JP7482938B2 - 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

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

Info

Publication number
JP7482938B2
JP7482938B2 JP2022079983A JP2022079983A JP7482938B2 JP 7482938 B2 JP7482938 B2 JP 7482938B2 JP 2022079983 A JP2022079983 A JP 2022079983A JP 2022079983 A JP2022079983 A JP 2022079983A JP 7482938 B2 JP7482938 B2 JP 7482938B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
product
user
information
information processing
question
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
Application number
JP2022079983A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2023168714A (ja
Inventor
崇司 佐竹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to JP2022079983A priority Critical patent/JP7482938B2/ja
Publication of JP2023168714A publication Critical patent/JP2023168714A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7482938B2 publication Critical patent/JP7482938B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

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。
近年、ユーザの端末装置を用いて、リアルタイムでメッセージやデータ等をチャット形式により送受信可能なサービスがある(例えば、特許文献1参照)。
特開2022-58711号公報
しかしながら、従来の技術では、ユーザに対してより良いサービスを提供す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、より良いサービスを提供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、抽出部と、生成部と、提示部とを備える。前記抽出部は、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する。前記生成部は、抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する。前記提示部は、生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する。前記生成部は、前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する。
実施形態の一態様によれば、より良いサービスを提供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装置が実行する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、商品情報の一例を示す図である。 図6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7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処理について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理装置が実行する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100とを含む。
実施形態に係る情報処理システムSでは、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報に基づいて商品の評価に関する質問を生成する。そして、実施形態に係る情報処理システムSでは、生成した質問に対するユーザの回答に基づいて、商品の評価に関する評価情報を生成する。
具体的には、各ユーザ端末100は、例えば、チャット形式により情報処理装置1を介してメッセージの送受信を行うことで各ユーザが会話を行う(ステップS1)。
つづいて、情報処理装置1は、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する(ステップS2)。評価対象となる商品は、例えば、ユーザが所定期間内に購入した商品である。なお、評価対象となる商品は、例えば、電子商取引サイトにユーザが商品の評価を既に投稿した商品であってもよく、評価を投稿していない商品であってもよい。
商品に関する情報は、例えば、商品を使用した感想や、商品の実際の性能、機能等の情報である。情報処理装置1は、ユーザが会話により送信したメッセージを解析して商品に関する情報を抽出する。
つづいて、情報処理装置1は、抽出した情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する(ステップS3)。例えば、情報処理装置1は、抽出した情報に基づいて商品の評価に関する情報をユーザが有しているか否かのスコアを算出し、かかるスコアに基づいて質問を生成するか否かを判定する。また、情報処理装置1は、抽出した情報に基づいて、ユーザが有している評価の内容(耐久性や、性能、機能等の各項目)を推定し、推定した内容に応じた質問を生成する。
つづいて、情報処理装置1は、生成した質問を会話によりユーザに提示する(ステップS4)。例えば、情報処理装置1は、ユーザとのチャット形式の会話において、会話調のメッセージにより質問を提示する。また、情報処理装置1は、ユーザとの会話の流れに基づいて、質問に対する回答を得られやすいタイミングを推定し、かかるタイミングで質問を提示する。
つづいて、情報処理装置1は、質問に対するユーザの回答を受け付ける(ステップS5)。具体的には、情報処理装置1は、質問を提示した後にユーザが送信したメッセージを解析することで、質問に対する回答であるか否かを判定する。また、情報処理装置1は、質問に対する回答を所定時間以内に受け付けない場合には、同様の質問を会話表現を変えて再提示する。
つづいて、情報処理装置1は、受け付けた回答に基づいて商品の評価に関する評価情報を生成する(ステップS6)。評価情報は、例えば、耐久性や、性能、機能等の各項目に関する評価を示すテキスト情報や、スコア情報である。なお、評価情報は、上記した項目毎に生成されてもよい。
このように、実施形態に係る情報処理装置1では、ユーザとの会話において評価に関する質問を行い、質問に対する回答に基づいて評価情報を生成する。これにより、ユーザは、会話の中で自身の言葉(メッセージ)で評価を投稿できるため、商品に関するよりリアルな評価情報を生成することができる。この結果、商品を購入しようとしている他のユーザに対してより正確な評価情報を提供できる。さらに、ユーザが会話している中で評価情報が自動生成されるため、ユーザ自身が商品販売サイトに評価情報を改めて作成して投稿する必要が無くなるため、ユーザの煩わしさを低減できる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置1によれば、ユーザに対してより良いサービスを提供することができる。
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100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、実施形態に係る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、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報に基づいて商品の評価に関する質問を生成する。そして、実施形態に係る情報処理システムSでは、生成した質問に対するユーザの回答に基づいて、商品の評価に関する評価情報を生成する。
また、情報処理装置1は、複数のユーザ端末100と連携し、各ユーザ端末100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、各ユーザ端末100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100は、ユーザが所持する端末装置である。ユーザ端末100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100は、情報処理装置1等へ各種情報を送信したり、情報処理装置1等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、取得部31と、抽出部32と、生成部33と、提示部34と、提供部35とを備える。記憶部4は、ユーザ情報41と、商品情報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」、「行動履歴」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。「行動履歴」は、ユーザのネットワーク上における行動履歴である。「行動履歴」は、例えば、ユーザの検索行動や、購買行動、会話履歴等である。
商品情報42は、商品に関する情報である。図5は、商品情報42の一例を示す図である。図5に示すように、商品情報42は、「商品ID」、「商品情報」、「評価情報」等の項目を含む。
「商品ID」は、商品を識別する識別情報である。「商品情報」は、商品に関する情報である。「商品情報」は、例えば、商品の名称や、性能、機能、型式等の情報である。「評価情報」は、商品の評価に関する情報であり、後述する生成部33によって生成される。
次に、情報処理装置1の制御部3の各機能(取得部31、抽出部32、生成部33、提示部34および提供部35)について説明する。
取得部31は、ユーザが行った会話を取得する。具体的には、取得部31は、情報処理装置1とのチャット形式により送受信したメッセージや、他のユーザとのチャット形式により送受信したメッセージを取得する。
抽出部32は、取得部31が取得した会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する。評価対象となる商品は、例えば、ユーザが所定期間内に購入した商品である。なお、評価対象となる商品は、例えば、電子商取引サイトにユーザが商品の評価を既に投稿した商品であってもよく、評価を投稿していない商品であってもよい。
商品に関する情報は、例えば、商品を使用した感想や、商品の実際の性能、機能等の情報である。抽出部32は、ユーザが会話により送信したメッセージを解析して商品に関する情報を抽出する。
具体的には、抽出部32は、ユーザの会話の中から、評価対象となる商品を特定するメッセージ(名称や型式等)を抽出することで、評価対象となる商品を特定する。そして、抽出部32は、商品を特定するメッセージの前後にユーザが送信したメッセージから商品の評価に関するメッセージを特定し、商品に関する情報として抽出する。
生成部33は、抽出部32が抽出した商品に関する情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する。具体的には、生成部33は、商品に関する情報に基づいて、ユーザが商品を所有しているか否かを特定し、商品を所有している場合に商品の評価に関する質問を生成する。
また、生成部33は、抽出部32が抽出した商品に関する情報に基づいて、ユーザが商品を評価可能か否かを特定し、評価可能である場合に評価に関する質問を生成する。例えば、生成部33は、商品に関する情報を説明変数とし、商品を評価可能か否かを示すスコアを目的変数として学習したモデルを用いて、評価可能か否かを特定する。かかる場合の説明変数は、例えば、商品の使用有無や、使用による感想の有無、評価に関するメッセージの有無等を用いる。
また、生成部33は、生成する質問として、商品の評価情報のうち、不足している評価項目(耐久性や、性能、機能等)に関する質問に絞ってもよい。例えば、生成部33は、販売サイト等において他のユーザ等から投稿された評価情報を収集、分析することで、不足している評価項目を特定する。
また、生成部33は、後段の提示部34によって質問が提示された後において、質問に対するユーザの回答に基づいて商品の評価に関する評価情報を生成する。具体的には、生成部33は、ユーザの回答であるメッセージを解析して、商品の評価に関する情報を抽出して評価情報を生成する。評価情報は、例えば、耐久性や、性能、機能等の各項目に関する評価を示すテキスト情報や、スコア情報である。なお、評価情報は、上記した項目毎に生成されてもよい。
提示部34は、生成部33によって生成された質問を会話によりユーザに提示する。例えば、提示部34は、ユーザとのチャット形式の会話において、会話調のメッセージにより質問を提示する。また、提示部34は、ユーザ(他のユーザを含む)との会話の流れに基づいて、質問に対する回答を得られやすいタイミングを推定し、かかるタイミングで質問を提示する。
具体的には、提示部34は、ユーザの過去の会話の流れと、質問に対する回答の有無とをデータセットとして学習したモデルを用いて質問を提示するタイミングを決定する。
また、提示部34は、質問と併せて他のユーザの評価情報を提示し、質問に対する回答と、他のユーザの評価情報に賛同する否かの回答とを受け付ける。
提供部35は、生成部33によって生成された評価情報を外部へ提供する。例えば、提供部35は、予め指定された提供先に評価情報を提供する。例えば、提供部35は、商品を探しているユーザに評価情報を提供する。商品を探しているユーザは、例えば、商品の検索を行っているユーザや、商品に関する会話(例えば、この商品欲しい等の会話)を行っているユーザである。
また、評価情報を生成するに至った会話を行ったユーザに関連するユーザを提供先としてもよい。例えば、提供部35は、属性情報が類似するユーザを提供先として評価情報を提供する。
また、提供部35は、生成した評価情報を、商品の供給元(販売元あるいは製造元)に提供したり、販売サイトに投稿(提供)したりしてもよい。
次に、図6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6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、まず、ユーザが行った会話を取得する(ステップS101)。
つづいて、制御部3は、ユーザの会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する(ステップS102)。
つづいて、制御部3は、抽出した情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する(ステップS103)。
つづいて、制御部3は、生成した質問を会話によりユーザに提示する(ステップS104)。
つづいて、制御部3は、質問に対する回答を受け付ける(ステップS105)。
つづいて、制御部3は、回答に基づいて評価情報を生成する(ステップS106)。
つづいて、制御部3は、生成した評価情報を提供し(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7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7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、抽出部32と、生成部33と、提示部34とを備える。抽出部32は、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する。生成部33は、抽出した情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する。提示部34は、生成した質問を会話によりユーザに提示する。生成部33は、質問に対するユーザの回答に基づいて、商品の評価に関する評価情報を生成する。このような構成により、ユーザに対してより良いサービスを提供することができる。
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、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 取得部
32 抽出部
33 生成部
34 提示部
35 提供部
41 ユーザ情報
42 商品情報
100 ユーザ端末
S 情報処理システム

Claims (8)

  1. ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出部と、
    抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成部と、
    生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示部と、
    を備え、
    前記生成部は、
    他ユーザが行った前記商品の評価を収集し、収集した前記評価において不足している評価項目に関する前記質問を生成し、当該質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成す
    情報処理装置。
  2. 前記生成部は、
    前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を所有しているか否かを特定し、前記商品を所有している場合に前記質問を生成する
    請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記生成部は、
    前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を評価可能であるか否かを特定し、前記商品を評価可能である場合に前記質問を生成する
    請求項1に記載の情報処理装置。
  4. 前記生成部は、
    前記商品に関する情報を説明変数とし、前記商品を評価可能か否かを示すスコアを目的変数として学習したモデルを用いて、評価可能か否かを特定する
    請求項3に記載の情報処理装置。
  5. 前記提示部は、
    前記ユーザとの会話の流れに基づいて決定したタイミングで前記質問を提示する
    請求項1に記載の情報処理装置。
  6. 前記提示部は、
    前記ユーザの過去の会話の流れと、前記質問に対する回答の有無とをデータセットとして学習したモデルを用いて、前記質問を提示するタイミングを決定する
    請求項に記載の情報処理装置。
  7. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出工程と、
    抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成工程と、
    生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示工程と、
    を含み、
    前記生成工程は、
    他ユーザが行った前記商品の評価を収集し、収集した前記評価において不足している評価項目に関する前記質問を生成し、当該質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成す
    情報処理方法。
  8. ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出手順と、
    抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成手順と、
    生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記生成手順は、
    他ユーザが行った前記商品の評価を収集し、収集した前記評価において不足している評価項目に関する前記質問を生成し、当該質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成す
    情報処理プログラム。
JP2022079983A 2022-05-16 2022-05-16 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム Active JP7482938B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022079983A JP7482938B2 (ja) 2022-05-16 2022-05-16 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022079983A JP7482938B2 (ja) 2022-05-16 2022-05-16 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2023168714A JP2023168714A (ja) 2023-11-29
JP7482938B2 true JP7482938B2 (ja) 2024-05-14

Family

ID=88923545

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022079983A Active JP7482938B2 (ja) 2022-05-16 2022-05-16 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7482938B2 (ja)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002099494A (ja) 2000-09-25 2002-04-05 Nifty Corp チャットシステム及びサーバ装置
JP2020095395A (ja) 2018-12-11 2020-06-18 アセンブローグ株式会社 情報処理装置及びプログラム。

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000353180A (ja) * 1999-06-11 2000-12-19 Hitachi Ltd 災害情報収集装置
WO2007122700A1 (ja) * 2006-04-18 2007-11-01 Chiaki Takei エキスパートシステム並びにエキスパート方法
JP6721923B1 (ja) * 2019-05-02 2020-07-15 株式会社ギブリー 情報処理装置及びプログラム

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002099494A (ja) 2000-09-25 2002-04-05 Nifty Corp チャットシステム及びサーバ装置
JP2020095395A (ja) 2018-12-11 2020-06-18 アセンブローグ株式会社 情報処理装置及びプログラム。

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023168714A (ja) 2023-11-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7059160B2 (ja) 提供装置、提供方法および提供プログラム
JP2020057221A (ja) 情報処理方法、情報処理装置及びプログラム
JP7482938B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP7141560B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP7248844B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP7405900B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP6527257B1 (ja) 提供装置、提供方法および提供プログラム
JP7181432B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP7459158B2 (ja) 提供装置、提供方法および提供プログラム
JP7489950B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP7469349B2 (ja) 提供装置、提供方法および提供プログラム
JP7453191B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
JP7494239B2 (ja) 提供装置、提供方法および提供プログラム
JP6342027B1 (ja) 提供装置、提供方法および提供プログラム
JP7414868B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP7443419B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP2023137241A (ja) 提供装置、提供方法および提供プログラム
JP2024080944A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
JP7263594B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP7487157B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP7394513B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP7457675B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP6664600B2 (ja) 提供装置、提供方法および提供プログラム
JP2024060781A (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP2024000410A (ja) 情報処理装置、情報処理方法およ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: 20220719

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20220719

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221018

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221216

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20230307

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230605

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20230607

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20230825

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: 20240219

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240430

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7482938

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150