特開 2023-56352 社会参加活性化システムおよび社会参加活性化方法

(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】P2023056352

(43)【公開日】2023-04-19

(54)【発明の名称】社会参加活性化システムおよび社会参加活性化方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/22 20180101AFI20230412BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20230412BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/22

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021165654

(22)【出願日】2021-10-07

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110001678

【氏名又は名称】藤央弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】羽渕 峻行

(72)【発明者】

【氏名】荒木 真敬

(72)【発明者】

【氏名】曽我 修治

【テーマコード（参考）】

5L049

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L049CC11

5L099AA13

(57)【要約】

【課題】従来のレコメンドシステムでは、レコメンドの精度を重視しているため、新しい発見や気付きなど、レコメンド結果の多様性に欠けるという欠点がある。
【解決手段】社会参加活性化システムであって、地域内の複数の地点に関する地域情報と、複数の利用者に関するデモグラフィック情報と、複数の利用者の複数の地点に関するサイコグラフィック情報と、を保持し、利用者情報に基づいて、レコメンドを要求した利用者と他の利用者との間のデモグラフィック情報の類似度及びサイコグラフィック情報の類似度を算出し、デモグラフィック情報の類似度の高さに応じて分類した利用者群ごとに、サイコグラフィック情報の類似度に基づいて複数の地点の評価値を算出し、利用者群ごとに、複数の地点の評価値に基づいて、１以上の地点を含むレコメンド地点情報を生成して出力する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

社会参加活性化システムであって、
演算装置と、記憶装置と、を有し、
前記記憶装置は、複数の利用者に関する利用者情報と、地域内の複数の地点に関する地域情報と、を保持し、
前記利用者情報は、前記複数の利用者のデモグラフィック情報と、前記複数の利用者の前記複数の地点に関するサイコグラフィック情報と、を含み、
前記演算装置は、
前記利用者情報に基づいて、前記複数の利用者のうちレコメンドを要求した利用者と他の利用者との間の前記デモグラフィック情報の類似度及び前記サイコグラフィック情報の類似度を算出し、
前記他の利用者を、前記デモグラフィック情報の類似度の高さに応じて複数の利用者群に分類し、
前記利用者群ごとに、前記サイコグラフィック情報の類似度に基づいて前記複数の地点の評価値を算出し、
前記利用者群ごとに、前記複数の地点の評価値に基づいて、１以上の前記地点を含むレコメンド地点情報を生成し、
前記利用者群ごとの前記レコメンド地点情報を出力することを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項2】

請求項１に記載の社会参加活性化システムであって、
前記地域情報は、前記複数の地点の位置を示す情報を含み、
前記演算装置は、前記レコメンドを要求した利用者からレコメンドの地理的範囲を示す情報を取得すると、前記複数の地点のうち前記レコメンドの地理的範囲内の地点を対象として、前記複数の地点の評価値を算出することを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項3】

請求項２に記載の社会参加活性化システムであって、
前記レコメンドの地理的範囲は、基準点の位置及び前記基準点からの距離によって指定されることを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項4】

請求項２に記載の社会参加活性化システムであって、
前記サイコグラフィック情報は、前記各利用者が前記各地点を訪れたか否かを示す情報を含み、
前記演算装置は、
前記複数の地点のうち前記レコメンドの地理的範囲内の地点を訪れたことがある利用者の前記利用者情報を抽出し、
前記抽出された前記利用者情報に基づいて、前記複数の地点の評価値を算出することを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項5】

請求項１に記載の社会参加活性化システムであって、
前記演算装置は、前記他の利用者を、少なくとも、前記デモグラフィック情報の類似度が最も高い第１の範囲内の利用者を含む第１の利用者群と、前記デモグラフィック情報の類似度が前記第１の範囲より低い第２の範囲内の利用者を含む第２の利用者群と、に分類することを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項6】

請求項５に記載の社会参加活性化システムであって、
前記第２の範囲は、前記第１の範囲より広いことを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項7】

請求項５に記載の社会参加活性化システムであって、
前記演算装置は、前記他の利用者を、前記第１の利用者群と、前記第２の利用者群と、前記デモグラフィック情報の類似度が前記第２の範囲より低い第３の範囲内の利用者を含む第３の利用者群と、に分類することを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項8】

請求項１に記載の社会参加活性化システムであって、
前記演算装置は、前記利用者群ごとに、前記評価値が上位の１以上の前記地点を含むように、前記レコメンド地点情報を生成することを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項9】

請求項１に記載の社会参加活性化システムであって、
前記地域情報は、前記複数の地点の位置を示す情報を含み、
前記演算装置は、前記利用者群ごとの前記レコメンド地点情報に含まれる地点及び当該地点に到達するための経路を地図上に表示するための情報を出力することを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項10】

請求項１に記載の社会参加活性化システムであって、
前記デモグラフィック情報は、前記各利用者の属性を示す情報を含むことを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項11】

請求項１０に記載の社会参加活性化システムであって、
前記デモグラフィック情報は、前記各利用者の属性を示す情報として、前記各利用者の年齢、性別、職業及び住所の少なくともいずれかを含むことを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項12】

請求項１に記載の社会参加活性化システムであって、
前記サイコグラフィック情報は、前記各利用者が前記各地点を訪れたか否かを示す情報、及び、前記各利用者が前記各地点に付与した評価の高さを示す情報の少なくともいずれかを含むことを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項13】

請求項１２に記載の社会参加活性化システムであって、
前記サイコグラフィック情報は、前記各利用者が前記各地点に付与した評価の高さを示す情報を含み、
前記演算装置は、前記利用者群ごとに、前記レコメンドを要求した利用者との前記サイコグラフィック情報の類似度が高い利用者が付与した前記各地点への評価がより強く反映されるように、前記各地点の評価値を算出することを特徴とする社会参加活性化システム。

【請求項14】

社会参加活性化システムが実行する社会参加活性化方法であって、
前記社会参加活性化システムは、演算装置と、記憶装置と、を有し、
前記記憶装置は、複数の利用者に関する利用者情報と、地域内の複数の地点に関する地域情報と、を保持し、
前記利用者情報は、前記複数の利用者のデモグラフィック情報と、前記複数の利用者の前記複数の地点に関するサイコグラフィック情報と、を含み、
前記社会参加活性化方法は、
前記演算装置が、前記利用者情報に基づいて、前記複数の利用者のうちレコメンドを要求した利用者と他の利用者との間の前記デモグラフィック情報の類似度及び前記サイコグラフィック情報の類似度を算出する手順と、
前記演算装置が、前記他の利用者を、前記デモグラフィック情報の類似度の高さに応じた複数の利用者群に分類する手順と、
前記演算装置が、前記利用者群ごとに、前記サイコグラフィック情報の類似度に基づいて前記複数の地点の評価値を算出する手順と、
前記演算装置が、前記利用者群ごとに、前記複数の地点の評価値に基づいて、１以上の前記地点を含むレコメンド地点情報を生成する手順と、
前記演算装置が、前記利用者群ごとの前記レコメンド地点情報を出力する手順と、を含むことを特徴とする社会参加活性化方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、個人の社会参加活性化に関する。

【背景技術】

【0002】

本発明の背景技術として、国際公開第２０１９／１８８１０２号（特許文献１）に記載の技術がある。特許文献１では、ユーザの属性情報を解析して、商品及び／又はサービスのレコメンドの効果を高める装置、方法、プログラムが提案されている。

【0003】

その他の背景技術として、「多様性の導入による推薦システムにおけるユーザ体験向上の試み」（非特許文献１）に記載の技術がある。非特許文献１では、ユーザ体験向上のために、レコメンドリスト内の多様性を向上させる方法が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】国際公開第２０１９／１８８１０２号

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】関喜史、他３名、「多様性の導入による推薦システムにおけるユーザ体験向上の試み」、自然言語処理、２０１７年２月、Ｖｏｌ．２４、Ｎｏ．１

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

日本は世界で最も高齢化が進んでおり、今後も高い高齢化率を維持していくことが見込まれており、高齢者の医療費をはじめとした社会保障費の増大が懸念されている。高齢者の健康のためには、歩行などの適度な運動、外出を伴う社会参加が重要であると言われている。しかしながら、定年前の現役世代においては、自宅と職場の往復が主な活動となり、自宅周辺のいわゆる地域とのかかわりが希薄であることが指摘されている。そのため、多くの人々が定年退職を機に、社会とのつながりがなくなる社会的離脱と、社会的離脱に伴う健康リスクに直面する。このような問題に対しては適切な外出先や社会参加先のレコメンドによって、外出や社会参加を促すことが考えられるが、従来のレコメンドシステムは、レコメンドの精度を重視しているために、新しい発見や気付きなど、レコメンド結果の多様性に欠けるという欠点がある。

【0007】

この課題に対して、利用者のデモグラフィック情報とサイコグラフィック情報を使い分けることで、利用者に新しい気付きを与えて外出を促す社会参加を活性化させるシステムを提案する。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上述課題の少なくとも一つを解決するために、本発明の社会参加活性化システムは、演算装置と、記憶装置と、を有し、前記記憶装置は、複数の利用者に関する利用者情報と、地域内の複数の地点に関する地域情報と、を保持し、前記利用者情報は、前記複数の利用者のデモグラフィック情報と、前記複数の利用者の前記複数の地点に関するサイコグラフィック情報と、を含み、前記演算装置は、前記利用者情報に基づいて、前記複数の利用者のうちレコメンドを要求した利用者と他の利用者との間の前記デモグラフィック情報の類似度及び前記サイコグラフィック情報の類似度を算出し、前記他の利用者を、前記デモグラフィック情報の類似度の高さに応じて複数の利用者群に分類し、前記利用者群ごとに、前記サイコグラフィック情報の類似度に基づいて前記複数の地点の評価値を算出し、前記利用者群ごとに、前記複数の地点の評価値に基づいて、１以上の前記地点を含むレコメンド地点情報を生成し、前記利用者群ごとの前記レコメンド地点情報を出力することを特徴とする。

【発明の効果】

【0009】

本発明の一態様によれば、利用者本人が自身の好みによく合った地域情報を受け取ることができ、外出・社会参加のきっかけを得ることができる。また、利用者本人が普段は注目しない地域情報も合わせて受け取れるため、地域における新たな発見の機会を得ることができる。地域情報を提供する地域の事業者は、本発明によって、地域の新しい顧客を獲得することができる。上記した以外の目的、構成、効果は、以下の実施形態において明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本実施形態における社会参加活性化システムと、利用者クライアント端末と、事業者システムとを含むシステム全体のネットワーク構成の一例を示すブロック図である。

【図2】本実施形態における利用者情報登録処理の一例を示すフローチャートである。

【図3】本実施形態における地域情報登録処理の一例を示すフローチャートである。

【図4】本実施形態における利用者情報ＤＢに格納されるデモグラフィックテーブルの一例を示す説明図である。

【図5】本実施形態における利用者情報ＤＢに格納されるサイコグラフィックテーブルの一例を示す説明図である。

【図6】本実施形態における地域情報ＤＢに格納される地域情報テーブルの一例を示す説明図である。

【図7】本実施形態におけるレコメンド生成処理の一例を示すフローチャートである。

【図8】本実施形態におけるレコメンド要求時のＧＵＩの一例を示す説明図である。

【図9】本実施形態におけるデモグラフィック類似度の算出結果の一例を示す説明図である。

【図10】本実施形態におけるサイコグラフィック類似度の算出結果の一例を示す説明図である。

【図11】本実施形態における利用者のグループへの分割の一例を示す説明図である。

【図12】本実施形態におけるレコメンドリストの一例を示す説明図である。

【図13】本実施形態におけるレコメンドリストの表示の一例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。本発明は、個人の社会参加の活性化を対象とする。

【0012】

図１は、本実施形態における社会参加活性化システム１００と、利用者クライアント端末１２０と、事業者システム１３０を含むシステム全体のネットワーク構成の一例を示すブロック図である。

【0013】

社会参加活性化システム１００は、利用者情報と、地域情報とを管理するコンピュータシステムである。社会参加活性化システム１００は、ネットワーク１４０を介して、利用者クライアント端末１２０および事業者システム１３０と通信可能になっている。利用者クライアント端末１２０は、社会参加活性化システム１００に接続し、利用者が利用者情報を管理、活用する際に用いるコンピュータシステムである。事業者システム１３０は、社会参加活性化システム１００に接続し、事業者が保有する地域情報を管理、活用する際に用いるコンピュータシステムである。

【0014】

社会参加活性化システム１００、利用者クライアント端末１２０および事業者システム１３０のハードウェア構成は以下の通りである。社会参加活性化システム１００、利用者クライアント端末１２０および事業者システム１３０は、ハードディスクドライブまたは組み込み用マルチメディアカードなどの不揮発性記憶装置で構成される記憶装置１０５、１２５および１３５と、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性記憶装置で構成されるメモリ１０２、１２２および１３２と、記憶装置１０５、１２５および１３５に保持されるプログラムをメモリ１０２、１２２および１３２に呼び出してシステム自体の統括制御を行うと共に各種判定、演算および制御処理を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）１０４、１２４および１３４と、入力装置および出力装置と接続するためのＩ／Ｏ（Input/Output）インタフェース１０１、１２１および１３１と、ネットワーク１４０と接続し他装置との通信を行う通信装置１０３、１２３および１３３とを備える。

【0015】

社会参加活性化システム１００の記憶装置１０５に実装される機能として、利用者ポータル機能１０６と、事業者ポータル機能１０８と、レコメンド生成機能１１０とがある。また、記憶装置１０５が保持するデータとして、利用者情報ＤＢ１０７と、地域情報ＤＢ１０９とがある。

【0016】

図２は、本実施形態における利用者情報登録処理の一例を示すフローチャートである。

【0017】

本実施形態の利用者情報登録フローＳ２００は、利用者クライアント端末１２０と、社会参加活性化システム１００の利用者ポータル機能１０６とによって処理される。この処理は、利用者が社会参加活性化システム１００に既に登録されていることを前提として、当該利用者が自身の情報を入力する場合に行う。以降、利用者情報登録フローＳ２００の詳細を説明する。

【0018】

処理Ｓ２０１では、利用者クライアント端末１２０は、社会参加活性化システム１００が提供する利用者ポータル機能１０６を介して、社会参加活性化システム１００に利用者ログインの要求を送信する。この時、送信される情報は、例えば、利用者ごとに割り当てられた利用者ＩＤと利用者ごとに予め設定された利用者パスワード、などである。

【0019】

処理Ｓ２０２では、社会参加活性化システム１００は、利用者クライアント端末１２０から受け付けたログイン要求を受け、ログイン認証を実行する。ログイン認証は、例えば、利用者クライアント端末１２０から受信した利用者ＩＤと利用者パスワードの対を、予め社会参加活性化システム１００に登録された利用者ＩＤと利用者パスワードの対と照合して行う。利用者ログインに成功した場合、処理Ｓ２０３に進み、失敗した場合にはその旨を利用者クライアント端末１２０に送るとともに、再度利用者ＩＤ、利用者パスワードの入力を求める。

【0020】

処理Ｓ２０３では、社会参加活性化システム１００の利用者ポータル機能１０６は、ログイン認証に成功した利用者の利用者クライアント端末１２０に対して利用者情報を入力する画面を表示する。

【0021】

処理Ｓ２０４では、利用者クライアント端末１２０は、利用者からの利用者情報の入力を受け付ける。利用者は、氏名、住所および職歴などのデモグラフィック情報の入力を行う。利用者からの入力を受け付けた利用者クライアント端末１２０は、入力された内容を社会参加活性化システム１００に送信する。

【0022】

処理Ｓ２０５では、社会参加活性化システム１００は、利用者クライアント端末１２０から受け取った利用者情報を、利用者情報ＤＢ１０７のデモグラフィックテーブル４００に格納する。

【0023】

図３は、本実施形態における地域情報登録処理の一例を示すフローチャートである。

【0024】

本実施形態の地域情報登録フローＳ３００は、事業者システム１３０と、社会参加活性化システム１００の事業者ポータル機能１０８とによって処理される。この処理は、地域情報を提供する事業者が社会参加活性化システム１００に既に登録されていることを前提として、当該事業者が自社の持つ地域利情報を入力する場合に行う。以降、地域情報登録フローＳ３００の詳細を説明する。

【0025】

処理Ｓ３０１では、事業者システム１３０は、社会参加活性化システム１００が提供する事業者ポータル機能１０８を介して、社会参加活性化システム１００に事業者ログインの要求を送信する。この時、送信される情報は、例えば、事業者ごとに割り当てられた事業者ＩＤと事業者ごとに予め設定された事業者パスワード、などである。

【0026】

処理Ｓ３０２では、社会参加活性化システム１００は、事業者システム１３０から受け付けたログイン要求を受け、事業者ログイン認証を実行する。ログイン認証は、例えば、事業者システム１３０から受信した事業者ＩＤと事業者パスワードの対を、予め社会参加活性化システム１００に登録された事業者ＩＤと事業者パスワードの対と照合して行う。事業者ログインに成功した場合、処理Ｓ３０３に進み、失敗した場合にはその旨を事業者システム１３０に送るとともに、再度事業者ＩＤ、事業者パスワードの入力を求める。

【0027】

処理Ｓ３０３では、社会参加活性化システム１００は、ログインに成功した事業者に対して、地域情報を入力する画面を表示する。

【0028】

処理Ｓ３０４では、事業者システム１３０は、事業者からの地域情報の入力を受け付ける。事業者は、地域情報の名称、緯度経度、ジャンルなどを入力する。事業者からの入力を受け付けた事業者システム１３０は、入力された内容を社会参加活性化システム１００に送信する。

【0029】

処理Ｓ３０５では、社会参加活性化システム１００は、事業者システム１３０から受け取った地域情報を、地域情報ＤＢ１０９に格納する。

【0030】

図４は、本実施形態における利用者情報ＤＢ１０７に格納されるデモグラフィックテーブル４００の一例を示す説明図である。

【0031】

デモグラフィックテーブル４００は、各利用者の年齢４０２、性別４０３、職業４０４および住所４０５などのデモグラフィック情報を、各利用者を識別するユーザＩＤ４０１に対応づけて格納したテーブルである。年齢４０２、職業４０４および住所４０５については、例えば、年代、日本標準職業分類の大分類・中分類、地方・都道府県といった属性を付与しても良い。このような大分類、中分類等の情報がある方が、以降の処理で算出するデモグラフィック類似度を求める場合に有利であり、デモグラフィックテーブル４００には図４に示したものに限らず可能な限りのデモグラフィック情報を格納することが望ましい。

【0032】

なお、職業４０４は、各利用者の現在の職業を示す情報であってもよいが、各利用者が過去に従事していた職業を示す情報（すなわち職歴を示す情報）を含んでも良い。

【0033】

図５は、本実施形態における利用者情報ＤＢ１０７に格納されるサイコグラフィックテーブル５００の一例を示す説明図である。

【0034】

サイコグラフィックテーブル５００は、利用者が訪れた、あるいは、評価した地域情報の一覧を格納したテーブルである。具体的には、サイコグラフィックテーブル５００は、地域情報に対応する地点（例えば店舗または施設等の場所であり、Point of Interest（ＰＯＩ）と呼んでもよい）を識別する地域情報ＩＤ５０２、利用者が付与した評価５０３および利用者が訪れた日時５０４を、利用者を識別するユーザＩＤに対応付けて格納したテーブルである。

【0035】

図５に示すサイコグラフィックテーブル５００は、利用者が訪れたときに評価値として「１」を付与した場合の例である。利用者が訪れた場所は、ＧＰＳまたはビーコンなどによって利用者の位置情報を利用者クライアント端末１２０が検知し、収集することができる。この評価値は、利用者の明示的な評価を入力させるもの、例えば、５段階の評価指標であっても良い。その場合、評価値として、利用者のその地点に対する関心の高さ、好感の程度、または訪れる頻度など、種々の基準による評価値を用いることができる。

【0036】

なお、評価５０３は、上記のように利用者が明示的に各地点（すなわち店舗または施設等）に付与した評価値であっても良いし、単に利用者がその地点を訪れたか否かを示す値であっても良いし、それらの両方を含んでもよい。前者の場合、評価値は、利用者の関心の程度、利用者の好みへの合致の程度などを示す値であってもよい。

【0037】

図６は、本実施形態における地域情報ＤＢ１０９に格納される地域情報テーブル６００の一例を示す説明図である。

【0038】

地域情報テーブル６００は、名称６０２、緯度６０３、経度６０４および業種６０５またはジャンルなどの情報を地域情報ＩＤ６０１と対応付けて格納したテーブルである。この情報は、図３に示した地域情報登録フローＳ３００によって登録される。地域情報の登録は、利用者が利用者クライアント端末１２０を用いて登録できても良い。別途用意した地域情報のリストを、社会参加活性化システム１００に直接入力しても良い。

【0039】

図７は、本実施形態におけるレコメンド生成処理の一例を示すフローチャートである。

【0040】

本実施形態におけるレコメンド生成フローＳ７００は、社会参加活性化システム１００のレコメンド生成機能１１０と、利用者クライアント端末１２０とによって処理される。この処理は、ある利用者が利用者クライアント端末１２０を用いて、社会参加活性化システム１００に地域情報のレコメンドを要求したときに実行される。以降、レコメンドを要求した利用者をＵｓｅｒ＿Ｘとし、Ｕｓｅｒ＿Ｘに対して、地域情報のレコメンドを生成する処理を説明する。

【0041】

処理Ｓ７０１では、Ｕｓｅｒ＿Ｘは、利用者クライアント端末１２０を用いて、社会参加活性化システム１００にレコメンド要求を送信する。レコメンド要求には、ユーザＩＤ、レコメンドの基準点の緯度経度、および、レコメンドの範囲の情報を含む。レコメンドの基準点の緯度経度およびレコメンドの範囲の入力は、例えば、図８に示すようなＧＵＩ（Graphical User Interface）によって行われてもよい。

【0042】

図８は、本実施形態におけるレコメンド要求時のＧＵＩの一例を示す説明図である。

【0043】

図８の例では、利用者クライアント端末１２０の表示画面８００に地図が表示される。また、地図上には、レコメンドの基準点８０１を示すアイコンが表示される。基準点８０１の位置の初期値は、例えばＧＰＳによる当該利用者クライアント端末１２０の現在位置であっても良い。利用者は、基準点８０１のアイコンをドラッグ等によって移動させることで、任意の基準点を指定することができる。

【0044】

表示画面８００上には、さらに、レコメンドの対象範囲を指定するスライダー８０２が表示される。図８の例では、利用者がスライダー８０２を操作して１００ｍから１ｋｍまでの距離を指定することができる。基準点を中心とし、指定された距離を半径とする円がレコメンドの対象範囲８０３となる。図８の例では、レコメンドの対象範囲８０３が破線の円弧によって表示される。

【0045】

ただし、上記のようなレコメンドの基準点およびレコメンド範囲の指定方法は一例であり、任意の方法でレコメンド範囲を指定することができる。

【0046】

処理Ｓ７０２では、レコメンド生成機能１１０は、レコメンド要求で受け取ったレコメンドの基準点の緯度経度、および、レコメンドの範囲の情報から、レコメンドの対象とする地域情報を抽出する。この処理は、地域情報の位置がレコメンドの対象範囲に入っているか否か（すなわち、基準点と地域情報の位置との距離が指定された距離以内であるか否か）によって判定される。抽出した対象地域情報はメモリ１０２に格納される。

【0047】

処理Ｓ７０３では、レコメンド生成機能１１０は、処理Ｓ７０２で抽出した地域情報を利用したことがある利用者の一覧を抽出する。例えば、レコメンド生成機能１１０は、サイコグラフィックテーブル７００を参照して、処理Ｓ７０２で抽出した地域情報を少なくとも一つ以上、利用したことがある利用者を抽出する。抽出した利用者一覧はメモリ１０２に格納される。

【0048】

上記の処理Ｓ７０２およびＳ７０３によって、Ｕｓｅｒ＿Ｘへのレコメンドに関係する情報のみを抽出することで、データのスパース性を抑制する。

【0049】

処理Ｓ７０４では、レコメンド生成機能１１０は、Ｕｓｅｒ＿Ｘと、処理Ｓ７０３で抽出された他の利用者とのデモグラフィック類似度を計算する。

【0050】

図９は、本実施形態におけるデモグラフィック類似度の算出結果の一例を示す説明図である。

【0051】

レコメンド生成機能１１０は、各利用者の年齢４０２、性別４０３、職業４０４および住所などのデモグラフィック情報を用いて、年代の一致、職業大分類・中分類の一致、地方・都道府県・市区町村の一致などを算出して、Ｕｓｅｒ＿Ｘと他の利用者とのデモグラフィック類似度９０１を求める。こうして求めたデモグラフィック類似度９０１はメモリ１０２に格納される。

【0052】

処理Ｓ７０５では、レコメンド生成機能１１０は、Ｕｓｅｒ＿Ｘと他の利用者とのサイコグラフィック類似度を計算する。

【0053】

図１０は、本実施形態におけるサイコグラフィック類似度の算出結果の一例を示す説明図である。

【0054】

レコメンド生成機能１１０は、各利用者が利用したことのある地域情報の評価情報を用いて、Ｕｓｅｒ＿Ｘと他の利用者の類似度を求める。図１０の例では、ユーザＩＤ１００１によって識別される各利用者がＰＯＩ＿１で識別される場所（これを単にＰＯＩ＿１とも記載する。他の場所も同様）を訪れたときに付与した評価値１００２、ＰＯＩ＿２を訪れたときに付与した評価値１００３、ＰＯＩ＿３を訪れたときに付与した評価値１００４等に基づいて、それぞれの利用者の各場所に対する評価の類似性を示すサイコグラフィック類似度１００５が算出される。こうして求めたサイコグラフィック類似度１００５はメモリ１０２に格納される。

【0055】

処理Ｓ７０６では、レコメンド生成機能１１０は、デモグラフィック類似度を用いて、利用者一覧を３つのグループに分割する。

【0056】

図１１は、本実施形態における利用者のグループへの分割の一例を示す説明図である。

【0057】

図１１には、横軸にデモグラフィック類似度をとり、デモグラフィック類似度の四分位点を用いて、利用者を、上位２５％（すなわち類似度が０．７５から１までの範囲）のグループ、中位５０％（すなわち類似度が０．２５から０．７５までの範囲）のグループ、および、下位２５％（すなわち類似度が０から０．２５までの範囲）のグループに分割した例を示す。

【0058】

最もデモグラフィック類似度が高いグループは、Ｕｓｅｒ＿Ｘとデモグラフィック情報が類似したグループであり、レコメンドの精度が高いと期待されるグループであり、推奨ユーザ群と呼称する。類似度が中程度のグループは、Ｕｓｅｒ＿Ｘとの類似性が中程度であることはもちろん、中程度のグループ内でも多様性があることが期待されるグループであり、多様性ユーザ群と呼称する。類似度が下位のグループは、Ｕｓｅｒ＿Ｘと類似するデモグラフィック情報を持つ利用者を除いたグループであり、Ｕｓｅｒ＿Ｘにとっての発見が期待されるグループであり、発見ユーザ群と呼称する。

【0059】

処理Ｓ７０６では、レコメンド生成機能１１０は、処理Ｓ７０３で抽出した利用者一覧を、デモグラフィック類似度によって３つのグループに分け、メモリ１０２に格納する。なお、図１１の縦軸には処理Ｓ７０５で算出したサイコグラフィック類似度を示している。

【0060】

処理Ｓ７０７では、レコメンド生成機能１１０は、処理Ｓ７０６で分割した各ユーザ群に対して、地域情報の評価値を算出し、レコメンドリストを作成する。評価値の算出には、例えば、処理Ｓ７０５で算出したサイコグラフィック類似度１００５、および、サイコグラフィックテーブル５００を用いて、サイコグラフィック類似度１００５と評価５０３の加重平均をとることで求めることができる。

【0061】

例えば、図１０に示すサイコグラフィック類似度１００５に基づいて、Ｕｓｅｒ＿Ｘを対象とする推奨ユーザ群に基づくＰＯＩ＿１の評価値を計算する場合、サイコグラフィック類似度１００５が計算された全利用者のうち、デモグラフィック類似度に基づいて推奨ユーザに分類された利用者によるＰＯＩ＿１の評価値１００２を、各利用者のサイコグラフィック類似度１００５の値によって重み付けした値の平均値を計算する。

【0062】

上記は各地点の地域情報の評価値の算出方法の一例である。本実施例では、利用者をレコメンド対象の利用者とのデモグラフィック情報の類似度に応じて複数の利用者群に分類し、利用者群ごとに、レコメンド対象の利用者とのサイコグラフィック情報の類似度が高い利用者の評価がより強く反映されるように、各地点の地域情報の評価値が算出される。

【0063】

図１２は、本実施形態におけるレコメンドリストの一例を示す説明図である。

【0064】

具体的には、図１２は、各ユーザ群において算出した評価値をランキングとして表したものである。この処理では、別途指定した、いくつのレコメンド候補を出すかという値に応じて、ユーザ群ごとに、評価値が上位の数件の地域情報を含むレコメンドリストを抽出する。

【0065】

また、本実施形態では、推奨ユーザ群のレコメンドリストを基準となる推奨レコメンドリストとし、推奨レコメンドリストの下位数件の地域情報を多様性ユーザ群の上位数件の地域情報と入れ替えることで多様性レコメンドリストを生成し、同様に、推奨レコメンドリストの下位数件の地域情報を発見ユーザ群の上位数件の地域情報と入れ替えることで発見レコメンドリストを生成する。

【0066】

一例として、それぞれが３件の地域情報を含むレコメンドリストを作成し、下位１件を入れ替える場合について図１２を用いて説明する。図１２の例では、図１２（ａ）に示す推奨レコメンドリストとしては、ＰＯＩ＿３、ＰＯＩ＿３２、ＰＯＩ＿１５が抽出される。これらは、全利用者のうちデモグラフィック情報がＵｓｅｒ＿Ｘと類似する利用者のグループにおいて、サイコグラフィック情報がＵｓｅｒ＿Ｘと類似する利用者の評価がより強く反映されるように算出された評価値が高い地点を示す情報である。これによって、精度の高い（言い換えると、Ｕｓｅｒ＿Ｘのこれまでの行動の傾向に適合する可能性が高い）レコメンドリストを生成することができる。

【0067】

図１２（ｂ）に示す多様性レコメンドリストとしては、ＰＯＩ＿１５の代わりに、多様性ユーザ群においてランキングが上位であったＰＯＩ＿１３が抽出される。これは、全利用者のうち、Ｕｓｅｒ＿Ｘとのデモグラフィック情報の類似度が中程度であり、かつ、その類似度の範囲が広い利用者のグループにおいて、サイコグラフィック情報がＵｓｅｒ＿Ｘと類似する利用者の評価がより強く反映されるように算出された評価値が高い地点を示す情報である。これによって、多様性のある（言い換えると、Ｕｓｅｒ＿Ｘのこれまでの行動の傾向から外れるかもしれないが、行動の範囲を広げる契機となる可能性がある）レコメンドリストを生成することができる。

【0068】

図１２（ｃ）に示す発見レコメンドリストとしては、ＰＯＩ＿１５の代わりに、発見ユーザ群においてランキングが上位であったＰＯＩ＿２２が抽出される。これは、全利用者のうち、デモグラフィック情報がＵｓｅｒ＿Ｘと類似しない利用者のグループにおいて、サイコグラフィック情報がＵｓｅｒ＿Ｘと類似する利用者の評価がより強く反映されるように算出された評価値が高い地点を示す情報である。これによって、新たな発見につながる（言い換えると、Ｕｓｅｒ＿Ｘのこれまでの行動の傾向から外れるかもしれないが、Ｕｓｅｒ＿Ｘにとっての新たな発見の契機となる可能性がある）レコメンドリストを生成することができる。

【0069】

このようにして作成した３つのレコメンドリストはメモリ１０２に格納される。

【0070】

処理Ｓ７０８では、レコメンド生成機能１１０は、処理Ｓ７０７で作成した３つのレコメンドリストを利用者クライアント端末１２０に送信する。

【0071】

処理Ｓ７０９では、利用者クライアント端末１２０は、社会参加活性化システム１００の利用者ポータル機能１０６を用いて、３つのレコメンドリストを表示する。

【0072】

図１３は、本実施形態におけるレコメンドリストの表示の一例を示す説明図である。

【0073】

図１３に例示するレコメンドリストの表示１３００は、社会参加活性化システム１００の利用者ポータル機能１０６を用いて、利用者クライアント端末１２０によって表示される。

【0074】

レコメンドリストの表示１３００は、例えば、レコメンドリストに含まれる地域情報に対応する地点を地図上にマッピングして表示するのに加えて、それらの地点を回るルートを表示してもよい。推奨、多様性および発見の３つのレコメンドリストの切り替えは、例えば、タブの選択によって行ってもよい。また、他のレコメンド地域情報、ルートを小さなピンで示したり、点線で示したりしても良い。

【0075】

図１３に示すレコメンドリストの表示１３００は、基準点８０１と、それぞれがレコメンドリストに含まれる地域情報に対応する複数のマップピン１３０２と、それらを結ぶルート１３０３と、レコメンドリストの切り替えのためのタブ１３０４とを含む。図１３には、推奨レコメンドリストが選択された例を示している。

【0076】

例えば、表示されている大きいマップピン１３０２Ａ、１３０２Ｂ及び１３０２Ｃが、それぞれ、推奨レコメンドリストに含まれる地域情報ＩＤ「ＰＯＩ＿３」、「ＰＯＩ＿３２」および「ＰＯＩ＿１５」に対応する地点を示す。また、小さいマップピン１３０２Ｄおよび１３０２Ｅは、それぞれ、多様性レコメンドリストに含まれる地域情報ＩＤ「ＰＯＩ＿１３」に対応する地点および発見レコメンドリストに含まれる地域情報ＩＤ「ＰＯＩ＿２２」に対応する地点を示す。また、推奨レコメンドリストに含まれる地点を通るルートが実線で、推奨レコメンドリストに含まれない地点を通るルートが点線で表示されている。

【0077】

ここで、利用者がタブ１３０４を操作して多様性レコメンドリストを選択した場合、多様性レコメンドリストに含まれない地域情報ＩＤ「ＰＯＩ＿３」に対応する地点を示すマップピン１３０２Ａが小さく変更され、その地点を通るルートが点線に変更される。一方、多様性レコメンドリストに含まれる地域情報ＩＤ「ＰＯＩ＿１３」に対応する地点を示すマップピン１３０２Ｄが大きく変更され、その地点を通るルートが実線に変更される。

【0078】

また、利用者がタブ１３０４を操作して発見レコメンドリストを選択した場合、発見レコメンドリストに含まれない地域情報ＩＤ「ＰＯＩ＿１５」に対応する地点を示すマップピン１３０２Ｃが小さく変更され、その地点を通るルートが点線に変更される。一方、発見レコメンドリストに含まれる地域情報ＩＤ「ＰＯＩ＿２２」に対応する地点を示すマップピン１３０２Ｅが大きく変更され、その地点を通るルートが実線に変更される。

【0079】

また、本発明の実施形態のシステムは次のように構成されてもよい。

【0080】

（１）社会参加活性化システムであって、演算装置（例えばＣＰＵ１０４）と、記憶装置（例えば記憶装置１０５）と、を有し、記憶装置は、複数の利用者に関する利用者情報（例えば利用者情報ＤＢ１０７）と、地域内の複数の地点に関する地域情報（例えば地域情報ＤＢ１０９）と、を保持し、利用者情報は、複数の利用者のデモグラフィック情報（例えばデモグラフィックテーブル４００）と、複数の利用者の複数の地点に関するサイコグラフィック情報（例えばサイコグラフィックテーブル５００）と、を含み、演算装置は、利用者情報に基づいて、複数の利用者のうちレコメンドを要求した利用者と他の利用者との間のデモグラフィック情報の類似度及びサイコグラフィック情報の類似度を算出し（例えばＳ７０４、Ｓ７０５）、他の利用者を、デモグラフィック情報の類似度の高さに応じて複数の利用者群に分類し（例えばＳ７０６）、利用者群ごとに、サイコグラフィック情報の類似度に基づいて複数の地点の評価値を算出し（例えばＳ７０７）、利用者群ごとに、複数の地点の評価値に基づいて、１以上の地点を含むレコメンド地点情報を生成し（例えばＳ７０７）、利用者群ごとのレコメンド地点情報を出力する（例えばＳ７０８）。

【0081】

すなわち、社会参加活性化システムは、利用者のデモグラフィック情報を用いて利用者によく似たユーザ群を抽出し、更に、サイコグラフィック情報を用いてよく似たユーザ群が評価している地域情報を抽出することで、レコメンドリストを作成し、利用者本人に外出のきっかけを与える。また、社会参加活性化システムは、利用者本人とは異なるデモグラフィック情報を持つユーザ群が評価している地域情報も合わせてレコメンドすることで、利用者本人に地域における新たな発見の機会を提供する。

【0082】

これによって、利用者本人が自身の好みによく合った地域情報を受け取ることができ、外出・社会参加のきっかけを得ることができる。また、利用者本人が普段は注目しない地域情報も合わせて受け取れるため、地域における新たな発見の機会を得ることができる。地域情報を提供する地域の事業者は、本発明によって、地域の新しい顧客を獲得することができる。

【0083】

（２）上記（１）において、地域情報は、複数の地点の位置を示す情報（例えば緯度６０３及び経度６０４）を含み、演算装置は、レコメンドを要求した利用者からレコメンドの地理的範囲（例えばレコメンドの対象範囲８０３）を示す情報を取得すると、複数の地点のうち前記レコメンドの地理的範囲内の地点を対象として、複数の地点の評価値を算出する。

【0084】

これによって、利用者の要求に応じた適切なレコメンド情報を生成することができる。

【0085】

（３）上記（２）において、レコメンドの地理的範囲は、基準点（例えば基準点８０１）の位置及び基準点からの距離によって指定される。

【0086】

これによって、地理的範囲を容易に指定することができる。

【0087】

（４）上記（２）において、サイコグラフィック情報は、各利用者が各地点を訪れたか否かを示す情報を含み、演算装置は、複数の地点のうち前記レコメンドの地理的範囲内の地点を訪れたことがある利用者の利用者情報を抽出し（例えばステップＳ７０３）、抽出された利用者情報に基づいて、複数の地点の評価値を算出する。

【0088】

これによって、データのスパース性が抑制される。

【0089】

（５）上記（１）において、演算装置は、他の利用者を、少なくとも、デモグラフィック情報の類似度が最も高い第１の範囲内の利用者を含む第１の利用者群（例えば図１１の推奨ユーザ群）と、デモグラフィック情報の類似度が第１の範囲より低い第２の範囲内の利用者を含む第２の利用者群（例えば図１１の多様性ユーザ群及び発見ユーザ群の少なくとも一方）と、に分類する。

【0090】

これによって、利用者本人の好みによく合った地域情報だけでなく、利用者本人が普段は注目しない地域情報も提供されるため、地域における新たな発見の機会が得られる。

【0091】

（６）上記（５）において、第２の範囲は、第１の範囲より広い。

【0092】

これによって、利用者本人の好みによく合った地域情報だけでなく、多様性のある地域情報提供されるため、地域における新たな発見の機会が得られる。

【0093】

（７）上記（１）において、演算装置は、他の利用者を、第１の利用者群と、第２の利用者群（例えば図１１の多様性ユーザ群）と、デモグラフィック情報の類似度が第２の範囲より低い第３の範囲内の利用者を含む第３の利用者群（例えば図１１の発見ユーザ群）と、に分類する。

【0094】

これによって、利用者本人の好みによく合った地域情報だけでなく、利用者本人が普段は注目しない地域情報も、利用者本人の好みからの近さの段階に応じて提供されるため、地域における新たな発見の機会が得られる。

【0095】

（８）上記（１）において、演算装置は、利用者群ごとに、評価値が上位の１以上の地点を含むように、レコメンド地点情報（例えば図１２のレコメンドリスト）を生成する。

【0096】

これによって、利用者本人の好みによく合った地域情報だけでなく、多様性のある地域情報提供されるため、地域における新たな発見の機会が得られる。

【0097】

（９）上記（１）において、地域情報は、複数の地点の位置を示す情報を含み、演算装置は、利用者群ごとのレコメンド地点情報に含まれる地点及び当該地点に到達するための経路を地図上に表示するための情報を出力する（例えば図１３）。

【0098】

これによって、提供された情報に基づく利用者の移動が支援され、利用者の外出及び社会参加が促進される。

【0099】

（１０）上記（１）において、デモグラフィック情報は、各利用者の属性を示す情報を含む。

【0100】

これによって、利用者の属性に応じて適切な利用者群を設定することができる。

【0101】

（１１）上記（１０）において、デモグラフィック情報は、各利用者の属性を示す情報として、各利用者の年齢（例えば年齢４０２）、性別（例えば性別４０３）、職業（例えば職業４０４）及び住所（例えば住所４０５）の少なくともいずれかを含む。

【0102】

これによって、利用者の属性に応じて適切な利用者群を設定することができる。

【0103】

（１２）上記（１）において、サイコグラフィック情報は、各利用者が各地点を訪れたか否かを示す情報、及び、各利用者が各地点に付与した評価の高さを示す情報の少なくともいずれか（例えば評価５０３）を含む。

【0104】

これによって、地点に関する適切なサイコグラフィック情報を利用することができる。

【0105】

（１３）上記（１２）において、サイコグラフィック情報は、各利用者が各地点に付与した評価の高さを示す情報を含み、演算装置は、利用者群ごとに、レコメンドを要求した利用者とのサイコグラフィック情報の類似度が高い利用者が付与した前記各地点への評価がより強く反映されるように、各地点の評価値を算出する。

【0106】

これによって、サイコグラフィック情報に応じて適切なレコメンド情報を生成することができる。

【0107】

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したものであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

【0108】

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

【0109】

また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

【符号の説明】

【0110】

１００ 社会参加活性化システム
１０１、１２１、１３１ Ｉ／Ｏインタフェース
１０２、１２２、１３２ メモリ
１０３、１２３、１３３ 通信装置
１０４、１２４、１３４ ＣＰＵ（演算装置）
１０５、１２５、１３５ 記憶装置
１０６ 利用者ポータル機能
１０７ 利用者情報ＤＢ
１０８ 事業者ポータル機能
１０９ 地域情報ＤＢ
１１０ レコメンド生成機能

【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】