JP7377575B1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザ毎の深層ニーズを的確に把握して、それぞれのユーザに最適な情報を提供する情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】システム管理サーバとしての情報処理装置と、サービスの利用者であるユーザが使用する複数のユーザ端末とがネットワークを介して接続される情報処理システムにおいて、情報処理装置は、ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶部と、レビュー閲覧者による前記レビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報及び該レビュー閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶部と、レビュー閲覧履歴情報及び第１サイト閲覧履歴情報に基づいて、前記レビュー閲覧者に関する出力データを生成する生成部と、を備える。【選択図】図２

Description

特許法第３０条第２項適用 ２０２１年１２月１日ウェブサイトｈｔｔｐｓ：／／ｐｒｔｉｍｅｓ．ｊｐ／ｍａｉｎ／ｈｔｍｌ／ｒｄ／ｐ／００００００００１．００００８７９５９．ｈｔｍｌにて公表

特許法第３０条第２項適用 ２０２２年９月２８日ウェブサイトｈｔｔｐｓ：／／ｐｒｔｉｍｅｓ．ｊｐ／ｍａｉｎ／ｈｔｍｌ／ｒｄ／ｐ／００００００００２．００００８７９５９．ｈｔｍｌにて公表

本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

従来、ウェブサイトを閲覧するサイト閲覧者の検索履歴やサイト閲覧履歴の情報を取得して、当該履歴情報に基づいて、サイト閲覧者の興味のある分野を特定したり、当該分野の広告を表示させたりする技術が知られている。例えば、特許文献１には、ユーザの閲覧した記事の履歴と関連分野を記憶管理し、ユーザの興味分野と閲覧履歴に基づいて決定された優先順位で広告を表示させるシステムが開示されている。

特許７０１３０５４号公報

上記特許文献１の技術によれば、ウェブサイトにおける記事の閲覧履歴情報に基づいて、ユーザが興味ある情報をユーザごとにパーソナライズ（個別化）して表示または送信することができる、とされている。しかしながら、ユーザごとの深層ニーズを把握し、個別に最適な情報を提供するという観点では十分とは言えず、改善の余地があった。

そこで、本開示は上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザごとの深層ニーズを的確に把握して、それぞれのユーザに最適な情報を提供することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することである。

本開示によれば、ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶部と、
レビュー閲覧者による前記レビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶部と、
前記レビュー閲覧履歴情報及び第１サイト閲覧履歴情報に基づいて、前記レビュー閲覧者に関する出力データを生成する生成部と、を備える情報処理装置が提供される。

また、本開示によれば、ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶処理と、
レビュー閲覧者による前記レビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶処理と、
前記レビュー閲覧履歴情報及び第１サイト閲覧履歴情報に基づいて、前記レビュー閲覧者に関する出力データを生成する生成処理と、を含む情報処理方法が提供される。

また、本開示によれば、ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶処理と、
レビュー閲覧者による前記レビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶処理と、
前記レビュー閲覧履歴情報及び第１サイト閲覧履歴情報に基づいて、前記レビュー閲覧者に関する出力データを生成する生成処理と、を情報処理装置に実行させるプログラムが提供される。

本開示によれば、ユーザごとの深層ニーズを的確に把握して、それぞれのユーザに最適な情報を提供することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することができる。

本開示の一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 同実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 同実施形態に係る記憶部に記憶されるユーザごとの深層ニーズの情報を例示する図である。 同実施形態に係るユーザ端末の構成例を示す図である。 同実施形態に係る情報処理方法に係るフローチャート図である。 同実施形態に係るユーザ端末の表示画面の一例を示す図である。 同実施形態に係るユーザ端末の表示画面の他の例を示す図である。 同実施形態に係る深層ニーズデータベースの一例を示す図である。 同実施形態に係る深層ニーズデータベースの他の例を示す図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

図１は、本実施形態の情報処理システム１００の一例を示す。情報処理システム１００は、システム管理サーバとしての情報処理装置１０と、本システム１００を用いたサービスの利用者であるユーザが使用するユーザ端末２０とを備える。情報処理装置１０と、複数のユーザ端末２０とは、各々、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、インターネット、イントラネット、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、固定電話回線、携帯電話回線等、またはこれらの組み合わせにより構成される。なお、本例では複数のユーザ（レビュー入力者、レビュー閲覧者、サイト閲覧者、等）が各自のユーザ端末２０（２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ）を介して情報処理装置１０との通信を行う構成としているが、これに限られず、情報処理装置１０の入力部、出力部を介して各ユーザが本システムを利用するようにしてもよい。すなわち、本システム１００は、ユーザ端末及びネットワークを含めずに情報処理装置１０単独でも機能し得る。あるいは、情報処理装置１０の全ての機能をユーザ端末に実装することで、ユーザ端末単独で機能させることもできる。

図２は、情報処理装置１０の機能上の構成を示すブロック図である。情報処理装置１０は、システム管理者等が各種サービスを運営・管理する際に利用する装置であり、例えば、ワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、或いはクラウド・コンピューティング技術によって論理的に実現されてもよい。

本例の情報処理装置１０は、制御部１１、記憶部１２、入力部１３、出力部１４、及び通信部１５を有する。情報処理装置１０は、入力部１３から、または、通信部１５を介して外部装置から、各種の入力情報を受け付ける。そして、制御部１１において入力情報に応じたプログラムによる処理を実行し、プログラムの処理結果（例えば、画像や音声等）が出力部１４から出力されるか、または、通信部１５を介して外部の情報処理装置等に送信される。なお、上記プログラムの一部は、他の情報処理装置（例えばユーザ端末等）に送信されて他の情報処理装置上で実行されてもよい。この場合、他の情報処理装置は、例えば、スマートフォン、携帯電話端末、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等とすることができ、インターネット等のネットワークを介して情報処理装置１０に無線又は有線で接続される。

制御部１１は、各部間の情報の受け渡しを行うとともに、情報処理装置１０全体の制御を行うものであり、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、またはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）が所定のメモリに格納されたプログラムを実行すること等によって実現される。本実施の形態の制御部１１は、少なくとも生成部１１１を備える。

生成部１１１は、各種のインプット情報に基づいて、ユーザに提供するアウトプットする情報（出力データ）を生成する。具体的に、生成部１１１は、例えば、レビュー閲覧者のレビュー閲覧履歴情報及びサイト閲覧履歴情報（第１サイト閲覧履歴情報）に基づいて、レビュー閲覧者に関する出力データを生成する。なお、生成部１１１は、レビュー閲覧者のサイト閲覧履歴情報を用いずに、レビュー閲覧履歴情報のみに基づいて、レビュー閲覧者に関する出力データを生成するようにしてもよい。生成部１１１は、当該レビュー閲覧者とは別のサイト閲覧者によるウェブサイトの閲覧履歴である第２サイト閲覧履歴情報を取得し、レビュー閲覧履歴情報、第１サイト閲覧履歴情報、及び第２サイト閲覧履歴情報に基づいて、サイト閲覧者に関する出力データを生成するようにしてもよい。インプット情報としては、商品等のレビュー対象に関する情報、顧客等のユーザの情報等を含んでもよい。商品等のレビュー対象に関する情報としては、商品説明のテキスト、画像、価格、メタデータ、商品レビュー等である。ユーザに関する情報としては、例えば属性情報、購買（履歴）情報、行動履歴情報等を含んでもよい。行動履歴情報は、例えば、オンラインの行動履歴（ウェブサイト閲覧履歴、各種アプリケーション、メール、ＳＮＳ等実行履歴）レビュー閲覧履歴、オフライン行動履歴（店舗訪問、イベント参加等）を含んでもよい。

本例の制御部１１は、さらにレビュー提示部１１２を備える。レビュー提示部１１２は、ウェブサイトを閲覧するユーザ（レビュー閲覧者、サイト閲覧者等）に対してレビュー情報を提示する。レビュー提示部１１２は記憶部に記憶されたレビュー情報をユーザ端末に送信して画面に表示させることにより、ユーザに対してレビュー対象に対するレビュー情報を提示する。レビュー情報を提示するタイミングは特に限定されず、例えば、システム側で予め設定されたタイミングであってもよいし、ユーザの要望に応じたタイミングであってもよい。予め設定されたタイミングとは例えば、ユーザがウェブサイトの閲覧を開始したタイミング、または特定のレビュー対象のページの閲覧を開始したタイミングとすることができる。また、ユーザの要望に応じたタイミングとは、例えば、ウェブサイトや特定のレビュー対象のページを閲覧しているユーザが、レビュー情報の表示を要求するアイコン等を選択したタイミングとすることができる。レビュー情報は、ウェブサイト内の任意のページ（表示画面）に表示させることができる。レビュー情報は、ウェブサイト内の任意の位置にウィジェット、またはポップアップウィンドウとして表示するようにしてもよいし、それぞれのレビュー対象（商品等）のページに固定表示（埋め込み形式での表示）されるようにしてもよい。レビュー情報をウィジェット、またはポップアップウィンドウとして表示する場合、ユーザによる表示画面のスクロール操作に当該レビュー情報が追従して移動し、常に画面に表示されるようにしてもよい。

ここで、図６は、ウェブサイトを閲覧するユーザのユーザ端末２０に表示される画面２０１の一例を示す。画面２０１は、オンラインショップのホームページのトップ画面であり、店舗名「ショップＡ」２０２と、販売される商品の画像、名称、金額（価格）、説明文等の商品情報２０３と、レビュー情報を表示させるための選択可能なウィジェットアイコン２０４が表示されている。ユーザがウィジェットアイコン２０４を選択することにより、図７に示すように、レビューウィンドウ２０５が表示される。レビューウィンドウ２０５は、レビュー対象である店舗名と、段階的な評価の平均値を示す分数値と画像（３つの星型画像のうち、色のついた部分の割合が評価の平均値を示す）、それぞれの段階の評価をしたユーザの割合を示すバー表示、数値（％）、キーワード（タグ）、レビューコメントの一部が表示されている。なお、レビュー情報の提示画面の構成は、図６、７に限定されず、適宜選択可能である。ユーザは、キーワードを示すタグを選択することで、当該キーワードに応じたレビュー情報、商品情報等が表示されることとなる。その場合、キーワードを示すタグと、該キーワードに応じたレビュー情報とを関連付けるように、例えば近接表示したり、同一のウィンドウに表示したりするようにしてもよい。キーワードは、当該ウェブサイト内で選択される回数が多かった順に表示されるようにしてもよいし、そのうちの、上位の所定数のみが表示されるようにしてもよい。情報処理装置の制御部は、複数のウェブサイトの閲覧者全体の履歴情報から、キーワードの選択回数（全ての期間の合計値でもよいし、所定期間（１カ月間、１週間、１日間等）での合計値でもよい）を算出することができる。また、キーワードの情報は、予め記憶部に記憶されていてもよいし、生成部が生成してもよい。情報処理装置の制御部（生成部）は、ユーザのレビュー入力情報、レビュー閲覧履歴情報、及びサイト閲覧履歴情報の何れか1つ又は、それらの組み合わせに基づいて、キーワードの情報を生成し、記憶部に記憶することも可能である。

本例の生成部１１１は、レビュー閲覧履歴情報及び第１サイト閲覧履歴情報に基づいて、レビュー閲覧者の深層ニーズを特定することができる。なお、生成部１１１は、レビュー閲覧履歴情報のみに基づいて、レビュー閲覧者の深層ニーズを特定することも可能である。ここで、「深層ニーズ」とは、それぞれのユーザの深層心理に潜む要望、欲求とすることができる。本発明では、ユーザのレビュー閲覧履歴情報に基づいて各ユーザの深層ニーズを推定し、当該深層ニーズに対応する情報を提供しようとするものである。ウェブサイトやレビュー情報を閲覧するユーザは、それぞれに個別の深層ニーズを有し、深層ニーズに基づいて、閲覧する内容の選択、決定などの行動を実行している。深層ニーズとしては、例えば、レビュー対象の商品が「香水」である場合、「価格の高い香水を試したい」、「自分に合う香水を見つけたい」、「自分へのご褒美が欲しい」、「恋人にプレゼントしたい」等であり、複数の深層ニーズを有している場合もある。

レビュー閲覧履歴情報は、ユーザ（ここではレビュー閲覧者）が過去に閲覧した、すなわちユーザ端末の画面に表示させたレビュー情報の履歴であり、後述するように記憶部に記憶される。レビュー閲覧履歴情報は、各レビュー閲覧者がレビュー情報を閲覧した日時（日付及び時刻）、表示時間（合計値、平均値、個別の表示時間）、閲覧頻度（所定期間での閲覧回数）、レビュー情報として表示されたテキスト、画像、出力した音声、それらに含まれるキーワード、タグ等の情報が含まれる。閲覧したレビュー情報は、レビュー対象、コメント（評価文）、レビュー入力者の情報、等を含む。タグは、予め設定されたキーワードが表示されたアイコンとして表示される。それぞれのタグには、レビュー対象の商品等が関連付けられ、記憶部に記憶されている。これにより、例えば、ユーザが「初心者向け」のタグを選択すると、情報処理装置１０の制御部１１は、当該「初心者向け」タグに関連付けられた情報（レビュー情報、商品情報、等）をユーザ端末の画面に表示させることができる。サイト閲覧履歴情報は、閲覧対象ページ、各サイト閲覧者がウェブサイトを閲覧した日時（日付及び時刻）、表示時間（合計値、平均値、個別の表示時間）、閲覧頻度（所定期間での閲覧回数）、表示されたテキスト、画像、出力した音声、それらに含まれるキーワード、タグ等の情報が含まれる。

図３は、生成部１１１により推定される深層ニーズの一例を示す。図３に示すように、ウェブサイトを利用するユーザにはそれぞれ、制御部１０によって識別情報（個人ＩＤ等）が付与される。識別情報は、ユーザを識別するための、各ユーザに固有の情報であり、数字、アルファベット等の文字の組み合わせで表現される。生成部１１１は、各ユーザのレビュー閲覧履歴情報、及び必要に応じてサイト閲覧履歴情報に基づいて、１以上の深層ニーズと、各深層ニーズの重要度とを決定し、記憶部に記憶することができる。

図３に例示する表のように、記憶部には、ユーザごとの識別情報（個人ＩＤ）と、深層ニーズを構成する情報として「カテゴリ」、「ニーズ」、「重要度」の情報とが関連付けて記憶される。なお、深層ニーズを構成する「カテゴリ」、「ニーズ」、「重要度」等の情報は、予め選択肢として記憶部に記憶しておき、各ユーザのレビュー閲覧履歴情報等に基づいて生成部１１１が各ユーザに当てはまる深層ニーズを選択肢の中から選択するようにしてもよい。あるいは、生成部１１１が、各ユーザのレビュー閲覧履歴情報等に基づいて深層ニーズを構成する「カテゴリ」、「ニーズ」、「重要度」等の情報を生成して、記憶部に記憶させるようにしてもよい。また、各深層ニーズには、広告情報が予め関連付けて記憶されていてもよい。カテゴリは、要望する対象物等が属する分野であり、ニーズは具体的な要望である。重要度は、「高」、「中」、「低」の３段階など、複数の段階で示され深層ニーズの優先度を示す。生成部１１１は、決定した深層ニーズ及びその重要度に基づいて、どの広告情報を提示するかを決定することができる。つまり、生成部１１１は、重要度の高い深層ニーズに対応する広告を、重要度の低い深層ニーズに対応する広告よりも優先的に表示されるように、広告を決定する。

生成部１１１による各ユーザの深層ニーズの推定に際しては、例えば、学習モデルを用いた機械学習又は他の解析手法に基づいて行うことができる。生成部１１１は、例えば、ユーザが閲覧した複数のレビュー情報を解析し、レビュー情報に含まれる共通のテキスト（キーワード）を抽出し、当該キーワードをインプット情報として、１以上の深層ニーズの内容（例えば上記「カテゴリ」、「ニーズ」、「重要度」）及び重要度を推定する。生成部１１１は、推定した深層ニーズの内容及び重要度、等に基づいて、広告情報を決定する。生成部１１１は、レビュー閲覧履歴情報に含まれる各レビュー情報の表示時間（複数回表示させた場合には、合計表示時間、あるいは、１回の表示時間の平均値、等）の情報、レビュー情報を閲覧した日時（日付及び時刻）、レビュー情報として表示されたテキスト、画像、出力した音声、タグ等の情報の何れか、または複数の組み合わせに基づいて、深層ニーズの推定処理、及び広告情報の決定処理を行うようにしてもよい。

また、本例の生成部１１１は、レビュー閲覧者のサイト閲覧履歴情報（第１サイト閲覧履歴情報）と、他のサイト閲覧者のサイト閲覧履歴情報（第２サイト閲覧履歴情報）の類似度が高いレビュー閲覧者のレビュー閲覧履歴情報に基づき、サイト閲覧者に関する出力データを生成するようにしてもよい。生成部１１１は、一のユーザと他のユーザのサイト閲覧履歴情報の類似度を算出することができる

生成部１１１は、一のユーザのサイト閲覧履歴情報と他のユーザのサイト閲覧履歴情報とを比較して、類似度を判定し、記憶部に記憶することができる。類似度は、例えば、０～１００までの数値（％）で表され、数値が大きいほど類似度が高いものとすることができる。類似度は、サイト閲覧履歴情報に含まれる、閲覧対象（商品等）、表示時間（１回の時間、複数回の合計、平均等）、時刻、タグ、キーワードの構成要素の何れか１つまたは複数の組み合わせを比較することにより、類似度を決定する。類似度の決定方法は特に限定されないが、例えば、同一のタグを選択した回数、同一の商品を閲覧した回数、ウェブサイト内の同一のページを閲覧した回数、の少なくとも何れかを比較して、その差が最も小さいユーザを決定するようにしてもよい。比較するパラメータは、上記の回数の情報に限らず、同一の商品、ページ等を閲覧した時間の長さ等であってもよい。閲覧とは、画面に表示させたことを意味している。類似度の決定もしくは算出は、学習モデルを用いた機械学習又は他の解析手法に基づいて行うようにしてもよい。

生成部１１１は、特定のサイト閲覧者と最もサイト閲覧履歴情報の類似度が高いレビュー閲覧者を決定することができる。例えば、複数のレビュー閲覧者の中で、サイト閲覧者のサイト閲覧履歴情報に対する類似度の数値が最も大きいレビュー閲覧を、類似度が最も高いレビュー閲覧者と決定することができる。

各レビュー情報は、レビュー対象（商品等）に関連付けて記憶される。また、１つのレビュー対象に対して複数のレビュー情報が関連付けて記憶される。なお、レビュー対象に対するレビューの入力がない場合には、当該レビュー対象に関連付けられたレビュー情報がないこともあり得るし、１つのレビュー情報のみが関連付けられていることもあり得る。

生成部１１１は、さらに、レビュー入力者、レビュー閲覧者、サイト閲覧者等のユーザの属性情報をさらに踏まえて、広告情報の決定をするようにしてもよい。属性情報は、例えば、年齢、性別、居住地域（住所）、家族構成、購買履歴等を含む。その場合、ユーザの属性情報の各要素を比較して、一致の度合いを数値化することにより、ユーザ間の属性の類似度を算出するようにしてもよい。そして、生成部１１１は、上記サイト閲覧履歴情報の類似度、及び属性情報の類似度の何れか又は両方に基づいて、類似度の高いユーザを決定するようにしてもよい。

生成部１１１は、個別の商品のページで、広告文を強調表示するようにしてもよい。強調表示とは、例えば、文字の大きさを他の文字よりも大きくしたり、色を変えたり、文字の線を太くしたり、下線を付したりする表示とすることができるが、これに限定されない。また、生成部１１１は、お勧めの分野、レビュー対象（商品）、レビュー情報、等を自動的にポップアップ表示するようにしてもよい。

情報処理装置１０の制御部は、ユーザがユーザ端末を操作することにより情報処理装置１０と通信して情報の授受を行うことに基づいて、各ユーザの行動の履歴に関する情報が記憶される。行動の履歴とは、サイト閲覧、レビュー閲覧、レビュー入力、購買履歴等の履歴であり、各ユーザの入力操作に基づいて実行される情報処理の履歴である。

記憶部１２は、各種情報を記憶する。記憶部１２は、各種制御処理や制御部１１内の各機能を実行するためのプログラム、入力情報等を記憶するものであり、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、その他のストレージ等の１つあるいはそれらの任意の組み合わせによって構成される。プログラムは、記憶部１２を構成するこれらの記憶媒体のうち非揮発性記憶媒体に記憶されることが好ましい。

また、記憶部１２は、ユーザ（レビュー入力者、レビュー閲覧者、サイト閲覧者）に関連する各種情報を格納する。ユーザに関する情報としては、各ユーザに関連づけられた識別情報、属性情報、レビュー入力履歴情報、レビュー閲覧履歴情報、サイト閲覧履歴情報、等である。レビュー入力履歴情報は、各ユーザがレビューを入力した履歴であり、例えば入力回数、入力頻度（所定期間内の回数）、入力日時、レビュー対象、レビュー内容（テキスト、画像）、段階的な評価パラメータ（数値）等である。段階的な評価パラメータは、例えば５段階での評価であり、最も評価が高い場合を５とし、最も低い場合を１として、レビュー入力者が選択した数値である。記憶部１２は、レビュー情報を入力したユーザごとの個別の評価と、各レビュー対象に対してレビュー情報を入力したユーザ全体の平均値と、の情報を記憶することができる。評価は５段階に限られず、３段階、１０段階など、複数段階であればよい。

記憶部１２は、ウェブサイトに関連する情報を記憶する。記憶部１２は、例えば、ウェブサイトに掲載されるレビュー対象に関する情報を記憶する。レビュー対象は、評価の対象となるものであれば特に限定されないが、例えば商品、サービス、アプリケーション、店舗、ウェブサイト、人物、不動産等である。レビュー対象に関する情報としては、例えば、名称、価値（金額等）、画像、レビュー情報、各レビュー対象に関連付けられたキーワード、タグ等の情報であり、各レビュー対象に関連付けて記憶される。キーワードやタグとしては、例えば、春、夏、秋、冬、初心者、上級者、お洒落、男性向け、女性向け、高額、低額、贈答等の単語や文である。

記憶部１２は、レビュー情報記憶部１２１、レビュー閲覧者情報記憶部１２２、広告情報記憶部１２３、を備える。レビュー情報記憶部１２１は、レビュー入力者による入力情報に基づいて生成されたレビュー情報を記憶する。レビュー閲覧者情報記憶部１２２は、レビュー閲覧者に関する情報を記憶する。レビュー閲覧者に関する情報は、レビュー閲覧者が閲覧したレビューの履歴に関するレビュー閲覧履歴情報、レビュー閲覧者が閲覧したウェブサイトの閲覧履歴に関するサイト閲覧履歴情報、レビュー閲覧者の属性に関するレビュー閲覧者の属性情報、等である。広告情報記憶部１２３は、予め広告情報を記憶する。広告情報は、ユーザに対してウェブサイト内で提示する広告に関する情報を記憶する。広告に関する情報は、例えば広告対象となる商品、サービス、アプリケーション、店舗、ウェブサイト、人物、不動産等である。広告対象に関する情報としては、例えば、広告対象の名称、価値（金額等）、画像、広告対象に対するレビュー情報、各広告対象に関連付けられた深層ニーズ、各広告対象に関連付けられたキーワード、タグ等の情報であり、各広告対象に関連付けて記憶される。キーワードやタグとしては、例えば、春、夏、秋、冬、初心者、上級者、お洒落、男性向け、女性向け、高額、低額、贈答等の単語や文である。

本例の記憶部１２は、さらにサイト閲覧者情報記憶部１２３を備える。サイト閲覧者情報記憶部１２３は、サイト閲覧者に関する情報を記憶する。サイト閲覧者に関する情報は、サイト閲覧者のサイト閲覧履歴情報、サイト閲覧者の属性情報、等である。なお、レビュー入力者、レビュー閲覧者、サイト閲覧者は、それぞれ複数のユーザで構成されてもよく、一部または全体が同一のユーザであってもよい。各ユーザの属性情報は、各ユーザが入力した情報に基づいて生成されてもよいし、ネットワークを介して外部の装置等から取得してもよい。例えば、本システムとは別のＳＮＳシステムとネットワークを介して相互に連携（通信）することにより、当該ＳＮＳサービスで予め登録されたアカウント情報（属性情報を含む）を外部のシステムから取得するようにしてもよい。各ユーザに関する情報は、各ユーザのレビュー閲覧履歴情報やサイト閲覧履歴情報、あるいは他の情報に基づいて自動的に生成、更新されてもよい。

入力部１３は、ユーザやシステム管理者が上述のような各種情報を入力するためのものであり、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、マイク等によって実現される。

出力部１４は、制御部１１で生成された情報や通信部を介して受信した情報を出力することができる。出力部１４は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、タッチパネル等の画像出力部と、スピーカー等の音声出力部を含むことができる。制御部１１からの指令に基づいて各種情報を出力することができる。あるいは、出力部１４は、通信部１５を介して他の情報処理装置（ユーザ端末）等に各種情報を出力する（送信する）ようにしてもよい。

通信部１５は、他の情報処理装置との間で通信を行うためのものであり、他の情報処理装置等から送信される各種データや信号を受信する受信部としての機能と、制御部１１の指令に応じて各種データや信号を他の情報処理装置等へ送信する送信部としての機能を有している。

ユーザ端末２０は、本システム１００によって提供されるサービスを利用してレビューを入力、閲覧、サイト閲覧等を行うユーザが使用する。ユーザ端末２０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置とすることができる。

図３は、図１のユーザ端末２０を示す機能ブロック構成図である。ユーザ端末２０は、制御部２１、記憶部２２、入力部２３、出力部２４、及び通信部２５を有する。制御部２１は、上述の制御部１１と同様に、各部間の情報の受け渡しを行うとともに、ユーザ端末２０全体の制御を行うものであり、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、またはＧＰＵが所定のメモリに格納されたプログラムを実行すること等によって実現される。記憶部２２は、上述の記憶部１２と同様に、各種制御処理や制御部２１内の各機能を実行するためのプログラム、入力情報等を記憶するものであり、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、その他のストレージ等の１つあるいはそれらの任意の組み合わせによって構成される。入力部２３は、上述の入力部１３と同様に、ユーザが上述のような各種情報を入力するためのものであり、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、マイク等によって実現される。出力部２４は、上述の出力部１４と同様に、制御部２１で生成された情報や通信部を介して受信した情報を出力することができ、例えば、液晶ディスプレイ、タッチパネル等の画像出力部と、スピーカー等の音声出力部を含むことができる。通信部２５は、上述の通信部１５と同様に、他の情報処理装置との間で通信を行うためのものであり、他の情報処理装置等から送信される各種データや信号を受信する受信部としての機能と、制御部２１の指令に応じて各種データや信号を他の情報処理装置等へ送信する送信部としての機能を有している。ユーザは、各ユーザが使用するユーザ端末２０の入力部２３を介して各種情報を入力し、通信部２５を介して入力情報をサーバ装置としての情報処理装置１０に送信する。また、情報処理装置１０から出力された処理結果を受信して、出力部２４を介して確認する。

図４は、本システムで実行される情報処理方法の一例を示すフロー図である。情報処理方法は、ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶処理（Ｓ１）と、レビュー閲覧者によるレビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者によるウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶処理（Ｓ２）と、レビュー閲覧履歴情報及び第１サイト閲覧履歴情報に基づいて、レビュー閲覧者に関する出力データを生成する生成処理（Ｓ３）と、を含む。

レビュー情報記憶処理（Ｓ１）において、レビュー入力者は、ユーザ端末２０ａを介して情報処理装置１０と通信することにより、ユーザ端末２０ａの画面に表示されるウェブサイトを閲覧し、当該ウェブサイトに掲載される任意のレビュー対象を選択して当該レビュー対象に対するレビュー（評価）を入力する。ユーザ端末２０ａの入力部２３を介してレビュー入力者が入力した情報は、テキスト、音声、画像（静止画、動画を含む）、段階的な評価数値、等を含み、ネットワークＮＷを介してサーバ装置としての情報処理装置１０に送信される。情報処理装置１０のレビュー情報記憶部１２１は、当該入力情報を取得して、必要に応じて当該入力情報を編集処理して記憶する。レビュー情報記憶部１２１は、複数のレビュー対象に関するレビュー情報を記憶することができる。またレビュー情報記憶部１２１は、１つのレビュー対象に対して、複数のレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を全て記憶することができる。このようにして、レビュー情報記憶部１２１にレビュー情報を蓄積することができる。

レビュー閲覧者情報記憶処理（Ｓ２）において、レビュー閲覧者がユーザ端末２０ｂを介して情報処理装置１０が提供するレビュー情報を閲覧すると、閲覧行動の履歴情報が記憶される。レビュー閲覧者は、例えば購入を検討する商品についてのレビュー情報を閲覧して、購入検討の参考にする。具体的に、５段階評価の平均値、レビューに記載されたコメントが自分の希望に沿っているか、５段階評価で最低の１もしくは２とするなど、低評価を付けているレビュー情報のコメントを参照して、具体的に不都合希望に沿わない事項がないか等を確認することができる。また、レビュー閲覧者情報記憶処理（Ｓ２）において、レビュー閲覧者によるサイト閲覧履歴情報、レビュー閲覧者の属性情報等、他の情報を記憶するようにしてもよい。

生成処理（Ｓ３）において、レビュー閲覧者のレビュー閲覧履歴情報と、レビュー閲覧者のサイト閲覧履歴情報とに基づいて、レビュー閲覧者に関する出力データを生成する。そして、情報処理装置の制御部は、決定した広告内容、又は当該広告内容に基づいて生成した情報を、ユーザ端末に送信してユーザー端末の画面に表示させることができる。このような構成により、レビュー閲覧者の深層ニーズに応じた広告情報を、ユーザごとに提示することができる。

上記の通り、本実施形態の情報処理装置は、ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶部と、レビュー閲覧者によるレビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者によるウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶部と、レビュー閲覧履歴情報及び第１サイト閲覧履歴情報に基づいて、レビュー閲覧者に関する出力データを生成する生成部と、を備える。このように、レビュー閲覧履歴情報を利用することにより、ユーザごとの深層ニーズを的確に把握して、それぞれのユーザに最適な情報を提供することが可能となる。

また、本実施形態の情報処理装置において、生成部は、レビュー閲覧者とは別のサイト閲覧者によるウェブサイトの閲覧履歴である第２サイト閲覧履歴情報を取得し、レビュー閲覧履歴情報、第１サイト閲覧履歴情報、及び第２サイト閲覧履歴情報に基づいて、サイト閲覧者に関する出力データを生成するようにしてもよい。この場合、レビュー閲覧者のレビュー閲覧履歴情報を利用して、レビュー閲覧者とは別のサイト閲覧者の深層ニーズも把握することができ、レビュー閲覧をしていないユーザにも、適切な情報を提供することができる。

また、本実施形態の情報処理装置において、生成部は、第１サイト閲覧履歴情報と第２サイト閲覧履歴情報の類似度が高いレビュー閲覧者のレビュー閲覧履歴情報に基づき、サイト閲覧者に関する出力データを生成するようにしてもよい。この場合、サイト閲覧者の深層ニーズをより的確に把握し、適切な情報を提供することができる。

また、本実施形態の情報処理装置において、生成部は、さらに、サイト閲覧者の属性情報及びレビュー閲覧者の属性情報に基づいて、サイト閲覧者に関する出力データを生成するようにしてもよい。この場合、サイト閲覧者及びレビュー閲覧者の属性にも応じた適切な情報を提供することができる。

また、本実施形態の情報処理装置において、さらに、サイト閲覧者に対してレビューを出力させて表示部に表示させるレビュー提示部を備えるようにしてもよい。この場合、サイト閲覧者にレビューを閲覧させて、レビュー閲覧履歴情報を取得することで、より的確に深層ニーズを把握することができ、より適切な情報を提供することができる。

また、本実施形態の情報処理装置において、レビュー提示部は、サイト閲覧者が選択したキーワードと、該キーワードに関連するレビューとを関連付けて表示させるようにしてもよい。この場合、サイト閲覧者が興味のあるキーワードと、レビュー情報に関連性があることが明確となり、ユーザが求める情報を提供し易くすることができる。

また、本実施形態の情報処理装置において、生成部は、サイト閲覧者に関連するレビュー閲覧履歴において、閲覧回数が多いキーワードに関する商品に基づき、広告データを生成するようにしてもよい。この場合、サイト閲覧者が興味のある内容をキーワードの閲覧回数から推定して、レビュー情報を提供することができる。

また、本実施形態の情報処理装置において、生成部は、サイト閲覧者に関連するレビュー閲覧履歴において、閲覧時間が長いレビューに含まれるキーワードに関する商品に基づき、広告データを生成するようにしてもよい。この場合、サイト閲覧者が興味のある内容をキーワードの閲覧時間から推定して、レビュー情報を提供することができる。

なお、上記実施形態では、レビュー閲覧履歴情報等に基づいて広告データを生成しているが、出力データとして、メールのタイトル（件名）や文面を生成するようにしてもよい。すなわち、生成部１１１は、ユーザの深層ニーズに基づいて、各ユーザに送信するメールのタイトル、文面を決定することができる。これによれば、各ユーザの登録等により事前に記憶部に記憶されたメールアドレス宛に、自動的にメールを作成し、送信することも可能となる。その結果、ユーザ一人一人の深層ニーズに応じた内容のメールを個別に送付することができるので、画一的な文面のメールに比べて、ユーザの関心を得やすくなる。また、当該メールのタイトルや文面には、先の実施形態においてタグ情報として利用されたキーワードが含まれるようにしたり、深層ニーズに応じた文章が生成されるようにしたりすることができる。具体的な文章の生成には、学習モデルを用いた機械学習の技術を用いるようにしてもよい。

また、出力データとしては、ウェブサイトの表示内容だけでなく、ユーザ端末で起動する各種アプリケーション、メール、SNS等のコミュニケーションツール等に出力されるデータ（件名、プリヘッダー、本文、画像、お勧め商品等）であってもよいし、広告紙面、ダイレクトメール等の現実世界でやり取りされる対象物への印刷データ等（本文、画像、お勧め商品等）であってもよい。プリヘッダーとは、例えばメール本文には表示されず、スマートフォン等のユーザ端末の通知、ロック画面等のみで表示される短いテキスト文である。

ここで、本システムにあっては、生成部１１１により推定される深層ニーズに基づいて、商品等の深層ニーズに関するデータベースを生成するようにしてもよい。例えば、各商品が満たせる深層ニーズのデータベースを機械学習で生成し、顧客と商品のインタラクションデータ（例：ウェブサイト（ＥＣサイト等）上の商品閲覧情報（サイト閲覧履歴情報に含まれる）、商品レビューの閲覧履歴情報）と突合することで、顧客の深層ニーズを推定することができる。

図８は、データベースの一例である。商品ごとに、当該商品が満たす深層ニーズが関連付けられている。図８のように、各商品が満たす深層ニーズは、１つに限られず、複数であってもよい。図８の例では、各商品の識別情報と、１以上の深層ニーズとが関連付けられている。このようなデータベースは、予めサービス提供者側で設定されてもよいし、機械学習等を用いて制御部が生成してもよい。制御部が生成する場合、例えば、各商品を購入したユーザに予め関連づけられた深層ニーズを、当該商品に対応する深層ニーズとして推定するようにしてもよいし、あるいは、各ユーザのサイト閲覧履歴、レビュー閲覧履歴の少なくとも何れかの情報に基づいて推定した深層ニーズと、当該ユーザによる商品の閲覧時間、検索回数、タグの選択回数等のデータに基づいて、商品に対応する深層ニーズを推定し、データベースを生成するようにしてもよい。

図９は、ユーザ（顧客）ごとに、深層ニーズが関連付けられたデータベースの一例である。各ユーザのサイト閲覧履歴、レビュー閲覧履歴の少なくとも何れかの情報に基づいて推定した深層ニーズを各ユーザに関連付けることにより、当該データベースを生成することができる。また、ユーザの深層ニーズデータベースは、図８に示すような商品に関する深層ニーズデータベースと、各ユーザに関する情報（属性情報、購買情報、行動履歴情報の何れかまたは組み合わせ等）とに基づいて、機械学習により生成することも可能である。制御部は、生成したデータベースを出力することができ、例えば、モニタ等の表示装置に表示させることができる。このようなデータベースは、例えば、商品の販売業者等に提供することで、ユーザの深層ニーズに応じた商品提案をすること等が可能となる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

本明細書において説明した装置は、単独の装置として実現されてもよく、一部または全部がネットワークで接続された複数の装置（例えばクラウドサーバ）等により実現されてもよい。例えば、情報処理装置１０の制御部１１および記憶部１２は、互いにネットワークで接続された異なるサーバにより実現されてもよい。

本明細書において説明した装置による一連の処理は、ソフトウェア、ハードウェア、及びソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。本実施形態に係る情報処理装置１０の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。

また、本明細書においてフローチャート図を用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（項目１）
ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶部と、
レビュー閲覧者による前記レビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶部と、
前記レビュー閲覧履歴情報及び第１サイト閲覧履歴情報に基づいて、前記レビュー閲覧者に関する出力データを生成する生成部と、を備える情報処理装置。
（項目２）
前記出力データは、前記レビュー閲覧者に対して表示する広告データである、項目１に記載の情報処理装置。
（項目３）
前記生成部は、レビュー閲覧者とは別のサイト閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第２サイト閲覧履歴情報を取得し、前記レビュー閲覧履歴情報、前記第１サイト閲覧履歴情報、及び前記第２サイト閲覧履歴情報に基づいて、前記サイト閲覧者に関する出力データを生成する、項目１又は２に記載の情報処理装置。
（項目４）
前記生成部は、第１サイト閲覧履歴情報と第２サイト閲覧履歴情報の類似度が高い前記レビュー閲覧者のレビュー閲覧履歴情報に基づき、前記サイト閲覧者に関する出力データを生成する、項目３に記載の情報処理装置。
（項目５）
前記生成部は、さらに、前記サイト閲覧者の属性情報及び前記レビュー閲覧者の属性情報に基づいて、前記サイト閲覧者に関する出力データを生成する、項目３又は４に記載の情報処理装置。
（項目６）
さらに、前記サイト閲覧者に対して前記レビューを出力させて表示部に表示させるレビュー提示部を備える、項目３～５の何れか一項に記載の情報処理装置。
（項目７）
レビュー提示部は、前記サイト閲覧者が選択したキーワードと、該キーワードに関連するレビューとを関連付けて表示させる、項目６に記載の情報処理装置。
（項目８）
前記生成部は、前記サイト閲覧者に関連する前記レビュー閲覧履歴において、閲覧回数が多いキーワードに関する商品に基づき、広告データを生成する、項目３～７の何れか一項に記載の情報処理装置。
（項目９）
前記生成部は、前記サイト閲覧者に関連する前記レビュー閲覧履歴において、閲覧時間が長いレビューに含まれるキーワードに関する商品に基づき、広告データを生成する、請求項３～８の何れか一項に記載の情報処理装置。
（項目１０）
ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶処理と、
レビュー閲覧者による前記レビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶処理と、
前記レビュー閲覧履歴情報及び第１サイト閲覧履歴情報に基づいて、前記レビュー閲覧者に関する出力データを生成する生成処理と、を含む情報処理方法。
（項目１１）
ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶処理と、
レビュー閲覧者による前記レビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶処理と、
前記レビュー閲覧履歴情報及び第１サイト閲覧履歴情報に基づいて、前記レビュー閲覧者に関する出力データを生成する生成処理と、を情報処理装置に実行させるプログラム。

１００ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
２０ ユーザ端末

Claims (13)

1. ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶部と、
   前記レビュー対象に関連付けられる深層ニーズ情報を記憶する深層ニーズ情報記憶部と、
   レビュー閲覧者による前記レビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶部と、
   前記レビュー閲覧履歴情報、第１サイト閲覧履歴情報、及び前記深層ニーズ情報に基づいてそれぞれの前記レビュー閲覧者の深層ニーズを推定し、それぞれの前記レビュー閲覧者の深層ニーズに基づく出力データを生成する生成部と、を備える情報処理装置。
2. 前記深層ニーズ情報は、要望のカテゴリに関するカテゴリ情報と、要望の度合いを示す重要度情報とを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生成部は、推定したそれぞれの前記レビュー閲覧者の深層ニーズに基づいて、前記レビュー閲覧者の要望に関する複数のキーワード情報を生成し、前記レビュー閲覧者に対して前記キーワード情報を選択可能な状態で提示し、
   前記生成部は、前記レビュー閲覧者が選択した前記キーワード情報に基づいて、前記出力データを生成する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記出力データは、前記レビュー閲覧者に対して表示する広告データである、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
5. 前記生成部は、レビュー閲覧者とは別のサイト閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第２サイト閲覧履歴情報を取得し、前記レビュー閲覧履歴情報、前記第１サイト閲覧履歴情報、及び前記第２サイト閲覧履歴情報に基づいて、前記サイト閲覧者に関する出力データを生成する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
6. 前記生成部は、第１サイト閲覧履歴情報と第２サイト閲覧履歴情報の類似度が高い前記レビュー閲覧者のレビュー閲覧履歴情報に基づき、前記サイト閲覧者に関する出力データを生成する、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記生成部は、さらに、前記サイト閲覧者の属性情報及び前記レビュー閲覧者の属性情報に基づいて、前記サイト閲覧者に関する出力データを生成する、請求項５に記載の情報処理装置。
8. さらに、前記サイト閲覧者に対して前記レビューを出力させて表示部に表示させるレビュー提示部を備える、請求項５に記載の情報処理装置。
9. レビュー提示部は、前記サイト閲覧者が選択したキーワードと、該キーワードに関連するレビューとを関連付けて表示させる、請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記生成部は、前記サイト閲覧者に関連する前記レビュー閲覧履歴において、閲覧回数が多いキーワードに関する商品に基づき、広告データを生成する、請求項５に記載の情報処理装置。
11. 前記生成部は、前記サイト閲覧者に関連する前記レビュー閲覧履歴において、閲覧時間が長いレビューに含まれるキーワードに関する商品に基づき、広告データを生成する、請求項５に記載の情報処理装置。
12. ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶処理と、
    前記レビュー対象に関連付けられる深層ニーズ情報を記憶する深層ニーズ情報記憶処理と、
    レビュー閲覧者による前記レビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶処理と、
    前記レビュー閲覧履歴情報、第１サイト閲覧履歴情報、及び前記深層ニーズ情報に基づいてそれぞれの前記レビュー閲覧者の深層ニーズを推定し、それぞれの前記レビュー閲覧者の深層ニーズに基づく出力データを生成する生成処理と、を含む情報処理を情報処理装置が実行する、情報処理方法。
13. ウェブサイトに掲載されたレビュー対象に対してレビュー入力者によって入力されるレビュー情報を取得して記憶するレビュー情報記憶処理と、
    前記レビュー対象に関連付けられる深層ニーズ情報を記憶する深層ニーズ情報記憶処理と、
    レビュー閲覧者による前記レビュー情報の閲覧履歴であるレビュー閲覧履歴情報、及び該レビュー閲覧者による前記ウェブサイトの閲覧履歴である第１サイト閲覧履歴情報を取得して記憶するレビュー閲覧者情報記憶処理と、
    前記レビュー閲覧履歴情報、第１サイト閲覧履歴情報、及び前記深層ニーズ情報に基づいてそれぞれの前記レビュー閲覧者の深層ニーズを推定し、それぞれの前記レビュー閲覧者の深層ニーズに基づく出力データを生成する生成処理と、を情報処理装置に実行させるプログラム。
    

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