JP6253817B2 - 生成装置、生成方法、及び生成プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生成装置、生成方法、及び生成プログラムに関する。

近年、オンラインショッピング等の電子商取引に関する種々の技術が提供されている。例えば、受取人のアンケート回答データに基づきギフトの送り主に対する推奨ギフトの提示サービスを提供する技術が提供されている。

特開２００２−３１２６４５号公報 特許第５８１８７７７号公報

しかしながら、上記の従来技術ではユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することが難しい。例えば、受取人のアンケートにより回答を得る場合、受取人の負担が大きく、また受取人の潜在的なニーズ等を収集することが難しく、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することが難しい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成する生成装置、生成方法、及び生成プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る生成装置は、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する取得部と、前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得部により取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成部と、前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る生成装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る反応情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る放送情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図８は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、変形例に係る生成処理の一例を示す図である。 図１１は、変形例に係る生成装置の構成例を示す図である。 図１２は、変形例に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図１３は、変形例に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。 図１４は、変形例に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。 図１５は、変形例に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。 図１６は、変形例に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。 図１７は、生成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、本願に係る生成装置、生成方法、及び生成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生成装置、生成方法、及び生成プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．生成処理〕
まず、実施形態に係る生成処理について説明する。図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図１に示す生成装置１００は、ユーザへの贈答に関する情報として、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成サービスを提供する。なお、ここでいう商品またはサービスには、取引可能な対象であればそのような対象が含まれてもよく、以下では、「商品またはサービス」を「商品等」と記載する場合がある。また、ここでいう反応には、生物であるユーザへの入力（刺激）に応じたユーザの変化（動き）に関する種々のものが含まれるものとする。

図１に示すように、実施形態に係る生成システム１には、端末装置ＡＰ１１と、端末装置１０と、生成装置１００とが含まれる。端末装置ＡＰ１１と、端末装置１０と、生成装置１００とは、所定のネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図１に示した生成システム１には、複数の端末装置ＡＰ１１、複数の端末装置１０、複数の生成装置１００が含まれてもよい。

図１に示す例において、端末装置ＡＰ１１は、いわゆるウェアラブル端末（Wearable Device）であり、ユーザが腕に付けることにより、ユーザの生体情報を収集する端末装置である。図１の例では、端末装置ＡＰ１１は、収集したユーザの商品等に対する反応情報を生成装置１００へ送信する。例えば、端末装置ＡＰ１１は、ユーザの種々の生体情報を取得可能である。例えば、端末装置ＡＰ１１は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の所定の無線通信技術により通信可能であるものとする。なお、端末装置ＡＰ１１は、ユーザの生体情報を収集可能であれば、腕時計型に限らず、どのような端末であってもよい。例えば、ウェアラブル端末は、イヤホンと一体化した耳掛け型の端末や、眼鏡型の端末や、ユーザが着る服のような形態であってもよい。

なお、端末装置ＡＰ１１は、上記に限らず、ユーザの商品等に対する反応情報を取得可能であり、反応情報を生成装置１００へ送信可能であれば、どのような端末装置であってもよい。なお、ここでいう、反応情報を生成装置１００へ送信可能とは、他の装置を介して反応情報を生成装置１００へ送信することも含まれるものとする。例えば、端末装置ＡＰ１１は、所定のネットワークを介して生成装置１００と通信可能なデバイス、いわゆるＩｏＴ（Internet of Things）デバイスであればどのような端末装置であってもよい。例えば、端末装置ＡＰ１１は、画像センサ等を有する端末装置であってもよい。例えば、端末装置ＡＰ１１は、いわゆる音声アシスト端末であり、音センサにより周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行う端末装置であってもよい。この点についての詳細は後述する。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１に示す例においては、端末装置１０がスマートフォンである場合を示すが、端末装置１０は、生成装置１００から提供される推奨情報をユーザに提供可能であれば、どのような端末装置であってもよい。例えば、端末装置１０は、腕時計型の端末装置であってもよい。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。

生成装置１００は、ユーザへの贈答に関する情報として、商品等に関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報に基づいて、商品等に関する一覧情報を生成する生成サービスを提供する。また、生成装置１００は、生成した一覧情報に基づいて、一覧情報に対応するユーザに贈答する商品等を推奨する推奨情報を他のユーザに提供する。例えば、生成装置１００は、オンラインショッピング等の電子商取引サービスを提供する情報処理装置であってもよい。また、生成装置１００は、電子商取引サービスを提供する情報処理装置から情報を取得可能であってもよい。この場合、生成システム１は、例えば、オンラインショッピング等の電子商取引サービスを提供する情報処理装置を含んでもよい。

以下、図１を用いて、生成処理の一例を説明する。図１に示す例においては、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１１」とする場合がある）が端末装置ＡＰ１１を腕に身に着けており、端末装置ＡＰ１１によりユーザＵ１１の反応情報が取得可能である場合を説明する。図１の例では、生成装置１００は、生体情報センサを有する端末装置ＡＰ１１からユーザＵ１１の生体情報である脈拍情報を反応情報として取得するものとする。

また、図１の例では、どの対象（商品等）に反応したかを他の情報から推定するものとする。なお、生成装置１００は、反応情報に商品等を推定する情報が含まれる場合、他の情報を用いずに反応情報のみから対象となる商品等を推定してもよいが、この点についての詳細は後述する。図１の例では、ユーザＵ１１がテレビを視聴している際に端末装置ＡＰ１１が収集したユーザＵ１１の反応情報と、テレビの放送情報とから対象となる商品等を推定する場合を示す。また、図１の例では、ユーザＵ１１の子供であるユーザＩＤ「Ｕ１２」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１２」とする場合がある）にユーザＵ１１に贈答する商品等を推奨する推奨情報を提供する場合を示す。

図１では、住宅ＨＭ内において、ユーザＵ１１が所定のテレビ放送受信機ＴＶ（以下、単に「テレビＴＶ」とする場合がある）においてコンテンツを視聴している。図１に示すように、テレビＴＶには、財布Ａの通販番組であるコンテンツＡ２が表示される。このとき、ユーザＵ１１の脈拍が上昇したものとして、以下説明する。

端末装置ＡＰ１１は、ユーザＵ１１の脈拍が上昇したことを示す反応情報ＩＲ１１を取得する（ステップＳ１１）。そして、端末装置ＡＰ１１は、取得した反応情報ＩＲ１１を生成装置１００に送信する（ステップＳ１２）。また、端末装置ＡＰ１１は、反応情報ＩＲ１１が取得された日時が取得日時Ｘ（以下、単に「日時Ｘ」ともいう）であることを示す情報を生成装置１００に送信する。日時Ｘは、日時Ｄに略等しいものとする。

端末装置ＡＰ１１から反応情報ＩＲ１１を取得した生成装置１００は、反応情報ＩＲ１１に基づいて情報を推定する（ステップＳ１３）。例えば、生成装置１００は、ユーザＵ１１がどの商品等に対して反応したかを推定する。ここで、図１中の放送情報記憶部１２４に示すように、日時Ｘに略等しい日時Ｄには、財布Ａの通販番組であるコンテンツＡ２が放送されている。そのため、生成装置１００は、反応情報ＩＲ１１に対応する商品等は財布Ａであると推定する。なお、図１では、説明を簡単にするために、反応情報ＩＲ１１が取得された日時と放送情報とに基づいて、ユーザＵ１１が反応した商品等を推定する場合を例示するが、生成装置１００は、種々の情報を適宜用いて、ユーザＵ１１が反応した商品等を推定してもよい。

例えば、生成装置１００は、ユーザＵ１１のテレビＴＶの視聴習慣等に関する情報に基づいて、ユーザＵ１１が反応した商品等を推定してもよい。また、例えば、生成装置１００は、住宅ＨＭ内に音を検知する音センサを有する端末装置が配置されている場合、端末装置から取得した音声情報等に基づいて、住宅ＨＭ内のテレビＴＶに日時Ｘにおいて表示されていたコンテンツを推定してもよい。また、例えば、生成装置１００は、住宅ＨＭ内を撮像する画像センサ等が配置されている場合、画像センサから取得した画像情報等に基づいて、ユーザＵ１１が財布Ａの通販番組であるコンテンツＡ２を視聴していたと推定してもよい。また、例えば、生成装置１００は、ユーザＵ１１が画像センサの機能を有するメガネ型端末を身に着けている場合、メガネ型端末から取得した画像情報等に基づいて、ユーザＵ１１が財布Ａの通販番組であるコンテンツＡ２を視聴していたと推定してもよい。すなわち、生成装置１００は、ユーザＵ１１がどの対象に対して反応したかを推定可能であれば、どのような情報を用いて、反応した対象を推定してもよい。

また、例えば、生成装置１００は、反応情報ＩＲ１１に基づいて、ユーザＵ１１の反応レベルを推定する。例えば、生成装置１００は、反応情報ＩＲ１１に含まれる脈拍の変化量に基づいて、ユーザＵ１１の反応レベルを推定する。なお、ここでいう反応レベルとは、商品等に関する情報をユーザが認識する前後における脈拍の変化量に基づくレベルを示し、例えば、Ａを最大とするＡ〜Ｅの５段階のレベルであってもよい。図１では、生成装置１００は、反応情報ＩＲ１１に基づいて、推定情報ＲＡ１１に示すように、ユーザＵ１１が反応有であり、反応レベルがＡであると推定する。

その後、生成装置１００は、反応情報ＩＲ１１に基づいて、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアを算出する（ステップＳ１４）。図１の例では、生成装置１００は、反応情報ＩＲ１１に基づいて、商品等ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品等である財布Ａのスコアを算出する。例えば、生成装置１００は、ユーザＵ１１の通常時の脈拍からの変化量の大きさに基づいてスコアを算出してもよい。例えば、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアが高い程、ユーザＵ１１の財布Ａに対する興味、すなわちユーザＵ１１が財布Ａを欲しいと思う度合いが高いものとする。図１の例では、生成装置１００は、スコア情報ＩＳ１１に示すように、反応情報ＩＲ１１に基づいて、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアを「４．５」と算出する。なお、生成装置１００は、反応情報ＩＲ１１のみに限らず、過去に取得した財布Ａに関する反応情報を加味して、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアを「４．５」と算出する。例えば、生成装置１００は、取得日時が新しい程大きくなる重みと反応情報とに基づいて、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアを算出してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置１００は、どのような基準によりユーザにおける商品等に関するスコアを算出してもよい。また、生成装置１００は、商品等ＩＤ「ＩＴ１０」により識別される商品等や商品等ＩＤ「ＩＴ１２」により識別される商品等の他の商品等に関するスコアも算出しているものとする。

そして、生成装置１００は、ユーザＵ１１への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する（ステップＳ１５）。例えば、生成装置１００は、ユーザＵ１１に関するスコアが「３．０」以上である商品等を含む一覧情報を生成する。図１の例では、生成装置１００は、図１中の一覧情報記憶部１２３に示すように、ユーザＵ１１への贈答推奨一覧を生成する。具体的には、生成装置１００は、商品等ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品等である財布Ａのスコア「４．５」が最大であり、商品等ＩＤ「ＩＴ１２」により識別される商品等のスコア「３．５」が２番目に大きく、商品等ＩＤ「ＩＴ１０」により識別される商品等のスコア「３．１」が３番目に大きいことを示す一覧情報を生成する。

その後、ユーザＵ１２がユーザＵ１１に関する推奨情報を生成装置１００に要求する（ステップＳ１６）。例えば、ユーザＵ１２は、端末装置１０を操作することにより、ユーザＵ１１に関する推奨情報を生成装置１００に要求する。なお、ユーザＵ１２はユーザＵ１１と所定の関係（親子関係）にあるため、ユーザＵ１１に関する推奨情報を要求する権限を有するものとする。例えば、生成装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１（図３参照）中のユーザＵ１１の関連ユーザ情報にユーザＵ１２が含まれるため、ユーザＵ１１に関する推奨情報をユーザＵ１２に提供する。例えば、生成装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１（図３参照）中のユーザＵ１１の関連ユーザ情報にユーザＵ１２が含まれない場合、ユーザＵ１１に関する推奨情報をユーザＵ１２に提供しなくてもよい。

ユーザＵ１２からユーザＵ１１に関する推奨情報の要求を取得した生成装置１００は、ユーザＵ１１の一覧情報に基づいて、ユーザＵ１２に提供する推奨情報を生成する。図１の例では、生成装置１００は、スコアが最大である商品等ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品等である財布Ａに関する情報を推奨情報として、ユーザＵ１２に提供する（ステップＳ１７）。なお、生成装置１００は、ユーザＵ１１の一覧情報をユーザＵ１２に提供してもよい。

上述したように、生成装置１００は、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出する。また、生成装置１００は、算出したスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。また、生成装置１００は、生成したユーザへの贈答に関する一覧情報に基づく推奨情報を、他のユーザへ提供することにより、ユーザが喜ぶと推定される商品等を他のユーザへ推奨することができる。

なお、上記例では、ユーザＵ１１がテレビＴＶで財布Ａを見た際の生体情報を反応情報とする場合を一例として説明したが、ユーザへの入力とユーザの変化は時間的に近接していなくてもよい。例えば、ユーザＵ１１がテレビＴＶで財布Ａを見た一日後に「テレビで見たあの財布いいわね」や「財布Ａいいわね」と発話し、その発話の音声情報を端末装置ＡＰ２１（図１０参照）等により取得した場合、生成装置１００は、ユーザＵ１１がテレビＴＶでコンテンツＡ２を見たことによる反応情報としてもよい。また、ここでいうユーザには、生成装置１００が識別可能な対象であれば、人間に限らず、例えば犬や猫等のペットであってもよい。この場合、生成装置１００は、ペットの買主等の他のユーザに、ペット（ユーザ）が反応したペットフード等を推奨してもよい。また、生成装置１００は、ペットの買主の友人等の他のユーザに、ペットが反応したペットフード等を推奨してもよい。また、上記例では、ユーザＵ１１が住宅ＨＭ内にいる場合を例示したが、ユーザの反応情報を取得可能であれば、ユーザは屋外や他の建物内等いずれの場所にいてもよい。

また、上記の例では、生成装置１００がテレビにより放送されるコンテンツに基づいてユーザが反応した対象（商品等）を推定する場合を一例として説明したが、生成装置１００は、対象（商品等）を推定可能であればどのようなコンテンツを用いてもよい。例えば、生成装置１００は、インターネットにおいてユーザが閲覧したコンテンツに基づいて、ユーザが反応した対象である商品等を推定してもよい。例えば、生成装置１００は、反応情報が取得された時点におけるユーザのインターネット上のコンテンツの閲覧履歴等に基づいて、ユーザが反応した対象である商品等を推定してもよい。また、例えば、ユーザＵ１１がメガネ型端末を身に着けて屋外にいる場合、生成装置１００は、メガネ型端末から取得した画像情報等に基づいて、ユーザＵ１１が屋外において視認した看板や陳列された商品等の種々のコンテンツに基づいて、ユーザが反応した対象である商品等を推定してもよい。また、ユーザＵ１１がメガネ型端末を身に着けている場合、生成装置１００は、メガネ型端末から取得したユーザＵ１１の瞳孔の開き具合に基づいて、ユーザＵ１１が視認している商品等に対してユーザＵ１１が欲しいと思う度合いを推定してもよい。例えば、生成装置１００は、ある商品等を視認したユーザＵ１１の瞳孔が拡大した場合、ユーザＵ１１が視認している商品等に対してユーザＵ１１が欲しいと思う度合いを推定してもよい。

また、生成システム１は、生成装置１００が生成した一覧情報に含まれる商品等に関する情報を種々の手段によりユーザに提供することにより、その商品等に対してユーザが欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成システム１は、ユーザＵ１１に関する一覧情報に含まれる商品等に関する情報をユーザＵ１１に提供することにより、その商品等に対してユーザＵ１１が欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成装置１００は、端末装置ＡＰ２１（図１０参照）等の音声アシスト端末により、一覧情報中の商品等に関する情報を音として出力させ、その時のユーザの反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザが欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成装置１００は、端末装置ＡＰ２１が住宅ＨＭ内に配置されている場合、一覧情報中の商品等に関する情報を音として出力させ、その時のユーザＵ１１の反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザＵ１１が欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成システム１にプロジェクタ等の表示手段が含まれる場合、生成装置１００は、表示手段に一覧情報中の商品等に関する情報を表示させ、その時のユーザの反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザが欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成装置１００は、プロジェクタが住宅ＨＭ内に配置されている場合、プロジェクタに一覧情報中の商品等に関する情報を表示させ、その時のユーザＵ１１の反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザＵ１１が欲しいと思う度合いを確認してもよい。

また、生成装置１００は、種々の条件を適宜用いてスコアを算出してもよい。例えば、生成装置１００は、反応情報が取得された時点に対応するイベントに応じてスコアを変動させてもよい。例えば、生成装置１００は、お中元に贈答される商品等のスコアが高くなるように、スコアを算出してもよい。例えば、生成装置１００は、お中元において贈答される商品等としてビールが多い場合、ビールに関する商品等のスコアが高くなるように、スコアを算出してもよい。また、生成装置１００は、一度一覧情報に加えた商品等であっても、ユーザの反応が薄くなってきた場合、その商品等を一覧情報から除外してもよい。

〔２．生成装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る生成装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る生成装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、生成装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、生成装置１００は、生成装置１００の管理者等から各種操作を取得する入力部（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）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置ＡＰ１１や端末装置１０との間で情報の送受信を行う。また、通信部１１０は、電子商取引サービスを提供する情報処理装置や音声認識サーバとの間で情報の送受信を行ってもよい。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図２に示すように、ユーザ情報記憶部１２１や反応情報記憶部１２２や一覧情報記憶部１２３や放送情報記憶部１２４を有する。

（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図３は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図３に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「関連ユーザ情報」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１１に対応する。また、「属性情報」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザの属性に関する情報を示す。また、「関連ユーザ情報」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザと所定の関連を有するユーザを示す。

「属性情報」には、「年齢」、「性別」といった項目が含まれる。「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。

「関連ユーザ情報」は、「ユーザ１」、「ユーザ２」といった項目が含まれる。「ユーザ１」や「ユーザ２」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザと所定の関連を有するユーザを示す。

例えば、図３に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザの年齢は、「６０代」であり、性別は、「女性」であることを示す。ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザは、ユーザＩＤ「Ｕ１２」により識別されるユーザやユーザＩＤ「Ｕ１３」により識別されるユーザと所定の関連を有することを示す。

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、自宅、勤務地、興味・関心、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザの識別情報を記憶してもよい。なお、この点についての詳細は後述する。

（反応情報記憶部１２２）
実施形態に係る反応情報記憶部１２２は、商品等の対象に関する情報に対するユーザの反応に関する各種情報を記憶する。図４に、実施形態に係る反応情報記憶部１２２の一例を示す。図４は、実施形態に係る反応情報記憶部の一例を示す図である。図４に示す反応情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「反応情報」、「日時」、「対象」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「反応情報」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザについて取得した反応情報を示す。また、「日時」は、対応する反応情報が取得された日時を示す。また、「対象」は、対応する反応情報の対象を示す。例えば、「日時」は、対応する反応情報が端末装置ＷＡ１１等によりユーザから取得された日時を示す。

例えば、図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１１）について、反応情報ＩＲ１０や反応情報ＩＲ１１が取得されたことを示す。また、反応情報ＩＲ１０が取得された日時が日時Ｗであり、その対象が商品等ＩＤ「ＩＴ１０」により識別される商品である花Ａであることを示す。また、反応情報ＩＲ１１が取得された日時が日時Ｘであり、その対象が商品等ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品である財布Ａであることを示す。

なお、反応情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（一覧情報記憶部１２３）
実施形態に係る一覧情報記憶部１２３は、商品等に関する各種情報を記憶する。例えば、一覧情報記憶部１２３は、グループごとに商品等に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。図５に示す一覧情報記憶部１２３は、「ユーザＩＤ」、「贈答推奨一覧」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「贈答推奨一覧」には、「順位」や「商品」や「スコア」といった項目が含まれる。例えば、「順位」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザに対するスコアの大小に基づくランキングを示す。また、「商品」は、商品等を識別する情報を示す。「スコア」は、対応する商品等のスコアを示す。

例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザは、「贈答推奨一覧」に示すように、商品等ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品等である財布Ａのスコア「４．５」が最大であり、商品等ＩＤ「ＩＴ１２」により識別される商品等のスコア「３．５」が２番目に大きく、商品等ＩＤ「ＩＴ１０」により識別される商品等のスコア「３．１」が３番目に大きいことを示す。

なお、一覧情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、一覧情報記憶部１２３は、スコアを算出した日時に関する情報を記憶してもよい。

（放送情報記憶部１２４）
実施形態に係る放送情報記憶部１２４は、公衆放送に関する情報を記憶する。図６には、放送情報記憶部１２４に記憶される公衆放送に関する情報の一例を示す。図６に示すように、放送情報記憶部１２４は、公衆放送に関する情報として、「放送日時」、「放送局」といった項目が含まれる。

「放送日時」は、公衆放送に関する放送日時を示す。例えば、「放送日時」は、各日時の開始時刻や終了時刻を示す。また、「放送局」には、「局Ａ」、「局Ｂ」などが含まれ、局ごとに放送日時に対応する公衆放送に関する情報が記憶される。具体的には、「放送局」は、「局Ａ」、「局Ｂ」など各局が放送する番組やＣＭ等のコンテンツの内容（以下、「放送内容」とする場合がある）に関する情報を示す。

例えば、放送日時「日時Ａ」における放送局「局Ａ」の公衆放送の放送内容は、コンテンツＡ１であることを示す。つまり、放送日時「日時Ａ」において、放送局「局Ａ」は、番組「コンテンツＡ１」を放送することを示す。また、例えば、放送日時「日時Ａ」〜「日時Ｄ」における放送局「局Ｂ」の公衆放送の放送内容は、コンテンツＢ１であることを示す。

例えば、放送日時「日時Ｄ」における放送局「局Ａ」の公衆放送の放送内容は、コンテンツＡ２であることを示す。つまり、放送日時「日時Ｄ」において、放送局「局Ａ」は、財布Ａの通販番組であるコンテンツＡ２を放送することを示す。

なお、上記は公衆放送に関する情報の一例であって、放送情報記憶部１２４は、上記は公衆放送に関する情報に限らず、公衆放送に関する情報であれば目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、放送情報記憶部１２４は、出演者に関する情報などを記憶してもよい。

（制御部１３０）
図２の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、生成装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（生成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（controller）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２に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、算出部１３３と、生成部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する生成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２に示した構成に限られず、後述する生成処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する。例えば、取得部１３１は、所定の検知手段により検知されたユーザの反応情報を取得する。例えば、取得部１３１は、音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された反応情報を取得する。図１では、取得部１３１は、端末装置ＡＰ１１からユーザＵ１１の脈拍が上昇したことを示す反応情報ＩＲ１１を取得する。

例えば、取得部１３１は、ユーザに関する反応情報と、ユーザの反応が生じた際にユーザに提供されたコンテンツに関する情報とに基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応情報を取得する。図１では、取得部１３１は、ユーザの反応情報ＩＲ１１と、放送情報記憶部１２４（図６参照）に記憶される放送情報とに基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応情報を取得する。

また、例えば、取得部１３１は、ユーザが利用する端末装置１０から推奨情報の要求を取得する。図１では、取得部１３１はユーザＵ１２からユーザＵ１１に関する推奨情報の要求を取得する。

（推定部１３２）
推定部１３２は、各種情報に基づいて、所定の情報の推定を行う。例えば、推定部１３２は、反応情報ＩＲ１１に基づいて情報を推定する。図１では、推定部１３２は、反応情報ＩＲ１１に基づいてユーザＵ１１がどの商品等に対して反応したかを推定する。例えば、推定部１３２は、反応情報ＩＲ１１と、放送情報記憶部１２４（図６参照）に記憶される放送情報とに基づいて、反応情報ＩＲ１１に対応する商品等は財布Ａであると推定する。

例えば、推定部１３２は、ユーザＵ１１のテレビＴＶの視聴習慣等に関する情報に基づいて、ユーザＵ１１が反応した商品等を推定してもよい。また、例えば、推定部１３２は、住宅ＨＭ内に音を検知する端末装置が配置されている場合、端末装置から取得した音声情報等に基づいて、住宅ＨＭ内のテレビＴＶに日時Ｘにおいて表示されていたコンテンツを推定してもよい。また、例えば、推定部１３２は、住宅ＨＭ内を撮像する画像センサ等が配置されている場合、画像センサから取得した画像情報等に基づいて、ユーザＵ１１が財布Ａの通販番組であるコンテンツＡ２を視聴していたと推定してもよい。また、例えば、推定部１３２は、ユーザＵ１１がメガネ型端末を身に着けている場合、メガネ型端末から取得した画像情報等に基づいて、ユーザＵ１１が財布Ａの通販番組であるコンテンツＡ２を視聴していたと推定してもよい。すなわち、推定部１３２は、ユーザＵ１１がどの対象に対して反応したかを推定可能であれば、どのような情報を用いて、反応した対象を推定してもよい。

また、例えば、推定部１３２は、反応情報ＩＲ１１に基づいて、ユーザＵ１１の反応レベルを推定する。例えば、推定部１３２は、反応情報ＩＲ１１に含まれる脈拍の変化量に基づいて、ユーザＵ１１の反応レベルを推定する。なお、ここでいう反応レベルとは、商品等に関する情報をユーザが認識する前後における脈拍の変化量に基づくレベルを示し、例えば、Ａを最大とするＡ〜Ｅの５段階のレベルであってもよい。図１では、推定部１３２は、反応情報ＩＲ１１に基づいて、推定情報ＲＡ１１に示すように、ユーザＵ１１が反応有であり、反応レベルがＡであると推定する。

（算出部１３３）
算出部１３３は、各種情報に基づいて、種々の情報の算出を行う。例えば、算出部１３３は、各商品等に対応する反応情報に基づいて、ユーザにおける各商品等のスコアを算出する。図１では、算出部１３３は、反応情報ＩＲ１１に基づいて、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアを算出する。

算出部１３３は、反応情報ＩＲ１１に基づいて、商品等ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品等である財布Ａのスコアを算出する。例えば、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアが高い程、ユーザＵ１１の財布Ａに対する興味、すなわちユーザＵ１１が財布Ａを欲しいと思う度合いが高いものとする。図１の例では、算出部１３３は、反応情報ＩＲ１１に基づいて、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアを「４．５」と算出する。なお、算出部１３３は、反応情報ＩＲ１１のみに限らず、過去に取得した財布Ａに関する反応情報を加味して、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアを「４．５」と算出する。例えば、算出部１３３は、取得日時が新しい程大きくなる重みと反応情報とに基づいて、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアを算出してもよい。なお、上記は一例であり、算出部１３３は、どのような基準によりユーザにおける商品等に関するスコアを算出してもよい。また、算出部１３３は、商品等ＩＤ「ＩＴ１０」により識別される商品等や商品等ＩＤ「ＩＴ１２」により識別される商品等の他の商品等に関するスコアも算出しているものとする。

（生成部１３４）
生成部１３４は、種々の生成を行う。例えば、生成部１３４は、ユーザへの贈答に関する情報として、取得部１３１により取得された反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部１３４は、反応情報によりユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部１３４は、取得部１３１により取得された反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。

図１の例では、生成部１３４は、ユーザＵ１１への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する。例えば、生成部１３４は、ユーザＵ１１に関するスコアが「３．０」以上である商品等を含む一覧情報を生成する。図１の例では、生成部１３４は、図１中の一覧情報記憶部１２３に示すように、ユーザＵ１１への贈答推奨一覧を生成する。具体的には、生成部１３４は、商品等ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品等である財布Ａのスコア「４．５」が最大であり、商品等ＩＤ「ＩＴ１２」により識別される商品等のスコア「３．５」が２番目に大きく、商品等ＩＤ「ＩＴ１０」により識別される商品等のスコア「３．１」が３番目に大きいことを示す一覧情報を生成する。また、生成部１３４は、ユーザＵ１１の一覧情報に基づいて、ユーザＵ１２に提供する推奨情報を生成する。

（提供部１３５）
提供部１３５は、各種情報を提供する。例えば、提供部１３５は、各種情報を外部の情報処理装置へ送信することにより、各種情報を提供する。例えば、提供部１３５は、生成部１３４により生成された一覧情報に基づいて、ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供する。

図１では、提供部１３５は、ユーザ情報記憶部１２１（図３参照）中のユーザＵ１１の関連ユーザ情報にユーザＵ１２が含まれるため、ユーザＵ１１に関する推奨情報をユーザＵ１２に提供する。例えば、提供部１３５は、ユーザ情報記憶部１２１（図３参照）中のユーザＵ１１の関連ユーザ情報にユーザＵ１２が含まれない場合、ユーザＵ１１に関する推奨情報をユーザＵ１２に提供しなくてもよい。

提供部１３５は、ユーザＵ１１の一覧情報に基づいて、ユーザＵ１２に提供する推奨情報を生成する。例えば、提供部１３５は、スコアが最大である商品等ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品等である財布Ａに関する情報を推奨情報として、ユーザＵ１２に提供する。なお、提供部１３５は、ユーザＵ１１の一覧情報をユーザＵ１２に提供してもよい。

〔３．端末装置の構成〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図７は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図７に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、制御部１５とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部１１は、図示しない所定のネットワークと有線または無線で接続され、生成装置１００との間で情報の送受信を行う。また、通信部１１は、端末装置ＡＰ１１との間で情報の送受信を行ってもよい。

（記憶部１２）
記憶部１２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。記憶部１２は、例えば、端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報、例えばプログラム等を記憶する。

（入力部１３）
入力部１３は、ユーザからの各種操作を取得する。例えば、入力部１３は、タッチパネル機能により表示面（例えば表示部１５３）を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１３は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

（出力部１４）
出力部１４は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるスマートフォンやタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。

（制御部１５）
制御部１５は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、端末装置１０内部の記憶部１２などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、インストールされているアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１５は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図７に示すように、制御部１５は、要求部１５１と、受信部１５２と、表示部１５３とを有し、以下に説明する表示処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図７に示した構成に限られず、後述する表示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１５が有する各処理部の接続関係は、図７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。

要求部１５１は、各種の要求を行う。例えば、要求部１５１は、外部の情報処理装置に対して各種の要求を行う。例えば、要求部１５１は、入力部１３により取得したユーザ操作に従って、生成装置１００や端末装置ＡＰ１１へ各種要求を送信する。例えば、要求部１５１は、ユーザの操作に応じて他のユーザに関する推奨情報を生成装置１００に要求する。また、例えば、図１の例では、要求部１５１は、ユーザＵ１２の操作に応じてユーザＵ１１に関する推奨情報を生成装置１００に要求する。

受信部１５２は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１５２は、生成装置１００から提供される情報を受信する。例えば、受信部１５２は、生成装置１００から推奨情報を受信する。例えば、受信部１５２は、生成装置１００から端末装置１０を利用するユーザ以外のユーザに関する推奨情報を受信する。図１では、受信部１５２は、生成装置１００からユーザＵ１１に関する推奨情報を受信する。また、受信部１５２は、端末装置ＡＰ１１から各種情報を受信してもよい。

表示部１５３は、各種情報を表示する。例えば、表示部１５３は、受信部１５２により受信された各種情報を表示する。例えば、表示部１５３は、生成装置１００から受信した推奨情報を表示する。図１では、表示部１５３は、生成装置１００から受信したユーザＵ１１に関する推奨情報を表示する。

なお、上述した制御部１５による表示処理等の処理は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などにより実現されてもよい。また、上述した表示処理が所定のアプリケーションにより行われる場合や表示処理が専用アプリにより行われる場合、制御部１５は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。

〔４．処理フロー〕
次に、図８及び図９を用いて、実施形態に係る生成システム１による生成処理の手順について説明する。図８及び図９は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図８は、一覧情報の生成までの処理の一例を示すフローチャートである。また、図９は、一覧情報に基づく推奨情報の提供の処理の一例を示すフローチャートである。

まず、図８を用いて、一覧情報の生成までの処理について説明する。図８に示すように、生成装置１００の取得部１３１は、商品等に対するユーザの反応情報を取得する（ステップＳ１０１）。図１の例では、取得部１３１は、端末装置ＡＰ１１からユーザＵ１１の反応情報ＩＲ１１を取得する。

その後、生成装置１００の算出部１３３は、反応情報に基づいて商品等のスコアを算出する（ステップＳ１０２）。図１の例では、算出部１３３は、反応情報ＩＲ１１に基づいて、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアを算出する。

その後、生成装置１００の生成部１３４は、ステップＳ１０２において算出されたスコアが所定の閾値以上かどうかを判定する（ステップＳ１０３）。生成部１３４は、ステップＳ１０２において算出されたスコアが所定の閾値以上でない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、処理を終了する。例えば、生成部１３４は、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアが「３．０」未満であった場合、処理を終了する。なお、生成部１３４は、ユーザＵ１１における財布Ａのスコアが「３．０」未満であった場合、財布Ａを含まない一覧情報を生成してもよい。

一方、生成部１３４は、ステップＳ１０２において算出されたスコアが所定の閾値以上である場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０２においてスコアを算出した商品等を含む一覧情報を生成する（ステップＳ１０４）。図１の例では、生成部１３４は、ユーザＵ１１における財布Ａのスコア「４．５」が「３．０」以上であるため、財布Ａを含む一覧情報を生成する。なお、生成部１３４は、ユーザＵ１１における各商品等のスコアを算出し、算出したスコアが所定の閾値以上の商品等を含む一覧情報を生成してもよい。

次に、図９を用いて、一覧情報に基づく推奨情報の提供までの処理について説明する。図９に示すように、生成装置１００の取得部１３１は、一ユーザに関する推奨情報の要求を取得する（ステップＳ２０１）。例えば、取得部１３１は、端末装置１０から端末装置１０を利用するユーザ以外のユーザに関する推奨情報の要求を取得する。図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１２が利用する端末装置１０からユーザＵ１１に関する推奨情報の要求を取得する。

その後、生成装置１００の生成部１３４は、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能かどうか判定する（ステップＳ２０２）。生成部１３４は、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でない場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、処理を終了する。なお、生成部１３４は、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でないと判定した場合、生成装置１００の提供部１３５に、要求元のユーザに対して一ユーザの情報を要求可能でないことを示す情報を提供させてもよい。

一方、生成部１３４が要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能であると判定した場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、提供部１３５は、一ユーザに関する一覧情報に基づく推奨情報を要求元のユーザに提供する（ステップＳ２０３）。図１の例では、生成部１３４は、ユーザ情報記憶部１２１（図３参照）中のユーザＵ１１の関連ユーザ情報にユーザＵ１２が含まれるため、ユーザＵ１１の情報を要求可能であると判定する。そのため、生成部１３４は、ユーザＵ１１に関する一覧情報に基づいて、ユーザＵ１１に関する推奨情報を生成する。そして、提供部１３５は、生成部１３４により生成されたユーザＵ１１に関する推奨情報をユーザＵ１２に提供する。なお、一ユーザに関する推奨情報を全ユーザが要求可能である場合、生成装置１００は、ステップＳ２０２の判定を行うことなく、ステップＳ２０３の処理を行ってもよい。

〔５．変形例〕
上記例では、ユーザが贈答されることを希望すると推定される商品等に関する一覧情報を生成したが、一覧情報は種々の条件を満たす商品等の一覧であってもよい。例えば、一覧情報には、ユーザが贈答されることを希望しないと推定される商品等の一覧であってもよい。この点について、以下図１０〜図１６を用いて説明する。なお、実施形態と同様の点については、適宜説明を省略する。

〔５−１．生成処理〕
まず、変形例に係る生成処理について説明する。図１０は、変形例に係る生成処理の一例を示す図である。図１０に示す生成装置１００Ａは、ユーザへの贈答に関する情報として、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成サービスを提供する。また、図１０では、所定のイベント「お中元」の時期に推奨情報を要求された場合を例に示す。

図１０に示すように、生成システム１Ａには、端末装置ＡＰ２１と、端末装置１０と、生成装置１００Ａとが含まれる。端末装置ＡＰ２１と、端末装置１０と、生成装置１００Ａとは、所定のネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図１０に示した生成システム１Ａには、複数の端末装置ＡＰ２１、複数の端末装置１０、複数の生成装置１００Ａが含まれてもよい。

図１０に示す例において、端末装置ＡＰ２１は、いわゆる音声アシスト端末であり、音センサにより周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行う端末装置である。例えば、端末装置ＡＰ２１は、ユーザの発話に対して、処理を行う端末装置である。図１０の例では、端末装置ＡＰ２１は、ユーザの発話等の周囲の環境音を検知した場合、ユーザに関する反応情報として生成装置１００Ａへ送信する。

なお、端末装置ＡＰ２１は、上記に限らず、ユーザの商品等に対する反応情報を取得可能であり、反応情報を生成装置１００Ａへ送信可能であれば、端末装置ＡＰ１１と同様に、どのような端末装置であってもよい。なお、ここでいう、反応情報を生成装置１００Ａへ送信可能とは、他の装置を介して反応情報を生成装置１００Ａへ送信することも含まれるものとする。例えば、端末装置ＡＰ２１は、所定のネットワークを介して生成装置１００Ａと通信可能なデバイス、いわゆるＩｏＴデバイスであればどのような端末装置であってもよい。

また、生成装置１００Ａは、音声認識の機能を有してもよい。また、生成装置１００Ａは、音声認識サービスを提供する音声認識サーバから情報を取得可能であってもよい。この場合、生成システム１Ａは、音声認識サーバが含まれてもよい。なお、図１０の例では、生成装置１００Ａや音声認識サーバが、種々の従来技術を適宜用いてユーザの発話を認識したり、発話したユーザを推定したりするものとして、説明を省略する。

また、図１０の例では、ユーザが商品等の名称を発話し、どの対象（商品等）に反応したかが音声情報に含まれている場合を示すが、生成装置１００Ａは、図１のようにどの対象（商品等）に反応したかをコンテンツ等の他の情報に基づいて推定してもよい。また、生成装置１００Ａは、音声アシスト端末である端末装置ＡＰ２１と画像センサ等から取得したユーザが視認している画像情報とに基づいてユーザが反応した対象（商品等）を推定してもよい。

図１０では、音声アシスト端末である端末装置ＡＰ２１は、住宅ＨＭ内に配置される。ここで、例えば住宅ＨＭ内にいるユーザＵ１１が、端末装置ＡＰ２１の周囲において、「またビールＡをもらったわ」という発話ＰＡ２１を行う。これにより、端末装置ＡＰ２１は、「またビールＡをもらったわ」という発話ＰＡ２１を入力として取得する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１において、ユーザＵ１１は、発話ＰＡ２１を通常の発話に比べて、声のトーンが低く、音量が小さく発したものとする。そして、端末装置ＡＰ２１は、取得した発話ＰＡ２１の音声情報を反応情報ＩＲ２１として生成装置１００Ａに送信する（ステップＳ２２）。

なお、端末装置ＡＰ２１は、発話ＰＡ２１の音声情報を音声認識サーバへ送信し、音声認識サーバから発話ＰＡ２１の文字情報を取得し、取得した文字情報を生成装置１００Ａへ送信してもよい。この場合、端末装置ＡＰ２１は、取得した発話ＰＡ２１を行ったユーザがユーザＵ１１であることを示す情報を生成装置１００Ａに送信してもよい。また、端末装置ＡＰ２１が音声認識機能を有する場合、端末装置ＡＰ２１は、生成装置１００Ａに送信することを要する反応情報のみを生成装置１００Ａに送信してもよい。

端末装置ＡＰ２１から反応情報ＩＲ２１を取得した生成装置１００Ａは、反応情報ＩＲ２１に基づいて情報を推定する（ステップＳ２３）。例えば、生成装置１００Ａは、取得した反応情報ＩＲ２１を解析することにより、発話ＰＡ２１を行ったユーザがユーザＵ１１であると推定する。なお、発話ＰＡ２１を行ったユーザの推定は、生成装置１００Ａが行ってもよいし、他の装置が行ってもよい。発話ＰＡ２１を行ったユーザの推定を他の装置が行う場合、生成装置１００Ａは発話ＰＡ２１を行ったユーザを推定する情報を他の装置から取得するものとする。

また、例えば、生成装置１００Ａは、取得した反応情報ＩＲ２１を解析することにより、商品等であるビールＡに対してユーザＵ１１が反応していると推定する。例えば、生成装置１００Ａは、取得した反応情報ＩＲ２１を文字情報に変換し、変換後の文字情報に基づいて、ビールＡに対してユーザＵ１１が反応していると推定する。例えば、生成装置１００Ａは、反応情報ＩＲ２１から取得した文字情報を構文解析等の種々の従来技術を適宜用いて解析することにより、商品等であるビールＡに対してユーザＵ１１が反応していると推定する。例えば、生成装置１００Ａは、「またビールＡをもらったわ」という発話ＰＡ２１に基づいて、ユーザＵ１１がビールＡに対して良くない反応をしていると推定する。すなわち、生成装置１００Ａは、発話ＰＡ２１を行ったユーザＵ１１がビールＡに対して良くない反応をしていることを示す反応情報ＩＲ２１を取得する。例えば、生成装置１００Ａは、発話ＰＡ２１の内容に基づいて、ユーザの発話の内容を「好意的」、「やや好意的」、「通常」、「やや好意的でない」、「好意的でない」等のいずれの段階であるかを推定してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置１００Ａは、ユーザの発話の内容を推定可能であれば、どのような手法により推定してもよい。

また、例えば、生成装置１００Ａは、反応情報ＩＲ２１に基づいて、ユーザＵ１１の反応レベルを推定する。例えば、生成装置１００Ａは、反応情報ＩＲ２１の内容やユーザの声のトーン等に基づいて、ユーザＵ１１の反応レベルを推定する。なお、ここでいう反応レベルとは、ユーザが商品等に対して言及する際の発話の内容やユーザの声のトーンや音量等に基づくレベルを示し、例えば、Ａを最大とするＡ〜Ｅの５段階のレベルであってもよい。図１０では、生成装置１００Ａは、反応情報ＩＲ２１に基づいて、推定情報ＲＡ２１に示すように、ユーザＵ１１が反応はしているが、良くない反応であり、反応レベルがＥであると推定する。

その後、生成装置１００Ａは、反応情報ＩＲ２１に基づいて、ユーザＵ１１におけるビールＡのスコアを算出する（ステップＳ２４）。例えば、生成装置１００Ａは、発話の内容や声のトーンや音量等を変数とし、それぞれの変数の各々に所定の係数を乗算した値に基づいてスコアを算出してもよい。例えば、生成装置１００Ａは、発話の内容や声のトーンや音量等を変数とし、それぞれの変数の各々に所定の係数を乗算した値の合計値をスコアとして算出してもよい。生成装置１００Ａは、反応情報ＩＲ２１に基づいて、商品等ＩＤ「ＩＴ２１」により識別される商品等であるビールＡのスコアを算出する。例えば、ユーザＵ１１におけるビールＡのスコアが高い程、ユーザＵ１１のビールＡに対する興味、すなわちユーザＵ１１がビールＡを欲しいと思う度合いが高いものとする。図１０の例では、生成装置１００Ａは、スコア情報ＩＳ２１に示すように、反応情報ＩＲ２１に基づいて、ユーザＵ１１におけるビールＡのスコアを「０．２」と算出する。なお、生成装置１００Ａは、反応情報ＩＲ２１のみに限らず、過去に取得したビールＡに関する反応情報を加味して、ユーザＵ１１におけるビールＡのスコアを「０．２」と算出する。例えば、生成装置１００Ａは、取得日時が新しい程大きくなる重みと反応情報とに基づいて、ユーザＵ１１におけるビールＡのスコアを算出してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置１００Ａは、どのような基準によりユーザにおける商品等に関するスコアを算出してもよい。また、生成装置１００Ａは、商品等ＩＤ「ＩＴ２０」により識別される商品等や商品等ＩＤ「ＩＴ２２」により識別される商品等の他の商品等に関するスコアも算出しているものとする。

そして、生成装置１００Ａは、ユーザＵ１１への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する（ステップＳ２５）。例えば、生成装置１００Ａは、ユーザＵ１１に関するスコアが「１．０」未満である商品等を含む一覧情報を生成する。図１０の例では、生成装置１００Ａは、図１０中の一覧情報記憶部１２３Ａに示すように、ユーザＵ１１への贈答非推奨一覧を生成する。具体的には、生成装置１００Ａは、商品等ＩＤ「ＩＴ２５」により識別される商品等のスコア「０．１」が最小であり、商品等ＩＤ「ＩＴ２１」により識別される商品等であるビールＡのスコア「０．２」が２番目に小さく、商品等ＩＤ「ＩＴ２０」により識別される商品等のスコア「０．４」が３番目に小さいことを示す一覧情報を生成する。

その後、ユーザＵ１２がユーザＵ１１に関する推奨情報を生成装置１００Ａに要求する（ステップＳ２６）。例えば、ユーザＵ１２は、端末装置１０を操作することにより、ユーザＵ１１に関する推奨情報を生成装置１００Ａに要求する。なお、ユーザＵ１２はユーザＵ１１と所定の関係（親子関係）にあるため、ユーザＵ１１に関する推奨情報を要求する権限を有するものとする。

ユーザＵ１２からユーザＵ１１に関する推奨情報の要求を取得した生成装置１００Ａは、ユーザＵ１１の一覧情報に基づいて、ユーザＵ１２に提供する推奨情報を生成する。図１０の例では、生成装置１００Ａは、推奨情報の要求された時点の日時が、所定のイベント「お中元」の時期にあると判定し、商品情報記憶部１２５中のイベントＩＤ「ＩＶ２１」により識別されるイベント「お中元」に対応付けられた商品群を特定する。

なお、図１０の例では、商品情報記憶部１２５中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群には、商品等ＩＤ「ＩＴ２１」により識別されるビールＡや、商品等ＩＤ「ＩＴ２０１」により識別されるハムＡや、商品等ＩＤ「ＩＴ２０２」により識別されるジュースＡ等が含まれるものとする。具体的には、商品情報記憶部１２５中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群において、ビールＡのスコア「４．１」が最大であり、ハムＡのスコア「３．２」が２番目に大きく、ジュースＡのスコア「３．１」が３番目に大きいものとする。

生成装置１００Ａは、ユーザＵ１１に関する推奨情報の候補となる商品群から、一覧情報記憶部１２３Ａ中のユーザＵ１１への贈答非推奨一覧中の商品等を除外する（ステップＳ２７）。具体的には、生成装置１００Ａは、商品情報記憶部１２５中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群から、一覧情報記憶部１２３Ａ中のユーザＵ１１への贈答非推奨一覧中の商品等を、ユーザＵ１１に関する推奨情報の候補としては、除外する。つまり、生成装置１００Ａは、商品情報記憶部１２５中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、商品等ＩＤ「ＩＴ２１」により識別されるビールＡを除く商品等に関する情報を推奨情報として生成する。なお、ステップＳ２７は、ステップＳ２６の前に予め行われてもよい。

図１０の例では、生成装置１００Ａは、商品情報記憶部１２５中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、ビールＡを除いてスコアが最大である商品等ＩＤ「ＩＴ２０１」により識別される商品等であるハムＡに関する情報を推奨情報として、ユーザＵ１２に提供する（ステップＳ２８）。なお、生成装置１００Ａは、商品情報記憶部１２５中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群からビールＡを除いた一覧リストをユーザＵ１２に提供してもよい。

上述したように、生成装置１００Ａは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出する。また、生成装置１００Ａは、算出したスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。また、生成装置１００Ａは、生成したユーザへの贈答に関する一覧情報に基づく推奨情報を、他のユーザへ提供することにより、ユーザが喜ぶと推定される商品等を他のユーザへ推奨することができる。なお、上記例では、スコア「０」に近づくほどユーザの反応が好意的でない場合を例示したが、生成装置１００Ａは、マイナス値となるスコアを算出してもよい。例えば、生成装置１００Ａは、ユーザの反応がない場合にスコア「０」を算出し、ユーザの反応が好意的な反応であるほど大きなプラス値となるスコアを算出し、ユーザの反応が好意的でない反応であるほど大きなマイナス値となるスコアを算出してもよい。

〔５−２．生成装置の構成〕
次に、図１１を用いて、変形例に係る生成装置１００Ａの構成について説明する。図１１は、変形例に係る生成装置１００Ａの構成例を示す図である。図１１に示すように、生成装置１００Ａは、通信部１１０と、記憶部１２０Ａと、制御部１３０Ａとを有する。なお、生成装置１００Ａについては、実施形態に係る生成装置１００と同様の点については、適宜説明を省略する。

（記憶部１２０Ａ）
記憶部１２０Ａ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。変形例に係る記憶部１２０Ａは、図１１に示すように、ユーザ情報記憶部１２１Ａや反応情報記憶部１２２や一覧情報記憶部１２３Ａや商品情報記憶部１２５を有する。

（ユーザ情報記憶部１２１Ａ）
変形例に係るユーザ情報記憶部１２１Ａは、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１Ａは、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図１２は、変形例に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図１２に示すユーザ情報記憶部１２１Ａは、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「関連ユーザ情報」、「識別情報」といった項目が含まれる。変形例に係るユーザ情報記憶部１２１Ａは、「識別情報」の項目を有する点において、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１と相違する。

「識別情報」には、「音声」といった項目が含まれる。「音声」は、音声情報を示す。なお、図１２の例では、各ユーザの音声情報を概念的に記号「ＶＰ１１」〜「ＶＰ１３」等で示すが、「音声」としては、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。また、識別情報には、音声に限らず、ユーザを識別するために用いる情報に対応する項目であれば、どのような項目が含まれてもよい。例えば、「識別情報」には、「ログインＩＤ」や「顔写真（画像情報）」や「指紋情報」や「静脈情報」等、ユーザを識別する種々の情報が含まれてもよい。

（一覧情報記憶部１２３Ａ）
変形例に係る一覧情報記憶部１２３Ａは、商品等に関する各種情報を記憶する。例えば、一覧情報記憶部１２３Ａは、グループごとに商品等に関する各種情報を記憶する。図１３は、変形例に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。図１３に示す一覧情報記憶部１２３Ａは、「ユーザＩＤ」、「贈答非推奨一覧」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「贈答非推奨一覧」には、「順位」や「商品」や「スコア」といった項目が含まれる。例えば、「順位」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザに対するスコアの大小に基づくランキングを示す。また、「商品」は、商品等を識別する情報を示す。「スコア」は、対応する商品等のスコアを示す。

例えば、図１３に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザは、「贈答非推奨一覧」に示すように、商品等ＩＤ「ＩＴ２５」により識別される商品等のスコア「０．１」が最小であり、商品等ＩＤ「ＩＴ２１」により識別される商品等であるビールＡのスコア「０．２」が２番目に小さく、商品等ＩＤ「ＩＴ２０」により識別される商品等のスコア「０．４」が３番目に小さいことを示す。

なお、一覧情報記憶部１２３Ａは、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、一覧情報記憶部１２３Ａは、スコアを算出した日時に関する情報を記憶してもよい。

（商品情報記憶部１２５）
変形例に係る商品情報記憶部１２５は、所定のイベントに対応付けられた商品等に関する情報を記憶する。図１４には、商品情報記憶部１２５に記憶される商品等に関する情報の一例を示す。図１４に示すように、商品情報記憶部１２５は、所定のイベントに対応付けられた商品等に関する情報として、「イベントＩＤ」、「商品群」といった項目が含まれる。

「イベントＩＤ」は、イベントを識別する情報を示す。また、「商品群」には、「商品」、「スコア」などの項目が含まれる。「商品」は、イベントに対応付けられた商品等を識別する情報を示す。「スコア」は、イベントに対応付けられた商品等のスコアを示す。

図１３に示すように、イベントＩＤ「ＩＶ２１」により識別されるイベント「お中元」に対応付けられた商品群には、商品等ＩＤ「ＩＴ２１」により識別されるビールＡや、商品等ＩＤ「ＩＴ２０１」により識別されるハムＡや、商品等ＩＤ「ＩＴ２０２」により識別されるジュースＡ等が含まれることを示す。また、イベントＩＤ「ＩＶ２１」により識別されるイベント「お中元」に対応付けられた商品群において、ビールＡのスコアは「４．１」であり、ハムＡのスコアは「３．２」であり、ジュースＡのスコアは「３．１」であることを示す。

なお、上記はイベントに対応付けられた商品等に関する情報の一例であって、商品情報記憶部１２５は、上記はイベントに対応付けられた商品等に関する情報に限らず、イベントに対応付けられた商品等に関する情報であれば目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部１２５は、各イベントの期間に関する情報などを記憶してもよい。

（制御部１３０Ａ）
図１１の説明に戻って、制御部１３０Ａは、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、生成装置１００Ａ内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（生成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１３０Ａは、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図１１に示すように、制御部１３０Ａは、取得部１３１と、推定部１３２と、算出部１３３と、生成部１３４Ａと、提供部１３５とを有し、以下に説明する生成処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０Ａの内部構成は、図１１に示した構成に限られず、後述する生成処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（生成部１３４Ａ）
生成部１３４Ａは、種々の生成を行う。例えば、生成部１３４Ａは、ユーザへの贈答に関する情報として、取得部１３１により取得された反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部１３４Ａは、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部１３４Ａは、取得部１３１により取得された反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。

図１０の例では、生成部１３４Ａは、ユーザＵ１１への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する。例えば、生成部１３４Ａは、ユーザＵ１１に関するスコアが「１．０」未満である商品等を含む一覧情報を生成する。図１０の例では、生成部１３４Ａは、図１０中の一覧情報記憶部１２３Ａに示すように、ユーザＵ１１への贈答非推奨一覧を生成する。具体的には、生成部１３４Ａは、商品等ＩＤ「ＩＴ２５」により識別される商品等のスコア「０．１」が最小であり、商品等ＩＤ「ＩＴ２１」により識別される商品等であるビールＡのスコア「０．２」が２番目に小さく、商品等ＩＤ「ＩＴ２０」により識別される商品等のスコア「０．４」が３番目に小さいことを示す一覧情報を生成する。また、生成部１３４Ａは、ユーザＵ１１の一覧情報に基づいて、ユーザＵ１２に提供する推奨情報を生成する。

また、生成部１３４Ａは、所定の商品またはサービスを含む商品群から、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する。図１０では、生成部１３４Ａは、ユーザＵ１１に関する推奨情報の候補となる商品群から、一覧情報記憶部１２３Ａ中のユーザＵ１１への贈答非推奨一覧中の商品等を除外する。例えば、生成部１３４Ａは、商品情報記憶部１２５中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群から、一覧情報記憶部１２３Ａ中のユーザＵ１１への贈答非推奨一覧中の商品等を、ユーザＵ１１に関する推奨情報の候補としては、除外する。また、例えば、生成部１３４Ａは、商品情報記憶部１２５中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、商品等ＩＤ「ＩＴ２１」により識別されるビールＡを除く商品等に関する情報を推奨情報として生成する。

〔５−３．処理フロー〕
次に、図１５及び図１６を用いて、変形例に係る生成システム１Ａによる生成処理の手順について説明する。図１５及び図１６は、変形例に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図１５は、一覧情報の生成までの処理の一例を示すフローチャートである。また、図１６は、一覧情報に基づく推奨情報の提供の処理の一例を示すフローチャートである。

まず、図１５を用いて、一覧情報の生成までの処理について説明する。図１５に示すように、生成装置１００Ａの取得部１３１は、商品等に対するユーザの反応情報を取得する（ステップＳ３０１）。図１０の例では、取得部１３１は、端末装置ＡＰ２１からユーザＵ１１の反応情報ＩＲ２１を取得する。

その後、生成装置１００Ａの算出部１３３は、反応情報に基づいて商品等のスコアを算出する（ステップＳ３０２）。図１０の例では、算出部１３３は、反応情報ＩＲ２１に基づいて、ユーザＵ１１におけるビールＡのスコアを算出する。

その後、生成装置１００Ａの生成部１３４Ａは、ステップＳ３０２において算出されたスコアが所定の閾値未満かどうかを判定する（ステップＳ３０３）。生成部１３４Ａは、ステップＳ３０２において算出されたスコアが所定の閾値未満でない場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、処理を終了する。例えば、生成部１３４Ａは、ユーザＵ１１におけるビールＡのスコアが「１．０」以上であった場合、処理を終了する。なお、生成部１３４Ａは、ユーザＵ１１におけるビールＡのスコアが「１．０」以上であった場合、ビールＡを含まない一覧情報を生成してもよい。

一方、生成部１３４Ａは、ステップＳ３０２において算出されたスコアが所定の閾値未満である場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ３０２においてスコアを算出した商品等を含む一覧情報を生成する（ステップＳ３０４）。図１０の例では、生成部１３４Ａは、ユーザＵ１１におけるビールＡのスコア「０．２」が「１．０」未満であるため、ビールＡを含む一覧情報を生成する。なお、生成部１３４Ａは、ユーザＵ１１における各商品等のスコアを算出し、算出したスコアが所定の閾値未満の商品等を含む一覧情報を生成してもよい。

次に、図１６を用いて、一覧情報に基づく推奨情報の提供までの処理について説明する。図１６に示すように、生成装置１００Ａの取得部１３１は、一ユーザに関する推奨情報の要求を取得する（ステップＳ４０１）。例えば、取得部１３１は、端末装置１０から端末装置１０を利用するユーザ以外のユーザに関する推奨情報の要求を取得する。図１０の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１２が利用する端末装置１０からユーザＵ１１に関する推奨情報の要求を取得する。

その後、生成装置１００Ａの生成部１３４Ａは、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能かどうか判定する（ステップＳ４０２）。生成部１３４Ａは、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でない場合（ステップＳ４０２：Ｎｏ）、処理を終了する。なお、生成部１３４Ａは、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でないと判定した場合、生成装置１００Ａの提供部１３５に、要求元のユーザに対して一ユーザの情報を要求可能でないことを示す情報を提供させてもよい。

一方、生成部１３４Ａが要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能であると判定した場合（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ）、提供部１３５は、一ユーザに関する一覧情報に含まれる商品等を除外した推奨情報を要求元のユーザに提供する（ステップＳ４０３）。図１０の例では、生成部１３４Ａは、商品情報記憶部１２５中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、ビールＡを除いてスコアが最大である商品等ＩＤ「ＩＴ２０１」により識別される商品等であるハムＡに関する情報を推奨情報として、ユーザＵ１２に提供する。なお、一ユーザに関する推奨情報を全ユーザが要求可能である場合、生成装置１００Ａは、ステップＳ４０２の判定を行うことなく、ステップＳ４０３の処理を行ってもよい。

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、取得部１３１と、生成部１３４、１３４Ａとを有する。取得部１３１は、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する。生成部１３４、１３４Ａは、ユーザへの贈答に関する情報として、取得部１３１により取得された反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａにおいて、生成部１３４、１３４Ａは、反応情報によりユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、反応情報によりユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａにおいて、生成部１３４、１３４Ａは、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａにおいて、生成部１３４、１３４Ａは、所定の商品またはサービスを含む商品群から、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、所定の商品またはサービスを含む商品群から、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、提供部１３５を有する。提供部１３５は、生成部１３４、１３４Ａにより生成された一覧情報に基づいて、ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、生成したユーザへの贈答に関する一覧情報に基づく推奨情報を、他のユーザへ提供することにより、ユーザが喜ぶと推定される商品等を他のユーザへ推奨することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａにおいて、取得部１３１は、所定の検知手段により検知されたユーザの反応情報を取得する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、所定の検知手段により検知された各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａにおいて、取得部１３１は、音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された反応情報を取得する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａにおいて、取得部１３１は、ユーザに関する反応情報と、ユーザの反応が生じた際にユーザに提供されるコンテンツに関する情報と、に基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応情報を取得する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、ユーザが反応を示したと推定される商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａにおいて、生成部１３４、１３４Ａは、取得部１３１により取得された反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出し、算出したスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａにおいて、生成部１３４、１３４Ａは、所定のイベントに関する情報に基づいて変動する商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出し、所定のイベントに関する情報に基づいて各商品等のスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る生成装置１００及び変形例に係る生成装置１００Ａは、例えば図１７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１７は、生成装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、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ＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が生成装置１００や生成装置１００Ａ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、１３０Ａの機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行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。

〔８．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、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。

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 生成システム
１００ 生成装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 反応情報記憶部
１２３ 一覧情報記憶部
１２４ 放送情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 算出部
１３４ 生成部
１３５ 提供部
１０ 端末装置
ＡＰ１１ 端末装置（ウェアラブル端末）
ＡＰ２１ 端末装置（音声アシスト端末）
Ｎ ネットワーク

Claims (13)

1. ユーザの住宅内に設置された端末装置により検知された前記ユーザの発話であって、商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの発話に関する反応情報を取得し、記憶部に記憶させる取得部と、
   前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得部により前記記憶部から取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスの各々のスコアと、所定の閾値との比較により、商品またはサービスに関する一覧情報を生成し、前記記憶部に記憶させる生成部と、
   前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザによる前記ユーザに対する推奨情報の要求に応じて、当該他のユーザに、前記要求時に対応するイベントに対応付けられた商品群から、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスのうち、前記ユーザへの非推奨商品を除いた商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供部と、
   を備えたことを特徴とする生成装置。
2. 前記生成部は、
   前記反応情報により前記ユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の生成装置。
3. 前記生成部は、
   前記反応情報により前記ユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の生成装置。
4. 前記生成部は、
   所定の商品またはサービスを含む商品群から、前記反応情報により前記ユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の生成装置。
5. 前記提供部は、
   前記生成部により生成された一覧情報に基づいて、前記ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の生成装置。
6. 前記取得部は、
   所定の検知手段により検知された前記ユーザの反応情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の生成装置。
7. 前記取得部は、
   音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された前記反応情報を取得する
   ことを特徴とする請求項６に記載の生成装置。
8. 前記取得部は、
   前記ユーザに関する反応情報と、前記ユーザの反応が生じた際に前記ユーザに提供されたコンテンツに関する情報と、に基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの反応情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の生成装置。
9. 前記生成部は、
   前記取得部により取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の生成装置。
10. 前記生成部は、
    所定のイベントに関する情報に基づいて変動する商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する
    ことを特徴とする請求項９に記載の生成装置。
11. 前記提供部は、
    前記ユーザと親族関係を有する前記他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する前記推奨情報を提供する
    ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の生成装置。
12. コンピュータが実行する生成方法であって、
    制御部がユーザの住宅内に設置された端末装置により検知された前記ユーザの発話であって、商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの発話に関する反応情報を取得し、記憶部に記憶させる取得工程と、
    前記制御部が前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得工程により前記記憶部から取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスの各々のスコアと、所定の閾値との比較により、商品またはサービスに関する一覧情報を生成し、前記記憶部に記憶させる生成工程と、
    前記制御部が前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザによる前記ユーザに対する推奨情報の要求に応じて、当該他のユーザに、前記要求時に対応するイベントに対応付けられた商品群から、前記生成工程により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスのうち、前記ユーザへの非推奨商品を除いた商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供工程と、
    を含んだことを特徴とする生成方法。
13. 制御部がユーザの住宅内に設置された端末装置により検知された前記ユーザの発話であって、商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの発話に関する反応情報を取得し、記憶部に記憶させる取得手順と、
    前記制御部が前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得手順により前記記憶部から取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスの各々のスコアと、所定の閾値との比較により、商品またはサービスに関する一覧情報を生成し、前記記憶部に記憶させる生成手順と、
    前記制御部が前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザによる前記ユーザに対する推奨情報の要求に応じて、当該他のユーザに、前記要求時に対応するイベントに対応付けられた商品群から、前記生成手順により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスのうち、前記ユーザへの非推奨商品を除いた商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。

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