特開 2024-74144 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024074144

(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】

   G06F 40/279 20200101AFI20240523BHJP

【ＦＩ】

G06F40/279

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022185241

(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】斎藤（西） 紗記子

(72)【発明者】

【氏名】友成 愛

(72)【発明者】

【氏名】二宮 一浩

【テーマコード（参考）】

5B091

【Ｆターム（参考）】

5B091AA15

5B091CA02

5B091CA21

5B091CB12

5B091EA01

(57)【要約】

【課題】対象に対する評価の精度を高め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、抽出部と、推定部と、生成部とを備える。抽出部は、会話相手との音声会話の中から、所定の対象に関する会話である対象会話を抽出する。推定部は、抽出した対象会話に基づいて、所定の対象に対する評価を推定する。生成部は、推定した評価に基づいた評価コンテンツを生成する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

会話相手との音声会話の中から、所定の対象に関する会話である対象会話を抽出する抽出部と、
抽出した前記対象会話に基づいて、前記所定の対象に対する評価を推定する推定部と、
推定した前記評価に基づいた評価コンテンツを生成する生成部と
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記抽出部は、
前記音声会話をテキスト変換して抽出した単語に基づいて前記対象会話を抽出する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記抽出部は、
前記単語の中から、前記所定の対象に関する対象単語を抽出し、前記対象単語を含む文章を前記対象会話として抽出する
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記抽出部は、
前記対象単語を含む文章の前後に発せられた文章であって、前記対象単語を含む文章に関係する文章を前記対象会話として抽出する
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記推定部は、
前記対象会話を音声解析して前記対象会話を発したユーザを特定し、特定したユーザが発した前記対象会話に基づいて、前記評価を推定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記推定部は、
前記対象会話を音声解析して前記対象会話を発したユーザが複数である場合、前記ユーザが発した前記対象会話と、他のユーザが発した前記対象会話とに基づいて、前記評価を推定する
請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記生成部は、
前記所定の対象に関する評価を示すスコアを含む前記評価コンテンツを生成する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記生成部は、
前記音声会話をテキスト変換して抽出した単語を、肯定的な単語と、否定的な単語とに分類し、それぞれの単語数に基づいて前記スコアを生成する。
請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記生成部は、
前記所定の対象に関する評価のコメントを含む前記評価コンテンツを生成する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記生成部は、
前記対象会話から変換したテキストを自然言語処理モデルに入力し、前記自然言語処理モデルの出力を前記コメントとして生成する
請求項９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、
会話相手との音声会話の中から、所定の対象に関する会話である対象会話を抽出する抽出工程と、
抽出した前記対象会話に基づいて、前記所定の対象に対する評価を推定する推定工程と、
推定した前記評価に基づいた評価コンテンツを生成する生成工程と
を含む情報処理方法。

【請求項12】

会話相手との音声会話の中から、所定の対象に関する会話である対象会話を抽出する抽出手順と、
抽出した前記対象会話に基づいて、前記所定の対象に対する評価を推定する推定手順と、
推定した前記評価に基づいた評価コンテンツを生成する生成手順と
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、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、製品の評価に関する情報をユーザがテキスト形式により入力することで、かかる製品の評価を他のユーザへ提供する技術がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００１－２８２９４０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、従来の技術は、ユーザが端末装置へ入力したテキスト情報を元に評価を生成しているに過ぎず、より精度が高い評価を生成する点で改善の余地があった。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、対象に対する評価の精度を高め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】

【0006】

本願に係る情報処理装置は、抽出部と、推定部と、生成部とを備える。前記抽出部は、会話相手との音声会話の中から、所定の対象に関する会話である対象会話を抽出する。前記推定部は、抽出した前記対象会話に基づいて、前記所定の対象に対する評価を推定する。前記生成部は、推定した前記評価に基づいた評価コンテンツを生成する。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、対象に対する評価の精度を高めることができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図4】図４は、ユーザ情報の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図6】図６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

【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、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）
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理を示す図である。なお、図１では、実施形態に係る情報処理装置１を含む情報処理システムＳの動作例を示している。

【0011】

図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、ユーザ端末１００とを含む。なお、ユーザ端末１００は、ユーザＡが所持する端末装置である。また、ユーザＡは、会話相手であるユーザＢと所定の対象に関する会話（音声会話）を行っている。なお、所定の対象は、評価の対象であり、例えば、商品や、店舗、映画等のサービスである。

【0012】

図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、会話相手との音声会話の中から、所定の対象に関する会話である対象会話を抽出し、抽出した対象会話に基づいて推定した所定の対象に対する評価に基づいた評価コンテンツを生成する。

【0013】

図１に示すように、情報処理システムＳでは、まず、ユーザ端末１００は、ユーザＡとユーザＢとの音声会話を受け付ける（ステップＳ１）。具体的には、ユーザ端末１００は、所定の対象に対する評価コンテンツを生成するアプリケーションを起動した状態で、ユーザ端末１００が備えるマイク（不図示）を介してユーザＡおよびユーザＢの音声会話を受け付ける。

【0014】

つづいて、情報処理装置１は、ユーザ端末１００から音声会話を取得する（ステップＳ２）。

【0015】

つづいて、情報処理装置１は、取得した音声会話の中から、所定の対象に関する会話である対象会話を抽出する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１は、取得した音声会話をテキスト変換して形態素解析を行い、所定の対象に関する単語（映画の場合には、映画に関係する単語）を抽出する。そして、情報処理装置１は、抽出した単語を含む文章と、当該文章の前後に発せられた文章であって、当該文章に関係する文章（例えば、返事等応答に相当する文章）を対象会話として抽出する。

【0016】

つづいて、情報処理装置１は、抽出した対象会話に基づいて、所定の対象に対する評価を推定する（ステップＳ４）。具体的には、情報処理装置１は、抽出した対象会話に含まれる各文章を音声解析して音声を発したユーザを特定する。つまり、各文章について、ユーザＡが発した文章であるか、ユーザＢが発した文章であるかを特定する。そして、情報処理装置１は、ステップＳ３における形態素解析の結果から抽出した単語に基づいてユーザＡの対象に対する評価を推定する。例えば、情報処理装置１は、ユーザＡが発した文章から抽出した評価に基づいてユーザＡの評価を推定する。また、情報処理装置１は、ユーザＡが発した文章に対するユーザＢの応答に基づいてユーザＡの評価を推定してもよい。また、情報処理装置１は、ユーザＢが発した文章に対するユーザＡの応答に基づいてユーザＡの評価を推定してもよい。

【0017】

つづいて、情報処理装置１は、推定した評価に基づいた評価コンテンツを生成する（ステップＳ５）。図１に示す例では、情報処理装置１は、所定の対象に関する評価をスコアで示したスコア領域Ｃ１と、所定の対象に関する評価のコメントを示したコメント領域Ｃ２とを含む評価コンテンツＣを生成する。

【0018】

スコア領域Ｃ１に表示されるスコアは、例えば、形態素解析の結果から抽出した単語を肯定的な単語と否定的な単語とに分類し、分類したそれぞれの単語数に基づいて決定可能である。例えば、情報処理装置１は、肯定的な単語の単語数と否定的な単語の単語数との割合に応じてスコアを決定する。また、情報処理装置１は、肯定的な単語の単語数のみ、または、否定的な単語の単語数のみ基づいてスコアを決定してもよい。

【0019】

また、コメント領域Ｃ２に表示されるコメントは、例えば、対象会話から変換したテキストを学習モデルに入力し、学習モデルから出力される言語表現のスコアに基づいて生成可能である。なお、学習モデルは、例えば、ＢＥＲＴ（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を用いることができる。

【0020】

つづいて、情報処理装置１は、生成した評価コンテンツを外部へ提供する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１は、所定の対象に関するレビュー提供サービスへ評価コンテンツを提供する。また、情報処理装置１は、レビュー提供サービスを提供するサーバとして機能することで、他のユーザへ評価コンテンツを提供してもよい。

【0021】

このように、実施形態に係る情報処理装置１によれば、ユーザ間の音声会話から所定の対象に関する評価コンテンツを生成することで、ユーザがテキストで評価を入力する場合に比べて、より自然な評価をユーザから引き出すことができる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置１によれば、対象に対する評価の精度を高めることができる。

【0022】

次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数のユーザ端末１００とがネットワークＮに対して有線又は無線により接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。

【0023】

情報処理装置１は、実施形態に係る情報処理方法を実行するサーバ装置である。情報処理装置１は、会話相手との音声会話の中から、所定の対象に関する会話である対象会話を抽出し、抽出した対象会話に基づいて推定した所定の対象に対する評価に基づいた評価コンテンツを生成する。

【0024】

また、情報処理装置１は、複数のユーザ端末１００と連携し、複数のユーザ端末１００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、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

【0025】

また、情報処理装置１は、複数のユーザ端末１００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、情報処理装置１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、情報処理装置１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。

【0026】

ユーザ端末１００は、ユーザが所持する端末装置である。ユーザ端末１００は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。ユーザ端末１００は、情報処理装置１等へ各種情報を送信したり、情報処理装置１等から提供される情報を受信したりする。

【0027】

次に、図３を参照して、情報処理装置１の構成例について説明する。

【0028】

図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図３に示されるように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを有する。制御部３は、取得部３１と、抽出部３２と、推定部３３と、生成部３４と、提供部３５とを備える。記憶部４は、ユーザ情報４１を記憶する。

【0029】

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。

【0030】

制御部３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３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＧＰＵ（General Purpose Graphic Processing Unit）等の集積回路により実現されてもよい。

【0031】

記憶部４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、または、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。

【0032】

ユーザ情報４１は、ユーザに関する情報である。図４は、ユーザ情報４１の一例を示す図である。図４に示すように、ユーザ情報４１は、「ユーザＩＤ」、「属性情報」等の項目を含む。

【0033】

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報である。「属性情報」は、ユーザの属性に関する情報であり、例えば、サイコグラフィック属性や、デモグラフィック属性等を含む。

【0034】

次に、情報処理装置１の制御部３の各機能（取得部３１、抽出部３２、推定部３３、生成部３４および提供部３５）について説明する。

【0035】

取得部３１は、ユーザ端末１００が受け付けた音声会話を取得する。具体的には、取得部３１は、所定の対象に対する評価コンテンツを生成するアプリケーションをユーザ端末１００において起動した状態で、ユーザ端末１００が備えるマイク（不図示）を介して音声会話を受け付ける。音声会話は、ユーザ同士が実際に会って行う会話であってもよく、電話による音声会話でもよい。また、音声会話の会話相手は、１人に限らず、複数人であってもよい。また、会話相手は、人に限らず、例えば、ユーザ端末１００が備える機会音声による会話であってもよい（つまり、会話相手はユーザ端末１００）。

【0036】

抽出部３２は、取得した音声会話の中から、所定の対象に関する会話である対象会話を抽出する。例えば、抽出部３２は、取得した音声会話をテキスト変換して形態素解析を行い、所定の対象に関する対象単語（映画の場合には、映画に関係する単語）を抽出する。そして、抽出部３２は、抽出した対象単語を含む文章と、当該文章の前後に発せられた文章であって、当該文章に関係する文章（例えば、返事等応答に相当する文章）を対象会話として抽出する。なお、抽出部３２は、形態素解析の結果、文章として不適切（単語の並びや単語そのものが不適切等）である場合には、不適切な箇所に該当する文章や単語の正否についてユーザ端末１００を介してユーザへ確認してもよい。これにより、音声をテキストに変換した際に、実際の音声とは違ったテキストに変換されてしまうことを低減することができる。

【0037】

推定部３３は、抽出した対象会話に基づいて、所定の対象に対する評価を推定する。具体的には、推定部３３は、抽出した対象会話に含まれる各文章を音声解析して音声を発したユーザを特定する。つまり、各文章について、ユーザＡが発した文章であるか、ユーザＢが発した文章であるかを特定する。そして、推定部３３は、上記の形態素解析の結果から抽出した単語に基づいてユーザＡの対象に対する評価を推定する。例えば、推定部３３は、ユーザＡが発した文章から抽出した評価に基づいてユーザＡの評価を推定する。また、推定部３３は、ユーザＡが発した文章に対するユーザＢの応答に基づいてユーザＡの評価を推定してもよい。また、推定部３３は、ユーザＢが発した文章に対するユーザＡの応答に基づいてユーザＡの評価を推定してもよい。

【0038】

生成部３４は、推定した評価に基づいた評価コンテンツを生成する。図１に示す例では、生成部３４は、所定の対象に関する評価をスコアで示したスコア領域Ｃ１と、所定の対象に関する評価のコメントを示したコメント領域Ｃ２とを含む評価コンテンツＣを生成する。

【0039】

スコア領域Ｃ１に表示されるスコアは、例えば、形態素解析の結果から抽出した単語を肯定的な単語と否定的な単語とに分類し、分類したそれぞれの単語数に基づいて決定可能である。例えば、生成部３４は、肯定的な単語の単語数と否定的な単語の単語数との割合に応じてスコアを決定する。また、情報処理装置１は、肯定的な単語の単語数のみ、または、否定的な単語の単語数のみ基づいてスコアを決定してもよい。

【0040】

また、コメント領域Ｃ２に表示されるコメントは、例えば、対象会話から変換したテキストを学習モデルに入力し、学習モデルの出力としてコメントを生成可能である。なお、学習モデルは、例えば、ＢＥＲＴ（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）や、ＧＰＴ（Generative Pre-trained Transformer）等の既知の自然言語処理モデルを用いることができる。

【0041】

提供部３５は、生成した評価コンテンツを外部へ提供する。例えば、提供部３５は、所定の対象に関するレビュー提供サービスへ評価コンテンツを提供する。また、提供部３５は、レビュー提供サービスを提供するサーバとして機能することで、他のユーザへ評価コンテンツを提供してもよい。

【0042】

次に、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。

【0043】

図５に示すように、制御部３は、まず、ユーザ端末１００が受け付けた会話相手との音声会話を取得する（ステップＳ１０１）。

【0044】

つづいて、制御部３は、取得した音声会話の中から、所定の対象に関する対象会話を抽出する（ステップＳ１０２）。

【0045】

つづいて、制御部３は、抽出した対象会話に基づいて、所定の対象に対する評価を推定する（ステップＳ１０３）。

【0046】

つづいて、制御部３は、推定した評価に基づいた評価コンテンツを生成して（ステップＳ１０４）、外部へ提供し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。

【0047】

〔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一部を手動的に行うこともできる。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。

【0048】

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。

【0049】

例えば、図３に示した記憶部４の一部又は全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。

【0050】

〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図６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６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。

【0051】

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時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）、フラッシュメモリ等により実現される。

【0052】

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、およ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。

【0053】

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、また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。

【0054】

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。

【0055】

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。

【0056】

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１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３の機能を実現する。

【0057】

〔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、抽出部３２と、推定部３３と、生成部３４とを備える。抽出部３２は、会話相手との音声会話の中から、所定の対象に関する会話である対象会話を抽出する。推定部３３は、抽出した対象会話に基づいて、所定の対象に対する評価を推定する。生成部３４は、推定した評価に基づいた評価コンテンツを生成する。

【0058】

上述した各実施形態に係る情報処理装置１によれば、対象に対する評価の精度を高めることができる。

【0059】

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。

【0060】

〔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。

【0061】

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。

【0062】

また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、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。

【0063】

また、上記してきた「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、制御部３は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0064】

１ 情報処理装置
２ 通信部
３ 制御部
４ 記憶部
３１ 取得部
３２ 抽出部
３３ 推定部
３４ 生成部
３５ 提供部
４１ ユーザ情報
１００ ユーザ端末
Ｓ 情報処理システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】