特開 2024-118318 情報処理装置、情報処理方法及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】P2024118318

(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 30/0211 20230101AFI20240823BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0211

【審査請求】有

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023024676

(22)【出願日】2023-02-20

(11)【特許番号】

(45)【特許公報発行日】2024-07-30

(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】高橋 康

(72)【発明者】

【氏名】松田 静香

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L030BB07

5L049BB07

(57)【要約】

【課題】利用者に利益が提供された前後での行動の傾向を把握する。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、所定の利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を取得する取得部と、取得部により取得された行動情報に基づいて、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを推定する推定部と、推定部による推定された、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを示すコンテンツを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】

所定の利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された行動情報に基づいて、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを推定する推定部と、
前記推定部による推定された、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを示すコンテンツを提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記取得部は、
前記利用者による所定の決済手段の利用履歴を示す前記行動情報を取得し、
前記推定部は、
前記利益が提供される前の前記利用者の前記利用履歴の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の前記利用履歴の傾向とを推定する
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】

前記推定部は、
前記利益が提供される前の前記利用者の前記決済手段による決済金額の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の前記決済手段による決済金額の傾向とを推定する
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】

前記推定部は、
前記利益が提供される前の前記利用者の前記決済手段による決済の回数の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の前記決済手段による決済の回数の傾向とを推定する
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5】

前記推定部は、
所定の店舗に対する、前記利益が提供される前の前記利用者の前記決済手段による決済の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の前記決済手段による決済の傾向とを推定する
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6】

前記推定部は、
前記決済手段において用いる口座に対する、前記利益が提供される前の前記利用者の入金の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の入金の傾向とを推定する
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7】

前記取得部は、
前記利用者の位置情報を示す前記行動情報を取得し、
前記推定部は、
前記利益が提供される前の前記利用者の位置情報の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の位置情報の傾向とを推定する
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】

前記推定部は、
前記利益が提供される前に前記利用者が訪問した店舗の傾向と、前記利益が提供された後に前記利用者が訪問した店舗の傾向とを推定する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記推定部は、
所定の店舗に対する、前記利益が提供される前の前記利用者の訪問の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の訪問の傾向とを推定する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記取得部は、
前記利用者の検索履歴を示す前記行動情報を取得し、
前記推定部は、
前記利益が提供される前に前記利用者が入力した検索クエリの傾向と、前記利益が提供された後に前記利用者が入力した検索クエリの傾向とを推定する
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11】

前記取得部は、
所定のサービスに対する前記利用者の投稿履歴を示す前記行動情報を取得し、
前記推定部は、
前記利益が提供される前の前記利用者による前記サービスへの投稿の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者による前記サービスへの投稿の傾向とを推定する
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12】

前記取得部は、
前記利用者の購入履歴を示す前記行動情報を取得し、
前記推定部は、
前記利益が提供される前に前記利用者が購入した取引対象の傾向と、前記利益が提供された後に前記利用者が購入した取引対象の傾向とを推定する
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13】

前記取得部は、
所定の店舗に対して利用可能な前記利益が提供された前記利用者の行動に関する前記行動情報を取得し、
前記推定部は、
前記利益が提供される前の前記利用者の前記店舗に関連する行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の前記店舗に関連する行動の傾向とを推定する
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14】

前記提供部は、
前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを、前記利用者の属性ごとに示す前記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15】

前記利益に関する情報が入力された場合に、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向との変化を示す情報を出力するようにモデルを学習する学習部と、
新たな利益に関する情報を前記モデルに入力し、前記モデルから出力された情報に基づいて、当該利益の効果を示す情報を出力する出力部と
さらに有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】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定の利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された行動情報に基づいて、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを推定する推定工程と、
前記推定工程による推定された、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを示すコンテンツ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17】

所定の利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された行動情報に基づいて、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを推定する推定手順と、
前記推定手順による推定された、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを示すコンテンツ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、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、利益（クーポン等）が提供された利用者に関する情報を管理するための技術が知られている。このような技術の一例として、顧客によるクーポンの実際の利用状況を把握するための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】再表２０１５－０４５６６２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、利用者に利益が提供された前後での行動の傾向を把握できるとは言えない。

【0005】

例えば、上述した技術では、来店状態と推定された顧客が利用可能なクーポンを特定し、特定された利用可能なクーポンが顧客により利用されなかったことを検出しているに過ぎず、利用者に利益が提供された前後での行動の傾向を把握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、利用者に利益が提供された前後での行動の傾向を把握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、所定の利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された行動情報に基づいて、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを推定する推定部と、前記推定部による推定された、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを示すコンテンツを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、利用者に利益が提供された前後での行動の傾向を把握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】

【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、実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る店舗情報データベース３１の一例を示す図である。

【図4】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5】図５は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。

【図6】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。

【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。

【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、事業者端末２００とを含む。情報処理装置１０、利用者端末１００及び事業者端末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及び複数台の事業者端末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、情報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、自装置から利用者に提供される各種サービスにおける利用者の行動情報を取得し、取得した行動情報に基づいて、所定の利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、当該利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを推定し、推定したこれらの傾向を示すコンテンツを、所定の提供先に提供する。

【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、検索サービスや、ショッピングサービス、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、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、ニュース記事提供サービスなどのサービスであってもよい。

【0015】

また、情報処理装置１０は、利用者端末１００を用いる電子決済に関する電子決済サービスを提供する。例えば、情報処理装置１０は、取引対象の提供者や取引対象が提供される利用者の口座を管理しており、利用者からの決済要求に従って、口座間において電子マネーの移行等を行うことで、各種決済を実現する。なお、電子マネーとは、例えば、各種企業が独自に用いるポイントや通貨等であってもよく、日本円やドル等の国家により提供される貨幣を電子的に取引可能としたものであってもよい。

【0016】

また、情報処理装置１０は、電子決済サービスにおいて利用者に付与され、電子決済サービスにおいて利用可能な利益（クーポン等）に関する利益情報（例えば、クーポンの適用対象である取引対象（商品）を識別する識別情報（商品ＩＤ）、クーポンにより利用者に付与される利益の内容、利用者にクーポンを提供する提供条件など）を、クーポンの提供者（言い換えると、クーポンの企画、設定等を行い、クーポンの原資を出資（提供）する者（事業者等））から受け付け、自装置の記憶部で管理する。

【0017】

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。

【0018】

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。また、図１に示す例では、利用者端末１００を利用する利用者に応じて、利用者端末１００を利用者端末１００－１～１００－Ｎ（Ｎは任意の自然数）として説明する。例えば、利用者端末１００－１は、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者（利用者Ｕ１）により使用される利用者端末１００である。また、以下では、利用者端末１００－１～１００－Ｎについて、特に区別なく説明する場合には、利用者端末１００と記載する。

【0019】

図１に示す事業者端末２００は、店舗を管理する事業者によって利用される情報処理装置である。例えば、事業者端末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、事業者端末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。

【0020】

なお、図１に示す例では、事業者端末２００がノート型ＰＣである場合を示す。また、図１に示す例では、事業者端末２００を利用する事業者に応じて、事業者端末２００を事業者端末２００－１～２００－Ｎ（Ｎは任意の自然数）として説明する。例えば、事業者端末２００－１は、事業者ＩＤ「Ｍ１」により識別される事業者（事業者Ｍ１）により使用される事業者端末２００である。また、以下では、事業者端末２００－１～２００－Ｎについて、特に区別なく説明する場合には、事業者端末２００と記載する。

【0021】

〔１－１．利用者端末１００を用いた決済について〕
ここで、情報処理装置１０が実行する情報処理に先立ち、利用者端末１００を用いた決済（電子決済）の一例について説明する。なお、以下の説明では、情報処理装置１０から配信されるアプリケーションであって、利用者端末１００を用いる電子決済用のアプリケーション（以下、単に「決済アプリ」と記載する場合がある）が利用者端末１００にインストールされているものとする。また、以下の説明では、店舗に配置された２次元コード（ＱＲコード（登録商標））であって、店舗を識別する店舗識別情報を示す２次元コードを用いて、利用者Ｕ１が利用者端末１００－１を用いた決済を行う例について説明するが、実施形態は、これに限定されるものではない。以下に説明する決済の一例は、任意の利用者が任意の利用者端末１００を用いて、任意の店舗にて決済を行う場合においても適用可能である。また、店舗識別情報は、ＱＲコードのみならず、バーコードや所定のマーク、番号等であってもよい。

【0022】

例えば、利用者Ｕ１が店舗にて各種の商品やサービスといった決済対象（取引対象）の利用や購入に伴う決済を行う場合、利用者Ｕ１は、利用者端末１００－１に予めインストールされた決済アプリを起動する。そして、利用者Ｕ１は、決済アプリを介して、店舗に設置された店舗識別情報を撮影する。このような場合、利用者端末１００－１は、決済対象の価格を入力するための画面を表示し、利用者Ｕ１或いは店舗の店員から決済金額の入力を受け付ける。そして、利用者端末１００－１は、利用者Ｕ１を識別する利用者識別情報と、店舗識別情報（若しくは、店舗識別情報が示す情報、すなわち、店舗を示す情報（例えば、店舗ＩＤ））と、決済金額とを示す決済情報を情報処理装置１０へと送信する。

【0023】

このような場合、情報処理装置１０は、利用者識別情報が示す利用者Ｕ１の口座から、店舗識別情報が示す店舗の口座へと、決済金額が示す額の電子マネーを移行させる。そして、情報処理装置１０は、決済が完了した旨の通知を利用者端末１００－１へと送信する。このような場合、利用者端末１００－１は、決済が完了した旨の画面や所定の音声を出力することで、電子マネーによる決済が行われた旨を通知する。

【0024】

なお、利用者端末１００を用いた決済は、上述した処理に限定されるものではない。例えば、利用者端末１００を用いた決済は、店舗に設置された店舗端末を用いたものであってもよい。具体的な例を挙げると、利用者端末１００－１は、利用者Ｕ１を識別するための利用者識別情報を画面上に表示させる。このような場合、店舗に設置された店舗端末は、利用者端末１００－１に表示された利用者識別情報を読み取り、利用者識別情報（若しくは、利用者識別情報が示す情報、すなわち、利用者Ｕ１を示す情報（例えば、利用者ＩＤ））と、決済金額と、店舗を識別する情報とを示す決済情報を情報処理装置１０へと送信する。このような場合、情報処理装置１０は、利用者識別情報が示す利用者Ｕ１の口座から、店舗の口座へと、決済金額が示す額の電子マネーを移行させ、店舗の店舗端末或いは利用者端末１００－１に対し、決済が完了した旨の画面や所定の音声を出力させることで、決済が行われた旨を通知してもよい。

【0025】

また、利用者端末１００を用いた決済は、利用者Ｕ１が予め電子マネーをチャージした口座から店舗の口座へと電子マネーを移行させる処理のみならず、例えば、利用者Ｕ１が予め登録したクレジットカードを用いた決済であってもよい。このような場合、例えば、利用者端末１００は、店舗の口座に対して決済金額の電子マネーを移行させるとともに、利用者Ｕ１のクレジットカードの運用会社に対し、決済金額を請求してもよい。

【0026】

また、利用者端末１００－１を用いた決済は、利用者Ｕ１の口座から店舗の口座へと電子マネーを移行させる処理のみならず、例えば、利用者Ｕ１の口座から他の利用者の口座へと電子マネーを移行させる決済（すなわち、利用者間での送金）であってもよい。例えば、送金元の利用者Ｕ１が利用する利用者端末１００－１は、送金先の利用者を識別する利用者識別情報（例えば、送金先の利用者が利用する端末装置に表示される利用者識別情報）を読み取り、利用者Ｕ１から送金金額の入力を受け付け、読み取った識別情報と、送金金額と、利用者Ｕ１を識別する利用者識別情報とを示す情報を情報処理装置１０へと送信する。このような場合、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１の口座から、送金先の利用者の口座へと、送金金額が示す額の電子マネーを移行させ、利用者端末１００－１或いは送金先の利用者が利用する端末装置に対し、送金が完了した旨の画面や所定の音声を出力させることで、送金が行われた旨を通知してもよい。

【0027】

なお、利用者端末１００を用いた送金は、上述した処理に限定されるものではない。例えば、利用者端末１００を用いた送金は、送金先の利用者の電話番号や、送金先の利用者を示す情報（例えば、利用者ＩＤ）を利用者端末１００に入力することにより行われてもよい。具体的な例を挙げると、利用者端末１００－１は、送金先の利用者の電話番号或いは利用者ＩＤと、送金金額との入力を利用者Ｕ１から受け付け、入力された電話番号或いは利用者ＩＤと、送金金額と、利用者Ｕ１を識別する利用者識別情報とを情報処理装置１０へと送信する。そして、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１の口座から、送信された電話番号或いは利用者ＩＤに紐づけられた利用者の口座へと、送金金額が示す額の電子マネーを移行させる。

【0028】

ここで、送金先の利用者の電話番号や利用者ＩＤは、当該利用者に関する情報と紐付けて決済アプリに予め登録されていてもよい。この場合、利用者端末１００－１は、決済アプリに登録された利用者（送金先）の指定と、当該利用者への送金金額の入力とを利用者Ｕ１から受け付け、指定された利用者に紐付けられた電話番号或いは利用者ＩＤと、送金金額と、利用者Ｕ１を識別する利用者識別情報とを情報処理装置１０へと送信する。

【0029】

また、例えば、利用者端末１００を用いた送金は、送金金額を受け取るためのリンク情報を送金先の利用者に提供することにより行われてもよい。具体的な例を挙げると、利用者端末１００－１は、利用者Ｕ１から送金金額の入力を受け付けて送金金額を受け取るためのリンク情報を生成し、リンク情報を含む電子メールを送信したり、リンク情報を含む投稿情報をＳＮＳ（Social Networking Service）に投稿したりすることで、送金先の利用者が利用する端末装置にリンク情報を提供する。そして、送金先の利用者がリンク情報を選択して受け取り操作を行った場合、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１の口座から、送金先の利用者の口座へと、送金金額が示す額の電子マネーを移行させる。

【0030】

〔１－２．実施形態の概要について〕
ここで、利益（クーポン等）が提供された利用者に関する情報を管理するための技術が知られている。このような技術の一例として、顧客によるクーポンの実際の利用状況を把握するための技術が知られている。しかしながら、このような技術では、来店状態と推定された顧客が利用可能なクーポンを特定し、特定された利用可能なクーポンが顧客により利用されなかったことを検出しているに過ぎず、利用者に利益が提供された前後での行動の傾向を把握できるとは言えない。

【0031】

そこで、情報処理装置１０は、実施形態に係る情報処理を実行する。以下、図１を用いて、情報処理装置１０が実行する提供処理について説明する。なお、以下の説明では、利用者端末１００を利用者と同一視し、事業者端末２００を事業者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１００－１、事業者Ｍ１－１を事業者端末２００－１と読み替えることもできる。

【0032】

また、以下の説明では、情報処理装置１０が、各エリアの地図情報や各エリアに所在する店舗等の情報を含むエリア情報を自装置の記憶部で管理しているものとする。例えば、情報処理装置１０は、各エリアを識別する識別情報（エリアＩＤ）や、各エリアの所在情報（所在地や、範囲など）、各エリア内の地図情報、各エリアに所在する店舗に関する店舗情報（例えば、所在地や、取り扱う取引対象など）などを含むエリア情報を記憶する。なお、エリアは、任意の広さの範囲が適宜設定されてもよい。例えば、エリアは、緯度及び経度を基に同様の大きさの網の目（メッシュ）に分割されたものであってもよい。すなわち、エリアは、地域メッシュで区切られたエリアであってもよい。この場合、エリアＩＤには、地域メッシュコードが用いられてもよい。なお、上記は、一例であり、エリアは、地域メッシュに限らず種々の情報を基に設定されてもよい。例えば、エリアは、「町」、「区」、「市」、「県」等の行政区画を基に設定されてもよい。また、エリアは、商業施設（ショッピングセンターや、ホームセンター、アウトレットモール、地下街など）等の施設ごとに設定されてもよいし、通りや商店街などを基に設定されてもよい。

【0033】

まず、各利用者は、いずれかの店舗に訪問する（ステップＳ１）。例えば、各利用者は、いずれかの店舗に訪問し、決済アプリを用いて決済を行う。

【0034】

続いて、情報処理装置１０は、利用者に対して、電子決済サービスにおいて利用可能な利益を提供する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１０は、クーポンの提供者である事業者により設定された提供条件に基づいて、電子決済サービスにおいて利用可能なクーポンを提供する。

【0035】

具体的な例を挙げると、店舗＃１－１を管理する事業者Ｍ１－１は、同一エリア内の競合店である店舗＃１－２の利用者を店舗＃１－１へ誘引することを目的として、提供条件を「エリア＃１を拠点（例えば、居住地や、勤務先、通学先など）とする利用者」や、「店舗＃１－２の常連である利用者（例えば、店舗＃１－２に対して決済アプリを用いて決済を行う頻度が所定の閾値以上である利用者）」などと設定した、店舗＃１－１に対して利用可能なクーポン＃１の提供要求を情報処理装置１０に送信する。そして、情報処理装置１０は、クーポン＃１に設定された提供条件を満たす利用者に対して、クーポン＃１を提供する。

【0036】

また、店舗＃２－１を管理する事業者Ｍ２－１は、店舗＃２－１が所在するエリア＃２以外を拠点とする利用者を店舗＃２－１へ誘引すること（すなわち、遠方からの来客を誘引すること）を目的として、提供条件を「エリア＃２以外を拠点とする利用者」と設定した、店舗＃２－１に対して利用可能なクーポン＃２の提供要求を情報処理装置１０に送信する。そして、情報処理装置１０は、クーポン＃２に設定された提供条件を満たす利用者に対して、クーポン＃２を提供する。

【0037】

続いて、利益の提供を受けた各利用者は、いずれかの店舗に訪問する（ステップＳ３）。例えば、各利用者は、いずれかの店舗に訪問し、提供されたクーポンを利用し、決済アプリを用いて決済を行う。

【0038】

続いて、情報処理装置１０は、利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を利用者端末１００から取得する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１０は、利用者の決済アプリの利用履歴や、利用者の位置情報などを示す行動情報を取得する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、決済アプリを用いた決済の決済金額や、決済の頻度、決済先などを示す利用履歴を取得する。また、情報処理装置１０は、利用者が訪問したエリアや、店舗の履歴を示す位置情報を取得する。

【0039】

続いて、情報処理装置１０は、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを推定する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１０は、クーポンが提供される前の利用者の決済アプリの利用履歴の傾向と、クーポンが提供された後の利用者の決済アプリの利用履歴の傾向とを推定する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、クーポンが提供される前よりも、クーポンが提供された後の利用者の決済金額が所定の閾値以上高くなったか否かを推定する。また、情報処理装置１０は、クーポンが提供される前よりも、クーポンが提供された後の利用者の決済の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定する。

【0040】

また、情報処理装置１０は、クーポンの提供者である事業者が管理する店舗に関する、クーポンが提供される前の利用者の決済アプリの利用履歴の傾向と、クーポンが提供された後の利用者の決済アプリの利用履歴の傾向とを推定する。例えば、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後の利用者の店舗＃１－１に対する決済金額が所定の閾値以上高くなったか否かや、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後の利用者の店舗＃１－１に対する決済の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定する。また、情報処理装置１０は、クーポン＃２が提供される前よりも、クーポン＃２が提供された後の利用者の店舗＃２－１に対する決済金額が所定の閾値以上高くなったか否かや、クーポン＃２が提供される前よりも、クーポン＃２が提供された後の利用者の店舗＃２－１に対する決済の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定する。

【0041】

また、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後の利用者の店舗＃１－２に対する決済の頻度が減り、店舗＃１－１に対する決済の頻度が増えたか否か（すなわち、クーポン＃１を提供することにより、店舗＃１－２を利用する利用者を店舗＃１－１へ誘引できたか否か）を推定する。また、情報処理装置１０は、クーポン＃２が提供される前よりも、クーポンが提供された後の利用者の店舗＃２－１に対する決済の頻度が所定の閾値以上増えたか否か（すなわち、クーポン＃２を提供することにより、エリア＃２以外のエリアを拠点とする利用者を店舗＃２－１へ誘引できたか否か）を推定する。

【0042】

また、情報処理装置１０は、クーポンが提供される前の利用者の位置情報の傾向と、クーポンが提供された後の利用者の位置情報の傾向とを推定する。例えば、情報処理装置１０は、クーポンの提供者である事業者が管理する店舗に関する、クーポンが提供される前の利用者の位置情報の傾向と、クーポンが提供された後の利用者の位置情報の傾向とを推定する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後で、利用者が店舗＃１－１に訪問する頻度が所定の閾値以上増えたか否かや、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポンが提供された後で、店舗＃１－１に訪問した利用者の移動距離が所定の閾値以上変化したか否か（例えば、店舗＃１－１からどの程度離れた位置に居住する利用者が、店舗＃１－１に訪問するようになったか）を推定する。また、クーポン＃２が提供される前よりも、クーポン＃２が提供された後で、利用者が店舗＃２－１に訪問する頻度が所定の閾値以上増えたか否かや、クーポンが提供される前よりも、クーポンが提供された後で、店舗＃２－１に訪問した利用者の移動距離が所定の閾値以上変化したか否かを推定する。

【0043】

また、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後の利用者の店舗＃１－２への訪問の頻度が減り、店舗＃１－１に対する訪問の頻度が増えたか否か（すなわち、クーポン＃１を提供することにより、店舗＃１－２を利用する利用者を店舗＃１－１へ誘引できたか否か）を推定する。また、情報処理装置１０は、クーポン＃２が提供される前よりも、エリア＃２以外のエリアを拠点とする利用者が店舗＃２－１に訪問する頻度が所定の閾値以上増えたか否か（すなわち、クーポン＃２を提供することにより、エリア＃２以外のエリアを拠点とする利用者を店舗＃２－１へ誘引できたか否か）を推定する。

【0044】

続いて、情報処理装置１０は、推定した利用者の行動の傾向を示すコンテンツを事業者端末２００に提供する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１０は、事業者Ｍ１－１に対して、クーポン＃１が提供される前の利用者の行動の傾向と、クーポン＃１が提供された後の利用者の行動の傾向と変化したか否かや、変化の度合いなどを示すコンテンツを提供する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前後での、店舗＃１－１に対する決済の頻度や、決済金額、利用者が店舗＃１－１に訪問する頻度、利用者の移動距離が所定の閾値以上変化したか否かや、変化の度合いを示すコンテンツを提供する。また、情報処理装置１０は、事業者Ｍ１－１に対して、クーポン＃１を提供することにより、店舗＃１－２を利用する利用者を店舗＃１－１へ誘引できたか否かを示すコンテンツを提供する。

【0045】

また、例えば、情報処理装置１０は、事業者Ｍ２－１に対して、クーポン＃２が提供される前の利用者の行動の傾向と、クーポン＃２が提供された後の利用者の行動の傾向とが変化したか否かや、変化の度合いなどを示すコンテンツを提供する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、クーポン＃２が提供される前後での、店舗＃２－１に対する決済の頻度や、決済金額、利用者が店舗＃２－１に訪問する頻度、利用者の移動距離が所定の閾値以上変化したか否かや、変化の度合いなどを示すコンテンツを提供する。また、情報処理装置１０は、クーポン＃２を提供することにより、エリア＃２以外のエリアを拠点とする利用者を店舗＃２－１へ誘引できたか否かを示すコンテンツを提供する。

【0046】

なお、情報処理装置１０は、推定した利用者の傾向を示すコンテンツを、情報処理装置１０の管理者に提供してもよい。例えば、情報処理装置１０は、利用者ごとに、クーポンが提供される前よりも、クーポンが提供された後の決済金額が所定の閾値以上高くなったか否かや、クーポンが提供される前よりも、クーポンが提供された後の決済の頻度が増えたか否か（すなわち、クーポンが提供されることにより、消費行動が活発となるか否か）を示すコンテンツを提供する。また、情報処理装置１０は、利用者ごとに、クーポンが提供される前から、クーポンが提供された後で、利用者が店舗に訪問する頻度が所定の閾値以上増えたか否かや、クーポンが提供される前から、クーポンが提供された後で、利用者が訪問するエリアが変化したか否か（すなわち、クーポンが提供されることにより、訪問する店舗やエリアが変化するか否か）を示すコンテンツを提供する。

【0047】

以上のように、実施形態に係る情報処理装置１０は、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを推定し、推定した傾向を示すコンテンツを提供する。これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者に利益が提供された前後での行動の傾向を把握することができる。

【0048】

また、実施形態に係る情報処理装置１０は、クーポンの提供者に対し、当該クーポンを提供した前後での利用者の行動の変化を示すコンテンツを提供することができるため、提供者がクーポンの効果を把握することができる。また、実施形態に係る情報処理装置１０は、情報処理装置１０の管理者に対し、各利用者にクーポンが提供された前後でどのように行動を変化するかを示すコンテンツを提供することができるため、いずれの利用者に対してクーポンを提供した際に、どのような行動の変化が起きるかを把握することができる。

【0049】

〔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。

【0050】

〔２－１．口座への入金の傾向について〕
図１の例において、情報処理装置１０は、決済アプリにおいて利用者が保有する口座に対する、利益が提供される前の利用者の入金の傾向と、利益が提供された後の利用者の入金の傾向とを推定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、クーポンが提供された後、口座にクーポンを利用するための最低限の金額（例えば、クーポンを利用可能な取引対象を購入するための最低限の金額）を入金するか否かや、一定以上の金額を入金するか否かの傾向を推定する。言い換えると、情報処理装置１０は、利用者が、決済アプリを利用する際に際に最低限の金額を入金して決済を行う利用者であるか、若しくは、一度に一定の金額を入金してから使い切る利用者であるかを推定し、推定した結果を示すコンテンツを情報処理装置１０の管理者に提供する。

【0051】

なお、情報処理装置１０は、クーポンが提供される前後での、口座入金を行うタイミングの変化を推定し、推定した結果を示すコンテンツを提供してもよい。

【0052】

〔２－２．検索クエリの傾向について〕
図１の例において、情報処理装置１０は、利用者の検索履歴を示す行動情報を取得し、利益が提供される前に利用者が入力した検索クエリの傾向と、利益が提供された後に利用者が入力した検索クエリの傾向とを推定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後の利用者の店舗＃１－１に関連する検索クエリ（例えば、検索クエリ「店舗＃１－１」や、クーポン＃１が利用可能な取引対象を示す検索クエリなど）の入力の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定し、推定した結果を示すコンテンツを事業者Ｍ１－１に提供する。また、情報処理装置１０は、クーポン＃２が提供される前よりも、クーポンが提供された後の利用者の店舗＃２－１に関連する検索クエリの入力の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定し、推定した結果を示すコンテンツを事業者Ｍ２－１に提供する。

【0053】

〔２－３．所定のサービスへの投稿の傾向について〕
図１の例において、情報処理装置１０は、ＳＮＳ（Social Networking Service）等の所定のサービスに対する利用者の投稿履歴を示す行動情報を取得し、利益が提供される前の利用者によるサービスへの投稿の傾向と、利益が提供された後の利用者によるサービスへの投稿の傾向とを推定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後の利用者の店舗＃１－１に関連する投稿（例えば、店舗＃１－１を示す画像若しくは文字列を含む投稿や、クーポン＃１が利用可能な取引対象を示す画像若しくは文字列を含む投稿など）の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定し、推定した結果を示すコンテンツを事業者Ｍ１－１に提供する。また、情報処理装置１０は、クーポン＃２が提供される前よりも、クーポンが提供された後の利用者の店舗＃２－１に関連する投稿の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定し、推定した結果を示すコンテンツを事業者Ｍ２－１に提供する。

【0054】

〔２－４．取引対象の購入の傾向について〕
図１の例において、情報処理装置１０は、利用者の購入履歴を示す行動情報を取得し、利益が提供される前に利用者が購入した取引対象の傾向と、利益が提供された後に利用者が購入した取引対象の傾向とを推定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後で、クーポン＃１が利用可能な取引対象の購入の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定し、推定した結果を示すコンテンツを事業者Ｍ１－１に提供する。また、情報処理装置１０は、クーポン＃２が提供される前よりも、クーポン＃２が提供された後で、クーポン＃２が利用可能な取引対象の購入の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定し、推定した結果を示すコンテンツを事業者Ｍ２－１に提供する。

【0055】

〔２－５．利用者の属性ごとの傾向について〕
図１の例において、情報処理装置１０は、利益が提供される前後での利用者の行動の傾向を、利用者の属性ごとに示すコンテンツを提供してもよい。例えば、情報処理装置１０は、デモグラフィック属性やサイコグラフィック属性に基づくカテゴリに利用者を分類し、各カテゴリに属する各利用者群における、利益が提供される前後での利用者の行動の傾向を示すコンテンツを、事業者や、情報処理装置１０の管理者などに提供する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後で、いずれの属性を有する利用者の店舗＃１－１への訪問が増えたかを示すコンテンツを事業者Ｍ１－１に提供する。

【0056】

〔２－６．モデルを用いた情報の出力について〕
図１の例において、情報処理装置１０は、利益に関する利益情報が入力された場合に、当該利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、当該利益が提供された後の利用者の行動の傾向との変化を示す情報を出力するようにモデルを学習し、新たな利益に関する利益情報を当該モデルに入力し、当該モデルから出力された情報に基づいて、当該利益の効果を示す情報を出力してもよい。例えば、情報処理装置１０は、クーポン＃１に関する利益情報を入力した場合に、クーポン＃１が提供される前の利用者の行動の傾向と、クーポン＃１が提供された後の利用者の行動の傾向との変化を出力するようにモデルを学習する。具体的な例を挙げると、クーポン＃１が提供される前後での、店舗＃１－１に対する利用者の決済金額の差分、決済の頻度の差分、訪問する頻度の差分、利用者の移動距離の差分を出力するようにモデルを学習する。そして、情報処理装置１０は、事業者から新たなクーポンに関する利益情報を受け付けた場合に、当該利益情報をモデルに入力し、出力された情報に基づいて、新たなクーポンを提供した場合の効果を示す情報を、当該事業者に出力する。

【0057】

なお、情報処理装置１０は、エリアごとにモデル（言い換えると、所定の商圏の特徴を学習したモデル）を生成してもよい。例えば、情報処理装置１０は、エリア＃１に所在する店舗を管理する事業者により提供されるクーポンによる利用者の行動の傾向の変化をモデル＃１に学習させる。そして、情報処理装置１０は、エリア＃１に所在する店舗を管理する事業者により提供される新たなクーポンに関する情報をモデル＃１に入力し、出力された情報に基づいて、新たなクーポンを提供した場合の効果を示す情報を、当該事業者に出力する。

【0058】

ここで、モデルの学習には、任意の公知技術が適用可能であり、学習データとして用いられる関連情報に応じて適宜選択された学習手法が用いられてもよい。例えば、モデルの学習には、機械学習に関する種々の従来技術（例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術）を用いて行われてもよい。また、モデルの学習には、深層学習（ディープラーニング）の技術が用いられてもよい。例えば、モデルの学習には、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等の種々のディープラーニングの技術が用いられてもよい。

【0059】

〔２－７．店舗の利用日時の傾向について〕
図１の例において、情報処理装置１０は、利益が提供される前の利用者の店舗の利用日時の傾向と、利益が提供された後の利用者の店舗の利用日時の傾向とを推定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後の利用者が、店舗＃１－１へ決済若しくは来店する日時が変化したか否かを推定する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後で、いずれの曜日に店舗＃１－１へ決済若しくは来店する利用者が所定の閾値以上増加したか否かや、いずれの時間帯に店舗＃１－１へ決済若しくは来店する利用者が所定の閾値以上増加したか否かを推定する。そして、情報処理装置１０は、推定した結果を示すコンテンツを事業者Ｍ１－１に提供する。

【0060】

ここで、店舗＃１－２を管理する事業者Ｍ１－２が、ランチタイムに店舗＃１－２へ利用者を誘引することを目的として、利用可能な時間帯を「１１時～１４時」と設定した、店舗＃１－２に対して利用可能なクーポン＃３の提供要求を情報処理装置１０に送信したものとする。このような場合、情報処理装置１０は、クーポン＃３が提供される前よりも、クーポン＃３が提供された後で、「１１時～１４時」の時間帯に店舗＃１－２へ決済若しくは来店する利用者が所定の閾値以上増加したか否かを推定する。そして、情報処理装置１０は、推定した結果を示すコンテンツを事業者Ｍ１－２に提供する。

【0061】

〔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。

【0062】

（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、事業者端末２００等との間で情報の送受信を行う。

【0063】

（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、店舗情報データベース３１と、利用者情報データベース３２と、モデルデータベース３３とを有する。

【0064】

（店舗情報データベース３１について）
店舗情報データベース３１は、店舗に関する各種の情報を記憶する。ここで、図３を用いて、店舗情報データベース３１が記憶する情報の一例を説明する。図３は、実施形態に係る店舗情報データベース３１の一例を示す図である。図３の例において、店舗情報データベース３１は、「店舗ＩＤ」、「所在情報」、「利益情報」といった項目を有する。

【0065】

「店舗ＩＤ」は、店舗を識別するための識別情報を示す。「所在情報」は、店舗の所在地（例えば、住所や、属するエリアなど）を示す。「利益情報」は、店舗の管理者である事業者によって設定された利益に関する情報を示す。

【0066】

すなわち、図３では、店舗ＩＤ「ＳＩＤ＃１」により識別される店舗の所在情報が「所在情報＃１」、利益情報が「利益情報＃１」である例を示す。

【0067】

（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、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」、「利用履歴」、「位置情報」、「検索履歴」、「投稿履歴」、「購入履歴」などといった項目を有する。

【0068】

「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。「利用履歴」は、決済アプリの利用履歴を示す。「位置情報」は、利用者の位置情報（例えば、位置の履歴や、その位置に所在した日時など）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。「投稿履歴」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投稿履歴を示す。「購入履歴」は、決済アプリを用いて購入した取引対象の履歴を示す。

【0069】

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」、利用履歴が「利用履歴＃１」、位置情報が「位置情報＃１」、検索履歴が「検索履歴＃１」、投稿履歴が「投稿履歴＃１」、購入履歴が「購入履歴＃１」である例を示す。

【0070】

（モデルデータベース３３について）
モデルデータベース３３は、利益に関する情報が入力された場合に、当該利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、当該利益が提供された後の利用者の行動の傾向との変化を示す情報を出力するように学習されたモデルを記憶する。

【0071】

（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、学習部４４と、出力部４５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。

【0072】

（取得部４１について）
取得部４１は、所定の利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を取得する。例えば、図１の例において、取得部４１は、利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を利用者端末１００から取得し、利用者情報データベース３２に格納する。

【0073】

また、取得部４１は、利用者による所定の決済手段の利用履歴を示す行動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、利用者の決済アプリの利用履歴を示す行動情報を利用者端末１００から取得する。

【0074】

また、取得部４１は、利用者の位置情報を示す行動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、利用者の位置情報を示す行動情報を利用者端末１００から取得する。

【0075】

また、取得部４１は、利用者の検索履歴を示す行動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、利用者の検索履歴を示す行動情報を利用者端末１００から取得する。

【0076】

また、取得部４１は、所定のサービスに対する利用者の投稿履歴を示す行動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、ＳＮＳ等の所定のサービスに対する利用者の投稿履歴を示す行動情報を利用者端末１００から取得する。

【0077】

また、取得部４１は、利用者の購入履歴を示す行動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、利用者の購入履歴を示す行動情報を利用者端末１００から取得する。

【0078】

また、取得部４１は、所定の店舗に対して利用可能な利益が提供された利用者の行動に関する行動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、店舗＃１－１に対して利用可能なクーポン＃１や、店舗＃２－１に対して利用可能なクーポン＃２が提供された利用者の行動に関する行動情報を利用者端末１００から取得する。

【0079】

（推定部４２について）
推定部４２は、取得部４１により取得された行動情報に基づいて、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを推定する。例えば、図１の例において、推定部４２は、利用者情報データベース３２を参照し、クーポン＃１や＃２が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを推定する。

【0080】

また、推定部４２は、利益が提供される前の利用者の利用履歴の傾向と、利益が提供された後の利用者の利用履歴の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポンが提供される前の利用者の決済アプリの利用履歴の傾向と、クーポンが提供された後の利用者の決済アプリの利用履歴の傾向とを推定する。

【0081】

また、推定部４２は、利益が提供される前の利用者の決済手段による決済金額の傾向と、利益が提供された後の利用者の決済手段による決済金額の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポンが提供される前よりも、クーポンが提供された後の利用者の決済金額が所定の閾値以上高くなったか否かを推定する。

【0082】

また、推定部４２は、利益が提供される前の利用者の決済手段による決済の回数の傾向と、利益が提供された後の利用者の決済手段による決済の回数の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポンが提供される前よりも、クーポンが提供された後の利用者の決済の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定する。

【0083】

また、推定部４２は、所定の店舗に対する、利益が提供される前の利用者の決済手段による決済の傾向と、利益が提供された後の利用者の決済手段による決済の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポンの提供者である事業者が管理する店舗に関する、クーポンが提供される前の利用者の決済アプリの利用履歴の傾向と、クーポンが提供された後の利用者の決済アプリの利用履歴の傾向とを推定する。

【0084】

また、推定部４２は、決済手段において用いる口座に対する、利益が提供される前の利用者の入金の傾向と、利益が提供された後の利用者の入金の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、決済アプリにおいて利用者が保有する口座に対する、利益が提供される前の利用者の入金の傾向と、利益が提供された後の利用者の入金の傾向とを推定する。

【0085】

また、推定部４２は、利益が提供される前の利用者の位置情報の傾向と、利益が提供された後の利用者の位置情報の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポンが提供される前の利用者の位置情報の傾向と、クーポンが提供された後の利用者の位置情報の傾向とを推定する。

【0086】

また、推定部４２は、利益が提供される前に利用者が訪問した店舗の傾向と、利益が提供された後に利用者が訪問した店舗の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後で、利用者が店舗＃１－１に訪問する頻度が所定の閾値以上増えたか否かや、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポンが提供された後で、店舗＃１－１に訪問した利用者の移動距離が所定の閾値以上変化したか否かを推定する。

【0087】

また、推定部４２は、所定の店舗に対する、利益が提供される前の利用者の訪問の傾向と、利益が提供された後の利用者の訪問の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後の利用者の店舗＃１－２への訪問の頻度が減り、店舗＃１－１に対する訪問の頻度が増えたか否かを推定する。また、推定部４２は、クーポン＃２が提供される前よりも、エリア＃２以外のエリアを拠点とする利用者が店舗＃２－１に訪問する頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定する。

【0088】

また、推定部４２は、利益が提供される前に利用者が入力した検索クエリの傾向と、利益が提供された後に利用者が入力した検索クエリの傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後の利用者の店舗＃１－１に関連する検索クエリの入力の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定する。

【0089】

また、推定部４２は、利益が提供される前の利用者によるサービスへの投稿の傾向と、利益が提供された後の利用者によるサービスへの投稿の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後の利用者の店舗＃１－１に関連する投稿の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定する。

【0090】

また、推定部４２は、利益が提供される前に利用者が購入した取引対象の傾向と、利益が提供された後に利用者が購入した取引対象の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポン＃１が提供される前よりも、クーポン＃１が提供された後で、クーポン＃１が利用可能な取引対象の購入の頻度が所定の閾値以上増えたか否かを推定する。

【0091】

また、推定部４２は、利益が提供される前の利用者の店舗に関連する行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の店舗に関連する行動の傾向とを推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部４２は、クーポン＃１が提供される前の利用者の店舗＃１－１に関連する行動の傾向と、クーポン＃１が提供された後の利用者の店舗＃１－１に関連する行動の傾向とを推定する。

【0092】

（提供部４３について）
提供部４３は、推定部４２による推定された、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを示すコンテンツを提供する例えば、図１の例において、提供部４３は、推定部４２による推定された利用者の行動の傾向を示すコンテンツを事業者端末２００に提供する。

【0093】

また、提供部４３は、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを、利用者の属性ごとに示す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、デモグラフィック属性やサイコグラフィック属性に基づくカテゴリに利用者を分類し、各カテゴリに属する各利用者群における、利益が提供される前後での利用者の行動の傾向を示すコンテンツを提供する。

【0094】

（学習部４４について）
学習部４４は、利益に関する情報が入力された場合に、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向との変化を示す情報を出力するようにモデルを学習する。例えば、図１の例において、学習部４４は、クーポン＃１に関する利益情報を入力した場合に、クーポン＃１が提供される前の利用者の行動の傾向と、クーポン＃１が提供された後の利用者の行動の傾向との変化を出力するようにモデルを学習する。

【0095】

（出力部４５について）
出力部４５は、新たな利益に関する情報をモデルに入力し、モデルから出力された情報に基づいて、当該利益の効果を示す情報を出力する。例えば、図１の例において、出力部４５は、事業者から新たなクーポンに関する利益情報を受け付けた場合に、当該利益情報をモデルに入力し、出力された情報に基づく情報を、当該事業者に出力する。

【0096】

〔４．情報処理のフロー〕
図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１０の情報処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。

【0097】

図５に示すように、情報処理装置１０は、所定の利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。行動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、行動情報を取得されるまで待機する。

【0098】

一方、行動情報を取得された場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、情報処理装置１０は、行動情報に基づいて、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを推定する（ステップＳ１０２）。続いて、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを示すコンテンツを提供し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。

【0099】

〔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。

【0100】

〔５－１．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。

【0101】

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。

【0102】

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。

【0103】

〔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、学習部４４と、出力部４５とを有する。取得部４１は、所定の利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を取得する。推定部４２は、取得部４１により取得された行動情報に基づいて、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを推定する。提供部４３は、推定部４２による推定された、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを示すコンテンツを提供する。学習部４４は、利益に関する情報が入力された場合に、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向との変化を示す情報を出力するようにモデルを学習する。出力部４５は、新たな利益に関する情報をモデルに入力し、モデルから出力された情報に基づいて、当該利益の効果を示す情報を出力する。

【0104】

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを推定し、推定した傾向を示すコンテンツを提供することができるため、利用者に利益が提供された前後での行動の傾向を把握することができる。

【0105】

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、利用者による所定の決済手段の利用履歴を示す行動情報を取得する。推定部４２は、利益が提供される前の利用者の利用履歴の傾向と、利益が提供された後の利用者の利用履歴の傾向とを推定してもよい。そして、推定部４２は、利益が提供される前の利用者の利用履歴の傾向と、利益が提供された後の利用者の利用履歴の傾向とを推定する。また、推定部４２は、利益が提供される前の利用者の決済手段による決済金額の傾向と、利益が提供された後の利用者の決済手段による決済金額の傾向とを推定する。また、推定部４２は、利益が提供される前の利用者の決済手段による決済の回数の傾向と、利益が提供された後の利用者の決済手段による決済の回数の傾向とを推定する。また、推定部４２は、所定の店舗に対する、利益が提供される前の利用者の決済手段による決済の傾向と、利益が提供された後の利用者の決済手段による決済の傾向とを推定する。また、推定部４２は、決済手段において用いる口座に対する、利益が提供される前の利用者の入金の傾向と、利益が提供された後の利用者の入金の傾向とを推定する。

【0106】

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利益が提供される前の利用者の所定の決済手段の利用履歴の傾向と、利益が提供された後の利用者の所定の決済手段の利用履歴の傾向とを推定し、推定した傾向を示すコンテンツを提供することができるため、利用者に利益が提供された前後での所定の決済手段の利用の傾向を把握することができる。

【0107】

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、利用者の位置情報を示す行動情報を取得する。そして、推定部４２は、利益が提供される前の利用者の位置情報の傾向と、利益が提供された後の利用者の位置情報の傾向とを推定する。また、推定部４２は、利益が提供される前に利用者が訪問した店舗の傾向と、利益が提供された後に利用者が訪問した店舗の傾向とを推定する。また、推定部４２は、所定の店舗に対する、利益が提供される前の利用者の訪問の傾向と、利益が提供された後の利用者の訪問の傾向とを推定する。

【0108】

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利益が提供される前の利用者の位置情報の傾向と、利益が提供された後の利用者の位置情報の傾向とを推定し、推定した傾向を示すコンテンツを提供することができるため、利用者に利益が提供された前後での位置情報の傾向を把握することができる。

【0109】

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、利用者の検索履歴を示す行動情報を取得する。そして、推定部４２は、利益が提供される前に利用者が入力した検索クエリの傾向と、利益が提供された後に利用者が入力した検索クエリの傾向とを推定する。

【0110】

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利益が提供される前に利用者が入力した検索クエリの傾向と、利益が提供された後に利用者が入力した検索クエリの傾向とを推定し、推定した傾向を示すコンテンツを提供することができるため、利用者に利益が提供された前後で入力した検索クエリの傾向を把握することができる。

【0111】

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、所定のサービスに対する利用者の投稿履歴を示す行動情報を取得する。そして、推定部４２は、利益が提供される前の利用者によるサービスへの投稿の傾向と、利益が提供された後の利用者によるサービスへの投稿の傾向とを推定する。

【0112】

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利益が提供される前に利用者の投稿の傾向と、利益が提供された後の利用者の投稿の傾向とを推定し、推定した傾向を示すコンテンツを提供することができるため、利用者に利益が提供された前後における所定のサービスへの投稿の傾向を把握することができる。

【0113】

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、利用者の購入履歴を示す行動情報を取得する。そして、推定部４２は、利益が提供される前に利用者が購入した取引対象の傾向と、利益が提供された後に利用者が購入した取引対象の傾向とを推定する。

【0114】

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利益が提供される前に利用者が購入した取引対象の傾向と、利益が提供された後に利用者が購入した取引対象の傾向とを推定し、推定した傾向を示すコンテンツを提供することができるため、利用者に利益が提供された前後における取引対象の購入の傾向を把握することができる。

【0115】

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、所定の店舗に対して利用可能な利益が提供された利用者の行動に関する行動情報を取得する。そして、推定部４２は、利益が提供される前の利用者の店舗に関連する行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の店舗に関連する行動の傾向とを推定する。

【0116】

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、店舗を管理するクーポンの提供者に対し、当該クーポンを提供した前後での当該店舗に対する利用者の行動の変化を示すコンテンツを提供することができるため、提供者がクーポンの効果を把握することができる。

【0117】

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、提供部４３は、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを、利用者の属性ごとに示すコンテンツを提供する。

【0118】

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者の属性ごとに、利益が提供される前の利用者の行動の傾向と、利益が提供された後の利用者の行動の傾向とを示すコンテンツを提供することができるため、利用者の属性ごとに、利益が提供された前後における行動の傾向を把握することができる。

【0119】

〔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。

【0120】

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。

【0121】

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。

【0122】

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。

【0123】

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。

【0124】

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。

【0125】

〔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。

【0126】

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。

【0127】

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】

【0128】

１０ 情報処理装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 店舗情報データベース
３２ 利用者情報データベース
３３ モデルデータベース
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 推定部
４３ 提供部
４４ 学習部
４５ 出力部
１００ 利用者端末
２００ 事業者端末

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【手続補正書】

【提出日】2024-06-03

【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】

所定の利益が提供される前の利用者の行動と、当該利益が提供された後の利用者の行動とに関する行動情報を取得し、記憶部に記憶する取得部と、
前記記憶部を参照し、前記行動情報に基づいて、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを特定する特定部と、
前記特定部による特定された、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを示すコンテンツを提供する提供部と
を有し、
前記取得部は、
前記利用者による所定の決済手段の利用履歴を示す前記行動情報を取得し、
前記特定部は、
前記利益が提供される前の前記利用者の前記決済手段による決済の回数の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の前記決済手段による決済の回数の傾向とを特定する
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記特定部は、
前記利益が提供される前の前記利用者の前記決済手段による決済金額の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の前記決済手段による決済金額の傾向とを特定する
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】

前記特定部は、
所定の店舗に対する、前記利益が提供される前の前記利用者の前記決済手段による決済の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の前記決済手段による決済の傾向とを特定する
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】

前記特定部は、
前記決済手段において用いる口座に対する、前記利益が提供される前の前記利用者の入金の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の入金の傾向とを特定する
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5】

前記取得部は、
前記利用者の購入履歴を示す前記行動情報を取得し、
前記特定部は、
前記利益が提供される前に前記利用者が購入した取引対象の傾向と、前記利益が提供された後に前記利用者が購入した取引対象の傾向とを特定する
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6】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定の利益が提供される前の利用者の行動と、当該利益が提供された後の利用者の行動とに関する行動情報を取得し、記憶部に記憶する取得工程と、
前記記憶部を参照し、前記行動情報に基づいて、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを特定する特定工程と、
前記特定工程による特定された、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを示すコンテンツを提供する提供工程と
を含み、
前記取得工程は、
前記利用者による所定の決済手段の利用履歴を示す前記行動情報を取得し、
前記特定工程は、
前記利益が提供される前の前記利用者の前記決済手段による決済の回数の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の前記決済手段による決済の回数の傾向とを特定する
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項7】

所定の利益が提供される前の利用者の行動と、当該利益が提供された後の利用者の行動とに関する行動情報を取得し、記憶部に記憶する取得手順と、
前記記憶部を参照し、前記行動情報に基づいて、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを特定する特定手順と、
前記特定手順による特定された、前記利益が提供される前の前記利用者の行動の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の行動の傾向とを示すコンテンツを提供する提供手順と
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記利用者による所定の決済手段の利用履歴を示す前記行動情報を取得し、
前記特定手順は、
前記利益が提供される前の前記利用者の前記決済手段による決済の回数の傾向と、前記利益が提供された後の前記利用者の前記決済手段による決済の回数の傾向とを特定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。