JP7141560B1 - 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

情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】より良いサービス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情報処理プログラムを提供すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、検出部と、提案部とを備える。検出部は、検出部は、複数のユーザが会話可能なグループにおいて行われた会話の中から、共同購入の対象となった対象商品に関する商品会話を検出する。提案部は、商品会話が検出された場合、商品会話が行われたグループの情報に基づいて、対象商品の共同購入をグループのユーザに提案する。【選択図】図3

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。
近年、ユーザの端末装置を用いて、リアルタイムでメッセージやデータ等をチャット形式により送受信可能なサービスがある(例えば、特許文献1参照)。
特開2022-58711号公報
しかしながら、従来の技術では、ユーザに対してより良いサービスを提供する点で改善の余地があった。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、より良いサービス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、検出部と、提案部とを備える。前記検出部は、複数のユーザが会話可能なグループにおいて行われた会話の中から、共同購入の対象となった対象商品に関する商品会話を検出する。前記提案部は、前記商品会話が検出された場合、前記商品会話が行われた前記グループの情報に基づいて、前記対象商品の共同購入を前記グループの前記ユーザに提案する。
実施形態の一態様によれば、より良いサービスを提供することができるという効果を奏する。
図1は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理を示す図である。 図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図3は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図4は、ユーザ情報の一例を示す図である。 図5は、グループ情報の一例を示す図である。 図6は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の処理手順を示すフローチャートである。 図7は、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」と記載する)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。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
(実施形態)
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理を示す図である。なお、図1では、実施形態に係る情報処理装置1を含む情報処理システムSの動作例を示している。図1に示すように、実施形態に係る情報処理システムSは、情報処理装置1と、ユーザ端末100とを含む。
実施形態に係る情報処理システムSでは、複数のユーザが会話可能なグループにおいて行われた会話の中から、商品に関する商品会話を検出し、商品会話が行われたグループの情報に基づいて、商品の共同購入をグループのユーザに提案する。
具体的には、所定のグループに所属する各ユーザ端末100は、例えば、チャット形式により情報処理装置1を介してメッセージの送受信を行うことで各ユーザが会話を行う(ステップS1)。
つづいて、情報処理装置1は、グループにおいて行われた会話の中から、共同購入の対象となった対象商品に関する会話である商品会話を検出する(ステップS2)。商品会話は、例えば、商品の名称、機能、性能、型式等のメッセージである。対象商品は、例えば、複数個購入することで特典(割引等)が付与される商品や、購入するユーザ数が所定数以上となった場合に特典が付与される商品等である。
つづいて、情報処理装置1は、商品会話が検出された場合、グループの情報に基づいて、対象商品の共同購入の対象グループか否かを判定する(ステップS3)。例えば、情報処理装置1は、グループ(あるいはグループに所属するユーザ)の属性情報や、グループにおいて行われた会話履歴に基づいて、特定の商品を共同購入する意思が有るか否かを判定する。
つづいて、情報処理装置1は、共同購入の対象グループであると判定した場合、対象グループに所属するユーザに対象商品の共同購入を提案する(ステップS4)。例えば、情報処理装置1は、グループにおいて行われた会話において、共同購入を提案するメッセージを割り込ませる。
例えば、情報処理装置1は、共同購入の条件(特典が付与されるために必要な購入数やユーザ数等)等を含めて提案する。
このように、実施形態に係る情報処理装置1によれば、商品会話が検出された場合、グループの情報に基づいて、対象商品の共同購入を提案することで、対象商品の共同購入の促進の一助とすることができるとともに、ユーザに対して効果的に対象商品の共同購入を提案できる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置1によれば、ユーザに対してより良いサービスを提供することができる。
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理システムSの構成例について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システムSの構成例を示すブロック図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システムSは、情報処理装置1と、複数のユーザ端末100とがネットワークNに対して有線又は無線により接続される。ネットワークNは、例えば、インターネット、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)等のネットワークである。
情報処理装置1は、実施形態に係る情報処理方法を実行するサーバ装置である。情報処理装置1は、複数のユーザが会話可能なグループにおいて行われた会話の中から、商品に関する商品会話を検出し、商品会話が行われたグループの情報に基づいて、商品の共同購入をグループのユーザに提案する。
また、情報処理装置1は、複数のユーザ端末100と連携し、各ユーザ端末100に対して、各種アプリケーション(以下、アプリ)等に対するAPI(Application Programming Interface)サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
また、情報処理装置1は、各ユーザ端末100に対して、オンラインで何らかのWebサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報処理装置1は、Webサービスとして、インターネット接続、検索サービス、SNS(Social Networking Service)、電子商取引(EC:Electronic Commerce)、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報処理装置1は、上記のようなWebサービスを提供する各種サーバと連携し、Webサービスを仲介してもよいし、Webサービスの処理を担当してもよい。
ユーザ端末100は、ユーザが所持する端末装置である。ユーザ端末100は、スマートフォン、デスクトップ型PC、ノート型PC、タブレット型PC等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。ユーザ端末100は、情報処理装置1等へ各種情報を送信したり、情報処理装置1等から提供される情報を受信したりする。
次に、図3を参照して、情報処理装置1の構成例について説明する。
図3は、実施形態に係る情報処理装置1の構成例を示す図である。図3に示されるように、情報処理装置1は、通信部2と、制御部3と、記憶部4とを有する。制御部3は、検出部31と、判定部32と、提案部33とを備える。記憶部4は、ユーザ情報41と、グループ情報42とを記憶する。
通信部2は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部2は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。
制御部3は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)等のプロセッサによって、情報処理装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部3は、コントローラ(controller)であり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、GPGPU(General Purpose Graphic Processing Unit)等の集積回路により実現されてもよい。
記憶部4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。
ユーザ情報41は、ユーザに関する情報である。図4は、ユーザ情報41の一例を示す図である。図4に示すように、ユーザ情報41は、「ユーザID」、「属性情報」、「行動履歴」、「所属グループ」等の項目を含む。
「ユーザID」は、ユーザを識別する識別情報である。「属性情報」は、ユーザの属性に関する情報であり、サイコグラフィック属性や、デモグラフィック属性等を含む。「行動履歴」は、ユーザのネットワーク上における行動履歴である。「行動履歴」は、例えば、ユーザの検索行動や、購買行動、会話履歴等である。「所属グループ」は、ユーザが所属しているグループを示す情報であり、図5で示すグループIDが入力される。
グループ情報42は、ユーザが所属するグループに関する情報である。図5は、グループ情報42の一例を示す図である。図5に示すように、グループ情報42は、「グループID」、「種別」、「会話履歴」、「所属ユーザ」等の項目を含む。
「グループID」は、グループを識別する識別情報である。「種別」は、グループの種別を示す情報である。「会話履歴」は、グループに所属するユーザが送受信したメッセージの履歴である。「所属ユーザ」は、グループに所属するユーザを示す情報であり、図4で示すユーザIDが入力される。
次に、情報処理装置1の制御部3の各機能(検出部31、判定部32および提案部33)について説明する。
検出部31は、複数のユーザが会話可能なグループにおいて行われた会話の中から、共同購入の対象となった対象商品に関する商品会話を検出する。対象商品は、例えば、複数個購入することで特典(割引等)を受けることができる商品や、購入するユーザの数が所定値以上である場合に特典を受けることができる商品等である。商品会話は、例えば、商品の名称や、機能、性能、型式等のメッセージである。
判定部32は、グループにおいて商品会話が検出された場合に、当該グループが対象商品の共同購入の対象グループである否かをグループの情報に基づいて判定する。言い換えれば、判定部32は、グループに所属するユーザが対象商品を共同購入する意思が有るか否かを判定する。
例えば、判定部32は、グループの属性情報や、グループにおいて行われた会話履歴に基づいて、対象グループであるか否かを判定する。例えば、判定部32は、グループの属性情報や、会話履歴を説明変数とし、共同購入の意思を示すスコアを目的変数とするモデルを用いて対象グループか否かを判定する。具体的には、モデルから出力されるスコアが閾値以上である場合に、対象グループであると判定する。
また、モデルの説明変数として、例えば、グループにおけるユーザ間の関係性を用いてもよい。関係性とは、ユーザ間の経済的な繋がりの強さである。例えば、家族等のように資金元が同一である場合には、関係性が強く、友人等のように資金元が異なる場合には関係性が弱くなる。
また、モデルの説明変数として、ユーザが送信したメッセージに対する他のユーザの賛同度合いを用いてもよい。つまり、ユーザが共同購入の意思を示した場合に他のユーザも共同購入に賛同するか否かの指標となる賛同度合いを説明変数として用いる。
提案部33は、判定部32によって共同購入の対象グループと判定された場合に、グループのユーザに対象商品の共同購入を提案する。また、提案部33は、共同購入を提案する際に、共同購入による特典を併せて提示する。
また、提案部33は、共同購入の提案後、グループのユーザ毎に共同購入に賛同するか否かをユーザのメッセージから判定し、共同購入による特典を受けられる条件を満たした場合に共同購入の処理(対象商品の購入処理)を行う。
次に、図6を用いて、実施形態に係る情報処理装置1が実行する情報処理の処理手順について説明する。図6は、実施形態に係る情報処理装置1が実行する情報処理の処理手順を示すフローチャートである。
図6に示すように、制御部3は、まず、複数のユーザが所属するグループにおいて、商品に関するユーザの会話である商品会話を検出する(ステップS101)。
つづいて、制御部3は、商品会話が行われたグループの情報に基づいて、対象商品の共同購入の対象グループであるか否かを判定する(ステップS102)。
つづいて、制御部3は、対象グループである場合(ステップS102:Yes)、対象商品の共同購入をグループのユーザに提案し(ステップS103)、処理を終了する。
一方、制御部3は、対象グループでない場合(ステップS102:No)、処理を終了する。
〔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一部を手動的に行うこともできる。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。
例えば、図3に示した記憶部4の一部又は全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。
〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置1は、例えば図7に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図7は、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、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置1040は、RAM等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。
出力IF1060は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力IF1070は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、USB等により実現される。
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置1020は、USBメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
ネットワークIF1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。
演算装置1030は、出力IF1060や入力IF1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
例えば、コンピュータ1000が情報処理装置1として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部3の機能を実現する。
〔効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置1は、検出部31と、提案部33とを備える。検出部31は、検出部31は、複数のユーザが会話可能なグループにおいて行われた会話の中から、共同購入の対象となった対象商品に関する商品会話を検出する。提案部33は、商品会話が検出された場合、商品会話が行われたグループの情報に基づいて、対象商品の共同購入をグループのユーザに提案する。このような構成により、ユーザに対してより良いサービスを提供することができる。
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。
〔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に記載した各処理は、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、制御部3は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。
1 情報処理装置
2 通信部
3 制御部
4 記憶部
31 検出部
32 判定部
33 提案部
41 ユーザ情報
42 グループ情報
100 ユーザ端末
S 情報処理システム

Claims (11)

  1. 複数のユーザが会話可能なグループにおいて行われた会話の中から、共同購入の対象となった対象商品に関する商品会話を検出する検出部と、
    前記商品会話が検出された場合、前記商品会話が行われた前記グループの情報に基づいて、前記対象商品の共同購入を前記グループの前記ユーザに提案する提案部と
    を備える情報処理装置。
  2. 前記グループにおいて前記商品会話が検出された場合に、前記グループの情報に基づいて前記共同購入の対象グループであるか否かを判定する判定部をさらに備え、
    前記提案部は、
    前記判定部によって前記対象グループと判定された場合に、当該対象グループのユーザに対して前記共同購入を提案する
    請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記判定部は、
    前記グループの情報を説明変数とし、前記共同購入の意思を示すスコアを目的変数として学習したモデルから出力される前記スコアに基づいて、前記対象グループであるか否かを判定する
    請求項2に記載の情報処理装置。
  4. 前記グループの情報は、
    前記グループの属性情報を含む
    請求項1に記載の情報処理装置。
  5. 前記グループの情報は、
    前記グループにおいて行われた会話履歴を含む
    請求項1に記載の情報処理装置。
  6. 前記グループの情報は、
    前記グループにおけるユーザ間の関係性の情報を含む
    請求項1に記載の情報処理装置。
  7. 前記グループの情報は、
    前記グループにおいて前記ユーザが送信したメッセージに対する他のユーザの賛同度合いの情報を含む
    請求項1に記載の情報処理装置。
  8. 前記提案部は、
    前記共同購入を提案する際に、前記共同購入による特典を提示する
    請求項1に記載の情報処理装置。
  9. 前記提案部は、
    前記共同購入の提案後、前記グループのユーザ毎に前記共同購入に賛同するか否かを前記ユーザのメッセージから判定し、前記共同購入による特典を受けられる条件を満たした場合に前記共同購入の処理(対象商品の購入処理)を行う
    請求項1に記載の情報処理装置。
  10. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    複数のユーザが会話可能なグループにおいて行われた会話の中から、共同購入の対象となった対象商品に関する商品会話を検出する検出工程と、
    前記商品会話が検出された場合、前記商品会話が行われた前記グループの情報に基づいて、前記対象商品の共同購入を前記グループの前記ユーザに提案する提案工程と
    を含む情報処理方法。
  11. 複数のユーザが会話可能なグループにおいて行われた会話の中から、共同購入の対象となった対象商品に関する商品会話を検出する検出手順と、
    前記商品会話が検出された場合、前記商品会話が行われた前記グループの情報に基づいて、前記対象商品の共同購入を前記グループの前記ユーザに提案する提案手順と
    をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
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