JP7174782B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents
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Description
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、オンラインコンテンツのユーザビリティテストを行う場合を例に挙げて説明する。
本実施形態では、情報提供装置100は、オンラインコンテンツ(Webサイトやアプリ等)のユーザビリティテスト(Userability Test)の定量評価を自動的に行う。ここでは、ペルソナを利用する。ペルソナとは、自社のサービスや商品に興味を持っている(もしくは興味を持つと考えられる)架空のユーザ像(利用者像)である。そして、ペルソナを設定すると、架空のユーザ像を、年齢、性別、職業、年収、居住地域、家族構成といった粒度で具体化していく。
次に、図3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3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3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。
次に、図4を用いて、端末装置10の構成について説明する。図4は、端末装置10の構成例を示す図である。図4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。
通信部11は、ネットワークN(図3参照)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。
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。
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。また、入力部13は、例えば、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。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。なお、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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4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。
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、表示制御部34とを備える。
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。
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。
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。
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。
次に、図5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5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5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。
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3参照)と有線又は無線で接続される。
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、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図5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、ペルソナ情報データベース123と、評価情報データベース124とを有する。
利用者情報データベース121は、利用者Uに関する各種情報を記憶する。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6は、利用者情報データベース121の一例を示す図である。図6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。
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7は、履歴情報データベース122の一例を示す図である。図7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。
ペルソナ情報データベース123は、想定される利用者Uを示すペルソナに関する各種情報を記憶する。図8は、ペルソナ情報データベース123の一例を示す図である。図8に示した例では、ペルソナ情報データベース123は、「設定ペルソナID」、「コンテンツ」、「属性データ」、「行動データ」、「利用状況」といった項目を有する。
評価情報データベース124は、想定される利用者Uを示すペルソナに関する各種情報を記憶する。図9は、評価情報データベース124の一例を示す図である。図9に示した例では、評価情報データベース124は、「実利用ペルソナID」、「コンテンツ」、「属性データ」、「行動データ」、「該当ペルソナ」、「利用状況」、「乖離度」、「評価」といった項目を有する。
図5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5に示す例では、制御部130は、取得部131と、作成部132と、推定部133と、評価部134と、提供部135とを有する。
取得部131は、通信部110を介して、オンラインコンテンツ(Webサイトやアプリ等)へのアクセスに基づく実利用データを取得する。例えば、取得部131は、Webサイト等が操作された際に入手可能なデータ(利用者情報やWebサイト等の操作ログ等)を取得する。
作成部132は、実利用データに基づいてペルソナを作成する。なお、作成部132は、事前に正解ペルソナを作成しておく。このとき、作成部132は、利用者Uの端末装置10からの指示やデータ送信に応じて正解ペルソナを作成してもよい。なお、作成部132は、ペルソナを作成するためのUI(User Interface)であってもよい。
推定部133は、ペルソナのオンラインコンテンツの利用状況を推定する。例えば、推定部133は、事前に正解ペルソナのオンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、正解ペルソナとペルソナとを比較して、ペルソナの利用状況を推定する。このとき、推定部133は、事前に複数の正解ペルソナのそれぞれのオンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、複数の正解ペルソナのそれぞれと、ペルソナとを比較して、ペルソナの利用状況を推定してもよい。
評価部134は、利用状況を推定した際に、オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う。例えば、評価部134は、利用状況を推定した際の評価指標及び特徴度からオンラインコンテンツの改善点をスコア化する。
提供部135は、通信部110を介して、利用者Uの端末装置10に対して、オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価の結果に関する情報を提供する。このとき、提供部135は、利用者Uからの情報提供の要求に応じて、オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価の結果に関する情報を提供してもよい。
次に、図10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10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。
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。
上述してきたように、本願に係る情報提供装置100は、オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得部131と、実利用データに基づいてペルソナを作成する作成部132と、ペルソナのオンラインコンテンツの利用状況を推定する推定部133と、利用状況を推定した際に、オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価部134と、を備える。
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11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11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。
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。
10 端末装置
30 制御部
31 送信部
32 受信部
33 処理部
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 ペルソナ情報データベース
124 評価情報データベース
130 制御部
131 取得部
132 作成部
133 推定部
134 評価部
135 提供部
Claims (17)
- オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得部と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成部と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定部と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記利用状況を推定した際の評価指標及び特徴度から前記オンラインコンテンツの改善点をスコア化する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記作成部は、事前に正解ペルソナを作成しておき、
前記推定部は、事前に前記正解ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、前記正解ペルソナと前記ペルソナとを比較して、前記ペルソナの前記利用状況を推定し、
前記評価部は、前記正解ペルソナと前記ペルソナとが乖離している場合、前記ペルソナが前記正解ペルソナに近づくように前記オンラインコンテンツの改善点をスコア化する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記作成部は、事前に正解ペルソナを作成しておき、
前記推定部は、事前に前記正解ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、前記正解ペルソナと前記ペルソナとを比較して、前記ペルソナの前記利用状況を推定し、
前記推定部は、前記正解ペルソナと前記ペルソナとが乖離している場合、前記正解ペルソナが前記ペルソナに近づくように前記正解ペルソナを修正する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得部と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成部と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定部と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価部と、
を備え、
前記作成部は、事前に正解ペルソナを作成しておき、
前記推定部は、事前に前記正解ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、前記正解ペルソナと前記ペルソナとを比較して、前記ペルソナの前記利用状況を推定し、
前記評価部は、前記正解ペルソナと前記ペルソナとが乖離している場合、前記ペルソナが前記正解ペルソナに近づくように前記オンラインコンテンツの改善点をスコア化する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記作成部は、事前に複数の前記正解ペルソナを作成し、
前記推定部は、事前に複数の前記正解ペルソナのそれぞれの前記オンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、複数の前記正解ペルソナのそれぞれと、前記ペルソナとを比較して、前記ペルソナの前記利用状況を推定する
ことを特徴とする請求項2~4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得部と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成部と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定部と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価部と、
を備え、
前記作成部は、事前に複数の正解ペルソナを作成し、
前記推定部は、事前に複数の前記正解ペルソナのそれぞれの前記オンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、複数の前記正解ペルソナのそれぞれと、前記ペルソナとを比較して、前記ペルソナの前記利用状況を推定する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記評価部は、複数の前記正解ペルソナのABテストを行い、前記正解ペルソナを評価してスコア化する
ことを特徴とする請求項5又は6に記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、前記ペルソナを作成した際に用いた前記実利用データから学習器を作成し、機械学習をして前記利用状況を推定し、
前記評価部は、前記利用状況が分類された際の学習器の精度から利用者が想定通りに前記オンラインコンテンツを操作しているかを評価する
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。 - オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得部と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成部と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定部と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価部と、
を備え、
前記推定部は、前記ペルソナを作成した際に用いた前記実利用データから学習器を作成し、機械学習をして前記利用状況を推定し、
前記評価部は、前記利用状況が分類された際の学習器の精度から利用者が想定通りに前記オンラインコンテンツを操作しているかを評価する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得工程と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成工程と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定工程と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価工程と、
を含み、
前記評価工程では、前記利用状況を推定した際の評価指標及び特徴度から前記オンラインコンテンツの改善点をスコア化する
ことを特徴とする情報処理方法。 - オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得手順と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成手順と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定手順と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記評価手順では、前記利用状況を推定した際の評価指標及び特徴度から前記オンラインコンテンツの改善点をスコア化する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得工程と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成工程と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定工程と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価工程と、
を含み、
前記作成工程では、事前に正解ペルソナを作成しておき、
前記推定工程では、事前に前記正解ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、前記正解ペルソナと前記ペルソナとを比較して、前記ペルソナの前記利用状況を推定し、
前記評価工程では、前記正解ペルソナと前記ペルソナとが乖離している場合、前記ペルソナが前記正解ペルソナに近づくように前記オンラインコンテンツの改善点をスコア化する
ことを特徴とする情報処理方法。 - オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得手順と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成手順と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定手順と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記作成手順では、事前に正解ペルソナを作成しておき、
前記推定手順では、事前に前記正解ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、前記正解ペルソナと前記ペルソナとを比較して、前記ペルソナの前記利用状況を推定し、
前記評価手順では、前記正解ペルソナと前記ペルソナとが乖離している場合、前記ペルソナが前記正解ペルソナに近づくように前記オンラインコンテンツの改善点をスコア化する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得工程と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成工程と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定工程と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価工程と、
を含み、
前記作成工程では、事前に複数の正解ペルソナを作成し、
前記推定工程では、事前に複数の前記正解ペルソナのそれぞれの前記オンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、複数の前記正解ペルソナのそれぞれと、前記ペルソナとを比較して、前記ペルソナの前記利用状況を推定する
ことを特徴とする情報処理方法。 - オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得手順と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成手順と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定手順と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記作成手順では、事前に複数の正解ペルソナを作成し、
前記推定手順では、事前に複数の前記正解ペルソナのそれぞれの前記オンラインコンテンツの利用状況を分類しておき、複数の前記正解ペルソナのそれぞれと、前記ペルソナとを比較して、前記ペルソナの前記利用状況を推定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得工程と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成工程と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定工程と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価工程と、
を含み、
前記推定工程では、前記ペルソナを作成した際に用いた前記実利用データから学習器を作成し、機械学習をして前記利用状況を推定し、
前記評価工程では、前記利用状況が分類された際の学習器の精度から利用者が想定通りに前記オンラインコンテンツを操作しているかを評価する
ことを特徴とする情報処理方法。 - オンラインコンテンツへのアクセスに基づく実利用データを取得する取得手順と、
前記実利用データに基づいてペルソナを作成する作成手順と、
前記ペルソナの前記オンラインコンテンツの利用状況を推定する推定手順と、
前記利用状況を推定した際に、前記オンラインコンテンツのユーザビリティテストの定量評価を行う評価手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記推定手順では、前記ペルソナを作成した際に用いた前記実利用データから学習器を作成し、機械学習をして前記利用状況を推定し、
前記評価手順では、前記利用状況が分類された際の学習器の精度から利用者が想定通りに前記オンラインコンテンツを操作しているかを評価する
ことを特徴とする情報処理プログラム。
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JP2021006507A JP7174782B2 (ja) | 2021-01-19 | 2021-01-19 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
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榎本 元,プロが教える実践テクニック Yahoo!アクセス解析 マスターガイド,第1版,株式会社ソーテック社,2014年08月31日,p.90-135,158-185,195-222 |
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