特開2017-228269(P2017-228269A)IP Force 特許公報掲載プロジェクト 2015.5.11 β版

知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」

▶ ヤフー株式会社の特許一覧
特開2017-228269生成装置、生成方法、及び生成プログラム
<>
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000003
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000004
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000005
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000006
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000007
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000008
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000009
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000010
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000011
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000012
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000013
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000014
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000015
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000016
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000017
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000018
  • 特開2017228269-生成装置、生成方法、及び生成プログラム 図000019
< >
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】特開2017-228269(P2017-228269A)
(43)【公開日】2017年12月28日
(54)【発明の名称】生成装置、生成方法、及び生成プログラム
(51)【国際特許分類】
   G06Q 30/06 20120101AFI20171201BHJP
   G06Q 30/02 20120101ALI20171201BHJP
【FI】
   G06Q30/06 330
   G06Q30/02 312
【審査請求】有
【請求項の数】13
【出願形態】OL
【全頁数】33
(21)【出願番号】特願2017-2814(P2017-2814)
(22)【出願日】2017年1月11日
(62)【分割の表示】特願2016-124859(P2016-124859)の分割
【原出願日】2016年6月23日
(71)【出願人】
【識別番号】500257300
【氏名又は名称】ヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】特許業務法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】笹本 純也
(72)【発明者】
【氏名】横田 結
【テーマコード(参考)】
5L049
【Fターム(参考)】
5L049BB02
5L049BB08
(57)【要約】
【課題】ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成すること。
【解決手段】本願に係る生成装置は、取得部と、生成部と、提供部とを有する。取得部は、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する。生成部は、ユーザへの贈答に関する情報として、取得部により取得された反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。提供部は、ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、生成部により生成された一覧情報に対応する商品またはサービスをユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する。
【選択図】図2
【特許請求の範囲】
【請求項1】
商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する取得部と、
前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得部により取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成部と、
前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供部と、
を備えたことを特徴とする生成装置。
【請求項2】
前記生成部は、
前記反応情報により前記ユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の生成装置。
【請求項3】
前記生成部は、
前記反応情報により前記ユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の生成装置。
【請求項4】
前記生成部は、
所定の商品またはサービスを含む商品群から、前記反応情報により前記ユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項5】
前記生成部により生成された一覧情報に基づいて、前記ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供する提供部、
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項6】
前記取得部は、
所定の検知手段により検知された前記ユーザの反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項7】
前記取得部は、
音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された前記反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項6に記載の生成装置。
【請求項8】
前記取得部は、
前記ユーザに関する反応情報と、前記ユーザの反応が生じた際に前記ユーザに提供されたコンテンツに関する情報と、に基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項9】
前記生成部は、
前記取得部により取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項10】
前記生成部は、
所定のイベントに関する情報に基づいて変動する商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項9に記載の生成装置。
【請求項11】
前記提供部は、
前記ユーザと親族関係を有する前記他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する前記推奨情報を提供する
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項12】
コンピュータが実行する生成方法であって、
商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する取得工程と、
前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得工程により取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成工程と、
前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成工程により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供工程と、
を含んだことを特徴とする生成方法。
【請求項13】
商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する取得手順と、
前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得手順により取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成手順と、
前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成手順により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、生成装置、生成方法、及び生成プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、オンラインショッピング等の電子商取引に関する種々の技術が提供されている。例えば、受取人のアンケート回答データに基づきギフトの送り主に対する推奨ギフトの提示サービスを提供する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2002−312645号公報
【特許文献2】特許第5818777号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上記の従来技術ではユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することが難しい。例えば、受取人のアンケートにより回答を得る場合、受取人の負担が大きく、また受取人の潜在的なニーズ等を収集することが難しく、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することが難しい。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成する生成装置、生成方法、及び生成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本願に係る生成装置は、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する取得部と、前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得部により取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成部と、前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0008】
図1図1は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。
図2図2は、実施形態に係る生成装置の構成例を示す図である。
図3図3は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
図4図4は、実施形態に係る反応情報記憶部の一例を示す図である。
図5図5は、実施形態に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。
図6図6は、実施形態に係る放送情報記憶部の一例を示す図である。
図7図7は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。
図8図8は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
図9図9は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
図10図10は、変形例に係る生成処理の一例を示す図である。
図11図11は、変形例に係る生成装置の構成例を示す図である。
図12図12は、変形例に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
図13図13は、変形例に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。
図14図14は、変形例に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。
図15図15は、変形例に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
図16図16は、変形例に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
図17図17は、生成装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に、本願に係る生成装置、生成方法、及び生成プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る生成装置、生成方法、及び生成プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【0010】
(実施形態)
〔1.生成処理〕
まず、実施形態に係る生成処理について説明する。図1は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図1に示す生成装置100は、ユーザへの贈答に関する情報として、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成サービスを提供する。なお、ここでいう商品またはサービスには、取引可能な対象であればそのような対象が含まれてもよく、以下では、「商品またはサービス」を「商品等」と記載する場合がある。また、ここでいう反応には、生物であるユーザへの入力(刺激)に応じたユーザの変化(動き)に関する種々のものが含まれるものとする。
【0011】
図1に示すように、実施形態に係る生成システム1には、端末装置AP11と、端末装置10と、生成装置100とが含まれる。端末装置AP11と、端末装置10と、生成装置100とは、所定のネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図1に示した生成システム1には、複数の端末装置AP11、複数の端末装置10、複数の生成装置100が含まれてもよい。
【0012】
図1に示す例において、端末装置AP11は、いわゆるウェアラブル端末(Wearable Device)であり、ユーザが腕に付けることにより、ユーザの生体情報を収集する端末装置である。図1の例では、端末装置AP11は、収集したユーザの商品等に対する反応情報を生成装置100へ送信する。例えば、端末装置AP11は、ユーザの種々の生体情報を取得可能である。例えば、端末装置AP11は、Wi−Fi(登録商標)やBluetooth(登録商標)等の所定の無線通信技術により通信可能であるものとする。なお、端末装置AP11は、ユーザの生体情報を収集可能であれば、腕時計型に限らず、どのような端末であってもよい。例えば、ウェアラブル端末は、イヤホンと一体化した耳掛け型の端末や、眼鏡型の端末や、ユーザが着る服のような形態であってもよい。
【0013】
なお、端末装置AP11は、上記に限らず、ユーザの商品等に対する反応情報を取得可能であり、反応情報を生成装置100へ送信可能であれば、どのような端末装置であってもよい。なお、ここでいう、反応情報を生成装置100へ送信可能とは、他の装置を介して反応情報を生成装置100へ送信することも含まれるものとする。例えば、端末装置AP11は、所定のネットワークを介して生成装置100と通信可能なデバイス、いわゆるIoT(Internet of Things)デバイスであればどのような端末装置であってもよい。例えば、端末装置AP11は、画像センサ等を有する端末装置であってもよい。例えば、端末装置AP11は、いわゆる音声アシスト端末であり、音センサにより周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行う端末装置であってもよい。この点についての詳細は後述する。
【0014】
端末装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。図1に示す例においては、端末装置10がスマートフォンである場合を示すが、端末装置10は、生成装置100から提供される推奨情報をユーザに提供可能であれば、どのような端末装置であってもよい。例えば、端末装置10は、腕時計型の端末装置であってもよい。なお、以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。
【0015】
生成装置100は、ユーザへの贈答に関する情報として、商品等に関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報に基づいて、商品等に関する一覧情報を生成する生成サービスを提供する。また、生成装置100は、生成した一覧情報に基づいて、一覧情報に対応するユーザに贈答する商品等を推奨する推奨情報を他のユーザに提供する。例えば、生成装置100は、オンラインショッピング等の電子商取引サービスを提供する情報処理装置であってもよい。また、生成装置100は、電子商取引サービスを提供する情報処理装置から情報を取得可能であってもよい。この場合、生成システム1は、例えば、オンラインショッピング等の電子商取引サービスを提供する情報処理装置を含んでもよい。
【0016】
以下、図1を用いて、生成処理の一例を説明する。図1に示す例においては、ユーザID「U11」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU11」とする場合がある)が端末装置AP11を腕に身に着けており、端末装置AP11によりユーザU11の反応情報が取得可能である場合を説明する。図1の例では、生成装置100は、生体情報センサを有する端末装置AP11からユーザU11の生体情報である脈拍情報を反応情報として取得するものとする。
【0017】
また、図1の例では、どの対象(商品等)に反応したかを他の情報から推定するものとする。なお、生成装置100は、反応情報に商品等を推定する情報が含まれる場合、他の情報を用いずに反応情報のみから対象となる商品等を推定してもよいが、この点についての詳細は後述する。図1の例では、ユーザU11がテレビを視聴している際に端末装置AP11が収集したユーザU11の反応情報と、テレビの放送情報とから対象となる商品等を推定する場合を示す。また、図1の例では、ユーザU11の子供であるユーザID「U12」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU12」とする場合がある)にユーザU11に贈答する商品等を推奨する推奨情報を提供する場合を示す。
【0018】
図1では、住宅HM内において、ユーザU11が所定のテレビ放送受信機TV(以下、単に「テレビTV」とする場合がある)においてコンテンツを視聴している。図1に示すように、テレビTVには、財布Aの通販番組であるコンテンツA2が表示される。このとき、ユーザU11の脈拍が上昇したものとして、以下説明する。
【0019】
端末装置AP11は、ユーザU11の脈拍が上昇したことを示す反応情報IR11を取得する(ステップS11)。そして、端末装置AP11は、取得した反応情報IR11を生成装置100に送信する(ステップS12)。また、端末装置AP11は、反応情報IR11が取得された日時が取得日時X(以下、単に「日時X」ともいう)であることを示す情報を生成装置100に送信する。日時Xは、日時Dに略等しいものとする。
【0020】
端末装置AP11から反応情報IR11を取得した生成装置100は、反応情報IR11に基づいて情報を推定する(ステップS13)。例えば、生成装置100は、ユーザU11がどの商品等に対して反応したかを推定する。ここで、図1中の放送情報記憶部124に示すように、日時Xに略等しい日時Dには、財布Aの通販番組であるコンテンツA2が放送されている。そのため、生成装置100は、反応情報IR11に対応する商品等は財布Aであると推定する。なお、図1では、説明を簡単にするために、反応情報IR11が取得された日時と放送情報とに基づいて、ユーザU11が反応した商品等を推定する場合を例示するが、生成装置100は、種々の情報を適宜用いて、ユーザU11が反応した商品等を推定してもよい。
【0021】
例えば、生成装置100は、ユーザU11のテレビTVの視聴習慣等に関する情報に基づいて、ユーザU11が反応した商品等を推定してもよい。また、例えば、生成装置100は、住宅HM内に音を検知する音センサを有する端末装置が配置されている場合、端末装置から取得した音声情報等に基づいて、住宅HM内のテレビTVに日時Xにおいて表示されていたコンテンツを推定してもよい。また、例えば、生成装置100は、住宅HM内を撮像する画像センサ等が配置されている場合、画像センサから取得した画像情報等に基づいて、ユーザU11が財布Aの通販番組であるコンテンツA2を視聴していたと推定してもよい。また、例えば、生成装置100は、ユーザU11が画像センサの機能を有するメガネ型端末を身に着けている場合、メガネ型端末から取得した画像情報等に基づいて、ユーザU11が財布Aの通販番組であるコンテンツA2を視聴していたと推定してもよい。すなわち、生成装置100は、ユーザU11がどの対象に対して反応したかを推定可能であれば、どのような情報を用いて、反応した対象を推定してもよい。
【0022】
また、例えば、生成装置100は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。例えば、生成装置100は、反応情報IR11に含まれる脈拍の変化量に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。なお、ここでいう反応レベルとは、商品等に関する情報をユーザが認識する前後における脈拍の変化量に基づくレベルを示し、例えば、Aを最大とするA〜Eの5段階のレベルであってもよい。図1では、生成装置100は、反応情報IR11に基づいて、推定情報RA11に示すように、ユーザU11が反応有であり、反応レベルがAであると推定する。
【0023】
その後、生成装置100は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを算出する(ステップS14)。図1の例では、生成装置100は、反応情報IR11に基づいて、商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aのスコアを算出する。例えば、生成装置100は、ユーザU11の通常時の脈拍からの変化量の大きさに基づいてスコアを算出してもよい。例えば、ユーザU11における財布Aのスコアが高い程、ユーザU11の財布Aに対する興味、すなわちユーザU11が財布Aを欲しいと思う度合いが高いものとする。図1の例では、生成装置100は、スコア情報IS11に示すように、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを「4.5」と算出する。なお、生成装置100は、反応情報IR11のみに限らず、過去に取得した財布Aに関する反応情報を加味して、ユーザU11における財布Aのスコアを「4.5」と算出する。例えば、生成装置100は、取得日時が新しい程大きくなる重みと反応情報とに基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを算出してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置100は、どのような基準によりユーザにおける商品等に関するスコアを算出してもよい。また、生成装置100は、商品等ID「IT10」により識別される商品等や商品等ID「IT12」により識別される商品等の他の商品等に関するスコアも算出しているものとする。
【0024】
そして、生成装置100は、ユーザU11への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する(ステップS15)。例えば、生成装置100は、ユーザU11に関するスコアが「3.0」以上である商品等を含む一覧情報を生成する。図1の例では、生成装置100は、図1中の一覧情報記憶部123に示すように、ユーザU11への贈答推奨一覧を生成する。具体的には、生成装置100は、商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aのスコア「4.5」が最大であり、商品等ID「IT12」により識別される商品等のスコア「3.5」が2番目に大きく、商品等ID「IT10」により識別される商品等のスコア「3.1」が3番目に大きいことを示す一覧情報を生成する。
【0025】
その後、ユーザU12がユーザU11に関する推奨情報を生成装置100に要求する(ステップS16)。例えば、ユーザU12は、端末装置10を操作することにより、ユーザU11に関する推奨情報を生成装置100に要求する。なお、ユーザU12はユーザU11と所定の関係(親子関係)にあるため、ユーザU11に関する推奨情報を要求する権限を有するものとする。例えば、生成装置100は、ユーザ情報記憶部121(図3参照)中のユーザU11の関連ユーザ情報にユーザU12が含まれるため、ユーザU11に関する推奨情報をユーザU12に提供する。例えば、生成装置100は、ユーザ情報記憶部121(図3参照)中のユーザU11の関連ユーザ情報にユーザU12が含まれない場合、ユーザU11に関する推奨情報をユーザU12に提供しなくてもよい。
【0026】
ユーザU12からユーザU11に関する推奨情報の要求を取得した生成装置100は、ユーザU11の一覧情報に基づいて、ユーザU12に提供する推奨情報を生成する。図1の例では、生成装置100は、スコアが最大である商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aに関する情報を推奨情報として、ユーザU12に提供する(ステップS17)。なお、生成装置100は、ユーザU11の一覧情報をユーザU12に提供してもよい。
【0027】
上述したように、生成装置100は、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出する。また、生成装置100は、算出したスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。また、生成装置100は、生成したユーザへの贈答に関する一覧情報に基づく推奨情報を、他のユーザへ提供することにより、ユーザが喜ぶと推定される商品等を他のユーザへ推奨することができる。
【0028】
なお、上記例では、ユーザU11がテレビTVで財布Aを見た際の生体情報を反応情報とする場合を一例として説明したが、ユーザへの入力とユーザの変化は時間的に近接していなくてもよい。例えば、ユーザU11がテレビTVで財布Aを見た一日後に「テレビで見たあの財布いいわね」や「財布Aいいわね」と発話し、その発話の音声情報を端末装置AP21(図10参照)等により取得した場合、生成装置100は、ユーザU11がテレビTVでコンテンツA2を見たことによる反応情報としてもよい。また、ここでいうユーザには、生成装置100が識別可能な対象であれば、人間に限らず、例えば犬や猫等のペットであってもよい。この場合、生成装置100は、ペットの買主等の他のユーザに、ペット(ユーザ)が反応したペットフード等を推奨してもよい。また、生成装置100は、ペットの買主の友人等の他のユーザに、ペットが反応したペットフード等を推奨してもよい。また、上記例では、ユーザU11が住宅HM内にいる場合を例示したが、ユーザの反応情報を取得可能であれば、ユーザは屋外や他の建物内等いずれの場所にいてもよい。
【0029】
また、上記の例では、生成装置100がテレビにより放送されるコンテンツに基づいてユーザが反応した対象(商品等)を推定する場合を一例として説明したが、生成装置100は、対象(商品等)を推定可能であればどのようなコンテンツを用いてもよい。例えば、生成装置100は、インターネットにおいてユーザが閲覧したコンテンツに基づいて、ユーザが反応した対象である商品等を推定してもよい。例えば、生成装置100は、反応情報が取得された時点におけるユーザのインターネット上のコンテンツの閲覧履歴等に基づいて、ユーザが反応した対象である商品等を推定してもよい。また、例えば、ユーザU11がメガネ型端末を身に着けて屋外にいる場合、生成装置100は、メガネ型端末から取得した画像情報等に基づいて、ユーザU11が屋外において視認した看板や陳列された商品等の種々のコンテンツに基づいて、ユーザが反応した対象である商品等を推定してもよい。また、ユーザU11がメガネ型端末を身に着けている場合、生成装置100は、メガネ型端末から取得したユーザU11の瞳孔の開き具合に基づいて、ユーザU11が視認している商品等に対してユーザU11が欲しいと思う度合いを推定してもよい。例えば、生成装置100は、ある商品等を視認したユーザU11の瞳孔が拡大した場合、ユーザU11が視認している商品等に対してユーザU11が欲しいと思う度合いを推定してもよい。
【0030】
また、生成システム1は、生成装置100が生成した一覧情報に含まれる商品等に関する情報を種々の手段によりユーザに提供することにより、その商品等に対してユーザが欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成システム1は、ユーザU11に関する一覧情報に含まれる商品等に関する情報をユーザU11に提供することにより、その商品等に対してユーザU11が欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成装置100は、端末装置AP21(図10参照)等の音声アシスト端末により、一覧情報中の商品等に関する情報を音として出力させ、その時のユーザの反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザが欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成装置100は、端末装置AP21が住宅HM内に配置されている場合、一覧情報中の商品等に関する情報を音として出力させ、その時のユーザU11の反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザU11が欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成システム1にプロジェクタ等の表示手段が含まれる場合、生成装置100は、表示手段に一覧情報中の商品等に関する情報を表示させ、その時のユーザの反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザが欲しいと思う度合いを確認してもよい。例えば、生成装置100は、プロジェクタが住宅HM内に配置されている場合、プロジェクタに一覧情報中の商品等に関する情報を表示させ、その時のユーザU11の反応情報を取得することにより、その商品等に対してユーザU11が欲しいと思う度合いを確認してもよい。
【0031】
また、生成装置100は、種々の条件を適宜用いてスコアを算出してもよい。例えば、生成装置100は、反応情報が取得された時点に対応するイベントに応じてスコアを変動させてもよい。例えば、生成装置100は、お中元に贈答される商品等のスコアが高くなるように、スコアを算出してもよい。例えば、生成装置100は、お中元において贈答される商品等としてビールが多い場合、ビールに関する商品等のスコアが高くなるように、スコアを算出してもよい。また、生成装置100は、一度一覧情報に加えた商品等であっても、ユーザの反応が薄くなってきた場合、その商品等を一覧情報から除外してもよい。
【0032】
〔2.生成装置の構成〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る生成装置100の構成について説明する。図2は、実施形態に係る生成装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、生成装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、生成装置100は、生成装置100の管理者等から各種操作を取得する入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
【0033】
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置AP11や端末装置10との間で情報の送受信を行う。また、通信部110は、電子商取引サービスを提供する情報処理装置や音声認識サーバとの間で情報の送受信を行ってもよい。
【0034】
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部120は、図2に示すように、ユーザ情報記憶部121や反応情報記憶部122や一覧情報記憶部123や放送情報記憶部124を有する。
【0035】
(ユーザ情報記憶部121)
実施形態に係るユーザ情報記憶部121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図3は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図3に示すユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「属性情報」、「関連ユーザ情報」といった項目が含まれる。
【0036】
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U11」により識別されるユーザは、図1の例に示したユーザU11に対応する。また、「属性情報」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザの属性に関する情報を示す。また、「関連ユーザ情報」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザと所定の関連を有するユーザを示す。
【0037】
「属性情報」には、「年齢」、「性別」といった項目が含まれる。「性別」は、ユーザIDにより識別されるユーザの性別を示す。また、「年齢」は、ユーザIDにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳など、ユーザIDにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。
【0038】
「関連ユーザ情報」は、「ユーザ1」、「ユーザ2」といった項目が含まれる。「ユーザ1」や「ユーザ2」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザと所定の関連を有するユーザを示す。
【0039】
例えば、図3に示す例において、ユーザID「U11」により識別されるユーザの年齢は、「60代」であり、性別は、「女性」であることを示す。ユーザID「U11」により識別されるユーザは、ユーザID「U12」により識別されるユーザやユーザID「U13」により識別されるユーザと所定の関連を有することを示す。
【0040】
なお、ユーザ情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、自宅、勤務地、興味・関心、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報記憶部121は、ユーザの識別情報を記憶してもよい。なお、この点についての詳細は後述する。
【0041】
(反応情報記憶部122)
実施形態に係る反応情報記憶部122は、商品等の対象に関する情報に対するユーザの反応に関する各種情報を記憶する。図4に、実施形態に係る反応情報記憶部122の一例を示す。図4は、実施形態に係る反応情報記憶部の一例を示す図である。図4に示す反応情報記憶部122は、「ユーザID」、「反応情報」、「日時」、「対象」といった項目を有する。
【0042】
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「反応情報」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザについて取得した反応情報を示す。また、「日時」は、対応する反応情報が取得された日時を示す。また、「対象」は、対応する反応情報の対象を示す。例えば、「日時」は、対応する反応情報が端末装置WA11等によりユーザから取得された日時を示す。
【0043】
例えば、図4に示す例において、ユーザID「U11」により識別されるユーザ(ユーザU11)について、反応情報IR10や反応情報IR11が取得されたことを示す。また、反応情報IR10が取得された日時が日時Wであり、その対象が商品等ID「IT10」により識別される商品である花Aであることを示す。また、反応情報IR11が取得された日時が日時Xであり、その対象が商品等ID「IT11」により識別される商品である財布Aであることを示す。
【0044】
なお、反応情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【0045】
(一覧情報記憶部123)
実施形態に係る一覧情報記憶部123は、商品等に関する各種情報を記憶する。例えば、一覧情報記憶部123は、グループごとに商品等に関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。図5に示す一覧情報記憶部123は、「ユーザID」、「贈答推奨一覧」といった項目を有する。
【0046】
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「贈答推奨一覧」には、「順位」や「商品」や「スコア」といった項目が含まれる。例えば、「順位」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザに対するスコアの大小に基づくランキングを示す。また、「商品」は、商品等を識別する情報を示す。「スコア」は、対応する商品等のスコアを示す。
【0047】
例えば、図5に示す例において、ユーザID「U11」により識別されるユーザは、「贈答推奨一覧」に示すように、商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aのスコア「4.5」が最大であり、商品等ID「IT12」により識別される商品等のスコア「3.5」が2番目に大きく、商品等ID「IT10」により識別される商品等のスコア「3.1」が3番目に大きいことを示す。
【0048】
なお、一覧情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、一覧情報記憶部123は、スコアを算出した日時に関する情報を記憶してもよい。
【0049】
(放送情報記憶部124)
実施形態に係る放送情報記憶部124は、公衆放送に関する情報を記憶する。図6には、放送情報記憶部124に記憶される公衆放送に関する情報の一例を示す。図6に示すように、放送情報記憶部124は、公衆放送に関する情報として、「放送日時」、「放送局」といった項目が含まれる。
【0050】
「放送日時」は、公衆放送に関する放送日時を示す。例えば、「放送日時」は、各日時の開始時刻や終了時刻を示す。また、「放送局」には、「局A」、「局B」などが含まれ、局ごとに放送日時に対応する公衆放送に関する情報が記憶される。具体的には、「放送局」は、「局A」、「局B」など各局が放送する番組やCM等のコンテンツの内容(以下、「放送内容」とする場合がある)に関する情報を示す。
【0051】
例えば、放送日時「日時A」における放送局「局A」の公衆放送の放送内容は、コンテンツA1であることを示す。つまり、放送日時「日時A」において、放送局「局A」は、番組「コンテンツA1」を放送することを示す。また、例えば、放送日時「日時A」〜「日時D」における放送局「局B」の公衆放送の放送内容は、コンテンツB1であることを示す。
【0052】
例えば、放送日時「日時D」における放送局「局A」の公衆放送の放送内容は、コンテンツA2であることを示す。つまり、放送日時「日時D」において、放送局「局A」は、財布Aの通販番組であるコンテンツA2を放送することを示す。
【0053】
なお、上記は公衆放送に関する情報の一例であって、放送情報記憶部124は、上記は公衆放送に関する情報に限らず、公衆放送に関する情報であれば目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、放送情報記憶部124は、出演者に関する情報などを記憶してもよい。
【0054】
(制御部130)
図2の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、生成装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(生成プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
【0055】
図2に示すように、制御部130は、取得部131と、推定部132と、算出部133と、生成部134と、提供部135とを有し、以下に説明する生成処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図2に示した構成に限られず、後述する生成処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【0056】
(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。例えば、取得部131は、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する。例えば、取得部131は、所定の検知手段により検知されたユーザの反応情報を取得する。例えば、取得部131は、音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された反応情報を取得する。図1では、取得部131は、端末装置AP11からユーザU11の脈拍が上昇したことを示す反応情報IR11を取得する。
【0057】
例えば、取得部131は、ユーザに関する反応情報と、ユーザの反応が生じた際にユーザに提供されたコンテンツに関する情報とに基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応情報を取得する。図1では、取得部131は、ユーザの反応情報IR11と、放送情報記憶部124(図6参照)に記憶される放送情報とに基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応情報を取得する。
【0058】
また、例えば、取得部131は、ユーザが利用する端末装置10から推奨情報の要求を取得する。図1では、取得部131はユーザU12からユーザU11に関する推奨情報の要求を取得する。
【0059】
(推定部132)
推定部132は、各種情報に基づいて、所定の情報の推定を行う。例えば、推定部132は、反応情報IR11に基づいて情報を推定する。図1では、推定部132は、反応情報IR11に基づいてユーザU11がどの商品等に対して反応したかを推定する。例えば、推定部132は、反応情報IR11と、放送情報記憶部124(図6参照)に記憶される放送情報とに基づいて、反応情報IR11に対応する商品等は財布Aであると推定する。
【0060】
例えば、推定部132は、ユーザU11のテレビTVの視聴習慣等に関する情報に基づいて、ユーザU11が反応した商品等を推定してもよい。また、例えば、推定部132は、住宅HM内に音を検知する端末装置が配置されている場合、端末装置から取得した音声情報等に基づいて、住宅HM内のテレビTVに日時Xにおいて表示されていたコンテンツを推定してもよい。また、例えば、推定部132は、住宅HM内を撮像する画像センサ等が配置されている場合、画像センサから取得した画像情報等に基づいて、ユーザU11が財布Aの通販番組であるコンテンツA2を視聴していたと推定してもよい。また、例えば、推定部132は、ユーザU11がメガネ型端末を身に着けている場合、メガネ型端末から取得した画像情報等に基づいて、ユーザU11が財布Aの通販番組であるコンテンツA2を視聴していたと推定してもよい。すなわち、推定部132は、ユーザU11がどの対象に対して反応したかを推定可能であれば、どのような情報を用いて、反応した対象を推定してもよい。
【0061】
また、例えば、推定部132は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。例えば、推定部132は、反応情報IR11に含まれる脈拍の変化量に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。なお、ここでいう反応レベルとは、商品等に関する情報をユーザが認識する前後における脈拍の変化量に基づくレベルを示し、例えば、Aを最大とするA〜Eの5段階のレベルであってもよい。図1では、推定部132は、反応情報IR11に基づいて、推定情報RA11に示すように、ユーザU11が反応有であり、反応レベルがAであると推定する。
【0062】
(算出部133)
算出部133は、各種情報に基づいて、種々の情報の算出を行う。例えば、算出部133は、各商品等に対応する反応情報に基づいて、ユーザにおける各商品等のスコアを算出する。図1では、算出部133は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを算出する。
【0063】
算出部133は、反応情報IR11に基づいて、商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aのスコアを算出する。例えば、ユーザU11における財布Aのスコアが高い程、ユーザU11の財布Aに対する興味、すなわちユーザU11が財布Aを欲しいと思う度合いが高いものとする。図1の例では、算出部133は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを「4.5」と算出する。なお、算出部133は、反応情報IR11のみに限らず、過去に取得した財布Aに関する反応情報を加味して、ユーザU11における財布Aのスコアを「4.5」と算出する。例えば、算出部133は、取得日時が新しい程大きくなる重みと反応情報とに基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを算出してもよい。なお、上記は一例であり、算出部133は、どのような基準によりユーザにおける商品等に関するスコアを算出してもよい。また、算出部133は、商品等ID「IT10」により識別される商品等や商品等ID「IT12」により識別される商品等の他の商品等に関するスコアも算出しているものとする。
【0064】
(生成部134)
生成部134は、種々の生成を行う。例えば、生成部134は、ユーザへの贈答に関する情報として、取得部131により取得された反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部134は、反応情報によりユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部134は、取得部131により取得された反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。
【0065】
図1の例では、生成部134は、ユーザU11への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する。例えば、生成部134は、ユーザU11に関するスコアが「3.0」以上である商品等を含む一覧情報を生成する。図1の例では、生成部134は、図1中の一覧情報記憶部123に示すように、ユーザU11への贈答推奨一覧を生成する。具体的には、生成部134は、商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aのスコア「4.5」が最大であり、商品等ID「IT12」により識別される商品等のスコア「3.5」が2番目に大きく、商品等ID「IT10」により識別される商品等のスコア「3.1」が3番目に大きいことを示す一覧情報を生成する。また、生成部134は、ユーザU11の一覧情報に基づいて、ユーザU12に提供する推奨情報を生成する。
【0066】
(提供部135)
提供部135は、各種情報を提供する。例えば、提供部135は、各種情報を外部の情報処理装置へ送信することにより、各種情報を提供する。例えば、提供部135は、生成部134により生成された一覧情報に基づいて、ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供する。
【0067】
図1では、提供部135は、ユーザ情報記憶部121(図3参照)中のユーザU11の関連ユーザ情報にユーザU12が含まれるため、ユーザU11に関する推奨情報をユーザU12に提供する。例えば、提供部135は、ユーザ情報記憶部121(図3参照)中のユーザU11の関連ユーザ情報にユーザU12が含まれない場合、ユーザU11に関する推奨情報をユーザU12に提供しなくてもよい。
【0068】
提供部135は、ユーザU11の一覧情報に基づいて、ユーザU12に提供する推奨情報を生成する。例えば、提供部135は、スコアが最大である商品等ID「IT11」により識別される商品等である財布Aに関する情報を推奨情報として、ユーザU12に提供する。なお、提供部135は、ユーザU11の一覧情報をユーザU12に提供してもよい。
【0069】
〔3.端末装置の構成〕
次に、図7を用いて、実施形態に係る端末装置10の構成について説明する。図7は、実施形態に係る端末装置10の構成例を示す図である。図7に示すように、端末装置10は、通信部11と、記憶部12と、入力部13と、出力部14と、制御部15とを有する。
【0070】
(通信部11)
通信部11は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部11は、図示しない所定のネットワークと有線または無線で接続され、生成装置100との間で情報の送受信を行う。また、通信部11は、端末装置AP11との間で情報の送受信を行ってもよい。
【0071】
(記憶部12)
記憶部12は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部12は、例えば、端末装置10にインストールされているアプリケーションに関する情報、例えばプログラム等を記憶する。
【0072】
(入力部13)
入力部13は、ユーザからの各種操作を取得する。例えば、入力部13は、タッチパネル機能により表示面(例えば表示部153)を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部13は、端末装置10に設けられたボタンや、端末装置10に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
【0073】
(出力部14)
出力部14は、例えば液晶ディスプレイや有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等によって実現されるスマートフォンやタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。
【0074】
(制御部15)
制御部15は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPUやMPU等によって、端末装置10内部の記憶部12などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、インストールされているアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部15は、コントローラ(controller)であり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
【0075】
図7に示すように、制御部15は、要求部151と、受信部152と、表示部153とを有し、以下に説明する表示処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部15の内部構成は、図7に示した構成に限られず、後述する表示処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部15が有する各処理部の接続関係は、図7に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【0076】
要求部151は、各種の要求を行う。例えば、要求部151は、外部の情報処理装置に対して各種の要求を行う。例えば、要求部151は、入力部13により取得したユーザ操作に従って、生成装置100や端末装置AP11へ各種要求を送信する。例えば、要求部151は、ユーザの操作に応じて他のユーザに関する推奨情報を生成装置100に要求する。また、例えば、図1の例では、要求部151は、ユーザU12の操作に応じてユーザU11に関する推奨情報を生成装置100に要求する。
【0077】
受信部152は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部152は、生成装置100から提供される情報を受信する。例えば、受信部152は、生成装置100から推奨情報を受信する。例えば、受信部152は、生成装置100から端末装置10を利用するユーザ以外のユーザに関する推奨情報を受信する。図1では、受信部152は、生成装置100からユーザU11に関する推奨情報を受信する。また、受信部152は、端末装置AP11から各種情報を受信してもよい。
【0078】
表示部153は、各種情報を表示する。例えば、表示部153は、受信部152により受信された各種情報を表示する。例えば、表示部153は、生成装置100から受信した推奨情報を表示する。図1では、表示部153は、生成装置100から受信したユーザU11に関する推奨情報を表示する。
【0079】
なお、上述した制御部15による表示処理等の処理は、例えば、JavaScript(登録商標)などにより実現されてもよい。また、上述した表示処理が所定のアプリケーションにより行われる場合や表示処理が専用アプリにより行われる場合、制御部15は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。
【0080】
〔4.処理フロー〕
次に、図8及び図9を用いて、実施形態に係る生成システム1による生成処理の手順について説明する。図8及び図9は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図8は、一覧情報の生成までの処理の一例を示すフローチャートである。また、図9は、一覧情報に基づく推奨情報の提供の処理の一例を示すフローチャートである。
【0081】
まず、図8を用いて、一覧情報の生成までの処理について説明する。図8に示すように、生成装置100の取得部131は、商品等に対するユーザの反応情報を取得する(ステップS101)。図1の例では、取得部131は、端末装置AP11からユーザU11の反応情報IR11を取得する。
【0082】
その後、生成装置100の算出部133は、反応情報に基づいて商品等のスコアを算出する(ステップS102)。図1の例では、算出部133は、反応情報IR11に基づいて、ユーザU11における財布Aのスコアを算出する。
【0083】
その後、生成装置100の生成部134は、ステップS102において算出されたスコアが所定の閾値以上かどうかを判定する(ステップS103)。生成部134は、ステップS102において算出されたスコアが所定の閾値以上でない場合(ステップS103:No)、処理を終了する。例えば、生成部134は、ユーザU11における財布Aのスコアが「3.0」未満であった場合、処理を終了する。なお、生成部134は、ユーザU11における財布Aのスコアが「3.0」未満であった場合、財布Aを含まない一覧情報を生成してもよい。
【0084】
一方、生成部134は、ステップS102において算出されたスコアが所定の閾値以上である場合(ステップS103:Yes)、ステップS102においてスコアを算出した商品等を含む一覧情報を生成する(ステップS104)。図1の例では、生成部134は、ユーザU11における財布Aのスコア「4.5」が「3.0」以上であるため、財布Aを含む一覧情報を生成する。なお、生成部134は、ユーザU11における各商品等のスコアを算出し、算出したスコアが所定の閾値以上の商品等を含む一覧情報を生成してもよい。
【0085】
次に、図9を用いて、一覧情報に基づく推奨情報の提供までの処理について説明する。図9に示すように、生成装置100の取得部131は、一ユーザに関する推奨情報の要求を取得する(ステップS201)。例えば、取得部131は、端末装置10から端末装置10を利用するユーザ以外のユーザに関する推奨情報の要求を取得する。図1の例では、取得部131は、ユーザU12が利用する端末装置10からユーザU11に関する推奨情報の要求を取得する。
【0086】
その後、生成装置100の生成部134は、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能かどうか判定する(ステップS202)。生成部134は、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でない場合(ステップS202:No)、処理を終了する。なお、生成部134は、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でないと判定した場合、生成装置100の提供部135に、要求元のユーザに対して一ユーザの情報を要求可能でないことを示す情報を提供させてもよい。
【0087】
一方、生成部134が要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能であると判定した場合(ステップS202:Yes)、提供部135は、一ユーザに関する一覧情報に基づく推奨情報を要求元のユーザに提供する(ステップS203)。図1の例では、生成部134は、ユーザ情報記憶部121(図3参照)中のユーザU11の関連ユーザ情報にユーザU12が含まれるため、ユーザU11の情報を要求可能であると判定する。そのため、生成部134は、ユーザU11に関する一覧情報に基づいて、ユーザU11に関する推奨情報を生成する。そして、提供部135は、生成部134により生成されたユーザU11に関する推奨情報をユーザU12に提供する。なお、一ユーザに関する推奨情報を全ユーザが要求可能である場合、生成装置100は、ステップS202の判定を行うことなく、ステップS203の処理を行ってもよい。
【0088】
〔5.変形例〕
上記例では、ユーザが贈答されることを希望すると推定される商品等に関する一覧情報を生成したが、一覧情報は種々の条件を満たす商品等の一覧であってもよい。例えば、一覧情報には、ユーザが贈答されることを希望しないと推定される商品等の一覧であってもよい。この点について、以下図10図16を用いて説明する。なお、実施形態と同様の点については、適宜説明を省略する。
【0089】
〔5−1.生成処理〕
まず、変形例に係る生成処理について説明する。図10は、変形例に係る生成処理の一例を示す図である。図10に示す生成装置100Aは、ユーザへの贈答に関する情報として、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する生成サービスを提供する。また、図10では、所定のイベント「お中元」の時期に推奨情報を要求された場合を例に示す。
【0090】
図10に示すように、生成システム1Aには、端末装置AP21と、端末装置10と、生成装置100Aとが含まれる。端末装置AP21と、端末装置10と、生成装置100Aとは、所定のネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図10に示した生成システム1Aには、複数の端末装置AP21、複数の端末装置10、複数の生成装置100Aが含まれてもよい。
【0091】
図10に示す例において、端末装置AP21は、いわゆる音声アシスト端末であり、音センサにより周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行う端末装置である。例えば、端末装置AP21は、ユーザの発話に対して、処理を行う端末装置である。図10の例では、端末装置AP21は、ユーザの発話等の周囲の環境音を検知した場合、ユーザに関する反応情報として生成装置100Aへ送信する。
【0092】
なお、端末装置AP21は、上記に限らず、ユーザの商品等に対する反応情報を取得可能であり、反応情報を生成装置100Aへ送信可能であれば、端末装置AP11と同様に、どのような端末装置であってもよい。なお、ここでいう、反応情報を生成装置100Aへ送信可能とは、他の装置を介して反応情報を生成装置100Aへ送信することも含まれるものとする。例えば、端末装置AP21は、所定のネットワークを介して生成装置100Aと通信可能なデバイス、いわゆるIoTデバイスであればどのような端末装置であってもよい。
【0093】
また、生成装置100Aは、音声認識の機能を有してもよい。また、生成装置100Aは、音声認識サービスを提供する音声認識サーバから情報を取得可能であってもよい。この場合、生成システム1Aは、音声認識サーバが含まれてもよい。なお、図10の例では、生成装置100Aや音声認識サーバが、種々の従来技術を適宜用いてユーザの発話を認識したり、発話したユーザを推定したりするものとして、説明を省略する。
【0094】
また、図10の例では、ユーザが商品等の名称を発話し、どの対象(商品等)に反応したかが音声情報に含まれている場合を示すが、生成装置100Aは、図1のようにどの対象(商品等)に反応したかをコンテンツ等の他の情報に基づいて推定してもよい。また、生成装置100Aは、音声アシスト端末である端末装置AP21と画像センサ等から取得したユーザが視認している画像情報とに基づいてユーザが反応した対象(商品等)を推定してもよい。
【0095】
図10では、音声アシスト端末である端末装置AP21は、住宅HM内に配置される。ここで、例えば住宅HM内にいるユーザU11が、端末装置AP21の周囲において、「またビールAをもらったわ」という発話PA21を行う。これにより、端末装置AP21は、「またビールAをもらったわ」という発話PA21を入力として取得する(ステップS21)。ステップS21において、ユーザU11は、発話PA21を通常の発話に比べて、声のトーンが低く、音量が小さく発したものとする。そして、端末装置AP21は、取得した発話PA21の音声情報を反応情報IR21として生成装置100Aに送信する(ステップS22)。
【0096】
なお、端末装置AP21は、発話PA21の音声情報を音声認識サーバへ送信し、音声認識サーバから発話PA21の文字情報を取得し、取得した文字情報を生成装置100Aへ送信してもよい。この場合、端末装置AP21は、取得した発話PA21を行ったユーザがユーザU11であることを示す情報を生成装置100Aに送信してもよい。また、端末装置AP21が音声認識機能を有する場合、端末装置AP21は、生成装置100Aに送信することを要する反応情報のみを生成装置100Aに送信してもよい。
【0097】
端末装置AP21から反応情報IR21を取得した生成装置100Aは、反応情報IR21に基づいて情報を推定する(ステップS23)。例えば、生成装置100Aは、取得した反応情報IR21を解析することにより、発話PA21を行ったユーザがユーザU11であると推定する。なお、発話PA21を行ったユーザの推定は、生成装置100Aが行ってもよいし、他の装置が行ってもよい。発話PA21を行ったユーザの推定を他の装置が行う場合、生成装置100Aは発話PA21を行ったユーザを推定する情報を他の装置から取得するものとする。
【0098】
また、例えば、生成装置100Aは、取得した反応情報IR21を解析することにより、商品等であるビールAに対してユーザU11が反応していると推定する。例えば、生成装置100Aは、取得した反応情報IR21を文字情報に変換し、変換後の文字情報に基づいて、ビールAに対してユーザU11が反応していると推定する。例えば、生成装置100Aは、反応情報IR21から取得した文字情報を構文解析等の種々の従来技術を適宜用いて解析することにより、商品等であるビールAに対してユーザU11が反応していると推定する。例えば、生成装置100Aは、「またビールAをもらったわ」という発話PA21に基づいて、ユーザU11がビールAに対して良くない反応をしていると推定する。すなわち、生成装置100Aは、発話PA21を行ったユーザU11がビールAに対して良くない反応をしていることを示す反応情報IR21を取得する。例えば、生成装置100Aは、発話PA21の内容に基づいて、ユーザの発話の内容を「好意的」、「やや好意的」、「通常」、「やや好意的でない」、「好意的でない」等のいずれの段階であるかを推定してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置100Aは、ユーザの発話の内容を推定可能であれば、どのような手法により推定してもよい。
【0099】
また、例えば、生成装置100Aは、反応情報IR21に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。例えば、生成装置100Aは、反応情報IR21の内容やユーザの声のトーン等に基づいて、ユーザU11の反応レベルを推定する。なお、ここでいう反応レベルとは、ユーザが商品等に対して言及する際の発話の内容やユーザの声のトーンや音量等に基づくレベルを示し、例えば、Aを最大とするA〜Eの5段階のレベルであってもよい。図10では、生成装置100Aは、反応情報IR21に基づいて、推定情報RA21に示すように、ユーザU11が反応はしているが、良くない反応であり、反応レベルがEであると推定する。
【0100】
その後、生成装置100Aは、反応情報IR21に基づいて、ユーザU11におけるビールAのスコアを算出する(ステップS24)。例えば、生成装置100Aは、発話の内容や声のトーンや音量等を変数とし、それぞれの変数の各々に所定の係数を乗算した値に基づいてスコアを算出してもよい。例えば、生成装置100Aは、発話の内容や声のトーンや音量等を変数とし、それぞれの変数の各々に所定の係数を乗算した値の合計値をスコアとして算出してもよい。生成装置100Aは、反応情報IR21に基づいて、商品等ID「IT21」により識別される商品等であるビールAのスコアを算出する。例えば、ユーザU11におけるビールAのスコアが高い程、ユーザU11のビールAに対する興味、すなわちユーザU11がビールAを欲しいと思う度合いが高いものとする。図10の例では、生成装置100Aは、スコア情報IS21に示すように、反応情報IR21に基づいて、ユーザU11におけるビールAのスコアを「0.2」と算出する。なお、生成装置100Aは、反応情報IR21のみに限らず、過去に取得したビールAに関する反応情報を加味して、ユーザU11におけるビールAのスコアを「0.2」と算出する。例えば、生成装置100Aは、取得日時が新しい程大きくなる重みと反応情報とに基づいて、ユーザU11におけるビールAのスコアを算出してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置100Aは、どのような基準によりユーザにおける商品等に関するスコアを算出してもよい。また、生成装置100Aは、商品等ID「IT20」により識別される商品等や商品等ID「IT22」により識別される商品等の他の商品等に関するスコアも算出しているものとする。
【0101】
そして、生成装置100Aは、ユーザU11への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する(ステップS25)。例えば、生成装置100Aは、ユーザU11に関するスコアが「1.0」未満である商品等を含む一覧情報を生成する。図10の例では、生成装置100Aは、図10中の一覧情報記憶部123Aに示すように、ユーザU11への贈答非推奨一覧を生成する。具体的には、生成装置100Aは、商品等ID「IT25」により識別される商品等のスコア「0.1」が最小であり、商品等ID「IT21」により識別される商品等であるビールAのスコア「0.2」が2番目に小さく、商品等ID「IT20」により識別される商品等のスコア「0.4」が3番目に小さいことを示す一覧情報を生成する。
【0102】
その後、ユーザU12がユーザU11に関する推奨情報を生成装置100Aに要求する(ステップS26)。例えば、ユーザU12は、端末装置10を操作することにより、ユーザU11に関する推奨情報を生成装置100Aに要求する。なお、ユーザU12はユーザU11と所定の関係(親子関係)にあるため、ユーザU11に関する推奨情報を要求する権限を有するものとする。
【0103】
ユーザU12からユーザU11に関する推奨情報の要求を取得した生成装置100Aは、ユーザU11の一覧情報に基づいて、ユーザU12に提供する推奨情報を生成する。図10の例では、生成装置100Aは、推奨情報の要求された時点の日時が、所定のイベント「お中元」の時期にあると判定し、商品情報記憶部125中のイベントID「IV21」により識別されるイベント「お中元」に対応付けられた商品群を特定する。
【0104】
なお、図10の例では、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群には、商品等ID「IT21」により識別されるビールAや、商品等ID「IT201」により識別されるハムAや、商品等ID「IT202」により識別されるジュースA等が含まれるものとする。具体的には、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群において、ビールAのスコア「4.1」が最大であり、ハムAのスコア「3.2」が2番目に大きく、ジュースAのスコア「3.1」が3番目に大きいものとする。
【0105】
生成装置100Aは、ユーザU11に関する推奨情報の候補となる商品群から、一覧情報記憶部123A中のユーザU11への贈答非推奨一覧中の商品等を除外する(ステップS27)。具体的には、生成装置100Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群から、一覧情報記憶部123A中のユーザU11への贈答非推奨一覧中の商品等を、ユーザU11に関する推奨情報の候補としては、除外する。つまり、生成装置100Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、商品等ID「IT21」により識別されるビールAを除く商品等に関する情報を推奨情報として生成する。なお、ステップS27は、ステップS26の前に予め行われてもよい。
【0106】
図10の例では、生成装置100Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、ビールAを除いてスコアが最大である商品等ID「IT201」により識別される商品等であるハムAに関する情報を推奨情報として、ユーザU12に提供する(ステップS28)。なお、生成装置100Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群からビールAを除いた一覧リストをユーザU12に提供してもよい。
【0107】
上述したように、生成装置100Aは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出する。また、生成装置100Aは、算出したスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。また、生成装置100Aは、生成したユーザへの贈答に関する一覧情報に基づく推奨情報を、他のユーザへ提供することにより、ユーザが喜ぶと推定される商品等を他のユーザへ推奨することができる。なお、上記例では、スコア「0」に近づくほどユーザの反応が好意的でない場合を例示したが、生成装置100Aは、マイナス値となるスコアを算出してもよい。例えば、生成装置100Aは、ユーザの反応がない場合にスコア「0」を算出し、ユーザの反応が好意的な反応であるほど大きなプラス値となるスコアを算出し、ユーザの反応が好意的でない反応であるほど大きなマイナス値となるスコアを算出してもよい。
【0108】
〔5−2.生成装置の構成〕
次に、図11を用いて、変形例に係る生成装置100Aの構成について説明する。図11は、変形例に係る生成装置100Aの構成例を示す図である。図11に示すように、生成装置100Aは、通信部110と、記憶部120Aと、制御部130Aとを有する。なお、生成装置100Aについては、実施形態に係る生成装置100と同様の点については、適宜説明を省略する。
【0109】
(記憶部120A)
記憶部120Aは、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。変形例に係る記憶部120Aは、図11に示すように、ユーザ情報記憶部121Aや反応情報記憶部122や一覧情報記憶部123Aや商品情報記憶部125を有する。
【0110】
(ユーザ情報記憶部121A)
変形例に係るユーザ情報記憶部121Aは、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121Aは、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図12は、変形例に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図12に示すユーザ情報記憶部121Aは、「ユーザID」、「属性情報」、「関連ユーザ情報」、「識別情報」といった項目が含まれる。変形例に係るユーザ情報記憶部121Aは、「識別情報」の項目を有する点において、実施形態に係るユーザ情報記憶部121と相違する。
【0111】
「識別情報」には、「音声」といった項目が含まれる。「音声」は、音声情報を示す。なお、図12の例では、各ユーザの音声情報を概念的に記号「VP11」〜「VP13」等で示すが、「音声」としては、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。また、識別情報には、音声に限らず、ユーザを識別するために用いる情報に対応する項目であれば、どのような項目が含まれてもよい。例えば、「識別情報」には、「ログインID」や「顔写真(画像情報)」や「指紋情報」や「静脈情報」等、ユーザを識別する種々の情報が含まれてもよい。
【0112】
(一覧情報記憶部123A)
変形例に係る一覧情報記憶部123Aは、商品等に関する各種情報を記憶する。例えば、一覧情報記憶部123Aは、グループごとに商品等に関する各種情報を記憶する。図13は、変形例に係る一覧情報記憶部の一例を示す図である。図13に示す一覧情報記憶部123Aは、「ユーザID」、「贈答非推奨一覧」といった項目を有する。
【0113】
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「贈答非推奨一覧」には、「順位」や「商品」や「スコア」といった項目が含まれる。例えば、「順位」は、対応するユーザIDにより識別されるユーザに対するスコアの大小に基づくランキングを示す。また、「商品」は、商品等を識別する情報を示す。「スコア」は、対応する商品等のスコアを示す。
【0114】
例えば、図13に示す例において、ユーザID「U11」により識別されるユーザは、「贈答非推奨一覧」に示すように、商品等ID「IT25」により識別される商品等のスコア「0.1」が最小であり、商品等ID「IT21」により識別される商品等であるビールAのスコア「0.2」が2番目に小さく、商品等ID「IT20」により識別される商品等のスコア「0.4」が3番目に小さいことを示す。
【0115】
なお、一覧情報記憶部123Aは、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、一覧情報記憶部123Aは、スコアを算出した日時に関する情報を記憶してもよい。
【0116】
(商品情報記憶部125)
変形例に係る商品情報記憶部125は、所定のイベントに対応付けられた商品等に関する情報を記憶する。図14には、商品情報記憶部125に記憶される商品等に関する情報の一例を示す。図14に示すように、商品情報記憶部125は、所定のイベントに対応付けられた商品等に関する情報として、「イベントID」、「商品群」といった項目が含まれる。
【0117】
「イベントID」は、イベントを識別する情報を示す。また、「商品群」には、「商品」、「スコア」などの項目が含まれる。「商品」は、イベントに対応付けられた商品等を識別する情報を示す。「スコア」は、イベントに対応付けられた商品等のスコアを示す。
【0118】
図13に示すように、イベントID「IV21」により識別されるイベント「お中元」に対応付けられた商品群には、商品等ID「IT21」により識別されるビールAや、商品等ID「IT201」により識別されるハムAや、商品等ID「IT202」により識別されるジュースA等が含まれることを示す。また、イベントID「IV21」により識別されるイベント「お中元」に対応付けられた商品群において、ビールAのスコアは「4.1」であり、ハムAのスコアは「3.2」であり、ジュースAのスコアは「3.1」であることを示す。
【0119】
なお、上記はイベントに対応付けられた商品等に関する情報の一例であって、商品情報記憶部125は、上記はイベントに対応付けられた商品等に関する情報に限らず、イベントに対応付けられた商品等に関する情報であれば目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部125は、各イベントの期間に関する情報などを記憶してもよい。
【0120】
(制御部130A)
図11の説明に戻って、制御部130Aは、コントローラ(controller)であり、例えば、CPUやMPU等によって、生成装置100A内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(生成プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130Aは、コントローラ(controller)であり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
【0121】
図11に示すように、制御部130Aは、取得部131と、推定部132と、算出部133と、生成部134Aと、提供部135とを有し、以下に説明する生成処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130Aの内部構成は、図11に示した構成に限られず、後述する生成処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【0122】
(生成部134A)
生成部134Aは、種々の生成を行う。例えば、生成部134Aは、ユーザへの贈答に関する情報として、取得部131により取得された反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部134Aは、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。例えば、生成部134Aは、取得部131により取得された反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。
【0123】
図10の例では、生成部134Aは、ユーザU11への贈答に関する情報として、一覧情報を生成する。例えば、生成部134Aは、ユーザU11に関するスコアが「1.0」未満である商品等を含む一覧情報を生成する。図10の例では、生成部134Aは、図10中の一覧情報記憶部123Aに示すように、ユーザU11への贈答非推奨一覧を生成する。具体的には、生成部134Aは、商品等ID「IT25」により識別される商品等のスコア「0.1」が最小であり、商品等ID「IT21」により識別される商品等であるビールAのスコア「0.2」が2番目に小さく、商品等ID「IT20」により識別される商品等のスコア「0.4」が3番目に小さいことを示す一覧情報を生成する。また、生成部134Aは、ユーザU11の一覧情報に基づいて、ユーザU12に提供する推奨情報を生成する。
【0124】
また、生成部134Aは、所定の商品またはサービスを含む商品群から、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する。図10では、生成部134Aは、ユーザU11に関する推奨情報の候補となる商品群から、一覧情報記憶部123A中のユーザU11への贈答非推奨一覧中の商品等を除外する。例えば、生成部134Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群から、一覧情報記憶部123A中のユーザU11への贈答非推奨一覧中の商品等を、ユーザU11に関する推奨情報の候補としては、除外する。また、例えば、生成部134Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、商品等ID「IT21」により識別されるビールAを除く商品等に関する情報を推奨情報として生成する。
【0125】
〔5−3.処理フロー〕
次に、図15及び図16を用いて、変形例に係る生成システム1Aによる生成処理の手順について説明する。図15及び図16は、変形例に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図15は、一覧情報の生成までの処理の一例を示すフローチャートである。また、図16は、一覧情報に基づく推奨情報の提供の処理の一例を示すフローチャートである。
【0126】
まず、図15を用いて、一覧情報の生成までの処理について説明する。図15に示すように、生成装置100Aの取得部131は、商品等に対するユーザの反応情報を取得する(ステップS301)。図10の例では、取得部131は、端末装置AP21からユーザU11の反応情報IR21を取得する。
【0127】
その後、生成装置100Aの算出部133は、反応情報に基づいて商品等のスコアを算出する(ステップS302)。図10の例では、算出部133は、反応情報IR21に基づいて、ユーザU11におけるビールAのスコアを算出する。
【0128】
その後、生成装置100Aの生成部134Aは、ステップS302において算出されたスコアが所定の閾値未満かどうかを判定する(ステップS303)。生成部134Aは、ステップS302において算出されたスコアが所定の閾値未満でない場合(ステップS303:No)、処理を終了する。例えば、生成部134Aは、ユーザU11におけるビールAのスコアが「1.0」以上であった場合、処理を終了する。なお、生成部134Aは、ユーザU11におけるビールAのスコアが「1.0」以上であった場合、ビールAを含まない一覧情報を生成してもよい。
【0129】
一方、生成部134Aは、ステップS302において算出されたスコアが所定の閾値未満である場合(ステップS303:Yes)、ステップS302においてスコアを算出した商品等を含む一覧情報を生成する(ステップS304)。図10の例では、生成部134Aは、ユーザU11におけるビールAのスコア「0.2」が「1.0」未満であるため、ビールAを含む一覧情報を生成する。なお、生成部134Aは、ユーザU11における各商品等のスコアを算出し、算出したスコアが所定の閾値未満の商品等を含む一覧情報を生成してもよい。
【0130】
次に、図16を用いて、一覧情報に基づく推奨情報の提供までの処理について説明する。図16に示すように、生成装置100Aの取得部131は、一ユーザに関する推奨情報の要求を取得する(ステップS401)。例えば、取得部131は、端末装置10から端末装置10を利用するユーザ以外のユーザに関する推奨情報の要求を取得する。図10の例では、取得部131は、ユーザU12が利用する端末装置10からユーザU11に関する推奨情報の要求を取得する。
【0131】
その後、生成装置100Aの生成部134Aは、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能かどうか判定する(ステップS402)。生成部134Aは、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でない場合(ステップS402:No)、処理を終了する。なお、生成部134Aは、要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能でないと判定した場合、生成装置100Aの提供部135に、要求元のユーザに対して一ユーザの情報を要求可能でないことを示す情報を提供させてもよい。
【0132】
一方、生成部134Aが要求元のユーザが一ユーザの情報を要求可能であると判定した場合(ステップS402:Yes)、提供部135は、一ユーザに関する一覧情報に含まれる商品等を除外した推奨情報を要求元のユーザに提供する(ステップS403)。図10の例では、生成部134Aは、商品情報記憶部125中のイベント「お中元」に対応付けられた商品群のうち、ビールAを除いてスコアが最大である商品等ID「IT201」により識別される商品等であるハムAに関する情報を推奨情報として、ユーザU12に提供する。なお、一ユーザに関する推奨情報を全ユーザが要求可能である場合、生成装置100Aは、ステップS402の判定を行うことなく、ステップS403の処理を行ってもよい。
【0133】
〔6.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、取得部131と、生成部134、134Aとを有する。取得部131は、商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応に関する反応情報を取得する。生成部134、134Aは、ユーザへの贈答に関する情報として、取得部131により取得された反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。
【0134】
これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。
【0135】
また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、生成部134、134Aは、反応情報によりユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。
【0136】
これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、反応情報によりユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。
【0137】
また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、生成部134、134Aは、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する。
【0138】
これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。
【0139】
また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、生成部134、134Aは、所定の商品またはサービスを含む商品群から、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する。
【0140】
これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、所定の商品またはサービスを含む商品群から、反応情報によりユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。
【0141】
また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、提供部135を有する。提供部135は、生成部134、134Aにより生成された一覧情報に基づいて、ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供する。
【0142】
これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、生成したユーザへの贈答に関する一覧情報に基づく推奨情報を、他のユーザへ提供することにより、ユーザが喜ぶと推定される商品等を他のユーザへ推奨することができる。
【0143】
また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、取得部131は、所定の検知手段により検知されたユーザの反応情報を取得する。
【0144】
これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、所定の検知手段により検知された各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。
【0145】
また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、取得部131は、音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された反応情報を取得する。
【0146】
これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。
【0147】
また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、取得部131は、ユーザに関する反応情報と、ユーザの反応が生じた際にユーザに提供されるコンテンツに関する情報と、に基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対するユーザの反応情報を取得する。
【0148】
これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、ユーザが反応を示したと推定される商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。
【0149】
また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、生成部134、134Aは、取得部131により取得された反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。
【0150】
これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出し、算出したスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。
【0151】
また、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aにおいて、生成部134、134Aは、所定のイベントに関する情報に基づいて変動する商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する。
【0152】
これにより、実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、各商品等に関する情報に対するユーザの反応情報に基づいて、各商品等のスコアを算出し、所定のイベントに関する情報に基づいて各商品等のスコアに基づく一覧情報を生成することにより、ユーザへの贈答に関する情報を適切に生成することができる。
【0153】
〔7.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る生成装置100及び変形例に係る生成装置100Aは、例えば図17に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図17は、生成装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
【0154】
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【0155】
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。
【0156】
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
【0157】
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【0158】
例えば、コンピュータ1000が生成装置100や生成装置100Aとして機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130、130Aの機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0159】
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0160】
〔8.その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【0161】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【0162】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【0163】
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0164】
1 生成システム
100 生成装置
121 ユーザ情報記憶部
122 反応情報記憶部
123 一覧情報記憶部
124 放送情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 推定部
133 算出部
134 生成部
135 提供部
10 端末装置
AP11 端末装置(ウェアラブル端末)
AP21 端末装置(音声アシスト端末)
N ネットワーク
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9
図10
図11
図12
図13
図14
図15
図16
図17
【手続補正書】
【提出日】2017年5月29日
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザの住宅内に設置された端末装置により検知された前記ユーザの発話であって、商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの発話に関する反応情報を取得し、記憶部に記憶させる取得部と、
前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得部により前記記憶部から取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成し、前記記憶部に記憶させる生成部と、
前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供部と、
を備えたことを特徴とする生成装置。
【請求項2】
前記生成部は、
前記反応情報により前記ユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の生成装置。
【請求項3】
前記生成部は、
前記反応情報により前記ユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の生成装置。
【請求項4】
前記生成部は、
所定の商品またはサービスを含む商品群から、前記反応情報により前記ユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項5】
前記提供部は、
前記生成部により生成された一覧情報に基づいて、前記ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供す
とを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項6】
前記取得部は、
所定の検知手段により検知された前記ユーザの反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項7】
前記取得部は、
音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された前記反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項6に記載の生成装置。
【請求項8】
前記取得部は、
前記ユーザに関する反応情報と、前記ユーザの反応が生じた際に前記ユーザに提供されたコンテンツに関する情報と、に基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項9】
前記生成部は、
前記取得部により取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項10】
前記生成部は、
所定のイベントに関する情報に基づいて変動する商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項9に記載の生成装置。
【請求項11】
前記提供部は、
前記ユーザと親族関係を有する前記他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する前記推奨情報を提供する
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項12】
コンピュータが実行する生成方法であって、
制御部がユーザの住宅内に設置された端末装置により検知された前記ユーザの発話であって、商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの発話に関する反応情報を取得し、記憶部に記憶させる取得工程と、
前記制御部が前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得工程により前記記憶部から取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成し、前記記憶部に記憶させる生成工程と、
前記制御部が前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成工程により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供工程と、
を含んだことを特徴とする生成方法。
【請求項13】
制御部がユーザの住宅内に設置された端末装置により検知された前記ユーザの発話であって、商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの発話に関する反応情報を取得し、記憶部に記憶させる取得手順と、
前記制御部が前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得手順により前記記憶部から取得された前記反応情報に基づいて、商品またはサービスに関する一覧情報を生成し、前記記憶部に記憶させる生成手順と、
前記制御部が前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザに、前記生成手順により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【手続補正書】
【提出日】2017年10月3日
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザの住宅内に設置された端末装置により検知された前記ユーザの発話であって、商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの発話に関する反応情報を取得し、記憶部に記憶させる取得部と、
前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得部により前記記憶部から取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスの各々のスコアと、所定の閾値との比較により、商品またはサービスに関する一覧情報を生成し、前記記憶部に記憶させる生成部と、
前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザによる前記ユーザに対する推奨情報の要求に応じて、当該他のユーザに、前記要求時に対応するイベントに対応付けられた商品群から、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスのうち、前記ユーザへの非推奨商品を除いた商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供部と、
を備えたことを特徴とする生成装置。
【請求項2】
前記生成部は、
前記反応情報により前記ユーザが受領を希望すると推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の生成装置。
【請求項3】
前記生成部は、
前記反応情報により前記ユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスに関する一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の生成装置。
【請求項4】
前記生成部は、
所定の商品またはサービスを含む商品群から、前記反応情報により前記ユーザが受領を希望しないと推定される商品またはサービスを除くことにより、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項5】
前記提供部は、
前記生成部により生成された一覧情報に基づいて、前記ユーザへの贈答を推奨する商品またはサービスに関する推奨情報を他のユーザに提供する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項6】
前記取得部は、
所定の検知手段により検知された前記ユーザの反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項7】
前記取得部は、
音センサ、画像センサ、または生体情報センサにより検知された前記反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項6に記載の生成装置。
【請求項8】
前記取得部は、
前記ユーザに関する反応情報と、前記ユーザの反応が生じた際に前記ユーザに提供されたコンテンツに関する情報と、に基づいて推定される商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの反応情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項9】
前記生成部は、
前記取得部により取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項10】
前記生成部は、
所定のイベントに関する情報に基づいて変動する商品またはサービスのスコアに基づいて、一覧情報を生成する
ことを特徴とする請求項9に記載の生成装置。
【請求項11】
前記提供部は、
前記ユーザと親族関係を有する前記他のユーザに、前記生成部により生成された前記一覧情報に対応する前記推奨情報を提供する
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項に記載の生成装置。
【請求項12】
コンピュータが実行する生成方法であって、
制御部がユーザの住宅内に設置された端末装置により検知された前記ユーザの発話であって、商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの発話に関する反応情報を取得し、記憶部に記憶させる取得工程と、
前記制御部が前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得工程により前記記憶部から取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスの各々のスコアと、所定の閾値との比較により、商品またはサービスに関する一覧情報を生成し、前記記憶部に記憶させる生成工程と、
前記制御部が前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザによる前記ユーザに対する推奨情報の要求に応じて、当該他のユーザに、前記要求時に対応するイベントに対応付けられた商品群から、前記生成工程により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスのうち、前記ユーザへの非推奨商品を除いた商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供工程と、
を含んだことを特徴とする生成方法。
【請求項13】
制御部がユーザの住宅内に設置された端末装置により検知された前記ユーザの発話であって、商品またはサービスに関する情報に対する前記ユーザの発話に関する反応情報を取得し、記憶部に記憶させる取得手順と、
前記制御部が前記ユーザへの贈答に関する情報として、前記取得手順により前記記憶部から取得された前記反応情報に基づいて算出される商品またはサービスの各々のスコアと、所定の閾値との比較により、商品またはサービスに関する一覧情報を生成し、前記記憶部に記憶させる生成手順と、
前記制御部が前記ユーザと所定の関係を有する他のユーザによる前記ユーザに対する推奨情報の要求に応じて、当該他のユーザに、前記要求時に対応するイベントに対応付けられた商品群から、前記生成手順により生成された前記一覧情報に対応する商品またはサービスのうち、前記ユーザへの非推奨商品を除いた商品またはサービスを前記ユーザに贈答する商品またはサービスとして推奨する推奨情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。