JP7801901B2 - 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 - Google Patents

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。

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）。

特開２０２０－１５４９４５号公報

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。

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。

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。

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。

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 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 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 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 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 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 （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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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_２」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。

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。

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。

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、ｗ_ｉｎ［ｋ，ｉ］およびｗ_{ｆｅｅｄｂａｃｋ}［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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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）。

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）。

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。

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）。

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）。

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）。

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。

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）。

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。

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）。

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）。

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）。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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_０」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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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）。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

Claims (10)

1. 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。
2. 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。
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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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。
10. 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。