JP6601821B2

JP6601821B2 - 決定装置、決定方法、決定プログラム、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

Info

Publication number: JP6601821B2
Application number: JP2017052983A
Authority: JP
Inventors: 浩司塚本; 将也田地; 孝太坪内; 伸彦甲斐
Original assignee: Ｚホールディングス株式会社
Priority date: 2017-03-17
Filing date: 2017-03-17
Publication date: 2019-11-06
Anticipated expiration: 2037-03-17
Also published as: JP2018156420A

Description

本発明は、決定装置、決定方法、決定プログラム、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

従来、ユーザに応じたコンテンツを提供する技術が提供されている。例えば、アンケートへのユーザの回答結果に応じたユーザの感情に基づいてコンテンツを推奨する技術が提供されている。

特開２０１５−２２８１４２号公報

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供することが難しい場合がある。例えば、アンケートの実施にはユーザへの負荷が高いため、ユーザから十分な回答が得られない場合が多く、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることは難しい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にする決定装置、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、コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得部と、ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツ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、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能に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示す図である。図３は、実施形態に係る決定装置の構成例を示す図である。図４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５は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。図６は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。図７は、実施形態に係る条件情報記憶部の一例を示す図である。図８は、実施形態に係る決定処理の一例を示すフローチャートである。図９は、実施形態に係る決定処理の一例を示すフローチャートである。図１０は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の他の一例を示す図である。図１１は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の他の一例を示す図である。図１２は、実施形態に係る決定処理の他の一例を示す図である。図１３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、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．決定処理のフロー〕
〔１−１．コンテンツに関連付けるタグ情報の決定〕
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の例では、決定装置１００は、コンテンツに関連付けるタグ情報を決定する場合を示す。なお、ここでいうタグ情報とは、ユーザに与える心理的な作用を示す情報であるが詳細は後述する。図２の例では、決定装置１００は、ユーザの感情と各コンテンツに関連付けられたタグ情報とに基づいて、ユーザに提供するコンテンツ（以下、「提供コンテンツ」ともいう）を決定する場合を示す。また、以下では、提供コンテンツの提供対象となるユーザを「対象ユーザ」と記載する場合がある。

図１及び図２に示すように、決定システム１には、端末装置１０と、決定装置１００とが含まれる。端末装置１０と、決定装置１００とは図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示した決定システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の決定装置１００が含まれてもよい。

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は、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。

また、端末装置１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ等の機能を有し、ユーザの位置を検知し、取得可能であるものとする。また、端末装置１０は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置１０は、心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの生体情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身の心拍（脈拍）に関する情報を端末装置１０が取得可能としてもよい。

また、端末装置１０は、外部装置から提供されたコンテンツを表示する。例えば、端末装置１０は、決定装置１００に種々の情報等を送信する。例えば、端末装置１０は、ユーザによる投稿等の入力情報やユーザが検索に用いた検索クエリに関する情報等の行動情報等を決定装置１００へ送信する。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。端末装置１０は、ユーザによる種々の操作を受け付ける。

以下では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザを「ユーザＵ１」とする場合がある。このように、以下では、「ユーザＵ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ＊」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ２」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザである。

図１及び図２では、ユーザＵ１〜Ｕ５が各々端末装置１０−１〜１０−５を利用する場合を示す。なお、端末装置１０−１〜１０−５を区別せずに説明する場合、端末装置１０と総称する。

決定装置１００は、ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、対象ユーザの感情と、複数のコンテンツの各々に関連付けられたタグ情報とに基づいて、対象ユーザが利用する端末装置１０に提供する提供コンテンツを決定する情報処理装置である。また、決定装置１００は、提供コンテンツに決定したコンテンツを端末装置１０へ提供する。

例えば、決定装置１００は、端末装置１０を利用するユーザが所定のサービスにおいて投稿した情報を端末装置１０や所定のサービスを提供する外部装置から取得してもよい。例えば、決定装置１００は、端末装置１０を利用するユーザがＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等において投稿した情報を端末装置１０や所定の外部装置から取得してもよい。例えば、決定装置１００は、端末装置１０を利用するユーザが所定の検索サービスにおいて用いた検索クエリ（以下、単に「クエリ」ともいう）に関する情報を端末装置１０や検索サービスを提供する外部装置から取得してもよい。

ここから、図１を用いて、決定装置１００がコンテンツに関連付けるタグ情報を決定する場合を説明する。

まず、決定装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１にコンテンツを提供する（ステップＳ１１−１）。図１の例では、決定装置１００は、端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１等を提供する。例えば、決定装置１００は、端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１等をプッシュ通知する。例えば、プッシュ通知は、ユーザによる端末装置１０の操作に依らず、端末装置１０において出力される情報であってもよい。

このように、「コンテンツＣＴ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのコンテンツはコンテンツＩＤ「ＣＴ＊」により識別されるコンテンツであることを示す。例えば、「コンテンツＣＴ１２」と記載した場合、そのコンテンツはコンテンツＩＤ「ＣＴ１２」により識別されるコンテンツである。

そして、決定装置１００は、コンテンツの提供後における、ユーザＵ１の投稿や検索等の行動情報を取得する（ステップＳ１２−１）。図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１１の提供後における、ユーザＵ１の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、決定装置１００は、提供後の所定の期間（例えば１時間等）におけるユーザＵ１の投稿や検索等の行動情報をコンテンツＣＴ１１に関連する行動情報として取得する。

また、決定装置１００は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２にコンテンツを提供する（ステップＳ１１−２）。図１の例では、決定装置１００は、端末装置１０−２にコンテンツＣＴ１２等を提供する。例えば、決定装置１００は、端末装置１０−２にコンテンツＣＴ１２等をプッシュ通知する。

そして、決定装置１００は、コンテンツの提供後における、ユーザＵ２の投稿や検索等の行動情報を取得する（ステップＳ１２−２）。図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１２の提供後における、ユーザＵ２の投稿や検索等の行動情報を取得する。

また、決定装置１００は、ユーザＵ３が利用する端末装置１０−３にコンテンツを提供する（ステップＳ１１−３）。図１の例では、決定装置１００は、端末装置１０−３にコンテンツＣＴ１２等を提供する。例えば、決定装置１００は、端末装置１０−３にコンテンツＣＴ１２等をプッシュ通知する。

そして、決定装置１００は、コンテンツの提供後における、ユーザＵ３の投稿や検索等の行動情報を取得する（ステップＳ１２−３）。図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１２の提供後における、ユーザＵ３の投稿や検索等の行動情報を取得する。

また、決定装置１００は、ユーザＵ４が利用する端末装置１０−４にコンテンツを提供する（ステップＳ１１−４）。図１の例では、決定装置１００は、端末装置１０−４にコンテンツＣＴ１１等を提供する。例えば、決定装置１００は、端末装置１０−４にコンテンツＣＴ１１等をプッシュ通知する。

そして、決定装置１００は、コンテンツの提供後における、ユーザＵ４の投稿や検索等の行動情報を取得する（ステップＳ１２−４）。図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１４の提供後における、ユーザＵ４の投稿や検索等の行動情報を取得する。

なお、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４は、処理を説明するためのものであり、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４のいずれが先に行われてもよく、各ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４は、複数回行われてもよい。以下、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ１１と総称する。また、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４は、処理を説明するためのものであり、各々が対応するステップＳ１１よりも後であれば、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４のいずれが先に行われてもよく、各ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４は、複数回行われてもよい。以下、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ１２と総称する。例えば、各ステップＳ１１が行われる度にステップＳ１２を行って行動情報を取得してもよい。また、例えば、各ステップＳ１１が複数回行われて、所定のタイミングでステップＳ１２を行って、行動情報を取得してもよい。

そして、決定装置１００は、ユーザへのコンテンツ提供及びそのユーザの投稿や検索等に関する情報を含む行動情報の履歴を収集する（ステップＳ１３）。例えば、決定装置１００は、行動情報の履歴を行動情報記憶部１２２に記憶する。

図１中の行動情報記憶部１２２に示す「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「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１中のユーザＵ１に対応する。また、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。

以下では、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動を「行動ＡＣ１１」とする場合がある。このように、以下では、「行動ＡＣ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その行動は行動ＩＤ「ＡＣ＊」により識別される行動であることを示す。例えば、「行動ＡＣ１２」と記載した場合、その行動は行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動である。また、以下では、「行動ＡＣ＊（＊は任意の数値）」に対応する行動情報を「行動情報ＡＣ＊（＊は任意の数値）」と記載する場合がある。例えば、「行動情報ＡＣ１２」と記載した場合、その行動情報は行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動に対応する行動情報である。

また、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。図１中の行動情報記憶部１２２に示す「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「ｄｔ１１」等のように抽象的に図示するが、「２０１７年２月２７日２２時３１分５２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。

例えば、図１の例では、ユーザＵ１は、行動ＡＣ１１や行動ＡＣ１２等を行ったことを示す。具体的には、図１の例ではユーザＵ１は、コンテンツＣＴ１１の閲覧を日時ｄｔ１１に行ったことを示す。また、図１の例ではユーザＵ１は、日時ｄｔ１１においてコンテンツＣＴ１１の閲覧した後の日時ｄｔ１２において、コンテンツＣＴ１１の閲覧により楽しい感情（気分）になったことを示す投稿を行ったことを示す。

そして、決定装置１００は、各コンテンツに関連付けるタグ情報を決定する（ステップＳ１４）。例えば、決定装置１００は、行動情報記憶部１２２に記憶された各コンテンツ提供後のユーザの行動情報に基づいて各コンテンツにタグ情報を割り当てる。

図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１１が提供された後、ユーザＵ１が楽しい気分になったと推定される投稿を行っているため、コンテンツＣＴ１１にユーザを楽しい感情にさせる作用があることを示すタグ情報ＴＧ１１を関連付けると決定する。なお、ユーザの感情の推定は、種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザが投稿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、ユーザの感情を推定してもよい。例えば、種々の感情ごとにキーワードの一覧を記憶部１２０（図３参照）に記憶し、ユーザが投稿した文字情報に含まれるキーワードが最も該当する一覧の感情をユーザの感情として推定してもよい。また、例えば、決定装置１００は、ユーザが検索に用いたクエリ等のユーザが入力した種々の入力情報を用いてユーザの感情を推定してもよい。なお、上記は一例であり、決定装置１００は、ユーザの感情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、図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１２が提供された後、ユーザＵ２が悲しい気分になったと推定される投稿を行ったり、ユーザＵ３が悲しい気分を回復させるための検索を行ったりしているため、コンテンツＣＴ１２にユーザを悲しい感情にさせる作用があることを示すタグ情報ＴＧ１２を関連付けると決定する。このように、決定装置１００は、各コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１８等に関連付けるタグ情報を決定する。

図１の例では、決定装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２３に示すように、各コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１８等に関連付けるタグ情報を決定する。

図１中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。図１中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「コンテンツ」は、いわゆるコンテンツプロバイダ等の提供元から取得したコンテンツを示す。また、図１中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「タグ情報」は、コンテンツがユーザに与える心理的な作用を示す。また、図１中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「スコア」は、所定の基準により決定される各コンテンツに関連付けられたタグ情報のスコアを示す。

図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１１にタグ情報ＴＧ１１を関連付けると決定したことを示す。すなわち、決定装置１００は、閲覧したユーザを「楽しい」感情にさせることを示すタグ情報ＴＧ１１をコンテンツＣＴ１１に割り当てる。

また、図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１２にタグ情報ＴＧ１２を関連付けると決定したことを示す。すなわち、決定装置１００は、閲覧したユーザを「悲しい」感情にさせることを示すタグ情報ＴＧ１２をコンテンツＣＴ１２に割り当てる。

また、図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１４にタグ情報ＴＧ１３を関連付けると決定したことを示す。すなわち、決定装置１００は、閲覧したユーザを「無感情」にさせることを示すタグ情報ＴＧ１３をコンテンツＣＴ１４に割り当てる。タグ情報ＴＧ１３の「無感情」は、閲覧したユーザの感情を変化させないことの意味であってもよい。

また、図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１５にタグ情報ＴＧ１４を関連付けると決定したことを示す。すなわち、決定装置１００は、閲覧したユーザを「癒す」ことを示すタグ情報ＴＧ１４をコンテンツＣＴ１５に割り当てる。タグ情報ＴＧ１４の「癒し」は、怒りの感情やストレス等による疲労等を癒すことの意味であってもよい。

また、図１の例では、決定装置１００は、各コンテンツのタグ情報に対応するスコアを決定する。例えば、決定装置１００は、各コンテンツに関連付けられたタグ情報が条件を満たすユーザに提供された場合において、ユーザがそのコンテンツに対して所定の操作を行った割合をスコアとして決定する。例えば、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１１に関連付けられたタグ情報ＴＧ１１が条件を満たす感情のユーザにプッシュ通知された場合において、ユーザがコンテンツＣＴ１１を指定する操作を行った割合をスコアとして決定する。例えば、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１１に関連付けられたタグ情報ＴＧ１１が条件を満たす１００人のユーザにプッシュ通知された場合において、７０人のユーザがコンテンツＣＴ１１を指定する操作を行った場合、スコアを「０．７（＝７０／１００）」と決定する。

〔１−２．提供コンテンツの決定〕
次に、図２を用いて、提供コンテンツの決定に係る決定処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。具体的には、図２は、提供コンテンツの決定処理の一例を示す図である。

まず、決定装置１００は、ユーザＵ５の投稿や検索等の行動情報を取得する（ステップＳ２１）。例えば、決定装置１００は、所定のコンテンツを提供し、所定のコンテンツの提供後のユーザの行動情報を取得する。例えば、決定装置１００は、所定のコンテンツを提供し、所定のコンテンツの提供後の所定の期間（例えば３０分等）におけるユーザの行動情報を、提供したコンテンツに関連する行動情報として取得する。例えば、決定装置１００は、ユーザによる所定のコンテンツにコンテンツＣＴ１１、ＣＴ１２等をプッシュ通知する。また、例えば、決定装置１００は、ユーザによる所定のコンテンツに関連する投稿や検索に関する行動情報を取得する。図２の例では、決定装置１００は、所定のコンテンツを閲覧した後における、ユーザＵ５の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、決定装置１００は、ユーザＵ５が悲しい事件に関するコンテンツを閲覧した後において、ユーザＵ５が投稿に関する行動情報ＡＣ５１等を取得する。

端末装置１０−５から行動情報を取得した決定装置１００は、端末装置１０−５を利用するユーザＵ５を対象ユーザに決定する（ステップＳ２２）。図２の例では、決定装置１００は、ユーザＵ５を行動情報に基づいて感情を推定し、コンテンツを提供する対象ユーザとして決定する。

そして、決定装置１００は、行動情報に基づいて対象ユーザの感情を推定する（ステップＳ２３）。図２の例では、決定装置１００は、端末装置１０−５から取得した行動情報ＡＣ５１等に基づいて、対象ユーザであるユーザＵ５の感情を推定する。例えば、決定装置１００は、端末装置１０−５から取得した行動情報ＡＣ５１等に基づいて、対象ユーザであるユーザＵ５の感情を推定する。例えば、決定装置１００は、対象ユーザであるユーザＵ５が怒りの感情になったと推定される投稿を行ったりしているため、ユーザＵ５が負の感情であると推定する。図２の例では、決定装置１００は、推定感情情報ＥＬ１１に示すように、ユーザＵ５の感情を怒り（感情ＥＭ１２）であると推定する。

そして、決定装置１００は、推定したユーザの感情（以下、「ユーザ感情」と記載する場合がある）に対応するタグ情報を決定する（ステップＳ２４）。図２の例では、決定装置１００は、条件情報記憶部１２４に示すような、ユーザ感情とタグ情報との組合せに基づいて、ユーザ感情に対応するタグ情報を決定する。

ここで、図１に示す条件情報記憶部１２４には、「ユーザ感情」と「タグ情報」との組み合わせによるコンテンツの提供条件が記憶される。具体的には、条件情報記憶部１２４には、行「ユーザ感情」と列「タグ情報」とする各マスに、そのマスに対応するユーザ感情のユーザに対する、そのマスに対応するタグ情報が関連付けられたコンテンツの提供可否を示す情報が記憶される。

図１中の条件情報記憶部１２４に示す「ユーザ感情」は、ユーザに関する感情を示す。図１では、「ユーザ感情」には、「ＥＭ１１（喜び）」、「ＥＭ１２（怒り）」、「ＥＭ１３（悲しみ）」、「ＥＭ１４（楽しみ）」、「ＥＭ１５（無感情）」といった項目が含まれる。なお、上記は一例であり、「ユーザ感情」には、種々の感情に対応する項目であってもよい。

図１中の条件情報記憶部１２４に示す「タグ情報」は、コンテンツに関連付けられるタグ情報を示す。図１では、「タグ情報」には、「ＴＧ１１（楽しい）」、「ＥＭ１２（怒り）」、「ＴＧ１２（悲しい）」、「ＴＧ１３（無感情）」、「ＴＧ１４（癒し）」といった項目が含まれる。なお、上記は一例であり、「タグ情報」には、ユーザに与える種々の心理的な作用に対応する項目であってもよい。

図１の例では、各ユーザ感情と、各タグ情報とが交差するマスには、ユーザがマスに対応するユーザ感情である場合における、そのマスに対応するタグ情報が関連付けられたコンテンツの提供可否を示す。例えば、マスに「○」が図示されている場合、ユーザがそのマスに対応するユーザ感情である場合に、そのマスに対応するタグ情報が関連付けられたコンテンツを提供して良いことを示す。また、例えば、マスに「×」が図示されている場合、ユーザがそのマスに対応するユーザ感情である場合に、そのマスに対応するタグ情報が関連付けられたコンテンツを提供不可であることを示す。

図１の例では、ユーザ感情「ＥＭ１１（喜び）」と、タグ情報「ＴＧ１１（楽しい）」とが交差するマスには、「○」が記憶されている。すなわち、図１の例では、ユーザ感情「ＥＭ１１（喜び）」であるユーザに対しては、タグ情報「ＴＧ１１（楽しい）」が関連付けられたコンテンツを提供して良いことを示す。

図１の例では、ユーザ感情「ＥＭ１１（喜び）」と、タグ情報「ＴＧ１２（悲しい）」とが交差するマスには、「×」が記憶されている。すなわち、図１の例では、ユーザ感情「ＥＭ１１（喜び）」であるユーザに対しては、タグ情報「ＴＧ１２（悲しい）」が関連付けられたコンテンツを提供不可であることを示す。

上述したユーザ感情とタグ情報との組合せに基づいて、決定装置１００は、対象ユーザであるユーザＵ５の感情に対応するタグ情報を決定する。具体的には、決定装置１００は、ユーザＵ５のユーザ感情ＥＭ１２と交差するマスに「○」が記憶されているタグ情報ＴＧ１１及びタグ情報ＴＧ１４をユーザＵ５のユーザ感情に対応するタグ情報として決定する。

その後、決定装置１００は、複数のコンテンツの各々に関連付けられたタグ情報に基づいて、対象ユーザに提供する提供コンテンツを決定する（ステップＳ２５）。例えば、決定装置１００は、複数のコンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１８等のうち、ユーザＵ５のユーザ感情ＥＭ１２に対応するタグ情報ＴＧ１１及びタグ情報ＴＧ１４のいずれかが関連付けられたコンテンツを提供コンテンツとして決定する。図２の例では、決定装置１００は、タグ情報ＴＧ１１及びタグ情報ＴＧ１４のいずれかが関連付けられたコンテンツＣＴ１１、ＣＴ１３、ＣＴ１５等のうち、最大のスコア「０．８」であるコンテンツＣＴ１５を提供コンテンツに決定する。その後、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１５をユーザＵ５の端末装置１０へ提供する（ステップＳ２６）。

上述したように、決定装置１００は、推定したユーザの感情と、各コンテンツに関連付けられたタグ情報とに基づいて、コンテンツを提供に決定する。これにより、決定装置１００は、ユーザの感情に適したコンテンツを適切なタイミングでユーザに提供に決定することができる。したがって、決定装置１００は、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

例えば、決定装置１００は、対象ユーザの感情に応じて、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を決定する。例えば、決定装置１００は、対象ユーザの感情に応じて、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を変動させる。例えば、決定装置１００は、対象ユーザの感情が正の感情である場合、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を多くすると決定し、対象ユーザの感情が負の感情である場合、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を少なくすると決定する。例えば、決定装置１００は、ユーザの気分が高揚していると推定した場合、提供するコンテンツの量を多くしてもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザの気分が高揚していると推定した場合、配信する広告の量を多くしてもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザのユーザ感情「ＥＭ１１（喜び）」等である場合、提供するコンテンツの量を多くしてもよい。

例えば、決定装置１００は、感情の推定を各感情に対応するスコア（推定スコア）を算出してもよい。また、例えば、決定装置１００は、感情の判定に閾値を用いてもよい。例えば、決定装置１００は、感情ごとに判定に用いる閾値を変動させてもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザ感情「好き」の閾値を「１」にしたり、「２」にしたり、閾値を変動させてもよい。また、例えば、決定装置１００は、感情の推定スコアがその感情の閾値以上である場合、ユーザがその感情であると推定してもよい。また、決定装置１００は、ユーザの気分が沈んでいると推定した場合、プッシュ通知の量を少なくしてもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザのユーザ感情「嫌い」等である場合、プッシュ通知の量を少なくしてもよい。また、決定装置１００は、ユーザの気分が高揚していると推定した場合、プッシュ通知の量を多くしてもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザのユーザ感情「好き」等である場合、プッシュ通知の量を多くしてもよい。

〔１−３．タグ情報〕
上述した例では、タグ情報がユーザに与える心理的な作用に関する情報である場合を示したが、タグ情報は、ユーザに与える心理的な作用に関する情報に限らず種々の情報であってもよい。例えば、タグ情報は、ユーザ感情ＥＭ１１〜ＥＭ１５等と同様にユーザの感情に対応するタグ情報であってもよい。この場合、決定装置１００は、推定したユーザの感情に一致するタグ情報が関連付けられたコンテンツをユーザに提供してもよい。例えば、決定装置１００は、推定したユーザのユーザ感情が喜びの感情ＥＭ１１である場合、感情ＥＭ１１に一致するタグ情報が関連付けられたコンテンツをユーザに提供してもよい。

〔１−４．ユーザ感情〕
また、上述した例では、決定装置１００がユーザ感情を「ＥＭ１１（喜び）」、「ＥＭ１２（怒り）」、「ＥＭ１３（悲しみ）」、「ＥＭ１４（楽しみ）」、「ＥＭ１５（無感情）」といった種々の感情に分類して推定する場合を示したが、ユーザ感情の分類は、上記に限らず、目的等に応じて種々の分類であってもよい。例えば、決定装置１００は、怒りや悲しみ等を負の感情として推定してもよい。また、例えば、決定装置１００は、喜びや楽しみ等を正の感情として推定してもよい。また、例えば、決定装置１００は、ユーザの心の動きがない状態を無感情として推定してもよい。

〔２．決定装置の構成〕
次に、図３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３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３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の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）
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１０との間で情報の送受信を行う。

（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３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、行動情報記憶部１２２と、コンテンツ情報記憶部１２３と、条件情報記憶部１２４とを有する。

（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４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に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「興味」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。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。また、「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、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図４に示す例では、「興味」は、各ユーザに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

例えば、図４の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）の年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＵ１は経済に興味があることを示す。

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、デモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報等の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、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザについて最後に取得された位置情報を最新の位置情報として記憶してもよい。

（行動情報記憶部１２２）
実施形態に係る行動情報記憶部１２２は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部１２２は、各ユーザの端末装置１０に配信したコンテンツに対するユーザの行動情報を記憶する。図５に示す行動情報記憶部１２２には、「ユーザＩＤ」、「行動ＩＤ」、「種別」、「内容」、「日時」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「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。また、「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「ｄｔ１１」等のように抽象的に図示するが、「２０１７年２月２７日２２時３１分５２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。

例えば、図５の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）や行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動（行動ＡＣ１２）等を行ったことを示す。具体的には、図５の例ではユーザＵ１は、コンテンツＣＴ１１の閲覧（行動ＡＣ１１）を日時ｄｔ１１に行ったことを示す。例えば、行動ＡＣ１１は、日時ｄｔ１１にコンテンツＣＴ１１がユーザＵ１が利用する端末装置１０にプッシュ通知により提供されたことを示す。また、図５の例ではユーザＵ１は、日時ｄｔ１１においてコンテンツＣＴ１１の閲覧した後の日時ｄｔ１２において、コンテンツＣＴ１１の閲覧により楽しい感情（気分）になったことを示す投稿を行ったことを示す。

なお、行動情報記憶部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。例えば、行動情報記憶部１２２は、各行動情報が取得された際のユーザの位置情報を各行動情報に対応付けて記憶してもよい。また、図５では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２２に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。

（コンテンツ情報記憶部１２３）
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２３は、コンテンツ（記事）に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すコンテンツ情報記憶部１２３は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、「タグ情報」、「スコア」といった項目を有する。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ」は、いわゆるコンテンツプロバイダ等の提供元から取得したコンテンツを示す。図６では「コンテンツ」に「Ａコンテンツ」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、文字情報や文字情報と画像との組合せ、または、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る。

また、「タグ情報」は、コンテンツがユーザに与える心理的な作用を示す。例えば、「タグ情報」は、コンテンツを閲覧したユーザがどのような心理状態（感情）になるかを示す。また、「スコア」は、コンテンツが提供コンテンツとして提供された際にユーザが提供コンテンツを閲覧する割合に基づくスコアを示す。また、「スコア」は、コンテンツがユーザの心理状態（感情）をタグ情報に対応する状態にする度合いであってもよい。

図６の例では、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別されるＡコンテンツ（コンテンツＣＴ１１）は、タグ情報ＴＧ１１が関連付けられていることを示す。例えば、コンテンツＣＴ１１は、閲覧したユーザをタグ情報ＴＧ１１に対応する「楽しい」感情にさせることを示す。

また、例えば、コンテンツＣＴ１１は、スコアが「０．７」であることを示す。例えば、コンテンツＣＴ１１は、タグ情報ＴＧ１１が条件を満たすユーザ感情のユーザに提供された場合に、７０％のユーザが閲覧することを示す。例えば、コンテンツＣＴ１１は、タグ情報ＴＧ１１が条件を満たすユーザに提供コンテンツとしてプッシュ通知された場合に、７０％のユーザがそのプッシュ通知されたコンテンツＣＴ１１を開封することを示す。

なお、コンテンツ情報記憶部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、コンテンツ情報記憶部１２３は、「経済」、「スポーツ」、「芸能」等のコンテンツのカテゴリに関する情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部１２３は、コンテンツを取得した日時やコンテンツが作成された日時に関する情報を記憶してもよい。コンテンツ情報記憶部１２３は、各提供元の評価値に関する情報を記憶してもよい。また、コンテンツ情報記憶部１２３は、コンテンツの提供元を識別するための識別情報を記憶してもよい。

（条件情報記憶部１２４）
実施形態に係る条件情報記憶部１２４は、コンテンツの提供条件に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る条件情報記憶部の一例を示す図である。例えば、条件情報記憶部１２４には、「ユーザ感情」と「タグ情報」との組み合わせによるコンテンツの提供条件が記憶される。具体的には、条件情報記憶部１２４には、行「ユーザ感情」と列「タグ情報」とする各マスに、そのマスに対応するユーザ感情のユーザに対する、そのマスに対応するタグ情報が関連付けられたコンテンツの提供可否を示す情報が記憶される。

「ユーザ感情」は、ユーザに関する感情を示す。図７では、「ユーザ感情」には、「ＥＭ１１（喜び）」、「ＥＭ１３（悲しみ）」、「ＥＭ１４（楽しみ）」、「ＥＭ１５（無感情）」といった項目が含まれる。なお、上記は一例であり、「ユーザ感情」には、種々の感情に対応する項目であってもよい。

「タグ情報」は、コンテンツに関連付けられるタグ情報を示す。図７では、「タグ情報」には、「ＴＧ１１（楽しい）」、「ＥＭ１２（怒り）」、「ＴＧ１２（悲しい）」、「ＴＧ１３（無感情）」、「ＴＧ１４（癒し）」といった項目が含まれる。なお、上記は一例であり、「タグ情報」には、ユーザに与える種々の心理的な作用に対応する項目であってもよい。

図７の例では、各ユーザ感情と、各タグ情報とが交差するマスには、ユーザがマスに対応するユーザ感情である場合における、そのマスに対応するタグ情報が関連付けられたコンテンツの提供可否を示す。例えば、マスに「○」が図示されている場合、ユーザがそのマスに対応するユーザ感情である場合に、そのマスに対応するタグ情報が関連付けられたコンテンツを提供して良いことを示す。また、例えば、マスに「×」が図示されている場合、ユーザがそのマスに対応するユーザ感情である場合に、そのマスに対応するタグ情報が関連付けられたコンテンツを提供不可であることを示す。

図７の例では、ユーザ感情「ＥＭ１１（喜び）」と、タグ情報「ＴＧ１１（楽しい）」とが交差するマスには、「○」が記憶されている。すなわち、図７の例では、ユーザ感情「ＥＭ１１（喜び）」であるユーザに対しては、タグ情報「ＴＧ１１（楽しい）」が関連付けられたコンテンツを提供して良いことを示す。

図７の例では、ユーザ感情「ＥＭ１１（喜び）」と、タグ情報「ＴＧ１２（悲しい）」とが交差するマスには、「×」が記憶されている。すなわち、図７の例では、ユーザ感情「ＥＭ１１（喜び）」であるユーザに対しては、タグ情報「ＴＧ１２（悲しい）」が関連付けられたコンテンツを提供不可であることを示す。

なお、条件情報記憶部１２４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。

（制御部１３０）
図３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、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（配信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３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、決定部１３３と、提供部１３４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３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３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。

（取得部１３１）
取得部１３１は、種々の情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部の情報処理装置から情報要求を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や、行動情報記憶部１２２や、コンテンツ情報記憶部１２３や、条件情報記憶部１２４等から各種情報を取得する。

取得部１３１は、ユーザの行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザが利用する端末装置１０からユーザの行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する。

取得部１３１は、所定のコンテンツの提供後の対象ユーザの行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、所定のコンテンツに関連するユーザの入力情報を含む行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザが用いた所定のコンテンツに関連する検索クエリを含む行動情報を取得する。

図１の例では、取得部１３１は、コンテンツの提供後における、ユーザＵ１の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツＣＴ１１の提供後における、ユーザＵ１の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツの提供後における、ユーザＵ２の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１２の提供後における、ユーザＵ２の投稿や検索等の行動情報を取得する。

例えば、取得部１３１は、コンテンツの提供後における、ユーザＵ３の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツＣＴ１２の提供後における、ユーザＵ３の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツの提供後における、ユーザＵ４の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツＣＴ１４の提供後における、ユーザＵ４の投稿や検索等の行動情報を取得する。

図２の例では、取得部１３１は、ユーザＵ５の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、所定のコンテンツを閲覧した後における、ユーザＵ５の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ５が悲しい事件に関するコンテンツを閲覧した後において、ユーザＵ５が投稿に関する行動情報ＡＣ５１等を取得する。

（推定部１３２）
推定部１３２は、種々の情報を推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザの感情を推定する。例えば、推定部１３２は、対象ユーザの行動情報に基づいて、対象ユーザの感情を推定する。例えば、推定部１３２は、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報に基づいて、一のコンテンツの提供後に応じたユーザの感情を推定する。

図１の例では、推定部１３２は、コンテンツＣＴ１１が提供された後、「コンテンツＣＴ１１を見て楽しい気分に…」というユーザＵ１の投稿に関する行動情報ＡＣ１２に基づいて、ユーザＵ１がコンテンツＣＴ１１により楽しい気分になったと推定する。

また、図１の例では、推定部１３２は、「悲しい事件がもう起きないで…」というユーザＵ２の投稿に関する行動情報ＡＣ２２に基づいて、ユーザＵ２がコンテンツＣＴ１２により悲しい気分になったと推定する。また、図１の例では、推定部１３２は、クエリ「悲しい気分回復方法」を用いたユーザＵ３の検索に関する行動情報ＡＣ３２に基づいて、ユーザＵ３がコンテンツＣＴ１２により悲しい気分になったと推定する。

図２の例では、推定部１３２は、行動情報に基づいて対象ユーザの感情を推定する。例えば、推定部１３２は、端末装置１０−５から取得した行動情報ＡＣ５１等に基づいて、対象ユーザであるユーザＵ５の感情を推定する。例えば、推定部１３２は、端末装置１０−５から取得した行動情報ＡＣ５１等に基づいて、対象ユーザであるユーザＵ５の感情を推定する。例えば、推定部１３２は、対象ユーザであるユーザＵ５が怒りの感情になったと推定される投稿を行ったりしているため、ユーザＵ５が負の感情であると推定する。例えば、推定部１３２は、推定感情情報ＥＬ１１に示すように、ユーザＵ５の感情を怒り（感情ＥＭ１２）であると推定する。

（決定部１３３）
決定部１３３は、種々の情報を決定する。例えば、決定部１３３は、端末装置１０へ配信するコンテンツを決定する。例えば、決定部１３３は、ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、対象ユーザの行動情報により推定される対象ユーザの感情と、複数のコンテンツの各々に関連付けられたタグ情報とに基づいて、対象ユーザが利用する端末装置１０に提供する提供コンテンツを決定する。

例えば、決定部１３３は、対象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツに割り当てられたスコアに基づいて、端末装置１０に提供する提供コンテンツを決定する。例えば、決定部１３３は、対象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツがユーザに提供された際に当該ユーザが所定の行動を行った割合に基づいて、端末装置１０に提供する提供コンテンツを決定する。

例えば、決定部１３３は、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報により推定される感情に基づくタグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる。例えば、決定部１３３は、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報が所定の負の感情に関連する行動である場合、ユーザに所定の負の感情を与えることを示すタグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる。例えば、決定部１３３は、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報が所定の正の感情に関連する行動である場合、ユーザに所定の正の感情を与えることを示すタグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる。

例えば、決定部１３３は、対象ユーザの感情が所定の条件を満たす場合、端末装置１０に提供コンテンツを提供しないと決定する。例えば、決定部１３３は、対象ユーザの感情が所定の負の感情である場合、端末装置１０に提供コンテンツを提供しないと決定する。例えば、決定部１３３は、対象ユーザの感情に応じて、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を決定する。例えば、決定部１３３は、対象ユーザの感情に応じて、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を変動させる。例えば、決定部１３３は、対象ユーザの感情が正の感情である場合、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を多くすると決定し、対象ユーザの感情が負の感情である場合、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を少なくすると決定する。

図１の例では、決定部１３３は、各コンテンツに関連付けるタグ情報を決定する。例えば、決定部１３３は、行動情報記憶部１２２に記憶された各コンテンツ提供後のユーザの行動情報に基づいて各コンテンツにタグ情報を割り当てる。例えば、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１１が提供された後、ユーザＵ１が楽しい気分になったと推定される投稿を行っているため、コンテンツＣＴ１１にユーザを楽しい感情にさせる作用があることを示すタグ情報ＴＧ１１を関連付けると決定する。

また、図１の例では、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１２が提供された後、ユーザＵ２が悲しい気分になったと推定される投稿を行ったり、ユーザＵ３が悲しい気分を回復させるための検索を行ったりしているため、コンテンツＣＴ１２にユーザを悲しい感情にさせる作用があることを示すタグ情報ＴＧ１２を関連付けると決定する。例えば、決定部１３３は、各コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１８等に関連付けるタグ情報を決定する。

図１の例では、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１１にタグ情報ＴＧ１１を関連付けると決定する。例えば、決定部１３３は、閲覧したユーザを「楽しい」感情にさせることを示すタグ情報ＴＧ１１をコンテンツＣＴ１１に割り当てる。

また、図１の例では、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１２にタグ情報ＴＧ１２を関連付けると決定する。例えば、決定部１３３は、閲覧したユーザを「悲しい」感情にさせることを示すタグ情報ＴＧ１２をコンテンツＣＴ１２に割り当てる。

また、図１の例では、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１３にタグ情報ＴＧ１１を関連付けると決定する。例えば、決定部１３３は、閲覧したユーザを「楽しい」感情にさせることを示すタグ情報ＴＧ１１をコンテンツＣＴ１３に割り当てる。

また、図１の例では、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１４にタグ情報ＴＧ１３を関連付けると決定する。例えば、決定部１３３は、閲覧したユーザを「無感情」にさせることを示すタグ情報ＴＧ１３をコンテンツＣＴ１４に割り当てる。

また、図１の例では、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１５にタグ情報ＴＧ１４を関連付けると決定する。例えば、決定部１３３は、閲覧したユーザを「癒す」ことを示すタグ情報ＴＧ１４をコンテンツＣＴ１５に割り当てる。例えば、決定装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２３に示すように、各コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１８等に関連付けるタグ情報を決定する。

また、例えば、決定部１３３は、各コンテンツのタグ情報に対応するスコアを決定する。例えば、決定部１３３は、各コンテンツに関連付けられたタグ情報が条件を満たすユーザに提供された場合において、ユーザがそのコンテンツに対して所定の操作を行った割合をスコアとして決定する。例えば、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１１に関連付けられたタグ情報ＴＧ１１が条件を満たす感情のユーザにプッシュ通知された場合において、ユーザがコンテンツＣＴ１１を指定する操作を行った割合をスコアとして決定する。例えば、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１１に関連付けられたタグ情報ＴＧ１１が条件を満たす１００人のユーザにプッシュ通知された場合において、７０人のユーザがコンテンツＣＴ１１を指定する操作を行った場合、スコアを「０．７（＝７０／１００）」と決定する。

図２の例では、決定部１３３は、端末装置１０−５を利用するユーザＵ５を対象ユーザに決定する。例えば、決定部１３３は、ユーザＵ５を行動情報に基づいて感情を推定し、コンテンツを提供する対象ユーザとして決定する。例えば、決定部１３３は、推定したユーザ感情に対応するタグ情報を決定する。図２の例では、決定部１３３は、条件情報記憶部１２４に示すような、ユーザ感情とタグ情報との組合せに基づいて、ユーザ感情に対応するタグ情報を決定する。

例えば、決定部１３３は、対象ユーザであるユーザＵ５の感情に対応するタグ情報を決定する。例えば、決定部１３３は、ユーザＵ５のユーザ感情ＥＭ１２と交差するマスに「○」が記憶されているタグ情報ＴＧ１１及びタグ情報ＴＧ１４をユーザＵ５のユーザ感情に対応するタグ情報として決定する。

図２の例では、決定部１３３は、複数のコンテンツの各々に関連付けられたタグ情報に基づいて、対象ユーザに提供する提供コンテンツを決定する。例えば、決定部１３３は、複数のコンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１８等のうち、ユーザＵ５のユーザ感情ＥＭ１２に対応するタグ情報ＴＧ１１及びタグ情報ＴＧ１４のいずれかが関連付けられたコンテンツを提供コンテンツとして決定する。例えば、決定部１３３は、タグ情報ＴＧ１１及びタグ情報ＴＧ１４のいずれかが関連付けられたコンテンツＣＴ１１、ＣＴ１３、ＣＴ１５等のうち、最大のスコア「０．８」であるコンテンツＣＴ１５を提供コンテンツに決定する。

（提供部１３４）
提供部１３４は、種々の情報を提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０等の外部装置に各種情報を提供する。例えば、提供部１３４は、決定部１３３により決定された提供コンテンツを端末装置１０に提供する。また、例えば、提供部１３４は、各コンテンツの提供後のユーザの行動情報を取得するために、ランダムにコンテンツを端末装置１０に提供する。

例えば、提供部１３４は、ユーザによる端末装置１０の操作に依らず、端末装置１０において出力されるプッシュ通知として、提供コンテンツを端末装置１０へ提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０にユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、対象ユーザの行動情報により推定される対象ユーザの感情と、複数のコンテンツの各々に関連付けられたタグ情報とに基づいて、対象ユーザが利用する端末装置１０に提供する。

例えば、提供部１３４は、対象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツに割り当てられたスコアに基づいて、端末装置１０に提供する。例えば、提供部１３４は、対象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツがユーザに提供された際に当該ユーザが所定の行動を行った割合に基づいて、端末装置１０に提供する。

図１の例では、提供部１３４は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１にコンテンツを提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１等を提供する。例えば、決定装置１００は、端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１等をプッシュ通知する。また、例えば、提供部１３４は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２にコンテンツを提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−２にコンテンツＣＴ１２等を提供する。例えば、決定装置１００は、端末装置１０−２にコンテンツＣＴ１２等をプッシュ通知する。例えば、提供部１３４は、ユーザＵ３が利用する端末装置１０−３にコンテンツを提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−３にコンテンツＣＴ１２等を提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−３にコンテンツＣＴ１２等をプッシュ通知する。例えば、提供部１３４は、ユーザＵ４が利用する端末装置１０−４にコンテンツを提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−４にコンテンツＣＴ１１等を提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−４にコンテンツＣＴ１１等をプッシュ通知する。

図２の例では、提供部１３４は、コンテンツＣＴ１５を提供コンテンツとして、ユーザＵ５の端末装置１０へ提供する。

〔３．決定処理のフロー〕
〔３−１．コンテンツに関連付けるタグ情報の決定〕
次に、図８及び図９を用いて、実施形態に係る決定システム１による決定処理の手順について説明する。図８及び図９は、実施形態に係る決定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、コンテンツに関連付けるタグ情報の決定処理の一例を示すフローチャートである。また、具体的には、図９は、提供コンテンツの決定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、コンテンツに関連付けるタグ情報の決定処理について説明する。図８に示すように、決定装置１００は、各ユーザに一のコンテンツを提供する（ステップＳ１０１）。例えば、決定装置１００は、各ユーザが利用する端末装置１０に一のコンテンツを提供する。図１の例では、決定装置１００は、ユーザＵ１やユーザＵ４等にコンテンツＣＴ１１等を提供する。また、図１の例では、決定装置１００は、ユーザＵ２やユーザＵ３等にコンテンツＣＴ１２等を提供する。

また、決定装置１００は、一のコンテンツ提供後の各ユーザの行動情報を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、決定装置１００は、一のコンテンツの提供後における、各ユーザの投稿や検索等の行動情報を取得する。図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１１の提供後における、ユーザＵ１の投稿や検索等の行動情報を取得する。図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１２の提供後における、ユーザＵ２の投稿や検索等の行動情報を取得する。図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１２の提供後における、ユーザＵ３の投稿や検索等の行動情報を取得する。図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１１の提供後における、ユーザＵ４の投稿や検索等の行動情報を取得する。

そして、決定装置１００は、一のコンテンツの提供後の各ユーザの行動情報により推定される感情に基づくタグ情報を一のコンテンツに割り当てる（ステップＳ１０３）。例えば、決定装置１００は、一のコンテンツの提供後の各ユーザの行動情報により推定される感情に基づくタグ情報を一のコンテンツに関連付けると決定する。

図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１１が提供された後、ユーザＵ１が楽しい気分になったと推定される投稿を行っているため、コンテンツＣＴ１１にユーザを楽しい感情にさせる作用があることを示すタグ情報ＴＧ１１を関連付けると決定する。また、図１の例では、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１２が提供された後、ユーザＵ２が悲しい気分になったと推定される投稿を行ったり、ユーザＵ３が悲しい気分を回復させるための検索を行ったりしているため、コンテンツＣＴ１２にユーザを悲しい感情にさせる作用があることを示すタグ情報ＴＧ１２を関連付けると決定する。

〔３−２．提供コンテンツの決定〕
次に、図９は、提供コンテンツの決定処理について説明する。図９に示すように、決定装置１００は、対象ユーザの行動情報を取得する（ステップＳ２０１）。例えば、決定装置１００は、ユーザＵ５が利用する端末装置１０から、行動情報ＡＣ５１を含むユーザＵ５の行動情報を取得する。

そして、決定装置１００は、行動情報に基づいて対象ユーザの感情を推定する（ステップＳ２０２）。例えば、決定装置１００は、端末装置１０から取得したユーザＵ５の行動情報に基づいてユーザＵ５の感情を推定する。

その後、決定装置１００は、対象ユーザの感情と、複数のコンテンツの各々に関連付けられたタグ情報とに基づいて、対象ユーザに提供する提供コンテンツを決定する（ステップＳ２０３）。例えば、決定装置１００は、ユーザＵ５の感情ＥＭ１２が提供対象の感情となるタグ情報ＴＧ１１またはタグ情報ＴＧ１４が関連付けられたコンテンツＣＴ１１、ＣＴ１３、ＣＴ１５のうち、最大のスコア「０．８」であるコンテンツＣＴ１５を提供コンテンツに決定する。その後、決定装置１００は、コンテンツＣＴ１５をユーザＵ５の端末装置１０へ提供する。

〔４．タグ情報〕
コンテンツに関連付けられるタグ情報は図６に示す態様に限らず、種々の態様によりコンテンツに関連付けられてもよい。この点について、図１０及び図１１を用いて説明する。なお、図６と同様の点については説明を適宜省略する。

〔４−１．ユーザ分類ごとのタグ情報〕
例えば、決定装置１００は、コンテンツにユーザ分類ごとにタグ情報を関連付けてもよい。また、例えば、決定装置１００は、ユーザ分類ごとにタグ情報が関連付けられたコンテンツについて、提供コンテンツを決定してもよい。例えば、決定装置１００は、図１０に示すようなコンテンツ情報記憶部１２３Ａに記憶された情報を決定したり、コンテンツ情報記憶部１２３Ａに記憶された情報を用いて提供コンテンツを決定したりしてもよい。

図１０は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の他の一例を示す図である。図１０に示すコンテンツ情報記憶部１２３Ａは、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、「ユーザ分類」といった項目を有する。「ユーザ分類」は、「第１分類（２０代男性）」、「第２分類（２０代女性）」といった項目を有する。また、「第１分類（２０代男性）」や「第２分類（２０代女性）」は、「タグ情報」、「スコア」といった項目を有する。このように、図１０に示すコンテンツ情報記憶部１２３Ａは、「ユーザ分類」の項目を有する点で、図６に示すコンテンツ情報記憶部１２３と相違する。

また、例えば、「第１分類（２０代男性）」中の「タグ情報」は、コンテンツが２０代男性のユーザに与える心理的な作用を示す。また、例えば、「第１分類（２０代男性）」中の「スコア」は、コンテンツが提供コンテンツとして提供された際に２０代男性のユーザが提供コンテンツを閲覧する割合に基づくスコアを示す。

図１０の例では、コンテンツＣＴ１１は、「第１分類（２０代男性）」のタグ情報として、タグ情報ＴＧ１１が関連付けられていることを示す。また、例えば、コンテンツＣＴ１１は、ユーザ分類「第１分類（２０代男性）」におけるタグ情報ＴＧ１１のスコアが「０．７」であることを示す。

図１０の例では、コンテンツＣＴ１１は、「第２分類（２０代女性）」のタグ情報として、タグ情報ＴＧ１３が関連付けられていることを示す。また、例えば、コンテンツＣＴ１１は、ユーザ分類「第２分類（２０代女性）」におけるタグ情報ＴＧ１３のスコアが「０．６」であることを示す。なお、ユーザ分類は、図１０に示す例に限らず、種々の分類であってもよい。

このように、決定装置１００は、ユーザ分類ごとに異なるタグ情報及びスコアをコンテンツに関連付けてもよい。また、決定装置１００は、提供コンテンツを決定する際には、対象ユーザに対応するユーザ分類のタグ情報及びスコアを用いて、提供コンテンツを決定してもよい。

〔４−２．複数のタグ情報〕
例えば、決定装置１００は、コンテンツに複数のタグ情報を関連付けてもよい。また、例えば、決定装置１００は、複数のタグ情報が関連付けられたコンテンツについて、提供コンテンツを決定してもよい。例えば、決定装置１００は、図１１に示すようなコンテンツ情報記憶部１２３Ｂに記憶された情報を決定したり、コンテンツ情報記憶部１２３Ｂに記憶された情報を用いて提供コンテンツを決定したりしてもよい。

図１１は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の他の一例を示す図である。図１１に示すコンテンツ情報記憶部１２３Ｂは、コンテンツ情報記憶部１２３と同様に、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、「タグ情報」、「スコア」といった項目を有する。なお、図６に示すコンテンツ情報記憶部１２３Ｂは、一のコンテンツに対応する「タグ情報」に複数のタグ情報が格納される場合がある点で、図６に示すコンテンツ情報記憶部１２３と相違する。

図１１の例では、コンテンツＣＴ１１は、タグ情報ＴＧ１１やタグ情報ＴＧ１３等の複数のタグ情報が関連付けられる。このように、決定装置１００は、複数のタグ情報及びスコアを一のコンテンツに関連付けてもよい。また、決定装置１００は、提供コンテンツを決定する際には、複数のタグ情報及びスコアが関連付けられたコンテンツについては、対象ユーザに対応するタグ情報及びスコアを用いて、提供コンテンツを決定する。

〔５．コンテンツを提供しない場合〕
図２の例においては、対象ユーザのユーザ感情に対応するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、スコアが最大のコンテンツを配信する場合を示したが、スコアが所定の条件を満たさない場合は、対象ユーザにコンテンツを提供しなくてもよい。この点について、図１２を用いて説明する。図１２は、実施形態に係る決定処理の他の一例を示す図である。図１２の例では、コンテンツに関連付けられたタグ情報のスコアが閾値「０．６」超える場合に、対象ユーザにコンテンツを提供するものとする。

まず、決定装置１００は、ユーザＵ５の投稿や検索等の行動情報を取得する（ステップＳ５１）。図１２の例では、決定装置１００は、所定のコンテンツを閲覧した後における、ユーザＵ５の投稿や検索等の行動情報を取得する。例えば、決定装置１００は、ユーザＵ５が悲しい事件に関するコンテンツを閲覧した後において、ユーザＵ５が投稿に関する行動情報ＡＣ５５等を取得する。

端末装置１０−５から行動情報を取得した決定装置１００は、端末装置１０−５を利用するユーザＵ５を対象ユーザに決定する（ステップＳ５２）。図１２の例では、決定装置１００は、ユーザＵ５を行動情報に基づいて感情を推定し、コンテンツを提供する対象ユーザとして決定する。

そして、決定装置１００は、行動情報に基づいて対象ユーザの感情を推定する（ステップＳ５３）。図１２の例では、決定装置１００は、端末装置１０−５から取得した行動情報ＡＣ５５等に基づいて、対象ユーザであるユーザＵ５の感情を推定する。例えば、決定装置１００は、端末装置１０−５から取得した行動情報ＡＣ５５等に基づいて、対象ユーザであるユーザＵ５の感情を推定する。例えば、決定装置１００は、対象ユーザであるユーザＵ５が悲しい気分になったと推定される投稿を行ったりしているため、ユーザＵ５が負の感情であると推定する。図１２の例では、決定装置１００は、推定感情情報ＥＬ１１に示すように、ユーザＵ５の感情を悲しみ（感情ＥＭ１３）であると推定する。

そして、決定装置１００は、推定したユーザ感情に対応するタグ情報を決定する（ステップＳ５４）。図１２の例では、決定装置１００は、条件情報記憶部１２４に示すような、ユーザ感情とタグ情報との組合せに基づいて、ユーザ感情に対応するタグ情報を決定する。

図１２の例では、条件情報記憶部１２４に示すようなユーザ感情とタグ情報との組合せに基づいて、決定装置１００は、対象ユーザであるユーザＵ５の感情に対応するタグ情報を決定する。具体的には、決定装置１００は、ユーザＵ５のユーザ感情ＥＭ１３と交差するマスに「○」が記憶されているタグ情報ＴＧ１２及びタグ情報ＴＧ１３をユーザＵ５のユーザ感情に対応するタグ情報として決定する。

その後、決定装置１００は、複数のコンテンツの各々に関連付けられたタグ情報に基づいて、対象ユーザに提供する提供コンテンツを決定する（ステップＳ５５）。例えば、決定装置１００は、複数のコンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１８等のうち、ユーザＵ５のユーザ感情ＥＭ１３に対応するタグ情報ＴＧ１２及びタグ情報ＴＧ１３のいずれかが関連付けられたコンテンツを提供コンテンツとして決定する。

図１２の例では、決定装置１００は、コンテンツに関連付けられたタグ情報ＴＧ１２及びタグ情報ＴＧ１３のいずれかのスコアが閾値「０．６」を超えるコンテンツがある場合にそのコンテンツを対象ユーザに提供する。

そのため、決定装置１００は、タグ情報ＴＧ１２及びタグ情報ＴＧ１３のいずれかが関連付けられたコンテンツ情報記憶部１２３中のコンテンツのうち、スコアが最大であるコンテンツを決定する。図１２の例では、決定装置１００は、タグ情報ＴＧ１２が関連付けられたコンテンツＣＴ１２と、タグ情報ＴＧ１３が関連付けられたコンテンツＣＴ１４とが最大スコア「０．５」のコンテンツであると決定する。そして、コンテンツＣＴ１２のスコア「０．５」やコンテンツＣＴ１４のスコア「０．５」が、閾値「０．６」を超えないため、条件を満たす該当コンテンツが無いと決定する。そのため、決定装置１００は、ユーザＵ５の端末装置１０へコンテンツを提供しない（ステップＳ５６）。

上述したように、決定装置１００は、対象ユーザのユーザ感情に対応するタグ情報が関連付けられたコンテンツに、スコアが閾値を超えるコンテンツが無い場合、提供コンテンツを対象ユーザに提供しない。これにより、決定装置１００は、ユーザに適切なコンテンツがない場合は、コンテンツの提供を抑制することにより、ユーザに不快感を与えるようなコンテンツの提供を抑制することができる。したがって、決定装置１００は、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

〔５−１．負の感情〕
上述した例では、決定装置１００が各コンテンツのスコアと閾値とを用いて、提供コンテンツを対象ユーザに提供するかどうかを決定する場合を示したが、決定装置１００は、ユーザの感情に応じて、提供コンテンツを対象ユーザに提供するかどうかを決定してもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザ感情が怒りや悲しみ等を負の感情である場合、提供コンテンツを対象ユーザに提供しないと決定してもよい。この場合、決定装置１００は、ユーザ感情が負の感情である場合、コンテンツの提供を抑制することにより、ユーザにとって適切でないタイミングでコンテンツが提供される可能性を低減することができる。したがって、決定装置１００は、決定装置１００が提供するサービスに対してユーザが良くない印象を抱く可能性を低減することができる。

〔６．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１３１と、決定部１３３とを有する。取得部１３１は、コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する。また、決定部１３３は、ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、対象ユーザの行動情報により推定される対象ユーザの感情と、複数のコンテンツの各々に関連付けられたタグ情報とに基づいて、対象ユーザが利用する端末装置１０に提供する提供コンテンツを決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、対象ユーザの行動情報により推定される対象ユーザの感情と、複数のコンテンツの各々に関連付けられたタグ情報とに基づいて、対象ユーザが利用する端末装置１０に提供する提供コンテンツを決定することにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、対象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツに割り当てられたスコアに基づいて、端末装置１０に提供する提供コンテンツを決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツに割り当てられたスコアに基づいて、端末装置１０に提供する提供コンテンツを決定することにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、対象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツがユーザに提供された際に当該ユーザが所定の行動を行った割合に基づいて、端末装置１０に提供する提供コンテンツを決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツがユーザに提供された際に当該ユーザが所定の行動を行った割合に基づいて、端末装置１０に提供する提供コンテンツを決定することにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報により推定される感情に基づくタグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報により推定される感情に基づくタグ情報を当該一のコンテンツに割り当てることにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報が所定の負の感情に関連する行動である場合、ユーザに所定の負の感情を与えることを示すタグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報が所定の負の感情に関連する行動である場合、ユーザに所定の負の感情を与えることを示すタグ情報を当該一のコンテンツに割り当てることにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報が所定の正の感情に関連する行動である場合、ユーザに所定の正の感情を与えることを示すタグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報が所定の正の感情に関連する行動である場合、ユーザに所定の正の感情を与えることを示すタグ情報を当該一のコンテンツに割り当てることにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、対象ユーザの感情が所定の条件を満たす場合、端末装置１０に提供コンテンツを提供しないと決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象ユーザの感情が所定の条件を満たす場合、端末装置１０に提供コンテンツを提供しないと決定することにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、対象ユーザの感情が所定の負の感情である場合、端末装置１０に提供コンテンツを提供しないと決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象ユーザの感情が所定の負の感情である場合、端末装置１０に提供コンテンツを提供しないと決定することにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００は、提供部１３４を有する。提供部１３４は、ユーザによる端末装置１０の操作に依らず、端末装置１０において出力されるプッシュ通知として、提供コンテンツを端末装置１０へ提供する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、ユーザによる端末装置１０の操作に依らず、端末装置１０において出力されるプッシュ通知として、提供コンテンツを端末装置１０へ提供することにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、取得部１３１は、所定のコンテンツの提供後の対象ユーザの行動情報を取得する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、所定のコンテンツの提供後の対象ユーザの行動情報を取得することにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、取得部１３１は、所定のコンテンツに関連するユーザの入力情報を含む行動情報を取得する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、所定のコンテンツに関連するユーザの入力情報を含む行動情報を取得することにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、取得部１３１は、ユーザが用いた所定のコンテンツに関連する検索クエリを含む行動情報を取得する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、ユーザが用いた所定のコンテンツに関連する検索クエリを含む行動情報を取得することにより、ユーザに応じて適切なコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、対象ユーザの感情に応じて、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象ユーザの感情に応じて、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を決定することにより、ユーザに応じて適切な量のコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、対象ユーザの感情に応じて、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を変動させる。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象ユーザの感情に応じて、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を変動させることにより、ユーザに応じて適切な量のコンテンツを提供可能にすることができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３３は、対象ユーザの感情が正の感情である場合、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を多くすると決定し、対象ユーザの感情が負の感情である場合、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を少なくすると決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象ユーザの感情が正の感情である場合、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を多くすると決定し、対象ユーザの感情が負の感情である場合、端末装置１０に提供する提供コンテンツの量を少なくすると決定することにより、ユーザに応じて適切な量のコンテンツを提供可能にすることができる。

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る決定装置１００は、例えば図１３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１３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。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。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決定システム
１００決定装置
１２１ユーザ情報記憶部
１２２行動情報記憶部
１２３コンテンツ情報記憶部
１２４条件情報記憶部
１３０制御部
１３１取得部
１３２推定部
１３３決定部
１３４提供部
１０端末装置
Ｎネットワーク

Claims

コンテンツの提供対象となる対象ユーザが行った検索で用いた検索クエリを含む行動情報を取得する取得部と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定する決定部と、
を備えることを特徴とする決定装置。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得部と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報であって、前記対象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツがユーザに提供された際に当該ユーザが所定の行動を行った割合に基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定する決定部と、
を備えることを特徴とする決定装置。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得部と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定し、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報により推定される感情に基づく前記タグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる決定部と、
を備えることを特徴とする決定装置。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得部と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定し、前記対象ユーザの感情が所定の負の感情である場合、前記端末装置に前記提供コンテンツを提供しないと決定する決定部と、
を備えることを特徴とする決定装置。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得し、所定のコンテンツの提供後の前記対象ユーザの前記行動情報を取得する取得部と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定する決定部と、
を備えることを特徴とする決定装置。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得部と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定し、前記対象ユーザの感情に応じて、前記端末装置に提供する前記提供コンテンツの量を決定する決定部と、
を備えることを特徴とする決定装置。
前記決定部は、
前記一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報が所定の負の感情に関連する行動である場合、ユーザに前記所定の負の感情を与えることを示す前記タグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる
ことを特徴とする請求項３に記載の決定装置。
前記決定部は、
前記一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報が所定の正の感情に関連する行動である場合、ユーザに前記所定の正の感情を与えることを示す前記タグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる
ことを特徴とする請求項３または請求項７に記載の決定装置。
前記取得部は、
前記所定のコンテンツに関連するユーザの入力情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項５に記載の決定装置。
前記取得部は、
ユーザが用いた前記所定のコンテンツに関連する検索クエリを含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項９に記載の決定装置。
前記決定部は、
前記対象ユーザの感情に応じて、前記端末装置に提供する前記提供コンテンツの量を変動させる
ことを特徴とする請求項６に記載の決定装置。
前記決定部は、
前記対象ユーザの感情が正の感情である場合、前記端末装置に提供する前記提供コンテンツの量を多くすると決定し、前記対象ユーザの感情が負の感情である場合、前記端末装置に提供する前記提供コンテンツの量を少なくすると決定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の決定装置。
前記ユーザによる前記端末装置の操作に依らず、前記端末装置において出力されるプッシュ通知として、前記提供コンテンツを前記端末装置へ提供する提供部、
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の決定装置。
コンピュータが実行する決定方法であって、
コンテンツの提供対象となる対象ユーザが行った検索で用いた検索クエリを含む行動情報を取得する取得工程と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定する決定工程と、
を含むことを特徴とする決定方法。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザが行った検索で用いた検索クエリを含む行動情報を取得する取得手順と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツ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。
コンピュータが実行する決定方法であって、
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得工程と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報であって、前記対象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツがユーザに提供された際に当該ユーザが所定の行動を行った割合に基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定する決定工程と、
を含むことを特徴とする決定方法。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得手順と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報であって、前記対象ユーザの感情と所定の類似性を有するタグ情報が関連付けられたコンテンツのうち、当該コンテンツがユーザに提供された際に当該ユーザが所定の行動を行った割合に基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツ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。
コンピュータが実行する決定方法であって、
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得工程と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定し、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報により推定される感情に基づく前記タグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる決定工程と、
を含むことを特徴とする決定方法。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得手順と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定し、一のコンテンツの提供後のユーザの行動情報により推定される感情に基づく前記タグ情報を当該一のコンテンツに割り当てる決定手順と、
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。
コンピュータが実行する決定方法であって、
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得工程と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定し、前記対象ユーザの感情が所定の負の感情である場合、前記端末装置に前記提供コンテンツを提供しないと決定する決定工程と、
を含むことを特徴とする決定方法。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得手順と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定し、前記対象ユーザの感情が所定の負の感情である場合、前記端末装置に前記提供コンテンツを提供しないと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。
コンピュータが実行する決定方法であって、
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得し、所定のコンテンツの提供後の前記対象ユーザの前記行動情報を取得する取得工程と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定する決定工程と、
を含むことを特徴とする決定方法。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得し、所定のコンテンツの提供後の前記対象ユーザの前記行動情報を取得する取得手順と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツ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。
コンピュータが実行する決定方法であって、
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得工程と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定し、前記対象ユーザの感情に応じて、前記端末装置に提供する前記提供コンテンツの量を決定する決定工程と、
を含むことを特徴とする決定方法。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザの行動情報を取得する取得手順と、
ユーザに与える心理的な作用を示すタグ情報が各々関連付けられた複数のコンテンツのうち、前記対象ユーザの行動情報により推定される前記対象ユーザの感情と、前記複数のコンテンツの各々に関連付けられた前記タグ情報とに基づいて、前記対象ユーザが利用する端末装置に提供する提供コンテンツを決定し、前記対象ユーザの感情に応じて、前記端末装置に提供する前記提供コンテンツの量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。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザが行った検索で用いた検索クエリを含む行動情報を取得する取得部と、
前記対象ユーザの行動情報に基づいて、前記対象ユーザの感情を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
コンピュータが実行する決定方法であって、
コンテンツの提供対象となる対象ユーザが行った検索で用いた検索クエリを含む行動情報を取得する取得工程と、
前記対象ユーザの行動情報に基づいて、前記対象ユーザの感情を推定する推定工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
コンテンツの提供対象となる対象ユーザが行った検索で用いた検索クエリを含む行動情報を取得する取得手順と、
前記対象ユーザの行動情報に基づいて、前記対象ユーザの感情を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。