WO2024116327A1 - 推薦投稿支援システムおよび方法 - Google Patents

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WO2024116327A1
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裕子 逸見
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株式会社ヘンミ企画
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0282—Rating or review of business operators or products
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism

Definitions

  • This disclosure relates to technology that supports posts recommending companies, products, and services on social media.
  • SNS Social Networking Service posts introducing and supporting companies, products, or services are made. For example, when a user who has purchased a product posts a message on the SNS explaining the merits of the product (hereinafter referred to as a "recommendation message"), the post is presented to other users on the SNS. There is also technology that supports the posting of such recommendation messages on SNS (see, for example, Patent Document 1).
  • Patent Document 1 discloses a word-of-mouth promotion support system for helping to promote word-of-mouth.
  • the system disclosed in Patent Document 1 presents customers with stores that can be posted to SNS based on card usage information acquired from affiliated store terminals, enables customers to post reviews about the stores that can be posted to, and notifies affiliated stores of the reviews. This makes it possible to have highly credible reviews posted by people who have actually purchased the product or service.
  • posts may also contain, for example, images or other information about the product or company sold by the company (hereinafter referred to as "product display"). Furthermore, posts may also contain a URL or other information that links to a website that provides detailed information about the product. In this way, users who see the post can be presented with not only the poster's recommendation text for the product, but also information from the company about the product.
  • One objective of this disclosure is to provide a posting support technique that enables effective recommendations.
  • a recommendation posting support system is a recommendation posting support system realized by a computer having a storage device and a processing device, in which the processing device acquires first text information, which is text information relating to the selling entity or the sales object provided by the selling entity, and records it in the storage device, reads out the first text information from the storage device, displays a recommendation input screen including a first area for displaying the first text information and a second area for accepting text input, acquires the text input from the second area as second text information, which is text information provided by a recommending entity that recommends the selling entity or the sales object, generates post information including the first text information and the second text information, and transmits the post information to a social networking service as a post by the recommending entity.
  • first text information which is text information relating to the selling entity or the sales object provided by the selling entity
  • reads out the first text information from the storage device displays a recommendation input screen including a first area for displaying the first text information and a second area for accepting text input, acquires
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing an operation of a recommendation posting support system.
  • 1 is a block diagram showing a functional configuration of a recommendation posting support system according to a first embodiment.
  • 1 is a block diagram showing a hardware configuration of a recommendation posting support system according to a first embodiment.
  • 11 is a flowchart of a posting support process by the recommendation posting support system according to the first embodiment.
  • 13 is a flowchart of a recommended text acquisition process.
  • FIG. 13 is a diagram showing a recommendation input screen in the first embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram showing a confirmation screen.
  • FIG. 13 is a diagram showing posted information displayed on a SNS.
  • FIG. 11 is a diagram showing another example of posted information displayed on the SNS.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a functional configuration of a recommendation posting support system according to a second embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a page regarding efforts toward the SDGs.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of learning data.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of an estimation model.
  • FIG. 13 is a diagram showing a recommendation input screen in the second embodiment.
  • Figure 1 is a conceptual diagram showing how the recommendation posting support system works.
  • the recommendation post support system 10 is a system that supports the creation of posts by posters 11 to SNS (Social Networking Service) 15 that recommend companies 12 or products and services of the companies 12.
  • SNS Social Networking Service
  • the system supports posts that support efforts toward the Sustainable Development Goals (SDGs) for the companies 12 or products and services sold by the companies 12.
  • SDGs Sustainable Development Goals
  • Company 12 is an entity that sells products and services. Company 12 sells products on, for example, a shopping site (not shown). Contributor 11 is, for example, a purchaser who purchases a product from company 12 on the shopping site. A link to recommendation post support system 10 is provided on the purchase page for purchasing the product from company 12, and contributor 11 can connect to recommendation post support system 10 via the link provided on the purchase page. Contributor 11 can create post information using recommendation post support system 10 and post it to SNS 15. The recommendation post support system 10 combines recommendation text entered by contributor 11 and explanatory text registered in advance by the company in the posted information. By posting text that combines recommendation text by contributor 11 and explanatory text by company 12, effective recommendations on SNS 15 are possible.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the recommendation post support system according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the hardware configuration of the recommendation post support system according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart of the post support process by the recommendation post support system according to the first embodiment.
  • the recommendation posting support system 10 has an explanatory text acquisition unit 21, a database 22, a recommendation text acquisition unit 23, a posting information generation unit 24, and a posting unit 25.
  • the recommendation posting support system 10 has, as its hardware configuration, a processing device 31, a main memory device 32, an auxiliary memory device 33, a communication device 34, an input device 35, and a display device 36, which are connected to each other via a bus 37, and is composed of a computer.
  • the auxiliary storage device 33 stores data in a writable and readable manner, and stores software programs that realize the functions of the recommendation posting support system 10 and data used in the processing.
  • the processing device 31 reads the data stored in the auxiliary storage device 33 into the main storage device 32, and uses the main storage device 32 to execute the processing of the software programs.
  • the communications device 34 transmits information processed by the processing device 31 via a communications network that may be wired or wireless or both, and also transmits information received via the communications network to the processing device 31. The received information is used for software processing in the processing device 31.
  • the communications device 34 transmits and receives data to and from the terminal of the contributor 11 and the terminal of the company 12.
  • the input device 35 is a device that accepts information input by an operator using a keyboard, mouse, etc., and the input information is used for software processing in the processing device 31.
  • the display device 36 is a device that displays image and text information on a display screen in conjunction with software processing by the processing device 31.
  • the functions of the commentary text acquisition unit 21, the recommendation text acquisition unit 23, the posting information generation unit 24, and the posting unit 25 in FIG. 2 are realized by the processing device 31 executing a software program.
  • the database 22 is constructed on the auxiliary storage device 33.
  • the posting support process shown in FIG. 4 is executed by the commentary text acquisition unit 21, the recommendation text acquisition unit 23, the posting information generation unit 24, and the posting unit 25.
  • step 101 the explanatory text acquisition unit 21 accepts in advance from the company 12 explanatory text relating to the company 12's efforts toward the SDGs for itself or for a product sold by the company 12, and a URL (Uniform Resource Locator) that links to a site (product detail page) that lists details of the product, and registers it in the database 22.
  • the processing of step 101 is performed in advance for each company 12.
  • the database 22 stores explanatory text and a URL that links to the product detail page for each product of the company 12.
  • the recommendation text acquisition unit 23 executes a recommendation text acquisition process and acquires the recommendation text entered by the contributor 11.
  • Figure 5 is a flowchart of the recommended text acquisition process.
  • the recommendation text acquisition unit 23 reads explanatory text for the target company 12 and product from the database 22, and displays a recommendation text input screen that includes an area for displaying information about the explanatory text and an area for accepting text input.
  • FIG. 6 is a diagram showing the recommendation input screen in Example 1.
  • Recommendation input screen 40 includes areas 41 to 48.
  • Area 41 displays the product that the contributor 11 purchased on the shopping site. The contributor 11 can check the displayed product.
  • Area 42 displays explanatory text about the target company 12. The contributor 11 can read the explanatory text.
  • Area 43 displays 18 buttons that allow the selection of 17 types of goals included in the SDGs individually or all at once.
  • the contributor 11 can select a goal by tapping the button with a finger or clicking with a mouse.
  • the contributor 11 reads the explanatory text about the company 12 or product displayed in area 42 and selects the type of SDG goal that seems relevant and that they would like to support.
  • up to three goals can be selected.
  • Figure 6 shows an example in which the first goal hatched with an upward-to-right diagonal line and the third goal hatched with a downward-to-right diagonal line have been selected.
  • Area 44 displays an input section for uploading an image to be attached to a post to SNS 15.
  • poster 11 can select an image file and upload it.
  • Area 44 may be configured to allow multiple image files to be uploaded. In that case, an upper limit may be set on the number of images that can be uploaded.
  • the contributor 11 can input recommendation text that supports the SDGs efforts of the company 12 or the product.
  • the contributor 11 can input the recommendation text by operating the keyboard, for example.
  • An upper limit on the number of characters that can be input in area 44 may be set according to the number of characters that can be posted to SNS 15.
  • Area 46 displays buttons that allow the poster 11 to select the SNS to post to.
  • the poster 11 can select the posting destination by tapping the button with their finger or clicking the mouse.
  • Area 47 displays a button for canceling the posting.
  • the poster 11 can cancel the posting by tapping the button with their finger or clicking the mouse.
  • Area 48 displays a button for executing the posting.
  • the poster 11 can execute the posting by tapping the button with their finger or clicking the mouse.
  • FIG. 7 is a diagram showing the confirmation screen.
  • Confirmation screen 50 includes areas 51 to 53. Area 51 displays various information set by the contributor 11 on the recommendation text input screen 40. The contributor 11 can check the various information he or she has set.
  • Area 52 displays buttons that allow the user to modify the various information that has been set. By tapping the button with a finger or clicking the mouse, the contributor 11 can return to the recommendation text input screen 40 and modify the various information.
  • Area 53 displays buttons that allow the user to confirm the various information that has been set and execute posting. By tapping the button with a finger or clicking the mouse, the contributor 11 can proceed to the next process. As the next process, in step 202, the recommendation text acquisition unit 23 acquires information on the type of goal selected by the contributor 11, and in step 203, acquires information on the image file, recommendation text, and SNS to post to that have been set by the contributor 11.
  • step 103 the posting information generation unit 24 executes a posting generation process to generate posting information to be posted to the SNS 15, and in step 104, the posting unit 25 posts the posting information to the SNS 15.
  • Posted information 60 includes posted text 61 and posted image 65.
  • Posted text 61 includes, in that order, recommendation text 62 entered by poster 11, URL 63 linking to a product detail page, and explanatory text 64 registered by company 12.
  • URL 63 is the placement of information registered in database 22.
  • Posted image 65 includes an image uploaded by poster 11 and an image representing the SDGs goal selected by poster 11. In the example of FIG. 8, one of the images is displayed on the screen, and the other images are displayed when the viewer performs a flick operation or a scroll operation.
  • the posted information generating unit 24 may combine an image 66 uploaded by the poster 11 with an image 67 representing an SDG goal selected by the poster 11, and insert the combined image into the posted information 60 as a posted image 65.
  • the processing device 31 acquires in advance first text information (explanatory text), which is text information relating to the selling entity or the sales object provided by the selling entity company 12, and records it in the database 22 on the auxiliary storage device 33.
  • first text information explanatory text
  • the processing device 31 reads the first text information from the database 22 and displays a recommendation input screen (40) including a first area (area 42) for displaying the first text information and a second area (area 45) for accepting text input.
  • the text input from the second area is acquired as second text information (recommendation text), which is text information provided by the recommending entity recommending the selling entity or the sales object, and generates posting information including the first text information and the second text information.
  • the posting information is then transmitted to the social networking service (SNS 15) as a post by the recommending entity.
  • the first text information provided by the sales entity is displayed to the recommending entity, and input of the second text information is accepted from the recommending entity.
  • Recommendation information linking the first text information and the second text information is posted to the SNS, thereby supporting the creation of effective recommendation posts with continuity in content.
  • the processing device 31 generates posted information in which the text is arranged in the order of the second text information and the first text information.
  • the processing device 31 By arranging the recommendation text by the recommending entity before the explanatory text by the selling entity, it becomes possible to post a recommendation that is effective in giving a good impression to users such as friends of the poster 11 who view the post on SNS 15.
  • the recommendation post support system 10 is a system that supports posts of support for a specific initiative that includes multiple types of goals, and the processing device 31 displays to the recommending subject a recommendation input screen that further includes a third area (area 43) that allows one or more types of goals to be individually selected, and generates post information that further includes selection type information that indicates the type of goal selected from the third area.
  • a recommendation input screen that further includes a third area (area 43) that allows one or more types of goals to be individually selected, and generates post information that further includes selection type information that indicates the type of goal selected from the third area.
  • the initiative is a Sustainable Development Goal (SDG) initiative, and the multiple types of goals are 17 goals (SDG 17 Goals). It is now possible to easily create posts that support initiatives toward the SDGs.
  • SDG Sustainable Development Goal
  • Example 1 as also shown in FIG. 6, the recommendation post support system 10 presents all 17 SDG goals of each category to the poster 11, and the poster 11 selects from among them the goal of the category that seems relevant and that he/she wants to support.
  • Example 2 the recommendation post support system 10 uses artificial intelligence (AI) to select from among the 17 SDG goals that seem relevant, presents them to the poster 11, and the poster 11 selects from among them the goal of the category that he/she wants to support.
  • AI artificial intelligence
  • FIG. 10 is a block diagram showing the functional configuration of the recommendation posting support system according to the second embodiment.
  • the recommendation posting support system 10A has a commentary text acquisition unit 21, a database 22A, a recommendation text acquisition unit 23A, a posting information generation unit 24, a posting unit 25, an information collection unit 26, a learning data generation unit 27, a learning unit 28, and a determination unit 29.
  • the commentary text acquisition unit 21, the posting information generation unit 24, and the posting unit 25 are the same as those in the first embodiment shown in FIG. 2.
  • the hardware configuration of the recommendation posting support system 10A according to the second embodiment is basically the same as that in the first embodiment shown in FIG. 2.
  • the processes executed by the recommendation posting support system 10A according to the second embodiment are similar to those in the first embodiment in many respects. The differences between the first embodiment and the second embodiment are described below.
  • the information collection unit 26 crawls the network and collects data on pages related to SDG initiatives that are published on websites.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a page related to efforts toward the SDGs.
  • Page 70 shown in FIG. 11 includes an image 71 showing the SDG goals that the company that published the page is working toward, explanatory text 72 related to the efforts, and an image 73 related to the efforts.
  • Information collection unit 26 collects a large amount of data on pages like those in FIG. 11 from the network.
  • the learning data generation unit 27 identifies the goal displayed on the page 70 from the collected data of the page 70 and a group of words contained in the explanatory text related to the efforts toward the goal displayed on the page, and generates learning data that associates the goal with the group of words. For example, the learning data generation unit 27 pre-records data of a specific image representing the 17 SDGs goals, and performs image matching with the image extracted from the collected page 70. If the image extracted from the collected page 70 matches an image representing one of the SDGs goals, it is determined that the page 70 displays that goal.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of learning data.
  • the identification number (Data#) of the data of each page 70, the target type identified from the image 71 of that page 70, and a group of words (explanatory text words) extracted from the explanatory text 72 of that page 70 are recorded in correspondence with each other.
  • the learning unit 28 learns the relationship between each SDG goal and a group of words contained in the explanatory text by studying the learning data, and generates an estimation model that makes it possible to estimate the goal corresponding to the explanatory text from the explanatory text.
  • FIG. 13 is a conceptual diagram of the estimation model.
  • the estimation model 90 is a computational model that takes as input a group of words (group of explanatory text words) 91 extracted from the explanatory text, and outputs a score (goal type score) 92 that indicates the possibility of corresponding to each goal.
  • the determination unit 29 uses an estimation model to estimate the SDG target to which the efforts of the company 12 or the product correspond from the explanatory text for each product of the company 12 acquired by the explanatory text acquisition unit 21, and registers the estimate in the database 22A. For example, a target for which the score calculated by the estimation model 90 is equal to or exceeds a predetermined threshold is estimated to be the SDG target to which the efforts of the company 12 or the product correspond.
  • the database 22A stores information on the SDG target to which the efforts of the company 12 or the product correspond.
  • the recommendation text acquisition unit 23A displays a recommendation text input screen, acquires information on the type of goal selected by the poster 11, and acquires the image file, recommendation text, and information on the SNS to which the post is to be posted that the poster 11 has set.
  • FIG. 14 is a diagram showing a recommendation input screen in Example 2.
  • Recommendation input screen 40A includes areas 41, 42, 43A, and 44-48. Areas 41, 42, 44-48 are the same as those in Example 1 shown in FIG. 6.
  • area 43A displays selectable buttons for only goals registered in database 22A.
  • determination unit 29 has estimated that the efforts of company 12 or product correspond to five types of goals, namely goals 1, 3, 7, 9, and 12. Therefore, FIG. 14 displays buttons corresponding to goals of types 1, 3, 7, 9, and 12. Contributor 11 can select the type of goal they wish to support from among these.
  • Example 2 differs from Example 1 in that the processing device 31 identifies one or more goals to which the selling entity (company 12) or the sales target (product) may apply based on the first text information (explanatory text), and displays the identified goals selectable in the third area (area 43A) of the recommendation input screen 40A. Since the candidate goals are displayed selectable, the contributor 11 can easily select the type of goal to support from the displayed list.
  • the processing device 31 collects data on pages related to initiatives that are published on the network, identifies from the data on those pages the goals displayed on those pages and the explanatory text related to the initiatives toward those goals that is displayed on those pages, and generates an estimation model that makes it possible to estimate from the explanatory text the goals that correspond to the explanatory text by learning the relationship between the goals and the words contained in the explanatory text, and uses the estimation model to estimate one or more goals to which the selling entity or target of sale may apply from the first text information (explanatory text). Since the relationship between the explanatory text and the goals is learned from the information on the pages published on the network, and the applicable goals are estimated, it becomes possible to present reasonable candidates as applicable goals.
  • the processing device 31 identifies the target displayed on the page by performing an image matching process between the image included in the page and an image that is predefined for each target.
  • 10 ... Recommendation posting support system, 10A... Recommendation posting support system, 11... Poster, 12... Company, 15... SNS, 21... Explanation text acquisition unit, 22... Database, 22A... Database, 23... Recommendation text acquisition unit, 23A... Recommendation text acquisition unit, 24... Posting information generation unit, 25... Posting unit, 26... Information collection unit, 27... Learning data generation unit, 28... Learning unit, 29... Determination unit, 31... Processing unit, 32... Main memory device, 33... Auxiliary memory device, 34... Communication device, 35... Input device, 36... Display device, 37... Bus

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Abstract

効果的な推薦を可能にする投稿を支援する技術を提供する。　販売主体から提供された販売主体または販売対象に関するテキスト情報である第１テキスト情報を取得し、記憶装置から第１テキスト情報を読み出し、第１テキスト情報を表示する第１領域と、テキストの入力を受け付ける第２領域とを含む推薦文入力画面を表示し、第２領域から入力されたテキストを、販売主体または販売対象を推薦する推薦主体から提供されたテキスト情報である第２テキスト情報として取得し、第１テキスト情報と第２テキスト情報とを含む投稿情報を生成し、推薦主体による投稿としてソーシャルネットワーキングサービスへ送信する。

Description

推薦投稿支援システムおよび方法
　本開示は、ＳＮＳ上での企業、製品、サービスを推薦する投稿を支援する技術に関する。
　ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）上で企業、商品、あるいはサービスを紹介したり応援したりする投稿が行わている。例えば、ある商品を購入したユーザがその商品の良さを伝える文章（以下「推薦文章」という）をＳＮＳに投稿すると、ＳＮＳ上でその投稿が他のユーザに提示される。また、そのような推薦文章のＳＮＳへの投稿を支援する技術がある（例えば特許文献１参照）。
　特許文献１には、口コミの促進を支援するための口コミ促進支援システムが開示されている。特許文献１に開示されたシステムは、加盟店端末から取得したカード利用情報に基づいて、顧客にＳＮＳへの投稿可能店を提示し、顧客が投稿可能店についての口コミを投稿することを可能にするとともに、口コミを加盟店に通知する。これにより、商品やサービスを実際に購入した者による信憑性の高い口コミを投稿させることが可能となる。
　また、そのような投稿には、例えば、推薦文章に加え、商品を販売する企業による商品や企業に関する画像等による表示（以下「商品等表示」という）が含まれる場合がある。さらに、投稿には商品の詳しい情報が提供されているウェブサイトへリンクするＵＲＬなどが含まれている場合もある。これにより、投稿を見たユーザには、投稿者による商品等への推薦文章だけでなく、商品等に関する企業からの情報を提示することができる。
特開２００４－３０２５７１号公報
　しかしながら、従来の投稿においては、推薦文章と商品等表示とが連なって表示されていても必ずしも内容的に連続性があるとは限らず、商品等を購入したユーザの商品あるいは企業に対する共感が他のユーザに十分に伝わらず推薦の効果が十分に発揮されない場合があった。
　本開示に含まれるひとつの目的は、効果的な推薦を可能にする投稿を支援する技術を提供することである。
　本開示に含まれるひとつの態様による推薦投稿支援システムは、記憶装置および処理装置を有するコンピュータにより実現される推薦投稿支援システムであって、前記処理装置が、販売主体から提供された前記販売主体または販売対象に関するテキスト情報である第１テキスト情報を取得して前記記憶装置に記録し、前記記憶装置から前記第１テキスト情報を読み出し、前記第１テキスト情報を表示する第１領域と、テキストの入力を受け付ける第２領域とを含む推薦文入力画面を表示し、前記第２領域から入力されたテキストを、前記販売主体または前記販売対象を推薦する推薦主体から提供されたテキスト情報である第２テキスト情報として取得し、前記第１テキスト情報と前記第２テキスト情報とを含む投稿情報を生成し、前記投稿情報を、前記推薦主体による投稿としてソーシャルネットワーキングサービスへ送信する。
　本開示のひとつの態様によれば、効果的な推薦を可能にする投稿を支援することができる。
推薦投稿支援システムの動作の様子を示す概念図である。 実施例１による推薦投稿支援システムの機能構成を示すブロック図である。 実施例１による推薦投稿支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 実施例１による推薦投稿支援システムによる投稿支援処理のフローチャートである。 推薦テキスト取得処理のフローチャートである。 実施例１における推薦文入力画面を示す図である。 確認画面を示す図である。 ＳＮＳに表示された投稿情報を示す図である。 ＳＮＳに表示された投稿情報の他の例を示す図である。 実施例２による推薦投稿支援システムの機能構成を示すブロック図である。 ＳＤＧｓへの取り組みに関するページの一例を示す図である。 学習データの一例を示す図である。 推定モデルの概念図である。 実施例２における推薦文入力画面を示す図である。
　以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
　図１は、推薦投稿支援システムの動作の様子を示す概念図である。
　図１を参照すると、推薦投稿支援システム１０は、投稿者１１による企業１２あるいは企業１２の商品やサービスを推薦するＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）１５への投稿の作成を支援するシステムである。具体的な一例として、企業１２あるいは企業１２の販売する商品やサービスにおける、持続可能な開発目標（Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｇｏａｌｓ：ＳＤＧｓ）への取り組みを応援する投稿を支援する。
　企業１２は、商品やサービスを販売する主体である。企業１２は、例えば不図示のショッピングサイトにて商品を販売している。投稿者１１は、例えばそのショッピングサイトで企業１２の商品を購入した購入者である。企業１２の商品を購入する購入ページには推薦投稿支援システム１０へのリンクが設置されており、投稿者１１は、購入ページに設置されたリンクを介して推薦投稿支援システム１０に接続することができる。投稿者１１は、推薦投稿支援システム１０を利用して投稿情報を作成し、ＳＮＳ１５へ投稿することができる。推薦投稿支援システム１０により、投稿情報には、投稿者１１が入力した推薦テキストと、企業が予め登録した解説テキストとが合成される。投稿者１１による推薦テキストと、企業１２による解説テキストとが合成されたテキストを投稿することにより、ＳＮＳ１５における効果的な推薦が可能になる。
　図２は、実施例１による推薦投稿支援システムの機能構成を示すブロック図である。図３は、実施例１による推薦投稿支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。図４は、実施例１による推薦投稿支援システムによる投稿支援処理のフローチャートである。
　図２を参照すると、推薦投稿支援システム１０は、解説テキスト取得部２１、データベース２２、推薦テキスト取得部２３、投稿情報生成部２４、および投稿部２５を有している。図３に示すように、推薦投稿支援システム１０は、ハードウェア構成として、処理装置３１、主記憶装置３２、補助記憶装置３３、通信装置３４、入力装置３５、および表示装置３６を有し、それらがバス３７を介して相互に接続されたコンピュータで構成される。
　図３において、補助記憶装置３３は、書込みおよび読み出しが可能にデータを記憶するものであって、推薦投稿支援システム１０の機能を実現するソフトウェアプログラムおよびその処理に利用されるデータが格納される。処理装置３１は、補助記憶装置３３に記憶されたデータを主記憶装置３２に読み出し、主記憶装置３２を利用してソフトウェアプログラムの処理を実行する。
　通信装置３４は、処理装置３１にて処理された情報を有線または無線あるいはそれら両方を含む通信ネットワークを介して送信し、また通信ネットワークを介して受信した情報を処理装置３１に伝達する。受信した情報は処理装置３１にてソフトウェアの処理に利用される。投稿者１１の端末や企業１２の端末とデータの送受信は通信装置３４により実現される。入力装置３５は、キーボードやマウスなど操作者により入力された情報を受け付ける装置であり、入力された情報は処理装置３１にてソフトウェア処理に利用される。表示装置３６は、処理装置３１によるソフトウェア処理に伴って画像やテキストの情報をディスプレイ画面に表示する装置である。
　図２における解説テキスト取得部２１、推薦テキスト取得部２３、投稿情報生成部２４、および投稿部２５の機能は、処理装置３１がソフトウェアプログラムを実行することにより実現される。データベース２２は、補助記憶装置３３上に構築される。図４に示される投稿支援処理は、解説テキスト取得部２１、推薦テキスト取得部２３、投稿情報生成部２４、および投稿部２５により実行される。
　ステップ１０１では、解説テキスト取得部２１は、予め、企業１２から、その企業１２自身あるいはその企業１２が販売する商品におけるＳＤＧｓへの取り組みに関する解説テキストと、商品の詳細を記載したサイト（商品詳細ページ）へリンクするＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅ　Ｌｏｃａｔｏｒ）とを受け付けて、データベース２２に登録する。ステップ１０１の処理は企業１２毎に事前に実行される。データベース２２には、企業１２の商品毎に解説テキストと商品詳細ページへリンクするＵＲＬとが蓄積される。
　投稿者１１がショッピングサイトの購入ページに設置されたリンクを介して推薦投稿支援システム１０にアクセスし、ある企業１２の商品等を推薦する投稿を作成する段階になると、ステップ１０２では、推薦テキスト取得部２３は、推薦テキスト取得処理を実行し、投稿者１１の入力した推薦テキストを取得する。
　図５は、推薦テキスト取得処理のフローチャートである。
　ステップ２０１にて、推薦テキスト取得部２３は、データベース２２から、対象の企業１２および商品の解説テキストを読み出し、その解説テキストの情報を表示する領域と、テキストの入力を受け付ける領域とを含む推薦文入力画面を表示する。
　図６は、実施例１における推薦文入力画面を示す図である。推薦文入力画面４０には領域４１～４８が含まれている。
　領域４１は、投稿者１１がショッピングサイトで購入した商品が表示される。投稿者１１は表示された商品を確認することができる。領域４２には、対象の企業１２の解説テキストが表示される。投稿者１１は、解説テキストを読むことができる。
　領域４３には、ＳＤＧｓに含まれる１７個の種別の目標を個々に選択あるいは一括で選択することを可能にする１８個のボタンが表示される。投稿者１１は、ボタンに対して指によるタップ操作やマウスによるクリック操作をすることより目標を選択することができる。投稿者１１は、領域４２に表示された企業１２あるいは商品に関する解説テキストを読んで、該当していそうでありかつ応援したい種別のＳＤＧｓの目標を選択する。ここでは一例として目標を最大３個まで選択できる。図６には、右上がり斜線によりハッチングされた１番目の目標と、右下がり斜線によりハッチングされた３番目の目標とが選択された例が示されている。
　領域４４には、ＳＮＳ１５への投稿に添付する画像をアップロードするための入力部が表示される。投稿者１１は、領域４４にて、画像のファイルを選択してアップロードすることができる。領域４４にて複数の画像のファイルをアップロードできるようにしてもよい。その場合、アップロードできる画像数に上限を設けてもよい。
　領域４５には、投稿者１１が企業１２あるいは商品におけるＳＤＧｓの取り組みを応援する推薦テキストを入力することができる。投稿者１１は、例えばキーボード操作により推薦テキストを入力することができる。ＳＮＳ１５への投稿可能な文字数に応じて領域４４に入力可能な文字数の上限を設定してもよい。
　領域４６には、投稿先のＳＮＳを選択することを可能にするボタンが表示される。投稿者１１は、ボタンに対して指によるタップ操作やマウスによるクリック操作をすることより投稿先を選択することができる。領域４７には、投稿をキャンセルするためのボタンが表示される。投稿者１１は、ボタンに対して指によるタップ操作やマウスによるクリック操作をすることより投稿をキャンセルすることができる。領域４８には、投稿を実行するためのボタンが表示される。投稿者１１は、ボタンに対して指によるタップ操作やマウスによるクリック操作をすることより投稿を実行することができる。
　投稿者１１が領域４３にて目標を選択し、領域４４にて画像のファイルを選択し、領域４５に推薦テキストを入力し、領域４６にて投稿先を選択した後、領域４８のボタンを操作すると、推薦テキスト取得部２３は確認画面を表示する。図７は、確認画面を示す図である。確認画面５０には領域５１～５３が含まれている。領域５１には、推薦文入力画面４０にて投稿者１１が設定した各種情報が表示される。投稿者１１は自身の設定した各種情報を確認することができる。
　領域５２には、設定した各種情報を修正することを可能にするボタンが表示される。投稿者１１は、ボタンに対して指によるタップ操作やマウスによるクリック操作をすることより推薦文入力画面４０に戻って各種情報を修正することが可能となる。領域５３には、設定した各種情報を確定して投稿を実行することを可能にするボタンが表示される。投稿者１１は、ボタンに対して指によるタップ操作やマウスによるクリック操作をすることより次の処理に進めることができる。次の処理として、推薦テキスト取得部２３は、ステップ２０２にて、投稿者１１が選択した目標の種別の情報を取得し、ステップ２０３にて、投稿者１１が設定した画像のファイル、推薦テキスト、投稿先のＳＮＳの情報を取得する。
　図４に戻り、ステップ１０３では、投稿情報生成部２４が、投稿生成処理を実行してＳＮＳ１５に投稿するための投稿情報を生成し、ステップ１０４では、投稿部２５が、投稿情報をＳＮＳ１５に投稿する。
　図８は、ＳＮＳに表示された投稿情報を示す図である。投稿情報６０には、投稿テキスト６１と投稿画像６５とが含まれている。投稿テキスト６１は、投稿者１１が入力した推薦テキスト６２と、商品詳細ページへリンクするＵＲＬ６３と、企業１２が登録した解説テキスト６４とがその順序で含まれている。推薦テキスト６２を解説テキスト６４よりも前に配置することにより、投稿者１１による推薦が、投稿を読む投稿者１１の友だち等に対してより効果的に伝わるようにされている。ＵＲＬ６３は、データベース２２に登録されている情報を配置したものである。投稿画像６５には、投稿者１１がアップロードした画像と、投稿者１１が選択したＳＤＧｓの目標を表す画像とが含まれている。図８の例では、画面上には、いずれか１つの画像が表示され、それ以外の画像は閲覧者がフリック操作やスクロール操作を行ったときに表示されるようになっている。なお、投稿情報生成部２４は、図９に示すように、投稿者１１がアップロードした画像６６と、投稿者１１が選択したＳＤＧｓの目標を表す画像６７とを合成し、合成後の画像を投稿画像６５として投稿情報６０に挿入することにしてもよい。
　以上説明したように、本実施例の推薦投稿支援システム１０によれば、予め、処理装置３１が、販売主体である企業１２から提供されたその販売主体または販売対象に関するテキスト情報である第１テキスト情報（解説テキスト）を取得して、補助記憶装置３３上のデータベース２２に記録しておき、推薦主体（投稿者１１）が推薦投稿を行うとき、データベース２２から第１テキスト情報を読み出し、その第１テキスト情報を表示する第１領域（領域４２）と、テキストの入力を受け付ける第２領域（領域４５）とを含む推薦文入力画面（４０）を表示し、第２領域から入力されたテキストを、販売主体または販売対象を推薦する推薦主体から提供されたテキスト情報である第２テキスト情報（推薦テキスト）として取得し、第１テキスト情報と第２テキスト情報とを含む投稿情報を生成し、その投稿情報を、推薦主体による投稿としてソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ１５）へ送信する。販売主体から提供された第１テキスト情報を推薦主体に表示して推薦主体から第２テキスト情報の入力を受け付け、第１テキスト情報と第２テキスト情報とを連ねた推薦情報をＳＮＳへ投稿するので、内容的に連続性のある効果的な推薦投稿の作成を支援することができる。
　また、本実施例によれば、処理装置３１は、第２テキスト情報、第１テキスト情報の順にテキストが配置された投稿情報を生成する。推薦主体による推薦テキストを販売主体による解説テキストの前に配置することにより、ＳＮＳ１５において投稿を見る投稿者１１の友だち等のユーザに対して好印象を与える効果的な推薦投稿が可能となる。
　また、本実施例によれば、推薦投稿支援システム１０は、複数種別の目標を含む所定の取り組みに対する応援の投稿を支援するシステムであり、処理装置３１は、１つ以上の種別の目標を個々に選択可能にする第３領域（領域４３）を更に含む推薦文入力画面を推薦主体に対して表示し、第３領域から選択された種別の目標を示す選択種別情報を更に含む投稿情報を生成する。複数種別の目標を含む所定の取り組みを応援する投稿において、適切な目標を応援の対象とした投稿の作成を支援することができる。
　また、本実施例では、その取り組みが、持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ：Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｇｏａｌｓ）の取り組みであり、複数種別の目標が、１７の目標（ＳＤＧｓ１７Ｇｏａｌｓ）である。ＳＤＧｓへの取り組みを応援する投稿を容易に作成することが可能となる。
　実施例１では、図６にも示したように、推薦投稿支援システム１０は、ＳＤＧｓの１７個の全ての種別の目標を投稿者１１に提示し、投稿者１１がその中から該当してそうでありかつ応援したい種別の目標を選択するものとした。一方、実施例２では、推薦投稿支援システム１０は、ＳＤＧｓの１７個の目標の中から該当していそうなものを人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いて選択して投稿者１１に提示し、投稿者１１はその中から応援したい種別の目標を選択する例を示す。
　図１０は、実施例２による推薦投稿支援システムの機能構成を示すブロック図である。図１０を参照すると、推薦投稿支援システム１０Ａは、解説テキスト取得部２１、データベース２２Ａ、推薦テキスト取得部２３Ａ、投稿情報生成部２４、投稿部２５、情報収集部２６、学習データ生成部２７、学習部２８、および判定部２９を有している。解説テキスト取得部２１、投稿情報生成部２４、および投稿部２５は図２に示した実施例１のものと同様である。実施例２による推薦投稿支援システム１０Ａのハードウェア構成は図２に示した実施例１のものと基本的に同じである。
　また、実施例２による推薦投稿支援システム１０Ａが実行する処理についても多くの部分で実施例１のものと共通する。以下に、実施例２における実施例１との違いに関して説明をする。
　情報収集部２６は、ネットワーク上をクローリングし、ウェブサイトに公開されているＳＤＧｓへの取り組みに関するページのデータを収集する。
　図１１は、ＳＤＧｓへの取り組みに関するページの一例を示す図である。図１１に例示されたページ７０には、当該ページの公開元である企業において取り組んでいるＳＤＧｓの目標を表す画像７１と、取り組みに関連する解説テキスト７２と、取り組みに関連する画像７３とが含まれている。情報収集部２６は、ネットワーク上から図１１のようなページのデータを大量に収集する。
　学習データ生成部２７は、収集されたページ７０のデータから、そのページ７０に表示されている目標と、そのページに表示されている目標への取り組みに関する解説文に含まれる単語群とを特定し、目標と単語群とを対応づけた学習データを生成する。例えば、学習データ生成部２７は、ＳＤＧｓの１７個の目標を表す所定の画像のデータを予め記録しており、収集されたページ７０から抽出された画像と画像マッチングを行う。収集されたページ７０から抽出された画像が、ＳＤＧｓのいずれかの目標を表す画像と一致したら、そのページ７０には当該目標が表示されていると判定する。
　図１２は、学習データの一例を示す図である。学習データ８０には、各ページ７０のデータの識別番号（Ｄａｔａ＃）と、当該ページ７０の画像７１から特定された目標種別と、当該ページ７０の解説テキスト７２から抽出された単語群（解説文ワード）とが互いに対応付けて記録されている。
　学習部２８は、学習データを学習することにより、ＳＤＧｓの各目標と解説テキストに含まれる単語群との関係を学習することにより、解説テキストから該解説テキストに対応する目標を推定可能にする推定モデルを生成する。
　図１３は、推定モデルの概念図である。推定モデル９０は、解説テキストから抽出される単語群（解説文ワード群）９１を入力とし、各目標に該当する可能性を表すスコア（目標種別スコア）９２を出力する計算モデルである。
　判定部２９は、推定モデルを用いて、解説テキスト取得部２１により取得された企業１２の商品毎に解説テキストから、その企業１２または商品における取り組みが該当するＳＤＧｓの目標を推定し、データベース２２Ａに登録する。例えば、推定モデル９０により算出されるスコアが所定の閾値以上の目標を、当該企業１２または商品における取り組みが該当するＳＤＧｓの目標であると推定する。データベース２２Ａには、実施例１と同様に取得された企業１２の商品毎に解説テキストと商品詳細ページへリンクするＵＲＬとに加え、その企業１２または商品における取り組みが該当するＳＤＧｓの目標の情報が蓄積される。
　推薦テキスト取得部２３Ａは、推薦文入力画面を表示し、投稿者１１が選択した目標の種別の情報を取得し、投稿者１１が設定した画像のファイル、推薦テキスト、投稿先のＳＮＳの情報を取得する。
　図１４は、実施例２における推薦文入力画面を示す図である。推薦文入力画面４０Ａには領域４１、４２、４３Ａ、４４～４８が含まれている。領域４１、４２、４４～４８は図６に示した実施例１のものと同様である。領域４３Ａには、実施例１と異なり、データベース２２Ａに登録された目標のボタンのみが選択可能に表示される。ここでは、判定部２９にて、企業１２または商品における取り組みが、ゴール１、３、７、９、１２という５つの種別の目標が該当すると推定されたとする。したがって、図１４には、ゴール１、３、７、９、１２という種別の目標に対応するボタンが表示されている。投稿者１１は、その中から応援したい種別の目標を選択すればよい。
　以上説明したように、実施例２では、実施例１と異なる部分として、処理装置３１は、第１テキスト情報（解説テキスト）に基づいて販売主体（企業１２）あるいは販売対象（商品）が該当しうる１つ以上の目標を特定し、特定された目標を、推薦文入力画面４０Ａの第３領域（領域４３Ａ）にて選択可能に表示する。候補の目標が選択可能に表示されるので、投稿者１１は表示された中から応援する目標の種別を容易に選択することができる。
　また、実施例２では、処理装置３１は、ネットワーク上に公開されている取り組みに関するページのデータを収集し、それらのページのデータから当該ページに表示されている目標と、当該ページに表示されている目標への取り組みに関する解説テキストとを特定し、解説テキストに含まれる単語と目標との関係を学習することにより、解説テキストからその解説テキストに対応する目標を推定可能にする推定モデルを生成し、その推定モデルを用いて、第１テキスト情報（解説テキスト）から販売主体あるいは販売対象が該当しうる１つ以上の目標を推定する。ネットワーク上に公開されているページの情報から解説文と目標の関係を学習し、該当しうる目標を推定するので、該当する目標として妥当な候補を提示することが可能となる。
　また、実施例２では、処理装置３１は、そのページに含まれている画像と、目標毎に予め定められた画像との画像マッチング処理により、該ページに表示されている目標を特定する。
　上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
１０…推薦投稿支援システム、１０Ａ…推薦投稿支援システム、１１…投稿者、１２…企業、１５…ＳＮＳ、２１…解説テキスト取得部、２２…データベース、２２Ａ…データベース、２３…推薦テキスト取得部、２３Ａ…推薦テキスト取得部、２４…投稿情報生成部、２５…投稿部、２６…情報収集部、２７…学習データ生成部、２８…学習部、２９…判定部、３１…処理装置、３２…主記憶装置、３３…補助記憶装置、３４…通信装置、３５…入力装置、３６…表示装置、３７…バス

Claims (8)

  1. 　記憶装置および処理装置を有するコンピュータにより実現される推薦投稿支援システムであって、
    　前記処理装置が、
    　販売主体から提供された前記販売主体または販売対象に関するテキスト情報である第１テキスト情報を取得して前記記憶装置に記録し、
    　前記記憶装置から前記第１テキスト情報を読み出し、前記第１テキスト情報を表示する第１領域と、テキストの入力を受け付ける第２領域とを含む推薦文入力画面を表示し、
    　前記第２領域から入力されたテキストを、前記販売主体または前記販売対象を推薦する推薦主体から提供されたテキスト情報である第２テキスト情報として取得し、
    　前記第１テキスト情報と前記第２テキスト情報とを含む投稿情報を生成し、
    　前記投稿情報を、前記推薦主体による投稿としてソーシャルネットワーキングサービスへ送信する、
    推薦投稿支援システム。
  2. 　前記処理装置は、前記第２テキスト情報、前記第１テキスト情報の順にテキストが配置された前記投稿情報を生成する、
    請求項１に記載の推薦投稿支援システム。
  3. 　前記推薦投稿支援システムは、複数種別の目標を含む所定の取り組みに対する応援の投稿を支援するシステムであり、
    　前記処理装置は、１つ以上の種別の目標を個々に選択可能にする第３領域を更に含む前記推薦文入力画面を前記推薦主体に対して表示し、
    　前記第３領域から選択された種別の目標を示す選択種別情報を更に含む前記投稿情報を生成する、
    請求項１に記載の推薦投稿支援システム。
  4. 　前記取り組みが、持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ：Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｇｏａｌｓ）の取り組みであり、
    　前記複数種別の目標が、１７の目標（ＳＤＧｓ１７Ｇｏａｌｓ）である、
    請求項３に記載の推薦投稿支援システム。
  5. 　前記処理装置は、前記第１テキスト情報に基づいて前記販売主体あるいは前記販売対象が該当しうる１つ以上の目標を特定し、特定された前記目標を前記第３領域にて選択可能に表示する、
    請求項４に記載の推薦投稿支援システム。
  6. 　前記処理装置は、
    　ネットワーク上に公開されている前記取り組みに関するページのデータを収集し、
    　前記ページのデータから該ページに表示されている目標と、該ページに表示されている前記目標への取り組みに関する解説テキストとを特定し、
    　前記解説テキストに含まれる単語と前記目標との関係を学習することにより、解説テキストから該解説テキストに対応する目標を推定可能にする推定モデルを生成し、
    　前記推定モデルを用いて、前記第１テキスト情報から前記販売主体あるいは前記販売対象が該当しうる１つ以上の目標を推定する、
    請求項５に記載の推薦投稿支援システム。
  7. 　前記処理装置は、前記ページに含まれている画像と、前記目標毎に予め定められた画像との画像マッチング処理により、該ページに表示されている目標を特定する、
    請求項６に記載の推薦投稿支援システム。
  8. 　記憶装置および処理装置を有するコンピュータによる推薦投稿支援方法であって、
    　前記処理装置が、
    　販売主体から提供された前記販売主体または販売対象に関するテキスト情報である第１テキスト情報を取得して前記記憶装置に記録し、
    　前記記憶装置から前記第１テキスト情報を読み出し、前記第１テキスト情報を表示する第１領域と、テキストの入力を受け付ける第２領域とを含む推薦文入力画面を表示し、
    　前記第２領域から入力されたテキストを、前記販売主体または前記販売対象を推薦する推薦主体から提供されたテキスト情報である第２テキスト情報として取得し、
    　前記第１テキスト情報と前記第２テキスト情報とを含む投稿情報を生成し、
    　前記投稿情報を、前記推薦主体による投稿としてソーシャルネットワーキングサービスへ送信する、
    ことを実行する推薦投稿支援方法。
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