特開 2023-128782 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(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】P2023128782

(43)【公開日】2023-09-14

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/35 20190101AFI20230907BHJP

   G06F 16/34 20190101ALI20230907BHJP

【ＦＩ】

G06F16/35

G06F16/34

【審査請求】未請求

【請求項の数】25

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022033374

(22)【出願日】2022-03-04

(71)【出願人】

【識別番号】519314364

【氏名又は名称】ストックマーク株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100131451

【弁理士】

【氏名又は名称】津田 理

(74)【代理人】

【識別番号】100184181

【弁理士】

【氏名又は名称】野本 裕史

(72)【発明者】

【氏名】吉岡 太郎

(72)【発明者】

【氏名】広田 航

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA01

5B175FA03

5B175FB04

5B175HA02

5B175JC05

(57)【要約】      （修正有）

【課題】ユーザ属性グループ毎にどのようなニュースが読まれているかを提示できる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】情報処理システム１において、サーバ３のサーバ制御部３２は、インターネット上のニュースを収集して第１のニュースとしてユーザに提示する第１ニュース提示部３２ａと、提示されたニュースに対するユーザの閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得部３２ｂと、閲覧履歴に基づいて、収集したニュースを、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループ毎に分類するニュース分類部３２ｃと、ユーザ属性グループ毎に分類されたニュースを、第２のニュースとしてユーザに提示する第２ニュース提示部３２ｄと、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

インターネット上のニュースを収集して第１のニュースとしてユーザに提示する第１ニュース提示部と、
提示されたニュースに対するユーザの閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得部と、
前記閲覧履歴に基づいて、収集したニュースを、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類するニュース分類部と、
ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、第２のニュースとしてユーザに提示する第２ニュース提示部と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記ニュース分類部は、
ユーザ登録情報に基づいて、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループを特定する、または、
ユーザの名称またはユーザＩＤと当該ユーザが属するユーザ属性グループとの対応関係を示すテーブルを参照して、閲覧したユーザの名称またはユーザＩＤから当該ユーザが属するユーザ属性グループを判断する、または、
ユーザの名称と当該ユーザが属するユーザ属性グループとの関係性を機械学習した学習済みモデルを利用して、閲覧したユーザの名称から当該ユーザが属するユーザ属性グループを推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、当該ユーザ属性グループ内で順位付けして、前記第２のニュースとして提示する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化を比較して、前記順位付けを行う、
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記第２ニュース提示部は、順位付けの対象期間を設定する情報を取得し、当該対象期間における閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化を比較して、前記順位付けを行う、
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、配信された日時を比較して、前記順位付けを行う、
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記第２ニュース提示部は、前記順位付けを行う前に、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースに対して、特定のユーザがどのようなニュースを閲覧しているのかを推定しづらくするための隠匿処理を行う、
請求項３～６のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、閲覧したユーザの数を予め定められた閾値と比較し、予め定められた閾値より小さい場合には、当該ニュースを順位付けの対象から除外する処理を含む、
請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つについて、ユーザ間での調和平均を利用する処理を含む、
請求項７または８に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つについて、確率分布により生成されたノイズを加える処理を含む、
請求項７～９のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記隠匿処理は、一のユーザ属性グループに分類されたニュースに対する順位付けの対象に、他のユーザ属性グループに分類されたニュースを追加する処理を含む、
請求項７～１０のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項12】

前記隠匿処理は、ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第１閾値と比較し、第１閾値より小さい場合には、当該ユーザ属性グループに分類されたニュースに対して前記順位付けを行うことを中止する処理を含む、
請求項７～１１のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項13】

前記隠匿処理は、ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第１閾値と比較し、第１閾値より小さい場合には、当該ユーザ属性グループより上位の階層のユーザ属性グループにて、ニュースを分類し直す処理を含む、
請求項７～１１のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項14】

前記隠匿処理は、ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第２閾値と比較し、第２閾値より大きい場合には、当該ユーザ属性グループより下位の階層のユーザ属性グループにて、ニュースを分類し直す処理を含む、
請求項７～１３のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項15】

前記隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、オペレータによる判断結果を取得し、当該判断結果に基づいて順位付けの対象から除外するか否か決定する処理を含む、
請求項７～１４のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項16】

前記隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの数を予め定められた閾値と比較し、当該閾値より多い場合には、超過した数のニュースを順位付けの対象から除外する処理を含む、
請求項７～１５のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項17】

前記第２ニュース提示部は、提示先のユーザの前記閲覧履歴、または提示先のユーザにより設定されたキーワードを考慮して、前記順位付けを行う、
請求項３～１６のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項18】

前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、当該ユーザ属性グループ内で順序をランダム化して、前記第２のニュースとして提示する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項19】

前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、予め定められたカテゴリに属するか否かを判定し、予め定められたカテゴリに属すると判定された場合には、当該ニュースを提示の対象から除外する、
請求項１～１８のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項20】

ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化をユーザ属性グループ間で比較して、トレンドなユーザ属性グループを特定し、当該トレンドなユーザ属性グループに分類されたニュースを、第３のニュースとしてユーザに提示する第３ニュース提示部をさらに備える、
請求項１～１９のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項21】

収集したニュースを、配信元のメディアごとに分類し、メディアごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化をメディア間で比較して、トレンドなメディアを特定し、当該トレンドなメディアに分類されたニュースを、第４のニュースとしてユーザに提示する第４ニュース提示部をさらに備える、
請求項１～２０のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項22】

前記第２ニュース提示部は、提示先のユーザが属するユーザ属性グループに分類されているニュースを、第２のニュースとして提示する、
請求項１～２１のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項23】

前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループの一覧をユーザに提示し、当該一覧の中から一のユーザ属性グループが選択された場合には、選択されたユーザ属性グループに分類されているニュースを、第２のニュースとして提示する、
請求項１～２２のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項24】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
インターネット上のニュースを収集して第１のニュースとしてユーザに提示するステップと、
提示されたニュースに対するユーザの閲覧履歴を取得するステップと、
前記閲覧履歴に基づいて、収集したニュースを、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類するステップと、
ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、第２のニュースとしてユーザに提示するステップと、
を含む情報処理方法。

【請求項25】

コンピュータに、
インターネット上のニュースを収集して第１のニュースとしてユーザに提示するステップと、
提示されたニュースに対するユーザの閲覧履歴を取得するステップと、
前記閲覧履歴に基づいて、収集したニュースを、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類するステップと、
ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、第２のニュースとしてユーザに提示するステップと、
を実行させる情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

現在、インターネット上のニュースを収集してユーザにまとめて配信するサービスとして、ニュースのカテゴリごとにまとめて配信するサービスが知られている（たとえば、非特許文献１、２参照）。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【非特許文献1】“Yahoo!ニュース”,[online],ヤフー株式会社,[2022年2月22日検索],インターネット<URL: https://news.yahoo.co.jp/>

【非特許文献2】“SmartNews”,[online],スマートニュース株式会社,[2022年2月22日],インターネット<URL: https://www.smartnews.com/ja/>

【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、ユーザが属する業界（ユーザ属性グループ）ごとにどのようなニュースが（カテゴリをまたいで）読まれているかを配信するサービスは存在しなかった。また、このようなサービスを提供しようとすると、たとえば１つの業界に属する企業（ユーザ）の数が２社しかない場合などには、特定の企業（ユーザ）がどのようなニュースを読んでいるかを推測できてしまうという懸念があった。

【0005】

本発明は、以上のような点を考慮してなされたものである。本発明の目的は、ユーザ属性グループごとにどのようなニュースが読まれているかを提示できる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の第１の態様に係る情報処理装置は、
インターネット上のニュースを収集して第１のニュースとしてユーザに提示する第１ニュース提示部と、
提示されたニュースに対するユーザの閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得部と、
前記閲覧履歴に基づいて、収集したニュースを、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類するニュース分類部と、
ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、第２のニュースとしてユーザに提示する第２ニュース提示部と、
を備える。

【0007】

このような態様によれば、インターネット上から収集されたニュースが第１のニュースとしてユーザに提示されるとともに、当該ニュースに対するユーザの閲覧履歴に基づいて、収集されたニュースが、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類され、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースが、（ニュースのカテゴリを横断した形で、）第２のニュースとしてユーザに提示されるため、ユーザ属性グループごとにどのようなニュースが読まれているかを、ユーザに対して提示することが可能となる。したがって、ユーザは、ユーザ属性グループごとに注目されているニュースを効率的にフォローして、自身の業務などに活かすことができるようになる。

【0008】

本発明の第２の態様に係る情報処理装置は、第１の態様に係る情報処理装置であって、
前記ニュース分類部は、
ユーザ登録情報に基づいて、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループを特定する、または、
ユーザの名称またはユーザＩＤと当該ユーザが属するユーザ属性グループとの対応関係を示すテーブルを参照して、閲覧したユーザの名称またはユーザＩＤから当該ユーザが属するユーザ属性グループを判断する、または、
ユーザの名称と当該ユーザが属するユーザ属性グループとの関係性を機械学習した学習済みモデルを利用して、閲覧したユーザの名称から当該ユーザが属するユーザ属性グループを推定する。

【0009】

本発明の第３の態様に係る情報処理装置は、第１または２の態様に係る情報処理装置であって、
前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、当該ユーザ属性グループ内で順位付けして、前記第２のニュースとして提示する。

【0010】

このような態様によれば、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースが、当該ユーザ属性グループ内で順位付けされてユーザに提示されるため、ユーザは、ユーザ属性グループごとに注目されているニュースを、より効率的にフォローすることができるようになる。

【0011】

本発明の第４の態様に係る情報処理装置は、第３の態様に係る情報処理装置であって、
前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化を比較して、前記順位付けを行う。

【0012】

本発明の第５の態様に係る情報処理装置は、第４の態様に係る情報処理装置であって、
前記第２ニュース提示部は、順位付けの対象期間を設定する情報を取得し、当該対象期間における閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化を比較して、前記順位付けを行う。

【0013】

本発明の第６の態様に係る情報処理装置は、第３の態様に係る情報処理装置であって、
前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、配信された日時を比較して、前記順位付けを行う。

【0014】

本発明の第７の態様に係る情報処理装置は、第３～６のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記第２ニュース提示部は、前記順位付けを行う前に、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースに対して、特定のユーザがどのようなニュースを閲覧しているのかを推定しづらくするための隠匿処理を行う。

【0015】

このような態様によれば、ユーザ属性グループごとにどのようなニュースが読まれているかをユーザに提示するにあたり、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースに対して隠匿処理を行うため、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかを推測できてしまうという懸念を低減することができ、ニュースを閲覧するユーザの安心感を高めることができる。

【0016】

本発明の第８の態様に係る情報処理装置は、第７の態様に係る情報処理装置であって、
前記隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、閲覧したユーザの数を予め定められた閾値と比較し、予め定められた閾値より小さい場合には、当該ニュースを順位付けの対象から除外する処理を含む。

【0017】

本発明の第９の態様に係る情報処理装置は、第７または８の態様に係る情報処理装置であって、
前記隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つについて、ユーザ間での調和平均を利用する処理を含む。

【0018】

本発明の第１０の態様に係る情報処理装置は、第７～９のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つについて、確率分布により生成されたノイズを加える処理を含む。

【0019】

本発明の第１１の態様に係る情報処理装置は、第７～１０のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記隠匿処理は、一のユーザ属性グループに分類されたニュースに対する順位付けの対象に、他のユーザ属性グループに分類されたニュースを追加する処理を含む。

【0020】

本発明の第１２の態様に係る情報処理装置は、第７～１１のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記隠匿処理は、ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第１閾値と比較し、第１閾値より小さい場合には、当該ユーザ属性グループに分類されたニュースに対して前記順位付けを行うことを中止する処理を含む。

【0021】

本発明の第１３の態様に係る情報処理装置は、第７～１１のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記隠匿処理は、ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第１閾値と比較し、第１閾値より小さい場合には、当該ユーザ属性グループより上位の階層のユーザ属性グループにて、ニュースを分類し直す処理を含む。

【0022】

本発明の第１４の態様に係る情報処理装置は、第７～１３のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記隠匿処理は、ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第２閾値と比較し、第２閾値より大きい場合には、当該ユーザ属性グループより下位の階層のユーザ属性グループにて、ニュースを分類し直す処理を含む。

【0023】

本発明の第１５の態様に係る情報処理装置は、第７～１４のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、オペレータによる判断結果を取得し、当該判断結果に基づいて順位付けの対象から除外するか否か決定する処理を含む。

【0024】

本発明の第１６の態様に係る情報処理装置は、第７～１５のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの数を予め定められた閾値と比較し、当該閾値より多い場合には、超過した数のニュースを順位付けの対象から除外する処理を含む。

【0025】

本発明の第１７の態様に係る情報処理装置は、第３～１６のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記第２ニュース提示部は、提示先のユーザの前記閲覧履歴、または提示先のユーザにより設定されたキーワードを考慮して、前記順位付けを行う。

【0026】

本発明の第１８の態様に係る情報処理装置は、第１または２のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、当該ユーザ属性グループ内で順序をランダム化して、前記第２のニュースとして提示する。

【0027】

このような態様によれば、ユーザ属性グループごとにどのようなニュースが読まれているかをユーザに提示するにあたり、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースに対して順序のランダム化を行うため、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかが推測できてしまうという懸念を低減することができ、ニュースを閲覧するユーザの安心感を高めることができる。

【0028】

本発明の第１９の態様に係る情報処理装置は、第１～１８のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、予め定められたカテゴリに属するか否かを判定し、予め定められたカテゴリに属すると判定された場合には、当該ニュースを提示の対象から除外する。

【0029】

このような態様によれば、たとえば、スポーツのカテゴリ（ジャンル）に属するニュースが他のカテゴリ（ジャンル）に属するニュースに比べて件数が少ない場合に、スポーツのカテゴリ（ジャンル）のみにフィルタリングしてニュースの提示を行うと、それほど注目されていないニュースも、注目ニュースとして提示されてしまう可能性があるが、スポーツのカテゴリ（ジャンル）に属するニュースを提示の対象から予め除外することで、第２のニュースをユーザ属性グループ内での注目ニュースとして提示するにあたり、それほど注目されていないニュースまでも提示されてしまうことを防ぐことができる。

【0030】

本発明の第２０の態様に係る情報処理装置は、第１～１９のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化をユーザ属性グループ間で比較して、トレンドなユーザ属性グループを特定し、当該トレンドなユーザ属性グループに分類されたニュースを、第３のニュースとしてユーザに提示する第３ニュース提示部をさらに備える。

【0031】

このような態様によれば、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化に基づいて、トレンドなユーザ属性グループが特定され、当該トレンドな属性グループに分類されたニュースが、第３のニュースとしてユーザに提示されるため、ユーザは、活気のある（ホットな）ユーザ属性グループ内で注目されているニュースを効率的にフォローして、自身の業務などに活かすことができるようになる。

【0032】

本発明の第２１の態様に係る情報処理装置は、第１～２０のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
収集したニュースを、配信元のメディアごとに分類し、メディアごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化をメディア間で比較して、トレンドなメディアを特定し、当該トレンドなメディアに分類されたニュースを、第４のニュースとしてユーザに提示する第４ニュース提示部をさらに備える。

【0033】

このような態様によれば、配信元のメディアごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化に基づいて、トレンドなメディアが特定され、当該トレンドなメディアに分類されたニュースが、第４のニュースとしてユーザに提示されるため、ユーザは、注目されている（ホットな）メディアから配信されているニュースを効率的にフォローして、自身の業務などに活かすことができるようになる。

【0034】

本発明の第２２の態様に係る情報処理装置は、第１～２１のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記第２ニュース提示部は、提示先のユーザが属するユーザ属性グループに分類されているニュースを、第２のニュースとして提示する。

【0035】

本発明の第２３の態様に係る情報処理装置は、第１～２２のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記第２ニュース提示部は、ユーザ属性グループの一覧をユーザに提示し、当該一覧の中から一のユーザ属性グループが選択された場合には、選択されたユーザ属性グループに分類されているニュースを、第２のニュースとして提示する。

【0036】

本発明の第２４の態様に係る情報処理方法は、コンピュータが実行する情報処理方法であって、
インターネット上のニュースを収集して第１のニュースとしてユーザに提示するステップと、
提示されたニュースに対するユーザの閲覧履歴を取得するステップと、
前記閲覧履歴に基づいて、収集したニュースを、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類するステップと、
ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、第２のニュースとしてユーザに提示するステップと、
を含む。

【0037】

本発明の第２５の態様に係る情報処理プログラムは、
コンピュータに、
インターネット上のニュースを収集して第１のニュースとしてユーザに提示するステップと、
提示されたニュースに対するユーザの閲覧履歴を取得するステップと、
前記閲覧履歴に基づいて、収集したニュースを、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類するステップと、
ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、第２のニュースとしてユーザに提示するステップと、
を実行させる。

【発明の効果】

【0038】

本発明によれば、ユーザ属性グループごとにどのようなニュースが読まれているかをユーザに提示することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0039】

【図1】図１は、一実施の形態に係る情報処理システムの概略的な構成を示す図である。

【図2】図２は、閲覧履歴記憶部に記憶されている閲覧履歴の一例を示すテーブルである。

【図3】図３は、ユーザ情報記憶部に記憶されているユーザ登録情報の一例を示すテーブルである。

【図4】図４は、ユーザ属性グループの階層構造の一例を示すテーブルである。

【図5】図５は、閲覧履歴に基づいて、収集したニュースを、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類する処理の一例を説明するための図である。

【図6】図６は、情報処理システムにより表示される画面の一例を示す図である。

【図7】図７は、情報処理システムの動作の一例を示すフローチャートである。

【図8】図８は、隠匿処理の一例を示すフローチャートである。

【図9】図９は、情報処理システムの動作の第１変形例を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、情報処理システムの動作の第２変形例を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、情報処理システムにより表示される画面の一例を示す図である。

【図12】図１２は、情報処理システムにより表示される画面の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0040】

以下に、添付の図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、以下の説明および以下の説明で用いる図面では、同一に構成され得る部分について、同一の符号を用いるとともに、重複する説明を省略する。

【0041】

（情報処理システムの構成）
図１は、一実施の形態に係る情報処理システム１の概略的な構成を示す図である。

【0042】

本実施の形態に係る情報処理システム１は、インターネット上のニュースを収集してユーザにまとめて提示するサービスを提供するシステムである。本実施の形態において、「ユーザ」は、個人であってもよいし、グループ（たとえば、企業、大学、学校、国、地方自治体、団体、組合、組織体など）であってもよい。

【0043】

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置２と、サーバ３とを備えている。端末装置２とサーバ３とは、インターネット等のネットワーク４を介して互いに通信可能に接続されている。ネットワーク４は、有線回線と無線回線のいずれでもよく、回線の種類や形態は問わない。なお、端末装置２およびサーバ３の少なくとも一部は、コンピュータにより実現される。

【0044】

端末装置２は、ユーザが使用するものであり、たとえば、スマートフォンやタブレット端末などのモバイル端末、ノートブックコンピュータ、またはデスクトップコンピュータなどの電子機器である。

【0045】

図１に示すように、端末装置２は、端末通信部２１と、端末制御部２２と、端末記憶部２３と、端末入力部２４と、端末表示部２５とを有している。各部２１～２５は、バスを介して互いに通信可能に接続されている。

【0046】

端末通信部２１は、端末装置２とネットワーク４との間の通信インターフェースである。端末通信部２１は、ネットワーク４を介して端末装置２とサーバ３との間で情報を送受信する。

【0047】

端末制御部２２は、端末装置２の各種処理を行う制御手段である。端末制御部２２は、端末装置２内のプロセッサが所定のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ハードウェアで実装されてもよい。

【0048】

端末記憶部２３は、たとえばフラッシュメモリ等の不揮発性データストレージである。端末記憶部２３には、端末制御部２２が取り扱う各種データが記憶される。なお、端末記憶部２３は、必ずしも端末装置２内に設けられていなくてもよく、端末記憶部２３の一部または全部は、ネットワーク４を介して端末装置２と通信可能に接続された別の装置内に設けられていてもよい。

【0049】

端末入力部２４は、ユーザが端末装置２に情報を入力するためのインターフェースであり、たとえばモバイル端末におけるタッチパネルやマイクロフォン、ノートブックコンピュータにおけるタッチパッド、キーボードまたはマウスなどである。

【0050】

端末表示部２５は、端末装置２からユーザに対して各種情報を表示するインターフェースであり、たとえば液晶ディスプレイ等の映像表示手段である。具体的には、たとえば、端末表示部２５は、ユーザからの操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示してもよい。

【0051】

次に、サーバ３について説明する。図１に示すように、サーバ３は、たとえばクラウド型のサーバであり、サーバ通信部３１と、サーバ制御部３２と、サーバ記憶部３３と、を有している。各部３１～３３は、バスやネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。

【0052】

このうちサーバ通信部３１は、サーバ３とネットワーク４との間の通信インターフェースである。サーバ通信部３１は、ネットワーク４を介してサーバ３と端末装置２との間で情報を送受信する。

【0053】

サーバ記憶部３３は、たとえばフラッシュメモリやハードディスク等の不揮発性データストレージである。サーバ記憶部３３には、サーバ制御部３２が取り扱う各種データが記憶される。たとえば、サーバ記憶部３３は、ニュース記憶部３３ａと、閲覧履歴記憶部３３ｂと、ユーザ情報記憶部３３ｃとを含んでいる。

【0054】

ニュース記憶部３３ａには、後述する第１データ提示部３２ａによりインターネットを介して収集されるニュースが、当該ニュースの配信元や配信日時、カテゴリ（ジャンル）の情報などと紐づけられて記憶されている。本実施の形態における「ニュース」は、新聞社（業界紙や地方紙を含む）や出版社、テレビ局などの各種メディア、政府、企業、大学などのウェブサイトにて配信される、ニュース記事、プレスリリース、議事録、報告書、論文、特許文献、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サイト）のうちの１つまたは２つ以上を含んでいてもよい。

【0055】

ニュース記憶部３３ａに記憶されている情報は、第１データ提示部３２ａの動作に応じて所定のタイミング（たとえば、第１データ提示部３２ａによりニュースが収集された日の翌日の朝など）で更新されてもよい。

【0056】

ニュース記憶部３３ａは、後述する第１データ提示部３２ａによりユーザに提示されたニュースの各々について、閲覧数、付されたマーク（「いいね」など）数、付されたコメント数、付されたコメントの内容などをさらに記憶していてもよい。

【0057】

閲覧履歴記憶部３３ｂには、後述する閲覧履歴取得部３３ｂにより取得されたユーザの閲覧履歴の情報が記憶されている。図２は、閲覧履歴記憶部３３ｂに記憶されている閲覧履歴の一例を示すテーブルである。図２に示すように、閲覧履歴記憶部３３ｂには、閲覧日時と、閲覧されたニュースの識別情報と、閲覧したユーザの識別情報（ユーザＩＤ）とが互いに紐づけられて記憶されていてもよい。

【0058】

ユーザ情報記憶部３３ｃには、ユーザごとに、ユーザの識別情報（ユーザＩＤ）と、サービス利用開始時に当該ユーザにより登録されたユーザ登録情報とが互いに紐づけられて記憶されている。図３は、ユーザ情報記憶部３３ｃに記憶されているユーザ登録情報の一例を示すテーブルである。図３に示すように、ユーザ登録情報は、ユーザの名称やユーザが属するユーザ属性グループの情報などを含んでいてもよい。ここで、「ユーザ属性グループ」は、たとえば、ユーザが企業である場合には、当該企業が属する業界であってもよい。

【0059】

なお、サーバ記憶部３３は、必ずしもサーバ３内に設けられていなくてもよく、サーバ記憶部３３の一部または全部は、ネットワーク４を介してサーバ３と通信可能に接続された別の装置内に設けられていてもよい。

【0060】

図１に示すように、サーバ制御部３２は、第１ニュース提示部３２ａと、閲覧履歴取得部３２ｂと、ニュース分類部３３ｃと、第２ニュース提示部３２ｄと、第３ニュース提示部３２ｅと、第４ニュース提示部３２ｆとを有している。これらの各部３２ａ～３２ｆは、サーバ３内のプロセッサが所定のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ハードウェアで実装されてもよい。

【0061】

第１ニュース提示部３２ａは、各種メディア、政府、企業、大学などのウェブサイトやＳＮＳを定期的に（たとえば毎日）クローリングして、配信されているニュースを収集する。第１ニュース提示部３２ａにより収集されたニュースは、ニュース記憶部３３ａに記憶される。

【0062】

第１ニュース提示部３２ａは、収集したニュースを第１のニュースとしてユーザに提示する。たとえば、第１ニュース提示部３２ａは、収集したニュースを第１のニュースとして提示するための制御信号を端末装置２へと送信し、図６を参照し、収集したニュース（第１のニュース）Ｎ１１～Ｎ１４を、端末表示部２５に表示された画面に含まれる第１のニュース表示領域５１内に提示させてもよい。一変形例として、第１ニュース提示部３２ａは、収集したニュースを第１のニュースとして定期的にメールでユーザのメールボックスに配信し、ユーザが当該メールをメールアプリなどで開封することで、第１のニュースがユーザに提示されてもよい。

【0063】

一例として、第１ニュース提示部３２ａは、収集したニュースの各々について、配信された日時を比較して、配信された日時が新しい順に、第１のニュースとしてユーザに提示してもよい。一変形例として、第１ニュース提示部３２ａは、収集したニュースの各々について、提示先のユーザの閲覧履歴、または提示先のユーザにより設定されたキーワードを考慮して、提示先のユーザとの関連性が高い順に、第１のニュースとしてユーザに提示してもよい。

【0064】

閲覧履歴取得部３２ｂは、提示されたニュースに対するユーザの閲覧履歴を取得する。たとえば、ユーザが、第１のニュース表示領域５１内に提示されたニュースのうちの１つを、端末入力部２４を介して選択して閲覧すると、閲覧されたニュースの識別情報とユーザの識別情報（ユーザＩＤ）と閲覧日時の情報とが端末装置２からサーバ３へと送信され、閲覧履歴取得部３２ｂがこれらの情報を閲覧履歴として取得する。閲覧履歴取得部３２ｂにより取得された閲覧履歴は、閲覧履歴記憶部３３ｂに記憶される（図２参照）。

【0065】

ニュース分類部３２ｃは、閲覧履歴取得部３２ｂにより取得された閲覧履歴に基づいて、提示されたニュースを閲覧した全てのユーザに対し、ユーザが属するユーザ属性グループを特定する。

【0066】

一例として、ニュース分類部３２ｃは、ユーザ情報記憶部３３ｃに記憶されているユーザ登録情報に基づいて、閲覧したユーザの識別情報から、当該ユーザが属するユーザ属性グループを特定してもよい。別の一例として、（たとえばユーザ登録情報にユーザ属性グループの情報が登録されていない場合であっても、）ニュース分類部３２ｃは、ユーザの名称またはユーザＩＤと当該ユーザが属するユーザ属性グループとの対応関係を示すテーブルを参照して、閲覧したユーザの名称またはユーザＩＤから、当該ユーザが属するユーザ属性グループを判断してもよい。さらに別の一例として、（たとえばユーザ登録情報にユーザ属性グループの情報が登録されていない場合であっても、）ニュース分類部３２ｃは、ユーザ情報記憶部３３ｃに記憶されているユーザ登録情報に基づいて、閲覧したユーザの識別情報から、当該ユーザの名称を特定したのち、ユーザの名称と当該ユーザが属するユーザ属性グループとの関係性を機械学習した学習済みモデルを利用して、閲覧したユーザの名称から、当該ユーザが属するユーザ属性グループを推定してもよい。

【0067】

ここで、ニュース分類部３２ｃにより特定されるユーザ属性グループは、階層（ヒエラルキー）を有するグループであってもよい。図４は、ユーザ属性グループの階層構造の一例を示すテーブルである。図４に示す例では、「情報通信業」という大分類のユーザ属性グループに対して、それより下位の階層には「情報サービス業」「通信業」などの中分類のユーザ属性グループがある。また、「情報サービス業」という中分類のユーザ属性グループに対しては、それより下位の階層には「ソフトウェア業」「情報処理・提供サービス業」などの小分類のユーザ属性グループがあり、「通信業」という中分類のユーザ属性グループに対しては、それより下位の階層には「固定電気通信業」「移動電気通信業」などの小分類のユーザ属性グループがある。この場合、ニュース分類部３２ｃは、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループとして、大分類の階層（レベル）でユーザ属性グループを特定してもよいし、中分類の階層（レベル）でユーザ属性グループを特定してもよいし、小分類の階層（レベル）でユーザ属性グループを特定してもよい。

【0068】

ニュース分類部３２ｃは、提示されたニュースを閲覧した全てのユーザに対し、ユーザが属するユーザ属性グループを特定したのち、閲覧履歴取得部３２ｂにより取得された閲覧履歴に基づいて、図５に示すように、第１ニュース提示部３２ａにより収集されたニュースを、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類する。図５に示す例では、ユーザＡ、Ｃ、Ｄは「情報サービス業」というユーザ属性グループに属していると特定されたため、ユーザＡ、Ｃ、Ｄが閲覧したニュースＮ０００１、Ｎ０００３は、「情報サービス業」というユーザ属性グループに分類される。他方、ユーザＢ、Ｅは「通信業」というユーザ属性グループに属していると特定されたため、ユーザＢ、Ｄが閲覧したニュースＮ０００２、Ｎ０００１は、「通信業」というユーザ属性グループに分類される。

【0069】

第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、第２のニュースとしてユーザに提示する。たとえば、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを第２のニュースとして提示するための制御信号を端末装置２へと送信し、図６を参照し、ユーザ属性グループごとに分類されたニュース（第２のニュース）Ｎ２１～Ｎ２４を、端末表示部２５に表示された画面に含まれる第２のニュース表示領域５２内に提示させてもよい。ここで、第２のニュース表示領域５２は、第１のニュース表示領域５１より小さくてもよい。一変形例として、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、第２のニュースとして定期的にメールでユーザのメールボックスに配信し、ユーザが当該メールをメールアプリで開封することで第２のニュースがユーザに提示されてもよい。ユーザ属性グループごとに分類されたニュースが、（ニュースのカテゴリ（ジャンル）を横断した形で、）第２のニュースとしてユーザに提示されることで、ユーザは、ユーザ属性グループごとに注目されているニュースを効率的にフォローすることができるようになる。

【0070】

一例として、第２ニュース提示部３２ｄは、提示先のユーザが属するユーザ属性グループに分類されているニュースを、第２のニュースとして提示してもよい。別例として、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループの一覧をユーザに提示し、当該一覧の中から一のユーザ属性グループが選択された場合には、選択されたユーザ属性グループに分類されているニュースを、第２のニュースとして提示してもよい。

【0071】

第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、当該ユーザ属性グループ内で順位付けして、第２のニュースとして提示してもよい。

【0072】

順位付けの一例として、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化（たとえば最近の急な増加の有無など）を比較して、順位付けを行ってもよい。この場合、第２ニュース提示部３２ｄは、順位付けの対象期間を設定する情報をユーザから端末装置２を介して取得し、当該対象期間における閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化を比較して、順位付けを行ってもよい。

【0073】

順位付けの別例として、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、配信元から配信された日時を比較して、順位付けを行ってもよい。

【0074】

第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、提示先のユーザの閲覧履歴、または提示先のユーザにより設定されたキーワードを考慮して（たとえば提示先のユーザとの関連性の高さを加味して）、順位付けを行ってもよい。

【0075】

第２ニュース提示部３２ｄは、順位付けを行う前に、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースに対して、特定のユーザがどのようなニュースを閲覧しているのかを推定しづらくするための隠匿処理を行ってもよい。ユーザ属性グループごとにどのようなニュースが読まれているかをユーザに提示するにあたり、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースに対して隠匿処理を行うことで、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかを推測できてしまうという懸念を低減することができ、ニュースを閲覧するユーザの安心感を高めることができる。

【0076】

一例として、隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、閲覧したユーザの数を予め定められた閾値と比較し、予め定められた閾値より小さい場合には、当該ニュースを順位付けの対象から除外する処理を含んでもよい。これにより、たとえば、あるニュースを１社しか見ていない場合に、当該ニュースが順位付けの対象から除外されることで、その１社が特定されてしまうことを防ぐことができる。

【0077】

別の一例として、隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々に対し、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つについて、ユーザ間での調和平均を利用する処理を含んでもよい。これにより、たとえば、あるニュースをユーザＡが１００回閲覧し、ユーザＢ、Ｃが１回しか閲覧してない場合など、あるユーザの閲覧数だけ他のユーザの閲覧数に比べてばらつきが大きい場合に、順位付けに用いる閲覧数として算術平均（（１００＋１＋１）／３＝３４）を利用すると、ユーザＢ、Ｃの閲覧数は１回であるにもかかわらず、ユーザＡの閲覧数（１００回）に引っ張られて、実態よりも大きな閲覧数（３４回）で当該ニュースの順位付けを行うことになる。これに対し、順位付けに用いる閲覧数として調和平均（３／（１／１００＋１／１＋１／１）＝１．４９）を利用することで、実態に見合った閲覧数（１．４９回）で当該ニュースの順位付けを行うことができる。これにより、特定のユーザの閲覧数などが順位付けに大きな影響を与えてしまうことを抑えることができ、順位付けされたニュースから、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかを推測しづらくすることができる。

【0078】

さらに別の一例として、隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々に対し、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つについて、正規分布やラプラス分布などの確率分布により生成されたノイズを加える処理を含んでいてもよい。順位付けに用いられる閲覧数などに、確率分布により生成されたノイズが加えられることで、順位付けされたニュースから、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかを推測しづらくすることができる。

【0079】

さらに別の一例として、隠匿処理は、一のユーザ属性グループに分類されたニュースに対する順位付けの対象に、他のユーザ属性グループに分類されたニュースを追加する処理を含んでもよい。これにより、属するユーザの数が少ないユーザ属性グループに分類されたニュースであっても、他のユーザ属性グループに分類されたニュースが混入されることで、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかを推測しづらくすることができる。

【0080】

さらに別の一例として、隠匿処理は、ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第１閾値と比較し、第１閾値より小さい場合には、当該ユーザ属性グループに分類されたニュースに対して前記順位付けを行うことを中止する処理を含んでもよい。これにより、属するユーザの数が少ないユーザ属性グループに分類されたニュースに対しては順位付けが行われないため、提示されたニュースから、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかを推測しづらくすることができる。

【0081】

さらに別の一例として、隠匿処理は、ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第１閾値と比較し、第１閾値より小さい場合には、当該ユーザ属性グループより上位の階層のユーザ属性グループにて、ニュースを分類し直す処理を含んでもよい。具体的には、たとえば、図４を参照し、「情報サービス業」というユーザ属性グループに属するユーザの数が１社であり、第１閾値（たとえば３社）より小さい場合には、上位の階層である「情報通信業」のユーザ属性グループにて、ニュースを分類し直し、「情報通信業」のユーザ属性グループに分類されたニュースに対して順位付けを行ってもよい。この場合、順位付けされたニュースから、特定のユーザ（「情報サービス業」に属する１社）がどのようなニュースを読んでいるかを推測しづらくすることができる。

【0082】

さらに別の一例として、隠匿処理は、ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第２閾値と比較し、第２閾値より大きい場合には、当該ユーザ属性グループより下位の階層のユーザ属性グループにて、ニュースを分類し直す処理を含んでもよい。具体的には、たとえば、図４を参照し、「情報サービス業」というユーザ属性グループに属するユーザの数が２０社であり、第２閾値（たとえば１０社）より小さい場合には、下位の階層である「ソフトウェア業」「情報処理・提供サービス業」などのユーザ属性グループにて、ニュースを分類し直し、当該新たなユーザ属性グループ内にて順位付けを行ってもよい。

【0083】

さらに別の一例として、隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、オペレータによる判断結果を取得し、当該判断結果に基づいて順位付けの対象から除外するか否か決定する処理を含んでもよい。これにより、アルゴリズムによる判断だけでは、ユーザ属性グループ内での注目ニュースとしては不適切なニュース（たとえば、自社のマスコットキャラクタに関するニュース記事など）が混入してしまう可能性があるが、そのような場合であっても、オペレータの判断に基づいて当該不適切なニュースを順位付けの対象から除外することができる。したがって、順位付けされたニュースから、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかを推測しづらくすることができる。

【0084】

さらに別の一例として、隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの数を予め定められた閾値と比較し、当該閾値より多い場合には、超過した数のニュースを順位付けの対象から除外する処理を含んでもよい。

【0085】

さらに別の一例として、隠匿処理は、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々に対し、閲覧したユーザに関連するニュース（たとえば、閲覧したユーザの名称を記事中に含んでいるニュース）であるか否かを判断し、閲覧したユーザに関連するニュースについては順位付けの対象から除外する処理を含んでもよい。これにより、順位付けされたニュースから、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかを推測しづらくすることができる。

【0086】

第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、当該ユーザ属性グループ内で順序をランダム化して、第２のニュースとしてユーザに提示してもよい。提示されるニュースの順序がランダム化されていることにより、提示されたニュースから、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかを推測しづらくすることができる。

【0087】

図６を参照し、第２ニュース提示部３２ｄは、端末表示部２５に表示された画面に含まれる第２のニュース表示領域５２内に、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースＮ２１～Ｎ２４を第２のニュースとして提示するにあたり、ニュースのカテゴリ（ジャンル）をフィルタリングするためのリストボックス５２ａをさらに表示してもよい。そして、ユーザが端末入力部２５を介してリストボックス５２ａから１つのカテゴリ（ジャンル）を選択すると、第２ニュース提示部３２ｄは、選択されたカテゴリ（図６に示す例では「ビジネス」）に属するニュースＮ２１～Ｎ２４のみにフィルタリングして第２のニュース表示領域５２内に提示（他のカテゴリに属するニュースはノイズとして提示の対象から除去）してもよい。なお、第２ニュース提示部３２ｄは、ニュースの記事中に含まれるキーワードに基づいて、当該ニュースが属するカテゴリ（ジャンル）を判断してもよい。

【0088】

第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、予め定められたカテゴリ（ジャンル）に属するか否かを判定し、予め定められたカテゴリ（ジャンル）に属すると判定された場合には、当該ニュースを提示の対象から除外してもよい。たとえば、スポーツのカテゴリ（ジャンル）に属するニュースは他のカテゴリ（ジャンル）に属するニュースに比べて件数が少ない場合に、スポーツのカテゴリ（ジャンル）のみにフィルタリングしてニュースの提示を行うと、それほど注目されていないニュースも、注目ニュースとして提示されてしまう可能性がある。そのため、スポーツのカテゴリ（ジャンル）に属するニュースを提示の対象から予め除外することで、第２のニュースをユーザ属性グループ内での注目ニュースとして提示するにあたり、それほど注目されていないニュースまでも提示されてしまうことを防ぐことができる。

【0089】

第３ニュース提示部３２ｅは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化をユーザ属性グループ間で比較して、トレンドなユーザ属性グループ（どのユーザ属性グループがホットか）を特定し、当該トレンドなユーザ属性グループに分類されたニュースを、第３のニュースとしてユーザに提示する。たとえば、第３ニュース提示部３２ｅは、トレンドなユーザ属性グループに分類されたニュースを第３のニュースとして提示するための制御信号を端末装置２へと送信し、図１１を参照し、トレンドなユーザ属性グループに分類されたニュース（第３のニュース）Ｎ３１～Ｎ３４を、端末表示部２５に表示された画面に含まれる第２のニュース表示領域５２内に（第２のニュースＮ２１～Ｎ２４の表示と切り替えて）提示させてもよいし、図示は省略するが、第１のニュース表示領域５１内に（第１のニュースＮ１１～Ｎ１４の表示と切り替えて）提示させてもよい。一変形例として、第３ニュース提示部３２ｅは、トレンドなユーザ属性グループに分類されたニュースを、第３のニュースとして定期的にメールでユーザのメールボックスに配信し、ユーザが当該メールをメールアプリで開封することで第３のニュースがユーザに提示されてもよい。

【0090】

第４ニュース提示部３２ｆは、第１ニュース提示部３２ａにより収集されたニュースを、配信元のメディアごとに分類し、メディアごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化をメディア間で比較して、トレンドなメディア（どのメディアがホットか）を特定し、当該トレンドなメディアに分類されたニュースを、第４のニュースとしてユーザに提示する。たとえば、第４ニュース提示部３２ｆは、トレンドなメディアに分類されたニュースを第４のニュースとして提示するための制御信号を端末装置２へと送信し、図１２を参照し、トレンドなメディアに分類されたニュース（第４のニュース）Ｎ４１～Ｎ４４を、端末表示部２５に表示された画面に含まれる第２のニュース表示領域５２内に（第２のニュースＮ２１～Ｎ２４の表示と切り替えて）提示させてもよいし、図示は省略するが、第１のニュース表示領域５１内に（第１のニュースＮ１１～Ｎ１４の表示と切り替えて）提示させてもよい。一変形例として、第４ニュース提示部３２ｆは、トレンドなメディアに分類されたニュースを、第４のニュースとして定期的にメールでユーザのメールボックスに配信し、ユーザが当該メールをメールアプリで開封することで第４のニュースがユーザに提示されてもよい。

【0091】

（動作の一例）
次に、図７を参照して、情報処理システム１の動作の一例について説明する。図７は、情報処理システム１の動作の一例を示すフローチャートである。

【0092】

図７に示すように、まず、サーバ３の第１ニュース提示部３２ａが、各種メディア、政府、企業、大学などのウェブサイトやＳＮＳを定期的に（たとえば毎日）クローリングして、配信されているニュースを収集する（ステップＳ１０）。第１ニュース提示部３２ａにより収集されたニュースは、ニュース記憶部３３ａに記憶される。

【0093】

次に、第１ニュース提示部３２ａは、収集したニュースを第１のニュースとしてユーザに提示する（ステップＳ１１）。たとえば、第１ニュース提示部３２ａは、収集したニュースを第１のニュースとして提示するための制御信号をユーザの端末装置２へと送信し、図６を参照し、収集したニュース（第１のニュース）Ｎ１１～Ｎ１４を、端末表示部２５に表示された画面に含まれる第１のニュース表示領域５１内に提示させてもよい。

【0094】

次に、閲覧履歴取得部３２ｂが、提示されたニュースに対するユーザの閲覧履歴を取得する（ステップＳ１２）。たとえば、ユーザが端末装置２を操作して、第１のニュース表示領域５１内に提示されたニュースのうちの１つを、端末入力部２４を介して選択して閲覧すると、閲覧されたニュースの識別情報とユーザの識別情報（ユーザＩＤ）と閲覧日時の情報とが端末装置２からサーバ３へと送信され、閲覧履歴取得部３２ｂがこれらの情報を閲覧履歴として取得する。閲覧履歴取得部３２ｂにより取得された閲覧履歴は、閲覧履歴記憶部３３ｂに記憶される（図２参照）。

【0095】

次に、ニュース分類部３２ｃが、閲覧履歴取得部３２ｂにより取得された閲覧履歴に基づいて、提示されたニュースを閲覧した全てのユーザに対し、ユーザが属するユーザ属性グループを特定する（ステップＳ１３）。ここで、ニュース分類部３２ｃは、ユーザ登録情報に基づいて、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループを特定してもよいし、ユーザの名称またはユーザＩＤと当該ユーザが属するユーザ属性グループとの対応関係を示すテーブルを参照して、閲覧したユーザの名称またはユーザＩＤから、当該ユーザが属するユーザ属性グループを判断してもよいし、ユーザの名称と当該ユーザが属するユーザ属性グループとの関係性を機械学習した学習済みモデルを利用して、閲覧したユーザの名称から、当該ユーザが属するユーザ属性グループを推定してもよい。

【0096】

そして、ニュース分類部３２ｃは、閲覧履歴取得部３２ｂにより取得された閲覧履歴に基づいて、図５を参照し、第１ニュース提示部３２ａにより収集されたニュースを、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類する（ステップＳ１４）。

【0097】

次に、第２ニュース提示部３２ｄが、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの各々について、予め定められたカテゴリに属するか否かを判定し、予め定められたカテゴリ（たとえば「スポーツ」のカテゴリ）に属すると判定された場合には、当該ニュースを提示の対象から除外する（ステップＳ１５）。

【0098】

次いで、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースに対して、特定のユーザがどのようなニュースを閲覧しているのかを推定しづらくするための隠匿処理を行う（ステップＳ１６）。

【0099】

図８は、隠匿処理の一例を示すフローチャートである。図８に示す例では、まず、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第１閾値と比較する（ステップＳ３０）。

【0100】

そして、ユーザ属性グループ内のユーザの数が第１閾値より小さい場合には（ステップＳ３０：ＮＯ）、第２ニュース提示部３２ｄは、当該ユーザ属性グループより上位の階層のユーザ属性グループがあるか否かを判断する（ステップＳ４０）。

【0101】

上位の階層のユーザ属性グループがあると判断された場合には（ステップＳ４０：ＹＥＳ）、第２ニュース提示部３２ｄは、当該上位の階層のユーザ属性グループにて、ニュースを分類し直し（ステップＳ４１）、次いで、ステップＳ３０の処理に戻る。

【0102】

他方、上位の階層のユーザ属性グループがないと判断された場合には（ステップＳ４０：ＮＯ）、第２ニュース提示部３２ｄは、当該ユーザ属性グループに分類されたニュースに対して、後述する順位付け（ステップＳ１７）の処理を行うことを中止する（ステップＳ４２）。

【0103】

ステップＳ３０において、ユーザ属性グループ内のユーザの数が第１閾値以上であると判断された場合には（ステップＳ３０：ＹＥＳ）、第２ニュース提示部３２ｄは、当該ユーザ属性グループに属するユーザの数を予め定められた第２閾値と比較する（ステップＳ３１）。

【0104】

そして、ユーザ属性グループ内のユーザの数が第２閾値より大きい場合には（ステップＳ３１；ＮＯ）、第２ニュース提示部３２ｄは、当該ユーザ属性グループより下位の階層のユーザ属性グループにて、ニュースを分類し直し（ステップＳ４３）、次いで、ステップＳ３１の処理に戻る。

【0105】

ステップＳ３１において、ユーザ属性グループ内のユーザの数が第２閾値以下であると判断された場合には（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、第２ニュース提示部３２ｄは、当該ユーザ属性グループに分類されたニュースの中から１つのニュースを選択する（ステップＳ３２）。

【0106】

そして、第２ニュース提示部３２ｄは、選択したニュースについて、オペレータによる判断結果を取得し、当該判断結果に基づいて順位付けの対象から除外するか否か決定する（ステップＳ３３）。

【0107】

また、第２ニュース提示部３２ｄは、選択したニュースについて、閲覧したユーザの数を予め定められた閾値と比較し、予め定められた閾値より小さい場合には、当該ニュースを順位付けの対象から除外する（ステップＳ３４）。

【0108】

さらに、第２ニュース提示部３２ｄは、選択したニュースについて、閲覧したユーザに関連するニュース（たとえば、閲覧したユーザの名称を記事中に含んでいるニュース）であるか否かを判断し、閲覧したユーザに関連するニュースである場合には、当該ニュースを順位付けの対象から除外する（ステップＳ３５）。

【0109】

次に、第２ニュース提示部３２ｄは、当該ユーザ属性グループに分類された全てのニュースについて、順位付けの対象とするか否かを判定する処理（ステップＳ３２～Ｓ３５）を実行済みであるか否かを判断する（ステップＳ３６）。まだ判定されていないニュースが残っている場合には（ステップＳ３６：ＮＯ）、ステップＳ３２に戻り、当該ニュースに対して、順位付けの対象とするか否かを判定する処理（ステップＳ３２～Ｓ３５）を実行する。

【0110】

当該ユーザ属性グループに分類された全てのニュースについて、順位付けの対象とするか否かを判定済みである場合には（ステップＳ３６：ＹＥＳ）、第２ニュース提示部３２ｄは、順位付けの対象とされたニュースの数を予め定められた閾値と比較し、当該閾値より多い場合には、超過した数のニュースを順位付けの対象から除外する（ステップＳ３７）。

【0111】

また、第２ニュース提示部３２ｄは、順位付けの対象とされたニュースに、他のユーザ属性グループに分類されたニュースをノイズとして追加する（ステップＳ３８）。

【0112】

次いで、第２ニュース提示部３２ｄは、順位付けの対象とされたニュースの各々に対し、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つについて、ユーザ間での調和平均を計算し、後述する順位付けの処理（ステップＳ１７）を行う際に、当該調和平均が利用されるようにする（ステップＳ３９）。図示は省略するが、第２ニュース提示部３２ｄは、さらに、順位付けの対象とされたニュースの各々に対し、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つについて、正規分布やラプラス分布などの確率分布により生成されたノイズを追加してもよい。このようにして、隠匿処理（ステップＳ１６）が完了する。なお、隠匿処理に係るステップＳ３０～Ｓ３９は、図８に示す順序に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜順序を入れ替えてもよいし、求められる隠匿効果の程度に応じて適宜ステップを省略してもよい。

【0113】

次に、図７を参照し、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースであって、隠匿処理（ステップＳ１６）を通過して順位付けの対象として残されたニュースを、当該ユーザ属性グループ内で順位付けする（ステップＳ１７）。第２ニュース提示部３２ｄは、順位付けの対象とされたニュースの各々について、閲覧数、付されたマーク数、付されたコメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化（たとえば最近の急な増加の有無など）を比較して、当該ユーザ属性グループ内での順位付けを行ってもよいし、配信元から配信された日時を比較することで、当該ユーザ属性グループ内での順位付けを行ってもよい。

【0114】

そして、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されて順位付けされたニュースを、第２のニュースとしてユーザに提示する（ステップＳ１８）。たとえば、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されて順位付けされたニュースを第２のニュースとして提示するための制御信号を、端末装置２へと送信し、図６を参照し、ユーザ属性グループごとに分類されて順位付けされたニュース（第２のニュース）Ｎ２１～Ｎ２４を、端末表示部２５に表示された画面に含まれる第２のニュース表示領域５２内に提示させてもよい。

【0115】

以上のような実施の形態によれば、インターネット上から収集されたニュースが第１のニュースとしてユーザに提示されるとともに、当該ニュースに対するユーザの閲覧履歴に基づいて、収集されたニュースが、閲覧したユーザが属するユーザ属性グループごとに分類され、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースが、（ニュースのカテゴリを横断した形で、）第２のニュースとしてユーザに提示されるため、ユーザ属性グループごとにどのようなニュースが読まれているかを、ユーザに対して提示することが可能となる。したがって、ユーザは、ユーザ属性グループごとに注目されているニュースを効率的にフォローして、自身の業務などに活かすことができるようになる。

【0116】

また、本実施の形態によれば、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースが、当該ユーザ属性グループ内で「順位付け」されてユーザに提示されるため、ユーザは、ユーザ属性グループごとに注目されているニュースを、より効率的にフォローすることができるようになる。

【0117】

また、本実施の形態によれば、ユーザ属性グループごとにどのようなニュースが読まれているかをユーザに提示するにあたり、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースに対して「隠匿処理」を行うため、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかを推測できてしまうという懸念を低減することができ、ニュースを閲覧するユーザの安心感を高めることができる。

【0118】

（動作の第１変形例）
次に、図９を参照して、情報処理システム１の動作の第１変形例について説明する。図９は、情報処理システム１の動作の第１変形例を示すフローチャートである。

【0119】

図９に示すように、本実施例において、インターネット上のニュースを収集する工程（ステップＳ１０）から、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースのうち予め定められたカテゴリに属するニュースを提示の対象から除外する工程（ステップＳ１５）までは、図７に示す動作の一例と同様であり、説明を省略する。

【0120】

本実施例では、図９に示すように、ステップＳ１５の後、サーバ３の第２ニュース提示部３２ｄが、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを、当該ユーザ属性グループ内で順序をランダム化する（ステップＳ２６）。

【0121】

そして、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されて順序をランダム化されたニュースを、第２のニュースとしてユーザに提示する（ステップＳ２７）。たとえば、第２ニュース提示部３２ｄは、ユーザ属性グループごとに分類されて順序をランダム化されたニュースを第２のニュースとして提示するための制御信号を、端末装置２へと送信し、図６を参照し、ユーザ属性グループごとに分類されて順序をランダム化されたニュース（第２のニュース）Ｎ２１～Ｎ２４を、端末表示部２５に表示された画面に含まれる第２のニュース表示領域５２内に提示させてもよい。

【0122】

以上のような実施の形態によれば、ユーザ属性グループごとにどのようなニュースが読まれているかをユーザに提示するにあたり、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースに対して順序のランダム化を行うため、特定のユーザがどのようなニュースを読んでいるかが推測できてしまうという懸念を低減することができ、ニュースを閲覧するユーザの安心感を高めることができる。

【0123】

（動作の第２変形例）
次に、図１０を参照して、情報処理システム１の動作の第２変形例について説明する。図１０は、情報処理システム１の動作の第２変形例を示すフローチャートである。

【0124】

図１０に示すように、本実施例において、インターネット上のニュースを収集する工程（ステップＳ１０）から、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースを第２のニュースとしてユーザに提示する工程（ステップＳ１８）までは、図７に示す動作の一例と同様であり、説明を省略する。

【0125】

本実施例では、図１０に示すように、ステップＳ１８の後、サーバ３の第３ニュース提示部３２ｅが、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化をユーザ属性グループ間で比較して、トレンドなユーザ属性グループ（どのユーザ属性グループがホットか）を特定する（ステップＳ２０）。

【0126】

そして、第３ニュース提示部３２ｅは、当該トレンドなユーザ属性グループに分類されたニュースを、第３のニュースとしてユーザに提示する（ステップＳ２１）。たとえば、第３ニュース提示部３２ｅは、トレンドなユーザ属性グループに分類されたニュースを第３のニュースとして提示するための制御信号を、端末装置２へと送信し、図１１を参照し、トレンドなユーザ属性グループに分類されたニュース（第３のニュース）Ｎ３１～Ｎ３４を、端末表示部２５に表示された画面に含まれる第２のニュース表示領域５２内に（第２のニュースＮ２１～Ｎ２４の表示と切り替えて）提示させてもよいし、図示は省略するが、第１のニュース表示領域５１内に（第１のニュースＮ１１～Ｎ１４の表示と切り替えて）提示させてもよい。

【0127】

次に、第４ニュース提示部３２ｆが、第１ニュース提示部３２ａにより収集されたニュースを、配信元のメディアごとに分類する（ステップＳ２２）。

【0128】

次いで、第４ニュース提示部３２ｆは、メディアごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化をメディア間で比較して、トレンドなメディア（どのメディアがホットか）を特定する（ステップＳ２３）。

【0129】

そして、第４ニュース提示部３２ｆは、当該トレンドなメディアに分類されたニュースを、第４のニュースとしてユーザに提示する（ステップＳ２４）。たとえば、第４ニュース提示部３２ｆは、トレンドなメディアに分類されたニュースを第４のニュースとして提示するための制御信号を、端末装置２へと送信し、図１２を参照し、トレンドなメディアに分類されたニュース（第４のニュース）Ｎ４１～Ｎ４４を、端末表示部２５に表示された画面に含まれる第２のニュース表示領域５２内に（第２のニュースＮ２１～Ｎ２４の表示と切り替えて）提示させてもよいし、図示は省略するが、第１のニュース表示領域５１内に（第１のニュースＮ１１～Ｎ１４の表示と切り替えて）提示させてもよい。

【0130】

以上のような実施の形態によれば、ユーザ属性グループごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化に基づいて、トレンドなユーザ属性グループが特定され、当該トレンドな属性グループに分類されたニュースが、第３のニュースとしてユーザに提示されるため、ユーザは、活気のある（ホットな）ユーザ属性グループ内で注目されているニュースを効率的にフォローして、自身の業務などに活かすことができるようになる。

【0131】

また、本実施の形態によれば、配信元のメディアごとに分類されたニュースの閲覧数、マーク数、コメント数のうちの少なくとも１つ、またはその時系列的な変化に基づいて、トレンドなメディアが特定され、当該トレンドなメディアに分類されたニュースが、第４のニュースとしてユーザに提示されるため、ユーザは、注目されている（ホットな）メディアから配信されているニュースを効率的にフォローして、自身の業務などに活かすことができるようになる。

【0132】

なお、上述した実施の形態および個々の変形例の記載ならびに図面の開示は、特許請求の範囲に記載された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の形態および個々の変形例の記載または図面の開示によって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。上述した実施の形態および個々の変形例の構成要素は、発明の主旨を逸脱しない範囲で任意に組み合わせることが可能である。

【0133】

また、上述した実施の形態に係る情報処理システム１は１つまたは複数のコンピュータによって構成され得るが、１つまたは複数のコンピュータに情報処理システム１を実現させるためのプログラム及び当該プログラムを非一時的（non-transitory）に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体も、本件の保護対象である。

【符号の説明】

【0134】

１ 情報処理システム
２ 端末装置
２１ 端末通信部
２２ 端末制御部
２３ 端末記憶部
２４ 端末入力部
２５ 端末表示部
３ サーバ
３１ サーバ通信部
３２ サーバ制御部
３２ａ 第１ニュース提示部
３２ｂ 閲覧履歴取得部
３２ｃ ニュース分類部
３２ｄ 第２ニュース提示部
３２ｅ 第３ニュース提示部
３２ｆ 第４ニュース提示部
３３ サーバ記憶部
３３ａ ニュース記憶部
３３ｂ 閲覧履歴記憶部
３３ｃ ユーザ情報記憶部
４ 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】