特許 7651641 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-03-17

(45)【発行日】2025-03-26

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0251 20230101AFI20250318BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0251

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2023152140

(22)【出願日】2023-09-20

【審査請求日】2023-11-20

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】500257300

【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】庄司 正

【審査官】関 博文

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２１－０４３８２０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－０７７６１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－００９５０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２３－０３２０６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２３－００７７２４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１２３３９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】村上 聡一朗，広告文自動生成に関する最近の研究動向，一般社団法人 人工知能学会 第３６回（２０２２） ［ｏｎｌｉｎｅ］，2022年12月31日，pp.1-4

【文献】石山 航平，ＧＡＮを利用したグラフィックデザインの評価機構の構築，情報処理学会 研究報告 デジタルコンテンツクリエーション（ＤＣＣ） ２０２２－ＤＣＣ－０３０ ［ｏｎｌｉｎｅ］ ，日本，情報処理学会，2022年01月13日，pp.1-8

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付部と、
広告に関する広告データを学習することで生成された生成モデルであって、出力となる広告コンテンツを生成する生成モデルに、前記配信要求を受け付けた前記コンテンツを入力し、前記コンテンツに合わせた前記広告コンテンツを生成する生成部と、
生成した前記広告コンテンツと、前記コンテンツとを前記ユーザへ配信する配信部と、
を備え、
前記生成部は、
前記コンテンツの登場人物を認識し、前記コンテンツの内容が前記登場人物の否定的な内容である場合、当該コンテンツとは無関係の前記広告コンテンツを生成する
情報処理装置。

【請求項2】

前記受付部は、
前記広告コンテンツの広告対象の指定を広告主から受け付け、
前記生成部は、
前記広告対象と、前記コンテンツとを前記生成モデルへ入力し、前記生成モデルの出力として、前記コンテンツに合わせた前記広告対象の前記広告コンテンツを生成する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記生成部は、
前記コンテンツに含まれるテキストに合わせたテキストを含む前記広告コンテンツを生成する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記生成部は、
前記コンテンツに含まれるテキストの内容に合わせた内容を含む前記広告コンテンツを生成する
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記生成部は、
前記コンテンツに含まれる画像に合わせた画像を含む前記広告コンテンツを生成する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記生成部は、
前記コンテンツに含まれる画像の内容に合わせた内容を含む前記広告コンテンツを生成する
請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付工程と、
広告に関する広告データを学習することで生成された生成モデルであって、出力となる広告コンテンツを生成する生成モデルに、前記配信要求を受け付けた前記コンテンツを入力し、前記コンテンツに合わせた前記広告コンテンツを生成する生成工程と、
生成した前記広告コンテンツと、前記コンテンツとを前記ユーザへ配信する配信工程と、
を含み、
前記生成工程は、
前記コンテンツの登場人物を認識し、前記コンテンツの内容が前記登場人物の否定的な内容である場合、当該コンテンツとは無関係の前記広告コンテンツを生成する
情報処理方法。

【請求項8】

ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付手順と、
広告に関する広告データを学習することで生成された生成モデルであって、出力となる広告コンテンツを生成する生成モデルに、前記配信要求を受け付けた前記コンテンツを入力し、前記コンテンツに合わせた前記広告コンテンツを生成する生成手順と、
生成した前記広告コンテンツと、前記コンテンツとを前記ユーザへ配信する配信手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記コンテンツの登場人物を認識し、前記コンテンツの内容が前記登場人物の否定的な内容である場合、当該コンテンツとは無関係の前記広告コンテンツを生成する
情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、インターネットにおいて広告を掲載する技術が知られている。この種の技術では、例えば、ユーザが入力した検索キーワードに関連した広告を配信する技術が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２２－３５３４０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来技術では、ユーザに対してより適切な広告を配信する点で更なる改善の余地があった。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対してより適切な広告を配信することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本願に係る情報処理装置は、ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付部と、広告に関する広告データを学習することで生成された生成モデルであって、出力となる広告コンテンツを生成する生成モデルに、前記配信要求を受け付けた前記コンテンツを入力し、前記コンテンツに合わせた前記広告コンテンツを生成する生成部と、生成した前記広告コンテンツと、前記コンテンツとを前記ユーザへ配信する配信部とを備える。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、ユーザに対してより適切な広告を配信することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図4】図４は、ユーザ情報の一例を示す図である。

【図5】図５は、広告主情報の一例を示す図である。

【図6】図６は、モデル情報の一例を示す図である。

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

【図8】図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0010】

（実施形態）
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理を示す図である。なお、図１では、実施形態に係る情報処理装置１を含む情報処理システムＳの動作例を示している。

【0011】

図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、広告主端末５０と、ユーザ端末１００を含む。

【0012】

図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、ユーザから配信要求を受け付けたコンテンツを生成モデルへ入力し、生成モデルの出力としてコンテンツに合わせた広告コンテンツを生成し、生成した広告コンテンツと、コンテンツとをユーザへ配信する。

【0013】

具体的には、まず、広告主端末５０は、情報処理装置１に対して広告コンテンツにおける広告対象の指定を行う（ステップＳ１）。広告対象は、広告主が扱う商品やサービスである。

【0014】

つづいて、情報処理装置１は、ユーザ端末１００を介して所定のサービスにおいて提供されるコンテンツの配信要求を受け付ける（ステップＳ２）。所定のコンテンツは、例えば、ニュースサービスにおけるニュース記事である。

【0015】

つづいて、情報処理装置１は、配信要求を受け付けた配信予定のコンテンツを生成モデルへ入力し、生成モデルの出力として当該コンテンツに合わせた広告コンテンツを生成する（ステップＳ３）。生成モデルは、様々なコンテンツを収集して学習した生成ＡＩ（Generative AI）である。具体的には、情報処理装置１は、配信予定のコンテンツと、広告対象とを生成モデルに入力し、生成モデルの出力としてコンテンツの内容に合わせた広告対象の広告コンテンツを自動で生成する。例えば、生成モデルは、コンテンツにおいて登場する人物等を認識し、当該人物の画像を使った広告コンテンツを出力する。つまり、情報処理装置１は、ユーザへ配信予定のニュース記事に登場する人物が表示された広告コンテンツを生成する。これにより、ニュース記事の人物と連動した人物の広告コンテンツを生成できるため、ユーザの広告コンテンツに対する受容性を高めることができるため、広告対象の広告効果を高めることができる。すなわち、情報処理装置１によれば、ユーザに対してより適切な広告を配信することができる。なお、情報処理装置１は、コンテンツに登場する人物が複数である場合には、当該コンテンツにおける重要人物（登場回数が多い人物）を広告コンテンツに用いてもよい。また、情報処理装置１は、コンテンツに登場する人物に限らず、コンテンツにおける重要ワード（例えば、表示回数が多い）を特定し、重要ワードを用いた広告コンテンツを生成してもよい。また、情報処理装置１は、コンテンツが登場人物の否定的な内容である場合には、当該人物を広告コンテンツに用いないようにする。つまり、情報処理装置１は、コンテンツが登場人物の否定的な内容である場合には、当該コンテンツと敢えて連動しない広告コンテンツを生成する。これにより、否定的なコンテンツにより広告コンテンツのイメージが低下することを防ぐことができる。

【0016】

つづいて、情報処理装置１は、生成した広告コンテンツおよび配信要求があったコンテンツをユーザ端末１００を介してユーザへ配信する（ステップＳ５）。

【0017】

このように、実施形態に係る情報処理装置１によれば、配信予定のコンテンツに合わせた広告コンテンツを生成することで、ユーザに対してより適切な広告を配信することができる。

【0018】

なお、本開示では、情報処理装置１が処理主体となる例を示したが、ユーザ端末１００が情報処理装置として処理主体となってもよい。

【0019】

次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数の広告主端末５０と、複数のユーザ端末１００とがネットワークＮに対して有線又は無線により接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。

【0020】

情報処理装置１は、実施形態に係る情報処理方法を実行するサーバ装置である。情報処理装置１は、ユーザから配信要求を受け付けたコンテンツを生成モデルへ入力し、生成モデルの出力としてコンテンツに合わせた広告コンテンツを生成し、生成した広告コンテンツと、コンテンツとをユーザへ配信する。

【0021】

また、情報処理装置１は、複数の広告主端末５０および複数のユーザ端末１００と連携し、複数の広告主端末５０および複数のユーザ端末１００に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

【0022】

また、情報処理装置１は、複数の広告主端末５０および複数のユーザ端末１００に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報処理装置１は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報処理装置１は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

【0023】

広告主端末５０は、広告配信を依頼する広告主が所持する端末装置である。広告主端末５０は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。広告主端末５０は、情報処理装置１等へ各種情報を送信したり、情報処理装置１等から提供される情報を受信したりする。

【0024】

ユーザ端末１００は、広告の配信対象となるユーザが所持する端末装置である。ユーザ端末１００は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。ユーザ端末１００は、情報処理装置１等へ各種情報を送信したり、情報処理装置１等から提供される情報を受信したりする。

【0025】

次に、図３を参照して、情報処理装置１の構成例について説明する。

【0026】

図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図３に示されるように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを有する。制御部３は、受付部３１と、生成部３２と、配信部３３とを備える。記憶部４は、ユーザ情報４１と、広告主情報４２と、モデル情報４３とを記憶する。

【0027】

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。

【0028】

制御部３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＧＰＵ（General Purpose Graphic Processing Unit）等の集積回路により実現されてもよい。

【0029】

記憶部４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

【0030】

ユーザ情報４１は、ユーザに関する情報である。

【0031】

図４は、ユーザ情報４１の一例を示す図である。図４に示すように、ユーザ情報４１は、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「行動情報」等の項目を含む。

【0032】

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報である。「属性情報」は、ユーザの属性に関する情報である。属性情報は、例えば、サイコグラフィック属性や、デモグラフィック属性等を含む。「行動情報」は、ユーザの行動の履歴の情報であり、検索行動や、購買行動、訪問行動、閲覧行動、評価行動等の各種行動の履歴を含む。評価行動は、広告に対したユーザが行った評価に関する行動であり、テキストや、音声により入力された情報である。

【0033】

広告主情報４２は、広告主に関する情報である。

【0034】

図５は、広告主情報４２の一例を示す図である。図５に示すように、広告主情報４２は、「広告主ＩＤ」、「広告主情報」、「広告対象」等の項目を含む。

【0035】

「広告主ＩＤ」は、広告主を識別する識別情報である。「広告主情報」は、広告主に関する情報であり、広告主の事業や、販売している商品（広告の対象商品）等の情報である。「広告対象」は、広告主が指定した広告対象に関する情報である。

【0036】

モデル情報４３は、広告に関する評価情報を生成する生成モデルの情報である。図６は、モデル情報４３の一例を示す図である。図６に示すように、モデル情報４３は、「モデルＩＤ」、「モデル情報」等の項目を含む。

【0037】

「モデルＩＤ」は、モデルを識別する識別情報である。「モデル情報」は、モデルに関する情報であり、生成モデルのパラメータ等である。

【0038】

次に、情報処理装置１の制御部３の各機能（受付部３１、生成部３２および配信部３３）について説明する。

【0039】

受付部３１は、広告主端末５０から広告コンテンツにおける広告対象の指定を受け付ける。また、受付部３１は、ユーザ端末１００から所定のサービスにおいて提供されるコンテンツの配信要求を受け付ける。

【0040】

生成部３２は、配信要求を受け付けた配信予定のコンテンツを生成モデルへ入力し、生成モデルの出力として当該コンテンツに合わせた広告コンテンツを生成する（ステップＳ３）。生成モデルは、様々なコンテンツを収集して学習した生成ＡＩ（Generative AI）である。具体的には、生成部３２は、配信予定のコンテンツと、広告対象とを生成モデルに入力し、生成モデルの出力としてコンテンツの内容に合わせた広告対象の広告コンテンツを自動で生成する。例えば、生成モデルは、コンテンツにおいて登場する人物等を認識し、当該人物の画像を使った広告コンテンツを出力する。つまり、生成部３２は、ユーザへ配信予定のニュース記事に登場する人物が表示された広告コンテンツを生成する。これにより、ニュース記事の人物と連動した人物の広告コンテンツを生成できるため、ユーザの広告コンテンツに対する受容性を高めることができるため、広告対象の広告効果を高めることができる。すなわち、生成部３２によれば、ユーザに対してより適切な広告を配信することができる。なお、生成部３２は、コンテンツに登場する人物が複数である場合には、当該コンテンツにおける重要人物（登場回数が多い人物）を広告コンテンツに用いてもよい。また、生成部３２は、コンテンツに登場する人物に限らず、コンテンツにおける重要ワード（例えば、表示回数が多い）を特定し、重要ワードを用いた広告コンテンツを生成してもよい。また、生成部３２は、コンテンツが登場人物の否定的な内容である場合には、当該人物を広告コンテンツに用いないようにする。つまり、生成部３２は、コンテンツが登場人物の否定的な内容である場合には、当該コンテンツと敢えて連動しない広告コンテンツを生成する。これにより、否定的なコンテンツにより広告コンテンツのイメージが低下することを防ぐことができる。

【0041】

配信部３３は、生成した広告コンテンツおよび配信要求を受け付けたコンテンツをユーザ端末１００を介してユーザへ配信する。

【0042】

次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。

【0043】

図７に示すように、制御部３は、まず、広告主から広告コンテンツにおける広告対象の指定を受け付ける（Ｓ１０１）。

【0044】

つづいて、制御部３は、ユーザ端末１００を介してユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける（ステップＳ１０２）。

【0045】

つづいて、制御部３は、配信予定のコンテンツと、広告対象とを生成モデルへ入力し、コンテンツに合わせた広告対象の広告コンテンツを生成する（ステップＳ１０３）。

【0046】

つづいて、制御部３は、生成した広告コンテンツおよび配信予定のコンテンツをユーザ端末１００を介してユーザへ配信し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。

【0047】

〔その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0048】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

【0049】

例えば、図３に示した記憶部４の一部又は全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。

【0050】

〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

【0051】

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。

【0052】

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

【0053】

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

【0054】

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

【0055】

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

【0056】

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部３の機能を実現する。

【0057】

〔効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付部３１と、広告に関する広告データを学習することで生成された生成モデルであって、出力となる広告コンテンツを生成する生成モデルに、配信要求を受け付けたコンテンツを入力し、コンテンツに合わせた広告コンテンツを生成する生成部３２と、生成した広告コンテンツと、コンテンツとをユーザへ配信する配信部３３とを備える。

【0058】

上述した各実施形態に係る情報処理装置１によれば、ユーザに対してより適切な広告を配信することができる。

【0059】

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

【0060】

〔その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0061】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

【0062】

また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0063】

また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部３は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0064】

１ 情報処理装置
２ 通信部
３ 制御部
４ 記憶部
３１ 受付部
３２ 生成部
３３ 配信部
４１ ユーザ情報
４２ 広告主情報
４３ モデル情報
５０ 広告主端末
１００ ユーザ端末
Ｓ 情報処理システム

【要約】

【課題】ユーザに対してより適切な広告を配信することができ情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付部と、広告に関する広告データを学習することで生成された生成モデルであって、出力となる広告コンテンツを生成する生成モデルに、配信要求を受け付けたコンテンツを入力し、コンテンツに合わせた広告コンテンツを生成する生成部と、生成した広告コンテンツと、コンテンツとをユーザへ配信する配信部とを備える。
【選択図】図３

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】