JP2023089233A - Information processing apparatus and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、情報処理装置及びプログラムに関する。 TECHNICAL FIELD Embodiments of the present invention relate to an information processing apparatus and a program.
最近、店舗において販売員が接客しながら商品を販売する販売形態(実店舗販売)が難しくなってきている。販売総売上に対する実店舗販売額の割合が下がり、インターネットを介した電子商取引(EC:Electronic Commerce)を利用した販売形態(EC販売)の割合が拡大しつつある。 Recently, it has become difficult to have a sales form (physical store sales) in which a salesperson sells merchandise while serving customers in a store. The ratio of actual store sales to total sales is decreasing, and the ratio of sales forms (EC sales) using electronic commerce (EC: Electronic Commerce) via the Internet is increasing.
さらに、ECサイトへの集客にSNS(Social Networking Service)を活用すること、つまり実店舗の販売員等の特定のSNSユーザ(画像投稿者)が例えばインスタグラム(登録商標)に商品の写真(画像)を投稿し、その投稿からECサイトにSNSユーザを誘導することにより、商品販売に繋げる販売形態が注目されている。 Furthermore, SNS (Social Networking Service) can be used to attract customers to EC sites, that is, specific SNS users (image contributors) such as sales staff at physical stores can post product photos (images) on Instagram (registered trademark), for example. ) and guide SNS users to the EC site from the posting, thereby leading to product sales.
このSNSを活用した販売形態は、SNSユーザが投稿者の投稿ページの閲覧に訪れる機会を待つ、いわゆる「待ちの営業」から、投稿ページに誘導するためにSNSユーザに対して個別に広告を配信する積極的な営業活動に転換している。広告にはディスプレイ広告、メール広告等様々な種類が存在する。いずれも広告配信の対象ユーザを絞り込んで配信しているが、そのクリック率やコンバージョン率等の成功率はあまり高いとは言えない。 This form of sales utilizing SNS will shift from the so-called "waiting sales" where SNS users wait for an opportunity to visit the poster's posting page, and distribute advertisements individually to SNS users to guide them to the posting page. We are shifting to active sales activities that There are various types of advertisements such as display advertisements and mail advertisements. In both cases, advertisements are distributed by narrowing down the target users of the advertisement distribution, but the success rate such as click-through rate and conversion rate is not very high.
その理由の一つしては、広告配信の対象ユーザの絞り込みの精度があまり高いとは言えないことにあると考えられる。 One of the reasons for this is considered to be that the accuracy of narrowing down target users for advertisement distribution is not very high.
目的は、広告配信の対象ユーザの絞り込み精度の向上、効果的な広告配信の実現のためにプロフィールとともに興味対象を含むペルソナを作成することにある。 The purpose is to improve the accuracy of narrowing down the target users of advertisement distribution and to create personas that include interests as well as profiles in order to realize effective advertisement distribution.
本実施形態は、複数のSNSユーザに対してSNSサービスを提供するSNSサーバに対してインターネット回線を介して接続される情報処理装置であって、プログラムを記憶する記憶部と、前記プログラムを実行するプロセッサと、前記インターネット回線を介して前記SNSサーバと通信する通信部とを具備し、前記プロセッサが前記プログラムを実行することにより、前記SNSサーバに対して前記通信部を介して、前記SNSユーザ各々のプロフィール、前記SNSユーザ各々が投稿した投稿画像、前記投稿画像に前記SNSユーザ各々が付したハッシュタグ、前記SNSユーザ各々が投稿したコメントを要求し、ダウンロードする手段と、前記ハッシュタグ及び前記コメントに対して言語解析処理を実行して名詞を抽出し、前記抽出された名詞に基づいて前記SNSユーザ各々の興味対象の分類を特定する手段と、前記プロフィールと、前記興味対象の分類とから前記SNSユーザ各々のペルソナのデータを作成する手段とを実現する。 This embodiment is an information processing apparatus connected via an Internet line to an SNS server that provides SNS services to a plurality of SNS users, and includes a storage unit that stores a program, and an information processing apparatus that executes the program. a processor and a communication unit that communicates with the SNS server via the Internet line, and the processor executes the program to communicate with the SNS server via the communication unit to each of the SNS users profile of each of the SNS users, posted images posted by each of the SNS users, hashtags attached to the posted images by each of the SNS users, means for requesting and downloading comments posted by each of the SNS users, and the hashtags and the comments. means for extracting nouns by performing language analysis processing on the SNS user, and based on the extracted nouns, identifying the classification of the target of interest of each of the SNS users; and means for creating persona data for each SNS user.
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
本実施形態は、人と人とのつながりを促進・サポートするコミュニティ型のサービスとしてソーシャルネットワーキングサービス(以下「SNS」という)における「フェイスブック(登録商標)」、「ツイッター(登録商標)」、「インスタグラム(登録商標)」等の画像(静止画(写真)、動画)の投稿閲覧サービスを活用して商品購入候補者を抽出する処理に係る。図1に画像投稿閲覧サービスの画面の一例を示すように、当該SNSサービスの提供を受けるSNSユーザは、プロフィールを登録するとともに、趣味や販売商品等に関する写真や動画(以下、画像という)を自身のコメントと共に投稿する機能が提供される。一方、投稿画像等を閲覧するSNSユーザには、画像を投稿したユーザ(画像投稿者)やその投稿に対して反応し、何らかのアクションを実行することができる機能が提供されており、例えば画像投稿者をフォローすることにより画像投稿者の更新状況を把握できる機能、さらに投稿に対してコメントを送信する機能、投稿に対して「いいね」等の共感意思を発信する機能、自身のフォロワー等に投稿等を推奨し拡散するリツイートやシェア等の機能、投稿画像を保存(ダウンロード)する機能など様々な機能等が提供されている。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
This embodiment uses "Facebook (registered trademark)", "Twitter (registered trademark)", " It relates to the process of extracting product purchase candidates by utilizing image (still image (photo), video) posting and viewing services such as Instagram (registered trademark). As shown in FIG. 1, an example of the screen of the image posting and browsing service, an SNS user who receives the SNS service registers a profile and uploads photos and videos (hereinafter referred to as images) related to hobbies, sales products, etc. to themselves. A function is provided to post along with the comments of On the other hand, SNS users who browse posted images and the like are provided with a function that allows them to react to the users who posted the images (image posters) and the posts, and to execute some actions. A function that allows you to grasp the update status of the image poster by following the person, a function to send comments on the post, a function to send a sympathetic intention such as "like" to the post, a function to your own followers, etc. Various functions such as functions such as retweeting and sharing to recommend and spread posts etc., and functions to save (download) posted images are provided.
なお、これらフォロー機能、コメント投稿機能、「いいね」等の共感意思の発信機能、リツイートやシェア等の拡散機能、保存機能などのアクションを実行して、画像投稿者又はその投稿に対して反応し、何らかのアクションを実行するSNSユーザは、その対象であるところの画像投稿者又はその投稿に対して、魅力を感じており、強い関心を示しているSNSユーザであると考えられる。ここでは、フォロー機能、コメント投稿機能、「いいね」等の共感意思の発信機能、リツイートやシェア等の拡散機能、保存機能のうち少なくとも一つの機能を実行するSNSユーザは、当該画像投稿者又はその投稿に対して関心を示すSNSユーザであるという。 In addition, by executing actions such as follow function, comment posting function, function to express sympathy such as "Like", diffusion function such as retweet and share, save function, etc., react to the person who posted the image or their post However, an SNS user who performs some action is considered to be an SNS user who is attracted to the target image poster or his/her post and is showing a strong interest. Here, the SNS user who performs at least one of the follow function, comment posting function, sympathetic intention transmission function such as "Like", retweet and share function, and storage function is the image poster or The user is said to be an SNS user who shows an interest in the post.
図2に示すように本実施形態に係る情報処理装置1に対して、公衆通信回線網(インターネット回線)8を介して、SNSサービスを提供するSNSサーバ2が接続される。またSNSサーバ2にはインターネット回線8を介して画像投稿者や閲覧者等のSNSユーザが所有するPC、スマートフォン、PHS、PDA、タブレット端末などの端末(ユーザ端末)3-7が接続される。
As shown in FIG. 2, an
例えば、画像投稿者としてのSNSユーザはユーザ端末3を介して画像やコメント等をSNSサーバ2に投稿することができる。一方、閲覧者としてのSNSユーザは、投稿に対するコメント、投稿に対する「いいね」等の共感、投稿に対する「やだね」等の反感、リツイートやシェア等の投稿の拡散、投稿画像の保存(ダウンロード)、投稿者のフォロワー等、様々な反応をユーザ端末4-7を介して発信することができる。
For example, an SNS user as an image poster can post images, comments, etc. to the
図3に示すように情報処理装置1は、プロセッサ11に対してデータ/制御バス10を介して、RAM12、ROM13、記憶部14、入力コントローラ15、ビデオコントローラ16、通信部17が接続される。入力コントローラ15にはキーボードやマウス等の入力デバイス18が接続される。ビデオコントローラ16にはLCD(Liquid Crystal Display)等のディスプレイ19が接続される。
As shown in FIG. 3, the information processing apparatus 1 is connected to a
プロセッサ11は、CPU(Central Processing Unit)及びGPU(Graphics Processing Unit)により構成される。プロセッサ11は、記憶部14又はROM13からRAM12にロードされた各種プログラムを実行して、後述するペルソナ作成処理、典型的なペルソナ作成処理、3種の購入候補者抽出処理を実行する。RAM12は、プロセッサ11の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ROM13あるいは記憶部14は、プロセッサ11により実行されるBIOS(Basic Input Output System)、オペレーティングシステムプログラム(OS)、本実施形態に係るペルソナ作成プログラム、典型的なペルソナ作成プログラム、3種の購入候補者抽出プログラム、その他前処理等の各種機能を実現するためのプログラム、それら処理に必要とされる各種データ等が記憶される。
The
次にペルソナ作成処理について説明する。図4(a)乃至図4(c)に例示するように、ペルソナとはSNSユーザの人物像として定義され、ここでは商品購買行動に関わる例えば年代、性別、居住地、興味対象、最近関心を示している対象を表すトレンドの各項目から設定される。また図5に例示するように、商品購買行動に最も関わる項目として興味対象は、より詳細に、ファッションや自動車等の大分類、それより下位の中分類、小分類から構成されるものとする。 Next, persona creation processing will be described. As illustrated in FIGS. 4(a) to 4(c), a persona is defined as a persona of an SNS user. It is set from each item in the trend that represents the object shown. Further, as exemplified in FIG. 5, the items of interest, which are the items most related to product purchasing behavior, are more specifically composed of major categories such as fashion and automobiles, lower middle categories, and small categories.
ペルソナ作成処理に係る各種手段はプロセッサ11が記憶部14又はROM13からRAM12にロードされたペルソナ作成プログラムを実行することにより実現される。
Various means related to persona creation processing are realized by the
図6、図7に示すように、まず工程S11において、SNSサーバ2に対して通信部17を介して、SNSユーザ各々が登録したプロフィール、SNSユーザ各々が投稿した投稿画像、当該投稿画像に付されたハッシュタグ、SNSユーザ各々が自身の投稿に対して発信したコメントを要求して、ダウンロードする。分離手段302により分離されたプロフィールデータはペルソナ作成手段307に受け渡され、投稿画像データはオブジェクト抽出手段303に受け渡され、ハッシュタグ及びコメントは言語解析手段305に受け渡される。
As shown in FIGS. 6 and 7, first, in step S11, a profile registered by each SNS user, a posted image posted by each SNS user, and an image attached to the posted image are sent to the
工程S12において、言語解析手段305はダウンロードしたハッシュタグ、コメントに対して言語解析処理(テキストマイニング)を実行して名詞を抽出するとともに、興味対象特定手段306は、抽出された名詞に基づいてSNSユーザの興味対象の大分類を特定する。当該特定処理としては多数の名詞と複数の大分類との対応表を予め構築しておき、当該対応表に名詞を個々に照会し、最大頻度を示す興味対象の大分類を当該SNSユーザの興味対象の大分類として特定しても良いし、学習済みのニューラルネットワークにより複数の名詞を入力し、興味対象の大分類を出力するようにしてもよい。 In step S12, the language analysis means 305 performs language analysis processing (text mining) on the downloaded hashtags and comments to extract nouns, and the interest target identification means 306 performs SNS based on the extracted nouns. Identify broad categories of user interests. As the specific processing, a correspondence table between a large number of nouns and a plurality of major categories is constructed in advance, nouns are individually referred to the correspondence table, and the major category of interest that indicates the maximum frequency is selected as the interest of the SNS user. It may be specified as a large classification of the target, or a plurality of nouns may be input by a trained neural network, and a large classification of the target of interest may be output.
工程S13において、オブジェクト抽出手段303は、特定された興味対象の大分類を用いて投稿画像から興味対象の大分類に対応するオブジェクト、例えばファッションに対応するジャケットを含む部分画像を抽出する。この抽出処理は典型的には畳み込みニューラルネットワークが適用される。後述の画像解析処理の範囲を、興味対象の大分類に対応するオブジェクトを含む部分画像に限定することができるので、画像解析精度の向上が期待できる。
In step S13, the
画像解析手段304は、興味対象の大分類毎に適正化された複数の識別手段304-1,304-2、・・・304-nに分化されている。複数の識別手段304-1,304-2、・・・304-nは典型的には畳み込みニューラルネットワークシステムにより構成される。周知の通り、畳み込みニューラルネットワークは、2次元画像に対してフィルタによる畳み込みを行うことで、画像から特徴量を抽出する。畳み込みニューラルネットワークは、畳み込みとプーリングとを繰り返す多層ネットワークからなる。畳み込みニューラルネットワークにおいて畳み込み層を構成する識別に有効なフィルタの係数(重み)を、大量の学習用画像などの大量のデータを用いて学習させる。当該係数(重み)は、大量のデータを用いて、フィルタによる畳み込みと、一定領域の反応をまとめるプーリングとを繰り返すことで多様な変形に対する不変性を獲得する学習を行うことにより得られる。なお、畳み込みニューラルネットワークの識別性能は、畳み込み層を構成するフィルタに依存する。フィルタは、興味対象の大分類ごとに用意される。 The image analysis means 304 is divided into a plurality of identification means 304-1, 304-2, . The plurality of discriminating means 304-1, 304-2, . . . 304-n are typically constructed by a convolutional neural network system. As is well known, a convolutional neural network extracts a feature amount from an image by convolving a two-dimensional image with a filter. A convolutional neural network consists of a multilayer network that repeats convolution and pooling. Coefficients (weights) of filters effective for identification that constitute convolutional layers in a convolutional neural network are learned using a large amount of data such as a large amount of training images. The coefficients (weights) are obtained by learning to acquire invariance to various deformations by repeating convolution with a filter and pooling of responses in a certain region using a large amount of data. Note that the identification performance of the convolutional neural network depends on the filters that constitute the convolutional layers. A filter is prepared for each major classification of the object of interest.
工程S14において、特定された興味対象の大分類に適合する複数の識別手段304-1,304-2、・・・304-nの一は、部分画像に対して画像解析処理を実行し、興味対象のより下位の中分類、小分類を推定する。仮に興味対象(大分類)が「ファッション」であったとき、大分類の「ファッション」に適合するよう構築された識別手段が選択され、選択された識別器は部分画像を解析して中分類として「クール」、小分類として「ハイブランド」を出力する(図4(a)参照)。 In step S14, one of the plurality of identification means 304-1, 304-2, . Estimate the lower middle and minor classifications of the target. If the object of interest (major classification) is "fashion", a classifier constructed to match the major classification "fashion" is selected, and the selected discriminator analyzes the partial image and classifies it as a middle class. "Cool" and "high brand" as a minor classification are output (see FIG. 4(a)).
なお、当該SNSユーザが投稿した投稿画像が複数存在するときには、工程S12,S13,S14は、投稿画像毎に繰り返される。投稿画像毎に興味対象の大分類、中分類、小分類が特定されるので、大分類、中分類、小分類がそれぞれ複数ずつ存在することがあるが、その場合、最大頻度の大分類、中分類、小分類が、当該SNSユーザに関する代表的な興味対象の大分類、中分類、小分類として特定される。 Note that when there are a plurality of posted images posted by the SNS user, steps S12, S13, and S14 are repeated for each posted image. Since the major, intermediate, and minor categories of interest are specified for each posted image, there may be multiple major, intermediate, and minor categories. Classifications and minor classifications are identified as major, middle and minor classifications of representative interests of the SNS user.
工程S15において、トレンド解析手段308は、当該SNSユーザが投稿した複数の投稿画像のうち最新、又は最近の所定数の投稿画像に付されたハッシュタグ及びコメントの言語解析結果に基づいて、当該SNSユーザが最近関心を示している事項を表すトレンドを特定する。例えば、当該SNSユーザが投稿した複数の投稿画像のうち、最新の1又は所定数の投稿画像に付されたハッシュタグ、自身のコメントから言語解析処理により複数の名詞を抽出し、名詞ごとの登場頻度を集計し、最大頻度を示す名詞をトレンドとして特定する。例えば名詞「韓国ファッション」の頻度が最も高かったとき、当該ユーザのトレンドとして「韓国ファッション」が特定される(図4(a)参照)。 In step S15, the trend analysis means 308 analyzes the SNS based on the language analysis results of the hashtags and comments attached to the latest or a predetermined number of recent posted images among the plurality of posted images posted by the SNS user. Identify trends that represent what your users are currently interested in. For example, among the multiple posted images posted by the SNS user, the hashtag attached to the latest one or a predetermined number of posted images, and from the own comment, multiple nouns are extracted by language analysis processing, and the appearance of each noun Aggregate the frequencies and identify the nouns that show the highest frequency as trends. For example, when the noun "Korean fashion" has the highest frequency, "Korean fashion" is identified as the user's trend (see FIG. 4A).
工程S16において、ペルソナ作成手段307は、プロフィール内の特定項目から年代、性別、居住地、興味対象(大分類、中分類、小分類)、トレンドを当該SNSユーザのアカウントに関連付けてペルソナデータを作成する。ペルソナデータは工程S17において記憶部14に記憶される。
In step S16, the persona creation means 307 creates persona data by associating age, gender, place of residence, interests (major category, middle category, minor category), and trends from specific items in the profile with the account of the SNS user. do. The persona data is stored in the
工程S11-S17は、工程S18を経て繰り返され、SNSサービスの提供を受ける全てのSNSユーザ又は予め設定した特定のグループに含まれるSNSユーザに関するペルソナデータが作成され、記憶される。 Steps S11-S17 are repeated through step S18 to create and store persona data for all SNS users who receive the SNS service or for SNS users included in a preset specific group.
次に、図8、図9を参照して、特定のユーザAに対して関心が強く、且つユーザAが投稿した商品に関しても強い関心を示すSNSユーザ(D)の典型的なペルソナの作成処理について説明する。なお、ここではユーザAは、アパレルショップに勤務する店員であり、且つSNSユーザであり、当該アパレルショップで販売している様々な商品の画像を投稿する画像投稿者であることを想定する。 Next, referring to FIGS. 8 and 9, processing for creating a typical persona of an SNS user (D) who has a strong interest in a specific user A and who also has a strong interest in products posted by user A. will be explained. Here, it is assumed that user A is a salesclerk working at an apparel shop, an SNS user, and an image poster who posts images of various products sold at the apparel shop.
工程S21において、SNSサーバ2に対して通信部17を介して、ユーザA又はその投稿に対して強い関心を示すユーザBのアカウントを要求して、ダウンロードする。ユーザA又はその投稿に関して強い関心を示すユーザBとしては、具体的にはユーザAのフォロワー、ユーザAの投稿に対して「いいね」等の共感意思を発信したユーザ、リツイートやシェア等によりユーザAの投稿を拡散したユーザ、ユーザAが投稿した画像を保存(ダウンロード)したユーザ、ユーザAの投稿に対してコメントを投稿したしユーザ等である。
In step S21, the
工程S22において、SNSサーバ2に対して通信部17を介して、ユーザAの投稿画像に付されたハッシュタグを要求し、ダウンロードする。
In step S<b>22 , a request is made to the
工程S23において、ユーザAの投稿画像に付されたハッシュタグの言語解析処理結果に基づいて、ユーザAが投稿した商品の名称(商品名)を特定する。なお、ユーザAが投稿した商品の名称(商品名)は操作者が入力デバイス18を介して入力してもよい。
In step S23, the name of the product (product name) posted by User A is specified based on the language analysis processing result of the hashtag attached to User A's posted image. Note that the name of the product (product name) posted by the user A may be input by the operator via the
工程S24において、SNSサーバ2に対して通信部17を介して、ユーザAが投稿した商品の名称(商品名)を含むハッシュタグを付して画像を投稿したユーザCのアカウントを要求し、ダウンロードする。ユーザCは、ユーザAの投稿商品と同じ商品の画像を投稿しているので、ユーザAの投稿商品に対して強い関心を示していることが推定される。
In step S24, the
工程S25において、ユーザA又はその投稿に関して強い関心を示すユーザBと、ユーザAの投稿商品に強い関心を示すユーザCとが重複する複数のユーザDを抽出する。ユーザDは、ユーザA又はその投稿と、ユーザAの投稿商品との両方に対して強い関心を示しているユーザであるといえる。 In step S25, a plurality of users D in which the user B who shows a strong interest in the user A or its contribution and the user C who shows a strong interest in the product posted by the user A overlap are extracted. It can be said that user D is a user who shows a strong interest in both user A or its contribution and user A's contribution products.
工程S26において、記憶部14からユーザDのペルソナデータを読み出し、工程S27においてユーザDのペルソナを統合処理して、ユーザDの典型的なペルソナ(PA)を作成する。ペルソナを構成する項目を、年代ごと、性別ごと、居住地ごと、興味対象(大分類)ごと、興味対象(中分類)ごと、興味対象(小分類)ごと、トレンドごとに集計し、最大頻度を示す年代、性別、居住地、興味対象(大分類)、興味対象(中分類)、興味対象(小分類)、トレンドそれぞれの具体的内容を特定する。典型的なペルソナは、ユーザA又はその投稿に対して強い関心を示し、且つユーザAが投稿した商品に対しても強い関心を示している複数のユーザDが共通して備える人物像を特徴付ける要素群であるといえる。
In step S26, the persona data of user D is read out from the
工程S28において典型的なペルソナのデータはユーザAのアカウントを関連付けて記憶部14に記憶される。
In step S28, the typical persona data is stored in the
次に購入候補者の抽出処理について説明する。SNSサービスを活用して商品を購入するに至る経緯としては、ユーザA又はその投稿に強い関心を示すようになり、ユーザAの投稿を何度も閲覧するうち、ユーザAが投稿した商品にも強い関心を示すようになり、ユーザAの投稿を経由してECサイトに移動してECサイトで販売されている商品を購入するに至ることが想定されている。 Next, a purchase candidate extraction process will be described. As for the circumstances leading up to purchasing products using SNS services, User A began to show a strong interest in User A and his posts. It is assumed that the user A will show a strong interest, move to the EC site via the posting by the user A, and purchase the product sold on the EC site.
本実施形態では、今後、ユーザA又はその投稿に強い関心を示すようになる可能性が高いユーザを購入候補者として抽出する、主に特定のユーザAのペルソナを起点として購入候補者を抽出する方法(人軸方法と称する)と、ユーザAが投稿する商品を起点として購入候補者を抽出する方法(商品軸方法と称する))との2種類の方法を提供する。さらに後者の商品軸方法として2種類を提供する。本実施形態ではこれら人軸方法と2種類の商品軸方法とを装備して、選択的に適用してもよいし、人軸方法と2種類の商品軸方法との全て又は任意の2つの方法により抽出された購入候補者の論理積によりより絞り込んでも良い。 In the present embodiment, users who are likely to show a strong interest in user A or his posts in the future are extracted as purchase candidates, and purchase candidates are extracted mainly based on the persona of a specific user A. Two types of methods are provided: a method (referred to as a human-axis method) and a method of extracting purchase candidates starting from products posted by user A (referred to as a product-axis method). Furthermore, two types are provided as the latter product axis method. In this embodiment, these human-axis methods and two types of product-axis methods may be provided and selectively applied, or all of the human-axis method and two types of product-axis methods or any two methods. You may narrow down by logical product of the purchase candidate extracted by.
図10、図11には人軸方法の処理手順を示している。
工程S31において、記憶部14から事前に作成したSNSユーザのペルソナデータ、つまり特定のユーザAと他のユーザそれぞれのペルソナデータを読み出し、工程S32において、他のユーザから、ユーザAと人物像が近いユーザとしてユーザAと同一又は類似のペルソナを有するユーザEを抽出する。ユーザEは、ユーザAと、年代、性別、居住地、興味対象(大分類)、興味対象(中分類)、興味対象(小分類)、さらにトレンドの全ての項目が同じである。または、ユーザEは、ユーザAと、年代、性別、居住地、興味対象(大分類)、興味対象(中分類)、興味対象(小分類)、トレンドのうち一部の項目が異なり、他の項目が同じである場合をいう。ここで、異なる項目としては、ここでは人に強い関心を示すのに重要と考えられる項目以外の項目が予め設定されており、例えば居住地、興味対象(小分類)が設定される。つまり、居住地、興味対象(小分類)がユーザAと異なっているが、それら以外の項目である年代、性別、興味対象(大分類)、興味対象(中分類)、トレンドがユーザAと同一であるユーザが抽出される。
10 and 11 show the processing procedure of the human axis method.
In step S31, the persona data of the SNS user created in advance, that is, the persona data of the specific user A and the other users are read out from the
工程S33において、SNSサーバ2に対して通信部17を介して、ユーザE又はその投稿に対して強い関心を示すユーザFのアカウントを要求し、ダウンロードする。すなわち特定のユーザAと人物像が近いユーザEに強い関心を示しているユーザFは、特定のユーザAにも強い関心を示す可能性が高いユーザであることが想定される。なお、上述したようにユーザE又はその投稿に関して強い関心を示すユーザFとしては、ユーザEのフォロワー、ユーザEの投稿に対して「いいね」等の共感意思を発信したユーザ、リツイートやシェア等によりユーザEの投稿を拡散したユーザ、ユーザEが投稿した画像を保存(ダウンロード)したユーザ、ユーザEの投稿に対してコメントを投稿したしユーザ等である。
In step S33, the
工程S34において、ユーザFから、既にユーザA又はその投稿に関して強い関心を示し、且つユーザAの投稿商品にも強い関心を示しているユーザDを除外して、ユーザGを抽出する。ユーザGは、ユーザAに人物像が近いユーザEに強い関心を示しているものの、これまでユーザAとの接点がなかったユーザであると想定される。 In step S34, user G is extracted from user F by excluding user D, who has already shown a strong interest in user A or his contribution, and who has also shown a strong interest in user A's posted products. It is assumed that user G has a strong interest in user E, who is similar in character to user A, but has never had contact with user A until now.
工程S35において、記憶部14から事前に作成したユーザA又はその投稿に関して強い関心を示し、且つユーザAの投稿商品にも強い関心を示しているユーザDの典型的なペルソナ(PA)のデータを読み出し、ユーザGから、典型的なペルソナ(PA)と同一又は類似のペルソナを有するユーザHを抽出する。ここで、「類似」とは、上述したように、年代、性別、居住地、興味対象(大分類)、興味対象(中分類)、興味対象(小分類)、トレンドのうち一部の項目が異なり、他の項目が同じである場合をいい、異なる項目としては人に強い関心を示すのに重要と考えられる項目以外の項目が予め設定されており、例えば居住地、興味対象(小分類)が設定される。
In step S35, data of a typical persona (PA) of user A created in advance from the
ユーザHとしては、今後、特定のユーザAに強い関心を示し、ユーザAの投稿商品を購入するようになる可能性が非常に高いユーザであることが想定される。つまり、ユーザHは、今後、特定のユーザAのフォロワーになったり、あるいはユーザAの投稿に対して「いいね」等の共感意思を発信するなど反応する可能性が非常に高く、ユーザAの投稿を経由してECサイトに移動して最終的に商品を購入する可能性が高いといえる。 User H is assumed to be a user who is highly likely to show a strong interest in a particular user A and purchase products posted by user A in the future. In other words, it is very likely that user H will become a follower of a specific user A in the future, or will respond to user A's post by sending a "like" or other sympathetic intention. It can be said that there is a high possibility that the user will move to the EC site via the posting and finally purchase the product.
図12、図13には第1の商品軸方法の処理手順を示している。
まず工程S41において、SNSサーバ2に対して通信部17を介して、特定のユーザAが投稿した投稿画像に付されたハッシュタグを要求して、ダウンロードする。工程S42において、ハッシュタグの言語解析処理結果に基づいてユーザAが投稿した商品a,b,cの名称(商品名)を特定する。なお、ユーザAが投稿した商品の名称(商品名)は操作者が入力デバイス18を介して入力してもよい。工程S43において、ユーザAが投稿した商品a,b,cに類似する類似商品d,eの名称が操作者により入力デバイス18を介して入力される。類似商品d,eとして典型的にはユーザAが投稿した商品a,b,cの競合商品の名称が入力される。
12 and 13 show the processing procedure of the first product axis method.
First, in step S41, a request is made to the
工程S44において、SNSサーバ2に対して通信部17を介して、ユーザAが投稿した商品a,b,cの名称を含むハッシュタグを付して画像を投稿したユーザJのアカウントを要求して、ダウンロードする。同様に、工程S45において、SNSサーバ2に対して通信部17を介して、ユーザAが投稿した商品に類似する類似商品d,eの名称を含むハッシュタグを付して画像を投稿したユーザKのアカウントを要求して、ダウンロードする。ユーザJ,KとしてはユーザAが投稿した商品a,b,c又は類似商品d,eを投稿しているので、既にそれら商品a,b,c,d,eを購入している、購入するに至らなくても強い関心を有していて、ユーザAが勤務しているアパレルショップで取り扱っている商品がユーザの嗜好性に比較的合致していることが想定される。
In step S44, a request is made to the
工程S46において、ユーザJ,Kから、既にユーザA又はその投稿に関して強い関心を示しているユーザDを除外して、ユーザAの投稿商品又は類似商品に強い関心を示しているものの、これまでユーザAとの接点がなかったユーザであると想定される。 In step S46, user A or user D, who has already shown a strong interest in user A's contribution, is excluded from users J and K, and although user A has shown a strong interest in the product posted by user A or a similar product, user J It is assumed to be a user who had no contact with A.
工程S47において、記憶部14から事前に作成したユーザA又はその投稿に関して強い関心を示し、その投稿商品又は類似商品に強い関心を示しているユーザDの典型的なペルソナ(PA)のデータを読み出し、ユーザLから、典型的なペルソナ(PA)と同一又は類似のペルソナを有するユーザMを抽出する。ここで、「類似」とは、上述した通りである。
In step S47, data of a typical persona (PA) of user A created in advance or of user D who has a strong interest in the post and a strong interest in the posted product or similar product is read out from the
ユーザLとしては、今後、特定のユーザAが投稿した商品に強い関心を示すようになる可能性が非常に高く、且つ特定のユーザAが投稿する商品に関心を示して、ユーザAの投稿を経由してECサイトに移動して最終的に商品を購入する可能性が高い購入候補者であることが想定される。 User L is very likely to show a strong interest in products posted by specific user A in the future, and shows interest in products posted by specific user A. It is assumed that the purchase candidate is highly likely to move to the EC site via the website and finally purchase the product.
図14、図15には第2の商品軸方法の処理手順を示している。
まず工程S51において、SNSサーバ2に対して通信部17を介して、特定のユーザAが投稿した投稿画像に付されたハッシュタグを要求して、ダウンロードする。工程S52において、ハッシュタグの言語解析処理結果に基づいてユーザAが投稿した商品a,b,cの名称(商品名)を特定する。もちろん、ユーザAが投稿した商品の名称(商品名)は操作者が入力デバイス18を介して入力してもよい。
14 and 15 show the processing procedure of the second product axis method.
First, in step S51, a request is made to the
工程S53において、SNSサーバ2に対して通信部17を介して、ユーザAが投稿した商品a,b,cの名称を含むハッシュタグを付して画像を投稿したユーザJのアカウントを要求して、ダウンロードする。
In step S53, a request is made to the
工程S54において、ユーザJから、工程S21においてダウンロードしたユーザA又はその投稿に対して強い関心を示すユーザBを除外して、ユーザNを抽出する。ユーザNはユーザAの投稿商品に強い関心を示しているものの、これまでユーザAとの接点がなかったユーザであると想定される。 In step S54, user N is extracted from user J by excluding user A who downloaded in step S21 or user B who shows a strong interest in the post. It is assumed that user N has shown a strong interest in user A's posted products, but has never had contact with user A until now.
工程S55において、記憶部14から事前に作成したユーザA又はその投稿に関して強い関心を示しているユーザDの典型的なペルソナ(PA)のデータを読み出し、ユーザNから、典型的なペルソナ(PA)と同一又は類似のペルソナを有するユーザPを抽出する。ここで、「類似」とは、上述した通りである。
In step S55, data of a typical persona (PA) of user A or user D who has shown a strong interest in the post created in advance is read from the
ユーザPとしては、今後、特定のユーザAが投稿した商品に強い関心を示すようになる可能性が非常に高く、且つ特定のユーザAが投稿する商品に関心を示して、ユーザAの投稿を経由してECサイトに移動して最終的に商品を購入する可能性が高い購入候補者であることが想定される。 User P is very likely to show a strong interest in products posted by specific user A in the future, and shows interest in products posted by specific user A. It is assumed that the purchase candidate is highly likely to move to the EC site via the website and finally purchase the product.
本実施形態によると、今後、特定のユーザAに強い関心を示すようになる可能性が非常に高く、ユーザAの投稿を経由してECサイトに移動して最終的に商品を購入する可能性が高い購入候補者や、今後、ユーザAが投稿した商品に強い関心を示すようになる可能性が非常に高く、ユーザAの投稿を経由してECサイトに移動して最終的に商品を購入する可能性が高い購入候補者を抽出することができる。従ってこれら購入候補者に対して効果的な広告配信を実現することができる。 According to this embodiment, there is a very high possibility that a specific user A will show a strong interest in the future, and there is a possibility that user A will move to an EC site via a post by user A and finally purchase a product. are likely to show a strong interest in the product posted by User A, and move to the e-commerce site via User A's post and finally purchase the product. It is possible to extract purchase candidates who are likely to purchase. Therefore, it is possible to realize effective advertisement distribution to these purchase candidates.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 While several embodiments of the invention have been described, these embodiments have been presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and spirit of the invention, as well as the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.
1…情報処理装置、2…SNSサーバ、3-7……ユーザ端末。 1... Information processing device, 2... SNS server, 3-7... User terminal.
Claims (10)
プログラムを記憶する記憶部と、
前記プログラムを実行するプロセッサと、
前記インターネット回線を介して前記SNSサーバと通信する通信部とを具備し、
前記プロセッサが前記プログラムを実行することにより、
前記SNSサーバに対して前記通信部を介して、前記SNSユーザ各々のプロフィール、前記SNSユーザ各々が投稿した投稿画像、前記投稿画像に前記SNSユーザ各々が付したハッシュタグ、前記SNSユーザ各々が投稿したコメントを要求し、ダウンロードする手段と、
前記ハッシュタグ及び前記コメントに対して言語解析処理を実行して名詞を抽出し、前記抽出された名詞に基づいて前記SNSユーザ各々の興味対象の分類を特定する手段と、
前記プロフィールと、前記興味対象の分類とから前記SNSユーザ各々のペルソナのデータを作成する手段とを実現する、情報処理装置。 An information processing device connected via an Internet line to an SNS server that provides SNS services to a plurality of SNS users,
a storage unit that stores a program;
a processor that executes the program;
a communication unit that communicates with the SNS server via the Internet line,
By the processor executing the program,
a profile of each of the SNS users, a posted image posted by each of the SNS users, a hashtag attached to the posted image by each of the SNS users, and a post by each of the SNS users to the SNS server via the communication unit; a means for requesting and downloading comments made;
A means for performing language analysis processing on the hashtags and the comments to extract nouns, and identifying a classification of interest targets of each of the SNS users based on the extracted nouns;
An information processing apparatus that realizes means for creating persona data of each of the SNS users from the profile and the classification of the target of interest.
前記投稿画像に対して前記興味対象の分類に適合する画像解析処理を実行し、前記興味対象のより下位の分類を特定する画像解析手段をさらに実現し、
前記ペルソナのデータは、前記プロフィールと、前記興味対象の分類とに加えて、前記興味対象の下位の分類から作成される、請求項1記載の情報処理装置。 By the processor executing the program,
further realizing image analysis means for performing image analysis processing suitable for the classification of the target of interest on the posted image to identify a lower classification of the target of interest;
2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein said persona data is created from said profile, said interest classification, and a sub-classification of said interest.
前記投稿画像のうち最新の一又は所定数の投稿画像に付されたハッシュタグ、前記コメントの言語解析処理結果に基づいて前記SNSユーザのトレンドを特定する手段をさらに実現し、
前記ペルソナのデータは、前記プロフィールと、前記興味対象の分類とに加えて、前記SNSユーザのトレンドから作成される、請求項1記載の情報処理装置。 By the processor executing the program,
Further realizing a means for identifying trends of the SNS users based on a hashtag attached to the latest one or a predetermined number of posted images among the posted images and language analysis processing results of the comments,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the persona data is created from trends of the SNS user in addition to the profile and the classification of the subject of interest.
プログラムと、前記SNSユーザ各々のペルソナのデータとを記憶する記憶部と、
前記プログラムを実行するプロセッサと、
前記インターネット回線を介して前記SNSサーバと通信する通信部とを具備し、
前記プロセッサが前記プログラムを実行することにより、
前記SNSサーバに対して前記通信部を介して、特定のSNSユーザに関心を示す第1SNSユーザのアカウントを要求し、ダウンロードする手段と、
前記SNSサーバに対して前記通信部を介して、前記特定のSNSユーザが投稿した商品に関心を示す第2SNSユーザのアカウントを要求し、ダウンロードする手段と、
前記第1SNSユーザと前記2SNSユーザとが重複する第3SNSユーザを抽出する手段と、
前記第3SNSユーザ各々のペルソナのデータに基づいて、前記特定のSNSユーザと前記特定のSNSユーザが投稿した商品とに関心を示すSNSユーザに関する典型的なペルソナのデータを作成する手段とを実現する、情報処理装置。 An information processing device connected via an Internet line to an SNS server that provides SNS services to a plurality of SNS users,
a storage unit that stores a program and persona data of each of the SNS users;
a processor that executes the program;
a communication unit that communicates with the SNS server via the Internet line,
By the processor executing the program,
means for requesting and downloading an account of a first SNS user showing interest in a specific SNS user from the SNS server via the communication unit;
means for requesting and downloading an account of a second SNS user who is interested in the product posted by the specific SNS user to the SNS server via the communication unit;
means for extracting a third SNS user who overlaps the first SNS user and the second SNS user;
a means for creating typical persona data relating to SNS users who are interested in the specific SNS user and products posted by the specific SNS user, based on the persona data of each of the third SNS users. , information processing equipment.
前記特定のSNSユーザが投稿した画像に付されたハッシュタグに対して言語解析処理を実行する手段と、
前記言語解析処理の結果に基づいて、前記特定のSNSユーザが投稿した商品の名称を特定する手段とをさらに実現する、請求項5記載の情報処理装置。 By the processor executing the program,
means for executing a language analysis process on a hashtag attached to an image posted by the specific SNS user;
6. The information processing apparatus according to claim 5, further comprising means for identifying the name of the product posted by said specific SNS user based on the result of said language analysis processing.
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