WO2019142429A1 - 情報処理装置、分析方法、及び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 - Google Patents

情報処理装置、分析方法、及び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 Download PDF

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WO2019142429A1
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WO
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group
influence
data
tendency
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PCT/JP2018/039921
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卓哉 佐々木
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日本電気株式会社
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Definitions

  • the present invention relates to an information processing apparatus, an analysis method, and a program.
  • an inbound service provider refers to all providers, such as retailers, lodging, transportation, and service providers, who may use inbound travelers as customers.
  • Patent Document 1 discloses an information processing apparatus that performs various analyzes of tax exemption in product sales using a POS (Point Of Sales) system.
  • Patent Document 1 discloses analysis using a POS system, it does not provide a standard as to which one of a group of persons is likely to make sales more likely.
  • one of the purposes to be achieved by the embodiments disclosed in the present specification is to provide reference information as to who in a group of people appeals to which sales are likely to be achieved.
  • An information processing apparatus comprises: data receiving means for receiving group information which is data concerning a group of members composed of a plurality of persons; and group information received by the data receiving means; An influence information generation unit that generates influence information that is data indicating the degree of influence of members belonging to the group to the other members of the group; and the influence information generated by the influence information generation unit And data transmission means for transmitting to another device.
  • the information processing apparatus receives group information which is data relating to a group of members composed of a plurality of persons, analyzes the received group information, and belongs to the group Generating influence information, which is data indicating a degree of influence on other members belonging to the group, and transmitting the generated influence information to another device.
  • a program comprises a data receiving step of receiving group information which is data concerning a group consisting of a plurality of persons, and analyzing the received group information to obtain the group of members belonging to the group.
  • an information processing apparatus, an analysis method, and a program that can provide information serving as a reference for achieving sales if appealing to a group of a plurality of persons is provided. can do.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a functional configuration of the information processing apparatus according to the embodiment. It is a table
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of an information processing apparatus 10 according to the outline of the embodiment.
  • the information processing apparatus 10 includes a data receiving unit 11, an influence information generating unit 12, and a data transmitting unit 13.
  • the data receiving unit 11 receives group information.
  • the group information is data on a group whose members are composed of a plurality of persons.
  • the group information may be any data reflecting the relationship between members, such as, for example, history information of communication exchanged between members belonging to the group.
  • the data format of group information is arbitrary.
  • the group information may be text data, sound data, or image data.
  • the data receiving unit 11 acquires, for example, group information transmitted by a terminal such as a smartphone used by a member belonging to the group by wired or wireless communication.
  • the transmission source of the group information is not limited to this.
  • the data receiving unit 11 may acquire group information transmitted by a server or the like of a provider who provides a communication tool by wired or wireless communication.
  • the influence information generation unit 12 analyzes the group information received by the data reception unit 11 and generates influence information.
  • the influence information is data indicating the degree of influence of members belonging to a group to other members belonging to the group. More specifically, the influence information is information associated with the degree of influence of at least one member belonging to the group and identification information for identifying the member having the influence.
  • This identification information may be any information that can identify a member within a group, and may be, for example, a name, an identifier, a code such as an ID, or the like. It may be information indicating a feature that can be grasped from the appearance of.
  • the data transmission unit 13 transmits the influence information generated by the influence information generation unit 12 to another device.
  • the data transmission unit 13 transmits the influence information as an index of the influence in the group regarding the purchase of the material.
  • the commercial material may be an entity or an intangible entity such as a service.
  • the data transmission unit 13 may use, for example, wired or influential information as an index of influence in the group regarding purchase of a commercial material to a device of the business provider that provides the customer with a commercial material such as an inbound service business entity. Transmit by wireless communication.
  • the other apparatus of the transmission destination may be an output apparatus such as a display or a printer connected to the information processing apparatus 10.
  • the influence information is generated based on the group information. For this reason, it is possible to obtain information for grasping which person in the group is the person having the influence in the group. That is, it becomes easy to identify the influencer in the group. As described above, according to the information processing apparatus 10, it is possible to provide information serving as a reference as to which person in a group consisting of a plurality of people can easily appeal to achieve sales.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a functional configuration of the information processing apparatus 10 according to the embodiment.
  • the information processing apparatus 10 includes a data receiving unit 11, an action tendency information generating unit 14, an influence information generating unit 12, and a data transmitting unit 13.
  • the information processing apparatus 10 is an apparatus for analyzing information on a group in which members are configured by a plurality of inbound travelers visiting a specific country (for example, Japan), and the behavior tendency of the inbound traveler. To explain, this is an example. That is, the members of the group may not be inbound travelers. Also, the analysis target person of the behavioral tendency may not be the inbound traveler.
  • the data receiving unit 11 receives group information as described above.
  • conversation information, SNS information, and video information are received as group information.
  • the conversation information is information on a voice call between members of the group.
  • the conversation information is acquired, for example, by a conversation information acquisition module incorporated in a terminal such as a smartphone used by the member.
  • This module is a module for recording a voice call between members and transmitting the recorded voice information to the information processing apparatus 10. Note that this module transmits the recorded voice information to the information processing apparatus 10 together with, for example, information that can identify a member or a terminal.
  • the conversation information is call history information.
  • SNS (Social Networking Service) information is a message by text, an image, etc. exchanged between members of a group on SNS. That is, the SNS information is message history information.
  • the conversation information and the SNS information are history information of communication exchanged between members belonging to the group.
  • the SNS information includes administrator information of a group created to exchange messages between members.
  • the administrator information is, for example, information indicating who created a group on a communication tool (ie, an application of SNS).
  • the SNS information includes manager information of the group created on the communication tool in order to communicate among the members belonging to the group.
  • the SNS information is acquired, for example, by an SNS information acquisition module incorporated in a terminal such as a smartphone used by a member.
  • This module is a module that acquires an operation log on the communication tool (that is, history information of a message and administrator information), and transmits the acquired history information and administrator information to the information processing apparatus 10.
  • this module transmits the acquired information to the information processing apparatus 10 together with, for example, information capable of identifying a member or a terminal.
  • the SNS information may be transmitted to the information processing apparatus 10 from a service provider of the SNS, that is, an enterprise providing a communication tool. In this case, SNS information is transmitted to the information processing apparatus 10 from an apparatus such as a server managed by the provider.
  • the video information is image data obtained by photographing the movement of a group consisting of a plurality of members belonging to the group.
  • the image information may be image data of a still image or image data of a moving image.
  • the video information is acquired, for example, by a video information acquisition module incorporated in a terminal such as a smartphone used by a member.
  • This module is a module that acquires image data captured by a camera included in the terminal and transmits the acquired image data to the information processing apparatus 10. Note that this module transmits image data to the information processing apparatus 10 together with, for example, information that can identify a member or a terminal.
  • this video information is image data in which each member photographs each other while walking in a group.
  • the relative position between the members while walking can be grasped.
  • this relative position is used to calculate the score of influence, as an example. That is, for the person who is walking at the top, the score of influence is added.
  • the influence of a member may be determined by another method based on video information. For example, the score of the influence of the member may be calculated based on the information of the gaze of the member analyzed from the video information. That is, for example, the score of influence may be added to the person who has the largest number of times of gaze.
  • the line of sight can be identified by, for example, detecting a feature point around the eye such as the inner corner of the eye, the corner of the eye, the pupil, etc. using a face feature point detection technique, but other identification methods of the line of sight may be used.
  • the video information may be acquired from a camera installed in the city.
  • the data receiving unit 11 receives the service procedure information.
  • the service procedure information is data including information on a service received by an inbound traveler visiting a specific country and information indicating an attribute of the inbound traveler.
  • the data receiving unit 11 receives, for example, service procedure information managed by the inbound service provider. That is, the data receiving unit 11 receives service procedure information transmitted from an apparatus such as a server managed by the inbound service provider to the information processing apparatus 10 by wired or wireless communication.
  • the data receiving unit 11 stores the received group information and service procedure information in a storage device such as a memory 51 described later.
  • the influence information generation unit 12 executes processing to be described later using the group information stored in the storage device.
  • the behavior tendency information generation unit 14 executes processing described later using the service procedure information stored in the storage device.
  • the influence information generation unit 12 analyzes the group information to generate the influence information. As shown in FIG. 2, the influence information generation unit 12 calculates the score by the voice analysis unit 121, the communication content analysis unit 122, the video analysis unit 123, the group manager determination unit 124, the group specification unit 125, and the like. And a unit 126.
  • the voice analysis unit 121 performs voice recognition processing on the conversation information, and converts voice data into text data.
  • the communication content analysis unit 122 analyzes the communication history such as the call history and the message history of the SNS information converted into text by the voice analysis unit 121 by natural language processing.
  • the communication content analysis unit 122 analyzes the communication history according to a predetermined evaluation item. For example, the communication content analysis unit 122 can calculate the number of utterances for each member in a call, who is the member who spoke first or last in a series of conversations, the number of message transmissions for each member in SNS, utterances or messages related to travel plans To analyze who went.
  • the communication content analysis unit 122 performs analysis processing required for identification by the group identification unit 125. Specifically, for example, the communication content analysis unit 122 analyzes whether the communication history includes a predetermined keyword. However, this is an example, and the communication content analysis unit 122 may perform other analysis processing as analysis processing required for identification by the group identification unit 125.
  • the video analysis unit 123 performs an image recognition process on the video information, and determines who is walking at the top while the group is moving.
  • the video analysis unit 123 determines who is walking at the top by, for example, determining the relative position of each member from each image data transmitted from the terminal of each member of the group.
  • the video analysis unit 123 performs analysis processing required for identification by the group identification unit 125.
  • the video analysis unit 123 analyzes the number of members, the gender of each member, and the age of each member from the image data.
  • the video analysis unit 123 may perform other analysis processing as analysis processing required for identification by the group identification unit 125.
  • the number of members, the gender of each member, and the age of each member may be analyzed by the communication content analysis unit 122.
  • the group manager determination unit 124 determines which of the members is the group manager on the communication tool according to the manager information included in the received SNS information.
  • the group identification unit 125 identifies a group based on the received group information. That is, the group identification unit 125 generates, based on the group information, information for identifying the specific configuration of the analysis target group of influence. This information includes an ID for identifying a group, the type of group, the number of members, and a group member list.
  • FIG. 3 is a table showing an example of the information generated by the group identification unit 125. As shown in FIG.
  • the group identification unit 125 for example, numbers the IDs in order for each group.
  • the type of group is, for example, a type of travel such as a family trip or tour tour.
  • the group identification unit 125 determines the type of group based on, for example, the analysis result by the communication content analysis unit 122.
  • the group identification unit 125 also determines the number of people in the group based on, for example, the analysis result of the video analysis unit 123.
  • the group identification unit 125 may determine the number of persons based on the communication history.
  • the group member list is information indicating an attribute of each member. Examples of this attribute include the nationality, gender, and age of each member.
  • the group identification unit 125 determines the nationality of each member based on the analysis result of the communication content analysis unit 122, for example. Specifically, for example, the nationality of each member is determined by determining the language used for communication. Also, the group identification unit 125 determines the gender and age of each member based on, for example, the analysis result by the video analysis unit 123.
  • the information which shows the attribute for every member is not restricted to these, A name may be sufficient, and information etc. which show the characteristic which can be grasped from appearance may be sufficient.
  • the group identification unit 125 generates information for identifying a specific configuration of the analysis target group of influence using the group information received by the data reception unit 11.
  • the identifying unit 125 may identify the configuration of the group using other information.
  • the group identification unit 125 may determine the number of members, the attributes of the members, and the like using information on the groups managed in the communication tool and the profile information of the members.
  • the data receiving unit 11 receives the information on the group managed in the communication tool and the profile information of the member from the terminal of the member, the server of the SNS provider, or the like.
  • the group identification unit 125 may identify the group using the service procedure information such as the reservation information of the aircraft and the accommodation received by the data reception unit 11.
  • the group identification unit 125 generates information for identifying a group using various information such as the name and the number of people included in the reservation information.
  • the group identification unit 125 uses, for example, information capable of identifying the member or the terminal received by the data reception unit 11 together with the group information, to the member from among the reservation information received by the data reception unit 11. Extract only relevant reservation information. Then, the group identification unit 125 generates information for identifying a group using the extracted reservation information.
  • the score calculation unit 126 calculates a score of influence within each group of the members identified by the group identification unit 125 in accordance with a predetermined evaluation item.
  • FIG. 4 is a table showing an example of evaluation items used by the score calculation unit 126 and a score for each evaluation item.
  • the value of the score shown by FIG. 4 is an example, and the value of the score which the score calculation part 126 uses is not restricted to the value shown in FIG.
  • the score calculation unit 126 adds a value corresponding to the number of utterances as a score for the member according to the analysis result by the communication content analysis unit 122. That is, the score calculation unit 126 adds a large score to a member having a large number of utterances.
  • FIG. 4 shows an example in which the score is added only to the member with the largest number of utterances and the member with the second largest number, the members with the number of utterances of 3rd and subsequent ones are shown. The score may be added to.
  • the score calculation unit 126 adds a score of a predetermined value to the member who spoke first or last in a series of conversations, according to the analysis result by the communication content analysis unit 122.
  • the score calculation unit 126 adds a score of a predetermined value to the member who is the manager of the group on the communication tool according to the determination result of the group manager determination unit 124.
  • the score calculation unit 126 adds a value corresponding to the number of times of message transmission as a score for the member, according to the analysis result by the communication content analysis unit 122. That is, the score calculation unit 126 adds a large score to a member having a large number of message transmissions.
  • the example shown in FIG. 4 shows an example in which the score is added only to the member with the largest number of message transmissions and the second largest member, the number of message transmissions is third and later The score may be added to the members of.
  • the score calculation unit 126 adds a score of a predetermined value to the member who performed the utterance or the message related to the travel plan according to the analysis result by the communication content analysis unit 122.
  • the score calculation unit 126 adds a score of a predetermined value to the member walking at the top according to the analysis result by the video analysis unit 123.
  • the score calculation unit 126 may add a score of a predetermined value to a member walking at the beginning of each unit time.
  • the score calculation unit 126 may calculate the score in accordance with evaluation items other than the above. For example, a score of a predetermined value may be added depending on whether the member is in charge of a travel manager (for example, a member who is a reservation person such as accommodation). Note that whether or not the person in charge of the travel manager is determined by, for example, analysis of the communication history, such as whether a message or a message including a specific keyword has been sent. Further, in the present embodiment, the score calculation unit 126 uses the relative position at the time of movement of each member acquired from the video information to calculate the score, but other information acquired from the video information calculates the score May be used. For example, the walking manner, walking speed, clothes, and the like of each member acquired from the video information may be used to calculate the score.
  • FIG. 5 is a table showing an example of the calculation result of the score for each member by the score calculation unit 126.
  • the score calculation unit 126 determines that “member 01-c” is the influencer in the group in the group whose group ID is “group 001”.
  • the score calculation unit 126 determines that “member 02-c” is the influencer in the group in the group whose group ID is “group 002”.
  • An influencer is a person who influences purchasing decision making in the group.
  • the score calculation unit 126 outputs the calculated score for each member to the data transmission unit 13 as influence information. More specifically, the score calculation unit 126 uses information in which identification information for identifying a member and a score are associated with each other as influence information.
  • the identification information associated with the score is, for example, attribute information of the group member list generated by the group identification unit 125.
  • the influence information may not be the score of each member in the group, but may be identification information of a member determined to be an influencer. Further, the influence information may be an index value representing the strength of the influence converted based on the score.
  • the influential information generation unit 12 calculates the influential score of each member by using the communication history information, the manager information of the group in the communication tool, and the video information. Generate information. For this reason, it is possible to reflect the actual relationship between members in the score, and to accurately estimate the influence within each group of members.
  • the influence information generation unit 12 uses communication history information, group manager information in the communication tool, and video information. However, the influence information generation unit 12 may generate the influence information using only any one of these pieces of information. In addition, the influence information generation unit 12 may generate the influence information using any two of these pieces of information. In addition, the influence information generation unit 12 may generate influence information by further using information other than these three pieces of information.
  • the influence information since the influence information is generated, it becomes easy to specify the influencer in the group.
  • an inbound service provider who has acquired influence information may conduct efficient sales activities related to sales of products by approaching the influencer indicated by the influence information among members of the group. It becomes possible. Sales activities mean various activities related to sales such as sales operations, marketing, and promotion.
  • the behavior tendency information generating unit 14 analyzes the service procedure information received by the data receiving unit 11 and generates behavior tendency information which is data indicating the tendency of the behavior of the inbound traveler visiting a specific country.
  • the action tendency information generation unit 14 includes a consumption tendency information generation unit 141 and a schedule tendency information generation unit 142, and consumption trend information and a schedule as action trend information.
  • Generate trend information is data indicating the consumption trend of the inbound traveler, that is, the purchase trend of the merchandise.
  • the schedule tendency information is data indicating a stay tendency or a movement tendency of the inbound traveler. That is, the schedule tendency information is data indicating the tendency of where and when the inbound travelers stay in a particular country.
  • the behavior tendency information generation unit 14 analyzes the service procedure information received by the data reception unit 11.
  • the service procedure information includes information on services received by inbound travelers visiting specific countries (hereinafter referred to as service information) and information indicating attributes of the inbound travelers (hereinafter referred to as personal information). It is data.
  • the service procedure information is, for example, information held by the inbound service provider.
  • Service procedure information may include all information related to inbound travelers (e.g., foreigners visiting Japan).
  • the service information may be, for example, the type of transaction, the transaction amount (ie, the purchase amount), the item to be traded, the place where the transaction was made, the service procedure performed by the inbound traveler in a particular country Information about Thus, service information can also be referred to as information about the purchase of goods by inbound travelers visiting a particular country.
  • the personal information is information indicating an attribute of the purchaser, and is, for example, information specific to the inbound traveler such as passport information of the inbound traveler, name, nationality, gender, age, family structure, and the like.
  • the data receiving unit 11 of the information processing apparatus 10 receives, for example, the following information as service procedure information from an apparatus such as a server of the duty free shop. That is, the data receiving unit 11 uses, as service procedure information whose transaction type is “tax exempt”, items purchased by foreigners visiting Japan, the quantity, the transaction amount, the location information of the duty free shop, the date and time information when the tax free transaction was performed, , Receive personal information of the purchaser.
  • the information processing apparatus 10 stores the service procedure information transmitted from the inbound service provider. Thus, the information processing apparatus 10 collects a sufficient amount of service procedure information to perform statistical analysis. Then, the behavior trend information generation unit 14 generates consumption trend information and schedule trend information by statistically analyzing the collected service procedure information. Therefore, the information processing apparatus 10 may include, for example, a database that stores service procedure information. For example, the data receiving unit 11 stores the received service procedure information in this database, and the behavior tendency information generating unit 14 generates consumption trend information and schedule tendency information by analyzing the information in the database.
  • the consumption trend information generation unit 141 statistically analyzes the service procedure information, and generates, as the consumption trend information, data indicating the purchase tendency of the merchandise according to the attribute of the inbound traveler (attribute of the purchaser).
  • FIG. 6 is a table showing an example of consumption trend information generated by the consumption trend information generation unit 141.
  • FIG. 6 as an example, the buying tendency of male Chinese in 20's for duty-free transaction and the buying tendency of female Chinese in 20's, and the male Chinese in 20's for transactions related to airline ticket reservation. The purchasing tendency and the purchasing tendency of female Chinese in their 20s are shown.
  • the consumption trend information generation unit 141 uses the purchase ratio for each item, the ratio of the amount of money used in one transaction, the ratio of the date and time of occurrence of the transaction (occurrence month), and the like as the purchase trend for the tax-exempt transaction. Generate information about the percentage of where the transaction originated (the location of the store where the transaction originated). In addition, the consumption trend information generation unit 141 uses the purchase ratio for each item (utilization ratio of each service), the ratio of the amount used in one transaction, and the transaction as purchase trends for transactions related to airline ticket reservation. Generate information about the ratio of occurrence date (occurrence month).
  • consumption trend information indicates that item X1 is likely to be purchased at location X3 at time X2 by inbound travelers of attribute X (eg, attributes specified by nationality, age, and gender), inbound travel of attribute X It is possible to conduct efficient sales activities by distributing discount coupons for purchasing item X1 at location X3 at time X2.
  • attribute X eg, attributes specified by nationality, age, and gender
  • the schedule trend information generation unit 142 statistically analyzes the service procedure information, and generates data indicating a stay trend or a move trend according to the attribute of the inbound traveler as the schedule trend information.
  • the schedule trend information generation unit 142 generates schedule trend information for each attribute of the inbound traveler, using the location information about the service received by the inbound traveler, which is included in the service procedure information.
  • the location information on the service received by the inbound traveler is, for example, route information included in service procedure information on the purchase of a ticket for transportation such as an aircraft, a railway, or a bus.
  • the schedule tendency information generation unit 142 generates data indicating the tendency of the period of stay by using date information on the service in addition to the location information on the service received by the inbound traveler.
  • the movement tendency of the inbound traveler can be analyzed by using the route information included in the service procedure information on the purchase of a ticket for transportation, as described above, it can be analyzed by other information.
  • Good For example, using the location information of the store included in the service procedure information on the purchase of the merchandise at the store as the location information on the service, and using the information on the transaction date as the date information on the service It may be analyzed.
  • FIG. 7 is a table showing an example of schedule trend information generated by the schedule trend information generation unit 142.
  • the schedule trend of male Chinese in the 40s and the schedule trend of female Chinese in the 40s are shown.
  • the schedule tendency information generation unit 142 generates information on the ratio of the stay period and the ratio of the stay location in a specific country (for example, Japan) as data on the tendency to stay, and moves as data on the tendency to move. Generate information about the percentage of patterns in the route.
  • the inbound service provider can easily understand the staying tendency or the moving tendency according to the attribute of the inbound traveler by using the schedule tendency information generated in this way. Therefore, the inbound service provider can perform efficient sales activities in accordance with the stay trend or the move trend.
  • the information processing apparatus 10 can acquire service procedure information from a plurality of inbound service providers and perform analysis based on the acquired information. For this reason, the trend can be predicted with higher accuracy than when one inbound service provider analyzes the purchasing trend alone.
  • the data transmission unit 13 transmits the influence information generated by the influence information generation unit 12 and the action tendency information generated by the action tendency information generation unit 14 to another device. Specifically, for example, the data transmission unit 13 transmits the influential information and the behavioral tendency information by wire or wireless communication to the device of the business operator that provides the customer with the product such as the inbound service business operator. .
  • the data transmission unit 13 transmits the influence information and the behavior tendency information at an arbitrary predetermined timing.
  • the data transmission unit 13 may perform transmission at a timing when a service procedure by a member belonging to a group in which the influence information is generated by the influence information generation unit 12 occurs.
  • the data transmission unit 13 may, for example, influence the service information at the timing when the data reception unit 11 receives the service procedure information including information that can be associated with the members of the group (for example, identification information of members).
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of an operation related to generation of influence information in the information processing apparatus 10.
  • an operation related to generation of influence information in the information processing apparatus 10 will be described with reference to FIG.
  • step 100 the data receiving unit 11 receives group information.
  • step 101 the data receiving unit 11 stores the received group information in a storage device such as a memory 51 described later.
  • step 102 the voice analysis unit 121, the communication content analysis unit 122, and the video analysis unit 123 analyze group information.
  • the group manager determination unit 124 specifies a group manager on the communication tool.
  • step 103 the group identification unit 125 identifies the details of the analysis target group of influence.
  • step 104 the score calculation unit 126 calculates a score of influence within each group of the members specified by the group specification unit 125, and generates influence information.
  • step 105 the data transmission unit 13 transmits the generated influence information to another device.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of an operation related to generation of action tendency information in the information processing apparatus 10.
  • an operation relating to generation of action tendency information in the information processing apparatus 10 will be described.
  • step 200 the data receiving unit 11 receives service procedure information.
  • step 201 the data receiving unit 11 stores the received service procedure information in a storage device (database) such as the memory 51 described later.
  • step 202 the consumption trend information generation unit 141 generates consumption trend information based on the service procedure information.
  • step 203 the schedule trend information generation unit 142 generates schedule trend information based on the service procedure information.
  • step 204 the data transmission unit 13 transmits the generated consumption tendency information and schedule tendency information to another device.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing apparatus 10. As shown in FIG. As shown in FIG. 10, for example, the network interface 50, the memory 51, and the processor 52 are included.
  • the network interface 50 is used to communicate with other devices via a wired or wireless network.
  • the network interface 50 may include, for example, a network interface card (NIC).
  • NIC network interface card
  • the data receiving unit 11 and the data transmitting unit 13 transmit and receive data via the network interface 50.
  • the memory 51 is configured by a combination of volatile memory and non-volatile memory.
  • Memory 51 may include storage located remotely from processor 52.
  • the processor 52 may access the memory 51 via an input / output interface (not shown).
  • the memory 51 is used to store software (computer program) or the like including one or more instructions to be executed by the processor 52.
  • Non-transitory computer readable media include tangible storage media of various types. Examples of non-transitory computer readable media include magnetic recording media (eg, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (eg, magneto-optical disks), Compact Disc Read Only Memory (CD-ROM), CD- R, CD-R / W, semiconductor memory (for example, mask ROM, Programmable ROM (PROM), Erasable PROM (EPROM), flash ROM, Random Access Memory (RAM)). Also, the programs may be supplied to the computer by various types of transitory computer readable media. Examples of temporary computer readable media include electrical signals, light signals, and electromagnetic waves. The temporary computer readable medium can provide the program to the computer via a wired communication path such as electric wire and optical fiber, or a wireless communication path.
  • a wired communication path such as electric wire and optical fiber, or a wireless communication path.
  • the processor 52 reads the software (computer program) from the memory 51 and executes it to perform the processing of each component shown in FIG. As described above, the information processing apparatus 10 has a function as a computer.
  • the processor 52 may be, for example, a microprocessor, a micro processor unit (MPU), or a central processing unit (CPU).
  • Processor 52 may include a plurality of processors.
  • the data receiving unit 11 may receive the information used by the behavior tendency information generating unit 14 from not only the inbound service provider but also other providers.
  • behavior tendency information may be generated using information received from a business that manages information on visas of foreigners visiting Japan.
  • the behavior trend information generation unit 14 may generate not only behavior trend information for each attribute of the inbound traveler but also behavior trend information for each stay period of the inbound traveler. As a result, for example, foreigners visiting Japan who stay in Japan for a week or more can tend to purchase a large amount of jewelry, etc.
  • the behavior tendency information generation unit 14 may generate information of other behavior tendencies other than the consumption tendency or the schedule tendency. For example, based on service procedure information on travel products including participation in a predetermined event (for example, snow festival) held in Japan, which is sold by a travel company, the behavior trend information generation unit 14 performs the predetermined event. Information may be generated that indicates the participation tendency of foreigners visiting Japan.
  • a predetermined event for example, snow festival

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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

情報処理装置、分析方法、及び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
　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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