JP2024088447A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
【課題】オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図ること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、記憶部と、判定部と、提案部とを有する。記憶部は、サービス利用者に提案する所定のタスクに関する情報を記憶する。判定部は、処理対象となるサービス利用者に関連する利用者情報に基づいて、所定のタスクの中に、サービス利用者に適合する所定のタスクがあるか否かを判定する。提案部は、判定部によりサービス利用者に適合する所定のタスクがあると判定された場合、サービス利用者に対して、チャットボットを通じて所定のタスクの実行を提案する。
【選択図】図５
The present invention aims to improve the effectiveness of processing in online services.
[Solution] The information processing device according to the present application has a memory unit, a determination unit, and a suggestion unit. The memory unit stores information related to a predetermined task to be proposed to a service user. The determination unit determines whether or not there is a predetermined task suitable for the service user among the predetermined tasks based on user information related to the service user to be processed. When the determination unit determines that there is a predetermined task suitable for the service user, the suggestion unit suggests to the service user to perform the predetermined task through a chatbot.
[Selected figure] Figure 5
Description
本出願は、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。 This application relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、アンケート調査やモニタ調査の手間を省き、市場のニーズを簡便に収集し、活用可能とすることを目的として、対話シナリオに基づいて顧客と対話を行う技術が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。 Technology has been proposed to conduct dialogue with customers based on dialogue scenarios, with the aim of eliminating the need for questionnaire surveys and monitor surveys and making it possible to easily collect and utilize market needs (see, for example, Patent Document 1).
また、近年では、ユーザの端末装置を用いて、リアルタイムでメッセージやデータなどをチャット形式により送受信可能なサービスが提供されている（たとえば、特許文献２参照）。 In recent years, services have been provided that allow users to send and receive messages and data in real time in a chat format using their terminal devices (see, for example, Patent Document 2).
しかしながら、上述した従来の技術では、オンラインサービスにおける処理の実効性を高める上で改善の余地がある。たとえば、オンラインサービスを通じてサービス利用者から効率的に情報を収集したいという要望があるが、上述した従来の技術は対話に関する技術であり、情報収集を効率的に行うことを目的とする技術ではない点で、少なからず改善の余地がある。 However, the conventional technologies described above leave room for improvement in terms of increasing the effectiveness of processing in online services. For example, there is a demand for efficient collection of information from service users through online services, but the conventional technologies described above are technologies related to dialogue, and are not intended to efficiently collect information, so there is considerable room for improvement.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図る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。 The present application has been made in view of the above, and aims to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can improve the effectiveness of processing in online services.
本願に係る情報処理装置は、オンラインサービスを利用するためのサービス用コンテンツを利用中のサービス利用者に対して、チャットボットを通じた対話サービスを提供する情報処理装置であって、記憶部と、判定部と、提案部とを有する。記憶部は、サービス利用者に提案する所定のタスクに関する情報を記憶する。判定部は、処理対象となるサービス利用者に関連する利用者情報に基づいて、所定のタスクの中に、サービス利用者に適合する所定のタスクがあるか否かを判定する。提案部は、判定部によりサービス利用者に適合する所定のタスクがあると判定された場合、サービス利用者に対して、チャットボットを通じて所定のタスクの実行を提案する。 The information processing device according to the present application is an information processing device that provides an interactive service through a chatbot to a service user who is using service content for utilizing an online service, and has a storage unit, a determination unit, and a proposal unit. The storage unit stores information related to a predetermined task to be proposed to the service user. The determination unit determines whether or not there is a predetermined task suitable for the service user among the predetermined tasks based on user information related to the service user to be processed. When the determination unit determines that there is a predetermined task suitable for the service user, the proposal unit proposes to the service user to perform the predetermined task through the chatbot.
実施形態の態様の１つによれば、オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図ることができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to improve the effectiveness of processing in online services.
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」と称する。）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、各実施形態は、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、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。 Below, the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to these embodiments. Furthermore, the embodiments can be appropriately combined as long as they do not cause inconsistencies in the processing content. Furthermore, the same parts in the following embodiments will be given the same reference numerals, and duplicated explanations will be omitted.
（実施形態）
［１．実施形態に係るシステム構成］
以下、図１および図２を用いて、本願に係る情報処理装置の一例である情報処理装置１００が実行する情報処理の概要について説明する。図１および図２に、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の概要を示す。
(Embodiment)
1. System configuration according to the embodiment
An overview of information processing executed by an
まず、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の概要の説明に先駆けて、図１を参照しつつ、実施形態に係る情報処理装置１００を含む情報処理システムＳＹＳの構成例について説明する。
First, before describing an overview of the information processing performed by the
図１に示すように、情報処理システムＳＹＳは、利用者端末１０と、情報処理装置１００とを有している。利用者端末１０、及び情報処理装置１００は、有線または無線により、インターネットなどのネットワーク（たとえば、図５に示すネットワークＮ）に接続される。利用者端末１０、及び情報処理装置１００は、ネットワークを通じて相互に通信できる。なお、図１に示す情報処理システムＳＹＳの構成は一例であり、図１に示す例よりも多くの利用者端末１０が含まれていてもよいし、情報処理装置１００とは異なる他の情報処理装置が含まれていてもよい。
As shown in FIG. 1, the information processing system SYS has a
利用者端末１０は、情報処理装置１００により提供される各種オンラインサービスのサービス利用者であるサービス利用者Ｕにより使用される情報処理端末である。たとえば、利用者端末１０は、スマートフォンや、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などにより実現され得る。
The
また、利用者端末１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）や、４Ｇ（4th Generation：第４世代移動通信システム）や、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）などの無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信を実行するための通信機能を有し、これらの通信機能によりネットワークに接続できる。
In addition, the
また、利用者端末１０は、たとえば、情報処理装置１００により提供されるウェブコンテンツを、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示できる。なお、利用者端末１０は、情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置１００などから受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。
The
サービス利用者Ｕは、利用者端末１０を操作して、ウェブブラウザにより表示される各種オンラインサービスのウェブサイトやウェブコンテンツなどのサービス用コンテンツを利用できる。また、サービス利用者Ｕは、各種オンラインサービスを利用するための専用のアプリケーションプログラム（以下、「専用アプリ」と称する。）を情報処理装置１００からダウンロードして、利用者端末１０にインストールできる。この場合、サービス利用者Ｕは、専用アプリを操作することにより、専用アプリ用に構成された各種オンラインサービスのサービス用コンテンツを利用できる。
The service user U can operate the
情報処理装置１００は、各サービス利用者に対して各種オンラインサービスを提供するとともに、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理装置である。また、情報処理装置１００は、各種オンラインサービスの提供に伴い、チャットボットを通じた対話サービスをサービス利用者に提供する。情報処理装置１００は、典型的にはサーバ装置であるが、メインフレームやワークステーションなどにより実現されてもよい。また、情報処理装置１００がサーバ装置により実現される場合、単独のサーバ装置により実現されてもよいし、複数のサーバ装置及び複数のストレージ装置が協働して動作するクラウドシステムなどにより実現されてもよい。
The
情報処理装置１００により提供される各種オンラインサービスには、インターネット接続や、検索サービスや、ＳＮＳ（Social Networking Service）や、電子商取引サービスや、電子決済サービスや、オンラインゲームや、オンラインバンキングサービスや、オンライントレーディングサービスや、宿泊予約サービスや、チケット予約サービスや、動画配信サービスや、音楽配信サービスや、ニュース配信サービスや、地図情報サービスや、ルート検索サービスや、経路案内サービスや、路線情報サービスや、運行情報サービスや、天気情報サービスなどが含まれ得る。なお、各種オンラインサービスには、各種アプリケーションに対応するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービスが含まれていてもよい。
The various online services provided by the
情報処理装置１００は、各種オンラインサービスの提供にあたり、サービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）の各々を特定するための利用者識別情報である利用者ＩＤを含むユーザアカウントを作成する。このユーザアカウントに含まれる利用者ＩＤは、オンラインサービスの利用登録の際にサービス利用者（たとえば、サービス利用者Ｕ）が任意に設定するか、又は情報処理装置１００により個別に割り振られる。情報処理装置１００は、各サービス利用者のユーザアカウントに紐付けて、オンラインサービスの利用履歴であるサービス利用履歴などのサービス利用者に関する利用者情報を記録し、記録した利用者情報をサービス利用者ごとに管理する。また、情報処理装置１００は、サービス利用者からの要求に応じて、各種オンラインサービスを利用するための専用アプリを配布できる。
When providing various online services, the
［２．実施形態に係る情報処理］
（２－１．タスク提案処理）
以下、図１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概要について説明する。図１は、情報処理システムＳＹＳにおいて、情報処理装置１００が、サービス利用者Ｕに対して、チャットボットを通じて所定のタスクを提案する処理の概要を示している。
2. Information Processing According to the Embodiment
(2-1. Task proposal process)
An overview of information processing executed by the
ところで、オンラインサービスにおいて、オンラインサービスを利用中のサービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）に対してチャットボットを通じた対話サービスを提供する場合がある。このとき、この対話サービスを通じて、サービス利用者に対してアンケートに対する回答などの所定のタスクの実行を提案する場合がある。 In an online service, a dialogue service may be provided through a chatbot to a service user (for example, service user U shown in FIG. 1) who is using the online service. In this case, through this dialogue service, the service user may be offered to perform a specific task, such as answering a questionnaire.
しなしながら、チャットボットと対話を行うか否かはサービス利用者の意思に委ねられており、チャットボットとの対話を希望しないサービス利用者も存在し得る。また、チャットボットとの会話形式のコミュニケーションは、サービス利用者による発話などの自発的な行動を促す可能性を秘めている一方で、チャットボットとのコミュニケーションに対するサービス利用者の興味が少しずつ薄れていく可能性がある。このように、チャットボットとのコミュニケーションに対する心理的な敷居が低いサービス利用者であっても、サービス利用者に対する所定のタスクを提案する際には、所定のタスクが実行される可能性を高める工夫が求められる。 However, whether or not to interact with a chatbot is left to the discretion of the service user, and there may be service users who do not wish to interact with a chatbot. Furthermore, while conversational communication with a chatbot has the potential to encourage spontaneous actions such as speaking by the service user, there is also a possibility that the service user's interest in communicating with a chatbot may gradually wane. Thus, even for service users who have a low psychological threshold for communicating with a chatbot, when suggesting a specific task to the service user, some ingenuity is required to increase the likelihood that the specific task will be carried out.
このような事情に鑑み、実施形態に係る情報処理装置１００は、サービス利用者に適合する所定のタスクがあると判定された場合、サービス利用者に対して、チャットボットを通じて所定のタスクの実行を提案する。これにより、情報処理装置１００は、オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図る。
In view of these circumstances, when it is determined that a specific task is suitable for a service user, the
図１では、サービス利用者により利用されるオンラインサービスが宿泊予約サービスである場合の情報処理の概要を例示するが、実施形態に係る情報処理は、宿泊予約サービス以外の他のサービスについても同様に適用できる。なお、以下の説明において、利用者端末１０をサービス利用者Ｕと表記して説明する場合がある。すなわち、サービス利用者Ｕを利用者端末１０と読み替えることができる。
Figure 1 illustrates an overview of information processing when the online service used by the service user is a hotel reservation service, but the information processing according to the embodiment can be similarly applied to services other than hotel reservation services. In the following explanation, the
図１に示すように、情報処理装置１００は、サービス用コンテンツＣＴを利用中のサービス利用者Ｕに対して、チャットボットＣＢを通じた対話サービスを提供する（ステップＳ０１）。たとえば、情報処理装置１００は、サービス用コンテンツＣＴとともに、チャットボットＣＢとの対話の内容を表示するための対話画面を利用者端末１０に表示する。情報処理装置１００は、テキストや音声を通じて、チャットボットＣＢがサービス利用者Ｕとの間で自動的に対話を行う対話処理により対話サービスを実現できる。対話処理には、チャットボットＣＢがサービス利用者Ｕと雑談や他愛のない会話といった非タスク志向型の対話を行うための処理や、サービス利用者Ｕの要求に応じて、チャットボットＣＢがオンラインサービスに関するタスクを代行するタスク志向型の対話を行うための処理が含まれていてよい。
As shown in FIG. 1, the
また、サービス利用者Ｕは、サービス用コンテンツの利用に伴って、サービス用コンテンツにおける行動情報を情報処理装置１００に提供する（ステップＳ０２）。たとえば、利用者端末１０は、サービス用コンテンツにおいてサービス利用者Ｕにより実行された操作に関する操作情報や、チャットボットＣＢに対する応答情報などの行動情報を情報処理装置１００に送信する。操作情報には、たとえば、宿泊予約サービスであれば、サービス利用者Ｕが検索した宿泊先の情報や、閲覧した宿泊施設の情報などが想定される。応答情報には、たとえば、サービス利用者Ｕの音声入力やテキスト入力により生成されたチャットボットＣＢに対する応答の内容を示す情報が含まれる。
In addition, the service user U provides behavioral information in the service content to the
情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕに関連する利用者情報に基づいて、サービス利用者Ｕに適合する所定のタスクがあるか否かを判定する（ステップＳ０３）。ここで、所定のタスクには、たとえば、サービス用コンテンツに関連するアンケート、レビューの投稿、及びクラウドソーシングとして発注された業務などが含まれ得る。なお、情報処理装置１００は、クラウドソーシングに関するサービスを提供する提供サーバ（「外部装置」の一例）から、クラウドソーシングとして発注された業務に関するコンテンツを所定のタスクとして取得できる。たとえば、情報処理装置１００は、クラウドソーシングとして発注された業務のうち、サービス利用者Ｕの属性やサービス利用履歴などの利用者情報に適合する業務に関するコンテンツを、上述の提供サーバから逐次取得し、取得したコンテンツに基づいて所定のタスクの実行をサービス利用者Ｕに提案できる。
The
たとえば、情報処理装置１００は、処理対象となる（サービス用コンテンツを利用中である）サービス利用者Ｕの属性を示す属性情報に基づいて、サービス利用者が所定のタスクに対応付けられている対象者に該当するか否かを判定する。具体例を示せば、所定のタスクがアンケートである場合、サービス利用者Ｕの年齢や性別などのデモグラフィック属性が、アンケート対象として予め設定されている対象者条件を満たしているか否かを判定する。これにより、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕの属性に対応するタスク提案を実現できる。
For example, the
たとえば、情報処理装置１００は、サービス利用者に紐付くサービス利用履歴に基づいて、サービス利用者が所定のタスクに対応付けられている対象者に該当するか否かを判定する。具体例を示せば、情報処理装置１００は、所定のタスクが宿泊予約サービスに関するアンケートである場合、サービス利用者Ｕの宿泊履歴などのサービス利用履歴が、アンケート対象として予め設定されている宿泊回数や宿泊時期などの対象者条件を満たしているか否かを判定する。これにより、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕのサービス利用状況に対応するタスク提案を実現できる。
For example, the
なお、情報処理装置１００は、所定のタスクを提案する際、クラウドソーシングに関するサービスを提供する提供サーバ（「外部装置」の一例）から、クラウドソーシングとして発注された業務に関するコンテンツを逐次取得してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、所定のタスクを提案する際、クラウドソーシングとして発注された業務のうち、処理対象となるサービス利用者Ｕの属性やサービス利用履歴などの利用者情報に適合する業務に関するコンテンツを提供サーバから取得し、取得したコンテンツに基づいて所定のタスクの実行をサービス利用者Ｕに提案する。
When proposing a specific task, the
また、情報処理装置１００は、サービス用コンテンツにおける滞在時間、チャットボットＣＢとの会話の内容、又はオンラインサービスにおいて利用可能なポイントの所持数に基づいて、処理対象となるサービス利用者Ｕについて所定のタスクの実行を期待できる状況にあるか否かを推定してもよい。これにより、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕによりタスクが実行される可能性を高めることができる。
In addition, the
たとえば、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕのサービス用コンテンツにおける滞在時間が所定の閾値を超えている場合、サービス利用者Ｕについて所定のタスクの実行を期待できると推定する。すなわち、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕがサービス用コンテンツにある程度の時間滞在している場合、サービス利用者Ｕに、所定のタスクを実行することができる時間的なゆとりがあると推定する。
For example, if the time spent by the service user U in the service content exceeds a predetermined threshold, the
また、たとえば、情報処理装置１００は、チャットボットＣＢとの会話におけるサービス利用者Ｕの応答の内容から、サービス利用者Ｕの応答に含まれる文言と、利用中のサービス用コンテンツとの関連性を示すスコアを算出し、算出したスコアが所定の閾値未満である場合、サービス利用者Ｕについて所定のタスクの実行を期待できる状況にあると判定する。すなわち、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕの応答の内容から、サービス利用者ＵがチャットボットＣＢとの雑談を楽しんでいると判断できる場合、サービス利用者Ｕに、所定のタスクを実行することができる時間的なゆとりがあると推定する。なお、情報処理装置１００は、サービス用コンテンツごとに、サービス用コンテンツに関連する文言のリストを予め設定しておくことにより、このリストに基づいてスコアリングを行ってもよいし、機械学習により、サービス用コンテンツと文言との関連性の特徴を学習した学習済みモデルを用いてスコアリングを行ってもよい。
For example, the
また、たとえば、情報処理装置１００は、オンラインサービスにおいて利用可能なポイントの所持数が所定の閾値未満である場合、サービス利用者Ｕについて所定のタスクの実行を期待できる状況にあると判定する。すなわち、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕのポイントの所持数が少ない場合、所定のタスクの実行を望む可能性があると推定する。
Furthermore, for example, when the number of points available for use in an online service is less than a predetermined threshold, the
また、情報処理装置１００は、ステップＳ０３において、サービス利用者Ｕに適合する所定のタスクがあると判定した場合、チャットボットＣＢを通じて、サービス利用者Ｕに対し、所定のタスクの実行を提案する（ステップＳ０４）。たとえば、図１に示す例では、利用者端末１０に表示されるチャットボットＣＢの対話画面に、チャットボットＣＢに対応する画像Ｇと、チャットボットＣＢの発話の内容を示す情報Ｈ－１と、サービス利用者Ｕの応答の内容を示す情報Ｈ－２と、所定のタスクを示す情報Ｔ１－１と、所定のタスクに対応するオブジェクトＯＢ１－１，ＯＢ１－２とが表示されている。図１に示すように、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕとの自然な流れで対話をスタートさせつつ、所定のタスクとして、アンケートに対する回答の実行を提案する。ここで、情報処理装置１００は、所定のタスクとして、たとえば、サービス利用者Ｕが利用中の宿泊予約サービスに関連する旅行全般や旅行グッズなどに関するアンケートを選択し、選択したアンケートへの回答を提案できる。また、情報処理装置１００は、オブジェクトＯＢ１－１に対するサービス利用者Ｕの操作が検出されると、所定のタスクに関する処理を開始する。一方、情報処理装置１００は、オブジェクトＯＢ１－２に対するサービス利用者Ｕの操作が検出されると、たとえば、対話画面を最小化して、サービス利用者Ｕが利用中の宿泊予約サービスのサービス用コンテンツＣＴを最前面に表示させる。
In addition, when the
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、チャットボットＣＢとの対話の流れの中で、所定のタスクの実行を期待できる状況にあるタイミングで、サービス利用者Ｕに適合する所定のタスクを提案することにより、サービス利用者Ｕにより所定のタスクが実行される可能性を高めることができる。このようにして、実施形態に係る情報処理装置１００は、オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図ることができる。
In this way, the
また、情報処理装置１００は、所定のタスクの実行を提案する際、所定のタスクを実行することにより、サービス利用者Ｕが取得可能な報酬についての情報を合わせて提示してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、宿泊予約サービスに関するアンケートの提案を実行する際、アンケートの回答によりサービス利用者Ｕが取得可能な報酬の情報を、チャットボットＣＢを通じてサービス利用者Ｕに提示してもよい。これにより、情報処理装置１００は、所定のタスクに対するサービス利用者Ｕの興味を掻き立てることができる。
In addition, when suggesting the execution of a specified task, the
また、情報処理装置１００は、所定のタスクの実行を提案する際、サービス利用者Ｕが興味関心を有する取引対象の提供を受けるために必要なポイント数と、サービス利用者Ｕが保持しているポイント数との差に相当する報酬を獲得することが可能な所定のタスクに関する情報を合わせて提示してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、宿泊予約サービスにおいてお気に入りに登録されている宿泊先に宿泊するためのポイント数が５０００ポイントであり、サービス利用者Ｕが保持しているポイント数が３０００ポイントである場合、２０００ポイントを獲得することが可能な所定のタスクに関する情報を合わせて提示してもよい。なお、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕが興味関心を有する取引対象の提供を受けるために必要なポイント数と、サービス利用者Ｕが保持しているポイント数との差に相当する報酬を獲得するために必要となる所定のタスクの実行を提案してもよい。これにより、情報処理装置１００は、所定のタスクに対するサービス利用者Ｕの興味をさらに掻き立てる可能性を高めることができる。
When suggesting the execution of a predetermined task, the
また、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕに紐付く電子マネーの残高（以下、「マネー残高」と称する。）を管理してもよい。たとえば、ポイント数が１ポイント１円で利用できる場合、情報処理装置１００は、電子マネーの残高とサービス利用者Ｕが保持しているポイント数とを合算し、合算した合算額と、サービス利用者Ｕが興味関心を有する取引対象の提供を受けるために必要な額とを比較する。そして、情報処理装置１００は、マネー残高とポイント数との合算額と、サービス利用者Ｕが興味関心を有する取引対象の提供を受けるために必要な額との差額を算出し、算出した差額に相当する報酬を獲得することが可能な所定のタスクに関する情報を合わせて提示してもよい。具体例を示せば、情報処理装置１００は、電子商取引サービスにおいてサービス利用者Ｕに紐付く買い物かごに登録済みの状態である商品の販売価格が「１０００円」であり、サービス利用者Ｕに紐付くマネー残高が「５００円」であり、サービス利用者Ｕが保持するポイント数が「３００ポイント（３００円分相当）」である場合、差額の２００円に相当するポイントを獲得可能な所定のタスクに関する情報を、チャットボットＣＢを通じてサービス利用者Ｕに提示できる。このようにして、情報処理装置１００は、オンラインサービスでの決済の自由度を高めることにより、オンラインサービスにおけるユーザビリティを向上させつつ、所定のタスクに対するサービス利用者Ｕの興味をさらに掻き立てる可能性を高めることができる。
The
（２－２．タスク表示例）
以下、図２～図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００によりサービス利用者Ｕに提案される所定のタスクの表示例について説明する。図２～図４は、実施形態に係る情報処理装置１００によりサービス利用者Ｕに提案される所定のタスクの表示例を示す図である。
(2-2. Task display example)
2 to 4, a display example of a predetermined task proposed to a service user U by the
図２に、所定のタスクがレビュー投稿である場合のタスク表示例を示す。たとえば、図２に示す例では、利用者端末１０に表示されるチャットボットＣＢの対話画面に、チャットボットＣＢに対応する画像Ｇと、チャットボットＣＢの発話の内容を示す情報Ｈ－１と、サービス利用者Ｕの応答の内容を示す情報Ｈ－２と、所定のタスクを示す情報Ｔ１－２と、所定のタスクに対応するオブジェクトＯＢ２－１，ＯＢ２－２とが表示されている。
Figure 2 shows an example of a task display when the specified task is posting a review. For example, in the example shown in Figure 2, the dialogue screen of chatbot CB displayed on
図２に示すように、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕとの自然な流れで対話をスタートさせつつ、所定のタスクとして、レビュー投稿の実行を提案する。また、情報処理装置１００は、オブジェクトＯＢ２－１に対するサービス利用者Ｕの操作が検出されると、情報Ｔ１－２に対応する所定のタスクに関する処理を開始する。一方、情報処理装置１００は、オブジェクトＯＢ２－２に対するサービス利用者Ｕの操作が検出されると、たとえば、対話画面を最小化して、サービス利用者Ｕが利用中の宿泊予約サービスのサービス用コンテンツＣＴを最前面に表示させる。
As shown in FIG. 2, the
図３に、所定のタスクがクラウドソーシングとして発注された業務である場合のタスク表示例を示す。たとえば、図３に示す例では、利用者端末１０に表示されるチャットボットＣＢの対話画面に、チャットボットＣＢに対応する画像Ｇと、チャットボットＣＢの発話の内容を示す情報Ｈ－１と、サービス利用者Ｕの応答の内容を示す情報Ｈ－２と、所定のタスクを示す情報Ｔ１－３と、所定のタスクに対応するオブジェクトＯＢ３－１，ＯＢ３－２とが表示されている。
Figure 3 shows an example of a task display when the specified task is work ordered as crowdsourcing. For example, in the example shown in Figure 3, the dialogue screen of chatbot CB displayed on
図３に示すように、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕとの自然な流れで対話をスタートさせつつ、所定のタスクとして、クラウドソーシングとして発注された業務の実行を提案する。また、情報処理装置１００は、オブジェクトＯＢ３－１に対するサービス利用者Ｕの操作が検出されると、チャットボットＣＢの対話画面に、クラウドソーシングとして発注された業務Ｊ１－１～Ｊ１－４のそれぞれに対応するアイコン画像を表示する。この場合、情報処理装置１００は、業務Ｊに対応するアイコン画像に対するサービス利用者Ｕの操作が検出されると、操作が検出されたアイコン画像に対応する業務Ｊに関する処理を実行する。一方、情報処理装置１００は、オブジェクトＯＢ３－２に対するサービス利用者Ｕの操作を検出すると、たとえば、対話画面を最小化して、サービス利用者Ｕが利用中の宿泊予約サービスのサービス用コンテンツＣＴを最前面に表示させる。
As shown in FIG. 3, the
図４に、所定のタスクの実行を提案する際、サービス利用者Ｕが取得可能な報酬に関する情報を合わせて提示する場合の表示例を示す。たとえば、図４に示す例では、利用者端末１０に表示されるチャットボットＣＢの対話画面に、チャットボットＣＢに対応する画像Ｇと、チャットボットＣＢの発話の内容を示す情報Ｈ－１と、サービス利用者Ｕの応答の内容を示す情報Ｈ－２と、所定のタスクを示す情報Ｔ１－４と、所定のタスクに対応するオブジェクトＯＢ４－１，ＯＢ４－２とが表示されている。また、所定のタスクを示す情報Ｔ１－４には、所定のタスクを実行することにより、サービス利用者Ｕが取得可能な報酬を示す情報が含まれている。
Figure 4 shows a display example in which, when suggesting the execution of a specific task, information regarding the rewards that the service user U can obtain is also presented. For example, in the example shown in Figure 4, an image G corresponding to the chatbot CB, information H-1 indicating the content of the utterance of the chatbot CB, information H-2 indicating the content of the response of the service user U, information T1-4 indicating the specific task, and objects OB4-1 and OB4-2 corresponding to the specific task are displayed on the dialogue screen of the chatbot CB displayed on the
図４に示すように、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕとの自然な流れで対話をスタートさせつつ、所定のタスクとして、クラウドソーシングとして発注された業務の実行を提案する。また、情報処理装置１００は、所定のタスクを実行することにより、サービス利用者Ｕが取得可能な報酬に関する情報を合わせて提示する。また、情報処理装置１００は、オブジェクトＯＢ４－１に対するサービス利用者Ｕの操作が検出されると、情報Ｔ１－４に対応する所定のタスクに関する処理を実行する。一方、情報処理装置１００は、オブジェクトＯＢ４－２に対するサービス利用者Ｕの操作を検出すると、たとえば、対話画面を最小化して、サービス利用者Ｕが利用中の宿泊予約サービスのサービス用コンテンツＣＴを最前面に表示させる。
As shown in FIG. 4, the
また、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕについて所定のタスクの実行を期待できる状況にあると推定した場合、チャットボットに対応する画像Ｇ（たとえば、図１～図４参照）の表示態様を変更してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、チャットボットＣＢの画像Ｇの表示色や表示サイズを変更したり、チャットボットＣＢの画像Ｇが震えているような視覚効果を加えたりすることができる。そして、情報処理装置１００は、チャットボットＣＢに対応する画像Ｇに対するサービス利用者Ｕの操作を検出した場合、所定のタスクの実行を提案してもよい。
In addition, when the
［３．実施形態に係る情報処理装置の構成］
図５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５に、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す。図５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。
3. Configuration of the information processing device according to the embodiment
An example of the configuration of the
（通信部１１０について）
通信部１１０は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。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る。情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して、利用者端末１０などの他の装置との間で情報の送受信を行う。
(Regarding communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a network interface card (NIC) or the like. The communication unit 110 is connected to a network N by wire or wirelessly. The
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、たとえば、制御部１３０による制御および演算に用いられるプログラムおよびデータを記憶する。たとえば、記憶部１２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory)やフラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、またはハードディスクや光ディスクなどの記憶装置によって実現される。たとえば、記憶部１２０は、タスク情報記憶部１２１と、利用者情報記憶部１２２とを有する。なお、記憶部１２０は、図５に示す例には限られず、オンラインサービスのサービス用コンテンツに関する情報を記憶してもよい。
(Regarding the storage unit 120)
The storage unit 120 stores, for example, programs and data used for control and calculation by the control unit 130. For example, the storage unit 120 is realized by a semiconductor memory element such as a random access memory (RAM) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. For example, the storage unit 120 has a task information storage unit 121 and a user information storage unit 122. Note that the storage unit 120 is not limited to the example shown in FIG. 5, and may store information related to service content of an online service.
（タスク情報記憶部１２１）
タスク情報記憶部１２１は、所定のタスクに関するタスク情報を記憶する。図６に、実施形態に係るタスク情報記憶部１２１に記憶されるタスク情報の概要を示す。
(Task information storage unit 121)
The task information storage unit 121 stores task information related to a predetermined task. Fig. 6 shows an overview of the task information stored in the task information storage unit 121 according to the embodiment.
図６に示すように、タスク情報記憶部１２１に記憶されるタスク情報は、「タスクＩＤ」の項目や、「タスク情報」の項目や、「対象者条件」の項目や、「報酬」の項目などといった複数の項目を有している。タスク情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。 As shown in FIG. 6, the task information stored in the task information storage unit 121 has multiple items such as a "task ID" field, a "task information" field, a "reward" field, and the like. These items in the task information are associated with each other.
「タスクＩＤ」の項目には、所定のタスクごとに割り振られる各タスクに固有の識別情報が記憶される。「タスク情報」の項目には、所定のタスクに関する情報を記憶する。たとえば、所定のタスクには、サービス用コンテンツに関連するアンケートや、レビューの投稿や、クラウドソーシングとして発注された業務などを含む。所定のタスクに関する情報には、たとえば、所定のタスクを利用者端末１０に表示させるためのコンテンツや、このコンテンツが管理されているＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などが想定される。
The "Task ID" field stores unique identification information assigned to each specific task. The "Task Information" field stores information related to the specific task. For example, specific tasks include surveys related to content for the service, review posts, and work ordered as crowdsourcing. Information related to the specific task may include, for example, content for displaying the specific task on the
「対象者条件」の項目には、所定のタスクが対象とするサービス利用者に関する条件を示す情報が記憶される。たとえば、対象者として指定されるサービス利用者の属性に基づく条件（たとえば、３０代男性など）や、サービス利用者のサービス利用履歴に基づく条件（たとえば、所定のサービスに関する直近の利用実績など）が想定される。「報酬」の項目には、所定のタスクに実行に応じてサービス利用者に付与される報酬を示す情報が記憶される。 The "Target Conditions" field stores information indicating conditions related to the service user targeted by a specified task. For example, conditions based on the attributes of the service user designated as the target (e.g., a man in his 30s) or conditions based on the service user's service usage history (e.g., most recent usage record of a specified service) are possible. The "Reward" field stores information indicating rewards to be granted to service users in response to completing a specified task.
（利用者情報記憶部１２２）
利用者情報記憶部１２２は、オンラインサービスの利用者であるサービス利用者に関する利用者情報を記憶する。図７に、実施形態に係る利用者情報記憶部１２２に記憶される利用者情報の概要を示す。
(User information storage unit 122)
The user information storage unit 122 stores user information related to service users who use online services. Fig. 7 shows an overview of the user information stored in the user information storage unit 122 according to the embodiment.
図７に示すように、利用者情報記憶部１２２に記憶される利用者情報は、「利用者ＩＤ」の項目や、「属性情報」の項目や、「サービス利用履歴」の項目や、「ポイント所持数」の項目などといった複数の項目を有している。利用者情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。 As shown in FIG. 7, the user information stored in the user information storage unit 122 has multiple items such as a "user ID" field, an "attribute information" field, a "service usage history" field, and a "number of points owned" field. These items in the user information are associated with each other.
「利用者ＩＤ」の項目には、オンラインサービスの利用登録の際にサービス利用者に対して個別に割り振られるオンラインサービス用の利用者識別情報が記憶される。「属性情報」の項目には、サービス利用者の属性を示す属性情報が記憶される。「サービス利用履歴」の項目には、サービス利用者によるオンラインサービスの利用履歴に関する情報が記憶される。「ポイント所持数」には、オンラインサービスにおいてサービス利用者が利用可能なポイントの所持数を示す情報が記憶される。 The "User ID" field stores user identification information for the online service that is individually assigned to the service user when registering to use the online service. The "Attribute Information" field stores attribute information indicating the attributes of the service user. The "Service Usage History" field stores information related to the service user's usage history of the online service. The "Number of Points Owned" field stores information indicating the number of points the service user has available for use in the online service.
（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、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、たとえば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。
(Regarding the control unit 130)
The control unit 130 is realized by a central processing unit (CPU) or a micro processing unit (MPU) executing various programs stored in a storage device inside the
図５に示す制御部１３０は、判定部１３１と、推定部１３２と、提案部１３３と、変更部１３４とを有し、これらの各部により、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０は、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する処理単位で複数の分割された内部構成を有していてもよい。また、制御部１３０は、図５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く、図５に示す以外の他の機能部を有していもよい。 The control unit 130 shown in FIG. 5 has a determination unit 131, an estimation unit 132, a proposal unit 133, and a change unit 134, and these units realize or execute the functions and actions of the information processing described below. Note that the control unit 130 may have multiple internal configurations divided into processing units that realize or execute the functions and actions of the information processing described below. Also, the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 5, and may have other configurations as long as they perform the information processing described below, and may have other functional units other than those shown in FIG. 5.
（判定部１３１）
判定部１３１は、処理対象となるサービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）に関連する利用者情報に基づいて、所定のタスクの中に、サービス利用者に適合する所定のタスクがあるか否かを判定する。
(Determination unit 131)
The determination unit 131 determines, based on user information related to the service user to be processed (for example, service user U shown in FIG. 1), whether or not there is a specific task that is suitable for the service user among the specific tasks.
たとえば、判定部１３１は、サービス利用者の属性を示す属性情報に基づいて、サービス利用者が所定のタスクに対応付けられている対象者に該当するか否かを判定する。また、たとえば、判定部１３１は、サービス利用者に紐付くサービス利用履歴に基づいて、サービス利用者が所定のタスクに対応付けられている対象者に該当するか否かを判定する。 For example, the determination unit 131 determines whether or not the service user corresponds to a target person associated with a specified task based on attribute information indicating the attributes of the service user. Also, for example, the determination unit 131 determines whether or not the service user corresponds to a target person associated with a specified task based on a service usage history linked to the service user.
また、たとえば、判定部１３１は、後述する推定部１３２により、サービス利用者による所定のタスクの実行が期待できる状況にあると推定された場合、サービス利用者に適合する所定のタスクがあるか否かを判定してもよい。 In addition, for example, when the estimation unit 132 described below estimates that the service user is in a situation in which the service user can be expected to perform a specified task, the determination unit 131 may determine whether or not there is a specified task that is suitable for the service user.
（推定部１３２）
推定部１３２は、サービス用コンテンツにおける滞在時間、チャットボット（たとえば、図１に示すチャットボットＣＢ）との会話の内容、又はオンラインサービスにおいて利用可能なポイントの所持数に基づいて、処理対象となる前記サービス利用者について所定のタスクの実行を期待できる状況にあるか否かを推定する。
(Estimation unit 132)
The estimation unit 132 estimates whether the service user being processed is in a situation in which he or she can be expected to perform a specified task based on the time spent in the service content, the content of the conversation with a chatbot (for example, chatbot CB shown in Figure 1), or the number of points available for use in online services.
（提案部１３３）
提案部１３３は、判定部１３１によりサービス利用者に適合する所定のタスクがあると判定された場合、サービス利用者に対して、チャットボット（たとえば、図１に示すチャットボットＣＢ）を通じて所定のタスクの実行を提案する。
(Proposal Unit 133)
When the determination unit 131 determines that there is a specified task suitable for the service user, the suggestion unit 133 suggests to the service user to perform the specified task through a chatbot (for example, the chatbot CB shown in FIG. 1).
また、提案部１３３は、所定のタスクの実行を提案する際、所定のタスクを実行することにより、サービス利用者が取得可能な報酬についての情報を合わせて提示してもよい。 In addition, when proposing the execution of a specified task, the suggestion unit 133 may also present information about rewards that the service user can obtain by executing the specified task.
また、提案部１３３は、所定のタスクの実行を提案する際、サービス利用者が興味関心を有する取引対象の提供を受けるために必要なポイント数と、サービス利用者が保持しているポイント数との差に相当する報酬を獲得することが可能な所定のタスクに関する情報を合わせて提示してもよい。 In addition, when proposing the execution of a specific task, the suggestion unit 133 may also present information about the specific task that can earn a reward equivalent to the difference between the number of points required to receive a trading object in which the service user is interested and the number of points held by the service user.
また、提案部１３３は、チャットボット（たとえば、図１に示すチャットボットＣＢ）に対応する画像（たとえば、図１に示す画像Ｇ）に対するサービス利用者の操作を検出した場合、所定のタスクの実行を提案してもよい。 In addition, the suggestion unit 133 may suggest the execution of a specified task when detecting an operation by a service user on an image (e.g., image G shown in FIG. 1) corresponding to a chatbot (e.g., chatbot CB shown in FIG. 1).
また、提案部１３３は、所定のタスクを提案する際、クラウドソーシングに関するサービスを提供する提供サーバ（「外部装置」の一例）から、クラウドソーシングとして発注された業務に関するコンテンツを逐次取得してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、所定のタスクを提案する際、クラウドソーシングとして発注された業務のうち、処理対象となるサービス利用者Ｕの属性やサービス利用履歴などの利用者情報に適合する業務に関するコンテンツを提供サーバから取得し、取得したコンテンツに基づいて所定のタスクの実行をサービス利用者Ｕに提案する。
When proposing a specific task, the suggestion unit 133 may sequentially acquire content related to the work ordered as crowdsourcing from a provision server (an example of an "external device") that provides services related to crowdsourcing. For example, when proposing a specific task, the
（変更部１３４）
変更部１３４は、推定部１３２によりサービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）について所定のタスクの実行を期待できる状況にあると推定された場合、チャットボット（たとえば、図１に示すチャットボットＣＢ）に対応する画像（たとえば、図１に示す画像Ｇ）の表示態様を変更する。たとえば、変更部１３４は、チャットボットの画像の表示色や表示サイズを変更したり、チャットボットの画像が震えているような視覚効果を加えたりすることができる。
(Change unit 134)
The modification unit 134 modifies the display mode of an image (e.g., image G shown in FIG. 1 ) corresponding to a chatbot (e.g., chatbot CB shown in FIG. 1 ) when the estimation unit 132 estimates that a service user (e.g., service user U shown in FIG. 1 ) is in a situation where execution of a predetermined task can be expected. For example, the modification unit 134 can change the display color or display size of the chatbot image, or add a visual effect such that the chatbot image is shaking.
［４．実施形態に係る処理手順］
以下、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。まず、図８を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００により実行される情報処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理装置１００により実行される情報処理手順の一例を示すフローチャートである。図８に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０により実行される。図８に示す処理手順は、情報処理装置１００の稼働中、繰り返し実行される。
4. Processing Procedure According to the Embodiment
Hereinafter, the procedure of information processing executed by the
図８に示すように、判定部１３１は、オンラインサービスを利用中のサービス利用者との間でチャットボットを通じた対話サービスを開始する（ステップＳ１０１）。 As shown in FIG. 8, the determination unit 131 starts an interactive service through a chatbot with a service user who is using an online service (step S101).
また、判定部１３１は、処理対象となるサービス利用者に関する利用者情報を取得する（ステップＳ１０２）。 The determination unit 131 also acquires user information about the service user to be processed (step S102).
推定部１３２は、ステップＳ１０２で取得された利用者情報に基づいて、サービス利用者について所定のタスクの実行を期待できる状況にあるか否かを推定する（ステップＳ１０３）。 Based on the user information acquired in step S102, the estimation unit 132 estimates whether the service user is in a situation in which the execution of a specified task can be expected (step S103).
推定部１３２により、サービス利用者について所定のタスクの実行を期待できる状況にあると推定された場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、判定部１３１は、サービス利用者に適合する所定のタスクがあるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。 If the estimation unit 132 estimates that the service user is in a situation where a specific task can be expected to be performed (step S103; Yes), the determination unit 131 determines whether or not there is a specific task that is suitable for the service user (step S104).
判定部１３１により、サービス利用者に適合する所定のタスクがあると判定された場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、提案部１３３は、チャットボットを通じて所定のタスクの実行を提案する（ステップＳ１０５）。 If the determination unit 131 determines that there is a specific task that is suitable for the service user (step S104; Yes), the suggestion unit 133 suggests the execution of the specific task through the chatbot (step S105).
判定部１３１は、サービス利用者によるオンラインサービスの利用が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。 The determination unit 131 determines whether the service user has finished using the online service (step S106).
判定部１３１は、サービス利用者によるオンラインサービスの利用が終了していると判定した場合（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、図８に示す処理手順を終了する。 If the determination unit 131 determines that the service user has finished using the online service (step S106; Yes), it ends the processing procedure shown in FIG. 8.
一方、判定部１３１は、サービス利用者によるオンラインサービスの利用が終了していない判定した場合（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、上述のステップＳ１０２の処理手順に移る。 On the other hand, if the determination unit 131 determines that the service user has not finished using the online service (step S106; No), the process proceeds to the processing procedure of step S102 described above.
上述のステップＳ１０４において、提案部１３３は、判定部１３１により、サービス利用者に適合する所定のタスクがないと判定された場合（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、図８に示す処理手順を終了する。 In the above-mentioned step S104, if the determination unit 131 determines that there is no specific task that is suitable for the service user (step S104; No), the suggestion unit 133 ends the processing procedure shown in FIG. 8.
上述のステップＳ１０３において、判定部１３１は、推定部１３２により、サービス利用者について所定のタスクの実行を期待できる状況にないと推定された場合（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、図８に示す処理手順を終了する。 In the above-mentioned step S103, if the estimation unit 132 estimates that the service user is not in a situation in which the execution of a specified task can be expected (step S103; No), the determination unit 131 ends the processing procedure shown in FIG. 8.
［５．変形例］
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。以下では、上記実施形態の変形例について説明する。
5. Modifications
The information processing device, the information processing method, and the information processing program according to the present application may be embodied in various different forms other than the above-described embodiment. Modifications of the above-described embodiment will be described below.
（５－１．サービス用コンテンツに関連するタスクについて）
上記実施形態において、本願に係る情報処理装置の一例である情報処理装置１００は、サービス利用者が利用中（閲覧中）のサービス用コンテンツに関連する所定のタスクを提案してもよい。たとえば、提案部１３３は、サービス利用者が電子商取引サービスを利用中であれば、サービス利用者が閲覧中の商品に関するアンケートや、サービス利用者が購入実績のある商品に関するレビューの投稿などのタスクを提案してもよい。また、提案部１３３は、サービス利用者の買い物かごに登録済みの状態にある商品の購入に必要なポイント数と、サービス利用者が保持しているポイント数との差に相当するポイントを獲得することが可能な所定のタスクを、クラウドソーシングとして発注された業務の中から選出して、サービス利用者に提案してもよい。
(5-1. Tasks related to content for services)
In the above embodiment, the
（５－２．利用者の興味関心について）
上記実施形態において、情報処理装置１００は、チャットボットを通じた対話サービスにおけるサービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）の応答の内容から、サービス利用者の興味関心を示す情報を収集し、サービス利用者ごとに管理してもよい。この場合、情報処理装置１００は、収集したサービス利用者の興味関心に関する情報を、サービス利用者に適した所定のタスクがあるか否かの判定に用いることができる。
(5-2. User interests)
In the above embodiment, the
（５－３．対話パターンについて）
上記実施形態において、情報処理装置１００は、予め用意された対話パターンを用いて、サービス利用者とのコミュニケーションを実行してもよい。具体的には、判定部１３１は、予め用意された対話パターンの中から、サービス利用者が利用中のサービスの内容（たとえば、サービス用コンテンツの内容）や、サービス利用履歴に応じた対話パターンを選択し、選択した対話パターンを用いてサービス利用者との対話サービスを開始する。
(5-3. Conversation patterns)
In the above embodiment, the
（５－４．チャットボットの継続表示について）
上記実施形態において、情報処理装置１００は、サービス利用者が利用中のサービス用コンテンツとともに表示するチャットボットを、サービス利用者により利用するオンラインサービスが変更されても継続的に表示させてもよい。
(5-4. Continuous display of chatbot)
In the above embodiment, the
［６．効果］
実施形態に係る情報処理装置１００は、記憶部１２０と、判定部１３１と、提案部１３３とを有する。記憶部１２０は、サービス利用者に提案する所定のタスクに関する情報を記憶する。判定部１３１は、処理対象となるサービス利用者に関連する利用者情報に基づいて、所定のタスクの中に、サービス利用者に適合する所定のタスクがあるか否かを判定する。提案部１３３は、判定部１３１によりサービス利用者に適合する所定のタスクがあると判定された場合、サービス利用者に対して、チャットボットを通じて所定のタスクの実行を提案する。
[6. Effects]
The
また、判定部１３１は、サービス利用者の属性を示す属性情報に基づいて、サービス利用者が所定のタスクに対応付けられている対象者に該当するか否かを判定する。 The determination unit 131 also determines whether or not the service user corresponds to a target person associated with a specific task based on attribute information indicating the attributes of the service user.
また、判定部１３１は、サービス利用者に紐付くサービス利用履歴に基づいて、サービス利用者が所定のタスクに対応付けられている対象者に該当するか否かを判定する。 The determination unit 131 also determines whether the service user corresponds to a target person associated with a specified task based on the service usage history linked to the service user.
また、情報処理装置１００は、推定部１３２をさらに有する。推定部１３２は、サービス用コンテンツにおける滞在時間、チャットボットとの会話の内容、又はオンラインサービスにおいて保持されているポイント数に基づいて、処理対象となるサービス利用者について所定のタスクの実行を期待できる状況にあるか否かを推定する。判定部１３１は、推定部１３２によりサービス利用者による所定のタスクの実行が期待できる状況にあると推定された場合、サービス利用者に適合する所定のタスクがあるか否かを判定する。
The
また、提案部１３３は、所定のタスクの実行を提案する際、所定のタスクを実行することにより、サービス利用者が取得可能な報酬についての情報を合わせて提示する。 In addition, when proposing the execution of a specified task, the suggestion unit 133 also presents information about rewards that the service user can obtain by executing the specified task.
また、提案部１３３は、所定のタスクの実行を提案する際、サービス利用者が興味関心を有する取引対象の提供を受けるために必要なポイント数と、サービス利用者が保持しているポイントの所持数との差に相当する報酬を獲得することが可能な所定のタスクに関する情報を合わせて提示する。 In addition, when proposing the execution of a specific task, the suggestion unit 133 also presents information about the specific task that can earn a reward equivalent to the difference between the number of points required to receive a trading object in which the service user is interested and the number of points held by the service user.
また、情報処理装置１００は、変更部１３４をさらに有する。変更部１３４は、判定部１３１によりサービス利用者に適合する所定のタスクがあると判定された場合、チャットボットに対応する画像の表示態様を変更する。提案部１３３は、チャットボットに対応する画像に対するサービス利用者の操作を検出した場合、所定のタスクの実行を提案する。
The
また、所定のタスクは、サービス用コンテンツに関連するアンケート、レビューの投稿、及びクラウドソーシングとして発注された業務を含む。 The specified tasks also include surveys related to content for the service, posting reviews, and work ordered as crowdsourcing.
また、提案部１３３は、所定のタスクを提案する際、クラウドソーシングとして発注された業務のうち、利用者情報に適合する業務に関するコンテンツを、クラウドソーシングに関するサービスを提供する外部装置から取得する。 When proposing a specific task, the suggestion unit 133 also obtains content related to work that matches the user information from among the work ordered as crowdsourcing, from an external device that provides a service related to crowdsourcing.
このようなことから、実施形態に係る情報処理装置１００は、上述した各部により実行される処理、又は各部のうちのいずれかの組合せにより、オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図ることができる。たとえば、情報処理装置１００は、チャットボットとの対話の流れの中で、サービス利用者に適合する所定のタスクを提案することにより、サービス利用者により所定のタスクが実行される可能性が高めることができる。
For this reason, the
［７．ハードウェア構成］
また、上述してきた実施形態および各変形例に係る情報処理装置は、たとえば、図９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９は、実施形態及び各変形例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。
7. Hardware Configuration
Moreover, the information processing devices according to the above-described embodiments and each modified example are realized, for example, by a
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ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
The
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などに基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭなど、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。
The
出力ＩＦ１０６０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ーフェイスであり、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ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナなど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イスであり、例えば、ＵＳＢなどにより実現される。
The output IF 1060 is an interface for transmitting information to be output to an
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）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなど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メモリなどの外付け記憶媒体であってもよい。
The
ネットワークＩＦ１０８０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。
The network IF 1080 receives data from other devices via the network N and sends it to the
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０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。
The
たとえば、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（たとえば、情報処理プログラム）を実行することにより、制御部１３０と同様の機能を実現する。すなわち、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（例えば、情報処理プログラム）との協働により、実施形態に係る情報処理装置１００による処理を実現する。
For example, when the
［８．その他］
上記実施形態など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。
[8. Other]
Of the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or all or part of the processes described as being performed manually can be performed automatically by a known method. In addition, the information including the process procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be changed arbitrarily unless otherwise specified.
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。 In addition, each component of each device shown in the figure is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various loads, usage conditions, etc.
また、上述してきた各実施形態は、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。 Furthermore, the above-mentioned embodiments can be combined as appropriate to the extent that they do not cause any contradictions in the processing content.
以上、本願の実施形態をいくつかの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。 The above describes the embodiments of the present application in detail with reference to several drawings, but these are merely examples, and the present invention can be embodied in other forms with various modifications and improvements based on the knowledge of those skilled in the art, including the forms described in the disclosure section of the invention.
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、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。 The above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit." For example, a control unit can be read as a control means or a control circuit.
Ｎ ネットワーク
ＳＹＳ 情報処理システム
１０ 利用者端末
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ タスク情報記憶部
１２２ 利用者情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 判定部
１３２ 推定部
１３３ 提案部
１３４ 変更部
N network SYS
Claims (11)
前記サービス利用者に提案する所定のタスクに関する情報を記憶する記憶部と、
処理対象となる前記サービス利用者に関連する利用者情報に基づいて、前記所定のタスクの中に、前記サービス利用者に適合する前記所定のタスクがあるか否かを判定する判定部と、
前記判定部により前記サービス利用者に適合する前記所定のタスクがあると判定された場合、前記サービス利用者に対して、前記チャットボットを通じて前記所定のタスクの実行を提案する提案部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 An information processing device that provides an interactive service through a chatbot to a service user who is using service content for using an online service,
A storage unit that stores information regarding a predetermined task to be proposed to the service user;
a determination unit that determines whether or not the predetermined tasks include a predetermined task that is suitable for the service user based on user information related to the service user to be processed;
a suggestion unit that, when the determination unit determines that the predetermined task is suitable for the service user, proposes to the service user to execute the predetermined task through the chatbot;
13. An information processing device comprising:
前記サービス利用者の属性を示す属性情報に基づいて、前記サービス利用者が前記所定のタスクに対応付けられている対象者に該当するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The determination unit is
The information processing apparatus according to claim 1 , further comprising: determining whether or not the service user corresponds to a target person associated with the predetermined task based on attribute information indicating attributes of the service user.
前記サービス利用者に紐付くサービス利用履歴に基づいて、前記サービス利用者が前記所定のタスクに対応付けられている対象者に該当するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The determination unit is
The information processing apparatus according to claim 1 , further comprising: determining whether or not the service user corresponds to a target person associated with the predetermined task based on a service usage history linked to the service user.
をさらに有し、
前記判定部は、
前記推定部により前記サービス利用者による前記所定のタスクの実行が期待できる状況にあると推定された場合、前記サービス利用者に適合する前記所定のタスクがあるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 an estimation unit that estimates whether the service user to be processed is in a situation where the execution of the predetermined task can be expected based on the time spent in the service content, the content of the conversation with the chatbot, or the number of points held in the online service,
The determination unit is
The information processing device according to claim 1, further comprising: a determining unit that, when it is determined by the estimation unit that the service user is in a situation in which the execution of the specified task by the service user can be expected, determines whether or not there is a specified task that is suitable for the service user.
前記所定のタスクの実行を提案する際、前記所定のタスクを実行することにより、前記サービス利用者が取得可能な報酬についての情報を合わせて提示する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The suggestion unit,
The information processing device according to claim 1 , wherein, when suggesting the service user to perform the predetermined task, information on a reward that the service user can obtain by performing the predetermined task is also presented.
前記所定のタスクの実行を提案する際、前記サービス利用者が興味関心を有する取引対象の提供を受けるために必要なポイント数と、前記サービス利用者が保持しているポイント数との差に相当する報酬を獲得することが可能な前記所定のタスクに関する情報を合わせて提示する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The suggestion unit,
The information processing device according to claim 1, characterized in that, when suggesting the execution of the specified task, information regarding the specified task for which a reward equivalent to the difference between the number of points required to receive a trading object in which the service user is interested and the number of points held by the service user is also presented.
をさらに有し、
前記提案部は、
前記チャットボットに対応する画像に対する前記サービス利用者の操作を検出した場合、前記所定のタスクの実行を提案する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。 a change unit that changes a display mode of an image corresponding to the chatbot when the determination unit determines that the predetermined task is suitable for the service user,
The suggestion unit,
The information processing device according to claim 4 , wherein, when an operation of the service user on an image corresponding to the chatbot is detected, the information processing device suggests execution of the predetermined task.
前記サービス用コンテンツに関連するアンケート、レビューの投稿、及びクラウドソーシングとして発注された業務を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The predetermined task is:
The information processing device according to claim 1 , further comprising: a questionnaire relating to the service content, a review posting, and work ordered as crowdsourcing.
前記所定のタスクを提案する際、前記クラウドソーシングとして発注された業務のうち、前記利用者情報に適合する業務に関するコンテンツを、前記クラウドソーシングに関するサービスを提供する外部装置から取得する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。 The suggestion unit,
The information processing device according to claim 8, characterized in that, when proposing the specified task, content relating to work that matches the user information among the work ordered as the crowdsourcing is obtained from an external device that provides a service related to the crowdsourcing.
前記サービス利用者に提案する所定のタスクに関する情報を記憶する記憶部を参照し、処理対象となる前記サービス利用者に関連する利用者情報に基づいて、前記所定のタスクの中に、前記サービス利用者に適合する前記所定のタスクがあるか否かを判定する判定工程と、
前記判定工程により前記サービス利用者に適合する前記所定のタスクがあると判定された場合、前記サービス利用者に対して、前記チャットボットを通じて前記所定のタスクの実行を提案する提案工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by a computer for providing an interactive service through a chatbot to a service user who is using service content for an online service, comprising:
a determination step of referring to a storage unit that stores information related to a predetermined task proposed to the service user, and determining whether or not the predetermined task is suitable for the service user based on user information related to the service user to be processed;
a suggestion step of proposing to the service user, through the chatbot, execution of the predetermined task, when the determination step determines that the predetermined task is suitable for the service user;
13. An information processing method comprising:
前記サービス利用者に提案する所定のタスクに関する情報を記憶する記憶部を参照し、処理対象となる前記サービス利用者に関連する利用者情報に基づいて、前記所定のタスクの中に、前記サービス利用者に適合する前記所定のタスクがあるか否かを判定する判定手順と、
前記判定手順により前記サービス利用者に適合する前記所定のタスクがあると判定された場合、前記サービス利用者に対して、前記チャットボットを通じて前記所定のタスクの実行を提案する提案手順と、
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 A computer that provides a dialogue service through a chatbot to a service user who is using service content for an online service,
a determination step of referring to a storage unit that stores information about a predetermined task to be proposed to the service user, and determining whether or not the predetermined task is suitable for the service user based on user information related to the service user to be processed;
a proposal step of proposing to the service user, through the chatbot, execution of the predetermined task, when the determination step determines that the predetermined task is suitable for the service user;
An information processing program characterized by causing the program to execute the above steps.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2024088447A true JP2024088447A (en) | 2024-07-02 |
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