JP7152124B1 - プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム - Google Patents

プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム Download PDF

Info

Publication number
JP7152124B1
JP7152124B1 JP2022052057A JP2022052057A JP7152124B1 JP 7152124 B1 JP7152124 B1 JP 7152124B1 JP 2022052057 A JP2022052057 A JP 2022052057A JP 2022052057 A JP2022052057 A JP 2022052057A JP 7152124 B1 JP7152124 B1 JP 7152124B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
store
image
comment
current situation
generating
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2022052057A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2023144874A (ja
Inventor
俊二 菅谷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Optim Corp
Original Assignee
Optim Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Optim Corp filed Critical Optim Corp
Priority to JP2022052057A priority Critical patent/JP7152124B1/ja
Priority to JP2022153227A priority patent/JP2023145312A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7152124B1 publication Critical patent/JP7152124B1/ja
Publication of JP2023144874A publication Critical patent/JP2023144874A/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

【課題】ユーザの煩わしさを解消すると共に、ＳＮＳ投稿による販売・集客を促すことができるようにする。【解決手段】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、前記プログラムは、前記プロセッサに、店舗に関する画像を取得するステップと、取得した前記画像を解析することにより、前記画像の内容に応じたコメントを生成するステップと、前記画像に、生成した前記コメントを付与した投稿記事を生成するステップと、所定のＳＮＳの前記店舗のアカウントにおいて、生成した前記投稿記事を自動的に投稿するステップと、を実行させるプログラム。【選択図】図１４

Description

本開示は、プログラム、情報処理装置、方法、及びシステムに関する。
簡易な入力操作で多様性のある広告を作成することを目的として、商品画像を解析して料理名を取得し、スマホページなどへの広告用ＰＯＰを作成する技術がある（特許文献１）。
また、目的に合うように広告テンプレートを自在に選択して広告を容易に事前確認することを目的として、表示領域に表示されているテンプレートのなかから何れかの広告テンプレートが選択された場合に、選択された広告テンプレートに、入力された写真が当て嵌められたＰＯＰデータを、表示領域にプレビュー表示させる技術がある（特許文献２）。
特開２０１９－１６９１４０号公報 特開２０２０－０８７２８０号公報
しかし、ＳＮＳに広告等の記事を投稿する際には、ユーザが必ず人手による操作を介する必要があるため、煩わしい、という問題があった。
本開示の目的は、ユーザの煩わしさを解消すると共に、ＳＮＳ投稿による販売・集客を促す技術を提供する。
本開示の一態様のプログラムは、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、前記プログラムは、前記プロセッサに、店舗に関する画像を取得するステップと、取得した前記画像を解析することにより、前記画像の内容に応じたコメントを生成するステップと、前記画像に、生成した前記コメントを付与した投稿記事を生成するステップと、所定のＳＮＳの前記店舗のアカウントにおいて、生成した前記投稿記事を自動的に投稿するステップと、を実行させる。
本開示の技術は、ユーザの煩わしさを解消すると共に、ＳＮＳ投稿による販売・集客を促すことができる。
本開示の情報処理システム１の構成を示すブロック図である。 本開示の情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。 本開示のユーザ端末２０の構成を示すブロック図である。 本開示の情報処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。 本開示の第２データＤＢ１２２の例である。 本開示の画像の例である。 本開示の画像の例である。 本開示の投稿記事の例である。 本開示の投稿記事の例である。 本開示の投稿通知画面の例である。 本開示の削除通知画面の例である。 本開示の修正画面の例である。 本開示の返信画面の例である。 本開示の自動投稿処理を示すフローチャートである。 本開示の投稿部１３７による投稿処理を示すフローチャートである。 本開示の情報処理システム２の構成を示すブロック図である。 本開示の投稿記事の例である。 本開示の自動投稿処理を示すフローチャートである。
以下、本開示の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態
を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その
繰り返しの説明は省略する。
＜第１実施形態＞
本開示の技術は、店舗に関する画像を取得すると、取得した画像を解析することにより、画像の内容に応じたコメントを生成する。本開示の技術は、当該画像に生成したコメントを付与した投稿記事を生成し、所定のＳＮＳの当該店舗のアカウントにおいて、生成した投稿記事を自動的に投稿する。これにより、本開示の技術は、ユーザの煩わしさを解消すると共に、ＳＮＳ投稿による販売・集客を促すことができる。
店舗は、例えば、喫茶店、レストランなどの飲食店、スーパーマーケット、コンビニエンスストアなどの小売店、プール、遊園地などの所定のサービスを提供する場所などの実際に存在する店舗である。以下、詳細を説明する。
（１）情報処理システム１の構成
図１は、第１実施形態の情報処理システム１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１０、ユーザ端末２０、ＳＮＳサーバ３０、及びネットワークＮＷを含む。情報処理装置１０と、ユーザ端末２０と、ＳＮＳサーバ３０とは、有線又は無線の通信規格を用いて、ネットワークＮＷを介して相互に通信可能に接続されている。
情報処理装置１０は、据え置き型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ラップトップＰＣなどにより実現される。
図２は、第１実施形態の情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、記憶装置１１、プロセッサ１２、入出力インターフェース１３、及び通信インターフェース１４を備える。
記憶装置１１は、プログラム、及び、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装置である。記憶装置１１は、例えば、フラッシュメモリ、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の１つ、又は組み合わせにより実現される。
プロセッサ１２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。
入出力インターフェース１３は、図示しない入力装置（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）から、入力信号を受け付けるインターフェースである。また、入出力インターフェース１３は、図示しない出力装置（ディスプレイ、スピーカ等）に対し、出力信号を送信するインターフェースである。
通信インターフェース１４は、情報処理装置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ーフェースである。
ユーザ端末２０は、ユーザにより操作される端末装置である。ユーザは、例えば店舗の従業員などである。ユーザ端末２０は、例えば、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により実現される。この他に、ユーザ端末２０は、据え置き型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ラップトップＰＣなどであるとしてもよい。本開示では、ユーザ端末２０がスマートフォンである場合を例に説明する。
図３は、第１実施形態のユーザ端末２０の構成を示すブロック図である。図３に示すように、ユーザ端末２０は、記憶装置２１、プロセッサ２２、入出力インターフェース２３、通信インターフェース２４、カメラ装置２５、及びディスプレイ２６を備える。
記憶装置２１～通信インターフェース２４は、記憶装置１１～通信インターフェース１４と同様である。
カメラ装置２５は、ユーザ端末２０に内蔵されたカメラである。カメラ装置２５は、店舗に関して撮影する際に用いられる。
ディスプレイ２６は、ユーザ端末２０におけるタッチディスプレイなどの出力装置である。
ＳＮＳサーバ３０は、所定のＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供するサーバである。ＳＮＳは、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）などである。
（２）情報処理装置１０の機能
図４は、第１実施形態の情報処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。図４に示すように、情報処理装置１０は、通信部１１０、記憶部１２０、及び制御部１３０を含む。
通信部１１０は、情報処理装置１０が外部の装置と通信するための処理を行う。
記憶部１２０は、情報処理装置１０が使用するデータ及びプログラムを記憶する。記憶部１２０は、第１データＤＢ１２１、第２データＤＢ１２２等を記憶する。
第１データＤＢ１２１は、学習済みモデル及び学習済みモデルのパラメータを保持するデータベースである。学習済みモデルについては、後述する。
第２データＤＢ１２２は、店舗のＳＮＳのアカウント情報を保持するデータベースである。
図５は、第２データＤＢ１２２の例である。図５に示すように、第２データＤＢ１２２のレコードのそれぞれは、項目「ＩＤ」、項目「ＳＮＳ名」、項目「ＵＲＬ」、項目「アカウントＩＤ」、項目「パスワード」などを含む。なお、ここに示す項目はすべてではなく、他の項目があっても構わない。
項目「ＩＤ」は、各レコードを識別するための情報を記憶する。
項目「ＳＮＳ名」は、ＳＮＳの名前を記憶する。
項目「ＵＲＬ」は、ＳＮＳにアクセスするためのＵＲＬを記憶する。
項目「アカウントＩＤ」は、ＳＮＳにログインするためのアカウントＩＤを記憶する。
項目「パスワード」は、ＳＮＳにログインするためのパスワードを記憶する。
制御部１３０は、情報処理装置１０のプロセッサ１２がプログラムに従って処理を行うことにより、受信制御部１３１、送信制御部１３２、解析部１３３、推定部１３４、取得部１３５、生成部１３６、投稿部１３７、後処理部１３８、及び学習部１３９などに示す機能を発揮する。
受信制御部１３１は、情報処理装置１０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。例えば、受信制御部１３１は、ユーザ端末２０から画像を受信すると、解析部１３３に当該画像を渡す。
送信制御部１３２は、情報処理装置１０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。
解析部１３３は、取得した画像を解析する。
具体的には、解析部１３３は、ユーザ端末２０から画像を受信すると、当該画像について画像解析を行う。
ここで、ユーザ端末２０から受信する画像について説明する。ユーザ端末２０は、ユーザ端末２０のカメラ装置２５などにより、店舗に関する画像を撮影する。ユーザ端末２０は、例えば、ユーザの撮影ボタンなどを押下する等の行為により、又は自動で、当該画像を撮影する。ユーザ端末２０は、撮影した店舗に関する画像を情報処理装置１０に送信する。店舗に関する画像は、店舗の現在の状況を表す画像である。当該画像は、例えば、店舗の現在のメニュー表、店舗の現在の店内、店舗の現在の外観などを撮影したものである。
図６及び図７は、ユーザ端末２０から取得した画像の例である。画像６０及び画像７０は、カメラ装置２５などにより撮影された画像である。
図６の画像６０は、店舗に設置された現在のサービスとメニューが記載されたメニューボードを撮影した例である。図６に示すように、画像６０は、メニューボードに示されるような店舗の現在のサービス状況が分かるように撮影されている。
また、図７の画像７０は、店舗内を撮影した例である。図７に示すように、画像７０は、店舗内の座席や客の数のような店舗の現在の混雑状況が分かるように撮影されている。
このように、ユーザ端末２０から受信した画像は、店舗の現在の状況が分かるように撮影された画像である。
解析部１３３は、このような画像を解析することにより、画像に映っているものを抽出する。解析部１３３は、任意の画像解析方法を用いることで、画像に何が映っているかを抽出する。解析部１３３は、例えば、画像から、メニューボード、人、テーブルなどを抽出する。また、解析部１３３は、例えば、画像から、画像内の文字列を抽出する。以下、画像から抽出した、メニューボード、人、文字列などをまとめて、抽出物と呼ぶ。
推定部１３４は、店舗の現在の状況を推定する。
具体的には、推定部１３４は、解析部１３３により抽出された抽出物に基づいて、店舗の現在の状況を推定する。推定部１３４は、例えば、画像６０から抽出された文字列、メニューの画像から、時間とサービスの内容を現在の状況として推定する。また、推定部１３４は、例えば、画像７０から抽出された人、テーブルなどから、現在の混雑度を現在の状況として推定する。
取得部１３５は、種々のデータを取得する。
具体的には、取得部１３５は、ＳＮＳにおいて注目されている少なくとも１以上の第１キーワードを取得する。第１キーワードは、例えば、ＳＮＳにおいて、ワード、ハッシュタグなどである。また、当該第１キーワードは、ＳＮＳにおいて、取得時点においてのトレンド、投稿回数の多い、又は検索回数の多いものである。
また、取得部１３５は、現在の天候情報を取得する。具体的には、取得部１３５は、店舗のエリアの現在の天候情報を、天候情報を発信するサーバなどから取得する。
また、取得部１３５は、時間に応じて店舗において提供することができるサービスに関する情報を取得する。時間に応じて店舗において提供することができるサービスに関する情報は、予め記憶部１２０に格納され、又は当該情報を通知するサーバに保有されている。当該情報は、例えば、「Ｘ１時～Ｘ２時の間は、特定の商品について、Ｙ１円まで値引きするタイムセールが可能」、「Ｘ３時～Ｘ４時の間は、特定の商品について、Ｙ２割まで割引するタイムセールが可能」などの情報である。時間に応じて店舗において提供することができるサービスに関する情報は、店舗の管理者により、任意のタイミングで追加してもよいし、修正してもよい。
生成部１３６は、現在の状況に応じたコメントを生成する。
具体的には、生成部１３６は、まず、推定部１３４により推定された現在の状況、取得部１３５により取得された現在の天候情報、及びサービスに関する情報の少なくとも何れかを用いて、現在の状況に応じた少なくとも１以上の第２キーワードを抽出する。第２キーワードは、現在の状況に応じて、生成部１３６により生成されるキーワードである。現在の状況と、第２キーワードとは、予め関連付けられたリストとして、例えば、予め記憶部１２０に格納され、又はサーバ（図示せず）に保有されている。なお、第２キーワードを抽出するための現在の状況には、推定部１３４による推定結果のみならず、取得部１３５により取得された天候情報及びサービスに関する情報を用いることもできる。
より具体的には、生成部１３６は、推定された現在の状況が、時間とサービスの内容についてである場合、時間に応じた第２キーワード、サービスの内容に応じた第２キーワードを、当該リストから抽出する。例えば、推定された現在の状況が、“１３時”、“割引き”、である場合、第２キーワードは、“１３時”に対応して「昼」、「ランチ」などとなり、“割引”に対応して「割引き」、「クーポン」などとなる。同様に、生成部１３６は、推定された現在の状況が、混雑度についてであれば、混雑度に応じた第２キーワードを抽出する。例えば、推定された現在の状況が、“来店客が少ない”である場合、第２キーワードは、“来店客が少ない”に対応して「空いている」、「すぐ入れる」などとなる。また、生成部１３６は、現在の状況として天候情報を用いる場合、天候情報に応じたキーワードも第２キーワードとして抽出する。例えば、現在の天候情報が“気温が５℃”である場合、第２キーワードは、“気温が５℃”に対応して、「寒い」、「冷え込み」などとなる。同様に、生成部１３６は、現在の状況がサービスに関する情報であれば、サービスに関する情報に応じたキーワードも第２キーワードとして抽出する。生成部１３６は、第２キーワードを複数抽出してもよい。
次に、生成部１３６は、第１キーワードの各々について、第２キーワードの各々との類似度とを求める。類似度は、文字列の類似だけでなく、意味も考慮した類似度である。生成部１３６は、任意の言語解析手法（例えば、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ）を用いて、類似度を求める。生成部１３６は、類似度が所定の閾値以上である第１キーワードと第２キーワードとの組の当該第１キーワード及び当該第２キーワードの少なくとも何れかを、候補キーワードとする。
次に、生成部１３６は、現在の状況、天候情報、及びサービスに関する情報に応じたコメントを、現在の状況、天候情報、サービスに関する情報、及び候補キーワードを用いて生成する。生成部１３６は、例えば、現在の状況、天候情報、サービスに関する情報、及び候補キーワードを入力することに応じて、現在の状況、天候情報、及びサービスに関する情報に応じたコメントを出力する学習済みモデルを用いて、コメントを生成する。
当該学習済みモデルは、現在の状況、天候情報、及びサービスに関する情報に最も適合する候補キーワードを少なくとも１つ以上含めるように、コメントを生成する。
生成部１３６は、このような学習済みモデルを用いて、例えば、現在の状況が時間とサービスの内容であり、候補キーワードに「ハッピーアワー」がある場合、「現在ハッピーアワー中！お得にご案内できます！」などのように、候補キーワードを入れた広告となるようなコメントを生成する。
なお、生成部１３６は、コメント候補を複数用意しておき、現在の状況、天候情報、及びサービスに関する情報に応じてコメント候補を選択し、選択したコメント候補に候補キーワードを含ませることにより、コメントを生成する構成としてもよい。
次に、生成部１３６は、店舗に関する画像に、生成したコメントを付与した投稿記事を生成する。具体的には、生成部１３６は、ＳＮＳに応じて、受信した画像と、生成したコメントとを含む投稿記事を生成する。このとき、生成部１３６は、投稿記事に、店舗に関するリンクを含むように生成してもよい。店舗に関するリンクとは、当該店舗のホームページ又は広告ページへのリンク、当該店舗について投稿するＳＮＳでない他のＳＮＳのリンクなどである。
図８及び図９は投稿記事の例である。図８に示すように、投稿記事８０は、図６の例の画像６０に、生成部１３６により生成されたコメントを付与したものである。図６の例では、画像６０に、メニューボードが映っている。また、当該メニューボードは、ハッピーアワー、ハッピーアワーの時間帯などを含んでいる。
このため、生成部１３６は、現在の状況に応じて、「現在ハッピーアワー中！お得にご案内できます！」などのコメントを生成する。そして、生成部１３６は、画像６０に当該コメントを付与した投稿記事８０を生成する。
また、図９に示すように、投稿記事９０は、図７の例の画像７０に、生成部１３６により生成されたコメントを付与したものである。図７の例では、画像７０に、店舗内のテーブル、イス、人等が映っている。
このため、生成部１３６は、現在の状況に応じて、「今、空いてるので、すぐにお席にご案内できます！予約はこちら（『こちら』は予約サイトへのリンク）１００円ＯＦＦクーポン」などのコメントを生成する。このように、生成したコメントには、クーポンや割引情報を、店舗において提供することができるサービスに関する情報に基づいて含めることができる。そして、生成部１３６は、画像７０に当該コメントを付与した投稿記事８０を生成する。
投稿部１３７は、所定のＳＮＳの店舗のアカウントにおいて、生成した投稿記事を自動的に投稿する。
具体的には、投稿部１３７は、まず、第２データＤＢ１２２から、店舗のアカウント情報を取得する。店舗のアカウントが複数ある場合、全てのアカウントを取得する、現在の時間、現在の状況などに応じたＳＮＳを選択してアカウントを取得するなどの構成としてもよい。
次に、投稿部１３７は、取得したアカウント情報から、ＳＮＳのＵＲＬにアクセスし、当該ＳＮＳの店舗のアカウントにログインし、生成部１３６により生成された投稿記事を、当該ＳＮＳにおいて投稿する。例えば、投稿部１３７は、ＳＮＳに投稿するためのＡＰＩを用いて、自動的に投稿記事を投稿する。投稿部１３７は、任意のタイミングで、投稿記事を当該ＳＮＳに投稿する。タイミングは、例えば、画像を取得し、投稿記事が生成されたタイミングである。なお、タイミングは、ユーザが画像を撮影したタイミングからある程度時間が離れていても良い。また、投稿部１３７は、複数のＳＮＳのアカウントを取得した場合、取得した全てのＳＮＳにおいて、同様に投稿記事を投稿する。
そして、投稿部１３７は、ＳＮＳに投稿した旨の投稿通知画面を、ユーザ端末２０に表示させる。
図１０は、投稿通知画面の例である。図１０に示すように、投稿通知画面１０００は、投稿記事１００１と、削除ボタン１００２と、修正ボタン１００３と、返信ボタン１００４とを含む。
投稿記事１００１は、実際に投稿された投稿記事である。投稿記事１００１は、ユーザ端末２０において、クリック、タップなどの操作により、投稿されたＳＮＳの投稿記事へアクセスするためのリンクの機能を有する。これにより、ユーザは、画像だけでなく、実際に投稿されたことを確認することができる。
削除ボタン１００２は、投稿記事を投稿されたＳＮＳにおいて削除するためのボタンである。削除ボタン１００２が、ユーザ端末２０において押下されると、後処理部１３８が、当該投稿記事を削除する機能を実現する。
修正ボタン１００３は、投稿記事を修正するためのボタンである。削除ボタン１００２が、ユーザ端末２０において押下されると、後処理部１３８が、当該投稿記事を削除する機能を実現する。
返信ボタン１００４は、投稿記事に対して、当該ＳＮＳの機能を介して返信するためのボタンである。返信ボタン１００４が、ユーザ端末２０において押下されると、後処理部１３８が、投稿記事に返信するための機能を実現する。
後処理部１３８は、所定のＳＮＳに投稿された投稿記事に対する所定の処理を行う。
具体的には、後処理部１３８は、ユーザ端末２０において削除ボタン１００２が押下された情報を受信すると、ＳＮＳにログインし、当該投稿記事を削除する。そして、後処理部１３８は、ユーザ端末２０に、投稿記事を削除した旨を通知するための削除通知画面を表示させる。
図１１は、削除通知画面の例である。図１１に示すように、削除通知画面１１００は、「下記記事を削除しました」というように、投稿記事を削除した旨をユーザに通知するための文章を含む。
また、後処理部１３８は、ユーザ端末２０において削除ボタン１００２が押下された情報を受信すると、ユーザ端末２０に投稿記事を編集するための画面を表示する。ユーザ端末２０から、編集情報を受信すると、後処理部１３８は、編集情報に基づいて、当該ＳＮＳにおいて、投稿記事を編集する。投稿記事は、ＳＮＳによっては、編集できない。このため、そのようなＳＮＳにおいては、後処理部１３８は、投稿記事を削除し、新しく編集後の投稿記事を投稿する。
そして、後処理部１３８は、ユーザ端末２０に、投稿記事を編集した旨をユーザに通知するための修正画面を表示させる。
図１２は、修正画面の例である。図１２に示すように、修正画面１２００は、「記事を修正しました。」というように、投稿記事を編集した旨をユーザに通知するための文章を含む。
また、修正画面１２００は、修正記事１２０１を含む。修正記事１２０１は、実際に投稿された編集後の投稿記事である。修正記事１２０１は、ユーザ端末２０において、クリック、タップなどの操作により、投稿されたＳＮＳの投稿記事へアクセスするためのリンクの機能を有する。これにより、ユーザは、画像だけでなく、実際に投稿されたことを確認することができる。
また、後処理部１３８は、ユーザ端末２０において返信ボタン１００４が押下された情報を受信すると、ユーザ端末２０に投稿記事に返信を作成するための画面を表示する。ユーザ端末２０から、返信情報を受信すると、後処理部１３８は、返信情報に基づいて、当該ＳＮＳにおいて、投稿記事に対して返信する。
そして、後処理部１３８は、ユーザ端末２０に、投稿記事に対して返信した旨をユーザに通知するための返信画面を表示させる。
図１３は、返信画面の例である。図１３に示すように、返信画面１３００は、「下記記事に返信しました。」というように、投稿記事に対して返信した旨をユーザに通知するための文章を含む。
また、返信画面１３００は、投稿記事１３０１を含む。投稿記事１３０１は、投稿記事１００１と、返信した内容を表示する部分とを含む。図１３の例では、返信した内容を表示する部分は「ハッピーアワー終了しました」という部分である。図１３の例のように、返信は、投稿記事の内容のサービスが終了したというような、投稿記事に対して、その投稿記事の示すサービスの追加情報、終了情報などを含めることができる。
学習部１３９は、現在の状況、天候情報、サービスに関する情報、及び候補キーワードを入力することに応じて、現在の状況、天候情報、及びサービスに関する情報に応じたコメントを出力するモデルを学習する。
具体的には、学習部１３９は、現在の状況、天候情報、サービスに関する情報、候補キーワード、及びコメントを学習データとして、当該モデルを学習する。当該モデルは、任意のモデルである。例えば、当該モデルは、任意の機械学習モデル、任意のニューラルネットワークモデルである。学習部１３９は、任意の学習方法を用いて、当該モデルを学習する。学習部１３９は、当該モデルがＥｎｃｏｄｅｒ－Ｄｅｃｏｄｅｒモデルである場合、事前学習とファインチューニングとを組み合わせる学習方法を採用することができる。学習部１３９は、学習した当該モデルを、学習済みモデルとして、第１データＤＢ１２１に格納する。
また、学習部１３９は、投稿した投稿記事についてのＳＮＳにおける反応情報と、当該投稿記事に関して実際の店舗に集客した実績情報と、当該投稿記事における現在の状況、天候情報、サービスに関する情報、及び候補キーワードと、投稿記事とを用いて、学習済みモデルを再学習する。
投稿記事についてのＳＮＳにおける反応情報は、例えば、いいね等の好的評価の数、リツイートなどの再投稿の数、投稿記事に対する返信の数などである。
投稿記事に関して実際の店舗に集客した実績情報は、例えば、投稿記事を投稿して１時間以内の集客数、来客者が投稿記事を見たと言った数などである。
具体的には、学習部１３９は、ＳＮＳにおける反応情報と、実際の店舗に集客した実績情報とが高くなるコメントを出力するように、学習済みモデルを再学習する。このとき、学習部１３９は、学習データとして、投稿した投稿記事についてのＳＮＳにおける反応情報と、当該投稿記事に関して実際の店舗に集客した実績情報と、当該投稿記事における現在の状況、天候情報、サービスに関する情報、及び候補キーワードと、投稿記事とを用いて、学習済みモデルを再学習する。このように再学習された学習済みモデルは、現在の状況、天候情報、サービスに関する情報、及び候補キーワードを入力、現在の状況、天候情報、及びサービスに関する情報に応じたコメントを出力として、ＳＮＳにおける反応情報と、実際の店舗に集客した実績情報とが高くなるコメントを出力するようになる。例えば、学習部１３９は、学習済みモデルが検索上位に表示されるキーワードが含まれるコメントを出力するように、学習済みモデルを学習する。また、学習部１３９は、再学習を、反応情報及び実績情報が所定数取得できたときなどの任意のタイミングで実行する。
（３）動作
以下では、情報処理装置１０における処理について図面を参照しながら説明する。
図１４は、情報処理装置１０による自動投稿処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。情報処理装置１０は、当該処理を、任意のタイミング（例えば、画像を受信したタイミングなど）において実行する。
ステップＳ１０１において、受信制御部１３１は、ユーザ端末２０から画像を受信する。具体的には、ユーザがユーザ端末２０の操作（例えば、画像を撮影するためのボタンの押下）により、ユーザ端末２０が店舗に関する画像を撮影する。そして、ユーザ端末２０が、撮影した画像に関する画像信号を情報処理装置１０に送信することにより、受信制御部１３１は、当該画像を受信する。
ステップＳ１０２において、解析部１３３は、取得した店舗に関する画像を解析する。
ステップＳ１０３において、推定部１３４は、店舗の現在の状況を推定する。
ステップＳ１０４において、取得部１３５は、現在の天候情報を取得する。
ステップＳ１０５において、取得部１３５は、時間に応じて店舗において提供することができるサービスに関する情報を取得する。
ステップＳ１０６において、取得部１３５は、ＳＮＳにおいて注目されている少なくとも１以上の第１キーワードを取得する。
ステップＳ１０７において、生成部１３６は、現在の状況に応じた少なくとも１以上の第２キーワードを抽出する。
ステップＳ１０８において、生成部１３６は、現在の状況に応じたコメントを生成する。
ステップＳ１０９において、生成部１３６は、店舗に関する画像に、生成したコメントを付与した投稿記事を生成する。
ステップＳ１１０において、投稿部１３７は、所定のＳＮＳの店舗のアカウントにおいて、生成した投稿記事を自動的に投稿し、処理を終了する。
図１５は、ステップＳ１１０の投稿部１３７による投稿処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１１１において、投稿部１３７は、第２データＤＢ１２２から、店舗のアカウント情報を取得する。
ステップＳ１１２において、投稿部１３７は、取得したアカウント情報から、ＳＮＳのＵＲＬにアクセスし、当該ＳＮＳの店舗のアカウントにログインする。
ステップＳ１１３において、投稿部１３７は、生成部１３６により生成された投稿記事を、当該ＳＮＳにおいて投稿する。
ステップＳ１１４において、投稿部１３７は、ＳＮＳに投稿記事した旨の投稿通知画面を生成する。
ステップＳ１１５において、投稿部１３７は、ＳＮＳに投稿記事した旨の投稿通知画面を、ユーザ端末２０に送信することで、ユーザ端末２０に投稿通知画面を表示させ、リターンする。
（４）小括
以上説明したように、本開示の技術は、店舗に関する画像を取得すると、取得した画像を解析することにより、画像の内容に応じたコメントを生成する。また、本開示の技術は、当該画像に生成したコメントを付与した投稿記事を生成し、所定のＳＮＳの当該店舗のアカウントにおいて、生成した投稿記事を自動的に投稿する。これにより、本開示の技術は、ユーザの煩わしさを解消すると共に、ＳＮＳ投稿による販売・集客を促すことができる。
また、本開示の技術は、店舗に関する画像を取得し、取得した画像を解析することにより、店舗の現在の状況を推定し、現在の状況に応じたコメントを生成する。また、本開示の技術は、当該画像に、生成したコメントを付与した投稿記事を生成し、所定のＳＮＳの当該店舗のアカウントにおいて、生成した投稿記事を投稿する。これにより、本開示の技術は、ユーザの煩わしさを解消すると共に、現状に即したＳＮＳ投稿による販売・集客を促すことができる。
また、本開示の技術は、所定のＳＮＳにおいて検索上位に表示されるキーワードが含まれるように、コメントを生成することにより、所定のＳＮＳの現状において検索結果に出やすい投稿を行うことができる。このため、より現状に即したＳＮＳ投稿による販売・集客を促すことができる。
また、本開示の技術は、ＳＮＳにおいて注目されている少なくとも１以上の第１キーワードを取得し、推定された現在の状況、取得された現在の天候情報、及びサービスに関する情報の少なくとも何れかを用いて、現在の状況に応じた少なくとも１以上の第２キーワードを抽出する。また、本開示の技術は、第１キーワードの各々について、第２キーワードの各々との類似度を算出し、類似度が所定の閾値以上である第１キーワードと第２キーワードとの組の当該第１キーワード及び当該第２キーワードの少なくとも何れかを、コメントに含めることにより、よりＳＮＳ内で、検索上位に上がりやすく、ユーザが投稿記事を見る可能性を高めることができる。
また、本開示の技術は、店舗に関するリンクを含むように投稿記事を生成することにより、店舗のＨＰなどへのアクセスを増やすことができる。
また、本開示の技術は、画像を取得したことに応じて、現在の天候情報を取得し、現在の状況及び天候情報に応じてコメントを生成することにより、天候も考慮した、現状に即したＳＮＳ投稿による販売・集客を促すことができる。
また、本開示の技術は、時間に応じて店舗において提供することができるサービスに関する情報を取得し、現在の状況及びサービスに関する情報に応じてコメントを生成する。これにより、本開示の技術は、時間に応じて提供されるサービス（例えば、タイムセール）に関するＳＮＳ投稿を自動化することができる。また、本開示の技術は、タイムセールなどのサービスについて投稿することにより、集客を促すことができる。
＜第２実施形態＞
第１実施形態では、ユーザのユーザ端末２０の操作により、画像が撮影される場合を例に説明した。第２実施形態では、店舗の中などに設置されるカメラにより動画像が撮影される場合を例に説明する。また、第２実施形態では、単一の画像でなく、動画をＳＮＳに投稿する例を説明する。なお、第１実施形態と同様の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。
（１）情報処理システム２の構成
図１６は、第２実施形態の情報処理システム２の構成を示すブロック図である。
図１６に示すように、情報処理システム２は、情報処理装置１０、ユーザ端末２０、ＳＮＳサーバ３０、カメラ４０及びネットワークＮＷを含む。情報処理装置１０と、ユーザ端末２０と、ＳＮＳサーバ３０と、カメラ４０とは、有線又は無線の通信規格を用いて、ネットワークＮＷを介して相互に通信可能に接続されている。
カメラ４０は、店舗に関する動画を撮影する。具体的には、カメラ４０は、店舗の中、又は店舗の外に設置され、店舗の内部、外観などを撮影する。カメラ４０は、例えば、監視カメラ等の定点カメラである。カメラ４０は、広範囲を撮影するものであっても、予め設定された方向のみを撮影するものであっても、予め設定された方向で撮影方向を切り替えながら撮影するものであってもよい。カメラ４０は、予め定められたタイミングで、撮影した動画を、情報処理装置１０に送信する。当該タイミングは、例えば、所定周期でも、所定の時間でも、所定の画像が得られたものであってもよい。
また、カメラ４０に、プロセッサと、記憶部が備えられ、学習済みモデルによる現状の推定が行われる構成としてもよい。
（２）情報処理装置１０の機能
受信制御部１３１は、情報処理装置１０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。例えば、受信制御部１３１は、ユーザ端末２０から店舗に関する動画を受信すると、解析部１３３に当該画像を渡す。
解析部１３３は、取得した店舗に関する動画を解析する。
具体的には、解析部１３３は、ユーザ端末２０から店舗に関する動画を受信すると、当該動画について画像解析を行う。より具体的には、解析部１３３は、動画に含まれる複数の画像を解析することにより、任意の解析方法を用いて現在の状況を推定する。解析部１３３は、まず、複数画像の各々について、第１実施形態と同様に抽出物を抽出する。解析部１３３は、物体検出を行うモデルなどを用いて、抽出部を抽出してもよい。
次に、解析部１３３は、各画像から、抽出物の時系列の変化などを解析する。例えば、抽出物が人であれば、人の数の増減などを解析する。解析部１３３は、物体追跡を行うモデルなどを用いて、抽出部を抽出してもよい。
推定部１３４は、解析部１３３により抽出された抽出物と、抽出物の時系列の変化とに基づいて、店舗の現在の状況を推定する。具体的には、推定部１３４は、抽出物の時系列の変化から、メニューの変化、混雑度の増減の傾向も現在の状況として推定する。
生成部１３６は、店舗に関する動画に、生成したコメントを付与した投稿記事を生成する。具体的には、生成部１３６は、ＳＮＳに応じて、受信した動画と、生成したコメントとを含む投稿記事を生成する。このとき、生成部１３６は、投稿記事に、店舗に関するリンクを含むように生成してもよい。店舗に関するリンクとは、当該店舗のホームページ又は広告ページへのリンク、当該店舗について投稿するＳＮＳでない他のＳＮＳのリンクなどである。
投稿部１３７は、任意のタイミングで、投稿記事を当該ＳＮＳに投稿する。投稿するタイミングは、例えば、動画を取得し、投稿記事が生成されたタイミングである。なお、投稿するタイミングは、カメラ４０が動画を撮影したタイミングからある程度時間が離れていても良い。
図１７は、投稿記事の例である。図１７に示すように、投稿記事１７００は、動画に、生成部１３６により生成されたコメントを付与したものである。このような動画を含む投稿記事は、動画投稿可能なＳＮＳに投稿される。例えば、Ｙｏｕｔｕｂｅ（登録商標）などの動画投稿サイトに投稿することも可能である。
（３）動作
以下では、情報処理装置１０における処理について図面を参照しながら説明する。
図１８は、情報処理装置１０による自動投稿処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。情報処理装置１０は、当該処理を、任意のタイミング（例えば、動画を受信したタイミングなど）において実行する。
ステップＳ２０１において、受信制御部１３１は、ユーザ端末２０から店舗に関する動画を受信する。
ステップＳ２０２において、解析部１３３は、取得した店舗に関する動画を解析する。
ステップＳ２０９において、生成部１３６は、店舗に関する動画に、生成したコメントを付与した投稿記事を生成する。
（４）小括
本開示の技術は、店舗に関する動画を取得し、取得した動画を解析することにより、店舗の現在の状況を推定し、現在の状況に応じたコメントを生成し、当該画像に、生成したコメントを付与した投稿記事を生成し、所定のＳＮＳの当該店舗のアカウントにおいて、生成した投稿記事を投稿することにより、ユーザの煩わしさを解消すると共に、精度よく現状を推定し、より現状に即したＳＮＳ投稿による販売・集客を促すことができる。
＜変形例＞
以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換及び変更を行なって実施することができる。これらの実施形態及び変形例ならびに省略、置換及び変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。
上記実施形態では、画像又は動画を取得したタイミングを例に処理を開始したがこれに限定されるものではない。例えば、推定部１３４が、所定のタイミングに現在の状況を推定するように構成してもよい。所定のタイミングは、例えば、昼食前の時間、夕食前の時間、開店後の時間、及び閉店前の時間の少なくとも何れかなどである。この場合、画像又は動画は、予め取得しておく、又はそのタイミングにユーザ端末２０又はカメラ４０に要求する構成とすればよい。
所定のタイミングで自動的に現在の状況の推定をすることで、ユーザが求める任意のタイミングでの現状に応じた投稿記事をＳＮＳに自動投稿することができる。
また、上記実施形態では、コメントを生成すると、自動的に投稿した。しかし、タイムセールやクーポンなどのサービスにおいては、店舗側で承認したい場合もある。
このため、生成部１３６は、店舗側に、コメントの承認を求めるように構成してもよい。
また、情報処理装置１０の各機能を、他の装置に構成してもよい。例えば、記憶部１２０の各ＤＢは、外部のデータベースとして構築してもよい。また、情報処理装置１０の各機能を、他の装置に構成してもよい。
＜付記＞
（付記１）プロセッサ（１２）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、前記プログラムは、前記プロセッサに、店舗に関する画像を取得するステップ（Ｓ１０１）と、取得した前記画像を解析することにより、前記画像の内容に応じたコメントを生成するステップ（Ｓ１０８）と、前記画像に、生成した前記コメントを付与した投稿記事を生成するステップ（Ｓ１０９）と、所定のＳＮＳの前記店舗のアカウントにおいて、生成した前記投稿記事を自動的に投稿するステップ（Ｓ１１０）と、を実行させるプログラム。
（付記２）取得した前記画像を解析することにより、前記店舗の現在の状況を推定するステップ（Ｓ１０３）、を実行させ、前記コメントを生成するステップにおいて、前記現在の状況に応じたコメントを生成する、（付記１）に記載のプログラム。
（付記３）前記コメントを生成するステップにおいて、前記現在の状況を入力すると前記所定のＳＮＳにおいて検索上位に表示されるキーワードが含まれるように前記コメントを出力する学習済みモデルを用いて、前記コメントを生成する、（付記２）に記載のプログラム。
（付記４）前記ＳＮＳにおいて注目されている少なくとも１以上の第１キーワードを取得するステップ（Ｓ１０６）と、前記現在の状況に応じた少なくとも１以上の第２キーワードを抽出するステップ（Ｓ１０７）と、を実行させ、前記コメントを生成するステップにおいて、前記第１キーワードの各々について、前記第２キーワードの各々との類似度を算出し、前記類似度が所定の閾値以上である前記第１キーワードと前記第２キーワードとの組の前記第１キーワード及び前記第２キーワードの少なくとも何れかを、前記コメントに含める、（付記２）に記載のプログラム。
（付記５）前記投稿記事を生成するステップにおいて、前記店舗に関するリンクを含むように前記投稿記事を生成する、（付記３）又は（付記４）に記載のプログラム。
（付記６）現在の天候情報を取得するステップ（Ｓ１０４）、を実行させ、前記コメントを生成するステップにおいて、前記現在の状況及び前記天候情報に応じて前記コメントを生成する、（付記２）に記載のプログラム。
（付記７）時間に応じて前記店舗において提供することができるサービスに関する情報を取得するステップ（Ｓ１０５）、を実行させ、前記コメントを生成するステップにおいて、前記現在の状況及び前記サービスに関する情報に応じて前記コメントを生成する、（付記２）に記載のプログラム。
（付記８）前記画像は、動画を含む、（付記１）～（付記７）の何れかに記載のプログラム。
（付記９）前記現在の状況を推定するステップにおいて、所定のタイミングに前記現在の状況を推定する、（付記２）～（付記８）の何れかに記載のプログラム。
（付記１０）前記所定のタイミングは、昼食前の時間、夕食前の時間、開店後の時間、及び閉店前の時間の少なくとも何れかである、（付記９）に記載のプログラム。
（付記１１）プロセッサ（１２）を備える情報処理装置（１０）であって、前記プロセッサが、店舗に関する画像を取得するステップ（Ｓ１０１）と、取得した前記画像を解析することにより、前記画像の内容に応じたコメントを生成するステップ（Ｓ１０８）と、前記画像に、生成した前記コメントを付与した投稿記事を生成するステップ（Ｓ１０９）と、所定のＳＮＳの前記店舗のアカウントにおいて、生成した前記投稿記事を自動的に投稿するステップ（Ｓ１１０）と、を実行する情報処理装置。
（付記１２）プロセッサ（１２）を備えるコンピュータ（例えば、情報処理装置１０）が、店舗に関する画像を取得するステップ（Ｓ１０１）と、取得した前記画像を解析することにより、前記画像の内容に応じたコメントを生成するステップ（Ｓ１０８）と、前記画像に、生成した前記コメントを付与した投稿記事を生成するステップ（Ｓ１０９）と、所定のＳＮＳの前記店舗のアカウントにおいて、生成した前記投稿記事を自動的に投稿するステップ（Ｓ１１０）と、を実行する方法。
（付記１３）店舗に関する画像を取得するステップと、取得した前記画像を解析することにより、前記画像の内容に応じたコメントを生成するステップと、前記画像に、生成した前記コメントを付与した投稿記事を生成するステップと、所定のＳＮＳの前記店舗のアカウントにおいて、生成した前記投稿記事を自動的に投稿するステップと、を実行するシステム。
１ 情報処理システム、２ 情報処理システム、１０ 情報処理装置、１１ 記憶装置、１２ プロセッサ、１３ 入出力インターフェース、１４ 通信インターフェース、２０ ユーザ端末、２１ 記憶装置、２２ プロセッサ、２３ 入出力インターフェース、２４ 通信インターフェース、２５ カメラ装置、２６ ディスプレイ、３０ ＳＮＳサーバ、４０ カメラ、６０ 画像、７０ 画像、８０ 投稿記事、９０ 投稿記事、１１０ 通信部、１２０ 記憶部、１２１第１データＤＢ、１２２第２データＤＢ、１３０ 制御部、１３１ 受信制御部、１３２ 送信制御部、１３３ 解析部、１３４ 推定部、１３５ 取得部、１３６ 生成部、１３７ 投稿部、１３８ 後処理部、１３９ 学習部、１０００ 投稿通知画面、１００１ 投稿記事、１００２ 削除ボタン、１００３ 修正ボタン、１００４ 返信ボタン、１１００ 削除通知画面、１２００ 修正画面、１２０１ 修正記事、１３００ 返信画面、１３０１ 投稿記事、１７００ 投稿記事、ＮＷ ネットワーク。

Claims (12)

  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、前記プログラムは、前記プロセッサに、
    店舗に関する画像を取得するステップと、
    取得した前記画像を解析することにより、前記店舗の現在の状況を推定するステップと、
    前記現在の状況に応じたコメントを生成するステップと、
    前記画像に、生成した前記コメントを付与した投稿記事を生成するステップと、
    所定のＳＮＳの前記店舗のアカウントにおいて、生成した前記投稿記事を自動的に投稿するステップと、
    を実行させるプログラム。
  2. 前記コメントを生成するステップにおいて、前記現在の状況を入力すると前記所定のＳＮＳにおいて検索上位に表示されるキーワードが含まれるように前記コメントを出力する学習済みモデルを用いて、前記コメントを生成する、
    請求項１に記載のプログラム。
  3. 前記ＳＮＳにおいて注目されている少なくとも１以上の第１キーワードを取得するステップと、
    前記現在の状況に応じた少なくとも１以上の第２キーワードを抽出するステップと、
    を実行させ、
    前記コメントを生成するステップにおいて、
    前記第１キーワードの各々について、前記第２キーワードの各々との類似度を算出し、
    前記類似度が所定の閾値以上である前記第１キーワードと前記第２キーワードとの組の前記第１キーワード及び前記第２キーワードの少なくとも何れかを、前記コメントに含める、
    請求項１に記載のプログラム。
  4. 前記投稿記事を生成するステップにおいて、前記店舗に関するリンクを含むように前記投稿記事を生成する、
    請求項２又は請求項３に記載のプログラム。
  5. 現在の天候情報を取得するステップ、
    を実行させ、
    前記コメントを生成するステップにおいて、前記現在の状況及び前記天候情報に応じて前記コメントを生成する、
    請求項１に記載のプログラム。
  6. 時間に応じて前記店舗において提供することができるサービスに関する情報を取得するステップ、
    を実行させ、
    前記コメントを生成するステップにおいて、前記現在の状況及び前記サービスに関する情報に応じて前記コメントを生成する
    請求項１に記載のプログラム。
  7. 前記画像は、動画を含む、
    請求項１～請求項６の何れかに記載のプログラム。
  8. 前記現在の状況を推定するステップにおいて、所定のタイミングに前記現在の状況を推定する、
    請求項１～請求項７の何れかに記載のプログラム。
  9. 前記所定のタイミングは、昼食前の時間、夕食前の時間、開店後の時間、及び閉店前の時間の少なくとも何れかである、
    請求項８に記載のプログラム。
  10. プロセッサを備える情報処理装置であって、前記プロセッサが、
    店舗に関する画像を取得するステップと、
    取得した前記画像を解析することにより、前記店舗の現在の状況を推定するステップと、
    前記現在の状況に応じたコメントを生成するステップと、
    前記画像に、生成した前記コメントを付与した投稿記事を生成するステップと、
    所定のＳＮＳの前記店舗のアカウントにおいて、生成した前記投稿記事を自動的に投稿するステップと、
    を実行する情報処理装置。
  11. プロセッサを備えるコンピュータが、
    店舗に関する画像を取得するステップと、
    取得した前記画像を解析することにより、前記店舗の現在の状況を推定するステップと、
    前記現在の状況に応じたコメントを生成するステップと、
    前記画像に、生成した前記コメントを付与した投稿記事を生成するステップと、
    所定のＳＮＳの前記店舗のアカウントにおいて、生成した前記投稿記事を自動的に投稿するステップと、
    を実行する方法。
  12. 店舗に関する画像を取得するステップと、
    取得した前記画像を解析することにより、前記店舗の現在の状況を推定するステップと、
    前記現在の状況に応じたコメントを生成するステップと、
    前記画像に、生成した前記コメントを付与した投稿記事を生成するステップと、
    所定のＳＮＳの前記店舗のアカウントにおいて、生成した前記投稿記事を自動的に投稿するステップと、
    を実行するシステム。
JP2022052057A 2022-03-28 2022-03-28 プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム Active JP7152124B1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022052057A JP7152124B1 (ja) 2022-03-28 2022-03-28 プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム
JP2022153227A JP2023145312A (ja) 2022-03-28 2022-09-27 プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022052057A JP7152124B1 (ja) 2022-03-28 2022-03-28 プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022153227A Division JP2023145312A (ja) 2022-03-28 2022-09-27 プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP7152124B1 true JP7152124B1 (ja) 2022-10-12
JP2023144874A JP2023144874A (ja) 2023-10-11

Family

ID=83593772

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022052057A Active JP7152124B1 (ja) 2022-03-28 2022-03-28 プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム
JP2022153227A Pending JP2023145312A (ja) 2022-03-28 2022-09-27 プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022153227A Pending JP2023145312A (ja) 2022-03-28 2022-09-27 プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム

Country Status (1)

Country Link
JP (2) JP7152124B1 (ja)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013008144A (ja) 2011-06-23 2013-01-10 Hitachi Systems Ltd 情報処理システム、行動情報の管理方法、およびプログラム
JP2015018421A (ja) 2013-07-11 2015-01-29 アルパイン株式会社 端末装置、投稿情報送信方法、投稿情報送信プログラムおよび投稿情報共有システム
JP2017111782A (ja) 2015-12-17 2017-06-22 富士ゼロックス株式会社 ソーシャルメディア投稿のキャプションを生成する方法、プログラム及びサーバ装置
JP2019169140A (ja) 2018-03-23 2019-10-03 カシオ計算機株式会社 広告管理装置及びプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013008144A (ja) 2011-06-23 2013-01-10 Hitachi Systems Ltd 情報処理システム、行動情報の管理方法、およびプログラム
JP2015018421A (ja) 2013-07-11 2015-01-29 アルパイン株式会社 端末装置、投稿情報送信方法、投稿情報送信プログラムおよび投稿情報共有システム
JP2017111782A (ja) 2015-12-17 2017-06-22 富士ゼロックス株式会社 ソーシャルメディア投稿のキャプションを生成する方法、プログラム及びサーバ装置
JP2019169140A (ja) 2018-03-23 2019-10-03 カシオ計算機株式会社 広告管理装置及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023144874A (ja) 2023-10-11
JP2023145312A (ja) 2023-10-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11290775B2 (en) Computerized system and method for automatically detecting and rendering highlights from streaming videos
JP6401185B2 (ja) 記事コンテンツの再ランク付け
CN104239408B (zh) 基于由移动设备记录的图像的内容的数据访问
JP6185186B2 (ja) コードスキャン結果情報を提供するための方法及びシステム
US8831276B2 (en) Media object metadata engine configured to determine relationships between persons
US11568475B2 (en) Generating custom merchant content interfaces
US20160350953A1 (en) Facilitating electronic communication with content enhancements
US11042590B2 (en) Methods, systems and techniques for personalized search query suggestions
US20100179874A1 (en) Media object metadata engine configured to determine relationships between persons and brands
US11636367B2 (en) Systems, apparatus, and methods for generating prediction sets based on a known set of features
US20190361857A1 (en) Method and system for associating data from different sources to generate a person-centric space
US11080287B2 (en) Methods, systems and techniques for ranking blended content retrieved from multiple disparate content sources
CN110458524A (zh) 自动日历安排方法和系统
US11899728B2 (en) Methods, systems and techniques for ranking personalized and generic search query suggestions
JP2016511951A (ja) 電池およびデータ使用量の節約
JP2016505983A (ja) ソーシャル・カバー・フィード・インターフェース
US11836169B2 (en) Methods, systems and techniques for providing search query suggestions based on non-personal data and user personal data according to availability of user personal data
CN116821475B (zh) 基于客户数据的视频推荐方法、装置及计算机设备
US11257000B2 (en) Systems, apparatus, and methods for generating prediction sets based on a known set of features
US10601747B2 (en) Method and system for dynamically generating a card
JP5892839B2 (ja) プロファイル生成装置及びプログラム
JP7152124B1 (ja) プログラム、情報処理装置、方法、及びシステム
US20170097959A1 (en) Method and system for searching in a person-centric space
EP3306555A1 (en) Diversifying media search results on online social networks
JP2018067041A (ja) 抽出装置及びコンピュータプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220328

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20220328

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220623

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220822

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220901

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220927

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7152124

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250