JP7273107B2 - 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
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Description
〔1.情報処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
次に、図2を用いて、情報処理装置10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装置10の構成例を示す図である。図2に示すように、情報処理装置10は、通信部110と、制御部120と、記憶部130とを有する。
次に、図7を用いて、実施形態に係る情報処理装置10が実行する処理の流れの一例を説明する。図7を用いて、理由推定モデルの学習処理の一例について説明する。図7は、実施形態に係る理由推定モデルの学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
上述した情報処理装置10は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてもよい。そこで、以下では、情報処理装置10の他の実施形態について説明する。
上述した実施形態に係る情報処理装置10は、モデルに対し、広告主に関する広告主情報と、広告商品の販売に関して生じた損失金額とを入力した際に、損失理由に関する情報を出力するモデルとなる理由推定モデルを学習する学習部124を備える。したがって、実施形態に係る情報処理装置10によれば、広告配信事業の課題を可視化することができる。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置10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10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。
また、上記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。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。
110 通信部
120 制御部
121 広告主ベクトル生成部
122 損失理由ベクトル生成部
123 広告実績ベクトル生成部
124 学習部
125 推定部
126 出力部
130 記憶部
131 広告主ベクトルモデル記憶部
132 広告主ベクトル記憶部
133 損失理由ベクトルモデル記憶部
134 損失理由ベクトル記憶部
135 広告実績ベクトルモデル記憶部
136 広告実績ベクトル記憶部
137 営業情報記憶部
138 販売履歴記憶部
139 理由推定モデル記憶部
Claims (8)
- 広告主の企業活動に関する広告主情報と、広告商品の販売に関して生じた損失金額と、広告主への広告商品の受注に関する損失理由とを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記広告主情報と、前記損失金額と、前記損失理由との関係性を学習したモデルであって、前記広告主情報と、前記損失金額とを入力した際に、前記損失理由に対応する推定結果を出力する理由推定モデルを学習する学習部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記学習部によって学習された前記理由推定モデルを用いて、前記広告主情報と、前記損失金額とから前記損失理由を推定する推定部
を備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記広告主情報が入力された際に、類似する前記広告主情報を類似する広告主ベクトルとして出力するように学習された広告主モデルを用いて、前記広告主情報から広告主ベクトルを生成する生成部
をさらに備え、
前記学習部は、
前記広告主ベクトルを前記広告主情報として前記理由推定モデルを学習すること
を特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記学習部は、
前記広告主による前記広告商品の購入実績に関する情報をさらに用いて、前記理由推定モデルを学習すること
を特徴とする請求項1、2または3に記載の情報処理装置。 - 前記学習部は、
前記広告主に対する営業活動の内容および結果に関する情報を含む前記広告主情報を用いて、前記理由推定モデルを学習すること
を特徴とする請求項1~4のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記学習部は、
前記広告主との間で前記損失金額が発生する前の受注金額に対して当該損失金額が占める割合を示す損失割合を前記損失金額として前記理由推定モデルを学習すること
を特徴とする請求項1~5のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
広告主の企業活動に関する広告主情報と、広告商品の販売に関して生じた損失金額と、広告主への広告商品の受注に関する損失理由とを記憶する記憶工程と、
前記記憶工程によって記憶された前記広告主情報と、前記損失金額と、前記損失理由との関係性を学習したモデルであって、前記広告主情報と、前記損失金額とを入力した際に、前記損失理由に対応する推定結果を出力する理由推定モデルを学習する学習工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 広告主の企業活動に関する広告主情報と、広告商品の販売に関して生じた損失金額と、広告主への広告商品の受注に関する損失理由とを記憶する記憶手順と、
前記記憶手順によって記憶された前記広告主情報と、前記損失金額と、前記損失理由との関係性を学習したモデルであって、前記広告主情報と、前記損失金額とを入力した際に、前記損失理由に対応する推定結果を出力する理由推定モデルを学習する学習手順と
をコンピュータに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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