JP7405900B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

近年、ユーザの端末装置を用いて、リアルタイムでメッセージやデータ等をチャット形式により送受信可能なサービスがある（例えば、特許文献１参照）。

特開２０２２－５８７１１号公報

しかしながら、従来の技術では、ユーザに対してより良いサービスを提供する点で改善の余地があった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、より良いサービスを提供することができる情報処理装置、情報処理方法およ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、抽出部と、特定部と、提供部とを備える。前記抽出部は、ユーザの会話履歴の中から商品に関する商品会話を抽出する。前記特定部は、抽出した前記商品会話の特徴に基づいて、前記ユーザの前記商品に関するファネル状況を特定する。前記提供部は、特定したファネル状況に応じた態様で前記商品に関する商品情報を提供する。

実施形態の一態様によれば、より良いサービスを提供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装置が実行する処理を示す図である。 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、ユーザ情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の処理手順を示すフローチャートである。 図６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法およ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」と記載する）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、情報処理方法およ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）
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理を示す図である。なお、図１では、実施形態に係る情報処理装置１を含む情報処理システムＳの動作例を示している。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、ユーザ端末１００とを含む。

実施形態に係る情報処理システムＳでは、ユーザのメッセージ送受信による会話履歴の中から商品に関する会話である商品会話の特徴を抽出し、かかる特徴に基づいて、ユーザの商品に関するファネル状況を特定し、ファネル状況に応じた態様で商品に関する商品情報を提供する。

具体的には、情報処理装置１は、まず、ユーザの会話履歴を取得する（ステップＳ１）。会話履歴は、ユーザ間でメッセージの送受信を行うことで会話を行うアプリケーション（以下、アプリと称する）において、ユーザが他のユーザへ送信したメッセージや、他のユーザから受信したメッセージを含む。

つづいて、情報処理装置１は、会話履歴の中から、商品に関する会話である商品会話を抽出する。商品会話は、例えば、商品の名称や、機能、性能、型式等のメッセージである。

つづいて、情報処理装置１は、抽出した商品会話の特徴を抽出する（ステップＳ３）。商品会話の特徴は、ユーザの商品に対する理解度や、知識量、商品の所有の有無、商品への評価等である。

つづいて、情報処理装置１は、抽出した商品会話の特徴に基づいて、ユーザの商品に関するファネル状況を特定する（ステップＳ４）。図１では、情報処理装置１は、認知、訴求、調査、行動および推奨のいずれのファネル状況であるかを特定する。

認知は、商品を認知している（知っている、聞いたことがある）ものの、興味を持つまでには至っていないファネル状況である。訴求は、商品に興味を持っているものの、所有（購入）を希望するまでには至っていないファネル状況である。調査は、商品を所有（購入）するかどうか迷っており、購入する行動を起こすまでには至っていないファネル状況である。行動は、商品を所有（購入）する意思がある、もしくは、商品を所有（購入）しているファネル状況である。推奨は、商品を所有（購入）しており、他のユーザに所有（購入）を奨める（もしくは奨めない）行動を起こしているファネル状況である。

情報処理装置１は、例えば、商品会話の特徴を説明変数とし、ファネル状況を目的変数として学習したモデルを用いて、ファネル状況を特定する。なお、情報処理装置１は、ユーザがどのファネル状況にも属していないと特定した場合には、ユーザが商品を認知していないと特定する。

つづいて、情報処理装置１は、特定したファネル状況に応じた態様の商品情報を生成する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１は、ファネル状況が認知の場合、訴求に移行させるため、商品の機能や、性能等といったユーザが興味を持ちそうな商品情報を提供する。かかる商品情報は、例えば、過去に他のユーザが興味を持つに至った商品情報を解析して提供してもよい。

また、情報処理装置１は、ファネル状況が訴求の場合、調査に移行させるため、商品を実際に使用した他のユーザの評価（口コミ等）等の商品情報を提供する。また、情報処理装置１は、ファネル状況が調査の場合、行動に移行させるため、ユーザが信頼している（関係性が近い）他のユーザの評価等の商品情報や、商品のセール情報、販売ページ等の商品情報を提供する。また、情報処理装置１は、ファネル状況が行動の場合、ユーザが商品を所有（購入）していないときには販売ページや、セール情報等の商品を提供し、ユーザが商品を所有（購入）済であるときには、商品の評価を要求する。また、情報処理装置１は、ファネル状況が推奨である場合には、ユーザが行った商品の評価を共有先となる他のユーザを提供（紹介）する。

つづいて、情報処理装置１は、生成した商品情報や要求、紹介先となる他のユーザの情報等をユーザに提供する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１は、上記したアプリを介して、商品情報や要求、紹介先となる他のユーザの情報等をメッセージにより送信する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１によれば、ユーザの商品に関するファネル状況に応じた態様で商品情報を提供することで、ユーザの現在のファネル状況に合致した商品情報を提供できる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置１によれば、ユーザに対してより良いサービスを提供することができる。

次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数のユーザ端末１００とがネットワークＮに対して有線又は無線により接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。

情報処理装置１は、実施形態に係る情報処理方法を実行するサーバ装置である。情報処理装置１は、ユーザの会話履歴の中から商品に関する会話である商品会話の特徴を抽出し、かかる特徴に基づいて、ユーザの商品に関するファネル状況を特定し、ファネル状況に応じた態様で商品に関する商品情報を提供する。

また、情報処理装置１は、複数のユーザ端末１００と連携し、各ユーザ端末１００に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

また、情報処理装置１は、各ユーザ端末１００に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報処理装置１は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報処理装置１は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

ユーザ端末１００は、ユーザが所持する端末装置である。ユーザ端末１００は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。ユーザ端末１００は、情報処理装置１等へ各種情報を送信したり、情報処理装置１等から提供される情報を受信したりする。

次に、図３を参照して、情報処理装置１の構成例について説明する。

図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図３に示されるように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを有する。制御部３は、取得部３１と、抽出部３２と、特定部３３と、生成部３４と、提供部３５とを備える。記憶部４は、ユーザ情報４１を記憶する。

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。

制御部３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等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３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＧＰＵ（General Purpose Graphic Processing Unit）等の集積回路により実現されてもよい。

記憶部４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。

ユーザ情報４１は、ユーザに関する情報である。図４は、ユーザ情報４１の一例を示す図である。図４に示すように、ユーザ情報４１は、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「行動履歴」、「ファネル」等の項目を含む。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報である。「属性情報」は、ユーザの属性に関する情報であり、サイコグラフィック属性や、デモグラフィック属性等を含む。「行動履歴」は、ユーザのネットワーク上における行動履歴である。「行動履歴」は、例えば、ユーザの検索行動、購買行動、会話履歴等である。「ファネル」は、ユーザの現在のファネル状況を示す情報である。

次に、情報処理装置１の制御部３の各機能（取得部３１、抽出部３２、特定部３３、生成部３４および提供部３５）について説明する。

取得部３１は、ユーザの会話履歴を取得する。例えば、取得部３１は、ユーザ間でチャット形式によりメッセージの送受信を行うことで会話を行うアプリケーション（以下、アプリと称する）において、ユーザが他のユーザへ送信したメッセージや、他のユーザから受信したメッセージを含む会話履歴を取得する。

より具体的には、会話履歴は、上記したメッセージに加えて、メッセージの送信元および受信元となるユーザや、ユーザが会話行ったグループの情報を含む。グループとは、複数のユーザがチャット形式によりメッセージの送受信を行って会話を行うグループである。

抽出部３２は、取得した会話履歴の中から商品に関する商品会話を抽出する。例えば、抽出部３２は、商品の名称や、機能、性能、型式等のメッセージを商品会話として抽出する。

また、抽出部３２は、商品会話に関する上記のメッセージが検出された場合に、商品会話における内容を抽出する。例えば、抽出部３２は、上記のメッセージを含む前後の会話に基づいて、商品の売買を希望しているかや、商品の使い方や故障に関する質問であるか、商品（または商品のカテゴリ）に関する知識量、商品の評価等といった内容を抽出する。

つづいて、抽出部３２は、抽出した商品会話に基づいて、商品会話の特徴を抽出する。商品会話の特徴は、例えば、上記した商品会話の会話相手や、商品会話の内容（商品の所有の有無や、商品に関する知識量、商品の使い方、商品の故障対応方法等）といった情報を含む。

特定部３３は、抽出部３２が抽出した商品会話の特徴に基づいて、ユーザの商品に関するファネル状況を特定する。具体的には、特定部３３は、上記した各ファネル（認知、訴求、調査、行動および推奨）のいずれのファネル状況であるかを特定する。なお、各ファネルは、図１に示した例に限定されるものではなく、例えば、ユーザによって任意に設定されたファネルであってもよく、既存の他のファネルであってもよい。

特定部３３は、例えば、商品会話の特徴を説明変数とし、ファネル状況を目的変数として学習したモデルを用いて、ファネル状況を特定する。なお、特定部３３は、ユーザがどのファネル状況にも属していないと特定した場合には、ユーザが商品を認知していないと特定する。あるいは、特定部３３は、認知の前段階である「未認知」のファネル状況として特定してもよい。

生成部３４は、特定したファネル状況に応じた態様の商品情報を生成する。例えば、生成部３４は、ファネル状況が認知の場合、訴求に移行させるため、商品の機能や、性能等といったユーザが興味を持ちそうな商品情報を提供する。かかる商品情報は、例えば、過去に他のユーザが興味を持つに至った商品情報を解析して提供してもよい。

また、生成部３４は、ファネル状況が訴求の場合、調査に移行させるため、商品を実際に使用した他のユーザの評価（口コミ等）等の商品情報を提供する。また、生成部３４は、ファネル状況が調査の場合、行動に移行させるため、ユーザが信頼している（関係性が近い）他のユーザの評価等の商品情報や、商品のセール情報、販売ページ等の商品情報を提供する。また、生成部３４は、ファネル状況が行動の場合、ユーザが商品を所有（購入）していないときには販売ページや、セール情報等の商品を提供し、ユーザが商品を所有（購入）済であるときには、商品の評価を要求する。また、生成部３４は、ファネル状況が推奨である場合には、ユーザが行った商品の評価を共有先となる他のユーザを提供（紹介）する。

提供部３５は、生成した商品情報や要求、紹介先となる他のユーザの情報等をユーザに提供する。例えば、提供部３５は、上記したアプリを介して、商品情報や要求、紹介先となる他のユーザの情報等をメッセージにより送信する。

次に、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の処理手順について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の処理手順を示すフローチャートである。

図５に示すように、制御部３は、まず、ユーザの会話履歴を取得する（ステップＳ１０１）。

つづいて、制御部３は、会話履歴の中から商品に関する商品会話を抽出する（ステップＳ１０２）。

つづいて、制御部３は、商品会話の特徴を抽出する（ステップＳ１０３）。

つづいて、制御部３は、商品会話の特徴に基づいて、商品に関するユーザのファネル状況を推定する（ステップＳ１０４）。

つづいて、制御部３は、推定したファネル状況に応じた態様の商品情報を生成する（ステップＳ１０５）。

つづいて、制御部３は、生成した商品情報を提供し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。

〔その他〕
また、上記実施形態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一部を手動的に行うこともできる。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。

例えば、図３に示した記憶部４の一部又は全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。

〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図６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６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０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３の機能を実現する。

〔効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、抽出部３２と、特定部３３と、提供部３５とを備える。抽出部３２は、ユーザの会話履歴の中から商品に関する商品会話を抽出する。特定部３３は、抽出した商品会話の特徴に基づいて、ユーザの商品に関するファネル状況を特定する。提供部３５は、特定したファネル状況に応じた態様で商品に関する商品情報を提供する。このような構成により、ユーザに対してより良いサービスを提供することができる。

以上、本願の実施形態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、発明の開示の欄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。

〔その他〕
また、上記実施形態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に記載した各処理は、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、上記してきた「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、制御部３は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。

１ 情報処理装置
２ 通信部
３ 制御部
４ 記憶部
３１ 取得部
３２ 抽出部
３３ 特定部
３４ 生成部
３５ 提供部
４１ ユーザ情報
１００ ユーザ端末
Ｓ 情報処理システム

Claims (9)

1. ユーザの会話履歴の中から商品に関する商品会話を抽出する抽出部と、
   抽出した前記商品会話の特徴に基づいて、前記ユーザの前記商品に関するファネル状況を特定する特定部と、
   特定したファネル状況に応じた態様で前記商品に関する商品情報を提供する提供部と、
   を備え、
   前記抽出部は、
   前記商品会話に関する特定のメッセージを検出した場合に、前記メッセージを含む前後の会話を前記商品会話として抽出し、
   前記ファネル状況は、
   認知、訴求、調査、行動および推奨を少なくとも含み、
   前記提供部は、
   前記ファネル状況が前記行動である場合において、前記ユーザが前記商品を所有していないときには販売に関する情報であって、前記商品の販売ページまたは前記商品のセール情報の少なくともいずれかの情報を含む前記商品情報を提供する
   情報処理装置。
2. 前記抽出部は、
   前記特徴として、前記商品会話の会話相手と、前記商品会話の内容とを抽出する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記特定部は、
   前記商品会話の特徴を説明変数とし、前記ファネル状況を目的変数として学習したモデルを用いて、前記ファネル状況を特定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記提供部は、
   前記ファネル状況が前記訴求である場合、前記商品を使用した他のユーザの評価に関する商品情報を提供する
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記提供部は、
   前記ファネル状況が前記調査である場合、前記ユーザと関係性が近い他のユーザの評価に関する商品情報または前記商品の販売に関する情報を提供する
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記提供部は、
   前記ファネル状況が前記行動である場合において、前記ユーザが前記商品を所有しているときには、前記商品情報の提供に代えて、前記商品の評価を要求する
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記提供部は、
   前記ファネル状況が前記推奨である場合、前記商品情報の提供に代えて、前記ユーザが行った商品の評価の共有先となる他のユーザの情報を提供する
   請求項１に記載の情報処理装置。
8. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   ユーザの会話履歴の中から商品に関する商品会話を抽出する抽出工程と、
   抽出した前記商品会話の特徴に基づいて、前記ユーザの前記商品に関するファネル状況を特定する特定工程と、
   特定したファネル状況に応じた態様で前記商品に関する商品情報を提供する提供工程と、
   を含み、
   前記抽出工程は、
   前記商品会話に関する特定のメッセージを検出した場合に、前記メッセージを含む前後の会話を前記商品会話として抽出し、
   前記ファネル状況は、
   認知、訴求、調査、行動および推奨を少なくとも含み、
   前記提供工程は、
   前記ファネル状況が前記行動である場合において、前記ユーザが前記商品を所有していないときには販売に関する情報であって、前記商品の販売ページまたは前記商品のセール情報の少なくともいずれかの情報を含む前記商品情報を提供する
   情報処理方法。
9. ユーザの会話履歴の中から商品に関する商品会話を抽出する抽出手順と、
   抽出した前記商品会話の特徴に基づいて、前記ユーザの前記商品に関するファネル状況を特定する特定手順と、
   特定したファネル状況に応じた態様で前記商品に関する商品情報を提供する提供手順と、
   をコンピュータに実行させ、
   前記抽出手順は、
   前記商品会話に関する特定のメッセージを検出した場合に、前記メッセージを含む前後の会話を前記商品会話として抽出し、
   前記ファネル状況は、
   認知、訴求、調査、行動および推奨を少なくとも含み、
   前記提供手順は、
   前記ファネル状況が前記行動である場合において、前記ユーザが前記商品を所有していないときには販売に関する情報であって、前記商品の販売ページまたは前記商品のセール情報の少なくともいずれかの情報を含む前記商品情報を提供する
   情報処理プログラム。

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