JP7427634B2 - 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
情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7427634B2 JP7427634B2 JP2021117417A JP2021117417A JP7427634B2 JP 7427634 B2 JP7427634 B2 JP 7427634B2 JP 2021117417 A JP2021117417 A JP 2021117417A JP 2021117417 A JP2021117417 A JP 2021117417A JP 7427634 B2 JP7427634 B2 JP 7427634B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- segment
- user
- users
- history
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 53
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 17
- 230000037213 diet Effects 0.000 claims description 5
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 claims description 5
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 23
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 21
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 8
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 101710114762 50S ribosomal protein L11, chloroplastic Proteins 0.000 description 4
- 101710082414 50S ribosomal protein L12, chloroplastic Proteins 0.000 description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 101710156159 50S ribosomal protein L21, chloroplastic Proteins 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- 101710115003 50S ribosomal protein L31, chloroplastic Proteins 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000005389 magnetism Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。図1に示す情報処理は、情報処理システム1によって実現される。図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。端末装置10と情報提供装置100とは、それぞれネットワークN(図2参照)を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。
図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。これらの各種装置は、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。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネット等のWAN(Wide Area Network)である。
次に、図3を用いて、端末装置10の構成について説明する。図3は、端末装置10の構成例を示す図である。図3に示すように、端末装置10は、通信部11と、表示部12と、入力部13と、測位部14と、センサ部20と、制御部30(コントローラ)と、記憶部40とを備える。
通信部11は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報提供装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部11は、NIC(Network Interface Card)やアンテナ等によって実現される。
表示部12は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部12は、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)や有機ELディスプレイ(Organic Electro-Luminescent Display)である。また、表示部12は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
入力部13は、ユーザUから各種操作を受け付ける入力デバイスである。また、入力部13は、例えば、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。また、表示部12がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部12の一部が入力部13として機能する。なお、入力部13は、ユーザUから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
測位部14は、GPS(Global Positioning System)の衛星から送出される信号(電波)を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置10の現在位置を示す位置情報(例えば、緯度及び経度)を取得する。すなわち、測位部14は、端末装置10の位置を測位する。なお、GPSは、GNSS(Global Navigation Satellite System)の一例に過ぎない。
例えば、測位部14は、端末装置10のWi-Fi(登録商標)通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置10の位置を測位する。具体的には、測位部14は、Wi-Fi通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置10の位置を測位する。
また、測位部14は、端末装置10のBluetooth(登録商標)機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部14は、Bluetooth(登録商標)機能によって接続されるビーコン(beacon)発信機と接続することにより、端末装置10の位置を測位する。
また、測位部14は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置10が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置10の位置を測位する。
また、例えば、端末装置10が駅改札や店舗等で使用される非接触型ICカードと同等のRFID(Radio Frequency Identification)タグの機能を備えている場合、もしくはRFIDタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置10によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部14は、かかる情報を取得することで、端末装置10の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置10が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
センサ部20は、端末装置10に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置10以外の検知装置であってもよい。図3に示す例では、センサ部20は、加速度センサ21と、ジャイロセンサ22と、気圧センサ23と、気温センサ24と、音センサ25と、光センサ26と、磁気センサ27と、画像センサ(カメラ)28とを備える。
制御部30は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部30は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部30は、送信部31と、受信部32と、処理部33とを備える。
送信部31は、例えば入力部13を用いてユーザUにより入力された各種情報や、端末装置10に搭載又は接続された各センサ21~28によって検知された各種情報、測位部14によって測位された端末装置10の位置情報等を、通信部11を介して情報提供装置100へ送信することができる。
受信部32は、通信部11を介して、情報提供装置100から提供される各種情報や、情報提供装置100からの各種情報の要求を受信することができる。例えば、受信部32は、通信部11を介して、情報提供装置100からグラフに関する情報を受信する。
処理部33は、表示部12等を含め、端末装置10全体を制御する。例えば、処理部33は、送信部31によって送信される各種情報や、受信部32によって受信された情報提供装置100からの各種情報を表示部12へ出力して表示させることができる。例えば、処理部33は、受信部32によって受信されたグラフに関する情報を表示部12へ出力して表示させる。
記憶部40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、又は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部40には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報提供装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報提供装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報提供装置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は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。また、通信部110は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続される。
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、又は、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。図4に示すように、記憶部120は、ユーザ情報データベース121と、履歴情報データベース122とを有する。
ユーザ情報データベース121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報データベース121は、ユーザの属性等の種々の情報を記憶する。図5は、ユーザ情報データベース121の一例を示す図である。図5に示した例では、ユーザ情報データベース121は、「ユーザID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味・関心」といった項目を有する。
履歴情報データベース122は、ユーザの行動を示す履歴情報(ログデータ)に関する各種情報を記憶する。図6は、履歴情報データベース122の一例を示す図である。図6に示した例では、履歴情報データベース122は、「ユーザID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「アクセス履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
図4に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報提供装置100の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等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図4に示す例では、制御部130は、取得部131と、分類部132と、生成部133と、特定部134と、提供部135とを有する。
取得部131は、通信部110を介して、各種サーバ等から、ユーザが検索エンジン等での検索に用いたキーワードに関する情報を取得する。
分類部132は、ユーザの行動履歴に関する行動情報に基づいて、ユーザをセグメントに分類する。具体的には、分類部132は、取得部131が取得した行動情報に基づいて、ユーザをセグメントに分類する。例えば、分類部132は、行動情報の一例として、ユーザが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す検索情報に基づいて、ユーザをセグメントに分類する。
生成部133は、分類部132によって分類されたセグメントに関するセグメント情報に基づいて、セグメントに属するユーザの人数であるセグメント規模、セグメント規模の成長率を示すセグメント成長率、およびセグメント規模に対するセグメントに属するエクストリームユーザの人数の比率を示すエクストリームユーザ比率をセグメントごとに算出する。
特定部134は、分類部132によって分類されたセグメントに関するセグメント情報に基づいて、セグメントと対応する対象に関する所定の行動を行う頻度が所定の閾値を超えうるユーザであるエクストリームユーザの増加が予測される成長セグメントを特定する。具体的には、特定部134は、セグメント情報として、セグメントに属するユーザの人数であるセグメント規模の成長率を示すセグメント成長率、およびセグメント規模に対するセグメントに属するエクストリームユーザの人数の比率を示すエクストリームユーザ比率に基づいて、成長セグメントを特定する。
提供部135は、セグメント成長率とエクストリームユーザ比率との関係性をセグメントごとに示すグラフを提供する。具体的には、提供部135は、生成部133が生成したグラフをユーザの端末装置10に送信する。例えば、提供部135は、特定部134が特定した成長セグメントを視覚的に視認可能な状態で表示したグラフを端末装置10に送信する。例えば、提供部135は、特定部134が特定した成長セグメントを他のセグメントと視覚的に識別可能なように色分けして表示したグラフを端末装置10に送信する。
次に、図8を用いて実施形態に係る端末装置10及び情報提供装置100による処理手順について説明する。図8は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、端末装置10の制御部30及び情報提供装置100の制御部130によって繰り返し実行される。
〔6.変形例〕
上述した端末装置10及び情報提供装置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、実施形態の変形例について説明する。
上述してきたように、本願に係る情報処理装置(実施形態では情報提供装置100)は、分類部132と特定部134を備える。分類部132は、ユーザの行動履歴に関する行動情報に基づいて、ユーザをセグメントに分類する。特定部134は、分類部132によって分類されたセグメントに関するセグメント情報に基づいて、セグメントと対応する対象に関する所定の行動を行う頻度が所定の閾値を超えうるユーザであるエクストリームユーザの増加が予測される成長セグメントを特定する。
また、上述した実施形態に係る端末装置10や情報提供装置100は、例えば図9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。以下、情報提供装置100を例に挙げて説明する。図9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I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
10 端末装置
100 情報提供装置
121 ユーザ情報データベース
122 履歴情報データベース
131 取得部
132 分類部
133 生成部
134 特定部
135 提供部
Claims (10)
- ユーザが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す検索情報に基づいて、前記ユーザを前記ユーザの興味関心トピックに対応するセグメントに分類する分類部と、
前記分類部によって前記ユーザが分類されたセグメントに属するセグメントユーザの人数であるセグメント規模の成長率を示すセグメント成長率が、当該セグメントとは異なる他のセグメントのセグメント成長率と比べて大きい場合、当該セグメントを当該セグメントと対応する対象に関するキーワードを検索する検索頻度が第1閾値を超えうるユーザであるエクストリームユーザの増加が予測される成長セグメントとして特定する特定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記分類部は、
前記ユーザ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アクセス情報に基づいて、前記ユーザを前記ユーザの興味関心トピックに対応するセグメントに分類し、
前記特定部は、
前記分類部によって前記ユーザが分類されたセグメントに属するセグメントユーザの人数であるセグメント規模の成長率を示すセグメント成長率が、当該セグメントとは異なる他のセグメントのセグメント成長率と比べて大きい場合、当該セグメントを当該セグメントと対応する対象に関するキーワードを含むコンテンツにアクセスするアクセス頻度が第2閾値を超えうるユーザであるエクストリームユーザの増加が予測される成長セグメントとして特定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記分類部は、
前記ユーザによる購買の履歴である購買履歴を示す購買情報に基づいて、前記ユーザを前記ユーザの興味関心トピックに対応するセグメントに分類し、
前記特定部は、
前記分類部によって前記ユーザが分類されたセグメントに属するセグメントユーザの人数であるセグメント規模の成長率を示すセグメント成長率が、当該セグメントとは異なる他のセグメントのセグメント成長率と比べて大きい場合、当該セグメントを当該セグメントと対応する対象に関するキーワードを含む商品を購入する購入頻度が第3閾値を超えうるユーザであるエクストリームユーザの増加が予測される成長セグメントとして特定する、
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。 - 前記分類部は、
前記ユーザによる購買の履歴である購買履歴を示す購買情報に基づいて、前記ユーザを前記ユーザの興味関心トピックに対応するセグメントに分類し、
前記特定部は、
前記分類部によって前記ユーザが分類されたセグメントに属するセグメントユーザの人数であるセグメント規模の成長率を示すセグメント成長率が、当該セグメントとは異なる他のセグメントのセグメント成長率と比べて大きい場合、当該セグメントを当該セグメントと対応する対象に関するキーワードを含む商品を購入する一回当たりの購入金額の平均が第4閾値を超えうるユーザであるエクストリームユーザの増加が予測される成長セグメントとして特定する、
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記特定部は、
前記ユーザが分類されたセグメントに属するセグメントユーザの人数に対する当該セグメントに属する前記エクストリームユーザの人数の比率を示すエクストリームユーザ比率が、当該セグメントとは異なる他のセグメントのエクストリームユーザ比率よりも小さい場合、当該セグメントを前記成長セグメントとして特定する、
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。 - 前記セグメント成長率と前記エクストリームユーザ比率との関係性をセグメントごとに示すグラフを提供する提供部をさらに備える、
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記セグメントを示す円の大きさが当該セグメントに属するユーザの人数であるセグメント規模を示す前記グラフを提供する、
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記分類部は、
ダイエット、思想、健康または商品に関するセグメントに前記ユーザを分類する、
ことを特徴とする請求項1~7のいずれか1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、
ユーザが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す検索情報に基づいて、前記ユーザを前記ユーザの興味関心トピックに対応するセグメントに分類する分類工程と、
前記分類工程によって前記ユーザが分類されたセグメントに属するセグメントユーザの人数であるセグメント規模の成長率を示すセグメント成長率が、当該セグメントとは異なる他のセグメントのセグメント成長率と比べて大きい場合、当該セグメントを当該セグメントと対応する対象に関するキーワードを検索する検索頻度が第1閾値を超えうるユーザであるエクストリームユーザの増加が予測される成長セグメントとして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。 - ユーザが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す検索情報に基づいて、前記ユーザを前記ユーザの興味関心トピックに対応するセグメントに分類する分類手順と、
前記分類手順によって前記ユーザが分類されたセグメントに属するセグメントユーザの人数であるセグメント規模の成長率を示すセグメント成長率が、当該セグメントとは異なる他のセグメントのセグメント成長率と比べて大きい場合、当該セグメントを当該セグメントと対応する対象に関するキーワードを検索する検索頻度が第1閾値を超えうるユーザであるエクストリームユーザの増加が予測される成長セグメントとして特定する特定手順と、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021117417A JP7427634B2 (ja) | 2021-07-15 | 2021-07-15 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021117417A JP7427634B2 (ja) | 2021-07-15 | 2021-07-15 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023013328A JP2023013328A (ja) | 2023-01-26 |
JP7427634B2 true JP7427634B2 (ja) | 2024-02-05 |
Family
ID=85129203
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021117417A Active JP7427634B2 (ja) | 2021-07-15 | 2021-07-15 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7427634B2 (ja) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002329055A (ja) | 2001-04-26 | 2002-11-15 | Dentsu Tec Inc | 顧客資産価値評価システム |
JP2006260420A (ja) | 2005-03-18 | 2006-09-28 | Fujitsu Ltd | ウェブサイト分析システム |
JP2017027359A (ja) | 2015-07-22 | 2017-02-02 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
JP2017068482A (ja) | 2015-09-29 | 2017-04-06 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2017091376A (ja) | 2015-11-13 | 2017-05-25 | Necパーソナルコンピュータ株式会社 | 広告システム及び広告配信方法 |
JP2019046302A (ja) | 2017-09-05 | 2019-03-22 | 株式会社電通 | ユーザ施策システム |
-
2021
- 2021-07-15 JP JP2021117417A patent/JP7427634B2/ja active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002329055A (ja) | 2001-04-26 | 2002-11-15 | Dentsu Tec Inc | 顧客資産価値評価システム |
JP2006260420A (ja) | 2005-03-18 | 2006-09-28 | Fujitsu Ltd | ウェブサイト分析システム |
JP2017027359A (ja) | 2015-07-22 | 2017-02-02 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
JP2017068482A (ja) | 2015-09-29 | 2017-04-06 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2017091376A (ja) | 2015-11-13 | 2017-05-25 | Necパーソナルコンピュータ株式会社 | 広告システム及び広告配信方法 |
JP2019046302A (ja) | 2017-09-05 | 2019-03-22 | 株式会社電通 | ユーザ施策システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2023013328A (ja) | 2023-01-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7239768B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7187597B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7174782B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7427634B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7145247B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7145997B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7168640B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7159373B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7122432B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7212665B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7133597B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7388744B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7193519B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7077431B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2023014734A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2023105760A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7134279B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7453199B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7443210B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7342195B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7459026B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2023102373A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2023102384A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2023043772A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2023043762A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221020 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230914 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231024 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20231026 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231219 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240109 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240124 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7427634 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |