JP2024044012A - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象が選択された理由および選択されなかった理由の推定を支援する技術を提供する。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、ユーザに関する情報を取得する取得部と、当該ユーザに関する情報に基づいて、当該ユーザが興味を示した候補群と、前記候補群のうち選択された対象と、を推定する解析部と、を備えることを特徴とする。例えば、前記解析部は、ユーザの検索履歴から所定のカテゴリに対応する検索対象を当該ユーザが興味を示した候補群として抽出し、当該ユーザの位置データに基づいて前記検索対象のうち選択された検索対象を推定する。例えば、解析部は、当該ユーザの検索履歴から前記検索対象に対応するキーワードを抽出し、当該キーワードをキーワード群に仕分けし、前記ユーザに関する情報に基づいて、前記検索対象および前記キーワード群別に魅力度を解析する。【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プログラムに関する。

従来、移動体を利用する観光客の適正な動態調査をするための技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１９－１０９７１１号公報

しかしながら、上述した技術は、移動体の位置情報と速度情報とに基づいて、移動体が低速または停止すると推定される停滞地域を特定しているに過ぎない。そのため、上述した技術では、利用者が訪問地に訪問した理由、または訪問しなかった理由を説明することができず、訪問地の課題や改善点について提案することができなかった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、対象が選択された理由および選択されなかった理由の推定を支援する技術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、ユーザに関する情報を取得する取得部と、当該ユーザに関する情報に基づいて、当該ユーザが興味を示した候補群と、前記候補群のうち選択された対象と、を推定する解析部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、対象が選択された理由および選択されなかった理由の推定を支援することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理の概要を示す図である。 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、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置の生成部によって生成されるコンテンツの一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る端末装置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の流れの一例を示すフローチャートである。 図７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、情報処理方法および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．情報処理の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置１を有する情報処理システム１００による情報処理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の概要を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１００は、情報処理装置１、ログサーバ２、および端末装置３、４を有する。情報処理装置１と、ログサーバ２とは、同一のサーバ装置やクラウドシステム等により実現されてもよい。情報処理装置１、ログサーバ２、および端末装置３、４は、ネットワークＮ（例えば、図２参照）を介して有線または無線により通信可能に接続される。

情報処理装置１は、ユーザＵＡに関する情報を収集し、商品または役務の購買に結び付くユーザＵＡの関心傾向を分析する情報処理装置である。より具体的には、情報処理装置１は、ログサーバ２およびユーザＵＡが操作する端末装置３から取得した情報に基づいて、ユーザＵＡが商品または役務を選択した理由および選択しなかった理由を推定して、端末装置４を操作するオペレータＵＢにユーザＵＡの関心傾向を示すコンテンツを提供する。情報処理装置１は、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

ログサーバ２は、各種のログデータを取得する情報処理装置である。具体的には、ログサーバ２は、各地域（エリア）に所在するユーザＵＡのネットワークＮ（例えば、図２参照）上の行動を示すログデータを取得する。例えば、ログサーバ２は、ユーザＵＡの位置の履歴である位置履歴を端末装置３から取得する。また、ログサーバ２は、ユーザＵＡ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、ログサーバ２は、ユーザＵＡ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、ログサーバ２は、ユーザＵＡによる決済の履歴である決済履歴を電子商取引サーバや電子決済サーバから取得する。また、ログサーバ２は、ユーザＵＡによる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（Social Networking Service）サーバから取得する。なお、ログサーバ２は、上述した情報の他にも各種の情報を取得可能である。例えば、ログサーバ２は、ユーザＵＡの年齢、性別、家族構成、経済状況といったユーザＵＡの属性に関する情報を取得する。

また、ログサーバ２は、各地域に所在する施設に関するネットワークＮ（例えば、図２参照）上の情報を取得する。例えば、ログサーバ２は、各地域に所在する施設を訪問したユーザＵＡに関するネットワークＮ上の情報を取得する。また、ログサーバ２は、取得した投稿履歴に基づいて、各地域に所在する施設を訪問したユーザＵＡにより投稿された情報であって、施設に関する情報を取得する。また、ログサーバ２は、各地域に所在する施設の所在地、平均価格（平均客単価）、カテゴリ（例えば、カフェやレストランといった店舗の業態のカテゴリ、イタリアンやフレンチといった店舗で取り扱われる料理のカテゴリ等）に関する情報を各施設の端末装置から取得する。また、ログサーバ２は、上述した情報の他にも各種の情報を取得可能である。例えば、ログサーバ２は、施設の営業時間、施設における喫煙の可否等の施設に関する情報を取得する。

また、ログサーバ２は、各地域に関するネットワーク上の情報を取得する。例えば、ログサーバ２は、各地域における気温、天気、標高、トイレの有無、屋根のある場所の有無、街灯の有無、犯罪率、平均地価、国勢調査の結果といった各地域に関するネットワークＮ上の情報を取得する。

端末装置３は、ユーザＵＡによって使用される情報処理端末である。ユーザＵＡは、商品または役務等を選択して購入、利用する消費者である。図１では、１台の端末装置３および１人のユーザＵＡのみ記載しているが、情報処理システム１００には、複数のユーザＵＡと、各々のユーザＵＡによって利用される複数の端末装置３と、が含まれる。各々のユーザＵＡは、少なくとも１台の端末装置３を利用する。

端末装置３の典型例としては、スマートフォンが想定されるが、タブレット型端末、ノート型ＰＣ（Personal Computer）、デスクトップＰＣ、携帯電話機、またはＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現されてもよい。また、端末装置３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、任意のサーバ装置と通信を行うことができる。

端末装置４は、オペレータＵＢによって使用される情報処理端末である。オペレータＵＢは、商品または役務等を開発、提供する事業者、または事業者対して取り扱う商品または役務の課題や改善点等に関する提案を行う事業者等である。図１では、１台の端末装置４および１人のオペレータＵＢのみ記載しているが、情報処理システム１００には、複数のオペレータＵＢと、各々のオペレータＵＢによって利用される複数の端末装置４と、が含まれていてもよい。オペレータＵＢは、端末装置４を操作して、情報処理装置１にアクセスし、情報処理装置１から提供されるコンテンツを参照することで、商品または役務等の取引対象が選択された理由および選択されなかった理由を推定する。端末装置４は、情報処理装置１に含まれる機能であってもよい。

端末装置４の典型例としては、ノート型ＰＣまたはデスクトップＰＣが想定されるが、スマートフォン、タブレット型端末、携帯電話機、またはＰＤＡ等により実現されてもよい。また、端末装置４は、無線ＬＡＮ等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報処理装置１と通信を行うことができる。

情報処理装置１は、ログサーバ２および端末装置３から取得したユーザＵＡの検索履歴および行動履歴に基づいて、ユーザＵＡの関心傾向を分析する。より具体的には、情報処理装置１は、オペレータＵＢが端末装置４から入力したカテゴリに関して、ユーザＵＡが興味を示した候補群（検索対象）とユーザＵＡが最終的に選択した対象とを推定し、検索対象に対応するキーワードを抽出し、キーワード群別の魅力度を解析する。なお、オペレータＵＢが端末装置４から入力するカテゴリとは、例えば、旅行、レジャー、不動産（引越し）等の移動を伴う取引対象の分類を示す。

検索対象とは、例えば、地域や施設等である。例えば、地域は、都道府県や区市町村（行政区域）等であってもよい。また、地域は、市街地や住宅地、商業地（商店街／繁華街／オフィス街）等であってもよいし、温泉街や宿場町等であってもよい。また、施設は、例えば、大型商業施設（ショッピングセンター／アウトレットモール／地下街）、娯楽施設（テーマパーク／遊園地／遊戯場／動物園／水族館／プール／入浴施設／公園／庭園／名所）、飲食施設（カフェ／レストラン）、文化施設（ホール／図書館／美術館／博物館）、複合施設、宿泊施設、スポーツ施設、寺社仏閣、公共機関、金融機関、医療機関、教育機関、または鉄道駅や道の駅、空港、港湾（乗船場）等であってもよい。

図１に示すように、ユーザＵＡの端末装置３は、端末装置３の位置データを情報処理装置１に定期的に送信する（ステップＳ１）。情報処理装置１は、ログサーバ２から、端末装置３のユーザＵＡのネットワークＮ上の行動に関する各種ログデータを定期的に受信する（ステップＳ２）。

端末装置４は、オペレータＵＢが所望するカテゴリに関するユーザＵＡの関心傾向を示すコンテンツを端末装置４が取得するため、当該カテゴリを入力する操作をオペレータＵＢが行った場合、情報処理装置１に対して当該カテゴリを示すカテゴリ情報を送信する（ステップＳ３）。オペレータＵＢが端末装置４から入力するカテゴリとは、例えば、旅行、レジャー、不動産（引越し）等の移動を伴う取引対象の分類を示す。なお、オペレータＵＢの入力操作に基づいて情報処理装置１に対して送信する情報は、カテゴリ情報のみならず、解析対象とする期間（開始日および終了日／現在までの年月日数／月歴／季節）、地域、ユーザＵＡの属性（年齢／性別／家族構成／経済状況）等を含んでもよい。

情報処理装置１は、端末装置４から入力されたカテゴリ情報に関し、ユーザＵＡが商品または役務を選択した理由および選択しなかった理由を解析する。まず、情報処理装置１は、まず、ログサーバ２から取得したユーザＵＡの検索履歴から、オペレータＵＢによって入力されたカテゴリ（選択カテゴリ）に対応する検索対象を抽出する（ステップＳ４）。情報処理装置１は、ログサーバ２から取得したユーザＵＡの閲覧履歴に基づいて、閲覧したコンテンツ内のテキストから、選択カテゴリに対応する検索対象を抽出してもよい。例えば、選択カテゴリが「旅行」である場合、検索対象は、「奈良」や「長崎」等の都道府県名を含む。検索対象は、近畿や九州等の地方、地域名を含んでもよい。

この際、情報処理装置１は、例えば、ユーザＵＡが端末装置３によって、最初に検索対象を検索してから所定期間内に検索した同一カテゴリの他の検索対象を抽出する。すなわち、ユーザＵＡが端末装置３によって、例えば「奈良」を検索してから、所定期間内に「長崎」を検索した場合、情報処理装置１は、「奈良」および「長崎」を検索対象として抽出する。また、情報処理装置１は、例えば、同一の検索対象を検索した回数および頻度を取得してもよい。

次いで、情報処理装置１は、ユーザＵＡの行動履歴に基づいて、抽出された検索対象のうち、実際にユーザＵＡによって選択された検索対象を推定する（ステップＳ５）。すなわち、情報処理装置１は、検索対象について、実際のアクション（訪問、滞在、購入等）があったかを推定する。ユーザＵＡの行動履歴は、少なくとも端末装置３から取得したユーザＵＡの位置データを含み、例えば、ログサーバ２から取得したユーザＵＡによる端末装置３の決済履歴等の行動履歴を含んでもよい。

訪問および滞在等の実際のアクションの有無は、例えば、端末装置３の位置データに基づいて推定される。購入等の実際のアクションの有無は、例えば、端末装置３の決済履歴に基づいて推定される。検索対象と推定された実際のアクションとが一致した場合、検索対象は、ユーザＵＡに選択されたと推定される。実際のアクションに結び付かなかった検索対象は、ユーザＵＡに選択されなかったと推定される。例えば、位置データにユーザＵＡが奈良に移動、滞在を示すデータが含まれる場合、情報処理装置１は、実際にユーザＵＡによって選択された対象が「奈良」であると推定する。また、情報処理装置１は、決済履歴にユーザＵＡの居住地から「奈良」までの旅券の購入や、「奈良」の宿泊施設の予約が含まれる場合に、実際にユーザＵＡによって選択された対象が「奈良」であると推定してもよい。

次いで、情報処理装置１は、ユーザＵＡの検索履歴から検索対象に対応するキーワードを抽出する（ステップＳ６）。検索対象に対応するキーワードとは、検索対象である都道府県、地方または地域に含まれる施設、特産品、シンボル等を示す固有のキーワードが含まれる。検索対象に対応するキーワードには、検索対象に限定されず、選択カテゴリ自体に広く対応するキーワードが含まれてもよい。選択カテゴリ自体に対応するキーワードは、選択カテゴリが「旅行」である場合、「寺社」「温泉」「海の幸」「動物 触れ合い」「幼児 旅館」等が例示される。

なお、抽出されたキーワードは、所定の法則でキーワード群に仕分けされる。例えば、キーワードは、生物、物品、施設等のキーワード群に仕分けされる。物品に関するキーワードは、さらに、飲食、工芸、織物等のキーワード群に仕分けされてもよい。また、施設に関するキーワードは、さらに、公園、寺社、宿泊、文化施設等のキーワード群に仕分けされてもよい。

次いで、情報処理装置１は、ユーザＵＡの行動履歴に基づいて、検索対象およびキーワード群別に魅力度を解析する（ステップＳ７）。魅力度は、キーワード群に関し、実際のアクション（訪問、滞在、購入等）への繋がりやすさを数値化したスコアである。魅力度は、例えば、複数の評価項目に対するスコアを加算することで算出されてもよい。評価項目は、例えば、訪問の有無や滞在時間の長短等、端末装置３の位置データに基づいて推定されるものを含む。また、評価項目は、例えば、購買の有無や金額等、端末装置３の決済履歴に基づいて推定されるものを含んでもよい。また、評価項目は、例えば、検索や閲覧の回数および頻度等、端末装置３の検索履歴に基づくものを含んでもよい。評価項目は、例えば、評価項目毎に重み付けパラメータが設定される。重み付けパラメータは、訪問、滞在、購入等の実際のアクションに関しては高く設定され、検索、閲覧等に関しては低く設定される。

次いで、情報処理装置１は、魅力度の解析結果に基づいて、ユーザＵＡの関心傾向を示す情報を含むコンテンツを生成する（ステップＳ８）。コンテンツは、例えば、スコア表やレーダーチャートを含む。コンテンツは、キーワード群別の魅力度を示すスコアを示したものに限定されず、例えば、検索対象毎の合計スコアや、実際のアクションに結び付いたキーワードが列挙されたもの等を含んでもよい。

次いで、情報処理装置１は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、ユーザＵＡの関心傾向を示す情報を含むコンテンツを、オペレータＵＢの端末装置４に提供する（ステップＳ９）。そして、オペレータＵＢの端末装置４は、コンテンツを表示することとなる。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１を有する情報処理システム１００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１００の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システム１００は、情報処理装置１と、ログサーバ２と、端末装置３と、端末装置４と、を有する。

情報処理装置１、ログサーバ２、および端末装置３、４は、ネットワークＮを介して有線また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や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。なお、通信ネットワークＮは、例えば、４Ｇまたは５Ｇ等の移動体通信システム等を含む構成であるが、かかる例に限定されない。また、図２に示す情報処理システム１００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３、４を１台ずつのみ示したが、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、それぞれ２台以上であってもよい。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部２０と、を備える。なお、情報処理装置１は、情報処理装置１を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線または無線で接続され、ログサーバ２、および端末装置３、４との間で情報の送受信を行う。

記憶部１２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、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。図３に示すように、記憶部１２は、位置データベース１３と、ユーザデータベース１４と、履歴データベース１５と、地図データベース１６と、を有する。

位置データベース１３には、端末装置３の位置データが記憶される。ここで、位置データは、ＧＰＳ（Global Positioning System）、携帯基地局、およびアクセスポイント等に基づいて取得される位置座標等であってもよい。

ユーザデータベース１４は、端末装置３のユーザＵＡの属性データ（属性情報）が記憶される。ここで、属性データは、ユーザＵＡの年齢、性別、家族構成、自宅、勤務地、職業、職位、収入、居住形態、車の有無、習い事、ライフスタイル等を含んでいてもよい。また、属性データは、ユーザＵＡ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）等に関するデータであってもよい。

履歴データベース１５には、端末装置３のユーザＵＡのネットワークＮ上の行動を示すログデータが登録される。ここで、ログデータは、位置履歴、検索履歴、閲覧履歴、決済履歴、投稿履歴等を含んでいてもよい。また、ログデータは、実店舗におけるクレジットカード、デビットカード、電子マネー、バーコード決済、または、ＱＲコード（登録商標）決済等のキャッシュレス決済による決済履歴等を含んでいてもよい。

地図データベース１６には、地図データが登録される。ここで、地図データは、複数の縮尺のラスタ形式の地図描画用の画像、ベクタ形式の地図描画用の画像等を含んでいてもよい。例えば、地図データは、縮尺に従ってメッシュ化された地図データ（例えば、ＪＩＳ規格の第１～３次地域区画メッシュデータ、および、１００ｍメッシュデータ等）等であってもよい。また、地図データは、地図上の地物、注記、および記号に関する地図オブジェクトデータを含んでいてもよい。

制御部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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２０は、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３に示すように、制御部２０は、取得部２１と、解析部２２と、生成部２３と、提供部２４と、を有する。

取得部２１は、ユーザＵＡの端末装置３の位置データを取得する。なお、取得部２１は、ユーザＵＡの端末装置３の位置データに基づいて、ユーザＵＡの出発地と目的地とを取得してもよい。また、取得部２１は、ユーザＵＡの端末装置３の位置データに基づいて、目的地から流出したユーザＵＡの滞在地を取得してもよい。

また、取得部２１は、ログサーバ２から各種ログデータを取得する。取得部２１が取得するログデータは、少なくともユーザＵＡが入力した検索サーバ（検索エンジン）に対する検索クエリの履歴である検索履歴と、ユーザＵＡの位置の地歴である位置履歴と、を含む。なお、取得部２１は、ユーザＵＡの閲覧履歴、決済履歴、投稿履歴等を取得してもよい。

解析部２２は、取得部２１がログサーバ２から取得したユーザＵＡの検索履歴から、オペレータＵＢによって入力されたカテゴリ（選択カテゴリ）に対応する検索対象を抽出する。解析部２２は、取得部２１がログサーバ２から取得したユーザＵＡの閲覧履歴に基づいて、閲覧したコンテンツ内のテキストから、選択カテゴリに対応する検索対象を抽出してもよい。解析部２２は、例えば、ユーザＵＡが端末装置３によって、最初に検索対象を検索してから所定期間内に検索した同一カテゴリの他の検索対象を抽出する。

解析部２２は、取得部２１が端末装置３およびログサーバ２から取得したユーザＵＡの位置データを含む行動履歴に基づいて、抽出した検索対象のうち、実際にユーザＵＡによって選択された検索対象を推定する。

解析部２２は、取得部２１がログサーバ２から取得したユーザＵＡの検索履歴から、検索対象に対応するキーワードを抽出する。解析部２２は、ログサーバ２から取得したユーザＵＡの閲覧履歴に基づいて、閲覧したコンテンツ内のテキストから、検索対象に対応するキーワードを抽出してもよい。

解析部２２は、ユーザＵＡの位置データを含む行動履歴に基づいて、検索対象およびキーワード群別に魅力度を解析する。具体的には、解析部２２は、端末装置３の位置データに基づいて、検索対象およびキーワード群に関し、訪問の有無や滞在時間等の長短を推定する。そして、解析部２２は、訪問の有無や滞在時間の長短等に関する評価項目について、推定結果に基づいてスコアを決定する。また、解析部２２は、端末装置３の決済履歴に基づいて、検索対象およびキーワード群に関し、購買の有無や金額等を推定する。そして、解析部２２は、購買の有無や金額等に関する評価項目について、推定結果に基づいてスコアを決定する。また、解析部２２は、端末装置３の検索履歴に基づいて、検索対象およびキーワード群に関し、検索や閲覧の回数および頻度等を推定する。そして、解析部２２は、検索や閲覧の回数および頻度等に関する評価項目について、推定結果に基づいてスコアを決定する。解析部２２は、各々の評価項目のスコアに所定の重み付けをし、検索対象およびキーワード群別に全ての評価項目のスコアを加算することで、検索対象およびキーワード群別の魅力度を算出する。

生成部２３は、魅力度の解析結果に基づいて、ユーザＵＡの関心傾向を示す情報を含むコンテンツを生成する。コンテンツは、例えば、スコア表（例えば、図４参照）やレーダーチャートを含む。コンテンツは、キーワード群毎の魅力度を示すスコアを示したものに限定されず、例えば、検索対象毎の合計スコアや、実際のアクションに結び付いたキーワードが列挙されたもの等を含んでもよい。生成部２３は、例えば、複数のタイプのコンテンツを生成可能であって、通信部１１を介してオペレータＵＢの端末装置４から要求されたタイプのコンテンツを生成してもよい。また、同一または類似の検索対象を有する複数のユーザＵＡがいる場合、生成部２３は、当該複数のユーザＵＡについて解析結果をマージした情報を含むコンテンツを生成してもよい。

提供部２４は、生成部２３によって生成されたユーザＵＡの関心傾向を示す情報を示すコンテンツを含む表示コンテンツを通信部１１およびネットワークＮを介して端末装置４に送信することで、ユーザＵＡの関心傾向を示す情報を示すコンテンツを含む表示コンテンツを、オペレータＵＢに提供する。

〔４．コンテンツの一例〕
図４は、実施形態に係る情報処理装置１の生成部２３によって生成されるコンテンツの一例を示す図である。図４に示すコンテンツは、選択カテゴリが「旅行」に対応するユーザＵＡ１の関心度の傾向を、数値化された魅力度のスコア表として示す表コンテンツである。図４に示すコンテンツでは、「ユーザ」、「キーワード群」、「キーワード」、および各検索対象（例えば、「奈良」、「長崎」）のスコア等の項目を有する。コンテンツでは、例えば、検索対象のうち、ユーザＵＡ１に選択されたと推定された選択対象を、最も左列に表示させてもよい。

「ユーザ」は、例えば、ユーザＵＡ１を識別するための識別情報を示す。「ユーザ」の項目に加えて、ユーザＵＡ１の属性を示す「性別」「年齢」等の項目があってもよい。「キーワード群」は、複数の「キーワード」を包括する分類を示す。図４に示す例において、キーワード群は、「生物」、「公園」、「寺社」、「飲食」、「宿泊」を含む。「キーワード」は、ユーザＵＡ１が端末装置３によって検索対象の検索を含むに一連の検索行動を行った際に検索されたテキストを示す。図４に示す一例では、例えば、キーワードの「鹿」、「カピバラ」、「動物 触れ合い」が、「生物」のキーワード群に仕分けられたことを意味する。

また、図４において、「奈良」および「長崎」は、それぞれ検索対象の一つである。「奈良」および「長崎」に対応する数値は、それぞれのキーワード群に対する魅力度のスコアを示す。スコアは、上述した複数の評価項目の合計スコアである。図４に示すコンテンツでは、ユーザＵＡ１が、「生物」、「宿泊」、「公園」について、関心が高いことが推定できる。また、これらに関するスコアは、「奈良」の方が「長崎」より大きい。これにより、ユーザＵＡ１が「長崎」ではなく「奈良」を選択した理由が、「生物」、「宿泊」、「公園」にあることが推定できる。言い換えると、ユーザＵＡ１が「長崎」を選択しなかった理由が、「宿泊」、「公園」、「生物」にあることが推定できる。

〔５．端末装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る端末装置３の構成について説明する。図５は、実施形態に係る端末装置３の構成例を示す図である。図５に示すように、端末装置３は、通信部３１と、測位部３２と、物理センサ部３３と、入力部３４と、表示部３５と、記憶部３６と、制御部４０と、を備える。

通信部３１は、ＮＩＣ等によって実現される。通信部３１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線または無線で接続され、情報処理装置１、およびログサーバ２との間で情報の送受信を行う。

測位部３２は、ＧＰＳ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３の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度および経度）を取得する。すなわち、測位部３２は、端末装置３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３２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３２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３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３２は、端末装置３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３の位置を測位する。具体的には、測位部３２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３の位置を測位する。

（ビーコン測位）
また、測位部３２は、端末装置３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３２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３の位置を測位する。

（地磁気測位）
また、測位部３２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３が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置３の位置を測位する。

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置３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３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３２は、かかる情報を取得することで、端末装置３の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置３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３２は、必要に応じて、上述した測位手段の一つまたは組合せを用いて、端末装置３の位置を測位してもよい。

物理センサ部３３は、端末装置３の各種の物理的な情報を検出するセンサであり、端末装置３に搭載また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３以外の検知装置であってもよい。例えば、ジャイロセンサ、加速度センサ、気圧センサ、温度センサ、音量センサ、明度センサ等である。なお、物理センサ部３３は、ＧＰＳ等の測位システムを用いて、端末装置３の現在位置を推定するセンサであってもよい。また、端末装置３は、上記の加速度センサやジャイロセンサ、気圧センサ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３の位置を測位することが可能である。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。

入力部３４は、ユーザＵＡから各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部３４は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される。なお、入力部３４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、入力部３４は、ユーザＵＡ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。

表示部３５は、位置情報等の各種情報を表示する表示装置である。例えば、表示部３５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）等によって実現される。また、表示部３５がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部３５の一部が入力部３４として機能する。

記憶部３６は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ＨＤＤ、ＳＳＤ、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３６には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。

制御部４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、端末装置３内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、また、制御部４０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。図５に示すように、制御部４０は、送信部４１と、受信部４２と、処理部４３と、を有する。

送信部４１は、例えば入力部３４を用いてユーザＵＡにより入力された各種情報や、端末装置３に搭載または接続された物理センサ部３３の各センサによって検知された各種情報、測位部３２によって測位された端末装置３の位置情報等を、通信部３１を介して情報処理装置１およびログサーバ２へ送信することができる。

受信部４２は、通信部１１を介して、各種サーバから提供される各種情報や、各種サーバからの各種情報の要求を受信することができる。

処理部４３は、表示部３５等を含め、端末装置３全体を制御する。例えば、処理部４３は、送信部４１によって送信される各種情報や、受信部４２によって受信された各種サーバからの各種情報を表示部３５へ出力して表示させることができる。また、処理部４３は、入力部３４を介して受け付けたユーザＵＡの操作に従って、各種制御を実行する。

〔６．情報処理装置の処理フロー〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１による処理手順について説明する。図６は、実施形態に係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６に示すように、情報処理装置１は、ユーザＵＡの位置データを収集する（ステップＳ１０１）。具体的には、情報処理装置１の取得部２１が、通信部１１およびネットワークＮを介して、ユーザＵＡが操作する端末装置３から、端末装置３の位置データを定期的に取得する。情報処理装置１は、取得した位置データを、記憶部１２の位置データベース１３に記憶する。

また、情報処理装置１は、ユーザＵＡの検索履歴を含む行動履歴を収集する（ステップＳ１０２）。具体的には、情報処理装置１の取得部２１が、通信部１１およびネットワークＮを介して、ログサーバ２から、端末装置３のネットワークＮ上の行動に関する各種ログデータを定期的に取得する。ログデータは、少なくとも端末装置３による検索履歴を含むユーザＵＡの行動履歴を含む。情報処理装置１は、取得したログデータを、記憶部１２の履歴データベース１５に記憶する。

そして、情報処理装置１は、オペレータＵＢに入力されたカテゴリ情報を取得する（ステップＳ１０３）。具体的には、情報処理装置１の取得部２１が、通信部１１およびネットワークＮを介して、オペレータＵＢが操作する端末装置４から、オペレータＵＢが端末装置４に入力したカテゴリを示すカテゴリ情報を取得する。

次いで、情報処理装置１は、ユーザＵＡの検索履歴から、所定期間内の選択カテゴリに対応する検索対象を抽出する（ステップＳ１０４）。具体的には、情報処理装置１の解析部２２が、履歴データベース１５に記憶されたユーザＵＡの所定期間内の検索履歴から、ステップＳ１０３で取得したカテゴリ情報（選択カテゴリ）に対応する検索対象を抽出する。

次いで、情報処理装置１は、ユーザＵＡの位置データに基づいて、ユーザＵＡに選択された検索対象を推定する（ステップＳ１０５）。具体的には、情報処理装置１の解析部２２が、位置データベース１３に記憶されたユーザＵＡの位置データに基づいて、ステップＳ１０４で抽出された検索対象のうち、実際にユーザＵＡによって選択された検索対象を推定する。すなわち、解析部２２は、検索対象に訪問および滞在したことを示す位置データがある場合、当該検索対象が選択された検索対象であると推定する。

次いで、情報処理装置１は、ユーザＵＡの検索履歴から、検索対象に対応するキーワードを抽出する（ステップＳ１０６）。具体的には、情報処理装置１の解析部２２が、履歴データベース１５に記憶されたユーザＵＡの所定期間内の検索履歴から、検索対象に対応するキーワードを抽出する。解析部２２は、履歴データベース１５に記憶されたユーザＵＡの所定期間内の閲覧履歴に基づいて、閲覧したコンテンツ内のテキストから、検索対象に対応するキーワードを抽出してもよい。

次いで、情報処理装置１は、ユーザＵＡの位置データを含む行動履歴に基づいて、キーワード群別に検索対象の魅力度を解析する（ステップＳ１０７）。具体的には、情報処理装置１の解析部２２が、端末装置３の位置データに基づいて、検索対象およびキーワード群に関し、訪問の有無や滞在時間等の長短を推定する。そして、解析部２２は、訪問の有無や滞在時間の長短等に関する評価項目について、推定結果に基づいてスコアを決定する。解析部２２は、端末装置３の決済履歴に基づいて、検索対象およびキーワード群に関し、購買の有無や金額等を推定し、購買の有無や金額等に関する評価項目について、推定結果に基づいてスコアを決定してもよい。また、解析部２２は、端末装置３の検索履歴に基づいて、検索対象およびキーワード群に関し、検索や閲覧の回数および頻度等を推定し、検索や閲覧の回数および頻度等に関する評価項目について、推定結果に基づいてスコアを決定してもよい。解析部２２は、各々の評価項目のスコアに所定の重み付けをし、検索対象およびキーワード群別に全ての評価項目のスコアを加算することで、検索対象およびキーワード群別の魅力度を算出する。

次いで、情報処理装置１は、ユーザＵＡの関心傾向を示すコンテンツを生成する（ステップＳ１０８）。具体的には、情報処理装置１の生成部２３が、解析部２２による解析結果の情報を示すコンテンツを生成する。コンテンツは、例えば、スコア表（図４参照）やレーダーチャートを含む。生成部２３は、例えば、キーワード群毎の魅力度を示すスコアを示した内容に限定されず、例えば、検索対象毎の合計スコアや、実際のアクションに結び付いたキーワードが列挙されたもの等を含むコンテンツを生成してもよい。

次いで、情報処理装置１は、オペレータＵＢが操作する端末装置４に表示するための表示コンテンツを提供する（ステップＳ１０９）。具体的には、情報処理装置１の提供部２４が、生成部２３によって生成されたユーザＵＡの関心傾向を示す情報を示すコンテンツを含む表示コンテンツを、通信部１１およびネットワークＮを介して端末装置４に送信することで、当該表示コンテンツをオペレータＵＢに提供する。

〔７．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。以下、情報処理の変形例について説明する。

例えば、上記実施形態では、情報処理システム１００に、各種のログデータを取得する機能を備えるログサーバ２が含まれる例について説明したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報処理装置１は、各種のログデータを取得する機能を備えていてもよい。このような場合、情報処理装置１は、ログサーバ２を介さず、端末装置３から各種のログデータを取得して蓄積してもよい。このような構成を有する場合、情報処理システム１００は、ログサーバ２を有さずともよい。

また、上記実施形態において、情報処理装置１が実行している処理の一部または全部は、実際には、端末装置４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４単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置４に、上記の実施形態における情報処理装置１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４は情報処理装置１と連携しているため、オペレータＵＢから見れば、情報処理装置１の処理も端末装置４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４は、情報処理装置１を備えているともいえる。

また、上記実施形態における情報処理装置１の制御部２０および端末装置３の制御部４０の内部構成は、図３および図５に示した構成に限られず、上述した情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部２０、４０が有する各処理部の接続関係は、図３および図５に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

また、上述した一つの実施形態では、検索クエリに基づいて、ユーザＵＡが興味を有した候補群と、選択された対象と、を解析したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、ユーザＵＡに関する情報は、ＷＥＢ等の検索に限定せず、例えば、地図アプリ等でプッシュ表示された施設の施設カテゴリや、施設を選択したといったネットワークＮ上における利用者の行動等、ユーザＵＡの興味や選択を示唆する情報であれば、任意の情報が採用可能である。

〔８．効果〕
上述したように、情報処理装置１は、対象が選択された理由および選択されなかった理由の推定を支援することができる。例えば、情報処理装置１は、各ユーザＵＡが興味を示した候補群と、候補群のうち選択された対象と、を推定できる。すなわち、情報処理装置１は、候補群のうち選択されなかった対象も推定できる。情報処理装置１は、ユーザＵＡの検索履歴に基づいて、所定のカテゴリに対応する検索対象を、ユーザＵＡが興味を示した候補群として推定することができる。また、情報処理装置１は、ユーザＵＡの位置データに基づいて、検索対象のうち選択された検索対象を推定することができる。また、情報処理装置１は、ユーザＵＡの検索履歴から検索対象に対応するキーワードを抽出し、ユーザＵＡに関する情報に基づいて、検索対象およびキーワード群別に魅力度を解析することができる。また、情報処理装置１は、ユーザＵＡの位置データに基づいて、検索対象やキーワード群に含まれるキーワードへの訪問の有無および滞在時間の長短等を推定し、推定結果に基づいて魅力度に対応するスコアを算出することができる。また、情報処理装置１は、ユーザＵＡの決済履歴に基づいて、検索対象やキーワード群に含まれるキーワードの購入の有無および金額等を推定し、推定結果に基づいて魅力度に対応するスコアを算出することができる。また、情報処理装置１は、ユーザＵＡの検索履歴に基づいて、検索対象やキーワード群に含まれるキーワードの検索の回数および頻度等を推定し、推定結果に基づいて魅力度に対応するスコアを算出することができる。

また、情報処理装置１は、解析結果に基づく情報を含むコンテンツを生成し、オペレータＵＢに提供することができる。オペレータＵＢは、ユーザＵＡによる検索対象やキーワード群への魅力度を確認することで、検索対象が選択された理由および選択されなかった理由を推定することができる。実施形態の情報処理装置１は、ユーザＵＡの検索履歴を参照することで選択されなかった候補群を推定し、ユーザＵＡの位置データを含む行動履歴を参照することで選択された検索対象と選択理由を推定し、その解析結果をオペレータＵＢに提供する。これらにより、情報処理装置１は、結果として、検索対象が選択されなかった理由の推定の支援も可能である。

〔９．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１および端末装置３、４は、例えば図７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７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。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ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、フラッシュメモリ等により実現される。

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、モニタやプリンタ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フェースであり、例えば、ＵＳＢ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、およ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フェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

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、また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。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

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が情報処理装置１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２０の機能を実現する。また、二次記憶装置１０５０には、記憶部１２内のデータが格納される。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。

〔１０．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、置換また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等に応じて、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。

例えば、上述した情報処理装置１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等、構成は柔軟に変更できる。

また、上述してきた実施形態および変形例は、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、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」等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 情報処理装置
２ ログサーバ
３、４ 端末装置
１１、３１ 通信部
１２、３６ 記憶部
１３ 位置データベース
１４ ユーザデータベース
１５ 履歴データベース
１６ 地図データベース
２０、４０ 制御部
２１ 取得部
２２ 解析部
２３ 生成部
２４ 提供部
３２ 測位部
３３ 物理センサ部
３４ 入力部
３５ 表示部
４１ 送信部
４２ 受信部
４３ 処理部
１００ 情報処理システム

Claims (10)

1. ユーザに関する情報を取得する取得部と、
   当該ユーザに関する情報に基づいて、当該ユーザが興味を示した候補群と、前記候補群のうち選択された対象と、を推定する解析部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記取得部は、前記ユーザの検索履歴を取得し、
   前記解析部は、前記ユーザの検索履歴から所定のカテゴリに対応する検索対象を前記ユーザが興味を示した候補群として抽出する
   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、前記ユーザの位置データを取得し、
   前記解析部は、前記ユーザの位置データに基づいて前記検索対象のうち選択された検索対象を推定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記解析部は、前記ユーザの検索履歴から前記検索対象に対応するキーワードを抽出し、当該キーワードをキーワード群に仕分けし、前記ユーザに関する情報に基づいて、前記検索対象および前記キーワード群別に魅力度を解析する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記解析部は、前記検索対象および前記キーワード群に関し、前記ユーザの位置データに基づいて訪問の有無および滞在時間等の長短を推定し、推定結果に基づいて魅力度に対応するスコアを算出する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記取得部は、前記ユーザの決済履歴を取得し、
   前記解析部は、前記検索対象および前記キーワード群に関し、前記ユーザの決済履歴に基づいて購買の有無および金額を推定し、推定結果に基づいて魅力度に対応するスコアを算出する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
7. 前記解析部は、前記検索対象および前記キーワード群に関し、前記ユーザの検索履歴に基づいて検索の回数および頻度を推定し、推定結果に基づいて魅力度に対応するスコアを算出する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
8. 前記解析部による解析結果に基づく情報を含むコンテンツを生成する生成部を含む、
   請求項１から７のいずれか１項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、
   ユーザに関する情報を取得する取得工程と、
   前記ユーザに関する情報に基づいて、当該ユーザが興味を示した候補群と、前記候補群のうち選択された対象と、を推定する解析工程と、
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
10. ユーザに関する情報を取得する取得手順と、
    前記ユーザに関する情報に基づいて、当該ユーザが興味を示した候補群と、前記候補群のうち選択された対象と、を推定する解析手順と、
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

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