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(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】P2023104632
(43)【公開日】2023-07-28
(54)【発明の名称】提示装置、提示方法および提示プログラム
(51)【国際特許分類】
G06T 1/00 20060101AFI20230721BHJP
【ＦＩ】
G06T1/00 A
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022005751
(22)【出願日】2022-01-18
(71)【出願人】
【識別番号】319013263
【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】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】森 琢郎
(72)【発明者】
【氏名】小川 知紘
【テーマコード（参考）】
5B050
【Ｆターム（参考）】
5B050AA09
5B050CA07
5B050CA08
5B050FA02
5B050FA05
(57)【要約】
【課題】利用者の知りたい対象の印象を表すコンテンツを提示する提示装置、提示方法および提示プログラムを提供する。
【解決手段】本願に係る提示装置１は、取得部１２ａおよび生成部１２ｄを備える。取得部１２ａは、所定の対象に関する情報を取得する。生成部１２ｄは、取得された対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する。
【選択図】図２
【解決手段】本願に係る提示装置１は、取得部１２ａおよび生成部１２ｄを備える。取得部１２ａは、所定の対象に関する情報を取得する。生成部１２ｄは、取得された対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定の対象に関する情報を取得する取得部と、
取得された前記対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する生成部と、
を備えることを特徴とする提示装置。
取得された前記対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する生成部と、
を備えることを特徴とする提示装置。
【請求項2】
入力されたテキストに対応する印象画像を出力するモデルを記憶する記憶部をさらに備え、
前記取得部は、前記所定の対象に関するテキスト情報を収集し、
前記生成部は、前記モデルを用いて、取得された前記対象の印象を表す印象画像を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
前記取得部は、前記所定の対象に関するテキスト情報を収集し、
前記生成部は、前記モデルを用いて、取得された前記対象の印象を表す印象画像を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
【請求項3】
利用者の属性、または特性を表す情報の少なくともいずれかを含む利用者情報を記憶する記憶部と、
利用者に提供する対象を受け付ける受付部と、をさらに備え、
前記生成部は、受け付けられた前記対象について、前記利用者情報と取得された該対象に関する情報とを用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
利用者に提供する対象を受け付ける受付部と、をさらに備え、
前記生成部は、受け付けられた前記対象について、前記利用者情報と取得された該対象に関する情報とを用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
【請求項4】
前記所定の対象は、ブランド、場所、有価証券の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
【請求項5】
前記印象画像の時系列変化を用いて前記モデルの学習を行う学習部をさらに備え、
前記生成部は、学習されたモデルを用いて、前記対象の印象を表す印象画像を予測することを特徴とする請求項２に記載の提示装置。
前記生成部は、学習されたモデルを用いて、前記対象の印象を表す印象画像を予測することを特徴とする請求項２に記載の提示装置。
【請求項6】
コンピュータが実行する提示方法であって、
所定の対象に関する情報を取得する取得工程と、
取得された前記対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする提示方法。
所定の対象に関する情報を取得する取得工程と、
取得された前記対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする提示方法。
【請求項7】
所定の対象に関する情報を取得する取得手順と、
取得された前記対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する生成手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする提示プログラム。
取得された前記対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する生成手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする提示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、提示装置、提示方法および提示プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、テキストを入力すると、そのテキストから連想される印象を表す印象画像を提示する技術が知られている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【非特許文献1】“たった数単語入力するだけでワードに沿った風景画像を生成してくれるAI「GauGAN2」のデモを使ってみた”、[online]、2021年11月、GIGAZINE、［2022年1月5日検索］、インターネット<URL：https://gigazine.net/news/20211125-gaugan2-ai-art-responds-words/>
【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、従来技術では、利用者が興味を示した有形無形の対象について、印象を表すコンテンツを提示することは困難であった。例えば、利用者がブランドや街の雰囲気等を興味の対象として、文字ではなく直感的な印象を知りたい場合にも、対象の印象を表す画像等のコンテンツを提示することができなかった。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の知りたい対象の印象を表すコンテンツを提示する提示装置、提示方法および提示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】
本願に係る提示装置は、所定の対象に関する情報を取得する取得部と、取得された前記対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する生成部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、利用者の知りたい対象の印象を表すコンテンツを提示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】
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に、本願に係る提示装置、提示方法および提示プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）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提示装置、提示方法および提示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．提示処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る提示処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る提示処理の一例を示す図である。図１に示すように、実施形態に係る提示装置により、ブランドや街等の指定された対象について、その印象を表す印象画像等のコンテンツを利用者に提示する提示処理が行われる。
〔１．提示処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る提示処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る提示処理の一例を示す図である。図１に示すように、実施形態に係る提示装置により、ブランドや街等の指定された対象について、その印象を表す印象画像等のコンテンツを利用者に提示する提示処理が行われる。
【0011】
図１には、対象としてブランドＡが指定された場合が例示されている。図１に示すように、提示装置は、対象に関する情報として、各対象の印象を表すテキスト等を取得する。例えば、提示装置は、予めクラウドソーシング等により、ブランドＡ、場所α等の各対象の印象を表す印象情報を収集し、対象情報１３ａとして記憶しておく。
【0012】
次に、提示装置は、ブランドＡが指定されると、対象情報１３ａを参照してブランドＡの印象を直接的あるいは間接的に表す「明るい、新進、…」等のテキスト形式の印象情報を取得する。印象情報には、形状や色彩を表すテキスト情報が含まれていてもよい。ここで、提示装置は、入力されたテキストに対応する印象画像を出力するモデルを保持している。そこで、提示装置は、ブランドＡの印象を表すテキストをモデルに入力することにより、ブランドＡの印象を表す印象画像を利用者に提示する。
【0013】
また、提示装置は、利用者の属性や特性等を含む利用者情報を利用して、利用者の趣向を加味した対象の印象画像を提示してもよい。例えば、提示装置は、利用者情報を参照して、「女性、ブランドＢ好き、…」等の利用者の属性や特性を表すテキスト情報を取得する。そして、提示装置は、対象情報１３ａから取得した印象を表すテキストに加えて、利用者情報から取得したテキスト情報をモデルに入力することにより、当該利用者の趣向を加味した印象画像を提示する。例えば、ブランドＢ好きの人に好まれる傾向にあるブランドＡについて、利用者情報を加味しない場合より好印象であることを表す印象画像が提示される。
【0014】
また、提示装置は、利用者に提示した対象の印象画像の時系列変化を用いて、モデルを学習により更新することも可能である。その場合には、提示装置は、学習されたモデルを用いて、対象の印象画像を予測することが可能となる。例えば、提示装置は、学習されたモデルを用いて株価の変動局面を色彩の華やかさや穏やかさで表す印象画像を予測することにより、株価の将来性を予測することが可能となる。
【0015】
ここで、ブランドや場所等の対象のイメージを文字で表す場合には、様々な要素を含むため、理解や変化の分析に時間がかかる。これに対し、提示装置によれば、直感的に印象を把握することが可能となる。また、ブランドを使っている人や場所を訪れた人の内面の変化を統計化して印象に関する情報を取得することにより、印象画像に反映することが可能となる。また、サービス等のユーザを性別や年代、興味関心等によってグループ化したユーザグループのそれぞれを印象画像で表現することにより、各ユーザグループについての理解を助長することが可能となる。
【0016】
〔２．提示装置の構成〕
次に、図２を用いて、上記の提示装置１について説明する。図２は、実施形態に係る提示装置１の構成例を示す図である。図２に示すように、提示装置１は、入出力部１１と、制御部１２と、記憶部１３とを備える。
次に、図２を用いて、上記の提示装置１について説明する。図２は、実施形態に係る提示装置１の構成例を示す図である。図２に示すように、提示装置１は、入出力部１１と、制御部１２と、記憶部１３とを備える。
【0017】
（入出力部１１について）
入出力部１１は、マイク、カメラ、キーボード、またはマウス等の入力装置、ディスプレイやプリンタ等の出力装置等で実現される。入出力部１１には、例えば、利用者による指示操作等が入力される。
入出力部１１は、マイク、カメラ、キーボード、またはマウス等の入力装置、ディスプレイやプリンタ等の出力装置等で実現される。入出力部１１には、例えば、利用者による指示操作等が入力される。
【0018】
なお、提示装置１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される通信部を備え、マイクやカメラ、ディスプレイ等を備えたユーザが使用する端末装置や、外部のサーバ等との間で通信部を介して情報の送受信を行ってもよい。
【0019】
（記憶部１３について）
記憶部１３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。図２に示すように、記憶部１３は、対象情報１３ａ、モデル１３ｂおよび利用者情報１３ｃを記憶する。
記憶部１３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。図２に示すように、記憶部１３は、対象情報１３ａ、モデル１３ｂおよび利用者情報１３ｃを記憶する。
【0020】
（対象情報１３ａについて）
対象情報１３ａは、所定の対象に関する情報である。図３は、実施形態に係る対象情報の一例を示す図である。図３に例示するように、対象情報１３ａは、「対象」と「印象情報」を対応付けて生成される情報である。「対象」は、提示処理の対象であり、例えば、ブランドや場所等である。「印象情報」は、各対象に関する情報であり、例えば、各対象の印象を表すテキストである。印象情報には、形状や色彩を表すテキストが含まれてもよい。
対象情報１３ａは、所定の対象に関する情報である。図３は、実施形態に係る対象情報の一例を示す図である。図３に例示するように、対象情報１３ａは、「対象」と「印象情報」を対応付けて生成される情報である。「対象」は、提示処理の対象であり、例えば、ブランドや場所等である。「印象情報」は、各対象に関する情報であり、例えば、各対象の印象を表すテキストである。印象情報には、形状や色彩を表すテキストが含まれてもよい。
【0021】
図３に示す例では、対象「ブランドＡ」について、印象情報「明るい、新進、…」が対応付けられて生成されている。また、対象「場所α」について、印象情報「再開発、若者、…」が対応付けられて生成されている。
【0022】
なお、対象情報１３ａは、各対象について、予めクラウドソーシング等により、各対象の印象情報として印象を表すテキスト情報等が収集され、記憶部１３に蓄積される。これにより、ブランドを使っている人や場所を訪れた人の内面の変化等を統計化して印象に関する情報を取得することが可能となる。
【0023】
対象情報１３ａは、後述する取得部１２ａが各対象の印象情報を収集して生成し、記憶部１３に蓄積する。ただし、これに限定されず、例えば、取得部１２ａが、生成した対象情報１３ａを記憶部１３に蓄積せずに、直ちに後段の機能部に送信してもよい。
【0024】
（モデル１３ｂについて）
モデル１３ｂは、入力されたテキストに対応する印象画像を出力するためのモデルであり、予め記憶部１３に記憶されている。後述する提示処理において、指定された提示処理の対象についての印象情報とモデル１３ｂとを用いて、印象画像が出力される。
モデル１３ｂは、入力されたテキストに対応する印象画像を出力するためのモデルであり、予め記憶部１３に記憶されている。後述する提示処理において、指定された提示処理の対象についての印象情報とモデル１３ｂとを用いて、印象画像が出力される。
【0025】
（利用者情報１３ｃについて）
利用者情報１３ｃは、利用者の属性や特性を表す情報である。後述する提示処理において、対象情報１３ａから取得した印象を表すテキストに加えて、利用者情報１３ｃから取得したテキスト情報をモデル１３ｂに入力することにより、当該利用者の趣向が加味された印象画像が出力される。
利用者情報１３ｃは、利用者の属性や特性を表す情報である。後述する提示処理において、対象情報１３ａから取得した印象を表すテキストに加えて、利用者情報１３ｃから取得したテキスト情報をモデル１３ｂに入力することにより、当該利用者の趣向が加味された印象画像が出力される。
【0026】
（制御部１２について）
図２の説明に戻る。制御部１２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、提示装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（提示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１２は、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。
図２の説明に戻る。制御部１２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、提示装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（提示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１２は、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。
【0027】
図２に示すように、制御部１２は、取得部１２ａ、受付部１２ｂ、学習部１２ｃ、および生成部１２ｄを有し、以下に説明する提示処理の機能や作用を実現または実行する。
【0028】
（取得部１２ａについて）
取得部１２ａは、所定の対象に関する情報を取得する。具体的には、取得部１２ａは、所定の対象に関するテキスト情報を収集する。ここで、所定の対象は、ブランド、場所、有価証券の少なくともいずれかを含む。例えば、取得部１２ａは、対象について、予めクラウドソーシング等により、印象を表すテキスト情報を印象情報として収集し、記憶部１３に蓄積する。
取得部１２ａは、所定の対象に関する情報を取得する。具体的には、取得部１２ａは、所定の対象に関するテキスト情報を収集する。ここで、所定の対象は、ブランド、場所、有価証券の少なくともいずれかを含む。例えば、取得部１２ａは、対象について、予めクラウドソーシング等により、印象を表すテキスト情報を印象情報として収集し、記憶部１３に蓄積する。
【0029】
例えば、ブランドＡや場所αの印象についてのアンケート結果のうち上位にランキングされた単語を印象情報として取得する。これにより、取得部１２ａは、ブランドＡを使っている人や場所αを訪れた人の内面の変化等を統計化した情報を取得することが可能となる。
【0030】
取得部１２ａは、各対象の印象情報を収集して生成し、記憶部１３に蓄積するが、これに限定されない。例えば、取得部１２ａは、各対象の印象情報を記憶部１３に蓄積せずに直ちに生成部１２ｄに送信してもよい。
【0031】
（受付部１２ｂについて）
受付部１２ｂは、利用者に提供する対象を受け付ける。例えば、受付部１２ｂは、入出力部１１を介して、後述する提示処理の対象を指定する利用者による操作を受け付ける。あるいは、受付部１２ｂは、利用者による検索履歴に基づいて、利用者が興味を示す対象を推定して、提示処理の対象として受け付けてもよい。
受付部１２ｂは、利用者に提供する対象を受け付ける。例えば、受付部１２ｂは、入出力部１１を介して、後述する提示処理の対象を指定する利用者による操作を受け付ける。あるいは、受付部１２ｂは、利用者による検索履歴に基づいて、利用者が興味を示す対象を推定して、提示処理の対象として受け付けてもよい。
【0032】
（学習部１２ｃについて）
学習部１２ｃは、印象画像の時系列変化を用いてモデル１３ｂの学習を行う。具体的には、学習部１２ｃは、後述する生成部１２ｄが生成して利用者に提示した対象の印象画像の時系列変化を用いて、モデル１３ｂを学習により更新する。このように、学習されたモデル１３ｂを用いれば、後述する生成部１２ｄが、対象の印象画像を予測することが可能となる。例えば、株価の変動局面を色彩の華やかさや穏やかさで表す印象画像を予測することにより、株価の将来性を予測することが可能となる。
学習部１２ｃは、印象画像の時系列変化を用いてモデル１３ｂの学習を行う。具体的には、学習部１２ｃは、後述する生成部１２ｄが生成して利用者に提示した対象の印象画像の時系列変化を用いて、モデル１３ｂを学習により更新する。このように、学習されたモデル１３ｂを用いれば、後述する生成部１２ｄが、対象の印象画像を予測することが可能となる。例えば、株価の変動局面を色彩の華やかさや穏やかさで表す印象画像を予測することにより、株価の将来性を予測することが可能となる。
【0033】
（生成部１２ｄについて）
生成部１２ｄは、取得された対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する。例えば、生成部１２ｄは、モデル１３ｂを用いて、取得された対象の印象を表す印象画像を生成する。具体的には、生成部１２ｄは、受付部１２ｂにより受け付けられた対象について、受け付けられた対象についての印象情報とモデル１３ｂとを用いて、印象画像を出力する。生成部１２ｄは、出力した印象画像を、例えば入出力部１１を介して利用者に提示する。
生成部１２ｄは、取得された対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する。例えば、生成部１２ｄは、モデル１３ｂを用いて、取得された対象の印象を表す印象画像を生成する。具体的には、生成部１２ｄは、受付部１２ｂにより受け付けられた対象について、受け付けられた対象についての印象情報とモデル１３ｂとを用いて、印象画像を出力する。生成部１２ｄは、出力した印象画像を、例えば入出力部１１を介して利用者に提示する。
【0034】
例えば、利用者が「ブランドＡ」を指定した場合に、生成部１２ｄは、対象情報１３ａを参照して「ブランドＡ」の印象情報としてテキスト情報「明るい、新進、…」を取得して、モデル１３ｂに入力する。これにより、生成部１２ｄは、図１に例示したように、ブランドＡの印象画像を出力する。
【0035】
なお、生成部１２ｄは、利用者情報１３ｃを加味して対象の印象を表すコンテンツを生成してもよい。つまり、生成部１２ｄは、受け付けられた対象について、利用者情報１３ｃと取得された該対象に関する情報とを用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成してもよい。
【0036】
例えば、生成部１２ｄは、利用者情報１３ｃを参照して、当該利用者の属性や特性を表す「女性、ブランドＢ好き、…」等のテキスト情報を取得する。そして、生成部１２ｄは、対象情報１３ａから取得した印象を表すテキスト情報に加えて、利用者情報から取得したテキスト情報をモデル１３ｂに入力する。これにより、生成部１２ｄは、当該利用者の趣向を加味した印象画像を出力することが可能となる。例えば、ブランドＡがブランドＢ好きの人に好まれる傾向にある場合に、ブランドＡについて、利用者情報を加味しない場合より好印象であることが表された印象画像を出力することが可能となる。
【0037】
また、学習部１２ｃがモデル１３ｂを学習により更新した場合には、生成部１２ｄは、学習されたモデル１３ｂを用いて、対象の印象を表す印象画像を予測する。これにより、生成部１５ｄは、例えば、株価の変動局面を色彩の華やかさや穏やかさで表す印象画像を予測することにより、株価の将来性を予測することが可能となる。
【0038】
【0039】
図４に示すように、提示装置１において、まず、利用者が入出力部１１を介して処理対象を入力すると、受付部１２ｂが受け付ける（ステップＳ１）。あるいは、受付部１２ｂは、利用者による検索履歴に基づいて、利用者が興味を示す対象を推定して、提示処理の対象として受け付ける。
【0040】
また、取得部１２ａが対象に関する情報を取得する（ステップＳ２）。例えば、取得部１２ａは、予め各対象について対象情報１３ａを収集しておき、生成部１２ｄが、対象情報１３ａを参照して、例えば、受け付けられた対象の印象を表すテキスト等の対象に関する情報を取得する。
【0041】
そして、生成部１２ｄは、取得した対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する（ステップＳ３）。例えば、生成部１２ｄは、対象について印象を表すテキストをモデル１３ｂに入力することにより、対象の印象を表す印象画像を生成する。また、生成部１２ｄは、生成したコンテンツを、入出力部１１を介して利用者に提示する（ステップＳ４）。これにより、一連の提示処理が終了する。
【0042】
〔４．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る提示装置１は、取得部１２ａおよび生成部１２ｄを備える。取得部１２ａは、所定の対象に関する情報を取得する。生成部１２ｄは、取得された対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する。これにより、利用者の知りたい対象について、直感的な印象を表す画像等のコンテンツを提示することが可能となる。
上述してきたように、実施形態に係る提示装置１は、取得部１２ａおよび生成部１２ｄを備える。取得部１２ａは、所定の対象に関する情報を取得する。生成部１２ｄは、取得された対象に関する情報を用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する。これにより、利用者の知りたい対象について、直感的な印象を表す画像等のコンテンツを提示することが可能となる。
【0043】
また、実施形態に係る提示装置１は、記憶部１３をさらに備える。記憶部１３は、入力されたテキストに対応する印象画像を出力するモデル１３ｂを記憶する。その場合に、取得部１２ａは、所定の対象に関するテキスト情報を収集する。また、生成部１２ｄは、モデル１３ｂを用いて、取得された対象の印象を表す印象画像を生成する。これにより、例えば、対象に関する統計情報等を反映した印象画像を提示することが可能となる。
【0044】
また、実施形態に係る提示装置１は、受付部１２ｂをさらに備える。この場合に、記憶部１３は、利用者の属性、または特性を表す情報の少なくともいずれかを含む利用者情報１３ｃを記憶する。受付部１２ｂは、利用者に提供する対象を受け付ける。また、生成部１２ｄは、受け付けられた対象について、利用者情報１３ｃと取得された該対象に関する情報とを用いて、該対象の印象を表すコンテンツを生成する。これにより、利用者の趣向を加味して、印象を表すコンテンツを提示することが可能となる。
【0045】
また、実施形態に係る提示装置１において、所定の対象は、ブランド、場所、有価証券の少なくともいずれかを含む。これにより、文字で理解することが容易とは言えない対象について、直感的な印象を把握することが容易に可能となる。
【0046】
また、実施形態に係る提示装置１は、学習部１２ｃをさらに備える。学習部１２ｃは、印象画像の時系列変化を用いてモデル１３ｂの学習を行う。この場合に、生成部１２ｄは、学習されたモデル１３ｂを用いて、対象の印象を表す印象画像を予測する。これにより、対象の将来性を直感的に予測することが容易に可能となる。
【0047】
〔５．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る提示装置１は、例えば図５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５は、実施形態に係る提示装置１の機能を実現するコンピュータ１０００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。
また、上述してきた実施形態に係る提示装置１は、例えば図５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５は、実施形態に係る提示装置１の機能を実現するコンピュータ１０００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。
【0048】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又は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。
【0049】
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。
【0050】
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。
【0051】
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又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。
【0052】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る提示装置１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１２の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１３内のデータが格納される。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。
【0053】
以上、本願の実施形態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、発明の開示の欄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。
【0054】
〔６．その他〕
また、上記実施形態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。
また、上記実施形態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。
【0055】
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。
【0056】
また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、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。
【0057】
また、上記してきた「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、受付部１２ｂは、受付手段や受付回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0058】
１ 提示装置
１１ 入出力部
１２ 制御部
１２ａ 取得部
１２ｂ 受付部
１２ｃ 学習部
１２ｄ 生成部
１３ 記憶部
１３ａ 対象情報
１３ｂ モデル
１３ｃ 利用者情報
１１ 入出力部
１２ 制御部
１２ａ 取得部
１２ｂ 受付部
１２ｃ 学習部
１２ｄ 生成部
１３ 記憶部
１３ａ 対象情報
１３ｂ モデル
１３ｃ 利用者情報
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】