特開 2022-71899 情報処理システム、プログラム及び情報処理方法

(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】P2022071899

(43)【公開日】2022-05-17

(54)【発明の名称】情報処理システム、プログラム及び情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20220510BHJP

   G06F 16/9035 20190101ALI20220510BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

G06F16/9035

【審査請求】未請求

【請求項の数】16

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020181017

(22)【出願日】2020-10-29

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り ［開催日］ 令和２年３月２日 ［集会名、開催場所］ 第１２回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム オンライン開催（ｈｔｔｐｓ：／／ｄｂ－ｅｖｅｎｔ．ｊｐｎ．ｏｒｇ／ｄｅｉｍ２０２０／）

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＴＨＵＮＤＥＲＢＯＬＴ

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和２年度、総務省、戦略的情報通信研究開発推進事業、「観光の個人化と分散化を促進する情報推薦基盤と地域観光支援システムの構築」委託研究開発、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(71)【出願人】

【識別番号】504132272

【氏名又は名称】国立大学法人京都大学

(74)【代理人】

【識別番号】110002789

【氏名又は名称】特許業務法人ＩＰＸ

(72)【発明者】

【氏名】山岸 立

(72)【発明者】

【氏名】馬 強

【テーマコード（参考）】

5B175

5L049

【Ｆターム（参考）】

5B175DA10

5B175HA01

5L049CC11

(57)【要約】

【課題】ユーザの好みに合わせた観光地を教示し、オーバーツーリズムの問題等を抑制可能な情報処理システム等を提供すること。
【解決手段】本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、次の各ステップを実行するように構成される。読出ステップでは、ユーザ端末によって入力されたユーザの嗜好情報を読み出す。嗜好情報は、ユーザの観光に対する好みを示す情報である。提案ステップでは、嗜好情報を分析モデルに入力することで、少なくとも１つの観光体験を提案する。提案された観光体験は、観光する場所とこの場所での行動とを含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報処理システムであって、
次の各ステップを実行するように構成され、
読出ステップでは、ユーザ端末によって入力されたユーザの嗜好情報を読み出し、ここで前記嗜好情報は、前記ユーザの観光に対する好みを示す情報で、
提案ステップでは、前記嗜好情報を分析モデルに入力することで、少なくとも１つの観光体験を提案し、ここで提案された前記観光体験は、観光する場所とこの場所での行動とを含む、もの。

【請求項2】

請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
次の各ステップをさらに実行するように構成され、
第１の生成ステップでは、観光に関する画像に関する第１の視覚情報を生成し、
第１の受付ステップでは、前記ユーザ端末から前記第１の視覚情報に対する入力を前記嗜好情報として受け付ける、もの。

【請求項3】

請求項２に記載の情報処理システムにおいて、
前記第１の視覚情報は、複数の、前記画像及びオブジェクトを備え、
前記オブジェクトは、前記ユーザが各画像に対する興味の度合いを入力可能に構成される、もの。

【請求項4】

請求項２又は請求項３に記載の情報処理システムにおいて、
前記第１の生成ステップでは、前記ユーザが初めて嗜好情報を入力するユーザであると判断された場合に、前記第１の視覚情報を生成する、もの。

【請求項5】

請求項１～請求項４の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
次の各ステップをさらに実行するように構成され、
第２の生成ステップでは、提案された前記観光体験を含む第２の視覚情報を生成し、
第２の受付ステップでは、前記第２の視覚情報に対して前記ユーザが選択した観光体験を前記嗜好情報として受け付ける、もの。

【請求項6】

請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
前記第２の視覚情報には、前記ユーザに好ましいと判断された順にソートされた複数の前記観光体験が含まれる、もの。

【請求項7】

請求項５又は請求項６に記載の情報処理システムにおいて、
前記第２の視覚情報は、前記観光体験に含まれる前記観光する場所を表した地図を含む、もの。

【請求項8】

請求項５～請求項７の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
前記第２の視覚情報は、前記観光体験に含まれる前記行動を示す単語又は画像のリストを含む、もの。

【請求項9】

請求項１～請求項８の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
前記提案ステップでは、
前記嗜好情報を前記分析モデルに入力することで、複数のグループのうち、前記ユーザと好みが近い複数人が所属するグループである所属グループを確率的に決定し、
前記所属グループに対して定められた確率分布に基づいて、前記観光体験を提案する、もの。

【請求項10】

請求項１～請求項９の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
前記観光体験は、観光する時期をさらに含む、もの。

【請求項11】

請求項１～請求項１０の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
前記観光体験は、観光する人の種類をさらに含み、
前記観光する人の種類は、前記所属グループに関する情報である、もの。

【請求項12】

請求項１～請求項１１の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
前記分析モデルは、ソーシャルネットワーキングサービスにおいて複数の者によって投稿された観光地の写真を用いて生成された、もの。

【請求項13】

請求項１２に記載の情報処理システムにおいて、
前記分析モデルは、前記観光地の写真を、各写真に含まれる位置情報タグの緯度及び経度からクラスタリングした結果を用いて生成された、もの。

【請求項14】

請求項１２又は請求項１３に記載の情報処理システムにおいて、
前記分析モデルは、第１の仮説と、第２の仮説と、第３の仮説と、第４の仮説と、第５の仮説とのうちの少なくとも１つに基づいて生成され、
前記第１の仮説において、趣味嗜好が似ている複数の人が存在し、前記趣味嗜好に基づいて、前記複数の人をグループに分類可能であり、
前記第２の仮説において、人が観光する場所は、前記趣味嗜好に依存し、
前記第３の仮説において、人の行動は、前記趣味嗜好に依存し、
前記第４の仮説において、人が行動する時間は、前記趣味嗜好に依存し、
前記第５の仮説において、前記人の行動は、前記人が観光する場所に依存する、もの。

【請求項15】

プログラムであって、
コンピュータに請求項１～請求項１４の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを実行させる、もの。

【請求項16】

情報処理方法であって、
次の各ステップを備え、
読出ステップでは、ユーザ端末によって入力されたユーザの嗜好情報を読み出し、ここで前記嗜好情報は、前記ユーザの観光に対する好みを示す情報で、
提案ステップでは、前記嗜好情報を分析モデルに入力することで、少なくとも１つの観光体験を提案し、ここで提案された前記観光体験は、観光する場所とこの場所での行動とを含む、方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理システム、プログラム及び情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

観光において、多くの人は観光する都市が決まったら観光に関するウェブサイトやアプリ等を見て、訪れる予定の場所を決定することが多い。

【0003】

特許文献１には、各観光地と、その人気度とを含む観光情報を提案する先行技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１２－２５６３０３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１に開示される技術は、人気の高い観光地をユーザに一律的に教示することとなり、人気の高い観光地に実際の観光が集中することでオーバーツーリズムの問題等を生じるおそれがある。

【0006】

本発明では上記事情を鑑み、ユーザの好みに合わせた観光地を教示し、オーバーツーリズムの問題等を抑制可能な情報処理システム等を提供することとした。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、次の各ステップを実行するように構成される。読出ステップでは、ユーザ端末によって入力されたユーザの嗜好情報を読み出す。嗜好情報は、ユーザの観光に対する好みを示す情報である。提案ステップでは、嗜好情報を分析モデルに入力することで、少なくとも１つの観光体験を提案する。提案された観光体験は、観光する場所とこの場所での行動とを含む。

【0008】

このような一態様によれば、人気の高い観光地をユーザに一律的に教示せずに、ユーザの好みに合わせた観光地が教示されるため、オーバーツーリズムの問題等を抑制することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本実施形態に係る情報処理システム１を表す構成図である。

【図2】ユーザ端末２のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】サーバ３のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図4】サーバ３における制御部３３等によって実現される機能を示すブロック図である。

【図5】分析モデルＡＭの一例であるベースモデルのグラフィカルモデルを示している。

【図6】分析モデルＡＭに関する記号の定義をまとめたリストである。

【図7】分析モデルＡＭの一例であるベースモデルの生成アルゴリズムを示している。

【図8】分析モデルＡＭの一例である場所対応モデルのグラフィカルモデルを示している。

【図9】分析モデルＡＭの一例である場所対応モデルの生成アルゴリズムを示している。

【図10】分析モデルＡＭの一例である時間対応モデルのグラフィカルモデルを示している。

【図11】分析モデルＡＭの一例である時間対応モデルの生成アルゴリズムを示している。

【図12】情報処理システム１によって実行される情報処理の流れを示すアクティビティ図である。

【図13】ログイン画面４の一例を示す概要図である。

【図14】アンケート画面５の一例を示す概要図である。

【図15】推薦画面６の一例を示す概要図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。

【0011】

ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。

【0012】

また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０又は１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。

【0013】

また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及びメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。

【0014】

１．ハードウェア構成
本節では、本実施形態のハードウェア構成について説明する。

【0015】

１．１ 情報処理システム１
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１を表す構成図である。情報処理システム１はユーザ端末２と、サーバ３とを備え、これらがネットワークを通じて接続されている。これらの構成要素についてさらに説明する。ここで、情報処理システム１に例示されるシステムとは、１つ又はそれ以上の装置又は構成要素からなるものである。したがって、サーバ３単体であってもシステムの一例となる。

【0016】

１．２ ユーザ端末２
図２は、ユーザ端末２のハードウェア構成を示すブロック図である。ユーザ端末２は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３と、表示部２４と、入力部２５とを有し、これらの構成要素がユーザ端末２の内部において通信バス２０を介して電気的に接続されている。通信部２１、記憶部２２及び制御部２３の説明は、サーバ３における通信部３１、記憶部３２及び制御部３３と略同様のため省略する。

【0017】

表示部２４は、例えば、ユーザ端末２の筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。表示部２４は、ユーザが操作可能なグラフィカルユーザインターフェース（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＧＵＩ）の画面を表示する。これは例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ及びプラズマディスプレイ等の表示デバイスを、ユーザ端末２の種類に応じて使い分けて実施することが好ましい。ここでは、表示部２４は、ユーザ端末２の筐体に含まれるものとして説明する。

【0018】

入力部２５は、ユーザ端末２の筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。例えば、入力部２５は、表示部２４と一体となってタッチパネルとして実施されてもよい。タッチパネルであれば、ユーザは、タップ操作、スワイプ操作等を入力することができる。もちろん、タッチパネルに代えて、スイッチボタン、マウス、ＱＷＥＲＴＹキーボード等を採用してもよい。すなわち、入力部２５がユーザによってなされた操作入力を受け付ける。当該入力が命令信号として、通信バス２０を介して制御部２３に転送され、制御部２３が必要に応じて所定の制御や演算を実行しうる。

【0019】

１．３ サーバ３
図３は、サーバ３のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ３は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３とを有し、これらの構成要素がサーバ３の内部において通信バス３０を介して電気的に接続されている。各構成要素についてさらに説明する。

【0020】

通信部３１は、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ、有線ＬＡＮネットワーク通信等といった有線型の通信手段が好ましいものの、無線ＬＡＮネットワーク通信、３Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ等のモバイル通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信等を必要に応じて含めてもよい。すなわち、これら複数の通信手段の集合として実施することがより好ましい。すなわち、サーバ３は、通信部３１を介して、ユーザ端末２とネットワークを介して種々の情報を通信する。

【0021】

記憶部３２は、前述の記載により定義される様々な情報を記憶する。これは、例えば、制御部３３によって実行されるサーバ３に係る種々のプログラム等を記憶するソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等のストレージデバイスとして、あるいは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶するランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）等のメモリとして実施されうる。また、これらの組合せであってもよい。特に、記憶部３２は、ログイン画面４、アンケート画面５、推薦画面６又は、これらを生成するためのプログラム等を記憶する。記憶部３２は、これ以外にも制御部３３によって実行されるサーバ３に係る種々のプログラム等を記憶している。

【0022】

制御部３３は、サーバ３に関連する全体動作の処理・制御を行う。制御部３３は、例えば不図示の中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）である。制御部３３は、記憶部３２に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、サーバ３に係る種々の機能を実現する。すなわち、記憶部３２に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部３３によって具体的に実現されることで、制御部３３に含まれる各機能部として実行されうる。これらについては、次節においてさらに詳述する。なお、制御部３３は単一であることに限定されず、機能ごとに複数の制御部３３を有するように実施してもよい。またそれらの組合せであってもよい。

【0023】

２．機能構成
本節では、本実施形態の機能構成について説明する。前述の通り、記憶部３２に記憶されているソフトウェアによる情報処理がハードウェアの一例である制御部３３によって具体的に実現されることで、制御部３３に含まれる各機能部として実行されうる。

【0024】

図４は、サーバ３における制御部３３等によって実現される機能を示すブロック図である。具体的には、情報処理システム１の一例であるサーバ３は、受付部３３１と、読出部３３２と、提案部３３３と、生成部３３４と、送信部３３５とを備える。

【0025】

受付部３３１は、種々の情報を受け付けるように構成される。例えば、受付部３３１は、ユーザ端末２から送信されたアンケートへの回答やユーザに関する情報を受け付けてもよい。

【0026】

読出部３３２は、受付部３３１が受け付けた又は予め記憶部３２に記憶された種々の情報を読み出すように構成される。例えば、読出部３３２は、予め記憶部３２に記憶されたユーザの嗜好情報ＰＩを参照することで、ユーザの適切な所属グループＢＧを決定してもよい。これについては後に更に詳述する。

【0027】

提案部３３３は、ユーザの嗜好情報ＰＩに基づいて、少なくとも１つの観光体験６０（図１５参照）を提案するように構成される。これについては後に更に詳述する。

【0028】

生成部３３４は、種々の視覚情報を生成するように構成される。視覚情報とは、画面、画像、アイコン、メッセージ等といった、ユーザが視認可能な態様で生成された情報そのものでもよいし、例えばユーザ端末２の表示部２４に画面、画像、アイコン、メッセージ等を表示させるためのレンダリング情報であってもよい。

【0029】

送信部３３５は、種々の情報をサーバ３とネットワークを介して接続された他の機器に送信するように構成される。例えば、送信部３３５は、生成部３３４で生成された視覚情報を、ユーザ端末２に送信してもよい。

【0030】

３．分析モデルＡＭ
本節では、情報処理システム１が提供するサービスに用いられる分析モデルＡＭについて詳述する。

【0031】

３．１ 仮説
分析モデルＡＭは、ユーザがどのような場所、どのような行動を好むのかを、過去の履歴データから発見するモデルである。本実施形態において、分析モデルＡＭは、第１の仮説と、第２の仮説と、第３の仮説と、第４の仮説と、第５の仮説のうちの少なくとも１つに基づいて生成されるとよい。

【0032】

（第１の仮説）
第１の仮説において、趣味嗜好が似ている複数の人が存在し、趣味嗜好に基づいて、複数の人をグループに分類可能である。つまり、趣味嗜好が似ている人は、複数人いる。つまり、趣味嗜好（以降トピック）を基準にユーザをいくつかのグループに分割できる。逆にグループは複数のユーザを持ち、特定のトピックを持つことになる。例えば、ある第１のユーザとある第２のユーザの趣味嗜好が似ている場合、第１のユーザと第２のユーザとは同じグループに属し、第１のユーザがある場所である行動を好むのならば、それが第２のユーザにも当てはまる可能性が高い。

【0033】

（第２の仮説）
第２の仮説において、人が観光する場所は、趣味嗜好に依存する。つまり、訪れる場所は、ユーザの趣味嗜好によって決定される。趣味嗜好が似ているならば同じ場所に行く確率は高い。例えば有名場所が好きな人たちは、京都でいう金閣寺や伏見稲荷大社に行くことを好むが、甘味が好きな美食家は美味しい甘味処を優先して観光の計画を立てることが多い。

【0034】

（第３の仮説）
第３の仮説において、人の行動は、趣味嗜好に依存する。つまり、ユーザの行動は、趣味嗜好に依存する。ここでいう行動は、それぞれの訪問場所における、ユーザが行った具体的な動作又はアクションを表す。例えば写真撮影をしたり、甘味を食べたり、座禅を組むことは、観光地におけるよくある行動である。趣味嗜好が似ているユーザは同じ行動を行う確率は高い。また、同じ場所においてユーザが複数の行動を行うこともよくある。

【0035】

（第４の仮説）
第４の仮説において、人が行動する時間は、趣味嗜好に依存する。つまり、行動をする時間は趣味嗜好に影響される。例えばお酒を飲むことが好きな人たちは、夜に当地の居酒屋で飲むのを好んだりする。一方で、朝早くに観光を楽しむ人も存在する。

【0036】

（第５の仮説）
第５の仮説において、人の行動は、人が観光する場所に依存する。つまり、それぞれの場所でする行動はその場所に影響される。その場所でよくある行動であれば、ユーザもその行動を取る可能性が高い。有名スポットで写真をとることはその一つの例である。

【0037】

このような仮説を立てることで、確率分布に基づいた分析モデルＡＭを適切に生成することができる。

【0038】

３．２ 分析手法
３．１節で説明した仮説を踏まえて、分析手法について説明する。分析手法の候補として３つの分析モデルＡＭを構成した。第１の仮説、第２の仮説及び第３の仮説のみを取り入れてユーザ体験の基本（Ｗｈｏ、Ｗｈｅｒｅ、Ｗｈａｔ）と分析するベースモデル、第５の仮説を取り入れて場所の特徴（空間的制約）を考慮した場所対応（Ｌｏａｃａｔｉｏｎ－Ａｗａｒｅ）モデル、第４の仮説を取り入れて時間の特徴（時間的制約）を考慮した時間対応（Ｔｉｍｅ－Ａｗａｒｅ）モデルの３つである。

【0039】

説明するに当たって必要な記号を表１に示す。グループは離散データであり、カテゴリカル分布によって生成される。つまり、数１が成り立つ。

【数1】

【0040】

ベイズ確率モデルを構築するとき、カテゴリカル分布の事前分布は共役事前分布であるディリクレ分布を用いる。それゆえ、ｇ＿ｄの事前分布であるθは、数２で生成される。

【数2】

【0041】

ユーザ、場所及び時間は、離散データであるため、カテゴリカル分布から生成される。それぞれπ＿ｇｄ，Φ＿ｇｄ，τ＿ｇｄから生成され、その事前分布に、数３のようにディリクレ分布を有する。

【数3】

【0042】

本実施形態の分析モデルＡＭでは、ユーザ、場所及び行動を表す単語を仮説変数として扱い、主にグループを潜在変数とする。つまり、ユーザの趣味嗜好の部分は、このグループによって抽出される。図５は、分析モデルＡＭの一例であるベースモデルのグラフィカルモデルを示している。図６は、分析モデルＡＭに関する記号の定義をまとめたリストである。ただし、グラフィカルモデル上のｗ＿ｄ，ｉというのは、ある投稿ｄ（∈Ｄ）における行動を示す単語のうちｉ番目の単語という意味である。

【0043】

ベースモデルは、第１の仮説、第２の仮説及び第３の仮説に基づいてモデリングしている。第１の仮説は、ｇ＿ｄからｕ＿ｄへの矢印に対応しており、第２の仮説は、ｇ＿ｄからｌ＿ｄへの矢印に対応しており、第３の仮説は、ｇ＿ｄからｗ＿ｄ，ｉへの矢印に対応している。ベースモデルは、観測データ間の影響がないもっともシンプルな状態のモデルである。

【0044】

図７は、分析モデルＡＭの一例であるベースモデルの生成アルゴリズムを示している。まず、グループの事前分布であるθが生成される。その後、数３と同様にグループごとにユーザ、場所及び行動を示す単語の事前分布を生成する。ここからは、ある投稿データｄ（∈Ｄ）の元で生成していく。グループの生成確率分布からグループｇ＿ｄを生成し、数４のように表せる。

【数4】

【0045】

ここでのグループは潜在変数であり、ユーザの趣味嗜好が含まれることになる。投稿データのプレート上にあるのはその投稿データのユーザ、場所及び行動であり、そのグループが決まることで趣味嗜好が決まり、それを元にユーザ、場所及び行動が決まるといえる。第１の仮説より、ユーザの趣味嗜好を表すグループにユーザは属する。それゆえ、数５に示される関係が成り立つ。

【数5】

【0046】

同様に、場所も第２の仮説よりグループごとの位置情報の生成確率分布Φ＿ｇｄから生成され、数６に示される関係が成り立つ。

【数6】

【0047】

最後に、行動を示す単語はｗ＿ｄ，ｉで表しているが、この変数が単独でプレートに載っていることから、ユーザや場所が決まる投稿に対して、行動は複数（Ｎ＿ｗ個）存在することを示している（第３の仮説）。

【0048】

分析モデルＡＭの別の一例である場所対応モデルは、ベースモデルに対して第５の仮説を導入したものである。図８は、分析モデルＡＭの一例である場所対応モデルのグラフィカルモデルを示している。図９は、分析モデルＡＭの一例である場所対応モデルの生成アルゴリズムを示している。

【0049】

場所対応モデルの生成過程は、ベースモデルに比べて、行動を生成する部分が複雑になる。第５の仮説は、その場所の特徴もその場で行う行動の意思決定に影響することを表している。そのため、場所対応モデルでは、その行動がどれほどその人の趣味嗜好に受けたか、もしくはどれほどその場所に影響を受けたかを表す潜在変数ｌ＿ｄを導入している。

【0050】

変数ｌ＿ｄは、場所ごとに生成される。場所対応モデルは、行動の場所への依存関係つまりその場所がある行動をすることを目的として来るべき場所なのか、それともその場所にきて色々な行動をするのかをモデリングする。例えば、居酒屋に行けばほとんどの人がご飯を食べるという行動をするであろうし、公園等は、それぞれ過ごし方が好みによって異なる。この変数ｌ＿ｄを用いてｗ＿ｄ，ｉが生成される。具体的にはｇ＿ｄ，ｌ＿ｄが生成された後、場所ごとに生成された変数ｌ＿ｄを重みとして扱って行動を示す単語を生成する。すなわち、数７に示される関係が成り立つ。ただし、ηはハイパーパラメータである。

【数7】

【0051】

分析モデルＡＭの別の一例である時間対応モデルは、ベースモデルに時間の影響を考慮したモデルである。図１０は、分析モデルＡＭの一例である時間対応モデルのグラフィカルモデルを示している。図１１は、分析モデルＡＭの一例である時間対応モデルの生成アルゴリズムを示している。

【0052】

時間対応モデルでは、観測変数間の影響がベースモデルと同様にない。それゆえ、生成過程はベースモデルの生成過程に時間に関係する要素を加えることが好ましい。あるデータｄ（∈Ｄ）が生成された時間はそのデータが示す観光に関する趣味嗜好ｇ＿ｄに影響されて決定される。ここでは、時間を離散的に考え、カテゴリカル分布から生成されたこととする。この時、ｔ＿ｄを生成する過程が数８のように表される。

【数8】

【0053】

情報処理システム１では、ユーザの操作によって逐次的に推論を行い、よりユーザの趣味嗜好にあった推薦ができるように更新することが好ましい。クリックや推薦へのフィードバックによってユーザの操作が発生したとき、そのデータはユーザの興味を意味する。そのデータに基づいて、ユーザの確率分布を更新することで、よりユーザの趣味嗜好に合ったグループに所属する可能性が高まり、精度の良い推薦が期待されうる。

【0054】

また、分析モデルＡＭは、ソーシャルネットワーキングサービスにおいて複数の者によって投稿された観光地の写真を用いて生成されてなる。このように、ＳＮＳのデータを活用することで、別途の調査やデータベース構築を不要に、多くの情報を予め用意することができる。

【0055】

さらに好ましくは、分析モデルＡＭは、観光地の写真を、各写真に含まれる位置情報タグの緯度及び経度からクラスタリングした結果を用いて生成されてなる。ＳＮＳのデータは、同じ観光地であっても別の写真を撮っている等で、少しずつ異なっているが、写真に付随する位置情報タグを用いることで、同じ観光地に係るものであると推定し、より情報を適切に分析モデルＡＭの生成に活かすことができる。

【0056】

また、位置情報タグに関連して、１つの写真に対して複数種類のタグ、例えば次に示される３種類のタグ付けがなされていることが好ましい。

（ユーザが付すタグ）ユーザが投稿の際に付すタグである。ユーザが付すタグに制限はなく、自由にタグを付け加えることができる。
（機器が付すタグ）カメラやコンピュータ、その他自動システムによって自動的につけられたタグである。
（画像認識によって付されるタグ）畳み込みニューラルネットワークを用いて画像認識をし、タグ付けしたものである。メタ情報自体は、単数又は複数のタグとそれぞれについて検出確率が付随する。

【0057】

タグの使用は特に限定されるものではなく、例えば、画像認識によって付されるタグを優先し、このタグがない場合はユーザが付すタグを使用し、どちらもない場合に限り機器が付すタグを用いる等適宜実施してよい。

【0058】

４．情報処理方法
本節では、前述した情報処理システム１の情報処理方法について説明する。この情報処理方法は、次の各ステップを備える。読出ステップでは、ユーザ端末２によって入力されたユーザの嗜好情報ＰＩを読み出す。嗜好情報ＰＩは、ユーザの観光に対する好みを示す情報である。提案ステップでは、嗜好情報を分析モデルＡＭに入力することで、少なくとも１つの観光体験６０を提案する。提案された観光体験６０は、観光する観光場所６１とこの観光場所６１での行動（例えば行動を示す行動単語６２等）とを含む。

【0059】

図１２は、情報処理システム１によって実行される情報処理の流れを示すアクティビティ図である。以下、このアクティビティ図の各アクティビティに沿って、説明するものとする。ここでは、ユーザは、観光体験のリサーチをしている旅行計画者であるものとして説明する。なお、あくまでも一例でありユーザはこの限りではない。

【0060】

旅行計画者であるユーザが情報処理システム１によって提案されるサービスのＵＲＬにアクセスすると、サーバ３において、生成部３３４がログイン画面４を生成し（アクティビティＡ１０１）、送信部３３５が、これをネットワークを介してユーザ端末２に送信する。つまり、サーバ３における通信部３１がユーザ端末２から送信されたＵＲＬのリクエストを受信し、サーバ３における制御部３３が、リクエストに基づいてログイン画面４を生成し、これが通信部３１及びネットワークを介して、ユーザ端末２に送信される。

【0061】

図１３は、ログイン画面４の一例を示す概要図である。ログイン画面４は、例えば、ユーザ名を入力する入力欄４１と、パスワードを入力する入力欄４２と、ログイン時に押下するログインボタン４３と、登録時に選択する登録リンク４４とを備えている。ユーザが、情報処理システム１によって提案されるサービスに対して、すでにアカウントを有している場合は、入力欄４１にユーザ固有のユーザ名を入力し、入力欄４２にユーザ名に紐づくパスワードを入力し、ログインボタン４３をクリックやタップする等して押下すればよい。一方、ユーザがアカウントを有していない場合は、登録リンク４４をクリックやタップする等して選択すればよい。登録リンク４４を選択した場合、ユーザ端末２の表示部２４にアカウント登録用の画面（不図示）が表示され、ユーザが必要に応じて、ユーザの情報を入力すればよい（アクティビティＡ１０２）。

【0062】

アカウント登録に際して、ユーザのアカウントに関する情報の入力が完了されると、ネットワークを介してサーバ３にその情報が送信され、サーバ３における記憶部３２にユーザのアカウントに関する情報、例えばユーザ名やパスワード等がデータベースとして記憶される。

【0063】

アカウント登録が完了すると、続いて、サーバ３における生成部３３４は、第１の生成ステップとして、観光に関する画像５１に関するアンケート画面５（第１の視覚情報の一例）を生成する（アクティビティＡ１０３）。すなわち、サーバ３における記憶部３２にユーザのアカウントに関する情報が記憶された後に、サーバ３における制御部３３が、記憶部３２に記憶された所定のプログラムを実行することで、アンケート画面５を生成している。送信部３３５は、アンケート画面５を通信部３１及びネットワークを介して、ユーザ端末２に送信する。

【0064】

図１４は、アンケート画面５の一例を示す概要図である。ユーザは、表示部２４に表示されたアンケート画面５に含まれるアンケートに入力部２５を用いて回答する（アクティビティＡ１０４）。この回答結果は、ユーザの嗜好情報ＰＩの一例となる。このような態様によれば、アンケートというユーザフレンドリーな形式で、予めユーザの画像５１に対するフィードバックがユーザの好みの指標として取得することができる。

【0065】

図１４に示されるように、好ましくは、第１の視覚情報の一例であるアンケート画面５は、複数の、画像５１及びスライダー５２（オブジェクトの一例）を備える。スライダー５２は、ユーザが各画像５１に対する興味の度合いを入力可能に構成される。このように、単なる好き嫌いの二択ではなく、興味の度合いが入力可能となることで、より精度の高い観光体験６０の提案を実現することができる。また、画像５１が複数あることに留意されたい。例えば、図１４に示されるように、アンケート画面５は、複数の一例である４つの画像５１ａ，５１ｂ，５１ｃ，５１ｄを含み、それぞれに対応する、スライダー５２ａ，５２ｂ，５３ｃ，５４ｄを含む。このように画像５１が複数あることで、後述する嗜好情報ＰＩの情報量を高めることができ、より精度の高い観光体験６０の提案を実現することができる。

【0066】

続いて、サーバ３における受付部３３１は、第１の受付ステップとして、ユーザ端末２からアンケート画面５（第１の視覚情報の一例）に対する入力を嗜好情報ＰＩとして受け付ける。具体的には、ネットワークを介してサーバ３にアンケートに対する回答が送信され、サーバ３における記憶部３２にアンケートの回答結果が、ユーザと紐付けられて記憶される。

【0067】

ユーザがアカウントを既に有しており、ログインボタン４３が押下された場合、提案部３３３がアンケート画面５等の第１の視覚情報を生成してもよいが、好ましくは、生成部３３４は、ユーザが初めて嗜好情報ＰＩを入力するユーザであると判断された場合に、アンケート画面５（第１の視覚情報の一例）を生成する。つまり、図１２に示されるように、ユーザがアカウントを既に有している場合は、アンケート画面５の表示が省略されるとよい。このように、アンケートの入力を初回に限定することで、毎回入力する手間が省け、ユーザビリティが向上する。

【0068】

続いて、読出部３３２は、読出ステップとして、ユーザ端末２によって入力されたユーザの嗜好情報ＰＩを読み出す。具体的には、サーバ３における制御部３３が、記憶部３２に記憶された嗜好情報ＰＩを読み出す。ここで、嗜好情報ＰＩは、ユーザの観光に対する好みを示す情報である。嗜好情報ＰＩは、例えば、受付部３３１が受け付けたアンケートの回答結果や、後述する推薦画面６に対するユーザの操作入力に基づいて決定されうる情報である。ユーザが既にアカウントを有している場合は、サーバ３における記憶部３２が、前回のサービス利用時におけるユーザの嗜好情報ＰＩを記憶しているため、アンケートの入力がなくても、読出部３３２が嗜好情報ＰＩを読み出すことが可能である。

【0069】

続いて、提案部３３３は、提案ステップとして、嗜好情報ＰＩを分析モデルＡＭに入力することで、少なくとも１つの観光体験６０を提案する（アクティビティＡ１０５～Ａ１０６）。ここで、提案された観光体験６０は、観光する観光場所６１とこの観光場所６１での行動（例えば行動を示す行動単語６２等）とを含むとよい。そして提案された観光体験６０は、推薦画面６という形で、ユーザに視認可能に提供されるとよい。すなわち、生成部３３４は、第２の生成ステップとして、提案された観光体験６０を含む推薦画面６（第２の視覚情報の一例）を生成する（アクティビティＡ１０７）。すなわち、サーバ３における制御部３３が、記憶部３２に記憶された所定のプログラムを実行することで、提案された観光体験６０を含む推薦画面６を生成している。そして、送信部３３５は、推薦画面６を通信部３１及びネットワークを介して、ユーザ端末２に送信する。

【0070】

アクティビティＡ１０５及びＡ１０６に関連して、より好ましくは、提案部３３３は、嗜好情報ＰＩを分析モデルＡＭに入力することで、複数のグループのうち、ユーザと好みが近い複数人が所属するグループである所属グループＢＧを確率的に決定する（アクティビティＡ１０５）。あくまでも確率的な決定であり、必ずしも同一の所属グループＢＧに一意に定まるわけではないことに留意されたい。その後、提案部３３３は、所属グループＢＧに対して定められた確率分布に基づいて、観光体験６０を提案する（アクティビティＡ１０６）。具体的には、サーバ３における制御部３３が、記憶部３２に記憶された、所属グループＢＧと、予め定められた確率分布とを参照して、ユーザに好ましいと考えられる観光体験６０を特定する。このように、予め複数のグループを用意して、ユーザが所属する所属グループＢＧを確率的に決めることで、ユーザ自身のフィードバックが不足している際に適切な提案がなされにくい、というコールドスタート問題を解消することができる。また、一意ではなく確率的に提案がなされるため、毎回同じものが提案されない、という点でも、観光という日常と異なる体験にとって好ましいといえる。

【0071】

図１５は、推薦画面６の一例を示す概要図である。図１５に示されるように、好ましくは、第２の視覚情報の一例である推薦画面６には、ユーザに好ましいと判断された順にソートされた複数の観光体験６０が含まれるとよい。このような態様によれば、ユーザが上から順に提案された観光体験６０を参照していけばよく、単に場所の近さ順等でソートする場合に比べて、よりユーザフレンドリーである。さらに好ましくは、第２の視覚情報の一例である推薦画面６は、観光体験６０に含まれる行動を示す行動単語６２のリストを含むとよい。このような態様によれば、ユーザはパット見でその観光する場所で何をすることが好ましいかを直感的に把握することができる。

【0072】

図１５の例では、推薦画面６の左側において、ユーザに対して、商標寺、特許歴史館及び意匠神社が、観光体験６０に含まれる観光場所６１として提案されている。また、それぞれの観光場所６１においてすることが好ましい行動を表す行動単語６２が複数記載されている。例えば、商標寺には大きな鐘が存在し、この前で観光写真を撮ることが好ましいため、「鐘」、「撮影」という行動単語６２が記載されている。また、商標寺で座禅を組むことができる場合、この座禅が一般的な観光における行動でないとしても、ユーザ又はユーザが所属する所属グループＢＧにとって好ましいと判断されることで、「座禅」という行動単語６２が記載されている。特許歴史館や意匠神社についても、同様に好ましい行動を示す行動単語６２が提案されている。

【0073】

また、第２の視覚情報の一例である推薦画面６は、観光体験６０に含まれる観光する観光場所６１を表した地図６３を含むとよい。図１５の例では、推薦画面６の右側において地図６３が表示され、観光場所６１の位置が地図６３上にスポットピンのアイコン６４によって、ユーザが把握可能に示されている。このアイコン６４は、推薦画面６の左側にある観光体験６０の観光場所６１に対応させてもよいが、好ましくは、これ以外の、ユーザの好みからは外れていると推定されている観光する観光場所６１を含むとよい。このように、好ましい順に観光体験６０がソートされて表示される一方で、ユーザの好みに合わせて又は好みと別途に、観光する観光場所６１の位置を俯瞰することができるように工夫がなされており、よりユーザフレンドリーである。もちろん、観光体験６０を提案する推薦画面６の画面上の位置と、地図６３の推薦画面６の画面上の位置とは単なる一例であり、この限りではない。これは、上下に配置してもよいし、左右逆に配置してもよい。

【0074】

さらに、ユーザは、表示部２４に表示された推薦画面６に含まれる観光体験６０を、入力部２５を用いて選択することができる。これにより、サーバ３における受付部３３１は、第２の受付ステップとして、推薦画面６に対してユーザが選択した観光体験６０を嗜好情報ＰＩとして受け付ける。具体的には、ユーザ端末２からネットワークを介して、サーバ３に観光体験６０に対する選択が送信され、サーバ３における記憶部３２に観光体験６０の選択結果が、ユーザと紐付けられて記憶されるとよい。このような選択が、嗜好情報ＰＩの一例であることが好ましい。このように、推薦画面６に対するユーザの入力をさらにフィードバックさせることで、より精度の高い観光体験６０の提案を実現することができる。なお、ユーザは、観光体験６０だけでなく、観光場所６１、行動単語６２又はアイコン６４を選択可能に実施されてもよい。

【0075】

なお、好ましくは、図１２に示されるように、ユーザに選択された観光体験６０を嗜好情報ＰＩの一例として、ユーザが所属する所属グループＢＧを更新してもよい。かかる更新は、ユーザによる観光体験６０の選択後、逐次実行されてもよいが、好ましくは、観光体験６０の選択を蓄積しておいて、所定のタイミングで所属グループＢＧを更新するようにしてもよい。所定のタイミングは、特に限定されず、情報処理システム１が提供するサービスに、ユーザが再ログインしたときでもよいし、週や月における決まった日時でもよい。

【0076】

従来技術においては、観光する場所の候補がユーザの趣味嗜好と無関係に提案されていた。一方、本実施形態に係る情報処理では、ユーザに対して、ユーザが何処で何をすべきかを考慮した、ユーザの趣味嗜好に合わせた観光体験６０を提案することができる。すなわち、以上のような情報処理によって、人気の高い観光地をユーザに一律的に教示せずに、ユーザの好みに合わせた観光地が教示されるため、オーバーツーリズムの問題等を抑制することができる。特に、近年では、ウイルスの流行（パンデミック）を抑制するために、人々が密集することを敬遠する傾向や需要が強く、このような需要にも大きく貢献することができる。

【0077】

５．その他
本実施形態に係る情報処理システム１に関して、以下のような態様を採用してもよい。

【0078】

（１）以上の実施形態では、情報処理システム１の構成として説明したが、コンピュータに、情報処理システム１における各ステップを実行させるプログラムが提供されてもよい。

【0079】

（２）アンケート画面５に含まれるオブジェクトは、好ましくは図１４に示されるようなスライダー５２であるが、これに限定されず、ユーザの好みの度合いを入力可能であれば、その形態を問わない。例えば、数値を入力する入力欄でもよいし、晴れ／曇り／雨等の複数のアイコンでもよい。

【0080】

（３）アンケート画面５において、画像５１とスライダー５２とは、好ましくは図１４に示されるように１対１に対応するとよいが、これに限定されず、１対多や多対１や多対多に対応させてもよい。例えば、１枚の画像５１に対して、面白さ、悲しさ、恐怖等というように、異なる尺度の度合いを入力可能に、複数のスライダー５２が実施されてもよい。

【0081】

（４）生成部３３４は、アンケート画面５に代えて、ユーザが好む観光に関する画像を自らアップロードさせる画面を、第１の視覚情報として生成してもよい。すなわち、サーバ３における受付部３３１は、当該画面を通してユーザがアップロードした画像を嗜好情報ＰＩとして受け付けてもよい。

【0082】

（５）第１の視覚情報は、好ましくは図１４に示されるようなアンケート画面５であるが、これに限定されず、嗜好情報ＰＩとなりうるものであれば、その形態を問わない。例えば、好きな観光地とその感想とを入力する入力欄が複数実施され、これに回答することで嗜好情報ＰＩを収集する形式でもよい。

【0083】

（６）観光体験６０は、観光する時期をさらに含むように実施されてもよい。このように、観光体験６０に時期を含むことで、ユーザにより好ましい観光体験６０を提案することができる。

【0084】

（７）観光体験６０は、観光する人の種類をさらに含むように実施されてもよい。ここで、観光する人の種類は、例えば所属グループＢＧに関する情報であってよい。このように、観光体験６０にどのようなタイプ（種類）の人が良いかを含むことで、ユーザが好みのタイプを把握することができ、他の人と、タイプを見比べることで、その観光体験６０をともにする同伴者を適切に決めることも可能となる。

【0085】

（８）第２の視覚情報は、観光体験６０に含まれる行動を示す行動単語６２に代えて、又はこれとともに、観光体験６０に含まれる行動を示す画像を含んでもよい。

【0086】

（９）提案部３３３は、嗜好情報ＰＩを分析モデルＡＭに入力することで、ユーザが好みそうな場所６１及び行動単語６２とを含む観光体験６０を確率的にスコア化したランキングを提案するように実施してもよい。かかる場合、ユーザ、場所及びタグの種類といったデータごとにグループを生成し、そのグループを元に場所６１及び行動を示す行動単語６２を生成することが好ましい。それゆえ、場所６１及び行動を示す単語６２の生成確率を計算するために、グループを周辺化することが好ましい。

【0087】

さらに、次に記載の各態様で提供されてもよい。
前記情報処理システムにおいて、次の各ステップをさらに実行するように構成され、第１の生成ステップでは、観光に関する画像に関する第１の視覚情報を生成し、第１の受付ステップでは、前記ユーザ端末から前記第１の視覚情報に対する入力を前記嗜好情報として受け付ける、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記第１の視覚情報は、複数の、前記画像及びオブジェクトを備え、前記オブジェクトは、前記ユーザが各画像に対する興味の度合いを入力可能に構成される、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記第１の生成ステップでは、前記ユーザが初めて嗜好情報を入力するユーザであると判断された場合に、前記第１の視覚情報を生成する、もの。
前記情報処理システムにおいて、次の各ステップをさらに実行するように構成され、第２の生成ステップでは、提案された前記観光体験を含む第２の視覚情報を生成し、第２の受付ステップでは、前記第２の視覚情報に対して前記ユーザが選択した観光体験を前記嗜好情報として受け付ける、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記第２の視覚情報には、前記ユーザに好ましいと判断された順にソートされた複数の前記観光体験が含まれる、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記第２の視覚情報は、前記観光体験に含まれる前記観光する場所を表した地図を含む、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記第２の視覚情報は、前記観光体験に含まれる前記行動を示す単語又は画像のリストを含む、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記提案ステップでは、前記嗜好情報を前記分析モデルに入力することで、複数のグループのうち、前記ユーザと好みが近い複数人が所属するグループである所属グループを確率的に決定し、前記所属グループに対して定められた確率分布に基づいて、前記観光体験を提案する、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記観光体験は、観光する時期をさらに含む、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記観光体験は、観光する人の種類をさらに含み、前記観光する人の種類は、前記所属グループに関する情報である、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記分析モデルは、ソーシャルネットワーキングサービスにおいて複数の者によって投稿された観光地の写真を用いて生成された、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記分析モデルは、前記観光地の写真を、各写真に含まれる位置情報タグの緯度及び経度からクラスタリングした結果を用いて生成された、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記分析モデルは、第１の仮説と、第２の仮説と、第３の仮説と、第４の仮説と、第５の仮説とのうちの少なくとも１つに基づいて生成され、前記第１の仮説において、趣味嗜好が似ている複数の人が存在し、前記趣味嗜好に基づいて、前記複数の人をグループに分類可能であり、前記第２の仮説において、人が観光する場所は、前記趣味嗜好に依存し、前記第３の仮説において、人の行動は、前記趣味嗜好に依存し、前記第４の仮説において、人が行動する時間は、前記趣味嗜好に依存し、前記第５の仮説において、前記人の行動は、前記人が観光する場所に依存する、もの。
プログラムであって、コンピュータに前記情報処理システムの各ステップを実行させる、もの。
情報処理方法であって、次の各ステップを備え、読出ステップでは、ユーザ端末によって入力されたユーザの嗜好情報を読み出し、ここで前記嗜好情報は、前記ユーザの観光に対する好みを示す情報で、提案ステップでは、前記嗜好情報を分析モデルに入力することで、少なくとも１つの観光体験を提案し、ここで提案された前記観光体験は、観光する場所とこの場所での行動とを含む、方法。
もちろん、この限りではない。

【0088】

最後に、本発明に係る種々の実施形態を説明したが、これらは、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。当該新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。当該実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【0089】

１ ：情報処理システム
２ ：ユーザ端末
２０ ：通信バス
２１ ：通信部
２２ ：記憶部
２３ ：制御部
２４ ：表示部
２５ ：入力部
３ ：サーバ
３０ ：通信バス
３１ ：通信部
３２ ：記憶部
３３ ：制御部
３３１ ：受付部
３３２ ：読出部
３３３ ：提案部
３３４ ：生成部
３３５ ：送信部
４ ：ログイン画面
４１ ：入力欄
４２ ：入力欄
４３ ：ログインボタン
４４ ：登録リンク
５ ：アンケート画面
５１ ：画像
５１ａ ：画像
５１ｂ ：画像
５１ｃ ：画像
５１ｄ ：画像
５２ ：スライダー
５２ａ ：スライダー
５２ｂ ：スライダー
５３ｃ ：スライダー
５４ｄ ：スライダー
６ ：推薦画面
６０ ：観光体験
６１ ：場所
６２ ：単語
６３ ：地図
６４ ：アイコン
ＡＭ ：分析モデル
ＢＧ ：所属グループ
ＰＩ ：嗜好情報

【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】