特開 2023-183531 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】P2023183531

(43)【公開日】2023-12-28

(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 30/02 20230101AFI20231221BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02

【審査請求】有

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022097095

(22)【出願日】2022-06-16

(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】中司 智朱希

(72)【発明者】

【氏名】駒宮 大己

(72)【発明者】

【氏名】上杉 堅生

(72)【発明者】

【氏名】李 ナレ

(72)【発明者】

【氏名】横内 寿樹

(72)【発明者】

【氏名】水野 直

(72)【発明者】

【氏名】奥村 奈々

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049BB02

(57)【要約】

【課題】クライアントに対しアンケートの回答者に関する情報を事前に提供すること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、アンケートのアンケート内容に関する情報を受け付ける受付部と、受付部によって受け付けられたアンケート内容と、過去のアンケートに関する回答実績とに基づき、アンケートに回答することが見込まれる見込み回答者を推定する推定部と、推定部によって推定された見込み回答者に関する情報を提供する提供部と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

アンケートのアンケート内容に関する情報を受け付ける受付部と、
前記受付部によって受け付けられた前記アンケート内容と、過去のアンケートに関する回答実績とに基づき、アンケートに回答することが見込まれる見込み回答者を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記見込み回答者に関する情報を提供する提供部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記提供部は、
前記見込み回答者の分布を可視化した情報を提供すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記提供部は、
前記見込み回答者の居住エリアの分布を地図上に表示したグラフを提供すること
を特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記提供部は、
前記見込み回答者の性別毎の分布を可視化したグラフを提供すること
を特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記提供部は、
前記見込み回答者の年齢別の分布を可視化したグラフを提供すること
を特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記受付部は、
前記アンケートの回答者の属性毎に希望回答数に関する情報を受け付け、
前記提供部は、
前記希望回答数の達成が見込まれるアンケートの見込み回答数に関する情報を提供すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記受付部は、
前記アンケートの回答者に支払われるインセンティブに関する情報を受け付け、
前記推定部は、
前記インセンティブに基づき、前記見込み回答者を推定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記受付部は、
前記アンケートの回答者に支払われるインセンティブと、アンケートの希望回答数とに関する情報を受け付け、
前記提供部は、
前記希望回答数に応じて、前記回答者に支払われるインセンティブに関する提案情報を提供すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記過去のアンケートに関する回答実績に基づき、アンケート内容と、アンケートに回答した回答者との関係を学習したモデルを生成する生成部
を備え、
前記推定部は、
前記生成部によって生成された前記モデルを用いて、前記見込み回答者を推定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項10】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
アンケートのアンケート内容に関する情報を受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた前記アンケート内容と、過去のアンケートに関する回答実績とに基づき、アンケートに回答することが見込まれる見込み回答者を推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定された前記見込み回答者に関する情報を提供する提供工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項11】

アンケートのアンケート内容に関する情報を受け付ける受付手順と、
前記受付手順によって受け付けられた前記アンケート内容と、過去のアンケートに関する回答実績とに基づき、アンケートに回答することが見込まれる見込み回答者を推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定された前記見込み回答者に関する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】

従来、ユーザに対してアンケートの回答を求める情報処理装置がある。このような情報処理装置においては、例えば、クライアントから指定された回答数に達するまでアンケートの配信を行う（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２０２１－２２５１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、従来技術では、クライアントはアンケートの回答者を事前に把握することができなかった。そのため、クライアントに対しアンケートの回答者に関する情報を事前に提供する技術が求められている。

【0005】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、クライアントに対しアンケートの回答者に関する情報を事前に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】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は、アンケートのアンケート内容に関する情報を受け付ける受付部と、前記受付部によって受け付けられた前記アンケート内容と、過去のアンケートに関する回答実績とに基づき、アンケートに回答することが見込まれる見込み回答者を推定する推定部と、前記推定部によって推定された前記見込み回答者に関する情報を提供する提供部と、を備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、クライアントに対しアンケートの回答者に関する情報を事前に提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る表示画面の一例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、実施形態に係るアンケート実績記憶部の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係るインセンティブに基づく処理の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る提案情報の一例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。

【図8】図８は、実施形態に係る情報処理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。

【0010】

［実施形態］
〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。

【0011】

図１に示す実施形態に係る情報処理装置１００は、各利用者の端末装置（不図示）と連携し、各利用者の端末装置に対して、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。

【0012】

また、情報処理装置１００は、各利用者の端末装置に対して、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１００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、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・音楽配信等のサービスを提供してもよい。実際には、情報処理装置１００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。

【0013】

なお、情報処理装置１００は、利用者に関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報処理装置１００は、利用者の性別、年代、居住地域といった利用者の属性に関する情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、利用者を示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者の属性に関する情報を記憶して管理する。

【0014】

また、情報処理装置１００は、利用者の端末装置から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者の行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、情報処理装置１００は、利用者の位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置から取得する。また、情報処理装置１００は、利用者が入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、情報処理装置１００は、利用者が閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報処理装置１００は、利用者の商品購入や決済処理の履歴である購入履歴を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報処理装置１００は、利用者のマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。

【0015】

また、情報処理装置１００は、クライアント端末５０からアンケートに関する情報を取得し、各利用者に対して回答を求めるＷｅｂサービスを実施する。

【0016】

クライアント端末５０は、アンケートの設問者であるクライアントによって操作される端末である。後述するように、クライアントは、クライアント端末５０を操作し、アンケートに関する情報を入力し、情報処理装置１００に対してアンケートの実施を求める。

【0017】

ところで、クライアントは、アンケートを実際に行うまで、ユーザ属性毎の回答数を把握することができない。そのため、例えば、アンケートによっては、クライアントの希望に沿うアンケートの回答数を得られない場合も想定される。

【0018】

そこで、実施形態に係る情報処理装置１００は、クライアントによって入力されたアンケートに基づき、回答者を推定し、クライアントに対して提供する。

【0019】

具体的には、図１に示すように、情報処理装置１００は、過去のアンケートの回答実績に関する情報を記憶するアンケート履歴記憶部を有しており、アンケートの内容と、当該アンケートに回答した回答との関係性を学習したモデルを生成する（ステップＳ１）。ここでのモデルは、アンケート内容が入力された場合に、アンケートに対して回答する見込みがある見込み回答者に関する情報を出力するモデルである。

【0020】

つづいて、クライアント端末５０が情報処理装置１００にアクセスすると、クライアント端末５０には、図１に示すようなアンケートの入力画面Ｇ１が表示される。例えば、クライアントは、クライアント端末５０を操作し、各項目の入力を行う。図１に示す例では、入力画面Ｇ１に、「カテゴリ」、「テンプレート選択」、「タスク名」および「タスク説明文」に関する入力項目が含まれる場合を示す。

【0021】

「カテゴリ」は、実施するアンケートのカテゴリを示し、「テンプレート選択」は、アンケートのテンプレート選択を示す。「タスク名」および「タスク説明文」は、それぞれアンケート名、アンケートの説明文を示す。なお、「タスク説明文」は、アンケート内容の一例に対応する。

【0022】

クライアント端末５０において、クライアントが入力画面Ｇ１の各項目に関する入力を終えると、クライアント端末５０は、情報処理装置１００に対してアンケート情報を送信する（ステップＳ２）。

【0023】

情報処理装置１００は、クライアント端末５０から受け取ったアンケート情報に基づき、クライアントが入力したアンケートに対して回答を行う見込みがある見込み回答者を推定する（ステップＳ３）。

【0024】

ステップＳ３の推定において、情報処理装置１００は、たとえば、見込み回答者の分布を推定し、その結果を回答者情報としてクライアント端末５０へ提供する（ステップＳ４）。

【0025】

そして、クライアント端末５０は、情報処理装置１００から受け取った回答者情報を画面に表示する。図２は、実施形態に係る表示画面の一例を示す図である。

【0026】

図２に示すように、例えば、回答者情報に関する表示画面は、性別、年齢および地域毎の見込み回答者の分布に関する情報が表示され、アンケートを実施する回答者の属性を指定することが可能である。

【0027】

回答者情報に関する表示画面は、見込み回答者を性別、年齢、地域（居住エリア）別の分布を可視化したグラフが表示される。例えば、性別においては、見込み回答者の性別毎の割合を可視化したグラフが表示され、年齢については、見込み回答者の年齢別の割合を示すグラフが表示される。なお、図２に示す例では、これらグラフが棒グラフである場合について示しているが、円グラフなどその他のグラフとすることにしてもよい。

【0028】

また、図２に示すように、見込み回答者の地域については、見込み回答者の居住地域の分布を地図上に表示したグラフが表示される。例えば、地図上の円の大きさは、その地区に居住する見込み回答者数に対応し、円の内部に表示される地名は、その地域の名称を示す。

【0029】

つまり、この場合、クライアントは、見込み回答者数を円の大きさおよびその名称によって見込み回答者の地理的な分布を視覚的に認識することができる。

【0030】

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、クライアントが入力したアンケート内容に基づき、見込み回答者を推定し、推定した見込み回答者に関する情報を提供する。

【0031】

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００によれば、クライアントに対しアンケートの回答者に関する情報を事前に提供することができる。

【0032】

〔２．情報処理装置の構成例〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

【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。また、通信部１１０は、ネットワークと有線又は無線で接続される。

【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、又は、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３に示すように、記憶部１２０は、ユーザ情報記憶部１２１と、アンケート実績記憶部１２２と、モデル記憶部１２３とを有する。

【0035】

（ユーザ情報記憶部１２１）
ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ情報を記憶する。ユーザ情報記憶部１２１は、アンケートの回答者に関する各種ユーザ情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目の情報を記憶する。

【0036】

（アンケート実績記憶部１２２）
アンケート実績記憶部１２２は、過去のアンケート実績に関する情報を記憶する。図４は、実施形態に係るアンケート実績記憶部１２２の一例を示す図である。図４に示すように、アンケート実績記憶部１２２は、「アンケートＩＤ」、「クライアントＩＤ」、「アンケート内容」、「アンケート期間」、「回答者情報」といった項目を有する。

【0037】

「アンケートＩＤ」は、各アンケートを識別するための識別子であり、「クライアントＩＤ」は、各アンケートを設定したクライアントを識別するための識別子である。「アンケート内容」は、対応するアンケートの内容を示し、「アンケート期間」は、アンケートを行った期間を示す。

【0038】

「回答者情報」は、対応するアンケートに対して実際に回答した回答者（ユーザ）に関する情報を示す。例えば、ここでの回答者情報の項目には、回答者のユーザＩＤおよび回答した日時に関する情報が格納される。

【0039】

（モデル記憶部１２３）
モデル記憶部１２３は、モデルに関する情報を記憶する。ここでのモデルは、アンケート内容と、回答者との関係性を学習したモデルである。後述するように、モデルは、生成部１３２によって生成される。

【0040】

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報処理装置１００の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等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図３に示す例では、制御部１３０は、受付部１３１と、生成部１３２と、推定部１３３と、提供部１３４とを有する。

【0041】

（受付部１３１）
受付部１３１は、通信部１１０を介して、クライアント端末５０からアンケートの入力結果に関するアンケート情報を受け付ける。受付部１３１は、アンケート情報を受け付けると、アンケート実績記憶部１２２に登録するとともに、推定部１３３へ渡す。

【0042】

また、受付部１３１は、通信部１１０を介して、各種ユーザ情報を受け付け、ユーザ情報をユーザ情報記憶部１２１に登録する。

【0043】

（生成部１３２）
生成部１３２は、過去のアンケートに関する回答実績に基づき、アンケート内容と、アンケートに回答した回答者との関係を学習したモデルを生成する。生成部１３２は、アンケート実績記憶部１２２に登録されたアンケート実績に基づき、アンケート内容と、アンケートの回答者との関係性を学習したモデルを生成し、モデル記憶部１２３に登録する。

【0044】

例えば、生成部１３２は、アンケート内容に基づき、属性毎の見込み回答者数を推定するモデルを生成する。ここでの属性とは、回答者の性別、年齢、居住エリア（地域）等のデモグラフィック属性であるが、興味・関心などのサイコグラフィック属性を含むようにしてもよい。

【0045】

なお、モデルは、任意の種別のモデルが採用可能である。例えば、生成部１３２は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＤＮＮ（Deep Neural Network）をモデルとして採用してもよい。ここで、ＤＮＮは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）であってもよい。また、ＲＮＮは、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等であってもよい。すなわち、モデルは、任意の形式のモデルが採用可能である。また、モデルは、例えば、ＣＮＮとＲＮＮとを組み合わせたモデル等、複数のモデルを組み合わせることで実現されるモデルであってもよい。

【0046】

学習は、例えばディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。生成部１３２は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。

【0047】

また、生成部１３２は、過去のアンケート実績に基づき、アンケート内容に加え、アンケートの回答者に支払われるインセンティブを学習データとして、モデルの学習を行うようにしてもよい。なお、ここでのインセンティブは、例えば、後述するように、情報処理装置１００が提供するＷｅｂサービスで使用可能なポイントであるが、クーポンや引換券等であってもよい。

【0048】

（推定部１３３）
推定部１３３は、受付部１３１によって受け付けられたアンケート内容と、過去のアンケートに関する回答実績とに基づき、アンケートに回答することが見込まれる見込み回答者を推定する。

【0049】

例えば、推定部１３３は、アンケート内容をモデル記憶部１２３に記憶されたモデルへ入力し、その出力値に基づき、見込み回答者を推定する。推定部１３３は、例えば、見込み回答者の属性（性別、年齢、地域）毎の回答者数をそれぞれ推定する。

【0050】

そして、推定部１３３によって推定された見込み回答者に関する情報は、提供部１３４を介してクライアント端末５０へ送られ、例えば、図２に示したように、クライアント端末５０に表示される。

【0051】

また、推定部１３３は、アンケートの回答者に支払われるインセンティブに基づき、見込み回答者を推定するようにしてもよい。図５は、実施形態に係るインセンティブに基づく処理の一例を示す図である。

【0052】

例えば、クライアント端末５０には、図１に示す入力画面Ｇ１を下にスクロールすると、謝礼ポイントの入力画面Ｇ２が表示される。なお、謝礼ポイントは、アンケートの回答者に支払われるインセンティブの一例である。

【0053】

例えば、クライアントは、任意に謝礼ポイントを追加することができ、謝礼ポイントを追加すると、これらの情報がクライアント端末５０から情報処理装置１００へ送信され、推定部１３３は、アンケート内容や、謝礼ポイントに関する情報をモデルに入力することで、見込み回答者を推定する。

【0054】

そして、推定部１３３が見込み回答者を推定すると、例えば、図２に示した回答予測画面が更新される。これにより、クライアントは、アンケート内容、および、謝礼ポイントを適宜変更することで、自身の希望する見込み回答者の分布に近づけることができる。

【0055】

（提供部１３４）
図３の説明に戻り、提供部１３４について説明する。提供部１３４は、推定部１３３によって推定された見込み回答者に関する情報をクライアント端末５０へ提供する。例えば、図２に示したように、提供部１３４は、見込み回答者の属性分布を示すグラフを表示するための情報をクライアント端末５０に対し提供する。

【0056】

また、提供部１３４は、クライアント端末５０に対して、提案情報を提供するようにしてもよい。図６は、実施形態に係る提案情報の一例を示す図である。例えば、図６に示すように、クライアント端末５０には、図１に示す入力画面Ｇ１を下にスクロールすると、希望回答数を設定するための入力画面Ｇ３が表示される。

【0057】

ここで、希望回答数とは、アンケートの希望回答数であり、例えば、図６に示すように、クライアントは、回答者の属性と、希望回答数とを入力することができる。同図に示す例では、「２０代男性」に「１０００回」回答を希望していることを示す。

【0058】

この場合、提供部１３４は、例えば、推定部１３３の推定結果に基づき、希望回答数に達するためのアンケートの総実施回数に関する見込み情報を提案情報として提供する。なお、提供部１３４は、総実施回数に限らず、例えば、アンケートの実施期間に関する情報を提案情報として提供することにしてもよい。

【0059】

また、提供部１３４は、例えば、希望回答数に達するための謝礼ポイントを提案する提案情報を提供するようにしてもよい。この場合、例えば、提供部１３４は、複数の謝礼ポイントに関する情報をモデル記憶部１２３のモデルに入力し、希望回答数に達する謝礼ポイントを探索し、その謝礼ポイントに関する情報を提案情報としてクライアント端末５０へ提供する。

【0060】

〔３．処理フロー〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する処理フローについて説明する。図７は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。

【0061】

図７に示すように、情報処理装置１００は、クライアント端末５０からアンケート情報を受け付ける（ステップＳ１０１）。つづいて、情報処理装置１００は、クライアント端末５０から受け付けたアンケート情報のアンケート内容に基づき、見込み回答者を推定する（ステップＳ１０２）。

【0062】

つづいて、情報処理装置１００は、クライアント端末５０に対し、見込み回答者に関する回答者情報を提供する（ステップＳ１０３）。そして、情報処理装置１００は、処理を終了する。

【0063】

〔４．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置１００は、アンケートのアンケート内容に関する情報を受け付ける受付部１３１と、受付部１３１によって受け付けられたアンケート内容と、過去のアンケートに関する回答実績とに基づき、アンケートに回答することが見込まれる見込み回答者を推定する推定部１３３と、推定部１３３によって推定された見込み回答者に関する情報を提供する提供部１３４とを備える。

【0064】

また、提供部１３４は、見込み回答者の分布を可視化した情報を提供する。また、提供部１３４は、見込み回答者の居住地域の分布を地図上に表示したグラフを提供する。また、提供部１３４は、見込み回答者の年齢別の分布を可視化したグラフを提供する。

【0065】

また、受付部１３１は、回答者の属性毎に希望回答数に関する情報を受け付け、提供部１３４は、希望回答数の達成が見込まれるアンケートの見込み回答数に関する情報を提供する。

【0066】

また、受付部１３１は、アンケートの回答者に支払われるインセンティブに関する情報を受け付け、推定部１３３は、インセンティブに基づき、見込み回答者を推定する。また、受付部１３１は、アンケートの回答者に支払われるインセンティブと、アンケートの希望回答数とに関する情報を受け付け、提供部１３４は、希望回答数に応じて、回答者に支払われるインセンティブに関する提案情報を提供する。

【0067】

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、過去のアンケートに関する回答実績に基づき、アンケート内容と、アンケートに回答した回答者との関係を学習したモデルを生成する生成部１３２を備え、推定部１３３は、生成部１３２によって生成されたモデルを用いて、見込み回答者を推定する。

【0068】

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、クライアントに対しアンケートの回答者に関する情報を事前に提供することができる。

【0069】

〔５．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図８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８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Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

【0070】

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。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

【0071】

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次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）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢメモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

【0072】

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等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ーフェイスであり、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Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及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ーフェイスであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

【0073】

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

【0074】

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

【0075】

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、又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。

【0076】

ネットワークＩ／Ｆ１０８０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。

【0077】

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０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。

【0078】

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００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１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得した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してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

【0079】

〔６．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

【0080】

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又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又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。

【0081】

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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【0082】

例えば、上述した情報処理装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

【0083】

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。

【0084】

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】

【0085】

５０ クライアント端末
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ アンケート実績記憶部
１２３ モデル記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 生成部
１３３ 推定部
１３４ 提供部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】