JP7162700B1 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

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

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Abstract

【課題】ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】端末装置と、情報処理装置とが、それぞれ有線又は無線によりネットワークに接続される情報処理システムにおいて、情報処理装置100は、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する特定部131、特定部により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成部132及び生成部により生成された各画像情報を含むターゲット情報をユーザに提供する提供部133を備える。【選択図】図4

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
従来、顧客に対して商品またはサービスなどを提供したり、広告コンテンツの配信を行ったりする事業者は、一般に、ターゲットとなるユーザの絞り込みを行う。これに関連して、たとえば、開発対象となる商品またはサービスなどにとって最も重要で象徴的な顧客モデルであるペルソナ作成を支援する技術も提案されている。
特開2011-100380号公報
しかしながら、従来の技術は、ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させる上で改善の余地がある。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させることができる情報処理装置、情報処理方法、及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、特定部と、生成部と、提供部とを備える。特定部は、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する。生成部は、特定部により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。提供部は、生成部により生成された各画像情報を含むターゲット情報をユーザに提供する。
実施形態の態様の1つによれば、ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。
図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図2は、実施形態に係るターゲット情報の表示例(その1)を示す図である。 図3は、実施形態に係るターゲット情報の表示例(その2)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、実施形態に係るターゲット情報の概要を示す図である。 図6は、実施形態に係る情報処理装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。 図7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、及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」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下に説明する実施形態は、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、以下に説明する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。
[1.情報処理の概要]
以下、図面を参照しつつ、実施形態に係る情報処理装置により実現される情報処理の一例を説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
図1に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10、及び情報処理装置100を有する。なお、情報処理システム1は、図1に示す例に限られず、複数の端末装置10、及び情報処理装置100を有していてもよい。また、情報処理装置100は、以下に説明する例に限られず、任意の数の端末装置10について、以下に説明する情報処理を並列して実行できる。
端末装置10、及び情報処理装置100は、それぞれ有線又は無線によりネットワークN(図4参照)に接続される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)や、電話網(携帯電話網、固定電話網等)や、地域IP(Internet Protocol)網や、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークNは、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。端末装置10、及び情報処理装置100は、ネットワークNを通じて、相互に通信できる。
端末装置10は、情報処理装置100から提供されるサービスを利用するためにサービス利用者Uが使用する情報処理装置である。端末装置10は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)などにより実現される。
端末装置10は、情報処理装置100から提供される各種サービスを利用するための情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示できる。なお、端末装置10は、情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置100などから受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。
情報処理装置100は、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理装置である。情報処理装置100は、サーバ装置やクラウドシステムなどにより実現される。なお、情報処理装置100は、サービス利用者Uが使用する端末装置10に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、JavaScript(登録商標)等のスクリプト言語やCSS(Cascading Style Sheets)などのスタイルシート言語により記述される。なお、情報処理装置100から配信されるアプリケーションそのものを制御情報とみなしてもよい。
たとえば、情報処理装置100は、インターネット上の各種サービスをサービス利用者Uに提供できる。情報処理装置100が提供するサービスには、検索エンジンサイトや、ニュースサイトや、技術解説サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンスサイト(株価サイト)や、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログなどに関するウェブページなどを介して提供される各種サービスが含まれる。また、情報処理装置100は、端末装置10にインストールされた各種アプリ(例えば、ポータルアプリ、ニュースアプリ、オークションアプリ、天気予報アプリ、ショッピングアプリ、ファイナンス(株価)アプリ、路線検索アプリ、地図提供アプリ、旅行アプリ、飲食店紹介アプリ、ブログ閲覧アプリ等)に表示する情報を提供できる。
また、情報処理装置100は、上述した各種サービスの提供を通じて、サービス利用者Uが入力した検索ワードの情報を取得できる。また、情報処理装置100は、取得した検索ワードの情報を、検索履歴(検索ログ)として蓄積できる。なお、情報処理装置100は、各種サービスにおけるサービス利用者Uの操作や閲覧等に基づくユーザ属性(例えば、年齢、性別、地域等のデモフラフィック属性や、各種サービスのオンラインコンテンツの利用履歴等に基づいて推定されるサイコグラフィック属性など)や、各種サービスにおけるサービス利用者Uの行動履歴などを収集して、ユーザIDと対応付けて蓄積することもできる。
また、情報処理装置100は、提供サービスの1つとして、サービス利用者Uに対し、マーケティング活動などの用に供するためのデスクリサーチツールを提供できる。情報処理装置100が提供するデスクリサーチツールは、たとえば、サービス利用者Uにより任意に設定される絞り込み条件に従って、ターゲットユーザとなり得る候補ユーザの情報を取得し、サービス利用者Uに提供する。サービス利用者Uは、デスクリサーチツールから提供される情報を参照することで、所望の属性を有する候補ユーザの興味関心などを類推し、ターゲットユーザの選定に役立てることができる。
たとえば、情報処理装置100は、サービス利用者Uにより指定された条件設定に合致する典型的なユーザ像を示すターゲットユーザ像(ペルソナ)ごとに、ターゲットユーザ像間で相互に異なる特徴を明示した画像情報(たとえば、サムネイル)を含むターゲット情報をサービス利用者Uに提供する。
具体的には、図1に示すように、情報処理装置100は、端末装置10からターゲット情報表示要求を受信すると、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する(ステップS1)。
また、情報処理装置100は、特定した共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像を示すサムネイル、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像を示すサムネイルを生成する(ステップS2)。
また、情報処理装置100は、生成した各サムネイルを含むターゲット情報をサービス利用者Uに提供する(ステップS3)。
(1-1.ターゲット情報の表示例(その1))
図2を用いて、実施形態に係るターゲット情報の表示例を説明する。図2は、実施形態に係るターゲット情報の表示例(その1)を示す図である。
図2には、サービス利用者Uがプロジェクトごとに指定した条件設定に従って、情報処理装置100が自動生成したターゲット情報が示されている。図2の上段には、たとえば、30代男性向け商品開発のプロジェクトEX-1に対応するターゲット情報が示されている。また、図2の下段は、たとえば、30代女性向け商品開発のプロジェクトEX-2に対応するターゲット情報が示されている。
図2に示す例において、プロジェクトEX-1に対応するターゲット情報は、ターゲットユーザ像Xaに関する情報と、ターゲットユーザ像Xbに関する情報とで構成されている。また、図2に示す例では、ターゲットユーザ像Xaと、ターゲットユーザ像Xbとの間で、条件設定の設定項目の1つであるキーワードの内容が相違している。たとえば、ターゲットユーザ像Xaは、キーワード:「未婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。また、たとえば、ターゲットユーザ像Xbは、キーワード:「既婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。
図2に示すターゲットユーザ像Xaに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Xaを含んでいる。サムネイルG_Xaは、ターゲットユーザ像Xaの容姿や外観を示すユーザ画像PXaと、非共通属性を示すアイテム画像OBXa-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBXa-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBXa-1は、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性の1つである「釣り」を表しているものとする。また、アイテム画像OBXa-2は、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性の1つである「飲酒」を表しているものとする。
なお、ターゲットユーザ像Xaの容姿や外観を示すユーザ画像PXaは、実写の人物画像で構成されてもよいし、イラストやアバターなどの仮想的な画像で構成されてもよい。アイテム画像OBXa-1及びアイテム画像OBXa-2は、実写の画像により構成されてもよいし、イラストやアイコンなどの仮想的な画像で構成されてもよい。
また、図2に示すターゲットユーザ像Xbに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Xbを含んでいる。サムネイルG_Xbは、ターゲットユーザ像Xbの容姿や外観を示すユーザ画像PXbと、非共通属性を示すアイテム画像OBXb-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBXb-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBXb-1は、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性の1つである「自転車」を表しているものとする。また、アイテム画像OBXb-2は、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性の1つである「野菜」を表しているものとする。
図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xaに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通しない非共通属性として、たとえば、「釣り」や「飲酒」が明示されている。また、図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xbに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xaとは共通しない非共通属性として、たとえば、「自転車」や「野菜」が明示されている。
このように、情報処理装置100は、サービス利用者Uに提供する画像情報により、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像とは共通しない特徴的な属性をサービス利用者Uに直感的に認識させることができ、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。たとえば、サービス利用者Uは、共通のプロジェクトにおいてターゲットとして設定した複数のターゲットユーザ像の各々に固有の特徴を一見して把握できる。
また、図2に示す例において、プロジェクトEX-2に対応するターゲット情報は、ターゲットユーザ像Yaに関する情報と、ターゲットユーザ像Ybに関する情報とで構成されている。また、図2に示す例では、ターゲットユーザ像Yaと、ターゲットユーザ像Ybとの間で、条件設定の設定項目の1つであるキーワードの内容が相違している。たとえば、ターゲットユーザ像Yaは、キーワード:「未婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。また、たとえば、ターゲットユーザ像Ybは、キーワード:「既婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。
図2に示すターゲットユーザ像Yaに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Yaを含んでいる。サムネイルG_Yaは、ターゲットユーザ像Yaを示すユーザ画像PYaと、非共通属性を示すアイテム画像OBYa-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBYa-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBYa-1は、ターゲットユーザ像Yaに対応する属性の1つである「登山」を表しているものとする。また、アイテム画像OBYa-2は、ターゲットユーザ像Yaに対応する属性の1つである「洋菓子」を表しているものとする。
また、図2に示すターゲットユーザ像Ybに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Ybを含んでいる。サムネイルG_Ybは、ターゲットユーザ像Ybを示すユーザ画像PYbと、非共通属性を示すアイテム画像OBYb-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBYb-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBYb-1は、ターゲットユーザ像Ybに対応する属性の1つである「英語」を表しているものとする。また、アイテム画像OBYb-2は、ターゲットユーザ像Ybに対応する属性の1つである「家電」を表しているものとする。
図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Yaに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Ybに対応する属性とは共通しない非共通属性として、たとえば、「登山」や「洋菓子」が明示されている。また、図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Ybに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Yaに対応する属性とは共通しない非共通属性として、たとえば、「英語」や「家電」が明示されている。
このように、図2の下段に示す例も、図2に示す上段の例と同様に、情報処理装置100は、サービス利用者Uに提供する画像情報により、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像に対応する属性とは共通しない特徴的な属性をサービス利用者Uに直感的に認識させることができ、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。たとえば、サービス利用者Uは、共通のプロジェクトにおいてターゲットとして設定した複数のターゲットユーザ像の各々に固有の特徴を一見して把握できる。
(1-2.ターゲット情報の表示例(その2))
また、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像に対応する複数の属性のうち、他のターゲットユーザ像に対応する属性と共通する属性であっても、ターゲットユーザ像における特徴度が高い属性については、サムネイルに含めて表示してもよい。以下、図3を用いて、上述した図2に示す表示例とは異なる他の表示例について説明する。図3は、実施形態に係るターゲット情報の表示例(その2)を示す図である。
図3に示すサムネイルG_Xaは、共通属性を示すアイテム画像OBXa-11を含んでいる点が、図2に示す例とは相違している。図3に示すアイテム画像OBXa-11は、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性のうち、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通する属性であって、かつ特徴度が高い属性である「家」を表しているものとする。また、図3に示すサムネイルG_Xaは、図2に示す例と同様に、非共通属性を示すアイテム画像として、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性の1つである「釣り」を示すアイテム画像OBXa-12を含んでいる。
また、図3に示すサムネイルG_Xbは、共通属性を示すアイテム画像OBXb-11を含んでいる点が、図2に示す例とは相違している。図3に示すアイテム画像OBXb-11は、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性のうち、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性と共通する属性であって、かつ特徴度が高い属性である「家」を表しているものとする。また、図3に示すサムネイルG_Xbは、図2に示す例と同様に、非共通属性を示すアイテム画像として、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性の1つである「自転車」を示すアイテム画像OBXb-12を含んでいる。
このように、図3に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xaに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通しない属性として、たとえば、「釣り」が明示されるだけではなく、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通する属性として、たとえば、「家」が明示される。また、図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xbに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性とは共通しない属性として、たとえば、「自転車」が明示されるだけではなく、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性と共通する属性として、たとえば、「家」が明示される。このようにして、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像に対応する属性と共通する属性のうち、より特徴的な属性についてはターゲットユーザ像の特徴としてサービス利用者Uに把握させることができる。
なお、図2または図3では、各サムネイルが、ユーザ像を示す画像と、非共通属性または共通属性を示すイラスト画像を含む例を示しているが、この例には限られず、たとえば、情報処理装置100は、非共通属性または共通属性を反映したユーザ像を示す画像を自動生成してもよい。図2に示すターゲットユーザ像Xaに関する情報を例にあげると、情報処理装置100は、釣りをしながら飲酒している様子を示すユーザ画像を含むサムネイルを生成してもよい。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像の特徴を的確に認識させることができる。
また、図2または図3では、各サムネイルがユーザ像を示す画像を含む例を示しているが、ユーザ像を示す画像を含まず、非共通属性または共通属性を示すイラスト画像を含んで構成されてもよい。
[2.情報処理装置の構成]
図4を用いて、実施形態に係る情報処理装置100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100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを備える。なお、図4は、情報処理装置100の構成例を示すものであり、図4に示す形態には限られず、図4に示す以外の他の機能部を備える形態であってもよい。
(通信部110)
通信部110は、例えば、ネットワークNと有線または無線で接続され、ネットワークNを介して、端末装置10などの他の装置との間で情報の送受信を行う。通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)やアンテナなどによって実現される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)や、電話網(携帯電話網や固定電話網など)や、地域IP(Internet Protocol)網や、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークNには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
通信部110は、たとえば、端末装置10からターゲット情報表示要求を受信する。また、通信部110は、たとえば、ターゲットユーザ像間で相互に異なる特徴を明示した画像情報(たとえば、サムネイル)を含むターゲット情報を端末装置10に送信する。
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部120は、制御部130の各部により実行される情報処理を実現するためのプログラム及びデータを記憶する。
図4に示すように、記憶部120は、ユーザ情報記憶部121や、ターゲット情報記憶部122や、画像素材情報記憶部123などを有する。
(ユーザ情報記憶部121)
ユーザ情報記憶部121は、インターネット上の各種サービスを利用するサービス利用者を特定するための識別情報(たとえば、ユーザID)に関連付けて、サービス利用者の検索履歴や行動履歴などのユーザ情報を記憶する。ユーザ情報記憶部121に記憶されるユーザ情報は、たとえば、上述した各種サービスの提供を通じて、サービス利用者が入力した検索ワードの情報や、上述した各種サービスにおけるサービス利用者の操作や閲覧等に基づくユーザ属性(例えば、年齢、性別、地域等のデモフラフィック属性や、各種サービスのオンラインコンテンツの利用履歴等に基づいて推定される信念、価値観、習慣、嗜好などのサイコグラフィック属性など)や、各種サービスにおけるサービス利用者Uの行動履歴(たとえば、購入した商品やサービス)などを含む。
(ターゲット情報記憶部122)
ターゲット情報記憶部122は、サービス利用者により指定された条件設定に合致する典型的なユーザ像を示すターゲットユーザ像に関するターゲット情報を記憶する。図5は、実施形態に係るターゲット情報の概要を示す図である。
図5に示すように、ターゲット情報記憶部122に記憶されるターゲット情報は、「プロジェクトID」や、「ターゲットID」や、「共通属性カテゴリ」や、「非共通属性カテゴリ」などの各項目を有し、これらの項目は相互に関連付けられている。
「プロジェクトID」の項目には、サービス利用者が任意に設定したプロジェクトを識別するための識別情報が記憶される。「ターゲットID」の項目には、ターゲット情報の生成時にターゲット情報を識別するために個別に付与される識別情報が記憶される。
「共通属性カテゴリ」の項目には、プロジェクトに紐づく複数のターゲットユーザ像に対応する属性のうち、他のターゲットユーザ像と共通する共通属性を示すカテゴリの情報が記憶される。たとえば、「共通属性カテゴリ」の項目には、共通属性のうち、ターゲットユーザ像における特徴度が所定の閾値以上である属性の情報が記憶される。
「非共通属性カテゴリ」の項目には、プロジェクトに紐づく複数のターゲットユーザ像に対応する属性のうち、他のターゲットユーザ像と共通しない非共通属性を示すカテゴリの情報が記憶される。なお、「共通属性カテゴリ」の項目には、非共通属性のうち、ターゲットユーザ像における特徴度が所定の閾値以上である属性の情報が記憶されてもよい。
(画像素材情報記憶部123)
画像素材情報記憶部123は、ターゲット情報を構成するサムネイルを生成する際に参照される画像素材の情報が記憶される。
(制御部130)
制御部130は、情報処理装置100を制御するコントローラ(controller)である。制御部130は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などによって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(例えば、情報処理プログラム)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130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により実現されてもよい。
図4に示すように、制御部130は、特定部131と、生成部132と、提供部133とを有する。制御部130は、これらの各部により、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。なお、制御部130の内部構成は、図4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各部の接続関係は、図4に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
(特定部131)
特定部131は、通信部110を通じて、端末装置10から送信されたターゲット情報表示要求を受け付けると、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する。
たとえば、特定部131は、ユーザ情報記憶部121に記憶されるユーザ情報から、サービス利用者により指定された条件設定に合致するデータサンプルを集計する。たとえば、条件設定は、ターゲット情報表示要求とともに取得される。
特定部131は、複数の条件設定を取得した場合、条件設定ごとにデータサンプルを集計する。また、特定部131は、集計したデータサンプルから、条件設定に合致する複数のユーザに紐づく属性を収集することにより、条件設定に合致する複数のユーザの特徴を要約した典型的なユーザ像をターゲットユーザ像として導出する。ターゲットユーザ像に対応する属性には、条件設定に合致する複数のユーザが使用した検索ワードの情報や、購入した商品やサービスなどの情報や、年齢、性別、家族構成、年収、地域などの情報や、信念、価値観、習慣、嗜好などの情報が含まれ得る。また、特定部131は、各ターゲットユーザ像に対応する属性に基づいて、属性間で共通する共通属性を特定する。
また、特定部131は、導出したターゲットユーザ像に対応する属性のうち、共通属性以外の非共通属性を特定する。そして、特定部131は、ターゲットユーザ像ごとに、ターゲットIDを個別に払い出し、払い出したターゲットIDに関連付けて、共通属性の情報および非共通属性の情報をターゲット情報記憶部122に格納する。
また、特定部131は、特定した共通属性ごとに、ターゲットユーザ像における特徴度を算出してもよい。たとえば、共通属性が検索ワードに基づく情報である場合、該当の検索ワードについて、ターゲットユーザ像に紐づく各ユーザを含むユーザ群における検索数と、ターゲットユーザ像に紐づく各ユーザによる検索数とに基づくリフト値などを用いて算出できる。なお、特徴度は、ターゲットユーザ像における属性の特徴度が評価できる値であれば、どのような方法で算出した値を用いてよい。そして、特定部131は、共通属性のうち、特徴度が所定の閾値以上である共通属性をターゲット情報記憶部122に格納することとしてもよい。
また、特定部131は、特定した非共通属性ごとに、ターゲットユーザ像における特徴度を算出してもよい。そして、特定部131は、共通属性のうち、特徴度が所定の閾値以上である非共通属性をターゲット情報記憶部122に格納することとしてもよい。
(生成部132)
生成部132は、特定部131により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。
たとえば、生成部132は、画像素材情報記憶部123に記憶されている画像素材情報を参照して、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材を取得する。また、生成部132は、画像素材情報を参照して、非共通属性を示す画像素材を取得する。そして、生成部132は、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材と、非共通属性を示す画像素材とに基づいて、第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。同様に、生成部132は、第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。
また、生成部132は、共通属性のうち特徴度の所定の閾値以上である属性と、非共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性とに基づいて、画像情報を生成することもできる。
たとえば、生成部132は、画像素材情報記憶部123に記憶されている画像素材情報を参照して、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材を取得する。また、生成部132は、画像素材情報を参照して、共通属性を示す画像素材と、非共通属性を示す画像素材とをそれぞれ取得する。そして、生成部132は、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材と、共通属性を示す画像素材と、非共通属性を示す画像素材とに基づいて、第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。同様に、生成部132は、第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。
(提供部133)
提供部133は、生成部132により生成された各画像情報を含むターゲット情報をサービス利用者Uに提供する。たとえば、提供部133は、生成部132により生成された画像情報(サムネイル)を含むターゲット情報を、通信部110を通じて端末装置10に送信することにより、サービス利用者Uに提供する。
[3.処理手順]
以下、図6を用いて、実施形態に係る情報処理装置100による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による処理手順の一例を示すフローチャートである。図6に示す処理手順は、情報処理装置100の制御部130により実行される。図6に示す処理手順は、情報処理装置100の稼働中、繰り返し実行される。
図6に示すように、特定部131は、各ターゲットユーザ像に対応する属性間で共通する共通属性を特定する(ステップS101)。
また、生成部132は、共通属性以外の非共通属性を反映した各ターゲットユーザ像に対応する画像情報をそれぞれ生成する(ステップS102)。
また、提供部133は、各画像情報を含むターゲット情報をサービス利用者に提供する(ステップS103)。
[4.ハードウェア構成]
実施形態に係る情報処理装置100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、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。
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などを格納する。
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワーク(通信網)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(通信網)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などの出力装置、及び、キーボードやマウスなどの入力装置を制御する。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)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100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130の機能を実現する。また、HDD1400には、記憶部120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(通信網)Nを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
[5.その他]
上述した実施形態及び変形例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。
上述の実施形態及び変形例において、情報処理装置100による情報処理方法(たとえば、図5参照)を実現するために、情報処理装置100が有する制御部130の各部(特定部131、生成部132、及び提供部133)に対応する処理機能は、情報処理装置100に予めインストールされている提供プログラムに対するアドオンとして実現してもよいし、軽量なプログラミング言語などを用いて、専用の提供プログラムとして柔軟に記述することにより実現されてもよい。
また、上述した実施形態及び変形例において、情報処理装置100は、サービス利用者に対して各種サービスを提供する装置と、サービス利用者に対して、各地域の関心度を時間軸に沿って可視化した情報提供サービスを提供する装置とに物理的に分散して構成されていてもよい。
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。たとえば、制御部130の特定部131と生成部132とは機能的に統合されていてもよい。
また、上述の実施形態及び変形例は、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。
[6.効果]
上述の実施形態に係る情報処理装置100は、特定部131と、生成部132と、提供部133とを有する。特定部131は、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する。生成部132は、特定部131により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。提供部133は、生成部132により生成された各画像情報を含むターゲット情報をユーザに提供する。
このようにして、実施形態に係る情報処理装置100は、サービス利用者に提供する画像情報(たとえば、サムネイル)により、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザに対応する属性とは共通しない特徴的な属性をサービス利用者に直感的に認識させることができ、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。たとえば、サービス利用者は、共通のプロジェクトにおいてターゲットとして設定した複数のターゲットユーザ像の各々に固有の特徴を一見して把握できる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、非共通属性を示すアイテム画像を含む画像情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に連想させることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、非共通属性を反映させた人物画像を含む画像情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像の特徴を的確に認識させることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、共通属性のうち特徴度の所定の閾値以上である属性と、非共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性とに基づいて、画像情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像と共通する属性のうち、より特徴的な属性については、ターゲットユーザ像の特徴としてサービス利用者に把握させることができる。
以上、本願の実施形態をいくつかの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。
また、上述してきた「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、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。
10 端末装置
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 ユーザ情報記憶部
122 ターゲット情報記憶部
123 画像素材情報記憶部
130 制御部
131 特定部
132 生成部
133 提供部

Claims (6)

  1. ユーザにより指定された第1の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、前記ユーザにより指定された第2の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性および当該共通属性以外の非共通属性を特定する特定部と、
    前記特定部により特定された前記非共通属性に基づいて、当該非共通属性を反映させた前記第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び前記非共通属性を反映させた前記第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成部と、
    前記生成部により生成された各画像情報を含むターゲット情報を前記ユーザに提供する提供部と
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 前記生成部は、
    前記非共通属性を示すアイテム画像を含む前記画像情報を生成する
    ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記生成部は、
    前記非共通属性を反映させた人物画像を含む前記画像情報を生成する
    ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
  4. 前記生成部は、
    前記共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性と、前記非共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性とに基づいて、前記画像情報を生成する
    ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
  5. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    ユーザにより指定された第1の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、前記ユーザにより指定された第2の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性および当該共通属性以外の非共通属性を特定する特定工程と、
    前記特定工程により特定された前記非共通属性に基づいて、当該非共通属性を反映させた前記第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び前記非共通属性を反映させた前記第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成工程と、
    前記生成工程により生成された各画像情報を含むターゲット情報を前記ユーザに提供する提供工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
  6. コンピュータに、
    ユーザにより指定された第1の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、前記ユーザにより指定された第2の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性および当該共通属性以外の非共通属性を特定する特定手順と、
    前記特定手順により特定された前記非共通属性に基づいて、当該非共通属性を反映させた前記第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び前記非共通属性を反映させた前記第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成手順と、
    前記生成手順により生成された各画像情報を含むターゲット情報を前記ユーザに提供する提供手順と
    を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
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