JP7653335B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
共通する情報(ユーザの履歴等)がない他サービスであっても推薦する技術が開示されている。 A technology has been disclosed that can recommend other services even if they do not share common information (such as user history).
しかしながら、上記の従来技術では、それぞれのサービスが扱うアイテムにそれぞれに付与されているメタデータを相互に関連付け、関連度の高いものをユーザに提示しているにすぎない。ユーザが興味・関心を持つ領域やそれに関連するものについての情報提供はよく利用されているが、ユーザに対する情報提供の態様を改善する余地がある。例えば、ユーザが飽き性かどうかを軸とした情報提供は行われていない。 However, the above conventional technology merely correlates the metadata attached to the items handled by each service and presents highly relevant items to the user. Although providing information about areas of interest or related matters to users is commonly used, there is room for improvement in the way information is provided to users. For example, no information is provided based on whether or not the user tends to get bored easily.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、飽き性の人の分析に応じた情報提供を行うことを目的とする。 This application was made in consideration of the above, and aims to provide information based on an analysis of people who get bored easily.
本願に係る情報処理装置は、利用者情報から利用者の興味の変遷を推定する推定部と、興味の変遷の推定結果から、領域ごとに興味を持つ期間の平均値又は中央値を推定し、推定された平均値又は中央値よりも短い期間の利用者を、興味が変化しやすい利用者として特定する特定部と、特定された利用者に対して情報提供を行う提供部と、を備えることを特徴とする。 The information processing device of the present application is characterized by comprising an estimation unit that estimates changes in a user's interests from user information, an identification unit that estimates an average or median period of interest for each area from the estimated results of changes in interests and identifies users who have interests for a period shorter than the estimated average or median as users whose interests are likely to change, and a provision unit that provides information to the identified users.
実施形態の一態様によれば、飽き性の人の分析に応じた情報提供を行うことができる。 According to one aspect of the embodiment, information can be provided based on an analysis of people who tend to get bored easily.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及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、情報処理方法及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。 Below, the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to these embodiments. In addition, the same components in the following embodiments will be denoted by the same reference numerals, and duplicated descriptions will be omitted.
〔1.情報処理方法の概要〕
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図1では、飽き性の人の分析に応じた情報提供を行う場合を例に挙げて説明する。
[1. Overview of information processing method]
First, an overview of an information processing method performed by an information processing device according to an embodiment will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is an explanatory diagram showing an overview of an information processing method according to an embodiment. Note that Fig. 1 will be described by taking as an example a case where information is provided in response to an analysis of a person who easily gets bored.
図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。端末装置10と情報提供装置100とは、ネットワークN(図2参照)を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置10は、情報提供装置100と連携する。
As shown in FIG. 1, the information processing system 1 includes a
端末装置10は、利用者U(ユーザ)により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、4G(Generation)やLTE(Long Term Evolution)等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置10は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Uから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、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置10は、スマートデバイスのみならず、デスクトップPC(Personal Computer)やノートPC等の情報処理装置であってもよい。
The
情報提供装置100は、各利用者Uの端末装置10と連携し、各利用者Uの端末装置10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。
The
また、情報提供装置100は、各利用者Uの端末装置10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、情報提供装置100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、情報提供装置100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。
The
なお、情報提供装置100は、利用者Uに関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの性別、年代、居住地域といった利用者Uの属性に関する情報を取得する。そして、情報提供装置100は、利用者Uを示す識別情報(利用者ID等)とともに利用者Uの属性に関する情報を記憶して管理する。
The
また、情報提供装置100は、利用者Uの端末装置10から、あるいは利用者ID等に基づいて各種サーバ等から、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報(ログデータ)を取得する。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置10から取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ(検索エンジン)から取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴(決済履歴)を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、情報提供装置100は、利用者Uの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやSNSサーバから取得する。
The
本実施形態に係る情報提供装置100は、飽き性の人(ユーザ)の分析に応じた情報提供を行う。例えば、ある領域(分野、対象、事柄)について、飽き性の人でも続く人と続かなかった人がある。また、ある領域について、飽き性の人でも続いたことと続かなかったことがある。本実施形態では,情報提供装置100は、飽き性の人が夢中になれる(ハマれる)領域を見つける。
The
飽き性の人とは、例えば、特定の領域(分野、対象、事柄)について、興味や関心を持った期間は平均以下だが、その期間内での検索数や使った費用は平均以上の人である。すなわち、特定の領域について、一時期に熱中・熱狂して集中的に情報収集や消費行動を行うが、長続きしない人等である。 A person who easily becomes bored is, for example, someone who has an interest or concern in a particular area (field, subject, matter) for a period of time that is below average, but searches for it and spends money on it in that period of time that is above average. In other words, a person who becomes enthusiastic or passionate about a particular area for a period of time, and engages in intensive information gathering and consumption behavior, but does not continue for long.
(ユーザ比較)
情報提供装置100は、飽き性の人と、過去に飽き性であったがファン化した人とを比較する。過去に飽き性であったがファン化した人とは、本来は飽き性であるが、飽き性の人が通常興味や関心を持つ期間を経過しても、ファンとなって継続して興味や関心を持ち続けている人である。ファンとは、特定の領域で一定のアクション(情報チェックやグッズ収集等)を深く行っており、その期間も長い人である。
(User comparison)
The
(体験比較)
情報提供装置100は、飽き性の人の中でもファン化した人としなかった人とを比較する。飽き性の人の中でもファン化した人とは、本来は飽き性であるが、自分が夢中になれる領域を見つけてファンとなった人である。
(Experience comparison)
The
〔1-1.飽き性の利用者の推定及び情報提供〕
図1に示すように、情報提供装置100は、ネットワークN(図2参照)を介して、利用者Uに関する利用者情報(検索クエリ、購買履歴、位置履歴等)を収集する(ステップS1)。例えば、情報提供装置100は、ネットワークN(図2参照)を介して、直接又は間接的に、利用者Uの位置情報、属性情報、履歴情報等を収集する。また、情報提供装置100は、各利用者Uの端末装置10から、検索や電子商取引等の要求を受け付けた際に、検索クエリ、購買情報、位置情報等を取得し、履歴情報として蓄積してもよい。
[1-1. Estimation of users who are easily bored and provision of information]
As shown in Fig. 1, the
続いて、情報提供装置100は、利用者ごとに、利用者情報(検索クエリ、購買履歴、位置履歴等)から、当該利用者が興味や関心を示した領域を推定する(ステップS2)。推定には、機械学習による領域ごとの推定モデルが利用可能である。例えば、情報提供装置100は、各領域に属することが確実なユーザの利用者情報(検索クエリ、購買履歴、位置履歴等)の特徴を学習し、ユーザ情報を入力すると特定の領域に夢中になっているかを推定するモデルを構築し、利用することが可能である。
Next, the
続いて、情報提供装置100は、利用者情報に基づいて、各領域について利用者Uが興味や関心を持っていた程度や期間を推定する(ステップS3)。すなわち、情報提供装置100は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、各領域について興味の程度がどのレベルまで行ったか、どのくらいの期間夢中になって(ハマって)いたかを推定する。これは、機械学習による領域ごとのレベル推定モデルを用いることで実現可能である。レベル推定モデルは、例えば、情報提供装置100が、興味の程度や期間に応じて各レベルの人(低/中/高、又は5段階評価等)をあらかじめ特定し、特定した人の利用者情報を入力した際に、レベルを出力するように学習することで実現可能である。
Next, the
続いて、情報提供装置100は、各領域について利用者Uが興味や関心を持っていた程度や期間に基づいて、興味が変化しやすい利用者U(飽き性の人)を特定する(ステップS4)。飽き性の人とは、例えば、各領域で興味が持続しない人(特定の趣味を継続しない人)である。例えば、情報提供装置100は、ある領域から他の領域に興味が移る頻度が高い(特定の領域に興味を持っている期間が平均的な期間よりも短い)ユーザを飽き性の人として特定する。
Next, the
このとき、情報提供装置100は、領域ごとに興味を持つ期間(ハマる期間)の平均値(又は中央値)を推定し、推定された平均値よりも短い期間の利用者Uを、興味が変化しやすい利用者U(飽き性の人)として特定してもよい。例えば、情報提供装置100は、特定された利用者が興味を持った領域の遷移の特徴をモデルに学習させる。そして、学習結果に基づいて、利用者が将来興味を持つ可能性がある領域(次に興味を持ちそうな領域)を推定する。
At this time, the
続いて、情報提供装置100は、興味が変化しやすい利用者Uのうち、その利用者Uの利用者情報が、興味が変化しにくい利用者(飽き性ではない人)の利用者情報と類似する利用者Uを特定する(ステップS5)。
Next, the
続いて、情報提供装置100は、特定された利用者Uの利用者情報に基づいて、その利用者Uに向けてのレコメンド情報を生成する(ステップS6)。例えば、情報提供装置100は、その利用者Uの現在興味を持っている領域に対する興味が持続又は向上するようなレコメンド情報を生成する。あるいは、情報提供装置100は、特定された利用者Uの利用者情報に基づいて、その利用者Uが将来興味を持つ可能性がある領域(次に興味を持ちそうな領域)に関するレコメンド情報を生成する。
Then, the
なお、特定された利用者(興味が変化しやすい利用者)の利用者情報と、興味が変化しにくい利用者の利用者情報は、類似していても完全一致している訳ではない。すなわち、類似する両者の利用者情報には、共通点と相違点が存在する。そこで、情報提供装置100は、利用者情報の相違点に着目し、興味が変化しにくい利用者の利用者情報のうち、特定された利用者の利用者情報には含まれていない情報(相違点)に基づいて、特定された利用者に向けてのレコメンド情報を生成し、利用者への情報提供を行うようにしてもよい。
Note that the user information of an identified user (a user whose interests change easily) and the user information of a user whose interests do not change easily are similar but do not completely match. In other words, there are commonalities and differences between the two similar user information. Therefore, the
また、情報提供装置100は、利用者情報に基づいて、飽き性の利用者Uが興味を持つ領域の特徴(順番、時系列的な特徴)を分析してもよい。例えば、情報提供装置100は、Word2vecのベクトル空間上で、マルコフ過程的に分析する。なお、Word2vecは、自然言語処理の一例に過ぎない。また、流行り(バズったワードと領域との時系列的な順序)、等を考慮してもよい。そして、情報提供装置100は、その利用者Uが将来興味を持つ可能性がある領域を推定してレコメンド情報を生成してもよい。
The
また、飽き性の人と比べてファンに特有なアクションは、その領域について飽き性の人がまだ気付いていない魅力である可能性がある。このとき、情報提供装置100は、ファンが関心を持っているものの中で飽き性の人が関心を持っていないものを抽出すれば、飽き性の人に訴求する新たな魅力発見につながるレコメンド情報を生成することができる。
Furthermore, actions that are more specific to fans than to people who get bored easily may be attractions in that area that people who get bored easily have not yet noticed. In this case, the
また、ファンと比べて飽き性の人に特有な領域は、ファンがまだ気付いていない意外な組み合わせの可能性がある。このとき、情報提供装置100は、飽き性の人が関心を持っているものの中でファンが関心を持っていないものを抽出すれば、遠めの組み合わせ案を作成することができる。
In addition, areas that are more specific to people who get bored easily than fans may contain unexpected combinations that fans have not yet noticed. In this case, the
また、必要に応じて、近すぎるものは除くように関連度での足切りも行ってもよい。また、飽き性の人とファンの特徴関心を比較し、飽き性の人に特有のものに絞り、コラボや商品企画のアイデアとすることも可能である。 If necessary, you can also cut off the items based on relevance to remove items that are too similar. You can also compare the characteristics and interests of people who get bored easily with those of their fans, narrowing down the items to those that are specific to people who get bored easily, and use these as ideas for collaborations or product planning.
続いて、情報提供装置100は、ネットワークN(図2参照)を介して、特定された利用者Uの端末装置10に、情報提供を行う(ステップS7)。例えば、情報提供装置100は、その利用者Uの現在興味を持っている領域に対する興味が持続又は向上するような情報提供を行う。あるいは、情報提供装置100は、特定された利用者Uの端末装置10に、その利用者Uが次に興味を持ちそうな領域に関する情報提供を行う。
Then, the
例えば、情報提供装置100は、似たような利用者の動向から、利用者が次に興味を持ちそうな領域を推定し、その領域に関する情報提供を行う。このとき、情報提供装置100は、利用者が前の領域から興味を失いつつあるタイミング(興味が低下したタイミング)を見計らって、次に興味を持ちそうな領域に関する情報提供を行うようにしてもよい。例えば、情報提供装置100は、利用者が前の領域に対するアクションが減少している場合(ある領域に関する新しい情報のチェックや新製品の購買の頻度や回数等が以前よりも低下、あるいは閾値又は平均以下となった場合)に、利用者が前の領域から興味を失いつつあると判定して、次に興味を持ちそうな領域に関する情報提供を行うようにしてもよい。
For example, the
また、情報提供装置100は、飽き性の人々の中から、利用者情報が、プロの人(ハマり続ける人、レベルが高い人)と類似する人を特定してもよい。プロの人とは、例えば、ある領域で興味が長期間持続している人(特定の趣味を継続している人)である。なお、プロの人は、玄人、専門家、あるいはマニアやオタクと呼ばれる人と言い換えてもよい。そして、情報提供装置100は、特定された利用者とプロの人との違いを特定し、特定した違いに基づく情報を提供してもよい。
The
例えば、情報提供装置100は、利用者Uが飽き性の人かどうかで、情報提供の仕方を変える。あるいは、情報提供装置100は、プロの人のようなアクションを提案することで、飽き性の人である利用者Uをプロ化させる。また、情報提供装置100は、飽き性の人々の中で、プロ化した人と、プロ化しなかった人とを分析して、情報提供の仕方を変える人と、プロ化させる人とに振り分ける。このとき、情報提供装置100は、飽き性の人々の中で、プロ化した人と、プロ化しなかった人とを分析して、ファンになりそうであったが飽き性になっている人を見つけて、この人がファンになるようにフォローする。
For example, the
このように、本実施形態では、情報提供装置100は、利用者情報から、利用者がこれまでに興味を持った領域の履歴(興味の変遷)を推定する。次に、情報提供装置100は、推定結果に基づいて、興味が変化しやすい利用者(飽き性の利用者)か否かを判定する。情報提供装置100は、興味が変化しやすい利用者のうち、その利用者の利用者情報が、興味が変化しにくい利用者の利用者情報と類似する利用者を特定する。そして、情報提供装置100は、特定された利用者の利用者情報に基づいて利用者に向けたレコメンド情報を生成し、利用者への情報提供を行う。
In this manner, in this embodiment, the
〔2.情報処理システムの構成例〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報提供装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネット等のWAN(Wide Area Network)である。
2. Example of information processing system configuration
Next, a configuration of an information processing system 1 including an
また、図2に示す情報処理システム1に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図2では、図示の簡略化のため、端末装置10を1台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、2台以上であってもよい。
Furthermore, the number of devices included in the information processing system 1 shown in FIG. 2 is not limited to that shown. For example, in FIG. 2, only one
端末装置10は、利用者Uによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置10は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、PC(Personal Computer)、PDA(Personal Digital Assistant)、通信機能を備えたゲーム機やAV機器、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス(Wearable Device)、スマートグラス等である。
The
また、かかる端末装置10は、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation)、5G(5th Generation:第5世代移動通信システム)等の無線通信網や、Bluetooth(登録商標)、無線LAN(Local Area Network)等の近距離無線通信を介してネットワークNに接続し、情報提供装置100と通信することができる。
In addition, the
情報提供装置100は、例えばPCやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置100は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
The
〔3.端末装置の構成例〕
次に、図3を用いて、端末装置10の構成について説明する。図3は、端末装置10の構成例を示す図である。図3に示すように、端末装置10は、通信部11と、表示部12と、入力部13と、測位部14と、センサ部20と、制御部30(コントローラ)と、記憶部40とを備える。
3. Example of terminal device configuration
Next, the configuration of the
(通信部11)
通信部11は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報提供装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部11は、NIC(Network Interface Card)やアンテナ等によって実現される。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is connected to a network N (see FIG. 2 ) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(表示部12)
表示部12は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部12は、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)や有機ELディスプレイ(Organic Electro-Luminescent Display)である。また、表示部12は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
(Display unit 12)
The
(入力部13)
入力部13は、利用者Uから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部13は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部13は、入出力ポート(I/O port)やUSB(Universal Serial Bus)ポート等であってもよい。また、表示部12がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部12の一部が入力部13として機能する。また、入力部13は、利用者Uから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
(Input unit 13)
The
(測位部14)
測位部14は、GPS(Global Positioning System)の衛星から送出される信号(電波)を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置10の現在位置を示す位置情報(例えば、緯度及び経度)を取得する。すなわち、測位部14は、端末装置10の位置を測位する。なお、GPSは、GNSS(Global Navigation Satellite System)の一例に過ぎない。
(Positioning unit 14)
The positioning unit 14 receives signals (radio waves) transmitted from satellites of a GPS (Global Positioning System), and acquires position information (e.g., latitude and longitude) indicating the current position of the
また、測位部14は、GPS以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部14は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置10の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。
The positioning unit 14 can also measure the position using various methods other than GPS. For example, the positioning unit 14 may measure the position using various communication functions of the
(Wi-Fi測位)
例えば、測位部14は、端末装置10のWi-Fi(登録商標)通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置10の位置を測位する。具体的には、測位部14は、Wi-Fi通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置10の位置を測位する。
(Wi-Fi positioning)
For example, the positioning unit 14 uses the Wi-Fi (registered trademark) communication function of the
(ビーコン測位)
また、測位部14は、端末装置10のBluetooth(登録商標)機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部14は、Bluetooth(登録商標)機能によって接続されるビーコン(beacon)発信機と接続することにより、端末装置10の位置を測位する。
(Beacon positioning)
Furthermore, the positioning unit 14 may measure the position by using a Bluetooth (registered trademark) function of the
(地磁気測位)
また、測位部14は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置10が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置10の位置を測位する。
(geomagnetic positioning)
In addition, the positioning unit 14 locates the position of the
(RFID測位)
また、例えば、端末装置10が駅改札や店舗等で使用される非接触型ICカードと同等のRFID(Radio Frequency Identification)タグの機能を備えている場合、もしくはRFIDタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置10によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部14は、かかる情報を取得することで、端末装置10の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置10が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
(RFID positioning)
Furthermore, for example, if the
測位部14は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置10の位置を測位してもよい。
If necessary, the positioning unit 14 may use one or a combination of the positioning means described above to determine the position of the
(センサ部20)
センサ部20は、端末装置10に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置10以外の検知装置であってもよい。図3に示す例では、センサ部20は、加速度センサ21と、ジャイロセンサ22と、気圧センサ23と、気温センサ24と、音センサ25と、光センサ26と、磁気センサ27と、画像センサ(カメラ)28とを備える。
(Sensor unit 20)
The sensor unit 20 includes various sensors mounted on or connected to the
なお、上記した各センサ21~28は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部20は、各センサ21~28のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ21~28に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。 The sensors 21 to 28 described above are merely examples and are not limiting. In other words, the sensor unit 20 may be configured to include some of the sensors 21 to 28, or may include other sensors, such as a humidity sensor, in addition to or instead of the sensors 21 to 28.
加速度センサ21は、例えば、3軸加速度センサであり、端末装置10の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置10の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ22は、端末装置10の角速度等に基づいて3軸方向の傾き等の端末装置10の物理的な動きを検知する。気圧センサ23は、例えば端末装置10の周囲の気圧を検知する。
The acceleration sensor 21 is, for example, a three-axis acceleration sensor, and detects the physical movement of the
端末装置10は、上記した加速度センサ21やジャイロセンサ22、気圧センサ23等を備えることから、これらの各センサ21~23等を利用した歩行者自律航法(PDR:Pedestrian Dead-Reckoning)等の技術を用いて端末装置10の位置を測位することが可能になる。これにより、GPS等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。
Since the
例えば、加速度センサ21を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ22を利用して、利用者Uの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ23で検知した気圧から、利用者Uの端末装置10が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。
For example, the number of steps, walking speed, and distance walked can be calculated using a pedometer that uses the acceleration sensor 21. In addition, the gyro sensor 22 can be used to know the user U's direction of travel, line of sight, and body inclination. In addition, the air pressure detected by the
気温センサ24は、例えば端末装置10の周囲の気温を検知する。音センサ25は、例えば端末装置10の周囲の音を検知する。光センサ26は、端末装置10の周囲の照度を検知する。磁気センサ27は、例えば端末装置10の周囲の地磁気を検知する。画像センサ28は、端末装置10の周囲の画像を撮像する。
The air temperature sensor 24 detects, for example, the air temperature around the
上記した気圧センサ23、気温センサ24、音センサ25、光センサ26及び画像センサ28は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置10の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置10の周囲の環境や状況等から、端末装置10の位置情報の精度を向上させることが可能になる。
The above-mentioned
(制御部30)
制御部30は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部30は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部30は、送信部31と、受信部32と、処理部33とを備える。
(Control unit 30)
The control unit 30 includes, for example, a microcomputer having a central processing unit (CPU), a read only memory (ROM), a RAM, an input/output port, and various other circuits. The control unit 30 may also be configured with hardware such as an integrated circuit, for example, an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA). The control unit 30 includes a transmission unit 31, a reception unit 32, and a
(送信部31)
送信部31は、例えば入力部13を用いて利用者Uにより入力された各種情報や、端末装置10に搭載又は接続された各センサ21~28によって検知された各種情報、測位部14によって測位された端末装置10の位置情報等を、通信部11を介して情報提供装置100へ送信することができる。
(Transmitter 31)
The transmission unit 31 can transmit, for example, various information input by the user U using the
(受信部32)
受信部32は、通信部11を介して、情報提供装置100から提供される各種情報や、情報提供装置100からの各種情報の要求を受信することができる。
(Receiving unit 32)
The receiving unit 32 can receive various information provided by the
(処理部33)
処理部33は、表示部12等を含め、端末装置10全体を制御する。例えば、処理部33は、送信部31によって送信される各種情報や、受信部32によって受信された情報提供装置100からの各種情報を表示部12へ出力して表示させることができる。
(Processing Unit 33)
The
(記憶部40)
記憶部40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、又は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部40には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
(Memory unit 40)
The
〔4.情報提供装置の構成例〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報提供装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報提供装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報提供装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
4. Example of the configuration of the information providing device
Next, a configuration of the
(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。また、通信部110は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続される。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a network interface card (NIC), etc. The communication unit 110 is also connected to a network N (see FIG. 2) in a wired or wireless manner.
(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、又は、HDD、SSD、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図4に示すように、記憶部120は、利用者情報データベース121と、履歴情報データベース122と、飽き性情報データベース123とを有する。
(Memory unit 120)
The
(利用者情報データベース121)
利用者情報データベース121は、利用者Uに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース121は、利用者Uの属性等の種々の情報を記憶する。図5は、利用者情報データベース121の一例を示す図である。図5に示した例では、利用者情報データベース121は、「利用者ID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
(User Information Database 121)
The
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ID」は、利用者Uの連絡先(電話番号、メールアドレス等)であってもよいし、利用者Uの端末装置10を識別するための識別情報であってもよい。
"User ID" indicates identification information for identifying user U. Note that "user ID" may be contact information for user U (telephone number, email address, etc.) or may be identification information for identifying user U's
また、「年齢」は、利用者IDにより識別される利用者Uの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Uの具体的な年齢(例えば35歳など)を示す情報であってもよいし、利用者Uの年代(例えば30代など)を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Uの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Uの世代(例えば80年代生まれなど)を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者IDにより識別される利用者Uの性別を示す。 Furthermore, "age" indicates the age of user U identified by the user ID. Note that "age" may be information indicating the specific age of user U (e.g., 35 years old) or information indicating the generation of user U (e.g., 30s). Alternatively, "age" may be information indicating user U's date of birth or information indicating user U's generation (e.g., born in the 1980s). Furthermore, "gender" indicates the gender of user U identified by the user ID.
また、「自宅」は、利用者IDにより識別される利用者Uの自宅の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。 "Home" indicates the location information of the home of user U, which is identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, "Home" is illustrated as an abstract code such as "LC11," but it may also be latitude and longitude information, etc. For example, "Home" may also be the name of a region or an address.
また、「勤務地」は、利用者IDにより識別される利用者Uの勤務地(学生の場合は学校)の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。 "Workplace" indicates the location information of the workplace (school in the case of a student) of user U identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, "workplace" is illustrated as an abstract code such as "LC12," but it may also be latitude and longitude information, etc. For example, "workplace" may also be the name of a region or an address.
また、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者Uの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者Uが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Uが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ(キーワード)等であってもよい。なお、図5に示す例では、「興味」は、各利用者Uに1つずつ図示するが、複数であってもよい。 Furthermore, "interests" indicate the interests of user U identified by the user ID. In other words, "interests" indicate subjects in which user U identified by the user ID is highly interested. For example, "interests" may be search queries (keywords) entered by user U into a search engine. Note that, although one "interest" is illustrated for each user U in the example shown in FIG. 5, there may be multiple "interests."
例えば、図5に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者U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、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、自宅が「LC11」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、勤務地が「LC12」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「スポーツ」に興味があることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 5, the age of user U identified by user ID "U1" is "20s" and the gender is "male." Furthermore, for example, the user U identified by user ID "U1" indicates that his/her home address is "LC11." Furthermore, for example, the user U identified by user ID "U1" indicates that his/her workplace is "LC12." Furthermore, for example, the user U identified by user ID "U1" indicates that he/she is interested in "sports."
ここで、図5に示す例では、「U1」、「LC11」及び「LC12」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「LC11」及び「LC12」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。 In the example shown in FIG. 5, abstract values such as "U1", "LC11", and "LC12" are used to illustrate the data, but it is assumed that concrete information such as character strings and numerical values is stored in "U1", "LC11", and "LC12". In the following figures relating to other information, abstract values may also be illustrated.
なお、利用者情報データベース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、利用者情報データベース121は、利用者Uの端末装置10に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース121は、利用者Uのデモグラフィック(人口統計学的属性)、サイコグラフィック(心理学的属性)、ジオグラフィック(地理学的属性)、ベヘイビオラル(行動学的属性)等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース121は、氏名、家族構成、出身地(地元)、職業、職位、収入、資格、居住形態(戸建、マンション等)、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間(駅、路線等)、利用頻度の高い駅(自宅・勤務地の最寄駅以外)、習い事(場所、時間帯等)、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。
The
(履歴情報データベース122)
履歴情報データベース122は、利用者Uの行動を示す履歴情報(ログデータ)に関する各種情報を記憶する。図6は、履歴情報データベース122の一例を示す図である。図6に示した例では、履歴情報データベース122は、「利用者ID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
(History information database 122)
The
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Uの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Uが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Uが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者Uによる購買の履歴である購買履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Uによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Uの所有物に関する質問を含んでいてもよい。 "User ID" refers to identification information for identifying user U. "Location history" refers to location history, which is a history of user U's location and movements. "Search history" refers to search history, which is a history of search queries entered by user U. "Browse history" refers to browse history, which is a history of content viewed by user U. "Purchase history" refers to purchase history, which is a history of purchases made by user U. "Post history" refers to posting history, which is a history of posts made by user U. "Post history" may include questions about user U's possessions.
例えば、図6に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「位置履歴#1」の通りに移動し、「検索履歴#1」の通りに検索し、「閲覧履歴#1」の通りにコンテンツを閲覧し、「購買履歴#1」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことを示す。 For example, in the example shown in FIG. 6, user U identified by user ID "U1" moves as shown in "location history #1," searches as shown in "search history #1," views content as shown in "browsing history #1," purchases specific products at specific stores as shown in "purchase history #1," and posts as shown in "posting history."
ここで、図6に示す例では、「U1」、「位置履歴#1」、「検索履歴#1」、「閲覧履歴#1」、「購買履歴#1」及び「投稿履歴#1」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「位置履歴#1」、「検索履歴#1」、「閲覧履歴#1」、「購買履歴#1」及び「投稿履歴#1」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。 In the example shown in FIG. 6, abstract values such as "U1", "Location History #1", "Search History #1", "Browse History #1", "Purchase History #1", and "Post History #1" are used for illustration, but it is assumed that specific information such as character strings and numerical values is stored in "U1", "Location History #1", "Search History #1", "Browse History #1", "Purchase History #1", and "Post History #1".
なお、履歴情報データベース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、履歴情報データベース122は、利用者Uの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース122は、利用者Uの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース122は、利用者Uの端末装置10を用いた決済(電子決済)での決済履歴等を記憶してもよい。
The
(飽き性情報データベース123)
飽き性情報データベース123は、利用者Uが飽き性の人であるかに関する各種情報を記憶する。図7は、飽き性情報データベース123の一例を示す図である。図7に示した例では、飽き性情報データベース123は、「利用者ID」、「領域」、「カテゴリ」、「興味度合」、「興味期間」、「飽き性」といった項目を有する。
(Boredom Information Database 123)
The
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。また、「領域」は、利用者Uが興味を持っていた領域を示す。また、「カテゴリ」は、利用者Uが興味を持っていた領域のカテゴリ(分類、ジャンル)を示す。また、「興味度合」は、領域に対して利用者Uが持っていた興味の程度を示す。また、「興味期間」は、領域に対して利用者Uが興味を持っていた期間を示す。また、「飽き性」は、上記項目に基づき、利用者Uが飽き性の人であるか(〇)否か(×)を示す。なお、実際には、「飽き性」は、飽き性のレベルを数値(1、2、3、…)や大きさ(大中小、高中低、等)で表現したものであってもよい。 "User ID" indicates identification information for identifying user U. "Area" indicates the area in which user U was interested. "Category" indicates the category (classification, genre) of the area in which user U was interested. "Level of interest" indicates the degree of interest user U had in the area. "Interest period" indicates the period during which user U was interested in the area. "Tiredness" indicates whether user U is a person who easily gets bored (◯) or not (X) based on the above items. Note that in reality, "tiringness" may be expressed as a level of boredom expressed as a number (1, 2, 3, ...) or a magnitude (large, medium, small, high, medium, low, etc.).
例えば、図7に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「領域#1A~#1E」に興味をもっていたことがあり、その領域は「カテゴリ#1A~#1E」に属し、その興味の程度は「興味度合#1A~#1E」であり、興味を持っていた期間は「興味期間#1A~#1E」であり、これらの内容から「飽き性の人」であると推定されることを示す。 For example, in the example shown in Figure 7, user U, identified by user ID "U1", has had an interest in "area #1A-#1E", that area belongs to "category #1A-#1E", the level of interest is "interest level #1A-#1E", and the period during which he was interested is "interest period #1A-#1E", which indicates that he is presumed to be "a person who easily gets bored".
ここで、図7に示す例では、「U1」、「領域#1A~#1E」、「カテゴリ#1A~#1E」、「興味度合#1A~#1E」及び「興味期間#1A~#1E」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「領域#1A~#1E」、「カテゴリ#1A~#1E」、「興味度合#1A~#1E」及び「興味期間#1A~#1E」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。 In the example shown in FIG. 7, abstract values such as "U1", "Area #1A-#1E", "Category #1A-#1E", "Interest Level #1A-#1E", and "Interest Period #1A-#1E" are used for illustration, but specific information such as character strings and numerical values is stored in "U1", "Area #1A-#1E", "Category #1A-#1E", "Interest Level #1A-#1E", and "Interest Period #1A-#1E".
なお、飽き性情報データベース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、飽き性情報データベース123は、推定に用いられる推定モデル等を記憶してもよい。また、飽き性情報データベース123は、利用者Uと類似する興味が変化しにくい利用者(飽き性ではない人)の利用者情報との共通点又は相違点に関する情報を記憶してもよい。
The
(制御部130)
図4に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報提供装置100の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等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図4に示す例では、制御部130は、収集部131と、推定部132と、特定部133と、生成部134と、提供部135とを有する。
(Control unit 130)
Returning to Fig. 4, the description will be continued. The control unit 130 is a controller, and is realized by, for example, a central processing unit (CPU), a micro processing unit (MPU), an application specific integrated circuit (ASIC), a field programmable gate array (FPGA), or the like, executing various programs (corresponding to an example of an information processing program) stored in a storage device inside the
(収集部131)
収集部131は、利用者Uにより入力された検索クエリを取得する。例えば、収集部131は、利用者Uが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部110を介して、当該検索クエリを取得する。すなわち、収集部131は、通信部110を介して、利用者Uにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する。
(Collection Unit 131)
The
また、収集部131は、通信部110を介して、利用者Uに関する利用者情報を取得する。例えば、収集部131は、利用者Uの端末装置10から、利用者Uを示す識別情報(利用者ID等)や、利用者Uの位置情報、利用者Uの属性情報等を取得する。また、収集部131は、利用者Uのユーザ登録時に、利用者Uを示す識別情報や、利用者Uの属性情報等を取得してもよい。そして、収集部131は、利用者情報を、記憶部120の利用者情報データベース121に登録する。
The
また、収集部131は、通信部110を介して、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報(ログデータ)を取得する。例えば、収集部131は、利用者Uの端末装置10から、あるいは利用者ID等に基づいて各種サーバ等から、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、収集部131は、各種の履歴情報を、記憶部120の履歴情報データベース122に登録する。
The
このように、収集部131は、通信部110を介して、利用者ごとに、利用者情報(検索クエリ、購買履歴、位置履歴等)を収集する。
In this way, the
(推定部132)
推定部132は、利用者ごとに、利用者情報(検索クエリ、購買履歴、位置履歴等)から、当該利用者が興味や関心を示した領域を推定する。このとき、推定部132は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、各領域について興味の程度がどのレベルまで行ったかを推定する。また、推定部132は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、各領域についてどのくらいの期間夢中になっていたかを推定する。すなわち、推定部132は、利用者情報に基づいて、各領域について利用者Uが興味や関心を持っていた程度や期間を推定する。また、推定部132は、利用者情報から、利用者がこれまでに興味を持った領域の履歴(興味の変遷)を推定する。
(Estimation unit 132)
The
(特定部133)
特定部133は、興味を持っていた程度や期間、及び興味の変遷の推定結果から、興味が変化しやすい利用者(飽き性の人)を特定する。また、特定部133は、興味が変化しやすい利用者のうち、興味が変化しにくい利用者と利用者情報が類似する利用者を特定する。
(Identification unit 133)
The
また、特定部133は、興味が変化しやすい利用者のうち、特定の領域に深く興味を持っている利用者(ファン、プロの人)と利用者情報が類似する利用者を特定する。また、特定部133は、特定された利用者と、特定の領域に深く興味を持っている利用者との違いを特定する。
Furthermore, the
(生成部134)
生成部134は、特定された利用者の利用者情報に基づいて、その利用者に向けてのレコメンド情報を生成する。また、生成部134は、類似する興味が変化しにくい利用者の利用者情報に基づいて、特定された利用者に向けてのレコメンド情報を生成する。また、提供部135は、特定された利用者に対して、特定された違いに基づくレコメンド情報を生成する。
(Generation unit 134)
The generating
例えば、特定された利用者(興味が変化しやすい利用者)の利用者情報と、興味が変化しにくい利用者の利用者情報は、類似していても完全同一ではない。すなわち、類似する両者の利用者情報には、共通点と相違点が存在する。そこで、利用者情報の相違点に着目し、生成部134は、興味が変化しにくい利用者の利用者情報のうち、特定された利用者の利用者情報には含まれていない情報(相違点)に基づいて、特定された利用者に向けてのレコメンド情報を生成してもよい。
For example, the user information of an identified user (a user whose interests change easily) and the user information of a user whose interests do not change easily are similar but not completely identical. In other words, there are commonalities and differences between the two similar user information. Therefore, focusing on the differences in the user information, the
(提供部135)
提供部135は、生成されたレコメンド情報に基づいて、特定された利用者に対して情報提供を行う。例えば、提供部135は、特定された利用者に対して、現在興味を持っている領域への興味が持続又は向上する情報提供を行う。また、提供部135は、特定された利用者に対して、次に興味を持ちそうな領域に関する情報提供を行う。このとき、提供部135は、特定された利用者に対して、現在興味を持っている領域への興味が低下したタイミングで、次に興味を持ちそうな領域に関する情報提供を行うようにしてもよい。
(Providing Unit 135)
The providing unit 135 provides information to the specified user based on the generated recommendation information. For example, the providing unit 135 provides the specified user with information that maintains or improves the user's interest in the area in which the user is currently interested. The providing unit 135 also provides the specified user with information on the area in which the user is likely to be interested next. At this time, the providing unit 135 may provide the specified user with information on the area in which the user is likely to be interested next at a timing when the user's interest in the area in which the user is currently interested decreases.
〔5.処理手順〕
次に、図8を用いて実施形態に係る情報提供装置100による処理手順について説明する。図8は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置100の制御部130によって繰り返し実行される。
5. Processing Procedure
Next, a processing procedure performed by the
図8に示すように、情報提供装置100の収集部131は、通信部110を介して、利用者ごとに、利用者情報(検索クエリ、購買履歴、位置履歴等)を収集する(ステップS101)。
As shown in FIG. 8, the
続いて、情報提供装置100の推定部132は、利用者ごとに、利用者情報(検索クエリ、購買履歴、位置履歴等)から、当該利用者が興味や関心を示した領域を推定する(ステップS102)。
Next, the
続いて、情報提供装置100の推定部132は、利用者情報から、利用者がこれまでに興味を持った領域の履歴(興味の変遷)を推定する(ステップS103)。
Next, the
続いて、情報提供装置100の推定部132は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、領域ごとに持っていた興味の程度を推定する(ステップS104)。
Next, the
続いて、情報提供装置100の推定部132は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、領域ごとに興味を持っていた期間を推定する(ステップS105)。
Next, the
続いて、情報提供装置100の特定部133は、興味を持っていた程度や期間、及び興味の変遷の推定結果から、興味が変化しやすい利用者(飽き性の人)を特定する(ステップS106)。
Next, the
続いて、情報提供装置100の特定部133は、特定された利用者と、特定の領域に深く興味を持っている利用者との違いを特定する(ステップS107)。
Next, the
続いて、情報提供装置100の生成部134は、特定された利用者に向けてのレコメンド情報を生成する(ステップS108)。例えば、提供部135は、特定された利用者に対して、特定された違いに基づくレコメンド情報を生成する。
Next, the
続いて、情報提供装置100の提供部135は、生成されたレコメンド情報に基づいて、特定された利用者に対して情報提供を行う(ステップS109)。
Next, the providing unit 135 of the
〔6.変形例〕
上述した端末装置10及び情報提供装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
6. Modifications
The
上記の実施形態において、情報提供装置100が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置10が実行してもよい。例えば、スタンドアローン(Stand-alone)で(端末装置10単体で)処理が完結してもよい。この場合、端末装置10に、上記の実施形態における情報提供装置100の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置10は情報提供装置100と連携しているため、利用者Uから見れば、情報提供装置100の処理も端末装置10が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置10は、情報提供装置100を備えているともいえる。
In the above embodiment, some or all of the processing performed by the
また、上記の実施形態において、利用者Uが興味を持つ領域は、著名人、作品(文学、芸術、娯楽等)、スポーツ、ゲーム、飲食物、店舗、施設、乗り物、国や地域等であってもよい。 In addition, in the above embodiment, the areas that user U is interested in may be famous people, works (literature, art, entertainment, etc.), sports, games, food and drink, stores, facilities, vehicles, countries and regions, etc.
また、上記の実施形態において、利用者Uが興味を持つ領域は、趣味の領域に限らず、業務や教科・科目、習い事等であってもよい。また、企業や学校、学習塾等であってもよい。 In the above embodiment, the area of interest of user U is not limited to hobbies, but may be work, subjects, lessons, etc. It may also be a company, school, cram school, etc.
また、上記の実施形態において、利用者Uが興味を持つ領域は、美容や健康、ダイエットに関する事項であってもよい。また、病気や薬、病院等に関する事項であってもよい。 In the above embodiment, the areas that the user U is interested in may be matters related to beauty, health, and diet. They may also be matters related to illness, medicine, hospitals, etc.
〔7.効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置(端末装置10及び情報提供装置100)は、利用者情報から利用者の興味の変遷を推定する推定部132と、興味の変遷の推定結果から、興味が変化しやすい利用者を特定する特定部133と、特定された利用者に対して情報提供を行う提供部135と、を備える。
7. Effects
As described above, the information processing device (
また、特定部133は、興味が変化しやすい利用者のうち、興味が変化しにくい利用者と利用者情報が類似する利用者を特定する。提供部135は、特定された利用者に対して情報提供を行う。
The
また、推定部132は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、各領域について興味の程度がどのレベルまで行ったかを推定する。
The
また、推定部132は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、各領域についてどのくらいの期間夢中になっていたかを推定する。
In addition, the
また、特定部133は、興味が変化しやすい利用者のうち、特定の領域に深く興味を持っている利用者と利用者情報が類似する利用者を特定する。
In addition, the
また、特定部133は、特定された利用者と、特定の領域に深く興味を持っている利用者との違いを特定する。提供部135は、特定された利用者に対して、特定された違いに基づく情報提供を行う。
The
また、提供部135は、特定された利用者に対して、現在興味を持っている領域への興味が持続又は向上する情報提供を行う。 In addition, the providing unit 135 provides the identified user with information that will maintain or increase the user's interest in the area in which the user is currently interested.
また、提供部135は、特定された利用者に対して、次に興味を持ちそうな領域に関する情報提供を行う。 In addition, the providing unit 135 provides the identified user with information about areas that the user is likely to be interested in next.
例えば、提供部135は、特定された利用者に対して、現在興味を持っている領域への興味が低下したタイミングで、次に興味を持ちそうな領域に関する情報提供を行う。 For example, when interest in an area that the identified user is currently interested in wanes, the providing unit 135 provides the identified user with information about an area that the user is likely to be interested in next.
上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、飽き性の人の分析に応じた情報提供を行うことができる。 By using any one or a combination of the above-mentioned processes, the information processing device according to the present application can provide information according to an analysis of people who tend to get bored easily.
〔8.ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置10や情報提供装置100は、例えば図9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。以下、情報提供装置100を例に挙げて説明する。図9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I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
8. Hardware Configuration
Moreover, the
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。演算装置1030は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等により実現される。
The
一次記憶装置1040は、RAM(Random Access Memory)等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一次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)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置1050は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置1050は、USB(Universal Serial Bus)メモリやSD(Secure Digital)メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置1050は、クラウドストレージ(オンラインストレージ)やNAS(Network Attached Storage)、ファイルサーバ等であってもよい。
The primary storage device 1040 is a memory device such as a RAM (Random Access Memory) that primarily stores data used by the
出力I/F1060は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等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ーフェースであり、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I/F1070は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及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ーフェースであり、例えば、USB等により実現される。
The output I/
また、出力I/F1060及び入力I/F1070はそれぞれ出力装置1010及び入力装置1020と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置1010及び入力装置1020は、ワイヤレス機器であってもよい。
In addition, the output I/
また、出力装置1010及び入力装置1020は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力I/F1060及び入力I/F1070も、入出力I/Fとして一体化していてもよい。
The output device 1010 and the
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、又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。
The
ネットワークI/F1080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。
The network I/
演算装置1030は、出力I/F1060や入力I/F1070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。
The
例えば、コンピュータ1000が情報提供装置100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130の機能を実現する。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器から取得した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してもよい。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
For example, when the computer 1000 functions as the
〔9.その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
[9. Other]
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited to the contents of these embodiments. The above-described components include those that can be easily imagined by a person skilled in the art, those that are substantially the same, and those that are within the so-called equivalent range. Furthermore, the above-described components can be appropriately combined. Furthermore, various omissions, substitutions, or modifications of the components can be made without departing from the spirit of the above-described embodiments.
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又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又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。 Furthermore, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or all or part of the processes described as being performed manually can be performed automatically using known methods. In addition, the information including the processing procedures, specific names, various data, and parameters shown in the above documents and drawings can be changed as desired unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the information shown in the drawings.
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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。 In addition, each component of each device shown in the figure is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various loads, usage conditions, etc.
例えば、上述した情報提供装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
For example, the
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。 The above-described embodiments and variations can be combined as appropriate to the extent that they do not cause inconsistencies in the processing content.
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、収集部は、収集手段や収集回路に読み替えることができる。 In addition, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit." For example, the collection unit can be read as collection means or collection circuit.
1 情報処理システム
10 端末装置
100 情報提供装置
110 通信部
120 記憶部
121 利用者情報データベース
122 履歴情報データベース
123 飽き性情報データベース
130 制御部
131 収集部
132 推定部
133 特定部
134 生成部
135 提供部
REFERENCE SIGNS LIST 1
Claims (11)
興味の変遷の推定結果から、領域ごとに興味を持つ期間の平均値又は中央値を推定し、推定された平均値又は中央値よりも短い期間の利用者を、興味が変化しやすい利用者として特定する特定部と、
特定された利用者に対して情報提供を行う提供部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 an estimation unit that estimates a transition of a user's interests from the user information;
an identification unit that estimates an average or median value of a period during which the user has an interest in each area from the estimated result of the change in interest, and identifies a user who has an interest in each area for a period shorter than the estimated average or median value as a user whose interests are likely to change;
a providing unit that provides information to the identified user;
An information processing device comprising:
前記提供部は、特定された利用者に対して情報提供を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The identification unit identifies a user whose user information is similar to that of a user whose interests are unlikely to change, among the users whose interests are likely to change;
The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the providing unit provides information to the identified user.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the estimation unit estimates, for each user, a level of interest in each area based on user information.
ことを特徴とする請求項1~3のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 4. The information processing device according to claim 1, wherein the estimation unit estimates, for each user, how long the user was engrossed in each area based on the user information.
ことを特徴とする請求項1~4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 4, characterized in that the identification unit identifies users whose interests are likely to change and whose user information is similar to that of users whose interests in a particular area have continued for a long period of time above the average or median.
前記提供部は、特定された違いに基づいて、前記特定された利用者が、前記特定の領域で興味が平均値又は中央値以上に長期間持続する利用者になるように情報提供を行う
ことを特徴とする請求項1~5のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The identification unit identifies a difference between the identified user and a user whose interest in a specific area has continued for a long period of time equal to or greater than an average value or a median value ,
The information processing device according to any one of claims 1 to 5, characterized in that the provision unit provides information based on the identified difference so that the identified user will become a user whose interest in the specific area continues for a long period of time above the average or median .
ことを特徴とする請求項1~6のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 7. The information processing device according to claim 1, wherein the providing unit provides the identified user with information that will maintain or increase the user's interest in an area in which the user is currently interested.
ことを特徴とする請求項1~7のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 7, characterized in that the provision unit provides the identified user with information regarding an area in which the identified user is likely to be interested next, based on user information of the identified user.
ことを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 8 , wherein the providing unit provides the identified user with information on an area that is likely to be of interest next at a timing when interest in an area that the identified user is currently interested in decreases.
利用者情報から利用者の興味の変遷を推定する推定工程と、
興味の変遷の推定結果から、領域ごとに興味を持つ期間の平均値又は中央値を推定し、推定された平均値又は中央値よりも短い期間の利用者を、興味が変化しやすい利用者として特定する特定工程と、
特定された利用者に対して情報提供を行う提供工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing device,
an estimation step of estimating a transition of a user's interests from the user information;
an identifying step of estimating an average or median value of a period during which each area is interested from the estimated result of the change in interest, and identifying a user who has an interest for a period shorter than the estimated average or median value as a user whose interest is likely to change;
a providing step of providing information to the identified user;
13. An information processing method comprising:
興味の変遷の推定結果から、領域ごとに興味を持つ期間の平均値又は中央値を推定し、推定された平均値又は中央値よりも短い期間の利用者を、興味が変化しやすい利用者として特定する特定手順と、
特定された利用者に対して情報提供を行う提供手順と、
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。 an estimation procedure for estimating a transition of a user's interests from user information;
an identification step of estimating an average or median value of a period during which the user has an interest in each area from the estimated result of the change in the interests, and identifying a user who has an interest in each area for a period shorter than the estimated average or median value as a user whose interests are likely to change;
A procedure for providing information to the identified user;
An information processing program for causing a computer to execute the above.
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