JP2018156187A - 生成装置、生成方法、及び生成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成する。【解決手段】本願に係る生成装置は、取得部と、生成部とを有する。取得部は、ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報を取得する。生成部は、取得部により取得された選択情報に基づいて、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する。【選択図】図３

Description

本発明は、生成装置、生成方法、及び生成プログラムに関する。

従来、種々の情報をユーザに提供する技術が提供されている。例えば、モデルを用いて所定の需要を予測する技術が提供されている。例えば、所定の情報を能動的にユーザに通知するプッシュ通知に関する技術が知られている。

特開２０１６−１９７４４４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することが難しい場合がある。例えば、ユーザにプッシュ通知を行うだけでは、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成することが難しい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成する生成装置、生成方法、及び生成プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る生成装置は、ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る表示処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る生成装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る選択肢情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る表示処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、実施形態に係る端末装置における表示の一例を示す図である。 図１３は、実施形態に係る端末装置における表示の一例を示す図である。 図１４は、実施形態に係る端末装置における表示の一例を示す図である。 図１５は、生成装置及び端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る生成装置、生成方法、及び生成プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）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生成装置、生成方法、及び生成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。

（実施形態）
〔１−１．生成処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図１の例では、生成装置１００がコンテンツとともに端末装置１０に表示され、そのコンテンツに対する端末装置１０を利用するユーザの指定を受け付ける複数の選択肢に対応するモデルを生成する場合を示す。図１に示すように、選択肢は、コンテンツに対応するユーザの操作を受け付けるために端末装置１０に表示される。また、複数の選択肢には、ユーザの主観的評価を示す選択肢である主観選択肢が含まれる。例えば、ユーザの主観的評価とは、ユーザがそのコンテンツの表示タイミングが悪い等の理由により不要であるという負の評価や、そのコンテンツの表示タイミングが適切等の理由によりまた表示して欲しいという正の評価等であってもよい。また、例えば、ユーザの主観的評価とは、ユーザがそのコンテンツに対してどのような感情（評価）を抱いているかを示唆する情報であってもよい。

図１及び図２に示すように、情報処理システム１には、端末装置１０と、生成装置１００とが含まれる。端末装置１０と、生成装置１００とは図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の生成装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１は、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。

また、端末装置１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ等の機能を有し、ユーザの位置を検知し、取得可能であるものとする。また、端末装置１０は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置１０は、心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの生体情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身の心拍（脈拍）に関する情報を端末装置１０が取得可能としてもよい。

また、端末装置１０は、外部装置から提供されたコンテンツを表示する。例えば、端末装置１０は、コンテンツと、そのコンテンツに対する端末装置１０を利用するユーザの主観的評価を示す選択肢である主観選択肢を含む複数の選択肢とを表示する。

また、端末装置１０は、生成装置１００に種々の情報等を送信する。また、端末装置１０は、ユーザの選択肢に対する操作に応じて、ユーザの選択に関する情報（以下、「選択情報」ともいう）を取得する。また、端末装置１０は、取得した選択情報を生成装置１００へ送信する。

また、端末装置１０は、ユーザのコンテキスト情報を取得する。例えば、端末装置１０は、ユーザのコンテキスト情報を生成装置１００へ送信する。例えば、端末装置１０は、ユーザによる投稿等の入力情報やユーザが検索に用いた検索クエリに関する情報等の行動情報等をユーザのコンテキスト情報として生成装置１００へ送信する。

ここでいう、ユーザのコンテキスト情報（以下、単に「コンテキスト情報」ともいう）は、例えば、ユーザのコンテキストを示す情報である。例えば、コンテキストは、ユーザＵ１や端末装置１０の状況やユーザＵ１や端末装置１０の環境（背景）に基づいて推定されるユーザＵ１の状況を意味する。また、コンテキストには、ユーザに提供されるコンテンツの内容、ユーザが反応したコンテンツの内容、ユーザの属性、ユーザの現在位置、現在時刻、ユーザが置かれた物理環境、ユーザが置かれた社会環境、ユーザの運動状態、および、推定されるユーザの感情等の種々の情報が含まれる。また、コンテキストには、ユーザＵ１や端末装置１０の状況やユーザＵ１や端末装置１０の環境（背景）に基づいて推定されるユーザＵ１の心理状態等であってもよい。

なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。端末装置１０は、ユーザによる種々の操作を受け付ける。

以下では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザを「ユーザＵ１」とする場合がある。このように、以下では、「ユーザＵ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ＊」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ２」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザである。

図１及び図２では、ユーザＵ１〜Ｕ５が各々端末装置１０−１〜１０−５を利用する場合を示す。なお、端末装置１０−１〜１０−５を区別せずに説明する場合、端末装置１０と総称する。

生成装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報を取得する情報処理装置である。例えば、生成装置１００は、選択情報に基づいて、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する情報処理装置である。例えば、生成装置１００は、コンテンツとともに選択肢が表示された場合にユーザが各選択肢を選択（指定）するかを予測するモデルを生成する。また、生成装置１００は、所定のコンテンツを端末装置１０へ提供する。例えば、生成装置１００は、端末装置１０を利用するユーザが指定可能な複数の選択肢を含むコンテンツを端末装置１０へ提供する。

例えば、生成装置１００は、端末装置１０を利用するユーザが選択肢を選択したことを示す選択情報を取得する。また、例えば、生成装置１００は、端末装置１０を利用するユーザが選択肢を選択した際のユーザのコンテキスト情報を取得する。

例えば、生成装置１００は、端末装置１０を利用するユーザのコンテキスト情報を端末装置１０や所定のサービスを提供する外部装置から取得してもよい。例えば、生成装置１００は、端末装置１０を利用するユーザの行動情報をコンテキスト情報として取得してもよい。例えば、生成装置１００は、端末装置１０を利用するユーザがＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等において投稿した情報を端末装置１０や所定の外部装置から取得してもよい。例えば、生成装置１００は、端末装置１０を利用するユーザが所定の検索サービスにおいて用いた検索クエリ（以下、単に「クエリ」ともいう）に関する情報を端末装置１０や検索サービスを提供する外部装置から取得してもよい。

また、例えば、生成装置１００は、ユーザの行動情報等に基づいてユーザのコンテキストを推定してもよい。例えば、生成装置１００は、ユーザの位置情報やコンテンツの閲覧等の種々の行動情報に基づいて、ユーザがどのような状況であるかを推定してもよい。例えば、生成装置１００は、ユーザの位置履歴情報やコンテンツの閲覧等の種々の行動履歴情報に基づいて、ユーザがどのような状況であるかを推定してもよい。例えば、生成装置１００は、ユーザが夜にスポーツに関するコンテンツを閲覧する傾向がある場合、コンテキスト推定の時点が夜である場合、ユーザがスポーツに関するコンテンツを閲覧する可能性が高いコンテキストであると推定してもよい。また、例えば、生成装置１００は、ユーザの位置が過去に経済に関するコンテンツを閲覧していた位置から所定の範囲内に位置する場合、ユーザが経済に関するコンテンツを閲覧する可能性が高いコンテキストであると推定してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置１００は、種々の情報等に基づいて種々のコンテキストを推定してもよい。

ここから、図１を用いて、生成装置１００がユーザの選択情報に基づいて各選択肢に対応するモデルを生成する場合を説明する。

まず、生成装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１を提供する（ステップＳ１１−１）。このように、「コンテンツＣＴ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのコンテンツはコンテンツＩＤ「ＣＴ＊」により識別されるコンテンツであることを示す。例えば、「コンテンツＣＴ１２」と記載した場合、そのコンテンツはコンテンツＩＤ「ＣＴ１２」により識別されるコンテンツである。

図１の例では、生成装置１００は、端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１を提供する。例えば、生成装置１００は、端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１をプッシュ通知する。例えば、プッシュ通知は、ユーザによる端末装置１０の操作に依らず、端末装置１０において出力される情報であってもよい。このように、生成装置１００は、プッシュ通知により、所定の情報を能動的にユーザに通知する。

これにより、端末装置１０−１には、コンテンツＣＴ１１が表示される。なお、コンテンツＣＴ１１は、買物サービスＳＶ１１に関するコンテンツであるが、詳細は図２において記載する。なお、生成装置１００は、モデルを生成するための情報取得のために、端末装置１０にランダムにコンテンツ通知を行ってもよい。例えば、生成装置１００は、端末装置１０にコンテンツをランダムで通知してもよい。また、例えば、生成装置１００は、端末装置１０にコンテンツをランダムな時間で通知してもよい。また、生成装置１００は、図２に示すように、モデルを用いてタイミングを決定して端末装置１０にコンテンツを通知してもよい。

ここで、生成装置１００は、図７に示す選択肢情報記憶部１２４に記憶された複数の選択肢のうち、所定数の選択肢をコンテンツＣＴ１１とともに端末装置１０−１に提供する。図１の例では、生成装置１００は、コンテンツＣＴ１１とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を端末装置１０−１に提供する。

このように、「選択肢ＣＨ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その選択肢は選択肢ＩＤ「ＣＨ＊」により識別される選択肢であることを示す。例えば、「選択肢ＣＨ１２」と記載した場合、その選択肢は選択肢ＩＤ「ＣＨ１２」により識別される選択肢である。

図１の例では、端末装置１０−１には、コンテンツＣＴ１１とともに「表示」と記載された選択肢ＣＨ１１が表示される。例えば、選択肢ＣＨ１１が選択された場合に、コンテンツＣＴ１１に対応する詳細情報の表示が行われる。

図１の例では、端末装置１０−１には、コンテンツＣＴ１１とともに「消去」と記載された選択肢ＣＨ１２が表示される。例えば、選択肢ＣＨ１２が選択された場合に、コンテンツＣＴ１１のプッシュ通知の表示が消去され、コンテンツＣＴ１１が非表示になる。

図１の例では、端末装置１０−１には、コンテンツＣＴ１１とともに「不要」と記載された選択肢ＣＨ１３が表示される。例えば、選択肢ＣＨ１３が選択された場合に、コンテンツＣＴ１１のプッシュ通知の表示が消去され、コンテンツＣＴ１１が非表示になる。また、選択肢ＣＨ１３は、ユーザがコンテンツＣＴ１１の通知を不要と感じているというユーザの主観的評価を示す選択肢である。そのため、選択肢ＣＨ１３が選択された場合に、コンテンツＣＴ１１のプッシュ通知を所定の期間（例えば、１ヶ月や１年等）行うことを抑制する。

図１の例では、ユーザＵ１は、選択肢ＣＨ１３を選択する。このように、ユーザＵ１は、選択肢ＣＨ１３を選択することにより、コンテンツＣＴ１１の通知を不要であるとの評価を行う。例えば、ユーザＵ１は、端末装置１０の選択肢ＣＨ１３が表示された部分を指Ｆ１によりタッチすることにより、選択肢ＣＨ１３を選択する。これに応じて、端末装置１０−１は、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ１のコンテキスト情報を取得する（ステップＳ１２−１）。そして、端末装置１０−１は、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ１のコンテキスト情報を生成装置１００に送信する。

そして、生成装置１００は、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ１のコンテキスト情報を取得する（ステップＳ１３−１）。図１の例では、生成装置１００は、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ１のコンテキスト情報ＣＮ１２を取得する。すなわち、生成装置１００は、ユーザＵ１にプッシュ通知したコンテンツＣＴ１１の通知タイミングが悪かった等の理由により、ユーザＵ１にとって不適切な情報提供であったことを示す選択情報を取得する。また、生成装置１００は、ユーザＵ１がコンテンツＣＴ１１を不要と感じた際のコンテキスト情報ＣＮ１２を取得する。

また、生成装置１００は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２にコンテンツを提供する（ステップＳ１１−２）。図１の例では、生成装置１００は、端末装置１０−２にコンテンツＣＴ１２を提供する。例えば、生成装置１００は、端末装置１０−２にコンテンツＣＴ１２をプッシュ通知する。

これにより、端末装置１０−２には、コンテンツＣＴ１２が表示される。なお、コンテンツＣＴ１２は、スケジュールサービスＳＶ１２に関するコンテンツであるが、詳細は図２において記載する。

ここで、生成装置１００は、図７に示す選択肢情報記憶部１２４に記憶された複数の選択肢のうち、所定数の選択肢をコンテンツＣＴ１２とともに端末装置１０−２に提供する。図１の例では、生成装置１００は、コンテンツＣＴ１２とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を端末装置１０−２に提供する。

図１の例では、端末装置１０−２には、コンテンツＣＴ１２とともに「表示」と記載された選択肢ＣＨ１１が表示される。また、図１の例では、端末装置１０−２には、コンテンツＣＴ１２とともに「消去」と記載された選択肢ＣＨ１２が表示される。また、図１の例では、端末装置１０−２には、コンテンツＣＴ１２とともに「不要」と記載された選択肢ＣＨ１３が表示される。

図１の例では、ユーザＵ２は、選択肢ＣＨ１１を選択する。このように、ユーザＵ２は、選択肢ＣＨ１１を選択することにより、コンテンツＣＴ１２の詳細を表示させる。例えば、ユーザＵ２は、端末装置１０の選択肢ＣＨ１１が表示された部分を指Ｆ２によりタッチすることにより、選択肢ＣＨ１１を選択する。これに応じて、端末装置１０−２は、ユーザＵ２が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ２のコンテキスト情報を取得する（ステップＳ１２−２）。そして、端末装置１０−２は、ユーザＵ２が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ２のコンテキスト情報を生成装置１００に送信する。

そして、生成装置１００は、ユーザＵ２が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ２のコンテキスト情報を取得する（ステップＳ１３−２）。図１の例では、生成装置１００は、ユーザＵ２が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ２のコンテキスト情報ＣＮ２２を取得する。すなわち、生成装置１００は、ユーザＵ２にプッシュ通知したコンテンツＣＴ１２の詳細をユーザＵ２が希望したことにより、ユーザＵ２にとって適切な情報提供であったことを示す選択情報を取得する。また、生成装置１００は、ユーザＵ２がコンテンツＣＴ１２の詳細を希望した際のコンテキスト情報ＣＮ２２を取得する。

なお、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−２は、処理を説明するためのものであり、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−２のいずれが先に行われてもよく、各ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−２は、複数回行われてもよい。以下、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−２を区別せずに説明する場合、ステップＳ１１と総称する。また、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−２は、処理を説明するためのものであり、各々が対応するステップＳ１１よりも後であれば、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−２のいずれが先に行われてもよく、各ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−２は、複数回行われてもよい。以下、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−２を区別せずに説明する場合、ステップＳ１２と総称する。例えば、各ステップＳ１１が行われる度にステップＳ１２を行って選択情報やコンテキスト情報を取得してもよい。また、例えば、各ステップＳ１１が複数回行われて、所定のタイミングでステップＳ１２を行って、選択情報やコンテキスト情報を取得してもよい。

また、ステップＳ１３−１〜Ｓ１３−２は、処理を説明するためのものであり、各々が対応するステップＳ１２よりも後であれば、ステップＳ１３−１〜Ｓ１３−２のいずれが先に行われてもよく、各ステップＳ１３−１〜Ｓ１３−２は、複数回行われてもよいし、所定のタイミングで行われてもよい。以下、ステップＳ１３−１〜Ｓ１３−２を区別せずに説明する場合、ステップＳ１３と総称する。

そして、生成装置１００は、ユーザへのコンテンツ提供やそのユーザの選択情報やコンテキスト情報等を含む行動情報の履歴を収集する（ステップＳ１４）。例えば、生成装置１００は、行動情報の履歴を行動情報記憶部１２２に記憶する。

図１中の行動情報記憶部１２２に示す「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１中のユーザＵ１に対応する。また、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。

以下では、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動を「行動ＡＣ１１」とする場合がある。このように、以下では、「行動ＡＣ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その行動は行動ＩＤ「ＡＣ＊」により識別される行動であることを示す。例えば、「行動ＡＣ１２」と記載した場合、その行動は行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動である。また、以下では、「行動ＡＣ＊（＊は任意の数値）」に対応する行動情報を「行動情報ＡＣ＊（＊は任意の数値）」と記載する場合がある。例えば、「行動情報ＡＣ１２」と記載した場合、その行動情報は行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動に対応する行動情報である。

また、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。図１中の行動情報記憶部１２２に示す「コンテキスト情報」は、対応するユーザの行動が行われた際のコンテキストに関する情報を示す。図１中の行動情報記憶部１２２に示す「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「ｄｔ１１」等のように抽象的に図示するが、「２０１７年２月２８日２２時３６分４２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。

例えば、図１の例では、ユーザＵ１は、行動ＡＣ１１や行動ＡＣ１２等を行ったことを示す。具体的には、図１の例では、ユーザＵ１は、コンテンツＣＴ１１の閲覧を日時ｄｔ１１に行ったことを示す。また、ユーザＵ１がコンテンツＣＴ１１を閲覧した際のコンテキストは、コンテキスト情報ＣＮ１１であることを示す。例えば、行動ＡＣ１１は、日時ｄｔ１１にコンテンツＣＴ１１がユーザＵ１が利用する端末装置１０にプッシュ通知により提供されたことを示す。また、図１の例ではユーザＵ１は、日時ｄｔ１１においてコンテンツＣＴ１１の閲覧した後の日時ｄｔ１２において、コンテンツＣＴ１１中の選択肢ＣＨ１３をユーザＵ１が選択したことを示す。また、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３の選択した際のコンテキストは、コンテキスト情報ＣＮ１２であることを示す。

そして、生成装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された情報や行動情報記憶部１２２に記憶された情報やコンテンツ情報記憶部１２３（図６参照）に記憶された情報を用いて、モデルを生成する（ステップＳ１５）。図１の例では、生成装置１００は、モデル情報記憶部１２５に示すように、各選択肢ＣＨ１１〜ＣＨ１３等の各々に対応するモデルＭ１〜Ｍ３等を生成する。

図１中のモデル情報記憶部１２５に示す各モデルＭ１〜Ｍ３等は、選択肢ＩＤにより識別される選択肢が対応付けて記憶される。また、図１中のモデル情報記憶部１２５に示す各モデルＭ１〜Ｍ３等には、「素性１」〜「素性３」等の各重み（値）が対応付けて記憶される。

例えば、図１の例では、モデルＭ１に関するモデル情報は、「表示」を表示される選択肢ＣＨ１１に対応するモデルであることを示す。また、例えば、図１の例では、モデルＭ２に関するモデル情報は、「消去」を表示される選択肢ＣＨ１２に対応するモデルであることを示す。また、例えば、図１の例では、モデルＭ３に関するモデル情報は、「不要」を表示される選択肢ＣＨ１３に対応するモデルであることを示す。

例えば、図１に示す例において、モデルＭ１に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．５」、素性２の重みが「−０．４」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。なお、各モデルの生成は、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。また、例えば、モデルの生成は、教師なし学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、ＤＮＮ（Deep Neural Network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて行われてもよい。なお、上記モデルの生成に関する記載は例示であり、モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。

例えば、生成装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザの属性情報を用いて、モデルを生成する。例えば、生成装置１００は、行動情報記憶部１２２に記憶された選択情報とコンテキスト情報を用いて、モデルを生成する。例えば、生成装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２３（図６参照）に記憶されたコンテンツに関する情報（以下、「コンテンツ情報」ともいう）を用いて、モデルを生成する。なお、ここでいうコンテンツ情報には、コンテンツの通知内容や文字情報や画像や動画や対象サービス等の種々の情報が含まれてもよい。

例えば、生成装置１００は、ユーザに提供したコンテンツのコンテンツ情報や、選択情報に示す選択肢を選択したユーザの属性情報や、選択情報に示す選択肢が選択された場合におけるユーザのコンテキスト情報を正解情報として、モデルを生成する。例えば、生成装置１００は、ユーザＵ３（図４参照）がコンテンツＣＴ１１とともに表示された選択肢ＣＨ１２を選択した場合、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報や、ユーザＵ３の属性情報や、ユーザＵ３が選択肢ＣＨ１２を選択した際のユーザＵ３のコンテキスト情報を正解情報として、選択肢ＣＨ１２に対応するモデルＭ２を生成する。

例えば、生成装置１００は、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報や、ユーザＵ３の属性情報や、ユーザＵ３が選択肢ＣＨ１２を選択した際のユーザＵ３のコンテキスト情報が入力された場合に、高いスコアを出力するようにモデルＭ２を生成する。なお、生成装置１００は、上述した種々の学習手法を適宜用いてモデルを生成する。

このように、生成装置１００がモデルを生成することにより、例えば、コンテキスト情報やユーザの属性情報が入力された一のモデルの出力するスコアが大きい場合、一のモデルに対応する選択肢がユーザに選択される可能性が高いことを示す。具体的には、一のモデルが出力するスコアが大きい場合、入力した属性情報及びコンテキスト情報に対応するユーザに対して、そのコンテンツとともに一のモデルに対応する選択肢を表示した場合に、その選択肢がユーザに選択される可能性が高いことを示す。

例えば、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報やユーザＵ１の属性情報やコンテキスト情報が入力されたモデルＭ１が出力するスコアが小さい（例えば０．５未満等）場合、モデルＭ１に対応する選択肢ＣＨ１１がユーザＵ１に選択される可能性が低いことを示す。具体的には、モデルＭ１が出力するスコアが小さい場合、そのコンテキスト情報に対応するコンテキストにおけるユーザＵ１に対してコンテンツＣＴ１１とともに選択肢ＣＨ１１を表示した場合に、選択肢ＣＨ１１がユーザＵ１に選択される可能性が低いことを示す。例えば、上記のコンテキスト情報がユーザＵ１が勤務地に位置する等のビジネスに関するコンテキストであることを示す場合、ユーザＵ１は、ビジネスに関するコンテキストにおいてコンテンツＣＴ１１の詳細を表示することを希望しない可能性が高いことを示す。この場合、生成装置１００は、ユーザＵ１には、ビジネスに関するコンテキストにおいてコンテンツＣＴ１１をプッシュ通知することが適切ではないと判定可能になる。

また、例えば、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報やユーザＵ１の属性情報やコンテキスト情報が入力されたモデルＭ３が出力するスコアが大きい（例えば０．５以上等）場合、モデルＭ３に対応する選択肢ＣＨ１３がユーザＵ１に選択される可能性が高いことを示す。具体的には、モデルＭ３が出力するスコアが大きい場合、そのコンテキスト情報に対応するコンテキストにおけるユーザＵ１に対してコンテンツＣＴ１１とともに選択肢ＣＨ１３を表示した場合に、選択肢ＣＨ１３がユーザＵ１に選択される可能性が高いことを示す。例えば、上記のコンテキスト情報がユーザＵ１が勤務地に位置する等のビジネスに関するコンテキストであることを示す場合、ユーザＵ１は、ビジネスに関するコンテキストにおいてコンテンツＣＴ１１を不要と感じる可能性が高いことを示す。この場合、生成装置１００は、ユーザＵ１には、ビジネスに関するコンテキストがコンテンツＣＴ１１をプッシュ通知するタイミングとして不適切であると判定可能になる。

例えば、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報やユーザＵ２の属性情報やコンテキスト情報が入力されたモデルＭ１が出力するスコアが大きい（例えば０．７以上等）場合、モデルＭ１に対応する選択肢ＣＨ１１がユーザＵ２に選択される可能性が高いことを示す。具体的には、モデルＭ１が出力するスコアが大きい場合、そのコンテキスト情報に対応するコンテキストにおけるユーザＵ２に対してコンテンツＣＴ１１とともに選択肢ＣＨ１１を表示した場合に、選択肢ＣＨ１１がユーザＵ２に選択される可能性が高いことを示す。例えば、上記のコンテキスト情報がユーザＵ２が自宅に位置する等のプライベートに関するコンテキストであることを示す場合、ユーザＵ２は、プライベートに関するコンテキストにおいてコンテンツＣＴ１１の詳細を表示することを希望する可能性が高いことを示す。この場合、生成装置１００は、ユーザＵ２には、プライベートに関するコンテキストにおいてコンテンツＣＴ１１をプッシュ通知することが適切であると判定可能になる。

また、例えば、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報やユーザＵ２の属性情報やコンテキスト情報が入力されたモデルＭ２が出力するスコアが小さい（例えば０．７未満等）場合、モデルＭ２に対応する選択肢ＣＨ１２がユーザＵ２に選択される可能性が低いことを示す。具体的には、モデルＭ２が出力するスコアが小さい場合、そのコンテキスト情報に対応するコンテキストにおけるユーザＵ２に対してコンテンツＣＴ１１とともに選択肢ＣＨ１２を表示した場合に、選択肢ＣＨ１２がユーザＵ２に選択される可能性が低いことを示す。例えば、上記のコンテキスト情報がユーザＵ２が自宅に位置する等のプライベートに関するコンテキストであることを示す場合、ユーザＵ２は、プライベートに関するコンテキストにおいてコンテンツＣＴ１１の消去を希望する可能性が低いことを示す。この場合、生成装置１００は、ユーザＵ２には、プライベートに関するコンテキストがコンテンツＣＴ１１をプッシュ通知するタイミングとして不適切ではないと判定可能になる。

上述したように、生成装置１００は、ユーザの選択情報とコンテキスト情報とに基づいて、各選択肢に対応するモデルを生成する。そして、生成装置１００は、生成したモデルを用いて、コンテンツを提供するタイミングを決定することにより、適切なタイミングでコンテンツを提供することができる。また、生成装置１００は、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢であって、ユーザのコンテンツに対する評価を示す選択肢を含む複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報を用いることにより、ユーザの処理の指定を受付けつつ、モデル生成に用いる情報を取得することができる。

〔１−２．表示処理〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る表示処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る表示処理の一例を示す図である。図２は、ユーザがユーザＵ５である場合を示す。なお、図２では、生成装置１００がユーザＵ５のユーザ属性に関するユーザ情報を取得済みである場合を例に説明する。

図２の例では、生成装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２３に示すような情報を用いて、端末装置１０にコンテンツを提供する。

図２中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。図２中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「コンテンツ」は、各対象サービスに対応するコンテンツを示す。また、図２中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「対象サービス」は、コンテンツが対象としているサービスを示す。また、図２中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「内容」は、対応するコンテンツがユーザに通知する具体的な内容を示す。図２中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「選択肢設定情報」には、「個数」、「選択肢」といった項目が含まれる。また、図２中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「個数」は、コンテンツとともに提供する選択肢の数を示す。また、図２中のコンテンツ情報記憶部１２３に示す「選択肢」は、コンテンツとともに提供する選択肢を識別する情報を示す。

図２の例では、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別されるＡコンテンツ（コンテンツＣＴ１１）は、対象サービスが買物サービスＳＶ１１であることを示す。また、コンテンツＣＴ１１は、通知内容が買物サービスＳＶ１１においてユーザの登録商品が出品されたことを示す内容である。また、コンテンツＣＴ１１は、３つの選択肢とともに提供されることを示す。また、コンテンツＣＴ１１とともに提供される選択肢は、選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３であることを示す。

また、図２の例では、コンテンツＩＤ「ＣＴ１２」により識別されるＢコンテンツ（コンテンツＣＴ１２）は、対象サービスがスケジュールサービスＳＶ１２であることを示す。また、コンテンツＣＴ１２は、通知内容がスケジュールサービスＳＶ１２においてユーザが参加するスケジュールが設定されたことを示す内容である。また、コンテンツＣＴ１２は、３つの選択肢とともに提供されることを示す。また、コンテンツＣＴ１２とともに提供される選択肢は、選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３であることを示す。

図２の例では、生成装置１００は、ユーザＵ５が利用する買物サービスＳＶ１１を提供する外部装置からユーザＵ５がウォッチリスト等に追加していた商品が、出品されたことを示す情報を取得するものとする。そのため、生成装置１００は、ユーザＵ５に通知する情報としてコンテンツＣＴ１１があると決定する（ステップＳ２１）。なお、生成装置１００が買物サービスＳＶ１１を提供してもよい。そして、生成装置１００は、ユーザＵ５の属性情報を取得する（ステップＳ２２）。例えば、生成装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１からユーザＵ５の属性情報等のユーザ情報を取得する。

また、生成装置１００は、ユーザＵ５のコンテキスト情報を取得する（ステップＳ２３）。例えば、生成装置１００は、ユーザＵ５が利用する端末装置１０からユーザＵ５のコンテキスト情報ＣＮ５１を取得する（ステップＳ２３）。

また、生成装置１００は、コンテキスト一覧ＣＬ１１に示すように、ユーザＵ５のコンテキスト情報ＣＮ５１を収集する（ステップＳ２４）。例えば、生成装置１００は、ユーザＵ５とコンテキスト情報ＣＮ５１とを対応付けて収集する。例えば、生成装置１００は、ユーザＵ５とコンテキスト情報ＣＮ５１とを対応付けて行動情報記憶部１２２に格納してもよい。

そして、生成装置１００は、モデル情報記憶部１２５に示す各モデルＭ１〜Ｍ３に各種情報を入力する（ステップＳ２５）。例えば、生成装置１００は、各モデルＭ１〜Ｍ３にユーザＵ５の属性情報やユーザＵ５のコンテキスト情報ＣＮ５１やコンテンツＣＴ１１に関する情報等を入力する。

これにより、生成装置１００は、各モデルＭ１〜Ｍ３にスコアを出力させる（ステップＳ２６）。図２の例では、生成装置１００は、スコア一覧ＳＬ１１に示すように、各モデルＭ１〜Ｍ３にスコアを出力させる。例えば、図２の例では、モデルが出力するスコアが大きい程、そのモデルに対応する選択肢がユーザに選択される可能性が高いことを示す。

例えば、生成装置１００が選択肢ＣＨ１１に対応するモデルＭ１にユーザＵ５の属性情報やユーザＵ５のコンテキスト情報ＣＮ５１やコンテンツＣＴ１１に関する情報等を入力することにより、モデルＭ１がスコア「０．６」を出力する。また、例えば、生成装置１００が選択肢ＣＨ１２に対応するモデルＭ２にユーザＵ５の属性情報やユーザＵ５のコンテキスト情報ＣＮ５１やコンテンツＣＴ１１に関する情報等を入力することにより、モデルＭ２がスコア「０．１」を出力する。また、例えば、生成装置１００が選択肢ＣＨ１３に対応するモデルＭ３にユーザＵ５の属性情報やユーザＵ５のコンテキスト情報ＣＮ５１やコンテンツＣＴ１１に関する情報等を入力することにより、モデルＭ３がスコア「０．２」を出力する。

生成装置１００は、モデルＭ１のスコア「０．６」、モデルＭ２のスコア「０．１」、及びモデルＭ３のスコア「０．２」に基づいて、コンテンツＣＴ１１の提供タイミングを判定する（ステップＳ２７）。例えば、生成装置１００は、ユーザが選択することが望ましい選択肢のスコアが所定の閾値以上であり、ユーザが選択することが望ましくない選択肢のスコアが所定の閾値未満である場合に、そのコンテンツの提供に適したタイミングであると判定する。また、図２の例では、所定の閾値を「０．５」とする。なお、閾値「０．５」は、一例であり閾値は種々の値であってもよい。

ここで、選択肢ＣＨ１１は、コンテンツの詳細の表示をユーザが希望することを示す選択肢であるため、ユーザが選択することが望ましい選択肢である。一方、選択肢ＣＨ１２は、コンテンツの表示の消去をユーザが希望することを示す選択肢であるため、ユーザが選択することが望ましくない選択肢である。また、選択肢ＣＨ１３は、コンテンツの表示をユーザが不要と感じていることを示す選択肢であるため、ユーザが選択することが望ましくない選択肢である。このように、選択肢ＣＨ１１がユーザＵ５により選択されることが望ましい選択肢であり、選択肢ＣＨ１２及び選択肢ＣＨ１３がユーザＵ５により選択されることが望ましくない選択肢である。

そのため、生成装置１００は、選択肢ＣＨ１１に対応するモデルＭ１のスコアが閾値「０．５」以上であり、選択肢ＣＨ１２、ＣＨ１３に対応するモデルＭ２、Ｍ３のスコアが閾値「０．５」未満である場合、コンテンツの提供に適したタイミングであると判定する。図２の例では、生成装置１００は、選択肢ＣＨ１１に対応するモデルＭ１のスコア「０．６」が閾値「０．５」以上であり、選択肢ＣＨ１２に対応するモデルＭ２のスコア「０．１」や選択肢ＣＨ１３に対応するモデルＭ３のスコア「０．２」が閾値「０．５」未満であるため、コンテンツＣＴ１１の提供に適したタイミングであると判定する。

そして、生成装置１００は、コンテンツをユーザＵ５の端末装置１０−５に提供する（ステップＳ２８）。図２の例では、生成装置１００は、端末装置１０−５にコンテンツＣＴ１１を提供する。例えば、生成装置１００は、端末装置１０−５にコンテンツＣＴ１１をプッシュ通知する。

そして、端末装置１０−５には、コンテンツＣＴ１１が表示される（ステップＳ２９）。例えば、端末装置１０−５には、選択肢情報記憶部１２４（図７参照）に記憶された複数の選択肢のうち、所定数の選択肢がコンテンツＣＴ１１とともに表示される。図２の例では、端末装置１０−５には、コンテンツＣＴ１１とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３が表示される。

図２の例では、端末装置１０−５には、コンテンツＣＴ１１とともに「表示」と記載された選択肢ＣＨ１１が表示される。また、図２の例では、端末装置１０−５には、コンテンツＣＴ１１とともに「消去」と記載された選択肢ＣＨ１２が表示される。また、図２の例では、端末装置１０−５には、コンテンツＣＴ１１とともに「不要」と記載された選択肢ＣＨ１３が表示される。そして、端末装置１０−５は、ユーザＵ５の選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３に対する選択に応じて選択情報やコンテキスト情報を取得する。例えば、端末装置１０−５は、取得したユーザＵ５の選択情報やコンテキスト情報を記憶部１２（図９参照）へ記憶してもよい。また、端末装置１０−５は、取得した選択情報やコンテキスト情報を生成装置１００へ送信する。

例えば、ユーザＵ５が選択肢ＣＨ１１を選択した場合、端末装置１０−５には、コンテンツＣＴ１１の詳細が表示される。そして、端末装置１０−５は、ユーザＵ５が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ５のコンテキスト情報を取得する。そして、端末装置１０−５は、ユーザＵ５が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ５のコンテキスト情報を生成装置１００に送信する。

そして、生成装置１００は、ユーザＵ５が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ５のコンテキスト情報を取得する。すなわち、生成装置１００は、ユーザＵ５にプッシュ通知したコンテンツＣＴ１１の詳細をユーザＵ５が希望したことにより、ユーザＵ５にとって適切な情報提供であったことを示す選択情報を取得する。また、生成装置１００は、ユーザＵ５がコンテンツＣＴ１１の詳細を希望した際のコンテキスト情報を取得する。そして、生成装置１００は、取得したユーザＵ５の選択情報やコンテキスト情報に基づいて、モデルを生成（更新）してもよい。

上述したように、生成装置１００は、モデルを用いてコンテンツの提供タイミングを判定し、コンテンツを提供することにより、適切なタイミングでコンテンツを提供することができる。また、端末装置１０は、コンテンツとともに、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢であって、ユーザのコンテンツに対する評価を示す選択肢を含む複数の選択肢を表示することにより、コンテンツに関する処理を行いつつ、コンテンツに対するユーザの評価を取得することができる。そのため、端末装置１０は、コンテンツに対するユーザの評価を容易に取得可能にすることができる。

〔１−３．選択肢、コンテンツ〕
なお、上述した例では、選択肢ＣＨ１１〜ＣＨ１３の３つの選択肢を表示する場合を示したが、端末装置１０には、種々の態様の選択肢が表示されてもよい。すなわち、生成装置１００は、ユーザやコンテンツに応じて選択肢の個数や選択肢を変動させて、端末装置１０に提供してもよい。

例えば、端末装置１０は、３つに限らず、種々の数の選択肢を表示してもよい。例えば、端末装置１０は、２つや４つや５つ等の種々の数の選択肢を表示してもよい。例えば、端末装置１０は、選択肢ＣＨ１１〜ＣＨ１３に限らず、ユーザやコンテンツに応じて選択肢ＣＨ１４（図７参照）や選択肢ＣＨ２１（図１２参照）等の種々の選択肢を表示してもよい。

例えば、生成装置１００は、ファイナンスサービスＳＶ１３に対応するコンテンツ１３をユーザに提供する場合、「取引」と表示される選択肢ＣＨ１４を提供してもよい。この場合、端末装置１０には、コンテンツＣＴ１３とともに「取引」と記載された選択肢ＣＨ１４が表示される。例えば、ユーザにより選択肢ＣＨ１４が選択された場合に、コンテンツＣＴ１３に対応するファイナンスサービスＳＶ１３が提供する株式の取引画面等の表示が行われる。

また、生成装置１００は、種々の態様により表示されるコンテンツを端末装置１０に提供してもよい。また、端末装置１０は、種々の態様によりコンテンツを表示してもよい。例えば、生成装置１００は、文字情報の内容を変動させてコンテンツを端末装置１０に提供してもよい。なお、この点の詳細については図１２及び図１３において後述する。

〔１−４．コンテンツの非表示〕
また、端末装置１０は、種々の条件に応じて生成装置１００から提供されたコンテンツを非表示にしてもよい。例えば、端末装置１０は、コンテンツが提供されてからの時間の経過やユーザによる選択肢の選択の有無等に応じて、コンテンツを非表示にするかを決定してもよい。なお、この点の詳細については図１４において後述する。

〔２．生成装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る生成装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る生成装置の構成例を示す図である。図３に示すように、生成装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、生成装置１００は、生成装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０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。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、行動情報記憶部１２２と、コンテンツ情報記憶部１２３と、選択肢情報記憶部１２４と、モデル情報記憶部１２５とを有する。

（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図４に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「興味」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。

また、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図４に示す例では、「興味」は、各ユーザに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

例えば、図４の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）の年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＵ１は経済に興味があることを示す。

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、デモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報等の種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、家族構成、住所、勤務地、収入等の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザについて最後に取得された位置情報を最新の位置情報として記憶してもよい。

（行動情報記憶部１２２）
実施形態に係る行動情報記憶部１２２は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部１２２は、各ユーザの端末装置１０に提供したコンテンツに対するユーザの行動情報を記憶する。図５に示す行動情報記憶部１２２には、「ユーザＩＤ」、「行動ＩＤ」、「種別」、「内容」、「コンテキスト情報」、「日時」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。また、「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。「コンテキスト情報」は、対応するユーザの行動が行われた際のコンテキストに関する情報を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「ｄｔ１１」等のように抽象的に図示するが、「２０１７年２月２７日２２時３１分５２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。

例えば、図５の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）や行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動（行動ＡＣ１２）等を行ったことを示す。具体的には、図５の例では、ユーザＵ１は、コンテンツＣＴ１１を閲覧（行動ＡＣ１１）を日時ｄｔ１１に行ったことを示す。また、ユーザＵ１がコンテンツＣＴ１１を閲覧（行動ＡＣ１１）した際のコンテキストは、コンテキスト情報ＣＮ１１であることを示す。例えば、行動ＡＣ１１は、日時ｄｔ１１にコンテンツＣＴ１１がユーザＵ１が利用する端末装置１０にプッシュ通知により提供されたことを示す。また、図５の例ではユーザＵ１は、日時ｄｔ１１においてコンテンツＣＴ１１を閲覧した後の日時ｄｔ１２において、コンテンツＣＴ１１中の選択肢ＣＨ１３をユーザＵ１が選択したことを示す。また、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３の選択（行動ＡＣ１２）した際のコンテキストは、コンテキスト情報ＣＮ１２であることを示す。

なお、行動情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、行動情報記憶部１２２は、各行動情報が取得された際のユーザの位置情報を各行動情報に対応付けて記憶してもよい。また、図５では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２２に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。

（コンテンツ情報記憶部１２３）
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２３は、コンテンツ（記事）に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すコンテンツ情報記憶部１２３は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、「対象サービス」、「内容」、「選択肢設定情報」といった項目を有する。「選択肢設定情報」には、「個数」、「選択肢」といった項目が含まれる。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ」は、各対象サービスに対応するコンテンツを示す。図６では「コンテンツ」に「Ａコンテンツ」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、文字情報や文字情報と画像との組合せ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。

また、「対象サービス」は、コンテンツが対象としているサービスを示す。また、「内容」は、対応するコンテンツがユーザに通知する具体的な内容を示す。例えば、「内容」は、コンテンツの対象サービスに関する通知内容を示す。

また、「選択肢設定情報」中の「個数」は、コンテンツとともに提供する選択肢の数を示す。また、「選択肢設定情報」中の「選択肢」は、コンテンツとともに提供する選択肢を識別する情報を示す。

図６の例では、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別されるＡコンテンツ（コンテンツＣＴ１１）は、対象サービスが買物サービスＳＶ１１であることを示す。また、コンテンツＣＴ１１は、内容が買物サービスＳＶ１１におけるユーザの登録商品の出品であることを示す。また、コンテンツＣＴ１１は、３つの選択肢とともに提供されることを示す。また、コンテンツＣＴ１１とともに提供される選択肢は、選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３であることを示す。

なお、コンテンツ情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部１２３は、コンテンツを取得した日時やコンテンツが作成された日時に関する情報を記憶してもよい。コンテンツ情報記憶部１２３は、各提供元の評価値に関する情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部１２３は、「経済」、「スポーツ」、「芸能」等のコンテンツのカテゴリに関する情報を記憶してもよい。また、コンテンツ情報記憶部１２３は、コンテンツの提供元を識別するための識別情報を記憶してもよい。

（選択肢情報記憶部１２４）
実施形態に係る選択肢情報記憶部１２４は、選択肢に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る選択肢情報記憶部の一例を示す図である。図７に示す選択肢情報記憶部１２４は、「選択肢ＩＤ」、「表示内容」、「選択後処理」といった項目を有する。

「選択肢ＩＤ」は、選択肢を識別するための識別情報を示す。「表示内容」は、対応する選択肢として表示される文字列を示す。「選択後処理」は、対応する選択肢が選択された場合に行われる処理を示す。

図７の例では、選択肢ＩＤ「ＣＨ１１」により識別される選択肢（選択肢ＣＨ１１）は、表示内容が「表示」であることを示す。すなわち、選択肢ＣＨ１１は、端末装置１０において「表示」と表示されることを示す。また、選択肢ＣＨ１１が選択された場合、詳細表示が行われることを示す。すなわち、選択肢ＣＨ１１が選択された場合、端末装置１０において、選択肢ＣＨ１１とともに提供されたコンテンツの詳細情報が表示されることを示す。

なお、選択肢情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（モデル情報記憶部１２５）
実施形態に係るモデル情報記憶部１２５は、学習に関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部１２５は、生成処理により生成されたモデル情報を記憶する。図８は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。図８に示すモデル情報記憶部１２５では、各選択肢に対応するモデルが記憶される。図８に示すモデル情報記憶部１２５は、モデル情報として、各モデルＭ１〜Ｍ３等に対応させて「素性１」〜「素性３」等といった項目を有する。

例えば、図８の例では、モデルＭ１に関するモデル情報は、選択肢ＩＤ「ＣＨ１１」により識別される選択肢に対応するモデルであることを示す。また、例えば、図８の例では、モデルＭ２に関するモデル情報は、選択肢ＩＤ「ＣＨ１２」により識別される選択肢に対応するモデルであることを示す。

例えば、図８に示す例において、モデルＭ１に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．５」、素性２の重みが「−０．４」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。例えば、モデルの素性（特徴量）がｍ次元のベクトルで表現される場合、素性数はｍ個になり、素性１〜素性ｍの重みが記憶される。

なお、モデル情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、生成装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（生成プログラムの一例に相当）がＲＡＭ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１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、決定部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、種々の情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部の情報処理装置から情報要求を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や、行動情報記憶部１２２や、コンテンツ情報記憶部１２３や、選択肢情報記憶部１２４や、モデル情報記憶部１２５等から各種情報を取得する。

例えば、取得部１３１は、ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢であって、ユーザのコンテンツに対する評価を示す選択肢を含む複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報を取得する。

例えば、取得部１３１は、ユーザの負の評価に対応する主観的評価を示す主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得する。例えば、取得部１３１は、各コンテンツに共通する共通選択肢と、コンテンツに応じて表示内容が変動する主観選択肢とを含む複数の選択肢の選択情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツに対応するサービスに応じた表示内容の主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザのコンテキストに応じて表示内容が変動するコンテンツとともに表示される複数の選択肢の選択情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツの表示内容の変動に応じて表示内容が変動する主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得する。

図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ１のコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ１のコンテキスト情報ＣＮ１２を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ１にプッシュ通知したコンテンツＣＴ１１の通知タイミングが悪かった等の理由により、ユーザＵ１にとって不適切な情報提供であったことを示す選択情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ１がコンテンツＣＴ１１を不要と感じた際のコンテキスト情報ＣＮ１２を取得する。

図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ２が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ２のコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ２が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ２のコンテキスト情報ＣＮ２２を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ２にプッシュ通知したコンテンツＣＴ１２の詳細をユーザＵ２が希望したことにより、ユーザＵ２にとって適切な情報提供であったことを示す選択情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ２がコンテンツＣＴ１２の詳細を希望した際のコンテキスト情報ＣＮ２２を取得する。

また、図１の例では、取得部１３１は、生成装置１００は、ユーザへのコンテンツ提供やそのユーザの選択情報やコンテキスト情報等を含む行動情報の履歴を収集する。

図２の例では、取得部１３１は、ユーザＵ５が利用する買物サービスＳＶ１１を提供する外部装置からユーザＵ５がウォッチリスト等に追加していた商品が、出品されたことを示す情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１からユーザＵ５の属性情報を取得する。

図２の例では、取得部１３１は、ユーザＵ５のコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ５が利用する端末装置１０からユーザＵ５のコンテキスト情報ＣＮ５１を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテキスト一覧ＣＬ１１に示すように、ユーザＵ５のコンテキスト情報ＣＮ５１を収集する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ５とコンテキスト情報ＣＮ５１とを対応付けて収集する。

（生成部１３２）
生成部１３２は、種々の情報を生成してもよい。例えば、生成部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報を用いて、モデルを生成する。例えば、生成部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、行動情報記憶部１２２や、コンテンツ情報記憶部１２３や、選択肢情報記憶部１２４等に記憶された情報に基づいて、モデルを生成する。例えば、生成部１３２は、生成したモデルをモデル情報記憶部１２５に記憶させてもよい。例えば、生成部１３２は、収集した各ユーザの行動に関する情報を分割してもよい。

例えば、生成部１３２は、取得部１３１により取得された選択情報に基づいて、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、取得部１３１により取得されたユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報とに基づいて、モデルを生成する。

例えば、生成部１３２は、ユーザの主観選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザが主観選択肢を選択するかを予測するモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、ユーザの各選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザが各選択肢を選択するかを予測する複数のモデルを生成する。

例えば、生成部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された情報や行動情報記憶部１２２に記憶された情報やコンテンツ情報記憶部１２３に記憶された情報を用いて、モデルを生成する。図１の例では、生成部１３２は、モデル情報記憶部１２５に示すように、各選択肢ＣＨ１１〜ＣＨ１３等の各々に対応するモデルＭ１〜Ｍ３等を生成する。

例えば、生成部１３２は、ユーザに提供したコンテンツのコンテンツ情報や、選択情報に示す選択肢を選択したユーザの属性情報や、選択情報に示す選択肢が選択された場合におけるユーザのコンテキスト情報を正解情報として、モデルを生成する。例えば、生成部１３２は、ユーザＵ３がコンテンツＣＴ１１とともに表示された選択肢ＣＨ１２を選択した場合、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報や、ユーザＵ３の属性情報や、ユーザＵ３が選択肢ＣＨ１２を選択した際のユーザＵ３のコンテキスト情報を正解情報として、選択肢ＣＨ１２に対応するモデルＭ２を生成する。

例えば、生成部１３２は、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報や、ユーザＵ３の属性情報や、ユーザＵ３が選択肢ＣＨ１２を選択した際のユーザＵ３のコンテキスト情報が入力された場合に、高いスコアを出力するようにモデルＭ２を生成する。なお、生成装置１００は、上述した種々の学習手法を適宜用いてモデルを生成する。

（決定部１３３）
決定部１３３は、種々の情報を決定する。例えば、決定部１３３は、端末装置１０へ提供するコンテンツを決定する。

図１の例では、決定部１３３は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１にコンテンツを提供すると決定する。例えば、決定部１３３は、端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１を提供すると決定する。例えば、決定部１３３は、端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１をプッシュ通知すると決定する。

例えば、決定部１３３は、所定数の選択肢をコンテンツＣＴ１１とともに端末装置１０−１に提供すると決定する。図１の例では、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１１とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を端末装置１０−１に提供すると決定する。

図１の例では、決定部１３３は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２にコンテンツを提供すると決定する。例えば、決定部１３３は、端末装置１０−２にコンテンツＣＴ１２を提供すると決定する。例えば、決定部１３３は、端末装置１０−２にコンテンツＣＴ１２をプッシュ通知すると決定する。

例えば、決定部１３３は、選択肢情報記憶部１２４（図７参照）に記憶された複数の選択肢のうち、所定数の選択肢をコンテンツＣＴ１２とともに端末装置１０−２に提供すると決定する。図１の例では、決定部１３３は、コンテンツＣＴ１２とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を端末装置１０−２に提供すると決定する。

図２の例では、決定部１３３は、コンテンツをユーザＵ５の端末装置１０−５に提供すると決定する。例えば、決定部１３３は、端末装置１０−５にコンテンツＣＴ１１を提供すると決定する。例えば、決定部１３３は、端末装置１０−５にコンテンツＣＴ１１をプッシュ通知すると決定する。

図２の例では、決定部１３３は、ユーザＵ５に通知する情報としてコンテンツＣＴ１１があると決定（判定）する。例えば、決定部１３３は、モデルＭ１のスコア「０．６」、モデルＭ２のスコア「０．１」、及びモデルＭ３のスコア「０．２」に基づいて、コンテンツＣＴ１１の提供タイミングを判定する。例えば、決定部１３３は、ユーザが選択することが望ましい選択肢のスコアが所定の閾値以上であり、ユーザが選択することが望ましくない選択肢のスコアが所定の閾値未満である場合に、そのコンテンツの提供に適したタイミングであると判定する。

図２の例では、決定部１３３は、選択肢ＣＨ１１に対応するモデルＭ１のスコアが閾値「０．５」以上であり、選択肢ＣＨ１２、ＣＨ１３に対応するモデルＭ２、Ｍ３のスコアが閾値「０．５」未満である場合、コンテンツの提供に適したタイミングであると判定する。例えば、決定部１３３は、選択肢ＣＨ１１に対応するモデルＭ１のスコア「０．６」が閾値「０．５」以上であり、選択肢ＣＨ１２に対応するモデルＭ２のスコア「０．１」や選択肢ＣＨ１３に対応するモデルＭ３のスコア「０．２」が閾値「０．５」未満であるため、コンテンツＣＴ１１の提供に適したタイミングであると判定する。

（提供部１３４）
提供部１３４は、種々の情報を提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０等の外部装置に各種情報を提供する。例えば、提供部１３４は、決定部１３３により決定されたコンテンツを端末装置１０に提供する。例えば、提供部１３４は、決定部１３３により決定（判定）されたタイミングでコンテンツを端末装置１０に提供する。

図１の例では、提供部１３４は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１にコンテンツを提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１を提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−１にコンテンツＣＴ１１をプッシュ通知する。

例えば、提供部１３４は、所定数の選択肢をコンテンツＣＴ１１とともに端末装置１０−１に提供する。図１の例では、提供部１３４は、コンテンツＣＴ１１とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を端末装置１０−１に提供する。

図１の例では、提供部１３４は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２にコンテンツを提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−２にコンテンツＣＴ１２を提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−２にコンテンツＣＴ１２をプッシュ通知する。

例えば、提供部１３４は、選択肢情報記憶部１２４（図７参照）に記憶された複数の選択肢のうち、所定数の選択肢をコンテンツＣＴ１２とともに端末装置１０−２に提供する。図１の例では、提供部１３４は、コンテンツＣＴ１２とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を端末装置１０−２に提供する。

図２の例では、提供部１３４は、コンテンツをユーザＵ５の端末装置１０−５に提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−５にコンテンツＣＴ１１を提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０−５にコンテンツＣＴ１１をプッシュ通知する。

〔３．端末装置の構成〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図９は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図９に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、制御部１５とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部１１は、図示しない所定の通信網と有線または無線で接続され、生成装置１００との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２）
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ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。記憶部１２は、例えば、端末装置１０にインストールされているアプリケーション（例えば乗換案内アプリ等）に関する情報、例えばプログラム等を記憶する。

（入力部１３）
入力部１３は、ユーザからの各種操作を取得する。例えば、入力部１３は、タッチパネル機能により表示面（例えば表示部１５２）を介してユーザからの各種操作を取得してもよい。また、入力部１３は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を取得してもよい。

（出力部１４）
出力部１４は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。

（制御部１５）
制御部１５は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、端末装置１０内部の記憶部１２などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、インストールされているアプリケーション（例えば乗換案内アプリ等）のプログラムが含まれる。また、制御部１５は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図９に示すように、制御部１５は、受信部１５１と、表示部１５２と、取得部１５３と、送信部１５４とを有し、以下に説明する提供処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図９に示した構成に限られず、他の構成であってもよい。

受信部１５１は、種々の情報を受信する。例えば、受信部１５１は、外部の情報処理装置から情報要求を受信する。受信部１５１は、生成装置１００からコンテンツを受信する。

図１の例では、受信部１５１は、生成装置１００からコンテンツＣＴ１２を受信する。例えば、受信部１５１は、生成装置１００からコンテンツＣＴ１２のプッシュ通知を受信する。図１の例では、受信部１５１は、コンテンツＣＴ１２とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を受信する。

図２の例では、受信部１５１は、生成装置１００からコンテンツＣＴ１１を受信する。例えば、受信部１５１は、生成装置１００からコンテンツＣＴ１１のプッシュ通知を受信する。図２の例では、受信部１５１は、コンテンツＣＴ１１とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を受信する。

表示部１５２は、種々の情報を表示する。表示部１５２は、端末装置１０の画面に種々の情報を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツと、端末装置１０を利用するユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢であって、ユーザのコンテンツに対する評価を示す選択肢を含む複数の選択肢と、を表示する。例えば、表示部１５２は、ユーザの主観的評価を示す選択肢である主観選択肢を含む複数の選択肢を表示する。例えば、表示部１５２は、ユーザの負の評価に対応する主観的評価を示す主観選択肢を含む複数の選択肢を表示する。

表示部１５２は、各コンテンツに共通する共通選択肢と、コンテンツに応じて表示内容が変動する主観選択肢とを含む複数の選択肢を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツに対応するサービスに応じた表示内容の主観選択肢を含む複数の選択肢を表示する。例えば、表示部１５２は、ユーザのコンテキストに応じて表示内容が変動するコンテンツを表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツの表示内容の変動に応じて表示内容が変動する主観選択肢を含む複数の選択肢を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツが表示可能な状態になってから所定の時間経過後にコンテンツを非表示にする。

例えば、表示部１５２は、コンテンツが表示可能な状態になった後、コンテンツと所定の関連性を有する関連コンテンツが表示可能な状態になった場合、コンテンツを非表示にする。例えば、表示部１５２は、コンテンツが表示可能な状態になった後、コンテンツと共通のサービスが提供する関連コンテンツが表示可能な状態になった場合、コンテンツを非表示にする。例えば、表示部１５２は、ユーザによる端末装置の操作に依らず、端末装置において出力されるプッシュ通知として、コンテンツを表示する。

図１の例では、表示部１５２は、コンテンツＣＴ１２を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツＣＴ１２とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツＣＴ１２とともに「表示」と記載された選択肢ＣＨ１１を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツＣＴ１２とともに「消去」と記載された選択肢ＣＨ１２を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツＣＴ１２とともに「不要」と記載された選択肢ＣＨ１３を表示する。

例えば、表示部１５２は、選択肢ＣＨ１１がユーザにより選択された場合に、コンテンツＣＴ１１に対応する詳細情報を表示する。例えば、表示部１５２は、選択肢ＣＨ１２がユーザにより選択された場合に、コンテンツＣＴ１１のプッシュ通知の表示を消去し、コンテンツＣＴ１１を非表示にする。例えば、表示部１５２は、選択肢ＣＨ１３がユーザにより選択された場合に、コンテンツＣＴ１１のプッシュ通知の表示を消去し、コンテンツＣＴ１１を非表示にする。

図２の例では、表示部１５２は、コンテンツＣＴ１１を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツＣＴ１１とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツＣＴ１１とともに「表示」と記載された選択肢ＣＨ１１を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツＣＴ１１とともに「消去」と記載された選択肢ＣＨ１２を表示する。例えば、表示部１５２は、コンテンツＣＴ１１とともに「不要」と記載された選択肢ＣＨ１３を表示する。

取得部１５３は、種々の情報を取得する。例えば、取得部１５３は、記憶部１２に記憶された各種情報を取得する。例えば、取得部１５３は、ユーザの複数の選択肢に対する操作に応じて、ユーザの選択に関する情報を取得する。例えば、取得部１５３は、複数の選択肢のうち、いずれかの選択肢がユーザにより選択された場合、当該選択肢を選択したことを示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部１５３は、ユーザが主観選択肢を選択した場合、主観選択肢の表示内容に対応する情報を取得する。

図１の例では、取得部１５３は、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ１のコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部１５３は、ユーザＵ２が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ２のコンテキスト情報を取得する。

送信部１５４は、入力部１３により取得したユーザ操作に従って、生成装置１００へ情報要求を送信する。例えば、送信部１５４は、起動したアプリ等からの情報要求を生成装置１００へ送信する。例えば、送信部１５４は、生成装置１００へユーザの選択情報を送信する。

図１の例では、送信部１５４は、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ１のコンテキスト情報を生成装置１００に送信する。例えば、送信部１５４は、ユーザＵ２が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ２のコンテキスト情報を生成装置１００に送信する。

図２の例では、送信部１５４は、取得した選択情報やコンテキスト情報を生成装置１００へ送信する。例えば、送信部１５４は、ユーザＵ５が選択肢ＣＨ１１を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ５のコンテキスト情報を生成装置１００に送信する。

なお、上述した制御部１５による表示処理等の処理は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などにより実現されてもよい。また、上述した表示処理が所定のアプリケーション（例えば乗換案内アプリ等）により行われる場合や表示処理が専用アプリにより行われる場合、制御部１５は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。

〔４．生成処理のフロー〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による表示処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る表示処理の一例を示すフローチャートである。

図１０に示すように、端末装置１０は、コンテンツ及びコンテンツに対する複数の選択肢を表示する（ステップＳ１０１）。図１の例では、端末装置１０−１は、コンテンツＣＴ１１を表示する。例えば、端末装置１０−１は、コンテンツＣＴ１１とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ１３を表示する。

また、端末装置１０は、ユーザの複数の選択肢に対する操作に応じて、ユーザの選択情報を取得する（ステップＳ１０２）。図１の例では、端末装置１０−１は、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ１のコンテキスト情報を取得する。

そして、端末装置１０は、選択情報を提供側へフィードバックする（ステップＳ１０３）。図１の例では、端末装置１０−１は、ユーザＵ１が選択肢ＣＨ１３を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザＵ１のコンテキスト情報を生成装置１００に送信する。

〔５．表示処理のフロー〕
次に、図１１を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による生成処理の手順について説明する。図１１は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。

図１１に示すように、生成装置１００は、コンテンツの提供先のユーザの選択情報及びコンテキスト情報を取得する（ステップＳ２０１）。例えば、生成装置１００は、ユーザに提供したコンテンツのコンテンツ情報や、選択情報に示す選択肢を選択したユーザの属性情報や、選択情報に示す選択肢が選択された場合におけるユーザのコンテキスト情報を正解情報として、記憶部１２０や端末装置１０等の外部装置から取得する。

そして、生成装置１００は、各選択肢に対応するユーザの選択情報及びコンテキスト情報に基づいて、各選択肢に対応するモデルを生成する（ステップＳ２０２）。例えば、生成装置１００は、ユーザに提供したコンテンツのコンテンツ情報や、選択情報に示す選択肢を選択したユーザの属性情報や、選択情報に示す選択肢が選択された場合におけるユーザのコンテキスト情報を正解情報として、モデルを生成する。例えば、生成装置１００は、ユーザＵ３がコンテンツＣＴ１１とともに表示された選択肢ＣＨ１２を選択した場合、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報や、ユーザＵ３の属性情報や、ユーザＵ３が選択肢ＣＨ１２を選択した際のユーザＵ３のコンテキスト情報を正解情報として、選択肢ＣＨ１２に対応するモデルＭ２を生成する。

〔６．表示例〕
なお、コンテンツや選択肢の表示は上記に限らず、種々の態様であってもよい。この点について、図１２〜図１４を用いて説明する。図１２は、実施形態に係る端末装置における表示の一例を示す図である。図１３は、実施形態に係る端末装置における表示の一例を示す図である。図１４は、実施形態に係る端末装置における表示の一例を示す図である。なお、図１及び図２と同様の点については、適宜説明を省略する。また、図１２及び図１３の例では、ユーザがユーザＵ１であるものとする。

〔６−１．コンテンツの内容〕
まず、図１２及び図１３を用いて、選択肢の表示やコンテンツに表示される文字情報等について説明する。図１２及び図１３に共通の点については、図１２を用いて説明する。

図１２中の端末装置１０には、コンテンツＣＴ１１が表示される。例えば、生成装置１００は、コンテンツＣＴ１１とともに３つの選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ１２、及び選択肢ＣＨ２１を端末装置１０に提供する。また、端末装置１０は、コンテンツＣＴ１１とともに、左から選択肢ＣＨ１１、選択肢ＣＨ２１、及び選択肢ＣＨ１２の順に３つの選択肢を表示する。このように、図１２においては、選択肢ＣＨ１１及び選択肢ＣＨ１２が図１や図２と同様に表示され、選択肢ＣＨ２１が選択肢ＣＨ１３に替えて表示される。選択肢ＣＨ１１及び選択肢ＣＨ１２は、各コンテンツに共通して表示される共通選択肢であってもよい。選択肢ＣＨ２１や選択肢ＣＨ１３等のように、主観選択肢は、サービスやコンテンツに応じて、どの選択肢が表示されるかが変動してもよい。

このように、図１２の例では、端末装置１０には、コンテンツＣＴ１１とともに「ＯＫ」と記載された選択肢ＣＨ２１が表示される。例えば、選択肢ＣＨ２１が選択された場合に、コンテンツＣＴ１１のプッシュ通知の表示が消去され、コンテンツＣＴ１１が非表示になる。

ここで、選択肢ＣＨ２１の選択後の処理は、選択肢ＣＨ１２の選択後の処理と同様であるが、選択肢ＣＨ２１は「ＯＫ」と表示されており、選択肢ＣＨ１２に比べて、ユーザの主観的評価が良いことを示す選択肢である。例えば、選択肢ＣＨ２１は、ユーザがコンテンツＣＴ１１の通知を確認し、そのタイミングが良かったと感じているというユーザの主観的評価を示す選択肢である。例えば、選択肢ＣＨ２１は、ユーザが選択することが望ましい選択肢である。また、選択肢ＣＨ２１は、選択肢ＣＨ１１と異なり、コンテンツＣＴ１１の詳細情報を表示することがなく、ユーザが通知タイミングが良かったと感じているという主観的評価を取得可能にする選択肢である。そのため、生成装置１００は、選択肢ＣＨ２１が選択されるような内容のコンテンツを選択肢ＣＨ２１が選択されるようなタイミングで、端末装置１０にプッシュ通知することが望ましい。また、端末装置１０は、選択肢ＣＨ２１が選択されるような内容のコンテンツを選択肢ＣＨ２１が選択されるようなタイミングで、表示することが望ましい。

例えば、生成装置１００は、選択肢ＣＨ２１に対応するモデルの出力が高くなるタイミングでコンテンツを端末装置１０にプッシュ通知する。これにより、生成装置１００は、適切なタイミングで適切なコンテンツを端末装置１０に提供することができる。

また、図１２に示すコンテンツＣＴ１１中の表示領域ＳＮ２１には「Ｕ１さんの登録商品が出品されました！今すぐ確認しましょう！」と表示されており、ユーザＵ１は、表示領域ＳＮ２１に表示された情報だけでは、どの商品が出品されているかが判断できない。そのため、コンテンツＣＴ１１を閲覧したユーザＵ１は、適切なタイミングである場合、選択肢ＣＨ１１を選択し、適切なタイミングでない場合、選択肢ＣＨ１２を選択する可能性が高い。

一方、図１３に示すコンテンツＣＴ１１中の表示領域ＳＮ３１には「Ｕ１さんの登録した財布Ｙが出品されました！今すぐ確認しましょう！」と表示されており、ユーザＵ１は、表示領域ＳＮ３１に表示された情報だけで、どの商品が出品されているかを判断できる。そのため、コンテンツＣＴ１１を閲覧したユーザＵ１は、適切なタイミングである場合、選択肢ＣＨ２１を選択し、適切なタイミングでない場合、選択肢ＣＨ１２を選択する可能性が高い。

上述のように、ユーザにとって適切なタイミングの通知であっても、その表示する情報の態様によって、ユーザが、選択肢ＣＨ１１を選択し詳細を表示する必要がある場合と、プッシュ通知の情報で十分であり選択肢ＣＨ２１を選択する場合とに分かれる。

そのため、生成装置１００は、ユーザに選択肢ＣＨ１１を選択させたい場合は、図１２中の表示領域ＳＮ２１に示すような詳細の確認が必要な情報を提供してもよい。この場合、生成装置１００は、選択肢ＣＨ１１に対応するモデルＭ１が出力するスコアが高くなるようにコンテンツの文字情報等を決定し、コンテンツを提供してもよい。

また、生成装置１００は、ユーザに選択肢ＣＨ２１を選択させたい場合は、図１３中の表示領域ＳＮ３１に示すようなその情報のみの確認で十分な情報を提供してもよい。この場合、生成装置１００は、選択肢ＣＨ２１に対応するモデルが出力するスコアが高くなるようにコンテンツの文字情報等を決定し、コンテンツを提供してもよい。

〔６−２．重複の非表示〕
次に、図１４を用いて、同様のコンテンツが複数表示されることを抑制するための方法について説明する。図１４中の端末装置１０−４１は、コンテンツの重複表示の状態を示し、図１４中の端末装置１０−４２は、コンテンツの重複表示を除いた状態を示す。なお、ここでいう同様のコンテンツとは、同じサービスから通知される同じ内容に関するコンテンツであってもよい。例えば、同じユーザに登録商品の出品を通知する内容のコンテンツは、同様のコンテンツ（以下、「重複コンテンツ」ともいう）であってもよい。

例えば、端末装置１０−４１には、コンテンツＣＴ４０−２（ＣＴ４０）、ＣＴ５０、ＣＴ６０、ＣＴ７０、ＣＴ８０、ＣＴ４０−１（ＣＴ４０）が表示されている。このように、端末装置１０−４１には、メールサービスに関するコンテンツＣＴ４０−２とコンテンツＣＴ４０−１との２つが重複して表示される。

端末装置１０−４１に示すように、重複コンテンツが複数表示された場合、重複する内容のコンテンツ、すなわちユーザに提供する情報量が増えないコンテンツが表示領域を占め、ユーザの満足度が低下する。そのため、このように重複表示を行っている場合、重複表示されるコンテンツに対応するサービスに対するユーザの評価も低下する可能性が高い。図１４中の端末装置１０−４１の場合、コンテンツＣＴ４０−２よりも古い情報であるコンテンツＣＴ４０−１は、端末装置１０に表示する必要性の低いコンテンツである。

そのため、端末装置１０は、端末装置１０−４２に示すように、重複したコンテンツＣＴ４０−１、コンテンツＣＴ４０−２のうち、古いコンテンツであるコンテンツＣＴ４０−１を非表示にし、重複を排除してコンテンツを表示する。例えば、端末装置１０−４２には、コンテンツＣＴ４０−２（ＣＴ４０）、ＣＴ５０、ＣＴ６０、ＣＴ７０、ＣＴ８０、ＣＴ９０が表示されている。これにより、端末装置１０を利用するユーザは、コンテンツＣＴ９０に関するサービスについても通知があったことを、下部を表示させる等の操作を行うことなく確認可能になる。このように、端末装置１０は、コンテンツの重複表示を排除することにより、重複表示されるコンテンツに対応するサービスに対するユーザの評価が低下することを抑制できる。

また、上述した例では、重複コンテンツが複数表示された場合、コンテンツを非表示にする場合を示したが、端末装置１０は、種々の条件に基づいて、コンテンツを非表示にしてもよい。例えば、端末装置１０は、コンテンツが表示されてから所定の時間（例えば、３０分等）が経過した場合に、コンテンツを非表示にしてもよい。例えば、端末装置１０は、コンテンツが表示されてから、ユーザによる選択肢の指定が行われずに所定の時間（例えば、１時間等）が経過した場合に、コンテンツを非表示にしてもよい。

また、端末装置１０は、重複コンテンツが複数表示された場合、所定の時間（例えば、２０分等）が経過した場合に、コンテンツを非表示にしてもよい。例えば、端末装置１０は、重複コンテンツが複数表示されてから、ユーザによって重複コンテンツのいずれの選択肢も指定が行われずに所定の時間（例えば、１時間等）が経過した場合に、コンテンツを非表示にしてもよい。

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る生成装置１００は、取得部１３１と、生成部１３２とを有する。取得部１３１は、ユーザが利用する端末装置１０においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報を取得する。また、生成部１３２は、取得部１３１により取得された選択情報に基づいて、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００は、複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報に基づいて、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成することにより、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００において、取得部１３１は、ユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報を取得する。また、生成部１３２は、取得部１３１により取得されたユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報とに基づいて、モデルを生成する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００は、ユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報とに基づいて、モデルを生成することにより、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３２は、ユーザの各選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザが各選択肢を選択するかを予測する複数のモデルを生成する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００は、ユーザの各選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザが各選択肢を選択するかを予測する複数のモデルを生成することにより、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３２は、ユーザの主観選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザが主観選択肢を選択するかを予測するモデルを生成する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００は、ユーザの主観選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザが主観選択肢を選択するかを予測するモデルを生成することにより、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３２は、ユーザの負の評価に対応する主観的評価を示す主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００は、ユーザの負の評価に対応する主観的評価を示す主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得することにより、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３２は、各コンテンツに共通する共通選択肢と、コンテンツに応じて表示内容が変動する主観選択肢とを含む複数の選択肢の選択情報を取得する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００は、各コンテンツに共通する共通選択肢と、コンテンツに応じて表示内容が変動する主観選択肢とを含む複数の選択肢の選択情報を取得することにより、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３２は、コンテンツに対応するサービスに応じた表示内容の主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００は、コンテンツに対応するサービスに応じた表示内容の主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得することにより、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。

また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３２は、ユーザのコンテキストに応じて表示内容が変動するコンテンツとともに表示される複数の選択肢の選択情報を取得する。

これにより、実施形態に係る生成装置１００は、ユーザのコンテキストに応じて表示内容が変動するコンテンツとともに表示される複数の選択肢の選択情報を取得することにより、端末装置１０にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。

〔８．プログラム〕
上述してきた端末装置１０による処理は、本願に係る表示プログラムにより実現される。端末装置１０に係る他の処理部も同様に、表示プログラムによる各手順が実行されることにより実現される。例えば、端末装置１０に係る表示部１５２は、端末装置１０が有するＣＰＵやＭＰＵ等によって、例えば表示プログラムがＲＡＭを作業領域として、表示プログラムに係る表示手順が実行されることにより実現される。端末装置１０に係る他の処理部も同様に、表示プログラムによる各手順が実行されることにより実現される。

なお、本願に係る端末装置１０が実行する処理は、必ずしも全てが表示プログラムによって実現されるものでなくてもよい。例えば、端末装置１０外の情報等は、端末装置１０が有するＯＳ（Operating System）によって取得されてもよい。すなわち、表示プログラム自体が、上述してきたような端末装置１０で実行される処理を実行するのではなく、ＯＳによって取得されたデータ（例えば、コンテンツや選択肢等を表示するために用いるデータ）を受け取ったりすることにより、上述してきた端末装置１０の処理を実現するようにしてもよい。

〔９．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る生成装置１００及び端末装置１０は、例えば図１５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１５は、生成装置及び端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００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ＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えば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である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る生成装置１００及び端末装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００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１３０、１５の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態及び変形例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、発明の開示の行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。

〔１０．その他〕
また、上記実施形態及び変形例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。

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。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、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。

また、上述してきた「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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１００ 生成装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 行動情報記憶部
１２３ コンテンツ情報記憶部
１２４ 選択肢情報記憶部
１２５ モデル情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 決定部
１３４ 提供部
１０ 端末装置
１２ 記憶部
１５ 制御部
１５１ 受信部
１５２ 表示部
１５３ 取得部
１５４ 送信部
Ｎ ネットワーク

Claims (10)

1. ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成部と、
   を備えることを特徴とする生成装置。
2. 前記取得部は、
   前記ユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応する前記ユーザのコンテキスト情報を取得し、
   前記生成部は、
   前記取得部により取得された前記ユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応する前記ユーザのコンテキスト情報とに基づいて、前記モデルを生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の生成装置。
3. 前記生成部は、
   前記ユーザの各選択肢の選択に関する情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記各選択肢を選択するかを予測する複数のモデルを生成する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の生成装置。
4. 前記生成部は、
   前記ユーザの主観的評価を示す選択肢である主観選択肢の選択に関する情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記主観選択肢を選択するかを予測する前記モデルを生成する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の生成装置。
5. 前記取得部は、
   ユーザの負の評価に対応する主観的評価を示す主観選択肢を含む前記複数の選択肢の前記選択情報を取得する
   ことを特徴とする請求項４に記載の生成装置。
6. 前記取得部は、
   各コンテンツに共通する共通選択肢と、前記コンテンツに応じて表示内容が変動する前記主観選択肢とを含む前記複数の選択肢の前記選択情報を取得する
   ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の生成装置。
7. 前記取得部は、
   前記コンテンツに対応するサービスに応じた表示内容の前記主観選択肢を含む前記複数の選択肢の前記選択情報を取得する
   ことを特徴とする請求項６に記載の生成装置。
8. 前記取得部は、
   前記ユーザのコンテキストに応じて表示内容が変動する前記コンテンツとともに表示される前記複数の選択肢の前記選択情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の生成装置。
9. コンピュータが実行する生成方法であって、
   ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程により取得された前記選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成工程と、
   を含むことを特徴とする生成方法。
10. ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された前記選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。

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