JP2020154469A

JP2020154469A - 収集装置、収集方法および収集プログラム

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Publication number: JP2020154469A
Application number: JP2019050429A
Authority: JP
Inventors: 亮蔵内; Akira Kurauchi
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2019-03-18
Filing date: 2019-03-18
Publication date: 2020-09-24
Anticipated expiration: 2039-03-18
Also published as: JP7023253B2

Abstract

【課題】交際を始めた利用者に対して有用な情報を提供すること。【解決手段】本願に係る収集装置は、特定部と、収集部とを備える。特定部は、関係性が所定の条件を満たす複数の利用者を特定する。収集部は、特定部により特定された複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報を収集する。【選択図】図１

Description

本発明は、収集装置、収集方法および収集プログラムに関する。

従来、利用者間の共通性に基づいて、各種の情報を提供する技術が提供されている。このような技術の一例として、利用者が過去に交際を申し込んだ対象の類似性に基づいて、交際対象を推奨する技術が知られている。

特開２０１７−０４５３４２号公報

しかしながら、上述した従来技術では、交際を始めた利用者に対して有用な情報を提供しているとは言えない場合がある。

例えば、上述した従来技術では、単に交際対象となる利用者の推奨を行っているに過ぎず、交際を始めた利用者に対して有用な情報を提供しているとは言えない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、交際を始めた利用者に対して有用な情報を提供することを目的とする。

本願に係る収集装置は、関係性が所定の条件を満たす複数の利用者を特定する特定部と、前記特定部により特定された複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報を収集する収集部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、交際を始めた利用者に対して有用な情報を提供することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る収集処理の一例を示す図である。図２は、実施形態に係る収集システムの構成例を示す図である。図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。図４は、実施形態に係る収集装置の構成例を示す図である。図５は、実施形態に係る利用者記憶部の一例を示す図である。図６は、実施形態に係るカップル記憶部の一例を示す図である。図７は、実施形態に係る収集処理の一例を示すフローチャートである。図８は、収集装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る収集装置、収集方法及び収集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収集装置、収集方法及び収集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。

（実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
まず、図１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１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が収集装置１００により実行される例を示す。なお、以下実施形態では、マッチング後、恋愛関係となった利用者同士を適宜「カップル」と呼ぶ。

図１では、利用者同士のマッチング後の情報を収集して特徴を学習することで、カップルとなった他の利用者同士（以下、適宜「他のカップル」と呼ぶ）に所定の情報を提案する場合を示す。例えば、図１では、収集装置１００が他のカップルにデートスポットを提案する。以下、図１を用いて、実施形態に係る収集処理の一例を説明する。

収集装置１００は、利用者の属性と位置情報とを取得する（ステップＳ１０１）。ここで、収集装置１００が取得する位置情報とは、位置履歴である。例えば、収集装置１００が取得する位置情報とは、「何時」に「何処」を訪問したといった利用者の移動の履歴に関する情報である。また、位置情報は、例えば利用者が個々に利用する端末装置から取得された位置情報である。例えば、位置情報は、ＧＰＳ（Global Positioning System）やアプリを介して取得された位置情報である。収集装置１００は、所定のサービスに登録された利用者の属性と位置情報とを取得する。収集装置１００は、マッチングすると推定された利用者同士の各々の属性と位置情報とを取得してもよい。なお、ステップＳ１０１に係る処理は、ステップＳ１０２に係る処理の後に実行されてもよい。

収集装置１００は、マッチング結果からカップルを特定する（ステップＳ１０２）。ここで、実施形態に係るマッチング結果とは、マッチングした利用者同士が相互に好意を有するか否かの結果である。例えば、収集装置１００は、相互にマッチング相手の写真を表示し、相互の操作に応じて相互に好意を有するかを判定する。具体的な例を挙げると、収集装置１００は、相互に写真を表示し、相互から好意があるとする操作（例えば、クリックやタップなど）を受け付けると、相互に好意を有すると推定する。そして、収集装置１００は、相互に好意を有すると推定した利用者同士をカップルと特定する。図１に示すように、収集装置１００は、利用者＃１から利用者＃２に対して好意があるとする操作を受け付け、利用者＃２から利用者＃１に対して好意があるとする操作を受け付け、利用者＃３から利用者＃１に対して好意があるとする操作を受け付けたとする。この場合、収集装置１００は、利用者＃１と利用者＃２との相互から好意があるとする操作を受け付けたので、利用者＃１と利用者＃２とをカップルと特定する。また、収集装置１００は、利用者＃３から利用者＃１に対して好意があるとする操作を受け付けたが、利用者＃１から利用者＃３に対して好意があるとする操作を受け付けなかったので、利用者＃１と利用者＃３とをカップル不成立と特定する。なお、以下では、利用者＃１と利用者＃２とをまとめて適宜「カップル＃１」と呼ぶ。

収集装置１００は、カップルの各々の位置情報から、デート場所（デートスポット）を推定する（ステップＳ１０３）。図１の例では、収集装置１００は、利用者＃１の位置情報と、利用者＃２の位置情報とから、利用者＃１と利用者＃２とが共に訪問した場所をデートスポットとして推定する。例えば、収集装置１００は、利用者＃１と利用者＃２とが共に訪問した場所であって、訪問した回数が所定の閾値以上の場所をデートスポットとして推定する。なお、実施形態に係る位置情報には、利用者が移動（滞在）した位置に関する情報と、利用者がその位置に移動した日時に関する情報との組み合わせが含まれる。図１では、利用者＃１の位置情報には、「日時＃１−１」と「位置＃１−１」との組み合わせが含まれる。これは、利用者＃１が「日時＃１−１」に「位置＃１−１」に移動したことを示す。また、収集装置１００は、カップル＃１が訪問したデートスポットとして、「デートスポット＃１−１」や「デートスポット＃１−２」を推定する。

収集装置１００は、マッチングしてから所定の期間が経過したカップルの情報を示すカップル情報を収集する（ステップＳ１０４）。なお、カップル情報とは、カップルとなった利用者同士が行った行動に関する情報である。例えば、カップル情報とは、カップルとなった利用者同士が行ったデートに関する情報である。具体的には、カップル情報には、デートの場所、デートの回数、デートの頻度などに関する情報が含まれる。また、カップル情報は、例えば、付き合い続けているとか、別れたといったカップルの状態を推定する情報であってもよい。ここで、図１は、カップル＃１がカップルになってから１月目のカップルであり、カップル＃２がカップルになってから３年目のカップルであり、カップル＃３がカップルになってから６月目のカップルであり、カップル＃４が別れたカップルであることを示す。図１では、収集装置１００が、マッチングしてから３年が経過したカップル＃２のカップル情報と、マッチングしてから６月が経過したカップル＃３のカップル情報とを収集する。

収集装置１００は、収集したカップル情報に基づいて、他のカップルに所定の情報を提案する（ステップＳ１０５）。例えば、収集装置１００は、付き合い始めて（交際を始めて）から日が短い他のカップルに所定の情報を提案する。例えば、収集装置１００は、デートスポットを提案する。具体的には、収集装置１００は、収集したカップル情報とデートスポットとの関係性に基づいて、デートスポットを提案してもよい。収集装置１００は、収集したカップル情報とデートスポットとの関係性を学習し、モデルを生成して、カップルの親密度を示す指標値が高くなるデートスポットを提案する。ここで、収集装置１００は、親密度が保持されている、又は、親密度が上昇していると推定されたカップルのカップル情報を正解データとして、関係性を学習したモデルを生成してもよい。若しくは、収集装置１００は、結婚したカップルのカップル情報を正解データとして、関係性を学習したモデルを生成してもよい。

収集装置１００は、デートスポットにおける所定の特典に基づいて、デートスポットを提案してもよい。具体的な例を挙げると、収集装置１００は、映画のカップル割に基づいて、カップル割の特典が高い映画館をデートスポットとして提案する。収集装置１００は、他のカップルの各々の住所や拠点の位置関係に基づいて、デートスポットを提案してもよい。収集装置１００は、他のカップルの各々にとって移動可能なデートスポットを提案してもよい。収集装置１００は、他のカップルの各々が移動する頻度が高い各々の位置から所定の範囲内にある位置を、デートスポットとして提案してもよい。

収集装置１００は、他のカップルのマッチングしてからの期間に応じて、他のカップルに提案するデートスポットを決定してもよい。例えば、収集装置１００は、マッチングしてから日が短いカップル（以下、適宜「新カップル」と呼ぶ）のカップル情報に基づいて、マッチングしてから日が長いカップル（以下、適宜「ベテランカップル」と呼ぶ）に提案するデートスポットを決定してもよい。具体的な例を挙げると、収集装置１００は、マッチングしてから３月目のカップルのカップル情報に基づいて、マッチングしてから３年目のカップルに提案するデートスポットを決定してもよい。一方、収集装置１００は、ベテランカップルのカップル情報に基づいて、新カップルに提案するデートスポットを決定してもよい。具体的な例を挙げると、収集装置１００は、マッチングしてから３年目のカップルのカップル情報に基づいて、マッチングしてから３月目のカップルに提案するデートスポットを決定してもよい。また、収集装置１００は、マッチングしてからの期間が類似するカップルのカップル情報に基づいて、デートスポットを決定してもよい。例えば、収集装置１００は、マッチングしてからの期間が所定の範囲内のカップルのカップル情報に基づいて、マッチングしてからの期間がその範囲内のカップルに提案するデートスポットを決定してもよい。

収集装置１００は、他のカップルの各々の位置情報に応じて、他のカップルに提案するデートスポットを決定してもよい。具体的には、収集装置１００は、他のカップルが遠距離恋愛のカップルである場合には、遠距離恋愛のカップルとして特定されたカップルのカップル情報に基づいて、他のカップルに提案するデートスポットを決定してもよい。ここで、遠距離恋愛のカップルとは、他のカップルの各々の位置情報の距離が所定の閾値以上のカップルである。また、収集装置１００は、他のカップルが所定の地域に住むカップルである場合には、他のカップルと同一の地域に住むカップルのカップル情報に基づいて、他のカップルに提案するデートスポットを決定してもよい。

以下、収集装置１００がモデルを用いてデートスポットを提案する場合の処理の一例について説明する。収集装置１００は、付き合い始めてから所定の期間が経過したカップルの属性を示す属性情報と、デート場所と、付き合い始めてから所定の場所に訪れるまでの経過期間とを取得する。収集装置１００は、取得した経過期間と属性情報とを入力すると、付き合い始めてから所定の期間が経過したカップルが経過期間後に訪れたデートスポットが出力されるようにモデルを学習する。収集装置１００は、新カップルの経過期間と属性情報とを入力して、出力したデートスポットを提案する。なお、収集装置１００は、住所による物理的な距離やデートの回数を解析し、推定した距離やデートの回数と別れるか別れないかの関係性を推定してモデルの学習を行ってもよい。また、収集装置１００は、所定の閾値以上のデートスポットの統計データに基づいて、カップルの関係性を向上させるようなモデルの学習を行ってもよい。そして、収集装置１００は、カップルのパートナーが提案したデートスポットが出力されるようにモデルの学習を行ってもよい。また、収集装置１００は、カップルのライフイベントを継続的にモニタリングすることでモデルの学習を行ってもよい。

なお、実施形態に係るサービスとは、例えば、アプリ（アプリを介したサービス）であってもよい。

〔情報処理システムの構成〕
図２に示す収集システム１について説明する。図２に示すように、収集システム１は、端末装置１０と、収集装置１００とが含まれる。端末装置１０と、収集装置１００とは所定の通信網（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２は、実施形態に係る収集システムの構成例を示す図である。なお、図２に示した収集システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の収集装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、利用者又は他の利用者によって利用される情報処理装置である。言い替えると、端末装置１０は、カップル又は他のカップルの各々によって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。また、端末装置１０は、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）等の装置であってもよい。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。

収集装置１００は、所定の条件を満たすカップルの情報に基づいて、他のカップルに所定の情報を提案するために用いられる。収集装置１００は、例えば、ＰＣ、ＷＳ（Work Station）等の情報処理装置であり、端末装置１０からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

〔２．端末装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図３は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線又は無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、収集装置１００との間で情報の送受信を行う。

（入力部１２）
入力部１２は、利用者又は他の利用者からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介して利用者又は他の利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。また、出力部１３は、収集装置１００から送信された情報を出力する。例えば、出力部１３は、デートスポットに関する情報を出力する。

（制御部１４）
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、収集装置１００から送信された情報を表示するアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、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。

図３に示すように、制御部１４は、送信部１４１と、受信部１４２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。

（送信部１４１）
送信部１４１は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４１は、収集装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１４１は、所定の記憶部に記憶された情報を送信する。例えば、送信部１４１は、利用者の属性と位置情報とを送信する。例えば、送信部１４１は、他の利用者の属性と位置情報とを送信する。

（受信部１４２）
受信部１４２は、各種情報を受信する。受信部１４２は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１４２は、収集装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４２は、デートスポットに関する情報を受信する。例えば、受信部１４２は、付き合い始めてからの期間に応じたデートスポットに関する情報を受信する。

〔３．収集装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る収集装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る収集装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、収集装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、収集装置１００は、収集装置１００の管理者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。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、利用者記憶部１２１と、カップル記憶部１２２とを有する。

利用者記憶部１２１は、利用者の属性情報と位置情報とを記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る利用者記憶部１２１の一例を示す。図５に示すように、利用者記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「属性」、「位置情報」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「属性」は、利用者の属性情報を示す。例えば、「属性」は、利用者の年齢、性別、住所、拠点などに関する情報を示す。図５に示す例では、「属性」に「属性＃Ｕ１−１」や「属性＃Ｕ１−２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、属性を示す情報が格納される。具体的な例を挙げると、「属性」には、「３０歳」といった情報や、「男性」といった情報が格納される。「位置情報」は、利用者の位置情報を示す。例えば、「位置情報」は、利用者が「何時」に「何処」を訪問したといった情報を示す。なお、図５に示すように、「位置情報」は、「日時」、「位置」といった項目を有してもよい。「日時」は、利用者が「位置」に示す位置に移動した日時を示す。図５に示す例では、「日時」に「日時＃Ｕ１−１」や「日時＃Ｕ１−２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、日時を示す情報が格納される。例えば、「日時」には、時、分に限られず、秒まで含んだ情報が格納されてもよいし、日時を別の表現で示す情報が格納されてもよい。また、「位置」は、「日時」に示す日時に利用者が移動した位置を示す。図５に示す例では、「位置」に「位置＃Ｕ１−１」や「日時＃Ｕ１−２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、所在地などの情報が格納される。

カップル記憶部１２２は、カップルとなった利用者同士が行った行動に関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係るカップル記憶部１２２の一例を示す。図６に示すように、カップル記憶部１２２は、「カップルＩＤ」、「経過期間」、「カップル情報」といった項目を有する。

「カップルＩＤ」は、カップルを識別するための識別情報を示す。言い替えると、「カップルＩＤ」は、カップルとなった利用者同士を識別するための識別情報を示す。ここで、収集装置１００が他のカップルの情報を取得した時点を現日時とする。「経過期間」は、カップルになってから現日時に至るまでの期間を示す。「カップル情報」は、カップルとなった利用者同士が行った行動に関する情報を示す。図６に示す例では、「カップル情報」に「カップル＃Ｌ１−１」や「カップル＃Ｌ１−２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、デートの場所、デートの回数、デートの頻度に関する情報が格納される。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、収集装置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やＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図４に示すように、制御部１３０は、特定部１３１と、取得部１３２と、収集部１３３と、生成部１３４と、提案部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（特定部１３１）
特定部１３１は、各種情報を特定する。特定部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を特定する。特定部１３１は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を特定する。

特定部１３１は、記憶部１２０から各種情報を特定する。特定部１３１は、利用者記憶部１２１やカップル記憶部１２２から各種情報を特定する。

特定部１３１は、特定した各種情報を記憶部１２０に格納する。特定部１３１は、利用者記憶部１２１やカップル記憶部１２２に各種情報を格納する。

特定部１３１は、他の機能構成により取得、収集、生成された各種情報を特定する。

特定部１３１は、複数の利用者を特定する。特定部１３１は、関係性が所定の条件を満たす複数の利用者を特定する。例えば、特定部１３１は、マッチングしたと推定される複数の利用者を特定する。具体的には、特定部１３１は、相互に好意を有すると推定される複数の利用者を特定する。

特定部１３１は、マッチングしたと推定されてから所定の期間が経過した複数の利用者を特定する。具体的には、特定部１３１は、相互に好意を有すると推定されてから経過した期間が所定の条件を満たす複数の利用者を特定する。

特定部１３１は、所定のサービスの利用を終了した複数の利用者を特定する。特定部１３１は、所定のアプリのサービスの利用を終了した複数の利用者を特定する。特定部１３１は、所定のマッチングアプリのサービスの利用を終了した複数の利用者を特定する。具体的には、特定部１３１は、所定のサービスにおいて相互に好意を有する旨の情報が登録され、かつ、所定のサービスの利用を終了した複数の利用者を特定する。

（取得部１３２）
取得部１３２は、各種情報を取得する。取得部１３２は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３２は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。

取得部１３２は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３２は、利用者記憶部１２１やカップル記憶部１２２から各種情報を取得する。

取得部１３２は、取得した各種情報を記憶部１２０に格納する。取得部１３２は、利用者記憶部１２１やカップル記憶部１２２に各種情報を格納する。

取得部１３２は、他の機能構成により特定、収集、生成された各種情報を取得する。

取得部１３２は、利用者の位置情報を取得する。取得部１３２は、利用者の位置履歴を取得する。取得部１３２は、複数の利用者の位置情報を取得する。取得部１３２は、関係性が所定の条件を満たす複数の利用者の位置情報を取得する。

取得部１３２は、利用者の属性情報を取得する。取得部１３２は、例えば、利用者の年齢、性別、住所、拠点などに関する情報を取得する。取得部１３２は、関係性が所定の条件を満たす複数の利用者の属性情報を取得する。

（収集部１３３）
収集部１３３は、各種情報を収集する。収集部１３３は、外部の情報処理装置から各種情報を収集する。収集部１３３は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を収集する。

収集部１３３は、記憶部１２０から各種情報を収集する。収集部１３３は、利用者記憶部１２１やカップル記憶部１２２から各種情報を収集する。

収集部１３３は、収集した各種情報を記憶部１２０に格納する。収集部１３３は、利用者記憶部１２１やカップル記憶部１２２に各種情報を格納する。

収集部１３３は、他の機能構成により特定、取得、生成された各種情報を収集する。

収集部１３３は、複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報を収集する。収集部１３３は、行動情報として、複数の利用者が共に訪問した場所を示す情報を収集する。収集部１３３は、複数の利用者の位置情報に基づいて、複数の利用者が共に訪問した場所を示す情報を収集する。

（生成部１３４）
生成部１３４は、各種情報を生成する。生成部１３４は、外部の情報処理装置から各種情報を生成する。生成部１３４は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を生成する。

生成部１３４は、記憶部１２０から各種情報を生成する。生成部１３４は、利用者記憶部１２１やカップル記憶部１２２から各種情報を生成する。

生成部１３４は、生成した各種情報を記憶部１２０に格納する。生成部１３４は、利用者記憶部１２１やカップル記憶部１２２から各種情報を格納する。

生成部１３４は、他の機能構成により特定、取得、収集された各種情報に基づいて、各種情報を生成する。

生成部１３４は、関係性が所定の条件を満たす複数の利用者に対して提案する情報を生成する。生成部１３４は、複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報に基づいて、関係性が所定の条件を満たす複数の利用者に対して提案する情報を生成する。

生成部１３４は、情報の提案先が所定の条件を満たす複数の利用者に対して提案する情報を生成する。生成部１３４は、収集部１３３により収集された行動情報のうち、情報の提案先となる複数の利用者と属性が類似する他の複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報に基づいて、情報の提案先となる複数の利用者に対して提案する情報を生成する。また、生成部１３４は、収集部１３３により収集された行動情報のうち、情報の提案先となる複数の利用者よりも、相互に好意を有すると推定されてから経過した期間が長い他の複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報に基づいて、情報の提案先となる複数の利用者に対して提案する情報を生成する。

生成部１３４は、モデルを生成する。生成部１３４は、指標値を出力するよう、コンピュータを機能させるためのモデルを生成する。生成部１３４は、複数の利用者の属性と、複数の利用者が共に行った行動との関係性を学習したモデルを生成する。

生成部１３４は、生成したモデルを用いて、情報の提案先となる複数の利用者の属性から、情報の提案先となる複数の利用者に対して提案する行動を決定する。

（提案部１３５）
提案部１３５は、外部の情報処理装置へ各種情報を提案する。提案部１３５は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。提案部１３５は、外部の情報処理装置へ各種情報を通知する。例えば、提案部１３５は、端末装置１０へ各種情報を提案する。

提案部１３５は、他の機能構成により特定、取得、収集、生成された各種情報を提案する。

提案部１３５は、情報の提案先となる複数の利用者に対して所定の行動を提案する。言い替えると、提案部１３５は、情報の提案先となる他のカップルに所定の行動を提案する。提案部１３５は、デートスポットを提案する。

〔４．情報処理のフロー〕
次に、図７及を用いて、実施形態に係る収集システム１による情報処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る収集システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、収集装置１００は、マッチングしたと推定される複数の利用者を特定する（ステップＳ２０１）。収集装置１００は、特定した複数の利用者が共に行った行動情報を収集する（ステップＳ２０２）。収集装置１００は、所定の閾値以上の行動情報を収集したかを判定する（ステップＳ２０３）。収集装置１００は、所定の閾値以上の行動情報を収集していない場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、所定の閾値以上の行動情報を収集するまで待機する。一方、収集装置１００は、所定の閾値以上の行動情報を収集した場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、収集した行動情報に基づいて、マッチングしたと推定される他の複数の利用者に対して提案する情報を生成する（ステップＳ２０４）。収集装置１００は、生成した情報を他の複数の利用者に提案する（ステップＳ２０５）。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る収集装置１００は、特定部１３１と、収集部１３３とを有する。特定部１３１は、関係性が所定の条件を満たす複数の利用者を特定する。収集部１３３は、特定部１３１により特定された複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報を収集する。

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、交際を始めた利用者に対して有用な情報を提供することができる。また、実施形態に係る収集装置１００は、マッチング後も、利用者に対して所定のサービスを使い続ける動機付けを提供することができる。また、実施形態に係る収集装置１００は、交際を始めたカップルの育成をアシストすることができる。

また、特定部１３１は、相互に好意を有すると推定される複数の利用者を特定する。

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、交際を始めた利用者に対して有用な情報を提供することができる。

また、特定部１３１は、相互に好意を有すると推定されてから経過した期間が所定の条件を満たす複数の利用者を特定する。

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、交際期間が長い利用者に対して有用な情報を提供することができる。

また、特定部１３１は、所定のサービスにおいて相互に好意を有する旨の情報が登録され、かつ、サービスの利用を終了した複数の利用者を特定する。

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、所定のサービスの利用を止めた利用者に対して有用な情報を提供することができる。

また、収集部１３３は、行動情報として、複数の利用者が共に訪問した場所を示す情報を収集する。

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、交際を始めた利用者に対して有用なデート場所に関する情報を提供することができる。

また、実施形態に係る収集装置１００は、利用者の位置情報を取得する取得部１３２を有する。また、収集部１３３は、取得部１３２により取得された位置情報に基づいて、特定部１３１により特定された複数の利用者が共に訪問した場所を示す情報を収集する。

また、実施形態に係る収集装置１００は、収集部１３３により収集された行動情報に基づいて、関係性が所定の条件を満たす複数の利用者に対して提案する情報を生成する生成部１３４を有する。

また、生成部１３４は、収集部１３３により収集された行動情報のうち、情報の提案先となる複数の利用者と属性が類似する他の複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報に基づいて、情報の提案先となる複数の利用者に対して提案する情報を生成する。

また、生成部１３４は、収集部１３３により収集された行動情報のうち、情報の提案先となる複数の利用者よりも、相互に好意を有すると推定されてから経過した期間が長い他の複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報に基づいて、情報の提案先となる複数の利用者に対して提案する情報を生成する。

また、生成部１３４は、特定部１３１により特定された複数の利用者の属性と、複数の利用者が共に行った行動との関係性を学習したモデルを用いて、情報の提案先となる複数の利用者の属性から、情報の提案先となる複数の利用者に対して提案する行動を決定する。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０および収集装置１００は、例えば、図８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８は、端末装置１０および収集装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

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。

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、所定の通信網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所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

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

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。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る端末装置１０および収集装置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１４および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、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

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

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態は、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。

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

また、上述してきた「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。

１収集システム
１０端末装置
１００収集装置
１１０通信部
１２０記憶部
１２１利用者記憶部
１２２カップル記憶部
１３０制御部
１３１特定部
１３２取得部
１３３収集部
１３４生成部
１３５提案部
Ｎネットワーク

Claims

関係性が所定の条件を満たす複数の利用者を特定する特定部と、
前記特定部により特定された複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報を収集する収集部と
を有することを特徴とする収集装置。
前記特定部は、相互に好意を有すると推定される複数の利用者を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の収集装置。
前記特定部は、相互に好意を有すると推定されてから経過した期間が所定の条件を満たす複数の利用者を特定する
ことを特徴とする請求項２に記載の収集装置。
前記特定部は、所定のサービスにおいて相互に好意を有する旨の情報が登録され、かつ、当該サービスの利用を終了した複数の利用者を特定する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の収集装置。
前記収集部は、前記行動情報として、前記複数の利用者が共に訪問した場所を示す情報を収集する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の収集装置。
前記利用者の位置情報を取得する取得部
を有し、
前記収集部は、前記取得部により取得された位置情報に基づいて、前記特定部により特定された複数の利用者が共に訪問した場所を示す情報を収集する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の収集装置。
前記収集部により収集された行動情報に基づいて、関係性が所定の条件を満たす複数の利用者に対して提案する情報を生成する生成部
を有することを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の収集装置。
前記生成部は、前記収集部により収集された行動情報のうち、情報の提案先となる複数の利用者と属性が類似する他の複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報に基づいて、前記情報の提案先となる複数の利用者に対して提案する情報を生成する
ことを特徴とする請求項７に記載の収集装置。
前記生成部は、前記収集部により収集された行動情報のうち、情報の提案先となる複数の利用者よりも、相互に好意を有すると推定されてから経過した期間が長い他の複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報に基づいて、前記情報の提案先となる複数の利用者に対して提案する情報を生成する
ことを特徴とする請求項７または８に記載の収集装置。
前記生成部は、前記特定部により特定された複数の利用者の属性と、当該複数の利用者が共に行った行動との関係性を学習したモデルを用いて、情報の提案先となる複数の利用者の属性から、当該情報の提案先となる複数の利用者に対して提案する行動を決定する
ことを特徴とする請求項７〜９のうちいずれか１つに記載の収集装置。
収集装置が実行する収集方法であって、
関係性が所定の条件を満たす複数の利用者を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報を収集する収集工程と
を含むことを特徴とする収集方法。
関係性が所定の条件を満たす複数の利用者を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された複数の利用者が共に行った行動を示す行動情報を収集する収集手順と
をコンピュータに実行させるための収集プログラム。