JP2023046449A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】低コストで、複数のユーザに対しての行動変容を効果的に促すことができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理システムにおいて、情報処理装置１は、ユーザの個別情報もしくは集団情報を第一モデルに適用することでユーザに提供する経済的価値を決定するか又はユーザの個別情報もしくは集団情報を第二モデルに適用することでユーザに提供する推奨情報を決定する制御部５０と、制御部５０で決定した経済的価値又は推奨情報を提供する提供部１０と、ユーザに提供される経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する確認部２０と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、行動変容を促すための情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来から、行動変容を促すためのシステムが開発されている。例えば、特許文献１では、健康情報に関するものではあるが、ユーザの日常生活行動に関する情報を受け付ける受付部と、受付部により受け付けられたユーザの日常生活行動に関する情報に基づいて、ユーザに関する条件と提示タイミングに関する条件とに対応付けられた推奨情報のうち、ユーザに関する条件とタイミングに関する条件とを満たす推奨情報を、ユーザに提示する推奨情報として選択する選択部と、を有する健康情報処理装置が提案されている。

特開２０１７－０４０９８１号公報

行動変容を促すために、専門のコンサルタントに依頼し、ユーザに提供する経済的価値や推奨情報を提案してもらうことも考えられるが、コンサルタント費用は一般的には高額であることから、安易には利用しづらい状況である。

本発明は、低コストで、複数のユーザに対しての行動変容を効果的に促すことができる情報処理装置等を提供する。

本発明による情報処理装置は、
ユーザの個別情報もしくは集団情報を第一モデルに適用することでユーザに提供する経済的価値を決定する、又はユーザの個別情報もしくは集団情報を第二モデルに適用することでユーザに提供する推奨情報を決定する制御部と、
制御部で決定された経済的価値又は推奨情報をユーザに提供する提供部と、
経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する確認部と、
を備えてもよい。

本発明による情報処理装置において、
制御部は、複数のユーザに提供する所定期間における経済的価値の総額を時期に応じて変化させるよう制御してもよい。

本発明による情報処理装置において、
確認部は、ユーザに提供される経済的価値による行動変容の結果を確認し、
確認部によって確認された行動変容において行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上で増加しない場合には、制御部は、ユーザに提供される経済的価値の総額又は個々のユーザに提供する経済的価値を増加させないよう制御してもよい。

本発明による情報処理装置において、
確認部は、ユーザに提供される経済的価値による行動変容の結果を確認し、
確認部によって確認された行動変容において行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上で増加しない場合には、制御部は、推奨情報を提供する又は推奨情報を変更するよう制御してもよい。

本発明による情報処理装置において、
確認部によって確認された行動変容において、行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上になった推奨情報を、確認部が出力してもよい。

本発明による情報処理装置において、
制御部は、ユーザの属性に応じて適切な第一モデル又は第二モデルを選択してもよい。

本発明による情報処理装置は、
ユーザに経済的価値又は推奨情報を提供する提供部と、
ユーザに提供される経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する確認部と、
確認部によって確認されたユーザの行動変容の結果を受けて、次にユーザに提供する経済的価値又は推奨情報を決定する制御部と、
を備えてもよい。

本発明による情報処理方法は、
制御部によって、ユーザの個別情報もしくは集団情報を第一モデルに適用することでユーザに提供する経済的価値を決定する、又はユーザの個別情報もしくは集団情報を第二モデルに適用することでユーザに提供する推奨情報を決定する工程と、
提供部によって、制御部で決定された経済的価値又は推奨情報をユーザに提供する工程と、
確認部によって、経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する工程と、
を備えてもよい。

本発明によるプログラムは、
コンピュータにインストールされるプログラムであって、
プログラムがインストールされたコンピュータは、
ユーザの個別情報もしくは集団情報を第一モデルに適用することでユーザに提供する経済的価値を決定する、又はユーザの個別情報もしくは集団情報を第二モデルに適用することでユーザに提供する推奨情報を決定する制御機能と、
制御機能で決定された経済的価値又は推奨情報をユーザに提供する提供機能と、
経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する確認機能と、
を実現してもよい。

本発明によれば、低コストで、複数のユーザに対しての行動変容を効果的に促すことができる情報処理装置等を提供できる。

図１は、本発明の実施の形態による情報処理システムの一例の概要を説明するためのブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態で用いられる制御部での処理態様の一例を説明するための図である。 図３は、本発明の実施の形態で用いられる学習部での処理態様の一例を説明するための図である。 図４は、本発明の実施の形態において、ユーザに提供される経済的価値とユーザに提供されるナッジとの割合の変化の一例を示した図である。 図５は、本発明の実施の形態による情報処理システムの別の例の概要を説明するためのブロック図である。 図６は、本発明の実施の形態において、モデルを選択する際に表示部で表示される画面の一例を示した態様である。

実施の形態
《構成》
以下、本発明に係る情報処理装置の実施の形態について説明する。本実施の形態では、情報処理装置を利用した情報処理方法、情報処理装置を生成するためにインストールされるプログラムや、当該プログラムを記憶したＵＳＢ、ＤＶＤ等からなる記憶媒体も本実施の形態により提供される。また、パソコン、スマートフォン、タブレット等の各種端末にインストールされるプログラムも提供される。本願における「又は」は「及び」を含む概念であり、「Ａ又はＢ」という用語は、「Ａ」、「Ｂ」並びに「Ａ及びＢ」のいずれかを意味している。

図１に示すように、本実施の形態の情報処理装置１は、ユーザの個別情報もしくは集団情報を第一モデルに適用することでユーザに提供する経済的価値を決定する、又はユーザの個別情報もしくは集団情報を第二モデルに適用することでユーザに提供する推奨情報を決定する制御部５０と、制御部５０で決定された経済的価値又は推奨情報をユーザに提供する提供部１０と、経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する確認部２０と、を有してもよい。確認部２０は、ユーザが所持するスマートフォンやタブレット等のユーザ端末１００における測定部１３０（後述する）からの情報を収集した上で、ユーザの行動変容を確認するようにしてもよい。情報処理装置１は、様々な情報を記憶するデータベース等からなる記憶部６０を有してもよい。記憶部６０が設けられずに外部情報記憶部２００が設けられてもよいし（図５参照）、記憶部６０とともに外部情報記憶部２００が設けられてもよい。なお、本願における「推奨情報」は、「レコメンデーション」と一般に呼ばれるもののみに限定されるものではなく、ナッジ・可視化・ゲーミフィケーション等も含む概念である。より具体的には、推奨情報は、ユーザがどれだけ望ましい行動（例：ウォーキングで何歩歩いたか）を行ったかを可視化して提示し、ユーザに達成感を感じさせて、行動を継続しやすくすること、ゲーミフィケーションを活用し、ユーザが望ましい行動をすれば、スタンプがもらえたり、アプリ内でレベルが上がったり、敵を倒せたり、特別なアイテム・キャラクター・映像・音楽などを収集できたりする（収集物は、他のユーザに贈ったり、Non-Fungible Tokenなどを使いデジタル資産として取引できたりしてもよい）ことで、楽しみのために望ましい行動をしたくなるようにすること、ユーザの周囲の人々の多くが望ましい行動を行っていることを伝え、同調効果により自然に同じ行動をとりやすくすること等も含んでいる。

ユーザの個別情報としては、個々人の年齢、性別、職種、年収、家族構成、勤務先、勤務先の住所、自宅の住所等を含んでもよい。ユーザが法人である場合には、ユーザの個別情報として、資本金等の資本情報、固定資産、流動資産、固定負債、流動負債、売上高、営業利益、純利益、従業員数、所在地等を含んでもよい。ユーザの集団情報としては、集団における年齢、性別、職種、年収等や、資本情報、固定資産、流動資産、固定負債、流動負債、売上高、営業利益、純利益、従業員数等の個別情報として挙げられる各項目における該当人数又は該当法人数であってもよいし、各項目における全体に対する割合であってもよい。ユーザの個別情報としては、個人等の消費者と法人等の事業者の種別もユーザの属性に含まれてもよい。

典型的には、情報処理装置１は、複数のユーザ端末１００と通信可能となっている。ユーザ端末１００は、パソコン、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチやスマートグラス等のウェアラブルコンピュータ等といった端末であり、典型的にはスマートフォンやタブレット端末といった携帯端末である。

本実施の形態の経済的価値は一例として電子通貨情報である。この電子通貨情報はポイント、コイン及び電子マネーを含む概念である。このため、本実施の形態における電子通貨情報は、ポイント、コイン及び電子マネーのいずれか１つ以上（典型的にはこれら全部）を意味している。同様に、本実施の形態における電子通貨価値は、ポイント価値、コイン価値及び電子マネー価値のいずれか１つ以上（典型的にはこれら全部）を意味している。ポイント及び電子マネーは使用した場合には消滅し、転々流通しない。他方、仮想コインは使用しても消滅せず、転々流通する。本実施の形態における仮想コインはいわゆる仮想通貨の一種である。電子マネーについては現金情報に変換できないように管理部３０が管理してもよい。管理部３０はパソコンやサーバ等からなる管理装置によって構成されてもよいし、パソコンやサーバの一機能として実現されてもよく、一つ又は複数のユニット（制御ユニット）によって実現されてもよい。

情報処理装置１は機械学習する学習部７０を有し、学習部７０で学習されて生成された第一モデル又は第二モデルを用いて、制御部５０がユーザ毎の情報を出力するようにしてもよい（図３参照）。

学習部７０は、実績情報としての、複数のユーザの個別情報又は複数のユーザを母体とする集団情報と、複数のユーザに提供された経済的価値及び／又は推奨情報と、提供された経済的価値及び／又は推奨情報による当該複数のユーザにおける行動変容の結果とを用いて、機械学習をすることで第一モデル及び／又は第二モデルを生成してもよい。また、学習部７０は、行動変容施策と行動変容率の関係を示す既存の学習モデルに、行動変容施策に対する実際の行動変容数又は行動変容率を適用することで、既存の学習モデルを再構築するようにしてもよい（図３参照）。なお、学習部７０は制御部５０と一体になってもよく、制御部５０が学習部７０としての機能を備えてもよい。また、学習部７０は設けられず、予め作成された第一モデル及び第二モデルが記憶部６０（図１参照）又は外部情報記憶部２００（図５参照）に記憶されている態様であってもよい。予め作成される第一モデル及び第二モデルについても、実績情報としての、複数のユーザの個別情報又は複数のユーザを母体とする集団情報と、複数のユーザに提供された経済的価値及び／又は推奨情報と、提供された経済的価値及び／又は推奨情報による当該複数のユーザにおける行動変容の結果とを用いて、機械学習することで作成されてもよい。行動変容の結果は、行動を変容したユーザの絶対数であってもよいし、行動を変容したユーザの全体に対する割合であってもよい。促した行動を当初は行っていなかったユーザの人数を行動変容前の初期値とし、行動を行うようになった人数をカウントしたり、行動を行うようになった人数の初期値に対する割合を出したりすることで、行動変容の結果を把握するようにしてもよい。なお、ユーザが法人等の事業者の場合には、「人数」の代わりに「事業者数」を用いてもよい。

管理部３０は、ユーザ識別情報と紐づけてユーザ毎の電子通貨情報を管理してもよい。管理部３０は、現金情報を電子通貨情報に変換したり、逆に電子通貨情報を現金情報に変換したりする機能を果たしてもよい。

本実施の形態の情報処理装置１は複数の装置から構成されるシステムであってもよい。情報処理装置１を構成する要素の一部又はその全部がサーバに設けられてもよい。典型的には、情報処理システムは、サーバ等からなる情報処理装置１と、複数のユーザ端末１００等のその他の装置とによって構成される。

ユーザ端末１００は、情報処理装置１と送受信する通信部１１０と、行動変容施策についての指示を出す指示部１２０と、ユーザによる活動の測定を行う測定部１３０と、を有してもよい。ユーザ端末１００は、ユーザからの操作を受け付ける操作部１７０と、様々な情報を表示する表示部１６０とを有してもよい。スマートフォンやタブレット端末の場合にはタッチパネルとなっていることから、操作部と表示部の両方の機能が表示画面で行われることになる。なお、情報処理装置１も通信部９０を有し、情報処理装置１と外部の装置との通信を当該通信部９０が行うようにしてもよい（図５参照）。

制御部５０は、確認部２０での確認結果に基づいて、次の行動変容施策を決定する機能を果たしてもよい。例えば確認部２０で確認された行動を変容したユーザの人数やユーザの割合から、好ましい人数や割合で行動変容が行われていないようであれば、行動変容した場合に個々のユーザに提供するポイントの額を上げたり、異なる推奨情報を提供したりするようにしてもよい。この場合も、第一モデル及び第二モデルに、確認部２０で確認された行動を変容したユーザの人数やユーザの割合についての情報を含む情報を適用することで、次の行動変容施策を決定するようにしてもよい。このようにして決定された行動変容施策に基づいて、提供部１０が経済的価値又は推奨情報を各ユーザに提供することになる。情報処理装置１とユーザ端末１００との通信は、情報を送信したり情報を受信したりすることによって行われてもよいし、ユーザ端末１００がサーバ等からなる情報処理装置１にアクセスすることで行われてもよい。

本実施の形態の「行動変容施策」とは、ユーザに経済的価値を提供すること、ユーザに推奨情報を提供すること、又はこれら経済的価値及び推奨情報の両方を提供することを含む概念である。推奨情報はナッジを含んでもよい。

ナッジとして、ポイントのお得感を伝えつつ参加したくなるようなメッセージを提供してもよいし、参加者数・活動量の見えるようにすることで、他のみんなが取り組んでいると感じるようなナッジを提供してもよいし、スタンプラリーやランクを表示することで、制覇したくなったり上位に行きたくなったりする心境を促してもよいし（この際、ボーナスで電子通貨情報を付与するようにしてもよい。）、中だるみに気づかせるようなナッジを提供してもよい。また、中だるみの段階で経済的価値を付与するように制御部５０が制御してもよい。

推奨情報に含まれるナッジは文章であるとは限らず、選択肢の配置であってもよいし、所定の情報を可視化してもよいし、ゲーミフィケーションを用いてもよい。

選択肢の配置としては、ユーザ端末１００において、ユーザが見やすい位置へ対象となるアイコンを配置するような態様を採用してもよい。例えば携帯アプリやxR（例えばVR(Virtual Reality)、AR(Augmented reality)）等のユーザーインタフェース上において、望ましい選択肢（例えば選択ボタン）をユーザから見えやすい場所に配置したり、簡単な操作でアクセスできるようにしたりするようにしてもよい。

所定の情報を可視化する態様としては、ダイエットのための運動等の挫折しがちな行動を継続させたいとき、社会規範に従う傾向を利用するため、減量仲間でチームを作り、チームとしての毎日の成果（例えば、運動量、目標達成度、平均値等）をグラフ化して各人に提示する態様を採用してもよい。また、今までの個人の成果を、取得ポイント数（例えば現在の数や累積数の時系列グラフ等）、ランク（例えば初級、中級、達人級等）として表示したり、次のランクまでに必要なポイント数等を視覚的にわかりやすく図示したりすることで、モチベーションを高めるようにしてもよい。

ゲーミフィケーションを用いる態様としては、携帯アプリ等にスタンプラリー機能を持たせて、望ましい行動をすればスタンプを獲得できる仕組みにするようにしてもよい。また、携帯アプリ等にカードやキャラクター等の収集機能を持たせて、望ましい行動をすれば抽選で当たるような仕組みとしてもよい。また、例えば位置情報を利用したスタンプラリー、運動の種類・量に比例したレベルアップやアイテム取得といった、実際の行動を伴う態様であってもよい。

ナッジとしては、一例として、同調効果を活用したもの、利他性を活用したもの、損失回避を活用したもの、コミットメント手段を活用したもの等を挙げることができる。

同調効果を活用したものとしては、例えば食品ロスを減らすメッセージとして「このレストランでは、多くのお客様にご協力いただき、食品ロスを減らす取り組みをしています。」というようなメッセージを用いてもよいし、脱プラ活動を促すメッセージとして「マイバック持参活動には、あなたと同じ会社の人が、すでに５００人参加しています。」というようなメッセージを用いてもよい。

利他性を活用したものとしては、例えばゴミ分別を推進するメッセージとして「あなたの正しい分別が、ごみ収集や選別作業時の事故やケガ、作業環境の悪化等を防ぎます。」というようなメッセージを用いてもよい。

損失回避を活用したものとしては、例えばSDGs活動を推進するメッセージとして「１２月３１日までにSDGs活動をしないと、今まで得られたSDGsポイントが消滅してしまいます。ぜひ何か活動してみましょう！」というようなメッセージを用いてもよい。なお、本実施の形態では、SDGsを主に用いて説明するが、そのような態様に限られるものではない。その他の態様としては、例えば地域の消費喚起や移動需要喚起等に用いることも可能である。

コミットメント手段を活用したものとしては、例えば毎日の運動を推進するメッセージとして「本日のあなたの歩数の目標達成率は１００％です。東京ドーム１０週分の距離を歩きました。」や「本日のあなたのランニング距離の目標達成度は、１０段階中９です。大阪城公園外周３週分の距離を走りました。」というようなメッセージを用いてもよい。

様々な態様を組み合わせてナッジとして利用してもよい。例えば、コミットメント手段と損失回避とを組み合わせて、「あと１０００歩歩けば、本日の運動目標達成です！ もし達成しないと、あなたのランクは達人級から中級に落ちてしまいます。あと少しなので、ぜひ歩きましょう！」といったメッセージをユーザ端末１００で表示させるようにしてもよい。また、例えば、コミットメント手段、同調効果及び利他性を組み合わせて、「皆であと合計１０００歩歩けば、チームの運動目標が達成されます！ チームの目標が達成されると、子ども食堂にお米等の食材が寄付されます！ 現在のチームの平均歩数は１００００歩、あなたの歩数は８０００歩です。もう少しだけ歩いてみませんか？」といったメッセージをユーザ端末１００で表示させるようにしてもよい。

情報処理装置１は、典型的には、複数のユーザに対して経済的価値又は推奨情報を提供する。各ユーザに対して提供される経済的価値は、ユーザの属性情報等のユーザ情報に基づいて決定されてもよい。第一モデルはモデル作成部４０によって作成されてもよいし、予め作成された第一モデルが記憶部６０で記憶されてもよい。制御部５０は、ユーザ情報を第一モデルに適用することで、当該ユーザ情報を持つユーザに対して付与する経済的価値を決定してもよい。

各ユーザに対して提供される推奨情報も、ユーザの属性情報等のユーザ情報に基づいて決定されてもよい。第二モデルはモデル作成部４０によって作成されてもよいし、予め作成された第二モデルが記憶部６０で記憶されてもよい。制御部５０は、ユーザ情報を第二モデルに適用することで、当該ユーザ情報を持つユーザに対して提供する推奨情報を決定してもよい。

記憶部６０は各ユーザに対するユーザ識別情報（例えばユーザ識別ＩＤ）を記憶しており、提供部１０に提供される経済的価値は、ユーザ識別情報に関連付けられて記憶部６０で記憶されてもよい。経済的価値が利用された場合には、記憶部６０で記憶されている経済的価値から利用された経済的価値が減額されるようにしてもよい。

サービス提供の開始時点では、登録人数を増やす必要があることから、比較的多くの原資を準備し、登録したユーザに対して、一律に、ポイント等の電子通貨情報を付与するようにしてもよい（図４参照）。ユーザ端末１００は専用のアプリをダウンロードすることで、本実施の形態の情報処理装置１と通信できるようになってもよい。

制御部５０は、所定期間において、複数のユーザに提供する経済的価値の総額又は個々のユーザに提供する経済的価値を時期に応じて変化させるようにしてもよい（図４参照）。複数のユーザに提供される経済的価値の総額又は個々のユーザに提供する経済的価値は徐々に減額してもよく、連続的に減額してもよいし、段階的に減額してもよい。また場合によっては、複数のユーザに提供される経済的価値の総額又は個々のユーザに提供する経済的価値は徐々に増額してもよく、連続的に増額してもよいし、段階的に増額してもよい。また、キャンペーン等を行う場合には、一定期間において複数のユーザに提供される経済的価値の総額又は個々のユーザに提供する経済的価値が増額されてもよい。本実施の形態における「所定期間」は、予め定められた期間又は管理端末２４０の入力部２５０から新たに入力されて記憶部６０で記憶される期間である。一例としては、１か月、２週間、１週間、１日等である。管理端末２４０へのログインはＩＤ等の識別情報の入力とパスワードの入力によって行われてもよい。

図２の右側では、ポイント付与額と行動変容数の関係及びナッジの種類と行動変容数の関係のグラフを示している。ポイント付与額と行動変容数の関係から適切なポイント付与額を学習部７０が学習してもよいし、ナッジの内容と行動変容数の関係から適切なナッジの内容を学習部７０が学習してもよい。

確認部２０によって確認された行動変容において、行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上で増加しない場合には、制御部５０は、ユーザに提供される所定期間における経済的価値の総額もしくは個々のユーザに提供する経済的価値を増加させない（図２の右上のグラフ参照）、又は所定期間における経済的価値の総額もしくは個々のユーザに提供する経済的価値の増加率を低減させてもよい。また、確認部２０によって確認された行動変容において、行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上で増加しない場合には、制御部５０はユーザに提供される所定期間における経済的価値の総額又は個々のユーザに提供する経済的価値を減少させてもよい。「所定期間」としては、例えば１週間、２週間、１か月、３か月等の適宜な期間を用いることができる。

確認部２０によって確認された行動変容において、行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上で増加しない場合には、制御部５０は推奨情報を提供する又は推奨情報を変更するようにしてもよい。例えば、初期段階では提供部１０によってユーザに対して経済的価値を付与するが、行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上で増加しない状況になった場合には、制御部５０は、提供部１０によってユーザに対して経済的価値を付与する代わりに又は経済的価値を提供しつつ、提供部１０が推奨情報を提供するように制御してもよい。また、既に提供部１０が推奨情報を提供している場合には、制御部５０からの指令によって、別の推奨情報を提供部１０がユーザに対して提供するようにしてもよい。

確認部２０によって確認された行動変容において、行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上になった推奨情報を、確認部２０が記憶部６０又は外部情報記憶部２００に出力するようにしてもよい。このような態様を採用した場合には、行動変容に有益であった推奨情報が記憶部６０等で蓄積されることになり、どのような推奨情報が有益であるかを確認することができる。また、行動変容をしたユーザの属性情報と推奨情報とが関連付けられるようにしてもよく、この場合には、どのようなユーザ層にはどのような推奨情報が有益であるかについての情報を得ることができるようになる。

行動変容が行われたかは、ユーザ端末１００で確認されることになるが、例えば「１日〇〇歩以上歩くこと」を実行させたい場合には、スマートフォン等の携帯端末にインストールされたアプリによって歩数を計測又は推測して、「１日〇〇歩以上歩くこと」を実現しているかをユーザ毎にアプリの機能や位置情報を用いて確認するようにしてもよい。また、例えば「１日〇回以上エコバッグを用いること」を実現させたい場合には、エコバッグを用いた場合には店舗で提示されるＱＲコード（登録商標）をユーザのスマートフォンで読み取ることで、エコバッグを１回利用したことを確認できるようにしてもよい。

提供部１０から提供される情報はユーザ端末１００に送信されてもよいし、ユーザ端末１００からサーバ等の情報処理装置１にアクセスすることで、提供部１０から提供される情報を確認できるようにしてもよい。ユーザ端末１００がサーバにアクセスする際には、ユーザ識別情報の入力及びパスワードの入力が要求されてもよい。このような認証を経ることで、情報処理装置１はアクセスしているユーザを認識し、当該ユーザに関連付けられた行動変容施策や電子通貨情報の残高等を記憶部６０から読み出すようにしてもよい。提供部１０から提供される情報の提供頻度は時間と共に変化してもよく、例えば初期段階と比較して中期段階ではその頻度を低くするようにしてもよい。

ユーザ端末１００が提供部１０からの行動変容施策を受信すると、当該行動変容施策に基づいて、ユーザ端末１００の指示部１２０が指示を出し、ユーザ端末１００の表示部１６０で行動変容施策が表示されてもよい。指示部１２０は、望ましい活動の測定を測定部１３０に指示するようにしてもよい。指示部１２０からの表示部１６０及び測定部１３０への指示は、定期的に行われてもよいし、アプリを駆動することで指示部１２０からの指示が行われる行動駆動型であってもよい。

測定部１３０において、アプリを起動させたタイミングで測定指示が出されるという態様であってもよい。この場合には、普段から測定されている歩数データ等の一定のデータをアプリが起動されたタイミングで測定部１３０が読み出しに行ってもよい。また、SDGs製品を購入した、SDGs講演会に参加した等のイベントの際に、レジや会場等に用意された専用のQRコード（登録商標）を読み込む等によって、行動が測定されるようにしてもよい。また、位置情報を利用して特定の場所に行ったことで行動（例えば、その場所で開催された展示会や鑑賞会等に参加した等）が測定されるようにしてもよい。

また、表示部１６０においては、定期的にナッジ等が表示される態様の他、イベント駆動型（event-driven）で特定の表示がなされてもよい。アプリを起動した際に特定の表示がなされてもよいし、SDGs講演会への参加やSDGs製品購入、特定の場所への訪問等の行動をイベントとして検出し、表示部１６０に行動変容施策（例えば、関連性の高い別な講演会の情報提供、近くの別な展示会の情報提供、別なSDGs製品・サービスの提示等）の特定の表示を行ってもよい。また、ユーザが中だるみして以前と比べて望ましい行動をしなくなったこと（例えばマイバック持参頻度が落ちた、毎日の歩数が少なくなった等）をイベントとして検出し、表示部１６０が行動変容施策等の特定の表示を行ってもよい。

中だるみの場合の対応では、ユーザ端末１００の指示部１２０がイベントを検出する態様ではなく、情報処理装置１の制御部５０の判断で指示部１２０に指令が行くようにしてもよい。但し、このような態様に限られることはなく、インテリジェンスを指示部１２０にある程度を持たせるという分散制御的な構成を採用してもよい。

記憶部６０は、定量的な行動変容施策群と、定性的な行動変容施策群とを記憶してもよい（図２参照）。確認部２０によって確認される定性的な行動変容施策群における効果が所定値以上の場合、又は確認部２０によって確認される定性的な行動変容施策群における効果が定量的な行動変容施策群における効果よりも大きい場合には、制御部５０は、定量的な行動変容施策群を選択しない、又は控えめに選択するようにしてもよい。また、制御部５０は、行動変容施策毎に複数のユーザに関する集団特性を使うか、個々のユーザに関する個人特性を使うかを指定するようにしてもよい。集団特性とは男性、４０代等の集団としての属性を意味し、個人特性とは個々人の特性を意味している。

定量的な行動変容施策群は、例えばポイント等の電子通貨の付与等を含んでもよい。定性的な行動変容施策群は、例えばナッジメッセージ群、レコメンデーション群、褒めメッセージ群、ゲーミフィケーション群、可視化群、減価予定通知・可視化群（例えば後〇日でポイントが消滅するが、一日〇〇歩以上あるけば、ポイントは維持されますといったメッセージ等）等を含んでもよい。行動変容施策によっては、付加的な入力情報が存在してもよく、例えば、この入力情報を利用して施策や施策の条件等を外部からカスタマイズしてもよいし、予め決まったデフォルト値が定められていてもよい。定量的な行動変容施策群の場合の付加的な入力情報は、例えば付与限度額（ポイント等の電子通貨の付与限度額）、行動変容人数の変化量（変化しなくなった場合に提供する内容を変える等）、付与するメニュー群（時差出勤やマイタンブラーの持参といった対象とする行動の内容等）等を含んでもよい。定性的な行動変容施策群の場合の付加的な入力情報は、例えばテキストメッセージを用いた施策の場合はその一部を構成しうる文章や言葉等を含んでもよい。

また、行動変容人数の絶対数・割合・変化量等の目標値を、インプットとして与えてもよい。
インプットされる内容の一例としては、下記のようなものを挙げることができる。
・（行動変容人数の変化量をインプットとして使うケース）
「今実行中の施策より行動変容人数の変化量をΔy以上増やせる、新たな施策を実行したい」
・（行動変容人数の絶対数・割合をインプットとして使うケース）
「行動変容人数の絶対数／割合をy以上にできる施策を実行したい」
・（インプットとして上記情報を使わないケース）
「今までと異なる属性の集団を相手にサービスを始めたばかりで、各施策でどれくらい行動変容の変化量／割合／絶対数等が増やせるか自体の見当がついていないので、一定数の施策を試して一番効くものを実行したい」

確認部２０によって確認される効果はユーザ毎の活動履歴であり、行動変容施策に対する実際の行動変容数又は行動変容率であってもよい。確認部２０によって確認される効果は、例えば、取得ポイント数（例えば一日〇日以上歩いているので〇〇ポイント溜まっている等）、歩数、マイタンブラー持参数、時差出勤数、SDGs商品購入数、SDGs商品購入額等である。

また、第一モデルや第二モデルを利用することなく経済的価値又は推奨情報をユーザに提供し、ユーザの活動履歴から次の行動変容施策を決定するようにしてもよい（図２参照）。例えば、入力部２５０から入力された経済的価値又は推奨情報を提供部１０がユーザに提供し、一定期間後のユーザの活動履歴を確認部２０が確認し、閾値以上の行動変容人数又は行動変容割合が実現されており、行動変容の効果が得られている場合には、現在の施策を継続して行い、他方、閾値未満の行動変容人数又は行動変容割合となっており、行動変容の効果が芳しくない場合には、制御部５０が次にユーザに提供する経済的価値又は推奨情報を決定するようにしてもよい。次の施策としては、ユーザに提供する電子通貨情報の総額又は個々のユーザに提供する電子通貨情報を増額してもよいし、別の推奨情報を提供したりするようにしてもよい。このような工程はループとして繰り返されてもよく、予め準備した推奨情報を一通り回して最適な電子通貨情報の価値や推奨情報を決定してもよいし、一定値以上の効果が得られた場合にはループを停止してもよい。

なお、上記のような工程（図２で示す工程）は、学習部７０での学習に利用されてもよい。例えば対象となっている地域の人口の１０％に対して上記の工程を行うことで、当該地域における第一モデル及び第二モデルを学習部７０が作成し、このようにして作成された第一モデル及び第二モデルを利用して、当該地域の全体に対して、経済的価値の提供や推奨情報の提供を各ユーザに行うようにしてもよい。

ナッジ等の推奨情報は慣れてくると、効果が得られないことがある。このため、二回目、三回目、中長期になったときに、ナッジ等の推奨情報の種類を変えたり、一時的にポイント等の電子通貨を与えてテコ入れしたりするというような態様を制御部５０が取ってもよい。

なお、学習過程において非経済的インセンティブではなかなか動かない岩盤層が何割あると分かれば、ポイント予算の正当化（客観的な数値に基づく説得）のために本実施の形態の情報処理装置を用いることもできる。

定量的な行動変容施策群に関する条件の一例としては、以下のように示すことができる。
while (ポイントpを「Δx」ずつ増やす){
if (行動変容率・数がΔy以上増えなくなった) 配布ポイント＝p
break;
}

定性的な行動変容施策群に関する条件の一例としては、以下のように示すことができる。
For (施策mに各施策をセットする)｛
if (行動変容率・数がy以上になった) 取るべき施策=m
break;
｝

なお、この場合、ループの多重化（例えば施策カテゴリ毎）、判定式の複合化（例えば複数の施策を選択）、停止条件の複雑化（例えば所定の数まで）、個人毎の判定（ナッジ）・集団毎の判定（ポイント）等を行ってもよい。ポイントに関しては、個人毎に異なる値にすると経済的な平等性の観点から不適切な場合もあるため（例：自治体がSDGsを推進するために市民に配布する場合等）、集団毎に判定する（＝ある時点で特定の行動の実施に対して貰えるポイント数は皆同じ）態様を採用してもよい。他方、ナッジであれば個人毎に違えても経済的な不平等性は生じ難いことから、ナッジに関しては個人毎に対応を変えるようにしてもよい。

電子通貨情報の利用を控えるための条件の一例としては、以下のように示すことができる。なお、H = 高コスト施策（例えば電子通貨情報のユーザへの提供を用いた施策）とし、L＝ 低コスト施策（例えばナッジのユーザへの提供を用いた施策）とする。
if (Lの効果（行動変容率・数）がz以上
or Lの効果がHよりΔz以上大きい){
Hを実施しない or Hを控えめに実施
break;
｝

このような態様を採用することで、低コスト施策の効果が、絶対的・相対的に十分大きい場合、高コスト施策を抑制することができ、コストを低減しながら実質的に同程度の効果を発揮できる。

第一モデル及び第二モデルの各々は集団の属性毎に分けたモデルとなってもよい。また、第一モデル及び第二モデルの各々は導入期、実践期、拡大期、習慣化期等の時系列で分けたモデルとなってもよい。第一モデル及び第二モデルの各々は歩数、マイタンブラー、時差出勤等の促した行動（メニュー）毎に分けたモデルとなってもよい。モデルの選択は入力部２５０で行われてもよく、この場合には図６で示すような内容が管理端末２４０の表示部２７０で表示されてもよい。図６に示す態様では、都市、就業者、年齢、性別、所得等のカテゴリ毎に複数の第一モデル及び第二モデルが準備されており、入力部２５０でそれらを選択できるようになっている。例えばある市町村で適用されるモデルについては、当該ある市町村の人口、平均年齢、平均年収、男女比等に基づいて適切なモデルを選択するようにしてもよい。一例としては、過去の実績に基づいて学習されて生成された第一モデル及び第二モデルのうち、当該ある市町村の人口、平均年齢、平均年収、男女比等が近い市町村の実績データに基づいて生成された第一モデル及び第二モデルを適用することで、当該ある市町村においてユーザに提供される経済的価値や推奨情報が制御部５０で決定されてもよい。また、「ある市町村」と「近い市町村」の相違を考慮して、制御部５０が「近い市町村」の実績データのうちの一部だけ（例えば「近い市町村」での人口比率が「ある市町村」での人口比率と異なる場合には、人口比率を合わせるようにして調整したデータ）を用いて生成された第一モデル及び第二モデルを適用することで、当該ある市町村においてユーザに提供される経済的価値や推奨情報が制御部５０で決定されてもよい。このような選択は制御部５０が自動で行うようにしてもよい。

第一モデル及び第二モデルの各々の学習は、常時行ってもよいし、定期的に行ってもよい。また、予測していた行動変容が確認できず学習済みのモデルが適切なものからずれていると判断できる場合に、第一モデル及び第二モデルの各々の学習を行ってもよい。

また、前述したように、時系列で分けられた第一モデル及び第二モデルが存在する等、複数のモデルが存在する場合には、別のモデルが制御部５０によって自動で選択されてもよいし、入力部２５０からの入力によって手動で選択されるようにしてもよい。

ユーザが利用した電子通貨情報を入力する利用入力部２６０が設けられ、利用入力部２６０と情報処理装置１とはインターネットを介して接続されてもよい。一例として、利用入力部２６０はユーザ端末１００に表示されたＱＲコードを読み取ることで、ユーザ端末１００に紐づいたユーザ識別情報を読み取り、管理部３０が当該ユーザ識別情報に紐づいた電子通貨情報を利用分だけ減額するようにしてもよい。

ユーザが時差Ｂｉｚ、健康経営、環境貢献等の予め定まっている所定の行動（例えば社会貢献）を行うことで、その対価として電子通貨情報が付与されてもよい（図２参照）。電子通貨情報は加盟店や寄付拠点で利用できてもよい。また、電子通貨情報は所定の外部ポイントや寄付へ交換できるようにしてもよい。

また、上記とは異なり、ユーザ端末１００によってＱＲコードが読み取られることで電子通貨情報が取得され、その結果として、ユーザ識別情報に紐づいた電子通貨情報が管理部３０で管理されるようにしてもよい。

次に、一例として、ＳＤＧｓに関する行動変容を示した図４を用いて説明する。

典型的には、初期段階はＰＲ等を通して、事業に関する専用アプリのユーザ端末１００へのダウンロードを促す。ユーザ端末１００にアプリがダウンロードされると、初期段階は電子通貨情報の付与によって行動変容を促す。この際にはナッジによる行動変容の促しは小さなものになっている。この段階は、ユーザが、日常の行動の中にSDGs貢献機会があることを知るという段階である。なお、アプリのダウンロード数によって、当該事業を知っていると推測されるユーザの人数を把握することができる。

行動が常態化してくると、SDGs貢献機会があることに関心がある段階になる。さらに行動が常態化してくると、SDGsを実施する段階に移り、さらにはSDGsの行動の幅を広げたり、習慣化したりする段階に至る。このような段階を経て、人間の認識は変わってくることが考えられるので、電子通貨情報の付与によって行動変容の促しを減らし、ナッジによる行動変容の促しを増やすように制御部５０が制御する。このような態様を採用することで、経済的な負担が重くなる電子通貨情報による行動変容の促しを抑えつつ、効果的な行動変容を実現することを期待できる。

なお、ユーザに提供する電子通貨情報の総額又は個々のユーザに提供する電子通貨情報を減らしつつも電子通貨情報の付与を継続して行うことで、行動変容への達成割合を把握することができる。例えば、アンケートに答えた場合に電子通貨情報を付与したり、対象となる行動を実施することで電子通貨情報を付与したり、他のSDGs貢献行動を誘発することで、SDGs貢献行動に関心を持ったユーザが実際に実践した割合や、SDGs貢献行動を実践しているユーザがSDGs貢献行動を定着させ習慣化した割合・行動の幅を広げ他のSDGs貢献行動へ行動の幅を広げた割合等の、行動変容のプロセスにおけるより望ましい行動変容への達成度合いを、電子通貨情報取得データにより継続的に把握することができる。

ナッジメッセージは全ユーザに配信してもよいが、性別・年代・職種・住所等の基本属性の他、観測されるSDGs感度（アンケート等で知る価値観、アプリで観測できる各メニューの行動変容転換スピード）によって、個人にあわせて効果的なナッジメッセージを自動で制御部５０が選んで、提供部１０が提供するようにしてもよい。例えば、２０代の男性で都心に住んでいるユーザに対するナッジと、４０代の女性で郊外に住んでいるユーザに対するナッジとでは、制御部５０が選択するナッジはその内容が異なるようにしてもよい。

またユーザの属性情報としては、ナッジの効きやすさが含まれてもよい。同じ推奨情報でも効くユーザと効かないユーザが存在していることから、ＳＮＳでの発信情報を含むユーザの活動履歴から、潜在的な特性として、感度が高い活動やタイプが分かることがある。例えば、Ａさんは環境系の活動は感度が高いということが分かれば、Ａさんに対しては経済的価値を提供する方向ではなく、環境系のナッジ等の推奨情報を積極的に提供することで、行動変容を促すようにしてもよい。

制御部５０は気軽にやりたいと考えるような活動に関してはユーザに提供される経済的価値を低めに設定してもよい。他方、やりたくないと一般的に考えられている活動（例えば運動）に関しては、活動に対応する施策が制御部５０で選定されて提案されるようにしてもよい。

次に電子通貨情報の管理態様について説明を行う。

仮想コインを電子マネーに変換できるがポイントに変換できないように管理部３０が管理してもよい。電子マネーを仮想コイン及びポイントに変換できないように管理部３０が管理してもよい。ポイントを仮想コイン及びポイントに変換できるように管理部３０が管理してもよい。異なる種類のアセット間の交換比率は任意に設定されてもよいし、需給予測モデル（ダイナミック・プライシング）により設定されてもよい。需給予測モデルを採用する場合には、管理部３０が人工知能機能を有し、採用変数と採用変数に対する採用係数を用いて需給予測モデルを生成してもよい。この場合には、アセット間の需給バランスに応じた交換比率によって異なるアセットへの変更を行うことができるようになる。

また、仮想コインを換金可能とする場合には、管理部３０は、所定金額（例えば１０万円）以上の価値からなる仮想コインを取得しようとするユーザに関しては、本人確認を求めるようにしてもよい。この場合には、本人確認ができた場合にのみ、当該ユーザは所定金額以上の仮想コインを利用できるようになる。本人確認自体は運転免許証のコピー等を管理者の下にユーザが郵送や電子メールで送信し、管理者において当該ユーザの確認を取ってもよい。管理者においてユーザの本人確認を行えた場合には、管理者が記憶部６０に当該ユーザについて所定金額以上の価値からなる仮想コインを取得できるように登録してもよい。

電子通貨情報は、パソコン、スマートフォン、タブレット端末等といったユーザ端末１００からアクセスできる記憶部６０に記録されてもよいし、ＩＣカードが発行されて、当該ＩＣカードに記録されてもよい。パソコン、スマートフォン、タブレット端末等といったユーザ端末１００は、消費者が所有している必要はなく、地方自治体から貸し出された端末であってもよいし、空港等で業者から貸し出されたものであってもよい。

消費者、企業、コンビニエンスストア等の店舗が物やサービスを提供することの対価として電子通貨情報が支払われてもよい。また電子通貨情報は地方自治体等の行政機関とのやり取りに利用されてもよく、行政機関への税金の支払いや行政機関からの助成金、給付金又は補助金としての支払いとして電子通貨情報が利用されてもよい。

管理部３０は、時間経過にしたがって電子通貨価値を減少させてもよい。「電子通貨価値」というのは、現金に換算したときの価値を意味する。つまり、同額の商品を購入できる「電子通貨価値」は同じ価値であることを意味し、より高額の商品を購入できる場合には、「電子通貨価値」が高いことを意味する。

記憶部６０は仮想コインと仮想コインの保有主体とを紐づけて記憶してもよい。この紐づけは管理部３０によって行われてもよい。管理部３０は仮想コインの各々の識別情報と仮想コインの保有主体とを紐づけてもよい。そして、決済されることで仮想コインの移転が認識されると、当該仮想コインの保有主体が移転したことを管理部３０が認識し、その情報を記憶部６０に記憶させてもよい。この処理は仮想コインの移転が行われる度に行われ、仮想コインが利用される度に記憶部６０に記憶されている当該仮想コインの保有主体が書き換えられてもよい。

管理部３０は仮想コインの識別情報を記憶部６０から読み出し、識別情報に紐づけられた発行年月日又は発行年月日時刻に基づいて仮想コインの価値を減価させてもよい。また管理部３０は仮想コインの発行情報を記憶部６０から読み出し、発行情報に含まれる発行年月日又は発行年月日時刻に基づいて仮想コインの価値を減価させてもよい。この減価は定期的に行われてもよく、例えば毎日同じ時刻に行われてもよいし、一週間に一回又は一ヶ月に一回のタイミングで行われてもよい。

またこのような態様とは異なり、減価のタイミングは全ての電子通貨情報に関して一律に行われてもよい。この場合には、一度も減価していない電子通貨情報を有するユーザ間では、ユーザ毎に減価するまでの日数が異なることも起こり得るが、管理を非常に簡便に行うことができる点で有益である。この場合、例えば１か月に一回のタイミングで減価されてもよく、月末や月初において所定の減価率による減価が行われてもよい。減価率については経済学的に望ましい自然利子率（例えば景気中立の実質均衡利子率）を用いてもよい。仮想コイン、電子マネー及びポイントにおいて異なるタイミングで一律に減価させてもよいし、同じタイミングで減価させてもよい。

管理部３０は、電子通貨に関し、当初チャージした金額等の原価については減価させず、プレミアム価値の部分についてだけ減価するように管理してもよい。

また、電子通貨情報の管理にブロックチェーンを利用してもよい。ブロックチェーンとは、インターネット上の複数のコンピュータで取引の記録を互いに共有し、検証し合いながら正しい記録を鎖（チェーン）のようにつないで蓄積するものである。ブロックチェーンを採用することで、導入コストを抑えることできる。

管理部３０は電子通貨が利用される位置情報に基づいてプレミアム価値を変更してもよい。位置情報は電子通貨による決済を行う決済端末から取得されてもよいし、電子通貨を利用できるスマートフォン等の携帯端末から取得されてもよい。この態様において、プレミアム価値が異なる地域において電子通貨を利用する場合には、管理部３０は利用する地域に合わせたプレミアム価値を反映させた電子通貨価値で電子通貨を利用できるようにしてもよい。一例として、電子通貨価値に発行した際のプレミアム率を掛けた結果を控除し、控除後の電子通貨価値に新たなプレミアム率を掛けて加算するというような処理が管理部３０によって行われてもよい。

同様に、管理部３０は電子通貨が利用される位置情報に基づいて減価率を変更してもよい。この態様において、減価率が異なる地域において電子通貨を利用する場合には、管理部３０は利用する地域に合わせた減価率を反映させた電子通貨価値で電子通貨を利用できるようにしてもよい。

また、現金情報を用いる場合と電子通貨情報を用いる場合とで変換率を異ならせてもよい。一例としては、管理部３０は、現金コイン変換率を用いて現金を仮想コインに変換し、ポイントコイン変換率を用いて当該ポイントを仮想コインに変換し、現金ポイント変換率を用いて現金をポイントに変換し、コインポイント変換率を用いて当該仮想コインをポイントに変換してもよい。現金コイン変換率、現金ポイント変換率、ポイントコイン変換率及びコインポイント変換率の各々は異なる値となってもよい。

《効果》
次に、上述した構成からなる本実施の形態による効果であって、未だ説明していないものを中心に説明する。「構成」で説明していない構成であっても「効果」で用いたいずれの構成も本件発明では採用することができる。

制御部５０が第一モデルに基づいてユーザに提供する経済的価値を決定し、第二モデルに基づいてユーザに提供する推奨情報を決定し、確認部２０がユーザに提供される経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する態様を採用した場合には、ユーザが行動を変容させる根拠としての経済的価値又は推奨情報を認識することができる。経済的価値をユーザに提供するためには原資が必要になることから、例えば、ユーザに提供する経済的価値を極力抑えながら、ユーザの行動変容を促すために有効な推奨情報を把握することができる。

専門のコンサルタントに依頼し、ユーザに提供する経済的価値や推奨情報を提案してもらうことも考えられるが、コンサルタント費用は一般的には高額であることから、安易には利用しづらい状況である。この点、本態様を採用することで、ユーザに提供する経済的価値を極力抑えながら、かつ効果的な行動変容の促しを低コストで実現できる。また、一度システムを導入してしまえば、汎用的な利用が可能であることからも商業的には魅力的なものである。

制御部５０が複数のユーザに提供する所定期間における経済的価値の総額を時期に応じて変化させるよう制御する態様を採用した場合には、経済的価値の総額を一律に負担しない態様とすることができる。一例として、所定のアプリをリリースしたときの初期段階ではユーザに提供する経済的価値の総額を多めに設定しておき、一定程度のユーザがアプリをダウンロードしたことを確認できた段階で、連続的に又は段階的に経済的価値の総額を減少させるようにしてもよい。このような態様を採用することで、行動変容を促す効果を維持しつつ、ユーザに提供するために必要となる経済的価値の総額を抑えることができる。また、確認部２０によってユーザの行動変容の効果が一定程度（例えば閾値以上の人数又は割合）で確認できた段階で、連続的に又は段階的に経済的価値の総額を減少させるようにしてもよい。

確認部２０によって確認された行動変容において行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上で増加しない場合に、制御部５０がユーザに提供される経済的価値の総額又は個々のユーザに提供する経済的価値を増加させないよう制御する態様を採用した場合には、ユーザに提供する経済的価値による効果が薄くなった段階で、ユーザに提供するために必要となる経済的価値の総額を抑えることができるようになる。

確認部２０によって確認された行動変容において行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上で増加しない場合に、制御部５０が推奨情報を提供する又は推奨情報を変更するよう制御する態様を採用した場合には、ユーザに提供する経済的価値による効果が薄くなった段階で推奨情報を提供するようにしたり、提示していた推奨情報による効果が薄くなった段階で別の推奨情報を提供するようにしたりすることができるようになる。このため、行動変容を促すために効果的な推奨情報を模索しながら、ユーザへの行動変容を促すことができるようになる。

《方法》
次に、本実施の形態によって採用される方法の一例について説明する。

制御部５０が、記憶部６０で記憶された第一モデル（初期第一モデル）を読み出し、当該初期第一モデルにターゲットとなる複数のユーザの属性情報等を含むユーザ情報を適用することで、個々のユーザに提供する経済的価値を決定する。複数のユーザ情報は集団としての情報であってもよく、例えば各年代の人数、男女別の人数、年収別の人数といった、集団としての情報であってもよい。

また、制御部５０が、記憶部６０で記憶された第二モデルを読み出し、当該第二モデル（初期第二モデル）にターゲットとなる複数のユーザのユーザ情報を適用することで、個々のユーザに提供する推奨情報を決定する。

ユーザの属性や対象となっている行動に対して個別に第一モデル及び第二モデルが作成されている場合には、対応する適切な初期第一モデル及び初期第二モデルが記憶部６０から読み出され、適切な初期第一モデル及び初期第二モデルの各々に対して、複数のユーザのユーザ情報が適用されることになる。

初期第一モデル及び初期第二モデルに適用されるユーザ情報は、アプリをダウンロードする際に登録したユーザ情報を用いてもよい。一例であるが、アプリをダウンロードする際にユーザ情報の登録を要求し、登録されたユーザ情報を初期第一モデル又は初期第二モデルに適用するようにしてもよい。また、対象ユーザのユーザ情報を初期第一モデルに適用することで、ユーザに提供する経済的価値を算出し、各ユーザに算出された経済価値を提供し、一定数のユーザ情報が集まった段階で、集まったユーザ情報を初期第二モデルに適用することで、対象ユーザに提供する推奨情報を決定するようにしてもよい。

情報処理装置１において、ユーザの行動変容の結果は常時取得されてもよいし、定期的（例えば１日に１回、１週間に１回等）に取得されてもよい。電子通貨情報等の経済的価値をユーザに付与する場合には、ユーザが所定の行動を取った場合に、情報処理装置１からユーザ端末１００に対して電子通貨情報等が付与されることになる。電子通貨情報等はユーザ識別情報に紐づけられて記憶部６０で記憶される。例えばＡ円の電子通貨情報がＸユーザに付与された場合には、Ｘユーザのユーザ識別情報に紐づいている電子通貨情報がＡ円だけ加算されることになる。

一定期間が経過した後で、行動変容人数や行動変容割合といった取得されたユーザの行動変容の結果を制御部５０が初期第一モデルとは異なる中期第一モデルに適用することで、ユーザに提供する経済的価値が決定される（図２参照）。また、行動変容人数や行動変容割合といった取得されたユーザの行動変容の結果を制御部５０が初期第二モデルは異なる中期第二モデルに適用することで、ユーザに提供する推奨情報が決定される。このような提供する経済的価値及び推奨情報の見直しは、一定時期に定期的に自動で行われてもよいし、ユーザにおける行動の変容が閾値以下でしか行われなくなったときに自動で行われてもよい。

ユーザの行動変容の結果を中期第一モデルに適用するタイミングとユーザの行動変容の結果を中期第二モデルに適用するタイミングは各々異なってもよい。また、定期的にユーザの行動変容の結果を中期第一モデル及び中期第二モデルに適用する場合には、入力部２５０からの情報を入力することで、適用時期を適宜変更するようにしてもよい。なお、上記とは異なり、初期第一モデルと中期第一モデルとは同じモデルであってもよく、時間軸の情報（例えばアプリ導入開始後の経過時間）を入力することで出力される情報が異なるようにしてもよい。同様に、初期第二モデルと中期第二モデルとは同じモデルであってもよく、時間軸の情報を入力することで出力される情報が異なるようにしてもよい。

推奨情報については基本的には原資が必要ないことから、行動変容人数や行動変容割合が所定数又は所定割合以上となっている間は変更することなく、同じ推奨情報をユーザに提供すればよい。この際、ユーザに提供される推奨情報の内容は個々のユーザ毎に異なってもよいし、ユーザの属性毎に異なってもよい。

確認部２０によって確認された行動変容において、行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上になった推奨情報は、確認部２０が記憶部６０又は外部情報記憶部２００に出力し、記憶部６０又は外部情報記憶部２００で記憶されることになる。このようにして記憶された情報は、有益な推奨情報として後日利用されてもよい。また、確認部２０によって確認された行動変容の全体的なデータ（好ましい行動変容が見受けられなかった結果も含む全体的なデータ）も記憶部６０又は外部情報記憶部２００で記憶されることになる。このようにして記憶されたデータは学習部７０での学習に利用されてもよい。

電子通貨情報等の経済的価値を得たユーザは、電子通貨情報を加盟店等で利用することができる。

上述した実施の形態の記載及び図面の開示は、特許請求の範囲に記載された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の形態の記載又は図面の開示によって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。また、出願当初の請求項の記載はあくまでも一例であり、明細書、図面等の記載に基づき、請求項の記載を適宜変更することもできる。

１ 情報処理装置
１０ 提供部
２０ 確認部
５０ 制御部

Claims (9)

1. ユーザの個別情報もしくは集団情報を第一モデルに適用することでユーザに提供する経済的価値を決定し、ユーザの個別情報もしくは集団情報を第二モデルに適用することでユーザに提供する推奨情報を決定する制御部と、
   制御部で決定された経済的価値又は推奨情報をユーザに提供する提供部と、
   経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する確認部と、
   を備える情報処理装置。
2. 制御部は、複数のユーザに提供する所定期間における経済的価値の総額を時期に応じて変化させるよう制御する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 確認部は、ユーザに提供される経済的価値による行動変容の結果を確認し、
   確認部によって確認された行動変容において行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上で増加しない場合には、制御部は、ユーザに提供される経済的価値の総額又は個々のユーザに提供する経済的価値を増加させないよう制御する、請求項１又は２のいずれかに記載の情報処理装置。
4. 確認部は、ユーザに提供される経済的価値による行動変容の結果を確認し、
   確認部によって確認された行動変容において行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上で増加しない場合には、制御部は、推奨情報を提供する又は推奨情報を変更するよう制御する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 確認部によって確認された行動変容において、行動を変化させたユーザの人数又はユーザの割合が所定値以上になった推奨情報を、確認部が出力する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 制御部は、ユーザの属性に応じて適切な第一モデル又は第二モデルを選択する、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. ユーザに経済的価値又は推奨情報を提供する提供部と、
   ユーザに提供される経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する確認部と、
   確認部によって確認されたユーザの行動変容の結果を受けて、次にユーザに提供する経済的価値又は推奨情報を決定する制御部と、
   を備える情報処理装置。
8. 制御部によって、ユーザの個別情報もしくは集団情報を第一モデルに適用することでユーザに提供する経済的価値を決定する、又はユーザの個別情報もしくは集団情報を第二モデルに適用することでユーザに提供する推奨情報を決定する工程と、
   提供部によって、制御部で決定された経済的価値又は推奨情報をユーザに提供する工程と、
   確認部によって、経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する工程と、
   を備える情報処理方法。
9. コンピュータにインストールされるプログラムであって、
   プログラムがインストールされたコンピュータは、
   ユーザの個別情報もしくは集団情報を第一モデルに適用することでユーザに提供する経済的価値を決定し、ユーザの個別情報もしくは集団情報を第二モデルに適用することでユーザに提供する推奨情報を決定する制御機能と、
   制御機能で決定された経済的価値又は推奨情報をユーザに提供する提供機能と、
   経済的価値又は推奨情報によるユーザの行動変容を確認する確認機能と、
   を実現する、プログラム。

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