(57)【要約】      （修正有）【課題】目標達成に向けてオブジェクトが次にとるべき最適な方策を推定する情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１００は、取得部１３２と、推定部１３６とを有する。取得部１３２は、予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得する。推定部１３６は、取得部１３２により取得された達成度に基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。【選択図】図３
2020154864.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得する取得部と、
前記取得部により取得された達成度に基づいて、前記オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する推定部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記推定部は、予め設定された前記オブジェクトに関する方策のうち、実施した際に、前記オブジェクトの達成度を最も前記所定の目標点へと近づける方策を推定する
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、前記オブジェクトに関して実施された方策の履歴に基づいて、前記達成度を取得する
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】
前記取得部は、前記オブジェクトに与えられたプロモーションプランにおける前記所定の目標点までの達成度を取得し、
前記推定部は、前記プロモーションプランと、前記達成度とに基づいて、前記オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する
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】
前記取得部は、前記オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報に基づき算出された前記達成度を取得する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記行動情報として、前記オブジェクトに対するユーザの検索行動に関する検索情報に基づき算出された前記達成度を取得する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記検索情報として、前記オブジェクトに関する検索クエリを用いて検索された検索回数に基づき算出された前記達成度を取得する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記取得部は、前記行動情報として、前記オブジェクトに関する所定の売上情報に基づき算出された前記達成度を取得する
ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記取得部は、前記オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報を、前記所定の目標点のうち前記オブジェクトに対応する目標点に応じたモデルに入力することにより算出された前記達成度を取得する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記取得部は、前記モデルとして、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴と当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度との間の関係性が学習されたモデルを用いて、処理対象となるオブジェクトに関して実施された方策の履歴から、当該処理対象となるオブジェクトの達成度を取得し、
前記推定部は、前記取得部により取得された達成度に基づいて、前記処理対象となるオブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する
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】
前記推定部は、前記オブジェクトに与えられたプロモーションプラン内で時系列順に配置された方策のうち、前記取得部により取得された達成度に応じた方策を次に実施される方策として推定する
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】
前記推定部により推定された推定結果を前記オブジェクトに応じた事業者に提供する提供部をさらに有する
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】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された達成度に基づいて、前記オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１４】
予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された達成度に基づいて、前記オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する推定手順と
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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、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、流行、ブームを予測する技術が知られている。例えば、ユーザの検索クエリを自動的に分類し、そのクエリの用語についての流行、ブームを予測する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−３３５５９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、上記の従来技術では、目標達成に向けてオブジェクトが次にとるべき最適な方策を推定することができるとは限らない。
【０００５】
例えば、上記の従来技術では、ユーザの検索クエリから所定のデータ群を抽出し、予め用意しておいたパターンに特徴を有するデータ群（ニュース型、ブーム型、期限日型、発表日型、季節型等の型）と比較し、当該所定のデータ群に類似するか否かを判定し、検索クエリに関する所定のデータ群を分類する。例えば、上記の従来技術では、ユーザが入力した検索クエリに基づいて、過去のパターンデータ群と類似する場合には将来の流行やブームを予測する。このようなことから、上記の従来技術では、目標達成に向けてオブジェクトが次にとるべき最適な方策を推定することができるとは限らない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願にかかる情報処理装置は、予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得する取得部と、前記取得部により取得された達成度に基づいて、前記オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する推定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、目標達成に向けてオブジェクトが次にとるべき最適な方策を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態にかか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、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態にかかる検索情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態にかかる購買情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、情報処理装置１００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】
【０００９】
以下に、本願にかかる情報処理装置、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」と呼ぶ）について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、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。
【００１０】
〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。
【００１１】
図１の説明に先立って、図２を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図２は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム１は、図２に示すように、端末装置１０と、事業者装置２０と、外部装置３０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０、事業者装置２０、外部装置３０、情報処理装置１００は、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に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の事業者装置２０や、複数台の外部装置３０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。
【００１２】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、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、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。例えば、端末装置１０は、ユーザ操作（例えば、検索や商品購入）に応じて、各種情報処理を行う。
【００１３】
事業者装置２０は、後述するオブジェクトを管理する事業者（例えば、タレント事務所）によって利用される情報処理装置である。事業者は、実施形態にかかる情報処理装置１００を管理する「事業者Ｔ」と関連する関連会社であったり、何らかの契約を交わしている会社である。例えば、事業者装置２０は、情報処理装置１００によって推定された推定結果に基づく情報の提供を情報処理装置１００から受ける。
【００１４】
外部装置３０は、ユーザの行動（例えば、検索行動、購買行動、閲覧行動等）を示す各種行動情報を記憶するサーバ装置である。例えば、ユーザの行動を検索行動とするならば、外部装置３０は、所定の検索サービスを提供するサーバ装置であってよい。また、例えば、ユーザの行動を購買行動とするならば、外部装置３０は、所定のショッピングサービスを提供するサーバ装置であってよい。また、例えば、ユーザの行動を閲覧行動とするならば、外部装置３０は、記事コンテンツ等を提供するサーバ装置であってよい。外部装置３０は、例えば、上記のようなサービス毎に存在することができる。しかし、本実施形態では、説明を簡単にするために、１台の外部装置３０が上記のような複数のサービスを兼ねていることにより、各種行動情報を有しているものとする。
【００１５】
ここで、実施形態にかかる情報処理が行われるにあたっての前提について説明する。例えば、オブジェクトを新人タレントとするならば、かかる新人タレントの所属するタレント事務所にとっては、かかる新人タレントを今後どのような方向性で売り出してゆくか、どのようなことにチャレンジさせるのか、といったことは重要な課題である。したがって、例えば、タレント事務所は、新人タレントに応じた目標点（例えば、最終的にあるドラマに出演させたい等の目標点）に向けてのプロモーションプランを設定する場合がある。例えば、タレント事務所は、時系列に応じた方策が示されるプロモーションプランを設定する場合がある。
【００１６】
しかしながら、このプロモーションプランにおいて、新人タレントがどれだけ成熟しているから、つまりどれだけ目標点に近付いて方策を達成できているかを推し量るのは困難な場合がある。言い換えれば、どれだけ目標点に近付いて方策を達成できているかを精度よく推し量ることができれば、新人タレントに対して次にどのような方策を取ればより目標点に近づけさせることができるかを適切に推定することができるようになる。
【００１７】
また、推定した方策で新人タレントを売り出してゆき目標点を達成できた等の成功事例を作り上げることができれば、この成功事例や、プロモーションプランでの各段階での新人タレントに対するユーザの反応はどうであったかといった行動情報を用いて、別のタレントの方策の検討にも生かすことができるようになる。
【００１８】
以上のような前提を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実施形態にかかる情報処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得し、取得した達成度に基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。例えば、情報処理装置１００は、オブジェクトに関して実施された方策の履歴に基づいて、達成度を取得する。一例を示すと、情報処理装置１００は、オブジェクトに関して実施された方策であって、オブジェクトに与えられたプロモーションプランでの方策に基づいて、このプロモーションプランにおける所定の目標点までの達成度を取得する。そして、情報処理装置１００は、例えば、予め設定されたオブジェクトに関する方策のうち、実施した際に、オブジェクトの達成度を最も所定の目標点へと近づける方策を推定する。
【００１９】
また、例えば、情報処理装置１００は、達成度として、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報に基づき算出された達成度を取得する。例えば、情報処理装置１００は、オブジェクトに関して実施された方策の履歴と、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報とに基づき算出された達成度を取得する。かかる行動情報には、検索クエリを用いたクエリ検索に関する検索情報（例えば、検索回数）、オブジェクトに関する所定の売上情報（例えば、グッズの売上はいくらであったか等）が含まれる。もちろん、行動情報はこれらの例に限定されず、例えば、オブジェクトに関するコンテンツに対する閲覧情報（例えば、選択回数や閲覧回数）がさらに用いられてもよい。
【００２０】
また、例えば、情報処理装置１００は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報を、所定の目標点のうちオブジェクトに対応する目標点に応じたモデルに入力することにより算出された達成度を取得する。一例を示すと、情報処理装置１００は、モデルとして、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴と当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度との間の関係性が学習されたモデルを用いて、処理対象となるオブジェクトに関して実施された方策の履歴から、当該処理対象となるオブジェクトの達成度を取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した達成度に基づいて、処理対象となるオブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。
【００２１】
以下では、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。具体的には、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例を手順を追って説明する。また、情報処理装置１００が有する記憶部についても適宜説明する。なお、達成度を取得する点については、適宜、達成度を算出する、と言い換えることができるものとする。また、図１の例では、タレントＴ１をオブジェクトの一例とする。また、タレントＴ１はタレント事務所である事務所Ｋ１に属しており、事務所Ｋ１の担当者Ｍ１は、タレントＴ１に対して設定された目標点にまでタレントＴ１を到達させるためにはどのような方策を取ればよいか検討しているものとする。そこで、担当者Ｍ１は、実施形態にかかる情報処理システム１を利用しようと考える。また、図１の例では、達成度を達成度スコアと表記する。達成度スコアは、達成度の度合いを示す指標値である。
【００２２】
ここで、事務所Ｋ１には、タレントＴ１以外にも多くのタレントが所属している。このため、事務所Ｋ１には、各タレントについて、どのような目標点に向けてどのようなプロモーションプラン設定し、設定したプロモーションプランの中でどのような方策を取ってきたかといった実績を示す実績情報ＰＭ１を有している。したがって、担当者Ｍは、事業者装置２０を用いて、情報処理装置１００に対してかかる実績情報ＰＭ１と、タレントＴ１に対して設定した目標点を示す情報である目標情報Ｇ１とを入稿（送信）する（ステップＳ１）。目標情報Ｇ１は、適宜、目標点Ｇ１とも言い換えることができるものとする。
【００２３】
情報処理装置１００は、事務所Ｋ１から受信した実績情報ＰＭ１および目標情報Ｇ１に基づいて、目標点Ｇ１に向けてのタレントＴ１に対するプロモーションプランを生成する（ステップＳ２）。不図示であるが、情報処理装置１００は、実績情報ＰＭ１も含め各事業者から取得した実績情報を記憶する記憶部（例えば、実績情報記憶部）を有してもよい。
【００２４】
ここで、実績情報ＰＭ１について説明する。実績情報ＰＭ１は、オブジェクトに関して実施された方策の履歴の一例であるとともに、事務所Ｋ１側で過去に用いられたプロモーションプランともいえる。一例を示すと、実績情報ＰＭ１は、タレントＴ１とは別のタレントＴｘ１のときは、ドラマ出演させるといった目標点（最終目標）に向けて、このような段階の方策を踏んでプロモーションを進めていた、ということを示す情報である。また、実績情報ＰＭ１には、各段階のうち特定の段階のときは、タレントＴｘ１に対するユーザの検索回数Ｎ回だったから、この段階では達成度スコアはこれくらいであっただろうという人手による決め打ちの達成度スコア（人為的達成度スコア）を示す情報も含まれている。
【００２５】
もちろん、実績情報ＰＭ１には、タレントＴｘ１だけでなく、他の数多くのタレントのときはどのような目標に向けてどのようなプロモーションプランで進めていたかや、人為的達成度スコアを示す情報も含まれてよい。情報処理装置１００は、実績情報が多い程、以下に示すモデルをより高精度なものとして生成することができる。
【００２６】
ステップＳ２では、情報処理装置００は、このような実績情報ＰＭ１に基づいて、例えば、目標点を「ドラマ出演」に設定したプロモーションプランであって、第１段階では「音楽ＣＤリリース」、第２段階では「地方営業」、第３段階では「握手会」、第４段階では「ライブはイス」、第５段階では「コンサートツアー」といった時系列に応じた段階毎の方策から成るプロモーションプランであるプランＰＬ１を生成したものとする。
【００２７】
なお、図１の例では、説明を簡単にするために、情報処理装置１００が事務所Ｋ１の実績情報ＰＭ１のみからプランＰＬ１を生成した例を示すが、情報処理装置１００は、他事業者から取得した実績情報もさらに考慮してプランＰＬ１を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、事務所Ｋ１と同一カテゴリに属する事業者（例えば、他タレント事務所）からから取得した実績情報もさらに考慮してプランＰＬ１を生成することができる。また、情報処理装置１００は、必ずしも実績情報からプロモーションプランを生成する必要はなく、プロモーションプラン自体の入稿も受け付けてよい。図１の例であれば、情報処理装置１００は、事務所Ｋ１自体がタレントＴ１に与えたプロモーションプランを示すプラン情報の入稿を事務所Ｋ１から受け付けてもよい。
【００２８】
次に、情報処理装置１００は、ステップＳ２で生成したプロモーションプランを事業者に提示することにより、生成したプロモーションプランに対して承諾するか否かの指定を受け付ける（ステップＳ３）。図１の例では、情報処理装置１００は、プランＰＬ１を事事務所Ｋ１に提示することにより、プランＰＬ１に対して承諾するか否かの指定を事務所Ｋ１から受け付ける。事務所Ｋ１は、プランＰＬ１に納得できない場合、情報処理装置１００に対して再生成を指定することもできるし、事務所Ｋ１側で例えば人手により生成されたプランを入稿することもできる。
【００２９】
情報処理装置１００は、承諾を得た場合には次の処理に移行する。具体的には、情報処理装置１００は、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴と当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを生成する（ステップＳ４）。図１の例に置き換えると、情報処理装置１００は、実績情報ＰＭ１と、実績情報ＰＭ１に含まれる人為的達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを生成する。また、上述したように、かかる達成度スコアは、その時点での行動情報（例えば、対象のオブジェクトに対してどれだけの回数検索されたかを示す検索情報）に基づき設定される。このため、情報処理装置１００は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報と、その行動情報が示す行動が起きた時点での人為的達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを生成する。すなわち情報処理装置１００は、オブジェクトに対応する目標点に応じたモデルであって、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報が入力された場合に、この目標点が設定されるプロモーションプランに対するオブジェクトの達成度合いを示す達成度スコアを出力するモデルを生成する。
【００３０】
情報処理装置１００は、行動情報として、オブジェクトに対するユーザの検索行動に関する検索情報を用いることができる。例えば、情報処理装置１００は、検索情報として、オブジェクトに関する検索クエリを用いて検索された検索回数を用いることができる。また、他の一例として、情報処理装置１００は、行動情報として、オブジェクトに関する所定の売上情報を用いることができる。ここで対象となるオブジェクトは、実績情報ＰＭ１に含まれるオブジェクトであり、上記例では、タレントＴｘ１が相当する。
【００３１】
例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ３においてモデルＭ１を生成したとすると、生成したモデルＭ１をプラン情報記憶部１２１に格納する。ここで、プラン情報記憶部１２１について説明する。プラン情報記憶部１２１は、プロモーションプランに関する一連の情報を記憶する。図１の例では、プラン情報記憶部１２１は、「事業者ＩＤ」、「プランＩＤ」、「時系列」、「プラン詳細」、「達成度スコア」、「対象モデル」といった項目を有する。
【００３２】
「事業者ＩＤ」は、事業者または事業者の事業者装置２０を識別する識別情報を示す。「プランＩＤ」は、ステップＳ２で生成されたプロモーションプランを識別する識別情報を示す。上述した通り、実施形態にかかるプロモーションプランは、時系列に応じた段階毎の方策によって構成される。したがって、「時系列」は、プロモーションプランにおけるこの時系列を示すものである。「プラン詳細」は、プロモーションプランを構成する各段階毎の方策の内容を示す情報である。
【００３３】
「達成度スコア」は、ステップＳ４での学習結果が反映された達成度スコアであって、生成されたモデルに基づき設定された達成度スコアを示す。図１に示すプラン情報記憶部１２１の例では、事業者ＩＤ「Ｋ１」（事務所Ｋ１）、および、プランＩＤ「ＰＬ１」によって識別されるプロモーションプランであるプランＰＬ１は、目標点が「ドラマ出演」に設定されている例を示す。また、プランＰＬ１は、第１段階では「音楽ＣＤリリース」、第２段階では「地方営業」、第３段階では「握手会」、第４段階では「ライブハウス」、第５段階では「コンサートツアー」といった時系列に応じた段階毎の方策から成るプロモーションプランである例を示す。
【００３４】
このため、プランＰＬ１の第１段階に対応付けられる達成度スコア「０」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合（例えば、検索回数１０回以下）には、達成度スコア「０」を算出するようなモデルＭ１が生成された例を示す。また、プランＰＬ１の第２段階に対応付けられる達成度スコア「３０」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合（例えば、検索回数１０回〜５００回の間）には、達成度スコア「３０」未満を算出するようなモデルＭ１が生成された例を示す。また、プランＰＬ１の第３段階に対応付けられる達成度スコア「５０」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合（例えば、検索回数５００回〜１０００回の間）には、達成度スコア「３０」以上〜「５０」未満を算出するようなモデルＭ１が生成された例を示す。また、プランＰＬ１の第４段階に対応付けられる達成度スコア「７０」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合（例えば、検索回数１０００回〜１５００回の間）には、達成度スコア「５０」以上〜「７０」未満を算出するようなモデルＭ１が生成された例を示す。また、プランＰＬ１の第５段階に対応付けられる達成度スコア「９０」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合（例えば、検索回数１５００回〜２０００回の間）には、達成度スコア「７０」以上〜「９０」未満を算出するようなモデルＭ１が生成された例を示す。また、プランＰＬ１の最終目標（目標点の一例）に対応付けられる達成度スコア「１００」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合（例えば、検索回数２０００回以上）には、達成度スコア「９０」以上〜「１００」以下を算出するようなモデルＭ１が生成された例を示す。
【００３５】
「対象モデル」は、対応する「プランＩＤ」によって識別されるプロモーションプランについて生成されたモデルを示す。
【００３６】
また、この後ステップＳ６にて、情報処理装置１００は、タレントＴ１に関する行動情報をモデルＭ１に入力することによりタレントＴ１の達成度スコアを算出する。これに先立って、情報処理装置１００は、まず、タレントＴ１に関する行動情報を取得する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１００は、図４に示す検索情報記憶部１２２から行動情報の一例である検索情報を取得する。また、情報処理装置１００は、図５に示す購買情報記憶部１２３から行動情報の一例である購買情報を取得する。
【００３７】
本実施形態では、情報処理装置１００は、任意のタイミングで外部装置３０にアクセスし、外部装置３０から検索情報を取得し、取得した検索情報を検索情報記憶部１２２に格納している。検索情報記憶部１２２は、各ユーザの検索行動に関する検索情報を記憶する。図４は、実施形態にかかる検索情報記憶部１２２の一例を示す図である。図４の例では、検索情報記憶部１２２は、「オブジェクトＩＤ」、「検索情報」といった項目を有する。また、「検索情報」には、「検索クエリ」、「日時」、「ユーザＩＤ」といった項目が含まれる。
【００３８】
「オブジェクトＩＤ」は、オブジェクトを識別する識別情報を示す。例えば、オブジェクトが人物であれば、「オブジェクトＩＤ」は人物名であってよい。「検索クエリ」は、対応する「オブジェクトＩＤ」によって識別されるオブジェクトに関する検索クエリを示す。「日時」は、対応する「検索クエリ」で検索が行われた日時を示す。「ユーザＩＤ」は、対応する「検索クエリ」および「日時」で示される検索行動を行ったユーザを識別する識別情報を示す。
【００３９】
すなわち、図４の例では、ユーザＵ５１、Ｕ５２、Ｕ５３等が、日時「ＤＴ１１」において、オブジェクトＩＤ「Ｔ１」によって識別される対象（タレントＴ１）に関する検索クエリ「Ｑ１１」で検索を行った例を示す。
【００４０】
また、本実施形態では、情報処理装置１００は、任意のタイミングで外部装置３０にアクセスし、外部装置３０から購買情報を取得し、取得した購買情報を購買情報記憶部１２３に格納している。購買情報記憶部１２３は、各ユーザの購買行動に関する購買情報を記憶する。図５は、実施形態にかかる購買情報記憶部１２３の一例を示す図である。図５の例では、購買情報記憶部１２３は、「オブジェクトＩＤ」、「購買情報」といった項目を有する。また、「購買情報」には、「商品名」、「価格」、「日時」、「ユーザＩＤ」といった項目が含まれる。
【００４１】
「オブジェクトＩＤ」は、オブジェクトを識別する識別情報を示す。例えば、オブジェクトが人物であれば、「オブジェクトＩＤ」は人物名であってよい。「商品名」は、対応する「オブジェクトＩＤ」によって識別されるオブジェクトに関する商品の商品名を示す。「価格」は、その商品の価格を示す。「日時」は、対応する「商品名」の商品が購入された日時を示す。「ユーザＩＤ」は、対応する「商品名」の商品を購入したユーザを識別する識別情報を示す。
【００４２】
すなわち、図５の例では、ユーザＵ７１、Ｕ７２、Ｕ７３等が、日時「ＤＴ１１」において、オブジェクトＩＤ「Ｔ１」によって識別される対象（タレントＴ１）に関する商品である商品ＮＡ１１（価格Ｙ１１円）を購入した例を示す。
【００４３】
このような状態において、情報処理装置１００は、タレントＴ１に対応する行動情報であって、タレントＴ１に関するユーザの行動情報を取得する（ステップＳ５）。すなわち、情報処理装置１００は、検索情報記憶部１２２においてオブジェクトＩＤ「Ｔ１」に対応付けられる検索情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、オブジェクトＩＤ「Ｔ１」に対応付けられる検索クエリ「Ｑ１１」を用いてこれまでに検索を行ったユーザを抽出し、抽出した人数をカウントする。言い換えれば、情報処理装置１００は、タレントＴ１に関する検索が行われた検索回数をカウントする。かかる例では、情報処理装置１００は、検索回数「Ｎ１１」というカウント結果を得たとする。つまり、情報処理装置１００は、行動情報として、タレントＴ１に関する検索回数「Ｎ１１」を示す情報を取得したといえる。
【００４４】
また、情報処理装置１００は、購買情報記憶部１２３においてオブジェクトＩＤ「Ｔ１」に対応付けられる購買情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、オブジェクトＩＤ「Ｔ１」に対応付けられる商品ＮＡ１１をこれまでに購入したユーザを抽出し、抽出した人数をカウントすることにより商品ＮＡ１１の売上を算出する。言い換えれば、情報処理装置１００は、タレントＴ１に関する商品ＮＡ１１の売上を算出する。かかる例では、情報処理装置１００は、合計売上「ＳＭ１１」という算出結果を得たとする。つまり、情報処理装置１００は、行動情報として、タレントＴ１に関する商品の合計売上「ＳＭ１１」を示す情報を取得したといえる。
【００４５】
ここで、検索情報記憶部１２２や購買情報記憶部１２３には、もちろんタレントＴ１以外のオブジェクトに関する行動情報も記憶される。したがって、情報処理装置１００は、例えば、検索情報記憶部１２２や購買情報記憶部１２３に記憶される行動情報を用いて、タレントＴｘ１に関する実績情報ＰＭ１に対応する達成度スコアを動的に算出することもできる。例えば、ステップＳ２の例では、実績情報ＰＭ１には、各段階のうち特定の段階のときは、タレントＴｘ１に対するユーザの検索回数Ｎ回だったから、この段階では達成度スコアはこれくらいであっただろうという人手による決め打ちの達成度スコア（人為的達成度スコア）を用いる例を示した。しかしながら、情報処理装置１００は、このような人為的達成度スコアをモデル生成に用いるのではなく、検索情報記憶部１２２や購買情報記憶部１２３に記憶される行動情報を用いて、タレントＴｘ１に対する検索回数や売上げを算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した情報に基づいて、モデル生成に適用可能な達成度スコアであって、実績情報ＰＭ１由来の達成度スコアを算出してもよい。
【００４６】
図１の説明に戻る。情報処理装置１００は、ステップＳ５で取得した行動情報を対応するモデルに入力することにより達成度スコアを算出する（ステップＳ６）。図１の例では、情報処理装置１００は、タレントＴ１に関する行動情報として、検索回数「Ｎ１１」を示す検索情報、および、合計売上「ＳＭ１１」を示す購買情報とをモデルＭ１に入力することによりタレントＴ１の達成度スコアを算出する。具体的には、情報処理装置１００は、モデルＭ１を用いて、予め設定された所定の目標点である「ドラマ出演」を達成するためにタレントＴ１に与えられたプランＰＬ１において、この目標点までのタレントＴ１の現時点での達成度（成熟度）を示す達成度スコア算出する。図１の例では、情報処理装置１００は、達成度スコア「４５」を算出したものとする。なお、情報処理装置１００は、算出した達成度スコアが記憶される記憶部を有してもよい。
【００４７】
次に、情報処理装置１００は、算出した達成度スコアに基づいて、タレントＴ１に関する方策のうち、次に実施される方策を推定する（ステップＳ７）。例えば、情報処理装置１００は、プラン情報記憶部１２１における「達成度スコア」と、今回算出した満足度スコア「４５」とを照らし合わせることで、次に実施される方策を推定する。図１に示すプラン情報記憶部１２１の例では、達成度スコア「４５」は第３段階に相当する。このようなことから、情報処理装置１００は、第３段階の方策を実施してよいところまでタレントＴ１は到達している、あるいは、第３段階の方策が既に実施されてるのであればまだ第４段階の方策の実施してよいところまでは到達していないため引き続き第３段階の方策を継続すべきと判断する。このように判断した結果、情報処理装置１００は、図１の例では、タレントＴ１に関する５段階の方策のうち、次に実施される方策として３段階目の方策「握手会」を推定する。
【００４８】
そして、情報処理装置１００は、ステップＳ７での推定結果をオブジェクトに応じた事業者に提供する（ステップＳ８）。図１の例では、情報処理装置１００は、推定結果として、３段階目の方策「握手会」を示す情報を事務所Ｋ１に提供する。つまり、情報処理装置１００は、事務所Ｋ１に対して、タレントＴ１は「握手会」を行うべきである旨、あるいは、タレントＴ１が既に「握手会」を実施済みであればさらなる「握手会」を実施すべきである旨を提案する。
【００４９】
さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得し、取得した達成度に基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。例えば、情報処理装置１００は、達成度の取得（算出）には、これまでに行われた方策の実績情報（オブジェクトに関して実施された方策の履歴）に基づき学習されたモデルを用いる。
【００５０】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、目標達成に向けてオブジェクトが次にとるべき最適な方策を推定することができる。
【００５１】
また、上位の例ではオブジェクトが人物（例えば、タレント）である例を示したが、オブジェクトは必ずしも人物である必要はなく、例えば、販促対象となっている物品（商品）であってもよい。そうすると、実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば、１段階目ではチラシ広告配り、２段階目では実演販売、３段階目では有名人を起用した広告活動、最終目標売上実績１００万個等といったプロモーションプランを生成する。そして、情報処理装置１００は、かかるプロモーションプランに応じたモデルを生成することで、例えば、生成したモデルに対して販促対象となっている物品に対するユーザの行動情報を適用し、達成度スコアを算出することができる。また、情報処理装置１００は、算出した満足度スコアに基づき、販促対象となっている物品について次に実施すべき方策を推定し、推定結果を物品の販売元や取扱店舗に提供することができる。
【００５２】
このようなことから、実施形態にかかる情報処理装置１００は、様々なオブジェクトに対して実施形態にかかる情報処理を適用することができるため、例えば、実施形態にかかる情報処理システム１に参入しようとする事業者を新規獲得することができる。
【００５３】
〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理装置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。例えば、情報処理装置１００は、図１で説明した情報処理を行うサーバ装置である。
【００５４】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ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。記憶部１２０は、プラン情報記憶部１２１と、検索情報記憶部１２２と、購買情報記憶部１２３とを有する。プラン情報記憶部１２１、検索情報記憶部１２２、購買情報記憶部１２３については、図１で説明した通りであるため、ここでの詳細な説明を省略する。
【００５５】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、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、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。
【００５６】
図４に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、取得部１３２と、プラン生成部１３３と、モデル生成部１３４と、算出部１３５と、推定部１３６と、提供部１３７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。
【００５７】
（受付部１３１について）
受付部１３１は、事業者から各種情報を受け付ける。例えば、受付部１３１は、オブジェクトに関して実施された方策の履歴を受け付ける。一例としては、受付部１３１は、所定のオブジェクトの販促について、どのような目標点に向けてどのようなプロモーションプラン設定し、設定したプロモーションプランの中でどのような方策を取ってきたかといった実績を示す実績情報を事業者から受け付ける。また、受付部１３１は、販促しようとしているオブジェクト対して設定した目標点を示す情報である目標情報を事業者から受け付ける。
【００５８】
また、受付部１３１は、後述するプラン生成部１３３により生成されたプロモーションプランに対して承諾するか否かの指定も事業者から受け付けてよい。例えば、受付部１３１は、プラン生成部１３３により生成されたプロモーションプランを対応する事業者の事業者装置２０に送信することにより、プロモーションプランに対して承諾するか否かの指定をこの事業者から受け付ける。
【００５９】
このようなことから、受付部１３１は、図１のステップＳ１およびＳ３に示される処理を行う。また、受付部１３１は、図示しない所定の記憶部に実績情報を格納することができる。例えば、受付部１３１は、「事業者ＩＤ」、「オブジェクトＩＤ」、「実績情報」といった項目を有する記憶部に実績情報を格納することができる。図１の例では、受付部１３１は、かかる記憶部において、事業者ＩＤ「Ｋ１」、および、オブジェクトＩＤ「Ｔｘ１」に対応する「実績情報」として、実績情報ＰＭ１を格納する。
【００６０】
（取得部１３２について）
取得部１３２は、予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度（図１の例では、達成度スコア）を取得（算出）する。例えば、取得部１３２は、オブジェクトに関して実施された方策の履歴に基づいて、達成度を取得する。例えば、取得部１３２は、オブジェクトに与えられたプロモーションプランにおける所定の目標点までの達成度を取得する。
【００６１】
また、例えば、取得部１３２は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報に基づき算出された達成度を取得する。一例としては、取得部１３２は、行動情報として、オブジェクトに対するユーザの検索行動に関する検索情報に基づき算出された達成度を取得する。より詳細には、取得部１３２は、検索情報として、オブジェクトに関する検索クエリを用いて検索された検索回数に基づき算出された達成度を取得する。また、他の一例としては、取得部１３２は、行動情報として、オブジェクトに関する所定の売上情報に基づき算出された達成度を取得する。
【００６２】
例えば、取得部１３２は、モデルを用いて算出された達成度を取得することができる。すなわち、取得部１３２は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報を、所定の目標点のうちオブジェクトに対応する目標点に応じたモデルに入力することにより算出された達成度を取得する。例えば、取得部１３２は、モデルとして、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴（例えば、実績情報）と、当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度（例えば、人為的達成度スコア）との間の関係性が学習されたモデルを用いて、処理対象となるオブジェクトに関して実施された方策の履歴から、当該処理対象となるオブジェクトの達成度を取得する。
【００６３】
図１の例では、取得部１３２は、事務所Ｋ１から受け付けられた実績情報ＰＭ１であって、タレントＴｘ１のときは、ドラマ出演させるといった目標点（最終目標）に向けて、このような段階の方策を踏んでプロモーションを進めていた、ということを示す実績情報ＰＭ１と、各段階における人為的達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを用いて算出された達成度を取得する。
【００６４】
また、取得部１３２は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報も取得してよい。行動情報としては、オブジェクトに対するユーザの検索行動に関する検索情報や、オブジェクトに関する所定の売上情報がある。したがって、例えば、取得部１３２は、任意のタイミングで外部装置３０にアクセスし、外部装置３０から検索情報を取得し、取得した検索情報を検索情報記憶部１２２に格納する。また、取得部１３２は、必要なタイミングにおいて、検索情報記憶部１２２から検索情報を取得し、対応する処理部へ出力することも行う。例えば、取得部１３２は、モデル生成部１３４によりモデルが生成される際や、算出部１３５により満足度が算出される際には、検索情報記憶部１２２から検索情報を取得し、これらの処理部に出力する。
【００６５】
また、例えば、取得部１３２は、任意のタイミングで外部装置３０にアクセスし、外部装置３０から購買情報を取得し、取得した購買情報を購買情報記憶部１２３に格納する。また、取得部１３２は、必要なタイミングにおいて、購買情報記憶部１２３から購買情報を取得し、対応する処理部へ出力することも行う。例えば、取得部１３２は、モデル生成部１３４によりモデルが生成される際や、算出部１３５により満足度が算出される際には、購買情報記憶部１２３から購買情報を取得し、これらの処理部に出力する。このようなことから、取得部１３２は、図１のステップＳ５に示される処理を行う。
【００６６】
（プラン生成部１３３について）
プラン生成部１３３は、事業者から受け付けられた実績情報および目標情報に基づいて、目標点に向けてのオブジェクトに対するプロモーションプランを生成する。例えば、プラン生成部１３３は、複数の異なる事業者から取得した実績情報に基づいて、プロモーションプランを生成してもよい。例えば、プラン生成部１３３は、複数の同一カテゴリに属する事業者から取得した実績情報に基づいて、プロモーションプランを生成することができる。
【００６７】
例えば、プラン生成部１３３は、時系列に応じた段階毎の方策によって構成されるプロモーションプランを生成し、生成したプロモーションプランをプラン情報記憶部１２１に格納する。このようなことから、プラン生成部１３３は、図１のステップＳ２に示される処理を行う。
【００６８】
（モデル生成部１３４について）
モデル生成部１３４は、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴（実績情報）と、当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度との間の関係性が学習されたモデルを生成する。図１の例に置き換えると、モデル生成部１３４は、実績情報ＰＭ１と、実績情報ＰＭ１に含まれる人為的達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを生成する。このため、モデル生成部１３４は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報と、その行動情報が示す行動が起きた時点での人為的達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを生成する。すなわちモデル生成部１３４は、オブジェクトに対応する目標点に応じたモデルであって、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報が入力された場合に、この目標点が設定されるプロモーションプランに対するオブジェクトの達成度合いを示す達成度スコアを出力するモデルを生成する。
【００６９】
また、モデル生成部１３４は、学習により生成したモデルをプラン情報記憶部１２１に格納する。このようなことから、モデル生成部１３４は、図１のステップＳ４に示される処理を行う。なお、図１の例では、説明を簡単にするために、モデル生成部１３４が、タレントＴｘ１に対応する実績情報ＰＭ１と、タレントＴｘ１に関する行動情報に基づき算出された達成度スコア（人為的達成度スコア）とに基づく学習により、モデルＭ１を生成した例を示した。
【００７０】
しかし、モデル生成部１３４は、複数のオブジェクトそれぞれの実績情報と、当該オブジェクトに関する行動情報に基づき算出された達成度スコア（人為的達成度スコア）とに基づく学習により、モデルを生成してもよい。図１の例では、モデル生成部１３４は、例えば、事務所Ｋ１の複数のタレントそれぞれの実績情報と、当該タレントに関する行動情報に基づき算出された達成度スコア（人為的達成度スコア）とに基づく学習により、モデルＭ１を生成してもよい。
【００７１】
（算出部１３５について）
算出部１３５は、オブジェクトの達成度を算出する。例えば、算出部１３５は、モデル生成日１３４により生成されたモデルに対して、処理対象となるオブジェクト対応する所定の行動を示す行動情報を入力することにより達成度を算出する。かかる行動情報は、取得部１３２により取得された行動情報であり、例えば、検索情報や購買情報等である。図１の例では、算出部１３５は、タレントＴ１に関する行動情報として、検索回数「Ｎ１１」を示す検索情報、および、合計売上「ＳＭ１１」を示す購買情報とをモデルＭ１に入力することによりタレントＴ１の達成度スコアを算出する。なお、算出部１３５は、検索回数や売上の算出も行うことができる。
【００７２】
（推定部１３６について）
推定部１３６は、取得部１３２により取得された達成度に基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。具体的には、推定部１３６は、予め設定されたオブジェクトに関する方策のうち、実施した際に、オブジェクトの達成度を最も所定の目標点へと近づける方策を推定する。例えば、推定部１３６は、オブジェクトに与えられたプロモーションプランと、所定の目標点までのオブジェクトの達成度とに基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。例えば、推定部１３６は、取得部に１３２より取得された達成度に基づいて、処理対象となるオブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。例えば、推定部１３６は、モデル生成部１３４により生成されたモデルを用いて算出された達成度に基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。例えば、推定部１３６は、オブジェクトに与えられたプロモーションプラン内で時系列順に配置された方策のうち、取得部により取得された達成度に応じた方策を次に実施される方策として推定する。
【００７３】
例えば、推定部１３６は、プラン情報記憶部１２１における「達成度スコア」と、算出部１３５がモデルを用いて算出した満足度スコアとを照らし合わせることで、次に実施される方策を推定することができる。例えば、図１の例のように、達成度スコア「４５」が算出された場合、推定部１３６は、この達成度スコア「４５」と、プラン情報記憶部１２１における「達成度スコア」アとを照らし合わせることで、第３段階の方策を実施してよいところまでタレントＴ１は到達している、と判断する。あるいは、推定部１３６は、第３段階の方策が既に実施されてるのであればまだ第４段階の方策の実施してよいところまでは到達していないため引き続き第３段階の方策を継続すべきと判断する。そして、推定部１３６は、このように判断した結果、タレントＴ１に関する５段階の方策のうち、次に実施される方策として３段階目の方策「握手会」を推定する。このようなことから、推定部１３６は、図１のステップＳ７に示される処理を行う。
【００７４】
（提供部１３７について）
提供部１３７は、推定部１３６により推定された推定結果をオブジェクトに応じた事業者に提供する。図１の例では、提供部１３７は、次に実施される方策として３段階目の方策である「握手会」が推定されたことに応じて、「握手会」を示す情報を事務所Ｋ１に提供する。例えば、推定部１３６は、事務所Ｋ１に対して、タレントＴ１は「握手会」を行うべきである旨、あるいは、タレントＴ１が既に「握手会」を実施済みであればさらなる「握手会」を実施すべきである旨を提案する。このようなことから、提供部１３７は、図１のステップＳ８に示される処理を行う。
【００７５】
〔３．処理手順〕
次に、図６を用いて、実施形態にかかる情報処理の手順について説明する。図６は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。なお、図６の例では、情報処理装置の受付部１３１が事業者から実績情報や目標情報を受け付け済みであることにより、情報処理装置１００は、事業者から方策を推定するよう依頼されているものとする。また、情報処理装置１００が、外部装置３０にアクセスし行動情報を取得し記憶部（例えば、検索情報記憶部１２２、購買情報記憶部１２３）に格納済みであるものとする。
【００７６】
このような状態において、プラン生成部１３３は、事業者から受け付けられた実績情報および目標情報に基づいて、目標点に向けてのオブジェクトに対するプロモーションプランを生成する（ステップＳ１０１）。
【００７７】
次に、モデル生成部１３４は、実績情報と、実績情報に対応する満足度とに基づいて、モデルを生成する（ステップＳ１０２）。例えば、モデル生成部１３４は、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴（実績情報）と、当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度との間の関係性が学習されたモデルを生成する。
【００７８】
次に、取得部１３２は、処理対象のオブジェクトの行動情報を取得する（ステップＳ１０３）。例えば、取得部１３２は、検索情報記憶部１２２から処理対象のオブジェクトに関する検索情報を取得する。また、取得部１３２は、購買情報記憶部１２３から処理対象のオブジェクトに関する購買情報を取得する。
【００７９】
次に、算出部１３５は、取得部１３２により取得された行動情報を、処理対象のオブジェクトに対応するモデルに適用して満足度を算出する（ステップＳ１０４）。例えば、算出部１３５は、処理対象のオブジェクトに関する検索情報から検索回数を算出し、また、処理対象のオブジェクトに関する購買情報から売上を算出し、これらを処理対象のオブジェクトに対応するモデルに適用して満足度を算出する。
【００８０】
次に、推定部１３６は、算出部１３５により算出された満足度スコアに基づいて、処理対象のオブジェクトに関する方策のうち、次の方策を推定する（ステップＳ１０５）。そして、提供部１３７は、処理対象のオブジェクトに関する事業者に対して、推定部１３６による推定結果を提供する（ステップＳ１０６）。
【００８１】
〔４．変形例〕
上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。
【００８２】
〔４−１．満足度スコア算出について〕
上記実施形態では、算出部１３５が、モデル生成部１３４により生成されたモデルのうち、処理対象のオブジェクトに関するモデルに対して、処理対象のオブジェクトに関する行動情報を入力することにより満足度スコアを算出する例を示した。例えば、上記実施形態では、算出部１３５が、処理対象のオブジェクトに関する検索回数や売上を力することにより満足度スコアを算出する例を示した。
【００８３】
しかし、算出部１３５は、必ずしもモデルを用いて満足度スコアを算出しなくてもよく、例えば、行動情報から直接満足度スコアを算出してもよい。例えば、算出部１３５は、処理対象のオブジェクトに関する検索回数そのものを満足度スコアとして算出してもよいし、処理対象のオブジェクトに関する検索回数に対して所定の重み付けを行うことにより満足度スコアを算出してもよい。同様に、算出部１３５は、処理対象のオブジェクトに関する売上そのものを満足度スコアとして算出してもよいし、処理対象のオブジェクトに関する売上に対して所定の重み付けを行うことにより満足度スコアを算出してもよい。また、算出部１３５は、検索回数および売上の双方を用いる場合には、それぞれで算出した満足度スコアを足し合わせたり、乗算することにより総合的な満足度スコアを算出してもよい。
【００８４】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、満足度スコアを算出する手法の幅を広げることができるようになる。
【００８５】
〔４−２．強化学習〕
上記実施形態では、モデル生成部１３４が、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴（実績情報）と、当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度との間の関係性が学習されたモデルを生成する例を示した。また、推定部１３６が、このモデルを用いて算出された満足度に基づき処理対象のオブジェクトの今後の方策を推定、提供部１３７がこの推定結果を事業者に提供する例を示した。このようなことから、かかる事業者は、情報処理装置１００から提供を受けた推定結果を参考にオブジェクトに関する販促活動を行ってゆくとすると、オブジェクトの今後の方策は、実施形態にかかる情報処理の結果が反映されたものといえる。したがって、モデル生成部１３４は、実施形態にかかる情報処理の結果が反映された方策の履歴をさらに実績情報として用いることで、これまでのモデルをさらに強化学習してもよい。
【００８６】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、モデルの精度を高めることができるため、より精度よく満足度スコアを算出することができるようになる。この結果、情報処理装置１００は、オブジェクトにより適した方策を推定することができるようになるため、事業主の販促活動への貢献度を高めることができる。
【００８７】
〔５．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図７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７は、情報処理装置１００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。
【００８８】
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。
【００８９】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、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、通信網５０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、通信網５０を介して他の機器へ送信する。
【００９０】
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。
【００９１】
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。
【００９２】
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。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０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、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００９３】
〔６．その他〕
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。
【００９４】
以上、本願の実施形態をいくつかの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。
【００９５】
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。
【符号の説明】
【００９６】
１  情報処理システム
１０  端末装置
２０  事業者装置
３０  外部装置
１００  情報処理装置
１２０  記憶部
１２１  プラン情報記憶部
１２２  検索情報記憶部
１２３  購買情報記憶部
１３０  制御部
１３１  受付部
１３２  取得部
１３３  プラン生成部
１３４  モデル生成部
１３５  算出部
１３６  推定部
１３７  提供部
【図１】
2020154864.tif 000003
【図２】
2020154864.tif 000004
【図３】
2020154864.tif 000005
【図４】
2020154864.tif 000006
【図５】
2020154864.tif 000007
【図６】
2020154864.tif 000008
【図７】
2020154864.tif 000009