JP2024039460A - 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】コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うこと。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、提供部とを有する。取得部は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報と、所定の依頼元のコンテンツである対象コンテンツに関する対象コンテンツ情報とを取得する。提供部は、複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。【選択図】図６

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。

近年、インターネットを介した広告等のコンテンツの配信において配信したコンテンツの効果に関連する技術が提供されている。例えば、コンテンツに対する視聴者の注目度を推定する技術が提供されている。

特開２０２２－０４０４３２号公報

しかしながら、上記の従来技術には、改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、コンテンツに対する注目度のように、コンテンツの効果を推定するものの、推定し取得したコンテンツの効果に関する情報の利用の点については改善の余地がある。そのため、コンテンツの効果に関する情報を適切に提供することが望まれている。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願にかかる情報処理装置は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報と、所定の依頼元のコンテンツである対象コンテンツに関する対象コンテンツ情報とを取得する取得部と、前記複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、前記対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、前記所定の依頼元に提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができるといった効果を奏する。

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２は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。 図３は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。 図４は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。 図５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６は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図７は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図８は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図９は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１０は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１１は、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、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」と呼ぶ）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、情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各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。

（実施形態）
〔１．情報処理〕
以下では、図１～図４を用いて、情報処理システム１が行う情報処理の一例について説明する。まず、図１を用いて、情報処理システム１の各装置間での情報の送受信を含む情報処理システム１における処理の概要を説明した後、図２～図４を用いて各情報処理の詳細を説明する。以下では、情報処理システム１（図５参照）が広告コンテンツ（単に「広告」ともいう）対象として、その配信の依頼元である広告主に各種の情報処理を行う場合を示す。なお、対象とするコンテンツは広告に限らず、以下に示す処理が適用可能なコンテンツであればどのようなコンテンツであってもよい。また、情報提供先となる依頼元は、広告主に限らず、任意の依頼元であってもよいが、この点については後述する。

〔１－１．情報処理システムにおける処理の全体概要〕
ここから、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。

まず、広告主が利用する広告主端末３０は、広告主の広告の配信を依頼する処理を行う（ステップＳ１）。例えば、広告主端末３０は、広告主の操作に応じて広告の配信を配信サーバ２０に依頼し、配信サーバ２０は、広告主端末３０からの依頼に応じて広告主の広告をユーザ端末１０への配信対象に追加する。

また、ユーザ端末１０を利用するユーザは、配信サーバ２０が提供するコンテンツ配信サービスを利用する（ステップＳ２）。例えば、配信サーバ２０は、ユーザが利用するユーザ端末１０からの要求に応じて、要求されたコンテンツをユーザ端末１０に配信する。例えば、配信サーバ２０は、ユーザ端末１０からの広告の要求に応じて、要求された広告をユーザ端末１０に配信する。配信サーバ２０は、コンテンツ配信サービスを利用するユーザへのコンテンツ配信の履歴情報を収集する。

そして、情報処理装置１００は、情報提供を行うための情報処理に用いる情報を配信サーバ２０から取得する（ステップＳ３）。情報処理装置１００は、配信サーバ２０がコンテンツ配信サービスで収集した各種情報を配信サーバ２０から取得する。例えば、情報処理装置１００は、配信サーバ２０が収集したコンテンツ配信の履歴情報を配信サーバ２０から受信する。例えば、情報処理装置１００は、各ユーザへ配信したコンテンツ、及びそのコンテンツに関連するユーザの行動等の様々な情報を含むコンテンツ配信の履歴情報を配信サーバ２０から取得する。なお、情報処理装置１００は、広告主端末３０またはユーザ端末１０から情報を取得してもよい。

そして、情報処理装置１００は、取得した情報を用いて、各種の情報処理を実行する（ステップＳ４）。情報処理装置１００は、取得した情報を用いて、情報処理を実行する。例えば、情報処理装置１００は、取得した情報を用いて、広告主へ情報提供を行うための各種の情報処理を実行するが、この点の詳細は後述する。

そして、情報処理装置１００は、情報処理に基づく情報を広告主へ提供する（ステップＳ５）。このように、情報処理装置１００は、情報処理により生成した情報を用いて、広告主へ情報提供サービスを行う。情報処理装置１００は、情報処理により生成した情報を、広告主が利用する広告主端末３０へ送信する。例えば、情報処理装置１００は、情報処理により一の広告主（「対象広告主」ともいう）の広告の効果に関する情報を生成し、生成した情報を対象広告主が利用する広告主端末３０へ送信する。このように、情報処理装置１００は、情報処理に基づく情報を用いて、広告主へ情報提供を行うことにより、広告等のコンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。なお、情報処理装置１００が広告主へ提供する情報提供サービスの詳細については後述する。

〔１－２．情報処理の詳細〕
上述した情報処理システム１が行う情報処理を前提として、情報処理装置１００により実行される各種の情報処理の詳細を説明する。なお、上記で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。また、以下で説明する各種の処理は適宜組み合わせてもよい。

図２～図４を用いて説明する例では、情報処理システム１が広告の効果を示す指標（広告指標）の一例として、クリックに関する広告指標を用いる場合を説明する。例えば、情報処理システム１は、クリックに関する広告指標として、クリック率に関する指標を用いる。なお、クリック率に関する指標はクリックに関する指標の一例に過ぎず、クリックに関する指標は、クリック率に関する指標に限らず、クリックされた回数（クリック数）等、クリックに関する任意の指標が採用可能である。

例えば、クリック率に関する指標は、ユーザに表示された回数（インプレッション数）のうち、ユーザがクリックした回数の割合を示すＣＴＲ（Click Through Rate）である。また、クリック率に関する指標は、ＣＴＲに限らず、ユーザの視認領域に広告が表示された際のインプレッション数（ビューアブルインプレッション数）のうち、ユーザがクリックした回数の割合を示すＶＣＴＲ（Visible Click Through Rate）であってもよい。

なお、クリックに関する指標は広告の効果を示す広告指標の一例に過ぎず、広告の効果を示す広告指標は、クリックに関する指標に限らず、任意の指標が採用可能である。例えば、広告の効果を示す広告指標は、ＣＶＲ（Conversion Rate）等のコンバージョンに関する指標であってもよいし、レベニューシェア等の報酬に関する指標でであってもよい。

〔１－２－１．効果が低下している広告に関する情報提供〕
まず、図２を用いて、効果が低下している広告に関する情報提供について説明する。図２は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。具体的には、図２は、効果が低下している広告に関する情報提供が行われる場合の情報処理装置１００による情報処理の一例を示す図である。

例えば、情報処理装置１００は、効果が低下している広告について、その広告の広告主にその広告の効果が低下していることを通知する。図２では、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１～ＡＤ３等の各広告について、広告主、配信期間、効果情報及び更新日時といった情報を含む広告情報群ＡＬ１を取得する。例えば、広告ＡＤ１は、広告主ＡＲ１の広告（クリエイティブ）であり、配信期間ＰＤ１が配信期間に設定され、その時点までに集計された効果情報が効果情報ＥＦ１であり、更新日時ＤＵ１に更新されたことを示す。例えば、効果情報ＥＦ１は、配信期間ＰＤ１中の期間（例えば２週間、１カ月等）ごとに集計された広告ＡＤ１のＶＣＴＲの一覧を示す。すなわち、効果情報ＥＦ１は、配信期間ＰＤ１における広告ＡＤ１の効果の変遷を示す情報である。

また、広告ＡＤ２は、広告主ＡＲ２の広告（クリエイティブ）であり、配信期間ＰＤ２が配信期間に設定され、その時点までに集計された効果情報が効果情報ＥＦ２であり、更新日時ＤＵ２に更新されたことを示す。また、広告ＡＤ３は、広告主ＡＲ３の広告（クリエイティブ）であり、配信期間ＰＤ３が配信期間に設定され、その時点までに集計された効果情報が効果情報ＥＦ３であり、更新日時ＤＵ３に更新されたことを示す。

なお、情報処理装置１００は、広告情報群ＡＬ１を配信サーバ２０等の外部装置から取得してもよいし、配信サーバ２０等の外部装置から取得した情報を基に広告情報群ＡＬ１を生成してもよい。図２では、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１～ＡＤ３等を含む広告群のうち、配信期間が期間に関する条件（「期間条件」ともいう）を満たし、効果が低下に関する条件（「通知条件」ともいう）を満たす広告を対象として情報提供を行う。

まず、図２では、情報処理装置１００は、広告情報群ＡＬ１中の広告ＡＤ１～ＡＤ３等を含む広告群から、配信期間が期間条件を満たす広告を抽出する（ステップＳ１１）。例えば、情報処理装置１００は、広告情報群ＡＬ１中の広告ＡＤ１～ＡＤ３等を含む広告群のうち、配信期間が閾値（例えば１カ月、３ヵ月等）以上である広告を候補広告として抽出する。すなわち、情報処理装置１００は、広告情報群ＡＬ１中の広告ＡＤ１～ＡＤ３等を含む広告群のうち、配信期間が閾値（例えば１カ月、３ヵ月等）未満の広告を除外する。

例えば、情報処理装置１００は、配信期間ＰＤ１と期間条件が示す閾値とを比較することにより、配信期間ＰＤ１が期間条件を満たさないと判定し、広告ＡＤ１を除外すると決定する。例えば、情報処理装置１００は、配信期間ＰＤ２と期間条件が示す閾値とを比較することにより、配信期間ＰＤ２が期間条件を満たすと判定し、広告ＡＤ２を候補広告として抽出する。例えば、情報処理装置１００は、配信期間ＰＤ３と期間条件が示す閾値とを比較することにより、配信期間ＰＤ３が期間条件を満たすと判定し、広告ＡＤ３を候補広告として抽出する。また、情報処理装置１００は、広告情報群ＡＬ１中の他の広告についても同様に処理する。これにより、情報処理装置１００は、配信期間が期間条件を満たさない広告を除外し、候補広告のみを含む候補広告情報群ＡＬ２を生成する。図２では、情報処理装置１００は、配信期間が期間条件を満たさない広告ＡＤ１等の広告が除外され、配信期間が期間条件を満たす広告ＡＤ２、ＡＤ３等の広告を含む候補広告情報群ＡＬ２を生成する。

そして、情報処理装置１００は、候補広告情報群ＡＬ２中の候補広告の各々について、通知条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１２）。例えば、情報処理装置１００は、候補広告の各々の効果情報と通知条件とを比較し、候補広告の各々の効果が通知条件を満たすか否かを判定する。情報処理装置１００は、一の候補広告について、最新の期間（第１の期間）に対応する効果が、配信期間のうち最初の期間（第２の期間）の効果よりも低下している場合、その一の候補広告を通知情報の提供対象とする広告（「通知対象広告」ともいう）に決定する。例えば、情報処理装置１００は、一の候補広告について、最新の期間のＶＣＴＲが、配信期間のうち最初の期間のＶＣＴＲよりも低下している場合、その一の候補広告を通知対象広告に決定する。

例えば、情報処理装置１００は、広告ＡＤ２について、最新の期間のＶＣＴＲが、配信期間ＰＳ２のうち最初の期間のＶＣＴＲよりも低下していないため、広告ＡＤ２が通知条件を満たさないと判定する。これにより、情報処理装置１００は、広告ＡＤ２を通知対象広告にしないと決定する。

また、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３について、最新の期間のＶＣＴＲが、配信期間ＰＳ３のうち最初の期間のＶＣＴＲよりも低下しているため、広告ＡＤ３が通知条件を満たすと判定する。これにより、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３を通知対象広告に決定する。また、情報処理装置１００は、候補広告情報群ＡＬ２中の他の候補広告についても同様に処理する。これにより、情報処理装置１００は、候補広告のうち通知条件を満たす通知対象広告のみを含む通知対象広告情報群ＡＬ３を生成する（ステップＳ１３）。図２では、情報処理装置１００は、通知条件を満たさない広告ＡＤ２等の広告が除外され、通知条件を満たす広告ＡＤ３等の広告を含む通知対象広告情報群ＡＬ３を生成する。

そして、情報処理装置１００は、通知対象広告情報群ＡＬ３中の通知対象広告の各々について、通知情報を提供する（ステップＳ１４）。情報処理装置１００は、通知対象広告情報群ＡＬ３中の通知対象広告の各々について、その広告の効果が低下していることを示す通知情報を、その広告主が利用する広告主端末３０に送信する。図２では、情報処理装置１００は、通知対象広告情報群ＡＬ３中の広告ＡＤ３の効果が低下していることを示す通知情報を、広告ＡＤ３の広告主ＡＲ３が利用する広告主端末３０に送信する。これにより、情報処理装置１００は、通知対象広告の通知情報を通知対象広告の広告主に提供する。

なお、情報処理装置１００は、任意のタイミングで通知情報の提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、通知対象広告に決定した広告の広告主がその広告に関する情報にアクセスしたタイミングで通知情報の提供を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、通知対象広告に決定したタイミングで通知情報の提供を行ってもよい。

〔１－２－２．改善施策の情報提供〕
情報処理装置１００は、広告の効果が低下していることを通知する際に、広告の効果の改善施策の提案を行ってもよい。この点について以下例示を記載する。以下では、通知対象広告となり、配信による効果が低下している広告ＡＤ３を、改善提案を行う対象となる広告（「改善対象広告」ともいう）の一例として説明する。なお、改善対象広告は広告ＡＤ３に限らず、情報処理装置１００は、様々な情報を用いて、改善対象広告を決定してもよい。

なお、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３に限らず、配信による効果が低下した広告を改善対象広告に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、通知条件を満たす広告を改善対象広告に決定してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、配信期間が期間条件を満たす広告を改善対象広告に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、配信期間が期間条件を満たし、かつ通知条件を満たす広告を改善対象広告に決定してもよい。

この場合、情報処理装置１００は、配信期間が期間条件を満たし、かつ通知条件を満たす広告ＡＤ３等の広告を改善対象広告に決定する。そして、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３等の広告を改善対象広告の広告主に、改善対象広告の効果を改善するための施策に関する情報（「改善施策情報」ともいう）として提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、効果が低下している場合に実行すべき施策例を示すマニュアル等を改善施策情報として提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、色、文字情報、パーツ（要素）の配置等に関する施策例を示すマニュアル等を改善施策情報として提供してもよい。

なお、情報処理装置１００が提供する情報は、改善対象広告の情報を基に決定してもよい。この点について、広告ＡＤ３を改善対象広告とした場合の処理の一例を説明する。情報処理装置１００は、改善対象広告に決定した広告ＡＤ３に関する広告情報を取得する。広告の広告情報は、その広告のデザインに関する情報を含む。例えば、広告の広告情報は、その広告の色、文字情報、パーツの配置等のその広告に関する様々な情報を含む。例えば、広告ＡＤ３の広告情報は、広告ＡＤ３の色、文字情報、パーツの配置等の広告ＡＤ３に関する様々な情報を含む。

情報処理装置１００は、配信による効果が低下した改善対象広告である広告ＡＤ３に関する広告情報に基づいて、広告ＡＤ３の効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を、広告ＡＤ３の広告主ＡＲ３に提供する。情報処理装置１００は、広告ＡＤ３の改善施策情報を広告主ＡＲ３が利用する広告主端末３０に送信する。

情報処理装置１００は、広告ＡＤ３に関する変更を促す改善施策情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３のデザインの変更を促す改善施策情報を提供する。この場合、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３の色、文字情報、パーツの配置等を含む広告ＡＤ３の要素うち、少なくとも１つについて変更を促す改善施策情報を提供する。

情報処理装置１００は、広告ＡＤ３の広告情報を用いて、広告ＡＤ３の要素うち変更を促す要素（「変更候補要素」ともいう）を決定する。例えば、情報処理装置１００は、過去に実施された改善施策の履歴を示す履歴情報を用いて、広告ＡＤ３の変更候補要素を決定する。例えば、情報処理装置１００は、過去に実施された改善施策の履歴を示す履歴情報のうち、広告ＡＤ３に類似する類似広告の履歴情報（「対象履歴情報」ともいう）を用いて、広告ＡＤ３の変更候補要素を決定する。情報処理装置１００は、広告ＡＤ３と類似広告との比較に基づいて、広告ＡＤ３の変更候補要素を決定する。

例えば、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３に類似する類似広告について、変更により効果が改善した要素を、広告ＡＤ３の変更候補要素を決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３に類似する類似広告について、色を変更したことに効果が改善した履歴情報が対象履歴情報に含まれる場合、色を広告ＡＤ３の変更候補要素を決定してもよい。そして、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３の色の変更を促す改善施策情報を広告主ＡＲ３に提供する。なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を用いて、改善施策情報を提供してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、広告の広告情報を入力として、その広告の各要素について、変更することで効果が改善する可能性が高い程、高いスコアを出力する推定モデルを用いて、変更候補要素を決定してもよい。そして、情報処理装置１００は、推定モデルを用いて決定した変更候補要素の変更を促す改善施策情報を提供してもよい。この場合、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３の広告情報を入力として推定モデルが出力した各要素のスコアを用いて、広告ＡＤ３の変更候補要素を決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３の広告情報を入力として推定モデルが出力した各要素のスコアを用いて、推定モデルがスコアを出力した各要素のうち、最大であるスコアに対応する要素を広告ＡＤ３の変更候補要素を決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３の広告情報が入力された推定モデルがスコアを出力した各要素のうち、パーツの配置に対応するスコアが最大である場合、パーツの配置を広告ＡＤ３の変更候補要素を決定してもよい。そして、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３のパーツの配置の変更を促す改善施策情報を広告主ＡＲ３に提供してもよい。なお、推定モデルの詳細については後述する。

上述したように、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３の外観や内容に応じた改善提案を広告主ＡＲ３に提供する。例えば、情報処理装置１００は、広告ＡＤ３の外観や内容に応じた改善提案を広告主ＡＲ３に提供する。例えば、情報処理装置１００は、過去に改善した際の配信効果の改善履歴に基づいた提案を行う。また、情報処理装置１００は、改善対象コンテンツの類似コンテンツを変更した際に効果が改善した場合は、その変更内容を提案する。例えば、情報処理装置１００は、改善対象広告に、カテゴリや購入者等が類似する類似広告を変更した際に効果が改善した場合は、その変更内容を提案する。

なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な態様で提案を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、業種に応じて提案してもよい。例えば、情報処理装置１００は、運用型等の広告の配信態様に応じて提案してもよい。例えば、情報処理装置１００は、配信実績に応じて提案態様を異ならせてもよい。例えば、情報処理装置１００は、効果が急降下している場合、広告の要素全体を変更することを提案したり、訴求軸を変更することを提案したりしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、効果が若干低下している場合、キャッチコピー等も文字情報を変更することを提案してもよい。

〔１－２－３．自己の配信履歴に基づく情報提供〕
また、情報処理装置１００は、所定の依頼元である一の広告主の情報のみを用いて、その一の広告主に情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、一の広告主の配信履歴に基づいて、その一の広告主に情報提供を行ってもよい。この点について、図３を用いて、以下例を説明する。図３は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。具体的には、図３は、一の広告主の配信履歴のうち効果が良好な広告（「効果良の広告」ともいう）に基づいて、その一の広告主に情報提供が行われる場合の情報処理装置１００による情報処理の一例を示す図である。

図３では、情報処理装置１００は、一の広告主である広告主Ａが配信を依頼した複数の広告の各々の配信による効果を示す効果履歴情報に基づいて、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を広告主Ａに提供する。例えば、情報処理装置１００は、広告主Ａが利用する広告主端末３０に分析情報を送信する。

例えば、情報処理装置１００は、広告主Ａが配信を依頼した複数の広告のうち、配信期間が期間条件を満たす広告を分析対象広告として抽出し、抽出した分析対象広告の履歴情報を取得する。図３では、情報処理装置１００は、広告主Ａの広告のうち、配信期間が期間条件を満たす広告である分析対象広告の履歴情報ＨＤＴ１を取得する。

情報処理装置１００は、広告主Ａの分析対象広告のうち、配信の効果が所定の条件を満たす広告を効果良の広告として抽出する（ステップＳ２１）。例えば、情報処理装置１００は、広告主Ａの分析対象広告のうち、配信の効果が期間経過に応じて上昇傾向にあった広告を効果良の広告として抽出する図３では、情報処理装置１００は、分析対象広告の履歴情報ＨＤＴ１のうち、効果良の広告に対応する履歴情報を第１の履歴情報ＤＴ１１として抽出する。

また、情報処理装置１００は、広告主Ａの分析対象広告のうち、配信の効果が所定の条件を満たさない広告を効果が不良な広告（「効果悪の広告」ともいう）として抽出する（ステップＳ２２）。例えば、情報処理装置１００は、広告主Ａの分析対象広告のうち、配信の効果が期間経過に応じて下降傾向にあった広告を効果悪の広告として抽出する。図３では、情報処理装置１００は、分析対象広告の履歴情報ＨＤＴ１のうち、効果悪の広告に対応する履歴情報を第２の履歴情報ＤＴ１２として抽出する。

情報処理装置１００は、第１の履歴情報ＤＴ１１と第２の履歴情報ＤＴ１２とを用いて、分析処理を実行する。情報処理装置１００は、第１の履歴情報ＤＴ１１と第２の履歴情報ＤＴ１２とを用いて、効果良の広告と効果悪の広告との差分を示す差分情報ＤＴ１３を分析情報として生成する（ステップＳ２３）。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告と効果悪の広告との差分に基づいて、広告のデザインに関する差分情報ＤＴ１３を生成する。

情報処理装置１００は、効果良の広告の色と効果悪の広告の色との差分に基づいて、広告の色に関する差分情報ＤＴ１３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告の色と効果悪の広告の色とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報ＤＴ１３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告の色と効果悪の広告の色とに差分がある場合、効果良の広告の色を示す情報を含む差分情報ＤＴ１３を生成する。

情報処理装置１００は、効果良の広告の文字情報と効果悪の広告の文字情報との差分に基づいて、広告の文字情報に関する差分情報ＤＴ１３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告の文字情報と効果悪の広告の文字情報とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報ＤＴ１３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告の文字情報と効果悪の広告の文字情報とに差分がある場合、効果良の広告の文字情報を示す情報を含む差分情報ＤＴ１３を生成する。

情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと効果悪の広告に含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、広告に含まれる文字のフォントサイズに関する差分情報ＤＴ１３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと効果悪の広告に含まれる文字のフォントサイズとに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報ＤＴ１３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと効果悪の広告に含まれる文字のフォントサイズとに差分がある場合、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズを示す情報を含む差分情報ＤＴ１３を生成する。

情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と効果悪の広告に含まれる文字情報の量との差分に基づいて、広告に含まれる文字情報の量に関する差分情報ＤＴ１３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と効果悪の広告に含まれる文字情報の量とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報ＤＴ１３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と効果悪の広告に含まれる文字情報の量とに差分がある場合、効果良の広告に含まれる文字情報の量を示す情報を含む差分情報ＤＴ１３を生成する。

そして、情報処理装置１００は、分析処理により生成した差分情報ＤＴ１３を、広告主Ａの広告に関する分析情報として提供する（ステップＳ２４）。情報処理装置１００は、差分情報ＤＴ１３を、広告主Ａが利用する広告主端末３０に送信する。図３では、情報処理装置１００は、広告主Ａが配信を依頼した広告のうち、効果が良好な広告の特徴を示す差分情報ＤＴ１３を、広告主Ａが利用する広告主端末３０に送信する。これにより、情報処理装置１００は、広告主Ａが広告の効果を向上させるために用いることが可能な情報を広告主Ａに提供する。

なお、情報処理装置１００は、任意のタイミングで分析情報の提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告主Ａによる要求があった場合に、広告主Ａの広告に関する分析情報の提供を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、定期的（例えば１カ月おき等）に広告主Ａの広告に関する分析情報の提供を行ってもよい。

例えば、情報処理装置１００は、一の広告主の履歴情報のみを用いて生成された推定モデル（「個別モデル」ともいう）を用いて、一の広告主への情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、一の広告主の変更候補要素を決定してもよい。そして、情報処理装置１００は、個別モデルを用いて個別モデルを用いて、一の広告主が配信を依頼する広告（「分析候補広告」ともいう）についての変更候補要素を決定してもよい。分析候補広告は、配信中の広告であってもよいし、配信開始前の広告であってもよい。情報処理装置１００は、個別モデルを用いて決定した変更候補要素の変更を促す改善施策情報を提供してもよい。この場合、情報処理装置１００は、分析候補広告の広告情報を入力として個別モデルが出力した各要素のスコアを用いて、分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、分析候補広告の広告情報を入力として個別モデルが出力した各要素のスコアを用いて、個別モデルがスコアを出力した各要素のうち、最大であるスコアに対応する要素を分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、分析候補広告の広告情報が入力された個別モデルがスコアを出力した各要素のうち、文字情報の量に対応するスコアが最大である場合、文字情報の量を分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、分析候補広告の広告情報が入力された広告主Ａの個別モデルがスコアを出力した各要素のうち、文字情報の量に対応するスコアが最大である場合、分析候補広告の文字情報の量の変更を促す改善施策情報を広告主Ａに提供してもよい。

上述したように、情報処理装置１００は、一の広告主の配信履歴に基づいた分析情報を一の広告主に提供する。例えば、情報処理装置１００は、一の広告主自身の配信履歴に基づいた広告の配信効果を予測する。例えば、情報処理装置１００は、所定の依頼元が配信を依頼したコンテンツの効果を測定する。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツ配信の効果の比較結果を依頼元に提供する。

情報処理装置１００は、一の広告主が配信依頼した過去の広告の効果を取得し、効果が良好な広告（閾値を超える広告）と、悪かった広告との差分を分析する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告について、色、フォントサイズ、文字量等の差を分析する。例えば、情報処理装置１００は、改善予測の広告指標を算出して、提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告自体の差分量と広告指標との割合から、色をよい方に近づけた場合にどれくらい改善するかを予測値として提供してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、業種の平均値との比較結果を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、カテゴリごとに傾向を分析した分析情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ターゲットユーザの種別ごとに傾向を分析した分析情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告のうちどこ位置に広告キーワードを入れるといいのかを分析した分析情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告の文字情報（テキスト）が入っている領域を示すヒートマップを生成し、どこ位置に文字情報があると良いかを学習してもよい。また、情報処理装置１００は、どのようなキーワードがいいのかを学習してもよい。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な態様で提案を行ってもよい。

〔１－２－４．全体の配信に基づく情報提供〕
なお、情報処理装置１００は、一の広告主の情報のみに限らず、他の広告主の情報も用いて、一の広告主に情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告の配信履歴と、一の広告主の広告（分析候補広告）の広告情報とに基づいて、一の広告主に情報提供を行ってもよい。この点について、図４を用いて、以下例を説明する。図４は、情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。具体的には、図４は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告の配信履歴のうち効果が良好な広告（効果良の広告）に基づいて、その一の広告主に情報提供が行われる場合の情報処理装置１００による情報処理の一例を示す図である。

図４では、情報処理装置１００は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告の履歴情報と、広告主Ａの広告のうち分析候補広告である広告Ｘの広告情報ＡＤＴ１に基づいて、広告Ｘに関する分析結果を示す分析情報を広告主Ａに提供する。例えば、情報処理装置１００は、広告主Ａが利用する広告主端末３０に分析情報を送信する。

例えば、情報処理装置１００は、複数の広告主の各々が配信を依頼した複数の広告のうち、配信期間が期間条件を満たす広告を分析対象広告として抽出し、抽出した分析対象広告の履歴情報を取得する。なお、ここでいう複数の広告主には、広告主Ａが含まれてもよいし、広告主Ａが含まれなくてもよい。図４では、情報処理装置１００は、複数の広告主の各々が配信を依頼した複数の広告のうち、配信期間が期間条件を満たす広告である分析対象広告の履歴情報ＨＤＴ２を取得する。

情報処理装置１００は、広告主Ａの分析対象広告のうち、配信の効果が所定の条件を満たす広告を効果良の広告として抽出する（ステップＳ３１）。例えば、情報処理装置１００は、広告主Ａの分析対象広告のうち、配信の効果が期間経過に応じて上昇傾向にあった広告を効果良の広告として抽出する図４では、情報処理装置１００は、分析対象広告の履歴情報ＨＤＴ２のうち、効果良の広告に対応する履歴情報を対象履歴情報ＤＴ２１として抽出する。

また、情報処理装置１００は、分析候補広告である広告主Ａの広告Ｘの広告情報ＡＤＴ１を取得する。例えば、情報処理装置１００は、分析候補広告は、配信中の広告であってもよいし、広告主Ａの広告のうち、配信開始前の広告である広告Ｘを分析候補広告として、広告Ｘの広告情報ＡＤＴ１を取得する。

情報処理装置１００は、対象履歴情報ＤＴ２１と広告情報ＡＤＴ１とを用いて、分析処理を実行する。情報処理装置１００は、対象履歴情報ＤＴ２１と広告情報ＡＤＴ１とを用いて、効果良の広告と分析候補広告である広告主Ａの広告Ｘとの差分を示す差分情報ＤＴ２３を分析情報として生成する（ステップＳ３２）。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告と広告主Ａの広告Ｘとの差分に基づいて、広告のデザインに関する差分情報ＤＴ２３を生成する。

情報処理装置１００は、効果良の広告の色と広告主Ａの広告Ｘの色との差分に基づいて、広告の色に関する差分情報ＤＴ２３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告の色と広告主Ａの広告Ｘの色とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報ＤＴ２３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告の色と広告主Ａの広告Ｘの色とに差分がある場合、効果良の広告の色を示す情報を含む差分情報ＤＴ２３を生成する。

情報処理装置１００は、効果良の広告の文字情報と広告主Ａの広告Ｘの文字情報との差分に基づいて、広告の文字情報に関する差分情報ＤＴ２３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告の文字情報と広告主Ａの広告Ｘの文字情報とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報ＤＴ２３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告の文字情報と広告主Ａの広告Ｘの文字情報とに差分がある場合、効果良の広告の文字情報を示す情報を含む差分情報ＤＴ２３を生成する。

情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと広告主Ａの広告Ｘに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、広告に含まれる文字のフォントサイズに関する差分情報ＤＴ２３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと広告主Ａの広告Ｘに含まれる文字のフォントサイズとに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報ＤＴ２３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズと広告主Ａの広告Ｘに含まれる文字のフォントサイズとに差分がある場合、効果良の広告に含まれる文字のフォントサイズを示す情報を含む差分情報ＤＴ２３を生成する。

情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と広告主Ａの広告Ｘに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、広告に含まれる文字情報の量に関する差分情報ＤＴ２３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と広告主Ａの広告Ｘに含まれる文字情報の量とに差分がある場合、その差分を示す情報含む差分情報ＤＴ２３を生成する。例えば、情報処理装置１００は、効果良の広告に含まれる文字情報の量と広告主Ａの広告Ｘに含まれる文字情報の量とに差分がある場合、効果良の広告に含まれる文字情報の量を示す情報を含む差分情報ＤＴ２３を生成する。

そして、情報処理装置１００は、分析処理により生成した差分情報ＤＴ２３を、広告主Ａの広告に関する分析情報として提供する（ステップＳ３３）。情報処理装置１００は、差分情報ＤＴ２３を、広告主Ａが利用する広告主端末３０に送信する。図４では、情報処理装置１００は、広告主Ａが配信を依頼した広告のうち、効果が良好な広告の特徴を示す差分情報ＤＴ２３を、広告主Ａが利用する広告主端末３０に送信する。これにより、情報処理装置１００は、広告主Ａが広告の効果を向上させるために用いることが可能な情報を広告主Ａに提供する。

なお、情報処理装置１００は、任意のタイミングで分析情報の提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告主Ａによる要求があった場合に、広告主Ａの広告に関する分析情報の提供を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、定期的（例えば１カ月おき等）に広告主Ａの広告に関する分析情報の提供を行ってもよい。

例えば、情報処理装置１００は、複数の広告主の履歴情報を用いて生成された推定モデル（「全体モデル」ともいう）を用いて、一の広告主への情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、一の広告主の変更候補要素を決定してもよい。そして、情報処理装置１００は、全体モデルを用いて、一の広告主の分析候補広告についての変更候補要素を決定してもよい。情報処理装置１００は、全体モデルを用いて決定した変更候補要素の変更を促す改善施策情報を提供してもよい。この場合、情報処理装置１００は、分析候補広告の広告情報を入力として全体モデルが出力した各要素のスコアを用いて、分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、分析候補広告の広告情報を入力として全体モデルが出力した各要素のスコアを用いて、全体モデルがスコアを出力した各要素のうち、最大であるスコアに対応する要素を分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、分析候補広告の広告情報が入力された全体モデルがスコアを出力した各要素のうち、フォントサイズに対応するスコアが最大である場合、フォントサイズを分析候補広告の変更候補要素を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、分析候補広告の広告情報が入力された全体モデルがスコアを出力した各要素のうち、フォントサイズに対応するスコアが最大である場合、分析候補広告のフォントサイズの変更を促す改善施策情報を広告主Ａに提供してもよい。

上述したように、情報処理装置１００は、複数の広告主の配信履歴に基づいた分析情報を一の広告主に提供する。例えば、情報処理装置１００は、全員の配信履歴に基づいた広告の配信効果を予測する。例えば、情報処理装置１００は、各依頼元が配信を依頼したコンテンツ情報の効果を測定する。例えば、情報処理装置１００は、良いコンテンツの共通傾向を特定し、良いコンテンツの傾向を学習する。例えば、情報処理装置１００は、特定した共通傾向と、一の依頼元のコンテンツとの差分を検出する。例えば、情報処理装置１００は、検出した差分を示す情報を一の依頼元に提供する。

例えば、情報処理装置１００は、様々な依頼元が配信を依頼した過去の広告の効果を取得し、効果が良好な広告（閾値を超える広告）を抽出し、抽出した広告の外観的な傾向を特定する。例えば、情報処理装置１００は、分析依頼を行った一の広告主の広告と、特定した傾向との差分を提供する。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な態様で提案を行ってもよい。

なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いて、様々な処理を行ってもよい。また、上述した例では、広告（広告コンテンツ）をコンテンツの一例として説明したが、情報処理装置１００は、様々な種別のコンテンツを対象として効果に基づく情報提供を行ってもよい。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図５を用いて、実施形態にかかる情報処理装置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５は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。図５に例示するように、実施形態にかかる情報処理システム１には、情報処理装置１００と、広告主端末３０と、配信サーバ２０と、ユーザ端末１０とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図５に示した情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１００や、複数台の広告主端末３０や、複数台の配信サーバ２０や、複数台のユーザ端末１０が含まれてもよい。

情報処理装置１００は、各種の情報処理を行うサーバ装置（コンピュータ）である。情報処理装置１００は、情報処理システム１の各装置から取得した各種の情報を用いて、依頼元に対して各種の情報提供を行う。上述した例では、情報処理装置１００は、配信対象となる対象広告の配信による効果を示す情報を所定の期間ごとに集計した効果情報に基づいて、対象広告の効果が低下に関する所定の条件を満たす場合、対象広告の効果の低下に関する通知情報を提供する。

また、情報処理装置１００は、配信による効果が低下した改善対象広告に関する広告情報に基づいて、改善対象広告の効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、広告主が配信を依頼した複数の広告の各々の配信による効果を示す効果履歴情報に基づいて、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を、広告主に提供する。例えば、情報処理装置１００は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、各々の配信による効果を示す効果履歴情報と、広告主の対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、広告主に提供する。

広告主端末３０は、広告の配信の依頼元である広告主によって利用されるコンピュータである。例えば、広告主端末３０は、タブレット型端末、ＰＣ（Personal Computer）、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等のコンピュータである。また、広告主端末３０は、広告主の操作に従って、配信サーバ２０等の広告を配信する装置（広告配信装置）に広告を入稿する。

例えば、広告主端末３０は、静止画像、動画像、テキストデータ等に該当する広告を広告配信装置に入稿する。また、例えば、広告主端末３０は、広告が選択操作（例えば、クリックやタップ）された場合に、遷移させる遷移先コンテンツのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に該当する広告を広告配信装置に入稿してもよい。

なお、広告主は、広告主端末３０を用いて、広告を情報処理装置１００に入稿せずに、広告の入稿を代理店に依頼する場合もある。この場合、情報処理装置１００に広告を入稿するのは代理店となる。「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であり、「広告主端末」といった表記は、広告主端末だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。すなわち、広告の配信の依頼元は、広告の広告主に限らず、代理人等、その広告の配信の依頼元となるどのような主体であってもよい。

また、広告主端末３０は、情報処理装置１００から情報提供を受信し、情報処理装置１００へ情報を送信する。例えば、広告主端末３０は、広告主による指定を受け付けるためのコンテンツ（「指定用コンテンツ」ともいう）を情報処理装置１００から受信する。例えば、広告主端末３０は、広告主による分析対象とする広告の指定を受け付けるための指定用コンテンツを情報処理装置１００から受信する。例えば、広告主端末３０は、指定用コンテンツにより広告主が指定した広告を示す情報を情報処理装置１００へ送信する。広告主端末３０は、広告主が指定する広告を示す情報を情報処理装置１００送信する。例えば、広告主端末３０は、広告主が指定する広告を示す情報を情報処理装置１００送信する。

配信サーバ２０は、ユーザに対して広告等の各種のコンテンツを配信するサーバ装置である。配信サーバ２０は、依頼元からコンテンツの配信の依頼を受け付け、依頼されたコンテンツをユーザに対して配信する。配信サーバ２０は、コンテンツの配信の依頼元が利用する依頼元装置から各種のコンテンツの配信の依頼を受け付け、依頼を受け付けたコンテンツを配信する。配信サーバ２０は、広告主端末３０から広告の配信の依頼を受け付け、依頼された広告を配信する。配信サーバ２０は、ユーザ端末１０から各種のコンテンツの配信の要求を受け付け、受け付けたコンテンツをユーザ端末１０に配信する。配信サーバ２０は、ユーザ端末１０から広告の配信の要求を受け付け、受け付けた広告をユーザ端末１０に配信する。

また、配信サーバ２０は、広告などのコンテンツの配信ログやユーザの行動履歴等の様々な履歴情報を保持する。配信サーバ２０は、ユーザへの提供された広告やユーザの訪問ページといったアクセスログを保持している。また、配信サーバ２０は、ショッピングサービスを提供する所定のサーバ装置から、ショッピングサービスを利用しているユーザの購入履歴に関する情報を取得してもよい。具体的には、配信サーバ２０は、ショッピングサービスを提供する所定のサーバ装置から、ショッピングサービスを利用しているユーザが広告主にとって利益につながる行動（例えば、広告の広告対象商品の購入等）を起こしたか否かに関する情報を取得してもよい。

配信サーバ２０は、情報処理装置１００へ情報提供を行う。配信サーバ２０は、情報処理装置１００が処理に必要な様々な情報を情報処理装置１００へ送信する。配信サーバ２０は、広告等のコンテンツの配信に関する情報を情報処理装置１００へ提供する。例えば、配信サーバ２０は、コンテンツ配信において収集した各種情報を情報処理装置１００へ提供する。例えば、配信サーバ２０は、配信した広告に対するユーザのクリック操作等の各種の操作等、広告配信後のユーザの行動に関する履歴等の様々な情報を情報処理装置１００へ提供する。配信サーバ２０は、広告主端末３０及びユーザ端末１０から収集した情報を情報処理装置１００へ提供する。

また、情報処理装置１００は、広告等のコンテンツを配信するサーバ装置として機能してもよい。すなわち、情報処理装置１００が配信サーバ２０として機能してもよい。例えば、情報処理装置１００は、配信サーバ２０と一体であってもよい。この場合、情報処理装置１００は、広告主端末３０から入稿された広告を配信する。

ユーザ端末１０は、ユーザによって利用されるコンピュータである。ユーザ端末１０は、ユーザが携帯可能なデバイス（端末装置）である。ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。図１は、ユーザ端末１０がスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、ユーザ端末１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザをユーザ端末１０と読み替えることもできる。

ユーザ端末１０は、ユーザの操作に応じて各種の処理を行うコンピュータである。ユーザは、ユーザ端末１０を操作することにより、広告等の各種コンテンツを閲覧したり、所望の商品等の任意の取引対象を購入したりするための各種の行動を行う。ユーザ端末１０は、表示アプリ等により広告等の各種の情報を表示する。例えば、ユーザ端末１０は、情報処理装置１００が提供する広告を表示する。ユーザ端末１０は、ショッピングアプリ等により所望の商品等の取引対象をユーザが購入するための処理を実行する。

なお、図５では、情報処理システム１の構成例として、アクセスログを集約して保持する配信サーバ２０から情報処理装置１００がユーザのアクセスログを取得する例を示したが、検索サーバ装置やショッピングサーバ装置といったそれぞれのサーバ装置から情報処理装置１００がユーザのアクセスログを取得してもよい。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図６を用いて、情報処理装置の一例である情報処理装置１００について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図６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。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、ユーザ端末１０、配信サーバ２０、広告主端末３０等との間で情報の送受信を行う。

（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、または、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。記憶部１２０は、図６に示すように、広告情報記憶部１２１と、広告配信履歴記憶部１２２と、情報提供用情報記憶部１２３と、ユーザ情報記憶部１２４とを有する。なお、記憶部１２０は、上記に限らず様々な情報を記憶してもよい。

（広告情報記憶部１２１）
広告情報記憶部１２１は、広告主端末３０から受け付けた広告に関する各種情報を記憶する。例えば、広告情報記憶部１２１は、広告を識別する情報（例えば広告ＩＤ等）、その広告の対象（広告対象）となる取引対象等を示す情報（広告対象情報）、その広告の広告主を識別する情報（例えば広告主ＩＤ等）等が記憶される。例えば、広告情報記憶部１２１は、広告を識別する情報に対応付けて、その広告に関連する各種の情報が記憶される。

なお、広告情報記憶部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、広告情報記憶部１２１は、広告以外の各種のコンテンツの情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２１は、情報処理装置１００が処理に用いる各種のコンテンツの情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２１は、配信サーバ２０が配信する各種のコンテンツの情報を記憶してもよい。

（広告配信履歴記憶部１２２）
広告配信履歴記憶部１２２は、広告の配信履歴に関する各種情報を記憶する。広告配信履歴記憶部１２２は、配信先となるユーザを識別する情報（例えばユーザＩＤ等）、そのユーザに提供（配信）された広告を識別する情報（例えば広告ＩＤ等）、そのユーザに広告が配信された日時を示す情報（広告配信日時）、そのユーザが行ったクリックやコンバージョン等に関する行動情報（効果測定用履歴情報）等が記憶される。

効果測定用履歴情報には、広告が配信されたユーザによる広告に関するクリック有無やそのユーザが行ったコンバージョンに関する行動情報等が含まれる。例えば、効果測定用履歴情報には、そのユーザによる広告に関するクリックを行った日時、そのユーザが購入する等のコンバージョンに至った取引対象等を示す情報（コンバージョン対象情報）、そのコンバージョンに至った日時（コンバージョン日時）等が含まれる。例えば、広告配信履歴記憶部１２２は、ユーザを識別する情報に対応付けて、そのユーザへの広告配信、そのユーザによる広告のクリックに関連する各種の情報及びそのユーザによるコンバージョンに関連する各種の情報が記憶される。

例えば、広告配信履歴記憶部１２２は、配信した広告に対応付けて、その広告が配信されたユーザ及び配信日時の組合せの一覧、各ユーザのその広告に対するクリック有無、及びクリックされた場合はクリックされた日時を対応付けて記憶する。例えば、広告配信履歴記憶部１２２は、一の取引対象についてコンバージョンに至ったユーザに対応付けて、そのユーザに所定の期間に提供された広告を対応付けて記憶する。例えば、広告配信履歴記憶部１２２は、一の取引対象についてコンバージョンに至ったユーザに対応付けて、そのユーザに所定の期間に提供された広告のうち、一の取引対象を広告対象とする広告を対応付けて記憶する。例えば、広告配信履歴記憶部１２２は、商品Ｘについて、その商品Ｘを購入したユーザに対応付けて、そのユーザが商品Ｘを購入した日時以前の所定の期間（直近１週間等）に提供された広告のうち、商品Ｘを広告対象とする広告を対応付けて記憶する。

なお、広告配信履歴記憶部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、広告情報記憶部１２１は、広告以外の各種のコンテンツの配信履歴情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２１は、情報処理装置１００が処理に用いる各種のコンテンツの配信履歴情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２１は、配信サーバ２０が配信する各種のコンテンツの配信履歴情報を記憶してもよい。

（情報提供用情報記憶部１２３）
情報提供用情報記憶部１２３は、広告等のコンテンツに関する情報提供を行うために用いる各種の情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部１２３は、広告等のコンテンツの分析のために用いる各種の情報を記憶する。情報提供用情報記憶部１２３は、分析処理を実行するために用いる様々な情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部１２３は、各種の関数の情報を記憶する。

例えば、情報提供用情報記憶部１２３は、改善提案の情報提供を行うために用いる記憶する。情報提供用情報記憶部１２３は、コンテンツの要素に、その要素に関する改善する内容を示す情報を対応付けた改善提案用情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部１２３は、コンテンツのデザインの要素に、そのデザインの要素に関する改善する内容を示す情報を対応付けた改善提案用情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部１２３は、コンテンツの色に、その色に関する改善する内容を示す情報を対応付けた改善提案用情報を記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部１２３は、コンテンツの文字情報に、その文字情報に関する改善する内容を示す情報を対応付けた改善提案用情報を記憶する。

なお、情報提供用情報記憶部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、情報提供用情報記憶部１２３は、コンテンツの要素のうち、改善すべき要素を推定する推定モデルを記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部１２３は、コンテンツのコンテンツ情報を入力として、そのコンテンツの要素のうち、改善すべき要素を推定する推定モデルを記憶する。コンテンツのコンテンツ情報は、そのコンテンツのデザインに関する情報を含む。例えば、コンテンツのコンテンツ情報は、そのコンテンツの色、文字情報、パーツの配置等のそのコンテンツに関する様々な情報を含む。

例えば、情報提供用情報記憶部１２３は、コンテンツのコンテンツ情報を入力として、そのコンテンツの各要素について、変更することで効果が改善する可能性が高い程、高いスコアを出力する推定モデルを記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部１２３は、広告の広告情報を入力として、その広告の各要素について、変更することで効果が改善する可能性が高い程、高いスコアを出力する推定モデルを記憶する。例えば、情報提供用情報記憶部１２３は、コンテンツのコンテンツ情報を入力として、そのコンテンツの色、文字情報、パーツの配置等の各要素についてスコアを出力する推定モデルを記憶する。

なお、情報処理装置１００は、学習モデルを提供するモデル提供サーバ等から推定モデルを取得してもよいし、自装置で推定モデルを学習してもよい。例えば、情報処理装置１００は、推定モデルを学習する場合、記憶部１２０に格納された学習データを用いて、推定モデルを学習する。例えば、学習データには、コンテンツのコンテンツ情報と、そのコンテンツについて変更した場合に効果が改善した要素（「改善候補要素」ともいう）を示すラベル（「正解情報」ともいう）とを対応付けたデータが含まれる。例えば、コンテンツの正解情報としては、そのコンテンツについて変更した場合に効果が改善した要素（改善候補要素）には「１」が割り当てられ、そのコンテンツの改善候補要素以外の要素には「０」が割り当てられる。例えば、コンテンツの正解情報としては、ある時点（時点Ｘ）までのコンテンツのコンテンツ情報に、そのコンテンツについて色を改善した場合効果の改善があった場合、色が改善候補要素であり、色には「１」が割り当てられ、文字情報、パーツの配置等の色以外の要素には「０」が割り当てられてもよい。

（ユーザ情報記憶部１２４）
ユーザ情報記憶部１２４は、ユーザに関する各種情報を記憶する。ユーザ情報記憶部１２４は、各ユーザの属性情報等の種々の情報を記憶する。ユーザ情報記憶部１２４は、年齢、性別、居住地等のユーザの属性情報等、ユーザに関する各種の情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２４は、ユーザを識別する情報（例えばユーザＩＤ等）に、そのユーザの各種の属性情報を対応付けて記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２４は、ユーザを識別する情報（例えばユーザＩＤ等）に、そのユーザが利用するユーザ端末１０を識別する情報（端末ＩＤ等）等の各種情報を対応付けて記憶する。なお、ユーザ情報記憶部１２４に記憶される情報は推定したものでもよい。また、個人情報は利用が許諾された場合に利用してもよく、他にも任意の情報が採用可能である。

なお、ユーザ情報記憶部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、ユーザ情報記憶部１２４は、年齢、性別、居住地以外のデモグラフィック属性情報や、興味・関心等のサイコグラフィック属性情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図６の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（分析プログラム、決定プログラム等の各種の情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図６に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、分析部１３２と、決定部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、種々の情報を取得する。取得部１３１は、ユーザ端末１０、配信サーバ２０、広告主端末３０等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、広告情報記憶部１２１や、広告配信履歴記憶部１２２や、情報提供用情報記憶部１２３や、ユーザ情報記憶部１２４等から各種情報を取得する。

取得部１３１は、通信部１１０を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部１３１は、受信した情報を記憶部１２０に格納する。取得部１３１は、ユーザ端末１０、配信サーバ２０、または広告主端末３０から各種情報を受信する。取得部１３１は、ユーザが使用するユーザ端末１０からユーザ情報を受信する。取得部１３１は、配信サーバ２０から履歴情報（配信実績）を受信する。取得部１３１は、広告の配信実績を取得する。

取得部１３１は、配信対象となる対象コンテンツの配信による効果を示す情報を所定の期間ごとに集計した効果情報を取得する。取得部１３１は、配信期間が条件を満たす対象コンテンツの効果情報を取得する。取得部１３１は、配信期間が閾値以上である対象コンテンツの効果情報を取得する。取得部１３１は、対象コンテンツである対象広告の効果情報を取得する。取得部１３１は、対象広告の効果を示す広告指標を所定の期間ごとに集計した効果情報を取得する。取得部１３１は、対象広告のクリックに関する広告指標を所定の期間ごとに集計した効果情報を取得する。取得部１３１は、対象広告のクリック率を所定の期間ごとに集計した効果情報を取得する。

取得部１３１は、配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する。取得部１３１は、配信期間が条件を満たす改善対象コンテンツのコンテンツ情報を取得する。取得部１３１は、配信期間が閾値以上である改善対象コンテンツのコンテンツ情報を取得する。取得部１３１は、過去に実施された改善施策の履歴を示す履歴情報を取得する。取得部１３１は、改善対象コンテンツである改善対象広告の改善施策情報を取得する。取得部１３１は、広告指標が低下した改善対象広告の改善施策情報を取得する。取得部１３１は、クリックに関する広告指標が低下した改善対象広告の改善施策情報を取得する。取得部１３１は、クリック率が低下した改善対象広告の改善施策情報を取得する。

取得部１３１は、所定の依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、各々の配信期間が条件を満たす複数のコンテンツの効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、各々の配信期間が閾値以上である複数のコンテンツの効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、所定の依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツである複数の広告の各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、複数の広告の各々の効果を示す広告指標の効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、複数の広告の各々のクリック率の効果履歴情報を取得する。

取得部１３１は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、所定の依頼元のコンテンツである対象コンテンツに関する対象コンテンツ情報を取得する。取得部１３１は、各々の配信期間が条件を満たす複数のコンテンツの効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、各々の配信期間が閾値以上である複数のコンテンツの効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、所定の依頼元の対象コンテンツである対象広告に関する対象コンテンツ情報を取得する。取得部１３１は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツである複数の広告の各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、複数の広告の各々の効果を示す広告指標の効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の効果履歴情報を取得する。取得部１３１は、複数の広告の各々のクリック率の効果履歴情報を取得する。

（分析部１３２）
分析部１３２は、コンテンツに関する分析処理を実行する。分析部１３２は、広告に関する分析処理を実行する。分析部１３２は、取得部１３１により取得された情報を用いて、分析処理を実行する。分析部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、分析処理を実行する。分析部１３２は、分析処理により分析結果を生成する。

分析部１３２は、情報の分析に関する種々の従来技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部１３２は、コンテンツの分析に関する種々の従来技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部１３２は、文字情報の分析に関する技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部１３２は、形態素解析等の各種の文字列解析の技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部１３２は、画像情報の分析に関する技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部１３２は、画像認識、画像解析等の技術を適宜用いて、分析処理を実行する。分析部１３２は、コンテンツに含まれる文字解析や画像解析により、分析処理を実行する。

分析部１３２は、各種情報を生成する生成処理を実行する。例えば、分析部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、分析部１３２は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、生成処理を実行する。分析部１３２は、分析処理の結果に基づいて、生成処理を実行する。

分析部１３２は、複数のコンテンツの各々の効果の比較に基づく分析処理を実行する。分析部１３２は、一のコンテンツと、他のコンテンツとの比較に基づく分析処理を実行する。分析部１３２は、複数のコンテンツのうち、効果が高い第１のコンテンツと、効果が低い第２のコンテンツとの比較に基づく分析処理を実行する。分析部１３２は、第１のコンテンツと、第２のコンテンツとに基づいて、コンテンツのデザインに関する分析処理を実行する。

分析部１３２は、第１のコンテンツの色と、第２のコンテンツの色とに基づいて、色に関する分析処理を実行する。分析部１３２は、第１のコンテンツに含まれる文字情報と、第２のコンテンツに含まれる文字情報とに基づいて、文字情報に関する分析処理を実行する。分析部１３２は、第１のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、第２のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズとに基づいて、フォントサイズに関する分析処理を実行する。分析部１３２は、第１のコンテンツに含まれる文字情報の量と、第２のコンテンツに含まれる文字情報の量とに基づいて、文字情報の量に関する分析処理を実行する。

分析部１３２は、効果履歴情報に基づいて、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部１３２は、複数の広告の各々の広告指標の比較に基づく分析処理を実行する。分析部１３２は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の比較に基づく分析処理を実行する。分析部１３２は、複数の広告の各々のクリック率の比較に基づく分析処理を実行する。

分析部１３２は、複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部１３２は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部１３２は、複数のコンテンツのうち、効果に関する所定の条件を満たす良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析処理を実行する。

分析部１３２は、複数のコンテンツのうち、効果が高い良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析処理を実行する。分析部１３２は、良コンテンツと、対象コンテンツとに基づいて、コンテンツのデザインに関する分析処理を実行する。分析部１３２は、良コンテンツの色と、対象コンテンツの色とに基づいて、色に関する分析処理を実行する。分析部１３２は、良コンテンツに含まれる文字情報と、対象コンテンツに含まれる文字情報とに基づいて、文字情報に関する分析処理を実行する。分析部１３２は、良コンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、対象コンテンツに含まれる文字のフォントサイズとに基づいて、フォントサイズに関する分析処理を実行する。分析部１３２は、良コンテンツに含まれる文字情報の量と、対象コンテンツに含まれる文字情報の量とに基づいて、文字情報の量に関する分析処理を実行する。

分析部１３２は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部１３２は、複数の広告のうち広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部１３２は、複数の広告のうちクリックに関する広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。分析部１３２は、複数の広告のうちクリック率が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析処理を実行する。

分析部１３２は、効果履歴情報に基づいて、複数のコンテンツの各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部１３２は、複数のコンテンツのうち、効果が所定の条件を満たすコンテンツである第１のコンテンツと、効果が所定の条件を満たさないコンテンツである第２のコンテンツとの比較に基づく分析情報を生成する。分析部１３２は、複数のコンテンツのうち、効果が高い第１のコンテンツと、効果が低い第２のコンテンツとの比較に基づく分析情報を生成する。

分析部１３２は、第１のコンテンツと、第２のコンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する分析情報を生成する。分析部１３２は、第１のコンテンツの色と、第２のコンテンツの色との差分に基づいて、色に関する分析情報を生成する。分析部１３２は、第１のコンテンツに含まれる文字情報と、第２のコンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する分析情報を生成する。分析部１３２は、第１のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、第２のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する分析情報を生成する。分析部１３２は、第１のコンテンツに含まれる文字情報の量と、第２のコンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する分析情報を生成する。

分析部１３２は、効果履歴情報に基づいて、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部１３２は、複数の広告の各々の広告指標の比較に基づく分析情報を生成する。分析部１３２は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の比較に基づく分析情報を生成する。分析部１３２は、複数の広告の各々のクリック率の比較に基づく分析情報を生成する。

分析部１３２は、複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部１３２は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部１３２は、複数のコンテンツのうち、効果に関する所定の条件を満たす良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を生成する。分析部１３２は、複数のコンテンツのうち、効果が高い良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を生成する。

分析部１３２は、良コンテンツと、対象コンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する分析情報を生成する。分析部１３２は、良コンテンツの色と、対象コンテンツの色との差分に基づいて、色に関する分析情報を生成する。分析部１３２は、良コンテンツに含まれる文字情報と、対象コンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する分析情報を生成する。分析部１３２は、良コンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、対象コンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する分析情報を生成する。分析部１３２は、良コンテンツに含まれる文字情報の量と、対象コンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する分析情報を生成する。

分析部１３２は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部１３２は、複数の広告のうち広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部１３２は、複数の広告のうちクリックに関する広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。分析部１３２は、複数の広告のうちクリック率が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を生成する。

なお、情報処理装置１００が自装置で推定モデルを学習する場合、分析部１３２が学習部として機能してもよい。分析部１３２は、学習モデル（モデル）を学習する学習処理を実行する。例えば、分析部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、学習処理を実行する。分析部１３２は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、分析部１３２は、学習により生成したモデルを情報提供用情報記憶部１２３に格納する。

例えば、分析部１３２は、コンテンツのコンテンツ情報と、そのコンテンツについて変更した場合に効果が改善した要素（改善候補要素）を示すラベル（正解情報）とを対応付けた学習データを用いて学習処理を実行する。例えば、分析部１３２は、学習データを用いた学習処理により推定モデルを生成する。

例えば、情報処理装置１００は、推定モデルが出力するスコアが、推定モデルに入力したコンテンツのコンテンツ情報に対応付けられた正解情報（ラベル）に近づくように、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）等の手法により学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツのコンテンツ情報が入力された推定モデルが出力する各要素のスコアが、そのコンテンツに対応付けられた正解情報に近づくように学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツのコンテンツ情報が入力された場合に、推定モデルが出力するスコアのうち、そのコンテンツの改善候補要素に対応するスコアが「１」に近づくように、学習処理を行う。

例えば、情報処理装置１００は、正解情報で「１」が割り当てられた要素があるコンテンツのコンテンツ情報が入力された場合に、推定モデルが出力するスコアのうち、「１」が割り当てられた要素のスコアが「１」に近づくように、学習処理を行う。また、例えば、情報処理装置１００は、正解情報が「０」が割り当てられた要素があるコンテンツのコンテンツ情報が入力された場合に、推定モデルが出力するスコアのうち、「０」が割り当てられた要素のスコアが「０」に近づくように、学習処理を行う。

例えば、情報処理装置１００は、学習処理によりノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を調整する。このように、情報処理装置１００は、推定モデルにおける出力と、入力に対応する正解情報との誤差が少なくなるようにパラメータ（接続係数）を補正するバックプロパゲーション等の処理により推定モデルを学習する。例えば、情報処理装置１００は、所定の損失（ロス）関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことにより推定モデルを生成する。これにより、情報処理装置１００は、推定モデルのパラメータを学習する学習処理を行うことができる。

なお、モデルの学習手法については、上述した手法に限定されるものではなく、任意の公知技術が適用可能である。なお、各モデルの生成は、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。また、例えば、モデルの生成は、教師なし学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、ＤＮＮ（Deep Neural Network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて行われてもよい。なお、上記モデルの生成に関する記載は例示であり、モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。すなわち、情報処理装置１００は、学習データに含まれるコンテンツ情報が入力された場合に、正解情報に対応するスコアを出力するように推定モデルを学習可能であれば、どのような手法により推定モデルの生成を行ってもよい。

（決定部１３３）
決定部１３３は、種々の情報を決定する決定処理を実行する。決定部１３３は、決定処理により決定した情報を記憶部１２０に格納する。例えば、決定部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１３３は、分析部１３２により分析された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１３３は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。

決定部１３３は、対象コンテンツの効果情報に基づいて、対象コンテンツの効果が低下に関する所定の条件を満たすか否かを判定する。決定部１３３は、対象コンテンツが所定の条件を満たすと判定した場合、対象コンテンツの効果の低下に関する通知情報を生成する。決定部１３３は、対象コンテンツの通知情報の提供先を対象コンテンツの配信の依頼元に決定する。決定部１３３は、対象広告の通知情報の提供先を対象広告の広告主に決定する。

決定部１３３は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツに関する変更を促す通知情報を生成する。決定部１３３は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツのデザインの変更を促す通知情報を生成する。決定部１３３は、対象コンテンツの効果が所定の態様で低下する場合、所定の条件を満たすと判定する。決定部１３３は、所定の期間ごとの対象コンテンツの効果のうち、一の期間である第１の期間に対応する効果が第１の期間よりも前の期間である第２の期間よりも低下している場合、所定の条件を満たすと判定する。

決定部１３３は、所定の期間のうち最新の期間である第１の期間に対応する効果が第２の期間よりも低下している場合、所定の条件を満たすと判定する。決定部１３３は、第１の期間に対応する効果が、所定の期間のうち最初の期間である第２の期間よりも低下している場合、所定の条件を満たすと判定する。

決定部１３３は、対象広告の効果が低下に関する所定の条件を満たす場合、所定の条件を満たすと判定する。決定部１３３は、対象広告の広告指標の変遷が所定の条件を満たす場合、所定の条件を満たすと判定する。決定部１３３は、対象広告のクリックに関する広告指標の変遷が所定の条件を満たす場合、所定の条件を満たすと判定する。決定部１３３は、対象広告のクリック率の変遷が所定の条件を満たす場合、所定の条件を満たすと判定する。

決定部１３３は、改善対象コンテンツのコンテンツ情報に基づいて、改善対象コンテンツの効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を生成する。決定部１３３は、改善対象コンテンツの改善施策情報の提供先を改善対象コンテンツの配信の依頼元に決定する。決定部１３３は、改善対象広告の改善施策情報報の提供先を改善対象広告の広告主に決定する。

決定部１３３は、改善対象コンテンツに関する変更を促す改善施策情報を生成する。決定部１３３は、改善対象コンテンツの色の変更を促す改善施策情報を生成する。決定部１３３は、改善対象コンテンツに含まれる文字情報の変更を促す改善施策情報を生成する。決定部１３３は、改善対象コンテンツにおけるパーツの配置を促す改善施策情報を生成する。

決定部１３３は、履歴情報に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を生成する。決定部１３３は、履歴情報のうち、改善対象コンテンツに類似する類似コンテンツの対象履歴情報を用いて、改善対象コンテンツの改善施策情報を生成する。決定部１３３は、改善対象コンテンツと類似コンテンツとの比較に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を生成する。

決定部１３３は、改善対象広告のコンテンツ情報に基づいて、改善対象広告の効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を生成する。決定部１３３は、改善対象広告の広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を生成する。決定部１３３は、改善対象広告のクリックに関する広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を生成する。決定部１３３は、改善対象広告のクリック率を対象とする改善施策を示す改善施策情報を生成する。

決定部１３３は、分析情報の提供先を所定の依頼元に決定する。決定部１３３は、分析情報の提供先を複数の広告の広告主に決定する。決定部１３３は、分析情報の提供先を対象広告の広告主に決定する。

決定部１３３は、各種情報を生成する生成処理を実行する。例えば、決定部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、生成処理を実行する。決定部１３３は、決定した情報に基づいて、生成処理を実行する。

決定部１３３は、コンテンツを生成する。決定部１３３は、例えば、決定部１３３は、Ｊａｖａ（登録商標）等の種々の技術を適宜用いて、ユーザ端末１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成する。なお、決定部１３３は、ＣＳＳやＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＨＴＭＬの形式に基づいて、ユーザ端末１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成してもよい。また、例えば、決定部１３３は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）やＧＩＦ（Graphics Interchange Format）やＰＮＧ（Portable Network Graphics）など様々な形式で画面（コンテンツ）を生成してもよい。

（提供部１３４）
提供部１３４は、各種情報を提供する。提供部１３４は、コンテンツに関する各種情報を提供する。提供部１３４は、広告に関する各種情報を提供する。提供部１３４は、通信部１１０を介して、外部の情報処理装へ各種情報を送信する。提供部１３４は、ユーザ端末１０、配信サーバ２０、または広告主端末３０へ各種情報を送信する。提供部１３４は、分析処理の結果を広告主端末３０へ送信する。

提供部１３４は、取得部１３１により取得された情報を提供する。提供部１３４は、分析部１３２により分析された情報を提供する。提供部１３４は、分析部１３２により分析された分析結果を広告主端末３０へ送信する。例えば、提供部１３４は、分析部１３２により生成された情報を広告主端末３０へ送信する。提供部１３４は、決定部１３３により決定された情報を提供する。例えば、提供部１３４は、決定部１３３により生成された情報を提供する。

提供部１３４は、対象コンテンツの効果情報に基づいて、対象コンテンツの効果が低下に関する所定の条件を満たす場合、対象コンテンツの効果の低下に関する通知情報を提供する。提供部１３４は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツの通知情報を対象コンテンツの配信の依頼元に提供する。提供部１３４は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツの通知情報を対象コンテンツの依頼元が利用する端末装置に送信する。提供部１３４は、所定の条件を満たす場合、対象広告の通知情報を対象広告の広告主が利用する広告主端末３０に送信する。

提供部１３４は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツに関する変更を促す通知情報を提供する。提供部１３４は、所定の条件を満たす場合、対象コンテンツのデザインの変更を促す通知情報を提供する。提供部１３４は、対象コンテンツの効果が所定の態様で低下する場合、所定の条件を満たすとして、対象コンテンツの通知情報を提供する。

提供部１３４は、所定の期間ごとの対象コンテンツの効果のうち、一の期間である第１の期間に対応する効果が第１の期間よりも前の期間である第２の期間よりも低下している場合、対象コンテンツの通知情報を提供する。提供部１３４は、所定の期間のうち最新の期間である第１の期間に対応する効果が第２の期間よりも低下している場合、対象コンテンツの通知情報を提供する。提供部１３４は、第１の期間に対応する効果が、所定の期間のうち最初の期間である第２の期間よりも低下している場合、対象コンテンツの通知情報を提供する。

提供部１３４は、対象広告の効果が低下に関する所定の条件を満たす場合、対象広告の効果の低下に関する通知情報を提供する。提供部１３４は、対象広告の広告指標の変遷が所定の条件を満たす場合、対象広告の通知情報を提供する。提供部１３４は、対象広告のクリックに関する広告指標の変遷が所定の条件を満たす場合、対象広告の通知情報を提供する。提供部１３４は、対象広告のクリック率の変遷が所定の条件を満たす場合、対象広告の通知情報を提供する。

提供部１３４は、改善対象コンテンツのコンテンツ情報に基づいて、改善対象コンテンツの効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。提供部１３４は、改善対象コンテンツの改善施策情報を改善対象コンテンツの配信の依頼元に提供する。提供部１３４は、改善対象コンテンツの改善施策情報を改善対象コンテンツの依頼元が利用する端末装置に送信する。提供部１３４は、所定の条件を満たす場合、改善対象広告の改善施策情報を改善対象広告の広告主が利用する広告主端末３０に送信する。

提供部１３４は、改善対象コンテンツに関する変更を促す改善施策情報を提供する。提供部１３４は、改善対象コンテンツの色の変更を促す改善施策情報を提供する。提供部１３４は、改善対象コンテンツに含まれる文字情報の変更を促す改善施策情報を提供する。提供部１３４は、改善対象コンテンツにおけるパーツの配置を促す改善施策情報を提供する。

提供部１３４は、履歴情報に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供する。提供部１３４は、履歴情報のうち、改善対象コンテンツに類似する類似コンテンツの対象履歴情報を用いて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供する。提供部１３４は、改善対象コンテンツと類似コンテンツとの比較に基づいて、改善対象コンテンツの改善施策情報を提供する。

提供部１３４は、改善対象広告のコンテンツ情報に基づいて、改善対象広告の効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。提供部１３４は、改善対象広告の広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。提供部１３４は、改善対象広告のクリックに関する広告指標を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。提供部１３４は、改善対象広告のクリック率を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する。

提供部１３４は、効果履歴情報に基づいて、複数のコンテンツの各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、所定の依頼元が利用する端末装置に分析情報を送信する。提供部１３４は、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を、複数の広告の広告主が利用する広告主端末３０に送信する。

提供部１３４は、複数のコンテンツのうち、効果が所定の条件を満たすコンテンツである第１のコンテンツと、効果が所定の条件を満たさないコンテンツである第２のコンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、複数のコンテンツのうち、効果が高い第１のコンテンツと、効果が低い第２のコンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、第１のコンテンツと、第２のコンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する分析情報を提供する。

提供部１３４は、第１のコンテンツの色と、第２のコンテンツの色との差分に基づいて、色に関する分析情報を提供する。提供部１３４は、第１のコンテンツに含まれる文字情報と、第２のコンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する分析情報を提供する。提供部１３４は、第１のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、第２のコンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する分析情報を提供する。提供部１３４は、第１のコンテンツに含まれる文字情報の量と、第２のコンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する分析情報を提供する。

提供部１３４は、効果履歴情報に基づいて、複数の広告の各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、複数の広告の各々の広告指標の比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、複数の広告の各々のクリック率の比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。

提供部１３４は、複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、所定の依頼元が利用する端末装置に分析情報を送信する。提供部１３４は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、対象広告の広告主が利用する広告主端末３０に送信する。

提供部１３４は、複数のコンテンツのうち、効果に関する所定の条件を満たす良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、複数のコンテンツのうち、効果が高い良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、良コンテンツと、対象コンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する分析情報を提供する。

提供部１３４は、良コンテンツの色と、対象コンテンツの色との差分に基づいて、色に関する分析情報を提供する。提供部１３４は、良コンテンツに含まれる文字情報と、対象コンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する分析情報を提供する。提供部１３４は、良コンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、対象コンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する分析情報を提供する。提供部１３４は、良コンテンツに含まれる文字情報の量と、対象コンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する分析情報を提供する。

提供部１３４は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、複数の広告のうち広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、複数の広告のうちクリックに関する広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。提供部１３４は、複数の広告のうちクリック率が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。

〔４．処理フロー〕
次に、図７～図１０を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の手順について説明する。図７～図１０は、情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、図７について説明する。例えば、図７は、情報処理装置１００が行う効果が低下しているコンテンツについての通知の一例を示す。図７では、情報処理装置１００は、配信対象となる対象コンテンツの配信による効果を示す情報を所定の期間ごとに集計した効果情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、情報処理装置１００は、対象コンテンツの効果情報に基づいて、対象コンテンツの効果が低下に関する所定の条件を満たす場合、対象コンテンツの効果の低下に関する通知情報を提供する（ステップＳ１０２）。

次に、図８について説明する。例えば、図８は、情報処理装置１００が行う改善施策に関する情報提供の一例を示す。図８では、情報処理装置１００は、配信による効果が低下したコンテンツである改善対象コンテンツに関するコンテンツ情報を取得する（ステップＳ２０１）。そして、情報処理装置１００は、改善対象コンテンツのコンテンツ情報に基づいて、改善対象コンテンツの効果を対象とする改善施策を示す改善施策情報を提供する（ステップＳ２０２）。

次に、図９について説明する。例えば、図９は、情報処理装置１００が行う一の依頼元の複数のコンテンツ間の比較に基づく情報提供の一例を示す。図９では、情報処理装置１００は、所定の依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する（ステップＳ３０１）。そして、情報処理装置１００は、効果履歴情報に基づいて、複数のコンテンツの各々の効果の比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する（ステップＳ３０２）。

次に、図１０について説明する。例えば、図１０は、情報処理装置１００が行う各依頼元のコンテンツ間の比較に基づく情報提供の一例を示す。図１０では、情報処理装置１００は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報を取得する（ステップＳ４０１）。また、情報処理装置１００は、所定の依頼元のコンテンツである対象コンテンツに関する対象コンテンツ情報を取得する（ステップＳ４０２）。そして、情報処理装置１００は、複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する（ステップＳ４０３）。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、提供部１３４とを有する。取得部１３１は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報と、所定の依頼元のコンテンツである対象コンテンツに関する対象コンテンツ情報とを取得する。提供部１３４は、複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、所定の依頼元が利用する端末装置に分析情報を送信する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の依頼元が利用する端末装置に分析情報を送信することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部１３１は、各々の配信期間が条件を満たす複数のコンテンツの効果履歴情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、各々の配信期間が条件を満たす複数のコンテンツの効果履歴情報を用いることにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部１３１は、各々の配信期間が閾値以上である複数のコンテンツの効果履歴情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、各々の配信期間が閾値以上である複数のコンテンツの効果履歴情報を用いることにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、複数のコンテンツのうち、効果に関する所定の条件を満たす良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、効果に関する所定の条件を満たす良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、複数のコンテンツのうち、効果が高い良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、効果が高い良コンテンツと、対象コンテンツとの比較に基づく分析情報を、所定の依頼元に提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、良コンテンツと、対象コンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する分析情報を提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、良コンテンツと、対象コンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する分析情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、良コンテンツの色と、対象コンテンツの色との差分に基づいて、色に関する分析情報を提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、良コンテンツの色と、対象コンテンツの色との差分に基づいて、色に関する分析情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、良コンテンツに含まれる文字情報と、対象コンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する分析情報を提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、良コンテンツに含まれる文字情報と、対象コンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する分析情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、良コンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、対象コンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する分析情報を提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、良コンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、対象コンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する分析情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、良コンテンツに含まれる文字情報の量と、対象コンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する分析情報を提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、良コンテンツに含まれる文字情報の量と、対象コンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する分析情報を提供することにより、コンテンツの効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部１３１は、各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツである複数の広告の各々の配信による効果を示す効果履歴情報と、所定の依頼元の対象コンテンツである対象広告に関する対象コンテンツ情報とを取得する。提供部１３４は、複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、各依頼元が配信を依頼した複数の広告のうち所定の条件を満たす広告である良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供することにより、広告の効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部１３１は、複数の広告の各々の効果を示す広告指標の効果履歴情報を取得する。提供部１３４は、複数の広告のうち広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、複数の広告のうち広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供することにより、広告の効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部１３１は、複数の広告の各々のクリックに関する広告指標の効果履歴情報を取得する。提供部１３４は、複数の広告のうちクリックに関する広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、複数の広告のうちクリックに関する広告指標が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供することにより、広告の効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部１３１は、複数の広告の各々のクリック率の効果履歴情報を取得する。提供部１３４は、複数の広告のうちクリック率が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置は、複数の広告のうちクリック率が所定の条件を満たす良広告と、対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、所定の依頼元に提供することにより、広告の効果に基づく適切な情報提供を行うことができる。

〔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等の情報処理装置は、例えば図１１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１１は、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、所定の通信網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所定の通信網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またはデータ（例えば、第１モデル、第２モデル）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またはデータ（例えば、第１モデル、第２モデル）を記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムまたはデータ（例えば、第１モデル、第２モデル）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 ユーザ端末
２０ 配信サーバ
３０ 広告主端末
１００ 情報処理装置
１２１ 広告情報記憶部
１２２ 広告配信履歴記憶部
１２３ 情報提供用情報記憶部
１２４ ユーザ情報記憶部
１３１ 取得部
１３２ 分析部
１３３ 決定部
１３４ 提供部

Claims (17)

1. 各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報と、所定の依頼元のコンテンツである対象コンテンツに関する対象コンテンツ情報とを取得する取得部と、
   前記複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、前記対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、前記所定の依頼元に提供する提供部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記提供部は、
   前記所定の依頼元が利用する端末装置に前記分析情報を送信する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、
   各々の配信期間が条件を満たす前記複数のコンテンツの前記効果履歴情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、
   各々の前記配信期間が閾値以上である前記複数のコンテンツの前記効果履歴情報を取得する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記提供部は、
   前記複数のコンテンツのうち、前記効果に関する前記所定の条件を満たす前記良コンテンツと、前記対象コンテンツとの比較に基づく前記分析情報を、前記所定の依頼元に提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記提供部は、
   前記複数のコンテンツのうち、前記効果が高い前記良コンテンツと、前記対象コンテンツとの比較に基づく前記分析情報を、前記所定の依頼元に提供する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記提供部は、
   前記良コンテンツと、前記対象コンテンツとの差分に基づいて、コンテンツのデザインに関する前記分析情報を提供する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
8. 前記提供部は、
   前記良コンテンツの色と、前記対象コンテンツの色との差分に基づいて、色に関する前記分析情報を提供する
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記提供部は、
   前記良コンテンツに含まれる文字情報と、前記対象コンテンツに含まれる文字情報との差分に基づいて、文字情報に関する前記分析情報を提供する
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
10. 前記提供部は、
    前記良コンテンツに含まれる文字のフォントサイズと、前記対象コンテンツに含まれる文字のフォントサイズとの差分に基づいて、フォントサイズに関する前記分析情報を提供する
    ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記提供部は、
    前記良コンテンツに含まれる文字情報の量と、前記対象コンテンツに含まれる文字情報の量との差分に基づいて、文字情報の量に関する前記分析情報を提供する
    ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
12. 前記取得部は、
    前記各依頼元が配信を依頼した前記複数のコンテンツである複数の広告の各々の配信による効果を示す効果履歴情報と、所定の依頼元の前記対象コンテンツである対象広告に関する前記対象コンテンツ情報とを取得し、
    前記提供部は、
    前記複数の広告のうち前記所定の条件を満たす広告である良広告と、前記対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、前記所定の依頼元に提供する
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
13. 前記取得部は、
    前記複数の広告の各々の前記効果を示す広告指標の前記効果履歴情報を取得し、
    前記提供部は、
    前記複数の広告のうち前記広告指標が前記所定の条件を満たす前記良広告と、前記対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、前記所定の依頼元に提供する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記取得部は、
    前記複数の広告の各々のクリックに関する前記広告指標の前記効果履歴情報を取得し、
    前記提供部は、
    前記複数の広告のうちクリックに関する前記広告指標が前記所定の条件を満たす前記良広告と、前記対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、前記所定の依頼元に提供する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 前記取得部は、
    前記複数の広告の各々のクリック率の前記効果履歴情報を取得し、
    前記提供部は、
    前記複数の広告のうち前記クリック率が前記所定の条件を満たす前記良広告と、前記対象広告との比較に基づく分析結果を示す分析情報を、前記所定の依頼元に提供する
    ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
16. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報と、所定の依頼元のコンテンツである対象コンテンツに関する対象コンテンツ情報とを取得する取得工程と、
    前記複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、前記対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、前記所定の依頼元に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。
17. 各依頼元が配信を依頼した複数のコンテンツの各々の配信による効果を示す効果履歴情報と、所定の依頼元のコンテンツである対象コンテンツに関する対象コンテンツ情報とを取得する取得手順と、
    前記複数のコンテンツのうち所定の条件を満たすコンテンツである良コンテンツと、前記対象コンテンツとの比較に基づく分析結果を示す分析情報を、前記所定の依頼元に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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