JP2020098395A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の配信情報に対する理解度に基づいて、配信情報を出力することを可能にする情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供すること。【解決手段】実施形態に係る情報処理装置１０は、取得部１２と、推定部１３と、出力部１６と、を有する。取得部１２は、利用者情報を取得する。推定部１３は、取得部１２が取得した利用者情報に基づいて、利用者に対応するジャンルである利用者ジャンルを推定する。出力部１６は、推定部１３が推定した利用者ジャンルに関する比喩表現を含むコンテンツを出力する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

従来、利用者の意向を自動的に推測することにより、利用者が表示情報を選択した後に、推測された意向に基づき利用者ごとに異なる配信情報を出力する技術が知られている（例えば、特許文献１）。

特開２０１４−１３４９９５号公報

特許文献１の技術では、利用者の配信情報に対する理解度に基づいて、配信情報を出力することができないという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の配信情報に対する理解度に基づいて、配信情報を出力することを可能にする情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、情報処理装置は、利用者情報を取得する取得部と、前記利用者情報に基づいて、利用者に対応するジャンルである利用者ジャンルを推定する推定部と、前記利用者ジャンルに関する比喩表現を含むコンテンツを出力する出力部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、利用者の配信情報に対する理解度に基づいて、配信情報を出力することを可能にする情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理装置の一例を説明する説明図である。 図２は、図１の情報処理装置を含む情報処理システムの構成を示す図である。 図３は、図１の情報処理装置の制御ブロック図である。 図４は、図３の出力部が表示させる表示画面の一例を示す図である。 図５は、図３の出力部が表示させる表示画面の一例を示す図である。 図６は、図３の利用者属性データベースの一例を示す図である。 図７は、図３の行動履歴データベースの一例を示す図である。 図８は、図３のジャンル言語表現データベースの一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る情報処理方法のフローチャートである。 図１０は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。

〔１．情報処理装置１０の一例〕
図１は、実施形態に係る情報処理装置の一例を説明する説明図である。実施形態に係る情報処理装置の一例である情報処理装置１０は、図１に示すように、利用者４１が使用する利用者端末４０からの配信情報４５を呼び出す旨の入力であるアクセス４３に応じて、配信情報４５に基づいて生成された比喩表現４７を出力するものである。

ここで、配信情報４５は、インターネット上にアップロードされて閲覧することが可能なニュース、並びに、商品または役務（サービス）の説明及び当該商品または役務（サービス）の利用者によって投稿された口コミ情報、等が例示される。

情報処理装置１０は、図１に示すように、アクセス４３を実行した利用者４１の利用者情報２７に基づいて、利用者４１に関連するジャンル（カテゴリ）である利用者ジャンル２８を推定する。ここで、利用者情報２７は、例えば、利用者４１の属性２５及び利用者４１の行動履歴２６のうち少なくともいずれか一方を含む情報である。

利用者４１の属性２５は、利用者４１の個人的な情報のことを指し、具体的には、性別、年齢、居住地域、業種、職種等の情報が例示される。また、利用者４１の属性２５は、情報処理装置１０による情報処理を実行する時点における利用者４１の個人的な情報に限定されず、その時点よりも過去の情報も含んでよい。すなわち、利用者４１の属性２５は、利用者４１の個人的な情報の履歴情報であるとしてもよい。

利用者４１の行動履歴２６は、利用者４１の利用者端末４０を介した行動の履歴に関する情報のことを指し、具体的には、インターネット上の検索エンジンの使用に関する検索履歴、及び、インターネット上にアップロードされて閲覧することが可能な様々なページに対する閲覧履歴等が例示される。検索履歴は、例えば、検索した日時及び検索ワード等が含まれる。閲覧履歴は、例えば、閲覧した日時及び閲覧したページに掲載された種々の情報である閲覧情報が含まれる。

利用者ジャンル２８は、利用者４１に対応するジャンルである。利用者ジャンル２８は、より詳細には、利用者４１にとって馴染みが深く、利用者４１の知識のレベルが深い可能性のあるジャンル、すなわち、理解度が高い可能性のあるジャンルのことである。利用者ジャンル２８は、本実施形態では、例えば、利用者４１の属性２５に基づき頻繁にかつ長く接しているジャンルや、利用者４１が高い頻度で検索している検索ワード及び高い頻度で閲覧している閲覧情報が属しているジャンル等に相当する。利用者ジャンル２８に採用されるジャンルは、例えば、東京や大阪といった地名、野球やサッカーといった種目等、多岐に渡る。

また、情報処理装置１０は、図１に示すように、利用者４１によるアクセス４３によって呼び出す旨の入力を受け付けた配信情報４５において、利用者ジャンル２８に属する言語及び表現等に基づいて、利用者４１にとって馴染みが無く、利用者４１の知識のレベルが不十分である可能性があり、難易度が高いと想定される難解情報４６を特定する。

そして、情報処理装置１０は、図１に示すように、難解情報４６に基づいて、利用者ジャンル２８に属する言語及び表現等を使用することで、利用者４１にとって馴染みが深く理解の難易度が低減された比喩表現４７を生成し、配信情報４５と共に、もしくは配信情報４５における難解情報４６に代えて、その比喩表現４７を含むコンテンツを利用者端末４０に出力する。

利用者端末４０は、高機能携帯電話（いわゆる、スマートフォン）を含む携帯電話機、タブレット端末、ノート型またはデスクトップ型のＰＣ（Personal Computer）、携帯情報端末であるＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、及び、眼鏡型や時計型のウェアラブルデバイス（Wearable Device）等に例示される情報処理端末である。

利用者端末４０は、利用者４１による操作の入力を受け付ける機能を有する。また、利用者端末４０は、情報処理装置１０を利用するための機能、例えば、情報処理装置１０からの各種情報を取得して利用者端末４０の表示部に表示する機能、及び、利用者４１から入力された操作に応じて各種情報を生成して情報処理装置１０に送信する機能を有する。利用者端末４０は、これらの様々な機能を、情報処理装置１０を利用するためのソフトウェアまたはアプリケーションを実行したり、情報処理装置１０を利用するためのインターネットブラウザ機能を実行したりすることで、実現する。

利用者端末４０は、具体的には、情報処理装置１０へアクセスして、情報処理装置１０から受信した配信情報４５へアクセスするためのインターネット上のページを表示し、利用者４１によってこのページにアクセス４３を情報処理装置１０へ送信することで、情報処理装置１０によって処理された比喩表現４７を含むコンテンツ等の情報を受信して表示する。

〔２．情報処理システム１の一例〕
次に、図２を用いて、情報処理装置１０を含む情報処理システム１の構成について説明する。図２は、図１の情報処理装置１０を含む情報処理システム１の構成を示す図である。情報処理システム１は、図２に示すように、情報処理装置１０と、利用者端末４０とを含む。情報処理システム１では、情報処理装置１０と利用者端末４０とは、通信ネットワーク５０を介して、有線または無線により情報通信可能に接続される。なお、情報処理システム１は、図２に示す数の装置及び端末を含む構成に限定されず、通信ネットワーク５０を介して互いに情報通信可能に接続された複数の装置及び端末が含まれていてもよい。

〔３．情報処理装置１０の構成〕
次に、図３を用いて、情報処理装置１０の構成について説明する。図３は、図１の情報処理装置１０の制御ブロック図である。情報処理装置１０は、図３に示すように、処理部１０Ａと、記憶部１０Ｂと、情報通信インターフェイス１０Ｃと、を有する。

（処理部１０Ａについて）
処理部１０Ａ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、情報処理装置１０内部の記憶装置である記憶部１０Ｂに記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ（Random Access Memory）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、処理部１０Ａは、例えば、コントローラであり、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。処理部１０Ａは、利用者端末４０からの情報の入力を受け付けたり、利用者端末４０に情報の出力を行ったりする情報通信インターフェイス１０Ｃが接続されている。

処理部１０Ａは、図３に示すように、記憶部１０Ｂ及び情報通信インターフェイス１０Ｃと、互いに情報通信可能に電気的に接続されており、これらの各構成要素をそれぞれ制御する制御部として機能する。すなわち、処理部１０Ａは、記憶部１０Ｂとともに、制御部として機能して、本発明の実施形態に係る情報処理方法を情報処理装置１０に実行させるものである。

処理部１０Ａは、図３に示すように、入力部１１と、取得部１２と、推定部１３と、難解情報特定部１４と、比喩表現生成部１５と、出力部１６と、データベース作成部１７と、を有する。入力部１１は、情報通信インターフェイス１０Ｃを介して、通信ネットワーク５０を介して利用者端末４０を含む外部端末から入力される種々の情報を受け付ける。入力部１１は、具体的には、利用者４１によって利用者端末４０において入力されるアクセス４３を受け付ける。入力部１１は、さらに、アクセス４３を送信した端末が利用者端末４０を使用する利用者４１である旨の情報の入力を合わせて受け付ける。入力部１１は、また、後述する利用者属性データベース２１、行動履歴データベース２２及びジャンル言語表現データベース２３を作成するために必要な各種情報を受け付ける。

入力部１１は、アクセス４３を受け付ける所定の画面を作成し、情報通信インターフェイス１０Ｃ及び通信ネットワーク５０を介して利用者端末４０に向けて送信し、利用者端末４０の表示部に利用者４１が視認可能に表示させることにより、利用者端末４０に表示された所定の画面への入力に基づいてアクセス４３を情報処理装置１０へ送信するように利用者４１を促す。なお、所定の画面は、アクセス４３を受け付けることが可能な画面であればどのような画面でもよく、アクセス４３を受け付けるリンクが貼られたインターネット上のページ等が好適なものとして例示される。

取得部１２は、入力部１１がアクセス４３の入力を受け付けた利用者４１の属性２５及び利用者４１の行動履歴２６のうち少なくとも一方を、利用者情報２７として取得する。取得部１２は、後述する利用者属性データベース２１から、利用者４１の属性２５を取得する。また、取得部１２は、後述する行動履歴データベース２２から、利用者４１の行動履歴２６を取得する。

推定部１３は、取得部１２が取得した利用者情報２７に基づいて、利用者４１に対応するジャンルである利用者ジャンル２８を推定する。推定部１３は、具体的には、利用者４１の知識のレベルの深さに基づいて、利用者ジャンル２８を推定する。推定部１３は、例えば、取得部１２が取得した利用者情報２７に含まれる利用者４１の属性２５に基づいて、頻繁にかつ長く接しているとともにブランクが少ないジャンルを、利用者ジャンル２８として１つまたは複数推定する。また、推定部１３は、例えば、取得部１２が取得した利用者情報２７に含まれる検索ワード及び閲覧情報等に含まれる言語及び表現と、利用者情報２７における当該言語及び表現の登場回数等と、当該言語及び表現が属しているジャンルと、当該言語及び表現の互いの類似度等とに基づいて、利用者４１と関係の深いジャンルである利用者ジャンル２８を１つまたは複数推定する。

難解情報特定部１４は、推定部１３が推定した利用者ジャンル２８に属する言語及び表現に基づいて、利用者４１に呼び出された配信情報４５において、利用者４１にとって馴染みが無く、難易度が高いと想定される難解情報４６を特定する。難解情報特定部１４は、具体的には、配信情報４５のうち、利用者ジャンル２８に属する言語及び表現の使用割合が予め定めた閾値より小さい部分、すなわち、配信情報４５において使用されている言語及び表現と利用者ジャンル２８に属する言語及び表現との間の類似度が予め定めた閾値より低い部分を、利用者ジャンル２８に属していない部分であるために利用者４１にとって馴染みが無く、難易度が高いと想定される難解情報４６であるとして特定する。

比喩表現生成部１５は、難解情報特定部１４が特定した難解情報４６に基づいて、推定部１３が推定した利用者ジャンル２８に属する言語及び表現を使用した比喩表現４７を生成する。比喩表現生成部１５は、具体的には、難解情報４６における利用者ジャンル２８に属しない言語及び表現を、当該言語及び表現との関係性を考慮して、対応する利用者ジャンル２８に属する言語及び表現に置換することで、比喩表現４７を生成する。

推定部１３、難解情報特定部１４及び比喩表現生成部１５は、いずれも、各ジャンルと言語及び表現とを対照したデータベースである後述するジャンル言語表現データベース２３を使用して、上記した処理を実行する。

出力部１６は、処理部１０Ａで生成される各情報を出力して、情報通信インターフェイス１０Ｃ及び通信ネットワーク５０を介して利用者端末４０に向けて送信する。出力部１６は、比喩表現生成部１５が生成した利用者ジャンル２８に関する比喩表現４７を含むコンテンツを出力する。出力部１６は、アクセス４３によって呼び出された配信情報４５に基づいて、比喩表現４７を含むコンテンツを出力する。

出力部１６は、例えば、配信情報４５と共に、補足情報として比喩表現４７を追加して並列に出力してもよく、配信情報４５の一部または全部である難解情報４６に代えて、すなわち難解情報４６を変更して、比喩表現４７を出力してもよい。例えば、出力部１６は、配信情報４５が報道情報である場合、報道情報としての性質上、配信情報４５に記載の事実を捻じ曲げることなく出力するために、配信情報４５と、補足情報としての比喩表現４７と、を併記する形で出力することが好ましい。また、出力部１６は、配信情報４５が投稿情報である場合、配信情報４５そのものよりも利用者４１が難解情報４６に向き合うことなく容易に内容を理解して参酌することを可能にするために、難解情報４６に代えて比喩表現４７を出力することが好ましい。

出力部１６は、具体的には、比喩表現４７を出力する際に、配信情報４５及び比喩表現４７に基づいて、表示画面５１（図４参照）及び表示画面５５（図５参照）に例示される画面を生成して出力する。なお、表示画面５１及び表示画面５５の説明は後述する。

データベース作成部１７は、後述する利用者属性データベース２１、行動履歴データベース２２及びジャンル言語表現データベース２３を作成する。また、データベース作成部１７は、随時、作成した利用者属性データベース２１、行動履歴データベース２２及びジャンル言語表現データベース２３を更新する。

データベース作成部１７は、まず、入力部１１を介して、例えば、電子商取引サイト（ＥＣ（Electronic Commerce）サイト）に登録された利用者４１を識別する利用者ＩＤ（Identifier）２４及び利用者４１の属性２５を、当該電子商取引サイトを提供する電子商取引サーバから取得する。データベース作成部１７は、そして、取得した利用者４１の利用者ＩＤ２４と利用者４１の属性２５とを対応付けることで、利用者属性データベース２１を作成する。データベース作成部１７は、利用者４１の利用者ＩＤ２４または利用者４１の属性２５が更新されることに伴い、適宜、利用者属性データベース２１を更新する。

データベース作成部１７は、まず、入力部１１を介して、例えば、インターネット検索サイトに入力された利用者４１の検索履歴を、当該インターネット検索サイトを提供するインターネット検索サーバから取得する。データベース作成部１７は、また、入力部１１を介して、例えば、利用者４１の閲覧履歴を、利用者４１が契約しているプロバイダが運営するサーバから取得する。このようにして、データベース作成部１７は、入力部１１を介して、利用者４１の行動履歴２６を取得する。データベース作成部１７は、次に、利用者４１を識別する利用者ＩＤ２４と、利用者４１の行動履歴２６とを対応付けることで、行動履歴データベース２２を作成する。データベース作成部１７は、利用者４１の利用者ＩＤ２４または利用者４１の行動履歴２６が更新されることに伴い、適宜、行動履歴データベース２２を更新する。

データベース作成部１７は、まず、入力部１１を介して、インターネット上に閲覧可能にアップロードされている様々なオンライン情報を取得する。データベース作成部１７は、次に、これらのオンライン情報から言語及び表現を抽出するとともに、これらのオンライン情報にタグ付け等されたジャンルの情報を抽出する。データベース作成部１７は、そして、これらの言語及び表現についての各ジャンルの情報との関連度をそれぞれ求め、関連度が所定の閾値以上となったジャンルに属するものとして、これらの言語及び表現と各ジャンルとを対応付けることで、ジャンル言語表現データベース２３を作成する。なお、データベース作成部１７は、機械学習またはクラスタリング等の手法を用いて、抽出した言語及び表現の類似度を考慮して、抽出した言語及び表現とジャンルとを関連付けて統合処理を実行することで、ジャンル言語表現データベース２３を作成してもよい。データベース作成部１７は、様々なオンライン情報が更新されることに伴い、適宜、ジャンル言語表現データベース２３を更新する。

処理部１０Ａに含まれる各部、すなわち、入力部１１、取得部１２、推定部１３、難解情報特定部１４、比喩表現生成部１５、出力部１６及びデータベース作成部１７は、いずれも、処理部１０Ａが情報処理プログラムを実行することにより、実現される機能部である。入力部１１、取得部１２、推定部１３、難解情報特定部１４、比喩表現生成部１５及び出力部１６の詳細な機能は、後述する情報処理方法の詳細な説明の箇所で説明する。

（記憶部１０Ｂについて）
記憶部１０Ｂは、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、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。記憶部１０Ｂは、利用者属性データベース２１、行動履歴データベース２２及びジャンル言語表現データベース２３を記憶して保存する。

（情報通信インターフェイス１０Ｃについて）
情報通信インターフェイス１０Ｃは、有線または無線の情報通信インターフェイスであり、処理部１０Ａと利用者端末４０とを有線または無線で通信ネットワーク５０を介して互いに情報通信可能に接続している。情報通信インターフェイス１０Ｃは、利用者端末４０で入力されて送信された各情報、例えば、配信情報４５を呼び出す旨の入力であるアクセス４３を受信して、それらの情報を入力部１１に送信する。また、情報通信インターフェイス１０Ｃは、処理部１０Ａで生成される各情報、例えば、比喩表現４７を出力する表示画面５１及び表示画面５５を処理部１０Ａから受信し、利用者端末４０に向けて送信する。

（表示画面５１について）
図４は、図３の出力部１６が表示させる表示画面５１の一例を示す図である。表示画面５１は、図４に示すように、ニュース記事に関するものであり、配信情報４５を表示する配信情報表示部５２と、比喩表現４７を表示する比喩表現表示部５３と、を有する。表示画面５１は、配信情報４５のジャンルがサッカーであり、利用者ジャンル２８が野球である場合に表示されるもので、サッカーチームの強さを野球チームに置き換えた比喩表現４７を出力することで、利用者ジャンル２８が野球である利用者４１にとって感覚的に理解しやすいものとなっている。また、表示画面５１は、報道情報であるので、配信情報４５に記載の事実を捻じ曲げることなく出力するために、配信情報４５を加工することなくそのまま出力するとともに、補足情報として配信情報４５よりも小さいフォントで比喩表現４７を併記して出力するものとなっている。

（表示画面５５について）
図５は、図３の出力部１６が表示させる表示画面５５の一例を示す図である。表示画面５５は、図５に示すように、口コミに関するものであり、配信情報４５を表示する配信情報表示部５６と、比喩表現４７を表示する比喩表現表示部５７と、を有する。表示画面５５は、配信情報４５のジャンルが大阪であり、利用者ジャンル２８が東京である場合に表示されるもので、梅田の地下街の複雑さを新宿の地下道に置き換えた比喩表現４７を出力することで、利用者ジャンル２８が東京である利用者４１にとって感覚的に理解しやすいものとなっている。なお、表示画面５５は、投稿情報であるので、配信情報４５をそのまま記載する必要はないため、配信情報４５における難解情報４６に代えて、比喩表現４７のみを出力する形態、例えば、配信情報表示部５６が無くて比喩表現表示部５７のみを有する形態としてもよい。

（利用者属性データベース２１について）
図６は、図３の利用者属性データベース２１の一例を示す図である。利用者属性データベース２１は、図６に示すように、利用者４１を識別する利用者ＩＤ２４と、利用者４１の属性２５とを対応付けたデータベースである。なお、図６では、利用者４１の属性２５として、情報処理装置１０による情報処理を実行する時点における利用者４１の個人的な情報のみを示しているが、これに限定されず、その時点よりも過去の情報もさらに含むことが好ましい。

（行動履歴データベース２２について）
図７は、図３の行動履歴データベース２２の一例を示す図である。行動履歴データベース２２は、図７に示すように、利用者４１を識別する利用者ＩＤ２４と、利用者４１の検索履歴及び閲覧履歴を含む行動履歴２６とを対応付けたデータベースである。検索履歴は、それぞれ、検索日時及び検索ワード等が対応付けられている。閲覧履歴は、それぞれ、閲覧日時及び閲覧先等が対応付けられている。

（ジャンル言語表現データベース２３について）
図８は、図３のジャンル言語表現データベース２３の一例を示す図である。ジャンル言語表現データベース２３は、図８に示すように、ジャンル３１と、ジャンル３１に属する言語及び表現３２とを対応付けたデータベースである。ジャンル言語表現データベース２３は、本実施形態では、データベース作成部１７が作成するオリジナルのデータベースを採用しているが、本発明ではこれに限定されず、外部の辞書データや知識データベース（ナレッジベース）等を好適に採用することができる。

〔４．情報処理の一例〕
本発明の実施形態に係る情報処理装置１０の作用について以下に説明する。図９は、実施形態に係る情報処理方法のフローチャートである。情報処理装置１０によって実行される本発明の実施形態に係る情報処理方法について、情報処理装置１０の入力部１１、取得部１２、推定部１３、難解情報特定部１４、比喩表現生成部１５及び出力部１６の詳細な機能と併せて、図９を用いて説明する。実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置１０の処理部１０Ａの入力部１１、取得部１２、推定部１３、難解情報特定部１４、比喩表現生成部１５及び出力部１６によって実行され、図９に示すように、入力ステップＳ１１と、取得ステップＳ１２と、推定ステップＳ１３と、難解情報特定ステップＳ１４と、比喩表現生成ステップＳ１５と、出力ステップＳ１６と、を有する。

入力ステップＳ１１は、入力部１１が、利用者４１によって利用者端末４０において入力される、配信情報４５を呼び出す旨の入力であるアクセス４３の入力を受け付けるステップである。入力ステップＳ１１では、入力部１１が、これに合わせて、アクセス４３を送信した端末が利用者端末４０を使用する利用者４１である旨の情報の入力を合わせて受け付ける。

入力ステップＳ１１では、具体的には、入力部１１が、まず、アクセス４３を受け付ける所定の画面を作成し、情報通信インターフェイス１０Ｃ及び通信ネットワーク５０を介して利用者端末４０に向けて送信し、利用者端末４０の表示部に利用者４１が視認可能に表示させることにより、利用者端末４０に表示された所定の画面への入力に基づいてアクセス４３を情報処理装置１０へ送信するように利用者４１を促す。入力ステップＳ１１では、入力部１１が、その後、当該所定の画面へ入力されたアクセス４３を、情報通信インターフェイス１０Ｃ及び通信ネットワーク５０を介して受信することで、アクセス４３の入力を受け付ける。

取得ステップＳ１２は、取得部１２が、入力ステップＳ１１で入力を受け付けた利用者端末４０を使用する利用者４１に関連する利用者情報２７を取得するステップである。取得ステップＳ１２では、例えば、利用者４１の属性２５及び利用者４１の行動履歴２６のうち少なくとも一方を、利用者情報２７として取得する。取得ステップＳ１２では、具体的には、取得部１２が、入力ステップＳ１１で入力を受け付けた利用者端末４０を使用する利用者４１について、図６に示す利用者属性データベース２１から利用者４１の属性２５を取得するとともに、図７に示す行動履歴データベース２２から利用者４１の行動履歴２６を取得することで、利用者情報２７を取得する。

推定ステップＳ１３は、推定部１３が、取得部１２が取得した利用者情報２７に基づいて、利用者４１に対応するジャンルである利用者ジャンル２８を推定するステップである。推定部１３は、具体的には、利用者情報２７に基づいて推定される利用者４１の知識のレベルの深さに基づいて、利用者ジャンル２８を推定する。

例えば、推定ステップＳ１３では、推定部１３が、取得部１２が取得した利用者情報２７に含まれる利用者４１の属性２５に基づいて、利用者ジャンル２８を推定する。推定ステップＳ１３では、具体的には、推定部１３が、頻繁にかつ長く接しているとともにブランクが少ないジャンルを、利用者４１の知識のレベルの深いジャンルとして、利用者ジャンル２８として１つまたは複数推定する。推定ステップＳ１３では、推定部１３が、例えば、利用者４１の個人的な情報の履歴や推移に基づいて、長く変更されておらず情報処理を実行する時点まで継続している要素が対応するジャンルを最も有力な利用者ジャンル２８として推定し、長く変更されていたが最近変更されたためにブランクが少ないと推定される要素が対応するジャンルを次に有力な利用者ジャンル２８として推定する。

また、例えば、推定ステップＳ１３では、推定部１３が、取得部１２が取得した利用者情報２７に含まれる利用者４１の行動履歴２６に基づいて、利用者ジャンル２８を推定する。推定ステップＳ１３では、具体的には、推定部１３が、まず、利用者４１の行動履歴２６に含まれる検索ワード及び閲覧情報等に含まれる言語及び表現を抽出し、これらの抽出した当該言語及び表現の登場回数と、当該言語及び表現が登場した際の現在に対する近さに基づいて、抽出した当該言語及び表現のそれぞれについて、数値での出現頻度評価を行う。ここで、出現頻度評価は、当該言語及び表現の登場回数が多ければ多いほど大きくなり、また、当該言語及び表現が登場した時期が最近であればあるほど大きくなるパラメータである。

推定ステップＳ１３では、推定部１３が、次に、図８に示すジャンル言語表現データベース２３を参照して、当該言語及び表現が属しているジャンルを抽出する。推定ステップＳ１３では、推定部１３が、そして、抽出したジャンルごとに、当該ジャンルに属している当該言語及び表現の出現頻度評価の数値に基づいて、数値での関連度評価を行う。ここで、当該ジャンルの関連度評価は、例えば、当該ジャンルに属している当該言語及び表現の出現頻度評価の数値の合計値で算出され、出現頻度評価の数値が大きい言語及び表現が多数属していればいるほど大きくなるパラメータである。推定ステップＳ１３では、推定部１３が、最後に、抽出したジャンルごとの関連度評価の数値が所定の閾値以上であるジャンルを、利用者４１の知識のレベルの深いジャンルとして、利用者４１と関係の深いジャンルである利用者ジャンル２８と推定する。

推定ステップＳ１３では、推定部１３が、例えば、図６及び図７に示す利用者ＩＤ２４がＸＹＺ００００１である利用者４１と関係の深いジャンルである利用者ジャンル２８として、利用者４１の属性２５から「東京」を推定し、利用者４１の行動履歴２６から「野球」を推定する。

難解情報特定ステップＳ１４は、難解情報特定部１４が、推定ステップＳ１３で推定した利用者ジャンル２８に基づいて、利用者４１に呼び出された配信情報４５において、利用者４１の知識のレベルが不十分と推定される難解情報４６を特定するステップである。

難解情報特定ステップＳ１４では、具体的には、難解情報特定部１４が、まず、配信情報４５を、１段落ごと、１文章ごと、もしくは、１フレーズごとの単位に分解する。ここで、１段落は、主に改行によって区切れを判別し、１文章は、主に句点によって区切れを判別し、１フレーズは、主に読点によって区切れを判別する言語及び表現の単位とする。

難解情報特定ステップＳ１４では、難解情報特定部１４が、次に、配信情報４５のうち、利用者ジャンル２８に属する言語及び表現の使用割合が予め定めた閾値より小さい部分の単位、すなわち、配信情報４５において使用されている言語及び表現と利用者ジャンル２８に属する言語及び表現との間の類似度が予め定めた閾値より低い部分の単位を、利用者ジャンル２８に属していない部分であるために利用者４１にとって馴染みが無く、利用者４１の知識のレベルが不十分である可能性があり、難易度が高いと想定される難解情報４６であるとして特定する。

すなわち、難解情報特定ステップＳ１４では、難解情報特定部１４が、配信情報４５のある１段落、ある１文章、もしくはある１フレーズごとに、難解情報４６であるか否かを判定し、難解情報４６であると判定した部分の単位を、難解情報４６であるとして特定する。

難解情報特定ステップＳ１４では、難解情報特定部１４が、例えば、図６及び図７に示す利用者ＩＤ２４がＸＹＺ００００１である利用者４１が、図４に示すニュース記事に係る配信情報４５に対してアクセス４３を入力した場合、配信情報４５の全体が「サッカー」のジャンルに属し、利用者ジャンル２８に属しないことから、配信情報４５の全体を難解情報４６であるとして特定する。

難解情報特定ステップＳ１４では、難解情報特定部１４が、例えば、図６及び図７に示す利用者ＩＤ２４がＸＹＺ００００１である利用者４１が、図５に示す口コミ記事に係る配信情報４５に対してアクセス４３を入力した場合、配信情報４５のうち「梅田ダンジョンのど真ん中にあり」の部分の単位（１フレーズ）が「大阪」のジャンルに属し、利用者ジャンル２８に属しないことから、配信情報４５の当該フレーズを難解情報４６であるとして特定する。

比喩表現生成ステップＳ１５は、比喩表現生成部１５が、難解情報特定ステップＳ１４で特定した難解情報４６に基づいて、推定ステップＳ１３で推定した利用者ジャンル２８に関する比喩表現４７を生成するステップである。

比喩表現生成ステップＳ１５では、具体的には、比喩表現生成部１５が、難解情報４６における利用者ジャンル２８に属しない言語及び表現を、当該言語及び表現との関係性を考慮して、対応する利用者ジャンル２８に属する言語及び表現に置換することで、比喩表現４７を生成する。すなわち、比喩表現生成ステップＳ１５では、比喩表現生成部１５が、難解情報４６における利用者ジャンル２８に属しない言語及び表現の関係性を概ね維持した状態で、当該言語及び表現に対応する利用者ジャンル２８に属する言語及び表現に置換することで、比喩表現４７を生成する。なお、比喩表現生成ステップＳ１５では、比喩表現生成部１５が、難解情報４６のジャンルに対して比較的近い利用者ジャンル２８を選択して、比喩表現４７を生成することが好ましい。

比喩表現生成ステップＳ１５では、比喩表現生成部１５が、例えば、図６及び図７に示す利用者ＩＤ２４がＸＹＺ００００１である利用者４１が、図４に示すニュース記事に係る配信情報４５に対してアクセス４３を入力した場合、難解情報４６である配信情報４５の全体について、ジャンル「サッカー」における「日本（ナショナルチーム）」と「コロンビア（ナショナルチーム）」との関係性を概ね維持した状態で、利用者ジャンル２８である「野球」に属する「高校野球部」と「大リーグチーム」に置換することで、比喩表現４７を生成する。なお、比喩表現生成ステップＳ１５では、比喩表現生成部１５が、難解情報４６のジャンルである「サッカー」に対して、同じスポーツ分野という意味で比較的近い利用者ジャンル２８である「野球」を選択して、比喩表現４７を生成しているので、比喩表現４７がわかりやすいものとなっている。

比喩表現生成ステップＳ１５では、比喩表現生成部１５が、例えば、図６及び図７に示す利用者ＩＤ２４がＸＹＺ００００１である利用者４１が、図５に示す口コミ記事に係る配信情報４５に対してアクセス４３を入力した場合、配信情報４５のうち「梅田ダンジョンのど真ん中にあり」の部分の単位（１フレーズ）について、ジャンル「大阪」における「梅田」とその性質を表現する「ダンジョン」との関係性を概ね維持した状態で、利用者ジャンル２８である「東京」に属する「新宿」とその性質を表現する「地下道」に置換することで、比喩表現４７を生成する。なお、比喩表現生成ステップＳ１５では、比喩表現生成部１５が、難解情報４６のジャンルである「大阪」に対して、同じ地名分野という意味で比較的近い利用者ジャンル２８である「東京」を選択して、比喩表現４７を生成しているので、比喩表現４７がわかりやすいものとなっている。

出力ステップＳ１６は、出力部１６が、比喩表現生成ステップＳ１５で生成された比喩表現４７を出力するステップである。出力ステップＳ１６では、出力部１６が、アクセス４３によって呼び出された配信情報４５に基づいて、比喩表現４７を含むコンテンツを出力する。

出力ステップＳ１６では、出力部１６が、例えば、図６及び図７に示す利用者ＩＤ２４がＸＹＺ００００１である利用者４１が、図４に示すニュース記事に係る配信情報４５に対してアクセス４３を入力した場合、ジャンル「サッカー」に属する難解情報４６に基づいて生成した利用者ジャンル２８である「野球」に属する比喩表現４７を合わせて表示する図４に示す表示画面５１を生成して出力する。

出力ステップＳ１６では、出力部１６が、例えば、図６及び図７に示す利用者ＩＤ２４がＸＹＺ００００１である利用者４１が、図５に示す口コミ記事に係る配信情報４５に対してアクセス４３を入力した場合、ジャンル「大阪」に属する難解情報４６に基づいて生成した利用者ジャンル２８である「東京」に属する比喩表現４７を合わせて表示する図５に示す表示画面５５を生成して出力する。

〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図１０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１０は、情報処理装置１０の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶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記憶する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００を介して他の機器へ送信する。

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

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

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１０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、処理部１０Ａの機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１０Ｂ内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

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

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図３に示した記憶部１０Ｂに記憶される利用者属性データベース２１、行動履歴データベース２２及びジャンル言語表現データベース２３等の情報は、情報通信インターフェイス１０Ｃ及び通信ネットワーク５０等のネットワークを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。

また、上記実施形態では、情報処理装置１０が、例えば、入力ステップＳ１１と、取得ステップＳ１２と、推定ステップＳ１３と、難解情報特定ステップＳ１４と、比喩表現生成ステップＳ１５と、出力ステップＳ１６と、を行うことにより、実施形態に係る情報処理方法を実行する例を示した。しかし、上述した情報処理装置１０は、入力ステップＳ１１を行う入力装置と、取得ステップＳ１２を行う取得装置と、推定ステップＳ１３を行う推定装置と、難解情報特定ステップＳ１４を行う難解情報特定装置と、比喩表現生成ステップＳ１５を行う比喩表現生成装置と、出力ステップＳ１６を行う出力装置とに分離されてもよい。そして、上記の情報処理装置１０による情報処理方法に関する処理は、入力装置と、取得装置と、推定装置と、難解情報特定装置と、比喩表現生成装置と、出力装置との各装置を有する情報処理システムによって実現される。

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。

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１０は、取得部１２と、推定部１３と、出力部１６と、を有する。取得部１２は、利用者情報２７を取得する。推定部１３は、利用者情報２７に基づいて、利用者４１に対応するジャンルである利用者ジャンル２８を推定する。出力部１６は、利用者ジャンル２８に関する比喩表現４７を含むコンテンツを出力する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者４１に対応する利用者ジャンル２８に関する比喩表現４７を出力するので、配信情報４５を利用者４１にとって馴染みがあるものに変換することができる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者４１の配信情報４５に対する理解度に基づいて、配信情報４５を出力することを可能にする。

また、推定部１３は、利用者４１の知識のレベルの深さに基づいて、利用者ジャンル２８を推定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者４１の知識のレベルの深さを基準として、比喩表現４７を出力するので、利用者４１の配信情報４５に対する知識のレベルの深さに基づいて、適切に配信情報４５を出力することを可能にする。

また、取得部１２は、利用者情報２７として利用者４１の属性２５及び利用者４１の行動履歴２６のうち少なくともいずれか一方を取得し、推定部１３は、属性２５及び行動履歴２６のうち少なくともいずれかに基づいて、利用者４１の知識のレベルの深さを推定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者４１の経歴等が現れる属性２５及び利用者４１の興味関心等が現れる行動履歴２６を用いて利用者４１の知識のレベルの深さを推定するので、高い精度で利用者４１の知識のレベルの深さを推定することができ、これに伴い、より適切に利用者ジャンル２８を推定することができる。

また、利用者４１から、配信情報４５を呼び出す旨の入力を受け付ける入力部１１をさらに有し、出力部１６は、配信情報４５に基づくコンテンツを出力する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者４１による配信情報４５に対するアクセス４３に呼応して、比喩表現４７を含むコンテンツを出力することができる。

また、推定部１３が推定した利用者ジャンル２８に基づいて、配信情報４５において、利用者４１の知識のレベルが不十分と推定される難解情報４６を特定する難解情報特定部１４と、難解情報特定部１４が特定した難解情報４６に基づいて、推定部１３が推定した利用者ジャンル２８に関する比喩表現４７を生成する比喩表現生成部１５と、をさらに有する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者４１にとって難易度が高いと想定される難解情報４６に基づいて利用者ジャンル２８に関する比喩表現４７を生成して出力するので、配信情報４５を利用者４１にとって理解しやすいものに変換することができる。

また、出力部１６は、配信情報４５と、補足情報としての比喩表現４７と、を並列に出力する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者４１が、元の配信情報４５と、比喩表現４７とを対照して認識することを可能にする。

さらに、出力部１６は、配信情報４５として報道情報を出力する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、報道情報としての性質上、配信情報４５に記載の事実を捻じ曲げることなく出力することで、配信情報４５の配信者に配慮した出力をすることができる。

また、出力部１６は、配信情報４５における難解情報４６に代えて、比喩表現４７を出力する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者４１が、難解情報４６と相対することなく比喩表現４７を認識することを通して、実質的に配信情報４５を認識することを可能にする。

さらに、出力部１６は、配信情報４５として投稿情報を出力する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、投稿情報を投稿した投稿者による難解情報４６自体を出力しないので、配信情報４５そのものよりも利用者４１が難解情報４６に向き合うことなく容易に投稿内容を理解して参酌することを可能にする。

また、実施形態に係る情報処理方法は、取得ステップＳ１２と、推定ステップＳ１３と、出力ステップＳ１６と、を有する。取得ステップＳ１２は、利用者情報２７を取得するステップである。推定ステップＳ１３は、利用者情報２７に基づいて、利用者４１に対応するジャンルである利用者ジャンル２８を推定するステップである。出力ステップＳ１６は、利用者ジャンル２８に関する比喩表現４７を含むコンテンツを出力するステップである。

このように、実施形態に係る情報処理方法は、利用者４１に対応する利用者ジャンル２８に関する比喩表現４７を出力するので、配信情報４５を利用者４１にとって馴染みがあるものに変換することができる。すなわち、実施形態に係る情報処理方法は、利用者４１の配信情報４５に対する理解度に基づいて、配信情報４５を出力することを可能にする。

また、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータ１０００に、取得手順と、推定手順と、出力手順と、を実行させるためのものである。取得手順は、利用者情報２７を取得する手順である。推定手順は、利用者情報２７に基づいて、利用者４１に対応するジャンルである利用者ジャンル２８を推定する手順である。出力手順は、利用者ジャンル２８に関する比喩表現４７を含むコンテンツを出力する手順である。

このように、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータ１０００に、利用者４１に対応する利用者ジャンル２８に関する比喩表現４７を出力させるので、配信情報４５を利用者４１にとって馴染みがあるものに変換させることができる。すなわち、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータ１０００に、利用者４１の配信情報４５に対する理解度に基づいて、配信情報４５を出力させることを可能にする。

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

また、上述してきた「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、推定部は、推定手段や推定回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
１０Ａ 処理部
１０Ｂ 記憶部
１０Ｃ 情報通信インターフェイス
１１ 入力部
１２ 取得部
１３ 推定部
１４ 難解情報特定部
１５ 比喩表現生成部
１６ 出力部
１７ データベース作成部
２１ 利用者属性データベース
２２ 行動履歴データベース
２３ ジャンル言語表現データベース
２５ 属性
２６ 行動履歴
２７ 利用者情報
２８ 利用者ジャンル
４３ アクセス
４５ 配信情報
４６ 難解情報
４７ 比喩表現

Claims (11)

1. 利用者情報を取得する取得部と、
   前記利用者情報に基づいて、利用者に対応するジャンルである利用者ジャンルを推定する推定部と、
   前記利用者ジャンルに関する比喩表現を含むコンテンツを出力する出力部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記推定部は、前記利用者の知識のレベルの深さに基づいて、前記利用者ジャンルを推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、前記利用者情報として前記利用者の属性及び前記利用者の行動履歴のうち少なくともいずれか一方を取得し、
   前記推定部は、前記属性及び前記行動履歴のうち少なくともいずれかに基づいて、前記利用者の知識のレベルの深さを推定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記利用者から、配信情報を呼び出す旨の入力を受け付ける入力部をさらに有し、
   前記出力部は、前記配信情報に基づく前記コンテンツを出力する、
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記推定部が推定した前記利用者ジャンルに基づいて、前記配信情報において、前記利用者の知識のレベルが不十分と推定される難解情報を特定する難解情報特定部と、
   前記難解情報特定部が特定した前記難解情報に基づいて、前記推定部が推定した前記利用者ジャンルに関する比喩表現を生成する比喩表現生成部と、をさらに有する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記出力部は、前記配信情報と、補足情報としての前記比喩表現と、を並列に出力する、
   ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記出力部は、前記配信情報として報道情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記出力部は、前記配信情報における前記難解情報に代えて、前記比喩表現を出力する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
9. 前記出力部は、前記配信情報として投稿情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 利用者情報を取得する取得ステップと、
    前記利用者情報に基づいて、利用者に対応するジャンルである利用者ジャンルを推定する推定ステップと、
    前記利用者ジャンルに関する比喩表現を含むコンテンツを出力する出力ステップと、
    を有することを特徴とする情報処理方法。
11. コンピュータに、
    利用者情報を取得する取得手順と、
    前記利用者情報に基づいて、利用者に対応するジャンルである利用者ジャンルを推定する推定手順と、
    前記利用者ジャンルに関する比喩表現を含むコンテンツを出力する出力手順と、
    を実行させるための情報処理プログラム。

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