特開 2025-97492 情報提供システム

(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】P2025097492

(43)【公開日】2025-07-01

(54)【発明の名称】情報提供システム

(51)【国際特許分類】

   G06F 40/279 20200101AFI20250624BHJP

   G06Q 50/00 20240101ALI20250624BHJP

【ＦＩ】

G06F40/279

G06Q50/00 300

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023213711

(22)【出願日】2023-12-19

(71)【出願人】

【識別番号】000000011

【氏名又は名称】株式会社アイシン

(74)【代理人】

【識別番号】110000992

【氏名又は名称】弁理士法人ネクスト

(72)【発明者】

【氏名】藤井 雄文

(57)【要約】

【課題】地点毎にその地点の投稿感情に関する情報をより具体的な感情の種類まで特定した態様でユーザに提供することを可能にした情報提供システムを提供する。
【解決手段】ネットワーク上に投稿された投稿文を、該投稿文に紐づけられた地点を特定する地点情報とともに取得し、取得された投稿文を分析することにより投稿文を投稿した投稿者の感情である投稿感情を予測するとともに、予測された投稿感情を分析元となる投稿文に紐づけられた地点毎に区分して集計し、地点毎に投稿感情を特定し、指定された地点における投稿感情を画面上に表示する一方、投稿感情の特定では投稿感情が複数種類に区分された基本感情のいずれに属するかに加えて、所定条件を満たした場合には異なる種類の基本感情の組み合わせにより生まれる応用感情のいずれに属するかについても特定し、投稿感情が属すると特定された基本感情及び応用感情を夫々表示するように構成する。
【選択図】図１３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ネットワーク上に投稿された投稿文を、該投稿文に紐づけられた地点を特定する地点情報とともに取得する投稿文情報取得手段と、
前記投稿文情報取得手段により取得された前記投稿文を分析することにより前記投稿文を投稿した投稿者の感情である投稿感情を予測する感情予測手段と、
前記感情予測手段により予測された前記投稿感情を分析元となる前記投稿文に紐づけられた地点毎に区分して集計し、地点毎に前記投稿感情を特定する地点感情特定手段と、
指定された地点における前記投稿感情を画面上に表示する投稿感情表示手段と、を有し、
前記地点感情特定手段は、前記投稿感情が複数種類に区分された基本感情のいずれに属するかに加えて、所定条件を満たした場合には異なる種類の前記基本感情の組み合わせにより生まれる応用感情のいずれに属するかについても特定し、
前記投稿感情表示手段は、前記投稿感情が属すると特定された前記基本感情及び前記応用感情を表示する情報提供システム。

【請求項2】

前記地点感情特定手段は、前記投稿感情の種類と感情の大きさを特定し、
所定エリアの地図画像を前記画面上に表示するとともに前記指定された地点は前記地図画像に含まれる地点であって、
前記投稿感情表示手段は、
前記地図画像に含まれる地点の位置に対してアイコンを表示し、
該地点における前記投稿感情の種類と感情の大きさを前記アイコンの外観によって示す請求項１に記載の情報提供システム。

【請求項3】

前記地点感情特定手段は、
地点毎にその地点を紐づけた投稿文を対象として行われた前記感情予測手段により予測された前記投稿感情を、複数種類に区分された基本感情毎に分類した上で集計した量である感情値を算出し、
最も感情値が高い基本感情と２番目に感情値が高い基本感情との感情値の差が第１閾値以上であれば、最も感情値の高い基本感情を、前記投稿感情が属する基本感情として特定した上で応用感情は特定せず、
最も感情値が高い基本感情と２番目に感情値が高い基本感情との感情値の差が第１閾値未満であれば、感情値が第２閾値以上の基本感情を、前記投稿感情が属する基本感情として特定した上で応用感情についても特定する請求項１又は請求項２に記載の情報提供システム。

【請求項4】

前記地点感情特定手段は、
最も感情値が高い基本感情と２番目に感情値が高い基本感情との感情値の差が第１閾値未満であれば、感情値が第２閾値以上の基本感情の組み合わせから生まれる応用感情を、前記投稿感情が属する応用感情として特定する請求項３に記載の情報提供システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ネットワーク上に投稿された投稿文に基づく情報提供を行う情報提供システムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、端末を介してコンピュータネットワーク上にユーザが投稿文を投稿するとともに、他のユーザから投稿された投稿文を閲覧することが可能なシステムが提供されている。例えば、ブログ、ＳＮＳ(Social Network Service)、Ｘ（登録商標）、チャット等（以下、ＳＮＳ等という）がある。また、これらの投稿文の中には、投稿者が訪れた施設等の地点に関する情報を投稿した投稿文も多数含まれている。

【0003】

ここで、上記ＳＮＳ等では実際に現地を訪れたユーザが体験或いは感じた最新の情報をいち早く取得できるメリットがあり、ＳＮＳ等で投稿された投稿文に基づいた情報提供を行う各種システムについて提案されている。例えば特開２０１９－２０７８４号公報にはＳＮＳ上に投稿された投稿文と投稿位置を特定する情報を収集し、同じ地点において投稿された投稿文を分析することによってその地点に対する投稿文を投稿した投稿者が全体としてポジティブ感情及びネガティブ感情のいずれが支配的であるかを判定し、その判定結果を地図画像において感情マークとして表示する技術について提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１９－２０７８４号公報（段落００７１－００７４、０１４６、図６）

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ここで、上記特許文献１ではＳＮＳ等で投稿された投稿文を地点毎に集めて分析することによって、その地点における投稿者の感情が全体としてポジティブ感情かネガティブ感情かを判定してユーザに情報提供しているが、一概にポジティブ感情、ネガティブ感情と言ってもその感情に具体性がなく、具体的にどのような感情であるかをユーザは把握できない問題があった。

【0006】

本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、ネットワーク上に投稿された投稿文を分析することによって、特に地点毎にその地点の投稿感情に関する情報をより具体的な感情の種類まで特定した態様でユーザに提供することを可能にした情報提供システ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】

前記目的を達成するため本発明に係る情報提供システムは、ネットワーク上に投稿された投稿文を、該投稿文に紐づけられた地点を特定する地点情報とともに取得する投稿文情報取得手段と、前記投稿文情報取得手段により取得された前記投稿文を分析することにより前記投稿文を投稿した投稿者の感情である投稿感情を予測する感情予測手段と、前記感情予測手段により予測された前記投稿感情を分析元となる前記投稿文に紐づけられた地点毎に区分して集計し、地点毎に前記投稿感情を特定する地点感情特定手段と、指定された地点における前記投稿感情を画面上に表示する投稿感情表示手段と、を有し、前記地点感情特定手段は、前記投稿感情が複数種類に区分された基本感情のいずれに属するかに加えて、所定条件を満たした場合には異なる種類の前記基本感情の組み合わせにより生まれる応用感情のいずれに属するかについても特定し、前記投稿感情表示手段は、前記投稿感情が属すると特定された前記基本感情及び前記応用感情を表示する。
尚、「基本感情」は、例えば喜び、嫌悪、怒り、恐れ、悲しみ、期待、驚き、信頼の８感情とするが、上記区分に限られることなく、例えば怒り、嫌悪、恐怖、幸福、悲しみ、驚きの６感情としても良い。

【発明の効果】

【0008】

前記構成を有する本発明に係る情報提供システムによれば、ネットワーク上に投稿された投稿文を分析することによって、特に地点毎にその地点の投稿感情に関する情報をより具体的な感情の種類まで特定した態様でユーザに提供することが可能となる。その結果、ユーザは地点に対する投稿文に基づくより正確な評価を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本実施形態に係る情報提供システムを示した概略構成図である。

【図2】本実施形態に係る情報提供サーバの制御系を模式的に示すブロック図である。

【図3】投稿文情報ＤＢに格納される投稿文情報の一例を示した図である。

【図4】配信情報ＤＢに格納される情報の一例を示した図である。

【図5】本実施形態に係る通信端末の制御系を模式的に示すブロック図である。

【図6】本実施形態に係る感情分析処理プログラムのフローチャートである。

【図7】投稿感情を分析する学習モデルについて示した図である。

【図8】感情分類の１型～３型の各例を示した図である。

【図9】基本感情の相関関係を示した図である。

【図10】基本感情の組み合わせと、その組み合わせから生まれる応用感情との対応関係を示した例である。

【図11】本実施形態に係る情報提供処理プログラムのフローチャートである。

【図12】投稿感情の出力態様の一例を示した図である。

【図13】投稿感情に加えてより詳細な情報を出力する際の出力態様の一例を示した図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本発明に係る情報提供システムについて具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係る情報提供システム１の概略構成について図１を用いて説明する。図１は本実施形態に係る情報提供システム１を示した概略構成図である。

【0011】

図１に示すように、本実施形態に係る情報提供システム１は、情報提供センタ２が備える情報提供サーバ３と、ユーザ４が所持する通信端末５と、を基本的に有する。また、情報提供サーバ３と通信端末５は通信ネットワーク網６を介して互いに電子データを送受信可能に構成されている。尚、通信端末５としては例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ、車載器であるナビゲーション装置等がある。

【0012】

ここで、情報提供サーバ３は、通信端末５（即ち通信端末５を所持するユーザ）に対して提供する情報を管理するサーバ装置である。情報提供サーバ３は、通信端末５に対して提供する対象となる全国各地の情報提供地点に関する情報を配信情報ＤＢ７に記憶する。尚、情報提供地点については特にジャンルや規模は限定されることなく、例えば飲食店や小売店などの商業施設、駅や病院などの公共施設、その他に宿泊施設、駐車場等が挙げられる。また、施設に限られることなく例えば観光スポット等であっても良い。また、後述のように配信情報ＤＢ７に記憶される情報提供地点に関する情報としては、情報提供地点の名称、住所、位置座標、電話番号、営業時間等に加えて、本実施形態では特にネットワーク上に投稿された投稿文を分析することにより特定された“投稿感情”に関する情報を含む。投稿感情に関する詳細については後述する。そして、情報提供サーバ３は通信ネットワーク網６を介してＤＢに記憶された情報提供地点に関する情報を通信端末５に対して提供（配信）する。

【0013】

また、通信端末５は、ユーザが所持し、通信機能やナビ機能等を備えた情報端末が用いられ、例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ、車載器であるナビゲーション装置等が該当する。特に通信端末５がスマートフォン等のアプリケーションを実行可能な端末である場合には、アプリケーションの一つとしてユーザにより指定されたエリアの地図画像を表示するとともに、表示された地図画像に含まれる上記情報提供地点の位置に対して投稿感情を示すアイコンを表示可能なアプリケーションプログラムがインストールされている。更に、上記アプリケーションプログラムでは、地図画像上に表示されたアイコンを選択することで、選択したアイコンに対応する情報提供地点に関するより詳細な情報を情報提供サーバ３から取得して案内可能となっている。尚、案内対象とする情報提供地点の選択は上記のような地図画像を用いての選択も可能であるし、検索条件を入力した検索結果からの選択も可能である。また、これらの情報提供地点に関する案内を行う機能は、目的地までの移動案内を行うナビ機能の一部としても良いし、ナビ機能とは異なるアプリケーションプログラムにより実行されても良い。

【0014】

また、通信ネットワーク網６は全国各地に配置された多数の基地局と、各基地局を管理及び制御する通信会社とを含み、基地局及び通信会社を有線（光ファイバー、ＩＳＤＮ等）又は無線で互いに接続することにより構成されている。ここで、基地局は通信端末５との通信をするトランシーバー（送受信機）とアンテナを有する。そして、基地局は通信会社の間で無線通信を行う一方、通信ネットワーク網６の末端となり、基地局の電波が届く範囲（セル）にある通信端末５の通信を情報提供サーバ３との間で中継する役割を持つ。

【0015】

一方で、上記情報提供システム１に含まれる情報提供サーバ３は、ネットワーク上に存在するソーシャルネットワーキングサービス（以下、ＳＮＳという）を提供するＳＮＳサーバ８から、ネットワーク上に投稿された投稿文を、該投稿文に紐づけられた地点を特定する地点情報及び投稿された時刻を特定する時刻情報（以上併せて投稿文情報という）とともに取得可能となっている。尚、投稿文情報の取得の方法は、ネットワークを介して取得しても良いし、フラッシュメモリ等の記憶媒体を介して取得しても良い。

【0016】

ここで、ＳＮＳサーバ８は、ネットワーク上でＳＮＳを構築するサーバ装置である。ＳＮＳは他者（個人のみでなく法人であっても良い）との繋がりを構築する為のコミュニティ型のサービスであり、サービス利用者はクライアントであるスマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ等からアクセスし、メッセージや画像などを投稿することによって、他のサービス使用者からその内容を閲覧可能とする。また、メッセージや画像を閲覧した他のサービス利用者は、投稿に対してコメントをすることが可能である他、内容を引用してリツイート（再投稿）したり、フォロー機能により投稿者をフォローしたり、投稿内容に共感した場合に肯定的なリアクション（例えば『いいね』、『Ｌｉｋｅ』）を行ったりすることが可能である。尚、本実施形態では特に利用するユーザの制限なく登録されたユーザであれば誰でも利用可能なオープン型のＳＮＳとする。また、ＳＮＳサーバ８は保存ＤＢ９を備えており、サービス利用者から投稿されたメッセージや画像データ、投稿が行われた日時、ハッシュタグ、投稿が行われた場所（施設名でも位置座標でも良い）、投稿毎に他のサービス利用者から肯定的なリアクションをされた回数やリツイートされた数、サービス利用者毎のフォロワー数等が保存ＤＢ９に保存される。

【0017】

そして、本実施形態では情報提供サーバ３は、保存ＤＢ９に保存される上記データの内、特に投稿文の内容（メッセージのみでも良いし、画像が添付されている場合には画像も含めても良い）と、その投稿文が投稿された日時と、その投稿文が投稿された場所の組み合わせについて、投稿文情報としてＳＮＳサーバ８から取得する。

【0018】

続いて、情報提供システム１における情報提供サーバ３の構成について図２を用いてより詳細に説明する。情報提供サーバ３は、図２に示すようにサーバ制御部１１と、サーバ制御部１１に接続された情報記録手段としての投稿文情報ＤＢ１３と、配信情報ＤＢ７と、地図情報ＤＢ１４と、サーバ側通信装置１５とを備える。

【0019】

サーバ制御部１１は、情報提供サーバ３の全体の制御を行う制御ユニット（ＭＣＵ、ＭＰＵ等）であり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラムのほか、後述の感情分析処理プログラム（図６）や情報提供処理プログラム（図１１）が記録されたＲＯＭ２３、ＲＯＭ２３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ２４等の内部記憶装置を備えている。尚、サーバ制御部１１は処理アルゴリズムとしての各種手段を有する。例えば、投稿文情報取得手段は、ネットワーク上に投稿された投稿文を、該投稿文に紐づけられた地点を特定する地点情報とともに取得する。感情予測手段は、投稿文情報取得手段により取得された投稿文を分析することにより投稿文を投稿した投稿者の感情である投稿感情を予測する。地点感情特定手段は、感情予測手段により予測された投稿感情を分析元となる投稿文に紐づけられた地点毎に区分して集計し、地点毎に投稿感情を特定する。

【0020】

また、投稿文情報ＤＢ１３は、ＳＮＳサーバ８から取得された投稿文情報が格納される記憶手段である。ここで、投稿文情報には、前述したようにネットワーク上に投稿された投稿文と、該投稿文に紐づけられた地点を特定する地点情報及び投稿された時刻を特定する時刻情報を含む。尚、“投稿文に紐づけられた地点”とは、本実施形態では投稿文を投稿した場所（投稿文を投稿した投稿者が位置する場所）とするが、例えば投稿文に地名が含まれている場合、ハッシュタグとして地名が紐づけられていた場合には、その地名を投稿文に紐づけられた地点としても良い。

【0021】

ここで、図３は投稿文情報ＤＢ１３に格納される投稿文情報の一例を示した図である。投稿文情報ＤＢ１３には、図３に示すように投稿文の内容（メッセージのテキストデータ）が、投稿文に紐づけられた地点を示す地点名称と、投稿された日時と紐づけて格納されている。尚、図３に示す例では投稿文に紐づけられた地点名称毎に区分されて格納されているが、どのように区分して格納するかについては適宜変更可能である。また、図３に示す例では投稿文の内容はテキスト情報のみとしているが、画像が添付されている場合には画像も含めても良い。また、投稿文に紐づけられた地点を示す情報として地点名称が記憶されているが、地点名称ではなく位置座標であっても良い。尚、ＳＮＳサーバ８がサービス利用者（投稿者）によりネットワーク上に投稿された投稿文を受信する際には、サービス利用者が投稿に用いた端末の位置座標（端末が備えるＧＰＳ等によって特定される）についても投稿文を投稿した場所として併せて取得される。従って、図３に示すように投稿文情報として投稿文を投稿した具体的な地点名称を記憶する場合には、地図情報を参照し、取得した位置座標からサービス利用者が位置すると予測される地点の地点名称を特定する必要があるが、その処理はＳＮＳサーバ８で行っても良いし、情報提供サーバ３で行っても良い。また、投稿された日時については時刻のみを記憶しても良いし、一方で曜日なども含めるようにしても良い。

【0022】

また、配信情報ＤＢ７は、前述したように全国各地の情報提供の対象となる情報提供地点に関する各種情報が記憶される記憶手段である。ここで、図４は配信情報ＤＢ７に格納される情報の一例を示した図である。

【0023】

図４に示すように配信情報ＤＢ７には、全国各地にある情報提供地点について、地点ＩＤ、地点名称、地点の位置座標、地点の詳細な情報、現在の混雑状況、投稿感情等が格納されている。但し、配信情報ＤＢ７には必ずしもこれらの全ての情報を格納する必要はない。尚、“投稿感情”については、具体的にはその地点に関する投稿文を投稿した投稿者（正確にはその地点で投稿文を投稿した投稿者）の感情が全体としてどの感情にあるかを特定したものであり、後述するように投稿文情報ＤＢ１３に格納された投稿文情報を分析することによりサーバ制御部１１により特定される。尚、人の感情としては様々なものがあるが、特に本実施形態では大きく８種類に区分された基本感情（一次感情）と、異なる種類の基本感情の組み合わせにより生まれる応用感情（二次感情）とで投稿感情を特定する。但し、応用感情については所定条件を満たした場合、即ち基本感情のみではユーザに投稿感情を伝えるのが難しい場合にのみ投稿感情をより明確とする為に特定され、それ以外、即ち基本感情のみでユーザに投稿感情を伝えることができる場合は基本感情のみで投稿感情は特定される。更に、配信情報ＤＢ７には図４に示すように８種類の基本感情毎の感情の大きさを比較した棒グラフや、時刻に対する感情の推移を示した折れ線グラフ等についても格納される。

【0024】

例えば、図４に示す配信情報ＤＢ７では位置座標（ｘ１，ｙ１）にある“××駅”について施設情報や現在の混雑状況、並びに投稿感情について記憶されている。同様にして他の情報提供地点に関する情報も格納されている。尚、図４に示す感情を示す棒グラフは、８種類の基本感情毎の感情の大きさ（感情値）を比較しており、その情報提供地点に投稿された投稿文の感情分析結果を集計したものである。例えば投稿文を分析した結果、その投稿文の投稿感情が喜び、嫌悪、怒り、恐れ、悲しみ、期待、驚き、信頼のいずれにあるかを判定してカウントする処理を、その情報提供地点に投稿された全ての投稿文に対して行った結果である。即ち棒グラフにおいて値の高い感情が、その情報提供地点において主となる強い投稿感情であることを示している。一方で、折れ線グラフは８種類の基本感情の内、特にその情報提供地点において感情値が高いと判定される基本感情を対象にして、時間軸を横軸、感情値を縦軸にした直交座標系で時刻に対する感情値の推移を折れ線グラフで示している。但し、投稿感情についてはこのような棒グラフや折れ線グラフで示す表現に限られることなく、円グラフや散布図で示しても良い。或いはグラフではなくテキストや表で示しても良い。

【0025】

また、地図情報ＤＢ１４は、地図情報が記憶される記憶手段である。地図情報は、道路網を始めとして経路探索、経路案内及び地図表示に必要な各種情報から構成されている。例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、各交差点に関する交差点データ、施設等の地点に関する地点データ、地図を表示するための地図表示データ、経路を探索するための探索データ、地点を検索するための検索データ等からなる。

【0026】

そして、サーバ制御部１１は、地図情報ＤＢ１４を用いて、通信端末５からの要求に応じて例えば通信端末５において地図画像を表示する為の地図表示データを送信したり、入力された検索条件に該当する地点を検索したり、経路探索要求を受信した場合には、上記地図情報ＤＢ１４に格納された地図情報を用いて出発地から目的地までの経路探索を行うことも可能である。

【0027】

但し、通信端末５が地図情報を有する場合には通信端末５は自らが有する地図情報を用いて上記の処理を行うことができるので、その場合には情報提供サーバ３において地図情報ＤＢ１４は必ずしも必要でない。

【0028】

一方、サーバ側通信装置１５は情報の送受信対象となる通信端末５と通信ネットワーク網６を介して通信を行う為の通信装置である。また、通信端末５以外にインターネット網や、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等から送信された渋滞情報、規制情報、交通事故情報等の各情報から成る交通情報の受信についても可能である。更に、交通情報以外に、外部のサーバと通信を行うことによって、全国各地域の天候情報、全国各地で開催されるイベントに関するイベント情報、各地のニュース、地点の混雑情報等についても受信可能とする。

【0029】

次に、ユーザが所有する通信端末５の概略構成について図５を用いて説明する。図５は本実施形態に係る通信端末５の制御系を模式的に示すブロック図である。尚、以下では特に通信端末５がスマートフォンである場合を例に挙げて説明する。

【0030】

図５に示すように通信端末５はデータバスＢＵＳに、ＣＰＵ３１と、通信端末５を所持するユーザに関するユーザ情報（ユーザＩＤ、氏名等）やアプリケーションプログラム等が記憶されたメモリ３２と、マイクロホン３３やスピーカ３４等のインターフェイスである入出力部３５と、液晶表示パネル等で構成されたディスプレイ３６と、タッチパネルやキーボード等から構成される入力操作部３７と、ＧＰＳ３８と、通信ネットワーク網６の基地局との間で信号の送受信を行う送受信回路部（ＲＦ）３９と、が接続されることにより構成されている。

【0031】

ここで、通信端末５に内蔵されるＣＰＵ３１は、メモリ３２に格納されている動作プログラムに従って種々の動作を実行する通信端末５の制御手段であり、メモリ３２とともに通信端末制御部４１を構成する。また、通信端末制御部４１の各種処理内容は必要に応じてディスプレイ３６に表示される。尚、通信端末制御部４１は、処理アルゴリズムとしての各種手段を構成する。例えば、投稿感情表示手段は、指定された地点について特定された投稿感情を画面上に表示する。

【0032】

また、通信端末５は、送受信回路部３９を介して通信を行うことにより、通話以外に、インターネット通信や、情報提供サーバ３からの充電施設に関する情報の受信、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標）センタやプローブセンタ等から送信された渋滞情報、規制情報、交通事故情報等の各情報から成る交通情報の受信についても可能である。

【0033】

また、メモリ３２は、通信端末５を所持するユーザに関するユーザ情報（ユーザＩＤ、氏名等）や地図情報の他、ユーザによるウェブの閲覧履歴、ＧＰＳ３８やその他のセンサに基づいて検出された位置情報の履歴であるユーザの移動履歴、スケジュール情報等が記憶された記憶媒体である。また、後述の情報提供処理プログラム（図１１）を含む各種アプリケーションプログラムについても記憶される。また、メモリ３２は、ハードディスク、メモリーカード等により構成しても良い。

【0034】

また、スピーカ３４は、通話の音声出力以外に、ナビ機能の実行時においては通信端末制御部４１からの指示に基づいて案内経路（ユーザの移動予定経路）に沿った走行を案内する音声ガイダンスを出力する。

【0035】

また、ディスプレイ３６は、筐体の一面に配設されており、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等が用いられる。そして、通信端末５にインストールされている各種アプリケーションを実行する為のトップ画面や、実行されたアプリケーションに係る画面（インターネット画面、メール画面、ナビ画面等）や、画像、動画等の各種情報が表示される。特に本実施形態ではユーザにより指定されたエリアの地図画像を表示するとともに、表示された地図画像に含まれる情報提供地点の位置に対して投稿感情を示すアイコンを表示する。更に、地図画像上に表示されたアイコンが選択されると、選択されたアイコンに対する情報提供地点に関するより詳細な情報について表示される。

【0036】

また、入力操作部３７は、ディスプレイ３６の前面に設けられたタッチパネルや筐体に配置されたハードボタン等によって構成されている。そして、通信端末制御部４１は、タッチパネルやハードボタンの押下等により出力される電気信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、入力操作部３７は、番号／文字入力キー、表示された内容を選択するためのカーソルを動かすカーソルキー、選択を確定する決定キー等の各種キー等により構成することもできる。

【0037】

また、ＧＰＳ３８は、人工衛星によって発生させられた電波を受信することにより、通信端末５（即ちユーザ）の現在位置及び現在時刻を検出可能とする。また、ＧＰＳ３８以外にも通信端末５の現在位置や方位を検出する為の他の装置（例えばジャイロセンサ等）を備える構成としても良い。

【0038】

また、送受信回路部３９は、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ等の通信規格により通信ネットワーク網６の基地局との間で信号の送受信を行う為の回路部である。

【0039】

続いて、前記構成を有する情報提供システム１において、情報提供サーバ３が実行する感情分析処理プログラムについて図６に基づき説明する。図６は本実施形態に係る感情分析処理プログラムのフローチャートである。ここで、感情分析処理プログラムは、前回実行されてから所定時間（例えば２４時間）経過後に実行され、投稿文情報ＤＢ１３に格納された投稿文情報を分析することにより、情報提供地点毎に“投稿感情”を特定するプログラムである。尚、以下の図６及び図１１にフローチャートで示されるプログラムは、情報提供サーバ３が備えているＲＡＭ２２やＲＯＭ２３等に記憶されており、ＣＰＵ２１により実行される。

【0040】

ここで、感情分析処理プログラムは全国にある情報提供地点を対象に処理を実行し、情報提供地点毎に“投稿感情”が特定されることとする。但し、必ずしも全国にある全ての情報提供地点に対して処理を実行する必要はなく、例えば特定のジャンルや所定規模以上の地点のみを対象として実行することも可能である。また、地点毎に感情分析処理プログラムを実行する間隔を変えるようにしても良い。

【0041】

先ず、ステップ（以下、Ｓと略記する）１においてＣＰＵ２１は、投稿文情報ＤＢ１３に今回の評価対象となる情報提供地点に紐づけられた投稿文情報があるか否かを判定する。尚、正確な感情分析を行う為に古い投稿文は分析対象から除外するのが望ましく、基本的には３か月以内或いは半年以内に投稿された投稿文情報があるか否かを判定する。また、少なくとも一以上の投稿文情報があるか否かを判定しても良いが、サンプル数が少ないと正確な分析が困難であるので、所定数（例えば３）以上の投稿文情報があるか否かを判定するようにしても良い。

【0042】

ここで、図３に示すように投稿文情報ＤＢ１３は、予め外部のＳＮＳサーバ８から取得された投稿文情報が格納されており、特に投稿文の内容（メッセージのテキストデータ）が、投稿文に紐づけられた地点（投稿文を投稿した場所）を示す地点名称と、投稿された日時と紐づけて格納されている。従って、前記Ｓ１では評価対象となる情報提供地点の地点名称に紐づけられた投稿文情報があるか否かを判定することとなる。

【0043】

そして、投稿文情報ＤＢ１３に今回の評価対象となる情報提供地点が紐づけられた投稿文情報があると判定された場合（Ｓ１：ＹＥＳ）には、Ｓ２へと移行する。それに対して、投稿文情報ＤＢ１３に今回の評価対象となる情報提供地点が紐づけられた投稿文情報がないと判定された場合（Ｓ１：ＮＯ）には、評価対象となる情報提供地点感情には分析する対象となる投稿文が投稿されていないので当該感情分析処理プログラムを終了する。

【0044】

Ｓ２においてＣＰＵ２１は、投稿文情報ＤＢ１３から今回の評価対象となる情報提供地が紐づけられた投稿文情報を抽出して取得する。尚、正確な感情分析を行う為に古い投稿文は分析対象から除外するのが望ましく、基本的には３か月以内或いは半年以内に投稿された投稿文情報を対象として取得する。

【0045】

そして、以下のＳ３、Ｓ４の処理については前記Ｓ２で取得した投稿文情報毎に行い、取得した全ての投稿文情報に対してＳ３、Ｓ４の処理を実行した後にＳ５へと移行する。

【0046】

先ず、Ｓ３においてＣＰＵ２１は、処理対象の投稿文情報について感情分析（センチメント分析）を行うことにより、特に投稿内容を示すテキストデータから投稿文を投稿した投稿者の感情である投稿感情を予測する。ここで、感情分析には機械学習、ルールベース、それらの組み合わせ等の各種手法が存在するが、特に本実施形態では深層学習等の機械学習を適用した感情分析を用いることとする。機械学習を適用した感情分析では、自然言語処理技術によって単語単体の分析ではなく、文章内に出現する単語の意味や、使用している言葉の文脈、表現方法などの要素を基にテキストデータから感情を分析することが可能となる。

【0047】

ここで、情報提供サーバ３が有するＲＯＭ２３やフラッシュメモリ２４等の記憶媒体には、上記感情分析に用いる学習済みの学習モデル４５が記録されている。学習モデル４５としては、例えばニューラルネットワークが用いられる。特に本実施形態の学習モデル４５は、図７に示すように投稿文のテキストデータを入力することで、そのテキストデータから投稿感情の“感情カテゴリ毎の感情の比率（感情比）”を推定して出力するように予め学習された学習モデルである。ここで、ニューラルネットワークを用いた学習モデル４５では、図７に示すように入力層に入力されたテキストデータについて入力層での処理を行った後の出力データである各ニューロンにウェイト（重み係数）を乗じたデータを次の中間層に対して入力する。そして、中間層においても同様に中間層での処理を行った後の出力データである各ニューロンにウェイト（重み係数）を乗じたデータを次の出力層に対して入力する。そして、出力層から最終的に感情比が出力される（Ｓ４）。尚、学習モデル４５の学習では、学習が進むことによって上記ウェイト（重み係数）がより適した値に適宜変更され、設定されることとなる。

【0048】

また、本実施形態では事前に教師データ等を用いて十分に学習が行われた学習モデル４５を情報提供サーバ３が有するとしているが、感情比の出力と並行して学習モデルの学習も行うようにしても良い。また、教師無しで学習することも可能である。更に、学習モデル４５は必ずしも１のニューラルネットワークのみからなる必要はなく、複数のニューラルネットワークを含むようにしても良い。

【0049】

また、上記学習モデル４５によって出力される感情比は、図７に示すように入力されたテキストデータごとに、喜び、嫌悪、怒り、恐れ、悲しみ、期待、驚き、信頼の８種類の基本感情毎に感情の比率を示したものである。各感情の比率を合計すると１となり、１に近い程、分析対象となったテキストデータにおいてその感情が強く表れていることを示す。例えばtext1に対する感情分析結果は『恐れ』と『期待』の２種類の感情が夫々強く表れた文章であることを示している。text2に対する感情分析結果は『期待』の感情のみが強く表れた文章であることを示している。text3に対する感情分析結果は突出した感情がなく感情があまり表れていない文章であることを示している。

【0050】

以下同様にして前記Ｓ２で取得した投稿文情報毎に機械学習を用いた感情分析を行い（Ｓ３）、取得した全ての投稿文情報に対して感情比を出力（Ｓ４）した後にＳ５へと移行する。

【0051】

Ｓ５においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ４で出力された感情比を集計して、基本感情となる８種類の感情毎に感情比の合計値である感情値を算出する。前記Ｓ５で算出される基本感情毎の感情値は、今回の評価対象となる情報提供地点を対象に投稿された全ての投稿文について、その投稿文の感情分析の結果を複数種類に区分された基本感情毎に分類して集計することで、どの基本感情の感情値が高いのかを示した結果となる。

【0052】

次に、Ｓ６においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ５において算出された感情値が示す傾向に基づいて、今回の評価対象となる情報提供地点の感情分類を判定する。ここで、本実施形態では感情分類として１型～３型を定義し、前記Ｓ６では今回の評価対象となる情報提供地点の感情分類が１型～３型のいずれに該当するかを判定する。

【0053】

図８に感情分類の１型～３型の各例を示す。
『１型』は１つの感情のみが突出する傾向を示す感情分類である。具体的な条件としては最も感情値が高い基本感情と２番目に感情値が高い基本感情との感情値の差が第１閾値以上とする。尚、第１閾値は例えば各感情の感情値を全て合計した合計値の４０％とする。
『２型』は複数の感情が突出する傾向を示す感情分類である。具体的な条件としては最も感情値が高い基本感情と２番目に感情値が高い基本感情との感情値の差が第１閾値未満であって、且つ感情値が第２閾値以上となる基本感情が少なくとも一以上あることとする。尚、第１閾値は例えば各感情の感情値を全て合計した合計値の４０％、第２閾値は例えば各感情の感情値を全て合計した合計値の２５％とする。
『３型』は突出した感情のない、全体的に感情が弱い傾向を示す感情分類である。具体的な条件としては感情値が第２閾値以上となる基本感情がないこととする。尚、第２閾値は例えば各感情の感情値を全て合計した合計値の２５％とする。

【0054】

その後、Ｓ７においてＣＰＵ２１は、今回の評価対象となる情報提供地点の感情分類が『１型』に該当するか否かを判定する。そして、今回の評価対象となる情報提供地点の感情分類が『１型』に該当すると判定された場合（Ｓ７：ＹＥＳ）には、Ｓ８へと移行する。それに対して、今回の評価対象となる情報提供地点の感情分類が『１型』に該当しないと判定された場合（Ｓ７：ＮＯ）には、Ｓ１０へと移行する。

【0055】

続いて、Ｓ８でＣＰＵ２１は、今回の評価対象となる情報提供地点について、前記Ｓ５で算出された基本感情毎の感情値を比較し、最も感情値の高い基本感情を今回の評価対象となる情報提供地点の投稿感情（が属する基本感情）として特定する。例えば、図８に示す『１型』の例では、“嫌悪”が投稿感情（が属する基本感情）として特定されることとなる。

【0056】

その後、Ｓ９においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ８で特定された基本感情を今回の評価対象となる情報提供地点についての“投稿感情”として配信情報ＤＢ７に格納する。更に、前記Ｓ５で算出された基本感情毎の感情値を示す棒グラフと、最も感情値の高い基本感情を対象として時刻に対する感情値の推移を示す折れ線グラフについても生成し、今回の評価対象となる情報提供地点についての“投稿感情”に関する情報として配信情報ＤＢ７に格納する。尚、時刻に対する感情値の推移を特定する為には、投稿された時刻（例えば１時間単位）で投稿文を区分し、区分毎にＳ３～Ｓ５の処理を行うことで時刻に対する感情値の推移を特定可能である。配信情報ＤＢ７には前述したように全国各地の情報提供の対象となる情報提供地点について“投稿感情”に関する情報を含む各種情報が記憶される（図４）。

【0057】

一方、Ｓ１０においてＣＰＵ２１は、今回の評価対象となる情報提供地点の感情分類が『２型』に該当するか否かを判定する。そして、今回の評価対象となる情報提供地点の感情分類が『２型』に該当すると判定された場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）には、Ｓ１１へと移行する。それに対して、今回の評価対象となる情報提供地点の感情分類が『２型』に該当しないと判定された場合、即ち『３型』に該当すると判定された場合（Ｓ１０：ＮＯ）には、Ｓ１４へと移行する。

【0058】

続いて、Ｓ１１でＣＰＵ２１は、今回の評価対象となる情報提供地点について、前記Ｓ５で算出された基本感情毎の感情値を比較し、感情値が第２閾値以上の基本感情を今回の評価対象となる情報提供地点の投稿感情（が属する基本感情）として特定する。尚、感情値が第２閾値以上の基本感情が複数あれば、該当する全てを今回の評価対象となる情報提供地点の投稿感情として特定する。但し、感情値が高い順に所定数（例えば上位２つ）までとしても良い。第２閾値は例えば各感情の感情値を全て合計した合計値の２５％とする。例えば、図８に示す『２型』の例では、“喜び”と“期待”が投稿感情（が属する基本感情）として特定されることとなる。

【0059】

次に、Ｓ１２においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１１で特定された基本感情の組み合わせから応用感情（二次感情）を特定できるか否かを判定する。ここで、応用感情は基本感情の組み合わせにより生まれる感情であり、基本感情よりもより詳細な（具体的な）感情となる。尚、本実施形態では応用感情を特定するのは今回の評価対象となる情報提供地点の感情分類が『２型』に該当する場合のみであり、『１型』や『３型』では基本的に特定しない。

【0060】

ここで、図９はランダムに抽出した多数の投稿文のテキストデータに対して機械学習による感情分析を行うことで各テキストデータに含まれる基本感情を算出し、その算出結果から導出される８種類の基本感情の相関関係を示した図である。即ち、図９において相関関係の高い基本感情は同じテキストデータにおいて同時に感情比が高くなる傾向にある（感情の傾向が似ており、同時に表れやすい感情である）ことを示し、相関関係の低い基本感情は同じテキストデータにおいて同時に感情比が高くなり難い傾向にある（感情の傾向が異なり、同時に表れにくい感情である）ことを示す。

【0061】

そして、一定以上の相関関係のある基本感情の組み合わせについて、その組み合わせに対して生まれる感情を応用感情として定義する。図１０は基本感情の組み合わせと、その組み合わせから生まれる応用感情との対応関係を示した例である。尚、図１０に示す例はあくまで一例であり、基本感情の組み合わせや応用感情の種類は図１０に示す例に限られない。また、組み合わせる基本感情の数は３以上であっても良い。

【0062】

そして、例えば前記Ｓ１１で特定された基本感情の組み合わせの中に図１０の組み合わせが存在すれば、応用感情を特定できると判定し（Ｓ１２：ＹＥＳ）、前記Ｓ１１で特定された基本感情の組み合わせに対応する応用感情について情報提供地点の投稿感情（が属する応用感情）として追加特定する（Ｓ１３）。一方で、前記Ｓ１１で特定された基本感情の組み合わせの中に図１０の組み合わせが存在しなければ、応用感情を特定できないと判定する（Ｓ１２：ＮＯ）。但し、応用感情を特定するのは組み合わせ対象となる基本感情の感情値の合計が閾値以上（例えば各感情の感情値を全て合計した合計値の６５％以上）となる条件をみたす場合のみに限定しても良い。また、前記Ｓ１１で特定された基本感情の数が３以上ある場合には複数の応用感情が特定される場合もある。一方で前記Ｓ１１で特定された基本感情の数が１のみである場合には基本的に応用感情が特定される場合はない。

【0063】

但し、応用感情の特定方法については上記方法に限られることなく、例えば８種の基本感情と２４種の応用感情との間で相関関係を予め定義しておき、前記Ｓ１１で特定された基本感情に対して相関関係の最も高い応用感情を特定するようにしても良い。

【0064】

その後、Ｓ９においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１１で特定された基本感情とＳ１３で特定された応用感情（応用感情については特定された場合のみ）を今回の評価対象となる情報提供地点についての“投稿感情”として配信情報ＤＢ７に格納する。更に、前記Ｓ５で算出された基本感情毎の感情値を示す棒グラフと、前記Ｓ１１で特定された感情値が第２閾値上の基本感情を対象として時刻に対する感情値の推移を示す折れ線グラフについても生成し、今回の評価対象となる情報提供地点についての“投稿感情”に関する情報として配信情報ＤＢ７に格納する。配信情報ＤＢ７には前述したように全国各地の情報提供の対象となる情報提供地点について“投稿感情”に関する情報を含む各種情報が記憶される（図４）。

【0065】

一方で、今回の評価対象となる情報提供地点の感情分類が『３型』であると判定された場合に実行されるＳ１４においてＣＰＵ２１は、今回の評価対象となる情報提供地点について突出した感情がない、即ち投稿文全体として特に強い感情が見られず感情に偏りもなく、感情を特定できないことから“無感情（感情無し）”を今回の評価対象となる情報提供地点の投稿感情（が属する基本感情）として特定する。

【0066】

その後、Ｓ９においてＣＰＵ２１は、“無感情”を今回の評価対象となる情報提供地点についての“投稿感情”として配信情報ＤＢ７に格納する。

【0067】

続いて、情報提供システム１において、情報提供サーバ３及び通信端末５が実行する情報提供処理プログラムについて図１１に基づき説明する。図１１は本実施形態に係る情報提供処理プログラムのフローチャートである。ここで、情報提供処理プログラムは、通信端末５において情報提供地点の情報を得るための所定のアプリケーションプログラムが起動された後に実行され、情報提供地点に関する情報をユーザへと提供するプログラムである。尚、以下の図１１にフローチャートで示されるプログラムは、情報提供サーバ３や通信端末５が備えているＲＡＭやＲＯＭに記憶されており、ＣＰＵ２１或いはＣＰＵ３１により実行される。

【0068】

先ず、図１１に基づいて通信端末５のＣＰＵ３１が実行する情報提供処理プログラムについて説明する。Ｓ２１においてＣＰＵ３１は、情報提供地点の情報を得るための所定のアプリケーションプログラム（以下、情報提供アプリという）を起動する。尚、情報提供アプリはナビゲーションアプリであっても良いし、ナビゲーションアプリとは異なる専用のアプリケーションプログラムであっても良い。情報提供アプリは予めウェブサーバ等からダウンロードされて通信端末５にインストールされていることを前提とする。

【0069】

ここで、通信端末５において情報提供アプリが起動されると、先ずディスプレイ３６には現在位置周辺の地図画像が表示される（Ｓ２２）。尚、地図画像５１を表示する為の地図表示データについては情報提供サーバ３から取得する。ディスプレイ３６に表示された地図画像５１はユーザの操作に基づいて自由に縮尺を変更したり、表示対象となるエリアを変更可能となっている。

【0070】

次に、Ｓ２３においてＣＰＵ３１は、現時点でディスプレイ３６に表示対象となっている地図画像に含まれる情報提供地点に関する情報を要求する要求信号を情報提供サーバ３に対して送信する。尚、要求信号には送信元の通信端末５を識別する端末ＩＤと、現時点でディスプレイ３６に表示対象となっている地図画像に含まれる情報提供地点を識別する地点ＩＤ（地点ＩＤの代わりに地点名称や位置座標でも良い）を含む。

【0071】

その後、Ｓ２４においてＣＰＵ３１は、前記Ｓ２３で送信した要求信号に応じて情報提供サーバ３から送信された情報を受信する。尚、前記Ｓ２４で受信する情報は、現時点でディスプレイ３６に表示対象となっている地図画像に含まれる情報提供地点に関する情報、特に前述した感情分析処理プログラム（図６）によって特定された“投稿感情”の種類と感情の大きさ（感情値）についての情報である。

【0072】

続いて、Ｓ２５においてＣＰＵ３１は、ディスプレイ３６に表示されている現在位置周辺の地図画像において情報提供地点が存在する位置に、その位置に情報提供地点が存在することを示すアイコンが表示される。また、アイコンはその情報提供地点の投稿感情の種類と感情の大きさについても示す。

【0073】

ここで、図１２は前記Ｓ２５で表示されるアイコンの一例を示した図である。図１２に示すようにディスプレイ３６には地図画像５１が表示され、更に地図画像５１において情報提供地点が存在する位置にアイコン５２が表示される。アイコン５２の外観は顔を模しており、その表情が３種類あって表情の違いによってその情報提供地点の投稿感情の種類を示している。尚、本実施形態では前述した感情分析処理プログラム（図６）において“投稿感情”が８種類の基本感情と２４種類の応用感情で夫々特定されるが、アイコン５２では具体的な感情の種類までは区分せずにポジティブ感情（正の感情）とネガティブ感情（負の感情）の２種類を判断要素として、投稿者の感情がポジティブ感情とネガティブ感情のどちら寄りにあるか、或いはどちらでもないニュートラル（中立）にあるかについて示すこととする。但し、アイコン５２の種類を増やして具体的な感情の種類まで報知するようにしても良い。

【0074】

一例として、投稿感情として特定された基本感情に『喜び』、『信頼』のいずれかを含むのであればポジティブ、投稿感情として特定された基本感情に『嫌悪』、『怒り』、『恐れ』、『悲しみ』のいずれかを含むのであればネガティブ、投稿感情として特定された基本感情に『期待』、『驚き』のいずれかを含むか或いは『無感情』のであればニュートラルとする。尚、複数の感情カテゴリに該当する場合（例えばポジティブとニュートラル）には、最も感情値の高い基本感情に対応する感情カテゴリを選択することとする。尚、基本感情毎の感情値は棒グラフ（図４）として情報提供サーバ３から取得可能である。

【0075】

尚、アイコン５２の外観は『ポジティブ』であればにこやかな表情であり、『ネガティブ』であれば怒りの表示となり、『ニュートラル』は無表情となる。従って、ユーザはアイコン５２を視認すれば視覚的にその情報提供地点の投稿感情を容易に把握可能となる。また、アイコン５２は投稿感情の大きさに応じて表示サイズが変化し、投稿感情の大きさが大きい程、より大きいサイズで表示される。具体的には投稿感情として特定された（投稿感情が属する）基本感情の感情値によって感情の大きさを特定し、例えば投稿感情として特定された基本感情の感情値の合計が第１値以上であればサイズ大とし、基本感情の感情値の合計が第１値未満で第２値以上であればサイズ中とし、基本感情の感情値の合計が第２値未満であればサイズ小とする。尚、アイコン５２の表示サイズを変更する以外に表示色を変更することも可能である。尚、投稿感情が特定できなかった情報提供地点については、アイコン５２を表示しないこととしても良いし、『ニュートラル』のアイコン５２を表示することとしても良い。

【0076】

また、地図画像５１上に表示されたアイコン５２についてはユーザによる選択対象となっており、Ｓ２６においてＣＰＵ３１は、入力操作部３７からの信号に基づいて、ユーザが地図画像５１上に表示されたいずれかのアイコン５２を選択する操作を受け付けたか否かを判定する。

【0077】

そして、ユーザが地図画像５１上に表示されたいずれかのアイコン５２を選択する操作を受け付けたかと判定された場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）には、Ｓ２７へと移行する。それに対して、ユーザが地図画像５１上に表示されたいずれかのアイコン５２を選択する操作を受け付けていないと判定された場合（Ｓ２６：ＮＯ）には、当該情報提供処理プログラムを終了する。

【0078】

続いて、Ｓ２７においてＣＰＵ３１は、ユーザによって選択されたアイコン５２に対応する情報提供地点に関するより詳細な情報を要求する要求信号を情報提供サーバ３に対して送信する。尚、要求信号には送信元の通信端末５を識別する端末ＩＤと、ユーザによって選択されたアイコン５２に対応する情報提供地点を識別する地点ＩＤ（地点ＩＤの代わりに地点名称や位置座標でも良い）を含む。

【0079】

その後、Ｓ２８においてＣＰＵ３１は、前記Ｓ２７で送信した要求信号に応じて情報提供サーバ３から送信された情報を受信する。尚、前記Ｓ２８で受信する情報は、ユーザによって選択されたアイコン５２に対応する情報提供地点に関するより詳細な情報である。

【0080】

次に、Ｓ２９においてＣＰＵ３１は、前記Ｓ２８で受信した情報に基づいて、ユーザによって選択されたアイコン５２に対応する情報提供地点に関するより詳細な情報をディスプレイ３６に表示する。尚、表示対象となる情報には特に前述した感情分析処理プログラム（図６）によって“投稿感情”として特定された基本感情と応用感情の種類に加えて、前記Ｓ５で算出された基本感情毎の感情値を示す棒グラフと、基本感情を対象として時刻に対する感情値の推移を示す折れ線グラフについても含む。

【0081】

ここで、図１３に前記Ｓ２９においてディスプレイ３６に表示される情報提供画面５３の一例を示す。図１３に示す例では情報提供画面５３には、例えば情報提供地点の名称と、外観写真と、営業時間や連絡先などの地点の詳細に関する情報と、“投稿感情”として特定された基本感情と応用感情の各種類に加えて、前記Ｓ５で算出された基本感情毎の感情値を示す棒グラフと、基本感情を対象として時刻に対する感情値の推移を示す折れ線グラフとが表示される。

【0082】

具体的には“投稿感情”については前述した感情分析処理プログラム（図６）において８種類の基本感情と２４種類の応用感情の内から特定された感情の種類が表示される。但し、応用感情については必ずしも表示されるわけではなく、前記Ｓ１３において応用感情が特定された場合に限られる。また、“無感情（感情無し）”が特定された場合（Ｓ１４）についてはその旨が表示される。
また、棒グラフについては８種類の基本感情毎の感情の大きさ（感情値）を比較して示すものである。ユーザは棒グラフを参照することにより、“投稿感情”として特定された基本感情に加えて、それ以外の基本感情をどの程度含むかについても把握でき、より詳細な感情の傾向について把握できる。
一方で、折れ線グラフは８種類の基本感情の内、特にその情報提供地点において“投稿感情”として特定された基本感情を対象にして、時間軸を横軸、感情値を縦軸にした直交座標系で時刻に対する感情値の推移を折れ線グラフで示している。“投稿感情”として基本感情が複数特定されている場合には、複数の基本感情毎に感情値の推移を表示する。ユーザは折れ線グラフを参照することにより、特に時刻に対する感情の推移を把握でき、訪問するのに適した時刻についても把握できる。尚、時刻ではなく日付や曜日に対する感情値の推移を表示するようにしても良い。

【0083】

尚、図１３に示す情報提供画面５３はあくまで一例であり、“投稿感情”として特定された基本感情と応用感情がユーザに把握可能に表示されるのであればどのような表示態様であっても良い。また、棒グラフや折れ線グラフの表示は必須ではなく表示対象から除いても良い。そして、図１３に示す情報提供画面５３をユーザが視認することによって、ユーザは指定した地点に対する投稿文に基づく正確な評価を得ることができる。

【0084】

次に、情報提供サーバ３のＣＰＵ２１が実行する情報提供処理プログラムについて説明する。尚、以下のＳ３１～Ｓ３６の各処理は、通信端末５からの対応する情報を受信したタイミングで開始される。従って、各ステップの実施順序は必ずしもステップ番号の小さい順に実施されるとは限らない。

【0085】

先ず、Ｓ３１においてＣＰＵ２１は、通信端末５から送信される情報の要求信号を受信する。尚、要求信号には、送信元の通信端末５を識別する端末ＩＤと、ユーザによって選択されたアイコン５２に対応する情報提供地点を識別する地点ＩＤ（地点ＩＤの代わりに地点名称や位置座標でも良い）を含む。

【0086】

その後、Ｓ３２においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ３１で受信した要求信号に基づいて、配信情報ＤＢ７から要求のあった情報提供地点に関する情報を抽出する。尚、配信情報ＤＢ７には前述したように全国各地の情報提供の対象となる情報提供地点について“投稿感情”に関する情報を含む各種情報が記憶されている（図４）が、前記Ｓ３２では特に“投稿感情”の種類と感情の大きさ（感情値）のみを抽出する。

【0087】

続いて、Ｓ３３においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ３１で受信した要求信号の送信元の通信端末５に対して、前記Ｓ３２で抽出した情報提供地点に関する情報として“投稿感情”の種類と感情の大きさ（感情値）を送信する。その後、情報を受信した通信端末５では前述したように情報提供地点の投稿感情が地図画像５１上にアイコン５２で表示される（図１２）。

【0088】

次に、Ｓ３４においてＣＰＵ２１は、通信端末５から送信される詳細情報の要求信号を受信する。尚、要求信号には、送信元の通信端末５を識別する端末ＩＤと、ユーザによって選択されたアイコン５２に対応する情報提供地点を識別する地点ＩＤ（地点ＩＤの代わりに地点名称や位置座標でも良い）を含む。

【0089】

その後、Ｓ３５においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ３４で受信した要求信号に基づいて、配信情報ＤＢ７から要求のあった情報提供地点に関する情報を抽出する。尚、配信情報ＤＢ７には前述したように全国各地の情報提供の対象となる情報提供地点について“投稿感情”として特定された基本感情と応用感情の種類に加えて、前記Ｓ５で算出された基本感情毎の感情値を示す棒グラフと、基本感情を対象として時刻に対する感情値の推移を示す折れ線グラフに関する情報を含む各種情報が記憶されている（図４）が、前記Ｓ３５では基本的にそれら全ての情報を抽出する。

【0090】

続いて、Ｓ３６においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ３４で受信した要求信号の送信元の通信端末５に対して、前記Ｓ３５で抽出した情報提供地点に関する詳細情報を送信する。その後、情報を受信した通信端末５では前述したように情報提供地点に関する情報が出力される（図１３）。

【0091】

以上詳細に説明した通り、本実施形態に係る情報提供システム１、情報提供サーバ３及び通信端末５では、ネットワーク上に投稿された投稿文を、該投稿文に紐づけられた地点を特定する地点情報とともに取得し（Ｓ２）、取得された投稿文を分析することにより投稿文を投稿した投稿者の感情である投稿感情を予測する（Ｓ３）とともに、予測された投稿感情を分析元となる投稿文に紐づけられた地点毎に区分して集計し、地点毎に投稿感情を特定し（Ｓ８、Ｓ１１、Ｓ１３、Ｓ１４）、指定された地点における投稿感情を画面上に表示する（Ｓ２５、Ｓ２９）一方、投稿感情の特定では投稿感情が複数種類に区分された基本感情のいずれに属するかに加えて、所定条件を満たした場合には異なる種類の基本感情の組み合わせにより生まれる応用感情のいずれに属するかについても特定し、投稿感情が属すると特定された基本感情及び応用感情を夫々表示するので、特に地点毎にその地点の投稿感情に関する情報をより具体的な感情の種類まで特定した態様でユーザに提供することが可能となる。その結果、ユーザは地点に対する投稿文に基づくより正確な評価を得ることができる。
また、地点毎の投稿感情の種類と感情の大きさを特定する（Ｓ５、Ｓ８、Ｓ１１、Ｓ１３、Ｓ１４）一方で、所定エリアの地図画像を画面上に表示するとともに地図画像に含まれる地点の位置に対してアイコン５２を表示し、該地点における投稿感情の種類と感情の大きさをアイコン５２の外観によって示す（Ｓ２５）ので、地図画像を視認したユーザは地図画像に含まれる各地点における投稿感情の種類と感情の大きさをアイコンによって視覚的に容易に把握可能となる。
また、地点毎にその地点を紐づけた投稿文を対象として行われた感情分析（Ｓ３）により予測された投稿感情を、複数種類に区分された基本感情毎に分類した上で集計した量である感情値を算出し（Ｓ５）、最も感情値が高い基本感情と２番目に感情値が高い基本感情との感情値の差が第１閾値以上であれば、最も感情値の高い基本感情を、投稿感情が属する基本感情として特定した上で応用感情は特定せず（Ｓ８）、最も感情値が高い基本感情と２番目に感情値が高い基本感情との感情値の差が第１閾値未満であれば、感情値が第２閾値以上の基本感情を、投稿感情が属する基本感情として特定した上で応用感情についても特定する（Ｓ１１、Ｓ１３）ので、投稿感情として複数種類の基本感情を含む場合、即ち基本感情のみからではどのような投稿感情かをはっきり認識するのが難しい場合には、より詳細な応用感情についても特定し提供することで、投稿感情をユーザはより正確に把握可能となる。
また、最も感情値が高い基本感情と２番目に感情値が高い基本感情との感情値の差が第１閾値未満であれば、感情値が第２閾値以上の基本感情の組み合わせから生まれる応用感情を、投稿感情が属する応用感情として特定する（Ｓ１３）ので、投稿感情として複数種類の基本感情を含むケースについては、その中でも比較的感情の大きい基本感情の組み合わせから生まれる応用感情について特定し提供することにより、投稿感情に含まれる応用感情を正確に特定することが可能となる。

【0092】

尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば本実施形態では、情報提供地点の投稿感情として８種類の基本感情と２４種類の応用感情のいずれに属するかを特定しているが、基本感情は上記８種類の感情に限定されることなく、応用感情についても上記２４種類の感情に限定されない。

【0093】

また、本実施形態では応用感情を特定するのは情報提供地点の感情分類が『２型』に該当する場合のみであり、『１型』や『３型』では基本的に特定しないこととしているが、『１型』や『３型』に該当する場合であっても応用感情は特定するようにしても良い。例えば『１型』では最も感情値の高い基本感情と相関関係の高い応用感情から選択して特定することが可能である。

【0094】

また、本実施形態では、通信端末５をスマートフォンに適用した例について説明したが、情報提供地点に関する情報を出力する機能を有していれば他の種類の通信端末に対して適用することも可能である。例えば携帯電話機、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ、車載器であるナビゲーション装置等に適用することが可能である。また、ナビゲーション装置以外に適用する場合には、ユーザが車で移動する以外の状況、例えば徒歩で移動する状況においても実施可能である。

【0095】

また、本実施形態では、感情分析処理プログラム（図６）について情報提供サーバ３が行う構成としているが、処理の一部を通信端末５が実行しても良い。

【符号の説明】

【0096】

１…情報提供システム（投稿感情予測システム）、２…情報提供センタ、３…情報提供サーバ、４…ユーザ、５…通信端末、６…通信ネットワーク網、７…配信情報ＤＢ、８…ＳＮＳサーバ、９…保存ＤＢ、１１…サーバ制御部、１３…投稿文情報ＤＢ、３６…ディスプレイ、４１…通信端末制御部、５１…地図画像、５２…アイコン、５３…情報提供画面

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】