JP2023015752A - 制御プログラム、制御方法および情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】メッセージサービスにおいて利用者が状況に合わせて適切に画像コンテンツを使い分けできるようサポートすること。
【解決手段】本願に係る制御プログラムは、情報処理装置が実行するプログラムであって、所定のメッセージサービスを利用する利用者の位置情報を取得する取得手順と、位置情報に基づいて、所定のメッセージサービスにおいて送信先との間で送受信されたメッセージが一覧表示される画面上に表示可能な画像コンテンツのうち、利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する決定手順とを情報処理装置に実行させる。
【選択図】図３

Description

本発明は、制御プログラム、制御方法および情報処理装置に関する。

近年、利用者同士が通信によるメッセージのやり取りを行うメッセージサービスにおいて様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１には、一方の利用者から受け付けたインスタントメッセージを音声データに変換して得られた音声出力用のデータを他方の利用者に向けて出力するメッセージサービスにおいて、コンテキストに応じてコンテンツの内容を変換する技術が開示されている。

特開２０２０－９２４９号公報

しかしながら、上記の従来技術では、メッセージサービスにおいて利用者が状況に合わせて適切に画像コンテンツを使い分けできるようサポートすることができるとは限らない。

例えば、上記の従来技術では、利用者の性別、年齢、母語等のコンテキストが推定され、推定されたコンテキストに応じて、スタンプの画像、絵文字、顔文字等のオブジェクトを削除する処理、コンテンツに含まれる用語を平易化する処理、コンテンツに含まれるＷｅｂサイトのアドレスを示す文字列を削除する処理、コンテンツに含まれる文章を要約する処理等が実行される。

このように、上記の従来技術では、利用者のコンテキストに応じて、コンテンツの態様が変換されているに過ぎないため、利用者が自身の状況に合わせて適切にコンテンツを使い分けできるようサポートされているとはいい難い。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、メッセージサービスにおいて利用者が状況に合わせて適切に画像コンテンツを使い分けできるようサポートすることができる制御プログラム、制御方法および情報処理装置を提供することを目的とする。

本願に係る制御プログラムは、情報処理装置が実行するプログラムであって、所定のメッセージサービスを利用する利用者の位置情報を取得する取得手順と、前記位置情報に基づいて、前記所定のメッセージサービスにおいて送信先との間で送受信されたメッセージが一覧表示される画面上に表示可能な画像コンテンツのうち、前記利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する決定手順とを情報処理装置に実行させることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、メッセージサービスにおいて利用者が状況に合わせて適切に画像コンテンツを使い分けできるようサポートすることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る認情報処理の全体像を説明するための図である。 図２は、画像コンテンツをレコメンドするレコメンド手法の一例を示す図である。 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４は、実施形態に係るコンテンツバッファ１２ａの一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るコンテキスト情報データベース１２ｂの一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るメッセージ履歴データベース１２ｃの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。 図８は、端末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、本願に係る制御プログラム、制御方法および情報処理装置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制御プログラム、制御方法および情報処理装置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する。

［実施形態］
〔１．はじめに〕
利用者同士が通信によるメッセージのやり取りを行うメッセージサービスでは、画像コンテンツ（「スタンプ」と呼ばれる）が用いられる場合がある。このため、メッセージサービスは、利用者に向けて様々な種類の画像コンテンツを提供している。このように、多種多様な画像コンテンツが存在する場合、利用者は、利用シーンに最適な画像コンテンツを選択する際において煩雑さを覚えてしまうといった問題がある。

本発明は、上記事情に着目してなされたものであって、その目的とするところは、利用者が状況に合わせて適切に画像コンテンツを使い分けできるようサポートすることができる技術を提供することにある。

このような目的のため、本発明では、例えば、利用者の位置情報から利用者の現在のコンテキストを推定し、推定したコンテキストに応じた画像コンテンツを利用者にレコメンドするという制御プラグラムを所定の情報処理装置に実装しようとするものである。係る制御プラグラムによって、以下に説明する情報処理（実施形態に係る情報）が実現される。

〔２．情報処理の全体像〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の全体像について説明する。図１は、実施形態に係る認情報処理の全体像を説明するための図である。図１に示す情報処理は、情報処理システム１の中で実現されてよい。

〔２－１．情報処理のシステムについて〕
情報処理システム１は、端末装置１０と、サーバ装置１００とを備える。端末装置１０と、サーバ装置１００とは、ネットワークＮ（図示略）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１に示す情報処理システム１には、任意の数の端末装置１０と、任意の数のサーバ装置１００とが含まれてもよい。

端末装置１０は、利用者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）等により実現されてよい。また、端末装置１０は、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ってもよい。図１の例では、端末装置１０は、スマートフォンであるものとする。

また、端末装置１０には、メッセージサービスＳＡ（所定のメッセージサービスの一例）に対応するアプリケーションとして、「メッセージアプリＡＰ」が導入されているものとする。例えば、端末装置１０は、メッセージアプリＡＰの制御に従って、特定のトークルーム内において入室者間でのメッセージのやり取りを実現する。トークルーム内では、入室者間で送受信されたメッセージが一覧表示される。

また、以下の実施形態では、実施形態に係る制御プログラム（以下、「制御プログラムＰＧ」と表記する）は、メッセージアプリＡＰの一機能として実装されるものとして説明するが、制御プログラムＰＧの導入態様は係る例に限定されない。例えば、制御プログラムＰＧは、所定のＯＳ（オペレーティングシステム）に準拠したものであってもよいし、汎用的なアプリケーション（例えば、ブラウザ）の一機能として実装されてもよい。

例えば、メッセージアプリＡＰに対して制御プログラムＰＧが実装されている場合、端末装置１０は、制御プログラムＰＧの制御に従って、次のように動作することができる。例えば、端末装置１０は、メッセージサービスＳＡを利用する利用者の位置情報を取得し、取得した位置情報に基づいて、メッセージサービスＳＡにおいて送信先との間で送受信されたメッセージが一覧表示される画面（トークルーム）に表示可能な画像コンテンツのうち、利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する。より具体的には、端末装置１０は、利用者に対してレコメンドされる画像コンテンツを決定する。

サーバ装置１００は、メッセージサービスＳＡを提供する情報処理装置である。また、このようなことからサーバ装置１００は、メッセージアプリＡＰに対応するアプリサーバと解することができる。例えば、サーバ装置１００は、端末装置１０からのアクセスに応じて、メッセージアプリＡＰを介して、各種の画像コンテンツを利用者に提供することができる。また、サーバ装置１００は、利用者からの設定内容に応じて、互いに特定の関係にある人物のみ入室可能に制御された仮想的なトークルームを生成することができる。

また、端末装置１０を利用者の近くでエッジ処理を行うエッジコンピュータとするなら、サーバ装置１００は、例えば、クラウド側で処理を行うクラウドコンピュータであってよい。

〔２－２．情報処理の具体例について〕
続いて、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の具体的な一例を説明する。具体的には、図１では、端末装置１０の利用者Ｕ１に画像コンテンツがレコメンドされる場面を例に挙げて、実施形態に係る情報処理の具体例を説明する。図１において端末装置１０が行うものとして説明する処理は、制御プログラムＰＧによって実現される手順および方法に対応する。

また、図１に示すように、実施形態に係る情報処理は、端末装置１０と、サーバ装置１００との間で行われてよい。さらに、図１に示すように、実施形態に係る情報処理には、端末装置１０がサーバ装置１００からレコメンド候補の画像コンテンツを取得する処理（図１（ａ））と、レコメンド候補の画像コンテンツの中から、実際にレコメンドされるレコメンド対象の画像コンテンツが決定される処理（図１（ｂ））とが含まれてよい。

まず、図１（ａ）の例によれば、利用者Ｕ１が、端末装置１０を操作し、メッセージアプリＡＰを起動したとする。そうすると、端末装置１０は、利用者Ｕ１の操作に応じて、サーバ装置１００にアクセスする（ステップＳ１１）。

サーバ装置１００は、端末装置１０のアクセスに応じて、例えば、自装置内の記憶部からレコメンド候補の画像コンテンツを抽出し、抽出した画像コンテンツを端末装置１０に送信する。これにより、端末装置１０は、サーバ装置１００からレコメンド候補の画像コンテンツを取得する（ステップＳ１２）。

また、端末装置１０は、取得したレコメンド候補の画像コンテンツをコンテンツバッファに格納する（ステップＳ１３）。例えば、端末装置１０は、レコメンド候補の画像コンテンツを期限付きでコンテンツバッファに格納してよく、期限が過ぎると格納済の画像コンテンツを削除してよい。

また、このような状態において、端末装置１０は、図１（ｂ）に示す処理を行う。図１（ｂ）の例によれば、端末装置１０は、まず、利用者Ｕ１の現在位置を示す位置情報を取得する（ステップＳ２１）。例えば、端末装置１０は、自装置に備えられるセンサ（例えば、ＧＰＳセンサ）と、衛星信号とに基づき、位置情報を取得してよい。なお、ここでいう位置情報とは、実質、端末装置１０の現在位置を示す位置情報と解することができる。

次に、端末装置１０は、取得した位置情報に基づいて、利用者Ｕ１のコンテキストを推定する（ステップＳ２２）。例えば、端末装置１０は、利用者Ｕ１のコンテキストとして、利用者Ｕ１の行動に関するコンテキストを推定する。なお、ここでいう行動に関するコンテキストとは、例えば、ネットワーク上における行動（例えば、閲覧行動、検索行動、購買行動等）に関するコンテキストや、リアルでの行動（例えば、通勤移動、娯楽移動、運動、買い物、会話等）に関するコンテキストであってよい。

また、他の例として、端末装置１０は、利用者Ｕ１のコンテキストとして、利用者Ｕ１の感情に関するコンテキスト、あるいは、利用者Ｕ１の周辺環境に関するコンテキストを推定してもよい。

次に、端末装置１０は、推定したコンテキストに基づいて、コンテンツバッファに格納済のレコメンド候補の画像コンテンツの中から、レコメンド対象の画像コンテンツを決定する（ステップＳ２３）。例えば、画像コンテンツには、画像コンテンツ内に示されるイラストやテキストを説明するメタ情報が付与されていてよく、端末装置１０は、推定したコンテキストと、メタ情報とを照らし合わせることで、当該コンテキストに応じた画像コンテンツを抽出する。そして、端末装置１０は、抽出した画像コンテンツ、すなわち利用者Ｕ１のコンテキストに応じた画像コンテンツを、レコメンド対象の画像コンテンツとして決定する。

続いて、端末装置１０は、利用者Ｕ１のコンテキストに応じた画像コンテンツを、現在の利用者Ｕ１の状況に応じた最適な画像コンテンツとして利用者Ｕ１に提供する（ステップＳ２４）。例えば、端末装置１０は、利用者Ｕ１がメッセージアプリＡＰにおいてレコメンド対象の画像コンテンツを利用できるよう提供する。一例を示すと、端末装置１０は、メッセージアプリＡＰを介して、レコメンド対象の画像コンテンツが表示されるよう表示制御する。例えば、端末装置１０は、メッセージアプリＡＰ内で提供される所定の画面にレコメンド対象の画像コンテンツを表示させてもよいし、利用者Ｕ１がプッシュ機能をＯＮにしている場合には新着情報としてレコメンド対象の画像コンテンツをプッシュ通知してもよい。

ここで、利用者Ｕ１が、ステップＳ２４によりレコメンドされた画像コンテンツのうちのいずれかを実際に利用したとする。例えば、利用者Ｕ１は、特定のトークルーム内において、レコメンドされた画像コンテンツのうちのいずれかを相手先に送信したとする。係る場合、端末装置１０は、利用者Ｕ１によって画像コンテンツが送信された際の利用者Ｕ１のコンテキスト推定し、推定したコンテキストを示すコンテキスト情報と、この送信された画像コンテンツを示す情報との組をサーバ装置に送信してよい（ステップＳ２５）。

係る処理によれば、サーバ装置１００は、様々な利用者の端末装置１０から、コンテキスト情報と、コンテキスト情報が示すコンテキストに応じて利用された画像コンテンツを示す情報との組を収集することができる。また、この結果、サーバ装置１００（端末装置１０でもよい）は、どのようなコンテキストである場合にどのような画像コンテンツが利用されやすいかコンテキストに応じた利用態様のパターンを算出することができるようになる。

〔３．レコメンドの一例について〕
続いて、図２を用いて、図１のステップＳ２３で決定された画像コンテンツが、メッセージアプリＡＰを介して利用者Ｕ１にレコメンドされる場面の一例について説明する。図２は、画像コンテンツをレコメンドするレコメンド手法の一例を示す図である。図２（ａ）には、利用者Ｕ１の現在のコンテキスト（行動に関するコンテキスト）として「旅行中」が推定された場合でのレコメンドの様子が示される。一方、図２（ｂ）には、利用者Ｕ２の現在のコンテキスト（周辺環境に関するコンテキスト）として「猛暑日」が推定された場合でのレコメンドの様子が示される。

まず、図２（ａ）の例によれば、端末装置１０は、利用者Ｕ１の現在のコンテキストが「旅行中」であることに基づいて、コンテキスト「旅行中」に応じた画像コンテンツＣ１１～Ｃ１４を、レコメンド対象の画像コンテンツとして決定している。係る場合、端末装置１０は、図２（ａ）に示すように、メッセージアプリＡＰ内で提供される画面Ｇ１において、画像コンテンツＣ１１～Ｃ１４を表示させることができる。図２（ａ）に示すように、画像コンテンツＣ１１～Ｃ１４は、いずれも旅行を想起させるイラストとテキストで構成されており、「旅行中」であることを相手に伝える際に最適な内容の画像コンテンツ群となっている。

また、図２（ｂ）の例によれば、端末装置１０は、利用者Ｕ１の現在のコンテキストが「猛暑日」であることに基づいて、コンテキスト「猛暑日」に応じた画像コンテンツＣ２１～Ｃ２４を、レコメンド対象の画像コンテンツとして決定している。係る場合、端末装置１０は、図２（ｂ）に示すように、メッセージアプリＡＰ内で提供される画面Ｇ１において、画像コンテンツＣ２１～Ｃ２４を表示させることができる。図２（ｂ）に示すように、画像コンテンツＣ２１～Ｃ２４は、いずれも猛暑を想起させるイラストとテキストで構成されており、「猛暑日」であることが相手に伝える際に最適な内容の画像コンテンツ群となっている。

ここまで、図１および図２を用いて、制御プログラムＰＧによって実現される情報処理の一例について説明してきた。制御プログラムＰＧに従って動作する情報処理装置によれば、利用者のコンテキストに応じた画像コンテンツが利用者に対して利用可能に制御されるため、メッセージサービスＳＡにおいて利用者が状況に合わせて適切に画像コンテンツを使い分けできるようサポートすることができるようになる。

なお、図１および図２では、制御プログラムＰＧに従って動作する情報処理装置がエッジ側の端末装置１０である例を示したが、クラウド側のサーバ装置１００であってもよい。すなわち、実施形態に係る情報処理をサーバ装置１００に行わせたい場合、サーバ装置１００に対して制御プログラムＰＧを実装すればよい。

〔４．端末装置の構成〕
ここからは、図３を用いて、実施形態に係る端末装置１０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、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、アプリ制御部１５とを有する。

（通信部１１について）
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、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、サーバ装置１００との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２について）
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、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。記憶部１２は、コンテンツバッファ１２ａと、コンテキスト情報データベース１２ｂと、メッセージ履歴データベース１２ｃとを有する。

（コンテンツバッファ１２ａについて）
コンテンツバッファ１２ａでは、サーバ装置１００から取得されたレコメンド候補の画像コンテンツが一時保存される。ここで、図４に、実施形態に係るコンテンツバッファ１２ａの一例を示す。

図４の例では、コンテンツバッファ１２ａは、「カテゴリ」、「コンテンツＩＤ」、「画像コンテンツ」、「メタ情報」といった項目を有する。

「カテゴリ」は、「画像コンテンツ」が属するカテゴリを示し、例えば、「画像コンテンツ」に含まれるイラストやテキストから想起される大まかなイメージに即するものであってよい。例えば、「飛行機」のイラストや「楽しい」といったテキストを含むような「画像コンテンツ」に対応するカテゴリは「旅行」であってよい。

「コンテンツＩＤ」は、「画像コンテンツ」を識別する識別情報を示す。「画像コンテンツ」は、メッセージサービスＳＡにおいて所謂スタンプとして用いられる画像データである。「メタ情報」は、「画像コンテンツ」に含まれるイラストやテキストがどのようなものであるかを指し示す説明情報であってよい。

ここで、例えば、コンテンツＩＤ「ＣＩＤ１１」により識別される画像データ「ＣＤＡ１１」は、「画像コンテンツＣ１１」に対応する。また、コンテンツＩＤ「ＣＩＤ１２」により識別される画像データ「ＣＤＡ１２」は、「画像コンテンツＣ１２」に対応する。また、図４の例では、メタ情報を「ＭＥＴＡ１１」等のように概念表記しているが、実際には、正当な説明情報が登録される。

（コンテキスト情報データベース１２ｂ）
コンテキスト情報データベース１２ｂは、各利用者から収集されたコンテキストに関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係るコンテキスト情報データベース１２ｂの一例を示す。

なお、コンテキスト情報データベース１２ｂは、例えば、図１のステップＳ２５に示す処理によって収集された情報が記憶されるデータベースであってよく、クラウド側に存在することが好ましい。しかしながら、図５に示すように端末装置１０がコンテキスト情報データベース１２ｂを有する構成が採用されてもよい。

図５の例では、コンテキスト情報データベース１２ｂは、「利用者ＩＤ」、「利用コンテンツＩＤ」、「利用日時」、「コンテキスト情報」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、メッセージサービスＳＡの利用者を識別する識別情報を示す。「利用コンテンツＩＤ」は、メッセージサービスＳＡにおいて利用可能な画像コンテンツのうち、実際に利用者によって利用された画像コンテンツを識別する識別情報を示す。「利用日時」は、「利用コンテンツＩＤ」で識別される画像コンテンツが、「利用者ＩＤ」の利用者によって利用された日時に関する情報を示す。

「コンテキスト情報」は、「利用者ＩＤ」の利用者が、「利用コンテンツＩＤ」で識別される画像コンテンツを利用した際における係るコンテキストを示す情報である。また、このコンテキストは、例えば、「利用コンテンツＩＤ」で識別される画像コンテンツが利用された際の利用者の位置情報（「利用日時」が示す日時での利用者の位置情報）に基づき推定されたものであってよい。

すなわち、図５の例は、利用者ＩＤ「ＵＩＤ２」で識別される利用者（利用者Ｕ２）がが、利用コンテンツＩＤ「ＣＩＤ６３」で識別される画像コンテンツ（画像コンテンツＣ６３）を「利用日時♯２１」が示す時刻に利用した（相手先に送信した）例を示す。また、図５の例は、画像コンテンツＣ６３が利用された際の利用者Ｕ２の位置情報に基づいて、「利用日時♯２１」が示す時刻での利用者Ｕ２のコンテキストとして「コンテキスト♯２１」が推定された例を示す。

（メッセージ履歴データベース１２ｃについて）
メッセージ履歴データベース１２ｃは、メッセージアプリＡＰのトークルーム内でやり取りされたメッセージの履歴情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係るメッセージ履歴データベース１２ｃの一例を示す。

図６の例では、メッセージ履歴データベース１２ｃは、「端末利用者情報」、「タグ」、「日時」、「相手情報」、「メッセージ」、「位置情報」といった項目を有する。

「端末利用者情報」は、端末装置１０の利用者を識別する識別情報を示す。「端末利用者情報」には、メッセージサービスＳＡの利用者を識別する「利用者ＩＤ」（図５より）が用いられてよい。

「タグ」は、対応する「メッセージ」が、「端末利用者情報」で識別される利用者を送信者として送信された送信メッセージであるのか、あるいは、「端末利用者情報」で識別される利用者を受信者として相手から送信されてきた受信メッセージであるのかを識別する情報である。

「日時」は、対応する「メッセージ」の送受信に関する日時情報を示す。例えば、タグ「送信」が対応付けられる「日時」は、「端末利用者情報」で識別される利用者が「メッセージ」を送信した日時に関する情報を示す。一方、タグ「受信」が対応付けられる「日時」は、「端末利用者情報」で識別される利用者が相手から「メッセージ」を受信した日時に関する情報を示す。

「相手情報」は、「メッセージ」がやり取りされた相手を識別する識別情報を示す。例えば、タグ「送信」が対応付けられる「相手情報」は、「端末利用者情報」で識別される利用者が「メッセージ」を送信した相手を識別する識別情報を示す。一方、タグ「受信」が対応付けられる「相手情報」は、「端末利用者情報」で識別される利用者に対して「メッセージ」を送信した相手を識別する識別情報を示す。

「メッセージ」は、「相手情報」が示す相手とやり取りされたメッセージの内容を示すメッセージデータである。例えば、タグ「送信」が対応付けられる「メッセージ」は、「相手情報」が示す相手に送信された送信メッセージを示すメッセージデータである。一方、タグ「受信」が対応付けられる「メッセージ」は、「相手情報」が示す相手から送信されてきた受信メッセージを示すメッセージデータである。

「位置情報」は、「メッセージ」の送受信に関する位置情報を示す。例えば、タグ「送信」が対応付けられる「位置情報」は、「端末利用者情報」で識別される利用者が「メッセージ」を送信した際の位置情報を示す。一方、タグ「受信」が対応付けられる「位置情報」は、「端末利用者情報」で識別される利用者が「メッセージ」を受信した際の位置情報を示す。なお、「位置情報」には、送信者および受信者双方の位置情報が含まれてよい。

すなわち、図６の例は、端末利用者情報「ＵＩＤ１」で識別される利用者（利用者Ｕ１）が、「日時♯１１」が示す日時において、相手情報「ＵＩＤ４」で識別される利用者（利用者Ｕ４）に対して、「メッセージ♯１１」の内容のメッセージを送信し、このとき利用者Ｕ１およびＵ４は「位置情報♯１１」が示す地点に位置していた例を示す。

また、図６の例は、端末利用者情報「ＵＩＤ１」で識別される利用者（利用者Ｕ１）が、「日時♯１２」が示す日時において、相手情報「ＵＩＤ４」で識別される利用者（利用者Ｕ４）から送信された「メッセージ♯１２」の内容のメッセージを受信し、このとき利用者Ｕ１およびＵ４は「位置情報♯１１」が示す地点に位置していた例を示す。

（入力部１３、出力部１４について）
図３に戻り、入力部１３は、利用者から各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部１３は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される。出力部１４は、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部１４は、液晶ディスプレイ等によって実現される表示画面であってよい。なお、端末装置１０にタッチパネルが採用された場合には、入力部１３と出力部１４とは一体化されてよい。

（アプリ制御部１５について）
アプリ制御部１５は、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（例えば、実施形態に係る制御プログラムＰＧ）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、アプリ制御部１５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、アプリ制御部１５は、取得部１５ａと、推定部１５ｂと、決定部１５ｃと、提供部１５ｄと、学習部１５ｅと、分析部１５ｆ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、アプリ制御部１５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、アプリ制御部１５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１５ａと、推定部１５ｂと、決定部１５ｃと、提供部１５ｄと、学習部１５ｅと、分析部１５ｆとは、例えば、制御プログラムＰＧが組み込まれたメッセージアプリＡＰを端末装置１０で実行することにより展開される処理部である。

（取得部１５ａについて）
取得部１５ａは、実施形態に係る情報処理に利用される各種情報を取得する。例えば、取得部１５ａは、メッセージサービスＳＡの利用者（端末装置１０の利用者）の位置情報を取得する。

また、取得部１５ａは、利用者の操作に応じて、サーバ装置１００にアクセスすることで、画像コンテンツを取得する処理も行ってよい。また、取得部１５ａは、取得した画像コンテンツに対して有効期限を付与することで、有効期限までの間、コンテンツバッファ１２ａにて画像コンテンツを一時保存させてもよい。

（推定部１５ｂについて）
推定部１５ｂは、取得部１５ａにより取得された位置情報に基づいて、利用者のコンテキストを推定する。例えば、推定部１５ｂは、利用者のコンテキストとして、利用者の行動に関するコンテキスト、利用者の感情に関するコンテキスト、または、利用者の周辺環境に関するコンテキストを推定する。

（決定部１５ｃについて）
決定部１５ｃは、取得部１５ａにより取得された位置情報に基づいて、メッセージサービスＳＡにおいて送信先との間で送受信されたメッセージが一覧表示される画面（トークルーム）に表示可能な画像コンテンツのうち、利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する。つまり、決定部１５ｃは、位置情報に基づいて、メッセージサービスＳＡにおいて利用可能な画像コンテンツのうち、利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する。より具体的には、決定部１５ｃは、メッセージサービスＳＡに対応するメッセージアプリＡＰのトークルーム内で使うことのできる特定の画像コンテンツのうち、利用者に提供されるレコメンド対象の画像コンテンツを決定する。なお、ここでいう特定の画像コンテンツとは、サーバ装置１００から取得されたレコメンド候補の画像コンテンツであってよい。

また、例えば、決定部１５ｃは、推定部１５ｂにより推定されたコンテキストに応じて、利用者に対して利用可能に制御される（レコメンドされる）画像コンテンツを決定する。例えば、決定部１５ｃは、推定したコンテキストと、レコメンド候補の画像コンテンツに付与されるメタ情報とを照らし合わせることで、レコメンド候補の画像コンテンツの中からコンテキストに応じたものを抽出する。そして、決定部１５ｃは、抽出した画像コンテンツをレコメンド対象の画像コンテンツとして決定する。

（提供部１５ｄについて）
提供部１５ｄは、決定部１５ｃにより決定された画像コンテンツを利用者が利用できるよう、当該画像コンテンツを自装置の利用者に提供する。例えば、提供部１５ｄは、決定部１５ｃによりレコメンド対象の画像コンテンツが決定された場合には、自装置の利用者がメッセージアプリＡＰを介してレコメンド対象の画像コンテンツを利用できるよう、当該画像コンテンツを出力部１４に出力させる。つまり、提供部１５ｄは、メッセージアプリＡＰを介して、レコメンド対象の画像コンテンツが出力部１４に表示されるよう表示制御する。

（学習部１５ｅについて）
学習部１５ｅは、メッセージサービスＳＡを利用する各利用者のコンテキストと、当該利用者に対して利用可能に制御された画像コンテンツのうち当該利用者が実際に利用した画像コンテンツとの関係性をモデルに学習させる。係る場合、決定部１５ｃは、処理対象の利用者のコンテキストを入力として、上記関係性を学習した学習済のモデルによって出力された画像コンテンツを、処理対象の利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツとして決定することができる。

ここで、図５で説明したように、コンテキスト情報データベース１２ｂには、各利用者から収集されたコンテキストに関する情報が記憶される。したがって、学習部１５ｅは、コンテキスト情報データベース１２ｂに記憶される情報を学習データとして用いることで、各利用者のコンテキストと、当該利用者に対して利用可能に制御された画像コンテンツのうち当該利用者が実際に利用した画像コンテンツとの関係性をモデルに学習させることができる。

例えば、図５の例によれば、学習部１５ｅは、「利用コンテンツＩＤ」が示す画像コンテンツと、これに対応する「コンテキスト情報」が示すコンテキストとの組が１つの学習データセットとして定めた学習データセット群を用いて、上記関係性をモデルに学習させてよい。

ここで、学習済のモデルをモデルＭ１として、また、図１の例を用いると、決定部１５ｃは、利用者Ｕ１（処理対象の利用者の一例）のコンテキスト（ステップＳ２２で推定されたコンテキスト）をモデルＭ１に入力してよい。また、決定部１５ｃは、モデルＭ１から出力された画像コンテンツを、利用者Ｕ１へのレコメンド対象の画像コンテンツとして決定してよい。

（分析部１５ｆについて）
分析部１５ｆは、メッセージサービスＳＡの利用者のうち、メッセージを送信した第１の利用者（送信者）の位置情報と、メッセージを受信した第２の利用者（受信者）の位置情報との関係性とに基づいて、第１の利用者および第２の利用者の間での関係性を分析する。例えば、分析部１５ｆは、第１の利用者の位置情報から推定された第１の利用者のコンテキストと、第２の利用者の位置情報から推定された第２の利用者のコンテキストとに基づいて、第１の利用者および第２の利用者の間での関係性を分析する。係る場合、決定部１５ｃは、分析部１５ｆによる分析結果が示す関係性に基づいて、第１の利用者または第２の利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する。

この点について、図１および図６の例を用いて説明する。具体的には、端末装置１０の利用者Ｕ１が、トーク相手の利用者Ｕ４とメッセージのやり取りを行っている場面を例に、分析部１５ｆと決定部１５ｃとの間で行われる情報処置の一例を説明する。

まず、利用者Ｕ１が、「日時♯１１」が示す日時において、利用者Ｕ４に対して「メッセージ♯１１」の内容のメッセージを送信した場合（図６の１番目のレコードに対応）を例に挙げる。係る例では、利用者Ｕ１がメッセージを送信した第１の利用者（送信者）に対応し、利用者Ｕ４がメッセージを受信した第２の利用者（受信者）に対応する。

このような状態において、分析部１５ｆは、利用者Ｕ１の位置情報♯１１（利用者Ｕ１が利用者Ｕ４に対してメッセージ送信した際の位置情報）に基づき推定された利用者Ｕ１のコンテキストと、利用者Ｕ４の位置情報♯１１（利用者Ｕ４が利用者Ｕ１からメッセージ受信した際の位置情報）に基づき推定された利用者Ｕ４のコンテキストとに基づいて、利用者Ｕ１および利用者Ｕ４の間で成立する関係性を分析する。また、分析部１５ｆは、メッセージ♯１１の内容をさらに組み合わせることで、利用者Ｕ１および利用者Ｕ４の間でどのような関係性が成立するかを分析してもよい。

ここで、例えば、推定部１５ｂは、位置情報♯１１に基づいて、日時♯１１が示す日時での利用者Ｕ１のコンテキスト「通勤中」を推定し、また、日時♯１１が示す日時での利用者Ｕ４のコンテキスト「自宅で育児」を推定したとする。

係る場合、分析部１５ｆは、例えば、利用者Ｕ１を夫、利用者Ｕ４を妻とする夫婦関係が利用者Ｕ１およびＵ４の間で成立しているとの分析結果を得ることができる。また、分析部１５ｆは、「送信者の利用者Ｕ１が通勤中、受信者の利用者Ｕ４は自宅で育児」という関係性が利用者Ｕ１およびＵ４の間で成立しているとの分析結果を得ることができる。

また、係る例では、決定部１５ｃは、例えば、利用者Ｕ４のコンテキスト「自宅で育児」に応じた画像コンテンツを、利用者Ｕ１へのレコメンド対象の画像コンテンツとして決定してよい。一例として、決定部１５ｃは、「幼児」のイラストを含む画像コンテンツと、「がんばって！」というテキストを含む画像コンテンツとの組を、利用者Ｕ１へのレコメンド対象の画像コンテンツとして決定することができる。また、提供部１５ｄは、このレコメンド対象の画像コンテンツを自装置（つまり、利用者Ｕ１の端末装置１０）が有する出力部１４に表示されるよう表示制御する。

続いて、他の例として、利用者Ｕ１が、「日時♯１２」が示す日時において、利用者Ｕ４から送信された「メッセージ♯１２」の内容のメッセージを受信した場合（図６の２番目のレコードに対応）について説明する。係る例では、利用者Ｕ１がメッセージを受信した第２の利用者（受信者）に対応し、利用者Ｕ４がメッセージを送信した第１の利用者（送信者）に対応する。

このような状態において、分析部１５ｆは、利用者Ｕ１の位置情報♯１２（利用者Ｕ１が利用者Ｕ４からメッセージ受信した際の位置情報）に基づき推定された利用者Ｕ１のコンテキストと、利用者Ｕ４の位置情報♯１２（利用者Ｕ４が利用者Ｕ１にメッセージ送信した際の位置情報）に基づき推定された利用者Ｕ４のコンテキストとに基づいて、利用者Ｕ１および利用者Ｕ４の間で成立する関係性を分析する。また、分析部１５ｆは、メッセージ♯１２の内容をさらに組み合わせることで、利用者Ｕ１および利用者Ｕ４の間でどのような関係性が成立するかを分析してもよい。

ここで、例えば、推定部１５ｂは、位置情報♯１２に基づいて、日時♯１２が示す日時での利用者Ｕ１のコンテキスト「在宅ワーク」を推定し、また、日時♯１２が示す日時での利用者Ｕ４のコンテキスト「買い物中＋曇り空」を推定したとする。

係る場合、分析部１５ｆは、「受信者の利用者Ｕ１が在宅中、受信者の利用者Ｕ４は曇り空の下で外出」という関係性が利用者Ｕ１およびＵ４の間で成立しているとの分析結果を得ることができる。

また、係る例では、決定部１５ｃは、例えば、利用者Ｕ４のコンテキスト「買い物中＋曇り空」に応じた画像コンテンツを、利用者Ｕ１へのレコメンド対象の画像コンテンツとして決定してよい。一例として、決定部１５ｃは、「傘マーク」のイラストを含む画像コンテンツと、「気を付けて！」というテキストを含む画像コンテンツとの組を、利用者Ｕ１へのレコメンド対象の画像コンテンツとして決定することができる。また、提供部１５ｄは、このレコメンド対象の画像コンテンツを自装置（つまり、利用者Ｕ１の端末装置１０）が有する出力部１４に表示されるよう表示制御する。

上記例によれば、端末装置１０は、メッセージサービスＳＡを利用する利用者のうち、メッセージを送信した第１の利用者の位置情報と、メッセージを受信した第２の利用者の位置情報との関係性とに基づいて、第１の利用者および第２の利用者の間での関係性を分析する。そして、端末装置１０は、分析結果が示す関係性に基づいて、第１の利用者または第２の利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する。

このような端末装置１０によれば、例えば、通信相手の状況に応じた適切な画像コンテンツをこの通信相手に送信できるよう利用者をサポートすることができる。

〔５．処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。図７では、端末装置１０が、制御プロフラムＰＧに従って、自装置の利用者Ｕ１に画像コンテンツを提供する場合を例に挙げて、情報処理手順を説明する。

まず、取得部１５ａは、画像コンテンツをレコメンドするタイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１５ａは、予め決められた特定の時刻になった場合に、レコメンドするタイミングになったと判定してもよいし、利用者Ｕ１の行動履歴や位置情報に基づきレコメンドすべき最適なタイミングを決定してもよい。

取得部１５ａは、レコメンドするタイミングになっていないと判定している間は（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、レコメンドするタイミングになったと判定できるまで待機する。一方、取得部１５ａは、レコメンドするタイミングになったと判定できた場合身は（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、利用者Ｕ１の現在位置を示す位置情報を取得する（ステップＳ１０２）。

次に、推定部１５ｂは、ステップＳ１０２で取得された位置情報に基づいて、利用者Ｕ１の現在のコンテキストを推定する（ステップＳ１０３）。例えば、推定部１５ｂは、利用者Ｕ１の行動に関するコンテキスト、利用者Ｕ１の感情に関するコンテキスト、または、利用者Ｕ１の周辺環境に関するコンテキストを推定することができる。もちろん、推定部１５ｂが推定するコンテキストは、係る例に限定されるものではない。

次に、決定部１５ｃは、ステップＳ１０３で推定されたコンテキストに基づいて、レコメンド候補の画像コンテンツの中から、レコメンド対象の画像コンテンツを決定する（ステップＳ１０４）。例えば、決定部１５ｃは、ステップＳ１０３で推定されたコンテキストと、レコメンド候補の画像コンテンツそれぞれが有するメタ情報とを照合することで、コンテキストに応じた画像コンテンツを抽出する。そして、決定部１５ｃは、抽出した画像コンテンツ、すなわち利用者Ｕ１のコンテキストに応じた画像コンテンツを、レコメンド対象の画像コンテンツとして決定する。

最後に、提供部１５ｄは、ステップＳ１０４で決定された画像コンテンツを利用者Ｕ１のレコメンド（提供）する目的で、この画像コンテンツを自装置の表示画面（出力部１４）に表示させる（ステップＳ１０５）。

〔６．変形例〕
上記実施形態に係る制御プログラムＰＧは、上記実施形態以外にも種々の異なる態様で情報処理装置（端末装置１０）を動作させるよう調整されてよい。そこで、以下では、制御プログラムＰＧによって制御される端末装置１０の他の実施形態について説明する。

〔６－１．他利用者が利用した画像コンテンツの統計を考慮〕
例えば、決定部１５ｃは、自装置の利用者のコンテキストに関連するコンテキストが推定された他の利用者を特定する。そして、決定部１５ｃは、特定した他の利用者が利用した画像コンテンツに基づいて、自装置の利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する。例えば、決定部１５ｃは、特定した他の利用者に対して利用可能に制御された画像コンテンツのうち、他の利用者が実際に利用した画像コンテンツの傾向を算出する。そして、決定部１５ｃは、算出した傾向に応じて、利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する。

この点について、推定部１５ｂが、利用者Ｕ１のコンテキスト「通勤中」を推定した例を用いて説明する。例えば、決定部１５ｃは、コンテキスト情報データベース１２ｂを参照し、利用者Ｕ１以外の他の利用者のうち、同様にコンテキスト「通勤中」を推定された実績のある他の利用者を特定する。そして、決定部１５ｃは、特定した他の利用者に対してレコメンドされた画像コンテンツのうち、他の利用者が実際に利用した画像コンテンツに基づいて、コンテキスト「通勤中」であるときにどのような画像コンテンツを利用される傾向にあるかを算出する。なお、傾向の算出は、決定部１５ｃ以外の処理部によって行われてもよい。

そして、決定部１５ｃは、算出した傾向に応じた画像コンテンツを、利用者Ｕ１に対するレコメンド対象の画像コンテンツとして決定する。

このような端末装置１０によれば、利用者が状況に対してより適切な画像コンテンツを利用者に提供することができるようになる。

〔６－２．画像コンテンツの提供態様について〕
図２では、提供部１５ｄが、決定部１５ｃにより決定された画像コンテンツのみで構成されるリスト（画面Ｇ１）を表示させることで、画像コンテンツを利用者に提供する例を示した。しかしながら、提供部１５ｄは、メッセージサービスＳＡに関する各種の画像コンテンツが混合されたリストにおいて、決定部１５ｃにより決定された画像コンテンツが上位に表示されるよう並び替えてもよい。

〔６－３．メッセージを組み合わせたコンテキスト推定〕
上記実施形態では、推定部１５ｂが、利用者の位置情報からコンテキストを推定し、決定部１５ｃが、このコンテキストに基づいて、利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する例を示した。

しかしながら、推定部１５ｂは、利用者と相手との間でやり取りされたメッセージをさらに組み合わせて、利用者のコンテキストを推定してもよい。具体的には、推定部１５ｂは、利用者と相手との間でやり取りされたメッセージの内容と、このやり取りが行われた際の利用者の位置情報とに基づいて、利用者のコンテキストを推定してもよい。例えば、推定部１５ｂは、利用者が送信したメッセージ（画像コンテンツを含む）の内容と、当該メッセージが送信された際の利用者の送信位置とに基づいて、利用者のコンテキストを推定することができる。

例えば、利用者Ｕ１がＸ駅の地点で相手に対して「○○線でＹ駅に向かっている途中だけど遅刻しそう！」といった内容のメッセージを送信したとする。このような場合、推定部１５ｂは、利用者Ｕ１のコンテキストとして、「Ｘ駅で電車待ち」といった単純なコンテキストではなく、例えば、「Ｘ駅からＹ駅へと電車で急いで向かっている」を推定することができるようになる。また、係る例では、決定部１５ｃは、例えば、「焦った様子の人物が電車に乗っている」イラストの画像コンテンツを、利用者Ｕ１に対するレコメンド対象の画像コンテンツとして決定する。

このように、推定部１５ｂは、利用者のやり取りに対応するメッセージを組み合わせることで、利用者のコンテキストをより詳細に推定することができるようになる。そして、この結果、決定部１５ｃは、利用者の状況によりふさわしい画像コンテンツを決定することができるようになる。

〔６－４．レコメンド手法〕
図２では、提供部１５ｄが、決定部１５ｃにより決定された画像コンテンツで構成されるリスト（画面Ｇ１）を表示させることで、画像コンテンツを利用者に提供する例を示した。しかしながら、レコメンドの手法は、図２に示すように、レコメンド対象の画像コンテンツのリストを提供する例に限定されない。

例えば、提供部１５ｄは、ユーザインタフェースにおいて、文字の変換候補に対してレコメンド対象の画像コンテンツを混ぜ込むことで、例えば、入力文字に対する変換候補の１つとしてレコメンド対象の画像コンテンツを表示させてもよい。ここで、例えば、利用者Ｕ１が「○○線でＹ駅に向かっている途中だけど遅刻しそう！」といった内容のメッセージを送信した後、「もう少しでＹ駅に着くよ」といった文字列を入力している場面を想定する。

変形例〔６－３〕の例を用いれば、「○○線でＹ駅に向かっている途中だけど遅刻しそう！」といった内容のメッセージが送信されたタイミングで、決定部１５ｃが、「焦った様子の人物が電車に乗っている」イラストの画像コンテンツをレコメンド対象の画像コンテンツとして決定している。したがって、提供部１５ｄは、「もう少しでＹ駅に着くよ」といった文字列が利用者Ｕ１によって入力されている際において、例えば、「焦った様子の人物が電車に乗っている」イラストの画像コンテンツを、変換候補の文字とともに所定の領域に表示されることができる。

このような情報処理によれば、レコメンドされた画像コンテンツを利用する際の操作性を高めることができるようになる。

〔６－５．各種情報を組み合わせたコンテキスト推定〕
また、上記実施形態では、推定部１５ｂが、利用者の位置情報からコンテキストを推定する例を示した。しかしながら、推定部１５ｂは、各種のセンサ情報をさらに組み合わせて、利用者のコンテキストを推定してもよい。例えば、推定部１５ｂは、利用者がメッセージを送信した際に所定のセンサにより検出されたセンサ情報と、当該メッセージが送信された際の利用者の送信位置とに基づいて、利用者のコンテキストを推定してもよい。

なお、ここでいう所定のセンサは、例えば、温度センサ、気圧センサ、風速センサ、磁気センサ、加速度センサ等であってよい。また、所定のセンサは、端末装置１０に備えられるものであってもよいし、端末装置１０とは異なる外部の情報処理装置が有するものであってもよい。

また、外部の情報処理装置が、利用者向けの各種のサービスを提供するサーバ装置であるとすると、推定部１５ｂは、このサービスに応じた情報をさらに組み合わせて、利用者のコンテキストを推定してもよい。例えば、推定部１５ｂは、天気予報サービスで予測された天気情報や、道路案内サービスで取得された渋滞情報、あるいは、乗換案内サービスで取得された運行情報等をさらに組み合わせて、利用者のコンテキストを推定することができる。

〔７．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態に係る端末装置１０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の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に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、および、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、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０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又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる端末装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラム（制御プログラムＰＧ）を実行することにより、アプリ制御部１５の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔８．その他〕
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。

以上、本願の実施形態をいくつかの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 情報処理システム
１０ 端末装置
１２ 記憶部
１２ａ コンテンツバッファ
１２ｂ コンテキスト情報データベース
１２ｃ メッセージ履歴データベース
１５ アプリ制御部
１５ａ 取得部
１５ｂ 推定部
１５ｃ 決定部
１５ｄ 提供部
１５ｅ 学習部
１５ｆ 分析部
１００ サーバ装置

Claims (12)

1. 情報処理装置が実行する制御プログラムであって、
   所定のメッセージサービスを利用する利用者の位置情報を取得する取得手順と、
   前記位置情報に基づいて、前記所定のメッセージサービスにおいて送信先との間で送受信されたメッセージが一覧表示される画面上に表示可能な画像コンテンツのうち、前記利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する決定手順と
   を情報処理装置に実行させることを特徴とする制御プログラム。
2. 前記情報処理装置に対して、前記位置情報に基づいて、前記利用者のコンテキストを推定する推定手順をさらに実行させ、
   前記決定手順は、前記推定手順により推定されたコンテキストに応じて、前記利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の制御プログラム。
3. 前記推定手順は、前記利用者のコンテキストとして、前記利用者の行動に関するコンテキスト、前記利用者の感情に関するコンテキスト、または、前記利用者の周辺環境に関するコンテキストを推定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の制御プログラム。
4. 前記決定手順は、前記利用者のコンテキストに関連するコンテキストが推定された他の利用者が利用した画像コンテンツに基づいて、前記利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の制御プログラム。
5. 前記決定手順は、前記他の利用者に対して利用可能に制御された画像コンテンツのうち、前記他の利用者が利用した画像コンテンツの傾向に応じて、前記利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の制御プログラム。
6. 前記情報処理装置に対して、前記所定のメッセージサービスを利用する各利用者のコンテキストと、当該利用者に対して利用可能に制御された画像コンテンツのうち当該利用者が利用した画像コンテンツとの関係性をモデルに学習させる学習手順をさらに実行させ、
   前記決定手順は、処理対象の利用者のコンテキストを入力として、前記関係性を学習した学習済のモデルによって出力された画像コンテンツを、前記処理対象の利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツとして決定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の制御プログラム。
7. 前記情報処理装置に対して、前記所定のメッセージサービスを利用する利用者のうち、メッセージを送信した第１の利用者の位置情報と、メッセージを受信した第２の利用者の位置情報との関係性とに基づいて、前記第１の利用者および前記第２の利用者の間での関係性を分析する分析手順をさらに実行させ、
   前記決定手順は、前記分析手順による分析結果が示す関係性に基づいて、前記第１の利用者または前記第２の利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する
   ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１つに記載の制御プログラム。
8. 前記分析手順は、前記第１の利用者の位置情報から推定された前記第１の利用者のコンテキストと、前記第２の利用者の位置情報から推定された前記第２の利用者のコンテキストとに基づいて、前記関係性を分析する
   ことを特徴とする請求項７に記載の制御プログラム。
9. 前記情報処理装置に対して、前記決定手順により決定された画像コンテンツが前記利用者によって利用されるよう、当該画像コンテンツを前記利用者にレコメンドする提供手順をさらに実行させる
   ことを特徴とする請求項１～８のいずれか１つに記載の制御プログラム。
10. 前記提供手順は、前記所定のメッセージサービスに関する画像コンテンツのリストにおいて、前記決定手順により決定された画像コンテンツが上位に表示されるよう並び替える
    ことを特徴とする請求項９に記載の制御プログラム。
11. 情報処理装置により実行される制御方法であって、
    所定のメッセージサービスを利用する利用者の位置情報を取得する取得工程と、
    前記位置情報に基づいて、前記所定のメッセージサービスにおいて送信先との間で送受信されたメッセージが一覧表示される画面上に表示可能な画像コンテンツのうち、前記利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する決定工程と
    を含むことを特徴とする制御方法。
12. 情報処理装置であって、
    所定のメッセージサービスを利用する利用者の位置情報を取得する取得部と、
    前記位置情報に基づいて、前記所定のメッセージサービスにおいて送信先との間で送受信されたメッセージが一覧表示される画面上に表示可能な画像コンテンツのうち、前記利用者に対して利用可能に制御される画像コンテンツを決定する決定部と
    を有することを特徴とする情報処理装置。

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