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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】P2024074036
(43)【公開日】2024-05-30
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0601 20230101AFI20240523BHJP
G06Q 30/0207 20230101ALI20240523BHJP
G06Q 10/0639 20230101ALI20240523BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/0601 312
G06Q30/0207
G06Q10/0639
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022185082
(22)【出願日】2022-11-18
(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】山中 祥太
(72)【発明者】
【氏名】坪内 孝太
(72)【発明者】
【氏名】池松 香
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 潤一
【テーマコード（参考）】
5L010
5L030
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L010AA06
5L030BB07
5L030BB53
5L049AA06
5L049BB07
5L049BB53
(57)【要約】
【課題】クラウドソーシングの促進を図ることができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、推定部と、依頼部とを備える。推定部は、利用者による端末装置を用いたタスクの実行よりも利用者によるタスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する。依頼部は、推定部によってタスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、タスクの再実行を利用者に依頼する。
【選択図】図４
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、推定部と、依頼部とを備える。推定部は、利用者による端末装置を用いたタスクの実行よりも利用者によるタスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する。依頼部は、推定部によってタスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、タスクの再実行を利用者に依頼する。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
利用者による端末装置を用いたタスクの実行よりも前記利用者による前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する推定部と、
前記推定部によって前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、前記タスクの再実行を前記利用者に依頼する依頼部と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。
前記推定部によって前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、前記タスクの再実行を前記利用者に依頼する依頼部と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記利用者による前記端末装置を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報を取得する取得部を備え、
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記タスク実行履歴情報に基づいて、前記再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記タスク実行履歴情報に基づいて、前記再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記タスク実行履歴情報に基づいて、前記利用者による前記同一のタスクの前記実行の適切度よりも前記再実行の適切度が高い傾向にあると判定した場合に、前記再実行の方が適切な実行結果になると推定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
前記取得部によって取得された前記タスク実行履歴情報に基づいて、前記利用者による前記同一のタスクの前記実行の適切度よりも前記再実行の適切度が高い傾向にあると判定した場合に、前記再実行の方が適切な実行結果になると推定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記利用者以外の複数の他の利用者による前記端末装置を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報を取得する取得部を備え、
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記タスク実行履歴情報に基づいて、前記再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記タスク実行履歴情報に基づいて、前記再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記タスク実行履歴情報に基づいて、前記複数の他の利用者による前記同一のタスクの前記実行の適切度よりも前記再実行の適切度の方が高い傾向にあると判定した場合に、前記再実行の方が適切な実行結果になると推定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記取得部によって取得された前記タスク実行履歴情報に基づいて、前記複数の他の利用者による前記同一のタスクの前記実行の適切度よりも前記再実行の適切度の方が高い傾向にあると判定した場合に、前記再実行の方が適切な実行結果になると推定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記利用者による前記端末装置を用いた前記タスクの実行過程における前記タスクの実行状態に関する情報を含む実行状態情報を取得する取得部を備え、
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記実行状態情報に基づいて、前記再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記実行状態情報に基づいて、前記再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記実行状態情報に基づいて、前記タスクの実行過程において前記タスクの前記実行状態の適切度が高くなる傾向にあると判定した場合に、前記再実行の方が適切な実行結果になると推定する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
前記取得部によって取得された前記実行状態情報に基づいて、前記タスクの実行過程において前記タスクの前記実行状態の適切度が高くなる傾向にあると判定した場合に、前記再実行の方が適切な実行結果になると推定する
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】
前記依頼部によって前記利用者に依頼した前記タスクの再実行が前記利用者によって行われた場合に、前記利用者に対し、前記タスクの実行による報酬に加えて追加の報酬を付与する報酬付与部を備える
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記報酬付与部は、
前記利用者による前記タスクの前記実行の適切度と前記タスクの前記再実行の適切度との差に基づいて、前記追加の報酬を決定する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
前記利用者による前記タスクの前記実行の適切度と前記タスクの前記再実行の適切度との差に基づいて、前記追加の報酬を決定する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記依頼部は、
前記推定部によって前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された複数の前記利用者のうち予め定められた規則によって選択またはランダムに選択された利用者に前記タスクの再実行を依頼する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記推定部によって前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された複数の前記利用者のうち予め定められた規則によって選択またはランダムに選択された利用者に前記タスクの再実行を依頼する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項11】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
利用者による端末装置を用いたタスクの実行よりも前記利用者による前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する推定工程と、
前記推定工程によって前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、前記タスクの再実行を前記利用者に依頼する依頼工程と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。
利用者による端末装置を用いたタスクの実行よりも前記利用者による前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する推定工程と、
前記推定工程によって前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、前記タスクの再実行を前記利用者に依頼する依頼工程と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項12】
利用者による端末装置を用いたタスクの実行よりも前記利用者による前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する推定手順と、
前記推定手順によって前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、前記タスクの再実行を前記利用者に依頼する依頼手順と、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。
前記推定手順によって前記タスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、前記タスクの再実行を前記利用者に依頼する依頼手順と、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、および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、インターネットなどのネットワークを介して、不特定多数の人にタスクの実行を依頼するアウトソーシング形態が知られている。かかるアウトソーシング形態は、クラウドソーシングとも呼ばれる。
【0003】
クラウドソーシングに関する技術として、特許文献１には、タスクの実行候補者となる利用者の行動履歴に基づいて、所定時点から締切日までの間の利用者の隙間時間を推定し、締切日と隙間時間とに基づいて、締切日までにタスクを完了可能な利用者を選定する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２２－０３９１２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、タスクを実行する利用者を選定する技術に留まり、クラウドソーシングの促進をより図る点で改善の余地がある。例えば、クラウドソーシングでは、タスクの実行が不特定多数の利用者に依頼されるため、利用者によっては真面目にタスクを実行しない場合がある。そのため、利用者から得られるタスクの実行結果には、適切でない実行結果が含まれる可能性があり、クラウドソーシングの促進が阻害される可能性がある。
【0006】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、クラウドソーシングの促進を図ることができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本願に係る情報処理装置は、推定部と、依頼部とを備える。推定部は、利用者による端末装置を用いたタスクの実行よりも利用者によるタスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する。依頼部は、推定部によってタスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、タスクの再実行を利用者に依頼する。
【発明の効果】
【0008】
実施形態の一態様によれば、クラウドソーシングの促進を図ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、およ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」と呼ぶ）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、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、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。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。
【0011】
【0012】
図１に示す情報処理装置１は、インターネットなどのネットワークを介して各種のサービスを提供する。情報処理装置１は、クラウドソーシング仲介サービス、ウェブ検索サービス、スケジュール管理サービス、経路案内サービス、路線情報提供サービス、動画配信サービス、音楽配信サービス、地図情報提供サービス、電子商取引サービスなどの各種のオンラインサービスを提供する。
【0013】
以下においては、情報処理装置１が提供するサービスのうち主にクラウドソーシング仲介サービスについて説明する。クラウドソーシング仲介サービスは、クラウドソーシングにおける発注側と受注側とを繋ぐサービスである。
【0014】
クラウドソーシングは、受注側である事業者や研究者などがインターネットなどのネットワークを通じて、不特定多数にタスクの実行を委託し、タスクの実行結果を取得する業務委託形態である。以下において、クラウドソーシング仲介サービスにおける発注側のユーザを発注者Ｏと記載し、クラウドソーシング仲介サービスにおける受注側のユーザを利用者Ｕと記載する。
【0015】
情報処理装置１は、クラウドソーシング仲介サービスにおいて、利用者Ｕにタスクを実行させるための情報を含むタスク情報を発注者Ｏから受け付け、かかるタスク情報に基づいて、利用者Ｕにタスクの実行を依頼し、利用者Ｕにタスクを実行させる。そして、情報処理装置１は、各利用者Ｕによるタスクの実行結果を各利用者Ｕの端末装置２から受け付け、受け付けた実行結果を発注者Ｏに提供する。
【0016】
タスクは、利用者Ｕが端末装置２を用いて実行されるタスクであり、例えば、アンケート型タスク、アノテーション、操作型タスクなどである。端末装置２は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ノート型のＰＣ（Personal Computer）、デスクトップ型のＰＣなどであるが、ＶＲ（Virtual Reality）ゴーグルやスマートウォッチなどのウェアラブルデバイスなどであってもよい。
【0017】
タスクは、上述した例に限定されず、例えば、ウェブページの作成、ニュースなどの記事コンテンツの作成などであってもよい。また、タスクは、利用者Ｕが端末装置２を用いずに実行するタスクであってもよい。
【0018】
アンケート型タスクは、複数の設問の各々に対する回答を利用者Ｕに入力させるタスクである。アンケート型タスクは、例えば、利用者Ｕの意識調査のための設問に対する回答を利用者Ｕに入力させるタスク、利用者Ｕの知識を問う複数の設問の各々に対する回答を利用者Ｕに入力させるタスク、記事コンテンツを含み且つ記事コンテンツに関する複数の設問の各々に対する回答を利用者Ｕに入力させるタスクなどであるが、かかる例に限定されない。
【0019】
アノテーションは、例えば、機械学習に用いるデータにタグ付けを行う作業であり、例えば、データに特定の対象が含まれるか否かを示すタグを入力したり、画像データに含まれる特定の対象を選択したりすることによって行われる。特定の対象の選択は、端末装置２がスマートフォンやタブレット端末である場合、例えば、特定の対象の領域に対するタップ操作、特定の対象の外縁を指やスタイラスペンなどでなぞる操作、特定の対象を指やスタイラスペンなどで塗り潰す操作などによって行われる。
【0020】
また、端末装置２がノート型のＰＣやデスクトップ型のＰＣである場合、特定の対象の選択は、例えば、特定の対象の領域に対するクリック操作、特定の対象の外縁をカーソルの移動によってなぞる操作、特定の対象をカーソルの移動によって塗り潰す操作などによって行われる。
【0021】
操作型タスクは、例えば、ＵＩ（User Interface）を含むコンテンツにおけるＵＩの操作を要求するタスクである。操作型タスクで要求される操作は、端末装置２がスマートフォンやタブレット端末である場合、例えば、タップ操作、ダブルタップ操作、フリック操作、スワイプ操作、ピンチ操作などであり、端末装置２がノート型のＰＣやデスクトップ型のＰＣである場合、クリック操作、ダブルクリック操作、スクロール操作、カーソルの移動操作、ドラックアンドドロップ操作などである。
【0022】
図１に示すように、情報処理装置１は、発注者Ｏの端末装置３から送信される複数のタスク情報を受け付ける（ステップＳ１）。ステップＳ１で受け付けられる複数のタスク情報は、同一の発注者Ｏからのタスク情報であってもよく、互いの異なる発注者Ｏからのタスク情報であってもよい。
【0023】
タスク情報は、タスク毎の情報であり、情報処理装置１は、複数のタスク情報を受け付ける。タスク情報には、利用者Ｕにタスクを実行させるための情報を含む実行用情報とタスクを実行する際の条件を示す条件情報とが含まれる。
【0024】
実行用情報は、タスクがアンケート型タスクである場合、例えば、設問を示す情報、利用者Ｕが設問への回答を入力するＵＩ（以下、回答ＵＩ）、利用者Ｕが入力した回答の送信を決定する際に操作するＵＩ（以下、決定ＵＩ）などが含まれる。回答ＵＩは、例えば、テキストボックス、チェックボックス、ラジオボタン、コンボボックスなどであるが、かかる例に限定されない。決定ＵＩは、例えば、ボタンである。決定ＵＩが操作された場合に、利用者Ｕが入力した回答の情報が端末装置２から情報処理装置１に送信される。
【0025】
また、実行用情報は、タスクがアノテーションである場合、例えば、タグ付けの対象となるデータ（例えば、画像データ、文書データ、音データなど）、データにタグ付けするために用いられるＵＩ、上述した決定ＵＩなどが含まれる。
【0026】
また、実行用情報は、タスクが操作型タスクである場合、ＵＩを含むコンテンツであり、例えば、ウェブコンテンツやアプリケーションプログラムなどである。ウェブコンテンツは、例えば、ニュースなどの記事のコンテンツ、ＳＮＳ（Social Networking Service）のコンテンツ、ゲームサイトのコンテンツ、ショッピングサイトのコンテンツ（例えば、ショッピングページなど）、３次元空間に配置されるアバターなどのコンテンツである。
【0027】
条件情報には、タスクを実行する際の利用者Ｕのコンテキストを規定する情報が含まれる。利用者Ｕのコンテキストは、利用者Ｕの状況であり、利用者Ｕの周囲の状況、利用者Ｕがいる場所、利用者Ｕの状態などを含む。
【0028】
利用者Ｕの周囲の状況は、利用者Ｕが置かれた物理的環境であり、例えば、利用者Ｕの周囲の明るさ、温度、湿度、音の大きさや周波数、風の強さ、利用者Ｕが座っている電動椅子の高さや背もたれの角度、利用者Ｕが利用している昇降机の天板の高さなどである。また、利用者Ｕの周囲の状況は、利用者Ｕが屋外にいる場合、利用者Ｕがいる場所の天候なども含む。
【0029】
利用者Ｕがいる場所は、例えば、利用者Ｕが現在いる場所の緯度経度または名称などによって特定される。利用者Ｕが現在いる場所の名称は、例えば、飲食店、公園、自宅、駅、病院、市役所、道路、地下道、電車、車、航空機、船などであるが、かかる例に限定されない。
【0030】
利用者Ｕの状態は、例えば、利用者Ｕの動作状態や利用者Ｕの感情などを含む。利用者Ｕの動作状態は、例えば、座っている、寝ている、歩いている、走っている、立っているなどである。
【0031】
つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ１で取得したタスク情報に対応するタスクの実行を利用者Ｕに依頼する（ステップＳ２）。情報処理装置１は、例えば、利用者Ｕが端末装置２を用いて情報処理装置１にアクセスした場合に、ステップＳ１で取得したタスク情報に対応するタスクの一覧を示す情報を含む一覧情報を含む依頼情報を端末装置２に送信することによって、ステップＳ１で取得したタスク情報に対応するタスクの実行を利用者Ｕに依頼する。
【0032】
情報処理装置１によって送信される依頼情報には、ステップＳ１で取得したタスク情報に対応するタスクの概要を示す情報に加えて、タスク情報に含まれる条件情報で規定されるコンテキストを示す情報などの情報が含まれる。例えば、依頼情報には、文字列「レストラン内でタスクを実行してください。」を端末装置２に表示させるための情報などが含まれる。
【0033】
端末装置２は、情報処理装置１から送信される依頼情報を受信すると、受信した依頼情報を表示する。端末装置２に表示される依頼情報には、例えば、タスク毎の承諾ボタンが含まれており、かかる承諾ボタンが利用者Ｕによるクリックまたはタップなどによって選択された場合、端末装置２は、利用者Ｕによって選択されたタスクを特定するための情報を含むタスク要求を情報処理装置１に送信する（ステップＳ３）。
【0034】
つづいて、情報処理装置１は、端末装置２から送信されるタスク要求を受信した場合、タスク要求を送信した端末装置２の利用者Ｕにタスクを実行させるために、利用者Ｕの端末装置２にタスク情報に含まれる実行用情報を送信する（ステップＳ４）。
【0035】
端末装置２は、情報処理装置１から送信される実行用情報を受信すると、実行用情報に基づいて、利用者Ｕがタスクを実行するための表示などを行う。これにより、利用者Ｕは、端末装置２を用いてタスクを実行することができる。
【0036】
つづいて、端末装置２は、利用者Ｕによるタスクの実行結果を情報処理装置１に送信する（ステップＳ５）。タスクの実行結果は、タスクがアンケート型タスクである場合、例えば、利用者Ｕによる設問に対する回答を示す情報や利用者Ｕによる操作履歴の情報などを含む。操作履歴の情報は、例えば、利用者Ｕによる設問に対する回答のタイミングや速度を示す情報などを含む。
【0037】
また、タスクの実行結果は、タスクがアノテーションである場合、例えば、利用者Ｕによって入力されたタグの情報や利用者Ｕによる操作履歴の情報などを含む。操作履歴の情報は、例えば、利用者Ｕによるタグ付けの速さ、タグの位置、タグの範囲、タグ付けのタイミングなどを示す情報などを含む。
【0038】
また、タスクの実行結果は、例えば、タスクが操作型タスクである場合、利用者Ｕによる操作履歴の情報を含む。操作履歴は、例えば、各種の操作（例えば、タップ操作、フリック操作、スワイプ操作、ピンチ操作、クリック操作、カーソルの移動操作、ドラックアンドドロップ操作など）の内容（例えば、操作位置、操作タイミング、操作速度、操作された距離など）の履歴を含む。
【0039】
つづいて、情報処理装置１は、端末装置２からタスクの実行結果を取得すると、かかる実行結果よりもタスクの再実行の方が適切な結果になるか否かを判定する（ステップＳ６）。
【0040】
ステップＳ６において、情報処理装置１は、例えば、ステップＳ２において依頼したタスクの実行を承諾した利用者Ｕである対象利用者による端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報に基づいて、再実行の方が適切な実行結果になるか否かを判定する。タスク実行履歴情報に含まれる実行履歴は、タスクの過去の実行結果、タスクの実行中に端末装置２に設けられた１以上のセンサによって検出される情報である検出情報などが含まれる。
【0041】
「再実行」は、タスクの繰り返しの実行における最初の実行以外の実行であり、例えば、初回の実行に対する再実行であれば、２回目の実行であり、２回目の実行に対する再実行であれば、３回目の実行である。以下において、再実行の１つ前の実行を前回の実行と記載する場合がある。
【0042】
また、「複数回の実行」は、同時期における複数回の実行であるが、互いに異なる時期における１回以上の実行を含んでいてもよい。同時期とは、例えば、複数回の実行において前回の実行と再実行との間の間隔が予め定められた期間（例えば、５分）内であることを意味する。また、異なる期間とは、例えば、互いの期間が予め定められた期間（例えば、５分）を超えることを意味する。
【0043】
「同一のタスク」は、対象利用者が端末装置２を用いて過去に実行したタスクであり、例えば、ステップＳ２において情報処理装置１が対象利用者に依頼したタスクであるが、ステップＳ２において情報処理装置１が対象利用者に依頼したタスクの種別に含まれる他のタスクであってもよく、それ以外のタスクであってもよい。
【0044】
タスクの種別は、例えば、アンケート型タスク、アノテーション、操作型タスクなどであるが、これらのタスクの種別をさらに細分化したものであってもよい。
【0045】
例えば、タスク種別は、アンケート型タスクにおいて、設問の数によって分類される種別であってもよく、設問の内容のカテゴリによって分類される種別であってもよく、付与される報酬の高さによって分類される種別であってもよい。
【0046】
また、タスク種別は、例えば、アノテーションにおいて、タグ付け方法によって分類される種別であってもよく、タグ付け対象のカテゴリによって分類される種別であってもよく、タグ付けに要する時間によって分類される種別であってもよい。
【0047】
また、タスク種別は、例えば、操作型タスクにおいて、操作の種別（例えば、タップ操作、フリック操作、スワイプ操作など）によって分類される種別であってもよく、操作の手順によって分類される種別であってもよい。
【0048】
情報処理装置１は、例えば、対象利用者による端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報に基づいて、同一のタスクの複数回の実行の各々の適切度を判定する。そして、情報処理装置１は、対象利用者による同一のタスクの複数回の実行においてタスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定した場合に、再実行の方が適切な実行結果になると推定する。
【0049】
例えば、情報処理装置１は、タスク実行履歴情報に含まれるタスクの実行結果に基づいて、タスクの実行の適切度を判定する。タスクの実行の適切度は、例えば、タスクがアンケート型タスクである場合、設問に対する回答速度が予め定められた範囲に近いほど高く判定される。なお、タスクの実行の適切度は、回答速度が予め定められた範囲である場合に最も高い。
【0050】
また、タスクの実行の適切度は、タスクがアンケート型タスクである場合、例えば、利用者Ｕによる設問に対する回答が外れ値である数が多いほど低く判定される。外れ値である回答は、回答が複数の選択肢から選択される回答である場合に複数の選択肢のいずれにも該当しない回答であるが、統計的な外れ値であってもよい。
【0051】
また、タスクの実行の適切度は、例えば、タスクがアノテーションである場合、タグ付けの速さが予め定められた範囲に近いほど高く判定される。なお、タスクの実行の適切度は、タグ付けの速さが予め定められた範囲である場合に最も高い。
【0052】
また、タスクの実行の適切度は、タスクがアノテーションである場合、例えば、利用者Ｕによるタグ付けが外れ値である数が多いほど低く判定される。タスクがアノテーションである場合の外れ値は、例えば、想定されていないタグの情報であり、例えば、タグ付けされた範囲の大きさが予め定められた大きさの範囲内にない場合や、タグが選択肢から選択される場合に複数の選択肢のいずれにも該当しない場合などであるが、統計的な外れ値であってもよい。
【0053】
また、タスクの実行の適切度は、例えば、操作型タスクである場合、操作の回数が予め定められた範囲に近いほど高く判定される。なお、タスクの実行の適切度は、操作の回数が予め定められた範囲である場合に最も高い。なお、情報処理装置１は、タスクの実行の適切度を、後述する適切度推定モデルを用いて推定することもできる。
【0054】
また、情報処理装置１は、タスク実行履歴情報に含まれる検出情報に基づいて、タスクの適切度を判定することもできる。検出情報には、例えば、イメージセンサ（カメラ）によって撮像された利用者Ｕの撮像画像、利用者Ｕの周囲の明るさ、温度、湿度、音の大きさや周波数などの情報、利用者Ｕの位置を示す情報、端末装置２の姿勢などを示す情報などが含まれている。
【0055】
情報処理装置１は、例えば、検出情報に含まれる撮像画像で利用者Ｕの顔の向きや利用者Ｕの視線の向きが端末装置２に向いている割合（例えば、タスクの実行時間に対する比）が予め定められた範囲（例えば、閾値以上の範囲）に近いほど、タスクの実行の適切度が高く判定する。なお、タスクの実行の適切度は、利用者Ｕの顔の向きや利用者Ｕの視線の向きが端末装置２に向いている割合が予め定められた範囲である場合に最も高い。
【0056】
また、情報処理装置１は、タスク情報に条件情報が含まれる場合において、検出情報に基づいて、利用者Ｕがタスクを実行している際の利用者Ｕのコンテキストを推定し、推定したコンテキストとタスク情報の条件情報で規定されるコンテキストとの一致度を適切度として判定することもできる。「一致度」は、例えば、０～１の範囲内の値である。
【0057】
例えば、タスク情報の条件情報で規定されるコンテキストが「レストラン内」であり、推定したコンテキストが「レストラン内」である場合、一致度は「１」である。また、タスク情報の条件情報で規定されるコンテキストが「屋外の雨の中を移動中」であり、推定したコンテキストが「屋外の雨の中を停止中」である場合、２項目のうち１項目が一致しているため、一致度は、「０．５」である。なお、条件情報で規定されるコンテキストが複数の項目で規定される場合、項目毎の値を加算した値が一致度として算出される。項目毎の値は、互いに同じであってもよく、互いに異なる値であってもよい。
【0058】
また、情報処理装置１は、同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を入力とし、タスクの実行の適切度を出力する適切度推定モデルを用いて、タスクの実行の適切度を判定することもできる。適切度推定モデルは、例えば、実行情報とタスクの実行の正当性の有無とを含む学習用データを用いた機械学習によって生成される。
【0059】
タスクの実行の適切度は、例えば、適切でないことを示す第１の値（例えば、０）と、適切であることを示す第２の値（例えば、１）との２段階であってもよい。例えば、情報処理装置１は、利用者Ｕがタスクを実行している際の利用者Ｕのコンテキストが予め定められるコンテキストである場合に、適切度を第１の値と判定し、そうでない場合に、適切度を第２の値と判定することもできる。
【0060】
予め定められるコンテキストは、例えば、利用者Ｕの周囲の照度が明る過ぎる（例えば、照度が閾値以上である）、利用者Ｕの周囲の湿度が明る過ぎる（例えば、湿度が閾値以上である）、利用者Ｕの場所の振動が大きすぎる（例えば、振動が閾値以上である）などである。また、予め定められるコンテキストは、例えば、利用者Ｕが走っている状態、利用者Ｕが歩いている状態などであってもよい。
【0061】
また、情報処理装置１は、タスク情報に条件情報が含まれる場合において、検出情報などによって推定される利用者Ｕのコンテキストがタスク情報に含まれる条件情報で規定されるコンテキストと一致する場合に、適切度を第２の値と判定し、そうでない場合に、適切度を第１の値と判定することもできる。
【0062】
情報処理装置１は、対象利用者による端末装置２を用いた同一のタスクの過去の実行における適切度と実行回数との関係に基づいて、タスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあるか否かを判定する。
【0063】
例えば、情報処理装置１は、タスクの前回の実行が初回のタスクの実行である場合、初回のタスクの実行の適切度（または適切度の平均値）よりも２回目のタスクの実行の適切度（または適切度の平均値）の方が高い場合に、タスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定する。
【0064】
また、情報処理装置１は、タスクの前回の実行が２回目のタスクの実行である場合、２回目のタスクの実行の適切度（または適切度の平均値）よりも３回目のタスクの実行の適切度（または適切度の平均値）の方が高い場合に、タスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定する。
【0065】
情報処理装置１は、タスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定した場合に、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になると推定する。
【0066】
また、情報処理装置１は、対象利用者による端末装置２を用いた同一のタスクの過去の実行における適切度と実行回数との相関係数を算出し、かかる相関係数が正の閾値以上である場合に、タスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定することもできる。
【0067】
また、情報処理装置１は、対象利用者以外の複数の他の利用者Ｕによる端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報に基づいて、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定することもできる。
【0068】
また、情報処理装置１は、対象利用者を含む複数の利用者Ｕによる端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報に基づいて、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定することもできる。
【0069】
また、情報処理装置１は、対象利用者による端末装置２を用いたタスクの実行過程におけるタスクの実行状態に関する情報を含む実行状態情報に基づいて、実行状態情報に含まれるタスクの実行過程においてタスクの実行状態の適切度が高くなる傾向にあるか否かを判定することもできる。
【0070】
実行状態情報に含まれる実行状態に関する情報には、例えば、実行過程におけるタスクの実行結果、実行過程において端末装置２に設けられた１以上のセンサによって検出される情報である検出情報などが含まれる。タスクの実行状態の適切度の判定方法は、上述したタスクの実行の適切度の判定方法と同じである。
【0071】
実行状態情報は、例えば、ステップＳ２において依頼したタスクの実行を承諾したタスクである対象タスクの対象利用者による実行過程において、端末装置２から繰り返し送信される情報であるが、かかる例に限定されない。例えば、実行状態情報は、対象利用者によるタスクの過去の実行過程において端末装置２から送信される実行状態情報を複数含むタスク実行履歴に含まれる情報であってもよい。
【0072】
情報処理装置１は、タスクの実行過程においてタスクの実行の状態適切度が高くなる傾向にあると判定した場合に、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になると推定する。
【0073】
例えば、情報処理装置１は、タスクの実行過程において、タスクの実行状態の適切度を繰り返し判定する。タスクの実行状態の適切度の判定方法は、タスクの実行の適切度の判定方法と同じである。
【0074】
情報処理装置１は、タスクの実行過程におけるタスクの実行状態の適切度とタスクの実行が開始してからの経過時間との関係に基づいて、タスクの実行過程においてタスクの実行状態の適切度が高くなる傾向にあるか否かを判定する。
【0075】
情報処理装置１は、例えば、タスクの実行過程におけるタスクの実行状態の適切度とタスクの実行が開始してからの経過時間との相関係数を算出し、かかる相関係数が正の閾値以上である場合に、実行中またはタスクの前回の実行状態の適切度よりも次の実行状態の適切度が高い傾向にあるか否かを判定することもできる。
【0076】
また、情報処理装置１は、対象利用者以外の複数の他の利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行状態情報に基づいて、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定することもできる。また、情報処理装置１は、対象利用者を含む複数の利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行状態情報に基づいて、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定することもできる。
【0077】
つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ６において前回の実行結果よりもタスクの再実行の方が適切な結果になると推定した場合、ステップＳ２と同様の処理で、ステップＳ２において依頼したタスクと同じタスクの再実行を利用者Ｕに依頼する（ステップＳ７）。例えば、情報処理装置１は、再実行依頼情報を対象利用者の端末装置２に送信することによって、タスクの再実行を対象利用者に依頼する。
【0078】
ステップＳ７において、情報処理装置１は、ステップＳ６において前回の実行結果よりもタスクの再実行の方が適切な結果になると判定した場合、予め定められた規則に従ってまたはランダムに、ステップＳ２において依頼したタスクと同じタスクの再実行を対象利用者に依頼するか否かを判定することができる。
【0079】
実行依頼情報は、例えば、タスクの再実行を依頼する旨を示す情報と、再実行を対象利用者が承諾する際に選択する承諾ボタンとを含み、対象利用者の端末装置２に表示される。端末装置２に表示される承諾ボタンが対象利用者によるクリックまたはタップなどによって選択された場合、端末装置２は、再実行の対象となるタスクである対象タスクを特定するための情報を含むタスク要求を情報処理装置１に送信する。これにより、情報処理装置１から対象タスクの実行用情報が対象利用者の端末装置２に送信され、対象利用者による対象タスクの再実行が行われる。
【0080】
「予め定められた規則」は、例えば、タスクの前回の実行の適切度に対してタスクの再実行の適切度が高いほど高い確率で、再実行の依頼を行うといった規則、タスクの前回の実行の適切度に対してタスクの再実行の適切度が閾値以上である場合に再実行の依頼を行うといった規則などであるが、かかる例に限定されない。
【0081】
情報処理装置１は、端末装置２からタスクの実行結果を取得すると、利用者Ｕに報酬を付与する。利用者Ｕに付与される報酬は、例えば、電子マネー、ポイント、または各種の特典などである。ポイントは、例えば、オンラインサイトなどで商品の購入やサービスの利用などに用いられる価値（バリュー）である。特典は、例えば、クーポン、商品券、サービス利用券などであるが、かかる例に限定されない。
【0082】
情報処理装置１は、例えば、オンラインサービスにおける利用者Ｕのアカウントやウォレットにタスクに応じた額の電子マネーやタスクに応じたポイントを追加することによって、利用者Ｕに報酬を付与する。また、情報処理装置１は、例えば、特典を示す情報である報酬情報を端末装置２で表示可能に端末装置２に送信することで、利用者Ｕに報酬を付与する。また、報酬は、現金でもよく、この場合、報酬は、例えば、銀行口座を介した現金の入金処理などによって付与される。
【0083】
また、情報処理装置１は、例えば、対象利用者に依頼したタスクの再実行が対象利用者によって行われた場合に、対象利用者に対し、タスクの前回の実行による報酬に加えてタスクの再実行に対する追加の報酬を付与する。追加の報酬は、タスクの前回の実行による報酬と同じ種別の報酬であってもよく、タスクの前回の実行による報酬と異なる報酬であってもよい。報酬の種別は、例えば、電子マネー、ポイント、または各種の特典である。
【0084】
例えば、情報処理装置１は、対象利用者によるタスクの前回の実行の適切度とタスクの再実行の適切度との差である適切度差に基づいて、追加の報酬を決定することもできる。情報処理装置１は、例えば、適切度差が大きいほど追加の報酬として高い報酬を対象利用者に付与する。報酬は、例えば、電子マネーの場合、金額が大きいほど高い報酬であり、ポイントや特典の場合、現金に換算したときの額が大きいほど高い報酬である。
【0085】
このように、情報処理装置１は、利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行よりも利用者Ｕによるタスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定し、タスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定した場合、タスクの再実行を利用者Ｕに依頼する。これにより、情報処理装置１は、適切な実行結果を増やすことができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
【0086】
また、情報処理装置１は、タスクの再実行を依頼した場合に、タスクの再実行の適切度を判定し、判定した適切度がタスクの前回の実行の適切度よりも高い場合に、タスクの前回の実行結果を削除し、発注者Ｏには提供しないことができる。これにより、情報処理装置１は、適切でない実行結果を低減することができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
【0087】
以下、このような処理を行う情報処理装置１および端末装置２，３を含む情報処理システムの構成などについて、詳細に説明する。なお、以下においては、クラウドソーシング仲介サービス以外の情報処理装置１によって提供される電子商取引サービスに関する処理などについては説明を省略している。
【0088】
〔２．情報処理システムの構成〕
図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１００は、情報処理装置１と、複数の端末装置２と、複数の端末装置３とを含む。
図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１００は、情報処理装置１と、複数の端末装置２と、複数の端末装置３とを含む。
【0089】
情報処理装置１は、クラウドソーシング仲介サービスを提供する。また、情報処理装置１は、ウェブ検索サービス、スケジュール管理サービス、経路案内サービス、路線情報提供サービス、動画配信サービス、音楽配信サービス、地図情報提供サービス、電子商取引サービスなどの各種のオンラインサービスも提供することができる。
【0090】
複数の端末装置２の各々は、互いに異なる利用者Ｕによって用いられる。複数の端末装置３の各々は、例えば、互いに異なる発注者Ｏによって用いられる。端末装置２，３の各々は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ノート型のＰＣ、デスクトップ型のＰＣなどであるが、スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスやＶＲゴーグルなどであってもよい。
【0091】
情報処理装置１、端末装置２、および端末装置３は、ネットワークＮを介して、有線または無線により互いに通信可能に接続される。なお、図２に示す情報処理システム１００には、情報処理装置１が複数含まれてもよい。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。
【0092】
各端末装置２，３は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）などの無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮなどの近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報処理装置１と通信することができる。
【0093】
〔３．端末装置２〕
図３は、実施形態に係る端末装置２の構成の一例を示す図である。図３に示すように、実施形態に係る端末装置２は、通信部１０と、表示部１１と、操作部１２と、センサ群１３と、記憶部１４と、処理部１５とを備える。
図３は、実施形態に係る端末装置２の構成の一例を示す図である。図３に示すように、実施形態に係る端末装置２は、通信部１０と、表示部１１と、操作部１２と、センサ群１３と、記憶部１４と、処理部１５とを備える。
【0094】
〔３．１．通信部１０〕
通信部１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１との間で情報の送受信を行う。
通信部１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１との間で情報の送受信を行う。
【0095】
〔３．２．表示部１１〕
表示部１１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどである。
表示部１１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどである。
【0096】
〔３．３．操作部１２〕
操作部１２は、例えば、文字、数字、およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボード、マウス、および電源ボタンなどを含む。表示部１１は、タッチパネル対応ディスプレイである場合、操作部１２はタッチパネルを含む。
操作部１２は、例えば、文字、数字、およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボード、マウス、および電源ボタンなどを含む。表示部１１は、タッチパネル対応ディスプレイである場合、操作部１２はタッチパネルを含む。
【0097】
〔３．４．センサ群１３〕
センサ群１３は、例えば、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、測位センサ、マイク、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、およびイメージセンサなどを含む。測位センサは、端末装置２の位置を検出する位置センサである。
センサ群１３は、例えば、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、測位センサ、マイク、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、およびイメージセンサなどを含む。測位センサは、端末装置２の位置を検出する位置センサである。
【0098】
温度センサは、端末装置２の周囲の温度を検出するセンサである。湿度センサは、端末装置２の周囲の湿度を検出するセンサである。照度センサは、端末装置２の周囲の照度を検出するセンサである。マイクは、端末装置２の周囲の音を検出するセンサである。
【0099】
加速度センサは、端末装置２の加速度を検出するセンサである。ジャイロセンサは、端末装置２の傾きおよび回転などの姿勢を検出するセンサである。地磁気センサは、地磁気を検出するセンサである。イメージセンサは、端末装置２の周囲を撮像するセンサである。
【0100】
〔３．５．記憶部１４〕
記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。
記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。
【0101】
記憶部１４には、例えば、情報処理装置１から送信されネットワークＮおよび通信部１０を介して処理部１５によって取得された情報およびセンサ群１３によって検出された情報である検出情報などが記憶される。
【0102】
〔３．６．処理部１５〕
処理部１５は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、端末装置２内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。
処理部１５は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、端末装置２内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。
【0103】
処理部１５は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により一部または全部が実現されてもよい。処理部１５は、情報取得部１６と、表示処理部１７と、情報出力部１８とを備える。
【0104】
〔３．６．１．情報取得部１６〕
情報取得部１６は、情報処理装置１から送信されネットワークＮを介して通信部１０で受信される種々の情報を取得する。情報処理装置１から端末装置２に送信される情報は、例えば、上述した実行用情報、依頼情報、報酬情報、および依頼情報などである。また、情報取得部１６は、センサ群１３によって検出された情報である検出情報をセンサ群１３から取得する。
情報取得部１６は、情報処理装置１から送信されネットワークＮを介して通信部１０で受信される種々の情報を取得する。情報処理装置１から端末装置２に送信される情報は、例えば、上述した実行用情報、依頼情報、報酬情報、および依頼情報などである。また、情報取得部１６は、センサ群１３によって検出された情報である検出情報をセンサ群１３から取得する。
【0105】
〔３．６．２．表示処理部１７〕
表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された情報を表示部１１に表示させる。例えば、表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された情報を表示部１１に表示させる。例えば、表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された実行用情報、依頼情報、および報酬情報などを表示部１１に表示させる。
表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された情報を表示部１１に表示させる。例えば、表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された情報を表示部１１に表示させる。例えば、表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された実行用情報、依頼情報、および報酬情報などを表示部１１に表示させる。
【0106】
〔３．６．３．情報出力部１８〕
情報出力部１８は、例えば、利用者Ｕによる操作部１２への操作に応じた情報である操作情報を情報処理装置１へ通信部１０を介して送信する。また、情報出力部１８は、情報取得部１６によって取得された検出情報を情報処理装置１へ通信部１０を介して送信する。
情報出力部１８は、例えば、利用者Ｕによる操作部１２への操作に応じた情報である操作情報を情報処理装置１へ通信部１０を介して送信する。また、情報出力部１８は、情報取得部１６によって取得された検出情報を情報処理装置１へ通信部１０を介して送信する。
【0107】
また、表示部１１に依頼情報が表示されている状態で、利用者Ｕによる操作部１２への操作によって利用者Ｕが実行を希望するタスクの選択が行われたとする。この場合、情報出力部１８は、利用者Ｕが実行を希望するタスクを特定するための情報を含むタスク要求を情報処理装置１に対して通信部１０を介して送信する。
【0108】
例えば、依頼情報に利用者Ｕが選択可能なタスクが複数含まれている場合、表示部１１に表示される依頼情報には、タスク毎に承諾ボタンが含まれている。承諾ボタンが利用者Ｕによるクリックまたはタップなどによって選択された場合、端末装置２は、利用者Ｕによって選択されたタスクの実行を利用者Ｕが実行する可能にするためにタスク要求を情報処理装置１に送信する。かかるタスク要求には、利用者Ｕが選択したタスクを特定するための情報が含まれている。
【0109】
また、情報出力部１８は、実行用情報に基づいて利用者Ｕが実行したタスクの実行結果を情報処理装置１に対して通信部１０を介して送信する。
【0110】
【0111】
〔４．１．通信部２０〕
通信部２０は、例えば、ＮＩＣなどによって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部２０は、端末装置２，３との間でネットワークＮを介して情報の送受信を行う。
通信部２０は、例えば、ＮＩＣなどによって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部２０は、端末装置２，３との間でネットワークＮを介して情報の送受信を行う。
【0112】
〔４．２．記憶部２１〕
記憶部２１は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部２１は、利用者情報記憶部３０と、タスク情報記憶部３１と、タスク実行結果記憶部３２とを有する。
記憶部２１は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部２１は、利用者情報記憶部３０と、タスク情報記憶部３１と、タスク実行結果記憶部３２とを有する。
【0113】
〔４．２．１．利用者情報記憶部３０〕
利用者情報記憶部３０は、利用者Ｕに関する各種の情報を記憶する。図５は、実施形態に係る利用者情報記憶部３０に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。
利用者情報記憶部３０は、利用者Ｕに関する各種の情報を記憶する。図５は、実施形態に係る利用者情報記憶部３０に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。
【0114】
図５に示す例では、利用者情報記憶部３０に記憶される利用者情報テーブルは、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「属性情報」、「履歴情報」、「コンテキスト情報」、および「設定情報」といった項目の情報を含む。
【0115】
「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別する識別子であり、利用者Ｕ毎に付される情報である。「属性情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕの属性を示す属性情報である。利用者Ｕの属性は、例えば、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性などである。デモグラフィック属性は、人口統計学的属性であり、例えば、年齢、性別、職業、居住地、年収、家族構成などの複数の属性項目を含む。
【0116】
サイコグラフィック属性は、心理学的属性であり、例えば、ライフスタイル、価値観、興味関心などに関する複数の属性項目を含む。例えば、サイコグラフィック属性における複数の属性項目の各々は、車、服、旅行、ゲーム、キャンプ、バイク、電車、家電、またはパソコンなどといった利用者Ｕの興味関心を有する対象である。
【0117】
「履歴情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕのオンラインサービスにおける行動履歴の情報を含む履歴情報である。利用者Ｕのオンラインサービスにおける行動履歴の情報は、例えば、利用者Ｕのオンラインサービスにおける検索履歴情報、閲覧履歴情報、取引履歴情報、および設定履歴情報などを含む。
【0118】
利用者Ｕの検索履歴情報は、例えば、ウェブ検索サービスにおける利用者Ｕによる検索履歴の情報などを含む。利用者Ｕの閲覧履歴情報は、例えば、オンラインサービスにおける利用者Ｕによるコンテンツの閲覧履歴の情報などを含む。利用者Ｕの取引履歴の情報は、オンラインサービスにおける利用者Ｕによる商品の取引履歴の情報などを含む。
【0119】
「コンテキスト情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕの現在または将来のコンテキストの情報であるコンテキスト情報である。かかるコンテキスト情報は、端末装置２から送信される検出情報に基づいて特定される利用者Ｕのコンテキスト、または処理部２２によって推定される利用者Ｕのコンテキストの履歴情報などを含む。
【0120】
利用者Ｕのコンテキストは、利用者Ｕの状況であり、例えば、利用者Ｕの周囲の状況、利用者Ｕの運動状態、利用者Ｕの姿勢、利用者Ｕの感情、利用者Ｕの現在位置、利用者Ｕが置かれた物理環境などを含む。
【0121】
「設定情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕの設定情報であり、例えば、利用者Ｕによって設定され、利用者Ｕのアカウントに紐付けられたスケジュール情報、電子メール情報などである。
【0122】
〔４．２．２．タスク情報記憶部３１〕
タスク情報記憶部３１は、各発注者Ｏから提供されるタスク情報を記憶する。図６は、実施形態に係るタスク情報記憶部３１に記憶されるタスク情報テーブルの一例を示す図である。
タスク情報記憶部３１は、各発注者Ｏから提供されるタスク情報を記憶する。図６は、実施形態に係るタスク情報記憶部３１に記憶されるタスク情報テーブルの一例を示す図である。
【0123】
図６に示す例では、タスク情報記憶部３１に記憶されるタスク情報テーブルは、「タスクＩＤ」、「内容情報」、「実行用情報」、「条件情報」、および「必要実行数」といった項目の情報を含む。
【0124】
「タスクＩＤ」は、タスクを識別する識別子であり、タスク毎に付される情報である。「内容情報」は、「タスクＩＤ」に対応付けられたタスクの内容を示す情報であり、例えば、タスクの種別、タスクの概要、タスク実行時のコンテキストの情報などを含む。条件情報は、内容情報に含まれてもよい。「実行用情報」は、「タスクＩＤ」に対応付けられたタスクを利用者Ｕに実行させるための情報を含む情報であり、上述した実行用情報である。
【0125】
「条件情報」は、「タスクＩＤ」に対応付けられたタスクを実行する際の条件を示す情報であり、上述した条件情報である。「必要実行数」は、「タスクＩＤ」に対応付けられたタスクの必要実行数を示す情報であり、発注者Ｏによって設定される情報である。
【0126】
〔４．２．３．タスク実行結果記憶部３２〕
タスク実行結果記憶部３２は、利用者Ｕによるタスクの実行結果を記憶する。図７は、実施形態に係るタスク実行結果記憶部３２に記憶されるタスク実行結果テーブルの一例を示す図である。
タスク実行結果記憶部３２は、利用者Ｕによるタスクの実行結果を記憶する。図７は、実施形態に係るタスク実行結果記憶部３２に記憶されるタスク実行結果テーブルの一例を示す図である。
【0127】
図７に示す例では、タスク実行結果記憶部３２に記憶されるタスク実行結果テーブルは、「実行ＩＤ」、「タスクＩＤ」、「利用者ＩＤ」、「実行結果」、および「コンテキスト情報」といった項目の情報を含む。
【0128】
「実行ＩＤ」は、タスクの実行結果を識別する識別子であり、タスクの実行結果毎に付される情報である。「タスクＩＤ」は、「実行ＩＤ」に対応する実行結果のタスクを識別する識別子であり、図６に示すタスクＩＤと同じである。
【0129】
「利用者ＩＤ」は、「実行ＩＤ」に対応する実行結果のタスクを実行した利用者Ｕを識別する識別子であり、図５に示す利用者ＩＤと同じである。「実行結果」は、「実行ＩＤ」に対応する実行結果である。「コンテキスト情報」は、「実行ＩＤ」に対応する実行結果のタスクを利用者Ｕが実行したときの利用者Ｕのコンテキストの情報である。
【0130】
〔４．３．処理部２２〕
処理部２２は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵなどのプロセッサによって、情報処理装置１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など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、処理部２２は、例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＧＰＵなどの集積回路によって一部または全部が実現されてもよい。
処理部２２は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵなどのプロセッサによって、情報処理装置１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など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、処理部２２は、例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＧＰＵなどの集積回路によって一部または全部が実現されてもよい。
【0131】
図４に示すように、処理部２２は、取得部４０と、受付部４１と、推定部４２と、依頼部４３と、タスク部４４と、報酬付与部４５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、処理部２２の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【0132】
〔４．３．１．取得部４０〕
取得部４０は、外部の情報処理装置や端末装置２，３などから通信部２０を介して種々の情報を取得し、取得した情報を記憶部２１に記憶させる。
取得部４０は、外部の情報処理装置や端末装置２，３などから通信部２０を介して種々の情報を取得し、取得した情報を記憶部２１に記憶させる。
【0133】
例えば、取得部４０は、外部の情報処理装置または端末装置２などから通信部２０を介して利用者Ｕの情報である利用者情報を取得し、取得した利用者情報を利用者情報記憶部３０の利用者情報テーブルに追加する。
【0134】
また、取得部４０は、記憶部２１から各種の情報を取得する。例えば、取得部４０は、利用者Ｕの情報である利用者情報を利用者情報記憶部３０などから取得する。取得部４０によって取得される利用者情報は、例えば、上述した属性情報、履歴情報、コンテキスト情報、および設定情報のうちの少なくとも１つ以上の情報の一部または全部を含む。
【0135】
また、取得部４０は、端末装置２から送信され受付部４１によって受け付けられた検出情報で示されるコンテキストの情報をコンテキスト情報として取得する。例えば、検出情報には、利用者Ｕの周囲の明るさ、温度、湿度、音の大きさや周波数などの情報、利用者Ｕの位置を示す情報、端末装置２の姿勢などを示す情報などが含まれている。取得部４０は、検出情報で示される利用者Ｕの周囲の明るさ、温度、湿度、音の大きさや周波数などの情報をコンテキスト情報として取得する。
【0136】
また、取得部４０は、利用者Ｕに実行させるタスクの情報であるタスク情報をタスク情報記憶部３１などから取得する。取得部４０によって取得されるタスク情報は、例えば、上述した内容情報、実行用情報、条件情報、および実行必要数の情報のうちの少なくとも１つ以上の情報一部または全部を含む。
【0137】
また、取得部４０は、タスクの実行結果に関する情報をタスク実行結果記憶部３２のタスク実行結果テーブルから取得する。取得部４０によって取得される実行結果に関する情報は、例えば、上述したタスクＩＤ、利用者ＩＤ、実行結果、およびコンテキストの情報のうちの少なくとも１つ以上の情報一部または全部を含む。実行結果およびコンテキストの情報を含む情報は、タスク実行履歴情報に含まれる情報の一例であるが、かかる例に限定されない。なお、タスク実行履歴情報には、上述したように、タスクの実行中に端末装置２に設けられたセンサ群１３における１以上のセンサによって検出される情報である検出情報が含まれる。
【0138】
例えば、取得部４０は、利用者Ｕによる端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行結果を示す情報を含むタスク実行履歴情報を取得する。また、取得部４０は、対象利用者である利用者Ｕ以外の複数の他の利用者Ｕによる端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行結果を示す情報を含むタスク実行履歴情報を取得する。また、取得部４０は、対象利用者である利用者Ｕを含む複数の利用者Ｕによる端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行結果を示す情報を含むタスク実行履歴情報を取得する。
【0139】
また、取得部４０は、利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行過程におけるタスクの実行状態に関する情報を含む実行状態情報を取得する。また、取得部４０は、対象利用者以外の複数の他の利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行状態情報を取得する。また、取得部４０は、対象利用者を含む複数の利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行状態情報を取得する。
【0140】
〔４．３．２．受付部４１〕
受付部４１は、外部の情報処理装置や端末装置２，３などから通信部２０を介して種々の要求や情報を受け付ける。
受付部４１は、外部の情報処理装置や端末装置２，３などから通信部２０を介して種々の要求や情報を受け付ける。
【0141】
例えば、受付部４１は、端末装置３から送信されるタスク毎の発注情報を受け付ける。発注情報には、上述したタスク情報や必要実行数の情報などが含まれる。タスク情報には、上述した実行用情報、条件情報、および内容情報などが含まれる。
【0142】
実行用情報は、上述したように、利用者Ｕにタスクを実行させるための情報などを含む。条件情報は、上述したように、タスクを実行する際の利用者Ｕのコンテキストを規定する情報を含む。利用者Ｕのコンテキストは、利用者Ｕの状況であり、利用者Ｕの周囲の状況を含む。内容情報は、タスクの内容（例えば、タスクの種別、タスクの概要、タスク実行時のコンテキストの情報など）を示す情報を含む。条件情報は、内容情報に含まれてもよい。受付部４１は、受け付けた発注情報をタスク情報記憶部３１のタスク情報テーブルに追加する。
【0143】
また、受付部４１は、端末装置２から送信される実行結果を受け付ける。かかる実行結果は、利用者Ｕによるタスクの実行結果である。受付部４１は、受け付けた実行結果をタスク実行結果記憶部３２のタスク実行結果テーブルに追加する。
【0144】
また、受付部４１は、端末装置２から送信されるタスク一覧要求を受け付ける。タスク一覧要求には、例えば、利用者ＩＤなどが含まれている。かかるタスク一覧要求は、利用者Ｕが端末装置２を操作して、タスクの一覧の表示を希望した場合に、端末装置２から情報処理装置１に送信される。
【0145】
また、受付部４１は、端末装置２から送信されるタスク要求を受け付ける。タスク要求には、例えば、利用者ＩＤおよびタスクＩＤなどが含まれている。かかるタスク要求は、利用者Ｕが端末装置２を操作して、実行を希望するタスクを選択した場合に、端末装置２から情報処理装置１に送信される。
【0146】
また、受付部４１は、上述した検出情報を端末装置２から通信部２０を介して受け付ける。検出情報には、端末装置２のセンサ群１３に含まれる複数のセンサの各々によって検出された情報が含まれる。
【0147】
〔４．３．３．推定部４２〕
推定部４２は、例えば、受付部４１によって受け付けられた情報や取得部４０によって取得された情報に基づいて、種々の推定を行う。例えば、推定部４２は、利用者Ｕの現在または将来のコンテキストを推定したり、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定したりする。
推定部４２は、例えば、受付部４１によって受け付けられた情報や取得部４０によって取得された情報に基づいて、種々の推定を行う。例えば、推定部４２は、利用者Ｕの現在または将来のコンテキストを推定したり、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定したりする。
【0148】
〔４．３．３．１．コンテキストの推定〕
推定部４２は、受付部４１によって受け付けられた検出情報または取得部４０によって取得された利用者情報などに基づいて、利用者Ｕの現在または将来のコンテキストを推定する。
推定部４２は、受付部４１によって受け付けられた検出情報または取得部４０によって取得された利用者情報などに基づいて、利用者Ｕの現在または将来のコンテキストを推定する。
【0149】
取得部４０によって取得される利用者情報には、利用者Ｕが検索または閲覧した情報や利用者Ｕが設定した将来の情報などが含まれる。利用者Ｕが検索または閲覧した情報は、履歴情報に含まれる情報であり、利用者Ｕが設定した将来の情報は、上述した設定情報に含まれる情報である。
【0150】
推定部４２は、例えば、受付部４１によって受け付けられた検出情報に基づいて、利用者Ｕの現在または将来のコンテキストを推定する。例えば、推定部４２は、検出情報に含まれる利用者Ｕの位置を示す情報や端末装置２の姿勢などを示す情報などに基づいて、利用者Ｕがいる場所、利用者Ｕの動作状態、利用者Ｕの姿勢などを推定する。
【0151】
例えば、推定部４２は、検出情報に含まれる利用者Ｕの位置を示す情報に基づいて、利用者Ｕの位置が路線上を予め設定された速度以上で移動していると判定した場合、利用者Ｕのいる場所が電車の中であると推定する。
【0152】
また、推定部４２は、検出情報に含まれる利用者Ｕの位置を示す情報に基づいて、利用者Ｕの位置が飲食店の位置で予め定められた時間以上留まっていると判定した場合、利用者Ｕのいる場所が飲食店内であると推定する。
【0153】
また、推定部４２は、検出情報に含まれる端末装置２の姿勢を示す情報に基づいて、端末装置２の表示面が下方側に向いていると判定した場合、利用者Ｕが仰向けになっている状態であると推定する。また、推定部４２は、検出情報に含まれる端末装置２の姿勢を示す情報に基づいて、端末装置２の表示面が水平方向側に向いていると判定した場合、利用者Ｕが立っているまたは座っている状態であると推定する。
【0154】
また、推定部４２は、利用者Ｕが検索または閲覧した情報、利用者Ｕが設定した情報、利用者Ｕが購入した情報に基づいて、利用者Ｕの現在または将来のコンテキストを推定する。
【0155】
例えば、利用者Ｕが検索または閲覧した情報が、路線情報提供サービスで利用者Ｕが設定した出発駅および到着駅と検索された出発時間および到着時間とが含まれる路線情報であるとする。この場合、推定部４２は、かかる路線情報に基づいて、検索された出発時間から到着時間までの間に、利用者Ｕが電車に乗っていると推定する。
【0156】
また、利用者Ｕが閲覧した情報が、予約サイトの情報であって利用者Ｕによる店舗の予約の情報である予約情報であるとする。この場合、推定部４２は、かかる予約情報に基づいて、利用者Ｕによる店舗の予約日時から予め定められた期間までの間、利用者Ｕが予約した店舗にいると推定する。
【0157】
また、利用者Ｕが閲覧した情報が、予約サイトの情報であって利用者Ｕによる店舗の予約の情報である予約情報であるとする。予約情報は、予約対象の店舗である予約対象店舗の情報、予約対象店舗への来店予定日時の情報などを含む。この場合、推定部４２は、かかる予約情報に基づいて、予約情報で示される来店予定日時から予め定められた期間までの間、予約情報で示される予約対象店舗に利用者Ｕがいると推定する。
【0158】
また、利用者Ｕが購入した情報が、コンサートや試合などのイベントのチケットの情報であるとする。この場合、推定部４２は、イベントのチケットの情報に基づいて、イベントが開催される時間に、イベントが開催される場所に利用者Ｕがいると推定する。
【0159】
また、推定部４２は、利用者Ｕが設定した将来の情報に基づいて、利用者Ｕの現在または将来のコンテキストを推定する。例えば、利用者Ｕが設定した将来の情報が、スケジュール管理サイトまたは端末装置２に利用者Ｕが設定したスケジュールの情報であるとする。スケジュールの情報には、例えば、利用者Ｕが行く予定の場所や時間の情報などが含まれている。この場合、推定部４２は、利用者Ｕが設定したスケジュールの情報に基づいて、利用者Ｕの現在または将来のコンテキストを推定する。
【0160】
推定部４２は、推定したコンテキストの情報を利用者情報記憶部３０の利用者情報テーブルに追加する。
【0161】
〔４．３．３．２．適切さの推定〕
推定部４２は、取得部４０によって取得された情報に基づいて、推定対象となる利用者Ｕである対象利用者による端末装置２を用いたタスクの今回の実行より対象利用者によるタスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する。
推定部４２は、取得部４０によって取得された情報に基づいて、推定対象となる利用者Ｕである対象利用者による端末装置２を用いたタスクの今回の実行より対象利用者によるタスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する。
【0162】
推定部４２は、例えば、対象利用者による端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報に基づいて、再実行の方が適切な実行結果になるか否かを判定する。タスク実行履歴情報に含まれる実行履歴は、タスクの過去の実行結果、タスクの実行中に端末装置２に設けられた１以上のセンサによって検出される情報である検出情報などが含まれる。
【0163】
「再実行」は、タスクの繰り返しの実行における最初の実行以外の実行であり、例えば、初回の実行に対する再実行であれば、２回目の実行であり、２回目の実行に対する再実行であれば、３回目の実行である。上述したように、再実行の１つ前の実行を前回の実行と記載する場合がある。
【0164】
また、「複数回の実行」は、同時期における複数回の実行であるが、互いに異なる時期における１回以上の実行を含んでいてもよい。同時期とは、例えば、複数回の実行において前回の実行と再実行との間の間隔が予め定められた期間（例えば、５分）内であることを意味する。また、異なる期間とは、例えば、互いの期間が予め定められた期間（例えば、５分）を超えることを意味する。
【0165】
「同一のタスク」は、対象利用者が端末装置２を用いて過去に実行したタスクであり、例えば、適切さの判定対象となるタスクであるが、適切さの判定対象となるタスクの種別に含まれる他のタスクであってもよく、それ以外のタスクであってもよい。
【0166】
推定部４２は、例えば、対象利用者による端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報に基づいて、同一のタスクの複数回の実行の各々の適切度を判定する。そして、推定部４２は、対象利用者による同一のタスクの複数回の実行においてタスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定した場合に、再実行の方が適切な実行結果になると推定する。
【0167】
例えば、推定部４２は、タスク実行履歴情報に含まれるタスクの実行結果に基づいて、タスクの実行の適切度を判定する。タスクの実行の適切度は、例えば、タスクがアンケート型タスクである場合、設問に対する回答速度が予め定められた範囲に近いほど高く判定される。なお、タスクの実行の適切度は、回答速度が予め定められた範囲である場合に最も高い。予め定められた範囲は、例えば、複数の利用者Ｕによる設問に対する回答速度の履歴に基づいて自動的または手動で設定される。予め定められた範囲は、例えば、標準偏差１σの範囲などであるが、かかる例に限定されず、種々の方法で設定することができる。
【0168】
また、タスクの実行の適切度は、タスクがアンケート型タスクである場合、例えば、利用者Ｕによる設問に対する回答が外れ値である数が多いほど低く判定される。外れ値である回答は、回答が複数の選択肢から選択される回答である場合に複数の選択肢のいずれにも該当しない回答であるが、統計的な外れ値であってもよい。
【0169】
また、タスクの実行の適切度は、例えば、タスクがアノテーションである場合、タグ付けの速さが予め定められた範囲に近いほど高く判定される。なお、タスクの実行の適切度は、タグ付けの速さが予め定められた範囲である場合に最も高い。予め定められた範囲は、例えば、複数の利用者Ｕによるタグ付けの速さの履歴に基づいて自動的または手動で設定される。予め定められた範囲は、例えば、標準偏差１σの範囲などであるが、かかる例に限定されず、種々の方法で設定することができる。
【0170】
また、タスクの実行の適切度は、タスクがアノテーションである場合、例えば、利用者Ｕによるタグ付けが外れ値である数が多いほど低く判定される。タスクがアノテーションである場合の外れ値は、例えば、想定されていないタグの情報であり、例えば、タグ付けされた範囲の大きさが予め定められた大きさの範囲内にない場合や、タグが選択肢から選択される場合に複数の選択肢のいずれにも該当しない場合などであるが、統計的な外れ値であってもよい。
【0171】
また、タスクの実行の適切度は、例えば、操作型タスクである場合、操作の回数が予め定められた範囲に近いほど高く判定される。なお、タスクの実行の適切度は、操作の回数が予め定められた範囲である場合に最も高い。予め定められた範囲は、例えば、複数の利用者Ｕによる操作の回数の履歴に基づいて自動的または手動で設定される。予め定められた範囲は、例えば、標準偏差１σの範囲などであるが、かかる例に限定されず、種々の方法で設定することができる。操作の種別が複数あるタスクである場合、各種別の操作の回数の適切度の重み付け加算によってタスクの実行の適切度が判定される。
【0172】
推定部４２は、例えば、検出情報に含まれる撮像画像で利用者Ｕの顔の向きや利用者Ｕの視線の向きが端末装置２に向いている割合（例えば、タスクの実行時間に対する比）が予め定められた範囲（例えば、閾値以上の範囲）に近いほど、タスクの実行の適切度が高く判定する。なお、タスクの実行の適切度は、利用者Ｕの顔の向きや利用者Ｕの視線の向きが端末装置２に向いている割合が予め定められた範囲である場合に最も高い。
【0173】
また、推定部４２は、タスク情報に条件情報が含まれる場合において、検出情報に基づいて、利用者Ｕがタスクを実行している際の利用者Ｕのコンテキストを推定し、推定したコンテキストとタスク情報の条件情報で規定されるコンテキストとの一致度を適切度として判定することもできる。「一致度」は、例えば、０～１の範囲内の値である。
【0174】
例えば、タスク情報の条件情報で規定されるコンテキストが「レストラン内」であり、推定したコンテキストが「レストラン内」である場合、一致度は「１」である。また、タスク情報の条件情報で規定されるコンテキストが「屋外の雨の中を移動中」であり、推定したコンテキストが「屋外の雨の中を停止中」である場合、２項目のうち１項目が一致しているため、一致度は、「０．５」である。
【0175】
なお、条件情報で規定されるコンテキストが複数の項目で規定される場合、項目毎の値を加算した値が一致度として算出される。項目毎の値は、互いに同じであってもよく、互いに異なる値であってもよい。
【0176】
また、推定部４２は、同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を入力とし、タスクの実行の適切度を出力する適切度推定モデルを用いて、タスクの実行の適切度を判定することもできる。適切度推定モデルは、例えば、実行情報とタスクの実行の正当性の有無とを含む学習用データを用いた機械学習によって生成される。
【0177】
適切度推定モデルにおいて、実行の正当性は、例えば、利用者Ｕが真面目にタスクを実行した場合に有とされ、利用者Ｕが不真面目にタスクを実行した場合に無とされる。真面目にタスクを実行とは、適切にタスクを実行であるとも言え、不真面目にタスクを実行とは、不適切にタスクを実行であるとも言える。
【0178】
不真面目にタスクを実行するとは、設問型タスクである場合、例えば、設問を見ずに回答したり、プログラムコードを用いて自動で回答したりするなどであり、タスクがアノテーションである場合、実行用情報で示される指示内容を見ずにタグ付けを行うことなどである。また、不真面目にタスクを実行するとは、操作型タスクである場合、実行用情報で示される指示内容を見ずに操作したり、操作回数が異常に多いまたは少なかったりなどである。また、不真面目にタスクを実行することには、タスクを途中で中止することも含まれる。
【0179】
上述した例では、不真面目にタスクを実行していない場合を例示し、不真面目にタスクを実行していない場合に真面目にタスクを実行しているとして学習用データが生成されるが、真面目にタスクを実行する場合を例示してもよい。この場合、真面目にタスクを実行していない場合、不真面目にタスクを実行しているとして学習用データが生成されてもよい。
【0180】
適切度推定モデルの機械学習において学習用データにおけるタスクの実行の正当性の有無は、タグ（ラベル）として用いられ、かかるタグは、例えば、利用者Ｕに実行させるタスクなどによって付されるが、かかる例に限定されない。また、推定部４２は、実行状態情報を入力とし、タスクの実行状態の適切度を出力する適切度推定モデルを用いて、タスクの実行状態の適切度を判定することもできる。
【0181】
また、推定部４２は、タスク実行履歴情報に含まれる検出情報に基づいて、タスクの適切度を判定することもできる。検出情報には、例えば、イメージセンサ（カメラ）によって撮像された利用者Ｕの撮像画像、利用者Ｕの周囲の明るさ、温度、湿度、音の大きさや周波数などの情報、利用者Ｕの位置を示す情報、端末装置２の姿勢などを示す情報などが含まれている。
【0182】
また、タスクの実行の適切度は、例えば、適切でないことを示す第１の値（例えば、０）と、適切であることを示す第２の値（例えば、１）との２段階であってもよい。例えば、推定部４２は、利用者Ｕがタスクを実行している際の利用者Ｕのコンテキストが予め定められるコンテキストである場合に、適切度を第１の値と判定し、そうでない場合に、適切度を第２の値と判定することもできる。
【0183】
予め定められるコンテキストは、例えば、利用者Ｕの周囲の照度が明る過ぎる（例えば、照度が閾値以上である）、利用者Ｕの周囲の湿度が明る過ぎる（例えば、湿度が閾値以上である）、利用者Ｕの場所の振動が大きすぎる（例えば、振動が閾値以上である）などである。また、予め定められるコンテキストは、例えば、利用者Ｕが走っている状態、利用者Ｕが歩いている状態などであってもよい。
【0184】
また、推定部４２は、タスク情報に条件情報が含まれる場合において、検出情報などによって推定される利用者Ｕのコンテキストがタスク情報に含まれる条件情報で規定されるコンテキストと一致する場合に、適切度を第２の値と判定し、そうでない場合に、適切度を第１の値と判定することもできる。
【0185】
推定部４２は、対象利用者による端末装置２を用いた同一のタスクの過去の実行における適切度と実行回数との関係に基づいて、タスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあるか否かを判定する。
【0186】
例えば、推定部４２は、タスクの前回の実行が初回のタスクの実行である場合、初回のタスクの実行の適切度（または適切度の平均値）よりも２回目のタスクの実行の適切度（または適切度の平均値）の方が高い場合に、タスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定する。
【0187】
また、推定部４２は、タスクの前回の実行が２回目のタスクの実行である場合、２回目のタスクの実行の適切度（または適切度の平均値）よりも３回目のタスクの実行の適切度（または適切度の平均値）の方が高い場合に、タスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定する。
【0188】
推定部４２は、タスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定した場合に、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になると推定する。
【0189】
また、推定部４２は、対象利用者による端末装置２を用いた同一のタスクの過去の実行における適切度と実行回数との相関係数を算出し、かかる相関係数が正の閾値以上である場合に、タスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定することもできる。
【0190】
また、推定部４２は、対象利用者以外の複数の他の利用者Ｕによる端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報に基づいて、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定することもできる。推定部４２は、複数の他の利用者Ｕによる同一のタスクの複数回の実行においてタスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定した場合に、再実行の方が適切な実行結果になると推定する。
【0191】
また、推定部４２は、対象利用者を含む複数の利用者Ｕによる端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報に基づいて、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定することもできる。推定部４２は、複数の利用者Ｕによる同一のタスクの複数回の実行においてタスクの前回の実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定した場合に、再実行の方が適切な実行結果になると推定する。
【0192】
また、推定部４２は、対象利用者による端末装置２を用いたタスクの実行過程におけるタスクの実行状態に関する情報を含む実行状態情報に基づいて、実行状態情報に含まれるタスクの実行過程においてタスクの実行状態の適切度が高くなる傾向にあるか否かを判定することもできる。
【0193】
実行状態情報に含まれる実行状態に関する情報には、例えば、実行過程におけるタスクの実行結果、実行過程において端末装置２に設けられた１以上のセンサによって検出される情報である検出情報などが含まれる。タスクの実行状態の適切度の判定方法は、上述したタスクの実行の適切度の判定方法と同じである。
【0194】
実行状態情報は、例えば、対象タスクの対象利用者による実行過程において、端末装置２から繰り返し送信される情報であるが、かかる例に限定されない。例えば、実行状態情報は、対象利用者によるタスクの過去の実行過程において端末装置２から送信される実行状態情報を複数含むタスク実行履歴に含まれる情報であってもよい。
【0195】
推定部４２は、タスクの実行過程においてタスクの実行状態の適切度が高くなる傾向にあると判定した場合に、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になると推定する。
【0196】
例えば、推定部４２は、タスクの実行過程において、タスクの実行状態の適切度を繰り返し判定する。タスクの実行状態の適切度の判定方法は、タスクの実行の適切度の判定方法と同じである。
【0197】
推定部４２は、タスクの実行過程におけるタスクの実行状態の適切度とタスクの実行が開始してからの経過時間との関係に基づいて、タスクの実行過程においてタスクの実行状態の適切度が高くなる傾向にあるか否かを判定する。
【0198】
推定部４２は、例えば、タスクの実行過程におけるタスクの実行状態の適切度とタスクの実行が開始してからの経過時間との相関係数を算出し、かかる相関係数が正の閾値以上である場合に、実行中またはタスクの前回の実行状態の適切度よりも次の実行状態の適切度が高い傾向にあるか否かを判定することもできる。
【0199】
また、推定部４２は、対象利用者以外の複数の他の利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行状態情報に基づいて、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定することもできる。また、推定部４２は、対象利用者を含む複数の利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行状態情報に基づいて、タスクの前回の実行よりも再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定することもできる。
【0200】
〔４．３．４．依頼部４３〕
依頼部４３は、例えば、受付部４１によってタスク一覧要求が受け付けられた場合、タスク一覧要求の送信元の端末装置２に対して、通信部２０を介してタスク一覧情報を含む依頼情報を送信することで、利用者Ｕにタスクの実行を依頼する。タスク一覧情報は、タスクの一覧を示す情報であって利用者Ｕが希望するタスクを選択可能な情報である。
依頼部４３は、例えば、受付部４１によってタスク一覧要求が受け付けられた場合、タスク一覧要求の送信元の端末装置２に対して、通信部２０を介してタスク一覧情報を含む依頼情報を送信することで、利用者Ｕにタスクの実行を依頼する。タスク一覧情報は、タスクの一覧を示す情報であって利用者Ｕが希望するタスクを選択可能な情報である。
【0201】
依頼部４３は、例えば、タスク情報で特定される状況で利用者Ｕが実行可能なタスクである実行可能タスクを抽出し、抽出した実行可能タスクの一覧を示す情報をタスク一覧情報として生成する。そして、依頼部４３は、生成したタスク一覧情報を含む依頼情報を利用者Ｕの端末装置２に送信する。
【0202】
依頼部４３は、利用者Ｕに実行を依頼するタスクとして複数のタスクがある場合において、例えば、予め定められた基準に従った順位で複数のタスクを並べたタスク一覧情報を生成することができる。
【0203】
例えば、依頼部４３は、ポイント換算で報酬が高い順に複数のタスクを並べたタスク一覧情報を生成することができる。ポイント換算で報酬が最も高いタスクが最も順位が高く、タスクの順はポイント換算で報酬が少なくなるほど低くなる。
【0204】
順位が上位のタスクほど利用者Ｕによって見やすい位置に配置される。例えば、タスク一覧情報が複数のタスクを上下方向に並べた情報である場合、最上位の位置は、最も上方の位置であり、下方の位置になるにつれて順位が低くなる。
【0205】
また、依頼部４３は、利用者Ｕのコンテキストが条件情報で規定されるコンテキストになるタイミングが早いタスクから順に複数のタスクを並べたタスク一覧情報を生成することができる。利用者Ｕのコンテキストが条件情報で規定されるコンテキストになるタイミングが最も早いタスクが最も順位が高く、タスクの順は利用者Ｕのコンテキストが条件情報で規定されるコンテキストになるタイミングが遅くなるほど低くなる。
【0206】
また、依頼部４３は、推定部４２によってタスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、タスクの再実行を対象利用者に依頼する。例えば、依頼部４３は、再実行依頼情報を対象利用者の端末装置２に送信することによって、タスクの再実行を対象利用者に依頼する。
【0207】
実行依頼情報は、例えば、タスクの再実行を依頼する旨を示す情報と、再実行を対象利用者が承諾する際に選択する承諾ボタンとを含み、対象利用者の端末装置２に表示される。端末装置２に表示される承諾ボタンが対象利用者によるクリックまたはタップなどによって選択された場合、端末装置２は、再実行の対象となるタスクである対象タスクを特定するための情報を含むタスク要求を情報処理装置１に送信する。これにより、情報処理装置１から対象タスクの実行用情報が対象利用者の端末装置２に送信され、対象利用者による対象タスクの再実行が行われる。
【0208】
また、依頼部４３は、推定部４２によってタスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された複数の利用者Ｕのうち予め定められた規則によって選択またはランダムに選択された利用者Ｕにタスクの再実行を依頼する。
【0209】
すなわち、依頼部４３は、推定部４２によってタスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合において、予め定められた規則に従ってまたはランダムに、ステップＳ２において依頼したタスクと同じタスクの再実行を利用者Ｕに依頼するか否かを判定し、再実行を依頼すると判定した利用者Ｕに対してタスクの再実行を依頼する。
【0210】
「予め定められた規則」は、例えば、タスクの前回の実行の適切度に対してタスクの再実行の適切度が高いほど高い確率で、再実行の依頼を行うといった規則、タスクの前回の実行の適切度に対してタスクの再実行の適切度が閾値以上である場合に再実行の依頼を行うといった規則などであるが、かかる例に限定されない。
【0211】
例えば、「予め定められた規則」は、タスクの実行の適切度の平均値が閾値以上である利用者Ｕに再実行の依頼を行うといった規則、タスクの実行の適切度の平均値が上位１０％である利用者Ｕに再実行の依頼を行うといった規則、タスクの実行の適切度の平均値が閾値以上であり且つタスクの実行の適切度のばらつきが予め定められた範囲内である利用者Ｕに再実行の依頼を行うといった規則などであってもよい。
【0212】
〔４．３．５．タスク部４４〕
タスク部４４は、タスク情報に基づいて利用者Ｕにタスクを実行させる。タスク部４４は、タスク情報に含まれる実行用情報を利用者Ｕの端末装置２に送信することによって、利用者Ｕにタスクを実行させる。
タスク部４４は、タスク情報に基づいて利用者Ｕにタスクを実行させる。タスク部４４は、タスク情報に含まれる実行用情報を利用者Ｕの端末装置２に送信することによって、利用者Ｕにタスクを実行させる。
【0213】
例えば、タスク部４４は、受付部４１によってタスク要求が受け付けられた場合に、タスク要求で特定されるタスクのタスク情報に含まれる実行用情報を利用者Ｕの端末装置２に送信することによって、利用者Ｕにタスクを実行させる。
【0214】
〔４．３．６．報酬付与部４５〕
報酬付与部４５は、受付部４１によって実行結果が受け付けられた場合に利用者Ｕに報酬を付与する。
報酬付与部４５は、受付部４１によって実行結果が受け付けられた場合に利用者Ｕに報酬を付与する。
【0215】
利用者Ｕに付与される報酬は、例えば、電子マネー、ポイント、または各種の特典などである。ポイントは、例えば、オンラインサイトなどで商品の購入やサービスの利用などに用いられる価値（バリュー）である。特典は、例えば、クーポン、商品券、サービス利用券などであるが、かかる例に限定されない。
【0216】
報酬付与部４５は、例えば、オンラインサービスにおいてタスクを実行した利用者Ｕのアカウントやウォレットにタスクに応じた額の電子マネーやタスクに応じたポイントを追加することによって、タスクを実行した利用者Ｕに報酬を付与する。また、報酬付与部４５は、例えば、特典を示す情報である報酬情報を端末装置２で表示可能に端末装置２に送信することで、タスクを実行した利用者Ｕに報酬を付与する。また、報酬は、現金でもよく、この場合、報酬付与部４５は、例えば、銀行口座を介した現金の入金処理などによって報酬を利用者Ｕに付与する。
【0217】
報酬付与部４５は、例えば、実行された頻度または実行された回数が絶対的または相対的に少ないタスクほど、利用者Ｕに付与する報酬を高く決定する。実行された回数が相対的に少ないタスクは、例えば、実行必要数に対する実行数の比が実行結果収集期間に対する経過期間の比よりも少ないタスクである。
【0218】
報酬は、例えば、電子マネーの場合、金額が大きいほど高い報酬であり、ポイントや特典の場合、現金に換算したときの額が大きいほど高い報酬である。利用者Ｕに付与する報酬を示す情報は、依頼情報に含まれてもよい。これにより、利用者Ｕによってタスクが実行される可能性を高めることができる。
【0219】
また、報酬付与部４５は、依頼部４３によって利用者Ｕに依頼したタスクの再実行が利用者Ｕによって行われた場合に、利用者Ｕに対し、タスクの実行による報酬に加えて追加の報酬を付与する。追加の報酬は、タスクの前回の実行による報酬と同じ種別の報酬であってもよく、タスクの前回の実行による報酬と異なる報酬であってもよい。報酬の種別は、例えば、電子マネー、ポイント、または各種の特典である。
【0220】
また、報酬付与部４５は、利用者Ｕによるタスクの実行の適切度とタスクの再実行の適切度との差に基づいて、追加の報酬を決定することもできる。報酬付与部４５は、例えば、適切度差が大きいほど追加の報酬として高い報酬を対象利用者に付与する。報酬は、例えば、電子マネーの場合、金額が大きいほど高い報酬であり、ポイントや特典の場合、現金に換算したときの額が大きいほど高い報酬である。
【0221】
〔５．処理手順〕
次に、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による情報処理の一例を示すフローチャートである。
次に、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による情報処理の一例を示すフローチャートである。
【0222】
図８に示すように、情報処理装置１の処理部２２は、端末装置３から送信されるタスク情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０）。処理部２２は、タスク情報を取得したと判定すると（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、取得したタスク情報を記憶部２１に記憶させる（ステップＳ１１）。
【0223】
処理部２２は、ステップＳ１１の処理が終了した場合、またはタスク情報を取得していないと判定した場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、推定タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１２）。推定タイミングは、例えば、予め定められた期間毎に到来するタイミング、またはタスク情報を取得する毎のタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。
【0224】
処理部２２は、推定タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、各利用者Ｕのコンテキストを推定する（ステップＳ１３）。処理部２２は、ステップＳ１３の処理が終了した場合、または推定タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、タスク通知タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１４）。タスク通知タイミングは、例えば、予め定められた期間毎に到来するタイミング、またはタスク情報を取得する毎のタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。
【0225】
処理部２２は、タスク通知タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、依頼情報を利用者Ｕの端末装置２に送信してタスクの実行を利用者Ｕに依頼する（ステップＳ１５）。
【0226】
処理部２２は、ステップＳ１５の処理が終了した場合、またはタスク通知タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、タスク要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１６）。処理部２２は、タスク要求を受け付けたと判定した場合（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、受け付けたタスク要求で特定されるタスクのタスク情報に含まれる実行用情報を送信する（ステップＳ１７）。
【0227】
処理部２２は、ステップＳ１７の処理が終了した場合、またはタスク要求を受け付けていないと判定した場合（ステップＳ１６：Ｎｏ）、再実行判定タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１８）。再実行判定タイミングは、例えば、タスクの実行結果を取得したタイミング、タスクの実行過程におけるタイミング、または予め定められた期間毎に到来するタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。
【0228】
処理部２２は、再実行判定タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、再実行有無推定処理を行う（ステップＳ１９）。再実行有無推定処理は、スクの再実行の方が適切な実行結果になると推定されるか否かを行う処理である。
【0229】
処理部２２は、ステップＳ１９の処理が終了した場合、または再実行判定タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１８：Ｎｏ）、ステップＳ１９において実行用情報を送信した端末装置２から送信された実行結果を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０）。処理部２２は、実行結果を受け付けたと判定した場合（ステップＳ２０：Ｙｅｓ）、実行結果を送信した端末装置２の利用者Ｕに報酬を付与する（ステップＳ２１）。
【0230】
処理部２２は、ステップＳ２１の処理が終了した場合、または実行結果を受け付けていないと判定した場合（ステップＳ２０：Ｎｏ）、動作終了タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ２２）。処理部２２は、例えば、情報処理装置１の電源がオフにされた場合などに動作終了タイミングになったと判定する。
【0231】
処理部２２は、動作終了タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）、処理をステップＳ１０へ移行し、動作終了タイミングになったと判定した場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、図８に示す処理を終了する。
【0232】
〔６．その他〕
上述した適切度推定モデルなどのモデルは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、またはディープニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。
上述した適切度推定モデルなどのモデルは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、またはディープニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。
【0233】
例えば、学習モデルは、ニューラルネットワークに代えて、ＧＢＤＴ（Gradient Boosting Decision Tree）、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。
【0234】
依頼部４３は、タスクの再実行の依頼として、タスクのすべての再実行を依頼するのではなく、タスクにおける適切度が閾値以下である部分だけを再実行させてもよい。
【0235】
また、タスク部４４は、前回のタスクの実行の適切度が閾値以下である場合に、タスクのＵＩの位置、タスクのレイアウト、タスクのデザイン、タスクの実行順番などのうちの少なくとも１つの変更を行った実行用情報を生成し、生成した実行情報を再実行の対象となる利用者Ｕの端末装置２に送信することもできる。
【0236】
また、依頼部４３は、前回のタスクの実行が終了してから予め定められた期間内に利用者Ｕに再実行の依頼を行ったり、前回のタスクの実行が終了してから予め定められた期間後であって利用者Ｕの状態が予め定められた条件を満たす場合に利用者Ｕに再実行の依頼を行ったりすることができる。
【0237】
また、依頼部４３は、再実行をまとめて行う複数のタスクを判定し、これらの複数のタスクの実行をまとめて提案することもできる。再実行をまとめて行う複数のタスクは、例えば、タスクの種別が同じタスク、まとめて行うと適切度が閾値以上になる傾向にあるタスクなどであるが、かかる例に限定されない。
【0238】
予め定められた条件は、例えば、利用者Ｕの空き時間であるという条件、適切度が閾値以上になると推定される利用者Ｕのコンテキストにあるという条件、適切度が高くなると推定される時間帯にあるという条件などであるが、かかる例に限定されない。適切度が閾値以上になると推定される利用者Ｕのコンテキストや適切度が高くなると推定される時間帯は、取得部４０によって取得された情報に基づいて、推定部４２によって推定される。
【0239】
例えば、推定部４２は、判定したタスクの実行の適切度とタスクの実行時のコンテキストとに基づいて、適切度が閾値以上になる利用者Ｕのコンテキストを推定することができる。また、推定部４２は、判定したタスクの実行の適切度とタスクの実行時の時間帯に基づいて、適切度が閾値以上になる時間帯を推定することができる。
【0240】
また、タスク部４４は、タスクの実行過程において推定部４２によってタスクの実行状態の適切度が判定された場合、タスクの実行状態の適切度に応じた予測報酬を示す予測報酬情報を生成し、生成した予測情報を端末装置２に送信することもできる。これにより、端末装置２に予測報酬が表示され、タスクを実行した場合に得られる予測報酬を把握することができる。予測報酬は、タスクを実行した場合に報酬付与部４５によって付与されると予測される報酬であり、タスクの実行状態の適切度が高いほど高い報酬である。
【0241】
また、タスク部４４は、２以上の利用者が協同して行うタスクを２以上の利用者に再実行させる場合、２以上の利用者の各々にタスクを協同して行う相手の利用者Ｕの予測報酬を含む予測情報を端末装置２に送信することもできる。
【0242】
また、コンテキストは、例えば、特定のコンテンツを利用者Ｕが利用している状態であることを含む。特定のコンテンツは、例えば、記事コンテンツの閲覧、撮像画像（写真）をアップロードするための機能を有するコンテンツ、撮像画像（写真）を整理するための機能を有するコンテンツであるが、かかる例に限定されない。
【0243】
また、タスクは、記事コンテンツを読むタスク、カメラ（イメージセンサ）を操作するタスク、写真を整理するタスクなどであってもよい。記事コンテンツを読むタスクの実行結果は、例えば、記事コンテンツを利用者Ｕが読んだ時間、記事コンテンツにおいて利用者Ｕがタップした位置やタイミング、記事コンテンツにおいて利用者Ｕがフリックした位置、タイミング、または速さなどである。
【0244】
また、カメラ（イメージセンサ）を操作するタスクの実行結果は、イメージセンサの起動から撮影までのタイミング、撮像時の視線位置、端末装置２（イメージセンサ）の角度（姿勢）、撮像回数、撮像間隔、加工操作などである。
【0245】
〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１および端末装置２の各々は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ２００によって実現される。図９は、実施形態に係る情報処理装置１および端末装置２の各々の機能を実現するコンピュータ２００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ２００は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０７を有する。
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１および端末装置２の各々は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ２００によって実現される。図９は、実施形態に係る情報処理装置１および端末装置２の各々の機能を実現するコンピュータ２００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ２００は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０７を有する。
【0246】
ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０３またはＨＤＤ２０４に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ２０３は、コンピュータ２００の起動時にＣＰＵ２０１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ２００のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。
【0247】
ＨＤＤ２０４は、ＣＰＵ２０１によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス２０５は、ネットワークＮ（図２参照）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ２０１へ送り、ＣＰＵ２０１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【0248】
ＣＰＵ２０１は、入出力インターフェイス２０６を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。ＣＰＵ２０１は、入出力インターフェイス２０６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ２０１は、入出力インターフェイス２０６を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【0249】
メディアインターフェイス２０７は、記録媒体２０８に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ２０２を介してＣＰＵ２０１に提供する。ＣＰＵ２０１は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス２０７を介して記録媒体２０８からＲＡＭ２０２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体２０８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）などの光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。
【0250】
例えば、コンピュータ２００が実施形態に係る情報処理装置１や端末装置２として機能する場合、コンピュータ２００のＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部２２や処理部１５の機能を実現する。また、ＨＤＤ２０４には、記憶部２１内または記憶部１４内のデータが記憶される。コンピュータ２００のＣＰＵ２０１は、これらのプログラムを記録媒体２０８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0251】
〔８．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また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また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また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また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。
【0252】
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、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。
【0253】
例えば、上述した情報処理装置１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ホームなどをＡＰＩやネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【0254】
また、上述してきた実施形態および変形例は、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。
【0255】
〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行よりも利用者Ｕによるタスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する推定部４２と、推定部４２によってタスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、タスクの再実行を利用者Ｕに依頼する依頼部４３とを備える。これにより、情報処理装置１は、適切な実行結果を増やすことができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行よりも利用者Ｕによるタスクの再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する推定部４２と、推定部４２によってタスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された場合、タスクの再実行を利用者Ｕに依頼する依頼部４３とを備える。これにより、情報処理装置１は、適切な実行結果を増やすことができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
【0256】
また、情報処理装置１は、利用者Ｕによる端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報を取得する取得部４０を備え、推定部４２は、取得部４０によって取得されたタスク実行履歴情報に基づいて、再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する。これにより、情報処理装置１は、適切な実行結果を増やすことができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
【0257】
また、推定部４２は、取得部４０によって取得されたタスク実行履歴情報に基づいて、利用者Ｕによる同一のタスクの実行の適切度よりも再実行の適切度が高い傾向にあると判定した場合に、再実行の方が適切な実行結果になると推定する。これにより、情報処理装置１は、適切な実行結果を増やすことができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
【0258】
また、情報処理装置１は、利用者以外の複数の他の利用者Ｕによる端末装置２を用いた同一のタスクの複数回の実行履歴を示す情報を含むタスク実行履歴情報を取得する取得部４０を備え、推定部４２は、取得部４０によって取得されたタスク実行履歴情報に基づいて、再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する。これにより、情報処理装置１は、適切な実行結果を増やすことができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
【0259】
また、推定部４２は、取得部４０によって取得されたタスク実行履歴情報に基づいて、複数の他の利用者Ｕによる同一のタスクの実行の適切度よりも再実行の適切度の方が高い傾向にあると判定した場合に、再実行の方が適切な実行結果になると推定する。これにより、情報処理装置１は、適切な実行結果を増やすことができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
【0260】
また、情報処理装置１は、利用者Ｕによる端末装置２を用いたタスクの実行過程におけるタスクの実行状態に関する情報を含む実行状態情報を取得する取得部４０を備え、推定部４２は、取得部４０によって取得された実行状態情報に基づいて、再実行の方が適切な実行結果になるか否かを推定する。
【0261】
また、推定部４２は、取得部４０によって取得された実行状態情報に基づいて、タスクの実行過程においてタスクの実行の適切度が高くなる傾向にあると判定した場合に、再実行の方が適切な実行結果になると推定する。これにより、情報処理装置１は、適切な実行結果を増やすことができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
【0262】
また、情報処理装置１は、依頼部４３によって利用者Ｕに依頼したタスクの再実行が利用者Ｕによって行われた場合に、利用者Ｕに対し、タスクの実行による報酬に加えて追加の報酬を付与する報酬付与部４５を備える。これにより、情報処理装置１は、利用者Ｕに再実行を行わせるインセンティブを与えることができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
【0263】
また、報酬付与部４５は、利用者Ｕによるタスクの実行の適切度とタスクの再実行の適切度との差に基づいて、追加の報酬を決定する。これにより、情報処理装置１は、利用者Ｕに再実行を行わせるインセンティブを与えることができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
【0264】
また、依頼部４３は、推定部４２によってタスクの再実行の方が適切な実行結果になると推定された複数の利用者Ｕのうち予め定められた規則によって選択またはランダムに選択された利用者Ｕにタスクの再実行を依頼する。これにより、情報処理装置１は、再実行を依頼する利用者Ｕを限定することができ、情報処理装置１の負荷処理や利用者Ｕの煩雑さなどを低減することができる。
【0265】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0266】
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】
【0267】
１ 情報処理装置
１σ 標準偏差
２，３ 端末装置
１０，２０ 通信部
１１ 表示部
１２ 操作部
１３ センサ群
１４，２１ 記憶部
１５，２２ 処理部
１６ 情報取得部
１７ 表示処理部
１８ 情報出力部
３０ 利用者情報記憶部
３１ タスク情報記憶部
３２ タスク実行結果記憶部
４０ 取得部
４１ 受付部
４２ 推定部
４３ 依頼部
４４ タスク部
４５ 報酬付与部
１００ 情報処理システム
Ｎ ネットワーク
１σ 標準偏差
２，３ 端末装置
１０，２０ 通信部
１１ 表示部
１２ 操作部
１３ センサ群
１４，２１ 記憶部
１５，２２ 処理部
１６ 情報取得部
１７ 表示処理部
１８ 情報出力部
３０ 利用者情報記憶部
３１ タスク情報記憶部
３２ タスク実行結果記憶部
４０ 取得部
４１ 受付部
４２ 推定部
４３ 依頼部
４４ タスク部
４５ 報酬付与部
１００ 情報処理システム
Ｎ ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】