(57)【要約】      （修正有）【課題】肯定的反応が多くなる可能性がある投稿を予測することができる投稿管理システム、投稿管理サーバ及び投稿管理プログラムを提供する。【解決手段】投稿管理システム１０００は、投稿管理サーバ１００と、投稿管理サーバ１００に通信可能に接続された複数の端末装置３００とから構成される。複数の端末装置３００のそれぞれは、投稿データ及び投稿データに対する肯定的反応を、投稿管理サーバ１００に送信する。投稿管理サーバ１００は、投稿データ及び肯定的反応を保存するデータベース１３０と、投稿データに含まれる文章に基づき将来の肯定的反応を予測する予測部１２２とを備える。投稿管理サーバ１００は、予測された将来の肯定的反応に基づき、複数の投稿データを選択し、複数の投稿データを優先的に表示するように端末装置３００に指示する。【選択図】図２
2020144771.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
投稿管理サーバと、前記投稿管理サーバに通信可能に接続された複数の端末装置とから構成される投稿管理システムであって、
前記複数の端末装置のそれぞれは、前記投稿管理サーバから投稿データを受信し、前記投稿データに対する肯定的反応を前記投稿管理サーバに送信するように構成され、
前記投稿管理サーバは、前記投稿データ及び前記肯定的反応を保存するデータベースと、前記投稿データに含まれる文章に基づき、前記投稿データに対する将来の肯定的反応を予測する予測部とを備え、
前記投稿管理サーバは、予測された前記将来の肯定的反応に基づき、複数の投稿データを選択し、前記複数の投稿データを優先的に表示するように前記端末装置に指示する、投稿管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記投稿データに含まれる文章を解析して、前記投稿データの特徴量を生成し、前記特徴量に基づき、前記投稿データに対する将来の肯定的反応を予測する、投稿管理システム。
【請求項３】
請求項２に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記文章に対して形態素解析を実行して得た複数の単語から前記特徴量を生成する、投稿管理システム。
【請求項４】
請求項２〜３のいずれか一項に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、過去の所定期間における、前記特徴量及び前記肯定的反応に基づき、前記将来の肯定的反応の数を予測する、投稿管理システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、機械学習を実行して前記将来の肯定的反応の数を生成する、投稿管理システム。
【請求項６】
請求項５に記載の投稿管理システムであって、
前記機械学習は、前記特徴量を入力、前記肯定的反応を教師信号とする教師あり学習手法である、投稿管理システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の投稿管理システムであって、
前記将来の肯定的反応の数は、予測時点より前の過去時点から前記予測時点より後の将来時点までの間に予測される肯定的反応の数である、投稿管理システム。
【請求項８】
請求項７に記載の投稿管理システムであって、
前記データベースは、前記過去時点から前記予測時点までに現実に入力された現実の肯定的反応の数を保存し、
前記予測部は、前記将来の肯定的反応の数及び前記現実の肯定的反応の数から優先表示スコアを生成する、投稿管理システム。
【請求項９】
請求項８に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記将来の肯定的反応の数及び前記現実の肯定的反応の数の差分から前記優先表示スコアを生成する、投稿管理システム。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記優先表示スコアに基づき、前記複数の投稿を選択する、投稿管理システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記優先表示スコアが高い複数の投稿を選択する、投稿管理システム。
【請求項１２】
請求項１０又は１１に記載の投稿管理システムであって、
前記投稿管理サーバは、前記複数の投稿を前記端末装置に送信する、投稿管理システム。
【請求項１３】
請求項８〜１２のいずれか一項に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、各投稿者アカウント毎に、過去の所定期間に受け取った投稿のそれぞれに対して、前記優先表示スコアを生成する、投稿管理システム。
【請求項１４】
請求項１２に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、各投稿者アカウント毎に、前記優先表示スコアの平均値を算出し、平均値の高い順に所定数の投稿者アカウントを抽出して、前記所定数の投稿者アカウントを前記端末装置に送信する、投稿管理システム。
【請求項１５】
請求項１２に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記優先表示スコアの高い投稿を抽出し、前記優先表示スコアの高い投稿をした第１の投稿者アカウントがした、前記優先表示スコアの高い第１の投稿とは異なる第２の投稿に対して、第２の投稿者アカウントが前記肯定的反応を送信しており、前記第１の投稿に対して前記第１の投稿者アカウントから前記肯定的反応を送信していない場合、前記第２の投稿者アカウントに対して、前記第１の投稿に対して前記肯定的反応を送信するよう通知する、投稿管理システム。
【請求項１６】
複数の端末装置と通信可能に接続された投稿管理サーバであって、
前記投稿管理サーバは、複数の端末装置のそれぞれから、投稿データ、及び前記投稿データに対する肯定的反応を受信するように構成され、
前記投稿管理サーバは、前記投稿データ及び前記肯定的反応を保存するデータベースと、前記投稿データに含まれる文章に基づき前記投稿データに対する将来の肯定的反応を予測する予測部とを備え、
前記投稿管理サーバは、予測された前記将来の肯定的反応に基づき、複数の投稿データを選択し、前記複数の投稿データを優先的に表示するように前記端末装置に指示する、投稿管理サーバ。
【請求項１７】
請求項１６の投稿管理サーバと通信可能に接続された端末装置において実行される投稿管理プログラムであって、
前記投稿管理プログラムは、前記投稿管理サーバから投稿データを受信し、前記投稿データに対する肯定的反応を前記投稿管理サーバに送信するように構成され、
前記投稿管理プログラムは、前記投稿管理サーバが予測した将来の肯定的反応に基づいて抽出された複数の投稿データを前記端末装置に優先的に表示する、投稿管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、組織構成員による投稿を管理する投稿管理システム、投稿管理サーバ、及び投稿管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、組織構成員の日々の貢献に対して付与される「ピア・ボーナス」が注目されている。ピア・ボーナスとは、組織構成員が互いの仕事に対して相互に付与する報酬（成果給）である。Ｆｒｉｎｇｅ８１株式会社は、ピア・ボーナスの導入するためのシステムである「Ｕｎｉｐｏｓ」を、ＳａａＳ（Software as a Service）として２０１７年から提供している。
【０００３】
Ｕｎｉｐｏｓは、ピア・ボーナスを同僚等の組織構成員に与えるために、所定数のポイントを各組織構成員に支給する。このポイントは所定期間の間に同僚等に与えなければならない。各組織構成員は、Ｕｎｉｐｏｓの利用者がログインするウェブページまたはスマートフォンやパーソナルコンピュータ（ＰＣ）にインストールされた投稿管理プログラム（チャットアプリ）を用いて、仕事上協力してもらった同僚等に対し賞賛コメントを送信するとともに、ポイントを付与することができる。また、賞賛コメントは、組織内の第三者も閲覧可能であり、第三者は拍手機能を用いて賞賛コメントに賛同することにより、コメントを投稿した人と、コメントが投稿された人との両方にポイントが与えられる。そして、個々の組織構成員が一定期間の間に得たポイントの合計値に基づき、各組織構成員に対して現金等のピア・ボーナスが支給される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
Ｕｎｉｐｏｓ等、従来の投稿管理システムにおいてピア・ボーナスのポイントが与えられる際、投稿に対する賞賛コメント及び拍手に対して付与されたポイントの合計値を、各組織構成員の組織への貢献度や、組織との間のエンゲージメントとして評価して、ピア・ボーナスが支給されていた。しかしながら、ある投稿に対して拍手等の肯定的反応が少ない初期の段階から、将来、拍手等の肯定的反応が多くなるか否かは、予測できなかった。
【０００５】
そこで、本発明は、肯定的反応が多くなる可能性がある投稿を予測することができる、投稿管理システム、投稿管理サーバ、及び投稿管理プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の各態様は次の通りである。
（態様１）
投稿管理サーバと、前記投稿管理サーバに通信可能に接続された複数の端末装置とから構成される投稿管理システムであって、
前記複数の端末装置のそれぞれは、前記投稿管理サーバから投稿データを受信し、前記投稿データに対する肯定的反応を前記投稿管理サーバに送信するように構成され、
前記投稿管理サーバは、前記投稿データ及び前記肯定的反応を保存するデータベースと、前記投稿データに含まれる文章に基づき、前記投稿データに対する将来の肯定的反応を予測する予測部とを備え、
前記投稿管理サーバは、予測された前記将来の肯定的反応に基づき、複数の投稿データを選択し、前記複数の投稿データを優先的に表示するように前記端末装置に指示する、投稿管理システム。
【０００７】
（態様２）
態様１に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記投稿データに含まれる文章を解析して、前記投稿データの特徴量を生成し、前記特徴量に基づき、前記投稿データに対する将来の肯定的反応を予測する、投稿管理システム。
（態様３）
態様２に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記文章に対して形態素解析を実行して得た複数の単語から前記特徴量を生成する、投稿管理システム。
【０００８】
（態様４）
態様２〜３のいずれか一項に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、過去の所定期間における、前記特徴量及び前記肯定的反応に基づき、前記将来の肯定的反応の数を予測する、投稿管理システム。
（態様５）
態様１〜４のいずれか一項に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、機械学習を実行して前記将来の肯定的反応の数を生成する、投稿管理システム。
（態様６）
態様５に記載の投稿管理システムであって、
前記機械学習は、前記特徴量を入力、前記肯定的反応を教師信号とする教師あり学習手法である、投稿管理システム。
【０００９】
（態様７）
態様１〜６のいずれか一項に記載の投稿管理システムであって、
前記将来の肯定的反応の数は、予測時点より前の過去時点から前記予測時点より後の将来時点までの間に予測される肯定的反応の数である、投稿管理システム。
（態様８）
態様７に記載の投稿管理システムであって、
前記データベースは、前記過去時点から前記予測時点までに現実に入力された現実の肯定的反応の数を保存し、
前記予測部は、前記将来の肯定的反応の数及び前記現実の肯定的反応の数から優先表示スコアを生成する、投稿管理システム。
（態様９）
態様８に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記将来の肯定的反応の数及び前記現実の肯定的反応の数の差分から前記優先表示スコアを生成する、投稿管理システム。
（態様１０）
態様８又は９に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記優先表示スコアに基づき、前記複数の投稿を選択する、投稿管理システム。
【００１０】
（態様１１）
態様１０に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記優先表示スコアが高い複数の投稿を選択する、投稿管理システム。
（態様１２）
態様１０又は１１に記載の投稿管理システムであって、
前記投稿管理サーバは、前記複数の投稿を前記端末装置に送信する、投稿管理システム。
（態様１３）
態様９〜１２のいずれか一項に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、各投稿者アカウント毎に、過去の所定期間に受け取った投稿のそれぞれに対して、前記優先表示スコアを生成する、投稿管理システム。
（態様１４）
態様１２に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、各投稿者アカウント毎に、前記優先表示スコアの平均値を算出し、平均値の高い順に所定数の投稿者アカウントを抽出して、前記所定数の投稿者アカウントを前記端末装置に送信する、投稿管理システム。
【００１１】
（態様１５）
態様１２に記載の投稿管理システムであって、
前記予測部は、前記優先表示スコアの高い投稿を抽出し、前記優先表示スコアの高い投稿をした第１の投稿者アカウントがした、前記優先表示スコアの高い第１の投稿とは異なる第２の投稿に対して、第２の投稿者アカウントが前記肯定的反応を送信しており、前記第１の投稿に対して前記第１の投稿者アカウントから前記肯定的反応を送信していない場合、前記第２の投稿者アカウントに対して、前記第１の投稿に対して前記肯定的反応を送信するよう通知する、投稿管理システム。
【００１２】
（態様１６）
複数の端末装置と通信可能に接続された投稿管理サーバであって、
前記投稿管理サーバは、複数の端末装置のそれぞれから、投稿データ、及び前記投稿データに対する肯定的反応を受信するように構成され、
前記投稿管理サーバは、前記投稿データ及び前記肯定的反応を保存するデータベースと、前記投稿データに含まれる文章に基づき前記投稿データに対する将来の肯定的反応を予測する予測部とを備え、
前記投稿管理サーバは、予測された前記将来の肯定的反応に基づき、複数の投稿データを選択し、前記複数の投稿データを優先的に表示するように前記端末装置に指示する、投稿管理サーバ。
【００１３】
（態様１７）
態様１６の投稿管理サーバと通信可能に接続された端末装置において実行される投稿管理プログラムであって、
前記投稿管理プログラムは、前記投稿管理サーバから投稿データを受信し、前記投稿データに対する肯定的反応を前記投稿管理サーバに送信するように構成され、
前記投稿管理プログラムは、前記投稿管理サーバが予測した将来の肯定的反応に基づいて抽出された複数の投稿データを前記端末装置に優先的に表示する、投稿管理プログラム。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の投稿管理システム、投稿管理サーバ、及び投稿管理プログラムは、肯定的反応が多くなる可能性がある複数の投稿データを予測し、複数の投稿データを端末装置に優先的に表示することができるため、予測された複数の投稿データの注目度が向上し、投稿者間の交流を活発化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る投稿管理システムを示すネットワーク図である。
【図２】図１の投稿管理システムを示すブロック図である。
【図３】図１の投稿管理システムの処理概要を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態におけるサイレントヒーロースコアの処理を示すフローチャートである。
【図５】図１のスマートフォンに表示される画面構成例を示す模式図である。
【図６】図１のＰＣに表示される「すべて」タイムラインの画面構成例を示す模式図である。
【図７】図６のＰＣに表示される「ピックアップ」タイムラインの画面構成例を示す模式図である。
【図８】第１変形形態の端末装置に表示される「お知らせ」の画面構成例を示す模式図である。
【図９】図８の端末装置に表示される「サイレントヒーロー特集」の画面構成例を示す模式図である。
【図１０】第２変形形態の端末装置に表示される「お知らせ」の画面構成例を示す模式図である。
【図１１】図１１の端末装置に表示される「サイレントヒーロー特集」の画面構成例を示す模式図である。
【図１２】予測拍手数の算出に用いる所定期間を説明する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の投稿管理システム、投稿管理サーバ、及び投稿管理プログラムに関する実施形態を、図面を参照して説明する。なお、各図において対応する部分は、同じ符号を付して説明は適宜省略する。
【００１７】
［概要］
本発明の実施形態の投稿管理システムは、投稿に関するモデル学習モジュール（予測部）を備える。投稿管理システムは、このモデル学習モジュールを用いて、投稿に対する感謝等の肯定的反応のパターンを学習して、この学習に基づき予測した予測拍手数（予測肯定的反応数）を用いて、予測拍手数が高いユーザアカウント（投稿者アカウント）のカード投稿（投稿データ）を優先的に複数の端末装置に表示する。
【００１８】
［ネットワーク構成］
本実施形態の投稿管理システム１０００のネットワーク構成を図１に示す。投稿管理システム１０００は、投稿配信サーバ（投稿管理サーバ）１００と、投稿配信サーバ１００にネットワーク２００を介して接続される複数の端末装置３００（３００Ａ、３００Ｂ）とから構成される。複数の端末装置３００は、スマートフォンやタブレット端末等のモバイル端末装置３００Ａ、またはパーソナルコンピュータ（ＰＣ）３００Ｂといった、サーバ１００と通信可能な任意の端末装置とすることができる。
【００１９】
［システムのブロック図］
図１の投稿管理システム１０００のブロック図を図１に示す。投稿配信サーバ１００は、端末装置３００との間で投稿に関する通信を行う通信部１１０と、端末装置３００から受信した投稿ログ等を保存するデータベース１３０と、投稿ログ等の処理を制御する制御部１２０と、予測拍手数を予測するモデル学習モジュール１２２とを備えている。端末装置３００は、投稿配信サーバ１００と通信する通信部３１０と、投稿や拍手等を管理又は制御するとともにポイントを付与する投稿管理アプリ（投稿管理プログラム）３２０とを備えている。投稿モデル学習モジュール１２２は、後述するように、カード投稿から算出された特徴量と、当該カード投稿に対する拍手等の肯定的反応の発生パターンとの関係を学習して、この学習に基づき予測拍手数を生成する。なお、投稿配信サーバ１００は、単一のサーバとして構成するか、又はクラウドサーバとして構成してもよい。
【００２０】
［データ処理のフローチャート］
本実施形態の投稿管理システム１０００におけるデータ処理を、図３のフローチャートに示す。ステップＳ３０１で、端末装置３００は、投稿配信サーバ２００にカード投稿及び拍手のログを送信する。ステップＳ３０２で、投稿配信サーバ１００は、通信部１１０を介して複数の端末装置３００からのカード投稿及び拍手のログを受信する。ステップＳ３０３で、投稿配信サーバ１００の制御部１２０は、受信した複数の投稿及び拍手のログをデータベース１３０に保存する。ステップＳ３０４で、モデル学習モジュール１２２は、データベース１３０から取り込んだカード投稿及び／又は拍手数に基づき、後述するサイレントヒーロースコア（ＳＨＳ）を予測又は生成する。なお、ＳＨＳは、特許請求の範囲の優先表示スコアに対応する。ステップＳ３０５で、制御部１２０は、データベース１３０にＳＨＳを保存する。ステップＳ３０６で、制御部１２０は、データベース１３０からＳＨＳを反映した投稿ログを作成し、これを複数の端末装置３００に送信する。ステップＳ３０７で、それぞれの端末装置３００は、投稿配信サーバ１００からＳＨＳを反映した投稿ログを受信し、これを投稿管理アプリ３２０を用いて端末装置のディスプレイに表示する。
【００２１】
［ＳＨＳに関する処理］
本実施形態の投稿管理システム１０００におけるＳＨＳに関する処理を、図４のフローチャートに示す。なお、各端末装置３００の投稿管理アプリ３２０は、それぞれ個別のユーザアカウント（投稿者アカウント）が設定されている。データベース１３０は、カード投稿について、その投稿の文章、投稿日時、投稿したユーザアカウント情報、カード投稿に対する拍手の数、及び拍手を実行したユーザアカウント情報を、保存している。
【００２２】
ステップＳ４０１で、端末装置３００において投稿管理アプリ３２０が起動された状態で、カード投稿が実行されるか、又は同僚のカード投稿に対して拍手が実行される。この実行に伴い、端末装置３００は、投稿配信サーバ１００に対してカード投稿情報又は拍手情報を通信部３１０を介して送信する。ステップＳ４０２で、投稿配信サーバ１００の制御部１２０は、通信部１１０を介して受信したカード投稿情報又は拍手情報をデータベース１３０に保存して、カード投稿履歴又は拍手履歴を更新する。
【００２３】
ステップＳ４０３で、モデル学習モジュール１２２は、データベース１３０からカード投稿履歴及び拍手履歴を取り込む。ステップＳ４０４で、モデル学習モジュール１２２は、各カード投稿に含まれる文章から後述の特徴量を生成する。特徴量は、ユーザアカウント毎に、過去のカード投稿から構成される投稿履歴データから生成される。
【００２４】
ステップＳ４０５で、モデル学習モジュール１２２は、過去１週間以前の第１の所定期間のカード投稿に対して生成した特徴量を説明変数として、第１の所定期間のカード投稿に対応する拍手数を教師信号とする機械学習を行う。なお、ステップＳ４０５の機械学習に、例えば回帰モデルを用いてもよい。
【００２５】
ステップＳ４０６で、モデル学習モジュール１２２は、ステップＳ４０５で得られた学習済み回帰モデルを用いて、過去１週間以前の第１の所定期間のカード投稿から生成した特徴量を説明変数として、将来を含む第２の所定期間（今後1週間）の拍手数を予測する。
【００２６】
ステップＳ４０７で、モデル学習モジュール１２２は、後述するように、あるカード投稿に対して、過去の第１の所定期間（例えば１週間以内）における実際の拍手数と、モデル学習モジュール１２２が生成した予測拍手数とから、ＳＨＳを計算又は生成する。ステップＳ４０８で、制御部１２０は、複数のＳＨＳをデータベース１３０に保存する。ＳＨＳは、カード投稿毎に生成される。ステップＳ４０９で、制御部１２０は、データベース１３０から複数のＳＨＳを読み出す。
【００２７】
ステップＳ４１０で、投稿管理サーバ１００（制御部１２０）は、読み出された複数のＳＨＳから、ＳＨＳが大きな複数のカード投稿を抽出し、抽出された複数のカード投稿を端末装置３００に送信し、これらのカード投稿を優先的に表示するように端末装置３００に指示する。端末装置３００は、抽出された複数のカード投稿を優先的に表示する。
【００２８】
［ＳＨＳの算出方法及び定義］
本実施の形態において、サイレントヒーロースコア（ＳＨＳ）の算出方法及び定義を、図１２を用いて説明する。ＳＨＳはユーザアカウント毎に計算される。例えば、現時点（予測開始時点）ｔｘより所定日数（例えば、数日〜１週間）前の第１の所定期間（例えば、１週間）Ｐａｂの間における、あるユーザアカウントの全てのカード投稿に対して、各カード投稿の主体情報（カード投稿の文章）から特徴量を算出する。第１の所定期間Ｐａｂは、現時点ｔｘより前の第１の過去時点ｔａから第２の過去時点ｔｂまでの間である。
【００２９】
上記特徴量を用いて、第２の過去時点ｔｂから将来時点ｔｃまでの第２の所定期間Ｐｂｃの間の予測拍手数を算出する。第２の所定期間Ｐａｂの予測拍手数から、第２の過去時点ｔｂから現時点ｔｘまでの現実の拍手数の差分を取ったものを、ＳＨＳと定義することができる。
【００３０】
［カード投稿から特徴量の生成］
本実施の形態におけるカード投稿から特徴量の生成の一例を説明する。第１ステップで、カード投稿に含まれる文章を形態素解析で単語に分割する。第２ステップで、動詞などの活用を標準化する。
【００３１】
第３ステップで、カード投稿に含まれる各単語について以下で説明するｔｆ−ｉｄｆによって数値化し、得られた数値を並べたものをカード投稿の特徴ベクトル（特徴量）とする。なお、ｔｆ−ｉｄｆとは、文書中に含まれる単語の重要度を評価する手法の1つである。ｔｆ−ｉｄｆは、ｔｆ（Term Frequency、単語の出現頻度）と、ｉｄｆ（Inverse Document Frequency、逆文書頻度）との二つの指標に基づいて計算される。各単語に特徴ベクトルを算出することにより、頻出する単語に重み付けを行うことができる。
【００３２】
第４ステップでは、第３ステップで得られた特徴ベクトルに、カード投稿の文章の長さを標準化した数値を特徴ベクトルに加える。標準化は訓練用データにおいて平均値が０、分散が１になるように線形変換を適用する。特徴ベクトルを標準化することにより、カード投稿に含まれる文章の長さの影響を受けずにカード投稿に含まれる特徴ベクトル（特徴量）を比較できる。
【００３３】
［拍手数予測］
カード投稿の文章に対する特徴ベクトルを入力信号、カード投稿に対して付与された拍手回数を教師信号として、線形モデルを用いて回帰分析を実行する。回帰分析の最適化アルゴリズムは、例えば、Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔを用いることができる。
【００３４】
それぞれのカード投稿に対して算出した予測拍手数が所定数以上であり、かつ過去の一定期間（例えば７日間）のカード投稿数が所定数（例えば５０）以上だった場合に、ＳＨＳの降順で所定番目（例えば５番目）までの投稿を、ＳＨＳの高いカード投稿（優先的に表示されるカード投稿）として、端末装置３００の投稿管理アプリ３２０のピックアップタイムラインに表示することができる。
なお、上記説明では、カード投稿から特徴量の生成にｔｆ−ｉｄｆを用いた場合を例示したが、本発明の特徴量の生成手法は、ｔｆ−ｉｄｆに限定されない。例えば、予め登録した複数の単語（例えば、感謝に関連する複数の単語）のテーブルに基づき、特徴量を算出してもよい。
【００３５】
［画面構成］
本実施の形態の投稿管理システム１０００において、端末装置３００に表示される画面構成例を説明する。一例として、スマートフォン３００Ａ（端末装置３００）に表示される画面構成例を図５に示す。図５には、カード投稿３３０ａ、３００ｂ、３００ｃから構成されるタイムライン３４０が表示されている。各カード投稿３３０ａ、３００ｂ、３００ｃには、投稿者名、投稿者が入力した文章、当該文章に対する拍手数が表示されている。タイムライン３４０の最上部には、「すべて」（全てのカード投稿）、「ピックアップ」（後述するピックアップされたカード投稿）、「もらった」（もらったカード投稿）、「おくった」（送ったカード投稿）と表示されており、それぞれの領域をタップ等により選択すると、対応するカード投稿のタイムラインが、降順の時系列で表示される。
【００３６】
次に、ＰＣ３００Ｂに表示される画面構成例を図６及び図７に示す。図６には、「すべて」のカード投稿についてタイムラインの一部が表示されている。図６の画面で、「ピックアップ」の領域をマウス等で選択すると、図７に示すように、上述したＳＨＳが表示される。なお、図７では、ピックアップされたＳＨＳの１つを表示しているが、複数のＳＨＳを表示することもできる。
【００３７】
［第１の変形形態（サイレントヒーローの抽出）］
第１の変形形態では、サイレントヒーローを抽出するために、ＳＨＳの抽出に関する図４のステップ４１０を、次のように実行する。最初に、モデル学習モジュール１２２は、個人ごとに過去１ヶ月間で受け取った複数のカード投稿について、それぞれＳＨＳを算出する。次に、個人ごとにＳＨＳの平均値を算出し、平均値の高い順に所定数（例えば５個）のユーザアカウントを抽出する。最後に、該当５個のユーザアカウントが当月にもらった投稿を一覧化する画面を「サイレントヒーロー特集」とし、一覧として表示する。
【００３８】
「サイレントヒーロー特集」の表示例を図８及び図９に示す。図８に示すように、端末装置３００の「お知らせ」表示画面の上側に、「今週のサイレントヒーロー特集が届きました！」と表示される。次に、この領域を選択すると、図９の画面が表示される。図９には、抽出された複数のＳＨＳに関するカード投稿が表示される。ユーザは、表示されたカード投稿に対して、「拍手」の実行、及び／又はメッセージの送信を行うことができる。
【００３９】
［第２の変形形態（ＳＨＳの高い投稿の自動共有）］
第２の変形形態においては、ＳＨＳの高いカード投稿を自動共有する。第２の変形形態では、ＳＨＳの抽出に関する図４のステップ４１０を、次のように実行する。
【００４０】
最初に、モデル学習モジュール１２２は、個人の第１のユーザアカウントを対象とし、ＳＨＳの高い第１の投稿を抽出する。次に、投稿配信サーバ１００（モデル学習モジュール１２２）は、第２のユーザアカウントがＳＨＳの高い第１の投稿に拍手しておらず、第１のユーザアカウントが受信した別の第２の投稿に対して、第２のユーザアカウントが拍手をしている場合、第２のユーザアカウントに対して、第１の投稿に拍手を促す通知を、メール送信、もしくは投稿管理アプリ３２０で実行する。この処理の意味合いとしては、サイレントヒーローの貢献を見逃さないために、システム側がユーザにリマインドするということである。通知には、「見逃してないですか？この投稿？」等の表現を使用することができる。
【００４１】
［第３の変形形態（モデル学習モジュール）］
上記実施の形態において、モデル学習モジュール１２２は、カード投稿の文章に形態素解析を実行して特徴量を生成し、学習エンジンに回帰モデルを用いて、特徴量を説明変数に、拍手数を目的変数として予測拍手数を計算したが、モデル学習モジュール１２２による処理は、形態素解析及び回帰モデルに限定されない。例えば、モデル学習モジュール１２２は、人工知能等の機械学習エンジンを備えてもよい。機械学習としては、ディープラーニング（深層学習）、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト等を用いることができる。モデル学習モジュール１２２の学習エンジンにディープラーニング又はニューラルネットワークを用いる場合、入力層に過去の第１の所定期間のカード投稿から求めた特徴量、過去の第１の所定期間のカード投稿に対する拍手数を入力層とし、第２の所定期間の予測拍手数を出力層とすることができる。また、入力層にその時点での実際の拍手数を加えることもできる。
【符号の説明】
【００４２】
１０００    投稿管理システム
１００    投稿管理サーバ
１１０    通信部
１２０    制御部
１２２    モデル学習モジュール（予測部）
１３０    データベース
２００    ネットワーク
３００    端末装置
３００Ａ  スマートフォン
３００Ｂ  パーソナルコンピュータ
３１０    通信部
３２０    投稿管理アプリ
３３０    カード投稿
３４０    タイムライン
【図１】
2020144771.tif 000003
【図２】
2020144771.tif 000004
【図３】
2020144771.tif 000005
【図４】
2020144771.tif 000006
【図５】
2020144771.tif 000007
【図６】
2020144771.tif 000008
【図７】
2020144771.tif 000009
【図８】
2020144771.tif 000010
【図９】
2020144771.tif 000011
【図１０】
2020144771.tif 000012
【図１１】
2020144771.tif 000013
【図１２】
2020144771.tif 000014