JP2022191921A - 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】ユーザに応じて適切な情報提供を行う。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、推定部と、提供部とを有する。取得部は、ユーザの行動に関する行動情報である第１行動情報と、ユーザの行動に関する行動情報である第２行動情報とを取得する。推定部は、ユーザの第１行動情報に基づいて、人の状態の変遷に関する複数の段階のうちユーザがいずれの段階であるかを推定し、ユーザの第２行動情報に基づいて、ユーザの感情を推定する。提供部は、ユーザの段階と、ユーザの感情とに基づいてユーザに情報を提供する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

従来、ユーザに応じて情報提供等の種々のサービスを行う技術が提供されている。例えば、ユーザの状況と、ユーザにコンテンツを提供した場合の利用者の感情との適合性を把握する技術が提供されている（例えば、特許文献１）。

特開２０２０－１９０７７６号公報

しかしながら、上記の従来技術には改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、コンテンツを提供した場合のユーザの感情、すなわちコンテンツ提供後のユーザの感情しか考慮されておらず、ユーザに応じて適切な情報提供を行うことが難しい場合が多い。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに応じて適切な情報提供を行う情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、ユーザの行動に関する行動情報である第１行動情報と、前記ユーザの行動に関する行動情報である第２行動情報とを取得する取得部と、前記ユーザの前記第１行動情報に基づいて、人の状態の変遷に関する複数の段階のうち前記ユーザがいずれの段階であるかを推定し、前記ユーザの前記第２行動情報に基づいて、前記ユーザの感情を推定する推定部と、前記ユーザの前記段階と、前記ユーザの前記感情とに基づいて前記ユーザに情報を提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ユーザに応じて適切な情報提供を行うことができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 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、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４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５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。 図６は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係るジャーニー情報記憶部の一例を示す図である。 図８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。 図９は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本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。

（実施形態）
〔１．情報処理〕
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、所定の対象に関連する人の状態の変遷（以下「ジャーニー」ともいう）の一例として、医療に関連するジャーニーを対象として処理を行う場合を説明する。なお、ジャーニーは、医療に関連するものに限らず、所定の対象に関連する人の状態の変遷であり、遷移する段階が複数あるものであれば、例えばライフステージ等、どのような対象に関連するものであってもよい。

〔情報処理システムの構成〕
図１の説明に先立って、図２を用いて情報処理システム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の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０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。なお、図２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、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

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は、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。

また、端末装置１０は、情報処理装置１００に種々の情報等を送信する。例えば、端末装置１０は、ユーザに関する位置情報やユーザが検索に用いた検索クエリに関する情報を含む行動情報等を情報処理装置１００へ送信する。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。端末装置１０は、ユーザによる種々の操作を受け付ける。図１では、端末装置１０を利用するユーザがユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」と記載する）である場合を示す。

なお、端末装置１０は、様々なセンサを有してもよい。例えば、端末装置１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ等の機能を有し、ユーザの位置を検知する。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。

情報処理装置１００は、取得したユーザの行動情報のうち第１行動情報に基づいてジャーニーの複数の段階のうちユーザがいずれの段階であるかを推定する。以下では、第１行動情報の一例として、インターネット上におけるユーザの検索行動の履歴が用いられる場合を示す。なお、第１行動情報は、検索行動に限らず、ジャーニーでのユーザの段階の推定に利用可能な情報であれば、どのような情報が用いられてもよい。例えば、第１行動情報は、ユーザのインターネット上における様々な行動に関する情報が用いられてもよい。

また、情報処理装置１００は、取得したユーザの行動情報のうち第２行動情報に基づいてユーザの感情を推定する。以下では、第２行動情報の一例として、ユーザが閲覧したコンテンツの情報が用いられる場合を示す。すなわち、第２行動情報の一例として、ユーザが利用する端末装置１０に提供（配信）されたコンテンツの情報が用いられる場合を示す。なお、第２行動情報は、ユーザが閲覧したコンテンツに限らず、ユーザの感情の推定に利用可能な情報であれば、どのような情報が用いられてもよい。例えば、第２行動情報は、第１行動情報と同じ情報であってもよい。

ここから、図１を用いて、情報処理の流れについて説明する。まず、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する（ステップＳ１１）。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１のインターネット上における行動履歴を、端末装置１０から取得する。図１では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１、ｄｔ１２においてユーザＵ１が行った検索に関する第１行動情報を取得する。

情報処理装置１００は、ユーザＵ１が行った検索内容を示す第１行動情報を行動情報記憶部１２２に格納する。図１では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１にユーザＵ１が検索クエリ「精密検査」を用いた検索を行い、その後の日時ｄｔ１２にユーザＵ１が検索クエリ「検査費用」を用いた検索を行ったことを示す第１行動情報を行動情報記憶部１２２に格納する。

また、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０にＣコンテンツを提供する（ステップＳ１２）。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１からのＣコンテンツの配信要求に応じて、ユーザＵ１が利用する端末装置１０にＣコンテンツを送信する端末装置１０は、情報処理装置１００から提供されたＣコンテンツを表示する。図１では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１５においてユーザＵ１が行ったコンテンツの閲覧に関する第２行動情報を取得する。

情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０へのＣコンテンツの送信により、ユーザＵ１によるＣコンテンツの閲覧を示す第２行動情報を行動情報記憶部１２２に格納する。図１では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１５にユーザＵ１がＣコンテンツの閲覧したことを示す第２行動情報を行動情報記憶部１２２に格納する。

そして、情報処理装置１００は、医療に関連するジャーニー（以下「ジャーニーＪＮ１」とする）の複数の段階のうち、ユーザＵ１がいずれの段階であるかを推定する（ステップＳ１３）。例えば、情報処理装置１００は、ジャーニー情報記憶部１２４（図７参照）に記憶されたジャーニーＪＮ１に関する情報（以下「ジャーニー情報ＪＩＮＦ１」ともいう）を用いて、ユーザＵ１がジャーニーＪＮ１での複数の段階のうちいずれの段階であるかを推定する。例えば、ジャーニー情報ＪＩＮＦ１には、最初の段階である第１段階（段階Ｊ１１）、段階Ｊ１１の次の段階である第２段階（段階Ｊ１２）、段階Ｊ１２の次の段階である第３段階（段階Ｊ１３）等の複数の段階がジャーニーＪＮ１にはあることを示す情報が含まれる。また、ジャーニー情報ＪＩＮＦ１には、各段階がジャーニーＪＮ１でどの段階であるかを示す情報（段階内容情報）や、各段階に該当するための条件を示す情報（条件情報）等が含まれる。

例えば、ジャーニー情報ＪＩＮＦ１には、医療関連のジャーニーＪＮ１の第１段階である段階Ｊ１１には、その段階が検査の費用について不安を感じている段階であることを示す情報（段階内容情報）が対応付けて記憶される。また、段階Ｊ１１には、その段階に該当するための条件がキーワード「検査」及び「費用」を用いてユーザが検索を行うことであることを示す情報（条件情報）が対応付けて記憶される。また、段階Ｊ１２には、その段階が手術について不安を感じている段階であることを示す情報（段階内容情報）が対応付けて記憶される。また、段階Ｊ１２には、その段階に該当するための条件がキーワード「手術」等を用いてユーザが検索を行うことであることを示す情報（条件情報）が対応付けて記憶される。

情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２２に記憶されたユーザＵ１の行動履歴を検索し、ユーザＵ１が行った検索行動を示す第１行動情報を用いて、ジャーニーＪＮ１におけるユーザＵ１の段階を推定する。図１では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１がキーワード「検査」及び「費用」を検索クエリとして検索を行っていることを示す第１行動情報に基づいて、ジャーニーＪＮ１におけるユーザＵ１の段階が第１段階である段階Ｊ１１であると推定する。なお、上述したユーザの感情推定は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な処理によりユーザの段階を推定してもよいがこの点については後述する。

また、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の感情を推定する（ステップＳ１４）。情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２２に記憶されたユーザＵ１の行動履歴を検索し、ユーザＵ１に提供されたコンテンツを示す第２行動情報を用いて、ユーザＵ１の感情を推定する。図１では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１にＣコンテンツが提供されたことを示す第２行動情報に基づいて、ユーザＵ１の感情を推定する。

例えば、情報処理装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２３に記憶された各コンテンツによる感情変化を示す情報（感情情報）を用いて、Ｃコンテンツが提供されたユーザＵ１の感情を推定する。コンテンツ情報記憶部１２３に示すように、Ｃコンテンツは、感情変化が悲しみであり、ユーザに悲しみの感情を引き起こさせることを示す。そのため、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の感情が悲しみであると推定する。なお、上述したユーザの感情推定は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な処理によりユーザの感情を推定してもよいが、この点については後述する。

そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ１に提供する情報を決定する（ステップＳ１５）。図１では、情報処理装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２３に記憶されたコンテンツ群から、ユーザＵ１に提供するコンテンツ（提供コンテンツ）を決定する。情報処理装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２３に記憶されたコンテンツ群のうち、ユーザＵ１の段階Ｊ１１、及びユーザＵ１の感情「悲しみ」に基づいて、ユーザＵ１へ提供する提供コンテンツを決定する。情報処理装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２３に記憶された各コンテンツの提供対象を示す情報（提供対象情報）を用いて、ユーザＵ１へ提供する提供コンテンツを決定する。コンテンツ情報記憶部１２３に示すように、各コンテンツには、そのコンテンツを情報提供用のコンテンツとして用いる場合に、対象とするユーザの段階及び感情を示す提供対象情報が対応付けられている。

そのため、情報処理装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２３に記憶された各コンテンツの提供対象情報が示す段階及び感情と、ユーザＵ１の段階Ｊ１１、及びユーザＵ１の感情「悲しみ」とを比較し、ユーザＵ１の段階及び感情に該当するコンテンツを提供コンテンツに決定する。図１では、Ａコンテンツには、提供対象情報として、段階Ｊ１１及び感情「悲しみ」が対応付けられおり、段階Ｊ１１に該当するユーザが悲しみの感情である場合に、そのユーザの感情を喜びに変えるのに適したコンテンツであることを示す。そこで、情報処理装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２３に記憶された各コンテンツのうち、提供対象情報として、段階Ｊ１１及び感情「悲しみ」が対応付けられているＡコンテンツをユーザＵ１への提供コンテンツに決定する。

そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ１に対して提供コンテンツに基づく情報提供を行う（ステップＳ１６）。図１の例では、情報処理装置１００は、ＡコンテンツをユーザＵ１が利用する端末装置１０へ送信する。

このように、情報処理装置１００は、ユーザのジャーニーにおける段階及び、ユーザの感情という２つの要素を用いて、ユーザに情報提供を行う。したがって、情報処理装置１００は、ユーザに応じて適切な情報提供を行うことができる。

〔１－１．ジャーニー〕
なお、上述したジャーニーＪＮ１は一例に過ぎず、ジャーニーは、様々な対象についてのものであってもよい。また、上述した例では、第１段階、第２段階、第３段階と１つの変遷（ルート）のみを含むジャーニーを示したが、ジャーニーの段階は、分岐してもよい。この場合、ジャーニーは、例えば、第１段階にいるユーザがいずれのクエリを用いるかに応じて、複数の第２段階のいずれかに分岐させてもよい。

例えば、情報処理装置１００は、ユーザの行動情報及びそのユーザについて推定された最新の段階を示す情報を入力とし、そのユーザについて推定される段階を出力するジャーニー段階推定モデルを用いて、ユーザの段階を推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、ユーザの行動情報及びそのユーザについて推定された最新の段階を示す情報をジャーニー段階推定モデルに入力し、ジャーニー段階推定モデルの出力結果を基に、ユーザＵ１の段階を推定してもよい。

例えば、ジャーニー段階推定モデルは、複数の段階の各々のスコアを出力するモデル（多クラス分類のモデル）であってもよい。この場合、情報処理装置１００は、ジャーニー段階推定モデルにユーザの行動情報及びそのユーザについて推定された最新の段階を示す情報を入力し、複数の段階のうち、ジャーニー段階推定モデルが出力したスコアが最大の段階をそのユーザの段階であると推定する。

例えば、情報処理装置１００は、ジャーニー段階推定モデルとして、以下のようなルート推定モデルを用いてもよい。この場合、例えば、情報処理装置１００は、ユーザが用いた検索クエリの変遷と、ユーザがジャーニーの変遷（ルート）上のどの段階（位置）に所在するかとの関係性を学習する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが所定の検索クエリを入力したか、検索クエリをどの順序で入力したか、検索クエリを入力してからどれくらいの時間が経過したか等と、ユーザの状態（段階）との対応関係を学習する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが入力した検索クエリの履歴情報を入力として、そのユーザのジャーニーの段階を出力するルート推定モデルを学習する。

また、図１では説明を簡単にするために、最初の段階（第１段階）であると推定される場合を示したが、第２段階以降である場合、そのユーザが推定する段階の直前の段階にいることを条件としてもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの段階がジャーニーＪＮ１の第２段階（段階Ｊ１２）であると推定する場合、そのユーザの段階が推定時にジャーニーＪＮ１の第１段階（段階Ｊ１１）であることを条件としてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、最初の推定時から第２段階以降であると推定してもよい。

また、図１では説明を簡単にするために、一つのジャーニーを対象にどの段階であるかを推定する例を示したが、複数のジャーニーがある場合、情報処理装置１００は、ユーザが複数のジャーニーの段階にいると推定してもよい。すなわち、ユーザは、複数のジャーニーの並列的に変遷していくものとして、情報処理装置１００は、ユーザの段階を推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、ユーザの第１行動情報が条件を満たす複数のジャーニーの段階がある場合、その全てに該当すると推定してもよい。

〔１－２．感情〕
図１ではユーザに提供したコンテンツでユーザの感情を推定する場合を一例として示したが、情報処理装置１００は、ユーザの感情を推定するモデル（感情推定モデル）を用いて、ユーザの感情を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの行動情報を入力とし、そのユーザについて推定される感情を示す情報を出力する感情推定モデルを用いて、ユーザの感情を推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の行動情報を感情推定モデルに入力し、感情推定モデルの出力結果を基に、ユーザＵ１の感情を推定してもよい。

例えば、感情推定モデルは、複数の感情の各々のスコアを出力するモデル（多クラス分類のモデル）であってもよい。この場合、情報処理装置１００は、感情推定モデルにユーザの行動情報を入力し、複数の感情のうち、感情推定モデルが出力したスコアが最大の感情をそのユーザの感情であると推定する。

また、情報処理装置１００は、ユーザの感情を、そのユーザが最後の検索クエリを入れた後で選択したコンテンツの内容等により推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツと関連性が強いと推定される感情をルールベースで設定してもよい。

〔１－３．推定処理〕
図１に示したユーザの段階または感情を推定する処理（推定処理）は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を用いて推定処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、情報提供対象となるユーザと類似する類似ユーザについて学習したルート推定モデルを用いて、情報提供対象となるユーザのジャーニーの段階を推定してもよい。また、情報処理装置１００は、感情推定モデルで感情を推定したり、ジャーニーの段階と感情との組み合わせに応じた情報を提供したりしてもよい。

〔１－４．情報提供〕
図１では、各コンテンツに対応付けられた提供対象情報を用いて、ユーザに提供するコンテンツ（提供コンテンツ）を決定する場合を示したが、情報処理装置１００は、様々な情報を用いて、提供コンテンツを決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、提供コンテンツを決定するモデル（コンテンツ決定モデル）を用いて、ユーザへの提供コンテンツを決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの段階を示す情報及び感情を示す情報を入力とし、そのユーザへの提供コンテンツを示す情報を出力するコンテンツ決定モデルを用いて、ユーザへの提供コンテンツを決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の行動情報をコンテンツ決定モデルに入力し、コンテンツ決定モデルの出力結果を基に、ユーザＵ１の感情を決定してもよい。

例えば、コンテンツ決定モデルは、複数のコンテンツの各々のスコアを出力するモデルであってもよい。この場合、情報処理装置１００は、コンテンツ決定モデルにユーザの段階を示す情報及び感情を示す情報を入力し、複数のコンテンツのうち、コンテンツ決定モデルが出力したスコアが最大のコンテンツをそのユーザへの提供コンテンツに決定する。

〔１－５．その他の情報提供〕
上述した例では、情報提供の一例としてコンテンツを提供する例を示したが、情報処理装置１００は、コンテンツに限らず、様々な情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、推定処理による推定結果を基に様々な情報を提供してもよい。

情報処理装置１００は、推定した対象ユーザの感情（推定感情）に類似する感情のユーザが検索に用いた検索クエリを示す情報を、対象ユーザに提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、推定した対象ユーザの感情（推定感情）と同じ感情のユーザが検索に用いた検索クエリを示す情報を、対象ユーザに提供してもよい。

また、情報処理装置１００は、推定した対象ユーザの段階（推定段階）に類似する段階のユーザが検索に用いた検索クエリを示す情報を、対象ユーザに提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、推定した対象ユーザの段階（推定段階）と同じ段階のユーザが検索に用いた検索クエリを示す情報を、対象ユーザに提供してもよい。

情報処理装置１００は、推定した対象ユーザの感情（推定感情）に類似する感情であり、かつ推定した対象ユーザの段階（推定段階）に類似する段階であるユーザが検索に用いた検索クエリを示す情報を、対象ユーザに提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、推定した対象ユーザの感情（推定感情）に同じ感情であり、かつ推定した対象ユーザの段階（推定段階）に同じ段階であるユーザが検索に用いた検索クエリを示す情報を、対象ユーザに提供してもよい。

情報処理装置１００は、ユーザの感情の推定結果を示す情報を提供してもよい。情報処理装置１００は、ユーザの感情の推定結果を示す情報をそのユーザの端末装置１０に送信してもよい。

情報処理装置１００は、ユーザの段階の推定結果を示す情報を提供してもよい。情報処理装置１００は、ユーザの段階の推定結果を示す情報をそのユーザの端末装置１０に送信してもよい。情報処理装置１００は、ユーザの感情の推定結果及びユーザの段階の推定結果を示す情報をそのユーザの端末装置１０に送信してもよい。

情報処理装置１００は、各感情のスコアに応じてランキングが決定された複数の感情を示す情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、複数の感情の各々のスコアを出力する感情推定モデルを用いて、ユーザの情報が入力された感情推定モデルが出力したスコアが大きい方から順にランキングされた推定感情の一覧情報を、そのユーザに提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、スコアが大きい方から順に並べた複数の感情の一覧情報を、ユーザが利用する端末装置１０に送信してもよい。

情報処理装置１００は、各段階のスコアに応じてランキングが決定された複数の段階を示す情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、複数の段階の各々のスコアを出力する段階推定モデルを用いて、ユーザの情報が入力された段階推定モデルが出力したスコアが大きい方から順にランキングされた推定段階の一覧情報を、そのユーザに提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、スコアが大きい方から順に並べた複数の段階の一覧情報を、ユーザが利用する端末装置１０に送信してもよい。

情報処理装置１００は、各コンテンツのスコアに応じてランキングが決定された複数のコンテンツを示す情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、複数のコンテンツの各々のスコアを出力するコンテンツ決定モデルを用いて、ユーザの情報が入力されたコンテンツ推定モデルが出力したスコアが大きい方から順にランキングされたコンテンツの一覧情報を、そのユーザに提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、スコアが大きい方から順に並べた複数のコンテンツの一覧情報を、ユーザが利用する端末装置１０に送信してもよい。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図３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３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３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。

（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Ｎと有線または無線で接続され、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（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３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、行動情報記憶部１２２と、コンテンツ情報記憶部１２３と、ジャーニー情報記憶部１２４とを有する。

（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図４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４に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「推定段階」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。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。

また、「推定段階」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザについて推定されるジャーニーの段階を示す。なお、図４に示す例では、「推定段階」は、各ユーザに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

例えば、図４の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）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Ｕ１は推定される段階が「Ｊ１１」であることを示す。すなわち、ユーザＵ１は推定される段階が医療関連のジャーニーＪＮ１の第１段階である段階Ｊ１１であることを示す。

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、デモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報等の種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、家族構成、収入、興味関心等の情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報記憶部１２１は、各ユーザについて推定された感情を示す情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、各ユーザについて最後に推定された感情（最新の感情）を示す情報を記憶してもよいし、各ユーザについて推定された感情の履歴を記憶してもよい。

（行動情報記憶部１２２）
実施形態に係る行動情報記憶部１２２は、ユーザの環境に関する行動情報に関する各種情報を記憶する。図５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１２２は、行動情報として、ある時点（時刻）のユーザの位置におけるユーザの置かれている環境に関する情報を記憶する。例えば、行動情報記憶部１２２は、行動情報として、ある時点（時刻）のユーザの位置における気象情報を記憶する。図５に示す行動情報記憶部１２２には、「ユーザＩＤ」、「行動ＩＤ」、「種別」、「内容」、「日時」、「位置」といった項目が含まれる。

「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、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。また、「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。「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」等のように抽象的に図示するが、「２０２１年６月１３日１７時４８分４４秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「位置」は、対応する行動が行われた際のユーザの位置を示す。なお、図５の例では、説明を簡単にするために、「位置」は、「エリアＡ」といった抽象的な記号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「Ｘ県Ｙ市Ｚ町」等のような住所を示す情報であってもよい。

例えば、図５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ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）や行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動（行動ＡＣ１２）等を行ったことを示す。具体的には、ユーザＵ１は、検索クエリ「精密検査」を用いた検索（行動ＡＣ１１）を日時ｄｔ１１にエリアＡで行ったことを示す。例えば、行動ＡＣ１１は、日時ｄｔ１１に検索クエリ「精密検査」を用いた検索がユーザＵ１が利用する端末装置１０において行われたことを示す。

また、ユーザＵ１は、検索クエリ「検査費用」を用いた検索（行動ＡＣ１２）を日時ｄｔ１２にエリアＡで行ったことを示す。例えば、行動ＡＣ１２は、日時ｄｔ１２に検索クエリ「検査費用」を用いた検索がユーザＵ１が利用する端末装置１０において行われたことを示す。例えば、ユーザＵ１は、Ｃコンテンツの閲覧（行動ＡＣ１５）を日時ｄｔ１５にエリアＢで行ったことを示す。

なお、行動情報記憶部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。また、図５では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２２に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。

（コンテンツ情報記憶部１２３）
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２３は、コンテンツ（記事）に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すコンテンツ情報記憶部１２３は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、「感情変化」、「提供対象」といった項目を有する。なお、図６の例では、感情を示すラベル情報として、「喜び」、「怒り」、「悲しみ」、「楽しみ」、「無感情」の５つのラベル（感情）のみを例示するが、ラベル情報は上記の５つに限らず、様々な感情を示すラベルであってもよい。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ」に登録されるコンテンツは、どのような種別のコンテンツであってもよい。例えば、「コンテンツ」に登録されるコンテンツは、記事などの文字コンテンツであってもよいし、映画などの動画コンテンツであってもよいし、楽曲などの音声コンテンツ等の様々な種別のコンテンツであってもよい。図６では「コンテンツ」に「Ａコンテンツ」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、そのコンテンツ自体、または、そのコンテンツの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。

また、「感情変化」は、ユーザの感情がどのような感情に変化するかを示す。すなわち、「感情変化」は、コンテンツがユーザに与える心理的な作用を示す。例えば、「感情変化」は、コンテンツがユーザに対して出力された場合にユーザがどのような心理状態（感情）になるかを示す。すなわち、「感情変化」は、コンテンツの出力によりユーザに引き起こされる感情を示す。

また、「提供対象」は、そのコンテンツを情報提供用のコンテンツとして用いる場合に、どのようなユーザに提供するかを示す。「提供対象」には、「段階」、「感情」といった項目が含まれる。なお、「提供対象」には、「段階」、「感情」に限らず、情報提供の対象とするユーザに関する条件であればどのような項目が含まれてもよく、例えば「年齢」、「性別」等といったユーザ属性に関する項目が含まれてもよい。

「段階」は、そのコンテンツを情報提供用のコンテンツとして用いる場合に提出先となるユーザの段階を示す。なお、「段階」が「－」である場合、そのコンテンツを情報提供用のコンテンツとして用いる場合の条件が未設定であることを示す。「感情」は、そのコンテンツを情報提供用のコンテンツとして用いる場合に提出先となるユーザの感情を示す。なお、「感情」が「－」である場合、そのコンテンツを情報提供用のコンテンツとして用いる場合の条件が未設定であることを示す。

図６の例では、コンテンツＩＤ「ＣＴ１」により識別されるＡコンテンツ（コンテンツＣＴ１）は、喜びの感情を示すラベル情報ＬＢ１が関連付けられていることを示す。例えば、コンテンツＣＴ１は、ラベル情報ＬＢ１に対応する「喜び」の感情をユーザに引き起こさせることを示す。また、コンテンツＣＴ１は、段階が「Ｊ１１」、「Ｊ２２」等のうちのいずれかに該当し、かつ感情がラベル情報ＬＢ３に対応する「悲しみ」に該当するユーザへの情報提供用のコンテンツとしても用いられることを示す。

また、コンテンツＩＤ「ＣＴ２」により識別されるＢコンテンツ（コンテンツＣＴ２）は、ラベル情報ＬＢ２が関連付けられていることを示す。例えば、コンテンツＣＴ２は、ラベル情報ＬＢ２に対応する「怒り」の感情をユーザに引き起こさせることを示す。また、コンテンツＣＴ２には、「段階」及び「感情」のいずれも未設定であり、提供対象の条件が設定されておらず、コンテンツＣＴ２は、ユーザへの情報提供用のコンテンツとしては用いられないことを示す。

なお、コンテンツ情報記憶部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。

（ジャーニー情報記憶部１２４）
実施形態に係るジャーニー情報記憶部１２４は、コンテンツ（記事）に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係るジャーニー情報記憶部の一例を示す図である。図７に示すジャーニー情報記憶部１２４は、「ジャーニー」、「第１段階」、「第２段階」、「第３段階」といった項目を有する。なお、図７の例では、「第１段階」～「第３段階」の３つの段階（状況）のみを例示するが、各ジャーニーの段階は３段階に限らず、４つ以上の段階があってもよいし、２つの段階でってもよく、各ジャーニーの内容に応じて様々な数の段階が含まれてもよい。

「ジャーニー」は、各ジャーニーを識別するための識別情報（「ジャーニーＩＤ」ともいう）を示す。また、「ジャーニー」中の括弧で示す情報は、そのジャーニーがどのような内容に関連するジャーニーであるかを示す。例えば、ジャーニーＩＤが「ＪＮ１」であるジャーニーは、医療に関連するジャーニーであることを示す。また、ジャーニーＩＤが「ＪＮ２」であるジャーニーは、ライフステージに関連するジャーニーであることを示す。このように、ジャーニーは、人の人生における様々な状況の変遷に関するものであってもよい。

また、「第１段階」は、対応するジャーニーにおける最初の段階を示す。また、「第２段階」は、対応するジャーニーにおける最初である第１段階の次の段階を示す。また、「第３段階」は、対応するジャーニーにおける第２段階の次の段階を示す。なお、図７では、各段階に「Ｊ１１」、「Ｊ２３」等といった各ジャーニーの段階を示す符号を図示したが、各段階には、その段階がどのような段階であるかを示す情報（段階内容情報）や、その段階に該当するための条件を示す情報（条件情報）等が対応付けて記憶される。

例えば、医療関連のジャーニーＪＮ１の第１段階である段階Ｊ１１には、その段階が検査の費用について不安を感じている段階であることを示す情報（段階内容情報）が対応付けて記憶される。また、段階Ｊ１１には、その段階に該当するための条件がキーワード「検査」及び「費用」を用いてユーザが検索を行うことであることを示す情報（条件情報）が対応付けて記憶される。

また、段階Ｊ１２には、その段階が手術について不安を感じている段階であることを示す情報（段階内容情報）が対応付けて記憶される。また、段階Ｊ１２には、その段階に該当するための条件がキーワード「手術」等を用いてユーザが検索を行うことであることを示す情報（条件情報）が対応付けて記憶される。なお、上記は一例に過ぎず、ユーザの段階が特定可能であれば、同様な情報を記憶してもよい。

図７の例では、ジャーニーＩＤ「ＪＮ１」により識別される医療関連のジャーニー（ジャーニーＪＮ１）には、第１段階「Ｊ１１」、第２段階「Ｊ１２」、第３段階「Ｊ１３」等の複数の段階があることを示す。

なお、ジャーニー情報記憶部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。

（制御部１３０）
図３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。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、決定部１３３と、提供部１３４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。なお、制御部１３０の内部構成は、図３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。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、種々の情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や、行動情報記憶部１２２や、コンテンツ情報記憶部１２３や、ジャーニー情報記憶部１２４等から各種情報を取得する。

取得部１３１は、ユーザの行動に関する行動情報である第１行動情報を取得する。取得部１３１は、ユーザの行動に関する行動情報である第２行動情報を取得する。取得部１３１は、ユーザの行動に関する行動情報であって、第１行動情報とは異なる第２行動情報を取得する。取得部１３１は、インターネットにおけるユーザの行動を示す第１行動情報を取得する。取得部１３１は、ユーザの検索行動を示す第１行動情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが入力した検索クエリを示す第１行動情報を取得する。取得部１３１は、ユーザに提供されたコンテンツを示す第２行動情報を取得する。

（推定部１３２）
推定部１３２は、種々の情報を推定する。例えば、推定部１３２は、端末装置１０から取得される情報に基づいて、各種情報を推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、行動情報記憶部１２２や、コンテンツ情報記憶部や、ジャーニー情報記憶部１２４１２３等に基づいて、各種情報を推定する。

推定部１３２は、ユーザの第１行動情報に基づいて、人の状態の変遷に関する複数の段階のうちユーザがいずれの段階であるかを推定する。推定部１３２は、ユーザの第２行動情報に基づいて、ユーザの感情を推定する。推定部１３２は、インターネットにおけるユーザの行動に基づいてユーザの段階を推定する。推定部１３２は、ユーザの検索行動に基づいてユーザの段階を推定する。推定部１３２は、ユーザが入力した検索クエリに基づいてユーザの段階を推定する。推定部１３２は、ユーザに提供されたコンテンツに基づいてユーザの感情を推定する。推定部１３２は、コンテンツに対応付けられた感情情報に基づいてユーザの感情を推定する。

推定部１３２は、ジャーニー情報記憶部１２４に記憶されたジャーニーＪＮ１に関する情報（ジャーニー情報ＪＩＮＦ１）を用いて、ユーザＵ１がジャーニーＪＮ１での複数の段階のうちいずれの段階であるかを推定する。推定部１３２は、ユーザＵ１がキーワード「検査」及び「費用」を検索クエリとして検索を行っていることを示す第１行動情報に基づいて、ジャーニーＪＮ１におけるユーザＵ１の段階が第１段階である段階Ｊ１１であると推定する。推定部１３２は、ユーザＵ１にＣコンテンツが提供されたことを示す第２行動情報に基づいて、ユーザＵ１の感情を推定する。推定部１３２は、ユーザＵ１の感情が悲しみであると推定する。

（決定部１３３）
決定部１３３は、各種の情報を決定する。決定部１３３は、決定処理により提供する情報を決定する。決定部１３３は、推定部１３２による推定結果を基に決定処理を行う。決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された情報を基に決定処理を行う。

決定部１３３は、コンテンツ情報記憶部１２３等に記憶されたコンテンツのうち、ユーザに提供するコンテンツを決定する。決定部１３３は、コンテンツ群のうち、ユーザの段階と、ユーザの感情とに基づいて、ユーザへ提供する一のコンテンツを決定する。決定部１３３は、各コンテンツに感情情報と複数の段階のうちいずれかを示す情報が対応づけられたコンテンツ群のうち、ユーザの段階と、ユーザの感情とに対応する一のコンテンツを決定する。

例えば、決定部１３３は、コンテンツ情報記憶部１２３に記憶された各コンテンツの提供対象情報が示す段階及び感情と、ユーザＵ１の段階Ｊ１１、及びユーザＵ１の感情「悲しみ」とを比較し、ユーザＵ１の段階及び感情に該当するコンテンツを提供コンテンツに決定する。決定部１３３は、コンテンツ情報記憶部１２３に記憶された各コンテンツのうち、提供対象情報として、段階Ｊ１１及び感情「悲しみ」が対応付けられているＡコンテンツをユーザＵ１への提供コンテンツに決定する。

（提供部１３４）
提供部１３４は、各種情報を提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０に各種情報を提供する。提供部１３４は、端末装置１０に各種情報を送信する。提供部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、推定部１３２により推定された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、決定部１３３により決定された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。

提供部１３４は、ユーザの段階と、ユーザの感情とに基づいてユーザに情報を提供する。提供部１３４は、コンテンツ群のうち、ユーザの段階と、ユーザの感情とに基づいて決定された一のコンテンツを提供する。提供部１３４は、各コンテンツに感情情報と複数の段階のうちいずれかを示す情報が対応づけられたコンテンツ群のうち、ユーザの段階と、ユーザの感情とに対応する一のコンテンツを提供する。提供部１３４は、決定部１３３により決定された一のコンテンツをユーザの端末装置１０へ送信する。例えば、提供部１３４は、ＡコンテンツをユーザＵ１が利用する端末装置１０へ送信する。

〔３．情報処理のフロー〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図８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。

図８に示すように、情報処理装置１００は、ユーザの行動に関する行動情報である第１行動情報を取得する（ステップＳ１０１）。また、情報処理装置１００は、ユーザの行動に関する行動情報である第２行動情報を取得する（ステップＳ１０２）。

情報処理装置１００は、ユーザの第１行動情報に基づいて、人の状態の変遷に関する複数の段階のうちユーザがいずれの段階であるかを推定する（ステップＳ１０３）。また、情報処理装置１００は、ユーザの第２行動情報に基づいて、ユーザの感情を推定する（ステップＳ１０４）。

情報処理装置１００は、ユーザの段階と、ユーザの感情とに基づいてユーザに情報を提供する（ステップＳ１０５）。
〔４．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、推定部１３２と、提供部１３４とを有する。取得部１３１は、ユーザの行動に関する行動情報である第１行動情報と、ユーザの行動に関する行動情報である第２行動情報とを取得する。推定部１３２は、ユーザの第１行動情報に基づいて、人の状態の変遷に関する複数の段階のうちユーザがいずれの段階であるかを推定し、ユーザの第２行動情報に基づいて、ユーザの感情を推定する。提供部１３４は、ユーザの段階と、ユーザの感情とに基づいてユーザに情報を提供する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、人の状態の変遷に関する複数の段階のうちユーザが該当する段階と、ユーザの感情という２つ要素に基づいてユーザに情報を提供することにより、ユーザに応じて適切な情報提供を行うことができる。

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、インターネットにおけるユーザの行動を示す第１行動情報を取得する。推定部１３２は、インターネットにおけるユーザの行動に基づいてユーザの段階を推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、インターネットにおけるユーザの行動を基にユーザの段階を推定することで、適切にユーザの段階を推定することができる。

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、ユーザの検索行動を示す第１行動情報を取得する。推定部１３２は、ユーザの検索行動に基づいてユーザの段階を推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの検索行動を基にユーザの段階を推定することで、適切にユーザの段階を推定することができる。

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、ユーザが入力した検索クエリを示す第１行動情報を取得する。推定部１３２は、ユーザが入力した検索クエリに基づいてユーザの段階を推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ーザが入力した検索クエリを基にユーザの段階を推定することで、適切にユーザの段階を推定することができる。

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、ユーザに提供されたコンテンツを示す第２行動情報を取得する。推定部１３２は、ユーザに提供されたコンテンツに基づいてユーザの感情を推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザに提供されたコンテンツを基にユーザの感情を推定することで、適切にユーザの感情を推定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、推定部１３２は、コンテンツに対応付けられた感情情報に基づいてユーザの感情を推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツに対応付けられた感情情報に基づいてユーザの感情を推定することで、適切にユーザの感情を推定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、コンテンツ群のうち、ユーザの段階と、ユーザの感情とに基づいて決定された一のコンテンツを提供する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツ群から、ユーザの段階と、ユーザの感情とに基に決定された一のコンテンツを提供することで、ユーザに応じて適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、各コンテンツに感情情報と複数の段階のうちいずれかを示す情報が対応づけられたコンテンツ群のうち、ユーザの段階と、ユーザの感情とに対応する一のコンテンツを提供する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、各コンテンツに感情及び段階が対応付けられたコンテンツ群から、ユーザの段階と、ユーザの感情とに対応する一のコンテンツを提供することで、ユーザに応じて適切な情報提供を行うことができる。

〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置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。図９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。

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、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

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。

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

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

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
１００ 情報処理装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 行動情報記憶部
１２３ コンテンツ情報記憶部
１２４ ジャーニー情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 決定部
１３４ 提供部
１０ 端末装置
Ｎ ネットワーク

Claims (10)

1. ユーザの行動に関する行動情報である第１行動情報と、前記ユーザの行動に関する行動情報である第２行動情報とを取得する取得部と、
   前記ユーザの前記第１行動情報に基づいて、人の状態の変遷に関する複数の段階のうち前記ユーザがいずれの段階であるかを推定し、前記ユーザの前記第２行動情報に基づいて、前記ユーザの感情を推定する推定部と、
   前記ユーザの前記段階と、前記ユーザの前記感情とに基づいて前記ユーザに情報を提供する提供部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記取得部は、
   インターネットにおける前記ユーザの行動を示す前記第１行動情報を取得し、
   前記推定部は、
   前記インターネットにおける前記ユーザの行動に基づいて前記ユーザの前記段階を推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、
   前記ユーザの検索行動を示す前記第１行動情報を取得し、
   前記推定部は、
   前記ユーザの検索行動に基づいて前記ユーザの前記段階を推定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、
   前記ユーザが入力した検索クエリを示す前記第１行動情報を取得し、
   前記推定部は、
   前記ユーザが入力した前記検索クエリに基づいて前記ユーザの前記段階を推定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、
   前記ユーザに提供されたコンテンツを示す前記第２行動情報を取得し、
   前記推定部は、
   前記ユーザに提供された前記コンテンツに基づいて前記ユーザの前記感情を推定する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記推定部は、
   前記コンテンツに対応付けられた感情情報に基づいて前記ユーザの前記感情を推定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記提供部は、
   コンテンツ群のうち、前記ユーザの前記段階と、前記ユーザの前記感情とに基づいて決定された一のコンテンツを提供する
   ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記提供部は、
   各コンテンツに感情情報と前記複数の段階のうちいずれかを示す情報が対応づけられた前記コンテンツ群のうち、前記ユーザの前記段階と、前記ユーザの前記感情とに対応する前記一のコンテンツを提供する
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   ユーザの行動に関する行動情報である第１行動情報と、前記ユーザの行動に関する行動情報である第２行動情報とを取得する取得工程と、
   前記ユーザの前記第１行動情報に基づいて、人の状態の変遷に関する複数の段階のうち前記ユーザがいずれの段階であるかを推定し、前記ユーザの前記第２行動情報に基づいて、前記ユーザの感情を推定する推定工程と、
   前記ユーザの前記段階と、前記ユーザの前記感情とに基づいて前記ユーザに情報を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。
10. ユーザの行動に関する行動情報である第１行動情報と、前記ユーザの行動に関する行動情報である第２行動情報とを取得する取得手順と、
    前記ユーザの前記第１行動情報に基づいて、人の状態の変遷に関する複数の段階のうち前記ユーザがいずれの段階であるかを推定し、前記ユーザの前記第２行動情報に基づいて、前記ユーザの感情を推定する推定手順と、
    前記ユーザの前記段階と、前記ユーザの前記感情とに基づいて前記ユーザに情報を提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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