JP6977424B2 - 電子機器、情報提供方法及び情報提供プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報提供を行うための、電子機器、情報提供方法及び情報提供プログラムに関する。

ユーザが、目標を抱いた場合に、この目標の達成を補助するためのシステムが知られている。
このようなシステムの一例が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示のシステムによれば、現時点で目標をどの程度達成できているのかを、目標に対する達成率としてユーザに提示することが可能となる。

特開２０１７−０４１０２８号公報

上述したように特許文献１に開示の技術等の一般的な技術では、達成率を提示することができる。しかしながら、一般的な技術は、特定のカテゴリに属する目標を達成するためのものであった。例えば、特許文献１に開示の技術は、“健康的な体作り”や、“英語学習”といったカテゴリの選択をユーザから受け付け、この選択されたカテゴリに属する目標についての達成率を提示するものであった。

ある目標を達成するための道筋は様々あるが、このような一般的な技術では目標を達成するために提示される道筋にバリエーションが無いためユーザにとってそれが最適なものか分からず、ユーザによる目標の達成を適切に補助することは困難であった。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザによる目標の達成を適切に補助するための手段を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様の電子機器は、
目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得する目標取得手段と、
所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元の目標ベクトルと、前記ユーザ情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元のユーザベクトルとの差分を、差分ベクトルとして算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段により算出された差分ベクトルのノルムを減少させるための所定の手段に関する情報である手段情報を、前記複数の属性それぞれについて数値化して各属性を次元とした多次元の手段ベクトルを生成することにより特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供手段と、
を有することを特徴とする。
また、本発明の一態様の情報提供方法は、
電子機器が実行する情報提供方法であって、
所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得ステップと、
目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得する目標取得ステップと、
前記目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元の目標ベクトルと、前記ユーザ情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元のユーザベクトルとの差分を、差分ベクトルとして算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップにて算出された差分ベクトルのノルムを減少させるための所定の手段に関する情報である手段情報を、前記複数の属性それぞれについて数値化して各属性を次元とした多次元の手段ベクトルを生成することにより特定する手段情報特定ステップと、
前記手段情報特定ステップにより特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供ステップと、
を有することを特徴とする。
また、本発明の一態様の情報提供プログラムは、
コンピュータに、
所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得機能と、
目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得する目標取得機能と、
前記目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元の目標ベクトルと、前記ユーザ情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元のユーザベクトルとの差分を、差分ベクトルとして算出する差分算出機能と、
前記差分算出機能により算出された差分ベクトルのノルムを減少させるための所定の手段に関する情報である手段情報を、前記複数の属性それぞれについて数値化して各属性を次元とした多次元の手段ベクトルを生成することにより特定する手段情報特定機能と、
前記手段情報特定機能により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供機能と、
を実現させることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザによる目標の達成を適切に補助することができる。

本発明の一実施形態に係る情報提供システムＳのシステム構成を示すシステム構成図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供サーバ及びユーザ端末のハードウェアの構成を示すブロック図である。 図２の情報提供サーバ１が有する機能的構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供サーバ１の処理における情報の流れを示すブロック図である。 本発明の一実施形態において提示する自己組織化マップの例を示す概念図である。 本発明の一実施形態における目標達成サービス情報の生成の例について示す概念図（１／２）である。 本発明の一実施形態における目標達成サービス情報の生成の例について示す概念図（２／２）である。 本発明の一実施形態におけるユーザ情報の例について示すテーブルである。 本発明の一実施形態におけるサービス情報の例について示すテーブルである。 本発明の一実施形態における目標達成サービスの一例について示す概念図である。 本発明の一実施形態における目標達成サービスの他の例について示す概念図である。 図３の機能的構成を有する図２の情報提供サーバ１が実行する情報提供処理の流れを説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
［システム構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る情報提供システムＳのシステム構成を示すシステム構成図である。

情報提供システムＳは、図１に示すように、情報提供サーバ１と、複数のユーザ端末２と、ネットワーク３を含む。情報提供サーバ１と、複数のユーザ端末２のそれぞれとは、ネットワーク３を介して相互に通信可能に接続されている。なお、図中には、複数のユーザ端末２としてユーザ端末２−１〜ユーザ端末２−Ｎ（Ｎは任意の自然数）を図示する。

情報提供サーバ１は、少なくとも、ユーザ端末２との間で通信を行う通信機能と、ユーザ端末２に対して所定の情報を提供する情報提供機能とを有する。
ユーザ端末２は、少なくとも、情報提供サーバ１との間で通信を行う通信機能と、情報提供サーバ１が提供する所定の情報をユーザに対して提示する提示機能とを有する。
ネットワーク３は任意のネットワークであり、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット、あるいはこれらの組み合わせ等により実現される。

情報提供システムＳは、ユーザによる目標の達成を適切に補助するためのシステムである。具体的に、情報提供システムＳにおいて、ユーザは、ユーザ端末２に対して、ユーザに関する情報であるユーザ情報と、ユーザが達成を希望する目標に関する情報である目標情報とを入力する。このユーザ情報と、目標情報とは、情報提供サーバ１に対して送信される。

情報提供サーバ１は、受信したユーザ情報と目標情報との差分を算出し、この算出した差分を埋めるためのサービスを特定する。この特定されたサービスは、ユーザが目標を達成するためのサービスに相当する。そして、情報提供サーバ１は、特定したサービスに関する情報である目標達成サービス情報をユーザ端末２に対して送信する。

ユーザ端末２は、受信した目標達成サービス情報をユーザに対して提示する。ユーザは、提示された目標達成サービス情報を参照することにより、目標を達成するために実行すべきサービスを把握できる。このようにして、情報提供システムＳは、ユーザによる目標の達成を適切に補助することができる。

また、情報提供サーバ１は、ユーザによる目標の選択等を補助するために、ユーザと目標との距離を示す自己組織化マップを生成し、ユーザ端末２に対して送信する。ユーザ端末２は、受信した自己組織化マップをユーザに対して提示する。これにより、ユーザは、自身と目標との距離を視覚的に把握することができ、目標の選択等の参考にすることができる。これによっても、情報提供システムＳは、ユーザによる目標の達成を適切に補助することができる。

［ハードウェア構成］
図２は、本発明の一実施形態に係る情報提供サーバ１及びユーザ端末２のハードウェアの構成を示すブロック図である。ここで、情報提供サーバ１と、ユーザ端末２のハードウェアの構成は共通するので、図２にそれぞれの符号を図示する。具体的には、情報提供サーバ１における符号には括弧を付さずに図示し、ユーザ端末２における符号には括弧を付して図示する。

なお、重複する説明を省略すべく、以下では図２を参照して、情報提供サーバ１を例に取ってハードウェアの構成の説明し、ユーザ端末２を例に取ってハードウェアの構成の説明は省略する。ただし、以下の図２を参照した説明における、「情報提供サーバ１」を「ユーザ端末２」と読み替え、「ユーザ端末２」を「情報提供サーバ１」と読み替え、情報提供サーバ１における符号を、ユーザ端末２における符号に読み替えることにより、ユーザ端末２のハードウェアの構成の説明となる。
ここで、情報提供サーバ１は、例えば、サーバ装置により構成される。また、ユーザ端末２は、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォンとして構成される。

情報提供サーバ１は、図２に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３と、バス１０４と、入出力インターフェース１０５と、入力部１０６と、出力部１０７と、記憶部１０８と、通信部１０９と、ドライブ１１０と、を備えている。

ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記録されているプログラム、又は、記憶部１０８からＲＡＭ１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。

ＲＡＭ１０３には、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２及びＲＡＭ１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４にはまた、入出力インターフェース１０５も接続されている。入出力インターフェース１０５には、入力部１０６、出力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９、及びドライブ１１０が接続されている。

入力部１０６は、キーボードやマウスあるいは各種釦等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部１０７は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部１０８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。

通信部１０９は、通信用のＩＣモジュール等で構成され、外部装置との間で行う通信（本実施形態であれば、情報提供サーバ１とユーザ端末２との間で行う通信）を制御する。この通信は、有線通信であっても無線通信であってもよく、通信規格は特に限定されない。

ドライブ１１０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３００が適宜装着される。ドライブ１１０によってリムーバブルメディア３００から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１０８にインストールされる。また、リムーバブルメディア３００は、記憶部１０８に記憶されている画像のデータ等の各種データも、記憶部１０８と同様に記憶することができる。

［機能的構成］
図３は、情報提供サーバ１の機能的構成のうち、情報提供処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。
情報提供処理とは、上述したユーザが目標を達成するためのサービスである目標達成サービスや、自己組織化マップの情報を、ユーザ端末２を利用するユーザに対して提供するための処理である。

情報提供処理を実行する場合には、図３に示すように、ＣＰＵ１０１において、情報取得部１１と、マッピング部１２と、データベース管理部１３と、差分ベクトル算出部１４と、目標達成サービス特定部１５と、が機能する。

また、記憶部１０８の一記憶領域には、ユーザ情報データベース１６及びサービス情報データベース１７が構築される。

情報提供処理において、情報取得部１１と、マッピング部１２と、データベース管理部１３と、差分ベクトル算出部１４と、目標達成サービス特定部１５は、以下の処理を実行する。なお情報提供処理における各種の情報の流れについては、図４に示す。図４は、情報提供処理における各種の情報の流れについて示す概念図である。

情報取得部１１は、各ユーザ端末２を利用するユーザそれぞれから、ユーザ情報を取得する。ここで、図４及び以下の説明では、情報提供処理において情報を提供する対象のユーザを「対象ユーザ」と呼び、対象ユーザ以外のユーザを「他ユーザ」と呼ぶ。なお、対象ユーザは或る一人のユーザに固定されているわけではなく、他ユーザの何れかが情報提供処理における情報の提供を要求した場合には、この情報提供処理において要求したユーザが対象ユーザとなる。

情報取得部１１は、対象ユーザ及び他ユーザのそれぞれについてのユーザ情報を取得する。ユーザ情報の内容については、特に限定はなく様々な情報をユーザ情報とすることができる。例えばユーザを識別するための識別子や、ユーザの性別や年令や、ユーザの職業や学校を示す情報や、ユーザの種々のスキルを示す情報や、ユーザの体型を示す体重や身長等の情報や、ユーザの嗜好等を示す情報等の様々な情報をユーザ情報とすることができる。また、ユーザ情報は、例えば、ユーザがユーザ端末２に入力してもよいし、ユーザが利用しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）等から抽出してもよいし、ユーザが利用するスマートウォッチ等の機器が測定したバイタルデータであってもよい。

情報取得部１１は取得したユーザ情報に対してノイズ除去や、標準化、特徴量抽出といった前処理を行う。

次に、情報取得部１１は、前処理後のユーザ情報を多次元特徴ベクトルに変換してユーザ情報データベース１６に格納する。
具体的には、情報取得部１１は、前処理後のユーザ情報に含まれるデータの値を複数の属性に分類し、各属性の値を１つの次元のベクトルとして扱うことにより多次元特徴ベクトルへの変換を行う。ここで、本実施形態では、各属性は、それぞれが独立した別個の次元として扱われる。そのため、本実施形態では、各属性間についてカテゴリ分けを行うような、属性間の関係性について規定するような処理は必要ない。

また、情報取得部１１は、目標達成サービス情報の提示を要求する対象ユーザから、ユーザが達成を希望する目標を示す目標情報を取得する。目標情報は、例えば対象ユーザが目標とする人物や、対象ユーザが目標とする特定の職業や、対象ユーザが目標とする特定の状態である。情報取得部１１は、取得した目標情報に対して、上述のユーザ情報同様の処理を行うことにより多次元特徴ベクトルに変換し、変換した多次元特徴ベクトルをユーザ情報データベース１６に格納する。

更に、情報取得部１１は、対象ユーザから目標達成サービス情報の要求を受けた場合には、対象ユーザから取得した目標情報と、対象ユーザから取得した対象ユーザ情報とを、多次元特徴ベクトルに変換した後に差分ベクトル算出部１４に対して出力する。この場合、情報取得部１１は、例えばユーザに対応する識別子をユーザから取得し、この識別子に対応する多次元特徴ベクトルに変換済みのユーザ情報を、対象ユーザ情報としてユーザ情報データベース１６から読み出すようにしてもよい。そして、情報取得部１１は、このユーザ情報データベース１６から読み出した対象ユーザ情報を差分ベクトル算出部１４に対して出力するようにしてもよい。また、情報取得部１１は、目標情報についても同様にして、ユーザ情報データベース１６から読み出して差分ベクトル算出部１４に対して出力するようにしてもよい。

また、情報取得部１１は、マッピング部１２によるマッピング処理のために、取得した対象ユーザ及び他ユーザのそれぞれについての各ユーザ情報をマッピング部１２に対して出力する。なお、マッピング部１２によるマッピングの手法によっても異なるが、マッピング部１２に対して出力する各ユーザ情報については、多次元特徴ベクトルに変換しなくてよい。

マッピング部１２は、情報取得部１１から入力された各ユーザ情報を分類（クラスタリング）する。そして、マッピング部１２は分類結果をユーザが把握できるようにマッピングすることによりマッピング情報を生成する。

ここで、マッピング部１２によるユーザ情報の分類及びマッピングの手法は、特に限定されないが、例えば自己組織化マップ（ＳＯＭ：Ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ ｍａｐｓ）と呼ばれる手法にて分類及びマッピングを行うことができる。自己組織化マップは、ニューラルネットワークを利用した機械学習の１つであり、教師なし学習を行うことにより、高次元データを分類して、２次元平面上にマッピングするという手法である。ただし、マッピング部１２は、自己組織化マップ以外にも、例えば、主成分分析、因子分析、あるいはクラスター分析等の手法を用いて分類及びマッピングを行うようにしてもよい。

マッピング部１２は、生成したマッピング情報を、対象ユーザが利用するユーザ端末２に対して送信する。すなわち、マッピング部１２は、対象ユーザに対してマッピング情報を提供する。マッピング情報を受信したユーザ端末２は、自身の出力部２０７からマッピング情報を出力して、対象ユーザに提示する。出力は、例えばディスプレイへの表示により実現される。マッピング情報の具体例については、図５を参照して後述する。

データベース管理部１３は、ユーザ情報データベース１６及びサービス情報データベース１７を管理する部分であり、例えばデータベース管理システム（ＤＢＭＳ：ｄａｔａｂａｓｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ）としての機能を備える。上述したようにユーザ情報データベース１６には、ユーザ情報や目標情報が、複数の属性を含む多次元特徴ベクトルとして格納される。また、後述するサービス情報データベース１７には、目標達成サービス情報を生成するための、様々なサービスについてのサービス情報が、複数の属性を含む多次元特徴ベクトルとして格納される。

データベース管理部１３は、これら各データベースにおける、データの管理や、データ更新時のトランザクション処理や、セキュリティ等に関する管理を行う。例えばどのような情報を、どの属性とするのかについての管理等を行う。なお、本実施形態では属性の分類について特に限定はなく、本実施形態を適用する環境等に応じて、任意の情報を任意の属性に分類することができる。

また、データベース管理部１３は、ユーザからの操作に基づいて、ユーザ情報データベース１６及びサービス情報データベース１７の内容を修正及び更新する。例えば、新たなサービスができた場合に、ユーザの操作に基づいてサービス情報データベース１７に多次元特徴ベクトルとして格納されている様々なサービスについてのサービス情報を更新する。

差分ベクトル算出部１４は、対象ユーザ情報と、目標情報との差分を算出する。ここで、対象ユーザ情報と目標情報とは、それぞれ多次元特徴ベクトルとなっているので、差分ベクトル算出部１４は、各次元についての（すなわち、各属性についての）差分を算出する。算出された差分を示す差分情報も多次元特徴ベクトルとなる。差分ベクトル算出部１４は、差分情報を目標達成サービス特定部１５に対して出力する。

目標達成サービス特定部１５は、差分ベクトル算出部１４から差分情報を入力されると、差分ベクトル算出部１４が算出した各次元についての（すなわち、各属性についての）差分のそれぞれを埋めるためのサービスを特定する。そして、目標達成サービス特定部１５は、特定したサービスに基づいて目標達成サービス情報を生成する。ここで、目標達成サービス情報には、目標達成サービス特定部１５により特定されたサービスを示す情報が含まれる。なお、目標達成サービス特定部１５が特定するサービスは、１つのサービスの場合もあり、複数のサービスの組み合わせの場合もある。

目標達成サービス特定部１５は、生成した目標達成サービス情報を、対象ユーザが利用するユーザ端末２に対して送信する。すなわち、マッピング部１２は、対象ユーザに対して目標達成サービス情報を提供する。目標達成サービス情報を受信したユーザ端末２は、自身の出力部２０７から目標達成サービス情報を出力して、対象ユーザに提示する。出力は、例えばディスプレイへの表示により実現される。

差分ベクトル算出部１４による差分の算出や、目標達成サービス特定部１５によるサービスの特定等の詳細については、図６〜図１１を参照して後述する。また、記憶部１０８の一記憶領域に構築されるユーザ情報データベース１６及びサービス情報データベース１７の内容の詳細についても、併せて後述する。

［マッピング情報の提供］
次に、図５を参照して、マッピング部１２によるマッピング情報の提供について説明をする。図５（Ａ）には、マッピング情報の提供についてのイメージ図を示す。また、図５（Ｂ）には、ユーザ情報データベース１６に格納されている情報の一例を示す。
図５（Ｂ）に図示するように、ユーザ情報データベース１６には、例えば情報取得部１１により取得された各ユーザそれぞれについての属性毎の情報と、これら属性毎の情報を変換した多次元特徴ベクトルが、ユーザ毎に格納されている。

本例では、ｎ人（ｎは、任意の自然数）のユーザそれぞれについての、ｍ次元（ｍは、任意の自然数）の属性についての情報と、これら属性毎の情報を変換した多次元特徴ベクトルが、ユーザ毎に格納されている。
例えば、第１ユーザについては、多次元特徴ベクトルとしてＵ１が格納されており、第１属性のデータ〜第ｍ属性のデータとして、Ｄ１１〜Ｄ１ｍが格納されている。

マッピング部１２は、ユーザ情報データベース１６に格納されるこれらのユーザ情報を取得してマッピング情報を生成する。上述したように、マッピング情報を自己組織化マップとして生成した場合、図５（Ａ）に「自己組織化マップ」として示すようにｎ人の各ユーザの特徴が２次元平面上にマッピングされる。ここで、自己組織化マップでは、データ間の距離でユーザ同士の類似度が示される。例えば第１ユーザの多次元特徴ベクトルＵ１と、目標とする目標ユーザＸの多次元特徴ベクトルＵｘとの距離Ｖｄは、第１ユーザの現状と、目標ユーザＸとの類似度を示す。

ユーザは、このマッピング情報を参照することにより、自身の現状と、目標とする目標ユーザＸとの類似度を視覚的に把握することができる。これにより、何れのユーザを目標とするべきか、目標としたユーザとの類似度がどの程度離れているか、等のユーザによる判断を補助することが可能となる。

すなわち、本実施形態では、このようなマッピング情報を対象ユーザに提示することにより、ユーザの目標達成を補助することが可能となる。

［目標達成サービス情報の提供］
次に、図６〜図１１を参照して目標達成サービス情報の提供について説明をする。
目標達成サービス情報を提供する場合、上述したように、差分ベクトル算出部１４が対象ユーザ情報と、目標情報との差分を算出する。差分ベクトル算出部１４は、例えば、図６（Ａ）にＶｄ＝Ｕｘ−Ｕ１との数式で示すように、差分として、目標とする目標ユーザＸの多次元特徴ベクトルＵｘと第１ユーザの多次元特徴ベクトルＵ１との距離である差分ベクトルＶｄを、差分として算出する。

なお、図６〜図１１では、図示の都合上及び説明を簡単とするために、多次元特徴ベクトルを２次元平面で表しているが、これは、本実施形態が処理できる多次元特徴ベクトルを２次元に限定する趣旨ではない。本実施形態は、３次元以上の多次元特徴ベクトルについても処理することが可能である。

次に、目標達成サービス特定部１５は、差分ベクトル算出部１４が算出した各次元についての（すなわち、各属性についての）差分のそれぞれを埋めるためのサービスを特定する。ここで、目標達成サービス特定部１５が特定するサービスは、１つのサービスの場合もあり、複数のサービスの組み合わせの場合もある。ここで、目標達成サービス特定部１５による差分のそれぞれを埋めるためのサービスの特定の考え方について図７を参照して説明をする。

図６（Ｂ）に示すように、目標ユーザＸの多次元特徴ベクトルＵｘに到達して目標達成するためには、多次元特徴ベクトルＵｘと、第１ユーザの多次元特徴ベクトルＵ１及び差分ベクトルＶｄの和が等しくなるようにすればよい。

そこで、目標達成サービス特定部１５は、図６（Ｃ）に示すように多次元特徴ベクトルＵｘと、１つ又は複数の選択したサービスの多次元特徴ベクトルＳの和が、多次元特徴ベクトルＵｘと等しくなるような、サービスの組み合わせを特定する。
そのために、目標達成サービス特定部１５は、サービス情報データベース１７に格納された各サービスそれぞれについての多次元特徴ベクトルＳを取得する。

サービス情報データベースの一例を図６（Ｄ）に示す。図６（Ｄ）の例では、ｋ個（ｋは、任意の自然数）のサービスそれぞれについての、ｍ次元の属性についての情報と、これら属性毎の情報を変換した多次元特徴ベクトルが、サービス毎に格納されている。

例えば、第１サービスについては、多次元特徴ベクトルとしてＳ１が格納されており、第１属性のデータ〜第ｍ属性のデータとして、Ｄ１１〜Ｄ１ｍが格納されている。なお、図５に示すユーザ情報データベースの例と、図７に示すサービス情報データベースの例とで、例えばＤ１１やＤ１２等の同じ符号を用いているが、これは便宜上のものであり、同じ符号を用いてはいるが実際に格納されているデータの内容は同一ではない。

そして、目標達成サービス特定部１５は、取得した多次元特徴ベクトルＳの組み合わせそれぞれについての和を、サービスの組み合わせ全てについて総当りで算出する。なお、多くのサービス情報がサービス情報データベース１７に格納されている場合には、組み合わせ可能なサービスの数に上限を設けないと、組み合わせの総数が膨大になる。そこで、組み合わせ可能なサービスの数に上限を設けるようにしてもよい。例えば、組み合わせ可能なサービスの数の上限を５つと設定し、６つ以上の組み合わせについては、算出の対象としないようにしてもよい。

そして、目標達成サービス特定部１５は、多次元特徴ベクトルＳの組み合わせの和が、差分ベクトルＶｄと等しくなった場合に、その多次元特徴ベクトルＳの組み合わせに対応するサービスの組み合わせを、目標達成するためのサービスの組み合わせとして特定する。

ここで、「多次元特徴ベクトルＳの組み合わせの和が、差分ベクトルＶｄと等しくなった」とは、両者が完全に等しくなったことであってもよいが、両者が完全に等しくなるようなサービスの組み合わせが存在しない場合もある。そこで、両者に誤差があったとしても、その誤差が許容できる誤差の範囲内に「多次元特徴ベクトルＳの組み合わせの和が、差分ベクトルＶｄと等しくなった」となったと判定するようにするとよい。以下の説明では、この誤差を「ｃｏｎｓｔａｎｔ」と呼ぶ。

この場合、目標達成サービス特定部１５は、図６（Ｃ）に示すように、差分ベクトルＶｄから多次元特徴ベクトルＳの組み合わせに含まれる多次元特徴ベクトルＳ（図の例ではＳ１及びＳ２）それぞれを減算したベクトルのノルムが、ｃｏｎｓｔａｎｔ未満である場合に、「多次元特徴ベクトルＳの組み合わせの和が、差分ベクトルＶｄと等しくなった」となったと判定するようにすればよい。

以上の考えに基づいた、目標達成サービス特定部１５の具体的な処理について図７を参照してより詳細に説明する。まず、図７（Ａ）に２つのサービスを組み合わせる場合を図示する。

目標達成サービス特定部１５は、２つのサービスの多次元特徴ベクトルＳ１とＳ２の和である、多次元特徴ベクトルＶｃを算出する。また、目標達成サービス特定部１５は、差分ベクトル算出部１４が算出した差分ベクトルＶｄと多次元特徴ベクトルＶｃの差分である多次元特徴ベクトルＶｄｃを算出する。

そして、目標達成サービス特定部１５は、多次元特徴ベクトルＶｄｃのノルムが、ｃｏｎｓｔａｎｔ未満である場合に、多次元特徴ベクトルＳ１とＳ２に対応するサービスの組み合わせを、目標達成サービスとして特定する。

次に、図７（Ｂ）に３つのサービスを組み合わせる場合を図示する。
目標達成サービス特定部１５は、３つのサービスの多次元特徴ベクトルＳ１とＳ２とＳ３の和である、多次元特徴ベクトルＶｃを算出する。また、目標達成サービス特定部１５は、差分ベクトル算出部１４が算出した差分ベクトルＶｄと多次元特徴ベクトルＶｃの差分である多次元特徴ベクトルＶｄｃを算出する。

そして、目標達成サービス特定部１５は、多次元特徴ベクトルＶｄｃのノルムが、ｃｏｎｓｔａｎｔ未満である場合に、多次元特徴ベクトルＳ１とＳ２に対応するサービスの組み合わせを、目標達成サービスとして特定する。

目標達成サービス特定部１５は、このようにして目標達成サービスを特定する。そして、目標達成サービス特定部１５は、特定した目標達成サービスの内容を示す目標達成サービス情報を生成し、生成した目標達成サービス情報を、対象ユーザが利用するユーザ端末２に対して送信する。

ここで、特定される目標達成サービスが複数存在する場合もある。すなわち、多次元特徴ベクトルＶｄｃのノルムが、ｃｏｎｓｔａｎｔ未満であるサービスの組み合わせが複数組存在する場合もある。この場合目標達成サービス特定部１５は、複数組の目標達成サービスのそれぞれを示す目標達成サービス情報を生成する。生成した目標達成サービス情報を、対象ユーザが利用するユーザ端末２に対して送信する。

目標達成サービス情報を受信したユーザ端末２は、自身の出力部２０７から目標達成サービス情報を出力して、対象ユーザに提示する。この際に、目標達成サービス情報が複数含まれている場合には、ユーザ端末２は、これら複数の目標達成サービスの、例えば全てを提示する。
この提示において、ユーザ端末２は、例えば多次元特徴ベクトルＶｄｃのノルムが小さいもの（すなわち、目標との誤差が小さいもの）から順に提示するようにするとよい。このようにすれば、対象ユーザは、目標との誤差も考慮した上で、目標達成サービスを選択することができる。また、ユーザ端末２は、複数の目標達成サービスの全てを提示するのではなく、例えば多次元特徴ベクトルＶｄｃのノルムが小さいもの（すなわち、目標との誤差が小さいもの）から順に選択した所定数（少なくとも１つ以上）の目標達成サービスを提示するようにしてもよい。
本実施形態では、このような目標達成サービスを対象ユーザに提示することにより、ユーザの目標達成を補助することが可能となる。

次に図８〜図１１を参照して、目標達成サービス情報の提示における具体例について説明をする。
図８にユーザ情報データベース１６に格納されるユーザ情報及び目標情報の一例を示す。図８の例では、各ユーザについて、第１属性〜第１６属性までのユーザ情報がユーザ情報データベース１６に格納されている。なお、これら属性毎の情報を変換した多次元特徴ベクトルについては、図８では図示を省略する。

本例では、属性として、数学や、国語といった勉学における教科毎のユーザ情報と、修士や博士号といった学歴についてのユーザ情報と、野球や水泳といったスポーツの能力についてのユーザ情報と、資格ａといった資格の有無についてのユーザ情報が格納されている。

具体的に、ユーザ情報としては、ユーザの各属性についての値が格納されている。例えば、数学の属性について、ユーザの数学の能力が十分である場合にユーザ情報として「１」が格納され、ユーザの数学の能力が標準である場合にユーザ情報として「０．５」が格納され、ユーザの数学の能力が不十分である場合にユーザ情報として「０」が格納されるというように、値が格納されている。また、例えば、資格ａについて、ユーザが一次試験と二次試験が存在する資格ａの試験に最終合格している場合にユーザ情報として「１」が格納され、ユーザが一次試験にのみ合格している場合にユーザ情報として「０．５」が格納され、ユーザが何れの一次試験にも合格していない場合にユーザ情報として「０」が格納されるというように、値が格納されている。尚、ユーザの能力に応じて「０．６」や「０．８」などといった上記以外の数値を格納しても良いことは勿論である。

このように、本実施形態では、各属性それぞれについてユーザ情報を格納する。また、上述したように、本実施形態では、各属性は、それぞれが独立した別個の次元として扱われる。そのため、本実施形態では、各属性間についてカテゴリ分けを行うような、属性間の関係性について規定するような処理は必要ない。また、上述したマッピング情報の提示処理や、目標達成サービス情報の提示処理の過程においても、属性間の関係性について考慮する必要はない。

従って、本実施形態では、対象ユーザからカテゴリの選択を受け付ける必要はなく、ユーザが特定のカテゴリに属す目標を達成しようとした場合や、ユーザが特定のカテゴリに属さない目標を達成しようとした場合の、何れの場合であってもユーザを適切に補助することができる。

次に、図９にサービス情報データベース１７に格納されるサービス情報の一例を示す。図９の例では、各サービスについて、第１属性〜第１６属性までのサービス情報がサービス情報データベース１７に格納されている。なお、これら属性毎の情報を変換した多次元特徴ベクトルについては、図９では図示を省略する。

本例では、ユーザ情報と同様の属性について、サービス情報が格納されている。具体的なサービス情報としては、サービスの各属性についての値が格納されている。例えば、数学の属性について、数学の能力を十分に向上させるサービスであればサービス情報として「１」が格納され、数学の能力を標準まで向上さるサービスであればサービス情報として「０．５」が格納され、数学の能力の向上と関連しないサービスであればサービス情報として「０」が格納されるというように、値が格納されている。尚、サービスによる能力の向上具合に応じて「０．６」や「０．８」などといった上記以外の数値を格納しても良いことは勿論である。

このように能力の向上と関連しないサービスについては、値を「０」とすることにより、例えば数学の能力向上にのみ関係するサービスであっても、全ての属性についてサービス情報を格納したサービス情報とすることができる。そのため、例えば数学の能力向上にのみ関係するサービスであっても、上述した目標達成サービス特定部１５における目標達成サービスの特定における選択対象とすることが可能となる。

次に、図１０及び図１１を参照して目標達成サービスの具体例について説明をする。
まず、図１０に示すように、ユーザの目標が国際機関である国際連合で働きたいというものであったとする。この場合、情報取得部１１は、目標ユーザＸとして、実際に国際連合で働いているユーザのユーザ情報を目標情報として取得する。また、情報取得部１１は、国際連合で働くことを目標としている対象ユーザのユーザ情報を対象ユーザ情報として取得する。

そして、差分ベクトル算出部１４は、目標情報と対象ユーザ情報の差分ベクトルを算出する。例えば、差分ベクトルが英語や仏語の習得や、博士号取得やボランティア経験に関する属性についての差分を含んでいるとする。この場合、目標達成サービス特定部１５は、サービス情報データベース１７から各サービスについての差分ベクトルを取得し、この差分ベクトルを埋めるために、目標達成サービスとするサービスの組み合わせを特定する。例えば、図示するように、第１のサービスとしてＸ高校で学習するというサービスと、第２のサービスとしてＹ外語大学で博士号を取得すると共に、Ｙ外語大学のボランティアサークルで紹介されたボランティアを経験するというサービスの組み合わせを目標達成サービスとして特定する。

ユーザは、この目標達成サービスを参照することにより、Ｘ高校で学習した後に、Ｙ外語大学で博士号を取得すると共に、Ｙ外語大学のボランティアサークルで紹介されたボランティアを経験することで、国際連合で働くという目標を達成し得ることを把握することができる。

このように、本実施形態では、国際連合で働きたいというカテゴリ分けが困難な目標を、目標として設定できると共に、多次元特徴ベクトルを利用した処理により、語学の学習やボランティア経験といったカテゴリ分けに影響されない様々なサービスの組み合わせをユーザに提示することができる。

次に、他の例を図１１に示す。本例では、図１１に示すようにユーザの目標が米国のプロ野球リーグであるメジャーリーグに所属するメジャーリーガになりたいというものであったとする。この場合、情報取得部１１は、目標ユーザＸとして、実際にメジャーリーガとして活躍しているユーザのユーザ情報を目標情報として取得する。また、情報取得部１１は、メジャーリーガとなることを目標としている対象ユーザのユーザ情報を対象ユーザ情報として取得する。

そして、差分ベクトル算出部１４は、目標情報と対象ユーザ情報の差分ベクトルを算出する。例えば、差分ベクトルが野球や英語の習得や、日本国内の国内リーグでのプロ経験に関する属性についての差分を含んでいるとする。この場合、目標達成サービス特定部１５は、サービス情報データベース１７から各サービスについての差分ベクトルを取得し、この差分ベクトルを埋めるために、目標達成サービスとするサービスの組み合わせを特定する。例えば、図示するように、第１のサービスとしてＺ高校で野球部として活動するというサービスと、第２のサービスとして国内リーグでプロチームに所属するというサービスと、第３のサービスとして語学学校にて英語を学習するというサービスの組み合わせを目標達成サービスとして特定する。

ユーザは、この目標達成サービスを参照することにより、Ｚ高校で野球部として活動し、国内リーグでプロチームに所属し、語学学校にて英語を学習することで、メジャーリーガになるという目標を達成し得ることを把握することができる。

このように、本実施形態では、メジャーリーガになりたいというカテゴリ分けが困難な目標を、目標として設定できると共に、多次元特徴ベクトルを利用した処理により、野球部での活動や、国内のプロ経験や、語学学校での英語の学習といったカテゴリ分けに影響されない様々なサービスの組み合わせをユーザに提示することができる。

ここで、一般的な技術であれば、ユーザからカテゴリの選択を受け付ける必要があった。そのため、一般的な技術では、ユーザが特定のカテゴリに属さない目標を達成しようとした場合に、ユーザを適切に補助することができなかった。

これに対して、図１０や図１１等を参照して説明したように、本実施形態によれば、カテゴリの選択を受け付ける必要はなく、またカテゴリ分けに影響されない様々なサービスの組み合わせをユーザに提示することができる。
つまり、本実施形態によれば、ユーザによる目標の達成を適切に補助できる、という効果を奏する。

次に、図１２を参照して本実施形態の動作について説明をする。
図１２は、図３の機能的構成を有する図２の情報提供サーバ１が実行する情報提供処理の流れを説明するフローチャートである。情報提供処理は、情報提供サーバ１のメイン電源がオフの状態の場合に開始される。
ここで、情報提供処理は、大きく３つの処理に区分できる。具体的に、ステップＳ１１及びステップＳ１２は、各データベースを更新するための処理である。また、ステップＳ１３〜ステップＳ１６は、マッピング情報を提供するための処理である。更に、ステップＳ１７〜ステップＳ２１は、目標達成サービス情報を提供するための処理である。以下、これらの処理について詳細に説明をする。

ステップＳ１１において、情報取得部１１及びデータベース管理部１３は、ユーザ情報データベース１６又はサービス情報データベース１７といったデータベースを更新するために、データベースに格納すべき新たな情報を取得したか否かを判定する。例えば、情報取得部１１は、ユーザ情報データベース１６に新たに格納するユーザ情報や目標情報を取得したか否かを判定する。また、例えば、データベース管理部１３は、サービス情報データベース１７に新たに格納するサービス情報を取得したか否かを判定する。本処理の前提として、ユーザ情報データベース１６及びサービス情報データベース１７には、図８や図９を参照して説明したような各種の情報が格納されているが、新たなユーザや新たなサービスが追加された場合や、既存のユーザやサービスの情報が変更された場合には、ステップＳ１１及びステップＳ１２の処理を行うことにより、各データベースに格納されている情報を新たに更新する。以下のステップＳ１３以後の処理では、ステップＳ１１及びステップＳ１２にてデータベースの更新があった場合には、更新後のデータベースの情報に基づいて処理を行う。また、ステップＳ１１及びステップＳ１２にてデータベースの更新がなかった場合には、既存のデータベースの情報に基づいて処理を行う。

データベースに格納すべき情報を取得した場合は、ステップＳ１１においてＹｅｓと判定され、処理はステップＳ１２に進む。一方で、データベースに格納すべき情報を取得していない場合は、ステップＳ１１においてＮｏと判定され、処理はステップＳ１３に進む。

ステップＳ１２において、情報取得部１１やデータベース管理部１３は、取得したデータベースに格納すべき情報を、取得した情報に対応するデータベースに格納する。この際に、各属性の情報を多次元特徴ベクトルに変換して格納する点は上述した通りである。

ステップＳ１３において、情報取得部１１は、何れかのユーザ端末２からマッピング情報の提供要求を受けたか否かを判定する。
情報取得部１１が何れかのユーザ端末２からマッピング情報の提供要求を受けた場合には、ステップＳ１３においてＹｅｓと判定され、処理はステップＳ１４に進みマッピング処理を開始する。
一方で、情報取得部１１が何れのユーザ端末２からもマッピング情報の提供要求を受けていない場合には、ステップＳ１３においてＮｏと判定され、処理はステップＳ１７に進む。

ステップＳ１４において、情報取得部１１は、各ユーザのユーザ情報を取得する。情報取得部１１は、取得した各ユーザのユーザ情報をマッピング部１２に対して出力する。

ステップＳ１５において、マッピング部１２は、情報取得部１１から入力された各ユーザのユーザ情報に基づいてマッピング情報を生成する。なお、マッピング情報を生成するためのユーザ情報は、ステップＳ１４において取得するのみでなく、情報取得部１１がユーザ情報を取得した時点で、情報取得部１１から予め取得するようにしてよい。

ステップＳ１６において、マッピング部１２は、ステップＳ１５にて生成したマッピング情報を、マッピング情報を要求した対象ユーザが利用するユーザ端末２に対して送信する。
なお、マッピング情報を受信したユーザ端末２は、受信したマッピング情報を対象ユーザに対して提示する。これにより、マッピング情報を要求した対象ユーザは、マッピング情報を参照することが可能となる。

ステップＳ１７において、情報取得部１１は、何れかのユーザ端末２から目標達成サービス情報の提供要求を受けたか否かを判定する。
情報取得部１１が何れかのユーザ端末２から目標達成サービス情報の提供要求を受けた場合には、ステップＳ１７においてＹｅｓと判定され、処理はステップＳ１８に進み目標達成サービス提供処理を開始する。
一方で、情報取得部１１が何れのユーザ端末２からも目標達成サービス情報の提供要求を受けていない場合には、ステップＳ１７においてＮｏと判定され、情報提供処理は終了する。

ステップＳ１８において、情報取得部１１は、対象ユーザのユーザ情報である対象ユーザ情報と、目標情報とを取得する。情報取得部１１は、取得した対象ユーザ情報と、目標情報とを差分ベクトル算出部１４に対して出力する。

ステップＳ１９において、差分ベクトル算出部１４は、情報取得部１１から入力された対象ユーザ情報と、目標情報との差分である差分ベクトルを算出する。差分ベクトル算出部１４は、差分ベクトルを示す差分情報を目標達成サービス特定部１５に対して出力する。

ステップＳ２０において、目標達成サービス特定部１５は、サービス情報データベース１７からサービス情報を取得し、取得したサービス情報と、差分ベクトル算出部１４から入力された差分情報とに基づいて目標達成サービスを特定する。

ステップＳ２１において、目標達成サービス特定部１５は、特定した目標達成サービスを示す目標達成サービス情報を、目標達成サービス情報を要求した対象ユーザが利用するユーザ端末２に対して送信する。そして、情報提供処理は終了する。

なお、目標達成サービス情報を受信したユーザ端末２は、受信した目標達成サービス情報を対象ユーザに対して提示する。これにより、目標達成サービス情報を要求した対象ユーザは、目標達成サービス情報を参照することが可能となる。

本実施形態では、以上説明した動作を行うことにより、マッピング情報をユーザに提示したり、カテゴリ分けに影響されない様々なサービスの組み合わせをユーザに提示したりすることができる。
つまり、本実施形態によれば、ユーザによる目標の達成を適切に補助できる、という効果を奏する。

以上のように構成される情報提供サーバ１は、情報取得部１１と、差分ベクトル算出部１４と、目標達成サービス特定部１５と、通信部１１０と、を備える。
情報取得部１１は、目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する。
情報取得部１１は、所定ユーザに関する情報であって任意の属性を含むユーザ情報を取得する。
差分ベクトル算出部１４は、ユーザ情報に基づく状態から目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する。
目標達成サービス特定部１５は、差分ベクトル算出部１４により算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する。
通信部１１０は、目標達成サービス特定部１５により特定された手段情報をユーザに対して提供する。
これにより、ユーザと目標との差分を考慮して特定した手段情報をユーザに提示することができる。ユーザは、この手段情報を参照することにより、目標達成するための手段を把握することができる。すなわち、本構成により、ユーザによる目標の達成を適切に補助することができる。
また、これにより、例えば、勉強補助装置のような、ある特定のカテゴリに属する目標に対して特定のカテゴリに属する手段情報のみを提供するような専用装置とは異なり、特定のカテゴリに縛られることなく、ユーザが特定のカテゴリに属さない目標を達成しようとした場合であっても、ユーザに対して適切な目標達成するための手段を提供することができる。

情報取得部１１は、目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得し、
情報取得部１１は、所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得し、
差分ベクトル算出部１４は、前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を、前記複数の属性それぞれについて算出し、
目標達成サービス特定部１５は、差分ベクトル算出部１４により前記複数の属性それぞれについて算出された差分のそれぞれを埋めるための所定の手段に関する情報であって複数の属性を含む手段情報を特定する。
これにより、複数の属性における差分のそれぞれを考慮して特定した手段情報をユーザに提示することができる。

情報取得部１１は、任意の属性間の分類分けに限定されることなく目標情報を取得し、
情報取得部１１は、任意の属性間の分類分けに限定されることなくユーザ情報を取得する。
これにより、複数の属性間の分類に拘束されることなく、目標達成するための手段を特定することが可能となる。

情報取得部１１は、特定のカテゴリにおける目標に関する情報であって当該特定のカテゴリの属性と当該特定のカテゴリの属性以外の属性とを含む目標情報を取得し、
情報取得部１１は、所定のユーザに関する情報であって前記特定のカテゴリの属性と前記特定のカテゴリの属性以外の属性とを含むユーザ情報を取得する。
これにより、特定のカテゴリにおける目標を達成するための目標情報として、この特定のカテゴリの属性のみならず、他のカテゴリの属性を含む目標情報を取得することができる。

情報取得部１１は、ユーザにより選択された目標に対応する目標情報を取得し、
情報取得部１１は、情報取得部１１により取得された前記目標情報との差分を算出するためのユーザ情報を取得する。
これにより、目標に関連する属性についての情報に基づいて特定した手段情報をユーザに提示することができる。

目標達成サービス特定部１５は、特定する手段情報として、複数の手段の組み合わせについての手段情報を特定する。
これにより、１つの手段では差分を埋められないような場合であっても、差分を埋めて目標達成するための手段を特定することが可能となる。

目標達成サービス特定部１５は、特定のカテゴリの目標に対して複数の手段情報を取得し、取得した前記複数の手段情報の中から１の手段情報を特定し、
通信部１１０は、少なくとも目標達成サービス特定部１５が特定した１の手段情報をユーザに対して提供する。
これにより、複数の手段情報という、複数の選択肢の中から特定された手段情報をユーザに対して提供することができる。

情報取得部１１は、目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得し、
情報取得部１１は、所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得し、
差分ベクトル算出部１４は、ユーザ情報及び目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元ベクトルを生成することにより、差分を多次元の差分ベクトルとして算出し、
目標達成サービス特定部１５は、手段情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元ベクトルを生成することにより、差分ベクトルを埋めるための手段情報を特定する。
これにより、具体的な数値に基づいた明確な基準で、目標達成するための手段を特定することが可能となる。

差分ベクトル算出部１４は、ユーザ情報に基づく状態から目標情報に基づく状態を基準とした所定の誤差範囲に至るまでの差分を算出する。
これにより、差分を完全に埋める手段が存在しない場合であっても、目標達成するための手段を特定することが可能となる。

情報提供サーバ１は、複数のユーザについてユーザ情報を、統合的に分類分けした上でマッピングするマッピング部１２を更に備え、
通信部１１０は、マッピング部１２によるマッピング結果をユーザに対して提供する。
これにより、自身と目標との距離を視覚的に把握することができ、目標の選択等の参考にすることができる。

［実施形態の適用例］
上述した実施形態は、様々の用途に適用することができる。以下にその一例を示す。
ユーザ情報として個人のキャリアを示す履歴データを入力する例が挙げられる。この場合、ユーザのキャリアを自己組織化マップ上で直感的に確認できる。また、ユーザの目標とするキャリアを目標情報とすれば、目標のキャリアに到達するために必要な各種サービス（例えば資格スクールや自己啓発セミナー等）の組み合わせを目標達成サービスとしてユーザに提示できる。すなわち、本例では、上述した実施形態をコンピュータによる職業案内等に利用することができる。

また、他の例として、ユーザ情報として個人の健康診断情報を入力する例が挙げられる。この場合、ユーザの健康状態を自己組織化マップ上で直感的に確認できる。また、ユーザの目標とする健康状態を目標情報とすれば、目標の健康状態に到達するために必要な各種サービス（例えばスポーツ、ダイエット、健康食品、サプリ、医療系サービス等）の組み合わせを目標達成サービスとしてユーザに提示できる。すなわち、本例では、上述した実施形態をコンピュータによる健康案内等に利用することができる。

また、他の例として、ユーザ情報として個人の学習成績を入力する例が挙げられる。この場合、ユーザの学習状態を自己組織化マップ上で直感的に確認できる。また、ユーザの目標とする成績（例えば受験校）を目標情報とすれば、目標の成績に到達するために必要な各種サービス（例えば通信教育、学習塾、学習コース等）の組み合わせを目標達成サービスとしてユーザに提示できる。すなわち、本例では、上述した実施形態をコンピュータによる受験案内等に利用することができる。

また、他の例として、ユーザ情報として個人のＳＮＳ等の記録を入力する例が挙げられる。この場合、ユーザの人間性や社会性を自己組織化マップ上で直感的に確認できる。また、ユーザの目標とする人物像を目標情報とすれば、目標の人物像に到達するために必要な各種サービス（例えば学問、娯楽、友人、コミュニティ等）の組み合わせを目標達成サービスとしてユーザに提示できる。すなわち、本例では、上述した実施形態をコンピュータによる人生案内等に利用することができる。
なお、上述した適用例は、あくまで例示であり、上述した実施形態は例示した以外の様々な用途に適用することができる。

本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。

［変形例１］
上述した実施形態では、目標に合致する目標ユーザのユーザ情報を目標情報としていた。しかしながら、目標ユーザのユーザ情報以外の情報を目標情報としてもよい。例えば、ユーザの目標が、国際連合で働きたいというものである場合に、上述した実施形態では実際に国際連合で働いているユーザの情報を目標としていた。そうするのではなく、国際連合で働くための募集要項に基づいて国際連合で働くための要件を数値化して目標情報としてユーザ情報データベース１６に格納しておく。そして、ユーザから目標を受け付けた場合に、この格納しておいた目標情報を用いるようにしてもよい。

［変形例２］
上述した実施形態では、目標達成サービスを特定する場合に、各サービス情報を総当りで組み合わせて特定を行っていた。この場合に、対象ユーザ情報に基づいて組み合わせ対象とするサービスに制限を設けるようにしてもよい。例えば、対象ユーザが大学生の場合には、対象ユーザが小学校や中学校というサービスを選択することはできないので、小学校や中学校というサービスは組み合わせの対象としないようにするとよい。また、他にも例えば、対象ユーザが中学生の場合には、サービスとして高校と大学を組み合わせることはできるが、ユーザに提示する場合には、高校から大学という順でサービスを提示するようにするとよい。

［変形例３］
上述した実施形態では、目標達成サービス特定部１５は、サービス情報データベース１７に格納されているサービス情報に基づいて目標達成サービスを特定していた。このように、予め用意されているサービスから目標達成サービスを特定するのではなく、目標達成サービスを生成する構成としてもよい。

この場合、例えば目標達成サービス特定部１５は、差分ベクトルを埋めるために必要なサービスの内容を出力する。具体的には、目標達成サービス特定部１５は、図７を参照して説明した考え方に基づいて、多次元特徴ベクトルＶｄｃのノルムが、ｃｏｎｓｔａｎｔ未満となるために必要な多次元特徴ベクトルＶｃを算出する。そして、この算出した多次元特徴ベクトルＶｃの各次元のベクトルに基づいて、各属性の値を算出する。この算出された各属性の値が、差分ベクトルを埋めるために必要なサービスの内容となる。目標達成サービス特定部１５は、この差分ベクトルを埋めるために必要なサービスの内容を対象ユーザに提示してもよいが、例えば学校や塾やトレーニングジム等のサービスを提供する事業者に提示してもよい。

そして、提示を受けた事業者が、提示を受けた差分ベクトルを埋めるために必要なサービスの内容に対応するサービスを作成し、この作成したサービスを対象ユーザに提示するようにするとよい。例えば、提示を受けた差分ベクトルを埋めるために必要なカリキュラムを作成し、このカリキュラムをサービスとして提示するようにするとよい。
これにより、既存のサービスでは、目標を達成することが困難な場合にも、目標を達成するためのサービスを新たに生成することができる。

［その他の変形例］
また、上述の実施形態では、本発明が適用される情報提供装置１は、サーバ装置を例として説明し、ユーザ端末２は、パーソナルコンピュータやスマートフォンを例として説明したが、特にこれに限定されず、他の電子機器一般に適用することができる。

また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図３の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報提供装置１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図３の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

本実施形態における機能的構成は、演算処理を実行するプロセッサによって実現され、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ及びマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ‐Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図２のリムーバブルメディア３００により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディア３００は、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、又は光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ），Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ（ブルーレイディスク）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されている図２のＲＯＭ１０２や、図２の記憶部１０８に含まれるハードディスク等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段などより構成される全体的な装置を意味するものとする。

以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

以下に、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［付記１］
目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する目標取得手段と、
所定ユーザに関する情報であって前記任意の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段により算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供手段と、
を有することを特徴とする電子機器。
［付記２］
前記目標取得手段は、目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得し、
ユーザ情報取得手段は、所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得し、
前記差分算出手段は、前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を、前記複数の属性それぞれについて算出し、
前記特定手段は、前記差分算出手段により前記複数の属性それぞれについて算出された差分のそれぞれを埋めるための所定の手段に関する情報であって複数の属性を含む手段情報を特定する
ことを特徴とする付記１に記載の電子機器。
［付記３］
前記目標取得手段は、前記任意の属性間の分類分けに限定されることなく前記目標情報を取得し、
前記ユーザ情報取得手段は、前記任意の属性間の分類分けに限定されることなく前記ユーザ情報を取得する、
ことを特徴とする付記１又は２に記載の電子機器。
［付記４］
前記目標取得手段は、特定のカテゴリにおける目標に関する情報であって当該特定のカテゴリの属性と当該特定のカテゴリの属性以外の属性とを含む目標情報を取得し、
前記ユーザ情報取得手段は、所定のユーザに関する情報であって前記特定のカテゴリの属性と前記特定のカテゴリの属性以外の属性とを含むユーザ情報を取得する、
ことを特徴とする付記１乃至３の何れか１に記載の電子機器。
［付記５］
前記目標取得手段は、ユーザにより選択された目標に対応する目標情報を取得し、
前記ユーザ情報取得手段は、前記目標取得手段により取得された前記目標情報との差分を算出するためのユーザ情報を取得することを特徴とする付記１乃至４の何れか１に記載の電子機器。
［付記６］
前記特定手段は、前記特定する手段情報として、複数の手段の組み合わせについての手段情報を特定する付記１乃至５の何れか１に記載の電子機器。
［付記７］
前記特定手段は、特定のカテゴリの目標に対して複数の手段情報を取得し、取得した前記複数の手段情報の中から１の手段情報を特定し、
前記提供手段は、少なくとも前記特定手段が特定した１の手段情報をユーザに対して提供することを特徴とする付記１乃至６の何れか１に記載の電子機器。
［付記８］
前記目標取得手段は、目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得し、
ユーザ情報取得手段は、所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得し、
前記差分算出手段は、前記ユーザ情報及び前記目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元ベクトルを生成することにより、前記差分を多次元の差分ベクトルとして算出し、
前記特定手段は、前記手段情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元ベクトルを生成することにより、前記差分ベクトルを埋めるための手段情報を特定することを特徴とする付記１乃至７の何れか１に記載の電子機器。
［付記９］
前記差分算出手段は、前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態を基準とした所定の誤差範囲に至るまでの差分を算出することを特徴とする付記１乃至８の何れか１に記載の電子機器。
［付記１０］
複数のユーザについて前記ユーザ情報を、統合的に分類分けした上でマッピングするマッピング手段を更に備え、
前記提供手段は、前記マッピング手段によるマッピング結果をユーザに対して提供することを特徴とする付記１乃至９の何れかに記載の電子機器。
［付記１１］
電子機器が実行する情報提供方法であって、
所定ユーザに関する情報であって任意の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得ステップと、
目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する目標取得ステップと、
前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップにて算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する手段情報特定ステップと、
前記手段情報特定ステップにより特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供ステップと、
を有することを特徴とする情報提供方法。
［付記１２］
コンピュータに、
所定ユーザに関する情報であって任意の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得機能と、
目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する目標取得機能と、
前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する差分算出機能と、
前記差分算出機能により算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する手段情報特定機能と、
前記手段情報特定機能により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供機能と、
を実現することを特徴とする情報提供プログラム。

１・・・情報提供装置，２・・・ユーザ端末，１１・・・情報取得部，１２・・・マッピング部，１３・・・データベース管理部，１４・・・差分ベクトル算出部，１５・・・目標達成サービス特定部，１６・・・ユーザ情報データベース，１７・・・サービス情報データベース，１０１，２０１・・・ＣＰＵ，１０２，２０２・・・ＲＯＭ，１０３，２０３・・・ＲＡＭ，１０４，２０４・・・バス，１０５，２０５・・・入出力インターフェース，１０６，２０６・・・入力部，１０７，２０７・・・出力部，１０８，２０８・・・記憶部，１０９，２０９・・・通信部，１１０，２１０・・・ドライブ，３００・・・リムーバブルメディア，Ｓ・・・通信システム

Claims (8)

1. 目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得する目標取得手段と、
   所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
   前記目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元の目標ベクトルと、前記ユーザ情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元のユーザベクトルとの差分を、差分ベクトルとして算出する差分算出手段と、
   前記差分算出手段により算出された差分ベクトルのノルムを減少させるための所定の手段に関する情報である手段情報を、前記複数の属性それぞれについて数値化して各属性を次元とした多次元の手段ベクトルを生成することにより特定する特定手段と、
   前記特定手段により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供手段と、
   を有することを特徴とする電子機器。
2. 前記目標取得手段は、ユーザにより選択された目標に対応する前記目標情報を取得する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
3. 前記特定手段は、前記特定する手段情報として、複数の手段の組み合わせについての手段情報を特定する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の電子機器。
4. 前記特定手段は、特定のカテゴリの目標に対して複数の手段情報を取得し、取得した前記複数の手段情報の中から１の手段情報を特定し、
   前記提供手段は、少なくとも前記特定手段が特定した１の手段情報をユーザに対して提供する、
   ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の電子機器。
5. 前記特定手段は、前記差分算出手段により算出された差分ベクトルから、前記特定手段により生成された前記手段ベクトルを減算したベクトルのノルムが、所定の値よりも小さくなるような前記手段ベクトルを生成する、
   ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の電子機器。
6. 複数のユーザについて前記ユーザ情報を、統合的に分類分けした上でマッピングするマッピング手段を更に備え、
   前記提供手段は、前記マッピング手段によるマッピング結果をユーザに対して提供する、
   ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の電子機器。
7. 電子機器が実行する情報提供方法であって、
   所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得ステップと、
   目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得する目標取得ステップと、
   前記目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元の目標ベクトルと、前記ユーザ情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元のユーザベクトルとの差分を、差分ベクトルとして算出する差分算出ステップと、
   前記差分算出ステップにて算出された差分ベクトルのノルムを減少させるための所定の手段に関する情報である手段情報を、前記複数の属性それぞれについて数値化して各属性を次元とした多次元の手段ベクトルを生成することにより特定する手段情報特定ステップと、
   前記手段情報特定ステップにより特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供ステップと、
   を有することを特徴とする情報提供方法。
8. コンピュータに、
   所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得機能と、
   目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得する目標取得機能と、
   前記目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元の目標ベクトルと、前記ユーザ情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元のユーザベクトルとの差分を、差分ベクトルとして算出する差分算出機能と、
   前記差分算出機能により算出された差分ベクトルのノルムを減少させるための所定の手段に関する情報である手段情報を、前記複数の属性それぞれについて数値化して各属性を次元とした多次元の手段ベクトルを生成することにより特定する手段情報特定機能と、
   前記手段情報特定機能により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供機能と、
   を実現させることを特徴とする情報提供プログラム。

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