JP6698575B2 - Recommendation system and recommendation method - Google Patents
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Description
本発明は、レコメンドシステム及びレコメンド方法に関する。 The present invention relates to a recommendation system and a recommendation method.
現在、AI(Artificial Intelligence)と呼ばれる技術を利用したシステムの開発が盛んに行われている。AIを用いたシステムとして、例えば、ユーザの趣味や嗜好等に応じたレコメンド(推薦)を行うシステム(例えば特許文献1参照)や、入力された画像及び映像に対して画像認識を行うシステム等が知られている。 Currently, the development of a system using a technology called AI (Artificial Intelligence) is being actively conducted. As a system using AI, for example, there is a system that makes a recommendation (recommendation) according to a user's hobbies or preferences (see, for example, Patent Document 1), a system that performs image recognition on an input image and video, and the like. Are known.
また、現在、IoT(Internet of Things)と呼ばれるように、あらゆるモノ(物)がインターネット等の通信ネットワークを介して情報交換を行うことで、より高度な情報処理を行うことを可能にする技術が提唱されている。 Further, at present, there is a technology capable of performing more advanced information processing by exchanging information between all things (objects) through a communication network such as the Internet, as called IoT (Internet of Things). Proposed.
特許文献1に記載の技術のように、従来のレコメンドシステムでは、一つのシステムに閉じてレコメンドを行っていた。例えば、ユーザの趣味や嗜好等に応じたレコメンドを行うシステムの場合、そのシステム内で管理している情報(例えば販売商品等)の中から、ユーザの趣味や嗜好に応じてレコメンド(推薦)する商品の選択を行っていた。 As in the technique described in Patent Document 1, in the conventional recommendation system, one system is closed to perform the recommendation. For example, in the case of a system that recommends according to the user's hobbies and preferences, the system recommends (recommends) according to the user's hobbies and preferences from the information (for example, sales products) managed in the system. I was selecting products.
しかしながら、現在、AI技術を用いたシステムが多数提供されていることを踏まえると、これらのAI技術を用いたシステムが連携することで、ユーザにパーソナライズされつつより適切なレコメンドを行うことが可能になると考えられる。 However, given that many systems using AI technology are currently provided, the systems using these AI technologies work together to enable more appropriate recommendations while being personalized to the user. It is considered to be.
そこで、本発明は、AI技術を用いた複数のシステムが連携することでパーソナライズされたレコメンドを行うことが可能な技術を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a technique capable of performing personalized recommendations by linking a plurality of systems using the AI technique.
本発明の一態様に係るレコメンドシステムは、不特定のユーザに利用される第1装置と、特定のユーザにより利用される第2装置とを含むレコメンドシステムであって、第1装置は、第1装置が管理する第1属性情報に基づいてレコメンドを行い、該レコメンドの内容を含むレコメンド情報を第2装置に通知する第1レコメンド制御部、を有し、第2装置は、第1装置から通知されたレコメンド情報と特定のユーザに関する第2属性情報とに基づく応答情報を第1装置に通知する第2レコメンド制御部、を有し、第1レコメンド制御部は、応答情報に基づいてレコメンド情報とは異なるレコメンドの内容を含む他のレコメンド情報を第2装置に通知する。 A recommendation system according to an aspect of the present invention is a recommendation system including a first device used by an unspecified user and a second device used by a specified user, wherein the first device is a first device. A first recommendation control unit configured to perform recommendation based on first attribute information managed by the device, and notify the second device of the recommendation information including the content of the recommendation, and the second device notifies from the first device. A second recommendation control unit configured to notify the first device of response information based on the recommended information and the second attribute information related to the specific user, and the first recommendation control unit includes the recommendation information based on the response information. Notifies the second device of other recommendation information including the content of a different recommendation.
本発明の一態様に係るレコメンド方法は、不特定のユーザに利用される第1装置と、特定のユーザにより利用される第2装置とを含むレコメンドシステムが実行するレコメンド方法であって、第1装置が、第1装置が管理する第1属性情報に基づいてレコメンドを行い、該レコメンドの内容を含むレコメンド情報を第2装置に通知するステップと、第2装置が、第1装置から通知されたレコメンド情報と特定のユーザに関する第2属性情報とに基づく応答情報を第1装置に通知するステップと、
第1装置が、応答情報に基づいてレコメンド情報とは異なるレコメンドの内容を含む他のレコメンド情報を第2装置に通知するステップと、を有する。
A recommendation method according to an aspect of the present invention is a recommendation method executed by a recommendation system including a first device used by an unspecified user and a second device used by a specific user, the first method comprising: The device makes a recommendation based on the first attribute information managed by the first device, and notifies the second device of the recommendation information including the content of the recommendation, and the second device is notified by the first device. Notifying the first device of response information based on the recommendation information and the second attribute information regarding the specific user,
The first device notifies the second device of other recommendation information including the content of the recommendation different from the recommendation information based on the response information.
本発明によれば、AI技術を用いた複数のシステムが連携することでパーソナライズされたレコメンドを行うことが可能な技術を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a technique capable of performing personalized recommendations by linking a plurality of systems using the AI technique.
添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。 A preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, in each of the drawings, components denoted by the same reference numerals have the same or similar configurations.
<システム構成>
図1は、本実施形態に係るレコメンドシステムのシステム構成の一例を示す図である。本実施形態に係るレコメンドシステムは、IoT装置10(第1装置)及びユーザ端末20(第2装置)を含む。IoT装置10及びユーザ端末20は、通信ネットワークNを介して相互に通信可能なように接続されている。図1にはIoT装置10及びユーザ端末20がそれぞれ1つずつ図示されているが、それぞれ2以上のIoT装置10及びユーザ端末20が含まれていてもよい。
<System configuration>
FIG. 1 is a diagram showing an example of the system configuration of the recommendation system according to the present embodiment. The recommendation system according to the present embodiment includes an IoT device 10 (first device) and a user terminal 20 (second device). The IoT device 10 and the user terminal 20 are connected via a communication network N so that they can communicate with each other. Although one IoT device 10 and one user terminal 20 are shown in FIG. 1, two or more IoT devices 10 and user terminals 20 may be included in each.
通信ネットワークNには、例えば、3G、LTE(Long Term Evolution)又は5Gと呼ばれる移動無線通信技術が用いられてもよいし、無線LAN又はBluetooth(登録商標)等の無線通信技術が用いられてもよい。或いは、無線及び有線通信が組み合わされていてもよい。 For the communication network N, for example, a mobile radio communication technique called 3G, LTE (Long Term Evolution) or 5G may be used, or a radio communication technique such as a wireless LAN or Bluetooth (registered trademark) may be used. Good. Alternatively, wireless and wired communication may be combined.
IoT装置10は、不特定のユーザが利用する端末を想定しており、IoT装置10が管理する属性情報に基づいて、各種のレコメンドを行う機能を有している。このようなIoT装置10の一例として、例えば、店舗内に設置され、その店舗に訪れた顧客にお勧め商品をレコメンドするというIoT装置10が挙げられる。このようなIoT装置10が管理する属性情報とは、例えば、IoT装置10が設置されている店舗で販売されている各商品に関する情報(商品名及び価格等の情報、商品の属性(色及び種別等)を示す情報、売れ筋商品に関する情報等)が挙げられる。 The IoT device 10 is assumed to be a terminal used by an unspecified user, and has a function of making various recommendations based on attribute information managed by the IoT device 10. An example of such an IoT device 10 is, for example, an IoT device 10 installed in a store and recommending recommended products to customers who visit the store. Such attribute information managed by the IoT device 10 is, for example, information on each product sold at the store where the IoT device 10 is installed (information such as product name and price, attribute of product (color and type). Etc.), information on top-selling products, etc.).
本実施形態において、IoT装置10は、通信可能な機能を備えたあらゆる装置を含むが、例えば、任意の情報を表示することが可能なスマートウィンドウを備えた装置であってもよい。スマートウィンドウは、例えば、透過型ディスプレイ、窓又はガラスとフィルムとプロジェクターとが組み合わされたディスプレイ、超高精細(例えばUHD(Ultra High Definition))なディスプレイ、透過型ではないディスプレイ等により構成されていてもよい。透過型ディスプレイとは、光を直接透過するものに限らず、例えば、ディスプレイの裏側にカメラが設置されており、カメラの撮影映像をディスプレイに映し出すことで透過しているように見せかけるようなディスプレイであってもよい。このようなスマートウィンドウが、例えば、列車の窓、航空機の窓、船の窓、車の窓、バスの窓、水族館のガラス、ショップの窓、ショーケース、博物館のガラス、美術館のガラス、民家の窓、展望施設の窓、ビルの窓など、あらゆる窓及びガラスに組み込まれることで、本実施形態に係るIoT装置10を構成するようにしてもよい。 In the present embodiment, the IoT device 10 includes any device having a communicable function, but may be, for example, a device having a smart window capable of displaying arbitrary information. The smart window includes, for example, a transmissive display, a display in which a window or glass is combined with a film and a projector, an ultra high definition (eg UHD (Ultra High Definition)) display, a non-transmissive display, or the like. Good. A transmissive display is not limited to one that directly transmits light, for example, a camera installed on the back side of the display, and it is a display that looks like it is transmitting by displaying the image taken by the camera on the display. It may be. Such smart windows are, for example, train windows, aircraft windows, ship windows, car windows, bus windows, aquarium glasses, shop windows, showcases, museum glasses, museum glasses, private house windows. The IoT device 10 according to the present embodiment may be configured by being incorporated in all windows such as windows, windows of observation facilities, and windows of buildings, and glass.
ユーザ端末20は、ユーザが利用する端末であり、ユーザに関する属性情報に基づいて、当該ユーザ向けの各種のレコメンド(推薦)を行う機能を有している。ユーザ端末20は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ノート型PC(Personal Computer)等のように、ユーザが携帯可能な携帯型端末である。なお、IoT装置10は不特定のユーザが利用する端末であることから、これと対比する意味で、ユーザ端末20は、特定のユーザが利用する端末であると定義することができる。 The user terminal 20 is a terminal used by the user and has a function of making various recommendations (recommendations) for the user based on attribute information about the user. The user terminal 20 is a portable terminal that can be carried by the user, such as a smartphone, a tablet terminal, or a notebook PC (Personal Computer). Since the IoT device 10 is a terminal used by an unspecified user, the user terminal 20 can be defined as a terminal used by a specific user for the purpose of comparison with this.
ユーザに関する属性情報とは、ユーザの属性に関する情報であり、例えば、ユーザの基本的な属性、ユーザの行動を示す属性、ユーザの家族関係を示す属性、ユーザの交友関係を示す属性、ユーザの嗜好を示す属性、ユーザの生体に関する属性などが挙げられる。ユーザの基本的な属性とは、例えば、ユーザの氏名、性別、年齢、血液型、職業、勤務先会社、出身国、使用言語、出身国のタイムゾーン等である。ユーザの行動を示す属性とは、例えば、移動ログ(位置情報の履歴)、行動スケジュール(いつ、どこで、何をしていたか/何をする予定か、今何をしているか)、購買履歴(どこで何を買ったか)、Webサイトのアクセスログ、Webサイトの検索ログ等である。ユーザの家族関係を示す属性とは、例えば、家族に関する情報(親や子供の氏名、年齢等)等である。ユーザの交友関係を示す属性とは、例えば、友人構成に関する情報、仕事上の交友関係を示す情報等である。ユーザの嗜好を示す属性とは、例えば、食べ物に関する嗜好(好きな食べ物、苦手な食べ物)、色に関する嗜好、衣類に関する嗜好(好きなコートの種別、スカートよりもジーンズが好み等)、趣味等である。ユーザの生体に関する属性とは、例えば、ユーザの姿勢、平均的な消費カロリー、活動量、睡眠状況、心拍数、血圧、脈拍数等である。 The attribute information regarding the user is information regarding the attribute of the user, and includes, for example, the basic attribute of the user, the attribute indicating the behavior of the user, the attribute indicating the family relationship of the user, the attribute indicating the friendship relationship of the user, and the preference of the user. And attributes relating to the user's living body. The basic attributes of the user are, for example, the user's name, sex, age, blood type, occupation, company of work, country of origin, language used, time zone of country of origin, and the like. The attribute indicating the user's action is, for example, a movement log (history of location information), an action schedule (when, where, what was done/what to do, what is being done now), purchase history ( Where and what was bought), website access log, website search log, etc. The attribute indicating the user's family relationship is, for example, information about the family (names and ages of parents and children) and the like. The attribute indicating the friendship relationship of the user is, for example, information on the friend composition, information indicating the business friendship relationship, or the like. The attributes indicating the user's preference include, for example, preference regarding food (favorite food, food that is poor), preference regarding color, preference regarding clothing (type of favorite coat, jeans rather than skirt, etc.), hobby, etc. is there. The attributes relating to the user's living body are, for example, the posture of the user, average calorie consumption, activity amount, sleep condition, heart rate, blood pressure, pulse rate, and the like.
本実施形態では、IoT装置10及びユーザ端末20が連携することで、ユーザにパーソナライズされつつ、ユーザのTPO(Time Position Occasion)等に応じたより適切なレコメンドを行うことを可能にする。 In the present embodiment, the IoT device 10 and the user terminal 20 cooperate with each other to make it possible to perform more appropriate recommendation according to the user's TPO (Time Position Occasion) and the like while being personalized by the user.
なお、TPOとは、時、場所及び場合に応じた使い分けを意味する用語である。ユーザが移動中である場合のTPOの例としては、観光中である、仕事中である、新婚旅行中である、家族旅行中である、一人旅をしている、帰省中である、買い物中である、送迎中である、通勤中である、ドライブ中である、法事である、婚前旅行である、合宿中である、卒業旅行である、放浪中である、社員旅行中である、修学旅行中である、遠足中である等が挙げられる。また、ユーザが室内にいる場合のTPOの例としては、起床した、就寝した、帰宅した、リラックスしている、傷心している、爽快である、軒昂である、ラブラブである、家事をしている、団らん中である、喧騒である、うつらうつらしている、せわしい状況である、ボーっとしている、病気で寝ている、無気力である、運動中である、学習中である、ストレッチしている、読書中である、何かに夢中である、楽器を演奏している、料理をしている、洗濯をしている、音楽を聴いている、パソコンやスマホを操作している、ゲームをしている、TVを見ている、電話中である、会話中である、模様替えした、入浴中である、来客中である、宴会中である、食事中である、うきうきしている、活き活きしている、ハイテンションである、落ち込んでいる、体調不良である、元気一杯である、絶好調である、仕事中である、育児中である、かくれんぼ中である、鬼ごっこ中である等が挙げられる。また、ユーザが水族館、動物園、博物館、美術館、展望施設等の施設にいる場合のTPOの例としては、ユーザが誰と一緒にいるのか(一人、子供と一緒、大人と一緒、男性と一緒、女性と一緒、家族連れ等)、施設内のどこにいるのか、ユーザが何をしているのか(何に興味を示しているのか、何を見ているのか等)といったことが挙げられる。ユーザがショップの窓にいる場合のTPOの例としては、ユーザがショップの窓に近づきつつあるのか、ユーザが誰と一緒にいるのか、何を買おうとしているのか(特価品、本日のお勧め等)といったことが挙げられる。これらのTPOの例についても、ユーザに関する属性情報に含まれていてもよい。 In addition, TPO is a term meaning the proper use according to time, place, and case. Examples of TPO when the user is moving include sightseeing, work, honeymoon, family vacation, traveling alone, homecoming, shopping. It's a transfer, a commute, a drive, a legal affair, a premarital trip, a camp, a graduation trip, a wandering trip, an employee trip, a school trip It can be mentioned that it is in the middle or on an excursion. Examples of TPO when the user is indoors include waking up, going to bed, returning to home, relaxing, injured, refreshing, eavesdropping, doing love, and doing household chores. , In a group, in a hustle, in a depressing state, in a busy situation, in a drowsiness, sick in sleep, lethargic, exercising, learning, stretching, I'm reading, I'm crazy about something, I'm playing an instrument, I'm cooking, I'm doing laundry, I'm listening to music, I'm operating a computer or smartphone, I'm playing a game Yes, watching TV, talking on the phone, talking, making a change, taking a bath, visiting, banqueting, having a meal, excited, lively , High tension, depressed, unwell, full of energy, in good shape, at work, raising children, playing hide-and-seek, playing tag, etc. In addition, as an example of TPO when the user is in a facility such as an aquarium, a zoo, a museum, an art gallery, or an observation facility, who the user is with (one, with children, with adults, with men, Such things as where to be in the facility with the woman, with the family, etc., what the user is doing (what they are interested in, what they are looking at, etc.). Examples of TPO when the user is in the shop window are: the user is approaching the shop window, who the user is with, what they are going to buy (bargain, recommended today) Etc.) can be mentioned. The examples of these TPOs may also be included in the attribute information about the user.
<機能ブロック構成>
図2は、本実施形態に係るIoT装置10の機能ブロック構成の一例を示す図である。本実施形態に係るIoT装置10は、通信部101と、レコメンド制御部102と、UI(User Interface)部103とを有する。通信部101と、レコメンド制御部102と、UI部103とは、IoT装置10においてメモリに記憶されているプログラムをプロセッサが実行することにより実現される。当該プログラムは、非一時的(non-transitory)なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納することができる。
<Function block configuration>
FIG. 2 is a diagram showing an example of a functional block configuration of the IoT device 10 according to the present embodiment. The IoT device 10 according to the present embodiment includes a communication unit 101, a recommendation control unit 102, and a UI (User Interface) unit 103. The communication unit 101, the recommendation control unit 102, and the UI unit 103 are realized by the processor executing a program stored in the memory of the IoT device 10. The program can be stored in a non-transitory computer-readable storage medium.
IoT装置10は、1つの情報処理装置から構成されていてもよいし、複数の情報処理装置から構成されていてもよい。複数の情報処理装置から構成される場合、複数の情報処理装置が連携して動作することでこれらの機能ブロックが行う機能を実現するようにしてもよい。 The IoT device 10 may be configured by one information processing device or may be configured by a plurality of information processing devices. In the case of being configured with a plurality of information processing devices, the functions performed by these functional blocks may be realized by the plurality of information processing devices operating in cooperation with each other.
通信部101は、通信ネットワークNを介してユーザ端末20と相互に通信を行う機能を有する。レコメンド制御部102は、IoT装置10が管理する属性情報(第1属性情報)に基づいて各種のレコメンドを行う機能を有する。また、レコメンド制御部102は、更に、属性情報管理部1021と、自然言語処理部1022とを有する。属性情報管理部1021は、IoT装置10が管理すべき属性情報を管理する機能を有する。 The communication unit 101 has a function of mutually communicating with the user terminal 20 via the communication network N. The recommendation control unit 102 has a function of performing various recommendations based on attribute information (first attribute information) managed by the IoT device 10. Further, the recommendation control unit 102 further includes an attribute information management unit 1021 and a natural language processing unit 1022. The attribute information management unit 1021 has a function of managing attribute information that the IoT device 10 should manage.
自然言語処理部1022は、自然言語を認識する機能を有する。より具体的には、自然言語処理部1022は、IoT装置10に入力された自然言語を用いた文章(又はIoT装置10に入力された音声を音声認識することで生成された文章)を形態素に分析する機能、形態素に分解された文章を解釈することで意図を理解する機能、理解した意図に基づき自然文を用いた応答文(又は音声による応答文)を生成する機能等を含む。応答文の生成は、例えば予め多数の会話シナリオを用意しておき、入力された文章に対応する会話シナリオを呼び出すことで実現することができる。なお、自然言語処理部1022は、ユーザ端末20とIoT装置10とが、専用の通信プロトコルではなく自然言語を用いて通信を行う場合や、IoT装置10とユーザとの間で直接会話を行う際に用いられる機能部であり、本実施形態においては省略することも可能である。 The natural language processing unit 1022 has a function of recognizing a natural language. More specifically, the natural language processing unit 1022 uses, as a morpheme, a sentence using natural language input to the IoT device 10 (or a sentence generated by recognizing a voice input to the IoT device 10 by voice recognition). It includes a function of analyzing, a function of understanding an intention by interpreting a sentence decomposed into morphemes, a function of generating a response sentence (or a voice response sentence) using a natural sentence based on the understood intention. The generation of the response sentence can be realized, for example, by preparing a large number of conversation scenarios in advance and calling the conversation scenario corresponding to the input sentence. The natural language processing unit 1022 is used when the user terminal 20 and the IoT device 10 communicate with each other using a natural language instead of a dedicated communication protocol, or when a direct conversation is made between the IoT device 10 and the user. It is a functional unit used for the above and can be omitted in the present embodiment.
レコメンド制御部102は、機械学習機能を備えており、例えば、この時期にはこれが売れるといった売れ筋商品に関する情報や、流行のレシピに関する情報などを予め学習している。また、レコメンド制御部202は、属性情報管理部1021で管理されている属性情報と予め学習している情報とを照らし合わせることで所定のレコメンドを行う。機械学習に用いられるアルゴリズムはどのようなものであってもよいが、例えば深層学習(Deep Learning)が用いられてもよい。 The recommendation control unit 102 has a machine learning function, and has learned in advance, for example, information on hot-selling products that sell at this time, information on popular recipes, and the like. Also, the recommendation control unit 202 makes a predetermined recommendation by comparing the attribute information managed by the attribute information management unit 1021 with the information learned in advance. Any algorithm may be used for the machine learning, but for example, deep learning may be used.
ここで、レコメンド制御部102が行う各種のレコメンドの具体例を説明する。IoT装置10が衣類店の窓ガラスに設置されたスマートウィンドウであり、ユーザが、IoT装置10に衣類のお勧め商品を問い合わせた場合を想定する。レコメンド制御部102は、属性情報管理部1021で管理されている商品ごとの在庫状況と、現時点の季節における売れ筋商品のランキングとを照らし合わせることで、在庫がある商品の中で最も上位のランキングである売れ筋商品をレコメンドするといった動作を行う。 Here, specific examples of various recommendations performed by the recommendation control unit 102 will be described. It is assumed that the IoT device 10 is a smart window installed on a window glass of a clothing store, and the user inquires of the IoT device 10 about a recommended item for clothing. The recommendation control unit 102 compares the stock status of each product managed by the attribute information management unit 1021 with the ranking of the best-selling products in the current season, so that the highest ranking among the products in stock is obtained. Performs operations such as recommending certain hot-selling products.
UI部103は、IoT装置10が備える画面に各種の情報を表示する機能、スピーカから音を出力する機能、IoT装置10備えるタッチパネル及びマイク等からユーザの入力を受け付ける機能を有する。 The UI unit 103 has a function of displaying various kinds of information on a screen included in the IoT device 10, a function of outputting a sound from a speaker, and a function of receiving a user's input from a touch panel and a microphone included in the IoT device 10.
図3は、本実施形態に係るユーザ端末20の機能ブロック構成の一例を示す図である。本実施形態に係るユーザ端末20は、通信部201と、レコメンド制御部202と、UI部203とを有する。通信部201と、レコメンド制御部202と、UI部203とは、ユーザ端末20においてメモリに記憶されているプログラムをプロセッサが実行することにより実現される。当該プログラムは、非一時的(non-transitory)なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納することができる。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a functional block configuration of the user terminal 20 according to the present embodiment. The user terminal 20 according to this embodiment includes a communication unit 201, a recommendation control unit 202, and a UI unit 203. The communication unit 201, the recommendation control unit 202, and the UI unit 203 are realized by the processor executing a program stored in the memory of the user terminal 20. The program can be stored in a non-transitory computer-readable storage medium.
なお、通信部201と、レコメンド制御部202と、UI部203とを全てユーザ端末20に備えるようにしてもよいし、これらの機能ブロックのうちの一部(例えば、レコメンド制御部202)を、ユーザ端末20と通信可能な外部のサーバ側に備える構成としてもよい。前者の場合、ユーザ端末20を「第2装置」と呼んでもよいし、後者の場合、ユーザ端末20及び当該サーバをまとめて「第2装置」と呼んでもよい。 The communication unit 201, the recommendation control unit 202, and the UI unit 203 may all be provided in the user terminal 20, or a part of these functional blocks (for example, the recommendation control unit 202) may be provided. It may be configured to be provided on the external server side that can communicate with the user terminal 20. In the former case, the user terminal 20 may be called a "second device", and in the latter case, the user terminal 20 and the server may be collectively called a "second device".
通信部201は、通信ネットワークNを介してIoT装置10と相互に通信を行う機能を有する。 The communication unit 201 has a function of mutually communicating with the IoT device 10 via the communication network N.
レコメンド制御部202は、ユーザに関する属性情報(第2属性情報)に基づいて当該ユーザに対するレコメンドを行う機能を有する。また、レコメンド制御部202は、更に、属性情報管理部2021と、自然言語処理部2022とを有する。属性情報管理部2021は、ユーザ端末20を利用するユーザの属性情報を管理する。属性情報管理部2021は機械学習を行う機能を備えており、ユーザの嗜好に関する属性を、ユーザのスケジュール情報や行動履歴等を用いて学習するようにしてもよい。 The recommendation control unit 202 has a function of recommending the user based on the attribute information (second attribute information) about the user. Further, the recommendation control unit 202 further includes an attribute information management unit 2021 and a natural language processing unit 2022. The attribute information management unit 2021 manages attribute information of a user who uses the user terminal 20. The attribute information management unit 2021 has a function of performing machine learning, and the attributes regarding the user's taste may be learned using the user's schedule information, action history, and the like.
ここで、属性情報管理部2021が行う学習内容の具体例を説明する。属性情報管理部2021は、例えば、ユーザが過去に購入した商品の購買履歴を用いて、ユーザの商品に対する嗜好を学習するようにしてもよい。例えば、ユーザが過去に購入した衣類の中で「赤色」の衣類が最も多かった場合、ユーザの衣類に関する嗜好は、「赤い服を好む」というように学習することができる。また、他の例として、属性情報管理部2021は、ユーザの位置情報の履歴とスケジュール情報を組み合わせることで、ユーザの食事の好みを学習するようにしてもよい。例えば、平日(仕事中)は定食屋に行くことが多く、休日はイタリアンレストランに行くことが多い場合、ユーザは、平日は定食屋が好みであり、休日はイタリアンレストランが好みであるというように学習することができる。 Here, a specific example of the learning content performed by the attribute information management unit 2021 will be described. For example, the attribute information management unit 2021 may learn the user's preference for the product by using the purchase history of the product purchased by the user in the past. For example, when the user has purchased the most red clothes in the past, the user's preference regarding clothes can be learned as “prefer red clothes”. Further, as another example, the attribute information management unit 2021 may learn the user's meal preference by combining the history of the position information of the user and the schedule information. For example, if a user often goes to a set restaurant on weekdays (at work) and often goes to an Italian restaurant on holidays, the user likes the set restaurant on weekdays and the Italian restaurant on holidays. You can learn.
なお、属性情報管理部2021は、ユーザの基本的な属性(性別、年齢等)及びユーザの行動を示す属性については、ユーザから入力させるようにしてもよいし、外部のサーバ等から取得するようにしてもよいし、ユーザ端末20が備えるGPS等を用いて取得するようにしてもよい。また、属性情報管理部2021は、ユーザが身に着けているウェアラブルデバイスから、ユーザの生体情報に関する属性(姿勢、消費カロリー、活動量、睡眠状況、心拍数、血圧、脈拍数等)を取得するようにしてもよい。 The attribute information management unit 2021 may allow the user to input the basic attributes of the user (gender, age, etc.) and the attributes indicating the behavior of the user, or may obtain them from an external server or the like. Alternatively, the information may be acquired using the GPS or the like included in the user terminal 20. In addition, the attribute information management unit 2021 acquires attributes (posture, calorie consumption, activity amount, sleep condition, heart rate, blood pressure, pulse rate, etc.) related to the biometric information of the user from the wearable device worn by the user. You may do it.
自然言語処理部2022は、自然言語を認識する機能を有する。より具体的には、自然言語処理部2022は、ユーザ端末20に入力された自然言語を用いた文章(又はユーザ端末20に入力された音声を音声認識することで生成された文章)を形態素に分析する機能、形態素に分解された文章を解釈することで意図を理解する機能、理解した意図に基づき自然文を用いた応答文(又は音声による応答文)を生成する機能等を含む。応答文の生成は、例えば予め多数の会話シナリオを用意しておき、入力された文章に対応する会話シナリオを呼び出すことで実現することができる。なお、自然言語処理部2022は、ユーザ端末20とIoT装置10とが、専用の通信プロトコルではなく自然言語を用いて通信を行う場合や、ユーザ端末20とユーザとの間で直接会話を行う際に用いられる機能部であり、本実施形態においては省略することも可能である。 The natural language processing unit 2022 has a function of recognizing a natural language. More specifically, the natural language processing unit 2022 uses, as a morpheme, a sentence using natural language input to the user terminal 20 (or a sentence generated by recognizing a voice input to the user terminal 20 by voice). It includes a function of analyzing, a function of understanding an intention by interpreting a sentence decomposed into morphemes, a function of generating a response sentence (or a voice response sentence) using a natural sentence based on the understood intention. The generation of the response sentence can be realized, for example, by preparing a large number of conversation scenarios in advance and calling the conversation scenario corresponding to the input sentence. The natural language processing unit 2022 is used when the user terminal 20 and the IoT device 10 communicate using natural language instead of a dedicated communication protocol, or when the user terminal 20 and the user directly have a conversation. It is a functional unit used for the above and can be omitted in the present embodiment.
レコメンド制御部202は、機械学習機能を備えており、例えばこのような属性のユーザはこのような物を好むといった情報や、このような属性のユーザにはこのような物をお勧めすべきといった情報を予め学習している。レコメンド制御部202は、属性情報管理部2021で管理されているユーザの属性情報と、予め学習している情報とを照らし合わせることで、当該ユーザに対してレコメンドを行う。機械学習に用いられるアルゴリズムはどのようなものであってもよいが、例えば、深層学習(Deep Learning)が用いられてもよい。 The recommendation control unit 202 has a machine learning function. For example, information that a user having such an attribute likes such a thing, or that a user having such an attribute should recommend such a thing. Information is learned in advance. The recommendation control unit 202 makes a recommendation to the user by comparing the user's attribute information managed by the attribute information management unit 2021 with previously learned information. Any algorithm may be used for the machine learning, but for example, deep learning may be used.
ここで、レコメンド制御部202が行う各種のレコメンドの具体例を説明する。例えばユーザが、服が買いたいといった要求をユーザ端末20に入力した場合を想定する。レコメンド制御部202は、属性情報管理部2021で管理されているユーザの属性(性別、年齢)と、予め学習されている他のユーザが好む衣類の属性ごとの分類とを照らし合わせることで、当該ユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが好む衣類を抽出し、当該ユーザに対して衣類をレコメンドするといった動作を行う。 Here, specific examples of various recommendations performed by the recommendation control unit 202 will be described. For example, it is assumed that the user inputs a request to buy clothes into the user terminal 20. The recommendation control unit 202 compares the attributes (sex, age) of the user managed by the attribute information management unit 2021 with the classification of each clothing attribute of other users who has been learned in advance, An operation is performed in which clothes that have the same attribute as the user and are preferred by another user are extracted and the clothes are recommended to the user.
UI部203は、ユーザ端末20が備える画面に各種の情報を表示する機能、スピーカから音を出力する機能、ユーザ端末20が備えるタッチパネル及びマイク等からユーザの入力を受け付ける機能を有する。 The UI unit 203 has a function of displaying various types of information on a screen included in the user terminal 20, a function of outputting sound from a speaker, and a function of receiving a user input from a touch panel, a microphone, or the like included in the user terminal 20.
本実施形態では、IoT装置10のレコメンド制御部102及びユーザ端末20のレコメンド制御部202が連携することで、ユーザに対してより適切なレコメンドを行うことを可能にする。具体的には、ユーザ端末20のレコメンド制御部202が、IoT装置10のレコメンド制御部102から通知されたレコメンド情報に対して、ユーザの属性情報に基づく応答情報(例えば、通知されたレコメンド情報はユーザの嗜好に合わないので他のレコメンド情報を提案して欲しいといった情報や、ユーザの嗜好を具体的に示す情報等)をIoT装置10に通知する。続いて、IoT装置10のレコメンド制御部102が、通知された応答情報に基づいて、前回ユーザ端末20に通知したレコメンド情報とは異なるレコメンドの内容を含むレコメンド情報をユーザ端末20に通知する。IoT装置10及びユーザ端末20は、このような処理を1以上繰り返すことで、ユーザに対して所定のレコメンドを行う。 In the present embodiment, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 and the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 cooperate to enable more appropriate recommendation to the user. Specifically, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 responds to the recommendation information notified by the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 based on the attribute information of the user (for example, the notified recommendation information is The IoT device 10 is notified of information that the user does not suit the taste of the user and wants to propose other recommendation information, or information specifically indicating the taste of the user). Subsequently, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 notifies the user terminal 20 of the recommendation information including the content of the recommendation different from the recommendation information notified to the user terminal 20 last time, based on the notified response information. The IoT device 10 and the user terminal 20 perform a predetermined recommendation to the user by repeating such processing one or more times.
例えば前述したように、ユーザが、服が買いたいといった要求をユーザ端末20に入力した場合、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが好む衣類を抽出することで、当該ユーザが好むと想定される衣類をレコメンドするといった動作を行うことになる。一方、ユーザが、衣類のお勧め商品をIoT装置10に問い合わせた場合、IoT装置10のレコメンド制御部102は、在庫がある商品の中で最も上位のランキングである売れ筋商品をレコメンドするといった動作を行う。 For example, as described above, when the user inputs to the user terminal 20 a request to buy clothes, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 selects clothing that has the same attribute as the user and is preferred by another user. By extracting, an operation of recommending clothes assumed to be preferred by the user will be performed. On the other hand, when the user inquires the IoT device 10 about recommended products for clothing, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 performs an operation of recommending a hot-selling product that is the highest ranking among the products in stock. To do.
すなわち、ユーザ端末20単独でレコメンドを行う場合、あくまでユーザ端末20を利用するユーザの属性情報に基づくレコメンドを行うことは可能であるが、実際にレコメンドした商品が購入可能であるかを踏まえたレコメンドを行うことはできない。一方、IoT装置10単独でレコメンドを行う場合は、在庫がある商品の中で最も人気のある商品をレコメンドすることは可能であるが、ユーザの属性情報を踏まえたレコメンドを行うことができない。しかしながら、IoT装置10及びユーザ端末20が連携することで、例えば、ユーザが好むと想定される衣類であり、かつ、在庫がある商品の中で売れ筋商品でもある商品をレコメンドするといったことが可能になる。 That is, when the recommendation is performed by the user terminal 20 alone, it is possible to make a recommendation based on the attribute information of the user who uses the user terminal 20, but the recommendation is based on whether or not the actually recommended product can be purchased. Can't do. On the other hand, when the IoT device 10 is solely recommended, it is possible to recommend the most popular product among the products in stock, but it is not possible to perform the recommendation based on the attribute information of the user. However, when the IoT device 10 and the user terminal 20 cooperate with each other, it is possible to recommend, for example, a product that is assumed to be preferred by the user and that is a popular product among the products in stock. Become.
このように、本実施形態では、IoT装置10及びユーザ端末20が連携することで、ユーザにパーソナライズされつつ、ユーザのTPO等に応じたより適切なレコメンドを行うことを可能にする。 As described above, in the present embodiment, the IoT device 10 and the user terminal 20 cooperate with each other, thereby making it possible to perform more appropriate recommendation according to the TPO or the like of the user while being personalized by the user.
<動作概要及び動作例>
続いて、本実施形態に係るレコメンドシステムが行う動作の概要及び具体的な動作例について説明する。まず、動作の概要について説明する。
<Operation outline and operation example>
Subsequently, an outline of an operation performed by the recommendation system according to the present embodiment and a specific operation example will be described. First, the outline of the operation will be described.
(動作概要)
図4は、本実施形態に係るレコメンドシステムが行う動作概要の一例を示すシーケンス図である。
(Operation overview)
FIG. 4 is a sequence diagram showing an example of an operation outline performed by the recommendation system according to the present embodiment.
まず、IoT装置10の通信部101及びユーザ端末20の通信部201の間で通信を確立する(S101)。例えば、ユーザ端末20の通信部201は、ユーザ端末20の現在位置の近くに存在するIoT装置10を検索し、近くに存在するIoT装置10が検出された場合に、検出されたIoT装置10との間で通信を確立するようにしてもよい。複数のIoT装置10が検索された場合、ユーザ端末20の通信部201は、通信を確立するIoT装置10の選択をユーザに促すようにしてもよい。 First, communication is established between the communication unit 101 of the IoT device 10 and the communication unit 201 of the user terminal 20 (S101). For example, the communication unit 201 of the user terminal 20 searches for the IoT device 10 existing near the current position of the user terminal 20, and when the IoT device 10 existing nearby is detected, the detected IoT device 10 and the detected IoT device 10 are detected. Communication may be established between them. When a plurality of IoT devices 10 are searched, the communication unit 201 of the user terminal 20 may prompt the user to select the IoT device 10 that establishes communication.
ユーザ端末20の現在位置の近くに存在するIoT装置10の検出はどのように行われてもよいが、例えば、IoT装置10の通信部201からビーコンを送信しておき、ユーザ端末20は、ビーコンをサーチすることで自身の近くに存在するIoT装置10を検索するようにしてもよい。又は、IoT装置10が設置されている場所(緯度、経度等)を示すデータベースを予め外部サーバ等に用意しておき、ユーザ端末20は、当該データベースにアクセスすることで、自身の現在位置から所定の範囲(例えば半径30m以内等)に存在するIoT装置10を検索するようにしてもよい。 The IoT device 10 existing near the current position of the user terminal 20 may be detected by any method. For example, the communication unit 201 of the IoT device 10 transmits a beacon, and the user terminal 20 uses the beacon. You may make it search for the IoT device 10 which exists near oneself by searching for. Alternatively, a database indicating a place (latitude, longitude, etc.) where the IoT device 10 is installed is prepared in advance in an external server or the like, and the user terminal 20 accesses the database to determine a predetermined position from its own current position. The IoT device 10 existing in the range (for example, within a radius of 30 m) may be searched.
また、ユーザ端末20の通信部201は、属性情報管理部2021で管理されているユーザの属性情報に基づいて、複数のIoT装置10の中から通信を確立するIoT装置10を選択するようにしてもよい。例えば、ユーザのスケジューラーに、これから家電量販店Aに行くという予定が登録されている場合、ユーザ端末20の通信部201は、家電量販店Aに設置されているIoT装置10との間で通信を確立するようにしてもよい。また、ユーザのスケジューラーに、これから自動車で外出するとの予定が登録されている場合、ユーザ端末20の通信部201は、自動車の中に設置されているIoT装置10(例えば、運転席の窓に組み込まれており、運転席の窓にお勧めの日帰り旅行先を表示するIoT装置10等)との間で通信を確立するようにしてもよい。ユーザ端末20の通信部201は、通信を確立する際に、IoT装置10に対して、ユーザを一意に特定する識別子(ユーザID等)を送信するようにしてもよい。IoT装置10は、レコメンド対象のユーザを一意に識別することができる。 In addition, the communication unit 201 of the user terminal 20 selects the IoT device 10 to establish communication from among the plurality of IoT devices 10 based on the user attribute information managed by the attribute information management unit 2021. Good. For example, when the schedule of going to the home appliance mass store A is registered in the scheduler of the user, the communication unit 201 of the user terminal 20 communicates with the IoT device 10 installed in the home appliance mass store A. It may be established. In addition, when the schedule of going out in the car is registered in the scheduler of the user, the communication unit 201 of the user terminal 20 includes the IoT device 10 installed in the car (for example, installed in the window of the driver's seat). However, communication may be established with the IoT device 10 that displays the recommended day trip destination on the driver's seat window. The communication unit 201 of the user terminal 20 may transmit an identifier (user ID or the like) that uniquely identifies a user to the IoT device 10 when establishing communication. The IoT device 10 can uniquely identify the recommended user.
続いて、ユーザ端末20のUI部203は、ユーザから、レコメンド情報を希望する旨の指示を受け付けると、レコメンド制御部202は、IoT装置10に対して、ユーザへのレコメンドを依頼するメッセージを送信する(S102)。なお、ステップS101において通信を確立した後に、IoT装置10からユーザ端末20に、IoT装置10がレコメンド可能なカテゴリ(例えば、酒店Aで扱っているワインについてレコメンドが可能である等)を示す情報を通知するようにしてもよい。また、ユーザ端末20のUI部203は、通知されたIoT装置10がレコメンド可能なカテゴリを示す情報をディスプレイ等に表示することでユーザが参照可能なようにしてもよい。 Subsequently, when the UI unit 203 of the user terminal 20 receives an instruction from the user that the recommendation information is desired, the recommendation control unit 202 transmits a message requesting the user to recommend to the IoT device 10. Yes (S102). After establishing the communication in step S101, the IoT device 10 sends to the user terminal 20 information indicating a category in which the IoT device 10 can recommend (for example, it is possible to recommend wines handled at the liquor store A). You may make it notify. Further, the UI unit 203 of the user terminal 20 may display the information indicating the notified category that the IoT device 10 can recommend on the display or the like so that the user can refer to the information.
また、IoT装置10がレコメンド可能なカテゴリが複数存在する場合、ユーザ端末20のUI部203は、レコメンドを希望するカテゴリをユーザから受付けるようにして、レコメンド制御部202は、受け付けたカテゴリをレコメンド依頼メッセージに含めてIoT装置10に送信するようにしてもよい。 Further, when there are a plurality of categories that the IoT device 10 can recommend, the UI unit 203 of the user terminal 20 accepts the category for which the recommendation is desired from the user, and the recommendation control unit 202 requests the accepted category. It may be included in a message and transmitted to the IoT device 10.
続いて、IoT装置10のレコメンド制御部102は、IoT装置10が管理している属性情報に基づいてレコメンド処理を行い、ユーザに提案するレコメンドの内容を含むレコメンド情報をユーザ端末20に送信する(S103)。ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、レコメンド情報に含まれるレコメンドの内容とユーザの属性情報とを比較することで、受信したレコメンド情報を受け入れてもよいか否か(つまり、受信したレコメンド情報をそのままユーザに通知してもよいか否か)を判定する。例えば、レコメンド制御部202は、レコメンドの内容がユーザの属性情報と一致する場合、レコメンド情報を受け入れる(つまり、レコメンド情報をそのままユーザに通知する)と判定し、レコメンドの内容のうち全部又は一部がユーザの属性情報と一致しない場合(例えばレコメンドされた商品の色が、ユーザが好きな色と一致しない等)、レコメンド情報を受け入れることができない(つまり、レコメンド情報をそのままユーザに通知することはできない)と判定するようにしてもよい。レコメンド情報を受け入れると判定した場合、ユーザ端末20のUI部203に、IoT装置10から通知されたレコメンド情報をディスプレイ等に表示し、ステップS107の処理手順に進む。 Then, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 performs the recommendation process based on the attribute information managed by the IoT device 10 and transmits the recommendation information including the content of the recommendation proposed to the user to the user terminal 20 ( S103). Whether or not the recommended control unit 202 of the user terminal 20 may accept the received recommended information by comparing the content of the recommendation included in the recommended information with the attribute information of the user (that is, the received recommended information is Whether to notify the user as it is) is determined. For example, when the content of the recommendation matches the attribute information of the user, the recommendation control unit 202 determines to accept the recommendation information (that is, notifies the user of the recommendation information as it is), and all or part of the content of the recommendation. Does not match the attribute information of the user (for example, the color of the recommended product does not match the color the user likes), the recommendation information cannot be accepted (that is, the recommendation information cannot be notified to the user as it is). May not be possible). When it is determined that the recommendation information is accepted, the UI unit 203 of the user terminal 20 displays the recommendation information notified from the IoT device 10 on a display or the like, and the process proceeds to step S107.
ステップS103においてレコメンド情報を受け入れることができないと判定した場合、レコメンド制御部202は、レコメンドの内容のうちユーザの属性情報と一致しない箇所について、当該箇所に関するユーザの属性情報(例えばユーザが好きな色)を示す情報を含む応答情報をIoT装置10に送信する(S104)。 If it is determined in step S103 that the recommendation information cannot be accepted, the recommendation control unit 202 determines the attribute information of the user (for example, the user's favorite color) about the portion of the content of the recommendation that does not match the attribute information of the user. ) Is transmitted to the IoT device 10 (S104).
続いて、IoT装置10のレコメンド制御部102は、IoT装置10が管理している属性情報及び応答情報に含まれるユーザの属性情報に基づいて再度レコメンド処理を行い、レコメンドの内容を含むレコメンド情報をユーザ端末20に送信する(S105)。ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、レコメンド情報に含まれるレコメンドの内容とユーザの属性情報とを比較することで、レコメンド情報を受け入れてもよいか否かを再度判定する。レコメンド制御部202は、レコメンド情報を受け入れると判定した場合、ユーザ端末20のUI部203に、IoT装置10から通知されたレコメンド情報をディスプレイ等に表示し、ステップS107の処理手順に進む。一方、レコメンド情報を受け入れることができないと判定した場合、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ステップS104の処理手順を再度行う。以後、ユーザ端末20のレコメンド制御部202がレコメンド情報を受け入れると判定するか、又は、IoT装置10のレコメンド制御部102が、レコメンド可能な情報が尽きてしまった等の理由により他のレコメンド情報を送信することができないことを示す情報をユーザ端末20に通知するまで、ステップS104及びステップS105の処理手順が繰り返される。 Subsequently, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 performs the recommendation process again based on the attribute information managed by the IoT device 10 and the user attribute information included in the response information, and obtains the recommendation information including the content of the recommendation. It transmits to the user terminal 20 (S105). The recommendation control unit 202 of the user terminal 20 compares the content of the recommendation included in the recommendation information with the attribute information of the user to determine again whether or not the recommendation information may be accepted. When the recommendation control unit 202 determines to accept the recommendation information, the recommendation information notified from the IoT device 10 is displayed on the display or the like on the UI unit 203 of the user terminal 20, and the process proceeds to step S107. On the other hand, when it is determined that the recommendation information cannot be accepted, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 performs the processing procedure of step S104 again. After that, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 determines to accept the recommendation information, or the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 sends another recommendation information due to the reason that the information that can be recommended has been exhausted. The processing procedure of steps S104 and S105 is repeated until the user terminal 20 is notified of the information indicating that transmission is not possible.
続いて、ユーザ端末20のUI部203は、IoT装置10から通知されたレコメンド情報をディスプレイ等に表示する(S106)。ここで、レコメンド制御部202は、ユーザの反応(例えばレコメンドされた内容が気に入った又は気に入らなかった等)を、UI部203を介して取得するようにしてもよい。ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ユーザの反応が否定的であった場合、IoT装置10から通知されたレコメンド情報についてはユーザの反応が否定的であったことを学習するようにしてもよい。 Then, the UI unit 203 of the user terminal 20 displays the recommendation information notified from the IoT device 10 on a display or the like (S106). Here, the recommendation control unit 202 may acquire the user's reaction (for example, liked or disliked the recommended content) via the UI unit 203. If the reaction of the user is negative, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 may learn that the recommendation information notified from the IoT device 10 has a negative reaction of the user. ..
続いて、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、取得したユーザの反応をIoT装置10に送信するようにしてもよい(S107)。IoT装置10のレコメンド制御部102は、ユーザ端末20を利用している特定のユーザが、レコメンドした内容に対して示した反応を学習するようにしてもよい。例えば、ユーザから否定的な反応を受けた場合、ユーザの否定的な反応を学習することで、将来、同一のユーザからレコメンドの依頼を受けた場合に、否定的な反応を受けたレコメンド情報以外のレコメンド情報を通知することが可能になる。若しくは、IoT装置10のレコメンド制御部102は、受信した特定のユーザの反応を、不特定のユーザがレコメンド内容に対して示す反応とみなして学習するようにしてもよい。例えば、ユーザから否定的な反応を受けた場合、不特定のユーザが否定的な反応をするものとして学習することで、将来、任意のユーザからレコメンドの依頼を受けた場合に、否定的な反応を受けたレコメンド情報以外のレコメンド情報を通知することが可能になる。なお、ステップS107の処理手順は省略されてもよい。 Subsequently, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 may transmit the acquired user reaction to the IoT device 10 (S107). The recommendation control unit 102 of the IoT device 10 may learn the reaction shown by the specific user who is using the user terminal 20 to the recommended content. For example, when a negative reaction is received from the user, by learning the negative reaction of the user, when the request for recommendation is received from the same user in the future, the recommendation information other than the negative reaction is received. It becomes possible to notify the recommendation information of. Alternatively, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 may learn by considering the received reaction of the specific user as the reaction shown by the unspecified user with respect to the recommended content. For example, when a negative reaction is received from a user, learning is performed by an unspecified user as a negative reaction, so that a negative reaction is received when a recommendation request is received from any user in the future. It becomes possible to notify the recommendation information other than the received recommendation information. The processing procedure of step S107 may be omitted.
なお、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ステップS103又はステップS105において、IoT装置20から提案されたレコメンド情報を受け入れると判定したことをIoT装置10に通知し(S108)、IoT装置10のレコメンド制御部102は、レコメンド情報をIoT装置10が備えるディスプレイ等に表示するようにしてもよい(S109)。すなわち、最終的なレコメンド情報(ユーザ端末20のレコメンド制御部202が受け入れたレコメンド情報)は、ユーザ端末20の画面及びIoT装置10の画面に表示されるようにしてもよいし、いずれか一方の画面のみに表示されるようにしてもよい。 The recommendation control unit 202 of the user terminal 20 notifies the IoT device 10 that it has determined in step S103 or step S105 that the recommended information proposed by the IoT device 20 is accepted (S108), and the recommendation of the IoT device 10 is notified. The control unit 102 may display the recommendation information on a display or the like included in the IoT device 10 (S109). That is, the final recommendation information (recommendation information accepted by the recommendation control unit 202 of the user terminal 20) may be displayed on the screen of the user terminal 20 or the screen of the IoT device 10, or either one of them. It may be displayed only on the screen.
以上説明したステップS102〜ステップS107の処理手順において、ユーザ端末20のレコメンド制御部202及びIoT装置10のレコメンド制御部102は、自然言語によるテキストメッセージを用いてレコメンド情報及び応答情報の送受信を行うようにしてもよいし、レコメンド情報及び応答情報の送受信に用いられる専用の通信プロトコルを用いてレコメンド情報及び応答情報の送受信を行うようにしてもよい。 In the processing procedure of steps S102 to S107 described above, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 and the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 transmit and receive the recommendation information and the response information using a text message in natural language. Alternatively, the recommendation information and the response information may be transmitted and received using a dedicated communication protocol used for transmitting and receiving the recommendation information and the response information.
(動作例)
続いて、本実施形態に係るレコメンドシステムが行う具体的な動作例を説明する。以下の動作例では、便宜上、IoT装置10及びユーザ端末20の間で、自然言語によるテキストメッセージを用いてレコメンド情報及び応答情報の送受信が行われる前提で説明する。また、IoT装置10及びユーザ端末20の間で通信を確立する手順については説明を省略する。
(Operation example)
Subsequently, a specific operation example performed by the recommendation system according to the present embodiment will be described. For the sake of convenience, the following operation example will be described on the assumption that the recommendation information and the response information are transmitted and received between the IoT device 10 and the user terminal 20 using a text message in natural language. Further, the description of the procedure for establishing communication between the IoT device 10 and the user terminal 20 is omitted.
[動作例その1]
図5は、動作例その1を説明するための図である。動作例その1は、ユーザAがコートを買いに衣料品店Aに行き、衣料品店Aの店頭に設置されている窓ガラスに、ユーザAに対してお勧めのコートの商品名や画像が表示されるという状況を想定している。
[Operation example 1]
FIG. 5 is a diagram for explaining the first operation example. The first operation example is that the user A goes to the clothing store A to buy a coat, and the product name and image of the coat recommended for the user A are displayed on the window glass installed at the store of the clothing store A. It is supposed to be displayed.
まず、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ユーザAの指示に基づき、ユーザAがお勧めのコートを知りたいことを示すメッセージをIoT装置10に送信する(S201)。続いて、IoT装置10のレコメンド制御部102は、ユーザAにレコメンドする商品を決定する。ここで、IoT装置10が管理している属性情報は「商品ごとの在庫数及び販売数」であると仮定する。レコメンド制御部102は、所定のアルゴリズム(ここでは、在庫があり、かつ最も販売数が多い商品を選択するアルゴリズムであると仮定)に基づき、衣料品店Aにて取り扱っている複数の商品のうち、衣料品店Aに在庫があるコートの中で最も売れているコートをレコメンドすると決定する。続いて、レコメンド制御部102は、衣料品店Aに在庫があるコートの中で最も売れている、“コートA(2万円の赤色のダッフルコート)”を、お勧め商品としてレコメンドすることを示すメッセージをユーザ端末20に送信する(S202)。 First, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 transmits a message indicating that the user A wants to know the recommended coat to the IoT device 10 based on the instruction of the user A (S201). Subsequently, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 determines a product to be recommended to the user A. Here, it is assumed that the attribute information managed by the IoT device 10 is “the number of stocks and the number of sales for each product”. The recommendation control unit 102 is based on a predetermined algorithm (here, it is assumed that this is an algorithm that selects the product that is in stock and has the highest number of sales), and the plurality of products handled by the clothing store A are selected. , Recommends the best-selling coat in stock at clothing store A. Next, the recommendation control unit 102 recommends that "Coat A (red duffle coat of 20,000 yen)," which is the best-selling coat in stock at the clothing store A, be recommended. The message shown is transmitted to the user terminal 20 (S202).
続いて、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ユーザAの属性情報を参照することで、ユーザAの衣類の嗜好は「青色」が好みであることを把握し、ユーザAは青色のコートを希望することを示すメッセージをIoT装置10に送信する(S203)。続いて、IoT装置10のレコメンド制御部102は、衣料品店Aに在庫があり、かつ青色のコートの中で最も売れている、“コートB(2万円の青色のダッフルコート)”を、お勧め商品としてレコメンドすることを示すメッセージをユーザ端末20に送信する(S204)。 Subsequently, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 refers to the attribute information of the user A to recognize that the preference of the clothing of the user A is “blue”, and the user A wears a blue coat. A message indicating the desire is transmitted to the IoT device 10 (S203). Then, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 puts "Coat B (blue duffel coat of 20,000 yen)" in stock at the clothing store A and the best-selling blue coat, A message indicating that the product is recommended as a recommended product is transmitted to the user terminal 20 (S204).
続いて、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ユーザAの属性情報を参照することで、ユーザAの衣類の嗜好は「トレンチコート」が好みであることを把握し、ユーザAはトレンチコートを希望することを示すメッセージをIoT装置10に送信する(S205)。続いて、IoT装置10のレコメンド制御部102は、衣料品店Aに在庫があり、かつ青色のトレンチコートの中で最も売れている、“コートC(4万円の青色のトレンチコート)”を、お勧め商品としてレコメンドすることを示すメッセージをユーザ端末20に送信する(S206)。 Subsequently, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 refers to the attribute information of the user A to grasp that the preference of the clothing of the user A is “trench coat”, and the user A wears the trench coat. A message indicating the desire is transmitted to the IoT device 10 (S205). Then, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 puts “Coat C (blue trench coat of 40,000 yen)” that is in stock at the clothing store A and is the best-selling blue trench coat. A message indicating that the product is recommended as a recommended product is transmitted to the user terminal 20 (S206).
続いて、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ユーザAの属性情報を参照することで、ユーザAがこれまでに購入した衣類は3万円以下であることを把握し、ユーザAは3万円以下のコートを希望することを示すメッセージをIoT装置10に送信する(S207)。続いて、IoT装置10のレコメンド制御部102は、衣料品店Aに在庫があり、かつ3万円以下の青色のトレンチコートの中で最も売れている、“コートD(2万5千円の青色のトレンチコート)”を、お勧め商品としてレコメンドすることを示すメッセージをユーザ端末20に送信する(S208)。 Subsequently, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 refers to the attribute information of the user A to grasp that the clothing that the user A has purchased up to now is 30,000 yen or less, and the user A has 30,000. A message indicating that a coat less than a circle is desired is transmitted to the IoT device 10 (S207). Subsequently, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 is in stock at the clothing store A and is the best-selling blue trench coat of 30,000 yen or less. A message indicating that “blue trench coat)” is recommended as a recommended product is transmitted to the user terminal 20 (S208).
続いて、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、レコメンドされたコートDであればユーザの属性情報と一致することから、コートDをレコメンドするとのレコメンド情報を受け入れると判定し、レコメンド情報を受け入れることを示すメッセージをIoT装置10に送信する(S209)。 Then, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 determines that the recommended information indicating that the court D is recommended is accepted because the recommended court D matches the attribute information of the user, and the recommendation information is accepted. Is transmitted to the IoT device 10 (S209).
続いて、IoT装置10のUI部103は、ユーザAに対するレコメンド商品として、例えば、コートDの商品名、画像及び価格を、“お客様にはこのトレンチコートをお勧めします”といったメッセージと共に衣料品店Aの店頭に設置されている窓ガラスに表示する(S210)。 Subsequently, the UI unit 103 of the IoT device 10 indicates the recommended product for the user A, for example, the product name, the image, and the price of the coat D, along with a message such as "I recommend this trench coat to customers". It is displayed on the window glass installed in the store of the store A (S210).
以上説明した動作例によれば、ユーザ端末20とIoT装置10とが連携することで、衣料品店Aにおける売れ筋商品が単純にレコメンドされるのではなく、ユーザAの嗜好に基づいてパーソナライズされた商品がレコメンドされることになる。 According to the operation example described above, the user terminal 20 and the IoT device 10 cooperate with each other, so that the hot-selling products in the clothing store A are not simply recommended but are personalized based on the preference of the user A. The product will be recommended.
なお、以上説明した動作例において、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ユーザAの嗜好をまとめて通知するようにしてもよい。すなわち、レコメンド制御部202は、ユーザAが、3万円以下である青色のトレンチコートを希望していることを、1つのメッセージでIoT装置10に通知するようにしてもよい。 In addition, in the operation example described above, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 may collectively notify the preference of the user A. That is, the recommendation control unit 202 may notify the IoT device 10 with one message that the user A desires a blue trench coat whose price is 30,000 yen or less.
[動作例その2]
図6は、動作例その2を説明するための図である。動作例その2は、ユーザAが自宅に帰宅し、自宅に設置されている冷蔵庫(IoT装置10)にて管理されている食材を使ったお勧めのレシピの表示を、冷蔵庫にリクエストしたという状況を想定している。
[Operation example 2]
FIG. 6 is a diagram for explaining the second operation example. The second operation example is a situation in which the user A returns home and requests the refrigerator to display a recommended recipe using ingredients managed by the refrigerator (IoT device 10) installed in the home. Is assumed.
まず、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ユーザAの指示に基づき、ユーザAがレシピを知りたいことを示すメッセージをIoT装置10に送信する(S301)。続いて、IoT装置10のレコメンド制御部102は、ユーザAにレコメンドするレシピを決定する。ここで、IoT装置10が管理している属性情報は「冷蔵庫の中にある食材及び各食材の量」であると仮定する。レコメンド制御部102は、所定のアルゴリズムに基づいて、冷蔵庫の中にある食材で作ることができる複数のレシピを判定し、判定した複数のレシピのうち任意のレシピである“料理A(トマトパスタ)のレシピ”を、お勧めレシピとしてレコメンドすることを示すメッセージをユーザ端末20に送信する(S302)。 First, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 transmits a message indicating that the user A wants to know the recipe to the IoT device 10 based on the instruction of the user A (S301). Subsequently, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 determines a recipe to be recommended to the user A. Here, it is assumed that the attribute information managed by the IoT device 10 is “the foodstuff in the refrigerator and the amount of each foodstuff”. Based on a predetermined algorithm, the recommendation control unit 102 determines a plurality of recipes that can be made from the ingredients in the refrigerator, and selects any of the determined plurality of recipes, “cook A (tomato pasta)”. A message indicating that “Recipe” is recommended as a recommended recipe is transmitted to the user terminal 20 (S302).
続いて、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ユーザAの属性情報を参照することで、ユーザAはトマトが好きではないことを把握し、ユーザAはトマトを使わない料理を希望することを示すメッセージをIoT装置10に送信する(S303)。続いて、IoT装置10のレコメンド制御部102は、冷蔵庫の中にある食材で作ることができる複数のレシピのうち、トマトを使わないレシピである“料理B(カルボナーラ)のレシピ”を、お勧めレシピとしてレコメンドすることを示すメッセージをユーザ端末20に送信する(S304)。 Subsequently, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 refers to the attribute information of the user A to recognize that the user A does not like tomatoes, and the user A desires to cook a dish that does not use tomatoes. The message shown is transmitted to the IoT device 10 (S303). Next, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 recommends a “cooking B (carbonara) recipe” that is a recipe that does not use tomato, among a plurality of recipes that can be made from the ingredients in the refrigerator. A message indicating that the recipe is recommended is transmitted to the user terminal 20 (S304).
続いて、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、ユーザAの属性情報を参照することで、ユーザAは高血圧であることを把握し、カロリーが低い料理を希望することを示すメッセージをIoT装置10に送信する(S305)。続いて、IoT装置10のレコメンド制御部102は、冷蔵庫の中にある食材で作ることができる複数のレシピのうち、トマトを使っておらず、かつ料理B(カルボナーラ)よりカロリーが低いレシピである“料理C(おでん)のレシピ”を、お勧めレシピとしてレコメンドすることを示すメッセージをユーザ端末20に送信する(S306)。なお、レコメンド制御部202及びレコメンド制御部102は、予めレシピごとのカロリーを示す一覧表を保持しておき、カロリーが所定の値以上であるか否かにより、カロリーが高い料理なのか低い料理なのかを判断するようにしてもよい。 Subsequently, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 refers to the attribute information of the user A, grasps that the user A has high blood pressure, and issues a message indicating that he/she wants a dish with low calories, to the IoT device 10. (S305). Subsequently, the recommendation control unit 102 of the IoT device 10 is a recipe that does not use tomato and has a lower calorie than the food B (carbonara) among a plurality of recipes that can be made from the food materials in the refrigerator. A message indicating that “Cook C (oden) recipe” is recommended as a recommended recipe is transmitted to the user terminal 20 (S306). Note that the recommendation control unit 202 and the recommendation control unit 102 hold a list of calories for each recipe in advance, and determine whether the food has a high calorie or a low calorie depending on whether the calorie is equal to or more than a predetermined value. It may be determined whether or not.
続いて、ユーザ端末20のレコメンド制御部202は、料理Cのレシピをお勧めレシピとしてレコメンドするとのレコメンド情報を受け入れると判定し、レコメンド情報を受け入れることを示すメッセージをIoT装置10に送信する(S307)。 Subsequently, the recommendation control unit 202 of the user terminal 20 determines to accept the recommendation information that the recipe of the dish C is recommended as the recommended recipe, and transmits a message indicating that the recommendation information is accepted to the IoT device 10 (S307). ).
続いて、ユーザ端末20のUI部203は、ユーザAに対するお勧めレシピとして、例えば、料理Cの名称、具体的なレシピを、“今日のお勧めレシピです”といったメッセージと共にユーザ端末20の画面に表示する(S308)。 Then, the UI unit 203 of the user terminal 20 displays, as a recommended recipe for the user A, for example, the name of the dish C and a specific recipe on the screen of the user terminal 20 together with a message such as “Today's recommended recipe”. It is displayed (S308).
以上説明した具体例によれば、ユーザ端末20とIoT装置10とが連携することで、冷蔵庫内の食材で作ることができる料理のレシピが単純にレコメンドされるのではなく、ユーザAの嗜好に基づいてパーソナライズされたレシピがレコメンドされることになる。 According to the specific example described above, the cooperation of the user terminal 20 and the IoT device 10 does not simply recommend the recipe of the dish that can be cooked with the ingredients in the refrigerator, but rather favors the preference of the user A. Based on that, personalized recipes will be recommended.
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。 The embodiments described above are for facilitating the understanding of the present invention and are not for limiting the interpretation of the present invention. Each element included in the embodiment and its arrangement, material, condition, shape, size and the like are not limited to the exemplified ones and can be appropriately changed. Further, the configurations shown in different embodiments can be partially replaced or combined.
なお、本実施形態において、「部」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、1つの「部」や装置が有する機能が2つ以上の物理的手段や装置により実現されても、2つ以上の「部」や装置の機能が1つの物理的手段や装置により実現されても良い。 In the present embodiment, the “unit” does not simply mean a physical means, but also includes a case where the function of the “unit” is realized by software. Even if the function of one "section" or device is realized by two or more physical means or devices, the functions of two or more "sections" or devices are realized by one physical means or device. May be.
10…IoT装置、20…ユーザ端末、101…通信部、102…レコメンド制御部、103…UI部、201…通信部、202…レコメンド制御部、203…UI部、1021…属性情報管理部、1022…自然言語処理部、2021…属性情報管理部、2022…自然言語処理部 10... IoT device, 20... User terminal, 101... Communication part, 102... Recommendation control part, 103... UI part, 201... Communication part, 202... Recommendation control part, 203... UI part, 1021... Attribute information management part, 1022 ...Natural language processing unit, 2021...attribute information management unit, 2022...natural language processing unit
Claims (5)
前記第1装置は、
前記第1装置が管理する第1属性情報に基づいてレコメンドを行い、該レコメンドの内容を含むレコメンド情報を前記第2装置に通知する第1レコメンド制御部、を有し、
前記第2装置は、
前記第1装置から通知された前記レコメンド情報と前記特定のユーザに関する第2属性情報とに基づく応答情報を前記第1装置に通知する第2レコメンド制御部、を有し、
前記第2レコメンド制御部は、前記レコメンド情報と前記第2属性情報とに基づき、前記レコメンド情報を前記特定のユーザに対してレコメンドすべきか否かを判定し、レコメンドすべきではないと判定した場合、前記特定のユーザに対してレコメンドすべき属性を前記応答情報として通知し、
前記第1レコメンド制御部は、前記応答情報に基づいて前記レコメンド情報とは異なるレコメンドの内容を含む他のレコメンド情報を前記第2装置に通知する、
レコメンドシステム。 A recommendation system including a first device used by an unspecified user and a second device used by a specific user,
The first device is
A first recommendation control unit configured to perform recommendation based on first attribute information managed by the first device, and notify the second device of recommendation information including the content of the recommendation,
The second device is
A second recommendation control unit configured to notify the first device of response information based on the recommendation information notified from the first device and second attribute information about the specific user,
When the second recommendation control unit determines whether or not to recommend the recommendation information to the specific user based on the recommendation information and the second attribute information, and determines that the recommendation information should not be recommended. Notifying the specific user of an attribute to be recommended as the response information,
The first recommendation control unit notifies the second device of other recommendation information including recommendation content different from the recommendation information based on the response information,
Recommendation system.
前記第1レコメンド制御部は、所定のアルゴリズムに基づき決定された、前記複数の商品のうちいずれか1つの商品の属性を示す前記レコメンド情報を通知し、
前記第2レコメンド制御部は、前記レコメンド情報で示される商品の属性と前記第2属性情報とに基づき、前記レコメンド情報で示される商品を前記特定のユーザに対してレコメンドすべきか否かを判定し、レコメンドすべきではないと判定した場合、前記特定のユーザに対してレコメンドすべき商品の属性を前記応答情報として通知する、
請求項1に記載のレコメンドシステム。 The first attribute information is information indicating an attribute for each of a plurality of products handled by the first device,
The first recommendation control unit notifies the recommendation information indicating the attribute of any one of the plurality of products, which is determined based on a predetermined algorithm.
The second recommendation control unit determines whether or not to recommend the product indicated by the recommendation information to the specific user, based on the attribute of the product indicated by the recommendation information and the second attribute information. When it is determined that it should not be recommended, the attribute of the product to be recommended is notified to the specific user as the response information,
The recommendation system according to claim 1.
請求項1又は2に記載のレコメンドシステム。 The second device is a communication unit that communicates with the first device, and based on the second attribute information, a communication unit that selects the first device that establishes communication from a plurality of the first devices, Has,
The recommendation system according to claim 1.
前記第2レコメンド制御部は、前記応答情報を、自然言語を用いて前記第1装置に通知する、
請求項1から3のいずれか一項に記載のレコメンドシステム。 The first recommendation control unit notifies the recommendation information to the second device using natural language,
The second recommendation control unit notifies the response information to the first device using natural language,
The recommendation system according to any one of claims 1 to 3.
前記第1装置が、前記第1装置が管理する第1属性情報に基づいてレコメンドを行い、該レコメンドの内容を含むレコメンド情報を前記第2装置に通知するステップと、
前記第2装置が、前記第1装置から通知された前記レコメンド情報と前記特定のユーザに関する第2属性情報とに基づく応答情報を前記第1装置に通知するステップであって、前記レコメンド情報と前記第2属性情報とに基づき、前記レコメンド情報を前記特定のユーザに対してレコメンドすべきか否かを判定し、レコメンドすべきではないと判定した場合、前記特定のユーザに対してレコメンドすべき属性を前記応答情報として通知するステップと、
前記第1装置が、前記応答情報に基づいて前記レコメンド情報とは異なるレコメンドの内容を含む他のレコメンド情報を前記第2装置に通知するステップと、
を有するレコメンド方法。 A recommendation method executed by a recommendation system including a first device used by an unspecified user and a second device used by a specific user, comprising:
A step in which the first device makes a recommendation based on first attribute information managed by the first device, and notifies the second device of recommendation information including the content of the recommendation;
The step of the second device notifying the first device of response information based on the recommendation information notified from the first device and second attribute information related to the specific user , wherein the recommendation information and the recommendation information Based on the second attribute information, it is determined whether or not the recommendation information should be recommended to the specific user, and when it is determined that the recommendation information should not be recommended, the attribute to be recommended to the specific user is determined. Notifying as the response information ,
A step in which the first device notifies the second device of other recommendation information including content of a recommendation different from the recommendation information based on the response information;
Recommending method having.
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