予測結果と、消費電力テーブル853とに基いて、そのアプリケーション及びコンテンツパラメータが利用されたときの消費電力量を算出する(ステップS903)。 The power control unit 801 calculates the power consumption when the application and content parameters are used based on the above-described application and content parameter prediction results and the power consumption table 853 (step S903).
次に、電力検出部803は電力残量を検出し(ステップS904)、電力制御部801は、その電力残量と消費電力量とを比較して充電が必要か否かを判別する(ステップS905)。
Next, the
ここで、電力制御部801は充電が必要と判別したときには(ステップS905のYes)、充電が必要であることを知らせるメッセージをディスプレイ105に表示させる(ステップS906)。さらに、電力制御部801は充電可能場所を表示するか否かをユーザに問い合わせるメッセージをディスプレイ105に表示させる(ステップS907)。
Here, when the power control unit 801 determines that charging is necessary (Yes in step S905), the power control unit 801 displays a message notifying that charging is necessary on the display 105 (step S906). Further, the power control unit 801 causes the
そして、充電場所取得部805は、入力デバイス106からの出力結果に基づいて、ユーザが充電可能場所を表示するように指示したか否かを判別する(ステップS908)。指示したと判別したときには(ステップS908のYes)、充電場所取得部805は、最寄りの充電可能場所をディスプレイ105に表示させる(ステップS909)。
Then, the charging
これにより本実施の形態では、電力残量が少ない場合には、事前に充電を促すメッセージ及び充電可能場所が表示されるため、電力不足によりアプリケーションの利用が中断されてしまうのを防ぐことができる。 Thus, in this embodiment, when the remaining power is low, a message prompting charging and a chargeable location are displayed in advance, so that the use of the application can be prevented from being interrupted due to insufficient power. .
なお、本実施の形態では、図57に示す利用予測ルールに基づいてアプリケーション「テレビ(TV)」を予測したときには、そのアプリケーションを予測と同時に起動させる。テレビ番組の放送開始時間は予め定められているため、このように予測と同時にアプリケーション「テレビ」を起動させることにより、ユーザによるテレビ番組の見逃しを防ぐことができる。 In the present embodiment, when the application “TV (TV)” is predicted based on the usage prediction rule shown in FIG. 57, the application is started simultaneously with the prediction. Since the broadcast start time of the television program is determined in advance, it is possible to prevent the user from overlooking the television program by starting the application “TV” simultaneously with the prediction.
<変形例>
ここで、本実施の形態における変形例について説明する。
<Modification>
Here, a modification of the present embodiment will be described.
本変形例に係る移動体端末の充電場所取得部は、移動体端末の移動先までの経路上にある充電可能場所を優先的にディスプレイ105に表示させる。
The charging location acquisition unit of the mobile terminal according to the present modification causes the
図65は、移動先までの経路上にある充電可能場所を優先的に表示するディスプレイ105の画面表示図である。
FIG. 65 is a screen display diagram of the
例えば、移動体端末を携帯するユーザが金曜の20:00に会社からAA駅に向かっている場合、将来場所予測部206は、図58の行動予測ルールに基いて、移動体端末が次にAA駅からBB駅に向かうと判断する。そこで、充電場所取得部は、サーバから取得したデータに基づいて、移動体端末の現在位置とAA駅までの経路上にある充電可能場所を優先的に表示する。
For example, when the user carrying the mobile terminal is heading for AA station from the company on Friday at 20:00, the future
図66は、このような本変形例に係る充電場所取得部の動作を示すフロー図である。
充電場所取得部は、図64に示すステップS909において、まず、GPS受信部108の検出結果をサーバに送信し、そのサーバから最寄りの充電可能場所を示すデータ(充電可能場所情報)を取得する(ステップS1001)。例えば、このデータには最寄りの充電可能場所として「コンビニ」及び「SSサービス」並びに「SH店」などが含まれている。
FIG. 66 is a flowchart showing the operation of the charging location acquisition unit according to this modification.
In step S909 shown in FIG. 64, the charging location acquisition unit first transmits the detection result of the
次に、充電場所取得部は、GPS受信部108によって検出された現在場所を特定し(ステップS1002)、さらに、将来場所予測部206により予測された将来の場所を特定する(ステップS1003)。そして、充電場所取得部は、現在場所から将来の場所への経路上にある充電可能場所を優先的にディスプレイ105に表示させる。例えば、充電場所取得部は、会社からAA駅の経路上にある充電可能場所「コンビニ」について詳細な情報をディスプレイ105に表示させる。
Next, the charging location acquisition unit specifies the current location detected by the GPS reception unit 108 (step S1002), and further specifies the future location predicted by the future location prediction unit 206 (step S1003). Then, the charging location acquisition unit causes the
このような本変形例では、最寄りの充電可能場所のうち、行き先経路上にある充電可能場所が優先的に表示されるため、ユーザは行き先を変更して廻り道をする手間を省くことができる。 In such a modified example, among the nearest rechargeable places, the rechargeable places on the destination route are preferentially displayed, so that the user can save time and effort to change the destination. .
なお、本変形例では、行き先経路上にある充電可能場所を優先的に表示させたが、ユーザが過去に利用した充電可能場所や、料金が安いなどのメリットのある充電可能場所を優先的に表示させても良い。これにより、ユーザに対する利便性を向上することができる。ユーザが過去に利用した充電可能場所を優先的に表示させる場合には、充電場所取得部805は、ユーザの過去の充電場所利用履歴を保存しておき、その履歴に示される充電可能場所を優先的に表示させる。
In this modification, the chargeable places on the destination route are preferentially displayed, but the chargeable places that the user has used in the past and the chargeable places that have merit such as low charges are given priority. It may be displayed. Thereby, the convenience with respect to a user can be improved. When the user can preferentially display the rechargeable places used in the past, the charging
なお、本実施の形態及び変形例では、サーバからゲーム等のアプリケーションが移動体端末81にダウンロードされるときに、電力制御部802はそのアプリケーションに対応する電力係数を取得し、そのアプリケーション及び電力係数を消費電力テーブル853に追加しても良い。例えば、アプリケーションとしてゲーム「AAレーシング」がサーバからダウンロードされるときには、そのアプリケーションに対応する電力係数「3」が同時にダウンロードされる。
In the present embodiment and the modification, when an application such as a game is downloaded from the server to the
なお、本実施の形態及び変形例では、予測されたアプリケーション及びコンテンツパラメータに応じて充電の要否を判断したが、アプリケーション及びコンテンツパラメータが予測された時点で、電力残量が所定の下限値以下であれば、その予測された内容に関わらず充電が必要であると判断しても良い。例えば、下限値が30であって電力残量が30である場合には、電力制御部802は、いずれのアプリケーションが予測されても電力不足が生ずる恐れがあるとして、充電が必要であると判断する。
In the present embodiment and the modification, the necessity of charging is determined according to the predicted application and content parameter. However, when the application and the content parameter are predicted, the remaining power is equal to or lower than a predetermined lower limit value. If so, it may be determined that charging is required regardless of the predicted contents. For example, when the lower limit is 30 and the remaining power is 30, the
なお、本実施の形態及び変形例では、電力制御部802は電力残量を電力検出部803の検出結果に基づいて特定していたが、アプリケーションの使用時間や通話時間などから電力残量を特定しても良い。これにより、電力検出部803を省いて移動体端末81の構成を簡略化することができる。
In this embodiment and the modification, the
なお、本実施の形態及び変形例では、実施の形態2と同様、入力デバイス106に対する操作が行われたときに、現在におけるアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測して充電の要否を判断しても良く、センサなどによって特定の事象が検出されたときに充電の要否を判断しても良い。
In the present embodiment and the modification, as in the second embodiment, when an operation is performed on the
また、本実施の形態及び変形例では、充電の必要性を音などでユーザに知らせても良い。例えば、移動体端末81は、会社からAA駅の経路上で、AA駅に入る前の充電可能場所「コンビニ」付近に近づいたときに、音や音声などで充電が必要であることを知らせる。
Moreover, in this Embodiment and a modification, you may notify a user of the necessity for charge with a sound. For example, when the mobile terminal 81 approaches the vicinity of the chargeable place “convenience store” before entering the AA station on the route from the company to the AA station, the
さらに、本実施の形態及び変形例では、充電が必要であるにも関わらずユーザが充電を行わなかったときには、低電力モードでアプリケーションを実行しても良く、事前にユーザの確認を得た後に低電力モードで実行しても良い。 Furthermore, in the present embodiment and the modification, when the user does not charge even though charging is necessary, the application may be executed in the low power mode, and after obtaining the user confirmation in advance. It may be executed in a low power mode.
(実施の形態4)
本実施の形態における移動体端末は、現在又は将来において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測するとともに、そのアプリケーション及びコンテンツパラメータの利用には新たなデータが必要であることを知らせるメッセージや、そのデータの提供場所をユーザに知らせるものである。
(Embodiment 4)
The mobile terminal in the present embodiment predicts an application and a content parameter that will be used now or in the future, and a message that informs that new data is necessary to use the application and the content parameter, The user is notified of the location of the data.
図67は、本実施の形態の移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。
本実施の形態の移動体端末91は、ディスプレイ105、GPS受信部108、カレンダー時計107、状況検出部403、移動履歴データ保存部201a、移動履歴記録部202a、行動予測ルール保存部203a、情報表示制御部204b、行動パターン抽出部205a、入力デバイス106、利用履歴記録部110a、利用履歴保存部111a、及びデータ取得場所検出部806を備える。なお、本実施の形態の移動体端末91が備える上述のような構成要素のうち、図56に示す移動体端末81が備える構成要素と同一の機能及び構成を有するものに対しては、移動体端末81の構成要素に付された符号と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
FIG. 67 is a functional block diagram showing a functional configuration of the mobile terminal according to the present embodiment.
The
利用履歴記録部110aは、実施の形態3と同様、利用されたアプリケーション及びコンテンツパラメータに対して利用日時を関連付けることで利用履歴を作成し、その利用履歴を利用履歴保存部111aに保存する。そして、本実施の形態の利用履歴記録部110aは、利用されたコンテンツパラメータが特定のデータである場合、そのデータがサーバから取得されたものであるか否かを示す付加データを、その利用履歴に含めている。
As in the third embodiment, the usage
その結果、本実施の形態における行動パターン抽出部205aは、その付加データを含む利用予測ルールを作成する。
As a result, the behavior
図68は、本実施の形態の行動パターン抽出部205aが作成する利用予測ルールの内容を示す図である。
FIG. 68 is a diagram showing the contents of the usage prediction rule created by the behavior
行動パターン抽出部205aは、例えば、アプリケーション「音楽プレーヤー」が時間「平日の夜」及び場所「会社→駅」などといった利用状況の下で、音量「75」及びデータ「再生アルバム:CountDown100」などのコンテンツパラメータで利用されたという利用パターンを抽出すると、その利用パターンの利用回数が1回だけ増加するように、図68に示す利用予測ルールを更新する。
For example, the behavior
ここで、利用予測ルールに登録されているデータ名「再生アルバム:CountDown100」には(取得)で示される付加データが付されている。つまり、このデータ「再生アルバム:CountDown100」は、アプリケーション「音楽プレーヤー」の利用時の最新の曲を示すものであって、付加データは、アプリケーション「音楽プレーヤー」が利用されるときにはサーバから最新のデータ「再生アルバム:CountDown100」をダウンロードしなければならないことを示す。 Here, additional data indicated by (acquired) is attached to the data name “reproduction album: CountDown100” registered in the use prediction rule. That is, this data “playback album: CountDown100” indicates the latest song when the application “music player” is used, and additional data is the latest data from the server when the application “music player” is used. "Playback album: CountDown100" must be downloaded.
また、アプリケーション「ムービープレーヤー」の利用時には最新のデータ「再生番組:AB株式ニュース」が必要であって、利用予測ルールに登録されているデータ名「再生番組:AB株式ニュース」に対しても上述と同様の付加データが付されている。さらに、アプリケーション「ゲーム」の利用時にはデータ「キャラクターデータ」が必要であって、利用予測ルールに登録されているデータ名「キャラクターデータ」に対しても上述と同様の付加データが付されている。 In addition, when using the application “movie player”, the latest data “reproduction program: AB stock news” is required, and the data name “reproduction program: AB stock news” registered in the use prediction rule is also described above. The same additional data is attached. Further, when the application “game” is used, data “character data” is required, and additional data similar to the above is attached to the data name “character data” registered in the use prediction rule.
情報表示制御部204bは、実施の形態3と同様、図68に示す利用予測ルールを参照して、現在又は将来において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測する。例えば、情報表示制御部204bは、時間「平日の夜」及び場所「会社から駅への経路」といった利用状況では、アプリケーション「音楽プレーヤー」を予測するとともに、コンテンツパラメータとしてデータ「再生アルバム:CountDown100」を予測する。そしてこのようにコンテンツパラメータとしてデータ「再生アルバム:CountDown100」が予測されたときには、情報表示制御部204bはこのデータをサーバからダウンロードする必要があることをデータ取得場所検出部809に通知する。また、情報表示制御部204bは、時間「平日の夜」及び場所「AA駅からBB駅への経路」といった利用状況では、アプリケーション「ムービープレーヤー」を予測するとともに、コンテンツパラメータとしてデータ「再生番組:AB株式ニュース」を予測する。そしてこのようにコンテンツパラメータとしてデータ「再生番組:AB株式ニュース」が予測されたときには、情報表示制御部204bはこのデータをサーバからダウンロードする必要があることをデータ取得場所検出部809に通知する。
As in the third embodiment, the information
データ取得場所検出部806は、例えばデータ「再生アルバム:CountDown100」を取得する必要がある旨の通知を情報表示制御部204bから取得すると、まず、そのデータ「再生アルバム:CountDown100」を保持しているか否かを確認する。そして、データ取得場所検出部806は、データを保持していないことを確認すると、保持していないことを知らせるとともに、ダウンロード可能な場所を表示するか否かをユーザに問い合わせるメッセージ(未保持メッセージ)をディスプレイ105に表示させる。
When the data acquisition
図69は、未保持メッセージを表示するディスプレイ105の一例を示す図である。
この図69に示すように、ディスプレイ105には「再生音楽がありません。ダウンロード場所を表示しますか?」という未保持メッセージが表示される。
FIG. 69 is a diagram illustrating an example of the
As shown in FIG. 69, an unretained message “There is no playback music. Do you want to display the download location?” Is displayed on the
このような画面が表示されている状態で、ユーザが入力デバイス106を操作することにより「はい」を選択すると、データ取得場所検出部806は、データ「再生アルバム:CountDown100」がダウンロード可能な場所を示すダウンロード場所データを、ネットワーク804を介してサーバから取得する。
When the user selects “Yes” by operating the
また、データ取得場所検出部806は、情報表示制御部204bから通知されたデータを保持していると判断すると、ネットワーク804を介してサーバと通信し、その保持しているデータが最新のデータであるか否かを確認する。ここで、最新のデータでないと判断すると、データ取得場所検出部806は、最新でないことを知らせるとともに、最新データのダウンロード可能な場所を表示するか否かをユーザに問い合わせるメッセージ(更新メッセージ)をディスプレイ105に表示させる。
If the data acquisition
図70は、更新メッセージを表示するディスプレイ105の一例を示す図である。
この図70に示すように、ディスプレイ105には「再生音楽が更新されています。ダウンロード場所を表示しますか?」という更新メッセージが表示される。
FIG. 70 is a diagram illustrating an example of the
As shown in FIG. 70, an update message “Reproduced music has been updated. Do you want to display the download location?” Is displayed on the
このような画面が表示されている状態で、ユーザが入力デバイス106を操作することにより「はい」を選択すると、データ取得場所検出部806は、上述と同様、最新のデータ「再生アルバム:CountDown100」がダウンロード可能な場所を示すダウンロード場所データを、ネットワーク804を介してサーバから取得する。
When the user selects “Yes” by operating the
データ取得場所検出部806は、上述のようにダウンロード場所データをサーバから取得するときには、取得対象のデータのデータ名と、GPS受信部108により検出された現在場所とをサーバに通知する。サーバは、その通知されたデータ名のデータがダウンロード可能な場所であって、その通知された現在場所付近にある場所を、自らが保持するダウンロード場所一覧データの中から検索し、その検索結果に該当する場所をダウンロード場所データとしてデータ取得場所検出部806に送信する。
When acquiring the download location data from the server as described above, the data acquisition
図71は、サーバが保持するダウンロード場所一覧データの内容を示す図である。
この図71に示すように、ダウンロード場所一覧データには、「再生アルバム:CountDown100」などのデータ名と、そのデータ名のデータをダウンロードできる場所と、そのデータのダウンロードに対する課金及びクーポンとが登録されている。
FIG. 71 is a diagram showing the contents of download location list data held by the server.
As shown in FIG. 71, in the download location list data, a data name such as “playback album: CountDown100”, a location where data with the data name can be downloaded, and a charge and coupon for downloading the data are registered. ing.
サーバは、データ取得場所検出部806からデータ名(例えば「再生アルバム:CountDown100」)及び現在場所を知らせる通知を受け取ると、ダウンロード場所一覧データからそのデータ名を検索する。データ名を見つけると、データ取得検出部806は、さらに、そのデータ名に関連付けられた場所のうち、データ取得場所検出部806から通知を受けた現在場所に最も近い場所を見つけ出す。
When the server receives a data name (for example, “playback album: CountDown100”) and a notification notifying the current location from the data acquisition
そして、サーバは、その見つけ出した場所と、それに関連する課金及びクーポンとを示すダウンロード場所データを生成し、そのダウンロード場所データをデータ取得場所検出部806に送信する。
Then, the server generates download location data indicating the found location and billing and coupons related thereto, and transmits the download location data to the data acquisition
例えばサーバは、データ「再生アルバム:CountDown100」に対して場所「北緯N3、東経E3」及び課金「20円/kbyte」並びにクーポン「2ポイント」を示すダウンロード場所データを生成してデータ取得場所検出部806に送信する。また、サーバは、データ「再生番組:AB株式ニュース」に対して場所「北緯N1、東経E1、半径1km」及び課金「10円/kbyte」並びにクーポン「1ポイント」を示すダウンロード場所データを生成してデータ取得場所検出部806に送信する。
For example, the server generates download location data indicating the location “north latitude N3, east longitude E3”, billing “20 yen / kbyte” and coupon “2 points” for the data “reproduction album: CountDown100”, and the data acquisition location detection unit To 806. In addition, the server generates download location data indicating the location “north latitude N1, east longitude E1,
データ取得場所検出部806は、上述のようなダウンロード場所データを取得すると、その内容をディスプレイ105に表示させる。
When the data acquisition
図72は、ダウンロード場所データの内容を表示するディスプレイ105を示す図である。
FIG. 72 is a diagram showing the
データ取得場所検出部806は、データ「再生アルバム:CountDown100」に対して場所「北緯N3、東経E3」及び課金「20円/kbyte」並びにクーポン「2ポイント」を示すダウンロード場所データを取得すると、図72の(a)に示すように、その場所を地図上に表示させ、課金及びクーポンの内容も合わせて表示させる。なお、このダウンロード場所データにより示される場所は、移動体端末91と直接接続することにより上記データを移動体端末91に受け渡すダウンロードマシーンが設置された施設である。
When the data acquisition
また、データ取得場所検出部806は、データ「再生番組:AB株式ニュース」に対して場所「北緯N1、東経E1、半径1km」及び課金「10円/kbyte」並びにクーポン「1ポイント」を示すダウンロード場所データを取得すると、図72の(b)に示すように、その場所を地図上に表示させ、課金及びクーポンの内容も合わせて表示させる。なお、このダウンロード場所データにより示される場所は、無線通信によりダウンロード可能な場所である。
The data acquisition
ここで、このような本実施の形態の移動体端末91の動作について図73を参照して説明する。
Here, the operation of the
図73は、移動体端末91の動作を示すフロー図である。
まず、移動体端末91の情報表示制御部204bは、GPS受信部108及びカレンダー時計107並びに状況検出部403からの出力結果に基づいて、現在の日時及び場所並びに気象状況を特定する(ステップS1101)。
FIG. 73 is a flowchart showing the operation of the
First, the information
次に、情報表示制御部204bは、行動予測ルール保存部203aに格納されている利用予測ルールを参照することにより、将来又は現在において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測する(ステップS1102)。
Next, the information
例えば、移動体端末91のユーザが金曜日の20:00に会社から駅に向かっている場合には、情報表示制御部204bは、図68に示す利用予測ルールに基いて、アプリケーション「音楽プレーヤー」及びコンテンツパラメータ(データ「再生アルバム:CountDown100」)が現在において利用されると予測する。
For example, when the user of the
ここで、情報表示制御部204は、利用予測ルールに登録されているデータ「再生アルバム:CountDown100」に付加データが付されているかを判別し、付されていると判別したときには、その判別結果をデータ取得場所検出部806に通知する。
Here, the information
データ取得場所検出部806は、情報表示制御部204bからの通知と、サーバとの通信とに基いて、そのデータ「再生アルバム:CountDown100」をサーバからダウンロードする必要があるか否かを判別する(ステップS1103)。
Based on the notification from the information
ここで、データ取得場所検出部806はダウンロードが必要と判別したときには(ステップS1103のYes)、上述の未保持メッセージ又は更新メッセージをディスプレイ105に表示させる(ステップS1104)。
Here, when the data acquisition
そして、データ取得場所検出部806は、入力デバイス106からの出力結果に基づいて、ユーザがデータ取得可能場所を表示するように指示したか否かを判別する(ステップS1106)。指示したと判別したときには(ステップS1106のYes)、データ取得場所検出部805は、データ取得可能場所をディスプレイ105に表示させる(ステップS1107)。
Then, the data acquisition
<変形例>
ここで、本実施の形態における変形例について説明する。
<Modification>
Here, a modification of the present embodiment will be described.
本変形例に係る移動体端末のデータ取得場所検出部は、実施の形態3の変形例と同様、移動体端末の移動先までの経路上にあるデータ取得可能場所を優先的にディスプレイ105に表示させる。
The data acquisition location detection unit of the mobile terminal according to the present modified example preferentially displays the data obtainable location on the route to the destination of the mobile terminal on the
例えば、移動体端末を携帯するユーザが金曜の20:00に会社からAA駅に向かっている場合、将来場所予測部206は、図58の行動パターンに基いて、移動体端末が次にAA駅からBB駅に向かうと判断する。そこで、データ取得場所検出部は、サーバから取得したダウンロード場所データに基づいて、移動体端末の現在位置とAA駅までの経路上にあるデータ取得可能場所を優先的に表示する。
For example, if the user carrying the mobile terminal is heading for AA station from the company at 20:00 on Friday, the future
図74は、このような本変形例に係るデータ取得場所検出部の動作を示すフロー図である。 FIG. 74 is a flowchart showing the operation of the data acquisition location detection unit according to this modification.
データ取得場所検出部は、図73に示すステップS1107において、まず、GPS受信部108の検出結果、及び情報表示制御部204bによって予測されたデータ名をサーバに送信し、そのサーバからダウンロード場所データを取得する(ステップS1301)。このダウンロード場所データは、最寄りの場所であって、上記データ名のデータがダウンロード可能な複数の場所を示す。
In step S1107 shown in FIG. 73, the data acquisition location detection unit first transmits the detection result of the
次に、データ取得場所検出部は、GPS受信部108によって検出された現在場所を特定し(ステップS1302)、さらに、将来場所予測部206により予測された将来の場所を特定する(ステップS1303)。そして、データ取得場所検出部は、現在場所から将来の場所への経路上にあるデータ取得可能場所を優先的にディスプレイ105に表示させる(ステップS1304)。 Next, the data acquisition location detection unit specifies the current location detected by the GPS reception unit 108 (step S1302), and further specifies the future location predicted by the future location prediction unit 206 (step S1303). Then, the data acquisition location detection unit preferentially displays the data acquisition possible location on the route from the current location to the future location on the display 105 (step S1304).
このような本変形例では、最寄りのデータ取得可能場所のうち、行き先経路上にあるデータ取得可能場所が優先的に表示されるため、ユーザは行き先を変更して廻り道をする手間を省くことができる。 In this modified example, since the data acquisition places on the destination route are preferentially displayed among the nearest data acquisition places, the user can save time and effort to change the destination. Can do.
なお、本変形例では、行き先経路上にあるデータ取得可能場所を優先的に表示させたが、ユーザが過去に利用したデータ取得可能場所や、料金が安いなどのメリットのあるデータ取得可能場所を優先的に表示させても良い。これにより、ユーザに対する利便性を向上することができる。 In this modification, the data acquisition places on the destination route are preferentially displayed, but the data acquisition places that the user has used in the past and the data acquisition places where there are merits such as low charges are available. You may display preferentially. Thereby, the convenience with respect to a user can be improved.
以上、本発明について実施の形態及び変形例を用いて説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。 As described above, the present invention has been described using the embodiment and the modified examples, but the present invention is not limited thereto.
例えば、実施の形態及び変形例では、予測したアプリケーションの名称をディスプレイ105に表示したり、そのアプリケーションが起動された画面をディスプレイ105に表示させたりしたが、ディスプレイ105を複数個備えるときには、そのディスプレイ105の数だけ利用確率の高いアプリケーションを優先的に起動させて、それらの起動されたアプリケーションの画面を各ディスプレイ105に表示させてもよい。これにより、ユーザは予測されたアプリケーションの内容を確かめた後に、いずれかのアプリケーションを選択して利用することができ、ユーザの使い勝手を向上することができる。
For example, in the embodiment and the modified example, the name of the predicted application is displayed on the
本発明に係る移動体端末は、ユーザが利用しようとする情報を簡単な構成でユーザの移動先に応じて適切に提供することができるという効果を有し、例えば携帯電話やカーナビゲーションシステムの車載装置などに適用することができる。 The mobile terminal according to the present invention has an effect that information that the user intends to use can be appropriately provided according to the destination of the user with a simple configuration. For example, the mobile terminal is mounted on a mobile phone or a car navigation system. It can be applied to devices.
81 移動体端末
105 ディスプレイ
106 入力デバイス
107 カレンダー時計
108 GPS受信部
110a 利用履歴記録部
111a 利用履歴保存部
201a 移動履歴データ保存部
202a 移動履歴記録部
203a 行動予測ルール保存部
204b 情報表示制御部
205a 行動パターン抽出部
403 状況検出部
802 電力制御部
803 電力検出部
805 充電場所取得部
81
Claims (10)
ネットワークを介して取得されたテキスト情報の示す駅をユーザの移動先の候補とし、前記テキスト情報を蓄積する移動先候補蓄積手段と、
前記移動体端末が乗車駅の改札を通過したときに、前記乗車駅に関する乗車情報を検出する乗車駅検出手段と、
前記乗車駅検出手段で検出された前記乗車情報をもとに、前記移動先候補蓄積手段に蓄積されているテキスト情報の示す駅から、ユーザの移動先となる駅を決定する移動先予測手段と、
前記移動先予測手段で決定された駅に関する情報を提供する情報提供手段と
を備えることを特徴とする移動体端末。 A mobile terminal that provides information to a user,
The station indicated by the text information acquired via the network is the user's destination candidate, the destination candidate storage means for storing the text information,
Boarding station detection means for detecting boarding information about the boarding station when the mobile terminal passes the ticket gate of the boarding station;
Based on the boarding information detected by the boarding station detection means, a destination prediction means for determining a station that is a destination of the user from a station indicated by text information stored in the destination candidate storage means; ,
An information providing means for providing information about the station determined by the destination prediction means.
ネットワークを介して交通情報を検索し、前記交通情報を前記テキスト情報として取得する交通情報検索手段を備える
ことを特徴とする請求項1記載の移動体端末。 The mobile terminal further includes:
The mobile terminal according to claim 1, further comprising traffic information search means for searching for traffic information via a network and acquiring the traffic information as the text information.
前記移動先候補蓄積手段は、前記出発駅及び到着駅を示す前記テキスト情報を蓄積する
ことを特徴とする請求項2記載の移動体端末。 The traffic information search means searches the traffic information indicating a departure station and an arrival station,
The mobile terminal according to claim 2, wherein the destination candidate storage unit stores the text information indicating the departure station and the arrival station.
前記移動先候補蓄積手段は、前記出発駅、到着駅、及び路線を示す前記テキスト情報を蓄積し、
前記乗車駅検出手段は、前記乗車駅及び当該乗車駅の路線を示す前記乗車情報を検出し、
前記移動先予測手段は、前記乗車情報の示す乗車駅及び路線と、前記移動先候補蓄積手段に蓄積されているテキスト情報の示す出発駅及び路線とをもとに、前記テキスト情報の示す到着駅から、移動先となる駅を決定する
ことを特徴とする請求項3記載の移動体端末。 The traffic information search means searches the traffic information indicating a departure station, an arrival station, and a route,
The destination candidate accumulation means accumulates the text information indicating the departure station, arrival station, and route,
The boarding station detection means detects the boarding information indicating the boarding station and a route of the boarding station,
The destination predicting means is based on the boarding station and route indicated by the boarding information and the departure station and route indicated by the text information stored in the destination candidate accumulating means, and the arrival station indicated by the text information. The mobile terminal according to claim 3, further comprising: determining a station to be a destination.
前記移動先候補蓄積手段は、前記出発駅、到着駅、路線、及び出発時刻を示す前記テキスト情報を蓄積し、
前記乗車駅検出手段は、前記乗車駅、路線、及び現在時刻を示す前記乗車情報を検出し、
前記移動先予測手段は、前記乗車情報の示す前記乗車駅、路線、及び現在時刻と、前記移動先候補蓄積手段に蓄積されているテキスト情報の示す出発駅、路線、及び出発時刻とをもとに、前記テキスト情報の示す到着駅から、移動先となる駅を決定する
ことを特徴とする請求項4記載の移動体端末。 The traffic information search means searches the traffic information indicating a departure station, an arrival station, a route, and a departure time of the departure station,
The destination candidate accumulation means accumulates the text information indicating the departure station, arrival station, route, and departure time,
The boarding station detection means detects the boarding station, route, and the boarding information indicating the current time,
The destination prediction means is based on the boarding station, route, and current time indicated by the boarding information, and the departure station, route, and departure time indicated by text information stored in the destination candidate storage means. The mobile terminal according to claim 4, further comprising: determining a destination station from an arrival station indicated by the text information.
前記乗車駅検出手段は、前記乗車駅、路線、及び現在時刻を示す前記乗車情報を検出し、
前記移動先予測手段は、前記移動先候補蓄積手段に蓄積されているテキスト情報の示す到着駅のうち、前記テキスト情報の示す出発駅及び路線が前記乗車情報の示す乗車駅及び路線と一致し、且つ、前記テキスト情報の検索日時が前記乗車情報の現在日時に近い到着駅を、移動先となる駅として決定する
ことを特徴とする請求項4記載の移動体端末。 The destination candidate storage means includes the search date and time when the search is executed by the traffic information search means in the text data, and stores the text information.
The boarding station detection means detects the boarding station, route, and the boarding information indicating the current time,
The destination prediction means, among the arrival stations indicated by the text information stored in the destination candidate storage means, the departure station and the route indicated by the text information coincide with the boarding station and the route indicated by the boarding information, The mobile terminal according to claim 4, wherein an arrival station whose search date and time of the text information is close to a current date and time of the boarding information is determined as a destination station.
ユーザの移動方向を検出する移動方向検出手段を備え、
前記移動先予測手段は、前記乗車情報の示す乗車駅及び路線と、前記移動方向検出手段で検出された移動方向と、前記移動先候補蓄積手段に蓄積されているテキスト情報の示す出発駅及び路線とをもとに、前記テキスト情報の示す到着駅から、移動先となる駅を決定する
ことを特徴とする請求項4記載の移動体端末。 The mobile terminal further includes:
A moving direction detecting means for detecting the moving direction of the user;
The destination predicting means includes a boarding station and route indicated by the boarding information, a moving direction detected by the moving direction detecting means, and a departure station and route indicated by text information accumulated in the destination candidate accumulating means. 5. The mobile terminal according to claim 4, wherein a destination station is determined from an arrival station indicated by the text information.
ネットワークを介して電子メールを前記テキスト情報として受信するメール通信手段を備える
ことを特徴とする請求項1記載の移動体端末。 The mobile terminal further includes:
The mobile terminal according to claim 1, further comprising mail communication means for receiving an electronic mail as the text information via a network.
ネットワークを介して取得されたテキスト情報の示す駅をユーザの移動先の候補とし、前記テキスト情報を移動先候補蓄積手段に蓄積する蓄積ステップと、
前記移動体端末が乗車駅の改札を通過したときに、前記乗車駅に関する乗車情報を検出する乗車駅検出ステップと、
前記乗車駅検出ステップで検出された前記乗車情報をもとに、前記移動先候補蓄積手段に蓄積されているテキスト情報の示す駅から、ユーザの移動先となる駅を決定する移動先予測ステップと、
前記移動先予測ステップで決定された駅に関する情報を提供する情報提供ステップと
を含むことを特徴とする情報提供方法。 A method for providing information to a user, comprising:
An accumulation step of storing the station indicated by the text information acquired via the network as a user's destination candidate, and accumulating the text information in the destination candidate accumulating unit;
A boarding station detection step of detecting boarding information about the boarding station when the mobile terminal passes the ticket gate of the boarding station;
Based on the boarding information detected in the boarding station detection step, a destination prediction step for determining a station to be a user's destination from the station indicated by the text information stored in the destination candidate storage means; ,
An information provision method comprising: an information provision step for providing information on the station determined in the destination prediction step.
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