特許
J-GLOBAL ID：201003023113750576
行動予測方法及び行動予測システム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (3件)：
後藤 政喜
, 藤井 正弘
, 飯田 雅昭
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2009-059195
公開番号（公開出願番号）：特開2010-211679
出願日： 2009年03月12日
公開日（公表日）： 2010年09月24日
要約：
【課題】情報の収集に関するコストを抑制しながらも、任意の対象者の行動の予測を可能にする。【解決手段】複数の被験者に付与した第1のセンサと予測対象者の行動をイベントとして検出する第2のセンサとを備え、第1のセンサから収集した行動に関する情報と、第2のセンサが検出したイベントから予測対象者の行動を予測する行動予測方法であって、計算機が、第1のセンサから行動に関する情報を連続的に収集して濃いデータとして蓄積し、蓄積した濃いデータから被験者の行動内容を時系列的に結合した行動モデルを生成し、第2のセンサが検出したイベントを薄いデータとして収集したイベントのうち予測対象者のイベントを抽出し、予め設定した定義に基づいて、前記抽出したイベントに対応する行動内容を特定し、特定した行動内容が一致する行動モデルを特定し、当該特定した行動モデルに含まれる行動内容を前記予測対象者の行動として選択する。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
複数の被験者に付与した第1のセンサと、予測対象者の行動をイベントとして検出する第2のセンサと、前記第1のセンサと第2のセンサに接続された計算機と、を備えて、前記複数の被験者に付与した第1のセンサから収集した行動に関する情報と、第2のセンサが検出した予測対象者のイベントから前記予測対象者の行動を予測する行動予測方法であって、
前記計算機が、前記複数の被験者に付与した第1のセンサから行動に関する情報を連続的に収集して濃いデータとして蓄積するステップと、
前記計算機が、前記蓄積した濃いデータから前記被験者の行動内容を時系列的に結合した行動モデルを生成するステップと、
前記計算機が、前記第2のセンサが検出したイベントを薄いデータとして収集するステップと、
前記計算機が、前記収集したイベントのうち予測対象者のイベントを抽出するステップと、
前記計算機が、予め設定した定義に基づいて、前記抽出したイベントに対応する行動内容を特定するステップと、
前記計算機が、前記特定した行動内容と前記行動モデルとを比較して、前記イベントに対応する行動内容が一致する行動モデルを抽出するステップと、
前記計算機が、前記抽出した行動モデルに含まれる行動内容を前記予測対象者の行動として選択するステップと、
を含むことを特徴とする行動予測方法。
IPC (3件)：
G06Q 50/00
, G06Q 10/00
, G06N 5/04
G06F17/60 154
, G06F19/00 100
, G06N5/04 550J
