JP2022178692A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】企業間でユーザから収集した情報を活用する。【解決手段】情報処理装置は、不特定多数のユーザのデータを収集する取得部と、収集されたデータを用いて、所定条件を満たすユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する生成部と、クライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付ける受付部と、モデルを用いて、ユーザ条件を満たすユーザ群のスコアを算出する算出部と、算出されたスコアに関する情報を事業者に提供する提供部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

データ共有システムにおいて、各社が保有するデータの内容を他社に開示することなく、安全に活用する技術が開示されている。当該技術では、データ共有システムに参加する組織等から提供される機微データを、所定の暗号方式（暗号化状態のまま、検索や分析等を含む演算を行うことができる暗号方式）で暗号化してデータ処理する一方、暗号化及び復号に用いる鍵は、当該機微データを提供した各組織において管理する。

特許第６８０３５９８号公報

しかしながら、上記の従来技術では、各社が保有するデータの内容を他社に開示することは考慮されていないため、個人情報を保護しつつ、企業間でユーザから収集した情報を活用するような事例には適していない。例えば、ある企業がユーザから収集した情報を、他の企業がユーザから収集した情報を用いて補完することはできない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、企業間でユーザから収集した情報を活用することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、不特定多数のユーザのデータを収集する取得部と、収集されたデータを用いて、所定条件を満たすユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する生成部と、クライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付ける受付部と、前記モデルを用いて、ユーザ条件を満たすユーザ群のスコアを算出する算出部と、算出されたスコアに関する情報を前記事業者に提供する提供部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、企業間でユーザから収集した情報を活用することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。 図２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。 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、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。 図５は、利用者情報データベースの一例を示す図である。 図６は、履歴情報データベースの一例を示す図である。 図７は、スコア情報データベースの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

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」と記載する）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、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、クライアント側の企業がユーザから収集した情報を、ホスト側の企業がユーザから収集した情報を用いて補完する場合を例に挙げて説明する。

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００と情報活用装置２００を含む。端末装置１０と情報提供装置１００と情報活用装置２００は、それぞれネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。

端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Ｕから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

情報提供装置１００及び情報活用装置２００は、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供するとともに、各利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕに関する情報を取得する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

例えば、情報提供装置１００及び情報活用装置２００は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供する。実際には、情報提供装置１００及び情報活用装置２００は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

あるいは、情報提供装置１００及び情報活用装置２００及び情報活用装置２００は、各利用者Ｕの端末装置１０と連携し、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する。

また、情報提供装置１００及び情報活用装置２００は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報提供装置１００及び情報活用装置２００は、利用者Ｕの性別、年代、居住地域といった利用者Ｕの属性に関する情報を取得する。そして、情報提供装置１００及び情報活用装置２００は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者Ｕの属性に関する情報を記憶して管理する。なお、情報提供装置１００は、情報活用装置２００よりも多くの詳細な利用者情報を取得可能である。

さらに、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴（決済履歴）を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。

本実施形態では、情報提供装置１００は、ホスト側のサーバであり、情報活用装置２００に情報を提供する。また、情報活用装置２００は、クライアント側のサーバであり、情報提供装置１００から情報の提供を受けて、自身が保有する情報と、提供された情報とを活用する。例えば、情報提供装置１００は、回線接続事業者（プロバイダー）やポータルサイト運営会社等の大規模なサービス（又は各種のサービス）を提供する事業者により運営され、膨大な数の利用者に関するビッグデータを有するサーバである。また、情報活用装置２００は、所定のサービスを提供するクライアント企業により運営され、当該サービスの利用者に関するデータを有するサーバである。

ホスト側もクライアント側も独自に利用者の行動や需要動向に関する予測モデルを生成（構築）している。クライアント側の予測モデルをホスト側のデータで補完することにより、クライアント側の予測モデルの精度向上が期待される。また、クライアント側のデータやインサイトをホスト側のデータで補完することもできる。

ホスト側は、複数サービスドメインの行動ログを用いることが可能である。例えば、ホスト側は、サーバデータを用いて何かしらのスコアリングモデル（例えば、ユーザが冷蔵庫を購入する可能性についての予測モデル）を生成し、全ユーザに対し、ユーザごとにスコア付けしておく。

そして、ホスト側は、クライアント側からユーザ属性（属性以外にも、〇〇したユーザや、〇〇を検索クエリとして入力したユーザ等、ユーザと関連性を有する任意の事象）に関する情報を受け付ける。

ホスト側は、ユーザ属性ごとにスコア集計する。例えば、「男性」という指定であれば、男性について、自動車購入モデルにより付与されたスコアを算出する。このとき、ホスト側は、スコア平均、スコアのトップｎ個（上位ｎ位以内のスコア等）、及びパーセンタイル等を算出してもよい。また、ホスト側は、複数の属性の組合せのスコアを算出してもよい。

ホスト側は、属性ごとのスコアが変化するように、スコア平均、トップ（スコア上位層）、パーセンタイルの分布、加重平均等を切り分けて採用して、属性×スコアのリスト（モデル）を算出する。このとき、属性×スコアが一様なら、アラート（通知）を出してもよい。

本実施形態では、ホスト側の第１事業者が、自身のサービスを利用するユーザに関するデータを用いて、ユーザが所定条件（各種の行動）を満たす確度（スコア）を算出するモデルを生成する。また、第１事業者は、クライアント側の第２事業者から、ユーザ条件（属性等）の指定を受け付けて、モデルを用いて、指定条件を満たすユーザ群の各スコアを算出する。そして、第１事業者は、算出されたスコアに基づいて、指定条件と所定条件との関連性を示す情報を第２事業者に提供する。

指定条件は、例えばユーザ属性、ユーザ行動、又は事業者間で共通のユーザＩＤ等である。また、所定条件は、例えばユーザの行った所定の行動（所定の商品の購買、所定のサービスの利用、所定のイベントへの参加、所定の検索クエリの検索等）等である。例えば、所定条件は、自動車／冷蔵庫の購入、“企業名”の検索等であってもよい。

なお、指定条件における「ユーザ行動」は、所定条件における「ユーザの行った所定の行動」に関連する行動であってもよい。例えば、「ユーザ行動」は、「ユーザの行った所定の行動」の前兆となる行動（前兆行動）であってもよい。この場合、「ユーザの行った所定の行動」は、ユーザの前兆行動の後に行われたユーザの最終行動を示す。

第１事業者は、所定条件ごとのモデルを用いて所定条件ごとのスコアから所定条件ごとの関係性情報を第２事業者に提供してもよい。関係性情報は、関係性をスコアで表現した関係性スコアであってもよい（関係性情報＝関係性スコア）。第１事業者は、指定条件ごとに関係性スコアを変化させる。また、第１事業者は、スコア分布に応じたアラートを出してもよい。

〔１－１．スコア提供方法〕
ここで、図１を参照して、実施形態に係るホスト側からクライアント側へのスコア提供方法について説明する。

例えば、図１に示すように、ホスト側の第１事業者のサーバである情報提供装置１００は、自身のサービスを利用するユーザに関するデータを収集して、収集されたデータを道いて各種モデルを生成する（ステップＳ１）。

本実施形態では、情報提供装置１００は、不特定多数のユーザに関するビッグデータを有しており、精度の高いモデルを生成することができる。モデルの生成方法については任意である。例えば、情報提供装置１００は、機械学習手法を用いて統計的な予測モデルを生成してもよい。モデルの例としては、所定のカテゴリの商品（例えば、自動車、冷蔵庫、洗濯機等）の購買予測モデルや、所定のイベントの参加予測モデル、所定の行動予測モデル等がある。なお、モデルは、予測モデルに限らず、推定モデルや識別モデル等であってもよい。

続いて、情報提供装置１００は、全ＩＤにスコアをつける（ステップＳ２）。このとき、情報提供装置１００は、モデルごとに、自身のサービスを利用する各ユーザのＩＤ（利用者ＩＤ）にスコアをつける。

続いて、情報提供装置１００は、ユーザの属性ごとにスコアを集計する（ステップＳ３）。このとき、情報提供装置１００は、スコアの合計値、スコアの平均値、スコアのトップｎ個（上位ｎ個のスコア等）、及びパーセンタイル等を算出してもよい。また、情報提供装置１００は、複数の属性の組合せのスコアを算出してもよい。

このとき、情報提供装置１００は、ステップＳ１からステップＳ３までの処理をまとめて、機械学習手法を用いて、ユーザの属性を入力データとし、属性に応じたスコアを出力データとするモデルを構築してもよい。機械学習手法は、例えばＤＮＮ（Deep Neural Network）を利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。

例えば、情報提供装置１００は、ユーザの属性と当該属性に応じたスコアとをデータセットとしてＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＬＳＴＭ（Long short-term memory）等を用いた機械学習を行い、学習モデルとしてスコア算出モデルを構築する。そして、情報提供装置１００は、構築されたスコア算出モデルにユーザの属性を示すデータを入力し、出力として属性に応じたスコアを示すデータを取得する。

続いて、クライアント側の第２事業者のサーバである情報活用装置２００は、自身のサービスを利用するユーザに関するデータを用いて、独自の予測モデルを生成する（ステップＳ４）。クライアント側の予測モデルは、ユーザごとに、当該ユーザの属性と、それに応じたスコアとを示す。

続いて、情報活用装置２００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、ユーザに関する指定条件に関する情報を、ホスト側の第１事業者のサーバである情報提供装置１００に送付する（ステップＳ５）。指定条件は、例えばユーザの属性等である。なお、指定条件は１つに限らず、複数でもよい。すなわち、同時に複数の属性を指定してもよい。また、ホスト側とクライアント側とでユーザのＩＤが共通である場合には、指定条件として、ユーザのＩＤを指定してもよい。

続いて、情報提供装置１００は、ユーザに関する指定条件に応じて、自身が算出したスコアを情報活用装置２００に提供する（ステップＳ６）。このとき、情報提供装置１００は、情報活用装置２００からユーザの属性の指定を受け、指定された属性に応じて、自身が算出した属性ごとのスコアを抽出する。あるいは、情報提供装置１００は、情報活用装置２００からユーザの属性の指定を受けた際に、指定された属性に応じた属性ごとのスコアを算出してもよい。なお、情報提供装置１００は、情報活用装置２００からユーザのＩＤの指定を受けた際には、当該ＩＤを持つユーザと同じ属性を持つユーザ群に対して付けられた属性ごとのスコアを抽出又は算出してもよい。

なお、情報提供装置１００から情報活用装置２００に提供されるスコアは、同じ属性を持つユーザ群に対して付けられた属性ごとのスコアであるため、特定の個人に紐づく情報ではない。すなわち、スコアから個人を特定することができない不可逆の情報である。

続いて、情報活用装置２００は、情報提供装置１００から提供されたスコアを活用する（ステップＳ７）。例えば、情報活用装置２００は、自身のモデルから得られたユーザのスコアに、情報提供装置１００から提供されたスコアを組み合わせて補完する。このとき、情報活用装置２００は、自身のモデルから得られたユーザのスコアに、情報提供装置１００から提供されたスコアをそのまま又は変換して加算してもよいし、それぞれのスコアを個別に用いてユーザ分析を行い、その分析結果を統合してもよい。

なお、上記の説明では、ホスト側の第１事業者のサーバである情報提供装置１００が、クライアント側の第２事業者のサーバである情報活用装置２００に対して、スコアを提供する事例について説明しているが、実際には、情報提供装置１００も、情報活用装置２００からスコアの提供を受けてもよい。すなわち、情報提供装置１００と情報活用装置２００とが、相互にスコアをやり取りしてもよい。このとき、情報提供装置１００が、複数の情報活用装置２００からスコアの提供を受けて、自身のモデルやデータを補完してもよい。

また、情報提供装置１００も、情報活用装置２００の１つとして、他の情報提供装置１００からスコアの提供を受けてもよい。すなわち、情報活用装置２００も、情報提供装置１００の１つであってもよい。

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００と情報活用装置２００を含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０及び情報活用装置２００をそれぞれ１台ずつ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、それぞれ２台以上であってもよい。

端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、通信機能を備えたゲーム機、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス等である。

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報提供装置１００と通信することができる。

情報提供装置１００及び情報活用装置２００は、例えばＰＣやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置１００及び情報活用装置２００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、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、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報提供装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。

（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。

例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、利用者Ｕの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、利用者Ｕの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを備える。

（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介して情報提供装置１００へ送信することができる。

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、情報提供装置１００から提供される各種情報や、情報提供装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信された情報提供装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。

（記憶部４０）
記憶部４０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、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。

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

（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。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。

（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、又は、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、利用者情報データベース１２１と、履歴情報データベース１２２と、スコア情報データベース１２３とを有する。

（利用者情報データベース１２１）
利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、利用者情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕの連絡先（電話番号、メールアドレス等）であってもよいし、利用者Ｕの端末装置１０を識別するための識別情報であってもよい。

また、「年齢」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Ｕの具体的な年齢（例えば３５歳など）を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの年代（例えば３０代など）を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Ｕの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの世代（例えば８０年代生まれなど）を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの性別を示す。

また、「自宅」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの自宅の位置情報を示す。なお、図５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、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

また、「勤務地」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの勤務地（学生の場合は学校）の位置情報を示す。なお、図５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、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

また、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Ｕが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ（キーワード）等であってもよい。なお、図５に示す例では、「興味」は、各利用者Ｕに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

例えば、図５に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕ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、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「スポーツ」に興味があることを示す。

ここで、図５に示す例では、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。

なお、利用者情報データベース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、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、氏名、家族構成、出身地（地元）、職業、職位、収入、資格、居住形態（戸建、マンション等）、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

（履歴情報データベース１２２）
履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図６は、履歴情報データベース１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、履歴情報データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Ｕの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者Ｕによる購買の履歴である購買履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Ｕによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Ｕの所有物に関する質問を含んでいてもよい。

例えば、図６に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「位置履歴＃１」の通りに移動し、「検索履歴＃１」の通りに検索し、「閲覧履歴＃１」の通りにコンテンツを閲覧し、「購買履歴＃１」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことを示す。

ここで、図６に示す例では、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購買履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購買履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、履歴情報データベース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、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの端末装置１０を用いた決済（電子決済）での決済履歴等を記憶してもよい。

（スコア情報データベース１２３）
スコア情報データベース１２３は、同じ特徴を持つユーザ群に付されたスコアに関する各種情報を記憶する。図７は、スコア情報データベース１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、スコア情報データベース１２３は、「グループＩＤ」、「特徴」、「スコア」といった項目を有する。

「グループＩＤ」は、同じ特徴を持つユーザ群のグループを識別するための識別情報を示す。すなわち、「グループＩＤ」は、ユーザモデルを識別するための識別情報を示す。また、「特徴」は、グループに属するユーザが持つ特徴を示す。例えば、「特徴」は、ユーザ属性やユーザ行動を示す。また、「スコア」は、グループに属するユーザが持つ特徴に応じて算出されたスコアを示す。

例えば、図７に示す例において、グループＩＤ「Ｇ１」により識別されるグループに属する利用者は、特徴として「特徴Ａ」を有し、スコアは「０．６」であることを示す。

ここで、図７に示す例では、「Ｇ１」、「特徴Ａ」、「特徴Ｂ」及び「特徴Ｃ」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｇ１」、「特徴Ａ」、「特徴Ｂ」及び「特徴Ｃ」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、スコア情報データベース１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、スコア情報データベース１２３は、ユーザ群のスコアを算出するためのモデルに関する情報を記憶してもよい。また、スコア情報データベース１２３は、グループに属する個々のユーザを識別するための識別情報を記憶してもよい。また、スコア情報データベース１２３は、スコアの提供の対象となるクライアント（例えば、スコアの提供を許可するクライアント）に関する情報や、情報活用装置２００を識別するための識別情報等を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報提供装置１００の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等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、受付部１３３と、算出部１３４と、提供部１３５とを有する。

（取得部１３１）
取得部１３１は、不特定多数のユーザのデータを収集する。このとき、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。例えば、取得部１３１は、所定のアプリの起動時又は操作時に、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）や、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕの属性情報等を取得する。また、取得部１３１は、利用者Ｕのユーザ登録時に、利用者Ｕを示す識別情報や、利用者Ｕの属性情報等を取得してもよい。そして、取得部１３１は、利用者情報を、記憶部１２０の利用者情報データベース１２１に登録する。

また、取得部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを取得する。また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、取得部１３１は、各種の履歴情報を、記憶部１２０の履歴情報データベース１２２に登録する。

（生成部１３２）
生成部１３２は、収集されたデータを用いて、所定条件を満たすユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、所定条件として、所定の購買行動をとったユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する。あるいは、生成部１３２は、所定条件として、所定の検索クエリを検索したユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する。

（受付部１３３）
受付部１３３は、クライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付ける。例えば、受付部１３３は、独自にモデルを生成してユーザのスコアを算出しているクライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付ける。また、受付部１３３は、事業者から、ユーザ条件として、ユーザ属性、ユーザ行動、又はユーザＩＤの指定を受け付ける。

（算出部１３４）
算出部１３４は、モデルを用いて、ユーザ条件を満たすユーザ群のスコアを算出する。また、算出部１３４は、さらに、算出されたスコアに基づいて、スコア平均、スコア上位層、パーセンタイル、及び加重平均のうち少なくとも１つを算出する。

（提供部１３５）
提供部１３５は、算出されたスコアに関する情報をクライアント側の事業者のサーバである情報活用装置２００に提供する。また、提供部１３５は、算出されたスコアに基づいて、ユーザ条件と所定条件との関連性を示す情報をクライアント側の事業者のサーバである情報活用装置２００に提供する。例えば、提供部１３５は、算出されたスコアに関する情報をクライアント側の事業者のサーバである情報活用装置２００に提供し、クライアント側のスコアに関する情報を補完する。

なお、実施形態に係る情報活用装置２００の構成も、情報提供装置１００と同じであってもよい。例えば、情報提供装置１００が情報活用装置２００としての機能を有する場合もある。

〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて実施形態に係る情報提供装置１００による処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

図８に示すように、情報提供装置１００の取得部１３１は、不特定多数のユーザのデータを収集する（ステップＳ１０１）。

続いて、情報提供装置１００の生成部１３２は、収集された不特定多数のユーザのデータを用いて、所定条件を満たすユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する（ステップＳ１０２）。

続いて、情報提供装置１００の受付部１３３は、独自にモデルを生成してユーザのスコアを算出しているクライアント側の事業者のサーバである情報活用装置２００から、ユーザ条件の指定を受け付ける（ステップＳ１０３）。

続いて、情報提供装置１００の算出部１３４は、生成されたモデルを用いて、指定されたユーザ条件を満たすユーザ群のスコアを算出する（ステップＳ１０４）。

続いて、情報提供装置１００の提供部１３５は、算出されたスコアに関する情報をクライアント側の事業者のサーバである情報活用装置２００に提供する（ステップＳ１０５）。

続いて、情報活用装置２００は、情報提供装置１００から提供されたスコアに関する情報に基づいて、自身が算出したユーザのスコアやそのスコアに基づく情報を補完する（ステップＳ１０６）。

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及び情報提供装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

上記の実施形態において、情報提供装置１００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態における情報提供装置１００の機能が備わっているものとする。

また、上記の実施形態において、情報活用装置２００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態における情報活用装置２００の機能が備わっているものとする。

また、上記の実施形態において、情報提供装置１００は、Word2vec等の自然言語処理の手法（単語の分散表現等）を用いて、ユーザ属性やユーザの検索クエリに応じたスコアを算出してもよい。

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（情報提供装置１００）は、不特定多数のユーザ（利用者Ｕ）のデータを収集する取得部１３１と、収集されたデータを用いて、所定条件を満たすユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する生成部１３２と、クライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付ける受付部１３３と、モデルを用いて、ユーザ条件を満たすユーザ群のスコアを算出する算出部１３４と、算出されたスコアに関する情報を事業者に提供する提供部１３５と、を備える。

また、提供部１３５は、算出されたスコアに基づいて、ユーザ条件と所定条件との関連性を示す情報を事業者に提供する。

例えば、生成部１３２は、所定条件として、所定の購買行動をとったユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する。

あるいは、生成部１３２は、所定条件として、所定の検索クエリを検索したユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する。

また、受付部１３３は、事業者から、ユーザ条件として、ユーザ属性の指定を受け付ける。

あるいは、受付部１３３は、事業者から、ユーザ条件として、ユーザ行動の指定を受け付ける。

あるいは、受付部１３３は、事業者から、ユーザ条件として、ユーザＩＤの指定を受け付ける。

また、算出部１３４は、さらに、算出されたスコアに基づいて、スコア平均、スコア上位層、パーセンタイル、及び加重平均のうち少なくとも１つを算出する。

例えば、受付部１３３は、独自にモデルを生成してユーザのスコアを算出しているクライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付ける。提供部１３５は、算出されたスコアに関する情報を事業者に提供し、クライアント側のスコアに関する情報を補完する。

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、企業間でユーザから収集した情報を活用することができる。例えば、ユーザの個人情報に触れることなく、クライアント側の企業がユーザから収集した情報を、ホスト側の企業がユーザから収集した情報を用いて補完することが可能になる。

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報提供装置１００は、例えば図９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。以下、情報提供装置１００を例に挙げて説明する。図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。

ネットワークＩ／Ｆ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

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又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又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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。

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

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

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 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報提供装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報データベース
１２２ 履歴情報データベース
１２３ スコア情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 受付部
１３４ 算出部
１３５ 提供部
２００ 情報活用装置

本願に係る情報処理装置は、不特定多数のユーザのデータを収集する取得部と、収集されたデータを用いて、所定条件を満たすユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する生成部と、クライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付ける受付部と、前記モデルを用いて、ユーザ条件を満たすユーザ群のスコアを算出する算出部と、算出されたスコアに関する情報を前記事業者に提供する提供部と、を備え、前記提供部は、算出されたスコアに基づいて、前記ユーザ条件と前記所定条件との関連性を示す情報を前記事業者に提供することを特徴とする。

Claims (11)

1. 不特定多数のユーザのデータを収集する取得部と、
   収集されたデータを用いて、所定条件を満たすユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する生成部と、
   クライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付ける受付部と、
   前記モデルを用いて、前記ユーザ条件を満たすユーザ群のスコアを算出する算出部と、
   算出されたスコアに関する情報を前記事業者に提供する提供部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記提供部は、算出されたスコアに基づいて、前記ユーザ条件と前記所定条件との関連性を示す情報を前記事業者に提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生成部は、前記所定条件として、所定の購買行動をとったユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記生成部は、前記所定条件として、所定の検索クエリを検索したユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する
   ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記受付部は、前記事業者から、前記ユーザ条件として、ユーザ属性の指定を受け付ける
   ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記受付部は、前記事業者から、前記ユーザ条件として、ユーザ行動の指定を受け付ける
   ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記受付部は、前記事業者から、前記ユーザ条件として、ユーザＩＤの指定を受け付ける
   ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記算出部は、さらに、算出されたスコアに基づいて、スコア平均、スコア上位層、パーセンタイル、及び加重平均のうち少なくとも１つを算出する
   ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記受付部は、独自にモデルを生成してユーザのスコアを算出しているクライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付け、
   前記提供部は、算出されたスコアに関する情報を前記事業者に提供し、前記クライアント側のスコアに関する情報を補完する
   ことを特徴とする請求項１～８のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    不特定多数のユーザのデータを収集する取得工程と、
    収集されたデータを用いて、所定条件を満たすユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する生成工程と、
    クライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付ける受付工程と、
    前記モデルを用いて、前記ユーザ条件を満たすユーザ群のスコアを算出する算出工程と、
    算出されたスコアに関する情報を前記事業者に提供する提供工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
11. 不特定多数のユーザのデータを収集する取得手順と、
    収集されたデータを用いて、所定条件を満たすユーザ群のスコアを算出するためのモデルを生成する生成手順と、
    クライアント側の事業者から、ユーザ条件の指定を受け付ける受付手順と、
    前記モデルを用いて、前記ユーザ条件を満たすユーザ群のスコアを算出する算出手順と、
    算出されたスコアに関する情報を前記事業者に提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

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