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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024027997
(43)【公開日】2024-03-01
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/015 20230101AFI20240222BHJP
G06Q 30/0251 20230101ALI20240222BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/02 470
G06Q30/02 398
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022131287
(22)【出願日】2022-08-19
(71)【出願人】
【識別番号】500257300
【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】寺本 伸行
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049BB05
5L049BB08
(57)【要約】
【課題】ユーザに対して適切な表示態様で情報を提供すること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、分類部と、提案部とを備える。分類部は、ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じてグループに分類する。提案部は、分類されたグループごとの対象に対する反射率に基づき、分類部により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、対象に関するコンテンツを提案する。
【選択図】図１
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、分類部と、提案部とを備える。分類部は、ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じてグループに分類する。提案部は、分類されたグループごとの対象に対する反射率に基づき、分類部により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、対象に関するコンテンツを提案する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じてグループに分類する分類部と、
分類されたグループごとの前記対象に対する反射率に基づき、前記分類部により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、前記対象に関する前記コンテンツを提案する提案部と、
を備える情報処理装置。
分類されたグループごとの前記対象に対する反射率に基づき、前記分類部により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、前記対象に関する前記コンテンツを提案する提案部と、
を備える情報処理装置。
【請求項2】
前記分類部は、ユーザを、前記対象にコンタクト済みの第１グループ、前記対象に未コンタクトであるものの前記第１グループに属するユーザに類似する行動特徴を有する第２グループ、前記第１グループ及び前記第２グループ以外のユーザが属する第３グループに分類する
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記対象は、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかであり、
前記分類部は、前記対象に関する広告に対するユーザの行動履歴とユーザの属性情報とに基づき、前記広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかにコンタクト済みのユーザを前記第１グループに分類し、前記広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに未コンタクトであるものの前記第１グループに属するユーザに類似する属性情報を有するユーザを前記第２グループに分類し、前記第１グループ及び前記第２グループに分類されないユーザを第３グループに分類する
請求項２に記載の情報処理装置。
前記分類部は、前記対象に関する広告に対するユーザの行動履歴とユーザの属性情報とに基づき、前記広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかにコンタクト済みのユーザを前記第１グループに分類し、前記広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに未コンタクトであるものの前記第１グループに属するユーザに類似する属性情報を有するユーザを前記第２グループに分類し、前記第１グループ及び前記第２グループに分類されないユーザを第３グループに分類する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記分類部は、前記広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに未コンタクトであるものの前記広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに関連するカテゴリのコンテンツにコンタクト済みのユーザを前記第２グループに分類する
請求項３に記載の情報処理装置。
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記分類部は、ユーザごとの直近所定期間の前記行動履歴と前記属性情報とに基づき、ユーザを分類する、
請求項３に記載の情報処理装置。
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記提案部は、前記グループごとの前記対象に関する広告の表示態様別の反射率に基づき、広告の目的に応じて、各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツの表示態様を提案する
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記提案部は、前記グループごとの前記対象に関する広告の表示態様別の反射率と表示態様別の広告の費用とに基づき、前記グループごとに効果の高いコンテンツの表示態様を提案する
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項8】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じてグループに分類する分類工程と、
分類されたグループごとの前記対象に対する反射率に基づき、前記分類工程により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、前記対象に関する前記コンテンツを提案する提案工程と、
を含む情報処理方法。
ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じてグループに分類する分類工程と、
分類されたグループごとの前記対象に対する反射率に基づき、前記分類工程により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、前記対象に関する前記コンテンツを提案する提案工程と、
を含む情報処理方法。
【請求項9】
ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じてグループに分類する分類手順と、
分類されたグループごとの前記対象に対する反射率に基づき、前記分類手順により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、前記対象に関する前記コンテンツを提案する提案手順と、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
分類されたグループごとの前記対象に対する反射率に基づき、前記分類手順により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、前記対象に関する前記コンテンツを提案する提案手順と、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した情報配信が盛んに行われている。このような情報配信の一例として、広告等、所定のコンテンツにユーザを誘導したり、商品を購入するといったコンバージョンへと誘導するための各種誘導情報を配信する技術が知られている。例えば、ユーザの属性情報に応じてユーザを複数のグループに分類し、所定のグループに分類されたユーザに対して誘導情報を配信する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００８－２９９５４２号公報
【特許文献2】特許第４８０８２０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上述した従来技術では、必ずしも、ユーザに対して適切な表示態様で情報を提供しているとは言えない。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対して適切な表示態様で情報を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本願に係る情報処理装置は、分類部と、提案部とを備える。分類部は、ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じてグループに分類する。提案部は、分類されたグループごとの対象に対する反射率に基づき、分類部により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、対象に関するコンテンツを提案する。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、ユーザに対して適切な表示態様で情報を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【0010】
［実施形態］
〔１．情報処理装置の一例〕
まず、図１を用いて、情報処理装置１０が実行する情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置１０が実行する情報処理の一例を示す図である。情報処理装置１０は、それぞれユーザが使用する複数のユーザ端末と通信可能とされている。ユーザ端末は、例えば、パソコン、スマートフォンである。情報処理装置１０は、アクセスされたユーザ端末に広告を含む各種の情報を提供する。図１では、情報処理装置１０は、無線通信網、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、ユーザＵ１が使用するユーザ端末１０１、及び、ユーザＵ２が使用するユーザ端末１０２と通信可能である。
〔１．情報処理装置の一例〕
まず、図１を用いて、情報処理装置１０が実行する情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置１０が実行する情報処理の一例を示す図である。情報処理装置１０は、それぞれユーザが使用する複数のユーザ端末と通信可能とされている。ユーザ端末は、例えば、パソコン、スマートフォンである。情報処理装置１０は、アクセスされたユーザ端末に広告を含む各種の情報を提供する。図１では、情報処理装置１０は、無線通信網、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、ユーザＵ１が使用するユーザ端末１０１、及び、ユーザＵ２が使用するユーザ端末１０２と通信可能である。
【0011】
ユーザ端末１０１、１０２（以下、「ユーザ端末１００」と総称する場合がある。）は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。なお、ユーザ端末１００は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣやノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。
【0012】
情報処理装置１０は、コンテンツの配信要求を受けたユーザ端末１００にコンテンツを配信する装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。情報処理装置１０は、ユーザ端末１００からコンテンツの配信要求を受けると、広告等、所定のコンテンツにユーザを誘導したり、商品を購入するといったコンバージョンへと誘導するための各種誘導情報を含んだウェブページ等のコンテンツを配信要求元のユーザ端末１００に配信する。例えば、情報処理装置１０は、誘導情報として、所定の対象に関する広告を含んだウェブページのデータを配信要求元のユーザ端末１００に配信する。
【0013】
ここで、広告により、所定のコンテンツにユーザを誘導したり、商品を購入するといったコンバージョンへと誘導するため、従来技術を用いて、例えば、ユーザの属性情報に応じてユーザを複数のグループに分類し、所定のグループに分類されたユーザに対して誘導情報を配信することが考えられる。
【0014】
しかし、例えば、従来技術は、予め設定された属性情報とグループとの関連性に基づいて、各ユーザをグループ分けするため、適切なグループ分けを行うことができない場合がある。例えば、コンテンツや、商品、役務等の所定の対象に関する広告について、広告で誘導する対象に対するユーザの検討段階に応じて、広告に対するユーザの反応が異なる。このため、属性情報との関連性によるグループ分けでは、広告で誘導する対象を検討しているユーザと、広告で誘導する対象に感心が無いユーザが同じグループに分類されてしまう場合がある。
【0015】
そこで、情報処理装置１０は、広告で誘導するコンテンツや、商品、役務等の所定の対象に対する検討段階に応じて、ユーザをグループに分類する。例えば、情報処理装置１０は、ユーザを、広告で誘導する対象にコンタクト済みの第１グループ、対象に未コンタクトであるものの第１グループに属するユーザに類似する行動特徴を有する第２グループ、第１グループ及び第２グループ以外のユーザが属する第３グループに分類する。
【0016】
ここで、ユーザは、広告で誘導するコンテンツや、商品、役務等の対象について、検討段階を経てコンバージョンに至ることが多い。ユーザは、検討段階に応じて、例えば、一般層、潜在層、顕在層に分けることができる。一般層は、広告で誘導する対象に関心がなく、対象に関するウェブページ等のコンテンツを取得、閲覧する行動もしていない段階である。潜在層は、広告で誘導する対象に関心があるものの、対象に関するコンテンツを取得、閲覧する行動が起こしていない段階である。顕在層は、広告で誘導する対象を検討中で、対象に関するコンテンツを取得、閲覧する行動が既に顕在化している段階である。
【0017】
潜在層のユーザは、広告で誘導する対象について、行動を起こしていないものの、関心があるため、顕在層のユーザと類似の行動特徴を有する。行動特徴は、例えば、ユーザの属性情報や行動履歴の類似性から判定できる。例えば、属性情報が類似するユーザは、類似の行動特徴を有する。また、潜在層のユーザは、広告で誘導する対象に関連するカテゴリのコンテンツにアクセスして場合がある。
【0018】
そこで、情報処理装置１０は、ユーザの行動履歴とユーザの属性情報とに基づき、ユーザをグループに分類する。例えば、広告が、コンテンツ、商品、役務に誘導するものとする。情報処理装置１０は、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務にコンタクト済みのユーザを第１グループに分類する。また、情報処理装置１０は、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務に未コンタクトであるものの第１グループに属するユーザに類似する属性情報を有するユーザを第２グループに分類する。例えば、情報処理装置１０は、第１グループに属するユーザが有する共通の属性情報を所定の割合以上有するユーザを第２グループに分類する。また、情報処理装置１０は、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務に関連するカテゴリのコンテンツにコンタクト済みのユーザを第２グループに分類する。また、情報処理装置１０は、第１グループ及び第２グループに分類されないユーザを第３グループに分類する。
【0019】
顕在層のユーザは、対象に関するコンテンツを取得、閲覧する行動を起こしており、対象にコンタクト済みであるため、第１グループに分類される。潜在層のユーザは、対象に関するコンテンツを取得、閲覧する行動を起こしていないものの、顕在層のユーザと類似の属性情報を有したり、関連するカテゴリのコンテンツにアクセスしているため、第２グループに分類される。一般層のユーザは、対象に関するコンテンツを取得、閲覧する行動を起こしておらず、顕在層及び潜在層のユーザと類似の行動特徴が少ないため、第３グループに分類される。
【0020】
ユーザの行動履歴は、情報処理装置１０で収集して記憶してもよく、他の情報処理装置で収集して記憶したものを取得してもよい。例えば、情報処理装置１０又は他の情報処理装置は、ユーザ端末１００を使用するユーザに関する各種の行動を行動履歴として記憶する。例えば、情報処理装置１０又は他の情報処理装置は、配信したウェブページ等のコンテンツでの入力、選択等の行動履歴を記憶する。例えば、情報処理装置１０又は他の情報処理装置は、ウェブページを訪問したもののすぐに離脱したかや、ウェブページでコンテンツや商品の購入、役務の加入に至ったかなどの行動履歴を記憶する。情報処理装置１０又は他の情報処理装置は、Cookie等を利用することで、コンテンツを閲覧するユーザの行動履歴を収集する。行動履歴の収集方法については、公知の様々な技術を利用することができる。
【0021】
ユーザの属性情報も、情報処理装置１０で特定して記憶してもよく、他の情報処理装置で特定して記憶したものを取得してもよい。例えば、情報処理装置１０又は他の情報処理装置は、収集した行動履歴から、定期的に、ユーザごとに、年齢、性別、興味等の属性情報を特定し、ユーザごとに、特定した属性情報を記憶する。
【0022】
ユーザの分類に使用するユーザの行動履歴、及びユーザの属性情報は、ユーザの直近の状態を反映するため、直近で求められたものを使用することが好ましい。例えば、ユーザの行動履歴は、直近所定期間（例えば、直近３０日間）のものを使用することが好ましい。また、ユーザの属性情報は、定期的に更新される場合、最新のものを使用することが好ましい。
【0023】
情報処理装置１０は、各種の表示態様の広告を配信する。広告には、コンテンツの一部分として表示する表示態様がある。また、広告には、訴求効果を高めるため、広い領域に表示する表示態様がある。図２Ａ～図２Ｃは、実施形態に係る広告の表示態様の一例を示す図である。図２Ａ～図２Ｃは、広告を、ウェブページの上部に表示するディスプレイ広告とした場合を示している。図２Ａは、ウェブページの上部の右側の一部の表示領域Ａ０１に広告を表示するブランドパネルの表示態様とした場合を示している。図２Ｂは、ウェブページの上部の帯状の表示領域Ａ０２に広告を広く表示するトップインパクトの表示態様とした場合を示している。図２Ｃは、ウェブページの上部の帯状の表示領域Ａ０２と背景、及び左右の余白部分の表示領域Ａ０３に広告をより広く表示するトップインパクトパノラマの表示態様とした場合を示している。広告は、表示態様によって広告にかかる費用が変わる場合がある。例えば、広告は、表示領域が広いほど広告の単価等、広告にかかる費用が高くなる。図２Ａ～図２Ｃでは、ブランドパネル、トップインパクト、トップインパクトパノラマの順に広告にかかる費用が高くなる。
【0024】
情報処理装置１０は、分類されたグループごとの対象に対する反射率に基づき、各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、広告で誘導する対象に関するコンテンツを提案する。
【0025】
例えば、情報処理装置１０は、グループごとの対象に関する広告の表示態様別の反射率に基づき、広告の目的に応じて、各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツの表示態様を提案する。広告には、広告する対象の販売促進や、認知度向、ブランドイメージの向上等の様々な目的があり、それぞれターゲットとするユーザがある。例えば、情報処理装置１０は、グループごとの対象に関する広告の表示態様別の反射率に基づき、広告がターゲットとするグループに対して効果の高いコンテンツの表示態様を提案する。
【0026】
また、例えば、情報処理装置１０は、グループごとの対象に関する広告の表示態様別の反射率と表示態様別の広告の費用とに基づき、グループごとに効果の高いコンテンツの表示態様を提案する。
【0027】
反射率は、情報処理装置１０で算出して記憶してもよく、他の情報処理装置で算出して記憶したものを取得してもよい。例えば、情報処理装置１０又は他の情報処理装置は、収集した行動履歴から、グループごとに、グループのユーザに対する表示態様別の広告の配信数と広告のクリック数とを求める。情報処理装置１０又は他の情報処理装置は、グループごとに、表示態様別に、クリック数を配信数で割ることで、反射率としてＣＴＲ（Click Through Rat）を算出し、記憶する。
【0028】
次に、図１を用いて、情報処理装置１０が実行する情報処理の一例について説明する。なお、以下の説明では、所定の対象を自動車保険とし、情報処理装置１０が、誘導情報として、自動車保険に関する広告を含んだウェブページ等のコンテンツのデータをユーザ端末１００に配信する場合を例にして説明する。
【0029】
情報処理装置１０は、ユーザ端末１００からコンテンツの配信要求を受けると（ステップＳ１）、自動車保険についての各種の表示態様の広告を含んだコンテンツを配信要求元のユーザ端末１００に配信する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１０は、自動車保険について、図２Ａに示したブランドパネル、図２Ｂに示したトップインパクト、図２Ｃに示したトップインパクトパノラマの何れかの表示態様で配信する。
【0030】
ユーザは、自動車保険の検討段階に応じて、例えば、一般層、潜在層、顕在層に分けることができる。一般層は、自動車保険に関心がなく、自動車保険に関するウェブページ等のコンテンツを取得、閲覧する行動もしていない段階である。潜在層は、自動車保険に関心があるものの、自動車保険に関するコンテンツを取得、閲覧する行動が起こしていない段階である。顕在層は、自動車保険を検討中で、自動車保険に関するコンテンツを取得、閲覧する行動が既に顕在化している段階である。
【0031】
自動車保険について、潜在層のユーザは、自動車保険について、行動を起こしていないものの、関心があるため、顕在層のユーザと類似の行動特徴を有する。例えば、潜在層のユーザは、顕在層のユーザと属性情報が類似する。また、自動車保険などの保険は、関連して見直しが行われる場合がある。このため、潜在層のユーザは、自動車保険に関連するカテゴリ（例えば、他の種類の保険）のコンテンツにアクセスしている場合もある。
【0032】
情報処理装置１０は、ユーザの行動履歴とユーザの属性情報とに基づき、ユーザをグループに分類する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１０は、自動車保険にコンタクト済みのユーザを第１グループに分類する。また、情報処理装置１０は、自動車保険に未コンタクトであるものの第１グループに属するユーザに類似する属性情報を有するユーザを第２グループに分類する。また、情報処理装置１０は、自動車保険に未コンタクトであるものの第１グループに属するユーザに類似する属性情報を有するユーザを第２グループに分類する。また、情報処理装置１０は、自動車保険に未コンタクトであるものの、自動車保険に関連するカテゴリのコンテンツにコンタクト済みのユーザを第２グループに分類する。また、情報処理装置１０は、第１グループ及び第２グループに分類されないユーザを第３グループに分類する。自動車保険についての顕在層のユーザは、自動車保険に関するコンテンツを取得、閲覧する行動を起こしており、対象にコンタクト済みであるため、第１グループに分類される。自動車保険についての潜在層のユーザは、自動車保険に関するコンテンツを取得、閲覧する行動を起こしていないものの、顕在層のユーザと類似の属性情報を有したり、関連するカテゴリのコンテンツにアクセスしているため、第２グループに分類される。自動車保険についての一般層のユーザは、自動車保険に関するコンテンツを取得、閲覧する行動を起こしておらず、顕在層及び潜在層のユーザと類似の行動特徴がないため、第３グループに分類される。
【0033】
情報処理装置１０は、分類されたグループごとに、ユーザの自動車保険に対する反射率を取得する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１０は、グループごとの自動車保険に関する広告の表示態様別の反射率を取得する。例えば、情報処理装置１０は、ユーザの行動履歴を取得する。ユーザの行動履歴は、情報処理装置１０で収集することで取得してもよく、他の情報処理装置で収集して記憶したものを取得してもよい。情報処理装置１０は、取得した行動履歴からグループごとに、グループのユーザに対する自動車保険の表示態様別の広告の配信数と広告のクリック数とを求める。情報処理装置１０は、グループごとに、表示態様別に、クリック数を配信数で割ることで、反射率としてＣＴＲ（Click Through Rat）を算出し、記憶する。
【0034】
図３Ａ～図３Ｃは、実施形態に係る広告のグループごとの表示態様別のＣＴＲの一例を示す図である。図３Ａは、ブランドパネルの表示態様とした場合のグループごとにＣＴＲを示している。図３Ｂは、トップインパクトの表示態様とした場合のグループごとにＣＴＲを示している。図３Ｃは、トップインパクトパノラマの表示態様とした場合のグループごとにＣＴＲを示している。
【0035】
情報処理装置１０は、管理者又は広告の出稿元の管理端末１１０からのアクセスを受け付ける（ステップＳ５）。情報処理装置１０は、アクセスに応じて広告に関する管理画面のデータをアクセス元の管理端末１１０に配信する。管理画面は、広告に関する各種の指定が可能とされている。また、管理画面は、広告に関する各種の表示が可能とされている。例えば、管理画面は、広告に関する提案の表示が可能とされている。情報処理装置１０は、分類されたグループごとの自動車保険に対する反射率に基づき、各グループに分類されたユーザに提供する広告であって、自動車保険に関する広告を提案する（ステップＳ６）。
【0036】
例えば、情報処理装置１０は、グループごとの自動車保険に関する広告の表示態様別のＣＴＲに基づき、広告の目的に応じて、各グループに分類されたユーザに提供する広告の表示態様を提案する。例えば、広告の目的が販売促進である場合、情報処理装置１０は、第１グループのＣＴＲが最も高い又はＣＴＲが最も上昇する表示態様を提案する。また、広告の目的が潜在層への認知度向である場合、情報処理装置１０は、第２グループのＣＴＲが最も高い又はＣＴＲが最も上昇する表示態様を提案する。また、広告の目的が一般層へのブランドイメージの向上である場合、情報処理装置１０は、第３グループのＣＴＲが最も高い又はＣＴＲが最も上昇する表示態様を提案する。広告の目的は、事前に設定されてもよく、管理画面から入力させてもよい。
【0037】
また、例えば、情報処理装置１０は、グループごとの自動車保険に関する広告の表示態様別のＣＴＲと表示態様別の広告の費用とに基づき、グループごとに効果の高い広告の表示態様を提案する。例えば、情報処理装置１０は、グループごとに、各表示態様のＣＴＲに広告の費用を乗算した値を算出し、グループごとに、算出した値が最も大きい表示態様を特定する。情報処理装置１０は、グループごとに、特定した表示態様を効果の高い広告の表示態様として提案する。
【0038】
このように、情報処理装置１０は、ユーザを、自動車保険に対する検討段階に応じてグループに分類し、分類されたグループごとの自動車保険に対する反射率に基づき、自動車保険に関する広告を提案する。これにより、情報処理装置１０は、ユーザに対して効果の高い表示態様を提案できる。この結果、情報処理装置１０は、ユーザに対して適切な表示態様で情報を提供させることができる。
【0039】
〔２．情報処理装置１０の構成〕
以下、上記した情報処理を実現する情報処理装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１０は、通信部２０、記憶部３０、及び制御部４０を有する。
以下、上記した情報処理を実現する情報処理装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１０は、通信部２０、記憶部３０、及び制御部４０を有する。
【0040】
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ユーザ端末１００、ログサーバ２００、及び属性情報サーバ３００との間で情報の送受信を行う。なお、ログサーバ２００とは、各ユーザのウェブページ等のコンテンツでの入力、選択等の行動履歴を記憶するサーバ装置である。また、属性情報サーバ３００とは、各ユーザの行動履歴から、定期的に、ユーザごとに属性情報を特定し、ユーザごとに、特定した属性情報を記憶するサーバ装置である。
【0041】
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部３０は、行動履歴データ３１、属性情報データ３２、グループデータ３３、反射率データ３４を記憶する。
【0042】
行動履歴データ３１は、各ユーザの行動履歴を記憶したデータである。行動履歴データ３１には、各ユーザのコンテンツでの入力、選択等の行動履歴が記憶されている。
【0043】
属性情報データ３２は、各ユーザの属性情報を記憶したデータである。属性情報データ３２には、各ユーザの年齢、性別、興味等が属性情報として記憶されている。
コンテンツでの入力、選択等の行動履歴が記憶されている。
コンテンツでの入力、選択等の行動履歴が記憶されている。
【0044】
グループデータ３３は、グループごとの各ユーザを記憶したデータである。反射率データ３４は、グループごとの対象に関する広告の表示態様別の反射率を記憶したデータである。
【0045】
制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。
【0046】
図４に示すように、制御部４０は、配信部４１と、取得部４２、分類部４３、算出部４４、及び提案部４５を有する。
【0047】
配信部４１は、ユーザ端末１００にコンテンツを配信する。例えば、配信部４１は、ユーザ端末１００からコンテンツの配信要求を受けると、例えば、コンテンツや、商品、役務等の所定の対象に関する各種の表示態様の広告を含んだコンテンツを配信要求元のユーザ端末１００に配信する。
【0048】
取得部４２は、各ユーザの行動履歴と属性情報を取得する。例えば、取得部４２は、ログサーバ２００から、直近所定期間の各ユーザの行動履歴を取得する。取得部４２は、取得部４２は、取得した直近所定期間の各ユーザの行動履歴を行動履歴データ３１に格納する。また、取得部４２は、属性情報サーバ３００から、各ユーザの最新の属性情報を取得する。取得部４２は、取得した各ユーザの最新の属性情報を属性情報データ３２に格納する。
【0049】
分類部４３は、行動履歴データ３１に記憶されたユーザの行動履歴と、属性情報データ３２に記憶されたユーザの属性情報とに基づき、ユーザをグループに分類する。例えば、分類部４３は、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかにコンタクト済みのユーザを第１グループに分類する。また、分類部４３は、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに未コンタクトであるものの第１グループに属するユーザに類似する属性情報を有するユーザを第２グループに分類する。例えば、分類部４３は、第１グループに属するユーザが有する共通の属性情報を特定する。例えば、分類部４３は、第１グループに属する各ユーザが有する属性情報を比較して共通する割合が高い順に属性情報をランキングし、上位所定個の属性情報を共通の属性情報と特定する。あるいは、分類部４３は、第１グループに属する各ユーザが有する属性情報を比較し、共通する割合が所定の第１割合（例えば、７０％）の以上の属性情報を共通の属性情報と特定する。分類部４３は、第１グループに属するユーザが有する共通の属性情報を所定の第２割合（例えば、８０％）以上有するユーザを第２グループに分類する。また、分類部４３は、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに未コンタクトであるものの広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに関連するカテゴリのコンテンツにコンタクト済みのユーザを第２グループに分類する。また、分類部４３は、第１グループ及び第２グループに分類されないユーザを第３グループに分類する。分類部４３は、分類した各ユーザをグループごとにグループデータ３３に格納する。
【0050】
算出部４４は、グループごとに、対象に関する広告の表示態様別の反射率を算出する。例えば、算出部４４は、行動履歴データ３１に記憶されたユーザの行動履歴からグループごとに、グループのユーザに対する表示態様別の広告の配信数と広告のクリック数とを求める。情報処理装置１０は、グループごとに、表示態様別に、クリック数を配信数で割ることで、反射率としてＣＴＲを算出する。算出部４４は、算出したグループごとの広告の表示態様別の反射率を反射率データ３４に格納する。
【0051】
提案部４５は、分類されたグループごとの広告に対する反射率に基づき、各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、広告で誘導する対象に関するコンテンツを提案する。例えば、提案部４５は、グループごとの広告の表示態様別のＣＴＲに基づき、広告の目的に応じて、各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツの表示態様を提案する。また、例えば、情報処理装置１０は、グループごとの対象に関する広告の表示態様別の反射率と表示態様別の広告の費用とに基づき、グループごとに効果の高いコンテンツの表示態様を提案する。
【0052】
〔３．情報処理の流れの一例〕
続いて、図５を用いて、情報処理装置１０が実行する情報処理の流れの一例について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置１０が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
続いて、図５を用いて、情報処理装置１０が実行する情報処理の流れの一例について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置１０が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0053】
情報処理装置１０は、広告で誘導するコンテンツや、商品、役務等の所定の対象に対する検討段階に応じて、ユーザをグループに分類する（ステップＳ１０１）。例えば、情報処理装置１０は、ユーザの行動履歴とユーザの属性情報とに基づき、ユーザをグループに分類する。
【0054】
情報処理装置１０は、分類されたグループごとに、広告で誘導する対象に対する反射率を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、情報処理装置１０は、グループごとの対象に関する広告の表示態様別の反射率を取得する。
【0055】
情報処理装置１０は、分類されたグループごとの対象に対する反射率に基づき、各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、広告で誘導する対象に関するコンテンツを提案し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。例えば、情報処理装置１０は、グループごとの対象に関する広告の表示態様別の反射率に基づき、広告の目的に応じて、各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツの表示態様を提案する。また、例えば、情報処理装置１０は、グループごとの対象に関する広告の表示態様別の反射率と表示態様別の広告の費用とに基づき、グループごとに効果の高いコンテンツの表示態様を提案する。
【0056】
このように、情報処理装置１０は、ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じてグループに分類し、分類されたグループごとの対象に対する反射率に基づき、対象に関するコンテンツを提案する。これにより、情報処理装置１０は、ユーザに対して効果の高い表示態様を提案できる。この結果、情報処理装置１０は、ユーザに対して適切な表示態様で情報を提供させることができる。
【0057】
〔４．変形例〕
上記では、情報処理装置１０による情報処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、情報処理装置１０が実行する情報処理のバリエーションについて説明する。
上記では、情報処理装置１０による情報処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、情報処理装置１０が実行する情報処理のバリエーションについて説明する。
【0058】
〔４－１．配信について〕
上述した情報処理装置１０は、提案した表示態様で広告を配信するようにしてもよい。
上述した情報処理装置１０は、提案した表示態様で広告を配信するようにしてもよい。
【0059】
〔４－２．広告の表示内容について〕
上記では、情報処理装置１０が、広告の表示内容を提案してもよい。ここで、広告には、訴求効果を高めるため、様々な表示の手法がある。図６Ａ～図６Ｃは、実施形態に係る広告の表示内容の一例を示す図である。図６Ａ～図６Ｃは、自動車保険についての広告の表示内容の一例を示している。図６Ａ～図６Ｃは、図２Ａに示したブランドパネルの表示態様の表示領域Ａ０１に表示する広告とした場合を示している。図６Ａは、自動車保険の割引額を広告の表示内容としている。図６Ｂは、年代、等級別の月々の保険額の比較を広告の表示内容としている。図６Ｃは、自動車と動物（猫）のイメージを広告の表示内容としている。一般的に、広告に犬、猫等の動物のイメージが含まれると、クリック率が向上する。図６Ｃは、クリック率の向上をねらい、動物（猫）のイメージを広告に含ませている。情報処理装置１０は、各種の表示内容の広告を配信し、広告の表示内容別のＣＴＲ等の反射率に基づいて、自動車保険に関する広告の表示内容を提案してもよい。例えば、情報処理装置１０は、グループごとの自動車保険に関する広告の表示内容別のＣＴＲに基づき、広告の目的に応じて、各グループに分類されたユーザに提供する広告の表示内容を提案してもよい。また、例えば、情報処理装置１０は、グループごとの自動車保険に関する広告の表示内容別のＣＴＲと表示内容別の広告の費用とに基づき、グループごとに効果の高いコンテンツの表示内容を提案してもよい。
上記では、情報処理装置１０が、広告の表示内容を提案してもよい。ここで、広告には、訴求効果を高めるため、様々な表示の手法がある。図６Ａ～図６Ｃは、実施形態に係る広告の表示内容の一例を示す図である。図６Ａ～図６Ｃは、自動車保険についての広告の表示内容の一例を示している。図６Ａ～図６Ｃは、図２Ａに示したブランドパネルの表示態様の表示領域Ａ０１に表示する広告とした場合を示している。図６Ａは、自動車保険の割引額を広告の表示内容としている。図６Ｂは、年代、等級別の月々の保険額の比較を広告の表示内容としている。図６Ｃは、自動車と動物（猫）のイメージを広告の表示内容としている。一般的に、広告に犬、猫等の動物のイメージが含まれると、クリック率が向上する。図６Ｃは、クリック率の向上をねらい、動物（猫）のイメージを広告に含ませている。情報処理装置１０は、各種の表示内容の広告を配信し、広告の表示内容別のＣＴＲ等の反射率に基づいて、自動車保険に関する広告の表示内容を提案してもよい。例えば、情報処理装置１０は、グループごとの自動車保険に関する広告の表示内容別のＣＴＲに基づき、広告の目的に応じて、各グループに分類されたユーザに提供する広告の表示内容を提案してもよい。また、例えば、情報処理装置１０は、グループごとの自動車保険に関する広告の表示内容別のＣＴＲと表示内容別の広告の費用とに基づき、グループごとに効果の高いコンテンツの表示内容を提案してもよい。
【0060】
また、情報処理装置１０は、各種の表示態様で各表示内容の広告を配信し、広告の表示態様及び表示内容別のＣＴＲ等の反射率に基づいて、自動車保険に関するコンテンツを提案してもよい。例えば、情報処理装置１０は、グループごとの自動車保険に関する広告の表示態様及び表示内容別のＣＴＲに基づき、広告の目的に応じて、各グループに分類されたユーザに提供する、自動車保険に関する広告の表示態様及び表示内容を提案してもよい。また、例えば、情報処理装置１０は、グループごとの自動車保険に関する広告の表示態様及び表示内容別のＣＴＲと、表示態様及び表示内容別の広告の費用とに基づき、自動車保険に関する広告について、グループごとに効果の高い表示態様及び表示内容を提案してもよい。また、情報処理装置１０は、提案した表示態様及び表示内容で自動車保険に関する広告を配信するようにしてもよい。
【0061】
〔４－３．分類〕
情報処理装置１０は、ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じて２つ又は４つ以上にグループに分類してもよい。情報処理装置１０は、２つ又は４つ以上のグループごとの対象に対する反射率に基づき、各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、対象に関するコンテンツを提案してもよい。
情報処理装置１０は、ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じて２つ又は４つ以上にグループに分類してもよい。情報処理装置１０は、２つ又は４つ以上のグループごとの対象に対する反射率に基づき、各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、対象に関するコンテンツを提案してもよい。
【0062】
〔４－４．装置構成〕
情報処理装置１０は、任意の数のユーザ端末１００と通信可能に接続されていてもよい。また、情報処理装置１０は、ユーザ端末１００と情報のやり取りを行うフロントエンドサーバと、バックエンドサーバとにより実現されてもよい。このような場合、バックエンドサーバには、図４に示す取得部４２、分類部４３、算出部４４、及び提案部４５等が配置され、フロントエンドサーバには、配信部４１等が配置されることとなる。また、記憶部３０に格納された行動履歴データ３１、属性情報データ３２、グループデータ３３、及び反射率データ３４は、情報処理装置１０の内部ではなく、例えば、外部のストレージサーバ等に格納されていてもよい。
情報処理装置１０は、任意の数のユーザ端末１００と通信可能に接続されていてもよい。また、情報処理装置１０は、ユーザ端末１００と情報のやり取りを行うフロントエンドサーバと、バックエンドサーバとにより実現されてもよい。このような場合、バックエンドサーバには、図４に示す取得部４２、分類部４３、算出部４４、及び提案部４５等が配置され、フロントエンドサーバには、配信部４１等が配置されることとなる。また、記憶部３０に格納された行動履歴データ３１、属性情報データ３２、グループデータ３３、及び反射率データ３４は、情報処理装置１０の内部ではなく、例えば、外部のストレージサーバ等に格納されていてもよい。
【0063】
〔４－５．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【0064】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【0065】
また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【0066】
〔５．プログラム〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【0067】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。
【0068】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【0069】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【0070】
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【0071】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【0072】
例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部４０の機能を実現する。
【0073】
〔６．効果〕
上述したように、情報処理装置１０は、分類部４３と、提案部４５とを備える。分類部４３は、ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じてグループに分類する。提案部４５は、分類されたグループごとの対象に対する反射率に基づき、分類部４３により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、対象に関するコンテンツを提案する。これにより、情報処理装置１０は、ユーザに対して適切な表示態様で情報を提供させることができる。
上述したように、情報処理装置１０は、分類部４３と、提案部４５とを備える。分類部４３は、ユーザを、所定の対象に対する検討段階に応じてグループに分類する。提案部４５は、分類されたグループごとの対象に対する反射率に基づき、分類部４３により各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツであって、対象に関するコンテンツを提案する。これにより、情報処理装置１０は、ユーザに対して適切な表示態様で情報を提供させることができる。
【0074】
また、分類部４３は、ユーザを、対象にコンタクト済みの第１グループ、対象に未コンタクトであるものの第１グループに属するユーザに類似する行動特徴を有する第２グループ、第１グループ及び第２グループ以外のユーザが属する第３グループに分類する。これにより、情報処理装置１０は、ユーザを、対象に対する検討段階に応じたグループに分類できる。
【0075】
また、対象は、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかである。分類部４３は、対象に関する広告に対するユーザの行動履歴とユーザの属性情報とに基づき、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかにコンタクト済みのユーザを第１グループに分類し、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに未コンタクトであるものの第１グループに属するユーザに類似する属性情報を有するユーザを第２グループに分類し、第１グループ及び第２グループに分類されないユーザを第３グループに分類する。これにより、情報処理装置１０は、ユーザを、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに対する検討段階に応じたグループに分類できる。
【0076】
また、分類部４３は、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに未コンタクトであるものの広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに関連するカテゴリのコンテンツにコンタクト済みのユーザを第２グループに分類する。これにより、情報処理装置１０は、広告で誘導するコンテンツ、商品、役務の何れかに関連するカテゴリのコンテンツにコンタクト済みの潜在層のユーザを第２グループに分類できる。
【0077】
また、分類部４３は、ユーザごとの直近所定期間の行動履歴と属性情報とに基づき、ユーザを分類する。これにより、情報処理装置１０は、ユーザの直近の状態に応じて、ユーザを分類できる。
【0078】
また、提案部４５は、グループごとの対象に関する広告の表示態様別の反射率に基づき、広告の目的に応じて、各グループに分類されたユーザに提供するコンテンツの表示態様を提案する。これにより、情報処理装置１０は、広告の目的に応じてコンテンツの適切な表示態様を提案できる。
【0079】
また、提案部４５は、グループごとの対象に関する広告の表示態様別の反射率と表示態様別の広告の費用とに基づき、グループごとに効果の高いコンテンツの表示態様を提案する。これにより、情報処理装置１０は、グループごとに効果の高いコンテンツの表示態様を提案できる。
【0080】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0081】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」等に読み替えることができる。例えば、分類部は、分類手段や分類回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0082】
１０ 情報処理装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 行動履歴データ
３２ 属性情報データ
３３ グループデータ
３４ 反射率データ
４０ 制御部
４１ 配信部
４２ 取得部
４３ 分類部
４４ 算出部
４５ 提案部
１００、１０１、１０２ ユーザ端末
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 行動履歴データ
３２ 属性情報データ
３３ グループデータ
３４ 反射率データ
４０ 制御部
４１ 配信部
４２ 取得部
４３ 分類部
４４ 算出部
４５ 提案部
１００、１０１、１０２ ユーザ端末
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図2C】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図7】