JPWO2019142429A1 - 情報処理装置、分析方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

複数人からなるグループのうち誰に対して訴求すれば販売を達成させやすいかについての基準となる情報を提供する。情報処理装置（１０）は、複数の人物によりメンバーが構成されるグループに関するデータであるグループ情報を受信するデータ受信部（１１）と、データ受信部（１１）が受信したグループ情報を分析して、前記グループに属するメンバーの前記グループに属する他のメンバーに対する影響力の度合いを示すデータである影響力情報を生成する影響力情報生成部（１２）と、影響力情報生成部（１２）により生成された前記影響力情報を他の装置に送信するデータ送信部（１３）とを有する。

Description

本発明は情報処理装置、分析方法、及びプログラムに関する。

訪日外国人の数は年々増加しており、観光庁は、２０２０年までに４０００万人の外国人が訪日することを目標としている。インバウンドサービス事業者においては、インバウンド市場の分析に基づいた販売施策が重要になっている。なお、インバウンドサービス事業者とは、小売り、宿泊、交通、サービス業など、インバウンド旅行者を顧客とする可能性のある全ての事業者を指す。

これに関し、例えば、特許文献１では、ＰＯＳ（Point Of Sales）システムを用いて、商品販売における免税についての各種分析を行う情報処理装置について開示している。

特開２０１７−０６８３６５号公報

インバウンドサービス事業者にとって重要なことは、どのような商材がインバウンド旅行者によく売れそうであるかに限られない。誰に対して訴求するかも重要である。売れそうな商材が明らかな場合でも、その商材を誰に訴求するべきかわからない場合があるからである。例えば、訪日外国人のツアー旅行者たちが一斉に店舗に来店した場合、誰にアプローチをかければ商材の販売において効率的であるかを判別できない。

特許文献１では、ＰＯＳシステムを用いた分析について開示するものの、複数人からなるグループのうち誰に対して訴求すれば販売を達成させやすいかについての基準は提供していない。

そこで、本明細書に開示される実施形態が達成しようとする目的の１つは、複数人からなるグループのうち誰に対して訴求すれば販売を達成させやすいかについての基準となる情報を提供することができる情報処理装置、分析方法、及びプログラムを提供することにある。

第１の態様にかかる情報処理装置は、複数の人物によりメンバーが構成されるグループに関するデータであるグループ情報を受信するデータ受信手段と、前記データ受信手段が受信したグループ情報を分析して、前記グループに属するメンバーの前記グループに属する他のメンバーに対する影響力の度合いを示すデータである影響力情報を生成する影響力情報生成手段と、前記影響力情報生成手段により生成された前記影響力情報を他の装置に送信するデータ送信手段とを有する。

第２の態様にかかる分析方法では、情報処理装置が、複数の人物によりメンバーが構成されるグループに関するデータであるグループ情報を受信し、受信した前記グループ情報を分析して、前記グループに属するメンバーの前記グループに属する他のメンバーに対する影響力の度合いを示すデータである影響力情報を生成し、生成された前記影響力情報を他の装置に送信する。

第３の態様にかかるプログラムは、複数の人物によりメンバーが構成されるグループに関するデータであるグループ情報を受信するデータ受信ステップと、受信したグループ情報を分析して、前記グループに属するメンバーの前記グループに属する他のメンバーに対する影響力の度合いを示すデータである影響力情報を生成する影響力情報生成ステップと、生成された前記影響力情報を他の装置に送信するデータ送信ステップとをコンピュータに実行させる。

上述の態様によれば、複数人からなるグループのうち誰に対して訴求すれば販売を達成させやすいかについての基準となる情報を提供することができる情報処理装置、分析方法、及びプログラムを提供することができる。

実施形態の概要にかかる情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態にかかる情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 グループ特定部により生成される情報の一例を示す表である。 スコア算出部が用いる評価項目と評価項目毎のスコアの例を示した表である。 スコア算出部による、各メンバーに対するスコアの算出結果の一例を示す表である。 消費傾向情報生成部により生成される消費傾向情報の一例を示す表である。 日程傾向情報生成部により生成される日程傾向情報の一例を示す表である。 実施の形態にかかる情報処理装置における影響力情報の生成に関する動作の一例を示すフローチャートである。 実施の形態にかかる情報処理装置における行動傾向情報の生成に関する動作の一例を示すフローチャートである。 実施の形態にかかる情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

＜実施形態の概要＞
実施形態の説明に先立って、本発明にかかる実施形態の概要を説明する。図１は、実施形態の概要にかかる情報処理装置１０の構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１０は、データ受信部１１と、影響力情報生成部１２と、データ送信部１３とを有する。

データ受信部１１は、グループ情報を受信する。ここで、グループ情報とは、複数の人物によりメンバーが構成されるグループに関するデータである。グループ情報は、例えば、グループに属するメンバー間でやりとりされたコミュニケーションの履歴情報などのように、メンバー間の関係性が反映された任意のデータであればよい。グループ情報のデータ形式は任意である。例えば、グループ情報は、テキストデータであってもよいし、音データであってもよいし、画像データであってもよい。なお、データ受信部１１は、例えば、グループに属するメンバーが利用するスマートフォンなどの端末が送信したグループ情報を有線又は無線通信により取得する。ただし、グループ情報の送信元はこれに限られない。例えば、データ受信部１１は、コミュニケーションツールを提供する事業者のサーバなどが送信したグループ情報を有線又は無線通信により取得してもよい。

影響力情報生成部１２は、データ受信部１１が受信したグループ情報を分析して、影響力情報を生成する。ここで、影響力情報は、グループに属するメンバーの当該グループに属する他のメンバーに対する影響力の度合いを示すデータである。より詳細には、影響力情報は、グループに属する少なくとも１人のメンバーの影響力の度合いと、当該影響力を有するメンバーを識別するための識別情報と対応づけた情報である。この識別情報は、グループ内においてメンバーを識別することが可能な任意の情報であればよく、例えば、氏名であってもいし、識別子であってもよいし、ＩＤなどの符号でもよいし、メンバーの外見から把握可能な特徴を示す情報であってもよい。

データ送信部１３は、影響力情報生成部１２により生成された影響力情報を他の装置に送信する。データ送信部１３は、商材の購入に関するグループ内における影響力の指標として、影響力情報を送信する。ここで、商材とは、有体物であってもよいし、サービスなどの無体物であってもよい。データ送信部１３は、例えば、インバウンドサービス事業者などのように顧客に商材を提供する事業者の装置に対し、商材の購入に関するグループ内における影響力の指標として、影響力情報を有線又は無線通信により送信する。なお、送信先の他の装置は、情報処理装置１０に接続されたディスプレイやプリンタなどの出力装置であってもよい。

情報処理装置１０によれば、グループ情報に基づいて影響力情報が生成される。このため、グループ内のどの人物が、当該グループにおいて影響力を有する人物であるかを把握するための情報が得られる。すなわち、グループ内におけるインフルエンサーを特定することが容易となる。このように、情報処理装置１０によれば、複数人からなるグループのうち誰に対して訴求すれば販売を達成させやすいかについての基準となる情報を提供することができる。

＜実施の形態の詳細＞
次に、実施の形態の詳細について説明する。図２は、実施の形態にかかる情報処理装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、データ受信部１１と、行動傾向情報生成部１４と、影響力情報生成部１２と、データ送信部１３とを有する。本実施の形態では、情報処理装置１０は、特定の国（例えば日本）に来訪する複数のインバウンド旅行者によりメンバーが構成されたグループについての情報、及びインバウンド旅行者の行動傾向を解析する装置として説明するが、これは一例であり。すなわち、グループのメンバーはインバウンド旅行者でなくてもよい。また、行動傾向の解析対象者も、インバウンド旅行者でなくてもよい。

データ受信部１１は、上述の通り、グループ情報を受信する。本実施の形態では、グループ情報として、会話情報、ＳＮＳ情報、及び映像情報を受信する。

会話情報は、グループのメンバー間の音声通話の情報である。会話情報は、例えば、メンバーが使用するスマートフォンなどの端末に組み込まれた会話情報取得モジュールにより取得される。このモジュールは、メンバー間の音声通話を録音し、録音した音声情報を情報処理装置１０に送信するモジュールである。なお、このモジュールは、例えば、メンバー又は端末を識別可能な情報とともに、録音した音声情報を情報処理装置１０に送信する。このように、会話情報は、通話の履歴情報である。

ＳＮＳ（Social Networking Service）情報は、ＳＮＳ上で、グループのメンバー間でやりとりされる、テキスト又は画像等によるメッセージである。つまり、ＳＮＳ情報は、メッセージの履歴情報である。
このように、会話情報及びＳＮＳ情報（メッセージ）は、グループに属するメンバー間でやりとりされたコミュニケーションの履歴情報である。

また、ＳＮＳ情報は、メンバー間でメッセージをやりとりするために作成されたグループの管理者情報を含む。管理者情報は、具体的には、例えば、コミュニケーションツール（すなわち、ＳＮＳのアプリケーション）上で、グループが誰により作成されたものであるかを示す情報である。
このように、ＳＮＳ情報は、グループに属するメンバー間でコミュニケーションを行うためにコミュニケーションツール上で作成されたグループの管理者情報を含む。

ＳＮＳ情報は、例えば、メンバーが使用するスマートフォンなどの端末に組み込まれたＳＮＳ情報取得モジュールにより取得される。このモジュールは、コミュニケーションツール上での操作ログ（すなわち、メッセージの履歴情報及び管理者情報）を取得し、取得した履歴情報及び管理者情報を情報処理装置１０に送信するモジュールである。なお、このモジュールは、例えば、メンバー又は端末を識別可能な情報とともに、取得した情報を情報処理装置１０に送信する。
なお、ＳＮＳ情報は、ＳＮＳのサービス提供者、すなわちコミュニケーションツールを提供する事業者から情報処理装置１０に送信されてもよい。この場合、当該事業者が管理するサーバなどの装置から情報処理装置１０にＳＮＳ情報が送信される。

映像情報は、グループに属する複数のメンバーからなる集団の移動の様子を撮影した画像データである。映像情報は、静止画の画像データであってもよいし、動画の画像データであってもよい。映像情報は、例えば、メンバーが使用するスマートフォンなどの端末に組み込まれた映像情報取得モジュールにより取得される。このモジュールは、端末が備えるカメラにより撮像された画像データを取得し、取得した画像データを情報処理装置１０に送信するモジュールである。なお、このモジュールは、例えば、メンバー又は端末を識別可能な情報とともに、画像データを情報処理装置１０に送信する。例えば、この映像情報は、集団の歩行中の様子を各メンバーが相互に撮影した画像データである。すなわち、情報処理装置１０に送信される各メンバーが撮影した画像データからは、歩行中のメンバー間の相対位置が把握できる。本実施の形態では、後述するように、一例として、この相対位置を影響力のスコアの算出に用いる。すなわち、先頭を歩いている人物については、影響力のスコアが加算される。なお、映像情報に基づいて、他の手法により、メンバーの影響力が判定されてもよい。例えば、映像情報から解析されたメンバーの視線の情報に基づいてメンバーの影響力のスコアが算出されてもよい。つまり、例えば、視線が集まった回数が最も多い人物に対して、影響力のスコアが加算されてもよい。なお、視線は、例えば、顔特徴点検出技術を用い、目頭や目尻、瞳など目の周囲の特徴点を検知することにより特定できるが、他の視線の特定方法が用いられてもよい。また、映像情報は、街中に設置されたカメラから取得されてもよい。

また、データ受信部１１は、サービス手続き情報を受信する。ここで、サービス手続き情報とは、特定の国に来訪するインバウンド旅行者が受けるサービスについての情報と、このインバウンド旅行者の属性を示す情報とを含むデータである。なお、データ受信部１１は、例えば、インバウンドサービス事業者が管理するサービス手続き情報を受信する。すなわち、データ受信部１１は、例えば、インバウンドサービス事業者が管理するサーバなどの装置から情報処理装置１０に向けて送信されたサービス手続き情報を有線又は無線通信により受信する。

データ受信部１１は、受信したグループ情報及びサービス手続き情報を、後述するメモリ５１などの記憶装置に格納する。影響力情報生成部１２は、記憶装置に格納されたグループ情報を用いて、後述する処理を実行する。また、行動傾向情報生成部１４は、記憶装置に格納されたサービス手続き情報を用いて、後述する処理を実行する。

影響力情報生成部１２は、上述の通り、グループ情報を分析して、影響力情報を生成する。影響力情報生成部１２は、図２に示すように、音声解析部１２１と、コミュニケーション内容解析部１２２と、映像解析部１２３と、グループ管理者判定部１２４と、グループ特定部１２５と、スコア算出部１２６とを有する。

音声解析部１２１は、会話情報に対し、音声認識処理を行い、音声データをテキストデータに変換する。

コミュニケーション内容解析部１２２は、音声解析部１２１によりテキスト化された通話履歴及びＳＮＳ情報のメッセージ履歴といったコミュニケーション履歴を自然言語処理により解析する。コミュニケーション内容解析部１２２は、予め定められた評価項目に従ってコミュニケーション履歴を解析する。例えば、コミュニケーション内容解析部１２２は、通話でのメンバー毎の発言回数、一連の会話で最初又は最後に発言したメンバーが誰か、ＳＮＳでのメンバー毎のメッセージ送信回数、旅行計画に関わる発言又はメッセージ送信を誰が行ったか等を解析する。また、コミュニケーション内容解析部１２２は、グループ特定部１２５による特定に必要とされる解析処理を行う。具体的には、例えば、コミュニケーション内容解析部１２２は、コミュニケーション履歴が予め定められたキーワードを含むか否かなどを解析する。ただし、これは、一例であり、コミュニケーション内容解析部１２２は、グループ特定部１２５による特定に必要とされる解析処理として、他の解析処理を行ってもよい。

映像解析部１２３は、映像情報に対し、画像認識処理を行い、グループが移動中、誰が先頭を歩いているかを判定する。映像解析部１２３は、例えば、グループの各メンバーの端末から送信された各画像データから各メンバーの相対位置を判別することにより、誰が先頭を歩いているかを判定する。また、映像解析部１２３は、グループ特定部１２５による特定に必要とされる解析処理を行う。具体的には、例えば、映像解析部１２３は、画像データからメンバーの人数、各メンバーの性別、各メンバーの年齢を解析する。ただし、これは、一例であり、映像解析部１２３は、グループ特定部１２５による特定に必要とされる解析処理として、他の解析処理を行ってもよい。また、メンバーの人数、各メンバーの性別、各メンバーの年齢が、コミュニケーション内容解析部１２２により解析されてもよい。

グループ管理者判定部１２４は、受信したＳＮＳ情報に含まれる管理者情報に従って、メンバーの誰がコミュニケーションツール上のグループの管理者であるかを判定する。

グループ特定部１２５は、受信したグループ情報に基づいてグループを特定する。すなわち、グループ特定部１２５は、グループ情報に基づいて、影響力の解析対象のグループの具体的な構成を特定する情報を生成する。この情報は、グループを識別するためのＩＤ、グループの種別、メンバーの人数、及びグループメンバーリストを含む。図３は、グループ特定部１２５により生成される情報の一例を示す表である。

グループ特定部１２５は、ＩＤについては、例えば、グループ毎に順に番号をつける。グループの種別は、具体的には、例えば、家族旅行、ツアー旅行などといった旅行の種別である。グループ特定部１２５は、例えば、コミュニケーション内容解析部１２２による解析結果に基づいて、グループの種別を判定する。

また、グループ特定部１２５は、例えば、映像解析部１２３による解析結果に基づいて、グループの人数を判定する。なお、グループ特定部１２５は、コミュニケーション履歴に基づいて人数を判定してもよい。

グループメンバーリストは、メンバー毎の属性を示す情報である。この属性としては、例えば、各メンバーの国籍、性別、年齢、などが挙げられる。グループ特定部１２５は、例えば、コミュニケーション内容解析部１２２の解析結果に基づいて、各メンバーの国籍を判定する。具体的には、例えば、コミュニケーションに用いられる言語を判定することにより、各メンバーの国籍を判定する。また、グループ特定部１２５は、例えば、映像解析部１２３による解析結果に基づいて、各メンバーの性別及び年齢を判定する。なお、メンバー毎の属性を示す情報は、これらに限られず、氏名であってもよいし、外見から把握可能な特徴を示す情報などであってもよい。

なお、本実施の形態では、グループ特定部１２５は、データ受信部１１により受信されたグループ情報を用いて、影響力の解析対象のグループの具体的な構成を特定する情報を生成するが、グループ特定部１２５は、他の情報を用いて、グループの構成の特定を行ってもよい。例えば、グループ特定部１２５は、コミュニケーションツールにおいて管理されているグループに関する情報及びメンバーのプロフィール情報を用いて、メンバーの人数及びメンバーの属性などを判定してもよい。この場合、データ受信部１１は、メンバーの端末又はＳＮＳ事業者のサーバなどから、コミュニケーションツールにおいて管理されているグループに関する情報及びメンバーのプロフィール情報を受信する。また、グループ特定部１２５は、データ受信部１１が受信した、航空機や宿泊の予約情報などのサービス手続き情報を用いて、グループの特定を行ってもよい。この場合、例えば、グループ特定部１２５は、予約情報に含まれる氏名や人数などの各種情報を用いて、グループを特定する情報を生成する。なお、この場合、グループ特定部１２５は、例えば、グループ情報とともにデータ受信部１１が受信したメンバー又は端末を識別可能な情報を用いて、データ受信部１１が受信した予約情報の中から当該メンバーに関連する予約情報のみを抽出する。そして、グループ特定部１２５は、この抽出された予約情報を用いて、グループを特定する情報を生成する。

スコア算出部１２６は、予め定められた評価項目に従って、グループ特定部１２５により特定されたメンバーのそれぞれのグループ内での影響力のスコアを算出する。図４は、スコア算出部１２６が用いる評価項目と評価項目毎のスコアの例を示した表である。なお、図４に示されるスコアの値は、一例であり、スコア算出部１２６が用いるスコアの値は図４に示す値に限られない。

発言回数が多いほど、グループ内での影響力が大きいと考えられる。このため、スコア算出部１２６は、コミュニケーション内容解析部１２２による解析結果に従って、発言回数に応じた値を、メンバーに対するスコアとして加算する。すなわち、スコア算出部１２６は、発言回数が多いメンバーに対し、大きなスコアを加算する。なお、図４に示した例では、発言回数が最多であるメンバーと、２番目に多いメンバーのみにスコアの加算がなされる例を示しているが、発言回数の多さが３番目以降のメンバーに対してスコアの加算がされてもよい。

また、グループ内で影響力が大きいメンバーは、一連の会話で最初、若しくは最後に発言する可能性が高いと考えられる。このため、スコア算出部１２６は、コミュニケーション内容解析部１２２による解析結果に従って、一連の会話で最初、若しくは最後に発言したメンバーに対して、所定の値のスコアを加算する。

また、ＳＮＳのグループ、すなわち、コミュニケーションツール上のグループの作成者（管理者）は、グループ内で影響力が大きいと考えられる。このため、スコア算出部１２６は、グループ管理者判定部１２４の判定結果に従って、コミュニケーションツール上のグループの管理者となっているメンバーに対して、所定の値のスコアを加算する。

また、メッセージの送信回数が多いほど、グループ内での影響力が大きいと考えられる。このため、スコア算出部１２６は、コミュニケーション内容解析部１２２による解析結果に従って、メッセージ送信回数に応じた値を、メンバーに対するスコアとして加算する。すなわち、スコア算出部１２６は、メッセージ送信回数が多いメンバーに対し、大きなスコアを加算する。なお、図４に示した例では、メッセージ送信回数が最多であるメンバーと、２番目に多いメンバーのみにスコアの加算がなされる例を示しているが、メッセージ送信回数の多さが３番目以降のメンバーに対してスコアの加算がされてもよい。

また、グループ内で影響力が大きいメンバーは、旅行計画に関わる発言又はメッセージ送信が多いと考えられる。このため、スコア算出部１２６は、コミュニケーション内容解析部１２２による解析結果に従って、旅行計画に関わる発言又はメッセージ送信毎に、それを行ったメンバーに対して、所定の値のスコアを加算する。

また、グループ内で影響力が大きいメンバーは、グループが移動中、先頭を歩いている可能性が高いと考えられる。このため、スコア算出部１２６は、映像解析部１２３による解析結果に従って、先頭を歩行するメンバーに対し、所定の値のスコアを加算する。なお、映像解析部１２３により解析される画像データが動画である場合、スコア算出部１２６は、単位時間毎に、先頭を歩行するメンバーに対し所定の値のスコアを加算してもよい。

なお、スコア算出部１２６は、上記以外の評価項目に従って、スコアを算出してもよい。例えば、旅行の幹事を担当しているメンバー（例えば、宿泊などの予約者となっているメンバー）であるか否かに応じて所定の値のスコアを加算してもよい。なお、旅行の幹事を担当しているか否かは、例えば、特定のキーワードを含む発言又はメッセージ送信を行ったか否かといった、コミュニケーション履歴の解析により判定される。また、本実施の形態では、スコア算出部１２６は、映像情報から取得される各メンバーの移動時の相対位置をスコアの算出に利用したが、映像情報から取得される他の情報がスコアの算出に用いられてもよい。例えば、映像情報から取得される各メンバーの歩き方、歩行速度、服装などがスコアの算出に用いられてもよい。

図５は、スコア算出部１２６による、各メンバーに対するスコアの算出結果の一例を示す表である。図５に示した例では、グループＩＤが「グループ００１」であるグループにおいては、「メンバー０１−ｃ」が、最もスコアが高い。このため、スコア算出部１２６は、グループＩＤが「グループ００１」であるグループにおいては、「メンバー０１−ｃ」がグループ内のインフルエンサーであると判定する。同様に、グループＩＤが「グループ００２」であるグループにおいては、「メンバー０２−ｃ」が、最もスコアが高い。このため、スコア算出部１２６は、グループＩＤが「グループ００２」であるグループにおいては、「メンバー０２−ｃ」がグループ内のインフルエンサーであると判定する。なお、インフルエンサーとは、グループにおいて購買意思決定に影響を与える人をいう。

スコア算出部１２６は、算出されたメンバー毎のスコアを影響力情報として、データ送信部１３に出力する。より詳細には、スコア算出部１２６は、メンバーを識別するための識別情報と、スコアとを対応づけた情報を影響力情報とする。ここで、スコアと対応づけられる識別情報は、例えば、グループ特定部１２５により生成されたグループメンバーリストの属性情報である。なお、影響力情報は、グループ内の各メンバーのスコアではなく、インフルエンサーと判定されたメンバーの識別情報であってもよい。また、影響力情報は、スコアに基づいて換算された影響力の強さを表す指標値であってもよい。

このように、影響力情報生成部１２は、コミュニケーションの履歴情報、コミュニケーションツールにおけるグループの管理者情報、及び、映像情報を用いて、それぞれのメンバーの影響力のスコアを算出することにより、影響力情報を生成する。このため、メンバー間の実際の関係性をスコアに反映させることができ、的確に、各メンバーのグループ内での影響力を推定することができる。なお、本実施の形態では、影響力情報生成部１２は、コミュニケーションの履歴情報、コミュニケーションツールにおけるグループの管理者情報、及び、映像情報を用いた。しかしながら、影響力情報生成部１２は、これらのうちいずれか１つの情報のみを用いて、影響力情報を生成してもよい。また、影響力情報生成部１２は、これらのうちいずれか２つの情報を用いて、影響力情報を生成してもよい。また、影響力情報生成部１２は、これら３つの情報以外の情報をさらに用いて、影響力情報を生成してもよい。

このように、本実施の形態では、影響力情報が生成されるため、グループ内におけるインフルエンサーを特定することが容易となる。例えば、影響力情報を取得したインバウンドサービス事業者は、グループのメンバーのうち、影響力情報に示されるインフルエンサーに対してアプローチすることにより、商材の販売に関する効率的な営業活動を行うことが可能となる。なお、営業活動とは、販売業務、マーケティング、プロモーションなどの販売に関わる各種活動をいう。

次に、行動傾向情報生成部１４について説明する。行動傾向情報生成部１４は、データ受信部１１が受信したサービス手続き情報を分析して、特定の国に来訪するインバウンド旅行者の行動の傾向を示すデータである行動傾向情報を生成する。本実施の形態では、図２に示したように、行動傾向情報生成部１４は、消費傾向情報生成部１４１と日程傾向情報生成部１４２とを有し、行動傾向情報として、消費傾向情報と日程傾向情報とを生成する。消費傾向情報は、インバウンド旅行者の消費の傾向、すなわち、商材の購入の傾向を示すデータである。また、日程傾向情報は、インバウンド旅行者の滞在傾向又は移動傾向を示すデータである。つまり、日程傾向情報は、インバウンド旅行者が特定の国に滞在中、いつ頃どの場所に滞在するかについての傾向を示すデータである。

上述の通り、行動傾向情報生成部１４は、データ受信部１１が受信したサービス手続き情報を分析する。サービス手続き情報は、特定の国に来訪するインバウンド旅行者が受けるサービスについての情報（以下、サービス情報と称す）と、このインバウンド旅行者の属性を示す情報（以下、パーソナル情報と称す）とを含むデータである。サービス手続き情報は、例えば、インバウンドサービス事業者が保有している情報である。サービス手続き情報は、インバウンド旅行者（例えば、訪日外国人）に関連するすべての情報を含むことができる。サービス情報は、例えば、取引の種別、取引金額（すなわち、購入金額）、取引対象の品目、取引を行った場所、取引を行った日時などの、インバウンド旅行者が特定の国で行ったサービス手続きに関する情報である。したがって、サービス情報は、特定の国に来訪するインバウンド旅行者による商材の購入についての情報とも言うことができる。また、パーソナル情報は、購入者の属性を示す情報であり、例えば、インバウンド旅行者のパスポート情報、氏名、国籍、性別、年齢、家族構成など、インバウンド旅行者の固有の情報である。

例えば、インバウンドサービス事業者が免税店である場合、情報処理装置１０のデータ受信部１１は、免税店のサーバなどの装置から、例えば次のような情報をサービス手続き情報として受信する。すなわち、データ受信部１１は、取引種別が「免税」であるサービス手続き情報として、訪日外国人が買った品目、数量、取引金額、免税店の位置情報、免税取引が行われた日時情報、及び、購入した人のパーソナル情報を受信する。

情報処理装置１０は、インバウンドサービス事業者から送信されたサービス手続き情報を蓄積する。このようにして、情報処理装置１０は、統計解析を行うために十分な量のサービス手続き情報を収集する。そして、行動傾向情報生成部１４は、収集されたサービス手続き情報を統計的に分析することにより、消費傾向情報及び日程傾向情報を生成する。このため、情報処理装置１０は、例えば、サービス手続き情報を格納するデータベースを備えてもよい。例えば、データ受信部１１は、受信したサービス手続き情報をこのデータベースに蓄積し、行動傾向情報生成部１４は、このデータベースの情報を解析することにより消費傾向情報及び日程傾向情報を生成する。

消費傾向情報生成部１４１は、サービス手続き情報を統計的に分析して、消費傾向情報として、インバウンド旅行者の属性（購入者の属性）に応じた商材の購入傾向を示すデータを生成する。図６は、消費傾向情報生成部１４１により生成される消費傾向情報の一例を示す表である。なお、図６では、一例として、免税取引についての２０代の男性中国人の購入傾向及び２０代の女性中国人の購入傾向、並びに航空券予約に関連する取引についての２０代の男性中国人の購入傾向及び２０代の女性中国人の購入傾向が示されている。具体的には、消費傾向情報生成部１４１は、免税取引についての購入傾向として、品目毎の購入割合、１回の取引での使用金額の割合、取引の発生日時（発生月）の割合、及び取引の発生場所（取引が発生した店舗の場所）の割合についての情報を生成する。また、消費傾向情報生成部１４１は、航空券予約に関連する取引についての購入傾向として、品目毎の購入割合（各サービスの利用率）、１回の取引での使用金額の割合、及び取引の発生日時（発生月）の割合についての情報を生成する。

例えば、属性Ｘ（例えば、国籍、年代、及び性別により特定される属性）のインバウンド旅行者によって品目Ｘ１が時期Ｘ２に場所Ｘ３で購入される傾向を消費傾向情報が示す場合、属性Ｘのインバウンド旅行者に対し、品目Ｘ１の購入の割引クーポンを時期Ｘ２に場所Ｘ３で配布することにより効率的な営業活動を行うことができる。

日程傾向情報生成部１４２は、サービス手続き情報を統計的に分析して、日程傾向情報として、インバウンド旅行者の属性に応じた滞在傾向又は移動傾向を示すデータを生成する。日程傾向情報生成部１４２は、サービス手続き情報に含まれる、インバウンド旅行者が受けるサービスに関する場所情報を用いて、インバウンド旅行者の属性毎の日程傾向情報を生成する。なお、インバウンド旅行者が受けるサービスに関する場所情報は、例えば、航空機、鉄道、バスなどの交通機関のチケットの購入についてのサービス手続き情報に含まれる経路情報である。本実施の形態では、日程傾向情報生成部１４２は、インバウンド旅行者が受けるサービスに関する場所情報に加え、このサービスに関する日付情報を用いることにより、滞在期間の傾向を示すデータを生成する。

なお、インバウンド旅行者の移動傾向は、上述の通り、交通機関のチケットの購入についてのサービス手続き情報に含まれる経路情報を用いることにより、分析が可能であるが、他の情報により分析されてもよい。例えば、サービスに関する場所情報として、店舗での商材の購入についてのサービス手続き情報に含まれる店舗の位置情報を用い、さらに、サービスに関する日付情報として、取引日時の情報を用いることにより、移動傾向が分析されてもよい。

図７は、日程傾向情報生成部１４２により生成される日程傾向情報の一例を示す表である。なお、図７では、一例として、４０代の男性中国人の日程傾向及び４０代の女性中国人の日程傾向が示されている。具体的には、日程傾向情報生成部１４２は、滞在傾向のデータとして、特定の国（例えば日本）での滞在期間の割合及び滞在場所の割合についての情報を生成し、移動傾向のデータとして移動経路のパターンの割合についての情報を生成する。

インバウンドサービス事業者は、このようにして生成された日程傾向情報を用いることにより、インバウンド旅行者の属性に応じた滞在傾向又は移動傾向を把握することが容易になる。したがって、インバウンドサービス事業者は、滞在傾向又は移動傾向に応じた効率的な営業活動を行うことができる。

このように、本実施の形態では、行動傾向を示す情報が生成されるため、インバウンドサービス事業者による効率的な営業活動をサポートすることができる。また、特に、情報処理装置１０は、複数のインバウンドサービス事業者からサービス手続き情報を取得し、取得した情報に基づいて分析を行うことができる。このため、１つのインバウンドサービス事業者が単独で購入傾向を分析する場合に比べ、より高い精度で傾向を予測することができる。

データ送信部１３は、影響力情報生成部１２により生成された影響力情報及び行動傾向情報生成部１４により生成された行動傾向情報を他の装置に送信する。具体的には、例えば、データ送信部１３は、インバウンドサービス事業者などのように顧客に商材を提供する事業者の装置に対し、影響力情報及び行動傾向情報を有線又は無線通信により送信する。データ送信部１３は、予め定められた任意のタイミングで、影響力情報及び行動傾向情報を送信する。例えば、データ送信部１３は、影響力情報生成部１２により影響力情報が生成されたグループに属するメンバーによるサービス手続きが発生したタイミングで送信を行ってもよい。この場合、データ送信部１３は、例えば、当該グループのメンバーと対応付け可能な情報（例えば、メンバーの識別情報など）を含むサービス手続き情報がデータ受信部１１により受信されたタイミングで、影響力情報を送信する。

次に、情報処理装置１０の動作について説明する。
図８は、情報処理装置１０における影響力情報の生成に関する動作の一例を示すフローチャートである。以下、図８を参照しつつ、情報処理装置１０における影響力情報の生成に関する動作について説明する。

まず、ステップ１００（Ｓ１００）において、データ受信部１１がグループ情報を受信する。
次に、ステップ１０１（Ｓ１０１）において、データ受信部１１は受信したグループ情報を後述するメモリ５１などの記憶装置に記憶する。
次に、ステップ１０２（Ｓ１０２）において、音声解析部１２１、コミュニケーション内容解析部１２２、及び映像解析部１２３が、グループ情報を解析する。また、グループ管理者判定部１２４が、コミュニケーションツール上のグループの管理者を特定する。
次に、ステップ１０３（Ｓ１０３）において、グループ特定部１２５が、影響力の解析対象のグループの詳細を特定する。
次に、ステップ１０４（Ｓ１０４）において、スコア算出部１２６が、グループ特定部１２５により特定されたメンバーのそれぞれのグループ内での影響力のスコアを算出し、影響力情報を生成する。
次に、ステップ１０５（Ｓ１０５）において、データ送信部１３は、生成された影響力情報を他の装置に対して送信する。

図９は、情報処理装置１０における行動傾向情報の生成に関する動作の一例を示すフローチャートである。以下、図９を参照しつつ、情報処理装置１０における行動傾向情報の生成に関する動作について説明する。

まず、ステップ２００（Ｓ２００）において、データ受信部１１がサービス手続き情報を受信する。
次に、ステップ２０１（Ｓ２０１）において、データ受信部１１は受信したサービス手続き情報を後述するメモリ５１などの記憶装置（データベース）に記憶する。
次に、ステップ２０２（Ｓ２０２）において、消費傾向情報生成部１４１がサービス手続き情報に基づいて、消費傾向情報を生成する。
次に、ステップ２０３（Ｓ２０３）において、日程傾向情報生成部１４２がサービス手続き情報に基づいて、日程傾向情報を生成する。
次に、ステップ２０４（Ｓ２０４）において、データ送信部１３は、生成された消費傾向情報及び日程傾向情報を他の装置に対して送信する。

次に、情報処理装置１０のハードウェア構成について説明する。図１０は、情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１０に示すように、例えば、ネットワークインタフェース５０、メモリ５１、及びプロセッサ５２を含む。

ネットワークインタフェース５０は、有線又は無線のネットワークを介して他の装置と通信するために使用される。ネットワークインタフェース５０は、例えば、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）を含んでもよい。データ受信部１１及びデータ送信部１３は、ネットワークインタフェース５０を介して、データの送受信を行う。

メモリ５１は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ５１は、プロセッサ５２から離れて配置されたストレージを含んでもよい。この場合、プロセッサ５２は、図示されていない入出力インタフェースを介してメモリ５１にアクセスしてもよい。

メモリ５１は、プロセッサ５２により実行される、１以上の命令を含むソフトウェア（コンピュータプログラム）などを格納するために使用される。

このプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、Compact Disc Read Only Memory（CD-ROM）、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ（例えば、マスクROM、Programmable ROM（PROM）、Erasable PROM（EPROM）、フラッシュROM、Random Access Memory（RAM））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

また、メモリ５１は、データ受信部１１が受信したグループ情報及びサービス手続き情報を記憶する記憶装置として利用されてもよい。

プロセッサ５２は、メモリ５１からソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで、図２に示した各構成部の処理を行う。このように、情報処理装置１０は、コンピュータとしての機能を備えている。プロセッサ５２は、例えば、マイクロプロセッサ、ＭＰＵ(Micro Processor Unit)、又はＣＰＵ(Central Processing Unit)であってもよい。プロセッサ５２は、複数のプロセッサを含んでもよい。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、データ受信部１１は、行動傾向情報生成部１４により用いられる情報を、インバウンドサービス事業者に限らず、他の事業者から受信してもよい。例えば、訪日外国人のビザに関する情報を管理している事業者から受信した情報を用いて、行動傾向情報が生成されてもよい。また、行動傾向情報生成部１４は、インバウンド旅行者の属性毎の行動傾向情報のみならず、インバウンド旅行者の滞在期間毎の行動傾向情報を生成してもよい。これにより、例えば、１週間以上日本に滞在する訪日外国人は、宝飾品を多く購入する傾向がある、などという行動傾向が把握可能となる。また、行動傾向情報生成部１４は、消費傾向又は日程傾向以外の他の行動傾向の情報を生成してもよい。例えば、行動傾向情報生成部１４は、旅行会社が販売する、日本で開催される所定のイベント（例えば、雪祭り）への参加を含む旅行商品についてのサービス手続き情報に基づいて、当該所定のイベントへの訪日外国人の参加傾向を示す情報を生成してもよい。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１８年１月２２日に出願された日本出願特願２０１８−００８０５０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１０ 情報処理装置
１１ データ受信部
１２ 影響力情報生成部
１３ データ送信部
１４ 行動傾向情報生成部
５０ ネットワークインタフェース
５１ メモリ
５２ プロセッサ
１２１ 音声解析部
１２２ コミュニケーション内容解析部
１２３ 映像解析部
１２４ グループ管理者判定部
１２５ グループ特定部
１２６ スコア算出部
１４１ 消費傾向情報生成部
１４２ 日程傾向情報生成部

Claims (9)

1. 複数の人物によりメンバーが構成されるグループに関するデータであるグループ情報を受信するデータ受信手段と、
   前記データ受信手段が受信したグループ情報を分析して、前記グループに属するメンバーの前記グループに属する他のメンバーに対する影響力の度合いを示すデータである影響力情報を生成する影響力情報生成手段と、
   前記影響力情報生成手段により生成された前記影響力情報を他の装置に送信するデータ送信手段と
   を有する情報処理装置。
2. 前記データ受信手段は、さらに、人物が受けるサービスについての情報と、該人物の属性を示す情報とを含むデータであるサービス手続き情報を受信し、
   さらに、前記データ受信手段が受信したサービス手続き情報を分析して、人物の行動の傾向を示すデータである行動傾向情報を生成する行動傾向情報生成手段
   を有する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記グループ情報は、前記グループに属するメンバー間でやりとりされたコミュニケーションの履歴情報を含み、
   前記影響力情報生成手段は、前記履歴情報を用いて、それぞれの前記メンバーの影響力のスコアを算出することにより、前記影響力情報を生成する
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記グループ情報は、前記グループに属するメンバー間でコミュニケーションを行うためにコミュニケーションツール上で作成されたグループの管理者情報を含み、
   前記影響力情報生成手段は、前記管理者情報を用いて、それぞれの前記メンバーの影響力のスコアを算出することにより、前記影響力情報を生成する
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記グループ情報は、前記グループに属する複数の前記メンバーからなる集団の移動の様子を撮影した映像情報を含み、
   前記影響力情報生成手段は、前記映像情報を用いて、それぞれの前記メンバーの影響力のスコアを算出することにより、前記影響力情報を生成する
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記サービス手続き情報は、商材の購入についての情報と、購入者の属性を示す情報とを含み、
   前記行動傾向情報は、前記属性に応じた商材の購入傾向を示すデータである
   請求項２に記載の情報処理装置。
7. 前記サービス手続き情報は、人物が受けるサービスに関する場所情報を含み、
   前記行動傾向情報は、人物の属性に応じた滞在傾向又は移動傾向を示すデータである
   請求項２に記載の情報処理装置。
8. 情報処理装置が、
   複数の人物によりメンバーが構成されるグループに関するデータであるグループ情報を受信し、
   受信した前記グループ情報を分析して、前記グループに属するメンバーの前記グループに属する他のメンバーに対する影響力の度合いを示すデータである影響力情報を生成し、
   生成された前記影響力情報を他の装置に送信する
   分析方法。
9. 複数の人物によりメンバーが構成されるグループに関するデータであるグループ情報を受信するデータ受信ステップと、
   受信したグループ情報を分析して、前記グループに属するメンバーの前記グループに属する他のメンバーに対する影響力の度合いを示すデータである影響力情報を生成する影響力情報生成ステップと、
   生成された前記影響力情報を他の装置に送信するデータ送信ステップと
   をコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。

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