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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】P2024000426
(43)【公開日】2024-01-05
(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 30/0251 20230101AFI20231225BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/02 398
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022099190
(22)【出願日】2022-06-20
(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】坪内 孝太
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049BB08
(57)【要約】
【課題】ブラフの広告を提示しつつ、ユーザを本命の広告に誘導する。
【解決手段】本願に係る情報提供装置は、利用者に薦める本命の提案商品を選定する提案商品選定部と、利用者が避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定部と、利用者に非提案商品の情報を提示するとともに、提案商品の情報を提示する提供部とを備える。提案商品の情報は、利用者を誘導したい誘導先であり、非提案商品の情報は、誘導先に利用者を誘導するための障害物である。
【選択図】図１
【解決手段】本願に係る情報提供装置は、利用者に薦める本命の提案商品を選定する提案商品選定部と、利用者が避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定部と、利用者に非提案商品の情報を提示するとともに、提案商品の情報を提示する提供部とを備える。提案商品の情報は、利用者を誘導したい誘導先であり、非提案商品の情報は、誘導先に利用者を誘導するための障害物である。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
利用者に薦める本命の提案商品を選定する提案商品選定部と、
前記利用者が避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定部と、
前記利用者に前記非提案商品の情報を提示するとともに、前記提案商品の情報を提示する提供部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
前記利用者が避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定部と、
前記利用者に前記非提案商品の情報を提示するとともに、前記提案商品の情報を提示する提供部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記提供部は、先に前記非提案商品の情報を提示し、その後、前記提案商品の情報を提示する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記提供部は、所定の数の前記非提案商品の情報を順に提示した後に、前記提案商品の情報を提示する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記提供部は、前記非提案商品の情報を避けた前記利用者に、前記提案商品の情報を提示する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記提供部は、前記利用者の端末装置に、前記非提案商品の情報と、前記提案商品の情報とをカルーセル表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
表示画面上での広告の配置を決定する配置決定部と
をさらに備え、
前記提供部は、前記表示画面上で、決定された配置で、前記非提案商品の情報と、前記提案商品の情報とを提示する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
をさらに備え、
前記提供部は、前記表示画面上で、決定された配置で、前記非提案商品の情報と、前記提案商品の情報とを提示する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記配置決定部は、複数商品が配置される広告における商品の情報の配置を決定し、
前記提供部は、前記広告において、決定された配置で、前記非提案商品の情報と、前記提案商品の情報とを提示する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
前記提供部は、前記広告において、決定された配置で、前記非提案商品の情報と、前記提案商品の情報とを提示する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記非提案商品選定部は、前記提案商品と所定の類似性を有する対象を、前記非提案商品として選定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記提案商品の情報は、前記利用者を誘導したい誘導先であり、
前記非提案商品の情報は、前記誘導先に前記利用者を誘導するための障害物である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記非提案商品の情報は、前記誘導先に前記利用者を誘導するための障害物である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項10】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
利用者に薦める本命の提案商品を選定する提案商品選定工程と、
前記利用者が避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定工程と、
前記利用者に前記非提案商品の情報を提示するとともに、前記提案商品の情報を提示する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
利用者に薦める本命の提案商品を選定する提案商品選定工程と、
前記利用者が避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定工程と、
前記利用者に前記非提案商品の情報を提示するとともに、前記提案商品の情報を提示する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項11】
利用者に薦める本命の提案商品を選定する提案商品選定手順と、
前記利用者が避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定手順と、
前記利用者に前記非提案商品の情報を提示するとともに、前記提案商品の情報を提示する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
前記利用者が避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定手順と、
前記利用者に前記非提案商品の情報を提示するとともに、前記提案商品の情報を提示する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、インターネットを介した広告配信が知られている。特に、端末装置が表示するコンテンツの内容や、コンテンツを見るユーザの情報に基づいて、広告される対象となる商品又はサービスを決定することが主流となってきている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１８－２０６０９９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、上記の従来技術は、オンライン広告の配信において、クッキー（Cookie）に基づいて顧客の絞り込み、顧客リストの生成を行うというものに過ぎない。実際には、ユーザに適した広告だけ提示しても、事前に想定したほどユーザが広告に興味関心を示さないことも起こり得る。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ブラフの広告を提示しつつ、ユーザを本命の広告に誘導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、利用者に薦める本命の提案商品を選定する提案商品選定部と、前記利用者が避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定部と、前記利用者に前記非提案商品の情報を提示するとともに、前記提案商品の情報を提示する提供部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、ブラフの広告を提示しつつ、ユーザを本命の広告に誘導することができる。
【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】
〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、ブラフの広告を提示しつつ、ユーザを本命の広告に誘導する場合を例に挙げて説明する。
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、ブラフの広告を提示しつつ、ユーザを本命の広告に誘導する場合を例に挙げて説明する。
【0011】
図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０とサーバ装置１００と提供元端末２００とを含む。端末装置１０とサーバ装置１００と提供元端末２００とは、ネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置１０は、サーバ装置１００と連携する。また、提供元端末２００は、サーバ装置１００と連携する。
【0012】
端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）により使用されるスマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）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。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Ｕから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。
【0013】
サーバ装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０と連携し、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、コンピュータやクラウドシステム等により実現される。
【0014】
また、サーバ装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、サーバ装置１００は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、サーバ装置１００は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。
【0015】
なお、サーバ装置１００は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得可能である。例えば、サーバ装置１００は、利用者Ｕの性別、年代、居住地域といった利用者Ｕの属性に関する情報を取得する。そして、サーバ装置１００は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者Ｕの属性に関する情報を記憶して管理する。
【0016】
また、サーバ装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、サーバ装置１００は、利用者Ｕの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴（決済履歴）を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得してもよい。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。なお、上記の各種サーバ等は、サーバ装置１００自体であってもよい。すなわち、サーバ装置１００が上記の各種サーバ等として機能してもよい。
【0017】
提供元端末２００は、利用者Ｕ（ユーザ）を対象とした何らかの情報の提供元（広告を配信する広告主ＡＤ等）により使用される情報処理装置である。提供元端末２００は、端末装置１０又はサーバ装置１００と同様の装置であってもよい。本実施形態では、ユーザに提供される情報として広告を例に説明するが、実際には広告に限らず、ユーザを対象とした情報（ユーザに提示される情報）であれば何でもよい。例えば、店舗や商品／サービス等の広告に限らず、ユーザに対する何らかのレコメンド（recommend：おすすめ）情報又はお役立ち情報、ユーザが興味関心を持ちそうなＳＮＳ等の案内、イベントの告知等であってもよい。すなわち、広告及び広告主は一例に過ぎない。
【0018】
〔１－１．ブラフを用いた本命商品魅力強化〕
本実施形態では、利用者情報に基づいて、利用者に提案する提案対象を選定（選択）する際に、選定した提案対象以外の対象であって、提案対象と所定の類似性を有する対象に関する情報を先に提供し、その後、提案対象に関する情報を提供する。
本実施形態では、利用者情報に基づいて、利用者に提案する提案対象を選定（選択）する際に、選定した提案対象以外の対象であって、提案対象と所定の類似性を有する対象に関する情報を先に提供し、その後、提案対象に関する情報を提供する。
【0019】
【0020】
続いて、利用者Ｕの端末装置１０は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、サーバ装置１００に対し、検索や閲覧等を行う（ステップＳ２）。
【0021】
続いて、サーバ装置１００は、利用者情報に基づいて、利用者Ｕが最も興味を有すると推定される商品を提案商品として選定（選定）する（ステップＳ３）。例えば、サーバ装置１００は、利用者Ｕの購買履歴又は利用者Ｕの検索クエリに基づいて、利用者Ｕにパーソナライズされた商品を選定する。
【0022】
続いて、サーバ装置１００は、本命の提案商品と所定の類似性を有する対象を、当て馬となるブラフの非提案商品として選定する（ステップＳ４）。提案商品と所定の類似性を有する対象とは、例えば、同じカテゴリの対象又は検索クエリに合致する対象であって、パーソナライズされていないが人気がある対象、スコアが高いが、提案商品程ではない対象、又はスコアが中庸な対象（高いものは、当て馬にならないので除外する）等である。すなわち、ブラフの非提案商品は、本命の提案商品の比較対象となる商品であって、本命の提案商品よりも（若干）劣っている商品や、ユーザによって本命の提案商品の方が好ましいと判断される商品であると好ましい。
【0023】
続いて、サーバ装置１００は、少なくとも１つの非提案商品の情報を、本命の提案商品の情報よりも先に提示する（ステップＳ５）。例えば、サーバ装置１００は、２つの非提案商品の情報を、本命の提案商品の情報よりも先に提示する。
【0024】
続いて、サーバ装置１００は、非提案商品の情報を提示した後に、本命の提案商品の情報を提示する（ステップＳ６）。例えば、サーバ装置１００は、２つの非提案商品の情報を提示した後、３つめに本命の提案商品の情報等を提示する。
【0025】
続けて、サーバ装置１００は、利用者Ｕへの情報提供の状況（広告の配信状況）を提供元（広告主ＡＤ）の提供元端末２００に通知する（ステップＳ７）。例えば、サーバ装置１００は、広告の配信履歴の統計情報を広告主ＡＤの提供元端末２００に提供する。
【0026】
ここで、サーバ装置１００は、本命の提案商品の情報を提示する前にユーザが離脱しないように、あらかじめ商品情報をいくつ提示する予定か提示しておいてもよい。また、実際には、サーバ装置１００は、カルーセル表示や、商品画像や広告の自動切換え等により、非提案商品の情報と、本命の提案商品の情報とを連続して提示してもよい。あるいは、サーバ装置１００は、非提案商品の情報と、本命の提案商品の情報とを一画面で同時に提示してもよい。
【0027】
なお、サーバ装置１００は、本命の提案商品を選定する際に、機械学習により、提案商品を推定するモデルを生成してもよい。そして、サーバ装置１００は、モデルを用いて、本命の提案商品を推定してもよい。例えば、サーバ装置１００は、ユーザに対する商品や広告のスコアを推定するスコアリングモデルを生成し、スコアリングモデルを用いて得られたスコアに基づいて本命の提案商品を選定してもよい。
【0028】
同様に、サーバ装置１００は、当て馬となるブラフの非提案商品を選定する際に、機械学習により、非提案商品を推定するモデルを生成してもよい。そして、サーバ装置１００は、モデルを用いて、当て馬となるブラフの非提案商品とを推定してもよい。
【0029】
機械学習の手法については、ディープラーニング（Deep learning：深層学習）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）又はＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）等を用いてもよい。なお、これらは一例であり、これらの例に限定されるものではない。
【0030】
また、サーバ装置１００は、複数商品が配置される広告を選ぶ際のロジックとして、本実施形態を採用してもよい。また、サーバ装置１００は、表示画面上で広告をどこに配置するとよいかを学習してもよい。この場合、サーバ装置１００は、学習の結果等に基づいて、表示画面上での広告の配置を決定し、表示画面上で、決定された配置で、非提案商品の情報と、提案商品の情報とを提示する。また、サーバ装置１００は、複数商品が配置される広告における商品の情報の配置を決定し、広告において、決定された配置で、非提案商品の情報と、提案商品の情報とを提示する。
【0031】
また、サーバ装置１００は、提案商品と非提案商品との類似性と、提案商品を基準とした非提案商品の配置位置と、提案商品のコンバージョン（Conversion：ＣＶ）との間の関係性をモデルに学習させてもよい。なお、提案商品のコンバージョンとは、例えば提案商品の選択、クリック、購入等である。例えば、サーバ装置１００は、「類似性：６０」と「配置位置：前２つ目」とを入力とし、コンバージョンした場合は「１００」、しなかった場合は「０」を出力としてモデルに学習させる。なお、サーバ装置１００は、このモデルに、全配置の組み合わせを入力して、出たスコアの合計値から、最もよい配置位置をモデルに学習させてもよい。
【0032】
本実施形態では、罠猟の罠の原理で、利用者に提案商品の広告をクリックさせる。罠猟では、猟師等が罠を仕掛ける際に、罠だけを作ったとしても獲物がかからないので、周りに障害物や獲物が避けるものをおいて、罠の方に誘導することがある。例えば、進路上に倒木等の障害物を設置しておいて、獲物がジャンプして飛び越えた先にある誘導先に誘導するようにする。
【0033】
本実施形態は、これを広告配信に利用したものである。具体的には、サーバ装置１００は、ユーザにコンバージョンさせたい広告（誘導先）の前に、若干ユーザの所望する内容からずれた広告（障害物）を配信しておくことで、コンバージョンさせたい広告だけを配信した場合よりも当該広告を見た際のインパクトを増大させて当該広告の魅力を強化する。例えば、サーバ装置１００は、類似の商品の広告を小出しにして、一番魅力的な本命の提案商品の広告を最後に提示する。
【0034】
あるいは、サーバ装置１００は、３つ目くらいの広告を本命の「誘導先」にして、あとはユーザが避ける「障害物」にしてもよい。なお、「誘導先」は提案商品の情報で、「障害物」は非提案商品の情報である。すなわち、サーバ装置１００は、所定の数の非提案商品の情報を順に提示した後に、提案商品の情報を提示する。また、サーバ装置１００は、「障害物」である非提案商品の情報を避けた利用者Ｕに、「誘導先」である提案商品の情報を提示する。また、サーバ装置１００は、複数商品を表示する広告で、「障害物」と「誘導先」とを混ぜてもよい。また、サーバ装置１００は、どの商品（の広告）を「障害物」にしてどの商品（の広告）を「誘導先」にすると効果的であるかを学習してもよい。また、サーバ装置１００は、検索ウインドウからの距離を学習してもよい。
【0035】
また、サーバ装置１００は、単なる比較広告とならないように、非提案商品に対する提案商品の優位性や差異などには言及せず、純粋に非提案商品の情報及び提案商品の情報の提示のみ行うようにすると好ましい。提供側で非提案商品と提案商品の比較を行うと、「わざとらしさ」や提供側の意図等が利用者に意識され、「誘導先」として機能しなくなる可能性がある。すなわち、露骨な商品比較は、提供側の意図が見透かされ利用者に警戒される可能性がある。したがって、あえて比較情報を提示せず、非提案商品の情報及び提案商品の情報の提示の仕方や順番で、利用者に本命と気づかせずに本命の提案商品の情報を提示することが理想である。
【0036】
〔１－２．買って欲しい時の誘導方法（コンバージョンへの誘導方法）〕
例えば、サーバ装置１００は、ユーザにとっての魅力がない商品（の広告）であるけれども人気がある商品（の広告）を出した後で、本命の商品（の広告）を見せることで、コンバージョンの確度をあげる。
例えば、サーバ装置１００は、ユーザにとっての魅力がない商品（の広告）であるけれども人気がある商品（の広告）を出した後で、本命の商品（の広告）を見せることで、コンバージョンの確度をあげる。
【0037】
なお、ユーザにとっての魅力がない商品（の広告）とは、ユーザにとって嫌な商品（の広告）というより、レコメンデーションの相応の理由はあるけど、パーソナライズされていない商品（の広告）等である。
【0038】
本実施形態は、本当にお勧めしたいものを引き上げたい場合の施策として有効である。「誘導先」の前におく「障害物」を何にするかによっても効果は異なると考えられる（「障害物」のバリエーション）。
【0039】
（ショッピングの例）
「誘導先」：「ビジネス 皮靴」で検索するユーザに購入させたい靴（ビジネス用の革靴）
「障害物」：黄色いスニーカー等
「誘導先」：「ビジネス 皮靴」で検索するユーザに購入させたい靴（ビジネス用の革靴）
「障害物」：黄色いスニーカー等
【0040】
「ビジネス 革靴」（ビジネス用の革靴）といえば、普通黒か茶色の革靴であるが、まれに黄色いスニーカーを履いて会社に通うことがないわけではない。そこで、サーバ装置１００は、ユーザによる「ビジネス 革靴」の検索結果に、「黄色いスニーカー」の検索結果を１ページ目に表示する。そして２ページ目にユーザに購入させたい「黒い革靴」を表示する。そうすると、ユーザが「誘導先」を選択する確率が高くなる。
【0041】
上記を一般化すると、「ビジネス 革靴」と検索され過去にいろんな人（同じ属性やコンテキストのユーザと絞っても良い）に購入された靴の一覧の中で、購入が稀なもの（あまり購入されないもの）を探す。それが「障害物」となり得る。「稀」の定義は任意である。１枚目の検索結果に「障害物」をばらまき、２枚目に本命の「誘導先」を出す。あるいは、検索結果画面で、あえて「障害物」を本命の「誘導先」の隣（近傍）に表示することで本命の価値が上がる。
【0042】
上記は、黒い革靴とは異なる黄色いスニーカーという例であるが、同じ黒い革靴でも、例えば相場より非常に高い商品や安っぽい商品を「障害物」としてもよい。すなわち、本命と比べて相対的にコストパフォーマンスが劣る商品を「障害物」とする。あるいは他のグループ（ユーザの属性、セグメント、ペルソナ等）ではマジョリティの商品（多数の人が購入する商品）であるが、当該グループではマイノリティの商品（少数の人しか購入しない商品）を「障害物」としてもよい。
【0043】
なお、本実施形態は、ショッピング以外にも、動画やニュース等の検索結果等にも適用可能である。
【0044】
〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係るサーバ装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０とサーバ装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。
次に、図２を用いて、実施形態に係るサーバ装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０とサーバ装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。
【0045】
また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。
【0046】
端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、通信機能を備えたゲーム機やＡＶ機器、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス等である。また、端末装置１０は、ＩＯＴ（Internet of Things）に対応した住宅・建物、車、家電製品、電子機器等であってもよい。
【0047】
また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、サーバ装置１００と通信することができる。
【0048】
サーバ装置１００は、例えばＰＣやブレードサーバ（blade server）等のコンピュータ、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、サーバ装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
【0049】
〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。
【0050】
（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、サーバ装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、サーバ装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。
【0051】
（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
【0052】
（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
【0053】
（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。
【0054】
また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。
【0055】
（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。
【0056】
（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。
【0057】
（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。
【0058】
（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
【0059】
測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。
【0060】
（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。
【0061】
なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。
【0062】
加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。
【0063】
端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。
【0064】
例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、利用者Ｕの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、利用者Ｕの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。
【0065】
気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。
【0066】
上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。
【0067】
（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを有する。
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを有する。
【0068】
（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介してサーバ装置１００へ送信することができる。
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介してサーバ装置１００へ送信することができる。
【0069】
（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、サーバ装置１００から提供される各種情報や、サーバ装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。
受信部３２は、通信部１１を介して、サーバ装置１００から提供される各種情報や、サーバ装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。
【0070】
（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信されたサーバ装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信されたサーバ装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。
【0071】
（記憶部４０）
記憶部４０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、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
記憶部４０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、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
【0072】
〔４．サーバ装置の構成例〕
次に、図４を用いて、実施形態に係るサーバ装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係るサーバ装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、サーバ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。
次に、図４を用いて、実施形態に係るサーバ装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係るサーバ装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、サーバ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。
【0073】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。
【0074】
（記憶部１２０）
記憶部１２０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、ＨＤＤ、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、利用者情報データベース１２１と、履歴情報データベース１２２と、誘導情報データベース１２３とを有する。
記憶部１２０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、ＨＤＤ、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、利用者情報データベース１２１と、履歴情報データベース１２２と、誘導情報データベース１２３とを有する。
【0075】
（利用者情報データベース１２１）
利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、利用者情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、利用者情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
【0076】
「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕの連絡先（電話番号、メールアドレス等）であってもよいし、利用者Ｕの端末装置１０を識別するための識別情報であってもよい。
【0077】
また、「年齢」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Ｕの具体的な年齢（例えば３５歳など）を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの年代（例えば３０代など）を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Ｕの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの世代（例えば８０年代生まれなど）を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの性別を示す。
【0078】
また、「自宅」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの自宅の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。
【0079】
また、「勤務地」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの勤務地（学生の場合は学校）の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。
【0080】
また、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Ｕが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ（キーワード）等であってもよい。なお、図５に示す例では、「興味」は、各利用者Ｕに１つずつ図示するが、複数であってもよい。
【0081】
例えば、図５に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「スポーツ」に興味があることを示す。
【0082】
ここで、図５に示す例では、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。
【0083】
なお、利用者情報データベース１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、氏名、家族構成、出身地（地元）、職業、職位、収入、資格、居住形態（戸建、マンション等）、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。
【0084】
（履歴情報データベース１２２）
履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図６は、履歴情報データベース１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、履歴情報データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購入履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図６は、履歴情報データベース１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、履歴情報データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購入履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
【0085】
「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Ｕの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購入履歴」は、利用者Ｕによる購入の履歴である購入履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Ｕによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Ｕの所有物に関する質問を含んでいてもよい。
【0086】
例えば、図６に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「位置履歴＃１」の通りに移動し、「検索履歴＃１」の通りに検索し、「閲覧履歴＃１」の通りにコンテンツを閲覧し、「購入履歴＃１」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴＃１」の通りに投稿したことを示す。
【0087】
ここで、図６に示す例では、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購入履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購入履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。
【0088】
なお、履歴情報データベース１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの端末装置１０を用いた決済（電子決済）での決済履歴等を記憶してもよい。
【0089】
（誘導情報データベース１２３）
誘導情報データベース１２３は、利用者Ｕに対して「誘導先」となる提案商品の情報と、「障害物」となる非提案商品の情報とに関する各種情報を記憶する。図７は、誘導情報データベース１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、誘導情報データベース１２３は、「利用者ＩＤ」、「提案商品」、「スコア」、「カテゴリ」、「非提案商品」、「配置」といった項目を有する。
誘導情報データベース１２３は、利用者Ｕに対して「誘導先」となる提案商品の情報と、「障害物」となる非提案商品の情報とに関する各種情報を記憶する。図７は、誘導情報データベース１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、誘導情報データベース１２３は、「利用者ＩＤ」、「提案商品」、「スコア」、「カテゴリ」、「非提案商品」、「配置」といった項目を有する。
【0090】
「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「提案商品」は、利用者に薦める本命の提案商品を示す。例えば、利用者情報に基づいて、利用者Ｕが最も興味を有すると推定される商品を提案商品としてもよい。
【0091】
また、「スコア」は、提案商品のスコアを示す。なお、当該スコアに基づいて提案商品を選定してもよい。また、提案商品のスコアは、ユーザに対する商品や広告のスコアを推定するスコアリングモデルを用いて求めてもよい。また、「カテゴリ」は、提案商品のカテゴリを示す。
【0092】
また、「非提案商品」は、利用者が避けると推測される非提案商品を示す。例えば、本命の提案商品と所定の類似性を有する対象を、当て馬となるブラフの非提案商品としてもよい。このとき、提案商品と同じカテゴリの商品を非提案商品としてもよい。また、「配置」は、表示画面上の広告の配置や、提案商品及び非提案商品の配置や表示順等を示す。
【0093】
例えば、図７に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕに薦める本命の「提案商品＃１」は、スコア「８０」であり、「カテゴリ＃１」に属する商品であり、「非提案商品＃１１」を「障害物」として「配置＃１１」で提示することで、「誘導先」として利用者Ｕにコンバージョンされる確率が向上することを示す。
【0094】
ここで、図７に示す例では、「Ｕ１」、「提案商品＃１」、カテゴリ＃１」、「非提案商品＃１１」及び「配置＃１１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「提案商品＃１」、カテゴリ＃１」、「非提案商品＃１１」及び「配置＃１１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。
【0095】
なお、誘導情報データベース１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、誘導情報データベース１２３は、非提案商品のスコアやカテゴリ、非提案商品と提案商品との類似性に関する情報を記憶してもよい。また、誘導情報データベース１２３は、提案商品の情報のクリック率（Click Through Rate：ＣＴＲ）やコンバージョン率（Conversion Rate：ＣＶＲ）等を記憶してもよい。
【0096】
（制御部１３０）
図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、サーバ装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、提案商品選定部１３２と、非提案商品選定部１３３と、配置決定部１３４と、提供部１３５とを有する。
図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、サーバ装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、提案商品選定部１３２と、非提案商品選定部１３３と、配置決定部１３４と、提供部１３５とを有する。
【0097】
（取得部１３１）
取得部１３１は、利用者Ｕにより入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを取得する。すなわち、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する。
取得部１３１は、利用者Ｕにより入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを取得する。すなわち、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する。
【0098】
また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）や、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕの属性情報等を取得する。また、取得部１３１は、利用者Ｕのユーザ登録時に、利用者Ｕを示す識別情報や、利用者Ｕの属性情報等を取得してもよい。そして、取得部１３１は、利用者情報を、記憶部１２０の利用者情報データベース１２１に登録する。
【0099】
また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、取得部１３１は、各種の履歴情報を、記憶部１２０の履歴情報データベース１２２に登録する。
【0100】
（提案商品選定部１３２）
提案商品選定部１３２は、利用者Ｕに薦める本命の提案商品を選定する。なお、提案商品選定部１３２は、本命の提案商品を選定する際に、機械学習により、提案商品を推定するモデルを生成してもよい。そして、提案商品選定部１３２は、モデルを用いて、本命の提案商品を推定してもよい。例えば、提案商品選定部１３２は、利用者Ｕに対する商品や広告のスコアを推定するスコアリングモデルを生成し、スコアリングモデルを用いて得られたスコアに基づいて本命の提案商品を選定してもよい。
提案商品選定部１３２は、利用者Ｕに薦める本命の提案商品を選定する。なお、提案商品選定部１３２は、本命の提案商品を選定する際に、機械学習により、提案商品を推定するモデルを生成してもよい。そして、提案商品選定部１３２は、モデルを用いて、本命の提案商品を推定してもよい。例えば、提案商品選定部１３２は、利用者Ｕに対する商品や広告のスコアを推定するスコアリングモデルを生成し、スコアリングモデルを用いて得られたスコアに基づいて本命の提案商品を選定してもよい。
【0101】
（非提案商品選定部１３３）
非提案商品選定部１３３は、利用者Ｕが避けると推測される非提案商品を選定する。例えば、非提案商品選定部１３３は、提案商品と所定の類似性を有する対象を、非提案商品として選定する。
非提案商品選定部１３３は、利用者Ｕが避けると推測される非提案商品を選定する。例えば、非提案商品選定部１３３は、提案商品と所定の類似性を有する対象を、非提案商品として選定する。
【0102】
（配置決定部１３４）
配置決定部１３４は、表示画面上での広告の配置を決定する。また、配置決定部１３４は、複数商品が配置される広告における商品の情報の配置を決定する。
配置決定部１３４は、表示画面上での広告の配置を決定する。また、配置決定部１３４は、複数商品が配置される広告における商品の情報の配置を決定する。
【0103】
また、配置決定部１３４は、非提案商品の情報と、提案商品の情報とを提示する順番（表示順）を決定してもよい。また、また、配置決定部１３４は、利用者Ｕに提示する非提案商品の情報の数を決定してもよい。
【0104】
（提供部１３５）
提供部１３５は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０に、非提案商品の情報を提示するとともに、提案商品の情報を提示する。例えば、提供部１３５は、先に非提案商品の情報を提示し、その後、提案商品の情報を提示する。また、提供部１３５は、所定の数の非提案商品の情報を順に提示した後に、提案商品の情報を提示する。また、提供部１３５は、非提案商品の情報を避けた利用者Ｕに、提案商品の情報を提示する。あるいは、提供部１３５は、利用者Ｕの端末装置１０に、非提案商品の情報と、提案商品の情報とをカルーセル表示させる。
提供部１３５は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０に、非提案商品の情報を提示するとともに、提案商品の情報を提示する。例えば、提供部１３５は、先に非提案商品の情報を提示し、その後、提案商品の情報を提示する。また、提供部１３５は、所定の数の非提案商品の情報を順に提示した後に、提案商品の情報を提示する。また、提供部１３５は、非提案商品の情報を避けた利用者Ｕに、提案商品の情報を提示する。あるいは、提供部１３５は、利用者Ｕの端末装置１０に、非提案商品の情報と、提案商品の情報とをカルーセル表示させる。
【0105】
また、提供部１３５は、表示画面上で、決定された配置で、非提案商品の情報と、提案商品の情報とを提示する。また、提供部１３５は、広告において、決定された配置で、非提案商品の情報と、提案商品の情報とを提示する。
【0106】
また、提供部１３５は、通信部１１０を介して、利用者Ｕへの情報提供の状況（広告の配信状況）を提供元（広告主ＡＤ）の提供元端末２００に通知してもよい。例えば、提供部１３５は、広告の配信履歴の統計情報を広告主ＡＤの提供元端末２００に提供する。
【0107】
提案商品の情報は、利用者Ｕを誘導したい誘導先であり、非提案商品の情報は、誘導先に利用者Ｕを誘導するための障害物である。
【0108】
〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて実施形態に係るサーバ装置１００による処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、サーバ装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。
次に、図８を用いて実施形態に係るサーバ装置１００による処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、サーバ装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。
【0109】
図８に示すように、サーバ装置１００の取得部１３１は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得する（ステップＳ１０１）。
【0110】
続いて、サーバ装置１００の提案商品選定部１３２は、利用者情報に基づいて、利用者Ｕに薦める本命の提案商品を選定する（ステップＳ１０２）。
【0111】
続いて、サーバ装置１００の非提案商品選定部１３３は、利用者Ｕが避けると推測される非提案商品を選定する（ステップＳ１０３）。
【0112】
続いて、サーバ装置１００の配置決定部１３４は、表示画面上での非提案商品の情報及び提案商品の情報の表示順や配置を決定する（ステップＳ１０４）。
【0113】
続いて、サーバ装置１００の提供部１３５は、利用者Ｕに非提案商品の情報を提示するとともに、提案商品の情報を提示する（ステップＳ１０５）。
【0114】
続いて、サーバ装置１００の提供部１３５は、通信部１１０を介して、利用者Ｕへの提案商品の情報の提示状況を、提案商品の情報の提供元の提供元端末２００に通知する（ステップＳ１０６）。
【0115】
〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及びサーバ装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
上述した端末装置１０及びサーバ装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
【0116】
上記の実施形態において、サーバ装置１００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。例えば、スタンドアローン（Stand-alone）で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態におけるサーバ装置１００の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置１０はサーバ装置１００と連携しているため、利用者Ｕから見れば、サーバ装置１００の処理も端末装置１０が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置１０は、サーバ装置１００を備えているともいえる。
【0117】
また、上記の実施形態において、当て馬となるブラフの非提案商品は、必ずしも本命の提案商品と所定の類似性を有する対象でなくてもよい。例えば、本命の提案商品と全く無関係の対象を、非提案商品として選定してもよい。サーバ装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０に対し、先に本命の提案商品と全く無関係の対象の情報（広告）を提示し、利用者Ｕが油断しているところに本命の提案商品の情報（広告）を提示するようにしてもよい。
【0118】
また、上記の実施形態において、サーバ装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０に対し、当て馬となるブラフの非提案商品の情報（広告）を提示し、利用者Ｕが当該非提案商品の情報（広告）を嫌って消去／更新／非表示等の操作を行った際に、本命の提案商品の情報（広告）を提示するようにしてもよい。
【0119】
〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及びサーバ装置１００）は、利用者Ｕに薦める本命の提案商品を選定する提案商品選定部１３２と、利用者Ｕが避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定部１３３と、利用者Ｕに非提案商品の情報を提示するとともに、提案商品の情報を提示する提供部１３５とを備える。
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及びサーバ装置１００）は、利用者Ｕに薦める本命の提案商品を選定する提案商品選定部１３２と、利用者Ｕが避けると推測される非提案商品を選定する非提案商品選定部１３３と、利用者Ｕに非提案商品の情報を提示するとともに、提案商品の情報を提示する提供部１３５とを備える。
【0120】
提供部１３５は、先に非提案商品の情報を提示し、その後、提案商品の情報を提示する。
【0121】
提供部１３５は、所定の数の非提案商品の情報を順に提示した後に、提案商品の情報を提示する。
【0122】
提供部１３５は、非提案商品の情報を避けた利用者Ｕに、提案商品の情報を提示する。
【0123】
提供部１３５は、利用者Ｕの端末装置１０に、非提案商品の情報と、提案商品の情報とをカルーセル表示させる。
【0124】
本願に係る情報処理装置（端末装置１０及びサーバ装置１００）は、表示画面上での広告の配置を決定する配置決定部１３４をさらに備える。提供部１３５は、表示画面上で、決定された配置で、非提案商品の情報と、提案商品の情報とを提示する。
【0125】
配置決定部１３４は、複数商品が配置される広告における商品の情報の配置を決定する。提供部１３５は、広告において、決定された配置で、非提案商品の情報と、提案商品の情報とを提示する。
【0126】
非提案商品選定部１３３は、提案商品と所定の類似性を有する対象を、非提案商品として選定する。
【0127】
提案商品の情報は、利用者Ｕを誘導したい誘導先であり、非提案商品の情報は、誘導先に利用者Ｕを誘導するための障害物である。
【0128】
上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、ブラフの広告を提示しつつ、ユーザを本命の広告に誘導することができる。
【0129】
〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０やサーバ装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、サーバ装置１００を例に挙げて説明する。図９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Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
また、上述した実施形態に係る端末装置１０やサーバ装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、サーバ装置１００を例に挙げて説明する。図９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Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【0130】
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。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。
【0131】
一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。
【0132】
出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等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ーフェースであり、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Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、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ーフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【0133】
また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。
【0134】
また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。
【0135】
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。
【0136】
ネットワークＩ／Ｆ１０８０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。
【0137】
演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０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。
【0138】
例えば、コンピュータ１０００がサーバ装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得した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してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
【0139】
〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
【0140】
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。
【0141】
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などに応じて、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。
【0142】
例えば、上述したサーバ装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【0143】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、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。
【0144】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0145】
１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ サーバ装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報データベース
１２２ 履歴情報データベース
１２３ 誘導情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 提案商品選定部
１３３ 非提案商品選定部
１３４ 配置決定部
１３５ 提供部
１０ 端末装置
１００ サーバ装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報データベース
１２２ 履歴情報データベース
１２３ 誘導情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 提案商品選定部
１３３ 非提案商品選定部
１３４ 配置決定部
１３５ 提供部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】