JP7042723B2

JP7042723B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム

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Publication number: JP7042723B2
Application number: JP2018176381A
Authority: JP
Inventors: 優希関口; 圭一郎永島; 純西村; 元安西
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2018-09-20
Filing date: 2018-09-20
Publication date: 2022-03-28
Anticipated expiration: 2038-09-20
Also published as: JP2020047103A

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

従来、商取引の対象を購入したユーザに前記対象の購入前に提供された前記対象に関する文字情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記文字情報に基づいて、前記文字情報中において前記対象の購入に影響を与える箇所である影響箇所を推定する推定部とを備えたことを特徴とする推定装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１８－４１３０７号公報

しかしながら、上記の技術では、ユーザのネットワークにおける行動について容易に認識することができない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ユーザのネットワークにおける行動をより容易に認識可能な情報を提供することができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

本発明の一態様は、ネットワークにおける第１ユーザの行動履歴を取得する取得部と、前記第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成する生成部と、前記生成部により生成された特定情報を第２ユーザに提示する提供部とを備える情報処理装置である。

本発明の一態様によれば、ユーザのネットワークにおける行動をより容易に認識可能な情報を提供することができる。

ショッピングシステム１の機能構成の一例を示す図である。ユーザ情報１２２の内容の一例を示す図である。ログ情報１２４の内容の一例を示す図である。ルール情報１２６の内容の一例を示す図である。端末装置１０の表示部に表示された画像ＩＭ１の一例を示す図である。変換テーブル１２８の一例を示す図である。画像生成部１１０により生成される画像ＩＭ２（特定画像）の一例を示す図である。第１ユーザの行動がツリー構造で表示された画像ＩＭ３（特定画像）の一例を示す図である。ツリー構造で表示された画像ＩＭ４（特定画像）の一例を示す図である。情報処理装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。特定行動が指定される様子の一例を示す図である。特定行動を入力するための画像ＩＭ６の一例を示す図である。抽出部１０６の処理結果に基づく画像ＩＭ７（特定画像）の一例を示す図である。第１ユーザ一覧の画像ＩＭ８（特定画像）の一例を示す図である。画像ＩＭ９（特定画像）の一例を示す図である。抽出部１０６を中心に実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。具体例１の第１ユーザの行動の一例を示す図である。具体例２の第１ユーザの行動の一例を示す図である。確認ボタンの設定後の第１ユーザの行動の一例を示す図である。具体例３の第１ユーザの行動の一例を示す図である。色違いやサイズ違いの商品を購入した第１ユーザの行動の一例を示す図である。画像ＩＭ１０の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。

［概要］
情報処理装置は、一以上のプロセッサにより実現される。実施形態の情報処理装置は、ネットワークにおける第１ユーザの行動履歴を取得し、第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成し、生成した特定情報を第２ユーザに提示する。

「第１ユーザ」とは、例えば、ネットワークにおいてサービスを受けるユーザである。「第２ユーザ」とは、例えば、ネットワークにサービスを提供しているユーザや、サービスを管理しているユーザ等である。なお、同じ人物が第１ユーザであり、且つ第２ユーザであることがあってもよい。「行動履歴」とは、第１ユーザがコンテンツを閲覧した行動や、コンテンツにおいて第１ユーザが行ったクリックなどの操作である。「提示する」とは、例えば、表示部に表示させるための元情報を提供することである。

特定情報は、テキストであってもよいし、画像であってもよい。例えば、特定情報が画像である場合、第２ユーザは、上記の第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を、より容易に認識したり、コンテンツに関する情報に基づいて、より容易に第１ユーザの行動を認識したりすることができる。以下の説明では、特定情報は、「画像」であるものとして説明する。

以下の実施形態では、コンテンツはショッピングサーバにより提供されるショッピングに関するコンテンツ（例えばウェブページ）であるものとして説明するが、他の種別のコンテンツであってもよい。他のコンテンツとは、検索に関するサービスサーバや、オークションに関するサービスサーバ、天気に関するサービスサーバ、路線案内に関するサービスサーバなどのその他のサービスサーバが提供するコンテンツである。また、コンテンツは、複数のサービスサーバが提供するコンテンツであってもよい。この場合、第１ユーザの行動履歴は、複数のサービスを利用した第１ユーザの行動履歴である。

＜第１実施形態＞
図１は、ショッピングシステム１の機能構成の一例を示す図である。ショッピングシステム１は、例えば、一以上の端末装置１０（図１の１０－１～１０－３）と、ショッピングサーバ５０と、情報処理装置１００とを備える。これらの装置は、ネットワークＮＷを介して互いに通信する。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダなどを含む。なお、これらの装置または装置に含まれる機能構成の一部または全部は、他の装置に含まれてもよい。

［端末装置］
端末装置１０は、第１ユーザによって使用される装置であり、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット型コンピュータ、ノート型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータなどである。端末装置１０では、ブラウザやアプリケーションプログラムなどのＵＡ（User Agent）が起動し、以下の動作を行う。アプリケーションプログラムがＵＡである場合、そのアプリケーションプログラムは、ブラウザ機能を内蔵するものである。第１ユーザが、端末装置１０を操作して、商品（またはサービス）の紹介ページを取得し、商品の紹介ページに基づく画像を自装置の表示部に表示させる。そして、第１ユーザは、商品の紹介ページに対して操作を行うことで、所望の商品の詳細等を閲覧したり、商品を購入する処理を行ったりすることができる。

［ショッピングサーバ］
ショッピングサーバ５０は、例えば、ウエブ管理部５２と、提供部５４と、記憶部６０とを備える。ウエブ管理部５２および提供部５４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサが、記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、これらの機能部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、上記のプログラムは、予め記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がショッピングサーバ５０のドライブ装置に装着されることで記憶装置にインストールされてもよい。

記憶部６０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＳＤカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、レジスタ等によって実現される。また、記憶部１２０の一部または全部は、ＮＡＳ（Network Attached Storage）や外部ストレージサーバ装置等であってもよい。

記憶部６０には、例えば、不図示の商品情報やショッピングサーバ５０の処理結果、ログ情報６２等が記憶されている。商品情報は、例えば、商品ＩＤや、商品名、商品詳細、商品の価格、商品の評価、商品の画像、商品のカテゴリ、商品のブランド等が互いに対応付けられた情報である。ログ情報６２の詳細については後述する。

ウエブ管理部５２は、端末装置１０から取得した情報や自装置の処理結果等を管理したり、管理している情報（例えばログ情報６２）を情報処理装置１００に提供したりする。ウエブ管理部５２は、端末装置１０の依頼に応じてショッピングサーバ５０が販売している商品の購入を受け付けたり、端末装置１０から取得した第１ユーザに関する情報を記憶部６０の第１ユーザ情報（不図示）に登録したりする。

提供部５４は、商品に関する情報（商品の画像や詳細説明等）をレンダリングして、商品の情報や商品の画像を含むコンテンツを生成する。

［情報処理装置］
情報処理装置１００は、例えば、情報管理部１０２と、情報処理部１０４と、抽出部１０６と、変換部１０８と、画像生成部１１０と、提供部１１２と、記憶部１２０と、表示部１５０と、操作部１６０とを備える。情報管理部１０２、情報処理部１０４、抽出部１０６、変換部１０８、画像生成部１１０、および提供部１１２は、ＣＰＵ等のハードウェアプロセッサが、記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、これらの機能部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、上記のプログラムは、予め記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体が情報処理装置１００のドライブ装置に装着されることで記憶装置にインストールされてもよい。画像生成部１１０は、「生成部」の一例である。情報処理装置１００は、画像生成部１１０に代えて（或いは加えて）、第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成する生成部を備えてもよい。

記憶部１２０は、例えば、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＳＤカード、ＲＡＭ、ＨＤＤ、レジスタ等によって実現される。また、記憶部１２０の一部または全部は、ＮＡＳや外部ストレージサーバ装置等であってもよい。

記憶部１２０には、例えば、ユーザ情報１２２、ログ情報１２４、ルール情報１２６、および変換テーブル１２８が記憶されている。図２は、ユーザ情報１２２の内容の一例を示す図である。ユーザ情報１２２は、顧客の属性を示す情報であり、例えば、ショッピングサーバ５０により提供された情報である。ユーザ情報１２２は、例えば、第１ユーザのユーザＩＤに対して、第１ユーザの使用する端末ＩＤや、第１ユーザの性別、年齢、会員ランク等が対応付けられた情報である。

図３は、ログ情報１２４の内容の一例を示す図である。ログ情報１２４は、ショッピングサーバ５０により収集され、提供された情報（ログ情報６２）である。ログ情報１２４は、第１ユーザの行動ＩＤに対して、コンテンツ、およびそのコンテンツに滞在していた時間が対応付けられた情報である。また、ログ情報１２４には、コンテンツにおいて第１ユーザが行ったクリック等の操作の内容が対応付けられている。

図４は、ルール情報１２６の内容の一例を示す図である。ルール情報１２６は、例えば、後述する情報処理部１０４が処理を実行する際に除外するコンテンツ（「付随コンテンツ」の一例）を判別するためのルールに関する情報である。除外するコンテンツとは、画像生成部１１０が画像の生成において除外するコンテンツである。判別するためのルールとは、所定の識別子に対応付けられたコンテンツ（例えばＵＲＬ）は除外するなどのルールや、所定のパラメータが対応付けられたコンテンツ（例えばＵＲＬ）を除外するなどのルールである。また、ルール情報１２６は、除外対象であることが設定されたコンテンツの情報を含んでもよい。

ここで、ログ情報１２４の生成について説明する。図５は、端末装置１０の表示部に表示された画像ＩＭ１の一例を示す図である。例えば、第１ユーザが端末装置１０に対して所定の操作を行った場合に画像ＩＭ１が端末装置１０の表示部に表示される。この場合、ショッピングサーバ５０が、画像ＩＭ１に対応付けられたコンテンツの情報（例えばＵＲＬなどのコンテンツの識別情報）をログ情報６２として記憶する。なお、画像ＩＭ１において、例えば、広告Ａに対応するコンテンツは、ログ情報１２４として記憶されるが、ルール情報１２６に基づいて除外されるコンテンツである。

変換テーブル１２８は、所定の言語や記号等で記述されたログ情報１２４を、人が認識しやすい態様（例えば単語や文章）に変換するためのテーブルである。図６は、変換テーブル１２８の一例を示す図である。変換テーブル１２８は、ログ情報１２４の第１記述態様の記述と、変換後の第２記述態様の記述とが互いに対応付けられた情報である。変換後のログ情報は、変換前のログ情報１２４の記述よりも、第２ユーザが認識しやすい態様で記述された情報である。例えば、変換前のログ情報１２４はコンピュータによって扱われる第１記述態様で記述された情報であり、変換後のログ情報１２４はコンピュータが直接読み取りできない第２記述態様で記述された情報である。第２記述態様の記述は、人によって認識可能や態様の記述である。

例えば、ログ情報１２４において、Ｃ００１～Ｃ００４のような情報が含まれる。例えば、変換テーブル１２８において、Ｃ００１はトップページ、Ｃ００２は商品の一覧ページ、Ｃ００３は商品Ａの詳細ページ、Ｃ００４は商品Ｂの詳細ページであることが対応付けられている。

情報管理部１０２は、ネットワークにおける第１ユーザの行動履歴を取得する。情報処理部１０４は、ルール情報１２６に基づいて、ログ情報１２４に含まれるコンテンツを表す情報（例えばＵＲＬなどのコンテンツの識別情報）が、除外対象のコンテンツである否かを判定する。

抽出部１０６は、ログ情報１２４（行動履歴）を参照して、指定された行動（特定行動）を含む第１ユーザを抽出する。また、抽出部１０６は、行動履歴を参照して、統計的な処理を実行する。統計的な処理とは、指定された条件を満たす第１ユーザや行動に基づく統計的な処理である。変換部１０８は、変換テーブル１２８を参照し、ログ情報１２４を人が認識しやすい態様に変換する。

画像生成部１１０は、第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定画像を生成する。また、画像生成部１１０は、更に第１ユーザがコンテンツにおいて行った操作に関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定画像を生成してもよい。特定画像に含まれるコンテンツに関する情報、または第１ユーザがコンテンツにおいて行った操作に関する情報は、変換部１０８により変換された第２記述態様の記述に基づいて生成された画像である。提供部１１２は、画像生成部１１０により生成された特定画像を第２ユーザに提示する。

表示部１５０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどの表示装置である。表示部１５０は、画像生成部１１０により生成された画像を表示する。

操作部１６０は、例えば、ボタン、キーボードやマウス等の操作デバイスを含む。操作部１６０は、第１ユーザの操作を受け付けて、受け付けた操作に応じた情報を情報処理部１０４に出力する。なお、操作部１６０は、表示部１５０と一体として構成されるタッチパネルであってもよい。

［画像生成に関する処理］
図７は、画像生成部１１０により生成される画像ＩＭ２（特定画像）の一例を示す図である。画像ＩＭ２は、第１ユーザに提供されたコンテンツの情報が時系列に表された情報を含む。例えば、画像ＩＭ２には、トップページ（Ｃ００１）が１０秒閲覧され、商品の一覧ページ（Ｃ００２）が１５秒閲覧され、商品Ａの詳細ページ（Ｃ００３）が３０秒閲覧され、商品の一覧ページ（Ｃ００２）が１５秒閲覧され、商品Ｂの詳細ページ（Ｃ００４）が３０秒閲覧されたことを示す情報（「閲覧した度合」の一例）が含まれる。また、画像ＩＭ２には、上記の順で閲覧が行われたことを示す情報が含まれる。

また、画像ＩＭ２には、ツリー構造ボタンが含まれ、ツリー構造ボタンが第２ユーザによって操作されると、第１ユーザの行動がツリー構造に表された情報を含む画像ＩＭ３が表示部１５０に表示される。ツリー構造とは、遷移されたページ間のつながりを表した構造である。

図８は、第１ユーザの行動がツリー構造で表示された画像ＩＭ３（特定画像）の一例を示す図である。例えば、画像ＩＭ３には、画像ＩＭ２のように第１ユーザが、トップページ、商品の一覧ページ、商品Ａの詳細ページの順で閲覧し、商品の一覧ページに戻り、商品Ｂの詳細ページを閲覧し、商品Ｂをカートに追加する操作を行ったことを示す情報が含まれる。画像ＩＭ３における、矢印（以下、遷移矢印）はページの遷移を示し、数字は遷移した回数を示している。この矢印や回数は、「コンテンツを閲覧した度合」の情報、「コンテンツが遷移した度合」の情報の一例である。また、画像ＩＭ３の各ページを示すページアイコンＰＩには、第１ユーザが滞在した時間（「コンテンツを閲覧した度合」の他の一例）が対応付けられている。

また、画像ＩＭ３の各ページアイコンに対して、遷移に関する時系列の情報が付与されてもよいし、所定の操作によって時系列の情報が第２ユーザにとって認識可能に対応付けられるように表示されてもよい。すなわち「時系列が認識可能な態様」とは、直接的に時系列が認識可能な態様であることに限らず、所定の操作を行って時系列が認識可能な態様になることを含む。

図９は、ツリー構造で表示された画像ＩＭ４（特定画像）の一例を示す図である。図９のＩＭ４では「コンテンツを閲覧した度合」または「コンテンツが遷移した度合」の表現方法が、図８の画像ＩＭ３と異なる。図７の画像ＩＭ３と異なる点について説明する。画像ＩＭ４では、ページアイコンの大きさが閲覧時間の長さに応じた大きさで表示される。例えば、閲覧時間が長いほど、ページアイコンは大きく表示される。また、遷移矢印は、遷移回数が多いほど太く表示される。なお、上記の閲覧時間は、第１ユーザが連続して閲覧した時間でもよいし、間隔を空けて閲覧した時間の合計であってもよい。また、閲覧時間やコンテンツの種別、操作の種別に応じて、アイコンの形や色、明度、大きさが変更されてもよい。また、複数のサービスの履歴が含まれる場合、サービスごとにアイコンの形や色、明度、大きさが変更されてもよい。

なお、画像における、上述したページアイコンまたは第１ユーザの操作を示す操作アイコン（不図示）は、第２ユーザの操作によって、移動や削除、追加等が行われてもよい。追加とは、所望のページアイコンが特定画像において追加されることである。これにより、ページアイコンが編集可能なため、第２ユーザの利便性が向上する。例えば、第２ユーザは、不要な情報を削除したり、必要な情報を追加したりすることができる。

［フローチャート（その１）］
図１０は、情報処理装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、情報処理部１０４が、操作部１６０の操作を介して特定画像の生成の指示がされたか否かを判定する（Ｓ１０）。次に、情報処理部１０４は、ログ情報１２４を取得する（Ｓ１２）。次に、情報処理部１０４は、ルール情報１２６を参照して、ログ情報１２４から所定のコンテンツの情報を除外する（Ｓ１４）。次に、変換部１０８が、変換テーブル１２８を参照して、Ｓ１４の処理後のログ情報１２４を第２記述態様のログ情報に変換する（Ｓ１６）。

次に、画像生成部１１０が、第２記述態様の情報に基づいて特定画像を生成する（Ｓ１８）。次に、提供部１１２が、Ｓ１６で生成された特定画像を第２ユーザに提供する（Ｓ２０）。

次に、情報処理部１０４は、ツリー構造の特定画像の生成が指示されたか否を判定する（Ｓ２２）。ツリー構造の特定画像の生成が指示された場合、画像生成部１１０が、ツリー構造の特定画像を生成する（Ｓ２４）。なお、第２ユーザによって、ツリー構造の特定画像の生成が指示されずに、特定画像の表示を終了する操作が行われた場合、第１ユーザに対する特定画像の提供は終了する。次に、提供部１１２が、生成されたツリー構造の特定画像を第２ユーザに提供する（Ｓ２６）。これにより本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

上述したように、情報処理装置は、第１ユーザのネットワークにおける行動をより容易に認識可能な情報である特定画像を提供することができる。

［ユーザの抽出に関する処理］
抽出部１０６は、ログ情報１２４を参照して、指定された行動（特定行動）を含む第１ユーザを抽出する。図１１は、特定行動が指定される様子の一例を示す図である。画像ＩＭ４と異なる点について説明する。特定行動は、例えば、以下のような特定画像に設けられた入力機能を利用して指定される。例えば、画像ＩＭ５において、第２ユーザがドラッグなどの領域ＡＲを指定する操作を行うと、指定した領域ＡＲに含まれる第１ユーザの行動が特定行動として指定される。領域ＡＲには、例えば、第１ユーザの行動として、トップページの閲覧、商品一覧ページの閲覧、商品Ａの詳細ページの閲覧がこの順で行われ、商品Ａの詳細ページの閲覧後に商品の一覧ページを閲覧した行動（商品の一覧のページに戻る操作が行われた行動）が含まれる。これらの行動が特定行動として設定される。なお、特定行動は、特定画像においてアイコンを選択することにより指定されてもよい。

また、特定行動は領域ＡＲの指定に代えて（或いは加えて）、特定行動の入力等によって設定されてもよい。図１２は、特定行動を入力するための画像ＩＭ６の一例を示す図である。この画像ＩＭ６には、一以上の特定行動を入力するための入力欄ＩＦが含まれる。例えば、第２ユーザが、その入力欄に特定行動を入力すると、入力された情報が特定行動として設定される。

また、特定行動の入力に代えて（或いは加えて）、特定行動は、利用者に提示され、有限数の行動を列挙したリストの中から選択されることにより指定されてもよい。第２ユーザが、リストの中から所望の特定行動の項目を選択し、検索ボタンＢ１を操作すると、抽出部１０６が、入力または選択された特定行動に合致する第１ユーザを抽出する。この場合、抽出部１０６は、変換情報を参照して、選択された特定行動を、第１記述態様の情報に変換し、変化後の情報に基づいて、ログ情報１２４から指定された特定行動を含む第１ユーザを抽出する。変換情報は、リストに含まれる特定行動と、第１記述態様の情報とが互いに対応付けられた情報である。

特定行動は、例えば、所定回数以上同じコンテンツを往復して閲覧していること（例えばコンテンツＡとＢとを行き来していること）や、所定の期間内の行動であること、会員ランクが所定のランクであること等である。また、特定行動は、その他ユーザの属性に関する条件や、第１ユーザの行動に関する条件であってもよい。

例えば、特定行動は、第Ｎ回目の行動として第１の行動を行って、第ｎ回目の行動として第２の行動を行ったことであってもよい（「Ｎ」、「ｎ」は任意の自然数である）。また、特定行動は、上記のように第Ｎ回目の行動として第１の行動を行い、第ｎ回目の行動として第２の行動を行い、且つ所定回数の行動を行って商品を購入したことであってもよい。このように第１ユーザが抽出されることにより、平均的な第１ユーザよりも多くの閲覧や操作を行った第１ユーザの行動を容易に抽出することができる。そして、第２ユーザが、抽出結果に基づく画像を参照することで、サービスの改善案を把握することができる。

図１３は、抽出部１０６の処理結果に基づく画像ＩＭ７（特定画像）の一例を示す図である。例えば、抽出部１０６は、特定行動と一致する行動を行った第１ユーザ、または特定行動と類似する行動を行った第１ユーザを抽出する。また、抽出部１０６は、抽出した第１ユーザのＣＶ（Conversion）率などを導出する。「類似する行動」とは、例えば、ネットワークにおける行動において所定度合以上の行動が同一であることや、同じ傾向の行動を行ったこと、ネットワークにおける行動の階層に関して同一階層を繰り返し戻る行動を行ったこと、所定のコンテンツ間を繰り返し往復する行動を行ったこと等である。第２ユーザが、「類似する行動」について、その範囲を指定してもよい。同じ傾向の行動を行ったこととは、例えば、閲覧したページは異なるが同様の行動を行ったことである。

同一階層を繰り返し戻る行動を行ったこととは、第２階層のコンテンツ（例えば商品の一覧ページ）と第３階層のコンテンツ（商品の詳細ページ）とにおいて、第３階層のコンテンツから第２階層のコンテンツに戻る行動を繰り返し行ったことである。例えば、ログ情報１２４におけるコンテンツの情報や操作は、階層に分類される。トップページは第１階層、商品一覧ページは第２階層、商品詳細ページは第３階層、カートのページは第４階層のように分類される。第２ユーザが第２階層と第３階層との間を所定回数以上往復して閲覧した第１ユーザや、第３階層から第２階層に繰り返し戻る行動を行った第１ユーザなどを指定すると、抽出部１０６は、上記の条件を満たす第１ユーザを抽出する。

画像生成部１１０は、抽出部１０６の処理結果に基づく画像ＩＭ７を生成し、生成した画像ＩＭ７を第２ユーザに提供する。画像ＩＭ７には、例えば、同一の行動を行っている第１ユーザや、その第１ユーザのＣＶ率、類似の行動を行っている第１ユーザ、その第１ユーザのＣＶ率などが含まれる。また、画像ＩＭ７には、第１ユーザの一覧を表示させる一覧表示ボタンＢ１が含まれる。この一覧表示ボタンＢ１が操作されると、図１４の画像ＩＭ８が提供部１１２により提示される。

図１４は、第１ユーザ一覧の画像ＩＭ８（特定画像）の一例を示す図である。画像ＩＭ８は、特定行動の行動と同一または類似する行動を行った第１ユーザのユーザＩＤの情報を含む。また、画像ＩＭ８には、抽出結果に含まれる第１ユーザが、商品を購入するまでに行った行動回数の分布を示す情報が画像ＩＭ７に含まれる。１回の行動は、例えば、１クリックや現在閲覧しているコンテンツから他のコンテンツに移ったことである。例えば、画像ＩＭ８において、所定の分布を示す情報（例えば行動回数４）が指定されると、指定された分布の行動を示す画像が第２ユーザに提供される。例えば、画像ＩＭ８において、所定の第１ユーザが指定されると、指定された第１ユーザの行動を示す画像ＩＭ９が第２ユーザに提供される。

図１５は、画像ＩＭ９（特定画像）の一例を示す図である。画像ＩＭ９は、例えば特定行動と類似する行動を行った第１ユーザの行動を含む。画像ＩＭ９では、閲覧したページの商品が異なるが、その他の行動は同一である第１ユーザの行動が示されている。

［フローチャート（その２）］
図１６は、抽出部１０６を中心に実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、情報処理部１０４が、特定行動が指定されたか否かを判定する（Ｓ１００）。特定行動が指定された場合、情報処理部１０４は、ログ情報１２４を取得する（Ｓ１０２）。

次に、情報処理部１０４は、ルール情報１２６を参照して、ログ情報１２４から所定のコンテンツの情報を除外する（Ｓ１０４）。次に、抽出部１０６が、特定行動と同一または類似の行動を行った第１ユーザを抽出する（Ｓ１０６）。

次に、画像生成部１１０が、抽出結果に基づく特定画像を生成する（Ｓ１０８）。次に、提供部１１２は、画像生成部１１０により生成された特定画像（例えば図１２の画像ＩＭ７）を第２ユーザに提供する（Ｓ１１０）。

次に、情報処理部１０４は、特定画像において所定の第１ユーザが選択されたか否かを判定する（Ｓ１１２）。所定の第１ユーザが選択された場合、画像生成部１１０は、選択された第１ユーザの行動を示す特定画像を生成する（Ｓ１１４）。なお、第２ユーザによって、所定の第１ユーザを選択する指示がされずに、特定画像の表示を終了する操作が行われた場合、第２ユーザに対する特定画像の提供は終了する。次に、提供部１１２は、画像生成部１１０により生成された特定画像（画像ＩＭ９）を第２ユーザに提供する（Ｓ１１８）。これにより本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

上述した処理により、特定行動と同一または類似する行動を行った第１ユーザを容易に抽出することができる。

［装置の活用事例］
一般的に、所定のサービスを利用したユーザにインタビューを実施し、サービスの課題や改善点、利用のしやすさなどをインタビューすることが行われている。しなしながら、インタビューでは、ユーザのリクルーティングに手間やコストが掛かったり、参加者にバイアスが掛かっていたりする場合があり、有益な情報を得ることができない場合がある。

そこで、本実施形態の情報処理装置１００は、ログ情報１２４を参照して、第１ユーザの行動を認識可能にしたり、解析したりする。これにより、第２ユーザは、サービスの課題や改善点、利用のしやすさなどのインタビューから得られる情報と同等またはそれ以上の情報を取得することができる。

（具体例１）
図１７は、具体例１の第１ユーザの行動の一例を示す図である。例えば、第１ユーザが、トップページにおいて、カテゴリを「コスメ」に設定し、商品「コスメ」の一覧ページを閲覧した後、コスメＡの詳細ページを閲覧したが、再度、商品「コスメ」の一覧ページに戻った。そして、第１ユーザは、コスメＢの詳細ページを閲覧したが、再度、商品「コスメ」の一覧ページに戻り、コスメＡの詳細ページを閲覧し、カートにコスメＡを追加する操作を行った。

次に、第１ユーザは、カテゴリ「コスメ」の解除を行わずに、検索クエリ「スイーツ ××」の検索結果の一覧ページを所定時間の間閲覧し、更に検索クエリ「服〇〇」の検索結果の一覧ページを所定時間の間閲覧した後、設定したカテゴリを解除し、ページを離れた。

第２ユーザが、上記のようなツリー構造の画像を視認すると、カテゴリの解除がされずに商品が検索されていることが確認できる。第２ユーザは、このような行動は第１ユーザにとって好ましくない行動であり、改善すべきであることを把握することができる。

更に、上記の把握の結果、第２ユーザは、カテゴリをコスメに設定し、クエリ「スイーツ」を入力した第１ユーザを特定行動として設定し、同様の行動を行っている第１ユーザをログ情報１２４から情報処理装置１００に抽出させることができる。

そして、第２ユーザは、上記の好ましくない行動が所定度合以上行われている場合、例えば、設定されたカテゴリとは関連度が低いクエリが検索クエリとして入力された場合、第１ユーザにカテゴリの設定に関して確認することを示す情報を通知する仕様などを取り入れる改善策を検討することができる。

（具体例２）
図１８は、具体例２の第１ユーザの行動の一例を示す図である。例えば、第１ユーザ（ユーザＡ）が、キャンペーン期間において、キャンペーン期間前にカートに入れておいた商品を確認するために、カートに入れた商品のカートページを参照して、トップページに戻り、カートに入れた商品Ａを検索し、検索結果を確認し、再度、カートページを参照して、トップページに戻り、カートに入れた商品Ｂを検索し、検索結果を確認する処理を繰り返し行う操作を行った。

第２ユーザが、上記のようなツリー構造の特定画像を視認すると、第１ユーザは事前にカートに入れておいた商品の値段が最安値であるか、在庫が存在するかなどを確認していることが推定できる。

そして、第２ユーザは、例えば、カートページにおいて、事前にカートに入れておいた商品の値段が最安値であるか、在庫が存在するかなどを確認することができる仕様に改善するなどのか改善策を検討することができる。

例えば、上記検討結果によりカートページにおいて、商品の最安値や在庫を確認する確認ボタンが設定されたものとする。そして、確認ボタンが設定された後における、図１８に示した行動を行った第１ユーザ（ユーザＡ）の行動を、情報処理装置１００の処理によって確認することができる。図１９は、確認ボタンの設定後の第１ユーザの行動の一例を示す図である。例えば、第２ユーザは、第１ユーザがカートに入れた商品のページにおいて、商品に確認ボタンを操作し、最安値や在庫を確認する操作を行ったことを容易に確認することができる。これにより、第２ユーザは、好ましくない行動が改善されたことを確認することができる。

（具体例３）
図２０は、具体例３の第１ユーザの行動の一例を示す図である。例えば、第１ユーザが、商品「シャツ」の一覧ページの次にシャツＡの商品の詳細ページを閲覧し、シャツＡの色が「白」、サイズが「Ｍ」の商品をカートに入れてカートページを閲覧した後、再度、シャツＡの詳細ページに戻り、シャツＡの色が「水色」、サイズが「Ｍ」の商品をカートに入れてカートページを閲覧し、その後、再度、シャツＡの詳細ページに戻り、同様に異なる色のシャツＡをカートに入れる行動を行った。

第２ユーザが、上記のようなツリー構造の特定画像を視認すると、色違い（或いはサイズ違い）の商品をカートに入れるために、商品の詳細ページに戻っていることが把握できる。

この場合、第２ユーザは、例えば、カートページにおいて、同じ商品の色違いを、カートに追加することができる仕様に改善するなどのか改善策を検討することができる。

例えば、上記検討結果によりカートページにおいて、色違いの商品や、サイズ違いの商品を選択できる仕様に変更したものとする。そして、例えば、色違いやサイズ違いの商品を購入した第１ユーザの行動を、情報処理装置１００の処理によって確認することができる。図２１は、色違いやサイズ違いの商品を購入した第１ユーザの行動の一例を示す図である。例えば、第２ユーザは、第１ユーザがカートページにおいて、その商品の色違いやサイズ違いをカートに入れる操作を行ったことを容易に確認することができる。

以上説明した第１実施形態によれば、情報処理装置１００は、ネットワークにおける第１ユーザの行動履歴を取得する情報管理部１０２と、第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成する生成部１１０と、生成部１１０により生成された特定情報を第２ユーザに提示する提供部１１２とを備えることにより、第１ユーザのネットワークにおける行動をより容易に認識可能な情報を提供することができる。この結果、第２ユーザは、情報処理装置１００により提供された情報を、サービスの改善や第１ユーザの満足度の向上に役立てることができる。

また、コンテンツをショッピングサーバ５０が提供したコンテンツに限定しなければ、第２ユーザは、情報処理装置１００により提供された第１ユーザが閲覧したコンテンツをより容易に認識可能な情報に基づいて、第１ユーザが第１ユーザにとって好ましくないコンテンツを閲覧していなかを確認することができる。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態の抽出部１０６は、指定された複数の第１ユーザの行動において共通する行動（第１ユーザ間で共通する行動）を抽出する。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

抽出部１０６は、ログ情報１２４を参照し、第２ユーザによって指定された第１ユーザの行動において共通（同一の行動または類似）する行動を抽出する。「類似する行動」とは、例えば、第１実施形態で説明した「類似する行動」である。「類似する行動」は、例えば、閲覧したコンテンツが所定度合以上重複する行動や、カートに商品を入れた後その商品を所定時間後に削除し別の商品をカートに入れたなどの行動、ネットワークにおける行動の所定の階層に関して同一階層を繰り返し戻る行動等である。指定された第１ユーザとは、指定されたユーザＩＤの第１ユーザであってもよいし、指定された属性を有する第１ユーザであってもよい。画像生成部１１０は、抽出部１０６の抽出結果に基づく特定画像ＩＭ１０を生成する。

図２２は、画像ＩＭ１０の一例を示す図である。例えば、２０代女性が第１ユーザとして指定された場合、抽出部１０６は、指定された第１ユーザのログ情報１２４において、例えば、以下のように類似する行動を抽出する。類似する行動は、例えば、商品の詳細ページを閲覧し、商品をカートに追加した後、ポータルサイトにおいて天気予報を閲覧し、その後、カートのページにおいて配達日を指定して商品を注文する行動である。なお、この場合において、所定の操作が行われることにより、注文された商品の一覧が表示部１５０に表示されてもよい。また、同一または類似する行動を行っている度合が高いほど、同一または類似する行動を示すアイコンを強調するように表示部１５０に表示させてもよい。

第２ユーザは、上述した画像ＩＭ１０を視認することにより、例えば、指定した第１ユーザは、所定の商品の配達日の天気を気にすることを把握することができる。そして、配達日を選択する際に、天気予報の情報を第１ユーザが認識可能な仕様に変更することを検討することができる。

以上説明した第２実施形態によれば、情報処理装置１００が、指定された第１ユーザ間で共通する行動を抽出し、抽出結果に基づく画像を第２ユーザに提供することで、第１ユーザのネットワークにおける行動をより容易に認識可能な情報を提供することができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１‥ショッピングシステム、１０‥端末装置、５０‥ショッピングサーバ、１００‥情報処理装置、１０２‥情報管理部、１０４‥情報処理部、１０６‥抽出部、１０８‥変換部、１１０‥画像生成部、１１２‥提供部、１２０‥記憶部、１２４‥ログ情報、１２６‥ルール情報、１２８‥変換テーブル

Claims

ネットワークにおける第１ユーザの行動履歴であり第１記述態様で記述された前記第１ユーザの行動履歴を取得する取得部と、
前記第１ユーザの行動履歴を、前記第１記述態様よりも第２ユーザが認識しやすい第２記述態様に変換する変換部と、
前記変換部により第２記述態様に変換されて記述された前記行動履歴に基づいて、前記第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成する生成部と、
前記生成部により生成された特定情報を前記第２ユーザに提示する提供部と、
前記行動履歴を参照して、指定された特定行動を含む第１ユーザを抽出する抽出部と、を備え、
前記生成部は、前記抽出部により抽出された第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成し、
前記提供部は、前記生成部により生成された特定情報を前記第２ユーザに提示する、
情報処理装置。
前記特定情報は、画像であり、
前記特定行動は、前記画像に設けられた入力機能を利用して指定される、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定情報は、画像であり、
前記特定行動は、前記画像において領域の指定またはアイコンの選択によって指定される、
請求項２に記載の情報処理装置。
前記特定行動は、利用者に提示され、有限数の行動を列挙したリストの中から選択されることにより指定される、
請求項１から３のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記特定行動は、ネットワークにおける行動の階層に関して、同一階層に繰り返し戻る行動である、
請求項１から４のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
ネットワークにおける第１ユーザの行動履歴を取得する取得部と、
前記第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成する生成部と、
前記生成部により生成された特定情報を第２ユーザに提示する提供部と、を備え、
前記行動履歴は、第１ユーザの操作によってリクエストされた主コンテンツと、前記主コンテンツに付随してダウンロードされた付随コンテンツを含み、
前記生成部は、前記付随コンテンツの情報を除外して前記特定情報を生成する、
情報処理装置。
予め設定されたルールまたはパラメータに基づいて、前記行動履歴に含まれるコンテンツが、前記付随コンテンツである否かを判定する判定部を更に備え、
前記生成部は、前記判定部の判定結果に基づいて、前記付随コンテンツを除外して前記特定情報を生成する、
請求項６に記載の情報処理装置。
前記付随コンテンツは、広告に関するコンテンツである、
請求項７に記載の情報処理装置。
ネットワークにおける第１ユーザの行動履歴を取得する取得部と、
前記第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成する生成部と、
前記生成部により生成された特定情報を第２ユーザに提示する提供部と、を備え、
前記コンテンツは、前記第１ユーザがそれぞれ異なるサービスを提供する複数のサービスサーバから提供されたコンテンツである、
情報処理装置。
ネットワークにおける第１ユーザの行動履歴を取得する取得部と、
前記第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成する生成部と、
前記生成部により生成された特定情報を第２ユーザに提示する提供部と、
指定された複数の第１ユーザの行動履歴から、共通する行動を抽出する抽出部と、を備え、
前記生成部は、前記抽出部により抽出された共通の行動に基づいて、第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成する、
情報処理装置。
前記生成部は、前記第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報と前記第１ユーザがコンテンツにおいて行った操作に関する情報とを時系列が認識可能な態様で示す前記特定情報を生成する、
請求項１から１０のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記生成部は、前記第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報に対して、前記第１ユーザが当該コンテンツを閲覧した度合を対応付けた情報を含む特定情報を生成する、
請求項１から１１のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記生成部は、第１特定コンテンツと第２特定コンテンツとの間でコンテンツが遷移した度合を、前記第１特定コンテンツまたは第２特定コンテンツに対応付けた情報を含む特定情報を生成する、
請求項１から１２のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記コンテンツは、前記第１ユーザがショッピングに関するサービスを提供するショッピングサーバから提供されたコンテンツである、
請求項１から１３のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記コンテンツは、前記第１ユーザがそれぞれ異なるサービスを提供する複数のサービスサーバから提供されたコンテンツである、
請求項１から１４のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
指定された複数の第１ユーザの行動履歴から、共通する行動を抽出する抽出部を備え、
前記生成部は、前記抽出部により抽出された共通の行動に基づいて、第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成する、
請求項１から１５のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
コンピュータが、
ネットワークにおける第１ユーザの行動履歴であり第１記述態様で記述された前記第１ユーザの行動履歴を取得し、
前記第１ユーザの行動履歴を、前記第１記述態様よりも第２ユーザが認識しやすい第２記述態様に変換し、
前記第２記述態様に変換されて記述された前記行動履歴に基づいて、前記第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成し、
前記生成された特定情報を前記第２ユーザに提示し、
前記行動履歴を参照して、指定された特定行動を含む第１ユーザを抽出する、情報処理方法であって、
抽出された第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成し、
生成された特定情報を前記第２ユーザに提示する、
情報処理方法。
コンピュータに、
ネットワークにおける第１ユーザの行動履歴であり第１記述態様で記述された前記第１ユーザの行動履歴を取得させ、
前記第１ユーザの行動履歴を、前記第１記述態様よりも第２ユーザが認識しやすい第２記述態様に変換させ、
前記第２記述態様に変換されて記述された前記行動履歴に基づいて、前記第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成させ、
前記生成された特定情報を前記第２ユーザに提示させ、
前記行動履歴を参照して、指定された特定行動を含む第１ユーザを抽出させる、プログラムであって、
抽出された第１ユーザに提供されたコンテンツに関する情報を時系列が認識可能な態様で示す特定情報を生成させ、
生成された特定情報を前記第２ユーザに提示させる、
プログラム。