(57)【要約】【課題】サービス間の隔たりを意識することなく他のサービスの解析結果を取得すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、提供部とを備える。取得部は、ユーザの属性を解析して生成されるサービス毎の解析結果であって、属性を入力することでユーザの特徴を推定する特徴情報を登録する。提供部は、取得部によって登録された特徴情報の推定結果に基づいた提供情報を他のサービスへ提供する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記特徴情報に基づく提供情報を他の前記サービスへ提供する提供部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記特徴情報の前記モデルは、
前記ユーザの属性を入力することで、前記ユーザの特徴をスコアとして出力するものであって、
前記提供部は、
前記スコアに基づいた前記提供情報を他の前記サービスへ提供すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記モデルの入力となる前記ユーザの属性を、当該モデルの取得元の前記サービスとは異なるサービスから取得すること
を特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部によって取得された前記特徴情報の前記モデルおよび前記推定結果の少なくとも一方を更新する更新部をさらに備えること
を特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記更新部は、
前記サービスから前記ユーザの属性を経時的に取得し、取得した当該属性に基づいて前記特徴情報の前記推定結果を更新すること
を特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記更新部は、
前記サービスから前記ユーザの属性を経時的に取得し、取得した当該属性に基づいて前記特徴情報の前記モデルを更新すること
を特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記更新部は、
前記サービス側で経時的に更新された前記推定結果を取得し、取得した当該推定結果に基づいて前記特徴情報の前記推定結果を更新すること
を特徴とする請求項４〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記更新部は、
前記サービス側で経時的に更新された前記モデルを取得し、取得した当該モデルに基づいて前記特徴情報の前記モデルを更新すること
を特徴とする請求項４〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記特徴情報毎に更新に関する優先順位を決定する決定部をさらに備え、
前記更新部は、
前記決定部によって決定された前記優先順位に基づく更新順で前記特徴情報を更新すること
を特徴とする請求項４〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記決定部は、
時事に関する時事情報に基づいて前記優先順位を決定すること
を特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記ユーザの属性は、
前記ユーザの前記サービスを利用した際の行動に関する行動情報を含むこと
を特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
特定の前記特徴を指定する特徴指定を前記サービスから受け付ける受付部と、
前記特徴情報に基づいて前記特徴指定によって指定された前記特定の特徴に対応する前記ユーザを抽出する抽出部と、を備え、
前記提供部は、
前記抽出部によって抽出された前記ユーザの一覧を含む前記提供情報を前記サービスへ提供すること
を特徴とする請求項１〜１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１３】
特定の前記ユーザを指定するユーザ指定を前記サービスから受け付ける受付部と、
前記特徴情報に基づいて前記ユーザ指定によって指定された前記特定のユーザの前記特徴を推定する推定部と、を備え、
前記提供部は、
前記推定部によって推定された前記特徴を示す情報を含む前記提供情報を前記サービスへ提供すること
を特徴とする請求項１〜１２のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１４】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記特徴情報に基づく提供情報を他の前記サービスへ提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された前記特徴情報に基づく提供情報を他の前記サービスへ提供する提供手順と
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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、ユーザに対して各種サービスを提供し、かかるサービスの利用により得られるユーザの属性を解析することで、ユーザの特徴を推定する情報処理装置がある。この種の情報処理装置では、推定したユーザの特徴に基づき、自身が提供するサービスを最適化する場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−３２２５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記した技術は、サービス個々で独自にユーザの特徴を解析し、その解析結果を自身のサービスの最適化に適用するものであって、他のサービスの解析結果を利用することについては考慮されていなかった。
【０００５】
また、仮に、他のサービスと連携しようした場合、他のサービスの解析結果を自身のサービスに効果的に適用するためには、技術的な困難が伴う。つまり、サービス間の技術的な隔たりが大きいため、他のサービスの解析結果を取得することが難しい。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、サービス間の隔たりを意識することなく他のサービスの解析結果を取得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。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願に係る情報処理装置は、取得部と、提供部とを備える。前記取得部は、ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する取得する。前記提供部は、前記取得部によって取得された前記特徴情報に基づく提供情報を他の前記サービスへ提供する。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、サービス間の隔たりを意識することなく他のサービスの解析結果を取得することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】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】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】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】図４は、共有情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、サービス情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、モデルプログラム情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、更新部による更新処理を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施形態に係る情報処理装置が実行する提供処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態に係る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。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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。
【００１１】
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置が行う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には、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、サービス提供サーバ１０（１０−１，１０−２，１０−３）と、ユーザ端末１００とを含む。
【００１２】
ユーザ端末１００は、ユーザＵが所有する端末装置である。ユーザＵは、ユーザ端末１００を操作してサービス提供サーバ１０へアクセスすることで、各サービス提供サーバ１０が提供するサービスＹ（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３）を利用する（ステップＳ１−１，Ｓ１−２，Ｓ１−３）。
【００１３】
サービス提供サーバ１０は、各種サービスＹをユーザＵへ提供するサーバ装置である。サービス提供サーバ１０が提供するサービスＹは、例えば、ユーザ端末１００にインストールされた各種アプリを介して情報を配信するサービスである。このようなサービスには、例えば、ニュース提供サービスや、オークションサービス、天気予報サービス、ショッピングサービス、金融取引（株取引等）サービス、路線検索サービス、地図提供サービス、旅行サービス、飲食店紹介サービス、ブログサービス等がある。なお、サービスＹは、アプリを介して情報を配信されるサービスに限らず、例えば、ユーザＵがブラウザにアクセスすることで情報を提供するサービスであってもよい。
【００１４】
なお、図１では、サービスＹ１は、ショッピングサイトを提供するショッピングサービスであり、サービスＹ２は、地図に関する機能を提供する地図提供サービスであり、サービスＹは、各種情報を検索する検索サイトを提供する検索サービスを例に挙げて説明する。
【００１５】
また、各サービス提供サーバ１０は、サービスＹを利用したユーザＵの属性を解析することでユーザＵの特徴を推定する。具体的には、各サービス提供サーバ１０は、ユーザＵの属性を用いてユーザＵの特徴を推定するモデル、および、ユーザＵの属性を用いて推定されたユーザＵの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を生成する（ステップＳ２−１，Ｓ２−２，Ｓ２−３）。
【００１６】
ここでいう属性とは、ユーザＵの確定した属性、あるいは、ユーザＵの特徴であり、例えば、検索ログや購入履歴等といったサービスＹを利用した際のユーザＵの行動に関する行動情報や、性別、年齢、住所等といったデモグラフィック属性、ライフサイクル、価値観、個性、購買動機等といったサイコグラフィック属性等を含む概念である。
【００１７】
また、ユーザＵの特徴とは、ユーザＵの様々な属性を包括することで推定されるユーザＵの性質、あるいは、推定される属性であって、例えば、ユーザＵの興味や、趣味嗜好、行動パターン（検索行動や、購買行動等）等を含む。
【００１８】
また、特徴情報における上記したモデルは、例えば、ユーザＵの属性を入力して、ユーザＵの特徴をスコアとして出力することができる。また、特徴情報における上記した推定結果は、例えば、モデルが出力するスコアである。なお、推定結果は、モデルによらない情報、例えば、ユーザＵの属性を単に数値化した情報（例えば、検索回数に応じて増減するスコア等）であってもよい。
【００１９】
図１に示す例では、ショッピングサービスとしてのサービスＹ１は、「釣り好き」のモデル、および、推定結果であるスコア「２．３」を生成する。なお、サービスＹ１は、例えば、釣り商品の購入履歴等に基づいて「釣り好き」のモデルを生成する。
【００２０】
また、地図提供サーバとしてのサービスＹ２は、「車好き」のモデル、および推定結果であるスコア「３．５」を生成する。なお、サービスＹ２は、例えば、自動車ディーラまでの経路検索の履歴や、自動車の保有の有無等に基づいて「車好き」のモデルを生成する。
【００２１】
また、検索サービスとしてのサービスＹ３は、「旅行好き」のモデル、および推定結果であるスコア「９．８」を生成する。なお、サービスＹ３は、例えば、旅行に関する検索ワードを用いた検索履歴等に基づいて「旅行好き」のモデルを生成する。なお、図１では、スコアが高いほど、ユーザＵが特徴として、モデルの示す事物に対し強い興味や嗜好性などを持っていることを示す。
【００２２】
また、上記したスコアは、連続値である場合を示したが、例えば、離散値であってもよい。具体的には、釣り好きかどうかを「１」（好き）または「０」（嫌い）のいずれかの離散値のスコアで表現してもよい。あるいは、推定結果の一例としてスコアを示したが、推定結果は、スコアに限定されるものではなく、「釣り好き」等のようにテキストの情報であってもよい。
【００２３】
ここで、従来は、サービスが個々に生成した特徴情報を自身のサービスの最適化に役立てるのみであり、他のサービスの特徴情報を使用することについては考慮されていなかった。
【００２４】
また、仮に、他のサービスと連携しようした場合、他のサービスの特徴情報を自身のサービスに効果的に適用するためには、どのサービスがどのような特徴情報を有しているかを把握することが必要である。しかしながら、従来は、他のサービスの特徴情報を正確に把握することが難しいため、他のサービスの特徴情報を利用することが難しかった。
【００２５】
そこで、実施形態に係る情報処理装置１は、サービスＹそれぞれで生成された特徴情報を他のサービスＹが共有できるようにした。具体的には、実施形態に係る情報処理装置１は、上記した特徴情報を異なるサービスＹそれぞれから取得（ステップＳ３−１，Ｓ３−２，Ｓ３−３）し、かかる特徴情報をユーザ毎に紐づけた共有情報を生成する（ステップＳ４）。
【００２６】
なお、実施形態に係る情報処理装置１は、上記したモデル、および、推定結果であるスコアを含む特徴情報を取得する場合に限らず、モデルのみを含む特徴情報、あるいは、スコアのみを含む特徴情報を取得してもよい。
【００２７】
つづいて、情報処理装置１は、サービスＹから要求があった場合に、取得した特徴情報に基づく提供情報を提供する（ステップＳ５−１，Ｓ５−２，Ｓ５−３）。例えば、提供情報の提供方法としては、以下の２通りがある。
【００２８】
１つ目は、サービス提供サーバ１０が特定のユーザＵを指定し、共有情報に基づいて指定されたユーザＵの特徴（推定結果）を提供する方法である。つまり、サービスＹは、特定のユーザＵに関し、自身のサービスＹの解析では得られないユーザＵの特徴を知ることができる。２つ目は、サービス提供サーバ１０が特定の特徴を指定し、共有情報に基づいて指定された特徴をもつユーザＵの一覧を提供する方法である。これにより、サービスＹは、自身のサービスＹの解析では得られない特徴を持つユーザＵを知ることができる。
【００２９】
つまり、実施形態に係る情報処理方法では、異なるサービスＹそれぞれから取得した特徴情報をユーザ毎に紐づけて蓄積する。そして、蓄積された特徴情報を他のサービスＹが取得可能とすることで、ユーザＵに関連付けられた属性、または、属性に関連付けられるユーザＵの情報を他のサービスＹが包括的に取得することができる。
【００３０】
従って、実施形態に係る情報処理方法では、他のサービスＹがユーザＵの情報を特徴情報として包括的に取得可能となったため、他のサービスＹの特徴情報を容易に把握し、利用できる。すなわち、実施形態に係る情報処理方法によれば、サービスＹ間の隔たりを意識することなく他のサービスＹの解析結果である特徴情報を取得することができる。
【００３１】
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、複数のサービス提供サーバ１０−１〜１０−ｎと、複数のユーザ端末１００−１〜１００−ｍとを含む。情報処理装置１、複数のサービス提供サーバ１０−１〜１０−ｎおよび複数のユーザ端末１００−１〜１００−ｍは、ネットワークＮを介して接続される。ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet  Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
【００３２】
ユーザ端末１００は、上記したように、ユーザＵによって利用される端末装置である。ユーザ端末１００は、例えば、スマートデバイス（スマートフォン、あるいはタブレット）、携帯電話、パーソナルコンピュータ等である。ユーザ端末１００は、ユーザＵの操作に従って、サービス提供サーバ１０に対して情報の要求を送信する。
【００３３】
情報処理装置１は、サービス提供サーバ１０の上位サーバとして機能するサーバ装置である。情報処理装置１は、各サービス提供サーバ１０から特徴情報を取得して共有情報を生成するとともに、生成した共有情報を使ってサービス提供サーバ１０へ各種情報を提供する。
【００３４】
サービス提供サーバ１０は、上記したようにサービスＹをユーザＵへ提供するサーバ装置である。サービス提供サーバ１０は、例えば、サービスＹを利用したユーザＵの属性を解析して特徴情報を生成する。また、サービス提供サーバ１０は、情報処理装置１に対して提供情報を要求する。提供情報の要求は、例えば、サービス提供サーバ１０に接続された専用端末をサービスＹの管理者が操作することで、サービス提供サーバ１０から送信される。
【００３５】
また、情報処理システムＳのうち、情報処理装置１および複数のサービス提供サーバ１０−１〜１０−ｎは、例えば、１つの事業者が有するように構成される。つまり、１つの事業者は、複数のサービスＹを提供可能である。また、１つの事業者は、各サービスＹが生成した特徴情報を共有情報として情報処理装置１に集約するとともに、共有情報に基づいた提供情報を取得して利用する。
【００３６】
なお、情報処理装置１および複数のサービス提供サーバ１０−１〜１０−ｎは、それぞれ別の事業者が有する構成であってもよい。つまり、ある事業者のあるサービスＹから見た場合の他のサービスＹは、同じ事業者の他のサービスＹであってもよく、他の事業者のサービスＹであってもよい。また、複数のサービス提供サーバ１０−１〜１０−ｎは、それぞれ別の事業者が有する構成であってもよい。また、上記した情報処理システムＳに加えて、提供情報の利用のみを行う事業者のサーバが接続されてもよい。
【００３７】
なお、図２では、情報処理装置１は、サービス提供サーバ１０とは別体で構成されて共有情報を生成および提供する機能を有する場合を示したが、例えば、いずれかのサービス提供サーバ１０が情報処理装置１の機能の一部または全部を代替して行ってもよい。
【００３８】
また、図２では、情報処理装置１は、共有情報の生成および提供の双方の機能を兼ね備える場合を示したが、例えば、複数の情報処理装置１が、上記した機能を分担して行ってもよい。
【００３９】
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。
【００４０】
図３に示すように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを備える。制御部３は、取得部３１と、決定部３２と、更新部３３と、受付部３４と、抽出部３５と、推定部３６と、提供部３７とを備える。
【００４１】
通信部２は、たとえば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部２は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、少なくともサービス提供サーバ１０との間で情報の送受信を行う。
【００４２】
記憶部４は、たとえば、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。図２に示すように、記憶部４は、共有情報４１と、サービス情報４２と、モデルプログラム情報４３とを記憶する。
【００４３】
共有情報４１は、サービス提供サーバ１０から取得した特徴情報を含んだ情報である。図４は、共有情報４１の一例を示す図である。図４に示すように、共有情報４１は、例えば、列項目が「ＵＩＤ」であり、行項目が「特徴情報」であるテーブルである。また、列項目および行項目の各組のデータ項目には、特徴情報におけるモデルの出力であるスコアが入力される。
【００４４】
「ＵＩＤ」は、ユーザＵを識別する識別情報である。「特徴情報」は、サービス提供サーバ１０それぞれで生成されるモデルおよびスコアの情報である。なお、図４では、「特徴情報」の各項目（例えば「釣り好き」等）には、モデル名称が入力される。
【００４５】
図４に示すように、共有情報４１は、「ＵＩＤ」および「特徴情報」のスコアを含む情報である。図４に示す例では、ＵＩＤが「Ｕ１」であるユーザは、特徴情報におけるモデル「釣り好き」のスコアが「２．３」であることを示している。
【００４６】
また、ＵＩＤが「Ｕ２」であるユーザは、特徴情報におけるモデル「釣り好き」のスコアが「未入力」となっている。これは、「Ｕ２」であるユーザの特徴情報におけるモデル「釣り好き」のスコアをサービス提供サーバ１０から取得していないことを示している。
【００４７】
例えば、上記スコアは、サービス提供サーバ１０で算出されたスコアをそのまま共有情報４１のスコアとして入力してもよく、あるいは、サービス提供サーバ１０で算出されたスコアを所定の基準に従って正規化したスコアを共有情報４１として入力してもよい。
【００４８】
また、図４では、共有情報４１をスコアとして示したが、共有情報４１は、スコアに限定されるものではなく、「○、△および×」や、「優、良および可」等といった段階分けされた情報であってもよい。
【００４９】
次に、サービス情報４２は、各サービス提供サーバ１０が提供するサービスＹに関する情報である。図５は、サービス情報４２の一例を示す図である。図５に示すように、サービス情報４２は、「サービスＩＤ」、「提供サービス」および「登録モデル数」といった項目を含む。
【００５０】
「サービスＩＤ」は、サービスＹ（あるいは、サービス提供サーバ１０）を識別する識別情報である。「提供サービス」は、サービスＹの内容を示す情報である。「登録モデル数」は、共有情報４１に登録されている特徴情報のモデルの数を示す情報である。
【００５１】
次に、モデルプログラム情報４３は、特徴情報におけるモデルのプログラムデータを含んだ情報である。図６は、モデルプログラム情報４３の一例を示す図である。モデルプログラム情報４３は、後述の取得部３１が取得した特徴情報におけるモデルのプログラムデータを含む情報である。図６に示すように、モデルプログラム情報４３は、「モデルＩＤ」、「モデル名称」、「サービスＩＤ」および「モデルデータ」等といった項目を含む。
【００５２】
「モデルＩＤ」は、特徴情報におけるモデルを識別する識別情報である。「モデル名称」は、特徴情報の名称を示す識別情報である。「サービスＩＤ」は、サービスＹ（あるいは、サービス提供サーバ１０）を識別する識別情報である。「モデルデータ」は、特徴情報におけるモデルのプログラムデータである。
【００５３】
「モデルデータ」は、例えば、ユーザＵの属性を説明変数とする回帰モデルである。例えば、「モデルデータ」は、以下の式に示す回帰モデルである。すなわち、ｙ＝ω１・ｘ１＋ω２・ｘ２＋・・・＋ωｎ・ｘｎの回帰モデルとして表すことができる。
【００５４】
上記式において、「ｘ」は、ユーザＵの属性に対応する説明変数である。「ｙ」は、ユーザＵの特徴を示すスコアに対応する目的変数である。また、「ω」は、「ｘ」の係数であり、所定の重み値を示す。具体的には、「ω１」は、「ｘ１」の重み値であり、「ω２」は、「ｘ２」の重み値であり、「ωｎ」は、「ｘｎ」の重み値である。このように、上記式は、ユーザＵの属性に対応する説明変数「ｘ」と、所定の重み値「ω」とを含む変数（例えば、「ω１・ｘ１」）を組み合せることにより作成される。
【００５５】
なお、「モデルデータ」は、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）やその他の機械学習法を用いて生成された特徴情報であってもよい。また、特徴情報は、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて生成されたものであってもよい。例えば、サービスＹは、ＤＮＮ（Deep  Neural  Network）やＲＮＮ（Recurrent  Neural  Network）やＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて特徴情報を生成することができる。
【００５６】
制御部３は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、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３は、たとえば、コントローラであり、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。
【００５７】
なお、取得部３１、決定部３２、更新部３３、受付部３４、抽出部３５、推定部３６および提供部３７は、それぞれ一部または全部がＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成されてもよい。
【００５８】
制御部３は、サービス提供サーバ１０から取得した特徴情報の登録および登録した特徴情報のモデルまたは推定結果の更新を行う。また、制御部３は、登録された特徴情報に基づいてサービスＹに対して各種提供を行う。
【００５９】
取得部３１は、ユーザＵの属性を用いてユーザＵの特徴を推定するモデル、および、ユーザＵの属性を用いて推定されたユーザＵの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスＹそれぞれから取得する。例えば、取得部３１は、サービスＹに対して予め指定したフォーマットで生成させた特徴情報を取得する。これにより、サービスＹ間で特徴情報のフォーマットを揃えることができるため、統一した基準の特徴情報を取得することができる。
【００６０】
また、取得部３１は、特徴情報として、上記したモデルと、かかるモデルから出力されるスコアの初期値とを含む情報を取得する。スコアの初期値は、例えば、サービス提供サーバ１０によって予め算出されてもよく、取得部３１がモデルデータを取得して算出してもよい。取得部３１が初期値を算出する場合、特徴情報のモデルデータのみをまず取得し、その後、サービス提供サーバ１０からユーザＵの属性を取得してスコアを算出する。
【００６１】
なお、取得部３１は、特徴情報を取得した際に、かかる特徴情報が指定のフォーマットに沿って生成されたか否かをチェックするチェック機能を有してもよい。
【００６２】
また、取得部３１は、特徴情報におけるモデルの入力となるユーザＵの属性を、モデルの取得元のサービスＹとは異なるサービスＹから取得してもよい。つまり、共有情報４１として登録されたモデルの取得元のサービスＹからユーザＵの属性を取得してスコアを出力してもよく、あるいは、取得元のサービスＹとは異なるサービスＹから取得したユーザＵの属性を使ってスコアを出力してもよい。これにより、例えば、異なる事業者のサービスＹ間で、共有情報４１に登録されたモデルを共有することができる。
【００６３】
決定部３２は、特徴情報のモデル毎に更新に関する優先順位を決定する。決定部３２によって決定された優先順位は、後述する更新部３３が行うスコアの更新順の基準となる。決定部３２は、例えば、時事に関する時事情報に基づいて優先順位を決定する。
【００６４】
時事情報とは、ニュース等の情報であり、社会的な出来事に関する情報である。例えば、決定部３２は、発生した出来事から特定のキーワード（例えば、ニュースのキーワード）を抽出し、かかるキーワードに関連する特徴情報の優先順位を高くする。
【００６５】
なお、特定のキーワードに関連する特徴情報とは、例えば、その出来事のニュースで使用された特定のキーワードを含む特徴情報や、その出来事と繋がりがある特徴情報、その出来事（キーワード）のジャンルと類似する特徴情報等である。
【００６６】
また、決定部３２は、例えば、特徴情報の使用時期に基づいて優先順位を決定する。特徴情報の使用時期とは、サービスＹが特徴情報を使ってサービス活動を行う時期である。例えば、サービスＹが特徴情報を使って毎週月曜日にサービス活動を行う場合、決定部３２は、日曜日に確実に特徴情報が更新されるように優先順位を高くする。これにより、サービスＹが最新の特徴情報に基づいてサービス活動を行うことができる。
【００６７】
更新部３３は、取得部３１によって取得された特徴情報のモデルおよび推定結果の少なくとも一方を更新する。例えば、更新部３３は、サービスＹ側で経時的に更新された推定結果を取得し、取得した推定結果に基づいて特徴情報の推定結果を更新する。これにより、ユーザＵの属性が日々変化した場合であっても、常に最新の推定結果に更新することができる。なお、更新部３３は、取得部３１からユーザＵの属性を経時的に取得し、取得した属性に基づいて推定結果を更新してもよい。また、例えば、更新部３３は、サービスＹからユーザＵの属性を経時的に取得し、取得したユーザＵの属性に基づいて特徴情報のモデルの更新を行う。ここで、モデルの更新について、図７を用いて説明する。
【００６８】
図７は、更新部３３による更新処理を示す図である。図７の上段には、モデルの初回登録までの処理（初回時の処理）を示し、図７の下段には、登録したモデル処理（２回目以降の処理）を示す。図７の上段に示すように、まず、サービス提供サーバ１０は、サービスＹを利用したユーザＵの属性を取得する（ステップＳ１０）。
【００６９】
つづいて、サービス提供サーバ１０は、取得したユーザの属性を解析することでモデルを生成するとともに、かかるモデルに基づいてスコアの初期値を算出する（ステップＳ１１）。つづいて、サービス提供サーバ１０は、生成したモデルデータと、スコアの初期値とを含む特徴情報を情報処理装置１へ出力する（ステップＳ１２）。
【００７０】
情報処理装置１の取得部３１は、取得した特徴情報のモデルデータをモデルプログラム情報４３に登録するとともに、スコアの初期値を共有情報４１に登録する（ステップＳ１３）。これにより、特徴情報の初回時の処理が終了する。
【００７１】
次に、特徴情報の初回時の処理が終了すると、情報処理装置１は、登録されたモデルデータを更新する処理を行う。図７の下段に示すように、まず、サービス提供サーバ１０は、ユーザＵの属性を経時的に取得する（ステップＳ２０）。
【００７２】
つづいて、サービス提供サーバ１０は、経時的に取得したユーザＵの属性を情報処理装置１へ送信する（ステップＳ２１）。つづいて、情報処理装置１の更新部３３は、取得したユーザＵの属性に基づいて登録されたモデルデータを更新する（ステップＳ２２）。具体的には、更新部３３は、取得したユーザＵの属性を用いて、回帰モデルにおける目的変数や、説明変数、重みを更新する。
【００７３】
つまり、更新部３３は、スコアの初回登録時に特徴情報のモデルデータを登録し、以降については、サービス提供サーバ１０に代わってモデルデータの更新処理を行う。これにより、ユーザＵの属性が日々変化する場合であっても、常に最新のモデルに更新することができる。なお、更新部３３は、ユーザＵの属性を取得してモデルデータを更新する場合に限らず、サービスＹによって経時的に更新されたモデルデータを取得し、モデルデータの更新処理を行ってもよい。
【００７４】
なお、更新部３３によるモデルデータの更新処理のタイミングは、任意であってよい。例えば、更新部３３は、定期的にサービス提供サーバ１０からユーザＵの属性を取得し、モデル更新を行ってもよい。あるいは、更新部３３は、サービス提供サーバ１０から更新要求があった場合、モデルを更新してもよい。
【００７５】
また、更新部３３によるモデル更新は、例えば、決定部３２によって決定された優先順位に基づいて行われる。つまり、更新部３３は、決定部３２によって決定された優先順位に基づく更新順でモデルを更新する。
【００７６】
なお、図７の上段では、スコアの初期値の算出をサービス提供サーバ１０が行ったが、例えば、情報処理装置１がスコアの初期値を算出してもよい。かかる場合、サービス提供サーバ１０は、特徴情報のモデルデータのみを予め情報処理装置１に登録しておき、その後、ユーザＵの属性を情報処理装置１へ送信する。
【００７７】
図３に戻って受付部３４について説明する。受付部３４は、サービス提供サーバ１０から各種要求を受け付ける。例えば、受付部３４は、特定の特徴を指定する特徴指定の要求をサービスＹから受け付ける。特徴指定は、共有情報４１に含まれる特徴情報のモデルＩＤやモデル名称等を指定する。特徴指定による指定は、１つの特徴情報であってもよく、複数の特徴情報であってもよい。あるいは、特徴指定は、分野指定等といった複数の特徴情報を包含する指定であってもよい。
【００７８】
また、受付部３４は、特定のユーザＵを指定するユーザ指定の要求をサービスＹから受け付ける。ユーザ指定により指定されるユーザＵは、１人であってもよく、複数であってもよい。あるいは、ユーザ指定は、複数のユーザを包含するグループ指定であってもよい。グループ指定の場合、ユーザ指定によって特定のグループの名称等が指定される。
【００７９】
また、受付部３４は、上記した要求の中に期間指定を含ませてもよい。例えば、特徴指定の場合、期間指定により指定された期間に登録された特徴情報を特徴指定の対象としてもよい。また、ユーザ指定の場合、期間指定により指定された期間にサービスＹを利用したユーザＵをユーザ指定の対象としてもよい。
【００８０】
抽出部３５は、特徴情報に基づいて特徴指定によって指定された特定の特徴に対応するユーザＵを抽出する。例えば、抽出部３５は、指定された特徴のスコアが所定値以上のユーザＵを抽出する。
【００８１】
推定部３６は、特徴情報に基づいてユーザ指定によって指定された特定のユーザＵの特徴を推定する。例えば、推定部３６は、指定されたユーザＵにおける各特徴情報のうち、スコアが所定値以上の特徴情報が当該ユーザＵの特徴であると推定する。
【００８２】
なお、推定部３６は、指定されたユーザＵにおける各特徴情報のうち、スコアが所定値未満の特徴情報がある場合、その特徴情報の特徴を当該ユーザＵが有していないと推定してもよい。すなわち、推定部３６は、スコアが所定値以上の場合、ユーザＵが「○○好き」の特徴を有していると推定し、スコアが所定値未満の場合、ユーザＵが「○○嫌い」の特徴を有していると推定する。
【００８３】
提供部３７は、取得部３１によって登録された特徴情報に基づく提供情報を他のサービスＹへ提供する。例えば、提供部３７は、スコアに基づいた提供情報を他のサービスＹへ提供する。また、提供部３７は、抽出部３５または推定部３６から取得した情報に基づいて提供情報を生成し、当該提供情報をサービスＹへ提供する。
【００８４】
例えば、提供部３７は、特徴指定に基づき抽出部３５によって抽出されたユーザＵのリスト（一覧の一例）を含む提供情報を生成し、サービスＹへ提供する。リストのソートは、スコアの大小順や、ユーザ名（ユーザＩＤ等も含む）の五十音順、もしくは、アルファベット順等といった任意の順で並べられてもよい。
【００８５】
あるいは、提供部３７は、抽出部３５によって抽出されたユーザＵのうち、一部のユーザＵのみを提供情報としてサービスＹへ提供してもよい。具体的には、提供部３７は、スコアが最上位のユーザＵのみや、スコアが上位複数番目までのユーザＵ等を選抜した提供情報を提供してもよい。
【００８６】
また、提供部３７は、ユーザ指定に基づき推定部３６によって推定されたユーザＵの特徴を示す情報を含む提供情報を他のサービスＹへ提供する。例えば、提供部３７は、推定部３６によって推定されたユーザＵの特徴をリストにして並べた情報を含む提供情報を提供する。
【００８７】
また、提供部３７は、推定部３６によって推定されたユーザＵの特徴のうち、一部の特徴のみを含む提供情報を提供してもよい。例えば、提供部３７は、スコアが最上位の特徴情報である特徴のみや、スコアが上位複数番目までの特徴情報である特徴のみを選抜した提供情報を提供してもよい。
【００８８】
次に、図８を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順を示すフローチャートである。
【００８９】
図８に示すように、まず、取得部３１は、ユーザＵの属性を用いてユーザＵの特徴を推定するモデル、および、ユーザＵの属性を用いて推定されたユーザＵの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を取得する（ステップＳ１０１）。
【００９０】
つづいて、決定部３２は、特徴情報毎に更新に関する優先順位を決定する（ステップＳ１０２）。つづいて、更新部３３は、特徴情報の更新タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。かかる更新タイミングは、例えば、決定部３２によって決定された優先順位に基づいて決定される。
【００９１】
更新部３３は、更新タイミングであった場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、サービスＹからユーザＵの属性を取得する（ステップＳ１０４）。なお、更新部３３は、ステップＳ１０４において、サービス側で更新されたモデルデータや推定結果を取得してもよい。つづいて、更新部３３は、取得したユーザＵの属性に基づいて特徴情報の更新を行い（ステップＳ１０５）、処理を終了する。
【００９２】
一方、更新部３３は、更新タイミングでない場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、更新タイミングが到来するまで、ステップＳ１０３を繰り返し実行する。
【００９３】
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する提供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装置１が実行する提供処理の手順を示すフローチャートである。
【００９４】
図９に示すように、提供処理において、まず、受付部３４は、サービスＹから特徴指定の要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。抽出部３５は、受付部３４が特徴指定を受け付けた場合（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、特徴指定により指定された特定の特徴をもつユーザＵを抽出する（ステップＳ２０２）。
【００９５】
つづいて、提供部３７は、抽出部３５によって抽出されたユーザＵのリストを含む提供情報をサービスＹへ提供し（ステップＳ２０３）、処理を終了する。
【００９６】
一方、受付部３４は、特徴指定の要求を受け付けなかった場合（ステップＳ２０１，Ｎｏ）、ユーザ指定の要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０４）。なお、ステップＳ２０１およびステップＳ２０４の処理は、その処理順が入れ替わってもよい。
【００９７】
推定部３６は、受付部３４がユーザ指定の要求を受け付けた場合（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、ユーザ指定により指定されたユーザＵの特徴を推定する（ステップＳ２０５）。
【００９８】
つづいて、提供部３７は、推定部３６によって推定されたユーザＵの特徴を示す情報を含む提供情報をサービスＹへ提供し（ステップＳ２０６）、処理を終了する。
【００９９】
一方、受付部３４は、ユーザ指定の要求を受け付けなかった場合（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、処理をステップＳ２０１へ移行する。
【０１００】
また、上述してきた実施形態にかかる情報処理装置１は、例えば図１０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１０は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ１０００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、ＨＤＤ１４００、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。
【０１０１】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又は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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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又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。
【０１０５】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１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３の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部４内のデータが格納される。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。
【０１０６】
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、取得部３１と、提供部３７とを備える。取得部３１は、ユーザＵの属性を用いてユーザＵの特徴を推定するモデル、および、ユーザＵの属性を用いて推定されたユーザＵの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスＹそれぞれから取得する。提供部３７は、取得部３１によって取得された特徴情報に基づく提供情報を他のサービスＹへ提供する。
【０１０７】
これにより、サービスＹ間の隔たりを意識することなく他のサービスＹの解析結果を取得することができる。
【０１０８】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１において、特徴情報のモデルは、ユーザＵの属性を入力することで、ユーザの特徴をスコアとして出力するものである。提供部３７は、スコアに基づいた提供情報を他のサービスＹへ提供する。
【０１０９】
これにより、ユーザＵの特徴がスコア化されることで、他のサービスＹ間で統一された基準の特徴を共有できるため、他のサービスＹの解析結果をより有効に活用することができる。
【０１１０】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１において、取得部３１は、モデルの入力となるユーザＵの属性を、モデルの取得元のサービスＹとは異なるサービスＹから取得する。
【０１１１】
これにより、例えば、異なる事業者のサービスＹ間で、共有情報４１に登録されたモデルを共有することができる。
【０１１２】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、更新部３３をさらに備える。更新部３３は、取得部３１によって取得された特徴情報のモデルおよび推定結果の少なくとも一方を更新する。
【０１１３】
これにより、ユーザＵの属性が経時的に変化する場合であっても、常に最新のモデルおよび推定結果に更新することができる。
【０１１４】
また、上述した実施形態に係る更新部３３は、サービスＹからユーザＵの属性を経時的に取得し、取得した属性に基づいて特徴情報の推定結果を更新する。
【０１１５】
これにより、ユーザＵの属性が経時的に変化する場合であっても、常に最新の推定結果に更新することができる。
【０１１６】
また、上述した実施形態に係る更新部３３は、サービスＹからユーザＵの属性を経時的に取得し、取得した属性に基づいて特徴情報のモデルを更新する。
【０１１７】
これにより、ユーザＵの属性が経時的に変化する場合であっても、常に最新のモデルデータに更新することができる。
【０１１８】
また、上述した実施形態に係る更新部３３は、サービスＹ側で経時的に更新された推定結果を取得し、取得した推定結果に基づいて特徴情報の推定結果を更新する。
【０１１９】
これにより、ユーザＵの属性が経時的に変化する場合であっても、常に最新の推定結果に更新することができる。
【０１２０】
また、上述した実施形態に係る更新部３３は、サービスＹ側で経時的に更新されたモデルデータを取得し、取得したモデルデータに基づいて特徴情報のモデルデータを更新する。
【０１２１】
これにより、ユーザＵの属性が経時的に変化する場合であっても、常に最新のモデルデータに更新することができる。
【０１２２】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、決定部３２をさらに備える。決定部３２は、特徴情報毎に更新に関する優先順位を決定する。更新部３３は、決定部３２によって決定された優先順位に基づく更新順で特徴情報を更新する。
【０１２３】
これにより、例えば、膨大な数の特徴情報の更新を優先順位付けできるため、他のサービスＹに利用される可能性が高い順に更新することで、他のサービスＹが古い特徴情報を利用する可能性を低くできる。
【０１２４】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１において、決定部３２は、時事に関する時事情報に基づいて優先順位を決定する。
【０１２５】
これにより、世の中の出来事に合わせた更新順、つまり、他のサービスＹが利用する可能性が高い順に特徴情報を更新することができる。
【０１２６】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１において、ユーザＵの属性は、ユーザＵのサービスＹを利用した際の行動に関する行動情報を含む。
【０１２７】
これにより、サービスＹにおけるユーザＵの行動を特徴情報に反映できるため、より精度の高い特徴情報を登録することができる。
【０１２８】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、受付部３４と、抽出部３５とを備える。受付部３４は、特定の特徴を指定する特徴指定をサービスＹから受け付ける。抽出部３５は、特徴情報に基づいて特徴指定によって指定された特定の特徴に対応するユーザＵを抽出する。提供部３７は、抽出部３５によって抽出されたユーザＵの一覧を含む提供情報をサービスＹへ提供する。
【０１２９】
これにより、例えば、自身のサービスＹでは生成されないような特定の特徴をもつユーザＵを知ることができるため、提供するサービスＹの質を向上させることができる。
【０１３０】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、受付部３４と、推定部３６とを備える。受付部３４は、特定のユーザＵを指定するユーザ指定をサービスＹから受け付ける。推定部３６は、特徴情報に基づいてユーザ指定によって指定された特定のユーザＵの特徴を推定する。提供部３７は、推定部３６によって推定された特徴を示す情報を含む提供情報をサービスＹへ提供する。
【０１３１】
これにより、特定のユーザＵについて、自身のサービスＹでは生成されないようなユーザＵの特徴を知ることができるため、かかる特定のユーザＵに対してより質の高いサービスＹを提供することができる。
【０１３２】
なお、上述した実施形態では、情報処理装置１は、共有情報４１に含まれる特徴情報について、例えば、複数の特徴情報を組合せて新たな特徴情報を生成してもよい。具体的には、「○○好き」の特徴情報と、「××好き」の特徴情報とを合算した、「○○好きで、××好き」という新たな特徴情報を生成してもよい。あるいは、「○○好き」の特徴情報から「××好き」の特徴情報を除いた、「○○好きだが、××嫌い」という新たな特徴情報を生成してもよい。このような、新たな特徴情報の生成タイミングは、例えば、受付部３４が受け付けた複数の特徴指定を組み合わせて生成してもよく、あるいは、時事やイベントの発生時に、かかる時事やイベントに関連する複数の特徴情報を組合せて生成してもよい。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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。
【０１３５】
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。
【０１３６】
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。
【０１３７】
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、取得部３１は、登録手段や登録回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１３８】
１    情報処理装置
２    通信部
３    制御部
４    記憶部
１０    サービス提供サーバ
３１    取得部
３２    決定部
３３    更新部
３４    受付部
３５    抽出部
３６    推定部
３７    提供部
４１    共有情報
４２    サービス情報
４３    モデルプログラム情報
１００    ユーザ端末
Ｓ    情報処理システム
【図１】
2020030778.tif 000003
【図２】
2020030778.tif 000004
【図３】
2020030778.tif 000005
【図４】
2020030778.tif 000006
【図５】
2020030778.tif 000007
【図６】
2020030778.tif 000008
【図７】
2020030778.tif 000009
【図８】
2020030778.tif 000010
【図９】
2020030778.tif 000011
【図１０】
2020030778.tif 000012