JP6813545B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、例えば、端末装置に対するユーザの操作に応じて、所定の日時に目的地に到着する経路や、経路の混雑状況を示す情報を提供する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１５−０２６１３６号公報

しかしながら、従来技術は、上記した経路の検索などユーザがとった所定の行動に対する情報（例えば経路や混雑状況を示す情報）を提供するに過ぎなかった。このため、従来技術においては、例えば、ユーザが所定の行動をとった理由、すなわち、所定の行動に対する要因が不明であることから、所定の行動に対する要因を示す要因情報を得る技術が望まれていた。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザがとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を得ることができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、取得部と、比較部と、抽出部とを備える。取得部は、所定の期間に所定の行動をとった第１ユーザに対応する行動を示す第１行動情報と、前記第１ユーザとは異なる第２ユーザであって、前記所定の期間に前記所定の行動をとっていない前記第２ユーザに対応する行動を示す第２行動情報とを取得する。比較部は、前記取得部によって取得された前記第１行動情報と前記第２行動情報とを比較する。抽出部は、前記比較部の比較結果に基づいて、前記所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出する。

実施形態の一態様によれば、ユーザがとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を得ることができる。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す説明図である。 図２は、情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図４は、第１行動情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、第２行動情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、要因情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、情報処理装置における情報処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、変形例に係る要因情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、変形例に係る情報処理装置における情報処理の流れを示すフローチャートである。 図１０は、プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）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情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。

（実施形態）
〔１．情報処理〕
まず、実施形態に係る情報処理の一例について図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す説明図である。図１の例では、情報処理装置２０は、ユーザがとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出する処理などを行うことができるサーバ等である。

具体的には、図１に示すように、情報処理システム１には、端末装置１０Ａ，１０Ｂと、サービス提供サーバ１００と、情報処理装置２０とが含まれる。端末装置１０Ａ，１０Ｂ、サービス提供サーバ１００および情報処理装置２０は、それぞれネットワークＮ（図２参照）を介して有線または無線で互いに通信可能に接続される。

端末装置１０Ａ，１０Ｂは、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ノート型ＰＣ（Personal Computer）、デスクトップ型ＰＣ等の情報処理装置である。図１に示す例では、端末装置１０Ａは、第１ユーザＵ１が使用する端末装置であり、端末装置１０Ｂは、第１ユーザＵ１とは異なる第２ユーザＵ２が使用する端末装置である。

なお、端末装置１０Ａ，１０Ｂは、それぞれ複数台であっても、１台であってもよい。また、端末装置１０Ａが複数台である場合、各端末装置１０Ａに対応する第１ユーザＵ１は複数人いるとともに、端末装置１０Ｂが複数台である場合、各端末装置１０Ｂに対応する第２ユーザＵ２は複数人いるものとするが、これに限定されるものではない。なお、以下では、端末装置１０Ａ，１０Ｂを特に区別せずに説明する場合には「端末装置１０」と記載し、第１、第２ユーザＵ１，Ｕ２を特に区別せずに説明する場合には「ユーザＵ」と記載することがある。

サービス提供サーバ１００は、例えば、各種のウェブサービスをユーザＵの端末装置１０に対して提供するウェブサーバである。具体的には、サービス提供サーバ１００は、端末装置１０にウェブページを配信することで、各種サービスを提供する。例えば、サービス提供サーバ１００は、検索サイト、旅行サイト、ニュースサイト、天気予報サイト、オークションサイト、ショッピングサイト、路線検索サイト、地図提供サイト、ファイナンス（株価）サイト、飲食店紹介サイト、ＳＮＳ（Social Networking Service）、ウェブブログ、スケジュール管理などの各種サービスを提供する。

ここで、端末装置１０は、ユーザＵによる操作に従ってサービス提供サーバ１００にネットワークＮを介してアクセスし、上記した各種サービスを利用する。このとき、サービス提供サーバ１００は、ネットワークＮ上におけるユーザＵの行動を受け付けて各種サービスを提供するとともに、かかる行動を記憶することができる。

上記したネットワークＮ上におけるユーザＵの行動とは、各種ウェブサイトから提供されるサービスの利用に際して、ユーザＵの操作に従い端末装置１０から発信される情報を意味する。例えば、ユーザＵの行動には、検索サイトにおける検索クエリ（検索に用いるキーワード）の入力、旅行サイトにおけるホテル予約、ニュースサイトや天気予報サイトの閲覧、オークションサイトの出品や入札を含む利用、ショッピングサイトにおける物品の購買、路線検索サイトにおける目的地までの経路の検索、ＳＮＳやウェブブログなどへの投稿、ユーザＵのスケジュール情報への入力などが含まれる。なお、上記では、ユーザＵの行動を具体的に示したが、これらはあくまでも例示であって限定されるものではない。

ここで、図１に示す例において、第１ユーザＵ１と第２ユーザＵ２とは、行動の内容が異なっているものとする。例えば、第１ユーザＵ１のとる行動には、「所定の期間に所定の行動をとる」ことが含まれる一方、第２ユーザＵ２のとる行動には、「所定の期間に所定の行動をとる」ことが含まれない、すなわち、第２ユーザＵ２は、所定の期間に所定の行動をとっていないものとする。

別言すれば、複数のユーザＵのうち、所定の期間に所定の行動をとったユーザＵが「第１ユーザＵ１」であり、所定の期間に所定の行動をとっていないユーザＵが「第２ユーザＵ２」であるともいえる。なお、ここでは一例として、「所定の期間に所定の行動をとる」ことが、「２０１８年８月１０日のホテルＸを予約する」ことであるものとして説明を続ける。

ところで、従来技術においては、ユーザＵ（正確には第１ユーザＵ１）が所定の行動をとった理由、すなわち、所定の行動に対する要因が不明であるため、かかる要因を示す要因情報を得る技術が望まれていた。そこで、本実施形態にあっては、上記した第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出するようにした。

詳しく説明すると、サービス提供サーバ１００は、端末装置１０Ａから、上記した所定の行動を含む第１ユーザＵ１の行動を受け付ける（ステップＳ１）。具体的には、サービス提供サーバ１００は、第１ユーザＵ１によって操作される端末装置１０Ａから、所定の行動、および、所定の行動とは異なるその他の行動を受け付ける。このとき、サービス提供サーバ１００は、第１ユーザＵ１の行動に応じた各種サービスを提供することができる。

また、サービス提供サーバ１００は、端末装置１０Ｂから、第２ユーザＵ２の行動を受け付ける（ステップＳ２）。ここで、第２ユーザＵ２の行動には、上記したように所定の行動が含まれないことから、サービス提供サーバ１００は、第２ユーザＵ２によって操作される端末装置１０Ｂから、所定の行動とは異なるその他の行動を受け付けることとなる。このとき、サービス提供サーバ１００は、第２ユーザＵ２の行動に応じた各種サービスを提供することができる。

なお、図１に示す例では、所定の行動は、上記したようにホテルの予約であり、その他の行動は、検索クエリの入力、ニュースサイトや天気予報サイトの閲覧、オークションサイトの利用などであるが、これらに限られない。

そして、サービス提供サーバ１００は、記憶部１０１を有し、かかる記憶部１０１に第１、第２ユーザＵ１，Ｕ２の行動を示す情報を格納する（ステップＳ３）。詳しくは、サービス提供サーバ１００は、所定の期間に所定の行動をとった第１ユーザＵ１に対応する行動を示す第１行動情報と、第２ユーザＵ２に対応する行動を示す第２行動情報とを記憶部１０１に格納する。

なお、上記した記憶部１０１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。

続いて、情報処理装置２０は、第１行動情報および第２行動情報をサービス提供サーバ１００から取得する（ステップＳ４）。図１では、情報処理装置２０によって取得された第１行動情報の一例を符号Ｊ１で示し、第２行動情報の一例を符号「Ｊ２」で示した。

例えば、第１行動情報Ｊ１および第２行動情報Ｊ２には、「ユーザＩＤ」、「所定の行動の内容」および「その他の行動の内容」の情報が含まれ、互いに関連付けられている。

「ユーザＩＤ」は、ユーザＵを識別するための識別情報である。例えば、第１ユーザＵ１は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」「Ｕ１２」「Ｕ１３」として識別され、第２ユーザＵ２は、ユーザＩＤ「Ｕ２１」「Ｕ２２」「Ｕ２３」として識別される。

「所定の行動の内容」は、所定の行動の内容を示す情報である。例えば、第１行動情報Ｊ１には、所定の行動の内容として、上記した「２０１８年８月１０日のホテルＸ予約」が含まれる。他方、第２行動情報Ｊ２は、第２ユーザＵ２に対応する行動を示すことから、所定の行動の内容を示す情報は含まれない。

「その他の行動の内容」は、その他の行動の内容を示す情報である。例えば、第１行動情報Ｊ１には、ユーザＩＤ「Ｕ１１」の第１ユーザＵ１に対応するその他の行動の内容として、「「歌手Ｙコンサート」検索」、「ニュースサイト閲覧」、「ネットオークション利用」などが含まれる。また、第１行動情報Ｊ１には、ユーザＩＤ「Ｕ１２」の第１ユーザＵ１に対応するその他の行動の内容として、「「歌手Ｙコンサート」検索」、「天気予報サイト閲覧」、「ネットオークション利用」などが含まれる。また、第１行動情報Ｊ１には、ユーザＩＤ「Ｕ１３」の第１ユーザＵ１に対応するその他の行動の内容として、「「歌手Ｙコンサート」検索」、「ニュースサイト閲覧」、「天気予報サイト閲覧」などが含まれる。

他方、第２行動情報Ｊ２には、ユーザＩＤ「Ｕ２１」の第２ユーザＵ２に対応するその他の行動の内容として、「ニュースサイト閲覧」、「ネットオークション利用」などが含まれる。また、第２行動情報Ｊ２には、ユーザＩＤ「Ｕ２２」の第２ユーザＵ２に対応するその他の行動の内容として、「天気予報サイト閲覧」、「ネットオークション利用」などが含まれる。また、第２行動情報Ｊ２には、ユーザＩＤ「Ｕ２３」の第２ユーザＵ２に対応するその他の行動の内容として、「ニュースサイト閲覧」、「天気予報サイト閲覧」などが含まれる。なお、上記した第１行動情報Ｊ１の詳細については図４を、第２行動情報Ｊ２の詳細については図５を用いて後述する。

そして、情報処理装置２０は、第１行動情報Ｊ１と第２行動情報Ｊ２とを比較する（ステップＳ５）。詳しくは、情報処理装置２０は、第１行動情報Ｊ１における所定の行動以外の行動（すなわちその他の行動）と、第２行動情報Ｊ２における所定の行動以外の行動（その他の行動）とを比較する。

具体的には、例えば、情報処理装置２０は、第１行動情報Ｊ１の「その他の行動の内容」と、第２行動情報Ｊ２の「その他の行動の内容」とを比較して差分を求める。第１行動情報Ｊ１と第２行動情報Ｊ２との差分は、例えば、「その他の行動の内容」における行動の有無であってもよいし、また、「その他の行動の内容」において、行動の内容の種類ごとに出現回数をカウントし、かかる出現回数の差分であってもよい。

続いて、情報処理装置２０は、上記した比較結果に基づいて所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出する（ステップＳ６）。具体的には、情報処理装置２０は、上記した比較によって得られる差分に基づいて、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出する。

詳しく説明すると、例えば、上記した比較結果において、所定の行動をとった第１ユーザＵ１に対応する行動（第１行動情報Ｊ１）に含まれる一方、所定の行動をとっていない第２ユーザＵ２に対応する行動（第２行動情報Ｊ２）には含まれない、あるいはほとんど含まれないような行動は、第１ユーザＵ１に特有の行動（特徴的な行動）であるといえる。

そこで、本実施形態に係る情報処理装置２０にあっては、上記したような、所定の行動をとった第１ユーザＵ１に特有の行動を、所定の行動の要因を示す要因情報として抽出するようにした。

例えば、情報処理装置２０は、第１行動情報Ｊ１に含まれるその他の行動のうち、第２行動情報Ｊ２に含まれるその他の行動と比べて出現回数が比較的多い行動（例えば所定値以上多い行動）を、第１ユーザＵ１に特有の行動とすることができる。

図１に示す例では、「その他の行動の内容」のうち「「歌手Ｙコンサート」検索」の出現回数は、第１行動情報Ｊ１において３回、第２行動情報において０回である。従って、情報処理装置２０は、第１行動情報Ｊ１における「「歌手Ｙコンサート」検索」の行動は、第２行動情報Ｊ２と比べて出現回数が比較的多く、第１ユーザＵ１に特有の行動であると判定することができる。

一方、図１に示す例では、「その他の行動の内容」のうち「ニュース閲覧」や「オークション利用」、「天気予報閲覧」の出現回数はそれぞれ、第１行動情報Ｊ１において２回、第２行動情報において２回である。従って、第１行動情報Ｊ１における「ニュース閲覧」等の行動は、第２行動情報Ｊ２と比べて出現回数が比較的多いとはいえないため、情報処理装置２０にあっては、「ニュース閲覧」等の行動は、第１ユーザＵ１に特有の行動ではないと判定することができる。

従って、情報処理装置２０にあっては、所定の行動をとった第１ユーザＵ１に特有の行動が「「歌手Ｙコンサート」検索」と判定し、かかる特有の行動を所定の行動の要因を示す要因情報として抽出する。

具体的には、情報処理装置２０にあっては、所定の行動として２０１８年８月１０日のホテルＸの予約をする行動をとった第１ユーザＵ１は、「「歌手Ｙコンサート」検索」する傾向があるとして、かかる「「歌手Ｙコンサート」検索」を要因情報として抽出する。これにより、例えば、情報処理装置２０においては、第１ユーザＵ１は歌手Ｙのコンサートに行くために、２０１８年８月１０日のホテルＸを予約する行動をとったと推定することが可能になる。なお、ここでは、ホテルＸは、歌手Ｙのコンサート会場付近にあるものとする。

このように、本実施形態に係る情報処理装置２０にあっては、第１行動情報Ｊ１と第２行動情報Ｊ２とを比較し、比較結果に基づいてユーザＵ（正確には第１ユーザＵ１）がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出するようにした。これにより、所定の行動に対する要因を示す要因情報を得ることができる。

また、情報処理装置２０は、第１行動情報Ｊ１と第２行動情報Ｊ２との比較によって得られる差分に基づいて、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出する。このように、差分を用いることで、第１ユーザＵ１に特有の行動を示す情報を正確に得ることができ、よって所定の行動に対する要因を示す要因情報を精度良く抽出することができる。

また、情報処理装置２０は、例えば、抽出された要因情報や、要因に関連する関連情報をサービス提供サーバ１００や端末装置１０へ提供してもよい。例えば、情報処理装置２０は、要因情報が「「歌手Ｙコンサート」検索」であった場合、第１ユーザＵ１の端末装置１０Ａに対し、歌手Ｙに関連する商品の広告などの関連情報を提供してもよい。

なお、上記において、情報処理装置２０は、「「歌手Ｙコンサート」検索」など検索クエリの入力の履歴を要因情報として抽出したが、これに限定されるものではない。すなわち、例えば、情報処理装置２０にあっては、所定の行動に対応する事象（イベント）を示す事象情報を要因情報として抽出してもよい。

例えば、情報処理装置２０は、「「歌手Ｙコンサート」検索」など検索クエリの入力に対して、予め「歌手Ｙコンサート」などの事象を示す事象情報を関連付けておく。そして、情報処理装置２０は、第１ユーザＵ１に特有の行動が「「歌手Ｙコンサート」検索」であった場合、関連付けられた事象情報である「歌手Ｙコンサート」を要因情報として抽出してもよい。言い換えると、情報処理装置２０は、「２０１８年８月１０日のホテルＸの予約をする」といった所定の行動に対応する事象を示す事象情報「歌手Ｙコンサート」を要因情報として抽出してもよい。これにより、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を具体的な事象（イベント）の情報で得ることが可能となる。

なお、図１に示す例では、情報処理装置２０は、第１ユーザＵ１に特有の行動が「「歌手Ｙコンサート」検索」であるため、検索クエリの入力の履歴情報を要因情報として抽出したが、これに限られない。

すなわち、例えば、情報処理装置２０は、第１ユーザＵ１に特有の行動が、ショッピングサイトにおける、物品の購買の履歴、コンサートや公共交通機関（例えば飛行機）のチケットの購買の履歴など、電子商取引に関する履歴情報である場合、かかる履歴情報を要因情報として抽出してもよい。

具体的には、例えば、情報処理装置２０は、第１ユーザＵ１に特有の行動が「歌手Ｙコンサートのチケットの購買」であった場合、かかるチケットの購買履歴を示す履歴情報を要因情報として抽出してもよい。これにより、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を、具体的な行動の履歴情報で得ることが可能となる。

〔２．情報処理システム１〕
図２は、情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１は、上記したように、端末装置１０Ａ，１０Ｂ、サービス提供サーバ１００および情報処理装置２０が含まれ、ネットワークＮを介して通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。

なお、図２や上述した図１では、図示の簡略化のため、端末装置１０を２台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではない。

また、サービス提供サーバ１００および情報処理装置２０はそれぞれ、単体の処理装置である必要はなく、クラウドシステム等の複数の処理装置が協調して動作することで実現されてもよい。また、図２等では、サービス提供サーバ１００および情報処理装置２０は別々のサーバとしたが、これに限定されるものではなく、適宜に組わせて１つまたは３つ以上のサーバで実現されてもよい。

〔３．情報処理装置２０〕
次いで、上記した情報処理装置２０の構成について具体的に説明する。

図３は、情報処理装置２０の構成例を示すブロック図である。なお、図３では、情報処理装置２０の説明に必要となる構成要素を示しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。図３に示すように、情報処理装置２０は、通信部３０と、記憶部４０と、制御部５０とを備える。

〔４．１．通信部３０〕
通信部３０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１０やサービス提供サーバ１００などとの間で情報の送受信を行う。例えば、通信部３０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。

〔４．２．記憶部４０〕
記憶部４０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。本実施形態に係る記憶部４０は、第１行動情報記憶部４１と、第２行動情報記憶部４２と、要因情報記憶部４３とを備える。

〔４．２．１．第１行動情報記憶部４１〕
第１行動情報記憶部４１は、所定の期間に所定の行動をとった第１ユーザＵ１に対応する行動を示す第１行動情報を記憶する。図４は、第１行動情報記憶部４１の一例を示す図である。

図４に示すように、第１行動情報記憶部４１には、「ユーザＩＤ」、「所定の期間」、「所定の行動」および「その他の行動」のそれぞれの情報が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。

「ユーザＩＤ」は、第１ユーザＵ１を識別するための識別情報である。「所定の期間」は、例えば、第１ユーザＵ１が所定の行動を行う期間を示す情報である。なお、図４に示す例では、理解の便宜のため、「所定の期間」を「期間Ｚ１」といった抽象的な符号を用いて図示するが、「期間Ｚ１」には具体的な情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な符号を図示する場合がある。

「所定の行動」は、第１ユーザＵ１がとる所定の行動の内容を示す情報である。「その他の行動」は、第１ユーザＵ１がとる行動であって、所定の行動とは異なるその他の行動を示す情報である。

図４では、第１行動情報記憶部４１のユーザＩＤ「Ｕ１１」は、所定の期間が「期間Ｚ１」、所定の行動が「行動Ａ」、その他の行動が「行動Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３・・・」である例を示している。また、第１行動情報記憶部４１のユーザＩＤ「Ｕ１２」は、所定の期間が「期間Ｚ１」、所定の行動が「行動Ａ」、その他の行動が「行動Ｂ１，Ｂ３・・・」である例を示している。また、第１行動情報記憶部４１のユーザＩＤ「Ｕ１３」は、所定の期間が「期間Ｚ１」、所定の行動が「行動Ａ」、その他の行動が「行動Ｂ１，Ｂ２・・・」である例を示している。なお、上記した「期間Ｚ１」、「行動Ａ」および「行動Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３」については、後述する。

〔４．２．２．第２行動情報記憶部４２〕
図３の説明に戻ると、第２行動情報記憶部４２は、所定の期間に所定の行動をとっていない第２ユーザＵ２に対応する行動を示す第２行動情報を記憶する。図５は、第２行動情報記憶部４２の一例を示す図である。

図５に示すように、第２行動情報記憶部４２には、「ユーザＩＤ」、「所定の期間」、「所定の行動」および「その他の行動」のそれぞれの情報が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。なお、理解の便宜のため、第２行動情報記憶部４２に「所定の期間」および「所定の行動」を示したが、第２ユーザＵ２は、所定の期間に所定の行動をとっていないため、第２行動情報記憶部４２から「所定の期間」および「所定の行動」の情報自体を削除するように構成してもよい。

「ユーザＩＤ」は、第２ユーザＵ２を識別するための識別情報である。「所定の期間」および「所定の行動」は、第１行動情報記憶部４１と同様であるため、説明を省略する。「その他の行動」は、第２ユーザＵ２がとる行動を示す情報であり、第１行動情報記憶部４１の「その他の行動」と対応する情報である。

図５では、第２行動情報記憶部４２のユーザＩＤ「Ｕ２１」は、所定の期間および所定の行動の情報が含まれず、その他の行動が「行動Ｂ２，Ｂ３・・・」である例を示している。また、第２行動情報記憶部４２のユーザＩＤ「Ｕ２２」は、所定の期間および所定の行動の情報が含まれず、その他の行動が「行動Ｂ３・・・」である例を示している。また、第２行動情報記憶部４２のユーザＩＤ「Ｕ２３」は、所定の期間および所定の行動の情報が含まれず、その他の行動が「行動Ｂ２・・・」である例を示している。

ここで、図４や図５に示される「期間Ｚ１」、「行動Ａ」および「行動Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３」の情報について詳説する。

所定の期間である「期間Ｚ１」は、時間に関する情報を含み、例えば、図１で示した「２０１８年８月１０日」などの日付を示す情報である。なお、「期間Ｚ１」は、上記した日付に限定されるものではなく、例えば、年、月、日、時刻、年代、時代、季節などであってもよい。

所定の行動である「行動Ａ」は、第１ユーザＵ１がとったネットワークＮ上の行動を含み、例えば、図１で示した「ホテルＸの予約」などの行動を示す情報である。また、その他の行動である「行動Ｂ１」も、第１ユーザＵ１がとったネットワークＮ上の行動を含み、例えば、図１で示した「「歌手Ｙコンサート」検索」などの行動を示す情報である。

その他の行動である「行動Ｂ２，Ｂ３」は、第１、第２ユーザＵ１，Ｕ２がとったネットワークＮ上の行動を含み、例えば、図１で示した「ニュースサイト等の閲覧、オークションサイトの利用」などの行動を示す情報である。

なお、図４および図５から分かるように、ここでは、その他の行動の「行動Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３」のうち、「行動Ｂ１」が、所定の期間に所定の行動をとった第１ユーザＵ１に特有の行動であるものとする。

〔４．２．３．要因情報記憶部４３〕
図３の説明に戻ると、要因情報記憶部４３は、所定の行動に対する要因に関する情報などを記憶する。図６は、要因情報記憶部４３の一例を示す図である。

図６に示すように、要因情報記憶部４３には、「要因ＩＤ」、「比較結果」および「事象」のそれぞれの情報が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。

「要因ＩＤ」は、所定の行動に対する要因毎に割り当てられる識別情報である。「比較結果」は、第１行動情報と第２行動情報とを比較したときの比較結果を示す情報である。例えば、「比較結果」には、第１行動情報と第２行動情報との比較によって得られる差分の情報が含まれる、言い換えると、第１ユーザＵ１に特有の行動を示す情報が含まれる。

「事象」は、事象（イベント）を示す情報である。具体的には、「事象」は、上記した比較結果に含まれる、第１ユーザＵ１に特有の行動に関連付けられる事象を示す事象情報である。なお、「事象」は、予め設定されてもよいし、比較結果に含まれる特有の行動の内容から抽出される事象の内容に応じて設定されてもよい。

図６では、要因情報記憶部４３の要因ＩＤ「Ｃ０１」は、比較結果が「行動Ｂ１」、事象が「事象Ｄ１」である例を示している。

ここで、例えば、比較結果の「行動Ｂ１」が、図１で示した「「歌手Ｙコンサート」検索」である場合、「事象Ｄ１」は「歌手Ｙコンサート」などイベントを示す情報となるが、これに限られない。

〔４．３．制御部５０〕
図３の説明に戻ると、制御部５０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部５０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部５０は、取得部５１と、比較部５２と、抽出部５３と、提供部５４とを備える。

〔４．３．１．取得部５１〕
取得部５１は、サービス提供サーバ１００（図１参照）から通信部３０を介して各種の情報を取得する。例えば、取得部５１は、端末装置１０（図１参照）からサービス提供サーバ１００に対してなされた、ユーザＵに対応する行動を示す行動情報を取得する。

具体的には、取得部５１は、所定の期間に所定の行動をとった第１ユーザＵ１に対応する行動を示す第１行動情報を取得し、所定の期間に所定の行動をとっていない第２ユーザＵ２に対応する行動を示す第２行動情報を取得する。このとき、取得部５１は、ユーザＵに対応する行動を示す行動情報のうち、所定の行動をとったユーザＵの行動情報を収集して第１行動情報として取得するとともに、所定の行動をとっていないユーザＵの行動情報を収集して第２行動情報として取得してもよい。

なお、取得部５１は、所定の行動をとっていない複数のユーザＵの中からランダムにユーザＵを選択し、選択されたユーザＵ（すなわち第２ユーザＵ２）に対応する行動を示す行動情報を第２行動情報として取得してもよい。

また、取得部５１は、第１ユーザＵ１や第２ユーザＵ２に対応する行動の情報に、行動の履歴を示す履歴情報が含まれる場合、かかる履歴情報を第１行動情報または第２行動情報として取得してもよい。具体的には、取得部５１は、第１ユーザＵ１に対応する行動の履歴を示す履歴情報を第１行動情報として取得するとともに、第２ユーザＵ２に対応する行動の履歴を示す履歴情報を第２行動情報として取得してもよい。

なお、上記した行動の履歴を示す履歴情報には、例えば、検索クエリの履歴情報や、ショッピングサイトにおける、物品の購買の履歴情報、コンサートや公共交通機関のチケットの購買の履歴情報などの電子商取引に関する履歴情報などが含まれるが、これらに限定されるものではない。

また、取得部５１は、第１ユーザＵ１や第２ユーザＵ２に対応する行動の情報に、ネットワークＮを介して投稿される投稿情報（例えばＳＮＳ等への投稿情報）が含まれる場合、かかる投稿情報を第１行動情報または第２行動情報として取得してもよい。具体的には、取得部５１は、第１ユーザＵ１に対応する投稿情報を第１行動情報として取得するとともに、第２ユーザＵ２に対応する投稿情報を第２行動情報として取得してもよい。

なお、上記した投稿情報には、例えば、ブログ、マイクロブログ、ウェブページ、メッセージ、静止画像、動画像、音声等の情報が含まれるが、これらに限定されるものではない。

そして、取得部５１は、取得された第１行動情報を第１行動情報記憶部４１に格納する。同様に、取得部５１は、取得された第２行動情報を第２行動情報記憶部４２に格納する。

〔４．３．２．比較部５２〕
比較部５２は、第１行動情報と第２行動情報とを比較する。例えば、比較部５２は、第１行動情報記憶部４１に記憶される第１行動情報を読み出すとともに、第２行動情報記憶部４２に記憶される第２行動情報を読み出して比較する。

具体的には、比較部５２は、第１行動情報（図４参照）に含まれる「その他の行動」の情報と、第２行動情報（図５参照）に含まれる「その他の行動」の情報とを比較して差分を求める。

例えば、比較部５２は、第１行動情報および第２行動情報に含まれる、検索クエリの履歴情報、電子商取引に関する履歴情報、および、ネットワークＮを介して投稿される投稿情報などを比較する。

そして、比較部５２は、上記した比較により、第１行動情報に含まれる一方、第２行動情報には含まれない、あるいはほとんど含まれないような行動の情報、言い換えると、第１ユーザＵ１に特有の行動の情報を、差分として求める。図４，５に示す例で説明すると、比較部５２は、第１行動情報に含まれる「行動Ｂ１」の情報を差分として得るものとする。

このように、比較部５２は、検索クエリの履歴情報、電子商取引に関する履歴情報、および、投稿情報などを比較することから、第１ユーザＵ１に特有の行動を正確に差分として求めることができる。

なお、比較部５２にあっては、検索クエリの履歴情報、電子商取引に関する履歴情報、および、投稿情報の全てを比較することを要さず、例えば各情報のうちの一部を比較してもよい。

そして、比較部５２は、比較によって得られる差分の情報、換言すると、第１ユーザＵ１に特有の行動を示す情報を比較結果として、要因情報記憶部４３に格納する（図６参照）。

〔４．３．３．抽出部５３〕
抽出部５３は、比較部５２の比較結果に基づいて、第１ユーザＵ１がとった所定の行動の要因を示す要因情報を抽出する。例えば、抽出部５３は、第１行動情報と第２行動情報との比較によって得られる差分に基づいて、要因情報を抽出する。

具体的には、例えば、抽出部５３は、要因情報記憶部４３に記憶される比較結果を読み出す。比較結果には、第１行動情報と第２行動情報との差分であって、第１ユーザＵ１に特有の行動の情報が含まれることから、抽出部５３は、かかる第１ユーザＵ１に特有の行動の情報を要因情報として抽出する。なお、抽出部５３によって抽出される要因情報は、１つであっても複数であってもよい。

ここで、抽出される要因情報の例について説明する。例えば、図１で示したように、所定の期間（期間Ｚ１（図４参照））および所定の行動（行動Ａ（図４参照））が「２０１８年８月１０日のホテルＸの予約」であり、比較結果の差分（行動Ｂ１（図４参照））が「「歌手Ｙコンサート」検索」」である場合、抽出部５３は、「「歌手Ｙコンサート」検索」」などの検索クエリの履歴情報を要因情報として抽出する。

なお、抽出部５３は、要因情報記憶部４３を読み出し、比較結果たる行動Ｂ１に関連付けられる事象（イベント）情報（ここでは「歌手Ｙコンサート」）を要因情報として抽出してもよい。具体的には、抽出部５３は、「２０１８年８月１０日のホテルＸの予約」といった所定の行動に対応する事象情報「歌手Ｙコンサート」を要因情報として抽出してもよい。これにより、要因情報を具体的な事象（イベント）の情報で得ることが可能となる。

次に、例えば、所定の期間（期間Ｚ１）および所定の行動（行動Ａ）が「２０１８年６月〜７月に物品Ｆの購買」であり、比較結果の差分（行動Ｂ１）が「「歌手Ｙコンサート」検索」」である場合について説明する。なお、物品Ｆは、歌手Ｙコンサートに関連する物品（例えばＴシャツやタオル等）であるものとするが、これに限られない。

かかる場合、抽出部５３は、比較結果に基づき、「「歌手Ｙコンサート」検索」」などの検索クエリの履歴情報や、「歌手Ｙコンサート」などの事象情報を、要因情報として抽出する。これにより、第１ユーザＵ１は、歌手Ｙのコンサートに行くために、物品Ｆを購買する行動をとったと推定することが可能になる。

次に、例えば、所定の期間（期間Ｚ１）および所定の行動（行動Ａ）が「到着時刻２０１８年８月１０日１８時で駅Ｇまでの路線検索」であり、比較結果の差分（行動Ｂ１）が「歌手Ｙコンサートのチケットの購買」である場合について説明する。なお、駅Ｇは、歌手Ｙのコンサート会場の最寄駅であるものとするが、これに限られない。

かかる場合、抽出部５３は、比較結果に基づき、「歌手Ｙコンサートのチケットの購買」などの電子商取引に関する履歴情報や、「歌手Ｙコンサート」などの事象情報を、要因情報として抽出する。これにより、第１ユーザＵ１は、歌手Ｙのコンサートに行くために、駅Ｇまでの路線を検索する行動をとったと推定することが可能になる。

次に、例えば、所定の期間（期間Ｚ１）および所定の行動（行動Ａ）が「スケジュール情報において２０１８年８月１０日に休暇を入力」であり、比較結果の差分（行動Ｂ１）が「歌手Ｙコンサートに関する情報の投稿」である場合について説明する。

かかる場合、抽出部５３は、比較結果に基づき、「歌手Ｙコンサートに関する情報」などの投稿情報や、「歌手Ｙコンサート」などの事象情報を、要因情報として抽出する。これにより、第１ユーザＵ１は、歌手Ｙのコンサートに行くために、スケジュール情報に休暇を入力する行動をとったと推定することが可能になる。

このように、本実施形態に係る抽出部５３は、所定の行動をとった第１ユーザＵ１に特有の行動の情報を要因情報として抽出することで、所定の行動に対する要因を示す要因情報を得ることができる、言い換えると、第１ユーザＵ１が所定の行動とった理由を推定することが可能になる。

〔４．３．４．提供部５４〕
提供部５４は、抽出された要因情報や要因に関する関連情報をサービス提供サーバ１００や端末装置１０へ提供する。

例えば、提供部５４は、抽出された要因情報が「「歌手Ｙコンサート」検索」や「歌手Ｙコンサート」であった場合、歌手Ｙコンサートや歌手Ｙに関連する商品の広告などの関連情報を、第１ユーザＵ１の端末装置１０Ａに対して提供することができる。

また、例えば、路線検索サイトを用いた目的地までの経路の検索において、混雑が予測される経路がある場合、提供部５４は、抽出された要因情報を、かかる混雑の原因として端末装置１０へ提供してもよい。

すなわち、例えば、提供部５４は、目的地の一例である駅毎に、経路の検索がなされた累積の回数を累積検索回数として算出し、累積検索数が通常時に比べて所定値以上増加した場合、累積検索数が増加した駅が将来混雑する場所であると予測する。

具体的には、例えば、第１行動情報における所定の期間（期間Ｚ１）および所定の行動（行動Ａ）が「到着時刻２０１８年８月１０日１８時で駅Ｇまでの路線検索」であり、かかる検索がなされた累積検索回数が通常時に比べて所定値以上増加した場合、駅Ｇが将来混雑する場所であると予測する。

また、例えば、このときの比較部５２における比較結果の差分（行動Ｂ１）が「歌手Ｙコンサートのチケットの購買」である場合、抽出部５３は、「歌手Ｙコンサート」などの事象情報を、要因情報として抽出することとなる。

そこで、提供部５４は、抽出された要因情報（ここでは「歌手Ｙコンサート」）を、将来混雑すると予測された場所（ここでは「駅Ｇ」）の混雑の原因として、端末装置１０へ提供してもよい。

これにより、例えば、端末装置１０のユーザＵは、将来混雑すると予測された場所の混雑の原因を把握することが可能となり、結果として経路検索サイトなどを用いた経路の検索における利便性を向上させることができる。

〔５．情報処理装置２０の処理フロー〕
次に、情報処理装置２０における情報処理の手順について説明する。図７は、情報処理装置２０における情報処理の流れを示すフローチャートであり、かかる処理は繰り返し実行される。

図７に示すように、情報処理装置２０の制御部５０は、第１行動情報および第２行動情報を取得する（ステップＳ１０）。次に、制御部５０は、取得された第１行動情報と第２行動情報とを比較する（ステップＳ１１）。

次に、制御部５０は、比較によって得られる差分に基づいて、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出する（ステップＳ１２）。次いで、制御部５０は、抽出された要因情報や、要因に関連する関連情報をサービス提供サーバ１００や端末装置１０へ提供する（ステップＳ１３）。

（変形例）
〔６．変形例に係る情報処理装置２０〕
上述した実施形態において、抽出部５３は、第１ユーザＵ１がとった特有の行動の情報、言い換えると、第１ユーザＵ１の過去の行動の情報を要因情報として抽出するようにしたが、これに限定されるものではない。すなわち、変形例に係る抽出部５３にあっては、第１ユーザＵ１の将来の行動を示す将来行動情報を要因情報として抽出するようにした。これにより、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を、具体的な将来行動情報で得ることが可能となる。

具体的に説明すると、変形例に係る抽出部５３は、要因情報記憶部４３に記憶される情報に基づいて、第１ユーザＵ１の将来の行動を推定する。図８は、変形例に係る要因情報記憶部４３の一例を示す図である。なお、以下においては、上記した実施形態と共通の構成については、同一の符号を付して説明を省略することがある。

図８に示すように、変形例に係る要因情報記憶部４３には、「要因ＩＤ」、「比較結果」および「将来行動」のそれぞれの情報が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。「要因ＩＤ」および「比較結果」は、実施形態と同様であるため、説明を省略する。

「将来行動」は、第１ユーザＵ１の将来の行動を示す将来行動情報である。具体的には、「将来行動」は、上記した比較結果に含まれる、第１ユーザＵ１に特有の行動に関連付けられる将来の行動を示す将来行動情報である。なお、「将来行動」は、予め設定されてもよいし、比較結果に含まれる特有の行動の内容から抽出される将来行動の内容に応じて設定されてもよい。

図６では、要因情報記憶部４３の要因ＩＤ「Ｃ１１」は、比較結果が「行動Ｂ１」、将来行動が「将来行動Ｅ１」である例を示している。

ここで、例えば、比較結果が「行動Ｂ１」が、図１で示した「「歌手Ｙコンサート」検索」である場合、「将来行動Ｅ１」は「歌手Ｙコンサートのチケットの購買」や、「駅Ｇまでの路線検索」など、第１ユーザＵ１が将来とると推定される行動を示す情報となる。なお、駅Ｇは、上記したように、歌手Ｙのコンサート会場の最寄駅であるが、これに限られない。また、上記では、「将来行動Ｅ１」として、「チケットの購買」や「路線検索」など具体的に示したが、あくまでも例示であって限定されるものではない。

そして、抽出部５３（図３参照）は、上記した要因情報記憶部４３に記憶される情報に基づいて、将来行動情報を要因情報として抽出する。なお、抽出部５３によって要因情報として抽出される将来行動情報は、１つであっても複数であってもよい。また、抽出部５３は、上記した事象情報などとともに、将来行動情報を要因情報として抽出してもよい。

ここで、抽出される要因情報の例について説明する。例えば、図１で示したように、所定の期間（期間Ｚ１（図４参照））および所定の行動（行動Ａ（図４参照））が「２０１８年８月１０日のホテルＸの予約」であり、比較結果（行動Ｂ１（図４参照））が「「歌手Ｙコンサート」検索」」である場合、抽出部５３は、比較結果の「「歌手Ｙコンサート」検索」」に関連付けられた将来行動情報（将来行動Ｅ１）の「歌手Ｙコンサートのチケットの購買」を要因情報として抽出する。

言い換えると、抽出部５３は、「２０１８年８月１０日のホテルＸの予約をする」といった所定の行動に対応する将来の行動として「歌手Ｙコンサートのチケットの購買」を推定し、かかる将来の行動を示す将来行動情報を要因情報として抽出する。これにより、例えば、第１ユーザＵ１は将来的に歌手Ｙのコンサートチケットを購買するため、２０１８年８月１０日のホテルＸを予約する行動をとったと推定することが可能になる。

このように、変形例に係る抽出部５３にあっては、所定の行動に対応する第１ユーザＵ１の将来の行動を推定し、推定された将来の行動を示す将来行動情報を要因情報として抽出することで、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を、具体的な将来行動情報で得ることが可能となる。

〔７．変形例に係る情報処理装置２０の処理フロー〕
次に、変形例に係る情報処理装置２０における情報処理の手順について説明する。図９は、変形例に係る情報処理装置２０における情報処理の流れを示すフローチャートであり、かかる処理は繰り返し実行される。

図９に示すように、情報処理装置２０の制御部５０は、ステップＳ１０，Ｓ１１の処理を実行した後、比較結果に基づいて所定の行動に対応する第１ユーザＵ１の将来の行動を推定する（ステップＳ１１ａ）。

次に、制御部５０は、推定された将来の行動を示す将来行動情報を、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報として抽出する（ステップＳ１２ａ）。続いて、制御部５０は、ステップＳ１３へ進み、抽出された要因情報等をサービス提供サーバ１００や端末装置１０へ提供して、処理を終了する。

〔８．効果〕
情報処理装置２０は、取得部５１と、比較部５２と、抽出部５３とを備える。取得部５１は、所定の期間に所定の行動をとった第１ユーザＵ１に対応する行動を示す第１行動情報と、第１ユーザＵ１とは異なる第２ユーザＵ２であって、所定の期間に所定の行動をとっていない第２ユーザＵ２に対応する行動を示す第２行動情報とを取得する。比較部５２は、取得部５１によって取得された第１行動情報と第２行動情報とを比較する。抽出部５３は、比較部５２の比較結果に基づいて、所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出する。

これにより、ユーザＵ（正確には第１ユーザＵ１）がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を得ることができる。

また、抽出部５３は、比較部５２の比較結果に基づいて、所定の行動に対応する事象を示す事象情報を要因情報として抽出する。

これにより、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を具体的な事象（イベント）の情報で得ることが可能となる。

また、取得部５１は、第１ユーザＵ１に対応する行動の履歴を示す履歴情報を第１行動情報として取得するとともに、第２ユーザＵ２に対応する行動の履歴を示す履歴情報を第２行動情報として取得する。また、抽出部５３は、比較部５２の比較結果に基づいて、第１行動情報に含まれる履歴情報を要因情報として抽出する。

これにより、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を、具体的な行動の履歴情報で得ることが可能となる。

また、抽出部５３は、比較部５２の比較結果に基づいて所定の行動に対応する第１ユーザＵ１の将来の行動を推定し、推定された将来の行動を示す将来行動情報を要因情報として抽出する。

これにより、第１ユーザＵ１がとった所定の行動に対する要因を示す要因情報を、具体的な将来行動情報で得ることが可能となる。

また、比較部５２は、第１行動情報および第２行動情報に含まれる、検索クエリの履歴情報、電子商取引に関する履歴情報、および、ネットワークＮを介して投稿される投稿情報のうち少なくとも一つを比較する。

これにより、例えば、第１行動情報と第２行動情報とを比較する際に、第１ユーザＵ１に特有の行動を正確に差分として求めることができる。

また、抽出部５３は、第１行動情報と第２行動情報との比較によって得られる差分に基づいて、要因情報を抽出する。

このように、差分を用いることで、第１ユーザＵ１に特有の行動を示す情報を正確に得ることができ、よって所定の行動に対する要因を示す要因情報を精度良く抽出することができる。

〔９．ハードウェア構成〕
上述した実施形態における情報処理装置２０は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００がプログラムを実行することによって実現される。

図１０は、プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１００、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、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、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を備える。

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、通信部３０に対応し、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、および、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、当該プログラムを、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。

コンピュータ１０００が情報処理装置２０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、図３に示す取得部５１、比較部５２、抽出部５３および提供部５４の各機能を実現する。

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。

〔１０．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。

また、上述してきた実施形態および変形例は、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、上記してきた「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５１は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
２０ 情報処理装置
５１ 取得部
５２ 比較部
５３ 抽出部
１００ サービス提供サーバ

Claims (8)

1. 所定の期間に所定の行動をとった第１ユーザに対応する行動を示す第１行動情報と、前記第１ユーザとは異なる第２ユーザであって、前記所定の期間に前記所定の行動をとっていない前記第２ユーザに対応する行動を示す第２行動情報とを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記第１行動情報に含まれる、前記第１ユーザが前記所定の行動をとった所定のサイトとは異なるサイトに対してとったその他の行動と、前記第２行動情報に含まれる、前記第２ユーザが前記所定の行動をとっていない前記所定のサイトとは異なるサイトに対してとったその他の行動とを比較する比較部と、
   前記比較部の比較結果に基づいて、前記所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出する抽出部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記抽出部は、
   前記比較部の比較結果に基づいて、前記所定の行動に対応する事象を示す事象情報を前記要因情報として抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、
   前記第１ユーザに対応する行動の履歴を示す履歴情報を前記第１行動情報として取得するとともに、前記第２ユーザに対応する行動の履歴を示す履歴情報を前記第２行動情報として取得し、
   前記抽出部は、
   前記比較部の比較結果に基づいて、前記第１行動情報に含まれる履歴情報を前記要因情報として抽出する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記抽出部は、
   前記比較部の比較結果に基づいて前記所定の行動に対応する前記第１ユーザの将来の行動を推定し、推定された前記将来の行動を示す将来行動情報を前記要因情報として抽出する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
5. 前記比較部は、
   前記第１行動情報および前記第２行動情報に含まれる、検索クエリの履歴情報、電子商取引に関する履歴情報、および、ネットワークを介して投稿される投稿情報のうち少なくとも一つを比較する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
6. 前記抽出部は、
   前記第１行動情報と前記第２行動情報との比較によって得られる差分に基づいて、前記要因情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
7. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   所定の期間に所定の行動をとった第１ユーザに対応する行動を示す第１行動情報と、前記第１ユーザとは異なる第２ユーザであって、前記所定の期間に前記所定の行動をとっていない前記第２ユーザに対応する行動を示す第２行動情報と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前記第１行動情報に含まれる、前記第１ユーザが前記所定の行動をとった所定のサイトとは異なるサイトに対してとったその他の行動と、前記第２行動情報に含まれる、前記第２ユーザが前記所定の行動をとっていない前記所定のサイトとは異なるサイトに対してとったその他の行動とを比較する比較工程と、
   前記比較工程における比較結果に基づいて、前記所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出する抽出工程と
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
8. 所定の期間に所定の行動をとった第１ユーザに対応する行動を示す第１行動情報と、前記第１ユーザとは異なる第２ユーザであって、前記所定の期間に前記所定の行動をとっていない前記第２ユーザに対応する行動を示す第２行動情報と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前記第１行動情報に含まれる、前記第１ユーザが前記所定の行動をとった所定のサイトとは異なるサイトに対してとったその他の行動と、前記第２行動情報に含まれる、前記第２ユーザが前記所定の行動をとっていない前記所定のサイトとは異なるサイトに対してとったその他の行動とを比較する比較手順と、
   前記比較手順における比較結果に基づいて、前記所定の行動に対する要因を示す要因情報を抽出する抽出手順と
   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。

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