JP7351944B2 - 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

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特許法第３０条第２項適用 ｈｔｔｐｓ：／／ｆｉｎａｎｃｅ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｃａｒｄ－ｌｏａｎ／ｅｘｐｅｒｔｓ／ 掲載日 令和３年７月８日 ｈｔｔｐｓ：／／ｆｉｎａｎｃｅ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｃａｒｄ－ｌｏａｎ／ｅｘｐｅｒｔｓ／ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ／ｑ１４２１４１２４３３４ 掲載日 令和３年７月８日

本出願は、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、様々な情報をユーザに提供する情報提供技術が知られている。このような情報提供技術の一例として、たとえば、自然言語で記述された質問の供給を受けたとき、その質問に対する回答を自然言語処理によって出力する技術などが提案されている。

また、このような情報提供技術を利用することにより、たとえば、質問者により投稿された質問の内容と、この質問に対する回答者の内容を対応付けて表示する、いわゆるＱ＆Ａ（question answering）サービス（「Ｑ＆Ａサイト」、「質問サイト」、「Ｑ＆Ａコミュニティ」、「ナレッジコミュティ」とも称される。）が広く知られている。

特開２００５－３３２２７１号公報

しかしながら、従来の技術は、情報提供サービスにおけるユーザビリティを高める上で改善の余地がある。たとえば、ユーザが、上述のＱ＆Ａサービスにおいて商品やサービスなどに対する投稿を閲覧した際、商品やサービスなどについての詳細な情報を確認したいという要請がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、情報提供サービスにおけるユーザビリティを高め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、選定部と、提供部とを有する。選定部は、ユーザにより指定された選択された質問文に含まれる所定の対象を選定する。提供部は、質問文の内容を示す情報に関連付けて、選定部により選定された所定の対象に関する情報を提供する。

実施形態の態様の１つによれば、情報提供サービスにおけるユーザビリティを高めることができる。

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、実施形態に係る商品選定方法の一例を示す図である。 図３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は、実施形態に係る投稿情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る商品管理情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る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による情報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、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、以下に説明する複数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、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、以下に説明する複数の実施形態は、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、以下に説明する複数の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］
図１を用いて、実施形態にかか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。なお、図１では、実施形態に係る情報処理の一例として、情報処理装置１００が、利用者に提供するＱ＆Ａ（ＦＡＱ：Frequently Asked Question）サービスに関する処理について説明する。

図１に示す例において、情報処理システムＳＹＳは、ユーザ端末１０と、情報処理装置１００とを有する。ユーザ端末１０と、情報処理装置１００とは、有線または無線によりネットワークＮ（たとえば、図３参照）に接続される。ユーザ端末１０と、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して相互に通信できる。なお、図１に示す例には特に限定される必要はなく、情報処理システムＳＹＳは、図１に示す場合よりも多くのユーザ端末１０や、情報処理装置１００を含んでいてもよい。

図１に示すユーザ端末１０は、情報処理装置１００から提供される各種サービスの利用者であるユーザＵによって使用される情報処理端末である。ユーザ端末１０の典型例としては、スマートフォンが該当するが、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てもよい。図１の例では、ユーザ端末１０として、スマートフォンが示されている。

また、ユーザ端末１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）などの無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信を介してネットワークＮに接続するための通信ユニットを有する。ユーザＵは、通信ユニットを有するユーザ端末１０を操作して情報処理装置１００にアクセスし、情報処理装置１００により提供されるＱ＆Ａサービスの情報を閲覧する。

また、ユーザ端末１０は、情報処理装置１００により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。このとき、ユーザ端末１０は、ウェブブラウザやアプリケーションなどによる情報の表示処理を実現するための制御情報を情報処理装置１００から受け取った場合には、受け取った制御情報に従って表示処理を実現する。

また、ユーザ端末１０は、たとえば、ＧＰＳ（Global Positioning System）などを利用して、自装置が所在する位置を示す情報である位置情報を取得できる。ユーザＵは、各種サービスの利用を通じて、情報処理装置１００に対し、位置情報を含む端末情報を提供できる。なお、以下の説明では、ユーザ端末１０をユーザＵと言い換えて表記する場合がある。つまり、ユーザＵをユーザ端末１０と読み替えることができる。

図１に示す情報処理装置１００は、ユーザＵに対して各種サービスを提供する情報処理装置である。情報処理装置１００は、典型的にはサーバ装置であるが、メインフレームやワークステーションなどにより実現されてもよい。情報処理装置１００がサーバ装置で実現される場合、単独のサーバにより実現されてもよいし、複数のサーバ装置及び複数のストレージ装置が協働して動作するクラウドシステムなどにより実現されてもよい。

なお、情報処理装置１００は、各種サービスの利用者が使用するユーザ端末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）など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。

また、情報処理装置１００が提供する各種サービスには、各種アプリケーションに対応するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービスや、各種オンラインサービスが含まれていてもよい。各種オンラインサービスには、Ｑ＆Ａサービスや、インターネット接続や、検索サービスや、ＳＮＳ（Social Networking Service）や、電子商取引サービスや、電子決済サービスや、オンラインゲームや、オンラインバンキングサービスや、オンライントレーディングサービスや、宿泊予約サービスや、チケット予約サービスや、動画配信サービスや、音楽配信サービスや、ニュース配信サービスや、地図情報サービスや、ルート検索サービスや、経路案内サービスや、路線情報サービスや、運行情報サービスや、天気情報サービスなどのサービスが含まれ得る。

ところで、オンラインサービスの１つとして情報処理装置１００により提供されるＱ＆Ａサービスにおいて、たとえば、商品に関する質問文の内容を閲覧した後、質問文に含まれる商品情報を辿って、より具体的な商品情報の確認を望むサービス利用者が少なからず存在する。そこで、情報処理装置１００は、ユーザＵにより選択された質問文に含まれる所定の対象（商品またはサービス）を選定し、質問文の内容を示す情報とともに、選定された所定の対象に関する情報を提供する。これにより、情報処理装置１００は、Ｑ＆Ａサービスにおいて、商品やサービスなどについての具体的な情報をワンストップでユーザに提供でき、情報提供サービスにおけるユーザビリティを高めることができる。以下、実施形態に係る情報処理について、この情報処理が実施される際に想定される流れに沿って具体的に説明する。

ユーザ端末１０のディスプレイ１１には、ユーザＵの要求に応じて、情報処理装置１００から提供されたＱ＆ＡサービスのトップページＷ１が表示される。図１の例では、各ユーザにより投稿されたお金に関する質問と、質問に対する回答を検索可能な「お金のＱ＆Ａサイト」が表示されている。

ユーザＵが、トップページＷ１に設けられている入力ボックスＢＸ１に検索ワードを入力すると、ユーザ端末１０のディスプレイ１１には、各ユーザにより投稿された複数の質問の中から検索ワードに合致する質問の一覧（質問および回答の一覧）が表示される。図１の例では、検索ワード：「カードローン」に合致する質問一覧を含むトップページＷ１に、質問文Ｑ１－１や、質問文Ｑ２－１や、質問文Ｑ３－１が表示される様子が示されている。

そして、図１に示すユーザ端末１０は、「カードローン」に合致する質問一覧の中から、質問Ｑ１－１がユーザＵにより選択されると、ユーザＵにより選択された質問文Ｑ１－１へのアクセス要求を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１）。

一方、情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から質問文Ｑ１－１に対するアクセス要求を受信すると、ユーザＵにより選択された質問文Ｑ１－１を解析して、質問文Ｑ１－１に含まれる商品名を選定する（ステップＳ２）。

また、情報処理装置１００は、選定した商品名に対応する商品に関する情報を取得する（ステップＳ３）。そして、情報処理装置１００は、質問文Ｑ１－１の内容を示す情報に対して、商品に関する情報を関連付けて、ユーザＵに提供する（ステップＳ４）。

情報処理装置１００からの情報提供を受けて、ユーザ端末１０のディスプレイには、図１に示すように、質問文Ｑ１－１の全文と、質問文Ｑ１－１から選定された商品名に対応する商品に関する情報の一覧とを含む詳細表示ページＷ２が表示される。

また、図１に示す詳細表示ページＷ２において、質問文Ｑ１－１から選定された商品名に対応する商品に関する情報の一覧には、質問文Ｑ１－１から選定された商品名：「ＡＡＡローン」に対応する商品に関する情報Ｃ１－１や、商品名：「ＢＢＢローン」に対応する商品に関する情報Ｃ１－２などが表示されている。

また、図１に示す詳細表示ページＷ２において、商品に関する情報には、商品に関連する他の質問および回答に関する情報の一覧が表示されている。具体的には、商品名：「ＡＡＡローン」が登場するＱ＆Ａ情報一覧ＱＡ１－１が表示されている。

以下、図２を用いて、情報処理装置１００による商品選定方法の一例を説明する。図２は、実施形態に係る商品選定方法の一例を示す図である。図２では、ユーザＵにより質問文Ｑ１－１が選択された場合の商品選定方法を例示している。

図２に示すように、情報処理装置１００は、ユーザＵにより選択された質問文Ｑ１－１を解析し、質問文Ｑ１－１に含まれる各文を抽出する（ステップＳ１１）。図２では、質問文Ｑ１－１から、文１、文２、及び文３が抽出される例が示されている。

次に、情報処理装置１００は、質問文Ｑ１－１から抽出した各文について、質問文Ｑ１－１における重要度を算出する（ステップＳ１２）。図２では、文１の重要度を示すスコアが「０．５」で、文２の重要度を示すスコアが「０．９」で、文３の重要度を示すスコアが「０．７」である例が示されている。

たとえば、情報処理装置１００は、既存の自然言語解析技術で用いられる自動要約生成処理（形態素解析や、文脈解析や、構文解析や、自動要約など）を用いて、各文の重要度を算出できる。具体的には、情報処理装置１００は、自動要約生成処理において質問文Ｑ１－１に含まれる各文を選択する文選択の過程において計算される重要度（スコア）を、質問文Ｑ１－１に含まれる各文の重要度としてそのまま採用できる。

あるいは、情報処理装置１００は、トップページＷ１において各ユーザにより指定された検索ワードと親和性の高い文言を評価するために予め規定された辞書情報（ルールベース）に基づいて、質問文Ｑ１－１に含まれる文１、文２、及び文３の重要度を算出してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、辞書情報を参照して、各文に含まれる文言に対応するスコアを引き当て、各文のスコアリングを行うことにより、各文の重要度を算出する。

あるいは、情報処理装置１００は、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、質問文Ｑ１－１に含まれる各文の重要度を推定してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、質問文Ｑ１－１に関連付けられているタグ（たとえば、カードローン）との関係性が強い文（類似度が高い文）ほど重要度が高いものと仮定し、タグ（たとえば、カードローン）との関係性が強い文ほど、より高い値のスコアが出力されるようにモデルを学習してもよい。この場合、情報処理装置１００は、たとえば、質問文Ｑ１－１から抽出した各文の特徴を示す特徴量を入力することにより出力されるスコアに基づいて、各文の重要度を推定する。

質問文Ｑ１－１に含まれる各文の重要度を算出した後、情報処理装置１００は、各文に含まれる商品名を抽出する（ステップＳ１３）。図２では、文１から「商品名１」が抽出され、文２から「商品名２」が抽出され、文３から「商品名３」が抽出される例が示されている。

そして、情報処理装置１００は、ステップＳ１２で算出した各文の重要度に基づいて各文から抽出した商品名の重み付けを行い、所定の基準を満たす商品名を選定する（ステップＳ１４）。たとえば、情報処理装置１００は、ステップＳ１２で算出した各文の重要度を、各文から抽出した商品名の重要度とみなす。そして、情報処理装置１００は、重要度が最も高い商品名を選定する。図２では、文２から抽出された「商品名２」が選び出される例が示されている。なお、情報処理装置１００は、図２に示す例に限られず、重要度が所定の閾値以上である商品名を抽出してもよい。

情報処理装置１００は、「商品名２」に対応する商品に関する情報を取得し、取得した情報を、質問文Ｑ１－１の内容を示す情報をユーザＵに提供する際に合わせて提供する。たとえば、情報処理装置１００は、「商品名２」に対応付けて予め登録されている商品情報を取得して、ユーザＵに提供できる。

このようにして、情報処理装置１００は、商品やサービスなどに対する投稿を閲覧した際、商品やサービスなどについての詳細な情報をワンストップでユーザに提供でき、Ｑ＆Ａサービスのような情報提供サービスのユーザビリティを高めることができる。また、情報処理装置１００は、質問文に複数の商品が含まれる場合であっても、ユーザにとってより有益であると推定される商品を選定し、選定した商品の情報をユーザに提供できるので、情報提供サービスのユーザビリティをさらに高めることができる。

また、情報処理装置１００は、質問文に対する回答文に含まれる各文の重要度を算出し、回答文に含まれる各文の重要度をさらに加味して、商品名（商品）を選定してもよい。これにより、情報処理装置１００は、Ｑ＆Ａサービスなどの情報提供サービスにおいて、ユーザＵに提供する商品に関する具体的な情報を質問と回答の両面から提供でき、ユーザＵが望む情報を提供できる可能性を高めることができる。

たとえば、情報処理装置１００は、質問文に対する回答文が投稿されている場合、回答文についても、上述の質問文に対する処理と同様の処理を実行する。具体的には、情報処理装置１００は、回答文に含まれる各文を抽出し、回答文から抽出した各文について、回答文における重要度を算出する。また、情報処理装置１００は、各文に含まれる商品名を抽出する。また、情報処理装置１００は、回答文から抽出した各文の重要度に基づいて、各文から抽出した商品名の重み付けを行う。また、情報処理装置１００は、質問文および回答文から抽出した商品名を突合し、同一の商品名についてはスコア（重要度）を合算することにより、質問文および回答文から抽出した商品名のスコアリングを行う。そして、情報処理装置１００は、重要度（スコア）が最も大きい商品名を選定する。

また、情報処理装置１００は、ユーザに関するユーザ情報に基づいて、商品名（商品）を選定してもよい。これにより、情報処理装置１００は、ユーザＵの興味嗜好の傾向に即した商品に関する具体的な情報を提供できる。たとえば、情報処理装置１００は、質問文のアクセス元であるユーザＵの検索履歴（または閲覧履歴）を参照する。そして、情報処理装置１００は、質問文Ｑ１－１から抽出した商品名のうち、アクセス元のユーザＵが検索（または閲覧）する頻度が高い商品名とカテゴリが同一または類似する商品の商品名や、カテゴリが関連する商品の商品名などを選定する。たとえば、情報処理装置１００は、ユーザＵの検索履歴においてカードローン商品の検索頻度が高い場合、質問文に含まれる商品名の中からカードローン商品を選定する他、カードローン商品に類似する商品として自動車ローンや、住宅ローンや、教育ローンなどの各種ローン商品の商品名を選定できる。また、たとえば、情報処理装置１００は、ユーザＵの検索履歴（または閲覧履歴）において保険商品の検索頻度（または閲覧頻度）が高い場合、質問文に含まれる商品名の中から保険商品の商品名を選定する他、保険商品に関連する商品として、投資信託や、株式や、社債や、公債などの金融商品の商品名を保険商品に関連する商品として選定できる。なお、類似商品や関連商品の範囲は、情報処理装置１００の管理者が予め任意に規定できる。

なお、情報処理装置１００は、上述のように、質問文のアクセス元であるユーザＵの検索履歴（または閲覧履歴）に基づいて質問文に含まれる商品名を選定する例には限られず、質問文から抽出した商品名に対応する商品の詳細情報を掲載する掲載ページ（たとえば、金融商品や保険商品を含むファイナンスに関する商品の詳細情報を掲載するウェブページ）に対する全てのユーザのアクセス数に基づいて、質問文に含まれる商品名を選定してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、質問文に含まれる複数の商品の中から、アクセス数が最も多い商品名を選定できる。

また、情報処理装置１００は、図１に示すＱ＆Ａ情報一覧ＱＡ１－１のように、質問文から選定した商品名に対応する商品に関連する他の質問及び回答の情報をさらに提供できる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザＵに対して、質問文に含まれる商品に関する他の質問および回答を簡易に閲覧させることができる。

［２．情報処理装置の構成］
図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図３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３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とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。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る。情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory)や、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、投稿情報記憶部１２１と、商品情報記憶部１２２と、ユーザ情報記憶部１２３とを有する。

（投稿情報記憶部１２１）
投稿情報記憶部１２１は、サービス利用者によりＱ＆Ａサービスに投稿された質問や回答などに関する投稿情報を記憶する。図４は、実施形態に係る投稿情報の一例を示す図である。なお、図４は、実施形態に係る投稿情報の一例を示しており、図４に示す以外の情報を含んでいてもよい。

図４に示すように、投稿情報記憶部１２１に記憶される投稿情報は、「情報ＩＤ」の項目や、「タグ」の項目や、「質問情報」の項目や、「回答情報」の項目などといった複数の項目を有する。投稿情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。

「情報ＩＤ」の項目には、サービス利用者により投稿された情報を識別するための識別情報が記憶される。「タグ」の項目には、サービス利用者により投稿された情報の内容を分類するために付与される分類情報が記憶される。「タグ」の項目に記憶される分類情報は、投稿を受け付けた際、投稿内容に応じて付与される。「質問情報」の項目には、サービス利用者により投稿された質問に関する各種情報が記憶される。たとえば、「質問情報」の項目に記憶される各種情報には、投稿された質問文の内容を示す情報や、投稿者の情報や、投稿日時の情報などが含まれる。「回答情報」の項目には、サービス利用者により投稿された回答に関する各種情報が記憶される。たとえば、「回答情報」の項目に記憶される各種情報には、投稿された回答文の内容を示す情報や、投稿者の情報や、投稿日時の情報や、質問者により付与された評価情報などが含まれる。

図４によれば、情報ＩＤ：「情報＃０１」で識別される投稿情報には、タグ：「タグ＃０１」が付与され、「質問情報＃０１」や、「回答情報＃０１」などが含まれることが示されている。

（商品情報記憶部１２２）
商品情報記憶部１２２は、商品に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る商品に関する各種情報の一例を示す図である。なお、図５は、実施形態に係る商品に関する各種情報の一例を示しており、図５に示す以外の情報を含んでいてもよい。たとえば、商品情報記憶部１２２は、サービスに関する各種情報をさらに記憶していてもよい。

図５に示すように、商品情報記憶部１２１に記憶される商品に関する各種情報は、「商品名」の項目や、「カテゴリ」の項目や、「類似カテゴリ」の項目や、「関連カテゴリ」の項目や、「商品情報」の項目などといった複数の項目を有する。商品に関する各種情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。

「商品名」の項目には、商品の名称を示す情報が記憶されている。たとえば、「商品名」の項目には、「ＡＡＡローン」や「ＢＢＢローン」などの商品名（たとえば、図１参照）を示す情報が記憶される。「カテゴリ」の項目には、商品に対応するカテゴリを示す情報が記憶される。たとえば、「カテゴリ」の項目には、「カードローン」や、「住宅ローン」や、「教育ローン」などの商品カテゴリを示す情報が記憶される。「類似カテゴリ」の項目には、類似する商品カテゴリを示す情報が記憶される。「関連カテゴリ」の項目には、関連する商品カテゴリを示す情報が記憶される。「商品情報」の項目には、商品の具体的な情報が記憶される。商品情報は、商品ページへのリンクや、商品の情報を示すサムネイルなどであってもよい。

図５によれば、商品名：「商品名＃０１」である商品の商品カテゴリが「カテゴリ＃０１」であり、この商品に類似する商品カテゴリとして「カテゴリ＃１０」が含まれており、この商品に関連する関連カテゴリとして「カテゴリ＃１１」が含まれており、この商品の具体的な情報が「商品情報＃０１」であることが示されている。

（ユーザ情報記憶部１２３）
ユーザ情報記憶部１２３は、サービス利用者に関するユーザ情報が記憶される。図６は、実施形態に係るユーザ情報の一例を示す図である。なお、図６は、実施形態に係るユーザ情報の一例を示しており、図６に示す以外の情報を含んでいてもよい。

図６に示すように、ユーザ情報記憶部１２３に記憶されるユーザ情報は、「ユーザＩＤ」の項目や、「個人情報」の項目や、「検索履歴」の項目や、「閲覧履歴」の項目や、「購買履歴」の項目や、「投稿履歴」の項目といった複数の項目を有する。ユーザ情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。

「ユーザＩＤ」の項目には、サービス利用者（たとえば、図１に示すユーザＵなど）を識別するために各サービス利用者に個別に割り振られた各サービス利用者に固有の識別情報が記憶される。「個人情報」の項目には、名前や性別、年齢や職業、住所や家族構成などの人口統計学的な属性（いわゆる「デモグラフィック属性」）を示す情報が記憶される。また、「個人情報」の項目には、ユーザＵ１の価値観や、ライフスタイルや、性格や、興味・嗜好などの心理学的な属性（いわゆる「サイコグラフィック属性」）を示す情報が記憶されてもよい。

「検索履歴」の項目には、サービス利用者が入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す情報が記憶される。また、「アクセス履歴」の項目には、サービス利用者がアクセスしたコンテンツの履歴であるアクセス履歴を示す情報が記憶される。また、「購買履歴」の項目には、サービス利用者による購買の履歴である購買履歴を示す情報が記憶される。また、「投稿履歴」の項目には、サービス利用者による投稿の履歴である投稿履歴を示す情報が記憶される。

図６によれば、ユーザＩＤ：「ユーザ＃０１」で識別されるサービス利用者に対応するユーザ情報として、個人情報＃０１や、検索履歴＃０１や、閲覧履歴＃０１や、購買履歴＃０１や、投稿履歴＃０１などが示されている。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、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）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１３０は、算出部１３１と、選定部１３２と、提供部１３３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。なお、制御部１３０の内部構成は、図３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が有する各処理部の接続関係は、図３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。

（算出部１３１）
算出部１３１は、サービス利用者であるユーザ（たとえば、図１に示すユーザＵなど）により選択された質問文を含まれる各文の重要度を算出する。たとえば、算出部１３１は、自動要約生成処理を用いて重要度を算出する。あるいは、算出部１３１は、質問文を検索する際にユーザにより指定された検索ワードと親和性の高い文言を評価するために予め規定された辞書情報（ルールベース）に基づいて、質問文に含まれる各文の重要度を算出する。

また、算出部１３１は、質問文に対する回答文が存在する場合、質問文に対する回答文に含まれる各文の重要度を算出することもできる。たとえば、算出部１３１は、回答文に含まれる各文を抽出する。そして、算出部１３１は、回答文から抽出した各文について、質問文と同様の方法で、回答文における重要度を算出する。

（選定部１３２）
選定部１３２は、サービス利用者であるユーザにより選択された質問文に含まれる所定の対象を選定する。たとえば、選定部１３２は、算出部１３１により算出された質問文に含まれる各文の重要度に基づいて所定の対象（たとえば、商品またはサービス）の重み付けを行い、所定の基準を満たす所定の対象を選定する。具体的には、選定部１３２は、質問文から抽出した各文に含まれる商品名を抽出する。そして、選定部１３２は、算出部１３１により算出された各文の重要度を、各文から抽出した商品名の重要度とみなし、重要度が最も高い商品名を選定する。あるいは、選定部１３２は、重要度が所定の閾値以上である商品名を選定してもよい。

また、選定部１３２は、算出部１３１により質問文に対する回答文に含まれる各文の重要度が算出された場合、回答文に含まれる各文の重要度をさらに加味して、所定の対象を選定してもよい。具体的には、選定部１３２は、回答文から抽出した各文に含まれる商品名を抽出する。また、選定部１３２は、回答文から抽出した各文の重要度に基づいて、質問文と同様の方法で、各文から抽出した商品名の重み付けを行う。つまり、選定部１３２は、算出部１３１により算出された各文の重要度を、各文から抽出した商品名の重要度とみなす。また、選定部１３２は、質問文および回答文から抽出した商品名を突合し、同一の商品名についてはスコア（重要度）を合算することにより、質問文および回答文から抽出した商品名のスコアリングを行う。そして、情報処理装置１００は、重要度（スコア）が最も大きい商品名を選定する。あるいは、選定部１３２は、重要度が所定の閾値以上である商品名を選定してもよい。

また、選定部１３２は、サービス利用者であるユーザに関するユーザ情報に基づいて、商品名（商品）を選定してもよい。たとえば、選定部１３２は、質問文のアクセス元であるユーザの検索履歴を参照する。そして、選定部１３２は、商品管理情報を参照して、質問文から抽出した商品名のうち、アクセス元のユーザが検索する頻度が高い商品名とカテゴリが同一または類似する商品の商品名や、カテゴリが関連する商品の商品名などを選定する。たとえば、選定部１３２は、ユーザＵの検索履歴においてカードローン商品の検索頻度が高い場合、質問文に含まれる商品名の中からカードローン商品を選定する他、カードローン商品に類似する商品として自動車ローンや、住宅ローンや、教育ローンなどの各種ローン商品の商品名を選定できる。また、たとえば、選定部１３２は、ユーザＵの検索履歴において保険商品の検索頻度が高い場合、質問文に含まれる商品名の中から保険商品の商品名を選定する他、保険商品に関連する商品として、投資信託や、株式や、社債や、公債などの金融商品の商品名を保険商品に関連する商品として選定できる。なお、類似商品や関連商品の範囲は、情報処理装置１００の管理者が予め任意に規定できる。

（提供部１３３）
提供部１３３は、質問文の内容を示す情報に関連付けて、選定部１３２により選定された所定の対象に関する情報を提供する。たとえば、提供部１３３は、選定部１３２により選定された商品名に対応するコンテンツＩＤに基づいて、商品名に対応する商品に関する情報（コンテンツ）を取得する。そして、提供部１３２は、取得した商品に関する情報を、質問文の内容を示す情報に関連付けて、サービス利用者であるユーザに提供する。

また、提供部１３３は、選定部により選定された所定の対象に関連する他の質問及び回答に関する情報をサービス利用者にさらに提供してもよい。たとえば、提供部１３３は、投稿情報記憶部１２１に記憶されている投稿情報を参照して、質問文から選定された商品名を含む投稿情報を特定することにより、サービス利用者に提供できる。

［３．処理手順］
図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報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による情報処理手順を示すフローチャートである。図７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７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７に示すように、算出部１３１は、サービス利用者であるユーザにより選択された質問文に含まれる各文の重要度を算出する（ステップＳ１０１）。

また、選定部１３２は、質問文から抽出した各文に含まれている商品名を抽出する（ステップＳ１０２）。

また、選定部１３２は、ステップＳ１０１で算出した重要度に基づいて、ステップＳ１０２で抽出した商品名の重み付けを行う（ステップＳ１０３）。

また、選定部１３２は、テップＳ１０２で抽出した商品名の中から、所定の基準を満たす商品名を選定する（ステップＳ１０４）。

また、提供部１３３は、ユーザにより選択された質問文の内容を示す情報とともに、ステップＳ１０４で選定した商品名に対応する商品に関する情報をユーザに提供して（ステップＳ１０５）、図７に示す処理手順を終了する。

［４．変形例］
上記実施形態にかかる情報処理装置１００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よい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。

（４－１．商品名の重要度について）
上記の実施形態では、情報処理装置１００が、質問文に含まれる各文の重要度に基づいて、各文から抽出した商品名を重み付けする例を説明したが、この例には特に限られる必要はない。たとえば、情報処理装置１００は、質問文に含まれる各文について、質問文を閲覧するサービス利用者が指定した検索ワード（たとえば、カードローン）に対する重要度を算出してもよい。そして、情報処理装置１００は、検索ワードに対する重要度に基づいて、各文から抽出した商品名の重み付けを行う。なお、情報処理装置１００は、回答文に含まれる各文ついても、質問文に含まれる各文と同様に、検索ワード（たとえば、カードローン）に対する重要度を算出してもよい。

（４－２．情報処理システムＳＹＳの構成について）
上記の実施形態では、情報処理システムＳＹＳに含まれる情報処理装置１００が、商品情報を管理する例について説明したが、実施形態に係る情報処理システムＳＹＳの構成は、このような例には特に限定される必要はない。たとえば、情報処理システムＳＹＳは、商品の詳細情報が掲載されたコンテンツを管理するコンテンツサーバをさらに有してもよい。この場合、情報処理装置１００は、商品管理情報として、商品名に対応付けてコンテンツを識別するためのコンテンツＩＤを管理する。そして、情報処理装置１００は、サービス利用者に対して質問文の内容を示す情報を提供する際、コンテンツＩＤに基づいて、コンテンツサーバから商品のコンテンツを取得し、サービス利用者に提供できる。

［５．ハードウェア構成］
また、上述してきた本実施形態に係るサービス提供装置１００は、たとえば、図１２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１２は、本実施形態に係るサービス提供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、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラムなどに基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭなど、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、たとえば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナなどといった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェイスであり、たとえば、ＵＳＢなどにより実現される。

なお、入力装置１０２０は、たとえば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリなどの外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０は、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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。たとえば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

たとえば、コンピュータ１０００が本実施形態に係る情報処理装置の一例であるサービス提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラム（たとえば、情報処理プログラム）を実行することにより、制御部１３０と同様の機能を実現する。すなわち、演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラム（たとえば、情報処理プログラム）との協働により、本実施形態に係るサービス提供装置１００による処理を実現する。

［６．その他］
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。

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、上述してきた各実施形態は、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。

［７．効果］
実施形態に係る情報処理装置１００は、選定部１３２と、提供部１３３とを有する。選定部１３２は、ユーザにより選択された質問文に含まれる所定の対象を選定する。提供部１３３は、質問文の内容を示す情報に関連付けて、選定部１３２により選定された所定の対象に関する情報を提供する。

このようなことから、実施形態に係る情報処理装置１００は、Ｑ＆Ａサービスにおいて、商品やサービスなどについての具体的な情報をワンストップでユーザに提供でき、情報提供サービスにおけるユーザビリティを高めることができる。

また、情報処理装置１００は、質問文を含まれる各文の重要度を算出する算出部１３１をさらに有する。選定部１３２は、算出部１３１により算出された質問文に含まれる各文の重要度に基づいて所定の対象の重み付けを行い、所定の基準を満たす所定の対象を選定する。

また、情報処理装置１００において、算出部１３１は、自動要約生成処理を用いて重要度を算出する。

また、情報処理装置１００において、算出部１３１は、質問文を検索する際にユーザにより指定された検索ワードと親和性の高い文言を評価するために予め規定された辞書情報に基づいて、重要度を算出する。

これらにより、情報処理装置１００は、質問文に複数の商品が含まれる場合であっても、ユーザにとってより有益であると推定される商品を選定し、選定した商品の情報をユーザに提供できるので、情報提供サービスのユーザビリティをさらに高める効果を期待できる。

また、情報処理装置１００において、算出部１３１は、質問文に対する回答文に含まれる各文の重要度を算出する。選定部１３２は、回答文に含まれる各文の重要度をさらに加味して、所定の対象を選定する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザＵが望む情報を提供できる可能性を高めることができる。

また、情報処理装置１００において、選定部１３２は、ユーザに関するユーザ情報に基づいて、所定の対象を選定する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザＵの興味嗜好の傾向に即した商品に関する具体的な情報を提供できる。

また、情報処理装置１００において、提供部１３３は、選定部１３２により選定された所定の対象に関連する他の質問及び回答に関する情報をさらに提供する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザＵに対して、質問文に含まれる商品に関する他の質問および回答を簡易に閲覧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、特定部は、特定手段や特定回路に読み替えることができる。

１０ ユーザ端末
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 投稿情報記憶部
１２２ 商品情報記憶部
１２３ ユーザ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 算出部
１３２ 選定部
１３３ 提供部

Claims (7)

1. 他のユーザにより投稿された質問の内容を示す質問文、及び前記質問に対する回答の内容を示す回答文を含む投稿情報を記憶する記憶部と、
   前記投稿情報の中からユーザに提供される情報であって、前記ユーザより指定された検索ワードに合致する質問の一覧の中から、前記ユーザにより選択された質問文に対するアクセス要求を受信した場合、前記ユーザにより選択された前記質問文に含まれる各文の重要度を、自動要約生成処理において前記質問文に含まれる各文を選択する過程において計算されるスコアにより算出する算出部と、
   前記算出部により算出された各文の重要度を、前記各文に含まれる商品またはサービスの情報の重要度とみなし、当該重要度が所定の基準を満たす商品またはサービスを選定する選定部と、
   前記ユーザにより選択された前記質問文の内容を示す情報と、前記選定部により選定された前記商品または前記サービスに関する情報とを提供する提供部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記算出部は、
   前記検索ワードと親和性の高い文言を評価するために予め規定された辞書情報に基づいて、前記重要度を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記算出部は、
   自動要約生成処理において前記回答文に含まれる各文を選択する過程において計算されるスコアにより、前記回答文に含まれる各文の重要度を算出し、
   前記選定部は、
   前記算出部により算出された各文の重要度を、前記各文に含まれる商品またはサービスの情報の重要度とみなし、当該重要度をさらに加味して、前記商品または前記サービスを選定する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記選定部は、
   前記ユーザの検索履歴に基づいて、前記ユーザの検索頻度が所定の条件を満たす前記商品または前記サービスと同一または類似する前記商品または前記サービスを選定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記提供部は、
   前記選定部により選定された前記商品または前記サービスに関連する他の質問及び当該他の質問に対する回答に関する情報をさらに提供する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 他のユーザにより投稿された質問の内容を示す質問文、及び前記質問に対する回答の内容を示す回答文を含む投稿情報を記憶する記憶部を有するコンピュータが実行する情報処理方法であって、
   前記投稿情報の中からユーザに提供される情報であって、前記ユーザより指定された検索ワードに合致する質問の一覧の中から、前記ユーザにより選択された質問文に対するアクセス要求を受信した場合、前記ユーザにより選択された前記質問文に含まれる各文の重要度を、自動要約生成処理において前記質問文に含まれる各文を選択する過程において計算されるスコアにより算出する算出工程と、
   前記算出工程により算出された各文の重要度を、前記各文に含まれる商品またはサービスの情報の重要度とみなし、当該重要度が所定の基準を満たす商品またはサービスを選定する選定工程と、
   前記ユーザにより選択された前記質問文の内容を示す情報と、前記選定工程により選定された前記商品または前記サービスに関する情報とを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。
7. 他のユーザにより投稿された質問の内容を示す質問文、及び前記質問に対する回答の内容を示す回答文を含む投稿情報を記憶する記憶部を有するコンピュータに、
   前記投稿情報の中からユーザに提供される情報であって、前記ユーザより指定された検索ワードに合致する質問の一覧の中から、前記ユーザにより選択された質問文に対するアクセス要求を受信した場合、前記ユーザにより選択された前記質問文に含まれる各文の重要度を、自動要約生成処理において前記質問文に含まれる各文を選択する過程において計算されるスコアにより算出する算出手順と、
   前記算出手順により算出された各文の重要度を、前記各文に含まれる商品またはサービスの情報の重要度とみなし、当該重要度が所定の基準を満たす商品またはサービスを選定する選定手順と、
   前記ユーザにより選択された前記質問文の内容を示す情報と、前記選定手順により選定された前記商品または前記サービスに関する情報とを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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