JP7142059B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、ユーザの端末装置から送信される各種情報に基づいて、ユーザの興味を推定する技術が提案されている。このような技術の一例として、サービスを提供するサーバ装置へのアクセス時間によりユーザの興味を推定する技術が提案されている。

特開２００２－２７９２８５号公報

しかしながら、従来技術では、例えば、緊急速報等の瞬発的な情報が発せられた場合に、アクセスが短時間に集中するおそれがあり、かかる場合にはアクセス時間を正確に判別できないおそれがある。かかる場合、アクセス時間に基づいてユーザの興味を推定しようとした場合に、端末装置から送信されたデータの順序等を正確に把握できず推定精度が低下するおそれがあった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの興味を高精度に推定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、取得部と、推定部とを備える。前記取得部は、ユーザが所有する端末装置から送信され、情報処理装置の処理待ちであるデータを含むキューの状態を示すキュー情報を取得する。前記推定部は、前記取得部によって取得された前記キュー情報に基づいて、前記ユーザの興味を推定する。

実施形態の一態様によれば、ユーザの興味を高精度に推定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方法の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。 図３は、実施形態に係るユーザ端末の構成例を示す図である。 図４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５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６は、ユーザ情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。 図８は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

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）
〔情報処理の概要〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す図である。

図１では、ユーザが所有する端末装置１００と、情報処理装置１とを示している。実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置１によって実行される。具体的には、情報処理方法では、処理待ちのデータが含まれるキュー情報に基づいて、ユーザの興味を推定する。

ここで、従来技術では、例えば、緊急速報等の瞬発的な情報が発せられた場合に、アクセスが短時間に集中するおそれがあり、かかる場合にはアクセス時間を正確に判別できないおそれがある。かかる場合、アクセス時間に基づいてユーザの興味を推定しようとした場合に、端末装置から送信されたデータの順序を正確に把握できず推定精度が低下するおそれがあった。

また、従来技術では、データを送信するユーザが多すぎる場合、時計の解像度（例えば秒）では、それぞれのユーザを正確に把握できないおそれがあった。また、サーバ側で保存したデータを解析する場合には、かかるデータが保存されるまでに様々データ処理を経由するため、最終的に保存されたデータでは時間の解像度（例えば秒）以上に細かい順序については正確に把握できないおそれがあった。

そこで、実施形態に係る情報処理方法では、端末装置１００から送信され、情報処理装置２００の処理待ちであるデータを含むキューの状態を示すキュー情報に基づいて、ユーザの興味を推定する。

具体的には、まず、複数の端末装置１００は、情報処理装置２００で処理されるデータをそれぞれ送信する（ステップＳ１－１～Ｓ１－３）。図１に示す例では、データＡ、データＢおよびデータＣの順に送信され、処理待ちのデータとしてキューに順次格納される（エンキュー）。

つづいて、情報処理装置１は、かかるデータが含まれるキューの状態を示すキュー情報を取得する（ステップＳ２）。キュー情報には、例えば、キューに含まれるデータの並び順を示す順序情報や、キューに含まれるデータの属性を示す属性情報等が含まれる。

つづいて、情報処理装置１は、取得したキュー情報に基づいて、ユーザの興味を推定する（ステップＳ３）。そして、情報処理装置１は、推定したユーザの興味に基づいて提供するコンテンツ決定する（ステップＳ４）。

つづいて、情報処理装置２００は、キューに格納されたデータを古い順にデキューする（ステップＳ５）。つづいて、情報処理装置２００は、取得したデータに基づいて各種情報処理を行う（ステップＳ６）。

つまり、実施形態に係る情報処理装置１では、情報処理装置２００では得られないキュー情報を用いることで、ユーザの興味を高精度に推定することができる。

なお、実施形態に係る情報処理装置１では、情報処理装置２００によるデータの処理を遅らせることで、敢えてキューに含まれるデータを詰まらせた状態でユーザの興味推定を行うことができるが、かかる点の詳細については後述する。

〔情報処理システム〕
次に、図２を用いて、上記の情報処理装置１を含む情報処理システムについて説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムＳの構成を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳには、情報処理装置１と、複数台の情報処理装置２００と、複数台のユーザ端末１００とが含まれる。これらの各種装置は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、情報処理装置１および情報処理装置２００は、別体で構成される場合を示したが、一体的に構成されてもよい。

情報処理装置１は、上述した情報処理を実行する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置１は、キュー情報を取得する処理や、キュー情報に基づいてユーザの興味を推定する処理、推定した興味に基づいてユーザへコンテンツを提供する処理等を実行する。

情報処理装置２００は、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置１は、キューに含まれるデータを格納順に従って順次処理する。

ユーザ端末１００は、ユーザによって利用される端末装置である。ユーザ端末１００は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。

ユーザ端末１００は、情報処理装置２００へ各種データを送信する処理を実行する。

〔ユーザ端末の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係るユーザ端末１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係るユーザ端末１００の構成例を示す図である。図３に示すように、ユーザ端末１００は、通信部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０と、入力部１４０と、表示部１５０とを有する。

入力部１４０は、ユーザから各種操作を受け付ける。例えば、入力部１４０は、キーボードやマウス等で構成される。表示部１５０は、各種情報を表示する。例えば、表示部１５０は、液晶ディスプレイ等で構成される。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、情報処理装置１および情報処理装置２００との間で情報の送受信を行う。

記憶部１３０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。

（制御部）
制御部１２０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ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１２０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１２０は、取得部１２１と、送信部１２２とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

（取得部）
取得部１２１は、情報処理装置１で処理されるデータを取得する。かかるデータは、例えば、ユーザに関する情報であり、ユーザの実際の行動に関する情報や、ユーザのネットワーク上での行動に関する情報等が含まれる。

ユーザの実際の行動に関する情報とは、例えば、ユーザの現在地を示す位置情報（あるいは位置情報の変遷）である。取得部１２１は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星の受信信号に基づき測位される位置や、ユーザの周辺に配置されたビーコンを利用した位置を位置情報として取得する。

また、ユーザのネットワーク上での行動に関する情報とは、例えば、所定の検索サービスにおける検索行動の情報（検索クエリ等）や、電子商取引サービスにおける購買行動に関する情報（購入した物品や、検索した物品等）、配信されたコンテンツに対するユーザの応答行動に関する情報（動画の視聴や、広告の閲覧、メールの開封等）である。

また、上記したデータは、ユーザ端末１００が備える各種センサによって検知された情報であってもよい。かかる情報として、例えば、加速度センサや、ジャイロセンサ等により検知された情報等であってもよい。

また、上記したデータは、取得部１２１が取得するデータに限らず、ユーザ端末１００自体が生成する情報や、ユーザが入力部１４０を介して入力した情報であってもよい。

（送信部）
送信部１２２は、取得部１２１が取得したデータを情報処理装置１へ送信する。送信部１２２によるデータの送信タイミングは、任意であってよい。例えば、送信部１２２は、データを取得する都度、情報処理装置１へ送信してもよく、一定間隔毎（例えば、１日毎）に端末送信情報をまとめて情報処理装置１へ送信してもよく、ユーザからの送信指示を受け付けることで送信してもよい。

〔情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置２００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置２００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置２００は、通信部２１０と、制御部２２０と、記憶部２３０とを有する。

通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ユーザ端末１００および情報処理装置１との間で情報の送受信を行う。

記憶部２３０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。記憶部２３０は、制御部２２０の処理で用いられる各種情報を記憶する。

制御部２２０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、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がＲＡＭ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２２０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図４に示すように、制御部２２０は、取得部２２１と、処理部２２２とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

（取得部）
取得部２２１は、ユーザ端末１００から送信されたデータが格納されたキューからデータを取得する。具体的には、取得部２２１は、キューに含まれるデータのうち格納された時刻が最も古いデータが順次取得する。

（処理部）
処理部２２２は、取得部２２１が取得したデータを用いて各種処理を実行する。例えば、処理部２２２は、取得したデータに基づいてユーザに関する情報の推定処理を行ったりり、データに基づいて所定の判定処理を行ったり、データに基づいてユーザへコンテンツを提供する処理を行ったりする。また、処理部２２２は、取得したデータに基づいて新たに生成したデータをユーザや外部装置へ送信する処理を行ってもよい。

〔情報処理装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。図５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５に示すように、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。

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ユーザ端末１００および情報処理装置２００との間で情報の送受信を行う。

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。図４に示すように、記憶部４は、ユーザ情報４０を記憶する。

ユーザ情報４０は、ユーザに関する情報である。図６は、ユーザ情報４０の一例を示す図である。図５に示すように、ユーザ情報４０には、「ユーザＩＤ」、「ジオグラフィック属性」、「デモグラフィック属性」および「サイコグラフィック属性」等といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報である。「ジオグラフィック属性」は、自宅の位置や、職場の位置、頻繁に利用する施設の位置等といったユーザの位置に関わる情報である。「デモグラフィック属性」は、年齢や、収入、職業等といったユーザの社会経済的な情報である。「サイコグラフィック属性」は、価値観や、ライフスタイル、性格、好み等といったユーザの心理学的な情報、すなわち、ユーザの興味に関する情報である。後述する推定部３１は、ユーザの興味を示すサイコグラフィック属性を推定する。

制御部３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、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がＲＡＭ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、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図５に示すように、制御部３は、取得部３０と、推定部３１と、提供部３２と、処理制御部３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

（取得部）
取得部３０は、ユーザ端末１００から送信され、情報処理装置２００の処理待ちであるデータを含むキューの状態を示すキュー情報を取得する。キュー情報には、例えば、キューに含まれるデータの並び順を示す順序情報や、キューに含まれるデータの属性を示す属性情報等が含まれる。

順序情報は、例えば、格納された順序を示す情報や、格納された時刻を示す情報、デキューまでの残りデータ数の情報等である。また、属性情報は、例えば、データの種別や、データの送信元であるユーザ端末１００あるいはユーザの情報等である。

（推定部）
推定部３１は、取得部３０によって取得されたキュー情報に基づいて、ユーザの興味を推定する。例えば、推定部３１は、キュー情報における順序情報に基づいて、ユーザの興味を推定する。また、推定部３１は、キュー情報における属性情報に基づいて、ユーザの興味を推定する。

また、推定部３１は、キューに含まれる全データを用いてユーザの興味を推定してもよく、キューに含まれるデータのうち、一部のデータに基づいてユーザの興味を推定してもよい。例えば、推定部３１は、ユーザのコンテキスト情報に基づき抽出した一部のデータに基づいてユーザの興味を推定してもよい。

また、推定部３１は、キューに含まれるデータを所定の条件に従って複数のグループに分け、グループ毎のデータに基づいてユーザの興味を推定してもよい。例えば、推定部３１は、キューに格納された時刻に基づいて複数のグループに分けてもよい。具体的には、推定部３１は、所定時間毎（例えば、５秒毎）にグループ分けしてもよい。また、グループ分けはデータの属性やユーザの属性毎に行われてもよい。

また、推定部３１は、例えば、後述する提供部３２によって提供されたコンテンツに対するユーザの興味を推定してもよい。

（提供部）
提供部３２は、推定部３１によって推定されたユーザの興味に基づいてコンテンツを提供する。例えば、提供部３２は、まず、第１のコンテンツを提供し、かかる第１のコンテンツに対するユーザの興味に基づいて、次に提供するコンテンツを決定してもよい。

また、提供部３２は、推定部３１によって推定されたユーザの興味に基づいてコンテンツを提供する場合、推定処理に用いられたデータが情報処理装置２００で処理される前に、ユーザへコンテンツを提供してもよく、情報処理装置２００での処理後にコンテンツを提供してもよい。

（処理制御部）
処理制御部３３は、キューに含まれるデータの状況に応じて情報処理装置２００のデータ処理を制御する。例えば、処理制御部３３は、キューに含まれるデータが所定数以上となるまで情報処理装置２００のデータ処理を遅らせる。つまり、処理制御部３３は、キューにデータを意図的に詰まらせる。

例えば、処理制御部３３は、キューのデータを複数の情報処理装置２００で並列処理する場合に、並列処理台数を減らすことで、敢えてキューを発生しやすく（キューのデータを所定数以上にしやすく）する。そして、推定部３１は、所定数のデータが詰まったキューのデキューに基づいて、ユーザの興味を推定する。つまり、推定部３１は、処理制御部３３によってデータ処理が遅れることで生じたキューのキュー情報に基づいて、ユーザの興味を推定する。

具体的には、処理制御部３３は、提供部３２によって所定のコンテンツをプッシュ通知した場合に、プッシュ通知に対するユーザの応答を示すデータを処理する情報処理装置２００の並列処理を減らす。これにより、プッシュ通知したコンテンツに対するユーザの興味を高精度に推定することができる。

〔処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、まず、提供部３２は、ユーザに対して第１のコンテンツを提供する（ステップＳ１０１）。

続いて、取得部３０は、ユーザの第１のコンテンツへの応答に関するデータを含むキュー情報を取得する（ステップＳ１０２）。

続いて、推定部３１は、キューに含まれるデータを格納時刻に基づいてグループ分けする（ステップＳ１０３）。

続いて、推定部３１は、グループ毎のデータに基づいてユーザの興味を推定する（ステップＳ１０４）。

続いて、提供部３２は、推定部３１によって推定されたユーザの興味に基づいて、かかるユーザへ提供するコンテンツを決定する（ステップＳ１０５）。

続いて、提供部３２は、決定したコンテンツをユーザへ提供し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。

〔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、取得部３０と、推定部３１とを備える。取得部３０は、ユーザが所有する端末装置１００から送信され、情報処理装置２００の処理待ちであるデータを含むキューの状態を示すキュー情報を取得する。推定部３１は、取得部３０によって取得されたキュー情報に基づいて、ユーザの興味を推定する。

これにより、ユーザの興味を高精度に推定することができる。

また、取得部３０は、キュー情報として、キューに含まれるデータの並び順を示す順序情報を取得する。推定部３１は、順序情報に基づいて、ユーザの興味を推定する。

これにより、順序情報に応じたユーザの興味を高精度に推定することができる。

また、取得部３０は、キュー情報として、キューに含まれるデータの属性を示す属性情報を取得する。推定部３１は、属性情報に基づいて、ユーザの興味を推定する。

これにより、属性情報に応じたユーザの興味を高精度に推定することができる。

また、推定部３１は、キューに含まれるデータのうち、一部のデータに基づいてユーザの興味を推定する。

これにより、一部のデータに特化したユーザの興味を高精度に推定することができる。

また、推定部３１は、キューに含まれるデータを複数のグループに分け、グループ毎のデータに基づいてユーザの興味を推定する。

これにより、グループ単位でユーザの興味を高精度に推定することができる。

また、推定部３１は、データがキューに格納された時刻に基づいて複数のグループに分ける。

これにより、時刻単位でユーザの興味を高精度に推定することができる。

また、推定部３１は、キューに含まれるデータの中からユーザのコンテキスト情報に基づき抽出した一部のデータに基づいてユーザの興味を推定する。

これにより、コンテキスト情報により抽出されたユーザの興味を高精度に推定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１は、推定部３１によって推定されたユーザの興味に基づいてコンテンツを提供する提供部３２をさらに備える。

これにより、ユーザの興味に合わせて適切にコンテンツを提供することができる。

また、提供部３２は、キューに含まれるデータが処理される前に、コンテンツを提供する。

これにより、情報処理装置２００でデータが処理されるよりも早くコンテンツを提供できる。

また、取得部３０は、提供部３２によって提供された第１のコンテンツに基づくデータを含むキュー情報を取得する。推定部３１は、キュー情報に基づいて、第１のコンテンツに対するユーザの興味を推定する。提供部３２は、第１のコンテンツに対するユーザの興味に基づいて、提供するコンテンツを決定する。

これにより、第１のコンテンツの次に提供すべきコンテンツをより早く決定し提供することができる。

また、推定部３１は、ユーザの興味に関するユーザ属性を推定する。

これにより、ユーザの興味に関するユーザ属性を高精度に推定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１は、キューに含まれるデータが所定数以上となるまで情報処理装置２００のデータ処理を遅らせる処理制御部３３をさらに備える。推定部３１は、処理制御部３３によってデータ処理が遅れることで生じたキューのキュー情報に基づいて、ユーザの興味を推定する。

これにより、キュー内に所定数以上のデータが溜まった状態でユーザの興味を推定することができるため、推定精度を高めることができる。

〔プログラム〕
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８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８は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワーク（例えば、ネットワークＮ）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置といった入出力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部３の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部４内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔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、取得部３０は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理装置
２、１１０、２１０ 通信部
３、１２０、２２０ 制御部
４、１３０、２３０ 記憶部
３０ 取得部
３１ 推定部
３２ 提供部
３３ 処理制御部
４０ ユーザ情報
１００ 端末装置（ユーザ端末）
１２１ 取得部
１２２ 送信部
１４０ 入力部
１５０ 表示部
２００ 情報処理装置
２２１ 取得部
２２２ 処理部

Claims (11)

1. ユーザが所有する端末装置から送信され、情報処理装置の処理待ちであるデータを含むキューの状態を示すキュー情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記キュー情報に基づいて、前記ユーザの興味を推定する推定部と、
   を備え、
   前記取得部は、
   前記キュー情報として、前記キューに含まれる前記データの並び順を示す順序情報および前記キューに含まれる前記データの属性を示す属性情報を取得し、
   前記推定部は、
   前記順序情報および前記属性情報に基づいて、前記ユーザの興味を推定すること
   を特徴とする情報処理装置。
2. 前記推定部は、
   前記キューに含まれる前記データのうち、一部の前記データに基づいて前記ユーザの興味を推定すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記推定部は、
   前記キューに含まれる前記データを複数のグループに分け、前記グループ毎の前記データに基づいて前記ユーザの興味を推定すること
   を特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、
   前記データが前記キューに格納された時刻に基づいて前記複数のグループに分けること
   を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記推定部は、
   前記キューに含まれる前記データの中から前記ユーザのコンテキスト情報に基づき抽出した一部の前記データに基づいて前記ユーザの興味を推定すること
   を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記推定部によって推定された前記ユーザの興味に基づいてコンテンツを提供する提供部をさらに備えること
   を特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記提供部は、
   前記キューに含まれる前記データが処理される前に、前記コンテンツを提供すること
   を特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記取得部は、
   前記提供部によって提供された第１の前記コンテンツに基づく前記データを含む前記キュー情報を取得し、
   前記推定部は、
   前記キュー情報に基づいて、前記第１のコンテンツに対する前記ユーザの興味を推定し、
   前記提供部は、
   前記第１のコンテンツに対する前記ユーザの興味に基づいて、提供する前記コンテンツを決定すること
   を特徴とする請求項６または７に記載の情報処理装置。
9. 前記キューに含まれる前記データが所定数以上となるまで前記情報処理装置のデータ処理を遅らせる処理制御部をさらに備え、
   前記推定部は、
   前記処理制御部によってデータ処理が遅れることで生じた前記キューの前記キュー情報に基づいて、前記ユーザの興味を推定すること
   を特徴とする請求項１～８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    ユーザが所有する端末装置から送信され、情報処理装置の処理待ちであるデータを含むキューの状態を示すキュー情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程によって取得された前記キュー情報に基づいて、前記ユーザの興味を推定する推定工程と、
    を含み、
    前記取得工程は、
    前記キュー情報として、前記キューに含まれる前記データの並び順を示す順序情報および前記キューに含まれる前記データの属性を示す属性情報を取得し、
    前記推定工程は、
    前記順序情報および前記属性情報に基づいて、前記ユーザの興味を推定すること
    を特徴とする情報処理方法。
11. ユーザが所有する端末装置から送信され、情報処理装置の処理待ちであるデータを含むキューの状態を示すキュー情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順によって取得された前記キュー情報に基づいて、前記ユーザの興味を推定する推定手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記取得手順は、
    前記キュー情報として、前記キューに含まれる前記データの並び順を示す順序情報および前記キューに含まれる前記データの属性を示す属性情報を取得し、
    前記推定手順は、
    前記順序情報および前記属性情報に基づいて、前記ユーザの興味を推定すること
    を特徴とする情報処理プログラム。

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