JP7434386B2 - 価値観推定システム、および方法 - Google Patents

Description

本発明は、価値観推定システム、および方法に関する。

従来、ユーザ属性に基づいてコンテンツを提供する技術が知られている。この種の技術は、例えば、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載されている関心分析装置は、ユーザの属性情報、およびユーザがコンテンツに関心を示したことを表す関心情報に基づき、コンテンツの重要度を算出することが記載されている。また、特許文献２に記載された旅行支援システムは、ユーザの旅行を支援するために、ユーザ端末からの条件情報およびユーザの属性情報を含む入力情報に基づいて、ユーザの旅行に関する、経由及び利用する観光地、交通手段及び経路の項目を含むプラン案を作成することが記載されている。

特開2021-157206号公報 特開2016-139263号公報

上述した特許文献１に記載された技術は、ユーザの属性情報に基づいてコンテンツの重要度を算出することを行っており、特許文献２に記載された技術は、ユーザの属性情報に基づいてプラン案を作成することが記載されている。しかしながら、ユーザの関心または価値観等の属性は、行動目的、シーン、状況によって変化するため、正確にユーザの属性を特定することができないという問題がある。また、ユーザの属性を特定するために各種の処理を行っても、ユーザの多様な価値観を正確に推定することができないという問題がある。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであって、例えば観光といった適用分野に特化した価値観を定義し、適用分野に特化した価値観を推定することができる価値観推定システム、および方法を提供することを目的としている。

（１）本発明の一態様は、価値観推定システムが情報提供サービスを実現する１つの分野である適用分野に特化した画像およびキャッチコピーを含み、前記適用分野におけるユーザの価値観を推定するための推定用コンテンツを複数提供する推定用コンテンツ提供部と、
複数の前記推定用コンテンツのうち少なくとも一つを選択するユーザの操作を受け付ける操作受付部と、前記操作受付部により受け付けた操作に基づいて、前記適用分野における前記ユーザの価値観を推定する推定部と、前記適用分野におけるユーザのシーンまたは状況に関する情報を取得する情報取得部と、コンテンツに対するユーザの行動を取得する行動取得部と、を備え、前記推定部は、前記情報取得部により取得した前記適用分野におけるシーンまたは状況、および前記行動取得部により取得したコンテンツに対する前記ユーザの行動を取得した場合に、取得した前記適用分野におけるシーンまたは状況に分類された前記ユーザの価値観を、前記行動に対応したコンテンツの価値観に基づいて更新する、価値観推定システムである。

（２）本発明の一態様は、上記の価値観推定システムであって、前記行動の種類として、前記コンテンツの閲覧、前記コンテンツのお気に入りまたはプランへの追加を含み、前記推定部は、シーンまたは状況に分類された前記ユーザの価値観を、前記コンテンツの価値観、および前記行動の種類に対応した重みに基づいて更新してよい。

（３）本発明の一態様は、前記ユーザの価値観は複数種類の価値観を含み、複数種類のユーザの価値観それぞれには重みが設定され、前記推定部は、シーンまたは状況に分類された前記ユーザの価値観を、前記ユーザの価値観の種類に設定された重み、前記コンテンツの価値観、および前記行動の種類に設定された重みに基づいて更新してよい。

（４）本発明の一態様は、上記の価値観推定システムであって、前記推定部により更新された前記価値観と、ペルソナに対応した価値観との類似度に基づいて、複数のペルソナのうち類似度が最も高いペルソナを推定するペルソナ推定部を備えてよい。

（５）本発明の一態様は、前記価値観が、２つの統計値で表されるベータ分布の確率分布を持つと仮定し、前記推定部は、前記２つの統計値を用いて前記価値観を推定し、前記操作受付部により受け付けた操作に基づいて前記２つの統計値を更新し、更新した前記２つの統計値を用いて前記価値観を更新してよい。

（６）本発明の一態様は、サジェストシステムが、情報提供サービスを実現する１つの分野である適用分野に特化した画像およびキャッチコピーを含み、前記適用分野におけるユーザの価値観を推定するための推定用コンテンツを複数提供するステップと、前記サジェストシステムが、複数の前記推定用コンテンツのうち少なくとも一つを選択するユーザの操作を受け付けるステップと、前記操作に基づいて、前記適用分野における前記ユーザの価値観を推定するステップと、前記サジェストシステムが、前記適用分野におけるユーザのシーンまたは状況に関する情報を取得するステップと、前記サジェストシステムが、コンテンツに対するユーザの行動を取得するステップと、前記サジェストシステムが、前記適用分野におけるシーンまたは状況、およびコンテンツに対する前記ユーザの行動を取得した場合に、取得した前記適用分野におけるシーンまたは状況に分類された前記ユーザの価値観を、前記行動に対応したコンテンツの価値観に基づいて更新するステップと、を含む、価値観推定方法である。

本発明の一態様によれば、例えば観光といった適用分野に特化した価値観を定義し、適用分野に特化した価値観を推定することができる。

実施形態のサジェストシステムの一構成例を示すブロック図である。 実施形態のサジェストシステムにおけるシーン情報の一例を説明するための図である。 実施形態のサジェストシステムにおけるシーン情報の他の一例を説明するための図である。 入力データと推定対象との関係の一例を示す図である。 実施形態におけるサジェストシステムの全体処理の一例を示す図である。 推定用コンテンツの一例を示す図である。 実施形態における情報提供サービスのユースケース、設問、選択肢、および推定する価値観の一例を示す図である。 ユーザの行動に基づくユーザの価値観を更新する処理の一例を説明するための図である。 ベイズ推定の考え方を適用して価値観を更新する処理の一例を説明するための図である。 価値観を更新するためのユーザ行動回数ｎの一例を説明するための図である。 更新対象のユーザの価値観と、価値観の例と、操作および処理と、重みとの関係を示す図である。 実施形態におけるペルソナの推定について説明するための図である。 ユーザの価値観とペルソナの価値観との類似度を計算する処理を説明するための図である。 実施形態におけるサジェスト装置２００により価値観を更新し、ペルソナを推定する処理（ステップＳＴ１４）を説明するための図である。 入力データとサジェストスコアの加点ルールとサジェストの種類との関係を示す図である。 実施形態におけるサジェストを行う処理一例を示す図である。 サジェストスコアの計算処理の一例を示す図である。 コンテンツ一覧画面の一例を示す図である。 対象ユーザ、シーンおよび／または状況、ペルソナに基づくサジェストスコアの加点ルールの一例を説明するための図である。

以下、本発明を適用した価値観推定システム、および方法を、図面を参照して説明する。本発明を適用した価値観推定システム、および方法は、例えば、ユーザの価値観を推定し、推定した価値観に基づいてユーザにコンテンツをサジェストするサジェストシステムにより実現される。実施形態のサジェストシステムは、例えば、ユーザの操作に基づく検索要求に対し、ユーザの価値観に基づいてサジェストを行う。サジェストとは、コンテンツの一覧を含むコンテンツをユーザに提供する処理である。これによりサジェストシステムは、ユーザにとって利便性の高い情報提供サービスを実現する。なお、以下の実施形態において、サジェストシステムの適用分野は観光および街歩きであるが、これに限定されず、買い物などのあらゆる分野に適用可能である。

図１は、実施形態のサジェストシステムの一構成例を示すブロック図である。サジェストシステムは、例えば、ユーザ端末装置１００と、サジェスト装置２００と、コンテンツ提供装置３００と、環境情報提供装置４００とを備える。ユーザ端末装置１００、コンテンツ提供装置３００と、コンテンツ提供装置３００、および環境情報提供装置４００は、例えば、通信ネットワークに接続される。通信ネットワークに接続される各装置は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）や無線通信モジュールなどの通信インターフェースを備えている（図１では不図示）。通信ネットワークは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、セルラー網などを含む。

ユーザ端末装置１００は、例えばスマートフォンやタブレット端末などの携帯型端末装置である。ユーザ端末装置１００は、ブラウザやアプリケーションプログラムなどのＵＡ（Ｕｓｅｒ Ａｇｅｎｔ）が起動する。ＵＡは、例えば、サジェスト装置２００が提供する情報提供サービスを受けるためのアプリケーションである。ユーザ端末装置１００は、ユーザの操作に基づく操作情報、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ， Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓａｔｅｌlite）を利用したユーザ端末装置１００の位置情報、およびクエリを含む検索要求を生成し、サジェスト装置２００またはコンテンツ提供装置３００に送信する。ユーザ端末装置１００は、サジェスト装置２００から提供されたコンテンツの一覧情報、およびコンテンツ提供装置３００から受信したコンテンツを用いて表示処理や操作の受け付け処理などを行う。

サジェスト装置２００は、例えば、情報提供サービスのための処理を行うサーバ装置である。サジェスト装置２００は、例えば、操作受付部２１０と、行動履歴取得部２２０と、シーン・状況取得部２３０と、ユーザ属性推定部２４０と、統計データ取得部２５０と、サジェスト部２６０と、価値観データベース管理部２７０と、ペルソナ属性管理部２７２と、推定用コンテンツ記憶部２８０と、を備える。操作受付部２１０、行動履歴取得部２２０、シーン・状況取得部２３０、ユーザ属性判定部２４０、統計データ取得部２５０、および統計データ取得部２５０といった機能部は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサがプログラムメモリに格納されたプログラムを実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ-Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等のハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアが協働することで実現されてもよい。

操作受付部２１０は、ユーザ端末装置１００から操作情報を取得する。行動履歴取得部２２０は、操作情報、ユーザの位置情報、コンテンツの閲覧履歴、お気に入り登録などのユーザの価値観に関する行動履歴情報を取得する。シーン・状況取得部２３０は、ユーザの価値観に影響を与えるシーンを表すシーン情報および／または状況を表す状況情報を取得する。ユーザ属性推定部２４０は、ユーザ属性として、価値観および／またはペルソナを推定する。ユーザ属性推定部２４０は、価値観推定部２４２と、ペルソナ推定部２４４とを備えるが、これに限定されず、ペルソナ推定部２４４を備えていなくてよい。ユーザ属性は、例えば、ユーザの固定的な情報（住所、性別、年齢など）に加えて、シーンおよび／または状況によって変動する価値観およびペルソナを含む。ユーザの価値観は、例えば、観光における嗜好または好みなどである。ペルソナは、情報提供サービスを受ける顧客モデルである。統計データ取得部２５０は、コンテンツについての統計データを取得する。統計データは、例えばコンテンツの人気度であるが、これに限定されず、コンテンツの閲覧数、品質、外部リンク数、鮮度、キーワードなどのコンテンツを選択する指標となる情報であればよい。サジェスト部２６０は、ユーザから取得した検索要求に対し、価値観に基づいて計算したコンテンツのサジェストスコアおよび統計データに基づいて計算したコンテンツのサジェストスコアを用いて、ユーザにコンテンツをサジェストする。

価値観データベース管理部２７０、ペルソナ属性管理部２７２、および推定用コンテンツ記憶部２８０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒy）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、またはＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、或いはこれらを複数用いたハイブリッド型記憶装置により実現される。価値観データベース管理部２７０、ペルソナ属性管理部２７２、および推定用コンテンツ記憶部２８０は、各種ネットワークを介してアクセス可能な外部記憶装置によって実現されてもよい。外部記憶装置の一例として、ＮＡＳ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｔｔａｃｈｅｄ Ｓｔｏｒａｇｅ）装置が挙げられる。価値観データベース管理部２７０は、ユーザの行動目的に対応したユーザの価値観を、シーンまたは状況に対応付けて定義したデータベースを管理する。また、価値観データベース管理部２７０は、価値観の推定結果を記憶する。ペルソナ属性管理部２７２は、ペルソナを推定するための情報、およびペルソナの推定結果を記憶する。推定用コンテンツ記憶部２８０は、ユーザのユーザに対応したペルソナの属性を管理する。

コンテンツ提供装置３００は、例えば、各種のコンテンツを提供するサーバ装置である。コンテンツ提供装置３００は、例えば、旅行先における、飲食店、店舗、公共施設（公園など）や、交通機関や、営利目的施設に関するコンテンツを提供する。コンテンツ提供装置３００は、例えば、飲食店の広告情報や、クーポン情報や、飲食店のＵＲＬなどを含む提供用コンテンツをコンテンツ記憶部３００Ａに記憶する。

環境情報提供装置４００は、天候情報、交通情報、災害情報といった時々刻々と変化する環境情報を配信するサーバ装置である。環境情報提供装置４００は、例えばサジェスト装置２００からの要求に基づいて、定期的に環境情報を発信する。なお、環境情報は、現在地情報、電子マネーの残高情報などのユーザの情報を含んでよい。

図２は、実施形態のサジェストシステムにおけるシーン情報の一例を説明するための図である。シーン情報は、例えば、なぜ、何を、誰と、いつ、どこで、を含む５Ｗに分類された情報である。換言すれば、シーン情報は、主目的、行動、同伴者、客観的な時間、客観的な場所を表す情報である。シーン情報は、シーン・状況取得部２３０によって推定される。

図３は、実施形態のサジェストシステムにおけるシーン情報の他の一例を説明するための図である。例えば、旅行雑誌から抽出したキーワードをもとに、なぜ、何を、いつ、といったように分類した価値観を、さらにシーン毎に分類してよい。旅プランの価値観には、例えば、癒し、映え、王道、学びなどが含まれる。個別のスポット（コンテンツ）に関する価値観には、ハイクラス、カジュアルなどが含まれる。時間または季節の価値観には、季節または時間帯などが含まれる。

図４は、入力データと推定対象との関係の一例を示す図である。サジェストシステムは、入力データに対して、各種の価値観、ペルソナ、シーン、状況などを推定するために、各種の入力データを取得する。
シーン・状況取得部２３０は、例えばＧＰＳを利用したユーザ端末装置１００の位置、スケジューラに入力された日程、操作情報に基づく旅プラン、同伴者および目的に基づいてシーンを推定してよい。シーン・状況取得部２３０は、環境情報提供装置４００から取得した天候データ、天体データ、移動手段の運行データおよび運航データ、混雑データに基づいて状況を推定してよい。
価値観推定部２４２は、例えば、コンテンツの閲覧ログ、コンテンツのお気に入りへの登録ログ、コンテンツ中の外部リンクまたは実際の観光地への訪問ログなどのユーザの行動に基づいてユーザ本来の価値観を推定する。価値観推定部２４２は、ユーザの行動に加えて、判定用コンテンツに基づく選択結果、コンテンツの統計データに基づいてユーザ本来の価値観を推定してよい。
サジェストシステムは、行動履歴取得部２２０により取得されたユーザの行動に基づいてシーン・状況取得部２３０によりシーン・状況を推定し、価値観推定部２４２によりシーン・状況に応じた価値観を推定してよい。価値観推定部２４２は、ユーザの行動に加えて、推定用コンテンツの選択結果およびコンテンツの統計データに基づいてシーン・状況に応じた価値観を推定してよい。
価値観推定部２４２は、推定用コンテンツの選択結果、コンテンツの統計データに基づいて現在の価値観を推定してよい。ペルソナ推定部２４４は、ユーザの行動、推定用コンテンツの選択結果、およびユーザの操作に基づくペルソナの入力結果に基づいてペルソナを推定してよい。
サジェストシステムは、ユーザにより入力された同伴者および目的に基づいてカスタマジャーニマップを作成し、カスタマジャーニマップ、ユーザの行動、および旅プランに基づいてユーザの行動目的を推定してよい。

図５は、実施形態におけるサジェストシステムの全体処理の一例を示す図である。
先ずユーザ端末装置１００は、例えば、情報提供サービスを受けるためのアプリケーションをインストールまたは起動すると、サジェスト装置２００に接続要求Ｓ１０を送信する。サジェスト装置２００は、接続要求Ｓ１０に対して推定用コンテンツＳ１１をユーザ端末装置１００に送信する。ユーザ端末装置１００は、推定用コンテンツＳ１１に対する選択操作を受け付け、操作情報Ｓ１２をサジェスト装置２００に送信する。サジェスト装置２００は、選択操作に基づく操作情報Ｓ１２に基づいてユーザの価値観を推定し、ユーザ情報に推定した価値観を付与する（ステップＳＴ１０）。すなわち、サジェスト装置２００は、価値観データベースにおけるユーザ属性を更新する。

その後、ユーザ端末装置１００は、各種の操作情報Ｓ１３ａ、位置情報Ｓ１３ｂ、またはシーン・状況に関する情報Ｓ１３ｃをサジェスト装置２００に送信する。これに応じ、サジェスト装置２００は、送信された情報１３に基づいて価値観を更新する（ステップＳＴ１１）。また、環境情報提供装置４００は、予め設定されたタイミングが到来した時、環境情報が変化した時などの条件が成立した場合、シーン・状況に関する環境情報Ｓ１４をサジェスト装置２００に送信する。これに応じ、サジェスト装置２００は、送信された情報Ｓ１４に基づいて価値観を更新する（ステップＳＴ１２）。

その後、ユーザ端末装置１００は、観光に関するコンテンツを検索するためのクエリを含む検索要求Ｓ１５をサジェスト装置２００に送信する。サジェスト装置２００は、検索要求Ｓ１５に対し、コンテンツ提供装置３００からコンテンツデータ１６ａおよび／または統計データ１６ｂを取得し、現時点のユーザの価値観および統計データ１６ｂに基づいてサジェストスコアを計算する（ステップＳＴ１３）。サジェスト装置２００は、計算したサジェストスコアに基づいてコンテンツ一覧を表示するためのサジェストデータＳ１７をユーザ端末装置１００に送信する。ユーザ端末装置１００は、サジェストデータＳ１７を受信してコンテンツ一覧を表示させる。ユーザ端末装置１００は、コンテンツの一覧を表示したことに起因する操作を受け付けた場合、操作情報Ｓ１８をサジェスト装置２００に送信する。コンテンツの一覧を表示したことに起因する操作は、例えば、コンテンツ一覧に含まれるコンテンツを選択したことに基づくコンテンツの閲覧、コンテンツのお気に入りへの追加、プランへの追加などがある。サジェスト装置２００は、送信された操作情報Ｓ１８に基づいて価値観を更新する（ステップＳＴ１４）。

図６は、推定用コンテンツの一例を示す図である。推定用コンテンツは、観光に特化した画像および観光に特化したキャッチコピーの組を複数含む。ユーザ端末装置１００は、推定用コンテンツを受信すると価値観推定画面を表示する。価値観推定画面には、４組の画像および画像それぞれに対応したキャッチコピーと、「どんなところが好きですか？」という質問メッセージが含まれる。推定用コンテンツに含まれる画像およびキャッチコピーは、コンテンツの属性に対応した画像およびキャッチコピーである。ユーザ端末装置１００は、４組のうち何れかを選択する操作を受け付けた場合、選択された画像およびキャッチコピーを示す選択結果情報をサジェスト装置２００に送信する。サジェスト装置２００は、選択結果情報に基づいてコンテンツの属性に対応したユーザの価値観を推定し、推定した価値観に基づいてコンテンツの一覧情報をユーザ端末装置１００に送信する。これによりユーザ端末装置１００は、コンテンツの一覧を含むおすすめスポット一覧画面を表示する。ユーザ端末装置１００は、例えばカテゴリや観光スポットなどのフィルター情報をサジェスト装置２００に送信し、サジェスト装置２００は、フィルター情報に合致するコンテンツの一覧情報をユーザ端末装置１００に送信してよい。なお、推定用コンテンツは、観光に特化したモデルプランの価値観を更新する画像およびキャッチコピーを含んでよい。

なお、図６に示した価値観推定画面は、４組の画像およびキャッチコピーを表示させたが、これに限定されず、一度に８組を表示してもよい。また、一度に表示する画像およびキャッチコピーの組に優先度または順位を設定せずに、ランダムな順番または位置に表示してよい。さらに、一度に表示する画像およびキャッチコピーの組のそれぞれは、同じ大きさとし、ユーザが一度に見ることができるように画面内に整列して表示することで、画像間での公平性を保つことが望ましい。

図７は、実施形態における情報提供サービスのユースケース、設問、選択肢、および推定する価値観の一例を示す図である。例えば、旅プランを検索する場合、サジェスト装置２００は、旅全体のテーマを聞くような質問メッセージと、選択肢としての旅のテーマを表す画像およびキャッチコピーとを含む価値観推定画面を表示させるための推定用コンテンツをユーザ端末装置１００に提供する。サジェスト装置２００は、選択肢を選択した操作情報に基づいて、旅プランの価値観、スポットの価値観等のユーザの価値観を推定することができる。

図８は、ユーザの行動に基づくユーザの価値観を更新する処理の一例を説明するための図である。実施形態のサジェスト装置２００は、図８に示すように、操作（行動）が行われた場合、コンテンツの属性に対応したユーザの価値観を更新する。サジェスト装置２００は、「ローカル」および「昔ながら」に属するコンテンツに対してコンテンツの閲覧等の操作が行われた場合、「ローカル」および「昔ながら」に対応するユーザ本来の価値観を表す数値を高く更新する。一方、サジェスト装置２００は、「フォトジェニック」に属するコンテンツに対して操作が行われていないので、「フォトジェニック」に対応するユーザ本来の価値観を表す数値を低く更新する。これによりサジェスト装置２００は、推定用コンテンツを用いて推定したユーザの価値観にユーザの操作を反映させることで、ユーザの価値観をより正確に捉えることができる。

サジェスト装置２００は、コンテンツに対する行動（閲覧、お気に入りへの追加、プランへの追加）を検知したタイミングで、価値観を更新してよい。サジェスト装置２００は、例えば、コンテンツの閲覧をしたタイミング、お気に入りへの追加をしたタイミング、プランへの追加をしたタイミングのそれぞれで価値観を更新する。同一コンテンツに対して閲覧、お気に入りへの追加、プランへの追加をした場合は、価値観は、３回更新される。また、同じコンテンツを３回閲覧した場合、価値観も３回更新される。なお、コンテンツのお気に入りへの追加およびプランへの追加後に、コンテンツを削除しても、価値観を更新しなくてよい。

サジェスト装置２００は、コンテンツに対する行動に基づいて価値観を更新した後、推定用コンテンツをユーザに提示し、ユーザが選択した推定用コンテンツに基づいて、コンテンツに対する行動に基づいて更新した価値観を更に更新してよい。例えば、サジェスト装置２００は、例えば、情報提供サービスの利用を開始したときにはコンテンツに対する行動に基づいて価値観を更新し、その後、推定用コンテンツを用いることで、サジェスト装置２００で計算した価値観を、ユーザの実際の価値観に近づけることができる。

サジェスト装置２００は、行動の種類に基づいて価値観を更新する重み（影響度）を変化させてよい。すなわちサジェスト装置２００は、行動の重みを設定してよい。例えば、コンテンツの閲覧よりもコンテンツのお気に入りへの追加の方がユーザの嗜好を捕らえていると想定される。したがってサジェスト装置２００は、コンテンツの閲覧よりもコンテンツのお気に入りへの追加の方が価値観を表す数値の更新幅を大きくしてよい。サジェスト装置２００は、例えば、下記の式を用いて価値観を表す数値を更新する。
更新後価値観＝（１－重み）×更新前価値観＋重み×コンテンツ属性
サジェスト装置２００は、例えば、プランに追加されたコンテンツについて、（１－０．２）×更新前価値観＋０．２×コンテンツ属性、という演算を行う。サジェスト装置２００は、例えば、お気に入りに追加されたコンテンツについて、（１－０．２）×更新前価値観＋０．２×コンテンツ属性、という演算を行う。サジェスト装置２００は、例えば、閲覧されたコンテンツについて、（１－０．１）×更新前価値観＋０．１×コンテンツ属性、という演算を行う。これによりサジェスト装置２００は、プラン追加およびお気に入り追加についての重みを、コンテンツ閲覧についての重みよりも高い値に設定することができる。

図９は、ベイズ推定の考え方を適用して価値観を更新する処理の一例を説明するための図である。サジェスト装置２００は、ベイズ推定の考え方を適用して価値観を推定してよい。価値観が、ユーザの操作に基づく２つの統計値で表されるベータ分布の確率分布を持つと仮定し、サジェスト装置２００は、２つの統計値を用いて価値観を推定する。サジェスト装置２００は、ユーザの操作に基づいて２つの統計値を更新し、更新した２つの統計値を用いて価値観を更新する。

サジェスト装置２００は、図９（Ａ）および（Ｃ）の下段のように、価値観を１から０までの確率分布で表す。図９（Ａ）の下段に示すように価値観ｘは０．２である可能性が高く、１．０である可能性が低いことが分かる。そしてユーザの行動回数（ログ取得数）が多くなるほど価値観ｘはユーザ本来の価値観に近づき、推定値の幅が小さく且つ確率密度が高くなる。また、ユーザの行動回数（ログ取得数）が多くなるほど価値観ｘの更新幅も小さくなるので直近のユーザの行動（ログ）によって価値観ｘが大きく変動することが抑制され、次第に単純な平均値に近づく。これによりサジェスト装置２００は、ベイズ推定の考え方を適用することで、より正確にユーザ本来の価値観を捉えることができる。例えば、ユーザが「ローカル」なものを選ぶ確率分布の期待値を０．２と推定していた状態で、ユーザが「ローカル」なコンテンツを閲覧またはお気に入りに追加した場合（図９（Ｂ））、ユーザが「ローカル」なものを選ぶ確率分布の期待値は０．２よりももう少し高いことが推定されるので、図９（Ｃ）の下段のように価値観ｘを更新することができる。

サジェスト装置２００は、価値観ｘの分布をベータ分布と仮定し、コンテンツに対する行動の尤もらしさの分布をベルヌーイ分布と仮定する。ベータ分布は２つのパラメータαおよびβを持つため、価値観ｘはα／（α＋β）で表される。例えば、αは成功数、βは失敗数を表し、αおよびβはユーザが特定の価値観のコンテンツを閲覧するか否かに基づく。図９（Ａ）の上段のように、例えば、α＝１、β＝４としたとき、価値観ｘは１／（１＋４）＝０．２となる。なお、αおよびβはチューニングされる。サジェスト装置２００は、ユーザの行動を受け付けた場合、下記の式により価値観ｘを更新する。
α’／(α’+β’)＝（ｘ＋α）／(α＋β＋ｎ)
ただし、α’＝ｘ＋α、β’＝ｎ－ｘ＋βであり、ｎはユーザの行動回数であり、ｘは対象コンテンツに対する行動回数である。

図１０は、価値観を更新するためのユーザ行動回数ｎの一例を説明するための図である。ユーザ行動回数ｎは、基本的には行動１回ごとに更新するので１であるが、重み付けをする。サジェスト装置２００は、ユーザ行動回数ｎを、行動の種類または更新対象の価値観に基づいて調整する。サジェスト装置２００は、例えば、「食事」且つ「ローカル」の属性を持つコンテンツを閲覧した場合、「食事」且つ「ローカル」のカテゴリに対する価値観を更新するためにｎを０．５に設定し、「食事」且つ「ローカル」の属性を持つコンテンツをお気に入り登録した場合にはｎを１．０に設定し、「食事」且つ「ローカル」の属性を持つ推定用コンテンツを選択した場合にはｎを１０．０に設定する。

サジェスト装置２００は、あるカテゴリに対する行動を検知した場合に、当該カテゴリのジャンルまたは詳細情報の価値観も更新してよい。このとき、サジェスト装置２００は、当該カテゴリのジャンルまたは詳細情報の価値観に対応したｎを、カテゴリの価値観に対応したｎよりも小さい値に設定してよい。例えば、サジェスト装置２００は、コンテンツを閲覧した場合、カテゴリの価値観に対応したｎを０．５に設定し、当該カテゴリのジャンルまたは詳細情報の価値観に対応したｎを０．２５に設定してよい。

サジェスト装置２００は、あるカテゴリに対する行動を検知した場合に、当該カテゴリ以外の価値観、当該カテゴリ以外のジャンルまたは詳細情報の価値観も更新してよい。このとき、サジェスト装置２００は、当該カテゴリ以外の価値観、当該カテゴリ以外のジャンルまたは詳細情報の価値観に対応したｎを、カテゴリの価値観に対応したｎおよびカテゴリのジャンルまたは詳細情報の価値観に対応したｎよりも小さい値に設定してよい。また、サジェスト装置２００は、当該カテゴリ以外のジャンルまたは詳細情報の価値観に対応したｎを、カテゴリ以外の価値観に対応したｎよりも小さい値に設定してよい。例えば、サジェスト装置２００は、コンテンツを閲覧した場合、カテゴリの価値観に対応したｎを０．５、カテゴリのジャンルまたは詳細情報の価値観に対応したｎを０．２５に設定し、当該カテゴリ以外の価値観に対応したｎを０．１に設定し、当該カテゴリ以外のジャンルまたは詳細情報の価値観に対応したｎを０．０５に設定してよい。

なお、サジェスト装置２００は、あるカテゴリに対する推定用コンテンツに対するユーザの選択操作を検知した場合に、当該カテゴリ以外の価値観、当該カテゴリ以外のジャンルについてのｎを０に設定してよい。サジェスト装置２００は、あるカテゴリに対するモデルプランを選択させる推定用コンテンツに対するユーザの選択操作を検知した場合、当該カテゴリに対するジャンルまたは詳細情報についてのｎを設定してなくてよく、当該カテゴリ以外のカテゴリおよびジャンルまたは詳細情報についてのｎ（＝５．０）を、当該カテゴリの価値観に対応したｎ（＝１０．０）よりも小さく設定してよい。

サジェスト装置２００は、モデルプランまたは記事に対する閲覧、お気に入り追加、プラン追加を検知した場合、モデルプランの価値観のみを更新し、コンテンツ属性に対応した価値観、ジャンルまたは詳細情報に対応した価値観を更新しなくてよい。また、サジェスト装置２００は、推定用コンテンツでモデルプランを選択させた場合、選択したコンテンツ属性に対応する価値観のみ更新してよい。

サジェスト装置２００は、対象コンテンツに対する行動回数ｘを、コンテンツ属性値とｎとの乗算値で設定する。コンテンツ属性値は、推定用コンテンツに付与した属性（価値観）に関するスコアである。属性に関するスコアは、選択された推定用コンテンツの属性に対応した価値観が設定されている場合には当該価値観の値であり、選択された推定用コンテンツに一致するジャンルまたは詳細情報に該当する場合には１に設定され、選択された推定用コンテンツに一致するジャンルまたは詳細情報に該当しない場合には０に設定される。

以下、コンテンツに対する行動を検知したときに価値観を更新するための具体的な計算例について説明する。
例えば、「食事－ローカル」に関する価値観を更新するとし、ユーザの「食事-ローカル」に関するパラメータ初期値として、α＝１、β＝４とする。このとき価値観は、１／（１＋４）＝０．２となる。サジェスト装置２００は、ユーザにより「食事－ローカル」の属性値が「１」の食事コンテンツを閲覧した場合、ｎ＝０．５、ｘ＝０．５であり、
α’＝０．５＋１＝１．５、β’＝０．５－０．５＋４＝４
となるので、更新後の価値観は、
α’／（α’＋β’）＝１．５／５．５＝０．２７２
となる。その後、ユーザが「食事－ローカル」の属性値が「１」の食事コンテンツを旅プランに追加した場合、ｎ＝１、ｘ＝１であり、
α’＝１＋１．５＝２．５、β’＝１－１＋４＝４
となるので、更新後の価値観は、
α’／（α’＋β’）＝２．５／６．５＝０．３８４
となる。その後、ユーザが「食事－ローカル」の属性値が「０」の食事コンテンツを旅プランに追加した場合、ｎ＝１、ｘ＝０であり、
α’＝０＋２．５＝２．５、β’＝１－０＋４＝５
となるので、更新後の価値観は、
α’／（α’＋β’）＝２．５／７．５＝０．３３３
となる。その後、ユーザが食事以外のローカルの属性値が「１」の食事コンテンツを旅プランに追加した場合、ｎ＝０．２、ｘ＝０．２となり、「食事－ローカル」の価値観を、ｎ＝０．２で更新する。

以下、モデルプランや記事に対する行動を検知したときに価値観を更新するための具体的な計算例について説明する。
例えば、モデルプランの価値観に含まれる「映え（図９参照）」に関する価値観を更新するとし、ユーザの「映え」に関するパラメータ初期値として、α＝１、β＝４とする。このとき価値観は、１／（１＋４）＝０．２となる。サジェスト装置２００は、ユーザにより「映え」の属性値が「１」のモデルプランや記事を閲覧した場合、ｎ＝０．５、ｘ＝０．５であり、
α’＝０．５＋１＝１．５、β’＝０．５－０．５＋４＝４
となるので、更新後の価値観は、
α’／（α’＋β’）＝１．５／５．５＝０．２７２
となる。その後、ユーザが「映え」の属性値が「１」のモデルプランや記事をお気に入りに追加した場合、ｎ＝１、ｘ＝１であり、
α’＝１＋１．５＝２．５、β’＝１－１＋４＝４
となるので、更新後の価値観は、
α’／（α’＋β’）＝２．５／６．５＝０．３８４
となる。その後、ユーザが「映え」の属性値が「０」のお気に入りに追加した場合、ｎ＝１、ｘ＝０であり、
α’＝０＋２．５＝２．５、β’＝１－０＋４＝５
となるので、更新後の価値観は、
α’／（α’＋β’）＝２．５／７．５＝０．３３３
となる。その後、ユーザがモデルプランや記事以外をお気に入りに追加した場合、ｎ＝０．２、ｘ＝０．２となるが、価値観の更新は行われない。

図１１は、更新対象のユーザの価値観と、価値観の例と、操作および処理と、重みとの関係を示す図である。サジェスト装置２００は、更新対象のユーザの価値観の種類に重みを設定してよい。更新対象のユーザの価値観の種類は、例えば、主目的・プランの価値観、スポットのカテゴリの価値観、カテゴリに対応したカテゴリ優先度の価値観、スポットのジャンルの価値観、カテゴリに対応した詳細情報の価値観がある。サジェスト装置２００は、例えば、主目的・プランの価値観およびスポットのカテゴリの価値観の重みを「１」に設定し、カテゴリに対応したカテゴリ優先度の価値観、スポットのジャンルの価値観、およびカテゴリに対応した詳細情報の価値観の重みを「０．５」に設定する。サジェスト装置２００は、モデルプランに関するコンテンツを閲覧、お気に入りに追加、または旅プランのスポットに追加する操作情報を受信した場合、主目的またはプランの価値観の重みで、価値観を表す数値を更新する。これによりサジェスト装置２００は、ジャンルまたは詳細情報の価値観によるサジェストの偏りを少なくすることができる。

サジェスト装置２００は、行動の重みおよび更新対象のユーザの価値観の種類に対応した重みの双方を用いて価値観を表す数値を更新してよい。

図１２は、実施形態におけるペルソナの推定について説明するための図である。サジェスト装置２００は、ユーザの価値観に基づいて、複数のペルソナのうち一つのペルソナを推定する。サジェスト装置２００は、複数のペルソナのうち何れのペルソナにも該当しないことを推定してよい。サジェスト装置２００は、ユーザにペルソナを設定する場合、例えば、コンテンツに対する行動に基づいてユーザの価値観を更新し、更新されたユーザの価値観に基づいてペルソナを推定する。このときサジェスト装置２００は、ユーザの価値観とペルソナに設定された価値観との類似度を計算し、類似度が閾値を超えたペルソナのうち最も類似度が高いペルソナをユーザに対応したペルソナとして推定する。例えば、更新後のユーザのカテゴリに対する価値観として「ローカル」に０．７、「フォトジェニック」に０．３、「昔ながら」に０．５が推定されているとする。一方、ペルソナＡ、Ｂ、Ｃのそれぞれにも、「ローカル」、「フォトジェニック」、および「昔ながら」のそれぞれに価値観を表す数値が設定されているとする。サジェスト装置２００は、例えば閾値を０．５に設定し、類似度が最も高い０．８のペルソナＢを推定する。

図１３は、ユーザの価値観とペルソナの価値観との類似度を計算する処理を説明するための図である。サジェスト装置２００は、例えば、分母をペルソナＢの価値観の合計とし、分子をユーザの価値観とペルソナＢの価値観との内積の和とした計算を行うことで、ペルソナＢの価値観を表す数値を計算する。サジェスト装置２００は、分母をペルソナＣの価値観の合計とし、分子をユーザの価値観とペルソナＣの価値観との内積の和とした計算を行うことで、ペルソナＣの価値観を表す数値を計算する。これによりサジェスト装置２００は、ペルソナＢの価値観がユーザの価値観に類似していることを推定することができる。

図１４は、実施形態におけるサジェスト装置２００により価値観を更新し、ペルソナを推定する処理（ステップＳＴ１４）を説明するための図である。ユーザ端末装置１００は、サジェスト装置２００から受信したコンテンツ一覧画面を表示する（ステップＳＴ２０）。サジェスト装置２００は、例えば、コンテンツ一覧に対するコンテンツ閲覧等の行動に基づく操作情報を受信し、当該操作情報で操作されたコンテンツについてのコンテンツデータをコンテンツ提供装置３００から取得する。サジェスト装置２００は、行動されたコンテンツの価値観を確認する（ステップＳＴ３０）。なお、サジェスト装置２００は、コンテンツデータに含まれたジャンル等の情報からコンテンツの価値観を計算してよい。次にサジェスト装置２００は、コンテンツの価値観、ユーザの行動、および更新前のユーザの価値観を組み合わせて、ユーザの価値観を計算し（ステップＳＴ３１）、計算したユーザの価値観を更新後のユーザの価値観として更新する（ステップＳＴ３２）。サジェスト装置２００は、更新されたユーザの価値観とペルソナの価値観との類似度を計算する（ステップＳＴ３３）。サジェスト装置２００は、ユーザの価値観に最も類似度が高いペルソナを推定する（ステップＳＴ３４）。

以下、サジェスト部２６０について詳細に説明する。
図１５は、入力データとサジェストスコアの加点ルールとサジェストの種類との関係を示す図である。サジェスト部２６０は、価値観推定部２４２により推定されたユーザ本来の価値観を入力データとしてユーザ本来の価値観をとらえたサジェストを行う。サジェスト部２６０は、シーンおよび／または状況に応じた価値観から全てのユーザに共通する価値観に応じた加点ルールに従ってサジェストスコアを計算し、計算したサジェストスコアを用いることで、ユーザに共通するシーンおよび／または状況を捉えたサジェストを行う。サジェスト部２６０は、ユーザが指定したカテゴリまたはジャンル等のフィルターに基づく一時的な今の価値観（図４を参照）を入力データとしてユーザの今の価値観を捕らえたサジェストを行う。サジェスト部２６０は、シーンおよび／または状況に応じたペルソナごとの加点ルールに従ってサジェストスコアを計算し、計算したサジェストスコアを用いることで、ペルソナごとのシーンおよび／または状況を捉えたサジェストを行う。サジェスト部２６０は、統計データに基づく加点ルールに従ってコンテンツの一覧に含まれるコンテンツについてのサジェストスコアを計算し、計算したサジェストスコアを用いることで、統計データに基づくサジェストを行う。

サジェスト部２６０は、シーンおよび／または状況に加えてまたは代えて行動目的に応じた価値観から全てのユーザに共通する価値観に応じた加点ルールに従ってサジェストスコアを計算し、計算したサジェストスコアを用いることで、ユーザに共通する行動目的を捉えたサジェストを行う。サジェスト部２６０は、ペルソナごとのサジェストを行うときに、シーンおよび／または状況に加えてまたは代えて行動目的に応じたペルソナごとの加点ルールに従ってサジェストスコアを計算し、計算したサジェストスコアを用いることで、ペルソナごとの行動目的を捉えたサジェストを行ってよい。

図１６は、実施形態におけるサジェストを行う処理一例を示す図であり、図１７は、サジェストスコアの計算処理の一例を示す図である。先ずサジェスト装置２００は、ユーザ端末装置１００から検索要求を受信したことに応じ、検索要求に基づいてコンテンツデータを取得し、ユーザの価値観に基づくサジェストスコアを計算する（ステップＳＴ４０）。なお、サジェスト装置２００は、ユーザの操作に基づいて「食事」などのフィルターが設定されている場合、およびジャンルまたはエリアなどのフィルターが設定されている場合、当該フィルターに該当しないコンテンツデータを除外する。また、サジェスト装置２００は、ユーザ端末装置１００の操作情報および環境情報提供装置４００からシーンおよび／または状況に関する情報を取得し、シーン情報および／または状況情報に基づいてコンテンツデータを取得し、サジェストスコアを計算する（ステップＳＴ４１）。さらに、コンテンツ提供装置３００は、ユーザにペルソナが設定されている場合、ペルソナごとにサジェストスコアを計算する（ステップＳＴ４２）。サジェスト装置２００は、コンテンツの統計データに基づいてサジェストスコアを計算する（ステップＳＴ４３）。統計データに基づくサジェストはユーザ属性に関わらず一律で加点する。サジェスト装置２００は、統計データとしてのコンテンツの人気度に応じてサジェストスコアに加点を行うが、統計データは、コンテンツの人気度に限定されず、コンテンツ属性の人気度であってよく、人気度は、コンテンツ閲覧数、またはコンテンツのランキングデータを提供する情報提供装置から取得した情報に基づく値であってよい。

なお、サジェスト装置２００は、サジェストスコアを計算する処理（ステップＳＴ４０）において用いるユーザの価値観を、推定用コンテンツの選択操作およびユーザの行動に基づいて推定するが、これに限定されない。サジェスト装置２００は、上述したように統計値αおよびβからユーザの価値観を推定することで、統計値αおよびβに基づいてサジェストスコアを計算することができる。

サジェスト装置２００は、ユーザの価値観に基づくサジェストスコア、シーンおよび／または状況に基づくサジェストスコア、ペルソナごとのサジェストスコア、および統計データに基づくサジェストスコアを合計することで最終的なサジェストスコアを計算する（ステップＳＴ４４）。サジェスト装置２００は、最終的なサジェストスコアに従ってサジェストスコアが上位のコンテンツがコンテンツ一覧画面の上位になるようにコンテンツ一覧情報を作成する（ステップＳ４５）。サジェスト装置２００は、コンテンツ一覧情報をユーザ端末装置１００に送信することで、コンテンツをサジェストする。
これによりサジェスト装置２００は、ユーザ本来の価値観、シーンおよび／または状況、ユーザの今の価値観、およびペルソナの価値観を考慮してコンテンツ一覧をサジェストすることができる。

図１８は、コンテンツ一覧画面の一例を示す図である。コンテンツ一覧画面において、検索要求にマッチングするコンテンツのうちフィルターで除外されたコンテンツが、サジェストスコアの高い順に表示される。サジェストスコアは、ユーザ本来の価値観、シーンおよび／または状況、ユーザの今の価値観、およびペルソナの価値観により計算されているので、ユーザの価値観にあったコンテンツ、ユーザが好きなカテゴリおよびジャンル等にあったコンテンツ、子供連れなどの同伴者（状況）に向いているコンテンツ、人気（統計データ）のあるコンテンツが、コンテンツ一覧画面に含まれる。コンテンツ一覧画面には、利用制限（シーン）による理由を表示することが望ましい。例えば、子供連れが不可であること、天候や気温に適さない（荒天、高温・低温）こと、または、営業時間外・定休日であることなどの現時点のシーンまたは状況を、各コンテンツに表示させてよい。

図１９は、対象ユーザ、シーンおよび／または状況、ペルソナに基づくサジェストスコアの加点ルールの一例を説明するための図である。サジェスト装置２００は、例えば、加点ルールの番号ごとに、対象ユーザ、旅プランにおける日程、時刻、天気、気温、月齢、測位、加点対象コンテンツ、および加点を対応付けて記憶する。サジェスト装置２００は、検索要求を受信した場合に対象ユーザおよびペルソナ、旅プランにおける日程、時刻、天気、気温、月齢、測位を判定し、検索要求に対するコンテンツ一覧に加点対象コンテンツが含まれる場合に、サジェストスコアの加点を行うことができる。これによりサジェスト装置２００は、対象ユーザ、シーンおよび／または状況、ペルソナに基づいてサジェストスコアに加点を行ってコンテンツ一覧をサジェストすることができる。

以上説明したように、実施形態のサジェストシステムによれば、適用分野におけるシーンまたは状況、およびコンテンツに対するユーザの行動を取得した場合に、取得した適用分野におけるシーンまたは状況に分類されたユーザの価値観を、行動に対応したコンテンツの価値観に基づいて更新することができる。これにより実施形態のサジェストシステムによれば、ユーザ属性や行動の観点から更に好ましいコンテンツを提供することができる。

実施形態のサジェストシステムによれば、検索要求に対し、ユーザ属性推定部２４０により推定されたユーザの価値観に基づいて計算したコンテンツのサジェストスコアおよび統計データ取得部２５０により取得された統計データに基づいて計算したコンテンツのサジェストスコアを用いて、ユーザにコンテンツをサジェストするサジェスト部２６０を備える。これによりサジェストシステムによれば、ユーザの価値観を考慮して信頼性の高いサジェストを行うことができる。

なお、各実施形態、各変形例について説明したが、一例であってこれらに限られず、例えば、各実施形態や各変形例のうちのいずれかや、各実施形態の一部や各変形例の一部を、他の１または複数の実施形態や他の１または複数の変形例と組み合わせて本発明の一態様を実現させてもよい。

なお、本実施形態におけるユーザ端末装置１００、サジェスト装置２００、コンテンツ提供装置３００、および環境情報提供装置４００の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムを、コンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、ユーザ端末装置１００、サジェスト装置２００、コンテンツ提供装置３００、および環境情報提供装置４００に係る上述した種々の処理を行ってもよい。

なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器などのハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ－ＲＯＭなどの可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ
Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置などに格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。

ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネットなどのネットワーク（通信網）や電話回線などの通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計なども含まれる。

１００…ユーザ端末装置、２００…サジェスト装置、２１０…操作受付部、２２０…行動履歴取得部、２３０…シーン・状況取得部、２４０…ユーザ属性推定部、２４２…価値観推定部、２４４…ペルソナ推定部、２５０…統計データ取得部、２６０…サジェスト部、２７０…価値観データベース管理部、２７２…ペルソナ属性管理部、２８０…推定用コンテンツ記憶部

Claims (6)

1. 価値観推定システムが情報提供サービスを実現する１つの分野である適用分野に特化した画像およびキャッチコピーを含み、前記適用分野におけるユーザの価値観を推定するための推定用コンテンツを複数提供する推定用コンテンツ提供部と、
   複数の前記推定用コンテンツのうち少なくとも一つを選択するユーザの操作を受け付ける操作受付部と、
   前記操作受付部により受け付けた操作に基づいて、前記適用分野における前記ユーザの価値観を推定する推定部と、
   前記適用分野におけるユーザのシーンまたは状況に関する情報を取得する情報取得部と、
   コンテンツに対するユーザの行動を取得する行動取得部と、を備え、
   前記推定部は、前記情報取得部により取得した前記適用分野におけるシーンまたは状況、および前記行動取得部により取得したコンテンツに対する前記ユーザの行動を取得した場合に、取得した前記適用分野におけるシーンまたは状況に分類された前記ユーザの価値観を、前記行動に対応したコンテンツの価値観に基づいて更新する、
   価値観推定システム。
2. 前記行動の種類として、前記コンテンツの閲覧、前記コンテンツのお気に入りまたはプランへの追加を含み、複数種類の前記行動それぞれには重みが設定され、
   前記推定部は、シーンまたは状況に分類された前記ユーザの価値観を、前記コンテンツの価値観、および前記行動の種類に設定された重みに基づいて更新する、
   請求項１に記載の価値観推定システム。
3. 前記ユーザの価値観は複数種類の価値観を含み、
   複数種類のユーザの価値観それぞれには重みが設定され、
   前記推定部は、シーンまたは状況に分類された前記ユーザの価値観を、前記ユーザの価値観の種類に設定された重み、前記コンテンツの価値観、および前記行動の種類に設定された重みに基づいて更新する、
   請求項２に記載の価値観推定システム。
4. 前記推定部により更新された前記価値観と、ペルソナに対応した価値観との類似度に基づいて、複数のペルソナのうち類似度が最も高いペルソナを推定するペルソナ推定部を備える、請求項１から３のうち何れか１項に記載の価値観推定システム。
5. 前記価値観が、前記操作受付部により受け付けた操作に基づく２つの統計値で表されるベータ分布の確率分布を持つと仮定し、
   前記推定部は、前記２つの統計値を用いて前記価値観を推定し、前記操作受付部により受け付けた操作に基づいて前記２つの統計値を更新し、更新した前記２つの統計値を用いて前記価値観を更新する、請求項１から４のうち何れか１項に記載の価値観推定システム。
6. サジェストシステムが、情報提供サービスを実現する１つの分野である適用分野に特化した画像およびキャッチコピーを含み、前記適用分野におけるユーザの価値観を推定するための推定用コンテンツを複数提供するステップと、
   前記サジェストシステムが、複数の前記推定用コンテンツのうち少なくとも一つを選択するユーザの操作を受け付けるステップと、
   前記操作に基づいて、前記適用分野における前記ユーザの価値観を推定するステップと、
   前記サジェストシステムが、前記適用分野におけるユーザのシーンまたは状況に関する情報を取得するステップと、
   前記サジェストシステムが、コンテンツに対するユーザの行動を取得するステップと、
   前記サジェストシステムが、前記適用分野におけるシーンまたは状況、およびコンテンツに対する前記ユーザの行動を取得した場合に、取得した前記適用分野におけるシーンまたは状況に分類された前記ユーザの価値観を、前記行動に対応したコンテンツの価値観に基づいて更新するステップと、
   を含む、価値観推定方法。

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