JP2023142286A - プログラム、方法、およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザを選択するうえで必要となる特定の条件を簡単に設定するプログラム、方法及びシステムを提供する。
【解決手段】複数のユーザ端末と、処理サーバとが、ネットワークを介して相互に通信可能に接続されている情報提供システムにおいて、プログラムは、処理サーバ２０のプロセッサに、ユーザの操作ログを取得するステップと、取得した操作ログから、操作ログにより至ったイベントと、ユーザ及び操作ログにより行われた操作のうち少なくとも一方の属性を示すユーザ行動属性と、を識別するステップと、ユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を評価するステップと、特定のイベントの発生頻度が顕著となるユーザ行動属性を管理者にレコメンドするステップと、を実行させる。
【選択図】図９

Description

本開示は、ユーザに対して適切な情報を提供するプログラム、方法、およびシステムに関する。

従来、ユーザのＷＥＢ環境下における行動が特定の条件を満たした際に、なんらかのアクションをユーザに対して行うことで、システム管理者がユーザに期待する行動を促すシステムが知られている。
例えば、特許文献１には、ユーザが特定のホームページを閲覧するという行動等の特定の条件に該当した際に、ユーザの購買意欲が増すことを目的に、商品の広告をユーザに対して提示するシステムが開示されている。

特開２０２０－１４４５６２号公報

しかしながら、特許文献１に記載のシステムでは、ユーザを選択するうえで必要となる特定の条件を、その後に行うアクションそれぞれに対して設定する必要がある。そして、適切な条件の設定には、当該システムが適用される分野ごとの専門知識が必要である。このため、ユーザを選択するうえで必要となる条件の設定に労力を要していた。

そこで、本開示では、ユーザを選択するうえで必要となる特定の条件を簡単に設定することができるシステムを提供することを目的とする。

本開示の一態様におけるプログラムは、コンピュータのプロセッサに、ユーザの操作ログを取得するステップと、取得した操作ログから、操作ログにより至ったイベントと、ユーザおよび操作ログにより行われた操作のうち少なくとも一方の属性を示すユーザ行動属性と、を識別するステップと、ユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を評価するステップと、特定のイベントの発生頻度が顕著となるユーザ行動属性を管理者にレコメンドするステップと、を実行させる。

本開示によれば、ユーザを選択するうえで必要となる特定の条件および対応するアクションを簡単に設定することができる。

本発明の情報提供システムの概要を説明する図である。 情報提供システムを構成するユーザ端末の機能的な構成を示すブロック図である。 情報提供システムを構成する処理サーバの機能的な構成を示すブロック図である。 本発明の情報提供システムの代表的な機能の概要を示す図である。 イベントとユーザ行動属性の組み合わせについて説明する図である。 記憶部が記憶する質問回答データベースの具体例を示す図である。 記憶部が記憶する操作ログデータベースの具体例を示す図である。 記憶部が記憶するアクションルールデータベースの具体例を示す図である。 アクションルールの設定の処理を説明する図である。 ユーザへのアクション実行の処理を説明する図である。 本発明の情報処理システムの画面例を示す図である。

以下、本開示の一実施形態に係る情報提供システム１（以下、システム１という）について図面を参照しながら説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態で説明される構成の全てが、本開示の必須構成要件であるとは限らない。また、実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。

＜１．概要＞
図１は、本発明のシステム１の概要を説明する図である。
図１に示すように、本実施形態に係るシステム１は、ユーザのＷＥＢ環境下（各種サービスサイト）での行動態様を分析して、ユーザに対して有用な情報を提供するシステムである。

以下の説明では、まずシステム１の構成について説明した後に、システム１が行う各処理について詳述する。

＜２．全体構成＞
本実施形態に係るシステム１の全体構成について説明する。
図１に示すように、システム１は、複数のユーザ（図１では、ユーザが使用するユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、以下総称して「ユーザ端末１０」という）と、処理サーバ２０と、を含む。複数のユーザ端末１０と処理サーバ２０とは、ネットワーク８０を介して相互に通信可能に接続されている。ネットワーク８０は、有線または無線ネットワークにより構成される。

ユーザ端末１０は、各ユーザが操作する装置である。ユーザ端末１０は、据え置き型のＰＣ（Personal Computer）、ラップトップＰＣなどにより実現される。この他、ユーザ端末１０は、例えば移動体通信システムに対応したタブレットや、スマートフォン等の携帯端末であってもよい。

ユーザ端末１０は、ネットワーク８０を介して処理サーバ２０と通信可能に接続される。ユーザ端末１０は、５Ｇ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）などの通信規格に対応した無線基地局８１、ＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineers）８０２．１１などの無線ＬＡＮ（Local Area Network）規格に対応した無線ＬＡＮルータ８２等の通信機器と通信することにより、ネットワーク８０に接続される。図１に示すように、ユーザ端末１０は、通信ＩＦ（Interface）１２と、入力装置１３と、出力装置１４と、メモリ１５と、記憶部１６と、プロセッサ１９とを備える。

通信ＩＦ１２は、ユーザ端末１０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。
入力装置１３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための装置（例えば、キーボードや、タッチパネル、タッチパッド、マウス等のポインティングデバイス等）である。

出力装置１４は、ユーザに対し情報を提示するための装置（ディスプレイ、スピーカ等）である。
メモリ１５は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。

記憶部１６は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。
プロセッサ１９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。

処理サーバ２０は、管理者がインターネット上で提供するサービスに関する操作ログなどのユーザの行動態様を分析して、ユーザに対して有用な情報を提供する装置である。処理サーバ２０の管理者とは、処理サーバ２０が実装されるサービスサイトの運営者を指す。例えば、処理サーバ２０がＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトに搭載された場合には、管理者は、ＥＣサイトの運営者を指す。

処理サーバ２０は、ネットワーク８０に接続されたコンピュータである。処理サーバ２０は、通信ＩＦ２２と、入力装置２３と、出力装置２４と、プロセッサ２５と、メモリ２６と、ストレージ２７とを備える。

通信ＩＦ２２は、処理サーバ２０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。
入力装置２３は、管理者からの入力操作を受け付けるための装置（例えば、キーボードや、タッチパネル、タッチパッド、マウス等のポインティングデバイス等）である。
出力装置２４は、管理者に対し情報を提示するための装置（ディスプレイ、スピーカ等）である。

プロセッサ２５は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。
メモリ２６は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。
ストレージ２７は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。

＜３．ユーザ端末１０の構成＞
図２は、システム１を構成するユーザ端末１０の機能的な構成を示すブロック図である。ユーザ端末１０は、例えば、サーバ管理者が運営するＥＣサイトにアクセスをして、物品の購入を検討するユーザが扱う端末が想定される。

図２に示すように、ユーザ端末１０は、複数のアンテナ（アンテナ１１１、アンテナ１１２）と、各アンテナに対応する無線通信部（第１無線通信部１２１、第２無線通信部１２２）と、入力受付部１３０（キーボード１３１およびディスプレイ１３２を含む）と、音声処理部１４０と、マイク１４１と、スピーカ１４２と、カメラ１５０と、記憶部１６０と、制御部１７０とを含む。

ユーザ端末１０は、図２では特に図示していない機能および構成（例えば、電力を保持するためのバッテリー、バッテリーから各回路への電力の供給を制御する電力供給回路など）も有している。図２に示すように、ユーザ端末１０に含まれる各ブロックは、バス等により電気的に接続される。

アンテナ１１１は、ユーザ端末１０が発する信号を電波として放射する。また、アンテナ１１１は、空間から電波を受信して受信信号を第１無線通信部１２１へ与える。

アンテナ１１２は、ユーザ端末１０が発する信号を電波として放射する。また、アンテナ１１２は、空間から電波を受信して受信信号を第２無線通信部１２２へ与える。

第１無線通信部１２１は、ユーザ端末１０が他の無線機器と通信するため、アンテナ１１１を介して信号を送受信するための変復調処理などを行う。第２無線通信部１２２は、ユーザ端末１０が他の無線機器と通信するため、アンテナ１１２を介して信号を送受信するための変復調処理などを行う。第１無線通信部１２１と第２無線通信部１２２とは、チューナー、ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）算出回路、ＣＲＣ（Cyclic Redundancy Check）算出回路、高周波回路などを含む通信モジュールである。第１無線通信部１２１と第２無線通信部１２２とは、ユーザ端末１０が送受信する無線信号の変復調や周波数変換を行い、受信信号を制御部１７０へ与える。

入力受付部１３０は、ユーザの入力操作を受け付けるための機構を有する。具体的には、入力受付部１３０は、キーボード１３１と、ディスプレイ１３２とを含む。なお、入力受付部１３０は、例えば静電容量方式のタッチパネルを用いることによって、タッチパネルに対するユーザの接触位置を検出する、タッチスクリーンとして構成してもよい。

キーボード１３１は、ユーザ端末１０のユーザの入力操作を受け付ける。キーボード１３１は、文字入力を行う装置であり、入力された文字情報を入力信号として制御部１７０へ出力する。

ディスプレイ１３２は、制御部１７０の制御に応じて、画像、動画、テキストなどのデータを表示する。すなわち、ディスプレイ１３２は、ユーザに対して情報を出力する出力部としても機能する。ディスプレイ１３２は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイによって実現される。

音声処理部１４０は、音声信号の変復調を行う。音声処理部１４０は、マイク１４１から与えられる信号を変調して、変調後の信号を制御部１７０へ与える。また、音声処理部１４０は、音声信号をスピーカ１４２へ与える。
音声処理部１４０は、例えば音声処理用のプロセッサによって実現される。マイク１４１は、音声入力を受け付けて、当該音声入力に対応する音声信号を音声処理部１４０へ与える。スピーカ１４２は、音声処理部１４０から与えられる音声信号を音声に変換して当該音声をユーザ端末１０の外部へ出力する。

カメラ１５０は、受光素子により光を受光して、撮影画像として出力するためのデバイスである。カメラ１５０は、例えば、カメラ１５０から撮影対象までの距離を検出できる深度カメラである。

記憶部１６０は、例えばフラッシュメモリ等により構成され、ユーザ端末１０が使用するデータおよびプログラムを記憶する。ある局面において、記憶部１６０は、ユーザ情報１６１を記憶する。

ユーザ情報１６１は、ユーザ端末１０を使用してシステム１を利用するユーザの情報である。ユーザ情報１６１としては、ユーザの名称、ユーザのメールアドレス、ユーザ端末のＩＰアドレス等の連絡先に関する情報等が含まれる。

制御部１７０は、記憶部１６０に記憶されるプログラムを読み込んで、プログラムに含まれる命令を実行することにより、ユーザ端末１０の動作を制御する。制御部１７０は、例えば予めユーザ端末１０にインストールされているアプリケーションプログラムである。制御部１７０は、プログラムに従って動作することにより、操作受付部１７１と、送受信部１７２と、データ処理部１７３と、出力処理部１７４としての機能を発揮する。

操作受付部１７１は、キーボード１３１等の入力装置に対するユーザの入力操作を受け付ける処理を行う。

送受信部１７２は、ユーザ端末１０が、処理サーバ２０等の外部の装置と、通信プロトコルに従ってデータを送受信するための処理を行う。

データ処理部１７３は、ユーザ端末１０が入力を受け付けたデータに対し、プログラムに従って演算を行い、演算結果をメモリ等に出力する処理を行う。

出力処理部１７４は、ユーザに対し情報を提示する処理を行う。出力処理部１７４は、表示画像をディスプレイ１３２に表示させる処理、音声をスピーカ１４２に出力させる処理、振動をカメラ１５０に発生させる処理等を行う。

＜４．処理サーバ２０の機能的な構成＞
図３は、システム１を構成する処理サーバ２０の機能的な構成を示すブロック図である。処理サーバ２０は、システム１としての処理を行うサーバ装置である。
処理サーバ２０は、例えば、ＥＣサイトの運営会社が管理するＥＣサイトの管理者端末とネットワーク８０を介して接続されている。
図３に示すように、処理サーバ２０は、通信部２０１と、記憶部２０２と、制御部２０３としての機能を発揮する。

通信部２０１は、処理サーバ２０が外部の装置と通信するための処理を行う。

（４．１．記憶部の構成）
記憶部２０２は、処理サーバ２０が使用するデータおよびプログラムを記憶する。記憶部２０２は、例えば、質問回答データベース（ＤＢ）２０２１、操作ログデータベース（ＤＢ）２０２２、およびアクションルールデータベース（ＤＢ）２０２３を記憶している。なお、質問回答ＤＢ２０２１については必須ではなく、例えばサービスサイトにチャットボットによる自動応答システムが搭載されない場合は、記憶部２０２は質問回答ＤＢ２０２１を記憶しなくてもよい。

質問回答ＤＢ２０２１は、チャットボットによる自動応答システムにおいて用いられる会話文を記憶するデータベースである。すなわち、システム１は、チャットボットの機能を備えていてもよい。質問回答ＤＢ２０２１は、例えば、ある１つのテーマに対して、１つのタイトルと１つの回答パターンが存在し、それに対して想定される１又は複数の質問パターンが記憶される。質問回答ＤＢ２０２１の構造の詳細は後述する。

操作ログＤＢ２０２２は、処理サーバ２０が取得したユーザの操作ログを記憶するデータベースである。操作ログＤＢ２０２２の構造の詳細は後述する。

アクションルールＤＢ２０２３は、ユーザに対して実行するアクションに関する情報を記憶するデータベースである。アクションルールＤＢ２０２３には、少なくともユーザに対してアクションを実行する条件（セグメント条件）と、アクションの内容と、が対応づけられて、アクションに関するルールとして格納される。アクションルールＤＢ２０２３の構造の詳細は後述する。

（４．２．制御部の構成）
図３に示す制御部２０３は、処理サーバ２０のプロセッサ２９が、プログラムに従って処理を行うことにより、ユーザのＷＥＢ環境下（各種のサービスサイト）での行動態様を分析して、ユーザに対して有用な情報を提供する。ここで、図４を用いて制御部２０３が実現するシステム１の代表的な機能について説明する。図４は、システム１の代表的な機能の概要を示す図である。

図４に示すように、システム１は、過去のユーザの操作ログを解析する。解析の対象となる操作ログは、システム１が搭載されるサービスサイトの全ユーザでもよいし、一部のユーザであってもよい。操作ログの解析は、例えば、任意の操作時刻（ｔ１からｔ２）に含まれる全ての操作ログに対して行われる。
操作ログの解析の目的は、特定のイベントに至りやすいユーザ行動属性を把握することである。

ここで、イベントとは、ユーザによるサービスサイト上での一連の行動（操作）のうち、サービスサイトの管理者にとって特に重要と認識されている行動を指す。
イベントには、例えば以下の行動が含まれる。
・ユーザによる商品の購入
・ユーザによるチャットボットの使用、ユーザへのチャットボットにおける特定の会話カードの提示
・ユーザによる各種の問い合わせ
・ユーザによる特定のページの閲覧
・ユーザによる当該サービスの解約手続き

イベントは、言い換えれば、ユーザによるサービスサイトにおける一連の操作の目的となる処理の要求を指す。一連の操作とは、ユーザがサービスサイトにおいて何らかの目的のために行った、時系列に沿ってひと続きに並び、かつ互いに関連性のある複数の操作を指す。
図４に示すユーザ１の操作においては、操作Ａから操作Ｄまでの一連の操作Ｐ１が実行されたことで、一連の操作Ｐ１の目的となる処理の要求として、商品の購入というイベントが発生している。
なお、図４はあくまで概要を示す図であり、実際には、一連の操作を構成する各操作には、マウスのクリックやキーボードでのテキスト入力など、サービスサイトにおいて行われる些末かつ膨大な全ての操作が含まれる。

また、ユーザの行動属性とは、ユーザの個人情報に基づく属性（以下、個人属性という）、およびユーザの操作内容に基づく属性（以下、操作属性という）を組み合わせて定義される属性情報である。
ここで、ユーザにおける個人属性には、例えば以下が挙げられる。
・ユーザの年齢、性別、職業、使用言語、国籍、居住地、出身地などの個人情報
・ユーザの当該サービスの利用履歴、会員種別、会員期間などの当該サービスの利用に関する情報
・操作したデバイスの種類
すなわち、ユーザの個人属性とは、サービスサイトを利用するユーザそれぞれの個人情報に対して識別される属性に関する情報である。

また、ユーザにおける操作属性には、例えば以下が挙げられる。
・操作ログが示すアクセスしたウェブページのＵＲＬ
・操作ログが示すアクセスしたウェブページ閲覧時間
・操作ログが示すスクロール操作の操作情報
・操作ログが示す操作日時
すなわち、操作属性とは、ユーザのサービスサイトの利用に関する操作の内容に対して識別される属性に関する情報である。

そして、ユーザ行動属性は、個人属性と操作属性を組み合わせた属性情報である。また、ユーザ行動属性には、個人属性と操作属性とを任意に掛け合わせて定義される属性区分を含む。
ユーザ行動属性は、ユーザの個人情報から、ユーザの個人属性を任意の区分数について抽出し、ユーザの操作ログから、ユーザの操作属性を任意の区分数について抽出することで定義される。また、抽出された個人属性および操作属性を任意の数量について掛け合わせて、何らかの属性区分を定義することができる。この場合には、定義されたユーザ行動属性それぞれに、どのような個人属性又は操作属性が含まれているかが把握される。

一方、ユーザの行動属性の定義は、クラスタリングにより行ってもよい。すなわち、ユーザの個人情報と、ユーザの操作ログに含まれる操作情報と、を組み合わせた属性評価データを作成し、属性評価データの特徴量の類似度に基づいて複数のクラスタを設定する。このクラスタを特定する情報を、ユーザ行動属性の区分項目として定義してもよい。この場合には、ユーザ行動属性が定義されれば、特定のユーザ行動属性が、どのような個人属性又は操作属性によって構成されているかが把握されなくてもよい。

そして、特定のイベントに至りやすいユーザ行動属性が特定できれば、管理者は、当該イベントに至りやすい顧客セグメントを推定することができる。顧客セグメントとは、ユーザを分類するための区分であり、本発明においては、ユーザ行動属性と対応する概念である。
特定のイベントに至りやすい顧客セグメントを推定することができれば、当該顧客セグメントに対して、なんらかのアクションを実行することで、ユーザを当該イベントに至らしめることができる。アクションとは、各種の施策であって、主にユーザにとって有用と考えられる情報の提供等が含まれる。

そして、特定のイベントに至りやすいユーザ行動属性を持つユーザに対して、何らかの施策の実行を予め設定しておくことで、そのようなユーザに対してアクションを実行し、管理者が所期する特定のイベントを発生させることが可能になる。このように、アクションの実行の対象となるユーザの条件として設定されたユーザ行動属性をセグメント条件と呼ぶ。セグメント条件は、ユーザ行動属性のうち、イベント発生頻度が顕著なものであることが望ましい。

このためシステム１では、管理者に対して、過去の操作ログの解析により特定された、特定のイベントに至りやすいユーザ行動属性をレコメンドする。管理者はレコメンドされた情報に基づいて、セグメント条件およびアクションを設定する。
そして、図４に示すように、システム１は、例えば操作ログの解析が行われた後（ｔ２以降）のユーザの操作ログを新たに取得し、ユーザ行動属性を分析し、セグメント条件を満たすユーザに対してアクションを実行する。

図４の例では、過去の操作ログへの解析により、一連の操作Ｐ１、Ｐ２、Ｐ４などから、操作Ａ、操作Ｂ、操作Ｃを含むユーザ行動属性が、イベントとしての商品購入（操作Ｄ）に至る頻度が高いことを推定する。このため、システム１は、操作Ａ～Ｃを含むユーザ行動属性と、商品購入というイベントの内容と、を管理者にレコメンドする。管理者は、例えば、操作Ａ～Ｃを含むユーザ行動属性をセグメント条件として、当該商品の広告に関する情報の提供を、アクションとして設定する。

そしてシステム１は、図４の後段に示すように、セグメント条件である操作Ａ～Ｃを含むユーザ行動属性を有するユーザ２３７９を確認すると、イベントである商品の購入（操作Ｄ）を促すために、アクションとして設定された当該商品の広告に関する情報の提供（アクションの実行）を行う。これにより、ユーザ２３７９により、商品の購入（操作Ｄ）が行われることが期待される。
このようなシステム１の機能を実現する制御部２０３の詳細について、以下に説明する。

図３に示すとおり、制御部は、送受信制御モジュール２０３１、操作ログ取得モジュール２０３２、データ分析モジュール２０３３と、イベント頻度評価モジュール２０３４と、アクション設定モジュール２０３５、セグメント評価モジュール２０３６、アクション実行モジュール２０３７、としての各機能を実現する。

送受信制御モジュール２０３１は、処理サーバ２０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を送受信する処理を制御する。

操作ログ取得モジュール２０３２は、ユーザの操作ログを取得する。操作ログ取得モジュール２０３２は、ユーザ端末１０が取得したユーザの操作ログを、ユーザ端末１０から受信することで、ユーザの操作ログを取得する。
操作ログ取得モジュール２０３２は、取得したユーザの操作ログを、操作ログＤＢ２０２２に記憶させる。

データ分析モジュール２０３３は、取得した操作ログにより至ったイベントと、ユーザ行動属性と、を識別する。具体的には、データ分析モジュール２０３３は、特定のイベントに至った一連の操作を示す操作ログのデータ系列それぞれについて、一連の操作の目的となる処理の要求を特定することで、当該イベントの内容を特定する。これにより、取得した操作ログにより至ったイベントが識別される。

データ分析モジュール２０３３は、例えば、データ分析モジュール２０３３は、予め設定されたユーザ行動属性の区分の各項目が、特定のイベントに至った一連の操作を示す操作ログのデータ系列、および当該操作を行ったユーザの個人情報に含まれるかどうかを確認する。確認されたユーザ行動属性の区分の各項目が、特定のイベントに至った一連の操作を示す操作ログに含まれるユーザ行動属性として識別される。この際、ユーザ行動属性は、特定のイベントに至った一連の操作を示す操作ログから複数識別されてよい。

イベント頻度評価モジュール２０３４は、評価対象となる操作ログ全体において、ユーザ行動属性における特定のイベントの発生頻度を評価する。イベント頻度評価モジュール２０３４は、例えば図５に示すように、イベントとユーザ行動属性の組み合わせごとに、当該イベントの発生頻度を評価する。

イベントの発生頻度の評価では、例えば、操作ログ全体に含まれる一連の操作を示すデータ系列のサンプル数をＳとし、このうち、特定のユーザ行動属性を含む一連の操作を示すデータ系列のサンプル数をＡとする。
また、操作ログ全体に含まれる一連の操作を示すデータ系列のうち、特定のイベントが発生した一連の操作を示すデータ系列のサンプル数をＳ＿ｔとし、特定のユーザ行動属性を含み、特定のイベントが発生した一連の操作を示すデータ系列のサンプル数をＡ＿ｔとする。
この場合において、特定のイベントが発生したサンプル数に対して、特定のユーザ行動属性を含み、特定のイベントが発生したサンプル数が多ければ、すなわち、（Ａ＿ｔ／Ｓ＿ｔ）の値が顕著に大きい場合には、当該ユーザ行動属性において、当該イベントが発生しやすくなるということになる。

より具体的には、イベント頻度評価モジュール２０３４は、イベントの発生頻度の評価において、操作ログ全体におけるイベントの発生頻度を事前分布とし、特定のユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を事後分布としたベイズ推定を行う。ベイズ推定では、尤度を二項分布で表現して、その共役事前分布であるベータ分布を事前分布に用いることで、事後分布であるイベントの発生頻度を算出する。

この計算において、事後分布が小さいほど希少性が高い、すなわち異常（発生が顕著）ということになる。このため、事後分布の負の対数を取った値を評価指標として定義する。この評価指標を用いてイベントの発生頻度を評価することで、別のデータ系列間でのイベントの発生頻度の比較を行うことができる。

イベント頻度評価モジュール２０３４は、全てのイベントとユーザ行動属性の組み合わせに対して、このようなイベントの発生頻度の評価を行う。
イベント頻度評価モジュール２０３４は、複数のユーザ行動属性のうち、特定のイベントの発生頻度が顕著となるユーザ行動属性を管理者にレコメンドする。

アクション設定モジュール２０３５は、アクションを実行するセグメント条件を設定する。具体的には、アクション設定モジュール２０３５は、サービスサイトの管理者端末から入力された、セグメント条件、およびセグメント条件を満たすユーザに対して実行するアクションを設定する。
アクション設定モジュール２０３５は、管理者から入力されたセグメント条件およびアクションをアクションルールＤＢ２０２３（図８参照）の新たなレコードとして記録する。

システム１では、複数のアクションルールが格納される。アクションルールの内容として、例えば以下の内容が含まれる
・商品を購入しそうなユーザに対して、商品の購入に至らしめるために、商品広告を提示する
・チャットボットを使用しそうなユーザに対して、チェットボットの使用に至らしめるために、チャットボットウインドウをポップアップさせる
・特定の困りごとをしていそうなユーザに対して、その困りごとを解決するチャットボットの特定の回答文をポップアップ表示させる
・商品ページを長時間閲覧する傾向があるユーザに対して、商品の購入に至らしめるために、割引セールの期間を案内する
・Ｑ＆Ａを閲覧しそうなユーザに対して、Ｑ＆Ａの閲覧に至らしめるために、Ｑ＆Ａのページに誘導する
・関連商品を購入しそうなユーザに対して、関連商品の購入に至らしめるために、関連商品を提示する
このように、複数のセグメント条件を設定しておくことで、様々のユーザの行動に対して、様々な適切なアクションを実行することができる。

なお、アクションルールとしては、例えば以下の内容でもよく、管理者の要求により、任意に設定することができる。
・退会しそうなユーザに対して、退会を慰留するための情報を提供する
・評価コメントを入力しそうなユーザに対して、コメント入力により特典付与の案内をする
・返品方法をさがしていそうなユーザに対して、返品方法を提示する

図３に示すセグメント評価モジュール２０３６は、ユーザがセグメント条件を満たすかどうかの評価を行う。具体的には、セグメント評価モジュール２０３６は、新たに取得したユーザの操作ログに、予め設定されたユーザ行動属性の区分の各項目が含まれるかどうかを確認する。
セグメント評価モジュール２０３６は、ユーザの操作ログに含まれていたユーザ行動属性の各項目が、アクションルールＤＢ２０２３のアクションルールとして設定されているかどうかを確認する。セグメント評価モジュール２０３６は、全てのアクションルールについて確認し、実行すべきアクションとアクションの対象となるユーザを特定する。

アクション実行モジュール２０３７は、セグメント評価モジュール２０３６が特定したユーザに対して、特定されたアクションを実行する。具体的には、アクション実行モジュール２０３７は、設定されたアクションルールに従って、アクションを実行する。例えば図８の例では、商品を購入しそうなユーザに対して、アクションとして商品広告の提示を実行する。

（４．３．各データベースの構造）
記憶部２０２に記憶される各データベースの構造について説明する。

（４．３．１．質問回答ＤＢ２０２１）
図６は、記憶部２０２が記憶する質問回答ＤＢ２０２１の具体例を示す図である。質問回答ＤＢ２０２１は、「タイトル」フィールドと、「質問パターン」フィールドと、「回答パターン」フィールドと、を備えている。

「タイトル」フィールドには、例えば、質問パターンおよび回答パターンの内容を端的に示す会話のテーマに関する情報が格納される。
「質問パターン」フィールドには、ユーザから入力が想定される質問文に関する情報が格納される。
「回答パターン」フィールドには、タイトルと対応して、ユーザに対して回答を行う回答文に関する情報が格納される。

なお、図６に示すように、１つの回答パターンに対する質問パターンは１つである必要はない。例えば、ＥＣサイトで購入を行う場合に、ユーザが住所を変更する方法を知りたい場合には、「住所を変更したい。」「住所を間違えて入力しました。」などの様々な聞き方が考えられることから、質問パターンを複数登録しておくことが有益である。

質問回答ＤＢ２０２１は、さらに回答パターンの内容に応じて分類されたカテゴリを記憶してもよい。カテゴリは、ＦＡＱページのページ構造の生成に使われる。また、管理者が質問回答ＤＢ２０２１の編集を行う際に、カテゴリを管理者の設定画面でのページ構造の生成に使用してもよい。なお、ページ構造は、カテゴリによるグループ化のみでなく、回答の流れに応じて設定された回答パターンの順番に基づいた階層を用いてもよい。すなわち、質問回答ＤＢ２０２１は、図６の例に限られず、任意に変更可能である。

（４．３．２．操作ログＤＢ２０２２）
図７は、記憶部２０２が記憶する操作ログＤＢ２０２２の具体例を示す図である。なお、図７に示す操作ログＤＢ２０２２はあくまで例示であり、任意に構造を変更可能である。

図７に示すように、操作ログＤＢ２０２２は、「操作ログＩＤ」フィールドと、「ユーザＩＤ」フィールドと、「操作情報」フィールドと、「操作対象」フィールドと、「日時」フィールドと、を備えている。

「操作ログＩＤ」フィールドには、処理サーバ２０が取得したユーザの操作ログを識別するためのＩＤが格納される。

「ユーザＩＤ」フィールドには、操作ログＩＤに対応する操作を行ったユーザのユーザＩＤが格納される。

「操作情報」フィールドには、操作ログＩＤに対応する操作情報が格納される。操作情報は、時系列情報であり、例えば、ログインをした操作、ページ遷移の操作、ページ滞在の操作、クリックによる商品選択の操作等が、時刻情報とともに記述されている。

「操作対象」フィールドには、操作ログＩＤに対応する操作を行ったサイトのＵＲＬが格納される。

「日時」フィールドには、操作ログＩＤに対応する操作の日時が格納される。

（４．３．３．アクションルールＤＢ２０２３）
図８は、記憶部２０２が記憶するアクションルールＤＢ２０２３の具体例を示す図である。なお、図８に示すアクションルールＤＢ２０２３はあくまで例示であり、任意に構造を変更可能である。

図８に示すように、アクションルールＤＢ２０２３は、「ルールＩＤ」フィールドと、「セグメント条件」フィールドと、「アクション」フィールドと、を備えている。なお、図８に示すアクションルールＤＢ２０２３はあくまで例示であり、任意に構造を変更可能である。

「ルールＩＤ」フィールドには、アクションに関するルールを識別する情報が格納される。

「セグメント条件」フィールドには、ルールＩＤに対応するアクションに関するルールにおけるセグメント条件が格納されている。

「アクション」フィールドには、ルールＩＤに対応するアクションの内容が格納される。具体的には、アクションには、セグメント条件を満たすユーザに対して実行することで、所定のイベントにユーザを促すための施策が該当する。

＜５．処理の流れ＞
以下、システム１の処理について説明する。

（５．１．セグメント条件の設定処理）
まず、システム１の処理について説明する。まず、セグメント条件の設定の処理について説明する。図９は、セグメント条件の設定の処理を説明する図である。

図９に示すように、処理サーバ２０は、複数のユーザの操作ログを取得する（ステップＳ２０１）。具体的には、処理サーバ２０の操作ログ取得モジュール２０３２は、例えば直近数か月における全ユーザのサービスサイトに対する全ての操作ログを取得する。操作ログの取得は、予め設定された期間にしたがって、定期的に行ってもよい。

ステップＳ２０１の後に、処理サーバ２０は、操作ログからイベントを識別する。（ステップＳ２０２）。
具体的には、処理サーバ２０のデータ分析モジュール２０３３が、取得した全てのユーザの操作ログについて、一連の操作において至ったイベントを識別する。操作ログ全体に含まれる複数の一連の操作から、複数のイベントが識別される。

ステップＳ２０２の後に、処理サーバ２０は、操作ログに含まれるユーザ行動属性を識別する（ステップＳ２０３）。
具体的には、データ分析モジュール２０３３が、特定のイベントに至ったユーザの操作ログに含まれるユーザ行動属性を識別する。データ分析モジュール２０３３は、特定のイベントに至ったユーザの操作ログに含まれるユーザ行動属性を複数識別してもよい。

ステップＳ２０３の後に、処理サーバ２０は、ユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を評価する。（ステップＳ２０４）。
具体的には、処理サーバ２０のイベント頻度評価モジュール２０３４が、操作ログ全体におけるイベントの発生頻度を事前分布とし、特定のユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を事後分布としたベイズ推定を行うことで、特定のユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を算出する。

ステップＳ２０４の後に、処理サーバ２０は、特定のイベントの発生頻度が顕著となるユーザ行動属性を管理者にレコメンドする（ステップＳ２０５）。
具体的には、処理サーバ２０のイベント頻度評価モジュール２０３４が、複数のユーザ行動属性のうち、イベント発生頻度が予め設定された所定の閾値を超えるものを管理者にレコメンドする。なお、イベント頻度評価モジュール２０３４は、複数のユーザ行動属性のうち、発生頻度の高さについて、予め設定された順位に含まれるものを、管理者にレコメンドしてもよい。この場合には、イベント発生頻度に関する所定の閾値の設定を省略することができる。また、イベント頻度評価モジュール２０３４は、予めイベント又はセグメント条件と対応づけられて記憶されているお勧めアクションの内容を、ユーザ行動属性と併せてレコメンドしてもよい。この処理における管理者端末における画面例Ｓ１については後述する。

ステップＳ２０５の後に、処理サーバ２０は、レコメンドの内容を確認した管理者から入力されたユーザ行動属性をセグメント条件として設定する（ステップＳ２０６）。管理者は、レコメンドされたユーザ行動属性をセグメント条件として入力してもよいし、その他のユーザ行動属性をセグメント条件として入力してもよい。
具体的には、処理サーバ２０のアクション設定モジュール２０３５が、管理者から、セグメント条件となるユーザ行動属性の入力を受け付ける。ここで管理者は、まず、ユーザ行動属性とともにレコメンドされたイベントの内容を確認する。そして、他のユーザに当該イベントに至らせたいと考える場合には、レコメンドされたユーザ行動属性を、セグメント条件とする操作を入力する。一方、管理者は、レコメンドされたイベントに重要性を見出さない場合等、他のユーザを当該イベントに至らしめる必要がない場合には、レコメンドされたユーザ行動属性を、セグメント条件とする操作を入力しなくてもよい。アクション設定モジュール２０３５は、設定されたセグメント条件をアクションルールＤＢ２０２３の新たなレコードとして記録する。

ステップＳ２０６の後に、処理サーバ２０は、セグメント条件に対してアクションを設定する（ステップＳ２０７）。
具体的には、処理サーバ２０のアクション設定モジュール２０３５が、設定されたセグメント条件に対するアクションの内容を設定する。アクションの設定は、例えば、統計的に取得された過去の施策を参考にして管理者が入力することができる。アクション設定モジュール２０３５は、設定されたアクションの内容によりアクションルールＤＢ２０２３を更新する。これにより、セグメント条件と実行するアクションが対応づけられ、アクションルールが設定される。

なお、セグメント条件の設定は、イベントの発生頻度の評価（ステップＳ２０４）の前に行われてもよい。この場合には、セグメント条件として予め設定されたユーザ行動属性について、イベント頻度評価モジュール２０３４によりイベント発生頻度が評価されてもよい。
以上により、セグメント条件の設定処理が終了する。

（５．２．アクションの実行処理）
次に、ユーザへのアクション実行の処理について説明する。図１０はアクション実行の処理を説明する図である。
図１０に示すように、ユーザ端末１０は、ユーザからの操作を受け付ける（ステップＳ１１１）。
具体的には、ユーザがユーザ端末１０を操作して、例えばＥＣサイトのようなサービスサイトを訪問して、ＥＣサイトにおいて販売されている各種の商品の購入を検討する。

ステップＳ１１１の後に、処理サーバ２０は、ユーザ端末１０からユーザの操作ログを取得する（ステップＳ２１１）。具体的には、操作ログ取得モジュール２０３２が、ユーザの操作ログを取得し、操作ログＤＢ２０２２に記憶させる。操作ログの取得は、例えば所定の間隔で行われる。定期的に操作ログを取得することで、ユーザの操作ログを定期的に評価することができる。

ステップＳ２１１の後に、処理サーバ２０は、ユーザの操作ログからユーザ行動属性を評価する（ステップＳ２１２）。このステップＳ２１２以降の処理は、例えばユーザの操作ログが取得されるごとに繰り返し行われてもよい。
具体的には、処理サーバ２０のデータ分析モジュール２０３３が、予め設定されたユーザ行動属性の区分の各項目が、取得したユーザの操作ログのデータ系列、および当該操作を行ったユーザ情報に含まれるかどうかを確認する。これにより、ユーザ行動属性が識別される。

ステップＳ２１２の後に、処理サーバ２０は、識別したユーザ行動属性とセグメント条件を比較する（ステップＳ２１３）。
具体的には、処理サーバ２０のセグメント評価モジュール２０３６が、識別したユーザ行動属性とセグメント条件を比較することで、ユーザがセグメント条件を満たすかどうかの評価を行う。

ステップＳ２１３の後に、処理サーバ２０は、アクションの対象となるユーザを特定する（ステップＳ２１４）。
具体的には、処理サーバ２０のセグメント評価モジュール２０３６が、全てのアクションルールについて、セグメント条件と識別されたユーザ行動属性を比較し、実行すべきアクションとアクションの対象となるユーザを特定する。

ステップＳ２１４の後に、処理サーバ２０は、特定したユーザに対してアクションを実行する。（ステップＳ２１５）。
具体的には、処理サーバ２０のアクション実行モジュール２０３７が、セグメント評価モジュール２０３６が特定したアクションとアクションの対象となるユーザに関する情報に基づいて、アクションを実行する。例えば、アクション実行モジュール２０３７は、特定の商品を購入しそうなユーザのユーザ端末１０に対して、特定の商品に関する広告を出力する。
アクション実行モジュール２０３７によりアクションの実行は、ステップ２１４における、アクションの対象となるユーザが特定されたのちに、即時的に実行される。アクションを定期的に繰り返し実行されるイベント発生頻度の算出に対して即時的に実行することで、ユーザに対して時宜を得た情報の提供を行うことができる。

ステップＳ２１４の後に、ユーザ端末１０は、サーバが実行したアクションに含まれる情報を表示する（ステップＳ２１５）
具体的には、ユーザ端末１０の出力処理部１７４が、処理サーバ２０から出力された特定の商品に関する広告をディスプレイ１３２に表示する。
以上により、ユーザへのアクションの実行処理が終了する。

＜６．画面例＞
次に、システム１の画面例について説明する。図１１は、システム１の画面例Ｓ１を示す図である。画面例Ｓ１は、図９に示す、イベントの発生頻度が顕著なユーザ行動属性のレコメンドの処理（ステップＳ２０５）において管理者端末に表示される画面の一例である。
図１１に示すように、この画面では、特定のイベントの発生頻度が高い顧客セグメント（ユーザ行動属性）と、お勧めアクションと、がレコメンドされている。

図１１の上段の例では、以下の内容がレコメンドされている。
特定のイベント：ワンタイムパスワードの設定方法に関するチャットボットの回答文の表示
ユーザ行動態様：「ｈｔｔｐｓ：／／・・・」に滞在するユーザ
お勧めアクション：ワンタイムパスワードの設定方法に関するチャットボットの回答文（特定の会話カード）のポップアップ表示
イベントの発生頻度：上記のユーザ行動態様を含む場合に、上記のイベントの発生頻度が全体よりも１７．５３倍高いこと

この例では、特定のページ（「ｈｔｔｐｓ：／／・・・」）を滞在して内容を閲覧したというユーザ行動属性を有するユーザが、チャットボットに特定の会話カードによる回答文（ワンタイムパスワードの設定方法に関する回答文）を表示させるというイベントの発生頻度が高いことをレコメンドしている。そして、特定のページを訪問、滞在するというユーザ行動属性を有する顧客セグメントに属するユーザに対して、チャットボットによる特定の会話カードについての回答文を表示するアクションの設定を、お勧めアクションとしてレコメンドしている。
この場合のイベントの発生頻度は、各ＵＲＬに滞在しているユーザが、特定のチャットボットの回答文を表示させる頻度と、特定のページに滞在しているユーザが、当該回答文を表示させる頻度と、を比較することで評価されている。

管理者は、このレコメンド内容を確認して、レコメンドされたユーザ行動態様をセグメント条件として設定するべきかどうか、セグメント条件として設定する場合には、お勧めアクションを採用するべきかどうかを検討することができる。なお、管理者は、お勧めアクションとは異なるアクションを設定してもよい。また、ここで、操作ボタンＢ１をクリックすることで、セグメント条件およびアクションの設定操作を受け付ける設定画面に遷移する。この場合には、操作ボタンＢ１をクリックすると、遷移した設定画面におけるセグメント条件およびアクションの入力欄に、この画面例の上段におけるレコメンド内容であるユーザ行動属性、およびお勧めアクションが予め入力されている。管理者は、必要に応じて入力欄を変更し、設定を確定する操作を入力する。

またこのように、アクションルールとして設定されるアクションには、チャットボットにおいてユーザに対して提示される特定の会話カードの提示、またはチャットボットを開始するためのフキダシの設置といったチャットボットに関する機能が含まれる。すなわち、特定のテーマに関する会話カードにおいて、回答パターンとして設定されている回答文の提示も、アクションとして設定することができる。
具体的には、ログインができずに困っていそうなユーザに対して、「ログインできない」というテーマに関する回答パターンを表示させた形で、チャットボット機能をユーザの操作に応じて即時に起動する処理がこのようなチャットボットを用いたアクションに該当する。

図１１の下段の例では、以下の内容がレコメンドされている。
特定のイベント：ユーザによる商品Ｂの購入
ユーザ行動態様：商品Ａを購入したユーザ
お勧めアクション：商品Ｂの広告の表示
イベントの発生頻度：上記のユーザ行動態様を含む場合に、上記のイベントの発生頻度が全体よりも１４．８１倍高いこと

この例では、商品Ａを購入したというユーザ行動属性を有するユーザにおいて、商品Ｂを購入するというイベントの発生頻度が高いことをレコメンドしている。そして、商品Ａを購入したというユーザ行動属性を有する顧客セグメントに属するユーザに対して、商品Ｂの購入を促すことを目的にして、商品Ｂの広告を提供するというアクションの設定を、お勧めアクションとしてレコメンドしている。
この場合のイベントの発生頻度は、何らかの商品を購入しているユーザが、商品Ｂを購入している頻度と、商品Ａを購入しているユーザが、商品Ｂを購入している頻度と、を比較することで評価されている。

ここで、操作ボタンＢ２をクリックすることで、セグメント条件およびアクションの設定操作を受け付ける設定画面に遷移する。この場合には、操作ボタンＢ２をクリックすると、遷移した設定画面におけるセグメント条件およびアクションの入力欄に、この画面例の下段におけるレコメンド内容であるユーザ行動属性、およびお勧めアクションが予め入力されている。管理者は、必要に応じて入力欄を変更し、設定を確定する操作を入力する。

このように画面例Ｓ１では、イベントの発生頻度が顕著な順番に沿って、上から下に並ぶように表示されている。なお、上記の例では、あくまでユーザの操作属性に基づくユーザ行動属性をセグメント条件の候補としてレコメンドしているが、ユーザ行動属性としては、ユーザの個人属性を含めた各種の属性区分について、セグメント条件の候補としてレコメンドすることができる。

＜７．小括＞
以上説明したように、本開示のシステム１によれば、取得した操作ログから、操作ログにより至ったイベントと、ユーザ行動属性と、を識別する。そして、システム１は、イベントとデータ行動属性とがそれぞれ特定された組み合わせを用いて、各ユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を評価し、特定のイベントの発生頻度が顕著となるユーザ行動属性を管理者にレコメンドする。
このため、イベントが発生しやすいユーザ行動属性を効率的に推定することができる。これによりユーザを選択するうえで必要となるセグメント条件を簡単に設定することができる。

また、システム１では、レコメントを確認した管理者から入力されたユーザ行動属性をセグメント条件とし、セグメント条件を満たすユーザに対して、実行するアクションを設定する。このため、特定のイベントが発生する蓋然性が高い顧客セグメントに対してアクションを設定することができ、アクション実行の効果を高めることができる。

また、システム１では、新たに取得した操作ログからユーザ行動属性を評価し、セグメント条件を満たすユーザに対して、設定されたアクションを実行する。このため、特定のイベントが発生する蓋然性が高い顧客セグメントに対してアクションを実行することで、イベントの発生を促すことができる。

また、システム１では、管理者にユーザ行動属性をレコメンドするステップにおいて、複数のユーザ行動属性のうち、イベントの発生頻度が予め設定された所定の閾値を超えるものを管理者にレコメンドする。このため、予め設定した閾値に基づいて、特定のイベントの発生頻度が高くなるユーザ行動属性を管理者にレコメンドすることができる。

また、システム１では、管理者にユーザ行動属性をレコメンドするステップにおいて、複数のユーザ行動属性のうち、イベントの発生頻度の高さについて、予め設定された順位に含まれるものを管理者にレコメンドする。このため、管理者が、イベントの発生頻度の順番に沿って、優先順位をつけてアクションを設定していくことができる。

また、システム１では、イベントの発生頻度を評価するステップにおいて、ベイズ推定を行い、特定のユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を事後分布として算出する。このため、仮にイベント発生の標本数が極めて少ない場合であっても、イベントの発生頻度を適切に評価することができる。

＜変形例１＞
また、システム１は、機械学習により作成されたイベント評価モデルを用いて、イベントの発生頻度を評価してもよい。イベント評価モデルは、過去の操作ログにおいて至ったイベントに関する情報と、イベントに至った一連の操作に含まれるユーザ行動属性に関する情報と、に基づいて学習される。
イベント評価モデルは、ユーザの操作ログに含まれるデータ系列を入力データとし、操作ログに含まれるイベント、および当該イベントの発生頻度が高いユーザ行動属性を出力する。この際、イベント評価モデルは、イベントの発生頻度の高さに基づいて、管理者にレコメンドすべきユーザ行動属性を特定する。処理サーバ２０は、イベント評価モデルが特定したユーザ行動属性を用いて、管理者に対するレコメンドを行う。

＜その他の変形例＞

上記の実施形態では、ＥＣサイトにシステム１が実装されている構成を示したが、このような態様に限られない、システム１は、ＷＥＢ環境下で提供される各種のサービスに実装することができる。

また、上記の実施形態では、アクションルールが、データテーブルとして処理サーバ２０の記憶部２０２に記憶されている構成を示したが、この限りではない。すなわち、アクションルールは、プログラムに実行させるソースコードとして設定されてもよい。

また、質問回答ＤＢ２０２１は、コンピュータにプログラムを実装する質問回答サーバにより実現されてもよい。質問回答サーバを構成する各部は、複数のコンピュータに分散して実現されていても構わない。

以上、本開示の実施形態について説明したが、設計上の都合やその他の要因によって必要となる様々な修正や組み合わせは、請求項に記載されている発明や発明の実施形態に記載されている具体例に対応する発明の範囲に含まれるものとする。

本発明の内容を以下に付記する。

（付記１）
コンピュータのプロセッサに、
ユーザの操作ログを取得するステップ（Ｓ２０１）と、
取得した操作ログから、操作ログにより至ったイベントと、ユーザおよび操作ログにより行われた操作のうち少なくとも一方の属性を示すユーザ行動属性と、を識別するステップ（Ｓ２０２、Ｓ２０３）と、
ユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を評価するステップ（Ｓ２０４）と、
特定のイベントの発生頻度が顕著となるユーザ行動属性を管理者にレコメンドするステップ（Ｓ２０５）と、を実行させるプログラム。

（付記２）
プロセッサに、
レコメンドを確認した管理者からの入力操作に基づき、セグメント条件となるユーザ行動属性、およびセグメント条件を満たすユーザに対して実行するアクションを設定するステップ（Ｓ２０７）を実行させる、付記１に記載のプログラム。

（付記３）
プロセッサに、
新たに取得したユーザの操作ログからユーザ行動属性を評価し、セグメント条件を満たすユーザに対して、設定されたアクションを実行するステップ（Ｓ２１５）を実行させる、付記２に記載のプログラム。

（付記４）
管理者にレコメンドするステップ（Ｓ２０１）では、複数のユーザ行動属性のうち、特定のイベントの発生頻度が予め設定された所定の閾値を超えるものを、管理者にレコメンドする、付記１から３のいずれかに記載のプログラム。

（付記５）
管理者にレコメンドするステップ（Ｓ２０５）では、
複数のユーザ行動属性のうち、特定のイベントの発生頻度の高さについて、予め設定された順位に含まれるものを、管理者にレコメンドする、付記１から３のいずれかに記載のプログラム。

（付記６）
イベントの発生頻度を評価するステップ（Ｓ２０４）では、
操作ログ全体におけるイベントの発生頻度を事前分布とし、特定のユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を事後分布としたベイズ推定を行い、尤度を二項分布で表現し、その共役事前分布であるベータ分布を事前分布に用いることで、事後分布を算出する、付記１から５のいずれかに記載のプログラム。

（付記７）
イベントとは、
ユーザによる商品の購入、チャットボットの使用、問い合わせ、特定のページの閲覧、解約手続きのうちの少なくともいずれかを含み、ユーザによる一連の操作ログの目的となる処理の要求を指す、付記１から６のいずれかに記載のプログラム。

（付記８）
ユーザ行動属性とは、
ユーザの年齢、性別、居住地、および会員種別のうちの少なくともいずれかを含むユーザ個人の属性に関する情報、並びに、操作ログが示すアクセスしたウェブページのＵＲＬ、閲覧時間、スクロール操作、および操作日時のうちの少なくともいずれかを含むユーザの操作内容の属性に関する情報を用いて任意に設定される区分を指す、付記１から７のいずれかに記載のプログラム。

（付記９）
コンピュータのプロセッサが、
ユーザの操作ログを取得するステップ（Ｓ２０１）と、
取得した操作ログから、操作ログにより至ったイベントと、ユーザおよび操作ログにより行われた操作と、のうち少なくとも一方の属性を示すユーザ行動属性と、を識別するステップと（Ｓ２０２、Ｓ２０３）、
ユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を算出するステップ（Ｓ２０４）と、
特定のイベントの発生頻度が顕著となるユーザ行動属性を管理者にレコメンドするステップ（Ｓ２０５）と、を実行する方法。

（付記１０）
プロセッサを有するコンピュータを備え、
プロセッサは、
ユーザの操作ログを取得するモジュールと、
取得した操作ログから、操作ログにより至ったイベントと、ユーザおよび操作ログにより行われた操作と、のうち少なくとも一方の属性を示すユーザ行動属性と、を識別するモジュールと、
ユーザ行動属性におけるイベントの発生頻度を算出するモジュールと、
特定のイベントの発生頻度が顕著となるユーザ行動属性を管理者にレコメンドするモジュールと、を備えるシステム。

１ 情報提供システム
１０ ユーザ端末
２０ 処理サーバ
２０３ 制御部
２０３１ 送受信制御モジュール
２０３２ 操作ログ取得モジュール
２０３３ データ分析モジュール
２０３４ イベント頻度評価モジュール
２０３５ アクション設定ジュール
２０３６ セグメント評価モジュール
２０３７ アクション実行モジュール

Claims (10)

1. コンピュータのプロセッサに、
   ユーザの操作ログを取得するステップと、
   取得した前記操作ログから、前記操作ログにより至ったイベントと、前記ユーザおよび前記操作ログにより行われた操作のうち少なくとも一方の属性を示すユーザ行動属性と、を識別するステップと、
   前記ユーザ行動属性における前記イベントの発生頻度を評価するステップと、
   特定の前記イベントの発生頻度が顕著となる前記ユーザ行動属性を管理者にレコメンドするステップと、を実行させるプログラム。
2. 前記プロセッサに、
   前記レコメンドを確認した管理者からの入力操作に基づき、セグメント条件となる前記ユーザ行動属性、および前記セグメント条件を満たす前記ユーザに対して実行するアクションを設定するステップを実行させる、請求項１に記載のプログラム。
3. 前記プロセッサに、
   新たに取得した前記ユーザの前記操作ログから前記ユーザ行動属性を評価し、前記セグメント条件を満たす前記ユーザに対して、設定された前記アクションを実行するステップを実行させる、請求項２に記載のプログラム。
4. 前記管理者にレコメンドするステップでは、複数の前記ユーザ行動属性のうち、前記特定のイベントの発生頻度が予め設定された所定の閾値を超えるものを、前記管理者にレコメンドする、請求項１から３のいずれか１項に記載のプログラム。
5. 前記管理者にレコメンドするステップでは、
   複数の前記ユーザ行動属性のうち、前記特定のイベントの発生頻度の高さについて、予め設定された順位に含まれるものを、前記管理者にレコメンドする、請求項１から３のいずれか１項に記載のプログラム。
6. 前記イベントの発生頻度を評価するステップでは、
   前記操作ログ全体における前記イベントの発生頻度を事前分布とし、特定の前記ユーザ行動属性における前記イベントの発生頻度を事後分布としたベイズ推定を行い、尤度を二項分布で表現し、その共役事前分布であるベータ分布を前記事前分布に用いることで、前記事後分布を算出する、請求項１から５のいずれか１項に記載のプログラム。
7. 前記イベントとは、
   前記ユーザによる商品の購入、チャットボットの使用、問い合わせ、特定のページの閲覧、解約手続きのうちの少なくともいずれかを含み、前記ユーザによる一連の前記操作ログの目的となる処理の要求を指す、請求項１から６のいずれか１項に記載のプログラム。
8. 前記ユーザ行動属性とは、
   前記ユーザの年齢、性別、居住地、および会員種別のうちの少なくともいずれかを含むユーザ個人の属性に関する情報、並びに、前記操作ログが示すアクセスしたウェブページのＵＲＬ、閲覧時間、スクロール操作、および操作日時のうちの少なくともいずれかを含む前記ユーザの操作内容の属性に関する情報を用いて任意に設定される区分を指す、請求項１から７のいずれか１項に記載のプログラム。
9. コンピュータのプロセッサが、
   ユーザの操作ログを取得するステップと、
   取得した前記操作ログから、前記操作ログにより至ったイベントと、前記ユーザおよび前記操作ログにより行われた操作と、のうち少なくとも一方の属性を示すユーザ行動属性と、を識別するステップと、
   前記ユーザ行動属性における前記イベントの発生頻度を算出するステップと、
   特定の前記イベントの発生頻度が顕著となる前記ユーザ行動属性を管理者にレコメンドするステップと、を実行する方法。
10. プロセッサを有するコンピュータを備え、
    前記プロセッサは、
    ユーザの操作ログを取得するモジュールと、
    取得した前記操作ログから、前記操作ログにより至ったイベントと、前記ユーザおよび前記操作ログにより行われた操作と、のうち少なくとも一方の属性を示すユーザ行動属性と、を識別するモジュールと、
    前記ユーザ行動属性における前記イベントの発生頻度を算出するモジュールと、
    特定の前記イベントの発生頻度が顕著となる前記ユーザ行動属性を管理者にレコメンドするモジュールと、を備えるシステム。