JP2023028704A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】メッセージサービスの中で成立する種別の異なる関係性を用いることで利便性の高い情報提供を実現すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、第１の分析部と、第２の分析部と、制御部とを有する。第１の分析部は、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、任意の画像コンテンツを送信した送信者と、任意の画像コンテンツを受信した受信者との関係性を分析する。第２の分析部は、送信者によって任意の画像コンテンツが送信された際の送信位置と、任意の画像コンテンツとの関係性を分析する。制御部は、第１の分析部による第１の分析結果と、第２の分析部による第２の分析結果とに基づいて、画像コンテンツに関する所定の制御を行う。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

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、ユーザがメッセージングサービスの機能を活用して簡単かつ便利に位置離脱による通知機能を設定することができる技術が開示されている。

特開２０１７－５５４００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の中で成立する種別の異なる関係性を用いることで利便性の高い情報提供を実現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、メッセージングサービスの人的関係を利用し、第１ユーザによって選択された第２ユーザの位置離脱を第１ユーザに通知することにより、ユーザがメッセージングサービスの機能を活用して簡単かつ便利に位置離脱による通知機能を設定することができるよう支援している。

しかしながら、上記の従来技術で着目される人的関係とは、メッセージングサービスでの友達関係のみであり、メッセージサービスの中で成立する種別の異なる関係性を用いて情報提供を行うという概念が存在しない。よって、上記の従来技術では、利便性の高い情報提供を実現する点において改善の余地があるといえる。

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の中で成立する種別の異なる関係性を用いることで利便性の高い情報提供を実現することができる情報処理装置、情報処理方法およ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、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、任意の画像コンテンツを送信した送信者と、前記任意の画像コンテンツを受信した受信者との関係性を分析する第１の分析部と、前記送信者によって前記任意の画像コンテンツが送信された際の送信位置と、前記任意の画像コンテンツとの関係性を分析する第２の分析部と、前記第１の分析部による第１の分析結果と、前記第２の分析部による第２の分析結果とに基づいて、前記画像コンテンツに関する所定の制御を行う制御部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、メッセージサービスの中で成立する種別の異なる関係性を用いることで利便性の高い情報提供を実現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システムの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 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、実施形態に係るメッセージ履歴データベースの一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るパターン情報データベースの一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る分布状況データベースの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る推定結果データベースの一例を示す図である。 図８は、スタンプライフログに係る画面例を示す図である。 図９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１０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、情報処理方法およ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、情報処理方法およ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。

ここで、例えば、利用者は、メッセージをやり取りする相手との関係性に応じて、スタンプを使い分けることがある。一例を挙げると、利用者は、身近な相手（例えば、家族や友人等）にはくだけた内容のスタンプを送信する一方で、フォーマルな相手（例えば、仕事関係者等）にはそもそもスタンプを用いない、といった使い分けをする場合がある。

また、スタンプが送信された際の地理的な位置と、このスタンプとの間には一定の関係性がみられる場合がある。一例を挙げると、ある音楽アーティストのライブイベントに参加している参加者は、ライブ会場から例えば他の地域に居る友人に向けてライブの雰囲気を伝える内容のスタンプを送信することがある。このような場合には、このライブ会場周辺の位置と、スタンプとの間において特定の関係性がみられるようになる。

本発明は、上記のような種別の異なる複数の関係性、具体的には、スタンプを送信した送信者とこれを受信した受信者との関係性、および、スタンプが送信された送信位置とこのスタンプの内容との関係性を組み合わせれば、情報提供を所望する利用者に対してより利便性の高い情報を提供することができる可能性があることから着想を得た。

具体的には、本発明に係る情報処理装置は、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、任意の画像コンテンツを送信した送信者と、任意の画像コンテンツを受信した受信者との関係性を分析する。また、情報処理装置は、送信者によって任意の画像コンテンツが送信された際の送信位置と、任意の画像コンテンツとの関係性を分析する。そして、情報処理装置は、各分析結果に基づいて、画像コンテンツに関する所定の制御を行う。

以下では、所定のメッセージサービスを「メッセージサービスＳＡ」、画像コンテンツをメッセージサービスＳＡで実現されるトークルーム（メッセージが一覧表示される画面）内で利用可能な「スタンプ」として実施形態を説明する。

〔２．システムについて〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理システムの構成を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。図１には、実施形態に係る情報処理システムの一例として、情報処理システム１が示される。

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００とを備える。端末装置１０と、情報処理装置１００とは、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、任意の数の情報処理装置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端末である。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。本実施形態では、端末装置１０は、スマートフォンであるものとする。また、ここでいう利用者とは、端末装置１０の利用者、端末装置１０を介してメッセージサービスＳＡを利用する利用者の２つの意味を有するものとする。

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（利用者間）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。なお、ここでいうメッセージは、テキスト形式のメッセージだけでなく、画像形式のスタンプも含んでよいものとする。

また、以下の実施形態において、端末装置１０は、利用者に応じて区別表記される場合がある。図２に示すが、例えば、利用者Ｕ１によって利用される端末装置１０については端末装置１０－１、利用者Ｕ２によって利用される端末装置１０については端末装置１０－２といったように、利用者の表記に合わせて区別表記する場合がある。なお、区別表記が不要な場合には、単に、端末装置１０と表記する。

情報処理装置１００は、実施形態に係る情報処理として、分析と分析結果に基づく各種の制御とを行う情報処理装置である。また、情報処理装置１００は、メッセージサービスＳＡの提供も行ってよい。したがって、情報処理装置１００は、メッセージアプリＡＰに対応するアプリサーバであってもよい。このような場合、情報処理装置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、情報処理装置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。

〔３．情報処理の具体例ついて〕
続いて、図２を用いて、実施形態に係る情報処理の具体的な一例を示す。図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図２には、情報処理装置１００が、メッセージサービスＳＡを利用してメッセージのやり取りを行う各利用者間において、メッセージに関する情報を収集し、収集した情報を分析に用いる場面が示される。

また、図２には、トークルームＲＭ１３に参加する利用者Ｕ１およびＵ３の間で、メッセージのやり取り（スタンプの送受信を含む）が行われている例が示される。また、図１には、トークルームＲＭ２４に参加する利用者Ｕ２およびＵ４の間で、メッセージのやり取り（スタンプの送受信を含む）が行われている例が示される。また、図１には、トークルームＲＭ５７に参加する利用者Ｕ５およびＵ７の間で、メッセージのやり取り（スタンプの送受信を含む）が行われている例が示される。

このような状態において、情報処理装置１００は、トークルームごとにメッセージに関する情報を収集することができる（ステップＳ１１）。

ステップＳ１１において、図１の例によれば、情報処理装置１００は、トークルームＲＭ１３内においてスタンプの送信が行われた場合には、送信者によってスタンプが送信された際の送信位置を示す位置情報を取得する。例えば、利用者Ｕ１が利用者Ｕ３に対してスタンプＡ１を送信した場合には、スタンプＡ１が送信された際の利用者Ｕ１の位置すなわち送信位置を示す位置情報を取得する。また、情報処理装置１００は、トークルームＲＭ１３内で送受信されたメッセージをメッセージ履歴として取得する。

また、ステップＳ１１において、図１の例によれば、情報処理装置１００は、トークルームＲＭ２４内においてスタンプの送信が行われた場合には、送信者によってスタンプが送信された際の送信位置を示す位置情報を取得する。例えば、利用者Ｕ２が利用者Ｕ４に対してスタンプＡ２を送信した場合には、スタンプＡ２が送信された際の利用者Ｕ２の位置すなわち送信位置を示す位置情報を取得する。また、情報処理装置１００は、トークルームＲＭ２４内で送受信されたメッセージをメッセージ履歴として取得する。

また、ステップＳ１１において、図１の例によれば、情報処理装置１００は、トークルームＲＭ５７内においてスタンプの送信が行われた場合には、送信者によってスタンプが送信された際の送信位置を示す位置情報を取得する。例えば、利用者Ｕ５が利用者Ｕ７に対してスタンプＡ５を送信した場合には、スタンプＡ５が送信された際の利用者Ｕ５の位置すなわち送信位置を示す位置情報を取得する。また、情報処理装置１００は、トークルームＲＭ５７内で送受信されたメッセージをメッセージ履歴として取得する。

ここで、図１に示すように、以下の実施形態では、スタンプが送信された際の送信位置を示す位置情報を「スタンプ送信位置」と表記する場合がある。

続いて、情報処理装置１００は、ステップＳ１１で収集した情報に基づいて、トークルームごとに、スタンプを送信した送信者と、このスタンプを受信した受信者との関係性を分析する（ステップＳ１２）。

ステップＳ１２において、図１の例によれば、情報処理装置１００は、トークルームＲＭ１３に対応するメッセージ履歴に基づいて、スタンプＡ１を送信した利用者Ｕ１（送信者）と、スタンプＡ１を受信した利用者Ｕ３（受信者）との間でどのような関係性が成立するかを分析する。例えば、情報処理装置１００は、関係Ｘ１が成立すると分析したとすると、第１の分析結果として関係Ｘ１を示す情報を取得する。

また、ステップＳ１２において、図１の例によれば、情報処理装置１００は、トークルームＲＭ２４に対応するメッセージ履歴に基づいて、スタンプＡ２を送信した利用者Ｕ２（送信者）と、スタンプＡ２を受信した利用者Ｕ４（受信者）との間でどのような関係性が成立するかを分析する。例えば、情報処理装置１００は、関係Ｘ２が成立すると分析したとすると、第１の分析結果として関係Ｘ２を示す情報を取得する。

また、ステップＳ１２において、図１の例によれば、情報処理装置１００は、トークルームＲＭ５７に対応するメッセージ履歴に基づいて、スタンプＡ５を送信した利用者Ｕ１（送信者）と、スタンプＡ５を受信した利用者Ｕ７（受信者）との間でどのような関係性が成立するかを分析する。同様に、情報処理装置１００は、関係Ｘ１が成立すると分析したとすると、第１の分析結果として関係Ｘ１を示す情報を取得する。

次に、情報処理装置１００は、第１の分析結果が示す関係性ごとに、スタンプが送信されたスタンプ送信位置と、このスタンプとの関係性を分析し、第２の分析結果を取得する（ステップＳ１３）。例えば、情報処理装置１００は、スタンプ送信位置とスタンプとの関係性として、どのようなエリアでどのような表示内容のスタンプが送信される傾向にあるか送信態様のパターンを第１の分析結果が示す関係性ごとに分析する。

上記例によれば、情報処理装置１００は、関係Ｘ１にある利用者の間では、どのようなエリアでどのような表示内容のスタンプが送信される傾向にあるか送信態様のパターンを分析し、この分析結果を第２の分析結果として取得する。また、情報処理装置１００は、関係Ｘ２にある利用者の間では、どのようなエリアでどのような表示内容のスタンプが送信される傾向にあるか送信態様のパターンを分析し、この分析結果を第２の分析結果として取得する。

なお、ここでいうスタンプの表示内容とは、スタンプに含まれるイラストやテキスト等であってよい。

そして、情報処理装置１００は、第１の分析結果と、第２の分析結果とに基づいて、各種の制御を実行する（ステップＳ１４）。

例えば、情報処理装置１００は、第１の分析結果と、第２の分析結果とを組み合わせれば、第２の分析結果が示すエリア内に位置する利用者に対して、当該エリアでの送信態様のパターンに応じたスタンプを、第１の分析結果が示す関係性ごとにレコメンドすることができるようになる。

また、例えば、情報処理装置１００は、第１の分析結果と、第２の分析結果とを組み合わせれば、要求元の利用者に対して、当該利用者がどのような位置でどのような表示内容のスタンプをどのような関係の相手に送信したかが地図上にマッピングされたマッピングデータ（スタンプライフログ）を提供することができるようになる。

また、例えば、情報処理装置１００は、第１の分析結果と、第２の分析結果とを組み合わせれば、いつどこでどのようなイベントが発生したかを推定するとともに、推定したイベントへの参加者によるイベントに対する没入度合を算出することができるようになる。

さて、これまで説明してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００によれば、スタンプを送信した送信者と、このスタンプを受信した受信者との関係性（第１の分析結果）と、スタンプが送信されたスタンプ送信位置と、このスタンプの表示内容との関係性（第２の分析結果）とを組み合わせることで、利用者に対して役立つ情報を提供することができるようになるため、利便性の高い情報提供を実現することができるようになる。

なお、図２の例では、情報処理装置１００が、第１の分析結果が示す関係性ごとに、スタンプが送信されたスタンプ送信位置と、このスタンプとの関係性を分析することで、この分析結果を第２の分析結果として取得する例を示した。しかし、スタンプだけでなくテキスト（文章）でのメッセージのやり取りが行われる場合もあることから、情報処理装置１００は、例えば、第１の分析結果が示す関係性ごとに、テキストが送信されたテキスト送信位置と、このテキストとの関係性を分析した分析結果を第２の分析結果として取得してもよい。より具体的には、情報処理装置１００は、テキスト送信位置とテキストとの関係性として、どのようなエリアでどのような内容のテキストが送信される傾向にあるか送信態様のパターンを第１の分析結果が示す関係性ごとに分析してよい。また、この際、情報処理装置１００は、テキストに対する任意の解析技術を用いることで、その内容を検出してよい。

〔４．情報処理装置の構成〕
ここからは、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００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。

（通信部１１０について）
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、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０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１２０は、メッセージ履歴データベース１２１と、パターン情報データベース１２２と、分布状況データベース１２３と、推定結果データベース１２４とを有する。

（メッセージ履歴データベース１２１について）
メッセージ履歴データベース１２１は、メッセージサービスＳＡ（メッセージアプリＡＰ）を利用してやり取りされたメッセージに関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係るメッセージ履歴データベース１２１の一例を示す。図４の例では、メッセージ履歴データベース１２１は、「ルームＩＤ」、「参加者ＩＤ」、「日時情報」、「メッセージ情報」、「送信者ＩＤ」、「位置情報」、「関係性」といった項目を有する。

「ルームＩＤ」は、トークルーム（チャットルーム）を識別する識別情報を示す。「参加者ＩＤ」は、「ルームＩＤ」で識別されるトークルームに入室しトークに参加可能な利用者を識別する識別情報を示す。

例えば、図４には、ルームＩＤ「ＲＭ１３」と、参加者ＩＤ「Ｕ１／Ｕ３」とが対応付けられた例が示される。係る例は、ルームＩＤ「ＲＭ１３」で識別されるトークルーム（トークルームＲＭ１３）には、参加者ＩＤ「Ｕ１」で識別される利用者（利用者Ｕ１）と、参加者ＩＤ「Ｕ３」で識別される利用者（利用者Ｕ３）とが参加しメッセージのやり取りを行った例を示す。

「日時情報」は、「ルームＩＤ」で識別されるトークルームに参加した利用者の間において、「メッセージ情報」が送受信された日時に関する情報を示す。「メッセージ情報」は、「日時情報」が示す日時において、「ルームＩＤ」で識別されるトークルームに参加した利用者の間で送受信されたメッセージを示す。

「送信者ＩＤ」は、「ルームＩＤ」で識別されるトークルームに参加した利用者のうち、「メッセージ情報」が示すメッセージを送信した利用者を送信者として識別する識別情報を示す。

「位置情報」は、「送信者ＩＤ」で識別される利用者によって「メッセージ情報」が送信された際の送信位置（例えば、スタンプ送信位置）を示す情報である。つまり、「送信位置」は、「送信者ＩＤ」で識別される利用者が「メッセージ情報」を送信したときの当該利用者の位置を示す情報であってよい。

例えば、図４には、日時情報「日時♯１３１」と、メッセージ情報「メッセージ♯１３１」と、送信者ＩＤ「Ｕ１」と、位置情報「送信位置♯１１」とが対応付けられた例が示される。係る例は、送信者ＩＤ「Ｕ１」で識別される利用者（利用者Ｕ１）が、日時♯１３１の日時において、メッセージ♯１３１が示す内容のメッセージを送信し、このメッセージが送信された際の位置が送信位置♯１１であった例を示す。

「関係性」は、「ルームＩＤ」で識別されるトークルームに参加した利用者のうち、スタンプを用いてメッセージのやり取りが行われた利用者の間で成立する関係性を示す情報である。図１で説明したように、ここでいう「関係性」は、「ルームＩＤ」に対応付けられる「メッセージ情報」をメッセージ履歴として、このメッセージ履歴に基づき分析された関係性である。したがって、ここでいう「関係性」は、第１の分析結果に対応する。

例えば、図４には、ルームＩＤ「ＲＭ１３」と、メッセージ情報「メッセージ♯１３１、♯１３２、♯１３３、♯１３４・・・」と、関係性「関係Ｘ１」とが対応付けられた例が示される。係る例は、トークルームＲＭ１３でやり取りされたメッセージ履歴（メッセージ♯１３１、♯１３２、♯１３３、♯１３４・・・）に基づいて、利用者Ｕ１と利用者Ｕ３とか関係Ｘ１という関係性にあるとの第１の分析結果が得られた例を示す。

なお、図４では、分析結果として得られる関係性が、関係Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３等のように概念的に示されているが、本実施形態において第１の分析結果が示す関係性とは、例えば、家族関係、友人関係、恋人関係、仕事関係、上司部下の関係といった各種の人間関係であってよい。

なお、第１の分析結果が示す関係性は、人間関係に限定されず、例えば、トークルームにおける一方の利用者が在宅中、他方の利用者は買い物のため外出中といった、その時々に対応する状況（コンテキスト）に応じた関係性であってもよい。

（パターン情報データベース１２２について）
パターン情報データベース１２２は、スタンプ送信された際のスタンプ送信位置と、このスタンプの表示内容との関係性が分析された分析結果を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係るパターン情報データベース１２２の一例を示す。図５の例では、パターン情報データベース１２２は、「関係性」、「エリア情報」、「パターン情報」といった項目を有する。

「関係性」は、図４に示した「関係性」（第１の分析結果）に対応する。

「エリア情報」は、「関係性」が示すような関係にある利用者の間では、どのようなエリアでメッセージのやり取り（例えば、スタンプの送受信）が行われる傾向にあるかエリアの傾向を示す情報である。「パターン情報」は、対応する「エリア情報」が示すエリアでは、どのような表示内容のスタンプが送信される傾向にあるか送信態様のパターンを示す情報である。このようなことから、「エリア情報」と「パターン情報」との組は、第２の分析結果に対応する。

例えば、図５には、関係性「関係Ｘ１」と、エリア情報「エリアＡＲ１１」と、パターン情報「パターンＰＴ１１」とが対応付けられた例が示される。係る例は、関係Ｘ１にある利用者の間では、エリアＡＲ１１が示す地理的範囲において、パターンＰＴ１１のような表示内容のスタンプ送信される傾向にあるとの第２の分析結果が得られた例を示す。

なお、図５では、分析結果として得られる送信態様のパターンが、パターンＰＴ１１等のように概念的に示されているが、送信態様のパターンは、例えば、スタンプが属するカテゴリを用いて示されてよい。

（分布状況データベース１２３について）
分布状況データベース１２３は、スタンプが送信された際の送信位置の分布状況に関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る分布状況データベース１２３の一例を示す。図６の例では、分布状況データベース１２３は、「日時情報」、「分布情報」、「エリア情報」、「パターン情報」といった項目を有する。

「日時情報」は、例えば、時間帯ごとの分布状況を分析するにあたって、この各時間帯を示す情報である。「分布情報」は、「日時情報」が示す時刻（時間帯）では、スタンプ送信位置がどのように分布しているかを示す情報である。

「エリア情報」は、「分布情報」を分析することで得られた情報であって、「日時情報」が示す時刻（時間帯）では、どのようなエリアで特定のスタンプが送信される傾向にあるかエリアの傾向を示す情報である。「パターン情報」は、対応する「エリア情報」が示すエリアでは、どのような表示内容のスタンプが送信される傾向にあるか送信態様のパターンを示す情報である。このようなことから、「エリア情報」と「パターン情報」との組は、スタンプ送信位置の分布状況を分析した結果、判明した傾向を示すものであり、第２の分析結果に対応する。

例えば、図６には、日時情報「日時ＴＭ１」と、分布情報「分布情報♯１」と、エリア情報「エリアＡＲ♯１１」と、パターン情報「パターンＰＴ♯１１」とが対応付けられた例が示される。係る例は、日時ＴＭ１が示す時間帯においてスタンプが送信されたことによる送信位置の分布を示す分布情報♯１が分析された結果、エリアＡＲ♯１１が示す地理的範囲において、パターンＰＴ♯１１のような表示内容のスタンプ送信される傾向にあるとの第２の分析結果が得られた例を示す。

なお、図６では、分析結果として得られる送信態様のパターンが、パターンＰＴ♯１１等のように概念的に示されているが、送信態様のパターンは、例えば、スタンプが属するカテゴリを用いて示されてよい。

（推定結果データベース１２４について）
推定結果データベース１２４は、スタンプ送信位置の分布状況に基づき推定されたイベント情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る推定結果データベース１２４の一例を示す。図７の例では、推定結果データベース１２４は、「エリア情報」、「イベント情報」、「発生日時情報」といった項目を有する。

「エリア情報」は、図６に示した「エリア情報」に対応する。

「イベント情報」は、「エリア情報」が示すエリアで発生したと推定されたイベントが、どのようなイベントであるかを示す情報である。「発生日時情報」は、「イベント情報」で示されるイベントが発生した日時に関する情報である。

例えば、図７には、エリア情報「エリアＡＲ♯１１」と、イベント情報「イベントＥＶ１１」と、発生日時情報「発生日時ＴＭ１１」とが対応付けられた例が示される。係る例は、エリアＡＲ♯１１が示す地理的範囲では、イベントＥＶ１１が発生したと推定され、また、イベントＥＶ１１が発生した日時（時間帯）は日時ＴＭ１１であると推定された例を示す。

（制御部１３０について）
図３に戻り、制御部１３０は、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、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、第１の分析部１３２と、第２の分析部１３３と、情報制御部１３４と、判定部１３５と、出力制御部１３６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について）
取得部１３１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１３１は、メッセージサービスＳＡで利用可能な画像コンテンツのうち、任意の画像コンテンツが送信された場合には、この画像コンテンツが送信された際の送信位置（送信者の位置）を示す位置情報を取得する。また、取得部１３１は、メッセージサービスＳＡに対応する各トークルーム内で送受信されたメッセージをメッセージ履歴として取得する。

また、取得部１３１は、第１の分析部が分析した結果である第１の分析結果、第２の分析部が分析した結果である第２の分析結果も取得してよい。

（第１の分析部１３２について）
第１の分析部１３２は、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（例えば、トークルーム）に表示可能な画像コンテンツ（スタンプ）のうち、任意の画像コンテンツを送信した送信者と、任意の画像コンテンツを受信した受信者との関係性を分析する。

例えば、第１の分析部１３２は、送信者と受信者との間で送受信されたメッセージの履歴に基づいて、送信者と受信者との間でどのような関係性が成立するかを分析する。例えば、第１の分析部１３２は、メッセージの履歴として、送信者と受信者との間で送受信された画像コンテンツの履歴に基づいて、送信者と受信者との間でどのような関係性が成立するかを分析してよい。

なお、第１の分析部１３２は、メッセージの履歴以外の情報を用いて、送信者と受信者との間でどのような関係性が成立するかを分析してよい。例えば、第１の分析部１３２は、送信者の位置情報（送信時の位置情報）と、受信者の位置情報（受信時の位置情報）との関係性とに基づいて、送信者と受信者との間での関係性を分析することができる。一例を示すと、第１の分析部１３２は、送信者の位置情報から推定された送信者のコンテキストと、受信者の位置情報から推定された受信者のコンテキストとに基づいて、送信者と受信者との間での関係性を分析してよい。なお、ここでいうコンテキストとしては、例えば、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等が挙げられる。

例えば、送信者である利用者Ｕ１の位置情報から利用者Ｕ１のコンテキスト「在宅ワーク」が推定され、また、受信者である利用者Ｕ３の位置情報から利用者Ｕ３のコンテキスト「買い物中＋曇り空」が推定されたとする。係る場合、第１の分析部１３２は、「送信者の利用者Ｕ１が在宅中、受信者の利用者Ｕ３は曇り空の下で外出」という関係性が利用者Ｕ１およびＵ３の間で成立しているとの第１の分析結果を得ることができる。

また、第１の分析部１３２は、図１の例によれば、トークルームごとに当該トークルームに参加する利用者の間でどのような関係性が成立するか分析してよく、また、第１の分析結果として得られた関係性を示す情報をメッセージ履歴データベース１２１に登録する。また、第１の分析部１３２は、上記のような関係性の学習において、機械学習に関する種々の従来技術（例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術）を用いることができる。

（第２の分析部１３３について）
第２の分析部１３３は、第１の分析結果が示す関係性ごとに、当該関係性に対応する送信者と受信者との間での送信位置と画像コンテンツとの関係性を分析する。例えば、第２の分析部１３３は、送信位置と画像コンテンツとの関係性として、どのようなエリアでどのような表示内容の画像コンテンツが送信される傾向にあるか送信態様のパターンを第１の分析結果が示す関係性ごとに分析する。

また、第２の分析部１３３は、図１の例によれば、第１の分析結果が示す関係性（関係Ｘ１、関係Ｘ２、関係Ｘ３等）ごとに、スタンプが送信されたスタンプ送信位置と、このスタンプとの関係性を分析する。例えば、第２の分析部１３３は、スタンプ送信位置とスタンプとの関係性として、どのようなエリアでどのような表示内容のスタンプが送信される傾向にあるか送信態様のパターンを第１の分析結果が示す関係性ごとに分析する。また、第２の分析部１３３は、第２の分析結果として得られたパターンを示すパターン情報をパターン情報データベース１２２に登録する。

また、第２の分析部１３３は、送信位置と画像コンテンツとの関係性として、任意の画像コンテンツが送信された際の送信位置の分布状況を分析してもよい。具体的は、第２の分析部１３３は、送信位置の分布を示す分布情報に基づいて、時間帯ごとに、当該時間帯では、どのようなエリアでどのような表示内容のスタンプが送信される傾向にあるか送信態様のパターンを送信位置の分布状況として分析してもよい。また、第２の分析部１３３は、第２の分析結果として得られた時間帯ごとの分布状況を分布状況データベース１２３に登録する。また、第２の分析部１３３は、上記のような関係性の学習において、機械学習に関する種々の従来技術（例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術）を用いることができる。

（情報制御部１３４について）
情報制御部１３４は、第１の分析部１３２による第１の分析結果と、第２の分析部１３３による第２の分析結果とに基づいて、画像コンテンツに関する所定の制御を行う。例えば、情報制御部１３４は、メッセージサービスＳＡの利用者のうち、第２の分析結果が示すエリアに対応する利用者が、当該エリアでの送信態様のパターンに応じた画像コンテンツを利用できるよう制御する。

（制御例その１）
例えば、情報制御部１３４は、メッセージサービスＳＡの利用者のうち、第２の分析結果が示すエリア内に位置する利用者に対して、当該エリアでの送信態様のパターンに応じた画像コンテンツをレコメンドする。例えば、情報処理装置１００は、メッセージサービスＳＡの利用者それぞれについて、移動に応じた位置変化を定期的に追跡しているものとする。このような場合、情報制御部１３４は、位置変化が追跡された追跡情報に基づいて、第２の分析結果が示すエリアのうち、どのエリアにどの利用者が位置したかを検出してよい。この点について、図５の例を用いて説明する。

例えば、情報制御部１３４は、第２の分析結果が示すエリアの１つであるエリアＡＲ１１に利用者Ｕｘ１が位置したことを検知したとする。係る場合、情報制御部１３４は、メッセージ履歴データベース１２１を参照し、利用者Ｕｘ１と他の利用者との間で関係Ｘ１が成立するとの分析結果が得られているか否かを判定する。

そして、情報制御部１３４は、利用者Ｕｘ１と他の利用者との間で関係Ｘ１が成立するとの分析結果が得られている場合には、エリアＡＲ１１に対応するパターンＰＴ１１に基づいて、エリアＡＲ１１ではどのような表示内容のスタンプが送信されている傾向にあるかを特定する。例えば、情報制御部１３４は、カテゴリ「旅行」に属するスタンプ（旅行に関するイラストを含むスタンプ）が送信されている傾向にあることを特定したとすると、カテゴリ「旅行」に属するスタンプを所定のデータベースから取得する。そして、情報制御部１３４は、取得したスタンプを、例えば、メッセージアプリＡＰを介して利用者Ｕ１に提供（提案）する。

また、他の例として、例えば、情報制御部１３４は、利用者Ｕｘ１と他の利用者との間に何らかの関係性が成立しているとの結果が得られている、いないに拘わらず、エリアＡＲ１１では関係Ｘ１にある人達の間において、カテゴリ「旅行」に属するスタンプが送信されている傾向にあることを利用者Ｕｘ１に通知してもよい。一例を示すと、情報制御部１３４は、「あなたの現在エリアですと、お友達同士では旅行関連のスタンプがよく使われていますよ。ぜひ参考にして下さい。」といった内容を通知することができる。

（制御例その２）
また、情報制御部１３４は、メッセージサービスＳＡの利用者に関する行動履歴に基づいて、第２の分析結果が示すエリアを日常的な行動範囲とする利用者が検出された場合には、被検出者と所定の関係性を有する他の利用者が、当該エリアでの送信態様のパターンに応じた画像コンテンツを被検出者へと提供できるよう制御してもよい。この点について、図５の例を用いて説明する。

例えば、情報制御部１３４は、メッセージサービスＳＡの利用者に関する行動履歴に基づいて、この利用者の中からエリアＡＲ１１、エリアＡＲ１２、エリアＡＲ１３のいずれかを日常的な行動範囲とする利用者の検出を行う。例えば、情報制御部１３４は、エリアＡＲ１２を日常的な行動範囲とする利用者として利用者Ｕｘ２を検出したとする。係る場合、情報制御部１３４は、メッセージ履歴データベース１２１を参照し、利用者Ｕｘ２と他の利用者との間で何らかの関係性が成立するとの分析結果が得られているか否かを判定する。

例えば、情報制御部１３４は、メッセージ履歴データベース１２１を参照し、利用者Ｕｘ２と、他の利用者Ｕ１０とは関係Ｘ１（例えば、友人関係）と判定したとする。係る場合、情報制御部１３４は、エリアＡＲ１２に対応するパターンＰＴ１２に基づいて、エリアＡＲ１２ではどのような表示内容のスタンプが送信されている傾向にあるかを特定する。例えば、情報制御部１３４は、カテゴリ「天気」に属するスタンプ（天気に関するイラストを含むスタンプ）が送信されている傾向にあることを特定したとすると、カテゴリ「天気」に属するスタンプを所定のデータベースから取得する。

そして、情報制御部１３４は、取得したスタンプを、他の利用者Ｕ１０がテゴリ「天気」に属するスタンプを友人関係にある利用者Ｕｘ２に提供（プレゼント）できるよう制御する。一例を示すと、情報制御部１３４は、「お友達へスタンプをプレゼントしてみては？」といった内容の通知とともに、カテゴリ「天気」に属するスタンプをプレゼント候補のスタンプとして利用者Ｕ１０に対してレコメンドしてよい。

（制御例その３）
また、情報制御部１３４は、利用者からの要求に応じてスタンプライフログを生成し、生成したスタンプライフログを利用者に提供してもよい。具体的には、情報制御部１３４は、メッセージサービスＳＡの利用者のうち、スタンプライフログを要求した利用者（処理対象の利用者の一例）に対応する関係性であって、第１の分析結果が示す関係性ごとに、当該利用者がスタンプを送信した位置を示す位置情報が地図上にマッピングされたマッピングデータ（スタンプライフログの一例）を生成し、生成したマッピングデータを当該利用者に提供する。この点について、要求元の利用者を利用者Ｕｘ３として、図８の例を用いて説明する。図８は、スタンプライフログに係る画面例を示す図である。

１つの例では、情報制御部１３４は、メッセージ履歴データベース１２１を参照し、利用者Ｕｘ３と他の利用者Ｕｘ４との間で関係Ｘ１（説明の便宜上「友人関係」とする）が成立するとの分析結果が得られていることを認識したとする。また、情報制御部１３４は、メッセージ履歴データベース１２１を参照し、利用者Ｕｘ３がエリアＡＲ３１付近の位置において他の利用者Ｕｘ４に対して、「ネコのイラスト」を含むスタンプを送信した実績があることを認識したとする。また、係る認識結果を認識結果ＲＥ３１とする。

また、他の例では、情報制御部１３４は、メッセージ履歴データベース１２１を参照し、利用者Ｕｘ３と他の利用者Ｕｘ５との間で関係Ｘ２（説明の便宜上「外出相手」とする）が成立するとの分析結果が得られていることを認識したとする。また、情報制御部１３４は、メッセージ履歴データベース１２１を参照し、利用者Ｕｘ３がエリアＡＲ３２付近の位置において他の利用者Ｕｘ５に対して、「天気マーク関連のイラスト」を含むスタンプを送信した実績があることを認識したとする。また、係る認識結果を認識結果ＲＥ３２とする。

また、さらに他の例では、情報制御部１３４は、メッセージ履歴データベース１２１を参照し、利用者Ｕｘ３と他の利用者Ｕｘ６との間で関係Ｘ３（説明の便宜上「会社の同僚」とする）が成立するとの分析結果が得られていることを認識したとする。また、情報制御部１３４は、メッセージ履歴データベース１２１を参照し、利用者Ｕｘ３がエリアＡＲ３３付近の位置において他の利用者Ｕｘ６に対して、「挨拶関連のイラスト」を含むスタンプを送信した実績があることを認識したとする。また、係る認識結果を認識結果ＲＥ３２とする。

そして、上記例によれば、情報制御部１３４は、各認識結果が地図上にマッピングされたマッピング画面Ｇ１を生成する。そして、情報制御部１３４は、生成したマッピング画面Ｇ１を利用者Ｕｘ３に提供する。

図８には、利用者Ｕｘ３の端末装置１０によって表示されたマッピング画面Ｇ１の一例が示される。図８の例によれば、マッピング画面Ｇ１には、エリアＡＲ３１、エリアＡＲ３２、エリアＡＲ３３を含む地図が表示される。

また、図８の例によれば、マッピング画面Ｇ１に含まれるエリアＡＲ３１の位置には、認識結果ＲＥ３１に対応する情報がスタンプライフログの１つとしてマッピングされている。具体的には、認識結果ＲＥ３１を説明するテキスト「「お友達」にネコ画像のスタンプを送っているよ！」が、スタンプライフログの１つとしてマッピングされている。

また、図８の例によれば、マッピング画面Ｇ１に含まれるエリアＡＲ３２の位置には、認識結果ＲＥ３２に対応する情報がスタンプライフログの１つとしてマッピングされている。具体的には、認識結果ＲＥ３２を説明するテキスト「「外出相手」にお天気関連のスタンプを送っているよ！」が、スタンプライフログの１つとしてマッピングされている。

また、図８の例によれば、マッピング画面Ｇ１に含まれるエリアＡＲ３３の位置には、認識結果ＲＥ３３に対応する情報がスタンプライフログの１つとしてマッピングされている。具体的には、認識結果ＲＥ３３を説明するテキスト「「会社の同僚」に挨拶関連のスタンプを送っているよ！」が、スタンプライフログの１つとしてマッピングされている。

ここで、図８の例では、情報制御部１３４は、利用者Ｕｘ３に対応する関係性であって、第１の分析結果が示す関係性ごとに、利用者Ｕｘ３がスタンプを送信した位置を示す位置情報が地図上にマッピングされたマッピングデータを利用者Ｕｘ３に提供している。しかし、情報制御部１３４は、利用者Ｕｘ３がどのようなエリアでどのような表示内容のスタンプを送信する傾向にあるかスタンプ送信位置とスタンプの内容との関係性が分析された結果に基づき、利用者Ｕｘ３がスタンプを送信した位置を示す位置情報が地図上にマッピングされたマッピングデータを生成し、これを利用者Ｕｘ３に提供してもよい。

例えば、情報制御部１３４は、上記の関係性が分析された結果に基づいて、スタンプの内容（あるいは、スタンプの内容に応じた話題）ごとに、利用者Ｕｘ３が当該スタンプを送信した位置を示す位置情報が地図上にマッピングされたマッピングデータを生成してよい。

（判定部１３５について）
図３に戻り、判定部１３５は、第１の分析結果が示す関係性が所定の条件を満たすか否かを判定する。ここで、例えば、情報制御部１３４は、上記例以外にも第２の分析部１３３により分析された分布状況に基づいて、イベントと、イベントの発生場所とを推定するとともに、第１の分析結果に基づいて、推定したイベントへの参加者による当該イベントに対する没入度合を算出するという処理も行うことができる。

このような場合、判定部１３５は、第１の分析結果が示す関係性が、推定されたイベントに関するメッセージのやり取りが行われる関係性であるか否かを判定してよい。

また、情報制御部１３４は、第１の分析結果が示す関係性のうち、イベントに関するメッセージのやり取りが行われると判定された関係性に対応する送信者であって、イベントに参加したと推定される送信者の数である人数Ｎ１を推定する。また、情報制御部１３４は、第１の分析結果が示す関係性のうち、イベントに関するメッセージのやり取りが行われないと判定された関係性に対応する送信者であって、イベントに参加したと推定される送信者の数である人数Ｎ２を推定する。

そして、情報制御部１３４は、人数Ｎ１と、人数Ｎ２とに基づいて、イベントへの参加者による当該イベントに対する没入度合を算出する。

この点について、具体的な一例を挙げて説明する。例えば、情報制御部１３４は、分布状況データベース１２３を参照し、「エリア情報」と「パターン情報」との組ごとに、「エリア情報」が示すエリアにおいて、どのような時間帯にどのようなイベントが発生したかを推定することができる。もちろん、エリアの中には、イベントの発生が無いと推定されるものも存在する。

ここで、図６に示す分布状況データベース１２３、および、図７に示す推定結果データベース１２４の例を用いて、情報制御部１３４が、エリアＡＲ♯１１が示す地理的範囲では、イベントＥＶ１１が発生し、イベントＥＶ１１が発生した日時（時間帯）は日時ＴＭ１１であると推定したとする。

係る例では、情報制御部１３４は、メッセージサービスＳＡの利用者うち、イベントＥＶ１１に参加した利用者である参加者を特定する。例えば、情報制御部１３４は、各利用者の時間別の位置情報や、各利用者が送受信したメッセージの内容に基づいて、参加者を特定してよい。

情報制御部１３４が特定した参加者の集合を参加者集合ＣＬ１１とすると、判定部１３５は、参加者集合ＣＬ１１に含まれる参加者ごとに、当該参加者について日時ＴＭ１１の時間帯を対象に分析されている関係性が、「イベントＥＶ１１に関するメッセージのやり取りが行われるほどに親しい関係性」であるか否かを判定する。具体的な一例を挙げると、判定部１３５は、参加者集合ＣＬ１１に含まれる参加者ごとに、当該参加者が日時ＴＭ１１において「親しい相手とイベントＥＶ１１に関するメッセージでやり取りしている」という分析結果が得られているか否かを判定する。

このような判定処理によれば、イベントＥＶ１１に参加することでイベントＥＶ１１に関する話題でメッセージのやり取りが盛り上がった参加者（すなわち、イベントＥＶ１１に没入している参加者）と、イベントＥＶ１１に参加したにも拘わらず無関係な話題でメッセージをやり取りしている参加者（すなわち、イベントＥＶ１１に没入していない参加者）とを区別することができるようになる。

そうすると、情報制御部１３４は、参加者集合ＣＬ１１に含まれる参加者のうちイベントＥＶ１１に没入している参加者の数である人数Ｎ１と、参加者集合ＣＬ１１に含まれる参加者のうちイベントＥＶ１１に没入していない参加者の数である人数Ｎ２とを推定することができるようになる。

また、この結果、情報制御部１３４は、人数Ｎ１と、人数Ｎ２とに基づいて、イベントＥＶ１１への参加者によるイベントＥＶ１１に対する没入度合を算出する。

（出力制御部１３６について）
出力制御部１３６は、情報制御部１３４による制御に応じた情報が特定の利用者に対して出力されるよう制御する。例えば、出力制御部１３６は、要求に応じて、第２の分析結果が示す分布状況に基づき推定された推定結果と、第１の分析結果に基づき算出された没入度合とを出力する。

例えば、イベントＥＶ１１の主催者にとっては、情報制御部１３４により算出された没入度合が、イベントＥＶ１１が成功したか否かを判断するうえでの重要な指標となる場合がある。このためイベントＥＶ１１の主催者は、情報処理装置１００に対して没入度合の提供を要求する場合がある。

したがって、例えば、出力制御部１３６は、イベントＥＶ１１の主催者から没入度合の提供要求が受け付けられた場合には、イベントＥＶ１１に対応する没入度合が主催者の端末装置に出力されるよう出力制御する。

〔５．処理手順〕
次に、図９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９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。

まず、取得部１３１は、トークルームごとに、スタンプ送信位置と、メッセージ履歴とを取得する（ステップＳ１０１）。

次に、第１の分析部１３２は、トークルームごとに、当該ルームに属する利用者間でどのような関係性が成立しているか分析する（ステップＳ１０２）。

また、第２の分析部１３３は、ステップＳ１０２で得られた第１の分析結果が示す関係性ごとに、スタンプ送信位置と、スタンプの内容との関係性を分析する（ステップＳ１０３）。

情報制御部１３４は、第１の分析結果と、ステップＳ１０３で得られた第２の分析結果とに基づいて、所定の制御を実行する（ステップＳ１０４）。

例えば、情報制御部１３４は、第２の分析結果が示すエリア内に位置する利用者に対して、当該エリアでの送信態様のパターンに応じたスタンプを、第１の分析結果が示す関係性ごとにレコメンドする。

また、例えば、情報制御部１３４は、要求元の利用者に対して、当該利用者がどのような位置でどのような表示内容のスタンプをどのような関係の相手に送信したかが地図上にマッピングされたマッピングデータ（スタンプライフログ）を提供する。

また、例えば、情報制御部１３４は、第１の分析結果と、いつどこでどのようなイベントが発生したかを推定するとともに、推定したイベントへの参加者によるイベントに対する没入度合を算出する。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態に係る情報処理装置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。図１０は、情報処理装置１００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（実施形態に係る情報処理プログラム）を実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０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。

〔７．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
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ メッセージ履歴データベース
１２２ パターン情報データベース
１２３ 分布状況データベース
１２４ 推定結果データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 第１の分析部
１３３ 第２の分析部
１３４ 情報制御部
１３５ 判定部
１３６ 出力制御部

Claims (16)

1. 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、任意の画像コンテンツを送信した送信者と、前記任意の画像コンテンツを受信した受信者との関係性を分析する第１の分析部と、
   前記送信者によって前記任意の画像コンテンツが送信された際の送信位置と、前記任意の画像コンテンツとの関係性を分析する第２の分析部と、
   前記第１の分析部による第１の分析結果と、前記第２の分析部による第２の分析結果とに基づいて、前記画像コンテンツに関する所定の制御を行う制御部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記第１の分析部は、前記送信者と前記受信者との間で送受信されたメッセージの履歴に基づいて、前記送信者と前記受信者との間でどのような関係性が成立するかを分析する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１の分析部は、前記メッセージの履歴として、前記送信者と前記受信者との間で送受信された画像コンテンツの履歴に基づいて、前記送信者と前記受信者との間でどのような関係性が成立するかを分析する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記第２の分析部は、前記第１の分析結果が示す関係性ごとに、当該関係性に対応する送信者と受信者との間での前記送信位置と前記任意の画像コンテンツとの関係性を分析する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記第２の分析部は、前記送信位置と前記任意の画像コンテンツとの関係性として、どのようなエリアでどのような表示内容の画像コンテンツが送信される傾向にあるか送信態様のパターンを前記第１の分析結果が示す関係性ごとに分析する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記制御部は、前記所定のメッセージサービスの利用者のうち、前記第２の分析結果が示すエリアに対応する利用者が、当該エリアでの前記送信態様のパターンに応じた画像コンテンツを利用できるよう制御する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記制御部は、前記所定のメッセージサービスの利用者のうち、前記第２の分析結果が示すエリア内に位置する利用者に対して、当該エリアでの前記送信態様のパターンに応じた画像コンテンツをレコメンドする
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記制御部は、前記所定のメッセージサービスの利用者に関する行動履歴に基づいて、前記第２の分析結果が示すエリアを日常的な行動範囲とする利用者が検出された場合には、被検出者と所定の関係性を有する他の利用者が、当該エリアでの前記送信態様のパターンに応じた画像コンテンツを前記被検出者へと提供できるよう制御する
   ことを特徴とする請求項６または７に記載の情報処理装置。
9. 前記制御部は、前記所定のメッセージサービスの利用者のうち、処理対象の利用者に対応する関係性であって、前記第１の分析結果が示す関係性ごとに、当該処理対象の利用者が画像コンテンツを送信した位置を示す位置情報が地図上にマッピングされたマッピングデータを生成し、生成したマッピングデータを当該利用者に提供する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記第２の分析部は、前記送信位置と前記任意の画像コンテンツとの関係性として、前記任意の画像コンテンツが送信された際の送信位置の分布状況を分析し、
    前記制御部は、前記分布状況に基づいて、イベントと、イベントの発生場所とを推定するとともに、前記第１の分析結果に基づいて、推定されたイベントへの参加者による当該イベントに対する没入度合を算出する
    ことを特徴とする請求項１～９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記制御部は、前記送信者によって前記任意の画像コンテンツが送信された際の送信日時をさらに用いて、前記推定されたイベントが発生したタイミングを推定する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記第１の分析結果が示す関係性が所定の条件を満たすか否かを判定する判定部をさらに有し、
    前記制御部は、前記第１の分析結果が示す関係性のうち所定の条件を満たすと判定された関係性に対応する送信者であって、前記推定されたイベントに参加したと推定される送信者の数と、当該関係性のうち前記所定の条件を満たさないと判定された関係性に対応する送信者であって、前記推定されたイベントに参加したと推定される送信者の数との割合に基づいて、前記没入度合を算出する
    ことを特徴とする請求項１０または１１に記載の情報処理装置。
13. 前記判定部は、前記第１の分析結果が示す関係性が、前記イベントに関するメッセージのやり取りが行われる関係性であるか否かを判定する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記制御部は、要求に応じて、前記第２の分析結果が示す前記分布状況に基づき推定した推定結果と、前記第１の分析結果に基づき算出した没入度合とを出力する
    ことを特徴とする請求項１０～１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
15. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    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、任意の画像コンテンツを送信した送信者と、前記任意の画像コンテンツを受信した受信者との関係性を分析する第１の分析工程と、
    前記送信者によって前記任意の画像コンテンツが送信された際の送信位置と、前記任意の画像コンテンツとの関係性を分析する第２の分析工程と、
    前記第１の分析工程による第１の分析結果と、前記第２の分析工程による第２の分析結果とに基づいて、前記画像コンテンツに関する所定の制御を行う制御工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
16. 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、任意の画像コンテンツを送信した送信者と、前記任意の画像コンテンツを受信した受信者との関係性を分析する第１の分析手順と、
    前記送信者によって前記任意の画像コンテンツが送信された際の送信位置と、前記任意の画像コンテンツとの関係性を分析する第２の分析手順と、
    前記第１の分析手順による第１の分析結果と、前記第２の分析手順による第２の分析結果とに基づいて、前記画像コンテンツに関する所定の制御を行う制御手順と
    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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