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

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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