JP7414868B2 - 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

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、ニュース等のコンテンツを配信したユーザからコンテンツに対する評価（例えば、「いいね」等）の反応を受け付け、ユーザの反応を他のユーザが見ることができる技術がある。

特開２０１０－０６３００８号公報

しかしながら、従来技術では、サービスの質を向上させる点で改善の余地があった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、サービスの質を向上させることができる情報処理装置、情報処理方法およ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、指定受付部と、表示制御部と、特定部とを備える。前記指定受付部は、画面に表示されたコンテンツの一部について強調表示の指定を受け付ける。前記表示制御部は、指定された前記コンテンツの一部を強調表示する。前記特定部は、前記強調表示の指定が行われた前記コンテンツの特徴を学習し、学習結果に基づいて、前記強調表示が指定される確度が高い他のコンテンツを特定する。

実施形態の一態様によれば、サービスの質を向上させることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理を示す図である。 図２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、ユーザ情報の一例を示す図である。 図５は、強調表示情報の一例を示す図である。 図６は、提供部が提供す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が実行する情報処理の処理手順を示すフローチャートである。 図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法およ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、情報処理方法およ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される。

（実施形態）
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理を示す図である。なお、図１では、実施形態に係る情報処理装置１を含む情報処理システムＳの動作例を示している。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数のユーザ端末５０とを含む。

図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳでは、まず、情報処理装置１は、ユーザ端末５０に対してコンテンツを配信する（ステップＳ１）。図１では、コンテンツの一例として、ニュースを配信している例を示しているが、ニュースに限らず、投稿記事等のテキストや画像等が含まれるコンテンツであれば任意のものであってよい。

つづいて、ユーザ端末５０は、配信されたコンテンツを画面表示するとともに、ユーザからコンテンツの一部について強調表示の指定を受け付ける（ステップＳ２）。図１では、コンテンツに含まれるテキストの一部、詳細には、「リモートワーク・・・可能性があります。」が指定された例を示している。なお、ユーザは、テキスト以外にも、コンテンツに含まれる画像（静止画や動画）を強調表示の対象として指定することも可能である。

また、図２では、文単位での指定が行われた例を示しているが、単語単位や文節単位等での指定が行われてもよく、１つのコンテンツにおいて複数の箇所に指定が行われてもよい。

つづいて、情報処理装置１は、指定されたコンテンツの一部を強調表示する（ステップＳ３）。図１では、指定されたコンテンツの一部をハイライト表示する例を示しているが、テキストの文字を太く表示したり、下線を付したり、枠で囲ったりしてもよい。また、情報処理装置１は、例えば、画面に表示されたカーソル（マウス等で移動可能）がコンテンツの一部に移動した際や、ユーザがコンテンツの一部を選択した際には、強調表示をさらに強める（ハイライト表示かつ太字等）ようにしてもよい。

つづいて、情報処理装置１は、強調表示されたコンテンツを他のユーザ端末５０へ配信する（ステップＳ４）。強調表示されたコンテンツは、強調表示の指定を行ったユーザと属性情報が類似する他のユーザのみへ配信されてもよい。また、強調表示されたコンテンツは、かかるコンテンツに興味がある（行動情報等から興味があると推定された）他のユーザのみへ配信されてもよい。

つづいて、情報処理装置１は、ユーザ端末５０を介して強調表示されたコンテンツの一部に対するユーザの反応を受け付ける（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１は、ユーザの反応として、コンテンツの一部に賛同（評価）する反応（例えば、「いいね」）や、コンテンツの一部に対するコメント等を受け付ける。例えば、情報処理装置１は、強調表示されたコンテンツの一部の近傍に、評価する反応を行うための評価ボタン（賛同および反対のボタン）や、コメントを入力するためのボタンを表示することでユーザの反応を受け付ける。また、情報処理装置１は、入力されたコメントに対する評価（賛同および反対）を受け付けるための評価ボタンを表示してもよい。

また、情報処理装置１は、強調表示されたコンテンツとともに、強調表示の指定を行ったユーザに関する情報（属性情報や、強調表示の指定を行ったユーザ数等）を併せて表示してもよい。

つづいて、情報処理装置１は、受け付けたユーザの反応に基づいた情報提供を行う（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１は、評価ボタンを押下したユーザ数の情報を提供する。また、情報処理装置１は、入力されたコメントのリストや、コメントの要約、コメントの分析結果（コメントの傾向等）等を提供してもよい。また、情報処理装置１は、反応したユーザに関する情報（属性情報等）を提供してもよい。

また、情報処理装置１は、賛同する評価ボタンを押下したユーザ数に応じたランキングを提供してもよい。かかるランキングは、例えば、コンテンツへのアクセス情報（例えば、ＵＲＬ）とともにタイムライン上に表示してもよい。

また、情報処理装置１は、入力されたコメントに対する評価が高い（賛同が閾値以上）コメントを強調表示して提供してもよい。また、情報処理装置１は、入力されたコメントを他のサービス（例えば、ＳＮＳ等）に提供してもよい。

つづいて、情報処理装置１は、強調表示の指定が行われたコンテンツの特徴を学習し、学習結果に基づいて、強調表示の指定が行われる確度が高い他のコンテンツを特定する（ステップＳ７）。

例えば、情報処理装置１は、コンテンツの内容のカテゴリや、コンテンツに含まれるテキストの文字数、単語の内容、画像の種類等の特徴に基づいて、同様の特徴を持つコンテンツを強調表示の指定が行われる確度が高い他のコンテンツとして特定する。

また、情報処理装置１は、強調表示に対する他ユーザの評価やコメント等といった反応に基づいて他のコンテンツを特定可能であるが、かかる点の詳細については後述する。

つづいて、情報処理装置１は、特定した他のコンテンツに対する強調表示の指定を提案する（ステップＳ８）。つまり、情報処理装置１は、他のコンテンツの一部について強調表示の指定を行うことを提案する。

なお、図１では、ステップＳ２で強調表示の指定を行ったユーザとは異なるユーザを提案先としているが、ステップＳ２で強調表示の指定を行ったユーザを提案先としてもよい。

このように、実施形態に係る情報処理装置１によれば、強調表示の指定が行われる確度が高い他のコンテンツを特定することで、サービスの質を向上させることができる。

次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムＳ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システムＳの構成例を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数のユーザ端末５０とがネットワークＮに対して有線又は無線により接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。

情報処理装置１は、情報処理方法を実行するサーバ装置である。情報処理装置１は、ユーザに配信したコンテンツの一部について強調表示の指定を受け付ける。また、情報処理装置１は、指定されたコンテンツの一部を強調表示するとともに、強調表示されたコンテンツの一部に対するユーザの反応を受け付ける。また、情報処理装置１は、受け付けたユーザの反応に基づいた情報提供を行う。

なお、コンテンツは、情報処理装置１によって配信されてもよく、外部の配信サーバによって配信されてもよい。

また、情報処理装置１は、各ユーザのユーザ端末５０と連携し、各ユーザのユーザ端末５０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

また、情報処理装置１は、各ユーザのユーザ端末５０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報処理装置１は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報処理装置１は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

ユーザ端末５０は、ユーザが所持する端末装置である。ユーザ端末５０は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。ユーザ端末５０は、情報処理装置１へ各種情報を送信したり、情報処理装置１から提供される情報を受信したりする。

次に、図３を参照して、情報処理装置１の構成例について説明する。

図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図３に示されるように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを有する。制御部３は、配信部３１と、指定受付部３２と、表示制御部３３と、反応受付部３４と、提供部３５と、特定部３６と、提案部３７とを備える。記憶部４は、ユーザ情報４１と、強調表示情報４２とを記憶する。

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。

制御部３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等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３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＧＰＵ（General Purpose Graphic Processing Unit）等の集積回路により実現されてもよい。

記憶部４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、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

ユーザ情報４１は、ユーザに関する情報である。図４は、ユーザ情報４１の一例を示す図である。図４に示すように、ユーザ情報４１は、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「強調箇所情報」等の項目を含む。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報である。「属性情報」は、ユーザの属性に関する情報であり、サイコグラフィック属性や、デモグラフィック属性等を含む。「強調箇所情報」は、ユーザによって指定された強調箇所を示す情報であり、コンテンツの中から強調表示の対象として指定された情報である。「強調箇所情報」は、例えば、テキスト、静止画、動画等である。

強調表示情報４２は、強調表示されたコンテンツに関する情報である。図５は、強調表示情報４２の一例を示す図である。図５に示すように、強調表示情報４２は、「指定ＩＤ」、「コンテンツ情報」、「強調箇所情報」、「反応情報」等の項目を含む。

「指定ＩＤ」は、強調表示の対象として指定されたコンテンツの一部を識別する識別情報である。「コンテンツ情報」は、強調表示の対象として指定されたコンテンツ全体を示す情報である。「強調箇所情報」は、強調表示の対象として指定されたコンテンツの箇所を示す情報である。「反応情報」は、強調表示されたコンテンツの一部に対するユーザの反応を示す情報である。

次に、情報処理装置１の制御部３の各機能（配信部３１、指定受付部３２、表示制御部３３、反応受付部３４、提供部３５、特定部３６および提案部３７）について説明する。

配信部３１は、コンテンツをユーザ端末５０へ配信する。例えば、配信部３１は、後述する表示制御部３３によって一部が強調表示されたコンテンツを配信する。強調表示されたコンテンツの配信先は、例えば、強調表示の指定を行ったユーザと属性情報が類似する他のユーザである。また、強調表示されたコンテンツの配信先は、強調表示したコンテンツに興味がある他のユーザである。

指定受付部３２は、配信部３１によって配信されたコンテンツの一部について強調表示の指定を受け付ける。例えば、指定受付部３２は、コンテンツに含まれるテキストや、画像（静止画や動画）を強調表示の指定として受け付ける。

なお、強調表示の指定は、文単位や、単語単位、文節単位等の任意の範囲での指定が可能である。また、１つのコンテンツにおいて複数の箇所に強調表示の指定が行われてもよい。

また、指定受付部３２は、文意が通らない範囲での指定を受け付けた場合には、ユーザに対して誤入力の有無を確認したり、文意が通るように指定範囲を補正したりしてもよい。

表示制御部３３は、指定受付部３２によって指定されたコンテンツの一部を強調表示する。例えば、表示制御部３３は、指定されたコンテンツの一部をハイライト表示したり、テキストの文字を太く表示したり、下線を付したり、枠で囲ったりしてもよい。また、表示制御部３３は、例えば、画面に表示されたカーソル（マウス等で移動可能）がコンテンツの一部に移動した際や、ユーザがコンテンツの一部を選択した際には、強調表示をさらに強める（ハイライト表示かつ太字等）ようにしてもよい。

反応受付部３４は、表示制御部３３によって強調表示されたコンテンツの一部に対するユーザの反応を受け付ける。例えば、反応受付部３４は、ユーザの反応として、コンテンツの一部に賛同（評価）する反応（例えば、「いいね」）や、コンテンツの一部に対するコメント等を受け付ける。

例えば、反応受付部３４は、強調表示されたコンテンツの一部の近傍に、評価する反応を行うための評価ボタン（賛同および反対のボタン）や、コメントを入力するためのボタンを表示することでユーザの反応を受け付ける。これらのボタンは、例えば、強調表示されたコンテンツの一部をユーザが選択した場合や、かかるコンテンツの一部にカーソルを移動させた場合に表示することとしてもよい。また、反応受付部３４は、入力されたコメントに対する評価（賛同および反対）を受け付けるための評価ボタンを表示してもよい。

提供部３５は、反応受付部３４が受け付けたユーザの反応に基づいた情報提供を行う。例えば、提供部３５は、評価ボタンを押下したユーザ数の情報を提供する。これにより、強調表示されたコンテンツの一部に対する他のユーザの賛同数または反対数を容易に把握することができる。

また、提供部３５は、入力されたコメントのリストや、コメントの要約、コメントの分析結果（コメントの傾向等）等を提供してもよい。このようなコメントに関する情報を提供することで、強調表示されたコンテンツの一部に対する他のユーザの意見を容易に把握することができる。

また、提供部３５は、反応したユーザに関する情報（属性情報等）を提供してもよい。これにより、どのような属性のユーザが反応したかを容易に把握することができる。

また、提供部３５は、強調表示されたコンテンツとともに、強調表示の指定を行ったユーザに関する情報（属性情報や、強調表示の指定を行ったユーザ数等）を併せて提供してもよい。これにより、強調表示されたコンテンツを配信されたユーザが強調表示の指定を行ったユーザに関する情報を容易に把握することができる。

なお、提供部３５は、上記した各種情報を、例えば、強調表示されたコンテンツの一部をユーザが選択した場合や、かかるコンテンツの一部にカーソルを移動させた場合に表示（提供）する。

また、提供部３５は、賛同する評価ボタンを押下したユーザ数に応じたランキングを提供してもよい。かかるランキングは、例えば、コンテンツへのアクセス情報（例えば、ＵＲＬ）とともにニュース等のサービスにおけるタイムライン上に表示してもよい。これにより、他のユーザの賛同数または反対数が多い（または少ない）コンテンツを容易に把握することができる。

また、提供部３５は、入力されたコメントに対する評価が高い（賛同が閾値以上）コメントを強調表示して提供してもよい。これにより、強調表示されたコンテンツの一部に対する他のユーザの主な意見を容易に把握することができる。

また、提供部３５は、入力されたコメントを他のサービス（例えば、ＳＮＳ等）に提供してもよい。これにより、強調表示されたコンテンツの一部に対するコメントを他のサービスにおいて共有することができる。

また、提供部３５は、例えば、ニュース等のコンテンツにおいてサムネイル表示する場合に、強調表示を行った箇所に関する情報をサムネイルと併せて表示してもよい。かかる点について、図６を用いて説明する。

図６は、提供部３５が提供する情報の一例を示す図である。図６に示すように、提供部３５は、強調表示されたニュースの記事をサムネイル表示する場合に、強調表示（図６ではハイライト）した部分の一部もしくは全部を抜き出したショートコンテンツ（図６では吹き出しコンテンツ）をサムネイルと並べて表示する。

また、提供部３５は、ショートコンテンツをサムネイルと並べて表示する場合に限らず、重畳して表示してもよい。また、提供部３５は、ユーザの評価が高い（反応が良い）強調表示に対するショートコンテンツのみを抽出して表示してもよい。

特定部３６は、強調表示の指定が行われたコンテンツの特徴を学習し、学習結果に基づいて、強調表示の指定が行われる確度が高い他のコンテンツを特定する。例えば、特定部３６は、コンテンツの内容のカテゴリや、コンテンツに含まれるテキストの文字数、単語の内容、画像の種類等の特徴に基づいて、同様の特徴を持つコンテンツを強調表示の指定が行われる確度が高い他のコンテンツとして特定する。

具体的には、特定部３６は、コンテンツの特徴を説明変数とし、強調表示の指定が行われる確度を示すスコアを目的変数とする学習により生成したモデルを用いて他のコンテンツを特定する。より具体的には、特定部３６は、他のコンテンツの特徴をモデルに入力し、得られたスコアが閾値以上の他のコンテンツを特定結果とする。

また、特定部３６は、学習に用いるコンテンツを絞って学習を行うことが可能である。例えば、特定部３６は、提案部３７の提案先となる提案先ユーザと属性情報等が類似するユーザが指定した強調表示のコンテンツの特徴を学習する。また、特定部３６は、提案先ユーザが過去に指定した強調表示のコンテンツの特徴を学習してもよい。これにより、提案先ユーザが提案された他のコンテンツに対して強調表示の指定を行う蓋然性を高めることができる。

また、特定部３６は、反応受付部３４が受け付けた他ユーザの反応が所定の条件を満たすコンテンツの特徴を学習してもよい。例えば、特定部３６は、他ユーザの評価数やコメント数が閾値以上のコンテンツの特徴を学習する。これにより、他ユーザが反応する確度が高い強調表示の指定が行われる他のコンテンツを提案することができる。

また、特定部３６は、強調表示の指定を行ったユーザ数が閾値以上のコンテンツの特徴を学習する。これにより、強調表示の指定が行うユーザ数が多くなる確度が高い他のコンテンツを提案することができる。

また、特定部３６は、強調表示の部分を専門分野とするユーザが過去に指定した強調表示のコンテンツの特徴を学習する。これにより、特定の専門分野を有するユーザに対して強調表示の指定が行われる確度が高い他のコンテンツを提案することができる。

提案部３７は、特定部３６によって特定されたコンテンツに対する強調表示の指定をユーザに提案する。提案部３７は、例えば、コンテンツの中から、強調表示の指定対象となる箇所を抽出して提案する。あるいは、提案部３７は、強調表示の指定対象を含む可能性のみ通知してもよい。

次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の処理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１が実行する情報処理の処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、制御部３は、コンテンツをユーザ端末５０へ配信する（ステップＳ１０１）。つづいて、制御部３は、配信されたコンテンツの一部について強調表示の指定を受け付ける（ステップＳ１０２）。

つづいて、制御部３は、指定されたコンテンツの一部を強調表示し（ステップＳ１０３）、強調表示されたコンテンツの一部に対するユーザの反応を受け付ける（ステップＳ１０４）。

つづいて、制御部３は、強調表示の指定が行われたコンテンツの特徴を学習する（ステップＳ１０５）。

つづいて、制御部３は、学習結果に基づいて、強調表示の指定が行われる確度が高い他のコンテンツを特定する（ステップＳ１０６）。

つづいて、制御部３は、特定した他のコンテンツに対する強調表示の指定を提案し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。

〔その他〕
また、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一部を手動的に行うこともできる。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。

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。

例えば、図３に示した記憶部４の一部又は全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。

〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１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、ハードウェア構成の一例を示す図である。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時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（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１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、制御部３の機能を実現する。

〔効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、指定受付部３２と、表示制御部３３と、特定部３６とを備える。指定受付部３２は、画面に表示されたコンテンツの一部について強調表示の指定を受け付ける。表示制御部３３は、指定されたコンテンツの一部を強調表示する。特定部３６は、強調表示の指定が行われたコンテンツの特徴を学習し、学習結果に基づいて、強調表示が指定される確度が高い他のコンテンツを特定する。このような構成により、サービスの質を向上させることができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを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。

〔その他〕
また、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。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。

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、上述してきた実施形態に記載した各処理は、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、上記してきた「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３は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。

１ 情報処理装置
２ 通信部
３ 制御部
４ 記憶部
３１ 配信部
３２ 指定受付部
３３ 表示制御部
３４ 反応受付部
３５ 提供部
３６ 特定部
３７ 提案部
４１ ユーザ情報
４２ 強調表示情報
５０ ユーザ端末
Ｓ 情報処理システム

Claims (10)

1. 画面に表示されたコンテンツの一部についてユーザから強調表示の指定を受け付ける指定受付部と、
   指定された前記コンテンツの一部を強調表示する表示制御部と、
   前記強調表示に対する他ユーザの反応を受け付ける反応受付部と、
   前記強調表示の指定が行われた前記コンテンツのうち、前記反応が所定の条件を満たす前記コンテンツの特徴を学習し、学習結果に基づいて、前記強調表示が指定される確度が高い他のコンテンツを特定する特定部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記特定部によって特定されたコンテンツに対する強調表示の指定をユーザに提案する提案部をさらに備える
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記特定部は、
   前記提案部の提案先ユーザと属性情報が類似するユーザが指定した前記強調表示の前記コンテンツの特徴を学習する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記特定部は、
   前記提案部の提案先ユーザが過去に指定した前記強調表示の前記コンテンツの特徴を学習する
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記反応受付部は、
   前記強調表示に対する前記他ユーザの評価を前記反応として受け付け、
   前記特定部は、
   前記評価の数が閾値以上の前記コンテンツの特徴を学習する
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記反応受付部は、
   前記強調表示に対する前記他ユーザのコメントを前記反応として受け付け、
   前記特定部は、
   前記コメントの数が閾値以上の前記コンテンツの特徴を学習する
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記特定部は、
   前記強調表示の指定を行ったユーザ数が閾値以上の前記コンテンツの特徴を学習する
   請求項１～６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記特定部は、
   前記強調表示の部分を専門分野とするユーザが過去に指定した前記強調表示の前記コンテンツの特徴を学習する
   請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   画面に表示されたコンテンツの一部についてユーザから強調表示の指定を受け付ける指定受付工程と、
   指定された前記コンテンツの一部を強調表示する表示制御工程と、
   前記強調表示に対する他ユーザの反応を受け付ける反応受付工程と、
   前記強調表示の指定が行われた前記コンテンツのうち、前記反応が所定の条件を満たす前記コンテンツの特徴を学習し、学習結果に基づいて、前記強調表示が指定される確度が高い他のコンテンツを特定する特定工程と
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
10. 画面に表示されたコンテンツの一部についてユーザから強調表示の指定を受け付ける指定受付手順と、
    指定された前記コンテンツの一部を強調表示する表示制御手順と、
    前記強調表示に対する他ユーザの反応を受け付ける反応受付手順と、
    前記強調表示の指定が行われた前記コンテンツのうち、前記反応が所定の条件を満たす前記コンテンツの特徴を学習し、学習結果に基づいて、前記強調表示が指定される確度が高い他のコンテンツを特定する特定手順と
    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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