JP2017228269A - Generation device, generation method, and generation program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To appropriately generate information on a gift for a user.SOLUTION: A generation device according to the present application comprises an acquisition unit, a generation unit and a provision unit. The acquisition unit acquires reaction information on reaction of a user to information on a commodity or service. The generation unit generates list information on the commodity or service on the basis of the reaction information acquired by the acquisition unit as information on a gift for the user. The provision unit provides another user having a predetermined relation with the user with recommendation information for recommending a commodity or service corresponding to the list information generated by the generation unit as a commodity or service to be gifted to the user.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、生成装置、生成方法、及び生成プログラムに関する。   The present invention relates to a generation device, a generation method, and a generation program.

近年、オンラインショッピング等の電子商取引に関する種々の技術が提供されている。例えば、受取人のアンケート回答データに基づきギフトの送り主に対する推奨ギフトの提示サービスを提供する技術が提供されている。   In recent years, various technologies related to electronic commerce such as online shopping have been provided. For example, a technique for providing a recommended gift presentation service for a gift sender based on questionnaire response data of a recipient is provided.

特開2002−312645号公報JP 2002-31645 A 特許第5818777号公報Japanese Patent No. 5818777

しかしながら、上記の従来技術ではユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することが難しい。例えば、受取人のアンケートにより回答を得る場合、受取人の負担が大きく、また受取人の潜在的なニーズ等を収集することが難しく、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することが難しい。   However, it is difficult for the above-described conventional technology to appropriately generate information related to gifts to the user. For example, when an answer is obtained by a recipient's questionnaire, the burden on the recipient is heavy, it is difficult to collect potential needs of the recipient, and it is difficult to appropriately generate information related to gifts to the user.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成する生成装置、生成方法、及び生成プログラムを提供することを目的とする。   The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a generation device, a generation method, and a generation program that appropriately generate information related to a gift to a user.

本願に係る生成装置は、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する取得部と、前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得部により取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成部と、前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。   The generation device according to the present application includes an acquisition unit that acquires reaction information about a user's reaction to information about a product or service, and a product based on the reaction information acquired by the acquisition unit as information about a gift to the user. Alternatively, a generation unit that generates list information related to the service, and a product or service that gives the user a product or service corresponding to the list information generated by the generation unit to another user having a predetermined relationship with the user And a providing unit for providing recommended information recommended as the above.

実施形態の一態様によれば、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができるという効果を奏する。   According to one aspect of the embodiment, there is an effect that information related to a gift to the user can be appropriately generated.

図1は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a generation process according to the embodiment. 図2は、実施形態に係る生成装置の構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the generation apparatus according to the embodiment. 図3は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a user information storage unit according to the embodiment. 図4は、実施形態に係る反応情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a reaction information storage unit according to the embodiment. 図5は、実施形態に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the list information storage unit according to the embodiment. 図6は、実施形態に係る放送情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a broadcast information storage unit according to the embodiment. 図7は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of the terminal device according to the embodiment. 図8は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the generation process according to the embodiment. 図9は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the generation process according to the embodiment. 図10は、変形例に係る生成処理の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the generation process according to the modification. 図11は、変形例に係る生成装置の構成例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of a generation apparatus according to a modification. 図12は、変形例に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a user information storage unit according to the modification. 図13は、変形例に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the list information storage unit according to the modification. 図14は、変形例に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of the product information storage unit according to the modification. 図15は、変形例に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of the generation process according to the modification. 図16は、変形例に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of the generation process according to the modification. 図17は、生成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。FIG. 17 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that implements the function of the generation device.

以下に、本願に係る生成装置、生成方法、及び生成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生成装置、生成方法、及び生成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。   Hereinafter, a generation apparatus, a generation method, and a mode for executing a generation program (hereinafter referred to as “embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the generation device, the generation method, and the generation program according to the present application are not limited by this embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

(実施形態)
〔1.生成処理〕
まず、実施形態に係る生成処理について説明する。図1は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図1に示す生成装置100は、ユーザへの贈答に関する情報として、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成サービスを提供する。なお、ここでいう商品またはサービスには、取引可能な対象であればそのような対象が含まれてもよく、以下では、「商品またはサービス」を「商品等」と記載する場合がある。また、ここでいう反応には、生物であるユーザへの入力(刺激)に応じたユーザの変化(動き)に関する種々のものが含まれるものとする。
(Embodiment)
[1. Generation process)
First, the generation process according to the embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a generation process according to the embodiment. The generation apparatus 100 illustrated in FIG. 1 provides a generation service that generates list information about products or services based on reaction information about user responses to information about products or services as information about gifts to users. Note that the product or service mentioned here may include such a target as long as it can be traded. In the following, “product or service” may be described as “product or the like”. In addition, the reaction referred to here includes various things related to a change (movement) of a user in response to an input (stimulation) to a user who is a living thing.

図1に示すように、実施形態に係る生成システム1には、端末装置AP11と、端末装置10と、生成装置100とが含まれる。端末装置AP11と、端末装置10と、生成装置100とは、所定のネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図1に示した生成システム1には、複数の端末装置AP11、複数の端末装置10、複数の生成装置100が含まれてもよい。   As illustrated in FIG. 1, the generation system 1 according to the embodiment includes a terminal device AP11, a terminal device 10, and a generation device 100. The terminal device AP11, the terminal device 10, and the generation device 100 are connected to be communicable via a predetermined network. The generation system 1 illustrated in FIG. 1 may include a plurality of terminal devices AP11, a plurality of terminal devices 10, and a plurality of generation devices 100.

図1に示す例において、端末装置AP11は、いわゆるウェアラブル端末(Wearable Device)であり、ユーザが腕に付けることにより、ユーザの生体情報を収集する端末装置である。図1の例では、端末装置AP11は、収集したユーザの商品等に対する反応情報を生成装置100へ送信する。例えば、端末装置AP11は、ユーザの種々の生体情報を取得可能である。例えば、端末装置AP11は、Wi−Fi(登録商標)やBluetooth(登録商標)等の所定の無線通信技術により通信可能であるものとする。なお、端末装置AP11は、ユーザの生体情報を収集可能であれば、腕時計型に限らず、どのような端末であってもよい。例えば、ウェアラブル端末は、イヤホンと一体化した耳掛け型の端末や、眼鏡型の端末や、ユーザが着る服のような形態であってもよい。   In the example illustrated in FIG. 1, the terminal device AP11 is a so-called wearable device, and is a terminal device that collects user biometric information when the user puts it on his arm. In the example of FIG. 1, the terminal device AP11 transmits reaction information on the collected user products and the like to the generation device 100. For example, the terminal device AP11 can acquire various biological information of the user. For example, it is assumed that the terminal device AP11 can communicate with a predetermined wireless communication technology such as Wi-Fi (registered trademark) or Bluetooth (registered trademark). The terminal device AP11 is not limited to the wristwatch type, and may be any terminal as long as it can collect the user's biological information. For example, the wearable terminal may be in the form of an ear-hook type terminal integrated with an earphone, a spectacle-type terminal, or clothes worn by a user.

なお、端末装置AP11は、上記に限らず、ユーザの商品等に対する反応情報を取得可能であり、反応情報を生成装置100へ送信可能であれば、どのような端末装置であってもよい。なお、ここでいう、反応情報を生成装置100へ送信可能とは、他の装置を介して反応情報を生成装置100へ送信することも含まれるものとする。例えば、端末装置AP11は、所定のネットワークを介して生成装置100と通信可能なデバイス、いわゆるIoT(Internet of Things)デバイスであればどのような端末装置であってもよい。例えば、端末装置AP11は、画像センサ等を有する端末装置であってもよい。例えば、端末装置AP11は、いわゆる音声アシスト端末であり、音センサにより周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行う端末装置であってもよい。この点についての詳細は後述する。   The terminal device AP11 is not limited to the above, and any terminal device may be used as long as it can acquire reaction information on a user's product and the like and can transmit the reaction information to the generation device 100. Note that the transmission of the reaction information to the generation apparatus 100 here includes transmission of the reaction information to the generation apparatus 100 via another apparatus. For example, the terminal device AP11 may be any terminal device as long as it is a device that can communicate with the generation device 100 via a predetermined network, that is, a so-called IoT (Internet of Things) device. For example, the terminal device AP11 may be a terminal device having an image sensor or the like. For example, the terminal device AP11 is a so-called voice assist terminal, and may be a terminal device that detects surrounding sounds with a sound sensor and performs various processes according to the detected sounds. Details of this point will be described later.

端末装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。図1に示す例においては、端末装置10がスマートフォンである場合を示すが、端末装置10は、生成装置100から提供される推奨情報をユーザに提供可能であれば、どのような端末装置であってもよい。例えば、端末装置10は、腕時計型の端末装置であってもよい。なお、以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。   The terminal device 10 is an information processing device used by a user. The terminal device 10 is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. In the example illustrated in FIG. 1, the terminal device 10 is a smartphone. However, the terminal device 10 may be any terminal device as long as the recommended information provided from the generation device 100 can be provided to the user. May be. For example, the terminal device 10 may be a wristwatch type terminal device. Hereinafter, the terminal device 10 may be referred to as a user. That is, hereinafter, the user can be read as the terminal device 10.

生成装置100は、ユーザへの贈答に関する情報として、商品等に関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報に基づいて、商品等に関する一覧情報を生成する生成サービスを提供する。また、生成装置100は、生成した一覧情報に基づいて、一覧情報に対応するユーザに贈答する商品等を推奨する推奨情報を他のユーザに提供する。例えば、生成装置100は、オンラインショッピング等の電子商取引サービスを提供する情報処理装置であってもよい。また、生成装置100は、電子商取引サービスを提供する情報処理装置から情報を取得可能であってもよい。この場合、生成システム1は、例えば、オンラインショッピング等の電子商取引サービスを提供する情報処理装置を含んでもよい。   The generation device 100 provides a generation service that generates list information on products based on reaction information on user responses to information on products as information on gifts to the user. In addition, the generating apparatus 100 provides other users with recommended information that recommends products or the like to be given to users corresponding to the list information based on the generated list information. For example, the generation apparatus 100 may be an information processing apparatus that provides an electronic commerce service such as online shopping. The generation apparatus 100 may be able to acquire information from an information processing apparatus that provides an electronic commerce service. In this case, the generation system 1 may include an information processing apparatus that provides an electronic commerce service such as online shopping.

以下、図1を用いて、生成処理の一例を説明する。図1に示す例においては、ユーザID「U11」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU11」とする場合がある)が端末装置AP11を腕に身に着けており、端末装置AP11によりユーザU11の反応情報が取得可能である場合を説明する。図1の例では、生成装置100は、生体情報センサを有する端末装置AP11からユーザU11の生体情報である脈拍情報を反応情報として取得するものとする。   Hereinafter, an example of the generation process will be described with reference to FIG. In the example illustrated in FIG. 1, a user identified by a user ID “U11” (hereinafter sometimes referred to as “user U11”) wears the terminal device AP11 on his / her arm, and the terminal device AP11 uses the user U11. The case where the reaction information can be acquired will be described. In the example of FIG. 1, the generation device 100 acquires pulse information, which is biological information of the user U11, as reaction information from the terminal device AP11 having a biological information sensor.

また、図1の例では、どの対象(商品等)に反応したかを他の情報から推定するものとする。なお、生成装置100は、反応情報に商品等を推定する情報が含まれる場合、他の情報を用いずに反応情報のみから対象となる商品等を推定してもよいが、この点についての詳細は後述する。図1の例では、ユーザU11がテレビを視聴している際に端末装置AP11が収集したユーザU11の反応情報と、テレビの放送情報とから対象となる商品等を推定する場合を示す。また、図1の例では、ユーザU11の子供であるユーザID「U12」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU12」とする場合がある)にユーザU11に贈答する商品等を推奨する推奨情報を提供する場合を示す。   Further, in the example of FIG. 1, it is assumed that which object (product or the like) has reacted is estimated from other information. In addition, when the information which estimates goods etc. is contained in reaction information, the production | generation apparatus 100 may estimate the goods etc. which are object only from reaction information, without using other information, but the detail about this point Will be described later. The example of FIG. 1 shows a case where a target product or the like is estimated from the reaction information of the user U11 collected by the terminal device AP11 and the broadcast information of the television while the user U11 is watching the television. Further, in the example of FIG. 1, recommended information for recommending a product or the like to give to the user U11 to the user identified by the user ID “U12” who is a child of the user U11 (hereinafter, may be referred to as “user U12”). The case where it provides is shown.

図1では、住宅HM内において、ユーザU11が所定のテレビ放送受信機TV(以下、単に「テレビTV」とする場合がある)においてコンテンツを視聴している。図1に示すように、テレビTVには、財布Aの通販番組であるコンテンツA2が表示される。このとき、ユーザU11の脈拍が上昇したものとして、以下説明する。   In FIG. 1, a user U11 views content on a predetermined television broadcast receiver TV (hereinafter, simply referred to as “TV TV”) in the house HM. As shown in FIG. 1, the content A2 which is a mail order program in the wallet A is displayed on the television TV. At this time, it demonstrates below that the pulse of the user U11 rose.

端末装置AP11は、ユーザU11の脈拍が上昇したことを示す反応情報IR11を取得する(ステップS11)。そして、端末装置AP11は、取得した反応情報IR11を生成装置100に送信する(ステップS12)。また、端末装置AP11は、反応情報IR11が取得された日時が取得日時X(以下、単に「日時X」ともいう)であることを示す情報を生成装置100に送信する。日時Xは、日時Dに略等しいものとする。   The terminal device AP11 acquires reaction information IR11 indicating that the pulse of the user U11 has increased (step S11). And terminal unit AP11 transmits the acquired reaction information IR11 to the production | generation apparatus 100 (step S12). Further, the terminal device AP11 transmits information indicating that the date and time when the reaction information IR11 is acquired is the acquisition date and time X (hereinafter also simply referred to as “date and time X”) to the generation device 100. The date / time X is approximately equal to the date / time D.

端末装置AP11から反応情報IR11を取得した生成装置100は、反応情報IR11に基づいて情報を推定する(ステップS13)。例えば、生成装置100は、ユーザU11がどの商品等に対して反応したかを推定する。ここで、図1中の放送情報記憶部124に示すように、日時Xに略等しい日時Dには、財布Aの通販番組であるコンテンツA2が放送されている。そのため、生成装置100は、反応情報IR11に対応する商品等は財布Aであると推定する。なお、図1では、説明を簡単にするために、反応情報IR11が取得された日時と放送情報とに基づいて、ユーザU11が反応した商品等を推定する場合を例示するが、生成装置100は、種々の情報を適宜用いて、ユーザU11が反応した商品等を推定してもよい。   The generating apparatus 100 that has acquired the reaction information IR11 from the terminal device AP11 estimates information based on the reaction information IR11 (step S13). For example, the generation device 100 estimates which product etc. the user U11 has reacted to. Here, as shown in the broadcast information storage unit 124 in FIG. 1, the content A <b> 2, which is a mail-order program for the wallet A, is broadcast at the date D that is substantially equal to the date X. Therefore, the generation apparatus 100 estimates that the product corresponding to the reaction information IR11 is the wallet A. In FIG. 1, for the sake of simplicity, a case in which a product or the like that the user U11 has reacted to is estimated based on the date and time when the reaction information IR11 is acquired and the broadcast information is illustrated. The product or the like to which the user U11 has reacted may be estimated using various information as appropriate.

例えば、生成装置100は、ユーザU11のテレビTVの視聴習慣等に関する情報に基づいて、ユーザU11が反応した商品等を推定してもよい。また、例えば、生成装置100は、住宅HM内に音を検知する音センサを有する端末装置が配置されている場合、端末装置から取得した音声情報等に基づいて、住宅HM内のテレビTVに日時Xにおいて表示されていたコンテンツを推定してもよい。また、例えば、生成装置100は、住宅HM内を撮像する画像センサ等が配置されている場合、画像センサから取得した画像情報等に基づいて、ユーザU11が財布Aの通販番組であるコンテンツA2を視聴していたと推定してもよい。また、例えば、生成装置100は、ユーザU11が画像センサの機能を有するメガネ型端末を身に着けている場合、メガネ型端末から取得した画像情報等に基づいて、ユーザU11が財布Aの通販番組であるコンテンツA2を視聴していたと推定してもよい。すなわち、生成装置100は、ユーザU11がどの対象に対して反応したかを推定可能であれば、どのような情報を用いて、反応した対象を推定してもよい。   For example, the generation apparatus 100 may estimate a product or the like that the user U11 has reacted to based on information related to the user U11's television TV viewing habits or the like. In addition, for example, when a terminal device having a sound sensor that detects sound is arranged in the house HM, the generation device 100 sets the date and time on the television TV in the house HM based on audio information acquired from the terminal device. The content displayed in X may be estimated. For example, when the image sensor etc. which image the inside of the house HM are arrange | positioned, the production | generation apparatus 100 is based on the image information etc. which were acquired from the image sensor, etc., and the user A11 is content A2 which is the mail order program of the wallet A. You may estimate that you were watching. In addition, for example, when the user U11 wears a glasses-type terminal having the function of an image sensor, the generation apparatus 100 uses the mail information program acquired by the user U11 from the wallet A based on image information acquired from the glasses-type terminal. It may be estimated that the content A2 is being viewed. That is, as long as it is possible to estimate which target the user U11 has reacted to, the generation apparatus 100 may estimate the target that has reacted.

また、例えば、生成装置100は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。例えば、生成装置100は、反応情報IR11に含まれる脈拍の変化量に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。なお、ここでいう反応レベルとは、商品等に関する情報をユーザが認識する前後における脈拍の変化量に基づくレベルを示し、例えば、Aを最大とするA〜Eの5段階のレベルであってもよい。図1では、生成装置100は、反応情報IR11に基づいて、推定情報RA11に示すように、ユーザU11が反応有であり、反応レベルがAであると推定する。   For example, the production | generation apparatus 100 estimates the reaction level of the user U11 based on reaction information IR11. For example, the generation device 100 estimates the response level of the user U11 based on the amount of change in pulse included in the response information IR11. Here, the reaction level refers to a level based on the amount of change in the pulse before and after the user recognizes information related to the product or the like, and may be, for example, five levels A to E where A is the maximum. Good. In FIG. 1, the generation apparatus 100 estimates that the user U11 has a reaction and the reaction level is A as shown in the estimation information RA11 based on the reaction information IR11.

その後、生成装置100は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを算出する(ステップS14)。図1の例では、生成装置100は、反応情報IR11に基づいて、商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aのスコアを算出する。例えば、生成装置100は、ユーザU11の通常時の脈拍からの変化量の大きさに基づいてスコアを算出してもよい。例えば、ユーザU11における財布Aのスコアが高い程、ユーザU11の財布Aに対する興味、すなわちユーザU11が財布Aを欲しいと思う度合いが高いものとする。図1の例では、生成装置100は、スコア情報IS11に示すように、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを「4.5」と算出する。なお、生成装置100は、反応情報IR11のみに限らず、過去に取得した財布Aに関する反応情報を加味して、ユーザU11における財布Aのスコアを「4.5」と算出する。例えば、生成装置100は、取得日時が新しい程大きくなる重みと反応情報とに基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを算出してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置100は、どのような基準によりユーザにおける商品等に関するスコアを算出してもよい。また、生成装置100は、商品等ID「IT10」により識別される商品等や商品等ID「IT12」により識別される商品等の他の商品等に関するスコアも算出しているものとする。   Thereafter, the generating apparatus 100 calculates the score of the wallet A in the user U11 based on the reaction information IR11 (step S14). In the example of FIG. 1, the generation device 100 calculates the score of the wallet A that is a product or the like identified by the product etc. ID “IT11” based on the reaction information IR11. For example, the generation device 100 may calculate the score based on the magnitude of the amount of change from the normal pulse of the user U11. For example, it is assumed that the higher the score of the wallet A in the user U11, the higher the user U11's interest in the wallet A, that is, the degree that the user U11 wants the wallet A. In the example of FIG. 1, the generation device 100 calculates the score of the wallet A in the user U11 as “4.5” based on the reaction information IR11 as shown in the score information IS11. The generation apparatus 100 calculates the score of the wallet A in the user U11 as “4.5” in consideration of not only the reaction information IR11 but also the reaction information regarding the wallet A acquired in the past. For example, the generation apparatus 100 may calculate the score of the wallet A in the user U11 based on the weight and reaction information that become larger as the acquisition date is newer. Note that the above is an example, and the generation apparatus 100 may calculate a score related to a product or the like by the user based on any criterion. Further, it is assumed that the generation apparatus 100 also calculates a score related to a product identified by the product etc. ID “IT10” or another product such as a product identified by the product etc. ID “IT12”.

そして、生成装置100は、ユーザU11への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する(ステップS15)。例えば、生成装置100は、ユーザU11に関するスコアが「3.0」以上である商品等を含む一覧情報を生成する。図1の例では、生成装置100は、図1中の一覧情報記憶部123に示すように、ユーザU11への贈答推奨一覧を生成する。具体的には、生成装置100は、商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aのスコア「4.5」が最大であり、商品等ID「IT12」により識別される商品等のスコア「3.5」が2番目に大きく、商品等ID「IT10」により識別される商品等のスコア「3.1」が3番目に大きいことを示す一覧情報を生成する。   And the production | generation apparatus 100 produces | generates list information as information regarding the gift to the user U11 (step S15). For example, the generating apparatus 100 generates list information including products and the like whose score regarding the user U11 is “3.0” or more. In the example of FIG. 1, the generation device 100 generates a list of recommended gifts for the user U11 as shown in the list information storage unit 123 in FIG. Specifically, the generation apparatus 100 has the highest score “4.5” of the wallet A, which is the product identified by the product etc. ID “IT11”, and the product etc. identified by the product etc. ID “IT12”. List information indicating that the score “3.5” is the second largest and the score “3.1” of the product identified by the product etc. ID “IT10” is the third largest.

その後、ユーザU12がユーザU11に関する推奨情報を生成装置100に要求する(ステップS16)。例えば、ユーザU12は、端末装置10を操作することにより、ユーザU11に関する推奨情報を生成装置100に要求する。なお、ユーザU12はユーザU11と所定の関係(親子関係)にあるため、ユーザU11に関する推奨情報を要求する権限を有するものとする。例えば、生成装置100は、ユーザ情報記憶部121(図3参照)中のユーザU11の関連ユーザ情報にユーザU12が含まれるため、ユーザU11に関する推奨情報をユーザU12に提供する。例えば、生成装置100は、ユーザ情報記憶部121(図3参照)中のユーザU11の関連ユーザ情報にユーザU12が含まれない場合、ユーザU11に関する推奨情報をユーザU12に提供しなくてもよい。   Thereafter, the user U12 requests recommended information regarding the user U11 from the generation apparatus 100 (step S16). For example, the user U12 requests recommended information regarding the user U11 from the generation device 100 by operating the terminal device 10. Since the user U12 has a predetermined relationship (parent-child relationship) with the user U11, it is assumed that the user U12 has the authority to request recommended information regarding the user U11. For example, since the user U12 is included in the related user information of the user U11 in the user information storage unit 121 (see FIG. 3), the generation device 100 provides recommended information regarding the user U11 to the user U12. For example, when the user U12 is not included in the related user information of the user U11 in the user information storage unit 121 (see FIG. 3), the generation device 100 may not provide the recommended information regarding the user U11 to the user U12.

ユーザU12からユーザU11に関する推奨情報の要求を取得した生成装置100は、ユーザU11の一覧情報に基づいて、ユーザU12に提供する推奨情報を生成する。図1の例では、生成装置100は、スコアが最大である商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aに関する情報を推奨情報として、ユーザU12に提供する(ステップS17)。なお、生成装置100は、ユーザU11の一覧情報をユーザU12に提供してもよい。   The generation apparatus 100 that has acquired a request for recommended information related to the user U11 from the user U12 generates recommended information to be provided to the user U12 based on the list information of the user U11. In the example of FIG. 1, the generation apparatus 100 provides information about the wallet A that is a product identified by the product etc. ID “IT11” having the maximum score as recommended information to the user U12 (step S17). Note that the generation apparatus 100 may provide the user U11 with the list information of the user U11.

上述したように、生成装置100は、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出する。また、生成装置100は、算出したスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。また、生成装置100は、生成したユーザへの贈答に関する一覧情報に基づく推奨情報を、他のユーザへ提供することにより、ユーザが喜ぶと推定される商品等を他のユーザへ推奨することができる。   As described above, the generation device 100 calculates a score of each product or the like based on the user's reaction information with respect to information about each product or the like. Moreover, the production | generation apparatus 100 can produce | generate the information regarding the gift to a user appropriately by producing | generating the list information based on the calculated score. Further, the generation device 100 can recommend to other users products or the like estimated to be pleasing to the user by providing recommended information based on the generated list information on gifts to the user to other users. .

なお、上記例では、ユーザU11がテレビTVで財布Aを見た際の生体情報を反応情報とする場合を一例として説明したが、ユーザへの入力とユーザの変化は時間的に近接していなくてもよい。例えば、ユーザU11がテレビTVで財布Aを見た一日後に「テレビで見たあの財布いいわね」や「財布Aいいわね」と発話し、その発話の音声情報を端末装置AP21(図10参照)等により取得した場合、生成装置100は、ユーザU11がテレビTVでコンテンツA2を見たことによる反応情報としてもよい。また、ここでいうユーザには、生成装置100が識別可能な対象であれば、人間に限らず、例えば犬や猫等のペットであってもよい。この場合、生成装置100は、ペットの買主等の他のユーザに、ペット(ユーザ)が反応したペットフード等を推奨してもよい。また、生成装置100は、ペットの買主の友人等の他のユーザに、ペットが反応したペットフード等を推奨してもよい。また、上記例では、ユーザU11が住宅HM内にいる場合を例示したが、ユーザの反応情報を取得可能であれば、ユーザは屋外や他の建物内等いずれの場所にいてもよい。   In the above example, the case where the biometric information when the user U11 looks at the wallet A on the TV TV is used as the reaction information is described as an example. However, the input to the user and the change of the user are not close in time. May be. For example, one day after the user U11 sees the wallet A on the TV TV, the user speaks “That wallet I like on TV” or “Wallet A I like”, and the voice information of the utterance is sent to the terminal device AP21 (FIG. 10) or the like, the generation apparatus 100 may use the reaction information when the user U11 views the content A2 on the television TV. In addition, the user here is not limited to a human being as long as the generation device 100 can be identified, and may be a pet such as a dog or a cat. In this case, the generation apparatus 100 may recommend pet food or the like that the pet (user) has reacted to other users such as a pet buyer. Further, the generation device 100 may recommend a pet food or the like that the pet has reacted to other users such as a friend of a pet buyer. Moreover, although the case where the user U11 was in the house HM was illustrated in the above example, as long as the user's reaction information can be acquired, the user may be in any place such as outdoors or in another building.

また、上記の例では、生成装置100がテレビにより放送されるコンテンツに基づいてユーザが反応した対象(商品等)を推定する場合を一例として説明したが、生成装置100は、対象(商品等)を推定可能であればどのようなコンテンツを用いてもよい。例えば、生成装置100は、インターネットにおいてユーザが閲覧したコンテンツに基づいて、ユーザが反応した対象である商品等を推定してもよい。例えば、生成装置100は、反応情報が取得された時点におけるユーザのインターネット上のコンテンツの閲覧履歴等に基づいて、ユーザが反応した対象である商品等を推定してもよい。また、例えば、ユーザU11がメガネ型端末を身に着けて屋外にいる場合、生成装置100は、メガネ型端末から取得した画像情報等に基づいて、ユーザU11が屋外において視認した看板や陳列された商品等の種々のコンテンツに基づいて、ユーザが反応した対象である商品等を推定してもよい。また、ユーザU11がメガネ型端末を身に着けている場合、生成装置100は、メガネ型端末から取得したユーザU11の瞳孔の開き具合に基づいて、ユーザU11が視認している商品等に対してユーザU11が欲しいと思う度合いを推定してもよい。例えば、生成装置100は、ある商品等を視認したユーザU11の瞳孔が拡大した場合、ユーザU11が視認している商品等に対してユーザU11が欲しいと思う度合いを推定してもよい。   Further, in the above example, the case where the generation apparatus 100 estimates a target (product or the like) to which the user has reacted based on content broadcast on the television has been described as an example. Any content may be used as long as it can be estimated. For example, the generation apparatus 100 may estimate a product or the like to which the user has reacted based on content browsed by the user on the Internet. For example, the generation apparatus 100 may estimate a product or the like to which the user has reacted based on the browsing history of content on the Internet of the user at the time when the reaction information is acquired. In addition, for example, when the user U11 is wearing a glasses-type terminal and is outdoors, the generation apparatus 100 displays a signboard or display that the user U11 visually recognizes outdoors based on image information acquired from the glasses-type terminal. You may estimate the goods etc. which are the object which the user reacted based on various contents, such as goods. In addition, when the user U11 wears a glasses-type terminal, the generation apparatus 100 can detect a product that the user U11 is viewing based on the degree of opening of the pupil of the user U11 acquired from the glasses-type terminal. You may estimate the degree which the user U11 wants. For example, when the pupil of the user U11 who has visually recognized a certain product or the like is enlarged, the generation apparatus 100 may estimate the degree that the user U11 wants the product or the like that the user U11 is viewing.

また、生成システム1は、生成装置100が生成した一覧情報に含まれる商品等に関する情報を種々の手段によりユーザに提供することにより、その商品等に対してユーザが欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成システム1は、ユーザU11に関する一覧情報に含まれる商品等に関する情報をユーザU11に提供することにより、その商品等に対してユーザU11が欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成装置100は、端末装置AP21(図10参照)等の音声アシスト端末により、一覧情報中の商品等に関する情報を音として出力させ、その時のユーザの反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザが欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成装置100は、端末装置AP21が住宅HM内に配置されている場合、一覧情報中の商品等に関する情報を音として出力させ、その時のユーザU11の反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザU11が欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成システム1にプロジェクタ等の表示手段が含まれる場合、生成装置100は、表示手段に一覧情報中の商品等に関する情報を表示させ、その時のユーザの反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザが欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成装置100は、プロジェクタが住宅HM内に配置されている場合、プロジェクタに一覧情報中の商品等に関する情報を表示させ、その時のユーザU11の反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザU11が欲しいと思う度合いを確認してもよい。   Further, the generation system 1 provides the user with information related to the products included in the list information generated by the generation device 100 by various means, thereby confirming the degree that the user wants the products. Also good. For example, the generation system 1 may confirm the degree to which the user U11 wants the product etc. by providing the user U11 with information on the product etc. included in the list information on the user U11. For example, the generation device 100 outputs information related to products in the list information as sound by using a voice assist terminal such as the terminal device AP21 (see FIG. 10), and acquires the reaction information of the user at that time, thereby obtaining the product. The degree that the user wants may be confirmed. For example, when the terminal device AP21 is arranged in the house HM, the generation device 100 outputs information related to products in the list information as sound, and obtains the reaction information of the user U11 at that time, thereby obtaining the product. The degree that the user U11 wants the user U11 may be confirmed. For example, when the generation system 1 includes a display unit such as a projector, the generation device 100 displays information related to the product in the list information on the display unit, and acquires the reaction information of the user at that time, thereby obtaining the product. The degree that the user wants may be confirmed. For example, when the projector is arranged in the house HM, the generation device 100 displays information related to the product in the list information on the projector, and acquires the reaction information of the user U11 at that time, whereby the product etc. The degree to which the user U11 wants may be confirmed.

また、生成装置100は、種々の条件を適宜用いてスコアを算出してもよい。例えば、生成装置100は、反応情報が取得された時点に対応するイベントに応じてスコアを変動させてもよい。例えば、生成装置100は、お中元に贈答される商品等のスコアが高くなるように、スコアを算出してもよい。例えば、生成装置100は、お中元において贈答される商品等としてビールが多い場合、ビールに関する商品等のスコアが高くなるように、スコアを算出してもよい。また、生成装置100は、一度一覧情報に加えた商品等であっても、ユーザの反応が薄くなってきた場合、その商品等を一覧情報から除外してもよい。   Further, the generation apparatus 100 may calculate the score using various conditions as appropriate. For example, the generation device 100 may change the score according to an event corresponding to the time when the reaction information is acquired. For example, the generation device 100 may calculate the score so that the score of a product or the like given as gift to the mid-year increases. For example, the generation device 100 may calculate the score so that the score of the product related to beer is high when there is a large amount of beer as the product gifted in the middle of the year. Further, the generation apparatus 100 may exclude a product or the like from the list information even if it is a product or the like once added to the list information when the user's reaction becomes weak.

〔2.生成装置の構成〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る生成装置100の構成について説明する。図2は、実施形態に係る生成装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、生成装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、生成装置100は、生成装置100の管理者等から各種操作を取得する入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[2. Configuration of the generator
Next, the configuration of the generation apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the generation apparatus 100 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 2, the generation apparatus 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The generation device 100 includes an input unit (for example, a keyboard and a mouse) that acquires various operations from an administrator of the generation device 100 and a display unit (for example, a liquid crystal display) for displaying various types of information. May be.

(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置AP11や端末装置10との間で情報の送受信を行う。また、通信部110は、電子商取引サービスを提供する情報処理装置や音声認識サーバとの間で情報の送受信を行ってもよい。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 110 is connected to the network by wire or wireless, and transmits and receives information to and from the terminal device AP11 and the terminal device 10. The communication unit 110 may transmit and receive information to and from an information processing apparatus that provides an electronic commerce service or a voice recognition server.

(記憶部120)
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、図2に示すように、ユーザ情報記憶部121や反応情報記憶部122や一覧情報記憶部123や放送情報記憶部124を有する。
(Storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As illustrated in FIG. 2, the storage unit 120 according to the embodiment includes a user information storage unit 121, a reaction information storage unit 122, a list information storage unit 123, and a broadcast information storage unit 124.

(ユーザ情報記憶部121)
実施形態に係るユーザ情報記憶部121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図3は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図3に示すユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「属性情報」、「関連ユーザ情報」といった項目が含まれる。
(User information storage unit 121)
The user information storage unit 121 according to the embodiment stores various types of information regarding the user. For example, the user information storage unit 121 stores various types of information regarding user attributes. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a user information storage unit according to the embodiment. The user information storage unit 121 illustrated in FIG. 3 includes items such as “user ID”, “attribute information”, and “related user information”.

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U11」により識別されるユーザは、図1の例に示したユーザU11に対応する。また、「属性情報」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザの属性に関する情報を示す。また、「関連ユーザ情報」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザと所定の関連を有するユーザを示す。   “User ID” indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID “U11” corresponds to the user U11 illustrated in the example of FIG. “Attribute information” indicates information related to the attribute of the user identified by the corresponding user ID. The “related user information” indicates a user having a predetermined relationship with the user identified by the corresponding user ID.

「属性情報」には、「年齢」、「性別」といった項目が含まれる。「性別」は、ユーザIDにより識別されるユーザの性別を示す。また、「年齢」は、ユーザIDにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳など、ユーザIDにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。   The “attribute information” includes items such as “age” and “sex”. “Gender” indicates the gender of the user identified by the user ID. “Age” indicates the age of the user identified by the user ID. The “age” may be a specific age of the user identified by the user ID, such as 35 years old.

「関連ユーザ情報」は、「ユーザ1」、「ユーザ2」といった項目が含まれる。「ユーザ1」や「ユーザ2」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザと所定の関連を有するユーザを示す。   The “related user information” includes items such as “user 1” and “user 2”. “User 1” and “User 2” indicate users who have a predetermined relationship with the user identified by the corresponding user ID.

例えば、図3に示す例において、ユーザID「U11」により識別されるユーザの年齢は、「60代」であり、性別は、「女性」であることを示す。ユーザID「U11」により識別されるユーザは、ユーザID「U12」により識別されるユーザやユーザID「U13」により識別されるユーザと所定の関連を有することを示す。   For example, in the example illustrated in FIG. 3, the age of the user identified by the user ID “U11” is “60s”, and the gender is “female”. The user identified by the user ID “U11” has a predetermined relationship with the user identified by the user ID “U12” and the user identified by the user ID “U13”.

なお、ユーザ情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、自宅、勤務地、興味・関心、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報記憶部121は、ユーザの識別情報を記憶してもよい。なお、この点についての詳細は後述する。   The user information storage unit 121 is not limited to the above, and may store various types of information according to the purpose. For example, the user information storage unit 121 may store information on demographic attributes of users and information on psychographic attributes. For example, the user information storage unit 121 may store information such as home, work place, interest / interest, name, family structure, income, and the like. The user information storage unit 121 may store user identification information. Details of this point will be described later.

(反応情報記憶部122)
実施形態に係る反応情報記憶部122は、商品等の対象に関する情報に対するユーザの反応に関する各種情報を記憶する。図4に、実施形態に係る反応情報記憶部122の一例を示す。図4は、実施形態に係る反応情報記憶部の一例を示す図である。図4に示す反応情報記憶部122は、「ユーザID」、「反応情報」、「日時」、「対象」といった項目を有する。
(Reaction information storage unit 122)
The reaction information storage unit 122 according to the embodiment stores various types of information related to a user's reaction to information related to an object such as a product. FIG. 4 shows an example of the reaction information storage unit 122 according to the embodiment. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a reaction information storage unit according to the embodiment. The reaction information storage unit 122 illustrated in FIG. 4 includes items such as “user ID”, “reaction information”, “date and time”, and “target”.

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「反応情報」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザについて取得した反応情報を示す。また、「日時」は、対応する反応情報が取得された日時を示す。また、「対象」は、対応する反応情報の対象を示す。例えば、「日時」は、対応する反応情報が端末装置WA11等によりユーザから取得された日時を示す。   “User ID” indicates identification information for identifying a user. “Reaction information” indicates reaction information acquired for the user identified by the corresponding user ID. “Date and time” indicates the date and time when the corresponding reaction information is acquired. “Target” indicates the target of the corresponding reaction information. For example, “date and time” indicates the date and time when the corresponding reaction information is acquired from the user by the terminal device WA11 or the like.

例えば、図4に示す例において、ユーザID「U11」により識別されるユーザ(ユーザU11)について、反応情報IR10や反応情報IR11が取得されたことを示す。また、反応情報IR10が取得された日時が日時Wであり、その対象が商品等ID「IT10」により識別される商品である花Aであることを示す。また、反応情報IR11が取得された日時が日時Xであり、その対象が商品等ID「IT11」により識別される商品である財布Aであることを示す。   For example, in the example illustrated in FIG. 4, the reaction information IR10 and the reaction information IR11 are obtained for the user (user U11) identified by the user ID “U11”. Further, the date and time when the reaction information IR10 is acquired is the date and time W, and the target is the flower A that is a product identified by the product etc. ID “IT10”. Further, the date and time when the reaction information IR11 is acquired is the date and time X, and the target is the wallet A that is a product identified by the product etc. ID “IT11”.

なお、反応情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。   The reaction information storage unit 122 is not limited to the above, and may store various information according to the purpose.

(一覧情報記憶部123)
実施形態に係る一覧情報記憶部123は、商品等に関する各種情報を記憶する。例えば、一覧情報記憶部123は、グループごとに商品等に関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。図5に示す一覧情報記憶部123は、「ユーザID」、「贈答推奨一覧」といった項目を有する。
(List information storage unit 123)
The list information storage unit 123 according to the embodiment stores various types of information regarding products and the like. For example, the list information storage unit 123 stores various types of information regarding products and the like for each group. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the list information storage unit according to the embodiment. The list information storage unit 123 illustrated in FIG. 5 includes items such as “user ID” and “gift recommendation list”.

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「贈答推奨一覧」には、「順位」や「商品」や「スコア」といった項目が含まれる。例えば、「順位」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザに対するスコアの大小に基づくランキングを示す。また、「商品」は、商品等を識別する情報を示す。「スコア」は、対応する商品等のスコアを示す。   “User ID” indicates identification information for identifying a user. The “gift recommendation list” includes items such as “order”, “product”, and “score”. For example, “rank” indicates a ranking based on the magnitude of the score for the user identified by the corresponding user ID. “Product” indicates information for identifying a product or the like. “Score” indicates the score of the corresponding product or the like.

例えば、図5に示す例において、ユーザID「U11」により識別されるユーザは、「贈答推奨一覧」に示すように、商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aのスコア「4.5」が最大であり、商品等ID「IT12」により識別される商品等のスコア「3.5」が2番目に大きく、商品等ID「IT10」により識別される商品等のスコア「3.1」が3番目に大きいことを示す。   For example, in the example shown in FIG. 5, the user identified by the user ID “U11”, as shown in the “gift recommendation list”, the score “of the wallet A that is the product identified by the product etc. ID“ IT11 ”“ 4.5 ”is the largest, the score“ 3.5 ”of the product identified by the product etc. ID“ IT12 ”is the second largest, and the score“ 3 ”of the product identified by the product etc. ID“ IT10 ” .1 "is the third largest.

なお、一覧情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、一覧情報記憶部123は、スコアを算出した日時に関する情報を記憶してもよい。   The list information storage unit 123 is not limited to the above, and may store various types of information according to the purpose. For example, the list information storage unit 123 may store information related to the date and time when the score is calculated.

(放送情報記憶部124)
実施形態に係る放送情報記憶部124は、公衆放送に関する情報を記憶する。図6には、放送情報記憶部124に記憶される公衆放送に関する情報の一例を示す。図6に示すように、放送情報記憶部124は、公衆放送に関する情報として、「放送日時」、「放送局」といった項目が含まれる。
(Broadcast information storage unit 124)
The broadcast information storage unit 124 according to the embodiment stores information related to public broadcasting. FIG. 6 shows an example of information related to public broadcasting stored in the broadcast information storage unit 124. As shown in FIG. 6, the broadcast information storage unit 124 includes items such as “broadcast date” and “broadcast station” as information related to public broadcasting.

「放送日時」は、公衆放送に関する放送日時を示す。例えば、「放送日時」は、各日時の開始時刻や終了時刻を示す。また、「放送局」には、「局A」、「局B」などが含まれ、局ごとに放送日時に対応する公衆放送に関する情報が記憶される。具体的には、「放送局」は、「局A」、「局B」など各局が放送する番組やCM等のコンテンツの内容(以下、「放送内容」とする場合がある)に関する情報を示す。   “Broadcast date and time” indicates the broadcast date and time related to public broadcasting. For example, “broadcast date” indicates the start time and end time of each date. The “broadcast station” includes “station A”, “station B”, and the like, and stores information related to public broadcasting corresponding to the broadcast date and time for each station. Specifically, “Broadcasting station” indicates information relating to the contents of programs such as “Station A” and “Station B” and contents of contents such as CMs (hereinafter sometimes referred to as “broadcast contents”). .

例えば、放送日時「日時A」における放送局「局A」の公衆放送の放送内容は、コンテンツA1であることを示す。つまり、放送日時「日時A」において、放送局「局A」は、番組「コンテンツA1」を放送することを示す。また、例えば、放送日時「日時A」〜「日時D」における放送局「局B」の公衆放送の放送内容は、コンテンツB1であることを示す。   For example, the broadcast content of the broadcast station “Station A” at the broadcast date “Date A” indicates that the content is A1. That is, the broadcast station “Station A” broadcasts the program “Content A1” at the broadcast date “Date A”. Further, for example, the broadcast content of the public broadcast of the broadcast station “Station B” at the broadcast dates “Date A” to “Date D” indicates that the content is B1.

例えば、放送日時「日時D」における放送局「局A」の公衆放送の放送内容は、コンテンツA2であることを示す。つまり、放送日時「日時D」において、放送局「局A」は、財布Aの通販番組であるコンテンツA2を放送することを示す。   For example, the broadcast content of the public broadcast of the broadcast station “Station A” at the broadcast date “Date D” indicates that the content is A2. That is, the broadcast station “Station A” broadcasts the content A2, which is a mail-order program in the wallet A, on the broadcast date “Date D”.

なお、上記は公衆放送に関する情報の一例であって、放送情報記憶部124は、上記は公衆放送に関する情報に限らず、公衆放送に関する情報であれば目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、放送情報記憶部124は、出演者に関する情報などを記憶してもよい。   Note that the above is an example of information related to public broadcasting, and the broadcast information storage unit 124 stores not only information related to public broadcasting but also various information depending on the purpose as long as it is information related to public broadcasting. Good. For example, the broadcast information storage unit 124 may store information about performers.

(制御部130)
図2の説明に戻って、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、生成装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(生成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。
(Control unit 130)
Returning to the description of FIG. 2, the control unit 130 is a controller and is stored in a storage device inside the generation apparatus 100 by, for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like. Various programs (corresponding to an example of a generation program) are implemented by using the RAM as a work area. The control unit 130 is a controller, and is realized by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA).

図2に示すように、制御部130は、取得部131と、推定部132と、算出部133と、生成部134と、提供部135とを有し、以下に説明する生成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2に示した構成に限られず、後述する生成処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。   As illustrated in FIG. 2, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, an estimation unit 132, a calculation unit 133, a generation unit 134, and a provision unit 135, and functions and operations of generation processing described below. Realize or execute. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 2, and may be another configuration as long as the generation processing described later is performed.

(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。例えば、取得部131は、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する。例えば、取得部131は、所定の検知手段により検知されたユーザの反応情報を取得する。例えば、取得部131は、音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された反応情報を取得する。図1では、取得部131は、端末装置AP11からユーザU11の脈拍が上昇したことを示す反応情報IR11を取得する。
(Acquisition part 131)
The acquisition unit 131 acquires various types of information. For example, the acquisition unit 131 acquires various types of information from an external information processing apparatus. For example, the acquisition unit 131 acquires reaction information regarding a user's response to information regarding a product or service. For example, the acquisition unit 131 acquires user reaction information detected by a predetermined detection unit. For example, the acquisition unit 131 acquires reaction information detected by a sound sensor, an image sensor, or a biological information sensor. In FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires reaction information IR11 indicating that the pulse of the user U11 has increased from the terminal device AP11.

例えば、取得部131は、ユーザに関する反応情報と、ユーザの反応が生じた際にユーザに提供されたコンテンツに関する情報とに基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応情報を取得する。図1では、取得部131は、ユーザの反応情報IR11と、放送情報記憶部124(図6参照)に記憶される放送情報とに基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応情報を取得する。   For example, the acquisition unit 131 acquires the user's reaction information with respect to the information regarding the product or service estimated based on the reaction information regarding the user and the information regarding the content provided to the user when the user's reaction occurs. In FIG. 1, the acquisition unit 131 displays user response information with respect to information related to products or services estimated based on the user response information IR11 and broadcast information stored in the broadcast information storage unit 124 (see FIG. 6). get.

また、例えば、取得部131は、ユーザが利用する端末装置10から推奨情報の要求を取得する。図1では、取得部131はユーザU12からユーザU11に関する推奨情報の要求を取得する。   For example, the acquisition unit 131 acquires a request for recommended information from the terminal device 10 used by the user. In FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires a request for recommended information related to the user U11 from the user U12.

(推定部132)
推定部132は、各種情報に基づいて、所定の情報の推定を行う。例えば、推定部132は、反応情報IR11に基づいて情報を推定する。図1では、推定部132は、反応情報IR11に基づいてユーザU11がどの商品等に対して反応したかを推定する。例えば、推定部132は、反応情報IR11と、放送情報記憶部124(図6参照)に記憶される放送情報とに基づいて、反応情報IR11に対応する商品等は財布Aであると推定する。
(Estimation unit 132)
The estimation unit 132 estimates predetermined information based on various information. For example, the estimation unit 132 estimates information based on the reaction information IR11. In FIG. 1, the estimation part 132 estimates what goods etc. the user U11 reacted to based on reaction information IR11. For example, the estimation unit 132 estimates that the product corresponding to the reaction information IR11 is the wallet A based on the reaction information IR11 and the broadcast information stored in the broadcast information storage unit 124 (see FIG. 6).

例えば、推定部132は、ユーザU11のテレビTVの視聴習慣等に関する情報に基づいて、ユーザU11が反応した商品等を推定してもよい。また、例えば、推定部132は、住宅HM内に音を検知する端末装置が配置されている場合、端末装置から取得した音声情報等に基づいて、住宅HM内のテレビTVに日時Xにおいて表示されていたコンテンツを推定してもよい。また、例えば、推定部132は、住宅HM内を撮像する画像センサ等が配置されている場合、画像センサから取得した画像情報等に基づいて、ユーザU11が財布Aの通販番組であるコンテンツA2を視聴していたと推定してもよい。また、例えば、推定部132は、ユーザU11がメガネ型端末を身に着けている場合、メガネ型端末から取得した画像情報等に基づいて、ユーザU11が財布Aの通販番組であるコンテンツA2を視聴していたと推定してもよい。すなわち、推定部132は、ユーザU11がどの対象に対して反応したかを推定可能であれば、どのような情報を用いて、反応した対象を推定してもよい。   For example, the estimation unit 132 may estimate a product or the like to which the user U11 has reacted based on information related to the user U11's television TV viewing habits. In addition, for example, when a terminal device that detects sound is arranged in the house HM, the estimation unit 132 is displayed on the TV TV in the house HM at the date and time X based on the audio information acquired from the terminal device. The content that has been stored may be estimated. For example, when the image sensor etc. which image the inside of the house HM are arrange | positioned, the estimation part 132 is based on the image information etc. which were acquired from the image sensor, etc., and user U11 is content A2 which is the mail order program of the wallet A. You may estimate that you were watching. Further, for example, when the user U11 is wearing a glasses-type terminal, the estimation unit 132 views the content A2 that is a mail-order program in the wallet A based on the image information acquired from the glasses-type terminal. It may be presumed that it was. That is, the estimation unit 132 may estimate the reacted target using any information as long as it can be estimated to which target the user U11 has reacted.

また、例えば、推定部132は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。例えば、推定部132は、反応情報IR11に含まれる脈拍の変化量に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。なお、ここでいう反応レベルとは、商品等に関する情報をユーザが認識する前後における脈拍の変化量に基づくレベルを示し、例えば、Aを最大とするA〜Eの5段階のレベルであってもよい。図1では、推定部132は、反応情報IR11に基づいて、推定情報RA11に示すように、ユーザU11が反応有であり、反応レベルがAであると推定する。   For example, the estimation unit 132 estimates the reaction level of the user U11 based on the reaction information IR11. For example, the estimation unit 132 estimates the response level of the user U11 based on the amount of change in pulse included in the response information IR11. Here, the reaction level refers to a level based on the amount of change in the pulse before and after the user recognizes information related to the product or the like, and may be, for example, five levels A to E where A is the maximum. Good. In FIG. 1, the estimation unit 132 estimates that the user U11 has a reaction and the reaction level is A as shown in the estimation information RA11 based on the reaction information IR11.

(算出部133)
算出部133は、各種情報に基づいて、種々の情報の算出を行う。例えば、算出部133は、各商品等に対応する反応情報に基づいて、ユーザにおける各商品等のスコアを算出する。図1では、算出部133は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを算出する。
(Calculation unit 133)
The calculation unit 133 calculates various information based on various information. For example, the calculation unit 133 calculates a score of each product or the like in the user based on reaction information corresponding to each product or the like. In FIG. 1, the calculation unit 133 calculates the score of the wallet A in the user U11 based on the reaction information IR11.

算出部133は、反応情報IR11に基づいて、商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aのスコアを算出する。例えば、ユーザU11における財布Aのスコアが高い程、ユーザU11の財布Aに対する興味、すなわちユーザU11が財布Aを欲しいと思う度合いが高いものとする。図1の例では、算出部133は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを「4.5」と算出する。なお、算出部133は、反応情報IR11のみに限らず、過去に取得した財布Aに関する反応情報を加味して、ユーザU11における財布Aのスコアを「4.5」と算出する。例えば、算出部133は、取得日時が新しい程大きくなる重みと反応情報とに基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを算出してもよい。なお、上記は一例であり、算出部133は、どのような基準によりユーザにおける商品等に関するスコアを算出してもよい。また、算出部133は、商品等ID「IT10」により識別される商品等や商品等ID「IT12」により識別される商品等の他の商品等に関するスコアも算出しているものとする。   The calculation unit 133 calculates the score of the wallet A that is the product identified by the product etc. ID “IT11” based on the reaction information IR11. For example, it is assumed that the higher the score of the wallet A in the user U11, the higher the user U11's interest in the wallet A, that is, the degree that the user U11 wants the wallet A. In the example of FIG. 1, the calculation unit 133 calculates the wallet A score of the user U11 as “4.5” based on the reaction information IR11. Note that the calculation unit 133 calculates the score of the wallet A in the user U11 as “4.5” in consideration of not only the reaction information IR11 but also the reaction information regarding the wallet A acquired in the past. For example, the calculation unit 133 may calculate the score of the wallet A in the user U11 based on the weight and reaction information that become larger as the acquisition date is newer. Note that the above is an example, and the calculation unit 133 may calculate a score related to a product or the like by the user by any criterion. Further, it is assumed that the calculation unit 133 calculates a score related to a product identified by the product etc. ID “IT10” and other products such as a product identified by the product etc. ID “IT12”.

(生成部134)
生成部134は、種々の生成を行う。例えば、生成部134は、ユーザへの贈答に関する情報として、取得部131により取得された反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部134は、反応情報によりユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部134は、取得部131により取得された反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。
(Generator 134)
The generation unit 134 performs various generations. For example, the generation unit 134 generates list information regarding products or services based on the reaction information acquired by the acquisition unit 131 as information regarding gifts to the user. For example, the production | generation part 134 produces | generates the list information regarding the goods or service presumed that a user wants to receive with reaction information. For example, the generation unit 134 generates list information based on the product or service score calculated based on the reaction information acquired by the acquisition unit 131.

図1の例では、生成部134は、ユーザU11への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する。例えば、生成部134は、ユーザU11に関するスコアが「3.0」以上である商品等を含む一覧情報を生成する。図1の例では、生成部134は、図1中の一覧情報記憶部123に示すように、ユーザU11への贈答推奨一覧を生成する。具体的には、生成部134は、商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aのスコア「4.5」が最大であり、商品等ID「IT12」により識別される商品等のスコア「3.5」が2番目に大きく、商品等ID「IT10」により識別される商品等のスコア「3.1」が3番目に大きいことを示す一覧情報を生成する。また、生成部134は、ユーザU11の一覧情報に基づいて、ユーザU12に提供する推奨情報を生成する。   In the example of FIG. 1, the generation unit 134 generates list information as information related to gifts to the user U11. For example, the generation unit 134 generates list information including products and the like whose score regarding the user U11 is “3.0” or more. In the example of FIG. 1, the generation unit 134 generates a recommended gift list for the user U11 as shown in the list information storage unit 123 in FIG. Specifically, the generation unit 134 has the highest score “4.5” of the wallet A that is the product identified by the product etc. ID “IT11”, and the product etc. identified by the product etc. ID “IT12”. List information indicating that the score “3.5” is the second largest and the score “3.1” of the product identified by the product etc. ID “IT10” is the third largest. Moreover, the production | generation part 134 produces | generates the recommendation information provided to the user U12 based on the list information of the user U11.

(提供部135)
提供部135は、各種情報を提供する。例えば、提供部135は、各種情報を外部の情報処理装置へ送信することにより、各種情報を提供する。例えば、提供部135は、生成部134により生成された一覧情報に基づいて、ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供する。
(Providing unit 135)
The providing unit 135 provides various types of information. For example, the providing unit 135 provides various types of information by transmitting the various types of information to an external information processing apparatus. For example, the providing unit 135 provides other users with recommended information related to products or services that recommend gifts to users based on the list information generated by the generating unit 134.

図1では、提供部135は、ユーザ情報記憶部121(図3参照)中のユーザU11の関連ユーザ情報にユーザU12が含まれるため、ユーザU11に関する推奨情報をユーザU12に提供する。例えば、提供部135は、ユーザ情報記憶部121(図3参照)中のユーザU11の関連ユーザ情報にユーザU12が含まれない場合、ユーザU11に関する推奨情報をユーザU12に提供しなくてもよい。   In FIG. 1, since the user U12 is included in the related user information of the user U11 in the user information storage unit 121 (see FIG. 3), the providing unit 135 provides recommended information regarding the user U11 to the user U12. For example, when the user U12 is not included in the related user information of the user U11 in the user information storage unit 121 (see FIG. 3), the providing unit 135 may not provide the recommended information regarding the user U11 to the user U12.

提供部135は、ユーザU11の一覧情報に基づいて、ユーザU12に提供する推奨情報を生成する。例えば、提供部135は、スコアが最大である商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aに関する情報を推奨情報として、ユーザU12に提供する。なお、提供部135は、ユーザU11の一覧情報をユーザU12に提供してもよい。   The providing unit 135 generates recommended information to be provided to the user U12 based on the list information of the user U11. For example, the providing unit 135 provides information about the wallet A that is a product identified by the product etc. ID “IT11” having the highest score as recommended information to the user U12. The providing unit 135 may provide the list information of the user U11 to the user U12.

〔3.端末装置の構成〕
次に、図7を用いて、実施形態に係る端末装置10の構成について説明する。図7は、実施形態に係る端末装置10の構成例を示す図である。図7に示すように、端末装置10は、通信部11と、記憶部12と、入力部13と、出力部14と、制御部15とを有する。
[3. Configuration of terminal device]
Next, the configuration of the terminal device 10 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of the terminal device 10 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 7, the terminal device 10 includes a communication unit 11, a storage unit 12, an input unit 13, an output unit 14, and a control unit 15.

(通信部11)
通信部11は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部11は、図示しない所定のネットワークと有線または無線で接続され、生成装置100との間で情報の送受信を行う。また、通信部11は、端末装置AP11との間で情報の送受信を行ってもよい。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by a communication circuit or the like, for example. The communication unit 11 is connected to a predetermined network (not shown) by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the generation device 100. The communication unit 11 may transmit and receive information to and from the terminal device AP11.

(記憶部12)
記憶部12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。記憶部12は、例えば、端末装置10にインストールされているアプリケーションに関する情報、例えばプログラム等を記憶する。
(Storage unit 12)
The storage unit 12 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 12 stores, for example, information related to applications installed in the terminal device 10, such as programs.

(入力部13)
入力部13は、ユーザからの各種操作を取得する。例えば、入力部13は、タッチパネル機能により表示面(例えば表示部153)を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部13は、端末装置10に設けられたボタンや、端末装置10に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
(Input unit 13)
The input unit 13 acquires various operations from the user. For example, the input unit 13 may accept various operations from the user via a display surface (for example, the display unit 153) by a touch panel function. Further, the input unit 13 may accept various operations from buttons provided on the terminal device 10 or a keyboard or mouse connected to the terminal device 10.

(出力部14)
出力部14は、例えば液晶ディスプレイや有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等によって実現されるスマートフォンやタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。
(Output unit 14)
The output unit 14 is a display screen such as a smartphone or a tablet terminal realized by, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display, and is a display device for displaying various types of information.

(制御部15)
制御部15は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPUやMPU等によって、端末装置10内部の記憶部12など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。例えば、この各種プログラムには、インストールされているアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部15は、コントローラ(controller)であり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(Control unit 15)
The control unit 15 is a controller, and for example, various programs stored in a storage device such as the storage unit 12 in the terminal device 10 are executed by the CPU, MPU, or the like using the RAM as a work area. Realized. For example, the various programs include installed application programs. The control unit 15 is a controller, and is realized by an integrated circuit such as an ASIC or FPGA, for example.

図7に示すように、制御部15は、要求部151と、受信部152と、表示部153とを有し、以下に説明する表示処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部15の内部構成は、図7に示した構成に限られず、後述する表示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15が有する各処理部の接続関係は、図7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。   As illustrated in FIG. 7, the control unit 15 includes a request unit 151, a reception unit 152, and a display unit 153, and realizes or executes a display processing function and operation described below. Note that the internal configuration of the control unit 15 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 7, and may be another configuration as long as it performs a display process described later. Further, the connection relationship between the processing units included in the control unit 15 is not limited to the connection relationship illustrated in FIG. 7, and may be another connection relationship.

要求部151は、各種の要求を行う。例えば、要求部151は、外部の情報処理装置に対して各種の要求を行う。例えば、要求部151は、入力部13により取得したユーザ操作に従って、生成装置100や端末装置AP11へ各種要求を送信する。例えば、要求部151は、ユーザの操作に応じて他のユーザに関する推奨情報を生成装置100に要求する。また、例えば、図1の例では、要求部151は、ユーザU12の操作に応じてユーザU11に関する推奨情報を生成装置100に要求する。   The request unit 151 makes various requests. For example, the request unit 151 makes various requests to an external information processing apparatus. For example, the request unit 151 transmits various requests to the generation device 100 and the terminal device AP11 according to the user operation acquired by the input unit 13. For example, the request unit 151 requests recommended information regarding another user from the generation apparatus 100 in accordance with a user operation. Further, for example, in the example of FIG. 1, the request unit 151 requests recommended information regarding the user U11 from the generation device 100 in accordance with the operation of the user U12.

受信部152は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部152は、生成装置100から提供される情報を受信する。例えば、受信部152は、生成装置100から推奨情報を受信する。例えば、受信部152は、生成装置100から端末装置10を利用するユーザ以外のユーザに関する推奨情報を受信する。図1では、受信部152は、生成装置100からユーザU11に関する推奨情報を受信する。また、受信部152は、端末装置AP11から各種情報を受信してもよい。   The receiving unit 152 receives various types of information from an external information processing apparatus. For example, the reception unit 152 receives information provided from the generation device 100. For example, the reception unit 152 receives recommendation information from the generation device 100. For example, the receiving unit 152 receives recommendation information related to a user other than the user who uses the terminal device 10 from the generation device 100. In FIG. 1, the reception unit 152 receives recommendation information related to the user U11 from the generation device 100. The receiving unit 152 may receive various information from the terminal device AP11.

表示部153は、各種情報を表示する。例えば、表示部153は、受信部152により受信された各種情報を表示する。例えば、表示部153は、生成装置100から受信した推奨情報を表示する。図1では、表示部153は、生成装置100から受信したユーザU11に関する推奨情報を表示する。   The display unit 153 displays various information. For example, the display unit 153 displays various information received by the receiving unit 152. For example, the display unit 153 displays the recommended information received from the generation apparatus 100. In FIG. 1, the display unit 153 displays the recommended information related to the user U11 received from the generation device 100.

なお、上述した制御部15による表示処理等の処理は、例えば、JavaScript(登録商標)などにより実現されてもよい。また、上述した表示処理が所定のアプリケーションにより行われる場合や表示処理が専用アプリにより行われる場合、制御部15は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。   Note that the processing such as the display processing by the control unit 15 described above may be realized by, for example, JavaScript (registered trademark). In addition, when the display process described above is performed by a predetermined application or when the display process is performed by a dedicated application, the control unit 15 may include, for example, an application control unit that controls the predetermined application or the dedicated application. .

〔4.処理フロー〕
次に、図8及び図9を用いて、実施形態に係る生成システム1による生成処理の手順について説明する。図8及び図9は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図8は、一覧情報の生成までの処理の一例を示すフローチャートである。また、図9は、一覧情報に基づく推奨情報の提供の処理の一例を示すフローチャートである。
[4. Processing flow
Next, the procedure of the generation process by the generation system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIGS. 8 and 9. 8 and 9 are flowcharts illustrating an example of the generation process according to the embodiment. Specifically, FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of processing up to generation of list information. FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a process for providing recommended information based on the list information.

まず、図8を用いて、一覧情報の生成までの処理について説明する。図8に示すように、生成装置100の取得部131は、商品等に対するユーザの反応情報を取得する(ステップS101)。図1の例では、取得部131は、端末装置AP11からユーザU11の反応情報IR11を取得する。   First, processing until generation of list information will be described with reference to FIG. As illustrated in FIG. 8, the acquisition unit 131 of the generation apparatus 100 acquires user reaction information for a product or the like (step S101). In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires the reaction information IR11 of the user U11 from the terminal device AP11.

その後、生成装置100の算出部133は、反応情報に基づいて商品等のスコアを算出する(ステップS102)。図1の例では、算出部133は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを算出する。   Thereafter, the calculation unit 133 of the generation device 100 calculates a score of a product or the like based on the reaction information (Step S102). In the example of FIG. 1, the calculation unit 133 calculates the score of the wallet A in the user U11 based on the reaction information IR11.

その後、生成装置100の生成部134は、ステップS102において算出されたスコアが所定の閾値以上かどうかを判定する(ステップS103)。生成部134は、ステップS102において算出されたスコアが所定の閾値以上でない場合(ステップS103:No)、処理を終了する。例えば、生成部134は、ユーザU11における財布Aのスコアが「3.0」未満であった場合、処理を終了する。なお、生成部134は、ユーザU11における財布Aのスコアが「3.0」未満であった場合、財布Aを含まない一覧情報を生成してもよい。   Thereafter, the generation unit 134 of the generation apparatus 100 determines whether the score calculated in step S102 is equal to or greater than a predetermined threshold (step S103). When the score calculated in step S102 is not equal to or greater than the predetermined threshold (step S103: No), the generation unit 134 ends the process. For example, when the score of the wallet A in the user U11 is less than “3.0”, the generation unit 134 ends the process. Note that the generation unit 134 may generate list information that does not include the wallet A when the score of the wallet A in the user U11 is less than “3.0”.

一方、生成部134は、ステップS102において算出されたスコアが所定の閾値以上である場合(ステップS103:Yes)、ステップS102においてスコアを算出した商品等を含む一覧情報を生成する(ステップS104)。図1の例では、生成部134は、ユーザU11における財布Aのスコア「4.5」が「3.0」以上であるため、財布Aを含む一覧情報を生成する。なお、生成部134は、ユーザU11における各商品等のスコアを算出し、算出したスコアが所定の閾値以上の商品等を含む一覧情報を生成してもよい。   On the other hand, when the score calculated in step S102 is greater than or equal to a predetermined threshold (step S103: Yes), the generation unit 134 generates list information including the products for which the score is calculated in step S102 (step S104). In the example of FIG. 1, the generation unit 134 generates list information including the wallet A because the score “4.5” of the wallet A in the user U11 is “3.0” or more. Note that the generation unit 134 may calculate a score of each product or the like in the user U11 and generate list information including products or the like whose calculated score is equal to or greater than a predetermined threshold.

次に、図9を用いて、一覧情報に基づく推奨情報の提供までの処理について説明する。図9に示すように、生成装置100の取得部131は、一ユーザに関する推奨情報の要求を取得する(ステップS201)。例えば、取得部131は、端末装置10から端末装置10を利用するユーザ以外のユーザに関する推奨情報の要求を取得する。図1の例では、取得部131は、ユーザU12が利用する端末装置10からユーザU11に関する推奨情報の要求を取得する。   Next, processing up to provision of recommended information based on list information will be described with reference to FIG. As illustrated in FIG. 9, the acquisition unit 131 of the generation apparatus 100 acquires a request for recommended information regarding one user (step S201). For example, the acquisition unit 131 acquires a request for recommended information related to a user other than the user who uses the terminal device 10 from the terminal device 10. In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires a request for recommended information regarding the user U11 from the terminal device 10 used by the user U12.

その後、生成装置100の生成部134は、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能かどうか判定する(ステップS202)。生成部134は、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でない場合(ステップS202:No)、処理を終了する。なお、生成部134は、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でないと判定した場合、生成装置100の提供部135に、要求元のユーザに対して一ユーザの情報を要求可能でないことを示す情報を提供させてもよい。   Thereafter, the generation unit 134 of the generation apparatus 100 determines whether or not the requesting user can request information on one user (step S202). If the requesting user cannot request the information of one user (step S202: No), the generation unit 134 ends the process. If the generation unit 134 determines that the requesting user cannot request information on one user, the generation unit 134 cannot request the information on the one user from the providing unit 135 of the generation apparatus 100. May be provided.

一方、生成部134が要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能であると判定した場合(ステップS202:Yes)、提供部135は、一ユーザに関する一覧情報に基づく推奨情報を要求元のユーザに提供する(ステップS203)。図1の例では、生成部134は、ユーザ情報記憶部121(図3参照)中のユーザU11の関連ユーザ情報にユーザU12が含まれるため、ユーザU11の情報を要求可能であると判定する。そのため、生成部134は、ユーザU11に関する一覧情報に基づいて、ユーザU11に関する推奨情報を生成する。そして、提供部135は、生成部134により生成されたユーザU11に関する推奨情報をユーザU12に提供する。なお、一ユーザに関する推奨情報を全ユーザが要求可能である場合、生成装置100は、ステップS202の判定を行うことなく、ステップS203の処理を行ってもよい。   On the other hand, when the generation unit 134 determines that the requesting user can request information on one user (step S202: Yes), the providing unit 135 provides recommended information based on the list information on one user to the requesting user. (Step S203). In the example of FIG. 1, since the user U12 is included in the related user information of the user U11 in the user information storage unit 121 (see FIG. 3), the generation unit 134 determines that the user U11 information can be requested. Therefore, the generation unit 134 generates recommended information related to the user U11 based on the list information related to the user U11. Then, the providing unit 135 provides the recommended information regarding the user U11 generated by the generating unit 134 to the user U12. Note that if all users can request recommended information regarding one user, the generation apparatus 100 may perform the process of step S203 without performing the determination of step S202.

〔5.変形例〕
上記例では、ユーザが贈答されることを希望すると推定される商品等に関する一覧情報を生成したが、一覧情報は種々の条件を満たす商品等の一覧であってもよい。例えば、一覧情報には、ユーザが贈答されることを希望しないと推定される商品等の一覧であってもよい。この点について、以下図10〜図16を用いて説明する。なお、実施形態と同様の点については、適宜説明を省略する。
[5. (Modification)
In the above example, the list information related to the products estimated to be given by the user is generated, but the list information may be a list of products that satisfy various conditions. For example, the list information may be a list of products or the like estimated that the user does not want to give a gift. This point will be described below with reference to FIGS. In addition, about the point similar to embodiment, description is abbreviate | omitted suitably.

〔5−1.生成処理〕
まず、変形例に係る生成処理について説明する。図10は、変形例に係る生成処理の一例を示す図である。図10に示す生成装置100Aは、ユーザへの贈答に関する情報として、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成サービスを提供する。また、図10では、所定のイベント「お中元」の時期に推奨情報を要求された場合を例に示す。
[5-1. Generation process)
First, the generation process according to the modification will be described. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the generation process according to the modification. The generation apparatus 100A illustrated in FIG. 10 provides a generation service that generates list information about products or services based on reaction information about user responses to information about products or services as information about gifts to users. FIG. 10 shows an example in which recommended information is requested at the time of a predetermined event “Chinese gift”.

図10に示すように、生成システム1Aには、端末装置AP21と、端末装置10と、生成装置100Aとが含まれる。端末装置AP21と、端末装置10と、生成装置100Aとは、所定のネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図10に示した生成システム1Aには、複数の端末装置AP21、複数の端末装置10、複数の生成装置100Aが含まれてもよい。   As illustrated in FIG. 10, the generation system 1A includes a terminal device AP21, a terminal device 10, and a generation device 100A. The terminal device AP21, the terminal device 10, and the generation device 100A are communicably connected via a predetermined network. Note that the generation system 1A illustrated in FIG. 10 may include a plurality of terminal devices AP21, a plurality of terminal devices 10, and a plurality of generation devices 100A.

図10に示す例において、端末装置AP21は、いわゆる音声アシスト端末であり、音センサにより周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行う端末装置である。例えば、端末装置AP21は、ユーザの発話に対して、処理を行う端末装置である。図10の例では、端末装置AP21は、ユーザの発話等の周囲の環境音を検知した場合、ユーザに関する反応情報として生成装置100Aへ送信する。   In the example illustrated in FIG. 10, the terminal device AP21 is a so-called voice assist terminal, and is a terminal device that detects surrounding sounds with a sound sensor and performs various processes according to the detected sounds. For example, the terminal device AP21 is a terminal device that processes a user's utterance. In the example of FIG. 10, the terminal device AP21 transmits to the generating device 100A as reaction information regarding the user when detecting ambient environmental sounds such as the user's speech.

なお、端末装置AP21は、上記に限らず、ユーザの商品等に対する反応情報を取得可能であり、反応情報を生成装置100Aへ送信可能であれば、端末装置AP11と同様に、どのような端末装置であってもよい。なお、ここでいう、反応情報を生成装置100Aへ送信可能とは、他の装置を介して反応情報を生成装置100Aへ送信することも含まれるものとする。例えば、端末装置AP21は、所定のネットワークを介して生成装置100Aと通信可能なデバイス、いわゆるIoTデバイスであればどのような端末装置であってもよい。   The terminal device AP21 is not limited to the above, and any terminal device can be used as long as the terminal device AP11 can acquire reaction information on a user's product and the like and can transmit the reaction information to the generation device 100A. It may be. In addition, transmission of reaction information to 100 A of production | generation apparatuses here also includes transmitting reaction information to the production | generation apparatus 100A via another apparatus. For example, the terminal device AP21 may be any terminal device as long as it is a device that can communicate with the generation device 100A via a predetermined network, that is, a so-called IoT device.

また、生成装置100Aは、音声認識の機能を有してもよい。また、生成装置100Aは、音声認識サービスを提供する音声認識サーバから情報を取得可能であってもよい。この場合、生成システム1Aは、音声認識サーバが含まれてもよい。なお、図10の例では、生成装置100Aや音声認識サーバが、種々の従来技術を適宜用いてユーザの発話を認識したり、発話したユーザを推定したりするものとして、説明を省略する。   Further, the generation apparatus 100A may have a voice recognition function. Further, the generation apparatus 100A may be able to acquire information from a voice recognition server that provides a voice recognition service. In this case, the generation system 1A may include a voice recognition server. In the example of FIG. 10, the description is omitted on the assumption that the generation apparatus 100A and the speech recognition server appropriately recognize various user utterances and estimate the uttered user using various conventional techniques.

また、図10の例では、ユーザが商品等の名称を発話し、どの対象(商品等)に反応したかが音声情報に含まれている場合を示すが、生成装置100Aは、図1のようにどの対象(商品等)に反応したかをコンテンツ等の他の情報に基づいて推定してもよい。また、生成装置100Aは、音声アシスト端末である端末装置AP21と画像センサ等から取得したユーザが視認している画像情報とに基づいてユーザが反応した対象(商品等)を推定してもよい。   Further, in the example of FIG. 10, the case where the user speaks the name of the product or the like and the target (the product or the like) reacts to is included in the audio information. It may be estimated on the basis of other information such as content that the target (product or the like) has reacted to. Further, the generation device 100A may estimate a target (product or the like) that the user has reacted to based on the terminal device AP21 that is a voice assist terminal and the image information that the user is viewing from the image sensor or the like.

図10では、音声アシスト端末である端末装置AP21は、住宅HM内に配置される。ここで、例えば住宅HM内にいるユーザU11が、端末装置AP21の周囲において、「またビールAをもらったわ」という発話PA21を行う。これにより、端末装置AP21は、「またビールAをもらったわ」という発話PA21を入力として取得する(ステップS21)。ステップS21において、ユーザU11は、発話PA21を通常の発話に比べて、声のトーンが低く、音量が小さく発したものとする。そして、端末装置AP21は、取得した発話PA21の音声情報を反応情報IR21として生成装置100Aに送信する(ステップS22)。   In FIG. 10, the terminal device AP21, which is a voice assist terminal, is arranged in the house HM. Here, for example, the user U11 in the house HM performs the utterance PA21 "I got beer A again" around the terminal device AP21. Thereby, the terminal device AP21 acquires the utterance PA21 “I got beer A again” as an input (step S21). In step S21, it is assumed that the user U11 has uttered the utterance PA21 with a lower voice tone and lower volume than a normal utterance. Then, the terminal device AP21 transmits the acquired voice information of the utterance PA21 as the reaction information IR21 to the generation device 100A (step S22).

なお、端末装置AP21は、発話PA21の音声情報を音声認識サーバへ送信し、音声認識サーバから発話PA21の文字情報を取得し、取得した文字情報を生成装置100Aへ送信してもよい。この場合、端末装置AP21は、取得した発話PA21を行ったユーザがユーザU11であることを示す情報を生成装置100Aに送信してもよい。また、端末装置AP21が音声認識機能を有する場合、端末装置AP21は、生成装置100Aに送信することを要する反応情報のみを生成装置100Aに送信してもよい。   The terminal device AP21 may transmit the voice information of the utterance PA21 to the voice recognition server, acquire the character information of the utterance PA21 from the voice recognition server, and transmit the acquired character information to the generation device 100A. In this case, the terminal device AP21 may transmit information indicating that the user who performed the acquired utterance PA21 is the user U11 to the generation device 100A. When the terminal device AP21 has a voice recognition function, the terminal device AP21 may transmit only the reaction information that needs to be transmitted to the generation device 100A to the generation device 100A.

端末装置AP21から反応情報IR21を取得した生成装置100Aは、反応情報IR21に基づいて情報を推定する(ステップS23)。例えば、生成装置100Aは、取得した反応情報IR21を解析することにより、発話PA21を行ったユーザがユーザU11であると推定する。なお、発話PA21を行ったユーザの推定は、生成装置100Aが行ってもよいし、他の装置が行ってもよい。発話PA21を行ったユーザの推定を他の装置が行う場合、生成装置100Aは発話PA21を行ったユーザを推定する情報を他の装置から取得するものとする。   100 A of production | generation apparatuses which acquired reaction information IR21 from terminal device AP21 estimate information based on reaction information IR21 (step S23). For example, the generating apparatus 100A analyzes the acquired reaction information IR21, and estimates that the user who performed the utterance PA21 is the user U11. In addition, the estimation of the user who performed the utterance PA21 may be performed by the generation device 100A or another device. When another apparatus estimates the user who performed the utterance PA21, the generation apparatus 100A acquires information for estimating the user who performed the utterance PA21 from the other apparatus.

また、例えば、生成装置100Aは、取得した反応情報IR21を解析することにより、商品等であるビールAに対してユーザU11が反応していると推定する。例えば、生成装置100Aは、取得した反応情報IR21を文字情報に変換し、変換後の文字情報に基づいて、ビールAに対してユーザU11が反応していると推定する。例えば、生成装置100Aは、反応情報IR21から取得した文字情報を構文解析等の種々の従来技術を適宜用いて解析することにより、商品等であるビールAに対してユーザU11が反応していると推定する。例えば、生成装置100Aは、「またビールAをもらったわ」という発話PA21に基づいて、ユーザU11がビールAに対して良くない反応をしていると推定する。すなわち、生成装置100Aは、発話PA21を行ったユーザU11がビールAに対して良くない反応をしていることを示す反応情報IR21を取得する。例えば、生成装置100Aは、発話PA21の内容に基づいて、ユーザの発話の内容を「好意的」、「やや好意的」、「通常」、「やや好意的でない」、「好意的でない」等のいずれの段階であるかを推定してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置100Aは、ユーザの発話の内容を推定可能であれば、どのような手法により推定してもよい。   Further, for example, the generating apparatus 100A estimates that the user U11 is reacting to the beer A that is a product or the like by analyzing the acquired reaction information IR21. For example, 100 A of production | generation apparatuses convert the acquired reaction information IR21 into character information, and estimate that the user U11 is reacting with respect to beer A based on the character information after conversion. For example, when the generation apparatus 100A analyzes the character information acquired from the reaction information IR21 using various conventional techniques such as syntax analysis as appropriate, the user U11 reacts to the beer A that is a product or the like. presume. For example, the generating apparatus 100A estimates that the user U11 is not responding to the beer A based on the utterance PA21 “I got the beer A again”. That is, 100 A of production | generation apparatuses acquire reaction information IR21 which shows that the user U11 who performed utterance PA21 is reacting bad with respect to beer A. For example, the generating apparatus 100A determines the content of the user's utterance based on the content of the utterance PA21, such as “favorite”, “somewhat favorable”, “normal”, “somewhat unfavorable”, “not favorable”, etc. It may be estimated at which stage. Note that the above is an example, and the generation apparatus 100A may estimate by any method as long as the content of the user's utterance can be estimated.

また、例えば、生成装置100Aは、反応情報IR21に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。例えば、生成装置100Aは、反応情報IR21の内容やユーザの声のトーン等に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。なお、ここでいう反応レベルとは、ユーザが商品等に対して言及する際の発話の内容やユーザの声のトーンや音量等に基づくレベルを示し、例えば、Aを最大とするA〜Eの5段階のレベルであってもよい。図10では、生成装置100Aは、反応情報IR21に基づいて、推定情報RA21に示すように、ユーザU11が反応はしているが、良くない反応であり、反応レベルがEであると推定する。   Further, for example, the generating apparatus 100A estimates the reaction level of the user U11 based on the reaction information IR21. For example, the generating apparatus 100A estimates the reaction level of the user U11 based on the content of the reaction information IR21, the tone of the user's voice, and the like. The reaction level here refers to a level based on the content of the utterance when the user refers to the product, etc., the tone or volume of the user's voice, etc. There may be five levels. In FIG. 10, based on the reaction information IR21, the generation device 100A estimates that the user U11 is reacting but is not good and the reaction level is E, as indicated by the estimation information RA21.

その後、生成装置100Aは、反応情報IR21に基づいて、ユーザU11におけるビールAのスコアを算出する(ステップS24)。例えば、生成装置100Aは、発話の内容や声のトーンや音量等を変数とし、それぞれの変数の各々に所定の係数を乗算した値に基づいてスコアを算出してもよい。例えば、生成装置100Aは、発話の内容や声のトーンや音量等を変数とし、それぞれの変数の各々に所定の係数を乗算した値の合計値をスコアとして算出してもよい。生成装置100Aは、反応情報IR21に基づいて、商品等ID「IT21」により識別される商品等であるビールAのスコアを算出する。例えば、ユーザU11におけるビールAのスコアが高い程、ユーザU11のビールAに対する興味、すなわちユーザU11がビールAを欲しいと思う度合いが高いものとする。図10の例では、生成装置100Aは、スコア情報IS21に示すように、反応情報IR21に基づいて、ユーザU11におけるビールAのスコアを「0.2」と算出する。なお、生成装置100Aは、反応情報IR21のみに限らず、過去に取得したビールAに関する反応情報を加味して、ユーザU11におけるビールAのスコアを「0.2」と算出する。例えば、生成装置100Aは、取得日時が新しい程大きくなる重みと反応情報とに基づいて、ユーザU11におけるビールAのスコアを算出してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置100Aは、どのような基準によりユーザにおける商品等に関するスコアを算出してもよい。また、生成装置100Aは、商品等ID「IT20」により識別される商品等や商品等ID「IT22」により識別される商品等の他の商品等に関するスコアも算出しているものとする。   Thereafter, the generation device 100A calculates the score of the beer A in the user U11 based on the reaction information IR21 (step S24). For example, the generating apparatus 100A may calculate the score based on a value obtained by multiplying each variable by a predetermined coefficient, using the content of the utterance, the tone of the voice, the volume, and the like as variables. For example, the generating apparatus 100A may calculate the total value of values obtained by multiplying each of the variables by a predetermined coefficient, using the utterance content, the tone of the voice, the volume, and the like as variables. Based on the reaction information IR21, the generation device 100A calculates the score of beer A that is a product or the like identified by the product etc. ID “IT21”. For example, it is assumed that the higher the score of the beer A in the user U11, the higher the user U11's interest in the beer A, that is, the degree that the user U11 wants the beer A. In the example of FIG. 10, as illustrated in the score information IS21, the generation device 100A calculates the beer A score for the user U11 as “0.2” based on the reaction information IR21. Note that the generation device 100A calculates the score of the beer A in the user U11 as “0.2” by adding not only the reaction information IR21 but also the reaction information regarding the beer A acquired in the past. For example, 100 A of production | generation apparatuses may calculate the score of the beer A in the user U11 based on the weight and reaction information which become so large that an acquisition date is new. Note that the above is an example, and the generating apparatus 100A may calculate a score related to a product or the like by the user based on any criterion. Further, it is assumed that the generating apparatus 100A also calculates a score related to a product identified by the product etc. ID “IT20” and other products such as a product identified by the product etc. ID “IT22”.

そして、生成装置100Aは、ユーザU11への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する(ステップS25)。例えば、生成装置100Aは、ユーザU11に関するスコアが「1.0」未満である商品等を含む一覧情報を生成する。図10の例では、生成装置100Aは、図10中の一覧情報記憶部123Aに示すように、ユーザU11への贈答非推奨一覧を生成する。具体的には、生成装置100Aは、商品等ID「IT25」により識別される商品等のスコア「0.1」が最小であり、商品等ID「IT21」により識別される商品等であるビールAのスコア「0.2」が2番目に小さく、商品等ID「IT20」により識別される商品等のスコア「0.4」が3番目に小さいことを示す一覧情報を生成する。   And 100 A of production | generation apparatuses produce | generate list information as information regarding the gift to the user U11 (step S25). For example, the generating apparatus 100A generates list information including products and the like whose score regarding the user U11 is less than “1.0”. In the example of FIG. 10, the generating apparatus 100A generates a list of gifts not recommended for the user U11 as shown in the list information storage unit 123A in FIG. Specifically, the generating apparatus 100A has the lowest score “0.1” of the product identified by the product etc. ID “IT25”, and the beer A which is the product etc. identified by the product etc. ID “IT21”. List information indicating that the score “0.2” is the second smallest and the score “0.4” of the product identified by the product etc. ID “IT20” is the third smallest.

その後、ユーザU12がユーザU11に関する推奨情報を生成装置100Aに要求する(ステップS26)。例えば、ユーザU12は、端末装置10を操作することにより、ユーザU11に関する推奨情報を生成装置100Aに要求する。なお、ユーザU12はユーザU11と所定の関係(親子関係)にあるため、ユーザU11に関する推奨情報を要求する権限を有するものとする。   Thereafter, the user U12 requests recommended information regarding the user U11 from the generation device 100A (step S26). For example, the user U12 requests the recommendation information regarding the user U11 from the generation device 100A by operating the terminal device 10. Since the user U12 has a predetermined relationship (parent-child relationship) with the user U11, it is assumed that the user U12 has the authority to request recommended information regarding the user U11.

ユーザU12からユーザU11に関する推奨情報の要求を取得した生成装置100Aは、ユーザU11の一覧情報に基づいて、ユーザU12に提供する推奨情報を生成する。図10の例では、生成装置100Aは、推奨情報の要求された時点の日時が、所定のイベント「お中元」の時期にあると判定し、商品情報記憶部125中のイベントID「IV21」により識別されるイベント「お中元」に対応付けられた商品群を特定する。   The generating apparatus 100A that has acquired a request for recommended information related to the user U11 from the user U12 generates recommended information to be provided to the user U12 based on the list information of the user U11. In the example of FIG. 10, the generation device 100A determines that the date and time when the recommended information is requested is at the time of the predetermined event “Chinese origin”, and identifies the event by the event ID “IV21” in the product information storage unit 125. A product group associated with the event “Otogen” is identified.

なお、図10の例では、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群には、商品等ID「IT21」により識別されるビールAや、商品等ID「IT201」により識別されるハムAや、商品等ID「IT202」により識別されるジュースA等が含まれるものとする。具体的には、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群において、ビールAのスコア「4.1」が最大であり、ハムAのスコア「3.2」が2番目に大きく、ジュースAのスコア「3.1」が3番目に大きいものとする。   In the example of FIG. 10, the product group associated with the event “Otogen” in the product information storage unit 125 includes the beer A identified by the product etc. ID “IT21” and the product etc. ID “IT201”. It is assumed that ham A to be identified, juice A identified by the product etc. ID “IT202”, and the like are included. Specifically, in the merchandise group associated with the event “Chinese yuan” in the merchandise information storage unit 125, the score “4.1” of beer A is the largest, and the score “3.2” of ham A is 2. It is assumed that the score “3.1” of juice A is the third largest and the third largest.

生成装置100Aは、ユーザU11に関する推奨情報の候補となる商品群から、一覧情報記憶部123A中のユーザU11への贈答非推奨一覧中の商品等を除外する(ステップS27)。具体的には、生成装置100Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群から、一覧情報記憶部123A中のユーザU11への贈答非推奨一覧中の商品等を、ユーザU11に関する推奨情報の候補としては、除外する。つまり、生成装置100Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、商品等ID「IT21」により識別されるビールAを除く商品等に関する情報を推奨情報として生成する。なお、ステップS27は、ステップS26の前に予め行われてもよい。   The generating apparatus 100A excludes products in the list of gifts not recommended to the user U11 in the list information storage unit 123A from the product group that is a candidate for recommended information related to the user U11 (step S27). Specifically, the generation device 100A selects a product in the list of gifts not recommended to the user U11 in the list information storage unit 123A from the product group associated with the event “Otogen” in the product information storage unit 125. The candidate recommended information regarding the user U11 is excluded. In other words, the generation apparatus 100A uses, as recommended information, information on products other than the beer A identified by the product etc. ID “IT21” in the product group associated with the event “Chinese yuan” in the product information storage unit 125. Generate. Note that step S27 may be performed in advance before step S26.

図10の例では、生成装置100Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、ビールAを除いてスコアが最大である商品等ID「IT201」により識別される商品等であるハムAに関する情報を推奨情報として、ユーザU12に提供する(ステップS28)。なお、生成装置100Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群からビールAを除いた一覧リストをユーザU12に提供してもよい。   In the example of FIG. 10, the generation apparatus 100 </ b> A is identified by the product ID “IT201” having the highest score except for beer A among the product groups associated with the event “Chinese yuan” in the product information storage unit 125. Information relating to ham A, which is a product to be sold, is provided as recommended information to the user U12 (step S28). The generating apparatus 100A may provide the user U12 with a list obtained by removing the beer A from the product group associated with the event “Chinese yuan” in the product information storage unit 125.

上述したように、生成装置100Aは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出する。また、生成装置100Aは、算出したスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。また、生成装置100Aは、生成したユーザへの贈答に関する一覧情報に基づく推奨情報を、他のユーザへ提供することにより、ユーザが喜ぶと推定される商品等を他のユーザへ推奨することができる。なお、上記例では、スコア「0」に近づくほどユーザの反応が好意的でない場合を例示したが、生成装置100Aは、マイナス値となるスコアを算出してもよい。例えば、生成装置100Aは、ユーザの反応がない場合にスコア「0」を算出し、ユーザの反応が好意的な反応であるほど大きなプラス値となるスコアを算出し、ユーザの反応が好意的でない反応であるほど大きなマイナス値となるスコアを算出してもよい。   As described above, the generating apparatus 100A calculates the score of each product or the like based on the user's reaction information with respect to the information related to each product or the like. Further, the generation device 100A can appropriately generate information related to gifts to the user by generating list information based on the calculated score. In addition, the generation device 100A can recommend other users a product or the like estimated to be pleasing by providing recommended information based on the generated list information on gifts to the user to other users. . In the above example, the case where the user's reaction is not favorable as the score approaches “0” is illustrated, but the generating apparatus 100A may calculate a score that is a negative value. For example, the generation device 100A calculates a score “0” when there is no user response, calculates a score that becomes a larger positive value as the user response is favorable, and the user response is not favorable. You may calculate the score which becomes a big negative value, so that it is reaction.

〔5−2.生成装置の構成〕
次に、図11を用いて、変形例に係る生成装置100Aの構成について説明する。図11は、変形例に係る生成装置100Aの構成例を示す図である。図11に示すように、生成装置100Aは、通信部110と、記憶部120Aと、制御部130Aとを有する。なお、生成装置100Aについては、実施形態に係る生成装置100と同様の点については、適宜説明を省略する。
[5-2. Configuration of the generator
Next, the configuration of the generation apparatus 100A according to the modification will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of a generation device 100A according to a modification. As illustrated in FIG. 11, the generation device 100A includes a communication unit 110, a storage unit 120A, and a control unit 130A. Note that the description of the generation device 100A that is the same as the generation device 100 according to the embodiment will be omitted as appropriate.

(記憶部120A)
記憶部120A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。変形例に係る記憶部120Aは、図11に示すように、ユーザ情報記憶部121Aや反応情報記憶部122や一覧情報記憶部123Aや商品情報記憶部125を有する。
(Storage unit 120A)
The storage unit 120A is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As illustrated in FIG. 11, the storage unit 120A according to the modification includes a user information storage unit 121A, a reaction information storage unit 122, a list information storage unit 123A, and a product information storage unit 125.

(ユーザ情報記憶部121A)
変形例に係るユーザ情報記憶部121Aは、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121Aは、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図12は、変形例に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図12に示すユーザ情報記憶部121Aは、「ユーザID」、「属性情報」、「関連ユーザ情報」、「識別情報」といった項目が含まれる。変形例に係るユーザ情報記憶部121Aは、「識別情報」の項目を有する点において、実施形態に係るユーザ情報記憶部121と相違する。
(User information storage unit 121A)
The user information storage unit 121A according to the modification stores various types of information related to the user. For example, the user information storage unit 121A stores various information related to user attributes. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a user information storage unit according to the modification. The user information storage unit 121A illustrated in FIG. 12 includes items such as “user ID”, “attribute information”, “related user information”, and “identification information”. The user information storage unit 121A according to the modified example is different from the user information storage unit 121 according to the embodiment in that it includes an item “identification information”.

「識別情報」には、「音声」といった項目が含まれる。「音声」は、音声情報を示す。なお、図12の例では、各ユーザの音声情報を概念的に記号「VP11」〜「VP13」等で示すが、「音声」としては、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。また、識別情報には、音声に限らず、ユーザを識別するために用いる情報に対応する項目であれば、どのような項目が含まれてもよい。例えば、「識別情報」には、「ログインID」や「顔写真(画像情報)」や「指紋情報」や「静脈情報」等、ユーザを識別する種々の情報が含まれてもよい。   “Identification information” includes items such as “voice”. “Voice” indicates voice information. In the example of FIG. 12, the voice information of each user is conceptually indicated by symbols “VP11” to “VP13” and the like, and “voice” stores a file path name indicating the storage location thereof. Also good. Further, the identification information is not limited to voice, and any item may be included as long as it is an item corresponding to information used for identifying a user. For example, the “identification information” may include various information for identifying the user, such as “login ID”, “face photograph (image information)”, “fingerprint information”, and “vein information”.

(一覧情報記憶部123A)
変形例に係る一覧情報記憶部123Aは、商品等に関する各種情報を記憶する。例えば、一覧情報記憶部123Aは、グループごとに商品等に関する各種情報を記憶する。図13は、変形例に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。図13に示す一覧情報記憶部123Aは、「ユーザID」、「贈答非推奨一覧」といった項目を有する。
(List information storage unit 123A)
The list information storage unit 123A according to the modification stores various types of information related to products and the like. For example, the list information storage unit 123A stores various types of information regarding products for each group. FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the list information storage unit according to the modification. The list information storage unit 123A illustrated in FIG. 13 includes items such as “user ID” and “gift non-recommended list”.

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「贈答非推奨一覧」には、「順位」や「商品」や「スコア」といった項目が含まれる。例えば、「順位」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザに対するスコアの大小に基づくランキングを示す。また、「商品」は、商品等を識別する情報を示す。「スコア」は、対応する商品等のスコアを示す。   “User ID” indicates identification information for identifying a user. The “gift deprecation list” includes items such as “order”, “product”, and “score”. For example, “rank” indicates a ranking based on the magnitude of the score for the user identified by the corresponding user ID. “Product” indicates information for identifying a product or the like. “Score” indicates the score of the corresponding product or the like.

例えば、図13に示す例において、ユーザID「U11」により識別されるユーザは、「贈答非推奨一覧」に示すように、商品等ID「IT25」により識別される商品等のスコア「0.1」が最小であり、商品等ID「IT21」により識別される商品等であるビールAのスコア「0.2」が2番目に小さく、商品等ID「IT20」により識別される商品等のスコア「0.4」が3番目に小さいことを示す。   For example, in the example shown in FIG. 13, the user identified by the user ID “U11” has a score “0.1” of the product identified by the product etc. ID “IT25” as shown in the “gift non-recommended list”. ”Is the smallest, the score“ 0.2 ”of beer A that is the product identified by the product etc. ID“ IT21 ”is the second smallest, and the score“ of the product etc. identified by the product etc. ID “IT20” “ 0.4 "indicates the third smallest.

なお、一覧情報記憶部123Aは、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、一覧情報記憶部123Aは、スコアを算出した日時に関する情報を記憶してもよい。   Note that the list information storage unit 123A is not limited to the above, and may store various types of information according to the purpose. For example, the list information storage unit 123A may store information related to the date and time when the score is calculated.

(商品情報記憶部125)
変形例に係る商品情報記憶部125は、所定のイベントに対応付けられた商品等に関する情報を記憶する。図14には、商品情報記憶部125に記憶される商品等に関する情報の一例を示す。図14に示すように、商品情報記憶部125は、所定のイベントに対応付けられた商品等に関する情報として、「イベントID」、「商品群」といった項目が含まれる。
(Product information storage unit 125)
The merchandise information storage unit 125 according to the modification stores information related to merchandise and the like associated with a predetermined event. In FIG. 14, an example of the information regarding the goods etc. which are memorize | stored in the merchandise information storage part 125 is shown. As illustrated in FIG. 14, the product information storage unit 125 includes items such as “event ID” and “product group” as information related to a product associated with a predetermined event.

「イベントID」は、イベントを識別する情報を示す。また、「商品群」には、「商品」、「スコア」などの項目が含まれる。「商品」は、イベントに対応付けられた商品等を識別する情報を示す。「スコア」は、イベントに対応付けられた商品等のスコアを示す。   “Event ID” indicates information for identifying an event. The “product group” includes items such as “product” and “score”. “Product” indicates information for identifying a product or the like associated with the event. “Score” indicates a score of a product or the like associated with the event.

図13に示すように、イベントID「IV21」により識別されるイベント「お中元」に対応付けられた商品群には、商品等ID「IT21」により識別されるビールAや、商品等ID「IT201」により識別されるハムAや、商品等ID「IT202」により識別されるジュースA等が含まれることを示す。また、イベントID「IV21」により識別されるイベント「お中元」に対応付けられた商品群において、ビールAのスコアは「4.1」であり、ハムAのスコアは「3.2」であり、ジュースAのスコアは「3.1」であることを示す。   As shown in FIG. 13, the product group associated with the event “Otogen” identified by the event ID “IV21” includes the beer A identified by the product etc. ID “IT21” and the product etc. ID “IT201”. Ham A identified by, juice A identified by the product etc. ID “IT202”, and the like are included. In addition, in the product group associated with the event “Chinese yuan” identified by the event ID “IV21”, the score of beer A is “4.1”, and the score of ham A is “3.2”. The score of juice A is “3.1”.

なお、上記はイベントに対応付けられた商品等に関する情報の一例であって、商品情報記憶部125は、上記はイベントに対応付けられた商品等に関する情報に限らず、イベントに対応付けられた商品等に関する情報であれば目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部125は、各イベントの期間に関する情報などを記憶してもよい。   Note that the above is an example of information related to a product or the like associated with the event, and the product information storage unit 125 is not limited to the information related to the product or the like associated with the event, but the product associated with the event. Various information may be stored according to the purpose. For example, the product information storage unit 125 may store information related to the period of each event.

(制御部130A)
図11の説明に戻って、制御部130Aは、コントローラ(controller)であり、例えば、CPUやMPU等によって、生成装置100A内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(生成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130Aは、コントローラ(controller)であり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(Control unit 130A)
Returning to the description of FIG. 11, the control unit 130 </ b> A is a controller, for example, various programs (corresponding to an example of a generation program) stored in a storage device inside the generation apparatus 100 </ b> A by a CPU, an MPU, or the like. Is implemented by using the RAM as a work area. The control unit 130A is a controller, and is realized by an integrated circuit such as an ASIC or FPGA, for example.

図11に示すように、制御部130Aは、取得部131と、推定部132と、算出部133と、生成部134Aと、提供部135とを有し、以下に説明する生成処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130Aの内部構成は、図11に示した構成に限られず、後述する生成処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。   As shown in FIG. 11, the control unit 130A includes an acquisition unit 131, an estimation unit 132, a calculation unit 133, a generation unit 134A, and a provision unit 135, and functions and operations of generation processing described below. Realize or execute. Note that the internal configuration of the control unit 130A is not limited to the configuration illustrated in FIG. 11, and may be another configuration as long as it performs a generation process described later.

(生成部134A)
生成部134Aは、種々の生成を行う。例えば、生成部134Aは、ユーザへの贈答に関する情報として、取得部131により取得された反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部134Aは、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部134Aは、取得部131により取得された反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。
(Generator 134A)
The generation unit 134A performs various generations. For example, the generation unit 134A generates list information regarding products or services based on the reaction information acquired by the acquisition unit 131 as information regarding gifts to the user. For example, the generation unit 134A generates list information related to products or services that are estimated not to be received by the user based on the reaction information. For example, the generation unit 134A generates list information based on the product or service score calculated based on the reaction information acquired by the acquisition unit 131.

図10の例では、生成部134Aは、ユーザU11への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する。例えば、生成部134Aは、ユーザU11に関するスコアが「1.0」未満である商品等を含む一覧情報を生成する。図10の例では、生成部134Aは、図10中の一覧情報記憶部123Aに示すように、ユーザU11への贈答非推奨一覧を生成する。具体的には、生成部134Aは、商品等ID「IT25」により識別される商品等のスコア「0.1」が最小であり、商品等ID「IT21」により識別される商品等であるビールAのスコア「0.2」が2番目に小さく、商品等ID「IT20」により識別される商品等のスコア「0.4」が3番目に小さいことを示す一覧情報を生成する。また、生成部134Aは、ユーザU11の一覧情報に基づいて、ユーザU12に提供する推奨情報を生成する。   In the example of FIG. 10, the generation unit 134A generates list information as information related to gifts to the user U11. For example, the generation unit 134A generates list information including products and the like whose score relating to the user U11 is less than “1.0”. In the example of FIG. 10, the generation unit 134A generates a list of gifts that are not recommended for the user U11 as shown in the list information storage unit 123A in FIG. Specifically, the generation unit 134A has the minimum score “0.1” of the product identified by the product etc. ID “IT25”, and the beer A that is the product etc. identified by the product etc. ID “IT21”. List information indicating that the score “0.2” is the second smallest and the score “0.4” of the product identified by the product etc. ID “IT20” is the third smallest. Further, the generation unit 134A generates recommended information to be provided to the user U12 based on the list information of the user U11.

また、生成部134Aは、所定の商品またはサービスを含む商品群から、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する。図10では、生成部134Aは、ユーザU11に関する推奨情報の候補となる商品群から、一覧情報記憶部123A中のユーザU11への贈答非推奨一覧中の商品等を除外する。例えば、生成部134Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群から、一覧情報記憶部123A中のユーザU11への贈答非推奨一覧中の商品等を、ユーザU11に関する推奨情報の候補としては、除外する。また、例えば、生成部134Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、商品等ID「IT21」により識別されるビールAを除く商品等に関する情報を推奨情報として生成する。   In addition, the generation unit 134A generates list information by excluding products or services that are estimated not to be received by the user based on reaction information from a product group including predetermined products or services. In FIG. 10, the generation unit 134A excludes products in the list of gifts not recommended to the user U11 in the list information storage unit 123A from the product group that is a candidate for recommended information related to the user U11. For example, the generation unit 134A selects, from the product group associated with the event “Chinese yuan” in the product information storage unit 125, the product in the list of gifts not recommended to the user U11 in the list information storage unit 123A, the user U11 It is excluded as a candidate of recommended information regarding. In addition, for example, the generation unit 134A recommends information on products, etc., excluding the beer A identified by the product etc. ID “IT21” from the product group associated with the event “Chinese yuan” in the product information storage unit 125. Generate as information.

〔5−3.処理フロー〕
次に、図15及び図16を用いて、変形例に係る生成システム1Aによる生成処理の手順について説明する。図15及び図16は、変形例に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図15は、一覧情報の生成までの処理の一例を示すフローチャートである。また、図16は、一覧情報に基づく推奨情報の提供の処理の一例を示すフローチャートである。
[5-3. Processing flow
Next, the procedure of the generation process by the generation system 1A according to the modification will be described with reference to FIGS. 15 and 16 are flowcharts illustrating an example of the generation process according to the modification. Specifically, FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of processing up to generation of list information. FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of a process for providing recommended information based on list information.

まず、図15を用いて、一覧情報の生成までの処理について説明する。図15に示すように、生成装置100Aの取得部131は、商品等に対するユーザの反応情報を取得する(ステップS301)。図10の例では、取得部131は、端末装置AP21からユーザU11の反応情報IR21を取得する。   First, processing until generation of list information will be described with reference to FIG. As illustrated in FIG. 15, the acquisition unit 131 of the generation device 100A acquires user reaction information for a product or the like (step S301). In the example of FIG. 10, the acquisition unit 131 acquires the reaction information IR21 of the user U11 from the terminal device AP21.

その後、生成装置100Aの算出部133は、反応情報に基づいて商品等のスコアを算出する(ステップS302)。図10の例では、算出部133は、反応情報IR21に基づいて、ユーザU11におけるビールAのスコアを算出する。   Thereafter, the calculation unit 133 of the generation device 100A calculates a score of a product or the like based on the reaction information (Step S302). In the example of FIG. 10, the calculation unit 133 calculates the score of beer A in the user U11 based on the reaction information IR21.

その後、生成装置100Aの生成部134Aは、ステップS302において算出されたスコアが所定の閾値未満かどうかを判定する(ステップS303)。生成部134Aは、ステップS302において算出されたスコアが所定の閾値未満でない場合(ステップS303:No)、処理を終了する。例えば、生成部134Aは、ユーザU11におけるビールAのスコアが「1.0」以上であった場合、処理を終了する。なお、生成部134Aは、ユーザU11におけるビールAのスコアが「1.0」以上であった場合、ビールAを含まない一覧情報を生成してもよい。   Thereafter, the generation unit 134A of the generation device 100A determines whether the score calculated in step S302 is less than a predetermined threshold (step S303). If the score calculated in step S302 is not less than the predetermined threshold (step S303: No), the generation unit 134A ends the process. For example, the generation unit 134A ends the process when the score of the beer A in the user U11 is “1.0” or more. In addition, 134 A of production | generation parts may produce | generate the list information which does not contain beer A, when the score of the beer A in the user U11 is "1.0" or more.

一方、生成部134Aは、ステップS302において算出されたスコアが所定の閾値未満である場合(ステップS303:Yes)、ステップS302においてスコアを算出した商品等を含む一覧情報を生成する(ステップS304)。図10の例では、生成部134Aは、ユーザU11におけるビールAのスコア「0.2」が「1.0」未満であるため、ビールAを含む一覧情報を生成する。なお、生成部134Aは、ユーザU11における各商品等のスコアを算出し、算出したスコアが所定の閾値未満の商品等を含む一覧情報を生成してもよい。   On the other hand, when the score calculated in step S302 is less than the predetermined threshold (step S303: Yes), the generation unit 134A generates list information including the products for which the score is calculated in step S302 (step S304). In the example of FIG. 10, since the score “0.2” of beer A in the user U11 is less than “1.0”, the generation unit 134A generates list information including beer A. The generation unit 134A may calculate a score of each product or the like in the user U11, and generate list information including products or the like whose calculated score is less than a predetermined threshold.

次に、図16を用いて、一覧情報に基づく推奨情報の提供までの処理について説明する。図16に示すように、生成装置100Aの取得部131は、一ユーザに関する推奨情報の要求を取得する(ステップS401)。例えば、取得部131は、端末装置10から端末装置10を利用するユーザ以外のユーザに関する推奨情報の要求を取得する。図10の例では、取得部131は、ユーザU12が利用する端末装置10からユーザU11に関する推奨情報の要求を取得する。   Next, processing until provision of recommended information based on list information will be described with reference to FIG. As illustrated in FIG. 16, the acquisition unit 131 of the generation device 100A acquires a request for recommended information regarding one user (step S401). For example, the acquisition unit 131 acquires a request for recommended information related to a user other than the user who uses the terminal device 10 from the terminal device 10. In the example of FIG. 10, the acquisition unit 131 acquires a request for recommended information related to the user U11 from the terminal device 10 used by the user U12.

その後、生成装置100Aの生成部134Aは、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能かどうか判定する(ステップS402)。生成部134Aは、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でない場合(ステップS402:No)、処理を終了する。なお、生成部134Aは、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でないと判定した場合、生成装置100Aの提供部135に、要求元のユーザに対して一ユーザの情報を要求可能でないことを示す情報を提供させてもよい。   Thereafter, the generation unit 134A of the generation device 100A determines whether the requesting user can request information of one user (step S402). 134 A of production | generation parts complete | finish a process, when the user of a request origin cannot request | require the information of one user (step S402: No). In addition, when the generation unit 134A determines that the requesting user cannot request information on one user, the generation unit 134A cannot request the information on the one user from the providing unit 135 of the generation device 100A. May be provided.

一方、生成部134Aが要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能であると判定した場合(ステップS402:Yes)、提供部135は、一ユーザに関する一覧情報に含まれる商品等を除外した推奨情報を要求元のユーザに提供する(ステップS403)。図10の例では、生成部134Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、ビールAを除いてスコアが最大である商品等ID「IT201」により識別される商品等であるハムAに関する情報を推奨情報として、ユーザU12に提供する。なお、一ユーザに関する推奨情報を全ユーザが要求可能である場合、生成装置100Aは、ステップS402の判定を行うことなく、ステップS403の処理を行ってもよい。   On the other hand, when the generation unit 134A determines that the requesting user can request information on one user (step S402: Yes), the providing unit 135 recommends excluding products included in the list information on one user. Information is provided to the requesting user (step S403). In the example of FIG. 10, the generation unit 134A is identified by the product ID “IT201” having the highest score except for beer A among the product group associated with the event “Otogen” in the product information storage unit 125. Information relating to ham A, which is a product to be sold, is provided to the user U12 as recommended information. Note that if all users can request recommended information regarding one user, the generating apparatus 100A may perform the process of step S403 without performing the determination of step S402.

〔6.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、取得部131と、生成部134、134Aとを有する。取得部131は、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する。生成部134、134Aは、ユーザへの贈答に関する情報として、取得部131により取得された反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。
[6. effect〕
As described above, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification include the acquisition unit 131 and the generation units 134 and 134A. The acquisition unit 131 acquires reaction information related to a user's response to information related to a product or service. The generation units 134 and 134A generate list information regarding products or services based on the reaction information acquired by the acquisition unit 131 as information regarding gifts to the user.

これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。   Accordingly, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification can appropriately generate information related to the gift to the user based on the user's reaction information with respect to the information regarding each product or the like.

また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、生成部134、134Aは、反応情報によりユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。   Further, in the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification, the generation units 134 and 134A generate list information related to products or services that are estimated to be received by the user based on the reaction information.

これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、反応情報によりユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。   Accordingly, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification generate information on the gifts to the user by generating list information on products or services that are estimated to be received by the user based on the reaction information. Can be generated appropriately.

また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、生成部134、134Aは、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。   Further, in the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification, the generation units 134 and 134A generate list information related to products or services that are estimated to be not received by the user based on the reaction information.

これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。   As a result, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modified example relate to gifts to the user by generating list information related to products or services that the user does not want to receive from the reaction information. Information can be generated appropriately.

また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、生成部134、134Aは、所定の商品またはサービスを含む商品群から、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する。   Further, in the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification, the generation units 134 and 134A are estimated that the user does not want to receive from the product group including the predetermined product or service based on the reaction information. List information is generated by excluding products or services.

これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、所定の商品またはサービスを含む商品群から、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。   As a result, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modified example exclude products or services that are estimated to be not received by the user based on the reaction information from the product group including the predetermined products or services. Accordingly, it is possible to appropriately generate information related to the gift to the user.

また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、提供部135を有する。提供部135は、生成部134、134Aにより生成された一覧情報に基づいて、ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供する。   In addition, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification include a providing unit 135. Based on the list information generated by the generation units 134 and 134A, the providing unit 135 provides other users with recommended information related to products or services that recommend gifts to users.

これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、生成したユーザへの贈答に関する一覧情報に基づく推奨情報を、他のユーザへ提供することにより、ユーザが喜ぶと推定される商品等を他のユーザへ推奨することができる。   Accordingly, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modified example are presumed that the user is pleased by providing recommended information based on the generated list information regarding gifts to the user to other users. Products and the like can be recommended to other users.

また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、取得部131は、所定の検知手段により検知されたユーザの反応情報を取得する。   Further, in the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification, the acquisition unit 131 acquires user reaction information detected by a predetermined detection unit.

これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、所定の検知手段により検知された各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。   As a result, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification appropriately assign information related to gifts to the user based on the user's reaction information with respect to information regarding each product detected by the predetermined detection unit. Can be generated.

また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、取得部131は、音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された反応情報を取得する。   In the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification, the acquisition unit 131 acquires reaction information detected by a sound sensor, an image sensor, or a biological information sensor.

これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。   As a result, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modified example are based on the user's reaction information with respect to information regarding each product detected by the sound sensor, the image sensor, or the biological information sensor. It is possible to appropriately generate information related to gifts.

また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、取得部131は、ユーザに関する反応情報と、ユーザの反応が生じた際にユーザに提供されるコンテンツに関する情報と、に基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応情報を取得する。   Further, in the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification, the acquisition unit 131 is based on reaction information regarding the user and information regarding content provided to the user when the user's reaction occurs. The user's reaction information with respect to information on the estimated product or service is acquired.

これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、ユーザが反応を示したと推定される商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。   As a result, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification appropriately assign information related to gifts to the user based on the user's reaction information with respect to information regarding products and the like that are estimated to have been reacted by the user. Can be generated.

また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、生成部134、134Aは、取得部131により取得された反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。   Further, in the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification, the generation units 134 and 134A are based on the product or service score calculated based on the reaction information acquired by the acquisition unit 131. Generate list information.

これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出し、算出したスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。   Thereby, the generating apparatus 100 according to the embodiment and the generating apparatus 100A according to the modification calculate the score of each product based on the reaction information of the user with respect to the information regarding each product, and the list information based on the calculated score By generating, it is possible to appropriately generate information related to gifts to the user.

また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、生成部134、134Aは、所定のイベントに関する情報に基づいて変動する商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。   Further, in the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification, the generation units 134 and 134A generate list information based on the scores of products or services that change based on information on a predetermined event. .

これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出し、所定のイベントに関する情報に基づいて各商品等のスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。   Accordingly, the generation device 100 according to the embodiment and the generation device 100A according to the modification calculate a score of each product based on the user's reaction information with respect to the information regarding each product and the like, and based on information about a predetermined event By generating the list information based on the scores of each product etc., it is possible to appropriately generate information related to gifts to the user.

〔7.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、例えば図17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17は、生成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。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。
[7. Hardware configuration)
The generation apparatus 100 according to the embodiment and the generation apparatus 100A according to the modification described above are realized by a computer 1000 having a configuration illustrated in FIG. 17, for example. FIG. 17 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that implements the function of the generation device. The computer 1000 includes a CPU 1100, RAM 1200, ROM 1300, HDD 1400, communication interface (I / F) 1500, input / output interface (I / F) 1600, and media interface (I / F) 1700.

CPU1100は、ROM1300または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。   The CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400 and controls each unit. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started up, a program depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

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格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。   The HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100, data used by the programs, and the like. The communication interface 1500 receives data from other devices via the network N and sends the data to the CPU 1100, and transmits data generated by the CPU 1100 to other devices via the network N.

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、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。   The CPU 1100 controls an output device such as a display and a printer and an input device such as a keyboard and a mouse via the input / output interface 1600. The CPU 1100 acquires data from the input device via the input / output interface 1600. In addition, the CPU 1100 outputs the generated data to the output device via the input / output interface 1600.

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また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。   The media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides it to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads such a program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. Etc.

例えば、コンピュータ1000が生成装置100や生成装置100A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、130Aの機能を実現する。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、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。   For example, when the computer 1000 functions as the generation apparatus 100 or the generation apparatus 100A, the CPU 1100 of the computer 1000 implements the functions of the control units 130 and 130A by executing a program loaded on the RAM 1200. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them. However, as another example, these programs may be acquired from other devices via the network N.

以上、本願の実施形態及び変形例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、発明の開示の行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。   As described above, some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various aspects can be made based on the knowledge of those skilled in the art including the aspects described in the disclosure line of the invention. It is possible to carry out the present invention in other forms that have been modified and improved.

〔8.その他〕
また、上記実施形態及び変形例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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[8. Others]
In addition, among the processes described in the above-described embodiments and modifications, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or are described as being performed manually. All or part of the processing can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information illustrated in each drawing is not limited to the illustrated information.

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。   Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。   In addition, the above-described embodiments and modifications can be combined as appropriate within a range that does not contradict processing contents.

また、上述してきた「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。   In addition, the “section (module, unit)” described above can be read as “means” or “circuit”. For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.

1 生成システム
100 生成装置
121 ユーザ情報記憶部
122 反応情報記憶部
123 一覧情報記憶部
124 放送情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 推定部
133 算出部
134 生成部
135 提供部
10 端末装置
AP11 端末装置(ウェアラブル端末)
AP21 端末装置(音声アシスト端末)
N ネットワーク
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Generation system 100 Generation apparatus 121 User information storage part 122 Reaction information storage part 123 List information storage part 124 Broadcast information storage part 130 Control part 131 Acquisition part 132 Estimation part 133 Calculation part 134 Generation part 135 Provision part 10 Terminal apparatus AP11 Terminal apparatus (Wearable terminal)
AP21 terminal device (voice assist terminal)
N network

Claims (13)

商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する取得部と、
前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得部により取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成部と、
前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供部と、
を備えたことを特徴とする生成装置。
An acquisition unit for acquiring reaction information on a user's reaction to information on a product or service;
A generation unit that generates list information on products or services based on the reaction information acquired by the acquisition unit as information on gifts to the user;
Providing recommended information that recommends to other users having a predetermined relationship with the user products or services corresponding to the list information generated by the generating unit as products or services to give the user,
A generating apparatus comprising:
前記生成部は、
前記反応情報により前記ユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の生成装置。
The generator is
The generation apparatus according to claim 1, wherein list information relating to products or services estimated to be received by the user based on the reaction information is generated.
前記生成部は、
前記反応情報により前記ユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の生成装置。
The generator is
2. The generating apparatus according to claim 1, wherein list information relating to products or services that are estimated not to be received by the user is generated based on the reaction information.
前記生成部は、
所定の商品またはサービスを含む商品群から、前記反応情報により前記ユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の生成装置。
The generator is
The list information is generated by excluding products or services that are estimated to be not received by the user based on the reaction information from a product group including a predetermined product or service. The production | generation apparatus of any one.
前記生成部により生成された一覧情報に基づいて、前記ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供する提供部、
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の生成装置。
A providing unit that provides other users with recommended information related to products or services that recommend gifts to the user based on the list information generated by the generating unit;
The generation device according to claim 1, further comprising:
前記取得部は、
所定の検知手段により検知された前記ユーザの反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の生成装置。
The acquisition unit
The generating apparatus according to claim 1, wherein the reaction information of the user detected by a predetermined detecting unit is acquired.
前記取得部は、
音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された前記反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項6に記載の生成装置。
The acquisition unit
The generation apparatus according to claim 6, wherein the reaction information detected by a sound sensor, an image sensor, or a biological information sensor is acquired.
前記取得部は、
前記ユーザに関する反応情報と、前記ユーザの反応が生じた際に前記ユーザに提供されたコンテンツに関する情報と、に基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の生成装置。
The acquisition unit
Obtaining the reaction information of the user with respect to information on a product or service estimated based on reaction information on the user and information on content provided to the user when the user's reaction occurs. The generation device according to claim 1.
前記生成部は、
前記取得部により取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の生成装置。
The generator is
9. The generation apparatus according to claim 1, wherein the list information is generated based on a product or service score calculated based on the reaction information acquired by the acquisition unit. .
前記生成部は、
所定のイベントに関する情報に基づいて変動する商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項9に記載の生成装置。
The generator is
The generation apparatus according to claim 9, wherein the list information is generated based on a score of a product or service that fluctuates based on information related to a predetermined event.
前記提供部は、
前記ユーザと親族関係を有する前記他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する前記推奨情報を提供する
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項に記載の生成装置。
The providing unit includes:
The said recommendation information corresponding to the said list information produced | generated by the said production | generation part is provided to the said other user who has kinship relation with the said user. The Claim 1 characterized by the above-mentioned. Generator.
コンピュータが実行する生成方法であって、
商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する取得工程と、
前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得工程により取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成工程と、
前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成工程により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供工程と、
を含んだことを特徴とする生成方法。
A generation method executed by a computer,
An acquisition step of acquiring reaction information related to a user's response to information about a product or service;
A generation step of generating list information on products or services based on the reaction information acquired by the acquisition step as information on gifts to the user;
Providing recommended information that recommends products or services corresponding to the list information generated by the generating step to other users having a predetermined relationship with the user as products or services to give to the user;
The generation method characterized by including.
商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する取得手順と、
前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得手順により取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成手順と、
前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成手順により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
An acquisition procedure for obtaining reaction information about a user's reaction to information about a product or service;
A generation procedure for generating list information on products or services based on the reaction information acquired by the acquisition procedure as information on gifts to the user;
Providing recommended information that recommends to other users having a predetermined relationship with the user products or services corresponding to the list information generated by the generating procedure as products or services to give to the user;
A program for causing a computer to execute.
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