JP7030296B1 - プログラム、方法、情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザから受け付けた単語等の情報に基づいて、検索エンジン最適化（ＳＥＯ）を考慮したブログ等の記事コンテンツをより一層簡易に作成するプログラム、方法及び情報処理装置を提供する。【解決手段】コンピュータは、１又は複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果を学習データとして学習を行うことにより生成される学習済みモデルを記憶部に記憶させる。学習済みモデルは、ユーザにより指定された単語である指定単語を入力として受け付けることにより、記事コンテンツを出力する。プログラムは、第１の指定単語として、少なくとも第１の単語と、第１の単語とは異なる第２の単語と、の入力を受け付けるステップと、受け付けた第１の単語及び第２の単語と、学習済みモデルとに基づいて、受け付けた第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップと、をプロセッサに実行させる。【選択図】図６

Description

本開示は、プログラム、方法、情報処理装置に関する。

所定の形式でやり取りされたメッセージに基づいて、効果的にＳＥＯ（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）を行うことを補助する技術が知られている。

特許文献１には、会話システムにおいて、１人以上の自然人を含む会話対象者がやり取りする会話の内容を含む会話データを取得する会話ログ取得手段と、会話データに係る会話対象者のうち１人以上の自然人の夫々の属性に関する情報を、属性情報として取得する属性取得手段と、会話データに係る会話の過程に関する情報を、過程情報として取得する経過取得手段と、取得された属性情報及び過程情報に基づいて、会話データのうち、１人以上の自然人の夫々の会話に関するデータの全て又は一部を加工し、当該加工されたデータを所定の形式に変換する変換手段と、を備える情報処理装置が記載されている。

特開２０２０－３８５１０号公報

特許文献１の技術では、ユーザは、会話システムにおけるチャットボットとのメッセージのやりとりに基づいて、ＳＥＯの効果を効果的に得ることができるウェブページを作成する技術が記載されている。
しかし、特許文献１の技術では、チャットボットとやりとりしたメッセージに基づいてウェブページを作成するため、ユーザから受け付けた単語に基づいて、記事コンテンツを作成することは考慮されていない。そのため、ユーザは、記事コンテンツの作成のために、複数回メッセージをやりとりする必要があり、ユーザが記事コンテンツを作成する意欲をそいでしまうおそれがある。
そのため、ユーザから受け付けた単語等の情報に基づいて、ＳＥＯを考慮したブログ等の記事コンテンツをより一層簡易に作成することができる技術が必要とされている。

一実施形態によると、プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、コンピュータは、１または複数種類の単語と、１または複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果と、を学習データとして学習を行うことにより生成される学習済みモデルを記憶部に記憶させており、学習済みモデルは、ユーザにより指定された単語である指定単語を入力として受け付けることにより、記事コンテンツを出力するものであり、プログラムは、プロセッサに、第１の指定単語として、少なくとも、第１の単語と、第１の単語とは異なる第２の単語と、の入力を受け付けるステップと、受け付けた第１の単語及び第２の単語と、学習済みモデルとに基づいて、受け付けた第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップと、を実行させる、プログラムが提供される。

本開示によれば、ユーザから受け付けた単語等の情報に基づいて、ＳＥＯを考慮したブログ等の記事コンテンツをより一層簡易に作成することができる技術を提供することができる。

システム１全体の構成を示すブロック図である。 端末装置１０の機能的な構成を示す図である。 サーバ２０の機能的な構成を示す図である。 サーバ２０の記憶部に記憶されているユーザ情報データベース（ＤＢ）および単語情報ＤＢのデータ構造である。 単語の入力を受け付け、記事コンテンツを出力する一連の処理を表すフローチャートである。 記事コンテンツを作成するための操作をユーザから受け付ける際の画面例である。 記事コンテンツとアクセス数の予測結果とをともに提示する際の画面例である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

＜第１の実施の形態＞
＜概要＞
以下の実施形態では、ユーザが記事コンテンツを作成するためのシステムにおいて、ユーザから１または複数種類の単語を受け付けることに応答して、ＳＥＯを考慮した記事コンテンツを作成する技術について説明する。

記事コンテンツを作成するシステムは、ユーザから受け付けた単語を組み合わせることで、記事コンテンツを作成する。当該システムにおいて、ブログ記事等の記事コンテンツを作成する場合、文章としての正確性に欠け、読み手に不自然な印象を与えてしまうおそれがある。また、ユーザが所定のウェブサイトを運営しており、記事コンテンツを通じて当該ウェブサイトへのアクセスを誘導したい場合、読み手から当該記事コンテンツが機械により自動的に作成されたものと捉えられると、ウェブサイトへのアクセスにつながらないおそれがある。また、ユーザが手動で記事コンテンツを作成する場合、他のユーザがどのような検索語を用いて検索するかを把握して記事コンテンツの作成を行うことは困難であり、ＳＥＯを考慮した記事コンテンツを作成できないおそれがある。

そこで、システム１では、プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、コンピュータは、１または複数種類の単語と、１または複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果と、を学習データとして学習を行うことにより生成される学習済みモデルを記憶部に記憶させており、学習済みモデルは、ユーザにより指定された単語である指定単語を入力として受け付けることにより、記事コンテンツを出力するものであり、プログラムは、プロセッサに、第１の指定単語として、少なくとも、第１の単語と、第１の単語とは異なる第２の単語と、の入力を受け付けるステップと、受け付けた第１の単語及び第２の単語と、学習済みモデルとに基づいて、受け付けた第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップと、を実行させる技術を提供する。

システム１は、例えば、ユーザが自身の端末装置にインストールする、記事コンテンツ作成のためのアプリケーション、ソフトウェア等において使用され得る。本開示によれば、ユーザは、ＳＥＯを考慮した記事コンテンツを簡単に作成することができる。

＜１ システム全体の構成図＞
図１は、第１の実施の形態におけるシステム１の全体の構成を表している。

図１に示すように、システム１は、複数の端末装置（図１では端末装置１０Ａおよび端末装置１０Ｂを示している。以下、総称して「端末装置１０」ということもある）と、サーバ２０とを含む。端末装置１０と、サーバ２０とは、ネットワーク８０を介して通信接続する。

端末装置１０は、各ユーザが操作する装置である。端末装置１０は、移動体通信システムに対応したスマートフォン、タブレット等の携帯端末などにより実現される。この他に、端末装置１０は、例えば据え置き型のＰＣ（Personal Computer）、ラップトップＰＣ等であるとしてもよい。図１に端末装置１０Ｂとして示すように、端末装置１０は、通信ＩＦ（Interface）１２と、入力装置１３と、出力装置１４と、メモリ１５と、記憶部１６と、プロセッサ１９とを備える。サーバ２０は、通信ＩＦ２２と、入出力ＩＦ２３と、メモリ２５と、ストレージ２６と、プロセッサ２９とを備える。

端末装置１０は、ネットワーク８０を介してサーバ２０と通信可能に接続される。端末装置１０は、所定の無線通信システム（５Ｇ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）などの通信規格）に対応した無線基地局８１、ＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineers）８０２．１１などの無線ＬＡＮ（Local Area Network）規格に対応した無線ＬＡＮルータ８２等の通信機器と通信することによりネットワーク８０に接続される。

通信ＩＦ１２は、端末装置１０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。入力装置１３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置（例えば、タッチパネル、タッチパッド、マウス等のポインティングデバイス、キーボード等）である。出力装置１４は、ユーザに対し情報を提示するための出力装置（ディスプレイ、スピーカ等）である。メモリ１５は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。記憶部１６は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。プロセッサ１９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。

サーバ２０は、記事コンテンツの作成のための入力操作を受け付けるユーザに関連する情報を管理する。サーバ２０は、ユーザの年齢、性別、職業、商圏等の各種情報等を記憶する。

通信ＩＦ２２は、サーバ２０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。入出力ＩＦ２３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置、および、ユーザに対し情報を提示するための出力装置とのインタフェースとして機能する。メモリ２５は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。ストレージ２６は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。プロセッサ２９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。

本実施形態において、各装置（端末装置、サーバ等）を情報処理装置として把握することもできる。すなわち、各装置の集合体を１つの「情報処理装置」として把握することができ、システム１を複数の装置の集合体として形成してもよい。１つ又は複数のハードウェアに対して本実施形態に係るシステム１を実現することに要する複数の機能の配分の仕方は、各ハードウェアの処理能力及び／又はシステム１に求められる仕様等に鑑みて適宜決定することができる。

＜１．１ 端末装置１０の構成＞
図２は、実施の形態１のシステム１を構成する端末装置１０のブロック図である。図２に示すように、端末装置１０は、複数のアンテナ（アンテナ１１１、アンテナ１１２）と、各アンテナに対応する無線通信部（第１無線通信部１２１、第２無線通信部１２２）と、操作受付部１３０（タッチ・センシティブ・デバイス１３１およびディスプレイ１３２を含む）と、音声処理部１４０と、マイク１４１と、スピーカ１４２と、位置情報センサ１５０と、カメラ１６０と、モーションセンサ１７０と、記憶部１８０と、制御部１９０と、を含む。端末装置１０は、図２では特に図示していない機能及び構成（例えば、電力を保持するためのバッテリ、バッテリから各回路への電力の供給を制御する電力供給回路など）も有している。図２に示すように、端末装置１０に含まれる各ブロックは、バス等により電気的に接続される。

アンテナ１１１は、端末装置１０が発する信号を電波として放射する。また、アンテナ１１１は、空間から電波を受信して受信信号を第１無線通信部１２１へ与える。

アンテナ１１２は、端末装置１０が発する信号を電波として放射する。また、アンテナ１１２は、空間から電波を受信して受信信号を第２無線通信部１２２へ与える。

第１無線通信部１２１は、端末装置１０が他の無線機器と通信するため、アンテナ１１１を介して信号を送受信するための変復調処理などを行う。第２無線通信部１２２は、端末装置１０が他の無線機器と通信するため、アンテナ１１２を介して信号を送受信するための変復調処理などを行う。第１無線通信部１２１と第２無線通信部１２２とは、チューナー、ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）算出回路、ＣＲＣ（Cyclic Redundancy Check）算出回路、高周波回路などを含む通信モジュールである。第１無線通信部１２１と第２無線通信部１２２とは、端末装置１０が送受信する無線信号の変復調、および周波数変換を行い、受信信号を制御部１９０へ与える。

操作受付部１３０は、ユーザの入力操作を受け付けるための機構を有する。具体的には、操作受付部１３０は、タッチスクリーンとして構成され、タッチ・センシティブ・デバイス１３１と、ディスプレイ１３２とを含む。タッチ・センシティブ・デバイス１３１は、端末装置１０のユーザの入力操作を受け付ける。タッチ・センシティブ・デバイス１３１は、例えば静電容量方式のタッチパネルを用いることによって、タッチパネルに対するユーザの接触位置を検出する。タッチ・センシティブ・デバイス１３１は、タッチパネルにより検出したユーザの接触位置を示す信号を入力操作として制御部１９０へ出力する。

ディスプレイ１３２は、制御部１９０の制御に応じて、画像、動画、テキストなどのデータを表示する。ディスプレイ１３２は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイによって実現される。

音声処理部１４０は、音声信号の変復調を行う。音声処理部１４０は、マイク１４１から与えられる信号を変調して、変調後の信号を制御部１９０へ与える。また、音声処理部１４０は、音声信号をスピーカ１４２へ与える。音声処理部１４０は、例えば音声処理用のプロセッサによって実現される。マイク１４１は、音声入力を受け付けて、当該音声入力に対応する音声信号を音声処理部１４０へ与える。スピーカ１４２は、音声処理部１４０から与えられる音声信号を音声に変換して当該音声を端末装置１０の外部へ出力する。

位置情報センサ１５０は、端末装置１０の位置を検出するセンサであり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）モジュールである。ＧＰＳモジュールは、衛星測位システムで用いられる受信装置である。衛星測位システムでは、少なくとも３個または４個の衛星からの信号を受信し、受信した信号に基づいて、ＧＰＳモジュールが搭載される端末装置１０の現在位置を検出する。また、位置情報センサ１５０は、情報機器間の近距離通信システムで用いられる通信規格に基づく送受信装置であるとしてもよい。具体的には、位置情報センサ１５０は、Bluetooth（登録商標）モジュールなど２．４ＧＨｚ帯を使用して、Bluetooth（登録商標）モジュールを搭載した他の情報機器からのビーコン信号を受信する。

カメラ１６０は、受光素子により光を受光して、撮影画像として出力するためのデバイスである。カメラ１６０は、例えば、カメラ１６０から撮影対象までの距離を検出できる深度カメラである。

モーションセンサ１７０は、ジャイロセンサ、加速度センサ等により構成され、端末装置１０の傾きを検出する。

記憶部１８０は、例えばフラッシュメモリ等により構成され、端末装置１０が使用するデータおよびプログラムを記憶する。ある局面において、記憶部１８０は、ユーザ情報１８１を記憶する。

ユーザ情報１８１は、ユーザの年齢、性別、職業、商圏等の情報である。端末装置１０Ａは、当該ユーザ情報に基づいて、記事コンテンツを作成してもよい。しかし、当該情報の登録自体は必須ではなく、都度、ユーザから各種情報の登録を受け付けることで、記事コンテンツを作成することとしてもよい。

制御部１９０は、記憶部１８０に記憶されるプログラムを読み込んで、プログラムに含まれる命令を実行することにより、端末装置１０の動作を制御する。制御部１９０は、例えばアプリケーションプロセッサである。制御部１９０は、プログラムに従って動作することにより、入力操作受付部１９１と、送受信部１９２と、データ処理部１９３と、報知制御部１９４としての機能を発揮する。

入力操作受付部１９１は、タッチ・センシティブ・デバイス１３１等の入力装置に対するユーザの入力操作を受け付ける処理を行う。入力操作受付部１９１は、タッチ・センシティブ・デバイス１３１に対してユーザが指などを接触させた座標の情報に基づき、ユーザの操作がフリック操作であるか、タップ操作であるか、ドラッグ（スワイプ）操作であるか等の操作の種別を判定する。

送受信部１９２は、端末装置１０が、サーバ２０等の外部の装置と、通信プロトコルに従ってデータを送受信するための処理を行う。

データ処理部１９３は、端末装置１０が入力を受け付けたデータに対し、プログラムに従って演算を行い、演算結果をメモリ等に出力する処理を行う。

報知制御部１９４は、表示画像をディスプレイ１３２に表示させる処理、音声をスピーカ１４２に出力させる処理、振動をカメラ１６０に発生させる処理を行う。

＜１．２ サーバ２０の機能的な構成＞
図３は、サーバ２０の機能的な構成を示す図である。図３に示すように、サーバ２０は、通信部２０１と、記憶部２０２と、制御部２０３としての機能を発揮する。

通信部２０１は、サーバ２０が外部の装置と通信するための処理を行う。

記憶部２０２は、サーバ２０が使用するデータ及びプログラムを記憶する。記憶部２０２は、ユーザ情報データベース２８１と、単語情報データベース２８２と、登録単語データベース２８３と、学習済みモデルデータベース２８４等を記憶する。

ユーザ情報データベース２８１は、ユーザに関する各種情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。

単語情報データベース２８２は、記事コンテンツを作成する際に参照する単語に関する各種情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。

登録単語データベース２８３は、記事コンテンツを作成するユーザから予め登録された単語に関する各種情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。

学習済みモデルデータベース２８４は、１または複数種類の単語と、１または複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果と、を学習データとして関連付けた学習済みモデル（第１の学習済みモデル）の情報を管理するためのデータベースである。ここで、学習済みモデルの作成方法について例示する。例えば、サーバ２０は、システム１を提供するユーザから、記事コンテンツの元となる単語の情報を受け付ける。このとき、ユーザから受け付ける単語は、例えば、下記の単語を含む。
・記事コンテンツを作成するユーザが商圏としている地域等を示す単語
・記事コンテンツを作成するユーザの職業・職種を示す単語
・記事コンテンツを作成するユーザが提供する製品・サービスを示す単語
・記事コンテンツを作成するユーザが商圏としている地域を形容・修飾する単語
・記事コンテンツを作成するユーザの職業・職種を形容・修飾する単語
・記事コンテンツを作成するユーザが提供する製品・サービスを形容・修飾する単語
ここで、記事コンテンツを作成するユーザが商圏としている地域、記事コンテンツを作成するユーザの職業・職種、または製品・サービスを形容・修飾する単語としては、例えば、下記が含まれる。
・駅から近い、駅から遠い、徒歩〇〇分など、利用の簡便さを示す単語
・腕がいい、安い、雰囲気がいい、など、記事コンテンツを作成するユーザの職業・職種、製品・サービス等の評価等を示す単語
・かっこいい、かわいい、素敵、など、記事コンテンツを作成するユーザが提供する職業・職種、製品・サービス等の従事者の評価に関する単語
サーバ２０は、当該単語の情報を検索クエリとして、インターネット上を検索し、得られた検索結果に含まれる記事コンテンツの情報を関連づける。サーバ２０は、ユーザから受け付けた単語の情報と、学習済みモデルとに基づいて、受け付けた単語に対応する記事コンテンツを生成し、ユーザに出力する。
ある局面において、サーバ２０は、記事コンテンツを作成するユーザから、記事コンテンツの元となる更なる単語の情報を受け付け、上記の処理を実行することで、学習済みモデルを更新してもよい。
ある局面において、サーバ２０は、学習済みモデルを作成する際の学習データとして、取得した記事コンテンツの情報をそのまま記憶部に保持していても良いし、特定の処理を実行したのち、記憶部に保持していてもよい。ここで、特定の処理とは、例えば、サーバ２０は、前述の検索クエリによってインターネット上を検索し、得られた検索結果に含まれる記事コンテンツの内容を一般化する処理であってよい。ここで、記事コンテンツに含まれる文章を一般化する処理とは、取得した記事コンテンツに含まれる単語に含まれる固有名詞、口語的表現、および、記事コンテンツを作成したユーザが独自に作成した単語、独自に作成した言い回し等の文章表現等を削除し、単語情報データベース２８２を参照して、汎用的に使用されている単語および表現で構成された文章を作成する処理を示す。サーバ２０は、記事コンテンツを作成するユーザから単語を受け付け、当該学習済みモデルを参照し、記事コンテンツを出力する際、前述のコサイン類似度、ユークリッド距離等を利用して、データベースに保持している記事コンテンツ群とは含まれる文章の距離、単語の類似度が所定の範囲離れている記事コンテンツを作成する。これにより、ユーザは、データベース内の記事コンテンツ群に含まれる文章および単語等をそのまま使用することがないため、ユーザ独自の記事コンテンツを作成することができる。また、ユーザは、文章の距離等を判定したうえで記事コンテンツを作成することができるので、自然な文章表現で構成された記事コンテンツを作成することができる。
また、サーバ２０が学習済みモデルを作成する際の学習データは、上述のような、インターネット上を検索して得られた検索結果に含まれる記事コンテンツの情報に限られない。例えば、サーバ２０は、システム１を利用するユーザが作成した記事コンテンツの情報を学習データとしてもよい。
ある局面において、サーバ２０は、学習済みモデルを作成する際の学習データとして、時期的な要因を加味した学習データを取得することとしてもよい。例えば、ユーザが過去に発生した事象について、年月が経過した後に当時を振り返る記事コンテンツを作成しようとした場合、最先の時刻における、検索上位の記事コンテンツでは、当時の感想等に関しての単語が散見され、当時の状況を表現した単語が抽出できない可能性がある。サーバ２０は、過去に発生した事象についての記事コンテンツを作成する際、過去に当該事象が発生した時期にインターネット上に発表された情報を学習データとしてもよい。これにより、ユーザは、過去に発生した事象に対する記事コンテンツを、当該事象が発生した時期から時間が経過した後でも、当時の表現を参考にした形で、独自の記事コンテンツを作成することができる。

また、サーバ２０が記憶部２０２に保持する学習済みモデルは１種類に限られない。サーバ２０は、記事コンテンツと、記事コンテンツにアクセスした第２ユーザ（顧客等）が、ユーザが管理するウェブサイトにアクセスした結果とを対応付けた結果とを学習データとして関連付けた、第２の学習済みモデルの情報を管理していてもよい。ある局面において、サーバ２０は、前述の学習済みモデル（第１の学習済みモデルと定義）と、第２の学習済みモデルとに基づいて、記事コンテンツにアクセスした顧客が、ユーザが管理するウェブサイトにアクセスするであろう予測結果を、記事コンテンツと共にユーザに提示してもよい。このとき、サーバ２０は、予測結果を図示したグラフとしてユーザに提示してもよい。
これにより、ユーザは、記事コンテンツの作成と同時に、ウェブサイトへのアクセス数を予測することができるため、効果的な記事コンテンツの作成が可能となる。

受信制御モジュール２０４１は、サーバ２０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を受信する処理を制御する。

送信制御モジュール２０４２は、サーバ２０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。

ユーザ情報取得モジュール２０４３は、記事コンテンツを作成するための入力操作を受け付けるユーザに関する各種情報を取得する。

単語情報取得モジュール２０４４は、記事コンテンツを作成する際に参照する単語に関する各種情報を取得する。

登録単語取得モジュール２０４５は、記事コンテンツを作成するユーザからの登録を受け付けた単語に関する各種情報を取得する。

学習済みモデル参照モジュール２０４６は、ユーザから受け付けた単語の情報に基づいて、前述の第１の学習済みモデル、または第２の学習済みモデルを参照する。

記事コンテンツ作成モジュール２０４７は、ユーザから受け付けた単語と、学習済みモデルとに基づいて、受け付けた単語に応答する記事コンテンツを作成する。

＜２ データ構造＞
図４は、サーバ２０が記憶するユーザ情報データベース２８１、単語情報データベース２８２のデータ構造を示す図である。

図４に示すように、ユーザ情報データベース２８１は、項目「ユーザＩＤ」と、項目「氏名」と、項目「年齢」と、項目「性別」と、項目「居住地」と、項目「業種」と、項目「商圏」と、項目「ウェブサイトＵＲＬ」と、項目「備考」と、を含む。

項目「ユーザＩＤ」は、ユーザそれぞれを識別する情報を示す。

項目「氏名」は、ユーザそれぞれの氏名に関する情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ００１」のユーザの氏名は「Ａ」であることを示す。

項目「年齢」は、ユーザそれぞれの年齢に関する情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ００１」のユーザの年齢は「２０」であることを示す。

項目「性別」は、ユーザそれぞれの性別に関する情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ００１」のユーザの性別は「Ｍ（Ｍａｌｅ）」であることを示す。

項目「居住地」は、ユーザそれぞれの居住地に関する情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ００１」のユーザの居住地は「東京」であることを示す。

項目「業種」は、ユーザそれぞれの業種に関する情報を示す。具体的には、ユーザの業種は、下記を含む。
・美容師、理髪師等の美容業
・レストラン、カフェ等の飲食業
・弁護士、弁理士等の士業
・倉庫、運輸等の運送業
・水道業
・土木業
・建築、建設業
・製造業
・医療業
・福祉業
・療術業
ユーザそれぞれの業種は、これに限らず、あらゆる業種であってもよい。
例えば、ユーザＩＤ「Ｕ００１」のユーザの業種は「美容師」であることを示す。ある局面において、サーバ２０は、当該職業の情報に基づいて、記事コンテンツに含めるべき単語の情報等を特定してもよい。例えば、サーバ２０は、顧客の集客に関係する単語の情報を記事コンテンツに含めるべき情報として特定してもよい。顧客の集客に関係する単語の情報は、例えば、下記の情報を含む。
・ユーザ、またはユーザが雇用する従業員の容姿に関係する情報（かっこいい、かわいい等）
・ユーザ、またはユーザが雇用する従業員の技能・スキルに関係する情報（上手、質が良い等）
・提供されるサービスに関する情報（所要時間、内容等）
・店舗に関する情報（駅からの距離、時間等）
・料金に関する情報（高い、安い、サービスごとの料金等）
これにより、ユーザは、顧客が検索するであろう、自身の職業に関連する単語を記事コンテンツに含めることで、記事コンテンツによる集客効果の向上を見込むことができる。
なお、上記単語は、ユーザから単語それぞれを登録するための入力操作を受け付けることにより、当該データベースに保持することとしてもよい。

項目「商圏」は、ユーザそれぞれの商圏に関する情報を示す。具体的には、項目「商圏」は、ユーザが事業を展開している範囲に関する情報である。ある局面において、サーバ２０は、当該商圏の情報に基づいて、記事コンテンツに含めるべき単語等の情報を特定してもよい。商圏に基づいた単語の情報は、下記を含む。
・地域・地区を限定したサービス等の情報
・地域・地区に存在する他の店舗等の情報
例えば、ユーザＩＤ「Ｕ００１」のユーザの職業は「Ａ区」であることを示す。ある局面において、サーバ２０は、当該商圏に関連するイベント等の情報を取得し、当該情報を記事コンテンツに含めるべき単語として特定してもよい。これにより、ユーザは、自身の商圏、および商圏において実施されるイベント等の情報に基づいて、効果的なブログ記事を作成できる。
なお、上記単語は、ユーザから単語それぞれを登録するための入力操作を受け付けることにより、当該データベースに保持することとしてもよい。

項目「ウェブサイトＵＲＬ」は、ユーザが運営・管理するウェブサイト・ウェブサーバに関する情報を示す。具体的には、項目「ウェブサイトＵＲＬ」は、下記のウェブサイト・ウェブサーバのＵＲＬを含む。
・ユーザが所属している企業等のホームページ（ＨＰ）のＵＲＬ
・ユーザが所属している企業等の新製品、新サービスのＵＲＬ
・作成した記事コンテンツを掲載するための所定のウェブサーバのＵＲＬ
ある局面において、サーバ２０は、ウェブサイトＵＲＬの情報に基づいて、作成した記事コンテンツ中に当該ウェブサイトの情報を記載してもよい。また、サーバ２０は、ウェブサイトＵＲＬの情報に基づいて、作成した記事コンテンツを、当該ウェブサイトＵＲＬに掲載して視聴者に公開してもよい。

項目「備考」は、ユーザに特記事項がある場合の情報を示す。具体的には、項目「備考」は、ユーザが新製品をローンチ直前である、展示会において発表する予定などがある、等の情報である。サーバ２０は、当該備考の情報を、ユーザからの入力操作により受け付けても良いし、ユーザがインターネット上等に公開しているカレンダーの情報等と同期することで、当該情報を取得してもよい。サーバ２０は、当該情報に基づいて、記事コンテンツに含めるべき単語の情報を特定してもよい。これにより、ユーザは、新製品の発表等の場面において、遅滞なく記事コンテンツとして外部に発表することができる。

図４に示すように、単語情報データベース２８２は、項目「単語」と、項目「単語種別」と、項目「関連語」と、項目「備考」とを含む。

項目「単語」は、記憶部に保持されている単語の名称の情報を示す。具体的には、単語は下記の単語の情報を含む。
・一般的な名称を示す単語（例えば、美容室等）
・サービス名、商品名などの固有名称を示す単語（Ａ美容室等）
・商圏、地域の名称を示す単語（東京、Ａ市等）
・単語を形容・修飾する単語（きれい、かっこいい、かわいい等）

項目「単語種別」は、保持されている単語の種別に関する情報を示す。具体的には、当該単語が職業・職種に関する単語であるか、商圏に関する単語であるか、等を識別するための情報である。例えば、単語「美容師」の単語種別は「業種・職種」であることを示す。

項目「関連語」は、各単語と関連付けられる言葉の情報を示す。具体的には、各単語の類義語、各単語を形容する言葉等を示す。例えば、単語が「美容師」である場合、関連語は「美容室、おすすめ」等であってもよい。

単語情報データベース２８２は、サーバ２０が、既存の辞書等の情報を取得することにより作成されてよい。また、ある局面において、サーバ２０は、関連語の情報を、システム１を提供するユーザからの入力操作により受け付けることで登録してもよい。

項目「備考」は、単語の情報に特記事項がある場合の情報を示す。

図４に示すように、登録単語データベース２８３は、項目「ユーザＩＤ」と、項目「登録単語ＩＤ」と、項目「単語（業種）」と、項目「単語（地域）」と、項目「関連ワード」と、項目「作成記事コンテンツ」と、項目「備考」と、を含む。

項目「ユーザＩＤ」は、単語群の情報を登録したユーザを識別するための情報を示す。

項目「登録単語ＩＤ」は、記事コンテンツを作成するユーザが登録した単語群を識別するための情報を示す。

項目「単語（業種）」は、業種に関連する単語の情報を示す。具体的には、項目「単語（業種）」は、記事コンテンツを作成するユーザがどのような業種に従事しているかを示す単語群である。業種に関する単語は、一意には定義されない。例えば、記事コンテンツを作成するユーザが美容師である場合には、業種に関する単語は、下記のように、関連する単語を含む。
・美容師
・美容室
・美容院
・ヘアサロン
サーバ２０は、当該業種に関する単語と、複数の他の単語、例えば、記事コンテンツを作成するユーザの商圏に関する情報等とを対応付けて記憶部に保持していてもよい。サーバ２０は、記事コンテンツを作成するユーザから単語の入力を受け付けると、学習済みモデルを参照し、記事コンテンツを出力することとしてもよい。

項目「単語（地域）」は、記事コンテンツを作成するユーザが商圏としている地域に関連する単語の情報を示す。具体的には、項目「単語（地域）」は、記事コンテンツを作成するユーザが商圏としている地域に関する単語群である。例えば、商圏としている地域に関する単語は、下記の単語を含む。
・都道府県に関する単語
・市区町村に関する単語
・番地等の詳細な住所に関する単語
サーバ２０は、当該商圏に関する情報と、業種に関する情報とを学習済みモデルに入力することで、記事コンテンツを作成するユーザが商圏としている地域に関連した記事コンテンツを作成することができる。そのため、記事コンテンツを作成するユーザは、商圏とする地域において、顧客の検索にヒットするであろう記事コンテンツを作成することができる。そのため、記事コンテンツを作成するユーザは、ＳＥＯを考慮した記事コンテンツを作成することができ、機会損失となることを防ぐことができる。

項目「関連ワード」は、各単語を形容または修飾する単語の情報を示す。具体的には、項目「関連ワード」は、顧客がインターネット上で検索エンジンを用いて検索行為を行う際に、業種、地域などの単語を形容、または修飾する単語である。例えば、関連ワードは、各種サービス、製品などを検索する際に使用され得る、下記の単語を含む。
・技術が高い、上手、等のサービスのスキル等に関する単語
・安い、高い、等の価格に関する単語
・かっこいい、かわいい、等のサービス提供者の容姿に関する単語
・きれい、素敵、等の設備に関する単語
・近い、遠い、等の距離に関する単語
・おすすめ、無難、等のユーザ評価に関する単語
サーバ２０は、業種、地域に関する単語の他、当該関連ワードの情報の入力を受け付け、記事コンテンツを作成することとしてもよい。これにより、記事コンテンツを作成するユーザは、顧客が業種等に関連して検索するであろう単語に考慮した記事コンテンツを作成することができる。

項目「作成記事コンテンツ」は、記事コンテンツを作成するユーザが過去に作成した記事コンテンツの情報を示す。具体的には、項目「作成記事コンテンツ」は、記事コンテンツを作成するユーザが、システム１を利用して、記事コンテンツを作成した際の、記事コンテンツの詳細を示す。記事コンテンツの詳細は、例えば、下記を含む。
作成した記事コンテンツの文章情報
作成した記事コンテンツが開示されているネットワーク上のＵＲＬの情報
ある局面において、サーバ２０は、記事コンテンツを作成する際、当該情報を参照する。例えば、サーバ２０は、ユーザから登録単語の情報を受け付け、記事コンテンツの作成のための入力操作を受けると、当該情報を参照する。サーバ２０は、当該情報を参照した結果、登録された単語に基づいた記事コンテンツがある場合、当該記事コンテンツを元として、一部構成を編集した記事コンテンツを作成してもよい。例えば、サーバ２０は、コサイン類似度等に基づいて、元となる記事コンテンツに含まれる文章、単語等と所定の距離にある文章、単語を含むよう元となる記事コンテンツを修正する。また、サーバ２０は、当該情報を参照しても、登録単語に該当する記事コンテンツがなかった場合には、ネットワーク上を検索し、該当する記事コンテンツを参照し、上記と同様の処理により記事コンテンツを作成することとしてもよい。サーバ２０は、その後、新たに作成したコンテンツを当該データベースに保存し更新する。これにより、ユーザは、記事コンテンツを作成するごとに、データベースに保持される記事コンテンツの情報が蓄積されていくため、以前に作成した記事コンテンツと全く同じ内容、構成の記事コンテンツが作成されることを防ぐことができる。

項目「備考」は、登録されている単語の情報に特記事項がある場合の情報を示す。

ある局面において、サーバ２０は、記事コンテンツを作成するユーザから単語の登録を受け付けるとき、単語情報データベース２８２を参照し、当該ユーザが入力途中の単語に関連する単語を特定し、当該ユーザに提示してもよい。これにより、ユーザは、登録しようとしている単語に関連する単語を漏らすことなく登録することができ、効率的に記事コンテンツを作成することができる。

ある局面において、サーバ２０は、記事コンテンツを作成するユーザ一人に対し、複数の登録単語ＩＤを保持していてもよい。これにより、サーバ２０は、記事コンテンツを作成するユーザが、どの登録単語ＩＤに基づいて記事コンテンツを作成した場合、当該ユーザが管理するウェブサイトへのアクセスが多いか、等を判断することができる。そのため、サーバ２０は、どの単語の組み合わせが、ウェブサイトへの誘導効果が高いか等を判断することができる。

＜３ 動作＞
以下、システム１が、記事コンテンツに含めるべき単語を受け付け、受け付けた単語と学習済みモデルとに基づいて記事コンテンツを作成する一連の処理について説明する。

図５は、サーバ２０が、記事コンテンツに含めるべき単語を受け付け、受け付けた単語と学習済みモデルとに基づいて記事コンテンツを作成する一連の処理を表すフローチャートである。

ステップＳ５０１において、端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザから第１の指定単語として、少なくとも、第１の単語と、第１の単語とは異なる第２の単語と、の入力を受け付ける。具体的には、端末装置１０Ａの制御部１９０は、記事コンテンツを作成するユーザから、記事コンテンツに用いる単語の情報を受け付ける。例えば、端末装置１０Ａの制御部１９０は、登録単語データベース２８３に登録している単語群の情報をサーバ２０から取得し、当該情報を、記事コンテンツを作成するユーザに提示する。制御部１９０は、当該ユーザから単語の選択を受け付ける。制御部１９０は、受け付けた単語の情報をサーバ２０に送信する。ここで、端末装置１０Ａの制御部１９０は、単語の受け付けに関して、記事コンテンツを作成するユーザからの入力操作に限らない。制御部１９０は、単語の抽出に関する指示をサーバ２０に送信し、サーバ２０の制御部２０３が、予め単語情報データベース２８２に保持されている単語群から特定の単語を抽出することとしてもよい。例えば、サーバ２０の制御部２０３は、端末装置１０Ａから、記事コンテンツを作成するユーザの業種等の情報を取得する。その後、制御部２０３は、単語情報データベース２８２を参照し、記事コンテンツを作成するユーザの業種等に関連する単語を抽出する。制御部２０３は、抽出した単語と、学習済みモデルとに基づいて、記事コンテンツを出力してもよい。ここで、記事コンテンツを作成するユーザから単語を受け付ける方法は限定されない。例えば、端末装置１０Ａは、ユーザからキーボード等による単語の入力を受け付けても良いし、マイク１４１により音声による単語の入力を受け付けてもよい。また、端末装置１０Ａの制御部１９０は、ディスプレイ１３２等に表示される仮想的なキーボードによって単語の入力を受け付けてもよい。端末装置１０Ａの制御部１９０は、例えば、下記の単語を含む単語群から、それぞれ異なる単語を受け付ける。
・ユーザの商圏としている地域を示す単語
・ユーザの職業・職種を示す単語
・サービス・商品を示す単語
・上記地域、職業・職種、サービス・商品に関連し、当該地域、職業・職種、サービス商品等を形容・修飾する単語
例えば、端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザから、商圏＋職業・職種、の組み合わせ、商圏＋サービス・商品の組み合わせ、職業・職種＋サービス・商品の組み合わせのように、上記単語群から、異なる種別の単語をユーザから受け付ける。ある局面において、異なる種別の単語の組み合わせが含まれる場合、端末装置１０Ａの制御部１９０は、同一種別の単語群から複数の単語を受け付けてもよい。例えば、端末装置１０Ａの制御部１９０は、「美容院＋美容師＋東京」等、職業・職種を示す単語の中から、類似する意味を持つ複数の単語を受け付けてもよい。これにより、ユーザは、表記ゆれ、類義語なども含め単語を入力することができる。
地域、職業・職種、サービス・商品等を形容・修飾する単語は、具体的には、顧客・ユーザ等が検索エンジンにより上記の情報を検索する際に、サービス等の名称と関連付けて入力する単語を示す。例えば、サービス等の名称と関連付けて入力する単語は、下記の単語を含む。
・近い、遠い、徒歩〇〇分、等地域を形容・修飾する単語
・おすすめ、安い、おいしい、等職業・職種、サービス・商品を形容・修飾する単語
・当該職業・職種、サービス等の従事者を形容・修飾する単語
また、端末装置１０Ａの制御部１９０は、記事コンテンツを作成するユーザから、上記単語を受け付けたのち、当該単語をインターネット上で検索し、検索結果のうち、上位の記事コンテンツに含まれる単語を抽出し、記事コンテンツに含める単語として特定し、サーバ２０に送信してもよい。
端末装置１０Ａの制御部１９０は、受け付けた単語の情報をサーバ２０に送信する。
ある局面において、端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザが所属している組織が新たにリリースする予定の製品またはサービスを形容、または修飾する複数の単語を受け付けることとしてもよい。これにより、ユーザは、新しいサービス、製品のリリース等に関する記事コンテンツを作成することができ、新しいサービス、製品の情報を適切に公開することができる。
また、ある局面において、当該単語を抽出する一連の動作は、サーバ２０の制御部２０３が行うこととしてもよい。

ステップＳ５５１において、サーバ２０の制御部２０３は、受け付けた第１の単語及び第２の単語と、学習済みモデルとに基づいて、受け付けた第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させる。このとき、サーバ２０の制御部２０３は、受け付けた第１の単語及び第２の単語を検索クエリとして検索エンジンにより検索を実行してもよい。サーバ２０の制御部２０３は、インターネット上で公開されており、かつ、検索上位の記事に含まれる、出現頻度の高い単語を抽出し、受け付けた単語に当該抽出した単語を追加して記事コンテンツを作成してもよい。具体的には、サーバ２０の制御部２０３は、例えば、受け付けた単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索する。その際、サーバ２０は、検索結果として抽出された記事コンテンツのうち、検索上位である記事コンテンツを優先的に参照し、当該記事に含まれる単語の情報等を抽出してもよい。これにより、ユーザは、入力した単語に関連し、かつ検索上位になり得る単語を含んだ記事コンテンツの作成が可能となる。他にも、サーバ２０は、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ ｓｅｒｖｉｃｅ）においてトレンドとされている単語の情報を取得し、当該単語および当該単語に関連する単語に基づいた記事コンテンツを作成してもよい。これにより、ユーザは、検索上位になるような記事コンテンツを作成することが可能となり、自社の製品、ウェブページ等の効果的な宣伝、広告、周知などが可能となる。
また、サーバ２０は、同一のユーザにおいて、複数のブログ記事を作成する際には、過去に作成したブログ記事に含まれる単語群とは異なる組み合わせの単語群を必ず使用することとしてもよい。
また、ある局面において、サーバ２０の制御部２０３は、記事コンテンツと、当該記事コンテンツに関連するウェブページのアクセス数等とを対応付けていてもよい。サーバ２０は、過去に作成したブログ記事のうち、特にアクセス数等が多かった記事コンテンツに含まれる単語群に基づいて、最適な単語群の組み合わせをユーザに提示してもよい。サーバ２０の制御部２０３は、出力された記事コンテンツを、端末装置１０Ａに送信する。

ステップＳ５０２において、端末装置１０Ａの制御部１９０は、出力された記事コンテンツを、ディスプレイ１３２に表示する等してユーザに提示する。

端末装置１０Ａの制御部１９０は、下記に例示する２種類の方法で記事コンテンツの作成を行ってもよい。
・予め設定されたスケジュールに従って自動的に記事コンテンツを作成する方法
・ユーザから単語の入力を受け付ける都度、記事コンテンツを作成する方法
ここで、予め設定されたスケジュールに従って自動的に記事コンテンツを作成する方法について例示する。端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザから、記事コンテンツを作成するスケジュールに関する情報の入力操作を受け付ける。ここで、スケジュールについては、ソフトウェアの提供元とユーザとの契約により、月ごと、年ごと等の期間において、実行可能な回数が定められていてもよい。端末装置１０Ａの制御部１９０は、設定された日時になると、登録されている単語群から自動的に単語を抽出する。このとき、端末装置１０Ａの制御部１９０が単語を抽出する条件については、予め設定されていてもよい。端末装置１０Ａの制御部１９０は、当該抽出した単語をサーバ２０に送信する。サーバ２０の制御部２０３は、上記と同様のステップを実行させ、記事コンテンツを作成する。端末装置１０Ａの制御部１９０は、上記どちらの方法での記事コンテンツの作成においても、記事コンテンツを作成したのち、公開前にユーザに対し、内容の確認を促すための画面を提示することとしてもよい。具体的には、制御部１９０は、端末装置１０Ａの記憶部１８０に、一時的に作成した記事コンテンツの情報を格納し、当該記事コンテンツの情報を、端末装置１０Ａのディスプレイ１３２等に表示する。制御部１９０は、ユーザから当該記事コンテンツの公開のための入力操作をユーザから受け付けることに応答して、当該記事コンテンツを公開することとしてもよい。自動的に記事コンテンツを作成する場合、単語を抽出する一連の動作は、サーバ２０の制御部２０３が実行することとしてもよい。具体的には、端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザから自動的な記事コンテンツ作成の指示を受け付けた場合、記事コンテンツを作成するスケジュールの情報をサーバ２０に送信する。サーバ２０の制御部２０３は、受け付けたスケジュールに基づいて、記憶部２０２に保持している単語の情報と、学習済みモデルとに基づいて、記事コンテンツを作成してもよい。
これにより、ユーザは、自身で単語の抽出等をせずとも、自動的に記事コンテンツを作成することができるため、多忙で記事コンテンツを作成する時間がない状態でも、記事コンテンツを定期的に作成することができる。

＜４ 画面例＞
図６は、記事コンテンツを作成するための操作をユーザから受け付ける際の画面例である。図６において、ＰＣ用のディスプレイに表示される画面を例に説明しているが、画面例はこれに限定されず、スマートフォン等の端末装置におけるディスプレイにこれら画面を表示してもよい。すなわち、本開示において例示されるアプリケーションはＰＣ用のソフトウェア、アプリケーションに限定されず、スマートフォン等の携帯端末用のアプリケーションであってもよい。以降の画面例においても同様である。

図６において、記事コンテンツ作成画面６０１は、記事コンテンツを作成するための条件等を端末装置１０Ａが受け付けるための画面を示す。端末装置１０Ａの制御部１９０は、後述する条件等表示領域６０２においてユーザからの種々操作を受け付け、受け付けた操作に基づいて、記事コンテンツを作成する。以下、画面例の説明において、ユーザは、記事コンテンツを作成するための所定のサービスに加入していることとする。記事コンテンツ作成画面６０１には、条件等表示領域６０２と、記事コンテンツのタイトル欄６１０と、記事コンテンツのテキスト欄６１１とが表示されている。

条件等表示領域６０２は、ユーザが加入しているサービスにおけるプランの情報、ユーザが記事コンテンツを作成する際に使用するボタン類の情報等を表示する領域を示す。具体的には、条件等表示領域６０２において、ユーザプラン表示領域６０３は、ユーザが加入しているサービスにおけるプラン等の情報を示す。当該領域に表示する情報は、例えば、下記の情報を含む。
・ユーザが加入しているサービスにおけるプランの情報
・ユーザが加入しているプランにおける記事コンテンツの作成状況
ユーザが加入しているサービスにおけるプランとしては、自動で記事コンテンツを作成するプランと、手動で記事コンテンツを作成するプランとを含む。また、端末装置１０Aは、当該領域において、記事コンテンツを作成するプランの利用状況をユーザに提示してもよい。

自動作成ボタン６０４は、記事コンテンツを自動的に作成するための条件を設定するためのボタンを示す。具体的には、端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザから当該ボタンをクリックする等の操作を受け付けると、ユーザに対し、記事コンテンツを自動的に作成するための条件を設定する画面等を提示してもよい。ユーザは、提示された画面に対し、記事コンテンツを作成するスケジュール等を入力する。このとき、ユーザは、記事コンテンツを自動的に作成する際に優先的に抽出する単語の情報等を入力してもよい。また、端末装置１０Ａの制御部は、ユーザから当該条件を受け付けると、サーバ２０に当該条件を送信し、記事コンテンツを自動的に作成するための条件を共有してもよい。端末装置１０Ａの制御部１９０は、設定されたスケジュールに基づいて作成された記事コンテンツをユーザに提示する。

手動作成ボタン６０５は、記事コンテンツをユーザの指示に基づいて作成するためのボタンを示す。具体的には、端末装置１０Ａは、ユーザから当該ボタンをクリックする等の操作を受け付けると、ユーザに対し、記憶部１８０に保持している単語の候補に関する情報を提示する。端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザから単語を選択する入力操作を受け付けると、サーバ２０に当該単語の情報を送信する。サーバ２０は、受け付けた単語と学習済みモデルとに基づいて、記事コンテンツを作成し、端末装置１０Ａに送信する。端末装置１０Ａの制御部は、受け付けた記事コンテンツをユーザに提示する。

リライト編集ボタン６０６は、既に作成された記事コンテンツを再編集するためのボタンを示す。具体的には、端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザから当該ボタンをクリックする等の操作を受け付けると、過去に作成・公開された記事コンテンツを再編集するための画面をユーザに提示する。再編集するための画面において、端末装置１０Ａは、ユーザから、記事コンテンツに含まれる単語の情報の追加・修正等を受け付ける。端末装置１０Ａの制御部１９０は、当該追加・修正された単語の情報をサーバ２０に送信する。サーバ２０の制御部２０３は、受け付けた単語の情報と、学習済みモデルとに基づいて、記事コンテンツを再編集し、端末装置１０Ａに送信する。
ある局面において、当該再編集の処理は、記事コンテンツに含まれる単語の追加・編集等を受け付けずとも実行されてもよい。すなわち、サーバ２０の制御部２０３は、過去に作成された記事コンテンツに含まれる単語の情報を検索クエリとして、インターネット上を再検索し、検索上位の記事の情報を更新し、当該更新された情報に基づいて単語の情報を追加する。サーバ２０の制御部２０３は、当該追加された単語の情報と学習済みモデルとに基づいて、記事コンテンツを再編集することとしてもよい。
ある局面について、サーバ２０の制御部２０３は、ユーザから記事コンテンツを手動で作成するための入力操作を受け付けてもよい。すなわち、制御部２０３は、ユーザが所有する端末装置１０Ａのキーボード等から文字情報の入力操作を受け付け、記事コンテンツを作成するための入力操作を受け付けてもよい。ここで、ユーザからの文字情報の入力操作は限定されず、マイク１４１等により集音されたユーザの音声により入力されてもよい。そして、制御部２０３は、作成した記事コンテンツに基づいてインターネット上を検索し、当該記事コンテンツが他社の著作権を侵害しているおそれがある場合に、記事のリライトを要求する表示画面等をユーザに提示してもよい。例えば、サーバ２０は、記事コンテンツを作成する際、インターネット上に公開されている記事コンテンツに類似した内容の記事コンテンツを作成した場合等に、当該表示をユーザに提示することとしてもよい。これにより、ユーザは、知らずに他社の著作権を侵害するリスクを防ぐことができる。

ＡＩ作成やり直しボタン６０７は、新たに作成された記事コンテンツを、公開前に破棄し、再度作成するためのボタンを示す。具体的には、端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザから当該ボタンをクリックする等の操作を受け付けると、新たに作成され、公開前の記事コンテンツを破棄し、再度作成するための画面をユーザに提示する。このとき、端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザに対し、記事コンテンツを作成する際に使用した単語を異なる態様で表示してもよい。これにより、ユーザは、破棄する前の記事コンテンツがどの単語に基づいて作成されたのかを知ることができる。

プラン変更ボタン６０８は、ユーザが加入しているサービスのプランを変更するためのボタンを示す。具体的には、端末装置１０Ａの制御部１９０は、ユーザから当該ボタンをクリックする等の操作を受け付けると、ユーザに対し、加入しているサービスのプランを変更するための画面を提示する。

図７は、作成した記事コンテンツを、ユーザが管理するウェブサイトのアクセス数の予測結果と共に提示する際の画面例である。

図７において、表示画面７０１は、作成した記事コンテンツを端末装置１０Ａの制御部がディスプレイ１３２等に表示する画面を示す。

表示画面７０１において、アクセス予測グラフ７０２は、記事コンテンツを視聴した顧客の、ユーザが管理するウェブサイト等へのアクセス数を予測した結果を示す。具体的には、サーバ２０の制御部２０３は、受け付けた単語と、第１の学習済みモデルと、第２の学習済みモデルとに基づいて、記事コンテンツ、および、当該記事コンテンツを視聴した顧客の、ユーザが管理するウェブサイト等へのアクセス数を予測した結果を図示したグラフとを作成する。サーバ２０の制御部２０３は、作成した記事コンテンツとグラフとを端末装置１０Ａに送信し、端末装置１０Ａの制御部１９０は、受け付けた記事コンテンツとグラフとをディスプレイ１３２等に表示する。また、端末装置１０Ａは、アクセス数の予測結果だけでなく、記事コンテンツを視聴した顧客がウェブサイト等にアクセスした実績を図示した結果をユーザに提示してもよい。
これにより、ユーザは、記事コンテンツの効果（広告効果、宣伝効果）等を、可視化して予測・把握することができる。

＜５ 変形例＞
本実施形態の変形例について説明する。すなわち、以下のような態様を採用してもよい。
（１）情報処理装置であって、このプログラムが予めインストールされていてもよいし、事後的にインストールされてもよいし、このようなプログラムを外部の非一時的な記憶媒体に記憶させてもよいし、クラウドコンピューティングで動作させてもよい。
（２）方法であって、コンピュータを情報処理装置として機能させ、当該情報処理装置に、このプログラムが予めインストールされていてもよいし、事後的にインストールされてもよいし、このようなプログラムを外部の非一時的な記憶媒体に記憶させてもよいし、クラウドコンピューティングで動作させてもよい。

＜６ 付記＞
以上の各実施形態で説明した事項を以下に付記する。

（付記１）
プロセッサ２９と、メモリ２５とを備えるコンピュータ２０に実行させるためのプログラムであって、コンピュータ２０は、１または複数種類の単語と、１または複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果と、を学習データとして学習を行うことにより生成される学習済みモデルを記憶部２０２に記憶させており、学習済みモデルは、ユーザにより指定された単語である指定単語を入力として受け付けることにより、記事コンテンツを出力するものであり、プログラムは、プロセッサ２９に、第１の指定単語として、少なくとも、第１の単語と、第１の単語とは異なる第２の単語と、の入力を受け付けるステップ（Ｓ５０１）と、受け付けた第１の単語及び第２の単語と、学習済みモデルとに基づいて、受け付けた第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップ（Ｓ５５１）と、を実行させる、プログラム。

（付記２）
学習済みモデルは、検索クエリに基づきインターネット上を検索した結果のうち、検索順位が所定以内の結果に基づいて学習することにより生成されるものであり、出力させるステップ（Ｓ５５１）において、プログラムは、受け付けた第１の単語及び第２の単語と、学習済みモデルとに基づいて、第１の記事コンテンツを出力させる、付記１に記載のプログラム。

（付記３）
受け付けるステップ（Ｓ５０１）において、プログラムは、第１の指定単語に含まれる第１の単語及び第２の単語として、ユーザの業種に関する単語と、ユーザの商圏に関する単語と、業種または商圏を形容または修飾する単語とからなる群より選択される少なくともいずれかを含む組み合わせを受け付け、出力させるステップ（Ｓ５５１）において、プログラムは、受け付けた第１の指定単語と、学習済みモデルとに基づいて、第１の記事コンテンツを出力させる、付記１または２に記載のプログラム。

（付記４）
プログラムは、プロセッサ２９に、さらに、ユーザから、ユーザが所属している組織が新たにリリースする予定の製品またはサービス形容、または修飾する複数の単語の情報を取得するステップを実行させ、受け付けるステップ（Ｓ５０１）において、プログラムは、第１の指定単語として、ユーザが所属している組織が新たにリリースする予定の製品またはサービスを形容、または修飾する複数の単語からなる群より選択される少なくともいずれかの単語を受け付け、出力させるステップ（Ｓ５５１）において、プログラムは、受け付けた第１の指定単語と、学習済みモデルとに基づいて、第１の記事コンテンツを出力させる、付記１または２に記載のプログラム。

（付記５）
同一のユーザに対して第１の記事コンテンツとは異なる第２の記事コンテンツを出力させる場合、プログラムは、プロセッサ２９に、第１の指定単語を構成する単語のうち、少なくとも１つが異なる単語で構成された第２の指定単語の入力を受け付け、受け付けた、第２の指定単語と、学習済みモデルとに基づいて、第２の指定単語に対応する第２の記事コンテンツを出力させる、付記１から４のいずれかに記載のプログラム。

（付記６）
第１の記事コンテンツと、ユーザの管理するウェブサイトとが関連付けられており、プログラムは、プロセッサ２９に、さらに、第１の記事コンテンツにアクセスした第２ユーザが、ユーザの管理するウェブサイトにアクセスした結果を取得し、取得したアクセスした結果を図示したグラフを、ユーザに提示するステップを実行させる、付記１から５のいずれかに記載のプログラム。

（付記７）
コンピュータ２０は、さらに、記事コンテンツと、記事コンテンツにアクセスした第２ユーザが、ユーザが管理するウェブサイトにアクセスした結果とを対応付けた結果を学習データとして学習を行うことにより生成される第２の学習済みモデルを記憶部２０２に記憶させており、第２の学習済みモデルは、ユーザにより指定された単語である指定単語を入力として受け付けることにより、記事コンテンツにアクセスした第２ユーザのウェブサイトへのアクセス数の予測結果を出力するものであり、プログラムは、プロセッサ２９に、第３の指定単語として、少なくとも、第３の単語と、第３の単語とは異なる第４の単語と、の入力を受け付けるステップと、受け付けた第３の単語及び第４の単語と、学習済みモデルと、第２の学習済みモデルとに基づいて、受け付けた第３の指定単語に対応する第３の記事コンテンツと、第３の記事コンテンツにアクセスした第２のユーザのウェブサイトへのアクセス数の予測結果とを共に出力させるステップと、を実行させる、付記１に記載のプログラム。

（付記８）
プログラムは、さらに、ユーザから、記事コンテンツを出力させるスケジュールの設定のための入力操作を受け付けるステップと、設定されたスケジュールに応答して、第１の指定単語として、少なくとも、第１の単語と、第１の単語とは異なる第２の単語と、の入力をユーザからの入力操作を受け付けずとも受け付けるステップと、受け付けた第１の単語及び第２の単語と、学習済みモデルとに基づいて、受け付けた第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップと、を実行させる、付記１に記載のプログラム。

（付記９）
プロセッサ２９と、メモリ２５とを備えるコンピュータ２０に実行させるための方法であって、コンピュータ２０は、１または複数種類の単語と、１または複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果と、を学習データとして学習を行うことにより生成される学習済みモデルを記憶部２０２に記憶させており、学習済みモデルは、ユーザにより指定された単語である指定単語を入力として受け付けることにより、記事コンテンツを出力するものであり、方法は、プロセッサ２９が、第１の指定単語として、少なくとも、第１の単語と、第１の単語とは異なる第２の単語と、の入力を受け付けるステップ（Ｓ５０１）と、受け付けた第１の単語及び第２の単語と、学習済みモデルとに基づいて、受け付けた第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップ（Ｓ５５１）と、を実行する、方法。

（付記１０）
制御部２０３を備える情報処理装置２０であって、情報処理装置２０は、１または複数種類の単語と、１または複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果と、を学習データとして学習を行うことにより生成される学習済みモデルを記憶部２０２に記憶させており、学習済みモデルは、ユーザにより指定された単語である指定単語を入力として受け付けることにより、記事コンテンツを出力するものであり、情報処理装置２０は、制御部２０３が、第１の指定単語として、少なくとも、第１の単語と、第１の単語とは異なる第２の単語と、の入力を受け付けるステップ（Ｓ５０１）と、受け付けた第１の単語及び第２の単語と、学習済みモデルとに基づいて、受け付けた第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップ（Ｓ５５１）と、を実行する、情報処理装置２０。

１０ 端末装置、１２ 通信インタフェース、１３ 入力装置、１４ 出力装置、１５ メモリ、１６ 記憶部、１９ プロセッサ、２０ サーバ、２２ 通信インタフェース、２３ 入出力インタフェース、２５ メモリ、２６ ストレージ、２９ プロセッサ、８０ ネットワーク、１８１ ユーザ情報、１９１ 入力操作受付部、１９２ 送受信部、１９３ データ処理部、１９４ 報知制御部、１３２ ディスプレイ、１５０ 位置情報センサ、１６０ カメラ、２８１ ユーザ情報データベース、２８２ 単語情報データベース、２８３ 登録単語データベース、２８４ 学習済みモデルデータベース、２０４１ 受信制御モジュール、２０４２ 送信制御モジュール、２０４３ ユーザ情報取得モジュール、２０４４ 単語情報取得モジュール、２０４５ 登録単語取得モジュール、２０４６ 学習済みモデル参照モジュール、２０４７ 記事コンテンツ作成モジュール。

Claims (10)

1. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記コンピュータは、地域を示す第１種類の単語、業種を示す第２種類の単語、製品もしくはサービスを示す第３種類の単語、地域を形容もしくは修飾する第４種類の単語、業種を形容もしくは修飾する第５種類の単語、または製品もしくはサービスを形容もしくは修飾する第６種類の単語から選択された複数種類の単語と、前記複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果と、を学習データとして学習を行うことにより生成される学習済みモデルを記憶部に記憶させており、
   前記学習済みモデルは、ユーザにより指定された単語である指定単語を入力として受け付けることにより、記事コンテンツを出力するものであり、
   前記プログラムは、前記プロセッサに、
   第１の前記指定単語として、少なくとも、前記第１種類、前記第２種類、前記第３種類、前記第４種類、前記第５種類、前記第６種類の単語のいずれかである第１の単語と、前記第１の単語とは種類の異なる第２の単語と、の入力を受け付けるステップと、
   前記受け付けた前記第１の単語及び前記第２の単語と、前記学習済みモデルとに基づいて、前記受け付けた前記第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップと、を実行させ、
   前記学習済みモデルは、前記検索クエリに基づきインターネット上を検索した結果のうち、検索順位が所定以内の結果に基づいて学習することにより生成されるものである、
   プログラム。
2. 前記学習済みモデルは、前記複数種類の単語と、前記複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果に含まれる記事コンテンツに含まれる文章を一般化した文章と、を学習データとして学習を行うことにより生成され、
   前記出力させるステップにおいて、前記プログラムは、
   前記受け付けた前記第１の単語及び前記第２の単語と、前記学習済みモデルとに基づいて、前記記憶部に保持されている学習データに含まれる前記一般化した文章との距離、または単語の類似度の少なくとも１つが所定の範囲離れている記事コンテンツを出力させる、請求項１に記載のプログラム。
3. 前記出力させるステップにおいて、前記プログラムは、
   前記第１の単語及び第２の単語を検索クエリとして検索エンジンにより検索を実行させ、当該検索の結果のうち、インターネット上で公開されており、かつ、検索上位の記事に含まれる、出現頻度の高い単語を抽出し、受け付けた単語に当該抽出した単語を追加し、
   前記第１の単語及び第２の単語、及び前記追加した単語と前記学習済みモデルとに基づいて、記事コンテンツを出力させる、請求項１または２のいずれかに記載のプログラム。
4. 前記プログラムは、前記プロセッサに、さらに、前記ユーザから、前記ユーザが所属している組織が新たにリリースする予定の製品またはサービスを形容、または修飾する複数の単語の情報を取得するステップを実行させ、
   前記受け付けるステップにおいて、前記プログラムは、第１の前記指定単語として、前記ユーザが所属している組織が新たにリリースする予定の製品またはサービスを形容、または修飾する複数の単語からなる群より選択される少なくともいずれかの単語を受け付け、
   前記出力させるステップにおいて、前記プログラムは、前記受け付けた前記第１の前記指定単語と、前記学習済みモデルとに基づいて、前記第１の記事コンテンツを出力させる、請求項１から３のいずれかに記載のプログラム。
5. 同一の前記ユーザに対して前記第１の記事コンテンツとは異なる第２の記事コンテンツを出力させる場合、前記プログラムは、前記プロセッサに、
   第１の前記指定単語を構成する単語のうち、少なくとも１つが異なる単語で構成された第２の前記指定単語の入力を受け付け、
   前記受け付けた、第２の前記指定単語と、前記学習済みモデルとに基づいて、第２の前記指定単語に対応する前記第２の記事コンテンツを出力させる、請求項１から４のいずれかに記載のプログラム。
6. 前記第１の記事コンテンツと、前記ユーザの管理するウェブサイトとが関連付けられており、
   前記プログラムは、前記プロセッサに、さらに、前記第１の記事コンテンツにアクセスした第２ユーザが、前記ユーザの管理する前記ウェブサイトにアクセスした結果を取得し、前記取得した前記アクセスした結果を図示したグラフを、前記ユーザに提示するステップを実行させる、請求項１から５のいずれかに記載のプログラム。
7. 前記コンピュータは、さらに、記事コンテンツと、前記記事コンテンツにアクセスした第２ユーザが、ユーザが管理するウェブサイトにアクセスした結果とを対応付けた結果を学習データとして学習を行うことにより生成される第２の学習済みモデルを記憶部に記憶させており、
   前記第２の学習済みモデルは、前記学習済みモデルにより出力された記事コンテンツを入力として受け付けることにより、当該記事コンテンツにアクセスした第２ユーザの前記ウェブサイトへのアクセス数の予測結果を出力するものであり、
   前記プログラムは、前記プロセッサに、
   前記学習済みモデルにより生成された記事コンテンツの入力を受け付けるステップと、
   前記受け付けた記事コンテンツと、前記第２の学習済みモデルとに基づいて、前記受け付けた記事コンテンツにアクセスしたユーザの前記ウェブサイトへのアクセス数の予測結果を出力させるステップと、を実行させる、請求項１に記載のプログラム。
8. 前記プログラムは、さらに、前記ユーザから、前記記事コンテンツを出力させるスケジュールの設定のための入力操作を受け付けるステップと、
   前記設定されたスケジュールに応答して、前記コンピュータの記憶部に登録されている単語群から単語を抽出することで、第１の前記指定単語として、少なくとも、第１の単語と、前記第１の単語とは異なる第２の単語と、の入力を前記ユーザからの入力操作を受け付けずとも受け付けるステップと、
   前記受け付けた前記第１の単語及び前記第２の単語と、前記学習済みモデルとに基づいて、前記受け付けた前記第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップと、を実行させる、請求項１に記載のプログラム。
9. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるための方法であって、
   前記コンピュータは、地域を示す第１種類の単語、業種を示す第２種類の単語、製品もしくはサービスを示す第３種類の単語、地域を形容もしくは修飾する第４種類の単語、業種を形容もしくは修飾する第５種類の単語、または製品もしくはサービスを形容もしくは修飾する第６種類の単語から選択された複数種類の単語と、前記複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果と、を学習データとして学習を行うことにより生成される学習済みモデルを記憶部に記憶させており、
   前記学習済みモデルは、ユーザにより指定された単語である指定単語を入力として受け付けることにより、記事コンテンツを出力するものであり、
   前記方法は、前記プロセッサが、
   第１の前記指定単語として、少なくとも、前記第１種類、前記第２種類、前記第３種類、前記第４種類、前記第５種類、前記第６種類の単語のいずれかである第１の単語と、前記第１の単語とは種類の異なる第２の単語と、の入力を受け付けるステップと、
   前記受け付けた前記第１の単語及び前記第２の単語と、前記学習済みモデルとに基づいて、前記受け付けた前記第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップと、を実行し、
   前記学習済みモデルは、前記検索クエリに基づきインターネット上を検索した結果のうち、検索順位が所定以内の結果に基づいて学習することにより生成されるものである、
   方法。
10. 制御部を備える情報処理装置であって、
    前記情報処理装置は、地域を示す第１種類の単語、業種を示す第２種類の単語、製品もしくはサービスを示す第３種類の単語、地域を形容もしくは修飾する第４種類の単語、業種を形容もしくは修飾する第５種類の単語、または製品もしくはサービスを形容もしくは修飾する第６種類の単語から選択された複数種類の単語と、前記複数種類の単語を検索クエリとして検索エンジンによりインターネット上を検索した結果と、を学習データとして学習を行うことにより生成される学習済みモデルを記憶部に記憶させており、
    前記学習済みモデルは、ユーザにより指定された単語である指定単語を入力として受け付けることにより、記事コンテンツを出力するものであり、
    前記情報処理装置は、前記制御部が、
    第１の前記指定単語として、少なくとも、前記第１種類、前記第２種類、前記第３種類、前記第４種類、前記第５種類、前記第６種類の単語のいずれかである第１の単語と、前記第１の単語とは種類の異なる第２の単語と、の入力を受け付けるステップと、
    前記受け付けた前記第１の単語及び前記第２の単語と、前記学習済みモデルとに基づいて、前記受け付けた前記第１の指定単語に対応する第１の記事コンテンツを出力させるステップと、を実行し、
    前記学習済みモデルは、前記検索クエリに基づきインターネット上を検索した結果のうち、検索順位が所定以内の結果に基づいて学習することにより生成されるものである、
    情報処理装置。

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