JP6200392B2 - 情報提示装置および情報提示プログラム - Google Patents

Description

本発明は、人物情報をユーザに提示する情報提示装置および情報提示プログラムに関する。

サービス開発において、いわゆるペルソナ（非特許文献１参照）というユーザの実データを元に作成した仮想人物像を設定する方法論がある。ペルソナを常に念頭に置いて開発を進めることで、ユーザの課題またはユーザの要求について、開発チームの意識を統一し、効率の良い開発が可能となる。

また、特許文献１のように、文章を要約することで人が短時間で内容を把握できるようにする技術が研究されている。

Cooper, A. The inmates are running the asylum. SAMS publishing, USA, 2004.

特開2011-28638号公報

サービス開発において、ペルソナの効果があることは過去の研究からも間違いない。また、最近では、ペルソナの作成や管理を簡単にするようなソフトウェアも提供されている。これにより、電子上で素早いペルソナの作成・管理ができるようになっている。

しかし、ペルソナを実際に利用する場合、ワークショップなど対面式の議論で用いられることが多いため、基本的にペルソナの情報は印刷されて参照される。そのため、印刷物が提示できる空間には物理的な制約がある。しかし、ペルソナの情報は非常に多いため、全ての情報を物理空間上に提示することは難しい、という課題がある。そのため、情報を人手で取捨選択して要約する必要があるが、ペルソナの情報の要約には非常に大きな手間が掛かる。

なお、特許文献１では、ペルソナのように他の人物像にはない特徴的な部分を抽出して内容を要約することについては考慮されていない。

本発明は、上記事情に鑑みなされたものであって、本発明の目的は、人手を用いることなく、人物情報の特徴的な部分を抽出し、的確な情報提示を行うことにある。

上記の課題を解決するため、本発明は、情報提示装置であって、属性情報と自己紹介文とを含む人物情報を記憶する記憶部と、前記属性情報に基づいて当該属性情報が属するカテゴリの単語ＤＢを選択し、前記選択した単語ＤＢを用いて前記自己紹介文に含まれる単語の中から特徴的な単語を抽出し、抽出した単語をそれぞれ含む文を前記自己紹介文の中から抽出する分析部と、前記分析部が抽出した文が所定の提示領域に収まるように、前記抽出した文を当該文に含まれる単語の特徴度が高い順に選択して前記提示領域に設定し、提示する提示部と、を備える。

本発明は、上記情報提示装置として、コンピュータを機能させる情報提示プログラムである。

本発明によれば、人手を用いることなく、人物情報の特徴的な部分を抽出し、的確な情報提示を行うことができる。

本発明の実施形態の情報提示システムの構成を示すブロック図である。 入力部の動作手順を示すフローチャートである。 提示面積情報の一例を示す図である。 人物情報ＤＢの属性情報の一例を示す図である。 人物情報ＤＢの自己紹介文の一例を示す図である。 分析部の動作手順を示すフローチャートである。 単語ＤＢの一例を示す図である。 特徴的な各単語および当該単語をそれぞれ含む文の一例を示す図である。 容姿推定部の動作手順を示すフローチャートである。 容姿ＤＢの一例を示す図である。 提示部の動作手順を示すフローチャートである。 テンプレートおよび当該テンプレートに各種情報を配置した提示情報の一例を示す図である。 テンプレートＤＢに記憶される複数のテンプレートの例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態の情報提示装置１の構成を示すブロック図である。本実施形態の情報提示装置１は、サービス開発において策定される仮想人物像に関して、提示する情報を整理するために利用するものである。すなわち、サービス開発の際に、仮想人物像に関する議論を支援するための装置である。

図示する情報提示装置１は、入力部１１と、分析部１２と、容姿推定部１３と、提示部１４と、テンプレート指示入力部１９と、人物情報ＤＢ（データベース）１５と、単語ＤＢ１６と、容姿ＤＢ１７と、テンプレートＤＢ１８とを備える。

入力部１１は、入力情報として入力される仮想人物像に関する人物情報を受け付け、人物情報ＤＢ１５に記憶するとともに、入力される提示領域の大きさを示す提示面積を受け付け、図示しない記憶部に記憶する。仮想人物像には、例えば年齢、性別、名前など属性情報と、自己紹介文とが含まれる。

分析部１２は、入力された人物情報の属性情報に基づいて、当該属性情報の仮想人物像が属するカテゴリの単語ＤＢ１６を選択し、選択した単語ＤＢ１６を用いて、自己紹介文に含まれる単語の中から特徴的な単語を抽出し、抽出した単語をそれぞれ含む文を自己紹介文の中から抽出する。具体的には、分析部１２は、入力された属性情報および自己紹介文を読み込み、自己紹介文について自然言語処理を行い、属性情報を持つ仮想人物像において、自己紹介文で使われている特徴的な単語を抽出し、さらにその単語が包含されている文を抽出する。

また、分析部１２は、分析結果として取得した特徴的な単語群が適切ではない場合に、人物情報が不適切である可能性を警告することとしてもよい。具体的には、分析部１２は、抽出した各単語の特徴度の平均を、単語ＤＢ１６を参照して算出し、平均が第１の閾値以上または第２の閾値以下の場合は、入力された人物情報が不適切である旨の警告を出力することとしてもよい。

容姿推定部１３は、属性情報および分析部が抽出した単語を用いて、人物情報から推定される仮想人物像の容姿を推定する。具体的には、容姿推定部１３は、属性情報および自己紹介文から抽出した単語を用いて容姿ＤＢ１７を検索し、人物情報から推定される仮想人物像の容姿（画像イメージ）を取得する。

提示部１４は、分析部１２が抽出した文が所定の提示領域に収まるように、当該抽出した文を選択して提示領域に設定し、ユーザ（当該情報提示装置１の利用者）に提示する。すなわち、ディスプレイ４に出力する。本実施形態では、提示部１４は、自己紹介文から抽出した特徴的な文を、提示領域に収まる分だけ取捨選択し、属性情報、容姿などとともに出力する。また、本実施形態では、提示部１４は、テンプレートＤＢ１８からいずれかのテンプレートを選択し、当該テンプレートを用いて、提示領域に各情報を設定し、ユーザに提示するものとする。

また、提示部１４は、入力として与えられる人物情報（属性情報、自己紹介文）にアクセスするためのアクセス情報を、提示領域に設定することとしてもよい。

テンプレート指示入力部１９は、ユーザのテンプレートに対する選択指示または編集指示を受け付けるためのユーザインタフェースである。例えば、テンプレート指示入力部１９は、テンプレートＤＢ１８に記憶された複数のテンプレートの中からユーザが指示したテンプレートを提示部に出力する。また、テンプレート指示入力部１９は、テンプレートの編集機能をユーザに提供するものであってもよい。ユーザは、テンプレート指示入力部１９にテンプレートの編集情報を入力することで、テンプレートＤＢ１８に記憶された所望のテンプレートをカスタマイズすることができ、テンプレート指示入力部１９は、編集後のテンプレートを提示部１４に出力し、提示部１４は、編集後のテンプレートを用いて各情報をユーザに提示する。

人物情報ＤＢ１５には、属性情報と自己紹介文とを含む人物情報が記憶される。単語ＤＢ１６は、属性情報を用いて分類される仮想人物像のカテゴリ毎に設けられるものである。各単語ＤＢ１６には、単語と、当該単語の特徴度とが対応付けて記憶されている。容姿ＤＢ１７には、属性毎に容姿を示す画像イメージが記憶されている。テンプレートＤＢ１８には、提示領域に各情報を効果的に設定するためのテンプレート（レイアウト情報）が、複数記憶されている。

なお、上記説明した本実施形態の情報提示装置１は、例えば、ＣＰＵと、メモリと、ハードディスク等の外部記憶装置などを備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされた情報提示装置１用のプログラムを実行することにより、情報提示装置１の各機能が実現される。また、情報提示装置１用のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。

また、本実施形態の情報提示装置１は、ＰＣ（personal computer）などのユーザが使用する端末装置であってもよく、あるいは、複数のユーザにサービスを提供するサーバなどであってもよい。また、図１に示す例では、情報提示装置１はディスプレイ４を備えないものとするが、情報提示装置１はディスプレイ４を備えることとしてもよい。また、情報提示装置１は、キーボード、タッチパネルなどの入力装置を備え、ユーザは当該入力装置を用いて入力情報を入力することとしてもよく、あるいはネットワークを介して入力情報を入力することとしてもよい。

次に、本実施形態の情報提示装置１の動作について説明する。

＜入力部１１の動作＞
図２は、入力部１１の動作手順を示すフローチャートである。

入力部１１は、当該情報提示装置１に入力される提示面積（提示領域の大きさ）を読み込み、図示しない提示面積記憶部に記憶（保持）する（Ｓ１１）。

図３は、提示面積記憶部に記憶される提示面積の一例を示す図である。図示する例では、提示面積として、幅（Width）と高さ（height）とが設定されている。

また、入力部１１は、当該情報提示装置１に入力される仮想人物像に関する人物情報を読み込む（Ｓ１２）。そして、入力部１１は、人物情報から属性情報を抽出し、人物情報ＤＢ１５に記憶するとともに（Ｓ１３）、人物情報から自己紹介文を抽出し、人物情報ＤＢ１５に記憶する（Ｓ１４）。なお、本実施形態の人物情報は、属性情報と、自己紹介文とにより構成されるものとするが、他の情報を含むものであってもよい。

図４は、人物情報ＤＢ１５に記憶される属性情報の一例を示す図である。図示する例では、属性情報として、名前、性別、年齢および居住地域を例示しているが、これ以外に、趣味、家族構成などが任意の属性情報として含まれていてもよい。また、図４に示す属性情報では、属性種別と属性内容とを対応付けた表形式で表現されている。

図５は、人物情報ＤＢ１５に記憶される自己紹介文の一例を示す図である。自己紹介文は、図５（ａ）に示すように、テキスト（プレーンテキスト）で表現されていてもよく、あるいは、図５（ｂ）に示すように、ＸＭＬなどのマークアップ言語を用いて、あらかじめ特徴的な文または単語などを指定可能な言語により表現されていてもよい。

なお、図３、図４、図５は一例であり、図示する形式に限定されることなく、これらの情報を保持可能であれば、テキスト、表形式、XMLなど、いかなる形式であってもよい。

また、入力される仮想人物像に関する人物情報は、本情報提示装置１のユーザが、市場調査、ターゲットユーザにインタビューするなどしてあらかじめ用意し、情報提示装置１に入力するものとする。

＜分析部１２の動作＞
図６は、分析部１２の動作手順を示すフローチャートである。分析部１２では、人物情報の自己紹介文を分析して、特徴的な単語を抽出し、さらに抽出した単語が含まれる文を抽出する。

まず、分析部１２は、人物情報ＤＢ１５から自己紹介文を読み出す（Ｓ２１）。そして、分析部１２は、読み出した自己紹介文を自然言語処理し、当該自己紹介文から単語を抽出する（Ｓ２２）。例えば、分析部１２は、自己紹介文を形態素解析することにより、単語を抽出する。形態素解析は、例えばMecab （http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html）などを用いることができる。また、抽出する単語としては、全ての単語を抽出対象としてもよく、あるいは、固有名詞などの所定の種別の単語にのみを抽出対象としてもよい。後述する特徴度を取得可能であれば、どのような単語であってもよい。

そして、分析部１２は、抽出した各単語について、Ｓ２３からＳ２７の処理を行い、単語ＤＢ１６を用いて自己紹介文に含まれる単語の中から特徴的な単語、および当該単語を含む文を抽出する。

すなわち、分析部１２は、未処理の単語を１つ読み出し（Ｓ２３）、単語ＤＢ１６を参照して、当該単語がどの程度、頻出するかを示す特徴度を取得する（Ｓ２４）。ここで、分析部１２は、人物情報ＤＢ１５に記憶された属性情報に基づいて、当該属性情報が属するカテゴリの単語ＤＢ１６を選択する。

図７は、単語ＤＢ１６の一例を示す図である。本実施形態の単語ＤＢ１６は、仮想人物像のカテゴリ毎（年代、性別、居住地域、家族構成などの属性情報を用いて分類可能なカテゴリ）に設けられるものとする。各単語ＤＢ１６には、単語と、当該単語の特徴度とが対応付けて記憶されている。

単語ＤＢ１６の生成方法としては、例えば、あらかじめ、あるカテゴリに属する属性情報（性別、年齢など）を持つ人物がブログなどで発信しているテキスト情報を自然言語処理する、もしくは、あらかじめ複数の人物に自己紹介文を書かせてそれを解析する、もしくは、人物の会話を分析する、などを行うことにで、当該カテゴリに属する属性情報を持つ人物がどのような単語を使用するかを収集し、収集した単語を集計（整理）することで、当該カテゴリに属する属性情報を持つ人物が使いうる単語と、その頻度または割合を示す特徴度とを単語ＤＢ１６に格納する。ここで、頻出する回数が多い単語ほど当該カテゴリにおいて一般的な単語であるとして、特徴度をより低く設定し、一方、頻出する回数が少ない単語ほど当該カテゴリにおいて使用が珍しい特徴的な単語であると判断し、より高い特徴度を設定するものとする。

そして、分析部１２は、Ｓ２４で取得した特徴度を用いて特徴的な単語であるか否かを判別する（Ｓ２５）。本実施形態では、分析部１２は、Ｓ２４で取得した特徴度が所定の閾値Ａ以上であるか、または、所定の閾値Ｂ以下（Ａ＞Ｂ）であるか否かを判別する（Ｓ２５）。特徴度が閾値Ａ未満で閾値Ｂより大きい場合（Ｓ２５：ＮＯ）、特徴的でない単語であるとして、抽出することなく、Ｓ２８に進む。

一方、特徴度が閾値Ａ以上、または、閾値Ｂ以下の場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、分析部１２は、特徴的な単語であると判別する。すなわち、分析部１２は、閾値Ａ以上の特徴度を持つ単語を、まれに使用される希少な特徴的な単語と判別するとともに、閾値Ｂ以下の特徴度を持つ単語を、当該属性情報の仮想人物像にとって共通する特徴的な単語（当該属性情報の仮想人物像にとって極一般的な単語）であると判断し、抽出する。

そして、分析部１２は、当該単語を含む文を自己紹介文から抽出し（Ｓ２６）、当該単語とともに提示候補として、図示しない記憶部に保持する（Ｓ２７）。具体的には、分析部１２は、当該単語を含む文の係受構造を解析する（Cabochaなどを利用：https://code.google.com/p/cabocha/）ことによって、構造的に当該単語と繋がりのある文を抽出する。なお、上記の方法は、日本語の自然言語処理であるが、他言語であっても単語および文の抽出可能はある。

そして、分析部１２は、Ｓ２７の処理後、またはＳ２５：ＮＯの場合、Ｓ２２で抽出した単語群の中で、未処理の単語があるか否かを判別する（Ｓ２８）。未処理の単語がある場合（Ｓ２８：ＹＥＳ）、分析部１２は、Ｓ２３に進み、以降の処理を未処理の単語がなくなるまで繰り返し行う。

図８は、提示候補として図示しない記憶部に保持された、特徴的な各単語および当該単語をそれぞれ含む文の一例を示す図である。

未処理の単語がない場合（Ｓ２８：ＮＯ）、分析部１２は、Ｓ２５：ＹＥＳとなった特徴的な単語群（特徴度が閾値Ａ以上または閾値Ｂ以下の単語群）の特徴度の平均値が、所定の閾値Ｃ以上であるか、または、所定の閾値Ｄ以下（Ｃ＞Ｄ）であるか否かを判別する（Ｓ２９）。当該特徴度の平均値が閾値Ｃ未満で、かつ閾値Ｄより大きい場合（Ｓ２９：ＮＯ）、入力部１１に入力された仮想人物像に関する人物情報は適切であると判断し、処理を終了する。

一方、当該特徴度の平均値が閾値Ｃ以上、または、閾値Ｄ以下の場合（Ｓ２９：ＹＥＳ）、分析部１２は、人物情報が不適切であると判別し、警告メッセージを提示部１４に送出する（Ｓ３０）。提示部１４は、警告メッセージをディスプレイ４に表示するなどして、人物情報が不適切であることをユーザに提示する。

すなわち、平均値が閾値Ｃ以上であれば、入力された属性情報が属するカテゴリの一般的な仮想人物像からあまりにもかけ離れていることになり、逆に、平均値が閾値Ｄ以下であれば、入力された属性情報においてあまりにも一般的な仮想人物像でありすぎることから、不適切であるとして警告を出力する。

なお、閾値Ｃと閾値Ｄは、単語群の特徴度の平均であるため、前述の閾値Ａと閾値Ｂの間に収まる値である。すなわち、Ａ≧Ｃ＞Ｄ≧Ｂとなる。

このように、自己紹介文を解析して得られた単語をもとに、仮想人物像が現実に存在しないと推定される場合に、ユーザに当該仮想人物像が不適切であることを警告することで、不適切な仮想人物像に基づいてサービス開発をするリスクを回避することができる。

＜容姿推定部１３の動作＞
図９は、容姿推定部１３の動作手順を示すフローチャートである。容姿推定部１３は、属性情報および分析部１２が抽出した単語を用いて、人物情報から推定される仮想人物像の容姿を推定する。

具体的には、容姿推定部１３は、入力として、人物情報ＤＢ１５に記憶された属性情報と、分析部１２が特徴的な単語として抽出し、提示候補として図示しない記憶した単語群を読み込む（Ｓ４１）。そして、容姿推定部１３は、属性情報および当該単語群を用いて、容姿ＤＢ１７を検索し（Ｓ４２）、検索結果の容姿を示す画像イメージを、図示しない記憶部に記憶する（Ｓ４３）。

例えば、容姿推定部１３は、属性情報の年齢および性別を主クエリ（検索キー）として容姿ＤＢ１７を検索し、当該クエリに対応する画像イメージを取得することとしてもよい。また、容姿推定部１３は、副クエリとして、その他の属性情報、または、自己紹介文から抽出した単語を用いることで、容姿ＤＢ１７の画像イメージを絞り込むこととしてもよい。なお、複数の画像イメージが検索結果として取得された場合は、いずれかの画像イメージを選択する。

図１０は、容姿ＤＢ１７の一例を示す図である。図示する容姿ＤＢ１７には、年齢と性別に対して、それに対応して紐付く容姿の画像イメージが登録されている。また、図示する容姿ＤＢ１７では、それらに対応する単語も保持されている。なお、属性情報および単語を用いて画像イメージを検索可能であれば、図示する表形式だけではなく、どのような形式で保持していてもよい。

具体的な容姿ＤＢ１７の生成方法としては、あらかじめ各年代・年齢および性別の人物の容姿を画像イメージとして複数記憶する、あるいは、前記画像イメージをもとにイラストを作成することで、容姿ＤＢ１７を生成することができる。単語についても、人物の容姿を記憶する際に、自己紹介文を書かせるなどして、当該文を自然言語処理することで、画像イメージに紐付けて単語を保持することが可能である。

＜提示部１４の動作＞
図１１は、提示部１４の動作手順を示すフローチャートである。提示部１４は、分析部１２が抽出した文が、入力部１１が受け付けた提示面積（提示領域の大きさ）に収まるように、前記抽出した文を選択して提示領域に設定し、ユーザに提示する。

具体的には、提示部１４は、人物情報ＤＢ１５に記憶された属性情報を読み込み（Ｓ５１）、当該属性情報に対応するテンプレートを、テンプレートＤＢ１８から選択する（Ｓ５２）。テンプレートは、各種情報のレイアウト（配置場所）が定義されるものである。

また、提示部１４は、属性情報ではなく、提示面積を用いて、テンプレートＤＢ１８に記憶された複数のテンプレートの中からいずれかのテンプレートを選択することとしてもよい。例えば、提示面積ごとにて各テンプレートの優先度を定めておき、入力された提示面積によって一意にテンプレートを選択することとしてもよい。

図１２（ａ）は、テンプレートの一例であって、図１２（ｂ）は、図１２（ａ）に示すテンプレートに従って、各種情報を配置した提示情報の一例を示す図である。図１２（ａ）に示すテンプレートでは、容姿の画像イメージを設定（配置）する領域と、自己紹介文で１番特徴的な文を配置設定する領域と、属性情報（名前、年齢など）を設定する領域と、自己紹介文で２番〜ｎ番目に特徴的な文を設定する領域と、属性情報および自己紹介情報へアクセスするためのアクセス情報を設定する領域とを備える。

図１３は、テンプレートＤＢ１８に記憶されている複数のテンプレートの例を示すものである。

そして、提示部１４は、選択したテンプレートのレイアウトに従って、入力された提示面積の提示領域に、利用者に提示する各種情報を設定する（Ｓ５３）。具体的には、提示部１４は、人物情報ＤＢ１５に記憶された属性情報（例えば、氏名、年齢などの一部の情報）と、容姿推定部１３が推定した容姿の画像イメージとを、テンプレートのレイアウトに従って、提示面積に設定する。

また、提示部１４は、提示面積に各種情報を設定する際に、アクセス情報を生成し、アクセス情報用の領域に設定することとしてもよい。アクセス情報は、人物情報ＤＢ１５に記憶された、元となる仮想人物像の人物情報にアクセスするためのユニークな情報（ＩＤ）であって、ＵＲＬ、２次元コード（ＱＲコード（登録商標）など）、非接触ＩＣなどの、いかなる形式であってもよい。また、提示部１４は、人物情報ＤＢ１５に記憶された属性情報および自己紹介文に、生成したアクセス情報と同じアクセス情報を付与することで、入力情報である人物情報と提示面積に設定される提示情報との紐付けを行うこととしてもよい。

提示領域にアクセス情報を設定することにより、ユーザは、当該アクセス情報をクリックするなどしてアクセス指示を入力することで、提示面積に表示された仮想人物像の提示情報から、容易に元の入力された詳細な人物情報へ素早くアクセスすることができる。

そして、提示部１４は、分析部１２が自己紹介文から抽出した提示候補の文がテンプレートの自己紹介文を設定する領域に収まるように選択し、設定する。具体的には、提示部１４は、自己紹介文の特徴的な提示候補の文を、当該文に含まれる単語の特徴度が高い順にテンプレートの対応する領域に設定し（Ｓ５４）、当該領域に文が設定できない状態になるまで（Ｓ５５：ＮＯ）、順次、提示候補の文を設定する。

図１２（ａ）に示すテンプレートの場合、提示部１４は、提示候補の文の中で一番特徴度が高い単語を含む文を提示面積の先頭領域に設定し、提示候補の文の中で特徴度が２番目以降の単語を含む文については、提示面積の中段領域に、収まる量だけ設定する。その結果、図１２（ｂ）に示すような提示情報が生成される。

そして、提示部１４は、提示面積に設定された各種情報をディスプレイ４に出力し、ユーザに提示する（Ｓ５６）。このように、本実施形態では、入力された提示面積に収まるように、分析部１２が分析した自己紹介文の特徴的な文を選択して出力することで、他の人物像にはない特徴的な部分を抽出して自己紹介文を要約し、ユーザに提示することができる。

なお、本実施形態では、テンプレートは、ユーザが選択もしくは編集することができるものとする。具体的には、テンプレート指示入力部１９は、テンプレートＤＢ１８に記憶された複数のテンプレートの中からユーザが指示したテンプレートを受け付け、提示部１４に出力する。また、テンプレート指示入力部１９は、テンプレートの編集機能をユーザに提供し、ユーザが編集したテンプレートを提示部１４に出力し、提示部１４は、当該編集後のテンプレートを用いて各提示情報をユーザに提示する。

このように、情報提示装置１が、テンプレートの選択または編集が可能なテンプレート指示入力部１９（ユーザインタフェース）を備えることで、属性情報や自己紹介文などのレイアウトを、ユーザが自由に決められるとともに、提示面積に提示する情報（例えば属性情報など）についてもユーザが自由に選択することができる。

また、本実施形態では、縦横の長さが指定される提示面積が入力されることから、テンプレートは、各情報毎に与えられた各領域の面積比をもとに、入力された縦横の長さに合わせて各領域の面積を動的に変化（縮小または拡大）させてもよい。

以上説明した本実施形態では、仮想人物像に関する人物情報（属性情報および自己紹介文）を解析し、当該仮想人物像が属するカテゴリで特徴的な情報を抽出することで、所定の提示領域に収まるように仮想人物像の特徴を表す情報を優先的に提示することができる。これにより、本実施形態では、ユーザは、効率的に仮想人物像の特徴的な情報を参照することができる。

また、本実施形態によれば、サービス開発において仮想人物像を作成する際に、現実に存在する人物像に沿うように仮想人物像を容易に作成することができるとともに、仮想人物像の特徴的な部分を素早く参照可能な形式に出力することが可能となる。これにより、仮想人物像を用いたサービス開発のための議論をより円滑に行うことが可能となる。

また、本実施形態では、自己紹介文から特徴的な単語を含む文を抽出し、特徴度の高い順に提示領域に設定することで、ペルソナのように他の人物像にはない特徴的な部分を抽出して人物情報を要約することができる。これもより、本実施形態では、的確な仮想人物像の情報をユーザに提示することができる。すなわち、本実施形態では、人物情報が多すぎる、もしくは人物情報を取捨選択して要約することに時間が掛かるという問題を解決することができる。

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。

１ ：情報提示装置
１１：入力部
１２：分析部
１３：容姿推定部
１４：提示部
１５：人物情報ＤＢ
１６：単語ＤＢ
１７：容姿ＤＢ１７
１８：テンプレートＤＢ１８
１９：テンプレート指示入力部
４ ：ディスプレイ

Claims (8)

1. 情報提示装置であって、
   属性情報と自己紹介文とを含む人物情報を記憶する記憶部と、
   前記属性情報に基づいて当該属性情報が属するカテゴリの単語ＤＢを選択し、前記選択した単語ＤＢを用いて前記自己紹介文に含まれる単語の中から特徴的な単語を抽出し、抽出した単語をそれぞれ含む文を前記自己紹介文の中から抽出する分析部と、
   前記分析部が抽出した文が所定の提示領域に収まるように、前記抽出した文を当該文に含まれる単語の特徴度が高い順に選択して前記提示領域に設定し、提示する提示部と、を備えること
   を特徴とする情報提示装置。
2. 請求項１に記載の情報提示装置であって、
   前記単語ＤＢには、各単語の特徴度が設定され、
   前記分析部は、前記抽出した各単語の特徴度の平均を、前記単語ＤＢを参照して算出し、前記平均が第１の閾値以上または第２の閾値以下の場合は、前記人物情報が不適切である旨の警告を出力すること
   を特徴とする情報提示装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の情報提示装置であって、
   前記属性情報および前記分析部が抽出した単語を用いて、前記人物情報から推定される仮想人物像の容姿を推定する容姿推定部を、さらに備え、
   前記提示部は、前記推定した容姿を前記提示領域に設定すること
   を特徴とする情報提示装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報提示装置であって、
   前記提示領域のテンプレートを複数記憶するテンプレート記憶部と、
   前記提示部は、前記複数のテンプレートの中からユーザが選択したテンプレートを用いて、前記提示領域に前記分析部が抽出した文を配置すること
   を特徴とする情報提示装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報提示装置であって、
   前記提示部は、前記記憶部に記憶された属性情報および自己紹介文にアクセスするためのアクセス情報を、前記提示領域に設定すること
   を特徴とする情報提示装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報提示装置であって、
   前記単語ＤＢには、各単語の特徴度が設定され、
   前記分析部は、前記自己紹介文に含まれる各単語の特徴度を前記単語ＤＢから取得し、取得した特徴度を用いて特徴的な単語であるか否かを判別すること
   を特徴とする情報提示装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報提示装置であって、
   前記人物情報および前記提示領域の大きさを受け付ける入力部を、さらに有すること
   を特徴とする情報提示装置。
8. 請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報提示装置として、コンピュータを機能させることを特徴とする情報提示プログラム。

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