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。