JP7355322B1 - メール要素設定システム及びメール件名設定支援システム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、本実施の形態の構成を説明する。
図1は、ネットワークシステムの構成を示すブロック図である。
次に、件名評価サービス提供サーバ100のハードウェア構成を説明する。
件名評価サービス提供サーバ100は、図2に示すように、制御プログラムに基づいて演算及びシステム全体を制御するCPU(Central Processing Unit)30と、所定領域に予めCPU30の制御プログラム等を格納しているROM(Read Only Memory)32と、ROM32等から読み出したデータやCPU30の演算過程で必要な演算結果を格納するためのRAM(Random Access Memory)34と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するI/F(InterFace)38とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス39で相互に且つデータ授受可能に接続されている。なお、I/F38には、ネットワークアダプタの機能も含まれている。
利用者端末200は、件名評価サービス提供サーバ100のような据え置き型を想定した端末、又は、スマートフォン、タブレットなどの携帯型の端末から構成されている。後者の場合、そのハードウェア構成は、CPUと、アプリケーションソフトなどのプログラムやプログラムを実行するためのデータ等を格納しているROMと、ROM等から読み出したデータやCPUの演算過程で必要な演算結果を格納するためのRAMと、付属の各種装置に対してデータの入出力を媒介するI/Fとで構成されている。これらは、データを転送するための信号線で相互に且つデータ授受可能に接続されている。
次に、記憶装置42、記憶装置50及び記憶装置60に記憶されている各種テーブルについて説明する。
利用者管理テーブル400には、図3(a)に示すように、利用者IDごとに1つのレコードが登録されている。各レコードは、利用者ID、件名作成用ファイルID、評価用件名ファイルID、住所、代表者氏名、電話番号、代表メールアドレス、ログイン情報、作成日、更新日、その他の情報が登録されている。
件名情報テーブル420には、図3(c)に示すように、利用者IDごとに1つのレコードが登録されている。各レコードは、利用者ID、件名作成用ファイルID、評価用件名ファイルID、評価結果ID、件名作成用ファイル、評価用件名ファイル、評価結果ファイル、作成日、更新日、その他の情報が登録されている。
AI対応情報管理テーブル430には、図3(d)に示すように、管理者IDごとに1つのレコードが登録されている。各レコードは、管理者ID、件名評価AIモデルID、ファイル転送プロトコル情報、作成日、更新日、その他の情報が登録されている。
〔件名評価AIモデル作成時のシーケンス〕
まず、件名評価AIモデル作成時のシーケンスについて説明する。
件名評価サービス提供サーバ100は、データ制御サーバ110からの作成完了通知を受信する(S120)。これにより、件名評価AIモデルの作成が完了する。
次に、件名評価AIモデルによる件名候補の評価時のシーケンスについて説明する。
件名候補の評価は、例えば、図7に示すように、件名評価AIモデルに対して、評価用件名ファイルに含まれる、件名候補、配信日時、メール本文、配信先の属性情報を順次入力することで行われる。これにより、学習済みの件名評価AIモデルは、入力された件名候補及び属性情報に対して開封率に関するスコアを出力する。このスコアは、件名候補及び属性情報の組み合わせに対して、配信したメールが開封される可能性をスコア化したものであり、数値が大きいほど可能性が高いことを示している。
図8は、評価用件名ファイル転送処理を示すフローチャートである。
ステップS210において、評価用件名ファイル転送処理が開始されると、図8に示すように、まずステップS300に移行する。
図9は、評価結果ファイル結合処理を示すフローチャートである。
ステップS230において、評価結果ファイル結合処理が開始されると、図9に示すように、まずステップS400に移行する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、件名評価サービス提供サーバ100は、記事やページのURL及びその記事やページを代表するキーワードを生成する生成要求を含むリクエストを大規模言語モデルサーバ130に送信し、リクエストに対して大規模言語モデルサーバ130から出力される推定結果を取得し、取得した推定結果に基づいて件名を設定した。効果の一例として、大規模言語モデルサーバ130を用いて件名候補を生成した場合、そうでない場合に比して、メール開封率が50.2%から59.6%へと大幅な改善を見せた。
さらに、本実施の形態では、件名評価サービス提供サーバ100により、複数の件名候補及び配信先ユーザの属性情報を含む評価用件名ファイルの生成、生成した評価用件名ファイルのデータ制御サーバへの送信を行い、データ制御サーバ110により、評価用件名ファイルのメール件名評価サーバ120への送信、メール件名評価サーバ120からの評価結果ファイルの受信及び評価結果ファイルの件名評価サービス提供サーバ100への送信を行い、メール件名評価サーバ120にて、データ制御サーバ110からの評価用件名ファイルの受信、件名評価AIモデルを用いた評価用件名ファイルに含まれる件名候補の評価処理及びこの評価結果を含む評価結果ファイルのデータ制御サーバ110への送信を行うようにした。また、件名評価AIモデルとして、件名に含まれるメールの開封率等の反応指標に影響を与える文字種の割合及び記号の有無を含む特徴量のデータ、件名、メール本文、配信日時、配信先の属性情報、開封率の情報等を含む件名評価AIモデル作成用データに基づいて機械学習を行って作成された学習済みのAIモデルを用いた。
なお、上記実施の形態においては、記事やページのURLを含むリクエストを生成したが、これに限らず、URLに代えて又はURLに加えて、記事やページの文書情報そのものを含むリクエストを生成することもできる。
件名評価サービス提供サーバ100は、例えば、件名作成用ファイルに、件名候補が含まれていない場合に、配信予定のメール本文から件名候補を自動で生成する機能を有している。
Claims (3)
- 文書情報又は当該文書情報のリンク先に関するリンク情報及び当該文書情報を代表するキーワードを生成する要求を含むリクエストを大規模言語モデルに入力するリクエスト入力手段と、
前記リクエストに対して前記大規模言語モデルから出力されるキーワード情報を取得するキーワード情報取得手段と、
前記キーワード情報取得手段で取得したキーワード情報の一部又は全部を含む内容にメールの件名を設定する設定手段とを備えることを特徴とするメール要素設定システム。 - 文書情報又は当該文書情報のリンク先に関するリンク情報及び当該文書情報を代表する複数のキーワードを生成する要求を含むリクエストを大規模言語モデルに入力するリクエスト入力手段と、
前記リクエストに対して前記大規模言語モデルから出力される複数のキーワード情報を、メールの件名の候補であって当該件名に関する件名情報として取得する件名情報取得手段と、
メールの送信先となるユーザの属性に関する属性情報を取得する属性情報取得手段と、
メールの件名のうち当該メールに対する前記ユーザの反応の程度を示す反応指標に影響を与える特徴情報を含む件名特徴情報、当該メールを送信したユーザの属性に関する属性情報及び当該メールの反応指標に関する反応指標情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記件名情報取得手段で取得した件名情報及び前記属性情報取得手段で取得した属性情報から、前記メールの送信先となるユーザについて当該件名情報に係る各候補の反応指標を推定する推定手段とを備えることを特徴とするメール件名設定支援システム。 - 請求項2において、
前記特徴情報は、メールの件名のうち当該メールに対する前記ユーザの反応の程度を示す反応指標に影響を与える文字種の割合又は記号の有無に関する特徴情報であることを特徴とするメール件名設定支援システム。
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吉井 健敏,メール型広告におけるタイトルが開封に与える影響,情報処理学会 研究報告 データベースシステム(DBS) 2022-DBS-175 [online],日本,情報処理学会,2022年09月02日,pp.1-11 |
吉井 健敏: "メール型広告におけるタイトルが開封に与える影響", 情報処理学会 研究報告 データベースシステム(DBS) 2022−DBS−175 [ONLINE], JPN6023015159, 2 September 2022 (2022-09-02), JP, pages 1 - 11, ISSN: 0005120250 * |
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