JP2017168008A - 決定装置、決定方法、及び決定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】将来に渡って訴求効果を発揮するコンテンツを提供する。【解決手段】決定装置（広告装置１００）は、取得部と、推定部と、決定部とを備える。取得部は、ネットワークを介して、ユーザの行動履歴を取得する。推定部は、取得部によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。決定部は、推定部により推定されたユーザのライフステージの変化に基づいて、ユーザが利用する端末装置に配信するコンテンツを決定する。【選択図】図３

Description

本発明は、決定装置、決定方法、及び決定プログラムに関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介して取得される様々な情報を事業に活用する動きが広がっている。

例えば、ユーザのニーズを把握するため、ユーザのライフステージを判定し、事業に活用する技術が知られている。また、ライフステージ毎の一般的な価値観等を利用して、市場分析に活用する技術が知られている。また、顧客が現在体験しているイベントを推定し、推定されたイベントに関連する企業の商品の広告情報を送信する技術が知られている。

特開２００３−１７８１７６号公報 特開２００９−８７００２号公報 特開２００４−２０６１６１号公報

しかしながら、上記の従来技術では、将来に渡って訴求効果を発揮するコンテンツを提供することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、ユーザの現時点における情報を用いて事業を行ったり、広告情報を送信したりするに過ぎない。このため、上記の従来技術では、ユーザに提供する広告やレコメンドなどのコンテンツとして、将来に渡って訴求効果を発揮するようなコンテンツを決定することは難しい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、将来に渡って訴求効果を発揮するコンテンツを提供することができる決定装置、決定方法、及び決定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る決定装置は、ネットワークを介して、ユーザの行動履歴を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記ユーザの行動履歴に基づいて、当該ユーザのライフステージの変化を推定する推定部と、前記推定部により推定された前記ユーザのライフステージの変化に基づいて、当該ユーザが利用する端末装置に配信するコンテンツを決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、将来に渡って訴求効果を発揮するコンテンツを提供することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る決定システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る広告装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る購買履歴テーブルの一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る検索履歴テーブルの一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る推定情報テーブルの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係るユーザテーブルの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係るウェブサーバの構成例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る推定処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、実施形態に係る決定処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、広告装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る決定装置、決定方法及び決定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る決定装置、決定方法及び決定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．決定処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る決定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。図１では、本願に係る決定装置に対応する広告装置１００が、ユーザ端末１０を利用するユーザのライフステージを推定し、推定したライフステージに基づいて、配信する広告（コンテンツの一例）を決定する処理の一例について説明する。また、図１では、ユーザ端末１０が、広告装置１００から配信された広告を表示する処理の一例を示す。

図１に示したユーザ端末１０は、ウェブページ等のコンテンツや、ウェブページとともに表示される広告等のコンテンツを表示する情報処理端末であり、例えば、ノート型ＰＣ（Personal Computer）である。ユーザ端末１０は、図１に示したウェブサーバ３０_１及び３０_２や、広告装置１００と、所定の通信網（例えば、インターネット）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。

ユーザ端末１０は、ユーザによる操作にしたがって、ウェブサーバ３０_１及び３０_２からウェブページを取得し、取得したウェブページを表示する。また、ユーザ端末１０は、取得したウェブページ内に表示される情報として、広告装置１００から配信される広告を表示する。なお、以下では、ユーザ端末１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザをユーザ端末１０と読み替えることもできる。図１の例では、ユーザ端末１０は、ユーザＵ０１によって利用されるものとする。

図１に示したウェブサーバ３０_１及び３０_２は、ユーザ端末１０からアクセスされた場合に、各種サービスに関するウェブページを配信するサーバ装置である。図１の例では、ウェブサーバ３０_１は、ｅコマースサイトを提供するウェブサーバである。また、ウェブサーバ３０_２は、ポータルサイトを提供するウェブサーバである。なお、以下の説明において、ウェブサーバ３０_１及び３０_２を区別する必要のないときは、「ウェブサーバ３０」と総称する。

図１に示した広告装置１００は、本願に係る決定装置に対応するサーバ装置である。広告装置１００は、ユーザ端末１０がウェブサーバ３０_１及び３０_２にアクセスした際に、ウェブサーバ３０_１及び３０_２を介して、ユーザ端末１０のネットワーク上における行動履歴を取得する。また、広告装置１００は、ユーザ端末１０を利用するユーザＵ０１のユーザ情報等を取得する。

そして、広告装置１００は、取得した情報に基づいて、ユーザＵ０１のライフステージの変化を推定する。ここで、ライフステージとは、ユーザの人生における所定の段階を示す概念であり、例えば、幼年期、青年期、壮年期などの世代情報や、就職、転職、妊娠、結婚、転居などの生活状況等を含む。また、ライフステージには、子供の有無や、介護の有無など、ユーザの家族や親族や友人に関する状況等が含まれてもよい。なお、広告装置１００は、ユーザに複数のライフステージを付与してもよい。すなわち、広告装置１００は、様々なライフステージを組み合わせて、ユーザの特徴情報として付与することができる。

広告装置１００は、推定したライフステージの変化に基づいて、ユーザＵ０１に配信する広告を決定する。そして、広告装置１００は、決定した広告をユーザＵ０１が利用するユーザ端末１０に配信する。このように、広告装置１００は、ユーザＵ０１のライフステージの変化に即した広告を決定することにより、将来に渡って訴求効果を発揮する広告（コンテンツ）を提供することができる。以下、図１を用いて、本願に係る広告装置１００が、配信する広告を決定する処理の一例について、流れに沿って説明する。

図１において、ユーザ端末１０は、ウェブサーバ３０_１にアクセスし、ウェブサーバ３０_１が提供するウェブサイトを表示する。そして、ユーザＵ０１は、ウェブサーバ３０_１から提供されるｅコマースサイトを利用して、所定の商品を購入するものとする（ステップＳ１１）。例えば、ユーザＵ０１は、化粧品４０や、飲料水４５を購入する。

ここで、ユーザＵ０１は、以前からウェブサーバ３０_１が提供するｅコマースサイトを利用しており、過去に、化粧品４０とは異なる化粧品を継続的に購入していた履歴を有しているものとする。しかしながら、ユーザＵ０１は、所定の時点から、過去に購入していた化粧品から、無香料成分を有する化粧品４０に購入商品を切り替えたとする。

また、ユーザＵ０１は、ウェブサーバ３０_１が提供するｅコマースサイト以外のサイトを利用して、飲料水４５を購入していた履歴を有しているものとする。しかしながら、ユーザＵ０１は、所定の時点から、化粧品４０の注文と同時に飲料水４５を、ウェブサーバ３０_１が提供するｅコマースサイトを利用して購入するようになったものとする。また、ユーザＵ０１は、以前に一度に注文していた飲料水４５の量と比較して、多くの量の飲料水４５を注文するようになったとする。

広告装置１００は、ウェブサーバ３０_１を介して、このようなユーザＵ０１の行動履歴を取得する（ステップＳ１２）。そして、広告装置１００は、ユーザＵ０１の行動履歴に基づいて、ユーザＵ０１のライフステージの変化を推定する（ステップＳ１３）。

例えば、広告装置１００は、ライフステージを推定するための要素となる情報を予め取得しておく。そして、広告装置１００は、ウェブサーバ３０_１を介して取得されたユーザＵ０１の行動履歴と、ライフステージを推定するための要素となる情報を照合することで、ユーザＵ０１のライフステージの変化を推定する。

広告装置１００は、例えば、所定の女性ユーザが購入する同一カテゴリの商品（例えば、化粧品）について、ある時点から「無香料」や「無添加」等のタグ付けのされた商品に切り替わったことを、ライフステージの推定要素の一つとする。具体的には、広告装置１００は、所定の女性ユーザが以前から購入を続けていた化粧品が、「無香料」や「無添加」等のタグ付けのされた化粧品４０に切り替わった場合に、当該ユーザが「妊娠していない」というライフステージから「妊娠した」というライフステージに変化したと推定する。

あるいは、広告装置１００は、所定の女性ユーザが購入する同一の日用品（例えば、飲料水）について、ある時点から、複数のサイトに跨らず、ある一つのサイトのみで購入するように切り替わったことを、ライフステージの推定要素の一つとする。具体的には、広告装置１００は、所定の女性ユーザが以前から購入を続けていた飲料水４５を、化粧品４０を購入するサイトと同一のサイトで購入するようになったという購買履歴を取得した場合に、当該ユーザが「妊娠していない」というライフステージから「妊娠した」というライフステージに変化したと推定する。なお、広告装置１００は、ライフステージの推定について、例えば、「無香料」や「無添加」等のタグ付けのされた化粧品４０に切り替わったこと、および、飲料水４５の購入を一つのサイトに切り替えたこと等の事象をスコア付けしてもよい。そして、広告装置１００は、スコアが所定の閾値を超えた場合に、当該ユーザが「妊娠していない」というライフステージから「妊娠した」というライフステージに変化したと推定するようにしてもよい。

なお、上記のような推定事項は、例えば、妊娠した女性は、使用していた化粧品を無香料の化粧品に切り替えたり、買い物や商品の受け取りの手間を減らすため、同一サイトで購買行動をするようになったりするという、ライフステージによる行動の傾向を捉えたものである。広告装置１００は、上記のような推定事項を、広告装置１００の管理者による入力や、所定の学習処理により予め取得し、記憶しておくものとする。例えば、広告装置１００は、正解データとなる「妊娠した女性」である複数のユーザの行動履歴を取得し、取得した行動履歴に基づいて、上記のような推定事項を抽出し、記憶するようにしてもよい。

広告装置１００は、推定したライフステージの変化情報と、ユーザＵ０１に関する情報とを対応付けて、所定の記憶部に記憶する。

続いて、ユーザ端末１０は、ウェブサーバ３０_２が提供するウェブサイトにアクセスし、ウェブページの配信を要求する（ステップＳ２１）。アクセスを受け付けたウェブサーバ３０_２は、アクセスしてきたユーザ端末１０に関する情報を広告装置１００に送信する。

広告装置１００は、ユーザ端末１０を利用するユーザＵ０１のユーザ情報を取得する（ステップＳ２２）。これにより、広告装置１００は、ウェブサーバ３０_２にアクセスしたユーザが、ユーザＵ０１であることを特定する。そして、広告装置１００は、ユーザＵ０１に対応付けて記憶しているライフステージを参照する。

広告装置１００は、参照したライフステージに基づいて、ユーザＵ０１のライフステージに即した広告を決定する（ステップＳ２３）。例えば、広告装置１００は、広告主から入稿された広告のうち、「妊娠」しているというライフステージを有するユーザ向けに入稿された広告を抽出する。そして、広告装置１００は、抽出した広告の中から、ユーザＵ０１に対して配信する広告を決定する。

広告装置１００は、決定した広告をユーザ端末１０に配信する（ステップＳ２４）。ユーザ端末１０は、ウェブサーバ３０_２から配信されたウェブページＷ１０とともに、広告装置１００から配信された広告５０を表示する（ステップＳ２５）。

図１に示すように、広告５０は、自動車関連の広告であり、クリックされることでランディングページ（landing page）を表示するリンク５５を有する。広告５０は、例えば、「妊娠」や「結婚」等のライフステージであると推定されるユーザに配信される広告としてタグ付けされているものとする。すなわち、広告５０に掲載される商品（自動車）は単身者ではなく家族向けの商品であり、広告５０は、家族を有するユーザへ向けて配信されることが意図された広告である。例えば、ユーザＵ０１は、この時点まで、自動車関連のウェブページ等を閲覧した履歴がなく、自動車関連の広告の配信ターゲットとなる可能性が低いユーザであったとする。しかしながら、広告装置１００は、ライフステージの変化に基づいて、将来的にユーザＵ０１が関心を寄せると想定される分野や宣伝対象の広告を配信する。

このように、広告装置１００は、ユーザＵ０１のライフステージが「妊娠した」というライフステージに変化したと推定した場合、従来では広告５０の配信対象とはならなかったユーザＵ０１に対して、広告５０を配信するようになる。すなわち、広告装置１００は、ユーザＵ０１の現時点での行動履歴や、ユーザＵ０１が頻繁に購入する商品に基づく広告のみならず、ユーザＵ０１に推定されたライフステージという概念を用いて、配信する広告を決定することができる。このため、広告装置１００は、ユーザＵ０１自身が妊娠したことや結婚したことを明示する前の段階で、ユーザＵ０１が将来的に欲すると想定される商品の広告を配信することができる。

なお、広告装置１００は、配信した広告５０の広告効果を取得し、ユーザＵ０１のライフステージの推定処理に反映させるようにしてもよい。例えば、広告装置１００は、ライフステージとして「妊娠」がタグ付けされた広告をユーザＵ０１に配信しているにもかかわらず、一向に広告効果を発揮しない場合等には、ユーザＵ０１に対して推定したライフステージを変更するようにしてもよい。あるいは、広告装置１００は、ライフステージとして「妊娠」がタグ付けされた広告をユーザＵ０１に配信した場合に、それらの広告が一定の効果を発揮する場合等には、ユーザＵ０１に対して推定したライフステージが正解データであったものとして、ライフステージを確定するような処理を行ってもよい。

上述してきたように、広告装置１００は、ネットワークを介して取得可能なユーザの行動履歴に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。そして、広告装置１００は、推定されたユーザのライフステージの変化に基づいて、ユーザが利用するユーザ端末１０に配信するコンテンツを決定する。

このように、広告装置１００は、ユーザの行動履歴に基づいて、ライフステージという概念を推定する。これにより、広告装置１００は、現時点においてユーザが興味関心のある商品の広告に限られず、将来的に興味関心が生じると想定される商品の広告を、配信する広告として決定することができる。結果として、広告装置１００は、目先の利益のみならず、将来に渡って利益をもたらすと想定される広告を決定することができる。すなわち、広告装置１００は、将来に渡って訴求効果を発揮する広告を提供することができる。

なお、図１の例では、広告装置１００は、ウェブサーバ３０_１の提供するｅコマースサイトにおける購買の履歴に基づいて、ユーザＵ０１のライフステージの変化を推定する例を示したが、広告装置１００が利用する行動履歴は、かかる例に限られない。例えば、広告装置１００は、ライフステージの変化について、検索サイトにおけるユーザの検索履歴や、ＳＮＳ（Social Networking Service）サイトにおけるユーザの投稿内容等に基づいて、推定処理を行ってもよい。

〔２．決定システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る決定システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る決定システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、決定システム１は、ユーザ端末１０と、広告主端末２０と、ウェブサーバ３０と、広告装置１００とを含む。ユーザ端末１０、広告主端末２０、ウェブサーバ３０及び広告装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示す決定システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、決定システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台の広告主端末２０や、複数台のウェブサーバ３０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、ウェブページ等の情報コンテンツや、ウェブページとともに表示される広告コンテンツ等を閲覧するユーザによって利用される情報処理装置である。例えば、ユーザ端末１０は、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣや、スマートフォン等の携帯電話機や、タブレット端末や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。ユーザ端末１０は、ユーザによる操作にしたがって、ウェブサーバ３０からウェブページを取得し、取得したウェブページを表示する。また、ユーザ端末１０は、ウェブページとともに、広告装置１００から配信された広告を表示する。

広告主端末２０は、広告装置１００に広告配信を依頼する広告主によって利用される情報処理装置である。広告主端末２０は、広告主による操作に従って、広告装置１００に広告を入稿する。このとき、広告主端末２０は、広告効果が高くなると想定される広告配信を行うために、ターゲット対象とするユーザの情報を広告ごとに設定しておいてもよい。例えば、広告主端末２０は、広告と、ターゲットとするユーザのライフステージとを紐づけて、広告装置１００に広告を入稿する。

なお、広告主は、広告主端末２０を用いて、広告装置１００に広告を入稿せずに、かかる入稿等を代理店に依頼する場合もある。この場合、広告装置１００に広告を入稿等するのは代理店となる。以下では、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であり、「広告主端末」といった表記は、広告主端末だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。

ウェブサーバ３０は、各種サービスを提供するウェブサイトが含むサービスページ（ウェブページ）をユーザ端末１０に配信するウェブサーバである。例えば、ウェブサーバ３０は、ポータルサイト、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト（ｅコマースサイト）、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関連する各種情報を含むウェブページをユーザ端末１０に配信する。

なお、ウェブサーバ３０からユーザ端末１０に配信される各種データは、実際にはウェブページを形成するＨＴＭＬファイルや画像等であるが、以下では、ウェブサーバ３０からユーザ端末１０に配信される各種データを総称してウェブページと表記する場合がある。

広告装置１００は、本願に係る決定装置に対応するサーバ装置であって、ユーザ端末１０に配信する広告を決定するサーバ装置である。広告装置１００は、ユーザのネットワーク上の行動履歴や、ユーザ端末１０に関するユーザ情報を取得し、取得した情報に基づいて、ユーザ端末１０に係るユーザのライフステージの変化を推定する。そして、広告装置１００は、推定したライフステージに基づいて、当該ユーザに配信する広告を決定する。また、広告装置１００は、決定した広告をユーザ端末１０に配信し、ウェブページとともに広告を表示させる。

〔３．広告装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る広告装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る広告装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、広告装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、広告装置１００は、広告装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を出力するための出力部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０や、広告主端末２０や、ウェブサーバ３０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、行動情報記憶部１２１と、ライフステージ記憶部１２４と、広告情報記憶部１２７を有する。以下、各記憶部について順に説明する。

（行動情報記憶部１２１について）
行動情報記憶部１２１は、ユーザの行動に関する情報である行動情報を記憶する。行動情報記憶部１２１には、情報を記憶するデータテーブルとして、購買履歴テーブル１２２と、検索履歴テーブル１２３とが含まれる。以下、各データテーブルについて、順に説明する。

（購買履歴テーブル１２２について）
購買履歴テーブル１２２は、ネットワークＮを介して取得される、ユーザの購買行動の履歴に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る購買履歴テーブル１２２の一例を示す。図４に示すように、購買履歴テーブル１２２は、「ユーザＩＤ」、「行動日時」、「行動種別」、「商品カテゴリ」、「商品ＩＤ」、「商品タグ」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報を示す。なお、実施形態において、ユーザＩＤは、説明で用いる参照符号と共通するものとする。例えば、ユーザＩＤが「Ｕ０１」であるユーザは、「ユーザＵ０１」を示す。

「行動日時」は、ユーザにより購買行動が行われた日時を示す。「行動種別」は、購買行動に係る種別を示す。行動種別は、例えば、図４に示すように、「商品購入」や「ブックマーク」といった、購買に関する行動であって、ユーザがネットワーク上で行った行動の種別を示す。行動種別には、図４で示された例以外にも、例えば、商品売却や、オークションへの入札や、ブックマークの削除等、購買に関する種々の行動が含まれてもよい。

「商品カテゴリ」は、商品の属するカテゴリを示す。「商品ＩＤ」は、商品を一意に定める識別情報を示す。「商品タグ」は、商品に紐づけられた情報であって、商品の性質や、成分等を示す情報である。

すなわち、図４では、記憶された情報の一例として、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で識別されるユーザＵ０１の購買履歴に関する情報が記憶されていることを示している。また、図４に示す情報の一例は、ユーザＵ０１が「２０１６年４月１５日」に「商品購入」しており、購入した商品のカテゴリは「化粧品」であり、商品は商品ＩＤ「Ｇ００１」で識別される商品であり、その商品には「無香料、保湿」といったタグが付けられていることを示している。

なお、購買履歴テーブル１２２には、図４に示した例以外にも、ユーザの購買行動に関する情報が記憶されてもよい。例えば、購買履歴テーブル１２２には、ユーザがダウンロードした商品（購入したデータ）の情報や、ユーザが購入する際に利用したサイトの情報等が記憶されてもよい。また、購買履歴テーブル１２２には、ユーザが一度に注文した商品の量や、金額等、購買に関する種々の情報が記憶されてもよい。

（検索履歴テーブル１２３について）
検索履歴テーブル１２３は、検索サービスにおけるユーザの検索行動に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る検索履歴テーブル１２３の一例を示す。図５に示すように、検索履歴テーブル１２３は、「ユーザＩＤ」、「検索日時」、「検索クエリ」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、図４で示した同一の項目に対応する。「検索日時」は、ユーザが検索サービスを利用した日時を示す。「検索クエリ」は、ユーザが検索サービスに送信した検索クエリを示す。

すなわち、図５では、記憶された情報の一例として、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で識別されるユーザＵ０１の検索履歴に関する情報が記憶されていることを示している。また、図５に示す情報の一例は、ユーザＵ０１が「２０１６年４月１６日」に、検索クエリ「無香料」と「化粧品」とを送信して、検索サービスを利用していることを示している。

（ライフステージ記憶部１２４について）
ライフステージ記憶部１２４は、ライフステージに関する情報を記憶する。ライフステージ記憶部１２４には、情報を記憶するデータテーブルとして、推定情報テーブル１２５と、ユーザ情報テーブル１２６とが含まれる。以下、各データテーブルについて、順に説明する。

（推定情報テーブル１２５について）
推定情報テーブル１２５は、ユーザのライフステージを推定するために用いられる情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る推定情報テーブル１２５の一例を示す。図６に示すように、推定情報テーブル１２５は、「推定ライフステージ」、「推定要素」といった項目を有する。また、推定要素は、「購買行動」、「検索行動」といった小項目を有する。

「推定ライフステージ」は、広告装置１００によって推定されるライフステージの種別を示す。「推定要素」は、取得したユーザの行動履歴と照らし合わせて、ユーザのライフステージを推定するための判断要素を示す。

「購買行動」は、ユーザの購買行動に関して、ライフステージを推定するための判断要素となりうる行動を示す。例えば、図６に示した例において、「無香料、無添加、無農薬」とは、ユーザが購入したり、ブックマークに追加したりした商品のタグに「無香料、無添加、無農薬」のいずれかの要素が含まれていることを示す。この場合、広告装置１００は、ユーザがライフステージ「妊娠」に該当する可能性があると推定する。

また、購買行動のうち、「利用サイトの集中」とは、以前に複数サイトを利用して購買をしていたユーザが、特定のサイトで購買を行うようになった状態を示す。例えば、広告装置１００は、所定の集計期間を設けて、ユーザの購買行動を分析することで、この推定要素にユーザが該当するか否かを判定する。

また、その他の購買行動として、「購買する日用品の増加」や、「レコメンドへの反応の向上」等が記憶されてもよい。例えば、妊娠したユーザが、日用品の買い物について、オフラインでの買い物よりも、ネット注文する機会が多くなるという傾向にある場合には、「購買する日用品の増加」が、ユーザのライフステージを推定する要素となりうる。また、ネット注文の機会が多くなる場合、ユーザは、ウェブページ等に表示されるレコメンドへ、以前よりも反応を示すことが多くなる傾向にある。この場合、「レコメンドへの反応の向上」が、ユーザのライフステージを推定する要素となりうる。

推定するライフステージが「引っ越し」である場合、購買行動に係る推定要素として、「同一日用品の量の変化」や、「大型商品の注文」等が記憶される。すなわち、ユーザが引っ越しをして住居が変わる場合、従来から購入していた同一商品であっても、注文する量が増加したりする場合がある。このため、広告装置１００は、このような購買行動の変化を推定要素として記憶しておくことで、ライフステージの変化の推定処理を行うことができる。

「検索行動」は、ユーザの検索行動に関して、ライフステージを推定するための判断要素となりうる行動を示す。例えば、図６に示した例では、ユーザの検索クエリに「無香料、無添加、無農薬」のいずれかが含まれている場合に、広告装置１００は、ユーザがライフステージ「妊娠」に該当する可能性があると推定する。また、ユーザから送信される検索クエリとして、「日用品」や「体調」や「医薬品」に関するクエリが所定の閾値より多く含まれている場合には、広告装置１００は、ユーザがライフステージ「妊娠」に該当する可能性があると推定する。

また、ユーザが引っ越しを予定している場合、引っ越しによって生活基盤が変化するユーザは、公共施設や、金融機関や、交通機関について、従来よりも検索する頻度が増加すると想定される。例えば、ユーザは、例えば結婚等によって住居を転居する際に、銀行口座を整理したり、クレジットカードを整理したりする傾向にある。このため、ユーザは、金融機関について、従来よりも多く検索することが想定される。広告装置１００は、このような検索行動を推定要素として記憶することで、ライフステージ「引っ越し」の推定処理を精度よく行うことができる。

すなわち、図６では、推定されるライフステージが「妊娠」である場合には、例えば、ユーザが「無香料、無添加、無農薬」に関する購買行動を行っていたり、「無香料、無添加、無農薬」に関する検索クエリを用いて検索行動を行っていたりすることを判断要素として、推定処理が行われることを示している。

（ユーザ情報テーブル１２６について）
ユーザ情報テーブル１２６は、融資情報を利用するユーザに関する情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係るユーザ情報テーブル１２６の一例を示す。図７に示すように、ユーザ情報テーブル１２６は、「ユーザＩＤ」、「端末ＩＤ」、「購買情報」、「検索情報」、「現状ライフステージ」、「推定ライフステージ」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、図７に示した項目に対応する。「端末ＩＤ」は、ユーザが利用する端末装置を識別するための識別情報を示す。なお、実施形態において、端末ＩＤは、説明で用いる参照符号と共通するものとする。例えば、端末ＩＤが「１０」である端末装置は、「ユーザ端末１０」を示す。

「購買情報」は、ユーザ端末１０から取得される行動履歴のうち、ユーザの購買行動に関する情報を示す。また、「検索情報」は、ユーザ端末１０から取得される行動履歴のうち、ユーザの検索行動に関する情報を示す。なお、図７では、購買情報や検索情報を「Ａ０１」や「Ｂ０１」等の概念で示しているが、実際には、購買情報や検索情報の項目には、ユーザ端末１０から取得される購買情報のログや、検索情報のログが記憶される。具体的には、購買情報のログとして、図４で示したユーザの購買情報が記憶される。また、検索情報のログとして、図５で示したユーザの検索情報が記憶される。

「現状ライフステージ」は、ユーザにおける現状のライフステージを示す。なお、現状のライフステージは、行動履歴から導出されたライフステージのみならず、例えば、ユーザからの何らかの申し出（例えば、ウェブサーバへの会員登録に関する情報など）に基づいて、ユーザと対応付けられて記憶されてもよい。「推定ライフステージ」は、ネットワーク上のユーザの行動履歴に基づいて推定されたライフステージを示す。

すなわち、図７では、記憶される情報の一例として、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で識別されるユーザＵ０１は、端末ＩＤ「１０」で識別されるユーザ端末１０を利用していることが示されている。また、図７に示す情報の一例は、ユーザＵ０１の購買情報は「Ａ０１」であり、検索情報は「Ｂ０１」であり、現状のライフステージは「独身」、「一人暮らし」、「定職あり」であり、推定されるライフステージは、「妊娠」、「引っ越し」であることを示している。

なお、ユーザ情報テーブル１２６には、その他の情報として、ユーザの属性情報（性別や年齢、居住地等）が記憶されてもよい。

（広告情報記憶部１２７について）
広告情報記憶部１２７は、広告に関する情報を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係る広告情報記憶部１２７の一例を示す。図８に示すように、広告情報記憶部１２７は、「広告ＩＤ」、「カテゴリ」、「指定ライフステージ」といった項目を有する。

「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「カテゴリ」は、広告が属するカテゴリを示す。「指定ライフステージ」は、広告主から指定される情報であって、広告の配信ターゲットとするユーザのライフステージを示す。

すなわち、図８では、記憶される情報の一例として、広告ＩＤ「Ｃ０１」で識別される広告は、カテゴリが「車」であり、配信ターゲットとして指定されたユーザのライフステージは「妊娠」、「結婚」、「幼児あり」であることを示している。

なお、図８に示した広告情報記憶部１２７には、その他の広告情報として、広告を入稿した広告主の識別情報や、広告ごとのＣＴＲ（Click Through Rate）や、ｅＣＴＭ（effective Cost Per Mill）や、ＣＶＲ（Conversion Rate）等、広告効果を示す指標値が記憶されてもよい。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、広告装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（決定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、推定部１３２と、受付部１３３と、決定部１３４と、配信部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０を利用するユーザの行動履歴を取得する。なお、取得部１３１は、ユーザの行動履歴として、一つのウェブサイト（サービス）における行動履歴に限らず、ネットワークを介して提供される複数のサービスにおけるユーザの行動履歴を取得するようにしてもよい。

具体的には、取得部１３１は、ユーザのネットワークＮ上の行動履歴として、ユーザのネットワークＮ上の購買行動に関する履歴を取得する。より具体的には、取得部１３１は、ネットワークＮ上の購買履歴として、ユーザが購買した商品にタグ付けされた情報（商品の成分表示等）や、ユーザの一度の注文における注文量や、ユーザの注文の頻度等を取得する。

この場合、取得部１３１は、ｅコマースサイトにおける購買に限らず、オークションサイト等における購買履歴を取得するようにしてもよい。取得部１３１は、ｅコマースサイトやオークションサイトを管理するウェブサーバ３０にアクセスすることで、ユーザの行動履歴を取得する。

また、取得部１３１は、ユーザの行動履歴として、ユーザの検索履歴を取得してもよい。取得部１３１は、検索サービスを管理するウェブサーバ３０にアクセスすることで、ユーザの検索履歴を取得する。

また、取得部１３１は、ユーザ端末１０やウェブサーバ３０を介して、ユーザ端末１０を利用するユーザのユーザ情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザの属性情報を取得する。

取得部１３１は、取得した情報を記憶部１２０に格納する。なお、取得部１３１は、ユーザの行動履歴や、ユーザ情報について、任意の装置から取得するようにしてもよい。すなわち、取得部１３１は、ユーザ端末１０やウェブサーバ３０からのみならず、所定の外部サーバから情報を適宜取得するようにしてもよい。

さらに、取得部１３１は、後述する配信部１３５によって広告がユーザ端末１０に配信された場合、当該広告の広告効果を示す指標値を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザ端末１０において、配信された広告がどのくらいの割合でクリックされているかといった指標値を取得する。後述する推定部１３２や決定部１３４は、取得部１３１によって取得された広告効果の指標値を用いて、推定処理や決定処理を行うようにしてもよい。

（推定部１３２について）
推定部１３２は、取得部１３１によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。なお、推定部１３２は、取得部１３１によって、複数のサービスにおけるユーザの行動履歴が取得された場合には、複数のサービスにおけるユーザの行動履歴に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定するようにしてもよい。

例えば、推定部１３２は、ユーザの購買履歴の変化に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。推定部１３２は、ユーザの購買履歴の変化として、ユーザが購買する商品の成分表示の変化、又は、所定の単位時間における商品の消費量の変化に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。ここでは、所定の単位時間における商品の消費量の変化とは、例えば、所定のユーザが、所定の単位時間（例えば、１週間や１か月など）に消費する商品（例えば、日用品など）の量が変化していることをいう。すなわち、推定部１３２は、所定のユーザにおける所定の単位時間の購買履歴に基づいて、商品の消費量の変化を捉えることにより、ユーザのライフステージが変化していることを推定する。具体的には、推定部１３２は、ユーザの購買履歴における、一度の注文における注文量、又は、注文の頻度の変化に基づいて、所定の単位時間における商品の消費量の変化を推定する。例えば、一人暮らしをしていたユーザが、二人での生活を始めた場合、これまでの購買履歴に対して、一度の注文における日用品の注文量や、注文の頻度が変化することが想定される。推定部１３２は、かかる購買行動の変化を捉えることで、ユーザのライフステージの変化を推定する。

さらに、推定部１３２は、ユーザの購買履歴の変化が、推定情報テーブル１２５に格納されている何らかの推定要素に対応するか否かを判定することにより、ユーザのライフステージの変化を推定するようにしてもよい。

また、推定部１３２は、ユーザの検索履歴に含まれる検索クエリの変化に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、ユーザから送信される検索クエリが、推定情報テーブル１２５に格納されている何らかの推定要素に対応する検索クエリであって、ある集計期間において当該検索クエリの送信数が所定の閾値よりも増加していること等を判定する。そして、推定部１３２は、推定要素に対応する検索クエリが増加していると判定する場合に、ライフステージの変化を推定する。

なお、推定部１３２は、取得部１３１によって取得される指標値であって、ユーザに対して配信された広告の広告効果の指標値に基づいて、推定したライフステージの変化を更新するようにしてもよい。これにより、推定部１３２は、学習を伴う推定処理を行うことができる。

（受付部１３３について）
受付部１３３は、広告主端末２０から広告（コンテンツ）の入稿を受け付ける。例えば、受付部１３３は、広告主によって、配信対象となるユーザのライフステージが指定された広告の入稿を受け付ける。受付部１３３は、受け付けた広告を広告情報記憶部１２７に格納する。

また、受付部１３３は、広告配信の要求を受け付ける。具体的には、受付部１３３は、広告枠を有するウェブページを取得したユーザ端末１０から、広告枠で表示する広告について、配信の要求を受け付ける。

この場合、受付部１３３は、広告配信の要求とともに、ユーザ端末１０を特定する情報や、ユーザ端末１０で表示されようとしているウェブページに関する情報や、ユーザ端末１０を利用するユーザに関する情報等を受け付けてもよい。

（決定部１３４について）
決定部１３４は、推定部１３２により推定されたユーザのライフステージの変化に基づいて、ユーザが利用するユーザ端末１０に配信する広告（コンテンツ）を決定する。例えば、決定部１３４は、推定部１３２によって推定された変化後のライフステージと、広告の配信ターゲットとして広告に指定されるライフステージと、を照合することにより、ユーザ端末１０に配信する広告を決定する。

具体的には、決定部１３４は、推定部１３２によって推定されたライフステージが「妊娠」であるユーザに対して、ライフステージ「妊娠」が指定されている広告を、配信する広告として決定する。

なお、決定部１３４は、推定部１３２によってユーザのライフステージの変化が推定された場合に、ライフステージの変化ごとに定められた所定期間だけ間隔を空けてから、ユーザ端末１０に配信するコンテンツを決定するようにしてもよい。例えば、状況によっては、推定部１３２によってライフステージが推定されたユーザに対して、推定されたライフステージが指定されている広告を配信したとしても、その時点では、当該広告が、ユーザに訴求効果を発揮しにくい場合がある。

このため、決定部１３４は、ライフステージごと、もしくは広告ごとに、所定期間を設けるようにしてもよい。例えば、決定部１３４は、「転居」や「転職」というライフステージが推定されたユーザに対して、推定された時点から、「転居」や「転職」というライフステージに合わせた広告を決定する場合と、数か月の所定期間を置いてから、「転居」や「転職」というライフステージに合わせた広告を決定する場合と、を分けるようにしてもよい。

具体的には、決定部１３４は、引っ越し業者に関する広告に関しては、「転居」や「転職」というライフステージが推定された時点から、当該ユーザに配信する広告として決定する。そして、決定部１３４は、転居先で生活を始めたと予測される時期（すなわち、推定処理が行われてから所定期間後）から、転居後に利用される日用品に関する広告を当該ユーザに配信する広告として決定する。このように、決定部１３４は、推定処理が行われたとしても、全ての広告を変化後のライフステージに即して決定するのではなく、所定期間を置いてから配信されるよう、広告を決定してもよい。なお、決定部１３４は、推定処理の後に設ける所定期間については、既知の手法による学習処理等を行い、最適化するようにしてもよい。

（配信部１３５について）
配信部１３５は、決定部１３４によって決定された広告を、ユーザ端末１０に配信する。具体的には、配信部１３５は、決定部１３４によって決定された広告を、ユーザが利用するユーザ端末１０において所定のサービスページ（例えば、ウェブページ）が表示されることを契機として、ユーザ端末１０に配信する。

〔４．ウェブサーバの構成〕
次に、図９を用いて、実施形態に係るウェブサーバ３０の構成について説明する。図９は、実施形態に係るウェブサーバ３０の構成例を示す図である。図９に示すように、ウェブサーバ３０は、通信部３１と、ウェブページ記憶部３２と、制御部３３とを有する。

通信部３１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部３１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ユーザ端末１０や広告装置１００との間で情報の送受信を行う。

ウェブページ記憶部３２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。そして、ウェブページ記憶部３２は、ウェブサイトを構成するウェブページを記憶する。具体的には、ウェブページ記憶部３２は、ウェブページを形成するＨＴＭＬファイルや、ウェブページに表示される静止画像や動画像を記憶する。

制御部３３は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、ウェブサーバ３０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３３は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図９に示すように、制御部３３は、受付部３４と、配信部３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部３３の内部構成は、図９に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部３３が有する各処理部の接続関係は、図９に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

受付部３４は、ユーザ端末１０からウェブページの取得要求を受け付ける。例えば、受付部３４は、ウェブページの取得要求として、ＨＴＴＰリクエストを受け付ける。

配信部３５は、受付部３４によってウェブページの取得要求が受け付けられた場合に、ウェブページをユーザ端末１０に配信する。具体的には、配信部３５は、ウェブページ記憶部３２から取得要求対象のウェブページを取得し、取得したウェブページをユーザ端末１０に配信する。また、配信部３５は、ウェブページの取得を要求したユーザ端末１０に対応するユーザ情報を広告装置１００に送信する。

〔５．処理手順〕
次に、図１０及び図１１を用いて、実施形態に係る広告装置１００による処理の手順について説明する。まず、図１０を用いて、実施形態に係る推定処理手順について説明する。図１０は、実施形態に係る推定処理手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、広告装置１００に係る取得部１３１は、ユーザ端末１０に係るユーザの行動履歴を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。取得部１３１は、ユーザの行動履歴を取得していない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、取得するまで待機する。

一方、取得部１３１がユーザの行動履歴を取得した場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、推定部１３２は、ユーザの行動履歴に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する（ステップＳ１０２）。

続いて、推定部１３２は、推定したライフステージの変化を記憶部１２０内に格納する（ステップＳ１０３）。

続いて、図１１を用いて、実施形態に係る決定処理手順について説明する。図１１は、実施形態に係る決定処理手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、受付部１３３は、広告の配信要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。広告の配信要求を受け付けていない場合（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、受付部１３３は、受け付けるまで待機する。

一方、受付部１３３が広告の配信要求を受け付けた場合には（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、決定部１３４は、ユーザのライフステージに基づいて広告を決定する（ステップＳ２０２）。そして、配信部１３５は、配信要求を送信したユーザ端末１０に対して広告を配信する（ステップＳ２０３）。

続けて、取得部１３１は、広告の配信先となったユーザ端末１０から、広告に対する反応を取得する（ステップＳ２０４）。言い換えれば、取得部１３１は、配信した広告の広告効果に関する指標値を取得する。

そして、推定部１３２は、取得された広告効果を、推定したライフステージに反映させる（ステップＳ２０５）。例えば、推定部１３２は、配信された広告の広告効果が通常よりも低い場合等には、ユーザに対して推定したライフステージを修正するなど、所定の学習処理を行う。

〔６．変形例〕
上述した実施形態に係る決定システム１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記の決定システム１に含まれる各装置の他の実施形態について説明する。

〔６−１．オフライン情報〕
取得部１３１は、ユーザの行動履歴として、ネットワークＮ上で提供されるサービスにおける行動履歴のみならず、その他の情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ネットワークＮを介して取得される行動履歴であって、ユーザのオフラインにおける行動履歴を取得してもよい。

例えば、ユーザは、オフラインでの購買（例えば、実店舗での購買）において、ポイントが付与されるポイントカードや、クレジットカードを使用する場合がある。取得部１３１は、このようなポイントの付与や、クレジットカードの使用履歴を、ネットワークＮを介して取得する。これにより、取得部１３１は、ウェブサーバ３０が管理するウェブサイト以外のユーザの行動履歴についても取得することができる。

〔６−２．ランダム性〕
決定部１３４は、ユーザに配信する広告を決定する際に、所定の割合については、推定部１３２によって推定されたライフステージを用いずに決定処理を行ってもよい。推定部１３２によって推定されたライフステージは、ユーザからの申告によって決定されたものではないため、推定されたライフステージを用いた広告配信に偏りすぎると、推定したライフステージが誤っている場合等には、広告効果が発揮されにくい場合がある。

このため、決定部１３４は、決定処理のうち所定の割合については、広告を無作為に決定するなどの調整処理を行うようにしてもよい。これにより、決定部１３４は、推定部１３２による推定処理に依り過ぎない広告配信を行わせることができる。

〔６−３．投稿履歴〕
取得部１３１は、ユーザの行動履歴として、購買行動や検索行動のみならず、その他の情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザ端末１０が送信するメールや、ウェブサイトやＳＮＳサービス等に投稿するメッセージや、投稿先等の履歴を取得してもよい。

例えば、取得部１３１は、形態素解析等を用いて、ユーザから投稿されるメッセージを解析する。これにより、取得部１３１は、ユーザが送信するメッセージの変化に関する情報を取得することができる。推定部１３２は、このようなメッセージの変化に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定するようにしてもよい。このように、広告装置１００は、種々の情報に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定することができる。

〔６−４．ライフステージの詳細〕
上記実施形態では、ライフステージが、「妊娠」、「結婚」、「転職」、「引っ越し」などといった文言で表現される例を示した。しかし、広告装置１００は、ライフステージをより詳細に捉えるようにしてもよい。例えば、広告装置１００は、ライフステージを「妊娠直後」、「妊娠後期」、「出産直後」といったライフステージに細分化するようにしてもよい。また、広告装置１００は、「引っ越し」というライフステージも、「引っ越し前」、「引っ越し直後」、「引っ越しから一年後」といったライフステージに細分化するようにしてもよい。これにより、広告装置１００は、よりユーザの状況に即したライフステージを推定できるため、適切な広告配信を行うことができる。

〔６−５．広告の媒体〕
広告装置１００が決定する広告は、ウェブページに表示される広告に限られない。例えば、広告装置１００は、スマートデバイス等で利用されるアプリに表示される広告を決定してもよい。また、広告装置１００は、広告に限らず、例えば、ショッピングアプリ上でユーザに対して表示されるレコメンドなどを決定してもよい。

〔６−６．ユーザの行動に応じたライフステージの推定〕
広告装置１００は、ライフステージを細分化し、ユーザの行動に即した状況と捉えてもよい。例えば、広告装置１００は、ユーザが旅行関係のウェブサイトを閲覧しているという行動履歴を取得する。この場合、広告装置１００は、ユーザのライフステージを「旅行前」、「旅行中」、「旅行後」とそれぞれ推定するようにしてもよい。

そして、広告装置１００は、「旅行前」、すなわち、ユーザが旅行の計画中であるという状況下では、例えば、ホテルの予約や、交通機関の予約や、レストランの予約等に関する広告を、配信する広告として決定する。また、広告装置１００は、ユーザがホテルを予約した後には、ホテルの広告を配信することを止め、交通機関の広告が上位に表示されるように配信するなどの調整処理を行ってもよい。このように、広告装置１００は、ユーザの行動履歴に基づいて、各サービスにおける行動履歴に基づいて、その都度、広告の決定処理に反映させるようにしてもよい。

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、広告装置１００は、ライフステージの推定を行う推定装置と、配信する広告を決定する決定装置と、広告を配信する配信装置とに分散されてもよい。

また、例えば、図３に示した行動情報記憶部１２１や、ライフステージ記憶部１２４や、広告情報記憶部１２７は、広告装置１００が保持せずに、外部のストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、広告装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、行動情報やユーザ情報や広告情報に関する情報等を取得する。

また、例えば、上述してきた広告装置１００は、ユーザ端末１０やウェブサーバ３０から情報を取得したり、ユーザ端末１０に広告を配信したりといった、外部装置とのやりとりを中心に実行するフロントエンドサーバ側と、ライフステージの推定処理や、広告の決定処理を実行するバックエンドサーバ側とに分散されてもよい。

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る広告装置１００は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、広告装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００（図２に示すネットワークＮに対応する）を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が広告装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る広告装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２と、決定部１３４とを有する。取得部１３１は、ネットワークＮを介して、ユーザの行動履歴を取得する。推定部１３２は、取得部１３１によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。決定部１３４は、推定部１３２により推定されたユーザのライフステージの変化に基づいて、ユーザが利用するユーザ端末１０に配信する広告（コンテンツの一例）を決定する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、現時点においてユーザが興味関心のある商品の広告に限られず、将来的に興味関心が生じると想定される商品の広告を、配信する広告として決定することができる。結果として、広告装置１００は、目先の利益のみならず、将来に渡って利益をもたらすと想定される広告を決定することができる。これにより、広告装置１００は、将来に渡って訴求効果を発揮する広告を提供することができる。

また、取得部１３１は、ユーザの行動履歴として、ネットワークＮを介して提供される複数のサービスにおけるユーザの行動履歴を取得する。推定部１３２は、複数のサービスにおけるユーザの行動履歴に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、単独のサービスにおける行動履歴のみならず、複数のサービスにおいて取得される行動履歴に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。これにより、広告装置１００は、高い精度でユーザのライフステージの変化を推定することができる。

また、決定部１３４は、推定部１３２によって推定された変化後のライフステージと、広告の配信ターゲットとして広告に指定されるライフステージと、を照合することにより、ユーザ端末１０に配信する広告を決定する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、予め広告に指定されるライフステージに合わせて、配信対象とする広告を決定する。これにより、広告装置１００は、ユーザに配信する広告として、広告主の意向に沿った広告を決定することができる。

また、決定部１３４は、推定部１３２によってユーザのライフステージの変化が推定された場合に、ライフステージの変化ごと、もしくは、広告ごとに定められた所定期間だけ間隔を空けてから、ユーザ端末１０に配信する広告を決定する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、例えば、ユーザのライフステージに応じて、所定期間の間隔を置いてから配信された方が適切と想定される広告がある場合には、所定期間ののちに、広告が配信されるよう決定処理を行う。これにより、広告装置１００は、ユーザがその広告に対して最も興味関心を抱くと想定されるタイミングで広告を配信することができる。

また、取得部１３１は、ユーザの行動履歴として、ユーザの購買履歴を取得する。推定部１３２は、ユーザの購買履歴の変化に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、ユーザの購買履歴からライフステージを推定する。購買履歴においては、ライフステージが変化する際に特徴が抽出されやすいため、広告装置１００は、精度良くユーザのライフステージの変化を捉えることができる。

推定部１３２は、ユーザの購買履歴の変化として、ユーザが購買した商品の成分表示の変化、又は、所定の単位時間における商品の消費量の変化に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザの購買履歴における、一度の注文における注文量の変化、又は、注文の頻度の変化に基づいて、所定の単位時間における商品の消費量の変化を推定することで、ユーザのライフステージの変化を推定する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、ユーザの購買する商品や注文の変化に着目して、ライフステージの変化を推定する。これにより、広告装置１００は、ライフステージの変化を多様な観点から推定することができる。

また、取得部１３１は、ユーザの行動履歴として、ユーザの検索履歴を取得する。また、推定部１３２は、ユーザの検索履歴に含まれる検索クエリの変化に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、検索履歴に基づいてライフステージの変化を推定してもよい。ユーザは、ライフステージの変化点において、過去において検索対象としなかった事象を検索するようになる場合がある。広告装置１００は、そのような検索行動の変化を捉えることで、精度良くユーザのライフステージを推定することができる。

また、取得部１３１は、ユーザの行動履歴として、ユーザの投稿履歴を取得する。推定部１３２は、ユーザの投稿履歴に含まれるメッセージの変化に基づいて、ユーザのライフステージの変化を推定する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、ユーザの投稿履歴に基づいてライフステージを推定してもよい。一般に、何らかのライフステージの変化がユーザにある場合には、ユーザが投稿するメッセージに含まれる文言が変化することが想定される。広告装置１００は、そのような変化を捉えることで、精度良くユーザのライフステージを推定することができる。

また、取得部１３１は、決定部１３４によって決定された広告がユーザに対して発揮した効果を示す指標値を取得する。推定部１３２は、取得部１３１によって取得された指標値に基づいて、ユーザに対して推定したライフステージを更新する。

このように、実施形態に係る広告装置１００は、配信された広告の広告効果等に応じて、ライフステージの推定を更新してもよい。すなわち、広告装置１００は、推定処理に関する学習を行ってもよい。これにより、広告装置１００は、ライフステージの推定処理の精度を向上させることができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述した広告装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 決定システム
１０ ユーザ端末
２０ 広告主端末
３０ ウェブサーバ
１００ 広告装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 行動情報記憶部
１２２ 購買履歴テーブル
１２３ 検索履歴テーブル
１２４ ライフステージ記憶部
１２５ 推定情報テーブル
１２６ ユーザ情報テーブル
１２７ 広告情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 受付部
１３４ 決定部
１３５ 配信部

Claims (12)

1. ネットワークを介して、ユーザの行動履歴を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記ユーザの行動履歴に基づいて、当該ユーザのライフステージの変化を推定する推定部と、
   前記推定部により推定された前記ユーザのライフステージの変化に基づいて、当該ユーザが利用する端末装置に配信するコンテンツを決定する決定部と、
   を備えたことを特徴とする決定装置。
2. 前記取得部は、
   前記ユーザの行動履歴として、ネットワークを介して提供される複数のサービスにおけるユーザの行動履歴を取得し、
   前記推定部は、
   前記複数のサービスにおけるユーザの行動履歴に基づいて、当該ユーザのライフステージの変化を推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の決定装置。
3. 前記決定部は、
   前記推定部によって推定された変化後のライフステージと、前記コンテンツの配信ターゲットとして当該コンテンツに指定されるライフステージと、を照合することにより、前記端末装置に配信するコンテンツを決定する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の決定装置。
4. 前記決定部は、
   前記推定部によって前記ユーザのライフステージの変化が推定された場合に、当該ライフステージの変化ごと、もしくは、前記コンテンツごとに定められた所定期間だけ間隔を空けてから、前記端末装置に配信するコンテンツを決定する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の決定装置。
5. 前記取得部は、
   前記ユーザの行動履歴として、当該ユーザの購買履歴を取得し、
   前記推定部は、
   前記ユーザの購買履歴の変化に基づいて、当該ユーザのライフステージの変化を推定する、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の決定装置。
6. 前記推定部は、
   前記ユーザの購買履歴の変化として、当該ユーザが購買する商品の成分表示の変化、又は、所定の単位時間における商品の消費量の変化に基づいて、当該ユーザのライフステージの変化を推定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の決定装置。
7. 前記推定部は、
   前記ユーザの購買履歴における、一度の注文における注文量の変化、又は、注文の頻度の変化に基づいて、前記所定の単位時間における商品の消費量の変化を推定することで、当該ユーザのライフステージの変化を推定する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の決定装置。
8. 前記取得部は、
   前記ユーザの行動履歴として、前記ユーザの検索履歴を取得し、
   前記推定部は、
   前記ユーザの検索履歴に含まれる検索クエリの変化に基づいて、当該ユーザのライフステージの変化を推定する、
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の決定装置。
9. 前記取得部は、
   前記ユーザの行動履歴として、前記ユーザの投稿履歴を取得し、
   前記推定部は、
   前記ユーザの投稿履歴に含まれるメッセージの変化に基づいて、当該ユーザのライフステージの変化を推定する、
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の決定装置。
10. 前記取得部は、
    前記決定部によって決定されたコンテンツが前記ユーザに対して発揮した効果を示す指標値を取得し、
    前記推定部は、
    前記取得部によって取得された指標値に基づいて、前記ユーザに対して推定したライフステージを更新する、
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の決定装置。
11. コンピュータが実行する決定方法であって、
    ネットワークを介して、ユーザの行動履歴を取得する取得工程と、
    前記取得工程によって取得された前記ユーザの行動履歴に基づいて、当該ユーザのライフステージの変化を推定する推定工程と、
    前記推定工程により推定された前記ユーザのライフステージの変化に基づいて、当該ユーザが利用する端末装置に配信するコンテンツを決定する決定工程と、
    を含んだことを特徴とする決定方法。
12. ネットワークを介して、ユーザの行動履歴を取得する取得手順と、
    前記取得手順によって取得された前記ユーザの行動履歴に基づいて、当該ユーザのライフステージの変化を推定する推定手順と、
    前記推定手順により推定された前記ユーザのライフステージの変化に基づいて、当該ユーザが利用する端末装置に配信するコンテンツを決定する決定手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。

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