WO2019123776A1 - 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

複数ユーザの好みに応じたコンテンツを推薦コンテンツとして選択して提示する処理を可能とした構成を実現する。ペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得し、取得データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択部を有する。推薦コンテンツ選択部は、データベースから複数ユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する。ペルソナ管理データはユーザ間の関係レベルに応じた関係レベル対応の公開許容情報を登録したデータであり、推薦コンテンツ選択部は、関係レベルに基づいて決定される公開許容情報の範囲から推薦コンテンツを選択する。

Description

情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラム

　本開示は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。さらに詳細には、複数ユーザに共通する最適なコンテンツを推薦する情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。

　昨今、インターネット等のネットワークを介した様々なコンテンツ配信が行われている。具体的には、例えば、画像、音楽、ニュース、商品、書籍、映画、旅行、店舗等の様々な情報の提供が盛んに行われている。
　なお、以下では、これらネットワークを介して流通する情報をまとめてコンテンツと呼ぶ。
　ネット上には膨大な数のコンテンツがあり、ユーザは、これら膨大な数のコンテンツから、見たいコンテンツを選択して視聴する。

　ユーザ嗜好情報を解析して、ネット上の膨大な数のコンテンツから、推薦コンテンツを選択可能としたシステムは、多く利用されている。
　しかし、ユーザ本人以外の第三者、例えばユーザの同伴者の嗜好を反映した推薦コンテンツを知りたいといった場合の推薦コンテンツ情報を取得するための構成を開示したものは少ない。

　ユーザ本人以外の第三者、例えばユーザの同伴者の嗜好を反映した推薦コンテンツ情報を取得する構成を開示した文献として、例えば以下の特許文献がある。
　特許文献１（特開２０１４－０２５８７３号公報）、特許文献２（国際公開ＷＯ２０１３／１２１４７０号公報）、特許文献３（特開２００８－０３３８０６号公報）。
　これらは、いずれもユーザ以外の第三者の嗜好情報を解析して、第三者に対する推薦コンテンツを決定する構成を開示している。

　しかし、これらの従来技術に開示されている構成は、主に特定の一人の第三者、すなわち１人の嗜好を解析して推薦コンテンツを決定する構成である。
　例えば、ユーザを含む複数の同伴者すべての嗜好が高いコンテンツを選択して提示する構成の具体的構成については開示されていない。

特開２０１４－０２５８７３号公報 国際公開ＷＯ２０１３／１２１４７０号公報 特開２００８－０３３８０６号公報

　本開示は、例えば、複数のユーザの嗜好に応じた最適コンテンツを選択して提示可能とした情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

　本開示の第１の側面は、
　ユーザ単位のペルソナ管理データを格納したペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得し、取得したペルソナ管理データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択部を有し、
　前記推薦コンテンツ選択部は、
　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する情報処理装置にある。

　さらに、本開示の第２の側面は、
　ユーザ端末と、データ処理サーバを有する情報処理システムであり、
　前記ユーザ端末は、
　外部情報取得部の取得した外部情報を前記データ処理サーバに送信し、
　前記データ処理サーバは、
　前記ユーザ端末から前記外部情報を受信し、
　前記外部情報に基づいて特定される複数のユーザに対応するユーザ単位の複数のペルソナ管理データを、ペルソナ管理データベースから取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択して、前記ユーザ端末に送信する情報処理システムにある。

　さらに、本開示の第３の側面は、
　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
　前記情報処理装置の推薦コンテンツ選択部が、
　ユーザ単位のペルソナ管理データを格納したペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得し、取得したペルソナ管理データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択処理を実行し、
　前記推薦コンテンツ選択部は、前記推薦コンテンツ選択処理において、
　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する情報処理方法にある。

　さらに、本開示の第４の側面は、
　ユーザ端末と通信を実行するデータ処理サーバにおいて実行する情報処理方法であり、
　前記ユーザ端末の取得した外部情報を受信し、
　前記外部情報に基づいて特定される複数のユーザに対応するユーザ単位の複数のペルソナ管理データをペルソナ管理データベースから取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択して、前記ユーザ端末に送信する情報処理方法にある。

　さらに、本開示の第５の側面は、
　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
　前記情報処理装置の推薦コンテンツ選択部に、
　ユーザ単位のペルソナ管理データを格納したペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得する処理と、取得したペルソナ管理データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択処理を実行させ、
　前記推薦コンテンツ選択処理において、
　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得させて、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する処理を実行させるプログラムにある。

　さらに、本開示の第６の側面は、
　ユーザ端末と通信を実行するデータ処理サーバにおいて情報処理を実行させるプログラムであり、
　前記ユーザ端末の取得した外部情報の受信処理と、
　前記外部情報に基づいて特定される複数のユーザに対応するユーザ単位の複数のペルソナ管理データをペルソナ管理データベースから取得する処理と、
　取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択して、前記ユーザ端末に送信する処理を実行させるプログラムにある。

　なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な情報処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。

　本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　本開示の一実施例の構成によれば、複数ユーザの好みに応じたコンテンツを推薦コンテンツとして選択して提示する処理を可能とした構成が実現される。
　具体的には、例えば、ペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得し、取得データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択部を有する。推薦コンテンツ選択部は、データベースから複数ユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する。ペルソナ管理データはユーザ間の関係レベルに応じた関係レベル対応の公開許容情報を登録したデータであり、推薦コンテンツ選択部は、関係レベルに基づいて決定される公開許容情報の範囲から推薦コンテンツを選択する。
　本構成により、複数ユーザの好みに応じたコンテンツを推薦コンテンツとして選択して提示する処理を可能とした構成が実現される。
　なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

情報処理装置の構成例を示す図である。 外部情報取得部の取得する外部情報の例を示す図である。 ユーザ間の親密度を示す関係レベル情報の設定例について説明する図である。 外部情報の各々に設定される属性情報（共有可否情報）と、ユーザ間の関係レベルとの対応関係データの一例を示す図である。 情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報）とを対応付けたテーブルの例を示す図である。 ペルソナ管理データベースに格納されるユーザのペルソナ管理データの例を示す図である。 ペルソナ管理データの例を示す図である。 ペルソナ管理データの例を示す図である。 ペルソナ管理データの例を示す図である。 ペルソナ管理データから推薦項目を選択する処理例について説明する図である。 ペルソナ管理データから取得されたキーワードに基づく検索処理について説明する図である。 ペルソナ管理データベースに格納されたユーザＡの更新前のペルソナ管理データの例である。 ペルソナ管理データベースに格納されたユーザＡの更新後のペルソナ管理データの例である。 情報処理装置の構成例について説明する図である。 情報処理装置の実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 情報処理装置の構成例について説明する図である。 情報処理装置の実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 ユーザ変動に応じたペルソナ管理データベースからのペルソナ管理データの取得処理例について説明する図である。 ユーザ変動に応じたペルソナ管理データベースからのペルソナ管理データの取得処理例について説明する図である。 情報処理装置の実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 情報処理システムの構成例について説明する図である。 情報処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。

　以下、図面を参照しながら本開示の情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムの詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
　１．情報処理装置の構成例について
　２．情報処理装置の実行する処理の具体例について
　３．情報処理装置の構成例と処理シーケンスについて
　４．広告出力を行う情報処理装置の構成例と処理シーケンスについて
　５．ユーザ変動に応じたペルソナ管理データ取得処理の変更処理例について
　６．情報処理装置、および情報処理システムの構成例について
　７．情報処理装置のハードウェア構成例について
　８．本開示の構成のまとめ

　　［１．情報処理装置の構成例について］
　図１は、本開示の情報処理装置１０の一構成例を示す図である。
　図１に示すように、本開示の情報処理装置１０は、外部情報取得部１１、ペルソナ管理データ生成、更新部１２、ペルソナ管理データベース１３、推薦コンテンツ選択部１４、出力部１５を有する。

　外部情報取得部１１は、例えば、カメラ、マイク、その他のセンサ、あるいは外部データベースに記録された情報等を取得する。
　ペルソナ管理データ生成、更新部１２は、外部情報取得部１１の取得情報を利用して、ユーザ間の関係を推定し、さらに各ユーザのペルソナを生成、更新する処理を実行する。
　ペルソナ管理データベース１３は、ペルソナ管理データ生成、更新部１２において、生成、更新されたペルソナを格納するデータベースである。

　推薦コンテンツ選択部１４は、ペルソナ管理データベース１３に格納されたペルソナ情報を用いて推薦するコンテンツを選択する。
　この推薦コンテンツの選択処理には、Ｗｅｂデータベース２１に格納された様々なＷｅｂ情報を利用する。
　出力部１５は、推薦コンテンツ選択部１４の選択した推薦コンテンツを出力する表示部やスピーカ等によって構成される出力部である。

　なお、ペルソナ、あるいはペルソナ情報とは、ユーザ各々の趣味、嗜好情報、さらに、職業、年齢、性別、個性、行動習慣等、個人固有の特性を示す情報である。
　具体的には、例えば、好きな食べ物、スポーツ、アーティスト、曲等の情報である。

　図１に示す情報処理装置１０のペルソナ管理データ生成、更新部１２は、外部情報取得部１１の取得情報を利用して、ユーザ間の関係、具体的には親密度を表す関係レベル情報を推定し、この親密度を示す関係レベル情報に対応付けられたペルソナ管理データを生成してペルソナ管理データベース１３に格納する。

　推薦コンテンツ選択部１４は、ペルソナ管理データベース１３に格納された各ユーザ対応のペルソナ管理データ、すなわち、各ユーザ間の親密度を示す関係レベル情報に対応した公開許容ペルソナ情報を参照して、複数のユーザが共通に興味を抱くペルソナ対応の項目、コンテンツを推薦項目や推薦コンテンツとして選択して提示する処理を実行する。
　以下、具体的な処理例について説明する。

　まず、図１に示す情報処理装置１０の外部情報取得部１１の処理について説明する。
　外部情報取得部１１は、例えば、カメラ、マイク、その他のセンサ、あるいは外部データベースに記録された情報等を取得する。
　外部情報取得部１１の取得する外部情報の例を図２に示す。

　図２に示すように、外部情報取得部１１の取得する外部情報は、例えば以下の情報である。
　（１）コンタクトリスト（電話帳など）
　（２）位置情報
　（３）時間情報
　（４）行動ログ（ＧＰＳ、加速度センサなど）
　（５）対話ログ（システムとの対話、ユーザ同士の対話）
　（６）購買ログ
　（７）検索ログ（ユーザのＷｅｂ検索、他者のＷｅｂ検索ログ）
　（８）画像情報（カメラデバイスで取得されるユーザ表情など）
　（９）視聴ログ（テレビ、音楽など）
　（１０）生体情報（体温など）
　（１１）流行情報（Ｗｅｂなどからクローリングして得られる流行情報）
　（１２）天候情報（気温、湿度など室内も含む）
　例えば、これらの情報を外部から取得する。具体的には、カメラ、マイク、その他のセンサの取得情報、あるいは外部データベースに記録された情報から取得する。

　外部情報取得部１１の取得する情報の各々には、他のユーザと共有可であるか、共有不可であるかの属性情報（共有可否情報）を設定することができる。
　また、この他のユーザと共有可であるか、共有不可であるかの属性情報（共有可否情報）については、ユーザ間の関係レベル情報、すなわち親密度に応じて決定することができる。

　他のユーザと共有可であるか、共有不可であるかの属性情報（共有可否情報）は、例えば、外部情報取得部１１の取得する外部情報に予め記録された属性情報を利用することも可能であり、図１に示す情報処理装置１０のペルソナ管理データ生成、更新部１２に対するユーザ入力によって設定することも可能である。
　ユーザは、いつでもこの属性情報（共有可否情報）を登録、変更することができる。

　ユーザ間の親密度を示す関係レベル情報の設定例について、図３を参照して説明する。
　図３に示す例は、関係レベルとしてレベルＡ～Ｅの５段階レベルの設定である。各関係レベルＡ～Ｅは、以下の関係性に対応する。
　ユーザ関係レベルＡ＝知己＝顔見知り程度の知り合い状態
　ユーザ関係レベルＢ＝友人＝同じ時間を同じ場所で過ごした程度の知り合い状態、
このレベルＢ（友人）は、年代別にさらに細分化（１２～１８才時代：中高時代）して設定可能である。

　ユーザ関係レベルＣ＝親密＝友人より更に親交が深い状態
　ユーザ関係レベルＤ＝家族＝家族関係とほぼ変わらない状態
　ユーザ関係レベルＥ＝個人＝ユーザ本人と変わらない状態

　ユーザ間の親密度を示す関係レベル情報は、例えば、このように複数のレベルに設定される。
　このユーザ間の親密度を示す関係レベル情報は、テーブルとしてペルソナ管理データベース１３に格納される。
　このテーブルは、ペルソナ管理データ生成、更新部１２が、外部情報取得部１１の取得情報、あるいはユーザ入力情報を利用して生成、更新する。

　例えば、ペルソナ管理データ生成、更新部１２は、外部情報取得部１１の取得情報、あるいはユーザ入力情報を利用して、ユーザ間の関係、具体的には親密度を表す関係レベルを推定し、推定結果に基づいて、各ユーザ間の関係レベルが図３に示すレベルＡ～Ｅのいずれであるかを判定し、データベースに登録する。
　なお、関係レベルのレベル数（レイヤ数）、種類、各状態などは、ユーザが編集することもできる。

　例えば、ペルソナ管理データ生成、更新部１２は、外部情報取得部１１の取得する情報に基づいてユーザ間の関係レベルを推定することができる。
　図４は、外部情報取得部１１の取得する外部情報と、ユーザ間の関係レベルとの対応関係データの一例を示す図である。

　図４には、先に図２を参照して説明した外部情報取得部１１の取得する外部情報を示している。以下の情報である。
　（１）コンタクトリスト（電話帳など）
　（２）位置情報
　（３）時間情報
　（４）行動ログ（ＧＰＳ、加速度センサなど）
　（５）対話ログ（システムとの対話、ユーザ同士の対話）
　（６）購買ログ
　（７）検索ログ（ユーザのＷｅｂ検索、他者のＷｅｂ検索ログ）
　（８）画像情報（カメラデバイスで取得されるユーザ表情など）
　（９）視聴ログ（テレビ、音楽など）
　（１０）生体情報（体温など）
　（１１）流行情報（Ｗｅｂなどからクローリングして得られる流行情報）
　（１２）天候情報（気温、湿度など室内も含む）

　図４は、これらの各情報（１）～（１２）の各々について共有している（○）か共有していないか（－）の設定態様に応じて推定されるユーザ間の関係レベルを示している。

　例えば、
　（１）コンタクトリスト、
　（２）位置情報、
　（３）時間情報
　これらの情報のみ共有しているユーザ間の関係レベルは、最高でも関係レベルＡ＝『知己』レベルという推定結果になる。

　例えば、
　（１）コンタクトリスト、
　（２）位置情報、
　（３）時間情報
　（４）行動ログ
　（５）対話ログ
　これらの情報を共有しているユーザ間の関係レベルは、関係レベルＢ＝『友人』レベルという推定結果になる。

　すなわち、外部情報取得部１１が取得したユーザＡとユーザＢの情報から、これら２にんのユーザか行動を共にして、対話を行っていることが判明した場合、これらユーザＡとユーザＢの関係レベルはレベルＢ（友人）であると推定する。

　このように、ペルソナ管理データ生成、更新部１２は、外部情報取得部１１から取得した外部情報から、その内容を分析し、他者との関係性の自動推定を行う。
　ただし、例えば、数多くの情報を共有していても、コンタクトリストなどの情報で、コンタクト回数が少ない場合は、『友人』レベルにならず、『知己』と推定する処理等も行う。
　なお、図４に示す各情報の共有状態と、関係レベルとの対応関係の設定もユーザ自身で編集することが可能である。

　推薦コンテンツ選択部１４は、ペルソナ管理データベース１３に格納された各ユーザのペルソナ情報、さらに、各ユーザ間の親密度を示す関係レベル情報、さらに、各ユーザの公開許容情報等を参照して、複数のユーザが共通に興味を抱くコンテンツを推薦コンテンツとして選択して提示する処理を実行する。

　推薦コンテンツ選択部１４は、ペルソナ管理データベース１３に格納されたデータに基づいて推薦コンテンツを選択する。ペルソナ管理データベース１３には、推薦コンテンツ選択部１４によるコンテンツ推薦に適用するための参考情報として、具体的な推薦項目のジャンル分けデータとして、図５に示すような情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報）とを対応付けたテーブルを格納している。

　すなわち、以下のような対応データから構成されるテーブルである。
　（ａ）情報ジャンル＝食事
　ジャンル内詳細情報＝肉料理系、魚料理系、野菜料理系、日本料理、中華料理、スペイン料理、フランス料理、アジアン料理、ジャンクフード、
　（ｂ）情報ジャンル＝スポーツ
　ジャンル内詳細情報＝球技、陸上、水泳、体操、格闘技、

　（ｃ）情報ジャンル＝物品
　ジャンル内詳細情報＝日用品小物、衣類、食材、モバイル製品、家電製品、
　（ｄ）情報ジャンル＝音楽コンテンツ
　ジャンル内詳細情報＝ロック、Ｊ－ＰＯＰ、ラップ、フィーリング、洋楽、アニソン、アーティスト
　（ｅ）情報ジャンル＝映像コンテンツ
　ジャンル内詳細情報＝ＴＶ番組、ニュース系、バラエティ系、お笑い系、歴史系、アニメ系、映画、ＳＦ系、ファンタジー系、アクション系、

　（ｆ）情報ジャンル＝読書
　ジャンル内詳細情報＝小説、コミック、作者、推理物系、恋愛物系、少年誌、青年誌、
　（ｇ）情報ジャンル＝旅行
　ジャンル内詳細情報＝国内、海外、

　この図５に示す情報ジャンルと、詳細コンツン（ジャンル内情報）とを対応付けたテーブルは、デフォルトデータとして予めペルソナ管理データベース１３に格納されている。
　なお、ユーザはジャンル、詳細コンテンツの追加、削除の編集が可能である。ジャンルが追加された場合、ペルソナ管理データ生成、更新部１２は、自動的にＷｅｂデータベース２１からそのジャンルに適合する詳細コンテンツの収集を行う。

　ペルソナ管理データ生成、更新部１２は、個々のユーザのユーザ特性を示すペルソナと推薦共有項目の決定のために、上記の各テーブルの内容を紐づけたユーザ固有のペルソナ管理テーブルを、ユーザごとに設定して、ペルソナ管理データベース１３に格納する。

　図６にペルソナ管理データベース１３に格納された１人のユーザ（ユーザＡ）のペルソナ管理データの例を示す。
　ペルソナ管理データは、以下の各データの対応関係データとして設定される。
　（データＰ）関係レベル（（Ａ）知己～（Ｅ）個人）と、
　（データＱ）共有可能情報［ジャンル（詳細コンテンツ）］

　図６に示すユーザＡのペルソナ管理データは、以下の設定を持つ。
　（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系）］

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｂ）友人
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技）］、
　［物品（モバイル製品）］、
　［音楽コンテンツ（Ｊ－ＰＯＰ、洋楽）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系）］、

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｃ）親密
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技、格闘技）］、
　［物品（衣類、モバイル製品、家電製品）］、
　［音楽コンテンツ（Ｊ－ＰＯＰ、洋楽、アーティスト）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系、ファンタジー系）］、

　前述したように関係レベルには、親密度に応じた複数の異なるレベルがあり、図６に示すペルソナ管理データから理解されるように、ペルソナ管理データは親密度が高い関係レベルほど、公開許容情報が増加する設定を有する。

　図６に示すペルソナ管理データは、ペルソナ管理データ生成、更新部１２が、外部情報取得部１１から取得した外部情報を利用して、自動的に更新、修正する。
　例えば、ユーザの行動履歴や、環境情報により、嗜好の変化、推薦ジャンルを解析し、推薦項目の増加、減少を制御する。ユーザ自身が編集することも可能である。

　情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、ペルソナ管理データベース１３に格納されたデータに基づいて推薦コンテンツを選択する。
　例えば、情報処理装置１０を利用しているユーザのペルソナ管理データと、そのユーザが知りたい相手ユーザ（１人または複数人）個々のペルソナ管理データを取得し、これらの複数のペルソナ管理データに登録された共有可能な情報ジャンルや詳細コンテンツを選択して、これらの選択データ、あるいは選択データに基づく検索結果等をハイライトして提示、あるいはリスト化して提示する。

　なお、多数のユーザのペルソナ管理テーブルを対象とした処理を行う場合、全員の
共有項目（情報ジャンルや詳細コンテンツ）が必ずしも一致することはない、その場合、より多くのユーザによって共有されている項目（情報ジャンルや詳細コンテンツ）、すなわち一致度の高い項目、あるいはその項目データに基づく検索結果等をハイライトして提示、あるいはリスト化して提示する。

　　［２．情報処理装置の実行する処理の具体例について］
　次に、情報処理装置１０の実行するコンテンツ推薦処理、ペルソナ管理データの更新処理の具体例について説明する。以下の実施例について、順次、説明する。
　（実施例１）ユーザＡの嗜好、行動情報と、ユーザＢのペルソナ管理データを利用したコンテンツ推薦処理
　（実施例２）３人以上のユーザのペルソナ管理データを利用したコンテンツ推薦処理
　（実施例３）ペルソナ管理データの更新処理

　　（実施例１）ユーザＡの嗜好、行動情報と、ユーザＢのペルソナ管理データを利用したコンテンツ推薦処理
　まず、実施例１として、ユーザＡの嗜好、行動情報と、ユーザＢのペルソナ管理データを利用したコンテンツ推薦処理例について説明するる

　２人のユーザをユーザＡ、ユーザＢとする。
　ユーザＡとユーザＢは、仕事上少し会話をする程度であり、
　関係レベルは、関係レベルＡ（知己）であるとする。

　ペルソナ管理データベース１３には、ユーザＢのペルソナ管理データが格納されている。
　ペルソナ管理データベース１３に格納されているユーザＢのペルソナ管理データのデータ構成を図７に示す。

　図７に示すユーザＢのペルソナ管理データは、以下の各データの対応関係データである。
　（データＰ）関係レベル（（Ａ）知己～（Ｅ）個人）と、
　（データＱ）共有可能情報［ジャンル（詳細コンテンツ）］

　図７に示すユーザＢのペルソナ管理データは、以下の設定を持つ。
　（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系）］

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｂ）友人
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技）］、
　［物品（モバイル製品）］、
　［音楽コンテンツ（Ｊ－ＰＯＰ、洋楽）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系）］、

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｃ）親密
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技、格闘技）］、
　［物品（衣類、モバイル製品、家電製品）］、
　［音楽コンテンツ（Ｊ－ＰＯＰ、洋楽、アーティスト）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系、ファンタジー系）］、

　ユーザＡが、ペルソナ管理データベース１３から取得できるユーザＢのペルソナは、ユーザＢのペルソナ管理データの登録データの全てではなく、ユーザＡと、ユーザＢとの関係レベルに応じたデータとなる。
　情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、ペルソナ管理データベース１３からユーザＡと、ユーザＢとの関係レベルに応じたデータのみを選択取得して出力部１５に出力する。

　ユーザＡと、ユーザＢとの関係レベルは、関係レベルＡ（知己）である。
　従って、ユーザＡが、ペルソナ管理データベース１３から取得できるユーザＢのペルソナは、図７に示す（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己のデータのみとなる。
　すなわち、（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己に対応して記録された（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］である、以下のデータ、
　［食事（魚料理系、野菜料理系）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系）］
　これらのデータのみを取得できる。

　情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、ペルソナ管理データベース１３からユーザＡと、ユーザＢとの関係レベルに応じたデータ、すなわち、上記の、
　［食事（魚料理系、野菜料理系）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系）］
　これらのデータのみを選択取得して出力部１５に出力する。

　ユーザＡは、この情報に基づいて、Ｂさんの好みの魚、野菜料理情報や、ニュースの話題が好みであることが分かる。
　さらに、情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、ユーザＡのペルソナ管理データ、あるいは既存の手法で取得した嗜好・行動情報から魚料理を食べる機会が多いことを取得したとする。

　この場合、情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、出力部１５に出力した、
　［食事（魚料理系、野菜料理系）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系）］
　これらのデータ中、「魚料理」の項目をハイライトして表示する表示制御を実行する。

　さらに、情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、ネットワークを介してアクセス可能なＷｅｂデータベース２１のクローリング（検索、保存）することで、ハイライトされている項目の詳細情報を、ペルソナ管理データベース１３にストックする。
　このような処理を実行することで、ＡさんがＢさんをと食事を行う場合、円滑に自分と相手の好みに合う料理を探すことが出来る。

　　（実施例２）３人以上のユーザのペルソナ管理データを利用したコンテンツ推薦処理
　次に、実施例２として、３人以上のユーザのペルソナ管理データを利用したコンテンツ推薦処理を行う場合の処理例について説明する。

　本実施例は、ユーザＡが、
　Ｂさん、Ｃさん、Ｄさん、３人のペルソナ管理データをペルソナ管理データベース１３から取得して、ユーザＢ，Ｃ，Ｄが共通に興味を持つと推定されるコンテンツを選択する処理例である。

　前提条件として、ユーザＡとユーザＢ，Ｃ，Ｄとの関係レベルは以下の設定であるとする。
　ユーザＡとユーザＢは、関係レベルＢ（友人）である。
　ユーザＡとユーザＣは、関係レベルＡ（知己）である。
　ユーザＡとユーザＤは、関係レベルＡ（知己）である。

　ユーザＢのペルソナ管理データは、先に図７を参照して説明したデータであり、以下の設定を持つ。
　（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系）］

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｂ）友人
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技）］、
　［物品（モバイル製品）］、
　［音楽コンテンツ（Ｊ－ＰＯＰ、洋楽）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系）］、

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｃ）親密
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技、格闘技）］、
　［物品（衣類、モバイル製品、家電製品）］、
　［音楽コンテンツ（Ｊ－ＰＯＰ、洋楽、アーティスト）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系、ファンタジー系）］、

　また、ユーザＣのペルソナ管理データは、図８に示すデータであり、以下の設定を持つ。
　（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（肉料理系、中華料理）］、

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｂ）友人
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（肉料理系、中華料理）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系）］、

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｃ）親密
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］
　［食事（肉料理系、中華料理、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技、格闘技）］、
　［音楽コンテンツ（Ｊ－ＰＯＰ、洋楽、アーティスト）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系、ファンタジー系）］、

　さらに、ユーザＤのペルソナ管理データは、図９に示すデータであり、以下の設定を持つ。
　（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（日本料理）］、

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｂ）友人
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（日本料理、魚料理）］、
　［スポーツ（球技）］、

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｃ）親密
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］
　［食事（日本料理、魚料理、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技、格闘技）］、

　ユーザＡが、ペルソナ管理データベース１３から取得できるユーザＢ，Ｃ，Ｄのペルソナは、図７～図９に示すユーザＢ，Ｃ，Ｄのペルソナ管理データの登録データの全てではなく、ユーザＡと、ユーザＢ～Ｄとの関係レベルに応じたデータとなる。
　情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、ペルソナ管理データベース１３からユーザＡと、ユーザＢ～Ｄとの関係レベルに応じたデータのみを選択取得して出力部１５に出力する。

　ユーザＡと、ユーザＢとの関係レベルは、関係レベルＢ（友人）である。
　ユーザＡと、ユーザＣとの関係レベルは、関係レベルＡ（知己）である。
　ユーザＡと、ユーザＤとの関係レベルは、関係レベルＡ（知己）である。

　従って、ユーザＡが、ペルソナ管理データベース１３から取得できる各ユーザＢ，Ｃ，Ｄのペルソナは以下のデータとなる。
　ユーザＢのペルソナ管理データからは、図７に示す（Ｐ）関係レベル＝（Ｂ）友人のデータのみ取得できる。
　ユーザＣのペルソナ管理データからは、図８に示す（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己のデータのみ取得できる。
　ユーザＤのペルソナ管理データからは、図９に示す（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己のデータのみ取得できる。

　すなわち、ユーザＢのペルソナ管理データからは、（Ｐ）関係レベル＝（Ｂ）友人に対応して記録された（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］である、以下のデータを取得することができる。
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技）］、
　［物品（モバイル製品）］、
　［音楽コンテンツ（Ｊ－ＰＯＰ、洋楽）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系）］、

　また、ユーザＣのペルソナ管理データからは、（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己に対応して記録された（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］である、以下のデータを取得することができる。
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（肉料理系、中華料理）］、

　また、ユーザＤのペルソナ管理データからは、（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己に対応して記録された（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］である、以下のデータを取得することができる。
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（日本料理）］、

　このように、Ａさんが取得できるペルソナは、Ｂさんの友人レベル、Ｃさん、Ｄさんの知己レベルの共有可能とされたデータとなる。

　例えば、ユーザＡは、ユーザＡ～Ｄの４人で食事をする場所を選ぶものとする。
　情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、ユーザＡが取得した、ユーザＢ，Ｃ，Ｄの食事ジャンルの詳細コンテンツを比較する。すなわち、図１０に示す以下のデータである。
　ユーザＢの友人レベル共有データ［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　ユーザＣの知己レベル共有データ［食事（肉料理系、中華料理）］、
　ユーザＤの知己レベル共有データ［食事（日本料理）］、

　これら３人のユーザの食事ジャンルのペルソナ管理データからは、全員一致するデータがない。
　この場合、情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、推薦候補となりうるユーザＢ，Ｃ，Ｄのデータ、すなわち、
　ユーザＢの友人レベルの共有可能な詳細コンテンツデータ、
　ユーザＣの知己レベルの共有可能な詳細コンテンツデータ、
　ユーザＤの知己レベルの共有可能な詳細コンテンツデータ、
　これらのデータを出力部１５に出力して出力データをハイライトなしでＡさんに提示する。

　さらに、情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、各ユーザＢ～Ｄの詳細コンテンツに示された候補名をキーワードとして、Ｗｅｂデータベース２１のクローリング（検索、保存）を行う。
　すなわち、ユーザＢのペルソナ管理データから取得された（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）、
　ユーザＣのペルソナ管理データから取得された（肉料理系、中華料理）、
　ユーザＤのペルソナ管理データから取得された（日本料理）、
　これらのワードをキーワードとしたＷｅｂデータベース２１のクローリング（検索、保存）を行う。

　このクローリング（検索、保存）の結果として、例えば図１１に示すような、具体的な料理が検索されたものとする。
　ユーザＢのペルソナ管理データから取得されたキーワード（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）に基づく検索結果、
　魚料理系：刺身、煮つけ、天ぷら・・・
　野菜料理系：野菜炒め、大根煮つけ、・・・
　日本料理：天ぷら、寿司、しゃぶしゃぶ・・・
　アジアン料理：トゥクパ、カトレット、・・・

　ユーザＣのペルソナ管理データから取得されたキーワード（肉料理系、中華料理）
に基づく検索結果、
　肉料理系：ハンバーグ、ステーキ、しゃぶしゃぶ、・・・
　中華料理：チンジャオロース、回鍋肉、・・・

　ユーザＤのペルソナ管理データから取得されたキーワード（日本料理）
に基づく検索結果、
　日本料理：天ぷら、寿司、しゃぶしゃぶ・・・

　このように、各ユーザＢ～Ｄの詳細コンテンツに示された候補名をキーワードとして、Ｗｅｂデータベース２１のクローリング（検索、保存）を行った結果として、
図１１に示すような、具体的な料理が検索されたものとする。

　これらの検索の劣化、ユーザＢ，Ｃ，Ｄの検索の結果に共通する料理名として『しゃぶしゃぶ』が存在する。
　この結果に応じて、情報処理装置１０の推薦コンテンツ選択部１４は、出力部１５に対する出力情報として、
　『しゃぶしゃぶ』を出力する。

　あるいは、『しゃぶしゃぶ』の属するジャンルである「日本料理」を出力する。
　あるいは、ユーザＢ，Ｃ，Ｄの検索の結果において、ユーザＢ，Ｃ，Ｄの３ユーザに共通する料理の属するジャンル、さらに２人のみのユーザに共通する料理のジャンル順にジャンル名を出力する。例えば、
　１、日本料理
　２、肉料理
　３、魚料理
　　　・・
　　　・・
　このような出力を行う。
　Ａさんは、提示された結果から、円滑に食事を行う場所を決定することができる。

　　（実施例３）ペルソナ管理データの更新処理
　次に、実施例３として、ペルソナ管理データベース１３に格納されたペルソナ管理データの更新処理について説明する。

　情報処理装置１０のペルソナ管理データ生成、更新部１２は、ペルソナ管理データベース１３に格納されたペルソナ管理データの更新処理を行う。

　例えば、ユーザＡのペルソナ管理データの更新処理例について説明する。
　図１２は、ペルソナ管理データベース１３に格納されたユーザＡの更新前のペルソナ管理データの例である。

　図１２に示す更新前のユーザＡのペルソナ管理データは、以下の設定を持つ。
　（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系）］

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｂ）友人
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系）］、

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｃ）親密
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系、ファンタジー系）］、

　情報処理装置１０のペルソナ管理データ生成、更新部１２は、外部情報取得部１１を介してＡさんが、日常の生活で、よくスポーツ観戦を行い、ネットで衣類、モバイル製品、家電製品等を検索、あるいは購入し、音楽コンテンツの視聴を行っていることを把握する。
　この場合、ペルソナ管理データ生成、更新部１２は、ユーザＡの検索情報、行動情報等に基づいて、ペルソナ管理データを更新する。

　このユーザＡの検索情報、行動情報等に基づいて更新された結果のユーザＡのペルソナ管理データは、例えば図１３に示すデータとなる。

　図１３に示すユーザＡのペルソナ管理データは、以下の設定を持つ。
　（Ｐ）関係レベル＝（Ａ）知己
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系）］

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｂ）友人
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］＝
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技）］、
　［物品（モバイル製品）］、
　［音楽コンテンツ（Ｊ－ＰＯＰ、洋楽）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系）］、

　（Ｐ）関係レベル＝（Ｃ）親密
　（Ｑ）共有可能な［ジャンル（詳細コンテンツ）］
　［食事（魚料理系、野菜料理系、日本料理、アジアン料理）］、
　［スポーツ（球技、格闘技）］、
　［物品（衣類、モバイル製品、家電製品）］、
　［音楽コンテンツ（Ｊ－ＰＯＰ、洋楽、アーティスト）］、
　［映像コンテンツ（ニュース系、ＳＦ系、ファンタジー系）］、

　なお、情報処理装置１０のペルソナ管理データ生成、更新部１２は、外部情報取得部１１は、ユーザの行動記録から、各処理を行う頻度を算出し、頻度が少ないが、ある一定期間をもって行う内容は、親密レベル以上のレイヤに登録する。
逆に、非常に頻度が高いものは、知己レベルのレイヤに登録する。

　　［３．情報処理装置の構成例と処理シーケンスについて］
　次に、図１４以下を参照して情報処理装置の構成例と処理シーケンスについて説明する。
　図１４は、本実施例に係る情報処理装置１００の詳細構成を示すブロック図である。
　先に図１を参照して説明した情報処理装置１０を、さらに詳細に示したブロック図であり、実行する機能別のブロックや記憶手段を示したブロック図である。

　図１に示す外部情報取得部１１は、図１４に示す外部情報取得部１１０に相当する。
　図１に示すペルソナ管理データ生成、更新部１２は、図１４に示すペルソナ管理データ生成、更新部１２０に相当する。
　図１に示すペルソナ管理データベース１３は、図１４に示すペルソナ管理データベース１３０に相当する。
　図１に示す推薦コンテンツ選択部１４は、図１４に示す推薦コンテンツ選択部１４０に相当する。
　図１に示す出力部１５は、図１４に示すユーザインタフェース１５０に相当する。
　図１に示すＷｅｂデータベース２１は、図１４に示すＷｅｂデータベース２１０に相当する。

　図１４に示すように、本開示の情報処理装置１００は、外部情報取得部１１０、ペルソナ管理データ生成、更新部１２０、ペルソナ管理データベース１３０、推薦コンテンツ選択部１４０、ユーザインタフェース１５０を有する。

　外部情報取得部１１０は、外部情報取得処理実行部１１１と、行動情報記憶部１１２、環境情報記憶部１１３、ユーザ情報記憶部１１４を有する。
　外部情報取得処理実行部１１１は、例えば、カメラ、マイク、その他のセンサ、あるいは外部データベースに記録された情報等を取得する。

　例えば、様々なユーザの行動情報、例えば、どこのレストランで食事をしたか、どこに旅行にいったか、どのようなスポーツ観戦をしたか、どのようなテレビ視聴、音楽鑑賞、データ検索を行ったか等の行動情報を取得して行動情報記憶部１１２に格納する。
　また、天気や、ユーザ位置情報等の環境情報を取得して環境情報記憶部１１３に格納する。
　さらに、カメラデバイスで取得されるユーザの顔情報、温度センサで検出されるユーザの体温、さらにユーザの所有する携帯端末等に記録された電話帳等から取得されるコンタクトリスト等のユーザ情報を取得してユーザ情報記憶部１１４に格納する。

　なお、外部情報取得処理実行部１１１は、例えば顔認識処理を実行して、カメラによって撮影されたユーザの顔情報と、ユーザ情報記憶部１１４に格納済みのユーザの顔との照合処理を実行して、ユーザが誰であるかを判別するユーザ識別処理を実行する。
　その識別データに基づいて、ユーザ識別子に対応付けられたユーザ単位の行動情報が行動情報記憶部１１２に格納される。
　その他の記憶部に格納される情報も識別されたユーザに関する情報である場合は、ユーザ識別子に対応付けて格納する。

　なお、外部情報取得部１１０の取得する情報は、特定の１人のユーザの情報ではなく、多くのユーザの情報である。
　情報処理装置１００のカメラ等のセンサによって取得可能な情報の全てである。
　なお、情報処理装置１００は、ユーザのスマホ等の携帯端末として構成することも可能であるが、一部の機能をサーバにおいて実行する構成とすることも可能である。

　例えば多数のスマホ等のユーザ端末とネットワーク接続されたサーバが、各ユーザ端末から得られる、様々なユーザの行動情報、環境情報、ユーザ情報を集積して、集積した情報を行動情報記憶部１１２、環境情報記憶部１１３、ユーザ情報記憶部１１４に格納する構成としてもよい。

　ペルソナ管理データ生成、更新部１２０は、外部情報取得部１１０の取得した情報、すなわち、行動情報記憶部１１２、環境情報記憶部１１３、ユーザ情報記憶部１１４に格納された情報を利用して、各ユーザの特性を示すペルソナデータを生成して、ペルソナ管理データベース１３０に格納する。

　なお、先に説明したように、ペルソナデータは、ユーザ各々の趣味、嗜好情報、さらに、職業、年齢、性別、個性、行動習慣等、個人固有の特性を示す情報である。
　具体的には、例えば、好きな食べ物、スポーツ、アーティスト、曲等の情報である。

　ペルソナ管理データ生成、更新部１２０が生成するペルソナ管理データは、例えば先に図６等を参照して説明したユーザ単位のペルソナ管理データである。
　すなわち、ペルソナ管理データは、以下の各データの対応関係データである。
　（データＰ）関係レベル（（Ａ）知己～（Ｅ）個人）と、
　（データＱ）共有可能情報［ジャンル（詳細コンテンツ）］

　なお、ペルソナ管理データ生成、更新部１２０は、外部情報取得部１１０の取得した情報に基づいて、ユーザ間の関係も推定し、各ユーザ間の関係情報もペルソナ管理データベース１３０に格納する。
　すなわち先に図３を参照して説明した以下の関係レベル情報である。
　ユーザ関係レベルＡ＝知己＝顔見知り程度の知り合い状態
　ユーザ関係レベルＢ＝友人＝同じ時間を同じ場所で過ごした程度の知り合い状態、
このレベルＢ（友人）は、年代別にさらに細分化（１２～１８才時代：中高時代）して設定可能である。
　ユーザ関係レベルＣ＝親密＝友人より更に親交が深い状態
　ユーザ関係レベルＤ＝家族＝家族関係とほぼ変わらない状態
　ユーザ関係レベルＥ＝個人＝ユーザ本人と変わらない状態

　なお、ペルソナ管理データベース１３０に格納されたペルソナ管理データや、ユーザ関係レベル情報は、ユーザインタフェース１５０を介して、ペルソナ管理データ生成、更新部１２０にアクセスすることで、ユーザによる変更、削除等の編集処理が可能である。
　ただし、変更、削除等の編集処理を行う場合は、ペルソナ管理データ生成、更新部１２０がユーザ認証を行い、認証成立に伴い、識別された本人の関連情報のみの変更、削除等の編集が許容される。

　ペルソナ管理データベース１３０は、ペルソナ管理データ生成、更新部１２において、生成、更新されたペルソナを格納するデータベースである。

　推薦コンテンツ選択部１４０は、ペルソナ管理データベース１３０に格納されたペルソナ情報、すなわち例えば先に図６等を参照して説明したユーザ単位のペルソナ管理データを用いて推薦するコンテンツを選択する。

　図１４に示すように、推薦コンテンツ選択部１４０は、公開ペルソナ取得部１４１、推薦項目選択部１４２、詳細情報探索部１４３、出力制御部（ハイライト処理等）１４４を有する。

　公開ペルソナ取得部１４１は、ユーザインタフェース１５０を介して、特定ユーザのペルソナ情報の取得要求を入力すると、ペルソナ管理データベース１３０に格納されたペルソナ情報の取得処理を行う。
　あるいは、外部情報取得部１１０から入力したユーザ情報に応じて、ペルソナ管理データベース１３０に格納されたペルソナ情報の取得処理を行う。
　例えば、外部情報取得部１１０の入力情報に基づいて、ユーザＡ，Ｂ，Ｃが一緒にいる、例えば並んで歩いていることの解析情報が得られた場合には、公開ペルソナ取得部１４１は、これらのユーザＡ～Ｃのペルソナ情報の取得処理を実行する。

　公開ペルソナ取得部１４１は、例えば先に図６等を参照して説明したユーザ単位のペルソナ管理データから、ペルソナ取得要求ユーザと、取得対象のペルソナ管理データのユーザとの関係レベルに応じて公開が許容される情報のみを選択して取得する。
　なお、ユーザ間の関係レベル情報も、ペルソナ管理データベース１３０に格納されている。

　ユーザインタフェース１５０を介して、ペルソナ情報の取得要求を行った場合は、取得要求ユーザと、取得対象のペルソナ管理データのユーザとの関係レベルに応じて公開が許容される情報のみを選択して取得する。
　また、前述したように、ユーザＡ，Ｂ，Ｃが一緒にいるとの判定に基づいて、これらのユーザＡ～Ｃのペルソナ情報の取得処理を実行する場合は、ユーザＡ～Ｃのすべての間の関係レベルに基づいて、ユーザＡ～Ｃの全てに公開が許容される情報のみを選択して取得する。

　例えば、ユーザ間の関係レベルが、Ａ＝知己である場合、ペルソナ取得対象のユーザのペルソナ管理データから、知己レベルの共有情報として設定されたペルソナ情報を選択取得する。

　また、例えば、ユーザ間の関係レベルが、Ｃ＝親密である場合、ペルソナ取得対象のユーザのペルソナ管理データから、親密レベルの共有情報として設定されたペルソナ情報を選択取得する。

　公開ペルソナ取得部１４１が取得したペルソナ情報は、推薦項目選択部１４２に入力される。
　推薦項目選択部１４２は、例えば、ペルソナ管理データベース１３０から複数のユーザ対応のペルソナ管理データ（公開許容情報のみ）を取得した場合、これらの複数のユーザ対応のペルソナ管理データから、各ペルソナ管理データ間で共通するデータを選択して推薦項目とする。
　これは、興味、嗜好の一致する項目を選択する処理である。

　なお、推薦コンテンツ選択部１４２は、外部情報取得部１１０を介して得られた推薦コンテンツの閲覧ユーザの嗜好、行動情報に一致する情報を選択して、推薦コンテンツとする処理を行うことも可能である。

　なお、推薦データ構成情報である項目は、例えば、先に図５を参照して説明したように複数の情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報）に区分されており、これらの情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報）から、取得した複数ユーザ対応のペルソナ管理データに共通に設定された項目（情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報））を選択する。
　この選択情報は、詳細情報探索部１４３に出力される。

　詳細情報探索部１４３は、推薦項目選択部１４２から入力した複数ユーザ対応のペルソナ管理データに共通に設定された項目（情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報））に基づくデータ検索を実行する。
　図１４に示すＷｅｂデータベース２１０を利用した検索を行う。
　この処理は、先に図１１を参照して説明した処理に対応する処理である。

　すなわち、複数ユーザ対応のペルソナ管理データに共通に設定された項目（情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報））をキーワードとしたＷｅｂデータベース２１のクローリング（検索、保存）を行う。
　このクローリング（検索、保存）の結果として、例えば図１１に示すような、具体的な料理が検索される。

　詳細情報探索部１４３は、この結果を、出力制御部（ハイライト表示等）１４４を介してユーザインタフェース１５０、すなわち表示部にハイライト表示する。
　なお、表示処理は、ハイライト表示に限らず、例えばリスト表示、あるいは推薦の料理を提供するレストランの地図情報の表示等、様々な態様が可能である。

　これらの表示結果を見て、例えば複数のユーザＡ，Ｂ，Ｃからなるグループは、すべてのユーザが好きな料理を提供するレストランを即座に検出することができる。

　次に、図１５に示すフローチャートを参照して、本開示の情報処理装置１００が実行する処理のシーケンスについて説明する。
　なお、図１５に示すフローに従った処理は、例えば、情報処理装置１００の記憶部に格納されたプログラムに従って、プログラム実行機能を有する制御部の制御の下で実行される。
　以下、各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ１０１）
　まず、ステップＳ１０１は、ユーザの操作により起動処理がなされる。
　あるいは、ユーザのセンサによる人検出等に応じた起動処理を行ってもよい。

　　（ステップＳ１０２）
　次に、起動処理がデータベースに格納されたデータの編集処理、例えば先に図６等を参照して説明したユーザ対応のペルソナ管理データ、あるいは、図３、図４を参照して説明したユーザ間の関係レベルに関する登録データの編集処理として起動されたか否かを判定する。
　これは、例えば、ユーザによる編集処理の実行要求がなされたか否かによって判定する。

　編集処理を目的とした起動である場合は、ステップＳ１２１において編集処理を実行して、ステップＳ１２２において、編集後のデータをペルソナ管理データベース１３０に格納する処理を実行する。
　なお、前述したように、編集処理を行う場合は、ペルソナ管理データ生成、更新部１２０がユーザ認証を行い、認証成立に伴い、識別された本人の関連情報のみの変更、削除等の編集が許容される。

　　（ステップＳ１０３）
　ステップＳ１０２において、起動処理がデータベースに格納されたデータの編集処理でないと判定した場合は、ステップＳ１０３に進み、ペルソナ管理データベース１３０からのペルソナ管理データの取得が可能か否かを判定する。

　この判定処理は、図１５に示す推薦コンテンツ選択部１４０の公開ペルソナ取得部１４１が実行する処理である。
　公開ペルソナ取得部１４１は、例えばユーザインタフェース１５０を介した特定ユーザのペルソナ管理データが、取得要求ユーザに公開を許容したペルソナデータを含むか否かの判定処理を実行する。

　あるいは、先に図１４を参照して説明したように、外部情報取得部１１０の入力情報からユーザＡ，Ｂ，Ｃが一緒にいることが解析されたような場合は、ユーザＡ～Ｃの全ての関係レベルに応じたユーザＡ～Ｃの公開許容ペルソナ管理データが存在するか否かを判定する。

　公開許容ペルソナ管理データが存在する場合は、ステップＳ１０４に進む。
　公開許容ペルソナ管理データが存在しない場合は、処理を終了する。

　　（ステップＳ１０４）
　ステップＳ１０３において、公開許容ペルソナ管理データが存在すると判定した場合は、ステップＳ１０４に進み、ペルソナ管理データベース１３０から、公開が許容されたベルソナ管理データを取得する。

　例えばユーザＡ～Ｃがいる場合、さらにユーザＡ～Ｃの関係レベルがすべて親密レベル（関係レベルＣ）であった場合、ユーザＡ～Ｃ３人のペルソナ管理データ中の親密レベル対応の公開許容情報を選択取得する。

　　（ステップＳ１０５）
　次に、ステップＳ１０５において、ユーザの嗜好・行動履歴を取得する。
　この処理は、現時点で得られる最新のユーザの嗜好・行動情報を用いて、推薦項目を決定するために実行する処理である。
　推薦項目の決定処理をペルソナ管理データのみを用いて実行する場合は、省略可能である。

　例えば、ステップＳ１０４において、、ユーザＡ～Ｃ３人のペルソナ管理データを取得した場合、ステップＳ１０５において、さらに、ユーザＡ～Ｃの嗜好・行動情報を外部情報取得部１１０の取得情報から取得する。

　　（ステップＳ１０６）
　ステップＳ１０６では、推薦項目の決定処理を実行する。この処理は、図１４を参照して説明した推薦コンテンツ選択部１４０の推薦項目選択部１４２の実行する処理である。
　推薦項目選択部１４２は、例えば、ペルソナ管理データベース１３０から複数のユーザ対応のペルソナ管理データを取得した場合、これらの複数のユーザ対応のペルソナ管理データから共通するデータを選択する。例えば一致する推薦項目を選択する。
　これは、興味、嗜好の一致する項目を選択する処理である。
　項目とは、先に図５を参照して説明した複数の情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報）に区分された項目である。

　なお、ステップＳ１０５において、ユーザの嗜好・行動情報を取得した場合は、ペルソナ管理データベース１３０から取得した複数ユーザ対応のペルソナ管理データと、ユーザの嗜好・行動情報から、嗜好の一致する推薦項目を選択する。

　なお、ペルソナ管理データは、先に図６等を参照して説明したように、ユーザ間の関係レベルに応じた関係レベル対応の公開許容情報を登録したデータであり、推薦コンテンツ選択部１４０の推薦項目選択部１４２は、ペルソナ管理データベース１３０から取得した複数のペルソナ管理データに対応する複数のユーザの関係レベルに基づいて決定される公開許容情報の範囲から推薦項目（推薦コンテンツ）を選択する処理を実行する。

　　（ステップＳ１０７）
　ステップＳ１０７では、ステップＳ１０６において選択した項目から、一致度の高い順に並べる集計処理を行う。

　　（ステップＳ１０８）
　ステップＳ１０８では、予め規定したしきい値より高い一致度を持つ項目が存在するか否かを判定する。
　存在する場合はステップＳ１０９に進む。存在しない場合は、処理を終了する。

　　（ステップＳ１０９）
　ステップＳ１０８において、予め規定したしきい値より高い一致度を持つ項目が存在すると判定した場合、ステップＳ１０９において、その高い一致度を持つ項目を推薦項目（推薦コンテンツ）として決定する。

　　（ステップＳ１１０）
　次に、ステップＳ１１０において、ステップＳ１０９で選択した高い一致度を持つ項目（推薦コンテンツ）を、出力制御部（ハイライト表示等）１４４を介してユーザインタフェース１５０、すなわち表示部にハイライト表示する。
　なお、表示処理は、ハイライト表示に限らず、例えばリスト表示、あるいは推薦の料理を提供するレストランの地図情報の表示等、様々な態様が可能である。

　　［４．広告出力を行う情報処理装置の構成例と処理シーケンスについて］
　次に、図１６以下を参照して広告出力を行う情報処理装置の構成例と処理シーケンスについて説明する。
　図１６は、本実施例に係る広告出力を行う情報処理装置１００Ｂの詳細構成を示すブロック図である。

　図１６に示す情報処理装置１００Ｂは、先に図１４を参照して説明した情報処理装置１００とほぼ同様の構成を有する。
　推薦コンテンツ選択部１４０に広告内容作成部１４５を有する点が異なる。
　この相違点のみについて説明する。

　推薦コンテンツ選択部１４０の広告内容作成部１４５は、詳細情報探索部１４３が、推薦項目選択部１４２から入力した複数ユーザ対応のペルソナ管理データに共通に設定された項目（情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報））に基づくデータ検索を実行した結果情報を入力する。

　広告内容作成部１４５は、この入力情報に基づいて、広告データベース２２０の検索を実行して、推薦項目選択部１４２から入力した複数ユーザ対応のペルソナ管理データに共通に設定された項目（情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報））に対応する広告を選択取得する。

　具体的には、例えば、推薦項目選択部１４２から入力した複数ユーザ対応のペルソナ管理データに共通に設定された項目（情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報））が、日本料理、寿司等の情報であった場合、日本料理や、寿司を提供する料理店等の広告情報を検索し、検索結果を、出力制御部を介してユーザインタフェースに出力する。

　本実施例では、単に、ユーザの嗜好の一致する推薦項目情報の提示のみではなく、その推薦項目対応の商品の広告や、商品を販売する店舗の広告や、料理を提供するレストランの広告等をユーザに提示することが可能となる。

　図１６に示す情報処理装置Ｂ１００を利用した処理のシーケンスについて図１７に示すフローチャートを参照して説明する。
　図１７に示すフローチャートは、先に説明した図１５に示すフローチャートとほぼ同様のフローである。
　ステップＳ１０９の後のステップＳ１１０ｂの処理のみが異なる。
　このステップＳ１１０ｂの処理について説明する。

　　（ステップＳ１１０ｂ）
　ステップＳ１１０ｂの処理は、図１６に示す推薦コンテンツ選択部１４０内の広告内容作成部１４５の実行する処理である。

　先行して実行されるステップＳ１０８において、予め規定したしきい値より高い一致度を持つ項目が存在すると判定した場合、ステップＳ１０９において、その高い一致度を持つ項目を推薦項目として決定する処理が実行される。

　広告内容作成部１４５は、ステップＳ１０９で選択された高い一致度を持つ項目に基づく広告検索処理を実行する。
　すなわち、広告データベース２２０の検索を実行して、推薦項目選択部１４２から入力した複数ユーザ対応のペルソナ管理データに共通に設定された項目（情報ジャンルと、詳細コンテンツ（ジャンル内情報））をキーワードとする広告検索を実行して広告を選択取得する。

　例えば、日本料理、寿司等の情報に基づく広告検索を実行する。
　この検索結果として得られた日本料理や、寿司を提供する料理店等の広告情報を検索し、検索結果を、出力制御部を介してユーザインタフェースに出力する。

　　［５．ユーザ変動に応じたペルソナ管理データ取得処理の変更処理例について］
　次に、ユーザ変動に応じたペルソナ管理データ取得処理の変更処理例について説明する。

　先に図１４を参照して説明したように、推薦コンテンツ選択部１４０の公開ペルソナ取得部１４１は、ユーザＡ，Ｂ，Ｃが一緒にいる場合、これらのユーザＡ～Ｃ各々のペルソナ管理データを、ペルソナ管理データベース１２０から取得する。

　ここで、例えば、ユーザＡの持つスマホが、図１４に示す情報処理装置１００の機能の少なくとも一部を実行する構成である場合、
　時間Ｔ１において、ユーザＡとユーザＢが一緒にいて、図１５に示すフローに従った処理を実行すると、ユーザＡとユーザＢの２人のペルソナ管理データをペルソナ管理データベース１３０から取得する処理が実行される。

　この処理の実行中にユーザＡ，Ｂのいる場所に新たに、ユーザＣが加わった場合、情報処理装置は、追加処理としてユーザＣのペルソナ管理データをデータベースから取得する処理を実行する。

　ユーザＣが新たに加わったことは、外部情報取得部１１０からの取得情報によって識別することができる。
　あるいはユーザＡによるユーザインタフェース１５０を介した入力によって検出してもよい。

　このように処理対象とするペルソナ管理データは、一緒にいるユーザに応じて動的（ダイナミック）に変更される。
　図１８以下を参照して、具体例について説明する。
　図１８は、ユーザＡ，Ｂが一緒に歩いており、ユーザＡの持つスマホが、図１４に示す情報処理装置１００の機能の少なくとも一部を実行する構成である場合の処理例を説明する図である。

　ユーザＡとユーザＢが一緒にいて、図１５に示すフローに従った処理を実行すると、ユーザＡとユーザＢの２人のペルソナ管理データをペルソナ管理データベース１３０から取得する処理が実行される。
　この場合、ユーザＡ，Ｂの関係レベルに応じた情報のみが取得されて、これらの選択情報に応じて推薦項目が決定されてユーザＡのスマホに表示される。

　ユーザＡ，Ｂの関係レベルは、レベルＢ（友人）であったとすると、図１８に示すように、
　ユーザＡのペルソナ管理データ中のレベルＢ（友人）対応の共有情報が推薦項目の選定対象とされる。
　同様に、ユーザＢのペルソナ管理データ中のレベルＢ（友人）対応の共有情報が推薦項目の選定対象とされる。
　推薦コンテンツ選択部１４０は、これらの選定対象から一致度の高い項目を推薦項目として選択し、Ｗｅｂデータベース２１０を検索して、検索結果をインタフェース、図の例ではユーザＡのスマホに表示して出力する。

　ここで、図１９に示すように、ユーザＡとユーザＢが一緒にいる場所にユーザＣが近づいてきたとする。
　この設定で、ユーザＡの持つスマホのカメラ機能が、ユーザＣの顔を撮影して、外部情報取得部がユーザＣの識別を行ったとする。

　このユーザ識別情報が、推薦コンテンツ選択部１４０の公開ペルソナ取得部１４１に入力されると、公開ペルソナ取得部１４１は、ペルソナ管理データベース１３０から、ユーザＣのペルソナ管理データを取得する。

　なお、ユーザＡ，Ｂの関係レベルは、レベルＢ（友人）であり、
　ユーザＡ，Ｃの関係レベルも、レベルＢ（友人）、
　ただし、ユーザＢ，Ｃの関係レベルは、レベルＡ（知己）であるとする。
　この場合、図１９に示すように、
　ユーザＡのペルソナ管理データ中のレベルＢ（友人）対応の共有情報が推薦項目の選定対象とされる。
　一方、ユーザＢとユーザＣのペルソナ管理データについては、レベルＡ（知己）対応の共有情報が推薦項目の選定対象とされる。

　推薦コンテンツ選択部１４０は、これらの選定対象から一致度の高い項目を推薦項目として選択し、Ｗｅｂデータベース２１０を検索して、検索結果をインタフェース、図の例ではユーザＡのスマホに表示して出力する。

　この処理を実行する場合の処理シーケンスについて、図２０に示すローチャートを参照して説明する。
　図２０に示すフローチャートは、先に説明した図１５に示すフローチャートとほぼ同様のフローである。
　ステップＳ１１０の後のステップＳ１１１の処理のみが異なる。
　このステップＳ１１１の処理について説明する。

　　（ステップＳ１１１）
　ステップＳ１１１の処理は、図１６に示す推薦コンテンツ選択部１４０内の公開ペルソナ取得部１４１の実行する処理である。
　ステップＳ１１１において、推薦コンテンツ選択部１４０内の公開ペルソナ取得部１４１は、ペルソナ管理データの取得可能なユーザが増加したか否かを判定する。
　増加しない場合は処理を終了する。
　一方、増加したと判定した場合は、ステップＳ１０４に進む。

　ペルソナ管理データの取得可能なユーザが増加したか否かの判定処理は、外部情報取得部１１０からの取得情報に基づいて実行する。例えば、ユーザＡの持つスマホのカメラ機能が、ユーザＣの顔を撮影して、外部情報取得部１１０がユーザＣの識別を行う。このユーザ識別情報が、推薦コンテンツ選択部１４０の公開ペルソナ取得部１４１に入力されると、公開ペルソナ取得部１４１は、ペルソナ管理データの取得可能なユーザが増加したと判定する。

　この判定処理が実行されると、ステップＳ１０４に進み、増加したユーザ対応のペルソナ管理データをペルソナ管理データベース１３０から取得する。
　なお取得対象情報は、その他のユーザとの関係レベルに基づいて決定される。

　このような処理を実行することで、ユーザの増減に対応した最適なペルソナ情報の取得処理が行われることになる。

　　［６．情報処理装置、および情報処理システムの構成例について］
　図１、図１４、図１６を参照して情報処理装置の構成例について説明したが、これら図１、図１４、図１６に示す機能は、すべて一つの装置、例えばユーザの所有するスマホやＰＣ等の装置内に構成することも可能であるが、その一部をサーバ等において実行する構成とすることも可能である。

　図２１にシステム構成例を示す。
　図２１（１）情報処理システム構成例１は、図１、図１４、図１６に示す機能を、すべて一つの装置、例えばユーザの所有するスマホやＰＣ等の装置内に構成した例である。
　ユーザの所有するスマホやＰＣはデータ検索を行う場合にのみＷｅｂサーバ（Ｗｅｂデータベース）２００と通信を実行してデータ検索を行う。

　図２１（２）情報処理システム構成例２は、図１、図１４、図１６に示す機能の一部をユーザの所有するスマホやＰＣ等のユーザ装置内に構成し、一部をユーザ装置と通信可能なデータ処理サーバ３００において実行する構成としたシステム例である。
　例えば、図１４に示すユーザインタフェース１５０と、外部情報取得部１１０の一部機能例えばカメラやセンサ機能のみをユーザ端末側に設け、その他の機能をすべてサーバ側で実行するといった構成が可能である。

　図２１（２）に示すシステムを利用することで、例えば以下の処理が可能となる。
　スマホやＰＣ等のユーザ端末に備えられた外部情報取得部の取得した外部情報をデータ処理サーバに送信する。
　データ処理サーバは、ユーザ端末から受信する外部情報に基づいて特定されるユーザに対応するユーザ単位のペルソナ管理データを、ペルソナ管理データベースから取得し、ペルソナ管理データの公開許容情報を取得して、公開許容情報から各ペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとする処理を行う。

　さらに、ユーザ端末は、少なくともユーザの識別情報と、ユーザの行動情報を取得し、サーバに送信する。サーバは、ユーザ端末から受信したユーザの識別情報と、ユーザの行動情報に基づいて、ペルソナ管理データを生成または更新する。
　このような処理が可能である。
　なお、ユーザ端末側の機能と、サーバ側の機能の機能分轄態様は、様々な異なる設定が可能であり、また、１つの機能を双方で実行する構成も可能である。

　　［７．情報処理装置のハードウェア構成例について］
　次に、図２２を参照して、情報処理装置のハードウェア構成例について説明する。
　図２２を参照して説明するハードウェアは、先に図１、図１４、図１６を参照して説明した情報処理装置の構成であり、また、図２１を参照して説明したデータ処理サーバ３００を構成する情報処理装置のハードウェア構成の一例である。

　ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）５０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）５０２、または記憶部５０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する制御部やデータ処理部として機能する。例えば、上述した実施例において説明したシーケンスに従った処理を実行する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）５０３には、ＣＰＵ５０１が実行するプログラムやデータなどが記憶される。これらのＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、およびＲＡＭ５０３は、バス５０４により相互に接続されている。

　ＣＰＵ５０１はバス５０４を介して入出力インタフェース５０５に接続され、入出力インタフェース５０５には、各種スイッチ、キーボード、マウス、マイクロホン、センサなどよりなる入力部５０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部５０７が接続されている。ＣＰＵ５０１は、入力部５０６から入力される指令に対応して各種の処理を実行し、処理結果を例えば出力部５０７に出力する。

　入出力インタフェース５０５に接続されている記憶部５０８は、例えばハードディスク等からなり、ＣＰＵ５０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部５０９は、Ｗｉ－Ｆｉ通信、ブルートゥース（登録商標）（ＢＴ）通信、その他インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介したデータ通信の送受信部として機能し、外部の装置と通信する。

　入出力インタフェース５０５に接続されているドライブ５１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはメモリカード等の半導体メモリなどのリムーバブルメディア５１１を駆動し、データの記録あるいは読み取りを実行する。

　　［８．本開示の構成のまとめ］
　以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

　なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
　（１）　ユーザ単位のペルソナ管理データを格納したペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得し、取得したペルソナ管理データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択部を有し、
　前記推薦コンテンツ選択部は、
　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する情報処理装置。

　（２）　前記ペルソナ管理データは、ユーザ間の関係レベルに応じた関係レベル対応の公開許容情報を登録したデータであり、
　前記推薦コンテンツ選択部は、
　取得した複数のペルソナ管理データに対応する複数のユーザの関係レベルに基づいて決定される公開許容情報の範囲から推薦コンテンツを選択する（１）に記載の情報処理装置。

　（３）　ユーザ間の関係レベルには、親密度に応じた複数の異なるレベルがあり、
　前記ペルソナ管理データは、
　親密度が高い関係レベルほど、公開許容情報が増加する設定を有するデータである（２）に記載の情報処理装置。

　（４）　前記ペルソナ管理データは、
　少なくともユーザの嗜好情報を含むデータである（１）～（３）いずれかに記載の情報処理装置。

　（５）　前記推薦コンテンツ選択部は、
　推薦コンテンツの閲覧ユーザの嗜好情報を取得し、取得した嗜好に一致度の高いコンテンツを推薦コンテンツとする（１）～（４）いずれかに記載の情報処理装置。

　（６）　前記推薦コンテンツ選択部は、
　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得したデータを利用したデータ検索処理を実行し、
　データ検索処理の結果データを推薦コンテンツとする（１）～（５）いずれかに記載の情報処理装置。

　（７）　前記推薦コンテンツ選択部は、
　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得したデータを利用した広告データ検索処理を実行し、
　広告データ検索処理の結果得られた広告データを出力する（１）～（６）いずれかに記載の情報処理装置。

　（８）　前記情報処理装置は、
　外部情報取得部と、
　外部情報取得部の取得した外部情報に基づいて、前記ペルソナ管理データを生成または更新するペルソナ管理データ生成、更新部を有する（１）～（７）いずれかに記載の情報処理装置。

　（９）　前記外部情報取得部は、
　少なくともユーザの識別情報と、ユーザの行動情報を取得し、
　前記ペルソナ管理データ生成、更新部は、
　前記外部情報取得部の取得したユーザの識別情報と、ユーザの行動情報に基づいて、前記ペルソナ管理データを生成または更新する（８）に記載の情報処理装置。

　（１０）　前記ペルソナ管理データ生成、更新部は、
　前記外部情報取得部の取得したユーザの識別情報と、ユーザの行動情報に基づいて、前記ユーザ間の関係レベルを推定する（８）または（９）に記載の情報処理装置。

　（１１）　前記推薦コンテンツ選択部は、
　外部情報取得部の取得した外部情報からユーザ識別情報を取得し、取得したユーザ識別情報に対応するユーザのペルソナ管理データを、前記ペルソナ管理データベースから取得する（１）～（１）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１２）　前記推薦コンテンツ選択部は、
　外部情報取得部の取得した外部情報に基づいて、新たな識別ユーザが検出された場合、新たな識別ユーザのペルソナ管理データを、前記ペルソナ管理データベースから追加取得する（１）～（１１）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１３）　ユーザ端末と、データ処理サーバを有する情報処理システムであり、
　前記ユーザ端末は、
　外部情報取得部の取得した外部情報を前記データ処理サーバに送信し、
　前記データ処理サーバは、
　前記ユーザ端末から前記外部情報を受信し、
　前記外部情報に基づいて特定される複数のユーザに対応するユーザ単位の複数のペルソナ管理データを、ペルソナ管理データベースから取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択して、前記ユーザ端末に送信する情報処理システム。

　（１４）　前記ペルソナ管理データは、ユーザ間の関係レベルに応じた関係レベル対応の公開許容情報を登録したデータであり、
　前記データ処理サーバは、
　前記ペルソナ管理データベースから取得した複数のペルソナ管理データに対応する複数のユーザの関係レベルに基づいて決定される公開許容情報の範囲から推薦コンテンツを選択する（１３）に記載の情報処理システム。

　（１５）　前記データ処理サーバは、
　前記ユーザ端末から受信する前記外部情報に基づいて、前記ペルソナ管理データを生成または更新するペルソナ管理データ生成、更新部を有する（１３）または（１４）に記載の情報処理システム。

　（１６）　前記ユーザ端末は、
　少なくともユーザの識別情報と、ユーザの行動情報を取得して、前記データ処理サーバに送信し、
　前記データ処理サーバの前記ペルソナ管理データ生成、更新部は、
　前記ユーザ端末から受信したユーザの識別情報と、ユーザの行動情報に基づいて、前記ペルソナ管理データを生成または更新する（１５）に記載の情報処理システム。

　（１７）　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
　前記情報処理装置の推薦コンテンツ選択部が、
　ユーザ単位のペルソナ管理データを格納したペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得し、取得したペルソナ管理データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択処理を実行し、
　前記推薦コンテンツ選択部は、前記推薦コンテンツ選択処理において、
　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する情報処理方法。

　（１８）　ユーザ端末と通信を実行するデータ処理サーバにおいて実行する情報処理方法であり、
　前記ユーザ端末の取得した外部情報を受信し、
　前記外部情報に基づいて特定される複数のユーザに対応するユーザ単位の複数のペルソナ管理データをペルソナ管理データベースから取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択して、前記ユーザ端末に送信する情報処理方法。

　（１９）　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
　前記情報処理装置の推薦コンテンツ選択部に、
　ユーザ単位のペルソナ管理データを格納したペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得する処理と、取得したペルソナ管理データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択処理を実行させ、
　前記推薦コンテンツ選択処理において、
　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得させて、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する処理を実行させるプログラム。

　（２０）　ユーザ端末と通信を実行するデータ処理サーバにおいて情報処理を実行させるプログラムであり、
　前記ユーザ端末の取得した外部情報の受信処理と、
　前記外部情報に基づいて特定される複数のユーザに対応するユーザ単位の複数のペルソナ管理データをペルソナ管理データベースから取得する処理と、
　取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択して、前記ユーザ端末に送信する処理を実行させるプログラム。

　また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

　なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、複数ユーザの好みに応じたコンテンツを推薦コンテンツとして選択して提示する処理を可能とした構成が実現される。
　具体的には、例えば、ペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得し、取得データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択部を有する。推薦コンテンツ選択部は、データベースから複数ユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する。ペルソナ管理データはユーザ間の関係レベルに応じた関係レベル対応の公開許容情報を登録したデータであり、推薦コンテンツ選択部は、関係レベルに基づいて決定される公開許容情報の範囲から推薦コンテンツを選択する。
　本構成により、複数ユーザの好みに応じたコンテンツを推薦コンテンツとして選択して提示する処理を可能とした構成が実現される。

　　１０　情報処理装置
　　１１　外部情報取得部
　　１２　ペルソナ管理データ生成、更新部
　　１３　ペルソナ管理データベース
　　１４　推薦コンテンツ選択部
　　１５　出力部
　　２１　Ｗｅｂデータベース
　１０　　情報処理装置
　１１０　外部情報取得部
　１１１　外部情報取得処理実行部
　１１２　行動情報記憶部
　１１３　環境情報記憶部
　１１４　ユーザ情報記憶部
　１２０　ペルソナ管理データ生成、更新部
　１３０　ペルソナ管理データベース
　１４０　推薦コンテンツ選択部
　１４１　公開ペルソナ取得部
　１４２　推薦項目選択部
　１４３　詳細情報探索部
　１４４　出力制御部（ハイライト処理等）
　１５０　ユーザインタフェース
　２００　Ｗｅｂサーバ
　２１０　Ｗｅｂデータベース
　３００　データ処理サーバ
　５０１　ＣＰＵ
　５０２　ＲＯＭ
　５０３　ＲＡＭ
　５０４　バス
　５０５　入出力インタフェース
　５０６　入力部
　５０７　出力部
　５０８　記憶部
　５０９　通信部
　５１０　ドライブ
　５１１　リムーバブルメディア

Claims (20)

1. 　ユーザ単位のペルソナ管理データを格納したペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得し、取得したペルソナ管理データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択部を有し、
   　前記推薦コンテンツ選択部は、
   　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する情報処理装置。
2. 　前記ペルソナ管理データは、ユーザ間の関係レベルに応じた関係レベル対応の公開許容情報を登録したデータであり、
   　前記推薦コンテンツ選択部は、
   　取得した複数のペルソナ管理データに対応する複数のユーザの関係レベルに基づいて決定される公開許容情報の範囲から推薦コンテンツを選択する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 　ユーザ間の関係レベルには、親密度に応じた複数の異なるレベルがあり、
   　前記ペルソナ管理データは、
   　親密度が高い関係レベルほど、公開許容情報が増加する設定を有するデータである請求項２に記載の情報処理装置。
4. 　前記ペルソナ管理データは、
   　少なくともユーザの嗜好情報を含むデータである請求項１に記載の情報処理装置。
5. 　前記推薦コンテンツ選択部は、
   　推薦コンテンツの閲覧ユーザの嗜好情報を取得し、取得した嗜好に一致度の高いコンテンツを推薦コンテンツとする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 　前記推薦コンテンツ選択部は、
   　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得したデータを利用したデータ検索処理を実行し、
   　データ検索処理の結果データを推薦コンテンツとする請求項１に記載の情報処理装置。
7. 　前記推薦コンテンツ選択部は、
   　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得したデータを利用した広告データ検索処理を実行し、
   　広告データ検索処理の結果得られた広告データを出力する請求項１に記載の情報処理装置。
8. 　前記情報処理装置は、
   　外部情報取得部と、
   　外部情報取得部の取得した外部情報に基づいて、前記ペルソナ管理データを生成または更新するペルソナ管理データ生成、更新部を有する請求項１に記載の情報処理装置。
9. 　前記外部情報取得部は、
   　少なくともユーザの識別情報と、ユーザの行動情報を取得し、
   　前記ペルソナ管理データ生成、更新部は、
   　前記外部情報取得部の取得したユーザの識別情報と、ユーザの行動情報に基づいて、前記ペルソナ管理データを生成または更新する請求項８に記載の情報処理装置。
10. 　前記ペルソナ管理データ生成、更新部は、
    　前記外部情報取得部の取得したユーザの識別情報と、ユーザの行動情報に基づいて、前記ユーザ間の関係レベルを推定する請求項８に記載の情報処理装置。
11. 　前記推薦コンテンツ選択部は、
    　外部情報取得部の取得した外部情報からユーザ識別情報を取得し、取得したユーザ識別情報に対応するユーザのペルソナ管理データを、前記ペルソナ管理データベースから取得する請求項１に記載の情報処理装置。
12. 　前記推薦コンテンツ選択部は、
    　外部情報取得部の取得した外部情報に基づいて、新たな識別ユーザが検出された場合、新たな識別ユーザのペルソナ管理データを、前記ペルソナ管理データベースから追加取得する請求項１に記載の情報処理装置。
13. 　ユーザ端末と、データ処理サーバを有する情報処理システムであり、
    　前記ユーザ端末は、
    　外部情報取得部の取得した外部情報を前記データ処理サーバに送信し、
    　前記データ処理サーバは、
    　前記ユーザ端末から前記外部情報を受信し、
    　前記外部情報に基づいて特定される複数のユーザに対応するユーザ単位の複数のペルソナ管理データを、ペルソナ管理データベースから取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択して、前記ユーザ端末に送信する情報処理システム。
14. 　前記ペルソナ管理データは、ユーザ間の関係レベルに応じた関係レベル対応の公開許容情報を登録したデータであり、
    　前記データ処理サーバは、
    　前記ペルソナ管理データベースから取得した複数のペルソナ管理データに対応する複数のユーザの関係レベルに基づいて決定される公開許容情報の範囲から推薦コンテンツを選択する請求項１３に記載の情報処理システム。
15. 　前記データ処理サーバは、
    　前記ユーザ端末から受信する前記外部情報に基づいて、前記ペルソナ管理データを生成または更新するペルソナ管理データ生成、更新部を有する請求項１３に記載の情報処理システム。
16. 　前記ユーザ端末は、
    　少なくともユーザの識別情報と、ユーザの行動情報を取得して、前記データ処理サーバに送信し、
    　前記データ処理サーバの前記ペルソナ管理データ生成、更新部は、
    　前記ユーザ端末から受信したユーザの識別情報と、ユーザの行動情報に基づいて、前記ペルソナ管理データを生成または更新する請求項１５に記載の情報処理システム。
17. 　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
    　前記情報処理装置の推薦コンテンツ選択部が、
    　ユーザ単位のペルソナ管理データを格納したペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得し、取得したペルソナ管理データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択処理を実行し、
    　前記推薦コンテンツ選択部は、前記推薦コンテンツ選択処理において、
    　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する情報処理方法。
18. 　ユーザ端末と通信を実行するデータ処理サーバにおいて実行する情報処理方法であり、
    　前記ユーザ端末の取得した外部情報を受信し、
    　前記外部情報に基づいて特定される複数のユーザに対応するユーザ単位の複数のペルソナ管理データをペルソナ管理データベースから取得して、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択して、前記ユーザ端末に送信する情報処理方法。
19. 　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
    　前記情報処理装置の推薦コンテンツ選択部に、
    　ユーザ単位のペルソナ管理データを格納したペルソナ管理データベースから、ユーザ単位のペルソナ管理データを取得する処理と、取得したペルソナ管理データから推薦コンテンツを選択する推薦コンテンツ選択処理を実行させ、
    　前記推薦コンテンツ選択処理において、
    　前記ペルソナ管理データベースから、複数のユーザ各々に対応する複数のペルソナ管理データを取得させて、取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択する処理を実行させるプログラム。
20. 　ユーザ端末と通信を実行するデータ処理サーバにおいて情報処理を実行させるプログラムであり、
    　前記ユーザ端末の取得した外部情報の受信処理と、
    　前記外部情報に基づいて特定される複数のユーザに対応するユーザ単位の複数のペルソナ管理データをペルソナ管理データベースから取得する処理と、
    　取得した複数のペルソナ管理データ間で共通するデータを推薦コンテンツとして選択して、前記ユーザ端末に送信する処理を実行させるプログラム。

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