JP2023183704A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の分析目的に応じて適切な分析テンプレートを提供すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、分析対象データのデータ分析に利用された分析テンプレートを記憶する記憶部と、記憶部に記憶された分析テンプレートと、利用者による分析目的との関係性を学習したモデルを生成する生成部と、生成部によって生成されたモデルを用い、利用者による分析目的に応じた分析テンプレートを提供する提供部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

近年、ユーザ情報に関するビッグデータをデータベースに格納し、利用者によって指定されたデータを提供する情報処理装置がある。例えば、情報処理装置に関し、利用者が指定したデータについて分析が可能な分析テンプレート画面をあわせて提供する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１９－１７５２３６号公報

しかしながら、従来技術では、例えば、データにあわせた分析テンプレートを提供するに過ぎず、利用者の分析目的にあわせた分析テンプレートを提供するうえで改善の余地があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の分析目的に応じて適切な分析テンプレートを提供することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は、分析対象データのデータ分析に利用された分析テンプレートを記憶する記憶部と、利用者によるデータの分析目的に応じて、前記記憶部に記憶された前記分析テンプレートを提供する提供部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、利用者の分析目的に応じて適切な分析テンプレート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の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図３は、実施形態に係るテンプレート記憶部の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る評価画面の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。 図６は、実施形態に係る内訳コンテンツの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る内訳コンテンツの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）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、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。

［実施形態］
〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
図１に示す実施形態に係る情報処理装置１００は、各ユーザの端末装置（不図示）と連携し、各利用者の端末装置に対して、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、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

また、情報処理装置１００は、各利用者の端末装置に対して、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、情報処理装置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、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・音楽配信等のサービスを提供してもよい。実際には、情報処理装置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。

なお、情報処理装置１００は、ユーザに関するユーザ情報を取得可能である。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの性別、年代、居住地域といったユーザの属性に関する情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、ユーザを示す識別情報（ユーザＩＤ等）とともにユーザの属性に関する情報を記憶して管理する。

また、情報処理装置１００は、ユーザの端末装置から、あるいはユーザＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、ユーザ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、情報処理装置１００は、ユーザの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置から取得する。また、情報処理装置１００は、ユーザ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、情報処理装置１００は、ユーザ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、情報処理装置１００は、ユーザの商品購入や決済処理の履歴である購入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、情報処理装置１００は、ユーザ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サーバから取得してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、各種Ｗｅｂサービスを利用するユーザに関するユーザ情報を記憶するデータベースである。たとえば、各サービス（あるいは部署）において、データベースに記憶された情報を用いて、データの解析を行うにあたり、エンジニアが解析目的にあわせた分析テンプレート（以下、単にテンプレートとも記載する場合がある）を作成し、当該分析テンプレートを用いてデータ解析が行われる。

情報処理装置１００は、各エンジニアによって作成されたテンプレートを記憶するテンプレート記憶部を有し、テンプレートを社内で共有するためのシステムを提供する情報処理装置である。なお、テンプレートの共有は、社内に限定されるものではなく、所定のコミュニティで共有するものであってもよい。

ここで、分析テンプレートは、分析対象となるデータを分析するためのテンプレートであり、分析対象データを分析するための演算方法、グラフ、グラフの配置などを定義した情報である。より詳しくは、どのようなグラフを用いてどのような解析対象データを解析するか、グラフの配置をどうするか、解析対象データのどの項目をグラフ化するか、折れ線グラフの場合、縦軸と横軸にどの項目を設定するかなどといった分析対象データの種別やその分析析方法および分析結果の表示方法などいった各種情報を定義した情報である。

例えば、社内で分析テンプレートを共有することで、ある人物が作成した分析テンプレートを用いて、他の人物が他のデータを解析することができるので、作業効率の向上が見込まれる。

一方、作成者とは異なる人物やデータ解析に関する知識の乏しい人物にとって、各分析テンプレートがどのような解析に適しているかを把握し難いという課題がある。たとえば、テンプレート記憶部に登録された各テンプレートを自身の解析目的に応じて手作業で探索を行うは容易ではない。

このような課題に対し、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者の解析目的に応じて、分析テンプレートを提供することとした。なお、以下では、テンプレートの共有サービスを利用する人物を「利用者」、情報処理装置１００が提供するＷｅｂサービスを利用する人物を「ユーザ」として表記する。

図１に示すように、テンプレートの提供を希望する利用者の利用者端末５０には、解析目的に関する入力画面Ｇ１が表示される。入力画面Ｇ１の入力領域Ａ１には、利用者の所属部署、担当などといった利用者の属性に関する属性項目と、利用者のデータ解析の目的を入力する解析目的項目が表示される。なお、属性項目に入力される情報は、利用者に関する利用者情報の一例である。

利用者は、入力画面Ｇ１に表示された属性項目および解析目的項目を例えばプルダウンによって入力することができ、属性項目および解析目的項目の入力を終えると、利用者端末５０から情報処理装置１００へ属性項目および解析目的項目に関する目的情報が送信される。

情報処理装置１００は、目的情報を受け取ると（ステップＳ１）、受け取った目的情報に基づいて、テンプレート記憶部に登録された分析テンプレートからテンプレートを選択する（ステップＳ２）。

例えば、情報処理装置１００は、各テンプレートと、その解析目的との関係性を学習したモデルを予め生成しておき、目的情報をモデルに入力し、その出力値に基づいてテンプレートを選択する。

例えば、ここでのモデルは、テンプレート記憶部に登録された各テンプレートがそれぞれ利用者の解析目的に適している否かを数値として出力するモデルである。例えば、情報処理装置１００は、モデルの出力結果に基づき、数値が閾値を超えるテンプレートをテンプレート記憶部から選択する。

そして、情報処理装置１００は、選択したテンプレートに関するテンプレート情報を利用者端末５０へ提供する（ステップＳ３）。利用者端末５０は、情報処理装置１００から受け取ったテンプレート情報を入力画面Ｇ１の入力領域Ａ１の下側にある第１表示領域Ａ２および第２表示領域Ａ３を更新する。

図１に示すように、第１表示領域Ａ２には、例えば、テンプレートに付与された検索タグ（ここでは「メール施策」、「広告施策」、「データ施策」、「ＣＳ（Customer Support）施策」の各施策）に基づき、解析目的にヒットしたテンプレートの内訳がグラフ表示された円グラフが内訳コンテンツとして表示される。

第１表示領域Ａ２に表示された内訳に関する円グラフには、それぞれのテンプレートに関する情報が対応付けられており、利用者が選択中の選択領域Ｃに含まれるテンプレートのマッチング度が表示される。

そして、第２表示領域Ａ３には、選択領域Ｃに含まれるテンプレートの一覧が表示される。例えば、第２表示領域Ａ３には、テンプレートの名前、説明文やテンプレートをダウンロードするためのリンク先などに関する情報がテンプレート毎に表示される。

例えば、利用者は、選択領域Ｃを移動、あるいは、拡大・縮小を行うことで、選択領域Ｃを変更することができ、変更後の選択領域Ｃに応じて、第１表示領域Ａ２および第２表示領域Ａ３の表示内容が更新される。例えば、選択領域Ｃをメール施策の領域に移動させると、選択領域Ｃに含まれるメール施策のテンプレートのマッチング度が第１表示領域Ａ２に表示され、第２表示領域Ａ３には、メール施策のテンプレートが一覧表示されることになる。

すなわち、利用者は、第１表示領域Ａ２の選択領域Ｃを移動させることで、第２表示領域Ａ３に表示されるテンプレートを更新することができる。そして、利用者は、第２表示領域Ａ３に表示されたテンプレートを選択（クリック）すると、情報処理装置１００から利用者端末５０へ対応するテンプレートが提供される。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者の解析目的に基づいて、分析テンプレートを提供する。これにより、実施形態に係る情報処理装置１００によれば、利用者の分析目的に応じて適切な分析テンプレートを提供することができる。

〔２．情報処理装置の構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０）
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、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部１２０は、分析対象データ記憶部１２１と、テンプレート記憶部１２２と、モデル記憶部１２３とを有する。

（分析対象データ記憶部１２１）
分析対象データ記憶部１２１は、解析対象データを記憶する。分析対象データ記憶部１２１は、Ｗｅｂサービスを利用するユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、分析対象データ記憶部１２１は、各ユーザＩＤ（Identifier）に紐づけて、各ユーザのＷｅｂサービスの利用履歴や、各ユーザに関するユーザ情報等を記憶する。

（テンプレート記憶部１２２）
テンプレート記憶部１２２は、分析テンプレートを記憶する。図３は、実施形態に係るテンプレート記憶部１２２の一例を示す図である。図３に示すように、テンプレート記憶部１２２は、「テンプレートＩＤ」、「テンプレート情報」、「紹介コメント」、「提供履歴」、「評価情報」といった項目を有する。

「テンプレートＩＤ」は、各テンプレートを識別するための識別子である。「テンプレート情報」は、対応するテンプレートの設定情報である。例えば、テンプレート情報には、どのようなグラフを用いてどのようなデータを解析するか、グラフの配置をどうするか、解析対象データのどの項目をグラフ化するか、折れ線グラフの場合、縦軸と横軸にどの項目を設定するかなどいった各種情報が含まれる。

「紹介コメント」は、対応するテンプレートの紹介コメントであり、例えば、紹介コメントは、テンプレートの製作者によって登録される。なお、紹介コメントは、例えば、テンプレートを検索するための検索タグを含むようにしてもよい。

「提供履歴」は、対応するテンプレートの提供履歴に関する情報であり、例えば、いつ、だれにテンプレートを提供したかといった情報が含まれる。「評価情報」は、テンプレートに関する評価情報であり、提供した利用者に関する情報、解析目的に関する情報、利用者によるテンプレートの評価に関する情報が紐づいた情報である。

（モデル記憶部１２３）
モデル記憶部１２３について説明する。モデル記憶部１２３は、モデルを記憶する。ここでのモデルは、利用者の解析目的に対し、テンプレート記憶部１２２に登録された各テンプレートのマッチング度を算出するモデルである。

（制御部１３０）
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、情報処理装置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２に示す例では、制御部１３０は、受付部１３１と、生成部１３２と、選択部１３３と、提供部１３４とを有する。

（受付部１３１）
受付部１３１は、通信部１１０を介して、利用者端末５０から利用者の解析目的に関する目的情報を受け付ける。受付部１３１は、目的情報を受け付けると、選択部１３３へ渡す。

また、受付部１３１は、通信部１１０を介して、利用者端末５０から分析対象データの提供要求を受け付ける。受付部１３１は、提供要求を受け付けると、提供要求に関する情報を選択部１３３へ渡す。

また、受付部１３１は、通信部１１０を介して、利用者端末５０から利用者によるテンプレートの評価情報を受け付け、受け付けた評価情報に基づき、テンプレート記憶部１２２の評価情報に登録する。

図４は、実施形態に係る評価画面の一例を示す図である。例えば、利用者の利用者端末５０には、図４に示すように、提供した分析テンプレートの評価画面が表示される。図４の例では、利用者は、５段階評価によって提供された分析テンプレートの評価を行うことができ、受付部１３１は、利用者端末５０から５段階の評価結果に関する評価情報を受け付ける。なお、利用者による評価は、５段階評価に限定されるものではなく、例えば、良かった点や改善点など任意のコメントを入力するようにしてもよい。

（生成部１３２）
生成部１３２は、テンプレート記憶部１２２に登録された分析テンプレートと、分析テンプレートの分析目的との関係性を学習したモデルを生成し、モデル記憶部１２３に登録する。

例えば、生成部１３２は、分析テンプレートの紹介コメントと、分析目的との関係性を学習したモデル、あるいは、さらに、評価情報を考慮してモデルを生成する。つまり、生成部１３２は、分析テンプレートの紹介コメントを用いることで、定性的なデータを用いてモデルの学習を行うことができ、評価情報を用いることで、定量的なデータを用いてモデルの学習を行うことができる。つまり、紹介コメントおよび評価情報を用いて、モデルの学習を行うことで、定性および定量の２軸でモデルの学習を行うことができる。

また、生成部１３２は、さらに、利用者の利用者情報（例えば、部署、担当など）を用いて、モデルの学習を行う。つまり、利用者にとって分析テンプレートが適していたか否かに関する情報を学習データとして、モデルの生成を行う。これにより、各利用者によって適切なテンプレートを提供することが可能となる。

なお、モデルは、任意の種別のモデルが採用可能である。例えば、生成部１３２は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＤＮＮ（Deep Neural Network）をモデルとして採用してもよい。ここで、ＤＮＮは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）であってもよい。また、ＲＮＮは、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等であってもよい。すなわち、モデルは、任意の形式のモデルが採用可能である。また、モデルは、例えば、ＣＮＮとＲＮＮとを組み合わせたモデル等、複数のモデルを組み合わせることで実現されるモデルであってもよい。

学習は、例えばディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。生成部１３２は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。

（選択部１３３）
選択部１３３は、受付部１３１によって受け付けられた目的情報に基づき、解析目的に応じたテンプレートをテンプレート記憶部１２２から選択する。例えば、選択部１３３は、目的情報に含まれる、利用者の利用者情報（属性）、解析目的に関する情報をモデル記憶部１２３に記憶されたモデルへ入力し、その出力値（マッチング度）に基づき、テンプレートを選択する。

選択部１３３は、モデルの出力結果に基づき、マッチング度が閾値を超えるテンプレートをテンプレート記憶部１２２から選択する。この際、例えば、利用者の利用者情報として、属性に加え、例えば、利用者のデータ解析に関する熟練度に応じて、テンプレートを選択するようにしてもよい。すなわち、熟練度が同等の利用者が使用したテンプレート、あるいは、熟練度が同等の利用者による評価が良かったテンプレートを優先的に選択するようにしてもよい。なお、例えば、熟練度は、分析テンプレートの作成回数、あるいは、分析テンプレートの利用回数等に応じて、設定するようにしてもよい。各テンプレートに対し、例えば、上級者向け、中級者向け、初級者向けなどのラベルを予め付与しておくようにしてもよい。

また、選択部１３３は、例えば、各テンプレートの提供回数に基づき、テンプレートを選択するようにしてもよい。選択部１３３は、利用頻度の高いテンプレートを優先的に選択するようにしてもよい。

（提供部１３４）
提供部１３４は、選択部１３３によって選択されたテンプレートに関する情報を利用者端末５０へ提供する。例えば、図１に示したように、提供部１３４は、テンプレートの内訳に関するグラフを表示するための情報やテンプレートを一覧表示するための情報を生成し、利用者端末５０に対し提供する。

また、提供部１３４は、例えば、図４に示すような利用者による評価を受け付けるための評価画面を表示するための情報を利用者端末５０に対し提供する。また、提供部１３４は、利用者が指定した分析対象データを分析対象データ記憶部１２１から抽出し、利用者端末５０に対し提供する。

〔３．処理フロー〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する処理手順について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。

図５に示すように、まず、情報処理装置１００は、利用者端末５０から目的情報を受け付ける（ステップＳ１０１）。つづいて、情報処理装置１００は、目的情報に基づき、テンプレート記憶部１２２に登録されたテンプレートを選択する（ステップＳ１０２）。

つづいて、情報処理装置１００は、利用者端末５０に対し、選択したテンプレートに関するテンプレート情報を提供する（ステップＳ１０３）。つづいて、情報処理装置１００は、所定のタイミングで、利用者端末５０から、テンプレートに対する評価情報を受け付ける（ステップＳ１０４）。

その後、情報処理装置１００は、受け取った評価情報に基づき、モデルを更新する（ステップＳ１０５）。そして、情報処理装置１００は、処理を終了する。

〔４．変形例〕
上記では、情報処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。情報処理の一部あるいはすべてを利用者端末５０側が発揮する機能により実現されてもよく、情報提供装置１０側が発揮する機能により実現されてもよい。

また、第１表示領域Ａ２に表示される内訳コンテンツは図１の例に限られず、その他の表示形態であってもよい。そこで、以下では、図６および図７を用いて、内訳コンテンツの一例について説明する。図６および図７は、実施形態に係る内訳コンテンツの一例を示す図である。

図６の例では、各施策に対応するテンプレートのヒット数が円グラフとして表示される。また、例えば、利用者が円グラフの一部を選択すると、選択した領域に対応するマッチング度が円グラフ内部に表示される。

また、図７に示す例では、内訳コンテンツが、縦軸をマッチング度とし、各施策のテンプレートの内訳を可視化したグラフである。例えば、各施策に対応する図形の高さは、テンプレートのマッチング度を示し、その面積がテンプレートのヒット数を示す。

このように、図６および図７に示すような内訳コンテンツにおいても、利用者は、各施策別のテンプレートの内訳を容易に把握することが可能となる。

〔５．効果〕
上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、分析対象データのデータ分析に利用された分析テンプレートを記憶するテンプレート記憶部１２２と、利用者によるデータの分析目的に応じて、テンプレート記憶部１２２に記憶された分析テンプレートを提供する提供部１３４と、を備える。

また、テンプレート記憶部１２２は、分析テンプレートの紹介文を記憶し、提供部１３４は、紹介文に基づいて、利用目的に応じた分析テンプレートを提供する。また、提供部１３４は、利用者に関する利用者情報に基づいて、利用目的に応じた分析テンプレートを提供する。

また、テンプレート記憶部１２２は、利用者に提供した分析テンプレートに対する前記利用者の評価結果を記憶し、提供部１３４は、利用者の評価結果に基づいて、利用目的に応じたテンプレートを提供する。

また、テンプレート記憶部１２２は、分析テンプレートの提供回数に関する情報を記憶し、提供部１３４は、提供回数に基づいて、分析テンプレートを提供する。また、情報処理装置１００は、テンプレート記憶部１２２に記憶された分析テンプレートと、分析目的との関係性を学習したモデルを生成する生成部１３２を備え、提供部１３４は、生成部によって生成されたモデルを用いて、利用者によるデータの分析目的に応じたテンプレートを提供する。

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、利用者の分析目的に応じて適切な分析テンプレートを提供することができる。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図８は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワーク（通信ネットワーク）Ｎを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置（図８では、出力装置および入力装置を総称して「入出力装置」と記載する）を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔７．その他〕
また、上記実施形態及び変形例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また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また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、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

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。

１０ 情報提供装置
５０ 利用者端末
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 分析対象データ記憶部
１２２ テンプレート記憶部
１２３ モデル記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 生成部
１３３ 選択部
１３４ 提供部

Claims (7)

1. 分析対象データのデータ分析に利用された分析テンプレートを記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された前記分析テンプレートと、利用者による分析目的との関係性を学習したモデルを生成する生成部と、
   前記生成部によって生成された前記モデルを用い、前記利用者による分析目的に応じた前記分析テンプレート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. 前記生成部は、
   前記分析テンプレートの紹介文を用いて、前記モデルを生成すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生成部は、
   前記利用者に関する利用者情報を用いて、前記モデルを生成し、
   前記提供部は、
   前記利用者情報に基づいて、前記分析テンプレートを提供すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記生成部は、
   前記分析テンプレートに対する前記利用者の評価結果を用いて、前記モデルを生成すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記記憶部は、
   前記分析テンプレートの前記利用者への提供回数に関する情報を記憶し、
   前記提供部は、
   前記提供回数に基づいて、前記分析テンプレートを提供すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   分析対象データのデータ分析に利用された分析テンプレートを記憶する記憶工程と、
   前記記憶工程において記憶された前記分析テンプレートと、利用者による分析目的との関係性を学習したモデルを生成する生成工程と、
   前記生成工程によって生成された前記モデルを用い、前記利用者による分析目的に応じた前記分析テンプレート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。
7. 分析対象データのデータ分析に利用された分析テンプレートを記憶する記憶手順と、
   前記記憶手順において記憶された前記分析テンプレートと、利用者による分析目的との関係性を学習したモデルを生成する生成手順と、
   前記生成手順によって生成された前記モデルを用い、前記利用者による分析目的に応じた前記分析テンプレート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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