特開 2024-173116 提案装置、提案方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024173116

(43)【公開日】2024-12-12

(54)【発明の名称】提案装置、提案方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04L 67/1396 20220101AFI20241205BHJP

   G06Q 30/0241 20230101ALI20241205BHJP

   H04L 51/046 20220101ALI20241205BHJP

   H04L 67/50 20220101ALI20241205BHJP

   G06Q 50/00 20240101ALN20241205BHJP

【ＦＩ】

H04L67/1396

G06Q30/0241

H04L51/046

H04L67/50

G06Q50/00 300

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023091285

(22)【出願日】2023-06-02

(71)【出願人】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109313

【弁理士】

【氏名又は名称】机 昌彦

(74)【代理人】

【識別番号】100149618

【弁理士】

【氏名又は名称】北嶋 啓至

(72)【発明者】

【氏名】黒野 菜美子

(72)【発明者】

【氏名】荒川 知美

(72)【発明者】

【氏名】大島 悠

(72)【発明者】

【氏名】穂積 杏紗

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L030BB08

5L049BB08

5L049CC00

5L050CC00

(57)【要約】

【課題】 ユーザの興味に関連する行動の情報とその行動の実行に寄与する情報とを得ることができる提案装置等を提供する。
【解決手段】 本開示の一態様に係る提案装置１０は、ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得する取得部１１０と、前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定する推定部１２０と、前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成する生成部１３０と、前記実行動と前記フォロー情報とを提示する提示部１４０と、を備える。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得する取得手段と、
前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定する推定手段と、
前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成する生成手段と、
前記実行動と前記フォロー情報とを提示する提示手段と、
を備える提案装置。

【請求項2】

前記推定手段は、訪問先への訪問と、行為の実行と、の少なくともいずれかを、前記実行動として推定する
請求項１に記載の提案装置。

【請求項3】

前記生成手段は、前記ユーザが前記実行動を行っている場面を表す画像である場面画像を含む前記フォロー情報を生成する
請求項１又は２に記載の提案装置。

【請求項4】

前記推定手段は、前記訪問先への訪問と、前記訪問先における前記行為の実行とを、前記実行動として推定し、
前記生成手段は、前記ユーザが前記訪問先において前記行為を実行する場面を表す画像である場面画像を含む前記フォロー情報を生成する
請求項２に記載の提案装置。

【請求項5】

前記推定手段は、前記訪問先への訪問と、前記訪問先の特徴の少なくとも一部と同じ特徴を持つ他の訪問先であって、前記訪問先の種類とは異なる種類の前記他の訪問先への訪問とを含む、前記実行動を推定する
請求項２に記載の提案装置。

【請求項6】

前記実行動に対する条件を受け付ける条件受付手段を備え、
前記推定手段は、前記実行動が、受け付けられた前記条件を満たすように、前記実行動を推定する
請求項１又は２に記載の提案装置。

【請求項7】

前記取得手段は、前記ネットワーク行動を介した前記ユーザの友人の情報を取得し、当該友人の前記ネットワークを介した行動の履歴である友人行動履歴を取得し、
前記生成手段は、当該友人行動履歴から、前記友人の中で前記実行動が興味の対象である同好者を推定し、推定された前記同好者の情報を、前記実行動を前記ユーザと共に行う同行者の候補の情報として含む前記フォロー情報を生成する
請求項１又は２に記載の提案装置。

【請求項8】

前記生成手段は、前記同好者の前記実行動に対する興味の程度を推定し、推定された前記興味の程度を使用して、前記同好者から、前記実行動を応援する応援者の候補と、前記同行者の候補とを選択し、前記応援者の候補の情報と前記同行者の候補の情報とを含む前記フォロー情報を生成する
請求項７に記載の提案装置。

【請求項9】

ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得し、
前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定し、
前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成し、
前記実行動と前記フォロー情報とを提示する、
提案方法。

【請求項10】

ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得する取得処理と、
前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定する推定処理と、
前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成する生成処理と、
前記実行動と前記フォロー情報とを提示する提示処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、提案装置、提案方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

ＳＮＳ（Ｓｏｃａｉｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）等において書き込まれていることに興味を持っても、興味を持ったことと同様のことを実現するための行動を実行できない人が存在する。その理由は、例えば、実現のための行動を具体化できないこと、行動に踏み出すことに対する不安があること、及び、興味を持ったことと同様のことが行動によって実現される自信が無いことなどである。

【0003】

特許文献１には、第１化粧品候補と第２化粧品候補とに基づいてユーザに化粧品を推奨する情報処理装置が記載されている。この情報処理装置は、ユーザの肌悩みに関する回答を含むカウンセリング情報に基づいて、第１化粧品候補を選定する。この情報処理装置は、カウンセリング情報に含まれる肌悩みと、化粧品と肌悩みとを評価指標を用いて関連付けた関連情報と、に基づいて、第２化粧品候補を選定する。

【0004】

特許文献２には、複数の学校名と、学校名毎に対応付けた学校案内データベースとを記憶し、学校名を特定する学校特定信号を受信したとき、特定された学校名に対応する学校案内を表示する進学ガイドシステムが記載されている。学校案内データベースは、学校の特性および学校環境などがデータベース化されたデータベースである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特許第７１２１８７６号公報

【特許文献2】特開２００２－１５７２４９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１の技術では、肌悩みに対応できる可能性のある化粧品の情報を得ることができる。特許文献２の技術では、学校の特性および学校環境などを知ることができる。

【0007】

しかし、特許文献１及び特許文献２の技術では、ユーザの興味に関連する行動、例えば、興味があることの実現につながり得る行動の情報と、その行動の実行に寄与する情報とを得ることはできない。

【0008】

本開示の目的の１つは、ユーザの興味に関連する行動の情報とその行動の実行に寄与する情報とを得ることができる提案装置、提案方法及びプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本開示の一態様に係る提案装置は、ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得する取得手段と、前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定する推定手段と、前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成する生成手段と、前記実行動と前記フォロー情報とを提示する提示手段と、を備える。

【0010】

本開示の一態様に係る提案方法は、ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得し、前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定し、前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成し、前記実行動と前記フォロー情報とを提示する。

【0011】

本開示の一態様に係るプログラムは、ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得する取得処理と、前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定する推定処理と、前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成する生成処理と、前記実行動と前記フォロー情報とを提示する提示処理と、をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0012】

本開示には、興味があることの実現につながり得る行動の情報とその行動の実行に寄与する情報とを得ることができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】図１は、本開示の第１の実施形態に係る提案装置の構成の例を表すブロック図である。

【図2】図２は、本開示の第１の実施形態に係る提案装置の動作の例を表すフローチャートである。

【図3】図３は、本開示の第２の実施形態に係る提案装置の構成の例を表すブロック図である。

【図4】図４は、本開示の第２の実施形態に係る提案装置１００の動作の例を表すフローチャートである。

【図5】図５は、本開示の実施形態に係る提案装置を実現することができる、コンピュータのハードウェア構成の一例を表す図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下では、本開示の実施形態について、図面を使用して詳細に説明する。

【0015】

＜第１の実施形態＞
まず、本開示の第１の実施形態について、図面を使用して詳細に説明する。

【0016】

＜構成＞
図１は、本開示の第１の実施形態に係る提案装置の構成の例を表すブロック図である。図１に示す例では、本実施形態係る提案装置１０は、取得部１１０と、推定部１２０と、生成部１３０と、提示部１４０と、を備える。

【0017】

取得部１１０は、ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得する。推定部１２０は、前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定する。生成部１３０は、前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成する。提示部１４０は、前記実行動と前記フォロー情報とを提示する。

【0018】

ネットワーク行動は、上述のように、ネットワークを介した行動である。具体的には、ネットワーク行動は、例えば、ネットワークを介した、コンテンツの利用、コンテンツの評価、及び、コンテンツへのコメントの入力等である。ネットワーク行動は、例えば、コンテンツの情報をブックマークへ追加することであってもよい。ネットワーク行動は、これらの例に限られない。コンテンツは、例えば、ネットワーク上において公開されている、テキスト、画像及び音声の少なくともいずれかを含む情報である。コンテンツは、例えば、ＳＮＳ等への、テキスト、静止画像及び動画像等の少なくともいずれかを含む書き込みである。

【0019】

コンテンツの利用は、コンテンツがテキスト及び画像の少なくともいずれかを含む場合、例えば、コンテンツを閲覧することである。コンテンツの利用は、コンテンツが音声付きの動画像を含む場合、例えば、コンテンツを視聴することである。ネットワーク行動のうちコンテンツの利用は、例えば、ＳＮＳ等への書き込みの閲覧であってもよい。

【0020】

コンテンツの評価は、例えば、コンテンツに含まれる、又は、コンテンツに付加されている、評価を入力するインタフェースを使用した、評価の入力である。評価の入力は、高評価を表すインタフェースを使用した高評価の入力、及び、低評価を表すインタエースを使用した高評価の入力の少なくともいずれかである。コンテンツの評価は、評価を入力するインタフェースを使用しないことであってもよい。ネットワーク行動のうちコンテンツの評価は、例えば、ＳＮＳへの書き込みに対して「いいね」を付与することであってもよい。

【0021】

コンテンツへのコメントの入力は、コンテンツに付加されている、又は、コンテンツに付加されている、コメントを入力するためのインタフェースを使用した、コメントの入力である。ネットワーク行動のうちコンテンツへのコメントの入力は、例えば、ＳＮＳへの書き込みに対してコメントを書くことであってもよい。

【0022】

実行動は、上述のように、実世界で行う行動である。具体的には、実行動は、例えば、実世界の訪問先を訪問すること、実世界において行為を実行すること、実世界の訪問先を訪問し訪問先において行為を実行することなどである。行為の実行は、例えば、特定の行為を実行することである。行為の実行は、例えば、商品を注文すること、訪問先の施設に入場すること、アクティビティを実行すること等であってもよい。

【0023】

取得部１１０、推定部１２０、生成部１３０、及び、提示部１４０については、後で詳細に説明する。

【0024】

＜動作＞
以下では、本開示の第１の実施形態に係る提案装置１０の動作について、図面を使用して詳細に説明する。

【0025】

図２は、本開示の第１の実施形態に係る提案装置１０の動作の例を表すフローチャートである。図２に示す例では、まず、取得部１１０が、ユーザのネットワーク行動の履歴を取得する（ステップＳ１１）。次に、推定部１２０が、ネットワーク行動の履歴から、ユーザの興味に関連する実行動を推定する（ステップＳ１２）。次に、生成部１３０が、実行動を促すフォロー情報を生成する（ステップＳ１３）。そして、提示部１４０が、実行動とフォロー情報とを提示する（ステップＳ１４）。

【0026】

＜効果＞
本実施形態には、興味があることの実現につながり得る行動の情報とその行動の実行に寄与する情報とを得ることができるという効果がある。その理由は、推定部１２０が、ネットワーク行動の履歴から、ユーザの興味に関連する実行動を推定するからである。そして、生成部１３０が、実行動を促すフォロー情報を生成するからである。

【0027】

＜詳細例＞
以下では、取得部１１０、推定部１２０、生成部１３０、及び、提示部１４０の例について、詳細に説明する。これらの例は、第１の実施形態及び後述の第２の実施形態に適用できる。

【0028】

＜取得部１１０＞
上述のように、取得部１１０は、ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得する。取得部１１０は、ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を、例えば、ユーザがネットワーク行動の実行に使用している端末装置から取得する。端末装置は、ユーザのネットワーク行動の履歴を記録し、ユーザのネットワーク行動の履歴を取得部１１０に送信するように構成されている。

【0029】

ネットワーク行動の履歴は、ネットワーク行動の対象であるコンテンツを示す情報であるコンテンツ情報と、そのコンテンツに対して行われたネットワーク行動の種類を示す情報であるネットワーク行動種別情報との組み合わせを含む。コンテンツ情報は、例えば、ＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）によって表されていてよい。コンテンツ情報は、他の情報によって表されていてもよい。行動の種類は、例えば、コンテンツの利用を表す情報、コンテンツの評価を表す情報、及び、コンテンツへのコメントの入力を表す情報等である。

【0030】

＜推定部１２０＞
上述のように、推定部１２０は、ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、ユーザの興味に関連する実行動を推定する。

【0031】

具体的には、例えば、推定部１２０は、ネットワーク行動の履歴から、ユーザのネットワーク行動の対象であるコンテンツを特定する。推定部１２０は、さらに、特定したコンテンツの属性を特定する。コンテンツの属性は、例えば、コンテンツの内容を表す情報である。１つのコンテンツに対して、複数の属性が存在していてよい。

【0032】

コンテンツの属性は、予めコンテンツに付与されていてよい。推定部１２０は、コンテンツに新たに属性を付与してもよい。推定部１２０は、予め属性が付与されているコンテンツに、さらに、新たな属性を付与してもよい。ユーザのネットワーク行動の対象であるコンテンツに属性が付与されていない場合、推定部１２０は、そのコンテンツに属性を付与する。コンテンツに属性を付与する場合、推定部１２０は、例えば、まず、属性が付与されるコンテンツを取得する。そして、推定部１２０は、取得したコンテンツに属性を付与する。

【0033】

コンテンツに属性を付与する場合、推定部１２０は、コンテンツを解析する。具体的には、コンテンツがテキストを含む場合、推定部１２０は、例えば、コンテンツが含むテキストから、キーワードを抽出してもよい。推定部１２０は、抽出されたキーワードが属するカテゴリを、そのキーワードが抽出されたコンテンツの属性としてよい。この場合、キーワードと、キーワードが属するカテゴリとは、予め定められている。キーワードの１つ以上のカテゴリの組み合わせと、その組み合わせに関連付けられている属性との関係が、予め定められていてもよい。この場合、推定部１２０は、例えば、コンテンツから抽出されたキーワードが含まれるカテゴリの組み合わせに関連付けられている属性を抽出する。そして、推定部１２０は、抽出された属性を、コンテンツに付与する。推定部１２０は、例えば、既存の言語認識技術を使用して、コンテンツのテキストを認識してもよい。そして、推定部１２０は、既存の言語認識技術を使用して、コンテンツのテキストの主題、すなわち、コンテンツのテキストが記述する対象を推定する。推定部１２０は、推定した対象を表す情報を、コンテンツの属性としてもよい。推定部１２０は、さらに、既存の言語認識技術を使用して、対象の特徴を推定してもよい。推定部１２０は、推定された対象の特徴を、コンテンツの属性としてもよい。

【0034】

コンテンツが画像を含む場合、推定部１２０は、画像を解析した結果を使用して、コンテンツに属性を付与してもよい。具体的には、推定部１２０は、例えば、コンテンツに含まれる画像に含まれている対象を、既存の画像認識技術を用いて認識する。この場合の画像に含まれている対象とは、画像に写っている、訪問先、商品等の物、食事のメニューなど、動物、風景、自然地形、及び、建造物等を表す。画像に含まれている対象は、これらの例に限られない。推定部１２０は、１つの画像から複数の対象を認識してもよい。

【0035】

推定部１２０は、コンテンツに含まれることが認識された対象を特定してもよい。具体的には、推定部１２０は、対象として、特定の店舗等、特定の店舗の特定のメニュー、特定の場所、及び、特定の商品等の名称（例えば固有名詞等）を推定してもよい。推定部１２０は、対象を特定する情報を、コンテンツの属性としてもよい。

【0036】

推定部１２０は、コンテンツに含まれることが認識された対象のカテゴリを推定してもよい。推定部１２０は、１つの対象に対して、その対象がそれぞれ含まれる複数のカテゴリを推定してもよい。推定部１２０は、コンテンツに含まれることが認識された対象のカテゴリを、その対象が認識されたコンテンツの属性としてもよい。カテゴリの組み合わせと、その組み合わせに関連付けられている属性と、の組み合わせが、あらかじめ定められていてもよい。そして、推定部１２０は、コンテンツに含まれることが認識された対象のカテゴリの組み合わせに関連付けられている属性を、その対象が認識されたコンテンツの属性としてもよい。

【0037】

推定部１２０は、コンテンツに含まれることが認識された対象の特徴を判定してもよい。推定部１２０は、対象の複数の特徴を判定してもよい。特徴は、例えば、色、明るさ、形状、数、状態などである。対象が屋外に存在する対象である場合、特徴は、天候等であってもよい。特徴は、画像が得られた時間帯の情報であってもよい。推定部１２０は、判定された特徴をコンテンツの属性としてもよい。特徴の組み合わせと、その組み合わせに関連付けられている属性との関係が、あらかじめ定められていてもよい。推定部１２０は、判定された特徴の組み合わせに関連付けられている属性を、コンテンツの属性としてもよい。

【0038】

推定部１２０は、過去の所定期間内における、ユーザのネットワーク行動の履歴においてネットワーク行動の対象（ネットワーク行動対象とも表記）であったコンテンツから、上述のように属性を抽出する。推定部１２０は、抽出された属性のうち、対象を表す属性が抽出された数（すなわち回数）を、対象ごとにカウントする。推定部１２０は、抽出された回数が第１所定回数以上である対象（以下、目的対象と表記）を抽出する。第１所定回数は、あらかじめ定められている回数である。

【0039】

推定部１２０は、さらに、抽出された属性のうち、対象を表す属性以外の属性が抽出された回数を、属性ごとにカウントする。推定部１２０は、抽出された回数が第２所定回数以上である属性（以下、目的属性と表記）を抽出する。第２所定回数は、あらかじめ定められている回数である。第２所定回数は、第１所定回数と異なっていてよい。第２所定回数は、第１所定回数と同じであってもよい。

【0040】

推定部１２０は、例えば、抽出された目的属性のうち所定割合以上の数の目的属性を持つ目的対象に遭遇する実行動として定められている実行動を、ユーザの興味に関連する実行動として選択する。

【0041】

推定部１２０は、抽出された目的属性のうち所定割合以上の数の目的属性を持つ対象に遭遇する実行動として定められている実行動を、ユーザの興味に関連する実行動として選択してもよい。具体的には、抽出された回数が第１所定回数以上である目的対象が存在しない場合に、推定部１２０は、抽出された目的属性のうち所定割合以上の数の目的属性を持つ対象に遭遇する実行動として定められている実行動を、ユーザの興味に関連する実行動として選択してもよい。この場合の対象は、ネットワーク行動の履歴におけるネットワーク行動対象のコンテンツの対象のいずれかと同じであってもよい。この場合の対象は、ネットワーク行動の履歴におけるネットワーク行動対象のコンテンツの対象のいずれかと異なっていてもよい。

【0042】

推定部１２０は、目的対象に遭遇する実行動として定められている実行動を、ユーザの興味に関連する実行動として選択してもよい。具体的には、抽出された回数が第２所定回数以上である目的属性が存在しない場合、推定部１２０は、目的対象に遭遇する実行動として定められている実行動を、ユーザの興味に関連する実行動として選択してもよい。

【0043】

具体的には、例えば、目的対象が食事等の特定の種類のメニューである場合、推定部１２０は、その種類のメニューを提供する飲食店を、実行動における訪問先とする。推定部１２０は、訪問先の飲食店におけるその種類のメニューの注文を、実行動における行為とする。目的対象が食事等の特定のメニューである場合、推定部１２０は、その特定のメニューを提供する飲食店を、実行動における訪問先とする。推定部１２０は、訪問先の飲食店におけるその特定のメニューの注文を、実行動における行為とする。目的対象は、特定の属性を備えた飲食店（例えば、クラシカルな雰囲気のカフェ又はレストラン等、クラシック音楽又はジャズが流れているカフェ又はバー等、和風の雰囲気のカフェ、古民家風のレストラン、オープンテラスがあるカフェ又はレストラン等）であってもよい。この場合、推定部１２０は、その特定の属性を備えた飲食店を、実行動における訪問先とする。

【0044】

例えば、目的対象が特定の属性を備えた物体（例えば、特定の種類の小物、又は、アンティーク調の家具など）である場合、推定部１２０は、その特定の種類の属性を備えた販売店を、実行動における訪問先とする。例えば、目的対象がイルミネーションである場合、推定部１２０は、イルミネーションを見ることができる場所を、実行動における訪問先とする。例えば、目的対象が他の特定の属性を備えた風景（夕日が沈む海、特定の色の花が広がる場所、薄暮の運河、街の夜景、工場夜景等）、推定部１２０は、その特定の属性を備えた風景に遇する場所として定められている場所を、実行動における訪問先とする。例えば、目的対象が特定の属性を備えた自然地形又は自然現象（例えば、地層の間から水が湧出している滝、古城等の特定の人工物がある湖、雪を被った山岳、干潮時に砂洲で陸地につながる島、山の上から見られる雲海等）である場合、推定部１２０は、その特定の属性を備えた自然地形又は自然現象に遭遇する場所として定められている場所を、実行動における訪問先とする。例えば、目的対象が特定の属性を備えた建造物（特定の建築様式（例えばゴシック調又はアールデコ様式等）の建造物、特定の建築家の設計による建造物等）である場合、その特定の属性を備えた建造物を、実行動における訪問先とする。例えば、目的対象が、特定の属性を備えた乗り物（例えば、レストラン列車等の観光列車、ＳＬ（Ｓｔｅａｍ Ｌｏｃｏｍｏｔｉｖｅ）列車、トロッコ電車、人力車、水陸両用車等）である場合、推定部１２０は、その特定の属性を備えた乗り物を利用できる場所を、実行動における訪問先とする。そして、推定部１２０は、その特定の属性を備えた乗り物の利用を、実行動における行為とする。

【0045】

推定部１２０は、属性がコンテンツの属性として抽出された回数の合計が最も多い対象から所定個数の対象を特定してもよい。推定部１２０は、特定した対象に遭遇する実行動として定められている実行動の各々を、ユーザの興味に関連する実行動として選択してもよい。

【0046】

以上の場合、実行動と、実行動によって遭遇する対象と、その対象の属性と、の組み合わせの情報が、予め生成されていてよい。そして、実行動と、実行動によって遭遇する対象と、その対象の属性と、の組み合わせの情報は、予め、推定部１２０に与えられていてよい。実行動を行う条件によって、実行動によって遭遇する対象の属性が異なる場合、実行動は、行動と、その行動を実行する条件との組み合わせによって表されていてもよい。例えば、同じ訪問先を訪問する場合であっても、訪問する時期及び時間帯の少なくともいずれかが異なる場合に、訪問先において遭遇する対象の属性が異なる場合がある。具体的には、例えば、同じ場所を訪問する場合であっても、時間帯によって、訪問先の状況が異なる場合がある。さらに具体的には、訪問先が夜間の特定の時間帯にライトアップされる建造物等である場合、特定の時間帯では、建造物等はライトアップされており、特定の時間帯以外の時間帯では、建造物等はライトアップされていない。すなわち、訪問先の状態は、時間帯に応じて訪問先の状態は異なる。このような場合、実行動は、行動を表す情報（この例では、建造物等を訪問すること）と、その行動を実行する条件（この例では、特定の時間帯に訪問すること）との組み合わせによって表される。

【0047】

＜生成部１３０＞
上述のように、生成部１３０は、実行動の情報とユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、実行動を促すフォロー情報を生成する。

【0048】

フォロー情報は、例えば、ユーザが実行動を行った場面を表す画像である。生成部１３０は、例えば、予め準備された実行動を行う人物の画像にユーザの顔画像を合成することによって、ユーザが実行動を行った場面を表す画像を生成してもよい。ユーザの顔画像は、予め生成部１３０に与えられる。実行動を行う人物の画像は、予め準備され（例えば撮像され）、生成部１３０に与えられる。

【0049】

フォロー情報は、同行者候補の情報であってもよい。同行者候補は、ユーザと共に実行動を行う同行者の候補である。フォロー情報は、応援者候補の情報であってもよい。応援者候補は、例えば、ユーザが実行動を行う際に、例えば応援のメッセージなどを書き込む可能性があるユーザの有事である。生成部１３０は、ユーザの友人から、例えば以下のように、同行者候補を抽出してもよい。生成部１３０は、ユーザの友人から、例えば以下のように、応援者候補を抽出してもよい。ユーザの友人は、例えば、ユーザのＳＮＳにおける友人である。

【0050】

生成部１３０が同行者の情報をフォロー情報として生成する場合、取得部１１０は、ユーザの友人の情報を取得する。そして、取得部１１０は、ユーザの友人のネットワーク行動の履歴の情報を取得する。推定部１２０は、ユーザの友人のネットワーク行動の履歴におけるネットワーク行動対象のコンテンツの属性を特定する。そして、推定部１２０は、ユーザの友人のネットワーク行動の履歴において、属性がネットワーク行動対象のコンテンツの属性として特定された回数を、属性ごとにカウントしてもよい。推定部１２０は、ネットワーク行動の履歴におけるネットワーク行動対象のコンテンツの属性における、ユーザの興味に関連する実行動において遭遇する対象として定められている対象の属性の有無を判定してもよい。推定部１２０は、ユーザの興味に関連する実行動において遭遇する対象として定められている対象の属性が、ネットワーク行動の履歴におけるネットワーク行動対象のコンテンツの属性において特定された回数をカウントしてもよい。

【0051】

そして、生成部１３０は、ユーザの興味に関連する実行動において遭遇する対象として定められている対象の属性と同じ属性が、ネットワーク行動の履歴において特定された友人（同好者とも表記）を、同行者候補としてもよい。同好者は、実行動が興味の対象である友人、又は、実行動が興味の対象である可能性がある友人である。生成部１３０は、ユーザの興味に関連する実行動において遭遇する対象として定められている対象の属性と同じ属性が、ネットワーク行動の履歴において特定された回数が所定数以上である友人を、同行者候補としてもよい。

【0052】

生成部１３０は、ユーザの興味に関連する実行動において遭遇する対象として定められている対象の属性と同じ属性が、ネットワーク行動の履歴において特定されなかった友人を、応援者候補としてもよい。生成部１３０は、ユーザの興味に関連する実行動において遭遇する対象として定められている対象の属性と同じ属性が、ネットワーク行動の履歴において特定された回数が所定数よりも小さい友人を、応援者候補としてもよい。

【0053】

＜提示部１４０＞
上述のように、提示部１４０は、実行動とフォロー情報とを提示する。具体的には、提示部１４０は、例えば、ユーザが使用する情報処理装置等に、実行動の情報とフォロー情報とを提示する。

【0054】

＜第２の実施形態＞
以下では、本開示の第２の実施形態について、図面を使用して詳細に説明する。

【0055】

＜構成＞
図３は、本開示の第２の実施形態に係る提案装置の構成の例を表すブロック図である。図３に示す例では、本実施形態の提案装置１００は、取得部１１０と、推定部１２０と、生成部１３０と、提示部１４０と、条件受付部１５０とを含む。本実施形態の取得部１１０、推定部１２０、生成部１３０及び提示部１４０は、以下で説明する相違点を除いて、第１の実施形態の取得部１１０、推定部１２０、生成部１３０及び提示部１４０と同じである。本実施形態の取得部１１０、推定部１２０、生成部１３０及び提示部１４０は、以下で説明する相違点を除いて、第１の実施形態の取得部１１０、推定部１２０、生成部１３０及び提示部１４０の動作と同じ動作を行う。

【0056】

＜条件受付部１５０＞
条件受付部１５０は、実行動に対する条件を受け付ける。

【0057】

実行動に対する条件は、その実行動において訪問する訪問先に対する訪問先条件と、その実行動において実行する行為に対する条件である行為条件と、の少なくともいずれかを含んでいてよい。

【0058】

訪問先条件は、訪問先への移動のための料金の金額に対する条件である移動金額条件と、訪問先への移動の距離に対する条件である移動距離条件と、前記訪問先への移動の時間に対する条件である移動時間条件と、の少なくともいずれかを含んでいてもよい。

【0059】

行為条件は、行為を実行するための料金の金額に対する料金である行為金額条件と、行為を実行する時間帯に関する条件である行為時間条件とを含んでいてもよい。

【0060】

＜取得部１１０＞
取得部１１０は、さらに、ユーザの情報を取得する。ユーザの情報は、例えば、居住地の情報である。

【0061】

＜推定部１２０＞
推定部１２０は、実行動が、受け付けられた条件（すなわち、実行動に対する条件）を満たすように、実行動を推定する。推定部１２０は、第１の実施形態の推定部１２０が実行動を推定する方法と同じ方法で実行動を推定してよい。そして、推定部１２０は、推定した実行動の中から、受け付けられた条件を満たす実行動を選択してよい。

【0062】

推定部１２０は、例えば、実行動における訪問先が訪問先条件を満たし、実行動として推定される行為が行為条件を満たすように、実行動を推定する。推定部１２０は、条件が訪問先条件を含む場合、実行動における訪問先が訪問先条件を満たすように、実行動を推定する。推定部１２０は、条件が行為条件を含む場合、実行動として推定される行為が行為条件を満たすように、実行動を推定する。

【0063】

推定部１２０は、訪問先条件が移動距離条件を含む場合、ユーザの居住地と訪問先との距離が移動距離条件を満たす訪問先を推定する。この場合、推定部１２０は、ユーザの居住地と訪問先との距離を、例えば、道路及び公共交通機関の少なくともいずれかを経由した移動の距離を算出する既存の様々な技術の１つを使用して算出する。

【0064】

推定部１２０は、訪問先条件が移動金額条件を含む場合、ユーザの居住地から訪問先へ公共交通機関を利用して訪問する場合の公共交通機関の利用料金が移動金額条件を満たす前記訪問先を推定する。この場合、推定部１２０は、ユーザの居住地から訪問先へ公共交通機関を利用して訪問する場合の公共交通機関の利用料金を、例えば、公共交通機関を経由した移動の料金を算出する既存の様々な技術の１つを使用して算出する。

【0065】

推定部１２０は、訪問先条件が移動時間条件を含む場合、ユーザの居住地から訪問先へ公共交通機関を利用して訪問する場合の移動の時間が移動時間条件を満たす訪問先を推定する。この場合、推定部１２０は、ユーザの居住地から訪問先へ公共交通機関を利用して訪問する場合の移動の時間を、道路及び公共交通機関の少なくともいずれかを経由した移動の時間を算出する既存の様々な技術の１つを使用して算出する。

【0066】

推定部１２０は、訪問先条件が移動金額条件と移動時間条件とを含む場合、移動金額条件と移動時間条件とがともに持たされるように、訪問先を推定する。この場合、具体的には、推定部１２０は、ユーザの居住地から訪問先へ公共交通機関を利用して訪問する場合の、公共交通機関の利用料金が移動金額条件を満たし、公共交通機関を利用する移動の時間が移動時間条件を満たす訪問先を推定する。

【0067】

推定部１２０は、行為条件が行為金額条件を含む場合、訪問先において行為を実行するための料金が行為金額条件を満たすように、訪問先と行為とを推定する。訪問先において行為を実行するための料金の情報は、予め推定部１２０に与えられる。

【0068】

推定部１２０は、行為条件が行為時間条件を含む場合、訪問先において行為を実行できる時間帯が行為時間条件を満たすように、訪問先と行為とを推定する。訪問先において行為を実行できる時間帯は、予め推定部１２０に与えられる。

【0069】

実行動に対する条件は、訪問先条件と行為条件との論理式によって表されていてもよい。実行動に対する条件は、移動金額条件、移動距離条件、移動時間条件、行為金額条件、及び、行為時間条件の少なくともいずれかの論理式によって表されていてもよい。推定部１２０は、実行動が論理式によって表される条件（すなわち、実行動に対する条件）を満たすように、実行動を推定してもよい。

【0070】

＜動作＞
以下では、本開示の第２の実施形態に係る提案装置１００の動作について、図面を指標して詳細に説明する。

【0071】

図４は、本開示の第２の実施形態に係る提案装置１００の動作の例を表すフローチャートである。図４に示す例では、まず、取得部１１０が、ユーザの情報を取得する（ステップＳ１０１）。次に、条件受付部１５０が、実行動に対する条件を受け付ける（ステップＳ１０２）。取得部１１０は、ユーザのネットワーク行動の履歴を取得する（ステップＳ１０３）。

【0072】

次に、推定部１２０が、ネットワーク行動の履歴から、ユーザの興味に関連し条件を満たす実行動を推定する（ステップＳ１０４）。次に、生成部１３０が、例えば実行動の情報とユーザの情報と、の少なくともいずれかから、実行動を促すフォロー情報を生成する（ステップＳ１０５）。そして、提示部１４０は、実行動とフォロー情報とを提示する（ステップＳ１０６）。

【0073】

＜効果＞
本実施形態には、第１の実施形態と同じ効果がある。その理由は、第１の実施形態の効果が生じる理由と同じである。

【0074】

＜第１の変形例＞
次に、第１の変形例について説明する。本実施形態は、第１の実施形態及び第２の実施形態に適用できる。

【0075】

本変形例では、推定部１２０は、訪問先への訪問を含む実行動を推定する。本変形例の推定部１２０は、推定した実行動における訪問先のカテゴリと異なるカテゴリに含まれ、推定した実行動における訪問先の属性のうち所定数の属性と同じ属性を持つ、他の訪問先への訪問を、追加提案実行動とする。本変形例の推定部１２０は、推定した実行動における訪問先のカテゴリと異なるカテゴリに含まれ、推定した実行動における訪問先の属性のうち所定割合の数の属性と同じ属性を持つ、他の訪問先への訪問を、追加提案実行動として推定してもよい。

【0076】

例えば、実行動が、クラシカルな雰囲気のカフェへの訪問である場合、訪問先はカフェである。そして、訪問先のカテゴリは、カフェ、及び、飲食店などである。さらに、訪問先の属性は、「クラシカル」である。

【0077】

この場合、本変形例の推定部１２０は、例えば、カフェとは別のカテゴリに属する、属性として「クラシカル」を持つ訪問先（例えば、クラシックな雰囲気のレストラン又はバー、クラシック音楽が流れるレストラン又はバー等）への訪問を、追加提案実行動としてもよい。本変形例の推定部１２０は、例えば、飲食店とは別のカテゴリに属する、属性として「クラシカル」を持つ訪問先（例えば、クラシカルな小物等を販売する店舗、クラシカルな音楽が流れている飲食店ではない場所等）への訪問を、追加提案実行動としてもよい。

【0078】

本変形例の生成部１３０は、さらに、追加提案実行動のフォロー情報を生成する。追加提案実行動のフォロー情報の内容は、実行動のフォロー情報の内容と同様である。追加提案実行動のフォロー情報の生成方法は、実行動のフォロー情報の生成方法と同じである。

【0079】

本変形例の提示部１４０は、さらに、追加提案実行動の情報と、追加提案実行動のフォロー情報とを提示する。

【0080】

＜他の実施形態＞
上述の実施形態に係る提案装置は、記憶媒体から読み出されたプログラムがロードされたメモリと、そのプログラムを実行するプロセッサとを含むコンピュータによって実現することができる。上述の実施形態に係る提案装置は、専用のハードウェアによって実現することもできる。上述の実施形態に係る提案装置は、前述のコンピュータと専用のハードウェアとの組み合わせによって実現することもできる。

【0081】

図５は、本開示の実施形態に係る提案装置を実現することができる、コンピュータ１０００のハードウェア構成の一例を表す図である。図５に示す例では、コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１と、メモリ１００２と、記憶装置１００３と、Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インタフェース１００４とを含む。また、コンピュータ１０００は、記憶媒体１００５にアクセスすることができる。メモリ１００２と記憶装置１００３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクなどの記憶装置である。記憶媒体１００５は、例えば、ＲＡＭ、ハードディスクなどの記憶装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、可搬記憶媒体である。記憶装置１００３が記憶媒体１００５であってもよい。プロセッサ１００１は、メモリ１００２と、記憶装置１００３に対して、データやプログラムの読み出しと書き込みを行うことができる。プロセッサ１００１は、Ｉ／Ｏインタフェース１００４を介して、例えば、ユーザの端末装置及び外部のデータベース等にアクセスすることができる。プロセッサ１００１は、記憶媒体１００５にアクセスすることができる。記憶媒体１００５には、コンピュータ１０００を、本開示の実施形態に係る提案装置として動作させるプログラムが格納されている。

【0082】

プロセッサ１００１は、記憶媒体１００５に格納されている、コンピュータ１０００を、本開示の実施形態に係る提案装置として動作させるプログラムを、メモリ１００２にロードする。そして、プロセッサ１００１が、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行することにより、コンピュータ１０００は、本開示の実施形態に係る提案装置として動作する。

【0083】

取得部１１０、推定部１２０、生成部１３０、提示部１４０、条件受付部１５０は、例えば、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行するプロセッサ１００１により実現できる。取得部１１０、推定部１２０、生成部１３０、提示部１４０、条件受付部１５０の一部又は全部は、各部の機能を実現する専用の回路によって実現できる。

【0084】

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

【0085】

（付記１）
ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得する取得手段と、
前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定する推定手段と、
前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成する生成手段と、
前記実行動と前記フォロー情報とを提示する提示手段と、
を備える提案装置。

【0086】

（付記２）
前記推定手段は、訪問先への訪問と、行為の実行と、の少なくともいずれかを、前記実行動として推定する
付記１に記載の提案装置。

【0087】

（付記３）
前記生成手段は、前記ユーザが前記実行動を行っている場面を表す画像である場面画像を含む前記フォロー情報を生成する
付記１又は２に記載の提案装置。

【0088】

（付記４）
前記推定手段は、前記訪問先への訪問と、前記訪問先における前記行為の実行とを、前記実行動として推定し、
前記生成手段は、前記ユーザが前記訪問先において前記行為を実行する場面を表す画像である場面画像を含む前記フォロー情報を生成する
付記２に記載の提案装置。

【0089】

（付記５）
前記推定手段は、前記訪問先への訪問と、前記訪問先の特徴の少なくとも一部と同じ特徴を持つ他の訪問先であって、前記訪問先の種類とは異なる種類の前記他の訪問先への訪問とを含む、前記実行動を推定する
付記２に記載の提案装置。

【0090】

（付記６）
前記実行動に対する条件を受け付ける条件受付手段を備え、
前記推定手段は、前記実行動が、受け付けられた前記条件を満たすように、前記実行動を推定する
付記１又は２に記載の提案装置。

【0091】

（付記７）
前記取得手段は、前記ネットワーク行動を介した前記ユーザの友人の情報を取得し、当該友人の前記ネットワークを介した行動の履歴である友人行動履歴を取得し、
前記生成手段は、当該友人行動履歴から、前記友人の中で前記実行動が興味の対象である同好者を推定し、推定された前記同好者の情報を、前記実行動を前記ユーザと共に行う同行者の候補の情報として含む前記フォロー情報を生成する
付記１又は２に記載の提案装置。

【0092】

（付記８）
前記生成手段は、前記同好者の前記実行動に対する興味の程度を推定し、推定された前記興味の程度を使用して、前記同好者から、前記実行動を応援する応援者の候補と、前記同行者の候補とを選択し、前記応援者の候補の情報と前記同行者の候補の情報とを含む前記フォロー情報を生成する
付記７に記載の提案装置。

【0093】

（付記９）
前記訪問先に対する条件である訪問先条件と、前記行為に対する条件である行為条件と、の少なくともいずれかを受け付ける条件受付手段を備え、
前記推定手段は、前記実行動における前記訪問先が前記訪問先条件を満たし、前記実行動として推定される前記行為が前記行為条件を満たすように、前記実行動を推定する
付記２に記載の提案装置。

【0094】

（付記１０）
前記訪問先条件は、前記訪問先への移動のための料金の金額に対する条件である移動金額条件と、前記訪問先への移動の距離に対する条件である移動距離条件と、前記訪問先への移動の時間に対する条件である移動時間条件の少なくともいずれかを含み、
前記取得手段は、前記ユーザの居住地の情報を取得し、
前記推定手段は、
前記訪問先条件が前記移動距離条件を含む場合、前記居住地と前記訪問先との距離が移動前記距離条件を満たす前記訪問先を推定し、
前記訪問先条件が前記移動金額条件を含む場合、前記居住地から前記訪問先へ公共交通機関を利用して訪問する場合の前記公共交通機関の利用料金が前記移動金額条件を満たす前記訪問先を推定し、
前記訪問先条件が前記移動時間条件を含む場合、前記居住地から前記訪問先へ公共交通機関を利用して訪問する場合の移動の時間が前記移動時間条件を満たす前記訪問先を推定する
付記９に記載の提案装置。

【0095】

（付記１１）
前記推定手段は、前記訪問先条件が前記移動金額条件と前記移動時間条件とを含む場合、前記居住地から前記訪問先へ公共交通機関を利用して訪問する場合の、前記公共交通機関の利用料金が前記移動金額条件を満たし、前記公共交通機関を利用する移動の時間が前記移動時間条件を満たす前記訪問先を推定する
付記１０に記載の提案装置。

【0096】

（付記１２）
前記行為条件は、前記行為を実行するための料金の金額に対する料金である行為金額条件と、前記行為を実行する時間帯に関する条件である行為時間条件とを含み、
前記推定手段は、
前記行為条件が前記行為金額条件を含む場合、前記訪問先において前記行為を実行するための料金が前記行為金額条件を満たすように、前記訪問先と前記行為とを推定し、
前記行為条件が前記行為時間条件を含む場合、前記訪問先において前記行為を実行できる時間帯が前記行為時間条件を満たすように、前記訪問先と前記行為とを推定する
付記１０又は１１に記載の提案装置。

【0097】

（付記１３）
ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得し、
前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定し、
前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成し、
前記実行動と前記フォロー情報とを提示する、
提案方法。

【0098】

（付記１４）
ユーザのネットワークを介した行動であるネットワーク行動の履歴を取得する取得処理と、
前記ネットワーク行動の履歴から、実世界で行う行動である実行動であって、前記ユーザの興味に関連する前記実行動を推定する推定処理と、
前記実行動の情報と前記ユーザの友人の情報との少なくともいずれかから、前記実行動を促すフォロー情報を生成する生成処理と、
前記実行動と前記フォロー情報とを提示する提示処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。

【0099】

以上、実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

【符号の説明】

【0100】

１０ 提案装置
１００ 提案装置
１１０ 取得部
１２０ 推定部
１３０ 生成部
１４０ 提示部
１５０ 条件受付部
１０００ コンピュータ
１００１ プロセッサ
１００２ メモリ
１００３ 記憶装置
１００４ Ｉ／Ｏインタフェース
１００５ 記憶媒体

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】