JP7457675B2

JP7457675B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

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Publication number: JP7457675B2
Application number: JP2021134056A
Authority: JP
Inventors: 知紘小川; 貴史山田; 恵一舛田; 雄規廣瀬
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2021-08-19
Filing date: 2021-08-19
Publication date: 2024-03-28
Anticipated expiration: 2041-08-19
Also published as: JP2023028384A

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、ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みを推定し、推定結果に応じてユーザにメッセージを提示する技術がある（例えば、特許文献１参照）。

国際公開第２０１９／２２０７４５号

しかしながら、従来の技術では、悩みに関するメッセージを提示しているに過ぎず、悩みを根本的に解決できないおそれがあった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの悩み解決の一助とす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、推定部と、特定部と、提案部とを備える。前記推定部は、ユーザの行動情報に基づいて前記ユーザの現在の悩みを推定する。前記特定部は、他ユーザの過去の悩みの変遷に関する変遷情報に基づいて前記現在の悩みに関連する関連悩みを特定する。前記提案部は、特定した前記関連悩みの解決に関するコンテンツを提案する。

実施形態の一態様によれば、ユーザの悩み解決の一助とす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、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６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、ユーザ端末５０とを含む。

実施形態に係る情報処理では、他ユーザの過去の悩みの変遷に関する変遷情報に基づいて、ユーザが現在抱えている悩みに関連する関連悩みを特定し、関連悩みの解決に関するコンテンツを提案する。

具体的には、まず、実施形態に係る情報処理装置１は、ユーザ端末５０を介してユーザの行動情報を取得する（ステップＳ１）。行動情報は、例えば、検索行動や、商品やサービス等の購入行動等といったネットワーク上における行動に関する情報である。なお、行動情報は、例えば、ユーザの行動ログを記憶しているログサーバ等から取得されてもよい。

つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、取得した行動情報に基づいてユーザの現在の悩みを推定する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１は、検索行動において頻繁に検索しているキーワード等を基に悩みを推定する。

つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、他ユーザの過去の悩みの変遷に関する変遷情報に基づいてユーザの現在の悩みに関連する関連悩みを特定する（ステップＳ３）。変遷情報は、例えば、過去の悩みの移り変わりや、悩みの解決に繋がる行動、かかる行動による悩みの解決のしやすさを示す解決容易性等の情報を含む。

例えば、過去の悩みの移り変わりは、他ユーザの検索キーワード間における検索割合からＫＱＳ（Knot Quality Score）等の関連度を算出するとともに、検索キーワード間における時系列情報を加味して生成可能である。また、悩みの解決に繋がる行動は、例えば、悩みの前後一定期間等の中で、サービス（検索サービスやショッピングサービス等）に紐づく行動のうち、他ユーザが通常とは異なった行動である。解決容易性は、例えば、ある悩みから関連度が一定以上で繋がっている悩みに対する解決のための行動により、次の悩みに行く場合と行かない場合の割合を集計し、次の悩みに行かない割合が高いほど対処しやすい（容易性が高い）悩みと捉える。

関連悩みは、ユーザの過去の悩みで現在も解決していない悩みや、ユーザが悩みと思っていない潜在的な悩み等である。言い換えれば、関連悩みは、現在の悩みが生じる原因となった悩みである。

例えば、情報処理装置１は、変遷情報に含まれる特徴を学習して関連悩みに関する情報を出力するモデルを生成し、現在の悩みを入力することでモデルから出力された情報（例えば、スコア）に基づいて関連悩みを特定する。また、情報処理装置１は、ユーザと属性が類似する他ユーザの悩みの変遷に基づいて関連悩みを特定する。これは、属性が類似する他ユーザは、ユーザと同じ悩みを抱えている可能性が高いためである。また、情報処理装置１は、変遷情報に含まれる行動情報の解決容易性に基づいて、解決容易性が高い関連悩みを特定する。つまり、情報処理装置１は、解決容易性が高い関連悩みをユーザが解決することで、より容易に現在の悩みを解決することができる。また、情報処理装置１は、ユーザの現在の悩みの解決に寄与する関連悩みを特定する。つまり、情報処理装置１は、現在の悩みの解決により直結しやすい関連悩みを特定する。

すなわち、情報処理装置１は、ユーザが抱える現在の悩みと同じ悩みを過去に抱えたことがあるユーザの悩みの変遷を用いることで、容易に現在の悩みに関連した関連悩みを特定することができる。

つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、特定した関連悩みの解決に関するコンテンツをユーザ端末５０を介してユーザへ提案する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１は、ユーザの関連悩みに関して行う行動（検索行動や購買行動）に関するコンテンツを提案する。すなわち、情報処理装置１は、関連悩みを解決するための行動を促すコンテンツ（広告やメッセージ等）を提案する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１は、直接的に現在の悩みを解決できない場合等に、関連悩みを解決することで、ユーザの現在の悩みの解決に繋げる一助とすることができる。

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、ユーザ端末５０等から行動情報を取得するとともに、悩みの解決に関するコンテンツをユーザ端末５０へ提供する。

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。

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、取得部３１と、推定部３２と、特定部３３と、提案部３４とを備える。記憶部４は、ユーザ情報４１と、変遷情報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」、「行動情報」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。「行動情報」は、ユーザの行動に関する情報であり、例えば、検索行動や、購買行動等を含む。

変遷情報４２は、他ユーザの過去の悩みの変遷に関する情報である。変遷情報４２は、例えば、過去の悩みの移り変わりや、悩みの解決に繋がる行動、かかる行動による悩みの解決のしやすさを示す解決容易性等の情報を含む。

次に、情報処理装置１の制御部３の各機能（取得部３１、推定部３２、特定部３３および提案部３４）について説明する。

取得部３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部３１は、ユーザの行動情報を取得する。行動情報は、例えば、検索行動や購買行動等である。また、取得部３１は、他ユーザの変遷情報を取得する。

推定部３２は、ユーザの行動情報に基づいてユーザの現在の悩みを推定する。例えば、推定部３２は、ユーザの直近における検索行動や購買行動から現在の悩みを推定する。例えば、推定部３２は、検索サービスにおいて頻繁に検索しているキーワードや、質問に対する回答を行うサービスにおいて、ユーザが行った質問等の基づいて現在の悩みを推定する。

特定部３３は、他ユーザの過去の他ユーザの過去の悩みの変遷に関する変遷情報に基づいてユーザの現在の悩みに関連する関連悩みを特定する。例えば、特定部３３は、変遷情報に含まれる特徴を学習して関連悩みに関する情報を出力するモデルを生成し、現在の悩みを入力することでモデルから出力された情報（例えば、スコア）に基づいて関連悩みを特定する。

また、特定部３３は、ユーザと属性が類似する他ユーザの悩みの変遷に基づいて関連悩みを特定する。これは、属性が類似する他ユーザは、ユーザと同じ悩みを抱えている可能性が高いためである。

また、特定部３３は、変遷情報に含まれる行動情報の解決容易性に基づいて、解決容易性が高い関連悩みを特定する。つまり、特定部３３は、解決容易性が高い関連悩みをユーザが解決することで、より容易に現在の悩みを解決することができる。

また、特定部３３は、ユーザの現在の悩みの解決に寄与する関連悩みを特定する。つまり、特定部３３は、現在の悩みの解決により直結しやすい関連悩みを特定する。

提案部３４は、特定した関連悩みの解決に関するコンテンツを提案する。例えば、提案部３４は、ユーザの関連悩みに関して行う行動に関するコンテンツを提案する。すなわち、提案部３４は、関連悩みを解決するための行動を促すコンテンツ（広告やメッセージ等）を提案する。

次に、図５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５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５に示すように、制御部３は、まず、ユーザ端末５０から行動情報を取得する（ステップＳ１０１）。つづいて、制御部３は、行動情報に基づいてユーザの現在の悩みを推定する（ステップＳ１０２）。つづいて、制御部３は、他ユーザの過去の悩みの変遷に関する変遷情報に基づいてユーザの現在の悩みに関連する関連悩みを特定する（ステップＳ１０３）。つづいて、制御部３は、特定した関連悩みの解決に関するコンテンツを提案し（ステップＳ１０４）、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６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６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、推定部３２と、特定部３３と、提案部３４とを備える。推定部３２は、ユーザの行動情報に基づいてユーザの現在の悩みを推定する。特定部３３は、他ユーザの過去の悩みの変遷に関する変遷情報に基づいて現在の悩みに関連する関連悩みを特定する。提案部３４は、特定した関連悩みの解決に関するコンテンツを提案する。特定部３３は、ユーザと属性が類似する他ユーザの悩みの変遷に基づいて関連悩みを特定する。変遷情報は、過去の悩みの解決に繋がる他ユーザの行動情報と、当該行動情報の解決容易性とを含む。特定部３３は、変遷情報に含まれる行動情報の解決容易性に基づいて、解決容易性が高い関連悩みを特定する。解決容易性は、行動情報により過去の悩みが解決した後に新たな悩みが生じていない場合に容易性が高くなる。特定部３３は、ユーザの現在の悩みの解決に寄与する関連悩みを特定する。提案部３４は、ユーザの関連悩みに関して行う行動に関するコンテンツを提案する。特定部３３は、変遷情報に含まれる特徴を学習してモデルを生成し、現在の悩みを入力することでモデルから出力された情報を関連悩みとして特定する。このような構成により、ユーザの悩み解決の一助とすることができる。

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、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取得部
３２推定部
３３特定部
３４提案部
４１ユーザ情報
４２変遷情報
５０ユーザ端末
Ｓ情報処理システム

Claims

ユーザの行動情報に基づいて前記ユーザの現在の悩みを推定する推定部と、
他ユーザの過去の悩みの変遷に関する変遷情報に基づいて前記現在の悩みに関連する関連悩みを特定する特定部と、
特定した前記関連悩みの解決に関するコンテンツを提案する提案部と、
を備え、
前記特定部は、
前記変遷情報に含まれる特徴を学習してモデルを生成し、前記現在の悩みを入力することで前記モデルから出力された情報を前記関連悩みとして特定すること
を特徴とする情報処理装置。
前記特定部は、
前記ユーザと属性が類似する前記他ユーザの前記悩みの変遷に基づいて前記関連悩みを特定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記変遷情報は、
前記過去の悩みの解決に繋がる前記他ユーザの行動情報と、当該行動情報による悩みの解決容易性とを含み、
前記特定部は、
前記変遷情報に含まれる前記行動情報の前記解決容易性に基づいて、前記解決容易性が高い前記関連悩みを特定すること
を特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
前記解決容易性は、
前記行動情報により前記過去の悩みが解決した後に新たな悩みが生じていない場合に容易性が高くなること
を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
前記特定部は、
前記ユーザの前記現在の悩みの解決に寄与する前記関連悩みを特定すること
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。
前記提案部は、
前記ユーザの前記関連悩みに関して行う行動に関する前記コンテンツを提案すること
を特徴とする請求項１～５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、
ユーザの行動情報に基づいて前記ユーザの現在の悩みを推定する推定工程と、
他ユーザの過去の悩みの変遷に関する変遷情報に基づいて前記現在の悩みに関連する関連悩みを特定する特定工程と、
特定した前記関連悩みの解決に関するコンテンツを提案する提案工程と、
を含み、
前記特定工程は、
前記変遷情報に含まれる特徴を学習してモデルを生成し、前記現在の悩みを入力することで前記モデルから出力された情報を前記関連悩みとして特定すること
を特徴とする情報処理方法。
ユーザの行動情報に基づいて前記ユーザの現在の悩みを推定する推定手順と、
他ユーザの過去の悩みの変遷に関する変遷情報に基づいて前記現在の悩みに関連する関連悩みを特定する特定手順と、
特定した前記関連悩みの解決に関するコンテンツを提案する提案手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記特定手順は、
前記変遷情報に含まれる特徴を学習してモデルを生成し、前記現在の悩みを入力することで前記モデルから出力された情報を前記関連悩みとして特定すること
を特徴とする情報処理プログラム。