(57)【要約】      （修正有）【課題】対象に対するユーザの評価を適切に決定する情報処理装置、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は、制御部１３０において、取得部１３１と決定部１３４とを有する。取得部１３１は、ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報と、文字情報とは異なる他の情報とを取得する。決定部１３４は、取得部により取得された文字情報と他の情報とに基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。【選択図】図３
2020129350.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報と、前記文字情報とは異なる他の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文字情報と前記他の情報とに基づいて、前記対象に対する前記ユーザの評価を決定する決定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記決定部は、
前記対象に対する前記ユーザの評価がポジティブまたはネガティブのいずれであるかを決定する
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、
前記ユーザの行動情報を含む前記他の情報を取得する
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４】
前記取得部は、
前記ユーザによるコンテンツの閲覧情報を含む前記他の情報を取得する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記入力情報の入力後において前記ユーザが閲覧したコンテンツを示す前記閲覧情報を含む前記他の情報を取得する
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】
前記取得部は、
前記入力情報の入力時を開始時点とする所定の期間において前記ユーザが閲覧したコンテンツを示す前記閲覧情報を含む前記他の情報を取得する
ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得部は、
前記入力情報に対応する前記コンテンツを示す前記閲覧情報を含む前記他の情報を取得する
ことを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記決定部は、
前記コンテンツの内容に基づいて、前記対象に対する前記ユーザの評価を決定する
ことを特徴とする請求項４〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記取得部は、
前記ユーザが検索に用いた検索クエリを含む前記入力情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記取得部は、
前記検索クエリに対応する検索結果のうち、前記ユーザが選択した検索結果である選択検索結果を示す情報を取得し
前記決定部は、
前記選択検索結果を示す情報に基づいて、前記対象に対する前記ユーザの評価を決定する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記決定部は、
前記選択検索結果に対応するコンテンツに基づいて、前記対象に対する前記ユーザの評価を決定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記取得部は、
前記ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む前記入力情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記決定部は、
前記対象に対する前記ユーザの評価に基づいて、前記対象に対するニーズを決定する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記入力情報から、前記文字情報を抽出する抽出部、
をさらに備え、
前記取得部は、
前記入力情報を取得し、前記抽出部により抽出された前記文字情報を取得する
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】
前記決定部により決定された前記対象に対する前記ユーザの評価に関する情報を用いたサービスを提供する提供部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１項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、
ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報と、前記文字情報とは異なる他の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文字情報と前記他の情報とに基づいて、前記対象に対する前記ユーザの評価を決定する決定工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１７】
ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報と、前記文字情報とは異なる他の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文字情報と前記他の情報とに基づいて、前記対象に対する前記ユーザの評価を決定する決定手順と、
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】
近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、例えば、ユーザの検索クエリ等のユーザの入力情報を用いた分析に関する技術が提供されている。例えば、ユーザの検索クエリに対応する検索結果を評価するためのアイコンを、ユーザが選択可能な態様で表示し、検索結果の評価を行う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２０１８−０１０４１０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、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができるとは限らない。例えば、検索結果を評価するだけでは、単に検索アルゴリズムの評価を行っているに過ぎず、ユーザが入力した検索クエリに対応する対象について、ユーザがどのような評価を行っているかは不明であるという問題がある。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、対象に対するユーザの評価を適切に決定する情報処理装置、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、ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報と、前記文字情報とは異なる他の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文字情報と前記他の情報とに基づいて、前記対象に対する前記ユーザの評価を決定する決定部と、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、対象に対するユーザの評価を適切に決定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、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５】図５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６】図６は、実施形態に係る入力情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る評価情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９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。まず、図１を用いて、ユーザの行動に関する種々の情報を用いて、評価の対象を決定し、決定した対象に対するユーザの評価を決定する一例を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
【００１１】
図１では、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報に含まれる文字情報（以下「文字列」や「キーワード」ともいう）に基づいて、ユーザによる評価の対象を決定し、その文字情報以外の情報に基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。なお、図１の例では、ユーザによる評価の対象として、所定の歌手（音楽家）である自然人「歌手Ｘ」を一例として説明するが、ユーザによる評価の対象となり得るものであれば、どのような対象であってもよい。例えば、ユーザによる評価の対象は、自然人に限らず法人であってもよく、アイドルグループ等の複数人の集合体（グループ）であってもよい。また、ユーザによる評価の対象は、人に限らず、映画、音楽、本（書籍）等のコンテンツや、お菓子や飲料等の商品等の人以外の対象であってもよい。
【００１２】
また、図１の例では、ユーザが検索時に入力した入力情報を一例として、その入力情報に含まれる文字情報である検索クエリ（以下単に「クエリ」ともいう）に基づいて対象を決定（特定）する。なお、図１に示す例では、ユーザが検索時に入力した入力情報を一例として示すが、入力情報は、検索時の情報に限らず、ユーザがソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ：Social  Networking  Service）において投稿した情報（投稿情報）等の種々の情報であってもよい。
【００１３】
〔情報処理システムの構成〕
まず、図１及び図２に示す情報処理システム１について説明する。図２に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報提供装置５０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、情報提供装置５０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。なお、図２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、複数台の情報提供装置５０や複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
【００１４】
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の例では、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。具体的には、図１では、端末装置１０がユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」とする場合がある）が利用するスマートフォンである場合を示す。
【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】
情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報と、文字情報とは異なる他の情報とに基づいて、入力情報に含まれる対象に対するユーザの評価を決定する情報処理装置である。また、情報処理装置１００は、ユーザの種々の種別の行動情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの端末装置１０からユーザの行動情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザにサービスを提供するサービス提供装置などの外部装置からユーザの行動情報を取得する。情報処理装置１００は、取得したユーザの行動情報を行動情報記憶部１２２（図５参照）に格納する。また、情報処理装置１００は、ユーザの行動情報から抽出したユーザの入力情報を入力情報記憶部１２３（図６参照）に格納する。
【００１７】
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。
【００１８】
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、事業者への情報提供のみを行ってもよい。
【００１９】
情報提供装置５０は、情報処理装置１００等に種々の情報提供を行うための情報が格納された情報処理装置である。例えば、情報提供装置５０は、ユーザの種々の行動情報を収集し、ユーザの行動履歴として所定の記憶手段に記憶する。例えば、情報提供装置５０は、コンテンツ配信サービスや電子商取引サービスを提供するサービス提供装置であってもよい。また、情報提供装置５０は、種々の対象に関する検索サービスを提供するサービス提供装置であってもよい。例えば、情報提供装置５０は、情報処理装置１００に種々の情報を送信する。また、情報提供装置５０は、コンテンツや商品等の種々の対象に関する情報を情報処理装置１００に送信する。情報提供装置５０は、ユーザの行動履歴に関する情報を情報処理装置１００に送信する。
【００２０】
ここから、図１に戻って、ユーザＵ１の行動情報に基づいて、対象に対するユーザＵ１の評価を決定する場合を一例として説明する。
【００２１】
まず、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からクエリを取得する（ステップＳ１１）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１において、端末装置１０からクエリ「歌手Ｘ」を取得する。そして、情報処理装置１００は、クエリ「歌手Ｘ」に対応する検索結果を端末装置１０へ提供する（ステップＳ１２）。端末装置１０は、クエリ「歌手Ｘ」に対応する検索結果を受信し、クエリ「歌手Ｘ」に対応する検索結果の一覧を表示する。また、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１において、ユーザＵ１がクエリ「歌手Ｘ」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１２２に記憶する。
【００２２】
図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）が行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）を行ったことを示す行動情報ＡＩＮＦ１を行動情報記憶部１２２に記憶する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が日時ｄｔ１１にクエリＱＥ１（クエリ「歌手Ｘ」）を用いた検索（行動ＡＣ１１）を行ったことを示す行動情報ＡＩＮＦ１を行動情報記憶部１２２に記憶する。このように、「行動ＡＣ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その行動は行動ＩＤ「ＡＣ＊」により識別される行動であることを示す。例えば、「行動ＡＣ１１」と記載した場合、その行動は行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動である。
【００２３】
そして、情報処理装置１００は、行動情報ＡＩＮＦ１中の入力情報から対象を示す文字情報を抽出する（ステップＳ１３）。図１の例では、情報処理装置１００は、行動ＡＣ１１におけるユーザＵ１の入力情報であるクエリＱＥ１から対象「歌手Ｘ」を示す文字列（文字情報）を抽出する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの行動の種別が「検索」や「投稿」等のユーザの入力情報を含む行動種別である場合、文字情報を抽出する処理（ステップＳ１３の処理）を行う。例えば、情報処理装置１００は、文字情報を抽出する対象となる行動種別の種別一覧情報を記憶部１２０（図３参照）に記憶し、記憶部１２０に記憶された行動種別の種別一覧情報とユーザの行動の種別とを比較し、ユーザの行動の種別が種別一覧情報に含まれる場合、ユーザの入力情報から文字情報を抽出する処理を行う。
【００２４】
図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１による種別「検索」の行動ＡＣ１１に対応する行動情報（入力情報）から文字情報（文字列）が抽出する。具体的には、情報処理装置１００は、抽出情報ＥＩＮＦ１に示すように、ユーザＵ１の行動ＡＣ１１に対応する行動情報（入力情報）から、１つのクエリ（第１クエリ）として文字列「歌手Ｘ」を含む文字情報（クエリ情報）を抽出する。また、情報処理装置１００は、抽出情報ＥＩＮＦ１を入力情報記憶部１２３に記憶する。そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の行動ＡＣ１１の対象が歌手Ｘであると決定する。以下では、対象を決定可能な文字情報を入力するユーザの入力行動を「第１行動」と記載する場合がある。
【００２５】
例えば、情報処理装置１００は、各対象を示す対象一覧情報を記憶部１２０（図３参照）に記憶し、記憶部１２０に記憶された対象一覧情報とユーザの入力情報とを比較し、ユーザの入力情報から対象を示す文字情報を抽出する。なお、情報処理装置１００は、情報提供装置５０等の外部装置から対象を示す文字情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、情報提供装置５０にユーザの入力情報を送信することにより、情報提供装置５０からユーザの入力情報に含まれる対象を示す文字情報を取得してもよい。
【００２６】
一方、ユーザＵ１は、端末装置１０に表示されたクエリ「歌手Ｘ」に対応する検索結果の一覧のうち、コンテンツＣＴ１を選択（指定）することにより、端末装置１０にコンテンツＣＴ１を表示させる。これにより、ユーザＵ１は、端末装置１０に表示されたコンテンツＣＴ１を閲覧する（ステップＳ１４）。
【００２７】
そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からユーザＵ１がコンテンツＣＴ１を閲覧したことを示す行動情報を取得する（ステップＳ１５）。図１の例では、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１よりも後の所定期間（例えば３０分や２時間等）内の日時ｄｔ１２において、ユーザＵ１が、歌手Ｘについて批判的な内容であるコンテンツＣＴ１を閲覧したことを示す行動情報ＡＩＮＦ２を取得する。例えば、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１２において、端末装置１０にコンテンツＣＴ１が表示されたことを示す情報を、行動情報ＡＩＮＦ２として取得してもよい。以下では、第１行動後における第１行動に対応する対象に関連する行動を「第２行動」と記載する場合がある。
【００２８】
また、情報処理装置１００は、行動情報ＡＩＮＦ２を行動情報記憶部１２２に記憶する。図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動（行動ＡＣ１２）を行ったことを示す行動情報ＡＩＮＦ２を行動情報記憶部１２２に記憶する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が日時ｄｔ１２にコンテンツＣＴ１の閲覧（行動ＡＣ１２）を行ったことを示す行動情報ＡＩＮＦ２を行動情報記憶部１２２に記憶する。
【００２９】
なお、情報処理装置１００は、情報提供装置５０等の外部装置から行動情報ＡＩＮＦ２を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、情報提供装置５０にユーザＵ１の行動情報を要求することにより、情報提供装置５０からユーザＵ１の行動情報ＡＩＮＦ２を取得してもよい。また、情報処理装置１００は、情報提供装置５０等の外部装置からコンテンツＣＴ１の内容を示す情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、情報提供装置５０にコンテンツＣＴ１を識別する情報（ＩＤ等）を送信することにより、情報提供装置５０からコンテンツＣＴ１の内容を示す情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、情報提供装置５０からコンテンツＣＴ１が歌手Ｘについて批判的な内容であることを示す情報を取得してもよい。
【００３０】
そして、情報処理装置１００は、対象に対応するユーザの評価を決定する（ステップＳ１６）。情報処理装置１００は、対象「歌手Ｘ」に対応するユーザＵ１の評価を決定する。図１の例では、情報処理装置１００は、対象「歌手Ｘ」に対応するユーザＵ１の評価がポジティブまたはネガティブのいずれであるかを決定する。
【００３１】
ここで、ユーザＵ１は、日時ｄｔ１１におけるユーザＵ１の第１行動である行動ＡＣ１１の対象が歌手Ｘであり、日時ｄｔ１１よりも後の所定期間内の日時ｄｔ１２において歌手Ｘに批判的な内容のコンテンツＣＴ１の閲覧である第２行動を行っている。例えば、情報処理装置１００は、対象「歌手Ｘ」を示す文字列「歌手Ｘ」をユーザＵ１が入力した日時ｄｔ１１と、日時ｄｔ１２とを比較する。そして、情報処理装置１００は、日時ｄｔ１２が日時ｄｔ１１よりも後であり、かつ日時ｄｔ１１から所定期間（例えば３０分や２時間等）内である場合、日時ｄｔ１２においてユーザＵ１が閲覧したコンテンツＣＴ１の内容に基づいて、対象「歌手Ｘ」に対するユーザＵ１の評価を決定する。
【００３２】
例えば、情報処理装置１００は、第１行動が行われた第１日時と第２行動が行われた第２日時との間が所定の閾値以内である場合、第２行動に基づいて、第１行動で決定した対象に対するユーザの評価を決定する。なお、所定の閾値は、１０分や３０分や１時間や３時間等、種々の値であってもよい。図１の例では、第１行動が行われた第１日時である日時ｄｔ１１と第２行動が行われた第２日時である日時ｄｔ１２との間の時間が、所定の閾値以内であるものとする。
【００３３】
情報処理装置１００は、日時ｄｔ１１と日時ｄｔ１２との差分を算出し、算出した差分と所定の閾値とを比較することにより、日時ｄｔ１１と日時ｄｔ１２との差分が所定の閾値以内であると判定する。そして、情報処理装置１００は、第１行動である行動ＡＣ１１により決定した対象「歌手Ｘ」に対するユーザＵ１の評価を、第２行動である行動ＡＣ１２の内容に基づいて、決定する。情報処理装置１００は、行動ＡＣ１２においてユーザＵ１が閲覧したコンテンツＣＴ１の内容が歌手Ｘに否定的な内容であることを示す情報に基づいて、ユーザＵ１が歌手Ｘに否定的であると決定する。そのため、情報処理装置１００は、評価情報ＲＩＮＦ１に示すように、対象「歌手Ｘ」に対するユーザＵ１の評価がネガティブであると決定する。
【００３４】
このように、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報を用いて対象を決定し、その文字情報以外の情報を用いて対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの入力に基づいて対象を決定し、その入力後のユーザの行動に基づいて、その対象に対するユーザの評価を決定することにより、ユーザの入力が対象を示す文字列のみである場合であっても、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【００３５】
例えば、ユーザの入力が対象を示す１つのクエリのみである場合、ユーザが対象に対してどのような評価の下で検索を行ったかを判別することが難しいため、対象に対するユーザの評価を適切に決定することは難しい。すなわち、ユーザの入力情報のみを用いる場合、その入力情報に対象を示す文字情報のみしか含まれないと、対象に対するユーザの評価を決定することができない。また、例えば、ユーザのコンテンツの閲覧のみで対象に対するユーザの評価を決定しようとした場合、ユーザがどのような状況でそのコンテンツを閲覧したかを判別することが難しいため、対象に対するユーザの評価を適切に決定することは難しい。例えば、ユーザのコンテンツの閲覧の行動情報のみでは、ユーザがある対象に関するコンテンツを、その対象に対するコンテンツとして閲覧したのか、偶々そのコンテンツを閲覧したのかを判別することが難しいため、対象に対するユーザの評価を適切に決定することは難しい。
【００３６】
一方で、情報処理装置１００は、ユーザが能動的に入力した入力情報で対象を決定することにより、ユーザが関心を示している対象が特定できるとともに、その対象に対する評価を入力後の行動で特定することにより、適切な評価を決定することができる。すなわち、情報処理装置１００は、対象を示す１つの文字列（クエリ）が用いられた検索であっても、そのクエリに対応する対象に対するユーザの評価を判定することができる。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの入力が一単語であっても、その一単語が示す対象対するユーザの評価を適切に決定することにより、対象対するユーザの評価がネガティブであるかポジティブであるかの判定（ネガポジ判定）等を適切に行うことができる。
【００３７】
〔１−１．ニーズ決定（予測）及びサービス提供〕
そして、報処理装置１００は、対象に対するユーザの評価に基づいて、対象に対するニーズ（需要）を決定する。図１の例では、情報処理装置１００は、決定した対象に対するユーザの評価に関する情報に基づいて、分析情報を生成する（ステップＳ１７）。例えば、情報処理装置１００は、分析結果情報ＤＩＮＦ１に示すように、各対象に対する複数のユーザの評価を集計した統計的な分析情報を生成する。情報処理装置１００は、ユーザＵ１を含む多数のユーザの対象に対する評価を集計した統計的な分析情報を生成する。
【００３８】
図１の例では、情報処理装置１００は、分析ＩＤ「ＲＤ１」により識別される分析結果情報（分析結果情報ＲＤ１）を生成する。情報処理装置１００は、対象ＩＤ「ＴＧ１」により識別される対象「歌手Ｘ」に関する分析結果情報ＲＤ１を生成する。情報処理装置１００は、対象「歌手Ｘ」に関する各ユーザの評価をカウントすることにより、分析結果情報ＲＤ１を生成する。例えば、情報処理装置１００は、対象「歌手Ｘ」に対する評価がポジティブであるユーザ数をカウントすることにより、ポジティブのスコア（評価数）が「５０００」であることを示す分析結果情報ＲＤ１を生成する。例えば、情報処理装置１００は、対象「歌手Ｘ」に対する評価がネガティブであるユーザ数をカウントすることにより、ネガティブのスコア（評価数）が「４５０００」であることを示す分析結果情報ＲＤ１を生成する。例えば、情報処理装置１００は、対象「歌手Ｘ」に対するポジティブのスコアとネガティブのスコアとを合算することにより、対象「歌手Ｘ」に対する全体のスコアが「５００００」であることを示す分析結果情報ＲＤ１を生成する。なお、情報処理装置１００は、分析結果情報ＤＩＮＦ１を記憶部１２０に記憶してもよい。
【００３９】
図１の例では、情報処理装置１００は、分析結果情報ＤＩＮＦ１を用いて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを決定する。ここで、対象に対するユーザのネガティブな評価は、悪い意味でその対象が注目されていることを意味し、その対象について価値のあるニーズ（需要）を示す情報ではなく、対象に対するユーザのポジティブな評価のみが、対象について価値のあるニーズ（需要）を示す情報であると想定される。そのため、情報処理装置１００は、ネガティブのスコアを用いずに、ポジティブのスコアのみを用いて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを決定する。この場合、情報処理装置１００は、ポジティブのスコア「５０００」を用いて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを決定する。例えば、情報処理装置１００は、ポジティブのスコア「５０００」を、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを示す情報としてもよい。
【００４０】
図１の例では、情報処理装置１００は、対象について、分析結果情報ＤＩＮＦ１中のポジティブのスコアと、所定の閾値との比較に基づいて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを決定（予測）する。図１の例では、情報処理装置１００は、第１閾値「３００００」と、第２閾値「１００００」とを用いて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを予測する。例えば、情報処理装置１００は、ポジティブのスコアが第１閾値以上である場合、その対象のニーズが「高」であると予測する。例えば、情報処理装置１００は、ポジティブのスコアが第１閾値未満かつ第２閾値以上である場合、その対象のニーズが「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閾値未満である場合、その対象のニーズが「低」であると予測する。
【００４１】
図１の例では、情報処理装置１００は、対象「歌手Ｘ」のポジティブのスコアが「５０００」であり、第２閾値未満であるため、対象「歌手Ｘ」のニーズを「低」と予測する。ここで、全体のスコアを用いて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズが決定される場合、全体のスコアが「５００００」であり、第１閾値以上であるため、対象「歌手Ｘ」のニーズが「高」と予測される。このように、ユーザの評価がポジティブまたはネガティブのいずれであるかを考慮せずに、単純にユーザの入力数などで対象に対するニーズを決定した場合、対象に対するニーズが高く予測されることになる。すなわち、ユーザの評価がポジティブまたはネガティブのいずれであるかを考慮せずに、単純にユーザの入力数を集計した場合、ニーズが高くない対象をニーズが高い対象としてしまう場合がある。
【００４２】
一方で、図１の例では、情報処理装置１００は、ネガティブのスコアを用いずに、ポジティブのスコアのみを用いて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを決定することにより、対象「歌手Ｘ」の人気等の適切に反映した、ニーズを予測（決定）することができる。このように、情報処理装置１００は、ユーザのポジティブな評価の情報を用いることにより、対象「歌手Ｘ」のニーズを適切に決定することができる。
【００４３】
また、情報処理装置１００は、生成した分析結果情報ＲＤ１を歌手Ｘに関連する事業者に提供してもよい。ここでいう事業者は、個人（自然人）や法人等の種々の事業者が含まれてもよい。情報処理装置１００は、生成した分析結果情報ＲＤ１を歌手Ｘが所属する事務所等の事業者に提供してもよい。情報処理装置１００は、生成した分析結果情報ＲＤ１を歌手Ｘが所属する事務所等の事業者が利用する情報処理装置に送信してもよい。例えば、情報処理装置１００は、決定した歌手Ｘのニーズを示す情報を事業者に提供してもよい。情報処理装置１００は、歌手Ｘのニーズのレベルが「低」を示す情報を、歌手Ｘが所属する事務所等の事業者が利用する情報処理装置に送信してもよい。
【００４４】
〔１−２．入力情報〕
図１の例では、ユーザが検索に用いた検索クエリを入力情報の一例として示したが、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報であれば、種々の情報を用いて、対象を決定（特定）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から対象を抽出することにより、対象を決定（特定）してもよい。
【００４５】
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を用いて、対象を決定してもよい。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した投稿情報を用いて、対象を決定してもよい。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、対象を決定してもよい。この場合、例えば、情報処理装置１００は、形態素解析等の種々の自然言語処理技術の従来技術を適宜用いて、ユーザの入力情報（投稿情報）の意味解析を行った結果に基づいて、第１キーワードや第２キーワードを抽出してもよい。
【００４６】
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、対象を決定してもよい。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、対象を決定してもよい。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、対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ウェブ上におけるコンテンツ（情報）に関する検索サービスにおける情報（検索クエリ）を用いて、対象を決定してもよい。
【００４７】
また、例えば、情報処理装置１００は、質問サイト等においてユーザが入力した質問や回答に関する入力情報を用いて、対象を決定してもよい。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、種々の入力情報を用いて、対象を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報における第１キーワードとの共起頻度が所定の閾値以上である第２キーワードに基づいて、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報における第１キーワードとの共起した回数が所定の閾値（例えば１０００回）以上である第２キーワードに基づいて、対象に関するニーズを抽出してもよい。
【００４８】
〔１−３．他の情報〕
なお、上記の例では、第１行動から所定の期間内の行動を第２行動とする場合を一例として説明したが、情報処理装置１００は、種々の行動を第２行動として用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、検索クエリに対応する検索結果のうち、ユーザが選択した検索結果である選択検索結果を示す情報に基づいて、対象に対するユーザの評価を決定してもよい。
【００４９】
例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１のクエリ「対象Ｘ」を用いた検索（第１行動）に対応する検索結果に対するユーザの選択（指定）を第２行動として、対象「歌手Ｘ」に対するユーザＵ１の評価を決定してもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１のクエリ「対象Ｘ」に対応する検索結果のうち、対象「歌手Ｘ」について批判的な内容のコンテンツＣＴ１をユーザＵ１が選択しているため、対象「歌手Ｘ」に対するユーザＵ１の評価がネガティブであると決定する。
【００５０】
例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１のクエリ「対象Ｘ」に対応する検索結果のうち、ユーザＵ１が選択した検索結果（選択検索結果）がコンテンツＣＴ１であることを示す情報（ユーザ選択情報）を、端末装置１０や情報提供装置５０から取得する。そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が選択した選択検索結果がコンテンツＣＴ１であることを示すユーザ選択情報に基づいて、対象「歌手Ｘ」に対するユーザＵ１の評価がネガティブであると決定する。
【００５１】
なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、上記の選択検索結果に限らず、種々のユーザが閲覧や選択したコンテンツに関する情報を用いて、対象に対するユーザの評価を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが閲覧したリファラや選択したランディングページ等の種々の情報に基づいて、対象に対するユーザの評価を決定してもよい。
【００５２】
〔１−４．ネガティブのスコア利用〕
図１の例では、情報処理装置１００がネガティブのスコアを用いずに、ポジティブのスコアのみを用いる場合を示したが、情報処理装置１００は、ポジティブのスコアを用いずに、ネガティブのスコアのみを用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、ポジティブのスコアを用いずに、ネガティブのスコアのみを用いることにより、対象がどの程度世間から不評、すなわち不人気であるかを予測してもよい。このように、情報処理装置１００は、ポジティブのスコアを用いずに、ネガティブのスコアのみを用いることにより、対象の不人気レベルを予測してもよい。
【００５３】
図１の例では、情報処理装置１００は、分析結果情報ＤＩＮＦ１のネガティブのスコア「４５０００」のみを用いて、対象「歌手Ｘ」の不人気レベルを決定する。例えば、情報処理装置１００は、ネガティブのスコア「４５０００」を、対象「歌手Ｘ」の不人気レベルを示す情報としてもよい。
【００５４】
図１の例では、情報処理装置１００は、対象について、分析結果情報ＤＩＮＦ１中のネガティブのスコアと、所定の閾値との比較に基づいて、対象「歌手Ｘ」の不人気レベルを決定（予測）する。図１の例では、情報処理装置１００は、第１閾値「４００００」と、第２閾値「１５０００」とを用いて、対象「歌手Ｘ」の不人気レベルを予測する。例えば、情報処理装置１００は、ネガティブのスコアが第１閾値以上である場合、その対象の不人気レベルが「高」であると予測する。例えば、情報処理装置１００は、ネガティブのスコアが第１閾値未満かつ第２閾値以上である場合、その対象の不人気レベルが「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閾値未満である場合、その対象の不人気レベルが「低」であると予測する。
【００５５】
図１の例では、情報処理装置１００は、対象「歌手Ｘ」のネガティブのスコアが「４５０００」であり、第１閾値以上であるため、対象「歌手Ｘ」の不人気レベルを「高」と予測する。このように、情報処理装置１００は、ユーザのネガティブな評価の情報を用いることにより、対象の不人気の度合い（レベル）を適切に決定することができる。
【００５６】
〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図３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。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。
【００５７】
（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や情報提供装置５０との間で情報の送受信を行う。
【００５８】
（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３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、行動情報記憶部１２２と、入力情報記憶部１２３と、評価情報記憶部１２４とを有する。
【００５９】
（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性情報を記憶する。図４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４に示すユーザ情報記憶部１２１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。
【００６０】
「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。
【００６１】
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４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、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。
【００６２】
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４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、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。
【００６３】
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４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。
【００６４】
例えば、図４の例では、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。
【００６５】
なお、ユーザ情報記憶部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、ユーザ情報記憶部１２１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１２１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。
【００６６】
（行動情報記憶部１２２）
実施形態に係る行動情報記憶部１２２は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図５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１２２は、各ユーザの行動等の各種の行動情報を記憶する。図５に示す行動情報記憶部１２２には、「ユーザＩＤ」、「行動ＩＤ」、「日時」、「種別」、「内容」といった項目が含まれる。
【００６７】
「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、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。なお、図５の例では、「ｄｔ１２」等で図示するが、「日時」には、「２０１９年１月２１日１９時０３分４８秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。
【００６８】
図５の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）を行ったことを示す。例えば、図５の例では、ユーザＵ１は、日時ｄｔ１１において、対象「歌手Ｘ」を示す文字列（文字情報）であるクエリＱＥ１（クエリ「歌手Ｘ」）を用いた検索（行動ＡＣ１１）を行ったことを示す。また、ユーザＵ１は、行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動（行動ＡＣ１２）を行ったことを示す。例えば、図５の例では、ユーザＵ１は、日時ｄｔ１２において、歌手Ｘについて批判的な内容であるコンテンツＣＴ１の閲覧（行動ＡＣ１２）を行ったことを示す。
【００６９】
例えば、図５の例では、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザ（ユーザＵ２）は、行動ＩＤ「ＡＣ２１」により識別される行動（行動ＡＣ２１）を行ったことを示す。例えば、図５の例では、ユーザＵ２は、日時ｄｔ２１において、商品である対象「お菓子ＳＮ１」の購入（行動ＡＣ２１）を行ったことを示す。
【００７０】
なお、行動情報記憶部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。また、図５では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２２に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。
【００７１】
また、行動情報記憶部１２２には、ユーザが行った種々の行動情報が記憶されてもよい。例えば、行動情報記憶部１２２には、ユーザのコンテンツの閲覧や商品またはサービス（商品等）の購買等の種々の種別の行動情報が記憶される。例えば、行動情報記憶部１２２には、ユーザの行動がコンテンツの閲覧である場合、ユーザが閲覧したコンテンツを示す情報が行動ＩＤに対応付けて記憶される。例えば、行動情報記憶部１２２には、ユーザの行動が商品等の購買である場合、ユーザが購入した商品等を示す情報が行動ＩＤに対応付けて記憶される。上記のように、行動情報記憶部１２２には、ユーザの行動の種別を示す情報が各行動に対応付けて記憶される。例えば、行動情報記憶部１２２には、ユーザの行動の種別が「検索」や「投稿」や「閲覧」や「購買」等の種々の種別のうちいずれの種別であるかを示す種別情報を行動ＩＤに対応付けて記憶される。
【００７２】
（入力情報記憶部１２３）
実施形態に係る入力情報記憶部１２３は、ユーザの入力に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る入力情報記憶部の一例を示す図である。入力情報記憶部１２３は、各ユーザの端末装置１０を用いて入力した入力情報を記憶する。例えば、入力情報記憶部１２３は、各ユーザの端末装置１０を用いて行った検索や投稿等の種々の行動情報（入力情報）から抽出された文字情報（文字列）を記憶する。図６に示す入力情報記憶部１２３には、「行動ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「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」、「クエリ＃３」等といった項目が含まれる。なお、「クエリ情報」には、「クエリ＃１」〜「クエリ＃３」に限らず、組合せの数だけ、例えば「クエリ＃４」や、「クエリ＃５」等といった項目が含まれてもよい。
【００７３】
また、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。「行動ＩＤ」は、入力情報が抽出された対象となった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。「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、「ｄｔ１１」等のように抽象的に図示するが、「２０１９年１月２１日１８時５９分５２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」のみに対応する文字列がある場合、その検索は１つの文字列のみが用いられ、文字列の組合せ検索ではないことを示す。「クエリ＃２」以降に対応する文字列がある場合、「クエリ＃１」が１つ目の文字列（第１クエリ）に対応し、「クエリ＃２」が２つ目の文字列（第２クエリ）に対応し、「クエリ＃３」が３つ目の文字列（第３クエリ）に対応する。
【００７４】
図６の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）による種別「検索」の行動ＡＣ１１に対応する行動情報（入力情報）から文字情報（文字列）が抽出されたことを示す。具体的には、ユーザＵ１の行動ＡＣ１１に対応する行動情報（入力情報）から、１つのクエリ（第１クエリ）として文字列「歌手Ｘ」を含む文字情報（クエリ情報）が抽出されたことを示す。
【００７５】
なお、入力情報記憶部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。図６では、入力情報記憶部１２３にユーザが検索に用いたクエリに関する情報を図示したが、入力情報記憶部１２３には、ユーザが投稿した投稿情報等のユーザが入力した入力情報が記憶されてもよい。例えば、抽出の対象となるユーザの行動が投稿である場合、ユーザが投稿の際に入力した入力情報全体が記憶されてもよいし、入力情報（投稿情報）から抽出された対象を示す文字列（文字情報）が記憶されてもよい。
【００７６】
（評価情報記憶部１２４）
実施形態に係る評価情報記憶部１２４は、対象に対するユーザの評価に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る評価情報記憶部の一例を示す図である。図７では、評価情報記憶部１２４は、ユーザの対象に対する評価がポジティブ（肯定的）であるかネガティブ（否定的）であるかといったことを示す評価情報を記憶する。図７に示す評価情報記憶部１２４は、「評価ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「評価対象」、「評価」、「対象決定行動」、「評価決定行動」といった項目を有する。
【００７７】
「評価ＩＤ」は、評価を識別する情報を示す。「ユーザＩＤ」は、評価に対応する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、「評価対象」は、ユーザによる評価の対象を示す。「評価」は、対応する対象に対するユーザの評価を示す。
【００７８】
「対象決定行動」は、評価の対象を決定（特定）するために用いられたユーザの行動を示す。「対象決定行動」は、評価の対象を決定（特定）するために用いられたユーザの行動を識別する情報（行動ＩＤ）を示す。
【００７９】
「評価決定行動」は、評価を決定（特定）するために用いられたユーザの行動を示す。例えば、「評価決定行動」は、「対象決定行動」により決定（特定）された対象に対するユーザの評価を決定するために用いられたユーザの行動を示す。「評価決定行動」は、評価を決定（特定）するために用いられたユーザの行動を識別する情報（行動ＩＤ）を示す。
【００８０】
図７の例は、評価ＩＤ「ＲＰ１１」により識別される評価（評価ＲＰ１１）は、ユーザＵ１による対象「歌手Ｘ」に対する評価が「ネガティブ」であることを示す。また、評価の対象「歌手Ｘ」は、ユーザＵ１の行動ＡＣ１１に基づいて決定されたことを示す。また、ユーザＵ１による対象「歌手Ｘ」に対する評価は、ユーザＵ１の行動ＡＣ１２に基づいて決定されたことを示す。すなわち、行動ＡＣ１１において、ユーザＵ１は歌手Ｘに対して否定的な評価をしていることを示す。
【００８１】
また、評価情報記憶部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。
【００８２】
（制御部１３０）
図３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。
【００８３】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、抽出部１３２と、生成部１３３と、決定部１３４と、提供部１３５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。
【００８４】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や行動情報記憶部１２２や入力情報記憶部１２３や評価情報記憶部１２４から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０や情報提供装置５０から各種情報を取得する。取得部１３１は、抽出部１３２により抽出された情報を取得する。取得部１３１は、抽出部１３２により抽出された対象に対するニーズに関する情報を取得する。取得部１３１は、生成部１３３により生成された情報を取得する。
【００８５】
取得部１３１は、ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報と、文字情報とは異なる他の情報とを取得する。取得部１３１は、ユーザの行動情報を含む他の情報を取得する。取得部１３１は、ユーザによるコンテンツの閲覧情報を含む他の情報を取得する。取得部１３１は、入力情報の入力後においてユーザが閲覧したコンテンツを示す閲覧情報を含む他の情報を取得する。取得部１３１は、入力情報の入力時を開始時点とする所定の期間においてユーザが閲覧したコンテンツを示す閲覧情報を含む他の情報を取得する。取得部１３１は、入力情報に含まれる他の文字情報を含む他の情報を取得する。
【００８６】
取得部１３１は、入力情報に対応するコンテンツを示す閲覧情報を含む他の情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが検索に用いた検索クエリを含む入力情報を取得する。取得部１３１は、検索クエリに対応する検索結果のうち、ユーザが選択した検索結果を示す選択情報を取得する。取得部１３１は、検索クエリに対応する検索結果のうち、ユーザが選択した検索結果である選択検索結果を示す情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む入力情報を取得する。取得部１３１は、入力情報を取得し、抽出部１３２により抽出された文字情報を取得する。
【００８７】
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からクエリを取得する。取得部１３１は、日時ｄｔ１１において、端末装置１０からクエリ「歌手Ｘ」を取得する。
【００８８】
（抽出部１３２）
抽出部１３２は、種々の情報を抽出する。抽出部１３２は、種々の情報を選択する。例えば、抽出部１３２は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、種々の情報を抽出する。抽出部１３２は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、種々の情報を選択する。例えば、抽出部１３２は、端末装置１０から取得した情報に基づいて、種々の情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、端末装置１０から取得した情報に基づいて、種々の情報を選択する。
【００８９】
抽出部１３２は、入力情報から、文字情報を抽出する。図１の例では、抽出部１３２は、行動情報ＡＩＮＦ１中の入力情報から対象を示す文字情報を抽出する。抽出部１３２は、行動ＡＣ１１におけるユーザＵ１の入力情報であるクエリＱＥ１から対象「歌手Ｘ」を示す文字列（文字情報）を抽出する。抽出部１３２は、ユーザＵ１による種別「検索」の行動ＡＣ１１に対応する行動情報（入力情報）から文字情報（文字列）が抽出する。抽出部１３２は、抽出情報ＥＩＮＦ１に示すように、ユーザＵ１の行動ＡＣ１１に対応する行動情報（入力情報）から、１つのクエリ（第１クエリ）として文字列「歌手Ｘ」を含む文字情報（クエリ情報）を抽出する。抽出部１３２は、記憶部１２０に記憶された対象一覧情報とユーザの入力情報とを比較し、ユーザの入力情報から対象を示す文字情報を抽出する。
【００９０】
（生成部１３３）
生成部１３３は、種々の情報を生成する。例えば、生成部１３３は、抽出部１３２により抽出されたクエリに関する情報に基づいて対象需要情報を生成する。生成部１３３は、抽出部１３２により抽出された対象に対するニーズに関する情報に基づいて、対象に関するコンテンツを生成する。
【００９１】
図１の例では、生成部１３３は、決定した対象に対するユーザの評価に関する情報に基づいて、分析情報を生成する。生成部１３３は、分析結果情報ＤＩＮＦ１に示すように、各対象に対する複数のユーザの評価を集計した統計的な分析情報を生成する。生成部１３３は、ユーザＵ１を含む多数のユーザの対象に対する評価を集計した統計的な分析情報を生成する。
【００９２】
生成部１３３は、分析ＩＤ「ＲＤ１」により識別される分析結果情報（分析結果情報ＲＤ１）を生成する。生成部１３３は、対象ＩＤ「ＴＧ１」により識別される対象「歌手Ｘ」に関する分析結果情報ＲＤ１を生成する。生成部１３３は、対象「歌手Ｘ」に関する各ユーザの評価をカウントすることにより、分析結果情報ＲＤ１を生成する。生成部１３３は、対象「歌手Ｘ」に対する評価がポジティブであるユーザ数をカウントすることにより、ポジティブな評価数が「５０００」であることを示す分析結果情報ＲＤ１を生成する。生成部１３３は、対象「歌手Ｘ」に対する評価がネガティブであるユーザ数をカウントすることにより、ネガティブな評価数が「４５０００」であることを示す分析結果情報ＲＤ１を生成する。生成部１３３は、対象「歌手Ｘ」に対するポジティブな評価数とネガティブな評価数とを合算することにより、対象「歌手Ｘ」に対する全体的なニーズが「５００００」であることを示す分析結果情報ＲＤ１を生成する。
【００９３】
（決定部１３４）
決定部１３４は、各種情報を決定する。決定部１３４は、各種情報を特定する。決定部１３４は、各種情報を算出する。決定部１３４は、各種情報を予測する。決定部１３４は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部１３４は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を特定する。決定部１３４は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を算出する。決定部１３４は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を予測する。決定部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を特定する。決定部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を算出する。決定部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を予測する。
【００９４】
決定部１３４は、取得部１３１により取得された文字情報と他の情報とに基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。決定部１３４は、対象に対するユーザの評価がポジティブまたはネガティブのいずれであるかを決定する。決定部１３４は、他の文字情報の内容に基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。決定部１３４は、選択情報に基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。決定部１３４は、ユーザが選択した検索結果に対応するコンテンツに基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。決定部１３４は、選択検索結果を示す情報に基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。決定部１３４は、選択検索結果に対応するコンテンツに基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。決定部１３４は、対象に対するユーザの評価に基づいて、対象に対するニーズを決定する。
【００９５】
図１の例では、決定部１３４は、対象「歌手Ｘ」に対応するユーザＵ１の評価を決定する。決定部１３４は、対象「歌手Ｘ」に対応するユーザＵ１の評価がポジティブまたはネガティブのいずれであるかを決定する。決定部１３４は、対象「歌手Ｘ」を示す文字列「歌手Ｘ」をユーザＵ１が入力した日時ｄｔ１１と、日時ｄｔ１２とを比較する。決定部１３４は、日時ｄｔ１２が日時ｄｔ１１よりも後であり、かつ日時ｄｔ１１から所定期間（例えば３０分や２時間等）内である場合、日時ｄｔ１２においてユーザＵ１が閲覧したコンテンツＣＴ１の内容に基づいて、対象「歌手Ｘ」に対するユーザＵ１の評価を決定する。
【００９６】
決定部１３４は、第１行動が行われた第１日時と第２行動が行われた第２日時との間が所定の閾値以内である場合、第２行動に基づいて、第１行動で決定した対象に対するユーザの評価を決定する。決定部１３４は、日時ｄｔ１１と日時ｄｔ１２との差分を算出し、算出した差分と所定の閾値とを比較することにより、日時ｄｔ１１と日時ｄｔ１２との差分が所定の閾値以内であると判定する。決定部１３４は、第１行動である行動ＡＣ１１により決定した対象「歌手Ｘ」に対するユーザＵ１の評価を、第２行動である行動ＡＣ１２の内容に基づいて、決定する。決定部１３４は、行動ＡＣ１２においてユーザＵ１が閲覧したコンテンツＣＴ１の内容が歌手Ｘに否定的な内容であることを示す情報に基づいて、ユーザＵ１が歌手Ｘに否定的であると決定する。決定部１３４は、評価情報ＲＩＮＦ１に示すように、対象「歌手Ｘ」に対するユーザＵ１の評価がネガティブであると決定する。
【００９７】
図１の例では、決定部１３４は、分析結果情報ＤＩＮＦ１を用いて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを決定する。決定部１３４は、ネガティブのスコアを用いずに、ポジティブのスコアのみを用いて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを決定する。決定部１３４は、対象について、分析結果情報ＤＩＮＦ１中のポジティブのスコアと、所定の閾値との比較に基づいて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを決定（予測）する。決定部１３４は、第１閾値「３００００」と、第２閾値「１００００」とを用いて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを予測する。決定部１３４は、ポジティブのスコア「５０００」を用いて、対象「歌手Ｘ」に対するニーズを決定する。決定部１３４は、対象「歌手Ｘ」のポジティブのスコアが「５０００」であり、第２閾値未満であるため、対象「歌手Ｘ」のニーズを「低」と予測する。
【００９８】
（提供部１３５）
提供部１３５は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部１３５は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、提供部１３５は、情報提供装置５０へ各種情報を提供する。例えば、提供部１３５は、端末装置１０へ各種情報を提供する。例えば、提供部１３５は、情報提供装置５０へ各種情報を提供する。
【００９９】
提供部１３５は、決定部１３４により決定された対象に対するユーザの評価に関する情報を用いたサービスを提供する。提供部１３５は、決定部１３４により決定された対象に対するユーザの評価に関する情報を用いた情報提供サービスを行う。提供部１３５は、対象に対するユーザの評価に関する情報を対象に関連する事業者に提供する。提供部１３５は、対象に対するユーザの評価に関する情報を対象に関連する事業者が利用する情報処理装置に送信する。
【０１００】
図１の例では、提供部１３５は、クエリ「歌手Ｘ」に対応する検索結果を端末装置１０へ提供する。提供部１３５は、生成部１３３により生成された分析結果情報ＲＤ１を歌手Ｘが所属する事務所等の事業者に提供してもよい。提供部１３５は、生成部１３３により生成され分析結果情報ＲＤ１を歌手Ｘが所属する事務所等の事業者が利用する情報処理装置に送信してもよい。提供部１３５は、決定した歌手Ｘのニーズを示す情報を事業者に提供してもよい。提供部１３５は、歌手Ｘのニーズのレベルが「低」を示す情報を、歌手Ｘが所属する事務所等の事業者が利用する情報処理装置に送信してもよい。
【０１０１】
〔３．情報処理のフロー〕
ここで、図８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８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。
【０１０２】
図８に示すように、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報から対象を示す文字情報を抽出することにより、対象を示す文字情報を取得する。
【０１０３】
また、情報処理装置１００は、文字情報とは異なる他の情報を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、情報処理装置１００は、ユーザによる入力情報の入力後におけるユーザの行動情報を取得する。
【０１０４】
そして、情報処理装置１００は、文字情報と他の情報とに基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する（ステップＳ１０３）。例えば、情報処理装置１００は、文字情報が示す対象に対するユーザの評価を、他の情報である文字情報の入力後のユーザの行動情報に基づいて決定する。
【０１０５】
〔４．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、決定部１３４とを有する。取得部１３１は、ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報と、文字情報とは異なる他の情報とを取得する。決定部１３４は、取得部１３１により取得された文字情報と他の情報とに基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。
【０１０６】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが入力した入力情報に含まれる対象を示す文字情報と、文字情報とは異なる他の情報とに基づいて、文字情報に対応する対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１０７】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３４は、対象に対するユーザの評価がポジティブまたはネガティブのいずれであるかを決定する。
【０１０８】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象に対するユーザの評価がポジティブまたはネガティブのいずれであるかを決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１０９】
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、ユーザの行動情報を含む他の情報を取得する。
【０１１０】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、カテゴリと、ユーザの行動情報に基づいて、文字情報に対応する対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１１１】
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、ユーザによるコンテンツの閲覧情報を含む他の情報を取得する。
【０１１２】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザによるコンテンツの閲覧情報に基づいて、文字情報に対応する対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１１３】
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、入力情報の入力後においてユーザが閲覧したコンテンツを示す閲覧情報を含む他の情報を取得する。
【０１１４】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、入力情報の入力後においてユーザが閲覧したコンテンツを示す閲覧情報に基づいて、文字情報に対応する対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１１５】
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、入力情報の入力時を開始時点とする所定の期間においてユーザが閲覧したコンテンツを示す閲覧情報を含む他の情報を取得する。
【０１１６】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、入力情報の入力時を開始時点とする所定の期間においてユーザが閲覧したコンテンツを示す閲覧情報に基づいて、文字情報に対応する対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１１７】
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、入力情報に対応するコンテンツを示す閲覧情報を含む他の情報を取得する。
【０１１８】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、入力情報に対応するコンテンツを示す閲覧情報に基づいて、文字情報に対応する対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１１９】
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、ユーザが検索に用いた検索クエリを含む入力情報を取得する。
【０１２０】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが検索に用いた検索クエリを含む入力情報に基づいて、文字情報に対応する対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１２１】
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、検索クエリに対応する検索結果のうち、ユーザが選択した検索結果である選択検索結果を示す情報を取得する。決定部１３４は、選択検索結果を示す情報に基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。
【０１２２】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索クエリに対応する検索結果のうち、ユーザが選択した検索結果である選択検索結果を示す情報に基づいて、対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１２３】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３４は、選択検索結果に対応するコンテンツに基づいて、対象に対するユーザの評価を決定する。
【０１２４】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、選択検索結果に対応するコンテンツに基づいて、対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１２５】
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、ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む入力情報を取得する。
【０１２６】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３４は、対象に対するユーザの評価に基づいて、対象に対するニーズを決定する。
【０１２７】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象に対するユーザの評価に基づいて、対象に対するニーズを決定することにより、対象に対するニーズ（需要）を適切に決定することができる。
【０１２８】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む入力情報に基づいて、文字情報に対応する対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１２９】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、抽出部１３２を有する。抽出部１３２は、入力情報から、文字情報を抽出する。取得部１３１は、入力情報を取得し、抽出部１３２により抽出された文字情報を取得する。
【０１３０】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、入力情報から文字情報を抽出し、抽出した文字情報に基づいて、対象に対するユーザの評価を決定することにより、対象に対するユーザの評価を適切に決定することができる。
【０１３１】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、提供部１３５を有する。提供部１３５は、決定部１３４により決定された対象に対するユーザの評価に関する情報を用いたサービスを提供する。
【０１３２】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、決定した対象に対するユーザの評価に関する情報報を用いたサービスを提供することにより、対象の評価に関連するサービスを提供することができる。
【０１３３】
〔５．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９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９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。
【０１３４】
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。
【０１３５】
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。
【０１３６】
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。
【０１３７】
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。
【０１３８】
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。
【０１３９】
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。
【０１４０】
〔６．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。
【０１４１】
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。
【０１４２】
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。
【０１４３】
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】
【０１４４】
１      情報処理システム
１００  情報処理装置
１２１  ユーザ情報記憶部
１２２  行動情報記憶部
１２３  入力情報記憶部
１２４  評価情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  抽出部
１３３  生成部
１３４  決定部
１３５  提供部
１０    端末装置
５０    情報提供装置
Ｎ      ネットワーク
【図１】
2020129350.tif 000003
【図２】
2020129350.tif 000004
【図３】
2020129350.tif 000005
【図４】
2020129350.tif 000006
【図５】
2020129350.tif 000007
【図６】
2020129350.tif 000008
【図７】
2020129350.tif 000009
【図８】
2020129350.tif 000010
【図９】
2020129350.tif 000011