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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】P2023168714
(43)【公開日】2023-11-29
(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】
G06Q 30/0282 20230101AFI20231121BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/02 480
【審査請求】有
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022079983
(22)【出願日】2022-05-16
(71)【出願人】
【識別番号】500257300
【氏名又は名称】ＬＩＮＥ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】佐竹 崇司
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049BB08
(57)【要約】
【課題】より良いサービスを提供することが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。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、抽出部と、生成部と、提示部とを備える。抽出部は、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する。生成部は、抽出した情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する。提示部は、生成した質問を会話によりユーザに提示する。生成部は、質問に対するユーザの回答に基づいて、商品の評価に関する評価情報を生成する。
【選択図】図３
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、抽出部と、生成部と、提示部とを備える。抽出部は、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する。生成部は、抽出した情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する。提示部は、生成した質問を会話によりユーザに提示する。生成部は、質問に対するユーザの回答に基づいて、商品の評価に関する評価情報を生成する。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出部と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成部と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示部と、
を備え、
前記生成部は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理装置。
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成部と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示部と、
を備え、
前記生成部は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理装置。
【請求項2】
前記生成部は、
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を所有しているか否かを特定し、前記商品を所有している場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を所有しているか否かを特定し、前記商品を所有している場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記生成部は、
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を評価可能である否かを特定し、前記商品を評価可能である場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を評価可能である否かを特定し、前記商品を評価可能である場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記生成部は、
前記商品に関する情報を説明変数とし、前記商品を評価可能か否かを示すスコアを目的変数として学習したモデルを用いて、評価可能か否かを特定する
請求項３に記載の情報処理装置。
前記商品に関する情報を説明変数とし、前記商品を評価可能か否かを示すスコアを目的変数として学習したモデルを用いて、評価可能か否かを特定する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記生成部は、
前記評価情報のうち、評価が不足している評価項目に関する前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記評価情報のうち、評価が不足している評価項目に関する前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記提示部は、
前記ユーザとの会話の流れに基づいて決定したタイミングで前記質問を提示する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記ユーザとの会話の流れに基づいて決定したタイミングで前記質問を提示する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記提示部は、
前記ユーザの過去の会話の流れと、前記質問に対する回答の有無とをデータセットとして学習したモデルを用いて、前記質問を提示するタイミングを決定する
請求項６に記載の情報処理装置。
前記ユーザの過去の会話の流れと、前記質問に対する回答の有無とをデータセットとして学習したモデルを用いて、前記質問を提示するタイミングを決定する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出工程と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成工程と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示工程と、
を含み、
前記生成工程は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理方法。
ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出工程と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成工程と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示工程と、
を含み、
前記生成工程は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理方法。
【請求項9】
ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出手順と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成手順と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理プログラム。
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成手順と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
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】
近年、ユーザの端末装置を用いて、リアルタイムでメッセージやデータ等をチャット形式により送受信可能なサービスがある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２２－５８７１１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、従来の技術では、ユーザに対してより良いサービスを提供する点で改善の余地があった。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、より良いサービスを提供することが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を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本願に係る情報処理装置は、抽出部と、生成部と、提示部とを備える。前記抽出部は、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する。前記生成部は、抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する。前記提示部は、生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する。前記生成部は、前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、より良いサービスを提供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情報処理装置、情報処理方法および情報処理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）
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理を示す図である。なお、図１では、実施形態に係る情報処理装置１を含む情報処理システムＳの動作例を示している。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、ユーザ端末１００とを含む。
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理を示す図である。なお、図１では、実施形態に係る情報処理装置１を含む情報処理システムＳの動作例を示している。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、ユーザ端末１００とを含む。
【0011】
実施形態に係る情報処理システムＳでは、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報に基づいて商品の評価に関する質問を生成する。そして、実施形態に係る情報処理システムＳでは、生成した質問に対するユーザの回答に基づいて、商品の評価に関する評価情報を生成する。
【0012】
具体的には、各ユーザ端末１００は、例えば、チャット形式により情報処理装置１を介してメッセージの送受信を行うことで各ユーザが会話を行う（ステップＳ１）。
【0013】
つづいて、情報処理装置１は、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する（ステップＳ２）。評価対象となる商品は、例えば、ユーザが所定期間内に購入した商品である。なお、評価対象となる商品は、例えば、電子商取引サイトにユーザが商品の評価を既に投稿した商品であってもよく、評価を投稿していない商品であってもよい。
【0014】
商品に関する情報は、例えば、商品を使用した感想や、商品の実際の性能、機能等の情報である。情報処理装置１は、ユーザが会話により送信したメッセージを解析して商品に関する情報を抽出する。
【0015】
つづいて、情報処理装置１は、抽出した情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１は、抽出した情報に基づいて商品の評価に関する情報をユーザが有しているか否かのスコアを算出し、かかるスコアに基づいて質問を生成するか否かを判定する。また、情報処理装置１は、抽出した情報に基づいて、ユーザが有している評価の内容（耐久性や、性能、機能等の各項目）を推定し、推定した内容に応じた質問を生成する。
【0016】
つづいて、情報処理装置１は、生成した質問を会話によりユーザに提示する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１は、ユーザとのチャット形式の会話において、会話調のメッセージにより質問を提示する。また、情報処理装置１は、ユーザとの会話の流れに基づいて、質問に対する回答を得られやすいタイミングを推定し、かかるタイミングで質問を提示する。
【0017】
つづいて、情報処理装置１は、質問に対するユーザの回答を受け付ける（ステップＳ５）。具体的には、情報処理装置１は、質問を提示した後にユーザが送信したメッセージを解析することで、質問に対する回答であるか否かを判定する。また、情報処理装置１は、質問に対する回答を所定時間以内に受け付けない場合には、同様の質問を会話表現を変えて再提示する。
【0018】
つづいて、情報処理装置１は、受け付けた回答に基づいて商品の評価に関する評価情報を生成する（ステップＳ６）。評価情報は、例えば、耐久性や、性能、機能等の各項目に関する評価を示すテキスト情報や、スコア情報である。なお、評価情報は、上記した項目毎に生成されてもよい。
【0019】
このように、実施形態に係る情報処理装置１では、ユーザとの会話において評価に関する質問を行い、質問に対する回答に基づいて評価情報を生成する。これにより、ユーザは、会話の中で自身の言葉（メッセージ）で評価を投稿できるため、商品に関するよりリアルな評価情報を生成することができる。この結果、商品を購入しようとしている他のユーザに対してより正確な評価情報を提供できる。さらに、ユーザが会話している中で評価情報が自動生成されるため、ユーザ自身が商品販売サイトに評価情報を改めて作成して投稿する必要が無くなるため、ユーザの煩わしさを低減できる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置１によれば、ユーザに対してより良いサービスを提供することができる。
【0020】
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数のユーザ端末１００とがネットワークＮに対して有線又は無線により接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。
【0021】
情報処理装置１は、実施形態に係る情報処理方法を実行するサーバ装置である。情報処理装置１は、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報に基づいて商品の評価に関する質問を生成する。そして、実施形態に係る情報処理システムＳでは、生成した質問に対するユーザの回答に基づいて、商品の評価に関する評価情報を生成する。
【0022】
また、情報処理装置１は、複数のユーザ端末１００と連携し、各ユーザ端末１００に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
【0023】
また、情報処理装置１は、各ユーザ端末１００に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報処理装置１は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報処理装置１は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。
【0024】
ユーザ端末１００は、ユーザが所持する端末装置である。ユーザ端末１００は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。ユーザ端末１００は、情報処理装置１等へ各種情報を送信したり、情報処理装置１等から提供される情報を受信したりする。
【0025】
次に、図３を参照して、情報処理装置１の構成例について説明する。
【0026】
図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図３に示されるように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを有する。制御部３は、取得部３１と、抽出部３２と、生成部３３と、提示部３４と、提供部３５とを備える。記憶部４は、ユーザ情報４１と、商品情報４２とを記憶する。
【0027】
通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。
【0028】
制御部３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等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３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＧＰＵ（General Purpose Graphic Processing Unit）等の集積回路により実現されてもよい。
【0029】
記憶部４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。
【0030】
【0031】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報である。「属性情報」は、ユーザの属性に関する情報であり、サイコグラフィック属性や、デモグラフィック属性等を含む。「行動履歴」は、ユーザのネットワーク上における行動履歴である。「行動履歴」は、例えば、ユーザの検索行動や、購買行動、会話履歴等である。
【0032】
【0033】
「商品ＩＤ」は、商品を識別する識別情報である。「商品情報」は、商品に関する情報である。「商品情報」は、例えば、商品の名称や、性能、機能、型式等の情報である。「評価情報」は、商品の評価に関する情報であり、後述する生成部３３によって生成される。
【0034】
次に、情報処理装置１の制御部３の各機能（取得部３１、抽出部３２、生成部３３、提示部３４および提供部３５）について説明する。
【0035】
取得部３１は、ユーザが行った会話を取得する。具体的には、取得部３１は、情報処理装置１とのチャット形式により送受信したメッセージや、他のユーザとのチャット形式により送受信したメッセージを取得する。
【0036】
抽出部３２は、取得部３１が取得した会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する。評価対象となる商品は、例えば、ユーザが所定期間内に購入した商品である。なお、評価対象となる商品は、例えば、電子商取引サイトにユーザが商品の評価を既に投稿した商品であってもよく、評価を投稿していない商品であってもよい。
【0037】
商品に関する情報は、例えば、商品を使用した感想や、商品の実際の性能、機能等の情報である。抽出部３２は、ユーザが会話により送信したメッセージを解析して商品に関する情報を抽出する。
【0038】
具体的には、抽出部３２は、ユーザの会話の中から、評価対象となる商品を特定するメッセージ（名称や型式等）を抽出することで、評価対象となる商品を特定する。そして、抽出部３２は、商品を特定するメッセージの前後にユーザが送信したメッセージから商品の評価に関するメッセージを特定し、商品に関する情報として抽出する。
【0039】
生成部３３は、抽出部３２が抽出した商品に関する情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する。具体的には、生成部３３は、商品に関する情報に基づいて、ユーザが商品を所有しているか否かを特定し、商品を所有している場合に商品の評価に関する質問を生成する。
【0040】
また、生成部３３は、抽出部３２が抽出した商品に関する情報に基づいて、ユーザが商品を評価可能か否かを特定し、評価可能である場合に評価に関する質問を生成する。例えば、生成部３３は、商品に関する情報を説明変数とし、商品を評価可能か否かを示すスコアを目的変数として学習したモデルを用いて、評価可能か否かを特定する。かかる場合の説明変数は、例えば、商品の使用有無や、使用による感想の有無、評価に関するメッセージの有無等を用いる。
【0041】
また、生成部３３は、生成する質問として、商品の評価情報のうち、不足している評価項目（耐久性や、性能、機能等）に関する質問に絞ってもよい。例えば、生成部３３は、販売サイト等において他のユーザ等から投稿された評価情報を収集、分析することで、不足している評価項目を特定する。
【0042】
また、生成部３３は、後段の提示部３４によって質問が提示された後において、質問に対するユーザの回答に基づいて商品の評価に関する評価情報を生成する。具体的には、生成部３３は、ユーザの回答であるメッセージを解析して、商品の評価に関する情報を抽出して評価情報を生成する。評価情報は、例えば、耐久性や、性能、機能等の各項目に関する評価を示すテキスト情報や、スコア情報である。なお、評価情報は、上記した項目毎に生成されてもよい。
【0043】
提示部３４は、生成部３３によって生成された質問を会話によりユーザに提示する。例えば、提示部３４は、ユーザとのチャット形式の会話において、会話調のメッセージにより質問を提示する。また、提示部３４は、ユーザ（他のユーザを含む）との会話の流れに基づいて、質問に対する回答を得られやすいタイミングを推定し、かかるタイミングで質問を提示する。
【0044】
具体的には、提示部３４は、ユーザの過去の会話の流れと、質問に対する回答の有無とをデータセットとして学習したモデルを用いて質問を提示するタイミングを決定する。
【0045】
また、提示部３４は、質問と併せて他のユーザの評価情報を提示し、質問に対する回答と、他のユーザの評価情報に賛同する否かの回答とを受け付ける。
【0046】
提供部３５は、生成部３３によって生成された評価情報を外部へ提供する。例えば、提供部３５は、予め指定された提供先に評価情報を提供する。例えば、提供部３５は、商品を探しているユーザに評価情報を提供する。商品を探しているユーザは、例えば、商品の検索を行っているユーザや、商品に関する会話（例えば、この商品欲しい等の会話）を行っているユーザである。
【0047】
また、評価情報を生成するに至った会話を行ったユーザに関連するユーザを提供先としてもよい。例えば、提供部３５は、属性情報が類似するユーザを提供先として評価情報を提供する。
【0048】
また、提供部３５は、生成した評価情報を、商品の供給元（販売元あるいは製造元）に提供したり、販売サイトに投稿（提供）したりしてもよい。
【0049】
【0050】
図７に示すように、制御部３は、まず、ユーザが行った会話を取得する（ステップＳ１０１）。
【0051】
つづいて、制御部３は、ユーザの会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する（ステップＳ１０２）。
【0052】
つづいて、制御部３は、抽出した情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する（ステップＳ１０３）。
【0053】
つづいて、制御部３は、生成した質問を会話によりユーザに提示する（ステップＳ１０４）。
【0054】
つづいて、制御部３は、質問に対する回答を受け付ける（ステップＳ１０５）。
【0055】
つづいて、制御部３は、回答に基づいて評価情報を生成する（ステップＳ１０６）。
【0056】
つづいて、制御部３は、生成した評価情報を提供し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【0057】
〔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一部を手動的に行うこともできる。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一部を手動的に行うこともできる。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。
【0058】
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。
【0059】
例えば、図３に示した記憶部４の一部又は全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。
【0060】
〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図７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７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図７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７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【0061】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。
【0062】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【0063】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【0064】
ネットワークＩＦ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【0065】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【0066】
例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０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３の機能を実現する。
【0067】
〔効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、抽出部３２と、生成部３３と、提示部３４とを備える。抽出部３２は、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する。生成部３３は、抽出した情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する。提示部３４は、生成した質問を会話によりユーザに提示する。生成部３３は、質問に対するユーザの回答に基づいて、商品の評価に関する評価情報を生成する。このような構成により、ユーザに対してより良いサービスを提供することができる。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、抽出部３２と、生成部３３と、提示部３４とを備える。抽出部３２は、ユーザが行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する。生成部３３は、抽出した情報に基づいて、商品の評価に関する質問を生成する。提示部３４は、生成した質問を会話によりユーザに提示する。生成部３３は、質問に対するユーザの回答に基づいて、商品の評価に関する評価情報を生成する。このような構成により、ユーザに対してより良いサービスを提供することができる。
【0068】
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。
【0069】
〔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。
【0070】
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。
【0071】
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。
【0072】
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、制御部３は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0073】
１ 情報処理装置
２ 通信部
３ 制御部
４ 記憶部
３１ 取得部
３２ 抽出部
３３ 生成部
３４ 提示部
３５ 提供部
４１ ユーザ情報
４２ 商品情報
１００ ユーザ端末
Ｓ 情報処理システム
２ 通信部
３ 制御部
４ 記憶部
３１ 取得部
３２ 抽出部
３３ 生成部
３４ 提示部
３５ 提供部
４１ ユーザ情報
４２ 商品情報
１００ ユーザ端末
Ｓ 情報処理システム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【手続補正書】
【提出日】2022-12-16
【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】
ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出部と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成部と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示部と、
を備え、
前記生成部は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理装置。
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成部と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示部と、
を備え、
前記生成部は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理装置。
【請求項2】
前記生成部は、
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を所有しているか否かを特定し、前記商品を所有している場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を所有しているか否かを特定し、前記商品を所有している場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記生成部は、
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を評価可能であるか否かを特定し、前記商品を評価可能である場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を評価可能であるか否かを特定し、前記商品を評価可能である場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記生成部は、
前記商品に関する情報を説明変数とし、前記商品を評価可能か否かを示すスコアを目的変数として学習したモデルを用いて、評価可能か否かを特定する
請求項３に記載の情報処理装置。
前記商品に関する情報を説明変数とし、前記商品を評価可能か否かを示すスコアを目的変数として学習したモデルを用いて、評価可能か否かを特定する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記生成部は、
前記評価情報のうち、評価が不足している評価項目に関する前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記評価情報のうち、評価が不足している評価項目に関する前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記提示部は、
前記ユーザとの会話の流れに基づいて決定したタイミングで前記質問を提示する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記ユーザとの会話の流れに基づいて決定したタイミングで前記質問を提示する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記提示部は、
前記ユーザの過去の会話の流れと、前記質問に対する回答の有無とをデータセットとして学習したモデルを用いて、前記質問を提示するタイミングを決定する
請求項６に記載の情報処理装置。
前記ユーザの過去の会話の流れと、前記質問に対する回答の有無とをデータセットとして学習したモデルを用いて、前記質問を提示するタイミングを決定する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出工程と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成工程と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示工程と、
を含み、
前記生成工程は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理方法。
ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出工程と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成工程と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示工程と、
を含み、
前記生成工程は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理方法。
【請求項9】
ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出手順と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成手順と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理プログラム。
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成手順と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成する
情報処理プログラム。
【手続補正書】
【提出日】2023-06-05
【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】
ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出部と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成部と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示部と、
を備え、
前記生成部は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成するとともに、前記評価情報のうち、不足している評価項目に関する前記質問を生成し、
前記提示部は、
前記不足している評価項目に関する前記質問を前記ユーザに提示する
情報処理装置。
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成部と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示部と、
を備え、
前記生成部は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成するとともに、前記評価情報のうち、不足している評価項目に関する前記質問を生成し、
前記提示部は、
前記不足している評価項目に関する前記質問を前記ユーザに提示する
情報処理装置。
【請求項2】
前記生成部は、
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を所有しているか否かを特定し、前記商品を所有している場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を所有しているか否かを特定し、前記商品を所有している場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記生成部は、
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を評価可能であるか否かを特定し、前記商品を評価可能である場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記商品に関する情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を評価可能であるか否かを特定し、前記商品を評価可能である場合に前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記生成部は、
前記商品に関する情報を説明変数とし、前記商品を評価可能か否かを示すスコアを目的変数として学習したモデルを用いて、評価可能か否かを特定する
請求項３に記載の情報処理装置。
前記商品に関する情報を説明変数とし、前記商品を評価可能か否かを示すスコアを目的変数として学習したモデルを用いて、評価可能か否かを特定する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記生成部は、
前記評価情報のうち、評価が不足している評価項目に関する前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記評価情報のうち、評価が不足している評価項目に関する前記質問を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記提示部は、
前記ユーザとの会話の流れに基づいて決定したタイミングで前記質問を提示する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記ユーザとの会話の流れに基づいて決定したタイミングで前記質問を提示する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記提示部は、
前記ユーザの過去の会話の流れと、前記質問に対する回答の有無とをデータセットとして学習したモデルを用いて、前記質問を提示するタイミングを決定する
請求項６に記載の情報処理装置。
前記ユーザの過去の会話の流れと、前記質問に対する回答の有無とをデータセットとして学習したモデルを用いて、前記質問を提示するタイミングを決定する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出工程と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成工程と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示工程と、
を含み、
前記生成工程は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成するとともに、前記評価情報のうち、不足している評価項目に関する前記質問を生成し、
前記提示工程は、
前記不足している評価項目に関する前記質問を前記ユーザに提示する
情報処理方法。
ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出工程と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成工程と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示工程と、
を含み、
前記生成工程は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成するとともに、前記評価情報のうち、不足している評価項目に関する前記質問を生成し、
前記提示工程は、
前記不足している評価項目に関する前記質問を前記ユーザに提示する
情報処理方法。
【請求項9】
ユーザと他ユーザとの間で行った会話の中から、評価対象となる商品に関する情報を抽出する抽出手順と、
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成手順と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成するとともに、前記評価情報のうち、不足している評価項目に関する前記質問を生成し、
前記提示手順は、
前記不足している評価項目に関する前記質問を前記ユーザに提示する
情報処理プログラム。
抽出した情報に基づいて、前記商品の評価に関する質問を生成する生成手順と、
生成した前記質問を会話により前記ユーザに提示する提示手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記商品の評価に関する評価情報を生成するとともに、前記評価情報のうち、不足している評価項目に関する前記質問を生成し、
前記提示手順は、
前記不足している評価項目に関する前記質問を前記ユーザに提示する
情報処理プログラム。