JP7388619B2 - 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

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。

近年、ＱＲコード（登録商標）を用いる電子決済が普及してきている。例えば、特許文献１には、一人の代表者のＱＲコード（登録商標）決済を用いた代金の決済について、他の支払者に割り勘での支払い金額を通知し、他の支払者から割り勘された金額を代表者に送金することで、事後的に代金の割り勘での支払いを可能とする決済システムが開示されている。

このように電子決済においては、代金の支払いの代表者を定めてその代表者に他の支払者が代金の分割額を送金し、代表者が纏めて代金の支払いを行う使用方法がある。電子決済の送金ネットワークにおいて多くの送金を受ける代金の支払いの代表者は、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅ）において多くの他の利用者と繋がりを有している利用者と比較すると、他の多くの電子決済の利用者と強い信頼関係を形成していると考えられる。その為、そのような代金の支払いの代表者に対して情報を配信することによって、情報の配信による効果を上げることができると考えられる。

また、電子決済の利用者の代金の支払いの代表者への送金前後の感情を推定して、代金の支払いの代表者への送金前後において利用者の感情がポジティブに推移した代金の支払いの代表者に特定情報を配信することができると、さらに情報の配信による効果を上げることができると考えられる。

特開２０２０－１１３１２４号公報

本発明は上記課題を鑑み、情報の配信による効果を上げ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。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る情報処理装置は、送金指示を受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた送金指示に基づく送金処理を記憶する送金履歴記憶部と、前記送金履歴記憶部に記憶された送金履歴を解析する送金履歴解析部と、利用者の感情推定に使用できるセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報を解析して利用者の感情を推定する感情推定部と、特定情報を配信する利用者を決定する決定部と、前記決定部が決定した利用者の利用者端末に特定情報を配信する配信部と、を備え、前記送金履歴解析部は、送金履歴を解析してイベントの主催者を特定し、前記感情推定部は、前記送金履歴解析部が特定したイベントの主催者へ送金した利用者の送金前後の感情を推定し、前記決定部は、前記イベントの主催者のうち、前記イベントの主催者へ送金した利用者の感情が、送金の前後においてポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上の前記イベントの主催者に対して特定情報を配信することを決定する。

実施形態の一態様によれば、情報の配信による効果を上げ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、利用者間の送金履歴を整理した有向グラフを示す図である。 図３は、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。 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、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。 図６は、実施形態に係る情報処理装置の口座データベースに記憶される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の送金履歴記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る情報処理装置のセンサ情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る情報処理装置の感情記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る情報処理装置の利用者情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、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」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、こ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、以下の各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する。

（実施形態）
〔１－１．情報処理の一例〕
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。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００により実行される例を示す。

図１では、情報処理装置１００が利用者端末２００Ａ、２００Ｂ、２００Ｃ、及び２００Ｄより送信された送金指示を受け付けて、受け付けた送金指示に基づいて送金処理を実行し、送金処理の内容を記録した送金履歴を解析してイベントの主催者を特定し、特定したイベントの主催者に特定情報を配信する例を示している。以下、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例についてステップごとに説明する。

利用者端末２００Ｂは、利用者Ｕ２が入力した利用者Ｕ２から利用者Ｕ１への送金指示及び送金指示の前後のセンサ情報を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１）。例えば、利用者端末２００Ｂは利用者Ｕ２が入力した利用者Ｕ１が主催した飲み会の代金を割り勘した金額３，０００円を、利用者Ｕ２の口座から利用者Ｕ１の口座に送金する旨の送金指示を情報処理装置１００に送信する。また、利用者端末２００Ｂは、送金指示の前後のセンサ情報として、例えば、利用者端末２００Ｂが送金指示を送信する１時間前、及び１時間後に取得したセンサ情報を情報処理装置１００に送信する。なお、センサ情報とは、利用者端末２００が備える加速度センサやジャイロセンサなどの利用者の感情推定に使用できるセンサ計測値のことである。センサ情報の詳細については後述して説明する。

情報処理装置１００は、利用者端末２００Ｂから受け付けた送金指示に基づいて利用者Ｕ２から利用者Ｕ１への送金処理を実行する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１００は利用者Ｕ２の送金指示に基づいて、利用者Ｕ２の口座から金額３，０００円を利用者Ｕ１の口座に送金する処理を実行する。なお、この際、情報処理装置１００は実行した送金処理の内容（送金元利用者／事業者ＩＤ、送金先利用者／事業者ＩＤ、送金日時、送金額など）を送金履歴として記憶する。

利用者端末２００Ｃは、利用者Ｕ３が入力した利用者Ｕ３から利用者Ｕ１への送金指示及び送金指示の前後のセンサ情報を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ３）。例えば、利用者端末２００Ｃは、前述した利用者端末２００Ｂの処理と同様に、利用者Ｕ３が入力した利用者Ｕ１が主催した飲み会の代金を割り勘した金額３，０００円を、利用者Ｕ３の口座から利用者Ｕ１の口座に送金する旨の送金指示を情報処理装置１００に送信する。また、利用者端末２００Ｃは、送金指示の前後のセンサ情報として、例えば、利用者端末２００Ｃが送金指示を送信する１時間前、及び１時間後に取得したセンサ情報を情報処理装置１００に送信する。

情報処理装置１００は、利用者端末２００Ｃから受け付けた送金指示に基づいて利用者Ｕ３から利用者Ｕ１への送金処理を実行する（ステップＳ４）。利用者Ｕ３から利用者Ｕ１への送金処理は、ステップＳ２と同じであるから具体例を用いた説明を省略する。

利用者端末２００Ｄは、利用者Ｕ４が入力した利用者Ｕ４から利用者Ｕ１への送金指示及び送金指示の前後のセンサ情報を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ５）。例えば、利用者端末２００Ｄは、前述した利用者端末２００Ｂの処理と同様に、利用者Ｕ４が入力した利用者Ｕ１が主催した飲み会の代金を割り勘した金額３，０００円を、利用者Ｕ４の口座から利用者Ｕ１の口座に送金する旨の送金指示を情報処理装置１００に送信する。また、利用者端末２００Ｄは、送金指示の前後のセンサ情報として、例えば、利用者端末２００Ｄが送金指示を送信する１時間前、及び１時間後に取得したセンサ情報を情報処理装置１００に送信する。

情報処理装置１００は、利用者端末２００Ｄから受け付けた送金指示に基づいて利用者Ｕ４から利用者Ｕ１への送金処理を実行する（ステップＳ６）。利用者Ｕ４から利用者Ｕ１への送金処理は、ステップＳ２と同じであるから具体例を用いた説明を省略する。

利用者端末２００Ａは、事業者Ｍ１を示す識別情報Ｃ１を取得する（ステップＳ７）。例えば、利用者端末２００Ａは、事業者Ｍ１の店頭に置かれたＱＲコード（登録商標）を読み取って事業者Ｍ１を示す識別情報Ｃ１を取得する。

利用者端末２００Ａは、利用者Ｕ１が入力した利用者Ｕ１から事業者Ｍ１への送金指示及び送金指示の前後のセンサ情報を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ８）。例えば、利用者端末２００Ａは、利用者Ｕ１が入力した利用者Ｕ１が主催した飲み会の代金１２，０００円を参加者である利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４の分まで纏めて、事業者Ｍ１に送金する旨の送金指示を送信する。また、利用者端末２００Ａは、送金指示の前後のセンサ情報として、例えば、利用者端末２００Ａが送金指示を送信する１時間前、及び１時間後に取得したセンサ情報を情報処理装置１００に送信する。

情報処理装置１００は、利用者端末２００Ａから受け付けた送金指示に基づいて利用者Ｕ１から事業者Ｍ１への送金処理を実行する（ステップＳ９）。利用者Ｕ１から事業者Ｍ１への送金処理は、ステップＳ２と同じであるから具体例を用いた説明を省略する。

情報処理装置１００は、送金履歴を解析してイベントの主催者を利用者Ｕ１と特定する（ステップＳ１０）。ここで、イベントの主催者とは複数の利用者が集まる催し物の開催を主催する利用者のことである。情報処理装置１００が送金履歴を解析してイベントの主催者を特定する処理はどのような処理に基づいて行われてもよいが、例えば、情報処理装置１００は送金履歴を解析して次の２つの条件を満たす利用者をイベントの主催者と特定する処理を実行する。（条件１）所定の時間の間に複数の利用者から送金を受けている。（条件２）複数の利用者から送金を受けた後の所定の時間の間に、複数の利用者から受けた送金の金額の合計額以上の送金を行っている。情報処理装置１００は、これらの２つの条件を満たす利用者をイベントの主催者と特定する。イベントの主催者への他の利用者からの送金を概念的に図に示すと図２に示した図のようになる。図２は、利用者間の送金履歴を整理した有向グラフを示す図である。ここで、図２に示す円は送金元、又は送金先となる利用者、又は事業者を示している。また、図２に示す矢印は送金が行われる流れを示している。すなわち、図２においては利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４から利用者Ｕ１に送金が行われた後に、利用者Ｕ１が利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４から受けた送金の金額の合計額（流入量）より事業者Ｍ１への送金額（流出量）が多いことを示している。したがって、この場合、情報処理装置１００は利用者Ｕ１をイベントの主催者と特定する。

情報処理装置１００は、センサ情報を解析して送金前後の利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４の感情を推定する（ステップＳ１１）。例えば、情報処理装置１００は、利用者端末２００Ａ、２００Ｂ、２００Ｃ、及び２００Ｄから取得したセンサ情報を解析して、利用者の送金前後の感情を解析する。ここで、センサ情報を解析して送金前後の感情を推定する方法としては、例えば、センサ情報と感情の関係性を学習した学習モデルを用いることができる。センサ情報と感情の関係性を学習した学習モデルの生成については後述して説明する。

情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に送金した利用者の送金前後の感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者に特定情報を配信することを決定する（ステップＳ１２）。例えば、情報処理装置１００は、センサ情報を解析してイベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に送金した利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４の送金前後の感情を解析した所、利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４が送金の前後において感情がポジティブに推移したと推定したとする。この場合、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に送金した全ての利用者の感情が送金前後においてポジティブに推移したと推定されたことから、情報処理装置１００は利用者Ｕ１に特定情報を配信することを決定する。なお、図１に示す例においては、イベントの主催者と特定された利用者が一人である場合について説明したが、送金履歴の解析により複数の利用者がイベントの主催者と特定された場合は、それぞれのイベントの主催者と特定された利用者に送金した利用者の送金前後のセンサ情報を解析して、送金前後において感情がポジティブに推移した利用者を特定し、送金前後の感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者に特定情報を配信することを決定する。

情報処理装置１００は、特定情報を配信することを決定した利用者Ｕ１の利用者端末２００Ａに特定情報を配信する（ステップＳ１３）。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１の利用者端末２００Ａに特定情報として、○○居酒屋飲み放題５００円引きクーポン１０Ａを配信する。

これにより、情報処理装置１００は、送金前後において他の利用者の感情をポジティブに推移させるイベントの主催者を特定したうえで特定情報を配信することが可能となることから、配信する特定情報の効果を上げることができる。

〔１－２．感情推定により優良送金先を特定し、優良送金先の情報を配信する〕
情報処理装置１００は、送金履歴と、センサ情報に基づく感情推定結果に基づいて、送金前後において利用者の感情がポジティブに推移した優良送金先を特定し、配信する特定情報が、優良送金先に係る情報である。

情報処理装置１００の処理について具体例を用いて説明する。例えば、情報処理装置１００は送金履歴を解析して、イベントの主催者を利用者Ｕ１と利用者Ｕ２と特定したとする。情報処理装置１００は、次に送金履歴を解析して所定数以上の利用者から送金を受けている事業者を特定する。情報処理装置１００は、所定数以上の利用者から送金を受けている事業者を特定したら、その事業者に送金した利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報を解析して、その事業者に送金した利用者の送金前後の感情の推移を推定する。情報処理装置１００は、その事業者に送金した利用者のうち、送金前後の感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上の事業者を優良送金先として特定する。情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１の利用者端末２００Ａと、利用者Ｕ２の利用者端末２００Ｂに対して特定情報として優良送金先に係る情報を配信する。

これにより、情報処理装置１００はイベントの主催者と特定した利用者に対して、所定数以上の利用者から送金を受けており、かつ、送金前後において送金した利用者の感情がポジティブに推移した優良送金先と特定された事業者に係る情報を配信することができる。その為、利用者に優良送金先の利用を効果的に促すことができ、特定情報の配信による効果を上げることができる。

〔１－３．複数の送金が集中してから他の利用者に送金〕
情報処理装置１００は、所定の時間の間に複数の利用者から送金を受けた利用者が、送金を受けた所定の時間の後に受け取った送金額以上の金額の送金を行った利用者をイベントの主催者として特定する。

情報処理装置１００の処理について具体例を用いて説明する。情報処理装置１００は、送金履歴を解析して次の２つの条件を満たす利用者をイベントの主催者と特定する。（条件１）所定の時間の間に複数の利用者から送金を受けている。（条件２）複数の利用者から送金を受けた後の所定の時間の間に、複数の利用者から受けた送金の金額の合計額以上の送金を行っている。情報処理装置１００は、送金履歴を解析して、これら２つの条件を満たす利用者をイベントの主催者と特定する。情報処理装置１００は、イベントの主催者を特定したら、特定したイベントの主催者に特定情報を配信することを決定し、特定したイベントの主催者の利用者端末２００に特定情報を配信する。

これにより、情報処理装置１００は、イベントの主催者を統一した基準に基づいて特定することが可能となる。また、情報処理装置１００は、特定されたイベントの主催者の利用者端末２００に特定情報を配信することにより、特定情報の配信による効果を上げることができる。

〔１－４．送金履歴の送金日時、及び送金額に基づいてイベントの主催者を特定〕
情報処理装置１００は、送金履歴に含まれる送金日時、及び送金額に基づいて、イベントの主催者を特定する。

情報処理装置１００の処理について具体例を用いて説明する。まず、情報処理装置１００は、送金履歴に含まれる送金日時に基づいてイベントの主催者の候補を特定する。例えば、情報処理装置１００は送金日時の条件として次の条件を満たす利用者を抽出する。（条件３）水曜日の１８時から２３時、金曜日の１８時から２３時、又は土曜日の１８時から２３時のいずれかの時間帯に送金したこと。情報処理装置１００は、（条件３）を満たす日時に送金した利用者をイベントの主催者の候補として抽出する。次に、情報処理装置１００は、抽出された利用者の中から送金額に基づいてイベントの主催者を特定する。例えば、情報処理装置１００は（条件３）を満たす利用者の送金処理において次の条件を満たす送金処理を実行した利用者を特定する。（条件４）送金額が１０，０００円以上であること。このように情報処理装置１００は、送金日時の条件と、送金額の条件の両方を満たす利用者をイベントの主催者として特定する。情報処理装置１００は、特定された利用者の利用者端末２００に特定情報を配信する。

これにより、情報処理装置１００は、イベントの主催者を統一した基準に基づいて特定することが可能となる。また、情報処理装置１００は、特定されたイベントの主催者の利用者端末２００に特定情報を配信することにより、特定情報の配信による効果を上げることができる。

〔１－５．送金履歴に基づいて利用者同士の関係性を推定〕
情報処理装置１００は、同一の利用者に対して送金された金額の差に基づいて、イベントに集まった利用者間の関係性をさらに推定する。情報処理装置１００は、イベントの主催者に特定情報を配信することを決定することに加えて、推定した利用者間の関係性に基づいて特定情報を配信する利用者を決定する。

情報処理装置１００の処理について具体例を用いて説明する。例えば、情報処理装置１００は、送金履歴を解析してイベントの主催者を利用者Ｕ１と特定する。情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に送金した利用者の送金額を解析する。ここで、例えば、利用者Ｕ１に送金した利用者が、利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４であり、利用者Ｕ１への累計の送金額がそれぞれ１０，０００円、３，０００円、１，０００円であったとする。情報処理装置１００はイベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に送金された累計の送金額に基づいて、利用者Ｕ１と、利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４との関係性を推定する。例えば、情報処理装置１００はイベントの主催者と特定された利用者Ｕ１への累計の送金額が多い利用者は利用者Ｕ１と信頼関係が強固であると推定する。前述の具体例の場合は、情報処理装置１００は利用者Ｕ１と利用者Ｕ２との信頼関係が最も強固であると推定する。情報処理装置１００は利用者Ｕ１と利用者Ｕ２の信頼関係が最も強固であると推定したら、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に特定情報を配信することを決定することに加えて、利用者Ｕ１と最も強固な信頼関係を有していると推定された利用者Ｕ２にも特定情報を配信することを決定する。情報処理装置１００は、利用者Ｕ１、及びＵ２の利用者端末２００に特定情報を配信する。

これにより、イベントの主催者と特定された利用者に加えて、イベントの主催者と強固な信頼関係を有すると推定された利用者に対しても特定情報を配信することができる。イベントの主催者と特定された利用者と強固な信頼関係を有する利用者は、イベントの主催者と特定された利用者に対して大きな影響力を有していると考えられる。その為、イベントの主催者と特定された利用者に加えて、イベントの主催者と特定された利用者と強固な信頼関係を有すると推定された利用者に対して特定情報を配信することによって、特定情報の配信による効果を上げることができる。

〔１－６．利用者同士の関係性、お店の種別に基づいて感情推定〕
情報処理装置１００は、利用者間の関係性、及びイベントの主催者が送金した送金先の事業者のお店の種別を考慮に入れて、利用者の送金前後の感情を推定する。

情報処理装置１００の処理について具体例を用いて説明する。例えば、情報処理装置１００は送金履歴を解析してイベントの主催者を利用者Ｕ１と特定する。情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に送金した利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４の送金額を解析して、利用者Ｕ２が最も利用者Ｕ１との信頼関係が強固であると推定したとする。この場合、情報処理装置１００は、利用者Ｕ２のセンサ情報の解析に基づく、利用者Ｕ１への送金後の感情の推定結果に対して、利用者Ｕ１と利用者Ｕ２が強固な信頼関係を有することに基づいてポジティブ方向に補正を加える。すなわち、情報処理装置１００は強固な信頼関係を有する利用者間における送金の後には、送金した利用者がポジティブな感情を抱くと推定する。また、情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１が送金した事業者のお店の種別に基づいて利用者の感情を推定する。例えば、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に送金した利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４の送金後の感情と、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１が送金した事業者のお店の種別の関係性を分析して、お店の種別と利用者の送金後の感情の補正モデルを生成する。情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１が送金した事業者のお店の種別に基づいて、センサ情報の解析に基づく利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４の送金後の感情の推定結果に対して補正を加える。例えば、利用者Ｕ２がイベントの主催者が「焼き鳥系居酒屋」に送金した際にポジティブな感情に推移する傾向があると分析された場合は、センサ情報の解析に基づく感情の推定結果に対してポジティブ方向に補正を加える。このように、情報処理装置１００は、利用者間の関係性、及びお店の種別に基づいて、センサ情報の解析に基づく感情に対して補正を加える。情報処理装置１００は、利用者間の関係性、及びお店の種別に基づく補正後の感情の推定結果に基づいて、イベントの主催者と特定された利用者に送金した利用者の感情がポジティブに推移した割合が所定の割合以上であるイベントの主催者に特定情報を配信することを決定する。情報処理装置１００は、特定情報を配信することを決定した利用者の利用者端末２００に対して特定情報を配信する。

これにより、情報処理装置１００は利用者の関係性、及びお店の種別に基づいて利用者の送金後の感情に補正を加えたうえで、他の利用者が送金後に感情がポジティブに推移するイベントの主催者を特定し、特定されたイベントの主催者に特定情報を配信することができる。その為、特定情報の配信による効果を上げることができる。

〔１－７．類似の感情の利用者が多く利用する事業者の情報を提供〕
情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者の感情と、送金前の感情が類似の利用者が多く利用する事業者の情報を特定情報として配信する。

情報処理装置１００の処理について具体例を用いて説明する。例えば、情報処理装置１００は送金履歴を解析してイベントの主催者を利用者Ｕ１と特定する。情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１の利用者端末２００Ａから、感情推定に使用できるセンサ情報を取得する。情報処理装置１００は、取得したセンサ情報を解析して利用者Ｕ１の感情を推定する。ここで、例えば、利用者Ｕ１の感情が「緊張」であると推定されたとする。この場合、情報処理装置１００は、送金履歴と、過去のセンサ情報に基づく利用者の送金前後の感情推定結果に基づいて、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１の感情と、送金前の感情が類似の感情である利用者が多く利用する事業者を特定する。情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１の利用者端末２００Ａに特定した事業者の情報を特定情報として配信する。

これにより、情報処理装置１００はイベントの主催者と特定された利用者の感情と、類似の感情の利用者が多く利用する事業者の情報をイベントの主催者に配信することができる。

〔１－８．他の利用者の感情への影響が大きい利用者のスケジュール情報を配信〕
情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者が主催したイベントに参加した利用者のうち、他の利用者の感情をポジティブ又はネガティブに推移させる利用者を特定し、他の利用者の感情をポジティブ又はネガティブに推移させる利用者のスケジュールに関する情報を配信する。

情報処理装置１００の処理について具体例を用いて説明する。例えば、情報処理装置１００は送金履歴を解析してイベントの主催者を利用者Ｕ１と特定する。情報処理装置１００は、送金履歴と利用者の送金前後の感情推定結果に基づいて、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１が主催したイベントに参加した利用者のうち、他の利用者の感情をポジティブに推移させる利用者を特定する。例えば、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１が主催した過去の７回のイベントのうち、利用者Ｕ２が参加するイベントは、他の利用者の送金後の感情がポジティブに推移した割合が高いと解析されたとする。この場合、情報処理装置１００は、利用者Ｕ２をイベントに参加する他の利用者の感情をポジティブに推移させる利用者と特定する。なお、情報処理装置１００は、イベントの主催者と特定された利用者が主催したイベントに参加した利用者のうち、他の利用者の感情をネガティブに推移させる利用者を特定してもよい。情報処理装置１００は、利用者Ｕ２のスケジュール情報を参照して、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１の利用者端末２００に、利用者Ｕ２が参加できそうな日時に関する情報を配信する。なお、情報処理装置１００は、他の利用者の感情をネガティブに推移させる利用者が参加できそうな日時に関する情報をイベントの主催者と特定された利用者Ｕ１の利用者端末２００に配信してもよい。

これにより、情報処理装置１００は、イベントに参加する利用者の感情をポジティブ又はネガティブに推移させる利用者のスケジュールに関する情報を、イベントの主催者と特定された利用者の利用者端末２００に配信することができる。

〔２．情報システムの構成〕
次に、図３を用いて実施形態に係る情報システムの構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報システムの構成例を示す図である。図３に示すように、情報システム１は、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、を含む。なお、図３に示した情報システム１は、複数台の情報処理装置１００や、複数台の利用者端末２００が含まれ構成されていてもよい。図３においては、情報システム１には利用者端末２００として利用者端末２００Ａと、利用者端末２００Ｂと、利用者端末２００Ｃと、利用者端末２００Ｄと、の４台が含まれていることを示している。情報処理装置１００と、利用者端末２００Ａと、利用者端末２００Ｂと、利用者端末２００Ｃと、利用者端末２００Ｄと、は所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。

情報処理装置１００は、利用者間の送金処理や、利用者間の送金履歴、利用者端末２００から取得した後述して説明するセンサ情報を解析して解析結果に基づいて、利用者端末２００に特定情報を配信する為に用いられる。情報処理装置１００は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＷＳ（Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）、サーバの機能を備えるコンピュータなどの情報処理装置であってよい。情報処理装置１００は、利用者端末２００Ａと、利用者端末２００Ｂと、利用者端末２００Ｃと、利用者端末２００Ｄと、からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

利用者端末２００は、利用者が利用する情報処理装置である。利用者端末２００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、利用者端末２００がスマートフォンである場合を示している。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、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、を有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等によって実現される。そして、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、利用者端末２００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、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ)、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、口座データベース１２１と、送金履歴記憶部１２２と、センサ情報記憶部１２３と、感情記憶部１２４と、を有する。

（口座データベース１２１について）
口座データベース１２１は、利用者の口座に関する各種の情報を記憶する。ここで、図６を用いて、口座データベース１２１が記憶する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置の口座データベースに記憶される情報の一例を示す図である。図６の例において、口座データベース１２１は「口座ＩＤ」に、「所有者情報」と、「口座残高」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

「口座ＩＤ」は、口座を識別するための識別情報を示す。「所有者情報」は、口座を所有する利用者に関する情報を示し、例えば、口座の所有者を識別するための識別情報が格納される。「口座情報」は、利用者が所有する口座の残高を示す。

すなわち、図６においては、口座ＩＤ「ＡＩＤ＃１」によって識別される口座の所有者の情報が「利用者Ｕ１」であり、口座残高が「７，８００円」である例を示している。

（送金履歴記憶部１２２について）
送金履歴記憶部１２２は、利用者／事業者間の送金履歴に係る情報を記憶する。ここで、図７を用いて、送金履歴記憶部１２２が記憶する情報の一例を説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置の送金履歴記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。図７の例において、送金履歴記憶部１２２は、「送金処理ＩＤ」、「送金元利用者／事業者ＩＤ」、「送金先利用者／事業者ＩＤ」、「送金日時」、「送金額」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

「送金処理ＩＤ」は、送金処理を識別する為の識別情報を示す。「送金元利用者／事業者ＩＤ」は、送金元となる利用者又は事業者を識別する為の識別情報を示す。「送金先利用者／事業者ＩＤ」は、送金先となる利用者又は事業者を識別する為の識別情報を示す。「送金日時」は、「送金処理ＩＤ」が示す送金処理が実行された日時を示す。「送金額」は、「送金処理ＩＤ」が示す送金処理おいて送金された金額を示す。

すなわち、図７においては、送金処理ＩＤ「ＳＭ＃Ｕ１－１」が示す送金処理において、送金元利用者／事業者ＩＤ「利用者Ｕ１」が示す利用者Ｕ１から、送金先利用者／事業者ＩＤ「事業者Ｍ１」が示す事業者Ｍ１に対して、送金日時「２０ＸＸ年７月２５日２１時１０分」に、送金額「１２，１２１円」が送金されたことを示している。

なお、送金履歴記憶部１２２に記憶される情報は、「送金処理ＩＤ」、「送金元利用者／事業者ＩＤ」、「送金先利用者／事業者ＩＤ」、「送金日時」、「送金額」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の送金履歴に関係する情報が記憶されてよい。

（センサ情報記憶部１２３について）
センサ情報記憶部１２３は、後述して説明するセンサ情報取得部１３２１が取得した利用者の感情推定に使用できるセンサ情報を記憶する。図８を用いて、センサ情報記憶部１２３が記憶する情報の一例を説明する。図８は、実施形態に係る情報処理装置のセンサ情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。図８の例において、センサ情報記憶部１２３は、「利用者ＩＤ」、「センサ種別」、「取得日時」、「取得データ」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

「利用者ＩＤ」は、センサ情報を取得する対象となる利用者を識別する為の識別情報を示す。「センサ種別」は、利用者の感情推定に使用できるセンサ情報を取得するセンサの種類に係る情報である。「計測日時」は、「利用者ＩＤ」が示す利用者の利用者端末２００が備える「センサ種別」が示すセンサが利用者のセンサ情報を計測した日時を示す情報である。「取得データ」は、「利用者ＩＤ」が示す利用者の利用者端末２００から取得した「センサ種別」が示すセンサが計測したデータである。

すなわち、図８においては、利用者ＩＤ「利用者Ｕ１」が示す利用者が、センサ種別「加速度センサ」が示す加速度センサによって、計測日時「２０ＸＸ年１月３日２１時０５分」に計測されたセンサ情報が、取得データ「データＵ１－Ａ」として、センサ情報記憶部１２３に記憶されていることを示している。

なお、センサ情報記憶部１２３に記憶される情報は、「利用者ＩＤ」、「センサ種別」、「取得日時」、「取得データ」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意のセンサ情報に関係する情報が記憶されてよい。

（感情記憶部１２４について）
感情記憶部１２４は、センサ情報に基づいて推定された利用者の感情を記憶する。図９を用いて、感情記憶部１２４が記憶する情報の一例を説明する。図９は、実施形態に係る情報処理装置の感情記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。図９の例において、感情記憶部１２４は、「送金処理ＩＤ」、「送金元利用者ＩＤ」、「送金先事業者ＩＤ」、「感情（送金前）」、「感情（送金後）」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

「送金処理ＩＤ」は、感情推定が行われた送金処理を識別する為の識別情報を示す。「送金元利用者ＩＤ」は、感情推定が行われた送金処理の送金元の利用者の識別情報を示す。「送金先利用者ＩＤ」は、感情推定が行われた送金処理の送金先の利用者の識別情報を示す。「感情（送金前）」は、「送金元利用者ＩＤ」が示す利用者の送金前の感情の推定結果を示す。「感情（送金元）」は、「送金元利用者ＩＤ」が示す利用者の送金後の感情の推定結果を示す。

すなわち、図９においては、送金処理ＩＤ「ＳＭ＃Ｕ１－１」が示す送金処理において、送金元利用者ＩＤ「利用者Ｕ１」が示す利用者Ｕ１の送金先事業者ＩＤ「事業者Ｍ１」が示す事業者Ｍ１への送金前の感情が「緊張」であり、送金後の感情が「嬉しい」であることを示している。

（利用者情報記憶部１２５について）
利用者情報記憶部１２５は、利用者に関する情報を記憶する。ここで、図１０を用いて、利用者情報記憶部１２５が記憶する情報の一例を説明する。図１０は、実施形態に係る情報処理装置の利用者情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。図１０の例において、利用者情報記憶部１２５は、「利用者ＩＤ」、「生年月日」、「性別」、「位置情報」、「閲覧履歴」、「スケジュール情報」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「生年月日」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者の生年月日に関する情報である。「性別」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者の性別に関する情報である。「位置情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者の位置情報である。「閲覧履歴」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者のコンテンツの閲覧履歴に関する情報である。「スケジュール情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者のスケジュールに関する情報である。

すなわち、図１０においては、利用者ＩＤにより識別された「利用者Ｕ１」の生年月日が「生年月日＃１」であり、性別が「女性」であり、位置情報が「位置情報＃１」であり、閲覧履歴が「閲覧履歴＃１」であり、スケジュール情報が「スケジュール＃１」であることを示している。

なお、利用者情報記憶部１２５に記憶される情報は、「利用者ＩＤ」、「生年月日」、「性別」、「位置情報」、「閲覧履歴」、「スケジュール情報」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の利用者に関係する情報が記憶されてよい。

（制御部１３０について）
次に図４に戻って、制御部１３０について説明する。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 Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等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、受付部１３１と、取得部１３２と、送金処理部１３３と、解析部１３４と、決定部１３５と、配信部１３６と、を有する。

（受付部１３１について）
受付部１３１は、利用者端末２００から利用者が入力した送金指示を受け付ける。例えば、受付部１３１は、送金元となる利用者又は事業者を識別する「送金元利用者／事業者ＩＤ」と、送金先となる利用者又は事業者を識別する「送金先利用者／事業者ＩＤ」と、利用者又は事業者から入力された「送金額」とを示す送金指示を利用者端末２００から受け付ける。

なお、受付部１３１は、送金指示を事業者が所有する事業者端末から受け付けてもよい。例えば、受付部１３１は、利用者端末２００に表示された利用者を識別するための利用者ＩＤを、事業者端末（店舗端末）が読み取ることで送金指示が行われた場合、当該送金指示を事業者端末から受け付ける。

（取得部１３２について）
取得部１３２は、情報処理装置１００の外部から各種の情報を取得する。図４に示すように、取得部１３２は、センサ情報取得部１３２１を有する。

センサ情報取得部１３２１は、利用者端末２００から利用者の感情推定に使用できるセンサ情報を取得する。後述して説明するが利用者端末２００には利用者の感情推定に使用できるセンサ情報を計測する各種のセンサ、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサなどが備えられている。すなわち、センサ情報取得部１３２１は利用者端末２００から、これらのセンサが計測したセンサ情報を取得する。なお、センサ情報取得部１３２１は受付部１３１が利用者端末２００から送金指示を受け付けたら、利用者端末２００から送金指示を受け付ける所定の時間の前、及び所定の時間の後に計測されたセンサ情報を取得する。ここで、所定の時間は任意に設定して良く、例えば、３０分であってよい。利用者は利用者端末２００への送金指示の入力の際に、センサ情報を情報処理装置１００に提供すること、及びセンサ情報の利用目的についての説明を受けて、センサ情報の提供に同意するか否かを選択する。センサ情報取得部１３２１は、利用者端末２００からセンサ情報を取得したら、取得したセンサ情報をセンサ情報記憶部１２３に記憶する。

（送金処理部１３３について）
送金処理部１３３は、受付部１３１が利用者又は事業者から送金指示を受け付けたら、送金指示に基づいて送金処理を実行する。すなわち、送金処理部１３３は送金元となる利用者の口座から、送金先となる利用者の口座に送金する処理を行う。

送金処理部１３３は、決済情報に含まれる「送金元利用者／事業者ＩＤ」、「送金先利用者／事業者ＩＤ」、「送金額」の情報に基づいて送金処理を実行する。例えば、「送金元利用者／事業者ＩＤ」が示す利用者が利用者Ｕ１であり、「送金先利用者／事業者ＩＤ」が示す利用者が利用者Ｕ２であり、「送金額」が示す送金額が３，０００円であったとする。この場合、送金処理部１３３は、図６に示す利用者Ｕ１の口座ＩＤ「ＡＩＤ＃１」の口座から、利用者Ｕ２の口座ＩＤ「ＡＩＤ＃２」の口座に３，０００円の電子マネーを移行させる処理を実行する。

（解析部１３４について）
解析部１３４は、各種の情報を解析する。図４に示すように、解析部１３４は、送金履歴解析部１３４１と、感情推定部１３４２と、優良送金先特定部１３４３と、提案部１３４４と、利用者特定部１３４５と、を有する。

送金履歴解析部１３４１は、送金履歴を解析してイベントの主催者を特定する。具体的な処理について述べると、送金履歴解析部１３４１は送金履歴記憶部１２２に記憶された送金履歴を解析して、所定の時間の間に複数の利用者から送金を受けた利用者が、送金を受けた所定の時間の後に受け取った送金額以上の金額の送金を行った利用者をイベントの主催者として特定する。例えば、送金履歴解析部１３４１は、次の２つの条件を満たす利用者をイベントの主催者と特定する。（条件１）所定の時間の間に複数の利用者から送金を受けている。（条件２）複数の利用者から送金を受けた後の所定の時間の間に、複数の利用者から受けた送金の金額の合計額以上の送金を行っている。ここで、所定の時間は任意に設定してよく、例えば、１日と設定してよい。送金履歴解析部１３４１の処理について、図２に示した具体例を用いて説明する。前述した通り、図２は、利用者間の送金履歴を整理した有向グラフを示す図である。図２においては利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４から利用者Ｕ１に送金が行われたことを示している。図２に示すように、利用者Ｕ１は利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４から１時間以内に送金を受けている。したがって、利用者Ｕ１は上記の（条件１）を満たす。そして、図２に示すように、利用者Ｕ１は利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４から送金を受けてから１日以内に利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４から受けた送金の合計額（１２，０００円）以上の金額を事業者Ｍ１に送金している。したがって、利用者Ｕ１の上記の（条件２）を満たす。この例の場合、利用者Ｕ１が（条件１）、及び（条件２）を満たすことから、送金履歴解析部１３４１は利用者Ｕ１をイベントの主催と特定する。

また、送金履歴解析部１３４１は、送金履歴記憶部１２２に記憶された送金履歴に含まれる送金日時、及び送金額に基づいて、イベントの主催者を特定する。例えば、送金履歴解析部１３４１は、イベントの主催者の送金日時の条件として次の条件を設定する。（条件３）水曜日の１８時から２３時、金曜日の１８時から２３時、又は土曜日の１８時から２３時のいずれかの時間帯に送金したこと。情報処理装置１００は、送金履歴を解析して送金日時の条件である（条件３）を満たす送金処理を実行した利用者を特定する。情報処理装置１００は、例えば送金額の条件として次の条件を設定する。（条件４）一度の送金額が１０，０００円以上であること。情報処理装置１００は、送金履歴を解析して（条件３）を満たす利用者の送金処理の中から、（条件４）を満たす送金処理を実行した利用者を特定する。送金履歴解析部１３４１は、送金日時の条件である（条件３）と、送金額の条件である（条件４）の両方を満たす利用者を、イベントの主催者として特定する。ここで、送金日時の条件は、上記の（条件３）に限定するものではなく任意に設定してよい。また、送金額の条件についても、上記の（条件４）に限定するものではなく任意に設定してよい。

また、送金履歴解析部１３４１は、同一の利用者に対して送金された金額の差に基づいて、イベントに集まった利用者間の関係性をさらに推定する。例えば、送金履歴解析部１３４１は、送金履歴を解析してイベントの主催者を利用者Ｕ１と特定したとする。この場合、送金履歴解析部１３４１は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に送金した利用者の送金額を解析する。ここで、例えば、利用者Ｕ１に送金した利用者が、利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４であり、それぞれの利用者Ｕ１への累計の送金額が１０，０００円、３，０００円、１，０００円であったとする。送金履歴解析部１３４１は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に送金された累計の送金額に基づいて、利用者Ｕ１と利用者Ｕ２、Ｕ３、及びＵ４との関係性を推定する。例えば、送金履歴解析部１３４１は、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１への累計の送金額が多い利用者は利用者Ｕ１と信頼関係が強固であると推定する。前述の具体例の場合、送金履歴解析部１３４１は、利用者Ｕ１と利用者Ｕ２との信頼関係が最も強固であると推定する。

感情推定部１３４２は、利用者の感情推定に使用できるセンサ情報を解析して利用者の感情を推定する。後述して説明するが、利用者端末２００は利用者の行動情報を計測する加速度センサ、ジャイロセンサ、気圧センサ、タッチパネル（抵抗膜方式、静電容量方式等）等のセンサや、利用者の生体情報を計測する脈波センサ、皮膚電気活動センサ等のセンサを備える。後述して説明するセンサ情報取得部１３２１が、利用者端末２００からこれらのセンサが計測したセンサ情報を取得する。感情推定部１３４２は、センサ情報取得部１３２１が取得したセンサ情報を解析することで利用者の感情を推定する。

ここで、感情は心理学の分野で広く研究されている。例えば、Ｒｕｓｓｅｌは様々な感情を覚醒度（Ａｒｏｕｓａｌ）と感情価（Ｖａｌｅｎｃｅ）の２次元の組み合わせで説明する円環モデルを提唱した。覚醒度とは感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を示し、高覚醒（興奮）、中覚醒、低覚醒（沈静）に分類できる。感情価とは喚起される感情の質的な違いを定めるものであり、ポジティブ、中立、ネガティブに分類できる。例えば、Ｒｕｓｓｅｌの円環モデルにおいて高覚醒かつポジティブに位置する感情としては「興奮」が挙げられる。他には、例えば、高覚醒かつネガティブに位置する感情として「緊張」、低覚醒かつネガティブに位置する感情として「退屈」、高覚醒かつポジティブに位置する感情として「嬉しい」、低覚醒かつポジティブに位置する感情として「落ち着き」などが挙げられる。本実施形態においては、Ｒｕｓｓｅｌの円環モデルを用いて利用者の感情を分類し、利用者の感情の感情価を比較することで、利用者の感情がポジティブな状態にあるか、ネガティブな状態に位置する感情にあるかを把握することに役立てる。なお、感情価は感情のネガティブ、及びポジティブの程度に応じて複数のレベルに分けてレベルの区分ごとに数値を当て嵌めてもよいし、感情のネガティブ、及びポジティブの程度を直接に数値によって表現してもよい。

感情推定部１３４２は、利用者の一連の行動と利用者の感情との関係性を学習したモデル（例えば、ＭＩＬ（Ｍｕｌｔｉｐｕｌ Ｉｎｓｔａｎｃｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）、ＲＦ（Ｒａｎｄｕｍ Ｆｏｒｅｓｔ）、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＭＬＰ（Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）の技術を用いて学習したモデル）を用いて、センサ情報取得部１３２１が取得したセンサ情報に基づいて、利用者の感情を推定してよい。例えば、利用者のタッチパネルの操作、すなわち、タッチ座標、タッチ面積、及びタッチ時間と利用者の感情との関係を学習した学習モデルに、センサ情報取得部１３２１が取得した利用者のタッチ座標、タッチ面積、及びタッチ時間を入力することで、利用者の感情を推定してよい。

また、感情推定部１３４２は、利用者の生体情報と利用者の感情との関係性を学習したモデルを用いて、センサ情報取得部１３２１が取得したセンサ情報に基づいて、利用者の感情を推定してもよい。例えば、利用者の脈波を計測する脈波センサの計測値と、利用者の感情との関係を学習した学習モデルに、センサ情報取得部１３２１が取得した脈波センサの計測値を入力することで、利用者の感情を推定してよい。

また、感情推定部１３４２は、送金履歴解析部１３４１が特定したイベントの主催者のうち、イベントの主催者へ送金した利用者の送金前後の感情を推定する。例えば、送金履歴解析部１３４１が、送金履歴を解析してイベントの主催者を利用者Ｕ１と利用者Ｕ２と特定したとする。そして、ここで、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１に送金した利用者が利用者Ｕ３、Ｕ４、Ｕ５であり、利用者Ｕ２に送金した利用者が利用者Ｕ６、Ｕ７、Ｕ８であったとする。感情推定部１３４２は、利用者Ｕ３からＵ８の利用者端末２００からセンサ情報取得部１３２１が取得したセンサ情報を解析して利用者Ｕ３からＵ８のイベントの主催者への送金前後の感情を推定する。

また、感情推定部１３４２は、送金履歴解析部１３４１が推定した利用者間の関係性、及びイベントの主催者が送金した送金先の事業者のお店の種別を考慮に入れて、利用者の送金前後の感情を推定する。感情推定部１３４２は、送金履歴解析部１３４１が推定した利用者間の関係性に基づいて、センサ情報の解析に基づく利用者の送金後の感情に対して補正を加える。具体的には送金先の利用者と送金元の利用者との信頼関係が強固であると推定された場合は、センサ情報の解析に基づく送金後の感情の推定結果に対して、ポジティブ方向に補正する。ここで、送金元の利用者と送金元の利用者の信頼関係の強さに基づく、センサ情報の解析に基づく送金後の感情に対するポジティブ方向への補正の程度は任意に設定してよい。さらに、感情推定部１３４２は、イベントの主催者が送金した事業者のお店の種別に基づいて、利用者の送金後の感情に対して補正を加える。感情推定部１３４２は、イベントの主催者が送金した事業者のお店の種別とイベントの主催者に送金した利用者の送金後の感情の関係性を分析して、お店の種別と利用者の送金後の感情の補正モデルを生成する。感情推定部１３４２は、送金履歴解析部１３４１が特定したイベントの主催者が送金した事業者のお店の種別に基づいて、センサ情報の解析に基づく利用者の送金前後の感情に推定結果に対して補正を加える。このように感情推定部１３４２は、センサ情報の解析に基づく利用者の送金後の感情の推定結果に対して、利用者の関係性、及びお店の種別に基づいて補正を加える。

優良送金先特定部１３４３は、送金履歴記憶部１２２に記憶された送金履歴と、センサ情報取得部１３２１が取得したセンサ情報に基づく感情推定部１３４２の感情推定結果に基づいて、送金前後において利用者の感情がポジティブに推移した送金先を特定する。例えば、優良送金先特定部１３４３は、送金履歴を解析して所定数以上の送金元から送金を受けている送金先を特定する。ここで、所定数は任意に設定してよく、例えば、５０回であってよい。優良送金先特定部１３４３は、所定数以上の送金元から送金を受けている送金先を特定したら、感情推定部１３４２に特定された送金先に送金した利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報の解析を指示する。感情推定部１３４２は、優良送金先特定部１３４３の指示に基づいて特定された送金先に送金した利用者の送金前後の感情の推移を推定する。優良送金先特定部１３４３は、特定された送金先に送金した利用者のうち、送金前後の感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上の送金先を優良送金先として特定する。ここで、所定の割合は任意に設定してよく、例えば、６０％であってよい。

提案部１３４４は、感情記憶部１２４に記憶された利用者の感情に基づいて、イベントの主催者と特定された利用者の感情と、類似の感情の利用者が多く利用する事業者を特定して提案する。例えば、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１の感情が「緊張」と推定された場合は、提案部１３４４は感情記憶部１２４を解析して、送金前の感情が「緊張」の利用者が多く利用する事業者を特定して提案する。なお、提案部１３４４は、感情記憶部１２４にイベントの主催者と特定された利用者の感情と、送金前の感情が同じ利用者の送金処理の記録が存在しなかった場合は、後述して説明する覚醒度と、感情価の値が所定の範囲内の感情の利用者が多く利用する事業者を特定して提案する。

利用者特定部１３４５は、送金履歴記憶部１２２と、感情記憶部１２４と、に記憶された情報に基づいて、送金履歴解析部１３４１がイベントの主催者と特定した利用者が主催したイベントに参加した利用者のうち、他の利用者の感情をポジティブに推移させる利用者を特定する。例えば、イベントの主催者と特定された利用者Ｕ１が主催した過去の７回のイベントのうち、利用者Ｕ２が参加するイベントは、他の利用者の送金後の感情がポジティブに推移した割合が高いと解析されたとする。この場合、利用者特定部１３４５は、利用者Ｕ２を他の利用者の感情をポジティブに推移させる利用者と特定する。なお、利用者特定部１３４５は、イベントの主催者と特定された利用者が主催したイベントに参加した利用者のうち、他の利用者の感情をネガティブに推移させる利用者を特定してもよい。

（決定部１３５について）
決定部１３５は、特定情報を配信する利用者を決定する。決定部１３５は、送金履歴解析部１３４１が特定したイベントの主催者に特定情報を配信することを決定する。

また、決定部１３５は、感情推定部１３４２が、送金履歴解析部１３４１が特定したイベントの主催者へ送金した利用者の送金前後の感情を推定し、イベントの主催者のうち、イベントの主催者へ送金した利用者の感情が、送金の前後においてポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者に対して特定情報を配信することを決定する。

また、決定部１３５は、送金履歴解析部１３４１が特定したイベントの主催者に特定情報を配信することを決定することに加えて、送金履歴解析部１３４１が推定した利用者間の関係性に基づいて特定情報を配信する利用者を決定する。例えば、送金履歴解析部１３４１が利用者Ｕ１をイベントの主催者と特定し、利用者Ｕ１への累計の送金額が最大であった利用者Ｕ２を利用者Ｕ１と強固な信頼関係にあると推定したとする。この場合、送金履歴解析部１３４１は利用者Ｕ１と利用者Ｕ２に特定情報を配信することを決定する。

（配信部１３６について）
配信部１３６は、決定部１３５が決定した利用者の利用者端末２００に特定情報を配信する。ここで特定情報とは、利用者に提供する情報であって、情報処理装置１００の管理者が任意に配信する情報の種類を設定可能な情報である。特定情報は、例えば、クーポン、広告、ニュース、天気予報、乗換案内、株価／為替速報、メッセージ、優良送金先に係る情報、連続利用推奨送金先に係る情報、利用者に関する情報などであってよい。

配信部１３６は、決定部１３５がイベントの主催者に特定情報を配信することを決定した場合は、イベントの主催者と特定された利用者の利用者端末２００に、例えばクーポンを配信する。

配信部１３６は、優良送金先特定部１３４３が送金履歴記憶部１２２に記憶された送金履歴と、センサ情報取得部１３２１が取得したセンサ情報に基づく感情推定部１３４２の感情推定結果に基づいて、送金前後において利用者の感情がポジティブに推移した優良送金先を特定した場合は、優良送金先に係る情報を配信する。

配信部１３６は、提案部１３４４がイベントの主催者と特定された利用者の感情と類似の感情の利用者が多く利用する事業者を提案した場合は、利用者の感情と類似の感情の利用者が多く利用する事業者の情報を特定情報として配信する。

配信部１３６は、利用者特定部１３４５が特定したイベントに参加した他の利用者の感情をポジティブに推移させる利用者が、イベントに参加できそうな日時に関する情報を配信する。例えば、利用者特定部１３４５が、利用者Ｕ１をイベントに参加した他の利用者の感情をポジティブに推移させる利用者と特定したとする。この場合、配信部１３６は、利用者情報記憶部１２５に記憶された利用者Ｕ１のスケジュール情報に基づいて、利用者Ｕ１がイベントに参加可能な日時を特定し、利用者Ｕ１がイベントに参加可能な日時に関する情報を、特定情報として配信する。なお、配信部１３６は、利用者特定部１３４５が特定したイベントに参加した他の利用者の感情をネガティブに推移させる利用者が、イベントに参加できなさそうな日時に関する情報を配信してもよい。

〔４．利用者端末の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る利用者端末２００の構成について説明する。図５は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図５に示すように、利用者端末２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、出力部２３０と、制御部２４０と、センサ部２５０と、記憶部２６０と、を有する。

通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で各種の情報の送受信を行う。

入力部２２０は、利用者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部２２０は、タッチパネルにより表示面（例えば出力部２３０）を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部２２０は、利用者端末２００に設けられたボタンや、利用者端末２００に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

出力部２３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等によって実現されるタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、利用者端末２００は、出力部２３０である表示画面により利用者の入力を受け付け、利用者への出力も行う。

制御部２４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、利用者端末２００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２４０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。

図５に示すように、制御部２４０は、受付部２４１と、取得部２４２と、提供部２４３と、を有する。

受付部２４１は、利用者又は事業者から送金指示を受け付ける。送金指示は、「送金元利用者／事業者ＩＤ」、「送金先利用者／事業者ＩＤ」、「送金額」を含む情報である。例えば、利用者Ｕ１が利用者Ｕ２に３，０００円を送金したいと考えた場合、利用者Ｕ１は利用者端末２００に「送金元利用者／事業者ＩＤ」として利用者Ｕ１、「送金先利用者／事業者ＩＤ」として利用者Ｕ２、「送金額」として３，０００円を送金指示として入力部２２０を介して入力し、受付部２４１は入力された送金指示を受け付ける。

取得部２４２は、利用者からセンサ情報の提供、及びセンサ情報の利用目的についての利用者の意思（同意、又は不同意）を取得する。取得部２４２は、情報処理装置１００に提供するセンサ情報の種類、及びセンサ情報の利用目的を出力部２３０に表示させて、利用者からセンサ情報の提供、及びセンサ情報の利用目的についての利用者の意思（同意、又は不同意）を取得する。取得部２４２が、利用者からセンサ情報の提供、及びセンサ情報の利用目的について同意を取得していない場合、及び利用者からこれらについての不同意の意思を取得した場合は、情報処理装置１００のセンサ情報取得部１３２１はこの利用者の利用者端末２００からセンサ情報を取得しない。

提供部２４３は、情報処理装置１００の配信部１３６から配信された特定情報を、出力部２３０を介して利用者に提供する。例えば、情報処理装置１００の配信部１３６が利用者端末２００に配信した特定情報がクーポンであった場合、提供部２４３は出力部２３０にクーポンを表示させることで利用者に特定情報を提供する。

センサ部２５０は、所定の情報を計測する計測器である。センサ部２５０は、情報処理に用いる様々な情報を計測するセンサを有していてよい。例えば、センサ部２５０は、加速度センサであってよい。加速度センサは、ユーザによる所定の操作の際の利用者端末２００の加速度を計測する。加速度センサは、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）により可動電極と固定電極を作り、可動電力が動くことによる静電容量の変化と加速度の関係を用いて加速度を計測する静電容量式の加速度センサであってよい。

センサ部２５０は、ジャイロセンサであってもよい。ジャイロセンサは、回転を検知するセンサである。ジャイロセンサは、可動電極に一方向に振動する１次振動を発生させておき、ここに回転が加わると振動方向と９０°の方向にコリオリの力が働くことにより２次振動が発生し、静電容量の変化が生じるため、これを検出する静電容量型ＭＥＭＳジャイロセンサであってよい。静電容量の変化と可動電極の振動位相とにより角速度を求めることができる。

センサ部２５０は、気圧センサであってもよい。気圧センサは、静電容量型ＭＥＭＳ気圧センサであってもよい。静電容量型ＭＥＭＳ気圧センサは、ＭＥＭＳ技術によってシリコン（Ｓｉ）のダイヤフラム（薄膜振動板）を中空に形成し、ダイヤフラムの表面と裏面の圧力差によってダイヤフラムがたわむことを利用して圧力を計測する。ダイヤフラムと中空部の対向面に電極が形成してあり、ダイヤフラムがたわむとダイヤフラム電極と対向面電極による静電容量が変化するため、この静電容量の変化を計測し、圧力に変換する。

センサ部２５０は、脈波センサであってもよい。脈波センサは、心臓が血液を送り出すことに伴い発生する血管の容積変化を波形として捉えるセンサである。脈波センサは、赤外線や赤色光、５５０ｎｍ付近の緑色波長の光を生体に向けて照射し、フォトダイオード又はフォトトランジスタを用いて、生体内を反射した光を計測する。動脈の血液内には酸化ヘモグロビンが存在し、入射光を吸収する性質があるため、心臓の脈動に伴って変化する血液量（血管の容量変化）を時系列に計測することで脈波信号を得る。

センサ部２５０は、皮膚電気活動（ＥＤＡ：Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｄｅｒｍａｌ Ａｃｔｉｂｉｔｙ）センサであってもよい。皮膚電気活動（ＥＤＡ）センサは、皮膚の汗腺（例えば、エクリン腺）から分泌される汗による皮膚の電気活動状態を計測する。皮膚電気活動（ＥＤＡ）は、皮膚電位（ＳＰＡ：Ｓｋｉｎ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ Ａｃｔｉｂｉｔｙ）と皮膚コンダクタンス（ＳＣＡ：Ｓｋｉｎ Ｃｏｎｄｕｃｔａｎｃｅ Ａｃｔｉｂｉｔｙ）に大別され、皮膚電位（ＳＰＡ）は、皮膚電位水準（ＳＰＬ：Ｓｋｉｎ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ Ｌｅｖｅｌ）と皮膚電位反射（ＳＰＲ：Ｓｋｉｎ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ Ｒｅｆｌｅｘ）に区別される。皮膚電位水準（ＳＰＬ）は、皮膚電位（ＳＰＡ）の直流成分であり、覚醒水準が高いときは陰性に高い値を示し、眠気を感じた場合や、リラックスした状態では陽性方向の値を示す。皮膚電位反射（ＳＰＲ）は、皮膚電位（ＳＰＡ）の交流成分であり、痛覚、触覚、聴覚、視覚などの刺激や深呼吸や身体の動き、暗算や考え事をしているときに皮膚電位反射（ＳＰＲ）が頻発する。

記憶部２６０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図５に示すように、記憶部２６０は、センサ情報記憶部２６１と、を有する。

センサ情報記憶部２６１は、センサ部２５０が計測したセンサ情報を記憶する。利用者端末２００のセンサ情報記憶部２６１に記憶される情報は、情報処理装置１００のセンサ情報記憶部１２３に記憶される情報と同じであるから説明を省略する。

〔５．受付処理のフロー〕
次に、図１１を用いて、実施形態に係る情報処理装置による情報処理の手順について説明する。図１１は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。例えば、情報処理装置１００は、利用者が利用者端末２００に入力した送金指示を受け付けて、利用者端末２００から送金指示の送信の前後のセンサ情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、情報処理装置１００は受け付けた送金指示に基づいて送金処理を実行する（ステップＳ１０２）。なお、ここで、情報処理装置１００は実行した送金処理を送金履歴として記憶する。そして、情報処理装置１００は送金履歴を解析してイベントの主催者を特定する（ステップＳ１０３）。情報処理装置１００は取得したセンサ情報に基づいて、イベントの主催者に送金した利用者の感情を推定する（ステップＳ１０４）。情報処理装置１００は送金前後の利用者の感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者を特定する（ステップＳ１０５）。情報処理装置１００は特定されたイベントの主催者に特定情報を配信する（ステップＳ１０６）。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図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、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、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等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、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記憶される記憶装置であり、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、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フェースであり、例えば、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、およびスキャナ等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フェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＰＤ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ Ｄｉｓｋ）等の光学記録媒体、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等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メモリ等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。例えば、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。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置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を実行することにより、情報処理装置１００の制御部１３０の機能を実現する。

〔７．効果〕
本開示に係る情報処理装置１００は、送金指示を受け付ける受付部１３１と、受付部１３１が受け付けた送金指示に基づく送金処理を記憶する送金履歴記憶部１２２と、送金履歴記憶部１２２に記憶された送金履歴を解析する送金履歴解析部１３４１と、利用者の感情推定に使用できるセンサ情報を取得するセンサ情報取得部１３２１と、センサ情報を解析して利用者の感情を推定する感情推定部１３４２と、特定情報を配信する利用者を決定する決定部１３５と、決定部１３５が決定した利用者の利用者端末２００に特定情報を配信する配信部１３６と、を備え、送金履歴解析部１３４１は、送金履歴を解析してイベントの主催者を特定し、感情推定部１３４２は、送金履歴解析部１３４１が特定したイベントの主催者へ送金した利用者の送金前後の感情を推定し、決定部１３５は、イベントの主催者のうち、イベントの主催者へ送金した利用者の感情が、送金の前後においてポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者に対して特定情報を配信することを決定する。

この構成によれば、送金の前後において感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者に対して特定情報を配信することができる。したがって、特定情報の配信による効果を上げることができる情報処理装置を提供することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００は、送金履歴記憶部１２２に記憶された送金履歴と、センサ情報取得部１３２１が取得したセンサ情報に基づく感情推定部１３４２の感情推定結果に基づいて、送金前後において利用者の感情がポジティブに推移した優良送金先を特定する優良送金先特定部１３４３と、を備え、配信部１３６が配信する特定情報が、優良送金先特定部１３４３が特定した優良送金先に係る情報である。

この構成によれば、送金前後において利用者の感情がポジティブに推移した優良送金先に係る情報をイベントの主催者と特定された利用者に配信することができる。その為、特定情報の配信による効果を上げることができる情報処理装置を提供することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００の送金履歴解析部１３４１は、所定の時間の間に複数の利用者から送金を受けた利用者が、送金を受けた所定の時間の後に受け取った送金額以上の金額の送金を行った利用者をイベントの主催者として特定する。

この構成によれば、イベントの主催者を統一した基準に基づいて特定することができ、特定されたイベントの主催者に特定情報を配信することができる。その為、特定情報の配信による効果を上げることができる情報処理装置を提供することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００の送金履歴解析部１３４１は、送金履歴に含まれる送金日時、及び送金額に基づいて、イベントの主催者を特定する。

この構成によれば、イベントの主催者を統一した基準に基づいて特定することができ、特定されたイベントの主催者に特定情報を配信することができる。その為、特定情報の配信による効果を上げることができる情報処理装置を提供することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００の送金履歴解析部１３４１は、同一の利用者に対して送金された金額の差に基づいて、イベントに集まった利用者間の関係性をさらに推定し、決定部１３５は、送金履歴解析部１３４１が特定したイベントの主催者に特定情報を配信することを決定することに加えて、送金履歴解析部１３４１が推定した利用者間の関係性に基づいて特定情報を配信する利用者を決定する。

この構成によれば、イベントの主催者と特定された利用者に加えて、イベントの主催者と特定された利用者と強固な信頼関係を有すると推定された利用者に対しても特定情報を配信することができる。その為、特定情報の配信による効果を上げることができる情報処理装置を提供することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００の感情推定部１３４２は、送金履歴解析部１３４１が推定した利用者間の関係性、及びイベントの主催者が送金した送金先の事業者のお店の種別を考慮に入れて、利用者の送金前後の感情を推定する。

この構成によれば、センサ情報に基づく感情の推定結果に対して、利用者間の関係性、及びお店の種別に基づいて補正を加えたうえで、イベントの主催者に送金した利用者の感情を推定することができる。その為、利用者の感情をより正確に推定することが可能となり、多くの利用者をポジティブな感情に推移させるイベントの主催者に特定情報を配信することが可能となる。その結果、特定情報の配信による効果を上げることができる情報処理装置を提供することができる。

本開示に係る情報処理方法は、情報処理装置１００が実行する情報処理方法であって、送金指示を受け付けるステップと、送金指示に基づいて送金処理を実行するステップと、送金処理の内容を送金履歴として記憶するステップと、送金履歴を解析してイベントの主催者を特定するステップと、イベントの主催者に送金した利用者の送金前後の感情を推定するステップと、イベントの主催者に送金した利用者のうち送金前後において感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者を特定するステップと、特定されたイベントの主催者に特定情報を配信するステップと、を含む。

この構成によれば、送金の前後において感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者に対して特定情報を配信することができる。したがって、特定情報の配信による効果を上げることができる情報処理方法を提供することができる。

本開示に係る情報処理プログラムは、送金指示を受け付けるステップと、送金指示に基づいて送金処理を実行するステップと、送金処理の内容を送金履歴として記憶するステップと、送金履歴を解析してイベントの主催者を特定するステップと、イベントの主催者に送金した利用者の送金前後の感情を推定するステップと、イベントの主催者に送金した利用者のうち送金前後において感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者を特定するステップと、特定されたイベントの主催者に特定情報を配信するステップと、をコンピュータに実行させる。

この構成によれば、送金の前後において感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者に対して特定情報を配信することができる。したがって、特定情報の配信による効果を上げることができる情報処理プログラムを提供することができる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、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、取得部１３２は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 口座データベース
１２２ 送金履歴記憶部
１２３ センサ情報記憶部
１２４ 感情記憶部
１２５ 利用者情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 取得部
１３２１ センサ情報取得部
１３３ 送金処理部
１３４ 解析部
１３４１ 送金履歴解析部
１３４２ 感情推定部
１３４３ 優良送金先特定部
１３４４ 提案部
１３４５ 利用者特定部
１３５ 決定部
１３６ 配信部
２００ 利用者端末
Ｎ ネットワーク

Claims (8)

1. 送金指示を受け付ける受付部と、
   前記受付部が受け付けた送金指示に基づく送金処理を記憶する送金履歴記憶部と、
   前記送金履歴記憶部に記憶された送金履歴を解析する送金履歴解析部と、
   利用者の感情推定に使用できるセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
   前記センサ情報を解析して利用者の感情を推定する感情推定部と、
   特定情報を配信する利用者を決定する決定部と、
   前記決定部が決定した利用者の利用者端末に特定情報を配信する配信部と、を備え、
   前記感情推定部は、前記送金履歴解析部が特定したイベントの主催者へ送金した利用者の送金前後の感情を推定し、
   前記決定部は、前記イベントの主催者のうち、前記イベントの主催者へ送金した利用者の感情が、送金の前後においてポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上の前記イベントの主催者に対して特定情報を配信することを決定する、
   情報処理装置。
2. 前記送金履歴記憶部に記憶された送金履歴と、前記センサ情報取得部が取得したセンサ情報に基づく感情推定部の感情推定結果に基づいて、送金前後において利用者の感情がポジティブに推移した優良送金先を特定する優良送金先特定部と、を備え、
   前記配信部が配信する特定情報が、前記優良送金先特定部が特定した優良送金先に係る情報である、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記送金履歴解析部は、所定の時間の間に複数の利用者から送金を受けた利用者が、送金を受けた所定の時間の後に受け取った送金額以上の金額の送金を行った利用者をイベントの主催者として特定する、
   請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記送金履歴解析部は、送金履歴に含まれる送金日時、及び送金額に基づいて、イベントの主催者を特定する、
   請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記送金履歴解析部は、同一の利用者に対して送金された金額の差に基づいて、前記イベントに集まった利用者間の関係性をさらに推定し、
   前記決定部は、前記送金履歴解析部が特定したイベントの主催者に特定情報を配信することを決定することに加えて、前記送金履歴解析部が推定した利用者間の関係性に基づいて特定情報を配信する利用者を決定する、
   請求項３または請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記感情推定部は、前記送金履歴解析部が推定した利用者間の関係性、及びイベントの主催者が送金した送金先の事業者のお店の種別を考慮に入れて、利用者の送金前後の感情を推定する、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   送金指示を受け付けるステップと、
   送金指示に基づいて送金処理を実行するステップと、
   前記送金処理の内容を送金履歴として記憶するステップと、
   前記送金履歴を解析してイベントの主催者を特定するステップと、
   イベントの主催者に送金した利用者の送金前後の感情を推定するステップと、
   イベントの主催者に送金した利用者のうち送金前後において感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者を特定するステップと、
   特定されたイベントの主催者に特定情報を配信するステップと、
   を含む情報処理方法。
8. 送金指示を受け付けるステップと、
   送金指示に基づいて送金処理を実行するステップと、
   前記送金処理の内容を送金履歴として記憶するステップと、
   前記送金履歴を解析してイベントの主催者を特定するステップと、
   イベントの主催者に送金した利用者の送金前後の感情を推定するステップと、
   イベントの主催者に送金した利用者のうち送金前後において感情がポジティブに推移した利用者の割合が所定の割合以上のイベントの主催者を特定するステップと、
   特定されたイベントの主催者に特定情報を配信するステップと、
   をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

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