JP2023027811A - 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】利用者にとってより有用な情報を提供する。【解決手段】情報処理装置は、特定ワードを検索したユーザ層が過去に検索した流行ワードの検索実績に基づいて前記特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する推定部と、前記対象ユーザ層に対して前記特定ワードに関するコンテンツを提供する提供部と、を備える。このように、情報提供装置は、現行キーワードの現状の検索者層がイノベーターフェーズに出現していた過去の流行キーワードの成長過程把握による現行キーワードの成長戦略策定を行う。すなわち、情報提供装置は、過去に流行したワードの検索実績を解析して新たなワードのブームを作り出すための戦略策定を行う。【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。

従来、種々の需要を予測する技術が提供されている。例えば、利用者の投稿情報やアンケートの回答に基づいて、所定の取引対象についての相対的な購買態様を推定し、推定結果に応じた情報提供技術が知られている。例えば、利用者が早期の購入者、すなわち、イノベーターとなるか否か、インフルエンサーとなるか否か等を推定し、推定結果に応じた情報提供を行う技術が知られている。

特開２００７－１４０６０３号公報 特開２０１５－０６９５０２号公報 特表２０１０－５１５１６０号公報

しかしながら、上述した従来技術では、利用者にとっ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、まだ流行していない特定キーワードについては適用することができないため、まだ流行していない特定キーワードについて今の関心層からどう展開していくかが課題となる。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者にとってより有用な情報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、特定ワードを検索したユーザ層が過去に検索した流行ワードの検索実績に基づいて前記特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する推定部と、前記対象ユーザ層に対して前記特定ワードに関するコンテンツを提供する提供部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、利用者にとってより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、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。 図２は、キーワードの成長過程把握及び戦略策定の概要を示す説明図である。 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。 図４は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図５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６は、利用者情報データベースの一例を示す図である。 図７は、履歴情報データベースの一例を示す図である。 図８は、テーブル情報データベースの一例を示す図である。 図９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１０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、現行キーワードの現状の検索者層が普及の初期段階に出現していた過去の流行キーワードの成長過程把握による現行キーワードの成長戦略策定を行う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とを含む。端末装置１０と情報提供装置１００とは、それぞれネットワークＮ（図３参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置１０は、情報提供装置１００と連携する。

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。

また、情報提供装置１００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情報処理装置であってもよい。例えば、情報提供装置１００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してもよい。実際には、情報提供装置１００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。

なお、情報提供装置１００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。

また、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、現行キーワードの現状の検索者層が普及の初期段階であるイノベーターフェーズ（Innovator Phase）に出現していた過去の流行キーワードの成長過程把握による現行キーワードの成長戦略策定を行う。例えば、情報提供装置１００は、過去に流行したキーワードの検索実績を解析して新たなキーワードのブームを作り出すための戦略策定を行う。キーワードの検索数を伸ばしたい場合、今の関心層からどう展開していくかが悩みになる。そこで、情報提供装置１００は、現行キーワードと検索者層が共通／類似する過去の流行キーワードのイノベーターフェーズに出現している検索者層とその後の検索者層の傾向を調べることで、その流行キーワードの成長過程把握による現行キーワードの成長戦略策定を行う。

例えば、図１に示すように、利用者Ｕの端末装置１０は、利用者Ｕにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードに関して、キーワード検索を行う（ステップＳ１）。このとき、情報提供装置１００は、検索ＡＰＩを介して検索を実行する検索サーバであってもよいし、検索サーバから利用者Ｕにより入力されたキーワードに関する情報を取得して解析する解析サーバであってもよい。

続いて、情報提供装置１００は、全キーワードに対して、当該キーワードと、当該キーワードを検索した利用者Ｕを示す利用者ＩＤと、当該キーワードの初回検索タイミングとを集計したテーブルＴを作成する（ステップＳ２）。このとき、情報提供装置１００は、キーワードごとにキーワードの検索数を累積し、累積されたキーワードの検索数内で当該利用者が当該キーワードを最初に検索したタイミングを初回検索タイミングとして集計する。例えば、情報提供装置１００は、あるキーワードについて現在までに行われた全ての検索のうち最初の検索を「０％」、直近の検索を「１００％」として、利用者Ｕが当該キーワードを最初に検索したタイミングが「３％」の時点である場合、利用者Ｕによる当該キーワードの初回検索タイミングを「３％」とする。このように、情報提供装置１００は、過去の全キーワードの検索者（検索ユーザ）とタイミングを集計したテーブルＴを作成する。なお、全キーワードは、ユーザにより検索が行われた全てのキーワードであってもよいし、検索キーワードのうち調査対象として選定された全てのキーワードであってもよい。

続いて、情報提供装置１００は、伸ばしたいキーワードの現状の検索ユーザを抽出する（ステップＳ３）。例えば、情報提供装置１００は、伸ばしたいキーワードの現状の検索ユーザを抽出し、伸ばしたいキーワードの現在の検索ユーザの中心が20代のユーザであることを特定する。

続いて、情報提供装置１００は、作成されたテーブルＴから、現状の検索ユーザと同じ特徴を持つユーザがイノベーターフェーズに多く（一定数、一定割合）含まれている過去のキーワードを抽出する（ステップＳ４）。このとき、情報提供装置１００は、作成されたテーブルＴから、現状の検索ユーザの初回検索タイミングが上位１６％以内であるキーワードを抽出してもよい。上位１６％は、イノベーター（Innovators：革新者）とアーリーアダプター（Early Adopters：初期採用層）とを合わせた割合である。すなわち、イノベーターフェーズは一例に過ぎない。実際には、イノベーターに限らず、アーリーアダプターを含めてもよい。

本実施形態では、情報提供装置１００は、テーブルＴから、現状のユーザ層と同じ属性を持つユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行キーワードを抽出する。例えば、情報提供装置１００は、テーブルＴから、現状のユーザ層と、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）の各属性のうち少なくとも一部の属性が共通するユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行キーワードを抽出する。例えば、情報提供装置１００は、伸ばしたいキーワードの現状の検索ユーザが20代である場合、20代の検索ユーザがイノベーターフェーズに多く含まれている過去のキーワードを抽出する。

また、情報提供装置１００は、テーブルＴから、現状のユーザ層と共通／類似の履歴情報を持つユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行キーワードを抽出してもよい。

続いて、情報提供装置１００は、抽出された全キーワードに対して、キーワードがトレンド（trend：流行）になったか否かを判定する（ステップＳ５）。例えば、情報提供装置１００は、キーワードの検索数が所定の割合以上（例えば３倍以上）に伸びた場合にトレンドになったと判定する。図１の例では、情報提供装置１００は、キーワード「ａ」、「ｂ」…がトレンドになったか否かを判定する。

続いて、情報提供装置１００は、抽出された全キーワードを、トレンドになったキーワード（流行キーワード）とトレンドになっていないキーワード（非流行キーワード）とに分類し、イノベーターフェーズ後のユーザ層の変化を定量的に把握する（ステップＳ６）。例えば、情報提供装置１００は、トレンドになったキーワードとトレンドになっていないキーワードとに分類し、イノベーターフェーズ以降の検索者層を比較し、検索者層の変化（構成比率の変化等）を定量的に把握する。本実施形態では、情報提供装置１００は、ユーザの特徴に注目してキーワード検索の中心となっているユーザ層の変化を解析し、定量的に把握する。

例えば、情報提供装置１００は、ユーザの特徴として、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）等の属性に注目し、各フェーズにおいて中心となって当該キーワードを検索しているユーザ層の遷移（移り変わり、推移）を解析し、定量的に把握する。すなわち、情報提供装置１００は、イノベーターフェーズにおいてどのような属性を持つユーザ層が中心となって検索しているのか、次にどのような属性を持つユーザ層に移行しているのかを解析し、定量的に把握する。

また、情報提供装置１００は、ユーザの特徴として、ユーザの属性情報に限らず、ユーザの履歴情報に注目し、各フェーズにおいて中心となって当該キーワードを検索しているユーザ層の遷移を解析し、定量的に把握してもよい。

なお、情報提供装置１００は、トレンドになるまでの期間を合わせて集計してもよい。例えば、情報提供装置１００は、波形ごとにクラスタリングして波形ごとに集計し、最も盛り上がったタイミングを「１」にする。このとき、メディア露出やニュースに取り上げられたタイミングなどを加味して変化を出せると打つべき施策まで分かる。

続いて、情報提供装置１００は、トレンドになったキーワードのイノベーターフェーズ及び／又はその後の検索ユーザの特徴を基に今後伸ばしていくべきユーザ像（ペルソナ：Persona）やそのための施策を把握する（ステップＳ７）。すなわち、情報提供装置１００は、流行キーワードの成長過程把握による現行キーワードの成長戦略策定を行う。これにより、キーワードがトレンドになる可能性を極力高める。また、情報提供装置１００は、どういう層を集めることでトレンドを起こしていくかの狙いを立てる。このとき、広告実績やメディアに取り上げられた分数なども加味できると、施策までセットで考えられるのでなお良い。

図２に示すように、本実施形態では、情報提供装置１００は、下記の２パターンにより、流行キーワードの成長過程把握による現行キーワードの成長戦略策定を行う。図２は、キーワードの成長過程把握及び戦略策定の概要を示す説明図である。

（１）今後どう伸ばしていくか
情報提供装置１００は、伸ばしたいキーワードの現在の検索者層の中心が20代である場合に、20代の検索ユーザがイノベーターフェーズに多く含まれている流行キーワードを抽出し、抽出された流行キーワードにおいて40代の検索ユーザが増えてトレンドになっていく傾向にあったと判明した場合、伸ばしたいキーワードについても今後は40代の検索ユーザを増やしていく方向での戦略策定を行う。例えば、情報提供装置１００は、伸ばしたいキーワードをイノベーターフェーズから次のフェーズ（アーリーアダプターフェーズ）に移行させるために、イノベーターフェーズの検索者層が現在の検索者層と同じ属性を持つ流行りのキーワードを特定し、流行りのキーワードのイノベーターフェーズの次のフェーズの検索者層と同じ属性のユーザに、伸ばしたいキーワードに関する広告を出すという戦略を策定する。

（２）今どのユーザを増やしていくか
情報提供装置１００は、伸ばしたいキーワードの現在の検索者層の中心が20代である場合に、20代の検索ユーザがイノベーターフェーズに多く含まれている流行キーワードを抽出し、抽出された流行キーワードにおいてイノベーターフェーズに40代の検索ユーザも多く含まれているとトレンドになっていく傾向にあったと判明した場合、伸ばしたいキーワードについてもイノベーターとして40代の検索ユーザを増やしていく方向での戦略策定を行う。例えば、情報提供装置１００は、伸ばしたいキーワードの検索者層のテコ入れのために、イノベーターフェーズの検索者層のうち少なくとも一部が現在の検索者層と同じ属性を持つ流行りのキーワードを特定し、流行りのキーワードのイノベーターフェーズの検索者層と同じ属性を持つユーザのうち、現在の検索者層に含まれていないユーザ（伸ばしたいキーワードをまだ検索していないユーザ）に、伸ばしたいキーワードに関する広告を出すという戦略を策定する。

このように、情報提供装置１００は、現行キーワードの現状の検索者層がイノベーターフェーズに出現していた過去の流行キーワードの成長過程把握による現行キーワードの成長戦略策定を行う。すなわち、情報提供装置１００は、過去に流行したワードの検索実績を解析して新たなワードのブームを作り出すための戦略策定を行う。

また、情報提供装置１００は、予測が難しい内容でも、過去の実績を基にどのユーザを狙っていくべきかを推測することができる。

続いて、情報提供装置１００は、策定した戦略に基づいて、対象となる利用者Ｕにコンテンツを提供する（ステップＳ８）。例えば、情報提供装置１００は、対象となる利用者Ｕの端末装置１０に、伸ばしたいキーワードに関する広告を提供する。また、情報提供装置１００は、対象となる利用者Ｕが伸ばしたいキーワードに興味・関心を持つように、キーワード検索の結果を編集してもよい。すなわち、情報提供装置１００は、編集された検索結果をコンテンツとして提供してもよい。

このように、情報提供装置１００は、特定キーワードの現在の検索ユーザ層と同じ属性を持つユーザ層（同じユーザ層であってもよい）がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行キーワードの検索実績に基づいて対象ユーザ層を推定し、対象ユーザ層に対して特定キーワードに関するコンテンツを提供する。

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図３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３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３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３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３では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、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、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やＡＶ機器、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４を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図４は、端末装置１０の構成例を示す図である。図４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３参照）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４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５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５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５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３参照）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、ＨＤＤ、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図５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、テーブル情報データベース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６は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図６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６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６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７は、履歴情報データベース１２２の一例を示す図である。図７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７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７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。

（テーブル情報データベース１２３）
テーブル情報データベース１２３は、テーブルＴに関する各種情報を記憶する。図８は、テーブル情報データベース１２３の一例を示す図である。図８に示した例では、テーブル情報データベース１２３は、「キーワード」、「利用者ＩＤ」、「初回検索タイミング」といった項目を有する。

「キーワード」は、利用者Ｕにより入力／検索された特定キーワードを示す。例えば、特定キーワードは、流行になる前のキーワード、すなわち今後検索数を伸ばしたいキーワード等である。また、「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、「初回検索タイミング」は、利用者Ｕが当該キーワードを最初に検索したタイミングを示す。例えば、当該キーワードについて現在までに行われた全ての検索のうち最初の検索を「０％」、直近の検索を「１００％」として、利用者Ｕが当該キーワードを最初に検索したタイミングが「３％」の時点である場合、利用者Ｕによる当該キーワードの初回検索タイミングを「３％」とする。

例えば、図８に示す例において、キーワード「ａ」を、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕが最初に検索したタイミング（初回検索タイミング）は上位「３％」であることを示す。

なお、テーブル情報データベース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、テーブル情報データベース１２３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。また、テーブル情報データベース１２３は、キーワードの検索数に関する情報を記憶してもよい。また、また、テーブル情報データベース１２３は、利用者Ｕによる当該キーワードの初回検索が行われた日時に関する情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図５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５に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、作成部１３２と、抽出部１３３と、推定部１３４と、提供部１３５とを有する。

（取得部１３１）
取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する。本実施形態では、取得部１３１は、利用者Ｕにより入力された特定キーワードを取得する。例えば、特定キーワードは、流行になる前のキーワード、すなわち今後検索数を伸ばしたいキーワード等である。

また、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、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、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。

（作成部１３２）
作成部１３２は、取得されたキーワードに基づいて、ユーザと検索キーワードと検索キーワードの初回検索タイミングとを集計したテーブルＴを作成する。このとき、作成部１３２は、キーワードごとにキーワードの検索数を累積し、累積されたキーワードの検索数内でユーザが該キーワードを最初に検索したタイミングを初回検索タイミングとして集計する。なお、実際には、作成部１３２は、ユーザと検索キーワードと検索キーワードの初回検索タイミングとを集計する集計部を含んでいてもよい。

（抽出部１３３）
抽出部１３３は、ユーザ抽出部１３３Ａと、流行ワード抽出部１３３Ｂとを含む。ユーザ抽出部１３３Ａは、特定キーワードを検索した現状のユーザ層を抽出する。流行ワード抽出部１３３Ｂは、テーブルＴから、特定キーワードの現状のユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層がイノベーターフェーズ（普及の初期段階）に含まれる過去の流行キーワードを抽出する。

本実施形態では、流行ワード抽出部１３３Ｂは、テーブルＴから、現状のユーザ層と同じ属性を持つユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行キーワードを抽出する。例えば、流行ワード抽出部１３３Ｂは、テーブルＴから、現状のユーザ層と、デモグラフィック、サイコグラフィック、ジオグラフィック、及びベヘイビオラルの各属性のうち少なくとも一部の属性が共通するユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行キーワードを抽出する。

また、流行ワード抽出部１３３Ｂは、テーブルＴから、現状のユーザ層と共通／類似の履歴情報を持つユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行キーワードを抽出してもよい。

また、流行ワード抽出部１３３Ｂは、過去の流行キーワードを抽出する際、流行キーワードの現在までに行われた全ての検索のうち最初の検索を０％、直近の検索を１００％として、ユーザの初回検索タイミング（初めてそのキーワードを検索したタイミング）が所定の割合の範囲内（例えば上位１６％以内）である流行キーワードを抽出する。

（推定部１３４）
推定部１３４は、特定キーワードを検索したユーザ層（検索者層）が過去に検索した流行キーワードの検索実績に基づいて特定キーワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する。本実施形態では、推定部１３４は、抽出された流行キーワードの検索ユーザ層の遷移（移り変わり、推移）に基づいて特定キーワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する。

例えば、推定部１３４は、抽出された流行キーワードのイノベーターフェーズの次のフェーズに含まれるユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層を、特定キーワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層として推定する。

あるいは、推定部１３４は、抽出された流行キーワードのイノベーターフェーズに含まれるユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層のうち、現状のユーザ層にまだ含まれていないユーザ層を、特定キーワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層として推定する。

また、推定部１３４は、特定キーワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層に対する戦略策定を行ってもよい。すなわち、推定部１３４は、特定キーワードの成長戦略策定を行ってもよい。このとき、推定部１３４は、機械学習の手法を用いて特定キーワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層に対する戦略策定を行ってもよい。例えば、推定部１３４は、対象ユーザ層と取るべき戦略との組を学習データとして機械学習を行って戦略推定モデルを構築する。そして、推定部１３４は、戦略推定モデルに対象ユーザ層を入力し、推論結果として取るべき戦略を取得する。

（提供部１３５）
提供部１３５は、通信部１１０を介して、対象ユーザ層に対して特定キーワードに関するコンテンツを提供する。例えば、提供部１３５は、対象となる利用者Ｕの端末装置１０に、特定キーワードに関する広告を提供する。また、提供部１３５は、対象となる利用者Ｕが特定キーワードに興味・関心を持つように、キーワード検索の結果を編集してもよい。すなわち、提供部１３５は、編集された検索結果をコンテンツとして提供してもよい。

〔５．処理手順〕
次に、図９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９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９に示すように、情報提供装置１００の取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する（ステップＳ１０１）。

続いて、情報提供装置１００の作成部１３２は、取得されたキーワードに基づいて、ユーザと検索キーワードと検索キーワードの初回検索タイミングとを集計したテーブルＴを作成する（ステップＳ１０２）。

続いて、情報提供装置１００のユーザ抽出部１３３Ａは、特定キーワードを検索した現状のユーザ層を抽出する（ステップＳ１０３）。例えば、特定キーワードは、流行になる前のキーワード、すなわち今後検索数を伸ばしたいキーワード等である。

続いて、情報提供装置１００の流行ワード抽出部１３３Ｂは、テーブルＴから、特定キーワードの現状のユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層がイノベーターフェーズ（普及の初期段階）に含まれる過去の流行キーワードを抽出する（ステップＳ１０４）。

本実施形態では、流行ワード抽出部１３３Ｂは、テーブルＴから、現状のユーザ層と同じ属性を持つユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行キーワードを抽出する。例えば、流行ワード抽出部１３３Ｂは、テーブルＴから、現状のユーザ層と、デモグラフィック、サイコグラフィック、ジオグラフィック、及びベヘイビオラルの各属性のうち少なくとも一部の属性が共通するユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行キーワードを抽出する。

続いて、情報提供装置１００の推定部１３４は、抽出された流行キーワードの検索ユーザ層の遷移（移り変わり、推移）に基づいて特定キーワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する（ステップＳ１０５）。

例えば、推定部１３４は、抽出された流行キーワードのイノベーターフェーズの次のフェーズに含まれるユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層を、特定キーワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層として推定する。

あるいは、推定部１３４は、抽出された流行キーワードのイノベーターフェーズに含まれるユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層のうち、現状のユーザ層にまだ含まれていないユーザ層を、特定キーワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層として推定する。

続いて、情報提供装置１００の提供部１３５は、通信部１１０を介して、対象ユーザ層に対して特定キーワードに関するコンテンツを提供する（ステップＳ１０６）。例えば、提供部１３５は、対象となる利用者Ｕの端末装置１０に、特定キーワードに関する広告を提供する。また、提供部１３５は、対象となる利用者Ｕが特定キーワードに興味・関心を持つように、キーワード検索の結果を編集してもよい。すなわち、提供部１３５は、編集された検索結果をコンテンツとして提供してもよい。

〔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。例えば、スタンドアローン（Stand-alone）で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。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、上記の実施形態では、端末装置１０は情報提供装置１００と連携しているため、利用者Ｕから見れば、情報提供装置１００の処理も端末装置１０が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置１０は、情報提供装置１００を備えているともいえる。

また、上記の実施形態において、情報提供装置１００は、あるキーワードについて現在までに行われた全ての検索のうち最初の検索を「０％」、直近の検索を「１００％」として、利用者Ｕが当該キーワードを最初に検索したタイミングを初回検索タイミングとして集計している。しかし、実際には、情報提供装置１００は、キーワードごとにキーワードの検索数を累積し、累積されたキーワードの検索数内で当該利用者が当該キーワードを最初に検索した順位（順番）を初回検索タイミングとして集計してもよい。例えば、情報提供装置１００は、あるキーワードについて現在までに行われた全ての検索のうち最初の検索を「１位」（１番）として、利用者Ｕが当該キーワードを最初に検索した順位（順番）を初回検索タイミングとして集計してもよい。このとき、情報提供装置１００は、作成されたテーブルＴから、現状の検索ユーザの初回検索タイミングが直近の検索の順位（直近の検索数）と比べて上位１６％以内の順位であるキーワードを抽出する。

〔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、特定ワードを検索したユーザ層が過去に検索した流行ワードの検索実績に基づいて特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する推定部１３４と、対象ユーザ層に対して特定ワードに関するコンテンツを提供する提供部１３５と、を備える。

また、本願に係る情報処理装置は、ユーザと検索ワードと検索ワードの初回検索タイミングとを集計したテーブルＴを作成する作成部１３２と、特定ワードを検索した現状のユーザ層を抽出するユーザ抽出部１３３Ａと、テーブルＴから、現状のユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行ワードを抽出する流行ワード抽出部１３３Ｂと、をさらに備える。推定部１３４は、抽出された流行ワードの検索ユーザ層の遷移に基づいて特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する。

例えば、推定部１３４は、抽出された流行ワードのイノベーターフェーズの次のフェーズに含まれるユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層を、特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層として推定する。

あるいは、推定部１３４は、抽出された流行ワードのイノベーターフェーズに含まれるユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層のうち、現状のユーザ層にまだ含まれていないユーザ層を、特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層として推定する。

また、流行ワード抽出部１３３Ｂは、テーブルＴから、現状のユーザ層と同じ属性を持つユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行ワードを抽出する。

また、流行ワード抽出部１３３Ｂは、テーブルＴから、現状のユーザ層と、デモグラフィック、サイコグラフィック、ジオグラフィック、及びベヘイビオラルの各属性のうち少なくとも一部の属性が共通するユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行ワードを抽出する。

また、作成部１３２は、ワードごとにワードの検索数を累積し、累積されたワードの検索数内でユーザが該ワードを最初に検索したタイミングを初回検索タイミングとして集計する。

また、流行ワード抽出部１３３Ｂは、過去の流行ワードを抽出する際、流行ワードの現在までに行われた全ての検索のうち最初の検索を０％、直近の検索を１００％として、ユーザの初回検索タイミングが所定の割合の範囲内である流行ワードを抽出する。

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、利用者にとってより有用な情報を提供することができる。例えば、情報提供装置は、現行キーワードの現状の検索者層がイノベーターフェーズに出現していた過去の流行キーワードの成長過程把握による現行キーワードの成長戦略策定を行う。すなわち、情報提供装置は、過去に流行したワードの検索実績を解析して新たなワードのブームを作り出すための戦略策定を行う。

〔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１０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１０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 テーブル情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 作成部
１３３ 抽出部
１３３Ａ ユーザ抽出部
１３３Ｂ 流行ワード抽出部
１３４ 推定部
１３５ 提供部

Claims (10)

1. 特定ワードを検索したユーザ層が過去に検索した流行ワードの検索実績に基づいて前記特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する推定部と、
   前記対象ユーザ層に対して前記特定ワードに関するコンテンツ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. ユーザと検索ワードと前記検索ワードの初回検索タイミングとを集計したテーブルを作成する作成部と、
   前記特定ワードを検索した現状のユーザ層を抽出するユーザ抽出部と、
   前記テーブルから、前記現状のユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行ワードを抽出する流行ワード抽出部と、
   をさらに備え、
   前記推定部は、抽出された流行ワードの検索ユーザ層の遷移に基づいて前記特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記推定部は、抽出された流行ワードのイノベーターフェーズの次のフェーズに含まれるユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層を、前記特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層として推定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、抽出された流行ワードのイノベーターフェーズに含まれるユーザ層と同じ特徴を持つユーザ層のうち、前記現状のユーザ層にまだ含まれていないユーザ層を、前記特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層として推定する
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 前記流行ワード抽出部は、前記テーブルから、前記現状のユーザ層と同じ属性を持つユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行ワードを抽出する
   ことを特徴とする請求項２～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記流行ワード抽出部は、前記テーブルから、前記現状のユーザ層と、デモグラフィック、サイコグラフィック、ジオグラフィック、及びベヘイビオラルの各属性のうち少なくとも一部の属性が共通するユーザ層がイノベーターフェーズに含まれる過去の流行ワードを抽出する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記作成部は、ワードごとにワードの検索数を累積し、累積されたワードの検索数内でユーザが該ワードを最初に検索したタイミングを初回検索タイミングとして集計する
   ことを特徴とする請求項２～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記流行ワード抽出部は、過去の流行ワードを抽出する際、流行ワードの現在までに行われた全ての検索のうち最初の検索を０％、直近の検索を１００％として、ユーザの初回検索タイミングが所定の割合の範囲内である流行ワードを抽出する
   ことを特徴とする請求項２～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   特定ワードを検索したユーザ層が過去に検索した流行ワードの検索実績に基づいて前記特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する推定工程と、
   前記対象ユーザ層に対して前記特定ワードに関するコンテンツ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. 特定ワードを検索したユーザ層が過去に検索した流行ワードの検索実績に基づいて前記特定ワードの検索を推奨すべき対象ユーザ層を推定する推定手順と、
    前記対象ユーザ層に対して前記特定ワードに関するコンテンツを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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