JP7459021B2 - 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 PDF

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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。
地域の属性に従う複数のカテゴリである複数のクラスタのうち消費者の居住地域に予め割り当てられているクラスタを表す情報を参照して、ターゲットエリア内に位置したと特定された各消費者の居住地域のクラスタを特定し、ターゲットエリア内に位置したと特定された各消費者の特定されたクラスタを表すターゲットエリアクラスタ情報を作成する技術が開示されている。
特許第5313091号公報
しかしながら、上記の従来技術では、単純に地域に応じた情報を提供しているにすぎない。例えば、上記の従来技術では、現在の居住地域から離れたい人を特定して、現在の居住地域から離れたい理由とマッチする地域への移住の提案や関連広告を提供することはできない。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、潜在的な移住希望者を推定して、移住を希望する理由とマッチする地域に関する情報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、利用者のコンテキスト情報と、地域に関する情報とを収集する取得部と、前記利用者のコンテキスト情報から、前記利用者が移住につながるような特定の行動を取っている場合に、前記利用者が現在の居住地域から離れたい人であって潜在的な移住希望者であると推定する推定部と、潜在的な移住希望者であると推定された前記利用者が現在の居住地域から離れたい理由と適合する地域を移住先候補として選定する選定部と、移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する提供部と、を備え、前記推定部は、前記利用者が日常の業務や帰省とは関係なく個人的に頻繁に特定の地域を訪れている場合、前記利用者が潜在的な移住希望者であると推定することを特徴とする。
実施形態の一態様によれば、潜在的な移住希望者を推定して、移住を希望する理由とマッチする地域に関する情報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方法の概要を示す説明図である。 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、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図4は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。 図5は、利用者情報データベースの一例を示す図である。 図6は、履歴情報データベースの一例を示す図である。 図7は、移住先候補情報データベースの一例を示す図である。 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。 図9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。
〔1.情報処理方法の概要〕
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。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。なお、図1では、潜在的な移住希望者を推定して、移住を希望する理由とマッチする地域に関する情報を提供する場合を例に挙げて説明する。
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。本実施形態では、端末装置10は、情報提供装置100と連携する。
端末装置10は、利用者U(ユーザ)により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、4G(Generation)やLTE(Long Term Evolution)等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置10は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Uから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置10は、スマートデバイスのみならず、デスクトップPC(Personal Computer)やノートPC等の情報処理装置であってもよい。
情報提供装置100は、各利用者Uの端末装置10と連携し、各利用者Uの端末装置10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、情報提供装置100は、各利用者Uの端末装置10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、情報提供装置100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、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、情報提供装置100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。
なお、情報提供装置100は、利用者Uに関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの性別、年代、居住地域といった利用者Uの属性に関する情報を取得する。そして、情報提供装置100は、利用者Uを示す識別情報(利用者ID等)とともに利用者Uの属性に関する情報を記憶して管理する。
また、情報提供装置100は、利用者Uの端末装置10から、あるいは利用者ID等に基づいて各種サーバ等から、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報(ログデータ)を取得する。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置10から取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ(検索エンジン)から取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴(決済履歴)を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、情報提供装置100は、利用者Uの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやSNSサーバから取得する。
本実施形態では、情報提供装置100は、利用者Uのコンテキスト情報から、潜在的な移住希望者を推定して、移住を希望する理由とマッチする地域(エリア)に関する情報を提供する。このとき、情報提供装置100は、利用者Uが移住につながるような特定の行動を取っている場合に、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する。
例えば、情報提供装置100は、利用者Uが日常の業務や帰省等とは関係なく(訪問する必要性もなく)個人的に頻繁に同じ地域を訪れている場合、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する。具体的には、情報提供装置100は、利用者Uの位置履歴やSNS、鉄道・飛行機のチケットの購入履歴、高速バス・ホテル等の予約履歴、日常生活圏域にはない店舗等での決済履歴等から、利用者Uが定期的に特定の地域を訪れていると推測される場合、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する。
また、情報提供装置100は、利用者Uが頻繁にパワハラ対応ページやメンタルヘルス対応ページ等を見ている場合、あるいはSNSや検索履歴等において現在の人間関係や生活に悩みを抱えていることが推測される場合、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する。
また、情報提供装置100は、利用者Uが頻繁にUターン(Iターン、Jターン含む)転職ページや現在の居住地域とは異なる他の地域の仕事紹介ページを見ている場合、地方での就農等に関するページを見ている場合、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する。
また、情報提供装置100は、利用者Uが頻繁に地方の物件を検索している場合や、移住に関する自治体の支援制度等を調べている場合、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する。
さらに、情報提供装置100は、利用者Uの検索ワード(検索クエリ)の傾向や、利用者Uの普段の労働時間や睡眠時間等から、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する。このとき、情報提供装置100は、利用者UのSNSやスケジュール情報、端末装置10の目覚まし時計(アラーム)の設定、端末装置10又はアプリの操作履歴や利用時間帯、位置履歴に基づく在宅時間・出勤時間・帰宅時間等から、利用者Uの普段の労働時間や睡眠時間等を推定してもよい。
また、情報提供装置100は、利用者ごとに、移動履歴や検索履歴等から、各地域に対する親密スコアを算出する。親密スコアは、利用者Uとその地域との相性の良さ(親和性)を示す。そして、情報提供装置100は、算出された親密スコアの高い地域(親密エリア)の転職情報や住宅情報を提案する。このとき、情報提供装置100は、算出された親密スコアが最も高い地域の転職情報や住宅情報を提案してもよいし、算出された親密スコアの上位n位までの地域(親密スコアの上位層の地域)の転職情報や住宅情報を提案してもよい。
また、情報提供装置100は、地域ごとに、その地域の特徴に関する特徴スコアを算出する。地域の特徴は、例えば自然環境や地理的特性(農村・漁村、離島、山、海、河川、湖沼等)、特徴的な施設や場所、地域住民の傾向、主要な産業や産品、地域イベント等である。情報提供装置100は、利用者Uの移住希望理由(原因)と、これらの特徴スコアとから、利用者Uと各地域とのマッチングを行って、提案地域を選定して、選定された地域の情報を提供する。
利用者Uの移住希望理由(原因)は、十分に考慮する必要がある。例えば、東京に在住の利用者Uが都会の喧騒を離れて田舎で生活したいと考えている場合に、大阪や名古屋等の大都市圏への移住を提案しても、利用者Uには訴求しないと思われる。
また、情報提供装置100は、利用者Uの過去の移動データ等に基づいて、利用者Uが移住しやすい地域等を検索して、検出された地域の情報を提供する。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの引っ越し履歴等に基づいて、利用者Uにマッチする地域を提供する。
また、情報提供装置100は、利用者Uに対する地域情報の提供だけに限らず、選定された地域の自治体に、その自治体への移住希望者のペルソナ(移住希望者の人物像)に関する情報を提供してもよい。また、情報提供装置100は、選定された地域の自治体に対して、その自治体への移住希望者のペルソナに応じた広告(潜在的な移住希望者に向けた広告)を出すことを提案してもよい。
また、情報提供装置100は、利用者ごとに、その利用者にマッチする地域に関するランキングを生成して提示してもよい。例えば、情報提供装置100は、利用者Uに対して、「あなたの」移住しやすい地域ランキングを生成して提示してもよい。
なお、情報提供装置100は、利用者Uが行ったことがない地域であっても、利用者Uの属性や行動履歴、趣味・興味等から、利用者Uにマッチすると推測される地域を提供してもよい。
また、情報提供装置100は、現在東京に住んでいる利用者Uが東京にいる必要がなくなった場合に、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定してもよい。例えば、テレワークも東京を離れる理由となり得る。情報提供装置100は、利用者Uが日中に在宅している(出社していない)にもかかわらず、収入(年収)に大きな変化がない場合や、離職・転職等をした様子がない場合には、利用者Uがテレワークを行っていると推定してもよい。なお、利用者Uがノマドワーカーである場合も同様である。
このとき、情報提供装置100は、テレワークを行っている利用者Uに対して、現在の勤務先や住環境等を考慮して、現在よりも家賃が安く、ネット環境があり、かつ勤務先に移動しやすい場所を選定して、移住先候補(移住候補地)として提案する。
また、情報提供装置100は、利用者Uがワーケーション(ワーク+バケーション)の場所を探している場合、あるいは、利用者Uが潜在的なワーケーションの希望者である場合、利用者Uにマッチする地域であることに加えて、通信環境が整っている地域(ネットワークに接続可能な地域)を検索して、ワーケーションの場所として提案してもよい。さらに、情報提供装置100は、ミーティングルーム等、会議ができる場所がある地域を検索して、ワーケーションの場所として提案してもよい。
このとき、情報提供装置100は、ワーケーションを希望する利用者Uに対して、地域の情報として、その地域の家賃相場や、インフラストラクチャー等に関する情報を提供する。
また、情報提供装置100は、利用者Uが子供のために地方に移動したいと希望する場合、潜在的な移住希望者であると推定してもよい。例えば、情報提供装置100は、利用者Uが地方の自然環境や教育環境(学校、塾等)や、地方自治体の子育て・教育関連の補助金等を調べている場合、潜在的な移住希望者であると推定する。このとき、情報提供装置100は、自然環境や教育環境、子育て支援等が充実している場所を提案する。
〔1-1.潜在的な移住希望者への地域情報の提供方法〕
ここで、図1を参照して、潜在的な移住希望者への地域情報の提供方法について説明する。
図1に示すように、情報提供装置100は、ネットワークN(図2参照)を介して、利用者Uのコンテキスト情報を収集する(ステップS1)。例えば、情報提供装置100は、利用者Uのコンテキスト情報として、利用者Uの属性情報や各種履歴情報を収集する。また、情報提供装置100は、端末装置10から位置情報を収集する。
続いて、情報提供装置100は、利用者Uのコンテキスト情報から、潜在的な移住希望者を推定する(ステップS2)。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの現況から、利用者Uが現在の居住地域を離れることを潜在的に望んでいると推測される場合、所定の目的(子供の教育、趣味、ライフスタイル等)のための環境を求めている場合、あるいは利用者Uが所定の地域になじんでいて移住を勧めれば移住する可能性があると判断した場合、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する。
続いて、情報提供装置100は、利用者Uと各地域との相性の良さ(親和性)を示す親密スコアを算出する(ステップS3)。例えば、情報提供装置100は、利用者Uが個人的に頻繁に特定の地域を訪れている場合、あるいは利用者Uが頻繁に特定の地域について検索している場合、利用者Uとその特定の地域との親密スコアを高く算出する。なお、情報提供装置100は、利用者Uがその特定の地域において地元の住人と同じような行動を取っている場合(例えば、訪れるたびに地域住民が主に利用するスーパー等で同じような買い物をしている等)、利用者Uとその特定の地域との親密スコアをより高く算出してもよい。すなわち、情報提供装置100は、利用者Uと各地域との親密スコアとして、利用者Uと地域住民との行動の類似性を算出してもよい。
続いて、情報提供装置100は、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出する(ステップS4)。例えば、情報提供装置100は、各地域の自然環境や地理的特性、特徴的な施設や場所、地域住民の傾向、主要な産業や産品、地域イベント等について、それぞれスコアを算出する。なお、情報提供装置100は、利用者ごとに、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出してもよい。すなわち、情報提供装置100は、同じ特徴であっても、利用者がどのような特徴を重視するかに応じて、各地域の特徴に関する特徴スコアを変化させてもよい。
続いて、情報提供装置100は、親密スコア及び特徴スコアに基づいて、利用者Uと各地域とのマッチングを行う(ステップS5)。例えば、情報提供装置100は、地域ごとに、利用者Uの移住希望理由(原因)に応じた地域の特徴に関する特徴スコアを抽出する。このとき、情報提供装置100は、利用者Uの移住希望理由(原因)が肯定的(積極的)なものであれば、利用者Uの移住希望理由(原因)に適合する地域の特徴に関する特徴スコアを抽出する。また、情報提供装置100は、利用者Uの移住希望理由(原因)が否定的(消極的)なものであれば、利用者Uの移住希望理由(原因)に適合しない地域の特徴に関する特徴スコアを抽出する。そして、情報提供装置100は、抽出された特徴スコアと親密スコアの合計値が高い順に並べて、上位n位までの地域(合計スコアの上位層の地域)を、利用者Uの移住先候補となる地域として選定してもよい。
なお、実際には、情報提供装置100は、親密スコアと特徴スコアとのうちいずれか一方のみに基づいて、利用者Uの移住先候補となる地域を選定してもよい。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの移住希望理由(原因)が肯定的(積極的)なものである場合には、親密スコアのみに基づいて、利用者Uの移住先候補となる地域を選定してもよい。また、情報提供装置100は、利用者Uの移住希望理由(原因)が否定的(消極的)なものである場合には、利用者Uの移住希望理由(原因)に適合しない地域の特徴に関する特徴スコアを抽出し、抽出された特徴スコアのみに基づいて、利用者Uの移住先候補となる地域を選定してもよい。すなわち、情報提供装置100は、親密スコアと特徴スコアとのうち少なくとも一方に基づいて、利用者Uの移住先候補となる地域を選定するものでもよい。
続いて、情報提供装置100は、ネットワークN(図2参照)を介して、利用者Uの移住先候補となる地域に関する情報を利用者Uの端末装置10に提供する(ステップS6)。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの移住先候補となる地域の物件(又は不動産)や、移住・就職・転職の相談先、自治体等の各種支援制度等に関する情報や広告を端末装置10に提供する。
これにより、本実施形態に係る情報提供装置100は、潜在的な移住希望者を推定し、潜在的な移住希望者に対して、移住を希望する理由とマッチする地域に関する情報を提供することができる。
〔2.情報処理システムの構成例〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報提供装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。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。
また、図2に示す情報処理システム1に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図2では、図示の簡略化のため、端末装置10を1台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、2台以上であってもよい。
端末装置10は、利用者Uによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置10は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、PC(Personal Computer)、PDA(Personal Digital Assistant)、通信機能を備えたゲーム機、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス(Wearable Device)、スマートグラス等である。
また、かかる端末装置10は、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation)、5G(5th Generation:第5世代移動通信システム)等の無線通信網や、Bluetooth(登録商標)、無線LAN(Local Area Network)等の近距離無線通信を介してネットワークNに接続し、情報提供装置100と通信することができる。
情報提供装置100は、例えばPCやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置100は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
〔3.端末装置の構成例〕
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)
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)
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)
入力部13は、利用者Uから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部13は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部13は、入出力ポート(I/O port)やUSB(Universal Serial Bus)ポート等であってもよい。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。また、入力部13は、利用者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)
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。
また、測位部14は、GPS以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部14は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置10の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。
(Wi-Fi測位)
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。
(ビーコン測位)
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。
(地磁気測位)
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。
(RFID測位)
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。
測位部14は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置10の位置を測位してもよい。
(センサ部20)
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。
なお、上記した各センサ21~28は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部20は、各センサ21~28のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ21~28に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。
加速度センサ21は、例えば、3軸加速度センサであり、端末装置10の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置10の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ22は、端末装置10の角速度等に基づいて3軸方向の傾き等の端末装置10の物理的な動きを検知する。気圧センサ23は、例えば端末装置10の周囲の気圧を検知する。
端末装置10は、上記した加速度センサ21やジャイロセンサ22、気圧センサ23等を備えることから、これらの各センサ21~23等を利用した歩行者自律航法(PDR:Pedestrian Dead-Reckoning)等の技術を用いて端末装置10の位置を測位することが可能になる。これにより、GPS等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。
例えば、加速度センサ21を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ22を利用して、利用者Uの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ23で検知した気圧から、利用者Uの端末装置10が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。
気温センサ24は、例えば端末装置10の周囲の気温を検知する。音センサ25は、例えば端末装置10の周囲の音を検知する。光センサ26は、端末装置10の周囲の照度を検知する。磁気センサ27は、例えば端末装置10の周囲の地磁気を検知する。画像センサ28は、端末装置10の周囲の画像を撮像する。
上記した気圧センサ23、気温センサ24、音センサ25、光センサ26及び画像センサ28は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置10の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置10の周囲の環境や状況等から、端末装置10の位置情報の精度を向上させることが可能になる。
(制御部30)
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)
送信部31は、例えば入力部13を用いて利用者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)
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。
(処理部33)
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。
(記憶部40)
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。
〔4.情報提供装置の構成例〕
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)
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)
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、利用者情報データベース121と、履歴情報データベース122と、移住先候補情報データベース123とを有する。
(利用者情報データベース121)
利用者情報データベース121は、利用者Uに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース121は、利用者Uの属性等の種々の情報を記憶する。図5は、利用者情報データベース121の一例を示す図である。図5に示した例では、利用者情報データベース121は、「利用者ID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ID」は、利用者Uの連絡先(電話番号、メールアドレス等)であってもよいし、利用者Uの端末装置10を識別するための識別情報であってもよい。
また、「年齢」は、利用者IDにより識別される利用者Uの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Uの具体的な年齢(例えば35歳など)を示す情報であってもよいし、利用者Uの年代(例えば30代など)を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Uの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Uの世代(例えば80年代生まれなど)を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者IDにより識別される利用者Uの性別を示す。
また、「自宅」は、利用者IDにより識別される利用者Uの自宅の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。
また、「勤務地」は、利用者IDにより識別される利用者Uの勤務地(学生の場合は学校)の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。
また、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者Uの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者Uが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Uが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ(キーワード)等であってもよい。なお、図5に示す例では、「興味」は、各利用者Uに1つずつ図示するが、複数であってもよい。
例えば、図5に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者Uの年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、自宅が「LC11」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、勤務地が「LC12」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「スポーツ」に興味があることを示す。
ここで、図5に示す例では、「U1」、「LC11」及び「LC12」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「LC11」及び「LC12」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。
なお、利用者情報データベース121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース121は、利用者Uの端末装置10に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース121は、利用者Uのデモグラフィック(人口統計学的属性)、サイコグラフィック(心理学的属性)、ジオグラフィック(地理学的属性)、ベヘイビオラル(行動学的属性)等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース121は、氏名、家族構成、出身地(地元)、職業、職位、収入、資格、居住形態(戸建、マンション等)、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間(駅、路線等)、利用頻度の高い駅(自宅・勤務地の最寄駅以外)、習い事(場所、時間帯等)、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。
(履歴情報データベース122)
履歴情報データベース122は、利用者U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、「利用者ID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Uの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Uが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Uが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者Uによる購買の履歴である購買履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Uによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Uの所有物に関する質問を含んでいてもよい。
例えば、図6に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「位置履歴#1」の通りに移動し、「検索履歴#1」の通りに検索し、「閲覧履歴#1」の通りにコンテンツを閲覧し、「購買履歴#1」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことを示す。
ここで、図6に示す例では、「U1」、「位置履歴#1」、「検索履歴#1」、「閲覧履歴#1」、「購買履歴#1」及び「投稿履歴#1」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「位置履歴#1」、「検索履歴#1」、「閲覧履歴#1」、「購買履歴#1」及び「投稿履歴#1」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。
なお、履歴情報データベース122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース122は、利用者Uの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース122は、利用者Uの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース122は、利用者Uの端末装置10を用いた決済(電子決済)での決済履歴等を記憶してもよい。
(移住先候補情報データベース123)
移住先候補情報データベース123は、利用者U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7は、移住先候補情報データベース123の一例を示す図である。図7に示した例では、移住先候補情報データベース123は、「利用者ID」、「候補地域」、「親密スコア」、「特徴スコア」、「合計スコア」、「推奨順位」といった項目を有する。
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。また、「候補地域」は、利用者Uの移住先候補(移住候補地)となる地域を示す。なお、地域は、関東地方等の地域区分や、都道府県・市区町村等の行政区画の名称により示してもよいし、住所や地域メッシュコード、緯度経度等の位置座標により示してもよい。
また、「親密スコア」は、利用者Uとその地域との相性の良さ(親和性)に関する親密スコアを示す。また、「特徴スコア」は、その地域の特徴に関する特徴スコアを示す。なお、「特徴スコア」は、その地域の特徴のうち、利用者Uの移住希望理由(原因)にマッチする特徴ごとに個別のスコアを示してもよい。また、「合計スコア」は、親密スコアと特徴スコアとを合算したスコア(合計値)を示す。なお、実際には、利用者Uの移住希望理由(原因)に応じて、親密スコアと特徴スコアとのそれぞれ、又は合計スコアに重み付けをしてもよい。
また、「推奨順位」は、合計スコアに基づく各地域の推奨順位を示す。例えば、「推奨順位」は、利用者Uにマッチする地域に関するランキング順位を示す。なお、推奨順位」は、その地域が利用者Uにマッチする度合(マッチ度)を示す値であってもよい。
例えば、図7に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者Uにマッチする候補地域のうち「地域#A1」について、親密スコアとして「親密スコア#A1」、特徴スコアとして「特徴スコア#A1」がそれぞれ算出され、合計値は「合計スコア#A1」となり、推奨順位は「1」位であることを示す。
ここで、図7に示す例では、「U1」、「地域#A1」、「親密スコア#A1」、「特徴スコア#A1」及び「合計スコア#A1」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「地域#A1」、「親密スコア#A1」、「特徴スコア#A1」及び「合計スコア#A1」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。
なお、移住先候補情報データベース123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、移住先候補情報データベース123は、地域紹介等の詳細な情報や、地域の物件や仕事に関する広告等を記憶してもよい。また、移住先候補情報データベース123は、その地域に対する潜在的な移住希望者のペルソナ(人物像)に関する情報を記憶してもよい。
(制御部130)
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、推定部132と、選定部133と、提供部134とを有する。
(取得部131)
取得部131は、通信部110を介して、利用者Uにより入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部131は、利用者Uが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部110を介して、当該検索クエリを取得する。
また、取得部131は、通信部110を介して、利用者Uに関する利用者情報を取得する。例えば、取得部131は、利用者Uの端末装置10から、利用者Uを示す識別情報(利用者ID等)や、利用者Uの位置情報、利用者Uの属性情報等を取得する。また、取得部131は、利用者Uのユーザ登録時に、利用者Uを示す識別情報や、利用者Uの属性情報等を取得してもよい。そして、取得部131は、利用者情報を、記憶部120の利用者情報データベース121に登録する。
また、取得部131は、通信部110を介して、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報(ログデータ)を取得する。例えば、取得部131は、利用者Uの端末装置10から、あるいは利用者ID等に基づいて各種サーバ等から、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、取得部131は、各種の履歴情報を、記憶部120の履歴情報データベース122に登録する。
本実施形態では、取得部131は、通信部110を介して、利用者Uのコンテキスト情報を収集する。例えば、取得部131は、利用者Uのコンテキスト情報として、利用者Uの属性情報、位置情報及び履歴情報のうち少なくとも1つを収集する。また、取得部131は、利用者Uのコンテキスト情報として、利用者Uの端末装置10に搭載された各センサの検出・計測結果に関する情報を収集してもよい。
また、取得部131は、通信部110を介して、地域に関する情報を収集する。例えば、取得部131は、通信部110を介して、地域の特徴に関する情報を収集する。また、取得部131は、通信部110を介して、移住希望者を求めている地域の自治体等に関する情報を収集する。また、取得部131は、通信部110を介して、地域の紹介や広告に関する情報を収集する。
(推定部132)
推定部132は、利用者Uのコンテキスト情報に基づいて、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する。
このとき、推定部132は、機械学習手法を用いて、利用者Uのコンテキスト情報を入力データとし、潜在的な移住希望者であるか推定するモデルを構築してもよい。機械学習手法は、例えばDNN(Deep Neural Network)を利用したディープラーニング(深層学習)等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。
例えば、推定部132は、ユーザのコンテキスト情報と潜在的な移住希望者のペルソナ(人物像)とをデータセットとしてRNN(Recurrent Neural Network)やLSTM(Long short-term memory)等を用いた機械学習を行い、学習モデルとして移住希望者推定モデルを構築する。そして、推定部132は、構築された移住希望者推定モデルに利用者Uのコンテキスト情報を入力し、出力として潜在的な移住希望者のペルソナを取得する。これにより、推定部132は、利用者Uが潜在的な移住希望者であるか否かを判定することができ、また、どのようなタイプの移住希望者であるかを推定することができる。なお、潜在的な移住希望者のペルソナのデータは、実際に移住したユーザのデータに基づくものであってもよい。
(選定部133)
選定部133は、潜在的な移住希望者であると推定された利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。
このとき、選定部133は、利用者Uと各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出し、親密スコアに基づいて利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。このとき、選定部133は、機械学習手法を用いて、利用者Uのコンテキスト情報を入力データとし、各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出する親密スコア算出モデルを構築してもよい。あるいは、選定部133は、機械学習手法を用いて、利用者Uのコンテキスト情報を入力データとし、各地域との相性の良さを示す親密スコアが高い地域を選定する移住先候補選定モデルを構築してもよい。
また、選定部133は、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出し、特徴スコアに基づいて利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。このとき、選定部133は、利用者Uのコンテキスト情報に基づいて、利用者Uの移住希望理由に応じた特徴に関する特徴スコアを抽出し、抽出された特徴スコアに基づいて利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。なお、実際には、選定部133は、利用者Uのコンテキスト情報として、推定部132により推定された潜在的な移住希望者のペルソナに応じた特徴に関する特徴スコアを抽出してもよい。また、選定部133は、機械学習手法を用いて、利用者Uのコンテキスト情報を入力データとし、利用者Uの移住希望理由に応じた特徴スコアが高い地域を選定する移住先候補選定モデルを構築してもよい。
本実施形態では、選定部133は、利用者Uと各地域との相性の良さを示す親密スコアと、各地域の特徴に関する特徴スコアとをそれぞれ算出し、親密スコアと特徴スコアとの合計スコアに基づいて利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。このとき、選定部133は、算出されたスコアの高い順に、利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。また、選定部133は、算出されたスコアの高い順に、住先候補として選定された地域に関するランキングを生成する。
また、選定部133は、利用者Uのコンテキスト情報に基づいて、利用者Uがテレワークを行っていると判断した場合、利用者Uに適合する地域のうちテレワークが可能な地域を移住先候補として選定する。
(提供部134)
提供部134は、通信部110を介して、利用者Uの端末装置10に、移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する。このとき、提供部134は、移住先候補として選定された地域のランキングに関する情報を提供してもよい。また、提供部134は、通信部110を介して、移住先候補として選定された地域の自治体に、移住希望者のペルソナ(人物像)に関する情報を提供する。さらに、提供部134は、選定された地域の自治体に対して、その自治体への移住希望者のペルソナに応じた広告(潜在的な移住希望者に向けた広告)を出すことを提案してもよい。
〔5.処理手順〕
次に、図8を用いて実施形態に係る情報提供装置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、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。
図8に示すように、情報提供装置100の取得部131は、通信部110を介して、地域に関する情報を収集する(ステップS101)。例えば、取得部131は、通信部110を介して、地域の特徴に関する情報を収集する。
続いて、情報提供装置100の取得部131は、通信部110を介して、利用者Uのコンテキスト情報を収集する(ステップS102)。例えば、取得部131は、利用者Uのコンテキスト情報として、利用者Uの属性情報、位置情報及び履歴情報のうち少なくとも1つを収集する。
続いて、情報提供装置100の推定部132は、利用者Uのコンテキスト情報に基づいて、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する(ステップS103)。例えば、推定部132は、利用者Uのコンテキスト情報に基づいて、利用者Uが潜在的な移住希望者であるか否か判定する。利用者Uが潜在的な移住希望者でない場合には、他の利用者が潜在的な移住希望者であるか否か判定する。対象となる全ての利用者が潜在的な移住希望者でない場合には、潜在的な移住希望者がいないと判断して、一連の処理を終了する。
続いて、情報提供装置100の選定部133は、潜在的な移住希望者であると推定された利用者Uと各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出する(ステップS104)。このとき、選定部133は、機械学習手法を用いて、利用者Uのコンテキスト情報を入力データとし、各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出する親密スコア算出モデルを構築してもよい。
続いて、情報提供装置100の選定部133は、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出する(ステップS105)。このとき、選定部133は、利用者Uのコンテキスト情報に基づいて、利用者Uの移住希望理由に応じた特徴に関する特徴スコアを抽出してもよい。
続いて、情報提供装置100の選定部133は、親密スコアと特徴スコアとの合計スコアに基づいて、利用者Uと各地域とのマッチングを行い、利用者Uにマッチする地域を移住先候補として選定する(ステップS106)。
続いて、情報提供装置100の選定部133は、親密スコアと特徴スコアとの合計スコアに基づいて、利用者Uにマッチする地域に関するランキングを生成する(ステップS107)。
続いて、情報提供装置100の提供部134は、通信部110を介して、利用者Uにマッチする地域に関する情報を端末装置10に提供する(ステップS108)。このとき、提供部134は、利用者Uにマッチする地域に関するランキングを提示し、利用者Uがランキングの中から指定した地域に関する情報を端末装置10に提供してもよい。また、提供部134は、地域の紹介や広告に関する情報を端末装置10に提供してもよい。さらに、提供部134は、利用者Uにマッチする地域の自治体に対して、その自治体への移住希望者のペルソナに応じた広告(潜在的な移住希望者に向けた広告)を出すことを提案してもよい。
〔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。
上記の実施形態において、情報提供装置100が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置10が実行してもよい。例えば、スタンドアローン(Stand-alone)で(端末装置10単体で)処理が完結してもよい。この場合、端末装置10に、上記の実施形態における情報提供装置100の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置10は情報提供装置100と連携しているため、利用者Uから見れば、情報提供装置100の処理も端末装置10が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置10は、情報提供装置100を備えているともいえる。
〔7.効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置(情報提供装置100)は、利用者Uのコンテキスト情報を収集する取得部131と、利用者Uのコンテキスト情報に基づいて、利用者Uが潜在的な移住希望者であると推定する推定部132と、潜在的な移住希望者であると推定された利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する選定部133と、移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する提供部134と、を備える。
また、選定部133は、利用者Uと各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出し、親密スコアに基づいて利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。
また、選定部133は、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出し、特徴スコアに基づいて利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。
また、選定部133は、利用者Uのコンテキスト情報に基づいて、利用者Uの移住希望理由に応じた特徴に関する特徴スコアを抽出し、抽出された特徴スコアに基づいて利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。
また、選定部133は、利用者Uと各地域との相性の良さを示す親密スコアと、各地域の特徴に関する特徴スコアとをそれぞれ算出し、親密スコアと特徴スコアとの合計スコアに基づいて利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。
また、選定部133は、算出されたスコアの高い順に、利用者Uに適合する地域を移住先候補として選定する。
また、選定部133は、利用者Uのコンテキスト情報に基づいて、利用者Uがテレワークを行っていると判断した場合、利用者Uに適合する地域のうちテレワークが可能な地域を移住先候補として選定する。
また、提供部134は、移住先候補として選定された地域の自治体に、移住希望者の人物像に関する情報を提供する。
また、取得部131は、利用者Uのコンテキスト情報として、利用者Uの属性情報、位置情報及び履歴情報のうち少なくとも1つを収集する。
上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、潜在的な移住希望者を推定して、移住を希望する理由とマッチする地域に関する情報を提供することができる。
〔8.ハードウェア構成〕
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。
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。演算装置1030は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等により実現される。
一次記憶装置1040は、RAM(Random Access Memory)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登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置1050は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置1050は、USB(Universal Serial Bus)メモリやSD(Secure Digital)メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置1050は、クラウドストレージ(オンラインストレージ)やNAS(Network Attached Storage)、ファイルサーバ等であってもよい。
出力I/F1060は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等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ーフェースであり、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I/F1070は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及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ーフェースであり、例えば、USB等により実現される。
また、出力I/F1060及び入力I/F1070はそれぞれ出力装置1010及び入力装置1020と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置1010及び入力装置1020は、ワイヤレス機器であってもよい。
また、出力装置1010及び入力装置1020は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力I/F1060及び入力I/F1070も、入出力I/Fとして一体化していてもよい。
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、又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。
ネットワークI/F1080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I/F1060や入力I/F1070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が情報提供装置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、制御部130の機能を実現する。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器から取得した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してもよい。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
〔9.その他〕
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。
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又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又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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。
例えば、上述した情報提供装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
また、上述してきた実施形態及び変形例は、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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
1 情報処理システム
10 端末装置
100 情報提供装置
110 通信部
120 記憶部
121 利用者情報データベース
122 履歴情報データベース
123 移住先候補情報データベース
130 制御部
131 取得部
132 推定部
133 選定部
134 提供部

Claims (10)

  1. 利用者のコンテキスト情報と、地域に関する情報とを収集する取得部と、
    前記利用者のコンテキスト情報から、前記利用者が移住につながるような特定の行動を取っている場合に、前記利用者が現在の居住地域から離れたい人であって潜在的な移住希望者であると推定する推定部と、
    潜在的な移住希望者であると推定された前記利用者が現在の居住地域から離れたい理由と適合する地域を移住先候補として選定する選定部と、
    移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する提供部と、
    を備え、
    前記推定部は、前記利用者が日常の業務や帰省とは関係なく個人的に頻繁に特定の地域を訪れている場合、前記利用者が潜在的な移住希望者であると推定する
    ことを特徴とする情報処理装置。
  2. 前記選定部は、前記利用者と各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出し、前記親密スコアに基づいて前記利用者に適合する地域を移住先候補として選定する
    ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記選定部は、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出し、前記特徴スコアに基づいて前記利用者に適合する地域を移住先候補として選定する
    ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。
  4. 前記選定部は、前記利用者のコンテキスト情報に基づいて、前記利用者の移住希望理由に応じた特徴に関する前記特徴スコアを抽出し、抽出された前記特徴スコアに基づいて前記利用者に適合する地域を移住先候補として選定する
    ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
  5. 前記選定部は、前記利用者と各地域との相性の良さを示す親密スコアと、各地域の特徴に関する特徴スコアとをそれぞれ算出し、前記親密スコアと前記特徴スコアとの合計スコアに基づいて前記利用者に適合する地域を移住先候補として選定する
    ことを特徴とする請求項1~4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。
  6. 前記選定部は、算出されたスコアの高い順に、前記利用者に適合する地域を移住先候補として選定する
    ことを特徴とする請求項1~5のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。
  7. 前記選定部は、前記利用者のコンテキスト情報に基づいて、前記利用者が日中に在宅しているにもかかわらず、収入に大きな変化がない場合や、離職又は転職をした様子がない場合には、前記利用者がテレワークを行っていると推定し、前記利用者に対して、現在の勤務先や住環境に基づいて、現在よりも家賃が安く、ネット環境があり、かつ勤務先に移動しやすい場所を移住先候補として選定する
    ことを特徴とする請求項1~6のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。
  8. 前記取得部は、前記利用者のコンテキスト情報として、前記利用者の属性情報、位置情報及び履歴情報のうち少なくとも1つを収集する
    ことを特徴とする請求項1~7のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。
  9. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    利用者のコンテキスト情報と、地域に関する情報とを収集する取得工程と、
    前記利用者のコンテキスト情報から、前記利用者が移住につながるような特定の行動を取っている場合に、前記利用者が現在の居住地域から離れたい人であって潜在的な移住希望者であると推定する推定工程と、
    潜在的な移住希望者であると推定された前記利用者が現在の居住地域から離れたい理由と適合する地域を移住先候補として選定する選定工程と、
    移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する提供工程と、
    を含み、
    前記推定工程では、前記利用者が日常の業務や帰省とは関係なく個人的に頻繁に特定の地域を訪れている場合、前記利用者が潜在的な移住希望者であると推定する
    ことを特徴とする情報処理方法。
  10. 利用者のコンテキスト情報と、地域に関する情報とを収集する取得手順と、
    前記利用者のコンテキスト情報から、前記利用者が移住につながるような特定の行動を取っている場合に、前記利用者が現在の居住地域から離れたい人であって潜在的な移住希望者であると推定する推定手順と、
    潜在的な移住希望者であると推定された前記利用者が現在の居住地域から離れたい理由と適合する地域を移住先候補として選定する選定手順と、
    移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、
    前記推定手順では、前記利用者が日常の業務や帰省とは関係なく個人的に頻繁に特定の地域を訪れている場合、前記利用者が潜在的な移住希望者であると推定する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012190210A (ja) 2011-03-10 2012-10-04 Machizukuri Kk 住居情報提供システム
JP2017151581A (ja) 2016-02-23 2017-08-31 富士インフォックス・ネット株式会社 プロフェッショナル人材のuijターン支援システム
JP2018032173A (ja) 2016-08-23 2018-03-01 富士通株式会社 探索プログラム、探索方法および探索装置
JP2018169900A (ja) 2017-03-30 2018-11-01 Hrソリューションズ株式会社 情報提供装置、情報提供方法、プログラム及び情報提供システム
JP2019101655A (ja) 2017-11-30 2019-06-24 富士通株式会社 推定プログラム、推定方法および推定装置
JP2019101695A (ja) 2017-11-30 2019-06-24 富士通株式会社 推定プログラム、推定方法および推定装置
JP2019175206A (ja) 2018-03-29 2019-10-10 富士通株式会社 居住先候補の検討支援プログラム及び検討支援方法、並びに情報処理装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012190210A (ja) 2011-03-10 2012-10-04 Machizukuri Kk 住居情報提供システム
JP2017151581A (ja) 2016-02-23 2017-08-31 富士インフォックス・ネット株式会社 プロフェッショナル人材のuijターン支援システム
JP2018032173A (ja) 2016-08-23 2018-03-01 富士通株式会社 探索プログラム、探索方法および探索装置
JP2018169900A (ja) 2017-03-30 2018-11-01 Hrソリューションズ株式会社 情報提供装置、情報提供方法、プログラム及び情報提供システム
JP2019101655A (ja) 2017-11-30 2019-06-24 富士通株式会社 推定プログラム、推定方法および推定装置
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