以下に、本願に係る情報処理装置、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情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理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, modes (hereinafter, referred to as “embodiments”) for implementing an information processing device, an information processing method, and an information processing program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The information processing apparatus, the information processing method, and the information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicated description will be omitted.
（実施形態）
〔１．情報処理〕
図１及び図２を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。まず、図１を用いて、ユーザの入力情報からニーズに関する情報を抽出する一例を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。また、図２の例では、対象のニーズに関する事業者の評価を示すスコアを算出する場合を説明するが、詳細は後述する。
(Embodiment)
[1. Information processing]
An example of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and 2. First, an example of extracting information about needs from user input information will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to the embodiment. Further, in the example of FIG. 2, a case will be described in which a score indicating the evaluation of the business operator regarding the needs of the target is calculated, but details will be described later.
図１では、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報に含まれるキーワードに基づいて、所定の対象に対するユーザのニーズに関する情報を抽出する。情報処理装置１００は、入力情報に含まれる所定の事業者が提供する対象に対応する第１キーワードと、対象の性質に関する第２キーワードとに基づいて、第１キーワードに対応する対象に対するニーズに関する情報を抽出する。なお、ここでいう性質は、対象が備えるもの（特徴）であり、性質には、対象が有する機能や対象の仕様や対象に対する価値評価等を含む概念であるものとする。図１の例では、ユーザの入力情報として、ユーザが検索に用いたキーワード（以下、「検索クエリ」や「クエリ」ともいう）に基づいて対象に対するニーズに関する情報を抽出する。なお、図１に示す例では、ユーザが入力した入力情報として、ユーザが検索に用いた検索クエリを一例として説明するが、入力情報は、検索クエリに限らず、ユーザがソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ：Social Networking Service）において投稿した情報（投稿情報）等の種々の情報であってもよい。
In FIG. 1, the information processing apparatus 100 extracts information regarding a user's needs for a predetermined target based on a keyword included in input information input by the user. The information processing apparatus 100 is based on the first keyword corresponding to the target provided by the predetermined business operator included in the input information and the second keyword related to the property of the target, and the information regarding the needs for the target corresponding to the first keyword. To extract. The property mentioned here is a property (feature) of the target, and the property is a concept including a function of the target, specifications of the target, value evaluation of the target, and the like. In the example of FIG. 1, as the input information of the user, information about needs for the target is extracted based on a keyword (hereinafter, also referred to as “search query” or “query”) used by the user for the search. In the example illustrated in FIG. 1, a search query used by the user for searching is described as an example of the input information input by the user, but the input information is not limited to the search query and the user may enter the social networking service (SNS: SNS: It may be various information such as information posted in Social Networking Service (posted information).
また、図１は、情報処理装置１００が事業者への情報提供を行う場合を示す。ここでいう事業者は、事業をおこなうものであれば、個人（自然人）や法人等の種々の事業者が含まれてもよい。例えば、事業者は、情報の提供を要求する商品または商品のカテゴリを示す指定を行う事業者である。例えば、事業者は、商品またはサービスを提供（販売）する企業であってもよい。図１の例では、商品または商品のカテゴリを示す指定を行う事業者が、自動車メーカＭＡである場合を示す。なお、ここでいう商品には、事業者が提供する役務（サービス）が含まれてもよい。以下では、商品またはサービスを併せて「商品」と記載する場合がある。図１の例では、情報処理装置１００は、事業者が指定した商品または商品のカテゴリを示す情報（以下、「対象情報」ともいう）に対応する対象に対するニーズに関する情報である対象需要情報を事業者へ提供する。また、図１では、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＡから対象情報を取得し、取得した対象情報に対応する対象需要情報に関する情報を自動車メーカＭＡに提供する。
Moreover, FIG. 1 shows a case where the information processing apparatus 100 provides information to a business operator. The enterprises referred to here may include various enterprises such as individuals (natural persons) and corporations as long as they are engaged in business. For example, the business operator is a business operator that designates a product or a product category for which information is requested to be provided. For example, the business operator may be a company that provides (sells) products or services. In the example of FIG. 1, the case is shown in which the business operator who designates the product or the category of the product is the automobile manufacturer MA. The product here may include a service (service) provided by the business operator. In the following, products or services may be collectively referred to as “products”. In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 provides target demand information that is information about needs for a target corresponding to information (hereinafter, also referred to as “target information”) indicating a product or a product category specified by a business. Provide to the person. Further, in FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires target information from the automobile manufacturer MA and provides the automobile manufacturer MA with information regarding target demand information corresponding to the acquired target information.
〔情報処理システムの構成〕
まず、図１及び図３に示す情報処理システム１について説明する。図３に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、事業者装置２０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、事業者装置２０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。なお、図３に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の事業者装置２０や複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
[Configuration of information processing system]
First, the information processing system 1 shown in FIGS. 1 and 3 will be described. As shown in FIG. 3, the information processing system 1 includes a terminal device 10, a business entity device 20, and an information processing device 100. The terminal device 10, the business entity device 20, and the information processing device 100 are connected via a predetermined network N so as to be communicable by wire or wirelessly. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing system according to the embodiment. Note that the information processing system 1 illustrated in FIG. 3 may include a plurality of terminal devices 10, a plurality of company devices 20, and a plurality of information processing devices 100.
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がユーザが利用するスマートフォンである場合を示す。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。具体的には、図１では、端末装置１０がユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」とする場合がある）が利用するスマートフォンである場合を示す。
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 shown in FIG. 1, the terminal device 10 is a smartphone used by a user. In addition, below, the terminal device 10 may be described as a user. That is, in the following, the user can be read as the terminal device 10. Specifically, FIG. 1 illustrates a case where the terminal device 10 is a smartphone used by a user identified by a user ID “U1” (hereinafter, sometimes referred to as “user U1”).
また、端末装置１０は、ＧＰＳセンサ等に限らず種々のセンサにより、各種センサ情報を検知してもよい。また、端末装置１０は、加速度センサの機能を有し、ユーザの移動における加速度情報（センサ情報）を検知し、取得する。また、端末装置１０は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置１０は、心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの生体情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身の心拍（脈拍）に関する情報を端末装置１０が取得可能としてもよい。
The terminal device 10 may detect various sensor information by various sensors, not limited to the GPS sensor and the like. Further, the terminal device 10 has a function of an acceleration sensor, and detects and acquires acceleration information (sensor information) when the user moves. Further, the terminal device 10 may have various functions such as a temperature sensor and an atmospheric pressure sensor, and may be able to detect and acquire environmental information of the user such as temperature and atmospheric pressure. In addition, the terminal device 10 may have various functions such as a heartbeat sensor and may be able to detect and obtain biometric information of the user. For example, the user who uses the terminal device 10 may acquire the context information of the user himself/herself through the terminal device 10 by wearing a wearable device that can communicate with the terminal device 10. For example, a user who uses the terminal device 10 wears a wristband-type wearable device that can communicate with the terminal device 10, so that the terminal device 10 acquires information about the user's own heartbeat (pulse) by the terminal device 10. It may be possible.
また、図１に示す例においては、端末装置１０を利用するユーザに応じて、端末装置１０を端末装置１０−１〜１０−５として説明する。例えば、端末装置１０−１は、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）により使用される端末装置１０である。また、例えば、端末装置１０−２は、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別される（ユーザＵ２）により使用される端末装置１０である。また、以下では、端末装置１０−１〜１０−５について、特に区別なく説明する場合には、端末装置１０と記載する。
Further, in the example illustrated in FIG. 1, the terminal device 10 will be described as the terminal devices 10-1 to 10-5 according to the user who uses the terminal device 10. For example, the terminal device 10-1 is the terminal device 10 used by the user (user U1) identified by the user ID “U1”. Further, for example, the terminal device 10-2 is the terminal device 10 used by the (user U2) identified by the user ID “U2”. Further, in the following, the terminal devices 10-1 to 10-5 will be referred to as the terminal device 10 when they are described without distinction.
情報処理装置１００は、事業者に関する事業者情報と、対象に対するニーズに関する情報とに基づいて、対象のニーズに関する事業者の評価を示すスコアを算出する情報処理装置である。また、情報処理装置１００は、ユーザの種々の種別の行動情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの端末装置１０からユーザの行動情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザにサービスを提供するサービス提供装置などの外部装置からユーザの行動情報を取得する。情報処理装置１００は、取得したユーザの行動情報を行動情報記憶部１２３（図７参照）等の記憶部１２０（図４参照）に格納する。
The information processing apparatus 100 is an information processing apparatus that calculates a score indicating the evaluation of the business operator regarding the needs of the target based on the business information regarding the business operator and the information regarding the needs of the target. The information processing apparatus 100 also acquires various types of behavior information of the user. For example, the information processing apparatus 100 acquires the behavior information of the user from the terminal device 10 of the user. For example, the information processing apparatus 100 acquires user behavior information from an external device such as a service providing device that provides a service to the user. The information processing apparatus 100 stores the acquired user behavior information in the storage unit 120 (see FIG. 4) such as the behavior information storage unit 123 (see FIG. 7).
情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報に含まれる第１キーワードと、入力情報に含まれる第２キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する情報処理装置である。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報に含まれる第１キーワードと第２キーワードとの関係に基づいて、第１キーワードに対応する対象に対するニーズを抽出する。
The information processing apparatus 100 is an information processing apparatus that extracts information regarding needs for a target based on a first keyword included in input information input by a user and a second keyword included in the input information. For example, the information processing apparatus 100 extracts the needs for the target corresponding to the first keyword based on the relationship between the first keyword and the second keyword included in the input information input by the user.
また、情報処理装置１００は、端末装置１０から取得したクエリ（検索クエリ）に対する検索結果を端末装置１０に提供する検索サービスを提供する。図１の例では、情報処理装置１００は、クエリに対応する所定の情報を検索結果として、クエリの送信元である端末装置１０へ提供する。
In addition, the information processing apparatus 100 provides a search service that provides the terminal device 10 with a search result for a query (search query) acquired from the terminal device 10. In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 provides predetermined information corresponding to the query as a search result to the terminal device 10 that is the transmission source of the query.
なお、図１では、情報処理装置１００が検索サービスを提供する場合を示すが、外部の情報処理装置が検索サービスを提供する場合、情報処理装置１００は検索サービスを提供しなくてもよい。この場合、情報処理装置１００は、検索サービスを提供する外部の情報処理装置等から各種情報を取得し、事業者への情報提供のみを行ってもよい。
Although FIG. 1 illustrates a case where the information processing apparatus 100 provides the search service, when the external information processing apparatus provides the search service, the information processing apparatus 100 does not have to provide the search service. In this case, the information processing apparatus 100 may acquire various information from an external information processing apparatus or the like that provides a search service and only provide the information to the business operator.
事業者装置２０は、事業者（企業）によって利用される情報処理装置である。図１の例では、事業者装置２０は、事業者である自動車メーカＭＡの管理者Ｍ１によって利用される情報処理装置である。例えば、自動車メーカＭＡの管理者Ｍ１は、事業者装置２０を用いて、情報処理装置１００に対してキーワードに関する指定を行う。また、事業者装置２０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や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。図１は、事業者装置２０がノート型ＰＣである場合を示す。
The business entity apparatus 20 is an information processing apparatus used by a business entity (company). In the example of FIG. 1, the business entity apparatus 20 is an information processing apparatus used by the administrator M1 of the automobile manufacturer MA who is the business entity. For example, the manager M1 of the automobile manufacturer MA uses the business entity apparatus 20 to specify the keyword with respect to the information processing apparatus 100. The business entity apparatus 20 is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC, a desktop PC, a mobile phone, a PDA, or the like. FIG. 1 shows a case where the business entity apparatus 20 is a notebook PC.
まず、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１からクエリを取得する（ステップＳ１１−１）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１−１において、端末装置１０−１からクエリ「車Ｘ 横幅」を取得する。そして、情報処理装置１００は、クエリ「車Ｘ 横幅」に対応する検索結果を端末装置１０−１へ提供する（ステップＳ１２−１）。また、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１−１において、ユーザＵ１がクエリ「車Ｘ 横幅」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。
First, the information processing apparatus 100 acquires a query from the terminal device 10-1 used by the user U1 (step S11-1). In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires the query “car X lateral width” from the terminal device 10-1 at the date and time dt11-1. Then, the information processing device 100 provides the search result corresponding to the query “car X width” to the terminal device 10-1 (step S12-1). Further, the information processing apparatus 100 stores, in the behavior information storage unit 123, behavior information indicating that the user U1 has performed a search using the query “car X width” at the date and time dt11-1.
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２からクエリを取得する（ステップＳ１１−２）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１−２において、端末装置１０−２からクエリ「車Ｙ 燃費」を取得する。そして、情報処理装置１００は、クエリ「車Ｙ 燃費」に対応する検索結果を端末装置１０−２へ提供する（ステップＳ１２−２）。また、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１−２において、ユーザＵ２がクエリ「車Ｙ 燃費」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。
The information processing apparatus 100 also acquires a query from the terminal device 10-2 used by the user U2 (step S11-2). In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires the query “car Y fuel efficiency” from the terminal device 10-2 at the date and time dt11-2. Then, the information processing apparatus 100 provides the search result corresponding to the query “car Y fuel efficiency” to the terminal device 10-2 (step S12-2). Further, the information processing apparatus 100 stores, in the behavior information storage unit 123, behavior information indicating that the user U2 has performed a search using the query “car Y fuel efficiency” at the date and time dt11-2.
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ３が利用する端末装置１０−３からクエリを取得する（ステップＳ１１−３）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１−３において、端末装置１０−３からクエリ「スマホ バッテリ」を取得する。そして、情報処理装置１００は、クエリ「スマホ バッテリ」に対応する検索結果を端末装置１０−３へ提供する（ステップＳ１２−３）。また、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１−３において、ユーザＵ３がクエリ「スマホ バッテリ」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。
Further, the information processing device 100 acquires a query from the terminal device 10-3 used by the user U3 (step S11-3). In the example of FIG. 1, the information processing device 100 acquires the query “smartphone battery” from the terminal device 10-3 at the date and time dt11-3. Then, the information processing apparatus 100 provides the search result corresponding to the query “smartphone battery” to the terminal device 10-3 (step S12-3). Further, the information processing apparatus 100 stores, in the behavior information storage unit 123, behavior information indicating that the user U3 has performed a search using the query “smartphone battery” at the date and time dt11-3.
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ４が利用する端末装置１０−４からクエリを取得する（ステップＳ１１−４）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１−４において、端末装置１０−４からクエリ「天気」を取得する。そして、情報処理装置１００は、クエリ「天気」に対応する検索結果を端末装置１０−４へ提供する（ステップＳ１２−４）。また、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１−４において、ユーザＵ４がクエリ「天気」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。
Further, the information processing device 100 acquires a query from the terminal device 10-4 used by the user U4 (step S11-4). In the example of FIG. 1, the information processing device 100 acquires the query “weather” from the terminal device 10-4 at the date and time dt11-4. Then, the information processing device 100 provides the search result corresponding to the query “weather” to the terminal device 10-4 (step S12-4). Further, the information processing apparatus 100 stores, in the activity information storage unit 123, activity information indicating that the user U4 has performed a search using the query “weather” at the date and time dt11-4.
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ５が利用する端末装置１０−５からクエリを取得する（ステップＳ１１−５）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１−５において、端末装置１０−５からクエリ「車Ｘ 荷台 広さ」を取得する。そして、情報処理装置１００は、クエリ「車Ｘ 荷台 広さ」に対応する検索結果を端末装置１０−５へ提供する（ステップＳ１２−５）。また、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１−５において、ユーザＵ５がクエリ「車Ｘ 荷台 広さ」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。
The information processing apparatus 100 also acquires a query from the terminal device 10-5 used by the user U5 (step S11-5). In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires the query “vehicle X bed width” from the terminal device 10-5 at the date and time dt11-5. Then, the information processing apparatus 100 provides the terminal device 10-5 with the search result corresponding to the query “vehicle X loading space” (step S12-5). In addition, the information processing apparatus 100 stores, in the activity information storage unit 123, activity information indicating that the user U5 has performed a search using the query “vehicle X loading platform size” at date and time dt11-5.
以下、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−５を区別せずに説明する場合、ステップＳ１１と総称する。また、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−５に限らず、各ユーザの検索は、複数回行われてもよい。また、以下、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−５を区別せずに説明する場合、ステップＳ１２と総称する。なお、図１では、５人のユーザＵ１〜Ｕ５を図示するが、情報処理装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ５に限らず、多数のユーザ（例えば、１００万ユーザや１０００万ユーザ等）が検索に用いたクエリを取得する。
Hereinafter, when the steps S11-1 to S11-5 will be described without distinction, they are collectively referred to as step S11. The search for each user is not limited to steps S11-1 to S11-5, and may be performed multiple times. Further, hereinafter, when the steps S12-1 to S12-5 are described without making a distinction, they are collectively referred to as step S12. Although FIG. 1 illustrates five users U1 to U5, the information processing apparatus 100 is not limited to the users U1 to U5, and many users (for example, 1 million users or 10 million users) can search. Get the used query.
また、情報処理装置１００は、事業者から対象情報を取得する（ステップＳ１３）。図１の例では、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＡが利用する事業者装置２０から商品「車Ｘ」を指定する対象情報（指定情報）を取得する。例えば、自動車メーカＭＡの管理者Ｍ１は、事業者装置２０に商品「車Ｘ」を指定する対象情報を入力することにより、情報処理装置１００へ商品「車Ｘ」を指定する対象情報を送信する。
Further, the information processing device 100 acquires the target information from the business operator (step S13). In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires target information (designation information) designating the product “car X” from the business entity apparatus 20 used by the automobile manufacturer MA. For example, the manager M1 of the automobile maker MA inputs the target information designating the product “car X” into the business entity apparatus 20 to transmit the target information designating the product “car X” to the information processing apparatus 100. ..
そして、情報処理装置１００は、対象情報に対応する対象に対するニーズを抽出する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、検索に用いられたクエリから対象情報に対応する対象に対するニーズを抽出する。図１の例では、情報処理装置１００は、対象情報「車Ｘ」に対応する文字列を含むクエリを抽出する。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ１１において取得したクエリに関する情報に基づいて、情報を抽出する。図１の例では、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２３に記憶されたクエリに関する情報のうち、対象情報に対応するクエリに関する情報を抽出する。
Then, the information processing apparatus 100 extracts the needs for the target corresponding to the target information (step S14). For example, the information processing apparatus 100 extracts the needs for the target corresponding to the target information from the query used for the search. In the example of FIG. 1, the information processing device 100 extracts a query including a character string corresponding to the target information “car X”. For example, the information processing apparatus 100 extracts information based on the information regarding the query acquired in step S11. In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 extracts the information about the query corresponding to the target information from the information about the query stored in the behavior information storage unit 123.
例えば、情報処理装置１００は、対象「車Ｘ」に対応する第１キーワード「車Ｘ」とともに用いられる対象「車Ｘ」の性質に関する第２キーワードを抽出する。例えば、情報処理装置１００は、対象「車」の性質に関する一覧情報に基づいて、第１キーワード「車Ｘ」とともに用いられる第２キーワードを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、車に関連する機能や仕様や価値評価等の種々の車に関する性質の一覧情報等を有してもよい。例えば、情報処理装置１００は、車に関連する性質として、価格やサイズや評価等に関する種々のキーワードを含む一覧情報等を有してもよい。例えば、情報処理装置１００は、車に関連する性質として、「横幅」や「燃費」等のキーワードを含む一覧情報等を有してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象「車」の性質に関する一覧情報を用いて、第２キーワードを抽出してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 extracts the second keyword related to the property of the target “car X” used together with the first keyword “car X” corresponding to the target “car X”. For example, the information processing apparatus 100 may extract the second keyword used together with the first keyword “car X” based on the list information regarding the property of the target “car”. For example, the information processing apparatus 100 may have a list of information regarding various vehicle-related properties such as vehicle-related functions, specifications, and value evaluation. For example, the information processing apparatus 100 may have list information including various keywords regarding price, size, evaluation, and the like as properties related to the vehicle. For example, the information processing apparatus 100 may have list information including keywords such as “width” and “fuel consumption” as properties related to the vehicle. For example, the information processing apparatus 100 may extract the second keyword using the list information regarding the property of the target “car”.
図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が第１キーワード「車Ｘ」と組み合わせて、車の仕様に関する第２キーワード「横幅」を用いたことを示す情報を抽出する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１がクエリ「車Ｘ」と組み合わせてクエリ「横幅」を用いたことを示す情報を行動情報記憶部１２３から抽出する。このように、情報処理装置１００は、第１キーワード「車Ｘ」とともに用いられた第２キーワード「横幅」を抽出することにより、対象「車Ｘ」に対するユーザのニーズを抽出することができる。また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が２０代男性であること等を示すユーザＵ１に関するユーザ情報をユーザ情報記憶部１２２（図６参照）から抽出する。
In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 extracts information indicating that the user U1 combined with the first keyword “car X” and used the second keyword “width” regarding the specification of the car. For example, the information processing apparatus 100 extracts, from the behavior information storage unit 123, information indicating that the user U1 combined the query “car X” with the query “width”. In this way, the information processing apparatus 100 can extract the user's needs for the target “car X” by extracting the second keyword “width” used together with the first keyword “car X”. Further, for example, the information processing apparatus 100 extracts the user information regarding the user U1 indicating that the user U1 is a male in his twenties from the user information storage unit 122 (see FIG. 6).
また、図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ５が第１キーワード「車Ｘ」と組み合わせて、車の仕様に関する第２キーワード「荷台」及び第２キーワード「広さ」を用いたことを示す情報を抽出する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ５がクエリ「車Ｘ」と組み合わせてクエリ「荷台」及びクエリ「広さ」を用いたことを示す情報を行動情報記憶部１２３から抽出する。このように、情報処理装置１００は、第１キーワード「車Ｘ」とともに用いられた第２キーワード「荷台」や「広さ」を抽出することにより、対象「車Ｘ」に対するユーザのニーズを抽出することができる。また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ５が３０代女性であること等を示すユーザＵ５に関するユーザ情報をユーザ情報記憶部１２２（図６参照）から抽出する。なお、上記例では、第１キーワードに対応する「車Ｘ」の仕様に関する第２キーワードを抽出する例を示したが、第１キーワードとともに用いられる第２キーワードであれば、種々の情報を抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、第１キーワードに対応する「車Ｘ」の機能に関する第２キーワードを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、「省エネ」や「衝突防止」等の車の機能に関する第２キーワードを抽出してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、第１キーワードに対応する「車Ｘ」の価値評価に関する第２キーワードを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、「若者に人気」や「お買い得」や「椅子が固い」等の車の価値評価に関する第２キーワードを抽出してもよい。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、対象となる商品を製造する事業者が製品開発に利用可能なキーワードであれば、種々のキーワードを第２キーワードとして抽出してもよい。
Further, in the example of FIG. 1, in the information processing apparatus 100, the user U5 combined the first keyword “car X” with the second keyword “cargo” and the second keyword “width” regarding the specifications of the car. Is extracted. For example, the information processing apparatus 100 extracts, from the behavior information storage unit 123, information indicating that the user U5 has used the query “carrying bed” and the query “size” in combination with the query “car X”. In this way, the information processing apparatus 100 extracts the user's needs for the target “car X” by extracting the second keyword “cargo” or “width” used together with the first keyword “car X”. be able to. In addition, for example, the information processing apparatus 100 extracts user information regarding the user U5 indicating that the user U5 is a female in the thirties, from the user information storage unit 122 (see FIG. 6). In the above example, the example of extracting the second keyword related to the specification of “car X” corresponding to the first keyword has been shown. However, if the second keyword is used together with the first keyword, various information is extracted. May be. For example, the information processing apparatus 100 may extract the second keyword related to the function of “car X” corresponding to the first keyword. For example, the information processing apparatus 100 may extract the second keyword related to the function of the vehicle such as “energy saving” and “collision prevention”. Further, for example, the information processing apparatus 100 may extract the second keyword related to the value evaluation of “car X” corresponding to the first keyword. For example, the information processing apparatus 100 may extract the second keyword related to the value evaluation of the car, such as “popular among young people”, “bargain”, or “stiff chair”. Note that the above is an example, and the information processing apparatus 100 may extract various keywords as the second keywords as long as they are keywords that can be used by the business operator who manufactures the target product for product development.
そして、情報処理装置１００は、対象に対するニーズに関する情報に基づいて対象需要情報を生成する（ステップＳ１５）。図１の例では、情報処理装置１００は、ニーズ情報記憶部１２４に示すような対象需要情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、６５％が「横幅」であり、２０％が「荷台 広さ」であり、１０％が「オフロード」であり、５％が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を生成する。また、例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、男性が「７５％」であり、女性が「２５％」であることを示す対象需要情報を生成する。また、例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、２０代が「６５％」等であることを示す対象需要情報を生成する。
Then, the information processing apparatus 100 generates target demand information based on the information regarding the needs of the target (step S15). In the example of FIG. 1, the information processing device 100 generates target demand information as shown in the needs information storage unit 124. For example, in the information processing apparatus 100, 65% of the keywords used as a query together with the product “car X” are “width”, 20% are “cargo width”, and 10% are “off-road”. Yes, the target demand information indicating that 5% is "comfort" is generated. Further, for example, the information processing apparatus 100 generates target demand information indicating that among the users who search for the product “car X”, the male is “75%” and the female is “25%”. In addition, for example, the information processing apparatus 100 generates target demand information indicating that among the users who search for the product “car X”, those in their twenties are “65%” or the like.
そして、情報処理装置１００は、事業者に対象需要情報を提供する（ステップＳ１６）。図１の例では、情報処理装置１００は、対象情報の送信元である自動車メーカＭＡに生成した対象需要情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、６５％が「横幅」であり、２０％が「荷台 広さ」であり、１０％が「オフロード」であり、５％が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。また、例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、男性が「７５％」であり、女性が「２５％」であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。また、図１の例では、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、２０代が「６５％」等であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。
Then, the information processing apparatus 100 provides the business with the target demand information (step S16). In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 provides the generated target demand information to the automobile manufacturer MA that is the transmission source of the target information. For example, in the information processing apparatus 100, 65% of the keywords used as a query together with the product “car X” are “width”, 20% are “cargo width”, and 10% are “off-road”. Yes, the target demand information indicating that 5% is "comfort" is provided to the automobile manufacturer MA. Further, for example, the information processing apparatus 100 provides the automobile manufacturer MA with the target demand information indicating that among the users who search for the product “car X”, the male is “75%” and the female is “25%”. provide. Moreover, in the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 provides the automobile manufacturer MA with the target demand information indicating that among the users who search for the product “car X”, those in their twenties are “65%” or the like.
〔情報の利用（製品開発等）〕
このように、情報処理装置１００は、対象情報に対応する対象に対するニーズを示す対象需要情報を、事業者に提供する。これにより、対象需要情報の提供を受けた事業者は、自身が指定した商品または商品のカテゴリについて、提供された対象需要情報に基づいて、新商品等の開発やマーケティング等を行うことができる。例えば、図１の例では、情報処理装置１００から対象「車Ｘ」に対応する第１キーワードが車Ｘの仕様に関する第２キーワード「横幅」とともに入力されている割合が高いことを示す対象需要情報の提供を受けた自動車メーカＭＡは、「横幅」の仕様（性質）を重要視した車Ｘの製品開発が可能となる。また、例えば、図１の例では、対象「車Ｘ」に対応する第１キーワードが車Ｘの仕様に関する第２キーワード「荷台 広さ」とともに入力されている割合が高いことを示す対象需要情報の提供を、情報処理装置１００から受けた自動車メーカＭＡは、「荷台」の仕様（性質）について広さを重要視した車Ｘの製品開発が可能となる。なお、情報処理装置１００は、抽出した対象に対するニーズに関する情報に基づく対象に関するコンテンツの生成を行ってもよいが、この点については後述する。また、例えば、図１の例では、対象「車Ｘ」に関する検索を行ったユーザのうち、２０代のユーザが多いことを示す対象需要情報の提供を、情報処理装置１００から受けた自動車メーカＭＡは、２０代等の若いユーザをターゲットにした車Ｘの製品開発が可能となる。また、例えば、図１の例では、対象「車Ｘ」に関する検索を行ったユーザのうち、男性のユーザが多いことを示す対象需要情報の提供を、情報処理装置１００から受けた自動車メーカＭＡは、男性をターゲットにした車Ｘの製品開発が可能となる。また、例えば、図１の例では、情報処理装置１００から対象需要情報の提供を受けた自動車メーカＭＡは、第２キーワードの傾向及び第２キーワードを用いたユーザ属性の両方を加味した車Ｘの製品開発を行うことが可能となる。例えば、図１の例では、女性のユーザが第１キーワード「車Ｘ」とともに、第２キーワード「乗り心地」を用いて検索を行う割合が高いことを示す情報を、情報処理装置１００から受けた自動車メーカＭＡは、対象「車Ｘ」の性質のうち、乗り心地を女性のユーザに訴求するように、女性のユーザに対して情報提供を行ってもよい。
[Use of information (product development, etc.)]
In this way, the information processing apparatus 100 provides the business with the target demand information indicating the needs for the target corresponding to the target information. Thereby, the business operator who has been provided with the target demand information can develop or market a new product or the like for the product or the category of the product designated by the business operator based on the provided target demand information. For example, in the example of FIG. 1, the target demand information indicating that the first keyword corresponding to the target “car X” is input from the information processing device 100 together with the second keyword “width” regarding the specification of the car X is high. The car maker MA, which receives the provision of the above, can develop the product of the car X that attaches importance to the "width" specification (property). Further, for example, in the example of FIG. 1, the target demand information indicating that the first keyword corresponding to the target “car X” is input together with the second keyword “cargo size” related to the specification of the car X is high. The automobile manufacturer MA that has received the provision from the information processing apparatus 100 can develop the product of the vehicle X that emphasizes the breadth of the specification (property) of the "packing platform". The information processing apparatus 100 may generate the content regarding the target based on the information regarding the needs regarding the extracted target, which will be described later. In addition, for example, in the example of FIG. 1, the automobile manufacturer MA that receives the target demand information indicating that there are many users in their twenties among the users who searched for the target “car X” from the information processing apparatus 100. Makes it possible to develop a product of the car X targeting young users such as those in their twenties. In addition, for example, in the example of FIG. 1, the automobile manufacturer MA that receives the target demand information indicating that there are many male users among the users who searched for the target “car X” from the information processing apparatus 100 is , It becomes possible to develop the car X product targeting men. In addition, for example, in the example of FIG. 1, the automobile manufacturer MA that has been provided with the target demand information from the information processing apparatus 100 determines that the vehicle X that has both the tendency of the second keyword and the user attribute using the second keyword. It becomes possible to develop products. For example, in the example of FIG. 1, the information indicating that the female user performs a search using the first keyword “car X” and the second keyword “ride comfort” is high from the information processing apparatus 100. The automobile manufacturer MA may provide information to the female user so as to appeal the ride comfort to the female user among the properties of the target “vehicle X”.
〔１−１．入力情報〕
図１の例では、ユーザが検索に用いた検索クエリを入力情報の一例として示したが、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報であれば、種々の情報を用いて、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定のネットワークで通信される文字情報から対象に関するニーズを抽出してもよい。
[1-1. Input information)
In the example of FIG. 1, the search query used by the user for the search is shown as an example of the input information, but the information processing apparatus 100 uses various information as long as it is the input information input by the user, and May be extracted. For example, the information processing apparatus 100 may extract the needs regarding the target from the character information communicated over a predetermined network.
例えば、情報処理装置１００は、ソーシャルネットワーキングサービスにおいてユーザが投稿した投稿情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等においてユーザが投稿した投稿情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザがＴｗｉｔｔｅｒにおいて投稿した文章（文字情報）を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。この場合、例えば、情報処理装置１００は、形態素解析等の種々の自然言語処理技術の従来技術を適宜用いて、ユーザの入力情報（投稿情報）の意味解析を行った結果に基づいて、第１キーワードや第２キーワードを抽出してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 may extract the needs regarding the target from the posted information posted by the user in the social networking service. For example, the information processing apparatus 100 may extract the needs related to the target by using the posted information posted by the user in Twitter (registered trademark), Facebook (registered trademark), or the like. For example, the information processing apparatus 100 may extract the needs related to the target by targeting the sentence (character information) posted by the user in Twitter. In this case, for example, the information processing apparatus 100 uses the conventional techniques of various natural language processing techniques such as morphological analysis as appropriate to perform the first analysis based on the result of the semantic analysis of the input information (posted information) of the user. You may extract a keyword and a 2nd keyword.
例えば、情報処理装置１００は、ユーザがメッセージサービスにおいて入力した入力情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザがＬＩＮＥ（登録商標）等のメッセージサービスにおいて入力した入力情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、電子メールにおいて入力した入力情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ウェブ上におけるコンテンツ（情報）に関する検索サービスにおける情報（検索クエリ）を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 may extract the needs related to the target by using the input information input by the user in the message service as the target. For example, the information processing apparatus 100 may extract the needs regarding the target from the input information input by the user in a message service such as LINE (registered trademark). For example, the information processing apparatus 100 may extract the needs related to the target by using the input information input in the e-mail as the target. For example, the information processing apparatus 100 may extract the needs related to the target for the information (search query) in the search service regarding the content (information) on the web.
また、例えば、情報処理装置１００は、質問サイト等においてユーザが入力した質問や回答に関する入力情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、種々の入力情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報における第１キーワードとの共起頻度が所定の閾値以上である第２キーワードに基づいて、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報における第１キーワードとの共起した回数が所定の閾値（例えば１０００回）以上である第２キーワードに基づいて、対象に関するニーズを抽出してもよい。
In addition, for example, the information processing apparatus 100 may extract the needs regarding the target by using the input information regarding the question and the answer input by the user on the question site or the like. Note that the above is an example, and the information processing apparatus 100 may extract needs regarding the target from various input information. For example, the information processing apparatus 100 may extract the needs regarding the target based on the second keyword whose co-occurrence frequency with the first keyword in the input information input by the user is equal to or higher than a predetermined threshold. For example, the information processing apparatus 100 extracts the needs related to the target based on the second keyword in which the number of times of co-occurrence with the first keyword in the input information input by the user is equal to or greater than a predetermined threshold value (for example, 1000 times). Good.
〔１−２．コンテンツの生成〕
なお、情報処理装置１００は、抽出した対象に対するニーズに関する情報に基づいて、対象に関するコンテンツを生成してもよい。例えば、対象「車Ｘ」が含まれる入力情報に、対象「車Ｘ」の性質である仕様「横幅」に対応する第２キーワードが所定の割合以上で含まれる場合、情報処理装置１００は、車Ｘの仕様「横幅」の情報がユーザに視認され易くした車Ｘに関するコンテンツを生成してもよい。この場合、例えば、情報処理装置１００は、車Ｘの仕様「横幅」の情報を他の情報よりも大きなフォントで表示する車ＸのＷｅｂページを生成してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、車Ｘの仕様「横幅」の情報を他の情報とは異なる色で表示する車ＸのＷｅｂページを生成してもよい。また、情報処理装置１００は、車Ｘの仕様「横幅」の情報を他の情報よりも視認され易くした車Ｘに関するコンテンツをユーザに提供してもよい。
[1-2. Content generation]
Note that the information processing apparatus 100 may generate the content regarding the target based on the extracted information regarding the needs regarding the target. For example, when the input information including the target “car X” includes the second keyword corresponding to the specification “width” that is the property of the target “car X” at a predetermined ratio or more, the information processing apparatus 100 determines that The content about the car X may be generated such that the information of the specification “width” of X is easily visible to the user. In this case, for example, the information processing apparatus 100 may generate a Web page of the car X that displays the information of the specification “width” of the car X in a font larger than other information. Further, for example, the information processing apparatus 100 may generate a web page of the car X that displays the information of the specification “width” of the car X in a color different from other information. In addition, the information processing apparatus 100 may provide the user with the content regarding the vehicle X in which the information on the specification “width” of the vehicle X is more visible than other information.
〔１−３．対象〕
〔１−３−１．第１キーワード〕
図１の例では、自動車メーカＭＡが提供する具体的な商品「車Ｘ」を対象として、ニーズを抽出する場合を示したが、対象は、車に限らず飲料や食品等の種々の商品であってもよい。例えば、情報処理装置１００は、種々のレベル（階層）に応じた対象に対するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の事業者が提供する商品のカテゴリに対するニーズを抽出してもよい。
[1-3. Target]
[1-3-1. First keyword]
In the example of FIG. 1, a case is shown in which needs are extracted for a specific product “car X” provided by the automobile manufacturer MA, but the target is not limited to a car but various products such as beverages and foods. It may be. For example, the information processing apparatus 100 may extract needs for a target according to various levels (hierarchies). For example, the information processing apparatus 100 may extract needs for categories of products provided by a predetermined business.
例えば、情報処理装置１００は、対象を「車」として、ニーズを抽出してもよい。この場合、情報処理装置１００は、第１キーワードを「車」とし、第１キーワード「車」とともに用いられた第２キーワードに基づいて、対象「車」に対するニーズを抽出してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 may extract the needs by setting the target as a “car”. In this case, the information processing device 100 may set the first keyword to “car” and extract the needs for the target “car” based on the second keyword used together with the first keyword “car”.
また、この場合、情報処理装置１００は、対象である「車」に関連する第１キーワードとともに用いられた第２キーワードに基づいて、対象「車」に対するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象である「車」に関連する「車Ｘ」や「車Ｙ」等の第１キーワードとともに用いられた第２キーワードに基づいて、対象「車」に対するニーズを抽出してもよい。
Further, in this case, the information processing apparatus 100 may extract the needs for the target “car” based on the second keyword used together with the first keyword related to the target “car”. For example, the information processing apparatus 100 extracts the needs for the target “car” based on the second keyword used together with the first keyword such as “car X” or “car Y” related to the target “car”. You may.
例えば、情報処理装置１００は、「ＳＵＶ（Sport Utility Vehicle）」や「ミニバン」等の車の車種（種別）を対象として、ニーズを抽出してもよい。例えば、「ミニバン」を対象とした場合、情報処理装置１００は、第１キーワードを「ミニバン」とし、第１キーワード「ミニバン」とともに用いられた第２キーワードに基づいて、対象「ミニバン」に対するニーズを抽出してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 may extract needs for a vehicle type (type) of a vehicle such as “SUV (Sport Utility Vehicle)” or “minivan”. For example, when the “minivan” is targeted, the information processing apparatus 100 sets the first keyword to “minivan”, and determines the needs for the target “minivan” based on the second keyword used together with the first keyword “minivan”. You may extract.
また、この場合、情報処理装置１００は、対象である「ミニバン」に関連する第１キーワードとともに用いられた第２キーワードに基づいて、対象「ミニバン」に対するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象である「ミニバン」に関連する商品名（具体的な車の名前）に対応する第１キーワードとともに用いられた第２キーワードに基づいて、対象「ミニバン」に対するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象である「ミニバン」である「車Ｂ」や「車Ｍ」等の第１キーワードとともに用いられた第２キーワードに基づいて、対象「ミニバン」に対するニーズを抽出してもよい。
Further, in this case, the information processing apparatus 100 may extract the needs for the target “minivan” based on the second keyword used together with the first keyword related to the target “minivan”. For example, the information processing apparatus 100 needs the target “minivan” based on the second keyword used together with the first keyword corresponding to the product name (specific vehicle name) related to the target “minivan”. May be extracted. For example, the information processing apparatus 100 extracts the needs for the target “minivan” based on the second keyword used together with the first keyword such as “car B” or “car M” that is the target “minivan”. May be.
〔１−３−２．対象の設定〕
また、図１の例では、情報処理装置１００が事業者自身の事業に関する対象を指定する指定情報を用いる場合を示したが、情報処理装置１００は、種々の態様により対象情報を取得してもよい。この場合、情報処理装置１００は、所定の事業者の事業に関する情報が取得可能であれば、どのような手段により、所定の事業者の事業に関する情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の事業者の事業に関する情報を、所定の事業者の所定のユーザ等から取得してもよい。また、情報処理装置１００は、所定の事業者の所定のユーザ等から指定を受け付け、所定の事業者の所定のユーザ等からの指定に基づいて、所定の事業者の事業に関する情報を記憶部１２０（図４参照）から取得してもよい。
[1-3-2. Target setting]
Further, in the example of FIG. 1, the case where the information processing apparatus 100 uses the designation information for designating the target related to the business of the business operator is shown, but the information processing apparatus 100 may acquire the target information in various modes. Good. In this case, the information processing apparatus 100 may acquire the information on the business of the predetermined business by any means as long as the information on the business of the predetermined business can be acquired. For example, the information processing apparatus 100 may acquire information about a business of a predetermined business operator from a predetermined user of the predetermined business operator or the like. Further, the information processing apparatus 100 receives a designation from a predetermined user of a predetermined business operator or the like, and based on the designation from a predetermined user of the predetermined business operator or the like, the storage unit 120 stores information about the business of the predetermined business operator. (See FIG. 4).
例えば、情報処理装置１００は、所定の事業者の事業に関する情報から、所定の事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、企業情報記憶部１２１に記憶された所定の事業者の事業に関する情報から、所定の事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、企業情報記憶部１２１に記憶された自動車メーカＭＡの事業に関する情報から、自動車メーカＭＡが提供する対象に関する情報として、「車」や「車Ｘ」や「車Ｂ」や「ＳＵＶ」等の種々の情報を抽出してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 may extract the information about the target provided by the predetermined business from the information about the business of the predetermined business. For example, the information processing apparatus 100 may extract the information about the target provided by the predetermined company from the information about the business of the predetermined company stored in the company information storage unit 121. For example, the information processing apparatus 100 uses the information regarding the business of the automobile manufacturer MA stored in the company information storage unit 121 as the information regarding the target provided by the automobile manufacturer MA, such as “car”, “car X”, and “car B”. Various information such as “SUV” and “SUV” may be extracted.
また、情報処理装置１００は、企業情報記憶部１２１に記憶された情報に限らず、事業者に関するインターネット上のコンテンツからその事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＡのホームページ等のサイトから、所定の事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。この場合、例えば、情報処理装置１００は、形態素解析等の種々の自然言語処理技術の従来技術を適宜用いて、自動車メーカＭＡのホームページ等の意味解析を行った結果に基づいて、所定の事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。また、情報処理装置１００は、上記のような情報に基づいて、各事業者に対応する対象に関する一覧情報を生成してもよい。この場合、情報処理装置１００は、生成した一覧情報を用いて、所定の事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。
Further, the information processing apparatus 100 may extract not only the information stored in the company information storage unit 121 but also the information regarding the target provided by the business operator from the content on the Internet regarding the business operator. For example, the information processing apparatus 100 may extract information regarding the target provided by a predetermined business from a website such as the homepage of the automobile manufacturer MA. In this case, for example, the information processing apparatus 100 uses a conventional technique of various natural language processing techniques such as morphological analysis as appropriate, and based on the result of the semantic analysis of the homepage of the automobile manufacturer MA or the like, a predetermined business operator The information about the target provided by may be extracted. Further, the information processing apparatus 100 may generate list information regarding targets corresponding to each business operator based on the above information. In this case, the information processing apparatus 100 may use the generated list information to extract the information regarding the target provided by the predetermined business operator.
そして、情報処理装置１００は、所定の事業者の事業に関する情報から抽出した対象に対応する第１キーワードと、対象の性質に関する第２キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出してもよい。
Then, the information processing apparatus 100 may extract the information about the needs of the target based on the first keyword corresponding to the target extracted from the information about the business of the predetermined business operator and the second keyword related to the property of the target. Good.
また、例えば、情報処理装置１００は、所定の事業者が提供する対象について、所定の事業者とは異なる他の事業者から、その対象を指定する対象情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、一の事業者から他の事業者が提供する商品に関する対象に対応する対象情報の指定を受け付けてもよい。なお、この点については、図１０において説明する。
In addition, for example, the information processing apparatus 100 may acquire target information for designating a target provided by a predetermined business operator from another business operator different from the predetermined business operator. For example, the information processing apparatus 100 may accept designation of target information corresponding to a target related to a product provided by another business operator from one business operator. Note that this point will be described with reference to FIG.
〔１−４．課金〕
また、情報処理装置１００は、対象需要情報の提供に応じて、情報の提供先に課金を行ってもよい。すなわち、情報処理装置１００は、情報提供に対して課金される事業者に、対象需要情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、課金の金額の増加に応じて、提供する対象需要情報の量や質を上昇させてもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象情報に対応するキーワードとともにクエリとして用いられるキーワードのうち、最も割合が高い第１位のキーワードの情報提供を５万円とし、対象情報に対応するキーワードとともにクエリとして用いられるキーワード全体の情報提供を１０万円としてもよい。例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、最も割合が高い第１位のキーワード「横幅」の情報提供を５万円とし、商品「車Ｘ」とともにクエリとして用いられるキーワード全体の情報提供を１０万円としてもよい。
[1-4. Billing)
Further, the information processing apparatus 100 may charge the information providing destination according to the provision of the target demand information. That is, the information processing apparatus 100 may provide the target demand information to the business operator who is charged for providing the information. For example, the information processing apparatus 100 may increase the amount and quality of the target demand information to be provided according to the increase in the amount of charge. For example, the information processing apparatus 100 sets the information provision of the first keyword, which has the highest proportion among the keywords used as the query together with the keyword corresponding to the target information, to 50,000 yen, and sets the keyword corresponding to the target information as the query. The information provision of all the keywords used may be 100,000 yen. For example, the information processing apparatus 100 sets the information provision of the first keyword “width”, which has the highest proportion among the keywords used with the product “car X”, as 50,000 yen, and queries with the product “car X”. The information provision of the entire keyword used as may be 100,000 yen.
例えば、情報処理装置１００は、所定の金額（第１金額）だけ課金した事業者には、ニーズ情報記憶部１２４中のキーワード情報（第２キーワード）を提供し、所定の金額（第２金額）だけ課金した事業者には、ニーズ情報記憶部１２４中のユーザ属性情報を提供してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、所定の量以上の対象需要情報の提供を希望する事業者には、課金額をディスカウント（割引）、すなわちボリュームディスカウントしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、キーワード情報及びユーザ属性情報の両方の対象需要情報の提供を希望する事業者には、第１金額と第２金額の合計よりも低い金額（第３金額）を課金してもよい。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、種々の情報に基づいて、提供する対象需要情報や課金額を決定してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 provides the keyword information (second keyword) in the needs information storage unit 124 to the business operator who has charged the predetermined amount (first amount), and the predetermined amount (second amount). The user attribute information in the needs information storage unit 124 may be provided to the business operator who has only charged. Further, for example, the information processing apparatus 100 may discount the charge amount (discount), that is, volume discount, to the business operator who desires to provide the target demand information of a predetermined amount or more. For example, the information processing apparatus 100 charges an amount of money (third amount of money) lower than the sum of the first amount of money and the second amount of money to a business operator who desires to provide target demand information of both keyword information and user attribute information. You may. Note that the above is an example, and the information processing apparatus 100 may determine the target demand information to be provided and the charge amount based on various information.
また、例えば、情報処理装置１００は、入札形式により対象需要情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、情報提供に対して入札された金額に基づいて決定された事業者に対象需要情報を提供してもよい。なお、この点についての詳細は後述する。
Further, for example, the information processing device 100 may provide the target demand information in a bid format. For example, the information processing device 100 may provide the target demand information to the business operator determined based on the amount of money bid for the information provision. Details of this point will be described later.
〔１−５．対象需要情報〕
上述した対象需要情報は一例であり、情報処理装置１００は種々の情報を対象需要情報として提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、検索を行ったユーザの地域の分布を示す情報を対象需要情報として提供してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、事業者と競合する事業者（以下、「競合事業者」ともいう）の商品または当該商品のカテゴリを示す対象情報を取得し、競合事業者に関する対象需要情報を事業者に提供してもよい。なお、この点についての詳細は後述する。
[1-5. Target demand information]
The target demand information described above is an example, and the information processing apparatus 100 may provide various information as the target demand information. For example, the information processing apparatus 100 may provide, as the target demand information, information indicating the regional distribution of the users who have searched. In addition, for example, the information processing apparatus 100 acquires target information indicating a product of a business operator that competes with the business operator (hereinafter, also referred to as “competitive business operator”) or a category of the product, and target demand information regarding the competitive business operator. May be provided to the business operator. Details of this point will be described later.
〔１−６．提供態様〕
また、例えば、情報処理装置１００は、情報提供先となる事業者の事業規模（売上等）に応じて、対象需要情報の提供態様を変動させてもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者に事業規模（売上等）が所定の閾値未満である場合、情報提供を行うごとに課金を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、事業者に事業規模（売上等）が所定の閾値以上である場合、定額制により情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者に事業規模（売上等）が所定の閾値以上である場合、所定の期間ごとに設定される課金額を課金し、その所定の期間内に情報提供を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、情報提供先となる事業者の事業規模（売上等）に応じて、課金額を変動させてもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者に事業規模（売上等）が所定の閾値未満である場合、事業規模が所定の閾値以上の事業者に情報提供する場合と比べて、同様の情報提供における課金額を低くしてもよい。
[1-6. Provision mode]
Further, for example, the information processing apparatus 100 may change the provision mode of the target demand information according to the business scale (sales etc.) of the business operator serving as the information provision destination. For example, the information processing apparatus 100 may charge the business operator each time information is provided when the business scale (sales, etc.) is less than a predetermined threshold. Further, for example, the information processing apparatus 100 may provide information to the business operator on a flat rate basis when the business scale (sales etc.) is equal to or greater than a predetermined threshold. For example, when the business scale (sales, etc.) is equal to or greater than a predetermined threshold, the information processing apparatus 100 charges a charge amount set for each predetermined period and provides information within the predetermined period. May be. Further, for example, the information processing apparatus 100 may change the charge amount according to the business scale (sales etc.) of the business operator serving as the information provision destination. For example, when the business scale (sales or the like) is less than a predetermined threshold value to the business operator, the information processing apparatus 100 provides the same information as in the case of providing information to the business operator whose business scale is a predetermined threshold value or more. The billing amount may be lowered.
〔１−７．情報処理〕
ここで、図２を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図２は、対象に対するニーズへの他の対象を用いた解決を示す解決情報の決定に関する情報処理を示す図である。図２の例では企業を事業者の一例として説明するが、上述したように事業者は、事業をおこなうものであれば、個人（自然人）や法人等の種々の事業者でもよく、営利事業者や非営利事業者等のいずれでもよい。また、図２の例では、情報処理装置１００が生成した対象需要情報ＮＩＮＦ５１を用いて、対象需要情報ＮＩＮＦ５１に含まれる対象のニーズについて、その対象が属するカテゴリに属する対象を提供する事業者の評価を示すスコアを算出する。このように、図２の例では、対象に関連する事業者の評価を示すスコアを算出する場合を示すが、スコア算出の対象とする事業者（以下「対象事業者」ともいう）は、対象と関連しない事業者等、種々の事業者であってもよい。対象に対するニーズに関する情報はどのような情報を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、外部装置から取得した対象需要情報ＮＩＮＦ５１を用いて、対象需要情報ＮＩＮＦ５１に含まれる対象のニーズについて、事業者の評価を示すスコアを算出してもよい。例えば、対象需要情報ＮＩＮＦ５１は、ニーズ情報記憶部１２４（図８参照）に格納される。例えば、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２３（図７参照）に記憶された入力情報に基づいて、対象需要情報ＮＩＮＦ５１を生成する。
[1-7. Information processing]
Here, an example of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of information processing according to the embodiment. FIG. 2 is a diagram illustrating information processing relating to determination of solution information indicating a solution to needs of a target using another target. In the example of FIG. 2, a company is described as an example of a business operator, but as described above, the business operator may be various business operators such as individuals (natural persons) and corporations as long as they are engaged in business. Or a non-profit company. In the example of FIG. 2, using the target demand information NINF51 generated by the information processing apparatus 100, the needs of the target included in the target demand information NINF51 are evaluated by a business operator who provides a target belonging to a category to which the target belongs. Is calculated. As described above, in the example of FIG. 2, a case is shown in which the score indicating the evaluation of the business operator associated with the target is calculated. It may be various businesses such as businesses not related to. Any information may be used as the information regarding the needs for the target. For example, the information processing apparatus 100 may use the target demand information NINF51 acquired from the external device to calculate a score indicating the evaluation of the business operator regarding the needs of the target included in the target demand information NINF51. For example, the target demand information NINF51 is stored in the needs information storage unit 124 (see FIG. 8). For example, the information processing apparatus 100 generates the target demand information NINF51 based on the input information stored in the behavior information storage unit 123 (see FIG. 7).
まず、情報処理装置１００は、対象需要情報を取得する（ステップＳ５１）。例えば、情報処理装置１００は、記憶部１２０（図４参照）から、対象需要情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、ニーズ情報記憶部１２４（図８参照）から、対象需要情報を取得する。図２の例では、情報処理装置１００は、対象需要情報ＮＩＮＦ５１を取得する。例えば、情報処理装置１００は、商品「アイスＩＣ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、５５％が「チョコミント味」であり、２０％が「低カロリー」であり、１０％が「安い」であること等を示す対象需要情報ＮＩＮＦ５１を取得する。また、例えば、情報処理装置１００は、商品「アイスＩＣ」を検索するユーザのユーザ属性情報を含む対象需要情報ＮＩＮＦ５１を取得してもよい。
First, the information processing apparatus 100 acquires target demand information (step S51). For example, the information processing apparatus 100 acquires the target demand information from the storage unit 120 (see FIG. 4). For example, the information processing apparatus 100 acquires the target demand information from the needs information storage unit 124 (see FIG. 8). In the example of FIG. 2, the information processing device 100 acquires the target demand information NINF51. For example, in the information processing apparatus 100, 55% of the keywords used as a query together with the product “Ice IC” are “chocolate flavor”, 20% are “low calorie”, and 10% are “cheap”. The target demand information NINF51 indicating that there is something is acquired. Further, for example, the information processing device 100 may acquire the target demand information NINF51 including the user attribute information of the user who searches for the product "Ice IC".
また、情報処理装置１００は、所定の知識データベースから、カテゴリ情報を取得する（ステップＳ５２）。図２の例では、情報処理装置１００は、カテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。例えば、情報処理装置１００は、記憶部１２０（図４参照）から、カテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。なお、情報処理装置１００は、カテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得可能であれば、どのような取得態様により、カテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、カテゴリに関する知識データを提供する外部装置からカテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得してもよい。
The information processing apparatus 100 also acquires category information from a predetermined knowledge database (step S52). In the example of FIG. 2, the information processing device 100 acquires the category information ZINF51. For example, the information processing apparatus 100 acquires the category information ZINF51 from the storage unit 120 (see FIG. 4). The information processing apparatus 100 may acquire the category information ZINF51 in any acquisition mode as long as the category information ZINF51 can be acquired. For example, the information processing apparatus 100 may acquire the category information ZINF51 from an external device that provides knowledge data about categories.
図２の例では、情報処理装置１００は、第１カテゴリ「食品」に属する部分カテゴリ（第２カテゴリ）には「アイスクリーム」や「ガム」といったカテゴリが含まれることを示すカテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。また、情報処理装置１００は、第２カテゴリ「アイスクリーム」に属する部分カテゴリ（第３カテゴリ）には「チョコミント」や「チョコチップ」といったカテゴリが含まれることを示すカテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。また、第３カテゴリ「チョコミント」に属する対象には「アイスＩＣ」等の複数の対象が含まれ、第３カテゴリ「チョコチップ」に属する対象には「アイスＣＴ」等の複数の対象が含まれることを示すカテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。また、情報処理装置１００は、第２カテゴリ「ガム」に属する部分カテゴリ（第３カテゴリ）には「ミント」といったカテゴリが含まれることを示すカテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。また、第３カテゴリ「ミント」に属する対象には「ガムＧＭ」等の複数の対象が含まれることを示すカテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。
In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 acquires the category information ZINF51 indicating that the partial category (second category) belonging to the first category “food” includes categories such as “ice cream” and “gum”. To do. The information processing apparatus 100 also acquires category information ZINF51 indicating that the partial category (third category) belonging to the second category “ice cream” includes categories such as “chocolate mint” and “chocolate chip”. Further, the objects belonging to the third category “choco mint” include a plurality of objects such as “ice IC”, and the objects belonging to the third category “choco chip” include a plurality of objects such as “ice CT”. The category information ZINF51 indicating that the information is to be obtained is acquired. Further, the information processing apparatus 100 acquires category information ZINF51 indicating that the partial category (third category) belonging to the second category “gum” includes a category such as “mint”. Further, the category information ZINF51 indicating that the objects belonging to the third category "mint" include a plurality of objects such as "gum GM" is acquired.
また、情報処理装置１００は、対象カテゴリ「家電製品」に属する部分カテゴリ（第２カテゴリ）には「冷蔵庫」、「洗濯機」、「テレビ」といったカテゴリが含まれることを示すカテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。また、情報処理装置１００は、カテゴリ「家電製品」の第２カテゴリ「冷蔵庫」には、部分カテゴリ（第３カテゴリ）はなく、「冷蔵庫ＲＦ」等の複数の対象が含まれることを示すカテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。このように、情報処理装置１００は、各カテゴリに属する対象を示す一覧情報であるカテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。なお、上記は一例であり、各対象は種々のカテゴリに属してもよい。例えば、一の対象が複数のカテゴリに属してもよい。
In addition, the information processing apparatus 100 acquires category information ZINF51 indicating that the partial category (second category) belonging to the target category “home appliances” includes categories such as “refrigerator”, “washing machine”, and “TV”. To do. Further, the information processing apparatus 100 has category information indicating that the second category “refrigerator” of the category “home appliances” does not have a partial category (third category) and includes a plurality of targets such as “refrigerator RF”. Get ZINF51. In this way, the information processing apparatus 100 acquires the category information ZINF51 which is list information indicating the targets belonging to each category. Note that the above is an example, and each target may belong to various categories. For example, one target may belong to multiple categories.
そして、情報処理装置１００は、ニーズ情報を生成する（ステップＳ５３）。情報処理装置１００は、対象需要情報ＮＩＮＦ５１中のニーズに関する情報のうち、割合が所定の閾値以上である対象（第１キーワード）とキーワード（第２キーワード）の組合せを抽出する。情報処理装置１００は、対象需要情報ＮＩＮＦ５１中の対象とキーワードの各組合せの割合と所定の閾値とを比較することにより、割合が所定の閾値以上である対象とキーワードの組合せを抽出する。
Then, the information processing device 100 generates needs information (step S53). The information processing apparatus 100 extracts a combination of a target (first keyword) and a keyword (second keyword) whose ratio is equal to or higher than a predetermined threshold value, out of the information about needs in the target demand information NINF51. The information processing apparatus 100 compares the ratio of each combination of the target and the keyword in the target demand information NINF51 with a predetermined threshold to extract the combination of the target and the keyword whose ratio is equal to or more than the predetermined threshold.
例えば、情報処理装置１００は、割合が所定の閾値「５０％」以上である対象とキーワードの組合せを抽出する。図２の例では、情報処理装置１００は、割合「５５％」であり、所定の閾値以上である対象「アイスＩＣ」とキーワード「チョコミント味」の組合せを抽出する。すなわち、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」に性質「チョコミント味」というニーズがあることを示す情報を抽出する。このように、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」の性質のうち、ニーズがある性質（以下単に「ニーズ」ともいう）が性質「チョコミント味」であることを示す情報を抽出する。なお、所定の閾値は「５０％」に限らず、種々の値であってもよい。
For example, the information processing apparatus 100 extracts a combination of a target and a keyword whose ratio is equal to or higher than a predetermined threshold value “50%”. In the example of FIG. 2, the information processing device 100 extracts a combination of the target “ice IC” and the keyword “chocolate mint taste” that has a ratio “55%” and is equal to or higher than a predetermined threshold. That is, the information processing apparatus 100 extracts information indicating that the target “ice IC” has a need for the property “chocolate mint taste”. In this way, the information processing apparatus 100 extracts information indicating that the property having a need (hereinafter, also simply referred to as “need”) is the property “chocomint taste” among the properties of the target “ice IC”. The predetermined threshold value is not limited to “50%” and may be various values.
そして、情報処理装置１００は、抽出した対象「アイスＩＣ」に対応するカテゴリを特定する。情報処理装置１００は、カテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を用いて対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリを特定する。情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」と、カテゴリ情報ＺＩＮＦ５１中の各カテゴリに属する対象とを比較することにより、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリを特定する。情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、所定のカテゴリを特定する。例えば、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、最も上位のカテゴリや中間のカテゴリや最も下位のカテゴリを特定する。例えば、情報処理装置１００は、いずれのカテゴリを特定するかの指定情報に基づいて、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリを特定する。例えば、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者や所定の事業者からのカテゴリを指定する指定情報に基づいて、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリを特定する。図２の例では、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、第１カテゴリを特定する。この場合、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」が第１カテゴリ「食品」に属することを特定する。
Then, the information processing apparatus 100 identifies the category corresponding to the extracted target “ice IC”. The information processing apparatus 100 uses the category information ZINF51 to identify the category to which the target “ice IC” belongs. The information processing apparatus 100 identifies the category to which the target "ice IC" belongs by comparing the target "ice IC" with the target belonging to each category in the category information ZINF51. The information processing apparatus 100 identifies a predetermined category among the categories to which the target “ice IC” belongs. For example, the information processing apparatus 100 identifies the highest category, the middle category, and the lowest category among the categories to which the target “ice IC” belongs. For example, the information processing apparatus 100 identifies the category to which the target “ice IC” belongs based on the designation information indicating which category to identify. For example, the information processing apparatus 100 specifies the category to which the target “ice IC” belongs based on the designation information for designating the category from the administrator of the information processing apparatus 100 or a predetermined business operator. In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 identifies the first category among the categories to which the target “ice IC” belongs. In this case, the information processing apparatus 100 identifies that the target “ice IC” belongs to the first category “food”.
情報処理装置１００は、上記のような情報を用いてニーズ情報を生成する。図２の例では、情報処理装置１００は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１を生成する。情報処理装置１００は、対象とするカテゴリが「食品」であり、ニーズが「チョコミント味」であることを示すニーズ情報ＹＩＮＦ５１を生成する。なお、情報処理装置１００は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１に示す情報を記憶部１２０（図４参照）に記憶してもよい。また、情報処理装置１００は、対象が「アイスＩＣ」であることを示す情報を含むニーズ情報ＹＩＮＦ５１を生成してもよい。
The information processing device 100 uses the above information to generate the needs information. In the example of FIG. 2, the information processing device 100 generates the needs information YINF51. The information processing apparatus 100 generates the need information YINF51 indicating that the target category is “food” and the needs are “chocolate flavor”. The information processing apparatus 100 may store the information indicated by the needs information YINF51 in the storage unit 120 (see FIG. 4). Further, the information processing apparatus 100 may generate the needs information YINF51 including information indicating that the target is the "ice IC".
そして、情報処理装置１００は、スコア算出の対象事業者を抽出する（ステップＳ５４）。図２の例では、情報処理装置１００は、企業情報記憶部１２１に含まれる事業者のうち、スコア算出の対象事業者を抽出する。情報処理装置１００は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１に示すカテゴリ「食品」に属する商品やサービスを提供する事業者を対象事業者として抽出する。例えば、情報処理装置１００は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１に示すカテゴリ「食品」と、企業情報記憶部１２１中の各事業者（企業）の業種や商品とを用いて、カテゴリ「食品」に対応する対象事業者として抽出する。例えば、情報処理装置１００は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１に示すカテゴリ「食品」と、企業情報記憶部１２１中の各事業者（企業）の業種や商品とを比較することにより、カテゴリ「食品」に対応する対象事業者として抽出する。このように、情報処理装置１００は、対象（製品）を提供する、または関連する事業者（企業）をリスト化する。
Then, the information processing apparatus 100 extracts a target operator for score calculation (step S54). In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 extracts a target operator for score calculation from the operators included in the company information storage unit 121. The information processing apparatus 100 extracts a business operator who provides a product or service belonging to the category “food” shown in the needs information YINF51 as a target business operator. For example, the information processing apparatus 100 uses the category “food” shown in the needs information YINF51 and the type of business or product of each business operator (company) in the company information storage unit 121 to target the business corresponding to the category “food”. Extract as a person. For example, the information processing apparatus 100 corresponds to the category “food” by comparing the category “food” shown in the needs information YINF51 with the business type or product of each business operator (company) in the company information storage unit 121. Extract as a target operator. In this way, the information processing apparatus 100 provides a list of businesses (corporations) that provide or are related to the target (product).
例えば、情報処理装置１００は、カテゴリ「食品」に属するアイスクリームやガム等の菓子や飲料等、種々の食品の製造や販売を行う事業者を対象事業者として抽出する。図２の例では、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」を提供するアイスクリームメーカＩＭを対象事業者として抽出する。また、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」を提供するアイスクリームメーカＩＭとは異なる事業者であるアイスクリームメーカＩＮやお菓子メーカＳＷを対象事業者として抽出する。例えば、情報処理装置１００は、カテゴリ「食品」に属する対象「アイスＣＴ」を提供するアイスクリームメーカＩＮを対象事業者として抽出する。例えば、情報処理装置１００は、カテゴリ「食品」に属する対象「ガムＧＭ」を提供するお菓子メーカＳＷを対象事業者として抽出する。このように、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」に関連する事業者を対象事業者として抽出する。
For example, the information processing apparatus 100 extracts, as a target business operator, a business that manufactures and sells various foods such as ice cream, gum, and other confectionery and beverages that belong to the category “food”. In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 extracts the ice cream maker IM that provides the target “ice IC” as the target business operator. Further, the information processing apparatus 100 extracts the ice cream maker IN and the sweets maker SW, which are different from the ice cream maker IM that provides the target “ice IC”, as the target enterprises. For example, the information processing apparatus 100 extracts the ice cream maker IN that provides the target “ice CT” belonging to the category “food” as the target business operator. For example, the information processing apparatus 100 extracts the candy maker SW that provides the target “gum GM” that belongs to the category “food” as the target business operator. In this way, the information processing apparatus 100 extracts the business operator related to the target “ice IC” as the target business operator.
なお、情報処理装置１００は、各事業者と各カテゴリとの対応関係を示す一覧情報を取得し、一覧情報を用いて、カテゴリ「食品」に対応する事業者を抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者とカテゴリとの対応に関する知識データを提供する外部装置から一覧情報を取得してもよいし、記憶部１２０（図４参照）から一覧情報を取得してもよい。また、上記は一例であり、情報処理装置１００は、種々の情報を適宜用いて、対象事業者を抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ニーズ「チョコミント味」に関連する商品やサービスを提供する事業者を対象事業者として抽出してもよい。
Note that the information processing apparatus 100 may acquire list information indicating a correspondence relationship between each business operator and each category, and use the list information to extract a business operator corresponding to the category “food”. For example, the information processing apparatus 100 may acquire the list information from an external device that provides knowledge data regarding the correspondence between the business operator and the category, or may acquire the list information from the storage unit 120 (see FIG. 4). Good. Moreover, the above is an example, and the information processing apparatus 100 may appropriately use various types of information to extract the target business operator. For example, the information processing apparatus 100 may extract a business operator who provides a product or service related to the need “chocolate flavor” as a target business operator.
そして、情報処理装置１００は、抽出したスコア算出の対象事業者に関する事業者情報を取得する。情報処理装置１００は、抽出したスコア算出の対象事業者に関する事業者情報を企業情報記憶部１２１から取得する。なお、情報処理装置１００は、スコア算出の対象事業者に関する事業者情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。
Then, the information processing apparatus 100 acquires the business entity information regarding the business operator for which the extracted score is calculated. The information processing apparatus 100 acquires, from the company information storage unit 121, the company information about the extracted target company for score calculation. Note that the information processing apparatus 100 may acquire the business entity information regarding the business entity targeted for score calculation from an external information processing apparatus.
図２の例では、情報処理装置１００は、スコア算出の対象事業者に関する対象事業者情報ＬＩＮＦ５１を取得する。対象事業者情報ＬＩＮＦ５１には、「対象事業者」、「業種」、「事業者情報」といった項目が含まれる。「対象事業者」には、「企業ＩＤ」、「企業名」といった項目が含まれる。
In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 acquires the target company information LINF51 regarding the target company for score calculation. The target business operator information LINF51 includes items such as "target business operator", "business type", and "business operator information". The “target company” includes items such as “company ID” and “company name”.
「対象事業者」中の「企業ＩＤ」は、事業者（企業）を識別するための識別情報を示す。「対象事業者」中の「企業名」は、対応する企業ＩＤにより識別される企業の名称を示す。なお、以下では、「事業者ＥＰ＊（＊は任意の文字列）」と記載した場合、その事業者は事業者ＩＤ「ＥＰ＊」により識別される事業者であることを示す。例えば、「事業者ＥＰ５１」と記載した場合、その事業者は事業者ＩＤ「ＥＰ５１１」により識別される事業者、すなわちアイスクリームメーカＩＭである。
The “company ID” in the “target company” indicates identification information for identifying the company (company). The “company name” in the “target company” indicates the name of the company identified by the corresponding company ID. It should be noted that, in the following, when “enterprise EP* (* is an arbitrary character string)” is described, it indicates that the enterprise is an enterprise identified by the enterprise ID “EP*”. For example, in the case of describing "business operator EP51", the business operator is the business operator identified by the business operator ID "EP511", that is, the ice cream maker IM.
「業種」は、対応する企業ＩＤにより識別される企業の業種を示す。「事業者情報」は、対応する企業ＩＤにより識別される事業者（企業）に関する種々の情報が含まれる。なお、図２では、事業者情報を「ＥＩＮＦ１」や「ＥＩＮＦ２」といった抽象的な符号で示すが、実際には、対応する事業者に関する種々の情報が含まれる。例えば、事業者情報には、対応する事業者が提供する商品やサービス等（「提供対象」ともいう）に関する種々の情報が含まれる。例えば、事業者情報には、対応する事業者が提供する提供対象の詳細に関する種々の情報が含まれる。例えば、事業者情報には、対応する事業者のサイト（ホームページ等）等のインターネット上における事業者に関連する情報が含まれてもよい。
The “business type” indicates the business type of the company identified by the corresponding company ID. The “business information” includes various information about a business (company) identified by the corresponding company ID. Note that in FIG. 2, the business entity information is shown by abstract codes such as “EINF1” and “EINF2”, but in reality, various information regarding the corresponding business entity is included. For example, the business entity information includes various pieces of information regarding products and services provided by the corresponding business entity (also referred to as “provided target”). For example, the business entity information includes various pieces of information regarding the details of the provision target provided by the corresponding business entity. For example, the company information may include information related to the company on the Internet such as the site (homepage, etc.) of the corresponding company.
例えば、事業者情報ＥＩＮＦ１には、企業ＩＤ「ＥＰ５１」により識別される事業者であるアイスクリームメーカＩＭが提供する提供対象（例えばアイスＩＣ等）を示す情報や、その提供する商品やサービス等の詳細を示す情報が含まれる。例えば、事業者情報ＥＩＮＦ１には、アイスクリームメーカＩＭのサイト（ホームページ等）等のインターネット上におけるアイスクリームメーカＩＭに関連する情報が含まれてもよい。
For example, the company information EINF1 includes information indicating a target (for example, ice IC) provided by the ice cream maker IM, which is the company identified by the company ID “EP51”, and products and services provided by the company. Includes information indicating details. For example, the company information EINF1 may include information related to the ice cream maker IM on the Internet, such as the site (homepage or the like) of the ice cream maker IM.
図２の例では、情報処理装置１００は、企業ＩＤ「ＥＰ５１」により識別されるアイスクリームメーカＩＭや企業ＩＤ「ＥＰ５２」により識別されるアイスクリームメーカＩＮや企業ＩＤ「ＥＰ５５」により識別されるお菓子メーカＳＷ等の対象事業者情報ＬＩＮＦ５１を取得する。
In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 is identified by the ice cream maker IM identified by the company ID “EP51”, the ice cream maker IN identified by the company ID “EP52”, and the company ID “EP55”. The target business operator information LINF51 of the confectionery maker SW or the like is acquired.
そして、情報処理装置１００は、対象事業者のスコアを算出する（ステップＳ５５）。情報処理装置１００は、対象事業者情報ＬＩＮＦ５１中の各対象事業者の情報を用いて、各対象事業者のスコアを算出する。情報処理装置１００は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１と対象事業者情報ＬＩＮＦ５１とを用いて、対象「アイスＩＣ」で発生したニーズ「チョコミント味」に関する対象事業者のスコアを算出する。
Then, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator (step S55). The information processing apparatus 100 calculates the score of each target business operator using the information of each target business operator in the target business operator information LINF51. The information processing apparatus 100 uses the needs information YINF51 and the target business operator information LINF51 to calculate the score of the target business operator regarding the need "chocomint taste" generated in the target "ice IC".
例えば、情報処理装置１００は、対象事業者が提供する提供対象と、対象「アイスＩＣ」との類似度に基づいて、対象事業者のスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、対象事業者が提供する提供対象が属する一のカテゴリと、対象「アイスＩＣ」が属する他のカテゴリとの類似度に基づいて、対象事業者のスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、対象事業者が提供する提供対象が属する一のカテゴリと、対象「アイスＩＣ」が属する他のカテゴリとの類似度に基づいて、対象事業者のスコアを算出する。
For example, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator based on the degree of similarity between the provision target provided by the target business operator and the target “ice IC”. For example, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator based on the degree of similarity between one category to which the target provided by the target business operator belongs and other categories to which the target “Ice IC” belongs. For example, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator based on the degree of similarity between one category to which the target provided by the target business operator belongs and other categories to which the target “Ice IC” belongs.
例えば、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、下位のカテゴリが一致する程、スコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、最も下位の第３カテゴリ「チョコミント」に属する提供対象を提供する対象事業者のスコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、第３カテゴリ「チョコミント」に属する対象「アイスＩＣ」を提供する対象事業者のスコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、第３カテゴリ「チョコミント」に属する対象を提供する対象事業者のスコアを「１」とし、第３カテゴリ「チョコミント」に属する対象を提供しない対象事業者のスコアを「１」未満として算出する。例えば、情報処理装置１００は、第３カテゴリ「チョコミント」に属する対象を提供しないが、第２カテゴリ「アイスクリーム」に属する対象を提供する対象事業者のスコアを「０．５」として算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、第３カテゴリ「チョコミント」に属する対象を提供しないが、第１カテゴリ「食品」に属する対象を提供する対象事業者のスコアを「０．２５」として算出してもよい。このように、情報処理装置１００は、下位のカテゴリが共通する対象を提供する対象事業者のスコアが高くなるようにスコアを算出してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator such that the lower the category of the category to which the target “ice IC” belongs, the higher the score. For example, the information processing apparatus 100 is a target business operator so that the target business operator who provides the provision target that belongs to the lowest third category “chocolate mint” among the categories to which the target “ice IC” belongs has a high score. Calculate the score of. For example, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator such that the target business operator who provides the target “ice IC” belonging to the third category “chocolate mint” has a high score. For example, the information processing apparatus 100 sets the score of the target enterprise providing the target belonging to the third category “chocomint” to “1”, and the score of the target enterprise not providing the target belonging to the third category “chocomint”. Is calculated as less than “1”. For example, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator who does not provide the object belonging to the third category “chocomint” but provides the object belonging to the second category “ice cream” as “0.5”. May be. For example, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator who provides the object belonging to the first category “food” but does not provide the object belonging to the third category “chocomint” as “0.25”. Good. In this way, the information processing apparatus 100 may calculate the score such that the target business operator who provides the target having the common lower category has a high score.
また、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、下位のカテゴリに類似する他のカテゴリに属する提供対象を提供する対象事業者のスコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、最も下位の第３カテゴリ「チョコミント」に類似する第３カテゴリ「ミント」に属する提供対象を提供する対象事業者のスコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、第３カテゴリ「ミント」に属する対象「ガムＧＭ」を提供する対象事業者のスコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、第３カテゴリ「チョコミント」に属する対象を提供しないが、第３カテゴリ「チョコミント」に類似する第３カテゴリ「ミント」に属する対象を提供する対象事業者のスコアを「０．７５」として算出する。例えば、情報処理装置１００は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃに関する種々の技術を用いて、各カテゴリ間の類似度を算出し、算出した類似度が所定の閾値以上のカテゴリを類似するカテゴリに決定してもよい。
In addition, the information processing apparatus 100 selects the target business operator so that the target business operator who provides the provision target belonging to another category similar to the lower category among the categories to which the target “ice IC” belongs has a high score. Calculate the score. For example, the information processing apparatus 100 has a score of a target business operator that provides a provision target that belongs to a third category “mint” that is similar to the lowest third category “chocomint” among the categories to which the target “ice IC” belongs. The target operator's score is calculated so that For example, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator such that the target business operator who provides the target “gum GM” belonging to the third category “mint” has a high score. For example, the information processing apparatus 100 does not provide the target belonging to the third category “choco mint”, but the score of the target operator who provides the target belonging to the third category “mint” similar to the third category “choco mint”. Is calculated as “0.75”. For example, the information processing apparatus 100 may calculate the degree of similarity between the categories by using various techniques related to Word2Vec, and determine the category having the calculated degree of similarity equal to or more than a predetermined threshold as the similar category.
なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、種々の情報を適宜用いて、対象事業者のスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、自然言語処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、対象事業者のスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃに関する種々の技術を用いて、対象事業者のスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」やニーズ「チョコミント味」と、各対象事業者の対象事業者情報に含まれる文字列との類似度を算出し、算出した類似度を、対象事業者のスコアとしてもよい。
Note that the above is an example, and the information processing apparatus 100 calculates the score of the target operator by appropriately using various information. For example, the information processing apparatus 100 may calculate the score of the target business operator by appropriately using various conventional techniques related to natural language processing. For example, the information processing apparatus 100 may calculate the score of the target business operator using various technologies related to Word2Vec. For example, the information processing apparatus 100 calculates the degree of similarity between the target “ice IC” or the need “chocolate mint taste” and the character string included in the target company information of each target company, and calculates the calculated similarity as It may be the score of the target business operator.
例えば、情報処理装置１００は、対象（製品）の名称や、カテゴリ、事業者等の対応関係を示す知識データを所定の外部装置から取得し、取得した知識データを用いて対象事業者のスコアとしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、電子商取引サービスの商品マスターデータや、事業者のホームページ等のデータを用いて対象事業者のスコアとしてもよい。これにより、情報処理装置１００は、ニーズと各事業者が提供する提供対象（製品）との間の類似性を指標化したスコアを算出してもよい。
For example, the information processing apparatus 100 acquires knowledge data indicating the correspondence relationship between the target (product) name, the category, the business operator, etc. from a predetermined external device, and uses the acquired knowledge data as the score of the target business operator. Good. For example, the information processing apparatus 100 may use the product master data of the electronic commerce service or the data of the homepage of the business operator as the score of the target business operator. Thereby, the information processing apparatus 100 may calculate a score that indexes the similarity between the needs and the target (product) provided by each business operator.
上述した処理により、情報処理装置１００は、ランキング情報ＲＩＮＦ５１に示すように、対象事業者のスコアを算出する。図２の例では、情報処理装置１００は、アイスクリームメーカＩＭのスコアをスコア「ＳＣ５１」と算出する。情報処理装置１００は、アイスクリームメーカＩＮのスコアをスコア「ＳＣ５２」と算出する。情報処理装置１００は、お菓子メーカＳＷのスコアをスコア「ＳＣ５５」と算出する。なお、図２では、対象事業者のスコアを「ＳＣ５１」や「ＳＣ５２」や「ＳＣ５５」といった抽象的な符号で示すが、「０．２」や「０．５」や「０．９」等、具体的な値であるものとする。また、図２では、スコアＳＣ５５が最も高く、スコアＳＣ５１はスコアＳＣ５５より低く、スコアＳＣ５２はスコアＳＣ５１よりも低いものとする。
Through the processing described above, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator, as indicated by the ranking information RINF51. In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 calculates the score of the ice cream maker IM as the score “SC51”. The information processing apparatus 100 calculates the score of the ice cream maker IN as the score “SC52”. The information processing apparatus 100 calculates the score of the sweets maker SW as the score “SC55”. In FIG. 2, the score of the target operator is shown by abstract symbols such as “SC51”, “SC52”, and “SC55”, but “0.2”, “0.5”, “0.9”, etc. , A specific value. Further, in FIG. 2, the score SC55 is highest, the score SC51 is lower than the score SC55, and the score SC52 is lower than the score SC51.
そして、情報処理装置１００は、算出したスコアに基づいて、各対象事業者の順位（ランキング）を示すランキング情報ＲＩＮＦ５１を生成する。例えば、情報処理装置１００は、各対象事業者のスコアを比較し、スコアが高い方から順に番号を対応付けることにより、各対象事業者の順位（ランキング）を示すランキング情報ＲＩＮＦ５１を生成する。例えば、情報処理装置１００は、最も高いスコアであるスコアＳＣ５５のお菓子メーカＳＷのランキング（順位）を１位に決定する。また、情報処理装置１００は、他の事業者についても、スコア高い方から順にランキング（順位）を決定する。図２の例では、スコアＳＣ５１のアイスクリームメーカＩＭのランキング（順位）を４５位に決定し、スコアＳＣ５２のアイスクリームメーカＩＮのランキング（順位）を１００位に決定する。例えば、情報処理装置１００は、ランキング情報ＲＩＮＦ５１を記憶部１２０（図４参照）に記憶する。
Then, the information processing apparatus 100 generates ranking information RINF51 indicating the rank (ranking) of each target business operator based on the calculated score. For example, the information processing apparatus 100 compares the scores of the respective target businesses and associates the numbers in order from the highest score to generate the ranking information RINF51 indicating the rank (ranking) of the respective target businesses. For example, the information processing apparatus 100 determines the ranking (rank) of the candy maker SW having the highest score SC55 as the first rank. In addition, the information processing apparatus 100 also determines the rankings (ranks) of other businesses in descending order of score. In the example of FIG. 2, the ranking (rank) of the ice cream maker IM having the score SC51 is determined to be 45th, and the ranking (rank) of the ice cream maker IN having the score SC52 is determined to be 100th. For example, the information processing device 100 stores the ranking information RINF51 in the storage unit 120 (see FIG. 4).
そして、情報処理装置１００は、ランキング情報ＲＩＮＦ５１を用いて、相場を予測する情報（相場予測情報）を生成する（ステップＳ５６）。例えば、情報処理装置１００は、ランキング情報ＲＩＮＦ５１を用いて、事業者に関する相場予測情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、各対象事業者について、所定の市場で取引される取引対象に関する相場予測情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、各対象事業者に関する有価証券の相場予測情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、各対象事業者に関する株式や債券の相場予測情報を生成する。
Then, the information processing apparatus 100 uses the ranking information RINF51 to generate information for predicting a market price (market price prediction information) (step S56). For example, the information processing apparatus 100 uses the ranking information RINF51 to generate market price prediction information about a business. For example, the information processing apparatus 100 generates, for each target business operator, market price prediction information regarding a trading target traded in a predetermined market. For example, the information processing device 100 generates market price forecast information of securities related to each target business operator. For example, the information processing apparatus 100 generates market price forecast information of stocks and bonds related to each target company.
図２の例では、情報処理装置１００は、各対象事業者の株式を購入すべき（買い）、または売却すべき（売り）等の予測を示す相場予測情報ＭＩＮＦ５１を生成する。情報処理装置１００は、各対象事業者のスコアと、所定の閾値とを比較することにより、各対象事業者の株式が買いか売りかの予測を示す相場予測情報ＭＩＮＦ５１を生成する。例えば、情報処理装置１００は、所定の値（例えば「０．７」等の任意の値）である第１閾値ＴＨ１と、第１閾値ＴＨ１以下の値（例えば「０．３」等の任意の値）の第２閾値ＴＨ２とを用いて、対象事業者の株式が買いか売りかを予測する。この場合、情報処理装置１００は、スコアが第１閾値ＴＨ１以上である対象事業者（「有望対象事業者」ともいう）の株を買いと予測し、第２閾値ＴＨ２未満である対象事業者（「悲観対象事業者」ともいう）の株を売りと予測する。
In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 generates market price prediction information MINF51 indicating a prediction that the stock of each target business operator should be purchased (buy) or sold (sold). The information processing apparatus 100 compares the score of each target business operator with a predetermined threshold to generate the market price prediction information MINF51 that indicates whether the stock of each target business operator is buying or selling. For example, the information processing apparatus 100 has a first threshold value TH1 that is a predetermined value (for example, an arbitrary value such as “0.7”) and a value that is equal to or less than the first threshold value TH1 (for example, an arbitrary value such as “0.3”). The second threshold TH2 of (value) is used to predict whether the stock of the target business operator is buying or selling. In this case, the information processing apparatus 100 predicts that the stock of the target business operator (also referred to as “promising target business operator”) whose score is equal to or higher than the first threshold TH1 is bought, and the target business operator that is less than the second threshold TH2 ( It is forecast that the stock of "the pessimistic target operator" will be sold.
情報処理装置１００は、スコアが第１閾値ＴＨ１以上である対象事業者を有望対象事業者と予測する。図２の例では、情報処理装置１００は、相場予測情報ＭＩＮＦ５１に示すように、第１閾値ＴＨ１以上であるスコアＳＣ５５のお菓子メーカＳＷ（事業者ＥＰ５５）の株を買いと予測する。また、情報処理装置１００は、相場予測情報ＭＩＮＦ５１に示すように、第１閾値ＴＨ１以上であるスコアの事業者ＥＰ５９の株を買いと予測する。このように、情報処理装置１００は、スコアが第１閾値ＴＨ１以上である有望対象事業者の株を買いと予測する。
The information processing apparatus 100 predicts a target business operator whose score is equal to or higher than the first threshold TH1 as a promising target business operator. In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 predicts, as shown in the market price prediction information MINF51, to buy the stock of the confectionery maker SW (business operator EP55) having the score SC55 that is equal to or higher than the first threshold TH1. In addition, the information processing apparatus 100 predicts to buy the stock of the business operator EP59 having a score equal to or higher than the first threshold TH1 as shown in the market price prediction information MINF51. In this way, the information processing apparatus 100 predicts to buy the stock of the promising target business operator whose score is the first threshold TH1 or more.
また、情報処理装置１００は、スコアが第２閾値ＴＨ２未満である対象事業者を悲観対象事業者と予測する。図２の例では、情報処理装置１００は、相場予測情報ＭＩＮＦ５１に示すように、第２閾値ＴＨ２未満であるスコアＳＣ５２のアイスクリームメーカＩＮ（事業者ＥＰ５２）の株を売りと予測する。また、情報処理装置１００は、相場予測情報ＭＩＮＦ５１に示すように、第２閾値ＴＨ２未満であるスコアの事業者ＥＰ５３の株を売りと予測する。このように、情報処理装置１００は、スコアが第２閾値ＴＨ２未満である悲観対象事業者の株を売りと予測する。
Further, the information processing apparatus 100 predicts a target business operator whose score is less than the second threshold value TH2 as a pessimistic target business operator. In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 predicts that the stock of the ice cream maker IN (business operator EP52) having the score SC52 that is less than the second threshold value TH2 is for sale, as shown in the market price prediction information MINF51. In addition, the information processing apparatus 100 predicts that the stock of the business operator EP53 having a score less than the second threshold value TH2 is sold, as shown in the market price prediction information MINF51. In this way, the information processing apparatus 100 predicts that the stock of the pessimistic target operator whose score is less than the second threshold TH2 is to be sold.
例えば、情報処理装置１００は、第１閾値ＴＨ１以上でなく、かつ第２閾値ＴＨ２未満でもないスコアの対象事業者を中立対象事業者と予測する。情報処理装置１００は、第１閾値ＴＨ１以上でなく、かつ第２閾値ＴＨ２未満でもないスコアＳＣ５１のアイスクリームメーカＩＭの株を保留（様子見）と予測する。この場合、情報処理装置１００は、第１閾値ＴＨ１未満、かつ第２閾値ＴＨ２以上であるスコアＳＣ５１のアイスクリームメーカＩＭの株を保留（様子見）と予測する。このように、情報処理装置１００は、スコアが第１閾値ＴＨ１未満、かつ第２閾値ＴＨ２以である中立対象事業者の株が売りでも買いでもなく中立的であると予測する。このように、情報処理装置１００は、ニーズと照らし合わせたときに、勝ち組となる企業、負け組となる企業を分類し、売り・買いを予測する。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、種々の情報を適宜用いて、相場予測情報ＭＩＮＦ５１を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、相場予測情報ＭＩＮＦ５１を記憶部１２０（図４参照）に記憶する。
For example, the information processing apparatus 100 predicts a target business operator having a score that is neither equal to or higher than the first threshold TH1 and lower than the second threshold TH2 as a neutral target business operator. The information processing apparatus 100 predicts that the stock of the ice cream maker IM having a score SC51 that is neither equal to or greater than the first threshold TH1 and less than the second threshold TH2 is a hold (waiting). In this case, the information processing apparatus 100 predicts that the stock of the ice cream maker IM having the score SC51 that is less than the first threshold TH1 and not less than the second threshold TH2 is held (waiting). In this way, the information processing apparatus 100 predicts that the stock of the neutral target business operator whose score is less than the first threshold TH1 and equal to or greater than the second threshold TH2 is neutral, neither selling nor buying. In this way, the information processing apparatus 100 classifies the winning companies and the losing companies, and predicts selling/buying, when checking the needs. Note that the above is an example, and the information processing apparatus 100 may generate the market price prediction information MINF51 by appropriately using various information. For example, the information processing apparatus 100 stores the market price prediction information MINF51 in the storage unit 120 (see FIG. 4).
そして、情報処理装置１００は、ランキング情報ＲＩＮＦ５１や相場予測情報ＭＩＮＦ５１を用いて、種々のサービスを提供する。情報処理装置１００は、決定した各対象事業者のランキングや各対象事業者の株の相場予測の情報を用いたサービスを提供する。例えば、情報処理装置１００は、有望対象事業者や悲観対象事業者や中立対象事業者を示す情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、有望対象事業者や悲観対象事業者や中立対象事業者を示す一覧情報を、相場情報を要求したユーザに提供する。また、例えば、情報処理装置１００は、相場予測情報ＭＩＮＦ５１に示すような各対象事業者の株の相場を示す情報を、相場情報を要求したユーザに提供する。
Then, the information processing apparatus 100 provides various services by using the ranking information RINF51 and the market price prediction information MINF51. The information processing apparatus 100 provides a service that uses the determined ranking of each target business operator and the stock market forecast information of each target business operator. For example, the information processing apparatus 100 provides information indicating a promising target business operator, a pessimistic target business operator, and a neutral target business operator. For example, the information processing apparatus 100 provides the user who has requested the market price information with list information indicating promising target companies, pessimistic target companies, and neutral target companies. In addition, for example, the information processing apparatus 100 provides the user who has requested the market price information, such as the market price prediction information MINF51, indicating the market price of the stock of each target business operator.
また、情報処理装置１００は、決定した各対象事業者のランキングを用いたレコメンドサービスを提供する。情報処理装置１００は、ランキング上位（例えば１０以内）の対象事業者を示す情報を提供することにより、ランキング上位の対象事業者を将来有望な事業者であると推奨するレコメンドサービスを提供する。
In addition, the information processing apparatus 100 provides a recommendation service using the determined ranking of each target business operator. The information processing apparatus 100 provides information indicating target businesses in the top ranking (for example, within 10) to provide a recommendation service that recommends the target businesses in the top ranking as promising businesses in the future.
図２の例では、情報処理装置１００は、相場情報を要求したユーザに、相場予測情報ＭＩＮＦ５１に関する情報を提供する。また、情報処理装置１００は、相場情報を要求したユーザに、ランキング情報ＲＩＮＦ５１に関する情報を提供してもよい。
In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 provides the user who has requested the market price information with information regarding the market price prediction information MINF51. Moreover, the information processing apparatus 100 may provide the user who has requested the market price information with information regarding the ranking information RINF51.
図２の例では、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」に関する対象事業者のスコアを算出する。これにより、情報処理装置１００は、対象「アイスＩＣ」に発生したニーズ「チョコミント味」に関する事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。また、情報処理装置１００は、対象事業者のスコアを算出することにより、その対象事業者に関する相場を予測できるとともに、将来の有望な事業者を予測することができる。すなわち、情報処理装置１００は、将来の需要が高まる対象を提供する事業者を推定でき、将来ヒットする商品やサービス等の対象を提供する事業者を予測することができる。そして、情報処理装置１００は、スコアに関するサービスを事業者に提供することにより、事業者やユーザにとって有用なサービスを提供することができる。
In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 calculates the score of the target business operator regarding the target “ice IC”. Accordingly, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator regarding the need “chocolate mint taste” that occurs in the target “ice IC”. In addition, the information processing apparatus 100 can predict the market price of the target company and also the future promising company by calculating the score of the target company. That is, the information processing apparatus 100 can estimate a business operator who provides a target for which future demand will increase, and can predict a business operator who provides a target such as a product or service that will hit in the future. Then, the information processing apparatus 100 can provide a service related to the score to the business operator, thereby providing a service useful for the business operator and the user.
〔１−７−１．その他〕
図２の例では、情報処理装置１００が対象需要情報ＮＩＮＦ５１を取得し、ランキング情報ＲＩＮＦ５１に示す対象事業者のスコアを算出する場合を示したが、情報処理装置１００は、種々の対象の対象事業者のスコアを算出してもよい。
[1-7-1. Other]
In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 100 acquires the target demand information NINF51 and calculates the score of the target business operator shown in the ranking information RINF51. The person's score may be calculated.
情報処理装置１００は、種々の態様により、対象事業者のスコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者の指定に応じて、対象事業者のスコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、自動的に抽出した対象について、第２キーワードの対象事業者のスコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、記憶部１２０（図４参照）からランダムに抽出した対象について、対象事業者のスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の事業者の要求に応じて、対象事業者のスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、アイスＩＣを提供する事業者によるスコア算出の要求に応じて、アイスＩＣの第２キーワードの対象事業者のスコアを算出してもよい。そして、情報処理装置１００は、所定の事業者にスコアに関するサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、アイスＩＣを提供する事業者に算出したスコアに関する情報を送信してもよい。なお、情報処理装置１００は、アイスＩＣを提供する事業者以外の他の事業者（食品メーカ等）からの要求に応じて、対象「アイスＩＣ」の第２キーワード「チョコミント味」の対象事業者のスコアを算出してもよい。
The information processing apparatus 100 may calculate the score of the target business operator in various modes. The information processing apparatus 100 may calculate the score of the target business operator according to the designation of the administrator of the information processing apparatus 100. The information processing apparatus 100 may calculate the score of the target operator of the second keyword for the automatically extracted target. The information processing apparatus 100 may calculate the score of the target operator for the target randomly extracted from the storage unit 120 (see FIG. 4). For example, the information processing apparatus 100 may calculate the score of the target business operator in response to a request from a predetermined business operator. For example, the information processing apparatus 100 may calculate the score of the target business operator of the second keyword of the ice IC in response to a score calculation request by the business operator that provides the ice IC. Then, the information processing apparatus 100 may provide a score-related service to a predetermined business operator. For example, the information processing apparatus 100 may transmit information regarding the calculated score to a business that provides the ice IC. Note that the information processing apparatus 100 is a target business of the second keyword “chocomint flavor” of the target “ice IC” in response to a request from a business operator (food manufacturer or the like) other than the business that provides the ice IC. The person's score may be calculated.
〔１−８．情報処理のフロー〕
ここで、図１２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００による情報処理の手順について説明する。図１２は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
[1-8. Information processing flow]
Here, the procedure of information processing by the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a flowchart showing an example of information processing according to the embodiment.
図１２に示すように、情報処理装置１００は、事業者に関する事業者情報を取得する（ステップＳ５０１）。また、情報処理装置１００は、対象に対するニーズに関する情報を取得する（ステップＳ５０２）。そして、情報処理装置１００は、事業者情報とニーズに関する情報とに基づいて、対象のニーズに関する事業者の評価を示すスコアを算出する（ステップＳ５０３）。
As illustrated in FIG. 12, the information processing apparatus 100 acquires the business entity information regarding the business entity (step S501). The information processing apparatus 100 also acquires information regarding the needs of the target (step S502). Then, the information processing apparatus 100 calculates a score indicating the evaluation of the company regarding the target needs based on the company information and the information regarding the needs (step S503).
〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を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 information processing device]
Next, the configuration of the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment. As illustrated in FIG. 4, the information processing device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The information processing apparatus 100 includes an input unit (for example, a keyboard and a mouse) that receives various operations from an administrator of the information processing apparatus 100, and a display unit (for example, a liquid crystal display) for displaying various information. You may have.
（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、例えば情報処理システム１に含まれる端末装置１０や事業者装置２０との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to the network by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the terminal device 10 and the business entity device 20 included in the information processing system 1, for example.
（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４に示すように、企業情報記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、行動情報記憶部１２３と、ニーズ情報記憶部１２４とを有する。
(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 (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As illustrated in FIG. 4, the storage unit 120 according to the embodiment includes a company information storage unit 121, a user information storage unit 122, a behavior information storage unit 123, and a needs information storage unit 124.
（企業情報記憶部１２１）
実施形態に係る企業情報記憶部１２１は、商品に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る企業情報記憶部の一例を示す図である。図５に示す企業情報記憶部１２１は、「企業ＩＤ」、「企業名」、「業種」、「競合企業」、「商品」、「カテゴリ」、「競合商品」といった項目が含まれる。
(Company information storage unit 121)
The company information storage unit 121 according to the embodiment stores various kinds of information regarding products. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the company information storage unit according to the embodiment. The company information storage unit 121 shown in FIG. 5 includes items such as “company ID”, “company name”, “industry”, “competitor”, “product”, “category”, and “competitive product”.
「企業ＩＤ」は、企業を識別するための識別情報を示す。「企業名」は、対応する企業ＩＤにより識別される企業の名称を示す。「業種」は、対応する企業ＩＤにより識別される企業の業種を示す。「競合企業」は、対応する企業ＩＤにより識別される企業の競合企業を示す。例えば、「競合企業」は、対応する企業ＩＤにより識別される企業と同業種の企業であってもよいし、対応する企業ＩＤにより識別される企業と類似する商品を提供する企業であってもよい。また、例えば、「競合企業」は、対応する企業ＩＤにより識別される企業により指定されてもよい。
The “company ID” indicates identification information for identifying the company. The “company name” indicates the name of the company identified by the corresponding company ID. The “business type” indicates the business type of the company identified by the corresponding company ID. The “competitor” indicates a competitor of the company identified by the corresponding company ID. For example, the “competitor company” may be a company in the same industry as the company identified by the corresponding company ID, or may be a company that provides products similar to the company identified by the corresponding company ID. Good. Further, for example, the “competitor company” may be designated by the company identified by the corresponding company ID.
「商品」は、対応する企業ＩＤにより識別される企業により提供される商品を示す。「カテゴリ」は、対応する商品のカテゴリを示す。また、「競合商品」は、対応する商品の競合を示す。例えば、「競合商品」は、対応する商品と類似するカテゴリの商品であってもよいし、対応する商品と同種の商品やサービスを提供する企業であってもよい。また、例えば、「競合商品」は、対応する企業ＩＤにより識別される企業により指定されてもよい。
"Product" indicates a product provided by the company identified by the corresponding company ID. “Category” indicates the category of the corresponding product. In addition, “competition product” indicates a competition for the corresponding product. For example, the “competitive product” may be a product in a category similar to the corresponding product, or may be a company that provides products and services of the same type as the corresponding product. Further, for example, the “competitive product” may be designated by the company identified by the corresponding company ID.
例えば、図５に示す例において、企業ＩＤ「ＥＰ１」により識別される企業（企業ＥＰ１）は、企業名が「自動車メーカＭＡ」であり、業種が「自動車製造・販売」であることを示す。また、自動車メーカＭＡの競合企業は、企業ＩＤ「ＥＰ１１」により識別される企業（メーカＭＲ）であることを示す。また、自動車メーカＭＡが提供する商品は、「車Ｘ」や「車Ｂ」や「車Ｃ」であることを示す。また、「車Ｘ」のカテゴリは「ＳＵＶ」であり、「車Ｂ」のカテゴリは「ミニバン」であり、「車Ｃ」のカテゴリは「軽自動車」であることを示す。また、「車Ｘ」の競合商品は、車Ｙであることを示す。
For example, in the example shown in FIG. 5, the company (company EP1) identified by the company ID “EP1” has the company name “automobile manufacturer MA” and the business type “automobile manufacturing/sales”. The competitor of the automobile manufacturer MA is a company (maker MR) identified by the company ID “EP11”. Further, the products provided by the automobile manufacturer MA are “car X”, “car B”, and “car C”. Further, the category of “car X” is “SUV”, the category of “car B” is “minivan”, and the category of “car C” is “light vehicle”. Further, it indicates that the competing product of “car X” is car Y.
なお、企業情報記憶部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、企業情報記憶部１２１は、企業の所在地や企業の従業員数や売上高等の事業規模に関する情報を記憶してもよい。
Note that the company information storage unit 121 is not limited to the above, and may store various information according to the purpose. For example, the company information storage unit 121 may store information about the business location such as the location of the company, the number of employees of the company, and sales.
（ユーザ情報記憶部１２２）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２２は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザ属性情報を記憶する。図６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６に示すユーザ情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目が含まれる。
(User information storage unit 122)
The user information storage unit 122 according to the embodiment stores various information regarding user attributes. For example, the user information storage unit 122 stores user attribute information. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the user information storage unit according to the embodiment. The user information storage unit 122 illustrated in FIG. 6 includes items such as “user ID”, “age”, “sex”, “home”, “work location”, and “interest”.
「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「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。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。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。
“User ID” indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID “U1” corresponds to the user U1 shown in the example of FIG. The "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. Further, “sex” indicates the sex of the user identified by the user ID.
また、「自宅」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの自宅の位置情報を示す。なお、図６に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。
Further, "home" indicates the position information of the home of the user identified by the user ID. In the example shown in FIG. 6, “home” is an abstract code such as “LC11”, but it may be information indicating latitude and longitude. Further, for example, “home” may be a region name or an address.
また、「勤務地」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの勤務地の位置情報を示す。なお、図６に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。
Further, “work location” indicates position information of the work location of the user identified by the user ID. Note that, in the example shown in FIG. 6, “work place” is an abstract code such as “LC12”, but it may be information indicating latitude and longitude. Further, for example, the “work place” may be a region name or an address.
また、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図６に示す例では、「興味」は、各ユーザに１つずつ図示するが、複数であってもよい。
The "interest" indicates the interest of the user identified by the user ID. That is, “interest” indicates a target of high interest to the user identified by the user ID. In the example shown in FIG. 6, the “interest” is shown for each user, but it may be plural.
例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、「スポーツ」に興味があることを示す。
For example, in the example illustrated in FIG. 6, the age of the user identified by the user ID “U1” is “20s” and the gender is “male”. Further, for example, the user identified by the user ID “U1” indicates that his home is “LC11”. Further, for example, the user identified by the user ID “U1” indicates that the work place is “LC12”. Further, for example, the user identified by the user ID “U1” indicates that he is interested in “sports”.
なお、ユーザ情報記憶部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。例えば、ユーザ情報記憶部１２２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１２２は、氏名、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。
The user information storage unit 122 is not limited to the above, and may store various information according to the purpose. For example, the user information storage unit 122 may store information regarding demographic attributes of a user and information regarding psychographic attributes. For example, the user information storage unit 122 may store information such as name, family structure, income, interest, and lifestyle.
（行動情報記憶部１２３）
実施形態に係る行動情報記憶部１２３は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部１２３は、各ユーザの端末装置１０を用いて行った検索等を含む種々の行動情報を記憶する。図７に示す行動情報記憶部１２３には、「行動ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「日時」、「クエリ情報」といった項目が含まれる。また、「クエリ情報」には、「クエリ１」、「クエリ２」、「クエリ３」等といった項目が含まれる。なお、「クエリ情報」には、「クエリ１」〜「クエリ３」に限らず、組合せの数だけ、例えば「クエリ４」や、「クエリ５」等といった項目が含まれてもよい。
(Behavior information storage unit 123)
The behavior information storage unit 123 according to the embodiment stores various information regarding the behavior of the user. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the behavior information storage unit according to the embodiment. For example, the behavior information storage unit 123 stores various behavior information including a search performed using the terminal device 10 of each user. The action information storage unit 123 illustrated in FIG. 7 includes items such as “action ID”, “user ID”, “date and time”, and “query information”. The "query information" includes items such as "query 1", "query 2", "query 3", and the like. The "query information" is not limited to "query 1" to "query 3", but may include items such as "query 4" and "query 5" as many as the number of combinations.
また、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。「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「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「ｄｔ１１−１」等のように抽象的に図示するが、「２０１７年４月１１日２３時３１分５２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「クエリ情報」は、対応する検索において用いられたクエリに関する情報を示す。「クエリ１」や「クエリ２」は、対応する検索において用いられたクエリを示す。例えば、「クエリ１」は、第１クエリに対応し、「クエリ２」は、第２クエリに対応し、「クエリ３」は、第３クエリに対応する。
In addition, the “action ID” indicates information that identifies the action of the user. “User ID” indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID “U1” corresponds to the user U1 shown in the example of FIG. “Date and time” indicates the date and time when the action of the corresponding user was performed. The “date and time” is illustrated in an abstract manner such as “dt11-1”, but a specific date and time such as “23:31:52 on April 11, 2017” may be stored. Further, the “query information” indicates information regarding the query used in the corresponding search. “Query 1” and “query 2” indicate the queries used in the corresponding search. For example, "query 1" corresponds to the first query, "query 2" corresponds to the second query, and "query 3" corresponds to the third query.
例えば、図７に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＡＣ１１を行ったことを示す。具体的には、図７に示す例においてユーザＵ１は、第１クエリ「車Ｘ」と第２クエリ「横幅」とを用いた検索（行動ＡＣ１１）を日時ｄｔ１１−１に行ったことを示す。また、例えば、図７に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザ（ユーザＵ２）は、行動ＡＣ１２を行ったことを示す。具体的には、図７に示す例においてユーザＵ２は、第１クエリ「車Ｙ」と第２クエリ「燃費」とを用いた検索（行動ＡＣ１２）を日時ｄｔ１１−２に行ったことを示す。
For example, in the example illustrated in FIG. 7, the user (user U1) identified by the user ID “U1” indicates that the action AC11 is performed. Specifically, in the example illustrated in FIG. 7, the user U1 indicates that the search (action AC11) using the first query “car X” and the second query “width” is performed at the date and time dt11-1. Further, for example, in the example illustrated in FIG. 7, the user (user U2) identified by the user ID “U2” indicates that the behavior AC12 is performed. Specifically, in the example illustrated in FIG. 7, the user U2 indicates that the search (action AC12) using the first query “car Y” and the second query “fuel consumption” is performed at the date and time dt11-2.
なお、行動情報記憶部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。また、図７では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２３に記憶される場合を示したが、行動情報は、日時順に限らず、例えばユーザＩＤごとに記憶されてもよい。また、図７では、行動情報記憶部１２３にユーザが検索に用いたクエリに関する情報を図示したが、行動情報記憶部１２３には、ユーザが投稿した投稿情報等のユーザが入力した入力情報が記憶されてもよい。
The behavior information storage unit 123 is not limited to the above, and may store various information according to the purpose. Further, FIG. 7 shows the case where the behavior information is stored in the behavior information storage unit 123 for each user ID, but the behavior information is not limited to date and time order, and may be stored for each user ID, for example. Further, in FIG. 7, the behavior information storage unit 123 illustrates information regarding the query used by the user, but the behavior information storage unit 123 stores input information input by the user, such as posted information posted by the user. May be done.
また、行動情報記憶部１２３には、ユーザが行った種々の行動情報が記憶されてもよい。例えば、行動情報記憶部１２３には、ユーザのコンテンツの閲覧や商品またはサービス（商品等）の購買等の種々の種別の行動情報が記憶される。例えば、行動情報記憶部１２３には、ユーザの行動がコンテンツの閲覧である場合、ユーザが閲覧したコンテンツを示す情報が行動ＩＤに対応付けて記憶される。例えば、行動情報記憶部１２３には、ユーザの行動が商品等の購買である場合、ユーザが購入した商品等を示す情報が行動ＩＤに対応付けて記憶される。例えば、行動情報記憶部１２３には、ユーザの行動の種別を示す情報が各行動に対応付けて記憶される。例えば、行動情報記憶部１２３には、ユーザの行動の種別が「検索」や「投稿」や「閲覧」や「購買」等の種々の種別のうちいずれの種別であるかを示す種別情報を行動ＩＤに対応付けて記憶される。
Further, the action information storage unit 123 may store various action information performed by the user. For example, the action information storage unit 123 stores action information of various types such as browsing of user contents and purchase of products or services (products and the like). For example, when the user's action is content browsing, the action information storage unit 123 stores information indicating the content browsed by the user in association with the action ID. For example, when the user's action is the purchase of a product or the like, the action information storage unit 123 stores information indicating the product or the like purchased by the user in association with the action ID. For example, the behavior information storage unit 123 stores information indicating the type of behavior of the user in association with each behavior. For example, in the action information storage unit 123, action type information indicating which type of action of the user is among various types such as “search”, “post”, “view”, “purchase” It is stored in association with the ID.
（ニーズ情報記憶部１２４）
実施形態に係るニーズ情報記憶部１２４は、索引に関する各種情報を記憶する。図８は、実施形態に係るニーズ情報記憶部の一例を示す図である。図８に示すニーズ情報記憶部１２４は、「対象」、「キーワード情報」、「ユーザ属性情報」といった項目を有する。
(Needs information storage unit 124)
The needs information storage unit 124 according to the embodiment stores various kinds of information regarding the index. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a needs information storage unit according to the embodiment. The needs information storage unit 124 shown in FIG. 8 has items such as “target”, “keyword information”, and “user attribute information”.
「対象」は、対象需要情報を生成する対象を示す。「対象」は、特定の商品名やサービス名に限らず、商品やサービスのカテゴリ（飲料やファッションや旅行等）であってもよい。
"Target" indicates a target for which the target demand information is generated. The “target” is not limited to a specific product name or service name, and may be a product or service category (beverage, fashion, travel, etc.).
「キーワード情報」は、対応する対象に関する検索において用いられるキーワード（クエリ）に関する情報を示す。例えば、「キーワード情報」は、対象に対応する第１キーワードとともに用いられる第２キーワードに関する情報を示す。「キーワード情報」には、「キーワード」や「割合」といった項目が含まれる。「キーワード」は、対象とともに用いられるクエリを示す。また、「割合」は、対応するキーワードが、対象に対応するキーワードとともに用いられる割合を示す。
The “keyword information” indicates information about a keyword (query) used in a search for a corresponding target. For example, “keyword information” indicates information about the second keyword used together with the first keyword corresponding to the target. The “keyword information” includes items such as “keyword” and “ratio”. The “keyword” indicates a query used with the target. Further, the “ratio” indicates the ratio of the corresponding keyword used together with the keyword corresponding to the target.
「ユーザ属性情報」は、対応する対象に関する入力情報を入力したユーザの属性の対象需要情報を示す。例えば、「ユーザ属性情報」は、対応する対象に関するクエリを用いた検索や投稿を行ったユーザの属性の対象需要情報を示す。「ユーザ属性情報」には、「カテゴリ」や「属性」や「割合」といった項目が含まれる。「カテゴリ」は、ユーザを分類するカテゴリを示す。「属性」は、対応するカテゴリにおける種別（属性）を示す。また、「割合」は、対応する属性のユーザが、対応する対象に対応するキーワードを用いた検索を行う割合を示す。
“User attribute information” indicates target demand information of the attribute of the user who inputs the input information regarding the corresponding target. For example, “user attribute information” indicates the target demand information of the attribute of the user who performed the search or the posting using the query regarding the corresponding target. The “user attribute information” includes items such as “category”, “attribute”, and “ratio”. “Category” indicates a category for classifying users. The “attribute” indicates the type (attribute) in the corresponding category. In addition, the “ratio” indicates the ratio of the user having the corresponding attribute performing the search using the keyword corresponding to the corresponding target.
図８の例は、商品「車Ｘ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、６５％が「横幅」であり、２０％が「荷台 広さ」であり、１０％が「オフロード」であり、５％が「乗り心地」であることを示す。また、図８の例では、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、男性が「７５％」であり、女性が「２５％」であることを示す。また、図８の例では、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、２０代が「６５％」等であることを示す。
In the example of FIG. 8, 65% of the keywords used as a query together with the product “car X” are “width”, 20% are “width of cargo bed”, 10% are “off-road”, It shows that 5% is "comfort". Further, in the example of FIG. 8, among the users who search for the product “car X”, men are “75%” and women are “25%”. Further, in the example of FIG. 8, among the users who search for the product “car X”, those in their twenties are “65%” or the like.
また、ニーズ情報記憶部１２４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、ニーズ情報記憶部１２４は、対象需要情報が生成された日時や生成に用いた情報が収集された期間に関する情報を記憶してもよい。
Further, the needs information storage unit 124 is not limited to the above, and may store various information according to the purpose. For example, the needs information storage unit 124 may store information regarding the date and time when the target demand information was generated and the period during which the information used for generation was collected.
（制御部１３０）
図４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、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理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. 4, the control unit 130 is a controller, and is stored in a storage device inside the information processing device 100 by, for example, a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit). It is realized by executing various programs (corresponding to an example of an information processing program) in the RAM as a work area. The control unit 130 is a controller, and is realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and an FPGA (Field Programmable Gate Array).
図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、抽出部１３２と、生成部１３３と、算出部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
As illustrated in FIG. 4, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, an extraction unit 132, a generation unit 133, a calculation unit 134, and a provision unit 135, and functions and actions of information processing described below. Realize or execute.
（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、企業情報記憶部１２１やユーザ情報記憶部１２２や行動情報記憶部１２３やニーズ情報記憶部１２４から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０や事業者装置２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、抽出部１３２により抽出された情報を取得する。取得部１３１は、抽出部１３２により抽出された対象に対するニーズに関する情報を取得する。取得部１３１は、生成部１３３により生成された情報を取得する。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires various kinds of information. For example, the acquisition unit 131 acquires various types of information from the company information storage unit 121, the user information storage unit 122, the behavior information storage unit 123, and the needs information storage unit 124. For example, the acquisition unit 131 acquires various types of information from the terminal device 10 and the business entity device 20. The acquisition unit 131 acquires the information extracted by the extraction unit 132. The acquisition unit 131 acquires information regarding the needs of the target extracted by the extraction unit 132. The acquisition unit 131 acquires the information generated by the generation unit 133.
取得部１３１は、ユーザが入力した入力情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザが検索に用いた検索クエリを含む入力情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む入力情報を取得する。例えば、取得部１３１は、所定の事業者から、対象を指定する対象情報を取得する。例えば、取得部１３１は、所定の事業者とは異なる他の事業者から、対象を指定する対象情報を取得する。例えば、取得部１３１は、所定の事業者の事業に関する情報を取得する。
The acquisition unit 131 acquires input information input by the user. For example, the acquisition unit 131 acquires input information including the search query used by the user for the search. For example, the acquisition unit 131 acquires input information including posted information posted by a user in a predetermined service. For example, the acquisition unit 131 acquires target information designating a target from a predetermined business operator. For example, the acquisition unit 131 acquires target information specifying a target from another business operator different from the predetermined business operator. For example, the acquisition unit 131 acquires information about the business of a predetermined business operator.
例えば、取得部１３１は、事業者が指定した検索に用いられたクエリを取得する。また、例えば、取得部１３１は、事業者が指定したキーワードを対象情報として取得する。また、例えば、取得部１３１は、事業者が指定したキーワードに基づくカテゴリを対象情報として取得する。例えば、取得部１３１は、事業者が指定したキーワードが一のカテゴリと一致する場合、指定されたキーワードをカテゴリの指定として取得する。また、例えば、取得部１３１は、事業者が指定したクエリに関する対象情報を取得する。
For example, the acquisition unit 131 acquires the query used for the search specified by the business operator. Further, for example, the acquisition unit 131 acquires the keyword specified by the business operator as the target information. Further, for example, the acquisition unit 131 acquires, as the target information, a category based on the keyword specified by the business operator. For example, when the keyword specified by the business operator matches one category, the acquisition unit 131 acquires the specified keyword as a category specification. Further, for example, the acquisition unit 131 acquires target information regarding the query specified by the business operator.
図１の例では、取得部１３１は、事業者装置２０から商品または商品のカテゴリを示す対象情報を取得する。図１の例では、取得部１３１は、自動車メーカＭＡの事業者装置２０からキーワード「車Ｘ」を指定する対象情報を取得する。
In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires target information indicating a product or a product category from the business entity apparatus 20. In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires target information specifying the keyword “car X” from the business entity device 20 of the automobile manufacturer MA.
また、取得部１３１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得する。例えば、取得部１３１は、行動情報記憶部１２３からユーザが検索に用いたクエリを取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０からユーザが検索に用いるクエリを取得する。
The acquisition unit 131 also acquires various types of information from an external information processing device. For example, the acquisition unit 131 acquires the query used by the user for the search from the behavior information storage unit 123. For example, the acquisition unit 131 acquires the query used by the user for the search from the terminal device 10.
図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−１からクエリ「車Ｘ 横幅」を取得する。また、図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−２からクエリ「車Ｙ 燃費」を取得する。また、図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−３からクエリ「スマホ バッテリ」を取得する。また、図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−４からクエリ「天気」を取得する。また、図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０−５からクエリ「車Ｘ 荷台 広さ」を取得する。
In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires the query “car X width” from the terminal device 10-1. Further, in the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires the query “car Y fuel efficiency” from the terminal device 10-2. Moreover, in the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires the query “smartphone battery” from the terminal device 10-3. Further, in the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires the query “weather” from the terminal device 10-4. Further, in the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires the query “vehicle X loading platform size” from the terminal device 10-5.
取得部１３１は、事業者に関する事業者情報と、対象に対するニーズに関する情報とを取得する。取得部１３１は、対象に関連する事業者に関する事業者情報を取得する。取得部１３１は、対象を提供する事業者に関する事業者情報を取得する。取得部１３１は、対象を提供する提供事業者とは異なる事業者に関する事業者情報を取得する。取得部１３１は、複数の事業者の各々に関する複数の事業者情報と、ニーズに関する情報とを取得する。
The acquisition unit 131 acquires company information about a company and information about needs for the target. The acquisition unit 131 acquires company information about a company related to the target. The acquisition unit 131 acquires business entity information regarding the business entity that provides the target. The acquisition unit 131 acquires business entity information regarding a business entity different from the provider that provides the target. The acquisition unit 131 acquires a plurality of company information regarding each of the plurality of companies and information regarding needs.
図２の例では、取得部１３１は、対象需要情報ＮＩＮＦ５１を取得する。例えば、取得部１３１は、商品「アイスＩＣ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、５５％が「チョコミント味」であり、２０％が「低カロリー」であり、１０％が「安い」であること等を示す対象需要情報ＮＩＮＦ５１を取得する。取得部１３１は、カテゴリ情報ＺＩＮＦ５１を取得する。
In the example of FIG. 2, the acquisition unit 131 acquires the target demand information NINF51. For example, in the acquisition unit 131, 55% of the keywords used as a query together with the product “Ice IC” are “chocolate flavor”, 20% are “low calorie”, and 10% are “cheap”. The target demand information NINF51 indicating such things is acquired. The acquisition unit 131 acquires the category information ZINF51.
取得部１３１は、スコア算出の対象事業者に関する対象事業者情報ＬＩＮＦ５１を取得する。取得部１３１は、企業ＩＤ「ＥＰ５１」により識別されるアイスクリームメーカＩＭや企業ＩＤ「ＥＰ５２」により識別されるアイスクリームメーカＩＮや企業ＩＤ「ＥＰ５５」により識別されるお菓子メーカＳＷ等の対象事業者情報ＬＩＮＦ５１を取得する。
The acquisition unit 131 acquires the target company information LINF51 regarding the target company for score calculation. The acquisition unit 131 is a target business such as an ice cream maker IM identified by the company ID “EP51”, an ice cream maker IN identified by the company ID “EP52”, and a candy maker SW identified by the company ID “EP55”. Person information LINF51 is acquired.
（抽出部１３２）
抽出部１３２は、種々の情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、種々の情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、端末装置１０から取得した情報に基づいて、種々の情報を抽出する。
(Extractor 132)
The extraction unit 132 extracts various information. For example, the extraction unit 132 extracts various information based on the information stored in the storage unit 120. For example, the extraction unit 132 extracts various information based on the information acquired from the terminal device 10.
抽出部１３２は、各種情報を決定する。抽出部１３２は、各種情報を特定する。抽出部１３２は、各種情報を予測する。抽出部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。抽出部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を特定する。抽出部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を予測する。抽出部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。抽出部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を特定する。
The extraction unit 132 determines various information. The extraction unit 132 identifies various types of information. The extraction unit 132 predicts various information. The extraction unit 132 determines various information based on the various information stored in the storage unit 120. The extraction unit 132 specifies various information based on the various information stored in the storage unit 120. The extraction unit 132 predicts various types of information based on the various types of information stored in the storage unit 120. The extraction unit 132 determines various information based on the various information acquired by the acquisition unit 131. The extraction unit 132 specifies various information based on the various information acquired by the acquisition unit 131.
抽出部１３２は、ユーザが入力した入力情報から、対象に対応する第１キーワードと、対象の性質に関する第２キーワードとを抽出することにより、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。抽出部１３２は、入力情報に含まれる第１キーワードであって、所定の事業者が提供する対象に対応する第１キーワードと、入力情報に含まれる第２キーワードであって、対象の性質に関する第２キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、所定の事業者が提供する商品または商品のカテゴリである対象に対応する第１キーワードと、第２キーワードに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。
The extraction unit 132 extracts the information about the needs of the target by extracting the first keyword corresponding to the target and the second keyword related to the property of the target from the input information input by the user. The extraction unit 132 is the first keyword included in the input information, which is the first keyword corresponding to the target provided by the predetermined business operator, and the second keyword included in the input information, which is the first keyword related to the property of the target. Based on the two keywords, information regarding the needs for the target is extracted. For example, the extraction unit 132 extracts information regarding needs for the target based on the first keyword and the second keyword corresponding to the target, which is the product or the category of the product provided by the predetermined business operator.
例えば、抽出部１３２は、対象の機能に関する第２キーワードに基づいて、対象の機能に対するニーズに関する情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、対象の仕様に関する第２キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、対象の価値評価に関する第２キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出する。
For example, the extraction unit 132 extracts information regarding the needs for the target function based on the second keyword regarding the target function. For example, the extraction unit 132 extracts information regarding the needs for the target specifications based on the second keyword regarding the target specifications. For example, the extraction unit 132 extracts information regarding the needs for the target specifications based on the second keyword regarding the target value evaluation.
例えば、抽出部１３２は、所定の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、他の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、所定の事業者の事業に関する情報から対象に関する情報を抽出し、抽出した対象に対応する第１キーワードと、対象の性質に関する第２キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。
For example, the extraction unit 132 extracts information regarding needs for a target designated by a predetermined business operator. For example, the extraction unit 132 extracts information regarding needs for a target designated by another business operator. For example, the extraction unit 132 extracts the information about the target from the information about the business of the predetermined business operator, and based on the first keyword corresponding to the extracted target and the second keyword related to the property of the target, the need for the target. Extract information.
例えば、抽出部１３２は、取得部１３１により取得されたクエリに関する情報に基づいて、情報を抽出する。図１の例では、抽出部１３２は、行動情報記憶部１２３に記憶されたクエリに関する情報のうち、対象情報に対応するクエリに関する情報を抽出する。
For example, the extraction unit 132 extracts information based on the information regarding the query acquired by the acquisition unit 131. In the example of FIG. 1, the extraction unit 132 extracts information about the query corresponding to the target information from among the information about the query stored in the behavior information storage unit 123.
図１の例では、抽出部１３２は、ユーザＵ１がクエリ「車Ｘ」と組み合わせてクエリ「横幅」を用いたことを示す情報を行動情報記憶部１２３から抽出する。また、図１の例では、抽出部１３２は、ユーザＵ１が２０代男性であること等を示すユーザＵ１に関するユーザ情報をユーザ情報記憶部１２２（図６参照）から抽出する。
In the example of FIG. 1, the extraction unit 132 extracts, from the behavior information storage unit 123, information indicating that the user U1 combined the query “car X” with the query “width”. Further, in the example of FIG. 1, the extraction unit 132 extracts, from the user information storage unit 122 (see FIG. 6), user information regarding the user U1 indicating that the user U1 is a male in his 20s.
図１の例では、抽出部１３２は、ユーザＵ５がクエリ「車Ｘ」と組み合わせてクエリ「荷台」及びクエリ「広さ」を用いたことを示す情報を行動情報記憶部１２３から抽出する。また、図１の例では、抽出部１３２は、ユーザＵ５が３０代女性であること等を示すユーザＵ５に関するユーザ情報をユーザ情報記憶部１２２（図６参照）から抽出する。
In the example of FIG. 1, the extraction unit 132 extracts, from the behavior information storage unit 123, information indicating that the user U5 has used the query “cargo” and the query “size” in combination with the query “car X”. Further, in the example of FIG. 1, the extraction unit 132 extracts, from the user information storage unit 122 (see FIG. 6), user information regarding the user U5 indicating that the user U5 is a woman in her thirties.
図２の例では、抽出部１３２は、割合が所定の閾値「５０％」以上である対象とキーワードの組合せを抽出する。抽出部１３２は、割合「５５％」であり、所定の閾値以上である対象「アイスＩＣ」とキーワード「チョコミント味」の組合せを抽出する。抽出部１３２は、対象「アイスＩＣ」に性質「チョコミント味」というニーズがあることを示す情報を抽出する。抽出部１３２は、対象「アイスＩＣ」の性質のうち、ニーズがある性質（以下単に「ニーズ」ともいう）が性質「チョコミント味」であることを示す情報を抽出する。
In the example of FIG. 2, the extraction unit 132 extracts a combination of a target and a keyword whose ratio is equal to or higher than a predetermined threshold value “50%”. The extraction unit 132 extracts a combination of the target “ice IC” and the keyword “chocolate mint taste” that has a ratio “55%” and is equal to or higher than a predetermined threshold. The extraction unit 132 extracts information indicating that the target “ice IC” has a need for a property “chocolate mint taste”. The extraction unit 132 extracts information indicating that the property having a need (hereinafter, also simply referred to as “need”) is the property “chocomint taste” among the properties of the target “ice IC”.
抽出部１３２は、企業情報記憶部１２１に含まれる事業者のうち、スコア算出の対象事業者を抽出する。抽出部１３２は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１に示すカテゴリ「食品」に属する商品やサービスを提供する事業者を対象事業者として抽出する。抽出部１３２は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１に示すカテゴリ「食品」と、企業情報記憶部１２１中の各事業者（企業）の業種や商品とを用いて、カテゴリ「食品」に対応する対象事業者として抽出する。抽出部１３２は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１に示すカテゴリ「食品」と、企業情報記憶部１２１中の各事業者（企業）の業種や商品とを比較することにより、カテゴリ「食品」に対応する対象事業者として抽出する。
The extraction unit 132 extracts a target enterprise for score calculation from the enterprises included in the enterprise information storage unit 121. The extraction unit 132 extracts a business operator who provides a product or service belonging to the category “food” shown in the needs information YINF51 as a target business operator. The extraction unit 132 uses the category “food” shown in the needs information YINF51 and the type and product of each business operator (company) in the company information storage unit 121 to extract it as a target business operator corresponding to the category “food”. To do. The extraction unit 132 compares the category “food” shown in the needs information YINF51 with the type of business or product of each company (company) in the company information storage unit 121, and thereby the target company corresponding to the category “food”. To extract.
抽出部１３２は、カテゴリ「食品」に属するアイスクリームやガム等の菓子や飲料等、種々の食品の製造や販売を行う事業者を対象事業者として抽出する。抽出部１３２は、対象「アイスＩＣ」を提供するアイスクリームメーカＩＭを対象事業者として抽出する。ま抽出部１３２は、対象「アイスＩＣ」を提供するアイスクリームメーカＩＭとは異なる事業者であるアイスクリームメーカＩＮやお菓子メーカＳＷを対象事業者として抽出する。抽出部１３２は、対象「アイスＩＣ」に関連する事業者を対象事業者として抽出する。
The extraction unit 132 extracts, as a target business operator, a business operator who manufactures and sells various foods such as confectionery and beverages such as ice cream and gum belonging to the category “food”. The extraction unit 132 extracts the ice cream maker IM that provides the target “ice IC” as the target business operator. The extraction unit 132 extracts the ice cream maker IN and the sweets maker SW, which are different from the ice cream maker IM that provides the target “ice IC”, as the target enterprises. The extraction unit 132 extracts a business operator related to the target “ice IC” as a target business operator.
（生成部１３３）
生成部１３３は、種々の情報を生成する。生成部１３３は、抽出部１３２により抽出されたクエリに関する情報に基づいて対象需要情報を生成する。生成部１３３は、抽出部１３２により抽出された対象に対するニーズに関する情報に基づいて、対象に関するコンテンツを生成する。
(Generator 133)
The generation unit 133 generates various information. The generation unit 133 generates the target demand information based on the information regarding the query extracted by the extraction unit 132. The generation unit 133 generates the content regarding the target based on the information regarding the needs regarding the target extracted by the extraction unit 132.
図１の例では、生成部１３３は、商品「車Ｘ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、６５％が「横幅」であり、２０％が「荷台 広さ」であり、１０％が「オフロード」であり、５％が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を生成する。また、図１の例では、生成部１３３は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、男性が「７５％」であり、女性が「２５％」であることを示す対象需要情報を生成する。また、図１の例では、生成部１３３は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、２０代が「６５％」であり、３０代が「２０％」等であることを示す対象需要情報を生成する。
In the example of FIG. 1, the generation unit 133 determines that 65% of the keywords used as a query together with the product “car X” are “width”, 20% are “width of cargo bed”, and 10% are “off”. The target demand information indicating “road” and 5% “ride comfort” is generated. Further, in the example of FIG. 1, the generation unit 133 generates target demand information indicating that among the users who search for the product “car X”, the men are “75%” and the women are “25%”. To do. Further, in the example of FIG. 1, the generation unit 133 indicates that the target demand indicating that the 20's are “65%” and the 30's are “20%” among the users who search for the product “car X”. Generate information.
図２の例では、生成部１３３は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１を生成する。生成部１３３は、対象とするカテゴリが「食品」であり、ニーズが「チョコミント味」であることを示すニーズ情報ＹＩＮＦ５１を生成する。
In the example of FIG. 2, the generation unit 133 generates the needs information YINF51. The generation unit 133 generates the needs information YINF51 indicating that the target category is “food” and the needs are “chocolate flavor”.
生成部１３３は、算出したスコアに基づいて、各対象事業者の順位（ランキング）を示すランキング情報ＲＩＮＦ５１を生成する。例えば、生成部１３３は、各対象事業者のスコアを比較し、スコアが高い方から順に番号を対応付けることにより、各対象事業者の順位（ランキング）を示すランキング情報ＲＩＮＦ５１を生成する。
The generation unit 133 generates ranking information RINF51 indicating the rank (ranking) of each target business operator based on the calculated score. For example, the generation unit 133 generates the ranking information RINF51 indicating the rank (ranking) of each target operator by comparing the scores of the target operators and associating the numbers in order from the highest score.
生成部１３３は、ランキング情報ＲＩＮＦ５１を用いて、相場を予測する情報（相場予測情報）を生成する。生成部１３３は、ランキング情報ＲＩＮＦ５１を用いて、事業者に関する相場予測情報を生成する。生成部１３３は、各対象事業者について、所定の市場で取引される取引対象に関する相場予測情報を生成する。生成部１３３は、各対象事業者に関する有価証券の相場予測情報を生成する。生成部１３３は、各対象事業者に関する株式や債券の相場予測情報を生成する。
The generation unit 133 uses the ranking information RINF51 to generate information for predicting a market price (market price prediction information). The generation unit 133 uses the ranking information RINF51 to generate market price prediction information regarding the business operator. The production|generation part 133 produces|generates the market price prediction information regarding the transaction object traded in a predetermined market about each target business operator. The generation unit 133 generates market price forecast information of securities related to each target business operator. The generation unit 133 generates market price forecast information of stocks and bonds related to each target company.
生成部１３３は、各対象事業者の株式を購入すべき（買い）、または売却すべき（売り）等の予測を示す相場予測情報ＭＩＮＦ５１を生成する。生成部１３３は、各対象事業者のスコアと、所定の閾値とを比較することにより、各対象事業者の株式が買いか売りかの予測を示す相場予測情報ＭＩＮＦ５１を生成する。
The generation unit 133 generates market price prediction information MINF51 indicating a prediction that the stock of each target business operator should be purchased (buy) or sold (sold). The generation unit 133 generates the market price prediction information MINF51 indicating the prediction of whether the stock of each target business operator is buying or selling by comparing the score of each target business operator with a predetermined threshold value.
（算出部１３４）
算出部１３４は、各種情報を算出する。算出部１３４は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を算出する。算出部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を算出する。算出部１３４は、抽出部１３２により抽出された各種情報に基づいて、種々の情報を算出する。算出部１３４は、生成部１３３により生成された各種情報に基づいて、種々の情報を算出する。
(Calculation unit 134)
The calculation unit 134 calculates various information. The calculation unit 134 calculates various information based on the various information stored in the storage unit 120. The calculating unit 134 calculates various information based on the various information acquired by the acquiring unit 131. The calculation unit 134 calculates various information based on the various information extracted by the extraction unit 132. The calculating unit 134 calculates various information based on the various information generated by the generating unit 133.
算出部１３４は、事業者情報とニーズに関する情報とに基づいて、対象のニーズに関する事業者の評価を示すスコアを算出する。算出部１３４は、対象に関連する事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、対象を提供する事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、提供事業者とは異なる事業者のスコアを算出する。
The calculation unit 134 calculates a score indicating the evaluation of the business operator regarding the target needs based on the business operator information and the information regarding the needs. The calculation unit 134 calculates the score of the business operator related to the target. The calculation unit 134 calculates the score of the business operator that provides the target. The calculation unit 134 calculates a score of a business operator different from the provider.
算出部１３４は、事業者情報とニーズに関する情報との類似度に基づいて、スコアを算出する。算出部１３４は、事業者が提供する提供対象と、対象との類似度に基づいて、スコアを算出する。算出部１３４は、事業者が提供する提供対象が属する一のカテゴリと、対象が属する他のカテゴリとの類似度に基づいて、スコアを算出する。算出部１３４は、複数の事業者情報の各々とニーズに関する情報とに基づいて、複数の事業者の各々に対応する複数のスコアを算出する。
The calculation unit 134 calculates a score based on the degree of similarity between the business entity information and the information regarding needs. The calculation unit 134 calculates a score based on the degree of similarity between the target provided by the business operator and the target. The calculation unit 134 calculates the score based on the similarity between one category to which the provision target provided by the business operator belongs and other categories to which the target belongs. The calculation unit 134 calculates a plurality of scores corresponding to each of the plurality of business operators based on each of the plurality of business operator information and information regarding needs.
図２の例では、算出部１３４は、対象事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、対象事業者情報ＬＩＮＦ５１中の各対象事業者の情報を用いて、各対象事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、ニーズ情報ＹＩＮＦ５１と対象事業者情報ＬＩＮＦ５１とを用いて、対象「アイスＩＣ」で発生したニーズ「チョコミント味」に関する対象事業者のスコアを算出する。
In the example of FIG. 2, the calculation unit 134 calculates the score of the target business operator. The calculation unit 134 calculates the score of each target business operator using the information of each target business operator in the target business operator information LINF51. The calculating unit 134 uses the needs information YINF51 and the target business operator information LINF51 to calculate the score of the target business operator regarding the need "chocolate flavor" generated in the target "ice IC".
算出部１３４は、対象事業者が提供する提供対象と、対象「アイスＩＣ」との類似度に基づいて、対象事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、対象事業者が提供する提供対象が属する一のカテゴリと、対象「アイスＩＣ」が属する他のカテゴリとの類似度に基づいて、対象事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、対象事業者が提供する提供対象が属する一のカテゴリと、対象「アイスＩＣ」が属する他のカテゴリとの類似度に基づいて、対象事業者のスコアを算出する。
The calculation unit 134 calculates the score of the target business operator based on the degree of similarity between the provision target provided by the target business operator and the target “Ice IC”. The calculation unit 134 calculates the score of the target business operator based on the degree of similarity between one category to which the provision target provided by the target business operator belongs and another category to which the target “ice IC” belongs. The calculation unit 134 calculates the score of the target business operator based on the degree of similarity between one category to which the provision target provided by the target business operator belongs and another category to which the target “ice IC” belongs.
算出部１３４は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、下位のカテゴリが一致する程、スコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、最も下位の第３カテゴリ「チョコミント」に属する提供対象を提供する対象事業者のスコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、第３カテゴリ「チョコミント」に属する対象「アイスＩＣ」を提供する対象事業者のスコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。
The calculation unit 134 calculates the score of the target business operator such that the lower the category of the category to which the target “Ice IC” belongs, the higher the score. The calculation unit 134 sets the score of the target business operator such that the target business operator who provides the provision target that belongs to the lowest third category “chocomint” out of the categories to which the target “ice IC” belongs has a high score. calculate. The calculating unit 134 calculates the score of the target business operator such that the target business operator who provides the target “ice IC” belonging to the third category “chocolate mint” has a high score.
算出部１３４は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、下位のカテゴリに類似する他のカテゴリに属する提供対象を提供する対象事業者のスコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、対象「アイスＩＣ」が属するカテゴリのうち、最も下位の第３カテゴリ「チョコミント」に類似する第３カテゴリ「ミント」に属する提供対象を提供する対象事業者のスコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、第３カテゴリ「ミント」に属する対象「ガムＧＭ」を提供する対象事業者のスコアが高くなるように、対象事業者のスコアを算出する。
The calculation unit 134 calculates the score of the target business operator such that the score of the target business operator who provides the provision target that belongs to another category similar to the lower category of the categories to which the target “Ice IC” belongs is high. To do. The calculation unit 134 increases the score of the target business operator who provides the provision target belonging to the third category "mint" that is similar to the lowest third category "chocomint" among the categories to which the target "ice IC" belongs. Thus, the score of the target business operator is calculated. The calculation unit 134 calculates the score of the target business operator such that the target business operator who provides the target “gum GM” belonging to the third category “mint” has a high score.
算出部１３４は、ランキング情報ＲＩＮＦ５１に示すように、対象事業者のスコアを算出する。算出部１３４は、アイスクリームメーカＩＭのスコアをスコア「ＳＣ５１」と算出する。算出部１３４は、アイスクリームメーカＩＮのスコアをスコア「ＳＣ５２」と算出する。算出部１３４は、お菓子メーカＳＷのスコアをスコア「ＳＣ５５」と算出する。
The calculation unit 134 calculates the score of the target business operator, as shown in the ranking information RINF51. The calculation unit 134 calculates the score of the ice cream maker IM as the score “SC51”. The calculation unit 134 calculates the score of the ice cream maker IN as the score “SC52”. The calculation unit 134 calculates the score of the sweets maker SW as the score “SC55”.
（提供部１３５）
提供部１３５は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。例えば、提供部１３５は、事業者装置２０へ各種情報を提供する。提供部１３５は、抽出部１３２により抽出された対象に対するニーズに関する情報を用いたサービスを提供する。例えば、提供部１３５は、抽出部１３２により抽出された対象に対するニーズに関する情報を、情報の要求元に提供する。
(Providing section 135)
The providing unit 135 provides various information to an external information processing device. For example, the providing unit 135 provides various information to the business entity apparatus 20. The providing unit 135 provides a service using the information regarding the needs for the target extracted by the extracting unit 132. For example, the providing unit 135 provides the information requesting source with information regarding the needs of the target extracted by the extracting unit 132.
例えば、提供部１３５は、事業者装置２０へ対象需要情報を提供する。例えば、提供部１３５は、対象情報に対応する対象に対するニーズを示す対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部１３５は、対象情報に対応するキーワードを用いて検索を行ったユーザの属性情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部１３５は、対象情報に対応する対象に対するニーズを示す対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部１３５は、対象情報に対応するキーワードに関連する行動を行ったユーザの属性情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部１３５は、対象情報に対応するキーワードに関連する行動を行ったユーザの位置情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。
For example, the providing unit 135 provides the business device 20 with the target demand information. For example, the providing unit 135 provides the business with the target demand information indicating the needs for the target corresponding to the target information. For example, the providing unit 135 provides the business with the target demand information including the attribute information of the user who searched using the keyword corresponding to the target information. For example, the providing unit 135 provides the business with the target demand information indicating the needs for the target corresponding to the target information. For example, the providing unit 135 provides the business with the target demand information including the attribute information of the user who has performed the action related to the keyword corresponding to the target information. For example, the providing unit 135 provides the business with the target demand information including the position information of the user who has performed the action related to the keyword corresponding to the target information.
例えば、提供部１３５は、対象情報に対応するキーワードを用いて検索を行ったユーザの年齢に関する情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部１３５は、対象情報に対応するキーワードを用いて検索を行ったユーザの性別に関する情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部１３５は、対象情報に対応するキーワードを用いて検索を行ったユーザの位置情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部１３５は、対象情報に対応するキーワードとともに検索に用いられた他のキーワードを含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部１３５は、事業者に、競合事業者に関する対象需要情報を提供する。
For example, the providing unit 135 provides the business with the target demand information including information about the age of the user who has searched using the keyword corresponding to the target information. For example, the providing unit 135 provides the business with the target demand information including the information about the sex of the user who searched using the keyword corresponding to the target information. For example, the providing unit 135 provides the business with the target demand information including the position information of the user who has searched using the keyword corresponding to the target information. For example, the providing unit 135 provides the business with the target demand information including the keyword corresponding to the target information and other keywords used in the search. For example, the providing unit 135 provides the business operator with the target demand information regarding the competitive business operator.
例えば、提供部１３５は、情報提供に対して課金される事業者に、対象需要情報を提供する。例えば、提供部１３５は、情報提供に対して入札された金額に基づいて決定された事業者に対象需要情報を提供する。なお、この点についての詳細は後述する。
For example, the providing unit 135 provides the target demand information to the business operator who is charged for providing the information. For example, the providing unit 135 provides the target demand information to the business operator determined based on the amount of money bid for the information provision. Details of this point will be described later.
図１の例では、提供部１３５は、商品「車Ｘ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、６５％が「横幅」であり、２０％が「荷台 広さ」であり、１０％が「オフロード」であり、５％が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。また、図１の例では、提供部１３５は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、男性が「７５％」であり、女性が「２５％」であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。また、図１の例では、提供部１３５は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、２０代が「６５％」であり、３０代が「２０％」（不図示）等であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。
In the example of FIG. 1, the provision unit 135 determines that 65% of the keywords used as a query together with the product “car X” are “width”, 20% are “width of cargo bed”, and 10% are “off”. The target demand information indicating "road" and 5% "riding comfort" is provided to the automobile manufacturer MA. Further, in the example of FIG. 1, the providing unit 135 outputs target demand information indicating that among the users who search for the product “car X”, “75%” is for men and “25%” for women. Provide to manufacturer MA. Further, in the example of FIG. 1, the providing unit 135 determines that among the users who search for the product “car X”, the twenties are “65%” and the thirties are “20%” (not shown). The target demand information indicating the above is provided to the automobile manufacturer MA.
提供部１３５は、算出部１３４により決定された解決情報を用いたサービスを提供する。提供部１３５は、算出部１３４により決定された解決情報を用いたレコメンドサービスを提供する。提供部１３５は、算出部１３４により決定された解決情報を、ニーズに対応するユーザに提供する。提供部１３５は、算出部１３４により決定された解決情報を、対象を提供する事業者に提供する。提供部１３５は、算出部１３４により決定された解決情報を、他の対象を提供する事業者に提供する。提供部１３５は、算出部１３４により決定された解決情報を、一の事業者に提供する。
The providing unit 135 provides a service using the solution information determined by the calculating unit 134. The providing unit 135 provides the recommendation service using the solution information determined by the calculating unit 134. The providing unit 135 provides the solution information determined by the calculating unit 134 to the user corresponding to the needs. The providing unit 135 provides the solution information determined by the calculating unit 134 to the business operator who provides the target. The providing unit 135 provides the solution information determined by the calculating unit 134 to the business operator who provides another target. The providing unit 135 provides the solution information determined by the calculating unit 134 to one business operator.
提供部１３５は、算出部１３４により算出されたスコアを用いたサービスを提供する。提供部１３５は、算出部１３４により算出されたスコアに基づいて、事業者に関する相場の情報提供のサービスを提供する。
The providing unit 135 provides a service using the score calculated by the calculating unit 134. The providing unit 135 provides a service of providing market price information about the business operator based on the score calculated by the calculating unit 134.
図２の例では、提供部１３５は、ランキング情報ＲＩＮＦ５１や相場予測情報ＭＩＮＦ５１を用いて、種々のサービスを提供する。提供部１３５は、決定した各対象事業者のランキングや各対象事業者の株の相場予測の情報を用いたサービスを提供する。提供部１３５は、有望対象事業者や悲観対象事業者や中立対象事業者を示す情報を提供する。提供部１３５は、有望対象事業者や悲観対象事業者や中立対象事業者を示す一覧情報を、相場情報を要求したユーザに提供する。提供部１３５は、相場予測情報ＭＩＮＦ５１に示すような各対象事業者の株の相場を示す情報を、相場情報を要求したユーザに提供する。
In the example of FIG. 2, the providing unit 135 provides various services by using the ranking information RINF51 and the market price prediction information MINF51. The providing unit 135 provides a service that uses the determined ranking of each target business operator and the stock market forecast information of each target business operator. The providing unit 135 provides information indicating a promising target enterprise, a pessimistic target enterprise, and a neutral target enterprise. The providing unit 135 provides the user who has requested the market price information with list information indicating promising target companies, pessimistic target companies, and neutral target companies. The providing unit 135 provides the user who has requested the market price information with information indicating the market price of the stock of each target business operator as shown in the market price prediction information MINF51.
提供部１３５は、決定した各対象事業者のランキングを用いたレコメンドサービスを提供する。提供部１３５は、ランキング上位（例えば１０以内）の対象事業者を示す情報を提供することにより、ランキング上位の対象事業者を将来有望な事業者であると推奨するレコメンドサービスを提供する。
The providing unit 135 provides the recommended service using the determined ranking of each target operator. The providing unit 135 provides the recommendation service that recommends the target business operators in the top ranking to be promising business operators in the future by providing information indicating the target business operators in the top ranking (for example, within 10).
提供部１３５は、相場情報を要求したユーザに、相場予測情報ＭＩＮＦ５１に関する情報を提供する。提供部１３５は、相場情報を要求したユーザに、ランキング情報ＲＩＮＦ５１に関する情報を提供してもよい。
The providing unit 135 provides the user who has requested the market price information with information regarding the market price prediction information MINF51. The providing unit 135 may provide information regarding the ranking information RINF51 to the user who has requested the market price information.
〔３．情報処理のフロー〕
ここで、図９を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００による情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
[3. Information processing flow]
Here, the procedure of information processing by the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. 9. FIG. 9 is a flowchart showing an example of information processing according to the embodiment.
図９に示すように、情報処理装置１００は、ユーザの入力情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの入力情報として、ユーザの検索に用いられたクエリを取得する。図１の例では、情報処理装置１００は、端末装置１０−１からクエリ「車Ｘ 横幅」を取得する。また、図１の例では、情報処理装置１００は、端末装置１０−２からクエリ「車Ｙ 燃費」を取得する。また、図１の例では、情報処理装置１００は、端末装置１０−３からクエリ「スマホ バッテリ」を取得する。また、図１の例では、情報処理装置１００は、端末装置１０−４からクエリ「天気」を取得する。また、図１の例では、情報処理装置１００は、端末装置１０−５からクエリ「車Ｘ 荷台 広さ」を取得する。情報処理装置１００は、ユーザＵ１〜ユーザＵ５等の多数のユーザが検索に用いたクエリを取得する。また、情報処理装置１００は、事業者から対象情報を取得する。図１の例では、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＡが利用する事業者装置２０から商品「車Ｘ」を指定する対象情報を取得する。
As shown in FIG. 9, the information processing apparatus 100 acquires user input information (step S101). For example, the information processing apparatus 100 acquires the query used for the user search as the user input information. In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires the query “car X width” from the terminal device 10-1. Moreover, in the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires the query “car Y fuel efficiency” from the terminal device 10-2. Further, in the example of FIG. 1, the information processing device 100 acquires the query “smartphone battery” from the terminal device 10-3. Further, in the example of FIG. 1, the information processing device 100 acquires the query “weather” from the terminal device 10-4. Further, in the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires the query “vehicle X loading platform size” from the terminal device 10-5. The information processing apparatus 100 acquires a query used by a large number of users such as the users U1 to U5 for searching. In addition, the information processing device 100 acquires the target information from the business operator. In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires target information designating the product “car X” from the business entity apparatus 20 used by the automobile manufacturer MA.
また、情報処理装置１００は、対象情報に対応する対象に対するニーズを抽出する（ステップＳ１０２）。例えば、情報処理装置１００は、検索に用いられたクエリから対象情報に対応する対象に対するニーズを抽出する。図１の例では、情報処理装置１００は、対象情報「車Ｘ」に対応する文字列を含むクエリを抽出する。
The information processing apparatus 100 also extracts the needs for the target corresponding to the target information (step S102). For example, the information processing apparatus 100 extracts the needs for the target corresponding to the target information from the query used for the search. In the example of FIG. 1, the information processing device 100 extracts a query including a character string corresponding to the target information “car X”.
そして、情報処理装置１００は、対象に対するニーズに関する情報に基づいて対象需要情報を生成する（ステップＳ１０３）。図１の例では、情報処理装置１００は、ニーズ情報記憶部１２４に示すような対象需要情報を生成する。
Then, the information processing apparatus 100 generates target demand information based on the information regarding the needs for the target (step S103). In the example of FIG. 1, the information processing device 100 generates target demand information as shown in the needs information storage unit 124.
そして、情報処理装置１００は、事業者に対象需要情報を提供する（ステップＳ１０４）。図１の例では、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、６５％が「横幅」であり、２０％が「荷台 広さ」であり、１０％が「オフロード」であり、５％が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。また、図１の例では、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、男性が「７５％」であり、女性が「２５％」であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。また、図１の例では、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、２０代が「６５％」であり、３０代が「２０％」（不図示）等であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。
Then, the information processing apparatus 100 provides the business with the target demand information (step S104). In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 has 65% “width”, 20% “width of cargo bed”, and 10% “keyword” used as a query together with the product “car X”. The target demand information indicating "off-road" and 5% "ride comfort" is provided to the automobile manufacturer MA. Further, in the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 displays target demand information indicating that among the users who search for the product “car X”, the male is “75%” and the female is “25%”. Providing to automaker MA. In the example of FIG. 1, among the users who search for the product “car X”, the information processing apparatus 100 has “65%” in their 20s and “20%” (not shown) in their 30s. The target demand information indicating that is provided to the automobile manufacturer MA.
〔４．他の事業者の情報提供〕
図１の例では、自動車メーカＭＡに自身が販売する商品「車Ｘ」に関する対象需要情報を提供する場合を示したが、情報処理装置１００は、事業者の競合に関する対象需要情報を事業者に提供してもよい。この点について、図１０を用いて説明する。図１０は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１０の例では、情報処理装置１００が自動車メーカＭＡに自身が提供する商品「車Ｘ」の競合商品である商品「車Ｙ」に関する対象需要情報を提供する場合を示す。なお、図１と同様の点についての説明は適宜省略する。
[4. Providing information from other businesses
In the example of FIG. 1, the case where the target demand information regarding the product “car X” that the seller sells is provided to the automobile manufacturer MA is shown, but the information processing apparatus 100 provides the target demand information regarding the competition of the business to the business. May be provided. This point will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of information processing according to the embodiment. In the example of FIG. 10, the information processing apparatus 100 provides the automobile manufacturer MA with the target demand information regarding the product “car Y”, which is a competitive product of the product “car X” provided by itself. The description of the same points as in FIG. 1 will be omitted as appropriate.
図１０の例では、情報処理装置１００は、事業者から対象情報を取得する（ステップＳ２１）。例えば、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＡが利用する事業者装置２０から商品「車Ｙ」を指定する対象情報を取得する。例えば、自動車メーカＭＡの管理者Ｍ１は、自動車メーカＭＡの競合企業が提供する競合商品「車Ｙ」を指定する対象情報を入力することにより、情報処理装置１００へ商品「車Ｙ」を指定する対象情報を送信する。
In the example of FIG. 10, the information processing device 100 acquires the target information from the business operator (step S21). For example, the information processing apparatus 100 acquires target information specifying the product “car Y” from the business entity apparatus 20 used by the automobile manufacturer MA. For example, the manager M1 of the automobile manufacturer MA specifies the product “car Y” in the information processing apparatus 100 by inputting the target information designating the competitive product “car Y” provided by the competitor of the automobile manufacturer MA. Send the target information.
そして、情報処理装置１００は、対象情報に対応する対象に対するニーズを抽出する。図１０の例では、情報処理装置１００は、対象情報「車Ｙ」に対応する文字列を含むクエリを抽出する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ２がクエリ「車Ｙ」と組み合わせてクエリ「燃費」を用いたことを示す情報を行動情報記憶部１２３（図７参照）から抽出する。また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ２が２０代女性であること等を示すユーザＵ２に関するユーザ情報をユーザ情報記憶部１２２（図６参照）から抽出する。
Then, the information processing apparatus 100 extracts the needs for the target corresponding to the target information. In the example of FIG. 10, the information processing device 100 extracts a query including a character string corresponding to the target information “car Y”. For example, the information processing apparatus 100 extracts information indicating that the user U2 has used the query “fuel consumption” in combination with the query “car Y” from the behavior information storage unit 123 (see FIG. 7 ). Further, for example, the information processing apparatus 100 extracts the user information regarding the user U2 indicating that the user U2 is a female in their 20s from the user information storage unit 122 (see FIG. 6).
そして、情報処理装置１００は、対象に対するニーズに関する情報に基づいて対象需要情報を生成する。図１０の例では、情報処理装置１００は、ニーズ情報記憶部１２４に示すような対象需要情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｙ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、５０％が「燃費」であり、２０％が「安い」であり、１０％が「高級感」であり、５％が「コスパ良」であることを示す対象需要情報を生成する。また、例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｙ」を検索するユーザのうち、男性が「９０％」であり、女性が「１０％」であることを示す対象需要情報を生成する。また、図１０の例では、商品「車Ｙ」を検索するユーザのうち、２０代が「９０％」であり、３０代が「５％」（不図示）等であることを示す対象需要情報を生成する。
Then, the information processing apparatus 100 generates the target demand information based on the information regarding the needs for the target. In the example of FIG. 10, the information processing device 100 generates target demand information as shown in the needs information storage unit 124. For example, in the information processing apparatus 100, 50% of the keywords used as a query together with the product “car Y” are “fuel consumption”, 20% are “cheap”, and 10% are “luxury”, Target demand information indicating that 5% is “good quality” is generated. Further, for example, the information processing apparatus 100 generates target demand information indicating that among the users who search for the product “car Y”, the men are “90%” and the women are “10%”. Further, in the example of FIG. 10, among the users who search for the product “car Y”, the target demand information indicating that the twenties are “90%” and the thirties are “5%” (not shown). To generate.
そして、情報処理装置１００は、事業者に対象需要情報を提供する（ステップＳ２２）。図１０の例では、情報処理装置１００は、対象情報の送信元である自動車メーカＭＡに生成した対象需要情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｙ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、５０％が「燃費」であり、２０％が「安い」であり、１０％が「高級感」であり、５％が「コスパ良」であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。また、例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｙ」を検索するユーザのうち、男性が「９０％」であり、女性が「１０％」であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。また、図１０の例では、商品「車Ｙ」を検索するユーザのうち、２０代が「９０％」であり、３０代が「５％」（不図示）等であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＡに提供する。
Then, the information processing apparatus 100 provides the target demand information to the business operator (step S22). In the example of FIG. 10, the information processing apparatus 100 provides the generated target demand information to the automobile manufacturer MA that is the transmission source of the target information. For example, in the information processing apparatus 100, 50% of the keywords used as a query together with the product “car Y” are “fuel consumption”, 20% are “cheap”, and 10% are “luxury”, The target demand information indicating that 5% is “cospa good” is provided to the automobile manufacturer MA. Further, for example, the information processing apparatus 100 provides the automobile manufacturer MA with the target demand information indicating that among the users who search for the product “car Y”, the men are “90%” and the women are “10%”. provide. Further, in the example of FIG. 10, among the users who search for the product “car Y”, the target demand information indicating that the twenties are “90%” and the thirties are “5%” (not shown). To the automobile manufacturer MA.
このように、情報処理装置１００は、事業者に競合に関する対象需要情報を提供することにより、対象需要情報の提供を受けた事業者は、自身の事業と競合する商品または商品のカテゴリについて、提供された対象需要情報に基づいて、新商品等の開発やマーケティング等を行うことができる。
In this way, the information processing apparatus 100 provides the target demand information regarding the competition to the business operator so that the business operator receiving the target demand information can provide the business or the category of the product that competes with its own business. It is possible to develop or market a new product or the like based on the target demand information thus obtained.
〔５．入札による情報提供〕
また、例えば、情報処理装置１００は、入札形式により対象需要情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、情報提供に対して入札された金額に基づいて決定された事業者に対象需要情報を提供してもよい。この点について、図１１を用いて説明する。図１１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１１では、複数の事業者が同じ商品を指定し、入札する場合を示す。なお、図１と同様の点についての説明は適宜省略する。
[5. Providing information by bidding)
Further, for example, the information processing device 100 may provide the target demand information in a bid format. For example, the information processing device 100 may provide the target demand information to the business operator determined based on the amount of money bid for the information provision. This point will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information processing according to the embodiment. FIG. 11 shows a case where a plurality of businesses specify the same product and bid. The description of the same points as in FIG. 1 will be omitted as appropriate.
情報処理装置１００は、自動車メーカＭＡから対象情報を取得する（ステップＳ３１−１）。図１１の例では、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＡが利用する事業者装置２０から商品「車Ｘ」を指定し、入札額を「１０万円」とする対象情報を取得する。例えば、自動車メーカＭＡの管理者Ｍ１は、事業者装置２０に商品「車Ｘ」を指定し、入札額を「１０万円」とする対象情報を入力することにより、情報処理装置１００へ商品「車Ｘ」を指定する対象情報を入札する。
The information processing apparatus 100 acquires target information from the automobile manufacturer MA (step S31-1). In the example of FIG. 11, the information processing apparatus 100 specifies the product “car X” from the business entity apparatus 20 used by the automobile manufacturer MA and acquires the target information for which the bid amount is “100,000 yen”. For example, the manager M1 of the automobile maker MA designates the product “car X” in the business entity device 20 and inputs the target information for which the bid amount is “100,000 yen”, so that the product “vehicle X” is displayed in the information processing device 100. Bid the target information designating the "car X".
また、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＢから対象情報を取得する（ステップＳ３１−２）。図１１の例では、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＢが利用する事業者装置２０から商品「車Ｘ」を指定し、入札額を「２０万円」とする対象情報を取得する。例えば、自動車メーカＭＢの管理者Ｍ２は、事業者装置２０に商品「車Ｘ」を指定し、入札額を「２０万円」とする対象情報を入力することにより、情報処理装置１００へ商品「車Ｘ」を指定する対象情報を入札する。
The information processing apparatus 100 also acquires the target information from the automobile manufacturer MB (step S31-2). In the example of FIG. 11, the information processing apparatus 100 specifies the product “car X” from the business entity apparatus 20 used by the automobile maker MB and acquires the target information with the bid amount of “200,000 yen”. For example, the manager M2 of the automobile maker MB specifies the product "car X" in the business entity device 20 and inputs the target information for which the bid amount is "200,000 yen", so that the product "vehicle X" is input to the information processing device 100. Bid the target information designating the "car X".
また、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＣから対象情報を取得する（ステップＳ３１−３）。図１１の例では、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＣが利用する事業者装置２０から商品「車Ｘ」を指定し、入札額を「１５万円」とする対象情報を取得する。例えば、自動車メーカＭＣの管理者Ｍ３は、事業者装置２０に商品「車Ｘ」を指定し、入札額を「１５万円」とする対象情報を入力することにより、情報処理装置１００へ商品「車Ｘ」を指定する対象情報を入札する。
In addition, the information processing device 100 acquires target information from the automobile manufacturer MC (step S31-3). In the example of FIG. 11, the information processing apparatus 100 specifies the product “car X” from the business entity apparatus 20 used by the automobile manufacturer MC and acquires the target information for which the bid amount is “150,000 yen”. For example, the manager M3 of the automobile maker MC specifies the product “car X” in the business entity device 20 and inputs the target information for which the bid amount is “150,000 yen”, and the product “car X” is displayed in the information processing device 100. Bid the target information designating the "car X".
なお、ステップＳ３１−１〜Ｓ３１−３等の処理は、ステップＳ３２の事業者の決定の前であれば、いずれが先に行われてもよい。
Note that any of the processes in steps S31-1 to S31-3 may be performed before the determination of the business operator in step S32.
そして、情報処理装置１００は、対象需要情報を提供する事業者を決定する（ステップＳ３２）。例えば、情報処理装置１００は、入札情報リストＢＬ１１に示すような入札情報から、入札額に基づいて事業者を抽出することにより、対象需要情報を提供する事業者を決定する。図１１の例では、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」を対象とする入札のうち、最も高い金額「２０万円」を入札した自動車メーカＭＢを、対象需要情報を提供する事業者として決定する。なお、情報処理装置１００は、入札情報リストＢＬ１１に示すような入札情報を記憶部１２０に記憶してもよい。
Then, the information processing apparatus 100 determines the business operator who provides the target demand information (step S32). For example, the information processing apparatus 100 determines the business operator who provides the target demand information by extracting the business operator based on the bid price from the bid information as shown in the bid information list BL11. In the example of FIG. 11, the information processing apparatus 100 sets the car maker MB that bids the highest amount of “200,000 yen” among the bids for the product “car X” as the operator who provides the target demand information. decide. The information processing apparatus 100 may store the bid information as shown in the bid information list BL11 in the storage unit 120.
そして、情報処理装置１００は、事業者に対象需要情報を提供する（ステップＳ３３）。図１１の例では、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＢに生成した対象需要情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、６５％が「横幅」であり、２０％が「荷台 広さ」であり、１０％が「オフロード」であり、５％が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＢに提供する。また、例えば、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、男性が「２０％」であり、女性が「２５％」であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＢに提供する。また、図１１の例では、情報処理装置１００は、商品「車Ｘ」を検索するユーザのうち、２０代が「６５％」であり、３０代が「２０％」（不図示）等であることを示す対象需要情報を自動車メーカＭＢに提供する。なお、情報処理装置１００は、上記に限らず種々の基準に基づいて対象需要情報を提供する事業者を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の閾値（例えば、１５万円）以上の入札額の事業者を、対象需要情報を提供する事業者として決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、自動車メーカＭＢ及び自動車メーカＭＣを、対象需要情報を提供する事業者として決定してもよい。
Then, the information processing apparatus 100 provides the business with the target demand information (step S33). In the example of FIG. 11, the information processing device 100 provides the generated target demand information to the automobile manufacturer MB. For example, in the information processing apparatus 100, 65% of the keywords used as a query together with the product “car X” are “width”, 20% are “cargo width”, and 10% are “off-road”. Yes, the target demand information indicating that 5% is "comfort" is provided to the automobile manufacturer MB. Further, for example, the information processing apparatus 100 provides the automobile manufacturer MB with the target demand information indicating that among the users who search for the product “car X”, the male is “20%” and the female is “25%”. provide. In the example of FIG. 11, among the users who search for the product “car X”, the information processing apparatus 100 has “65%” in their 20s and “20%” (not shown) in their 30s. The target demand information indicating that is provided to the automobile manufacturer MB. Note that the information processing apparatus 100 may determine the business operator who provides the target demand information based on various criteria, not limited to the above. For example, the information processing apparatus 100 may determine a business operator with a bid amount equal to or more than a predetermined threshold value (for example, 150,000 yen) as a business operator that provides the target demand information. In this case, the information processing apparatus 100 may determine the automobile maker MB and the automobile maker MC as the business entity that provides the target demand information.
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、算出部１３４とを有する。取得部１３１は、事業者に関する事業者情報と、対象に対するニーズに関する情報とを取得する。算出部１３４は、事業者情報とニーズに関する情報とに基づいて、対象のニーズに関する事業者の評価を示すスコアを算出する。
[6. effect〕
As described above, the information processing device 100 according to the embodiment has the acquisition unit 131 and the calculation unit 134. The acquisition unit 131 acquires company information about a company and information about needs for the target. The calculation unit 134 calculates a score indicating the evaluation of the business operator regarding the target needs based on the business operator information and the information regarding the needs.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、事業者に関する事業者情報と、対象に対するニーズに関する情報とに基づいて、対象のニーズに関する事業者の評価を示すスコアを算出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can calculate the score indicating the evaluation of the business operator regarding the needs of the target based on the business entity information regarding the business operator and the information regarding the needs of the target. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、対象に関連する事業者に関する事業者情報を取得する。算出部１３４は、対象に関連する事業者のスコアを算出する。
Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires the business entity information regarding the business entity related to the target. The calculation unit 134 calculates the score of the business operator related to the target.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象に関連する事業者に関する事業者情報に基づいて、対象に関連する事業者のスコアを算出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can calculate the score of the business operator related to the target based on the business operator information about the business operator related to the target. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、対象を提供する事業者に関する事業者情報を取得する。算出部１３４は、対象を提供する事業者のスコアを算出する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires the business entity information regarding the business entity that provides the target. The calculation unit 134 calculates the score of the business operator that provides the target.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象を提供する事業者に関する事業者情報に基づいて、対象を提供する事業者のスコアを算出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can calculate the score of the business operator who provides the target based on the business operator information about the business operator who provides the target. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、対象を提供する提供事業者とは異なる事業者に関する事業者情報を取得する。算出部１３４は、提供事業者とは異なる事業者のスコアを算出する。
In addition, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires the business entity information regarding the business entity different from the provider that provides the target. The calculation unit 134 calculates a score of a business operator different from the provider.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象を提供する提供事業者とは異なる事業者に関する事業者情報に基づいて、提供事業者とは異なる事業者のスコアを算出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can calculate the score of a business operator different from the provider, based on the business operator information on the business operator different from the provider who provides the target. .. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、算出部１３４は、事業者情報とニーズに関する情報との類似度に基づいて、スコアを算出する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the calculation unit 134 calculates the score based on the degree of similarity between the business operator information and the information regarding the needs.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、事業者情報とニーズに関する情報との類似度に基づいて、スコアを算出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can calculate the score based on the degree of similarity between the business operator information and the information regarding needs. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、算出部１３４は、事業者が提供する提供対象と、対象との類似度に基づいて、スコアを算出する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the calculation unit 134 calculates the score based on the degree of similarity between the target provided by the business operator and the target.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、事業者が提供する提供対象と、対象との類似度に基づいて、スコアを算出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can calculate the score based on the degree of similarity between the target provided by the business operator and the target. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、算出部１３４は、事業者が提供する提供対象が属する一のカテゴリと、対象が属する他のカテゴリとの類似度に基づいて、スコアを算出する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the calculation unit 134 calculates a score based on the similarity between one category to which the provision target provided by the business operator belongs and other categories to which the target belongs.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、事業者が提供する提供対象が属する一のカテゴリと、対象が属する他のカテゴリとの類似度に基づいて、スコアを算出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can calculate the score based on the similarity between one category to which the provision target provided by the business operator belongs and other categories to which the target belongs. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、提供部１３５を有する。提供部１３５は、算出部１３４により算出されたスコアを用いたサービスを提供する。
Further, the information processing device 100 according to the embodiment has a providing unit 135. The providing unit 135 provides a service using the score calculated by the calculating unit 134.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、算出したスコアを用いたサービスを提供することにより、事業者の評価を示すスコアに基づくサービスを提供することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can provide the service based on the score indicating the evaluation of the business operator by providing the service using the calculated score.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３５は、算出部１３４により算出されたスコアに基づいて、事業者に関する相場の情報提供のサービスを提供する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the providing unit 135 provides a service of providing market price information regarding the business operator based on the score calculated by the calculating unit 134.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、算出したスコアに基づいて、事業者に関する相場の情報提供のサービスを提供することにより、事業者の評価を示すスコアに基づくサービスを提供することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment provides the service of providing the market price information on the business operator based on the calculated score, thereby providing the service based on the score indicating the evaluation of the business operator. You can
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、複数の事業者の各々に関する複数の事業者情報と、ニーズに関する情報とを取得する。算出部１３４は、複数の事業者情報の各々とニーズに関する情報とに基づいて、複数の事業者の各々に対応する複数のスコアを算出する。
In addition, in the information processing device 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires a plurality of company information regarding each of a plurality of companies and information regarding needs. The calculation unit 134 calculates a plurality of scores corresponding to each of the plurality of business operators based on each of the plurality of business operator information and information regarding needs.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数の事業者の各々に関する複数の事業者情報と、ニーズに関する情報とに基づいて、複数の事業者情報の各々とニーズに関する情報とに基づいて、複数の事業者の各々に対応する複数のスコアを算出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment is based on each of the plurality of company information and the information about the needs based on the plurality of company information about each of the plurality of companies and the information about the needs. Thus, it is possible to calculate a plurality of scores corresponding to each of the plurality of businesses. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
実施形態に係る情報処理装置１００は、抽出部１３２を有する。抽出部１３２は、ユーザが入力した入力情報から、対象に対応する第１キーワードと、対象の性質に関する第２キーワードとを抽出することにより、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。取得部１３１は、入力情報を取得し、抽出部１３２により抽出された対象に対するニーズに関する情報を取得する。
The information processing device 100 according to the embodiment includes an extraction unit 132. The extraction unit 132 extracts the information about the needs of the target by extracting the first keyword corresponding to the target and the second keyword related to the property of the target from the input information input by the user. The acquisition unit 131 acquires the input information and acquires the information regarding the needs of the target extracted by the extraction unit 132.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報から、対象に対応する第１キーワードと、対象の性質に関する第２キーワードとを抽出することにより、対象に対するニーズに関する情報を抽出し、対象に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment extracts the first keyword corresponding to the target and the second keyword related to the property of the target from the input information input by the user, and thereby the information regarding the needs of the target. By extracting the information regarding the needs for the target, it is possible to appropriately extract the information regarding the needs from the information input by the user. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザが検索に用いた検索クエリを含む入力情報を取得する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires input information including the search query used by the user for the search.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが検索に用いた検索クエリを含む入力情報を取得することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately extract information about needs from the information input by the user by acquiring the input information including the search query used by the user for the search. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む入力情報を取得する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires input information including posted information posted by a user in a predetermined service.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む入力情報を取得することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately extract information about needs from the information input by the user by acquiring the input information including the posted information posted by the user in the predetermined service. it can. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、抽出部１３２は、商品または商品のカテゴリである対象に対応する第１キーワードと、第２キーワードに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。
Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the extraction unit 132 extracts information regarding needs for the target based on the first keyword corresponding to the target that is the product or the category of the product and the second keyword.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、商品または商品のカテゴリである対象に対応する第１キーワードと、第２キーワードに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment allows the user to extract the information about the needs for the target based on the first keyword corresponding to the target that is the product or the category of the product and the second keyword. Information about needs can be appropriately extracted from the input information. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、抽出部１３２は、対象の機能に関する第２キーワードに基づいて、対象の機能に対するニーズに関する情報を抽出する。
In addition, in the information processing device 100 according to the embodiment, the extraction unit 132 extracts information regarding needs for the target function based on the second keyword regarding the target function.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象の機能に関する第２キーワードに基づいて、対象の機能に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment appropriately extracts information about needs from information input by the user by extracting information about needs for the target functions based on the second keyword related to the target functions. Can be extracted. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、抽出部１３２は、対象の仕様に関する第２キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the extraction unit 132 extracts information regarding the needs for the target specifications based on the second keyword regarding the target specifications.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象の仕様に関する第２キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment appropriately extracts information about needs from the information input by the user by extracting the information about needs for the target specifications based on the second keyword regarding the target specifications. Can be extracted. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、抽出部１３２は、対象の価値評価に関する第２キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the extraction unit 132 extracts information regarding the needs for the target specifications based on the second keyword regarding the target value evaluation.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象の価値評価に関する第２キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment appropriately extracts the information about the needs from the information input by the user by extracting the information about the needs for the specifications of the target based on the second keyword regarding the value evaluation of the target. Can be extracted. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、所定の事業者から、対象を指定する対象情報を取得する。抽出部１３２は、所定の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires target information specifying a target from a predetermined business operator. The extraction unit 132 extracts information regarding needs for a target designated by a predetermined business operator.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately extract the information regarding the needs from the information input by the user by extracting the information regarding the needs for the target designated by the predetermined business operator. .. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、所定の事業者とは異なる他の事業者から、対象を指定する対象情報を取得する。抽出部１３２は、他の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出する。
Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires target information that specifies a target from another business operator different from the predetermined business operator. The extraction unit 132 extracts information regarding needs for a target designated by another business operator.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately extract the information regarding the needs from the information input by the user by extracting the information regarding the needs for the target designated by the predetermined business operator. .. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、所定の事業者の事業に関する情報を取得する。抽出部１３２は、所定の事業者の事業に関する情報から対象に関する情報を抽出し、抽出した対象に対応する第１キーワードと、対象の性質に関する第２キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。
In addition, in the information processing device 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires information regarding the business of a predetermined business operator. The extraction unit 132 extracts the information about the target from the information about the business of the predetermined business operator, and based on the first keyword corresponding to the extracted target and the second keyword regarding the property of the target, obtains information about the needs for the target. Extract.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の事業者の事業に関する情報から対象に関する情報を抽出し、抽出した対象に対応する第１キーワードと、対象の性質に関する第２キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。したがって、情報処理装置１００は、事業者の評価を示すスコアを適切に算出することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment extracts the information about the target from the information about the business of the predetermined business operator, and uses the first keyword corresponding to the extracted target and the second keyword regarding the property of the target. Based on this, by extracting the information regarding the needs for the target, it is possible to appropriately extract the information regarding the needs from the information input by the user. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately calculate the score indicating the evaluation of the business operator.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３５は、抽出部１３２により抽出された対象に対するニーズに関する情報を用いたサービスを提供する。
Further, in the information processing device 100 according to the embodiment, the providing unit 135 provides a service using the information regarding the needs of the target extracted by the extracting unit 132.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、抽出した対象に対するニーズに関する情報を用いたサービスを提供することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報に基づくサービスを提供することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can provide a service based on the information about the needs appropriately from the information input by the user by providing the service using the information about the needs for the extracted target. it can.
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３５は、抽出部１３２により抽出された対象に対するニーズに関する情報を、情報の要求元に提供する。
Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the providing unit 135 provides the information request source with information regarding the needs of the target extracted by the extracting unit 132.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、抽出した対象に対するニーズに関する情報を、情報の要求元に提供することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報に基づくサービスを提供することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment provides the information requesting source with the information regarding the needs of the extracted objects, thereby appropriately providing the service based on the information regarding the needs from the information input by the user. be able to.
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、生成部１３３を有する。生成部１３３は、抽出部１３２により抽出された対象に対するニーズに関する情報に基づいて、対象に関するコンテンツを生成する。
In addition, the information processing device 100 according to the embodiment includes a generation unit 133. The generation unit 133 generates the content regarding the target based on the information regarding the needs regarding the target extracted by the extraction unit 132.
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、抽出した対象に対するニーズに関する情報に基づいて、対象に関するコンテンツを生成することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報に基づくコンテンツを生成することができる。
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment generates the content related to the target based on the extracted information related to the need to the target, thereby appropriately generating the content based on the information related to the need from the information input by the user. can do.
〔７．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１００は、例えば図１３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１３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。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、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 information processing apparatus 100 according to the above-described embodiment is realized by, for example, a computer 1000 configured as shown in FIG. FIG. 13 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the functions of the information processing device. The computer 1000 has a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM 1300, a HDD (Hard Disk Drive) 1400, a communication interface (I/F) 1500, an input/output interface (I/F) 1600, and a 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 part. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 starts up, a program dependent 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提供する。
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 another device via the network N, sends the data to the CPU 1100, and provides the data generated by the CPU 1100 to the other device 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 output devices such as a display and a printer and input devices 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. Further, 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 the program or data to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads the 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) and a 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が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 realizes the function of the control unit 130 by executing the program loaded on the RAM 1200. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be acquired from another device via the network N.
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, the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are examples, and various modifications and improvements are made based on the knowledge of those skilled in the art, including the modes described in the row of the disclosure of the invention. It is possible to implement the present invention in other forms.
〔８．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生成することができる。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. Other]
Further, of the processes described in the above embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed may be manually performed, or the processes described as manually performed may be performed. All or part of the process can be automatically performed by a known method. In addition, the information including the processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above-mentioned documents and drawings can be arbitrarily generated unless otherwise specified. For example, the various information shown 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 device shown in the drawings is functionally conceptual and does not necessarily have to be physically configured as shown. That is, the specific form of distribution/integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or part of the device may be functionally or physically distributed/arranged in arbitrary units according to various loads and usage conditions. It can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態に記載された各処理は、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。
Further, the respective processes described in the above-described embodiments can be appropriately combined within a range in which the process contents do not contradict each other.
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。
Further, the "section (module, unit)" described above can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as an acquisition unit or an acquisition circuit.
