特許 7481773 情報出力装置、情報出力プログラム、情報出力方法、及び情報出力システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-05-01

(45)【発行日】2024-05-13

(54)【発明の名称】情報出力装置、情報出力プログラム、情報出力方法、及び情報出力システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/00 20240101AFI20240502BHJP

   G06F 40/56 20200101ALI20240502BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/00 300

G06F40/56

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2023193800

(22)【出願日】2023-11-14

【審査請求日】2024-01-31

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】521473181

【氏名又は名称】株式会社ＢＲＩＤＧＥＢＯＯＫＳ

(74)【代理人】

【識別番号】100194467

【弁理士】

【氏名又は名称】杉浦 健文

(72)【発明者】

【氏名】橋本 和磨

【審査官】松田 岳士

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１５－２２０６１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第７２１２３３６（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】中国特許出願公開第１１６４３１８０３（ＣＮ，Ａ）

【文献】シャノン村野，［検証］SNS投稿につかえるChatGPTのプロンプトとは？ ｜ シャノンのブログ，[online]，株式会社シャノン，2023年11月02日，[令和６年２月９日検索] 、インターネット：＜ＵＲＬ：https://www.shanon.co.jp/blog/entry/sns_chatgpt/＞

【文献】ChatGPTのプロンプト自動作成ツール「ChaChatGPT」｜ソースネクスト，[online]，ソースネクスト株式会社，2023年11月07日，[令和６年２月８日検索]、インターネット：＜ＵＲＬ：https://web.archive.org/web/20231107003036/https://www.sourcenext.com/product/1000002030/＞

【文献】田村 優幸，トピックに基づくテキスト生成によるマイクロブログにおけるなりすまし投稿の生成，第１２回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム （第１８回日本データベース学会年次大会） ［ｏｎｌｉｎｅ］ ，2020年05月14日

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０６Ｆ ４０／５６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザがＳＮＳに投稿する内容を出力する情報出力装置であって、
前記ユーザの競合ユーザがネットワーク上に投稿した情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得した情報と類似する内容の情報を、機械学習モデルを用いてＳＮＳに投稿する情報を生成可能な情報生成装置に生成させる情報生成指令部と、
前記情報生成指令部による指令に応じて生成された情報を出力する出力部とを備え、
前記情報取得部は、前記競合ユーザが投稿した情報のうち、評価数が多い投稿を取得する、情報出力装置。

【請求項2】

前記評価数は、他のユーザがネットワーク上に投稿した前記情報のエンゲージメント率、好評価数、及びコメント数の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の情報出力装置。

【請求項3】

他のユーザがネットワーク上に投稿した前記情報は、ＳＮＳに投稿された情報であり、
前記評価数は、他のユーザがネットワーク上に投稿した前記情報のＳＮＳ情報の使用回数を含む、請求項１に記載の情報出力装置。

【請求項4】

前記情報生成指令部による指令に応じて生成された情報に、一定回数以上使用されているＳＮＳ情報を付与する付与部を備える、請求項３に記載の情報出力装置。

【請求項5】

前記出力部は、前記情報生成指令部による指令に応じて生成された情報を、編集可能な形式で出力する、請求項１に記載の情報出力装置。

【請求項6】

前記情報生成指令部は、テキスト情報に基づいてコンピュータ生成テキストを含む情報を出力するようにトレーニングされた機械学習モデルに、情報を生成させる、請求項１に記載の情報出力装置。

【請求項7】

前記情報生成指令部は、コンピュータ生成画像、コンピュータ生成動画、又はコンピュータ生成音の少なくともいずれかを含む情報を出力するようにトレーニングされた機械学習モデルに、情報を生成させる、請求項１に記載の情報出力装置。

【請求項8】

ユーザがＳＮＳに投稿する内容を出力する情報出力装置を作動させるためのプログラムであって、
前記情報出力装置に、
競合ユーザがネットワーク上に投稿した情報のうち評価数が多い投稿を取得させ、
取得した前記情報と類似する内容の情報を生成させる指令を、機械学習モデルを用いてＳＮＳに投稿する情報を生成可能な情報生成装置に出力させ、
前記情報出力装置による指令に応じて生成された情報を出力させる、情報出力プログ
ラム。

【請求項9】

プロセッサを備える情報出力装置により実行され、ユーザがＳＮＳに投稿する内容を出力する情報出力方法であって、
競合ユーザがネットワーク上に投稿した情報のうち評価数が多い投稿を取得するステップと、
取得した前記情報と類似する内容の情報を生成させる指令を、機械学習モデルを用いてＳＮＳに投稿する情報を生成可能な情報生成装置に出力するステップと、
前記情報出力装置による指令に応じて生成された情報を出力するステップとを備える
、情報出力方法。

【請求項10】

ユーザがＳＮＳに投稿する内容を出力する情報出力システムであって、
競合ユーザがネットワーク上に投稿した情報のうち評価数が多い投稿を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得した情報と類似する内容の情報を生成させる情報生成指令部と、
前記情報生成指令部からの指令に応じて、機械学習モデルを用いてＳＮＳに投稿する情報を生成する情報生成部と、
前記情報生成部で生成された情報を出力する出力部とを備える、情報出力システム。

【請求項11】

ユーザがＳＮＳに投稿する内容を出力する情報出力装置であって、
競合ユーザがネットワーク上に投稿した情報のうち評価数が多い投稿を取得させ、当該取得した情報と類似する内容の情報を、機械学習モデルを用いてＳＮＳに投稿する情報を生成可能な情報生成装置に生成させる情報生成指令部と、
前記情報生成指令部による指令に応じて生成された情報を出力する出力部とを備える、
情報出力装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報出力装置、情報出力プログラム、情報出力方法、及び情報出力システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ＳＮＳ（Social Network Service）及び／又は口コミサイトを含む情報投稿サイトを管理する方法が知られている（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２３－０５６５７９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、近年、例えば飲食店等のサービス業においては情報投稿サイトを用いて集客力を高める努力がなされている。特に多くのサービス提供者は、複数の情報投稿サイトを活用し様々な顧客層に向けて情報発信を行っている。

【0005】

本開示は、サービス提供者に対して、集客力を更に高められる情報投稿サイトの活用技術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】

本開示の一態様によれば、他のユーザがネットワーク上に投稿した情報を取得する情報取得部と、情報取得部が取得した情報と類似する内容の情報を生成させる情報生成指令部と、情報生成指令部による指令に応じて生成された情報を出力する出力部とを備える。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】実施形態による情報出力装置が適用される情報出力システムの概要を示す。

【図2】同情報出力装置のブロック図を示す。

【図3】同情報出力システムの一連の動作を示すフロー図である。

【図4】入力画面の一例を示す。

【図5】入力画面の一例を示す。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、本開示の実施形態について説明する。実施形態による情報出力装置は例示に過ぎず、各構成は本開示の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。特に以下の実施形態では、情報出力装置を実現するためのハードウェア及び機能ブロックを明示して詳細な説明を行う。しかしながら、本開示の趣旨に従えばどのハードウェアがどのような機能を実現するのかは適宜変更可能であることは明らかである。また、各機能ブロックを同一のハードウェア若しくはソフトウェア、又は異なるハードウェア若しくはソフトウェアにより実現可能であることも明らかである。なお、以下の説明では、情報出力装置にインストールされた制御用のプログラムが各ハードウェアを制御するものとする。

【0009】

図１は、情報出力装置が適用される情報出力システムの概要を示す。情報出力システム１００は、ユーザ端末１０２と、情報出力装置１０４と、ＳＮＳサーバー１０６と、情報生成装置１０８とを備える。ユーザ端末１０２、情報出力装置１０４、ＳＮＳサーバー１０６、及び情報生成装置１０８は、ネットワーク１１０を介して接続されている。なお、詳細は後述するが、情報出力装置１０４及びＳＮＳサーバー１０６は、いわばアプリケーションサーバーとして機能する。したがって、本開示を実施するに当たってはＷｅｂサーバー及び／又はデータベースサーバー等も必要となるが、これらの公知技術については説明の便宜上省略する。

【0010】

ユーザ端末１０２は、ユーザのパーソナルコンピュータ、スマートフォン等の画面付き情報処理装置により構成されている。本実施形態では、ユーザ端末１０２にインストールされたブラウザを用いて情報出力装置１０４にアクセスしながら、一連の情報出力処理が実行されるものとする。つまり本実施形態では、ユーザ端末１０２はユーザインターフェイスとしてのみ機能し、一連の情報出力処理は情報出力装置１０４上で行われる。なお、ユーザ端末１０２に一連の情報出力処理を実行可能なアプリケーションをインストールし、ユーザ端末１０２が直接、情報出力装置１０４、ＳＮＳサーバー１０６、及び情報生成装置１０８にアクセスしてもよい。

【0011】

ユーザとは、ユーザ端末１０２を利用する者をいう。本実施形態においては、ユーザはＳＮＳアカウントを保有しており、自身のＳＮＳアカウントに新たな情報を投稿することを希望する者をいう。例えば飲食店の経営者が、自身が経営する飲食店名義のＳＮＳアカウントに新たな情報を投稿しようとする場合、飲食店の経営者がユーザとなる。

【0012】

情報出力装置１０４は、情報出力プログラムを実行するアプリケーションサーバーとして機能する。情報出力装置１０４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサが情報出力プログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。情報出力プログラムが実行されると、ネットワーク１１０を介してユーザ端末１０２のブラウザ上に種々の情報が表示される。情報出力装置１０４及び当該情報出力装置１０４を作動させるための情報出力プログラムの詳細については後述する。

【0013】

ＳＮＳサーバー１０６は、ＳＮＳサイトの運用サーバー（つまり、アプリケーションサーバー）である。ＳＮＳサイトは広義に解されるべきであり、会員制であるか非会員性であるか、匿名性であるか記名性又は実名性であるかを問わず、様々な投稿者が情報を投稿できるサイトをいう。またサイトとは、ブラウザによって表示されるウェブサイトの他、アプリケーションプログラムによって表示されるアプリ画面の元データを含むものとする。ＳＮＳサーバー１０６は、ＳＮＳサイトの運営するための情報を管理する一般的なサーバーである。

【0014】

情報生成装置１０８は、ＡＩ（Artificial Intelligence）を利用した装置又はシステムである。情報生成装置１０８は、無数のＳＮＳサイトを含む情報サイトを学習した言語モデルを用いており、入力された要求に対して回答を出力する。情報生成装置１０８としては、例えば、公知のChat GPT等の大規模言語モデル（LLM：Large Language Models））等の機械学習モデルを用いたツールが実装された装置又はシステムを活用することができる。本開示の実施形態では、機械学習モデルは、ＳＮＳサーバー１０６に投稿されているテキスト情報に基づいて、コンピュータが生成するテキストを出力するようにトレーニングされたものを採用している。なお、機械学習モデルは、大規模言語モデルに限らず、ＡＩによる自動生成が可能なモデルであれば良く、特にこれに限定されない。

【0015】

ネットワーク１１０は、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ端末、無線通信網、無線基地局、専用回線等を含む。なお、図１に示す各装置の全ての組み合わせが相互に通信可能である必要はなく、ネットワーク１１０は、一部にローカルなネットワークを含んでもよい。

【0016】

図２は、情報出力装置のブロック図を示す。情報出力装置１０４は、情報取得部１１２と、情報生成指令部１１４と、出力部１１６と、投稿部１１８と、ＳＮＳ情報付与部１２０と、制御部１２２を備える。情報取得部１１２、情報生成指令部１１４、出力部１１６、投稿部１１８、及びＳＮＳ情報付与部１２０のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。本実施形態では、情報取得部１１２、情報生成指令部１１４、出力部１１６、投稿部１１８、及びＳＮＳ情報付与部１２０は、制御部１２２が情報出力プログラムに基づいて各部に指令を供給することにより作動するものとする。

【0017】

情報取得部１１２は、ネットワーク上に投稿された情報を取得する。より具体的には情報取得部１１２は、ＳＮＳサーバー１０６に投稿された種々の情報を取得する。情報取得部１１２がＳＮＳサーバー１０６に投稿された情報を取得するためには、公知のＡＰＩ（Application Programming Interface）技術を用いることができる。ＡＰＩは、既存の様々なＳＮＳサーバーに搭載されているため詳細な説明は省略する。情報取得部１１２が取得する情報としては、様々なユーザがネットワーク１１０上に投稿した情報がある。ネットワーク１１０上に投稿した情報としては、ＳＮＳサーバー１０６に投稿されたＳＮＳの情報がある。なおシステム１００上にＳＮＳサーバーが複数存在してもよく、この場合情報取得部１１２は複数のＳＮＳサーバーから情報を取得してもよい。情報取得部１１２は、他のユーザが投稿したＳＮＳのみから情報を取得するか、取得した全てのＳＮＳから他のユーザが投稿した情報を抽出するのがよい。また、情報取得部１１２は、ユーザと競合するユーザ（「競合ユーザ」に相当）が投稿した情報のみを抽出してもよい。ユーザと競合するユーザとは、ユーザのＳＮＳと競合する可能性がある者をいう。ユーザのＳＮＳと競合する可能性がある者としては、所定の地域内でＳＮＳを投稿している者、及び／又はユーザのＳＮＳと同種の業務を営んでいる者が想定される。所定の地域内とは、予め指定された行政区画内、又はユーザが登録している住所から所定距離内をいう。この点について以下詳述する。

【0018】

予め指定された地域内でＳＮＳを投稿している者であるか否かは、ユーザが登録している住所と同一若しくは近接する行政区画で営業しているか否か、又はユーザが登録している住所から所定距離内で営業しているか否かに基づいて判断することができる。隣接する行政区画は、ネットワーク上に存在する地図データを参照することで容易に判別可能である。また、ユーザが登録している住所から下位の行政区画を除外した住所を用いて予め指定された地域内でＳＮＳを投稿している者を検索してもよい。一例として、ユーザが登録している住所が、「東京都渋谷区渋谷１丁目１番地１号」である場合、下位の行政区画を示す「１号」、「１番地」、「渋谷」等を除外した住所を用いて検索することが想定される。同種の業務とは、近似する業種、需要者が重複する業種、又は具体的な業種を上位概念化した業種をいう。また、ＳＮＳ投稿時に同様のハッシュタグや同様の用語（特に名詞）を用いた投稿を行っている者を、同種の業務を行っていると見做してもよい。上記の判断は、例えばＧｏｏｇｌｅ（登録商標） Ｍａｐ等の既存の地図アプリに登録されている情報に基づいて行える。地図アプリに飲食店等の店舗を登録する場合、店舗の業種の登録が要求されることがある。したがって情報取得部１１２は、地図アプリに登録されている業種に関する情報、及び住所に関する情報を利用してユーザのＳＮＳと競合する可能性がある者を確認することができる。つまり、情報取得部１１２は、ユーザと競合する可能性がある者のＳＮＳを探索する探索部として機能するとも言える。

【0019】

別の態様として、情報取得部１１２がＡＩを活用してネットワーク上に投稿された情報を取得してもよい。この場合、情報取得部１１２は、外部（例えば情報生成装置１０８）を活用して、近隣の競合する店舗のＳＮＳを取得するという要求を送信し、それに対する返信を受信することで、競合する可能性がある者のＳＮＳを取得してもよい。

【0020】

情報生成指令部１１４は、情報取得部１１２が取得した情報と類似する内容の情報を生成させる。具体的には情報生成指令部１１４は、所定の指令を生成し当該指令（いわゆる「プロンプト」）を生成する。つまり情報生成指令部１１４は、プロンプト生成部として機能するとも言える。指令（プロンプト）には、コンテキストとして、類似する内容の情報を生成する旨の指示を含むのがよい。コンテキストの内容はこれに限られるものではなく、最終的に他のユーザが投稿した情報を基礎として情報を生成する旨の指示であればどのようなものであってもよい。指令には、情報取得部で取得した情報の内容、又は情報の所在を示す情報（ＵＲＬ：Ｕｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ等）を含めることができる。指令には、生成する情報の文字数の制限、文体の指示（例文を添付することによる指示を含む）等の追加の情報を含めてもよい。文体の指示は、ユーザが過去に投稿した情報を参照する旨の指示であってもよい。例文としてユーザ自身が過去に作成した情報を利用することで、ユーザにより投稿される文の形式（口調、書き方、特殊文字の利用方法、体裁等）が、文章を投稿する度に変化するのを防げる。また、例文として人気のある記事の情報を利用することで、人気のある記事に文の形式が似ている記事を生成することができ、注目度が高まるのを期待できる。情報生成指令部１１４は、生成した指令を情報生成装置１０８に送信する。この指令に応じて情報生成装置１０８が生成した情報は、情報出力装置１０４に送信される。

【0021】

情報取得部１１２により複数のＳＮＳが取得された場合、情報生成指令部１１４は、評価数が高い（多い）ＳＮＳを抽出して抽出されたＳＮＳの内容と類似する内容の情報を生成する旨の指示を生成してもよい。ＳＮＳの評価数は、ＳＮＳ投稿に反応したユーザの割合を示すエンゲージメント率、好評価数、及びコメント数の少なくとも１つをいう。また、評価数としてＳＮＳ情報を参照してもよい。この場合、情報生成指令部１１４は、使用頻度が高い（使用回数が多い）ＳＮＳ情報をより多く含むＳＮＳを抽出する。ここでいうＳＮＳ情報とは、ハッシュタグやメタタグ等のＳＮＳに投稿された内容を示すキーワード（特定の名詞等）を示す情報である。

【0022】

情報生成装置１０８が、画像生成ＡＩ又は音声生成ＡＩを利用したシステムである場合、情報生成指令部１１４が生成する指令内に関連する画像情報又は音声情報を生成する旨の指令を含めてもよい。情報生成装置１０８がテキスト生成ＡＩのみを利用したシステムである場合、情報生成装置１０８以外の情報生成装置であって、画像生成ＡＩ等を利用した装置を併用して画像情報又は音声情報を生成させてもよい。

【0023】

別の態様として、情報生成指令部１１４が情報生成装置１０８に、ネットワーク上に投稿された情報を取得させてもよい。つまり、情報生成装置１０８が情報取得部１１２の機能を代替する。この場合、情報出力装置１０４には情報取得部１１２を設ける必要がない。またこの場合、上述した探索部としての機能を情報生成装置１０８に持たせてもよい。

【0024】

出力部１１６は、情報生成指令部１１４による指令に応じて生成された情報をユーザに出力する。具体的には出力部１１６は、情報生成装置１０８により生成された情報を、ユーザ端末１０２に送信する。出力部１１６から送信された情報は、ユーザ端末１０２のブラウザに表示される。このとき出力部１１６から送信される情報は、ユーザ端末１０２により編集可能な形式であるのがよい。これによりユーザは、ユーザ端末１０２を用いて情報の内容を編集することができるようになる。

【0025】

投稿部１１８は、ユーザからの指示に応じて、情報生成装置１０８で生成された情報、又はユーザ端末１０２を用いて編集された情報をＳＮＳサーバー１０６に投稿する。

【0026】

ＳＮＳ情報付与部１２０は、情報生成装置１０８により生成された情報にＳＮＳ情報を付与する。ＳＮＳ情報付与部１２０は、情報取得部１１２が取得した情報に付与されたタグを参照し、情報生成装置１０８により生成された情報に対して参照したタグと同じタグを付与する。ＳＮＳ情報付与部１２０は、タグを付与する際に情報取得部１１２が取得した情報に付与されたタグを抽出し、ＳＮＳサーバー１０６上で一定回数以上使用されている（人気のある）タグのみを付与してもよい。ＳＮＳ情報付与部１２０により付されたタグは、ユーザにより編集可能な形式で出力されるのがよい。

【0027】

制御部１２２は、情報出力装置１０４にインストールされた情報出力プログラムに従って情報取得部１１２、情報生成指令部１１４、出力部１１６、投稿部１１８、及びＳＮＳ情報付与部１２０の各部を作動させる。

【0028】

次に情報出力システム１００の一連の動作について説明する。図３は、情報出力システムの一連の動作を示すフロー図である。以下の例では、ユーザである甲はＡ地区においてカフェＸを経営しているものとする。甲は、カフェＸの宣伝目的で定期的にＳＮＳに情報を投稿しているものとする。この例では情報出力システム１００は、ＳＮＳ自動生成システムであるとも言える。

【0029】

新たな情報をＳＮＳに投稿するに際して甲は、ユーザ端末１０２のブラウザを操作する。これにより、ステップＳ１においてユーザ端末１０２は、ネットワーク１１０を介して情報出力装置１０４にアクセスする。

【0030】

ステップＳ２において情報出力装置１０４は、ユーザ端末１０２にＳＮＳ情報の入力画面を表示させる。図４に入力画面の一例を示す。入力画面には、投稿表示ボックス２０２と、投稿指示ボタン２０４と、投稿自動生成指示ボタン２０６とが表示される。投稿表示ボックス２０２は、ユーザがＳＮＳサイトに投稿する内容をタイプする入力ボックスである。投稿表示ボックス２０２にテキストが入力されている状態で投稿指示ボタン２０４がクリックされると、投稿表示ボックス２０２に入力された内容がＳＮＳサーバー１０６に送信される。投稿自動生成指示ボタン２０６は、情報出力プログラムに投稿内容を生成させるための指示部である。

【0031】

投稿自動生成指示ボタン２０６がクリックされると、ステップＳ３以降の処理において情報出力装置１０４は投稿内容の生成を開始する。

【0032】

ステップＳ３において情報取得部１１２は、ＳＮＳサーバー１０６にアクセスして他のユーザがＳＮＳサーバー１０６に投稿した情報を取得する。甲と競合する可能性がある者のみを抽出する場合、ステップＳ３において情報取得部は、複数のＳＮＳの中から甲と競合する可能性がある者のＳＮＳを抽出する。具体的には情報取得部１１２は、カフェＸから所定距離内（例えば半径５００ｍ以内）で営業している飲食店のＳＮＳ、又はカフェＸがあるＡ地区、及びＡ地区に隣接する行政区画で営業している飲食店のＳＮＳを抽出する。

【0033】

ステップＳ４において情報生成指令部１１４は、情報生成装置１０８に対して、情報取得部１１２が取得した情報と類似する内容の情報を生成する旨の指令を送信する。ステップＳ３において抽出されたＳＮＳが複数ある場合、情報生成指令部１１４は、複数のＳＮＳのうち評価数が最も多いＳＮＳを抽出し、抽出した情報と類似する内容のＳＮＳ記事を情報生成装置１０８に生成させてもよい。

【0034】

ステップＳ５において情報生成装置１０８は、情報生成指令部１１４から送信された指令に基づいてＳＮＳ記事を生成する。当然のことながら生成されるＳＮＳ記事の内容は、情報生成装置１０８の機械学習モデルの習熟度により刻々と変化する。したがって、ある視点から見れば、情報生成装置１０８が生成したＳＮＳ記事が参照したＳＮＳ記事に実際に類似していない可能性もある。しかしながら生成したＳＮＳ記事が参照元のＳＮＳ記事に類似しているか否かは本思想の問題とするところではない。つまり、本開示において重要なのは、情報生成指令部１１４から送信される指令のなかに「類似するＳＮＳ記事を生成する」旨の指令が含まれているか否か、という点である。次いでステップＳ６において情報生成装置１０８は、生成したＳＮＳ記事を情報出力装置１０４に送信する。

【0035】

ステップＳ７においてＳＮＳ情報付与部１２０は、情報生成装置１０８から受信したＳＮＳ記事にタグを付与する。このときＳＮＳ記事に付与されるタグは、参照したＳＮＳ記事に付与されていたタグのうち人気のあるタグである。

【0036】

ステップＳ８において出力部１１６は、タグが付与されたＳＮＳ記事の内容をユーザ端末１０２に表示させる。図５にユーザ端末に表示される画面の一例を示す。図５に示す各領域は、図４に示した領域と同一である。

【0037】

図５に示すように、投稿表示ボックス２０２には、情報生成装置１０８が生成したＳＮＳ記事の内容が表示される。投稿表示ボックス２０２の内容は、ユーザ端末１０２を操作して編集可能な形式で表示されている。これにより、ユーザがＳＮＳ記事の内容を適宜変更することができる。同図に示すようにタグの内容も編集可能な形式で表示される。

【0038】

投稿表示ボックス２０２に表示されたＳＮＳ記事がユーザの趣向にそぐわない場合、ユーザはユーザ端末１０２を操作して、再度、投稿自動生成指示ボタン２０６をクリックすることができる。投稿自動生成指示ボタン２０６がクリックされると、情報出力システム１００は、ステップＳ３～Ｓ８の処理を繰り返す。これにより、ユーザの趣向に合うＳＮＳ記事を自動的に生成することができる。ステップＳ３～Ｓ８の処理を繰り返す際、情報出力システム１００は、前回参照したＳＮＳの次に評価数が多いＳＮＳ記事を参照するのがよい。つまり、情報出力システム１００は、ＳＮＳの評価数が多い順に従って参照するＳＮＳ記事を入れ替える。評価数の大小を決定するにあたり、評価数を構成するエンゲージメント率、好評価数、及びコメント数のどの要素を重要視するかは適宜選択可能である。つまり、エンゲージメント率のみに主眼を置いて評価数の大小を決定してもよいし、複数の要素にそれぞれ重み付けを行い、総合的に評価数の大小を決定してもよい。

【0039】

投稿表示ボックス２０２に表示されたＳＮＳ記事をＳＮＳ上に投稿したいとユーザが判断し、ユーザが投稿指示ボタン２０４をクリックすると、ステップＳ９において投稿部１１８は、ＳＮＳ記事の情報をＳＮＳサーバー１０６に送信する。これにより、生成されたＳＮＳ記事が投稿され、第三者から閲覧可能な状態に付される。

【0040】

以上のように実施形態によれば、簡易的な操作でＳＮＳ記事を生成することができる。生成されるＳＮＳ記事は、記事生成時に流行している内容が加味されて生成されているため、生成されたＳＮＳ記事の注目度も高まることが期待できる。

【0041】

本開示は上述の実施形態に限られるものではなく、実施形態の各構成は適宜変更可能である。

【0042】

以下のような変形例が想定される。

【0043】

ユーザ端末１０２等の適当な場所に写真等の画像情報を格納し、当該画像情報にあらかじめＳＮＳ情報を付与しておいてもよい。この場合、投稿表示ボックス２０２に、情報生成装置１０８が生成したＳＮＳ記事の内容を表示させる際に、関連するタグが付与された画像情報を読み出しＳＮＳ記事と一緒に表示させてもよい。

【0044】

以下の態様も本開示の範囲内である。
〔態様１〕
他のユーザがネットワーク上に投稿した情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得した情報と類似する内容の情報を生成させる情報生成指令部と、
前記情報生成指令部による指令に応じて生成された情報を出力する出力部とを備える、
情報出力装置。
〔態様２〕
前記情報生成指令部は、前記情報取得部が取得した情報のうち評価数が一定以上の情報と類似する内容の情報を生成させる、態様１に記載の情報出力装置。
〔態様３〕
前記評価数は、他のユーザがネットワーク上に投稿した前記情報のエンゲージメント率、好評価数、及びコメント数の少なくとも１つを含む、態様２に記載の情報出力装置。
〔態様４〕
他のユーザがネットワーク上に投稿した前記情報は、ＳＮＳに投稿された情報であり、
前記評価数は、他のユーザがネットワーク上に投稿した前記情報のＳＮＳ情報の使用回数を含む、態様２に記載の情報出力装置。
〔態様５〕
前記情報生成指令部による指令に応じて生成された情報に、一定回数以上使用されているＳＮＳ情報を付与する付与部を備える、態様４に記載の情報出力装置。
〔態様６〕
前記出力部は、前記情報生成指令部による指令に応じて生成された情報を、編集可能な形式で出力する、態様１に記載の情報出力装置。
〔態様７〕
前記情報生成指令部は、テキスト情報に基づいてコンピュータ生成テキストを含む情報を出力するようにトレーニングされた機械学習モデルに、情報を生成させる、態様１に記載の情報出力装置。
〔態様８〕
前記情報生成指令部は、コンピュータ生成画像、コンピュータ生成動画、又はコンピュータ生成音の少なくともいずれかを含む情報を出力するようにトレーニングされた機械学習モデルに、情報を生成させる、態様１に記載の情報出力装置。
〔態様９〕
前記他のユーザは、予め指定された地域内にいるユーザである、態様１に記載の情報出力装置。
〔態様１０〕
前記他のユーザは、当該情報出力装置のユーザと競合するユーザである、態様１に記載の情報出力装置。
〔態様１１〕
情報出力装置を作動させるためのプログラムであって、
前記情報出力装置に、
他のユーザがネットワーク上に投稿した情報を取得させ、
取得した前記情報と類似する内容の情報を生成させ、
前記情報生成指令部による指令に応じて生成された情報を出力させる、情報出力プログラム。
〔態様１２〕
プロセッサを備える情報出力装置により実行される情報出力方法であって、
他のユーザがネットワーク上に投稿した情報を取得するステップと、
取得した前記情報と類似する内容の情報を生成するステップと、
前記情報生成指令部による指令に応じて生成された情報を出力するステップとを備える、情報出力方法。
〔態様１３〕
他のユーザがネットワーク上に投稿した情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得した情報と類似する内容の情報を生成させる情報生成指令部と、
前記情報生成指令部からの指令に応じて情報を生成する情報生成部と、
前記情報生成部で生成された情報を出力する出力部とを備える、情報出力システム。
〔態様１４〕
他のユーザがネットワーク上に投稿した情報を取得させ、当該取得した情報と類似する内容の情報を生成させる情報生成指令部と、
前記情報生成指令部による指令に応じて生成された情報を出力する出力部とを備える、情報出力装置。

【符号の説明】

【0045】

１００ 情報出力システム； １０４ 情報出力装置： １０８ 情報生成装置： １１２ 情報取得部： １１４ 情報生成指令部： １１６ 出力部。

【要約】

【課題】 サービス提供者に対して、集客力を更に高められる情報投稿サイトの活用技術を提供する
【解決手段】 情報出力装置１０４は、競合ユーザがネットワーク上に投稿した情報を取得する情報取得部１１２と、情報取得部１１２が取得した情報と類似する内容の情報を生成させる情報生成指令部１１４と、情報生成指令部１１４による指令に応じて生成された情報を出力する出力部１１６とを備える。
【選択図】図２

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】