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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-07-03
(45)【発行日】2024-07-11
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20240704BHJP
G06Q 10/083 20240101ALI20240704BHJP
G06F 16/9035 20190101ALI20240704BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
G06Q10/083
G06F16/9035
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2022053170
(22)【出願日】2022-03-29
(65)【公開番号】P2023146141
(43)【公開日】2023-10-12
【審査請求日】2023-09-13
(73)【特許権者】
【識別番号】399037405
【氏名又は名称】楽天グループ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100109380
【弁理士】
【氏名又は名称】小西 恵
(74)【代理人】
【識別番号】100109036
【弁理士】
【氏名又は名称】永岡 重幸
(72)【発明者】
【氏名】平手 勇宇
(72)【発明者】
【氏名】ラーマン エムディ モスタフィズ
(72)【発明者】
【氏名】蛭子 ▲たく▼磨
(72)【発明者】
【氏名】コンダパカ マノゥチ
(72)【発明者】
【氏名】菊田 大輔
(72)【発明者】
【氏名】アブロール サティアン
(72)【発明者】
【氏名】田 科
(72)【発明者】
【氏名】上嶋 翼
(72)【発明者】
【氏名】オニヤリ ジュリアン
(72)【発明者】
【氏名】ミード カイル
【審査官】阿部 潤
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０２１／１４３５３５（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２００９－１６３６１８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０１４－５２９１２９（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１９／１６７６８４（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１９－７０９１０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－１９７８９０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００３－８５２４６（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００
Ｇ０６Ｆ １６／９０３５
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得手段と、前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定手段と、
前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する１以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定手段と、
前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記予測手段は、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴を入力し、前記所定の日時における前記荷物の配達成功の可能性を出力するように構成された機械学習モデルを用いて、前記所定の日時における前記荷物の配達成功の可能性を予測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】
前記所定の日時における前記荷物の配達成功の可能性は、１を最大の可能性として、０～１の数値で表されることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記関係性グラフにおいて、各ユーザは各ユーザノードで表され、前記各ユーザノードは、前記事実特徴に基づいてリンクで接続されることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記関係性グラフにおいて、同じ事実特徴を有するユーザノードのペアが明示的なリンクで接続され、当該明示的なリンクで接続された複数のユーザノードのペアに基づいて、前記明示的なリンクで接続されていないユーザノードのペアが暗示的なリンクで接続され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】
前記関係性グラフは、前記接続されたユーザノードのペアで共有される１つ以上の事実特徴に基づいて当該ペアに割り当てられた親密度を有することを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記ユーザ特徴は、ユーザのデモグラフィック情報と、ユーザのウェブサービスの利用に関する情報を含むことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項8】
情報処理装置により実行される情報処理方法であって、
複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得工程と、
前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定工程と、
前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する１以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定工程と、
前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測工程と、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項9】
情報処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、該プログラムは、前記コンピュータに、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得処理と、
前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定処理と、
前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する１以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定処理と、
前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測処理と、を含む処理を実行させるためのものである、
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、およびプログラムに関し、特に、ユーザの在宅可能性の予測に関連する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
近年の電子商取引（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）の普及に伴い、荷物の配送の需要が急速に増加している。ユーザが在宅でない場合、配送業者は荷物を再配達しなければならず、さらに、当該再発時であってもユーザが在宅である保証はなく、配達業者への負担が高くなっている。このような課題に対処するための技術として、特許文献１には、ユーザによるサービスの利用状況と、ユーザが在宅であったかを示す結果情報との関係性を用いて学習された学習モデルを用いて、ユーザの在宅可能性を判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１９－０１６４１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に開示の技術では、対象となるユーザの行動に関する情報に基づいて、当該ユーザの在宅可能性を判定しているが、当該情報は局所的な情報に過ぎず、ユーザと同居しうる他のユーザの在宅可能性は判定していない。
【0005】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザと他の複数のユーザとの網羅的な関係性に基づいて、配達成功の可能性を精度よく予測するための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】
上記課題を解決するために、本発明による情報処理装置の一態様は、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得手段と、前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定手段と、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する１以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定手段と、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測手段と、を有する。
【0007】
前記予測手段は、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴を入力し、前記所定の日時における前記荷物の配達成功の可能性を出力するように構成された機械学習モデルを用いて、前記所定の日時における前記荷物の配達成功の可能性を予測しうる。
【0008】
前記所定の日時における前記荷物の配達成功の可能性は、１を最大の可能性として、０～１の数値で表されうる。
【0009】
前記関係性グラフにおいて、各ユーザは各ユーザノードで表され、各ユーザノードは、前記事実特徴に基づいてリンクで接続されうる。
【0010】
前記関係性グラフにおいて、同じ事実特徴を有するユーザノードのペアが明示的なリンクで接続され、当該明示的なリンクで接続された複数のユーザノードのペアに基づいて、前記明示的なリンクで接続されていないユーザノードのペアが暗示的なリンクで接続されうる。
【0011】
前記関係性グラフは、前記接続されたユーザノードのペアで共有される１つ以上の事実特徴に基づいて当該ペアに割り当てられた親密度を有しうる。
【0012】
前記ユーザ特徴は、ユーザのデモグラフィック情報と、ユーザのウェブサービスの利用に関する情報を含みうる。
【0013】
上記課題を解決するために、本発明による情報処理方法の一態様は、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得工程と、前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定工程と、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する１以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定工程と、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測工程と、を有する。
【0014】
上記課題を解決するために、本発明によるプログラムの一態様は、情報処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、該プログラムは、前記コンピュータに、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得処理と、前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定処理と、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する１以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定処理と、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測処理と、を含む処理を実行させるためのものである。
【発明の効果】
【0015】
本発明によれば、商品荷物の配達成功の可能性を精度よく予測することが可能となる。
上記した本発明の目的、態様及び効果並びに上記されなかった本発明の目的、態様及び効果は、当業者であれば添付図面及び請求の範囲の記載を参照することにより下記の発明を実施するための形態から理解できるであろう。
上記した本発明の目的、態様及び効果並びに上記されなかった本発明の目的、態様及び効果は、当業者であれば添付図面及び請求の範囲の記載を参照することにより下記の発明を実施するための形態から理解できるであろう。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための実施形態について詳細に説明する。以下に開示される構成要素のうち、同一機能を有するものには同一の符号を付し、その説明を省略する。なお、以下に開示される実施形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正または変更されるべきものであり、本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【0018】
［情報処理装置の機能構成］
図１に、本実施形態による情報処理システムの構成例を示す。本情報処理システムは、その一例として、図１に示すように、情報処理装置１０と、任意の複数のユーザ１～Ｎにより使用される複数のユーザ装置１１－１～１１－Ｎ（Ｎ＞１）を含んで構成される。なお、以下の説明において、特に説明がない限り、ユーザ装置１１－１～１１－Ｎをユーザ装置１１と総称しうる。また、以下の説明において、ユーザ装置とユーザという語は同義に使用されうる。
図１に、本実施形態による情報処理システムの構成例を示す。本情報処理システムは、その一例として、図１に示すように、情報処理装置１０と、任意の複数のユーザ１～Ｎにより使用される複数のユーザ装置１１－１～１１－Ｎ（Ｎ＞１）を含んで構成される。なお、以下の説明において、特に説明がない限り、ユーザ装置１１－１～１１－Ｎをユーザ装置１１と総称しうる。また、以下の説明において、ユーザ装置とユーザという語は同義に使用されうる。
【0019】
ユーザ装置１１は、例えば、スマートフォンやタブレットといったデバイスであり、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）等の公衆網や、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の無線通信網を介して、情報処理装置１０と通信可能に構成されている。ユーザ装置１１は、液晶ディスプレイ等の表示部（表示面）を有し、各ユーザは、当該液晶ディスプレイに装備されたＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）により各種操作を行うことができる。当該操作は、指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、画面に表示された画像等のコンテンツに対する各種の操作を含む。
なお、ユーザ装置１１は、図１に示すような形態のデバイスに限らず、デスクトップ型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）や、ノート型のＰＣといったデバイスであってもよい。その場合、各ユーザによる操作は、マウスやキーボードといった入力装置を用いて行われうる。また、ユーザ装置１１は、表示面を別に備えてもよい。
なお、ユーザ装置１１は、図１に示すような形態のデバイスに限らず、デスクトップ型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）や、ノート型のＰＣといったデバイスであってもよい。その場合、各ユーザによる操作は、マウスやキーボードといった入力装置を用いて行われうる。また、ユーザ装置１１は、表示面を別に備えてもよい。
【0020】
ユーザ装置１１は、情報処理装置１０から、または、不図示の他の装置から情報処理装置１０を介して提供されるウェブサービス（インターネット関連サービス）にログインして、サービスを利用することができる。当該ウェブサービスは、インターネットを介して提供される、オンラインモールやネットスーパー、あるいは、通信、金融、不動産、スポーツ、旅行に関するサービスを含むことができる。ユーザ装置１１は、このようなウェブサービスを利用することにより、ユーザ装置１１のユーザに関する情報を情報処理装置１０に伝達することができる。
【0021】
例えば、ユーザ装置１１は、ユーザ装置１１のＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレスや、ユーザの住所やユーザの氏名といった、ユーザ装置やユーザに関する特徴の情報を、情報処理装置１０へ伝達することができる。
また、ユーザ装置１１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星（不図示）から受信される信号等に基づいて測位計算を行い、当該計算により得られた情報を、ユーザ装置１１の位置情報として生成し、情報処理装置１０へ伝達することができる。
情報処理装置１０は、ユーザ装置１１から各種情報を取得し、当該情報に基づいて、ユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフネットワーク（以下、関係性グラフ）を作成する。そして情報処理装置１０は、所定の日時における対象のユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を、当該作成した関係性グラフを用いて予測する。
また、ユーザ装置１１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星（不図示）から受信される信号等に基づいて測位計算を行い、当該計算により得られた情報を、ユーザ装置１１の位置情報として生成し、情報処理装置１０へ伝達することができる。
情報処理装置１０は、ユーザ装置１１から各種情報を取得し、当該情報に基づいて、ユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフネットワーク（以下、関係性グラフ）を作成する。そして情報処理装置１０は、所定の日時における対象のユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を、当該作成した関係性グラフを用いて予測する。
【0022】
［情報処理装置１０の機能構成］
本実施形態による情報処理装置１０は、まず、ユーザ装置１１－１～１１－Ｎから各種情報を取得し、ユーザ１～Ｎ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する。そして、情報処理装置１０は、ユーザ１～Ｎのうちの対象のユーザ（荷物の配達先のユーザ）を特定し、当該対象のユーザに関する情報および当該対象のユーザに関係するユーザの情報を、作成した関係性グラフに基づいて取得する。情報処理装置１０は、取得した情報を、学習済みの機械学習モデルに適用することにより、所定の日時における当該対象のユーザへの荷物の配達成功の可能性を予測する。なお、荷物は、配達（配送）可能なものであれば、あらゆるアイテムを含むことができる。
本実施形態による情報処理装置１０は、まず、ユーザ装置１１－１～１１－Ｎから各種情報を取得し、ユーザ１～Ｎ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する。そして、情報処理装置１０は、ユーザ１～Ｎのうちの対象のユーザ（荷物の配達先のユーザ）を特定し、当該対象のユーザに関する情報および当該対象のユーザに関係するユーザの情報を、作成した関係性グラフに基づいて取得する。情報処理装置１０は、取得した情報を、学習済みの機械学習モデルに適用することにより、所定の日時における当該対象のユーザへの荷物の配達成功の可能性を予測する。なお、荷物は、配達（配送）可能なものであれば、あらゆるアイテムを含むことができる。
【0023】
図２は、本実施形態による情報処理装置１０の機能構成の一例を示す。
図２に示す情報処理装置１０は、ユーザ特徴取得部１０１、グラフ作成部１０２、対象ユーザ特徴設定部１０３、関連ユーザ特徴設定部１０４、予測部１０５、学習部１０６、出力部１０７、学習モデル記憶部１１０、およびユーザ特徴記憶部１２０を備える。学習モデル記憶部１１０は、在宅予測モデル１１１およびスコア予測モデル１１２を記憶している。当該各種学習モデルについては後述する。また、ユーザ特徴記憶部１２０はユーザ特徴１２１を記憶している。
図２に示す情報処理装置１０は、ユーザ特徴取得部１０１、グラフ作成部１０２、対象ユーザ特徴設定部１０３、関連ユーザ特徴設定部１０４、予測部１０５、学習部１０６、出力部１０７、学習モデル記憶部１１０、およびユーザ特徴記憶部１２０を備える。学習モデル記憶部１１０は、在宅予測モデル１１１およびスコア予測モデル１１２を記憶している。当該各種学習モデルについては後述する。また、ユーザ特徴記憶部１２０はユーザ特徴１２１を記憶している。
【0024】
ユーザ特徴取得部１０１は、ユーザ装置１１－１～１１－Ｎのそれぞれから、当該ユーザ装置やユーザについての事実特徴（事実情報）（以下、ユーザ特徴）を取得する。ユーザ特徴は、当該ユーザ装置やユーザから実際に、または、客観的に得られる、事実に基づく特徴（情報）である。ユーザ特徴取得部１０１は例えば、ユーザ装置１１から直接ユーザ特徴を取得することができる。また、ユーザ特徴取得部１０１は、ユーザ装置１１のユーザにより所定のウェブサービスに登録された情報として、ユーザ特徴を取得することができる。
【0025】
ユーザ特徴は、ユーザ装置のＩＰアドレス、ユーザの住所やユーザの氏名、ユーザが保持するクレジットカードの番号、ユーザのデモグラフィック情報（性別、年齢、居住地域、職業、家族構成等の人口統計学的なユーザ属性）等を含む。また、ユーザ特徴は、ユーザ装置の時間帯（タイムスロット）ごとの位置情報（以下、ジオデータ（ジオグラフィックデータ）と称す）等を含む。
【0026】
また、ユーザ特徴は、所定のウェブサービス利用時における登録番号や登録名を含んでもよい。また、ユーザ特徴は、通話履歴、所定のウェブサービス利用時における商品のユーザの住所以外の配送先住所、所定のウェブサービス利用時の利用状況、利用履歴、検索履歴、サービスの利用により貯めることが可能なポイントに関する情報を含んでもよい。このように、ユーザ特徴は、ユーザ装置またはユーザ自身に関連する情報や、通信を介した所定のサービス利用に関する情報を含む、あらゆる情報を含むことができる。
ユーザ特徴取得部１０１は、取得したユーザ特徴を、ユーザ特徴１２１としてユーザ特徴記憶部１２０に記憶させる。
ユーザ特徴取得部１０１は、取得したユーザ特徴を、ユーザ特徴１２１としてユーザ特徴記憶部１２０に記憶させる。
【0027】
グラフ作成部１０２は、ユーザ特徴取得部１０１により取得された各種ユーザ特徴を用いて、関係性グラフを作成する。関係性グラフについては後述する。
【0028】
対象ユーザ特徴設定部１０３は、荷物の配達先のユーザ（以下、対象ユーザ）の設定を行う。対象ユーザは、操作者が入力部（図９の入力部９５）による入力操作により設定されてもよいし、予めシステムにおいて設定されていてもよいし、記憶部（図９のＲＯＭ９２やＲＡＭ９３）に格納されている任意のプログラムによって設定されてもよい。さらに、対象ユーザ特徴設定部１０３は、当該対象ユーザのユーザ特徴を、ユーザ特徴１２１から取得して予測部１０５に設定する。
【0029】
関連ユーザ特徴設定部１０４は、対象ユーザ特徴設定部１０３により設定された対象ユーザに関連付けられる１以上の他のユーザを、関連ユーザとして、グラフ作成部１０２により作成された関係性グラフに基づいて決定する。本実施形態では、関連ユーザ特徴設定部１０４は、当該対象ユーザと同じ住所の他の１以上のユーザを、関連ユーザとして決定する。また、関連ユーザ特徴設定部１０４は、当該対象ユーザの近所に住む１以上のユーザを、関連ユーザとして決定してもよい。さらに、関連ユーザ特徴設定部１０４は、当該関連ユーザのユーザ特徴を、ユーザ特徴１２１から取得して予測部１０５に設定する。
【0030】
予測部１０５は、対象ユーザ特徴設定部１０により設定された対象ユーザのユーザ特徴、および、関連ユーザ特徴設定部１０４により設定された関連ユーザのユーザ特徴から、当該対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する。本実施形態では、学習部１０６により学習済みの在宅予測モデル１１１を用いて、当該配達成功の可能性を予測する。当該配達成功の可能性の予測処理については後述する。
【0031】
学習部１０６は、在宅予測モデル１１１とスコア予測モデル１１２を学習（トレーニング）させ、学習済みの在宅予測モデル１１１とスコア予測モデル１１２を、学習モデル記憶部１１０に格納する。各学習モデルの学習処理については後述する。
【0032】
出力部１０７は、予測部１０５により予測された配達成功の可能性の予測結果を出力する。出力部１０７は、予測された配達成功の可能性に関する情報を生成して出力してもよい。当該出力は、あらゆる出力処理であり得、通信Ｉ／Ｆ（図９の通信Ｉ／Ｆ９７）を介した外部装置への出力であってもよいし、表示部（図９の表示部９６）への表示であってもよい。
【0033】
［関係性グラフの作成手順］
次に、本実施形態による関係性グラフの作成手順について説明する。なお、以下の説明においてユーザＡ～Ｅは、説明のために参照するユーザであり、ユーザ装置１１のユーザでありうる。また、関係性グラフは、図４Ａ～図４Ｄにおいて丸で囲まれた各ユーザノードの接続で構成され、以下の説明では、当該ユーザノードを単にユーザと称する。図３に、本実施形態によるグラフ作成部１０２により実行される関係性グラフの作成処理のフローチャートを示す。以下、図３の処理の各工程について説明する。
次に、本実施形態による関係性グラフの作成手順について説明する。なお、以下の説明においてユーザＡ～Ｅは、説明のために参照するユーザであり、ユーザ装置１１のユーザでありうる。また、関係性グラフは、図４Ａ～図４Ｄにおいて丸で囲まれた各ユーザノードの接続で構成され、以下の説明では、当該ユーザノードを単にユーザと称する。図３に、本実施形態によるグラフ作成部１０２により実行される関係性グラフの作成処理のフローチャートを示す。以下、図３の処理の各工程について説明する。
【0034】
＜Ｓ３１：リンクの作成＞
Ｓ３１では、グラフ作成部１０２は、複数のユーザ間のリンクを予測して作成する。
リンクの作成処理について、図４Ａ～図４Ｄを参照して説明する。図４Ａ～図４Ｃは、明示的リンクを説明するための図であり、図４Ｄは、暗示的リンクを説明するための図である。明示的リンクとは、２ユーザ間（ユーザペア）の明示的な共通の特徴により作成されるリンクである。暗示的リンクとは、ユーザペアの明示的な共通の特徴の存在は不明確であるものの、すでに作成されている明示的リンクを利用して、間接的な関係として作成されるリンクである。このように、ユーザ間のリンクは、明示的リンクと暗示的リンクで識別される。
Ｓ３１では、グラフ作成部１０２は、複数のユーザ間のリンクを予測して作成する。
リンクの作成処理について、図４Ａ～図４Ｄを参照して説明する。図４Ａ～図４Ｃは、明示的リンクを説明するための図であり、図４Ｄは、暗示的リンクを説明するための図である。明示的リンクとは、２ユーザ間（ユーザペア）の明示的な共通の特徴により作成されるリンクである。暗示的リンクとは、ユーザペアの明示的な共通の特徴の存在は不明確であるものの、すでに作成されている明示的リンクを利用して、間接的な関係として作成されるリンクである。このように、ユーザ間のリンクは、明示的リンクと暗示的リンクで識別される。
【0035】
図４Ａに、ユーザのユーザ装置のＩＰアドレスを共通な特徴として用いて明示的リンクを作成する例を示す。図４Ａは、ユーザＡ～Ｃが利用可能なウェブサービスとして、オンラインモール４１、ゴルフ場予約サービス４２、旅行関連予約サービス４３、およびカード管理システム４４が存在する例を示す。図４Ａ～図４Ｃでは、これら４つのウェブサービスが示されているが、ウェブサービスの数は特定の数に限定されない。
【0036】
オンラインモール４１は、オンラインで（インターネットを使用して）利用可能なショッピングモールである。オンラインモール４１は、例えば、ファッション、書籍、食品、コンサートチケット、不動産といった多種多様な商品やサービスを提供することができる。
ゴルフ場予約サービス４２は、オンラインでゴルフ場に関するサービスを提供するウェブサイトで運営され、例えばゴルフ場の検索および予約やレッスン情報を提供することができる。
旅行関連予約サービス４３は、オンラインで利用可能な各種旅行サービスを提供するウェブサイトで運営される。旅行関連予約サービス４３は、例えば、ホテルやトラベルツアーの予約、航空券やレンタカーの予約、観光情報、ホテル、ホテル周辺の情報を提供することができる。
カード管理システム４４は、所定のカード管理会社により発行および管理されるクレジットカードに関するサービスを提供するウェブサイトで運営される。カード管理システム４４は、オンラインモール４１、ゴルフ場予約サービス４２、および旅行関連予約サービス４３の少なくともいずれかと関連して、サービスを提供してもよい。
ゴルフ場予約サービス４２は、オンラインでゴルフ場に関するサービスを提供するウェブサイトで運営され、例えばゴルフ場の検索および予約やレッスン情報を提供することができる。
旅行関連予約サービス４３は、オンラインで利用可能な各種旅行サービスを提供するウェブサイトで運営される。旅行関連予約サービス４３は、例えば、ホテルやトラベルツアーの予約、航空券やレンタカーの予約、観光情報、ホテル、ホテル周辺の情報を提供することができる。
カード管理システム４４は、所定のカード管理会社により発行および管理されるクレジットカードに関するサービスを提供するウェブサイトで運営される。カード管理システム４４は、オンラインモール４１、ゴルフ場予約サービス４２、および旅行関連予約サービス４３の少なくともいずれかと関連して、サービスを提供してもよい。
【0037】
図４Ａの例では、ユーザＡ～Ｃはそれぞれ、同じＩＰアドレス（＝１９８．４５．６６．ｘｘ）を用いて、オンラインモール４１、ゴルフ場予約サービス４２、旅行関連予約サービス４３を利用している。ＩＰアドレスの情報は、ユーザ特徴取得部１０１により取得されうる。
このような場合、グラフ作成部１０２は、ユーザＡ～Ｃは、リンク状態４５に示すように、同じＩＰアドレスの特徴で、明示的リンク（例えば、ユーザＡとユーザＣのリンクＬ１）を相互に作成する。
このような場合、グラフ作成部１０２は、ユーザＡ～Ｃは、リンク状態４５に示すように、同じＩＰアドレスの特徴で、明示的リンク（例えば、ユーザＡとユーザＣのリンクＬ１）を相互に作成する。
【0038】
図４Ｂに、ユーザの住所の特徴を共通な特徴として用いて明示的リンクを作成する例を示す。図４Ｂは、図４Ａと同様に、ユーザＡ～Ｃが利用可能なウェブサービスとして、オンラインモール４１、ゴルフ場予約サービス４２、旅行関連予約サービス４３、およびカード管理システム４４が存在する例を示す。ここで、ユーザＡ～ユーザＣはそれぞれ、同じの住所（配送先住所）を登録して、オンラインモール４１、ゴルフ場予約サービス４２、旅行関連予約サービス４３を利用している。住所の情報は、ユーザ特徴取得部１０１により取得されうる。
このような場合、グラフ作成部１０２は、ユーザＡ～Ｃは、リンク状態４６に示すように、同じ住所の特徴で、明示的リンク（例えば、ユーザＡとユーザＣのリンクＬ１）を相互に作成する。
このような場合、グラフ作成部１０２は、ユーザＡ～Ｃは、リンク状態４６に示すように、同じ住所の特徴で、明示的リンク（例えば、ユーザＡとユーザＣのリンクＬ１）を相互に作成する。
【0039】
図４Ｃに、ユーザが使用するクレジットカード番号の特徴を共通な特徴として用いて明示的リンクを作成する例を示す。図４Ｂは、図４Ａと同様に、ユーザＡ～Ｃが利用可能なウェブサービスとして、オンラインモール４１、ゴルフ場予約サービス４２、旅行関連予約サービス４３、およびカード管理システム４４が存在する例を示す。ここで、ユーザＡ～ユーザＣはそれぞれ、同じのクレジットカードを登録して、オンラインモール４１、ゴルフ場予約サービス４２、旅行関連予約サービス４３を利用している。クレジットカードの番号を含む情報は、ユーザ特徴取得部１０１により取得されうる。
このような場合、グラフ作成部１０２は、ユーザＡ～Ｃは、リンク状態４７に示すように、同じカードの特徴で、明示的リンク（例えば、ユーザＡとユーザＣのリンクＬ１）を相互に作成する。
このような場合、グラフ作成部１０２は、ユーザＡ～Ｃは、リンク状態４７に示すように、同じカードの特徴で、明示的リンク（例えば、ユーザＡとユーザＣのリンクＬ１）を相互に作成する。
【0040】
図４Ｄに、ユーザ間に暗示的リンクを作成する例を示す。図４Ｄの例では、ユーザＡに対して、ユーザＣ、ユーザＤ、ユーザＥが明示的リンクで接続され、ユーザＢに対して、ユーザＣ、ユーザＤ、ユーザＥが明示的リンクで接続されている。このようなリンク特徴（リンク間の関係を示す特徴）を、共通の特徴空間へ埋め込み、各ユーザ（各ノード）間で暗黙的に関係性が構築されるとして推論されたリンクが、暗示的リンクとして作成（確立）される。図４Ｄの例では、ユーザＡとユーザＢは、明示的リンクで接続されていないが、共通の特徴空間で関係性を有すると推論された結果、暗示的リンクＬ２が作成されている。なお、グラフ作成部１０２は、明示的リンクで接続されたノード（ユーザ）で構成されるユーザ間関係グラフの学習（表現学習、関係学習、埋込学習、知識グラフ埋め込み）を行うことで、ユーザ間の暗示的リンクを予測し作成する。このとき、グラフ作成部１０２は、既知の埋め込みモデルまたはその拡張に適宜、基づき、当該学習を行ってよい。
【0041】
＜Ｓ３２：リンク間の関係性の推論＞
Ｓ３２では、グラフ作成部１０２は、Ｓ３１で予測および作成されたリンク間の関係性を推論する。リンク間の関係性の推論処理について、図５Ａと図５Ｂを参照して説明する。図５Ａは、リンク間の関係性の推論処理を説明するための図であり、明示的リンクで接続されたユーザＡとユーザＢ間のリンクの関係性を推論する例を示す。
Ｓ３２では、グラフ作成部１０２は、Ｓ３１で予測および作成されたリンク間の関係性を推論する。リンク間の関係性の推論処理について、図５Ａと図５Ｂを参照して説明する。図５Ａは、リンク間の関係性の推論処理を説明するための図であり、明示的リンクで接続されたユーザＡとユーザＢ間のリンクの関係性を推論する例を示す。
【0042】
グラフ作成部１０２は、Ｓ３１で作成されたリンクで接続されたユーザのペアをデータポイントとして扱い、ユーザ特徴取得部１０１により取得された各種情報を用いて、当該ペア（データポイント）を、共通のタイプを表すクラスタにグループ化する。当該各種情報は、ＩＰアドレス、住所、クレジットカード、年齢、性別、友人といった情報でありうる。また、各クラスタは、配偶者、親子、近所の人、同じ世帯、同僚、友達、同性別きょうだい、異性別きょうだい等の関係を持つクラスタでありうる。図５Ａの例では、ユーザのペアをバツ印で示し、当該ペアがグループ化されうるクラスタとして、親子クラスタ５１、配偶者クラスタ５２、同性別きょうだいクラスタ５３、友人クラスタ５４、同僚クラスタを示す。なお、図５Ａでは５つのクラスタを示すが、クラスタの数は特定の数に限定されない。
【0043】
例えば、グラフ作成部１０２は、ユーザＡとユーザＢが、同じ名字、年齢差が１０歳未満、逆の性別、同じ住所、という特徴５０を有する（共有する）場合、グラフ作成部１０２は、ユーザＡとユーザＢのペアを、夫と妻（配偶者）の関係を表すクラスタ（配偶者クラスタ５２）にグループ化することができる。
【0044】
図５Ｂに、グラフ作成部１０２により実行される、ペアをクラスタへグループ化する処理の一例のフローチャートを示す。
Ｓ５１の開始時点で、グループ化の対象のペアについて、同じ住所と同じ名字の特徴を有するものとする。Ｓ５２では、グラフ作成部１０２は、当該対象のペアについて、同じ性別の特徴を有するか否かを判定する。当該対象のペアが同じ性別の特徴を有する場合（Ｓ５２でＹｅｓ）、Ｓ５３においてグラフ作成部１０２は、当該対象のペアについて、年齢の差が所定の閾値（＝Ｘ値）以下か否かを判定する。当該対象のペアの年齢の差がＸ値より大きい場合（Ｓ５３でＮｏ）、グラフ作成部１０２は、当該対象のペアを親子クラスタ５１へグループ化する。年齢の差がＸ値以下の場合（Ｓ５３でＹｅｓ）、グラフ作成部１０２は、当該対象のペアを同性別きょうだいクラスタ５３へグループ化する。また、当該対象のペアが同じ性別の特徴を有さない場合（Ｓ５２でＮｏ）、Ｓ５４においてグラフ作成部１０２は、当該対象のペアの年齢の差が所定の閾値（＝Ｙ値）以下か否かを判定する。年齢の差がＹ値より大きい場合（Ｓ５４でＮｏ）、グラフ作成部１０２は、当該対象のペアを親子クラスタ５１へグループ化する。年齢の差がＹ値以下の場合（Ｓ５４でＹｅｓ）、グラフ作成部１０２は、当該対象のペアを配偶者クラスタ５２へグループ化する。
Ｓ５１の開始時点で、グループ化の対象のペアについて、同じ住所と同じ名字の特徴を有するものとする。Ｓ５２では、グラフ作成部１０２は、当該対象のペアについて、同じ性別の特徴を有するか否かを判定する。当該対象のペアが同じ性別の特徴を有する場合（Ｓ５２でＹｅｓ）、Ｓ５３においてグラフ作成部１０２は、当該対象のペアについて、年齢の差が所定の閾値（＝Ｘ値）以下か否かを判定する。当該対象のペアの年齢の差がＸ値より大きい場合（Ｓ５３でＮｏ）、グラフ作成部１０２は、当該対象のペアを親子クラスタ５１へグループ化する。年齢の差がＸ値以下の場合（Ｓ５３でＹｅｓ）、グラフ作成部１０２は、当該対象のペアを同性別きょうだいクラスタ５３へグループ化する。また、当該対象のペアが同じ性別の特徴を有さない場合（Ｓ５２でＮｏ）、Ｓ５４においてグラフ作成部１０２は、当該対象のペアの年齢の差が所定の閾値（＝Ｙ値）以下か否かを判定する。年齢の差がＹ値より大きい場合（Ｓ５４でＮｏ）、グラフ作成部１０２は、当該対象のペアを親子クラスタ５１へグループ化する。年齢の差がＹ値以下の場合（Ｓ５４でＹｅｓ）、グラフ作成部１０２は、当該対象のペアを配偶者クラスタ５２へグループ化する。
【0045】
＜Ｓ３３：関係性の親密度に基づくスコア割り当て＞
Ｓ３３では、グラフ作成部１０２は、Ｓ３２で推論されたペアに対する関係性の親密度に基づくスコアを予測し、当該スコアを当該ペアに割り当てる。本実施形態において、スコアは、０～１の間の数値であるが、スコアが取りうる数値に特定の限定はない。図６Ａに、ユーザペアに対する関係性の親密度に基づくスコア（以下、親密度スコア）の概念図を示す。
Ｓ３３では、グラフ作成部１０２は、Ｓ３２で推論されたペアに対する関係性の親密度に基づくスコアを予測し、当該スコアを当該ペアに割り当てる。本実施形態において、スコアは、０～１の間の数値であるが、スコアが取りうる数値に特定の限定はない。図６Ａに、ユーザペアに対する関係性の親密度に基づくスコア（以下、親密度スコア）の概念図を示す。
【0046】
図６Ａの例では、明示的リンクで接続されたユーザＡとユーザＢが有する（共有する）特徴によって、当該ユーザペア間の関係性の親密度が変化する。図６Ａの上部では、ユーザＡとユーザＢが、同性別きょうだい、同じ住所、１２００回の通話履歴、５０回のギフトのやり取り、という特徴６０を有する場合、当該ユーザペア間の関係性の親密度（すなわち、親密度スコア）は高くなる。一方、図６Ａの下部では、ユーザＡとユーザＢが、同性別きょうだい、異なる住所、３０回の通話履歴、２回のギフトのやり取り、というという特徴６１を有する場合、当該ユーザペア間の関係性の親密度（すなわち、親密度スコア）は低くなる。このように、図６Ａの例のように、同性別きょうだいであるユーザＡとユーザＢであっても、当該ユーザのペアで共有される他の特徴により、当該ペアの関係性の親密度は異なるものとなる。関係性の親密度の高いペアは、互いの社会的距離が近く、高い影響を有することが観察される。一方、関係性の親密度の低いペアは、互いの社会的距離が遠く、近しい関係にないことが観察される。
【0047】
本実施形態では、ユーザペアに対する親密度スコアを、スコア予測モデル１１２を用いて予測する。図６Ｂに、スコア予測モデル１１２の概略アーキテクチャを示す。スコア予測モデル１１２は、ユーザペアの特徴６３を入力として、当該特徴６３に対する親密度スコア６４を予測する学習モデルである。
【0048】
スコア予測モデル１１２は例えば、弱教師付き学習（Ｗｅａｋ Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を行う学習モデルであり、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）による学習モデルである。本実施形態では、スコア予測モデル１１２は、図６Ａに示したような、ユーザペアに対する複数の特徴に対して付された親密度スコア（０～１）を教師データとして学習された学習モデルとする。例えば、学習段階では、教師データとしては、図６Ａの特徴６０に設定された１に近い親密度スコアと、特徴６１に設定された０に近い親密度スコアといった組み合わせデータが使用される。当該学習処理は学習部１０８により実施される。なお、スコア予測モデル１１２は、ユーザペアの関係性の種別毎に異なってよく、一の関係性の種別に応じてトレーニングされた学習モデルであってよい。
【0049】
なお、本実施形態では、ユーザペアに対する親密度スコアを、スコア予測モデル１１２を用いて予測したが、グラフ作成部１０２は、他の手法により、当該スコアを予測するように構成されてもよい。
【0050】
以上の処理により、複数のユーザ間で明示的リンクまたは暗示的リンクが形成され、各リンク間では親密度スコアが割り当てられ、関係性グラフが作成される。関係性グラフの概念図を図７に示す。各ユーザ７１～７３それぞれは複数の特徴を有し、ユーザのペアに対しては上記のように予測された親密度スコアが割り当てられる。
【0051】
［ユーザ宛て荷物の配達成功の可能性の予測処理］
次に、本実施形態によるユーザ宛て荷物の配達成功の可能性の予測処理について説明する。本実施形態では、予測部１０５が、学習済みの在宅予測モデル１１１を用いて、対象のユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測する。図８に、在宅予測モデル１１１の概略アーキテクチャを示す。在宅予測モデル１１１は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）による学習モデルである。
次に、本実施形態によるユーザ宛て荷物の配達成功の可能性の予測処理について説明する。本実施形態では、予測部１０５が、学習済みの在宅予測モデル１１１を用いて、対象のユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測する。図８に、在宅予測モデル１１１の概略アーキテクチャを示す。在宅予測モデル１１１は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）による学習モデルである。
【0052】
学習段階では、学習部１０６は、ユーザ特徴取得部１０１により取得されたユーザ特徴と、当該ユーザ特徴の少なくともいずれかに紐づけられた過去の配達履歴（正解データ（ラベル））との組み合わせを教師データとして用いて、在宅予測モデル１１１を学習させる。具体的には、当該過去の配達履歴は、任意のユーザがウェブサービスを利用して過去に購入した商品の配達完了（配達成功）の際の配達日時情報を含む。当該配達日時情報は、例えば、配達された日（例えば、１週間のうちの特定の日（曜日）、祝日等）と配達された時間帯（タイムスロット）（例えば、午前中、１８時～２０時等）を含む。
【0053】
学習済みの在宅予測モデル１１１は、対象ユーザのユーザ特徴と、作成された関係性グラフに基づいて識別された、当該対象ユーザと同じ住所である他の１以上のユーザ（関連ユーザ）のユーザ特徴とを入力として、当該対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測するように構成される。上述のように、当該対象ユーザのユーザ特徴は、対象ユーザ特徴設定部１０３により予測部１０５に設定され、関連ユーザのユーザ特徴は、関連ユーザ特徴設定部１０４により設定される。関連ユーザ特徴設定部１０４は、例えば、図５Ａにおける親子クラスタ５１や配偶者クラスタ５２に基づいて、当該対象ユーザと同じ住所である他の１以上のユーザを関連ユーザとして決定してもよい。なお、複数のユーザの住所が異なる住所で登録されている場合であっても、各ユーザ装置のＩＰアドレスにより把握されるユーザ装置間のおおよその距離により、当該対象のユーザと同じ住所と認定される他の１以上のユーザを、関連ユーザとして決定してもよい。
【0054】
予測段階では、予測部１０５は、対象ユーザのユーザ特徴と、作成された関係性グラフに基づいて識別された関連ユーザのユーザ特徴と、対象のタイムスロットの情報を、在宅予測モデル１１１に入力し、当該対象ユーザおよび／または当該関連ユーザの在宅可能性を予測する。当該対象ユーザ宛ての荷物は、当該対象ユーザが不在であっても、同居している他のユーザにより受け取り可能であり、当該対象ユーザおよび／または当該関連ユーザの在宅可能性は、配達成功の可能性と同義となる、もしくは、配達成功の可能性に応用可能である。当該対象のタイムスロットの情報は、タイムスロット（時間）の情報だけでなく日にちの情報を含む（すなわち、日時の情報）である。本実施形態では、配達成功の可能性は、０～１（１が最大可能性）の数値で出力するように、在宅予測モデル１１１が構成される。なお、本実施形態では、タイムスロット毎に在宅予測モデル１１１が構成されてよい。ここで、予測部１０５は、タイムスロットに応じて在宅予測モデル１１１を用いてよい。
【0055】
本実施形態では、図８に示すように、対象ユーザのユーザ特徴８２、当該対象ユーザと同居する（すなわち、同じ住所を有する）当該対象ユーザの配偶者のユーザ特徴８３、当該対象ユーザと同居する当該対象ユーザの親のユーザ特徴８４、および対象のタイムスロット８５（所定の日時の情報）が在宅予測モデル１１１に入力され、タイムスロット８５における配達成功の可能性８６が予測される。なお、タイムスロット毎に在宅予測モデル１１１が構成されている場合、在宅予測モデル１１１へのタイムスロット８５の入力は不要である。
【0056】
前述のように、本実施形態では、配達成功の可能性は、例えば、０～１の数値で表される。予測部１０５は、在宅予測モデル１１１から出力された配達成功の可能性８６が、所定の閾値より高い場合、配達成功の可能性が高いと判定することができる。当該所定の閾値は例えば、０．７である。
【0057】
図８では、対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測するために、各ユーザについて、デモグラフィック情報（性別、年齢、居住地域、職業、家族構成等の人口統計学的なユーザ属性）、ジオデータ（ユーザ装置の時間帯（タイムスロット）ごとの位置情報）、ユーザ装置のＩＰアドレス（送信元アドレス）が用いられている。なお、在宅予測モデル１１１への入力データは図８に示したデータ（デモグラフィック情報、ジオデータ、ＩＰアドレス）に限定されず、ユーザのウェブサービスの利用に関する情報等、各ユーザが有しうる全ての特徴のデータが在宅予測モデル１１１に入力されてもよい。
【0058】
また、関連ユーザのユーザ特徴については、重みづけして用いてもよい。例えば、親密度スコアが高いユーザのユーザ特徴については高い重みづけを付与し、親密度スコアが低いユーザのユーザ特徴については低い重みづけを付与して、在宅予測モデル１１１に入力してもよい。
【0059】
上記の説明では、対象ユーザに関連する関連ユーザとして、当該対象ユーザの配偶者と親が選択（決定）されたが、当該対象ユーザの近所に住むユーザが選択されてもよい。例えば、対象ユーザが、ウェブサービスを通じて、自宅の代わりに、近所に住むユーザの自宅への配送を許可している場合、予測部１０５は、当該近所に住むユーザの在宅可能性を予測してもよい。この場合、図８では、対象ユーザの特徴の代わり／またはそれに加えて、当該近所に住むユーザの特徴が用いられ、当該近所に住むユーザの特徴と、当該近所に住むユーザと同居する１以上のユーザの特徴も用いて、当該対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性が予測されうる。
【0060】
［情報処理装置１０のハードウェア構成］
図９は、本実施形態による情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
本実施形態による情報処理装置１０は、単一または複数の、あらゆるコンピュータ、モバイルデバイス、または他のいかなる処理プラットフォーム上にも実装することができる。
図９を参照して、情報処理装置１０は、単一のコンピュータに実装される例が示されているが、本実施形態による情報処理装置１０は、複数のコンピュータを含むコンピュータシステムに実装されてよい。複数のコンピュータは、有線または無線のネットワークにより相互通信可能に接続されてよい。
図９は、本実施形態による情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
本実施形態による情報処理装置１０は、単一または複数の、あらゆるコンピュータ、モバイルデバイス、または他のいかなる処理プラットフォーム上にも実装することができる。
図９を参照して、情報処理装置１０は、単一のコンピュータに実装される例が示されているが、本実施形態による情報処理装置１０は、複数のコンピュータを含むコンピュータシステムに実装されてよい。複数のコンピュータは、有線または無線のネットワークにより相互通信可能に接続されてよい。
【0061】
図９に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ９１と、ＲＯＭ９２と、ＲＡＭ９３と、ＨＤＤ９４と、入力部９５と、表示部９６と、通信Ｉ／Ｆ９７と、システムバス９８とを備えてよい。情報処理装置１０はまた、外部メモリを備えてよい。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１は、情報処理装置１０における動作を統括的に制御するものであり、データ伝送路であるシステムバス９８を介して、各構成部（９２～９７）を制御する。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１は、情報処理装置１０における動作を統括的に制御するものであり、データ伝送路であるシステムバス９８を介して、各構成部（９２～９７）を制御する。
【0062】
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９２は、ＣＰＵ９１が処理を実行するために必要な制御プログラム等を記憶する不揮発性メモリである。なお、当該プログラムは、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）９４、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性メモリや着脱可能な記憶媒体（不図示）等の外部メモリに記憶されていてもよい。
ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９３は、揮発性メモリであり、ＣＰＵ９１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。すなわち、ＣＰＵ９１は、処理の実行に際してＲＯＭ９２から必要なプログラム等をＲＡＭ９３にロードし、当該プログラム等を実行することで各種の機能動作を実現する。図２に示す学習モデル記憶部１１０とユーザ特徴記憶部１２０は、ＲＡＭ９３で構成されうる。
ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９３は、揮発性メモリであり、ＣＰＵ９１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。すなわち、ＣＰＵ９１は、処理の実行に際してＲＯＭ９２から必要なプログラム等をＲＡＭ９３にロードし、当該プログラム等を実行することで各種の機能動作を実現する。図２に示す学習モデル記憶部１１０とユーザ特徴記憶部１２０は、ＲＡＭ９３で構成されうる。
【0063】
ＨＤＤ９４は、例えば、ＣＰＵ９１がプログラムを用いた処理を行う際に必要な各種データや各種情報等を記憶している。また、ＨＤＤ９４には、例えば、ＣＰＵ９１がプログラム等を用いた処理を行うことにより得られた各種データや各種情報等が記憶される。
入力部９５は、キーボードやマウス等のポインティングデバイスにより構成される。
表示部９６は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のモニターにより構成される。表示部８６は、入力部９５と組み合わせて構成されることにより、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）として機能してもよい。
入力部９５は、キーボードやマウス等のポインティングデバイスにより構成される。
表示部９６は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のモニターにより構成される。表示部８６は、入力部９５と組み合わせて構成されることにより、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）として機能してもよい。
【0064】
通信Ｉ／Ｆ９７は、情報処理装置１０と外部装置との通信を制御するインタフェースである。
通信Ｉ／Ｆ９７は、ネットワークとのインタフェースを提供し、ネットワークを介して、外部装置との通信を実行する。通信Ｉ／Ｆ９７を介して、外部装置との間で各種データや各種パラメータ等が送受信される。本実施形態では、通信Ｉ／Ｆ８７は、イーサネット（登録商標）等の通信規格に準拠する有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）や専用線を介した通信を実行してよい。ただし、本実施形態で利用可能なネットワークはこれに限定されず、無線ネットワークで構成されてもよい。この無線ネットワークは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）等の無線ＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。また、Ｗｉ－Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）（登録商標）等の無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）や、ＷｉＭＡＸ（登録商標）等の無線ＭＡＮ（Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。さらに、ＬＴＥ／３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ等の無線ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。なお、ネットワークは、各機器を相互に通信可能に接続し、通信が可能であればよく、通信の規格、規模、構成は上記に限定されない。
通信Ｉ／Ｆ９７は、ネットワークとのインタフェースを提供し、ネットワークを介して、外部装置との通信を実行する。通信Ｉ／Ｆ９７を介して、外部装置との間で各種データや各種パラメータ等が送受信される。本実施形態では、通信Ｉ／Ｆ８７は、イーサネット（登録商標）等の通信規格に準拠する有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）や専用線を介した通信を実行してよい。ただし、本実施形態で利用可能なネットワークはこれに限定されず、無線ネットワークで構成されてもよい。この無線ネットワークは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）等の無線ＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。また、Ｗｉ－Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）（登録商標）等の無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）や、ＷｉＭＡＸ（登録商標）等の無線ＭＡＮ（Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。さらに、ＬＴＥ／３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ等の無線ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。なお、ネットワークは、各機器を相互に通信可能に接続し、通信が可能であればよく、通信の規格、規模、構成は上記に限定されない。
【0065】
図２に示す情報処理装置１０の各要素のうち少なくとも一部の機能は、ＣＰＵ９１がプログラムを実行することで実現することができる。ただし、図２に示す情報処理装置１０の各要素のうち少なくとも一部の機能が専用のハードウェアとして動作するようにしてもよい。この場合、専用のハードウェアは、ＣＰＵ９１の制御に基づいて動作する。
【0066】
［ユーザ装置１１のハードウェア構成］
図１に示すユーザ装置１１のハードウェア構成は、図９と同様でありうる。すなわち、ユーザ装置１０は、ＣＰＵ９１と、ＲＯＭ９２と、ＲＡＭ９３と、ＨＤＤ９４と、入力部９５と、表示部９６と、通信Ｉ／Ｆ９７と、システムバス９８とを備えうる。ユーザ装置１１は、情報処理装置１０により提供された各種情報を、表示部９６に表示し、ＧＵＩ（入力部９５と表示部９６による構成）を介してユーザから受け付ける入力操作に対応する処理を行うことができる。
図１に示すユーザ装置１１のハードウェア構成は、図９と同様でありうる。すなわち、ユーザ装置１０は、ＣＰＵ９１と、ＲＯＭ９２と、ＲＡＭ９３と、ＨＤＤ９４と、入力部９５と、表示部９６と、通信Ｉ／Ｆ９７と、システムバス９８とを備えうる。ユーザ装置１１は、情報処理装置１０により提供された各種情報を、表示部９６に表示し、ＧＵＩ（入力部９５と表示部９６による構成）を介してユーザから受け付ける入力操作に対応する処理を行うことができる。
【0067】
＜処理の流れ＞
図１０に、本実施形態による情報処理装置１０により実行される処理のフローチャートを示す。図９に示す処理は、情報処理装置１０のＣＰＵ９１がＲＯＭ９２等に格納されたプログラムをＲＡＭ９３にロードして実行することによって実現されうる。図１０の説明のために、図１に示した情報処理システムを参照する。学習部１０６により学習済みの、在宅予測モデル１１１およびスコア予測モデル１１２は、学習モデル記憶部１１０に格納されているものとする。
図１０に、本実施形態による情報処理装置１０により実行される処理のフローチャートを示す。図９に示す処理は、情報処理装置１０のＣＰＵ９１がＲＯＭ９２等に格納されたプログラムをＲＡＭ９３にロードして実行することによって実現されうる。図１０の説明のために、図１に示した情報処理システムを参照する。学習部１０６により学習済みの、在宅予測モデル１１１およびスコア予測モデル１１２は、学習モデル記憶部１１０に格納されているものとする。
【0068】
Ｓ１０１において、ユーザ特徴取得部１０１は、ユーザ装置１１－１～１１－Ｎから、各ユーザのユーザ特徴を取得し、ユーザ特徴１２１としてユーザ特徴記憶部１２０に格納する。Ｓ１０１の処理は、過去の一定の期間におけるユーザ特徴の取得（収集）処理であってもよい。
【0069】
Ｓ１０２において、グラフ作成部１０２は、ユーザ特徴取得部１０１により取得された各種ユーザ特徴を用いて、ユーザ１～Ｎについての関係性グラフを作成する。関係性グラフの作成手順は、上述の通りである。
【0070】
Ｓ１０３において、対象ユーザ特徴設定部１０３は、ユーザ１～Ｎの中から、荷物の配達先となるユーザ（対象ユーザ）の設定を行う。前述のように、当該対象ユーザは、操作者が入力部９５による入力操作により設定されてもよいし、予めシステムにおいて設定されていてもよいし、ＲＯＭ９２やＲＡＭ９３に格納されている任意のプログラムによって設定されてもよい。さらに、Ｓ１０３において、対象ユーザ特徴設定部１０３は、当該対象ユーザのユーザ特徴を、ユーザ特徴１２１から取得して予測部１０５に設定する。
【0071】
Ｓ１０４において、関連ユーザ特徴設定部１０４は、グラフ作成部１０２により作成された関係性グラフに基づいて、当該対象ユーザと同じ住所の他の１以上のユーザを、関連ユーザとして決定する。さらに、関連ユーザ特徴設定部１０４は、当該関連ユーザのユーザ特徴を、ユーザ特徴１２１から取得して予測部１０５に設定する。
【0072】
Ｓ１０５において、予測部１０５は、Ｓ１０３とＳ１０４で設定された、当該対象ユーザのユーザ特徴と当該関連ユーザのユーザ特徴、および、対象のタイムスロット（日時）を、在宅予測モデル１１１に入力し、当該対象のタイムスロットにおける当該対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測する。
【0073】
Ｓ１０６において、出力部１０７は、Ｓ１０５で予測された配達成功の可能性の予測結果を出力する。出力部１０７は、予測結果に関する情報を生成して、外部装置（不図示）へ出力してもよい。
【0074】
このように、情報処理装置１０は、複数のユーザのユーザ特徴から、ユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフネットワーク（関係性グラフ）を作成し、当該関係性グラフに基づいて、対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測する。これにより、対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性の予測精度が向上し、配送業者による再配達リスクが減少しうる。
【0075】
なお、上記において特定の実施形態が説明されているが、当該実施形態は単なる例示であり、本発明の範囲を限定する意図はない。本明細書に記載された装置及び方法は上記した以外の形態において具現化することができる。また、本発明の範囲から離れることなく、上記した実施形態に対して適宜、省略、置換及び変更をなすこともできる。かかる省略、置換及び変更をなした形態は、請求の範囲に記載されたもの及びこれらの均等物の範疇に含まれ、本発明の技術的範囲に属する。
【符号の説明】
【0076】
１～Ｎ：ユーザ、１０：情報処理装置、１１－１～１１－Ｎ：ユーザ装置、１０１：ユーザ特徴取得部、１０２：グラフ作成部、１０３：対象ユーザ特徴設定部、１０４：関連ユーザ特徴設定部、１０５：予測部、１０６：学習部、１０７：出力部、１１０：学習モデル記憶部、１１１：在宅予測モデル、１１２：スコア予測モデル、１２０：ユーザ特徴記憶部、１２１：ユーザ特徴
【図1】
【図2】
【図3】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図4D】
【図5A】
【図5B】
【図6A】
【図6B】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】