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JP7801901B2 - Information providing device, information providing system, information providing method and program - Google Patents
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JP7801901B2 - Information providing device, information providing system, information providing method and program - Google Patents

Information providing device, information providing system, information providing method and program

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JP7801901B2 JP2022014537A JP2022014537A JP7801901B2 JP 7801901 B2 JP7801901 B2 JP 7801901B2 JP 2022014537 A JP2022014537 A JP 2022014537A JP 2022014537 A JP2022014537 A JP 2022014537A JP 7801901 B2 JP7801901 B2 JP 7801901B2
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Description

本開示は、情報提供装置、情報提供システム、情報提供方法およびプログラムに関する。 The present disclosure relates to an information providing device , an information providing system, an information providing method, and a program.

デバイスを連携させる連携サーバと、連携サーバとデバイスとを接続するアダプタと、を備え、利用者の無意識行動、環境変化、物理変化をトリガとして、予めシナリオプラットフォーム上に組み込まれたシナリオに従って利用者に応じたサービスを提供するようにデバイスを制御する連携システムが提案されている(例えば特許文献1参照)。 A collaboration system has been proposed that includes a collaboration server that links devices and an adapter that connects the collaboration server to the devices. The system controls the devices to provide services tailored to the user according to scenarios pre-installed on a scenario platform, triggered by the user's unconscious behavior, environmental changes, or physical changes (see, for example, Patent Document 1).

特開2020-154945号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2020-154945

ところで、特許文献1に記載された連携システムにおいて、利用者の経路検索のログ、位置情報の履歴に基づいて、利用者の行動に関するパターンを特定し、特定した行動パターンに対応して利用者が視聴する傾向にある番組を案内するシナリオをシナリオプラットフォームに組み込むことにより、例えば利用者の各曜日の行動パターンに応じて利用者に対して番組を案内するシナリオ等が要請されている。 In the linked system described in Patent Document 1, there is a demand for scenarios that identify user behavior patterns based on the user's route search logs and location information history, and incorporate into the scenario platform a scenario that introduces programs that the user tends to watch in accordance with the identified behavior patterns. This would allow scenarios that introduce programs to users based on the user's behavior patterns for each day of the week, for example.

本開示は上記事由に鑑みてなされたものであり、利用者の位置、行動パターンに応じて利用者の嗜好する番組を案内することができる情報提供装置、情報提供システム、情報提供方法およびプログラムを提供することを目的とする。 The present disclosure has been made in consideration of the above reasons, and aims to provide an information providing device , an information providing system, an information providing method, and a program that can guide users to programs that they prefer based on their location and behavioral patterns.

上記目的を達成するため、本開示に係る情報提供装置は、
利用者の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
予め設定された期間内における利用者の前記位置情報と前記位置情報が示す位置での前記利用者の滞在時間とに基づいて、前記利用者が立ち寄る少なくとも1つの立ち寄り場所を特定する場所特定部と、
前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける前記利用者の滞在時間に基づいて、前記利用者の移動状況を判別する移動状況判別部と、
前記移動状況から前記利用者の移動経路を推定する経路推定モデルを用いて、前記移動経路を推定し、推定した前記移動経路に含まれる前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける滞在時期から前記利用者の帰宅時刻を推定する帰宅時刻推定モデルを用いて、前記利用者の帰宅時刻を推定する推定部と、
前記利用者が過去に視聴した前記利用者が嗜好する少なくとも1つの放送の番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組を選出する番組選出部と、
選出された前記番組の開始時刻と前記帰宅時刻とに基づいて、選出された前記番組の番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信するか否かを判定する通知判定部と、
前記番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信すると判定されると、前記番組情報を前記端末装置へ送信する番組通知部と、を備える。
In order to achieve the above object, an information providing device according to the present disclosure includes:
a location information acquisition unit that acquires location information indicating the location of a user;
a location identification unit that identifies at least one stop-off location that the user will stop off at based on the location information of the user and the stay time of the user at the location indicated by the location information within a predetermined period of time;
a travel status determination unit that determines a travel status of the user based on a stay time of the user at each of the at least one stop-off places;
an estimation unit that estimates the travel route using a route estimation model that estimates the travel route of the user from the travel status, and estimates the user's return home time using a return home time estimation model that estimates the user's return home time from a stay period at each of the at least one stop-off places included in the estimated travel route;
a program selection unit that selects a program that belongs to the same program type as the program type of at least one broadcast program that the user has viewed in the past and that the user likes;
a notification determination unit that determines whether or not to transmit program information of the selected program to a terminal device carried by the user based on the start time of the selected program and the time of returning home;
The program notification unit transmits the program information to the terminal device carried by the user when it is determined that the program information should be transmitted to the terminal device.

本開示によれば、推定部が、経路推定モデルを用いて利用者の移動経路を推定し、推定した移動経路から帰宅時刻推定モデルを用いて、利用者の帰宅時刻を推定する。また、番組選出部が、利用者が過去に視聴した利用者が嗜好する少なくとも1つの番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組を選出する。そして、番組通知部は、通知判定部により番組種別の番組の番組情報を利用者が所持する端末装置へ送信すると判定されると、番組情報を利用者が所持する端末装置へ送信する。これにより、利用者の帰宅時刻に応じて利用者に対して利用者の嗜好する少なくとも1つの番組の番組情報を提供することができるので、利用者の位置、行動パターンに応じて利用者の嗜好する番組を案内することができる。 According to the present disclosure, an estimation unit estimates a user's travel route using a route estimation model, and estimates the user's time of return home from the estimated travel route using a home-time estimation model. Furthermore, a program selection unit selects programs that belong to the same program type as the program type of at least one program that the user has previously viewed and that the user prefers. Then, when the notification determination unit determines that program information for programs of the program type should be transmitted to a terminal device carried by the user, the program notification unit transmits the program information to the terminal device carried by the user. This makes it possible to provide the user with program information for at least one program that the user prefers based on the user's time of return home, thereby making it possible to guide the user to programs that the user prefers based on the user's location and behavioral patterns.

本開示の実施の形態1に係る情報提供システムの概略構成図1 is a schematic configuration diagram of an information providing system according to a first embodiment of the present disclosure; 実施の形態1に係る情報提供システムのハードウェア構成を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing a hardware configuration of an information providing system according to a first embodiment. 実施の形態1に係る端末装置の機能構成を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a terminal device according to a first embodiment; 実施の形態1に係るクラウドサーバの機能構成を示すブロック図1 is a block diagram showing a functional configuration of a cloud server according to a first embodiment; 実施の形態1に係る移動状況記憶部が記憶する情報の一例を示す図FIG. 1 is a diagram showing an example of information stored in a travel status storage unit according to the first embodiment; 実施の形態1に係る視聴履歴記憶部が記憶する情報の一例を示す図FIG. 1 is a diagram showing an example of information stored in a viewing history storage unit according to the first embodiment; (A)は実施の形態1に係るクラウドサーバの経路推定処理を説明するための図、(B)はクラウドサーバの帰宅時刻推定処理を説明するための図1A is a diagram for explaining a route estimation process of a cloud server according to the first embodiment, and FIG. 1B is a diagram for explaining a return home time estimation process of a cloud server. 実施の形態1に係る情報提供システムの動作を説明するためのシーケンス図FIG. 1 is a sequence diagram illustrating an operation of the information providing system according to the first embodiment. 実施の形態1に係る情報提供システムの動作を説明するためのシーケンス図FIG. 1 is a sequence diagram illustrating an operation of the information providing system according to the first embodiment. 実施の形態1に係る情報提供システムの動作を説明するためのシーケンス図FIG. 1 is a sequence diagram illustrating an operation of the information providing system according to the first embodiment. 実施の形態1に係る情報提供システムの動作を説明するためのシーケンス図FIG. 1 is a sequence diagram illustrating an operation of the information providing system according to the first embodiment. 実施の形態1に係る情報提供システムが実行する情報提供処理の流れの一例を示すフローチャート1 is a flowchart showing an example of the flow of information provision processing executed by the information provision system according to the first embodiment; 実施の形態1に係る情報提供システムが実行する情報提供処理の流れの一例を示すフローチャート1 is a flowchart showing an example of the flow of information provision processing executed by the information provision system according to the first embodiment; 本開示の実施の形態2に係るクラウドサーバの機能構成を示すブロック図FIG. 10 is a block diagram showing a functional configuration of a cloud server according to a second embodiment of the present disclosure. 実施の形態2に係る視聴履歴記憶部が記憶する情報の一例を示す図FIG. 10 is a diagram showing an example of information stored in a viewing history storage unit according to the second embodiment. 実施の形態2に係るクラウドサーバが実行する情報提供処理の流れの一例を示すフローチャート10 is a flowchart showing an example of the flow of information providing processing executed by a cloud server according to a second embodiment. 実施の形態2に係るクラウドサーバが実行する情報提供処理の流れの一例を示すフローチャート10 is a flowchart showing an example of the flow of information providing processing executed by a cloud server according to a second embodiment. 本開示の実施の形態3に係る情報提供システムの概略構成図1 is a schematic configuration diagram of an information providing system according to a third embodiment of the present disclosure. 実施の形態3に係る端末装置の機能構成を示すブロック図FIG. 10 is a block diagram showing a functional configuration of a terminal device according to a third embodiment. 実施の形態3に係るクラウドサーバの機能構成を示すブロック図10 is a block diagram showing the functional configuration of a cloud server according to a third embodiment. 実施の形態3に係る情報提供システムの動作を説明するためのシーケンス図FIG. 10 is a sequence diagram illustrating the operation of the information providing system according to the third embodiment. 実施の形態3に係るクラウドサーバが実行する情報提供処理の流れの一例を示すフローチャート10 is a flowchart showing an example of the flow of information providing processing executed by a cloud server according to the third embodiment. 本開示の実施の形態4に係る情報提供システムの概略構成図1 is a schematic configuration diagram of an information providing system according to a fourth embodiment of the present disclosure; 実施の形態4に係る端末装置の機能構成を示すブロック図FIG. 10 is a block diagram showing a functional configuration of a terminal device according to a fourth embodiment. 実施の形態4に係るクラウドサーバの機能構成を示すブロック図10 is a block diagram showing the functional configuration of a cloud server according to a fourth embodiment. 実施の形態4に係るクラウドサーバが実行する情報提供処理の流れの一例を示すフローチャート10 is a flowchart showing an example of the flow of information providing processing executed by a cloud server according to the fourth embodiment.

以下、本開示の各実施の形態に係る制御システムについて、図面を参照しながら説明する。 The control system according to each embodiment of the present disclosure will be described below with reference to the drawings.

(実施の形態1)
本実施の形態に係る情報提供装置は、利用者の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、予め設定された期間内における利用者の位置情報と位置情報が示す位置での利用者の滞在時間とに基づいて、利用者が立ち寄る少なくとも1つの立ち寄り場所を特定する場所特定部と、少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける利用者の滞在時間に基づいて、利用者の移動状況を判別する移動状況判別部と、移動状況から利用者の帰宅時刻を推定する帰宅時刻推定モデルを用いて、利用者の帰宅時刻を推定する推定部と、利用者が過去に視聴した利用者が嗜好する少なくとも1つの番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組を選出する番組選出部と、選出された番組の開始時刻と帰宅時刻とに基づいて、番組種別の番組の番組情報を利用者が所持する端末装置へ送信するか否かを判定する通知判定部と、通知判定部により番組種別の番組の番組情報を利用者が所持する端末装置へ送信すると判定されると、番組情報を前記端末装置へ送信する番組通知部と、を備える。
(Embodiment 1)
The information providing device of this embodiment includes a location information acquisition unit that acquires location information indicating the location of a user; a location identification unit that identifies at least one stop-off location where the user will stop off based on the user's location information within a predetermined period and the user's stay time at the location indicated by the location information; a travel status determination unit that determines the user's travel status based on the user's stay time at each of the at least one stop-off location; an estimation unit that estimates the user's return home time using a return home time estimation model that estimates the user's return home time from the travel status; a program selection unit that selects programs that belong to the same program type as the program type of at least one program that the user has viewed in the past and that is preferred by the user; a notification determination unit that determines whether to send program information for programs of the program type to a terminal device carried by the user based on the start time and return home time of the selected program; and a program notification unit that sends the program information to the terminal device when the notification determination unit determines that program information for programs of the program type should be sent to the terminal device carried by the user.

本実施の形態に係る情報提供システムは、図1に示すように、建物Hに設置されたテレビ受信機91および録画装置92と、クラウドサーバ1と、位置管理サーバ2と、中継サーバ3と、端末装置5と、を備える。ここで、端末装置5は、人工衛星SATから放射されるGNSS(Global Navigation Satellite System)を受信する機能を有する。建物Hには、建物H内に構築された局所ネットワークNW2に接続されたルータ82と、ルータ82および広域ネットワークNW1に接続されたデータ回線終端装置81と、が設置されている。広域ネットワークNW1は、例えばインターネットである。また、局所ネットワークNW2は、例えば有線LAN(Local Area Network)または無線LANである。データ回線終端装置81は、ONU(Optical Network Unit)、モデム、ゲートウェイ等である。 As shown in FIG. 1, the information provision system according to this embodiment includes a television receiver 91 and a recording device 92 installed in building H, a cloud server 1, a location management server 2, a relay server 3, and a terminal device 5. Terminal device 5 has the ability to receive GNSS (Global Navigation Satellite System) signals emitted from artificial satellites SAT. Also installed in building H is a router 82 connected to a local network NW2 constructed within building H, and a data circuit-terminating device 81 connected to the router 82 and a wide area network NW1. The wide area network NW1 is, for example, the Internet. The local network NW2 is, for example, a wired LAN (Local Area Network) or a wireless LAN. The data circuit-terminating device 81 is, for example, an ONU (Optical Network Unit), a modem, a gateway, or the like.

テレビ受信機91と録画装置92とは、それぞれ、局所ネットワークNW2、広域ネットワークNW1を介してクラウドサーバ1と通信可能である。テレビ受信機91は、利用者により手動で視聴を開始するための視聴開始操作が行われると、映像表示を開始し、利用者により手動で視聴を終了するための視聴終了操作が行われると、映像表示を終了する。ここで、テレビ受信機91は、利用者が視聴した少なくとも1つの番組の視聴時間を集計し、利用者が予め設定された基準時間以上視聴を継続した番組を特定する。そして、テレビ受信機91は、特定した番組の番組識別情報と、放映された曜日を示す曜日情報と、放映開始時刻、終了時刻を示す開始時刻情報、終了時刻情報と、番組の種別(「ニュース」、「バラエティ番組」等)を示す番組種別情報と、を含む視聴履歴情報を生成する。その後、テレビ受信機91は、生成した視聴履歴情報をクラウドサーバ1へ送信する。 The television receiver 91 and the recording device 92 can communicate with the cloud server 1 via the local network NW2 and the wide area network NW1, respectively. The television receiver 91 starts displaying video when the user manually performs a viewing start operation to start viewing, and ends displaying video when the user manually performs a viewing end operation to end viewing. The television receiver 91 then tallies the viewing time of at least one program viewed by the user and identifies programs that the user continued to watch for a preset reference time or longer. The television receiver 91 then generates viewing history information for the identified program, including program identification information, day of the week information indicating the day the program was broadcast, start time information and end time information indicating the broadcast start and end times, and program type information indicating the program type (e.g., "news," "variety show," etc.). The television receiver 91 then transmits the generated viewing history information to the cloud server 1.

録画装置92は、クラウドサーバから録画を予約するための制御情報を取得すると、取得した制御情報に基づいて録画予約処理を実行する。また、録画装置92は、録画予約処理で設定された番組の放映が開始する番組開始時刻が到来すると、録画を開始し、その後、番組の放映が終了する番組終了時刻が到来すると、録画を終了する。ここで、録画装置92は、録画した番組の番組識別情報、曜日情報、開始時刻情報、終了時刻情報および番組種別情報を含む視聴履歴情報を生成し、生成した視聴履歴情報をクラウドサーバ1へ送信する。 When the recording device 92 acquires control information for reserving a recording from the cloud server, it executes the recording reservation process based on the acquired control information. Furthermore, the recording device 92 starts recording when the program start time set in the recording reservation process arrives, and then ends recording when the program end time arrives, when the program end time arrives. Here, the recording device 92 generates viewing history information including the program identification information, day of the week information, start time information, end time information, and program type information of the recorded program, and transmits the generated viewing history information to the cloud server 1.

位置管理サーバ2は、端末装置5から送信される端末装置5の位置を示す位置情報を、その位置情報の送信元の端末装置5を識別する端末装置識別情報に対応づけて管理する。そして、位置管理サーバ2は、予め設定された位置情報取得時期が到来すると、端末装置5に対して端末装置5の位置情報の送信を要求する位置情報要求情報を端末装置5へ送信することにより、端末装置5から送信される位置情報を取得する。また、位置管理サーバ2は、端末装置5の位置が予め設定された利用者の自宅を含む領域の内側に存在する状態から外側に存在する状態に遷移すると、利用者が端末装置5を携帯して外出したと判定し、端末装置5の位置情報と当該位置情報を取得した時刻を示す時刻情報とのクラウドサーバ1への定期的な送信を開始する。一方、位置管理サーバ2は、クラウドサーバ1から利用者が自宅に帰宅したことを通知する帰宅通知情報を取得すると、端末装置5の位置情報のクラウドサーバ1への送信を停止する。 The location management server 2 manages location information indicating the location of the terminal device 5 transmitted from the terminal device 5, by associating it with terminal device identification information that identifies the terminal device 5 that transmitted the location information. When a preset location information acquisition time arrives, the location management server 2 acquires the location information transmitted from the terminal device 5 by transmitting to the terminal device 5 location information request information requesting the terminal device 5 to transmit the terminal device 5's location information. Furthermore, when the location of the terminal device 5 transitions from being inside a preset area that includes the user's home to being outside the area, the location management server 2 determines that the user has left the house with the terminal device 5, and begins periodically transmitting to the cloud server 1 the location information of the terminal device 5 and time information indicating the time the location information was acquired. Meanwhile, when the location management server 2 receives from the cloud server 1 return-home notification information notifying the user that they have returned home, it stops transmitting the location information of the terminal device 5 to the cloud server 1.

中継サーバ3は、端末装置5からクラウドサーバ1宛に送信される各種情報を取得すると、取得した各種情報をクラウドサーバ1へ送信する。また、中継サーバ3は、クラウドサーバ1から端末装置5宛に送信される各種情報を取得すると、取得した各種情報を端末装置5へ送信する。 When the relay server 3 acquires various information sent from the terminal device 5 to the cloud server 1, it transmits the acquired information to the cloud server 1. Furthermore, when the relay server 3 acquires various information sent from the cloud server 1 to the terminal device 5, it transmits the acquired information to the terminal device 5.

端末装置5は、例えばスマートフォンであり、図2に示すように、CPU(Central Processing Unit)501と、主記憶部502と、補助記憶部503と、表示部504と、入力部505と、広域通信部506と、GNSS受信部508と、これらを互いに接続するバス509と、を備える。主記憶部502は、RAM(Random Access Memory)のような揮発性メモリを有し、CPU501の作業領域として使用される。補助記憶部503は、半導体フラッシュメモリのような不揮発性メモリであり、CPU501が各種処理を実行するためのプログラムを記憶する。表示部504は、液晶ディスプレイ、有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等の表示装置である。入力部505は、例えば表示部504に重ねて配置される透明なタッチパッドである。広域通信部506は、広域ネットワークNW1に接続され、CPU501から転送される情報を、広域ネットワークNW1を介して中継サーバ3へ送信したり、中継サーバ3から広域ネットワークNW1を介して受信した情報をCPU501へ転送したりする。GNSS受信部508は、人工衛星SATから放射されるGNSS信号を受信し、GNSS信号に基づいて人工衛星SATの位置を示す基準位置情報、時刻情報等を生成してCPU501へ転送する。 The terminal device 5 is, for example, a smartphone, and as shown in FIG. 2, includes a CPU (Central Processing Unit) 501, a main memory 502, an auxiliary memory 503, a display 504, an input unit 505, a wide-area communication unit 506, a GNSS receiving unit 508, and a bus 509 connecting these units to one another. The main memory 502 has volatile memory such as RAM (Random Access Memory) and is used as a working area for the CPU 501. The auxiliary memory 503 is non-volatile memory such as semiconductor flash memory and stores programs for the CPU 501 to execute various processes. The display 504 is a display device such as a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display. The input unit 505 is, for example, a transparent touchpad placed on top of the display 504. The wide area communication unit 506 is connected to the wide area network NW1 and transmits information transferred from the CPU 501 to the relay server 3 via the wide area network NW1, and transfers information received from the relay server 3 via the wide area network NW1 to the CPU 501. The GNSS receiving unit 508 receives GNSS signals emitted from the artificial satellite SAT, and generates reference position information indicating the position of the artificial satellite SAT, time information, etc. based on the GNSS signals and transfers this information to the CPU 501.

CPU501は、補助記憶部503が記憶するプログラムを主記憶部502に読み出して実行することにより、図3に示すように、受付部511、表示制御部512、測位部513、位置情報通知部514、番組情報取得部515、操作情報生成部516および操作情報送信部517として機能する。また、図2に示す補助記憶部503は、図3に示すように、表示部504に表示させる操作画面画像を構成する画像の情報を記憶する画像記憶部531を有する。また、図2に示す主記憶部502は、図3に示すように、端末装置5の位置を示す位置情報を一時的に記憶する位置記憶部521を有する。 By loading the program stored in the auxiliary memory unit 503 into the main memory unit 502 and executing it, the CPU 501 functions as a reception unit 511, a display control unit 512, a positioning unit 513, a location information notification unit 514, a program information acquisition unit 515, an operation information generation unit 516, and an operation information transmission unit 517, as shown in FIG. 3. Furthermore, the auxiliary memory unit 503 shown in FIG. 2 has an image storage unit 531, as shown in FIG. 3, that stores information about images constituting the operation screen image to be displayed on the display unit 504. Furthermore, the main memory unit 502 shown in FIG. 2 has a location storage unit 521, as shown in FIG. 3, that temporarily stores location information indicating the location of the terminal device 5.

受付部511は、利用者が入力部505に対して行った操作を受け付けると、受け付けた操作内容を示す情報を表示制御部512に通知する。また、受付部511は、利用者が入力部505に対して端末装置5の測位を開始するための操作を受け付けると、測位開始指令情報を測位部513に通知する。表示制御部512は、受付部511から通知される情報に基づいて、画像記憶部531が記憶する情報を用いて操作画面画像を生成して表示部504に表示させる。 When the reception unit 511 receives an operation performed by the user on the input unit 505, it notifies the display control unit 512 of information indicating the content of the received operation. Furthermore, when the reception unit 511 receives an operation performed by the user on the input unit 505 to start positioning of the terminal device 5, it notifies the positioning unit 513 of positioning start command information. Based on the information notified from the reception unit 511, the display control unit 512 generates an operation screen image using the information stored in the image storage unit 531 and displays it on the display unit 504.

測位部513は、GNSS受信部508から入力される基準位置情報、時刻情報等に基づいて、端末装置5の位置を推定する。そして、測位部513は、推定した端末装置5の位置を示す位置情報で位置記憶部521が記憶する位置情報を更新する。位置情報通知部514は、位置管理サーバ2から位置情報要求情報を取得すると、位置記憶部521が記憶する位置情報を位置管理サーバ2へ送信する。番組情報取得部515は、クラウドサーバ1から送信される利用者が嗜好すると推定される番組の内容を示す番組情報を取得し、取得した番組情報を表示制御部512に通知する。ここで、表示制御部512は、番組情報取得部515から番組情報が通知されると、通知された番組情報を含む操作画面画像を生成して表示部504に表示させる。 The positioning unit 513 estimates the position of the terminal device 5 based on the reference position information, time information, etc. input from the GNSS receiving unit 508. The positioning unit 513 then updates the position information stored in the position memory unit 521 with position information indicating the estimated position of the terminal device 5. When the position information notification unit 514 acquires position information request information from the position management server 2, it transmits the position information stored in the position memory unit 521 to the position management server 2. The program information acquisition unit 515 acquires program information indicating the content of programs that are estimated to be preferred by the user, transmitted from the cloud server 1, and notifies the display control unit 512 of the acquired program information. Here, when the display control unit 512 is notified of the program information from the program information acquisition unit 515, it generates an operation screen image including the notified program information and displays it on the display unit 504.

操作情報生成部516は、受付部511から、クラウドサーバ1に対して録画装置92による録画予約処理を行うための操作内容を示す情報が通知されると、録画予約処理を行うことを示す操作情報を生成する。そして、操作情報生成部516が、生成した操作情報を操作情報送信部517に通知し、操作情報送信部517は、通知される操作情報を、中継サーバ3を介してクラウドサーバ1へ送信する。 When the operation information generation unit 516 receives from the reception unit 511 information indicating the operation content for performing recording reservation processing on the recording device 92 to the cloud server 1, it generates operation information indicating that recording reservation processing will be performed. The operation information generation unit 516 then notifies the generated operation information to the operation information transmission unit 517, and the operation information transmission unit 517 transmits the notified operation information to the cloud server 1 via the relay server 3.

図2に戻って、クラウドサーバ1は、CPU101と、主記憶部102と、補助記憶部103と、広域通信部106と、計時部107と、これらを相互に接続するバス109と、を備える。CPU101は、例えばマルチコアプロセッサである。主記憶部102は、揮発性メモリから構成され、CPU101の作業領域として用いられる。補助記憶部103は、大容量の不揮発性メモリから構成され、クラウドサーバ1の各種機能を実現するためのプログラムを記憶する。広域通信部106は、広域ネットワークNW1に接続されている。計時部107は、例えばリアルタイムクロックである。 Returning to Figure 2, the cloud server 1 comprises a CPU 101, a main memory unit 102, an auxiliary memory unit 103, a wide area communication unit 106, a clock unit 107, and a bus 109 interconnecting these units. The CPU 101 is, for example, a multi-core processor. The main memory unit 102 is composed of volatile memory and is used as a working area for the CPU 101. The auxiliary memory unit 103 is composed of large-capacity non-volatile memory and stores programs for implementing the various functions of the cloud server 1. The wide area communication unit 106 is connected to the wide area network NW1. The clock unit 107 is, for example, a real-time clock.

CPU101は、補助記憶部103が記憶するプログラムを主記憶部102に読み出して実行することにより、図4に示すように、位置情報取得部111、場所特定部112、移動状況判別部113、帰宅通知部114、推定部115、通知判定部116、番組選出部117、番組通知部118、視聴履歴取得部119、機器制御部120およびモデル生成部121として機能する。また、図2に示す補助記憶部103は、図4に示すように、位置記憶部131と、場所記憶部132と、移動状況記憶部133と、視聴履歴記憶部134と、モデル記憶部135を有する。 By loading the programs stored in the auxiliary memory unit 103 into the main memory unit 102 and executing them, the CPU 101 functions as a location information acquisition unit 111, a location identification unit 112, a movement status determination unit 113, a homecoming notification unit 114, an estimation unit 115, a notification determination unit 116, a program selection unit 117, a program notification unit 118, a viewing history acquisition unit 119, a device control unit 120, and a model generation unit 121, as shown in FIG. 4. Furthermore, the auxiliary memory unit 103 shown in FIG. 2 has a location memory unit 131, a location memory unit 132, a movement status memory unit 133, a viewing history memory unit 134, and a model memory unit 135, as shown in FIG. 4.

位置記憶部131は、位置管理サーバ2から取得した、利用者が所持する端末装置5の位置を示す位置情報と位置管理サーバ2が端末装置5から位置情報を取得した時刻を示す時刻情報とを、利用者を識別する利用者識別情報に対応づけて記憶する。場所記憶部132は、利用者の少なくとも1つの立ち寄り場所の位置を示す場所情報を、利用者識別情報に対応づけて記憶する。ここで、場所情報は、例えば立ち寄り場所の中心位置を中心とし直径が予め設定された基準距離に等しい円形の位置座標の範囲を示す情報である。 The location memory unit 131 stores location information indicating the location of the terminal device 5 carried by the user, obtained from the location management server 2, and time information indicating the time when the location management server 2 obtained the location information from the terminal device 5, in association with user identification information that identifies the user. The location memory unit 132 stores location information indicating the location of at least one of the user's drop-off locations in association with the user identification information. Here, the location information is, for example, information indicating a circular range of position coordinates centered at the center of the drop-off location and with a diameter equal to a preset reference distance.

移動状況記憶部133は、例えば図5に示すように、利用者の移動経路に含まれる少なくとも1つの利用者の立ち寄り場所を示す場所情報と、各立ち寄り場所における利用者の滞在時期を示す滞在時期情報と、を含む移動状況情報を、移動状況を識別する移動状況識別情報と移動状況に対応する曜日を示す曜日情報とに対応づけて記憶する。場所情報P[*]は、立ち寄り場所の位置座標を示す情報である。滞在時期情報は、水曜日に、立ち寄り場所それぞれへの利用者の到着時刻を示す到着時刻情報と、その場所からの利用者の出発時刻を示す出発時刻情報と、を含む。例えば移動状況識別情報「a」で識別される移動状況情報は、利用者が場所情報P[0]に対応する自宅を8:00に出発し、場所情報P[1]に対応する職場に9:00に到着してそこに17:00まで滞在し、その後、場所情報P[2]に対応する最寄り駅を経由して場所情報P[3]に対応する近所のスーパーマーケットに18:20から18:50までの間滞在した後、19:10に帰宅したことを示している。 As shown in FIG. 5 , the travel status storage unit 133 stores travel status information including location information indicating at least one stop-off location of the user included in the user's travel route and stay time information indicating the time the user stayed at each stop-off location in association with travel status identification information that identifies the travel status and weekday information indicating the day of the week corresponding to the travel status. Location information P[*] is information indicating the location coordinates of the stop-off location. The stay time information includes arrival time information indicating the time the user arrived at each stop-off location on Wednesday, and departure time information indicating the time the user departed from that location. For example, the travel status information identified by the travel status identification information " a2 " indicates that the user left home corresponding to location information P[0] at 8:00, arrived at the workplace corresponding to location information P[1] at 9:00, stayed there until 17:00, then passed through the nearest station corresponding to location information P[2], stayed at a nearby supermarket corresponding to location information P[3] from 18:20 to 18:50, and returned home at 19:10.

図4に戻って、視聴履歴記憶部134は、利用者がテレビ受信機91により視聴した番組の視聴履歴を示す情報を記憶する。視聴履歴記憶部134は、例えば図6に示すように、利用者の視聴した番組の番組識別情報と、その番組が放映された曜日を示す曜日情報と、その番組の放映開始時刻、終了時刻を示す開始時刻情報、終了時刻情報と、その番組の種別を示す番組種別情報と、を互いに対応づけて時系列で記憶している。図6に示す例では、利用者が、月曜日の7:00から8:00まで放映されたニュース番組を視聴したことを示している。 Returning to Figure 4, the viewing history storage unit 134 stores information indicating the viewing history of programs viewed by the user on the television receiver 91. As shown in Figure 6, for example, the viewing history storage unit 134 stores, in chronological order, program identification information of programs viewed by the user, day of the week information indicating the day on which the program was aired, start time information and end time information indicating the start and end times of the program's airing, and program type information indicating the type of program, all in association with one another. The example shown in Figure 6 indicates that the user watched a news program that aired from 7:00 to 8:00 on Monday.

図4に戻って、モデル記憶部135は、利用者が立ち寄った立ち寄り場所の場所情報と利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報とから、帰宅するまでの移動経路を推定するための経路推定モデルを示す経路推定モデル情報を記憶する。経路推定モデルは、例えば再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network)である。この場合、モデル記憶部135は、経路推定モデルの構造を示す情報と、経路推定モデルにおける重み係数を示す情報と、を記憶する。経路推定モデルの構造を示す情報には、経路推定モデルのノード数、層数、各ノードに対応する重み係数および活性化関数それぞれを示す情報が含まれる。ここで、重み係数には、各ノードが属する層からの出力を入力へ帰還させる際の重み係数を含んでいる。この経路推定モデルは、図7(A)に示すように入力層L110、隠れ層L120および出力層L130を有する。入力層L110には、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報と、利用者が立ち寄った場所を示す場所情報と、が入力される。 Returning to FIG. 4, the model storage unit 135 stores route estimation model information indicating a route estimation model for estimating a route to return home from location information of stop-off locations where the user has stopped off and day-of-week information indicating the day of the week on which the user stopped off at the stop-off locations. The route estimation model is, for example, a recurrent neural network. In this case, the model storage unit 135 stores information indicating the structure of the route estimation model and information indicating weighting coefficients in the route estimation model. The information indicating the structure of the route estimation model includes information indicating the number of nodes and layers of the route estimation model, as well as weighting coefficients and activation functions corresponding to each node. Here, the weighting coefficients include weighting coefficients used when feeding back the output from the layer to which each node belongs to the input. This route estimation model has an input layer L110, a hidden layer L120, and an output layer L130, as shown in FIG. 7(A). Day-of-week information indicating the day of the week on which the user stopped off at a stop-off location and location information indicating the location at which the user stopped off are input to the input layer L110.

隠れ層L120は、例えば予め設定された数N[j]のノードy[j,i,t](1≦i≦N[j]、N[j]は正の整数)を含む3層から構成されている。ここで、入力層L110直後のノードと出力層L130直前のノードとを除く各ノードの出力y[2,j,t]は、下記式(1)の関係式で表される。
・・・式(1)
ここで、win[k,i]およびwfeedback[k,j]は、重み係数を示し、f(*)は、活性化関数を示す。また、tは、利用者が立ち寄った場所の数を反映した正の整数を示す。活性化関数としては、前述と同様に、シグモイド関数、ランプ関数、ステップ関数等の非線形関数が用いられる。t回目の推定時における各ノードの出力は、t回目における当該ノードが属する層の前の層に属する複数のノードそれぞれの出力に重み係数を乗じたものの総和と、直前のt-1回目の推定時における当該ノードと同じ層に属する複数のノードそれぞれの出力に重み係数を乗じたものの総和と、の和を引数とする活性化関数の出力となっている。出力層L130は、隠れ層L120の最終層に属するノードからの出力に基づいて、複数種類の移動経路、即ち、立ち寄り場所の組合せそれぞれに対する期待値を要素とする期待値ベクトルを出力する。ここで、出力層L130は、例えばソフトマックス関数を用いた処理を実行する。
The hidden layer L120 is composed of three layers, each containing a preset number N[j] of nodes y[j,i,t] (1≦i≦N[j], N[j] is a positive integer). Here, the output y[2,j,t] of each node, excluding the node immediately after the input layer L110 and the node immediately before the output layer L130, is expressed by the following relational expression (1).
...Formula (1)
Here, w in [k,i] and w feedback [k,j] are weighting coefficients, and f(*) is an activation function. Furthermore, t is a positive integer reflecting the number of places visited by the user. As described above, nonlinear functions such as sigmoid functions, ramp functions, and step functions are used as activation functions. The output of each node at the t-th estimation is the output of an activation function whose arguments are the sum of the outputs of multiple nodes belonging to the layer preceding the layer to which the node belongs at the t-th estimation, multiplied by a weighting coefficient, and the sum of the outputs of multiple nodes belonging to the same layer as the node at the immediately preceding (t-1)-th estimation, multiplied by a weighting coefficient. Based on the outputs from nodes belonging to the final layer of the hidden layer L120, the output layer L130 outputs an expectation vector whose elements are the expected values for multiple types of travel routes, i.e., combinations of stopovers. Here, the output layer L130 performs processing using, for example, a softmax function.

また、モデル記憶部135は、利用者の移動経路に含まれる場所情報と、移動経路に含まれる少なくとも1つの立ち寄り場所における利用者の滞在時期を示す滞在時期情報と、利用者が移動経路を移動する日の曜日を示す曜日情報と、から、利用者が帰宅する帰宅時刻を推定するための帰宅時刻推定モデルを示す帰宅時刻推定モデル情報を記憶する。帰宅時刻推定モデルは、例えば順伝播型のニューラルネットワークである。この場合、モデル記憶部135は、経路推定モデルと同様に、帰宅時刻推定モデルの構造を示す情報と、帰宅時刻推定モデルにおける重み係数を示す情報と、を記憶する。ここで、帰宅時刻推定モデルの構造を示す情報には、帰宅時刻推定モデルのノード数、層数、各ノードに対応する重み係数および活性化関数それぞれを示す情報が含まれる。この帰宅時刻推定モデルは、図7(B)に示すように入力層L210、隠れ層L220および出力層L230を有する。入力層L210には、利用者の移動経路の含まれる少なくとも1つの立ち寄り場所の場所情報と、立ち寄り場所それぞれの滞在時期情報と、曜日情報と、が入力される。 The model storage unit 135 also stores home-coming time estimation model information, which indicates a home-coming time estimation model for estimating the user's home-coming time based on location information included in the user's travel route, stay period information indicating the user's stay period at at least one stop-off location included in the travel route, and day-of-week information indicating the day of the week on which the user travels along the travel route. The home-coming time estimation model is, for example, a forward propagation neural network. In this case, the model storage unit 135 stores, similar to the route estimation model, information indicating the structure of the home-coming time estimation model and information indicating weighting coefficients in the home-coming time estimation model. Here, the information indicating the structure of the home-coming time estimation model includes information indicating the number of nodes and layers of the home-coming time estimation model, as well as the weighting coefficients and activation functions corresponding to each node. This home-coming time estimation model has an input layer L210, a hidden layer L220, and an output layer L230, as shown in Figure 7(B). The input layer L210 receives location information for at least one stop-off location included in the user's travel route, stay period information for each stop-off location, and day-of-week information.

隠れ層L220は、予め設定された数M[j]のノードx[j,i](1≦i≦M[j]、M[j]は正の整数)を含むN(Nは正の整数)個の層から構成されている。即ち、隠れ層L220は、各ノード列同士が繋がれた構造を有する。ここで、各ノードx[j,i]の出力y[j,i]は、下記式(2)の関係式で表される。
・・・式(2)
ここで、W[j,i,k]は、重み係数を示し、f(*)は、活性化関数を示す。活性化関数としては、シグモイド関数、ランプ関数、ステップ関数等の非線形関数が用いられる。隠れ層L220は、ノードに入力される情報が前の層の各ノードの出力にそれぞれに重み係数を乗じたものの総和となっている。そして、総和を引数とする活性化関数の出力が次の層へ伝達される。出力層L230は、隠れ層L220の最終層からの出力y[j,i]に基づいて、期待値が最も大きくなる帰宅時刻を出力する。ここで、出力層L230は、例えばソフトマックス関数を用いた処理を実行する。
The hidden layer L220 is composed of N (N is a positive integer) layers, each containing a preset number M[j] of nodes x[j,i] (1≦i≦M[j], M[j] is a positive integer). That is, the hidden layer L220 has a structure in which each node column is connected to another. Here, the output y[j,i] of each node x[j,i] is expressed by the relational expression (2) below.
...Formula (2)
Here, W[j,i,k] denotes a weighting coefficient, and f(*) denotes an activation function. A nonlinear function such as a sigmoid function, a ramp function, or a step function is used as the activation function. In the hidden layer L220, the information input to the node is the sum of the outputs of each node in the previous layer multiplied by a weighting coefficient. The output of the activation function, which uses the sum as an argument, is then transmitted to the next layer. The output layer L230 outputs the time of return home when the expected value is maximized based on the output y[j,i] from the final layer of the hidden layer L220. Here, the output layer L230 performs processing using, for example, a softmax function.

図4に戻って、位置情報取得部111は、位置管理サーバ2から定期的に通知される端末装置5の位置情報および時刻情報を取得し、取得した位置情報および時刻情報を、利用者を識別する利用者識別情報に対応づけて位置記憶部131に記憶させる。 Returning to Figure 4, the location information acquisition unit 111 acquires the location information and time information of the terminal device 5 that are periodically notified by the location management server 2, and stores the acquired location information and time information in the location storage unit 131 in association with user identification information that identifies the user.

場所特定部112は、予め設定された立ち寄り場所特定時期が到来する毎に、利用者の立ち寄り場所を特定するための予め設定された場所特定用期間内における利用者の位置情報と位置情報が示す位置での利用者の滞在時間とに基づいて、利用者が立ち寄る少なくとも1つの立ち寄り場所を特定する。場所特定部112は、例えば端末装置5の位置の経時的な移動距離が予め設定された基準距離以下で維持された状態で予め設定された基準時間以上経過すると、その基準時間内における端末装置5の位置の中心位置を中心とする直径が基準距離に等しい円形の位置座標の範囲を立ち寄り場所として特定する。ここで、基準距離は、例えば100mに設定され、基準時間は、例えば5分間に設定される。また、場所特定用期間は、例えば直近の1ヶ月に設定される。この場合、場所特定部112は、直近の1ヶ月において利用者が直径100mの円形の領域内に5分間以上停滞した場所に対応する直径100mの円形の位置座標の範囲を利用者の立ち寄り場所として特定する。場所特定部112は、特定した利用者の立ち寄り場所を示す場所情報を、利用者を識別する利用者識別情報に対応づけて場所記憶部132に記憶させる。 Each time a predetermined stopover location identification period arrives, the location identification unit 112 identifies at least one stopover location where the user will stop based on the user's location information and the user's stay time at the location indicated by the location information during a predetermined location identification period for identifying the user's stopover locations. For example, when a predetermined reference time or more has elapsed while the distance traveled over time by the terminal device 5 remains below a predetermined reference distance, the location identification unit 112 identifies, as a stopover location, a circular range of position coordinates centered on the center position of the terminal device 5 during that reference time, with a diameter equal to the reference distance. Here, the reference distance is set, for example, to 100 m, and the reference time is set, for example, to 5 minutes. The location identification period is set, for example, to the most recent month. In this case, the location identification unit 112 identifies, as a stopover location, a circular range of position coordinates with a diameter of 100 m corresponding to a location where the user stayed within the 100 m diameter circular area for 5 minutes or more during the most recent month. The location identification unit 112 associates location information indicating the identified user's stop-off locations with user identification information that identifies the user and stores the information in the location storage unit 132.

移動状況判別部113は、利用者の立ち寄り場所それぞれにおける利用者の滞在時間に基づいて、利用者の移動状況を判別する。具体的には、移動状況判別部113は、場所記憶部132が記憶する少なくとも1つの利用者の立ち寄り場所の場所情報を参照して、位置記憶部131が記憶する直近の位置情報が示す端末装置5の位置が、ある1つの立ち寄り場所の位置座標の範囲外に存在する状態からその位置座標の範囲内に存在する状態に遷移したときにその立ち寄り場所に到着したと判別する。また、移動状況判別部113は、位置記憶部131が記憶する位置情報に対応する時刻情報に基づいて、その立ち寄り場所に到着した時刻を判別する。一方、移動状況判別部113は、位置記憶部131が記憶する直近の位置情報が示す端末装置5の位置が、ある1つの立ち寄り場所の位置座標の範囲内に存在する状態からその位置座標の範囲外に存在する状態に遷移したときにその立ち寄り場所から出発したと判別する。また、移動状況判別部113は、位置情報に対応する時刻情報に基づいて、その立ち寄り場所を出発した時刻を判別する。そして、移動状況判別部113は、利用者がいずれか1つの立ち寄り場所から出発またはいずれか1つの立ち寄り場所に到着する毎に、その立ち寄り場所の位置座標の範囲の中心の位置座標を示す情報と利用者が出発または到着した時刻を示す時刻情報とを、移動経路識別情報に対応付けて時系列で移動状況記憶部133に記憶させていく。また、移動状況判別部113は、利用者が自宅に到着したと判別すると、帰宅通知情報を帰宅通知部114に通知する。そして、帰宅通知部114は、移動状況判別部113から帰宅通知情報が通知されると、帰宅通知情報をモデル生成部121に通知するとともに位置管理サーバ2へ送信する。 The movement status determination unit 113 determines the movement status of the user based on the user's stay time at each of the user's stopover locations. Specifically, the movement status determination unit 113 references location information for at least one of the user's stopover locations stored in the location memory unit 132, and determines that the terminal device 5 has arrived at a stopover location when the location of the terminal device 5 indicated by the most recent location information stored in the location memory unit 131 transitions from being outside the range of the location coordinates of the stopover location to being within the range of the location coordinates. The movement status determination unit 113 also determines the time of arrival at the stopover location based on the time information corresponding to the location information stored in the location memory unit 131. On the other hand, the movement status determination unit 113 determines that the terminal device 5 has departed from a stopover location when the location of the terminal device 5 indicated by the most recent location information stored in the location memory unit 131 transitions from being within the range of the location coordinates of the stopover location to being outside the range of the location coordinates. Furthermore, the travel status determination unit 113 determines the time of departure from the stop-off location based on the time information corresponding to the location information. Then, each time the user departs from or arrives at one of the stop-off locations, the travel status determination unit 113 associates information indicating the center position coordinates of the range of position coordinates of that stop-off location and time information indicating the time of departure or arrival of the user with the travel route identification information and stores them in chronological order in the travel status storage unit 133. Furthermore, when the travel status determination unit 113 determines that the user has arrived home, it notifies the return home notification unit 114 of return home notification information. Then, when the return home notification unit 114 is notified of the return home notification information by the travel status determination unit 113, it notifies the model generation unit 121 of the return home notification information and transmits it to the location management server 2.

推定部115は、利用者が立ち寄った立ち寄り場所の場所情報と利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報とから、前述の経路推定モデルを用いて、利用者の移動経路を推定する。具体的には、推定部115は、利用者が立ち寄り場所に到着したと判別される毎に、モデル記憶部135が記憶する経路推定モデル情報が示す経路推定モデルを用いて、利用者が自宅から外出した後立ち寄り場所に到着するまでに利用者が立ち寄った少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれを示す場所情報と、その立ち寄り場所に立ち寄った曜日を示す曜日情報と、から、その立ち寄り場所から帰宅するまでの複数種類の移動経路それぞれの期待値を算出する。ここで、移動経路は、利用者が立ち寄った立ち寄り場所から帰宅するまでに立ち寄る少なくとも1つの立ち寄り場所を示す場所情報の集合に相当する。そして、推定部115は、算出した期待値が最も大きい移動経路を、利用者が採用する移動経路と推定する。推定部115は、例えば水曜日に場所P[0](自宅)、場所P[1](職場)、場所P[2](最寄り駅)の順に移動して、場所P[2](最寄り駅)に到着したとする。このとき、推定部115は、例えば場所P[3](スーパーマーケット)、自宅P[0]の移動経路を利用者が採用する移動経路と推定する。 The estimation unit 115 uses the route estimation model described above to estimate the user's travel route based on location information for the stopover locations visited by the user and day-of-week information indicating the day of the week on which the user visited the stopover locations. Specifically, each time the estimation unit 115 determines that the user has arrived at a stopover location, it uses the route estimation model indicated by the route estimation model information stored in the model storage unit 135 to calculate the expected value of each of multiple travel routes from the stopover locations to the user's home location, based on location information indicating each of at least one stopover location visited by the user after leaving home and before arriving at the stopover location, and day-of-week information indicating the day of the week on which the user visited each stopover location. Here, a travel route corresponds to a collection of location information indicating at least one stopover location visited by the user on the way home from the stopover locations visited by the user. The estimation unit 115 then estimates the travel route with the largest calculated expected value as the travel route to be taken by the user. For example, suppose that on Wednesday, the user travels from location P[0] (home), to location P[1] (workplace), to location P[2] (nearest station), and arrives at location P[2] (nearest station). In this case, the estimation unit 115 estimates that the travel route taken by the user is, for example, from location P[3] (supermarket) to home P[0].

また、推定部115は、推定した移動経路に対応する場所情報と、各立ち寄り場所における滞在時期を示す滞在時期情報と、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報と、から、前述の帰宅時刻推定モデルを用いて、利用者の帰宅時刻を推定する。具体的には、推定部115は、決定した移動経路に対応する場所情報と、決定した移動経路が示す各立ち寄り場所の滞在時期情報と、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日情報と、から、モデル記憶部135が記憶する前述の帰宅時刻推定モデルを用いて、利用者が立ち寄り場所に到着した時刻または立ち寄り場所を出発した時刻以降の時間帯における各時刻における利用者が帰宅する期待値を算出する。そして、推定部115は、算出した期待値が最も大きい時刻を利用者の帰宅時刻と推定し、推定した帰宅時刻を示す帰宅時刻情報を通知判定部116に通知する。推定部115は、例えば水曜日の場所P[2](最寄り駅)の到着時刻が「18:00」であり、場所P[2](最寄り駅)から自宅までの移動経路として、場所P[3](スーパーマーケット)によってから自宅P[0]へ帰る移動経路を利用者が採用する移動経路と推定した場合、帰宅時刻を「19:10」と推定する。 The estimation unit 115 also estimates the user's time of return home using the aforementioned home-coming time estimation model based on location information corresponding to the estimated travel route, stay period information indicating the time of stay at each stop-off location, and day-of-week information indicating the day of the week on which the user stopped at each stop-off location. Specifically, the estimation unit 115 uses the aforementioned home-coming time estimation model stored in the model storage unit 135 to calculate the expected value of the user's return home at each time in the time slot after the user arrives at or departs from the stop-off location based on location information corresponding to the determined travel route, stay period information indicating the time of stay at each stop-off location indicated by the determined travel route, and day-of-week information indicating the day of the week on which the user stopped at each stop-off location. The estimation unit 115 then estimates the time with the largest calculated expected value as the user's time of return home, and notifies the notification determination unit 116 of the expected value of the user's return home, indicating the estimated time of return home. For example, if the arrival time at location P[2] (nearest station) on Wednesday is "18:00", and the estimation unit 115 estimates that the user's travel route from location P[2] (nearest station) to home is one that passes through location P[3] (supermarket) and then returns to home P[0], the estimation unit 115 estimates the return home time to be "19:10".

番組選出部117は、利用者が過去に視聴した利用者が嗜好する少なくとも1つの番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組を選出する。具体的には、番組選出部117は、視聴履歴記憶部134が記憶する番組識別情報の中から、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日と同じ曜日であって番組種別が同じである番組識別情報を検索し、そのような番組識別情報が存在する場合、その番組識別情報とその番組の開始時刻情報および終了時刻情報とを選出する。そして、番組選出部117は、選出した番組識別情報と開始時刻情報および終了時刻情報とを通知判定部116に通知する。 The program selection unit 117 selects programs that belong to the same program type as the program type of at least one program that the user has viewed in the past and that the user likes. Specifically, the program selection unit 117 searches the program identification information stored in the viewing history storage unit 134 for program identification information that is of the same program type and that appears on the same day of the week as the day the user stopped by the stop-off location, and if such program identification information is found, it selects that program identification information and the start time information and end time information for that program. The program selection unit 117 then notifies the notification determination unit 116 of the selected program identification information, start time information, and end time information.

通知判定部116は、推定部115から通知される帰宅時刻情報が示す帰宅時刻と番組選出部117から通知される開始時刻情報が示す番組の開始時刻とを比較する。そして、通知判定部116は、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間差が予め設定された第1時間差閾値以下であり且つ予め設定された第2時間差閾値よりも大きい場合、番組情報を利用者が所持する端末装置5へ送信すると判定する。ここで、第1時間差閾値は、利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間が長く利用者の移動時に敢えて番組に関する情報を通知する必要が無い番組の番組情報の端末装置5への送信を回避する基準を定めるものであり、例えば1時間に設定される。また、第2時間差閾値は、例えば利用者の過去の同一の移動経路を移動した場合の帰宅時刻の分散に基づいて決定することができ、例えば5分間に設定される。通知判定部116は、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間が予め設定された第2時間差閾値未満或いは利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも後である場合、利用者に対して番組の録画要否の問合せを行うための録画要否問合せ情報を端末装置5へ送信すると判定する。一方、通知判定部116は、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間が予め設定された第1時間差閾値よりも大きい場合、番組情報および録画要否問合せ情報の端末装置5への送信を回避すると判定する。 The notification determination unit 116 compares the time of arrival home indicated by the arrival home time information notified by the estimation unit 115 with the start time of the program indicated by the start time information notified by the program selection unit 117. If the user's arrival home time is before the program start time and the time difference between the user's arrival home time and the program start time is less than or equal to a predetermined first time difference threshold and greater than a predetermined second time difference threshold, the notification determination unit 116 determines to transmit program information to the user's terminal device 5. The first time difference threshold is a criterion for avoiding transmission of program information to the terminal device 5 for programs for which the time between the user's arrival home time and the program start time is long and there is no need to notify the user of program information while the user is traveling, and is set to, for example, one hour. The second time difference threshold can be determined, for example, based on the variance of the user's arrival home time when traveling the same route in the past, and is set to, for example, five minutes. If the user's arrival time is before the program start time and the time from the user's arrival time to the program start time is less than a preset second time difference threshold, or if the user's arrival time is after the program start time, the notification determination unit 116 determines to send to the terminal device 5 recording necessity inquiry information to inquire of the user about whether or not to record the program. On the other hand, if the user's arrival time is before the program start time and the time from the user's arrival time to the program start time is greater than a preset first time difference threshold, the notification determination unit 116 determines to avoid sending program information and recording necessity inquiry information to the terminal device 5.

番組通知部118は、通知判定部116により番組情報を利用者が所持する端末装置5へ送信すると判定されると、番組選出部117により選出された番組識別情報で識別される番組の番組情報を生成して端末装置5へ送信する。また、番組通知部118は、通知判定部116により前述の録画要否問合せ情報を端末装置5へ送信すると判定されると、番組選出部117により選出された番組識別情報で識別される番組の録画要否を問い合わせるための録画要否問合せ情報を生成して端末装置5へ送信する。 When the notification determination unit 116 determines that program information should be sent to the terminal device 5 carried by the user, the program notification unit 118 generates program information for the program identified by the program identification information selected by the program selection unit 117 and sends it to the terminal device 5. Furthermore, when the notification determination unit 116 determines that the above-mentioned recording necessity inquiry information should be sent to the terminal device 5, the program notification unit 118 generates recording necessity inquiry information to inquire about the necessity of recording the program identified by the program identification information selected by the program selection unit 117 and sends it to the terminal device 5.

視聴履歴取得部119は、テレビ受信機91または録画装置92から送信される視聴履歴情報を取得すると、取得した視聴履歴情報に含まれる番組識別情報、曜日情報、開始時刻情報、終了時刻情報および番組種別情報を互いに対応づけて視聴履歴記憶部134に記憶させる。機器制御部120は、端末装置5から送信された操作情報を取得すると、取得した操作情報に基づいて、録画装置92に録画予約処理を実行させるための制御情報を生成する。そして、機器制御部120は、生成した制御情報を録画装置92へ送信する。 When the viewing history acquisition unit 119 acquires viewing history information transmitted from the television receiver 91 or the recording device 92, it associates the program identification information, day of the week information, start time information, end time information, and program type information contained in the acquired viewing history information with each other and stores them in the viewing history storage unit 134. When the device control unit 120 acquires operation information transmitted from the terminal device 5, it generates control information for causing the recording device 92 to execute a recording reservation process based on the acquired operation information. The device control unit 120 then transmits the generated control information to the recording device 92.

モデル生成部121は、利用者が帰宅したと判定される毎に、前述の利用者の立ち寄り場所を示す場所情報と滞在時期情報と曜日情報を用いて、経路推定モデルを示す経路推定モデル情報を生成する。ここで、モデル生成部121は、例えばBPTT(Back Propagation Through Time)法により新たな経路推定モデルを示す経路推定モデル情報を生成する。具体的には、モデル生成部121は、まず、モデル記憶部135が記憶する経路推定モデルを用いて、場所情報、滞在時期情報および曜日情報から、直近の推定時から予め設定された推定回数だけ遡った時点から直近の推定時までの各回における場所情報と滞在時期情報との組合せである移動経路それぞれの期待値を算出する。次に、モデル生成部121は、移動状況記憶部133が記憶する直近の推定時から予め設定された推定回数だけ遡った時点から直近の推定時までの各回に対応する移動経路の期待値が他の移動経路の期待値に比べて高くなるように期待値を設定する。例えば、モデル生成部121は、移動状況記憶部133が記憶する直近の移動経路の期待値を0よりも大きい数に設定し、他の移動経路の期待値を「0」に設定する。続いて、モデル生成部121は、経路推定モデルを用いて算出した期待値と、移動状況記憶部133が記憶する直近の移動経路の期待値との誤差を算出する。そして、モデル生成部121は、算出された誤差に基づくBUTT法により経路推定モデルの重み係数を決定し、決定した重み係数を示す情報を含む経路推定モデル情報でモデル記憶部135が記憶する経路推定モデル情報を更新する。 Each time it is determined that the user has returned home, the model generation unit 121 generates route estimation model information indicating a route estimation model using location information indicating the user's stopover locations, stay time information, and day of the week information. Here, the model generation unit 121 generates route estimation model information indicating a new route estimation model, for example, using the BPTT (Back Propagation Through Time) method. Specifically, the model generation unit 121 first uses the route estimation model stored in the model storage unit 135 to calculate expected values for each travel route, which is a combination of location information and stay time information, from a point in time going back a predetermined number of estimations from the most recent estimation to the most recent estimation, based on the location information, stay time information, and day of the week information. Next, the model generation unit 121 sets expected values so that the expected values of the travel routes corresponding to each time going back a predetermined number of estimations from the most recent estimation to the most recent estimation, stored in the travel status storage unit 133, are higher than the expected values of other travel routes. For example, the model generation unit 121 sets the expected value of the most recent movement route stored in the movement status storage unit 133 to a number greater than 0, and sets the expected values of other movement routes to "0." Next, the model generation unit 121 calculates the error between the expected value calculated using the route estimation model and the expected value of the most recent movement route stored in the movement status storage unit 133. The model generation unit 121 then determines a weighting coefficient for the route estimation model using the BUTT method based on the calculated error, and updates the route estimation model information stored in the model storage unit 135 with route estimation model information including information indicating the determined weighting coefficient.

また、モデル生成部121は、利用者が帰宅したと判定される毎に、移動状況記憶部133が記憶する直近の利用者の場所情報と滞在時期情報と曜日情報と利用者の実際の帰宅時刻を示す帰宅時刻情報とを用いて、帰宅時刻推定モデルを示す帰宅時刻推定モデル情報を生成する。具体的には、モデル生成部121は、まず、モデル記憶部135が記憶する帰宅時刻推定モデル情報が示す帰宅時刻推定モデルを用いて、直近の利用者の場所情報と滞在時期情報と曜日情報とから、各時刻における利用者が帰宅する期待値を算出する。次に、モデル生成部121は、移動状況記憶部133が記憶する直近の帰宅時刻情報が示す帰宅時刻の期待値が他の時刻の期待値に比べて高くなるようにQ値を設定する。例えば、モデル生成部121は、移動状況記憶部133が記憶する直近の帰宅時刻の期待値を0よりも大きい数に設定し、他の時刻の期待値を「0」に設定する。そして、モデル生成部121は、帰宅時刻推定モデルを用いて算出した期待値と、移動状況記憶部133が記憶する直近の帰宅時刻情報が示す帰宅時刻について設定した期待値との誤差を算出する。そして、モデル生成部121は、算出された誤差に基づく誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)により帰宅時刻推定モデルの重み係数を決定し、決定した重み係数を示す情報を含む帰宅時刻推定モデル情報でモデル記憶部135が記憶する帰宅時刻推定モデル情報を更新する。 Furthermore, each time it is determined that the user has returned home, the model generation unit 121 generates home-home time estimation model information indicating a home-home time estimation model using the most recent user location information, stay period information, and day of the week information stored in the movement status storage unit 133, and home-home time information indicating the user's actual home-home time. Specifically, the model generation unit 121 first calculates the expected value of the user's return home at each time, based on the most recent user location information, stay period information, and day of the week information, using the home-home time estimation model indicated by the home-home time estimation model information stored in the model storage unit 135. Next, the model generation unit 121 sets the Q value so that the expected value of the home-home time indicated by the most recent home-home time information stored in the movement status storage unit 133 is higher than the expected values of other times. For example, the model generation unit 121 sets the expected value of the most recent home-home time stored in the movement status storage unit 133 to a number greater than 0, and sets the expected values of other times to "0." The model generation unit 121 then calculates the error between the expected value calculated using the home-coming time estimation model and the expected value set for the home-coming time indicated by the most recent home-coming time information stored in the movement status storage unit 133. The model generation unit 121 then determines a weighting coefficient for the home-coming time estimation model using backpropagation based on the calculated error, and updates the home-coming time estimation model information stored in the model storage unit 135 with information indicating the determined weighting coefficient.

次に、本実施の形態に係る情報提供システムの動作について図8から図11を参照しながら説明する。なお、図8から図11において、端末装置5とクラウドサーバ1との間で中継サーバ3を介して行う通信については中継サーバ3での中継処理を省略している。図8に示すように、まず、予め設定された位置情報取得時期が到来すると、端末装置5に対して端末装置5の位置情報の送信を要求する位置情報要求情報が、位置管理サーバ2から端末装置5へ送信される(ステップS1)。一方、端末装置5は、位置情報要求情報を取得すると、端末装置5の位置情報を生成する(ステップS2)。次に、生成された位置情報が、端末装置5から位置管理サーバ2へ送信される(ステップS3)。ここで、位置管理サーバ2は、端末装置5から取得した位置情報を、端末装置5を識別する端末装置識別情報に対応づけて管理する。 Next, the operation of the information provision system according to this embodiment will be described with reference to Figures 8 to 11. Note that in Figures 8 to 11, the relay process at the relay server 3 is omitted for communications between the terminal device 5 and the cloud server 1 via the relay server 3. As shown in Figure 8, first, when a preset location information acquisition time arrives, location information request information requesting the terminal device 5 to transmit location information of the terminal device 5 is transmitted from the location management server 2 to the terminal device 5 (step S1). Meanwhile, upon receiving the location information request information, the terminal device 5 generates location information for the terminal device 5 (step S2). Next, the generated location information is transmitted from the terminal device 5 to the location management server 2 (step S3). Here, the location management server 2 manages the location information acquired from the terminal device 5 in association with terminal device identification information that identifies the terminal device 5.

ここで、端末装置5の位置が予め設定された利用者の自宅を含む領域の内側に存在する状態から外側に存在する状態に遷移し、位置管理サーバ2が、利用者が端末装置5を携帯して外出したと判定したとする(ステップS4)。この場合、予め設定された位置情報送信時期が到来すると、端末装置5の位置情報が、位置管理サーバ2からクラウドサーバ1へ送信される(ステップS5)。一方、クラウドサーバ1は、位置管理サーバ2から位置情報を取得すると、取得した位置情報に基づいて、利用者の移動状況を判別する。そして、クラウドサーバ1は、利用者が移動経路に含まれる場所に到着またはその場所を出発したと判別すると、取得した位置情報と計時部107から通知される時刻情報とに基づいて、移動状況情報を生成して移動状況記憶部133に記憶させる(ステップS6)。以後、位置情報送信時期が到来する毎にステップS5およびS6の一連の処理が実行される。 Here, assume that the location of terminal device 5 transitions from a state where it is inside a predetermined area including the user's home to a state where it is outside, and location management server 2 determines that the user has gone out carrying terminal device 5 (step S4). In this case, when the predetermined location information transmission time arrives, location information of terminal device 5 is transmitted from location management server 2 to cloud server 1 (step S5). Meanwhile, upon acquiring location information from location management server 2, cloud server 1 determines the user's movement status based on the acquired location information. Then, when cloud server 1 determines that the user has arrived at or departed from a location included in the movement route, it generates movement status information based on the acquired location information and time information notified by timing unit 107 and stores it in movement status storage unit 133 (step S6). Thereafter, the series of processes in steps S5 and S6 are executed each time the location information transmission time arrives.

続いて、予め設定された位置情報送信時期が到来し、端末装置5の位置情報が、位置管理サーバ2からクラウドサーバ1へ送信され(ステップS7)、クラウドサーバ1が、位置管理サーバ2から取得した位置情報に基づいて、利用者の移動状況を判別して移動状況情報を生成して移動状況記憶部133に記憶させた後(ステップS8)、クラウドサーバ1により利用者が立ち寄り場所に到着したと判定されたとする(ステップS9)。この場合、クラウドサーバ1は、前述の経路推定モデルを用いて、利用者の移動経路、即ち、利用者が立ち寄る立ち寄り場所と滞在時期との組合せを推定する(ステップS10)。その後、クラウドサーバ1は、前述の帰宅時刻推定モデルを用いて、利用者が推定した移動経路をとる場合の帰宅時刻を推定する(ステップS11)。次に、クラウドサーバ1は、利用者が過去に視聴した利用者が嗜好する少なくとも1つの番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組を選出する(ステップS12)。続いて、クラウドサーバ1が、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間差ΔTが前述の第1時間差閾値ΔTth1以下であり且つ前述の第2時間差閾値ΔTth2よりも大きいと判定したとする(ステップS13)。この場合、クラウドサーバ1が、図9に示すように、選出した番組の番組情報を生成し(ステップS14)、生成された番組情報が、クラウドサーバ1から端末装置5へ送信される(ステップS15)。一方、端末装置5は、番組情報を取得すると、取得した番組情報を含む番組紹介画像を生成して表示部504に表示させる(ステップS16)。 Next, the preset location information transmission time arrives, and the location information of the terminal device 5 is transmitted from the location management server 2 to the cloud server 1 (step S7). The cloud server 1 determines the user's movement status based on the location information obtained from the location management server 2, generates movement status information, and stores it in the movement status storage unit 133 (step S8). The cloud server 1 then determines that the user has arrived at a stopover location (step S9). In this case, the cloud server 1 uses the aforementioned route estimation model to estimate the user's movement route, i.e., the combination of the user's stopover locations and the time of stay (step S10). The cloud server 1 then uses the aforementioned return-home time estimation model to estimate the user's return-home time if the user takes the estimated movement route (step S11). Next, the cloud server 1 selects programs that belong to the same program type as at least one program that the user has viewed in the past and that is preferred by the user (step S12). Next, let's assume that the cloud server 1 determines that the user's return home time is before the program start time and that the time difference ΔT between the user's return home time and the program start time is less than or equal to the first time difference threshold ΔTth1 and greater than the second time difference threshold ΔTth2 (step S13). In this case, as shown in FIG. 9, the cloud server 1 generates program information for the selected program (step S14), and the generated program information is transmitted from the cloud server 1 to the terminal device 5 (step S15). Meanwhile, upon acquiring the program information, the terminal device 5 generates a program introduction image including the acquired program information and displays it on the display unit 504 (step S16).

また、前述の位置情報送信時期が到来した後、前述のステップS7からS12までの一連の処理が実行された後、クラウドサーバ1が、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間差ΔTが前述の第2時間差閾値ΔTth2以下であると判定したとする(ステップS17)。この場合、クラウドサーバ1が、選出した番組についての録画要否問合せ情報を生成し(ステップS18)、生成された録画要否問合せ情報が、クラウドサーバ1から端末装置5へ送信される(ステップS19)。一方、端末装置5は、録画要否問合せ情報を取得すると、取得した録画要否問合せ情報に含まれる問合せ対象の番組の番組情報を含む録画要否問合せ画像を生成して表示部504に表示させる(ステップS20)。 Furthermore, after the aforementioned location information transmission time arrives and the series of processes from steps S7 to S12 are executed, the cloud server 1 determines that the user's return home time is before the program start time and that the time difference ΔT between the user's return home time and the program start time is less than or equal to the aforementioned second time difference threshold ΔTth2 (step S17). In this case, the cloud server 1 generates recording necessity inquiry information for the selected program (step S18), and the generated recording necessity inquiry information is transmitted from the cloud server 1 to the terminal device 5 (step S19). Meanwhile, upon receiving the recording necessity inquiry information, the terminal device 5 generates a recording necessity inquiry image including the program information of the program being queried about that is included in the obtained recording necessity inquiry information, and displays the image on the display unit 504 (step S20).

ここで、利用者が端末装置5の入力部505を介して問合せ対象の番組についての録画予約処理を録画装置92に実行させるための録画要求操作を行ったとする。この場合、端末装置5が、録画要求を行うための操作を示す操作情報を生成し(ステップS21)、生成された操作情報が、端末装置5からクラウドサーバ1へ送信される(ステップS22)。一方、クラウドサーバ1は、図10に示すように、操作情報を取得すると、取得した操作情報に基づいて、録画装置92に録画予約処理を実行させるための制御情報を生成する(ステップS23)。そして、生成された制御情報が、クラウドサーバ1から録画装置92へ送信される(ステップS24)。一方、録画装置92は、制御情報を取得すると、取得した制御情報により録画予約処理を実行する(ステップS25)。その後、録画予約した番組の番組開始時刻が到来すると、録画装置92は、録画を開始する(ステップS26)。そして、録画予約した番組の番組終了時刻が到来すると、録画装置92は、録画を終了し(ステップS27)、録画した番組の番組識別情報、曜日情報、開始時刻情報、終了時刻情報および番組種別情報を含む視聴履歴情報を生成する(ステップS28)。次に、生成された視聴履歴情報が、録画装置92からクラウドサーバ1へ送信される(ステップS29)。一方、クラウドサーバ1は、視聴履歴情報を取得すると、取得した視聴履歴情報に含まれる番組識別情報、曜日情報、開始時刻情報、終了時刻情報および番組種別情報を互いに対応づけて視聴履歴記憶部134に記憶させる(ステップS30)。 Here, assume that a user performs a recording request operation via the input unit 505 of the terminal device 5 to cause the recording device 92 to execute a recording reservation process for the program in question. In this case, the terminal device 5 generates operation information indicating the operation for making the recording request (step S21), and the generated operation information is transmitted from the terminal device 5 to the cloud server 1 (step S22). Meanwhile, as shown in FIG. 10, upon acquiring the operation information, the cloud server 1 generates control information for causing the recording device 92 to execute the recording reservation process based on the acquired operation information (step S23). The generated control information is then transmitted from the cloud server 1 to the recording device 92 (step S24). Meanwhile, upon acquiring the control information, the recording device 92 executes the recording reservation process using the acquired control information (step S25). Thereafter, when the program start time of the program for which recording has been reserved arrives, the recording device 92 starts recording (step S26). When the end time of the scheduled program arrives, the recording device 92 ends the recording (step S27) and generates viewing history information including the program identification information, day of the week information, start time information, end time information, and program type information of the recorded program (step S28). The generated viewing history information is then transmitted from the recording device 92 to the cloud server 1 (step S29). Meanwhile, upon acquiring the viewing history information, the cloud server 1 associates the program identification information, day of the week information, start time information, end time information, and program type information contained in the acquired viewing history information with each other and stores them in the viewing history storage unit 134 (step S30).

また、前述の位置情報送信時期が到来した後、前述のステップS7およびS8での一連の処理が実行された後、クラウドサーバ1により利用者が帰宅したと判定されたとする(ステップS31)。この場合、前述の帰宅通知情報が、クラウドサーバ1から位置管理サーバ2へ送信される(ステップS32)。ここで、位置管理サーバ2は、帰宅通知情報を取得すると、端末装置5の位置情報のクラウドサーバ1への定期的な送信を停止する。 Furthermore, after the aforementioned time to send location information arrives, and the series of processes in steps S7 and S8 are executed, the cloud server 1 determines that the user has returned home (step S31). In this case, the aforementioned homecoming notification information is sent from the cloud server 1 to the location management server 2 (step S32). Here, upon receiving the homecoming notification information, the location management server 2 stops the periodic transmission of the terminal device 5's location information to the cloud server 1.

続いて、クラウドサーバ1は、図11に示すように、前述の利用者の立ち寄り場所を示す場所情報と滞在時期情報と曜日情報を用いて、経路推定モデルを示す経路推定モデル情報を生成し、生成した経路推定モデル情報でモデル記憶部135が既に記憶する経路推定モデル情報を更新する(ステップS33)。その後、クラウドサーバ1は、移動状況記憶部133が記憶する直近の利用者の場所情報と滞在時期情報と曜日情報と利用者の実際の帰宅時刻を示す帰宅時刻情報とを用いて、帰宅時刻推定モデルを示す帰宅時刻推定モデル情報を生成し、生成した帰宅時刻推定モデル情報でモデル記憶部135が既に記憶する帰宅時刻推定モデル情報を更新する(ステップS34)。 Next, as shown in FIG. 11, the cloud server 1 generates route estimation model information indicating a route estimation model using location information indicating the user's stopover locations, stay period information, and day of the week information, and updates the route estimation model information already stored in the model storage unit 135 with the generated route estimation model information (step S33). After that, the cloud server 1 generates home-coming time estimation model information indicating a home-coming time estimation model using the user's most recent location information, stay period information, day of the week information, and home-coming time information indicating the user's actual home-coming time stored in the movement status storage unit 133, and updates the home-coming time estimation model information already stored in the model storage unit 135 with the generated home-coming time estimation model information (step S34).

また、利用者が手動で視聴を開始するための視聴開始操作を行うと、テレビ受信機91は、映像表示を開始する(ステップS35)。その後、利用者が手動で視聴を終了するための視聴終了操作を行うと、テレビ受信機91は、映像表示を終了する(ステップS36)。そしてテレビ受信機91は、利用者が視聴した少なくとも1つの番組の視聴時間を集計する視聴時間集計処理を実行し(ステップS37)、利用者が予め設定された基準時間以上視聴を継続した番組を特定する(ステップS38)。次に、テレビ受信機91が、特定した番組について、番組識別情報と曜日情報と開始時刻情報および終了時刻情報と番組種別情報とを含む視聴履歴情報を生成し(ステップS39)、生成された視聴履歴情報が、テレビ受信機91からクラウドサーバ1へ送信される(ステップS40)。一方、クラウドサーバ1は、視聴履歴情報を取得すると、取得した視聴履歴情報に含まれる番組識別情報、曜日情報、開始時刻情報、終了時刻情報および番組種別情報を互いに対応づけて視聴履歴記憶部134に記憶させる(ステップS41)。 When the user manually performs a viewing start operation to start viewing, the television receiver 91 starts displaying video (step S35). Then, when the user manually performs a viewing end operation to end viewing, the television receiver 91 ends video display (step S36). The television receiver 91 then performs a viewing time counting process to count the viewing time of at least one program viewed by the user (step S37) and identifies programs that the user continued watching for a predetermined reference time or longer (step S38). Next, the television receiver 91 generates viewing history information for the identified programs, including program identification information, day of the week information, start time information, end time information, and program type information (step S39), and transmits the generated viewing history information from the television receiver 91 to the cloud server 1 (step S40). Meanwhile, upon acquiring the viewing history information, the cloud server 1 associates the program identification information, day of the week information, start time information, end time information, and program type information contained in the acquired viewing history information with each other and stores them in the viewing history storage unit 134 (step S41).

また、予め設定された立ち寄り場所特定時期が到来すると、クラウドサーバ1は、前述の場所特定用期間内における利用者の位置情報と位置情報が示す位置での利用者の滞在時間ΔTsが予め設定された基準時間ΔTsth以上である場所を立ち寄り場所として特定する(ステップS42)。続いて、クラウドサーバ1は、特定した利用者の立ち寄り場所を示す場所情報で場所記憶部132が既に記憶する場所情報を更新する(ステップS43)。その後、クラウドサーバ1は、更新後の場所情報と滞在時期情報と曜日情報を用いて、経路推定モデルを示す経路推定モデル情報を生成し、生成した経路推定モデル情報でモデル記憶部135が既に記憶する経路推定モデル情報を更新する(ステップS44)。 Furthermore, when a preset stop-off place identification period arrives, the cloud server 1 identifies as a stop-off place a location where the user's location information during the aforementioned location identification period and the user's stay time ΔTs at the location indicated by the location information are equal to or greater than a preset reference time ΔTsth (step S42). Next, the cloud server 1 updates the location information already stored in the location memory unit 132 with the location information indicating the identified stop-off place of the user (step S43). After that, the cloud server 1 generates route estimation model information indicating a route estimation model using the updated location information, stay period information, and day of the week information, and updates the route estimation model information already stored in the model memory unit 135 with the generated route estimation model information (step S44).

次に、本実施の形態に係るクラウドサーバ1が実行する情報提供処理について図12および図13を参照しながら説明する。この情報提供処理は、例えばクラウドサーバ1において情報提供処理を実行するためのプログラムが起動したことを契機として開始される。まず、位置情報取得部111は、位置管理サーバ2から送信される位置情報および時刻情報を取得したか否かを判定する(ステップS101)。位置情報取得部111が未だ位置情報および時刻情報を取得していないと判定すると(ステップS101:No)、後述のステップS103の処理が実行される。一方、位置情報取得部111は、位置情報および時刻情報を取得したと判定すると(ステップS101:Yes)、位置情報および時刻情報を互いに対応づけて位置記憶部131に記憶させる。そして、移動状況判別部113が、位置記憶部131が記憶する位置情報と場所記憶部132が記憶する場所情報とに基づいて、利用者の移動状況を判別し、利用者が立ち寄り場所に到着または立ち寄り場所から出発したと判別すると、立ち寄り場所を示す場所情報と到着時刻、出発時刻を示す到着時刻情報、出発時刻情報とから構成される移動状況情報を生成する。そして、移動状況判別部113は、生成した移動状況情報を移動状況記憶部133に記憶させる(ステップS102)。次に、移動状況判別部113は、生成した移動状況情報に基づいて、利用者が立ち寄り場所に到着したか否かを判定する(ステップS103)。ここで、移動状況判別部113により利用者が未だ立ち寄り場所に到着していないと判定されると(ステップS103:No)、後述のステップS113の処理が実行される。 Next, the information provision process executed by the cloud server 1 according to this embodiment will be described with reference to Figures 12 and 13. This information provision process is initiated, for example, when a program for executing the information provision process is started in the cloud server 1. First, the location information acquisition unit 111 determines whether or not it has acquired location information and time information transmitted from the location management server 2 (step S101). If the location information acquisition unit 111 determines that it has not yet acquired location information and time information (step S101: No), the process of step S103, described below, is executed. On the other hand, if the location information acquisition unit 111 determines that it has acquired location information and time information (step S101: Yes), it associates the location information and time information with each other and stores them in the location storage unit 131. The travel status determination unit 113 then determines the user's travel status based on the location information stored in the location memory unit 131 and the location information stored in the location memory unit 132. If the travel status determination unit 113 determines that the user has arrived at or departed from a stop-off location, it generates travel status information consisting of location information indicating the stop-off location, arrival time information indicating the arrival time, departure time information, and departure time information. The travel status determination unit 113 then stores the generated travel status information in the travel status memory unit 133 (step S102). Next, the travel status determination unit 113 determines whether the user has arrived at the stop-off location based on the generated travel status information (step S103). If the travel status determination unit 113 determines that the user has not yet arrived at the stop-off location (step S103: No), the process of step S113, described below, is executed.

一方、移動状況判別部113により利用者が立ち寄り場所に到着したと判定されると(ステップS103:Yes)、推定部115は、利用者が立ち寄った立ち寄り場所の場所情報と利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報とから、前述の経路推定モデルを用いて、利用者の移動経路、即ち、利用者が立ち寄る立ち寄り場所の組合せを推定する(ステップS104)。続いて、推定部115は、推定した移動経路が示す利用者が立ち寄る立ち寄り場所を示す場所情報の組合せと、決定した移動経路が示す各立ち寄り場所における滞在時期を示す滞在時期情報と、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報と、から、前述の帰宅時刻推定モデルを用いて、利用者の帰宅時刻を推定する(ステップS105)。その後、番組選出部117は、利用者が過去に視聴した利用者が嗜好する少なくとも1つの番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組を選出する(ステップS106)。 On the other hand, if the travel status determination unit 113 determines that the user has arrived at a stopover location (step S103: Yes), the estimation unit 115 uses the above-mentioned route estimation model to estimate the user's travel route, i.e., a combination of stopover locations that the user will stop at, based on location information for the stopover locations where the user has stopped and day-of-week information indicating the days of the week on which the user stopped at the stopover locations (step S104). Next, the estimation unit 115 uses the above-mentioned return-home time estimation model to estimate the user's return-home time based on the combination of location information indicating the stopover locations where the user will stop, indicated by the estimated travel route, stay period information indicating the stay period at each stopover location indicated by the determined travel route, and day-of-week information indicating the days of the week on which the user stopped at the stopover locations (step S105). Thereafter, the program selection unit 117 selects programs that belong to the same program type as at least one program that the user has viewed in the past and that is preferred by the user (step S106).

次に、通知判定部116は、利用者の帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tstよりも前であり且つ利用者の帰宅時刻Treから番組の開始時刻Tstまでの時間差ΔTが前述の第1時間差閾値ΔTth1以下であり且つ前述の第2時間差閾値ΔTth2よりも大きいか否かを判定する(ステップS107)。ここで、通知判定部116が、帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tstよりも前であり且つ時間差ΔTが前述の第1時間差閾値ΔTth1以下であり且つ前述の第2時間差閾値ΔTth2よりも大きいと判定すると(ステップS107:Yes)、番組情報を利用者が所持する端末装置5へ送信すると判定する。そして、番組通知部118が、番組選出部117により選出された番組識別情報で識別される番組の番組情報を生成して端末装置5へ送信した後(ステップS108)、後述のステップS111の処理が実行される。 Next, the notification determination unit 116 determines whether the user's arrival time Tre is before the program start time Tst and whether the time difference ΔT between the user's arrival time Tre and the program start time Tst is less than or equal to the first time difference threshold ΔTth1 and greater than the second time difference threshold ΔTth2 (step S107). If the notification determination unit 116 determines that the arrival time Tre is before the program start time Tst and the time difference ΔT is less than or equal to the first time difference threshold ΔTth1 and greater than the second time difference threshold ΔTth2 (step S107: Yes), it determines to transmit program information to the terminal device 5 possessed by the user. Then, the program notification unit 118 generates program information for the program identified by the program identification information selected by the program selection unit 117 and transmits it to the terminal device 5 (step S108), after which the processing of step S111 described below is executed.

一方、通知判定部116が、帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tstよりも前であり且つ時間差ΔTが前述の第1時間差閾値ΔTth1よりも大きい、または、時間差ΔTが前述の第2時間差閾値ΔTth1以下である、或いは、帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tst後であると判定したとする(ステップS107:No)。この場合、通知判定部116が、帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tstよりも前であり且つ帰宅時刻Treから番組の開始時刻Tstまでの時間差ΔTが前述の第2時間差閾値ΔTth2以下、または、帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tst後であるか否かを判定する(ステップS109)。ここで、通知判定部116が、利用者の帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tstよりも前であり且つ利用者の帰宅時刻Treから番組の開始時刻Tstまでの時間差ΔTが前述の第1時間差閾値ΔTth1よりも大きいと判定したとする(ステップS109:No)。この場合、番組通知部118は、番組情報の端末装置5への送信を回避し、後述のステップS113の処理が実行される。一方、通知判定部116が、帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tstよりも前であり且つ利用者の帰宅時刻Treから番組の開始時刻Tstまでの時間差ΔTが前述の第2時間差閾値ΔTth2以下である、または、帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tst後であると判定したとする(ステップS109:Yes)。この場合、番組通知部118は、番組選出部117により選出された番組識別情報で識別される番組の録画要否を問い合わせるための録画要否問合せ情報を生成して端末装置5へ送信する(ステップS110)。 On the other hand, suppose the notification determination unit 116 determines that the arrival time Tre of the user home is before the program start time Tst and the time difference ΔT is greater than the first time difference threshold ΔTth1, or that the time difference ΔT is less than or equal to the second time difference threshold ΔTth1, or that the arrival time Tre of the user home is after the program start time Tst (step S107: No). In this case, the notification determination unit 116 determines whether the arrival time Tre of the user home is before the program start time Tst and the time difference ΔT from the arrival time Tre of the user home to the program start time Tst is less than or equal to the second time difference threshold ΔTth2, or whether the arrival time Tre of the user home is after the program start time Tst (step S109). Here, suppose the notification determination unit 116 determines that the arrival time Tre of the user home is before the program start time Tst and the time difference ΔT from the arrival time Tre of the user home to the program start time Tst is greater than the first time difference threshold ΔTth1 (step S109: No). In this case, the program notification unit 118 avoids sending the program information to the terminal device 5, and the processing of step S113 described below is executed. Meanwhile, the notification determination unit 116 determines that the arrival time Tre is before the program start time Tst and the time difference ΔT between the user's arrival time Tre and the program start time Tst is less than or equal to the second time difference threshold ΔTth2 described above, or that the arrival time Tre is after the program start time Tst (step S109: Yes). In this case, the program notification unit 118 generates recording necessity inquiry information to inquire about the need to record the program identified by the program identification information selected by the program selection unit 117, and transmits this information to the terminal device 5 (step S110).

続いて、機器制御部120は、端末装置5から送信された操作情報を取得したか否かを判定する(ステップS111)。ここで、機器制御部120は、端末装置5から送信された操作情報を取得したと判定すると(ステップS111:Yes)、取得した操作情報に基づいて、録画装置92に録画予約処理を実行させるための制御情報を生成し、生成した制御情報を録画装置92へ送信する(ステップS112)。 Next, the device control unit 120 determines whether or not it has acquired operation information transmitted from the terminal device 5 (step S111). If the device control unit 120 determines that it has acquired operation information transmitted from the terminal device 5 (step S111: Yes), it generates control information for causing the recording device 92 to execute a recording reservation process based on the acquired operation information, and transmits the generated control information to the recording device 92 (step S112).

その後、移動状況判別部113は、生成した移動状況情報に基づいて、利用者が帰宅したか否かを判定する(ステップS113)。移動状況判別部113が、利用者が未だ帰宅していないと判定すると(ステップS113:No)、後述のステップS117の処理が実行される。一方、移動状況判別部113により利用者が帰宅したと判定されると(ステップS113:Yes)、帰宅通知部114が、帰宅通知情報を位置管理サーバ2へ送信する(ステップS114)。次に、モデル生成部121は、前述の利用者の立ち寄り場所を示す場所情報と滞在時期情報と曜日情報を用いて、経路推定モデルを示す経路推定モデル情報を生成し、生成した経路推定モデル情報でモデル記憶部135が既に記憶する経路推定モデル情報を更新する(ステップS115)。続いて、モデル生成部121は、移動状況記憶部133が記憶する直近の利用者の場所情報と滞在時期情報と曜日情報と利用者の実際の帰宅時刻を示す帰宅時刻情報とを用いて、帰宅時刻推定モデルを示す帰宅時刻推定モデル情報を生成する。そして、モデル生成部121は、生成した帰宅時刻推定モデル情報でモデル記憶部135が既に記憶する帰宅時刻推定モデル情報を更新する(ステップS116)。 Then, the movement status determination unit 113 determines whether the user has returned home based on the generated movement status information (step S113). If the movement status determination unit 113 determines that the user has not yet returned home (step S113: No), the processing of step S117 described below is executed. On the other hand, if the movement status determination unit 113 determines that the user has returned home (step S113: Yes), the return home notification unit 114 sends return home notification information to the location management server 2 (step S114). Next, the model generation unit 121 generates route estimation model information indicating a route estimation model using the location information, stay period information, and day of the week information indicating the above-mentioned user's stopover locations, and updates the route estimation model information already stored in the model storage unit 135 with the generated route estimation model information (step S115). Next, the model generation unit 121 generates home-coming time estimation model information that indicates a home-coming time estimation model, using the user's most recent location information, stay period information, day of the week information, and home-coming time information that indicates the user's actual home-coming time stored in the movement status storage unit 133. The model generation unit 121 then updates the home-coming time estimation model information already stored in the model storage unit 135 with the generated home-coming time estimation model information (step S116).

次に、視聴履歴取得部119は、図13に示すように、テレビ受信機91または録画装置92から送信される視聴履歴情報を取得したか否かを判定する(ステップS117)。ここで、視聴履歴取得部119が、視聴履歴情報を取得していないと判定すると(ステップS117:No)、後述のステップS119の処理が実行される。一方、視聴履歴取得部119は、視聴履歴情報を取得したと判定すると(ステップS117:Yes)、取得した視聴履歴情報に含まれる番組識別情報、曜日情報、開始時刻情報、終了時刻情報および番組種別情報を互いに対応づけて視聴履歴記憶部134に記憶させる(ステップS118)。 Next, as shown in FIG. 13, the viewing history acquisition unit 119 determines whether or not viewing history information transmitted from the television receiver 91 or the recording device 92 has been acquired (step S117). If the viewing history acquisition unit 119 determines that viewing history information has not been acquired (step S117: No), the processing of step S119, described below, is executed. On the other hand, if the viewing history acquisition unit 119 determines that viewing history information has been acquired (step S117: Yes), it associates the program identification information, day of the week information, start time information, end time information, and program type information contained in the acquired viewing history information with each other and stores them in the viewing history storage unit 134 (step S118).

続いて、場所特定部112は、前述の立ち寄り場所特定時期が到来したか否かを判定する(ステップS119)。ここで、場所特定部112が、立ち寄り場所特定時期が未だ到来していないと判定すると(ステップS119:No)、再びステップS101の処理が実行される。一方、場所特定部112は、立ち寄り場所特定時期が到来したと判定すると(ステップS119:Yes)、位置記憶部131が記憶する位置情報を参照して、前述の場所特定用期間内における利用者の位置情報と位置情報が示す位置での利用者の滞在時間ΔTsが予め設定された基準時間ΔTsth以上である場所を立ち寄り場所として特定する(ステップS120)。その後、場所特定部112は、特定した利用者の立ち寄り場所を示す場所情報で場所記憶部132が既に記憶する場所情報を更新する(ステップS121)。次に、モデル生成部121は、更新後の場所情報と滞在時期情報と曜日情報を用いて、経路推定モデルを示す経路推定モデル情報を生成し、生成した経路推定モデル情報でモデル記憶部135が既に記憶する経路推定モデル情報を更新する(ステップS122)。続いて、再びステップS101の処理が実行される。 Next, the location identification unit 112 determines whether the aforementioned stop-off place identification period has arrived (step S119). If the location identification unit 112 determines that the stop-off place identification period has not yet arrived (step S119: No), the process of step S101 is executed again. On the other hand, if the location identification unit 112 determines that the stop-off place identification period has arrived (step S119: Yes), the location identification unit 112 references the location information stored in the location memory unit 131 and identifies as a stop-off place a location where the user's location information during the aforementioned location identification period and the user's stay time ΔTs at the location indicated by the location information are equal to or greater than a predetermined reference time ΔTsth (step S120). Then, the location identification unit 112 updates the location information already stored in the location memory unit 132 with the location information indicating the identified user's stop-off place (step S121). Next, the model generation unit 121 generates route estimation model information indicating a route estimation model using the updated location information, stay period information, and day of the week information, and updates the route estimation model information already stored in the model storage unit 135 with the generated route estimation model information (step S122). Then, the processing of step S101 is executed again.

以上説明したように、本実施の形態に係るクラウドサーバ1によれば、推定部115が、経路推定モデルを用いて利用者の移動経路を推定し、推定した移動経路から帰宅時刻推定モデルを用いて、利用者の帰宅時刻を推定する。また、番組選出部117が、利用者が過去に視聴した利用者が嗜好する少なくとも1つの番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組を選出する。そして、番組通知部118は、通知判定部116により番組種別の番組の番組情報を利用者が所持する端末装置へ送信すると判定されると、番組情報を利用者が所持する端末装置5へ送信する。これにより、利用者の帰宅時刻に応じて利用者に対して利用者の嗜好する番組の番組情報を提供することができるので、利用者の位置、行動パターンに応じて利用者の嗜好する番組を案内することができる。 As described above, according to the cloud server 1 of this embodiment, the estimation unit 115 estimates the user's travel route using a route estimation model, and estimates the user's time of return home from the estimated travel route using a return home time estimation model. Furthermore, the program selection unit 117 selects programs that belong to the same program type as the program type of at least one program that the user has previously viewed and that the user prefers. Then, when the notification determination unit 116 determines that program information for programs of the program type should be sent to the terminal device 5 carried by the user, the program notification unit 118 sends the program information to the terminal device 5 carried by the user. This makes it possible to provide the user with program information for the user's preferred programs according to the user's time of return home, thereby making it possible to guide the user to programs that the user prefers according to the user's location and behavioral patterns.

ところで、建物Hに居住する利用者は、自身が嗜好する番組の放送日と放送時間帯を事前に把握していない場合、例えば放送時間帯に外出しており自身の嗜好する番組を視聴できない場合がある。これに対して、本実施の形態に係る情報提供システムでは、利用者の位置、行動パターンに応じて利用者の嗜好する番組を案内することができるので、利用者は自身が嗜好する番組の放送日と放送時間帯を事前に把握せずに外出した場合であっても、外出先でその番組の放送時間帯を把握してその放送時間帯に合わせて行動することが可能となる。 However, if a user living in building H does not know in advance the broadcast date and time of a program of their choice, for example, they may be out during the broadcast time and be unable to watch their favorite program. In contrast, the information provision system of this embodiment can guide users to their favorite programs based on their location and behavioral patterns. Therefore, even if a user goes out without knowing in advance the broadcast date and time of a program of their choice, they can find out the program's broadcast time while they are out and act accordingly.

また、本実施の形態に係る通知判定部116は、利用者の帰宅時刻が、選出された番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間差が予め設定された第1時間差閾値以下であり且つ予め設定された第2時間差閾値よりも大きい場合、番組情報を端末装置5へ送信すると判定する。これにより、利用者の帰宅時刻と番組の開始時刻との時間差が適当な長さである場合に利用者に番組情報が通知されるので、利用者に対して適切な番組情報を通知することができる。 Furthermore, the notification determination unit 116 according to this embodiment determines to transmit program information to the terminal device 5 if the user's arrival time is before the start time of the selected program and the time difference between the user's arrival time and the program start time is equal to or less than a preset first time difference threshold and greater than a preset second time difference threshold. As a result, the user is notified of program information if the time difference between the user's arrival time and the program start time is an appropriate length, allowing the user to be notified of appropriate program information.

更に、本実施の形態に係る通知判定部116は、利用者の帰宅時刻が、選出された番組の開始時刻よりも前であり且つ帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間差が前記第2時間差閾値以下である場合、または、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも後である場合、利用者に対して番組の録画要否の問合せを行うための録画要否問合せ情報を前記端末装置へ送信すると判定し、番組通知部118が、録画要否問合せ情報を端末装置5へ送信する。また、機器制御部120は、操作情報を取得すると、操作情報に基づいて、選出された番組を録画装置92に録画させるための制御情報を生成して録画装置92へ送信する。これにより、利用者が番組の開始時刻までに帰宅できない可能性ある場合に利用者に対して番組の録画要否の問い合わせを行い、利用者が端末装置5を介して録画装置92に録画させることができる。即ち、利用者が自身の嗜好する番組の番組開始時刻を帰宅の途中で把握した場合に、番組開始時刻までに帰宅できないとき、その場で番組を録画することができる。従って、利用者が視聴したい番組を見逃してしまうことを抑制できる。 Furthermore, in this embodiment, the notification determination unit 116 determines to send recording necessity inquiry information to the terminal device to inquire about whether the user needs to record the program if the user's arrival time is before the start time of the selected program and the time difference between the arrival time and the program start time is equal to or less than the second time difference threshold, or if the user's arrival time is after the program start time. The program notification unit 118 then sends the recording necessity inquiry information to the terminal device 5. Furthermore, upon acquiring operation information, the device control unit 120 generates control information for causing the recording device 92 to record the selected program based on the operation information and transmits it to the recording device 92. This allows the user to inquire about whether the program needs to be recorded if there is a possibility that the user will not be able to return home by the program start time, and the user can have the recording device 92 record the program via the terminal device 5. In other words, if the user learns the start time of their favorite program while on the way home, they can record the program on the spot if they will not be able to return home by the program start time. This prevents the user from missing a program they want to watch.

(実施の形態2)
本実施の形態に係る情報提供装置は、推定部が、推定した移動経路に含まれる少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける滞在時期から利用者の帰宅時刻とともに利用者が嗜好する少なくとも1つの番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組とを推定する帰宅時刻番組推定モデルを用いて、利用者の帰宅時刻と利用者が視聴する番組を推定する点で実施の形態1に係る情報提供装置と相違する。
(Embodiment 2)
The information providing device of this embodiment differs from the information providing device of embodiment 1 in that the estimation unit estimates the user's time of return home and the program that the user will watch using a return home time program estimation model that estimates the user's time of return home and the program type of at least one program that the user prefers based on the stay period at at least one stop-off point included in the estimated travel route, and the program that belongs to the same program type.

本実施の形態に係るクラウドサーバのハードウェア構成は、図2に示す実施の形態1に係るクラウドサーバ1のハードウェア構成と同様である。以下、本実施の形態に係るハードウェア構成については、実施の形態1の説明で用いた符号と同一の符号を用いて説明する。図14に示すように、クラウドサーバ2001のCPU101は、補助記憶部103が記憶するプログラムを主記憶部102に読み出して実行することにより、位置情報取得部111、場所特定部112、移動状況判別部113、帰宅通知部114、推定部2115、通知判定部2116、番組通知部118、視聴履歴取得部2119、機器制御部120およびモデル生成部2121として機能する。なお、図14において実施の形態1と同様の構成については図4と同一の符号を付している。また、補助記憶部103は、位置記憶部131と、場所記憶部132と、移動状況記憶部133と、視聴履歴記憶部2134と、モデル記憶部2135を有する。 The hardware configuration of the cloud server according to this embodiment is the same as the hardware configuration of the cloud server 1 according to embodiment 1 shown in FIG. 2. Hereinafter, the hardware configuration according to this embodiment will be described using the same reference numerals as those used in the description of embodiment 1. As shown in FIG. 14, the CPU 101 of the cloud server 2001 reads programs stored in the auxiliary storage unit 103 into the main storage unit 102 and executes them, thereby functioning as a position information acquisition unit 111, a location identification unit 112, a movement status determination unit 113, a homecoming notification unit 114, an estimation unit 2115, a notification determination unit 2116, a program notification unit 118, a viewing history acquisition unit 2119, a device control unit 120, and a model generation unit 2121. Note that in FIG. 14, components similar to those in embodiment 1 are denoted by the same reference numerals as in FIG. 4. Furthermore, the auxiliary storage unit 103 has a position memory unit 131, a location memory unit 132, a movement status memory unit 133, a viewing history memory unit 2134, and a model memory unit 2135.

視聴履歴記憶部2134は、利用者がテレビ受信機91により視聴した番組の視聴履歴を示す情報を、その番組を視聴した直前の利用者の移動状況またはその番組が録画予約処理された際の利用者の移動状況を識別する移動状況識別情報に対応づけて記憶する。視聴履歴記憶部2134は、例えば図15に示すように、利用者の視聴した番組の番組識別情報と、その番組が放映された曜日を示す曜日情報と、その番組の放映開始時刻、終了時刻を示す開始時刻情報、終了時刻情報と、その番組の種別を示す番組種別情報と、を、移動状況識別情報に対応づけて時系列で記憶している。図15に示す例では、利用者が、月曜日の1日の移動状況が移動状況識別情報「a」で識別される移動状況であり、その日の7:00から8:00まで放映されたニュース番組を視聴したことを示している。 The viewing history storage unit 2134 stores information indicating the viewing history of programs viewed by the user on the television receiver 91, in association with travel situation identification information that identifies the user's travel situation immediately before the user viewed the program or the user's travel situation when the program was scheduled for recording. As shown in FIG. 15 , for example, the viewing history storage unit 2134 stores, in chronological order, the program identification information of the program viewed by the user, day of the week information indicating the day on which the program was aired, start time information and end time information indicating the start and end times of the program, and program type information indicating the type of the program, in association with the travel situation identification information. The example shown in FIG. 15 indicates that the user's travel situation on Monday was identified by travel situation identification information "a 0 ," and that the user watched a news program that aired from 7:00 to 8:00 that day.

図14に戻って、モデル記憶部2135は、実施の形態1で説明したモデル記憶部135と同様に、利用者が立ち寄った立ち寄り場所の場所情報と利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報とから、移動経路を推定する経路推定モデルを示す経路推定モデル情報を記憶する。また、モデル記憶部2135は、推定された利用者の移動経路に含まれる場所情報と、移動経路に含まれる少なくとも1つの立ち寄り場所における利用者の滞在時期を示す滞在時期情報と、利用者が移動経路を移動する日の曜日を示す曜日情報と、から、利用者が帰宅する帰宅時刻と利用者が嗜好する少なくとも1つの番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組とを推定するための帰宅時刻番組推定モデルを示す帰宅時刻番組推定モデル情報を記憶する。帰宅時刻番組推定モデルは、例えば順伝播型のニューラルネットワークであり、実施の形態1で説明した帰宅時刻推定モデルと同様の構造を有する。ここで、出力層は、隠れ層の最終層からの出力に基づいて、期待値が最も大きくなる帰宅時刻と番組との組み合わせを出力する。また、モデル記憶部2135は、少なくとも1つの経路推定モデル情報と帰宅時刻番組推定モデル情報との組合せを、対応する端末装置5を識別する端末装置識別情報に対応づけて記憶する。 Returning to FIG. 14, the model storage unit 2135, similar to the model storage unit 135 described in embodiment 1, stores route estimation model information indicating a route estimation model for estimating a travel route from location information of stop-off locations visited by the user and day-of-week information indicating the day of the week on which the user stopped at the stop-off locations. The model storage unit 2135 also stores home-time program estimation model information indicating a home-time program estimation model for estimating the user's home-time and a program belonging to the same program type as the program type of at least one program preferred by the user, based on location information included in the estimated user's travel route, stay period information indicating the time the user will stay at at least one stop-off location included in the travel route, and weekday information indicating the day of the week on which the user will travel along the travel route. The home-time program estimation model is, for example, a forward propagation neural network and has a structure similar to the home-time estimation model described in embodiment 1. Here, the output layer outputs the combination of home-time and program with the largest expected value based on the output from the final hidden layer. The model storage unit 2135 also stores at least one combination of route estimation model information and home time program estimation model information in association with terminal device identification information that identifies the corresponding terminal device 5.

推定部2115は、利用者が立ち寄り場所に到着したと判別される毎に、モデル記憶部2135が記憶する少なくとも1つの経路推定モデル情報と帰宅時刻番組推定モデル情報との組合せの中から、その利用者が所持する端末装置5の端末識別情報に対応する組合せを選出する。そして、推定部2115は、利用者が立ち寄った立ち寄り場所の場所情報と利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報とから、選出した経路推定モデルを用いて、利用者の移動経路を推定する。また、推定部2115は、推定した移動経路に対応する場所情報と、各立ち寄り場所における滞在時期を示す滞在時期情報と、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報と、から、選出した帰宅時刻番組推定モデルを用いて、利用者の帰宅時刻と番組との組み合わせを推定する。具体的には、推定部2115は、決定した移動経路に対応する場所情報と、決定した移動経路が示す各立ち寄り場所の滞在時期情報と、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日情報と、から、モデル記憶部2135が記憶する前述の帰宅時刻番組推定モデルを用いて、利用者が立ち寄り場所に到着した時刻または立ち寄り場所を出発した時刻以降の時間帯における各時刻と各時刻前後における番組との組み合わせそれぞれの期待値を算出する。そして、推定部2115は、算出した期待値が最も大きい時刻と番組との組み合わせを利用者の帰宅時刻と利用者が嗜好する番組との組み合わせに決定し、決定した帰宅時刻、番組を示す帰宅時刻情報、番組識別情報を通知判定部2116に通知する。 Each time it is determined that the user has arrived at a stop-off location, the estimation unit 2115 selects a combination corresponding to the terminal identification information of the terminal device 5 possessed by the user from among at least one combination of route estimation model information and home time program estimation model information stored in the model storage unit 2135. The estimation unit 2115 then estimates the user's travel route using the selected route estimation model based on location information of the stop-off locations visited by the user and day of the week information indicating the day of the week on which the user stopped at the stop-off locations. The estimation unit 2115 also estimates a combination of the user's home time and program using the selected home time program estimation model based on location information corresponding to the estimated travel route, stay period information indicating the stay period at each stop-off location, and day of the week information indicating the day of the week on which the user stopped at the stop-off locations. Specifically, the estimation unit 2115 uses the location information corresponding to the determined travel route, information on the stay period at each stop-off location indicated by the determined travel route, and information on the day of the week on which the user stopped at each stop-off location to calculate the expected value for each combination of times and programs before and after each time in the time period after the time the user arrives at or departs from the stop-off location, using the aforementioned home-coming time program estimation model stored in the model storage unit 2135. The estimation unit 2115 then determines the combination of time and program with the largest calculated expected value as the combination of the user's home-coming time and the user's preferred program, and notifies the notification determination unit 2116 of the determined home-coming time, home-coming time information indicating the program, and program identification information.

通知判定部2116は、視聴履歴記憶部2134が記憶する開始時刻情報の中から、推定部2115から通知される番組識別情報に対応する開始時刻情報を特定する。そして、通知判定部2116は、推定部2115から通知される帰宅時刻情報が示す帰宅時刻と、特定した開始時刻情報が示す番組の開始時刻と、を比較する。そして、通知判定部2116は、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間差が予め設定された第1時間差閾値以下であり且つ予め設定された第2時間差閾値よりも大きい場合、番組情報を利用者が所持する端末装置5へ送信すると判定する。また、通知判定部2116は、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間が予め設定された第2時間差閾値未満或いは利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも後である場合、利用者に対して番組の録画要否の問合せを行うための録画要否問合せ情報を端末装置5へ送信すると判定する。一方、通知判定部2116は、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間が予め設定された第1時間差閾値よりも大きい場合、番組情報および録画要否問合せ情報の端末装置5への送信を回避すると判定する。 The notification determination unit 2116 identifies the start time information corresponding to the program identification information notified by the estimation unit 2115 from the start time information stored in the viewing history storage unit 2134. The notification determination unit 2116 then compares the homecoming time indicated by the homecoming time information notified by the estimation unit 2115 with the program start time indicated by the identified start time information. If the user's homecoming time is before the program start time and the time difference between the user's homecoming time and the program start time is less than or equal to a predetermined first time difference threshold and greater than a predetermined second time difference threshold, the notification determination unit 2116 determines to transmit program information to the terminal device 5 possessed by the user. Furthermore, if the user's homecoming time is before the program start time and the time between the user's homecoming time and the program start time is less than the predetermined second time difference threshold or the user's homecoming time is after the program start time, the notification determination unit 2116 determines to transmit recording necessity inquiry information to the terminal device 5 to inquire about the user's need to record the program. On the other hand, if the user's return home time is before the program start time and the time between the user's return home time and the program start time is greater than a preset first time difference threshold, the notification determination unit 2116 determines to avoid sending program information and recording necessity inquiry information to the terminal device 5.

視聴履歴取得部2119は、テレビ受信機91または録画装置92から送信される視聴履歴情報を取得すると、移動状況記憶部133が記憶する移動状況情報の中から、視聴履歴情報を取得した時点の直近の移動状況情報を特定する。そして、視聴履歴取得部2119は、取得した視聴履歴情報に含まれる番組識別情報、曜日情報、開始時刻情報、終了時刻情報および番組種別情報を、特定した移動状況情報を識別する移動状況識別情報に対応づけて視聴履歴記憶部2134に記憶させる。 When the viewing history acquisition unit 2119 acquires viewing history information transmitted from the television receiver 91 or recording device 92, it identifies the most recent movement status information at the time the viewing history information was acquired from the movement status information stored in the movement status memory unit 133. The viewing history acquisition unit 2119 then associates the program identification information, day of the week information, start time information, end time information, and program type information contained in the acquired viewing history information with the movement status identification information that identifies the identified movement status information, and stores them in the viewing history memory unit 2134.

モデル生成部2121は、実施の形態1で説明したモデル生成部121と同様に、利用者が帰宅したと判定される毎に、前述の利用者の立ち寄り場所を示す場所情報と滞在時期情報と曜日情報を用いて、経路推定モデルを示す経路推定モデル情報を生成する。そして、モデル生成部2121は、生成した経路推定モデル情報をモデル記憶部2135に記憶させる。また、モデル生成部2121は、利用者が帰宅したと判定される毎に、移動状況記憶部133が記憶する直近の利用者の場所情報と滞在時期情報と曜日情報と利用者の実際の帰宅時刻を示す帰宅時刻情報と番組識別情報とを用いて、帰宅時刻番組推定モデルを示す帰宅時刻推定モデル情報を生成する。具体的には、モデル生成部2121は、まず、モデル記憶部2135が記憶する帰宅時刻番組推定モデル情報が示す帰宅時刻番組推定モデルを用いて、直近の利用者の場所情報と滞在時期情報と曜日情報とから、各時刻と番組との組合せそれぞれの期待値を算出する。次に、モデル生成部2121は、移動状況記憶部2133が記憶する直近の帰宅時刻情報が示す帰宅時刻と、視聴履歴記憶部2134が記憶する帰宅後に実際に利用者が視聴した番組と、の組合せの期待値を、他の時刻と番組との組合せの期待値に比べて高くなるように設定する。例えば、モデル生成部2121は、移動状況記憶部133が記憶する直近の帰宅時刻と帰宅後に利用者が視聴した番組の期待値を0よりも大きい数に設定し、他の時刻と番組との期待値を「0」に設定する。そして、モデル生成部2121は、帰宅時刻番組推定モデルを用いて算出した期待値と、移動状況記憶部2133が記憶する直近の帰宅時刻情報が示す帰宅時刻と、視聴履歴記憶部2134が記憶する帰宅後に実際に利用者が視聴した番組と、の組合せについて設定した期待値との誤差を算出する。そして、モデル生成部2121は、算出された誤差に基づく誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)により帰宅時刻番組推定モデルの重み係数を決定し、決定した重み係数を示す情報を含む帰宅時刻番組推定モデル情報でモデル記憶部2135が記憶する帰宅時刻番組推定モデル情報を更新する。 Similar to the model generation unit 121 described in embodiment 1, each time it is determined that the user has returned home, the model generation unit 2121 generates route estimation model information indicating a route estimation model using location information indicating the user's stopover locations, stay period information, and day of the week information. The model generation unit 2121 then stores the generated route estimation model information in the model storage unit 2135. Furthermore, each time it is determined that the user has returned home, the model generation unit 2121 generates home time estimation model information indicating a home time program estimation model using the user's most recent location information, stay period information, and day of the week information stored in the movement status storage unit 133, home time information indicating the user's actual home time, and program identification information. Specifically, the model generation unit 2121 first calculates the expected value for each combination of time and program from the user's most recent location information, stay period information, and day of the week information, using the home time program estimation model indicated by the home time program estimation model information stored in the model storage unit 2135. Next, the model generation unit 2121 sets the expected value of the combination of the time of arrival home indicated by the most recent information about the time of arrival home stored in the travel status storage unit 2133 and the program actually viewed by the user after arriving home stored in the viewing history storage unit 2134 to be higher than the expected values of combinations of other times and programs. For example, the model generation unit 2121 sets the expected value of the most recent time of arrival home stored in the travel status storage unit 2133 and the program viewed by the user after arriving home to a number greater than 0, and sets the expected values of other times and programs to "0." Then, the model generation unit 2121 calculates the error between the expected value calculated using the home time program estimation model and the expected value set for the combination of the time of arrival home indicated by the most recent information about the time of arrival home stored in the travel status storage unit 2133 and the program actually viewed by the user after arriving home stored in the viewing history storage unit 2134. The model generation unit 2121 then determines the weighting coefficients for the home-coming time program estimation model using backpropagation based on the calculated errors, and updates the home-coming time program estimation model information stored in the model storage unit 2135 with the home-coming time program estimation model information including information indicating the determined weighting coefficients.

次に、本実施の形態に係るクラウドサーバ2001が実行する情報提供処理について図16および図17を参照しながら説明する。なお、図16および図17において、実施の形態1と同様の処理については、図12および図13と同一の符号を付している。まず、ステップS101およびS102の一連の処理が実行された後、移動状況判別部113は、前述のように利用者が立ち寄り場所に到着したか否かを判定する(ステップS103)。ここで、移動状況判別部113により利用者が未だ立ち寄り場所に到着していないと判定されると(ステップS103:No)、後述のステップS113の処理が実行される。一方、移動状況判別部113により利用者が立ち寄り場所に到着したと判定されると(ステップS103:Yes)、推定部115は、利用者の移動経路を推定する(ステップS104)。次に、推定部115は、推定した移動経路に対応する場所情報の組合せと、各立ち寄り場所における滞在時期を示す滞在時期情報と、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報と、から、前述の帰宅時刻番組推定モデルを用いて、利用者の帰宅時刻と番組との組み合わせを推定する(ステップS2101)。続いて、ステップS107からステップS112までの一連の処理が実行される。 Next, the information provision processing executed by the cloud server 2001 according to this embodiment will be described with reference to Figures 16 and 17. Note that in Figures 16 and 17, processing similar to that in embodiment 1 is assigned the same reference numerals as in Figures 12 and 13. First, after a series of processing steps S101 and S102 are executed, the travel status determination unit 113 determines whether the user has arrived at the stop-off location as described above (step S103). Here, if the travel status determination unit 113 determines that the user has not yet arrived at the stop-off location (step S103: No), the processing of step S113 described below is executed. On the other hand, if the travel status determination unit 113 determines that the user has arrived at the stop-off location (step S103: Yes), the estimation unit 115 estimates the user's travel route (step S104). Next, the estimation unit 115 estimates a combination of the user's home time and program from the combination of location information corresponding to the estimated travel route, stay period information indicating the time of stay at each stop-off location, and day of the week information indicating the day of the week on which the user stopped off at each stop-off location, using the above-mentioned home time program estimation model (step S2101). Subsequently, a series of processes from step S107 to step S112 are executed.

その後、移動状況判別部113は、利用者が帰宅したか否かを判定する(ステップS113)。移動状況判別部113が、利用者が未だ帰宅していないと判定すると(ステップS113:No)、後述のステップS117の処理が実行される。一方、移動状況判別部113により利用者が帰宅したと判定されると(ステップS113:Yes)、帰宅通知部114が、帰宅通知情報を位置管理サーバ2へ送信する(ステップS114)。次に、モデル生成部2121は、経路推定モデルを示す経路推定モデル情報を生成し、生成した経路推定モデル情報でモデル記憶部2135が既に記憶する経路推定モデル情報を更新する(ステップS115)。続いて、モデル生成部2121は、移動状況記憶部133が記憶する直近の利用者の場所情報と滞在時期情報と曜日情報と利用者の実際の帰宅時刻を示す帰宅時刻情報と番組識別情報とを用いて、帰宅時刻番組推定モデルを示す帰宅時刻番組推定モデル情報を生成する。そして、モデル生成部2121は、生成した帰宅時刻番組推定モデル情報でモデル記憶部2135が既に記憶する帰宅時刻番組推定モデル情報を更新する(ステップS2102)。 Thereafter, the travel status determination unit 113 determines whether the user has returned home (step S113). If the travel status determination unit 113 determines that the user has not yet returned home (step S113: No), the process of step S117 described below is executed. On the other hand, if the travel status determination unit 113 determines that the user has returned home (step S113: Yes), the return home notification unit 114 transmits return home notification information to the location management server 2 (step S114). Next, the model generation unit 2121 generates route estimation model information indicating a route estimation model and updates the route estimation model information already stored in the model storage unit 2135 with the generated route estimation model information (step S115). Next, the model generation unit 2121 generates return home program estimation model information indicating a return home program estimation model using the most recent user location information, stay period information, day of the week information, return home time information indicating the user's actual return home time, and program identification information stored in the travel status storage unit 133. Then, the model generation unit 2121 updates the home time program estimation model information already stored in the model storage unit 2135 with the generated home time program estimation model information (step S2102).

次に、視聴履歴取得部119は、図17に示すように、テレビ受信機91または録画装置92から送信される視聴履歴情報を取得したか否かを判定する(ステップS117)。ここで、視聴履歴取得部119が、視聴履歴情報を取得していないと判定すると(ステップS117:No)、後述のステップS119の処理が実行される。一方、視聴履歴取得部119は、視聴履歴情報を取得したと判定すると(ステップS117:Yes)、テレビ受信機91または録画装置92から送信される視聴履歴情報を取得すると、移動状況記憶部133が記憶する移動状況情報の中から、視聴履歴情報を取得した時点の直近の移動状況情報を特定する。そして、視聴履歴取得部2119は、取得した視聴履歴情報に含まれる番組識別情報、曜日情報、開始時刻情報、終了時刻情報および番組種別情報を、特定した移動状況情報を識別する移動状況識別情報に対応づけて視聴履歴記憶部2134に記憶させる(ステップS2103)。続いて、モデル生成部2121は、移動状況記憶部133が記憶する直近の利用者の場所情報と滞在時期情報と曜日情報と利用者の実際の帰宅時刻を示す帰宅時刻情報と番組識別情報とを用いて、帰宅時刻番組推定モデルを示す帰宅時刻推定モデル情報を生成する。そして、モデル生成部2121は、生成した帰宅時刻番組推定モデル情報でモデル記憶部2135が既に記憶する帰宅時刻番組推定モデル情報を更新する(ステップS2104)。その後、ステップS119以降の処理が実行される。 Next, as shown in FIG. 17, the viewing history acquisition unit 119 determines whether it has acquired viewing history information transmitted from the television receiver 91 or the recording device 92 (step S117). If the viewing history acquisition unit 119 determines that it has not acquired viewing history information (step S117: No), it executes the processing of step S119, which will be described later. On the other hand, if the viewing history acquisition unit 119 determines that it has acquired viewing history information (step S117: Yes), it acquires the viewing history information transmitted from the television receiver 91 or the recording device 92 and identifies the most recent movement status information at the time the viewing history information was acquired from the movement status information stored in the movement status storage unit 133. The viewing history acquisition unit 2119 then associates the program identification information, day of the week information, start time information, end time information, and program type information contained in the acquired viewing history information with the movement status identification information that identifies the identified movement status information, and stores them in the viewing history storage unit 2134 (step S2103). Next, the model generation unit 2121 generates home-coming time estimation model information indicating a home-coming time program estimation model using the user's most recent location information, stay period information, day of the week information, home-coming time information indicating the user's actual home-coming time, and program identification information stored in the movement status storage unit 133. The model generation unit 2121 then updates the home-coming time program estimation model information already stored in the model storage unit 2135 with the generated home-coming time program estimation model information (step S2104). Then, the processing from step S119 onwards is executed.

以上説明したように、本実施の形態に係るクラウドサーバ2001では、推定部2115が、推定した移動経路に含まれる立ち寄り場所それぞれにおける滞在時期から利用者の帰宅時刻とともに利用者が嗜好する番組を推定する帰宅時刻番組推定モデルを用いて、利用者の帰宅時刻と利用者が視聴する番組とを推定する。これにより、例えば複数の利用者が建物Hに同居する場合において各利用者に、帰宅時刻と番組との組合せを推定することができるので、番組情報として各利用者の嗜好が適切に反映された番組情報を選出して利用者に提示することができる。 As described above, in the cloud server 2001 according to this embodiment, the estimation unit 2115 estimates the user's time of return home and the programs the user will watch using a home-time program estimation model that estimates the user's preferred programs along with the user's time of return home from the period of stay at each stop-off point included in the estimated travel route. This makes it possible to estimate the combination of home-time and program for each user, for example, when multiple users live together in building H, and therefore to select and present program information that appropriately reflects each user's preferences as program information to the users.

(実施の形態3)
本実施の形態に係る情報提供装置は、利用者の帰宅時刻から番組選出部117により選出された番組の開始時刻までの間の時間差が前述の第1時間差閾値よりも大きく且つ予め設定された第3時間差閾値以下である場合、冷蔵庫内の在庫状況を示す在庫状況情報を端末装置へ送信する在庫状況通知部を備える点で実施の形態1に係る情報提供装置と相違する。
(Embodiment 3)
The information providing device of this embodiment differs from the information providing device of embodiment 1 in that it includes an inventory status notification unit that transmits inventory status information indicating the inventory status in the refrigerator to the terminal device when the time difference between the time the user returns home and the start time of the program selected by program selection unit 117 is greater than the above-mentioned first time difference threshold and equal to or less than a preset third time difference threshold.

本実施の形態に係る情報提供システムは、図18に示すように、建物Hに設置されたテレビ受信機91、録画装置92および冷蔵庫93と、クラウドサーバ3001と、位置管理サーバ2と、中継サーバ3と、端末装置3005A、3005Bと、を備える。なお、図18において、実施の形態1と同様の構成については図1と同一の符号を付している。テレビ受信機91と録画装置92と冷蔵庫93とは、それぞれ、局所ネットワークNW2、広域ネットワークNW1を介してクラウドサーバ3001と通信可能である。冷蔵庫93は、庫内を撮像する撮像部(図示せず)を有し、クラウドサーバ3001から庫内の在庫状況を示す在庫状況情報の送信を要求する在庫状況要求情報を取得すると、撮像部により庫内を撮像する。そして、冷蔵庫93は、撮像部により撮像して得られた撮像画像を示す画像情報を含む在庫状況情報を生成してクラウドサーバへ送信する。 As shown in FIG. 18, the information provision system according to this embodiment includes a television receiver 91, a recording device 92, and a refrigerator 93 installed in building H, a cloud server 3001, a location management server 2, a relay server 3, and terminal devices 3005A and 3005B. In FIG. 18, the same components as those in Embodiment 1 are designated by the same reference numerals as in FIG. 1. The television receiver 91, the recording device 92, and the refrigerator 93 can communicate with the cloud server 3001 via local network NW2 and wide area network NW1, respectively. The refrigerator 93 has an imaging unit (not shown) that captures images of the interior of the refrigerator, and upon receiving inventory status request information from the cloud server 3001 requesting the transmission of inventory status information indicating the inventory status inside the refrigerator, the imaging unit captures an image of the interior. The refrigerator 93 then generates inventory status information including image information indicating the image captured by the imaging unit and transmits it to the cloud server.

本実施の形態に係る端末装置3005A、3005Bのハードウェア構成は、図2に示す実施の形態1に係る端末装置5のハードウェア構成と同様である。また、クラウドサーバ3001のハードウェア構成は、図2に示す実施の形態1に係るクラウドサーバ1のハードウェア構成と同様である。以下、本実施の形態に係る端末装置3005A、3005B、クラウドサーバ3001のハードウェア構成については、実施の形態1の説明で用いた符号と同一の符号を用いて説明する。端末装置3005A、3005BのCPU501は、補助記憶部503が記憶するプログラムを主記憶部502に読み出して実行することにより、図19に示すように、受付部511、表示制御部3512、測位部513、位置情報通知部514、番組情報取得部515、操作情報生成部516、操作情報送信部517および在庫状況取得部3518として機能する。なお、図19において実施の形態1と同様の構成については図3と同一の符号を付している。また、補助記憶部503は、画像記憶部531を有し、主記憶部502は、位置記憶部521とクラウドサーバ3001から送信される後述の在庫状況情報に含まれる画像情報を記憶する撮像画像記憶部522と、を有する。在庫状況取得部3518は、クラウドサーバ3001から送信される在庫状況情報を取得すると、取得した在庫状況情報に含まれる画像情報を抽出して撮像画像記憶部522に記憶させる。表示制御部3512は、撮像画像記憶部522が記憶する画像情報を用いて冷蔵庫93の在庫状況を表す在庫状況通知画像を生成し、生成した在庫状況通知画像を表示部504に表示させる。 The hardware configuration of terminal devices 3005A and 3005B according to this embodiment is the same as the hardware configuration of terminal device 5 according to embodiment 1 shown in FIG. 2. Furthermore, the hardware configuration of cloud server 3001 is the same as the hardware configuration of cloud server 1 according to embodiment 1 shown in FIG. 2. Hereinafter, the hardware configuration of terminal devices 3005A and 3005B and cloud server 3001 according to this embodiment will be described using the same reference numerals as those used in the description of embodiment 1. The CPU 501 of terminal devices 3005A and 3005B reads a program stored in auxiliary memory unit 503 into main memory unit 502 and executes it, thereby functioning as a reception unit 511, display control unit 3512, positioning unit 513, location information notification unit 514, program information acquisition unit 515, operation information generation unit 516, operation information transmission unit 517, and inventory status acquisition unit 3518, as shown in FIG. 19. Note that components in FIG. 19 that are the same as those in embodiment 1 are designated by the same reference numerals as those in FIG. 3. In addition, auxiliary memory unit 503 has an image memory unit 531, and main memory unit 502 has a position memory unit 521 and a captured image memory unit 522 that stores image information included in inventory status information (described below) transmitted from cloud server 3001. When inventory status acquisition unit 3518 acquires inventory status information transmitted from cloud server 3001, it extracts image information included in the acquired inventory status information and stores it in captured image memory unit 522. Display control unit 3512 generates an inventory status notification image showing the inventory status of refrigerator 93 using the image information stored in captured image memory unit 522, and displays the generated inventory status notification image on display unit 504.

本実施の形態に係るクラウドサーバ3001のCPU101は、補助記憶部103が記憶するプログラムを主記憶部102に読み出して実行することにより、図20に示すように、位置情報取得部111、場所特定部112、移動状況判別部113、帰宅通知部114、推定部115、通知判定部3116、番組選出部117、番組通知部118、視聴履歴取得部119、機器制御部120、モデル生成部121および在庫状況通知部3122として機能する。なお、図20において実施の形態1と同様の構成については図4と同一の符号を付している。また、補助記憶部103は、位置記憶部131と、場所記憶部132と、移動状況記憶部133と、視聴履歴記憶部134と、モデル記憶部135を有する。通知判定部3116は、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間差が前述の第1時間差閾値以下であり且つ前述の第2時間差閾値よりも大きい場合、番組情報を利用者が所持する端末装置3005A、3005Bへ送信すると判定する。また、通知判定部3116は、帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間が第2時間差閾値未満、または、帰宅時刻が番組の開始時刻よりも後である場合、利用者に対して番組の録画要否の問合せを行うための録画要否問合せ情報を端末装置3005A、3005Bへ送信すると判定する。更に、通知判定部3116は、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間差が前述の第1時間差閾値よりも大きく且つ予め設定された第3時間差閾値以下である場合、冷蔵庫93の在庫状況を示す在庫状況情報を端末装置3005A、3005Bへ送信すると判定する。ここで、第3時間差閾値は、例えば利用者が近所のスーパーマーケット、商業施設等で買い物を行うのに要する時間に基づいて設定することができ、例えば2時間に設定される。一方、通知判定部3116は、帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間が前述の第3時間差閾値よりも大きい場合、番組情報、録画要否問合せ情報および在庫状況情報の端末装置3005A、3005Bへの送信を回避すると判定する。 The CPU 101 of the cloud server 3001 in this embodiment reads out the programs stored in the auxiliary memory unit 103 into the main memory unit 102 and executes them, thereby functioning as a location information acquisition unit 111, a location identification unit 112, a movement status determination unit 113, a homecoming notification unit 114, an estimation unit 115, a notification determination unit 3116, a program selection unit 117, a program notification unit 118, a viewing history acquisition unit 119, a device control unit 120, a model generation unit 121, and an inventory status notification unit 3122, as shown in FIG. 20. Note that in FIG. 20, components similar to those in embodiment 1 are assigned the same reference numerals as in FIG. 4. The auxiliary memory unit 103 also has a location memory unit 131, a location memory unit 132, a movement status memory unit 133, a viewing history memory unit 134, and a model memory unit 135. If the user's arrival time is before the program start time and the time difference between the user's arrival time and the program start time is equal to or less than the first time difference threshold and greater than the second time difference threshold, notification determination unit 3116 determines to transmit program information to terminal device 3005A, 3005B carried by the user. Also, if the user's arrival time is before the program start time and the time between the user's arrival time and the program start time is less than the second time difference threshold, or if the user's arrival time is after the program start time, notification determination unit 3116 determines to transmit recording necessity inquiry information to terminal device 3005A, 3005B to inquire about the user's need to record the program. Furthermore, if the user's arrival time is before the program start time and the time difference between the user's arrival time and the program start time is greater than the first time difference threshold and less than the preset third time difference threshold, notification determination unit 3116 determines to transmit inventory status information indicating the inventory status of refrigerator 93 to terminal device 3005A, 3005B. Here, the third time difference threshold can be set, for example, based on the time it takes for the user to shop at a nearby supermarket, commercial facility, etc., and is set to, for example, two hours. On the other hand, if the time the user arrives home is before the start time of the program and the time between the time the user arrives home and the start time of the program is greater than the aforementioned third time difference threshold, the notification determination unit 3116 determines to avoid sending program information, recording necessity inquiry information, and inventory status information to terminal devices 3005A and 3005B.

在庫状況通知部3122は、通知判定部3116により冷蔵庫93の在庫状況を示す在庫状況情報を端末装置3005A、3005Bへ送信すると判定されると、冷蔵庫内の在庫状況を示す在庫状況情報を端末装置3005A、3005Bへ送信する。ここで、在庫状況通知部3122は、冷蔵庫93に対して前述の在庫状況情報の送信を要求する在庫状況要求情報を生成して冷蔵庫93へ送信することにより、冷蔵庫93から送信される在庫状況情報を取得し、取得した在庫状況情報を端末装置3005A、3005Bへ送信する。ここで、在庫状況通知部3122は、在庫状況情報を、予め設定された送信先の端末装置3005A、3005Bへ送信する。 When the notification determination unit 3116 determines that inventory status information indicating the inventory status of refrigerator 93 should be sent to terminal devices 3005A and 3005B, the inventory status notification unit 3122 sends inventory status information indicating the inventory status inside the refrigerator to terminal devices 3005A and 3005B. Here, the inventory status notification unit 3122 generates inventory status request information that requests refrigerator 93 to send the aforementioned inventory status information and sends it to refrigerator 93, thereby acquiring the inventory status information sent from refrigerator 93 and sending the acquired inventory status information to terminal devices 3005A and 3005B. Here, the inventory status notification unit 3122 sends the inventory status information to terminal devices 3005A and 3005B, which are preset destinations.

次に、本実施の形態に係る情報提供システムの動作について図21を参照しながら説明する。なお、図21において、端末装置3005A、3005Bとクラウドサーバ3001との間で中継サーバ3を介して行う通信については中継サーバ3での中継処理を省略している。また、実施の形態1で説明した処理と同様の処理については同一の符号を付している。まず、実施の形態1で説明したステップS1からS6までの一連の処理が実行された後、図21に示すように、前述の位置情報送信時期が到来したとする。この場合、ステップS7からS12までの一連の処理が実行される。次に、クラウドサーバ3001が、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ利用者の帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間差ΔTが前述の第1時間差閾値ΔTth1よりも大きく且つ前述の第3時間差閾値ΔTth3以下であると判定したとする(ステップS3001)。この場合、クラウドサーバ3001が、前述の在庫状況要求情報を生成し(ステップS3002)、生成された在庫状況要求情報が、クラウドサーバ3001から冷蔵庫93へ送信される(ステップS3003)。一方、冷蔵庫93は、在庫状況要求情報を取得すると、撮像部により庫内を撮像し、撮像部により撮像して得られた撮像画像を示す画像情報を含む在庫状況情報を生成する(ステップS3004)。続いて、生成された在庫状況情報が、冷蔵庫93からクラウドサーバ3001へ送信される(ステップS3005)。 Next, the operation of the information provision system according to this embodiment will be described with reference to FIG. 21. In FIG. 21, the relay process at the relay server 3 is omitted for communications between terminal devices 3005A, 3005B and cloud server 3001 via the relay server 3. The same processes as those described in embodiment 1 are denoted by the same reference numerals. First, assume that the series of processes from steps S1 to S6 described in embodiment 1 are executed, and then the aforementioned time to transmit location information arrives, as shown in FIG. 21. In this case, the series of processes from steps S7 to S12 are executed. Next, assume that cloud server 3001 determines that the user's return home time is before the start time of the program, and that the time difference ΔT between the user's return home time and the start time of the program is greater than the aforementioned first time difference threshold ΔTth1 and less than or equal to the aforementioned third time difference threshold ΔTth3 (step S3001). In this case, cloud server 3001 generates the aforementioned inventory status request information (step S3002), and the generated inventory status request information is sent from cloud server 3001 to refrigerator 93 (step S3003). Meanwhile, upon receiving the inventory status request information, refrigerator 93 captures an image of the interior of the refrigerator using the imaging unit and generates inventory status information including image information showing the image captured by the imaging unit (step S3004). Next, the generated inventory status information is sent from refrigerator 93 to cloud server 3001 (step S3005).

一方、クラウドサーバ3001が、在庫状況情報を取得すると、取得した在庫状況情報が、クラウドサーバ3001から端末装置3005A、3005Bへ送信される(ステップS3006)。一方、端末装置3005A、3005Bは、それぞれ、在庫状況情報を取得すると、取得した在庫状況情報に含まれる画像情報を抽出して撮像画像記憶部522に記憶させる。そして、端末装置3005A、3005Bは、それぞれ、撮像画像記憶部522が記憶する画像情報を用いて冷蔵庫93の在庫状況を表す在庫状況通知画像を生成し、生成した在庫状況通知画像を表示部504に表示させる(ステップS3007)。 On the other hand, when cloud server 3001 acquires inventory status information, the acquired inventory status information is transmitted from cloud server 3001 to terminal devices 3005A and 3005B (step S3006). On the other hand, when terminal devices 3005A and 3005B acquire inventory status information, they each extract image information included in the acquired inventory status information and store it in captured image storage unit 522. Then, terminal devices 3005A and 3005B each generate an inventory status notification image representing the inventory status of refrigerator 93 using the image information stored in captured image storage unit 522, and display the generated inventory status notification image on display unit 504 (step S3007).

次に、本実施の形態に係るクラウドサーバ3001が実行する情報提供処理について図22を参照しながら説明する。なお、図22において、実施の形態1と同様の処理については、図12および図13と同一の符号を付している。まず、ステップS101およびS106の一連の処理が実行された後、通知判定部3116は、利用者の帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tstよりも前であり且つ利用者の帰宅時刻Treから番組の開始時刻Tstまでの時間差ΔTが前述の第1時間差閾値ΔTth1以下であり且つ前述の第2時間差閾値ΔTth2よりも大きいか否かを判定する(ステップS107)。ここで、通知判定部3116が、帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tstよりも前であり且つ時間差ΔTが前述の第1時間差閾値ΔTth1よりも大きいと判定したとする(ステップS107:No)。この場合、通知判定部3116は、帰宅時刻Treが番組の開始時刻Tstよりも前であり且つ時間差ΔTが前述の第1時間差閾値ΔTth1よりも大きく且つ前述の第3時間差閾値ΔTth3以下であるか否かを判定する(ステップS3101)。ここで、通知判定部3116が、時間差ΔTが前述の第3時間差閾値ΔTth3よりも大きいと判定すると(ステップS3101:No)、ステップS113以降の処理が実行される。 Next, the information provision processing executed by the cloud server 3001 according to this embodiment will be described with reference to FIG. 22. Note that in FIG. 22, processing similar to that of embodiment 1 is assigned the same reference numerals as in FIGS. 12 and 13. First, after the series of processing steps S101 and S106 are executed, the notification determination unit 3116 determines whether the user's homecoming time Tre is before the program start time Tst and whether the time difference ΔT from the user's homecoming time Tre to the program start time Tst is equal to or less than the first time difference threshold ΔTth1 and greater than the second time difference threshold ΔTth2 (step S107). Here, assume that the notification determination unit 3116 determines that the homecoming time Tre is before the program start time Tst and the time difference ΔT is greater than the first time difference threshold ΔTth1 (step S107: No). In this case, the notification determination unit 3116 determines whether the time Tre of returning home is before the program start time Tst and whether the time difference ΔT is greater than the first time difference threshold ΔTth1 and less than or equal to the third time difference threshold ΔTth3 (step S3101). Here, if the notification determination unit 3116 determines that the time difference ΔT is greater than the third time difference threshold ΔTth3 (step S3101: No), the processing from step S113 onwards is executed.

一方、通知判定部3116が、時間差ΔTが前述の第1時間差閾値ΔTth1よりも大きく且つ前述の第3時間差閾値ΔTth3以下であると判定したとする(ステップS3101:Yes)。この場合、在庫状況通知部3122は、冷蔵庫93に対して前述の在庫状況情報の送信を要求する在庫状況要求情報を生成して冷蔵庫93へ送信することにより(ステップS3102)、冷蔵庫93から送信される在庫状況情報を取得する(ステップS3103)。次に、在庫状況通知部3122は、取得した在庫状況情報を、予め設定された送信先の端末装置3005A、3005Bへ送信する(ステップS3104)。続いて、ステップS113以降の処理が実行される。 On the other hand, suppose the notification determination unit 3116 determines that the time difference ΔT is greater than the first time difference threshold ΔTth1 and less than or equal to the third time difference threshold ΔTth3 (step S3101: Yes). In this case, the inventory status notification unit 3122 generates inventory status request information requesting the refrigerator 93 to transmit the inventory status information and transmits it to the refrigerator 93 (step S3102), thereby acquiring the inventory status information transmitted from the refrigerator 93 (step S3103). Next, the inventory status notification unit 3122 transmits the acquired inventory status information to the preset destination terminal devices 3005A and 3005B (step S3104). Subsequently, the processing from step S113 onwards is executed.

以上説明したように、本実施の形態に係るクラウドサーバ3001では、通知判定部3116が、利用者の帰宅時刻が番組の開始時刻よりも前であり且つ帰宅時刻から番組の開始時刻までの時間差が前述の第1時間差閾値よりも大きく且つ前述の第3時間差閾値以下である場合、冷蔵庫93の在庫状況を示す在庫状況情報を端末装置3005A、3005Bへ送信すると判定する。そして、在庫状況通知部3122は、冷蔵庫内の在庫状況を示す在庫状況情報を端末装置3005A、3005Bへ送信する。これにより、利用者が番組の開始時刻まで未だ時間があり、例えば近所のスーパーマーケットに立ち寄って買い物を行う場合に冷蔵庫93の在庫状況を確認することができるので、利用者が不要な買い物をしてしまうことを抑制できる。 As described above, in the cloud server 3001 according to this embodiment, the notification determination unit 3116 determines to send inventory status information indicating the inventory status of the refrigerator 93 to the terminal devices 3005A and 3005B if the user's return home time is before the start time of the program and the time difference between the return home time and the start time of the program is greater than the first time difference threshold and less than or equal to the third time difference threshold. The inventory status notification unit 3122 then sends inventory status information indicating the inventory status inside the refrigerator to the terminal devices 3005A and 3005B. This allows the user to check the inventory status of the refrigerator 93 when there is still time before the start time of the program and the user stops by a nearby supermarket to do some shopping, for example, and thus prevents the user from making unnecessary purchases.

(実施の形態4)
本実施の形態に係る情報提供装置は、推定部により推定された利用者の帰宅時刻を示す帰宅時刻情報を利用者の所持する端末装置へ送信する帰宅時刻通知部を備えており、番組通知部を備えていない点で実施の形態1に係る情報提供装置と相違する。
(Embodiment 4)
The information providing device of this embodiment is different from the information providing device of embodiment 1 in that it includes a home-coming time notification unit that transmits home-coming time information indicating the user's home-coming time estimated by the estimation unit to a terminal device carried by the user, and does not include a program notification unit.

本実施の形態に係る情報提供システムは、図23に示すように、建物Hに設置されたテレビ受信機91、録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94および給湯機95と、クラウドサーバ4001と、位置管理サーバ2と、中継サーバ3と、端末装置5と、を備える。なお、図23において、実施の形態1と同様の構成については図1と同一の符号を付している。テレビ受信機91と録画装置92と冷蔵庫93と炊飯器94と給湯機95とは、それぞれ、局所ネットワークNW2、広域ネットワークNW1を介してクラウドサーバ4001と通信可能である。録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94および給湯機95は、それぞれ、クラウドサーバ4001から送信される制御情報に基づいて動作する。 As shown in FIG. 23, the information provision system according to this embodiment includes a television receiver 91, a recording device 92, a refrigerator 93, a rice cooker 94, and a water heater 95 installed in building H, a cloud server 4001, a location management server 2, a relay server 3, and a terminal device 5. Note that in FIG. 23, components similar to those in embodiment 1 are assigned the same reference numerals as in FIG. 1. The television receiver 91, the recording device 92, the refrigerator 93, the rice cooker 94, and the water heater 95 can communicate with the cloud server 4001 via the local network NW2 and the wide area network NW1, respectively. The recording device 92, the refrigerator 93, the rice cooker 94, and the water heater 95 each operate based on control information transmitted from the cloud server 4001.

本実施の形態に係る端末装置4005のハードウェア構成は、図2に示す実施の形態1に係る端末装置5のハードウェア構成と同様である。また、クラウドサーバ4001のハードウェア構成は、図2に示す実施の形態1に係るクラウドサーバ1のハードウェア構成と同様である。以下、本実施の形態に係る端末装置4005、クラウドサーバ4001のハードウェア構成については、実施の形態1の説明で用いた符号と同一の符号を用いて説明する。端末装置4005のCPU501は、補助記憶部503が記憶するプログラムを主記憶部502に読み出して実行することにより、図24に示すように、受付部511、表示制御部4512、測位部513、位置情報通知部514、帰宅時刻取得部4518、操作情報生成部4516および操作情報送信部517として機能する。なお、図24において実施の形態1と同様の構成については図3と同一の符号を付している。また、補助記憶部503は、画像記憶部531を有し、主記憶部502は、位置記憶部521を有する。 The hardware configuration of the terminal device 4005 according to this embodiment is the same as the hardware configuration of the terminal device 5 according to embodiment 1 shown in FIG. 2. The hardware configuration of the cloud server 4001 is the same as the hardware configuration of the cloud server 1 according to embodiment 1 shown in FIG. 2. Hereinafter, the hardware configurations of the terminal device 4005 and cloud server 4001 according to this embodiment will be described using the same reference numerals as those used in the description of embodiment 1. The CPU 501 of the terminal device 4005 reads a program stored in the auxiliary storage unit 503 into the main storage unit 502 and executes it, thereby functioning as a reception unit 511, a display control unit 4512, a positioning unit 513, a location information notification unit 514, a home time acquisition unit 4518, an operation information generation unit 4516, and an operation information transmission unit 517, as shown in FIG. 24. Note that components in FIG. 24 that are the same as those in embodiment 1 are denoted by the same reference numerals as those in FIG. 3. The auxiliary storage unit 503 includes an image storage unit 531, and the main storage unit 502 includes a location storage unit 521.

操作情報生成部4516は、受付部511から、クラウドサーバ1に対して録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94および給湯機95を動作させるための操作内容を示す情報が通知されると、録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94および給湯機95の動作させるための操作内容を示す操作情報を生成する。そして、操作情報生成部4516が、生成した操作情報を操作情報送信部517に通知し、操作情報送信部517は、通知される操作情報を、中継サーバ3を介してクラウドサーバ1へ送信する。帰宅時刻取得部4518は、クラウドサーバ4001から送信される後述の帰宅時刻情報を取得すると、取得した帰宅時刻情報を表示制御部4512に通知する。表示制御部4512は、帰宅時刻取得部4518から帰宅時刻情報が通知されると、通知された帰宅時刻情報が示す帰宅時刻を示す帰宅時刻通知画像を生成し、生成した帰宅時刻通知画像を表示部504に表示させる。 When the operation information generation unit 4516 receives from the reception unit 511 information indicating the operation details for operating the recording device 92, refrigerator 93, rice cooker 94, and water heater 95 from the cloud server 1, the operation information generation unit 4516 generates operation information indicating the operation details for operating the recording device 92, refrigerator 93, rice cooker 94, and water heater 95. The operation information generation unit 4516 then notifies the generated operation information to the operation information transmission unit 517, which then transmits the notified operation information to the cloud server 1 via the relay server 3. When the arrival-home time acquisition unit 4518 acquires the arrival-home time information (described below) transmitted from the cloud server 4001, the operation information generation unit 4516 notifies the display control unit 4512 of the acquired arrival-home time information. When the display control unit 4512 receives the arrival-home time information from the arrival-home time acquisition unit 4518, the display control unit 4512 generates a arrival-home time notification image indicating the arrival-home time indicated by the notified arrival-home time information, and displays the generated arrival-home time notification image on the display unit 504.

クラウドサーバ4001のCPU101は、補助記憶部103が記憶するプログラムを主記憶部102に読み出して実行することにより、図25に示すように、位置情報取得部111、場所特定部112、移動状況判別部113、帰宅通知部114、推定部115、帰宅時刻通知部4118および機器制御部4120として機能する。なお、図25において実施の形態1と同様の構成については図4と同一の符号を付している。また、補助記憶部103は、位置記憶部131と、場所記憶部132と、移動状況記憶部133と、モデル記憶部135を有する。帰宅時刻通知部4118は、推定部115により推定された利用者の帰宅時刻を示す帰宅時刻情報を生成し、生成した帰宅時刻情報を端末装置5へ送信する。 The CPU 101 of the cloud server 4001 reads out the program stored in the auxiliary memory unit 103 into the main memory unit 102 and executes it, thereby functioning as a location information acquisition unit 111, a location identification unit 112, a movement status determination unit 113, a homecoming notification unit 114, an estimation unit 115, a homecoming time notification unit 4118, and a device control unit 4120, as shown in FIG. 25. Note that in FIG. 25, components similar to those in embodiment 1 are assigned the same reference numerals as in FIG. 4. The auxiliary memory unit 103 also has a location memory unit 131, a location memory unit 132, a movement status memory unit 133, and a model memory unit 135. The homecoming time notification unit 4118 generates homecoming time information indicating the user's homecoming time estimated by the estimation unit 115, and transmits the generated homecoming time information to the terminal device 5.

機器制御部4120は、端末装置5から送信された操作情報を取得すると、取得した操作情報に基づいて、録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94または給湯機95を動作させるための制御情報を生成する。そして、機器制御部4120は、生成した制御情報を録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94または給湯機95へ送信する。 When the device control unit 4120 acquires the operation information transmitted from the terminal device 5, it generates control information for operating the recording device 92, refrigerator 93, rice cooker 94, or water heater 95 based on the acquired operation information. The device control unit 4120 then transmits the generated control information to the recording device 92, refrigerator 93, rice cooker 94, or water heater 95.

次に、本実施の形態に係るクラウドサーバ4001が実行する情報提供処理について図26を参照しながら説明する。なお、図26において、実施の形態1と同様の処理については、図12および図13と同一の符号を付している。まず、ステップS101およびS102の一連の処理が実行された後、移動状況判別部113は、生成した移動状況情報に基づいて、利用者が立ち寄り場所に到着したか否かを判定する(ステップS103)。ここで、移動状況判別部113により利用者が立ち寄り場所に到着したと判定されると(ステップS103:Yes)、推定部115は、実施の形態1で説明したように、経路推定モデルを用いて、利用者の移動経路を推定する(ステップS104)。次に、推定部115は、実施の形態1で説明したように、帰宅時刻推定モデルを用いて、利用者の帰宅時刻を推定する(ステップS105)。続いて、帰宅時刻通知部4118は、推定部115により推定された利用者の帰宅時刻を示す帰宅時刻情報を生成し、生成した帰宅時刻情報を端末装置4005へ送信する(ステップS4101)。その後、機器制御部4120は、端末装置4005から送信された操作情報を取得したか否かを判定する(ステップS4102)。ここで、機器制御部4120は、端末装置5から送信された操作情報を取得したと判定すると(ステップS4102:Yes)、取得した操作情報に基づいて、録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94または給湯機95を動作させるための制御情報を生成し、生成した制御情報を録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94または給湯機95へ送信する(ステップS4103)。その後、ステップS113からS116までの一連の処理が実行される。次に、ステップS119からS122までの一連の処理が実行される。 Next, the information provision process executed by the cloud server 4001 according to this embodiment will be described with reference to FIG. 26. Note that in FIG. 26, the same processes as those in embodiment 1 are denoted by the same reference numerals as those in FIGS. 12 and 13. First, after the series of processes in steps S101 and S102 are executed, the travel status determination unit 113 determines whether the user has arrived at the stop-off location based on the generated travel status information (step S103). Here, if the travel status determination unit 113 determines that the user has arrived at the stop-off location (step S103: Yes), the estimation unit 115 estimates the user's travel route using a route estimation model, as described in embodiment 1 (step S104). Next, the estimation unit 115 estimates the user's return home time using a return home time estimation model, as described in embodiment 1 (step S105). Next, the arrival-home time notification unit 4118 generates arrival-home time information indicating the user's arrival-home time estimated by the estimation unit 115 and transmits the generated arrival-home time information to the terminal device 4005 (step S4101). The device control unit 4120 then determines whether operation information transmitted from the terminal device 4005 has been acquired (step S4102). If the device control unit 4120 determines that operation information transmitted from the terminal device 4005 has been acquired (step S4102: Yes), it generates control information for operating the recording device 92, refrigerator 93, rice cooker 94, or water heater 95 based on the acquired operation information and transmits the generated control information to the recording device 92, refrigerator 93, rice cooker 94, or water heater 95 (step S4103). Then, a series of processes from steps S113 to S116 are executed. Next, a series of processes from steps S119 to S122 are executed.

以上説明したように、本実施の形態に係るクラウドサーバ4001では、帰宅時刻通知部4118は、推定部115により推定された利用者の帰宅時刻を示す帰宅時刻情報を生成し、生成した帰宅時刻情報を端末装置4005へ送信する。また、機器制御部4120は、端末装置4005から送信された操作情報を取得すると、取得した操作情報に基づいて、録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94または給湯機95を動作させるための制御情報を生成して、録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94または給湯機95へ送信する。これにより、利用者は、端末装置5が取得した帰宅時刻情報が示す帰宅時刻を参照して、帰宅時刻に応じて、録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94または給湯機95を動作させることができるので、例えば録画装置92、冷蔵庫93、炊飯器94または給湯機95を、利用者の帰宅時において利用者にとって最適な状態で動作させることができる。 As described above, in the cloud server 4001 according to this embodiment, the arrival-home time notification unit 4118 generates arrival-home time information indicating the user's arrival-home time estimated by the estimation unit 115 and transmits the generated arrival-home time information to the terminal device 4005. Furthermore, upon receiving operation information transmitted from the terminal device 4005, the device control unit 4120 generates control information for operating the recording device 92, refrigerator 93, rice cooker 94, or water heater 95 based on the received operation information and transmits the control information to the recording device 92, refrigerator 93, rice cooker 94, or water heater 95. This allows the user to refer to the arrival-home time indicated in the arrival-home time information received by the terminal device 5 and operate the recording device 92, refrigerator 93, rice cooker 94, or water heater 95 according to the arrival-home time. Therefore, for example, the recording device 92, refrigerator 93, rice cooker 94, or water heater 95 can be operated in an optimal state for the user when the user returns home.

以上、本開示の各実施の形態について説明したが、本開示は前述の各実施の形態によって限定されるものではない。例えば経路推定モデルが、利用者が立ち寄った立ち寄り場所の場所情報と利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の曜日を示す曜日情報と、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の気象条件と、から、移動経路を推定するものであってもよい。また、帰宅時刻推定モデルが、推定された利用者の移動経路に含まれる場所情報と、移動経路に含まれる少なくとも1つの立ち寄り場所における利用者の滞在時期を示す滞在時期情報と、利用者が移動経路を移動する日の曜日を示す曜日情報と、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の気象条件と、から、利用者が帰宅する帰宅時刻を推定するものであってもよい。更に、帰宅時刻番組推定モデルが、推定された利用者の移動経路に含まれる場所情報と、移動経路に含まれる少なくとも1つの立ち寄り場所における利用者の滞在時期を示す滞在時期情報と、利用者が移動経路を移動する日の曜日を示す曜日情報と、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の気象条件と、から、利用者が帰宅する帰宅時刻と利用者が嗜好する少なくとも1つの番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組とを推定するものであってもよい。 The above describes various embodiments of the present disclosure, but the present disclosure is not limited to the aforementioned embodiments. For example, the route estimation model may estimate a travel route from location information of stop-off locations visited by the user, day-of-the-week information indicating the day of the week on which the user stopped at the stop-off locations, and weather conditions on the day on which the user stopped at the stop-off locations. Furthermore, the home-time estimation model may estimate a user's home time from location information included in the estimated user's travel route, stay period information indicating the time the user stayed at at least one stop-off location included in the travel route, day-of-the-week information indicating the day on which the user travels along the travel route, and weather conditions on the day on which the user stopped at the stop-off locations. Furthermore, the home time program estimation model may estimate the user's home time and a program that belongs to the same program type as at least one program preferred by the user, based on location information included in the estimated user's travel route, stay period information indicating the time the user will stay at at least one stop-off location included in the travel route, weekday information indicating the day of the week on which the user will travel along the travel route, and weather conditions on the day the user stops at the stop-off location.

本構成によれば、利用者が立ち寄り場所に立ち寄った日の気象条件を考慮して、移動経路、帰宅時刻および帰宅時刻と利用者が嗜好する番組との組合せが推定される。従って、利用者の移動経路、帰宅時刻および帰宅時刻と利用者が嗜好する番組との組合せの推定精度を高めることができる。 With this configuration, the travel route, return time, and combinations of the user's preferred programs are estimated taking into account the weather conditions on the day the user stopped off at the stop-off location. This improves the accuracy of estimating the user's travel route, return time, and combinations of the user's preferred programs.

各実施の形態において、モデル生成部121、2121は、帰宅時刻推定モデルまたは帰宅時刻番組推定モデルの生成に使用する教師データから、過去の場所情報および滞在時期情報と、過去の帰宅時刻情報と、の一部を除外してもよいし、教師データとして使用していなかった過去の場所情報および滞在時期情報と、過去の帰宅時刻情報と、を教師データに追加してもよい。また、モデル生成部121、2121が、利用者が帰宅する毎に、強化学習により新たな帰宅時刻推定モデルまたは帰宅時刻番組推定モデルを生成していくものであってもよい。 In each embodiment, the model generation unit 121, 2121 may exclude some of the past location information, stay period information, and past home time information from the training data used to generate the home time estimation model or home time program estimation model, or may add past location information, stay period information, and past home time information that was not used as training data to the training data. Furthermore, the model generation unit 121, 2121 may generate a new home time estimation model or home time program estimation model through reinforcement learning each time the user returns home.

各実施の形態では、推定部115、2115とモデル生成部121、2121とモデル記憶部135、2135とが同一のクラウドサーバ1、2001、3001、4001において実現する例について説明したが、これに限らず、例えばモデル生成部121、2121およびモデル記憶部135、2135が、推定部115、2115とは別の装置において実現されているものであってもよい。 In each embodiment, an example has been described in which the estimation unit 115, 2115, model generation unit 121, 2121, and model storage unit 135, 2135 are realized on the same cloud server 1, 2001, 3001, 4001, but this is not limited to this. For example, the model generation unit 121, 2121 and model storage unit 135, 2135 may be realized on a device separate from the estimation unit 115, 2115.

各実施の形態では、帰宅時刻推定モデル、帰宅時刻番組推定モデルが、順伝播型のニューラルネットワークである例について説明したが、これに限らず、例えば多クラス分類型のサポートベクターマシンであってもよい。 In each embodiment, examples have been described in which the home-coming time estimation model and home-coming time program estimation model are forward-propagation neural networks, but this is not limited to this and they may also be, for example, multi-class classification support vector machines.

また、本開示に係るクラウドサーバ1、2001、3001、4001および端末装置5、3005A、3005B、4005の各種機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。この場合、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、プログラムを、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)およびMO(Magneto-Optical Disc)等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、前述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。そして、各機能をOS(Operating System)とアプリケーションとの分担、またはOSとアプリケーションとの協同により実現する場合等には、OS以外の部分のみを記録媒体に格納してもよい。 Furthermore, the various functions of the cloud servers 1, 2001, 3001, 4001 and terminal devices 5, 3005A, 3005B, 4005 according to the present disclosure may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. In this case, the software or firmware may be written as a program, and the program may be stored and distributed on a computer-readable recording medium such as a flexible disk, CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), DVD (Digital Versatile Disc), or MO (Magneto-Optical Disc). By loading and installing the program on a computer, a computer capable of realizing each of the aforementioned functions may be configured. Furthermore, in cases where each function is realized by sharing the work between an OS (Operating System) and an application, or by cooperation between the OS and an application, only the parts other than the OS may be stored on the recording medium.

さらに、搬送波に各プログラムを重畳し、ネットワークを介して配信することも可能である。例えば、ネットワーク上の掲示板(BBS,Bulletin Board System)に当該プログラムを掲示し、ネットワークを介して当該プログラムを配信してもよい。そして、これらのプログラムを起動し、OSの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前述の処理を実行できるように構成してもよい。 Furthermore, each program can be superimposed on a carrier wave and distributed over a network. For example, the program can be posted on a bulletin board system (BBS) on the network and distributed over the network. These programs can then be launched and run under the control of the OS in the same way as other application programs, thereby enabling the above-mentioned processing to be performed.

本開示は、利用者の帰宅時刻に応じて番組に関する情報を提供する情報提供システムとして好適である。 This disclosure is suitable as an information provision system that provides information about programs according to the user's arrival time.

1,2001,3001,4001 クラウドサーバ、2 位置管理サーバ、3 中継サーバ、5,3005A,3005B,4005 端末装置、91 テレビ受信機、92 録画装置、93 冷蔵庫、94 炊飯器、95 給湯機、101,501 CPU、102,502 主記憶部、103,503 補助記憶部、106,506 広域通信部、107 計時部、109,509 バス、111 位置情報取得部、112 場所特定部、113 移動状況判別部、114 帰宅通知部、115,2115 推定部、116,2116,3116 通知判定部、117 番組選出部、118 番組通知部、119,2119 視聴履歴取得部、120,4120 機器制御部、121,2121 モデル生成部、131 位置記憶部、132 場所記憶部、133,2133 移動状況記憶部、134,2134 視聴履歴記憶部、135,2135 モデル記憶部、504 表示部、505 入力部、508 GNSS受信部、511 受付部、512,3512,4512 表示制御部、513 測位部、514 位置情報通知部、515 番組情報取得部、516 操作情報生成部、517 操作情報送信部、521 位置記憶部、531 画像記憶部、3122 在庫状況通知部、3518 在庫状況取得部、3522 撮像画像記憶部、NW1 広域ネットワーク、NW2 局所ネットワーク 1, 2001, 3001, 4001 Cloud server, 2 Location management server, 3 Relay server, 5, 3005A, 3005B, 4005 Terminal device, 91 Television receiver, 92 Recording device, 93 Refrigerator, 94 Rice cooker, 95 Water heater, 101, 501 CPU, 102, 502 Main memory unit, 103, 503 Auxiliary memory unit, 106, 506 Wide area communication unit, 107 Timekeeping unit, 109, 509 Bus, 111 Location information acquisition unit, 112 Location identification unit, 113 Travel status determination unit, 114 Return home notification unit, 115, 2115 Estimation unit, 116, 2116, 3116 Notification determination unit, 117 Program selection unit, 118 Program notification unit, 119, 2119 Viewing history acquisition unit, 120, 4120: Device control unit, 121, 2121: Model generation unit, 131: Position memory unit, 132: Location memory unit, 133, 2133: Movement status memory unit, 134, 2134: Viewing history memory unit, 135, 2135: Model memory unit, 504: Display unit, 505: Input unit, 508: GNSS receiver, 511: Reception unit, 512, 3512, 4512: Display control unit, 513: Positioning unit, 514: Location information notification unit, 515: Program information acquisition unit, 516: Operation information generation unit, 517: Operation information transmission unit, 521: Position memory unit, 531: Image memory unit, 3122: Inventory status notification unit, 3518: Inventory status acquisition unit, 3522: Captured image memory unit, NW1: Wide area network, NW2: Local network

Claims (10)

利用者の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
予め設定された期間内における利用者の前記位置情報と前記位置情報が示す位置での前記利用者の滞在時間とに基づいて、前記利用者が立ち寄る少なくとも1つの立ち寄り場所を特定する場所特定部と、
前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける前記利用者の滞在時間に基づいて、前記利用者の移動状況を判別する移動状況判別部と、
前記移動状況から前記利用者の移動経路を推定する経路推定モデルを用いて、前記移動経路を推定し、推定した前記移動経路に含まれる前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける滞在時期から前記利用者の帰宅時刻を推定する帰宅時刻推定モデルを用いて、前記利用者の帰宅時刻を推定する推定部と、
前記利用者が過去に視聴した前記利用者が嗜好する少なくとも1つの放送の番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組を選出する番組選出部と、
選出された前記番組の開始時刻と前記帰宅時刻とに基づいて、選出された前記番組の番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信するか否かを判定する通知判定部と、
前記番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信すると判定されると、前記番組情報を前記端末装置へ送信する番組通知部と、を備える、
情報提供装置。
a location information acquisition unit that acquires location information indicating the location of a user;
a location identification unit that identifies at least one stop-off location that the user will stop off at based on the location information of the user and the stay time of the user at the location indicated by the location information within a predetermined period of time;
a travel status determination unit that determines a travel status of the user based on a stay time of the user at each of the at least one stop-off places;
an estimation unit that estimates the travel route using a route estimation model that estimates the travel route of the user from the travel status, and estimates the user's return home time using a return home time estimation model that estimates the user's return home time from a stay period at each of the at least one stop-off places included in the estimated travel route;
a program selection unit that selects a program that belongs to the same program type as the program type of at least one broadcast program that the user has viewed in the past and that the user likes;
a notification determination unit that determines whether or not to transmit program information of the selected program to the terminal device carried by the user based on the start time of the selected program and the time of returning home;
a program notification unit that, when it is determined that the program information should be transmitted to the terminal device carried by the user, transmits the program information to the terminal device.
Information provision device.
前記通知判定部は、前記帰宅時刻が選出された前記番組の開始時刻よりも前であり且つ前記帰宅時刻から前記番組の開始時刻までの時間差が予め設定された第1時間差閾値以下であり且つ予め設定された第2時間差閾値よりも大きい場合、前記番組情報を前記端末装置へ送信すると判定する、
請求項1に記載の情報提供装置。
the notification determination unit determines to transmit the program information to the terminal device when the time of coming home is before the start time of the selected program and the time difference between the time of coming home and the start time of the program is equal to or less than a predetermined first time difference threshold and is greater than a predetermined second time difference threshold.
The information providing device according to claim 1 .
前記通知判定部は、前記帰宅時刻が選出された前記番組の開始時刻よりも前であり且つ前記帰宅時刻から前記番組の開始時刻までの時間差が前記第2時間差閾値以下である場合、または、前記帰宅時刻が前記番組の開始時刻よりも後である場合、前記利用者に対して前記番組の録画要否の問合せを行うための録画要否問合せ情報を前記端末装置へ送信すると判定し、
前記番組通知部は、前記通知判定部により前記録画要否問合せ情報を前記端末装置へ送信すると判定されると、前記録画要否問合せ情報を前記端末装置へ送信する、
請求項2に記載の情報提供装置。
the notification determination unit determines to transmit to the terminal device recording necessity inquiry information for inquiring of the user about whether or not to record the program if the time of coming home is before the start time of the selected program and the time difference between the time of coming home and the start time of the program is equal to or less than the second time difference threshold, or if the time of coming home is after the start time of the program;
When the notification determination unit determines that the recording necessity inquiry information should be transmitted to the terminal device, the program notification unit transmits the recording necessity inquiry information to the terminal device.
The information providing device according to claim 2 .
前記帰宅時刻が選出された前記番組の開始時刻よりも前であり且つ前記帰宅時刻から前記番組の開始時刻までの時間差が前記第2時間差閾値以下である場合、または、前記帰宅時刻が前記番組の開始時刻よりも後である場合、選出された前記番組を録画装置に録画させるための制御情報を生成して前記録画装置へ送信する機器制御部を更に備える、
請求項2または3に記載の情報提供装置。
a device control unit that generates control information for causing a recording device to record the selected program and transmits the control information to the recording device when the time of coming home is before the start time of the selected program and the time difference between the time of coming home and the start time of the program is equal to or less than the second time difference threshold, or when the time of coming home is after the start time of the program.
4. The information providing device according to claim 2 or 3.
前記通知判定部は、前記帰宅時刻が選出された前記番組の開始時刻よりも前であり且つ前記帰宅時刻から前記番組の開始時刻までの時間差が予め設定された第3時間差閾値以下であり且つ前記第1時間差閾値よりも大きい場合、冷蔵庫内の在庫状況を示す在庫状況情報を前記端末装置へ送信すると判定し、
前記通知判定部により前記在庫状況情報を前記端末装置へ送信すると判定されると、前記在庫状況情報を前記端末装置へ送信する在庫状況通知部を更に備える、
請求項2から4のいずれか1項に記載の情報提供装置。
the notification determination unit determines to transmit inventory status information indicating an inventory status in the refrigerator to the terminal device when the time of coming home is before the start time of the selected program and a time difference between the time of coming home and the start time of the program is equal to or less than a preset third time difference threshold and is greater than the first time difference threshold;
and a stock status notification unit that transmits the stock status information to the terminal device when the notification determination unit determines that the stock status information should be transmitted to the terminal device.
The information providing device according to any one of claims 2 to 4.
前記在庫状況通知部は、前記在庫状況情報を、前記端末装置を含む複数の端末装置へ送信する、
請求項5に記載の情報提供装置。
the stock status notification unit transmits the stock status information to a plurality of terminal devices including the terminal device;
The information providing device according to claim 5 .
利用者の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
予め設定された期間内における利用者の前記位置情報と前記位置情報が示す位置での前記利用者の滞在時間とに基づいて、前記利用者が立ち寄る少なくとも1つの立ち寄り場所を特定する場所特定部と、
前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける前記利用者の滞在時間に基づいて、前記利用者の移動状況を判別する移動状況判別部と、
前記移動状況から前記利用者の移動経路を推定する経路推定モデルを用いて、前記移動経路を推定し、推定した移動経路に含まれる前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける滞在時期から前記利用者の帰宅時刻と前記利用者が嗜好する少なくとも1つの番組の番組種別と同一の番組種別に属する番組とを推定する帰宅時刻番組推定モデルを用いて、前記利用者の帰宅時刻と前記利用者が視聴する番組とを推定する推定部と、
推定された前記番組の開始時刻と前記帰宅時刻とに基づいて、推定された前記番組の番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信するか否かを判定する通知判定部と、
前記番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信すると判定されると、前記番組情報を前記端末装置へ送信する番組通知部と、を備える、
情報提供装置。
a location information acquisition unit that acquires location information indicating the location of a user;
a location identification unit that identifies at least one stop-off location that the user will stop off at based on the location information of the user and the stay time of the user at the location indicated by the location information within a predetermined period of time;
a travel status determination unit that determines a travel status of the user based on a stay time of the user at each of the at least one stop-off places;
an estimation unit that estimates the user's travel route using a route estimation model that estimates the user's travel route from the travel status, and that estimates the user's return home time and a program that the user will watch using a return home time program estimation model that estimates the user's return home time and a program that belongs to the same program type as the program type of at least one program that the user likes from a stay period at each of the at least one stop-off places included in the estimated travel route;
a notification determination unit that determines whether or not to transmit program information of the estimated program to a terminal device carried by the user based on the estimated start time of the program and the time of returning home;
a program notification unit that, when it is determined that the program information should be transmitted to the terminal device carried by the user, transmits the program information to the terminal device.
Information provision device.
利用者が所持する端末装置と、
前記端末装置の位置に基づいて特定された前記利用者の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
予め設定された期間内における利用者の前記位置情報と前記位置情報が示す位置での前記利用者の滞在時間とに基づいて、前記利用者が立ち寄る少なくとも1つの立ち寄り場所を特定する場所特定部と、
前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける前記利用者の滞在時間に基づいて、前記利用者の移動状況を判別する移動状況判別部と、
前記移動状況から前記利用者の移動経路を推定する経路推定モデルを用いて、前記移動経路を推定し、推定した移動経路に含まれる前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける滞在時期から前記利用者の帰宅時刻を推定する帰宅時刻推定モデルを用いて、前記利用者の帰宅時刻を推定する推定部と、
前記利用者が過去に視聴した前記利用者が嗜好する少なくとも1つの放送の番組の番組種別と同一の番組種別に属する放送の番組を選出する番組選出部と、
選出された前記番組の開始時刻と前記帰宅時刻とに基づいて、前記番組種別の番組の番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信するか否かを判定する通知判定部と、
前記番組情報を前記端末装置へ送信すると判定されると、前記番組情報を前記端末装置へ送信する番組通知部と、を備える、
情報提供システム。
A terminal device owned by a user;
a location information acquisition unit that acquires location information indicating the location of the user identified based on the location of the terminal device;
a location identification unit that identifies at least one stop-off location that the user will stop off at based on the location information of the user and the stay time of the user at the location indicated by the location information within a predetermined period of time;
a travel status determination unit that determines a travel status of the user based on a stay time of the user at each of the at least one stop-off places;
an estimation unit that estimates the travel route using a route estimation model that estimates the travel route of the user from the travel status, and estimates the user's return home time using a return home time estimation model that estimates the user's return home time from a stay period at each of the at least one stop-off places included in the estimated travel route;
a program selection unit that selects a broadcast program that belongs to the same program type as the program type of at least one broadcast program that the user has viewed in the past and that the user likes;
a notification determination unit that determines whether or not to transmit program information of the program of the program type to the terminal device carried by the user based on the start time of the selected program and the time of returning home;
a program notification unit that transmits the program information to the terminal device when it is determined that the program information should be transmitted to the terminal device.
Information provision system.
情報提供装置が、利用者の位置を示す位置情報を取得するステップと、
前記情報提供装置が、予め設定された期間内における利用者の前記位置情報と前記位置情報が示す位置での前記利用者の滞在時間とに基づいて、前記利用者が立ち寄る少なくとも1つの立ち寄り場所を特定するステップと、
前記情報提供装置が、前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける前記利用者の滞在時間に基づいて、前記利用者の移動状況を判別するステップと、
前記情報提供装置が、前記移動状況から前記利用者の移動経路を推定する経路推定モデルを用いて、前記移動経路を推定し、推定した移動経路に含まれる前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける滞在時期から前記利用者の帰宅時刻を推定する帰宅時刻推定モデルを用いて、前記利用者の帰宅時刻を推定するステップと、
前記情報提供装置が、前記利用者が過去に視聴した前記利用者が嗜好する少なくとも1つの放送の番組の番組種別と同一の番組種別に属する放送の番組を選出するステップと、
前記情報提供装置が、選出した前記番組の開始時刻と前記帰宅時刻とに基づいて、選出された前記番組の番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信するか否かを判定するステップと、
前記情報提供装置が、前記番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信すると判定されると、前記番組情報を前記端末装置へ送信するステップと、を含む、
情報提供方法。
an information providing device acquiring location information indicating a location of a user;
a step in which the information providing device identifies at least one stop-off place to be visited by the user based on the location information of the user and the stay time of the user at the location indicated by the location information within a predetermined period of time;
The information providing device determines a movement status of the user based on a stay time of the user at each of the at least one stop-off places;
the information providing device estimating the travel route using a route estimation model that estimates the travel route of the user from the travel status, and estimating the return home time of the user using a return home time estimation model that estimates the return home time of the user from a stay period at each of the at least one stop-off places included in the estimated travel route;
a step of the information providing device selecting a broadcast program that belongs to the same program type as the program type of at least one broadcast program that the user has viewed in the past and that the user likes;
a step of determining whether or not the information providing device should transmit program information of the selected program to a terminal device carried by the user based on the start time of the selected program and the time of returning home;
and when it is determined that the program information should be transmitted to the terminal device carried by the user, the information providing device transmits the program information to the terminal device.
Information provision method.
コンピュータを、
利用者の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部、
予め設定された期間内における利用者の前記位置情報と前記位置情報が示す位置での前記利用者の滞在時間とに基づいて、前記利用者が立ち寄る少なくとも1つの立ち寄り場所を特定する場所特定部、
前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける前記利用者の滞在時間に基づいて、前記利用者の移動状況を判別する移動状況判別部、
前記移動状況から前記利用者の移動経路を推定する経路推定モデルを用いて、前記移動経路を推定し、推定した移動経路に含まれる前記少なくとも1つの立ち寄り場所それぞれにおける滞在時期から前記利用者の帰宅時刻を推定する帰宅時刻推定モデルを用いて、前記利用者の帰宅時刻を推定する推定部、
前記利用者が過去に視聴した前記利用者が嗜好する少なくとも1つの放送の番組の番組種別と同一の番組種別に属する放送の番組を選出する番組選出部、
選出された前記番組の開始時刻と前記帰宅時刻とに基づいて、選出された前記番組の番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信するか否かを判定する通知判定部、
前記番組情報を前記利用者が所持する端末装置へ送信すると判定されると、前記番組情報を前記端末装置へ送信する番組通知部、
として機能させるためのプログラム。
Computer,
a location information acquisition unit that acquires location information indicating the location of a user;
a location identification unit that identifies at least one stop-off location that the user will stop off at based on the location information of the user and the stay time of the user at the location indicated by the location information within a predetermined period of time;
a movement status determination unit that determines a movement status of the user based on a stay time of the user at each of the at least one stop-off places;
an estimation unit that estimates the travel route using a route estimation model that estimates the travel route of the user from the travel status, and estimates the user's return home time using a return home time estimation model that estimates the user's return home time from a stay period at each of the at least one stop-off places included in the estimated travel route;
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a program notification unit that, when it is determined that the program information should be transmitted to the terminal device carried by the user, transmits the program information to the terminal device;
A program to function as a
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