JP2009087153A - 情報配信装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】有効性が低い状況にある情報が配信されることを防止すること。
【解決手段】コンテンツがユーザによって携帯電話機１からアクセスされた場合には、アクセスされたコンテンツが属するコンテンツカテゴリに対応するタスクの優先度を上げるようにした。そのため、例えば、配信された情報に応じてユーザがコンテンツにアクセスした場合に、アクセスしたコンテンツに対応するタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報が配信されることを防止できる。
【選択図】 図１
【解決手段】コンテンツがユーザによって携帯電話機１からアクセスされた場合には、アクセスされたコンテンツが属するコンテンツカテゴリに対応するタスクの優先度を上げるようにした。そのため、例えば、配信された情報に応じてユーザがコンテンツにアクセスした場合に、アクセスしたコンテンツに対応するタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報が配信されることを防止できる。
【選択図】 図１
Description
本発明は、コンテンツに関する情報を端末装置に配信する情報配信システムの情報配信装置に関する。
従来、この種の技術としては、例えば、配信候補として複数のコンテンツの情報が選出された場合に、選出されたコンテンツのうち優先度の高いコンテンツの情報を優先的に配信するサーバ装置がある（例えば、特許文献１参照）。
このようなサーバ装置にあっては、一般に、配信された情報に応じてユーザがコンテンツにアクセスすると、アクセスしたコンテンツの優先度を上げることで、そのコンテンツの情報が次回も配信され易くなるようにしている。
特開２００６−５３６１６号公報
このようなサーバ装置にあっては、一般に、配信された情報に応じてユーザがコンテンツにアクセスすると、アクセスしたコンテンツの優先度を上げることで、そのコンテンツの情報が次回も配信され易くなるようにしている。
しかしながら、上記従来の技術にあっては、過去に有効性が高い状況にあり、頻繁にアクセスされたコンテンツは、優先度が高くなることで、その後、有効性が低い状況となっても、情報が配信され続ける可能性がある。
本発明は、上記従来の技術に鑑みてなされたものであって、有効性が低い状況にあるコンテンツに関する情報が配信されることを防止可能な情報配信装置を提供することを課題とする。
本発明は、上記従来の技術に鑑みてなされたものであって、有効性が低い状況にあるコンテンツに関する情報が配信されることを防止可能な情報配信装置を提供することを課題とする。
上記課題を解決するために、請求項１に係る情報配信装置にあっては、コンテンツにアクセス可能な端末装置と、前記端末装置にコンテンツに関する情報を配信する情報配信装置と、を備える情報配信システムの情報配信装置であって、前記端末装置のユーザが取り得る予定に対応づけて当該予定に関連するタスクを記憶するタスク記憶手段と、前記タスクに対応づけて当該タスクに関連するコンテンツのカテゴリを記憶するカテゴリ記憶手段と、前記タスク記憶手段を参照して、前記ユーザの実際の予定に対応するタスクを決定するタスク決定手段と、前記カテゴリ記憶手段を参照して、前記タスク決定手段で決定されたタスクに対応するカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、前記タスク決定手段で決定されたタスクの優先度を設定するタスク優先度設定手段と、前記優先度設定手段で設定されたタスクの優先度に基づいて前記カテゴリ決定手段で決定されたカテゴリの優先度を設定するカテゴリ優先度設定手段と、前記カテゴリ優先度設定手段で設定された前記コンテンツのカテゴリの優先度に基づいて当該コンテンツに関する情報の配信を行うコンテンツ情報配信手段と、を備え、前記タスク優先度設定手段は、前記端末装置からコンテンツがアクセスされると、アクセスされたコンテンツが属するカテゴリに対応するタスクの優先度を上げることを特徴とする。
また、請求項２に係る情報配信装置にあっては、前記タスク決定手段で決定されたタスクの選択を促す情報を前記端末装置に送信する送信手段と、を備え、前記タスク優先度設定手段は、前記タスク決定手段で決定されたタスクが前記端末装置で選択されると、選択されたタスクと親子関係にあるタスクの優先度を上げることを特徴とする。
さらに、請求項３に係る情報配信装置にあっては、コンテンツにアクセス可能な端末装置と、前記端末装置にコンテンツに関する情報を配信する情報配信装置と、を備える情報配信システムの情報配信装置であって、ユーザが取り得る予定に対応づけて当該予定に関連するタスクを階層化して記憶するタスク記憶手段と、前記タスクに対応づけて当該タスクに関連するコンテンツのカテゴリを記憶するカテゴリ記憶手段と、前記タスク記憶手段を参照して、前記ユーザの実際の予定に対応するタスクを決定するタスク決定手段と、前記カテゴリ記憶手段を参照して、前記タスク決定手段で決定されたタスクに対応するカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、前記タスク決定手段で決定されたタスクの優先度を設定するタスク優先度設定手段と、前記優先度設定手段で設定されたタスクの優先度に基づいて前記カテゴリ決定手段で決定されたカテゴリの優先度を設定するカテゴリ優先度設定手段と、前記カテゴリ優先度設定手段で設定された前記コンテンツのカテゴリの優先度に基づいて当該コンテンツに関する情報の配信を行うコンテンツ情報配信手段と、前記タスク決定手段で決定されたタスクの選択を促す情報を前記端末装置に送信する送信手段と、を備え、前記タスク優先度設定手段は、前記タスク決定手段で決定されたタスクが前記端末装置で選択されると、選択されたタスクと親子関係にあるタスクの優先度を上げることを特徴とする。
請求項１に係る発明によれば、例えば、配信された情報に応じてユーザがコンテンツにアクセスした場合に、アクセスしたコンテンツに対応するタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツのカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツに関する情報が配信されることを防止できる。
また、請求項２および３に係る発明によれば、例えば、ユーザがタスクを選択した場合に、選択したタスクと親子関係にあるタスク、つまり、実行される可能性の高いタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツのカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツに関する情報が配信されることを防止できる。
また、請求項２および３に係る発明によれば、例えば、ユーザがタスクを選択した場合に、選択したタスクと親子関係にあるタスク、つまり、実行される可能性の高いタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツのカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツに関する情報が配信されることを防止できる。
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
＜概要＞
本実施形態にあっては、図１に示すように、情報配信装置を、商品やサービスの情報を提供するサイト等、各種情報提供サイト（コンテンツ）に関する情報をユーザの携帯電話機１に配信する情報配信システム２の配信サーバ３に適用した例を説明する。
すなわち、配信サーバ３は、携帯電話キャリアの通信網４に接続され、ユーザそれぞれが携帯する複数の携帯電話機１と通信網４を介して通信可能に構成される。
＜概要＞
本実施形態にあっては、図１に示すように、情報配信装置を、商品やサービスの情報を提供するサイト等、各種情報提供サイト（コンテンツ）に関する情報をユーザの携帯電話機１に配信する情報配信システム２の配信サーバ３に適用した例を説明する。
すなわち、配信サーバ３は、携帯電話キャリアの通信網４に接続され、ユーザそれぞれが携帯する複数の携帯電話機１と通信網４を介して通信可能に構成される。
そして、配信サーバ３は、予め収集しておいたユーザの予定に基づき、ユーザにコンテンツ配信を行うタイミングで、まず、前記ユーザの予定の前後に行われる階層化された行動群（タスクモデル）を選出し、それらタスクモデルを構成するタスクの実行に適したコンテンツのカテゴリ（コンテンツカテゴリ）を複数選出する。次に、タスクの優先度と当該タスクに対するコンテンツカテゴリの優先度とに基づいて前記選出したコンテンツカテゴリそれぞれの優先度を算出し、優先度が高いコンテンツカテゴリに含まれるコンテンツの内容についての概要およびＵＲＬ（Universal Resource Locater）を前記ユーザの携帯電話機１に配信する。
また、同時に、配信サーバ３は、選出したタスクモデルを構成するタスクのリスト（候補リスト）を前記ユーザの携帯電話機１に送信する。
さらに、配信サーバ３は、予めタスクおよびタスクに対するコンテンツカテゴリにユーザ条件を設定しておき、タスクのユーザ条件またはタスクに対するコンテンツカテゴリのユーザ条件のうちにユーザが適合しているものがある場合には、適合しているユーザ条件が設定されたタスクまたはタスクに対するコンテンツカテゴリの優先度を上げる。
さらに、配信サーバ３は、予めタスクおよびタスクに対するコンテンツカテゴリにユーザ条件を設定しておき、タスクのユーザ条件またはタスクに対するコンテンツカテゴリのユーザ条件のうちにユーザが適合しているものがある場合には、適合しているユーザ条件が設定されたタスクまたはタスクに対するコンテンツカテゴリの優先度を上げる。
なお、本実施形態の携帯電話機１は、配信サーバ３から配信されたコンテンツの概要およびＵＲＬをディスプレイに表示する機能、コンテンツにアクセスして詳細情報を表示する機能、コンテンツに関する店舗情報サイトにアクセスする機能、コンテンツに関する地図を表示する機能、およびそれら機能が使用された場合に当該機能の情報、つまり、コンテンツの閲覧に関する情報を配信サーバ３に送信する機能を有する。
また、携帯電話機１は、ユーザに予定の入力を促す機能、ユーザが予定を入力すると当該予定の情報を配信サーバ３に送信する機能、配信サーバ３から候補リストを受信すると当該候補リストのタスクの選択をユーザに促す機能、およびユーザが候補リストのタスクを選択すると当該タスクの情報を配信サーバ３に送信する機能も有する。
ユーザにタスクに選択を促す方法としては、例えば、タスクに対応するアイコンを携帯電話機１のディスプレイに表示し、アイコンのクリックを促す方法や、携帯電話機１が有するＴｏＤｏ機能へのタスクの登録を促す方法等が上げられる。
また、ユーザが選択したタスクを判定する方法としては、例えば、タスクに対応するアイコンのいずれがクリックされたかを判定する方法や、携帯電話機１が有するＴｏＤｏ機能に登録されたタスクを判定する方法等が上げられる。
ユーザにタスクに選択を促す方法としては、例えば、タスクに対応するアイコンを携帯電話機１のディスプレイに表示し、アイコンのクリックを促す方法や、携帯電話機１が有するＴｏＤｏ機能へのタスクの登録を促す方法等が上げられる。
また、ユーザが選択したタスクを判定する方法としては、例えば、タスクに対応するアイコンのいずれがクリックされたかを判定する方法や、携帯電話機１が有するＴｏＤｏ機能に登録されたタスクを判定する方法等が上げられる。
＜構成＞
まず、本実施形態の配信サーバ３の構成を説明する。
図２は、本実施形態の配信サーバの概略構成を示す構成図である。
配信サーバ３は、個人履歴・嗜好データベース（ＤＢ）５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８、情報格納部９および処理実行部１０を備える。
個人履歴・嗜好ＤＢ５５は、ユーザそれぞれについて、コンテンツの閲覧履歴およびその閲覧履歴から推定される嗜好（ユーザの嗜好。例えば、パンが好きか？）のデータを収集・管理する。
まず、本実施形態の配信サーバ３の構成を説明する。
図２は、本実施形態の配信サーバの概略構成を示す構成図である。
配信サーバ３は、個人履歴・嗜好データベース（ＤＢ）５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８、情報格納部９および処理実行部１０を備える。
個人履歴・嗜好ＤＢ５５は、ユーザそれぞれについて、コンテンツの閲覧履歴およびその閲覧履歴から推定される嗜好（ユーザの嗜好。例えば、パンが好きか？）のデータを収集・管理する。
個人プロファイルＤＢ６は、ユーザそれぞれについて、予め収集しておいたプロファイル（ユーザの属性。例えば、自宅最寄り駅はどこか？、一人暮らしか？、男性か女性か？、年齢はいくつか？、子供はいるか？）を管理する。
個人予定ＤＢ７は、ユーザそれぞれについて、予め収集しておいた実際の予定（ユーザの状況。例えば、予定内容、場所および日時）を管理する。
予定の収集方法としては、例えば、携帯電話機１から送信される予定の情報、つまり、ユーザが携帯電話機１に予定を入力することで配信サーバ３に送信される予定の情報を解析して収集する方法が挙げられる。
個人現在地ＤＢ８は、ユーザそれぞれについて、現在地（ユーザの状況）を収集・管理する。
個人予定ＤＢ７は、ユーザそれぞれについて、予め収集しておいた実際の予定（ユーザの状況。例えば、予定内容、場所および日時）を管理する。
予定の収集方法としては、例えば、携帯電話機１から送信される予定の情報、つまり、ユーザが携帯電話機１に予定を入力することで配信サーバ３に送信される予定の情報を解析して収集する方法が挙げられる。
個人現在地ＤＢ８は、ユーザそれぞれについて、現在地（ユーザの状況）を収集・管理する。
すなわち、個人履歴・嗜好ＤＢ５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７および個人現在地ＤＢ８は、ユーザの嗜好、属性および状況を収集・管理する。
情報格納部９は、複数のタスクモデルテーブル１１、タスク優先度管理テーブル１２、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５、選択状況ＩＤテーブル１４、コンテンツマッピングテーブル１５、コンテンツ優先度管理テーブル１６、コンテンツ選択履歴テーブル１７、閲覧状況テーブル１８およびコンテンツテーブル１９を格納する。
情報格納部９は、複数のタスクモデルテーブル１１、タスク優先度管理テーブル１２、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５、選択状況ＩＤテーブル１４、コンテンツマッピングテーブル１５、コンテンツ優先度管理テーブル１６、コンテンツ選択履歴テーブル１７、閲覧状況テーブル１８およびコンテンツテーブル１９を格納する。
タスクモデルテーブル１１は、ユーザが取り得る予定に対応づけられ、当該予定の前後に行われる行動群、つまり、当該予定に関連するタスク群の階層化して示すものである。すなわち、タスク群（タスクモデル）の階層構造を示すものである。
具体的には、タスクモデルテーブル１１は、図３に示すように、タスクＩＤ、タスク名、上位タスクＩＤ、想定実行日時、ユーザ条件・セグメント、ユーザ条件・性別、ユーザ条件・子供の有無および優先度デフォルト値を示すテーブルである。
「タスクＩＤ」は、タスクそれぞれを一意に識別するためのＩＤである。
「タスク名」は、タスクＩＤで識別されるタスクの具体的内容を示す情報である。
「上位タスクＩＤ」は、タスクＩＤで識別されるタスクの上位タスクを特定するタスクＩＤであり、タスクモデルの階層構造を示す情報である。
具体的には、タスクモデルテーブル１１は、図３に示すように、タスクＩＤ、タスク名、上位タスクＩＤ、想定実行日時、ユーザ条件・セグメント、ユーザ条件・性別、ユーザ条件・子供の有無および優先度デフォルト値を示すテーブルである。
「タスクＩＤ」は、タスクそれぞれを一意に識別するためのＩＤである。
「タスク名」は、タスクＩＤで識別されるタスクの具体的内容を示す情報である。
「上位タスクＩＤ」は、タスクＩＤで識別されるタスクの上位タスクを特定するタスクＩＤであり、タスクモデルの階層構造を示す情報である。
例えば、図３にあっては、タスク「ホテルを予約する」は、「上位タスクＩＤ」として「Ｔ０００１」を参照しており、参照先のタスク「旅行をする」を上位タスクとして、当該タスク「旅行をする」を達成するためのサブタスクとなっていることを示している。
「想定実行時期」は、タスクＩＤで識別されるタスクがいつ実行されればよいかを示す情報である。
例えば、タスク「ホテルを予約する」は、上位タスクであるタスク「旅行する」よりも「−７ｄａｙｓ」、つまり、７日前までに実行することが望ましいことを示している。
「想定実行時期」は、タスクＩＤで識別されるタスクがいつ実行されればよいかを示す情報である。
例えば、タスク「ホテルを予約する」は、上位タスクであるタスク「旅行する」よりも「−７ｄａｙｓ」、つまり、７日前までに実行することが望ましいことを示している。
「ユーザ条件・セグメント」「ユーザ条件・性別」「ユーザ条件・子供の有無」は、ユーザ条件の一例である。「セグメント」（ユーザの属性）は、特定のセグメント（例えば、美容セグメント）に属するか否かによってタスクの選択が制限される場合に、その条件が記述される。「ユーザ条件・性別」（ユーザの属性）は、前記タスクが男性または女性に限定される行動である場合に、男女いずれかの条件が記述される。「ユーザ条件年齢」（ユーザの属性）は、年齢の条件によって当該タスクを選択することが制限される場合に、その条件が記述される。「ユーザ条件・子供の有無」（ユーザの属性）は、ユーザに子供がいるか否かによって当該タスクの選択が制限される場合に、その条件が記述される。
なお、本実施形態では、ユーザ条件として、セグメント、性別、年齢、子供の有無といった複数のユーザの属性を用いる例を示したが、これに限られる者ではない。例えば、ユーザの嗜好、ユーザの状況をユーザ条件としてもよい。
「優先度デフォルト値」は、タスクＩＤで識別されるタスクの優先度の初期値である。
タスク優先度管理テーブル１２は、タスクの現在の優先度を示すものである。
具体的には、タスク優先度管理テーブル１２は、図４に示すように、優先度の学習が行われたタスクそれぞれについて、タスクＩＤ、ユーザ条件・性別、ユーザ条件・子供の有無および優先度を示すテーブルである。
「優先度」は、タスクＩＤで識別されるタスクの現在の優先度である。
タスク選択履歴テーブル１３は、ユーザによって過去に選択されたタスクの情報を、選択履歴として保持するものである。
「優先度デフォルト値」は、タスクＩＤで識別されるタスクの優先度の初期値である。
タスク優先度管理テーブル１２は、タスクの現在の優先度を示すものである。
具体的には、タスク優先度管理テーブル１２は、図４に示すように、優先度の学習が行われたタスクそれぞれについて、タスクＩＤ、ユーザ条件・性別、ユーザ条件・子供の有無および優先度を示すテーブルである。
「優先度」は、タスクＩＤで識別されるタスクの現在の優先度である。
タスク選択履歴テーブル１３は、ユーザによって過去に選択されたタスクの情報を、選択履歴として保持するものである。
具体的には、タスク選択履歴テーブル１３は、図５に示すように、ユーザＩＤ、タスクＩＤ、ユーザ条件・性別、ユーザ条件・子供の有無、選択日時、状況（予定）識別ＩＤおよび選択状況ＩＤを示すテーブルである。
「選択日時」は、タスクＩＤで識別されるタスクが選択された日時を示す情報である。
「状況（予定）識別ＩＤ」は、タスクＩＤで識別されるタスクの選択時に、選択されたタスクのタスクモデルに対応づけられていた予定を識別するためのＩＤである。
「選択状況ＩＤ」は、タスクＩＤで識別されるタスクが選択された状況を識別するためのＩＤである。
「選択日時」は、タスクＩＤで識別されるタスクが選択された日時を示す情報である。
「状況（予定）識別ＩＤ」は、タスクＩＤで識別されるタスクの選択時に、選択されたタスクのタスクモデルに対応づけられていた予定を識別するためのＩＤである。
「選択状況ＩＤ」は、タスクＩＤで識別されるタスクが選択された状況を識別するためのＩＤである。
選択されたタスクの情報の収集方法としては、例えば、携帯電話機１から送信されるタスクの情報、つまり、ユーザが携帯電話機１でタスクを選択することで配信サーバ３に送信されるタスクの情報を解析して収集する方法が挙げられる。
選択状況ＩＤテーブル１４は、優先度の変更に用いられる情報を示すものである。
具体的には、選択状況ＩＤテーブル１４は、図６に示すように、選択状況ＩＤ、選択状況および優先度変換を示すテーブルである。
「選択状況」は、選択状況ＩＤで識別される状況の具体的内容を示す情報である。
「優先度変換」は、選択状況ＩＤで識別される状況でタスクが選択された場合に、選択されたタスクの優先度に乗算される変換係数である。
選択状況ＩＤテーブル１４は、優先度の変更に用いられる情報を示すものである。
具体的には、選択状況ＩＤテーブル１４は、図６に示すように、選択状況ＩＤ、選択状況および優先度変換を示すテーブルである。
「選択状況」は、選択状況ＩＤで識別される状況の具体的内容を示す情報である。
「優先度変換」は、選択状況ＩＤで識別される状況でタスクが選択された場合に、選択されたタスクの優先度に乗算される変換係数である。
タスク−コンテンツマッピングテーブル１５は、タスクと当該タスクの実行に適したコンテンツのカテゴリとの関係を示すもの、つまり、タスクに対応づけて当該タスクに関連するコンテンツのカテゴリを示すもの。
具体的には、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５は、図７に示すように、ＭＡＰＩＤ、タスクＩＤ、コンテンツカテゴリ、場所条件、最適配信日時、ユーザ条件・セグメント、ユーザ条件・性別、ユーザ条件・子供の有無および優先度デフォルト値を示すテーブルである。
具体的には、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５は、図７に示すように、ＭＡＰＩＤ、タスクＩＤ、コンテンツカテゴリ、場所条件、最適配信日時、ユーザ条件・セグメント、ユーザ条件・性別、ユーザ条件・子供の有無および優先度デフォルト値を示すテーブルである。
「コンテンツカテゴリ」は、タスクＩＤで識別されるタスクの実行に適したコンテンツのカテゴリ（タスクに対応するコンテンツカテゴリ）を示す情報である。
「優先度デフォルト値」は、タスクＩＤで識別されるタスクの実行にあたって、タスクに対応するコンテンツカテゴリそれぞれのいずれを優先すべきかを示す優先度（タスクに対するコンテンツカテゴリの優先度）の初期値である。
タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６は、タスクに対するコンテンツカテゴリの現在の優先度を示すものである。
具体的には、タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６は、図８に示すように、ユーザＩＤ、コンテンツカテゴリＩＤ、タスクＩＤ、ユーザ条件・性別、ユーザ条件・子供の有無および優先度を示すテーブルである。
「優先度デフォルト値」は、タスクＩＤで識別されるタスクの実行にあたって、タスクに対応するコンテンツカテゴリそれぞれのいずれを優先すべきかを示す優先度（タスクに対するコンテンツカテゴリの優先度）の初期値である。
タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６は、タスクに対するコンテンツカテゴリの現在の優先度を示すものである。
具体的には、タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６は、図８に示すように、ユーザＩＤ、コンテンツカテゴリＩＤ、タスクＩＤ、ユーザ条件・性別、ユーザ条件・子供の有無および優先度を示すテーブルである。
「優先度」は、タスクに対するコンテンツカテゴリの現在の優先度である。
コンテンツ選択履歴テーブル１７は、ユーザによって過去に閲覧されたコンテンツの情報を、選択履歴として保持するものである。
具体的には、コンテンツ選択履歴テーブル１７は、図９に示すように、ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、ＭＡＰＩＤ、状況（予定）識別ＩＤ、閲覧日時および閲覧状況ＩＤを示すテーブルである。
「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するためのＩＤである。
「閲覧日時」は、コンテンツＩＤで識別されるコンテンツが閲覧された日時を示す情報である。
「閲覧状況ＩＤ」は、コンテンツＩＤで識別されるコンテンツが閲覧された状況を識別するためのＩＤである。
コンテンツ選択履歴テーブル１７は、ユーザによって過去に閲覧されたコンテンツの情報を、選択履歴として保持するものである。
具体的には、コンテンツ選択履歴テーブル１７は、図９に示すように、ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、ＭＡＰＩＤ、状況（予定）識別ＩＤ、閲覧日時および閲覧状況ＩＤを示すテーブルである。
「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するためのＩＤである。
「閲覧日時」は、コンテンツＩＤで識別されるコンテンツが閲覧された日時を示す情報である。
「閲覧状況ＩＤ」は、コンテンツＩＤで識別されるコンテンツが閲覧された状況を識別するためのＩＤである。
閲覧されたコンテンツの情報の収集方法としては、例えば、携帯電話機１から送信されるコンテンツの閲覧に関する情報、つまり、配信されたコンテンツの詳細情報を表示する機能、配信されたコンテンツに関する店舗情報提供サイトにブラウザでアクセスする機能、および配信されたコンテンツに関する地図を表示する機能のいずれかを、ユーザが使うことで配信サーバ３に送信される情報を解析して収集する方法が挙げられる。
閲覧状況テーブル１８は、優先度の変更に用いられる情報を示すものである。
具体的には、閲覧状況テーブル１８は、図１０に示すように、閲覧状況ＩＤ、ユーザアクション、評価ポイントおよび優先度変換を示すテーブルである。
「ユーザアクション」は、閲覧状況ＩＤで識別される状況の具体的内容を示す情報である。
閲覧状況テーブル１８は、優先度の変更に用いられる情報を示すものである。
具体的には、閲覧状況テーブル１８は、図１０に示すように、閲覧状況ＩＤ、ユーザアクション、評価ポイントおよび優先度変換を示すテーブルである。
「ユーザアクション」は、閲覧状況ＩＤで識別される状況の具体的内容を示す情報である。
「優先度変換」は、閲覧状況ＩＤで識別される状況でコンテンツが閲覧された場合に、閲覧されたコンテンツの優先度に乗算される変換係数である。
コンテンツテーブル１９は、配信候補であるコンテンツの内容についての概要およびＵＲＬを示すものである。
処理実行部１０は、コンテンツ配信を行うタイミングになると、ユーザ毎に後述するコンテンツ配信処理を実行し、各種データベース５〜８および各種テーブル１１〜１５を参照して、まず、図１１に示すように、配信対象であるユーザの予定に付随して実行されるタスクモデルを選出し、そのタスクモデルを構成するタスクの実行に適したコンテンツカテゴリを複数選出する。次に、図１２に示すように、タスク優先度管理テーブル１２およびタスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６を参照し、タスクの優先度と当該タスクに対するコンテンツカテゴリの優先度とに基づいて前記選出したコンテンツカテゴリそれぞれの優先度を算出し、優先度が高いコンテンツカテゴリに含まれるコンテンツの概要およびＵＲＬを前記ユーザの携帯電話機１に配信する。
コンテンツテーブル１９は、配信候補であるコンテンツの内容についての概要およびＵＲＬを示すものである。
処理実行部１０は、コンテンツ配信を行うタイミングになると、ユーザ毎に後述するコンテンツ配信処理を実行し、各種データベース５〜８および各種テーブル１１〜１５を参照して、まず、図１１に示すように、配信対象であるユーザの予定に付随して実行されるタスクモデルを選出し、そのタスクモデルを構成するタスクの実行に適したコンテンツカテゴリを複数選出する。次に、図１２に示すように、タスク優先度管理テーブル１２およびタスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６を参照し、タスクの優先度と当該タスクに対するコンテンツカテゴリの優先度とに基づいて前記選出したコンテンツカテゴリそれぞれの優先度を算出し、優先度が高いコンテンツカテゴリに含まれるコンテンツの概要およびＵＲＬを前記ユーザの携帯電話機１に配信する。
また、同時に、処理実行部は、選出したタスクモデルを構成するタスクのリスト（候補リスト）を前記ユーザの携帯電話機１に送信する。
さらに、処理実行部１０は、図３および図７に示すように、タスクモデルテーブル１１、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５を参照して、タスクのユーザ条件またはタスクに対するコンテンツカテゴリのユーザ条件のうちにユーザが適合しているものがある場合には、適合しているユーザ条件が設定されたタスクの優先度またはタスクに対するコンテンツカテゴリの優先度を上げる。
さらに、処理実行部１０は、図３および図７に示すように、タスクモデルテーブル１１、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５を参照して、タスクのユーザ条件またはタスクに対するコンテンツカテゴリのユーザ条件のうちにユーザが適合しているものがある場合には、適合しているユーザ条件が設定されたタスクの優先度またはタスクに対するコンテンツカテゴリの優先度を上げる。
すなわち、本実施形態にあっては、ユーザが１つのタスクまたはコンテンツカテゴリに設定されているユーザ条件のうち２つ以上のユーザ条件に適合すると、適合したユーザ条件が設定されているタスクまたはコンテンツカテゴリの優先度が上がり、当該タスクまたはコンテンツカテゴリに属するコンテンツの優先度が上がることで、当該コンテンツを配信され易い状態とすることができ、２つ以上のユーザ条件に適合するタスクまたはコンテンツカテゴリがあっても、コンテンツが重複して配信されることを防止する構成とした。
また、処理実行部１０は、携帯電話機１でタスクが選択され、携帯電話機１から送信されるタスクの情報を受信すると、後述するタスク選択によるタスク優先度の学習処理を実行し、図１３に示すように、選択されたタスク（例えば、飛行機で移動）および当該タスクと親子関係にあるサブタスク（例えば、飛行機予約）の優先度を上げる。
すなわち、本実施形態にあっては、ユーザが選択したタスクと親子関係にあるタスク、つまり、実行される可能性の高いタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報（概要、ＵＲＬ）が配信されることを防止する構成とした。
すなわち、本実施形態にあっては、ユーザが選択したタスクと親子関係にあるタスク、つまり、実行される可能性の高いタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報（概要、ＵＲＬ）が配信されることを防止する構成とした。
さらに、処理実行部１０は、携帯電話機１からコンテンツがアクセスされ、携帯電話機１から送信されるコンテンツの情報を受信すると後述するコンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理を実行し、図１４に示すように、アクセスされたコンテンツが属するコンテンツカテゴリに対応するタスク（例えば、飛行機で移動、飛行機予約）の優先度を上げる。
すなわち、本実施形態にあっては、ユーザがアクセスしたコンテンツに対応するタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報が配信されることを防止する構成とした。
すなわち、本実施形態にあっては、ユーザがアクセスしたコンテンツに対応するタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報が配信されることを防止する構成とした。
＜動作＞
・コンテンツ配信処理
次に、処理実行部１０で実行されるコンテンツ配信処理を図面に基づいて説明する。
図１５は、コンテンツ配信処理のフローチャートを示すフローチャートである。
コンテンツ配信処理は、コンテンツを配信するタイミングでユーザ毎に実行され、図１５に示すように、まず、そのステップＳ１０１で、コンテンツの配信対象であるユーザ（配信対象ユーザ）のユーザＩＤを取得し、配信日時として現在の日時を取得する。
次にステップＳ１０２に移行して、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７および個人現在地ＤＢ８を参照し、配信対象ユーザの履歴、嗜好、プロファイル、予定および現在地を取得する。
・コンテンツ配信処理
次に、処理実行部１０で実行されるコンテンツ配信処理を図面に基づいて説明する。
図１５は、コンテンツ配信処理のフローチャートを示すフローチャートである。
コンテンツ配信処理は、コンテンツを配信するタイミングでユーザ毎に実行され、図１５に示すように、まず、そのステップＳ１０１で、コンテンツの配信対象であるユーザ（配信対象ユーザ）のユーザＩＤを取得し、配信日時として現在の日時を取得する。
次にステップＳ１０２に移行して、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７および個人現在地ＤＢ８を参照し、配信対象ユーザの履歴、嗜好、プロファイル、予定および現在地を取得する。
次にステップＳ１０３に移行して、前記ステップＳ１０２で取得した予定（取得予定）に対応するタスクモデルを決定（取得）する。
具体的には、情報格納部９に格納されている複数のタスクモデルテーブル１１から、取得予定に対応するタスクモデルテーブル１１を選出し、図３に示すように、選出したタスクモデルテーブル１１のエントリを参照し、それらエントリの「タスクＩＤ」のフィールド値で識別されるタスク群をタスクモデルとする。
具体的には、情報格納部９に格納されている複数のタスクモデルテーブル１１から、取得予定に対応するタスクモデルテーブル１１を選出し、図３に示すように、選出したタスクモデルテーブル１１のエントリを参照し、それらエントリの「タスクＩＤ」のフィールド値で識別されるタスク群をタスクモデルとする。
次にステップＳ１０４に移行して、前記ステップＳ１０３で取得したタスクモデル（取得タスクモデル）を構成するタスクそれぞれについて想定実行日時を取得する。
具体的には、図３に示すように、取得予定に対応するタスクモデルテーブル１１のエントリを参照し、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が、前記ステップＳ１０３で取得したタスクモデルを構成するタスクのタスクＩＤと一致するものを選出し、選出したエントリの「想定実行日時」のフィールド値を前記タスクそれぞれの想定実行日時とする。
具体的には、図３に示すように、取得予定に対応するタスクモデルテーブル１１のエントリを参照し、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が、前記ステップＳ１０３で取得したタスクモデルを構成するタスクのタスクＩＤと一致するものを選出し、選出したエントリの「想定実行日時」のフィールド値を前記タスクそれぞれの想定実行日時とする。
なお、「取得予定に対応するタスクモデルテーブル１１」を、以下、単にタスクモデルテーブル１１と呼ぶ。
次にステップＳ１０５に移行して、取得タスクモデルの選択履歴があるか否かを判定する。選択履歴がある場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ１０６に移行し、選択履歴がない場合には（Ｎｏ）ステップＳ１０７に移行する。
具体的には、図５に示すように、タスク選択履歴テーブル１３のエントリを参照し、それらエントリのうちに「ユーザＩＤ」「タスクＩＤ」のフィールド値が、前記ステップＳ１０１で取得したユーザＩＤおよび取得タスクのタスクＩＤと一致するものがある場合に、選択履歴があると判定する。
次にステップＳ１０５に移行して、取得タスクモデルの選択履歴があるか否かを判定する。選択履歴がある場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ１０６に移行し、選択履歴がない場合には（Ｎｏ）ステップＳ１０７に移行する。
具体的には、図５に示すように、タスク選択履歴テーブル１３のエントリを参照し、それらエントリのうちに「ユーザＩＤ」「タスクＩＤ」のフィールド値が、前記ステップＳ１０１で取得したユーザＩＤおよび取得タスクのタスクＩＤと一致するものがある場合に、選択履歴があると判定する。
前記ステップＳ１０６では、取得タスクモデルの選択履歴に基づいて、取得タスクモデルを構成するタスク（取得タスク）それぞれのタスク優先度を取得してから、ステップＳ１０８に移行する。
具体的には、まず、取得タスクを１つ選出して処理対象タスクとする。次に、図５に示すように、タスク選択履歴テーブル１３のエントリを参照し、それらエントリのうちに「タスクＩＤ」のフィールド値が、処理対象タスクのタスクＩＤと一致するものがあるか否かを判定する。
具体的には、まず、取得タスクを１つ選出して処理対象タスクとする。次に、図５に示すように、タスク選択履歴テーブル１３のエントリを参照し、それらエントリのうちに「タスクＩＤ」のフィールド値が、処理対象タスクのタスクＩＤと一致するものがあるか否かを判定する。
処理対象タスクのタスクＩＤと一致するエントリがある場合には、そのエントリの「選択状況ＩＤ」のフィールド値を取得する。次に、図６に示すように、選択状況ＩＤテーブル１４のエントリを参照し、それらエントリのうち「選択状況ＩＤ」のフィールド値が、取得した選択状況ＩＤと一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値を取得する。次に、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２のエントリを参照し、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が処理対象タスクのタスクＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値に前記取得した優先度変換を乗算して、「優先度」のフィールド値を更新する。
また、図３に示すように、タスクモデルテーブル１１のエントリから「タスクＩＤ」のフィールド値が、処理対象タスクのタスクＩＤと一致するエントリを選出する。次に、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８を参照し、選出したエントリのユーザ条件のフィールド値、つまり、「ユーザ条件・セグメント」、「ユーザ条件・性別」、「ユーザ条件・子供の有無」のフィールド値のうち、配信対象ユーザが適合しているものの数Ｎを計数し、前記更新した「優先度」のフィールド値に１．５Ｎを乗算したものを、取得タスクの優先度として取得する。
すなわち、処理対象タスクに設定されている複数のユーザ条件のうちに、配信対象ユーザが適合しているものが２つ以上ある場合には、配信対象ユーザが適合しているユーザ条件の数が多いほど、処理対象タスクの優先度が増大する構成となっている。
一方、処理対象タスクのタスクＩＤと一致するエントリがない場合には、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２を参照し、処理対象タスクのタスクＩＤと一致するエントリの「優先度」のフィールド値をそのまま取得する。
一方、処理対象タスクのタスクＩＤと一致するエントリがない場合には、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２を参照し、処理対象タスクのタスクＩＤと一致するエントリの「優先度」のフィールド値をそのまま取得する。
そして、他の取得タスクを新しい処理対象タスクとして順に選出し、選出した処理対象タスクに対して上記手順を繰り返すことで、取得タスクそれぞれの優先度を取得する。
一方、前記ステップＳ１０７では、タスク優先度のデフォルト値を取得してから、前記ステップＳ１０８に移行する。
具体的には、図３に示すように、タスクモデルテーブル１１のエントリを参照し、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が取得タスクのタスクＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値を、取得タスクそれぞれの優先度とする。
一方、前記ステップＳ１０７では、タスク優先度のデフォルト値を取得してから、前記ステップＳ１０８に移行する。
具体的には、図３に示すように、タスクモデルテーブル１１のエントリを参照し、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が取得タスクのタスクＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値を、取得タスクそれぞれの優先度とする。
前記ステップＳ１０８では、取得タスクそれぞれについて、対応するコンテンツカテゴリを取得する。
具体的には、図７に示すように、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５のエントリを参照し、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が取得タスクのタスクＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「コンテンツカテゴリ」のフィールド値を、取得タスクそれぞれのコンテンツカテゴリとする。
次にステップＳ１０９に移行して、前記ステップＳ１０８で取得したコンテンツカテゴリ（取得コンテンツカテゴリ）にコンテンツカテゴリ優先度が算出されていないものがあるか否かを判定する。コンテンツカテゴリ優先度が算出されていないものがある場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ１１０に移行し、全てにコンテンツカテゴリ優先度が算出されている場合には（Ｎｏ）ステップＳ１１７に移行する。
具体的には、図７に示すように、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５のエントリを参照し、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が取得タスクのタスクＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「コンテンツカテゴリ」のフィールド値を、取得タスクそれぞれのコンテンツカテゴリとする。
次にステップＳ１０９に移行して、前記ステップＳ１０８で取得したコンテンツカテゴリ（取得コンテンツカテゴリ）にコンテンツカテゴリ優先度が算出されていないものがあるか否かを判定する。コンテンツカテゴリ優先度が算出されていないものがある場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ１１０に移行し、全てにコンテンツカテゴリ優先度が算出されている場合には（Ｎｏ）ステップＳ１１７に移行する。
具体的には、図８に示すように、タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６のエントリを参照し、それらエントリのうちに「ユーザＩＤ」「コンテンツカテゴリＩＤ」のフィールド値が、前記ステップＳ１０１で取得したユーザＩＤおよび取得コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤと一致するものがない場合に、優先度算出していないコンテンツカテゴリがあると判定する。
前記ステップＳ１１０では、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、コンテンツカテゴリ配信日時を取得する。
具体的には、図７に示すように、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５を参照し、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、コンテンツカテゴリの一致するエントリを選出し、選出したエントリの「最適配信日時フィールド」のフィールド値を前記コンテンツカテゴリそれぞれのコンテンツカテゴリ配信日時とする。
前記ステップＳ１１０では、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、コンテンツカテゴリ配信日時を取得する。
具体的には、図７に示すように、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５を参照し、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、コンテンツカテゴリの一致するエントリを選出し、選出したエントリの「最適配信日時フィールド」のフィールド値を前記コンテンツカテゴリそれぞれのコンテンツカテゴリ配信日時とする。
前記ステップＳ１１１では、取得コンテンツカテゴリの選択履歴があるか否かを判定する。選択履歴がある場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ１１２に移行し、選択履歴がない場合には（Ｎｏ）ステップＳ１１３に移行する。
具体的には、図９に示すように、コンテンツ選択履歴テーブル１７のエントリを参照し、それらエントリのうちに「ユーザＩＤ」「コンテンツＩＤ」のフィールド値が、前記ステップＳ１０１で取得したユーザＩＤおよび取得コンテンツカテゴリのコンテンツのコンテンツＩＤと一致するものがある場合に、選択履歴があると判定する。
具体的には、図９に示すように、コンテンツ選択履歴テーブル１７のエントリを参照し、それらエントリのうちに「ユーザＩＤ」「コンテンツＩＤ」のフィールド値が、前記ステップＳ１０１で取得したユーザＩＤおよび取得コンテンツカテゴリのコンテンツのコンテンツＩＤと一致するものがある場合に、選択履歴があると判定する。
前記ステップＳ１１２では、取得コンテンツカテゴリの選択履歴に基づいて、タスクに対するコンテンツカテゴリ優先度を算出してから、ステップＳ１１４に移行する。
具体的には、まず、取得コンテンツカテゴリを１つ選出して処理対象コンテンツカテゴリとし、さらに、選出した取得コンテンツカテゴリのコンテンツを１つ選出して処理対象コンテンツとする。次に、図９に示すように、コンテンツ選択履歴テーブル１７のエントリを参照し、それらエントリのうちに「コンテンツＩＤ」のフィールド値が、処理対象コンテンツのコンテンツＩＤと一致するものがあるか否かを判定する。
具体的には、まず、取得コンテンツカテゴリを１つ選出して処理対象コンテンツカテゴリとし、さらに、選出した取得コンテンツカテゴリのコンテンツを１つ選出して処理対象コンテンツとする。次に、図９に示すように、コンテンツ選択履歴テーブル１７のエントリを参照し、それらエントリのうちに「コンテンツＩＤ」のフィールド値が、処理対象コンテンツのコンテンツＩＤと一致するものがあるか否かを判定する。
処理対象コンテンツのコンテンツＩＤと一致するエントリがある場合には、そのエントリの「閲覧状況ＩＤ」のフィールド値を取得する。次に、図１０に示すように、閲覧状況テーブル１８のエントリを参照し、それらエントリのうち「閲覧状況ＩＤ」のフィールド値が、取得した閲覧状況ＩＤと一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値を取得する。次に、図８に示すように、タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６のエントリを参照し、それらエントリのうち「コンテンツカテゴリＩＤ」のフィールド値が、処理対象コンテンツが選出された処理対象コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値に前記取得した優先度変換を乗算して、「優先度」のフィールド値を更新する。
また、図７に示すように、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５のエントリから「タスクＩＤ」「コンテンツカテゴリ」のフィールド値が、処理対象タスクのタスクＩＤおよび処理対象コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリと一致するエントリを選出する。次に、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８を参照し、選出したエントリのユーザ条件、つまり、「ユーザ条件・セグメント」、「ユーザ条件・性別」、「ユーザ条件・子供の有無」のフィールド値のうち、配信対象ユーザが適合しているものの数Ｎを計数し、前記更新した「優先度」のフィールド値に１．５Ｎを乗算したものを、タスクに対するコンテンツカテゴリ優先度として取得する。
すなわち、処理対象コンテンツカテゴリに設定されている複数のユーザ条件のうちに、配信対象ユーザが適合しているものが２つ以上ある場合には、配信対象ユーザが適合しているユーザ条件の数が多いほど、処理対象コンテンツカテゴリの優先度が増大する。
一方、処理対象コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤと一致するエントリがない場合には、「優先度」のフィールド値は更新せず、値を保持する。
一方、処理対象コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤと一致するエントリがない場合には、「優先度」のフィールド値は更新せず、値を保持する。
そして、処理対象コンテンツカテゴリの他のコンテンツを新しい処理対象コンテンツとして順に選出し、選出した処理対象コンテンツに対して上記手順を繰り返すとともに、他の取得コンテンツカテゴリのコンテンツに対しても上記手順を繰り返すことで、取得タスクに対する取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、優先度を更新・取得する。
一方、前記ステップＳ１１３では、タスクに対するコンテンツカテゴリ優先度のデフォルト値を取得してから、前記ステップＳ１１４に移行する。
一方、前記ステップＳ１１３では、タスクに対するコンテンツカテゴリ優先度のデフォルト値を取得してから、前記ステップＳ１１４に移行する。
具体的には、図８に示すように、タスク−コンテンツ優先度管理テーブルを参照し、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、コンテンツカテゴリＩＤの一致するエントリを選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールドのフィールド値を取得タスクに対する前記コンテンツカテゴリそれぞれの優先度とする。
前記ステップＳ１１４では、前記ステップＳ１０６またはＳ１０７で設定されたタスク優先度、および前記ステップＳ１１２またはＳ１１３で設定されたタスクに対するコンテンツカテゴリ優先度に基づいてコンテンツカテゴリ優先度を算出する。
前記ステップＳ１１４では、前記ステップＳ１０６またはＳ１０７で設定されたタスク優先度、および前記ステップＳ１１２またはＳ１１３で設定されたタスクに対するコンテンツカテゴリ優先度に基づいてコンテンツカテゴリ優先度を算出する。
具体的には、まず、取得タスクを１つ選出して処理対象タスクとし、さらに、処理対象タスクに対応する取得コンテンツカテゴリを１つ選出して処理対象コンテンツカテゴリとする。次に、処理対象タスクのタスク優先度に、当該処理対象タスクに対する処理対象コンテンツカテゴリの優先度、つまり、タスクに対するコンテンツカテゴリ優先度を乗算し、その乗算結果を処理対象コンテンツカテゴリの優先度とする。
そして、処理対象タスクの他のコンテンツカテゴリを新しい処理対象コンテンツカテゴリとして順に選出し、選出した処理対象コンテンツに対して上記手順を繰り返すとともに、他の取得タスクのコンテンツカテゴリに対しても上記手順を繰り返すことで、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、優先度を算出する。
次にステップＳ１１５に移行して、前記ステップＳ１０４で取得したタスク想定実行日時および前記ステップＳ１１０で取得したコンテンツカテゴリ配信日時に基づき、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、それらコンテンツカテゴリに含まれるコンテンツの配信日時（コンテンツカテゴリ最適配信日時）を算出する。
次にステップＳ１１５に移行して、前記ステップＳ１０４で取得したタスク想定実行日時および前記ステップＳ１１０で取得したコンテンツカテゴリ配信日時に基づき、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、それらコンテンツカテゴリに含まれるコンテンツの配信日時（コンテンツカテゴリ最適配信日時）を算出する。
具体的には、まず、取得タスクを１つ選出して処理対象タスクとし、さらに、処理対象タスクに対応する取得コンテンツカテゴリを１つ選出して処理対象コンテンツとする。次に、処理対象タスクのタスク想定実行日時に、処理対象コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリ配信日時を加算し、その加算結果をコンテンツカテゴリ最適配信日時とする。
そして、処理対象タスクの他のコンテンツカテゴリを新しい処理対象コンテンツカテゴリとして順に選出し、選出した処理対象コンテンツに対して上記手順を繰り返すとともに、他の取得タスクのコンテンツカテゴリに対しても上記手順を繰り返すことで、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、コンテンツカテゴリ最適配信日時を算出する。
そして、処理対象タスクの他のコンテンツカテゴリを新しい処理対象コンテンツカテゴリとして順に選出し、選出した処理対象コンテンツに対して上記手順を繰り返すとともに、他の取得タスクのコンテンツカテゴリに対しても上記手順を繰り返すことで、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、コンテンツカテゴリ最適配信日時を算出する。
次にステップＳ１１６に移行して、前記ステップＳ１０１で取得した配信日時、前記ステップＳ１０２で取得した予定の日時、前記ステップＳ１１２で算出したコンテンツカテゴリ優先度および前記ステップＳ１１５で算出したコンテンツカテゴリ最適配信日時に基づいて、配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度を算出する。
具体的には、まず、予定を１つ選出して処理対象予定とし、処理対象予定に対応する取得タスクを１つ選出して処理対象タスクとし、さらに、処理対象タスクに対応する取得コンテンツカテゴリを１つ選出して処理対象コンテンツカテゴリとする。次に、処理対象予定を実行する日時（予定実行日時）、処理対象コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリ優先度およびコンテンツカテゴリ最適配信日時に基づいて、指定日時におけるコンテンツカテゴリ優先度を算出するための関数（優先度算出関数）を導出し、導出した優先度算出関数に基づいて配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度を算出する。
具体的には、まず、予定を１つ選出して処理対象予定とし、処理対象予定に対応する取得タスクを１つ選出して処理対象タスクとし、さらに、処理対象タスクに対応する取得コンテンツカテゴリを１つ選出して処理対象コンテンツカテゴリとする。次に、処理対象予定を実行する日時（予定実行日時）、処理対象コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリ優先度およびコンテンツカテゴリ最適配信日時に基づいて、指定日時におけるコンテンツカテゴリ優先度を算出するための関数（優先度算出関数）を導出し、導出した優先度算出関数に基づいて配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度を算出する。
そして、処理対象タスクの他のコンテンツカテゴリを新しい処理対象コンテンツカテゴリとして順に選出し、選出した処理対象コンテンツに対して上記手順を繰り返すとともに、他の予定および他の取得タスクのコンテンツカテゴリに対しても上記手順を繰り返すことで、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度を算出する。
ここで、優先度算出関数は、図１６に示すように、配信日時が、｛コンテンツカテゴリ最適配信日時−（配信日時―コンテンツカテゴリ最適配信日時）｝以前（優先度発生日以前）である場合には配信日におけるコンテンツカテゴリ優先度を「０」とし、優先度発生日〜コンテンツカテゴリ最適配信日時の期間にある場合には当該コンテンツカテゴリ最適配信日時に近づくにつれて配信日におけるコンテンツカテゴリ優先度を増大して、コンテンツカテゴリ最適配信日時に最大値（前記ステップＳ１１２で算出したコンテンツカテゴリ優先度）とし、コンテンツカテゴリ最適配信日時〜予定実行日時の期間にある場合には当該予定実行日時に近づくにつれて配信日におけるコンテンツカテゴリ優先度を低減して予定実行日時に「０」とし、予定実行日時以後にある場合には配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度を「０」とする関数である。
また、優先度関数としては、例えば、図１７に示すように、配信日時が、コンテンツカテゴリ最適配信日時の前後１日の期間にある場合にはカテゴリ優先度を最大値（前記ステップＳ１１２で算出したコンテンツカテゴリ優先度）とし、他の期間にある場合にはカテゴリ優先度を「０」とする関数を用いてもよい。
次にステップＳ１１７に移行して、前記ステップＳ１０６またはＳ１０７で取得したタスク優先度および前記ステップＳ１１６で算出した配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度に基づいて配信コンテンツカテゴリを決定する。
次にステップＳ１１７に移行して、前記ステップＳ１０６またはＳ１０７で取得したタスク優先度および前記ステップＳ１１６で算出した配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度に基づいて配信コンテンツカテゴリを決定する。
具体的には、まず、取得タスクを１つ選出して処理対象タスクとし、さらに、処理対象タスクに対応する取得コンテンツカテゴリを１つ選出して処理対象コンテンツとする。次に、処理対象タスクのタスク優先度に、処理対象コンテンツカテゴリの配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度を乗算し、その乗算結果を処理対象コンテンツカテゴリの優先度とする。なお、その際、処理対象タスクに上位タスクが存在する場合には、上位タスクの優先度も、処理対象コンテンツカテゴリの配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度に乗算する。また、処理対象タスクの他のコンテンツカテゴリを新しい処理対象コンテンツカテゴリとして順に選出し、選出した処理対象コンテンツに対して上記手順を繰り返すとともに、他の取得タスクのコンテンツカテゴリに対しても上記手順を繰り返すことで、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、優先度を算出する。
そして、取得コンテンツカテゴリのうち、最も優先度が高いものを配信コンテンツカテゴリとする。
次にステップＳ１１８に移行して、コンテンツテーブル１９を参照して、前記ステップＳ１１７で決定された配信コンテンツカテゴリに含まれるコンテンツの概要およびＵＲＬを取得する。
次にステップＳ１１９に移行して、前記ステップＳ１１８で取得したコンテンツの概要およびＵＲＬを配信対象ユーザに配信してから、この演算処理を終了する。
次にステップＳ１１８に移行して、コンテンツテーブル１９を参照して、前記ステップＳ１１７で決定された配信コンテンツカテゴリに含まれるコンテンツの概要およびＵＲＬを取得する。
次にステップＳ１１９に移行して、前記ステップＳ１１８で取得したコンテンツの概要およびＵＲＬを配信対象ユーザに配信してから、この演算処理を終了する。
・タスク選択によるタスク優先度の学習処理
次に、処理実行部１０で実行されるタスク選択によるタスク優先度の学習処理を図面に基づいて実行する。
図１８は、タスク選択によるタスク優先度の学習処理を示すフローチャートである。
タスク選択によるタスク優先度の学習処理は、ユーザによってタスクが選択され、携帯電話機１から送信されるタスクの情報を受信すると実行される処理であって、図１８に示すように、まず、そのステップＳ２０１では、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８を参照し、選択したユーザのユーザＩＤ、選択したタスク（選択タスク）のタスクＩＤ、選択タスクに対応する予定の状況（予定）識別ＩＤ、選択タスクの選択状況および選択日時を取得する。
次に、処理実行部１０で実行されるタスク選択によるタスク優先度の学習処理を図面に基づいて実行する。
図１８は、タスク選択によるタスク優先度の学習処理を示すフローチャートである。
タスク選択によるタスク優先度の学習処理は、ユーザによってタスクが選択され、携帯電話機１から送信されるタスクの情報を受信すると実行される処理であって、図１８に示すように、まず、そのステップＳ２０１では、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８を参照し、選択したユーザのユーザＩＤ、選択したタスク（選択タスク）のタスクＩＤ、選択タスクに対応する予定の状況（予定）識別ＩＤ、選択タスクの選択状況および選択日時を取得する。
次にステップＳ２０２に移行して、前記ステップＳ２０１で取得した選択状況に基づいて優先度を取得する。
具体的には、図６に示すように、選択状況ＩＤテーブル１４のエントリを参照し、それらエントリのうち「選択状況」のフィールド値が、取得した選択状況と一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値を取得する。
次にステップＳ２０３に移行して、選択したタスクモデルに対する選択履歴があるか否かを判定する。選択履歴がある場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ２０４に移行し、選択履歴がない場合には（Ｎｏ）ステップＳ２０５に移行する。
具体的には、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２のエントリを参照し、それらエントリのうちに「タスクＩＤ」のフィールド値が、選択タスクのタスクＩＤと一致するものがある場合に、選択履歴があると判定する。
具体的には、図６に示すように、選択状況ＩＤテーブル１４のエントリを参照し、それらエントリのうち「選択状況」のフィールド値が、取得した選択状況と一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値を取得する。
次にステップＳ２０３に移行して、選択したタスクモデルに対する選択履歴があるか否かを判定する。選択履歴がある場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ２０４に移行し、選択履歴がない場合には（Ｎｏ）ステップＳ２０５に移行する。
具体的には、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２のエントリを参照し、それらエントリのうちに「タスクＩＤ」のフィールド値が、選択タスクのタスクＩＤと一致するものがある場合に、選択履歴があると判定する。
前記ステップＳ２０４では、タスク優先度管理テーブル１２の既存のエントリに対して、優先度変換値を積算してから、この演算処理を終了する。
具体的には、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２のエントリを参照し、それらエントリのうち、「タスクＩＤ」のフィールド値が選択タスクのタスクＩＤおよび選択タスクのサブタスクのタスクＩＤと一致するエントリをそれぞれ選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値に前記ステップＳ２０２で取得した優先度変換をそれぞれ乗算して、「優先度」のフィールド値を更新する。
具体的には、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２のエントリを参照し、それらエントリのうち、「タスクＩＤ」のフィールド値が選択タスクのタスクＩＤおよび選択タスクのサブタスクのタスクＩＤと一致するエントリをそれぞれ選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値に前記ステップＳ２０２で取得した優先度変換をそれぞれ乗算して、「優先度」のフィールド値を更新する。
一方、前記ステップＳ２０５では、タスク優先度管理テーブル１２に新規エントリを追加し、優先度変換後の値を格納してから、この演算処理を終了する。
具体的には、図３に示すように、タスクモデルテーブルのエントリを参照し、それらエントリのうち、「タスクＩＤ」のフィールド値が選択タスクのタスクＩＤおよび選択タスクのサブタスクのタスクＩＤと一致するエントリをそれぞれ選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値を取得する。次に、取得した優先度に前記ステップＳ２０２で取得した優先度変換をそれぞれ乗算し、タスク優先度管理テーブル１２に、それら乗算結果を「優先度」のフィールド値とするエントリを追加する。
具体的には、図３に示すように、タスクモデルテーブルのエントリを参照し、それらエントリのうち、「タスクＩＤ」のフィールド値が選択タスクのタスクＩＤおよび選択タスクのサブタスクのタスクＩＤと一致するエントリをそれぞれ選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値を取得する。次に、取得した優先度に前記ステップＳ２０２で取得した優先度変換をそれぞれ乗算し、タスク優先度管理テーブル１２に、それら乗算結果を「優先度」のフィールド値とするエントリを追加する。
・コンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理
次に、処理実行部１０で実行されるコンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理を図面に基づいて実行する。
図１８は、コンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理を示すフローチャートである。
コンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理は、携帯電話機１からコンテンツがアクセス（閲覧）され、携帯電話機１から送信されるコンテンツの情報を受信すると実行される処理であって、図１９に示すように、まず、そのステップＳ３０１では、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８を参照し、選択したユーザのユーザＩＤ、選択したコンテンツ（選択コンテンツ）のコンテンツＩＤ、選択コンテンツに対応する予定の状況（予定）識別ＩＤ、ＭＡＰＩＤ、閲覧日時および閲覧状況ＩＤを取得する。
次に、処理実行部１０で実行されるコンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理を図面に基づいて実行する。
図１８は、コンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理を示すフローチャートである。
コンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理は、携帯電話機１からコンテンツがアクセス（閲覧）され、携帯電話機１から送信されるコンテンツの情報を受信すると実行される処理であって、図１９に示すように、まず、そのステップＳ３０１では、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８を参照し、選択したユーザのユーザＩＤ、選択したコンテンツ（選択コンテンツ）のコンテンツＩＤ、選択コンテンツに対応する予定の状況（予定）識別ＩＤ、ＭＡＰＩＤ、閲覧日時および閲覧状況ＩＤを取得する。
次にステップＳ３０２に移行して、前記ステップＳ３０１で取得した閲覧状況ＩＤに基づいて優先度変換を取得する。
具体的には、図１０に示すように、閲覧状況テーブル１８のエントリを参照し、それらエントリのうち「閲覧状況ＩＤ」のフィールド値が、取得した閲覧状況ＩＤと一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値を取得する。
次にステップＳ３０３に移行して、選択したコンテンツのマッピングに対する選択履歴があるか否かを判定する。選択履歴がある場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ３０４に移行し、選択履歴がない場合には（Ｎｏ）ステップＳ３０５に移行する。
具体的には、図１０に示すように、閲覧状況テーブル１８のエントリを参照し、それらエントリのうち「閲覧状況ＩＤ」のフィールド値が、取得した閲覧状況ＩＤと一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値を取得する。
次にステップＳ３０３に移行して、選択したコンテンツのマッピングに対する選択履歴があるか否かを判定する。選択履歴がある場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ３０４に移行し、選択履歴がない場合には（Ｎｏ）ステップＳ３０５に移行する。
具体的には、図８に示すように、タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６のエントリを参照し、それらエントリのうちに「コンテンツカテゴリＩＤ」のフィールド値が、選択コンテンツが属するコンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤと一致するものがある場合に、選択履歴があると判定する。
前記ステップＳ３０４では、タスク−コンテンツ優先度管理テーブルの既存のエントリに対して、優先度変換値を積算してから、この演算処理を終了する。
具体的には、図８に示すように、タスク−コンテンツ優先度管理テーブルのエントリを参照し、それらエントリのうち「コンテンツカテゴリＩＤ」のフィールド値が、選択コンテンツが属するコンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値に前記ステップＳ３０２で取得した優先度変換を乗算して、「優先度」のフィールド値を更新する。
前記ステップＳ３０４では、タスク−コンテンツ優先度管理テーブルの既存のエントリに対して、優先度変換値を積算してから、この演算処理を終了する。
具体的には、図８に示すように、タスク−コンテンツ優先度管理テーブルのエントリを参照し、それらエントリのうち「コンテンツカテゴリＩＤ」のフィールド値が、選択コンテンツが属するコンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値に前記ステップＳ３０２で取得した優先度変換を乗算して、「優先度」のフィールド値を更新する。
また、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２のエントリを参照し、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が、選択コンテンツが属するコンテンツカテゴリに対応するタスクのタスクＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「優先度」のフィールド値に前記ステップＳ３０２で取得した優先度変換を乗算して、「優先度」のフィールド値を更新する。
一方、前記ステップＳ３０５では、タスク−コンテンツ優先度管理テーブルに新規エントリを追加し、優先度変換後の値を格納してから、この演算処理を終了する。
具体的には、図７に示すように、タスク−コンテンツマッピングテーブルのエントリを参照し、それらエントリのうち「コンテンツカテゴリＩＤ」のフィールド値が選択コンテンツが属するコンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「優先度デフォルト値」のフィールド値を取得する。次に、取得した優先度デフォルト値に前記ステップＳ３０２で取得した優先度変換を乗算し、タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６に、その乗算結果を「優先度」のフィールド値とするエントリを追加する。
具体的には、図７に示すように、タスク−コンテンツマッピングテーブルのエントリを参照し、それらエントリのうち「コンテンツカテゴリＩＤ」のフィールド値が選択コンテンツが属するコンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤと一致するエントリを選出し、選出したエントリの「優先度デフォルト値」のフィールド値を取得する。次に、取得した優先度デフォルト値に前記ステップＳ３０２で取得した優先度変換を乗算し、タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６に、その乗算結果を「優先度」のフィールド値とするエントリを追加する。
＜具体的動作＞
次に、本実施形態の配信サーバ３の動作を具体的状況に基づいて説明する。
・コンテンツ配信処理
まず、ユーザＡにコンテンツを配信するタイミングになったとする。すると、配信サーバ３によって、コンテンツ配信処理が実行され、図１５に示すように、まず、そのステップＳ１０１で、ユーザＡのユーザＩＤ（例えば、Ｕ０００１）が取得され、配信日時として現在の日時が取得される。次に、ステップＳ１０２で、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７および個人現在地ＤＢ８が参照され、ユーザＡの履歴、嗜好、プロファイル、予定（例えば、デート）および現在地が取得される。
次に、本実施形態の配信サーバ３の動作を具体的状況に基づいて説明する。
・コンテンツ配信処理
まず、ユーザＡにコンテンツを配信するタイミングになったとする。すると、配信サーバ３によって、コンテンツ配信処理が実行され、図１５に示すように、まず、そのステップＳ１０１で、ユーザＡのユーザＩＤ（例えば、Ｕ０００１）が取得され、配信日時として現在の日時が取得される。次に、ステップＳ１０２で、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７および個人現在地ＤＢ８が参照され、ユーザＡの履歴、嗜好、プロファイル、予定（例えば、デート）および現在地が取得される。
また、ステップＳ１０３で、取得された予定（取得予定）に対応するタスクモデルテーブル１１が選出され、図３に示すように、選出されたタスクモデルテーブル１１が参照され、取得予定に対応するタスクモデル（例えば、Ｔ０００１、Ｔ０００２等）が取得される。次に、ステップＳ１０４で、図３に示すように、取得予定に対応するタスクモデルテーブル１１のエントリが参照され、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が、取得されたタスクモデル（取得タスクモデル）を構成するタスクのタスクＩＤ（Ｔ０００２等）と一致するものがそれぞれ選出され、選出されたエントリの「想定実行日時」のフィールド値が、タスクそれぞれの想定実行日時（なし、−７days等）とされる。
さらに、図５に示すように、タスク選択履歴テーブル１３のエントリのうちに、「ユーザＩＤ」「タスクＩＤ」のフィールド値が、ユーザＡのユーザＩＤ（Ｕ０００１）および取得タスクモデルを構成するタスク（取得タスク）のタスクＩＤ（Ｔ０００１、Ｔ０００２等）と一致するエントリがあったとする。すると、ステップＳ１０５の判定が「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ１０６で、そのエントリの「選択状況ＩＤ」のフィールド値（例えば、ＳＥ０００１、ＳＥ０００２等）が取得され、図６に示すように、選択状況ＩＤテーブル１４のエントリが参照され、それらエントリのうち「選択状況ＩＤ」のフィールド値が、取得した選択状況ＩＤ（ＳＥ０００１、ＳＥ０００２等）と一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値（例えば、１．１1、１．１3等）が取得される。また、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２のエントリが参照され、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が取得タスクのタスクＩＤ（Ｔ０００１、Ｔ０００２等）と一致するエントリが選出され、選出されたエントリの「優先度」のフィールド値（例えば、１．１1、１．１4等）に前記取得された優先度変換が乗算されて、「優先度」のフィールド値が更新される。例えば、図４のタスク優先度管理テーブル１２にあっては、ユーザＩＤがＵ０００１、タスクＩＤがＴ０００１のエントリの「優先度」のフィールド値は１．１2（=１．１1１．１1）に更新され、ユーザＩＤがＵ０００１、タスクＩＤがＴ０００２のエントリの「優先度」のフィールド値は１．１7（=１．１4１．１3）に更新される。
また、図３に示すように、タスクモデルテーブル１１のエントリから「タスクＩＤ」のフィールド値が、取得タスクのタスクＩＤ（Ｔ０００１、Ｔ０００２等）と一致するエントリが選出される。次に、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８が参照され、選出されたエントリの「ユーザ条件・セグメント」、「ユーザ条件・性別」、「ユーザ条件・子供の有無」のフィールド値のうち、ユーザＡが適合しているものの数Ｎ（例えば、１、２等）が計数され、前記更新された「優先度」のフィールド値（１．１2、１．１7等）に１．５Ｎ（１．５1、１．５2等）を乗算したもの（１．１2１．５1、１．１7１．５2等）が、取得タスクの優先度として取得される。また、ステップＳ１０８で、図７に示すように、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５のエントリが参照され、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が取得タスクのタスクＩＤ（Ｔ０００１、Ｔ０００２等）と一致するエントリが選出され、選出されたエントリの「コンテンツカテゴリ」のフィールド値（例えば、旅行ガイド本、旅行会社窓口等）が、取得タスクそれぞれのコンテンツカテゴリとされる。
さらに、タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６のエントリのうちに、「ユーザＩＤ」「コンテンツカテゴリＩＤ」のフィールド値が、ユーザＡのユーザＩＤ（Ｕ０００１）および取得コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤ（Ｔ０００１、Ｔ０００２等）と一致するエントリがなかったとする。すると、ステップＳ１０９の判定が「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ１１０で、図７に示すように、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５が参照され、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、コンテンツカテゴリ（旅行ガイド本、旅行会社窓口等）の一致するエントリが選出され、選出されたエントリの「最適配信日時フィールド」のフィールド値（例えば、−２days、−２days等）が、コンテンツカテゴリそれぞれのコンテンツカテゴリ配信日時とされる。
また、図９に示すように、コンテンツ選択履歴テーブル１７のエントリのうちに、「ユーザＩＤ」「コンテンツＩＤ」のフィールド値が、ユーザＡのユーザＩＤ（Ｕ０００１）および取得コンテンツカテゴリのコンテンツのコンテンツＩＤと一致するものがあったとする。すると、ステップＳ１１１の判定が「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ１１２で、そのエントリの「閲覧状況ＩＤ」のフィールド値が取得され、図１０に示すように、閲覧状況テーブル１８のエントリが参照され、それらエントリのうち「閲覧状況ＩＤ」のフィールド値が、取得した閲覧状況ＩＤと一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値（例えば、１．１3、１．１4等）が取得される。また、図８に示すように、タスク−コンテンツ優先度管理テーブルのエントリが参照され、それらエントリのうち「コンテンツカテゴリＩＤ」のフィールド値が、取得コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤと一致するエントリが選出され、選出されたエントリの「優先度」のフィールド値（例えば、１．１6、１．１4等）に前記取得された優先度変換が乗算されて、「優先度」のフィールド値が更新され、タスクに対するコンテンツカテゴリ優先度とされる。例えば、図８のタスク−コンテンツ優先度管理テーブルにあっては、ユーザＩＤがＵ０００１、コンテンツカテゴリＩＤがＣＡ０００２のエントリの「優先度」のフィールド値は１．１9（=１．１6１．１3）に更新され、ユーザＩＤがＵ０００１、コンテンツカテゴリＩＤがＣＡ０００５のエントリの「優先度」のフィールド値は１．１8（=１．１4１．１4）に更新される。
さらに、図７に示すように、タスク−コンテンツマッピングテーブル１５のエントリから「タスクＩＤ」「コンテンツカテゴリ」のフィールド値が、取得タスクのタスクＩＤ（Ｔ０００１、Ｔ０００２等）および当該取得タスクに対する取得コンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリ（旅行ガイド本、旅行会社窓口等）と一致するエントリが選出される。次に、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８が参照され、選出されたエントリの「ユーザ条件・セグメント」、「ユーザ条件・性別」、「ユーザ条件・子供の有無」のフィールド値のうち、ユーザＡが適合しているものの数Ｎ（例えば、１、２）が計数され、前記更新された「優先度」のフィールド値（１．１9、１．１8等）それぞれに１．５Ｎ（１．５1、１．５2等）を乗算したもの（１．１9１．５1、１．１8１．５2等）が、タスクに対するコンテンツカテゴリ優先度として取得される。また、ステップＳ１１４で、取得されたタスクに対するコンテンツカテゴリ優先度（１．１9１．５1、１．１8１．５2等）が、当該タスクのタスク優先度（１．１2１．５1、１．１7１．５2等）に乗算され、その乗算結果（１．１11１．５2、１．１15１．５4）がコンテンツカテゴリの優先度とされる。また、ステップＳ１１５で、取得タスクのタスク想定実行日時（なし、−７days等）に、当該取得タスクに対するコンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリ配信日時（−２days、−２days等）が加算され、その加算結果（−２days、―９days等）がコンテンツカテゴリ最適配信日時とされる。
また、ステップＳ１１６で、図１６に示すように、配信日時、予定の日時、コンテンツカテゴリ優先度（１．１11１．５2、１．１15１．５4等）およびコンテンツカテゴリ最適配信日時（−２days、―９days等）に基づき、取得コンテンツカテゴリそれぞれについて、配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度が算出される。また、ステップＳ１１７で、算出された配信日時におけるコンテンツカテゴリ優先度に、当該取得コンテンツカテゴリに対応する取得タスクのタスク優先度を乗算し、それら乗算結果をコンテンツカテゴリの優先度とする。そして、取得コンテンツカテゴリのうち、最も優先度が高いものが配信コンテンツカテゴリに決定される。そして、ステップＳ１１８で、コンテンツテーブル１９が参照され、決定された配信コンテンツカテゴリに含まれるコンテンツの概要およびＵＲＬが取得され、ステップＳ１１９で、その取得された概要およびＵＲＬがユーザＡの携帯電話機１に配信された後、この演算処理を終了する。
すなわち、本発明者は、選択条件をコンテンツそれぞれに設定しておき、選択条件に適合するコンテンツを当該ユーザに配信する方法にあっては、コンテンツに複数の選択条件を設定した場合、設定した複数の選択条件のうちにユーザが適合しているものが２つ以上あると、適合した選択条件の数だけコンテンツが重複して配信されることを発見した。
そして、これに対し、コンテンツカテゴリに設定されているユーザ条件のうちにユーザが適合しているものがある場合には、適合しているユーザ条件が設定されたコンテンツカテゴリの優先度を上げることで、当該コンテンツカテゴリに属するコンテンツを配信され易い状態とし、コンテンツが重複して配信されることを防止できることを見いだした。
そして、これに対し、コンテンツカテゴリに設定されているユーザ条件のうちにユーザが適合しているものがある場合には、適合しているユーザ条件が設定されたコンテンツカテゴリの優先度を上げることで、当該コンテンツカテゴリに属するコンテンツを配信され易い状態とし、コンテンツが重複して配信されることを防止できることを見いだした。
・タスク選択によるタスク優先度の学習処理
また、ユーザＡによって携帯電話機１のＴｏＤｏ機能にタスクが登録され、携帯電話機１から送信される当該タスクの情報を配信サーバ３が受信したとする。すると、タスク選択によるタスク優先度の学習処理が実行され、図１８に示すように、まず、そのステップＳ２０１で、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８が参照され、ユーザＡのユーザＩＤ（例えば、Ｕ０００１）、選択されたタスク（選択タスク）のタスクＩＤ（例えば、Ｔ０００１）、選択タスクに対応する予定の状況（予定）識別ＩＤ（例えば、ＳＥ０００１）、選択タスクの選択状況（例えば、閲覧後ＴｏＤｏに登録した）および選択日時が取得される。また、ステップＳ２０２で、図６に示すように、選択状況ＩＤテーブル１４のエントリが参照され、それらエントリのうち「選択状況」のフィールド値が、取得された選択状況（閲覧後ＴｏＤｏに登録した）と一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値（例えば、１．１3）が取得される。
また、ユーザＡによって携帯電話機１のＴｏＤｏ機能にタスクが登録され、携帯電話機１から送信される当該タスクの情報を配信サーバ３が受信したとする。すると、タスク選択によるタスク優先度の学習処理が実行され、図１８に示すように、まず、そのステップＳ２０１で、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８が参照され、ユーザＡのユーザＩＤ（例えば、Ｕ０００１）、選択されたタスク（選択タスク）のタスクＩＤ（例えば、Ｔ０００１）、選択タスクに対応する予定の状況（予定）識別ＩＤ（例えば、ＳＥ０００１）、選択タスクの選択状況（例えば、閲覧後ＴｏＤｏに登録した）および選択日時が取得される。また、ステップＳ２０２で、図６に示すように、選択状況ＩＤテーブル１４のエントリが参照され、それらエントリのうち「選択状況」のフィールド値が、取得された選択状況（閲覧後ＴｏＤｏに登録した）と一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値（例えば、１．１3）が取得される。
さらに、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２のエントリのうちに、「タスクＩＤ」のフィールド値が選択タスクのタスクＩＤと一致するものがあったとする。すると、ステップＳ２０３の判定が「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２０４で、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２のエントリが参照され、それらエントリのうち、「タスクＩＤ」のフィールド値が選択タスクのタスクＩＤ（Ｔ０００１）および選択タスクのサブタスクのタスクＩＤ（Ｔ０００２）と一致するエントリがそれぞれ選出され、選出されたエントリの「優先度」のフィールド値（例えば、１．１1、１．１4）に前記取得された優先度変換（１．１3）がそれぞれ乗算されて、「優先度」のフィールド値が更新された後（１．１4、１．１7）、この演算処理を終了する。
すなわち、本発明者は、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げ、優先度の高いコンテンツの情報を優先的に配信する方法にあっては、過去に有効性が高い状況にあり、頻繁にアクセスされたコンテンツが、優先度が高くなることで、その後、有効性が低い状況となっても、情報が配信され続ける可能性があることを発見した。
そして、これに対し、ユーザが選択したタスクと親子関係にあるタスク、つまり、実行される可能性の高いタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報（概要、ＵＲＬ）が配信されることを防止できることを見いだした。
そして、これに対し、ユーザが選択したタスクと親子関係にあるタスク、つまり、実行される可能性の高いタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報（概要、ＵＲＬ）が配信されることを防止できることを見いだした。
・コンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理
また、ユーザＡによって携帯電話機１からコンテンツの詳細情報がアクセスされ、携帯電話機１から送信される当該コンテンツの情報を配信サーバ３が受信したとする。すると、コンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理が実行され、図１９に示すように、まず、そのステップＳ３０１で、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８が参照され、ユーザＡのユーザＩＤ（例えば、Ｕ０００１）、選択されたコンテンツ（選択コンテンツ）のコンテンツＩＤ、選択コンテンツに対応する予定の状況（予定）識別ＩＤ、ＭＡＰＩＤ、閲覧日時および閲覧状況ＩＤ（例えば、Ｓ０００２）が取得される。また、ステップＳ３０２で、図１０に示すように、閲覧状況テーブル１８のエントリが参照され、それらエントリのうち「閲覧状況ＩＤ」のフィールド値が、取得された閲覧状況ＩＤ（Ｓ０００２）と一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値（例えば、１．１3）が取得される。
また、ユーザＡによって携帯電話機１からコンテンツの詳細情報がアクセスされ、携帯電話機１から送信される当該コンテンツの情報を配信サーバ３が受信したとする。すると、コンテンツ閲覧によるタスク優先度学習処理が実行され、図１９に示すように、まず、そのステップＳ３０１で、個人履歴・嗜好ＤＢ５５、個人プロファイルＤＢ６、個人予定ＤＢ７、個人現在地ＤＢ８が参照され、ユーザＡのユーザＩＤ（例えば、Ｕ０００１）、選択されたコンテンツ（選択コンテンツ）のコンテンツＩＤ、選択コンテンツに対応する予定の状況（予定）識別ＩＤ、ＭＡＰＩＤ、閲覧日時および閲覧状況ＩＤ（例えば、Ｓ０００２）が取得される。また、ステップＳ３０２で、図１０に示すように、閲覧状況テーブル１８のエントリが参照され、それらエントリのうち「閲覧状況ＩＤ」のフィールド値が、取得された閲覧状況ＩＤ（Ｓ０００２）と一致するエントリの「優先度変換」のフィールド値（例えば、１．１3）が取得される。
さらに、図８に示すように、タスク−コンテンツ優先度管理テーブル１６のエントリのうちに、「コンテンツカテゴリＩＤ」のフィールド値が、選択コンテンツが属するコンテンツカテゴリのコンテンツカテゴリＩＤ（例えば、ＣＡ０００２）と一致するものがあったとする。すると、ステップＳ３０３の判定が「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ３０４で、図１４に示すように、そのエントリの「優先度」のフィールド値（例えば、１．６6）に前記取得された優先度変換（１．１3）が乗算されて、「優先度」のフィールド値が更新される（１．１9）。また、図４に示すように、タスク優先度管理テーブル１２のエントリが参照され、それらエントリのうち「タスクＩＤ」のフィールド値が、選択コンテンツが属するコンテンツカテゴリに対応するタスクのタスクＩＤと一致するエントリが選出され、選出されたエントリの「優先度」のフィールド値に前記取得された優先度変換（１．１3）が乗算されて、「優先度」のフィールド値が更新され、この演算処理を終了する。
すなわち、本発明者は、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げ、優先度の高いコンテンツの情報を優先的に配信する方法にあっては、過去に有効性が高い状況にあり、頻繁にアクセスされたコンテンツが、優先度が高くなることで、その後、有効性が低い状況となっても、情報が配信され続ける可能性があることを発見した。
そして、これに対し、ユーザがアクセスしたコンテンツに対応するタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報が配信されることを防止できることを見いだした。
そして、これに対し、ユーザがアクセスしたコンテンツに対応するタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報が配信されることを防止できることを見いだした。
以上、本実施形態では、図１の携帯電話機１が特許請求の範囲に記載の端末装置を構成し、以下同様に、図１の配信サーバ３が情報配信装置を構成し、図２のタスクモデルテーブルがタスク記憶手段を構成し、図２のタスク−コンテンツマッピングテーブル１５がカテゴリ記憶手段を構成し、図２の処理実行部および図１５のステップＳ１０３がタスク決定手段を構成し、図２の処理実行部および図１５のステップＳ１０８がカテゴリ決定手段を構成し、図２の処理実行部および図１５のステップＳ１０６、Ｓ１０７がタスク優先度設定手段を構成し、図２の処理実行部、図１５のステップＳ１１０〜Ｓ１１７および図１８のステップＳ２０４がカテゴリ優先度設定手段を構成し、図２の処理実行部および図１５のステップＳ１１８、Ｓ１１９がコンテンツ情報配信手段を構成し、図１の処理実行部が送信手段を構成する。
＜作用・効果＞
（１）このように、本実施形態にあっては、コンテンツがユーザによって携帯電話機１からアクセスされた場合には、アクセスされたコンテンツが属するコンテンツカテゴリに対応するタスクの優先度を上げるようにした。そのため、例えば、配信されたコンテンツの情報に応じてユーザがコンテンツにアクセスした場合に、アクセスしたコンテンツに対応するタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報が配信されることを防止できる。
（１）このように、本実施形態にあっては、コンテンツがユーザによって携帯電話機１からアクセスされた場合には、アクセスされたコンテンツが属するコンテンツカテゴリに対応するタスクの優先度を上げるようにした。そのため、例えば、配信されたコンテンツの情報に応じてユーザがコンテンツにアクセスした場合に、アクセスしたコンテンツに対応するタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報が配信されることを防止できる。
また、例えば、図１３に示すように、ユーザがタスク「飛行機予約」に関心があって、そのタスクに関連するコンテンツ「チケットショップのコンテンツ」に過去にアクセスしていた場合には、そのコンテンツが属するコンテンツカテゴリに対応するタスク「飛行機予約」の優先度も上げることで、ユーザの関心が高い特定のタスク「飛行機予約」に関連する他のコンテンツ「飛行機予約サイト」の情報も優先的に配信することができる。
なお、本実施形態では、携帯電話機１にコンテンツの情報を配信する例を示したが、これに限られるものではない。例えば、配信先としてはコンテンツにアクセス可能なものであればよく、パーソナルコンピュータや携帯情報端末等も挙げられる。
なお、本実施形態では、携帯電話機１にコンテンツの情報を配信する例を示したが、これに限られるものではない。例えば、配信先としてはコンテンツにアクセス可能なものであればよく、パーソナルコンピュータや携帯情報端末等も挙げられる。
（２）また、タスクの選択を促す情報を携帯電話機１に送信し、それらタスクがユーザによって携帯電話機１で選択された場合には、選択されたタスクと親子関係にあるタスクの優先度を上げるようにした。そのため、例えば、ユーザがタスクを選択した場合に、選択したタスクと親子関係にあるタスク、つまり、実行される可能性の高いタスクの優先度を上げ、その優先度に基づいて次回のコンテンツカテゴリのカテゴリの優先度を算出することで、単に、アクセスがあったコンテンツの優先度を上げる方法と異なり、有効性が低い状況にあるコンテンツの情報が配信されることを防止できる。
１は携帯電話機、２は情報配信システム、３は配信サーバ、４は通信網、５は個人履歴・嗜好ＤＢ５、６は個人プロファイルＤＢ６、７は個人予定ＤＢ７、８は個人現在地ＤＢ８、９は情報格納部、１０は処理実行部、１１はタスクモデルテーブル、１１はタスクモデルテーブル、１２はタスク優先度管理テーブル、１３はコンテンツマッピングテーブル、１３はタスク選択履歴テーブル、１４は選択状況ＩＤテーブル、１５はコンテンツマッピングテーブル、１６はコンテンツ優先度管理テーブル、１７はコンテンツ選択履歴テーブル、１８は閲覧状況テーブル
Claims (3)
- コンテンツにアクセス可能な端末装置と、前記端末装置にコンテンツに関する情報を配信する情報配信装置と、を備える情報配信システムの情報配信装置であって、
前記端末装置のユーザが取り得る予定に対応づけて当該予定に関連するタスクを記憶するタスク記憶手段と、前記タスクに対応づけて当該タスクに関連するコンテンツのカテゴリを記憶するカテゴリ記憶手段と、前記タスク記憶手段を参照して、前記ユーザの実際の予定に対応するタスクを決定するタスク決定手段と、前記カテゴリ記憶手段を参照して、前記タスク決定手段で決定されたタスクに対応するカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、前記タスク決定手段で決定されたタスクの優先度を設定するタスク優先度設定手段と、前記優先度設定手段で設定されたタスクの優先度に基づいて前記カテゴリ決定手段で決定されたカテゴリの優先度を設定するカテゴリ優先度設定手段と、前記カテゴリ優先度設定手段で設定された前記コンテンツのカテゴリの優先度に基づいて当該コンテンツに関する情報の配信を行うコンテンツ情報配信手段と、を備え、
前記タスク優先度設定手段は、前記端末装置からコンテンツがアクセスされると、アクセスされたコンテンツが属するカテゴリに対応するタスクの優先度を上げることを特徴とする情報配信装置。 - 前記タスク決定手段で決定されたタスクの選択を促す情報を前記端末装置に送信する送信手段と、を備え、
前記タスクは、階層化されており、
前記タスク優先度設定手段は、前記タスク決定手段で決定されたタスクが前記端末装置で選択されると、選択されたタスクと親子関係にあるタスクの優先度を上げることを特徴とする請求項１に記載の情報配信装置。 - コンテンツにアクセス可能な端末装置と、前記端末装置にコンテンツに関する情報を配信する情報配信装置と、を備える情報配信システムの情報配信装置であって、
ユーザが取り得る予定に対応づけて当該予定に関連するタスクを階層化して記憶するタスク記憶手段と、前記タスクに対応づけて当該タスクに関連するコンテンツのカテゴリを記憶するカテゴリ記憶手段と、前記タスク記憶手段を参照して、前記ユーザの実際の予定に対応するタスクを決定するタスク決定手段と、前記カテゴリ記憶手段を参照して、前記タスク決定手段で決定されたタスクに対応するカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、前記タスク決定手段で決定されたタスクの優先度を設定するタスク優先度設定手段と、前記優先度設定手段で設定されたタスクの優先度に基づいて前記カテゴリ決定手段で決定されたカテゴリの優先度を設定するカテゴリ優先度設定手段と、前記カテゴリ優先度設定手段で設定された前記コンテンツのカテゴリの優先度に基づいて当該コンテンツに関する情報の配信を行うコンテンツ情報配信手段と、前記タスク決定手段で決定されたタスクの選択を促す情報を前記端末装置に送信する送信手段と、を備え、
前記タスク優先度設定手段は、前記タスク決定手段で決定されたタスクが前記端末装置で選択されると、選択されたタスクと親子関係にあるタスクの優先度を上げることを特徴とする情報配信装置。
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