JP7494239B2

JP7494239B2 - 提供装置、提供方法および提供プログラム

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Publication number: JP7494239B2
Application number: JP2022044517A
Authority: JP
Inventors: 玲田島; 雅也木本
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2022-03-18
Filing date: 2022-03-18
Publication date: 2024-06-03
Anticipated expiration: 2042-03-18
Also published as: JP2023138035A

Description

本発明は、提供装置、提供方法および提供プログラムに関する。

近年、株や、為替、先物等の金融商品をインターネット上で取引することが活発に行われている。また、金融商品の取引を支援するために各種情報を提供する技術が提案されている。

特開２００８－４０５３５号公報

しかしながら、従来の技術では、より有用な情報をユーザに提供する点で更なる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、より有用な情報をユーザに提供することができる提供装置、提供方法および提供プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る提供装置は、生成部と、提供部とを備える。前記生成部は、金融商品における価値の履歴の特徴を学習し、前記履歴を入力することで、前記金融商品の買いタイミングに関する買スコアを出力する買モデルと、前記金融商品の売りタイミングに関する売スコアを出力する売モデルとを生成する。前記提供部は、前記買モデルから出力された前記買スコアと、前記売モデルから出力された前記売スコアとに基づいたコンテンツをユーザに提供する。

実施形態の一態様によれば、より有用な情報をユーザに提供することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る提供装置が実行する処理を示す図である。図２は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。図３は、実施形態に係る提供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、金融商品情報の一例を示す図である。図６は、モデル情報の一例を示す図である。図７は、実施形態に係る提供装置が実行する学習処理の処理手順を示すフローチャートである。図８は、実施形態に係る提供装置が実行する提供処理の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、本願に係る提供装置、提供方法および提供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提供装置、提供方法および提供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、実施形態に係る提供装置が実行する処理について説明する。図１は、実施形態に係る提供装置が実行する処理を示す図である。なお、図１では、実施形態に係る提供装置１を含む提供システムＳの動作例を示している。図１に示すように、実施形態に係る提供システムＳは、提供装置１と、ユーザ端末５０とを含む。

図１に示すように、実施形態に係る提供システムＳでは、まず、提供装置１は、金融商品における価値の履歴を取得する（ステップＳ１）。例えば、提供装置１は、金融商品を扱う金融機関が管理する金融機関端末１００（図２参照）から価値の履歴を取得する。

つづいて、提供装置１は、取得した価値の履歴の特徴を学習し、金融商品の価値の履歴を入力することで、金融商品の買いタイミングに関する買スコアを出力する買モデルと、金融商品の売りタイミングに関する売スコアを出力する売モデルとを生成する（ステップＳ２）。

買モデルは、例えば、直近の所定期間において底値（最安値）となり得る可能性を買スコアとして出力する。また、売モデルは、直近の所定期間において天井（最高値）となり得る可能性を売スコアとして出力する。なお、買モデルおよび売モデルにおける上記の所定期間は、ユーザの保有タイプ（長期保有または短期保有）毎に学習可能である。

また、買モデルおよび売モデルは、銘柄の種別（自動車関連等）毎や、銘柄の種類（個別銘柄、投資信託、インデックス等）毎に生成されてもよい。

つづいて、提供装置１は、ユーザ端末５０を介してユーザから金融商品の指定を受け付ける（ステップＳ３）。金融商品の指定は、特定の銘柄の指定であってもよく、銘柄の種類の指定であってもよい。

つづいて、提供装置１は、指定された金融商品の価値の履歴を買モデルおよび売モデルそれぞれに入力し、買スコアおよび売スコアをそれぞれ算出する（ステップＳ４）。買スコアおよび売スコアは、例えば、合計が所定値（例えば、１００）となるように正規化されてもよい。

つづいて、提供装置１は、買スコアおよび売スコアに基づいたコンテンツを生成する（ステップＳ５）。例えば、提供装置１は、買スコアおよび売スコアの大小関係を示すコンテンツを生成する。また、提供装置１は、買スコアおよび売スコアの大小関係により買いタイミングまたは売りタイミングであることを示すコンテンツを生成する。また、提供装置１は、買スコアおよび売スコアの大小関係をエンタテインメント化したコンテンツを生成してもよい。

例えば、提供装置１は、買スコアが売スコアより高い場合には「晴れ」、買スコアおよび売スコアが略同じスコアである場合には「くもり」、買スコアが売スコアより低い場合には「雨」といった天気予報調の表示態様で表示するコンテンツを生成する。

また、提供装置１は、複数の金融商品における買スコアおよび売スコアが算出された場合には、買スコアや売スコアのランキングを示す情報を生成する。また、提供装置１は、金融商品における価値の履歴の表示情報に買スコアおよび売スコアを表示したコンテンツを生成する。

つづいて、提供装置１は、生成したコンテンツをユーザに提供する（ステップＳ６）。例えば、提供装置１は、買スコアおよび売スコアの大小関係を示すコンテンツを提供する。また、提供装置１は、買スコアおよび売スコアの大小関係により買いタイミングまたは売りタイミングであることを示すコンテンツを提供する。また、提供装置１は、買スコアおよび売スコアの大小関係をエンタテインメント化したコンテンツを提供する。

例えば、提供装置１は、買スコアが売スコアより高い場合には「晴れ」、買スコアおよび売スコアが略同じスコアである場合には「くもり」、買スコアが売スコアより低い場合には「雨」といった天気予報調の表示態様で表示するコンテンツを提供する。

また、提供装置１は、複数の金融商品における買スコアおよび売スコアが算出された場合には、買スコアや売スコアのランキングを示す情報を提供する。また、提供装置１は、金融商品における価値の履歴の表示情報に買スコアおよび売スコアを表示したコンテンツを提供する。

このように、実施形態に係る提供装置１によれば、買スコアおよび売スコアに基づいたコンテンツを提供することで、ユーザが金融商品の取引を行うタイミングを判断する一助とすることができる。すなわち、実施形態に係る提供装置１によれば、より有用な情報をユーザに提供することができる。

次に、図２を用いて、実施形態に係る提供システムＳの構成例について説明する。図２は、実施形態に係る提供システムＳの構成例を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る提供システムＳは、提供装置１と、複数のユーザ端末５０と、複数の金融機関端末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。

提供装置１は、実施形態に係る提供方法を実行するサーバ装置である。提供装置１は、金融商品の価値の履歴に基づいて生成した買モデルおよび売モデルから出力される買スコアおよび売スコアに基づいたコンテンツをユーザに提供する。

また、提供装置１は、各ユーザのユーザ端末５０と連携し、各ユーザのユーザ端末５０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、提供装置１は、各ユーザのユーザ端末５０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、提供装置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、提供装置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。ユーザ端末５０は、提供装置１や金融機関端末１００へ各種情報を送信したり、提供装置１や金融機関端末１００から提供される情報を受信したりする。

金融機関端末１００は、金融商品を扱う金融機関の担当者が扱う端末装置である。金融機関端末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。金融機関端末１００は、ユーザが保有する金融商品の情報や、取引履歴、金融商品の価値の履歴等の情報を提供装置１へ提供する。

次に、図３を参照して、提供装置１の構成例について説明する。

図３は、実施形態に係る提供装置１の構成例を示す図である。図３に示されるように、提供装置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、生成部３２と、算出部３３と、コンテンツ生成部３４と、提供部３５とを備える。記憶部４は、ユーザ情報４１と、金融商品情報４２と、モデル情報４３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、提供装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（提供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（取引ユーザを含む）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」、「保有商品情報」、「取引履歴」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。「保有商品情報」は、ユーザが現在保有する金融商品に関する情報であり、金融商品の銘柄や、保有数（株数等）、取得時の価値（株価等）等の情報が含まれる。「取引履歴」は、ユーザや取引ユーザによる金融商品の取引の履歴であり、売買の日時や、売買した数量、売買当時の価値、取引実績（利益額または損失額や、利益率や損失率）等を含む。

金融商品情報４２は、金融機関が扱う金融商品に関する情報である。図５は、金融商品情報４２の一例を示す図である。図５に示すように、金融商品情報４２は、「商品ＩＤ」、「商品情報」、「価値情報」等の項目を含む。

「商品ＩＤ」は、金融商品を識別する識別情報である。「商品情報」は、金融商品に関する情報であり、金融商品の種別（株式、債券等）や、銘柄名、構成内容（インデックスなら構成銘柄）等の情報である。「価値情報」は、金融商品の価値（株価等）に関する情報であり、現在の価値や、過去の所定期間における価値の履歴等を含む。

モデル情報４３は、後述する生成部３２によって生成されたモデルに関する情報である。図６は、モデル情報４３の一例を示す図である。図６に示すように、モデル情報４３は、「モデルＩＤ」、「種類（買or売）」、「モデル情報」等の項目を含む。

「モデルＩＤ」は、モデルを識別する識別情報である。「種類（買or売）」は、買いタイミングに関するスコアを出力するモデルか、売りタイミングに関するスコアを出力するモデルかを示す情報である。「モデル情報」は、モデルの変数や重み等といったモデルの内容を示す情報である。

次に、提供装置１の制御部３の各機能（取得部３１、生成部３２、算出部３３、コンテンツ生成部３４および提供部３５）について説明する。

取得部３１は、各種情報を取得する。取得部３１は、金融機関端末１００から金融商品の価値の履歴を取得する。また、取得部３１は、ユーザ端末５０から金融商品の指定を受け付ける。

生成部３２は、取得部３１が取得した金融商品における価値の履歴の特徴を学習し、価値の履歴を入力することで、金融商品の買いタイミングに関する買スコアを出力する買モデルと、金融商品の売りタイミングに関する売スコアを出力する売モデルとを生成する。

算出部３３は、指定された金融商品の価値の履歴を買モデルおよび売モデルそれぞれに入力し、買スコアおよび売スコアをそれぞれ算出する。買スコアおよび売スコアは、例えば、合計が所定値（例えば、１００）となるように正規化されてもよい。

コンテンツ生成部３４は、買スコアおよび売スコアに基づいたコンテンツを生成する。例えば、コンテンツ生成部３４は、買スコアおよび売スコアの大小関係を示すコンテンツを生成する。また、コンテンツ生成部３４は、買スコアおよび売スコアの大小関係により買いタイミングまたは売りタイミングであることを示すコンテンツを生成する。また、コンテンツ生成部３４は、買スコアおよび売スコアの大小関係をエンタテインメント化したコンテンツを生成してもよい。

例えば、コンテンツ生成部３４は、買スコアが売スコアより高い場合には「晴れ」、買スコアおよび売スコアが略同じスコアである場合には「くもり」、買スコアが売スコアより低い場合には「雨」といった天気予報調の表示態様で表示するコンテンツを生成する。

また、コンテンツ生成部３４は、複数の金融商品における買スコアおよび売スコアが算出された場合には、買スコアや売スコアのランキングを示す情報を生成する。また、コンテンツ生成部３４は、金融商品における価値の履歴の表示情報に買スコアおよび売スコアを表示したコンテンツを生成する。

提供部３５は、コンテンツ生成部３４によって生成されたコンテンツをユーザ端末５０を介してユーザに提供する。

次に、図７および図８を用いて、実施形態に係る提供装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図７は、実施形態に係る提供装置１が実行する学習処理の処理手順を示すフローチャートである。図８は、実施形態に係る提供装置１が実行する提供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、金融商品における価値の履歴を取得する（ステップＳ１０１）。

つづいて、制御部３は、価値の履歴の特徴を学習し、買モデルおよび売モデルを生成し（ステップＳ１０２）、処理を終了する。

次に、図８に示すように、制御部３は、金融商品の指定を受け付ける（ステップＳ２０１）。

つづいて、制御部３は、指定された金融商品の価値の履歴を買モデルおよび売モデルに入力して買スコアおよび売スコアを算出する（ステップＳ２０２）。

つづいて、制御部３は、買スコアおよび売スコアに基づいたコンテンツを生成する（ステップＳ２０３）。

つづいて、制御部３は、生成したコンテンツをユーザに提供し（ステップＳ２０４）、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提供装置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が提供装置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、実施形態に係る提供装置１は、生成部３２と、提供部３５とを備える。生成部３２は、金融商品における価値の履歴の特徴を学習し、履歴を入力することで、金融商品の買いタイミングに関する買スコアを出力する買モデルと、金融商品の売りタイミングに関する売スコアを出力する売モデルとを生成する。提供部３５は、買モデルから出力された買スコアと、売モデルから出力された売スコアとに基づいたコンテンツをユーザに提供する。このような構成により、より有用な情報をユーザに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、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提供装置
２通信部
３制御部
４記憶部
３１取得部
３２生成部
３３算出部
３４コンテンツ生成部
３５提供部
４１ユーザ情報
４２金融商品情報
４３モデル情報
５０ユーザ端末
１００金融機関端末
Ｓ提供システム

Claims

金融商品における価値の履歴の特徴を説明変数とする教師付き学習を行い、前記履歴を入力することで、前記金融商品の買いタイミングに関する買スコアを出力する買モデルと、前記金融商品の売りタイミングに関する売スコアを出力する売モデルとを生成する生成部と、
前記買モデルから出力された前記買スコアと、前記売モデルから出力された前記売スコアとの大小関係に応じてオブジェクトの表示態様が変更されるコンテンツをユーザに提供する提供部と、
を備え、
前記買スコアは、過去の所定期間において最安値となり得る可能性を示すスコアであり、
前記売スコアは、過去の所定期間において最高値となり得る可能性を示すスコアであり、
前記金融商品における価値の履歴の特徴は、過去から現在における所定期間の価値の変動幅を含む
提供装置。
前記提供部は、
前記大小関係に基づいた前記買いタイミングまたは前記売りタイミングを示すコンテンツを提供する
請求項１に記載の提供装置。
前記提供部は、
複数の前記金融商品における前記買スコアが生成された場合には、前記買スコアのランキングを示す情報を提供する
請求項１または２に記載の提供装置。
前記提供部は、
複数の前記金融商品における前記売スコアが生成された場合には、前記売スコアのランキングを示す情報を提供する
請求項１～３のいずれか１つに記載の提供装置。
前記提供部は、
前記金融商品における価値の履歴の表示情報に前記買スコアおよび前記売スコアを表示したコンテンツを提供する
請求項１～４のいずれか１つに記載の提供装置。
コンピュータが実行する提供方法であって、
金融商品における価値の履歴の特徴を説明変数とする教師付き学習を行い、前記履歴を入力することで、前記金融商品の買いタイミングに関する買スコアを出力する買モデルと、前記金融商品の売りタイミングに関する売スコアを出力する売モデルとを生成する生成工程と、
前記買モデルから出力された前記買スコアと、前記売モデルから出力された前記売スコアとの大小関係に応じてオブジェクトの表示態様が変更されるコンテンツをユーザに提供する提供工程と、
を含み、
前記買スコアは、過去の所定期間において最安値となり得る可能性を示すスコアであり、
前記売スコアは、過去の所定期間において最高値となり得る可能性を示すスコアであり、
前記金融商品における価値の履歴の特徴は、過去から現在における所定期間の価値の変動幅を含む
提供方法。
金融商品における価値の履歴の特徴を説明変数とする教師付き学習を行い、前記履歴を入力することで、前記金融商品の買いタイミングに関する買スコアを出力する買モデルと、前記金融商品の売りタイミングに関する売スコアを出力する売モデルとを生成する生成手順と、
前記買モデルから出力された前記買スコアと、前記売モデルから出力された前記売スコアとの大小関係に応じてオブジェクトの表示態様が変更されるコンテンツをユーザに提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記買スコアは、過去の所定期間において最安値となり得る可能性を示すスコアであり、
前記売スコアは、過去の所定期間において最高値となり得る可能性を示すスコアであり、
前記金融商品における価値の履歴の特徴は、過去から現在における所定期間の価値の変動幅を含む
提供プログラム。