(57)【要約】【課題】サービスの解析結果を適切に補正すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、補正部とを備える。取得部は、ユーザの属性を用いてユーザの特徴を推定するモデル、および、ユーザの属性を用いて推定されたユーザ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。補正部は、取得部によって取得された異なるサービスの特徴情報のうち、推定目的に共通性を有する複数の特徴情報を同一のユーザについて比較した結果に基づいて複数の特徴情報の少なくとも一つを補正する。【選択図】図３
2020030777.tif 000002
【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異なるサービスの前記特徴情報のうち、推定目的に共通性を有する複数の前記特徴情報を同一の前記ユーザについて比較した結果に基づいて当該複数の特徴情報の少なくとも一つを補正する補正部と
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、
前記補正部は、
前記複数の特徴情報に対応する複数の前記スコアを前記同一のユーザについて比較した結果に基づいて前記複数のスコアの少なくとも一つを補正すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記補正部は、
前記異なるサービスの前記特徴情報のうち、前記特徴が類似する前記複数の特徴情報を前記同一のユーザについて比較した結果に基づいて当該複数の特徴情報の少なくとも一つを補正すること
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】
前記補正部による補正後の前記特徴情報に基づいて、当該特徴情報の取得元である前記サービスへ通知する通知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】
前記取得部は、
前記通知部によって前記取得元であるサービスへ通知が行われた場合、当該サービスによって修正された前記特徴情報を取得すること
を特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特徴情報の信頼度を算出する算出部をさらに備え、
前記補正部は、
前記算出部によって算出された前記信頼度が所定の条件を満たす前記複数の特徴情報を前記同一のユーザについて比較した結果に基づいて当該複数の特徴情報の少なくとも一つを補正すること
を特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
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、
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提供情報を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請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
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、
前記推定部によって推定された当該ユーザの前記特徴を示す情報を含む提供情報を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請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
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異なるサービスの前記特徴情報のうち、推定目的に共通性を有する複数の前記特徴情報を同一の前記ユーザについて比較した結果に基づいて当該複数の特徴情報の少なくとも一つを補正する補正工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
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異なるサービスの前記特徴情報のうち、推定目的に共通性を有する複数の前記特徴情報を同一の前記ユーザについて比較した結果に基づいて当該複数の特徴情報の少なくとも一つを補正する補正手順と
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、サービス個々での独自の解析結果であるユーザの特徴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が適切でないおそれがあり、適切でない解析結果を取得した場合には、ユーザに対してより良いサービスを提供できないおそれがあった。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、サービスの解析結果を適切に補正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、補正部とを備える。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。前記補正部は、前記取得部によって取得された前記異なるサービスの前記特徴情報のうち、推定目的に共通性を有する複数の前記特徴情報を同一の前記ユーザについて比較した結果に基づいて当該複数の特徴情報の少なくとも一つを補正する。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、サービスの解析結果を適切に補正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、補正部の補正処理を示す図である。
【図８】図８は、通知部によるサービスへの通知とサービスらの応答を説明する図である。
【図９】図９は、通知部によるサービスへの通知とサービスらの応答を説明する図である。
【図１０】図１０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１１】図１１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１２】図１２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、「釣り道具購入」のモデル、および、推定結果であるスコア「０．６」を含む特徴情報を生成する（ステップＳ２−１）。サービスＹ１は、例えば、釣り商品の購入履歴に基づいて「釣り道具購入」のモデルを生成する。
【００２０】
また、地図提供サービスとしてのサービスＹ２は、「釣りスポット往復」のモデル、および、推定結果であるスコア「０．８」を含む特徴情報を生成する（ステップＳ２−２）。サービスＹ２は、例えば、釣りスポットまでの経路検索の履歴や、ユーザＵ１の位置情報の履歴に基づいて「釣りスポット往復」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、「釣りワード検索」のモデル、および、推定結果であるスコア「０．０１」を含む特徴情報を生成する（ステップＳ２−３）。サービスＹ３は、例えば、釣りに関連する検索ワードを用いた検索履歴に基づいて「釣りワード検索」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、釣りワードを検索したか否かを「１」（検索した）または「０」（検索していない）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、「釣りワード検索履歴あり」等のようにテキストの情報であってもよい。
【００２３】
また、図１に示す例では、各サービスＹで生成される特徴情報は、詳細なユーザＵの特徴は違うが、そのテーマは「釣り」に関する特徴で共通している。つまり、図１に示す３つの特徴情報は、ユーザＵの「釣り好き」の度合いを推定するという推定目的を元に生成されている。すなわち、図１に示す３つの特徴情報は、推定目的に共通性を有している。さらに、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアが比較的高いことからそのユーザＵの特徴は、「釣り好き」であると推測できる。
【００２４】
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。
【００２５】
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が適切でないおそれがあり、適切でない特徴情報を取得した場合には、ユーザに対してより良いサービスを提供できないおそれがあった。
【００２６】
図１を例に挙げた場合、「釣り好き」と推測されるユーザの特徴情報は３つともスコアが比較的高くなると予測されるが、実際には、「釣りワード検索」のスコアが他のスコアに比べて低くなっていることから、サービスＹ３の特徴情報が適切でないおそれがある。
【００２７】
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するとともに、適切な特徴情報に補正可能とした。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）。
【００２８】
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。
【００２９】
そして、実施形態に係る情報処理装置１は、取得した異なるサービスＹの特徴情報のうち、推定目的に共通性を有する複数の特徴情報を同一のユーザＵについて比較した結果に基づいて複数の特徴情報の少なくとも一つを補正する（ステップＳ５）。
【００３０】
図１に示す例では、推定目的が「釣り」で共通した３つの特徴情報のスコアを比較し、「釣りワード検索」のスコアを「０．０１」から「０．６」に補正する。つまり、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアが高いことから、ユーザ（ＵＩＤが「Ｕ１」）が「釣り好き」であると推測し、「釣りワード検索」のスコアが高くなるように補正する。このように、実施形態に係る情報処理方法によれば、同一のユーザＵについて特徴情報を比較することで、サービスＹの解析結果である特徴情報を適切に補正することができる。
【００３１】
なお、実施形態に係る情報処理装置１は、「釣りワード検索」のスコアを高くする補正を行ったが、例えば、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアを低くする補正を行ってもよく、３つの特徴情報のスコアすべてを補正してもよい。すなわち、比較した複数の特徴情報の少なくとも１つを補正すればよく、詳細な特徴情報の補正方法については後述する。
【００３２】
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Ｓ６−１，Ｓ６−２，Ｓ６−３）。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。
【００３３】
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の特徴を提供する方法である。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、他のサービスＹの特徴情報に基づいて提供された提供情報を元に、サービス活動を行うことができる。
【００３４】
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。
【００３５】
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ことで、技術的な困難を解消することができる。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の解析結果を取得することができる。
【００３６】
なお、図１に示す例では、既に共有情報として登録された推定結果（スコア）を補正する場合に加えて、例えば、推定結果が登録されていない、つまり、空欄の推定結果を埋める補足を行ってもよい。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。また、情報処理装置１は、取得した特徴情報を補正する機能を有する。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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、補正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。
【００４４】
また、図２では、情報処理装置１は、共有情報の生成、補正および提供のすべて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。
【００４５】
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。
【００４６】
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、選択部３２と、算出部３３と、補正部３４と、通知部３５と、受付部３６と、抽出部３７と、推定部３８と、提供部３９とを備える。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
「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」の各項目には、モデル名称が入力される。
【００５１】
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「釣り道具購入」のスコアが「０．６」であることを示している。
【００５２】
また、ＵＩＤが「Ｕ１」であるユーザは、特徴情報におけるモデル「釣りワード検索」のスコアが「０．６（０．０１）」となっている。これは、後述の補正部３４によってスコアが「０．０１」から「０．６」に補正されたことを示している。なお、図４では、補正前および補正後のスコアを含む場合を示したが、補正後のスコアのみを含んでもよい。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
「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。
【００５７】
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」、「グループ」、「サービスＩＤ」および「モデルデータ」等といった項目を含む。
【００５８】
「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、特徴情報におけるモデルの名称を示す識別情報である。「グループ」は、特徴情報におけるモデルをグループ分けした場合の各グループを識別する識別情報である。例えば、「釣り道具購入」は、グループ「釣り好き」に属し、「釣りスポット往復」は、複数のグループ「釣り好き」および「旅行好き」に属する。
【００５９】
「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。
【００６０】
「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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
なお、取得部３１、選択部３２、算出部３３、補正部３４、通知部３５、受付部３６、抽出部３７、推定部３８および提供部３９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。
【００６５】
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共有情報への登録および登録した特徴情報の補正や更新を行う。また、制御部３は、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。
【００６６】
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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
また、取得部３１は、取得した特徴情報を共有情報４１として登録するとともに、登録した特徴情報を更新する更新処理を行う。具体的には、取得部３１は、サービスＹから更新されたモデルまたは推定結果を取得して更新してもよく、サービスＹからユーザＵの属性を取得し、取得したユーザＵの属性に基づいてモデルまたは推定結果を更新してもよい。
【００７１】
選択部３２は、取得部３１によって取得された特徴情報のうち、推定目的に共通性を有する複数の特徴情報を選択する。例えば、選択部３２は、取得部３１によって取得された特徴情報のうち、ユーザＵの特徴が類似する特徴情報を選択する。
【００７２】
例えば、選択部３２は、特徴情報の「モデル名称」や「グループ」（図６参照）が類似する特徴情報を選択する。なお、「モデル名称」や「グループ」の類似性は、例えば、Ｗｏｒｄ２ｖｅｃや、形態素解析等の言語解析処理を行うことで判定可能である。
【００７３】
また、選択部３２は、特徴情報の「モデルデータ」（図６参照）が類似する、すなわち、上記した説明変数や、重みの類似度に基づいて類似する特徴情報を選択してもよい。
【００７４】
また、選択部３２は、類似する特徴情報を自動選択する場合に限らず、例えば、情報処理装置１の管理者による手動選択より特徴情報を選択してもよい。
【００７５】
算出部３３は、特徴情報の信頼度を算出する。信頼度とは、特徴情報の精度を示す指標であり、信頼度が高い特徴情報ほど、ユーザＵの特徴をより正確に表している。信頼度の算出は、例えば、クラウドソーシングに依頼して得た情報を元に算出する方法や、広告配信によるユーザＵの反応を見て算出する方法、ペアワイズ法を利用した方法等がある。あるいは、算出部３３は、各サービスＹから統一した基準で算出された信頼度を取得してもよい。
【００７６】
補正部３４は、取得部３１によって取得された異なるサービスＹの特徴情報のうち、推定目的に共通性を有する複数の特徴情報を同一のユーザＵについて比較した結果に基づいて複数の特徴情報の少なくとも一つを補正する。例えば、補正部３４は、選択部３２によって選択された類似する特徴情報を同一のユーザＵについて比較した結果に基づいて特徴情報を補正する。これにより、類似する特徴情報、すなわち、共有性が高い特徴情報同士を比較することができるため、補正後の特徴情報の精度を高めることができる。
【００７７】
なお、補正部３４は、サービスＹのサービス内容が類似するサービスＹの特徴情報を比較してもよく、あるいは、補正部３４は、サービスＹにより生成された時期が類似する特徴情報を比較してもよい。
【００７８】
また、補正部３４は、複数の特徴情報のうち、算出部３３によって算出された信頼度が所定の条件を満たす特徴情報同士を比較する。例えば、補正部３４は、信頼度が所定値以上である特徴情報同士を比較し、特徴情報を補正する。これにより、信頼度の低い特徴情報を比較対象から除外できるため、補正後の特徴情報の精度を高めることができる。
【００７９】
また、補正部３４は、同一のユーザＵについて、推定目的に共通性を有する複数の特徴情報に対応する複数のスコアを比較することで、かかるスコアを補正する。ここで、図７を用いて、補正部３４によるスコアの補正処理について説明する。
【００８０】
図７は、補正部３４の補正処理を示す図である。図７では、同一のユーザＵにおける３つの特徴情報を示している。図７に示すように、補正部３４は、推定目的に共通性を有する複数の特徴情報それぞれのスコアを比較し、補正対象となる特徴情報を決定する。図７に示すように、まず、補正部３４は、３つの特徴情報について、それぞれの組み合わせでのスコアの差分を算出する。そして、補正部３４は、スコアの差分が所定値以上（図７に示す「差分：大」）となる数が多い特徴情報を補正対象とする。図７に示す例では、「釣りワード検索」について、「差分：大」が２つとなり、他の特徴情報よりもその数（他の特徴情報は１つ）が多いため、「釣りワード検索」を補正対象とする。
【００８１】
なお、補正対象の決定方法は、スコアの差分を比較する方法に限定されるものではなく、例えば、複数の特徴情報のスコアを正規分布にプロットし、かかる正規分布の中央値から最も遠くにプロットされたスコアを補正対象としてもよい。
【００８２】
あるいは、補正部３４は、３つのスコアの平均値を算出し、かかる平均値から最も離れたスコアに対応する特徴情報を補正対象として決定してもよい。
【００８３】
そして、補正部３４は、補正対象を決定後、スコアの補正値を決定する。例えば、補正部３４は、複数の特徴情報のいずれかのスコアを補正値として決定し、補正対象である「釣りワード検索」のスコアを補正する。つまり、図７に示す例では、スコア「０．６」または「０・８」を補正値とする。
【００８４】
あるいは、補正部３４は、複数の特徴情報のうち、補正対象の特徴情報を除いた特徴情報のスコアの平均値を補正値としてもよい。つまり、図７の例では、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアの平均値である「０．７」を補正値とする。あるいは、補正部３４は、上記した正規分布の中央値を補正値としてもよい。
【００８５】
通知部３５は、補正部３４による補正後の特徴情報に基づいて、かかる特徴情報の取得元であるサービスＹへ通知する。ここで、図８および図９を用いて、通知部３５によるサービスＹへの通知とサービスＹからの応答について説明する。
【００８６】
図８および図９は、通知部３５によるサービスＹへの通知とサービスＹからの応答を説明する図である。通知部３５による通知方法としては、大きく分けて２通りある。１つ目は、図８に示すようなスコアの補正の許可をサービスＹに求める通知方法である。２つ目は、図９に示すような特徴情報のモデルの修正をサービスＹに求める通知方法である。
【００８７】
まず、図８を用いて、１つ目の通知方法と通知に対するサービスＹの応答について説明する。図８に示すように、まず、補正部３４は、上記した補正対象と、補正値とを決定するスコアの補正処理を行う（ステップＳ１１）。
【００８８】
つづいて、通知部３５は、補正部３４が補正値を共有情報４１に登録する前に、特徴情報の取得元であるサービスＹに対してスコアの補正をすべき旨を示す補正通知を行う（ステップＳ１２）。補正通知には、補正対象である特徴情報の識別情報と、スコアの補正値とが含まれる。
【００８９】
サービスＹは、補正通知を受け付けると、スコアの補正を許可するか否かを判定する。サービスＹは、スコアの補正を許可する場合、情報処理装置１に対して許可要求を送信する（ステップＳ１３）。スコアの補正を許可するか否の判定や、許可要求の送信等は、サービス提供サーバ１０が自動で行ってもよく、あるいは、サービスＹの管理者が手動で行ってもよい。
【００９０】
そして、情報処理装置１の補正部３４は、許可要求を受け付けた場合、補正後のスコアを共有情報４１に登録し（ステップＳ１４）、補正処理を終了する。つまり、補正部３４は、サービスＹの許可を得てからスコアの補正値を登録することで、サービスＹにとって意図しない補正が行われることを防止できる。
【００９１】
なお、サービスＹは、補正通知により通知された補正値をさらに修正する場合、許可要求に修正後のスコアを含ませてもよい。そして、補正部３４は、補正値に代えて、許可要求により要求された修正後のスコアを共有情報４１として登録する。
【００９２】
次に、図９を用いて、２つ目の通知方法と通知に対するサービスＹの応答について説明する。図９に示すように、まず、補正部３４は、上記したステップＳ１１と同様に、補正対象と、補正値とを決定するスコアの補正処理を行う（ステップＳ２１）。
【００９３】
つづいて、通知部３５は、補正部３４が補正値を共有情報４１に登録する前に、特徴情報の取得元であるサービスＹに対して特徴情報のモデルの修正をすべき旨を示すモデル修正通知を行う（ステップＳ２２）。モデル修正通知には、補正対象である特徴情報におけるモデルの識別情報と、スコアの補正値とが含まれる。
【００９４】
サービスＹは、モデル修正通知を受け付けると、スコアの補正値に基づいて特徴情報を再解析する（ステップＳ２３）。具体的には、サービスＹは、スコアの補正値を目的変数に設定し、上記した回帰モデルにおける説明変数「ｘ」および重み値「ω」を修正する。
【００９５】
そして、サービスＹは、修正した特徴情報のモデルを含む修正要求を情報処理装置１へ送信する（ステップＳ２４）。
【００９６】
そして、情報処理装置１の取得部３１は、修正要求を受け付けた場合、修正要求に含まれる修正した特徴情報を取得し、補正部３４により修正した特徴情報の再登録を行い（ステップＳ２５）、補正処理を終了する。つまり、取得部３１は、通知部３５によって補正対象となる特徴情報の取得元であるサービスＹへ通知が行われた場合、当該サービスＹによって修正された特徴情報を取得する。すなわち、補正部３４は、補正値に基づいて特徴情報の修正をサービスＹ側でしてもらうことで、補正部３４が以降の補正処理を行うことなる適切なスコアが出力されるため、処理負荷を軽減することができる。さらに、サービスＹにとってもスコアの補正値という特徴情報生成のための新たな知見を得ることができるため、ユーザＵの特徴をより正確に推定することができる。
【００９７】
なお、図９では、補正部３４は、サービスＹに特徴情報の再解析を行わせたが、例えば、特徴情報を元に補正対象の特徴情報を修正してもよい。
【００９８】
また、上記では、通知部３５は、補正通知およびモデル修正通知のように、補正後の特徴情報を通知する場合について示したが、例えば、補正後の特徴情報に基づいて、質問形式の通知を行ってもよい。例えば、通知部３５は、「ＡＡモデルのスコアのうち、ＵＩＤ××のスコアだけが他のスコアと乖離していますが、ユーザの属性の入力は正しいでしょうか？」のように、特徴情報の正しさを確認する通知を行う。あるいは、通知部３５は、「ＵＩＤ××のＡＡモデルのスコアがＢＢですが、他のモデルでは、スコアがＣＣとなっているのですが、ＣＣを採用しますか？」というような、補正後の特徴情報を質問形式で確認する通知を行ってもよい。
【００９９】
図２に戻って受付部３６について説明する。受付部３６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３６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。
【０１００】
また、受付部３６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。
【０１０１】
また、受付部３６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。
【０１０２】
抽出部３７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３７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。
【０１０３】
推定部３８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３８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。
【０１０４】
なお、推定部３８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３８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。
【０１０５】
提供部３９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。例えば、提供部３９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。具体的には、提供部３９は、抽出部３７または推定部３８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。
【０１０６】
例えば、提供部３９は、特徴指定に基づき抽出部３７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。
【０１０７】
あるいは、提供部３９は、抽出部３７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３９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。
【０１０８】
また、提供部３９は、ユーザ指定に基づき推定部３８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３９は、推定部３８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。
【０１０９】
また、提供部３９は、推定部３８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３９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。
【０１１０】
次に、図１０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１０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。
【０１１１】
図１０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異なるサービスＹそれぞれから取得する（ステップＳ１０１）。
【０１１２】
つづいて、補正部３４は、取得部３１によって取得された異なるサービスＹの特徴情報のうち、推定目的に共通性を有する複数の特徴情報を同一のユーザＵについて比較する（ステップＳ１０２）。つづいて、補正部３４は、比較の結果、特徴情報を補正するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【０１１３】
通知部３５は、補正部３４によって特徴情報を補正すると判定された場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、取得元のサービスＹへ通知を行う（ステップＳ１０４）。かかる通知は、例えば、上記した補正通知と、モデル修正通知とに大別される。
【０１１４】
補正部３４は、通知部３５が通知したサービスＹから要求（図８に示す許可要求または修正要求）を受け付けた場合、サービスＹの要求に応じた登録処理を行い（ステップＳ１０５）、処理を終了する。
【０１１５】
一方、補正部３４は、特徴情報を補正しないと判定した場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、処理を終了する。
【０１１６】
次に、図１１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１１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。
【０１１７】
図１１に示すように、提供処理において、まず、受付部３６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３７は、受付部３６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）。
【０１１８】
つづいて、提供部３９は、抽出部３７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。
【０１１９】
一方、受付部３６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。
【０１２０】
推定部３８は、受付部３６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）。
【０１２１】
つづいて、提供部３９は、推定部３８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。
【０１２２】
一方、受付部３６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。
【０１２３】
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。
【０１２４】
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。
【０１２５】
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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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。
【０１２８】
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。
【０１２９】
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、補正部３４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。補正部３４は、取得部３１によって取得された異なるサービスＹの特徴情報のうち、推定目的に共通性を有する複数の特徴情報を同一のユーザＵについて比較した結果に基づいて複数の特徴情報の少なくとも一つを補正する。
【０１３０】
これにより、サービスＹの特徴情報を適切に補正することができる。
【０１３１】
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。補正部３４は、複数の特徴情報に対応する複数のスコアを同一のユーザＵについて比較した結果に基づいて複数のスコアの少なくとも一つを補正する。
【０１３２】
これにより、他のサービスＹ間で統一された基準のスコアを補正することで、他のサービスＹが推定結果をより有効に活用することができる。
【０１３３】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１において、補正部３４は、複数の特徴情報のうち、特徴が類似する複数の特徴情報を同一のユーザＵについて比較した結果に基づいて複数の特徴情報の少なくとも一つを補正する。
【０１３４】
これにより、類似する特徴情報、すなわち、推定目的の共通性が高い特徴情報を比較できるため、補正後の特徴情報の精度を高めることができる。
【０１３５】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、通知部３５をさらに備える。通知部３５は、補正部３４による補正後の特徴情報に基づいて、特徴情報の取得元であるサービスＹへ通知する。
【０１３６】
これにより、例えば、サービスＹの許可を得てからスコアの補正値等を登録できるため、サービスＹが意図しない補正が行われることを防止することができる。
【０１３７】
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、通知部３５によって取得元であるサービスＹへ通知が行われた場合、サービスＹによって修正された特徴情報を取得する。
【０１３８】
これにより、補正部３４は、補正値に基づいて特徴情報の修正をしてもらうことで、以降の補正処理を行う必要がなくなるため、処理負荷を軽減することができる。さらに、サービスＹにとっても特徴情報生成のための新たな知見が得られるため、以降に生成される特徴情報の精度を高めることができる。
【０１３９】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、算出部３３をさらに備える。算出部３３は、特徴情報の信頼度を算出する。補正部３４は、算出部３３によって算出された信頼度が所定の条件を満たす複数の特徴情報を同一のユーザＵについて比較した結果に基づいて複数の特徴情報の少なくとも一つを補正する。
【０１４０】
これにより、信頼度の低い特徴情報を除外でき、信頼度の高い特徴情報のみの比較により特徴情報の補正が行えるため、補正後の特徴情報の精度を高めることができる。
【０１４１】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、受付部３６と、抽出部３７と、提供部３９とを備える。受付部３６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３７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３９は、抽出部３７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へ提供する。
【０１４２】
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。
【０１４３】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、受付部３６と、推定部３８と、提供部３９とを備える。受付部３６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３８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３９は、推定部３８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。
【０１４４】
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特定を推定結果として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。
【０１４５】
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３６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。
【０１４６】
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。
【０１４７】
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。
【０１４８】
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。
【０１４９】
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。
【０１５０】
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】
【０１５１】
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    選択部
３３    算出部
３４    補正部
３５    通知部
３６    受付部
３７    抽出部
３８    推定部
３９    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】
2020030777.tif 000003
【図２】
2020030777.tif 000004
【図３】
2020030777.tif 000005
【図４】
2020030777.tif 000006
【図５】
2020030777.tif 000007
【図６】
2020030777.tif 000008
【図７】
2020030777.tif 000009
【図８】
2020030777.tif 000010
【図９】
2020030777.tif 000011
【図１０】
2020030777.tif 000012
【図１１】
2020030777.tif 000013
【図１２】
2020030777.tif 000014