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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】P2024118292
(43)【公開日】2024-08-30
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20240823BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】19
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023024645
(22)【出願日】2023-02-20
(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】野口 真史
(72)【発明者】
【氏名】松田 静香
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L049CC11
5L050CC11
(57)【要約】
【課題】利用者が接触する予定である接触者が興味を有するコンテンツを利用者に提供する。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、利用者が接触する予定である接触者（例えば、初対面の相手）に関する接触者情報を、当該利用者から取得する取得部と、取得部により取得された接触者情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツ（例えば、ニュース記事）を推定する推定部と、推定部により推定されたコンテンツを利用者に提供する提供部とを有することを特徴とする。
【選択図】図２
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、利用者が接触する予定である接触者（例えば、初対面の相手）に関する接触者情報を、当該利用者から取得する取得部と、取得部により取得された接触者情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツ（例えば、ニュース記事）を推定する推定部と、推定部により推定されたコンテンツを利用者に提供する提供部とを有することを特徴とする。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
利用者が接触する予定である接触者に関する接触者情報を、当該利用者から取得する取得部と、
前記取得部により取得された接触者情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する推定部と、
前記推定部により推定されたコンテンツを前記利用者に提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記取得部により取得された接触者情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する推定部と、
前記推定部により推定されたコンテンツを前記利用者に提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記推定部は、
所定の期間内に配信されたコンテンツのうち、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
所定の期間内に配信されたコンテンツのうち、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
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3】
前記取得部は、
前記接触者の属性を示す前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
前記接触者の属性に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記接触者の属性を示す前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
前記接触者の属性に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
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4】
前記推定部は、
前記接触者の性別、年齢、職種、役職及び前記接触者が属する組織のうち、少なくともいずれかに基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
前記接触者の性別、年齢、職種、役職及び前記接触者が属する組織のうち、少なくともいずれかに基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記推定部は、
前記接触者と属性が類似する他の利用者が閲覧したコンテンツに基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
前記接触者と属性が類似する他の利用者が閲覧したコンテンツに基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記取得部は、
前記接触者が属する組織に関する組織情報を示す前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
前記組織情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記接触者が属する組織に関する組織情報を示す前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
前記組織情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
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7】
前記取得部は、
前記接触者が属する組織を示す前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
一般利用者による前記組織に対する評価を示す評価情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記接触者が属する組織を示す前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
一般利用者による前記組織に対する評価を示す評価情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
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】
前記取得部は、
複数の前記接触者の各々に対応する複数の前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
複数の前記接触者情報に基づいて、複数の前記接触者のうち少なくともいずれかが興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
複数の前記接触者の各々に対応する複数の前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
複数の前記接触者情報に基づいて、複数の前記接触者のうち少なくともいずれかが興味を有するコンテンツを推定する
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9】
前記推定部は、
複数の前記接触者情報に基づいて、複数の前記接触者が共通して興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
複数の前記接触者情報に基づいて、複数の前記接触者が共通して興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記推定部は、
前記接触者情報に基づいて、前記接触者がコンテンツに興味を示す度合いを推定し、
前記提供部は、
前記度合いに基づいて、コンテンツを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記接触者情報に基づいて、前記接触者がコンテンツに興味を示す度合いを推定し、
前記提供部は、
前記度合いに基づいて、コンテンツを提供する
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11】
前記提供部は、
前記度合いが所定の閾値以上であるコンテンツを提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
前記度合いが所定の閾値以上であるコンテンツを提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項12】
前記提供部は、
前記度合いが高いコンテンツほど優先的に提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
前記度合いが高いコンテンツほど優先的に提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項13】
前記提供部は、
コンテンツと、当該コンテンツの前記度合いを示す情報とを提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
コンテンツと、当該コンテンツの前記度合いを示す情報とを提供する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項14】
前記推定部は、
前記接触者と類似する他の利用者による閲覧回数が多いコンテンツほど、前記度合いを高く推定し、当該他の利用者による閲覧回数が少ないコンテンツほど、前記度合いを低く推定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
前記接触者と類似する他の利用者による閲覧回数が多いコンテンツほど、前記度合いを高く推定し、当該他の利用者による閲覧回数が少ないコンテンツほど、前記度合いを低く推定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項15】
前記取得部は、
複数の前記接触者の各々に対応する複数の前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
複数の前記接触者情報に基づいて、複数の前記接触者の各々がコンテンツに興味を示す度合いを推定し、
前記提供部は、
コンテンツに対する複数の前記接触者の各々の前記度合いの合計に基づいて、コンテンツを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
複数の前記接触者の各々に対応する複数の前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
複数の前記接触者情報に基づいて、複数の前記接触者の各々がコンテンツに興味を示す度合いを推定し、
前記提供部は、
コンテンツに対する複数の前記接触者の各々の前記度合いの合計に基づいて、コンテンツを提供する
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16】
前記取得部は、
過去の前記利用者と前記接触者との接触に関する接触情報を示す前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
前記接触情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
過去の前記利用者と前記接触者との接触に関する接触情報を示す前記接触者情報を取得し、
前記推定部は、
前記接触情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する
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17】
前記推定部は、
前記接触者が興味を有するニュース記事を推定し、
前記提供部は、
前記推定部により推定されたニュース記事を前記利用者に提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記接触者が興味を有するニュース記事を推定し、
前記提供部は、
前記推定部により推定されたニュース記事を前記利用者に提供する
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18】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
利用者が接触する予定である接触者に関する接触者情報を、当該利用者から取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された接触者情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する推定工程と、
前記推定工程により推定されたコンテンツを前記利用者に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。
利用者が接触する予定である接触者に関する接触者情報を、当該利用者から取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された接触者情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する推定工程と、
前記推定工程により推定されたコンテンツを前記利用者に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19】
利用者が接触する予定である接触者に関する接触者情報を、当該利用者から取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された接触者情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する推定手順と、
前記推定手順により推定されたコンテンツを前記利用者に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。
前記取得手順により取得された接触者情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する推定手順と、
前記推定手順により推定されたコンテンツを前記利用者に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、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、インターネットを介して様々な情報を利用者に提供する技術が知られている。このような技術の一例として、インターネットを介して配信されるニュース記事に関して、イシュー別に代表記事を選定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１９－２０４５０７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、上述した技術では、利用者が接触する予定である接触者が興味を有するコンテンツを利用者に提供できるとは言えない。
【0005】
例えば、上述した技術では、イシュー別に代表記事を選定して提供しているに過ぎず、利用者が接触する予定である接触者が興味を有するコンテンツを利用者に提供できるとは言えない。
【0006】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者が接触する予定である接触者が興味を有するコンテンツを利用者に提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本願に係る情報処理装置は、利用者が接触する予定である接触者に関する接触者情報を、当該利用者から取得する取得部と、前記取得部により取得された接触者情報に基づいて、前記接触者が興味を有するコンテンツを推定する推定部と、前記推定部により推定されたコンテンツを前記利用者に提供する提供部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【0008】
実施形態の一態様によれば、利用者が接触する予定である接触者が興味を有するコンテンツを利用者に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】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下に本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）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、情報処理方法及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。
【0011】
〔１．実施形態〕
図１を用いて、本実施形態の情報処理装置等により実現される情報処理を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。なお、図１では、本願に係る情報処理装置の一例である情報処理装置１０によって、実施形態に係る情報処理などが実現されるものとする。
図１を用いて、本実施形態の情報処理装置等により実現される情報処理を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。なお、図１では、本願に係る情報処理装置の一例である情報処理装置１０によって、実施形態に係る情報処理などが実現されるものとする。
【0012】
図１に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１０と、利用者端末１００と、一般利用者端末２００とを含む。情報処理装置１０、利用者端末１００及び一般利用者端末２００は、ネットワークＮ（例えば、図２参照）を介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。なお、図１に示した情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１０、複数台の利用者端末１００及び複数台の一般利用者端末２００が含まれていてもよい。
【0013】
図１に示す情報処理装置１０は、提供処理を行う情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置１０は、自装置や他のサーバ装置などから提供される各種サービスにおける一般利用者の利用履歴を収集し、自装置の記憶部で管理する。また、情報処理装置１０は、所定の組織（企業等）に関する情報（例えば、組織の名称や、属するカテゴリ（業界等）など）を、組織に関するオープンデータ等を提供するサーバ装置から収集し、自装置の記憶部で管理する。そして、情報処理装置１０は、収集した情報や、利用者が接触する予定の接触者に関する情報などに基づいて、接触者が興味を有すると推定されるコンテンツを利用者に提供する。
【0014】
なお、情報処理装置１０や、他のサーバ装置などが提供するサービスは、例えば、ニュース記事提供サービスや、検索サービス、ショッピングサービス、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、決済サービス、路線検索サービス、地図提供サービス、旅行サービス、飲食店紹介サービス、施設予約サービス、天気予報サービス、スケジュール管理サービス、ニュース提供サービス、オークションサービス、動画コンテンツ配信サービス、金融取引（株取引等）サービスなどのサービスであってもよい。
【0015】
図１に示す利用者端末１００は、利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、利用者端末１００は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。また、利用者端末１００は、情報処理装置１０や他のサーバ装置などによって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。なお、図１に示す例では、利用者端末１００がスマートフォンである場合を示す。
【0016】
図１に示す一般利用者端末２００は、一般利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、一般利用者端末２００は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。また、一般利用者端末２００は、情報処理装置１０や他のサーバ装置などによって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。なお、図１に示す例では、一般利用者端末２００がスマートフォンである場合を示す。
【0017】
以下、図１を用いて、情報処理装置１０が行う情報処理について説明する。なお、以下の説明において、利用者端末１００が、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別される利用者（利用者Ｕ１）により利用されるものとする。また、以下の説明では、利用者端末１００を利用者Ｕ１と同一視する場合がある。すなわち、以下では、利用者Ｕ１を利用者端末１００と読み替えることもできる。
【0018】
また、以下の説明では、一般利用者端末２００を利用する一般利用者に応じて、一般利用者端末２００を一般利用者端末２００－１～２００－Ｎ（Ｎは任意の自然数）として説明する。例えば、一般利用者端末２００－１は、一般利用者ＩＤ「ＧＵ１」により識別される一般利用者（一般利用者ＧＵ１）により利用される端末装置である。また、以下では、一般利用者端末２００－１～２００－Ｎについて、特に区別なく説明する場合には、一般利用者端末２００と記載する。
【0019】
まず、情報処理装置１０は、一般利用者による各組織に対する評価を示す評価情報（言い換えると、利用者が組織に対してどのような印象を持っているかを示す情報）を一般利用者端末２００から収集する（ステップＳ１）。例えば、情報処理装置１０は、検索サービス等において一般利用者が入力した、各組織の名称等を含む検索クエリや、各組織に関するコンテンツ（ニュース記事等）に対する一般利用者の操作履歴などを、評価情報として収集する。一例を挙げると、情報処理装置１０は、「組織＃１ 製品＃１」や、「組織＃１の新製品＃２」などといった検索クエリを収集する。また、情報処理装置１０は、ニュース記事に対する一般利用者の評価（例えば、肯定的な評価（「いいね」等）の数）や、ニュース記事の閲覧数、ニュース記事に対して記載されたコメントなどといった情報を収集する。
【0020】
なお、情報処理装置１０は、利用者端末１００から各組織に対する評価を示す評価情報を収集してもよい。すなわち、一般利用者には、利用者Ｕ１が含まれてもよい。
【0021】
続いて、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１が接触する予定である接触者Ｃ１に関する接触者情報を利用者端末１００から取得する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１の将来の商談相手である接触者Ｃ１に関する接触者情報を取得する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、接触者Ｃ１の属性情報（例えば、デモグラフィック属性や、サイコグラフィック属性、職種、役職など）や、接触者Ｃ１が属する組織＃１に関する情報（例えば、名称や、属する業界など）などを取得する。
【0022】
続いて、情報処理装置１０は、接触者情報に基づいて、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツを推定する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１０は、所定の期間内（例えば、直近の１週間）に配信された、組織＃１に関するニュース記事や、組織＃１が属する業界に関するニュース記事などを、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツであると推定する。具体的な例を挙げると、所定の期間内に配信された、組織＃１に関するニュース記事や、組織＃１が属する業界に関するニュース記事などのうち、一般利用者による肯定的な評価の数が所定の閾値以上であるニュース記事や、閲覧数が所定の閾値以上であるニュース記事、記載されたコメントの内容が肯定的であるニュース記事などを、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツであると推定する。
【0023】
また、情報処理装置１０は、所定の期間内に配信されたニュース記事のうち、接触者Ｃ１と類似する属性を有する一般利用者（以下、「類似利用者」と記載する場合がある）に閲覧されたニュース記事を、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツであると推定する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、類似利用者による肯定的な評価の数が所定の閾値以上であるニュース記事や、類似利用者による閲覧数が所定の閾値以上であるニュース記事、類似利用者によって記載されたコメントの内容が肯定的であるニュース記事などを、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツであると推定する。
【0024】
また、情報処理装置１０は、組織＃１に関して入力された検索クエリに基づいて、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツを推定する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、所定の期間内に所定の回数以上入力された、組織＃１の名称等を含む検索クエリ（言い換えると、組織＃１に関して一般利用者から注目されている事象）を示すコンテンツ（例えば、「組織＃１の新製品＃２」のニュース記事等であるコンテンツ）を提供する。
【0025】
続いて、情報処理装置１０は、接触者Ｃ１が興味を有すると推定されたコンテンツを利用者端末１００に提供する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１０は、接触者Ｃ１が興味を有すると推定されたコンテンツを提供し、利用者端末１００の画面に一覧表示させる。
【0026】
続いて、利用者Ｕ１は、利用者端末１００に一覧表示されたコンテンツのうち少なくともいずれかを閲覧し、接触者Ｃ１と接触する（ステップＳ５）。例えば、利用者Ｕ１は、接触者Ｃ１との商談の際に、アイスブレイクを目的として、情報処理装置１０から提供されたコンテンツに基づく会話を行う。
【0027】
以上のように、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者が接触する予定である接触者が興味を有するコンテンツを推定し、推定したコンテンツを利用者に提供する。これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者が接触する予定である接触者が興味を有するコンテンツを利用者に提供することができる。
【0028】
また、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者が初めて接触する相手が、どのような話題に対して興味を持つかを予め把握することを可能とするため、初対面時のアイスブレイクを容易にすることができる。
【0029】
〔２．その他の処理例〕
なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置１０は、様々な情報を用いて様々な処理を行ってもよい。この点について、以下例示を列挙する。
なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置１０は、様々な情報を用いて様々な処理を行ってもよい。この点について、以下例示を列挙する。
【0030】
〔２－１．複数の接触者と接触する場合について〕
図１の例において、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１が接触する予定である複数の接触者（例えば、一の商談に参加する複数の接触者）の各々に対応する複数の接触者情報を取得し、複数の接触者情報に基づいて、複数の接触者が興味を有するニュース記事を推定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１が接触する予定である複数の接触者のうち少なくともいずれかが興味を有するニュース記事を推定する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、複数の接触者のうち、役職が最も高い接触者が興味を有するニュース記事を推定する。また、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１が接触する予定である複数の接触者のうち少なくともいずれかが興味を有するニュース記事と、複数の接触者のうち、当該ニュース記事に対して興味を有すると推定された接触者を示す情報とを提供する。
図１の例において、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１が接触する予定である複数の接触者（例えば、一の商談に参加する複数の接触者）の各々に対応する複数の接触者情報を取得し、複数の接触者情報に基づいて、複数の接触者が興味を有するニュース記事を推定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１が接触する予定である複数の接触者のうち少なくともいずれかが興味を有するニュース記事を推定する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、複数の接触者のうち、役職が最も高い接触者が興味を有するニュース記事を推定する。また、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１が接触する予定である複数の接触者のうち少なくともいずれかが興味を有するニュース記事と、複数の接触者のうち、当該ニュース記事に対して興味を有すると推定された接触者を示す情報とを提供する。
【0031】
また、情報処理装置１０は、複数の接触者情報に基づいて、複数の前記接触者が共通して興味を有するニュース記事を推定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、複数の接触者が属する組織に関するニュース記事や、当該が属する業界に関するニュース記事などを、複数の接触者が共通して興味を有するニュース記事であると推定する。また、複数の接触者が類似する属性を有する場合、情報処理装置１０は、当該属性を有する一般利用者による肯定的な評価の数が所定の閾値以上であるニュース記事や、当該一般利用者による閲覧数が所定の閾値以上であるニュース記事、当該一般利用者によって記載されたコメントの内容が肯定的であるニュース記事などを、複数の接触者が共通して興味を有するニュース記事であると推定する。
【0032】
〔２－２．接触者の興味の度合いの推定について〕
図１の例において、情報処理装置１０は、接触者情報に基づいて、接触者Ｃ１がニュース記事に興味を示す度合い（例えば、「０（まったく興味がない）」から「１００（非常に興味がある）」までの数値を示すスコア）を推定し、推定したスコアに基づいて、ニュース記事を提供してもよい。
図１の例において、情報処理装置１０は、接触者情報に基づいて、接触者Ｃ１がニュース記事に興味を示す度合い（例えば、「０（まったく興味がない）」から「１００（非常に興味がある）」までの数値を示すスコア）を推定し、推定したスコアに基づいて、ニュース記事を提供してもよい。
【0033】
例えば、情報処理装置１０は、接触者Ｃ１の類似利用者による閲覧回数が多いニュース記事ほどスコアを高く推定（言い換えると、接触者Ｃ１の興味を引く度合いが高いと推定）し、類似利用者による閲覧回数が少ないニュース記事ほどスコアを低く推定（言い換えると、接触者Ｃ１の興味を引く度合いが低いと推定）する。また、情報処理装置１０は、類似利用者による評価が高いニュース記事ほどスコアを高く推定し、類似利用者による評価が低いニュース記事ほどスコアを低く推定する。また、情報処理装置１０は、類似利用者によって記載されたコメントの内容が肯定的であるニュース記事ほどスコアを高く推定し、類似利用者によって記載されたコメントの内容が否定的であるニュース記事ほどスコアを低く推定する。
【0034】
そして、情報処理装置１０は、所定の期間内に配信されたニュース記事のうち、推定したスコアが所定の閾値以上（例えば、８０以上）であるニュース記事を利用者端末１００に提供する。なお、情報処理装置１０は、所定の期間内に配信されたニュース記事のうち、スコアが高いニュース記事ほど優先的に提供してもよい。また、情報処理装置１０は、ニュース記事と、当該ニュース記事に対して推定したスコアとを提供してもよい。
【0035】
なお、利用者Ｕ１が接触する予定である複数の接触者の各々に対応する複数の接触者情報を取得した場合、情報処理装置１０は、ニュース記事に対する複数の接触者の各々のスコアを推定し、推定したスコアに基づいてコンテンツを提供してもよい。例えば、情報処理装置１０は、複数の接触者の各々に対して推定したスコアの合計が所定の閾値以上となるニュース記事を提供する。
【0036】
〔２－３．接触者との過去の接触に関する情報に基づく推定について〕
図１の例において、利用者Ｕ１が過去に接触者Ｃ１と接触したことがある場合、情報処理装置１０は、過去の利用者Ｕ１と接触者Ｃ１との接触に関する接触情報を取得してもよい。そして、情報処理装置１０は、接触情報に基づいて、接触者Ｃ１が興味を有するニュース記事を推定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、接触情報として、利用者Ｕ１の発話の内容と、発話の内容に対する接触者Ｃ１の反応（例えば、肯定的であったか否か）とを示す情報を取得する。そして、情報処理装置１０は、接触者Ｃ１が肯定的な反応を示した発話の内容が示すカテゴリに属するニュース記事を、接触者Ｃ１が興味を有するニュース記事であると推定する。
図１の例において、利用者Ｕ１が過去に接触者Ｃ１と接触したことがある場合、情報処理装置１０は、過去の利用者Ｕ１と接触者Ｃ１との接触に関する接触情報を取得してもよい。そして、情報処理装置１０は、接触情報に基づいて、接触者Ｃ１が興味を有するニュース記事を推定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、接触情報として、利用者Ｕ１の発話の内容と、発話の内容に対する接触者Ｃ１の反応（例えば、肯定的であったか否か）とを示す情報を取得する。そして、情報処理装置１０は、接触者Ｃ１が肯定的な反応を示した発話の内容が示すカテゴリに属するニュース記事を、接触者Ｃ１が興味を有するニュース記事であると推定する。
【0037】
なお、情報処理装置１０は、接触者Ｃ１が興味を有すると推定されたコンテンツのうち、利用者Ｕ１の発話の内容が示すコンテンツ（言い換えると、過去に接触者Ｃ１に対して話した内容と重複するコンテンツ）を提供しなくともよい。また、接触者Ｃ１が興味を有すると推定されたコンテンツのうち、利用者Ｕ１の発話の内容が示すコンテンツの優先度を下げて提供してもよい。
【0038】
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図２を用いて、情報処理装置１０の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、通信部２０と、記憶部３０と、制御部４０とを有する。
次に、図２を用いて、情報処理装置１０の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、通信部２０と、記憶部３０と、制御部４０とを有する。
【0039】
（通信部２０について）
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、利用者端末１００や、一般利用者端末２００等との間で情報の送受信を行う。
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、利用者端末１００や、一般利用者端末２００等との間で情報の送受信を行う。
【0040】
（記憶部３０について）
記憶部３０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３０は、組織情報データベース３１と、利用者情報データベース３２とを有する。
記憶部３０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３０は、組織情報データベース３１と、利用者情報データベース３２とを有する。
【0041】
（組織情報データベース３１について）
組織情報データベース３１は、組織に関する各種の情報を記憶する。ここで、図３を用いて、組織情報データベース３１が記憶する情報の一例を説明する。図３は、実施形態に係る組織情報データベース３１の一例を示す図である。図３の例において、組織情報データベース３１は、「組織ＩＤ」、「カテゴリ」、「評価情報」といった項目を有する。
組織情報データベース３１は、組織に関する各種の情報を記憶する。ここで、図３を用いて、組織情報データベース３１が記憶する情報の一例を説明する。図３は、実施形態に係る組織情報データベース３１の一例を示す図である。図３の例において、組織情報データベース３１は、「組織ＩＤ」、「カテゴリ」、「評価情報」といった項目を有する。
【0042】
「組織ＩＤ」は、組織を識別するための識別情報を示す。「カテゴリ」は、組織が属するカテゴリ（業界等）を示す。「評価情報」は、一般利用者からの組織の評価に関する情報を示し、例えば、一般利用者が入力した、各組織の名称等を含む検索クエリや、各組織に関するコンテンツに対する一般利用者の操作履歴などといった情報が格納される。
【0043】
すなわち、図３では、組織ＩＤ「ＣＩＤ＃１」により識別される組織のカテゴリが「カテゴリ＃１」、評価情報が「評価情報＃１」である例を示す。
【0044】
（利用者情報データベース３２について）
利用者情報データベース３２は、情報処理装置１０や、他のサーバ装置などが提供するサービスの利用者に関する各種の情報を記憶する。ここで、図４を用いて、利用者情報データベース３２が記憶する情報の一例を説明する。図４は、利用者情報データベース３２についての一例を示す図である。図４の例において、利用者情報データベース３２については、「利用者ＩＤ」、「属性情報」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「操作履歴」などといった項目を有する。
利用者情報データベース３２は、情報処理装置１０や、他のサーバ装置などが提供するサービスの利用者に関する各種の情報を記憶する。ここで、図４を用いて、利用者情報データベース３２が記憶する情報の一例を説明する。図４は、利用者情報データベース３２についての一例を示す図である。図４の例において、利用者情報データベース３２については、「利用者ＩＤ」、「属性情報」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「操作履歴」などといった項目を有する。
【0045】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「属性情報」は、利用者の属性を示す。「検索履歴」は、情報処理装置１０や、他のサーバ装置などが提供するサービスにおける利用者の検索履歴を示す。「閲覧履歴」は、情報処理装置１０や、他のサーバ装置などが提供するサービスにおける利用者の閲覧履歴を示す。「操作履歴」は、情報処理装置１０や、他のサーバ装置などが提供するサービスにおける利用者の操作履歴を示す。
【0046】
すなわち、図４では、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別される利用者の属性情報が「属性情報＃１」、検索履歴が「検索履歴＃１」、閲覧履歴が「閲覧履歴＃１」、操作履歴が「操作履歴＃１」である例を示す。
【0047】
（制御部４０について）
制御部４０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、情報処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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４０は、コントローラであり、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。実施形態に係る制御部４０は、図３に示すように、取得部４１と、推定部４２と、提供部４３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
制御部４０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、情報処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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４０は、コントローラであり、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。実施形態に係る制御部４０は、図３に示すように、取得部４１と、推定部４２と、提供部４３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【0048】
（取得部４１について）
取得部４１は、利用者が接触する予定である接触者に関する接触者情報を、当該利用者から取得する。例えば、図１の例において、取得部４１は、利用者Ｕ１が接触する予定である接触者Ｃ１に関する接触者情報を利用者端末１００から取得する。
取得部４１は、利用者が接触する予定である接触者に関する接触者情報を、当該利用者から取得する。例えば、図１の例において、取得部４１は、利用者Ｕ１が接触する予定である接触者Ｃ１に関する接触者情報を利用者端末１００から取得する。
【0049】
また、取得部４１は、接触者の属性を示す接触者情報を取得してもよい。例えば、図１の例において、取得部４１は、接触者Ｃ１の属性情報を示す接触者情報を取得する。
【0050】
また、取得部４１は、接触者が属する組織に関する組織情報を示す接触者情報を取得してもよい。例えば、図１の例において、取得部４１は、接触者Ｃ１が属する組織＃１の名称や、属する業界などを示す接触者情報を取得する。
【0051】
また、取得部４１は、接触者が属する組織を示す接触者情報を取得してもよい。例えば、図１の例において、取得部４１は、接触者Ｃ１が属する組織＃１を示す接触者情報を取得する。
【0052】
また、取得部４１は、複数の接触者の各々に対応する複数の接触者情報を取得してもよい。例えば、図１の例において、取得部４１は、利用者Ｕ１が接触する予定である複数の接触者の各々に対応する複数の接触者情報を取得する。
【0053】
また、取得部４１は、過去の利用者と接触者との接触に関する接触情報を示す接触者情報を取得してもよい。例えば、図１の例において、取得部４１は、過去の利用者Ｕ１と接触者Ｃ１との接触に関する接触情報を取得する。
【0054】
（推定部４２について）
推定部４２は、取得部４１により取得された接触者情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。例えば、図１の例において、推定部４２は、組織情報データベース３１及び利用者情報データベース３２を参照し、接触者Ｃ１に関する接触者情報に基づいて、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツを推定する。
推定部４２は、取得部４１により取得された接触者情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。例えば、図１の例において、推定部４２は、組織情報データベース３１及び利用者情報データベース３２を参照し、接触者Ｃ１に関する接触者情報に基づいて、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツを推定する。
【0055】
また、推定部４２は、所定の期間内に配信されたコンテンツのうち、接触者が興味を有するコンテンツを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、所定の期間内に配信されたコンテンツのうち、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツを推定する。
【0056】
また、推定部４２は、接触者の属性に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、接触者Ｃ１の属性に基づいて、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツを推定する。
【0057】
また、推定部４２は、接触者の性別、年齢、職種、役職及び接触者が属する組織のうち、少なくともいずれかに基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、接触者Ｃ１デモグラフィック属性や、サイコグラフィック属性、職種、役職などに基づいて、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツを推定する。
【0058】
また、推定部４２は、接触者と属性が類似する他の利用者が閲覧したコンテンツに基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、接触者Ｃ１と類似する属性を有する類似利用者に閲覧されたニュース記事を、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツであると推定する。
【0059】
また、推定部４２は、組織情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、接触者Ｃ１が属する組織＃１に関するニュース記事や、組織＃１が属する業界に関するニュース記事などを、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツであると推定する。
【0060】
また、推定部４２は、一般利用者による組織に対する評価を示す評価情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、所定の期間内に所定の閾値以上入力された、組織＃１の名称等を含む検索クエリを示すコンテンツを提供する。また、推定部４２は、所定の期間内に配信された、組織＃１に関するニュース記事や、組織＃１が属する業界に関するニュース記事などのうち、一般利用者による肯定的な評価の数が所定の閾値以上であるニュース記事や、閲覧数が所定の閾値以上であるニュース記事、記載されたコメントの内容が肯定的であるニュース記事などを、接触者Ｃ１が興味を有するコンテンツであると推定する。
【0061】
また、推定部４２は、複数の接触者情報に基づいて、複数の接触者のうち少なくともいずれかが興味を有するコンテンツを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、利用者Ｕ１が接触する予定である複数の接触者のうち少なくともいずれかが興味を有するニュース記事を推定する。具体的な例を挙げると、推定部４２は、複数の接触者のうち、役職が最も高い接触者が興味を有するニュース記事を推定する。
【0062】
また、推定部４２は、複数の接触者情報に基づいて、複数の接触者が共通して興味を有するコンテンツを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、複数の接触者が属する組織に関するニュース記事や、当該が属する業界に関するニュース記事などを、複数の接触者が共通して興味を有するニュース記事であると推定する。また、複数の接触者が類似する属性を有する場合、推定部４２は、当該属性を有する一般利用者による肯定的な評価の数が所定の閾値以上であるニュース記事や、当該一般利用者による閲覧数が所定の閾値以上であるニュース記事、当該一般利用者によって記載されたコメントの内容が肯定的であるニュース記事などを、複数の接触者が共通して興味を有するニュース記事であると推定する。
【0063】
また、推定部４２は、接触者情報に基づいて、接触者がコンテンツに興味を示す度合いを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、接触者情報に基づいて、接触者Ｃ１がニュース記事に興味を示すスコアを推定する。
【0064】
また、推定部４２は、接触者と類似する他の利用者による閲覧回数が多いコンテンツほど、度合いを高く推定し、当該他の利用者による閲覧回数が少ないコンテンツほど、度合いを低く推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、接触者Ｃ１の類似利用者による閲覧回数が多いニュース記事ほどスコアを高く推定し、類似利用者による閲覧回数が少ないニュース記事ほどスコアを低く推定する。
【0065】
また、推定部４２は、複数の接触者情報に基づいて、複数の接触者の各々がコンテンツに興味を示す度合いを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、ニュース記事に対する複数の接触者の各々のスコアを推定する。
【0066】
また、推定部４２は、接触情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、過去の利用者Ｕ１と接触者Ｃ１との接触に関する接触情報に基づいて、接触者Ｃ１が興味を有するニュース記事を推定する。具体的な例を挙げると、推定部４２は、接触者Ｃ１が肯定的な反応を示した発話の内容が示すカテゴリに属するニュース記事を、接触者Ｃ１が興味を有するニュース記事であると推定する。
【0067】
また、推定部４２は、接触者が興味を有するニュース記事を推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、接触者Ｃ１が興味を有するニュース記事を推定する。
【0068】
（提供部４３について）
提供部４３は、推定部４２により推定されたコンテンツを利用者に提供する。例えば、図１の例において、提供部４３は、接触者Ｃ１が興味を有すると推定されたコンテンツを利用者端末１００に提供する。
提供部４３は、推定部４２により推定されたコンテンツを利用者に提供する。例えば、図１の例において、提供部４３は、接触者Ｃ１が興味を有すると推定されたコンテンツを利用者端末１００に提供する。
【0069】
また、提供部４３は、度合いに基づいて、コンテンツを提供してもよい。例えば、図１の例において、提供部４３は、接触者Ｃ１がニュース記事に興味を示す度合いに基づいて、接触者Ｃ１が興味を有すると推定されるコンテンツを提供する。
【0070】
また、提供部４３は、度合いが所定の閾値以上であるコンテンツを提供してもよい。例えば、図１の例において、提供部４３は、所定の期間内に配信されたニュース記事のうち、スコアが所定の閾値以上であるニュース記事を提供する。
【0071】
また、提供部４３は、度合いが高いコンテンツほど優先的に提供してもよい。例えば、図１の例において、提供部４３は、所定の期間内に配信されたニュース記事のうち、スコアが高いニュース記事ほど優先的に提供する。
【0072】
また、提供部４３は、コンテンツと、当該コンテンツの度合いを示す情報とを提供してもよい。例えば、図１の例において、提供部４３は、ニュース記事と、当該ニュース記事に対して推定したスコアとを提供する。
【0073】
また、提供部４３は、コンテンツに対する複数の接触者の各々の度合いの合計に基づいて、コンテンツを提供してもよい。例えば、図１の例において、提供部４３は、複数の接触者の各々に対して推定したスコアの合計が所定の閾値以上となるニュース記事を提供する。
【0074】
また、提供部４３は、推定部４２により推定されたニュース記事を利用者に提供してもよい。例えば、図１の例において、提供部４３は、接触者Ｃ１が興味を有すると推定されたニュース記事を提供する。
【0075】
【0076】
図５に示すように、情報処理装置１０は、利用者が接触する予定である接触者に関する接触者情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。接触者情報を取得していない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、情報処理装置１０は、接触者情報が取得されるまで待機する。
【0077】
一方、接触者情報が取得された場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、情報処理装置１０は、接触者情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する（ステップＳ１０２）。続いて、情報処理装置１０は、コンテンツを利用者に提供し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。
【0078】
〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
【0079】
〔５－１．コンテンツについて〕
上述の実施形態において、情報処理装置１０が、接触者が興味を有すると推定されるニュース時期を提供する例を示したが、コンテンツはこのような例に限定されず、各種のコンテンツを提供してもよい。例えば、情報処理装置１０は、動画コンテンツや、所定のサービス（例えば、ＳＮＳやブログなど）の利用者により投稿された情報などを提供してもよい。
上述の実施形態において、情報処理装置１０が、接触者が興味を有すると推定されるニュース時期を提供する例を示したが、コンテンツはこのような例に限定されず、各種のコンテンツを提供してもよい。例えば、情報処理装置１０は、動画コンテンツや、所定のサービス（例えば、ＳＮＳやブログなど）の利用者により投稿された情報などを提供してもよい。
【0080】
また、情報処理装置１０は、接触者が興味を有さないコンテンツ（言い換えると、接触する際に避けるべき事象）を提供してもよい。例えば、図１の例において、情報処理装置１０は、所定の期間内に配信された、組織＃１に関するニュース記事や、組織＃１が属する業界に関するニュース記事などのうち、一般利用者による否定的な評価の数が所定の閾値以上であるニュース記事や、記載されたコメントの内容が否定的であるニュース記事などを、接触者Ｃ１が興味を有さないコンテンツとして提供する。また、情報処理装置１０は、類似利用者による否定的な評価の数が所定の閾値以上であるニュース記事や、類似利用者によって記載されたコメントの内容が否定的であるニュース記事などを、接触者Ｃ１が興味を有さないコンテンツとして提供する。また、情報処理装置１０は、組織＃１に関して入力された検索クエリのうち、否定的な文字列を有する検索クエリを示すコンテンツを提供する。
【0081】
〔５－２．処理態様について〕
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、逆に、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、上記文章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。
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、逆に、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、上記文章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。
【0082】
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。
【0083】
また、上記してきた各実施形態は、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】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１０は、取得部４１と、推定部４２と、提供部４３とを有する。取得部４１は、利用者が接触する予定である接触者に関する接触者情報を、当該利用者から取得する。推定部４２は、取得部４１により取得された接触者情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。また、推定部４２は、接触者が興味を有するニュース記事を推定する。提供部４３は、推定部４２により推定されたコンテンツを利用者に提供する。また、提供部４３は、推定部４２により推定されたニュース記事を利用者に提供する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１０は、取得部４１と、推定部４２と、提供部４３とを有する。取得部４１は、利用者が接触する予定である接触者に関する接触者情報を、当該利用者から取得する。推定部４２は、取得部４１により取得された接触者情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。また、推定部４２は、接触者が興味を有するニュース記事を推定する。提供部４３は、推定部４２により推定されたコンテンツを利用者に提供する。また、提供部４３は、推定部４２により推定されたニュース記事を利用者に提供する。
【0085】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者が接触する予定である接触者が興味を有するコンテンツを推定し、推定したコンテンツを利用者に提供することができるため、利用者が接触する予定である接触者が興味を有するコンテンツを利用者に提供することができる。
【0086】
また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、推定部４２は、所定の期間内に配信されたコンテンツのうち、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。
【0087】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、新鮮な話題のうち、接触者が興味を有する話題を示すコンテンツを利用者に提供することができるため、初対面時のアイスブレイクを容易にすることができる。
【0088】
また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、取得部４１は、接触者の属性を示す接触者情報を取得する。そして、推定部４２は、接触者の属性に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。また、また、推定部４２は、接触者の性別、年齢、職種、役職及び接触者が属する組織のうち、少なくともいずれかに基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。また、推定部４２は、接触者と属性が類似する他の利用者が閲覧したコンテンツに基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。
【0089】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、接触者の属性に応じたコンテンツを提供することができるため、初対面時のアイスブレイクを容易にすることができる。
【0090】
また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、取得部４１は、接触者が属する組織に関する組織情報を示す接触者情報を取得する。そして、推定部４２は、組織情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。また、取得部４１は、接触者が属する組織を示す接触者情報を取得する。そして、推定部４２は、一般利用者による組織に対する評価を示す評価情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。
【0091】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、接触者が属する組織に応じたコンテンツを提供することができるため、初対面時のアイスブレイクを容易にすることができる。
【0092】
また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、取得部４１は、複数の接触者の各々に対応する複数の接触者情報を取得する。そして、推定部４２は、複数の接触者情報に基づいて、複数の接触者のうち少なくともいずれかが興味を有するコンテンツを推定する。また、推定部４２は、複数の接触者情報に基づいて、複数の接触者が共通して興味を有するコンテンツを推定する。また、取得部４１は、複数の接触者の各々に対応する複数の接触者情報を取得する。そして、推定部４２は、複数の接触者情報に基づいて、複数の接触者の各々がコンテンツに興味を示す度合いを推定する。そして、提供部４３は、コンテンツに対する複数の接触者の各々の度合いの合計に基づいて、コンテンツを提供する。
【0093】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、接触者が複数の場合であっても、複数の接触者に応じたコンテンツを提供することができるため、初対面時のアイスブレイクを容易にすることができる。
【0094】
また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、推定部４２は、接触者情報に基づいて、接触者がコンテンツに興味を示す度合いを推定する。そして、提供部４３は、度合いに基づいて、コンテンツを提供する。また、提供部４３は、度合いが所定の閾値以上であるコンテンツを提供する。また、提供部４３は、度合いが高いコンテンツほど優先的に提供する。また、提供部４３は、コンテンツと、当該コンテンツの度合いを示す情報とを提供する。また、推定部４２は、接触者と類似する他の利用者による閲覧回数が多いコンテンツほど、度合いを高く推定し、当該他の利用者による閲覧回数が少ないコンテンツほど、度合いを低く推定する。
【0095】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、接触者が興味を有する度合いに基づいてコンテンツを提供することができるため、利用者が接触する予定である接触者が興味を有するコンテンツを利用者に提供することができる。
【0096】
また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、取得部４１は、過去の利用者と接触者との接触に関する接触情報を示す接触者情報を取得する。そして、推定部４２は、接触情報に基づいて、接触者が興味を有するコンテンツを推定する。
【0097】
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば、図６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。以下、情報処理装置１０を例に挙げて説明する。図６は、情報処理装置１０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。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、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば、図６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。以下、情報処理装置１０を例に挙げて説明する。図６は、情報処理装置１０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。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。
【0098】
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。
【0099】
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記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。
【0100】
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、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【0101】
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。
【0102】
例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１０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４０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、情報処理装置１０の記憶装置内の各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、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0103】
〔８．その他〕
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。
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。
【0104】
また、上述した情報処理装置１０は、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などで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【0105】
また、特許請求の範囲に記載した「部」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】
【0106】
１０ 情報処理装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 組織情報データベース
３２ 利用者情報データベース
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 推定部
４３ 提供部
１００ 利用者端末
２００ 一般利用者端末
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 組織情報データベース
３２ 利用者情報データベース
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 推定部
４３ 提供部
１００ 利用者端末
２００ 一般利用者端末
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】