JP6208819B1 - 決定装置、決定方法及び決定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】情報コンテンツの費用対効果を向上させること。【解決手段】本願に係る決定装置は、取得部と、推定部と、決定部とを有する。取得部は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。推定部は、取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、所定のサービスに関するユーザの貢献度を推定する。決定部は、推定部によって推定された貢献度に基づいて、ユーザに情報コンテンツを提供する態様を決定する。これにより、本願に係る決定装置は、情報コンテンツの費用対効果を向上させる。【選択図】図１

Description

本発明は、決定装置、決定方法及び決定プログラムに関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した情報提供が盛んに行われている。情報提供の一例として、インターネット広告の配信が挙げられる。例えば、スマートフォン（Smartphone）等の携帯端末において、アプリケーションプログラム（以下、「アプリ」と表記する）やブラウザがコンテンツを表示する表示画面に、バナーなどの広告がコンテンツと共に表示される。ユーザがこのような広告をクリックした場合には、例えば、広告と対応付けられたアプリのダウンロードサイトが表示される。

ユーザは、上記のような広告を介して、アプリを携帯端末にインストールする場合がある。なお、アプリのインストールに関する技術として、インストールされた特定のアプリに関する情報のみをサーバに送信する技術が知られている（例えば、特許文献１）。また、ユーザによる選択操作がオフライン時に行われた場合には、その選択操作を記憶することで、オンライン状態になったときに所定の処理を実行させる技術が知られている（例えば、特許文献２）。

特開２０１４−１６７６８８号公報 特開２０１３−２５７６８３号公報

しかしながら、上記の従来技術では、情報コンテンツの費用対効果を向上させることができるとは限らない。広告等の情報コンテンツを配信するにはコストがかかるため、広告主にとっては、かけたコストに応じた報酬が得られるようなユーザへ優先的に広告が配信されることが望ましい。また、かけたコストに応じた報酬が得られないと想定されるユーザに対する配信は、できるだけコストを抑えることが望ましい。しかしながら、上記の従来技術では、配信された広告の成果（例えば、クリック率など）は測定するものの、広告が配信されたユーザがサービスにどのような報酬をもたらすかを測定するものではないため、広告配信にかかるコストと、コストに応じた報酬とを適切に調整することが困難である。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、情報コンテンツの費用対効果を向上させることができる決定装置、決定方法及び決定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る決定装置は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、所定のサービスに関するユーザの貢献度を推定する推定部と、前記推定部によって推定された貢献度に基づいて、前記ユーザに情報コンテンツを提供する態様を決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、情報コンテンツの費用対効果を向上させることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る決定処理の一例を説明する図である。 図３は、実施形態に係る決定処理システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る決定装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る属性テーブルの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る装置テーブルの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係るアプリテーブルの一例を示す図である。 図９は、実施形態に係るアプリ詳細テーブルの一例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る分類テーブルの一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係るクラスタテーブルの一例を示す図である。 図１２は、実施形態に係る提供態様テーブルの一例を示す図である。 図１３は、実施形態に係るユーザ端末の構成例を示す図である。 図１４は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。 図１５は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。 図１６は、決定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、本願に係る決定装置、決定方法及び決定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決定装置、決定方法及び決定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。

〔１．決定処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る決定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。図１では、情報コンテンツがユーザに提供される際の提供の態様が、本願に係る決定装置１００によって決定される処理の一例を示している。なお、実施形態では、情報コンテンツとして、ウェブページに表示される広告であって、所定のアプリを宣伝対象とする広告を例に挙げて説明する。すなわち、情報コンテンツがユーザに提供される際の提供の態様とは、実施形態においては広告配信の態様のことを示す。この場合、情報コンテンツの提供者は、広告主である。また、実施形態では、広告主が提供する広告は、所定のアプリをインストールすることを促す広告であるものとする。なお、広告主は、広告のみならず、アプリの提供者を兼ねていてもよい。

図１に示す決定装置１００は、広告主から入稿される広告を保持するサーバ装置である。決定装置１００は、ユーザが操作する端末装置から広告配信の要求を受け付けた場合に、保持している広告の中から、端末装置に配信する広告を選択する。そして、決定装置１００は、選択した広告を端末装置に配信する。

図１に示すユーザ端末１０_１及び１０_２は、スマートフォン等の情報処理端末である。実施形態において、ユーザ端末１０_１は、ユーザＵ０１によって利用される。また、ユーザ端末１０_２は、ユーザＵ０２によって利用される。ユーザ端末１０_１及び１０_２は、取得したコンテンツ（例えば、ウェブページ）に広告表示領域が存在する場合には、広告表示領域で表示する広告を配信するよう、決定装置１００に要求する。そして、ユーザ端末１０_１及び１０_２は、取得した広告を広告表示領域に表示する。なお、以下では、ユーザ端末１０_１及び１０_２を区別する必要のないときは、「ユーザ端末１０」と表記する。

図１に示す広告主端末２０は、広告主によって利用される端末装置である。例えば、広告主端末２０は、広告主による操作に従って、広告を決定装置１００に入稿する。実施形態において、広告主が入稿する広告には、アプリが宣伝対象として対応付けられている。例えば、ユーザ端末１０に表示された広告をユーザがクリックした場合には、ユーザ端末１０は、広告に対応付けられているアプリをインストールするか、もしくは、広告に対応付けられているアプリのダウンロードページ等に画面表示を遷移する。

実施形態において、決定装置１００は、広告を配信したユーザがアプリをインストールした場合に、そのユーザが当該アプリに対してどのくらい貢献するユーザであるかということを示した貢献度を推定して、ユーザへの広告配信の態様を決定する。貢献度は、例えば、ユーザがアプリを利用することによってアプリ提供者に対して課金する額や、アプリを頻繁に利用することによってアプリ提供者の広告収入を向上させるといったような、アプリ提供者への所定の報酬によって示される。

また、広告配信の態様とは、ユーザにアプリをインストールさせるため、言い換えればユーザを顧客として獲得するために掛ける広告費用の額や、広告をユーザに配信する頻度や、ユーザに配信する広告の内容など、広告配信をどのように実施するかといった態様を示す。

例えば、決定装置１００は、貢献度が高いと推定されるユーザ、すなわち、アプリをインストールした後にアプリ提供者に大きな報酬をもたらすユーザに対しては、多額の広告費を掛けてでもユーザを獲得するよう、広告配信の態様を決定する。あるいは、決定装置１００は、貢献度が低いと推定されるユーザに対しては、広告配信に掛かる費用を少額に抑えるよう、広告配信の態様を決定する。このことは、決定装置１００が、広告配信に掛かる費用や手間などのコストを調整し、広告の費用対効果を調整する処理であるといってもよい。すなわち、決定装置１００は、ユーザの貢献度という概念を用いて広告配信の態様を決定することで、広告の費用対効果を向上させる。

以下、図１を用いて、決定装置１００によって行われる決定処理の一例を流れに沿って説明する。

まず、決定装置１００は、広告主端末２０を介して、広告主からアプリに関する広告の入稿を受け付ける（ステップＳ１１）。決定装置１００は、受け付けた広告を広告情報記憶部１２１に記憶する。また、決定装置１００は、広告に対応付けられたアプリを、ユーザの貢献度を推定する対象のアプリとして特定する。なお、図１の例では、処理対象のアプリは、ジャンルが戦略系のゲームアプリであるアプリＡ１０であるものとする。

そして、決定装置１００は、アプリＡ１０へのユーザの貢献度を推定するため、アプリＡ１０に関する広告をユーザＵ０１に配信する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２の時点では、決定装置１００は、実施形態に係る決定処理を行っていないため、例えば、無作為に選択されたユーザＵ０１を配信対象として、広告を配信する。なお、決定装置１００は、広告主から指定されたターゲット設定に従い、ユーザ属性等に応じたターゲティング広告として配信を行ってもよい。図１の例では、実施形態に係る決定処理を経ずに広告が配信されたユーザ端末１０を、区別のためユーザ端末１０_１と表記する。

図１の例では、ユーザＵ０１は、配信された広告に応じて、広告に対応するアプリＡ１０をインストールするものとする（ステップＳ１３）。このとき、決定装置１００は、アプリＡ１０が対応付けられた広告が配信されたユーザ端末１０_１から、ユーザＵ０１およびユーザ端末１０_１に関する情報であるユーザ情報を取得する。また、決定装置１００は、ユーザ情報によって特定されたユーザ端末１０_１から、アプリＡ１０を利用した利用履歴を取得する（ステップＳ１４）。例えば、決定装置１００は、アプリＡ１０が起動された日時や、アプリＡ１０を利用する頻度や、アプリＡ１０内においてユーザＵ０１が行った課金額等を利用履歴として取得する。

なお、図１では図示を省略しているが、広告が配信されたユーザ端末１０_１は、実施形態に係る推定処理を行うのに充分な、相当数が存在するものとする。また、ユーザ情報の詳細については後述するが、ユーザ情報は、ユーザ端末１０_１を利用する各ユーザの属性（性別、年齢、居住地など）のようなユーザの特徴を示す情報を含む。また、ユーザ情報には、ユーザの通勤時間等が含まれてもよい。これは、通勤中にユーザ端末１０やアプリを使用するユーザが比較的多いことから、通勤時間という情報が、アプリを使用するユーザの特徴を示す指標値となりうるからである。このように、決定装置１００は、ユーザ情報を取得することで、アプリＡ１０がどのような特徴を有するユーザＵ０１によって利用されているかといった傾向を捉えることができる。

また、ユーザ情報には、ユーザ端末１０に関する情報を含む。ユーザ端末１０に関する情報とは、例えば、ユーザ端末１０に製造時に付与される型番情報や、型番情報から抽出されるメーカー名や、製造したメーカーによって付与されるユーザ端末１０のブランド名等を含む。さらに、ユーザ端末１０に関する情報には、ユーザ端末１０の通信キャリア会社や、画面の解像度のような情報を含んでもよい。これらの情報は、例えば、アプリのインストール傾向を推定したり、ユーザの属性情報を推定したりする処理に利用される場合がある。例えば、決定装置１００が処理対象とするアプリがゲームアプリである場合、より処理能力の高いユーザ端末１０の方がインストールされる傾向が高かったり、より画面の解像度が高いユーザ端末１０の方がインストールされる傾向が高かったりする場合がある。この場合、決定装置１００は、ユーザ端末１０に関する情報を指標値として、後述する推定処理やクラスタリング等を行うことができる。

また、決定装置１００は、ユーザ端末１０に関する情報として、ユーザ端末１０に既にインストールされているアプリに関する情報を取得してもよい。ユーザ端末１０にインストールされたアプリは、ユーザ端末１０を扱うユーザの興味関心を示す場合がある。また、ユーザは、既にインストールしているアプリと同じジャンルやカテゴリのアプリを新たにインストールする傾向がある。このため、決定装置１００は、ユーザ端末１０に既にインストールされているアプリに関する情報に基づいて、当該ユーザ端末１０を扱うユーザの興味関心に関する情報を推定したり、よりインストールされ易いアプリの傾向を推定したりすることができる場合がある。

決定装置１００は、取得したユーザ情報をユーザ情報記憶部１２２に記憶する。なお、決定装置１００は、アプリＡ１０に対応付けられた広告が配信されたユーザ端末１０_１において、実際にアプリＡ１０がインストールされ、どのように利用されているかといった利用履歴を継続的に取得するものとする。

そして、決定装置１００は、アプリＡ１０をインストールして利用したユーザＵ０１のユーザ情報と、アプリＡ１０の利用履歴とに基づいて、ユーザＵ０１を分類する。例えば、決定装置１００は、分類処理を行うために要する充分なユーザ情報を蓄積した場合に、ユーザＵ０１の分類処理を開始する。分類処理では、まず決定装置１００は、アプリＡ１０の利用履歴に基づいて、アプリＡ１０の利用頻度や、アプリＡ１０内での課金額といった、ユーザＵ０１のアプリＡ１０に対する貢献度を算出する。そして、決定装置１００は、処理対象とするアプリＡ１０における、ユーザＵ０１の貢献度に応じた分類を設定する（ステップＳ１５）。

例えば、決定装置１００は、ユーザＵ０１の貢献度を５段階のステージに分類し、それぞれのステージに該当するようユーザＵ０１を分類する。具体的には、決定装置１００は、アプリＡ１０をインストールするのみならず、その後、所定時間内（例えば、２４時間以内など）にアプリＡ１０を起動させたユーザＵ０１のユーザ群をステージ１に分類する。また、決定装置１００は、アプリＡ１０を所定時間プレイしたユーザＵ０１や、アプリＡ１０における所定のプレイ（例えば、アプリＡ１０のやり方を解説するチュートリアルなど）を経験したユーザＵ０１のユーザ群を、ステージ２に分類する。また、決定装置１００は、アプリＡ１０に関して課金を行ったユーザＵ０１のユーザ群をステージ３に分類する。また、決定装置１００は、課金額に応じて、ユーザＵ０１のユーザ群をステージ４やステージ５に分類する。

このとき、決定装置１００は、各々のステージに属するユーザＵ０１のユーザ情報を取得している。これにより、決定装置１００は、アプリＡ１０をインストールしたユーザＵ０１というユーザ群における、アプリＡ１０に対する貢献度と、ユーザ情報との関係性を得ることができる。なお、決定装置１００は、ユーザを分類するための情報や、広告を配信するための情報については、適宜、提供情報記憶部１２６に記憶する。

続いて、決定装置１００は、アプリＡ１０を既にインストールしたユーザＵ０１の分類に基づいて、新たに配信対象となるユーザをクラスタリングする（ステップＳ１６）。例えば、決定装置１００は、まだアプリＡ１０に関する広告を配信していないユーザ群であるユーザＵ０２の各々から、ユーザ情報を取得する。そして、決定装置１００は、アプリＡ１０をインストールしたユーザであるユーザＵ０１から得られるユーザ情報と、ユーザＵ０２のユーザ情報との類似性に基づいて、ユーザＵ０２をクラスタに分類する。

決定装置は、ユーザＵ０２をクラスタに分類する場合、種々の既知の手法を用いてもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザＵ０１のユーザ情報と貢献度に基づいて、ユーザＵ０２について階層的クラスタリングを行う。具体的には、決定装置１００は、ユーザＵ０１を分類した際の所定のステージに属するユーザＵ０１のユーザ情報と、ユーザＵ０２のユーザ情報との類似性を判定する。そして、決定装置１００は、最もユーザ情報が類似するユーザから順にグルーピングを行うことで、グルーピングルールを生成する。続けて、決定装置１００は、グルーピングルールを適用して、ユーザＵ０２において、ユーザＵ０１を分類した際の所定のステージに属するユーザＵ０１のユーザ情報と、類似するユーザ群を抽出することができる。かかる処理を繰り返すことで、決定装置１００は、ユーザＵ０２をクラスタに分類することができる。

このようにして、決定装置１００は、ユーザＵ０１において設定したステージに属するユーザに類似するユーザ群を、ユーザＵ０２に対して設定することができる。このことは、決定装置１００が、まだ広告を配信する前のユーザＵ０２に関して、ユーザ情報に基づいて、ユーザＵ０２がアプリＡ１０に関してどのような貢献度を有することになるかを推定することを意味する。例えば、決定装置１００は、ユーザＵ０２を５つのクラスタに分類する。この場合、各々のクラスタに分類されたユーザＵ０２は、仮にアプリＡ１０をインストールしたとすると、ユーザＵ０１において設定された各々のステージに対応した貢献度を将来的に有すると推定されるユーザということになる。

そして、決定装置１００は、クラスタリングに基づいて、ユーザＵ０２に対する広告配信の態様を決定する（ステップＳ１７）。上述のように、決定装置１００は、アプリＡ１０に対する貢献度に応じたクラスタリングを行っている。これに応じて、決定装置１００は、貢献度が高くなると想定されるユーザＵ０２が属するクラスタほど、広告配信に掛かるコストの比重を高くする。すなわち、決定装置１００は、最も貢献度が高くなると想定されるクラスタに属するユーザＵ０２については、高いコストを掛けてでも、アプリＡ１０をインストールさせた方が有益であると判定する。このため、決定装置１００は、高いコストを掛けてでも、アプリＡ１０をインストールする動機付けをユーザＵ０２に与えるよう、広告配信の態様を決定する。例えば、決定装置１００は、貢献度が高くなると想定されるユーザ端末１０_２で表示される広告競争のビッド（bid）において、ビッド額を比較的高く設定したり、ユーザ端末１０_２でアプリＡ１０の広告が比較的多く表示されるよう配信頻度を高くしたりするよう、広告配信の態様を決定する。

また、決定装置１００は、貢献度に基づいてクラスタリングを行うことにより、各クラスタに属するユーザＵ０２の傾向を捉えることができる。言い換えれば、決定装置１００は、広告の配信対象となるユーザＵ０２というユーザ群において、各クラスタにどのような情報（ユーザの性別や年齢、使用している端末、端末にインストールされたアプリの傾向等）を有するユーザが属するか、といった情報を取得することができる。かかる情報に基づいて、決定装置１００は、同じアプリＡ１０を宣伝する広告であっても、広告のクリエイティブ（ここでは、広告に表示される宣伝文や画像など、広告の内容を意味する）を変化させるようにしてもよい。この点について、図２を用いて説明する。

図２は、実施形態に係る決定処理の一例を説明する図である。図２では、決定装置１００によって、既存のユーザ（図１の例では、ユーザＵ０１）におけるアプリの利用履歴に基づいて、広告配信の対象となるユーザ（図１の例では、ユーザＵ０２）をクラスタリングした状態を示している（ステップＳ２１）。

図２に示すように、決定装置１００は、ユーザＵ０２をクラスタＣＬ０１〜ＣＬ０５に分類する。図２の例では、クラスタＣＬ０１が、最も貢献度が低いと推定されるユーザ群であり、クラスタＣＬ０５が、最も貢献度が高いと推定されるユーザ群であるものとする。ここで、クラスタリングを経ることで、クラスタＣＬ０１〜ＣＬ０５に分類されるユーザＵ０２のユーザ情報に、クラスタごとの傾向が表れることが想定される。このため、決定装置１００は、各クラスタに属すると想定されるユーザに対応させるように、クラスタごとに広告配信の態様を決定する（ステップＳ２２）。例えば、決定装置１００は、配信する広告の宣伝内容をクラスタごとに変えて配信するといった態様を決定しうる。なお、図１および図２の例では、アプリＡ１０は、戦略系ジャンルのゲームアプリであるものとする。

例えば、クラスタＣＬ０１には、ゲームアプリであるアプリＡ１０への貢献度が低いことから、そもそもユーザ端末１０を扱う機会が少ないユーザＵ０２や、ゲームにあまり関心を持たないユーザＵ０２が属することが想定される。この場合、決定装置１００は、「初心者でもＯＫ！まずはインストール」など、初めてゲームアプリを触れるユーザＵ０２へ向けるような宣伝内容を有する広告Ｃ０１を配信する。

一方、クラスタＣＬ０４やクラスタＣＬ０５には、アプリＡ１０への貢献度が高い、すなわち、将来的にアプリＡ１０へ多額の課金を行ったり、頻繁にアプリＡ１０を利用したりすると想定されるユーザＵ０２が属することが想定される。この場合、決定装置１００は、「短時間でもプレイ可能！」など、ゲーム内容を直接的に説明する宣伝内容を有する広告Ｃ０４や、「戦略系ゲームの決定版！」など、ユーザＵ０２が同様のジャンルのゲームアプリを利用した経験があることを前提としたような宣伝内容を有する広告Ｃ０５を配信する。また、決定装置１００は、クラスタＣＬ０４やクラスタＣＬ０５に属するユーザＵ０２に対しては、異なる内容の広告Ｃ０６や広告Ｃ０７（図示は省略する）を準備しておき、種々の広告を配信するようにしてもよい。これは、クラスタＣＬ０４やクラスタＣＬ０５に属するユーザＵ０２は、推定される貢献度が高いため、多様な広告を準備するコストを掛けてでも、クラスタＣＬ０４やクラスタＣＬ０５に属するユーザＵ０２を獲得する方が有益と想定されることによる。

また、クラスタＣＬ０２やクラスタＣＬ０３には、ビジネスユースでユーザ端末１０を多く利用するものの、積極的にゲームアプリを利用しないようなユーザＵ０２が属することが想定される。この場合、決定装置１００は、「今、話題のアプリ！」など、流行をほのめかす宣伝内容を有する広告Ｃ０２や、「知能で勝負！」など、ビジネスマンが興味を抱きそうな宣伝内容を有する広告Ｃ０３を配信する。このように、決定装置１００は、各クラスタに属するユーザＵ０２に対して、広告効果が高くなると想定される広告が配信されるよう、広告配信の態様を決定する。なお、決定装置１００は、ユーザＵ０２に広告を配信するごとに、既知の学習処理等を経て、広告効果を最適化させてもよい。すなわち、決定装置１００は、ユーザ情報に基づいて、ユーザＵ０２に適すると想定した広告を配信したものの、広告効果が向上しない広告については、適宜変更するようにしてもよい。

図１および図２において説明してきたように、実施形態に係る決定装置１００は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。そして、決定装置１００は、取得されたユーザ情報に基づいて、所定のサービス（図１及び図２の例では、アプリＡ１０そのものや、アプリＡ１０というゲームに関連するサービスを意味する）に関するユーザの貢献度を推定する。そして、決定装置１００は、推定された貢献度に基づいて、ユーザに広告を配信する態様を決定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、広告の配信対象となるユーザに関して、アプリにおける貢献度を推定し、推定した情報に基づいて、広告の配信の態様を決定することができる。このため、決定装置１００は、アプリをインストールさせることによってアプリ提供者がより高い収益を上げることになると想定されるユーザに対しては、広告配信のコストをより高く掛ける態様に決定できる。あるいは、決定装置１００は、アプリをインストールさせたとしても、その後の収益につながりにくいと想定されるユーザに対しては、広告配信のコストを抑える態様に決定できる。すなわち、決定装置１００は、配信する広告に対する結果（ここでは、アプリのインストール）についての貢献度を推定しておくことにより、結果が導かれる前段階における広告配信という段階における態様を、貢献度に応じた態様に調整することができる。これにより、決定装置１００は、広告がもたらす結果に対して広告配信に掛かるコストを適切に調整できるので、広告配信の費用対効果を向上させることができる。

上述してきたように、決定装置１００は、ユーザ端末１０から取得可能なユーザ情報を利用して、処理対象のアプリに対するユーザの貢献度を推定することで、広告を配信する態様を決定する。以下、このような処理を行う決定装置１００、及び、決定装置１００を含む決定処理システム１の構成等について、詳細に説明する。

〔２．決定処理システムの構成〕
図３を用いて、実施形態に係る決定装置１００が含まれる決定処理システム１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る決定処理システム１の構成例を示す図である。図３に例示するように、実施形態に係る決定処理システム１には、ユーザ端末１０と、広告主端末２０と、ウェブサーバ３０と、決定装置１００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３に示した決定処理システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台の広告主端末２０や、複数台のウェブサーバ３０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、例えば、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、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）等の情報処理装置である。ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、ウェブサーバ３０にアクセスすることで、ウェブサーバ３０から提供されるウェブサイトからウェブページを取得する。そして、ユーザ端末１０は、取得したウェブページを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。なお、本明細書中においては、ユーザとユーザ端末１０とを同一視する場合がある。例えば、「ユーザに情報コンテンツを提供する」とは、実際には、「ユーザが利用するユーザ端末１０に情報コンテンツを提供する」ことを意味する場合がある。

広告主端末２０は、決定装置１００に広告配信を依頼する広告主によって利用される情報処理装置である。広告主端末２０は、広告主による操作に従って、決定装置１００にアプリに関する広告を入稿する。

なお、広告主は、広告主端末２０を用いて、決定装置１００に広告を入稿せずに、かかる入稿等を代理店に依頼する場合もある。この場合、決定装置１００に広告を入稿等するのは代理店となる。以下では、「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。

ウェブサーバ３０は、ユーザ端末１０からアクセスされた場合に、各種ウェブページを提供するサーバ装置である。ウェブサーバ３０は、例えば、ニュースサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関する各種ウェブページを提供する。

ウェブサーバ３０によって提供されるウェブページには、広告を表示するための表示領域である広告枠が含まれる。そして、広告枠を含むウェブページには、広告枠に表示する情報コンテンツを取得するための取得命令が含まれる。例えば、ウェブページを形成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイル等には、決定装置１００のＵＲＬ等が取得命令として記述される。ウェブページを取得したユーザ端末１０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、決定装置１００から広告の配信を受ける。

決定装置１００は、広告主端末２０から受け付けた広告について、配信先となるユーザに対する配信態様を決定するサーバ装置である。上述のように、決定装置１００は、ユーザ情報に基づいて、所定のサービスに関するユーザの貢献度を推定する。そして、決定装置１００は、推定した貢献度に基づいて、広告の配信態様を決定する。

なお、決定装置１００は、ユーザ端末１０を識別したり、ユーザ端末１０のユーザ情報を取得したりする。例えば、ユーザ情報の取得は、ユーザ端末１０のウェブブラウザやブラウザアプリと、決定装置１００との間でやり取りされるクッキーに情報を含めることによって行うことができる。ただし、ユーザ情報を取得する手法は上記に限られない。例えば、ユーザ端末１０に専用のプログラムを設定し、かかる専用プログラムからユーザ情報を決定装置１００に送信させてもよい。また、決定装置１００は、ユーザ端末１０からアクセスを受けたウェブサーバ３０から、ユーザ端末１０のユーザ情報を取得してもよい。また、決定装置１００は、ユーザが課金した額などの貢献度を推定するための情報を、アプリ提供者から取得してもよい。

〔３．決定装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る決定装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る決定装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、決定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、決定装置１００は、決定装置１００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１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０や、広告主端末２０や、ウェブサーバ３０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
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、広告情報記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、提供情報記憶部１２６とを有する。

（広告情報記憶部１２１について）
広告情報記憶部１２１は、広告主端末２０から入稿される広告に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る広告情報記憶部１２１の一例を示す。図５は、実施形態に係る広告情報記憶部１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、広告情報記憶部１２１は、「広告主ＩＤ」、「対応アプリＩＤ」、「広告ＩＤ」、「内容」、「広告料」といった項目を有する。

「広告主ＩＤ」は、広告主又は広告主端末２０を識別するための識別情報を示す。「対応アプリＩＤ」は、広告に対応付けられたアプリを識別するための識別情報を示す。「広告ＩＤ」は、広告主から入稿された広告を識別するための識別情報を示す。

なお、本明細書中では、図５に示したような識別情報を参照符号として用いる場合がある。例えば、広告主ＩＤ「Ｂ１０」によって識別される広告主を「広告主Ｂ１０」と、（対応）アプリＩＤ「Ａ１０」によって識別されるアプリを「アプリＡ１０」と、広告ＩＤ「Ｃ１０」によって識別される広告を「広告Ｃ１０」と、それぞれ表記する場合がある。

「内容」は、各広告に含まれる宣伝内容を示す。図５の例では、「内容」は、「初心者向け」や「興味促進」など、宣伝する対象や、宣伝内容の概要についてのみ記載しているが、「内容」には、広告を構成するテキストデータや、広告を構成する画像データ等、実際に広告を構成するデータが記憶されてもよい。

「広告料」は、広告配信のために広告主Ｂ１０が決定装置１００側に課金した広告料である。例えば、広告料は、広告配信のたびに消費され、残高がなくなった時点で、広告主Ｂ１０が入稿した広告の配信が終了する。

すなわち、図５に示したデータの一例は、広告主ＩＤ「Ｂ１０」によって識別される広告主Ｂ１０が、アプリＩＤ「Ａ１０」によって識別されるアプリＡ１０に対応する広告である広告「Ｃ１０」〜広告「Ｃ１７」を入稿していることを示す。また、例えば、広告Ｃ１０の内容は、「初心者向け」の広告であることを示す。また、広告主Ｂ１０が、アプリＡ１０の広告のために課金している広告料が「１０００００円」であることを示す。

なお、実際にユーザ端末１０に配信される広告のコンテンツデータ（テキストデータや、動画コンテンツや静止画コンテンツ）は、決定装置１００とは別に備えられた所定のストレージサーバに記憶されてもよい。この場合、決定装置１００は、広告情報記憶部１２１に記憶された広告ＩＤに基づいて、外部のストレージサーバに記憶された広告を特定する。そして、決定装置１００は、ストレージサーバに対して、特定された広告をユーザ端末１０に対して配信するよう制御する。

また、広告情報記憶部１２１には、広告に関する他の情報が記憶されてもよい。例えば、広告情報記憶部１２１には、広告毎に指定される配信先のターゲット条件や、広告毎に指定される配信数（指定インプレッション数）などが記憶されてもよい。また、広告情報記憶部１２１には、広告効果を示す指標値が記憶されてもよい。例えば、広告情報記憶部１２１には、広告毎に、ＣＰＩ（Cost Per Install）や、ＣＴＲ（Click Through Rate）等の指標値が記憶されてもよい。また、広告情報記憶部１２１には、広告主Ｂ１０が指定する、広告Ｃ１０〜Ｃ１７の配信期間などが記憶されてもよい。

（ユーザ情報記憶部１２２について）
ユーザ情報記憶部１２２は、広告の配信対象であるユーザおよびユーザ端末１０に関する情報を記憶する。図４に示すように、ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザ情報を記憶するデータテーブルとして、属性テーブル１２３と、装置テーブル１２４と、アプリテーブル１２５とを含む。

（属性テーブル１２３について）
図６に、実施形態に係る属性テーブル１２３の一例を示す。図６は、実施形態に係る属性テーブル１２３の一例を示す図である。属性テーブル１２３は、主として、ユーザ端末１０を利用するユーザの属性に関する情報を記憶する。図６に示した例では、属性テーブル１２３は、「ユーザＩＤ」、「性別」、「年齢」、「居住地」、「通勤時間」、「貢献度」といった項目を有する。また、貢献度は、「対応アプリＩＤ」と「課金額」の小項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報である。「性別」は、ユーザ端末１０を利用するユーザの性別を示す。「年齢」は、ユーザ端末１０を利用するユーザの年齢を示す。「居住地」は、ユーザ端末１０を利用するユーザの居住地を示す。なお、「居住地」には、具体的な住所ではなく、ユーザの居住地に対応する一定の範囲を示す地域名（関東地方など）や、最寄りの駅名などが記憶されてもよい。

「通勤時間」は、ユーザの平均的な通勤時間を示す。なお、通勤時間は、ユーザからの申告によって決定装置１００に取得されてもよいし、ユーザ端末１０の日常の位置情報の推移から決定装置１００が通勤時間を推定することにより取得されてもよい。

「貢献度」は、所定のサービスに対するユーザの貢献度を示す。例えば、貢献度は、所定のサービスに対する課金額や、アプリの利用時間や、アプリの起動回数等によって測定される。図６では、貢献度の例として、「課金額」を示す。「課金額」は、対応するアプリもしくはアプリが提供するサービスにおいて、ユーザが課金した額を示す。図６では、「課金額」の項目には、１か月の平均の課金額が記憶される例を示しているが、課金額の項目には、累積の課金額等が記憶されてもよい。

すなわち、図６に示したデータの一例は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザＵ１１の性別が「男性」であり、年齢が「３０歳」であり、居住地が「Ａ県」であり、通勤時間が「６０分」であることを示す。また、ユーザＵ１１は、貢献度として、アプリＡ１０に対する課金額「１５００円／月」という情報を有していることを示す。

なお、属性テーブル１２３に記憶される属性情報は、必ずしも正確な情報でなくともよい。例えば、決定装置１００は、ユーザのネットワーク上の行動履歴や、アプリのインストール情報や、使用しているユーザ端末１０の特徴等から推定される「推定性別」や「推定年齢」等を属性テーブル１２３に記憶してもよい。

また、属性テーブル１２３には、図６で示した以外にも、ユーザの属性情報が適宜記憶されてもよい。例えば、処理対象のアプリによっては、独身のユーザの方が結婚しているユーザよりもインストールしたりプレイしたりする確率が高かったり、その逆であったりなど、所定の傾向を示す場合がある。すなわち、ユーザが未婚であるか既婚であるかといった属性情報が、インストールのし易さや貢献度に影響を与える変数となりうる。この場合、決定装置１００は、属性テーブル１２３に、ユーザが未婚であるか既婚であるかといった属性情報を記憶してもよい。

（装置テーブル１２４について）
続いて、図７に、実施形態に係る装置テーブル１２４の一例を示す。図７は、実施形態に係る装置テーブル１２４の一例を示す図である。装置テーブル１２４は、主として、ユーザ端末１０という装置自体の情報を示した装置情報を記憶する。図７に示した例では、装置テーブル１２４は、「ユーザＩＤ」、「端末ＩＤ」、「型番」、「ブランド名」、「発売後経過日数」、「通信キャリア」、「メーカー名」、「解像度」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」及び「端末ＩＤ」は、図６に示した同様の項目と対応する。「型番」は、ユーザ端末１０の型番を示す。「ブランド名」は、ユーザ端末１０に付与されたブランド名を示す。「発売後経過日数」は、ユーザ端末１０が発売されてから経過した日数を示す。「通信キャリア」は、ユーザ端末１０の通信回線を提供している通信キャリアの社名を示す。「メーカー名」は、ユーザ端末１０のメーカーの名称を示す。「解像度」は、ユーザ端末１０の画面の解像度を示す。

すなわち、図７に示したデータの一例では、ユーザＵ１１が利用する端末ＩＤ「Ｆ１１」によって識別されるユーザ端末１０は、型番が「ＸＸ−ＹＹ０１」であり、ブランド名が「ＡＡＡ」であることを示す。また、端末ＩＤ「Ｆ１１」によって識別されるユーザ端末１０は、発売後に「３３６日」が経過しており、通信キャリアは「ＢＢＢ社」であり、製造したメーカーは「ＣＣＣ社」であり、解像度は「１２８０×７２０」であることを示す。

なお、装置テーブル１２４には、図７で示した以外にも、ユーザ端末１０の情報が適宜記憶されてもよい。例えば、ユーザ端末１０には、ターゲットとなるユーザの傾向が設定されている場合がある。例えば、ユーザ端末１０には、端末初心者向けであるとか、ビジネスユースであるとか、ゲームや動画用に高解像度を備えるといった、各々の端末の特徴を示す情報が、例えばメーカーによって設定されている場合がある。このような情報は、ユーザの傾向を示す特徴の一つとなりうる。この場合、決定装置１００は、装置テーブル１２４に、このような特徴情報を記憶してもよい。

（アプリテーブル１２５について）
続いて、図８に、実施形態に係るアプリテーブル１２５の一例を示す。図８は、実施形態に係るアプリテーブル１２５の一例を示す図である。アプリテーブル１２５は、主として、ユーザ端末１０にインストールされたアプリに関する情報を記憶する。図８に示した例では、アプリテーブル１２５は、「ユーザＩＤ」、「端末ＩＤ」、「インストールアプリ数」、「非ゲームアプリ数」、「ゲームアプリ数」、「新作アプリ数」、「旧作アプリ数」、「インストール済アプリＩＤ」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」及び「端末ＩＤ」は、図７に示した同様の項目と対応する。「インストールアプリ数」は、ユーザ端末１０にインストールされているアプリの合計数を示す。「非ゲームアプリ数」は、インストールされているアプリのうち、ゲームアプリ以外のアプリの数を示す。「ゲームアプリ数」は、インストールされているアプリのうち、ゲームアプリの数を示す。「新作アプリ数」は、インストールされているアプリのうち、比較的最近（例えば、半年以内や、１年以内など）に提供が開始されたアプリの数を示す。「旧作アプリ数」は、インストールされているアプリのうち、新作アプリ以外のアプリの数を示す。「インストール済アプリＩＤ」は、ユーザ端末１０にインストールされている各アプリの識別情報を示す。

すなわち、図８に示したデータの一例では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」で識別されるユーザＵ１１が利用する、端末ＩＤ「Ｆ１１」によって識別されるユーザ端末１０には、「３５」個のアプリがインストールされていることを示す。また、端末ＩＤ「Ｆ１１」によって識別されるユーザ端末１０にインストールされたアプリのうち、非ゲームアプリ数は「２２」で、ゲームアプリ数は「１３」であることを示す。さらに、端末ＩＤ「Ｆ１１」によって識別されるユーザ端末１０にインストールされたアプリのうち、新作アプリ数は「１５」で、旧作アプリ数は「２０」であることを示す。また、端末ＩＤ「Ｆ１１」によって識別されるユーザ端末１０にインストールされたアプリは、「Ａ１０１」や、「Ａ１０３」や、「Ａ１０７」や、「Ａ１０８」や、「Ａ１２２」等の識別情報で識別されるアプリであることを示す。

なお、アプリテーブル１２５には、アプリの詳細な内容を示すデータテーブルがさらに含まれてもよい。例えば、アプリテーブル１２５には、図８で示した情報とは別に、アプリ詳細テーブル１２５Ａが含まれてもよい。

ここで、図９に、実施形態に係るアプリ詳細テーブル１２５Ａの一例を示す。図９は、実施形態に係るアプリ詳細テーブル１２５Ａの一例を示す図である。図９に示すように、アプリ詳細テーブル１２５Ａは、「アプリＩＤ」、「ジャンル」、「ユーザ嗜好」といった項目を有する。

「アプリＩＤ」は、アプリを識別する識別情報を示す。「ジャンル」は、アプリのジャンルを示す。例えば、ジャンルは、ゲーム用や通信用などのアプリの分類を示す。また、ジャンルには、ゲームのうち、戦略系や競馬系など、ゲームのジャンルを示す情報が含まれてもよい。「ユーザ嗜好」は、アプリをインストールしたユーザが興味関心を抱くと推定される嗜好情報を示す。例えば、ユーザ嗜好は、ユーザがゲームを好むか、また、ゲームであればどのようなジャンルを好むかといった、アプリに予め設定された嗜好情報である。決定装置１００は、例えば、ユーザを分類する情報として、ユーザの性別や年齢のみならず、ユーザ嗜好に関する情報を用いることができる。例えば、決定装置１００は、処理対象となるアプリＡ１０と同じような特徴を有するアプリを多くインストールする傾向にあるユーザは、アプリＡ１０についてもインストールし易い傾向にある、等の推定処理を行うことができる。例えば、決定装置１００は、後述する推定処理において、「ゲーム嗜好＿戦略」のような要素を、一つの変数（判定要素）として利用することにより、類似するアプリをインストールし易い傾向のユーザを推定することができる。

すなわち、図９に示したデータの一例では、アプリＩＤ「Ａ１０」によって識別されるアプリＡ１０は、「ゲーム」「戦略系」というジャンルに属するアプリであり、ユーザ嗜好として、「ゲーム嗜好＿シミュレーション」、「ゲーム嗜好＿戦略」、「ゲーム嗜好＿課金」といった特徴情報が設定されていることを示している。また、アプリＩＤ「Ａ１２２」によって識別されるアプリＡ１２２は、「ゲーム」「競馬系」というジャンルに属するアプリであり、ユーザ嗜好として、「ゲーム嗜好＿シミュレーション」、「ゲーム嗜好＿戦略」、「ゲーム嗜好＿課金」といった特徴情報が設定されていることを示している。この場合、アプリＡ１０とアプリＡ１２２とは、共通する特徴情報を有するため、同じような嗜好を有するユーザにインストールされたり、プレイされたりする傾向にあるアプリ同士であると判定される。

一方、アプリＩＤ「Ａ１２３」によって識別されるアプリＡ１２３は、「ゲーム」「声優・恋愛系」というジャンルに属するアプリであり、ユーザ嗜好として、「ゲーム嗜好＿アドベンチャー」、「ゲーム嗜好＿恋愛（女性向け）」、「ゲーム嗜好＿声優」、「ゲーム嗜好＿課金」といった特徴情報が設定されている。この場合、アプリＡ１０とアプリＡ１２３とは、同じゲームアプリであるものの、共通する特徴情報が比較的少ないため、同じような嗜好を有するユーザにインストールされたり、プレイされたりする傾向にあるアプリ同士であると判定されない場合がある。

（提供情報記憶部１２６について）
提供情報記憶部１２６は、情報コンテンツの提供の態様（実施形態では、広告配信の態様）に関する情報を記憶する。図４に示すように、提供情報記憶部１２６は、決定処理に関する情報を記憶するデータテーブルとして、分類テーブル１２７と、クラスタテーブル１２８と、提供態様テーブル１２９とを含む。

（分類テーブル１２７について）
分類テーブル１２７は、所定のサービスに対するユーザの貢献度に基づきユーザを分類した、分類情報を記憶する。図１０に、実施形態に係る分類テーブル１２７の一例を示す。図１０は、実施形態に係る分類テーブル１２７の一例を示す図である。図１０に示した例では、分類テーブル１２７は、「対象アプリＩＤ」、「分類ＩＤ」、「構成比率（％）」、「貢献度」といった項目を有する。

「対象アプリＩＤ」は、分類処理の対象となるサービスに対応するアプリの識別情報を示す。「分類ＩＤ」は、ユーザを分類した際の識別情報を示す。分類ＩＤによって識別される分類とは、例えば、図１で説明したユーザＵ０１のステージに対応する。

「構成比率（％）」は、分類したユーザ群において、どの分類にどのくらいのユーザが属するかという構成比率を示す。「貢献度」は、所定のサービスにおけるユーザの貢献度を示す。貢献度は、例えば、アプリごとに異なる。処理対象がアプリＡ１０のようなゲームアプリである場合、図１０に示すように、貢献度は、例えば課金額等によって示される。

すなわち、図１０に示したデータの一例では、対象アプリＩＤ「Ａ１０」によって識別されるアプリＡ１０において、「Ｈ０１」、「Ｈ０２」、「Ｈ０３」、「Ｈ０４」、「Ｈ０５」といった識別情報によって識別される分類が存在することを示す。また、分類Ｈ０１には、処理対象となったユーザ群のうち構成比率「１８％」のユーザが含まれており、その貢献度は、「インストール後、２４時間以内に起動」したことであることを示す。

（クラスタテーブル１２８について）
クラスタテーブル１２８は、新たに配信対象となるユーザのクラスタリングに関する情報を記憶する。図１１に、実施形態に係るクラスタテーブル１２８の一例を示す。図１１は、実施形態に係るクラスタテーブル１２８の一例を示す図である。図１１に示すように、クラスタテーブル１２８は、「対象アプリＩＤ」、「クラスタＩＤ」、「対応する貢献度の分類」、「構成比率（％）」、「ユーザ傾向」といった項目を有する。また、「ユーザ傾向」は、「属性」、「端末」、「通勤時間」、「ゲームアプリ割合」といった小項目を有する。

「対象アプリＩＤ」は、クラスタリングの対象となるサービスに対応するアプリの識別情報を示す。「クラスタＩＤ」は、ユーザをクラスタリングした際のクラスタの識別情報を示す。

「対応する貢献度の分類」は、クラスタに属するユーザが、アプリをインストールした場合に、当該アプリに対応するサービスにどのくらいの貢献度を示すと推定されるかといった情報を示す。実施形態では、「対応する貢献度の分類」は、図１０に示した分類に対応するものとする。すなわち、「対応する貢献度の分類」が「Ｈ０１」である場合、そのクラスタに属するユーザは、「インストール後、２４時間以内に起動」という貢献度を示すと推定されるユーザであることを示している。

「構成比率（％）」は、クラスタリングの対象となったユーザ群において、どのクラスタにどのくらいのユーザが属するかという構成比率を示す。

「ユーザ傾向」は、クラスタに属するユーザの傾向を示す。例えば、ユーザ傾向は、各クラスタを構成するユーザのユーザ情報における、情報の分布の比率等によって導出される。言い換えれば、ユーザ傾向は、クラスタを構成する各ユーザのうち、最も該当するユーザの比率が高い情報を示す。

「属性」は、クラスタに属するユーザの属性の傾向を示す。「端末」は、クラスタに属するユーザが利用する端末の傾向を示す。「通勤時間」は、クラスタに属するユーザの通勤時間の傾向を示す。「ゲームアプリ割合」は、クラスタに属するユーザが既にインストールしているアプリのうち、ゲームアプリが占める割合を示す。なお、図１１では、「ユーザ傾向」を構成する要素として４つのユーザ情報のみを示しているが、これらは例示であり、「ユーザ傾向」を構成するユーザ情報は、例えば、ユーザ情報記憶部１２２に記憶される各種の情報であってもよい。

すなわち、図１１に示したデータの一例では、対象アプリＩＤ「Ａ１０」によって識別されるアプリＡ１０を処理対象としたときに、アプリＡ１０がインストールされた場合にユーザが示す貢献度に基づいて、「ＣＬ０１」、「ＣＬ０２」、「ＣＬ０３」、「ＣＬ０４」、「ＣＬ０５」で識別される５つのクラスタに、ユーザがクラスタリングされたことを示す。また、クラスタＣＬ０１に属するユーザの貢献度は、「Ｈ０１」に分類されたユーザと同程度の貢献度になると推定され、クラスタＣＬ０１に属するユーザは、これから広告が配信される対象となるユーザ全体の「８％」のユーザであることを示す。また、クラスタＣＬ０１に属するユーザは、主として、「男性、５０−５６歳、既婚」といった属性であり、使用する端末は「初心者向け」であり、通勤時間の傾向は特になく、インストールされているゲームアプリの割合は「１０％未満」の傾向にあるユーザであることを示す。一方、クラスタＣＬ０５に属するユーザは、主として、「男性、２７−４５歳、未婚」といった属性であり、使用する端末は「高処理速度、高解像度」であり、通勤時間は「４０分以上」であり、インストールされているゲームアプリの割合は「５０％超」の傾向にあるユーザであることを示す。

（提供態様テーブル１２９について）
提供態様テーブル１２９は、情報コンテンツの提供（広告配信の態様）に関する情報を記憶する。図１２に、実施形態に係る提供態様テーブル１２９の一例を示す。図１２は、実施形態に係る提供態様テーブル１２９の一例を示す図である。図１２に示すように、提供態様テーブル１２９は、「対象アプリＩＤ」、「クラスタＩＤ」、「提供態様」といった項目を有する。また、「提供態様」は、「広告ＩＤ」、「顧客あたり課金額」、「頻度」といった小項目を有する。

「対象アプリＩＤ」は、配信する広告に対応するアプリの識別情報を示す。「クラスタＩＤ」は、広告の配信対象ユーザをクラスタリングした際のクラスタの識別情報を示す。

「提供態様」は、クラスタごとの広告配信の態様を示す。「広告ＩＤ」は、配信される広告の識別情報を示す。「顧客あたり課金額」は、１ユーザを獲得するために許容される、広告料の課金額を示す。実施形態では、「顧客あたり課金額」は、１ユーザがアプリＡ１０をインストールするまでに掛ける広告料を示す。「頻度」は、ユーザに対して広告を配信する頻度を示す。なお、図１２の例では、頻度を、低、中、高などの相対的な情報で示しているが、例えば、頻度は、所定時間内に何回まで広告のビッドに参加するかなど、具体的な数値によって示されてもよい。

すなわち、図１２に示したデータの一例では、対象アプリＩＤ「Ａ１０」によって識別されるアプリＡ１０を処理対象としたときに、「ＣＬ０１」、「ＣＬ０２」、「ＣＬ０３」、「ＣＬ０４」、「ＣＬ０５」で識別される５つのクラスタに、それぞれ異なる提供態様で広告が配信されることを示している。例えば、クラスタＣＬ０１に属するユーザに対しては、アプリＡ１０に関する広告として、広告ＩＤ「Ｃ１０」で識別される広告Ｃ１０が主に配信され、１ユーザがアプリをインストールするまでに掛ける広告料は「１０００円」までであり、広告の頻度は「低」といった態様で、広告配信が行われることを示している。あるいは、クラスタＣＬ０５に属するユーザに対しては、アプリＡ１０に関する広告として、広告ＩＤ「Ｃ１４」、「Ｃ１５」、「Ｃ１６」又は「Ｃ１７」で識別されるいずれかの広告が状況に応じて配信され、１ユーザがアプリをインストールするまでに掛ける広告料は「８０００円」までであり、広告の頻度は「高」といった態様で、広告配信が行われることを示している。

（制御部１３０について）
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、決定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（決定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４に示すように、制御部１３０は、入稿受付部１３１と、受信部１３２と、取得部１３３と、提供制御部１３４と、分類部１３５と、推定部１３６と、決定部１３７と、配信部１３８とを有し、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の内部構成は、図４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。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図４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。

（入稿受付部１３１について）
入稿受付部１３１は、広告主端末２０から広告の入稿を受け付ける。そして、入稿受付部１３１は、入稿元の広告主を識別する広告主ＩＤと、広告を識別する広告ＩＤと、広告に対応するアプリを識別するアプリＩＤとを対応付けて、広告情報記憶部１２１に記憶する。また、入稿受付部１３１は、広告配信における広告料や、配信先のユーザに関する条件等を広告主から受け付けてもよい。また、入稿受付部１３１は、広告の配信先となるユーザ情報の指定など、広告主からのターゲティング設定を受け付けてもよい。

（受信部１３２について）
受信部１３２は、広告の配信要求を受信する。具体的には、受信部１３２は、ウェブページを表示するユーザ端末１０から送信される要求であって、ウェブページに含まれる広告枠で表示する広告の配信に関する要求を受信する。また、受信部１３２は、ユーザ端末１０から送信される広告配信の要求を受け付けるとともに、ユーザ端末１０を識別する識別情報を受信してもよい。

（取得部１３３について）
取得部１３３は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３３は、広告を受信するユーザ端末１０、および、ユーザ端末１０を利用するユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。

具体的には、取得部１３３は、ユーザ情報として、ユーザ端末１０を利用するユーザの属性情報を取得する。例えば、取得部１３３は、ユーザ情報として、ユーザの性別、年齢、居住地、通勤時間等を取得する。

また、取得部１３３は、ユーザ情報として、ユーザが利用するユーザ端末１０であって、所定のサービスを利用するためのアプリをインストール可能なユーザ端末１０に関する情報を取得する。例えば、取得部１３３は、ユーザ端末１０に関する情報として、ユーザ端末１０に設定された型番、ブランド名、販売から経過した時間、通信キャリア名、メーカー名、解像度等を取得する。

また、取得部１３３は、ユーザ端末１０にインストールされたアプリに関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３３は、ユーザ端末１０にインストールされたアプリの総数や、ユーザ端末１０にインストールされたゲームアプリの数、ユーザ端末１０にインストールされたアプリの総数に対するゲームアプリの割合、ユーザ端末１０にインストールされた各ゲームアプリのジャンル等の情報を取得する。

また、取得部１３３は、広告を受信したユーザ端末１０が、広告に関する所定の行動を実行したか否かを示す結果情報を取得してもよい。具体的には、取得部１３３は、ユーザ端末１０が、後述する分類部１３５によって決定処理の対象となるアプリをインストールしたか否かを示す結果情報を取得する。

また、取得部１３３は、アプリがインストールされた場合に、当該アプリの利用履歴をユーザ端末１０から取得する。例えば、取得部１３３は、利用履歴として、アプリがインストールされた日時、インストール後に起動された日時、アプリを利用した時間、アプリを利用する頻度、アプリやアプリに関するサービスに課金した課金額等を取得する。なお、取得部１３３は、サービスへの課金額等について、広告主端末２０やウェブサーバ３０等から取得してもよい。

そして、取得部１３３は、取得した情報を所定の記憶部に格納する。例えば、取得部１３３は、ユーザ情報を取得した場合には、取得した情報をユーザ情報記憶部１２２に記憶する。あるいは、取得部１３３は、取得した情報を提供制御部１３４等の処理部に送ってもよい。

なお、取得部１３３は、広告がクリックされたか否か、広告に対応するアプリがインストールされたか否か等、広告に関する情報を取得する手法については、既知の種々の手法により実現してもよい。例えば、取得部１３３は、ウェブビーコン（web beacon）等によって実現される通知機能を利用して、広告に関する情報を取得してもよい。

（提供制御部１３４について）
提供制御部１３４は、情報コンテンツの提供に関する処理を制御する。実施形態では、提供制御部１３４は、情報コンテンツの提供として、広告配信に関する処理を制御する。図４に示すように、提供制御部１３４は、分類部１３５と、推定部１３６と、決定部１３７とが協働することにより、処理を実現する。

（分類部１３５について）
分類部１３５は、所定のサービスに関するユーザの貢献度に基づいて、ユーザを分類する。例えば、分類部１３５は、所定のアプリに関するユーザの利用履歴を参照し、アプリやアプリに関連するサービスにおけるユーザの貢献度を算出する。そして、分類部１３５は、貢献度に応じた所定の段階にユーザを分類する。

例えば、処理対象とするアプリがアプリＡ１０である場合、分類部１３５は、取得部１３３によって取得される情報に基づいて、アプリＡ１０をインストールしたユーザを特定する。そして、分類部１３５は、アプリＡ１０がインストールされたユーザ端末１０における、アプリＡ１０の利用履歴に基づいて、アプリＡ１０への貢献度を算出する。例えば、分類部１３５は、図１および図２に示したように、アプリＡ１０への課金額や、アプリＡ１０の利用頻度等に応じて、アプリＡ１０をインストールしたユーザを分類する。

（推定部１３６について）
推定部１３６は、取得部１３３によって取得されたユーザ情報に基づいて、所定のサービスに関するユーザの貢献度を推定する。具体的には、推定部１３６は、取得部１３３によって取得されたユーザ情報と、過去に所定のサービスを利用したユーザ群（図１の例では、ユーザＵ０１）における所定のサービスの利用履歴との関係性に基づいて、新たに情報コンテンツの提供先となるユーザ（図１の例では、ユーザＵ０２）の貢献度を推定する。

例えば、推定部１３６は、分類部１３５によって分類されたユーザ群に関するユーザ情報と、新たに広告の配信対象となるユーザ群のユーザ情報との類似性に基づいて、階層的クラスタリングの手法により、新たに広告の配信対象となるユーザ群をクラスタリングする。例えば、推定部１３６は、分類部１３５によって分類された所定のステージに属するユーザ群のユーザ情報と、新たに広告の配信対象となるユーザ群との類似性とを判定することによって、新たに広告の配信対象となるユーザ群の中から、分類部１３５によって分類された所定のステージに属するユーザ群と類似するユーザ群をクラスタリングする。

上記処理により、推定部１３６は、新たに広告の配信対象となるユーザが、分類部１３５によって分類されたステージのいずれに属するユーザと類似するかといった情報を得ることができる。これにより、推定部１３６は、新たに広告の配信対象となるユーザが、将来的に所定のサービスに対してどのくらいの貢献度を示すユーザに成長するか、といった情報を得ることができるため、新たに広告の配信対象となるユーザの貢献度を推定することができる。例えば、推定部１３６は、所定のサービスに対するユーザの行動、所定のサービスをユーザが利用する頻度、所定のサービスをユーザが利用する時間の少なくともいずれか一つに基づいて、所定のサービスに対するユーザの貢献度を推定する。所定のサービスに対するユーザの行動とは、例えば、所定のサービスの利用にあたりユーザが課金する行動や、課金した額や、サービスに対してメッセージを投稿する行動や、サービスに関係するウェブサイトを訪問する行動や、広告に対応付けられたアプリのみならず、広告に対応付けられたアプリと同じ提供者から提供されるアプリをインストールするなど、種々の行動が含まれる。なお、推定部１３６は、例示した他にも、ユーザが広告を選択（クリック等）することによりサービスにもたらすインセンティブが発生すると想定される場合には、当該インセンティブを、貢献度を推定する要素としてもよい。すなわち、推定部１３６は、所定のサービスに対してユーザがもたらす種々の報酬に基づいて貢献度を推定するようにしてもよい。

なお、推定部１３６は、任意のユーザ情報を利用してクラスタリングを行って良い。例えば、推定部１３６は、ユーザ情報のうち、ユーザの年齢や性別等の属性情報を用いてクラスタリングを行う。この場合、既にアプリＡ１０をインストールし、かつ、アプリＡ１０への貢献度が比較的高いユーザと類似する年齢や性別を有するユーザは、アプリＡ１０への貢献度が比較的高いユーザと同程度の貢献度を示すと想定されるユーザが属するクラスタに分類されるよう、クラスタリングされる。

あるいは、推定部１３６は、ユーザ情報のうち、ユーザ端末１０の装置情報を用いてクラスタリングを行う。この場合、既にアプリＡ１０をインストールし、かつ、アプリＡ１０への貢献度が比較的高いユーザと類似する端末を使用しているユーザは、アプリＡ１０への貢献度が比較的高いユーザと同程度の貢献度を示すと想定されるユーザが属するクラスタに分類されるよう、クラスタリングされる。すなわち、推定部１３６は、取得部１３３によって取得されたユーザ端末１０に関する情報と、過去にアプリＡ１０を利用したユーザ群におけるアプリＡ１０の利用履歴との関係性に基づいて、新たに情報コンテンツの提供先となるユーザの貢献度を推定する。

なお、推定部１３６は、ユーザ端末１０の装置情報を用いた場合、既にアプリＡ１０をインストールしたユーザが利用する端末と、同じような性能を有する端末を利用するユーザをクラスタリングできるのみならず、装置情報から推定されるユーザの属性情報を用いて、クラスタリングを行うこともできる。

すなわち、ユーザ端末１０の装置情報には、ユーザの属性情報が推定される要素を有する場合がある。例えば、図７で示したような、ユーザ端末１０のブランド名「ＡＡＡ」は、世間一般に男性が好むブランドであり、洗練されたイメージを有するものとする。この場合、ブランド名「ＡＡＡ」が付与されたユーザ端末１０を利用しているユーザは、男性であり洗練されたイメージを好むような人物像が想定される。このように、決定装置１００は、ユーザ端末１０のブランド名を、ユーザＵ０１という人物を特徴付ける一要素として用いることができる。また、決定装置１００は、「発売から経過した日数」を、ユーザ端末１０を利用するユーザが比較的新しい物を好むタイプであるか否かという特徴付けの要素として扱う。また、決定装置１００は、「通信キャリア」を、ユーザ端末１０を利用するユーザが安定した通信回線を望むのか、あるいは、料金の安さを望むのか、などの特徴付けの要素として扱う。また、決定装置１００は、「解像度」を、ユーザが比較的大きな画面を好むか否かなどの特徴付けの要素として扱う。

このように、推定部１３６は、単に年齢や性別にとどまらず、ユーザ端末１０の装置情報等を用いることで、ユーザの属性情報そのものの類似性のみならず、ユーザの行動や人間性そのものの類似性を推定できるため、例えば、アプリＡ１０に対して採る行動が類似すると想定されるユーザを精度よく推定することができる。これは、推定部１３６は、既にアプリＡ１０に対して高い貢献度を示すユーザと類似するユーザを精度よく推定できることを意味するので、すなわち、貢献度を精度よく推定できるといえる。

なお、推定部１３６は、ユーザ情報のうち、任意の情報を組み合わせてクラスタリングするようにしてもよい。これにより、推定部１３６は、アプリＡ１０に対して高い貢献度を示すユーザと同じような情報を有するユーザを、同じクラスタに属するユーザ群として抽出できる。言い換えれば、推定部１３６は、広告配信にコストを掛けてもよいと想定されるユーザ層を精度よく抽出することができる。

（決定部１３７について）
決定部１３７は、推定部１３６によって推定された貢献度に基づいて、ユーザに情報コンテンツを提供する態様を決定する。実施形態では、決定部１３７は、ユーザに広告を配信する態様を決定する。

具体的には、決定部１３７は、ユーザ情報と、推定部１３６によって推定された貢献度との関係性に基づいて、新たに情報コンテンツの提供先となるユーザが分類されたクラスタごとに広告を配信する態様を決定する。例えば、決定部１３７は、取得部１３３がユーザの属性情報を取得した場合には、ユーザの性別、年齢、居住地、通勤時間の少なくともいずれか１つと、推定部１３６によって推定された貢献度との関係性に基づいて分類されたクラスタごとに、広告を配信する態様を決定する。

決定部１３７は、広告を配信する態様として、所定のユーザに対して広告を配信するために掛ける費用、広告を配信する頻度、配信する広告の内容の少なくともいずれか一つを決定する。また、決定部１３７は、推定部１３６によって推定された貢献度が高いユーザほど、広告を配信するために掛ける費用、広告を配信する頻度、広告の内容の変化の頻度の少なくともいずれか一つが高くなるよう、広告を配信する態様を決定する。例えば、決定部１３７は、推定部１３６によって比較的高い貢献度を示すと推定されたクラスタに属するユーザに対しては、比較的高いコストを掛けてでもアプリＡ１０をインストールさせるよう、広告料を高く設定したり、様々な広告がユーザに対して配信されたりするよう、配信態様を決定する。

また、決定部１３７は、クラスタごとに広告配信の態様を決定したのちに、取得部１３３が新たな情報を取得した場合には、随時、広告配信の態様を更新するようにしてもよい。かかる更新は、言い換えれば、決定部１３７が、どのようなユーザ層に対してどのような広告配信を行う態様が最も効果があるかを学習するような、所定の学習処理を行うことを意味している。

（配信部１３８について）
配信部１３８は、受信部１３２によって受信された広告配信要求に応答して、広告を配信する。なお、配信部１３８は、決定部１３７によって広告配信の態様が決定された場合には、かかる決定に沿うように、広告を配信する。

なお、上述のように、実際にユーザ端末１０に配信される広告のデータ自体は、決定装置１００に係る広告情報記憶部１２１内に記憶されていなくてもよい。例えば、配信部１３８は、外部に備えられた所定のストレージサーバに制御命令を送信することで、広告をユーザ端末１０に配信させてもよい。

〔４．ユーザ端末の構成〕
次に、図１３を用いて、実施形態に係るユーザ端末１０の構成について説明する。図１３は、実施形態に係るユーザ端末１０の構成例を示す図である。図１３に示すように、ユーザ端末１０は、通信部１１と、入力部１２と、表示部１３と、検知部１４と、記憶部１５と、制御部１６とを有する。なお、ユーザ端末１０が有する各処理部の接続関係は、図１３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。

通信部１１は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ウェブサーバ３０や決定装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ等によって実現される。

入力部１２は、ユーザ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１２は、ユーザ端末１０に備えられた操作キー等によって実現される。また、入力部１２には、画像を撮影するための撮像装置（カメラ等）や、音声を集音する集音機器（マイク等）が含まれてもよい。

表示部１３は、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、表示部１３は、液晶ディスプレイ等によって実現される。なお、ユーザ端末１０にタッチパネルが採用される場合には、入力部１２の一部と表示部１３とは一体化される。

検知部１４は、ユーザ端末１０に対する各種操作や、ユーザ端末１０の周囲の環境情報等を検知する。例えば、検知部１４は、各種情報を検知するセンサやアンテナにより実現される。具体的には、検知部１４は、ユーザ端末１０と接続されている機器に関する通信状況や、ユーザ端末１０の周囲の照度や騒音、ユーザ端末１０の物理的な動き、ユーザ端末１０の位置情報等を検知する。

記憶部１５は、各種情報を記憶する。記憶部１５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、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図１３に示す例では、記憶部１５は、インストール情報記憶部１５１と、利用履歴記憶部１５２とを有する。インストール情報記憶部１５１は、例えば、ユーザ端末１０にインストールされたアプリの情報を記憶する。利用履歴記憶部１５２は、例えば、ユーザが利用したアプリに関する利用履歴を記憶する。

制御部１６は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、ユーザ端末１０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１６は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

制御部１６は、ユーザ端末１０において行われる各種処理を制御する。図１３に示すように、制御部１６は、受信部１６１と、取得部１６２と、実行部１６３と、送信部１６４とを有し、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。

受信部１６１は、各種情報を受信する。例えば、受信部１６１は、ウェブサーバ３０や決定装置１００から送信される情報を受信する。具体的には、受信部１６１は、広告配信の要求に応じて配信された広告を受信する。また、受信部１６１は、検知部１４が検知する各種情報を受信する。

取得部１６２は、各種情報やデータを取得する。例えば、取得部１６２は、ウェブサーバ３０にアクセスすることで、ユーザが閲覧を所望するウェブページを取得する。また、取得部１６２は、受信部１６１によって受信された広告データ等を取得する。また、取得部１６２は、アプリのダウンロードサイト等を介して、アプリのインストールに用いるデータを取得する。

実行部１６３は、ユーザ端末１０における各種処理を実行する。例えば、実行部１６３は、アプリをインストールする処理を実行する。実行部１６３がアプリをインストールした場合、インストールに関する情報は、インストール情報記憶部１５１に格納される。

送信部１６４は、各種情報を送信する。例えば、送信部１６４は、取得部１６２によって取得されたウェブページに広告枠が含まれる場合には、広告配信の要求を決定装置１００に送信する。また、送信部１６４は、記憶部１５等を参照し、ユーザ端末１０のユーザ情報を決定装置１００に送信する。また、送信部１６４は、記憶部１５等を参照し、ユーザ端末１０におけるアプリの利用履歴を決定装置１００に送信する。

〔５．処理手順〕
次に、図１４及び図１５を用いて、実施形態に係る決定装置１００による処理の手順について説明する。まず、図１４を用いて、既存のユーザを分類する処理およびクラスタリングに関する処理手順を説明する。図１４は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。

図１４に示すように、決定装置１００は、広告主端末２０から広告の入稿を受け付ける（ステップＳ１０１）。そして、決定装置１００は、入稿された広告に対応するアプリを特定する（ステップＳ１０２）。

その後、決定装置１００は、ユーザ端末１０から広告配信の要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０３）。決定装置１００は、広告配信の要求を受け付けていない場合、受け付けるまで待機する（ステップＳ１０３；Ｎｏ）。

一方、広告配信の要求を受け付けた場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、決定装置１００は、要求を送信したユーザ端末１０に対して広告を配信する（ステップＳ１０４）。その後、決定装置１００は、当該広告に関するアプリがユーザ端末１０にインストールされたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。

当該広告に関するアプリがインストールされない場合（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、アプリがインストールされないユーザ端末１０からは貢献度に関する情報を取得できないため、決定装置１００は、広告配信の要求を受け付ける処理を繰り返す。一方、当該広告に関するアプリがインストールされた場合（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、決定装置１００は、アプリがインストールされたユーザ端末１０に関するユーザ情報と、アプリに関する貢献度を取得する（ステップＳ１０６）。

そして、決定装置１００は、アプリをインストールしたユーザに関して、分類に要する充分な情報が蓄積されたか否かを判定する（ステップＳ１０７）。分類に要する充分な情報量については、決定装置１００は、例えば、決定装置１００の管理者等から、予め蓄積する所定のサンプル数（例えば、１０万など）の設定を受け付けておくものとする。分類に要する充分な情報量が蓄積されていない場合（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、決定装置１００は、さらに異なるユーザ端末１０から広告配信の要求を受け付ける処理を繰り返す。

一方、分類に要する充分な情報量が蓄積された場合には（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、決定装置１００は、既存ユーザを貢献度に基づいて分類する（ステップＳ１０８）。さらに、決定装置１００は、既存ユーザの分類に基づいて、新たに配信対象となるユーザをクラスタリングする（ステップＳ１０９）。

次に、図１５を用いて、広告配信に関する処理手順を説明する。図１５は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。

図１５に示すように、決定装置１００は、ユーザ端末１０から広告配信の要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。決定装置１００は、広告配信の要求を受け付けていない場合、受け付けるまで待機する（ステップＳ２０１；Ｎｏ）。

一方、広告配信の要求を受け付けた場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、決定装置１００は、要求を送信したユーザ端末１０からユーザ情報を取得する（ステップＳ２０２）。決定装置１００は、取得したユーザ情報から、広告配信の要求を送信したユーザ端末１０が属するクラスタを特定する（ステップＳ２０３）。そして、決定装置１００は、クラスタに設定された態様で広告を配信する（ステップＳ２０４）。

〔６．変形例〕
上述した決定装置１００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。そこで、以下では、決定装置１００の他の実施形態について説明する。

〔６−１．アプリの種類〕
上記実施形態では、処理対象とするアプリＡ１０がゲームアプリである例を示した。しかし、決定装置１００は、ゲームアプリ以外のアプリやサービスに関して、上記の決定処理を行ってもよい。

例えば、決定装置１００は、ショッピングアプリや、ニュースアプリなどを処理対象としてもよい。例えば、ショッピングアプリが処理対象である場合、決定装置１００は、例えば、アプリを介してユーザが商品を購入した購入額を貢献度として、上述した決定処理を行う。また、ニュースアプリが処理対象である場合、決定装置１００は、例えば、ユーザが２４時間以内にアプリを起動させた回数や、アプリを閲覧した時間の合計や、アプリ内に表示された広告の数等を貢献度として、上述した決定処理を行ってもよい。

〔６−２．貢献度〕
上記実施形態では、処理対象とするアプリＡ１０に関する課金額等が貢献度となる例を示した。ここで、決定装置１００は、アプリＡ１０と、ユーザ端末１０にインストールされた他のアプリとの関係に基づいて、ユーザの貢献度を測ってもよい。

例えば、アプリには、類似するジャンルにおいて競合するアプリがありうる。例えば、アプリＡ１０などのゲームアプリや、ニュースなどの情報提供アプリは、互いに類似するアプリが複数のアプリ提供者によって提供される場合がある。

例えば、決定装置１００は、アプリＡ１０のみならず、競合するアプリ（ここでは、仮に「アプリＡ１１」とする）に関する利用履歴を取得する。そして、決定装置１００は、例えば、アプリＡ１０がインストールされたのちにアプリＡ１１の利用履歴に関する推移を取得する。例えば、決定装置１００は、所定期間内にアプリＡ１０が起動された回数のみならず、アプリＡ１１が起動された回数を取得する。そして、決定装置１００は、アプリＡ１０がインストールされたのちに、アプリＡ１１の起動回数が減少していることを取得する。

この場合、ユーザは、頻繁に利用するアプリを、アプリＡ１１から、類似するアプリＡ１０に移行した可能性が考えられる。この点において、当該ユーザは、アプリＡ１０と同様のアプリが構成する市場において、アプリＡ１０のシェアを拡大させているといえる。言い換えれば、ユーザは、アプリＡ１０に課金等を行わずとも、アプリＡ１１からアプリＡ１０に使用を乗り換えたという意味で、アプリＡ１０に関する貢献度が高いユーザといえる。

このように、決定装置１００は、処理対象とするアプリと類似するアプリの利用履歴についても取得する。そして、決定装置１００は、ユーザ端末１０における、処理対象とするアプリと類似するアプリの利用履歴の動向に基づいて、ユーザの貢献度を推定してもよい。すなわち、決定装置１００は、アプリ単独の利用履歴のみならず、競合するアプリの利用履歴も含めて、ユーザの貢献度を測ってもよい。これにより、決定装置１００は、より実情に沿ったユーザの貢献度を用いて、広告配信の態様を決定することができる。

〔６−３．貢献度の利用〕
また、決定装置１００は、競合するアプリのユーザの利用履歴に基づいて、さらに異なる観点からユーザの貢献度を測ってもよい。

例えば、競合するアプリとして、ショッピングに関するアプリＡ２１とＡ２２とが存在するとする。また、ユーザＵ２１は、アプリＡ２１を利用して頻繁に商品を購入するユーザであるとする。そして、ユーザＵ２１は、アプリＡ２２についてはインストールしていないものとする。

この場合に、ユーザＵ２１がアプリＡ２２をインストールした場合には、決定装置１００は、ユーザＵ２１のアプリＡ２２に対する貢献度を、他のユーザに比べて高く推定するなどの処理を行ってもよい。すなわち、決定装置１００は、ショッピングに関するアプリＡ２１を頻繁に利用するユーザＵ２１については、同様のアプリＡ２２についても、頻繁に利用することになる可能性の高いユーザであると判定してもよい。言い換えれば、ユーザＵ２１は、アプリを介してショッピングを行うことに抵抗のないユーザであり、アプリＡ２１のみならず、アプリＡ２２も頻繁に利用するユーザに成長する可能性の高いユーザであるといえる。決定装置１００は、このように、処理対象とするアプリと競合する（類似する）アプリの利用履歴を取得することで、より多角的にユーザの貢献度を捉えることができるため、結果として、貢献度の高いユーザを的確に狙って広告を配信できるような配信態様を決定できる。

〔６−４．情報コンテンツの種類〕
上記実施形態では、情報コンテンツは、アプリのインストールを促す広告である例を示した。しかし、情報コンテンツは、広告に限られず、例えばアプリのレコメンド情報等でもよい。

〔６−５．ユーザ情報の種類〕
上述した実施形態において、取得部１３３は、ユーザ情報として、ユーザ端末１０のユーザの属性情報や、ユーザ端末１０の装置情報や、アプリ情報を取得する例を示した。また、推定部１３６は、取得部１３３が取得した情報に基づいて、アプリに関する貢献度を推定する例を示した。取得部１３３は、これらの例に限られず、さらに種々のユーザ情報を取得してもよい。

例えば、取得部１３３は、ユーザ端末１０のＯＳ（Operating System）の種類やバージョン情報、縦画面や横画面の解像度、総画素数等を取得してもよい。

また、取得部１３３は、ユーザのネットワーク上の行動履歴をユーザ情報として用いてもよい。例えば、取得部１３３は、ユーザ端末１０から、閲覧するウェブページの種類や、ウェブ検索履歴等を取得してもよい。

〔６−６．媒体との関係〕
上述した実施形態において、決定装置１００は、決定部１３７によって決定された態様に基づいて、ユーザ端末１０に広告を配信する例を示した。ここで、決定部１３７は、さらに、広告主から受け付ける所定の条件に基づいて、広告配信を行ってもよい。

例えば、広告主によっては、自身が入稿する広告を表示させる媒体コンテンツ（例えば、ウェブページやアプリなど）を指定する場合がある。具体的には、広告主は、広告の訴求効果を高めるため、特定のカテゴリの情報が掲載されているコンテンツに自身の広告を表示させたい場合がある。あるいは、広告主は、競合他社が提供するウェブページには、自身が入稿する広告を表示させないようにしたい場合がある。

この場合、決定部１３７は、広告主から指定された条件も加味して、広告を配信する態様を決定してもよい。これにより、広告主は、例えアプリがインストールされる可能性が高いユーザが表示しようとしているウェブページであっても、自身の広告が掲載されることを望まないウェブページには、広告を表示させないことができる。

〔６−７．媒体〕
上記実施形態では、広告等の情報コンテンツが掲載される媒体として、ウェブサーバ３０が提供するウェブページを例に挙げた。しかし、決定装置１００が提供する情報コンテンツは、ウェブページに限らず、所定の枠に表示されてもよい。例えば、決定装置１００は、アプリ内に設けられる広告表示枠に広告を配信するようにしてもよい。

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る決定装置１００やユーザ端末１０は、例えば図１６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。以下、決定装置１００を例に挙げて説明する。図１６は、決定装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００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又はＨＤＤ１４００に記憶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記憶する。

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記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図３に示したネットワークＮに対応）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、通信網５００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、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを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に記憶されたプログラム又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が実施形態に係る決定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔８．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。例えば、図４に示した受信部１３２と取得部１３３とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。

また、上記実施形態では、決定装置１００が、例えば、広告（情報コンテンツ）の入稿を受け付ける受付処理と、クラスタごとに広告配信の態様を決定する決定処理と、広告を配信する配信処理とを行う例を示した。しかし、上述した決定装置１００は、受付処理を行う受付装置と、決定処理を行う決定装置と、配信処理を行う配信装置とに分離されてもよい。この場合、受付装置は、少なくとも入稿受付部１３１を有する。決定装置は、少なくとも決定部１３７を有する。また、配信装置は、少なくとも配信部１３８を有する。そして、上記の決定装置１００による処理は、受付装置と、決定装置と、配信装置との各装置を有する決定処理システム１によって実現される。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る決定装置１００は、取得部１３３と、推定部１３６と、決定部１３７とを有する。取得部１３３は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。推定部１３６は、取得部１３３によって取得されたユーザ情報に基づいて、所定のサービスに関するユーザの貢献度を推定する。決定部１３７は、推定部１３６によって推定された貢献度に基づいて、ユーザに情報コンテンツを提供する態様を決定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、情報コンテンツの提供対象となるユーザに関して、所定のサービスにおける貢献度を推定し、推定した情報に基づいて、情報コンテンツの提供の態様を決定することができる。すなわち、決定装置１００は、情報コンテンツに関するサービスに対する貢献度を推定しておくことにより、情報コンテンツが成果を発揮した場合（例えば、所定のサービスがユーザを獲得した場合）にユーザから得られる報酬を加味して、情報コンテンツの提供態様を決定できる。これにより、決定装置１００は、情報コンテンツがもたらす結果に対して、情報コンテンツの提供に掛かるコストを適切に調整できるので、情報コンテンツの費用対効果を向上させることができる。

また、推定部１３６は、取得部１３３によって取得されたユーザ情報と、過去に所定のサービスを利用したユーザ群における所定のサービスの利用履歴との関係性に基づいて、新たに情報コンテンツの提供先となるユーザの貢献度を推定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、既に所定のサービスを利用しているユーザの利用履歴に基づいて貢献度を推定する。すなわち、決定装置１００は、サービスを利用したユーザの実績に基づいて、新たに提供対象となるユーザについて貢献度を推定するので、精度よく貢献度を推定することができる。

また、決定部１３７は、ユーザ情報と、推定部１３６によって推定された貢献度との関係性に基づいて、新たに情報コンテンツの提供先となるユーザが分類されたクラスタごとに、情報コンテンツを提供する態様を決定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、ユーザ情報に基づいて提供対象となるユーザをクラスタリングし、クラスタごとに提供態様を決定する。例えば、決定装置１００は、階層的クラスタリングによってユーザをまとめることによって、既存のユーザとの類似性を高めることができる。このため、決定装置１００は、貢献度の高い既存のユーザに対応するクラスタに属するユーザには、高いコストを掛けて情報コンテンツを提供するなど、情報コンテンツの提供態様を的確に決定することができる。

また、取得部１３３は、ユーザ情報として、ユーザの性別、年齢、居住地、通勤時間の少なくともいずれか１つを取得する。決定部１３７は、ユーザの性別、年齢、居住地、通勤時間の少なくともいずれか１つと、推定部１３６によって推定された貢献度との関係性に基づいて分類されたクラスタごとに、情報コンテンツを提供する態様を決定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、ユーザの属性情報等を利用して処理を行う。このため、決定装置１００は、既存のユーザと類似するユーザを精度よく捉えることができるため、効果の高い情報コンテンツの提供を行うことができる。

また、決定部１３７は、情報コンテンツを提供する態様として、所定のユーザに対して情報コンテンツを提供するために掛ける費用、情報コンテンツを提供する頻度、提供する情報コンテンツの内容の少なくともいずれか一つを決定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、提供態様として、様々な要素を決定することができる。このため、決定装置１００は、例えば貢献度の高いユーザを獲得するために多くの種類の情報コンテンツを提供したり、頻繁に情報コンテンツを提供したりといった、ユーザに合わせた柔軟な提供処理を行うことができる。

また、決定部１３７は、推定部１３６によって推定された貢献度が高いユーザほど、情報コンテンツを提供するために掛ける費用、情報コンテンツを提供する頻度、提供する情報コンテンツの内容の変化の頻度の少なくともいずれか一つが高くなるよう、情報コンテンツを提供する態様を決定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、貢献度に応じて、情報コンテンツの提供に掛けるコストを増加させる。すなわち、決定装置１００は、貢献度の高いユーザの獲得のためには多くのコストを掛けるといった、情報コンテンツの注力に関する調整を適切に行うことができる。このため、決定装置１００は、情報コンテンツの提供の費用対効果を向上させることができる。

また、推定部１３６は、所定のサービスに対するユーザの行動、所定のサービスをユーザが利用する頻度、所定のサービスをユーザが利用する時間の少なくともいずれか一つに基づいて、所定のサービスに対するユーザの貢献度を推定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、ユーザがサービスに対して課金するなど、所定のサービスに対するユーザの行動に基づいて、ユーザの貢献度を推定する。すなわち、決定装置１００は、所定のサービスにおいてユーザからもたらされる具体的な報酬を想定してユーザの貢献度を推定するため、情報コンテンツによってユーザを獲得した場合のリターンを想定し易くなるため、情報コンテンツの提供に掛ける費用をより的確に調整することができる。

また、取得部１３３は、ユーザ情報として、ユーザが利用するユーザ端末１０であって、所定のサービスを利用するためのアプリをインストール可能なユーザ端末１０に関する情報を取得する。推定部１３６は、ユーザ端末１０にアプリがインストールされた場合の、ユーザのアプリに対する貢献度を推定する。決定部１３７は、推定部１３６によって推定された貢献度に基づいて、ユーザ端末１０にアプリをインストールすることを促す情報コンテンツを、ユーザに提供する態様を決定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、アプリがインストールされた場合の貢献度に基づいて、アプリをインストールするユーザ端末１０に対して情報コンテンツを提供する際の提供態様を決定する。すなわち、決定装置１００は、推定した貢献度に応じて、ユーザからアプリがインストールされるまでに掛ける費用等を調整することができるため、情報コンテンツの費用対効果を向上させることができる。

また、取得部１３３は、ユーザ端末１０に関する情報として、ユーザ端末１０に設定された型番、ブランド名、販売から経過した時間、通信キャリア名、メーカー名、解像度の少なくともいずれか１つを取得する。推定部１３６は、取得部１３３によって取得されたユーザ端末１０に関する情報と、過去にアプリを利用したユーザ群におけるアプリの利用履歴との関係性に基づいて、新たに情報コンテンツの提供先となるユーザの貢献度を推定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、ユーザ端末１０の装置が有する情報に基づいて、ユーザのアプリに関する貢献度を推定する。一般に、スマートフォン等のユーザ端末１０においては、端末を好むユーザの属性や、画面の大きさなど、利用するアプリの使用頻度との間に所定の相関性が認められる。そして、決定装置１００は、例えば、頻繁に課金する傾向にあるユーザが使用する端末の特徴情報等を処理に用いることで、アプリに関する貢献度をより精度よく推定することができる。

また、取得部１３３は、ユーザ端末１０に関する情報として、ユーザ端末１０にインストールされたアプリの総数、ユーザ端末１０にインストールされたゲームアプリの数、ユーザ端末１０にインストールされたアプリの総数に対するゲームアプリの割合、ユーザ端末１０にインストールされた各ゲームアプリのジャンル、の少なくともいずれか１つの情報を取得する。推定部１３６は、取得部１３３によって取得されたユーザ端末１０に関する情報と、過去にアプリを利用したユーザ群におけるアプリの利用履歴との関係性に基づいて、新たに情報コンテンツの提供先となるユーザの貢献度を推定する。

このように、実施形態に係る決定装置１００は、ユーザ端末１０にインストールされたアプリの情報を加味して、ユーザの貢献度を推定してもよい。これにより、決定装置１００は、例えば、既存のユーザにおけるアプリ情報と類似するアプリ情報を有するユーザについての貢献度を、既存のユーザの情報に基づいて、精度よく推定することができる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、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。

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 決定処理システム
１０ ユーザ端末
２０ 広告主端末
３０ ウェブサーバ
１００ 決定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 広告情報記憶部
１２２ ユーザ情報記憶部
１２３ 属性テーブル
１２４ 装置テーブル
１２５ アプリテーブル
１２６ 提供情報記憶部
１２７ 分類テーブル
１２８ クラスタテーブル
１２９ 提供態様テーブル
１３０ 制御部
１３１ 入稿受付部
１３２ 受信部
１３３ 取得部
１３４ 提供制御部
１３５ 分類部
１３６ 推定部
１３７ 決定部
１３８ 配信部

Claims (11)

1. ユーザに関する情報であるユーザ情報として、ユーザが利用する端末装置であって、所定のサービスを利用するための所定のプログラムをインストール可能な端末装置に関する情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記端末装置に所定のプログラムがインストールされた場合の、前記ユーザの当該所定のプログラムに対する貢献度を推定する推定部と、
   前記ユーザ情報と、前記推定部によって推定された貢献度に基づいて、新たに前記所定のプログラムに関する情報コンテンツの提供先となるユーザが分類されたクラスタごとに、当該情報コンテンツをユーザに提供する態様を決定する決定部と、
   を備えたことを特徴とする決定装置。
2. 前記推定部は、
   前記取得部によって取得されたユーザ情報と、過去に前記所定のサービスを利用したユーザ群における当該所定のサービスの利用履歴との関係性に基づいて、新たに情報コンテンツの提供先となるユーザの前記貢献度を推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の決定装置。
3. 前記取得部は、
   前記ユーザ情報として、前記ユーザの性別、年齢、居住地、通勤時間の少なくともいずれか１つを取得し、
   前記決定部は、
   前記ユーザの性別、年齢、居住地、通勤時間の少なくともいずれか１つと、前記推定部によって推定された貢献度との関係性に基づいて分類されたクラスタごとに、前記情報コンテンツを提供する態様を決定する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の決定装置。
4. 前記決定部は、
   前記情報コンテンツを提供する態様として、所定のユーザに対して情報コンテンツを提供するために掛ける費用、情報コンテンツを提供する頻度、提供する情報コンテンツの内容の少なくともいずれか一つを決定する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の決定装置。
5. 前記決定部は、
   前記推定部によって推定された貢献度が高いユーザほど、情報コンテンツを提供するために掛ける費用、情報コンテンツを提供する頻度、提供する情報コンテンツの内容の変化の頻度の少なくともいずれか一つが高くなるよう、情報コンテンツを提供する態様を決定する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の決定装置。
6. 前記推定部は、
   前記所定のサービスに対するユーザの行動、当該所定のサービスをユーザが利用する頻度、当該所定のサービスをユーザが利用する時間の少なくともいずれか一つに基づいて、当該所定のサービスに対する当該ユーザの貢献度を推定する、
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の決定装置。
7. 前記取得部は、
   ユーザ情報として、ユーザが利用する端末装置であって、所定のサービスを利用するためのアプリをインストール可能な端末装置に関する情報を取得し、
   前記推定部は、
   前記端末装置にアプリがインストールされた場合の、前記ユーザの当該アプリに対する貢献度を推定し、
   前記決定部は、
   前記推定部によって推定された貢献度に基づいて、前記端末装置にアプリをインストールすることを促す情報コンテンツを前記ユーザに提供する態様を、当該ユーザが分類されたクラスタごとに決定する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の決定装置。
8. 前記取得部は、
   前記端末装置に関する情報として、当該端末装置に設定された型番、ブランド名、販売から経過した時間、通信キャリア名、メーカー名、解像度の少なくともいずれか１つを取得し、
   前記推定部は、
   前記取得部によって取得された端末装置に関する情報と、過去に前記アプリを利用したユーザ群における当該アプリの利用履歴との関係性に基づいて、新たに情報コンテンツの提供先となるユーザの前記貢献度を推定する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の決定装置。
9. 前記取得部は、
   前記端末装置に関する情報として、当該端末装置にインストールされたアプリの総数、当該端末装置にインストールされたゲームアプリの数、当該端末装置にインストールされたアプリの総数に対するゲームアプリの割合、当該端末装置にインストールされた各ゲームアプリのジャンル、の少なくともいずれか１つの情報を取得し、
   前記推定部は、
   前記取得部によって取得された端末装置に関する情報と、過去に前記アプリを利用したユーザ群における当該アプリの利用履歴との関係性に基づいて、新たに情報コンテンツの提供先となるユーザの前記貢献度を推定する、
   ことを特徴とする請求項７又は８に記載の決定装置。
10. コンピュータが実行する決定方法であって、
    ユーザに関する情報であるユーザ情報として、ユーザが利用する端末装置であって、所定のサービスを利用するための所定のプログラムをインストール可能な端末装置に関する情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記端末装置に所定のプログラムがインストールされた場合の、前記ユーザの当該所定のプログラムに対する貢献度を推定する推定工程と、
    前記ユーザ情報と、前記推定工程によって推定された貢献度に基づいて、新たに前記所定のプログラムに関する情報コンテンツの提供先となるユーザが分類されたクラスタごとに、当該情報コンテンツをユーザに提供する態様を決定する決定工程と、
    を含んだことを特徴とする決定方法。
11. ユーザに関する情報であるユーザ情報として、ユーザが利用する端末装置であって、所定のサービスを利用するための所定のプログラムをインストール可能な端末装置に関する情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記端末装置に所定のプログラムがインストールされた場合の、前記ユーザの当該所定のプログラムに対する貢献度を推定する推定手順と、
    前記ユーザ情報と、前記推定手順によって推定された貢献度に基づいて、新たに前記所定のプログラムに関する情報コンテンツの提供先となるユーザが分類されたクラスタごとに、当該情報コンテンツをユーザに提供する態様を決定する決定手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。

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