JP2023170207A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】精度を可変なレコメンドサービスを提供する。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、ユーザの興味関心幅の指定を受け付ける受付部と、興味関心幅の指定に基づいて、ユーザを対象とした不特定多数の情報のうち、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報（広告等）を提供する提供部とを備えることを特徴とする。例えば、受付部は、ユーザから、ユーザの興味関心幅の指定を受け付け、提供部は、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報をユーザに提供する。あるいは、受付部は、情報の提供元（広告主等）から、情報の提供対象となるユーザの興味関心幅の指定を受け付け、提供部は、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を、情報の提供対象となるユーザに提供する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

従来、広告配信に関する技術が開示されている。

特開２０２１－１７４０９７号公報 特許第７０４６４１８号公報

しかしながら、上記の従来技術を始め、既存の技術では、興味関心の高いユーザをターゲットとして広告等を配信することを目的としており、単なる配信希望や配信停止、受信制限以外に、自分の興味関心の高くない広告等であってもどの程度まで許容するか等、ユーザ側で受信する広告等の精度について柔軟に設定することはできなかった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、精度を可変なレコメンドサービス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、ユーザの興味関心幅の指定を受け付ける受付部と、前記興味関心幅の指定に基づいて、ユーザを対象とした不特定多数の情報のうち、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を提供する提供部とを備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、精度を可変なレコメンドサービスを提供することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係るサーバ装置の構成例を示す図である。 図５は、利用者情報データベースの一例を示す図である。 図６は、履歴情報データベースの一例を示す図である。 図７は、利用者興味関心度設定データベースの一例を示す図である。 図８は、提供元興味関心度設定データベースの一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、精度を可変なレコメンドサービスを提供する場合を例に挙げて説明する。

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０とサーバ装置１００と提供元端末２００とを含む。端末装置１０とサーバ装置１００と提供元端末２００とは、ネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置１０は、サーバ装置１００と連携する。また、提供元端末２００は、サーバ装置１００と連携する。

端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）により使用されるスマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Ｕから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

サーバ装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０と連携し、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、コンピュータやクラウドシステム等により実現される。

また、サーバ装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、サーバ装置１００は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、サーバ装置１００は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

なお、サーバ装置１００は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得可能である。例えば、サーバ装置１００は、利用者Ｕの性別、年代、居住地域といった利用者Ｕの属性に関する情報を取得する。そして、サーバ装置１００は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者Ｕの属性に関する情報を記憶して管理する。

また、サーバ装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、サーバ装置１００は、利用者Ｕの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴（決済履歴）を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得してもよい。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。なお、上記の各種サーバ等は、サーバ装置１００自体であってもよい。すなわち、サーバ装置１００が上記の各種サーバ等として機能してもよい。

提供元端末２００は、利用者Ｕ（ユーザ）を対象とした何らかの情報の提供元（広告を配信する広告主ＡＤ等）により使用される情報処理装置である。提供元端末２００は、端末装置１０又はサーバ装置１００と同様の装置であってもよい。本実施形態では、ユーザに提供される情報として広告を例に説明するが、実際には広告に限らず、ユーザを対象とした情報（ユーザに提示される情報）であれば何でもよい。例えば、店舗や商品／サービス等の広告に限らず、ユーザに対する何らかのレコメンド（recommend：おすすめ）情報又はお役立ち情報、ユーザが興味関心を持ちそうなＳＮＳ等の案内、イベントの告知等であってもよい。すなわち、広告及び広告主は一例に過ぎない。

〔１－１．精度を可変なレコメンドサービス〕
本実施形態では、端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）から興味関心幅の指定を受け付け、ユーザを対象とした広告など不特定多数の情報のうち、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を提供する。

例えば、端末装置１０は、ユーザから興味関心幅の指定を受け付けるアプリを導入し、当該アプリの機能により、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を取捨選択して提供する。

あるいは、端末装置１０は、ブラウザの設定等により、ユーザから興味関心幅の指定を受け付け、ブラウザの機能等により、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を取捨選択して提供してもよい。

あるいは、端末装置１０は、ユーザから興味関心幅の指定を受け付け、サーバ装置１００に通知する。そして、サーバ装置１００は、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を提供する。

本実施形態では、図１に示すように、サーバ装置１００は、端末装置１０と連携し、ユーザに対する広告のスコアを特定する（ステップＳ１）。

例えば、端末装置１０（又はサーバ装置１００）は、ユーザが「興味がある」とした広告を入力したときにスコアを１００とし、「興味がない」とした広告を入力したときにスコアを０にするようにする。このとき、端末装置１０（又はサーバ装置１００）は、ユーザが実際にクリックした広告又はコンバージョン（Conversion：ＣＶ）に至った広告を、ユーザが「興味がある」とした広告と判断してもよい。

また、端末装置１０（又はサーバ装置１００）は、ユーザが「興味がある」とした広告であっても、その後、ユーザがその広告を見て広告の商品を購入した場合には、「興味がない」とした広告としてスコアを０に変更してもよい。既に購入済の商品の広告は無意味であり、繰り返し購入される商品であっても、ユーザが気に入って２回目以降に購入する場合には、広告を見なくても購入すると思われるためである。広告の商品を購入したか否かの判断については、広告からコンバージョンに至った場合に限らず、ユーザの購入履歴から判断してもよい。また、端末装置１０（又はサーバ装置１００）は、購入済の商品について、ユーザが商品を破損した場合や、商品の買い換えの時期が近づいてきた場合には、再度、ユーザが「興味がある」とした広告としてスコアを１００に変更してもよい。

このとき、端末装置１０（又はサーバ装置１００）は、スコアが１００の情報については、興味関心幅の指定に関係なく必ずユーザに提供するようにしてもよい。

また、端末装置１０は、スコアが１００や０の広告を基準として、他の広告のスコアを推定してもよい。このとき、端末装置１０は、スコアが１００や０の広告を基準として、自然言語処理（Natural Language Processing：ＮＬＰ）を利用して、各広告のスコアを推定してもよい。例えば、端末装置１０は、Word2vec等を利用して、各広告に含まれる単語の意味の近さから、各広告のスコアを推定してもよい。

また、端末装置１０は、ユーザに提示した広告（あるいは広告のカテゴリ／ジャンル）ごとに、ユーザからスコアの指定を受け付けて、ユーザ（又はユーザグループ）と広告とスコアとの組を正解データとしてもよい。

続いて、サーバ装置１００は、端末装置１０と連携し、各広告のスコアを設定するため、機械学習により、スコアリングモデルを生成する（ステップＳ２）。例えば、スコアリングモデルは、ユーザ（又はユーザグループ）と広告との組を入力データとし、スコアを出力とする推定モデルである。

このとき、端末装置１０は、オンデバイス学習により、スコアリングモデルを生成してもよい。あるいは、端末装置１０は、サーバ装置１００と連携し、サーバ装置１００にデータを提供し、サーバ装置１００が機械学習により生成したスコアリングモデルを取得してもよい。なお、サーバ装置１００は、ユーザの属性やセグメント（ユーザのペルソナ）ごとにスコアリングモデルを生成してもよい。また、端末装置１０は、サーバ装置１００と連携し、連合学習（Federated learning）により、スコアリングモデルを生成してもよい。

機械学習の手法については、ディープラーニング（Deep learning：深層学習）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）又はＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）等を用いてもよい。なお、これらは一例であり、これらの例に限定されるものではない。

続いて、サーバ装置１００は、スコアリングモデルに基づいて、広告ごとのスコアを推定する（ステップＳ３）。例えば、サーバ装置１００は、ユーザと広告との組をスコアリングモデルに入力し、出力されたスコアを、広告のスコアと推定してもよい。

続いて、端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）から自分の興味関心幅の指定を受け付け、サーバ装置１００に通知／設定する（ステップＳ４）。

このとき、端末装置１０は、ユーザから興味関心幅の範囲の指定を受け付ける。すなわち、ユーザから、配信（受信）を許容する広告のスコアの範囲の指定を受け付ける。例えば、ユーザから興味関心幅の範囲の指定を受け付ける際に、スコア「７０」が入力又は指定された場合、ユーザの興味関心幅の範囲を「７０～１００」として設定する。

あるいは、端末装置１０は、興味関心幅の範囲として、スコア「０～１００」の間で、配信を許容する広告のスコアの上限値と下限値の指定を受け付けてもよい。例えば、端末装置１０は、興味関心幅の範囲として、ユーザからスコア「４０～６０」の範囲の指定を受け付ける。なお、スコア「５０」（５０～５０：上限値、下限値ともに５０）等の特定のスコアの指定も可能である。また、端末装置１０は、ユーザから受け付けた興味関心幅の範囲の指定を、サーバ装置１００に通知してもよい。

ユーザによっては、自分の興味関心に適合するスコアが１００の広告（ピンポイントの広告）だけでなく、自分の興味関心と多少ずれている広告の配信も希望又は許容する場合がある。どの程度まで許容するかはユーザにもよる。また、このような、自分の興味関心と多少ずれている広告の配信も希望又は許容するユーザに対して、許容の程度（興味関心幅の範囲）に応じてインセンティブ（incentive）を提供するようにすることも可能である。例えば、ユーザの興味関心幅においてスコアが低い広告ほど、高いインセンティブを提供するように広告を配信することもできる。そうすれば、興味関心幅をより下方（０に近い方）に設定するユーザも現れると予想される。

続けて、提供元端末２００は、広告主ＡＤから、広告の配信対象とするユーザの興味関心幅の指定を受け付け、サーバ装置１００に通知／設定する（ステップＳ５）。広告主ＡＤによる提供元端末２００での興味関心幅の範囲の指定については、ユーザによる端末装置１０での興味関心幅の範囲の指定と同様であってもよい。なお、ステップＳ４とステップＳ５は、どちらを先に行ってもよいし、同時であってもよい。

広告主ＡＤは、必ずしも広告（又は商品）に興味関心を持っているユーザに対してスコアが１００の広告を配信するだけでなく、現状では興味関心は薄いが潜在的（又は将来的）に興味関心を持つ可能性があるユーザに対しても広告を配信することを希望する場合がある。また、そのような場合、興味関心を持つユーザ向けではなく、興味関心が薄いユーザ向けの広告を配信することも考えられる。

続けて、サーバ装置１００は、ユーザの端末装置１０から受け付けた興味関心幅の範囲の指定に基づいて、スコアが指定された範囲内の広告をユーザの端末装置１０に配信する（ステップＳ６）。

例えば、サーバ装置１００は、広告主ＡＤから、広告の対象となるユーザの興味関心幅の指定を受け付けると、スコアが、広告主ＡＤが指定するユーザの興味関心幅に含まれる広告を、そのユーザに配信する。

このとき、サーバ装置１００は、広告主ＡＤが指定する興味関心幅と、ユーザが指定する興味関心幅とのマッチングを行い、ユーザに、重複する興味関心幅の範囲に含まれる広告を提供してもよい。

あるいは、端末装置１０が、スコアが指定された興味関心幅の範囲内の広告をユーザに提供するようにしてもよい。例えば、端末装置１０に導入されたアプリが、サーバ装置１００からユーザに配信された広告のうち、スコアが指定された範囲外の広告を排除（除外）し、スコアが指定された範囲内の広告のみユーザに提供する。

続けて、サーバ装置１００は、広告の配信状況を広告主ＡＤの提供元端末２００に通知する（ステップＳ７）。例えば、サーバ装置１００は、広告の配信履歴の統計情報を広告主ＡＤの提供元端末２００に提供する。

本実施形態では、端末装置１０は、ユーザの興味関心幅を可変な状態で広告配信を行うことができる。これにより、広告について「ユーザの興味関心があるものしか提示されない」という状況を防ぐことができる。

広告配信等の情報提供においては、その時点で明確に興味関心を持っているユーザを対象としたものだけではなく、現時点では強い興味関心を持っていないがわずかに興味関心を持っているユーザや、あまり興味関心を持っていないが広告は見てもよいというユーザを対象として広告を配信したいという需要も存在する。そのようなユーザ層を対象とするためには、システム側のデータのみでユーザ層を推定するだけでなく、ユーザ自身の興味関心幅の指定を受け付けて判断することも有効である。また、広告主等が、配信対象とするユーザ層の興味関心幅に合わせて効果的な広告を配信することも重要である。本実施形態によれば、潜在的／将来的なユーザ層に強い興味関心を持ってもらうための広告を配信することができる。

また、上記のように、興味関心幅は、広告主が設定することもできる。例えば、端末装置１０は、「広告主が設定したレベル感（所定のキーワードとの関連度スコア）の広告」×「ユーザが設定したレベル感の広告」を出す。

興味関心幅は、広告主かユーザ（あるいは両方）が設定する。興味関心幅は、「この値からこの値まで」（例えば、スコア６０～７０）のように、途中範囲でもよい。また、興味関心幅は、多段階にして、例えばレベル２、レベル３を出すようにしてもよい。すなわち、興味関心度のレベルを設定してもよい。また、興味関心幅は、レンジ幅を選択できるようにしてもよい。

興味関心幅は、スライダ、又は小中大のラジオボタンで設定できるようにしてもよい。あるいは、「より広いものが欲しい」等の希望でもよい。興味関心幅の設定の優先度については、例えば、広告なら、広告主優先とする。ニュースなら、ユーザ優先とする。興味関心幅が広く、広告に対する許容度が大きいユーザには、本当は配信されない広告も配信することができる。

なお、端末装置１０は、情報提供対象の許容度入力を受け付けて、配信するようにしてもよい。情報提供対象の許容度入力については、配信元から受け付けてもよいし、配信先から受け付けてもよい。

また、配信が有料である場合、幅が広いと、配信数が増えて、多額の費用が必要となる（お金がどんどん無くなることになる）。例えば、配信元に対して、端末装置１０は、サーバ装置１００と連携して、「この幅にすると、これくらいの配信スケジュール（及び価格）になります」、「この幅にすると、こういうユーザ（ペルソナ）が配信先になります」等のメッセージを提示してもよい。また、端末装置１０は、サーバ装置１００と連携して、配信に要する費用や対象ユーザについて、企業単位で推定してもよいし、商品単位で推定してもよいし、キャンペーン単位で推定してもよい。これにより、広告に対する印象がポジティブになる。

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係るサーバ装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０とサーバ装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。

端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、通信機能を備えたゲーム機やＡＶ機器、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス等である。また、端末装置１０は、ＩＯＴ（Internet of Things）に対応した住宅・建物、車、家電製品、電子機器等であってもよい。

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、サーバ装置１００と通信することができる。

サーバ装置１００は、例えばＰＣやブレードサーバ（blade server）等のコンピュータ、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、サーバ装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、サーバ装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。

（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。

例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、利用者Ｕの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、利用者Ｕの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを有する。

（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介してサーバ装置１００へ送信することができる。

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、サーバ装置１００から提供される各種情報や、サーバ装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信されたサーバ装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。

（記憶部４０）
記憶部４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。

〔４．サーバ装置の構成例〕
次に、図４を用いて、実施形態に係るサーバ装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係るサーバ装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、サーバ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、利用者情報データベース１２１と、履歴情報データベース１２２と、利用者興味関心度設定データベース１２３と、提供元興味関心度設定データベース１２４とを有する。

（利用者情報データベース１２１）
利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、利用者情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕの連絡先（電話番号、メールアドレス等）であってもよいし、利用者Ｕの端末装置１０を識別するための識別情報であってもよい。

また、「年齢」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Ｕの具体的な年齢（例えば３５歳など）を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの年代（例えば３０代など）を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Ｕの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの世代（例えば８０年代生まれなど）を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの性別を示す。

また、「自宅」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの自宅の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

また、「勤務地」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの勤務地（学生の場合は学校）の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

また、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Ｕが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ（キーワード）等であってもよい。なお、図５に示す例では、「興味」は、各利用者Ｕに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

例えば、図５に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「スポーツ」に興味があることを示す。

ここで、図５に示す例では、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。

なお、利用者情報データベース１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、氏名、家族構成、出身地（地元）、職業、職位、収入、資格、居住形態（戸建、マンション等）、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

（履歴情報データベース１２２）
履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図６は、履歴情報データベース１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、履歴情報データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購入履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Ｕの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購入履歴」は、利用者Ｕによる購入の履歴である購入履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Ｕによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Ｕの所有物に関する質問を含んでいてもよい。

例えば、図６に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「位置履歴＃１」の通りに移動し、「検索履歴＃１」の通りに検索し、「閲覧履歴＃１」の通りにコンテンツを閲覧し、「購入履歴＃１」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴＃１」の通りに投稿したことを示す。

ここで、図６に示す例では、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購入履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購入履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、履歴情報データベース１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの端末装置１０を用いた決済（電子決済）での決済履歴等を記憶してもよい。

（利用者興味関心度設定データベース１２３）
利用者興味関心度設定データベース１２３は、利用者Ｕ（ユーザ）に指定された興味関心度の設定に関する各種情報を記憶する。図７は、利用者興味関心度設定データベース１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、利用者興味関心度設定データベース１２３は、「利用者ＩＤ」、「情報カテゴリ」、「ユーザ指定上限値」、「ユーザ指定下限値」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「情報カテゴリ」は、利用者Ｕに対して提供される情報のカテゴリを示す。例えば、「情報カテゴリ」は、利用者Ｕを配信対象とした広告等のカテゴリを示す。

また、「ユーザ指定上限値」は、設定されたカテゴリの情報について利用者Ｕに指定された興味関心度の上限値を示す。「ユーザ指定上限値」が設定されていない場合（未設定の場合）、初期状態（デフォルト）で上限値「１００」とする。また、「ユーザ指定下限値」は、設定されたカテゴリの情報について利用者Ｕに指定された興味関心度の下限値を示す。「ユーザ指定下限値」が設定されていない場合（未設定の場合）、初期状態（デフォルト）で下限値「０」とする。

例えば、「ユーザ指定上限値」及び「ユーザ指定下限値」は、利用者Ｕが配信（受信）を許容する広告のスコアの範囲を示す。なお、実際には、「ユーザ指定上限値」及び「ユーザ指定下限値」の代わりに、「ユーザ指定レベル」を設定してもよい。「ユーザ指定レベル」は、設定されたカテゴリの情報について利用者Ｕに指定された興味関心度のレベルを示す。

ここで、「情報カテゴリ」が全く設定されていない場合（未設定の場合）、「ユーザ指定上限値」及び「ユーザ指定下限値」は、全カテゴリの情報について利用者Ｕに指定された興味関心度の上限値及び下限値を示す。この場合、「情報カテゴリ」に設定されたカテゴリ以外の情報については、全カテゴリの情報について利用者Ｕに指定された興味関心度の上限値及び下限値が適用される。また、「情報カテゴリ」に設定されているカテゴリの情報については、全カテゴリの情報について利用者Ｕに指定された興味関心度の上限値及び下限値ではなく、そのカテゴリの情報について利用者Ｕに指定された興味関心度の上限値及び下限値を優先する。

例えば、図７に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「情報カテゴリ＃１」に該当する情報について、興味関心度として、上限値「６０」、下限値「４０」を設定（指定）したことを示す。すなわち、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「情報カテゴリ＃１」に該当する広告について、スコアが上限値「６０」、下限値「４０」の範囲内にある広告の配信を許容していることを示す。

ここで、図７に示す例では、「Ｕ１」及び「カテゴリ＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」及び「カテゴリ＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、利用者興味関心度設定データベース１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者興味関心度設定データベース１２３は、利用者Ｕの属性やセグメント等に関する情報を記憶してもよい。

（提供元興味関心度設定データベース１２４）
提供元興味関心度設定データベース１２４は、提供元（広告主等）に指定された情報の提供対象（広告の配信対象）となる対象ユーザの興味関心度についての設定に関する各種情報を記憶する。図８は、提供元興味関心度設定データベース１２４の一例を示す図である。図８に示した例では、提供元興味関心度設定データベース１２４は、「利用者ＩＤ」、「情報カテゴリ」、「提供元指定上限値」、「提供元指定下限値」、「対象ユーザ属性」といった項目を有する。

「提供元ＩＤ」は、情報の提供元（広告主等）を識別するための識別情報を示す。また、「情報カテゴリ」は、対象ユーザに対して提供される情報のカテゴリを示す。例えば、「情報カテゴリ」は、対象ユーザを配信対象とした広告等のカテゴリを示す。

また、「提供元指定上限値」は、設定されたカテゴリの情報について提供元に指定された対象ユーザの興味関心度の上限値を示す。「提供元指定上限値」が設定されていない場合（未設定の場合）、初期状態（デフォルト）で上限値「１００」とする。また、「提供元指定下限値」は、設定されたカテゴリの情報について提供元に指定された対象ユーザの興味関心度の下限値を示す。「提供元指定下限値」が設定されていない場合（未設定の場合）、初期状態（デフォルト）で下限値「０」とする。

例えば、「提供元指定上限値」及び「提供元指定下限値」は、広告のスコアの範囲を示し、この範囲と、図７に示した上記の「ユーザ指定上限値」及び「ユーザ指定下限値」の範囲とが少なくとも一部重複する利用者Ｕを対象ユーザとして情報（広告）が提供（配信）されることを示す。なお、実際には、「提供元指定上限値」及び「提供元指定下限値」の代わりに、「提供元指定レベル」を設定してもよい。「提供元指定レベル」は、設定されたカテゴリの情報について提供元に指定された対象ユーザの興味関心度のレベルを示す。

また、「対象ユーザ属性」は、設定されたカテゴリの情報の提供対象（広告の配信対象）として求める対象ユーザの属性やセグメント（ユーザのペルソナ）等を示す。ここで、「対象ユーザ属性」が設定されていない場合（未設定の場合）、全ユーザが対象となる。

例えば、図８に示す例において、提供元ＩＤ「ＡＤ１」により識別される提供元は、「情報カテゴリ＃１」に該当する情報について、興味関心度として、提供元が指定した上限値「６０」、下限値「４０」で示される範囲と重複する範囲を指定しており、かつ、対象ユーザ属性「属性＃１」に該当する利用者Ｕを対象ユーザとして情報（広告）を提供（配信）することを示す。

ここで、図８に示す例では、「ＡＤ１」、「カテゴリ＃１」及び「属性＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「ＡＤ１」、「カテゴリ＃１」及び「属性＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、提供元興味関心度設定データベース１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、提供元興味関心度設定データベース１２４は、提供元に関する詳細情報を記憶してもよい。また、提供元興味関心度設定データベース１２４は、設定されたカテゴリの情報提供（広告配信）の期間（期限）に関する情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、サーバ装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、受付部１３２と、推定部１３３と、照合部１３４と、提供部１３５とを有する。

（取得部１３１）
取得部１３１は、利用者Ｕ（ユーザ）により入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを取得する。すなわち、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する。

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）や、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕの属性情報等を取得する。また、取得部１３１は、利用者Ｕのユーザ登録時に、利用者Ｕを示す識別情報や、利用者Ｕの属性情報等を取得してもよい。そして、取得部１３１は、利用者情報を、記憶部１２０の利用者情報データベース１２１に登録する。

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、取得部１３１は、各種の履歴情報を、記憶部１２０の履歴情報データベース１２２に登録する。

（受付部１３２）
受付部１３２は、通信部１１０を介して、利用者Ｕ（ユーザ）の興味関心幅の指定を受け付ける。例えば、受付部１３２は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕの興味関心幅の指定を受け付ける。また、受付部１３２は、広告主ＡＤ（情報の提供元）の提供元端末２００から、情報（広告等）の提供対象となる利用者Ｕの興味関心幅の指定を受け付ける。なお、情報は、広告等に限らず、任意である。

このとき、受付部１３２は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０から利用者Ｕの興味関心幅の指定を受け付け、かつ、広告主ＡＤの提供元端末２００から情報の提供対象となる利用者Ｕの興味関心幅の指定を受け付けてもよい。

また、受付部１３２は、興味関心幅の指定として、０から１００の間で任意の数値の指定を受け付ける。例えば、受付部１３２は、興味関心幅の指定として、０から１００の間で上限値と下限値の指定を受け付けてもよい。すなわち、受付部１３２は、興味関心幅の指定として、０と１００とを含まない中間の範囲の指定を受け付けることが可能である。

あるいは、受付部１３２は、興味関心幅の指定として、興味関心の程度を示すレベルの指定を受け付ける。例えば、受付部１３２は、興味関心幅の指定として、３段階又は５段階等で任意のレベルの指定を受け付けてもよい。

また、受付部１３２は、通信部１１０を介して、利用者Ｕから、利用者Ｕが閲覧した情報（情報のカテゴリ等であってもよい）に対するスコアの指定を受け付ける。例えば、受付部１３２は、興味関心がある情報に対するスコア「１００」の指定を受け付け、興味関心がない情報に対するスコア「０」の指定を受け付けてもよい。あるいは、利用者Ｕが閲覧した情報ごとに個別のスコアの指定を受け付けてもよい。

（推定部１３３）
推定部１３３は、利用者Ｕが閲覧した情報（利用者Ｕに提示された情報）から、提供対象となる情報のスコアを推定する。例えば、推定部１３３は、利用者Ｕ（利用者Ｕの属性やセグメント等であってもよい）と、利用者Ｕが閲覧した情報（情報のカテゴリ等であってもよい）と、利用者Ｕが指定したスコアとの組を学習データとして、スコアの推定モデルを生成する。そして、推定部１３３は、スコアの推定モデルに利用者Ｕと情報との組を入力し、出力されたスコアを推定結果として取得してもよい。

あるいは、推定部１３３は、利用者Ｕが閲覧した情報のうち、興味関心がある情報（スコア「１００」の情報）と、興味関心がない情報（スコア「０」の情報）とを特定し、自然言語処理等の手法により、各情報のスコアを推定してもよい。

（照合部１３４）
照合部１３４は、利用者Ｕにより指定された興味関心幅の範囲と、情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲とを比較対照し、利用者Ｕにより指定された興味関心幅の範囲と情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲とが重複する範囲とが重複する範囲を求める。そして、照合部１３４は、利用者Ｕにより指定された興味関心幅の範囲と情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲とが重複する範囲とが重複する場合、当該利用者Ｕを、情報提供（広告配信）の対象ユーザであると判断する。すなわち、照合部１３４は、両者から指定された興味関心幅の範囲の重複により、情報提供（広告配信）の対象ユーザを決定する。

このとき、照合部１３４は、両者から指定された興味関心幅の範囲が一部でも重複していれば、当該利用者Ｕを、情報提供（広告配信）の対象ユーザであると判断するようにしてもよい。あるいは、照合部１３４は、利用者Ｕにより指定された興味関心幅の範囲が、情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲に完全に含まれる場合のみ、当該利用者Ｕを、情報提供（広告配信）の対象ユーザであると判断するようにしてもよい。反対に、照合部１３４は、利用者Ｕにより指定された興味関心幅の範囲に、情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲が完全に含まれる場合のみ、当該利用者Ｕを、情報提供（広告配信）の対象ユーザであると判断するようにしてもよい。

（提供部１３５）
提供部１３５は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０に、興味関心幅の指定に基づいて、利用者Ｕを対象とした不特定多数の情報のうち、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を提供する。例えば、提供部１３５は、利用者Ｕにより指定された興味関心幅に基づいて、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を利用者Ｕの端末装置１０に提供する。また、提供部１３５は、情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲に基づいて、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を、情報の提供対象となる利用者Ｕの端末装置１０に提供する。

このとき、提供部１３５は、通信部１１０を介して、スコアが、利用者Ｕにより指定された興味関心幅の範囲と情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲とが重複する範囲に含まれる情報を利用者Ｕの端末装置１０に提供してもよい。

また、例えば、提供部１３５は、通信部１１０を介して、情報の提供元（広告主等）の提供元端末２００に、情報の提供状況（広告の配信状況）を通知する。例えば、提供部１３５は、通信部１１０を介して、情報の提供元（広告主等）の提供元端末２００に、情報の提供履歴（広告の配信履歴）の統計情報を提供する。

〔５．処理手順〕
次に、図９を用いて実施形態に係るサーバ装置１００による処理手順について説明する。図９は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、サーバ装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

サーバ装置１００の受付部１３２は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕが閲覧した情報（情報のカテゴリ等であってもよい）に対するスコアの指定を受け付ける（ステップＳ１０１）。

続いて、サーバ装置１００の推定部１３３は、利用者Ｕが閲覧した情報のスコアに基づいて機械学習を行い、スコアの推定モデルを生成する（ステップＳ１０２）。

続いて、サーバ装置１００の推定部１３３は、スコアの推定モデルを用いて、提供対象となる情報ごとのスコアを推定する（ステップＳ１０３）。

続いて、サーバ装置１００の受付部１３２は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕの興味関心幅の指定を受け付ける（ステップＳ１０４）。

続いて、サーバ装置１００の受付部１３２は、通信部１１０を介して、情報の提供元（広告主等）の提供元端末２００から、情報の提供対象（広告の配信対象）となる利用者Ｕ（対象ユーザ）の興味関心幅の指定を受け付ける（ステップＳ１０５）。

続いて、サーバ装置１００の照合部１３４は、利用者Ｕにより指定された興味関心幅の範囲と、情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲とを比較対照し、利用者Ｕにより指定された興味関心幅の範囲と情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲とが重複する範囲とが（少なくとも一部）重複する場合、当該利用者Ｕを、情報提供（広告配信）の対象ユーザであると判断する（ステップＳ１０６）。

続いて、サーバ装置１００の提供部１３５は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０に、興味関心幅の指定に基づいて、利用者Ｕを対象とした不特定多数の情報のうち、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を提供する（ステップＳ１０７）。

続いて、サーバ装置１００の提供部１３５は、通信部１１０を介して、情報の提供元（広告主等）の提供元端末２００に、情報の提供状況（広告の配信状況）を通知する（ステップＳ１０８）。

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及びサーバ装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

上記の実施形態において、サーバ装置１００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。例えば、スタンドアローン（Stand-alone）で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態におけるサーバ装置１００の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置１０はサーバ装置１００と連携しているため、利用者Ｕから見れば、サーバ装置１００の処理も端末装置１０が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置１０は、サーバ装置１００を備えているともいえる。

また、上記の実施形態において、端末装置１０は、直接又は間接的に（サーバ装置１００を介して）、広告主ＡＤに対して、ユーザから受け付けた興味関心幅の指定を通知してもよい。例えば、端末装置１０は、ユーザから受け付けた興味関心幅の指定を、広告主ＡＤに通知してもよい。そして、広告主ＡＤは、直接又は間接的に（サーバ装置１００を介して）ユーザが指定する興味関心幅に含まれる広告を、そのユーザに配信してもよい。

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及びサーバ装置１００）は、ユーザの興味関心幅の指定を受け付ける受付部１３２と、興味関心幅の指定に基づいて、ユーザを対象とした不特定多数の情報のうち、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を提供する提供部１３５とを備えることを特徴とする。

例えば、受付部１３２は、ユーザから、ユーザの興味関心幅の指定を受け付け、提供部１３５は、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報をユーザに提供する。

あるいは、受付部１３２は、情報の提供元から、情報の提供対象となるユーザの興味関心幅の指定を受け付け、提供部１３５は、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を、情報の提供対象となるユーザに提供する。

このとき、受付部１３２は、ユーザからユーザの興味関心幅の指定を受け付け、かつ、情報の提供元から情報の提供対象となるユーザの興味関心幅の指定を受け付け、提供部１３５は、スコアが、ユーザにより指定された興味関心幅の範囲と情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲とが重複する範囲に含まれる情報をユーザに提供してもよい。

なお、受付部１３２は、興味関心幅の指定として、０から１００の間で任意の数値の指定を受け付ける。

また、受付部１３２は、興味関心幅の指定として、０から１００の間で上限値と下限値の指定を受け付ける。

あるいは、受付部１３２は、興味関心幅の指定として、興味関心の程度を示すレベルの指定を受け付ける。

また、本願に係る情報処理装置は、ユーザが閲覧した情報から、提供対象となる情報のスコアを推定する推定部１３３をさらに備える。

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、精度を可変なレコメンドサービスを提供することができる。

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０やサーバ装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、サーバ装置１００を例に挙げて説明する。図１０は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。

ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００がサーバ装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、上述したサーバ装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ サーバ装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報データベース
１２２ 履歴情報データベース
１２３ 利用者興味関心度設定データベース
１２４ 提供元興味関心度設定データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 受付部
１３３ 推定部
１３４ 照合部
１３５ 提供部

Claims (10)

1. ユーザの興味関心幅の指定を受け付ける受付部と、
   前記興味関心幅の指定に基づいて、ユーザを対象とした不特定多数の情報のうち、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を提供する提供部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記受付部は、ユーザから、前記ユーザの興味関心幅の指定を受け付け、
   前記提供部は、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を前記ユーザに提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記受付部は、情報の提供元から、情報の提供対象となるユーザの興味関心幅の指定を受け付け、
   前記提供部は、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を、情報の提供対象となるユーザに提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記受付部は、ユーザから前記ユーザの興味関心幅の指定を受け付け、かつ、情報の提供元から情報の提供対象となるユーザの興味関心幅の指定を受け付け、
   前記提供部は、スコアが、前記ユーザにより指定された興味関心幅の範囲と前記情報の提供元により指定された興味関心幅の範囲とが重複する範囲に含まれる情報を前記ユーザに提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記受付部は、前記興味関心幅の指定として、０から１００の間で任意の数値の指定を受け付ける
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記受付部は、前記興味関心幅の指定として、０から１００の間で上限値と下限値の指定を受け付ける
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記受付部は、前記興味関心幅の指定として、興味関心の程度を示すレベルの指定を受け付ける
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
8. ユーザが閲覧した情報から、提供対象となる情報のスコアを推定する推定部と
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
9. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   ユーザの興味関心幅の指定を受け付ける受付工程と、
   前記興味関心幅の指定に基づいて、ユーザを対象とした不特定多数の情報のうち、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を提供する提供工程と
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
10. ユーザの興味関心幅の指定を受け付ける受付手順と、
    前記興味関心幅の指定に基づいて、ユーザを対象とした不特定多数の情報のうち、スコアが興味関心幅の範囲に含まれる情報を提供する提供手順と
    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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