ホーム > 特許ランキング > ＬＩＮＥヤフー株式会社
(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】P2024158436
(43)【公開日】2024-11-08
(54)【発明の名称】情報処理装置、プログラム、情報処理方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0241 20230101AFI20241031BHJP
G06F 40/103 20200101ALI20241031BHJP
G06T 11/60 20060101ALI20241031BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/0241 444
G06F40/103
G06T11/60 100A
【審査請求】有
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023073635
(22)【出願日】2023-04-27
(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】110001759
【氏名又は名称】弁理士法人よつ葉国際特許事務所
(74)【代理人】
【識別番号】100093687
【弁理士】
【氏名又は名称】富崎 元成
(74)【代理人】
【識別番号】100168468
【弁理士】
【氏名又は名称】富崎 曜
(74)【代理人】
【識別番号】100166176
【弁理士】
【氏名又は名称】加美山 豊
(72)【発明者】
【氏名】長内 淳樹
(72)【発明者】
【氏名】ツウン ニア
(72)【発明者】
【氏名】横尾 修平
(72)【発明者】
【氏名】岡本 大和
(72)【発明者】
【氏名】近藤 雅芳
(72)【発明者】
【氏名】井尻 善久
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 敏紀
(72)【発明者】
【氏名】牧田 光晴
【テーマコード（参考）】
5B050
5B109
5L030
5L049
【Ｆターム（参考）】
5B050AA03
5B050BA06
5B050BA16
5B050BA20
5B050CA07
5B050CA08
5B050DA01
5B050EA06
5B050EA19
5B050FA02
5B050FA05
5B109ND02
5L030BB08
5L049BB08
(57)【要約】
【課題】異なる要素に基づくコンテンツを取得するための手法を提案する。
【解決手段】情報処理装置は、入力情報を取得する取得部と、入力情報から、第１要素および第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを出力する出力部と、を備える。
【選択図】図１－１
【解決手段】情報処理装置は、入力情報を取得する取得部と、入力情報から、第１要素および第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを出力する出力部と、を備える。
【選択図】図１－１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
入力情報を取得する取得部と、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを出力する出力部と、
を備える情報処理装置。
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを出力する出力部と、
を備える情報処理装置。
【請求項2】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記入力情報は、テキストデータと画像データの少なくとも一方を含み、
前記コンテンツは、テキストデータと画像データの少なくとも一方を含む、
情報処理装置。
前記入力情報は、テキストデータと画像データの少なくとも一方を含み、
前記コンテンツは、テキストデータと画像データの少なくとも一方を含む、
情報処理装置。
【請求項3】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記第２要素は、前記入力情報に基づいて生成された前記第１要素の出力形態に関する要素である、
情報処理装置。
前記第２要素は、前記入力情報に基づいて生成された前記第１要素の出力形態に関する要素である、
情報処理装置。
【請求項4】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記第１要素は、テキストであり、
前記第２要素は、前記テキストの文字の色と前記テキストの文字のフォントスタイルの少なくとも一方を含む、
情報処理装置。
前記第１要素は、テキストであり、
前記第２要素は、前記テキストの文字の色と前記テキストの文字のフォントスタイルの少なくとも一方を含む、
情報処理装置。
【請求項5】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記入力情報は、テキストデータであり、
前記第１要素は、前記入力情報のテキストとは異なるテキストである、
情報処理装置。
前記入力情報は、テキストデータであり、
前記第１要素は、前記入力情報のテキストとは異なるテキストである、
情報処理装置。
【請求項6】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記コンテンツは、前記画像データであり、
前記第１要素は、テキストであり、
前記第２要素は、前記画像データの画像における前記テキストのレイアウトと前記画像の色の少なくとも一方を含む、
情報処理装置。
前記コンテンツは、前記画像データであり、
前記第１要素は、テキストであり、
前記第２要素は、前記画像データの画像における前記テキストのレイアウトと前記画像の色の少なくとも一方を含む、
情報処理装置。
【請求項7】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記入力情報は、ユーザによって入力された情報であり、前記第１要素と前記第２要素の少なくとも一方に関する設定情報を含む、
情報処理装置。
前記入力情報は、ユーザによって入力された情報であり、前記第１要素と前記第２要素の少なくとも一方に関する設定情報を含む、
情報処理装置。
【請求項8】
請求項７に記載の情報処理装置であって、
前記入力情報は、少なくともテキストデータと、前記第２要素に関する前記設定情報とを含み、
前記コンテンツは、画像データであり、
前記第１要素は、前記テキストデータに基づくテキストであり、
前記第２要素は、前記設定情報に基づく、前記画像データの画像における前記テキストの文字の色と、前記画像における前記テキストの文字のフォントスタイルと、前記画像における前記テキストのレイアウトと、前記画像の色の１以上を含む、
情報処理装置。
前記入力情報は、少なくともテキストデータと、前記第２要素に関する前記設定情報とを含み、
前記コンテンツは、画像データであり、
前記第１要素は、前記テキストデータに基づくテキストであり、
前記第２要素は、前記設定情報に基づく、前記画像データの画像における前記テキストの文字の色と、前記画像における前記テキストの文字のフォントスタイルと、前記画像における前記テキストのレイアウトと、前記画像の色の１以上を含む、
情報処理装置。
【請求項9】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記出力部は、複数生成された前記コンテンツを出力し、
ユーザの入力に基づいて前記コンテンツを選択する選択部を備える、
情報処理装置。
前記出力部は、複数生成された前記コンテンツを出力し、
ユーザの入力に基づいて前記コンテンツを選択する選択部を備える、
情報処理装置。
【請求項10】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記取得部は、さらに前記出力部によって出力された前記コンテンツに基づく前記入力情報を取得する、
情報処理装置。
前記取得部は、さらに前記出力部によって出力された前記コンテンツに基づく前記入力情報を取得する、
情報処理装置。
【請求項11】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記コンテンツは広告であり、
前記取得部は、さらに前記広告の効果に関する効果情報を取得する、
情報処理装置。
前記コンテンツは広告であり、
前記取得部は、さらに前記広告の効果に関する効果情報を取得する、
情報処理装置。
【請求項12】
請求項１１に記載の情報処理装置であって、
前記取得部は、第１広告に基づく前記入力情報を取得し、
前記出力部は、さらに前記入力情報と、前記効果情報とに基づいて生成された第２広告を出力する、
情報処理装置。
前記取得部は、第１広告に基づく前記入力情報を取得し、
前記出力部は、さらに前記入力情報と、前記効果情報とに基づいて生成された第２広告を出力する、
情報処理装置。
【請求項13】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記第２要素を記憶する記憶部を備え、
前記出力部は、前記入力情報と、前記記憶部に記憶された前記第２要素に基づいて生成された前記コンテンツを出力する、
情報処理装置。
前記第２要素を記憶する記憶部を備え、
前記出力部は、前記入力情報と、前記記憶部に記憶された前記第２要素に基づいて生成された前記コンテンツを出力する、
情報処理装置。
【請求項14】
請求項１３に記載の情報処理装置であって、
前記出力部は、第１ユーザの入力に基づく第１入力情報と、前記記憶部に記憶された前記第２要素に基づいて生成された前記コンテンツを出力し、前記１ユーザとは異なる第２ユーザの入力に基づく第２入力情報と、前記記憶部に記憶された前記第２要素に基づいて生成された前記コンテンツを出力する、
情報処理装置。
前記出力部は、第１ユーザの入力に基づく第１入力情報と、前記記憶部に記憶された前記第２要素に基づいて生成された前記コンテンツを出力し、前記１ユーザとは異なる第２ユーザの入力に基づく第２入力情報と、前記記憶部に記憶された前記第２要素に基づいて生成された前記コンテンツを出力する、
情報処理装置。
【請求項15】
情報処理装置によって実行されるプログラムであって、
入力情報を前記情報処理装置の取得部によって取得することと、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを前記情報処理装置の出力部によって出力することと、
が前記情報処理装置によって実行されるプログラム。
入力情報を前記情報処理装置の取得部によって取得することと、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを前記情報処理装置の出力部によって出力することと、
が前記情報処理装置によって実行されるプログラム。
【請求項16】
情報処理装置の情報処理方法であって、
入力情報を前記情報処理装置の取得部によって取得することと、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを前記情報処理装置の出力部によって出力することと、
を含む情報処理方法。
入力情報を前記情報処理装置の取得部によって取得することと、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを前記情報処理装置の出力部によって出力することと、
を含む情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理装置、プログラム、情報処理方法等に関する。
【背景技術】
【0002】
例えば特許文献１には、広告文章を自動生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２１－１４０２２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１の技術では、例えば異なる複数の要素に基づくキャッチフレーズ、商品説明文、商品画像、広告、チラシ、ポスター、アート作品等のコンテンツを取得することは困難である。
【0005】
本発明は、入力情報から、異なる要素に基づくコンテンツを取得するための手法を提案することを目的の１つとする。
【0006】
本発明の第１の態様によると、情報処理装置は、入力情報を取得する取得部と、入力情報から、第１要素および第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを出力する出力部と、を備える。
本発明の第２の態様によると、情報処理装置によって実行されるプログラムは、入力情報を前記情報処理装置の取得部によって取得することと、入力情報から、第１要素および第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを情報処理装置の出力部によって出力することと、が情報処理装置によって実行される。
本発明の第３の態様によると、情報処理装置の情報処理方法は、入力情報を情報処理装置の取得部によって取得することと、入力情報から、第１要素および第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを情報処理装置の出力部によって出力することと、を含む。
本発明の第２の態様によると、情報処理装置によって実行されるプログラムは、入力情報を前記情報処理装置の取得部によって取得することと、入力情報から、第１要素および第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを情報処理装置の出力部によって出力することと、が情報処理装置によって実行される。
本発明の第３の態様によると、情報処理装置の情報処理方法は、入力情報を情報処理装置の取得部によって取得することと、入力情報から、第１要素および第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを情報処理装置の出力部によって出力することと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【図1-1】第１実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図1-2】第１実施例に係るアートワーク生成のメイン処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図1-3】情報処理装置の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図1-4】第１変形例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図2-1】第２実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図2-2】第２実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図2-3】第２実施例に係るアートワーク生成のメイン処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図3-1】第３実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図3-2】第３実施例に係るアートワーク生成のメイン処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図4-1】第４実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図4-2】第４実施例に係るアートワーク生成のメイン処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図5-1】第５実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図5-2】第５実施例に係るアートワーク生成のメイン処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図6-1】適用例に係る端末とサーバとが実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【0008】
＜法的事項の遵守＞
本明細書に記載の開示は、通信の秘密など、本開示の実施に必要な実施国の法的事項遵守を前提とすることに留意されたい。
本明細書に記載の開示は、通信の秘密など、本開示の実施に必要な実施国の法的事項遵守を前提とすることに留意されたい。
【0009】
＜実施形態＞
本明細書では、分かり易いように「限定ではなく例として」と記載する箇所があるが、該当箇所ばかりでなく、以下説明する実施形態の全体について、その記載内容に限定されるものではないことに留意されたい。
本明細書では、分かり易いように「限定ではなく例として」と記載する箇所があるが、該当箇所ばかりでなく、以下説明する実施形態の全体について、その記載内容に限定されるものではないことに留意されたい。
【0010】
本開示に係るプログラム等を実施するための実施形態について、図面を参照して説明する。
【0011】
本願請求項に係る発明の情報処理装置（本願発明の情報処理装置）の生産は、限定ではなく例として、本明細書に記載したプログラム（限定ではなく例として、対話プログラム）等が受信されることによって（または受信されて情報処理装置に記憶されることによって）、本情報処理装置において、本願請求項に係る発明の機能が実現可能となる状態が作り出される（本願請求項に係る発明が実行可能になる状態が作り出される）という概念を含んでもよい。
【0012】
本願請求項に係る発明の端末（本願発明の端末）の生産は、限定ではなく例として、ユーザが所有（所持）している端末で、本明細書に記載したプログラム（限定ではなく例として、アプリケーションプログラム）等が受信されることによって（または受信されて端末に記憶されることによって）、本端末において、本願請求項に係る発明の機能が実現可能となる状態が作り出される（本願請求項に係る発明が実行可能になる状態が作り出される）という概念を含んでもよい。
【0013】
また、本願請求項に係る発明のシステム（本願発明のシステム）の生産は、限定ではなく例として、本願システムに含まれるサーバから送信された本明細書に記載されたプログラム（限定ではなく例として、アプリケーションプログラム）等を、本願システムに含まれる端末で受信することによって（または受信されたプログラムが端末に記憶されることによって）、本願請求項に係るシステムの発明の機能が実現可能となる状態が作り出される（本願請求項に係る発明が実行可能になる状態が作り出される）という概念を含んでもよい。
限定ではなく例として、端末がスマートフォンまたはＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）である場合に、当該スマートフォンまたはＰＣにサーバから受信したアプリケーションが組み込まれ（インストールされ）、本願請求項に係る一部の要素（処理・動作）が当該アプリケーションを介して実行されてもよい。また、限定ではなく例として、端末がスマートフォンまたはＰＣである場合に、当該スマートフォンまたはＰＣにアプリケーションを組み込む（インストールする）ことなく、当該スマートフォンまたはＰＣからアクセス可能なウェブサイトを介して本願請求項に係る一部の要素（処理・動作）が実行されてもよい。
限定ではなく例として、端末がスマートフォンまたはＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）である場合に、当該スマートフォンまたはＰＣにサーバから受信したアプリケーションが組み込まれ（インストールされ）、本願請求項に係る一部の要素（処理・動作）が当該アプリケーションを介して実行されてもよい。また、限定ではなく例として、端末がスマートフォンまたはＰＣである場合に、当該スマートフォンまたはＰＣにアプリケーションを組み込む（インストールする）ことなく、当該スマートフォンまたはＰＣからアクセス可能なウェブサイトを介して本願請求項に係る一部の要素（処理・動作）が実行されてもよい。
【0014】
また、本明細書において、システムとは、限定ではなく例として、複数の装置（情報処理装置と言ってもよい。）を有して構成されるものとすることができる。
複数の装置は、同じ種類の装置の組合せとしてもよいし、異なる種類の装置の組合せとしてもよいし、同じ種類の装置と異なる種類の装置との組合せとしてもよい。
なお、システムとは、限定ではなく例として、複数の装置が協働して何らかの処理を行うもの、と考えることもできる。
複数の装置は、同じ種類の装置の組合せとしてもよいし、異なる種類の装置の組合せとしてもよいし、同じ種類の装置と異なる種類の装置との組合せとしてもよい。
なお、システムとは、限定ではなく例として、複数の装置が協働して何らかの処理を行うもの、と考えることもできる。
【0015】
また、クライアント（クライアント装置）とサーバとに関するシステムとは、限定ではなく例として、少なくとも以下のいずれかと考えることができる。
（１）端末＆サーバ
（２）サーバ
（３）端末
（１）端末＆サーバ
（２）サーバ
（３）端末
【0016】
（１）は、限定ではなく例として、少なくとも１つの端末と、少なくとも１つのサーバとを含むシステムである。この一例は、クライアントサーバシステムである。
【0017】
サーバは、限定ではなく例として、以下の装置によって構成されており、単独の装置であってもよいし、複数の装置の組合せであってもよいものとする。
【0018】
具体的には、サーバは、限定ではなく例として、少なくとも１つのプロセッサー（限定ではなく例として、ＣＰＵ：Central Processing Unit、ＧＰＵ：Graphics Processing Unit、ＡＰＵ：Accelerated Processing Unit、ＤＳＰ：Digital Signal Processor（限定ではなく例として、ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit、ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）等）、コンピュータ装置（プロセッサー＋メモリ）、制御装置、演算装置、処理装置等のいずれかを有して構成され、いずれか１つの装置の同種を複数備える構成（限定ではなく例として、ＣＰＵ＋ＣＰＵ、ホモジニアスマルチコアプロセッサー等）や、いずれか１つの装置の異種を複数備える構成（限定ではなく例として、ＣＰＵ＋ＤＳＰ、ヘテロジニアスマルチコアプロセッサー等）としてもよいし、複数の装置の組み合わせ（限定ではなく例として、プロセッサー＋コンピュータ装置、プロセッサー＋演算装置、複数の装置をヘテロジニアス化したもの等）であってもよい。
なお、プロセッサーは、仮想プロセッサーとしてもよい。
なお、プロセッサーは、仮想プロセッサーとしてもよい。
【0019】
また、サーバによって何らかの処理を実行する場合に、単一の装置で構成される場合は、単一の装置によって実施例に記載されている処理が実行される。また、複数の装置を有して構成されている場合には、一部の処理を一方の装置が実行し、その他の処理を他方の装置が実行するように構成されていてもよい。限定ではなく例として、プロセッサーと、演算装置とを有して構成される場合、第１処理をプロセッサーが実行し、第２処理を演算装置が実行するように構成されていてもよい。
また、複数の装置で構成する場合には、各々の装置が互いに物理的に離れた位置に配置されて構成されてもよい。
また、複数の装置で構成する場合には、各々の装置が互いに物理的に離れた位置に配置されて構成されてもよい。
【0020】
また、サーバの機能は、限定ではなく例として、クラウドコンピューティングにおけるＰａａＳやＩａａＳ、ＳａａＳの形態で提供されるようにしてもよい。
【0021】
また、システムの制御部は、端末の制御部とサーバの制御部とのうちの少なくともいずれか一方とすることができる。つまり、限定ではなく例として、（１Ａ）端末の制御部のみ、（１Ｂ）サーバの制御部のみ、（１Ｃ）端末の制御部とサーバの制御部との両方、のうちのいずれかを、システムの制御部とすることができる。
【0022】
また、システムの制御部が行う制御や処理（以下、包括的に「制御等」と称する。）は、（１Ａ）端末の制御部のみによって行うようにしてもよいし、（１Ｂ）サーバの制御部のみによって行うようにしてもよいし、（１Ｃ）端末の制御部とサーバの制御部との両方によって行うようにしてもよい。
また、（１Ｃ）では、限定ではなく例として、システムが制御部によって行う制御等のうちの一部の制御等を端末の制御部によって行うようにし、残りの制御等をサーバの制御部によって行うようにしてもよい。この場合、制御等の割り当て（割り振り）は、等分であってもよいし、等分ではなく異なる割合で割り当ててもよい。
また、（１Ｃ）では、限定ではなく例として、システムが制御部によって行う制御等のうちの一部の制御等を端末の制御部によって行うようにし、残りの制御等をサーバの制御部によって行うようにしてもよい。この場合、制御等の割り当て（割り振り）は、等分であってもよいし、等分ではなく異なる割合で割り当ててもよい。
【0023】
また、サーバの通信部という場合、サーバが単一の装置によって構成されている場合には、単一の装置が備える通信部そのものであってもよい。また、サーバが複数の装置を有して構成されている場合には、サーバの通信部は、各々の装置が備える各々の通信部を含む構成であってもよい。
限定ではなく例として、サーバは、第１装置と第２装置とを備え、第１装置は第１通信部を有し、第２装置は第２通信部を有する場合、サーバの通信部は、第１通信部と第２通信部とを含む概念としてもよい。
限定ではなく例として、サーバは、第１装置と第２装置とを備え、第１装置は第１通信部を有し、第２装置は第２通信部を有する場合、サーバの通信部は、第１通信部と第２通信部とを含む概念としてもよい。
【0024】
（２）は、限定ではなく例として、複数のサーバによって構成されるシステム（以下、「サーバシステム」と称する。）とすることができる。この場合、各々のサーバの構成としては、前述した構成を同様に適用することができる。
【0025】
サーバシステムが行う制御等は、複数のサーバのうち、（２Ａ）一のサーバのみによって行うようにしてもよいし、（２Ｂ）他のサーバのみによって行うようにしてもよいし、（２Ｃ）一のサーバと他のサーバとが行うようにしてもよい。
また、（２Ｃ）では、限定ではなく例として、サーバシステムが行う制御等のうちの一部の制御等を一のサーバが行うようにし、残りの制御等を他のサーバが行うようにしてもよい。この場合、制御等の割り当て（割り振り）は、等分であってもよいし、等分ではなく異なる割合で割り当ててもよい。
また、（２Ｃ）では、限定ではなく例として、サーバシステムが行う制御等のうちの一部の制御等を一のサーバが行うようにし、残りの制御等を他のサーバが行うようにしてもよい。この場合、制御等の割り当て（割り振り）は、等分であってもよいし、等分ではなく異なる割合で割り当ててもよい。
【0026】
（３）は、限定ではなく例として、複数の端末によって構成されるシステムとすることができる。
このシステムは、限定ではなく例として、以下のようなシステムとすることができる。
・サーバの機能を端末に持たせるシステム（分散システム）。これは、限定ではなく例として、ブロックチェーンの技術を用いて実現することが可能である。
・端末同士が無線通信を行うシステム。これは、限定ではなく例として、ブルートゥース（登録商標）等の近距離無線通信技術を用いてＰ２Ｐ（ピアツーピア）方式等で通信を行うことで実現可能である。
このシステムは、限定ではなく例として、以下のようなシステムとすることができる。
・サーバの機能を端末に持たせるシステム（分散システム）。これは、限定ではなく例として、ブロックチェーンの技術を用いて実現することが可能である。
・端末同士が無線通信を行うシステム。これは、限定ではなく例として、ブルートゥース（登録商標）等の近距離無線通信技術を用いてＰ２Ｐ（ピアツーピア）方式等で通信を行うことで実現可能である。
【0027】
なお、上記は、制御部に限らず、システムの構成要素となり得る入出力部、通信部、記憶部、時計部等の各機能部についても同様である。
【0028】
以下の実施形態では、限定ではなく例として、端末とサーバとを含むシステム（限定ではなく例として、クライアントサーバシステム）を例示する。
なお、サーバとして、上記（２）のサーバシステムを適用することも可能である。
なお、サーバとして、上記（２）のサーバシステムを適用することも可能である。
【0029】
また、端末とサーバとを含むシステムに代えて、サーバを含まないシステム、限定ではなく例として、上記（３）のシステムを適用することも可能である。
この場合の実施形態は、前述したブロックチェーンの技術等に基づいて構成することが可能である。具体的には、限定ではなく例として、以下の実施形態で説明するサーバに記憶されて管理されるデータを、ブロックチェーン上に保管（格納）する。そして、端末が、ブロックチェーンへのトランザクションを生成し、トランザクションがブロックチェーン上で承認されると、ブロックチェーン上に保管されたデータが更新されるようにすることができる。
この場合の実施形態は、前述したブロックチェーンの技術等に基づいて構成することが可能である。具体的には、限定ではなく例として、以下の実施形態で説明するサーバに記憶されて管理されるデータを、ブロックチェーン上に保管（格納）する。そして、端末が、ブロックチェーンへのトランザクションを生成し、トランザクションがブロックチェーン上で承認されると、ブロックチェーン上に保管されたデータが更新されるようにすることができる。
【0030】
なお、端末と表現した場合でも、これは、クライアントサーバにおけるクライアントの装置としての端末の意味に限定されるものではない。
つまり、端末は、クライアントサーバにおけるものではない装置の概念を含むこともあり得る。
つまり、端末は、クライアントサーバにおけるものではない装置の概念を含むこともあり得る。
【0031】
また、本明細書において「関する」、「関連する」と記載された用語について、「Ａに関するＢ」や「Ａに関連するＢ」という場合、限定ではなく例として、「Ａ」と何らかの関係性を有する「Ｂ」を意味してよい。
【0032】
また、「ＡとＢとを送信する」、「ＡとＢとを受信する」といったように、装置が２以上のものを対象として処理を行うことには、「Ａ」と「Ｂ」とをタイミングを合わせて行うもの（以下、「同時」という。）と、「Ａ」と「Ｂ」とをタイミングをずらして行うもの（以下、「非同時」という。）とを含めてよいものとする。
限定ではなく例として、第１情報と第２情報とを送信するという場合、第１情報と第２情報とをタイミングを合わせて送信するものと、第１情報と第２情報とをタイミングをずらして送信するものとの両方の概念を含めてよいものとする。
なお、ラグ（タイムラグ）を考慮し、「同時」には「ほぼ同時」を含めてよいものとする。
限定ではなく例として、第１情報と第２情報とを送信するという場合、第１情報と第２情報とをタイミングを合わせて送信するものと、第１情報と第２情報とをタイミングをずらして送信するものとの両方の概念を含めてよいものとする。
なお、ラグ（タイムラグ）を考慮し、「同時」には「ほぼ同時」を含めてよいものとする。
【0033】
なお、「Ａ」と「Ｂ」とをタイミングをずらして行うといっても、これはあくまでも「Ａ」と「Ｂ」とを対象として処理を行うものであればよく、その目的は必ずしも同じでなくてもよいものとする。
限定ではなく例として、上記のように第１情報と第２情報とを送信するという場合、第１情報と第２情報とを送信しさえすればよく、同じ目的で第１情報と第２情報とを送信する場合の他、異なる目的で第１情報と第２情報とを送信する場合も含めてよいものとする。
限定ではなく例として、上記のように第１情報と第２情報とを送信するという場合、第１情報と第２情報とを送信しさえすればよく、同じ目的で第１情報と第２情報とを送信する場合の他、異なる目的で第１情報と第２情報とを送信する場合も含めてよいものとする。
【0034】
＜実施例＞
以下、本発明を適用した実施例の一例について説明する。
以下の実施例では、限定ではなく例として、キャッチフレーズ、商品説明文、商品画像等のコンテンツを生成する手法と、これらを用いた広告等のコンテンツを生成する手法とを例示する。
以下の実施例では、便宜的に、最終生成物としての広告等のコンテンツを「アートワーク」と称して説明する。
なお、中間生成物としてのキャッチフレーズ、商品説明文、商品画像等もコンテンツの一種としてよく、これらを出力可能としてもよい。また、キーワードをコンテンツに含めてもよい。
以下、本発明を適用した実施例の一例について説明する。
以下の実施例では、限定ではなく例として、キャッチフレーズ、商品説明文、商品画像等のコンテンツを生成する手法と、これらを用いた広告等のコンテンツを生成する手法とを例示する。
以下の実施例では、便宜的に、最終生成物としての広告等のコンテンツを「アートワーク」と称して説明する。
なお、中間生成物としてのキャッチフレーズ、商品説明文、商品画像等もコンテンツの一種としてよく、これらを出力可能としてもよい。また、キーワードをコンテンツに含めてもよい。
【0035】
＜第１実施例＞
第１実施例は、コンテンツの生成を実現する基本的な構成に関する実施例である。
第１実施例は、コンテンツの生成を実現する基本的な構成に関する実施例である。
【0036】
第１実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0037】
＜情報処理装置の機能構成＞
図１－１は、本開示の実施形態における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、制御部１００が有する機能部の一つとして、限定ではなく例として、パラメータ生成部１０１と、アートワーク生成部１０３とを備える。これらの機能部は、限定ではなく例として、中央処理装置（ＣＰＵ）やマイクロプロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の回路によって構成されてよい。
図１－１は、本開示の実施形態における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、制御部１００が有する機能部の一つとして、限定ではなく例として、パラメータ生成部１０１と、アートワーク生成部１０３とを備える。これらの機能部は、限定ではなく例として、中央処理装置（ＣＰＵ）やマイクロプロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の回路によって構成されてよい。
【0038】
パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、入力部５０を介して入力された入力情報に基づいて、アートワーク生成部１０３がアートワークを生成するために用いるパラメータ（アートワーク生成用のパラメータ）を生成する。パラメータ生成部１０１によって生成されたパラメータを「生成パラメータ」と称する場合がある。
本明細書では、便宜的に「パラメータ」と称して説明するが、これは、アートワークに含まれる要素（アートワークに含まれる情報）や、アートワークを生成するための要素（アートワークを生成するための情報）等と捉えてもよい。
本明細書では、便宜的に「パラメータ」と称して説明するが、これは、アートワークに含まれる要素（アートワークに含まれる情報）や、アートワークを生成するための要素（アートワークを生成するための情報）等と捉えてもよい。
【0039】
なお、入力部５０は、情報処理装置１の外部に設けられてもよい。
【0040】
入力部５０は、限定ではなく例として、ユーザからの入力を受け付けて、入力に係る情報を情報処理装置１に伝達できる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現されてよい。
入力部５０は、限定ではなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、キーボード等のハードウェアキーや、マウス等のポインティングデバイス、カメラ（動画像を介した操作入力）、マイク（音声による操作入力）を含んでよい。
入力部５０は、限定ではなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、キーボード等のハードウェアキーや、マウス等のポインティングデバイス、カメラ（動画像を介した操作入力）、マイク（音声による操作入力）を含んでよい。
【0041】
本実施例において、入力部５０には、限定ではなく例として、ユーザによって、テキストデータが入力情報として入力されるようにしてよい。
【0042】
テキストデータは、限定ではなく例として、テキストフォーマットで入力（または出力）された文字列等のテキストデータ（画像化されたものではないテキストのデータ）としてよい。テキストデータに基づいて文字が画像化されたものを「画像情報」と捉えてもよい。
テキストデータは、限定ではなく例として、アートワークを生成したい商品またはサービスの名称等としてよく、任意のテキストデータを入力可能としてよい。
入力部５０に入力されたテキストデータを「入力テキストデータ」と称する場合がある。
テキストデータは、限定ではなく例として、アートワークを生成したい商品またはサービスの名称等としてよく、任意のテキストデータを入力可能としてよい。
入力部５０に入力されたテキストデータを「入力テキストデータ」と称する場合がある。
【0043】
なお、入力部５０に入力される情報は、限定ではなく例として、テキストデータ以外のデータ（限定ではなく例として、静止画像・動画像等の画像データ、音声等の音データ）のみで構成されていてもよいし、テキストデータに加えてテキストデータ以外のデータを含んでもよい。
入力部５０に入力された画像データを「入力画像データ」と称する場合がある。
入力部５０に入力された画像データを「入力画像データ」と称する場合がある。
【0044】
パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、少なくとも、入力部５０によって入力された入力情報（限定ではなく例として入力テキストデータ）に基づいて、（Ａ）テキストをパラメータとして出力可能としてよい。
ここでいう（Ａ）テキストとは、限定ではなく例として、テキスト形式の文字列（画像化されたものではないテキスト）を意味することとしてよい。
ここでいう（Ａ）テキストとは、限定ではなく例として、テキスト形式の文字列（画像化されたものではないテキスト）を意味することとしてよい。
【0045】
（Ａ）テキストをパラメータとして出力する場合、限定ではなく例として、入力情報として入力された入力テキストデータとは異なるテキストが出力されることを含んでよい。
ここで「異なるテキスト」とは、限定ではなく例として、入力テキストデータの一部または全部がパラメータ生成部１０１が出力する（Ａ）テキストに含まれていることを含んでもよい。入力テキストデータの全部がパラメータ生成部１０１が出力する（Ａ）テキストに含まれる場合、入力テキストデータに新たに生成したテキストが付け加わる形で（Ａ）テキストが生成される。入力テキストデータが「オクラ」の場合、出力する（Ａ）テキストは「太陽の下で育ったオクラです」というテキストであることが、限定ではなく一例として挙げられる。
また、「異なるテキスト」の別の例として、入力テキストデータの一部または全部が、パラメータ生成部１０１が出力する（Ａ）テキストに含まれないことも含んでよい。入力テキストデータが「オクラ」の場合、出力する（Ａ）テキストは「太陽の下で育ったスタミナ野菜です」というテキストであることが、限定ではなく一例として挙げられる。
（Ａ）テキストには、限定ではなく例として、キャッチフレーズ、商品説明文、キーワード等となるテキストが含まれてよい。
ここで「異なるテキスト」とは、限定ではなく例として、入力テキストデータの一部または全部がパラメータ生成部１０１が出力する（Ａ）テキストに含まれていることを含んでもよい。入力テキストデータの全部がパラメータ生成部１０１が出力する（Ａ）テキストに含まれる場合、入力テキストデータに新たに生成したテキストが付け加わる形で（Ａ）テキストが生成される。入力テキストデータが「オクラ」の場合、出力する（Ａ）テキストは「太陽の下で育ったオクラです」というテキストであることが、限定ではなく一例として挙げられる。
また、「異なるテキスト」の別の例として、入力テキストデータの一部または全部が、パラメータ生成部１０１が出力する（Ａ）テキストに含まれないことも含んでよい。入力テキストデータが「オクラ」の場合、出力する（Ａ）テキストは「太陽の下で育ったスタミナ野菜です」というテキストであることが、限定ではなく一例として挙げられる。
（Ａ）テキストには、限定ではなく例として、キャッチフレーズ、商品説明文、キーワード等となるテキストが含まれてよい。
【0046】
また、パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、（Ａ）テキストに加えて、または（Ａ）テキストに代えて、（Ｂ）画像をパラメータとして出力可能としてよい。
（Ｂ）画像には、限定ではなく例として、
・テキストを含まないイラストや写真等の画像
・テキストを含むイラストや写真等の画像
・画像化されたテキスト（テキスト形式の文字列を画像化したもの）
等が含まれてよい。
なお、画像は、静止画像に限定されず、動画像であってもよい。
（Ｂ）画像には、限定ではなく例として、
・テキストを含まないイラストや写真等の画像
・テキストを含むイラストや写真等の画像
・画像化されたテキスト（テキスト形式の文字列を画像化したもの）
等が含まれてよい。
なお、画像は、静止画像に限定されず、動画像であってもよい。
【0047】
また、これらの他にも、限定ではなく例として、以下のようなパラメータが含まれてもよい。
（Ｃ）レイアウトパターン
（Ｄ）アートワークのスタイル（ｐｏｐ調スタイル、ｗａｒｍ調スタイル、ｃｏｏｌ調スタイル等が含まれてもよい。）
（Ｅ）アートワークの背景色（アートワークのイメージカラーが含まれてもよい。）
（Ｃ）レイアウトパターン
（Ｄ）アートワークのスタイル（ｐｏｐ調スタイル、ｗａｒｍ調スタイル、ｃｏｏｌ調スタイル等が含まれてもよい。）
（Ｅ）アートワークの背景色（アートワークのイメージカラーが含まれてもよい。）
【0048】
（Ｃ）レイアウトパターンは、限定ではなく例として、アートワーク内におけるテキストが配置される位置や領域が設定されたパターン、アートワーク内における画像が配置される位置や領域が設定されたパターン、アートワーク内におけるテキストおよび画像が配置される位置や領域が設定されたパターン等としてよい。
【0049】
パラメータ生成部１０１によって生成される（Ａ）テキストや（Ｂ）画像は、限定ではなく例として、以下のうちの少なくともいずれか１つの要素に基づき生成されるようにしてもよい。
（ａ）テキストの文字の色
（ｂ）テキストの文字のフォントスタイル
（ｃ）画像の色
（ａ）テキストの文字の色
（ｂ）テキストの文字のフォントスタイル
（ｃ）画像の色
【0050】
（ａ）テキストの文字の色は、限定ではなく例として、画像化されたものではないテキストの文字の色と、画像化されたテキストの文字の色との少なくともいずれか一方を規定する要素としてよい。
【0051】
（ｂ）テキスト文字のフォントスタイルは、限定ではなく例として、画像化されたものではないテキストの文字のフォントスタイルと、画像化されたテキストの文字のフォントスタイルとの少なくともいずれか一方を規定する要素としてよい。なお、フォントスタイルには、限定ではなく例として、フォント種類やフォントサイズ、フォント色やフォントファミリー等を含めてよい。
【0052】
（ｃ）画像の色は、限定ではなく例として、（Ｂ）画像の色を規定する要素としてよい。
なお、これには、画像化されたテキストの色が含まれてもよく、これは、上記の（ａ）の画像化されたテキストの文字の色と捉えてもよい。
なお、これには、画像化されたテキストの色が含まれてもよく、これは、上記の（ａ）の画像化されたテキストの文字の色と捉えてもよい。
【0053】
パラメータ生成部１０１は、上記の（Ａ）～（Ｅ）または（ａ）～（ｃ）のパラメータのうち少なくとも２以上のパラメータを生成するようにしてもよい。
【0054】
パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、言語モデル部や画像生成モデル部等のモデルによって構成されるようにしてよい。
【0055】
言語モデル部の言語モデルは、限定ではなく例として、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ等のＳｅｑｕｅｎｃｅ ｔｏ Ｓｅｑｕｅｎｃｅモデルや、ＧＰＴ等の自己回帰型モデルなど種々の言語モデルや大規模汎用言語モデルを含んでよい。
なお、これら以外のモデルを含んでもよい。
なお、これら以外のモデルを含んでもよい。
【0056】
言語モデル部は、限定ではなく例として、入力テキストデータに基づいて、（Ａ）テキストを生成するようにしてよい。
【0057】
画像生成モデル部の画像生成モデルは、限定ではなく例として、Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデル、拡散モデル（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）（限定ではなく例として、ＤＣＧＡＮ（Deep Convolutional ＧＡＮ等を含んでよい。））等のモデルを含んでよい。また、画像生成モデル部の画像生成モデルは、限定ではなく例として、ｉｍａｇｅ－ｔｏ－ｉｍａｇｅモデル（限定ではなく例として、ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＧＡＮ（ｃＧＡＮ）等）のモデルを含んでもよい。
なお、これら以外のモデルを含んでもよい。
なお、これら以外のモデルを含んでもよい。
【0058】
画像生成モデル部は、限定ではなく例として、言語モデル部によって生成された（Ａ）テキストに基づいて、（Ｂ）画像を生成（推論）するようにしてよい。
なお、画像生成モデル部は、限定ではなく例として、入力テキストデータに基づいて、（Ｂ）画像を推論するようにしてよい。
また、画像生成モデル部は、限定ではなく例として、入力画像データに基づいて、（Ｂ）画像を推論するようにしてよい。
また、言語モデル部によって生成された（Ａ）テキストがそのままパラメータとして出力されるようにしてもよい。
なお、画像生成モデル部は、限定ではなく例として、入力テキストデータに基づいて、（Ｂ）画像を推論するようにしてよい。
また、画像生成モデル部は、限定ではなく例として、入力画像データに基づいて、（Ｂ）画像を推論するようにしてよい。
また、言語モデル部によって生成された（Ａ）テキストがそのままパラメータとして出力されるようにしてもよい。
【0059】
また、パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、入力テキストデータ等に対応するフォントスタイルを選択して出力するモデル（限定ではなく例として、ブースティングによる決定木等）等を含んでよい。
（ａ）テキストの文字の色、（ｃ）画像の色、等についても同様としてよい。
（ａ）テキストの文字の色、（ｃ）画像の色、等についても同様としてよい。
【0060】
なお、限定ではなく例として、フォントスタイルは、（Ａ）テキストや（Ｂ）画像等に基づいて選択されるようにしてもよい。
また、限定ではなく例として、（Ｅ）アートワークの背景色についても同様に、入力テキストデータや、（Ａ）テキスト、（Ｂ）画像等に基づいて選択されるようにしてもよい。
また、限定ではなく例として、（Ｅ）アートワークの背景色についても同様に、入力テキストデータや、（Ａ）テキスト、（Ｂ）画像等に基づいて選択されるようにしてもよい。
【0061】
また、パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、（Ｄ）アートワークのスタイルに基づいて、フォントスタイルを決定するようにしてもよい。
限定ではなく例として、（Ｄ）アートワークのスタイルが「ポップなスタイル」である場合、限定ではなく例として、フォントスタイルとして、アートワーク上で文字がポップに見えるゴシックボールド体を選択するようにしてもよい。これは、限定ではなく例として、フォントスタイルが硬いタイプのものであれば、アートワークのスタイルとしては硬い印象を与え、フォントスタイルが柔らかいタイプのものであれば、アートワークのスタイルとしては柔らかい印象を与え得るためである。
なお、（Ｅ）アートワークの背景色についても同様としてもよい。
限定ではなく例として、（Ｄ）アートワークのスタイルが「ポップなスタイル」である場合、限定ではなく例として、フォントスタイルとして、アートワーク上で文字がポップに見えるゴシックボールド体を選択するようにしてもよい。これは、限定ではなく例として、フォントスタイルが硬いタイプのものであれば、アートワークのスタイルとしては硬い印象を与え、フォントスタイルが柔らかいタイプのものであれば、アートワークのスタイルとしては柔らかい印象を与え得るためである。
なお、（Ｅ）アートワークの背景色についても同様としてもよい。
【0062】
アートワーク生成部１０３は、生成パラメータに基づいて、アートワークを生成する。アートワーク生成部１０３によって生成されたアートワークを、適宜「生成アートワーク」と称する。
アートワーク生成部１０３は、第１要素および第１要素とは異なる第２要素に基づくアートワークを生成する。
具体的には、限定ではなく例として、パラメータ生成部１０１によって生成された（Ａ）テキスト（限定ではなく、第１要素の一例）や（Ｂ）画像（限定ではなく、第１要素の一例）を、前述した（Ｃ）レイアウトパターン（限定ではなく、第２要素の一例）に基づき配置してレンダリングする、または自動的に配置してレンダリングするなどして、アートワークを生成する。
この場合、（Ｄ）アートワークのスタイルや（Ｅ）アートワークの背景色が生成パラメータに含まれる場合、アートワーク生成部１０３は、そのスタイルや背景色を基調とするレイアウトパターンに、テキストや画像を配置するようにすることができる。
この例において、アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例として、アートワーク構成部やレンダリング部等と捉えてもよい。
アートワーク生成部１０３は、第１要素および第１要素とは異なる第２要素に基づくアートワークを生成する。
具体的には、限定ではなく例として、パラメータ生成部１０１によって生成された（Ａ）テキスト（限定ではなく、第１要素の一例）や（Ｂ）画像（限定ではなく、第１要素の一例）を、前述した（Ｃ）レイアウトパターン（限定ではなく、第２要素の一例）に基づき配置してレンダリングする、または自動的に配置してレンダリングするなどして、アートワークを生成する。
この場合、（Ｄ）アートワークのスタイルや（Ｅ）アートワークの背景色が生成パラメータに含まれる場合、アートワーク生成部１０３は、そのスタイルや背景色を基調とするレイアウトパターンに、テキストや画像を配置するようにすることができる。
この例において、アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例として、アートワーク構成部やレンダリング部等と捉えてもよい。
【0063】
また、限定ではなく例として、第１要素が（Ａ）テキストの場合であって、第２要素が当該（Ａ）テキストの文字のフォントスタイルや大きさといった例も、アートワーク生成部１０３が第１要素および第１要素とは異なる第２要素に基づくアートワークを生成することに含めてよい。また、限定ではなく例として、第１要素が（Ｂ）画像の場合であって、第２要素が当該（Ｂ）画像の色といった例もこれに含めてよい。すなわち、限定ではなく例として第２要素は、第１要素の出力形態に関する要素であってもよい。
【0064】
なお、アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例として、ＤＮＮ（限定ではなく例として、ＧＡＮ）等のニューラルネットワーク等のモデルを含んでよい。この場合、レイアウトパターンを学習させた学習済みの学習済みモデルを構成し、少なくとも生成パラメータの要素で構成される入力ベクトルを入力とするモデルとして構成してよい。
【0065】
ここで、（Ｃ）レイアウトパターンとしては、
・ユーザがあらかじめ作成したもの
・パラメータ生成部１０１がパラメータとして生成したもの
のいずれかを用いるようにしてよい。
なお、ユーザがあらかじめ作成したものを（Ｃ）レイアウトパターンとして用いる場合は、入力部５０にてユーザが指定してもよい。後述するパターンＡおよび第１変形例（２）でも説明する。
・ユーザがあらかじめ作成したもの
・パラメータ生成部１０１がパラメータとして生成したもの
のいずれかを用いるようにしてよい。
なお、ユーザがあらかじめ作成したものを（Ｃ）レイアウトパターンとして用いる場合は、入力部５０にてユーザが指定してもよい。後述するパターンＡおよび第１変形例（２）でも説明する。
【0066】
パラメータ生成部１０１がレイアウトパターンを生成する場合、限定ではなく例として、ＬａｙｏｕｔＧＡＮ（レイアウトＧＡＮ）等によって実現されるレイアウト生成モデルによってレイアウトパターンを生成してもよい。また、限定ではなく例として、上野らによって提案されたモデルによってレイアウトパターンを生成してもよい（Michihiko Ueno,Shin'ichi Satoh, Continuous and Gradual Style Changes of Graphic Designs with Generative Model, IUI '21:26th International Conference on Intelligent User Interfaces April 2021 Pages 280－289）。
【0067】
より具体的には、実装パターンとして、限定ではなく例として、以下のいずれかを適用してよい。
＜パターンＡ＞レイアウトパターンを用いてアートワークを生成するパターン
・（パターンＡ１）レイアウトパターンをユーザが事前に作成して入力するパターン
アートワーク生成部１０３は、パラメータ生成部１０１から、各種の生成パラメータ（レイアウトパターンを含まない。）が入力されると、事前にユーザによって作成されたレイアウトパターンに基づいてテキストや画像を配置してアートワークを生成する。
なお、アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例として、システムのユーザによって予め設定されたテンプレートレイアウトパターンに基づいて、テキストや画像を配置してアートワークを生成するようにしてもよい。
なお、パターンＡ１の場合、前述のように入力部５０にてユーザがレイアウトパターンを指定してもよい。後述する第１変形例（２）でも説明する。
・（パターンＡ２）パラメータ生成部１０１がレイアウトパターンを生成するパターン
アートワーク生成部１０３は、パラメータ生成部１０１から、各種の生成パラメータ（レイアウトパターンを含む。）が入力されると、入力されたレイアウトパターンに基づいて、テキストや画像を配置してアートワークを生成する。
・（パターンＡ３）アートワーク生成部１０３がレイアウトパターンを生成するパターン
アートワーク生成部１０３は、パラメータ生成部１０１から各種の生成パラメータ（レイアウトパターンを含まない。）が入力されると、限定ではなく例として、レイアウトパターンを生成し、生成したレイアウトパターンに基づいて、テキストや画像を配置してアートワークを生成する。
＜パターンＡ＞レイアウトパターンを用いてアートワークを生成するパターン
・（パターンＡ１）レイアウトパターンをユーザが事前に作成して入力するパターン
アートワーク生成部１０３は、パラメータ生成部１０１から、各種の生成パラメータ（レイアウトパターンを含まない。）が入力されると、事前にユーザによって作成されたレイアウトパターンに基づいてテキストや画像を配置してアートワークを生成する。
なお、アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例として、システムのユーザによって予め設定されたテンプレートレイアウトパターンに基づいて、テキストや画像を配置してアートワークを生成するようにしてもよい。
なお、パターンＡ１の場合、前述のように入力部５０にてユーザがレイアウトパターンを指定してもよい。後述する第１変形例（２）でも説明する。
・（パターンＡ２）パラメータ生成部１０１がレイアウトパターンを生成するパターン
アートワーク生成部１０３は、パラメータ生成部１０１から、各種の生成パラメータ（レイアウトパターンを含む。）が入力されると、入力されたレイアウトパターンに基づいて、テキストや画像を配置してアートワークを生成する。
・（パターンＡ３）アートワーク生成部１０３がレイアウトパターンを生成するパターン
アートワーク生成部１０３は、パラメータ生成部１０１から各種の生成パラメータ（レイアウトパターンを含まない。）が入力されると、限定ではなく例として、レイアウトパターンを生成し、生成したレイアウトパターンに基づいて、テキストや画像を配置してアートワークを生成する。
【0068】
＜パターンＢ＞レイアウトパターンを用いずにアートワークを生成するパターン
アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例として、パラメータ生成部１０１から各種の生成パラメータ（レイアウトパターンを含まない。）が入力されると、限定ではなく例として、テキストや画像をランダムに配置するなどしてアートワークを生成する。
アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例として、パラメータ生成部１０１から各種の生成パラメータ（レイアウトパターンを含まない。）が入力されると、限定ではなく例として、テキストや画像をランダムに配置するなどしてアートワークを生成する。
【0069】
アートワーク生成部１０３によって生成されたアートワークは、出力部１５０から出力されるようにすることができる。
出力部１５０は、限定ではなく例として、情報処理装置１で処理された処理結果を出力することができる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現されてよい。
出力部１５０は、限定ではなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、レンズ（限定ではなく例として３Ｄ（three Dimensions）出力や、ホログラム出力）、プリンターなどを含んでよい。
出力部１５０は、限定ではなく例として、情報処理装置１で処理された処理結果を出力することができる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現されてよい。
出力部１５０は、限定ではなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、レンズ（限定ではなく例として３Ｄ（three Dimensions）出力や、ホログラム出力）、プリンターなどを含んでよい。
【0070】
なお、ここで言う「出力」には、以下のうちの少なくともいずれかが含まれてよい。
・自装置の内部的な情報の出力（ある機能部から別の機能部への情報の出力等）
・表示装置（外部装置の表示装置、情報処理装置１の表示装置）への表示
・外部装置への送信（情報処理装置１の通信装置による送信）
外部装置には、限定ではなく例として、後述するユーザの端末等を含めてよい。
・自装置の内部的な情報の出力（ある機能部から別の機能部への情報の出力等）
・表示装置（外部装置の表示装置、情報処理装置１の表示装置）への表示
・外部装置への送信（情報処理装置１の通信装置による送信）
外部装置には、限定ではなく例として、後述するユーザの端末等を含めてよい。
【0071】
＜処理＞
図１－２は、本実施例において情報処理装置１の制御部１００が実行するアートワーク生成のメイン処理（以下、「アートワーク生成メイン処理」と称する。）の流れの一例を示すフローチャートである。
最初に、制御部１００は、入力部５０への入力情報（限定ではなく例として、テキストデータ等）を取得する（Ｅ１２０）。
図１－２は、本実施例において情報処理装置１の制御部１００が実行するアートワーク生成のメイン処理（以下、「アートワーク生成メイン処理」と称する。）の流れの一例を示すフローチャートである。
最初に、制御部１００は、入力部５０への入力情報（限定ではなく例として、テキストデータ等）を取得する（Ｅ１２０）。
【0072】
次いで、パラメータ生成部１０１が、取得した入力情報に基づいて、パラメータ生成処理を行う（Ｅ１３０）。
【0073】
ここで、パラメータを生成する１つの手法の例示として、質問文を用いる手法を例示する。以下では、モデルに入力される文（文字列）を「プロンプト文」（プロンプト文字列）と称して説明する。
【0074】
限定ではなく例として、以下のような質問文のテンプレートを、パラメータ生成部１０１にあらかじめ記憶させておく。そして、パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、テキストデータと、質問文とに基づいて、大規模汎用言語モデル等によって構成される言語モデル部に入力するプロンプト文を生成する。
【0075】
より具体的には、質問文として、限定ではなく例として、以下のような質問文を記憶させておくようにしてよい。
（Ｑ１）＜Ｘ＞と聞いてイメージする色は？
（Ｑ２）＜Ｘ＞の印象は？
（Ｑ３）＜Ｘ＞のキャッチフレーズは？
（Ｑ４）＜Ｘ＞ってカッコいい？それとも可愛い？
ただし、Ｘには、前述した商品名等のテキストデータが代入されるものとする。
（Ｑ１）＜Ｘ＞と聞いてイメージする色は？
（Ｑ２）＜Ｘ＞の印象は？
（Ｑ３）＜Ｘ＞のキャッチフレーズは？
（Ｑ４）＜Ｘ＞ってカッコいい？それとも可愛い？
ただし、Ｘには、前述した商品名等のテキストデータが代入されるものとする。
【0076】
限定ではなく例として、入力テキストデータが「オクラ（おくら）」である場合、言語モデル部に入力されるプロンプト文であって、言語モデル部が、上記のそれぞれの質問文に対する回答文を推論するためのプロンプト文が生成される。
（Ｑ１）＜オクラ＞と聞いてイメージする色は？
（Ｑ２）＜オクラ＞の印象は？
（Ｑ３）＜オクラ＞のキャッチフレーズは？
（Ｑ４）＜オクラ＞ってカッコいい？それとも可愛い？
（Ｑ１）＜オクラ＞と聞いてイメージする色は？
（Ｑ２）＜オクラ＞の印象は？
（Ｑ３）＜オクラ＞のキャッチフレーズは？
（Ｑ４）＜オクラ＞ってカッコいい？それとも可愛い？
【0077】
これらのプロンプト文が言語モデル部に入力されると、言語モデル部は、上記のそれぞれの質問文に対する回答文を推論して出力する。
（Ａ１）緑です
（Ａ２）栄養満点です
（Ａ３）栄養満点なだけではなく整腸作用や血糖値の上昇を抑える効果があるため、夏ばて予防にもぴったりです
（Ａ４）どちらかというと可愛いです
（Ａ１）緑です
（Ａ２）栄養満点です
（Ａ３）栄養満点なだけではなく整腸作用や血糖値の上昇を抑える効果があるため、夏ばて予防にもぴったりです
（Ａ４）どちらかというと可愛いです
【0078】
なお、パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、入力テキストデータと、上記の回答文（Ａ１）～（Ａ４）とに従って、言語モデル部に入力されるプロンプト文であって、言語モデル部が、入力テキストデータに基づく商品説明文を推論するためのプロンプト文を生成するようにしてもよい。この場合、限定ではなく例として、プロンプト文は、以下のようにしてもよい。
「＜Ｘ＞に関する商品説明文を生成せよ。＜Ｘ＞は、（Ａ１）である。また、＜Ｘ＞は、（Ａ２）である。また、＜Ｘ＞は、（Ａ３）である。また、＜Ｘ＞は、（Ａ４）である。」
すると、言語モデル部は、生成されたプロンプト文に従って、商品説明文を推論して出力する。
「＜Ｘ＞に関する商品説明文を生成せよ。＜Ｘ＞は、（Ａ１）である。また、＜Ｘ＞は、（Ａ２）である。また、＜Ｘ＞は、（Ａ３）である。また、＜Ｘ＞は、（Ａ４）である。」
すると、言語モデル部は、生成されたプロンプト文に従って、商品説明文を推論して出力する。
【0079】
なお、質問文は、上記の質問文に限定されない。
また、商品説明文を生成するためのプロンプト文には、質問文に対する回答文のうち、任意の回答文を含めるようにしてもよいし、すべての回答文を含めるようにしてもよいし、回答文を含めないようにしてもよい。
また、商品説明文を生成するためのプロンプト文には、質問文に対する回答文のうち、任意の回答文を含めるようにしてもよいし、すべての回答文を含めるようにしてもよいし、回答文を含めないようにしてもよい。
【0080】
次いで、この回答文に基づき、画像生成モデル部によって、限定ではなく例として、以下のような画像を生成する。限定ではなく例として、＜Ｘ＞が「オクラ」である場合、画像生成は以下のようにしてもよい。
（Ｉ１）＜オクラ＞の画像
（Ｉ２）「緑色）の、「どちらかというと可愛い）フォントスタイルの、＜オクラ＞のテキストを画像化したもの
（Ｉ３）「どちらかというと可愛い）フォントスタイルの、「栄養満点なだけではなく整腸作用や血糖値の上昇を抑える効果があるため、夏ばて予防にもぴったりです」のテキストを画像化したもの
（Ｉ１）＜オクラ＞の画像
（Ｉ２）「緑色）の、「どちらかというと可愛い）フォントスタイルの、＜オクラ＞のテキストを画像化したもの
（Ｉ３）「どちらかというと可愛い）フォントスタイルの、「栄養満点なだけではなく整腸作用や血糖値の上昇を抑える効果があるため、夏ばて予防にもぴったりです」のテキストを画像化したもの
【0081】
この場合、限定ではなく例として、上記の回答文のうちの少なくともいずれかの回答文を用いて、文字（テキスト）のフォントスタイルを決定するようにしてもよい。
限定ではなく例として、（Ａ４）どちらかというと可愛いです、の回答文が、フォントスタイルを選択するモデルに入力されることに基づいて、このテキストにマッチするフォントスタイル（限定ではなく例としてＰＯＰ体）が選択されるようにしてもよい。
限定ではなく例として、（Ａ４）どちらかというと可愛いです、の回答文が、フォントスタイルを選択するモデルに入力されることに基づいて、このテキストにマッチするフォントスタイル（限定ではなく例としてＰＯＰ体）が選択されるようにしてもよい。
【0082】
その後、アートワーク生成部１０３が、生成パラメータに基づいてアートワークを生成するアートワーク生成処理を行う（Ｅ１４０）。
具体的には、限定ではなく例として、上記のテキストや画像をレイアウトパターンに基づいて配置し、レンダリングして、アートワークとなる画像を生成する。
生成されたアートワークは、出力部１５０から出力される。
具体的には、限定ではなく例として、上記のテキストや画像をレイアウトパターンに基づいて配置し、レンダリングして、アートワークとなる画像を生成する。
生成されたアートワークは、出力部１５０から出力される。
【0083】
次いで、制御部１００は、処理を終了するか否かを判定し（Ｅ１９０）、処理を継続すると判定したならば（Ｅ１９０：ＮＯ）、Ｅ１２０のステップに処理を戻す。
処理を終了すると判定したならば（Ｅ１９０：ＹＥＳ）、制御部１００は、処理を終了する。
処理を終了すると判定したならば（Ｅ１９０：ＹＥＳ）、制御部１００は、処理を終了する。
【0084】
なお、前述したように、アートワーク生成部１０３が、限定ではなく例として、言語モデル部によるテキストと、画像生成モデル部による画像とを、レイアウトパターンに基づいて配置し、レンダリングして、アートワークを生成するようにしてもよい。
【0085】
また、前述したように、入力部５０に、テキストデータに代えて、またはテキストデータに加えて、原画像等の画像データを入力可能としてもよい（入力画像データ）。
画像データは、限定ではなく例として、画像フォーマットで入力（または出力）されたＪＰＥＧ等の画像データとしてよい。
画像データは、限定ではなく例として、画像フォーマットで入力（または出力）されたＪＰＥＧ等の画像データとしてよい。
【0086】
入力画像データは、限定ではなく例として、アートワーク全体の画像（アートワーク全体のイメージ画像等を含めてよい。）としてもよいし、アートワークの一部とする画像（アートワークにそのまま含めたい画像、アートワークに含めたい画像のイメージ画像等を含めてよい。）としてもよい。
【0087】
また、この場合、パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、画像分類モデル、画像分類・物体位置特定モデル、物体検出モデル、セグメンテーションモデル（限定ではなく例として、セマンティック・セグメンテーションモデル、インスタント・セグメンテーションモデル、パノプティック・セグメンテーションモデル）等を含む画像認識モデルを有して構成されてもよい。
そして、パラメータ生成部１０１は、画像認識モデルによる画像認識の結果に基づいて、パラメータを生成するようにしてよい。
そして、パラメータ生成部１０１は、画像認識モデルによる画像認識の結果に基づいて、パラメータを生成するようにしてよい。
【0088】
＜表示画面例＞
以下、表示画面例を参照して、アートワークとして広告を生成する場合における、いくつかの手法についてより詳細に説明する。
以下、表示画面例を参照して、アートワークとして広告を生成する場合における、いくつかの手法についてより詳細に説明する。
【0089】
図１－３に示すように、情報処理装置１の表示部（不図示）には、広告生成画面ＡＤＧが表示される。
なお、このような表示は、情報処理装置１で実行されるアプリケーション（限定ではなく例として、広告生成アプリケーション）によって実現されてもよい。
なお、このような表示は、情報処理装置１で実行されるアプリケーション（限定ではなく例として、広告生成アプリケーション）によって実現されてもよい。
【0090】
＜商品名からキーワード生成＞
本形態の広告生成画面ＡＤＧは、限定ではなく例として、商品名領域（ａ）と、キーワード自動抽出ボタンＢｔｂと、キーワード領域（ｂ）と、を含む。
本形態の広告生成画面ＡＤＧは、限定ではなく例として、商品名領域（ａ）と、キーワード自動抽出ボタンＢｔｂと、キーワード領域（ｂ）と、を含む。
【0091】
広告を生成しようとするユーザが、商品名領域（ａ）に、広告の生成対象とする商品名（限定ではなく例として、コンテンツに関する情報（広告に関する情報を含む）の一例）を入力部５０に入力して、キーワード自動抽出ボタンＢｔｂをタップすることで、限定ではなく例として図１－２の処理のＥ１２０のステップにおいて、制御部１００（限定ではなく、取得部の一例）によって入力情報が取得される。この例では、テキストデータが入力情報として取得される。
。なお、制御部１００に加えて、または制御部１００に代えて、入力部５０を、入力情報を取得する取得部と捉えてもよい。以下同様としてよい。
そして、パラメータ生成部１０１が、限定ではなく例として図１－２の処理のＥ１３０のステップにおいて、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ等の単語の分散表現（ベクトル表現）を獲得可能なモデルに基づいて、商品名から商品名と対応する分散表現を取得する。
。なお、制御部１００に加えて、または制御部１００に代えて、入力部５０を、入力情報を取得する取得部と捉えてもよい。以下同様としてよい。
そして、パラメータ生成部１０１が、限定ではなく例として図１－２の処理のＥ１３０のステップにおいて、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ等の単語の分散表現（ベクトル表現）を獲得可能なモデルに基づいて、商品名から商品名と対応する分散表現を取得する。
【0092】
次いで、パラメータ生成部１０１が、限定ではなく例として図１－２の処理のＥ１３０のステップにおいて、商品名の分散表現から所定距離内に分布する分散表現に基づいて、各々の分散表現と対応する単語をキーワードとして生成する。すなわち、この例では、アートワークを生成するための要素（第１要素）として、入力テキストデータとは異なるキーワードとしてのテキストが生成される。
なお、単語の分散表現を獲得可能なモデルは、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ等の推論ベースの手法でもよいし、Ｎ－ｇｒａｍ等のカウントベースの手法でもよい。
このようにして生成された１以上のキーワードは、キーワード領域（ｂ）に出力される。
なお、単語の分散表現を獲得可能なモデルは、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ等の推論ベースの手法でもよいし、Ｎ－ｇｒａｍ等のカウントベースの手法でもよい。
このようにして生成された１以上のキーワードは、キーワード領域（ｂ）に出力される。
【0093】
本例では、ユーザが、商品名領域（ａ）に、商品名として「無農薬おくら」を入力して、キーワード自動抽出ボタンＢｔｂをタップしたことに基づいて、キーワード領域（ｂ）に、鹿児島県産おくら、産地直送、健康、ねばねば、等の、商品名に基づいて生成されたキーワードが出力されている。
【0094】
＜［商品名＋キーワード］から商品画像生成＞
本形態の広告生成画面ＡＤＧは、画像生成結果領域（ｅ）を含む。
本形態の広告生成画面ＡＤＧは、画像生成結果領域（ｅ）を含む。
【0095】
パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として図１－２の処理のＥ１３０のステップにおいて、商品名領域（ａ）の商品名とキーワード領域（ｂ）の１以上のキーワードとで構成されるプロンプト文字列に基づいて、限定ではなく例として、Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルによって所定数（本例では４）の商品画像（限定ではなく、コンテンツ画像（広告用画像を含む。）の一例）を生成する。なお、所定数は「１」であってもよい。すなわち、この例では、アートワークを生成するための要素（第１要素）として、画像が生成される。
生成される商品画像は、写真風の画像であってもよく、イラスト風の画像であってもよい。生成された所定数の商品画像は、画像生成結果領域（ｅ）に表示される。
生成される商品画像は、写真風の画像であってもよく、イラスト風の画像であってもよい。生成された所定数の商品画像は、画像生成結果領域（ｅ）に表示される。
【0096】
ここで、Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルでは、まず、プロンプト文字列をＲＮＮやＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ等のエンコードモデルによって埋め込み表現に変換（エンコード）する。
すると、Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルは、埋め込み表現に基づいて、限定ではなく例として、拡散モデルによって商品画像を生成する。
すると、Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルは、埋め込み表現に基づいて、限定ではなく例として、拡散モデルによって商品画像を生成する。
【0097】
なお、Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルは、埋め込み表現に基づいて、ＶＡＥ（Variational Autoencoder：変分オートエンコーダー）やＧＡＮによって商品画像を生成するようにしてもよい。
【0098】
＜原画像（ユーザ設定画像）から商品画像生成＞
本形態の広告生成画面ＡＤＧは、原画像領域（ｄ）と、原画像領域（ｄ）の原画像に基づいて画像生成結果を得るための画像生成ボタンＢＴｄを含む。
本形態の広告生成画面ＡＤＧは、原画像領域（ｄ）と、原画像領域（ｄ）の原画像に基づいて画像生成結果を得るための画像生成ボタンＢＴｄを含む。
【0099】
ユーザは、Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルに入力させるプロンプト文字列（限定ではなく例として、商品名領域（ａ）に表示されている商品名及び／又はキーワード領域（ｂ）に表示されている１以上のキーワード）のみに基づく画像生成結果に代えて、自分が選択した画像や、商品名及び／又は１以上のキーワードに基づくインターネット検索による画像検索結果として得られた画像等に基づく画像生成結果を得ることもできる。
この画像検索結果は、広告生成アプリケーション等のアプリケーションによる自動検索結果、ユーザによる手動検索結果のいずれであってもよい。
この画像検索結果は、広告生成アプリケーション等のアプリケーションによる自動検索結果、ユーザによる手動検索結果のいずれであってもよい。
【0100】
限定ではなく例として、ユーザが、入力部５０を介して、原画像領域（ｄ）に原画像としたい画像を表示させ（原画像として設定し）、画像生成ボタンＢＴｄをタップすることによって、限定ではなく例として図１－２の処理のＥ１２０のステップにおいて、制御部１００によって入力情報が取得される。この例では、画像データが入力情報として取得される。
そして、パラメータ生成部１０１によって、限定ではなく例として図１－２の処理のＥ１３０のステップにおいて、少なくとも原画像領域（ｄ）の画像に基づいて商品画像が所定数（本例では「４」）生成され、画像生成結果領域（ｅ）に表示される。なお、所定数は「１」であってもよい。
すなわち、この例では、アートワークを生成するための要素（第１要素）として、画像が生成される。
そして、パラメータ生成部１０１によって、限定ではなく例として図１－２の処理のＥ１３０のステップにおいて、少なくとも原画像領域（ｄ）の画像に基づいて商品画像が所定数（本例では「４」）生成され、画像生成結果領域（ｅ）に表示される。なお、所定数は「１」であってもよい。
すなわち、この例では、アートワークを生成するための要素（第１要素）として、画像が生成される。
【0101】
限定ではなく例として、プロンプト文字列を用いずに、設定された原画像のみを用いて、Ｉｍａｇｅ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルによって所定数の商品画像を生成するようにしてもよい。
【0102】
なお、原画像が写真風の画像である場合、Ｉｍａｇｅ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルでは、ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ ＧＡＮ（ｃＧＡＮ）等によって原画像をイラスト風の画像に写像することによって商品画像を生成してもよい。
【0103】
一方、パラメータ生成部１０１は、プロンプト文字列と、設定された原画像とを用いて、Ｔｅｘｔ－ｔｏ－ＩｍａｇｅモデルのエンコーダとＩｍａｇｅ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルのエンコーダとを用いて生成された埋め込み表現に基づいてデコーダを動作させることにより商品画像を生成するようにしてもよい。
【0104】
なお、原画像をＶＡＥやＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ等によって埋め込み表現に変換し、商品名＋キーワードの埋め込み表現と組み合わせて拡散モデルやＧＡＮによって画像を生成することで、原画像と、商品名＋キーワードとに基づくイラスト風の商品画像を生成するようにしてもよい。
【0105】
また、原画像に輪郭抽出等の各種フィルタを適用することで、イラスト風の商品画像を生成する（または、その商品画像を入力用の原画像として用いる）ようにしてもよい。
【0106】
＜［商品名＋キーワード］から商品説明文生成＞
本形態の広告生成画面ＡＤＧは、商品説明文が表示される商品説明文領域（ｃ）と、商品説明文を生成するための説明文生成ボタンＢＴｃとを含む。
限定ではなく例として、ユーザが、説明文生成ボタンＢＴｃをタップすることにより、パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として図１－２の処理のＥ１３０のステップにおいて、商品名領域（ａ）の商品名と、キーワード領域（ｂ）のキーワードのうち１以上と、を含む商品説明文を生成することを命じるプロンプト文を、設定されたテンプレートに基づいて作成する。
本形態の広告生成画面ＡＤＧは、商品説明文が表示される商品説明文領域（ｃ）と、商品説明文を生成するための説明文生成ボタンＢＴｃとを含む。
限定ではなく例として、ユーザが、説明文生成ボタンＢＴｃをタップすることにより、パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として図１－２の処理のＥ１３０のステップにおいて、商品名領域（ａ）の商品名と、キーワード領域（ｂ）のキーワードのうち１以上と、を含む商品説明文を生成することを命じるプロンプト文を、設定されたテンプレートに基づいて作成する。
【0107】
限定ではなく例として、プロンプト文に基づいて、ＢＡＲＴ（Bidirectional Auto-Regressive Transformer），ＧＰＴ（Generative Pre-trained Transformer），Ｔ５（Text-to-Text Transfer Transformer）等のＴｅｘｔ－ｔｏ－Ｔｅｘｔモデルによって、商品説明文を生成する。プロンプト文には、商品説明文の長さや、商品説明文のスタイル（ポップな感じ、硬い感じ等）等を指定可能な商品説明文設定を可能としてもよい。すなわち、この例では、アートワークを生成するための要素（第１要素）として、テキストが生成される。
【0108】
なお、商品説明を生成することを命じるプロンプト文を介さず、商品名とキーワードとに基づいて、広告のコピーライティングにファインチューニングされたＴｅｘｔ－ｔｏ－Ｔｅｘｔモデルによって商品説明文を生成するようにしてもよい。
【0109】
また、プロンプト文に、原画像または画像生成結果の画像に基づく単語を含めるようにしてもよい。この場合、ＣＬＩＰ（Contrastive Language-Image Pre-Training）モデル等によって、画像と対応する単語を推論するようにしてもよい。
このようにして生成された商品説明文は、商品説明文領域（ｃ）に表示される。
このようにして生成された商品説明文は、商品説明文領域（ｃ）に表示される。
【0110】
＜［商品名＋商品説明文＋商品画像］から広告生成＞
本形態の広告生成画面ＡＤＧは、生成された広告画像が表示される広告生成結果領域（ｇ）と、広告画像を生成するための広告生成ボタンＢＴｇとを含む。
本形態の広告生成画面ＡＤＧは、生成された広告画像が表示される広告生成結果領域（ｇ）と、広告画像を生成するための広告生成ボタンＢＴｇとを含む。
【0111】
限定ではなく例として、ユーザが、画像生成結果領域（ｅ）の商品画像のうち、広告に用いる画像を選択して（本例では右下の商品画像が選択されている）、広告生成ボタンＢＴｇをタップすることにより、パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として図１－２のＥ１３０のステップにおいて、商品名領域（ａ）の商品名と、商品説明文領域（ｃ）の商品説明文と、選択された商品画像（以下、「選択画像」と称する）とを含む商品説明を生成することを命じるプロンプト文を、設定されたテンプレートに基づいて作成する。
【0112】
パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として図１－２のＥ１３０のステップにおいて、ＬａｙｏｕｔＧＡＮ等によって商品名をレンダリングするための商品名領域と、商品説明文をレンダリングするための商品説明文領域と、選択画像を配置するための選択画像領域とを決定する。すなわち、この例では、アートワークを生成するための要素であって、第１要素の出力形態に関する第２要素の一例として、レイアウトパターンが生成される。
なお、前述したように、レイアウトパターンは、ユーザによって与えられるようにしてもよい。
なお、前述したように、レイアウトパターンは、ユーザによって与えられるようにしてもよい。
【0113】
各領域の配置が決定すると、商品名領域の大きさと、商品名文字数とに基づいて、商品名をレンダリングするフォントポイント数（限定ではなく、フォントサイズの一例）を算出する。なお、商品名領域の横幅に対して商品名文字数が多い場合、自動的に商品名文字列中で文字列の折り返しを行うようにしてもよい。また、商品名をレンダリングするフォントやスタイル（フォント色やボールド体、イタリック体等）は、前述したようにパラメータ生成部１０１が選択してもよいし、予め設定されたフォントやスタイルとしてもよいし、ユーザによって指定されたフォントやスタイルとしてもよい。すなわち、この例では、アートワークを生成するための要素であって、第１要素の出力形態に関する第２要素の一例として、テキストの文字の色やフォントスタイル等が生成される。
【0114】
なお、商品名とキーワードとに基づいて、フォントやスタイルが自動的に決定されるようにしてもよい。この場合、商品名とキーワードとをＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデル等によってテキスト分類し、分類されたカテゴリ結果と紐づけられたフォントやスタイルが適用されるようにしてもよい。
商品説明文についても同様に商品説明文領域に対してレンダリングするフォントポイント数やスタイル、文字列折り返し設定を実行するようにしてもよい。
商品説明文についても同様に商品説明文領域に対してレンダリングするフォントポイント数やスタイル、文字列折り返し設定を実行するようにしてもよい。
【0115】
次いで、アートワーク生成部１０３が、限定ではなく例として図１－２のＥ１４０のステップにおいて、各領域の配置と、各領域におけるレンダリング設定とに基づいて、広告生成結果としての所定数（本例では「２」）の広告画像（出力結果としての広告、画像データ）を生成する。この広告画像は、画像データの一例であって、生成アートワークの一例である。
このようにして生成された所定数の広告画像は、広告生成結果領域（ｇ）に表示される。これは、アートワークが出力部１５０から出力されることの一例である。
このようにして生成された所定数の広告画像は、広告生成結果領域（ｇ）に表示される。これは、アートワークが出力部１５０から出力されることの一例である。
【0116】
なお、商品名領域（ａ）の情報に基づいて商品名をレンダリングするとともに、商品説明文領域（ｃ）の情報に基づいて商品説明文をレンダリングしておき、レンダリングされた商品名画像及び商品説明文画像、並びに、選択画像に基づいて、ＬａｙｏｕｔＧＡＮ等によって各画像要素の配置を推論し、その推論結果に基づいて、商品名画像と、商品説明文画像と、選択画像とを合成した広告画像を生成するようにしてもよい。
【0117】
なお、上記の例では、入力された商品名（商品名領域（ａ）に表示されている商品名）と、商品名に基づいて自動生成されたキーワード（キーワード領域（ｂ）に出力されたキーワード）と、に基づいて商品画像が生成される例について説明したが、このような形態に限らず、入力された商品名と、入力されたキーワード（限定ではなく例として、ユーザが、キーワード領域（ｂ）に入力したことにより同領域に表示されているキーワード）と、に基づいて商品画像が生成されるようにしてもよい。
【0118】
また、商品名と、キーワード（限定ではなく例として、自動生成されたキーワード、または、ユーザによって入力されたキーワード）と、商品名及びキーワードに基づいて自動生成された商品説明文と、に基づいて商品画像が生成されるようにしてもよい。
すなわち、Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルに入力させるプロンプト文字列には、商品説明文を含めてもよい。
すなわち、Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅモデルに入力させるプロンプト文字列には、商品説明文を含めてもよい。
【0119】
また、上記の例では、入力された商品名（商品名領域（ａ）に表示されている商品名）と、商品名に基づいて自動生成されたキーワード（キーワード領域（ｂ）に出力されたキーワード）と、に基づいて商品説明文が生成される例について説明したが、このような形態に限らず、入力された商品名と、入力されたキーワード（限定ではなく例として、ユーザが、キーワード領域（ｂ）に入力したことにより同領域に表示されているキーワード）と、に基づいて商品説明文が生成されるようにしてもよい。
【0120】
また、上記の例において、商品名領域（ａ）にユーザが商品名を入力したことに基づいて、その後、ユーザの操作を要することなく、商品名に基づいてキーワードが自動生成されてキーワード領域（ｂ）に出力され、商品名及びキーワード等に基づいて所定数の商品画像が自動生成されて画像生成結果領域（ｅ）に出力され、商品名及びキーワード等に基づいて商品説明文が自動生成されて商品説明文領域（ｃ）に出力され、商品名及び商品説明文、並びに、何れかの商品画像（限定ではなく例として、自動的に選択された商品画像）に基づいて、所定数の広告が自動生成されて広告生成結果領域（ｇ）に出力されるようにしてもよい。
すなわち、ユーザは、商品名入力後は、キーワード、商品画像、商品説明文、広告画像、の各出力を得るための操作を行うことなく、自動的に生成された広告画像が表示されるようにしてもよい。
すなわち、ユーザは、商品名入力後は、キーワード、商品画像、商品説明文、広告画像、の各出力を得るための操作を行うことなく、自動的に生成された広告画像が表示されるようにしてもよい。
【0121】
また、限定ではなく例としてユーザが画像生成結果の中から画像を選択しなかった場合に、限定ではなく例として、商品説明文（画像化されたものであってもよいし、画像化されたものであってもよい。）が生成結果として出力されるようにしてもよい。
【0122】
＜情報処理装置に関して＞
上記の情報処理装置１は、コンテンツの生成装置や出力装置の一種と捉えてもよい。
この場合、情報処理装置１は、アートワーク生成部１０３によって生成される最終生成物としての広告（広告画像）等のアートワークの他、パラメータ生成部１０１によって生成される中間生成物としてのキャッチフレーズ（限定ではなく例として、（ａ）テキストの文字の色を第２要素とするキャッチフレーズ、（ｂ）テキストの文字のフォントスタイルを第２要素とするキャッチフレーズ等、画像化されたものであってもよい。）、商品説明文（限定ではなく例として、（ａ）テキストの文字の色を第２要素とする商品説明文、（ｂ）テキストの文字のフォントスタイルを第２要素とする商品説明文等、画像化されたものであってもよい。）、商品画像（限定ではなく例として、（ｃ）画像の色を第２要素とする商品画像等）をコンテンツとして出力可能としてよい。以下同様としてよい。
上記の情報処理装置１は、コンテンツの生成装置や出力装置の一種と捉えてもよい。
この場合、情報処理装置１は、アートワーク生成部１０３によって生成される最終生成物としての広告（広告画像）等のアートワークの他、パラメータ生成部１０１によって生成される中間生成物としてのキャッチフレーズ（限定ではなく例として、（ａ）テキストの文字の色を第２要素とするキャッチフレーズ、（ｂ）テキストの文字のフォントスタイルを第２要素とするキャッチフレーズ等、画像化されたものであってもよい。）、商品説明文（限定ではなく例として、（ａ）テキストの文字の色を第２要素とする商品説明文、（ｂ）テキストの文字のフォントスタイルを第２要素とする商品説明文等、画像化されたものであってもよい。）、商品画像（限定ではなく例として、（ｃ）画像の色を第２要素とする商品画像等）をコンテンツとして出力可能としてよい。以下同様としてよい。
【0123】
また、本実施例では、アートワーク生成部１０３が、パラメータ生成部１０１から出力される生成パラメータに基づいてアートワークを生成することとした。
この場合、生成パラメータが「入力情報」に相当すると捉えてもよく、アートワーク生成部１０３が、入力情報に基づいて、第１要素および第１要素とは異なる第２要素に基づくアートワークを生成すると捉えてもよい。
この場合、生成パラメータが「入力情報」に相当すると捉えてもよく、アートワーク生成部１０３が、入力情報に基づいて、第１要素および第１要素とは異なる第２要素に基づくアートワークを生成すると捉えてもよい。
【0124】
また、上記の実施例では、パラメータ生成部１０１とアートワーク生成部１０３とを機能部として分けたが、パラメータ生成部１０１とアートワーク生成部１０３とによって「アートワーク生成部」が構成されるようにしてもよい。つまり、入力情報がアートワーク生成部に入力されてアートワークが生成されるようにしてもよい。
【0125】
また、上記の実施例では、パラメータ生成部１０１が、ユーザによって入力された情報等に基づいてパラメータを生成することとしたが、これは、パラメータ生成部１０１が、入力情報に基づいて、アートワークの要素を生成すると捉えてもよい。つまり、パラメータ生成部は、入力情報に基づいて、コンテンツの要素を生成する機能部と捉えてもよい。
【0126】
また、パラメータ生成部１０１を備える情報処理装置を構成し、情報処理装置が、パラメータ生成部１０１によって生成されたパラメータを出力するようにしてもよい。この場合、情報処理装置は、限定ではなく例として、入力情報に基づいて、アートワーク等のコンテンツの要素（コンテンツの生成に用いられる要素や情報と捉えてもよい。）を生成する生成部を備える装置としてよい。
そして、このような情報処理装置は、アートワーク等のコンテンツの生成に用いられる要素や部品を生成する生成装置や出力装置の一種と捉えてもよい。
そして、このような情報処理装置は、アートワーク等のコンテンツの生成に用いられる要素や部品を生成する生成装置や出力装置の一種と捉えてもよい。
【0127】
＜第１実施例の効果＞
本実施例は、情報処理装置１が、テキストデータ等の入力情報を取得し、取得された入力情報から、キャッチフレーズ、商品説明文、商品画像、広告等のコンテンツを出力する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、取得された入力情報から、第１要素および第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
本実施例は、情報処理装置１が、テキストデータ等の入力情報を取得し、取得された入力情報から、キャッチフレーズ、商品説明文、商品画像、広告等のコンテンツを出力する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、取得された入力情報から、第１要素および第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
【0128】
なお、情報処理装置１は、取得された入力情報に基づいて、第１要素および第２要素に基づくコンテンツを生成する装置と考えてもよい。
また、コンテンツは、少なくとも、第１要素および第２要素によって生成されてよい。
また、コンテンツは、少なくとも、第１要素および第２要素によって生成されてよい。
【0129】
また、本実施例は、入力情報は、テキストデータを含み、コンテンツは、テキストデータと画像データの少なくとも一方を含む構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、テキストデータを含む入力情報に基づいて、テキストデータと画像データの少なくとも一方を含むコンテンツが生成・出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、テキストデータを含む入力情報に基づいて、テキストデータと画像データの少なくとも一方を含むコンテンツが生成・出力されるようにすることができる。
【0130】
また、本実施例は、入力情報は、画像データを含み、コンテンツは、テキストデータと画像データの少なくとも一方を含む構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、画像データを含む入力情報に基づいて、テキストデータと画像データの少なくとも一方を含むコンテンツが生成・出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、画像データを含む入力情報に基づいて、テキストデータと画像データの少なくとも一方を含むコンテンツが生成・出力されるようにすることができる。
【0131】
また、本実施例は、第２要素は、入力情報に基づいて生成された第１要素の出力形態に関する要素である構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、取得された入力情報から、第１要素、および、入力情報に基づいて生成された第１要素の出力形態に関する第２要素によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、取得された入力情報から、第１要素、および、入力情報に基づいて生成された第１要素の出力形態に関する第２要素によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
【0132】
また、この場合、第１要素は、テキストであり、第２要素は、テキストの文字の色とテキストの文字のフォントスタイルの少なくとも一方を含むようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、テキスト、および、テキストの文字の色とテキストの文字のフォントスタイルの少なくとも一方によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、テキスト、および、テキストの文字の色とテキストの文字のフォントスタイルの少なくとも一方によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
【0133】
また、この場合、入力情報は、テキストデータであり、第１要素は、入力情報のテキストとは異なるテキストであるようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、入力情報のテキストデータのテキストとは異なるテキストによって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、入力情報のテキストデータのテキストとは異なるテキストによって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
【0134】
また、コンテンツは、広告画像等の画像データであり、第１要素は、テキストであり、第２要素は、広告画像等の画像データの画像におけるテキストのレイアウト（限定ではなく例として、レイアウトパターン）と画像の色の少なくとも一方を含むようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、テキスト、および、コンテンツである画像データの画像におけるテキストのレイアウトと画像の色の少なくとも一方によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、テキスト、および、コンテンツである画像データの画像におけるテキストのレイアウトと画像の色の少なくとも一方によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
【0135】
＜第１変形例（１）＞
情報処理装置１が、ユーザによって入力されたテキストデータや画像データを取得するようにするのではなく、限定ではなく例として、データベース（不図示）に記憶されたテキストデータや画像データを取得して、上記と同様の処理を行うようにしてもよい。
情報処理装置１が、ユーザによって入力されたテキストデータや画像データを取得するようにするのではなく、限定ではなく例として、データベース（不図示）に記憶されたテキストデータや画像データを取得して、上記と同様の処理を行うようにしてもよい。
【0136】
限定ではなく例として、ある事業者（企業等）が情報処理装置１を用いて広告とするアートワークを生成する場合、データベースに記憶された広告のうちの一部のテキストデータや、その広告の画像データをデータベースから取得して、上記と同様の処理を行うようにしてもよい。
【0137】
より具体的には、限定ではなく例として、メッセージングアプリケーション（限定ではなく、チャットアプリケーションの一例）において、いわゆる公式アカウント（事業者のアカウント）を用いて一般ユーザ等に配信済みの広告がデータベースに記憶されている場合、入力部５０を介してユーザによって選択された、バージョンを更新する広告のテキストデータや画像データをデータベースから取得して、上記と同様の処理を行うようにしてもよい。
【0138】
＜第１変形例（２）＞
限定ではなく例として、ユーザが、アートワーク等のコンテンツの生成に用いる条件を指定できるようにしてもよい。
限定ではなく例として、ユーザが、アートワーク等のコンテンツの生成に用いる条件を指定できるようにしてもよい。
【0139】
【0140】
条件入力部５１には、パラメータ、またはその一部要素が条件として入力される。条件入力部５１に入力された条件は、パラメータ生成部１０１と、アートワーク生成部１０３との少なくともいずれか一方の機能部に出力される。
【0141】
ユーザは、限定ではなく例として、前述した、（ａ）テキストの文字の色、（ｂ）テキストの文字のフォントスタイル、（ｃ）画像の色、のうちの少なくともいずれか１つを条件として指定可能としてよい。
また、限定ではなく例として、ユーザは、前述した、（Ｃ）レイアウトパターン、（Ｄ）アートワークのスタイル、（Ｅ）アートワークの背景色、のうちの少なくともいずれか１つを条件として指定可能としてよい。
また、限定ではなく例として、ユーザは、前述した、（Ｃ）レイアウトパターン、（Ｄ）アートワークのスタイル、（Ｅ）アートワークの背景色、のうちの少なくともいずれか１つを条件として指定可能としてよい。
【0142】
限定ではなく例として、テキストの文字の色が条件として入力される場合、パラメータ生成部１０１は、入力された色に着色されたテキストを生成して出力するようにしてもよい。
【0143】
限定ではなく例として、アートワークの背景色が条件として入力される場合、アートワーク生成部１０３は、入力されたアートワークの背景色をベースとするレイアウトパターンに、テキストや画像を配置し、レンダリングして、アートワークを生成するようにしてもよい。
前述した＜オクラ＞の例において、条件として「アートワークの背景色＝緑色」が入力された場合、アートワーク生成部１０３は、緑色を背景色とするレイアウトパターンにテキストや画像を配置してアートワークを生成するようにしてよい。
前述した＜オクラ＞の例において、条件として「アートワークの背景色＝緑色」が入力された場合、アートワーク生成部１０３は、緑色を背景色とするレイアウトパターンにテキストや画像を配置してアートワークを生成するようにしてよい。
【0144】
本変形例は、入力情報は、ユーザによって入力された条件情報（限定ではなく、第１要素と第２要素の少なくとも一方に関する設定情報の一例）を含む構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザによって入力された、第１要素と第２要素の少なくとも一方に関する設定情報を含む入力情報に基づいて、第１要素および第２要素によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザによって入力された、第１要素と第２要素の少なくとも一方に関する設定情報を含む入力情報に基づいて、第１要素および第２要素によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
【0145】
また、この場合、入力情報は、少なくとも入力テキストデータと、ユーザによって入力された第２要素に関する条件情報とを含み、コンテンツは、広告画像等の画像データであり、第１要素は、入力テキストデータに基づくテキストであり、第２要素は、入力された第２要素に関する条件情報に基づく、広告画像等の画像データの画像におけるテキストの文字の色と、この画像におけるテキストの文字のフォントスタイルと、この画像におけるテキストのレイアウトと、画像の色の１以上を含むようにしてもよい。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザによって入力された、少なくともテキストデータと、第２要素に関する設定情報とを含む入力情報に基づいて、テキストデータに基づくテキストである第１要素、および、設定情報に基づく、コンテンツである画像データの画像におけるテキストの文字の色と、この画像におけるテキストの文字のフォントスタイルと、この画像におけるテキストのレイアウトと、この画像の色の１以上を含む第２要素、によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザによって入力された、少なくともテキストデータと、第２要素に関する設定情報とを含む入力情報に基づいて、テキストデータに基づくテキストである第１要素、および、設定情報に基づく、コンテンツである画像データの画像におけるテキストの文字の色と、この画像におけるテキストの文字のフォントスタイルと、この画像におけるテキストのレイアウトと、この画像の色の１以上を含む第２要素、によって生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。
【0146】
＜第１変形例（３）＞
表示画面例でも一部例示したが、パラメータ生成部１０１が、複数の商品説明文や商品画像を生成するようにしてもよい。また、アートワーク生成部１０３が、複数のアートワークを生成するようにしてもよい。つまり、情報処理装置１が、複数のコンテンツを生成するようにしてもよい。
この場合、限定ではなく例として、アートワーク生成部１０３が、生成パラメータの要素の組み合わせを変えて、複数回アートワークを生成するようにしてもよい。
表示画面例でも一部例示したが、パラメータ生成部１０１が、複数の商品説明文や商品画像を生成するようにしてもよい。また、アートワーク生成部１０３が、複数のアートワークを生成するようにしてもよい。つまり、情報処理装置１が、複数のコンテンツを生成するようにしてもよい。
この場合、限定ではなく例として、アートワーク生成部１０３が、生成パラメータの要素の組み合わせを変えて、複数回アートワークを生成するようにしてもよい。
【0147】
また、この場合、情報処理装置１は、生成された複数のコンテンツを、自装置の表示部に表示させるようにしてもよい。また、生成された複数のコンテンツを外部装置（限定ではなく例として、ユーザの端末）に送信し、外部装置は、受信した複数のコンテンツを表示部に表示するようにしてもよい。
そして、情報処理装置１は、自装置のユーザ、または外部装置のユーザによる、コンテンツを選択する入力に基づき選択されたコンテンツを、最終的なコンテンツとして決定するようにしてもよい。
そして、情報処理装置１は、自装置のユーザ、または外部装置のユーザによる、コンテンツを選択する入力に基づき選択されたコンテンツを、最終的なコンテンツとして決定するようにしてもよい。
【0148】
本変形例は、情報処理装置１は、複数生成されたコンテンツを出力し、ユーザの入力に基づいてコンテンツを選択する構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、複数生成されたコンテンツの中から、ユーザが意に沿ったコンテンツを選択可能とすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、複数生成されたコンテンツの中から、ユーザが意に沿ったコンテンツを選択可能とすることができる。
【0149】
＜第２実施例＞
第２実施例は、生成されたコンテンツを用いて、コンテンツ生成のサイクルを繰り返すことに関する実施例である。
第２実施例は、生成されたコンテンツを用いて、コンテンツ生成のサイクルを繰り返すことに関する実施例である。
【0150】
第２実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0151】
図２－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
この情報処理装置１が備える機能ブロックは図１－１と同様であるが、この例では、最新の生成アートワーク（前回生成されたアートワーク）が、パラメータ生成部１０１にフィードバック入力されるように構成されている。そして、パラメータ生成部１０１が、フィードバック入力された生成アートワークに基づいて、パラメータを生成するように構成されている。
この場合、ユーザは、テキストデータや画像データを初回に入力すれば、２回目以降は入力せずともよい。
この情報処理装置１が備える機能ブロックは図１－１と同様であるが、この例では、最新の生成アートワーク（前回生成されたアートワーク）が、パラメータ生成部１０１にフィードバック入力されるように構成されている。そして、パラメータ生成部１０１が、フィードバック入力された生成アートワークに基づいて、パラメータを生成するように構成されている。
この場合、ユーザは、テキストデータや画像データを初回に入力すれば、２回目以降は入力せずともよい。
【0152】
パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、フィードバック入力された生成アートワークから入力情報として用いることが可能な情報を取得し、取得された情報に基づいて、パラメータを生成する。
パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、前述した画像認識モデルを含んで構成されるようにしてよく、フィードバック入力されたアートワークを画像認識して入力情報として用いる可能なテキストデータ等を取得するようにしてよい。
パラメータ生成部１０１は、限定ではなく例として、前述した画像認識モデルを含んで構成されるようにしてよく、フィードバック入力されたアートワークを画像認識して入力情報として用いる可能なテキストデータ等を取得するようにしてよい。
【0153】
なお、この場合、図１－４に示した構成を適用し、パラメータ生成部１０１が、フィードバック入力された生成アートワークと、条件入力部５１に入力された条件とに基づいて、パラメータを生成するようにしてもよい。
【0154】
また、図２－１の構成の別例として、限定ではなく例として図２－２に示すように、生成アートワークがアートワーク生成部１０３にフィードバック入力されるようにしてもよい。
この場合、限定ではなく例として図１－４に示した構成を適用し、アートワーク生成部１０３が、少なくとも、フィードバック入力された生成アートワークと、条件入力部５１に入力された条件とに基づいて、アートワークを生成するようにしてもよい。具体的には、限定ではなく例として、フィードバック入力された生成アートワークを、追加条件に基づいて修正（調整）する処理を行って、アートワークを生成するようにしてもよい。
前述した＜オクラ＞の例において、限定ではなく例として、条件としてアートワークの背景色「緑色」が入力された場合、アートワーク生成部１０３は、フィードバック入力されたアートワークの背景色以外の要素はそのままで、背景色を緑色とするレイアウトパターンにテキストや画像を配置してアートワークを生成するようにすることができる。
この場合、限定ではなく例として図１－４に示した構成を適用し、アートワーク生成部１０３が、少なくとも、フィードバック入力された生成アートワークと、条件入力部５１に入力された条件とに基づいて、アートワークを生成するようにしてもよい。具体的には、限定ではなく例として、フィードバック入力された生成アートワークを、追加条件に基づいて修正（調整）する処理を行って、アートワークを生成するようにしてもよい。
前述した＜オクラ＞の例において、限定ではなく例として、条件としてアートワークの背景色「緑色」が入力された場合、アートワーク生成部１０３は、フィードバック入力されたアートワークの背景色以外の要素はそのままで、背景色を緑色とするレイアウトパターンにテキストや画像を配置してアートワークを生成するようにすることができる。
【0155】
なお、パラメータ生成部１０１によって生成された生成パラメータが、パラメータ生成部１０１にフィードバック入力されるようにしてもよい。この場合、限定ではなく例として図１－４に示した構成を適用し、パラメータ生成部１０１が、少なくとも、フィードバック入力された生成パラメータと、条件入力部５１に入力された条件とに基づいて、パラメータを生成するようにしてもよい。具体的には、限定ではなく例として、フィードバック入力された生成パラメータを、追加条件に基づいて修正（調整）する処理を行って、パラメータを生成するようにしてもよい。
前述した＜オクラ＞の例において、限定ではなく例として、条件としてテキストの文字の色「緑色」が入力された場合、アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例としてフィードバック入力された生成パラメータとしての商品説明文であってテキストの文字の色を緑色に修正した画像化された商品説明文を生成して出力するようにしてもよい。
前述した＜オクラ＞の例において、限定ではなく例として、条件としてテキストの文字の色「緑色」が入力された場合、アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例としてフィードバック入力された生成パラメータとしての商品説明文であってテキストの文字の色を緑色に修正した画像化された商品説明文を生成して出力するようにしてもよい。
【0156】
＜処理＞
図２－３は、本実施例において情報処理装置１の制御部１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
Ｅ１４０のステップの後、制御部１００は、生成アートワークを記憶部に一次的に保存する（Ｅ２５０）。
図２－３は、本実施例において情報処理装置１の制御部１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
Ｅ１４０のステップの後、制御部１００は、生成アートワークを記憶部に一次的に保存する（Ｅ２５０）。
【0157】
次いで、制御部１００は、入力部５０を介して追加条件が入力されたか否かを判定する（Ｅ２６０）。
入力されなかった場合（Ｅ２６０：ＮＯ）、制御部１００は、限定ではなく例として、Ｅ１９０のステップに処理を移す。
入力されなかった場合（Ｅ２６０：ＮＯ）、制御部１００は、限定ではなく例として、Ｅ１９０のステップに処理を移す。
【0158】
入力された場合（Ｅ２６０：ＹＥＳ）、制御部１００は、限定ではなく例として、Ｅ１３０のステップに処理を戻す。そして、パラメータ生成部１０１が、追加条件と、記憶部に一時保存された生成アートワークとに基づいて、パラメータを生成する。
なお、制御部１００は、限定ではなく例として、Ｅ１４０のステップに処理を戻す。そして、アートワーク生成部１０３が、１回前にＥ１３０のステップで得られた生成パラメータと、一時保存された生成アートワークと、追加条件とに基づいて、アートワークを生成するようにしてもよい。
なお、制御部１００は、限定ではなく例として、Ｅ１４０のステップに処理を戻す。そして、アートワーク生成部１０３が、１回前にＥ１３０のステップで得られた生成パラメータと、一時保存された生成アートワークと、追加条件とに基づいて、アートワークを生成するようにしてもよい。
【0159】
＜第２実施例の効果＞
本実施例は、情報処理装置１は、生成されたコンテンツに基づく入力情報（限定ではなく、出力部によって出力されたコンテンツに基づく入力情報の一例）を取得し、取得された入力情報に基づいて、第１要素および第２要素によって生成されるコンテンツを出力する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、出力部によって出力されコンテンツに基づく入力情報が取得され、コンテンツが再生成・出力されるようにすることができる。
本実施例は、情報処理装置１は、生成されたコンテンツに基づく入力情報（限定ではなく、出力部によって出力されたコンテンツに基づく入力情報の一例）を取得し、取得された入力情報に基づいて、第１要素および第２要素によって生成されるコンテンツを出力する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、出力部によって出力されコンテンツに基づく入力情報が取得され、コンテンツが再生成・出力されるようにすることができる。
【0160】
＜第３実施例＞
第３実施例は、アートワーク生成部１０３によって生成されたアートワークや、パラメータ生成部１０１によって生成されたパラメータを、次回以降のコンテンツの生成に用いることを可能にする実施例である。
第３実施例は、アートワーク生成部１０３によって生成されたアートワークや、パラメータ生成部１０１によって生成されたパラメータを、次回以降のコンテンツの生成に用いることを可能にする実施例である。
【0161】
第３実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0162】
図３－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
この情報処理装置１が備える機能ブロックは、図１－１の構成に加えて、限定ではなく例として、素材データベース３００を備える。そして、制御部１００によって、生成アートワークと、その生成アートワークの生成の元となった生成パラメータとが関連付けて、素材データベース３００に累積的に記憶（蓄積的に記憶）されるように構成されている。
この情報処理装置１が備える機能ブロックは、図１－１の構成に加えて、限定ではなく例として、素材データベース３００を備える。そして、制御部１００によって、生成アートワークと、その生成アートワークの生成の元となった生成パラメータとが関連付けて、素材データベース３００に累積的に記憶（蓄積的に記憶）されるように構成されている。
【0163】
アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例として、素材データベース３００に記憶された生成パラメータの少なくともいずれか１つを用いて、アートワークを生成するようにしてよい。このようにすることで、一部のパラメータをアートワークの生成に再利用することができる。
【0164】
また、この場合、限定ではなく例として、素材データベース３００に記憶された生成パラメータのうち、（ａ）テキストの文字の色、（ｂ）テキストの文字のフォントスタイル、（ｃ）画像の色、等のうちの少なくともいずれか１つを用いて、アートワークを生成するようにしてよい。
なお、この他にも、素材データベース３００に記憶された生成パラメータのうち、（Ｃ）レイアウトパターン、（Ｄ）アートワークのスタイル、（Ｅ）アートワークの背景色、の少なくともいずれか１つを用いて、アートワークを生成するようにしてもよい。テキストの文字の色やフォントスタイル、画像の色、レイアウトパターン、アートワークのスタイル、といった、ユーザが使い回しをしたいと考える要素が、ユーザによるパラメータを選択する入力に基づいて素材データベース３００から取得されるようにし、入力情報と、取得された要素とに基づいて、アートワークが生成されるようにすることができる。
このようにすることで、ユーザが再利用したい要素（限定ではなく、第２要素の一例）をテンプレート化して、コンテンツの生成に利用するといったことが可能となる。
なお、この他にも、素材データベース３００に記憶された生成パラメータのうち、（Ｃ）レイアウトパターン、（Ｄ）アートワークのスタイル、（Ｅ）アートワークの背景色、の少なくともいずれか１つを用いて、アートワークを生成するようにしてもよい。テキストの文字の色やフォントスタイル、画像の色、レイアウトパターン、アートワークのスタイル、といった、ユーザが使い回しをしたいと考える要素が、ユーザによるパラメータを選択する入力に基づいて素材データベース３００から取得されるようにし、入力情報と、取得された要素とに基づいて、アートワークが生成されるようにすることができる。
このようにすることで、ユーザが再利用したい要素（限定ではなく、第２要素の一例）をテンプレート化して、コンテンツの生成に利用するといったことが可能となる。
【0165】
なお、素材データベース３００には、全ての生成パラメータを記憶することは必須ではなく、限定ではなく例として、テキストの文字の色やフォントスタイル、画像の色、レイアウトパターン、アートワークのスタイル、といった、ユーザが使い回しをしたいと考える要素が、ユーザによるパラメータを選択する入力に基づいて素材データベース３００に記憶されるようにしてもよい。
【0166】
また、アートワーク生成部１０３は、限定ではなく例として、素材データベース３００に記憶されている生成アートワークを読み出し、それを生成アートワークとして出力するようにしてもよい。
このようにすることで、アートワークを再現することができる。
このようにすることで、アートワークを再現することができる。
【0167】
また、アートワーク生成部１０３が、素材データベース３００に記憶されている生成アートワークの中から選択した生成アートワーク（限定ではなく例として、前回生成されたアートワーク）と、その生成アートワークを生成するために用いた生成パラメータとに基づいて、アートワークを生成する。つまり、過去の同じ回の生成パラメータと生成アートワークとの組み合わせを選択して、アートワークの生成に用いるようにしてもよい。
また、アートワーク生成部１０３が、素材データベース３００に記憶されている生成パラメータと生成アートワークとの組み合わせのうち、２以上の生成パラメータと生成アートワークとの組み合わせ（限定ではなく例として、過去３回分の組み合わせ）を選択して、アートワークを生成するようにしてもよい。記憶された全ての組み合わせを用いるようにしてもよい。
また、アートワーク生成部１０３が、素材データベース３００に記憶されている生成パラメータと生成アートワークとの組み合わせのうち、２以上の生成パラメータと生成アートワークとの組み合わせ（限定ではなく例として、過去３回分の組み合わせ）を選択して、アートワークを生成するようにしてもよい。記憶された全ての組み合わせを用いるようにしてもよい。
【0168】
なお、同様に、パラメータ生成部１０１が、素材データベース３００に記憶された生成パラメータや生成アートワークに基づいて、パラメータを生成・再現等するようにしてもよい。
【0169】
図３－２は、本実施例において情報処理装置１の制御部１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
Ｅ１４０のステップの後、制御部１００は、生成アートワークと、生成パラメータとを関連付けて記憶部の素材データベース３００に記憶させる（Ｅ３５０）。
そして、制御部１００は、Ｅ１９０のステップに処理を移す。
素材データベース３００に記憶された生成アートワークや生成パラメータは、上記のように、次回以降のＥ１３０のステップやＥ１４０のステップで利用される。
Ｅ１４０のステップの後、制御部１００は、生成アートワークと、生成パラメータとを関連付けて記憶部の素材データベース３００に記憶させる（Ｅ３５０）。
そして、制御部１００は、Ｅ１９０のステップに処理を移す。
素材データベース３００に記憶された生成アートワークや生成パラメータは、上記のように、次回以降のＥ１３０のステップやＥ１４０のステップで利用される。
【0170】
＜第３実施例の効果＞
本実施例は、情報処理装置１は、生成パラメータを記憶する素材データベース３００（限定ではなく、第２要素を記憶する記憶部の一例）を備える。そして、情報処理装置１は，入力情報と、素材データベース３００に記憶された生成パラメータとに基づいて生成されるコンテンツを出力する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２要素を記憶部に記憶しておき、入力情報と、記憶部に記憶された第２要素とに基づいて生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。これにより、限定ではなく例として、第２要素をテンプレート化してコンテンツの生成に利用するといったことが可能となる。
本実施例は、情報処理装置１は、生成パラメータを記憶する素材データベース３００（限定ではなく、第２要素を記憶する記憶部の一例）を備える。そして、情報処理装置１は，入力情報と、素材データベース３００に記憶された生成パラメータとに基づいて生成されるコンテンツを出力する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２要素を記憶部に記憶しておき、入力情報と、記憶部に記憶された第２要素とに基づいて生成されるコンテンツが出力されるようにすることができる。これにより、限定ではなく例として、第２要素をテンプレート化してコンテンツの生成に利用するといったことが可能となる。
【0171】
また、本実施例は、情報処理装置１は、生成アートワーク（限定ではなく、コンテンツの一例）を記憶する素材データベース３００（限定ではなく、第２要素を記憶する記憶部の一例）を備える。そして、情報処理装置１は，少なくとも素材データベース３００に記憶されたアートワークに基づいて、コンテンツを生成する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１要素および第２要素を含むコンテンツを記憶部に記憶しておき、少なくとも記憶部に記憶されたコンテンツに基づいて、コンテンツが生成されるようにすることができる。これにより、限定ではなく例として、生成されたコンテンツを再現するといったことが可能となる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１要素および第２要素を含むコンテンツを記憶部に記憶しておき、少なくとも記憶部に記憶されたコンテンツに基づいて、コンテンツが生成されるようにすることができる。これにより、限定ではなく例として、生成されたコンテンツを再現するといったことが可能となる。
【0172】
＜第３変形例（１）＞
上記の実施例において、情報処理装置１が、一のユーザ（第１ユーザ）が入力情報を入力することに基づいて、その入力情報と、素材データベース３００に記憶された生成パラメータとに基づいて、アートワーク（第１アートワーク）を生成する。その後、情報処理装置１が、別のユーザ（第２ユーザ）が入力情報を入力することに基づいて、その入力情報と、素材データベース３００に記憶された生成パラメータとに基づいて、アートワーク（第２アートワーク）を生成するようにすることも可能である。
上記の実施例において、情報処理装置１が、一のユーザ（第１ユーザ）が入力情報を入力することに基づいて、その入力情報と、素材データベース３００に記憶された生成パラメータとに基づいて、アートワーク（第１アートワーク）を生成する。その後、情報処理装置１が、別のユーザ（第２ユーザ）が入力情報を入力することに基づいて、その入力情報と、素材データベース３００に記憶された生成パラメータとに基づいて、アートワーク（第２アートワーク）を生成するようにすることも可能である。
【0173】
また、限定ではなく例として、生成パラメータの要素に加えて、またはこれに代えて、ユーザが作成したテンプレートとするパラメータの要素が素材データベース３００に記憶されるようにしてもよい。
同様に、生成アートワークに加えて、またはこれに代えて、ユーザが作成したテンプレートとするアートワークが素材データベース３００に記憶されるようにしてもよい。
同様に、生成アートワークに加えて、またはこれに代えて、ユーザが作成したテンプレートとするアートワークが素材データベース３００に記憶されるようにしてもよい。
【0174】
本変形例は、情報処理装置１は、第１ユーザの入力に基づく第１入力情報と、素材データベース３００に記憶された第２要素とに基づいて生成されたコンテンツを出力し、第１ユーザとは異なる第２ユーザの入力に基づく第２入力情報と、素材データベース３００に記憶されたパラメータとに基づいて生成されたコンテンツを出力する構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、限定ではなく例として、異なるユーザが異なる入力情報を入力した場合であっても、第１入力情報に対応する第１コンテンツと、第２入力情報に対応する第２コンテンツとが、記憶部に記憶された第２要素に基づいて適切に生成・出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、限定ではなく例として、異なるユーザが異なる入力情報を入力した場合であっても、第１入力情報に対応する第１コンテンツと、第２入力情報に対応する第２コンテンツとが、記憶部に記憶された第２要素に基づいて適切に生成・出力されるようにすることができる。
【0175】
＜第４実施例＞
第４実施例は、アートワーク生成部１０３によって生成された生成アートワークを評価することに関する実施例である。
第４実施例は、アートワーク生成部１０３によって生成された生成アートワークを評価することに関する実施例である。
【0176】
第４実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0177】
【0178】
アートワーク評価部１０５は、生成アートワークを評価する機能を有する。
アートワーク評価部１０５は、限定ではなく例として、生成アートワークの評価スコア（評価スコア値）を算出（推論）可能なモデルによって実現されてよい。
限定ではなく例として、評価スコアを算出するための評価スコア関数として、アートワークの審美性の観点から、人間が手動で設定した評価スコア関数を用いるようにしてよい。
この場合、評価スコア関数は、限定ではなく例として、アートワークにおける、テキストや画像の配置、配色等を変数とする関数として定義してよい。また、評価スコア関数は、限定ではなく例として、アートワークの審美性が高いほど評価スコアが大きくなるような関数として定義してよい。ただし、これに限定されるものではない。
アートワーク評価部１０５は、限定ではなく例として、生成アートワークの評価スコア（評価スコア値）を算出（推論）可能なモデルによって実現されてよい。
限定ではなく例として、評価スコアを算出するための評価スコア関数として、アートワークの審美性の観点から、人間が手動で設定した評価スコア関数を用いるようにしてよい。
この場合、評価スコア関数は、限定ではなく例として、アートワークにおける、テキストや画像の配置、配色等を変数とする関数として定義してよい。また、評価スコア関数は、限定ではなく例として、アートワークの審美性が高いほど評価スコアが大きくなるような関数として定義してよい。ただし、これに限定されるものではない。
【0179】
この場合、アートワーク評価部１０５は、限定ではなく例として、あらかじめ用意されたアートワークのセットに含まれる各々のアートワークについて、そのアートワークと、そのアートワークについて評価スコア関数を用いて算出された評価スコアとの組み合わせを学習用データセットとする機械学習によって評価スコアモデルを生成するようにしてもよい。このようにして生成されるモデルを「学習済み評価スコアモデル」と称する。
そして、アートワーク評価部１０５は、限定ではなく例として、生成アートワークを学習済み評価スコアモデルへの入力として、評価スコアを推論するようにしてよい。
そして、アートワーク評価部１０５は、限定ではなく例として、生成アートワークを学習済み評価スコアモデルへの入力として、評価スコアを推論するようにしてよい。
【0180】
なお、評価スコアモデルは機械学習モデルに限定されず、限定ではなく例として、線形および非線形回帰モデル等の数理統計モデルや、ＤＮＮ等のニューラルネットワークモデルとしてもよい。
【0181】
また、限定ではなく例として、表示画面例に示したように、アートワークを広告とし、広告の評価スコアを算出するようにしてもよい。
この場合、アートワーク評価部１０５は、限定ではなく例として、あらかじめ用意された広告のセットに含まれる各々の広告について、その広告と、その広告について評価スコア関数を用いて算出された評価スコアとの組み合わせを学習用データセットとする機械学習によって、学習済み評価スコアモデルを生成するようにしてもよい。
この場合、推論される評価スコアは、広告の宣伝効果や、広告の商品の販売促進効果など、広告の効果を評価・分析するための情報（広告の効果に関する効果情報と言ってもよい。）として用いることができる。
この場合、アートワーク評価部１０５は、限定ではなく例として、あらかじめ用意された広告のセットに含まれる各々の広告について、その広告と、その広告について評価スコア関数を用いて算出された評価スコアとの組み合わせを学習用データセットとする機械学習によって、学習済み評価スコアモデルを生成するようにしてもよい。
この場合、推論される評価スコアは、広告の宣伝効果や、広告の商品の販売促進効果など、広告の効果を評価・分析するための情報（広告の効果に関する効果情報と言ってもよい。）として用いることができる。
【0182】
また、本実施例とは異なり、情報処理装置１が評価スコアを算出するのではなく、情報処理装置１が通信可能な外部装置が評価スコアを算出するようにし、情報処理装置１が、外部装置から評価スコアを受信することによって取得するようにしてもよい。
この場合、情報処理装置１が、生成アートワークを含む評価スコア要求情報を外部装置に送信し、外部装置が評価スコアを算出した上で、情報処理装置１に送信するようにしてもよい。
この場合、情報処理装置１が、生成アートワークを含む評価スコア要求情報を外部装置に送信し、外部装置が評価スコアを算出した上で、情報処理装置１に送信するようにしてもよい。
【0183】
＜処理＞
図４－２は、本実施例において情報処理装置１の制御部１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
Ｅ１４０のステップの後、アートワーク評価部１０５が、アートワーク評価処理を行う（Ｅ４５０）。
具体的には、限定ではなく例として、上記の手法に基づいて、生成アートワークの評価スコアを算出する。そして、算出した評価スコアを記憶部（不図示）に記憶させる。
図４－２は、本実施例において情報処理装置１の制御部１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
Ｅ１４０のステップの後、アートワーク評価部１０５が、アートワーク評価処理を行う（Ｅ４５０）。
具体的には、限定ではなく例として、上記の手法に基づいて、生成アートワークの評価スコアを算出する。そして、算出した評価スコアを記憶部（不図示）に記憶させる。
【0184】
次いで、制御部１００は、算出した評価スコアを出力する評価スコア出力処理を行う（Ｅ４６０）。
この場合、算出した評価スコアを表示部（不図示）に表示させるようにしてもよいし、通信部によって外部装置に送信するようにしてもよい。
そして、制御部１００は、Ｅ１９０のステップに処理を移す。
この場合、算出した評価スコアを表示部（不図示）に表示させるようにしてもよいし、通信部によって外部装置に送信するようにしてもよい。
そして、制御部１００は、Ｅ１９０のステップに処理を移す。
【0185】
＜第４実施例の効果＞
本実施例は、情報処理装置１は、アートワーク等のコンテンツの評価スコアを取得する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、生成されたコンテンツ（第１要素および第２要素を含むコンテンツ）を評価するための指標値を取得可能となる。
本実施例は、情報処理装置１は、アートワーク等のコンテンツの評価スコアを取得する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、生成されたコンテンツ（第１要素および第２要素を含むコンテンツ）を評価するための指標値を取得可能となる。
【0186】
また、この場合、アートワークは広告であり、情報処理装置１は、生成された広告に関する評価スコア（限定ではなく、広告の効果に関する効果情報の一例）を取得するようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、生成された広告（第１要素および第２要素を含む広告）の効果を分析するための指標値を取得可能となる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、生成された広告（第１要素および第２要素を含む広告）の効果を分析するための指標値を取得可能となる。
【0187】
＜第４変形例（１）＞
上記の実施例において、限定ではなく例として、事業者が、情報処理装置１によって複数の広告を生成し、生成した広告を、自社のホームページ等に掲載したり、メッセージングアプリケーション等のアプリケーションによって端末に配信するようにしてもよい。
また、この場合、情報処理装置１が、各々の広告についてのコンバージョンレート（コンバージョン率）を算出・集計するようにしてもよい。
そして、情報処理装置１が、新たに生成される広告について、予想されるコンバージョンレートを推定できるようにしてもよい。
また、前述した評価スコアモデルとして、生成される広告と、予想されるコンバージョンレートとの関係とを推定可能なモデルを用いるようにしてもよい。
このようにすることで、生成された広告のコンバージョンレートを推定（予想）することが可能となる。
上記の実施例において、限定ではなく例として、事業者が、情報処理装置１によって複数の広告を生成し、生成した広告を、自社のホームページ等に掲載したり、メッセージングアプリケーション等のアプリケーションによって端末に配信するようにしてもよい。
また、この場合、情報処理装置１が、各々の広告についてのコンバージョンレート（コンバージョン率）を算出・集計するようにしてもよい。
そして、情報処理装置１が、新たに生成される広告について、予想されるコンバージョンレートを推定できるようにしてもよい。
また、前述した評価スコアモデルとして、生成される広告と、予想されるコンバージョンレートとの関係とを推定可能なモデルを用いるようにしてもよい。
このようにすることで、生成された広告のコンバージョンレートを推定（予想）することが可能となる。
【0188】
＜第５実施例＞
第５実施例は、パラメータ生成部１０１やアートワーク生成部１０３を最適化することに関する実施例である。
第５実施例は、パラメータ生成部１０１やアートワーク生成部１０３を最適化することに関する実施例である。
【0189】
第５実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0190】
【0191】
最適化部１０７は、アートワーク評価部１０５によって算出された評価スコア等の評価結果に基づいて、最適化の対象とする機能部（限定ではなく例として、パラメータ生成部１０１とアートワーク生成部１０３との少なくともいずれか一方の機能部）を最適化する。
【0192】
この場合、最適化部１０７は、限定ではなく例として、アートワークの生成履歴（評価スコアの履歴を含む。）を用いて、限定ではなく例として、評価スコアを大きくする方向に（ただし、評価スコアが大きいほどアートワークの評価が高いとする）、最適化の対象とする機能部に関連するパラメータを最適化するようにしてよい。
【0193】
１つの手法としては、最適化部１０７が、限定ではなく例として、最適化の対象とする機能部のモデルのハイパーパラメータ（限定ではなく例として、最適化の対象とする機能部のニューラルネットワークモデルに関するパラメータ等）の調整を行うようにしてよい。
この場合、限定ではなく例として、候補となるハイパーパラメータの値のセットを用意し、ランダムサーチやグリッドサーチ、遺伝的アルゴリズム等の手法を用いて、評価スコアが大きくなる方向に変化するハイパーパラメータの値の組み合わせを決定するようにしてもよい。
この場合、限定ではなく例として、候補となるハイパーパラメータの値のセットを用意し、ランダムサーチやグリッドサーチ、遺伝的アルゴリズム等の手法を用いて、評価スコアが大きくなる方向に変化するハイパーパラメータの値の組み合わせを決定するようにしてもよい。
【0194】
なお、限定ではなく例として第２実施例の手法を適用し、情報処理装置１が、アートワーク生成部１０３により生成されたアートワークに基づく入力情報を取得し、取得された入力情報に基づいて、アートワークを生成するようにすることもできる。
この場合、情報処理装置１は、限定ではなく例として、過去に生成されたアートワークの評価情報に基づき最適化された機能部によって、限定ではなく例として、前回生成されたアートワークから取得した入力情報に基づいて、アートワークを生成するようにすることができる。
最適化は、アートワークの評価情報に基づいて行われるため、この例では、情報処理装置１は、第１アートワークに基づく入力情報を取得し、取得した入力情報と、アートワークの評価情報とに基づいて、第２アートワークを生成すると捉えてもよい。
この場合、情報処理装置１は、限定ではなく例として、過去に生成されたアートワークの評価情報に基づき最適化された機能部によって、限定ではなく例として、前回生成されたアートワークから取得した入力情報に基づいて、アートワークを生成するようにすることができる。
最適化は、アートワークの評価情報に基づいて行われるため、この例では、情報処理装置１は、第１アートワークに基づく入力情報を取得し、取得した入力情報と、アートワークの評価情報とに基づいて、第２アートワークを生成すると捉えてもよい。
【0195】
また、第４実施例と同様に、アートワークを広告とし、アートワーク評価部１０５が広告の評価スコアを推論するようにしてもよい。そして、最適化部１０７が、限定ではなく例として、最適化の対象とする機能部のモデルのハイパーパラメータの調整を行うようにしてよい。
【0196】
なお、この場合も、限定ではなく例として第２実施例の手法を適用し、情報処理装置１が、アートワーク生成部１０３により生成された広告に基づく入力情報を取得し、取得された入力情報に基づいて、広告を生成するようにしてもよい。
最適化は、広告の評価情報（広告の効果に関する効果情報の一例）に基づいて行われるため、この例では、情報処理装置１は、第１広告に基づく入力情報を取得し、取得した入力情報と、広告の効果に関する効果情報とに基づいて、第２広告を生成すると捉えてもよい。
最適化は、広告の評価情報（広告の効果に関する効果情報の一例）に基づいて行われるため、この例では、情報処理装置１は、第１広告に基づく入力情報を取得し、取得した入力情報と、広告の効果に関する効果情報とに基づいて、第２広告を生成すると捉えてもよい。
【0197】
また、本実施例とは異なり、情報処理装置１が評価スコアを算出するのではなく、情報処理装置１が通信可能な外部装置が評価スコアを算出するようにし、情報処理装置１が、外部装置から評価スコアを受信することによって取得するようにしてもよい。
この場合、情報処理装置１が、生成アートワークを含む評価スコア要求情報を外部装置に送信し、外部装置が評価スコアを算出した上で、情報処理装置１に送信するようにしてもよい。
この場合、情報処理装置１が、生成アートワークを含む評価スコア要求情報を外部装置に送信し、外部装置が評価スコアを算出した上で、情報処理装置１に送信するようにしてもよい。
【0198】
＜処理＞
図５－２は、本実施例において情報処理装置１の制御部１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
Ｅ４６０のステップの後、制御部１００は、最適化を行うか否かを判定する（Ｅ５７０）。
この場合、限定ではなく例として、
・最適化を行うように指示するユーザ入力があったこと
・アートワークの生成回数に関する条件（限定ではなく例として、前回最適化を行ってからアートワークの生成回数が設定回数に達した、等）が成立したこと
・時間に関する条件（限定ではなく例として、最適化を行う時刻や日時となった、前回最適化を行ってから設定時間が経過した、等）が成立したこと
等の条件が成立した場合に、最適化を行うようにしてもよい。
図５－２は、本実施例において情報処理装置１の制御部１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
Ｅ４６０のステップの後、制御部１００は、最適化を行うか否かを判定する（Ｅ５７０）。
この場合、限定ではなく例として、
・最適化を行うように指示するユーザ入力があったこと
・アートワークの生成回数に関する条件（限定ではなく例として、前回最適化を行ってからアートワークの生成回数が設定回数に達した、等）が成立したこと
・時間に関する条件（限定ではなく例として、最適化を行う時刻や日時となった、前回最適化を行ってから設定時間が経過した、等）が成立したこと
等の条件が成立した場合に、最適化を行うようにしてもよい。
【0199】
最適化を行わないと判定したならば（Ｅ５７０：ＮＯ）、制御部１００は、Ｅ１９０のステップに処理を進める。
【0200】
最適化を行うと判定したならば（Ｅ５７０：ＹＥＳ）、制御部１００は、最適化処理を行う（Ｅ５８０）。
具体的には、限定ではなく例として、記憶部に記憶されたアートワークと評価スコアとが関連付けられた生成履歴データ（不図示）に基づいて、上記の手法に基づいて、パラメータ生成部１０１とアートワーク生成部１０３との少なくともいずれか一方の機能部を最適化する。
そして、制御部１００は、Ｅ１９０のステップに処理を移す。
具体的には、限定ではなく例として、記憶部に記憶されたアートワークと評価スコアとが関連付けられた生成履歴データ（不図示）に基づいて、上記の手法に基づいて、パラメータ生成部１０１とアートワーク生成部１０３との少なくともいずれか一方の機能部を最適化する。
そして、制御部１００は、Ｅ１９０のステップに処理を移す。
【0201】
＜第５実施例の効果＞
本実施例は、情報処理装置１が、生成アートワークに基づいて、パラメータ生成部１０１を最適化する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、生成されたコンテンツに基づいて、コンテンツに含まれる要素を生成する機能部を最適化することができる。
本実施例は、情報処理装置１が、生成アートワークに基づいて、パラメータ生成部１０１を最適化する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、生成されたコンテンツに基づいて、コンテンツに含まれる要素を生成する機能部を最適化することができる。
【0202】
また、本実施例は、情報処理装置１が、生成アートワークに基づいて、アートワーク生成部１０３を最適化する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、生成されたコンテンツに基づいて、コンテンツを生成する機能部を最適化することができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、生成されたコンテンツに基づいて、コンテンツを生成する機能部を最適化することができる。
【0203】
また、本実施例は、情報処理装置１は、アートワーク生成部１０３により生成された第１アートワーク（限定ではなく、第１コンテンツの一例）に基づく入力情報を取得し、取得された入力情報と、評価スコアとに基づいて、第１要素および第２要素によって生成される第２アートワーク（限定ではなく、第２コンテンツの一例）を出力する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、取得された、第１コンテンツに基づく入力情報と、第１コンテンツの評価情報とに基づいて生成された第２コンテンツが出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、取得された、第１コンテンツに基づく入力情報と、第１コンテンツの評価情報とに基づいて生成された第２コンテンツが出力されるようにすることができる。
【0204】
また、この場合、アートワークは広告であり、情報処理装置１は、アートワーク生成部１０３により生成された第１広告に基づく入力情報と、第１広告の評価スコアとを取得し、取得された入力情報と、取得された評価スコアとに基づいて生成された第２広告を出力する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、取得された、第１広告に基づく入力情報と、第１広告の効果に関する効果情報とに基づいて生成された第２広告が出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、取得された、第１広告に基づく入力情報と、第１広告の効果に関する効果情報とに基づいて生成された第２広告が出力されるようにすることができる。
【0205】
＜第５変形例（１）＞
上記の実施例に第４変形例（１）の内容を適用し、情報処理装置１が、新たに生成される広告について、予想されるコンバージョンレートを推定できるようにしてもよい。
また、前述した評価スコアモデルとして、生成される広告と、予想されるコンバージョンレートとの関係とを推定可能なモデルを用いるようにしてもよい。
そして、予想されるコンバージョンレートを大きくする方向に、最適化の対象とする機能部に関連するパラメータを最適化するようにしてよい。
このようにすることで、コンバージョンレートに基づいて、広告の生成に関連する機能部を最適化することが可能となる。
上記の実施例に第４変形例（１）の内容を適用し、情報処理装置１が、新たに生成される広告について、予想されるコンバージョンレートを推定できるようにしてもよい。
また、前述した評価スコアモデルとして、生成される広告と、予想されるコンバージョンレートとの関係とを推定可能なモデルを用いるようにしてもよい。
そして、予想されるコンバージョンレートを大きくする方向に、最適化の対象とする機能部に関連するパラメータを最適化するようにしてよい。
このようにすることで、コンバージョンレートに基づいて、広告の生成に関連する機能部を最適化することが可能となる。
【0206】
＜適用例＞
本発明や、上記の実施例で説明した情報処理装置１を適用する具体構成としては、限定ではなく例として、以下のうちのいずれかを適用してよい。
（１）スタンドアローン
（２）クライアントサーバシステム
本発明や、上記の実施例で説明した情報処理装置１を適用する具体構成としては、限定ではなく例として、以下のうちのいずれかを適用してよい。
（１）スタンドアローン
（２）クライアントサーバシステム
【0207】
（１）スタンドアローンでは、限定ではなく例として、情報処理装置１を、端末やサーバ等としてよい。
【0208】
端末は、限定ではなく例として、スマートフォン、携帯端末（フィーチャーフォン）、コンピュータ（限定ではなく例としてデスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）、メディアコンピュータプラットホーム（限定ではなく例としてケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダ）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（限定ではなく例としてＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、電子メールクライアントなど）、ウェアラブル端末（限定ではなく例としてメガネ型デバイス、時計型デバイスなど）、ＶＲ（Virtual Reality）端末、スマートスピーカ（音声認識用デバイス）、または他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットホームを含んでよい。また、端末は情報処理端末と表現されてもよい。
【0209】
サーバは、限定ではなく例として、サーバ装置、コンピュータ（限定ではなく例としてデスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）、メディアコンピュータプラットホーム（限定ではなく例としてケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダ）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（限定ではなく例としてＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、電子メールクライアントなど）、或いは他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットホームを含んでよい。
【0210】
また、サーバと端末とは、それぞれ情報処理装置と表現されてもよいし、されなくてもよい。
【0211】
限定ではなく例として、ユーザが、情報処理装置１の操作部を介して前述した各種の入力を行うと、アートワークが生成され、生成アートワークが情報処理装置１の表示部に表示されるようにしてよい。
【0212】
なお、本構成において、限定ではなく例として、情報処理装置１によって生成された生成パラメータと生成アートワークとの少なくともいずれか一方が、ユーザが所有する端末に送信されるようにしてもよい。
【0213】
（２）クライアントサーバシステムでは、限定ではなく例として、情報処理装置１をサーバとし、ユーザの端末と通信することで、上記内容を実現するシステムを構成することができる。端末やサーバは、上記と同様の装置としてよい。
以下、その場合の処理の一例を例示する。
以下、その場合の処理の一例を例示する。
【0214】
図６－１は、本実施例において各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
この図では、左側にユーザの端末の制御部（不図示）が実行する処理を示し、右側にサーバの制御部（不図示）が実行する処理を示している。
この図では、左側にユーザの端末の制御部（不図示）が実行する処理を示し、右側にサーバの制御部（不図示）が実行する処理を示している。
【0215】
端末の制御部は、入力部（不図示）に対するユーザによる入力に基づいて、アートワーク生成要求情報を、通信部（不図示）によってサーバに送信する（Ａ１１０）。
アートワーク生成要求情報には、ユーザまたは端末を識別可能な情報の他、ユーザによって入力されたテキスト（テキストデータ）や画像（画像データ）を含めてよい。
また、前述したように、ユーザによって入力された条件の情報を含めてもよい。
アートワーク生成要求情報には、ユーザまたは端末を識別可能な情報の他、ユーザによって入力されたテキスト（テキストデータ）や画像（画像データ）を含めてよい。
また、前述したように、ユーザによって入力された条件の情報を含めてもよい。
【0216】
サーバの制御部は、通信部（不図示）によって端末からアートワーク生成要求情報を受信すると、アートワーク生成メイン処理を行う（Ｓ１１０）。
アートワーク生成メイン処理としては、前述した各々の実施例や変形例において情報処理装置１が行う処理として例示した各種の処理を適用可能である。
アートワーク生成メイン処理としては、前述した各々の実施例や変形例において情報処理装置１が行う処理として例示した各種の処理を適用可能である。
【0217】
次いで、サーバの制御部は、生成アートワークを、通信部によって端末に送信する（Ｓ１３０）。
そして、サーバの制御部は、処理を終了する。
そして、サーバの制御部は、処理を終了する。
【0218】
Ａ１１０の後、通信部によってサーバから生成アートワークを受信すると、端末の制御部は、受信した生成アートワークを表示部（不図示）に表示させる（Ａ１３０）。
そして、端末の制御部は、処理を終了する。
そして、端末の制御部は、処理を終了する。
【0219】
なお、サーバが、Ｓ１００のステップにおいて、パラメータ生成処理を行った後、生成パラメータを端末に送信するようにしてもよい。そして、端末が、受信した生成パラメータを表示部に表示させるようにしてもよい。
また、この場合、サーバが、パラメータに含まれるキーワード等を端末に送信し、端末が、受信したキーワード等を表示部に表示させる。そして、端末が、端末のユーザによる、キーワードを選択したり、キーワードを編集する入力に基づいて、キーワードの選択情報やキーワードの編集情報をサーバに送信するようにしてもよい。そして、サーバが、受信した情報に基づいて、アートワーク生成処理を行うようにしてもよい。
また、この場合、サーバが、パラメータに含まれるキーワード等を端末に送信し、端末が、受信したキーワード等を表示部に表示させる。そして、端末が、端末のユーザによる、キーワードを選択したり、キーワードを編集する入力に基づいて、キーワードの選択情報やキーワードの編集情報をサーバに送信するようにしてもよい。そして、サーバが、受信した情報に基づいて、アートワーク生成処理を行うようにしてもよい。
【0220】
また、Ｓ１１０のステップにおいて、サーバが複数のアートワークを生成し、Ｓ１３０のステップにおいて、生成した複数のアートワークを端末に送信するようにしてもよい。そして、端末が、受信した複数のアートワークを表示部に表示させるようにしてもよい。
また、この場合、端末が、端末のユーザによる、複数のアートワークの中から少なくとも１つのアートワークを選択する入力に基づき、最終的なアートワークを決定して、記憶部に保存するようにしてもよい。また、この場合、端末が、アートワークの選択情報をサーバに送信し、サーバが、受信した情報に基づいて、最終的なアートワークを決定して、記憶部に保存するようにしてもよい。
また、この場合、端末が、端末のユーザによる、複数のアートワークの中から少なくとも１つのアートワークを選択する入力に基づき、最終的なアートワークを決定して、記憶部に保存するようにしてもよい。また、この場合、端末が、アートワークの選択情報をサーバに送信し、サーバが、受信した情報に基づいて、最終的なアートワークを決定して、記憶部に保存するようにしてもよい。
【0221】
なお、これらの処理は、アプリケーション（限定ではなく例として、アートワーク生成アプリケーション（前述した広告生成アプリケーション等））によって実現されてもよい。
また、アプリケーションは、ネイティブアプリケーションとしてもよいし、ＷＥＢアプリケーションとしてもよいし、ハイブリッドアプリケーションとしてもよい。
また、アプリケーションは、ネイティブアプリケーションとしてもよいし、ＷＥＢアプリケーションとしてもよいし、ハイブリッドアプリケーションとしてもよい。
【0222】
また、サーバの制御部が行うこととして説明した処理のうちの少なくとも一部の処理を、端末の制御部が行うようにしてもよい。
【0223】
＜その他＞
広告生成アプリケーション等のアプリケーションを用いる場合、アプリケーションの配信用のサーバ（端末がアプリケーションをダウンロードするサーバ）を、対応するサービス（アプリケーション）を提供するサーバ等とは異なるサーバとして構成してもよい。つまり、アプリケーション配信用のサーバと、アプリケーションの管理処理等を行うサーバとを物理的に分離されたサーバとして構成してもよいし、１つのサーバとして構成してもよい。
広告生成アプリケーション等のアプリケーションを用いる場合、アプリケーションの配信用のサーバ（端末がアプリケーションをダウンロードするサーバ）を、対応するサービス（アプリケーション）を提供するサーバ等とは異なるサーバとして構成してもよい。つまり、アプリケーション配信用のサーバと、アプリケーションの管理処理等を行うサーバとを物理的に分離されたサーバとして構成してもよいし、１つのサーバとして構成してもよい。
【0224】
また、アプリケーションには、各種のアプリケーションのプログラムに限らず、限定ではなく例として、おおもととなるアプリケーションの一機能として他のサービスの機能を持たせるためのプログラムや、おおもととなるアプリケーションのアップデート用のプログラム等を含めてもよい。また、アプリケーションプログラムで活用されるデータ（アプリケーションのアップデート用のデータ等も含めてもよい。）を含めてもよい。
【0225】
また、本発明を、前述した分散システムなど、サーバやサーバシステムの機能を端末に持たせるシステムによって実現してもよい。
【符号の説明】
【0226】
１ 情報処理装置
５０ 入力部
１００ 制御部
１０１ パラメータ生成部
１０３ アートワーク生成部
１５０ 出力部
３００ 素材データベース
５０ 入力部
１００ 制御部
１０１ パラメータ生成部
１０３ アートワーク生成部
１５０ 出力部
３００ 素材データベース
【図1-1】
【図1-2】
【図1-3】
【図1-4】
【図2-1】
【図2-2】
【図2-3】
【図3-1】
【図3-2】
【図4-1】
【図4-2】
【図5-1】
【図5-2】
【図6-1】
【手続補正書】
【提出日】2024-09-04
【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】
情報処理装置であって、
入力情報を取得する取得部と、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを出力する出力部と、を備え、
前記入力情報は、第１テキストと第１画像の少なくとも一方を含み、
前記コンテンツは、第２画像であり、
前記第１要素は、第２テキストであり、
前記第２要素は、（ｉ）前記第２画像における前記第２テキストのレイアウトと、（ｉｉ）前記第２画像の色、の少なくとも一方を含む、
情報処理装置。
入力情報を取得する取得部と、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを出力する出力部と、を備え、
前記入力情報は、第１テキストと第１画像の少なくとも一方を含み、
前記コンテンツは、第２画像であり、
前記第１要素は、第２テキストであり、
前記第２要素は、（ｉ）前記第２画像における前記第２テキストのレイアウトと、（ｉｉ）前記第２画像の色、の少なくとも一方を含む、
情報処理装置。
【請求項2】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記出力部は、複数生成された前記コンテンツを出力し、
ユーザの入力に基づいて前記コンテンツを選択する選択部を備える、
情報処理装置。
前記出力部は、複数生成された前記コンテンツを出力し、
ユーザの入力に基づいて前記コンテンツを選択する選択部を備える、
情報処理装置。
【請求項3】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記取得部は、さらに前記出力部によって出力された前記コンテンツに基づく前記入力情報を取得する、
情報処理装置。
前記取得部は、さらに前記出力部によって出力された前記コンテンツに基づく前記入力情報を取得する、
情報処理装置。
【請求項4】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記コンテンツは広告であり、
前記取得部は、さらに前記広告の効果に関する効果情報を取得する、
情報処理装置。
前記コンテンツは広告であり、
前記取得部は、さらに前記広告の効果に関する効果情報を取得する、
情報処理装置。
【請求項5】
情報処理装置によって実行されるプログラムであって、
入力情報を前記情報処理装置の取得部によって取得することと、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを前記情報処理装置の出力部によって出力することと、が前記情報処理装置によって実行され、
前記入力情報は、第１テキストと第１画像の少なくとも一方を含み、
前記コンテンツは、第２画像であり、
前記第１要素は、第２テキストであり、
前記第２要素は、（ｉ）前記第２画像における前記第２テキストのレイアウトと、（ｉｉ）前記第２画像の色、の少なくとも一方を含む、
プログラム。
入力情報を前記情報処理装置の取得部によって取得することと、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを前記情報処理装置の出力部によって出力することと、が前記情報処理装置によって実行され、
前記入力情報は、第１テキストと第１画像の少なくとも一方を含み、
前記コンテンツは、第２画像であり、
前記第１要素は、第２テキストであり、
前記第２要素は、（ｉ）前記第２画像における前記第２テキストのレイアウトと、（ｉｉ）前記第２画像の色、の少なくとも一方を含む、
プログラム。
【請求項6】
情報処理装置の情報処理方法であって、
入力情報を前記情報処理装置の取得部によって取得することと、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを前記情報処理装置の出力部によって出力することと、を含み、
前記入力情報は、第１テキストと第１画像の少なくとも一方を含み、
前記コンテンツは、第２画像であり、
前記第１要素は、第２テキストであり、
前記第２要素は、（ｉ）前記第２画像における前記第２テキストのレイアウトと、（ｉｉ）前記第２画像の色、の少なくとも一方を含む、
情報処理方法。
入力情報を前記情報処理装置の取得部によって取得することと、
前記入力情報から、第１要素および前記第１要素とは異なる第２要素によって生成されるコンテンツを前記情報処理装置の出力部によって出力することと、を含み、
前記入力情報は、第１テキストと第１画像の少なくとも一方を含み、
前記コンテンツは、第２画像であり、
前記第１要素は、第２テキストであり、
前記第２要素は、（ｉ）前記第２画像における前記第２テキストのレイアウトと、（ｉｉ）前記第２画像の色、の少なくとも一方を含む、
情報処理方法。
【請求項7】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記レイアウトは、前記情報処理装置のユーザにより指定されるレイアウトパターンに基づく、
情報処理装置。
前記レイアウトは、前記情報処理装置のユーザにより指定されるレイアウトパターンに基づく、
情報処理装置。
【請求項8】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記レイアウトは、前記入力情報と前記第１要素の少なくとも一方に基づいて生成されるレイアウトパターンに基づく、
情報処理装置。
前記レイアウトは、前記入力情報と前記第１要素の少なくとも一方に基づいて生成されるレイアウトパターンに基づく、
情報処理装置。
【請求項9】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記第２要素は、前記第２画像の色を含み、
前記第２画像の色は、前記第２画像における前記第２テキストの色を含む、
情報処理装置。
前記第２要素は、前記第２画像の色を含み、
前記第２画像の色は、前記第２画像における前記第２テキストの色を含む、
情報処理装置。
【請求項10】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記入力情報は、前記コンテンツのスタイルをさらに含み、
前記第２要素は、前記入力情報に基づく、
情報処理装置。
前記入力情報は、前記コンテンツのスタイルをさらに含み、
前記第２要素は、前記入力情報に基づく、
情報処理装置。
【請求項11】
請求項１０に記載の情報処理装置であって、
前記第２要素は、前記入力情報に基づく、前記第２画像の色、を含む、
情報処理装置。
前記第２要素は、前記入力情報に基づく、前記第２画像の色、を含む、
情報処理装置。
【請求項12】
請求項１０に記載の情報処理装置であって、
前記第２要素は、前記第２画像における前記第２テキストのフォントスタイルをさらに含む、
情報処理装置。
前記第２要素は、前記第２画像における前記第２テキストのフォントスタイルをさらに含む、
情報処理装置。
【請求項13】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記入力情報に基づいて、前記第１要素または前記第２要素を生成するためのプロンプト文を生成し、
前記プロンプト文に基づいて、前記第１要素または前記第２要素を生成する、
情報処理装置。
前記入力情報に基づいて、前記第１要素または前記第２要素を生成するためのプロンプト文を生成し、
前記プロンプト文に基づいて、前記第１要素または前記第２要素を生成する、
情報処理装置。
【請求項14】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記出力部は、前記第１要素と前記第２要素の少なくとも一方と、生成された前記コンテンツと、を出力する、
情報処理装置。
前記出力部は、前記第１要素と前記第２要素の少なくとも一方と、生成された前記コンテンツと、を出力する、
情報処理装置。
【請求項15】
請求項１－４、７－１４の何れかに記載の情報処理装置であって、
前記コンテンツは、大規模言語モデルと画像生成モデルとを用いて生成される、
情報処理装置。
前記コンテンツは、大規模言語モデルと画像生成モデルとを用いて生成される、
情報処理装置。