JP7260263B2

JP7260263B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

Info

Publication number: JP7260263B2
Application number: JP2018151287A
Authority: JP
Inventors: 安昭兵藤; 一浩二宮; 浩司塚本; 玲田島
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2018-08-10
Filing date: 2018-08-10
Publication date: 2023-04-18
Anticipated expiration: 2038-08-10
Also published as: JP2020027397A

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。

従来、広告出力等のユーザへの広告提供に関する種々の技術が提供されている。例えば、広告を簡易に作製し配信することができるナビゲーション技術が提供されている。このような、ナビゲーションシステムは、入力された簡単な様式情報から、音声広告を作成し、所定の位置にあるナビゲーション装置にてその音声広告を再生する。

特開２００９-４７７９３号公報特開２００３-９９６７１号公報特開２００８-２１３０３号公報特許第５０８６４２１号公報

しかしながら、上記の従来技術では、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができるとは限らない。例えば、ナビゲーション装置にてその音声広告を再生するだけでは、ユーザの状況が考慮されておらず、ユーザにとって適切な広告の出力タイミングでない場合がある。このように、広告出力タイミングが適切に決定されていない場合があるといった課題がある。また、このような広告出力においては、その出力された広告の効果を適切に補足することが難しいといった課題がある。また、このような広告出力に限らず、広告の効果を適切に補足することが難しい場合があるという課題がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にする情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、ユーザに関する位置情報と、前記ユーザの状況を示すコンテキスト情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記位置情報と前記コンテキスト情報とに基づいて、前記ユーザと所定の関係を有する音声出力手段による前記ユーザに対する広告の出力タイミングを決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図５は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。図６は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。図７は、実施形態に係る判定情報記憶部の一例を示す図である。図８は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。図１０は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。図１１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１２は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、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」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、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、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザに関する位置やユーザのコンテキスト（以下「状況」ともいう）や店舗の位置に応じて、広告を出力するタイミングを決定する場合を示す。また、図１の例では、ユーザが利用するユーザ端末１０から、情報処理装置１００が決定した出力タイミングに基づいて、広告が音声出力される場合を示す。なお、店舗は、商品販売やサービス提供等が行われれば、ビル等の不動産における店舗の形態であってもよいし、自動車等の所定の移動体と一体となった移動型店舗の形態等であってもよい。すなわち、ここでいう店舗は、位置（所在地）が固定された形態の店舗であってもよいし、位置（所在地）が変動する形態の店舗であってもよい。

ここでいう、コンテキストは、例えば、ユーザ端末１０を利用するユーザの状況を示す情報である。例えば、コンテキストは、ユーザ端末１０の周囲に位置するユーザの状況やユーザ端末１０の周囲の環境（背景）に基づいて推定されるユーザ端末１０の周囲の状況を意味する。なお、図１の例では、ユーザ端末１０の周囲のユーザが発話中か、または発話停止中かの２つのユーザの状況をコンテキストの一例として説明するが、コンテキストは、発話に関するものに限らず、種々のコンテキストであってもよいが、この点については後述する。

また、図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザに対して出力した広告の効果を、ユーザの広告接触後の行動に基づいて判定する場合を一例として示す。具体的には、情報処理装置１００は、ユーザが広告に接触した後において、広告に関連する所定の行動を行ったか否かを判定し、所定の行動を行っている場合、広告の効果があったと判定する。なお、広告は、音声として出力される広告に限らず、画像や映像（動画）等を含む種々の種別の広告であってもよいが、この点については後述する。

〔情報処理システムの構成〕
図１の説明に先立って、図２を用いて情報処理システム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の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システム１は、ユーザ端末１０と、店舗端末２０と、情報処理装置１００とが含まれる。ユーザ端末１０と、店舗端末２０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した情報処理システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台の店舗端末２０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、ユーザによって利用される端末装置（情報処理装置）である。ユーザ端末１０は、広告が出力可能であり、ユーザとともに移動可能であればどのような端末装置であってもよい。広告が音声広告である場合、ユーザ端末１０は、音声出力手段であるスピーカ（音声出力部）を有する携帯端末（端末装置）であってもよい。ユーザ端末１０は、例えば、スマートスピーカや、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。例えば、出力する広告が音声のみである場合、ユーザ端末１０は、ヘッドフォン（ヘッドホン）やイヤフォン（イヤホン）等であってもよい。

図１は、ユーザ端末１０がスマートスピーカである場合を示す。例えば、ユーザ端末１０であるユーザ端末ＴＭ１－１は、図１に示すユーザＵ１が利用するユーザ端末１０に対応する。このように、「ユーザＵ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ＊」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ１」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザである。

また、端末ＩＤ「ＴＭ１－１」により識別されるユーザ端末１０は、ユーザＵ１により利用されるユーザ端末１０であり、上記のようにユーザ端末ＴＭ１－１と記載する場合がある。また、例えば、端末ＩＤ「ＴＭ１－５」により識別されるユーザ端末１０は、ユーザＵ５により利用されるユーザ端末１０であり、ユーザ端末ＴＭ１－５と記載する場合がある。このように、各ユーザ端末１０を区別して説明する場合、「ユーザ端末」の末尾に端末ＩＤ（ＴＭ１－１等）を付加した記載とする。各ユーザ端末１０について、特に区別なく説明する場合には、単に「ユーザ端末１０」と記載する。

また、以下では、ユーザが利用するユーザ端末１０とそのユーザとは互いに読み替えられてもよい。例えば、「ユーザＵ１」と記載した場合、ユーザＵ１が利用するユーザ端末１０である「ユーザ端末ＴＭ１－１」と読み替えられてもよい。「ユーザ端末ＴＭ１－１」と記載した場合、ユーザ端末ＴＭ１－１を利用するユーザである「ユーザＵ１」と読み替えられてもよい。

また、ユーザ端末１０は、種々のセンサにより検知された情報（以下、「センサ情報」ともいう）を収集する。ユーザ端末１０は、種々のセンサを含むセンサ部を備える。また、ユーザ端末１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ等の位置センサの機能を有し、ユーザの位置を検知し、取得可能であるものとする。また、ユーザ端末１０は、通信を行っている基地局の位置情報や、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）の電波を用いてユーザの位置情報を推定し、取得してもよい。なお、以下では位置情報を単に「位置」と記載する場合がある。

また、ユーザ端末１０は、マイク等の音を検知する音センサを有する。例えば、ユーザ端末１０は、音センサにより、ユーザ端末１０の周囲におけるユーザの発話を検知する。例えば、ユーザ端末１０は、周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行うデバイス（音声アシスト端末）であってもよい。例えば、ユーザ端末１０は、ユーザの発話に対して、処理を行う端末装置である。例えば、ユーザ端末１０は、ユーザの発話に限らず、ユーザ端末１０の周囲の環境音等を収集する。なお、ユーザ端末１０は、上記に限らず、種々のセンサを有してもよい。例えば、ユーザ端末１０は、加速度センサ、ジャイロセンサ、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、圧力センサ、近接センサ、ニオイや汗や心拍や脈拍や脳波等の生体情報を取得するためのセンサ等の種々のセンサを有してもよい。そして、ユーザ端末１０は、各種センサにより検知された種々のセンサ情報を情報処理装置１００に送信してもよい。

また、ユーザ端末１０は、音声認識の機能を有してもよい。また、ユーザ端末１０は、音声認識サービスを提供する音声認識サーバから情報を取得可能であってもよい。この場合、情報処理システム１は、音声認識サーバが含まれてもよい。なお、図１の例では、ユーザ端末１０や音声認識サーバが、種々の従来技術を適宜用いてユーザの発話を認識したり、発話したユーザを推定したりするものとして、適宜説明を省略する。

また、ユーザ端末１０は、画像センサ等を有してもよい。例えば、ユーザ端末１０は、赤外線センサや人感センサや温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザ端末１０の周囲の環境に関するセンサ情報を検知し、取得可能であってもよい。また、ユーザ端末１０は、情報処理装置１００に種々の情報等を送信する。例えば、ユーザ端末１０は、ユーザに関する位置情報等の種々のセンサ情報を情報処理装置１００へ送信する。

店舗端末２０は、各店舗の管理者よって利用される情報処理装置である。例えば、Ａハンバーガ店である店舗ＳＰ１の管理者は、店舗端末２０を用いて、情報処理装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、店舗ＳＰ１の管理者は、店舗端末２０を用いて、情報処理装置１００に広告の入稿や情報要求の要否を示す情報の送信を行ったりする。また、店舗端末２０は、情報処理装置１００から情報提供を受ける。例えば、店舗端末２０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。

情報処理装置１００は、ユーザに関する位置情報と、ユーザの状況を示すコンテキスト情報とに基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段（スピーカ等）によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定する情報処理装置である。すなわち、情報処理装置１００は、ユーザに対する広告の出力タイミングを決定する決定装置である。また、情報処理装置１００は、ユーザのユーザ端末１０に提供（配信）する広告を決定し、決定した出力タイミングでその広告が出力されるようにユーザ端末１０に広告を提供（配信）する。

また、情報処理装置１００は、ユーザの広告への接触後における行動情報に基づいて、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する情報処理装置である。すなわち、情報処理装置１００は、広告の効果の有無を判定する判定装置である。

また、情報処理システム１には、図示を省略するが情報処理装置１００等に種々の情報を提供する情報提供装置が含まれてもよい。例えば、情報提供装置は、いわゆる広く開かれた利用が許可されているデータであるオープンデータを情報処理装置１００へ提供する報処理装置である。例えば、情報提供装置は、各自治体が管理し、自治体が保有するデータをオープンデータとして外部に提供する情報処理装置であってもよい。また、例えば、情報提供装置は、気象庁が管理するサーバ等の種々の情報処理装置であってもよい。情報提供装置は、利用が許可されているデータ（情報）であれば、上記に限らず、道路情報等の交通に関するオープンデータや天気や気温等の気象に関するオープンデータや地理空間情報、防災・減災情報、調達情報、統計情報等の種々のオープンデータを提供してもよい。情報処理装置１００は、情報提供装置から種々の情報を取得してもよい。

ここから、図１を用いて、情報処理の流れについて説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。具体的には、図１は、広告の出力タイミングを決定する決定処理、及び広告の効果を判定する判定処理を含む情報処理の一例を示す図である。図１では、最初に広告の決定及びその広告の出力タイミングの決定の処理について説明し、その後、広告効果の判定の処理について説明する。

図１の例では、マップ情報ＭＰ１に示す自動車である移動体Ｃ１にユーザＵ１及びユーザＵ２が乗車し、移動している場合を示す。また、図１では、移動体Ｃ１には、ユーザＵ１が利用するユーザ端末ＴＭ１－１が配置されている場合を示す。ユーザ端末ＴＭ１－１は、車載用スマートスピーカであってもよい。ユーザ端末ＴＭ１－１は、種々のセンサにより、センサ情報を検知し、情報処理装置１００へ送信する。例えば、ユーザ端末ＴＭ１－１は、音センサにより移動体Ｃ１内におけるユーザＵ１やユーザＵ２の発話を検知し、情報処理装置１００へ送信する。また、ユーザ端末ＴＭ１－１は、位置センサにより検知した位置情報を情報処理装置１００へ送信する。なお、図１の例では位置情報を、位置情報ＬＣ１－１等の抽象的な符号で図示するが、位置情報は、具体的な緯度や経度を示す情報（緯度経度情報）等であってもよい。また、以下、「位置情報ＬＣ＊（＊は任意の数値等の文字列）」を「位置ＬＣ＊」と記載する場合がある。例えば、「位置ＬＣ１－１」と記載した場合、その位置は位置情報ＬＣ１－１に対応する位置であることを示す。

図１の例では、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２５に示すように、ユーザ端末ＴＭ１－１が検知したユーザの発話情報（行動情報）をユーザ端末ＴＭ１－１から取得する。図１中の行動情報記憶部１２５に示す「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。図１中の行動情報記憶部１２５に示す「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。図１中の行動情報記憶部１２５に示す「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。図１中の行動情報記憶部１２５に示す「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。図１中の行動情報記憶部１２５に示す「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。

図１の例では、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２５に示すように、ユーザＵ１が日時ｄｔ１－１に内容「ＸＸＸＸＸＸ」といった発話を行ったことを示す情報をユーザ端末ＴＭ１－１から取得する。内容「ＸＸＸＸＸＸ」は、「昼ごはん何食べる？」や「前に行ったＸ店に行こうか」といった具体的な内容であるものとする。また、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２５に示すように、ユーザＵ２が日時ｄｔ１－１に内容「ＹＹＹＹＹＹ」といった発話を行ったことを示す情報をユーザ端末ＴＭ１－１から取得する。内容「ＹＹＹＹＹＹ」は、「何でもいい」や「違うものがいい」といった具体的な内容であるものとする。情報処理装置１００は、種々の従来技術を適宜用いて発話を行ったユーザを判定（推定）してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの発話と、ユーザ情報記憶部１２１（図４参照）等に記憶された音声とを用いて、発話を行ったユーザを判定（推定）してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの発話の音声情報と、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された各ユーザの音声情報とを比較することより、発話を行ったユーザを判定（推定）してもよい。また、情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－１から発話を行ったユーザを識別する情報を発話情報とともに取得してもよい。なお、図１の例では、説明を簡単にするために、ユーザＵ１及びユーザＵ２が発話を行った日時を共に日時ｄｔ１－１として示すが、ユーザＵ１の発話の後にユーザＵ２の発話が行われたものとする。

例えば、ユーザ端末ＴＭ１－１は、音声認識に関する種々の技術を適宜用いて、検知した発話等の音声情報を文字情報に変換し、情報処理装置１００へ送信してもよい。また、ユーザ端末ＴＭ１－１は、検知した音声情報（ユーザの発話等）を音声認識サーバへ送信し、音声認識サーバから音声情報（ユーザの発話等）の文字情報を取得し、情報処理装置１００へ送信してもよい。また、情報処理装置１００が、音声認識サーバから音声情報（ユーザの発話等）の文字情報を取得してもよいし、情報処理装置１００が、音声認識サーバであってもよい。また、情報処理装置１００は、発話等の音声情報を変換した文字情報を、形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、発話の内容やユーザの状況を推定（特定）してもよい。

なお、図１に示すように、日時ｄｔ１－１におけるユーザ端末ＴＭ１－１の位置ＬＣ１－１は、後述する範囲ＡＲ１外である。すなわち、図１の例では、日時ｄｔ１－１における移動体Ｃ１の位置ＬＣ１－１は、範囲ＡＲ１外である。図１の例では、日時ｄｔ１－１における移動体Ｃ１のユーザＵ１の位置ＬＣ１－１は、範囲ＡＲ１外である。

そして、図１の例では、移動体Ｃ１の位置が位置ＬＣ１－１から位置ＬＣ１－２に移動する。例えば、ユーザＵ１の運転等により、移動体Ｃ１は、位置ＬＣ１－２に移動する。その後、ユーザ端末ＴＭ１－１は、位置センサにより検知した位置ＬＣ１－２を示すセンサ情報を情報処理装置１００へ送信する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－１から位置情報を取得する（ステップＳ１１）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１－１より後の日時（例えば日時ｄｔ１－２等）において、ユーザ端末ＴＭ１－１から位置ＬＣ１－２を示す位置情報（センサ情報）を取得する。このように、情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－１を利用するユーザＵ１に関する位置が、日時ｄｔ１－１より後の日時（例えば日時ｄｔ１－２等）においては、範囲ＡＲ１内の位置ＬＣ１－２であることを示す情報を取得する。

なお、ユーザ端末ＴＭ１－１は、位置等を検知する毎にリアルタイムに、情報処理装置１００に位置情報等の種々の情報を送信してもよいし、所定の間隔（例えば５分間隔など）で、情報処理装置１００に位置情報等の種々の情報を送信してもよい。また、ユーザ端末ＴＭ１－１は、ユーザの行動情報とともに位置情報を送信してもよい。

そして、情報処理装置１００は、広告を決定する（ステップＳ１２）。情報処理装置１００は、ユーザの位置や広告の配信条件（広告配信条件）に基づいて、広告を決定する。図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２や、広告情報記憶部１２３に示す各広告配信条件に基づいて、ユーザＵ１が利用するユーザ端末ＴＭ１－１に配信し、出力させる広告を決定する。

図１中の広告情報記憶部１２３に示す「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。図１中の広告情報記憶部１２３に示す「広告」は、具体的な広告を示す。「広告主ＩＤ」は、広告主を識別するための識別情報を示す。図１中の広告情報記憶部１２３に示す「配信履歴」は、広告ＩＤにより識別される広告の配信履歴（出力履歴）を示す。

図１中の広告情報記憶部１２３に示す「広告配信条件」は、広告ＩＤにより識別される広告の配信条件（出力条件）を示す。「広告配信条件」には、「範囲」、「時間帯」、「回数」、「出力タイミング」といった項目が含まれる。なお、「広告配信条件」には、上記に限らず、例えば「ユーザ属性」等の広告の配信条件に関する種々の項目が含まれてもよい。「範囲」は、広告ＩＤにより識別される広告を配信（出力）する対象となる範囲を示す。「時間帯」は、広告ＩＤにより識別される広告を配信（出力）する対象となる時間帯を示す。「回数」は、広告ＩＤにより識別される広告を配信（出力）する回数を示す。「出力タイミング」は、広告ＩＤにより識別される広告を出力するタイミングを示す。

図１に示す例では、広告ＩＤ「ＡＤ１」により識別される広告（以下「広告ＡＤ１」と記載する場合がある）は、その広告コンテンツが「ＣＴ１」であることを示す。広告ＡＤ１の広告主は、店舗ＳＰ１であることを示す。広告ＡＤ１は、店舗ＳＰ１であるＡハンバーガ店に関する広告であるものとする。また、広告ＡＤ１の配信履歴は、配信履歴ＤＨ１であることを示す。広告ＡＤ１の範囲に関する条件は、範囲ＡＲ１であることを示す。範囲ＡＲ１は、広告ＡＤ１に対応する店舗ＳＰ１を中心とする半径１ｋｍ以内の範囲であるものとする。なお、範囲ＡＲ１は、ジオフェンス等の種々の従来技術により実現されてもよい。

また、広告ＡＤ１の時間帯に関する条件は、時間帯ＴＭ１であることを示す。時間帯ＴＭ１は、１０～１４時であるものとする。なお、各広告の時間帯に関する条件は、広告の対象や広告主のカテゴリ（業種）に応じて決定されてもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告主のカテゴリがファストフードである場合、昼食の時間に対応する時間帯（例えば１０～１５時等）を時間帯に関する条件に決定してもよい。すなわち、情報処理装置１００は、広告主の業種と時間の関係性を考慮して広告やその広告の出力タイミングを決定してもよい。情報処理装置１００は、広告主の業種が飲食であれば、食事の時間帯（７－９時、１１－１３時、１９－２１時等）のみを対象として、広告の出力タイミングを決定してもよい。

また、広告ＡＤ１の回数に関する条件は、回数ＮＭ１であることを示す。回数ＮＭ１は、Ｘ回／日、すなわち１日の広告配信回数の上限がＸ回（例えば１０００回等）であるものとする。なお、各広告の回数に関する条件は、広告の予算等に応じて決定されてもよい。

また、広告ＡＤ１の出力タイミングは、発話停止中であることを示す。すなわち、広告ＡＤ１は、ユーザの発話が停止し、ユーザの会話が無くなったタイミングで出力されることを条件とする広告であることを示す。

例えば、情報処理装置１００は、広告配信条件に基づいて広告を決定する。図１の例では、情報処理装置１００は、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす広告を、ユーザ端末ＴＭ１－１に出力させる広告に決定する。

例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置に基づいて、範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２が範囲ＡＲ１の領域内に位置する場合、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２と店舗ＳＰ１の位置ＬＣ２－１とに基づいて、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２と店舗ＳＰ１の位置ＬＣ２－１とを比較することにより、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２と店舗ＳＰ１の位置ＬＣ２－１との間の距離を算出することにより、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。この場合、情報処理装置１００は、算出したユーザＵ１と店舗ＳＰ１との間の距離が範囲ＡＲ１の半径以下である場合、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。例えば、情報処理装置１００は、算出したユーザＵ１と店舗ＳＰ１との間の距離が１ｋｍ以内である場合、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２が範囲ＡＲ１内であるため、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。

また、情報処理装置１００は、広告の決定時における時間に基づいて、時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、情報処理装置１００は、広告の決定時における時間と、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる時間帯ＴＭ１とに基づいて、広告ＡＤ１の時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置１００は、広告の決定時における時間と、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる時間帯ＴＭ１とを比較することにより、広告ＡＤ１の時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置１００は、広告の決定時における時間が、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる時間帯ＴＭ１に含まれる場合、広告ＡＤ１の時間帯に関する広告配信条件を満たすと判定する。図１の例画は、情報処理装置１００は、広告の決定時における時間が１１時であり、時間帯ＴＭ１に含まれるものとする。そのため、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１の時間帯に関する広告配信条件を満たすと判定する。

また、情報処理装置１００は、広告の配信履歴に基づいて、回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１の配信履歴ＤＨ１に基づく配信（出力）の回数（以下「出力回数ＯＮ１」とする）と、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる回数ＮＭ１とに基づいて、広告ＡＤ１の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、情報処理装置１００は、広告の決定時の日にちにおける出力回数ＯＮ１と、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる回数ＮＭ１とに基づいて、広告ＡＤ１の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置１００は、出力回数ＯＮ１と、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる回数ＮＭ１とを比較することにより、広告ＡＤ１の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置１００は、出力回数ＯＮ１が、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる回数ＮＭ１未満である場合、広告ＡＤ１の回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。図１の例画は、情報処理装置１００は、出力回数ＯＮ１が回数ＮＭ１未満であり、広告ＡＤ１の配信条件に含まれるものとする。そのため、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１の回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。

上記のように、図１の例では、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１が範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。そのため、情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－１に出力させる広告を広告ＡＤ１に決定する。

そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の状況を判定する（ステップＳ１３）。情報処理装置１００は、所定のセンサにより検知されたセンサ情報等に基づいて、ユーザＵ１の状況（コンテキスト）を判定する。情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－１により検知された発話情報等のセンサ情報に基づいて、ユーザＵ１の状況を判定する。図１の例では、ユーザ端末ＴＭ１－１から日時ｄｔ１－１におけるユーザＵ１、Ｕ２の発話情報の取得後において、ユーザＵ１、Ｕ２の発話情報を取得していないため、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の状況を発話無と判定する。すなわち、情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－１が配置された移動体Ｃ１内における状況が発話停止中であると判定する。また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の状況が発話無であることを示すコンテキスト情報ＣＮ１を生成する。

そして、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１の出力タイミングを決定する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の状況と、広告ＡＤ１の出力タイミングとに基づいて、広告ＡＤ１の出力タイミングを決定する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の状況と、広告ＡＤ１の出力タイミングとの比較に基づいて、広告ＡＤ１の出力タイミングを決定する。

図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の状況が発話無であることを示すコンテキスト情報ＣＮ１と、広告ＡＤ１の出力タイミングの条件「発話停止中」との比較に基づいて、広告ＡＤ１の出力タイミングを決定する。情報処理装置１００は、ユーザＵ１の発話無である状況が、広告ＡＤ１の出力タイミングの条件「発話停止中」を満たすため、広告ＡＤ１の出力タイミングであると決定する。そして、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１をユーザ端末ＴＭ１－１に配信する（ステップＳ１５）。

情報処理装置１００から広告ＡＤ１を受信したユーザ端末ＴＭ１－１は、広告ＡＤ１を出力する（ステップＳ１６）。例えば、ユーザ端末ＴＭ１－１は、音声広告である広告ＡＤ１を音声出力する。図１の例では、ユーザ端末ＴＭ１－１は、Ａハンバーガ店である店舗ＳＰ１に関する広告ＡＤ１を音声出力する。例えば、ユーザ端末ＴＭ１－１は、「Ａハンバーガ店がこの先にあります」や「ＡＡバーガ新発売」等の広告ＡＤ１を音声出力する。なお、広告ＡＤ１は、Ａハンバーガ店である店舗ＳＰ１に関する広告であれば、どのような広告であってもよい。例えば、音声広告である広告ＡＤ１は、Ａハンバーガ店をユーザに想起させる音声情報であればどのような音声情報であってもよい。例えば、広告ＡＤ１は、Ａハンバーガ店に対応するジングルやサウンドロゴ等の音声情報であってもよい。

このように、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置や各広告の配信条件に基づいて、ユーザＵ１に対して出力する広告を決定することにより、ユーザに対して出力する広告を適切に決定することができる。また、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置と、ユーザＵ１の状況（コンテキスト）に基づいて、ユーザＵ１が利用するユーザ端末ＴＭ１－１によるユーザＵ１に対する広告の出力タイミングを決定する。これにより、情報処理装置１００は、適切なタイミングでユーザＵ１に対して広告ＡＤ１を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

そして、図１の例では、ユーザ端末ＴＭ１－１によるユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の出力後において、移動体Ｃ１の位置が位置ＬＣ２－１から位置ＬＣ１－３に移動する。すなわち、ユーザＵ１の広告ＡＤ１への接触後において、移動体Ｃ１の位置が位置ＬＣ１－２から広告ＡＤ１に対応する店舗ＳＰ１の位置ＬＣ２－１に移動する。また、図１の例では、ユーザＵ１の広告ＡＤ１への接触後において、ユーザＵ１がＡハンバーガ店である店舗ＳＰ１を利用する。

そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の広告ＡＤ１への接触後において、ユーザＵ１がＡハンバーガ店である店舗ＳＰ１を利用したこと示す行動情報を取得する（ステップＳ１７）。図１の例では、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２５に示すように、ユーザＵ１がユーザＵ１の広告ＡＤ１への接触後の日時ｄｔ１－５において、店舗ＳＰ１を利用したこと示す行動情報ＡＣ１５を取得する。具体的には、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が日時ｄｔ１－５において、Ａハンバーガ店で商品ＧＤ１（ＡＡバーガ）の購入（行動ＡＣ１５）を行ったことを示す行動情報を取得する。すなわち、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が日時ｄｔ１－５において、Ａハンバーガ店を利用したことを示す行動情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、Ａハンバーガ店を利用したことを示す行動情報を、店舗ＳＰ１が利用する店舗端末２０から取得する。なお、情報処理装置１００は、Ａハンバーガ店を利用したことを示す行動情報を、ユーザ端末ＴＭ１－１や情報提供装置から取得してもよい。

そして、情報処理装置１００は、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する（ステップＳ１８）。例えば、情報処理装置１００は、判定情報記憶部１２４に記憶された判定条件に関する情報（判定条件情報）に基づいて、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動の有無を判定する。

図１中の判定情報記憶部１２４に示す「判定条件ＩＤ」は、判定条件を識別するための識別情報を示す。図１中の判定情報記憶部１２４に示す「内容」は、判定条件の具体的な内容を示す。

図１の例では、判定条件ＩＤ「ＪＣ１」により識別される判定条件（判定条件ＪＣ１）は、「出力後３０分以内に店舗利用」という内容の条件であることを示す。判定条件ＪＣ１は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後の３０分以内にその広告の対象となった店舗を利用したかどうかを判定条件とすることを示す。

また、図１の例では、判定条件ＩＤ「ＪＣ２」により識別される判定条件（判定条件ＪＣ２）は、「出力後に関連する発話」という内容の条件であることを示す。判定条件ＪＣ２は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後にそのユーザがその広告の対象に関する発話を行ったかどうかを判定条件とすることを示す。

また、図１の例では、判定条件ＩＤ「ＪＣ３」により識別される判定条件（判定条件ＪＣ３）は、「出力後に情報要求」という内容の条件であることを示す。判定条件ＪＣ３は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後にそのユーザがその広告の対象に関する情報を要求したかどうかを判定条件とすることを示す。

図１の例では、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１の出力後におけるユーザＵ１の行動が上記の判定条件ＪＣ１～ＪＣ３等のいずれかに該当する場合、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動が有ったと判定する。図１の例では、日時ｄｔ１－５は、広告ＡＤ１の出力時の日時から３０分以内であるものとする。

例えば、情報処理装置１００は、判定情報記憶部１２４に記憶された各判定条件情報と、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の出力後におけるユーザＵ１の行動情報とを比較することにより、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動の有無を判定する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の出力後におけるユーザＵ１の行動情報に、判定情報記憶部１２４に記憶された判定条件情報のいずれかに該当する行動情報が含まれる場合、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動が有ったと判定する。情報処理装置１００は、広告ＡＤ１の出力後３０分以内にユーザＵ１が店舗ＳＰ１を利用しているため、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動が有ったと判定する。図１の例では、情報処理装置１００は、判定情報一覧ＪＩＮＦに示すように、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の出力により、出力後においてユーザＵ１が３０分以内にＡハンバーガ店を利用しており、判定条件ＪＣ１に該当するため、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動が有ったと判定する。

そして、情報処理装置１００は、広告によるユーザの所定の行動が有ったと判定した場合、その広告の効果があったと判定してもよい。また、情報処理装置１００は、広告によるユーザの所定の行動が有ったと判定した場合、その広告の広告主の利益に至るユーザの行動が有ったと判定してもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１の出力後においてユーザＵ１が所定の行動を行っているため、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の効果が有ったと判定する。具体的には、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１の出力後３０分以内にユーザＵ１が店舗ＳＰ１を利用しているため、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の効果が有ったと判定する。

このように、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１の出力後におけるユーザＵ１の行動に基づいて、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動の有無を判定する。そして、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１の出力後においてユーザＵ１が所定の行動を行っている場合、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の効果が有ったと判定する。これにより、情報処理装置１００は、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

〔１－１．課金〕
例えば、情報処理装置１００は、広告によるユーザの所定の行動の有無に基づいて、広告の広告主に課金を行ってもよい。情報処理装置１００は、広告によるユーザの所定の行動が有ったと判定した場合、その広告の広告主に課金を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告によるユーザの所定の行動の回数に基づいて、その広告の広告主に課金を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告によるユーザの所定の行動の回数に所定の単価を乗算することにより算出した課金額を、その広告の広告主に請求してもよい。

〔１－２．評価〕
また、情報処理装置１００は、広告の配信回数（出力回数）と、広告によるユーザの所定の行動の回数とに基づいて、広告の効果を判定してもよい。情報処理装置１００は、広告ＡＤ１によるユーザの所定の行動の回数を、その広告の配信回数（出力回数）で除算した値（以下「評価値」ともいう）に基づいて、広告の効果を判定してもよい。情報処理装置１００は、広告によるユーザの所定の行動の回数を、その広告の配信回数（出力回数）で除した値（評価値）を、その広告に関するコンバージョン率としてもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１によるユーザの所定の行動の回数を、広告ＡＤ１の配信回数（出力回数）で除した値（評価値）を、広告ＡＤ１に関するコンバージョン率としてもよい。

〔１－３．コンテキスト〕
図１の例では、説明を簡単にするために、ユーザ端末１０の周囲のユーザが発話中か、または発話停止中かの２つのユーザの状況をコンテキストの一例として説明したが、コンテキストは、種々のコンテキストであってもよい。例えば、コンテキストには、ユーザの位置が変化中、すなわち移動中か、またはユーザの移動停止中かに関するコンテキストが含まれてもよい。例えば、コンテキストには、ユーザの信号待ちであるか否かに関するコンテキストが含まれてもよい。例えば、コンテキストには、ユーザの所定の発言を行ったか否かに関するコンテキストが含まれてもよい。例えば、コンテキストには、ユーザが「お腹空いた」と発言を行ったか否かに関するコンテキストが含まれてもよい。例えば、コンテキストには、ユーザが「お腹空いた」と発言を行った直後であることに関するコンテキストが含まれてもよい。例えば、情報処理装置１００は、センサにより検知された音や振動により推定（判定）されるユーザの状況（コンテキスト）に基づいて、広告の出力タイミングを決定してもよい。また、情報処理装置１００は、センサにより検知された音声の内容を解析（分析）することにより推定（判定）されるユーザの状況（コンテキスト）に基づいて、広告の出力タイミングを決定してもよい。

〔１－４．ユーザ（端末）〕
図１の例では、ユーザ端末ＴＭ１－１が配置された移動体Ｃ１に乗ったユーザＵ１を対象とする場合を示したが、広告の出力対象とするユーザは、移動体に乗ったユーザに限らず、種々のユーザであってもよい。例えば、情報処理装置１００は、徒歩で移動するユーザ（歩行者）を対象として、広告出力に関する上記の処理を行ってもよい。この場合、ユーザ端末１０は、ユーザが携帯するスマートフォンや、ユーザが装着したヘッドフォンやイヤフォン等であってもよい。

〔１－５．所定の行動〕
なお、情報処理装置１００は、ユーザによる種々の行動を対象として、ユーザの所定の行動の有無を判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告の出力後３０分以内に広告に対応する店舗に入ることを、所定の行動としてもよい。例えば、情報処理装置１００は、広告の出力後における車内でその広告について話題になることを、所定の行動としてもよい。例えば、情報処理装置１００は、ジングル等の広告の出力後の一定時間内におけるユーザの反応を、所定の行動としてもよい。例えば、情報処理装置１００は、ジングル等の広告の出力後の一定時間内におけるユーザによる「場所は？」、「クーポンある？」といった発話（問いかけ）を、所定の行動としてもよい。

また、例えば、情報処理装置１００は、ジングル等の広告の出力後の一定時間内におけるユーザによる「場所は？」、「クーポンある？」といった発話（問いかけ）を、ｗｅｂ広告等でいうクリックとみなして種々の処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、ジングル等の広告の出力後の一定時間内におけるユーザによる「場所は？」、「クーポンある？」といった発話（問いかけ）を、ｗｅｂ広告等でいうクリックとみなして、課金額や評価値等を算出する処理を行ってもよい。

〔１－６．判定対象ユーザ〕
図１の例では、ユーザ端末ＴＭ１－１を利用するユーザＵ１の行動に基づいて、ユーザの行動有無や広告の効果を判定したが、情報処理装置１００は、広告に接触したユーザであれば、どのユーザを対象に上記のような判定処理を行ってもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、広告ＡＤ１を出力したユーザ端末ＴＭ１－１が配置された移動体Ｃ１に同乗していたユーザＵ２の行動に基づいて、ユーザＵ２の行動有無や広告ＡＤ１の効果を判定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－１による広告ＡＤ１の出力後に、移動体Ｃ１に同乗していたユーザＵ２が「Ａハンバーガ店に行きたい」といった発言を行っている場合、判定条件ＪＣ２に該当するとして、ユーザＵ２に所定の行動有と判定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、移動体Ｃ１に同乗していたユーザＵ２に基づいて、広告ＡＤ１の効果が有ったと判定してもよい。

〔１－７．判定対象広告〕
図１の例では、効果の判定対象とする広告が、ユーザＵ１が利用するユーザ端末ＴＭ１－１が出力した広告である場合を示したが、効果の判定対象とする広告が、種々の広告であってもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが接触した広告であれば、どのような広告を判定対象として、その後のユーザの行動有無や広告の効果を判定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、看板等の屋外広告を判定対象として、その後のユーザの行動有無や広告の効果を判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、看板等の屋外広告に接触後のユーザの行動に基づいて、ユーザの行動有無や広告の効果を判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、看板広告の設置位置から所定範囲に含まれる位置が検知されたユーザをその看板広告に接触したユーザとして、接触後のユーザの行動に基づいて、看板広告によるユーザの行動有無や看板広告の効果を判定してもよい。

〔１－８．システム構成〕
なお、情報処理システム１は、図２に示したシステム構成に限らず、種々の構成であってもよい。例えば、ユーザ端末１０が出力タイミングの決定処理を行ってもよい。例えば、ユーザ端末１０が情報処理装置１００の機能を有してもよい。すなわち、情報処理装置１００とユーザ端末１０とは一体であってもよい。この場合、情報処理システムには、広告配信サーバが含まれてもよい。そして、ユーザ端末１０である情報処理装置１００は、広告配信サーバから広告を取得し、決定した出力タイミングに基づいて、取得した広告を出力してもよい。また、ユーザ端末１０である情報処理装置１００は、広告を出力したことを示す情報等を広告配信サーバに送信してもよい。また、ユーザ端末１０である情報処理装置１００は、センサにより検知されたセンサ情報やユーザの行動情報等の種々の情報を広告配信サーバに送信してもよい。

〔１－９．複数の広告〕
図１の例では、配信条件を満たす広告が１つである場合を示したが、情報処理装置１００は、配信条件を満たす広告が複数ある場合、種々の情報に基づいて、出力する広告を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルを用いて、ユーザ端末１０に出力させる広告を決定してもよい。この点について、図１１を用いて説明する。図１１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。なお、図１１において、図１と同様の点については、適宜説明を省略する。

図１１は、ユーザ端末１０がスマートフォンである場合を示す。また、図１１の例では、マップ情報ＭＰ５１に示す範囲内をユーザＵ５が徒歩で移動している場合を示す。また、図１１では、ユーザＵ５が利用するユーザ端末ＴＭ１－５をユーザＵ５が所持している場合を示す。ユーザ端末ＴＭ１－５は、種々のセンサにより、センサ情報を検知し、情報処理装置１００へ送信する。例えば、ユーザ端末ＴＭ１－５は、音センサによりユーザＵ５の発話を検知し、情報処理装置１００へ送信する。また、ユーザ端末ＴＭ１－５は、位置センサにより検知した位置情報を情報処理装置１００へ送信する。

そして、図１１の例では、ユーザＵ５の位置が後述する範囲ＡＲ２１及び範囲ＡＲ２２の範囲外の位置から、位置ＬＣ５－１に移動する。例えば、ユーザＵ５の歩行により、位置ＬＣ５－１に移動する。その後、ユーザ端末ＴＭ１－５は、位置センサにより検知した位置ＬＣ５－１を示すセンサ情報を情報処理装置１００へ送信する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－５から位置情報を取得する（ステップＳ５１）。このように、情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－５を利用するユーザＵ５に関する位置が、店舗ＳＰ２１に対応する広告ＡＤ２１の配信条件である範囲ＡＲ２１と、店舗ＳＰ２２に対応する広告ＡＤ２２の配信条件である範囲ＡＲ２２との両方の範囲内の位置ＬＣ５－１であることを示す情報を取得する。

そして、情報処理装置１００は、広告を決定する（ステップＳ５２）。情報処理装置１００は、ユーザの位置や広告の配信条件（広告配信条件）に基づいて、広告を決定する。図１１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ５の位置ＬＣ５－１や、広告情報記憶部１２３に示す各広告配信条件に基づいて、ユーザＵ５が利用するユーザ端末ＴＭ１－５に配信し、出力させる広告を決定する。

例えば、情報処理装置１００は、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす広告を、ユーザ端末ＴＭ１－５に出力させる広告に決定する。図１１の例では、広告ＡＤ２１と広告ＡＤ２２との２つの広告が、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たすものとする。そのため、情報処理装置１００は、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす広告ＡＤ２１、ＡＤ２２を、ユーザ端末ＴＭ１－５に出力させる広告に決定する。

そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ５の状況を判定する。図１１の例では、ユーザＵ５は位置ＬＣ５－１で立ち止まり、移動を停止しているものとする。例えば、情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－５から加速度情報等のセンサ情報を取得し、ユーザＵ５が移動停止中であることを示すコンテキスト情報ＣＮ５を生成する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザ端末ＴＭ１－５から位置ＬＣ５－１を示すセンサ情報（位置情報）を複数回連続して取得した場合、ユーザＵ５が移動停止中であることを示すコンテキスト情報ＣＮ５を生成する。

例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ５の状況と、広告ＡＤ２１の出力タイミングとに基づいて、広告ＡＤ２１の出力タイミングを決定する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ５の状況と、広告ＡＤ２２の出力タイミングとに基づいて、広告ＡＤ２２の出力タイミングを決定する。図１１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ５の移動停止中である状況が、広告ＡＤ２１の出力タイミングの条件「移動停止中」を満たすため、広告ＡＤ２１の出力タイミングであると決定する。また、情報処理装置１００は、ユーザＵ５の移動停止中である状況が、広告ＡＤ２２の出力タイミングの条件「移動停止中」を満たすため、広告ＡＤ２２の出力タイミングであると決定する。

このように、図１１の例では、情報処理装置１００は、２つの広告ＡＤ２１、ＡＤ２２が同時に出力タイミングであると決定する。そのため、情報処理装置１００は、出力タイミングであると決定した２つの広告ＡＤ２１、ＡＤ２２のうち、ユーザ端末ＴＭ１－５に出力させる広告を決定する。

図１１の例では、情報処理装置１００は、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルＭ１を用いて、２つの広告ＡＤ２１、ＡＤ２２のうち、ユーザ端末ＴＭ１－５に出力させる広告を決定する。情報処理装置１００は、ユーザのユーザ情報や広告の対象となる店舗の店舗情報等を入力情報とする予測モデルＭ１を用いて、２つの広告ＡＤ２１、ＡＤ２２のうち、ユーザ端末ＴＭ１－５に出力させる広告を決定する。

情報処理装置１００は、ユーザのユーザ情報や、広告に対応する店舗の店舗情報等の情報を入力情報ＩＮＦＸとして入力された場合に、その広告が出力されたユーザが所定の行動を行う可能性の度合いを示すスコアを出力する予測モデルＭ１を用いる。予測モデルＭ１が出力するスコアが大きい程、その広告が出力されたユーザが所定の行動を行う可能性が高いことを示す。なお、情報処理装置１００は、上記に限らず種々の情報に対応する特徴量が用いられてもよい。例えば、予測モデルＭ１は、ユーザ情報や店舗情報に限らず、時刻、天気などの広告出力時における環境等のコンテキストを示す状況情報や広告の内容等の広告情報等を入力情報に含んでもよい。また、予測モデルＭ１は、車等の移動体における広告出力のみを対象として用いられる場合、移動体内の人数に関する情報等を入力情報に含んでもよい。

例えば、情報処理装置１００は、処理群ＰＳ５１に示すような処理により、ユーザＵ５に対して広告ＡＤ２１を出力した場合に、ユーザＵ５が所定の行動を行う可能性を示すスコアを算出する。図１１の例では、情報処理装置１００は、広告ＡＤ２１については、ユーザＵ５のユーザ情報Ｕ５Ｆや、広告ＡＤ２１に対応する店舗ＳＰ２１の店舗情報ＳＰ２１Ｆや日時や天気等の情報を入力情報ＩＮＦＸとして、予測モデルＭ１に入力する（ステップＳ５３－１）。ユーザ情報Ｕ５Ｆや店舗情報ＳＰ２１Ｆや日時や天気等の情報を含む入力情報ＩＮＦＸが入力されたモデルＭ１は、スコアを出力する（ステップＳ５３－２）。図１１の例では、ユーザ情報Ｕ５Ｆや店舗情報ＳＰ２１Ｆや日時や天気等の情報を含む入力情報ＩＮＦＸが入力されたモデルＭ１は、スコアＳＣ５１－１に示すようなスコア「０．０８」を出力する。

例えば、情報処理装置１００は、処理群ＰＳ５２に示すような処理により、ユーザＵ５に対して広告ＡＤ２２を出力した場合に、ユーザＵ５が所定の行動を行う可能性を示すスコアを算出する。図１１の例では、情報処理装置１００は、広告ＡＤ２２については、ユーザＵ５のユーザ情報Ｕ５Ｆや、広告ＡＤ２２に対応する店舗ＳＰ２２の店舗情報ＳＰ２２Ｆや日時や天気等の情報を入力情報ＩＮＦＸとして、予測モデルＭ１に入力する（ステップＳ５４－１）。ユーザ情報Ｕ５Ｆや店舗情報ＳＰ２２Ｆや日時や天気等の情報を含む入力情報ＩＮＦＸが入力されたモデルＭ１は、スコアを出力する（ステップＳ５４－２）。図１１の例では、ユーザ情報Ｕ５Ｆや店舗情報ＳＰ２２Ｆや日時や天気等の情報を含む入力情報ＩＮＦＸが入力されたモデルＭ１は、スコアＳＣ５２－１に示すようなスコア「０．０５」を出力する。

そして、情報処理装置１００は、生成したスコアに関する情報に基づいて、配信広告（出力広告）を決定する（ステップＳ５５）。例えば、情報処理装置１００は、各広告のスコアを比較することにより、ユーザ端末ＴＭ１－５に出力させる配信広告（出力広告）を決定する。例えば、情報処理装置１００は、各広告のうち、最大のスコアの広告を、ユーザ端末ＴＭ１－５に出力させる広告に決定する。図１１の例では、情報処理装置１００は、広告ＡＤ２１のスコアと広告ＡＤ２２のスコアとを比較することにより、ユーザ端末ＴＭ１－５に出力させる広告を決定する。情報処理装置１００は、広告ＡＤ２１のスコアと広告ＡＤ２２のスコアとを比較することにより、ユーザ端末ＴＭ１－５に出力させる広告を決定する。情報処理装置１００は、広告ＡＤ２１のスコア「０．０８」が広告ＡＤ２２のスコア「０．０５」よりも大きいため、ユーザ端末ＴＭ１－５に出力させる広告ＡＤ２１を決定する。そして、情報処理装置１００は、広告ＡＤ２１をユーザ端末ＴＭ１－５に配信する（ステップＳ５６）。情報処理装置１００から広告ＡＤ２１を受信したユーザ端末ＴＭ１－５は、広告ＡＤ２１を出力する（ステップＳ５７）。例えば、ユーザ端末ＴＭ１－５は、音声広告である広告ＡＤ２１を音声出力する。図１１の例では、ユーザ端末ＴＭ１－５は、Ｂコンビニである店舗ＳＰ２１に関する広告ＡＤ２１を音声出力する。例えば、ユーザ端末ＴＭ１－５は、「Ｂコンビニがこの先にあります」や「Ｂコンビニのクーポンあります」等の広告ＡＤ２１を音声出力する。

このように、情報処理装置１００は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、所定の基準に基づいて、配信広告（出力広告）を決定することにより、ユーザに対して出力する広告を適切に決定することができる。なお、情報処理装置１００は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、予測モデルＭ１を用いることなく、配信広告（出力広告）を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、その広告とユーザ属性との相関性が高い広告を、配信広告（出力広告）に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、入札価格が高い広告を、配信広告（出力広告）に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、配信回数が少ない方の広告を、配信広告（出力広告）に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、配信上限回数に対する配信回数の割合が小さい方の広告を、配信広告（出力広告）に決定してもよい。

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

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

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、店舗情報記憶部１２２と、広告情報記憶部１２３と、判定情報記憶部１２４と、行動情報記憶部１２５とを有する。なお、記憶部１２０は、上記に限らず、種々の情報を記憶してもよい。記憶部１２０は、図１１に示す予測モデルＭ１等の種々のモデル情報を記憶してもよい。

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

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

「利用端末」は、ユーザにより利用される端末を示す。なお、図４に示す例では、各ユーザに１つのユーザ端末１０が対応付けられる場合を示すが、ユーザには複数のユーザ端末１０が対応付けられてもよい。例えば、ユーザＵ３が、スマートフォンであるユーザ端末ＴＭ１－３とは別に、スマートスピーカであるユーザ端末ＴＭ１－３０を利用する場合、ユーザＵ３に対応する「利用端末」は、「ＴＭ１－３」と「ＴＭ１－３０」とが記憶されてもよい。

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

また、「位置情報」中の「最新位置」は、対応するユーザについて最後に取得された位置情報を示す。なお、「最新位置」は、「ＬＣ１－２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「Ｘ県Ｙ市Ｚ町」等のような住所を示す情報であってもよい。また、「位置情報」は「取得日時」の項目を有してもよい。例えば、「取得日時」は、最後に位置情報が取得された日時を示す。

図４の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）の年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。ユーザＵ１の利用端末は、スマートスピーカであるユーザ端末ＴＭ１－１であることを示す。また、ユーザＵ１は経済に興味があることを示す。例えば、ユーザＵ１については、位置ＬＣ１－２に位置したことを示す位置情報が最後に取得された位置情報、すなわち最新の位置情報であることを示す。

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、デモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報等の種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。

また、ユーザ情報記憶部１２１は、図示を省略するが、センサ情報を基に各ユーザを識別するための識別情報を、各ユーザＩＤに対応付けて記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１には、「音声」といった項目を含む項目「識別情報」が含まれてもよい。

項目「音声」には、ユーザの識別に用いられる音声情報が記憶される。項目「音声」には、各ユーザの音声情報、またはこれらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。項目「音声」に記憶される情報は、ユーザの音声の特徴を示す特徴情報であってもよい。例えば、項目「音声」に記憶される情報は、ユーザの発話から抽出された音声的な特徴を示す情報（音声特徴情報）であってもよい。例えば、項目「音声」に記憶される情報は、各発話から音声の特徴抽出に関する種々の従来技術を適宜用いて抽出された音声特徴情報であってもよい。

図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザの発話と、ユーザ情報記憶部１２１中に記憶された音声とを用いて、発話を行ったユーザを判定（推定）してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの発話の音声情報と、ユーザ情報記憶部１２１中の項目「音声」に記憶された各ユーザの音声情報とを比較することより、発話を行ったユーザを判定（推定）してもよい。なお、項目「識別情報」には、「画像」といった項目が含まれてもよい。この場合、項目「画像」には、ユーザの識別に用いられる画像情報が記憶される。

（店舗情報記憶部１２２）
実施形態に係る店舗情報記憶部１２２は、店舗（ストア）に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。例えば、店舗情報記憶部１２２は、種々の店舗に関する情報を記憶する。図５に示す店舗情報記憶部１２２には、「店舗ＩＤ」、「名称」、「カテゴリ」、「所在地」といった項目が含まれる。

「店舗ＩＤ」は、店舗を識別するための識別情報を示す。「名称」は、店舗の具体的な名称を示す。例えば、「名称」は、「○○カフェＸ町店」のような屋号と店舗の場所を示す情報との組合せであってもよい。また、「カテゴリ」は、店舗が属するカテゴリを示す。また、「所在地」は、店舗が位置する場所を示す。なお、「所在地」は、「ＬＣ２－１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「Ｘ県Ｙ市Ｚ町」等のような住所を示す情報であってもよい。

図５の例では、店舗ＩＤ「ＳＰ１」により識別される店舗は、名称「Ａハンバーガ店」であり、カテゴリ「飲食（ファストフード）」に属する店舗であることを示す。また、Ａハンバーガ店は、位置ＬＣ２－１に位置することを示す。

なお、店舗情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（広告情報記憶部１２３）
実施形態に係る広告情報記憶部１２３は、広告に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。図６に示す広告情報記憶部１２３は、「広告ＩＤ」、「広告主ＩＤ（店舗ＩＤ）」、「内容」、「条件（レベル）」といった項目を有する。

「広告ＩＤ」は、広告を識別するための識別情報を示す。「広告」は、広告主や代理店等から入稿された広告を示す。図６では、「広告」に「ＣＴ１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、音声広告（音声情報）または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。また、広告が文字や画像や映像等を含む音声広告以外の場合、「広告」には、静止画像や動画像やテキストデータやＵＲＬ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。以下では、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であるものとする。

「広告主ＩＤ」は、広告主を識別するための識別情報を示す。なお、広告主は、入稿作業等を代理店に依頼する場合もある。そのため、「広告主」といった表記は、店舗等の広告主だけでなく代理店を含む概念であるものとする。図６の例では、説明を簡単にするために、「広告主ＩＤ」として、店舗ＩＤを記憶する場合を示す。

「配信履歴」は、広告ＩＤにより識別される広告の配信履歴（出力履歴）を示す。なお、図６では、「配信履歴」は、「ＤＨ１」といった抽象的な符号を図示するが、対応する広告の配信（出力）回数や、対応する広告の各配信（出力）に関する情報が含まれてもよい。例えば、配信履歴ＤＨ１には、広告ＡＤ１の出力回数を示す情報が含まれてもよい。例えば、配信履歴ＤＨ１には、広告ＡＤ１の各出力における対象ユーザや出力された日時等を示す情報が含まれてもよい。

「広告配信条件」は、広告ＩＤにより識別される広告の配信条件（出力条件）を示す。「広告配信条件」には、「範囲」、「時間帯」、「回数」、「出力タイミング」といった項目が含まれる。なお、「広告配信条件」には、上記に限らず、例えば「ユーザ属性」等の広告の配信条件に関する種々の項目が含まれてもよい。

「範囲」は、広告ＩＤにより識別される広告を配信（出力）する対象となる範囲を示す。例えば、「範囲」は、広告主の店舗の所在地を中心とする範囲を示す。図６では、「範囲」は、「ＡＲ１」といった抽象的な符号を図示するが、「半径１ｋｍ」や「同じ町内」等の具体的な範囲を示す情報が記憶される。

「時間帯」は、広告ＩＤにより識別される広告を配信（出力）する対象となる時間帯を示す。図６では、「時間帯」は、「ＴＭ１」といった抽象的な符号を図示するが、「１０～１４時」や「夕方（１６～１９時）」や「午前中」等の具体的な時間帯を示す情報が記憶される。また、「時間帯」が条件に含まれない広告である場合、その広告の「時間帯」には、「－（ハイフン）」を図示する。図７の例では、広告ＡＤ２１の配信条件には、時間帯に関する条件が含まれないことを示す。

「回数」は、広告ＩＤにより識別される広告を配信（出力）する回数を示す。図６では、「回数」は、「ＮＭ１」といった抽象的な符号を図示するが、「Ｘ回／日」や「１週間に１万回」や「Ｘ月Ｙ日内は無制限」等の具体的な回数を示す情報が記憶される。「出力タイミング」は、広告ＩＤにより識別される広告を出力するタイミングを示す。

図６に示す例では、広告ＩＤ「ＡＤ１」により識別される広告（広告ＡＤ１）は、その広告コンテンツが「ＣＴ１」であることを示す。広告ＡＤ１の広告主は、店舗ＳＰ１であることを示す。また、広告ＡＤ１の配信履歴は、配信履歴ＤＨ１であることを示す。広告ＡＤ１の範囲に関する条件は、範囲ＡＲ１であることを示す。また、広告ＡＤ１の時間帯に関する条件は、時間帯ＴＭ１であることを示す。また、広告ＡＤ１の回数に関する条件は、回数ＮＭ１であることを示す。また、広告ＡＤ１の出力タイミングは、発話停止中であることを示す。すなわち、広告ＡＤ１は、ユーザの発話が停止し、ユーザの会話無くなったタイミングで出力されることを条件とする広告であることを示す。

なお、広告情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２３は、入札価格に関する情報等を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部１２３は、広告の対象となる商品名やサービス名を示す情報を記憶してもよい。

（判定情報記憶部１２４）
実施形態に係る判定情報記憶部１２４は、広告効果の判定に関する情報を記憶する。例えば、判定情報記憶部１２４は、広告がユーザに与えた効果の判定に関する情報を記憶する。図７は、実施形態に係る判定情報記憶部の一例を示す図である。図７に示す判定情報記憶部１２４は、「判定条件ＩＤ」、「内容」といった項目が含まれる。

「判定条件ＩＤ」は、判定条件を識別するための識別情報を示す。「内容」は、判定条件の具体的な内容を示す。

図７の例では、判定条件ＩＤ「ＪＣ１」により識別される判定条件（判定条件ＪＣ１）は、「出力後３０分以内に店舗利用」という内容の条件であることを示す。判定条件ＪＣ１は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後の３０分以内にその広告の対象となった店舗を利用したかどうかを判定条件とすることを示す。

また、図７の例では、判定条件ＩＤ「ＪＣ２」により識別される判定条件（判定条件ＪＣ２）は、「出力後に関連する発話」という内容の条件であることを示す。判定条件ＪＣ２は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後にそのユーザがその広告の対象に関する発話を行ったかどうかを判定条件とすることを示す。

また、図７の例では、判定条件ＩＤ「ＪＣ３」により識別される判定条件（判定条件ＪＣ３）は、「出力後に情報要求」という内容の条件であることを示す。判定条件ＪＣ３は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後にそのユーザがその広告の対象に関する情報を要求したかどうかを判定条件とすることを示す。情報要求には、広告の対象のウェブページへのアクセスや、広告の対象のアプリケーションのダウンロード等、広告の対象情報を要求するものであれば、種々の行動が含まれる。

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

（行動情報記憶部１２５）
実施形態に係る行動情報記憶部１２５は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図８は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。図８に示す行動情報記憶部１２５には、「ユーザＩＤ」、「行動ＩＤ」、「種別」、「内容」、「日時」、「位置」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。また、「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「ｄｔ１－１」等のように抽象的に図示するが、「２０１８年７月２５日２２時３１分５２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。なお、「日時」は、時点に限らず、「２０１８年７月２５日２２時３１分」や「２０１８年７月２５日２２時３０－３１分」等の所定の期間であってもよい。また、「位置」は、対応する行動が行われた位置を示す。なお、「位置」は、「ＬＣ１－１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「Ｘ県Ｙ市Ｚ町」等のような住所を示す情報であってもよい。

図８の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）や行動ＩＤ「ＡＣ１５」により識別される行動（行動ＡＣ１５）等を行ったことを示す。具体的には、図８の例ではユーザＵ１は、日時ｄｔ１－１に内容「ＸＸＸＸＸＸ」といった発話（行動ＡＣ１１）を位置ＬＣ１－１において行ったことを示す。内容「ＸＸＸＸＸＸ」は、「昼ごはん何食べる？」や「前に行ったＸ店に行こうか」といった具体的な内容であるものとする。

また、図８の例ではユーザＵ１は、日時ｄｔ１－１よりも後の日時ｄｔ１－５において、位置ＬＣ２－１に位置するＡハンバーガ店で商品ＧＤ１（ＡＡバーガ）の購入（行動ＡＣ１５）を行ったことを示す。すなわち、ユーザＵ１は、日時ｄｔ１－５において、Ａハンバーガ店を利用したことを示す。

なお、行動情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、行動情報記憶部１２５は、各行動情報が取得された際のユーザの位置情報を各行動情報に対応付けて記憶してもよい。また、図８では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２５に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。

（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

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

（取得部１３１）
取得部１３１は、種々の情報を取得する。取得部１３１は、ユーザ端末１０や情報提供装置等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、広告情報記憶部１２３や、判定情報記憶部１２４や、行動情報記憶部１２５等から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、店舗端末２０から各種情報を取得してもよい。

取得部１３１は、ユーザに関する位置情報と、ユーザの状況を示すコンテキスト情報とを取得する。取得部１３１は、所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づくコンテキスト情報を取得する。取得部１３１は、広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報を取得する。

取得部１３１は、広告の広告主に関する広告主情報を取得する。取得部１３１は、広告主の業種を含む広告主情報を取得する。取得部１３１は、広告の出力回数を示す回数情報を取得する。取得部１３１は、移動体に乗るユーザに関する位置情報を取得する。取得部１３１は、携帯端末を所有するユーザに関する位置情報を取得する。

取得部１３１は、ユーザの広告への接触後における行動情報を取得する。取得部１３１は、ユーザに関する位置情報を含む行動情報と、広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報を取得する。取得部１３１は、ユーザの発話に関する発話情報を取得する。

図１の例では、取得部１３１は、動情報記憶部１２５に示すように、ユーザ端末ＴＭ１－１が検知したユーザの発話情報（行動情報）をユーザ端末ＴＭ１－１から取得する。
取得部１３１は、行動情報記憶部１２５に示すように、ユーザＵ１が日時ｄｔ１－１に内容「ＸＸＸＸＸＸ」といった発話を行ったことを示す情報をユーザ端末ＴＭ１－１から取得する。取得部１３１は、行動情報記憶部１２５に示すように、ユーザＵ２が日時ｄｔ１－１に内容「ＹＹＹＹＹＹ」といった発話を行ったことを示す情報をユーザ端末ＴＭ１－１から取得する。取得部１３１は、日時ｄｔ１－１より後の日時（例えば日時ｄｔ１－２等）において、ユーザ端末ＴＭ１－１から位置ＬＣ１－２を示す位置情報（センサ情報）を取得する。

図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１の広告ＡＤ１への接触後において、ユーザＵ１がＡハンバーガ店である店舗ＳＰ１を利用したこと示す行動情報を取得する。取得部１３１は、行動情報記憶部１２５に示すように、ユーザＵ１がユーザＵ１の広告ＡＤ１への接触後の日時ｄｔ１－５において、店舗ＳＰ１を利用したこと示す行動情報ＡＣ１５を取得する。具体的には、取得部１３１は、ユーザＵ１が日時ｄｔ１－５において、Ａハンバーガ店で商品ＧＤ１（ＡＡバーガ）の購入（行動ＡＣ１５）を行ったことを示す行動情報を取得する。すなわち、取得部１３１は、ユーザＵ１が日時ｄｔ１－５において、Ａハンバーガ店を利用したことを示す行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、Ａハンバーガ店を利用したことを示す行動情報を、店舗ＳＰ１が利用する店舗端末２０から取得する。

（決定部１３２）
決定部１３２は、各種情報を決定する。決定部１３２は、各種情報を生成する。決定部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。決定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、広告情報記憶部１２３や、判定情報記憶部１２４や、行動情報記憶部１２５等に基づいて、各種情報を決定する。決定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、広告情報記憶部１２３や、判定情報記憶部１２４や、行動情報記憶部１２５等に基づいて、各種情報を生成する。決定部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。決定部１３２は、判定部１３３により判定された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部１３２は、判定部１３３により判定された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。

決定部１３２は、取得部１３１により取得された位置情報とコンテキスト情報とに基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定する。決定部１３２は、コンテキスト情報に基づくユーザの状況が所定の条件を満たすかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定する。決定部１３２は、位置情報と店舗位置情報とに基づいて、広告の出力タイミングを決定する。決定部１３２は、ユーザの位置が店舗から所定の範囲内であるかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定する。

決定部１３２は、広告主情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。決定部１３２は、広告主の業種に基づく時間情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。決定部１３２は、回数情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。決定部１３２は、出力タイミングであると決定した複数の広告のうち、所定の基準に基づいて、出力する一の広告を決定する。決定部１３２は、ユーザのユーザ情報に基づいて、一の広告を決定する。決定部１３２は、ユーザのユーザ情報を含む入力情報を入力として、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルを用いて、一の広告を決定する。決定部１３２は、広告の対象となる店舗の店舗情報を含む入力情報を入力とする予測モデルを用いて、一の広告を決定する。

決定部１３２は、移動体に搭載された音声出力手段による広告の出力タイミングを決定する。決定部１３２は、携帯端末が有する音声出力手段による広告の出力タイミングを決定する。

決定部１３２は、ユーザの位置や広告の配信条件（広告配信条件）に基づいて、広告を決定する。図１の例では、決定部１３２は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２や、広告情報記憶部１２３に示す各広告配信条件に基づいて、ユーザＵ１が利用するユーザ端末ＴＭ１－１に配信し、出力させる広告を決定する。例えば、決定部１３２は、広告配信条件に基づいて広告を決定する。図１の例では、決定部１３２は、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす広告を、ユーザ端末ＴＭ１－１に出力させる広告に決定する。決定部１３２は、ユーザ端末ＴＭ１－１に出力させる広告を広告ＡＤ１に決定する。

決定部１３２は、広告ＡＤ１の出力タイミングを決定する。例えば、決定部１３２は、ユーザＵ１の状況と、広告ＡＤ１の出力タイミングとに基づいて、広告ＡＤ１の出力タイミングを決定する。例えば、決定部１３２は、ユーザＵ１の状況と、広告ＡＤ１の出力タイミングとの比較に基づいて、広告ＡＤ１の出力タイミングを決定する。

図１の例では、決定部１３２は、ユーザＵ１の状況が発話無であることを示すコンテキスト情報ＣＮ１と、広告ＡＤ１の出力タイミングの条件「発話停止中」との比較に基づいて、広告ＡＤ１の出力タイミングを決定する。決定部１３２は、ユーザＵ１の発話無である状況が、広告ＡＤ１の出力タイミングの条件「発話停止中」を満たすため、広告ＡＤ１の出力タイミングであると決定する。

（判定部１３３）
判定部１３３は、各種情報を判定する。判定部１３３は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を判定する。判定部１３３は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、広告情報記憶部１２３や、判定情報記憶部１２４や、行動情報記憶部１２５等に基づいて、各種情報を判定する。判定部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を判定する。判定部１３３は、決定部１３２により決定された各種情報に基づいて、種々の情報を判定する。

判定部１３３は、取得部１３１により取得された行動情報に基づいて、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する。判定部１３３は、ユーザの広告への接触から所定の期間内における行動情報に基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。判定部１３３は、位置情報と店舗位置情報とに基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。判定部１３３は、広告の対象となる店舗のユーザによる利用有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。判定部１３３は、発話情報に基づくユーザの広告に関する発話の有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。判定部１３３は、広告の広告主の利益に至るユーザの行動の有無を判定する。

図１の例では、判定部１３３は、ユーザＵ１の位置に基づいて、範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、判定部１３３は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２と店舗ＳＰ１の位置ＬＣ２－１とに基づいて、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部１３３は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２と店舗ＳＰ１の位置ＬＣ２－１とを比較することにより、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部１３３は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２と店舗ＳＰ１の位置ＬＣ２－１との間の距離を算出することにより、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。この場合、判定部１３３は、算出したユーザＵ１と店舗ＳＰ１との間の距離が範囲ＡＲ１の半径以下である場合、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。例えば、判定部１３３は、算出したユーザＵ１と店舗ＳＰ１との間の距離が１ｋｍ以内である場合、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。図１の例では、判定部１３３は、ユーザＵ１の位置ＬＣ１－２が範囲ＡＲ１内であるため、広告ＡＤ１の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。

また、判定部１３３は、広告の決定時における時間に基づいて、時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、判定部１３３は、広告の決定時における時間と、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる時間帯ＴＭ１とに基づいて、広告ＡＤ１の時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部１３３は、広告の決定時における時間と、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる時間帯ＴＭ１とを比較することにより、広告ＡＤ１の時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部１３３は、広告の決定時における時間が、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる時間帯ＴＭ１に含まれる場合、広告ＡＤ１の時間帯に関する広告配信条件を満たすと判定する。判定部１３３は、広告ＡＤ１の時間帯に関する広告配信条件を満たすと判定する。

また、判定部１３３は、広告の配信履歴に基づいて、回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、判定部１３３は、広告ＡＤ１の配信履歴ＤＨ１に基づく配信（出力）の回数（出力回数ＯＮ１）と、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる回数ＮＭ１とに基づいて、広告ＡＤ１の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、判定部１３３は、広告の決定時の日にちにおける出力回数ＯＮ１と、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる回数ＮＭ１とに基づいて、広告ＡＤ１の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部１３３は、出力回数ＯＮ１と、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる回数ＮＭ１とを比較することにより、広告ＡＤ１の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部１３３は、出力回数ＯＮ１が、広告ＡＤ１の配信条件に含まれる回数ＮＭ１未満である場合、広告ＡＤ１の回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。図１の例画は、判定部１３３は、出力回数ＯＮ１が回数ＮＭ１未満であり、広告ＡＤ１の配信条件に含まれるものとする。そのため、判定部１３３は、広告ＡＤ１の回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。判定部１３３は、広告ＡＤ１が範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。

判定部１３３は、ユーザＵ１の状況を判定する。判定部１３３は、所定のセンサにより検知されたセンサ情報等に基づいて、ユーザＵ１の状況（コンテキスト）を判定する。判定部１３３は、ユーザ端末ＴＭ１－１により検知された発話情報等のセンサ情報に基づいて、ユーザＵ１の状況を判定する。図１の例では、ユーザ端末ＴＭ１－１から日時ｄｔ１－１におけるユーザＵ１、Ｕ２の発話情報の取得後において、ユーザＵ１、Ｕ２の発話情報を取得していないため、判定部１３３は、ユーザＵ１の状況を発話無と判定する。すなわち、判定部１３３は、ユーザ端末ＴＭ１－１が配置された移動体Ｃ１内における状況が発話停止中であると判定する。

判定部１３３は、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する。例えば、判定部１３３は、判定情報記憶部１２４に記憶された判定条件に関する情報（判定条件情報）に基づいて、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動の有無を判定する。判定部１３３は、広告ＡＤ１の出力後におけるユーザＵ１の行動が上記の判定条件ＪＣ１～ＪＣ３等のいずれかに該当する場合、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動が有ったと判定する。

例えば、判定部１３３は、判定情報記憶部１２４に記憶された各判定条件情報と、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の出力後におけるユーザＵ１の行動情報とを比較することにより、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動の有無を判定する。例えば、判定部１３３は、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の出力後におけるユーザＵ１の行動情報に、判定情報記憶部１２４に記憶された判定条件情報のいずれかに該当する行動情報が含まれる場合、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動が有ったと判定する。判定部１３３は、広告ＡＤ１の出力後３０分以内にユーザＵ１が店舗ＳＰ１を利用しているため、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動が有ったと判定する。図１の例では、判定部１３３は、判定情報一覧ＪＩＮＦに示すように、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の出力により、出力後においてユーザＵ１が３０分以内にＡハンバーガ店を利用しており、判定条件ＪＣ１に該当するため、広告ＡＤ１によるユーザＵ１の所定の行動が有ったと判定する。

判定部１３３は、広告によるユーザの所定の行動が有ったと判定した場合、その広告の効果があったと判定してもよい。また、判定部１３３は、広告によるユーザの所定の行動が有ったと判定した場合、その広告の広告主の利益に至るユーザの行動が有ったと判定してもよい。図１の例では、判定部１３３は、広告ＡＤ１の出力後においてユーザＵ１が所定の行動を行っているため、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の効果が有ったと判定する。具体的には、判定部１３３は、広告ＡＤ１の出力後３０分以内にユーザＵ１が店舗ＳＰ１を利用しているため、ユーザＵ１に対する広告ＡＤ１の効果が有ったと判定する。

（提供部１３４）
提供部１３４は、各種情報を提供する。提供部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部１３４は、ユーザ端末１０等の外部の情報処理装置に各種情報を提供する。提供部１３４は、ユーザ端末１０に各種情報を送信する。提供部１３４は、ユーザ端末１０に各種情報を配信する。提供部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、決定部１３２により決定された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、判定部１３３により判定された各種情報に基づいて、種々のサービスを提供する。提供部１３４は、判定部１３３により判定された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。

提供部１３４は、決定部１３２により決定された出力タイミングに基づいて、広告を出力するサービスを提供する。提供部１３４は、決定部１３２により決定された出力タイミングに基づいて、広告をユーザ端末１０へ提供する。提供部１３４は、決定部１３２により決定された出力タイミングに基づいて、広告をユーザ端末１０へ配信する。図１の例では、提供部１３４は、広告ＡＤ１をユーザ端末ＴＭ１－１に配信する。提供部１３４は、決定部１３２により出力タイミングであると決定された広告ＡＤ１を、ユーザ端末ＴＭ１－１に送信する。

〔３．情報処理のフロー〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図９は、決定処理の一例を示すフローチャートである。図９は、広告出力に関する処理を含む決定処理の一例を示すフローチャートである。

図９に示すように、情報処理装置１００は、ユーザに関する位置情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、情報処理装置１００は、位置情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有するスピーカによるユーザに対する広告の出力タイミングを決定する（ステップＳ１０２）。また、情報処理装置１００は、出力タイミングに基づく、スピーカによる広告出力を行わせる（ステップＳ１０３）。図１の例では、情報処理装置１００は、出力タイミングに基づいて、ユーザＵ１のユーザ端末ＴＭ１－１に広告ＡＤ１を提供することにより、ユーザ端末ＴＭ１－１に広告ＡＤ１を出力させる。

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

図１０に示すように、情報処理装置１００は、ユーザの広告への接触後における行動情報を取得する（ステップＳ２０１）。そして、情報処理装置１００は、行動情報に基づいて、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する（ステップＳ２０２）。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、決定部１３２とを有する。取得部１３１は、ユーザに関する位置情報と、ユーザの状況を示すコンテキスト情報とを取得する。決定部１３２は、取得部１３１により取得された位置情報とコンテキスト情報とに基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザに関する位置情報と、ユーザの状況を示すコンテキスト情報とに基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づくコンテキスト情報を取得する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づくコンテキスト情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３２は、コンテキスト情報に基づくユーザの状況が所定の条件を満たすかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテキスト情報に基づくユーザの状況が所定の条件を満たすかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報を取得する。決定部１３２は、位置情報と店舗位置情報とに基づいて、広告の出力タイミングを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３２は、ユーザの位置が店舗から所定の範囲内であるかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの位置が店舗から所定の範囲内であるかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、広告の広告主に関する広告主情報を取得する。決定部１３２は、広告主情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、広告の広告主に関する広告主情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、広告主の業種を含む広告主情報を取得する。決定部１３２は、広告主の業種に基づく時間情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、広告主の業種に基づく時間情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、広告の出力回数を示す回数情報を取得する。決定部１３２は、回数情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、広告の出力回数を示す回数情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３２は、出力タイミングであると決定した複数の広告のうち、所定の基準に基づいて、出力する一の広告を決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、出力タイミングであると決定した複数の広告のうち、所定の基準に基づいて、出力する一の広告を決定することにより、出力する広告を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３２は、ユーザのユーザ情報に基づいて、一の広告を決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザのユーザ情報に基づいて、出力する一の広告を決定することにより、出力する広告を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３２は、ユーザのユーザ情報を含む入力情報を入力として、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルを用いて、一の広告を決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザ情報を含む入力情報を入力として、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルを用いて、一の広告を決定することにより、出力する広告を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３２は、広告の対象となる店舗の店舗情報を含む入力情報を入力とする予測モデルを用いて、一の広告を決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、広告の対象となる店舗の店舗情報を含む入力情報を入力とする予測モデルを用いて、一の広告を決定することにより、出力する広告を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、移動体に乗るユーザに関する位置情報を取得する。決定部１３２は、移動体に搭載された音声出力手段による広告の出力タイミングを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、移動体に乗るユーザに関する位置情報に基づいて、移動体に搭載された音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、携帯端末を所有するユーザに関する位置情報を取得する。決定部１３２は、携帯端末が有する音声出力手段による広告の出力タイミングを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、携帯端末を所有するユーザに関する位置情報に基づいて、携帯端末が有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、判定部１３３を有する。取得部１３１は、ユーザの広告への接触後における行動情報を取得する。判定部１３３は、取得部１３１により取得された行動情報に基づいて、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの広告への接触後における行動情報に基づいて、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、判定部１３３は、ユーザの広告への接触から所定の期間内における行動情報に基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの広告への接触から所定の期間内における行動情報に基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザに関する位置情報を含む行動情報と、広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報を取得する。判定部１３３は、位置情報と店舗位置情報とに基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザに関する位置情報と広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報とに基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、判定部１３３は、広告の対象となる店舗のユーザによる利用有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、広告の対象となる店舗のユーザによる利用有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザの発話に関する発話情報を取得する。判定部１３３は、発話情報に基づくユーザの広告に関する発話の有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの発話情報に基づくユーザの広告に関する発話の有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、判定部１３３は、広告の広告主の利益に至るユーザの行動の有無を判定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、広告の広告主の利益に至るユーザの行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置１００は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

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

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

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

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

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

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

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

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１情報処理システム
１００情報処理装置
１２１ユーザ情報記憶部
１２２店舗情報記憶部
１２３広告情報記憶部
１２４判定情報記憶部
１２５行動情報記憶部
１３０制御部
１３１取得部
１３２決定部
１３３判定部
１３４提供部
１０ユーザ端末（端末装置）
２０店舗端末
Ｎネットワーク

Claims

ユーザに関する位置情報と、前記ユーザの状況を示すコンテキスト情報であって、前記ユーザの発話有無を示すコンテキスト情報と、広告の出力回数を示す回数情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記位置情報と、前記回数情報と、出力させる広告の決定時における時間とに基づいて、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす前記広告を、前記ユーザが利用するユーザ端末に出力させる広告に決定し、前記コンテキスト情報と前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングの条件との比較に基づいて、前記ユーザが利用する前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングを決定する決定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
前記取得部は、
所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づく前記コンテキスト情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記決定部は、
前記コンテキスト情報に基づく前記ユーザの状況が所定の条件を満たすかどうかに応じて、前記広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報を取得し、
前記決定部は、
前記位置情報と前記店舗位置情報とに基づいて、前記広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記決定部は、
前記ユーザの位置が前記店舗から所定の範囲内であるかどうかに応じて、前記広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記広告の広告主に関する広告主情報を取得し、
前記決定部は、
前記広告主情報に基づいて、前記広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記広告主の業種を含む前記広告主情報を取得し、
前記決定部は、
前記広告主の業種に基づく時間情報に基づいて、前記広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
前記決定部は、
出力タイミングであると決定した複数の広告のうち、所定の基準に基づいて、出力する一の広告を決定する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記決定部は、
前記ユーザのユーザ情報に基づいて、前記一の広告を決定する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
前記決定部は、
前記ユーザのユーザ情報を含む入力情報を入力として、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルを用いて、前記一の広告を決定する
ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の情報処理装置。
前記決定部は、
前記広告の対象となる店舗の店舗情報を含む前記入力情報を入力とする前記予測モデルを用いて、前記一の広告を決定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
移動体に乗る前記ユーザに関する前記位置情報を取得し、
前記決定部は、
前記移動体に搭載された前記ユーザ端末による広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項１～１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記ユーザ端末を所有する前記ユーザに関する前記位置情報を取得し、
前記決定部は、
前記ユーザ端末による広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項１～１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザに関する位置情報と、前記ユーザの状況を示すコンテキスト情報であって、前記ユーザの発話有無を示すコンテキスト情報と、広告の出力回数を示す回数情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記位置情報と、前記回数情報と、出力させる広告の決定時における時間とに基づいて、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす前記広告を、前記ユーザが利用するユーザ端末に出力させる広告に決定し、前記コンテキスト情報と前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングの条件との比較に基づいて、前記ユーザが利用する前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングを決定する決定工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
ユーザに関する位置情報と、前記ユーザの状況を示すコンテキスト情報であって、前記ユーザの発話有無を示すコンテキスト情報と、広告の出力回数を示す回数情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記位置情報と、前記回数情報と、出力させる広告の決定時における時間とに基づいて、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす前記広告を、前記ユーザが利用するユーザ端末に出力させる広告に決定し、前記コンテキスト情報と前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングの条件との比較に基づいて、前記ユーザが利用する前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングを決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。