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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】P2024130643
(43)【公開日】2024-09-30
(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 30/08 20120101AFI20240920BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/08
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023040489
(22)【出願日】2023-03-15
(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】池松 香
【テーマコード（参考）】
5L030
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L030BB73
5L049BB73
(57)【要約】
【課題】利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】本開示に係る情報処理装置は、利用者端末から利用者が所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付ける受付部と、出品対象情報に基づいて、出品対象に対して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する推定部と、推定部が推定した質問事項を利用者端末に提供する提供部と、を備える。
【選択図】図３
【解決手段】本開示に係る情報処理装置は、利用者端末から利用者が所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付ける受付部と、出品対象情報に基づいて、出品対象に対して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する推定部と、推定部が推定した質問事項を利用者端末に提供する提供部と、を備える。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
利用者端末から利用者の所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付ける受付部と、
前記出品対象情報に基づいて、前記出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する推定部と、
前記推定部が推定した質問事項を前記利用者端末に提供する提供部と、
を備える、情報処理装置。
前記出品対象情報に基づいて、前記出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する推定部と、
前記推定部が推定した質問事項を前記利用者端末に提供する提供部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項2】
前記出品対象情報に、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれているか否かを判定する判定部と、をさらに含み、
前記推定部は、前記判定部が、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれていないと判定した項目に関する問い合わせメッセージを質問事項として推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記推定部は、前記判定部が、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれていないと判定した項目に関する問い合わせメッセージを質問事項として推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問を抽出する抽出部と、
抽出された前記質問に基づいて、当該質問に関する回答が前記出品対象情報に含まれているか否かを判定する判定部と、をさらに備え、
前記推定部は、当該質問に関する回答が前記出品対象情報に含まれていない質問を前記質問事項として推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
抽出された前記質問に基づいて、当該質問に関する回答が前記出品対象情報に含まれているか否かを判定する判定部と、をさらに備え、
前記推定部は、当該質問に関する回答が前記出品対象情報に含まれていない質問を前記質問事項として推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記推定部は、前記出品対象情報と、当該出品対象に関する他の利用者の質問事項との関係を学習した学習済みモデルを用いて、他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
利用者端末から利用者の所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付けるステップと、
前記出品対象情報に基づいて、前記出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定するステップと、
推定した質問事項を前記利用者端末に提供するステップと、
を含む、情報処理方法。
前記出品対象情報に基づいて、前記出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定するステップと、
推定した質問事項を前記利用者端末に提供するステップと、
を含む、情報処理方法。
【請求項6】
利用者端末から利用者の所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付けるステップと、
前記出品対象情報に基づいて、前記出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定するステップと、
推定した質問事項を前記利用者端末に提供するステップと、
をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。
前記出品対象情報に基づいて、前記出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定するステップと、
推定した質問事項を前記利用者端末に提供するステップと、
をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、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】
オークションサイトの商品説明の入力において、十分な説明がされているかを確認することが困難であった。商品説明が十分に記載されていないと、他の利用者から商品に関する質問が投稿されて、その度に質問に回答する必要があり手間が掛かっていた。
【0003】
例えば、下記の特許文献１には、ユーザが操作するユーザ端末からユーザの入力を受信する入力受信手段と、入力に応答してユーザ端末に出力する応答の内容を決定する応答決定手段と、入力に基づいて得られたワードによって、ユーザのユーザタイプを判定するユーザタイプ判定手段と、を備える情報提供システムであって、応答決定手段は、判定されたユーザのユーザタイプに基づいてユーザに対して提示する商品又はサービスを決定し、決定された商品又はサービスに関する情報を応答の内容に含めるよう制御することを特徴とする情報提供システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１７－６２７４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、上記の特許文献１に記載の情報提供システムは、ユーザの入力を受け付けて、ユーザのタイプに応じて、ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定し、決定された商品又はサービスに関する情報を応答することはできるものの、商品説明が十分になされているか否かについて助言を与えることはできなかった。
【0006】
本開示は上記課題を鑑み、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置、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】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る情報処理装置は、利用者端末から利用者の所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付ける受付部と、前記出品対象情報に基づいて、前記出品対象に対して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する推定部と、前記推定部が推定した質問事項を前記利用者端末に提供する提供部と、を備える。
【発明の効果】
【0008】
本開示によれば、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することができる。
【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、本開示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開示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。
【0011】
（実施形態）
〔１．実施形態に係る情報処理〕
〔１－１．実施形態に係る情報処理の一例〕
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。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００、利用者端末２００により実行される例を示す。以下、実施形態に係る情報処理についてステップごとに順を追って説明する。
〔１．実施形態に係る情報処理〕
〔１－１．実施形態に係る情報処理の一例〕
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。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００、利用者端末２００により実行される例を示す。以下、実施形態に係る情報処理についてステップごとに順を追って説明する。
【0012】
まず、情報処理装置１００は、利用者端末２００から出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付ける（ステップＳ１）。ここで、出品対象情報は、商品の説明、商品の画像、商品の値段、商品の数量などを含む情報であってよい。例えば、利用者端末２００は、商品説明を文章によって表したものを受け付ける文字入力ボックスを表示させて、利用者から商品説明の文章の入力を受け付けてよい。また、利用者端末２００は、商品画像のアップロードするボタンを表示させて、利用者から商品画像としてアップロードする画像の選択を受け付けてよい。また、利用者端末２００は、商品の値段、商品の数量を数字によって表したものを受け付ける数字入力ボックスを表示させて、利用者から商品の値段、商品の数量の数値の入力を受け付けてよい。情報処理装置１００は、利用者端末２００がこのようにして受け付けた出品対象情報を利用者端末２００から受け付ける。
【0013】
次に、情報処理装置１００は、出品対象に関して投稿される可能性がある質問事項を推定する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ１において受け付けた出品対象情報に含まれる商品の説明を表す文章に基づいて、出品対象に関して投稿される可能性がある質問事項を推定してよい。なお、出品対象に関して投稿される可能性がある質問事項の推定の具体的な方法については、後述して説明する。
【0014】
次に、情報処理装置１００は、他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を纏めたテーブルを生成する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１００は、図１に示すようなテーブルＴＢを生成する。図１に示すテーブルＴＢは、ステップＳ２において推定された質問事項を一覧表にして纏めたテーブルである。図１に示すように、テーブルＴＢには、質問事項ＩＤと、推定された質問事項が対応付けられている。なお、テーブルには、他の利用者から投稿される可能性が高い順に、ステップＳ２において推定された質問事項を上から順に並べられていてもよい。
【0015】
次に、情報処理装置１００は、推定した質問事項を纏めたテーブルを利用者端末２００に提供する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、利用者端末２００にステップＳ３において生成したテーブルを表示させることによって提供してよい。
【0016】
これによれば、出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問を推定して、当該の質問に関する情報を利用者に提供することができる。そのため、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0017】
〔１－２．実施形態に係る情報処理の他の例〕
情報処理装置１００は、出品対象情報に、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれているか否かを判定し、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれていないと判定した項目に関する問い合わせメッセージを質問事項として推定する。
情報処理装置１００は、出品対象情報に、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれているか否かを判定し、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれていないと判定した項目に関する問い合わせメッセージを質問事項として推定する。
【0018】
この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、図１に示したステップＳ１と同じ処理を実行する。ステップＳ１は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
【0019】
次に、情報処理装置１００は、出品対象情報に、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれているか否かを判定する（ステップＳ２－Ａ）。例えば、後述して説明する情報処理装置１００のルール情報記憶部１２１に出品対象情報に含まれるべき情報に関するルールを記憶しておいて、当該のルールが示す項目に関する情報が含まれているか否かを判定してよい。例えば、商品が洋服である場合であれば、洋服の着丈、洋服の袖丈などに関する情報が含まれているかといったルールが記憶されていてよい。また、商品が本である場合であれば、本の購入日や、本の状態、本の汚れや損傷の有無などに関する情報が含まれているかといったルールが記憶されていてよい。
【0020】
次に、情報処理装置１００は、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれていていないと判定した項目に関する問い合わせメッセージを質問事項として推定する（ステップＳ２－Ｂ）。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ１において受け付けた出品対象情報が示す商品が洋服である場合に、洋服の着丈に関する情報が含まれていないと判定された場合であれば、「この洋服の着丈を教えてください。」という質問事項を推定する。また、情報処理装置１００は、ステップＳ１において受け付けた出品対象情報が示す商品が本である場合に、本の購入日に関する情報が含まれていないと判定された場合であれば、「この本の購入日を教えてください。」という質問事項を推定する。
【0021】
次に、情報処理装置１００は、図１に示したステップＳ３、及びＳ４と同じ処理を実行する。ステップＳ３、及びＳ４は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
【0022】
これによれば、あらかじめ定められた項目に関する情報に基づいて、出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問を推定して、当該の質問に関する情報を利用者に提供することができる。そのため、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0023】
〔１－３．実施形態に係る情報処理の他の例〕
情報処理装置１００は、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問を抽出し、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問に基づいて、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれているか否かを判定し、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれていない質問を質問事項として推定する。
情報処理装置１００は、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問を抽出し、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問に基づいて、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれているか否かを判定し、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれていない質問を質問事項として推定する。
【0024】
この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、図１に示したステップＳ１と同じ処理を実行する。ステップＳ１は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
【0025】
次に、情報処理装置１００は、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問を抽出する（ステップＳ２－Ｃ）。ここで、情報処理装置１００には、出品対象に関して利用者から投稿された質問に関する情報が商品のカテゴリごとに記憶されている。そのため、情報処理装置１００は、ステップＳ１において受け付けた出品対象情報に含まれる商品のカテゴリの情報に基づいて、質問情報記憶部１２２から出品対象の商品と同じカテゴリの商品に関して利用者から投稿された質問を抽出する。
【0026】
次に、情報処理装置１００は、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問に基づいて、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれているか否かを判定する（ステップＳ２－Ｄ）。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ２－Ｃにおいて抽出された質問の文章が問うている内容を質問の文章を分類することによって把握して、把握した問うている内容が出品対象情報に含まれているか否かを判定してよい。
【0027】
次に、情報処理装置１００は、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれていない質問を質問事項として推定する（ステップＳ２－Ｅ）。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ２－Ｄにおいて、質問に関する回答が含まれていないと判定された質問を他の利用者から投稿される可能性がある質問事項として推定する。具体的な例を挙げて説明すると、商品が洋服である場合に、ステップＳ２－Ｃにおいて抽出された質問が「この洋服の袖丈を教えて下さい。」という質問であったとする。そして、情報処理装置１００が、ステップＳ２－Ｄにおいて当該の質問が出品対象情報に含まれていないと判定したとする。この場合、情報処理装置１００は、「この洋服の袖丈を教えて下さい。」という質問を他の利用者から投稿される可能性がある質問として推定する。
【0028】
次に、情報処理装置１００は、図１に示したステップＳ３、及びＳ４と同じ処理を実行する。ステップＳ３、及びＳ４は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
【0029】
これによれば、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問に基づいて、出品対象について他の利用者から投稿される可能性がある質問を推定することができる。そのため、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0030】
〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて実施形態に係る情報処理システム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システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、ネットワークＮを有する。以下、これらの構成について簡単に順を追って説明する。
次に、図２を用いて実施形態に係る情報処理システム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システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、ネットワークＮを有する。以下、これらの構成について簡単に順を追って説明する。
【0031】
情報処理装置１００は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＷＳ（Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）、サーバの機能を備えるコンピュータなどの情報処理装置であってよい。情報処理装置１００は、例えば、利用者端末２００からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。
【0032】
利用者端末２００は、利用者が利用する情報処理装置である。利用者端末２００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、利用者端末２００がスマートフォンである場合を示している。
【0033】
ネットワークＮは、情報処理装置１００と、利用者端末２００を有線、又は無線により相互に通信可能に接続する。ネットワークＮが有線の場合は、ＩＥＥＥ８０２．３に規定されるイーサネット（登録商標）（ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標））により実現されてよい。また、ネットワークＮが無線の場合は、ＩＥＥＥ８０２．１１に規定される無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）により実現されてよい。
【0034】
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。
次に、図３を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。
【0035】
【0036】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード等によって実現される。そして、通信部１１０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２００などとの間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード等によって実現される。そして、通信部１１０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２００などとの間で情報の送受信を行う。
【0037】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、主記憶装置と外部記憶装置とを備える。主記憶装置は、制御部１３０が実行するプログラム、あるいは制御部１３０が処理するデータを記憶する。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）等のような半導体メモリ素子によって実現されてよい。外部記憶装置は、制御部１３０が処理するデータを保存する。外部記憶装置は、例えば、ハードディスクやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、磁気テープ、光ディスク等によって実現されてよい。
記憶部１２０は、主記憶装置と外部記憶装置とを備える。主記憶装置は、制御部１３０が実行するプログラム、あるいは制御部１３０が処理するデータを記憶する。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）等のような半導体メモリ素子によって実現されてよい。外部記憶装置は、制御部１３０が処理するデータを保存する。外部記憶装置は、例えば、ハードディスクやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、磁気テープ、光ディスク等によって実現されてよい。
【0038】
図３に示すように、記憶部１２０は、ルール情報記憶部１２１と、質問情報記憶部１２２と、モデル記憶部１２３と、を有する。以下、これらの構成について順を追って説明する。
【0039】
（ルール情報記憶部１２１について）
ルール情報記憶部１２１は、ルール情報に関係する情報を記憶する。ここで、図４を用いて、ルール情報記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置のルール情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
ルール情報記憶部１２１は、ルール情報に関係する情報を記憶する。ここで、図４を用いて、ルール情報記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置のルール情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【0040】
図４に示す例において、ルール情報記憶部１２１は、「ルールＩＤ」、「ルール内容」、「優先順位」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
【0041】
「ルールＩＤ」は、ルールを識別する識別子であり、文字列や番号などによって表される。「ルール内容」は、「ルールＩＤ」により識別されるルールの内容を示す情報である。「優先順位」は、「ルールＩＤ」により識別されるルールの優先順位を示す情報である。
【0042】
すなわち、図４においては、ルールＩＤ「ＲＬＩＤ＃１」により識別されるルールのルール内容が「ＲＬ＃１」であり、当該のルールの優先順位が「ＰＲＩＯ＃１」であるとして記憶されている例が示されている。
【0043】
なお、ルール情報記憶部１２１に記憶される情報は、「ルールＩＤ」、「ルール内容」、「優先順位」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意のルール情報に関係する情報が記憶されてよい。
【0044】
（質問情報記憶部１２２について）
質問情報記憶部１２２は、質問情報に関係する情報を記憶する。ここで、図５を用いて、質問情報記憶部１２２が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置の質問情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
質問情報記憶部１２２は、質問情報に関係する情報を記憶する。ここで、図５を用いて、質問情報記憶部１２２が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置の質問情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【0045】
図５に示す例において、質問情報記憶部１２２は、「アカウントＩＤ」、「質問内容」、「投稿日時」、「出品対象」、「カテゴリ」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
【0046】
「アカウントＩＤ」は、アカウントを識別する識別子であり、文字列や番号などによって表される。「質問内容」は、「アカウントＩＤ」により識別されるアカウントによって投稿された質問の内容を示す情報である。「投稿日時」は、「アカウントＩＤ」により識別されるアカウントによって投稿された質問を投稿した日時を示す情報である。「出品対象」は、「アカウントＩＤ」により識別されるアカウントによって質問が投稿された対象の商品に関する情報である。「カテゴリ」は、「出品対象」が示す商品のカテゴリを示す情報である。
【0047】
すなわち、図５においては、アカウントＩＤ「ＡＣＩＤ＃１」により識別されるアカウントにより投稿された質問内容が「ＱＥＳ＃１」であり、当該の質問の投稿日時が「ＰＳＴＭ＃１」であり、当該の質問が投稿された出品対象が「ＥＸＴＧ＃１」であり、当該の出品対象のカテゴリが「ＣＴＧ＃１」であることを示している。
【0048】
なお、質問情報記憶部１２２に記憶される情報は、「アカウントＩＤ」、「質問内容」、「投稿日時」、「出品対象」、「カテゴリ」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の質問情報に関係する情報が記憶されてよい。
【0049】
（モデル記憶部１２３について）
モデル記憶部１２３は、商品説明に関する利用者の質問を予測するモデルに関係する情報を記憶する。ここで、図６を用いて、モデル記憶部１２３が記憶する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置のモデル記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
モデル記憶部１２３は、商品説明に関する利用者の質問を予測するモデルに関係する情報を記憶する。ここで、図６を用いて、モデル記憶部１２３が記憶する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置のモデル記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【0050】
図６に示す例において、モデル記憶部１２３は、「モデルＩＤ」、「モデルデータ」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
【0051】
「モデルＩＤ」は、モデルを識別する識別子であり、文字列や番号によって表される。「モデルデータ」は、モデルルのモデルデータを示す。例えば、モデルは、ニューラルネットワークなどであってよい。
【0052】
すなわち、図６において、モデルＩＤ「Ｍ＃１」で識別されるモデルは、モデルＭ＃１を示す。また、モデルデータ「ＭＤＴ＃１」は、モデルＭ＃１のモデルデータを示す。
【0053】
ここで、モデルがニューラルネットワークである場合は、モデルデータ「ＭＤＴ＃１」には、例えば、ニューラルネットワークを構成する複数の層のそれぞれに含まれるノードが互いにどのように結合するかという結合情報や、結合されたノード間で入出力される数値に掛け合わされる結合係数などの各種情報が含まれる。
【0054】
なお、モデル記憶部１２３に記憶される情報は、「モデルＩＤ」、「モデルデータ」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意のモデルに関係する情報が記憶されてよい。
【0055】
（制御部１３０について）
次に、図３に戻って、制御部１３０について説明する。制御部１３０は、情報処理装置１００を制御するコントローラ（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１００の記憶部１２０に記憶されている各種プログラムを読み出して、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１３０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てもよい。
次に、図３に戻って、制御部１３０について説明する。制御部１３０は、情報処理装置１００を制御するコントローラ（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１００の記憶部１２０に記憶されている各種プログラムを読み出して、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１３０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てもよい。
【0056】
制御部１３０は、図３に示すように、受付部１３１と、判定部１３２と、抽出部１３３と、推定部１３４と、生成部１３５と、提供部１３６と、を有する。制御部１３０は、記憶部１２０からプログラムを読み出して、ＲＡＭを作業領域として実行することで、これらの機能を実現して、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。以下、これらの処理を、順を追って説明する。
【0057】
（受付部１３１について）
受付部１３１は、利用者端末２００から利用者の所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付ける。ここで、所定の商取引サイトとは、フリーマーケットサイトや、オークションサイトなどの利用者の間で商品の取引が可能な電子商取引（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトであってよい。また、出品対象情報は、商品の説明、商品の画像、商品の値段、商品の数量などを含む情報であってよい。
受付部１３１は、利用者端末２００から利用者の所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付ける。ここで、所定の商取引サイトとは、フリーマーケットサイトや、オークションサイトなどの利用者の間で商品の取引が可能な電子商取引（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトであってよい。また、出品対象情報は、商品の説明、商品の画像、商品の値段、商品の数量などを含む情報であってよい。
【0058】
上述したように、受付部１３１は、利用者から受け付けた出品対象情報を、利用者端末２００を介して受け付ける。利用者端末２００は、商品説明を文章によって表したものを受け付ける文字入力ボックスを表示させて、利用者から商品説明の文章の入力を受け付ける。また、利用者端末２００は、商品画像のアップロードするボタンを表示させて、利用者から商品画像としてアップロードする画像の選択を受け付ける。また、利用者端末２００は、商品の値段、商品の数量を数字によって表したものを受け付ける数字入力ボックスを表示させて、利用者から商品の値段、商品の数量の数値の入力を受け付ける。受付部１３１は、利用者端末２００がこのようにして受け付けた出品対象情報を利用者端末２００から受け付ける。
【0059】
（判定部１３２について）
判定部１３２は、出品対象情報に所定の情報が含まれているか否かを判定する。判定部１３２の具体的な処理について以下に説明する。
判定部１３２は、出品対象情報に所定の情報が含まれているか否かを判定する。判定部１３２の具体的な処理について以下に説明する。
【0060】
例えば、判定部１３２は、出品対象情報に、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれているか否かを判定する。上述したように、ルール情報記憶部１２１には、出品対象情報に含まれるべき情報に関するルールが記憶されている。判定部１３２は、当該のルールが示す項目に関する情報が出品対象情報に含まれているか否かを判定する。例えば、ルール情報記憶部１２１には、商品が洋服である場合であれば、洋服の着丈、洋服の袖丈などに関する情報が含まれているかといったルールが記憶されていてよい。また、ルール情報記憶部１２１には、商品が本である場合であれば、本の購入日や、本の状態、本の汚れや損傷の有無などに関する情報が含まれているかといったルールが記憶されていてよい。判定部１３２は、出品対象情報にこのような項目に関する情報が含まれているか否かを判定する。
【0061】
また、判定部１３２は、抽出部１３３により抽出された質問に基づいて、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれているか否かを判定する。例えば、判定部１３２は、後述して説明する抽出部１３３が抽出した質問の文章が問うている内容を質問の文章を分類することによって把握して、把握した問うている内容が出品対象情報に含まれているか否かを判定してよい。
【0062】
（抽出部１３３について）
抽出部１３３は、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問を抽出する。上述したように、質問情報記憶部１２２には、出品対象に関して利用者から投稿された質問に関する情報が記憶されている。そのため、抽出部１３３は、受付部１３１において受け付けた出品対象情報に含まれる商品のカテゴリの情報に基づいて、質問情報記憶部１２２から出品対象の商品と同じカテゴリの商品に関して利用者から投稿された質問を抽出する。
抽出部１３３は、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問を抽出する。上述したように、質問情報記憶部１２２には、出品対象に関して利用者から投稿された質問に関する情報が記憶されている。そのため、抽出部１３３は、受付部１３１において受け付けた出品対象情報に含まれる商品のカテゴリの情報に基づいて、質問情報記憶部１２２から出品対象の商品と同じカテゴリの商品に関して利用者から投稿された質問を抽出する。
【0063】
（推定部１３４について）
推定部１３４は、出品対象情報に基づいて、出品対象に対して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する。推定部１３４の具体的な処理について以下に説明する。
推定部１３４は、出品対象情報に基づいて、出品対象に対して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する。推定部１３４の具体的な処理について以下に説明する。
【0064】
例えば、推定部１３４は、判定部１３２が、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれていないと判定した項目に関する問い合わせメッセージを質問事項として推定する。推定部１３４は、商品が洋服である場合に、洋服の着丈に関する情報が含まれていないと判定された場合であれば、「この洋服の着丈を教えてください。」という質問事項を推定する。また、推定部１３４は、商品が本である場合に、本の購入日に関する情報が含まれていないと判定された場合であれば、「この本の購入日を教えてください。」という質問事項を推定する。
【0065】
また、推定部１３４は、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれていない質問を質問事項として推定する。例えば、推定部１３４は、判定部１３２が、質問に関する回答が含まれていないと判定された質問を他の利用者から投稿される可能性がある質問事項として推定する。具体的な例を挙げて説明すると、商品が洋服である場合に、抽出部１３３において抽出された質問が「この洋服の袖丈を教えて下さい。」という質問であったとする。そして、判定部１３２が、当該の質問が出品対象情報に含まれていないと判定したとする。この場合、推定部１３４は、「この洋服の袖丈を教えて下さい。」という質問を他の利用者から投稿される可能性がある質問として推定する。
【0066】
また、推定部１３４は、出品対象情報と、当該出品対象に対して他の利用者の質問事項との関係を学習した学習済みモデルを用いて、他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する。例えば、利用者から受け付けた出品対象情報と、当該の出品対象情報に対する他の利用者の質問事項に関するデータを蓄積する。そして、学習用のモデルに対して、出品対象情報と、当該の出品対象情報に対する他の利用者の質問事項に関するデータを学習用データとして与えて、両者の関係を学習させる。この場合の学習用のモデルには、、例えば、ＧＰＴ－３（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ－３）や、ＢＥＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ）などを用いてよい。これにより、出品対象情報を入力すると、当該の出品対象に対して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定することができる。
【0067】
（生成部１３５について）
生成部１３５は、他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を纏めたテーブルを生成する。例えば、生成部１３５は、図１に示すようなテーブルＴＢを生成する。図１に示すテーブルＴＢは、推定部１３４において推定された質問事項を一覧表にして纏めたテーブルである。図１に示すように、テーブルＴＢには、質問事項ＩＤと、推定された質問事項が対応付けられている。なお、テーブルには、他の利用者から投稿される可能性が高い順に、ステップＳ２において推定された質問事項を上から順に並べられていてもよい。
生成部１３５は、他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を纏めたテーブルを生成する。例えば、生成部１３５は、図１に示すようなテーブルＴＢを生成する。図１に示すテーブルＴＢは、推定部１３４において推定された質問事項を一覧表にして纏めたテーブルである。図１に示すように、テーブルＴＢには、質問事項ＩＤと、推定された質問事項が対応付けられている。なお、テーブルには、他の利用者から投稿される可能性が高い順に、ステップＳ２において推定された質問事項を上から順に並べられていてもよい。
【0068】
（提供部１３６について）
提供部１３６は、推定部１３４が推定した質問事項を利用者端末２００に提供する。例えば、提供部１３６は、生成部１３５が生成した推定部１３４が推定した質問事項を纏めたテーブルを利用者端末２００に提供してよい。
提供部１３６は、推定部１３４が推定した質問事項を利用者端末２００に提供する。例えば、提供部１３６は、生成部１３５が生成した推定部１３４が推定した質問事項を纏めたテーブルを利用者端末２００に提供してよい。
【0069】
〔４．利用者端末の構成〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る利用者端末２００の構成について説明する。図７は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図７に示すように、利用者端末２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、出力部２３０と、制御部２４０を有する。
次に、図７を用いて、実施形態に係る利用者端末２００の構成について説明する。図７は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図７に示すように、利用者端末２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、出力部２３０と、制御部２４０を有する。
【0070】
通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ、無線ＬＡＮカード等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で各種の情報の送受信を行う。
【0071】
入力部２２０は、利用者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部２２０は、タッチパネルにより表示面（例えば出力部２３０）を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部２２０は、利用者端末２００に設けられたボタンや、利用者端末２００に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
【0072】
出力部２３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等によって実現されるタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、利用者端末２００は、入力部２２０がタッチパネルである場合は、出力部２３０である表示画面により利用者の入力を受け付け、利用者への出力も行う。また、出力部２３０は、スピーカーであってもよく、スピーカーにより音声を出力してよい。
【0073】
制御部２４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、利用者端末２００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２４０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。
【0074】
図７に示すように、制御部２４０は、受付部２４１と、提供部２４２と、を有する。
【0075】
受付部２４１は、利用者から各種の情報を受け付ける。例えば、受付部２４１は、出力部２３０に商品説明を文章によって表したものを受け付ける文字入力ボックスを表示させて、利用者から商品説明の文章の入力を受け付けてよい。また、受付部２４１は、出力部２３０に商品画像をアップロードするボタンを表示させて、利用者から商品画像としてアップロードする画像の選択を受け付けてよい。また、受付部２４１は、出力部２３０に商品の値段、商品の数量を数字によって表したものを受け付ける数字入力ボックスを表示させて、利用者から商品の値段、商品の数量の数値の入力を受け付けてよい。
【0076】
提供部２４２は、利用者に各種の情報を提供する。例えば、提供部２４２は、情報処理装置１００の提供部から提供された他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を纏めたテーブルを、利用者に提供する。具体的には、提供部２４２は、出力部２３０に他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を纏めたテーブルを表示させることによって、当該の情報を利用者に提供してよい。
【0077】
〔５．情報処理のフロー〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。以下、図８に示すフローチャートに沿って、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。
次に、図８を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。以下、図８に示すフローチャートに沿って、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。
【0078】
まず、情報処理装置１００は、出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付ける（ステップＳ１０１）。次に、情報処理装置１００は、出品対象に対して投稿される可能性がある質問事項を推定する（ステップＳ１０２）。そして、情報処理装置１００は、利用者に提供する質問事項を纏めたテーブルを生成する（ステップＳ１０３）。そして、情報処理装置１００は、推定した質問事項を利用者端末２００に提供する（ステップＳ１０４）。
【0079】
これによれば、出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問を推定して、当該の質問に関する情報を利用者に提供することができる。そのため、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0080】
〔６．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９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９は、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。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図９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９は、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。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【0081】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一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記憶される記憶装置であり、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現される。
【0082】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）やＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【0083】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＰＤ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ Ｄｉｓｋ）等の光学記録媒体、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【0084】
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【0085】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【0086】
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、情報処理装置１００の制御部１３０の機能を実現する。
【0087】
〔７．構成と効果〕
本開示に係る情報処理装置１００は、利用者端末２００から利用者の所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付ける受付部１３１と、出品対象情報に基づいて、出品対象に対して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する推定部１３４と、推定部１３４が推定した質問事項を利用者端末２００に提供する提供部１３６と、を備える。
本開示に係る情報処理装置１００は、利用者端末２００から利用者の所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付ける受付部１３１と、出品対象情報に基づいて、出品対象に対して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する推定部１３４と、推定部１３４が推定した質問事項を利用者端末２００に提供する提供部１３６と、を備える。
【0088】
この構成によれば、出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問を推定して、当該の質問に関する情報を利用者に提供することができる。そのため、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0089】
本開示に係る情報処理装置１００は、出品対象情報に、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれているか否かを判定する判定部１３２と、をさらに含み、推定部１３４は、判定部１３２が、あらかじめ定められた項目に関する情報が含まれていないと判定した項目に関する問い合わせメッセージを質問事項として推定する。
【0090】
この構成によれば、あらかじめ定められた項目に関する情報に基づいて、出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問を推定して、当該の質問に関する情報を利用者に提供することができる。そのため、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0091】
本開示に係る情報処理装置１００は、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問を抽出する抽出部１３３と、抽出された質問に基づいて、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれているか否かを判定する判定部１３２と、をさらに備え、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれているか否かを判定し、推定部１３４は、当該質問に関する回答が出品対象情報に含まれていない質問を質問事項として推定する。
【0092】
この構成によれば、出品対象と同じカテゴリの商品について投稿された質問に基づいて、出品対象について他の利用者から投稿される可能性がある質問を推定することができる。そのため、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0093】
本開示に係る情報処理装置１００の推定部１３４は、出品対象情報と、当該出品対象に対する他の利用者の質問事項との関係を学習した学習済みモデルを用いて、他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定する。
【0094】
この構成によれば、学習済みモデルを用いて出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問を推定して、当該の質問に関する情報を利用者に提供することができる。そのため、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0095】
本開示に係る情報処理方法は、利用者端末２００から利用者の所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付けるステップと、出品対象情報に基づいて、出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定するステップと、推定した質問事項を利用者端末２００に提供するステップと、を含む。
【0096】
この構成によれば、出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問を推定して、当該の質問に関する情報を利用者に提供することができる。そのため、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理方法を提供することができる。
【0097】
本開示に係る情報処理プログラムは、利用者端末２００から利用者の所定の商取引サイトへの出品対象に関する説明を示す出品対象情報を受け付けるステップと、出品対象情報に基づいて、出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問事項を推定するステップと、推定した質問事項を利用者端末２００に提供するステップと、をコンピュータに実行させる。
【0098】
この構成によれば、出品対象に関して他の利用者から投稿される可能性がある質問を推定して、当該の質問に関する情報を利用者に提供することができる。そのため、利用者による商品説明の記載を適切に補助することができる情報処理プログラムを提供することができる。
【0099】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、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。
【0100】
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、受付部１３１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】
【0101】
１ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ ルール情報記憶部
１２２ 質問情報記憶部
１２３ モデル記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 判定部
１３３ 抽出部
１３４ 推定部
１３５ 生成部
１３６ 提供部
２００ 利用者端末
２１０ 通信部
２２０ 入力部
２３０ 出力部
２４０ 制御部
２４１ 受付部
２４２ 提供部
Ｎ ネットワーク
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ ルール情報記憶部
１２２ 質問情報記憶部
１２３ モデル記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 判定部
１３３ 抽出部
１３４ 推定部
１３５ 生成部
１３６ 提供部
２００ 利用者端末
２１０ 通信部
２２０ 入力部
２３０ 出力部
２４０ 制御部
２４１ 受付部
２４２ 提供部
Ｎ ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】