特開 2025-1524 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】P2025001524

(43)【公開日】2025-01-08

(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 30/0241 20230101AFI20241225BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0241

【審査請求】有

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023101155

(22)【出願日】2023-06-20

(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】大町 一輝

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L030BB08

5L049BB08

(57)【要約】

【課題】ユーザの興味推定を高精度に行う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、受付部と、特定部と、推定部とを備える。受付部は、第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報を受け付ける。特定部は、第２のサービスにおいてユーザが配信情報に関連する関連ワードに基づいて行った関連行動を特定する。推定部は、特定した関連行動に基づいて、配信情報に対するユーザの興味を推定する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報を受け付ける受付部と、
第２のサービスにおいて前記ユーザが前記配信情報に関連する関連ワードに基づいて行った関連行動を特定する特定部と、
特定した前記関連行動に基づいて、前記配信情報に対する前記ユーザの興味を推定する推定部と
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記推定部は、
前記ユーザへ前記配信情報が配信されてから所定期間内に前記関連行動が行われた場合に、当該配信情報に対して興味があると推定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記推定部は、
前記ユーザへ前記配信情報が配信されてから前記関連行動が行われるまでの期間に応じて、当該配信情報に対する興味の度合いを推定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記推定部は、
前記ユーザへ前記配信情報が配信されてから前記関連行動が行われるまでの期間が短い程、当該配信情報に対する興味の度合いが強いと推定する
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記推定部は、
前記配信情報に対して興味があると推定した場合、当該配信情報のコンバージョンとして計上する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記第１のサービスは、チャットボットを通じた対話サービスであり、
前記第２のサービスは、前記ユーザが行った行動に対する結果として所定の情報を提供するサービスである
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記関連行動は、
前記第２のサービスにおける検索行動、または購買行動である
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記関連ワードは、
前記配信情報に含まれるワードである
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記関連ワードは、
前記配信情報に含まれるワードから連想されるワードである
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項10】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報を受け付ける受付工程と、
第２のサービスにおいて前記ユーザが前記配信情報に関連する関連ワードに基づいて行った関連行動を特定する特定工程と、
特定した前記関連行動に基づいて、前記配信情報に対する前記ユーザの興味を推定する推定工程と
を含む情報処理方法。

【請求項11】

第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報を受け付ける受付手順と、
第２のサービスにおいて前記ユーザが前記配信情報に関連する関連ワードに基づいて行った関連行動を特定する特定手順と、
特定した前記関連行動に基づいて、前記配信情報に対する前記ユーザの興味を推定する推定手順と
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、ユーザに情報提供を行うための種々の技術が提供されている。例えば、ユーザが興味関心を持っているカテゴリを特定し、特定したカテゴリに関する広告を配信する技術が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－０９９６３１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、従来技術では、ユーザの興味推定を高精度に行う点で更なる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、ユーザの興味推定を高精度に行う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、取得部と、特定部と、推定部とを備える。前記取得部は、第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報を取得する。前記特定部は、第２のサービスにおいて前記ユーザが前記配信情報に関連する関連ワードに基づいて行った関連行動を特定する。前記推定部は、特定した前記関連行動に基づいて、前記配信情報に対する前記ユーザの興味を推定する。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、ユーザの興味推定を高精度に行う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1A】図１Ａ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1B】図１Ｂ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、モデル情報の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る情報処理装置が実行する興味推定処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図7】図７は、実施形態に係る情報処理装置が実行する改善情報の生成処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図8】図８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１Ａおよび図１Ｂ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１Ａおよび図１Ｂ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１Ａでは、ユーザの興味推定処理を説明し、図１Ｂでは、配信情報の生成処理について説明する。なお、図１Ａおよび図１Ｂ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。また、以下において、第１のサービスは、チャットボットを通じた対話サービスであるが、これに限らず、ＡＩ（Artificial Intelligence）からユーザへ情報を配信するサービスであれば任意のサービスであってよい。また、第２のサービスは、第１のサービスとは異なるサービスであり、例えば、検索サービスや、ショッピングサービス、オークションサービス等である。なお、第２のサービスは、ユーザが行った行動に対する結果として所定の情報を提供するサービスであれば任意のサービスであってよい。

【0011】

図１Ａおよび図１Ｂ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、依頼主端末５０と、ユーザ端末１００と、ログサーバ２００とを含む。

【0012】

まず、図１Ａを用いて、ユーザの興味推定処理について説明する。図１Ａに示す情報処理システムＳは、第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報に関連する関連ワードに基づいて、第２のサービスにおいてユーザが行った関連ワードに関連する関連行動を特定し、特定した関連行動に基づいて、配信情報に対するユーザの興味を推定する。

【0013】

具体的には、まず、依頼主端末５０は、依頼主の操作に応じて、ユーザへの配信情報の配信要求を受け付ける（ステップＳ１）。配信要求は、配信情報を含む。配信情報は、例えば、広告コンテンツである。

【0014】

つづいて、情報処理装置１は、受け付けた配信情報をユーザ端末１００へ配信する（ステップＳ２）。図１Ａでは、第１のサービスである対話サービスにおいて、ユーザがユーザ端末１００を介して、ＡＡショップの公式アカウントに対して「セール情報教えて」と入力した場合に、チャットボットがその応答として配信情報を配信する。なお、配信情報は、ユーザの行動を起点として配信されるものに限らず、プッシュ通知によりチャットボットから自発的に配信されてもよい。

【0015】

つづいて、情報処理装置１は、ログサーバ２００からユーザのユーザ端末１００における行動ログを取得する（ステップＳ３）。行動ログは、第２のサービスにおける行動の履歴であり、例えば、検索行動、購買行動等である。

【0016】

つづいて、情報処理装置１は、取得した行動ログに基づいて、第２のサービスにおいてユーザが配信情報に関連する関連ワードに基づいて行った関連行動を特定する（ステップＳ４）。関連ワードは、例えば、配信情報に含まれるワード（例えば、「究極パンツ」や「新素材パンツ」）や、配信情報に含まれるワードから連想されるワード（「ＡＡショップ 新パンツ」等）等である。例えば、情報処理装置１は、第２のサービスである検索サービスにおいて、検索クエリに関連ワードを入力して検索を行った場合に、関連行動を行ったと特定する。また、情報処理装置１は、第２のサービスであるショッピングサービスにおいて、関連ワードに関する商品を検索、閲覧、購買した場合に、これらの行動を関連行動として特定する。

【0017】

つづいて、情報処理装置１は、関連行動に基づいて、配信情報に対する興味を推定する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１は、配信情報を配信した時刻から（ユーザが閲覧した時刻から）所定期間以内に関連行動を行った場合に、配信情報に対して興味があると推定する。また、情報処理装置１は、配信情報を配信した時刻から（ユーザが閲覧した時刻から）関連行動を行うまでの期間が短い程、配信情報に対する興味の度合いが強いと推定する。

【0018】

つづいて、情報処理装置１は、配信情報に対して興味があると推定した場合に、かかる配信情報のコンバージョン（ＣＶ）として計上する（ステップＳ６）。また、情報処理装置１は、配信情報に対して興味があると推定した場合、当該ユーザを配信情報のリターゲティング対象としてもよい。例えば、情報処理装置１は、アーティストのアカウントにおいて配信されたツアー情報に基づいて、ツアー内容、会場などの情報を検索した場合、そのツアー内容に興味があると推定しリターゲティングの対象とする。また、情報処理装置１は、映画のオフィシャルアカウントにおいて配信された今回作の映画情報に基づいて、その映画に関する検索を行った場合にリターゲティングの対象として、次回作の際に配信を行う。

【0019】

このように、実施形態に係る情報処理装置１は、第１のサービスにおいて配信された配信情報に基づいて第２のサービスにおける関連行動を特定して興味することで、ユーザの興味推定を高精度に行うことができる。

【0020】

次に、図１Ｂを用いて、配信情報の生成処理について説明する。図１Ｂでは、図１Ａで行った興味推定処理の処理結果を用いて、配信情報の生成処理を行う。

【0021】

図１Ｂに示す情報処理システムＳは、第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報と、第２のサービスにおいて前記ユーザが配信情報に関連して行った行動に基づいて推定した配信情報に対するユーザの興味とをデータセットとしてモデルを学習し、配信元（依頼主）から受け付けた配信情報をモデルへ入力し、モデルから出力される改善案に基づいた改善情報を生成する。そして、情報処理システムＳは、生成した改善情報に基づいて配信情報を生成（改善）する。

【0022】

具体的には、図１Ｂに示すように、情報処理装置１は、配信が完了した配信情報と、当該配信情報の興味推定結果とによりモデルを学習する（ステップＳ１）。当該モデルは、
第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報と、第２のサービスにおいてユーザが配信情報に関連して行った行動（関連行動）に基づいて推定した配信情報に対するユーザの興味とをデータセットとして学習される。また、当該モデルは、ＬＬＭ（Large Language Models）等の自然言語処理モデルであり、出力として、テキストや画像、音声等を出力可能である。

【0023】

つづいて、情報処理装置１は、依頼主端末５０から新たに配信情報を受け付ける（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１は、配信要求に含まれる配信情報を受け付けてもよく、配信情報の改善依頼として配信情報を受け付けてもよい。

【0024】

つづいて、情報処理装置１は、受け付けた配信情報をモデルへ入力し、当該配信情報の改善案をモデルから出力する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１は、配信情報に含まれるワードの文言や、文字形式（フォントやサイズ、位置等）の改善案をテキスト形式で出力する。また、情報処理装置１は、配信情報に含まれる画像の表示態様（色、大きさ等）の改善案をテキスト形式で出力する。

【0025】

つづいて、情報処理装置１は、改善案に基づいて改善情報を生成し（ステップＳ４）、依頼主端末５０へ提供する（ステップＳ５）。改善情報は、例えば、改善案をテキスト形式により箇条書きした情報である。また、改善情報は、改善案を反映した配信情報であってもよい。

【0026】

このように、実施形態に係る情報処理装置１は、興味があると推定された配信情報をモデルに学習させることで、興味を持たれる可能性が高い配信情報の改善を提案することができる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置１によれば、ユーザに興味を持たれやすい配信情報を配信することができる。

【0027】

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、複数の依頼主端末５０と、複数のユーザ端末１００と、ログサーバ２００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。

【0028】

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、複数の依頼主端末５０および複数のユーザ端末１００と連携し、複数の依頼主端末５０および複数のユーザ端末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。

【0029】

また、情報処理装置１は、複数の依頼主端末５０および複数のユーザ端末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。

【0030】

依頼主端末５０は、配信を依頼する依頼主が所持する端末装置である。依頼主端末５０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。依頼主端末５０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。

【0031】

ユーザ端末１００は、配信情報の配信先である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。

【0032】

ログサーバ２００は、ユーザの各種ログデータを記憶するとともに、当該ログデータを情報処理装置１へ提供するサーバ装置である。ログサーバ２００は、サーバ装置に限らず、クラウドシステム等によって実現されてもよい。

【0033】

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。

【0034】

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、受付部３１と、配信部３２と、特定部３３と、推定部３４と、学習部３５と、生成部３６と、提供部３７とを備える。記憶部４は、ユーザ情報４１と、モデル情報４２とを記憶する。

【0035】

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。

【0036】

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。

【0037】

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。

【0038】

ユーザ情報４１は、ユーザに関する情報である。

【0039】

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」、「行動情報」、「獲得特典」、「寄付情報」等の項目を含む。

【0040】

「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る。属性情報は、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。「行動情報」は、ユーザの行動の履歴の情報であり、検索行動や、購買行動、訪問行動等の各種行動の履歴を含む。

【0041】

モデル情報４２は、配信情報を入力とし、入力された配信情報の改善案を出力するモデルに関する情報である。

【0042】

図５は、モデル情報４２の一例を示す図である。図５に示すように、モデル情報４２は、「モデルＩＤ」、「モデル情報」等の項目を含む。

【0043】

「モデルＩＤ」は、モデルを識別する識別情報である。「モデル情報」は、モデルに関する情報であり、例えば、モデルの入力パラメータや、係数等を含む。モデルは、例えば、ユーザの属性毎に生成されてもよい。

【0044】

次に、情報処理装置１の制御部３の各機能（受付部３１、配信部３２、特定部３３、推定部３４、学習部３５、生成部３６および提供部３７）について説明する。

【0045】

受付部３１は、各種情報を受け付ける。例えば、受付部３１は、依頼主端末５０から配信情報の配信要求を受け付ける。配信要求は、配信情報を含む。配信情報は、例えば、広告コンテンツである。

【0046】

配信部３２は、受付部３１が受け付けた配信情報をユーザ端末１００へ配信する。例えば、配信部３２は、ユーザ端末１００から第１のサービスである対話サービスにおいて、配信情報の要求を受け付けた場合に、その応答として配信情報を配信する。なお、配信情報は、ユーザの行動を起点として配信されるものに限らず、プッシュ通知により発的に配信されてもよい。

【0047】

特定部３３は、第２のサービスにおいてユーザが配信情報に関連する関連ワードに基づいて行った関連行動を特定する。具体的には、特定部３３は、ログサーバ２００からユーザの行動ログを取得し、行動ログに基づいて関連行動を特定する。関連ワードは、例えば、配信情報に含まれるワードや、配信情報に含まれるワードから連想されるワード等である。例えば、特定部３３は、第２のサービスである検索サービスにおいて、検索クエリに関連ワードを入力して検索を行った場合に、関連行動を行ったと特定する。また、特定部３３は、第２のサービスであるショッピングサービスにおいて、関連ワードに関する商品を検索、閲覧、購買した場合に、これらの行動を関連行動として特定する。

【0048】

推定部３４は、特定部３３が特定した関連行動に基づいて、配信情報に対する興味を推定する。例えば、推定部３４は、配信情報を配信した時刻から（ユーザが閲覧した時刻から）所定期間以内に関連行動を行った場合に、配信情報に対して興味があると推定する。また、推定部３４は、配信情報を配信した時刻から（ユーザが閲覧した時刻から）関連行動を行うまでの期間が短い程、配信情報に対する興味の度合いが強いと推定する。推定部３４は、配信情報に対して興味があると推定した場合に、かかる配信情報のコンバージョン（ＣＶ）として計上する。また、推定部３４は、は、配信情報に対して興味があると推定した場合、当該ユーザを配信情報のリターゲティング対象としてもよい。

【0049】

学習部３５は、配信が完了した配信情報と、当該配信情報の推定部３４による興味推定結果とによりモデルを学習する。当該モデルは、第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報と、第２のサービスにおいてユーザが配信情報に関連して行った行動（関連行動）に基づいて推定した配信情報に対するユーザの興味とをデータセットとして学習される。また、当該モデルは、ＬＬＭ（Large Language Models）等の自然言語処理モデルであり、出力として、テキストや画像、音声等を出力可能である。

【0050】

生成部３６は、配信元から受け付けた配信情報をモデルへ入力し、モデルから出力される改善案に基づいた改善情報を生成する。生成部３６は、依頼主端末５０から新たに受け付けた配信情報をモデルへ入力し、当該配信情報の改善案をモデルから出力する（ステップＳ３）。例えば、生成部３６は、配信情報に含まれるワードの文言や、文字形式（フォントやサイズ、位置等）の改善案をテキスト形式で出力する。また、生成部３６は、配信情報に含まれる画像の表示態様（色、大きさ等）の改善案をテキスト形式で出力する。生成部３６は、モデルから出力された改善案に基づいて改善情報を生成する。改善情報は、例えば、改善案をテキスト形式により箇条書きした情報である。また、改善情報は、改善案を反映した配信情報であってもよい。

【0051】

提供部３７は、生成部３６によって生成された改善情報を依頼主端末５０へ提供する。これにより、依頼主は、ユーザが興味を持つ可能性が高い配信情報に改善を行うことができる。また、提供部３７は、改善情報に基づいて配信情報を改善してユーザ端末１００へ配信したり、改善した配信情報を依頼主端末５０へ提供したりしてもよい。

【0052】

次に、図６および図７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６は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する興味推定処理の処理手順を示すフローチャートである。図７は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する改善情報の生成処理の処理手順を示すフローチャートである。

【0053】

図６に示すように、制御部３は、まず、依頼主端末５０から受け付けた配信情報をユーザ端末１００へ配信する（ステップＳ１０１）。なお、制御部３は、改善情報に基づいて改善した配信情報を配信してもよい。

【0054】

つづいて、制御部３は、配信情報を配信した後の、ユーザの行動ログをログサーバ２００から取得する（ステップＳ１０２）。

【0055】

つづいて、制御部３は、取得した行動ログに基づいて、配信情報に関連する関連ワードに基づいて行った関連行動を特定する（ステップＳ１０３）。

【0056】

つづいて、制御部３は、特定した関連行動に基づいて、配信情報に対するユーザの興味を推定する（ステップＳ１０４）。

【0057】

つづいて、制御部３は、配信情報に対してユーザが興味ありと判定した場合に、配信情報に対するコンバージョンを計上し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。

【0058】

次に、図７に示すように、制御部３は、ユーザに配信した配信情報と、図６におけるステップ１０４における興味推定結果とに基づいてモデルを学習する（ステップＳ２０１）。かかるモデルは、配信情報を入力とし、配信情報の改善案を出力とするモデルである。

【0059】

つづいて、制御部３は、依頼主端末５０から新たに配信情報を受け付ける（ステップＳ２０２）。

【0060】

つづいて、制御部３は、受け付けた配信情報をモデルに入力し、モデルから配信情報の改善案を出力する（ステップＳ２０３）。

【0061】

つづいて、制御部３は、モデルから出力された改善案に基づいて改善情報を生成する（ステップＳ２０４）。

【0062】

つづいて、制御部３は、生成した改善情報を依頼主端末５０へ提供し（ステップＳ２０５）、処理を終了する。なお、制御部３は、改善情報に基づいて配信情報を改善してユーザへ配信してもよい。

【0063】

〔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。

【0064】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、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。

【0065】

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。

【0066】

〔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８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８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

【0067】

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一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。

【0068】

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、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。

【0069】

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、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。

【0070】

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

【0071】

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

【0072】

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置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。

【0073】

〔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、受付部３１と、特定部３３と、推定部３４とを備える。受付部３１は、第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報を受け付ける。特定部３３は、第２のサービスにおいてユーザが配信情報に関連する関連ワードに基づいて行った関連行動を特定する。推定部３４は、特定した関連行動に基づいて、配信情報に対するユーザの興味を推定する。このような構成により、ユーザの興味推定を高精度に行うことができる。

【0074】

また、実施形態に係る情報処理装置１は、学習部３５と、生成部３６とを備える。学習部３５は、第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報と、第２のサービスにおいてユーザが配信情報に関連して行った行動に基づいて推定した配信情報に対するユーザの興味とをデータセットとして学習したモデルであって、配信情報を入力とし、ユーザが興味を抱く配信情報への改善案を出力とするモデルを学習する。生成部３６は、配信元から受け付けた配信情報をモデルへ入力し、モデルから出力される改善案に基づいた改善情報を生成する。これにより、興味を持たれる可能性が高い配信情報の改善を提案することができる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置１によれば、ユーザに興味を持たれやすい配信情報を配信することができる。

【0075】

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。

【0076】

〔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。

【0077】

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。

【0078】

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。

【0079】

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】

【0080】

１ 情報処理装置
２ 通信部
３ 制御部
４ 記憶部
３１ 受付部
３２ 配信部
３３ 特定部
３４ 推定部
３５ 学習部
３６ 生成部
３７ 提供部
４１ ユーザ情報
４２ モデル情報
５０ 依頼主端末
１００ ユーザ端末
２００ ログサーバ
Ｓ 情報処理システム

【図1A】

【図1B】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【手続補正書】

【提出日】2024-09-20

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報を受け付ける受付部と、
第２のサービスにおいてユーザ起点で行われる関連行動であって、前記ユーザが前記配信情報に関連する関連ワードを入力した関連行動を特定する特定部と、
特定した前記関連行動に基づいて、前記配信情報に対する前記ユーザの興味を推定する推定部と
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記推定部は、
前記ユーザへ前記配信情報が配信されてから所定期間内に前記関連行動が行われた場合に、当該配信情報に対して興味があると推定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記推定部は、
前記ユーザへ前記配信情報が配信されてから前記関連行動が行われるまでの期間に応じて、当該配信情報に対する興味の度合いを推定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記推定部は、
前記ユーザへ前記配信情報が配信されてから前記関連行動が行われるまでの期間が短い程、当該配信情報に対する興味の度合いが強いと推定する
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記推定部は、
前記配信情報に対して興味があると推定した場合、当該配信情報のコンバージョンとして計上する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記第１のサービスは、チャットボットを通じた対話サービスであり、
前記第２のサービスは、前記ユーザが行った行動に対する結果として所定の情報を提供するサービスである
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記関連行動は、
前記第２のサービスにおける検索行動、または購買行動である
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記関連ワードは、
前記配信情報に含まれるワードである
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記関連ワードは、
前記配信情報に含まれるワードから連想されるワードである
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項10】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報を受け付ける受付工程と、
第２のサービスにおいてユーザ起点で行われる関連行動であって、前記ユーザが前記配信情報に関連する関連ワードを入力した関連行動を特定する特定工程と、
特定した前記関連行動に基づいて、前記配信情報に対する前記ユーザの興味を推定する推定工程と
を含む情報処理方法。

【請求項11】

第１のサービスにおいてユーザへ配信した配信情報を受け付ける受付手順と、
第２のサービスにおいてユーザ起点で行われる関連行動であって、前記ユーザが前記配信情報に関連する関連ワードを入力した関連行動を特定する特定手順と、
特定した前記関連行動に基づいて、前記配信情報に対する前記ユーザの興味を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。