(57)【要約】      （修正有）【課題】需要の原因を適切に予測する情報処理装置、情報処理方法、及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の制御部１３０は、取得部１３１と、予測部１３３と、を有する。取得部１３１は、所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、需要に関連する需要関連情報とを取得する。予測部１３３は、取得部１３１により取得された需要情報と需要関連情報とに基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。【選択図】図４
2020008966.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記需要情報と前記需要関連情報とに基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記取得部は、
前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアであって、前記所定の対象の需要が発生した他のエリアに関する他のエリア情報とを含む前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記エリア情報と前記他のエリア情報との類似性に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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、
前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記エリア情報と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記エリア情報とを含む前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記所定のエリアのうち、前記所定の対象が提供される部分エリアに関する情報を含む前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記部分エリアに関する情報に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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５】
前記取得部は、
前記部分エリアにおける交通状況を示す情報を含む前記需要関連情報を取得し
前記予測部は、
前記部分エリアにおける交通状況に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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】
前記取得部は、
前記需要に関連するユーザの需要関連行動を示す前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記需要関連行動に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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７】
前記取得部は、
ユーザが入力する入力情報において、前記所定の対象を示す情報と共起する共起情報を含む前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記共起情報に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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、
前記所定のエリアにおけるユーザによる前記所定の対象に関連する関連行動を示す行動情報を取得し、
前記予測部は、
前記関連行動に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記予測部は、
前記行動情報により算出されるスコアに基づいて、前記所定の対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記予測部は、
前記関連行動の回数により算出されるスコアに基づいて、前記所定の対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記取得部は、
前記所定の対象に関して前記ユーザが入力した入力情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記取得部は、
前記所定の対象に関して前記ユーザが行った検索行動を示す検索情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記取得部は、
前記ユーザが入力した前記所定の対象に関連するクエリを含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項８〜１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記予測部により予測された前記原因に関する情報を提供する提供部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記提供部は、
前記原因に関する情報を、前記所定の対象に関する事業者へ提供する
ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記需要情報と前記需要関連情報とに基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１７】
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記需要情報と前記需要関連情報とに基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測手順と、
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、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、種々の需要を予測する技術が提供されている。例えば、少なくともＰＯＩ（興味のある地点：Point  of  Interest）データを含むユーザの検索データに基づいて、ユーザのニーズ情報を決定する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１６６２５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、需要の原因を適切に予測することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、少なくともＰＯＩデータが必要であるため、ＰＯＩデータが十分でなかったり、ＰＯＩデータが不正確であったりした場合等、適切に需要を予測することが難しい場合がある。また、上記の従来技術では、ＰＯＩデータが取得された対象についての需要を予測するが、その需要の原因を予測することが難しい。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、需要の原因を適切に予測する情報処理装置、情報処理方法、及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】
【０００６】
本願に係る情報処理装置は、所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記需要情報と前記需要関連情報とに基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測部と、を備え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、需要の原因を適切に予測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】
【０００８】
【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の一例を示す図である。
【図３】図３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４】図４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５】図５は、実施形態に係る事業者情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る需要情報記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る需要関連情報記憶部の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る需要関連情報記憶部の他の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態に係る需要関連情報記憶部の他の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施形態に係る情報処理の他の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施形態に係る情報処理の他の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、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】
【０００９】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及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、及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。
【００１０】
（実施形態）
〔１．情報処理〕
図１及び図２を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１及び図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。具体的には、図１は、情報処理装置１００が所定のエリアにおけるユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報に基づいて、所定のエリアにおける対象に関する需要を予測する一例を示す図である。また、図１では、ユーザの検索行動をユーザの関連行動の一例として示す。図１では、情報処理装置１００は、ユーザが検索に用いたキーワード（以下、「検索クエリ」や「クエリ」ともいう）と、クエリによる検索時のユーザの位置情報に基づいて、需要を予測する。なお、ユーザの関連行動は種々の行動であってもよいが、この点についての詳細は後述する。
【００１１】
また、図２は、情報処理装置１００が所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す情報と、その需要に関連する需要関連情報を用いて、所定のエリア（以下「対象エリア」といもいう）における所定の対象の需要発生の原因を予測する一例を示す図である。また、図１及び図２では、情報処理装置１００が予測した需要に関する情報を事業者へ提供する。ここでいう事業者は、事業を行うものであれば、個人（自然人）や法人等の種々の事業者が含まれてもよい。例えば、事業者は、商品またはサービスを提供（販売）する企業であってもよい。また、以下では、商品またはサービスを併せて「商品」と記載する場合がある。図１及び図２では、情報処理装置１００が対象を「油そば」として、需要の発生やその原因を予測するが、対象は種々の商品等、需要の予測対象となればどのような対象であってもよい。なお、図２では、情報処理装置１００がＡエリアについて、対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。
【００１２】
〔情報処理システムの構成〕
まず、図１や図３に示す情報処理システム１について説明する。図３に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、事業者装置２０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、事業者装置２０と、情報処理装置１００とは所定のネットワーク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。図３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。なお、図３に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の事業者装置２０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
【００１３】
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）等により実現される。図１に示す例においては、端末装置１０がユーザが利用するスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【００１４】
また、端末装置１０は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサ等の機能を有し、ユーザの位置情報（センサ情報）を検知し、取得するものとする。また、端末装置１０は、通信を行っている基地局の位置情報や、ＷｉＦｉ（登録商標）（Wireless  Fidelity）の電波を用いてユーザの位置情報を推定し、取得してもよい。なお、以下では位置情報を単に「位置」と記載する場合がある。
【００１５】
また、端末装置１０は、ＧＰＳセンサ等に限らず種々のセンサにより、各種センサ情報を検知してもよい。また、端末装置１０は、加速度センサの機能を有し、ユーザの移動における加速度情報（センサ情報）を検知し、取得する。また、端末装置１０は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置１０は、心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの生体情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身の心拍（脈拍）に関する情報を端末装置１０が取得可能としてもよい。
【００１６】
また、端末装置１０は、ユーザによる操作を受け付ける。また、端末装置１０は、情報処理装置１００に種々の情報を送信する。例えば、端末装置１０は、情報処理装置１００に検索クエリや位置情報等の種々の行動情報等を送信する。
【００１７】
また、図１に示す例においては、端末装置１０を利用するユーザに応じて、端末装置１０を端末装置１０−１〜１０−５として説明する。例えば、端末装置１０−１は、ユーザＵ１により使用される端末装置１０である。また、例えば、端末装置１０−２は、ユーザＵ２により使用される端末装置１０である。また、以下では、端末装置１０−１〜１０−５について、特に区別なく説明する場合には、端末装置１０と記載する。
【００１８】
上記のように「ユーザＵ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ＊」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ２」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザである。図１に示した情報処理システム１には、ユーザＵ１が利用する端末装置１０や、ユーザＵ２が利用する端末装置１０等の多数の端末装置１０が含まれる。
【００１９】
情報処理装置１００は、所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、需要に関連する需要関連情報とに基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する情報処理装置である。また、情報処理装置１００は、ユーザが検索に用いたクエリと、クエリによる検索時のユーザの位置情報とに基づいて、クエリに対応する対象（対象）に関する需要を予測する。また、例えば、情報処理装置１００は、対象に関する需要を示す情報を、対象に関する事業者へ提供する。情報処理装置１００は、対象に関する需要を示す情報を、対象を提供する事業者へ提供する。情報処理装置１００は、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を示す情報（以下「原因情報」ともいう）を、所定の対象に関連する対象を提供する事業者へ提供する。
【００２０】
また、情報処理装置１００は、端末装置１０から取得したクエリ（検索クエリ）に対する検索結果を端末装置１０に提供する検索サービスを提供する。図１の例では、情報処理装置１００は、クエリに対応する所定の情報を検索結果として、クエリの送信元である端末装置１０へ提供する。
【００２１】
なお、図１では、情報処理装置１００が検索サービスを提供する場合を示すが、外部の情報処理装置が検索サービスを提供する場合、情報処理装置１００は検索サービスを提供しなくてもよい。この場合、情報処理装置１００は、検索サービスを提供する外部の情報処理装置等から各種情報を取得し、取得した情報に基づく需要の予測や需要発生の原因の予測や事業者への情報提供を行ってもよい。また、情報処理装置１００は、外部の情報処理装置等から需要関連情報を取得し、取得した需要関連情報に基づいて対象の需要発生の原因を予測してもよい。
【００２２】
事業者装置２０は、事業者（企業）によって利用される情報処理装置である。図１に示す事業者装置２０は、事業者であるラーメン店ＭＡの管理者Ｍ１によって利用される情報処理装置である。管理者Ｍ１は、Ａエリアでラーメンを提供する飲食店であるラーメン店ＭＡを経営する事業者であってもよい。例えば、ラーメン店ＭＡの管理者Ｍ１は、事業者装置２０を用いて、情報処理装置１００に対して情報の要求等を行う。図２に示す事業者装置２０は、事業者である油そば店ＭＣの管理者Ｍ３によって利用される情報処理装置である。管理者Ｍ３は、Ｃエリアで油そばを提供する飲食店である油そば店ＭＣを経営する事業者であってもよい。例えば、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３は、事業者装置２０を用いて、情報処理装置１００に対して情報の要求等を行う。また、事業者装置２０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や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。図１及び図２は、事業者装置２０がノート型ＰＣである場合を示す。
【００２３】
〔対象の需要予測〕
図１では、情報処理装置１００は、対象「油そば」を対象として、その需要レベル（以下単に「需要」ともいう）を予測する場合を示す。図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ５等が利用する端末装置１０が有するＧＰＳセンサ等の機能により、ユーザＵ１〜Ｕ５が入力した検索クエリとともに端末装置１０の位置を取得する。図１に示す地図情報ＭＰ１は、ユーザＵ１〜Ｕ５の位置を模式的に示す。
【００２４】
また、図１の例では、情報提供を受ける事業者が、ラーメン店ＭＡである場合を示す。例えば、図１では、情報処理装置１００は、ラーメン店ＭＡからＡエリアにおける対象「油そば」の需要に関する情報の要求を取得し、取得した要求が示すエリアにおける対象に対応する需要に関する情報をラーメン店ＭＡに提供する。
【００２５】
まず、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１からクエリと位置情報とを取得する（ステップＳ１−１）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ＤＴ１において、端末装置１０−１からクエリ「油そば」と位置情報ＬＣ１とを取得する。なお、図１の例では位置情報ＬＣ１等の抽象的な符号で図示するが、位置情報は、具体的な緯度や経度を示す情報（緯度経度情報）等であってもよい。また、以下、「位置情報ＬＣ＊（＊は任意の数値）」を「位置ＬＣ＊」と記載する場合がある。例えば、「位置ＬＣ１」と記載した場合、その位置は位置情報ＬＣ１に対応する位置であることを示す。図１の例では、位置ＬＣ１は、Ａエリア内の位置であるものとする。
【００２６】
そして、情報処理装置１００は、クエリ「油そば」に対応する検索結果を端末装置１０−１へ提供する。また、情報処理装置１００は、日時ＤＴ１に位置ＬＣ１において、ユーザＵ１がクエリ「油そば」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ＤＴ１にＡエリア内の位置ＬＣ１において、ユーザＵ１がクエリ「油そば」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。
【００２７】
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２からクエリと位置情報とを取得する（ステップＳ１−２）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ＤＴ２において、端末装置１０−２からクエリ「スマホＳＨ  赤」と位置情報ＬＣ２とを取得する。そして、情報処理装置１００は、クエリ「スマホＳＨ  赤」に対応する検索結果を端末装置１０−２へ提供する。また、情報処理装置１００は、日時ＤＴ２に位置ＬＣ２において、ユーザＵ２がクエリ「スマホＳＨ  赤」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。
【００２８】
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ３が利用する端末装置１０−３からクエリと位置情報とを取得する（ステップＳ１−３）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ＤＴ３において、端末装置１０−３からクエリ「油そば  Ａエリア」と位置情報ＬＣ３とを取得する。図１の例では、位置ＬＣ３は、Ａエリア内の位置であるものとする。そして、情報処理装置１００は、クエリ「油そば  Ａエリア」に対応する検索結果を端末装置１０−３へ提供する。また、情報処理装置１００は、日時ＤＴ３にＡエリア内の位置ＬＣ３において、ユーザＵ３がクエリ「油そば  Ａエリア」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。
【００２９】
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ４が利用する端末装置１０−４からクエリと位置情報とを取得する（ステップＳ１−４）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ＤＴ４において、端末装置１０−４からクエリ「天気」と位置情報ＬＣ４とを取得する。そして、情報処理装置１００は、クエリ「天気」に対応する検索結果を端末装置１０−４へ提供する。また、情報処理装置１００は、日時ＤＴ４に位置ＬＣ４において、ユーザＵ４がクエリ「天気」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。
【００３０】
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ５が利用する端末装置１０−５からクエリと位置情報とを取得する（ステップＳ１−５）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ＤＴ５において、端末装置１０−５からクエリ「スマホＳＨ  高い」と位置情報ＬＣ５とを取得する。そして、情報処理装置１００は、クエリ「スマホＳＨ  高い」に対応する検索結果を端末装置１０−５へ提供する。また、情報処理装置１００は、日時ＤＴ５に位置ＬＣ５において、ユーザＵ５がクエリ「スマホＳＨ  高い」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部１２３に記憶する。
【００３１】
以下、ステップＳ１−１〜Ｓ１−５を区別せずに説明する場合、ステップＳ１と総称する。また、ステップＳ１−１〜Ｓ１−５に限らず、各ユーザの検索は、複数回行われてもよい。なお、図１では、５人のユーザＵ１〜Ｕ５を図示するが、情報処理装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ５に限らず、多数のユーザ（例えば、１００万ユーザや１０００万ユーザ等）が検索に用いたクエリを取得する。
【００３２】
これにより、情報処理装置１００は、ユーザが検索に用いたクエリと、クエリによる検索時のユーザの位置情報との組合せを収集する（ステップＳ２）。図１の例では、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２３に示すように、ユーザＵ１〜Ｕ５等が検索に用いたクエリと、クエリによる検索時のユーザの位置ＬＣ１〜ＬＣ５等との組合せを収集する。
【００３３】
そして、情報処理装置１００は、所定の対象に関するスコアを生成する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１００は、所定の対象について、複数のエリアごとのスコアを生成（算出）する。図１の例では、情報処理装置１００は、対象「油そば」について、Ａエリア〜Ｄエリア等の複数のエリアごとのスコアを生成する。例えば、情報処理装置１００は、対象「油そば」について、各エリアにおける検索回数を用いてスコアを生成する。なお、情報処理装置１００は、検索が行われた位置や時間に基づいて各検索の重みを生成し、生成した各検索の重みを用いてスコアを生成してもよいが、詳細は後述する。図１の例では、説明を簡単にするために、情報処理装置１００は、各検索の重みを「１」として、各エリアにおける対象「油そば」のスコアを生成する。すなわち、図１の例では、情報処理装置１００は、対象「油そば」について、各エリアにおける検索回数の合算をスコアとして生成する。
【００３４】
図１の例では、情報処理装置１００は、エリア別一覧ＡＤＬ１に示すように、対象「油そば」について、Ａエリア〜Ｄエリア等の複数のエリアごとのスコアを生成する。例えば、情報処理装置１００は、Ａエリアにおける対象「油そば」のスコアを「１００００」と算出する。例えば、情報処理装置１００は、Ｂエリアにおける対象「油そば」のスコアを「５００」と算出する。例えば、情報処理装置１００は、Ｃエリアにおける対象「油そば」のスコアを「１０」と算出する。例えば、情報処理装置１００は、Ｄエリアにおける対象「油そば」のスコアを「２００」と算出する。また、図示を省略するが、情報処理装置１００は、Ｒエリアにおける対象「油そば」のスコアを「１２０００」と算出する。
【００３５】
そして、情報処理装置１００は、生成したスコアに関する情報に基づいて、需要を予測する（ステップＳ４）。図１の例では、情報処理装置１００は、需要一覧ＤＤＬ１に示すように、対象「油そば」について、Ａエリア〜Ｄエリア等の複数のエリアごとの需要を予測する。例えば、情報処理装置１００は、対象について、各エリアに対応するスコアと、所定の閾値との比較に基づいて、エリアごとの需要を予測する。図１の例では、情報処理装置１００は、第１閾値「５０００」と、第２閾値「５００」とを用いて、エリアごとの需要を予測する。例えば、情報処理装置１００は、スコアが第１閾値以上であるエリアについては、その対象の需要が「高」であると予測する。例えば、情報処理装置１００は、スコアが第２閾値以上であるエリアについては、その対象の需要が「中」であると予測する。例えば、情報処理装置１００は、スコアが第２閾値未満であるエリアについては、その対象の需要が「低」であると予測する。
【００３６】
図１の例では、情報処理装置１００は、Ａエリアにおける対象「油そば」のスコアが「１００００」であり、第１閾値以上であるため、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要を「高」と予測する。また、情報処理装置１００は、Ｂエリアにおける対象「油そば」のスコアが「５００」であり、第１閾値未満、第２閾値以上であるため、Ｂエリアにおける対象「油そば」の需要を「中」と予測する。また、情報処理装置１００は、Ｃエリアにおける対象「油そば」のスコアが「１０」であり、第２閾値未満であるため、Ｃエリアにおける対象「油そば」の需要を「低」と予測する。また、情報処理装置１００は、Ｄエリアにおける対象「油そば」のスコアが「２００」であり、第２閾値未満であるため、Ｄエリアにおける対象「油そば」の需要を「低」と予測する。また、図示を省略するが、情報処理装置１００は、Ｒエリアにおける対象「油そば」のスコアが「１２０００」であり、第１閾値以上であるため、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要を「高」と予測する。
【００３７】
そして、情報処理装置１００は、事業者に需要情報を提供する（ステップＳ５）。図１の例では、情報処理装置１００は、ラーメン店ＭＡの管理者Ｍ１が利用する事業者装置２０に需要情報を提供する。情報処理装置１００は、ラーメン店ＭＡの管理者Ｍ１が利用する事業者装置２０に需要情報を送信する。ここで、ラーメン店ＭＡは、Ａエリアに位置し、しょうゆラーメンＲＭを提供する飲食店である。そのため、情報処理装置１００は、事業者装置２０にＡエリアでは油そばの需要が高いことを示す情報を提供する。これにより、ラーメン店ＭＡの管理者Ｍ１は、Ａエリアにおいては油そばを提供した方が利益を上げる可能性が高いことを把握することができるため、提供物をしょうゆラーメンＲＭから油そばへ変更したり、提供物として油そばを追加したりする判断を行うことができる。なお、情報処理装置１００は、需要一覧ＤＤＬ１を事業者装置２０に提供してもよい。これにより、ラーメン店ＭＡの管理者Ｍ１は、Ａエリアにおける油そばの需要が他のエリアよりも相対的に高いことを把握することができるため、より適切な判断を行うことができる。
【００３８】
このように、情報処理装置１００は、ユーザが検索に用いたクエリと、クエリによる検索時のユーザの位置情報とに基づいて、クエリに対応する対象に関する需要を予測する。図１の例では、情報処理装置１００は、クエリと位置情報とに基づいて、位置情報に対応するエリアにおけるクエリに対応する対象に関する需要を予測する。そして、情報処理装置１００は、予測した情報を事業者に提供する。図１では、情報処理装置１００は、需要を予測した対象「油そば」に関連する事業をＡエリアで行う事業者に情報を提供する。これにより、情報の提供を受けた事業者は、提供された情報に基づいて、自身の事業についてより適切な判断を行うことができる。なお、情報処理装置１００は、対象「油そば」の需要を示す需要情報を取得済みである場合、図１の処理を行うことなく、図２の処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、ＡエリアやＲエリアにおける対象「油そば」の需要を示す需要情報を、外部の情報処理装置等から取得済みである場合、図１の処理を行うことなく、図２の処理を行ってもよい。
【００３９】
〔需要の原因予測〕
ここから、図２を用いて、情報処理装置１００が対象「油そば」の需要発生の原因を予測する場合を説明する。図２では、情報処理装置１００は、対象「油そば」の需要関連情報を用いて、対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。図２では、情報処理装置１００は、図１で予測した対象「油そば」の需要に基づいて、対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。図２に示す地図情報ＭＰ１は、対象「油そば」を提供する油そば店ＭＣ等の位置を模式的に示す。
【００４０】
まず、情報処理装置１００は、対象の需要情報を取得する（ステップＳ１１）。図２の例では、情報処理装置１００は、対象エリアである対象Ａエリアにおける「油そば」の需要を示す情報を取得する。また、図２の例では、情報処理装置１００は、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要を示す情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、図１で予測した対象「油そば」のＡエリア及びＲエリアにおける需要を示す情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、需要情報記憶部１２４（図８参照）から対象「油そば」のＡエリア及びＲエリアにおける需要を示す情報を取得してもよい。具体的には、情報処理装置１００は、需要一覧ＤＤＬ２に示すように、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要が「高」であり、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要が「高」であることを示す情報を取得してもよい。
【００４１】
また、情報処理装置１００は、需要関連情報を取得する（ステップＳ１２）。情報処理装置１００は、対象「油そば」の需要に関連する需要関連情報を取得する。図２の例では、情報処理装置１００は、油そばを対象とする需要関連情報を、需要関連情報記憶部１２５から取得する。
【００４２】
図２に示す需要関連情報記憶部１２５中の「関連情報ＩＤ」は、需要関連情報を識別するための識別情報を示す。また、図２に示す需要関連情報記憶部１２５中の「対象」は、関連情報ＩＤにより識別される関連情報における対象を示す。図２に示す需要関連情報記憶部１２５中の「エリア」は、関連情報に対応するエリアを示す。また、図２に示す需要関連情報記憶部１２５中の「エリア情報」は、エリアに対応する種々の情報を示す。「エリア情報」には、「ＡＩＮＦ１−１」等のように抽象的に図示するが、そのエリアにおける対象の具体的な提供態様等の種々の情報が記憶される。
【００４３】
図１に示す例において、関連情報ＩＤ「ＲＬ１−１」により識別される需要関連情報（需要関連情報ＲＬ１−１）は、対象が「油そば」であることを示す。需要関連情報ＲＬ１−１（以下「関連情報ＲＬ１−１」と記載する場合がある）は、Ａエリアにおいて発生した対象「油そば」の需要の需要関連情報であることを示す。関連情報ＲＬ１−１のエリア情報ＡＩＮＦ１−１には、Ａエリアにおける対象「油そば」を提供する新店舗の開店の時期を示す情報やＡエリアにおける対象「油そば」を提供する店舗数等のＡエリアにおける対象「油そば」の提供態様を示す情報が含まれる。
【００４４】
図１に示す例において、関連情報ＩＤ「ＲＬ１−２」により識別される需要関連情報（需要関連情報ＲＬ１−２）は、対象が「油そば」であることを示す。需要関連情報ＲＬ１−２（以下「関連情報ＲＬ１−２」と記載する場合がある）は、Ｒエリアにおいて発生した対象「油そば」の需要の需要関連情報であることを示す。関連情報ＲＬ１−２のエリア情報ＡＩＮＦ１−２には、Ｒエリアにおける対象「油そば」を提供する新店舗の開店の時期を示す情報やＲエリアにおける対象「油そば」を提供する店舗数等のＲエリアにおける対象「油そば」の提供態様を示す情報が含まれる。
【００４５】
なお、情報処理装置１００は、需要関連情報記憶部１２５に示すような需要関連情報を、外部の情報処理装置から取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、需要関連情報を提供する外部の情報処理装置から需要関連情報を取得してもよい。この場合、情報処理装置１００は、外部の情報処理装置に対象を指定する情報を送信することにより、指定した対象に対応する需要関連情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。
【００４６】
例えば、情報処理装置１００は、広く開かれた利用が許可されているデータであるオープンデータを提供する外部の情報処理装置（オープンデータ提供装置）から需要関連情報を取得してもよい。情報処理装置１００は、オープンデータ提供装置に所望の需要関連情報の送信を要求することにより、オープンデータ提供装置から需要関連情報を取得してもよい。例えば、オープンデータ提供装置には、各エリアに関する種々の情報をオープンデータとして外部に提供する情報処理装置が含まれてもよい。例えば、オープンデータ提供装置には、各自治体が管理し、自治体が保有するデータをオープンデータとして外部に提供する情報処理装置が含まれてもよい。また、例えば、オープンデータ提供装置には、気象庁が管理するサーバ等の種々の情報処理装置が含まれてもよい。オープンデータ提供装置は、利用が許可されているデータ（情報）であれば、上記に限らず、道路情報等の交通に関するオープンデータや天気や気温等の気象に関するオープンデータや地理空間情報、防災・減災情報、調達情報、統計情報等の種々のオープンデータを情報処理装置１００に提供してもよい。例えば、オープンデータ提供装置は、鉄道（電車）やバスや飛行機等の公共交通機関の遅延や運休等のトラブルに関する情報（データ）を情報処理装置１００に提供してもよい。また、情報処理装置１００は、オープンデータ提供装置等の種々の外部の情報処理装置から取得した需要関連情報を需要関連情報記憶部１２５に格納してもよい。
【００４７】
ここで、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報ＲＬ１−１には、Ａエリアでの油そば店の新店舗の開店が行われていることを示すエリア情報ＡＩＮＦ１−１が含まれる。すなわち、エリア情報ＡＩＮＦ１−１は、Ａエリアにおける対象「油そば」の提供態様が新店舗の開店により変化したことを示す。例えば、関連情報ＲＬ１−１は、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要予測に対応する所定の期間（例えば、１日や１週間や１ヶ月等）におけるＡエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報であってもよい。例えば、関連情報ＲＬ１−１は、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要予測時点が時点ＴＭ１−１である場合、時点ＴＭ１−１を含む所定の期間におけるＡエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報であってもよい。例えば、関連情報ＲＬ１−１は、時点ＴＭ１−１以前の所定の期間におけるＡエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報であってもよい。図２の例では、関連情報ＲＬ１−１には、時点ＴＭ１−１以前の所定の期間において、Ａエリアでの油そば店の新店舗の開店が行われていることを示す情報が含まれるものとする。
【００４８】
ここで、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報ＲＬ１−２には、Ｒエリアでの油そば店の新店舗の開店が行われていることを示すエリア情報ＡＩＮＦ１−２が含まれる。すなわち、エリア情報ＡＩＮＦ１−２は、Ｒエリアにおける対象「油そば」の提供態様が新店舗の開店により変化したことを示す。例えば、関連情報ＲＬ１−２は、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要予測に対応する所定の期間におけるＲエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報であってもよい。例えば、関連情報ＲＬ１−２は、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要予測時点が時点ＴＭ１−２である場合、時点ＴＭ１−２を含む所定の期間におけるＲエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報であってもよい。例えば、関連情報ＲＬ１−２は、時点ＴＭ１−２以前の所定の期間におけるＲエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報であってもよい。図２の例では、関連情報ＲＬ１−２には、時点ＴＭ１−２以前の所定の期間において、Ｒエリアでの油そば店の新店舗の開店が行われていることを示す情報が含まれるものとする。
【００４９】
そして、情報処理装置１００は、所定のエリアにおける対象の需要情報と、需要関連情報とに基づいて、所定のエリアにおける対象の需要発生の原因を予測する（ステップＳ１３）。図２の例では、情報処理装置１００は、対象「油そば」のＡエリア及びＲエリアにおける需要を示す情報と、需要関連情報ＲＬ１−１、ＲＬ１−２とに基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。
【００５０】
また、需要一覧ＤＤＬ２に示すように、Ａエリアでは対象「油そば」の需要レベルが「高」であるため、情報処理装置１００は、Ａエリアで油そばの需要が発生していると予測（判定）する。また、Ｒエリアでは対象「油そば」の需要レベルが「高」であるため、情報処理装置１００は、Ｒエリアで油そばの需要が発生していると予測（判定）する。例えば、情報処理装置１００は、需要レベルが所定の閾値以上である場合、需要が発生していると予測（判定）してもよい。例えば、情報処理装置１００は、需要レベルが「中」以上である場合、需要が発生していると予測（判定）してもよい。なお、情報処理装置１００は、種々の情報を適宜用いて、対象の需要の有無を予測（判定）してもよい。
【００５１】
このように、情報処理装置１００は、Ａエリアで対象「油そば」の需要が発生したことを示す情報と、Ｒエリアで対象「油そば」の需要が発生したことを示す情報とを取得する。図２の例では、情報処理装置１００は、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報ＲＬ１−１と、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報ＲＬ１−２とを取得する。
【００５２】
ここで、関連情報ＲＬ１−１は、対象「油そば」の需要が発生したＡエリアにおいて、その需要発生前の所定の期間に、油そば店の新店舗の開店が行われていることを示すエリア情報ＡＩＮＦ１−１が含まれる。また、関連情報ＲＬ１−２は、対象「油そば」の需要が発生したＲエリアにおいて、その需要発生前の所定の期間に、油そば店の新店舗の開店が行われていることを示すエリア情報ＡＩＮＦ１−２が含まれる。
【００５３】
そのため、情報処理装置１００は、Ａエリアで対象「油そば」の需要が発生したことを示す情報と、関連情報ＲＬ１−１、ＲＬ１−２に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。図２の例では、情報処理装置１００は、原因一覧ＤＲＴ２に示すように、関連情報ＲＬ１−１、ＲＬ１−２に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を「新店舗開店」と予測する。なお、情報処理装置１００は、関連情報ＲＬ１−１、ＲＬ１−２に基づいて、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を「新店舗開店」と予測してもよい。
【００５４】
このように、情報処理装置１００は、Ａエリアで対象「油そば」の需要が発生したことを示す情報と、Ａエリアに対応する関連情報ＲＬ１−１やＡエリアとは異なるＲエリアに対応する関連情報ＲＬ１−２に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。情報処理装置１００は、Ａエリアに対応する関連情報ＲＬ１−１とＲエリアに対応する関連情報ＲＬ１−２との比較に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。例えば、情報処理装置１００は、関連情報ＲＬ１−１とＲエリアに対応する関連情報ＲＬ１−２とにおいて類似する情報に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。例えば、情報処理装置１００は、関連情報ＲＬ１−１とＲエリアに対応する関連情報ＲＬ１−２とにおいて一致する情報に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。図２の例では、情報処理装置１００は、原因一覧ＤＲＴ２に示すように、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を「新店舗開店」と予測する。例えば、情報処理装置１００は、Ａエリア及びＲエリアに対象「油そば」の新店舗が開店したことにより、多くの人が対象「油そば」に関して検索を行い、対象「油そば」の需要が発生していると予測する。
【００５５】
そして、情報処理装置１００は、事業者に対象「油そば」の需要発生の原因を示す情報（原因情報）を提供する（ステップＳ１４）。情報処理装置１００は、対象「油そば」を提供する事業を行っている事業者に、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、対象「油そば」の需要レベルが低いエリアで対象「油そば」を提供する事業者に、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因情報を提供する。図２の例では、情報処理装置１００は、対象「油そば」の需要レベルが「低」であるＣエリアに位置する油そば店ＭＣに原因情報を提供する。情報処理装置１００は、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３が利用する事業者装置２０に原因情報を提供する。情報処理装置１００は、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３が利用する事業者装置２０に原因情報を送信する。ここで、油そば店ＭＣは、対象「油そば」の需要が小さいＣエリアに位置し、油そばＣＳを提供する飲食店である。すなわち、情報処理装置１００は、対象「油そば」の需要が小さいエリアで対象「油そば」を提供する事業者に、Ａエリアで対象「油そば」の需要が大きくなった原因を示す情報を提供する。これにより、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３は、Ａエリアでは、新店舗を開店することにより、油そばの需要が発生したり、増大したりした可能性が高いことを把握することができる。そして、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３は、Ｃエリア以外のエリアへの移転（出店）や、Ｃエリアでの新たな店舗を開店したりする判断を行うことができる。
【００５６】
なお、情報処理装置１００は、需要一覧ＤＤＬ２を事業者装置２０に提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３に需要一覧ＤＤＬ２を提供してもよい。この場合、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３は、Ｃエリア以外のエリアのうち、対象「油そば」の新規需要の開拓が可能であるエリア（例えば需要レベルが「低」であるＤエリア等）への移転（出店）を行うかの判断を行うことができる。また、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３は、既に需要が発生しているエリア（例えば需要レベルが「高」であるＡエリアやＲエリア等）への移転（出店）を行うかの判断を行うことができる。また、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３は、新たな需要発生の可能性が高いエリア（例えば需要レベルが「中」であるＢエリア等）への移転（出店）を行うかの判断を行うことができる。
【００５７】
このように、情報処理装置１００は、所定のエリアにおける対象の需要情報及び対象の関係を示す需要関連情報に基づいて、所定のエリアにおける対象の需要発生の原因を予測する。図２の例では、情報処理装置１００は、Ａエリアでの対象「油そば」の需要情報と、対象「油そば」の需要に関連する関連情報ＲＬ１−１、ＲＬ１−２に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。そして、情報処理装置１００は、予測した情報を事業者に提供する。図２では、情報処理装置１００は、需要の原因を予測した対象「油そば」をＡエリア以外のＣエリアで提供する事業者に情報を提供する。これにより、情報の提供を受けた事業者は、提供された情報に基づいて、自身の事業についてより適切な判断を行うことができる。
【００５８】
〔１−１．原因予測の対象〕
図２の例では、対象「油そば」の需要レベルが「高」であり、対象「油そば」の需要が発生しているエリアの類似性に基づいて需要発生の原因を予測したが、情報処理装置１００は、対象の需要が発生していないエリアの類似性に基づいて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象「油そば」の需要レベルが「低」であり、対象「油そば」の需要が発生していないエリアの類似性に基づいて、対象「油そば」の需要発生の原因を予測してもよい。
【００５９】
例えば、情報処理装置１００は、対象「油そば」の需要レベルが「低」であるＣエリア及びＤエリアの類似性に基づいて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、Ｃエリア及びＤエリアにおいて所定の期間以上に亘って対象「油そば」の新店舗の開店が無い場合、新店舗の開店が無いことが、Ｃエリア及びＤエリアにおいて対象「油そば」の需要が発生しない原因であると予測してもよい。すなわち、情報処理装置１００は、Ｃエリア及びＤエリアにおいて所定の期間以上に亘って対象「油そば」の新店舗の開店が無いため対象「油そば」の需要が発生しないと予測し、新店舗を開店することにより、対象「油そば」の需要がないエリアにおいて対象「油そば」の需要が発生する可能性があると予測してもよい。
【００６０】
〔１−２．利用する情報〕
情報処理装置１００は、図１に示す情報に限らず、対象に関する需要を予測するために種々の情報を用いてもよい。この点について、以下説明する。情報処理装置１００は、所定の対象に関する需要の予測に種々の情報を用いてもよい。
【００６１】
〔１−２−１．行動情報〕
図１の例では、情報処理装置１００が検索に用いられたクエリを用いて需要を予測する場合を示したが、情報処理装置１００は、種々の情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの行動に関する種々情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの入力に関する情報やユーザの購買行動に関する情報やユーザのコンテンツ閲覧に関する情報などの種々の行動情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが購入した商品やサービス等を対象として需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザにより商品Ｘが購入された回数を用いて、対象の需要を予測してもよい。また、情報処理装置１００は、ユーザが閲覧したコンテンツに含まれる対象の需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが閲覧したコンテンツＹ等に対象「油そば」が含まれる場合、コンテンツＹ等の閲覧回数を用いて、対象の需要を予測してもよい。
【００６２】
〔１−２−２．入力情報〕
情報処理装置１００は、クエリに限らず、ユーザが入力する種々の情報（入力情報）を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定のネットワークで通信される文字情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ソーシャルネットワーキングサービスにおいてユーザが投稿した投稿情報とその投稿時のユーザの位置情報とを用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定のＳＮＳ（Social  Networking  Service）においてユーザが入力した入力情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等においてユーザが投稿（入力）した投稿情報（入力情報）を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザがＴｗｉｔｔｅｒにおいて投稿した文章（文字情報）を用いて、需要を予測してもよい。
【００６３】
例えば、情報処理装置１００は、ユーザがメッセージサービスにおいて入力した入力情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザがＬＩＮＥ（登録商標）等のメッセージサービスにおいて入力した入力情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、電子メールにおいて入力した入力情報を用いて、需要を予測してもよい。
【００６４】
〔１−３．需要関連情報〕
図２の例では、情報処理装置１００が対象の需要が発生しているエリアの類似性に基づいて、対象の需要発生の原因を予測する場合を一例として示したが、情報処理装置１００は、種々の需要関連情報を適宜用いて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。
【００６５】
〔１−３−１．エリアの詳細〕
例えば、情報処理装置１００は、エリアの詳細情報に関する需要関連情報を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、エリアにおける対象に対応する部分エリアに関する需要関連情報を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、図１０に示すような需要関連情報を用いて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。図１０は、実施形態に係る需要関連情報記憶部の他の一例を示す図である。
【００６６】
需要関連情報記憶部１２５Ａは、需要に関連する各種情報を記憶する。例えば、需要関連情報記憶部１２５Ａは、記憶部１２０（図４参照）に含まれてもよい。需要関連情報記憶部１２５Ａは、対象の需要に関連する需要関連情報を記憶する。図１０に示す需要関連情報記憶部１２５Ａは、「関連情報ＩＤ」、「対象」、「エリア」、「部分エリア」、「エリア情報」といった項目が含まれる。
【００６７】
「関連情報ＩＤ」は、需要関連情報を識別するための識別情報を示す。また、「対象」は、関連情報ＩＤにより識別される関連情報における対象を示す。「エリア」は、関連情報に対応するエリアを示す。「部分エリア」は、対応するエリア内で対象に関連する部分エリアを示す。「部分エリア」は、対応するエリア内で対象が提供されるエリアを示す。また、「エリア情報」は、エリアに対応する種々の情報を示す。「エリア情報」には、「ＡＩＮＦ２−１」等のように抽象的に図示するが、そのエリアにおける対象の具体的な提供態様等の種々の情報が記憶される。エリア情報ＡＩＮＦ２−１には、Ａエリアにおいて対象「油そば」を提供する店舗が位置するＡ−１部分エリアの詳細な情報が含まれる。エリア情報ＡＩＮＦ２−１には、Ａ−１部分エリアにおける交通状況を示す情報等が含まれる。エリア情報ＡＩＮＦ２−１には、Ａ−１部分エリアにおける道路や信号等の位置関係を示す地図情報等が含まれる。
【００６８】
図１０に示す例において、関連情報ＩＤ「ＲＬ２−１」により識別される需要関連情報（関連情報ＲＬ２−１）は、対象が「油そば」であることを示す。関連情報ＲＬ２−１は、対象エリアがＡエリアであり、対象「油そば」に関連する部分エリアがＡ−１部分エリアであることを示す。関連情報ＲＬ２−１は、Ａ−１部分エリアを含むＡエリアにおいて発生した対象「油そば」の需要の需要関連情報であることを示す。関連情報ＲＬ２−１のエリア情報ＡＩＮＦ２−１には、Ａエリア中のＡ−１部分エリアにおける道路や信号等の位置関係を示す地図情報等が含まれる。関連情報ＲＬ２−１のエリア情報ＡＩＮＦ２−１には、Ａエリア中のＡ−１部分エリアにおける対象「油そば」の看板等の位置を示す情報等が含まれる。例えば、関連情報ＲＬ２−１のエリア情報ＡＩＮＦ２−１には、Ａ−１部分エリアの駅前の横断歩道の先に対象「油そば」の看板が設置されていることを示す情報等が含まれる。
【００６９】
なお、需要関連情報記憶部１２５Ａは、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【００７０】
情報処理装置１００は、需要関連情報記憶部１２５Ａに示すような部分エリアの情報を含む需要関連情報を用いて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。情報処理装置１００は、需要関連情報記憶部１２５Ａに記憶された部分エリアにおける交通状況を示す情報等を用いて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。情報処理装置１００は、関連情報ＲＬ２−１を用いて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。
【００７１】
例えば、情報処理装置１００は、Ａエリアにおいて対象「油そば」を提供する店舗が位置するＡ−１部分エリアの詳細な情報を用いて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。情報処理装置１００は、Ａ−１部分エリアにおける交通状況を示す情報を用いて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。情報処理装置１００は、Ａ−１部分エリアにおける道路や信号等の位置関係を示す地図情報を用いて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。例えば、情報処理装置１００は、Ａ−１部分エリアの地図情報を解析することにより、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。
【００７２】
また、情報処理装置１００は、ユーザが検索を行った位置に基づいて、Ａエリア（Ａ−１部分エリア）における対象「油そば」の需要発生の原因を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、Ａ−１部分エリア（例えば、赤坂等）において需要が発生した対象「油そば」について、多くのユーザがＡ−１部分エリアの駅前で検索を行っているユーザの行動情報を取得する。また、例えば、情報処理装置１００は、Ａ−１部分エリアの駅前の横断歩道を渡ったユーザが対象「油そば」を購入している（食べている）ことを示す情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、Ａ−１部分エリアの駅前の横断歩道で信号待ちをしたユーザが、横断歩道を渡った後対象「油そば」を購入している（食べている）ことを示す情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、Ａ−１部分エリアの駅前の横断歩道を渡った先に位置する油そば店で対象「油そば」を購入している（食べている）ことを示す行動情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０等の種々の外部装置から上記の情報を取得する。
【００７３】
このようなＡ−１部分エリアの情報やユーザの行動情報に基づいて、情報処理装置１００は、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因が、Ａ−１部分エリアの交通状況であると予測する。情報処理装置１００は、Ａ−１部分エリアの駅前の横断歩道を渡り損ねたユーザが所定期間信号待ちをする必要が生じ、その信号（横断歩道）の目の前に対象「油そば」の看板を視認することにより、無意識に対象「油そば」を欲すると予測する。このように、情報処理装置１００は、関連情報ＲＬ２−１に含まれるＡ−１部分エリア等のＡエリアに関する情報を用いて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、種々の情報を適宜用いて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。
【００７４】
このように、情報処理装置１００は、エリアの詳細な情報を分析することにより、対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。これにより、情報処理装置１００は、エリアのどの位置で対象「油そば」を提供することにより、対象「油そば」の需要が発生する可能性が高くなるかを予測することができる。そして、情報処理装置１００は、予測した対象「油そば」の原因情報を事業者に提供する。これにより、原因情報が提供された事業者は、原因情報に基づいて、対象「油そば」の出店計画等を適切に計画することができる。
【００７５】
〔１−３−２．ユーザの行動〕
例えば、情報処理装置１００は、ユーザの需要関連行動に関する需要関連情報を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの行動のうち、需要に関連する行動に関する需要関連情報を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、図１１に示すような需要関連情報を用いて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。図１１は、実施形態に係る需要関連情報記憶部の他の一例を示す図である。
【００７６】
需要関連情報記憶部１２５Ｂは、需要に関連する各種情報を記憶する。例えば、需要関連情報記憶部１２５Ｂは、記憶部１２０（図４参照）に含まれてもよい。需要関連情報記憶部１２５Ｂは、対象の需要に関連する需要関連情報を記憶する。図１１に示す需要関連情報記憶部１２５Ｂは、「関連情報ＩＤ」、「対象」、「エリア」、「需要関連行動情報」といった項目が含まれる。
【００７７】
「関連情報ＩＤ」は、需要関連情報を識別するための識別情報を示す。また、「対象」は、関連情報ＩＤにより識別される関連情報における対象を示す。「エリア」は、関連情報に対応するエリアを示す。また、「需要関連行動情報」は、エリアに対応する種々の情報を示す。「需要関連行動情報」には、「ＤＲＡ３−１」等のように抽象的に図示するが、対象に関連するキーワードとともに共起するキーワード等の種々の情報が記憶される。例えば、需要関連行動情報ＤＲＡ３−１には、対象に関連するクエリとともに用いられたクエリ（第２検索語）や、所定のＳＮＳで対象に関連する文字情報（キーワード）と同時期に入力されたキーワード等の種々の情報が含まれてもよい。また、需要関連行動情報ＤＲＡ３−１には、対象に関連するユーザの興味や関心の推定に利用可能な種々の情報が含まれてもよい。
【００７８】
図１１に示す例において、関連情報ＩＤ「ＲＬ３−１」により識別される需要関連情報（関連情報ＲＬ３−１）は、対象が「油そば」であることを示す。関連情報ＲＬ３−１は、Ａエリアにおいて発生した対象「油そば」の需要の需要関連情報であることを示す。関連情報ＲＬ３−１の需要関連行動情報ＤＲＡ３−１には、Ａエリアにおける対象「油そば」の検索に用いられた第２検索語や、Ａエリアにおける対象「油そば」のＳＮＳでの投稿と同時期に投稿されたキーワード等の種々の情報が含まれる。
【００７９】
なお、需要関連情報記憶部１２５Ｂは、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【００８０】
情報処理装置１００は、需要関連情報記憶部１２５Ｂに示すような需要関連行動情報を含む需要関連情報を用いて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。情報処理装置１００は、需要関連情報記憶部１２５Ｂに記憶された対象に関連するキーワードとともに共起するキーワード等の種々の情報等を用いて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。情報処理装置１００は、対象に関連するクエリとともに用いられたクエリ（第２検索語）や、所定のＳＮＳで対象に関連する文字情報（キーワード）と同時期に入力されたキーワード等の種々の情報等を用いて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。情報処理装置１００は、関連情報ＲＬ３−１を用いて、対象の需要発生の原因を予測してもよい。
【００８１】
例えば、情報処理装置１００は、Ａエリア（例えば赤坂等）において対象「油そば」を検索したユーザの第２検索語や、その検索前後の検索語を示す情報（以下「対象情報」といもいう）を含む需要関連行動情報ＤＲＡ３−１を取得する。また、情報処理装置１００は、Ａエリア以外の他のエリア（例えばＣエリア等）において対象「油そば」を検索したユーザの第２検索語や、その検索前後の検索語を示す情報（以下「非対象情報」といもいう）を含む需要関連行動情報ＤＲＡ３−１を取得する。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０等の種々の外部装置から上記の情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、Ａエリアに位置するユーザの端末装置１０から行動情報を収集し、収集した行動情報を基にＡエリアに対応する対象情報を生成する。また、情報処理装置１００は、Ｃエリアに位置するユーザの端末装置１０から行動情報を収集し、収集した行動情報を基にＣエリアに対応する非対象情報を生成する。
【００８２】
情報処理装置１００は、Ａエリアに対応する対象情報と、Ｃエリアに対応する非対象情報との比較に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。例えば、情報処理装置１００は、Ａエリアに対応する対象情報と対象情報との差異を示す情報に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。
【００８３】
例えば、情報処理装置１００は、Ａエリアに対応する対象情報に基づいて、Ａエリアでの検索において、対象「油そば」とともに所定のテレビ番組に対応するキーワード「番組ＡＢＣ」が第２検索語として用いられていることを示す情報を生成する。「番組ＡＢＣ」は、ＴＶ番組名等であるものとする。例えば、情報処理装置１００は、Ａエリアに対応する対象情報に基づいて、Ａエリアでの検索において、対象「油そば」とともに所定のテレビ番組に対応するキーワード「番組ＡＢＣ」が第２検索語として、所定の閾値以上の回数用いられていることを示す第１予測用情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、Ａエリアに対応する対象情報から対象「油そば」の第２検索後を抽出することにより、第１予測用情報を生成する。
【００８４】
例えば、情報処理装置１００は、Ｃエリアに対応する対象情報に基づいて、Ｃエリアでの検索において、対象「油そば」とともに所定のテレビ番組に対応するキーワード「番組ＡＢＣ」が第２検索語として用いられていないことを示す情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、Ｃエリアに対応する対象情報に基づいて、Ｃエリアでの検索において、対象「油そば」とともに所定のテレビ番組に対応するキーワード「番組ＡＢＣ」が第２検索語として、所定の閾値未満の回数しか用いられていないことを示す第２予測用情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、Ｃエリアに対応する対象情報から対象「油そば」の第２検索後を抽出することにより、第２予測用情報を生成する。
【００８５】
そして、情報処理装置１００は、Ａエリアにおいてキーワード「番組ＡＢＣ」が対象「油そば」の第２検索語として用いられていることを示す第１予測用情報と、Ｃエリアにおいてキーワード「番組ＡＢＣ」が対象「油そば」の第２検索語として用いられていないことを示す第２予測用情報とに基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。この場合、情報処理装置１００は、対象「油そば」の第２検索語におけるキーワード「番組ＡＢＣ」が、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因であると予測する。そのため、情報処理装置１００は、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因が、所定のテレビ番組である「番組ＡＢＣ」であると予測する。
【００８６】
このように、情報処理装置１００は、需要関連情報を分析することにより、対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。これにより、情報処理装置１００は、どのような情報が、対象「油そば」の需要発生に影響を与えるかを予測することができる。そして、情報処理装置１００は、予測した対象「油そば」の原因情報を事業者に提供する。これにより、原因情報が提供された事業者は、原因情報に基づいて、対象「油そば」に関するマーケティングやプロモーション等を適切に計画することができる。
【００８７】
〔１−４．時間に応じた需要予測〕
また、情報処理装置１００は、時間に応じて需要を予測してもよい。情報処理装置１００は、所定の時間帯ごとに、クエリに対応する対象に関する需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、位置情報を用いずに、時間ごとの需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の時間帯（朝、昼、夜等）ごとにクエリを収集し、各時間帯に対応するクエリごとにスコアを算出してもよい。そして、情報処理装置１００は、時間帯ごとに対象に対する需要（レベル）を予測してもよい。
【００８８】
また、情報処理装置１００は、位置と時間との組み合わせごとにクエリを収集し、各組み合わせに対応するクエリごとにスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、エリアと時間帯（朝、昼、夜等）との組み合わせごとにクエリを収集し、各組み合わせにおけるクエリに対応する対象ごとにスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、Ａエリア、Ｂエリア等と、第１時間帯（４−１２時）、第２時間帯（１２−２０時）、第３時間帯（２０−４時）等との組み合わせごとにクエリを収集し、各組み合わせにおけるクエリに対応する対象ごとにスコアを算出してもよい。
【００８９】
例えば、情報処理装置１００は、検索時の位置と検索時の時間帯またはクエリに含まれる時間を示す文字列等とに基づいて、クエリを組み合わせごとに収集し、各組み合わせにおけるクエリに対応する対象ごとにスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、Ｂエリアと昼の時間帯との組合せにおける対象「油そば」のスコアが所定の閾値以上である場合、Ｂエリアにおける昼の時間帯に油そばの需要が高いとして、その情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、Ｂエリアにおける昼の時間帯に油そばの需要が高いことを示す情報を、Ｂエリアにおいて夜の時間帯のみが営業時間である居酒屋の事業者（事業者ＡＢ）に提供してもよい。これにより、事業者ＡＢは、昼の時間帯における営業を行うかどうかや、どのような商品を提供するかを適切に判断することができる。
【００９０】
また、情報処理装置１００は、検索された時間に応じて重みを変動させてスコアを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、食事の時間帯に食品に関するクエリを用いた検索がされた場合、その検索の重みを大きくしてスコアを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、１２−１３時等の間にクエリ「油そば」を用いて検索された場合、その検索の重みを、他の時間帯（例えば７−９時等）におけるクエリ「油そば」を用いた検索の重みよりも重くしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、１２−１３時等の間にクエリ「油そば」を用いた検索の重みを「１．５」と大きくし、他の時間帯（例えば７−９時等）におけるクエリ「油そば」を用いた検索の重みを「０．５」と小さくしてもよい。
【００９１】
例えば、情報処理装置１００は、所定の対象を提供する店舗の営業時間内に検索された場合、その検索の重みを大きくしてスコアを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の対象を提供する店舗の営業時間外に検索された場合、その検索の重みを小さくしてスコアを生成してもよい。
【００９２】
〔１−５．提供態様〕
また、例えば、情報処理装置１００は、情報提供先となる事業者の事業規模（売上等）に応じて、情報の提供態様を変動させてもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者の事業規模（売上等）が所定の閾値未満である場合、情報提供を行うごとに課金を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、事業者の事業規模（売上等）が所定の閾値以上である場合、定額制により情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者の事業規模（売上等）が所定の閾値以上である場合、所定の期間ごとに設定される課金額を課金し、その所定の期間内に情報提供を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、情報提供先となる事業者の事業規模（売上等）に応じて、課金額を変動させてもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者の事業規模（売上等）が所定の閾値未満である場合、事業規模が所定の閾値以上の事業者に情報提供する場合と比べて、同様の情報提供における課金額を低くしてもよい。
【００９３】
また、情報処理装置１００は、種々の態様によって事業者に情報提供を行ってもよい。また、情報処理装置１００は、事業者からの要求に応じて、事業者装置２０に情報提供を行う場合に限らず、例えば、事業者からの対象の事前登録を受付けてもよい。この場合、情報処理装置１００は、事業者が事前登録した対象に関する需要が所定の条件を満たす場合に、その事業者にその対象の需要に関する情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者が事前登録した対象に関する需要が直近の実績（売上等）から大きく変化した場合に、その事業者にアラートを通知してもよい。
【００９４】
〔１−６．情報の利用〕
なお、図１の例では、説明を簡単にするために、クエリが対象を示す文字列に一致する場合を一例として示したが、情報処理装置１００は、意味的に近い単語に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、上記に限らず、上位語、下位語、類義語等を示すコーパスや、ｗｏｒｄ２ｖｅｃのようなアルゴリズムからの分散表現などを利用し、意味的に近い単語に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。
【００９５】
例えば、情報処理装置１００は、需要を予測する対象と概念的な類似関係がある単語（文字列）に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、需要を予測する対象に対して上位概念の関係にある単語（文字列）に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、「ラーメン」や「さっぱり系ラーメン」等の対象「油そば」の上位概念に対応する単語（文字列）に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。
【００９６】
例えば、情報処理装置１００は、需要を予測する対象に対して下位概念の関係にある単語（文字列）に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、油そば店の具体的店名「ラーメン屋Ｘ」等の対象「油そば」の下位概念に対応する単語（文字列）に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。
【００９７】
例えば、情報処理装置１００は、需要を予測する対象を示す単語（文字列）の類義語となる単語（文字列）に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、「中華そば」や「とんこつラーメン」等の対象「油そば」の類義語に対応する単語（文字列）に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。
【００９８】
〔１−７．関連商品の需要〕
なお、情報処理装置１００は、クエリに対応する対象であれば、クエリが示す対象に限らず、種々の対象に関する需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、クエリと位置情報とに基づいて、クエリが示す商品に関連する関連商品であって、位置情報に対応するエリアにおける関連商品に関する需要を予測する。
【００９９】
例えば、情報処理装置１００は、クエリ「スマホ」を用いた検索情報に基づいて、商品「スマホ」に関連する商品（関連商品）「スマホ」に関する需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、例えば検索時の位置情報が海Ａ付近であり、その検索における検索クエリには「スマホ  水没」「スマホ  起動しなくなった」等が多数（例えば１万や全体の数％等）含まれる検索情報を取得するものとする。例えば、情報処理装置１００は、例えば検索時の位置情報が海Ｂ付近である場合、その検索における検索クエリには「スマホ  水没」「スマホ  起動しなくなった」等がほとんど無い（例えば０または数件等）検索情報を取得するものとする。
【０１００】
この場合、例えば、海Ａの近くで水没してしまったなど、海Ａの近くではスマホが故障しやすいということが予測される。例えば、海Ａの近くは、景色が綺麗で写真スポットだが、足元が悪く水没のケースが多いということが予測される。そのため、情報処理装置１００は、例えば、海Ａの付近では、スマホの防水ケース等のスマホの関連商品の需要が増大すると予測することができる。この場合、情報処理装置１００は、例えば、海Ａの付近で、スマホ防水ケースを販売することや、スマホの水没時に乾かすドライヤーを貸し出す等のサービスを行うことを事業者に提案してもよい。これにより、情報処理装置１００は、海Ａ付近におけるスマホの故障の予防や回復に貢献することができる。このように、情報処理装置１００は、商品の状態などに関する検索クエリを用いて、その商品の故障等を予防したり回復したりするための付随的な商品（関連商品）の需要を予測してもよい。情報処理装置１００は、クエリが示す対象自体ではなく、その対象に関連する対象の需要、すなわち間接的な需要を予測してもよい。
【０１０１】
〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４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。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【０１０２】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば情報処理システム１に含まれる端末装置１０や事業者装置２０との間で情報の送受信を行う。
【０１０３】
（記憶部１２０）
記憶部１２０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。実施形態に係る記憶部１２０は、図４に示すように、事業者情報記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、行動情報記憶部１２３と、需要情報記憶部１２４と、需要関連情報記憶部１２５とを有する。
【０１０４】
（事業者情報記憶部１２１）
実施形態に係る事業者情報記憶部１２１は、事業者に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る事業者情報記憶部の一例を示す図である。図５に示す事業者情報記憶部１２１は、「事業者ＩＤ」、「事業者」、「業種」、「所在地」、「提供物」といった項目が含まれる。
【０１０５】
「事業者ＩＤ」は、事業者を識別するための識別情報を示す。「事業者」は、対応する事業者ＩＤにより識別される事業者を示す。例えば、「事業者」は、対応する事業者ＩＤにより識別される事業者の名称を示す。「業種」は、対応する事業者ＩＤにより識別される事業者の業種を示す。「所在地」は、対応する事業者ＩＤにより識別される事業者の所在地を示す。「提供物」は、対応する事業者ＩＤにより識別される事業者により提供される商品やサービスを示す。
【０１０６】
例えば、図５に示す例において、事業者ＩＤ「ＥＰ１」により識別される事業者（事業者ＥＰ１）は、事業者が「ラーメン店ＭＡ」であり、業種が「飲食」であることを示す。また、ラーメン店ＭＡの所在地は、Ａエリア内の位置ＬＣ１０であることを示す。なお、図５の例では位置を「ＬＣ１０」等の抽象的な符号で図示するが、位置情報は、具体的な緯度経度情報等であってもよい。また、ラーメン店ＭＡが提供する商品は、「しょうゆラーメンＲＭ」であることを示す。
【０１０７】
なお、事業者情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、事業者情報記憶部１２１は、事業者の従業員数や売上高等の事業規模に関する情報を記憶してもよい。
【０１０８】
（ユーザ情報記憶部１２２）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２２は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザ属性情報等の種々の情報を記憶する。図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すユーザ情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目が含まれる。
【０１０９】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。
【０１１０】
また、「自宅」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの自宅の位置情報を示す。なお、図６に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。
【０１１１】
また、「勤務地」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの勤務地の位置情報を示す。なお、図６に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。
【０１１２】
また、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図６に示す例では、「興味」は、各ユーザに１つずつ図示するが、複数であってもよい。
【０１１３】
例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、「スポーツ」に興味があることを示す。
【０１１４】
なお、ユーザ情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２２は、氏名、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。
【０１１５】
（行動情報記憶部１２３）
実施形態に係る行動情報記憶部１２３は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部１２３は、各ユーザの端末装置１０を用いて行った検索等を含む種々の行動情報を記憶する。図７に示す行動情報記憶部１２３には、「行動ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「位置」、「日時」、「クエリ情報」といった項目が含まれる。また、「クエリ情報」には、「クエリ１」、「クエリ２」等といった項目が含まれる。なお、図７の例では、説明を簡単にするためにユーザの検索行動に関する情報のみを図示するが、行動情報記憶部１２３には、ユーザの種々の行動に関する情報が記憶される。例えば、行動情報記憶部１２３には、ユーザの入力に関する情報やユーザの購買行動に関する情報やユーザのコンテンツ閲覧に関する情報などの種々の情報が記憶される。
【０１１６】
また、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。
【０１１７】
また、「位置」は、対応する行動が行われた位置を示す。例えば、「位置」は、対応するクエリによる検索時のユーザの位置を示す。なお、図７の例では位置を「ＬＣ１」等の抽象的な符号で図示するが、位置情報は、具体的な緯度経度情報等であってもよい。
【０１１８】
また、「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「ＤＴ１」等のように抽象的に図示するが、「２０１７年７月２５日２２時４６分５８秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「クエリ情報」は、対応する検索において用いられたクエリに関する情報を示す。「クエリ１」や「クエリ２」は、対応する検索において用いられたクエリを示す。例えば、「クエリ１」は、第１クエリに対応し、「クエリ２」は、第２クエリに対応する。
【０１１９】
例えば、図７に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、位置ＬＣ１において行動ＡＣ１１を行ったことを示す。具体的には、図７に示す例においてユーザＵ１は、第１クエリ「油そば」のみを用いた検索（行動ＡＣ１１）を日時ＤＴ１に行ったことを示す。また、例えば、図７に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザ（ユーザＵ２）は、位置ＬＣ２において行動ＡＣ１２を行ったことを示す。具体的には、図７に示す例においてユーザＵ２は、第１クエリ「スマホＳＨ」と第２クエリ「赤」とを用いた検索（行動ＡＣ１２）を日時ＤＴ２に行ったことを示す。
【０１２０】
なお、行動情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図７では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２３に記憶される場合を示したが、行動情報は、日時順に限らず、例えばユーザＩＤごとに記憶されてもよい。
【０１２１】
（需要情報記憶部１２４）
実施形態に係る需要情報記憶部１２４は、需要に関する各種情報を記憶する。図８は、実施形態に係る需要情報記憶部の一例を示す図である。図８に示す需要情報記憶部１２４は、「対象」、「需要情報」、「検索者属性情報」といった項目を有する。
【０１２２】
「対象」は、需要情報を生成する対象を示す。「対象」は、特定の商品名やサービス名に限らず、商品やサービスのカテゴリ（飲料やファッションや旅行等）であってもよい。
【０１２３】
「需要情報」は、対応する対象に関する検索に用いられるクエリの需要情報を示す。「需要情報」には、「エリア」、「スコア」、「需要レベル」といった項目が含まれる。「エリア」は、予測対象となったエリアを示す。「スコア」は、対応するエリアにおける対象に関する需要の評価値となるスコアを示す。「需要レベル」は、対応するエリアにおける対象に関する需要レベルを示す。
【０１２４】
「検索者属性情報」は、対応する対象に関する検索を行う検索者（ユーザ）の属性の需要情報を示す。「検索者属性情報」には、「カテゴリ」や「属性」や「割合」といった項目が含まれる。「カテゴリ」は、ユーザを分類するカテゴリを示す。「属性」は、対応するカテゴリにおける種別（属性）を示す。また、「割合」は、対応する属性のユーザが、対応する対象に対応するキーワードを用いた検索を行う割合を示す。
【０１２５】
例えば、図８に示す例において、需要を予測する対象は、油そばであることを示す。また、対象「油そば」について、Ａエリアにおける需要のスコアが「１００００」であることを示す。また、Ａエリアにおける油そばの需要レベルは、「高」であることを示す。
【０１２６】
また、図８の例では、Ａエリアにおいて対象「油そば」を検索するユーザのうち、男性が「２０％」であり、女性が「８０％」であることを示す。また、図８の例では、Ａエリアにおいて対象「油そば」を検索するユーザのうち、１０代が「６５％」等であることを示す。
【０１２７】
また、需要情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、需要情報記憶部１２４は、需要が発生した日時に関する情報を記憶してもよい。例えば、需要情報記憶部１２４は、需要情報が生成された日時や生成に用いた情報が収集された期間に関する情報を記憶してもよい。
【０１２８】
（需要関連情報記憶部１２５）
実施形態に係る需要関連情報記憶部１２５は、需要に関連する各種情報を記憶する。例えば、需要関連情報記憶部１２５は、対象の需要に関連する需要関連情報を記憶する。図９は、実施形態に係る需要関連情報記憶部の一例を示す図である。図９に示す需要関連情報記憶部１２５は、「関連情報ＩＤ」、「対象」、「エリア」、「エリア情報」といった項目が含まれる。
【０１２９】
「関連情報ＩＤ」は、需要関連情報を識別するための識別情報を示す。また、「対象」は、関連情報ＩＤにより識別される関連情報における対象を示す。「エリア」は、関連情報に対応するエリアを示す。また、「エリア情報」は、エリアに対応する種々の情報を示す。「エリア情報」には、「ＡＩＮＦ１−１」等のように抽象的に図示するが、そのエリアにおける対象の具体的な提供態様等の種々の情報が記憶される。
【０１３０】
図９に示す例において、関連情報ＩＤ「ＲＬ１−１」により識別される需要関連情報（関連情報ＲＬ１−１）は、対象が「油そば」であることを示す。関連情報ＲＬ１−１は、Ａエリアにおいて発生した対象「油そば」の需要の需要関連情報であることを示す。関連情報ＲＬ１−１のエリア情報ＡＩＮＦ１−１には、Ａエリアにおける対象「油そば」を提供する新店舗の開店の時期を示す情報やＡエリアにおける対象「油そば」を提供する店舗数等のＡエリアにおける対象「油そば」の提供態様を示す情報が含まれる。
【０１３１】
図９に示す例において、関連情報ＩＤ「ＲＬ１−２」により識別される需要関連情報（関連情報ＲＬ１−２）は、対象が「油そば」であることを示す。関連情報ＲＬ１−２は、Ｒエリアにおいて発生した対象「油そば」の需要の需要関連情報であることを示す。関連情報ＲＬ１−２のエリア情報ＡＩＮＦ１−２には、Ｒエリアにおける対象「油そば」を提供する新店舗の開店の時期を示す情報やＲエリアにおける対象「油そば」を提供する店舗数等のＲエリアにおける対象「油そば」の提供態様を示す情報が含まれる。
【０１３２】
なお、需要関連情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【０１３３】
（制御部１３０）
図４の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、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（情報処理プログラムの一例に相当）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、コントローラであり、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。
【０１３４】
図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、予測部１３３と、提供部１３４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。
【０１３５】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、事業者情報記憶部１２１やユーザ情報記憶部１２２や行動情報記憶部１２３や需要情報記憶部１２４や需要関連情報記憶部１２５から各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０や事業者装置２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが検索に用いたクエリと、クエリによる検索時のユーザの位置情報とを取得する。取得部１３１は、ユーザの検索時から所定の範囲内におけるセンサ情報を取得する。
【０１３６】
取得部１３１は、所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、需要に関連する需要関連情報とを取得する。取得部１３１は、所定のエリアに関するエリア情報と、所定のエリアとは異なる他のエリアであって、所定の対象の需要が発生した他のエリアに関する他のエリア情報とを含む需要関連情報を取得する。取得部１３１は、所定のエリアにおける所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含むエリア情報と、他のエリアにおける所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含むエリア情報とを含む需要関連情報を取得する。
【０１３７】
取得部１３１は、所定のエリアのうち、所定の対象が提供される部分エリアに関する情報を含む需要関連情報を取得する。取得部１３１は、部分エリアにおける交通状況を示す情報を含む需要関連情報を取得する。取得部１３１は、需要に関連するユーザの需要関連行動を示す需要関連情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが入力する入力情報において、所定の対象を示す情報と共起する共起情報を含む需要関連情報を取得する。
【０１３８】
取得部１３１は、所定のエリアにおけるユーザによる所定の対象に関連する関連行動を示す行動情報を取得する。取得部１３１は、所定の対象に関してユーザが入力した入力情報を含む行動情報を取得する。取得部１３１は、所定の対象に関してユーザが行った検索行動を示す検索情報を含む行動情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが入力した所定の対象に関連するクエリを含む行動情報を取得する。
【０１３９】
図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１からクエリと位置情報とを取得する。例えば、取得部１３１は、日時ＤＴ１において、端末装置１０−１からクエリ「油そば」と位置情報ＬＣ１とを取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２からクエリと位置情報とを取得する。例えば、取得部１３１は、日時ＤＴ２において、端末装置１０−２からクエリ「スマホＳＨ  赤」と位置情報ＬＣ２とを取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ３が利用する端末装置１０−３からクエリと位置情報とを取得する。例えば、取得部１３１は、日時ＤＴ３において、端末装置１０−３からクエリ「油そば  Ａエリア」と位置情報ＬＣ３とを取得する。
【０１４０】
また、例えば、取得部１３１は、ユーザＵ４が利用する端末装置１０−４からクエリと位置情報とを取得する。例えば、取得部１３１は、日時ＤＴ４において、端末装置１０−４からクエリ「天気」と位置情報ＬＣ４とを取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ５が利用する端末装置１０−５からクエリと位置情報とを取得する。例えば、取得部１３１は、日時ＤＴ５において、端末装置１０−５からクエリ「スマホＳＨ  高い」と位置情報ＬＣ５とを取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザＵ１〜Ｕ５に限らず、多数のユーザ（例えば、１００万ユーザや１０００万ユーザ等）が検索に用いたクエリを取得する。
【０１４１】
取得部１３１は、対象の需要情報を取得する。図２の例では、取得部１３１は、対象エリアである対象Ａエリアにおける「油そば」の需要を示す情報を取得する。また、図２の例では、取得部１３１は、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要を示す情報を取得する。例えば、取得部１３１は、図１で予測した対象「油そば」のＡエリア及びＲエリアにおける需要を示す情報を取得する。例えば、取得部１３１は、需要情報記憶部１２４（図８参照）から対象「油そば」のＡエリア及びＲエリアにおける需要を示す情報を取得してもよい。具体的には、取得部１３１は、需要一覧ＤＤＬ２に示すように、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要が「高」であり、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要が「高」であることを示す情報を取得してもよい。
【０１４２】
取得部１３１は、需要関連情報を取得する。図２の例では、取得部１３１は、対象「油そば」の需要に関連する需要関連情報を取得する。取得部１３１は、油そばを対象とする需要関連情報を、需要関連情報記憶部１２５から取得する。取得部１３１は、Ａエリアで対象「油そば」の需要が発生したことを示す情報と、Ｒエリアで対象「油そば」の需要が発生したことを示す情報とを取得する。取得部１３１は、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報ＲＬ１−１と、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報ＲＬ１−２とを取得する。
【０１４３】
取得部１３１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得する。例えば、取得部１３１は、行動情報記憶部１２３からユーザが検索に用いたクエリを取得する。取得部１３１は、端末装置１０からユーザが検索に用いるクエリを取得する。
【０１４４】
（生成部１３２）
生成部１３２は、種々の情報を生成する。生成部１３２は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部１３２は、事業者情報記憶部１２１やユーザ情報記憶部１２２や行動情報記憶部１２３や需要情報記憶部１２４や需要関連情報記憶部１２５に記憶された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部１３２は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部１３２は、外部の情報処理装置から取得された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部１３２は、端末装置１０や事業者装置２０から取得された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部１３２は、生成部１３２により生成された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部１３２は、対象と位置に関する情報（エリア）との組み合わせ毎にスコアを生成（算出）する。生成部１３２は、予測部１３３により予測された情報に基づいて、種々の情報を生成する。
【０１４５】
図１の例では、生成部１３２は、所定の対象に関するスコアを生成する。例えば、生成部１３２は、所定の対象について、複数のエリアごとのスコアを生成（算出）する。生成部１３２は、対象「油そば」について、Ａエリア〜Ｄエリア等の複数のエリアごとのスコアを生成する。例えば、生成部１３２は、対象「油そば」について、各エリアにおける検索回数を用いてスコアを生成する。生成部１３２は、エリア別一覧ＡＤＬ１に示すように、対象「油そば」について、Ａエリア〜Ｄエリア等の複数のエリアごとのスコアを生成する。例えば、生成部１３２は、Ａエリアにおける対象「油そば」のスコアを「１００００」と算出する。例えば、生成部１３２は、Ｂエリアにおける対象「油そば」のスコアを「５００」と算出する。例えば、生成部１３２は、Ｃエリアにおける対象「油そば」のスコアを「１０」と算出する。例えば、生成部１３２は、Ｄエリアにおける対象「油そば」のスコアを「２００」と算出する。
【０１４６】
生成部１３２は、所定の対象に関するスコアを生成する。例えば、生成部１３２は、所定の対象について、複数のエリアごとのスコアを生成（算出）する。例えば、生成部１３２は、対象「油そば」について、Ａエリア〜Ｄエリア等の複数のエリアごとのスコアを生成する。例えば、生成部１３２は、対象「油そば」について、各エリアにおける検索回数を用いてスコアを生成する。例えば、生成部１３２は、検索が行われた位置や時間に基づいて各検索の重みを生成し、生成した各検索の重みを用いてスコアを生成する。
【０１４７】
（予測部１３３）
予測部１３３は、種々の情報を予測する。予測部１３３は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、種々の情報を予測する。予測部１３３は、事業者情報記憶部１２１やユーザ情報記憶部１２２や行動情報記憶部１２３や需要情報記憶部１２４や需要関連情報記憶部１２５に記憶された情報に基づいて、種々の情報を予測する。予測部１３３は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、種々の情報を予測する。予測部１３３は、外部の情報処理装置から取得された情報に基づいて、種々の情報を予測する。予測部１３３は、端末装置１０や事業者装置２０から取得された情報に基づいて、種々の情報を予測する。予測部１３３は、生成部１３２により生成された情報に基づいて、種々の情報を予測する。
【０１４８】
予測部１３３は、取得部１３１により取得された需要情報と需要関連情報とに基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。予測部１３３は、エリア情報と他のエリア情報との類似性に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。予測部１３３は、所定のエリアにおける所定の対象の提供態様の変化と、他のエリアにおける所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。
【０１４９】
予測部１３３は、部分エリアに関する情報に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。予測部１３３は、部分エリアにおける交通状況に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。予測部１３３は、需要関連行動に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。予測部１３３は、共起情報に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。
【０１５０】
予測部１３３は、関連行動に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を予測する。予測部１３３は、行動情報により算出されるスコアに基づいて、所定の対象に関する需要を予測する。予測部１３３は、関連行動の回数により算出されるスコアに基づいて、所定の対象に関する需要を予測する。
【０１５１】
図１の例では、予測部１３３は、生成したスコアに関する情報に基づいて、需要を予測する。予測部１３３は、需要一覧ＤＤＬ１に示すように、対象「油そば」について、Ａエリア〜Ｄエリア等の複数のエリアごとの需要を予測する。例えば、予測部１３３は、対象について、各エリアに対応するスコアと、所定の閾値との比較に基づいて、エリアごとの需要を予測する。予測部１３３は、第１閾値「５０００」と、第２閾値「５００」とを用いて、エリアごとの需要を予測する。例えば、予測部１３３は、スコアが第１閾値以上であるエリアについては、その対象の需要が「高」であると予測する。例えば、予測部１３３は、スコアが第２閾値以上であるエリアについては、その対象の需要が「中」であると予測する。例えば、予測部１３３は、スコアが第２閾値未満であるエリアについては、その対象の需要が「低」であると予測する。
【０１５２】
図１の例では、予測部１３３は、Ａエリアにおける対象「油そば」のスコアが「１００００」であり、第１閾値以上であるため、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要を「高」と予測する。また、予測部１３３は、Ｂエリアにおける対象「油そば」のスコアが「５００」であり、第１閾値未満、第２閾値以上であるため、Ｂエリアにおける対象「油そば」の需要を「中」と予測する。また、予測部１３３は、Ｃエリアにおける対象「油そば」のスコアが「１０」であり、第２閾値未満であるため、Ｃエリアにおける対象「油そば」の需要を「低」と予測する。また、予測部１３３は、Ｄエリアにおける対象「油そば」のスコアが「２００」であり、第２閾値未満であるため、Ｄエリアにおける対象「油そば」の需要を「低」と予測する。
【０１５３】
予測部１３３は、所定のエリアにおける対象の需要情報と、需要関連情報とに基づいて、所定のエリアにおける対象の需要発生の原因を予測する。図２の例では、予測部１３３は、対象「油そば」のＡエリア及びＲエリアにおける需要を示す情報と、需要関連情報ＲＬ１−１、ＲＬ１−２とに基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。需要一覧ＤＤＬ２に示すように、Ａエリアでは対象「油そば」の需要レベルが「高」であるため、予測部１３３は、Ａエリアで油そばの需要が発生していると予測（判定）する。また、Ｒエリアでは対象「油そば」の需要レベルが「高」であるため、予測部１３３は、Ｒエリアで油そばの需要が発生していると予測（判定）する。例えば、予測部１３３は、需要レベルが所定の閾値以上である場合、需要が発生していると予測（判定）してもよい。例えば、予測部１３３は、需要レベルが「中」以上である場合、需要が発生していると予測（判定）してもよい。なお、予測部１３３は、種々の情報を適宜用いて、対象の需要の有無を予測（判定）してもよい。
【０１５４】
予測部１３３は、Ａエリアで対象「油そば」の需要が発生したことを示す情報と、関連情報ＲＬ１−１、ＲＬ１−２に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。予測部１３３は、原因一覧ＤＲＴ２に示すように、関連情報ＲＬ１−１、ＲＬ１−２に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を「新店舗開店」と予測する。なお、予測部１３３は、関連情報ＲＬ１−１、ＲＬ１−２に基づいて、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を「新店舗開店」と予測してもよい。
【０１５５】
予測部１３３は、Ａエリアで対象「油そば」の需要が発生したことを示す情報と、Ａエリアに対応する関連情報ＲＬ１−１やＡエリアとは異なるＲエリアに対応する関連情報ＲＬ１−２に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。予測部１３３は、Ａエリアに対応する関連情報ＲＬ１−１とＲエリアに対応する関連情報ＲＬ１−２との比較に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。例えば、予測部１３３は、関連情報ＲＬ１−１とＲエリアに対応する関連情報ＲＬ１−２とにおいて類似する情報に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。例えば、予測部１３３は、関連情報ＲＬ１−１とＲエリアに対応する関連情報ＲＬ１−２とにおいて一致する情報に基づいて、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を予測する。図２の例では、予測部１３３は、原因一覧ＤＲＴ２に示すように、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を「新店舗開店」と予測する。
【０１５６】
予測部１３３は、取得部１３１により取得されたクエリと位置情報とに基づいて、クエリに対応する対象に関する需要を予測する。予測部１３３は、クエリと、位置情報とにより算出されるスコアに基づいて、対象に関する需要を予測する。予測部１３３は、クエリと、クエリとの関連性に応じて変動する位置情報の重みとに基づいて、対象に関する需要を予測する。
【０１５７】
予測部１３３は、クエリと、クエリによる検索が行われた時間に応じて変動する位置情報の重みとに基づいて、対象に関する需要を予測する。予測部１３３は、クエリと位置情報とに基づいて、クエリに対応する商品であって、位置情報に対応するエリアにおいて提供される商品に関する需要を予測する。予測部１３３は、クエリと位置情報とに基づいて、クエリが示す商品に関連する関連商品であって、位置情報に対応するエリアにおける関連商品に関する需要を予測する。
【０１５８】
（提供部１３４）
提供部１３４は、各種情報を提供する。提供部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部１３４は、端末装置１０や事業者装置２０等の外部の情報処理装置に各種情報を提供する。提供部１３４は、端末装置１０や事業者装置２０に各種情報を送信する。提供部１３４は、端末装置１０や事業者装置２０に各種情報を配信する。提供部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、生成部１３２により生成された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、予測部１３３により予測された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０へクエリに対応する検索結果を示す情報を提供する。例えば、提供部１３４は、事業者装置２０へ需要情報を提供する。
【０１５９】
提供部１３４は、予測部１３３により予測された原因に関する情報を提供する。提供部１３４は、原因に関する情報を、所定の対象に関する事業者へ提供する。例えば、提供部１３４は、対象に関する需要を示す情報を、対象に関する事業者へ提供する。例えば、提供部１３４は、商品に関する需要を示す情報を、位置情報に対応するエリアに位置する事業者へ提供する。
【０１６０】
図１の例では、提供部１３４は、ラーメン店ＭＡの管理者Ｍ１が利用する事業者装置２０に需要情報を提供する。提供部１３４は、ラーメン店ＭＡの管理者Ｍ１が利用する事業者装置２０に需要情報を送信する。提供部１３４は、事業者装置２０にＡエリアでは油そばの需要が高いことを示す情報を提供する。提供部１３４は、需要を予測した対象「油そば」に関連する事業をＡエリアで行う事業者に情報を提供する。
【０１６１】
図２の例では、提供部１３４は、事業者に対象「油そば」の需要発生の原因を示す情報（原因情報）を提供する。提供部１３４は、対象「油そば」を提供する事業を行っている事業者に、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因情報を提供する。例えば、提供部１３４は、対象「油そば」の需要レベルが低いエリアで対象「油そば」を提供する事業者に、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因情報を提供する。提供部１３４は、対象「油そば」の需要レベルが「低」であるＣエリアに位置する油そば店ＭＣに原因情報を提供する。提供部１３４は、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３が利用する事業者装置２０に原因情報を提供する。提供部１３４は、油そば店ＭＣの管理者Ｍ３が利用する事業者装置２０に原因情報を送信する。提供部１３４は、対象「油そば」の需要が小さいエリアで対象「油そば」を提供する事業者に、Ａエリアで対象「油そば」の需要が大きくなった原因を示す情報を提供する。
【０１６２】
〔３．情報処理のフロー〕
ここで、図１２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００による情報処理の手順について説明する。図１２は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
【０１６３】
図１２に示すように、情報処理装置１００は、所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報を取得する（ステップＳ１０１）。図２の例では、情報処理装置１００は、対象エリアであるＡエリアにおける対象「油そば」の需要を示す情報を取得する。
【０１６４】
また、情報処理装置１００は、需要に関連する需要関連情報を取得する（ステップＳ１０２）。図２の例では、情報処理装置１００は、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報ＲＬ１−１と、Ｒエリアにおける対象「油そば」の需要に関連する関連情報ＲＬ１−２とを取得する。
【０１６５】
そして、情報処理装置１００は、需要情報と需要関連情報とに基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する（ステップＳ１０３）。図２の例では、情報処理装置１００は、原因一覧ＤＲＴ２に示すように、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因を「新店舗開店」と予測する。
【０１６６】
そして、情報処理装置１００は、所定の対象の需要発生の原因に関する情報を提供する（ステップＳ１０４）。図２の例では、情報処理装置１００は、Ａエリアにおける対象「油そば」の需要発生の原因情報を、Ｃエリアに位置する油そば店ＭＣに提供する。
【０１６７】
〔４．位置に応じた重みの変動〕
図１の例では、説明を簡単にするために、各検索の重みを「１」としてスコアを生成（算出）する場合を示したが、情報処理装置１００は、検索された位置に応じて重みを変動させてスコアを生成してもよい。この点について、図１３を用いて説明する。実施形態に係る情報処理の他の一例を示す図である。なお、図１３では、図１と同様の点についての説明は適宜省略する。
【０１６８】
図１３中の行動情報記憶部１２３に示すように、同様のクエリ「スマホＳＨ」を用いて検索を行ったユーザＵ２、Ｕ５の位置がスマホＳＨと関連する位置との近さに応じて、情報処理装置１００は、各検索の重みを変動させてもよい。情報処理装置１００は、ユーザの位置に応じて、各検索の重みを決定する（ステップＳ２１）。図１３の例では、情報処理装置１００は、重み一覧ＷＬ２１に示すように、対象「スマホＳＨ」について各検索の重みを決定する。
【０１６９】
例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ２がスマホＳＨの販売店の範囲内でクエリ「スマホＳＨ」を用いて検索を行っているため、ユーザＵ２の検索の重みを大きくする。具体的には、情報処理装置１００は、ユーザＵ２がスマホＳＨの販売店の範囲内でクエリ「スマホＳＨ」を用いて検索を行っているため、ユーザＵ２の検索の重みを「１」よりも大きい「１．５」とする。
【０１７０】
また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ５がスマホＳＨの販売店の範囲外でクエリ「スマホＳＨ」を用いて検索を行っているため、ユーザＵ５の検索の重みを小さくする。具体的には、情報処理装置１００は、ユーザＵ５がスマホＳＨの販売店の範囲外でクエリ「スマホＳＨ」を用いて検索を行っているため、ユーザＵ５の検索の重みを「１」よりも小さい「０．２」とする。
【０１７１】
そして、情報処理装置１００は、対象「スマホＳＨ」についてスコアを生成する（ステップＳ２２）。図１３の例では、情報処理装置１００は、数式ＦＣ２１に示すように、対象「スマホＳＨ」について各検索の重みを合算することによりスコアを生成（算出）する。
【０１７２】
また、例えば、情報処理装置１００は、重みが大きい検索において対象に関する「クエリ」とともに用いられたクエリの情報を用いて需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置１００は、図１３の例において、重みが大きい検索において第１クエリ「スマホＳＨ」とともに用いられた第２クエリ「赤」を対象「スマホＳＨ」について需要が高いと予測してもよい。この場合、情報処理装置１００は、対象「スマホＳＨ」について、色「赤」の需要が高いと予測してもよい。また、情報処理装置１００は、対象「スマホＳＨ」について、色「赤」の需要が高いことを示す情報を、対象「スマホＳＨ」の製造元（メーカ）へ提供してもよい。
【０１７３】
これにより、情報処理装置１００から情報提供を受けたメーカは、自身が提供する商品または商品のカテゴリについて、新商品等の開発やマーケティング等を適切に行うことができる。
【０１７４】
〔５．価格予測〕
また、例えば、情報処理装置１００は、事業者へ種々の情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者が提供する商品について、適切と予測される価格を示す情報を提供してもよい。この点について、図１４を用いて説明する。図１４は、実施形態に係る情報処理の他の一例を示す図である。なお、図１４では、図１と同様の点についての説明は適宜省略する。
【０１７５】
また、図１４の例では、情報提供を受ける事業者が、Ａエリアで油そばを提供するラーメン店ＭＸである場合を示す。例えば、図１４では、情報処理装置１００は、ラーメン店ＭＸからＡエリアにおける対象「ラーメン」に関する需要に関する情報の要求を取得し、取得した要求が示すエリアにおける対象に対応する需要に関する情報をラーメン店ＭＸに提供する。例えば、情報処理装置１００は、ラーメン店ＭＸから、提供物が油そばであり、価格が「８００」円であることを示す情報を取得済みであるものとする。
【０１７６】
図１４の例では、情報処理装置１００は、事業者が提供する商品について、適切な価格を予測する（ステップＳ３１）。ここで、情報処理装置１００は、図１と同様に需要一覧ＤＤＬ１に示すように、対象「油そば」について、Ａエリアにおける需要が高いと予測するものとする。また、図１４の例では、情報処理装置１００は、需要状況ＤＭ３１に示すように、対象「油そば」について、Ａエリアにおける油そばを提供するお店における回転率等が高いことを示す実績情報ＲＳ３１を取得しているものとする。そのため、情報処理装置１００は、ラーメン店ＭＸが提供する油そばについて、値上げが可能であると予測する。例えば、情報処理装置１００は、Ａエリアにおいて油そばを提供する店舗の油そばの価格の平均を値上げ後の価格として予測してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、Ａエリアにおいて油そばを提供する店舗のうち、回転率が所定の閾値以上の店舗、すなわち繁盛している店舗が提供する油そばの価格の平均を値上げ後の価格として予測してもよい。
【０１７７】
そして、情報処理装置１００は、事業者に情報を提供する（ステップＳ３２）。例えば、情報処理装置１００は、ラーメン店ＭＸの管理者Ｍ３１が利用する事業者装置２０に情報を提供する。図１４の例では、情報処理装置１００は、ラーメン店ＭＸが提供する油そばについて値上げが可能であることを示す情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、ラーメン店ＭＸが提供する油そばの価格を「８００」円から「１０００」円に値上げ可能であることを示す情報を提供する。これにより、ラーメン店ＭＸの管理者Ｍ３１は、値上げを行うことが可能であることを把握することができるため、適切な判断を行うことができる。
【０１７８】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、予測部１３３とを有する。取得部１３１は、所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、需要に関連する需要関連情報とを取得する。予測部１３３は、取得部１３１により取得された需要情報と需要関連情報とに基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。
【０１７９】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、需要に関連する需要関連情報とに基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０１８０】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、所定のエリアに関するエリア情報と、所定のエリアとは異なる他のエリアであって、所定の対象の需要が発生した他のエリアに関する他のエリア情報とを含む需要関連情報を取得する。予測部１３３は、エリア情報と他のエリア情報との類似性に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。
【０１８１】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、クエリと、所定のエリアに関するエリア情報と、所定のエリアとは異なる他のエリアであって、所定の対象の需要が発生した他のエリアに関する他のエリア情報とを含む需要関連情報に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０１８２】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、所定のエリアにおける所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含むエリア情報と、他のエリアにおける所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含むエリア情報とを含む需要関連情報を取得する。予測部１３３は、所定のエリアにおける所定の対象の提供態様の変化と、他のエリアにおける所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。
【０１８３】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定のエリアにおける所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含むエリア情報と、他のエリアにおける所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含むエリア情報とを含む需要関連情報に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０１８４】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、所定のエリアのうち、所定の対象が提供される部分エリアに関する情報を含む需要関連情報を取得する。予測部１３３は、部分エリアに関する情報に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。
【０１８５】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定のエリアのうち、所定の対象が提供される部分エリアに関する情報に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０１８６】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、部分エリアにおける交通状況を示す情報を含む需要関連情報を取得する。予測部１３３は、部分エリアにおける交通状況に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。
【０１８７】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定のエリアのうち、所定の対象が提供される部分エリアにおける交通状況に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０１８８】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、需要に関連するユーザの需要関連行動を示す需要関連情報を取得する。予測部１３３は、需要関連行動に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。
【０１８９】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、需要に関連するユーザの需要関連行動を示す需要関連情報に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０１９０】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザが入力する入力情報において、所定の対象を示す情報と共起する共起情報を含む需要関連情報を取得する。予測部１３３は、共起情報に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測する。
【０１９１】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが入力する入力情報において、所定の対象を示す情報と共起する共起情報に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象の需要発生の原因を予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０１９２】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、所定のエリアにおけるユーザによる所定の対象に関連する関連行動を示す行動情報を取得する。予測部１３３は、関連行動に基づいて、所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を予測する。
【０１９３】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定のエリアにおけるユーザによる所定の対象に関連する関連行動を示す行動情報に基づいて、所定の対象に関する需要を予測することにより、所定の対象に関する需要を適切に予測することができる。そして、情報処理装置１００は、予測した所定の対象に関する需要の原因を、需要関連情報に基づいて予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０１９４】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、予測部１３３は、行動情報により算出されるスコアに基づいて、所定の対象に関する需要を予測する。
【０１９５】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、行動情報により算出されるスコアに基づいて、所定の対象に関する需要を予測することにより、所定の対象に関する需要を適切に予測することができる。そして、情報処理装置１００は、予測した所定の対象に関する需要の原因を、需要関連情報に基づいて予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０１９６】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、予測部１３３は、関連行動の回数により算出されるスコアに基づいて、所定の対象に関する需要を予測する。
【０１９７】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、関連行動の回数により算出されるスコアに基づいて、所定の対象に関する需要を予測することにより、所定の対象に関する需要を適切に予測することができる。そして、情報処理装置１００は、予測した所定の対象に関する需要の原因を、需要関連情報に基づいて予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０１９８】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、所定の対象に関してユーザが入力した入力情報を含む行動情報を取得する。
【０１９９】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の対象に関してユーザが入力した入力情報を含む行動情報を取得することにより、所定の対象に関する需要を適切に予測することができる。そして、情報処理装置１００は、予測した所定の対象に関する需要の原因を、需要関連情報に基づいて予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０２００】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、所定の対象に関してユーザが行った検索行動を示す検索情報を含む行動情報を取得する。
【０２０１】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の対象に関してユーザが行った検索行動を示す検索情報を含む行動情報を取得することにより、所定の対象に関する需要を適切に予測することができる。そして、情報処理装置１００は、予測した所定の対象に関する需要の原因を、需要関連情報に基づいて予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０２０２】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザが入力した所定の対象に関連するクエリを含む行動情報を取得する。
【０２０３】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが入力した所定の対象に関連するクエリを含む行動情報を取得することにより、所定の対象に関する需要を適切に予測することができる。そして、情報処理装置１００は、予測した所定の対象に関する需要の原因を、需要関連情報に基づいて予測することにより、需要の原因を適切に予測することができる。
【０２０４】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、提供部１３４を有する。提供部１３４は、予測部１３３により予測された原因に関する情報を提供する。
【０２０５】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、予測した原因に関する情報を提供することにより、需要の原因に関する情報を適切に提供することができる。
【０２０６】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、原因に関する情報を、前記所定の対象に関する事業者へ提供する。
【０２０７】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、原因に関する情報を、所定の対象に関する事業者へ提供することにより、事業者へ需要の原因に関する情報を適切に提供することができる。
【０２０８】
〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１５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１５は、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。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４００、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。
【０２０９】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００または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。
【０２１０】
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提供する。
【０２１１】
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。
【０２１２】
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また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。
【０２１３】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置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。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。
【０２１４】
以上、本願の実施形態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、発明の開示の行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。
【０２１５】
〔８．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生成することができる。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。
【０２１６】
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。
【０２１７】
また、上述してきた実施形態に記載された各処理は、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。
【０２１８】
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】
【０２１９】
１      情報処理システム
１００  情報処理装置
１２１  事業者情報記憶部
１２２  ユーザ情報記憶部
１２３  行動情報記憶部
１２４  需要情報記憶部
１２５  需要関連情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  生成部
１３３  予測部
１３４  提供部
１０    端末装置
２０    事業者装置
Ｎ      ネットワーク
【図１】
2020008966.tif 000003
【図２】
2020008966.tif 000004
【図３】
2020008966.tif 000005
【図４】
2020008966.tif 000006
【図５】
2020008966.tif 000007
【図６】
2020008966.tif 000008
【図７】
2020008966.tif 000009
【図８】
2020008966.tif 000010
【図９】
2020008966.tif 000011
【図１０】
2020008966.tif 000012
【図１１】
2020008966.tif 000013
【図１２】
2020008966.tif 000014
【図１３】
2020008966.tif 000015
【図１４】
2020008966.tif 000016
【図１５】
2020008966.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】令和1年5月24日(2019.5.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアであって、前記所定の対象の需要が発生した他のエリアに関する他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得部と、
前記エリア情報と前記他のエリア情報との類似性に基づく前記所定のエリアに類似する類似エリアにおける前記所定の対象に関する需要を示す需要情報、前記所定のエリアの前記需要情報、及び前記需要関連情報における前記所定のエリアの情報と前記類似エリアの情報との比較に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記需要情報と前記需要関連情報とに基づく、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記エリア情報と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記エリア情報とを含む前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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４】
前記取得部は、
前記所定のエリアのうち、前記所定の対象が提供される部分エリアに関する情報を含む前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記部分エリアに関する情報に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記部分エリアにおける交通状況を示す情報を含む前記需要関連情報を取得し
前記予測部は、
前記部分エリアにおける交通状況に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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】
前記取得部は、
前記需要に関連するユーザの需要関連行動を示す前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記需要関連行動に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得部は、
ユーザが入力する入力情報において、前記所定の対象を示す情報と共起する共起情報を含む前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記共起情報に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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、
前記所定のエリアにおけるユーザによる前記所定の対象に関連する関連行動を示す行動情報を取得し、
前記予測部は、
前記関連行動に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記予測部は、
前記行動情報により算出されるスコアに基づいて、前記所定の対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記予測部は、
前記関連行動の回数により算出されるスコアに基づいて、前記所定の対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記取得部は、
前記所定の対象に関して前記ユーザが入力した入力情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記取得部は、
前記所定の対象に関して前記ユーザが行った検索行動を示す検索情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記取得部は、
前記ユーザが入力した前記所定の対象に関連するクエリを含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項８〜１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記予測部により予測された前記原因に関する情報を提供する提供部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記提供部は、
前記原因に関する情報を、前記所定の対象に関する事業者へ提供する
ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアであって、前記所定の対象の需要が発生した他のエリアに関する他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得工程と、
前記エリア情報と前記他のエリア情報との類似性に基づく前記所定のエリアに類似する類似エリアにおける前記所定の対象に関する需要を示す需要情報、前記所定のエリアの前記需要情報、及び前記需要関連情報における前記所定のエリアの情報と前記類似エリアの情報との比較に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１７】
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアであって、前記所定の対象の需要が発生した他のエリアに関する他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得手順と、
前記エリア情報と前記他のエリア情報との類似性に基づく前記所定のエリアに類似する類似エリアにおける前記所定の対象に関する需要を示す需要情報、前記所定のエリアの前記需要情報、及び前記需要関連情報における前記所定のエリアの情報と前記類似エリアの情報との比較に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測手順と、
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。
【請求項１８】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記需要情報と前記需要関連情報とに基づく、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１９】
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記需要情報と前記需要関連情報とに基づく、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測手順と、
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。
【手続補正書】
【提出日】令和1年9月10日(2019.9.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアであって、前記所定の対象の需要が発生した他のエリアに関する他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得部と、
前記エリア情報と前記他のエリア情報との類似性に基づく前記所定のエリアに類似する類似エリアである前記他のエリアにおける前記所定の対象に関する需要を示す需要情報、前記所定のエリアの前記需要情報、及び前記需要関連情報における前記所定のエリアに対応する第１関連情報と前記他のエリアに対応する第２関連情報との比較に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記需要情報と前記需要関連情報とに基づく、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記エリア情報と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記エリア情報とを含む前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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４】
前記取得部は、
前記所定のエリアのうち、前記所定の対象が提供される部分エリアに関する情報を含む前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記部分エリアに関する情報に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記部分エリアにおける交通状況を示す情報を含む前記需要関連情報を取得し
前記予測部は、
前記部分エリアにおける交通状況に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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】
前記取得部は、
前記需要に関連するユーザの需要関連行動を示す前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記需要関連行動に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得部は、
ユーザが入力する入力情報において、前記所定の対象を示す情報と共起する共起情報を含む前記需要関連情報を取得し、
前記予測部は、
前記共起情報に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する
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、
前記所定のエリアにおけるユーザによる前記所定の対象に関連する関連行動を示す行動情報を取得し、
前記予測部は、
前記関連行動に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記予測部は、
前記行動情報により算出されるスコアに基づいて、前記所定の対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記予測部は、
前記関連行動の回数により算出されるスコアに基づいて、前記所定の対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記取得部は、
前記所定の対象に関して前記ユーザが入力した入力情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記取得部は、
前記所定の対象に関して前記ユーザが行った検索行動を示す検索情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記取得部は、
前記ユーザが入力した前記所定の対象に関連するクエリを含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項８〜１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記予測部により予測された前記原因に関する情報を提供する提供部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記提供部は、
前記原因に関する情報を、前記所定の対象に関する事業者へ提供する
ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアであって、前記所定の対象の需要が発生した他のエリアに関する他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得工程と、
前記エリア情報と前記他のエリア情報との類似性に基づく前記所定のエリアに類似する類似エリアである前記他のエリアにおける前記所定の対象に関する需要を示す需要情報、前記所定のエリアの前記需要情報、及び前記需要関連情報における前記所定のエリアに対応する第１関連情報と前記他のエリアに対応する第２関連情報との比較に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１７】
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアであって、前記所定の対象の需要が発生した他のエリアに関する他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得手順と、
前記エリア情報と前記他のエリア情報との類似性に基づく前記所定のエリアに類似する類似エリアである前記他のエリアにおける前記所定の対象に関する需要を示す需要情報、前記所定のエリアの前記需要情報、及び前記需要関連情報における前記所定のエリアに対応する第１関連情報と前記他のエリアに対応する第２関連情報との比較に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測手順と、
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。
【請求項１８】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記需要情報と前記需要関連情報とに基づく、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１９】
所定のエリアにおける所定の対象に関する需要を示す需要情報と、前記需要に関連する需要関連情報であって、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む前記所定のエリアに関するエリア情報と、前記所定のエリアとは異なる他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化を示す情報を含む他のエリア情報とを含む需要関連情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記需要情報と前記需要関連情報とに基づく、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化と、前記他のエリアにおける前記所定の対象の提供態様の変化との類似性に基づいて、前記所定のエリアにおける前記所定の対象の需要発生の原因を予測する予測手順と、
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。