JP7077050B2 - Recommendation device, recommendation method and recommendation program - Google Patents
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Description
特許法第30条第2項適用 COTOHA/AI活用コンテスト グランパーク プラザ棟3F301会議室 開催日 平成29年11月6日、11月13日 A組合本部 開催日 平成29年10月23日 株式会社Bの本社 開催日 平成29年12月19日 C株式会社の本社 開催日 平成29年12月25日Application of
本発明は、レコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムに関する。 The present invention relates to a recommendation device, a recommendation method, and a recommendation program.
従来より、ユーザがワイン等の商品を探している場合に、ユーザの好み等に応じて、商品をレコメンドする技術が知られている。このような技術として、例えば、生産者情報や価格、商品の種類等のユーザが指定したキーワードに応じて、商品をレコメンドする技術が知られている。また、例えば、ユーザが実際にいくつかのワインを試飲し、試飲したワインに対してユーザが評価をすることで、ユーザの味に対する基準を調整し、ユーザの味に対する傾向に応じてワインをレコメンドする技術が存在する。 Conventionally, when a user is looking for a product such as wine, a technique for recommending the product according to the user's preference or the like has been known. As such a technique, for example, a technique for recommending a product according to a keyword specified by a user such as producer information, price, and product type is known. Also, for example, the user actually tastes some wines, and the user evaluates the tasted wines to adjust the criteria for the user's taste and recommend the wine according to the tendency toward the user's taste. There is a technology to do.
しかしながら、従来の手法では、ユーザが曖昧な表現で商品のレコメンドを要求した場合に、レコメンドが行えないという課題があった。例えば、お酒に対する好みや表現方法については個人差があり、キーワードマッチング等では、ユーザが曖昧な表現で商品のレコメンドを要求した場合に、レコメンドを行うことが出来なかった。なお、上記したワインをレコメンドする技術では、ユーザがワインを試飲してユーザの味に対する基準を調整することが前提であるため、このような事前のユーザの味に対する基準を調整しなければ、レコメンド自体が行えなかった。 However, the conventional method has a problem that when a user requests a product recommendation with an ambiguous expression, the recommendation cannot be made. For example, there are individual differences in the taste and expression method for alcohol, and in keyword matching and the like, when a user requests a product recommendation with an ambiguous expression, the recommendation cannot be made. In the above-mentioned wine recommendation technique, it is premised that the user tastes the wine and adjusts the standard for the user's taste. Therefore, if the standard for the user's taste is not adjusted in advance, the recommendation is made. I couldn't do it.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明のレコメンド装置は、ユーザが商品を指定するための言語データの入力を受け付ける受付部と、前記受付部によって受け付けられた言語データを解析し、前記言語データから所定のキーワードを抽出し、該キーワードまたは該キーワードと意味が類似するキーワードに基づいて、商品に関する情報を記憶する記憶部に記憶された商品のなかから前記ユーザにレコメンドする商品を選択する選択部と、前記選択部によって選択された商品の情報を出力する出力部とを有することを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the recommendation device of the present invention analyzes a reception unit that accepts input of language data for a user to specify a product and a reception unit that accepts language data received by the reception unit. Then, a predetermined keyword is extracted from the language data, and a product recommended to the user from among the products stored in the storage unit that stores information about the product based on the keyword or a keyword having a meaning similar to the keyword. It is characterized by having a selection unit for selecting a product and an output unit for outputting information on the product selected by the selection unit.
また、本発明のレコメンド方法は、レコメンド装置によって実行されるレコメンド方法であって、ユーザが商品を指定するための言語データの入力を受け付ける受付工程と、前記受付工程によって受け付けられた言語データを解析し、前記言語データから所定のキーワードを抽出し、該キーワードまたは該キーワードと意味が類似するキーワードに基づいて、商品に関する情報を記憶する記憶部に記憶された商品のなかから前記ユーザにレコメンドする商品を選択する選択工程と、前記選択工程によって選択された商品の情報を出力する出力工程とを含んだことを特徴とする。 Further, the recommendation method of the present invention is a recommendation method executed by a recommendation device, and analyzes a reception process for receiving input of language data for a user to specify a product and a language data received by the reception process. Then, a predetermined keyword is extracted from the language data, and a product recommended to the user from among the products stored in the storage unit that stores information about the product based on the keyword or a keyword having a similar meaning to the keyword. It is characterized by including a selection step of selecting a product and an output step of outputting information on the product selected by the selection step.
また、本発明のレコメンドプログラムは、ユーザが商品を指定するための言語データの入力を受け付ける受付ステップと、前記受付ステップによって受け付けられた言語データを解析し、前記言語データから所定のキーワードを抽出し、該キーワードまたは該キーワードと意味が類似するキーワードに基づいて、商品に関する情報を記憶する記憶部に記憶された商品のなかから前記ユーザにレコメンドする商品を選択する選択ステップと、前記選択ステップによって選択された商品の情報を出力する出力ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。 Further, the recommendation program of the present invention analyzes a reception step that accepts input of language data for a user to specify a product and the language data received by the reception step, and extracts a predetermined keyword from the language data. , A selection step of selecting a product recommended to the user from the products stored in the storage unit that stores information about the product based on the keyword or a keyword having a similar meaning to the keyword, and a selection step. It is characterized by having a computer execute an output step for outputting information on the product.
本発明によれば、ユーザが曖昧な表現で商品のレコメンドを要求した場合であっても、精度のよいレコメンドを行うことができるという効果を奏する。 According to the present invention, even when a user requests a product recommendation with an ambiguous expression, it is possible to make an accurate recommendation.
以下に、本願に係るレコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本願に係るレコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムが限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of the recommendation device, the recommendation method, and the recommendation program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that this embodiment does not limit the recommendation device, the recommendation method, and the recommendation program according to the present application.
[第1の実施形態]
以下の実施の形態では、第1の実施形態に係るレコメンド装置10の構成、レコメンド装置10の処理の流れを順に説明し、最後に第1の実施形態による効果を説明する。
[First Embodiment]
In the following embodiment, the configuration of the
[レコメンド装置の構成]
図1は、第1の実施形態に係るレコメンド装置の構成例を示すブロック図である。図1を用いて、レコメンド装置10の構成を説明する。図1に示すように、レコメンド装置10は、ユーザ端末20とネットワーク30を介して接続されている。
[Recommendation device configuration]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a recommendation device according to the first embodiment. The configuration of the
ここでユーザ端末20は、例えば、デスクトップ型PC、タブレット型PC、ノート型PC、携帯電話機、スマートフォン、スマートスピーカ、PDA(Personal Digital Assistant)等の情報処理装置である。なお、図1に示す構成は一例にすぎず、具体的な構成や各装置の数は特に限定されない。
Here, the
また、図1に示すように、このレコメンド装置は、通信処理部11、制御部12および記憶部13を有する。以下にレコメンド装置10が有する各部の処理を説明する。
Further, as shown in FIG. 1, this recommendation device has a communication processing unit 11, a control unit 12, and a storage unit 13. The processing of each part of the
通信処理部11は、各種情報に関する通信を制御する。例えば、通信処理部11は、ユーザ端末20からユーザが欲しい商品を指定するための言語データを受信する。また、通信処理部11は、ユーザにレコメンドする商品の情報を出力する。なお、以下では、レコメンドする商品として、日本酒を例にして説明するが、これに限定されるものではなく、どのような商品であってもよいが、特に、ユーザによって希望する商品の表現が異なりやすく、曖昧になりやすい飲食物等の商品をレコメンド装置10がレコメンドすることを想定しているものとする。
The communication processing unit 11 controls communication related to various types of information. For example, the communication processing unit 11 receives language data for designating a product desired by the user from the
記憶部13は、制御部12による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、日本酒情報記憶部13aおよび製造元情報記憶部13bを有する。例えば、記憶部13は、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。
The storage unit 13 stores data and programs necessary for various processes by the control unit 12, and particularly closely related to the present invention, the storage unit 13 includes a sake
日本酒情報記憶部13aは、日本酒に関する情報を記憶する。例えば、日本酒情報記憶部13aは、図2に例示するように、日本酒に関する情報として、日本酒を一意に識別する「日本酒ID」に対応付けて、日本酒の「銘柄」、日本酒の「製造元」、日本酒の「種類」、日本酒の「価格」、日本酒の「味」、日本酒を好むユーザの属性を示す「対象ユーザ」、日本酒の「用途」、日本酒の「ラベル」、日本酒の「ビンの形状」、付加的な情報である「付加情報」、ユーザの評価を示す「ユーザ評価」および日本酒の特徴や背景等を示す「ストーリー」を記憶する。なお、日本酒情報記憶部13aに記憶された情報は更新可能な情報である。例えば、日本酒ID「2」の日本酒が新たに△△とコラボする場合には、付加情報に「△△とコラボ」という情報を追加可能である。各項目の情報は、あくまで一例であり、数値やベクトルで記憶してもよい。例えば、味の項目について、「辛口:3」や「甘口:2」等と辛口や甘口の度合いを記憶するようにしてもよい。
The sake
製造元情報記憶部13bは、日本酒の製造元に関する情報を記憶する。例えば、製造元情報記憶部13bは、図3に例示するように、製造元に関する情報として、製造元の名称を示す「製造元」と、酒蔵がある町の名称を示す「蔵のある町」と、製造元が創業してから現在までの年数を示す「歴史」と、杜氏の名前を示す「杜氏」と、製造元の日本酒の特徴や背景等を示す「ストーリー」とを対応付けて記憶する。なお、図2および図3に例示した日本酒情報記憶部13aおよび製造元情報記憶部13bに記憶される情報は、あくまで一例であり、例示した情報以外の情報を記憶するようにしてもよく、例えば、原料や製法、日本酒毎の歴史やストーリー、蔵の知識等をデータとして記憶してもよい。
The manufacturer
制御部12は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、受付部12a、選択部12b、出力部12cおよびフィードバック部12dを有する。ここで、制御部12は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)、GPU(Graphical Processing Unit)などの電子回路やASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路である。
The control unit 12 has an internal memory for storing a program that defines various processing procedures and required data, and executes various processing by these. However, the control unit 12 is particularly closely related to the present invention. It has a
受付部12aは、ユーザが商品を指定するための言語データの入力を受け付ける。例えば、受付部12aは、ユーザが日本酒を指定するための言語データの入力を受け付ける。具体例を挙げて説明すると、例えば、受付部12aは、ユーザ端末20から言語データとして「純米大吟醸の辛口」、「銘柄が○山のお酒」、「初心者向けのお酒が良い」、「フォトジェニックなラベル」等の言語データの入力を受け付ける。なお、ここで入力される言語データは、テキストデータであってもよいし、音声データであってもよい。なお、入力された言語データが音声データである場合には、例えば、受付部12aが、既存の手法により音声データをテキストデータに変換するものとする。また、入力される言語データは、日本語に限定されるものではなく、外国語であってもよい。なお、入力される言語データが外国語である場合には、例えば、受付部12aが、既存の翻訳ツール等により外国語を日本語に翻訳してもよいし、外国語のデータモデルを利用して入力された外国語の言語データを解析し、日本語の言語データに変換するようにしてもよい。
The
また、受付部12aは、ユーザに所定の言語データを入力させるための質問を出力し、該質問に対する回答として、ユーザが商品を指定するための言語データの入力を受け付けるようにしてもよい。例えば、受付部12aは、予め設定されたフォーマットに従って、ユーザ端末20に質問を出力し、該質問に対する回答を受け付ける処理を繰り返すことで、ユーザが望む日本酒の条件を絞り込む。
Further, the
ここで、図4を用いて、ユーザに入力を促す質問を出力する例を説明する。図4は、ユーザに入力を促す質問を出力する例を説明する図である。図4に例示するように、例えば、レコメンド装置10は、「プレゼント用ですか?ご自宅用ですか?」という質問をユーザ端末20に出力する。そして、ユーザ端末20では、「プレゼント用ですか?ご自宅用ですか?」という質問がテキストで表示、もしくは、「プレゼント用ですか?ご自宅用ですか?」という音声が出力される。
Here, an example of outputting a question prompting the user for input will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of outputting a question prompting the user for input. As illustrated in FIG. 4, for example, the
これに対して、ユーザが「プレゼント用です」という回答をユーザ端末20に対して入力すると、ユーザ端末20は、「プレゼント用です」という回答をレコメンド装置10に送信する。なお、例えば、ユーザ端末20が質問とともに質問に対する複数の選択肢を表示するようにしてもよく、ユーザがいずれかの選択肢をタップすることで、ユーザ端末20がタップされた選択肢を回答としてレコメンド装置10に送信するようにしてもよい。さらに、図4の例では、レコメンド装置10は、「どなたにプレゼントですか?」という質問をユーザ端末20に出力する。
On the other hand, when the user inputs the answer "for present" to the
そして、ユーザ端末20では、「どなたにプレゼントですか?」という質問が出力される。これに対して、ユーザが「お父さんです」という回答をユーザ端末20に対して入力すると、ユーザ端末20は、「お父さんです」という回答をレコメンド装置10に送信する。
Then, on the
これにより、レコメンド装置10は、ユーザが望む日本酒が、プレゼント用の日本酒であって、かつ、プレゼントの相手が父親であることを特定することができる。なお、レコメンド装置10では、父親を表す他の表現(例えば、お父さん、パパ等)についても、辞書データや言語モデルを利用することで、父親と同義の言葉であることが認識可能なように設定されているものとする。また、例えば、ユーザが「プレゼント用」、「父親」「甘口」とだけ指定したが、「プレゼント用」、「父親」、「甘口」の日本酒に該当する日本酒が多数あるために、レコメンドする日本酒が絞りこめないような場合には、レコメンド装置10が、ユーザに入力を促す質問をさらに出力することで、ユーザが望む日本酒の条件を絞り込むことができる。ここで、ユーザが望む日本酒の条件を絞り込むための、ユーザに入力を促す質問については、予め用意された質問パターンに従って順次質問を出力するようにしてもよいし、AI等に学習させたモデルを利用して質問を出力するようにしてもよい。予め用意された質問パターンに従って順次質問を出力する場合について、具体的な例を挙げて説明すると、例えば、ユーザが父親へのプレゼントである場合には、レコメンド装置10は、プレゼントの相手が父親である場合に予め用意された質問として「お父さんは冷酒と熱燗だったらどっちが好みですか?」という質問をさらに出力する。また、ユーザから甘口という指定があった場合には、レコメンド装置10は、予め用意された質問として、飲み方を聞いたり、日本酒好きなのか聞いたり、初心者なのか聞くなど絞り込める要素について種々の質問を追加することが可能である。
Thereby, the
選択部12bは、受付部12aによって受け付けられた言語データを解析し、言語データから所定のキーワードを抽出し、該キーワードまたは該キーワードと意味が類似するキーワードに基づいて、日本酒に関する情報を記憶する日本酒情報記憶部13aに記憶された商品のなかからユーザにレコメンドする商品を選択する。なお、言語データを解析する処理をAI(Artificial Intelligence)に実行させるようにしてもよい。
The selection unit 12b analyzes the language data received by the
例えば、選択部12bは、受付部12aによって受け付けられた言語データを入力として、言語データを解析するための学習済モデルを用いて、日本酒情報記憶部13aに記憶された日本酒のなかからユーザにレコメンドする日本酒を選択するようにしてもよい。言語データを解析する処理をAIが実行する場合には、例えば、AIが、ユーザが入力した言語データに対して形態素解析等を行って名詞または形容詞を抽出し、抽出した名詞または形容詞もしくは抽出した名詞または形容詞に類似するワードを検索キーとして、日本酒情報記憶部13aを参照して、検索キーと同じまたは類似するデータに該当する日本酒を選択する。なお、AIは、例えば、「甘い」、「甘口」、「甘め」等の同義のワードについては、事前の設定または学習により、意味が同じまたは類似するワードであると解析可能となる。
For example, the selection unit 12b uses the learned model for analyzing the language data by inputting the language data received by the
例えば、選択部12bは、受付部12aが「純米大吟醸の辛口」という言語データを受け付けた場合には、日本酒情報記憶部13aを参照し、種類が「純米大吟醸」であって、且つ、味が「甘口」である日本酒を選択する。また、例えば、選択部12bは、受付部12aが「A酒造の○山」という言語データを受け付けた場合には、日本酒情報記憶部13aを参照し、銘柄が「○山」であって、且つ、製造元が「A酒造」である日本酒を選択する。
For example, when the
このように、選択部12bは、例えば、ユーザが日本酒好きで好みが明確であったり、固有名詞を含んで指定されていたりするような場合には、日本酒情報記憶部13aを検索して、該当する日本酒を選択する。なお、選択部12bは、該当する日本酒が複数ある場合には、複数を選択してもよいし、予め設定された優先度等に応じて、いずれか一つを選択してもよいし、ユーザに対して追加の質問をすることで条件を絞り込むようにしてもよい。
As described above, when the user likes sake and has a clear preference or is designated including a proper noun, the selection unit 12b searches for the sake
また、例えば、選択部12bは、受付部12aが「ふんわりしたお酒が良い」という言語データを受け付け、日本酒情報記憶部13aを参照した場合に、曖昧な表現である「ふんわり」に該当する日本酒が日本酒情報記憶部13aに存在しない。このような場合には、選択部12bは、言語データを解析するための学習済モデルを用いて、「ふんわり」の意味を解析し、例えば、「ふんわり」が「甘い」と「軽い」を併せて表現する言語であると判断する。そして、選択部12bは、味が「甘口」であって、且つ、「軽い」である日本酒を日本酒情報記憶部13aから選択する。
Further, for example, when the
また、例えば、選択部12bは、受付部12aが「フォトジェニックなラベル」という言語データを受け付け、日本酒情報記憶部13aを参照した場合に、曖昧な表現である「フォトジェニックなラベル」に該当する日本酒が日本酒情報記憶部13aに存在しない。このような場合には、選択部12bは、言語データを解析するための学習済モデルを用いて、「フォトジェニックなラベル」のうち、「フォトジェニック」という表現に意味が近い、類似する表現、例えば、「華やか」や「綺麗」、「目立つ」等の表現のなかから代表となる言語を抽出し、代表となる言語を検索キーとして、日本酒情報記憶部13aにおける「ラベル」の項目のなかから代表となる検索キーに一致または類似する日本酒を選択する。なお、受付部12aが「フォトジェニックな日本酒」という言語データを受け付けた場合には、「フォトジェニックな日本酒」という言語データを解析し、日本酒の「ラベル」や「ビンの形状」などの外観に関する情報から、外観が特徴的な日本酒を日本酒情報記憶部13aから選択するようにしてもよい。
Further, for example, the selection unit 12b corresponds to the "photogenic label" which is an ambiguous expression when the
また、選択部12bは、出力部12cによって出力した日本酒の情報に関連する関連の日本酒を日本酒情報記憶部13aから選択するようにしてもよい。例えば、選択部12bは、出力部12cによって出力した日本酒の履歴から直近の出力した日本酒を特定し、日本酒情報記憶部13aおよび製造元情報記憶部13bを参照して、直近の出力した日本酒と同じ製造元や同じ杜氏、同じ町に酒蔵がある日本酒選択するようにしてもよい。また、選択部12bは、直近の出力した日本酒の製造元が、例えば、歴史が「100年」以上古い場合には、酒蔵の歴史があるところシリーズとして、製造元情報記憶部13bを参照して、歴史が「100年」以上ある古い日本酒を選択するようにしてもよい。
Further, the selection unit 12b may select the related sake related to the sake information output by the output unit 12c from the sake
出力部12cは、選択部12bによって選択された日本酒の情報を出力する。例えば、出力部12cは、選択部12bによって選択された日本酒の情報として、日本酒の画像や銘柄、価格、製造元等の情報を出力する。ここで、図5の例を用いて、レコメンドする日本酒の出力処理について説明する。図5は、レコメンドする日本酒の出力処理の一例を示す図である。図5に例示するように、レコメンド装置10は、ユーザ端末20からユーザが入力した「ふんわりした日本酒を教えて」という言語データを受け付ける。
The output unit 12c outputs information on sake selected by the selection unit 12b. For example, the output unit 12c outputs information such as an image of sake, a brand, a price, and a manufacturer as information on sake selected by the selection unit 12b. Here, the output processing of the recommended sake will be described with reference to the example of FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of output processing of recommended sake. As illustrated in FIG. 5, the
そして、レコメンド装置10は、言語データを解析するための学習済モデルを用いて、「ふんわり」という表現に意味が近い、類似する表現、例えば、「甘い」や「軽い」等の表現のなかから代表となる言語を抽出し、代表となる言語を検索キーとして、日本酒情報記憶部13aにおける「味」の項目のなかから代表となる検索キーに一致または類似する日本酒を選択することで、味が「甘口」であって、且つ、「軽い」日本酒「大吟醸○山」を日本酒情報記憶部13aから選択する。なお、類似する言語については、予め設定された辞書データを利用してもよいし、ベクトル解析を行うことでベクトルの距離が近い言語同士を類似する表現としてもよい。続いて、レコメンド装置10は、「大吟醸○山はいかがですか?」という言語データを出力する。
Then, the
これに対して、ユーザが「もっと辛口の方がいい」という言語データをユーザ端末20に入力し、レコメンド装置10が言語データの入力を受け付ける。この場合には、レコメンド装置10は、味が「辛口」の日本酒「大吟醸△」を日本酒情報記憶部13aから選択する。続いて、レコメンド装置10は、「大吟醸△はいかがでしょうか?」という言語データを出力する。
On the other hand, the user inputs the language data "it is better to be dry" to the
また、出力部12cは、選択部12bによって選択された関連の日本酒の情報を出力する。例えば、出力部12cは、直近の出力した日本酒の製造元が、例えば、歴史が「100年」以上古い場合には、酒蔵の歴史があるところシリーズとして、歴史が「100年」以上ある古い日本酒を続けて出力するようにしてもよい。また、出力部12cは、選択部12bによって選択された日本酒を出力するとともに、該日本酒に関するストーリーまたは該日本酒の製造元に関するストーリーを出力するようにしてもよい。例えば、出力部12cは、日本酒の画像や銘柄、価格、製造元等の情報以外にも、日本酒の製造元のストーリー等を一緒に出力してもよい。 Further, the output unit 12c outputs information on the related sake selected by the selection unit 12b. For example, if the manufacturer of the most recently output sake is, for example, an old sake with a history of "100 years" or more, the output unit 12c can be used as a series where the history of the sake brewery is "100 years" or more. You may output continuously. Further, the output unit 12c may output the sake selected by the selection unit 12b and output a story about the sake or a story about the manufacturer of the sake. For example, the output unit 12c may output the story of the sake manufacturer, etc., in addition to the information such as the image, brand, price, and manufacturer of sake.
フィードバック部12dは、出力部12cによって出力された日本酒の情報に対するユーザのフィードバックとして、言語データを受信した場合には、該言語データに応じて、日本酒情報記憶部13aに記憶された日本酒に関する情報を更新する。例えば、フィードバック部12dは、出力部12cによって出力された日本酒「○山」に対いて、ユーザが「飲みやすい」という感想を入力した場合には、日本酒「○山」に対するユーザ評価として「飲みやすい」という情報を日本酒情報記憶部13aに追加する。
When the feedback unit 12d receives language data as user feedback for the sake information output by the output unit 12c, the feedback unit 12d receives information about sake stored in the sake
また、フィードバック部12dは、レコメンドした日本酒の情報に対するフィードバックを学習データとしてAIが学習し、レコメンド精度を向上させるようにしてもよい。このように、レコメンド装置10では、対話型インターフェースを用いて、ユーザから数値ではないフィードバックをもらうことで、レコメンドの精度を向上させることが可能である。
Further, the feedback unit 12d may improve the recommendation accuracy by learning the feedback for the recommended sake information as learning data by AI. As described above, in the
ここで、図6を用いて、レコメンド装置10によるレコメンド処理の一連の流れを説明する。図6は、第1の実施形態に係るレコメンド装置によるレコメンド処理の一連の流れを説明する図である。図6に例示するように、レコメンド装置10は、日本酒を指定するための言語データの入力をユーザ端末20から受け付ける(図6の(1)参照)。そして、レコメンド装置10は、AIによって言語データを解析する(図6の(2)参照)。
Here, with reference to FIG. 6, a series of flow of the recommendation process by the
続いて、レコメンド装置10は、言語データの解析結果に基づいて、日本酒に関する情報を記憶する日本酒情報記憶部13aに記憶された商品のなかからユーザにレコメンドする商品を選択する(図6の(3)参照)。そして、レコメンド装置10は、選択された日本酒の情報を、おすすめの日本酒として出力する(図6の(4)参照)。このように、レコメンド装置10では、ユーザからのリクエストに含まれる様々な表現の揺らぎをAIで吸収し、精度のよいレコメンドを行うことが可能である。
Subsequently, the
また、レコメンド装置10では、AIとの対話可能な対話型インターフェースを用いて、日本酒に親しみのない人にも容易に日本酒をレコメンドできるようにしている。例えば、ユーザが日本酒をプレゼントしたい場合の利用シーンの一例について説明する。例えば、ユーザが日本酒をプレゼントしたいことを伝えると、AIが、ユーザが日本酒をプレゼントする場合のパターンとして予め設定された質問パターンに従って、プレゼントを誰に渡すか、プレゼントを渡す相手の好みはどうか等の質問を行う。
In addition, the
具体的には、AIが、誰にプレゼントするのか、何のプレゼントなのか(例えば、父の日、結婚祝い等)、どんなプレゼントがよいか(例えば、フォトジェニック、辛口が好き、初心者向けがよい等)を質問する。そして、レコメンド装置10では、AIが確認した結果をキーワードとして日本酒情報記憶部13aから検索し、1つまたは複数の日本酒の候補をユーザ端末20に出力する。なお、ユーザが出力された日本酒の候補から気になる商品を購入する場合には、EC(Electronic Commerce)サイトと連携して購入できるようにしてもよい。
Specifically, who the AI will give to, what kind of gift it is (for example, Father's Day, wedding gifts, etc.), what kind of gift is good (for example, photogenic, dry, good for beginners) Etc.) Ask a question. Then, the
また、例えば、日本酒イベントでレコメンド装置10を利用する場合の利用シーンの一例について説明する。例えば、ユーザがAIに対して飲みたいイメージや雰囲気(例えば、すっきり、辛口、初めて飲む人向け、フルーティ等)を伝えると、AIがイベント会場にあるお酒の中からイメージに合う日本酒を1つまたは複数出力する。ここで、日本酒の情報に合わせて、その日本酒のストーリーやイベント会場の場所などの付加情報を提示してもよい。
Further, for example, an example of a usage scene when the
そして、ユーザがお酒を飲んだ後に、フィードバックをAIから問いかけ、「良い」、「もうちょっと辛口の方が好き」等の感想をユーザに入力させ、入力された情報を日本酒情報記憶部13aにおける「ユーザ評価」の項目に格納する。そして、ユーザが次の日本酒のおすすめを希望する場合には、これまで飲んだお酒の履歴情報から次にすすめる日本酒を出力してもよいし、ユーザに次の日本酒の要望を入力してもらってから次にすすめる日本酒を出力してもよい。また、レコメンド装置10では、例えば、同様の評価が一定数続いた場合に、日本酒情報記憶部13aの情報を更新するようにしてもよい。例えば、ユーザに対して辛口の日本酒として奨めた日本酒に対する評価として「もう少し辛口の方がよい」や「これじゃ甘口だ」等の否定的な評価が一定数カウントされた場合には、対象の日本酒の辛口度合いを下げるようにしてもよい。なお、AIが学習を行うことで、ユーザからのフィードバックをどのように日本酒情報記憶部13aの情報に反映するかを判断するようにしてもよい。
Then, after the user drinks alcohol, AI asks for feedback, asks the user to input impressions such as "good" and "I like a little dry", and the input information is input to the sake
このように、レコメンド装置10では、自分では飲まないがプレゼント用の日本酒を選択する場合など、日本酒に不慣れな人でも所望の日本酒を選択することが可能であり、ユーザが曖昧な表現で日本酒のレコメンドを要求した場合であっても、精度のよいレコメンドを行うことが可能である。
In this way, with the
[レコメンド装置の処理手順]
次に、図7を用いて、第1の実施形態に係るレコメンド装置10による処理手順の例を説明する。図7は、第1の実施形態に係るレコメンド装置におけるレコメンド処理の流れの一例を示すフローチャートである。
[Processing procedure for recommendation device]
Next, an example of the processing procedure by the
図7に例示するように、レコメンド装置10の受付部12aがユーザ端末20から日本酒を指定するための言語データの入力を受け付けると(ステップS101肯定)、選択部12bは、受付部12aによって受け付けられた言語データを解析し(ステップS102)、解析結果に基づいて、日本酒に関する情報を記憶する日本酒情報記憶部13aに記憶された商品のなかからユーザにレコメンドする商品を選択する(ステップS103)。
As illustrated in FIG. 7, when the
そして、出力部12cは、選択部12bによって選択された日本酒の情報をユーザ端末20に出力する(ステップS104)。その後、フィードバック部12dは、ユーザ端末20から、出力部12cによって出力された日本酒の情報に対するユーザのフィードバックを受け付けたか否かを判定する(ステップS105)。この結果、フィードバック部12dは、ユーザのフィードバックを受け付けなかった場合には(ステップS105否定)、そのまま処理を終了する。一方、フィードバック部12dは、ユーザのフィードバックを受け付けた場合には(ステップS105肯定)、フィードバックを日本酒情報記憶部13aに格納する(ステップS106)。
Then, the output unit 12c outputs the information of the sake selected by the selection unit 12b to the user terminal 20 (step S104). After that, the feedback unit 12d determines whether or not the user's feedback on the sake information output by the output unit 12c has been received from the user terminal 20 (step S105). As a result, if the feedback unit 12d does not accept the user's feedback (denial in step S105), the feedback unit 12d ends the process as it is. On the other hand, when the feedback unit 12d receives the user's feedback (step S105 affirmative), the feedback unit 12d stores the feedback in the sake
(第1の実施形態の効果)
第1の実施形態に係るレコメンド装置10は、ユーザが日本酒を指定するための言語データの入力を受け付け、受け付けた言語データを解析し、言語データから所定のキーワードを抽出し、該キーワードまたは該キーワードと意味が類似するキーワードに基づいて、ユーザが曖昧な表現で日本酒のレコメンドを要求した場合であっても、精度のよいレコメンドを行うことができるに関する情報を記憶する日本酒情報記憶部13aに記憶された日本酒のなかからユーザにレコメンドする日本酒を選択し、選択した日本酒の情報を出力する。このため、レコメンド装置10では、ユーザが曖昧な表現で日本酒のレコメンドを要求した場合であっても、精度のよいレコメンドを行うことが可能である。
(Effect of the first embodiment)
The
また、レコメンド装置10では、ユーザからのリクエストに含まれる様々な表現の揺らぎをAIで吸収し、精度のよいレコメンドを行うことが可能である。さらに、レコメンド装置10では、AIとの対話可能な対話型インターフェースを用いて、日本酒に親しみのない人にも容易に日本酒をレコメンドすることが可能である。
Further, in the
(システム構成等)
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。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
(System configuration, etc.)
Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically distributed / physically distributed in any unit according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. Further, each processing function performed by each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
また、本実施の形態において説明した各処理のうち、自動的におこな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おこなうこともでき、あるいは、手動的におこな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おこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、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。 Further, among the processes described in the present embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed. It is also possible to automatically perform all or part of the above by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
(プログラム)
また、上記実施形態において説明したレコメンド装置10が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態に係るレコメンド装置10が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したレコメンドプログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータがレコメンドプログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかるレコメンドプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたレコメンドプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。
(program)
It is also possible to create a program in which the processing executed by the
図8は、レコメンドプログラムを実行するコンピュータを示す図である。図8に例示するように、コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010と、CPU1020と、ハードディスクドライブインタフェース1030と、ディスクドライブインタフェース1040と、シリアルポートインタフェース1050と、ビデオアダプタ1060と、ネットワークインタフェース1070とを有し、これらの各部はバス1080によって接続される。
FIG. 8 is a diagram showing a computer that executes a recommendation program. As illustrated in FIG. 8, the
メモリ1010は、図8に例示するように、ROM(Read Only Memory)1011及びRAM1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOS(Basic Input Output System)等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、図8に例示するように、ハードディスクドライブ1090に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、図8に例示するように、ディスクドライブ1100に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ1100に挿入される。シリアルポートインタフェース1050は、図8に例示するように、例えばマウス1110、キーボード1120に接続される。ビデオアダプタ1060は、図8に例示するように、例えばディスプレイ1130に接続される。
The
ここで、図8に例示するように、ハードディスクドライブ1090は、例えば、OS1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093、プログラムデータ1094を記憶する。すなわち、上記の、レコメンドプログラムは、コンピュータ1000によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ1090に記憶される。
Here, as illustrated in FIG. 8, the hard disk drive 1090 stores, for example, the
また、上記実施形態で説明した各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ1010やハードディスクドライブ1090に記憶される。そして、CPU1020が、メモリ1010やハードディスクドライブ1090に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出し、各種処理手順を実行する。
Further, the various data described in the above embodiment are stored as program data in, for example, a
なお、レコメンドプログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1090に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、レコメンドプログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ネットワーク(LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等)を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。
The
上記の実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 The above-described embodiments and modifications thereof are included in the invention described in the claims and the equivalent scope thereof, as included in the technique disclosed in the present application.
10 レコメンド装置
11 通信処理部
12 制御部
12a 受付部
12b 選択部
12c 出力部
12d フィードバック部
13 記憶部
13a 日本酒情報記憶部
13b 製造元情報記憶部
20 ユーザ端末
30 ネットワーク
10 Recommendation device 11 Communication processing unit 12
Claims (7)
前記受付部によって受け付けられた言語データを解析し、前記言語データから所定のキーワードを抽出し、該キーワードまたは該キーワードと意味が類似するキーワードに基づいて、日本酒の情報とともに、当該日本酒の製造元に関する情報として、製造元の名称を示す製造元と、酒蔵がある町の名称を示す蔵のある町と、製造元が創業してから現在までの年数を示す歴史と、杜氏の名前を示す杜氏と、製造元の日本酒に関するストーリーのうちいずれか一つまたは複数を記憶する記憶部に記憶された日本酒のなかから前記ユーザにレコメンドする日本酒を選択する選択部と、
前記選択部によって選択された日本酒の情報とともに、当該日本酒に対応する製造元に関する情報を出力する出力部と
を有し、
前記選択部は、前記出力部によって出力された日本酒の情報のうち、直近の出力された日本酒を特定し、前記記憶部を参照して、直近の出力された日本酒と同じ製造元、同じ杜氏もしくは同じ町に酒蔵がある日本酒を選択することを特徴とするレコメンド装置。 A reception desk that accepts input of language data for users to specify sake,
Information on the manufacturer of sake, along with information on sake, is analyzed by analyzing the language data received by the reception unit, extracting a predetermined keyword from the language data, and based on the keyword or a keyword having a similar meaning to the keyword. As for the manufacturer that shows the name of the manufacturer, the town that has the brewery that shows the name of the town where the sake brewery is located, the history that shows the number of years since the manufacturer was founded, and the sake that shows the name of Mr. Mori. A selection unit that selects sake to be recommended to the user from among the sake stored in the storage unit that stores one or more of the stories related to.
It has an output unit that outputs information about the manufacturer corresponding to the sake, as well as information on the sake selected by the selection unit.
The selection unit identifies the most recently output sake from the information of the sake output by the output unit, refers to the storage unit, and has the same manufacturer, the same forest, or the same as the most recently output sake. A recommendation device that features the selection of sake that has a sake brewery in the town .
前記出力部は、前記選択部によって選択された関連の日本酒の情報を出力することを特徴とする請求項1に記載のレコメンド装置。 The selection unit selects related sake related to the sake information output by the output unit from the storage unit.
The recommendation device according to claim 1, wherein the output unit outputs information on related sake selected by the selection unit.
ユーザが日本酒を指定するための言語データの入力を受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた言語データを解析し、前記言語データから所定のキーワードを抽出し、該キーワードまたは該キーワードと意味が類似するキーワードに基づいて、日本酒の情報とともに、当該日本酒の製造元に関する情報として、製造元の名称を示す製造元と、酒蔵がある町の名称を示す蔵のある町と、製造元が創業してから現在までの年数を示す歴史と、杜氏の名前を示す杜氏と、製造元の日本酒に関するストーリーのうちいずれか一つまたは複数を記憶する記憶部に記憶された日本酒のなかから前記ユーザにレコメンドする日本酒を選択する選択工程と、
前記選択工程によって選択された日本酒の情報とともに、当該日本酒に対応する製造元に関する情報を出力する出力工程と
を含み、
前記選択工程は、前記出力工程によって出力された日本酒の情報のうち、直近の出力された日本酒を特定し、前記記憶部を参照して、直近の出力された日本酒と同じ製造元、同じ杜氏もしくは同じ町に酒蔵がある日本酒を選択することを特徴とするレコメンド方法。 A recommendation method performed by a recommendation device,
The reception process that accepts the input of language data for the user to specify sake,
The language data received by the reception process is analyzed, a predetermined keyword is extracted from the language data, and based on the keyword or a keyword having a similar meaning to the keyword, information on sake and information on the manufacturer of the sake are obtained. As for the manufacturer that shows the name of the manufacturer, the town that has the brewery that shows the name of the town where the sake brewery is located, the history that shows the number of years since the manufacturer was founded, and the sake that shows the name of Mr. Mori. A selection process for selecting sake to be recommended to the user from among the sake stored in the storage unit that stores one or more of the stories related to the above.
Includes an output process that outputs information about the manufacturer corresponding to the sake, as well as information on the sake selected by the selection process.
The selection step identifies the most recently output sake from the information of the sake output by the output step, refers to the storage unit, and has the same manufacturer, the same forest, or the same as the most recently output sake. A recommendation method characterized by selecting sake that has a sake brewery in the town .
前記受付ステップによって受け付けられた言語データを解析し、前記言語データから所定のキーワードを抽出し、該キーワードまたは該キーワードと意味が類似するキーワードに基づいて、日本酒の情報とともに、当該日本酒の製造元に関する情報として、製造元の名称を示す製造元と、酒蔵がある町の名称を示す蔵のある町と、製造元が創業してから現在までの年数を示す歴史と、杜氏の名前を示す杜氏と、製造元の日本酒に関するストーリーのうちいずれか一つまたは複数を記憶する記憶部に記憶された日本酒のなかから前記ユーザにレコメンドする日本酒を選択する選択ステップと、
前記選択ステップによって選択された日本酒の情報とともに、当該日本酒に対応する製造元に関する情報を出力する出力ステップと
をコンピュータに実行させ、
前記選択ステップは、前記出力ステップによって出力された日本酒の情報のうち、直近の出力された日本酒を特定し、前記記憶部を参照して、直近の出力された日本酒と同じ製造元、同じ杜氏もしくは同じ町に酒蔵がある日本酒を選択することを特徴とするレコメンドプログラム。 A reception step that accepts input of language data for the user to specify sake,
The language data received by the reception step is analyzed, a predetermined keyword is extracted from the language data, and based on the keyword or a keyword having a similar meaning to the keyword, information on sake and information on the manufacturer of the sake are obtained. As for the manufacturer that shows the name of the manufacturer, the town that has the brewery that shows the name of the town where the sake brewery is located, the history that shows the number of years since the manufacturer was founded, and the sake that shows the name of Mr. Mori. A selection step to select the sake recommended to the user from the sake stored in the storage unit that stores one or more of the stories related to.
The computer is made to execute an output step of outputting information about the manufacturer corresponding to the sake together with the information of the sake selected by the selection step .
The selection step identifies the most recently output sake from the information of the sake output by the output step, refers to the storage unit, and has the same manufacturer, the same forest, or the same as the most recently output sake. A recommendation program that features the selection of sake that has a sake brewery in the town .
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中田英寿氏が監修した日本酒アプリ『Sakenomy(サケノミー)』 ~アンドロイド版が大幅機能アップして登場!~,[online],PR TIMES,2015年09月14日,[令和4年2月10日検索]、インターネット<URL: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/0000 00275.000002943.html> |
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