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(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】2025-02-07
(45)【発行日】2025-02-18
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びプログラム
(51)【国際特許分類】
H04L 51/02 20220101AFI20250210BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20250210BHJP
G06F 3/01 20060101ALI20250210BHJP
G06F 3/16 20060101ALI20250210BHJP
G06Q 30/0201 20230101ALI20250210BHJP
H04L 51/07 20220101ALI20250210BHJP
【ＦＩ】
H04L51/02
G06Q50/10
G06F3/01 510
G06F3/16 650
G06Q30/0201
H04L51/07
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2024128228
(22)【出願日】2024-08-02
【審査請求日】2024-08-19
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 第３０条第２項適用、令和６年３月１３日 スマーター・リテイリング・フォーラム２０２４で発表
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 第３０条第２項適用、令和６年４月２３日 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ．ｃｏｍ／ｊａ－ｊｐ／ｉｎｄｕｓｔｒｙ／ｂｌｏｇ／ｒｅｔａｉｌ／２０２４／０４／２３／ｓｍａｒｔｅｒ－ｒｅｔａｉｌｉｎｇ－ｆｏｒｕｍ－２０２４－ｅｖｅｎｔ－ｒｅｐｏｒｔ／で公開
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 第３０条第２項適用、令和６年５月２日 ｈｔｔｐｓ：／／ｄｉａｍｏｎｄ－ｒｍ．ｎｅｔ／ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ／ａｉ／４８４４４７／で公開
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 第３０条第２項適用、令和６年６月２１日 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｒｅｔａｉｌ Ｏｐｅｎ Ｌａｂで発表
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 第３０条第２項適用、令和６年７月３０日 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ．ｃｏｍ／ｊａ－ｊｐ／ｉｎｄｕｓｔｒｙ／ｂｌｏｇ／ｒｅｔａｉｌ／２０２４／０７／３０／ｒｅｔａｉｌ－ｏｐｅｎ－ｌａｂ－２０２４／で公開
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】508342998
【氏名又は名称】株式会社セブン＆アイ・ホールディングス
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】伏見 一茂
(72)【発明者】
【氏名】野口 大輔
(72)【発明者】
【氏名】佐々木 英隆
(72)【発明者】
【氏名】我妻 弘幸
(72)【発明者】
【氏名】宮路 敬志
(72)【発明者】
【氏名】稲葉 宏明
(72)【発明者】
【氏名】中田 拓希
(72)【発明者】
【氏名】秋田 直樹
(72)【発明者】
【氏名】南▲崎▼ 貴之
(72)【発明者】
【氏名】渡邉 真理
【審査官】吉田 歩
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２３－０００３１４（ＪＰ，Ａ）
【文献】公開！マーケター向け「ＣｈａｔＧＰＴ汎用プロンプト」／ｎｏｔｅ・深津貴之氏が尾原和啓氏に使い方を直伝，日経トレンディ，日経ＢＰ，2023年06月04日，Ｎｏ．５０８，２０２３．７月号，ｐｐ．４１－４３，特にｐ．４３，第１段目参照。
【文献】碓井 誠，図解 セブン－イレブン流 サービス・イノベーションの条件，第1版，日経ＢＰ社，2010年04月15日，第１６４－１６６頁
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０４Ｌ ５１／０２
Ｈ０４Ｌ ５１／０７
Ｇ０６Ｑ ３０／０２０１
Ｇ０６Ｑ ５０／１０
Ｇ０６Ｆ ３／０１
Ｇ０６Ｆ ３／１６
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類する分類部と、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプトを生成するプロンプト生成部と、
前記プロンプトを生成モデルに入力することにより、前記セグメントに対応するペルソナを生成するペルソナ生成部と、
を備え、
前記プロンプト生成部は、前記複数のセグメントの中から、当該複数のセグメントのそれぞれについて特定されるターゲットとしての注力度合いが所定の条件を満たすセグメントを抽出し、抽出したセグメントのそれぞれについて、前記プロンプトを生成する、
情報処理装置。
【請求項2】
前記プロンプト生成部は、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データを用いて消費者の特性を特定し、
特定した特性に基づき前記プロンプトを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記消費者の特性は、前記消費者の消費行動の傾向を示す情報を含む、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記プロンプト生成部は、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと、当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴する消費者像を表すターゲット像定義データを生成し、
生成したターゲット像定義データをテキスト形式の前記プロンプトに変換する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記プロンプト生成部は、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データから特定される消費者の特性を表すデータを含むターゲット像定義データを生成する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記プロンプト生成部は、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと、当該消費行動データから特定される消費者の特性と、消費者又は消費者に提供するサービスに関して収集された収集データを記憶する記憶部に記憶された、当該セグメントに属する消費行動データに対応する収集データとに基づき、当該セグメントのプロンプトを生成する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項7】
少なくとも１つのプロセッサが、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類する分類処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプトを生成するプロンプト生成処理と、
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記プロンプトを生成モデルに入力することにより、前記セグメントに対応するペルソナを生成するペルソナ生成処理と、
を含み、
前記プロンプト生成処理において、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記複数のセグメントの中から、当該複数のセグメントのそれぞれについて特定されるターゲットとしての注力度合いが所定の条件を満たすセグメントを抽出し、抽出したセグメントのそれぞれについて、前記プロンプトを生成する、
情報処理方法。
【請求項8】
前記ペルソナ生成部は、前記ペルソナに対するユーザの発話内容を表す発話データをユーザ端末から受信し、
前記発話データを前記生成モデルに入力することにより、前記ユーザの発話に対する応答を生成し、
生成した応答を前記ユーザ端末に送信する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項9】
請求項１又は２に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータを、前記分類部、前記プロンプト生成部、及び前記ペルソナ生成部として機能させるためのプログラム。
【請求項10】
請求項８に記載の情報処理装置と、前記ユーザ端末とを備え、前記ユーザ端末は、
前記発話データを前記情報処理装置へ送信する発話データ送信部と、
前記応答を前記情報処理装置から受信し、受信した応答を出力装置に出力する出力制御部と、を備える
情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ペルソナを生成するための技術に関する。
【背景技術】
【0002】
ペルソナを生成する技術が知られている。ペルソナは例えばマーケティングで活用される。ペルソナを生成する技術としては、例えば特許文献１に記載の技術が挙げられる。特許文献１には、ユーザ発話を受信するステップと、ユーザ発話をチャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと、プロンプトをエンコードするステップと、エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップと、を含むペルソナチャットボット制御方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２１－２１０５２２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、特許文献１に記載の技術は、ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成できるものの、消費者の実際の消費行動に倣ったペルソナを生成できないという問題がある。
【0005】
本発明の一態様は、消費者の実際の消費行動に倣ったペルソナを生成する技術を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類する分類部と、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプトを生成するプロンプト生成部と、前記プロンプトを生成モデルに入力することにより、前記セグメントに対応するペルソナを生成するペルソナ生成部と、を備える。
【0007】
また、本発明の一態様に係る情報処理方法は、少なくとも１つのプロセッサが、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類する分類処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプトを生成するプロンプト生成処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記プロンプトを生成モデルに入力することにより、前記セグメントに対応するペルソナを生成するペルソナ生成処理と、を含む。
【0008】
本発明の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させる情報処理装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【0009】
本発明の一態様によれば、消費者の実際の消費行動に倣ったペルソナを生成できる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】実施形態に係るシステムの構成の一例を示すブロック図である。
【図2】実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図3】実施形態に係る消費行動データの具体例を示す図である。
【図4】実施形態に係るユーザ端末の構成の一例を示すブロック図である。
【図5】実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示すシーケンス図である。
【図6】実施形態に係るプロンプトの一例を示す図である。
【図7】実施形態に係るプロンプトの一例を示す図である。
【図8】実施形態に係る入力画面の一例を示す図である。
【図9】実施形態に係るプロンプトの一例を示す図である。
【図10】実施形態に係るプロンプトの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
〔実施形態〕
［システム構成］
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。図１は、本実施形態に係るシステム１の構成の一例を示すブロック図である。システム１は、マーケティング等を支援するためのシステムである。システム１は、情報処理装置１０及びユーザ端末２０を備える。情報処理装置１０及びユーザ端末２０は、通信回線Ｎを介して通信可能に接続される。通信回線Ｎの具体的構成は本実施形態を限定するものではないが、通信回線Ｎは一例として、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、有線ＬＡＮ、ＷＡＮ（Wide Area Network）、公衆回線網、モバイルデータ通信網、又は、これらの組み合わせである。
［システム構成］
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。図１は、本実施形態に係るシステム１の構成の一例を示すブロック図である。システム１は、マーケティング等を支援するためのシステムである。システム１は、情報処理装置１０及びユーザ端末２０を備える。情報処理装置１０及びユーザ端末２０は、通信回線Ｎを介して通信可能に接続される。通信回線Ｎの具体的構成は本実施形態を限定するものではないが、通信回線Ｎは一例として、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、有線ＬＡＮ、ＷＡＮ（Wide Area Network）、公衆回線網、モバイルデータ通信網、又は、これらの組み合わせである。
【0012】
情報処理装置１０は、マーケティング等を支援するための機能を有する装置であり、一例として汎用コンピュータである。ユーザ端末２０は、システム１のユーザが利用する端末であり、例えば、ラップトップコンピュータ、タブレット端末又はスマートフォン等のパーソナルコンピュータである。システム１のユーザとしては例えば、商品又はサービスの企画及び開発を行う者、ブランディング又はマーケティングを行う者、顧客対応を行う者（例えば、コンタクトセンターの対応者）、が挙げられるが、これらに限定されない。
【0013】
［情報処理装置の構成］
図２は、情報処理装置１０の構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１０は、制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３０、入力部１４０及び出力部１５０を備える。制御部１１０は記憶部１２０に記憶されたコンピュータプログラムの命令を実行する。通信部１３０は、情報処理装置１０の外部の装置と通信回線Ｎを介して通信する。通信部１３０は、制御部１１０から供給されたデータを他の装置に送信したり、他の装置から受信したデータを制御部１１０に供給したりする。
図２は、情報処理装置１０の構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１０は、制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３０、入力部１４０及び出力部１５０を備える。制御部１１０は記憶部１２０に記憶されたコンピュータプログラムの命令を実行する。通信部１３０は、情報処理装置１０の外部の装置と通信回線Ｎを介して通信する。通信部１３０は、制御部１１０から供給されたデータを他の装置に送信したり、他の装置から受信したデータを制御部１１０に供給したりする。
【0014】
＜入力部・出力部＞
入力部１４０は、情報処理装置１０に対する入力を受け付けるための構成であり、一例として、キーボード、マウス、タッチパネル、カメラ、マイクロフォン等の入力装置を備える。また、入力部１４０は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのインタフェースを介して入力装置からのデータを受け付ける構成としてもよい。出力部１５０は、情報処理装置１０からの出力を行うための構成であり、一例として、ディスプレイ、プリンタ、タッチパネル、スピーカ等の出力装置を備える。出力部１５０は、例えばＵＳＢなどのインタフェースを備える構成とし、当該インタフェースを介して出力装置にデータを出力する構成としてもよい。
入力部１４０は、情報処理装置１０に対する入力を受け付けるための構成であり、一例として、キーボード、マウス、タッチパネル、カメラ、マイクロフォン等の入力装置を備える。また、入力部１４０は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのインタフェースを介して入力装置からのデータを受け付ける構成としてもよい。出力部１５０は、情報処理装置１０からの出力を行うための構成であり、一例として、ディスプレイ、プリンタ、タッチパネル、スピーカ等の出力装置を備える。出力部１５０は、例えばＵＳＢなどのインタフェースを備える構成とし、当該インタフェースを介して出力装置にデータを出力する構成としてもよい。
【0015】
＜記憶部＞
記憶部１２０は、制御部１１０が実行するコンピュータプログラムの命令を記憶する。また、記憶部１２０は、制御部１１０によって参照される各種の情報を記憶する。そのような情報の一例として、消費行動データ１２１、収集データ１２２、プロンプト１２３及び生成モデルＭ１が挙げられる。なお、記憶部１２０に生成モデルＭ１が記憶されているとは、生成モデルＭ１を規定するパラメータが記憶部１２０に記憶されていることをいう。
記憶部１２０は、制御部１１０が実行するコンピュータプログラムの命令を記憶する。また、記憶部１２０は、制御部１１０によって参照される各種の情報を記憶する。そのような情報の一例として、消費行動データ１２１、収集データ１２２、プロンプト１２３及び生成モデルＭ１が挙げられる。なお、記憶部１２０に生成モデルＭ１が記憶されているとは、生成モデルＭ１を規定するパラメータが記憶部１２０に記憶されていることをいう。
【0016】
（消費行動データ）
消費行動データ１２１は、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示すデータである。消費行動データは一例としていわゆるＩＤ－ＰＯＳデータである。消費行動としては例えば、商品の購買、及び、役務の提供を受けることが挙げられる。消費者の属性としては例えば、消費者の性別、年齢、居住地域、家族構成、職業、年収、等が挙げられる。消費行動データ１２１は一例として、消費行動の内容を表すデータと、当該消費行動を行った消費者の属性を示すデータとが紐付けられたデータである。より具体的には、消費行動データ１２１は一例として、事前に会員登録を行った消費者の会員証に含まれるユーザ識別情報（２次元バーコード等）がＰＯＳ（Point of Sales）レジスタで読み取られ、読み取られたユーザ識別情報に対応する消費者の属性データと購入された商品に関するデータとが紐付けられることにより収集される。消費者の会員証は、例えば紙製の媒体であってもよく、また、専用のアプリケーションがスマートフォン等のユーザ端末に表示する表示画面であってもよい。
消費行動データ１２１は、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示すデータである。消費行動データは一例としていわゆるＩＤ－ＰＯＳデータである。消費行動としては例えば、商品の購買、及び、役務の提供を受けることが挙げられる。消費者の属性としては例えば、消費者の性別、年齢、居住地域、家族構成、職業、年収、等が挙げられる。消費行動データ１２１は一例として、消費行動の内容を表すデータと、当該消費行動を行った消費者の属性を示すデータとが紐付けられたデータである。より具体的には、消費行動データ１２１は一例として、事前に会員登録を行った消費者の会員証に含まれるユーザ識別情報（２次元バーコード等）がＰＯＳ（Point of Sales）レジスタで読み取られ、読み取られたユーザ識別情報に対応する消費者の属性データと購入された商品に関するデータとが紐付けられることにより収集される。消費者の会員証は、例えば紙製の媒体であってもよく、また、専用のアプリケーションがスマートフォン等のユーザ端末に表示する表示画面であってもよい。
【0017】
図３は、消費行動データ１２１の具体例を示す図である。図３の例において、消費行動データ１２１は、「購買日時」、「商品」、「購買店舗」、「購買金額」、「性別」、「年代」、「アプリ利用ログ」、「顧客嗜好スコア」、「預金残高」、等のデータを含む。「購買日時」はその消費行動が行われた日時を示すデータである。「商品」は購買された商品を示すデータである。「購買店舗」は商品が購買された店舗を示すデータである。「購買金額」は購買された商品の金額を示すデータである。「性別」は商品を購買した消費者の性別を示すデータである。「年代」は商品を購買した消費者の年代を示す情報である。「アプリ利用ログ」は専用のアプリケーションの利用履歴を示すデータである。「顧客嗜好スコア」は、商品のカテゴリ毎の嗜好の度合いを表すデータである。「預金残高」は、商品を購入した消費者の預金残高を示すデータである。また、消費行動データ１２１に含まれるデータは上述した例に限定されず、消費行動データ１２１は例えば、消費行動を行った消費者の住所を示すデータを含んでもよい。
【0018】
消費行動データ１２１に含まれる消費者の属性（性別、年代、等）を示すデータは、例えば消費者の属性等を示す消費者データが記憶された消費者データベース（図示略）から読み出される。消費者データは一例として、消費者の名前、住所、年齢及び性別等のデータを含む。消費者データは一例として、消費者が専用のアプリケーションを用いて会員登録を行うためにユーザ端末に入力したデータである。
【0019】
（収集データ）
収集データ１２２は、消費者又は消費者に提供するサービスに関して収集されたデータである。収集データとしては例えば、消費者に対するインタビューの内容を示すデータ、及び、サービスについての調査結果を示すデータが挙げられる。消費者に対するインタビューの内容としては例えば、消費者が消費行動を行う店舗を選択する理由、消費行動を行う際に感じること、消費行動を行なう際に困ること、等のインタビューの回答が挙げられる。インタビューの回答としては例えば「身近にあるコンビニでなるべく全ての買い物を済ませたい」、「買い物に時間をかけたくない」、「何を買えばよいか迷ってしまうことが多い」、「できるだけ健康的なものを食べたい」、「カロリーが低いものを食べたい」といった意見が挙げられる。サービスについての調査結果としては例えば、各社のサービスの魅力、各社のサービスの認知度合い、等の調査結果が挙げられる。また、収集データは、ＮＰＳ（Net Promoter Score）を含んでいてもよい。ＮＰＳは、企業や商品・サービスへの愛着度がどの程度あるかを数値化し、顧客ロイヤルティを測る指標である。また、収集データ１２２は、商品又は役務を提供する店舗が立地する地域の情報を示すデータを含んでいてもよい。
収集データ１２２は、消費者又は消費者に提供するサービスに関して収集されたデータである。収集データとしては例えば、消費者に対するインタビューの内容を示すデータ、及び、サービスについての調査結果を示すデータが挙げられる。消費者に対するインタビューの内容としては例えば、消費者が消費行動を行う店舗を選択する理由、消費行動を行う際に感じること、消費行動を行なう際に困ること、等のインタビューの回答が挙げられる。インタビューの回答としては例えば「身近にあるコンビニでなるべく全ての買い物を済ませたい」、「買い物に時間をかけたくない」、「何を買えばよいか迷ってしまうことが多い」、「できるだけ健康的なものを食べたい」、「カロリーが低いものを食べたい」といった意見が挙げられる。サービスについての調査結果としては例えば、各社のサービスの魅力、各社のサービスの認知度合い、等の調査結果が挙げられる。また、収集データは、ＮＰＳ（Net Promoter Score）を含んでいてもよい。ＮＰＳは、企業や商品・サービスへの愛着度がどの程度あるかを数値化し、顧客ロイヤルティを測る指標である。また、収集データ１２２は、商品又は役務を提供する店舗が立地する地域の情報を示すデータを含んでいてもよい。
【0020】
（プロンプト）
プロンプト１２３は、後述するコンテンツ生成部１３が生成モデルＭ１に入力する入力データである。プロンプト１２３としては例えば、テキスト、音声データ、画像データ、及びこれらの組み合わせが挙げられる。プロンプト１２３は一例として、ユーザが生成モデルＭ１を活用してペルソナと会話するために用いられる。本開示においてペルソナは生成モデルＭ１により生成される、ユーザ発話に応答するチャットボットである。また、本開示においてペルソナは、年齢、性別、居住地域、家族構成、職業、年収、価値観、ライフスタイル等が具体的に設定されたユーザモデルである。
プロンプト１２３は、後述するコンテンツ生成部１３が生成モデルＭ１に入力する入力データである。プロンプト１２３としては例えば、テキスト、音声データ、画像データ、及びこれらの組み合わせが挙げられる。プロンプト１２３は一例として、ユーザが生成モデルＭ１を活用してペルソナと会話するために用いられる。本開示においてペルソナは生成モデルＭ１により生成される、ユーザ発話に応答するチャットボットである。また、本開示においてペルソナは、年齢、性別、居住地域、家族構成、職業、年収、価値観、ライフスタイル等が具体的に設定されたユーザモデルである。
【0021】
生成モデルＭ１に入力されるプロンプト１２３は一例として、後述するプロンプト生成部１２が生成するプロンプトである。この場合、プロンプト１２３は一例として、生成モデルＭ１によりペルソナを生成するためのプロンプトである。また、プロンプト１２３は、ユーザ端末２０から受信されるプロンプトであってもよい。この場合、プロンプト１２３は一例として、ペルソナに対する質問を表すテキストであってもよい。
【0022】
（生成モデル）
生成モデルＭ１は、機械学習により生成されたモデルであり、テキスト等のコンテンツを生成する。生成モデルＭ１の入力はプロンプト１２３であり、生成モデルＭ１の出力は、プロンプト１２３から生成されたコンテンツである。コンテンツとしては例えば、ペルソナの生成要求であるプロンプト１２３に対する応答であるテキスト、ペルソナへの質問を含むプロンプト１２３に対する回答を示すテキスト、が挙げられる。また、コンテンツは、テキストに限らず、画像データ又は音声データを含んでいてもよい。生成モデルＭ１としては例えば、ＣｈａｔＧＰＴ（Chat Generative Pre-trained Transformer）、ＧＰＴ－４（Generative Pre-trained Transformer 4）等の生成ＡＩ（generative artificial intelligence）、又は、当該生成ＡＩを消費行動データ１２１及び収集データ１２２を用いてファインチューニングしたものが挙げられるがこれらに限定されない。
生成モデルＭ１は、機械学習により生成されたモデルであり、テキスト等のコンテンツを生成する。生成モデルＭ１の入力はプロンプト１２３であり、生成モデルＭ１の出力は、プロンプト１２３から生成されたコンテンツである。コンテンツとしては例えば、ペルソナの生成要求であるプロンプト１２３に対する応答であるテキスト、ペルソナへの質問を含むプロンプト１２３に対する回答を示すテキスト、が挙げられる。また、コンテンツは、テキストに限らず、画像データ又は音声データを含んでいてもよい。生成モデルＭ１としては例えば、ＣｈａｔＧＰＴ（Chat Generative Pre-trained Transformer）、ＧＰＴ－４（Generative Pre-trained Transformer 4）等の生成ＡＩ（generative artificial intelligence）、又は、当該生成ＡＩを消費行動データ１２１及び収集データ１２２を用いてファインチューニングしたものが挙げられるがこれらに限定されない。
【0023】
＜制御部＞
制御部１１０は、分類部１１、プロンプト生成部１２及びコンテンツ生成部１３を備える。制御部１１０の各部は、制御部１１０が記憶部１２０に記憶されたコンピュータプログラムの命令を読み出して実行することにより実現される。コンテンツ生成部１３は、本開示に係るペルソナ生成部の一例である。
制御部１１０は、分類部１１、プロンプト生成部１２及びコンテンツ生成部１３を備える。制御部１１０の各部は、制御部１１０が記憶部１２０に記憶されたコンピュータプログラムの命令を読み出して実行することにより実現される。コンテンツ生成部１３は、本開示に係るペルソナ生成部の一例である。
【0024】
（分類部）
分類部１１は、消費行動データ１２１を複数のセグメントに分類する。本開示において、セグメントは、マーケティング等における各種施策のターゲットとすべき注力層を決定するために属性、購買回数、購入金額、購買店舗等から決定される分類結果である。より具体的には、複数のセグメントは一例として、消費行動データ１２１を購入回数及び購入金額等に基づき「優良顧客」、「第一層」、「第二層」、等の複数の層に分類した場合において、各層を消費者の属性に基づき更に分類したものである。ここで、「優良顧客」のユーザは一例として、月間購入金額２万円以上、月間購買回数１６回以上のユーザである。「第一層」のユーザは一例として、月間購入金額が１万円未満かつ購買回数が１～６回のユーザである。「第二層」のユーザは一例として、月間購入金額が１万円以上２万円未満かつ月間購買回数が３～６回のユーザである。
分類部１１は、消費行動データ１２１を複数のセグメントに分類する。本開示において、セグメントは、マーケティング等における各種施策のターゲットとすべき注力層を決定するために属性、購買回数、購入金額、購買店舗等から決定される分類結果である。より具体的には、複数のセグメントは一例として、消費行動データ１２１を購入回数及び購入金額等に基づき「優良顧客」、「第一層」、「第二層」、等の複数の層に分類した場合において、各層を消費者の属性に基づき更に分類したものである。ここで、「優良顧客」のユーザは一例として、月間購入金額２万円以上、月間購買回数１６回以上のユーザである。「第一層」のユーザは一例として、月間購入金額が１万円未満かつ購買回数が１～６回のユーザである。「第二層」のユーザは一例として、月間購入金額が１万円以上２万円未満かつ月間購買回数が３～６回のユーザである。
【0025】
（プロンプト生成部）
プロンプト生成部１２は、分類部１１の分類により得られた複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データ１２１と当該消費行動データ１２１から特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプト１２３を生成する。消費者の特性は一例として、消費者の消費行動の傾向を示す情報を含む。消費者の特性は一例として「「お得」に敏感でよくクーポンを使う」、「職場に行くことが増え、通勤途中にコンビニカフェを買う」、「職場近くのコンビニで昼ご飯をよく買う」、「帰宅途中に自宅の近くのスーパーでビールやデザートを買う」、「職場の近くの店舗を利用する」、「自宅の近くの店舗を利用する」、といった情報である。プロンプト生成部１２は一例として、複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データを用いて消費者の特性を特定し、特定した特性を用いてプロンプト１２３を生成してもよい。
プロンプト生成部１２は、分類部１１の分類により得られた複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データ１２１と当該消費行動データ１２１から特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプト１２３を生成する。消費者の特性は一例として、消費者の消費行動の傾向を示す情報を含む。消費者の特性は一例として「「お得」に敏感でよくクーポンを使う」、「職場に行くことが増え、通勤途中にコンビニカフェを買う」、「職場近くのコンビニで昼ご飯をよく買う」、「帰宅途中に自宅の近くのスーパーでビールやデザートを買う」、「職場の近くの店舗を利用する」、「自宅の近くの店舗を利用する」、といった情報である。プロンプト生成部１２は一例として、複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データを用いて消費者の特性を特定し、特定した特性を用いてプロンプト１２３を生成してもよい。
【0026】
プロンプト生成部１２は、分類部１１の分類により得られた複数のセグメントのすべてについてプロンプト１２３を生成してもよく、また、上記複数のセグメントのうちの一部のセグメントについてプロンプト１２３を生成してもよい。一部のセグメントについてプロンプト１２３を生成する場合、プロンプト生成部１２は一例として、分類部１１の分類により得られた複数のセグメントの中から、当該複数のセグメントのそれぞれについて特定されるターゲットとしての注力度合いが所定の条件を満たすセグメントを抽出し、抽出したセグメントのそれぞれについて、プロンプトを生成してもよい。ターゲットとしての注力度合いは、例えばユーザによりセグメント毎に設定される情報であってもよく、また、各セグメントに含まれる消費行動データ１２１の特徴（データ量、データ同士の類似度、等）に基づきプロンプト生成部１２が特定する情報であってもよい。
【0027】
また、プロンプト生成部１２は、消費行動データ１２１と消費者の特性とに加えて、収集データ１２２を用いてプロンプトを生成してもよい。この場合、換言すると、プロンプト生成部１２は、上記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データ１２１と、当該消費行動データ１２１から特定される消費者の特性と、記憶部１２０に記憶された、当該セグメントに属する消費行動データ１２１に対応する収集データ１２２とに基づき、当該セグメントのプロンプト１２３を生成する、ということもできる。
【0028】
（コンテンツ生成部）
コンテンツ生成部１３は、生成モデルＭ１にプロンプト１２３を入力することにより、プロンプト１２３に対応するコンテンツを生成する。コンテンツ生成部１３は一例として、プロンプト１２３を生成モデルＭ１に入力することにより、上記セグメントに対応するペルソナを生成する。また、コンテンツ生成部１３は一例として、ユーザ端末２０から受信した、ペルソナへの質問を表すプロンプト１２３を生成モデルＭ１に入力することにより、質問に対する回答を表すコンテンツを生成する。
コンテンツ生成部１３は、生成モデルＭ１にプロンプト１２３を入力することにより、プロンプト１２３に対応するコンテンツを生成する。コンテンツ生成部１３は一例として、プロンプト１２３を生成モデルＭ１に入力することにより、上記セグメントに対応するペルソナを生成する。また、コンテンツ生成部１３は一例として、ユーザ端末２０から受信した、ペルソナへの質問を表すプロンプト１２３を生成モデルＭ１に入力することにより、質問に対する回答を表すコンテンツを生成する。
【0029】
コンテンツ生成部１３は、生成したコンテンツを、通信部１３０を介してユーザ端末２０に送信することにより当該コンテンツを出力する。この場合、ユーザ端末は受信したコンテンツをディスプレイ等に表示する。本明細書では、コンテンツ生成部１３がコンテンツをユーザ端末２０に送信して当該コンテンツをユーザ端末２０のディスプレイ等に表示させることを、「コンテンツ生成部１３がコンテンツを表示する」ともいう。
【0030】
また、コンテンツ生成部１３は、出力部１５０を介してディスプレイ等の出力装置にコンテンツを出力してもよい。また、コンテンツ生成部１３は、情報処理装置１０のユーザが指定した格納先（情報処理装置１０内の記憶装置であってもよいし、情報処理装置１０外の記憶装置であってもよい）にコンテンツを書き込むことによりコンテンツを出力してもよい。
【0031】
[ユーザ端末の構成]
図４は、ユーザ端末２０の構成を示すブロック図である。ユーザ端末２０は、制御部２１０、記憶部２２０、通信部２３０、入力部２４０、及び出力部２５０を備える。制御部２１０は記憶部２２０に記憶されたコンピュータプログラムの命令を実行する。記憶部２２０は、制御部２１０が実行するコンピュータプログラムの命令を記憶する。また、記憶部２２０は、制御部２１０によって参照される各種の情報を記憶する。通信部２３０は、ユーザ端末２０の外部の装置と通信回線Ｎを介して通信する。
図４は、ユーザ端末２０の構成を示すブロック図である。ユーザ端末２０は、制御部２１０、記憶部２２０、通信部２３０、入力部２４０、及び出力部２５０を備える。制御部２１０は記憶部２２０に記憶されたコンピュータプログラムの命令を実行する。記憶部２２０は、制御部２１０が実行するコンピュータプログラムの命令を記憶する。また、記憶部２２０は、制御部２１０によって参照される各種の情報を記憶する。通信部２３０は、ユーザ端末２０の外部の装置と通信回線Ｎを介して通信する。
【0032】
＜入力部・出力部＞
入力部２４０は、ユーザ端末２０に対する入力を受け付けるための構成であり、一例として、キーボード、マウス、タッチパネル、カメラ、マイクロフォン等の入力装置を備える。また、入力部２４０は、例えばＵＳＢなどのインタフェースを介して入力装置からのデータを受け付ける構成としてもよい。出力部２５０は、ユーザ端末２０からの出力を行うための構成であり、一例として、ディスプレイ、プリンタ、タッチパネル、スピーカ等の出力装置を備える。出力部２５０は、例えばＵＳＢなどのインタフェースを備える構成とし、当該インタフェースを介して出力装置にデータを出力する構成としてもよい。
入力部２４０は、ユーザ端末２０に対する入力を受け付けるための構成であり、一例として、キーボード、マウス、タッチパネル、カメラ、マイクロフォン等の入力装置を備える。また、入力部２４０は、例えばＵＳＢなどのインタフェースを介して入力装置からのデータを受け付ける構成としてもよい。出力部２５０は、ユーザ端末２０からの出力を行うための構成であり、一例として、ディスプレイ、プリンタ、タッチパネル、スピーカ等の出力装置を備える。出力部２５０は、例えばＵＳＢなどのインタフェースを備える構成とし、当該インタフェースを介して出力装置にデータを出力する構成としてもよい。
【0033】
＜制御部＞
制御部２１０は、アプリケーション実行部２１を備える。アプリケーション実行部２１は本開示に係る発話データ送信部及び出力制御部の一例である。アプリケーション実行部２１は、制御部２１０が記憶部２２０に記憶されたアプリケーションプログラムの命令を読み出して実行することにより実現される。アプリケーション実行部２１は、情報処理装置１０から送信されてくるコンテンツを受信する処理や、ユーザによりプロンプトとして入力されたテキストを情報処理装置１０に送信する処理等を実行する。アプリケーション実行部２１により実装されるアプリケーションは例えば汎用のウェブブラウザであるが、これに限定されない。アプリケーション実行部２１により実装されるアプリケーションは例えば、情報処理装置１０と通信してコンテンツを受信するための専用のアプリケーションであってもよい。
制御部２１０は、アプリケーション実行部２１を備える。アプリケーション実行部２１は本開示に係る発話データ送信部及び出力制御部の一例である。アプリケーション実行部２１は、制御部２１０が記憶部２２０に記憶されたアプリケーションプログラムの命令を読み出して実行することにより実現される。アプリケーション実行部２１は、情報処理装置１０から送信されてくるコンテンツを受信する処理や、ユーザによりプロンプトとして入力されたテキストを情報処理装置１０に送信する処理等を実行する。アプリケーション実行部２１により実装されるアプリケーションは例えば汎用のウェブブラウザであるが、これに限定されない。アプリケーション実行部２１により実装されるアプリケーションは例えば、情報処理装置１０と通信してコンテンツを受信するための専用のアプリケーションであってもよい。
【0034】
アプリケーション実行部２１は一例として、ペルソナに対するユーザの発話内容を表す発話データを情報処理装置１０へ送信する。また、アプリケーション実行部２１は一例として、応答を前記情報処理装置から受信し、受信した応答を、ディスプレイ等の出力装置に出力する。
【0035】
［情報処理方法の流れ］
図５は、本実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示すシーケンス図である。ステップＳ１１において、分類部１１は、消費行動データ１２１を複数のセグメントに分類する。より具体的には、分類部１１は一例として、消費行動データ１２１に含まれる購買回数、購入金額、及び消費者の属性等に基づき、消費行動データ１２１を複数のセグメントに分類する。ステップＳ１１において、分類部１１は、ユーザにより設定された分類条件に基づき消費行動データ１２１を分類してもよく、また、消費行動データ１２１の分析結果に基づき設定された分類条件に基づき消費行動データ１２１を分類してもよい。
図５は、本実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示すシーケンス図である。ステップＳ１１において、分類部１１は、消費行動データ１２１を複数のセグメントに分類する。より具体的には、分類部１１は一例として、消費行動データ１２１に含まれる購買回数、購入金額、及び消費者の属性等に基づき、消費行動データ１２１を複数のセグメントに分類する。ステップＳ１１において、分類部１１は、ユーザにより設定された分類条件に基づき消費行動データ１２１を分類してもよく、また、消費行動データ１２１の分析結果に基づき設定された分類条件に基づき消費行動データ１２１を分類してもよい。
【0036】
ステップＳ１２において、プロンプト生成部１２は、複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データ１２１を用いて消費者の特性を特定する。プロンプト生成部１２は一例として、分類部１１の分類により得られた複数のセグメントの中からターゲットとするセグメントを抽出し、抽出したセグメントのそれぞれについて、各セグメントに属する消費行動データの示す消費行動が行われた店舗の位置情報等に基づき、消費者の消費行動の傾向（職場近くの店舗を利用する、自宅の近くの店舗を利用する、等）を消費者の特性として特定する。また、ユーザが入力部２４０等を用いて各セグメントに対応する特性を示すデータを入力し、プロンプト生成部１２が、入力されたデータに基づき、消費者の特性を特定してもよい。
【0037】
ステップＳ１３において、プロンプト生成部１２は、ターゲットとするセグメントについてターゲット像を定義する。より具体的には、プロンプト生成部１２は一例として、複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと、当該消費行動データから特定される消費者の特性と、当該セグメントに属する消費行動データに対応する収集データとに基づき、当該セグメントを象徴する消費者像を表すターゲット像定義データを生成する。ここで、ターゲット像定義データとは、ターゲットとするセグメントの消費者像を表すデータであり、テキスト、画像データ、音声データ、動画像データ、又はこれらの組み合わせである。ターゲット像定義データは例えば、「洋菓子を好む」といった消費者像を説明するテキストを含んでもよい。
【0038】
ターゲット像定義データは、セグメントに属する消費行動データから特定される消費者の特性を示すデータを含んでいてもよい。この場合、換言すると、プロンプト生成部１２は、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データから特定される消費者の特性を表すデータを含むターゲット像定義データを生成する。また、ターゲット像定義データは、セグメントの消費行動データを含んでいてもよく、また、当該消費行動データから特定される消費者の特性を示すデータを含んでいてもよい。また、セグメントに対応する収集データを含んでいてもよい。また、ターゲット像データは、消費行動データ又は収集データを統計して得られるデータを含んでいてもよい。また、ターゲット像定義データは、ユーザが入力部２４０等を用いて入力したデータを含んでいてもよい。
【0039】
ステップＳ１４において、プロンプト生成部１２は、ステップＳ１３で生成されたターゲット像定義データを用いて、ペルソナを定義するペルソナ定義データを生成する。ペルソナ定義データは一例として、テキスト、画像データ、音声データ、動画像データ、又はこれらの組み合わせである。ペルソナ定義データは例えば、ターゲット像の定義の内容に加えて、「どういったクーポンがほしいか」といった情報を含む。ペルソナ定義データは一例として、ターゲット像定義データに含まれるデータに加えて、ユーザが入力部２４０等を用いて入力したデータを含む。
【0040】
ステップＳ１５において、プロンプト生成部１２は、ステップＳ１４で生成されたペルソナ定義データを用いて、セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプト１２３を生成する。ペルソナ定義データはターゲット像定義データを用いて生成されるデータであり、ターゲット像定義データは、各セグメントに属する消費行動データ１２１と当該消費行動データ１２１から特定される消費者の特性とに基づき生成されたデータである。そのため、換言すると、プロンプト生成部１２は、分類部１１の分類により得られた複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データ１２１と当該消費行動データ１２１から特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプト１２３を生成する、ということもできる。プロンプト生成部１２は一例として、生成したターゲット像定義データをテキスト形式のプロンプト１２３に変換することによりプロンプト１２３を生成してもよい。
【0041】
ステップＳ１６において、コンテンツ生成部１３は、プロンプト１２３を生成モデルＭ１に入力することにより、セグメントに対応するペルソナを生成する。コンテンツ生成部１３は、プロンプト１２３を生成モデルＭ１に入力して得られる、生成モデルＭ１から出力されるコンテンツを、ユーザ端末２０に送信する。当該コンテンツは一例として、ペルソナを生成した旨を示すコンテンツであり、より具体的には例えば、「ターゲット像を理解しました」という旨のテキストを含む。また、コンテンツ生成部１３は、生成モデルＭ１から出力されたコンテンツに加えて、生成モデルＭ１に入力したプロンプト１２３及びプロンプト１２３に対応するセグメントの特徴を表すデータをユーザ端末２０に送信してもよい。ユーザ端末２０は、情報処理装置１０からコンテンツ等を受信し、受信したコンテンツ等をディスプレイ等に表示する。
【0042】
コンテンツ生成部１３が生成するセグメント別のペルソナは一例として、「小学生の子どもがいる４０－５０代男性」、「フルタイムで働く、大学生の子どもがいる４０－５０代女性」といった特徴を有する。
【0043】
ステップＳ１７において、アプリケーション実行部２１は、ペルソナに対する質問の内容を表す発話データを入力するための入力画面をディスプレイに表示する。入力画面は、例えば後述する図８に例示する画面である。ユーザは、入力画面において、ペルソナに対する質問を表すテキストを入力する。
【0044】
ステップＳ１８において、アプリケーション実行部２１は、ユーザが入力したテキストである発話データを情報処理装置１０へ送信する。コンテンツ生成部１３は、ペルソナに対するユーザの発話内容を表す発話データをユーザ端末２０から受信する。
【0045】
ステップＳ１９において、コンテンツ生成部１３は、受信した発話データを生成モデルＭ１に入力することにより、ユーザの発話に対する応答であるコンテンツを生成する。コンテンツ生成部１３が発話データを生成モデルＭ１に入力することにより、生成モデルＭ１からは入力したテキストに対応するコンテンツが出力される。コンテンツ生成部１３は、生成した応答であるコンテンツをユーザ端末２０に送信する。ユーザ端末２０は情報処理装置１０からコンテンツを受信する。ステップＳ２０において、アプリケーション実行部２１は、受信したコンテンツである応答を出力する。アプリケーション実行部２１は一例として、受信した応答をディスプレイに表示する。
【0046】
［プロンプトの具体例］
図６及び図７は、プロンプト１２３の一例を示す図である。図６及び図７の例において、プロンプト１２３は、テキスト１２３－１及びテキスト１２３－２を含む。テキスト１２３－１は、「あなたは｛＃役割｝です。｛＃依頼｝を実行してください。ただし｛＃参照｝の内容を参照したうえで、必ず｛＃ルール｝を守って回答してください。」といったテキストを含む。また、テキスト１２３－１は、｛＃役割｝、｛＃依頼｝、｛＃ルール｝のそれぞれで参照されるテキストを含む。｛＃役割｝として参照されるテキストとしては、「｛＃参照｝で適宜された人物」というテキストを含む。
図６及び図７は、プロンプト１２３の一例を示す図である。図６及び図７の例において、プロンプト１２３は、テキスト１２３－１及びテキスト１２３－２を含む。テキスト１２３－１は、「あなたは｛＃役割｝です。｛＃依頼｝を実行してください。ただし｛＃参照｝の内容を参照したうえで、必ず｛＃ルール｝を守って回答してください。」といったテキストを含む。また、テキスト１２３－１は、｛＃役割｝、｛＃依頼｝、｛＃ルール｝のそれぞれで参照されるテキストを含む。｛＃役割｝として参照されるテキストとしては、「｛＃参照｝で適宜された人物」というテキストを含む。
【0047】
また、図７の例において、テキスト１２３－２は、｛＃参照｝として参照されるテキストを含む。より具体的には、テキスト１２３－２は、テキストＴ１１、Ｔ１２、Ｔ２１、Ｔ２２、Ｔ３１、Ｔ３２を含む。ただし、プロンプト１２３に含まれるテキストは図６及び図７に例示するテキストに限定されず、プロンプト１２３は他のテキストを含んでいてもよく、また、画像データ、音声データ、動画データ等の他のデータ形式のデータを含んでいてもよい。
【0048】
テキスト１２３－２は、「（１）ターゲット像概要」、「（２）ターゲット情報」、「（３）チャネル利用状況＆価値観」、「（４）買い物に関するニーズ・インサイト・困りごと」等の項目を含む。「（１）ターゲット像概要」の項目は、そのセグメントに属する消費行動データに共通する特徴を含む。当該特徴は、一例として、セグメントの分類条件を表すものである。「（２）ターゲット情報」の項目は、ターゲットの具体的特徴を表す情報を含む。当該情報は一例として、家族構成、消費行動の傾向、等を表す。「（３）チャネル利用状況＆価値観」の項目は、そのセグメントに属する消費者のチャネルの利用状況や価値観を表す情報を含む。「（４）買い物に関するニーズ・インサイト・困りごと」の項目は消費行動に関する消費者の考えを表す情報を含む。
【0049】
テキスト１２３－２に含まれるテキストのうち、テキストＴ１１、Ｔ１２は、そのセグメントの消費行動データ１２１に含まれるデータであり、特に、消費行動データ１２１の分類のために用いられたデータである。テキストＴ２１、Ｔ２２は、そのセグメントの消費行動データ１２１から特定された消費者の特性を表すデータである。テキストＴ３１、Ｔ３２は、そのセグメントに属する消費者に対応する収集データである。このように、プロンプトである図７に示すテキスト１２３－２は、そのセグメントに属する消費行動データ１２１、当該消費行動データから特定される消費者の特性、及びそのセグメントに属する消費者に対応する収集データ、に基づき生成される。
【0050】
［入力画面の具体例］
図８は、ペルソナにインタビューを行うための入力画面の具体例を示す図である。ユーザ端末２０のアプリケーション実行部２１は、情報処理装置１０から受信したコンテンツに基づき、図８に例示する画面をディスプレイに表示する。図８の例において、画面ＳＣ１は、テキストＴ４１、Ｔ４２、及びテキストボックスＢ４３を含む。テキストＴ４１は、インタビューの対象であるペルソナを説明するテキストであり、具体的には「４０－５０代男性「職場でも家の近くでも○○をよく使うオフィスワーカー」を対象としたインタビューができます」というテキストである。テキストＴ４２は、ペルソナの生成に用いたプロンプト１２３を表すテキストである。テキストボックスＢ４３は、ユーザがテキストを入力するためのコンポーネントである。
図８は、ペルソナにインタビューを行うための入力画面の具体例を示す図である。ユーザ端末２０のアプリケーション実行部２１は、情報処理装置１０から受信したコンテンツに基づき、図８に例示する画面をディスプレイに表示する。図８の例において、画面ＳＣ１は、テキストＴ４１、Ｔ４２、及びテキストボックスＢ４３を含む。テキストＴ４１は、インタビューの対象であるペルソナを説明するテキストであり、具体的には「４０－５０代男性「職場でも家の近くでも○○をよく使うオフィスワーカー」を対象としたインタビューができます」というテキストである。テキストＴ４２は、ペルソナの生成に用いたプロンプト１２３を表すテキストである。テキストボックスＢ４３は、ユーザがテキストを入力するためのコンポーネントである。
【0051】
ユーザがテキストボックスＢ４３にペルソナへの質問をテキストで入力すると、ユーザ端末２０は入力されたテキストが情報処理装置１０へ送信する。情報処理装置１０は受信したテキストを生成モデルＭ１に入力することにより得られる質問に対する回答をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は受信した応答をディスプレイ等に表示する。表示される応答を確認することにより、ユーザは、消費者の実際の消費行動に倣ったペルソナに対するインタビューの結果を、実在の消費者に実際にインタビューを行うことなく確認することができる。
【0052】
本実施形態により生成されるペルソナは、商品・サービスの企画・開発、ブランディング・マーケティング、お客様との応対研修（コンタクトセンター含む）、等の様々な業務で活用可能である。また、例えば生成したペルソナを擬似会議に参加させるといった活用も可能である。
【0053】
［プロンプトの他の例］
図９及び図１０は、プロンプト１２３の他の例を示す図である。図９及び図１０には、複数のペルソナを生成してペルソナ同士で対話させる場合のプロンプト１２３を例示している。図９及び図１０の例において、プロンプト１２３は、テキスト１２３－３及びテキスト１２３－４を含む。テキスト１２３－３は、「あなたは｛＃役割｝です。｛＃依頼｝を実行してください。ただし｛＃参照｝の内容を参照したうえで、必ず｛＃ルール｝と｛＃注意事項｝を守って｛＃形式｝に従った回答をしてください」といったテキストを含む。また、テキスト１２３－３は、｛＃役割｝、｛＃依頼｝、｛＃ルール｝のそれぞれで参照されるテキストを含む。｛＃役割｝として参照されるテキストとしては、「｛＃参照｝で適宜された人物３人組」というテキストを含む。また、｛＃参照｝として参照されるテキストは、例えば図７に例示したテキスト１２３－２であるが、これに限定されない。また、図１０の例において、テキスト１２３－４は、｛＃注意事項｝として参照されるテキストを含む。
図９及び図１０は、プロンプト１２３の他の例を示す図である。図９及び図１０には、複数のペルソナを生成してペルソナ同士で対話させる場合のプロンプト１２３を例示している。図９及び図１０の例において、プロンプト１２３は、テキスト１２３－３及びテキスト１２３－４を含む。テキスト１２３－３は、「あなたは｛＃役割｝です。｛＃依頼｝を実行してください。ただし｛＃参照｝の内容を参照したうえで、必ず｛＃ルール｝と｛＃注意事項｝を守って｛＃形式｝に従った回答をしてください」といったテキストを含む。また、テキスト１２３－３は、｛＃役割｝、｛＃依頼｝、｛＃ルール｝のそれぞれで参照されるテキストを含む。｛＃役割｝として参照されるテキストとしては、「｛＃参照｝で適宜された人物３人組」というテキストを含む。また、｛＃参照｝として参照されるテキストは、例えば図７に例示したテキスト１２３－２であるが、これに限定されない。また、図１０の例において、テキスト１２３－４は、｛＃注意事項｝として参照されるテキストを含む。
【0054】
＜効果＞
以上説明したように本実施形態によれば、情報処理装置１０は、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類し、複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データ１２１と当該消費行動データ１２１から特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプト１２３を生成する。生成したプロンプト１２３を情報処理装置１０が生成モデルＭ１に入力することにより、消費行動データを分類して得られた各セグメントのペルソナを生成することができる。
以上説明したように本実施形態によれば、情報処理装置１０は、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類し、複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データ１２１と当該消費行動データ１２１から特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプト１２３を生成する。生成したプロンプト１２３を情報処理装置１０が生成モデルＭ１に入力することにより、消費行動データを分類して得られた各セグメントのペルソナを生成することができる。
【0055】
［変形例］
上述した情報処理装置１０の機能は、複数の装置により分担されて実装されてもよい。例えば、上述した情報処理装置１０は、２以上の装置が通信ネットワークを介して接続されたシステムとして実現されてもよい。この場合、当該システムは一例として、分類部１１及びプロンプト生成部１２を備える第１の装置と、コンテンツ生成部１３を備える第２の装置とを有するシステムであってもよい。この場合、第１の装置と第２の装置とが協働することにより情報処理装置１０の機能が実現される。
上述した情報処理装置１０の機能は、複数の装置により分担されて実装されてもよい。例えば、上述した情報処理装置１０は、２以上の装置が通信ネットワークを介して接続されたシステムとして実現されてもよい。この場合、当該システムは一例として、分類部１１及びプロンプト生成部１２を備える第１の装置と、コンテンツ生成部１３を備える第２の装置とを有するシステムであってもよい。この場合、第１の装置と第２の装置とが協働することにより情報処理装置１０の機能が実現される。
【0056】
また、上述の実施形態では、生成モデルＭ１が情報処理装置１０の記憶部１２０に記憶されている場合について説明したが、生成モデルＭ１は情報処理装置１０以外の装置に記憶されていてもよい。この場合、情報処理装置１０は、生成モデルＭ１が記憶された装置にプロンプトを送信し、送信したプロンプトの応答として当該装置から送信されてくる推論結果データを受信する。また、上述した情報処理装置１０の機能の少なくとも一部がユーザ端末２０に実装されてもよい。
【0057】
［ソフトウェアによる実現例］
情報処理装置１０、ユーザ端末２０（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１１０、２１０に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
情報処理装置１０、ユーザ端末２０（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１１０、２１０に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
【0058】
この場合、上記装置は、上記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により上記プログラムを実行することにより、上記各実施形態で説明した各機能が実現される。
【0059】
上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。
【0060】
また、上記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。
【0061】
また、上記各実施形態で説明した各処理は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）に実行させてもよい。この場合、ＡＩは上記制御装置で動作するものであってもよいし、他の装置（例えばエッジコンピュータまたはクラウドサーバ等）で動作するものであってもよい。
【0062】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【0063】
［まとめ］
本発明の態様１に係る情報処理装置は、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類する分類部と、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプトを生成するプロンプト生成部と、前記プロンプトを生成モデルに入力することにより、前記セグメントに対応するペルソナを生成するペルソナ生成部と、を備える。
本発明の態様１に係る情報処理装置は、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類する分類部と、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプトを生成するプロンプト生成部と、前記プロンプトを生成モデルに入力することにより、前記セグメントに対応するペルソナを生成するペルソナ生成部と、を備える。
【0064】
上記の態様によれば、消費者の実際の消費行動に倣ったペルソナを生成できる。
【0065】
本発明の態様２に係る情報処理装置は、上記態様１に記載の情報処理装置において、前記プロンプト生成部は、前記複数のセグメントの中から、当該複数のセグメントのそれぞれについて特定されるターゲットとしての注力度合いが所定の条件を満たすセグメントを抽出し、抽出したセグメントのそれぞれについて、前記プロンプトを生成する。
【0066】
上記の態様によれば、単なる年代別、特性別ではなく、ターゲットとしての注力度合いでペルソナをカテゴライズすることができる。
【0067】
本発明の態様３に係る情報処理装置は、上記態様１又は２に記載の情報処理装置において、前記プロンプト生成部は、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データを用いて消費者の特性を特定し、特定した特性に基づき前記プロンプトを生成する。
【0068】
上記の態様によれば、消費行動データを分類して得られた複数のセグメントのそれぞれについて、各セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とを反映させたペルソナを生成できる。
【0069】
本発明の態様４に係る情報処理装置は、上記態様１から３のいずれか一つに記載の情報処理装置において、前記消費者の特性は、前記消費者の消費行動の傾向を示す情報を含む。
【0070】
上記の態様によれば、消費行動データを分類して得られた複数のセグメントのそれぞれについて、消費者の消費行動の履歴から特定される消費者の消費行動の傾向を反映したペルソナを生成することができる。
【0071】
本発明の態様５に係る情報処理装置は、上記態様１から４のいずれか一つに記載の情報処理装置において、前記プロンプト生成部は、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと、当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴する消費者像を表すターゲット像定義データを生成し、生成したターゲット像定義データをテキスト形式の前記プロンプトに変換する。
【0072】
上記の態様によれば、消費行動データを分類して得られた複数のセグメントのそれぞれについて、各セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とを反映させたペルソナを生成できる。
【0073】
本発明の態様６に係る情報処理装置は、上記態様５に記載の情報処理装置において、前記プロンプト生成部は、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データから特定される消費者の特性を表すデータを含むターゲット像定義データを生成する。
【0074】
上記の態様によれば、消費行動データを分類して得られた複数のセグメントのそれぞれについて、各セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とを反映させたペルソナを生成できる。
【0075】
本発明の態様７に係る情報処理装置は、上記態様１から６のいずれか一つに記載の情報処理装置において、前記プロンプト生成部は、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと、当該消費行動データから特定される消費者の特性と、消費者又は消費者に提供するサービスに関して収集された収集データを記憶する記憶部に記憶された、当該セグメントに属する消費行動データに対応する収集データとに基づき、当該セグメントのプロンプトを生成する。
【0076】
上記の態様によれば、消費行動データを分類して得られた複数のセグメントのそれぞれについて、消費行動データだけでなく消費者又は消費者に提供するサービスに関して収集された収集データの情報を反映させたペルソナを生成できる。
【0077】
本発明の態様８に係る情報処理方法は、少なくとも１つのプロセッサが、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類する分類処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプトを生成するプロンプト生成処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記プロンプトを生成モデルに入力することにより、前記セグメントに対応するペルソナを生成するペルソナ生成処理と、を含む。
【0078】
上記の態様によれば、消費者の実際の消費行動に倣ったペルソナを生成できる。
【0079】
本発明の態様９に係る情報処理装置は、上記態様１から７のいずれか一つに記載の情報処理装置において、前記ペルソナ生成部は、前記ペルソナに対するユーザの発話内容を表す発話データをユーザ端末から受信し、前記発話データを前記生成モデルに入力することにより、前記ユーザの発話に対する応答を生成し、生成した応答を前記ユーザ端末に送信する。
【0080】
上記の態様によれば、ユーザはユーザ端末を用いて消費者の実際の消費行動に倣ったペルソナと対話等を行うことができる。
【0081】
本発明の態様１０に係るプログラムは、態様１から７、および９のいずれか一つに係る情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータを、前記分類部、前記プロンプト生成部、及び前記ペルソナ生成部として機能させる。
【0082】
上記の態様によれば、消費者の実際の消費行動に倣ったペルソナを生成できる。
【0083】
本発明の態様１１に係る情報処理システムは、態様９に記載の情報処理装置と、前記ユーザ端末とを備え、前記ユーザ端末は、前記発話データを前記情報処理装置へ送信する発話データ送信部と、前記応答を前記情報処理装置から受信し、受信した応答を出力装置に出力する出力制御部と、を備える。
【0084】
上記の態様によれば、消費者の実際の消費行動に倣ったペルソナを生成できる。
【符号の説明】
【0085】
１ システム
１０ 情報処理装置
１１ 分類部
１２ プロンプト生成部
１３ コンテンツ生成部
２０ ユーザ端末
２１ アプリケーション実行部
１１０、２１０ 制御部
１２０、２２０ 記憶部
１３０、２３０ 通信部
１４０、２４０ 入力部
１５０、２５０ 出力部
１０ 情報処理装置
１１ 分類部
１２ プロンプト生成部
１３ コンテンツ生成部
２０ ユーザ端末
２１ アプリケーション実行部
１１０、２１０ 制御部
１２０、２２０ 記憶部
１３０、２３０ 通信部
１４０、２４０ 入力部
１５０、２５０ 出力部
【要約】
【課題】消費者の実際の消費行動に倣ったペルソナを生成する技術を提供する。
【解決手段】情報処理装置（１０）は、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類する分類部（１１）と、複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプトを生成するプロンプト生成部（１２）と、プロンプトを生成モデルに入力することにより、セグメントに対応するペルソナを生成するコンテンツ生成部（１３）と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置（１０）は、消費者の消費行動の履歴及び当該消費者の属性を示す消費行動データを複数のセグメントに分類する分類部（１１）と、複数のセグメントに含まれる少なくとも一部のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに属する消費行動データと当該消費行動データから特定される消費者の特性とに基づき、当該セグメントを象徴するペルソナを生成するためのプロンプトを生成するプロンプト生成部（１２）と、プロンプトを生成モデルに入力することにより、セグメントに対応するペルソナを生成するコンテンツ生成部（１３）と、を備える。
【選択図】図１
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】