(57)【要約】【課題】訴求力の高い電子メールを提供可能とすること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と生成部とを備える。取得部は、送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する。生成部は、取得部によって取得されたメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。また、取得部は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得する。生成部は、取得部によって取得された内容情報に基づいて、表示情報を生成する。【選択図】図１
2020013410.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する生成部と
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、
前記メール情報として、前記電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された内容情報に基づいて、前記表示情報を生成する
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、
前記メール情報として、前記電子メールの本文の内容に関連するメタ情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得されたメタ情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記メール情報として、前記電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された企画情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記メール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに関するユーザ情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記メール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの端末装置に関する端末情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された端末情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記生成部は、
前記表示情報として、前記電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用することにより、前記電子メールの宛先であるユーザが享受可能な利益に関する利益情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記生成部は、
前記表示情報として、前記電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用しないことにより、前記電子メールの宛先であるユーザが被る可能性のある不利益に関する不利益情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記生成部は、
前記表示情報として、前記電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記生成部は、
前記表示情報に基づいて、前記電子メールの件名として表示される件名情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記生成部は、
前記電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールが開封されるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記生成部によって生成された表示情報に基づいて、前記反応指標を予測するモデルを学習する学習部
をさらに備えることを特徴とする請求項１１〜１５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１７】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する生成工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１８】
送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する生成手順と
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、電子メールを管理するシステムに関する技術が知られている。例えば、電子メールサーバに対してユーザ端末から送信要求された電子メールの宛先（ＴＯやＣＣ）のアドレスが頻繁に一致する場合に、差出人名とともにメーリングリストを自動的に生成し、使用頻度が下がれば自動的に削除する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−９７１１６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、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、電子メールのアドレスの使用頻度に応じてメーリングリストを自動的に生成するにすぎず、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができるとは限らない。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる情報処理装置、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、送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する生成部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができるといった効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る電子メール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、実施形態に係る企画情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係るメール情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。
【図９】図９は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、変形例に係る電子メール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手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施形態に係る算出処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施形態に係る学習処理手順を示すフローチャートである。
【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する。
【００１０】
〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る電子メールの一例について説明する。図１では、情報処理装置１００が、電子メールの差出人であるＳショッピングによって企画された販売促進企画に関する企画情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報を生成する例について説明する。図１は、実施形態に係る電子メールの一例を示す図である。図１は、電子メールを受信するユーザ端末１０がスマートフォンである場合を示す。
【００１１】
図１の左側に示す図は、ユーザ端末１０が受信した電子メールの一覧画面に対応する図である。図１の左側に示すように、スマートフォンにおいては、多くの機種のメール一覧画面で、差出人名が件名の上方に位置するように表示される。また、スマートフォンにおいては、多くの機種のメール一覧画面で、差出人名の文字の大きさが件名の文字の大きさよりも大きい文字で表示される。また、差出人名の文字の太さが件名の文字の太さよりも太字で表示される。そのため、メールの差出人として表示される表示情報は、電子メールを受信したユーザに対して視覚的に訴求力の高い情報である。
【００１２】
また、一般的に、メールの差出人名として表示される表示情報は、メールの受信者が受信した電子メールの重要度を判断するうえで優先度が高い情報であると考えられる。例えば、仕事であれば、メールの差出人が取引先であるメールは、内容を確認し損ねることが取引機会の喪失や取引先からの信頼の喪失に直結するため、受信者にとって重要度が高いメールであると判断されやすいと考えられる。一方、メールの差出人が会社の同僚であるメールは、即返信しないことが即会社の不利益に直結するとは考えにくいため、取引先から送られてくるメールに比べると重要度が低いメールであると判断されやすいと考えられる。また、日常生活であれば、メールの差出人が自分の子どもであるメールは、内容を確認し損ねることが子どもの安全にかかわる可能性もあるため、受信者にとって重要度が高いメールであると判断されやすいと考えられる。一方、差出人が全く知らない人であるメールは、誤送信された可能性もあり、受信者との関係性が低いと考えられるため、自分の子どもから送られてくるメールに比べる重要度が低いメールであると判断されやすいと考えられる。このように、電子メールの受信者にとって、受信した電子メールの重要度は、電子メールの差出人が誰であるかによるところが大きいと考えられる。言い換えると、電子メールの差出人名として表示される表示情報は、メールの受信者にとってメールの内容を確認するうえで優先度が高い情報である。すなわち、電子メールの差出人名として表示される表示情報は、メールの受信者に対して訴求力の高い情報である。
【００１３】
ここで、情報処理装置１００は、送信対象である電子メールに関するメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成するサーバ装置である。情報処理装置１００は、電子商店街に関するサービスを提供する事業者によって配信される電子メールの差出人名として表示される表示情報を生成する。本明細書中では、電子商店街に関するサービスを提供する事業者の名称を「Ｓショッピング」と記載する。図１に示す例では、Ｓショッピングが、ペット用品に関する販売を促進する販売促進企画の第１弾の通知に関する電子メールＭ１を送信する場合について説明する。情報処理装置１００は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、電子メールの差出人であるＳショッピングによって企画された販売促進企画に関する企画名が表示される表示情報を生成する。
【００１４】
具体的には、情報処理装置１００は、図４に示す企画情報記憶部１２１を参照して、Ｓショッピングによって企画された販売促進企画に関する企画情報を取得する。続いて、情報処理装置１００は、取得した企画情報に基づいて、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。図１に示す例では、情報処理装置１００は、企画情報として、Ｓショッピングによって企画された企画名を示す語句である「ペット特集（第１弾）」を取得する。続いて、情報処理装置１００は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。例えば、情報処理装置１００は、企画情報として取得した企画名を示す語句である「ペット特集（第１弾）」を「ペット特集」と「（第１弾）」とに分解する。ここで、差出人名は、件名に比べると、閲覧時の文字の大きさが大きい分、表示可能な文字数が少ないという制限がある。例えば、スマートフォンにおいては、電子メールを受信したときの件名の表示文字数は２１文字程度であるのに対して、差出人名の表示文字数は１４文字程度までである。そこで、情報処理装置１００は、差出人名として表示可能な文字数である１４文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、企画情報として取得した企画名を示す語句である「ペット特集（第１弾）」から「（第１弾）」を除いた「ペット特集」の単語を抽出する。続いて、情報処理装置１００は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、抽出した単語である「ペット特集」が表示される表示情報を生成する。
【００１５】
また、情報処理装置１００は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名を示す文字情報である「Ｓショッピング」が表示される表示情報を生成する。図１に示す例では、情報処理装置１００は、電子メールの差出人名として表示される表示情報として、企画名である「ペット特集」と事業者名である「Ｓショッピング」とが連結して表示される表示情報を生成する。
【００１６】
また、情報処理装置１００は、視覚的効果を高めるための付加情報を付加した表示情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧や隅付き括弧や二重山括弧等の特殊記号や顔文字等の絵文字を付加した表示情報を生成する。図１に示す例では、情報処理装置１００は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧を付加して、亀甲括弧の間に企画名を示す文字情報である「ペット特集」を表示する表示情報である「［ペット特集］Ｓショッピング」を生成する。なお、亀甲括弧でなくても隅付き括弧や二重山括弧であってもよい。
【００１７】
また、情報処理装置１００は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。具体的には、情報処理装置１００は、表示情報に企画名を含むことから、企画名以外の企画情報に基づいて件名情報を生成することを決定する。例えば、情報処理装置１００は、図４に示す企画情報記憶部１２１を参照して、企画内容として文字情報である「犬用品特集（ドッグフード、犬小屋・ケージ・・・）、猫用品特集（キャットフード、猫砂・トイレ・・・）、鳥用品特集（鳥かご・・・）」を取得する。続いて、情報処理装置１００は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、情報処理装置１００は、ｔｆ−ｉｄｆ（Term  Frequency、Inverse  Document  Frequency）等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、主要なキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいて企画内容の要約を生成する。例えば、情報処理装置１００は、主要なキーワードとして「犬用品」や「猫用品」といった単語を抽出する。続いて、情報処理装置１００は、主要なキーワードとして抽出した単語に基づいて、主要なキーワードをスペースで区切って並べた文字列である「犬用品  猫用品  鳥用品  小動物用品  熱帯魚・アクアリウム用品」を件名情報として生成する。
【００１８】
ユーザ端末１０は、ユーザ端末１０に搭載されているメーラーによって、ユーザ端末１０が受信した電子メールの一覧画面に対応するコンテンツＣ１１をユーザ端末１０の画面に表示する。図１の左側に示す図では、ユーザ端末１０は、コンテンツＣ１１の一部として、部分コンテンツＰ１１を表示する。部分コンテンツＰ１１は、ユーザ端末１０が受信した電子メールの差出人名として表示される表示情報「鈴木一郎」と件名として表示される件名情報「インフルエンザ予防接種の件」とを含む情報である。
【００１９】
また、ユーザ端末１０は、コンテンツＣ１１の一部として、部分コンテンツＰ１２を表示する。部分コンテンツＰ１２は、ユーザ端末１０が受信した電子メールの差出人名として表示される表示情報「田中花子」と件名として表示される件名情報「明日のランチの件」とを含む情報である。
【００２０】
また、ユーザ端末１０は、コンテンツＣ１１の一部として、部分コンテンツＰ１３を表示する。部分コンテンツＰ１３は、ユーザ端末１０が受信した電子メールの差出人名として表示される表示情報「［ペット特集］Ｓショッピング」と件名として表示される件名情報「犬用品  猫用品  鳥用品・・・」とを含む情報である。
【００２１】
また、ユーザ端末１０は、コンテンツＣ１１の一部として、部分コンテンツＰ１４を表示する。部分コンテンツＰ１４は、ユーザ端末１０が受信した電子メールの差出人名として表示される表示情報「佐藤二郎」と件名として表示される件名情報「打ち合わせの件」とを含む情報である。
【００２２】
なお、図１には図示されていないが、ユーザ端末１０は、コンテンツＣ１１の一部として、他の部分コンテンツを表示してもよい。他の部分コンテンツは、ユーザ端末１０が受信した他の電子メールの差出人名として表示される表示情報と件名として表示される件名情報とを含む情報である。図１の左側に示す図では、ユーザの操作に応じて、電子メールの一覧画面の中から、部分コンテンツＰ１３に対応する電子メールが選択される。
【００２３】
図１の右側に示す図は、ユーザによって選択された部分コンテンツＰ１３に対応する電子メールの詳細画面に対応する図である。ユーザ端末１０は、ユーザ端末１０に搭載されているメーラーによって、ユーザによって選択された電子メールの詳細画面に対応するコンテンツＣ１２をユーザ端末１０の画面に表示する。
【００２４】
図１の右側に示す図は、ユーザ端末１０は、コンテンツＣ１２の一部として、部分コンテンツＰ２１を表示する。部分コンテンツＰ２１は、電子メールの差出人名として表示される表示情報である「［ペット特集］Ｓショッピング」と電子メールの宛先として表示される宛先情報である「ユーザＵ１様」とを含む情報である。
【００２５】
また、ユーザ端末１０は、コンテンツＣ１２の一部として、部分コンテンツＰ２２を表示する。部分コンテンツＰ２２は、電子メールの件名として表示される件名情報である「犬用品  猫用品  鳥用品  小動物用品  熱帯魚・アクアリウム用品」と電子メールの受信日時を示す情報である「２０１８年７月１日１７：００」とを含む情報である。
【００２６】
また、ユーザ端末１０は、コンテンツＣ１２の一部として、部分コンテンツＰ２３を表示する。部分コンテンツＰ２３は、電子メールの本文の内容として表示される内容情報である。図１の右側に示す図では、ユーザによって選択された電子メールは、ＨＴＭＬ（Hyper  Text  Markup  Language）形式のメールである。また、電子メールの本文の内容として、ペット特集に関する画像等が表示される。なお、電子メールの本文の内容は、テキストメールであってもよい。
【００２７】
上述したように、情報処理装置１００は、送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する。また、情報処理装置１００は、取得したメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。これにより、情報処理装置１００は、差出人を識別する識別情報以外の情報を、受信者にとって優先度が高い情報である差出人名として表示可能とする。言い換えると、情報処理装置１００は、差出人を識別する識別情報以外の情報を、受信者に対して訴求力の高い情報として表示可能とする。したがって、情報処理装置１００は、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
【００２８】
なお、情報処理装置１００は、図１で生成した表示情報を教師データとして、電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を予測するモデルを学習してもよい。具体的には、情報処理装置１００は、電子メールＭ１に対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を算出する。そして、情報処理装置１００は、生成した表示情報と算出した反応指標とを教師データとして、表示情報に基づいて反応指標を予測するモデルを学習する。そして、情報処理装置１００は、学習したモデルによって予測された反応指標に基づいて、表示情報を生成する。
【００２９】
より具体的には、情報処理装置１００は、送信した電子メールＭ１に対するユーザのアクセス情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、取得したアクセス情報に基づいて、電子メールＭ１に対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を算出する。例えば、情報処理装置１００は、反応指標として、電子メールＭ１が開封されるか否かを示すメールの開封率を算出する。例えば、情報処理装置１００は、メールＭ１の送信先のユーザの数に対するメールＭ１を開封したユーザの数の割合をメールＭ１の開封率として算出する。また、情報処理装置１００は、反応指標として、電子メールＭ１に含まれるコンテンツが選択されるか否かを示すクリック率を算出する。例えば、情報処理装置１００は、メールＭ１の送信先のユーザの数に対する電子メールＭ１中のコンテンツを選択したユーザの数の割合をメールＭ１のクリック率として算出する。また、情報処理装置１００は、反応指標として、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示すコンバージョン率を算出する。例えば、情報処理装置１００は、メールＭ１のクリック数に対するコンバージョン数の割合をメールＭ１のコンバージョン率として算出する。また、情報処理装置１００は、反応指標として、電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報を算出する。例えば、情報処理装置１００は、メールＭ１の送信日とメールＭ１の開封日との差分の日数を開封期間として算出する。
【００３０】
続いて、情報処理装置１００は、生成した表示情報と算出した反応指標とを教師データとして、表示情報に基づいて反応指標を予測するモデルを学習する。例えば、情報処理装置１００は、メールの開封率を予測するモデルＭＤ１を学習する。また、情報処理装置１００は、反応指標として、メールのクリック率を予測するモデルＭＤ２を学習する。また、情報処理装置１００は、反応指標として、メールのコンバージョン率を予測するモデルＭＤ３を学習する。また、情報処理装置１００は、電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報を予測するモデルＭＤ４を学習する。
【００３１】
続いて、情報処理装置１００は、学習したモデルによって予測された反応指標に基づいて、表示情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、同一のメールについて、複数の表示情報を生成する。続いて、情報処理装置１００は、複数の表示情報の各々を学習したモデルの入力データとして、複数の表示情報の各々について反応指標を予測する。続いて、情報処理装置１００は、複数の表示情報の中から、予測した反応指標のうち、例えば、メールの開封率が最も高い表示情報を送信対象のメールの表示情報として選択する。なお、情報処理装置１００は、生成した表示情報の全体をモデルの入力データとして用いてもよいし、生成した表示情報の一部をモデルの入力データとして用いてもよい。具体的には、情報処理装置１００は、生成した表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に基づいて反応指標を予測するモデルを学習する。例えば、情報処理装置１００は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて反応指標を予測するモデルを学習する。
【００３２】
また、情報処理装置１００は、ユーザの属性毎に反応指標を予測するモデルを学習してもよい。そして、情報処理装置１００は、学習したモデルによって予測される反応指標に基づいて、モデルに対応する属性に類似する属性を有する新規ユーザに送信するメールの表示情報を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの属性として、２０代の女性であるユーザのメールの開封率を予測するモデルＭＤ１１を学習する。例えば、情報処理装置１００は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、２０代の女性であるユーザの開封率を予測するモデルＭＤ１１を学習する。情報処理装置１００は、２０代の女性である新規ユーザに送信するメールＭ１１について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードを抽出する。続いて、情報処理装置１００は、学習したモデルＭＤ１１によって予測される開封率に基づいて、予測される開封率が最も高いキーワードを選択する。続いて、生成部１３２は、２０代の女性である新規ユーザに送信するメールＭ１１の表示情報として、予測される開封率が最も高いキーワードが含まれる表示情報を生成する。
【００３３】
また、情報処理装置１００は、ユーザの属性として、東京都在住の大学生であるユーザのメールのコンバージョン率を予測するモデルＭＤ３１を学習する。例えば、情報処理装置１００は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、東京都在住の大学生であるユーザのコンバージョン率を予測するモデルＭＤ３１を学習する。情報処理装置１００は、東京都在住の大学生である新規ユーザに送信するメールＭ５１について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードを抽出する。続いて、情報処理装置１００は、情報処理装置１００によって学習されたモデルＭＤ３１によって予測されるコンバージョン率に基づいて、予測されるコンバージョン率が最も高いキーワードを選択する。続いて、情報処理装置１００は、東京都在住の大学生である新規ユーザに送信するメールＭ５１の表示情報として、予測されるコンバージョン率が最も高いキーワードが含まれる表示情報を生成する。
【００３４】
〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る情報処理システム１には、ユーザ端末１０と、電子商取引サーバ５０と、情報処理装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した情報処理システム１には、任意の数のユーザ端末１０と任意の数の電子商取引サーバ５０と任意の数の情報処理装置１００とが含まれていてもよい。
【００３５】
ユーザ端末１０は、ユーザにより使用される情報処理装置である。ユーザ端末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、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。図１は、ユーザ端末１０がスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、ユーザ端末１０をユーザと同一視する場合がある。すなわち、以下では、ユーザをユーザ端末１０と読み替えることもできる。
【００３６】
また、以下では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により特定されるユーザを「ユーザＵ１」とする場合がある。このように、以下では、「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＊」により特定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」により特定されるユーザである。
【００３７】
また、以下では、ユーザ端末１０を利用するユーザに応じて、ユーザ端末１０をユーザ端末１０−１、１０−２として説明する。例えば、ユーザ端末１０−１は、ユーザＵ１により使用されるユーザ端末１０である。また、例えば、ユーザ端末１０−２は、ユーザＵ２により使用されるユーザ端末１０である。また、以下では、ユーザ端末１０−１、１０−２について、特に区別なく説明する場合には、ユーザ端末１０と記載する。
【００３８】
また、ユーザ端末１０は、ユーザの操作に応じて、ユーザ端末１０が受信した電子メールの一覧を含むコンテンツの配信要求をメールサーバに送信する。メールサーバは、配信要求を受信すると、ユーザ端末１０が受信した電子メールの一覧画面に対応するコンテンツＣ１１をユーザ端末１０に送信する。ユーザ端末１０は、コンテンツＣ１１を受信すると、受信したコンテンツＣ１１をユーザ端末１０の画面に表示する。
【００３９】
また、ユーザ端末１０は、ユーザの操作応じて、受信メールの一覧画面の中からユーザによって部分コンテンツＰ１３に対応する電子メールが選択されると、選択された電子メールに対応するコンテンツの配信要求をメールサーバに送信する。メールサーバは、配信要求を受信すると、選択された電子メールに対応するコンテンツＣ１２をユーザ端末１０に送信する。ユーザ端末１０は、コンテンツＣ１２を受信すると、受信したコンテンツＣ１２をユーザ端末１０の画面に表示する。
【００４０】
電子商取引サーバ５０は、いわゆる電子商店街（あるいは電子モール）と称されるサービスを提供するサーバ装置である。具体的には、電子商取引サーバ５０は、インターネットを介して商品を販売する複数の店舗の商品販売ページを一つのサービスにまとめて、様々な商品を販売するサービスを提供する。電子商取引サーバ５０は、ユーザに対しては、電子商店街のサービスを提供する。また、電子商取引サーバ５０は、電子商店街に出店している店舗に対しては、店舗を運営するための様々な運営ツールを提供する。
【００４１】
電子商取引サーバ５０は、電子商店街に関するサービスを提供する事業者によって管理される。図１に示す例では、電子商店街に関するサービスを提供する事業者の名称である事業者名を「Ｓショッピング」と称する。なお、以下では、事業者である「Ｓショッピング」によって提供される電子商店街に関するサービスの名称として「Ｓショッピング」を用いる場合がある。
【００４２】
事業者である「Ｓショッピング」は、ユーザに対して、電子商店街の利用を促すための様々な通知を行う。例えば、事業者である「Ｓショッピング」は、ユーザに対して、電子商店街での販売を促進するための販売促進企画に関する通知を行う。例えば、事業者である「Ｓショッピング」は、ユーザに対して、電子メールやプッシュ通知を用いた通知を行う。図１に示す例では、事業者である「Ｓショッピング」が、ユーザに対して、電子メールによって、ペット関連用品の販売を促進するための販売促進企画である「ペット特集」に関する通知を行う。
【００４３】
情報処理装置１００は、図１で説明した情報処理を行うサーバ装置である。情報処理装置１００は、電子メールの差出人である「Ｓショッピング」によって企画された販売促進企画である「ペット特集」に関する企画情報を取得する。続いて、情報処理装置１００は、取得した企画情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報として「［ペット特集］Ｓショッピング」を生成する。続いて、情報処理装置１００は、生成した表示情報が電子メールの差出人名として表示される電子メールをユーザ端末１０に送信する。より具体的には、情報処理装置１００は、生成した表示情報「［ペット特集］Ｓショッピング」が電子メールの差出人名として表示される電子メールをユーザ端末１０のメールサーバに転送する。ユーザ端末１０は、メールサーバが受信した電子メールの配信要求をメールサーバに送信する。メールサーバは、ユーザ端末１０から受け付けた配信要求に応じて、情報処理装置１００から転送された電子メールをユーザ端末１０に送信する。
【００４４】
なお、図２に示す例では、電子商取引サーバ５０と情報処理装置１００とが別装置である場合を示したが、電子商取引サーバ５０と情報処理装置１００とは一体であってもよい。例えば、情報処理装置１００は、電子商取引サーバ５０の機能を有し、電子商店街のサービスの提供、及び、表示情報の生成と電子メールの送信の両方を行ってもよい。
【００４５】
〔３．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１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。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。
【００４６】
（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、ユーザ端末１０と、電子商取引サーバ５０との間で情報の送受信を行う。
【００４７】
（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。記憶部１２０は、図３に示すように、企画情報記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、メール情報記憶部１２３と、モデル情報記憶部１２４とを有する。
【００４８】
（企画情報記憶部１２１）
企画情報記憶部１２１は、事業者である「Ｓショッピング」によって企画された販売促進企画に関する各種の情報を記憶する。図４に、実施形態に係る企画情報記憶部の一例を示す。図４に示す例では、企画情報記憶部１２１は、「企画ＩＤ」、「企画日時」、「企画名」、「企画内容」といった項目を有する。
【００４９】
「企画ＩＤ」は、事業者である「Ｓショッピング」によって企画された販売促進企画を識別するためのＩＤを示す。図４の１レコード目に示す例では、企画ＩＤ「Ｅ１」は、図１に示した電子メールに対応する企画である「ペット特集」を示す。
【００５０】
「企画日時」は、販売促進企画の企画日時の情報を示す。図４の１レコード目に示す例では、企画日時「２０１８年７月１日〜２０１８年７月３１日」は、企画ＩＤ「Ｅ１」で識別される企画（企画Ｅ１）が２０１８年７月１日から２０１８年７月３１日の期間にわたって開催されることを示す。
【００５１】
「企画名」は、販売促進企画の企画名の情報を示す。図４の１レコード目に示す例では、企画名「ペット特集（第１弾）」は、企画ＩＤ「Ｅ１」で識別される企画（企画Ｅ１）の企画名を示す。
【００５２】
「企画内容」は、販売促進企画の企画内容に関する情報を示す。図４の１レコード目に示す例では、企画内容「犬用品特集（ドッグフード、犬小屋・ケージ・・・）、猫用品特集（キャットフード、猫砂・トイレ・・・）、鳥用品特集（鳥かご・・・）」は、企画ＩＤ「Ｅ１」で識別される企画（企画Ｅ１）の企画内容に関する情報を示す。図１で述べたとおり、「ペット特集」は、電子商店街におけるペット用品の販売促進を目的とした企画なので、企画内容は、ペットの種類に応じたペット用品毎に組まれた特集を集めたものである。
【００５３】
（ユーザ情報記憶部１２２）
ユーザ情報記憶部１２２は、事業者である「Ｓショッピング」によって提供される電子商店街を利用するユーザに関する各種の情報を記憶する。図５に、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す。図５に示す例では、ユーザ情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「会員情報」、「サービス利用履歴」といった項目を有する。
【００５４】
「ユーザＩＤ」は、電子商店街を利用するユーザを識別するためのＩＤを示す。図５の１レコード目に示す例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」で識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、図１に示した電子メールの宛先であるユーザを示す。
【００５５】
「会員情報」は、電子商店街を利用するユーザに関する各種の情報を記憶する。「会員情報」は、さらに、「会員種別」、「属性情報」、「ポイント（ｐｔ）」、「有効期限」といった小項目を有する。
【００５６】
「会員種別」は、電子商店街を利用するユーザが「有料会員」又は「無料会員」のいずれであるかを示す情報である。「有料会員」とは、事業者である「Ｓショッピング」に対して、年会費や月会費等の追加料金を支払うことにより、無料会員よりも良いサービスや特典が得られる会員種別である。「無料会員」とは事業者である「Ｓショッピング」に対して、年会費や月会費等を支払うことなく、通常のサービスを利用できる会員種別である。図５の１レコード目に示す例では、会員種別「有料会員」は、ユーザＵ１の会員種別が「有料会員」であることを示す。
【００５７】
「属性情報」は、電子商店街を利用するユーザの属性情報を示す。図５の１レコード目に示す例では、属性情報「属性情報＃１」は、ユーザＵ１の属性情報を示す。具体的には、属性情報「属性情報＃１」は、ユーザＵ１の性別、年齢、生年月日、住所、職業、婚姻の有無、子どもの有無、等のデモグラフィック情報を示す。
【００５８】
「ポイント（ｐｔ）」は、電子商店街を利用するユーザが保有するポイント数を示す。図５の１レコード目に示す例では、ポイント（ｐｔ）「１００」は、ユーザＵ１が保有しているポイント数が１００ポイントであることを示す。
【００５９】
「有効期限」は、電子商店街を利用するユーザが保有するポイントの有効期限を示す。図５の１レコード目に示す例では、有効期限「２０１８／９／１  ＰＭ２４：００」は、ユーザＵ１が保有しているポイントの有効期限が２０１８年９月１日のＰＭ２４：００までであることを示す。なお、ポイントの有効期限が過ぎると、ポイントは失効する。つまり、ポイントを利用できなくなる。
【００６０】
「サービス利用履歴」は、電子商店街を利用するユーザのサービス利用履歴に関する各種の情報を記憶する。「サービス利用履歴」は、さらに、「購入履歴」、「買い物カート」、「好きな分野」といった小項目を有する。
【００６１】
「購入履歴」は、電子商店街でユーザが買い物をした履歴に関するに関する各種の情報を示す。図５の１レコード目に示す例では、購入履歴「キャットフード」は、ユーザＵ１が最も直近に購入した商品が「キャットフード」であることを示す。なお、図５では簡単のため図示していないが、「購入履歴」として、ユーザが過去に電子商店街で購入した全商品の履歴や、各商品を購入した購入日時に関する情報や、購入金額に関する情報を記憶してもよい。
【００６２】
「買い物カート」は、電子商店街でユーザが購入しようとして買い物カートに入れた商品に関する情報を示す。図５の１レコード目に示す例では、買い物カート「猫砂」は、ユーザＵ１が購入しようとして買い物カートに入れた商品を示す。なお、図５では簡単のため図示していないが、「サービス利用履歴」として、ユーザＵ１が「お気に入り」に入れた商品に関する情報を記憶してもよい。
【００６３】
「好きな分野」は、ユーザが好むと推定される分野に関する情報である。例えば、「好きな分野」は、ユーザが頻繁に商品を購入する商品カテゴリに関する情報である。図５の１レコード目に示す例では、好きな分野「猫」は、ユーザＵ１が好むと推定される分野が「猫」カテゴリであることを示す。
【００６４】
（メール情報記憶部１２３）
メール情報記憶部１２３は、電子メールに関する各種の情報を記憶する。図６に、実施形態に係るメール情報記憶部の一例を示す。図６に示す例では、メール情報記憶部１２３は、「メールＩＤ」、「本文の内容」、「送信日時」、「送信先情報」、「差出人表示」、「件名表示」、「開封日時」、「コンバージョン日時」といった項目を有する。
【００６５】
「メールＩＤ」は、電子メールを識別するためのＩＤを示す。図６の１レコード目に示す例では、メールＩＤ「Ｍ１」で識別されるメール（メールＭ１）は、図１に示したペット特集に関する電子メールを示す。
【００６６】
「本文の内容」は、電子メールの本文の内容を示す。「本文の内容」は、例えば、電子メールがテキストメールである場合は、本文に記載された文字情報である。「本文の内容」は、例えば、電子メールがＨＴＭＬ形式のメールである場合は、画像や動画の情報を含んでもよい。図６の１レコード目に示す例では、本文の内容「ＭＣ１」は、メールＭ１の本文の内容を示す。
【００６７】
「送信日時」は、電子メールが送信された日時の情報を示す。「送信日時」は、電子メールを受信したユーザ端末にとっては、受信日時と同じ情報である。図６の１レコード目に示す例では、送信日時「２０１８年７月１日１７：００」は、メールＭ１が送信された日時が２０１８年７月１日１７：００であることを示す。
【００６８】
「送信先情報」は、電子メールの送信先であるユーザに関する情報を示す。「送信先情報」は、さらに、「ユーザＩＤ」、「アドレス」、「閲覧環境」といった小項目を有する。「ユーザＩＤ」は、電子メールの送信先であるユーザを識別するためのＩＤを示す。図６の１レコード目に示す例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」で識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、図１に示した電子メールの宛先であるユーザを示す。「アドレス」は、電子メールの送信先であるユーザのメールアドレスを示す。図６の１レコード目に示す例では、アドレス「ＡＤ＃１」は、ユーザＵ１のメールアドレスを示す。「閲覧環境」は、ユーザ端末に搭載されているメーラーの種類やユーザ端末の種類を示す。ユーザ端末の種類とは、スマートフォンの機種や、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等のいずれであるかを示す。図６の１レコード目に示す例では、閲覧環境「ＥＮ＃１」は、ユーザＵ１のユーザ端末１０−１に搭載されているメーラーの種類やユーザ端末の種類がスマートフォンであることを示す。
【００６９】
「差出人表示」は、電子メールの差出人名として表示される表示情報を示す。「差出人表示」は、さらに、「識別情報以外」と「識別情報」といった小項目を有する。「識別情報以外」は、電子メールの差出人名として表示される表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として表示される情報を示す。「識別情報」は、電子メールの差出人名として表示される表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報として表示される情報を示す。図６の１レコード目に示す例では、識別情報以外「［ペット特集］」は、メールＭ１の差出人名として表示される表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として表示される情報が「［ペット特集］」であることを示す。また、図６の１レコード目に示す例では、識別情報「Ｓショッピング」は、メールＭ１の差出人名として表示される表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報として表示される情報が「Ｓショッピング」であることを示す。
【００７０】
「件名表示」は、電子メールの件名として表示される件名情報を示す。図６の１レコード目に示す例では、件名表示「犬用品  猫用品  鳥用品・・・」は、メールＭ１の件名として表示される件名情報が「犬用品  猫用品  鳥用品・・・」であることを示す。
【００７１】
「開封日時」は、電子メールの送信先であるユーザによって電子メールが開封された日時の情報を示す。図６の１レコード目に示す例では、開封日時「２０１８年７月１日１８：００」は、メールＭ１の送信先であるユーザＵ１によってメールＭ１が開封された日時が２０１８年７月１日１８：００であることを示す。
【００７２】
「コンバージョン日時」は、電子メールの送信先であるユーザが電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動を起こした日時の情報を示す。広告コンテンツの広告主とは、具体的には、事業者である「Ｓショッピング」が運営する電子商店街に出店している店舗を指す。図６に示す例では、電子メールの送信先であるユーザが電子メールに含まれる広告コンテンツに対応する商品を購入した日時の情報を示す。なお、コンバージョンは、商品購入以外の行動であっても、広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動であれば、何でもよい。例えば、コンバージョンは、広告コンテンツに対応する商品に関する問い合わせや資料請求、商品の購入の予約、店舗のＷｅｂサイトへのアクセスであってもよい。
【００７３】
（モデル情報記憶部１２４）
モデル情報記憶部１２４は、表示情報に基づいて、送信対象である電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を予測するモデルに関する各種の情報を記憶する。図７に、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す。図７に示す例では、モデル情報記憶部１２４は、「モデルＩＤ」、「予測対象」、「モデルデータ」といった項目を有する。
【００７４】
「モデルＩＤ」は、表示情報に基づいて、反応指標を予測するモデルを識別するためのＩＤを示す。「予測対象」は、モデルの予測対象である反応指標を示す。図７の１レコード目に示す予測対象「開封率」は、送信対象である電子メールが開封される確率を示す。図７の２レコード目に示す予測対象「クリック率」は、送信対象である電子メールに含まれるコンテンツが選択される確率を示す。図７の３レコード目に示す予測対象「コンバージョン率」は、送信対象である電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こる確率を示す。図７の４レコード目に示す予測対象「開封期間」は、送信対象である電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こる確率を示す。「モデルデータ」は、表示情報に基づいて、反応指標を予測するモデルの具体的なモデルデータを示す。例えば、モデルデータとは、モデルの構造や接続係数を示す文字列や数値等を示す。図７の１レコード目に示す例では、モデルＩＤ「ＭＤ１」で識別されるモデル（モデルＭＤ１）は、表示情報に基づいて、送信対象である電子メールの開封率を予測するモデルであることを示す。また、図７の１レコード目に示す例では、モデルデータ「ＭＤＴ１」は、モデルＭＤ１の具体的なモデルデータを示す。
【００７５】
（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（生成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。
【００７６】
また、制御部１３０は、後述するモデルに従った情報処理により、入力層に入力された所定の表示情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、所定の表示情報が表示された電子メールがユーザによって開封されるか否か、および、ユーザによって電子メールが開封される行動に続いて商品等が購入されるか否かに関するスコアを出力層から出力するよう、コンピュータを機能させる。なお、モデルＭＤ１等のモデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定されるものであってもよい。また、モデルＭＤ１等のモデルは、プログラムであってもよい。
【００７７】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、送信部１３３と、算出部１３４と、学習部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００７８】
（取得部１３１）
取得部１３１は、送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する。取得部１３１は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関連するメタ情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、メール情報として、電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報を取得する。例えば、取得部１３１は、電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報として、企画日時や企画名や企画内容に関する情報を電子商取引サーバ５０から取得する。続いて、取得部１３１は、企画情報を取得すると、取得した企画情報を企画情報記憶部１２１に格納する。なお、取得部１３１は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解し、分解した単語を企画情報記憶部１２１に格納してもよい。
【００７９】
（生成部１３２）
生成部１３２は、取得部１３１によって取得されたメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。生成部１３２は、取得部１３１によって取得されたメタ情報に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、生成部１３２は、取得部１３１によって取得された企画情報に基づいて、表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、企画情報記憶部１２１を参照して、企画情報として、企画名の項目に格納された企画名を示す語句である「ペット特集（第１弾）」を取得する。続いて、生成部１３２は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。例えば、生成部１３２は、企画情報として取得した企画名を示す語句である「ペット特集（第１弾）」を「ペット特集」と「（第１弾）」とに分解する。続いて、生成部１３２は、差出人名として表示可能な文字数である１４文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、企画情報として取得した企画名を示す語句である「ペット特集（第１弾）」から「（第１弾）」を除いた「ペット特集」の単語を抽出する。続いて、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、抽出した単語である「ペット特集」が表示される表示情報を生成する。
【００８０】
また、生成部１３２は、表示情報として、電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名を示す文字情報である「Ｓショッピング」を表示することを決定する。続いて、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である企画名「ペット特集」と、電子メールの差出人を識別する識別情報である事業者名「Ｓショッピング」とを連結して表示する表示情報を生成する。
【００８１】
また、生成部１３２は、視覚的効果を高めるための付加情報を付加した表示情報を生成する。具体的には、生成部１３２は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧や隅付き括弧や二重山括弧等の特殊記号や顔文字等の絵文字を付加した表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧を付加して、亀甲括弧の間に企画名を示す文字情報である「ペット特集」を表示する表示情報である「［ペット特集］Ｓショッピング」を生成する。
【００８２】
また、生成部１３２は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。具体的には、生成部１３２は、取得部１３１によって取得された企画情報に基づいて、表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、件名情報として、企画内容の要約を表示することを決定する。続いて、生成部１３２は、企画情報記憶部１２１を参照して、企画内容の項目に格納された文字情報を抽出する。続いて、生成部１３２は、形態素解析によって、抽出した文字情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部１３２は、抽出した語句の中から、ｔｆ−ｉｄｆ等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、主要なキーワードを抽出する。続いて、生成部１３２は、件名情報として、主要なキーワードをスペースで区切って表示した文字列を生成する。なお、生成部１３２は、主要なキーワードをスペースで区切って表示する文字列に限らず、種々の態様によって表示される件名情報を生成してもよい。例えば、生成部１３２は、主要なキーワードをスラッシュで区切って表示する文字列を件名情報として生成してもよい。
【００８３】
（送信部１３３）
送信部１３３は、ユーザ端末１０に電子メールを送信する。具体的には、送信部１３３は、生成部１３２によって生成された表示情報が差出人名として表示される電子メールをユーザ端末１０に送信する。例えば、送信部１３３は、Ｓショッピングに登録されているユーザのメールアドレスを電子商取引サーバ５０から取得する。続いて、送信部１３３は、取得したメールアドレスを宛先に指定して電子メールを送信する。続いて、送信部１３３は、電子メールを送信すると、送信した電子メールに関するメール情報をメール情報記憶部１２３に格納する。
【００８４】
また、送信部１３３は、送信した電子メールに対するユーザのアクセス情報を取得する。具体的には、送信部１３３は、アクセス解析用のプログラムであるウェブビーコン(Web  Beacon)をＨＴＭＬ形式の電子メールコンテンツに組み込んで送信する。例えば、送信部１３３は、電子メールコンテンツを形成するＨＴＭＬファイルにＪａｖａ  Ｓｃｒｉｐｔ（登録商標）のタグを実装することにより、電子メールコンテンツにウェブビーコンを組み込む。ユーザ端末１０は、ユーザの操作に従って、電子メールが開封されると、ウェブビーコンが組み込まれた電子メールコンテンツを画面に表示する。続いて、ユーザ端末１０は、電子メールコンテンツがユーザ端末１０の画面に表示されると、電子メールコンテンツに組み込まれたＪａｖａ  Ｓｃｒｉｐｔ（登録商標）のコードが作動して、ユーザのアクセスデータをユーザ端末１０から情報処理装置１００に送信する。送信部１３３は、ユーザのアクセスデータを受信した日時に関する情報を電子メールに対するユーザのアクセス日時として取得する。
【００８５】
具体的には、送信部１３３は、送信した電子メールに対するユーザのアクセス情報として、電子メールの開封日時に関する情報を取得する。例えば、送信部１３３は、最初にユーザのアクセスデータを受信した日時を開封日時として取得する。送信部１３３は、開封日時に関する情報を取得すると、取得した開封日時に関する情報をメール情報記憶部１２３に格納する。
【００８６】
また、送信部１３３は、送信した電子メールに対するユーザのアクセス情報として、送信した電子メールに含まれるコンテンツが選択された選択日時に関する情報を取得する。例えば、送信部１３３は、電子メールに含まれるコンテンツ毎にウェブビーコンを組み込むことにより、ユーザによって選択されたコンテンツとコンテンツが選択された選択日時に関する情報を取得する。送信部１３３は、選択日時に関する情報を取得すると、取得した選択日時に関する情報をメール情報記憶部１２３に格納してもよい。
【００８７】
また、送信部１３３は、送信した電子メールに対するユーザのアクセス情報として、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こった日時に関する情報を取得する。具体的には、送信部１３３は、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こった日時として、広告コンテンツに対応する商品が購入された購入日時に関する情報を取得する。例えば、送信部１３３は、メール情報記憶部１２３を参照して、送信した電子メールを開封したユーザを識別するユーザＩＤを取得する。また、送信部１３３は、電子メールに含まれる広告コンテンツ毎にウェブビーコンを組み込むことにより、ユーザによって選択された広告コンテンツと広告コンテンツが選択された選択日時に関する情報を取得する。なお、電子商取引サーバ５０は、広告コンテンツに対応する商品の商品ＩＤと広告コンテンツＩＤとを対応付けて記憶部に格納しているものとする。また、送信部１３３は、Ｓショッピングの購入履歴に関する情報を電子商取引サーバ５０から取得する。そして、送信部１３３は、取得した購入履歴に関する情報に基づいて、取得したユーザＩＤに対応するユーザが選択した広告コンテンツに対応する商品を購入したか否かを判定する。送信部１３３は、取得したユーザＩＤに対応するユーザが選択した広告コンテンツに対応する商品を購入したと判定した場合、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こった日時に関する情報として、商品の購入日時を取得する。送信部１３３は、商品の購入日時を取得すると、取得した購入日時をメール情報記憶部１２３のコンバージョン日時の項目に格納する。
【００８８】
（算出部１３４）
算出部１３４は、電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を算出する。具体的には、算出部１３４は、送信部１３３によって取得された電子メールに対するユーザのアクセス情報に基づいて、電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を算出する。例えば、算出部１３４は、反応指標として、電子メールが開封されるか否かを示す指標値を算出する。例えば、算出部１３４は、電子メールが開封されるか否かを示す指標値として、メールの開封率を算出する。例えば、算出部１３４は、メール情報記憶部１２３を参照して、メールＭ１の送信先のユーザの数を１００と算出する。続いて、算出部１３４は、メール情報記憶部１２３を参照して、メールＭ１を開封したユーザの数を５０と算出する。例えば、算出部１３４は、メール情報記憶部１２３を参照して、開封日時の項目に開封日時の情報が格納されているユーザの数を５０と算出する。続いて、算出部１３４は、メールＭ１の送信先のユーザの数である１００に対するメールＭ１を開封したユーザの数である５０の割合である５０％をメールＭ１の開封率として算出する。
【００８９】
また、算出部１３４は、反応指標として、電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値を算出する。例えば、算出部１３４は、電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値として、電子メールに含まれるコンテンツのクリック率を算出する。例えば、算出部１３４は、メール情報記憶部１２３を参照して、メールＭ１の送信先のユーザの数を１００と算出する。続いて、算出部１３４は、メールＭ１に含まれるコンテンツを選択したユーザの数を３０と算出する。例えば、算出部１３４は、メールＭ１に含まれるコンテンツであって、ウェブビーコンが組み込まれたコンテンツを選択したユーザの数を３０と算出する。続いて、算出部１３４は、メールＭ１の送信先のユーザの数である１００に対するコンテンツを選択したユーザの数である３０の割合である３０％をメールＭ１のクリック率として算出する。
【００９０】
また、算出部１３４は、反応指標として、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値を算出する。例えば、算出部１３４は、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値として、コンバージョン率を算出する。例えば、算出部１３４は、メールＭ１に含まれる広告コンテンツであって、ウェブビーコンが組み込まれた広告コンテンツを選択したユーザの数を３０と算出する。続いて、算出部１３４は、メール情報記憶部１２３を参照して、メールＭ１に含まれる広告コンテンツに対応する商品を購入したユーザの数を３と算出する。例えば、算出部１３４は、メール情報記憶部１２３を参照して、コンバージョン日時の項目にコンバージョン日時の情報が格納されているユーザの数を３と算出する。続いて、算出部１３４は、メールＭ１のクリック数である３０に対するコンバージョン数である３の割合である１０％をメールＭ１のコンバージョン率として算出する。
【００９１】
また、算出部１３４は、反応指標として、電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報を算出する。例えば、算出部１３４は、メール情報記憶部１２３を参照して、電子メールの送信日と開封日との差分の日数を開封期間として算出する。図６の２レコード目に示す例では、ユーザＵ２に対してメールＭ１が送信された送信日時は「２０１８年７月１日１７：００」である。また、ユーザＵ２によってメールＭ１が開封された開封日時は「２０１８年７月５日１９：００」である。この場合、算出部１３４は、メールＭ１の送信日である「２０１８年７月１日」とメールＭ１の開封日である「２０１８年７月５日」との差分の日数が５日間であるので、開封期間を５日と算出する。
【００９２】
（学習部１３５）
学習部１３５は、生成部１３２によって生成された表示情報に基づいて、反応指標を予測するモデルを学習する。具体的には、学習部１３５は、生成部１３２によって生成された表示情報を入力データとして、算出部１３４によって算出された反応指標を出力するモデルを学習する。例えば、学習部１３５は、ユーザの属性毎に反応指標を予測するモデルを学習する。
【００９３】
より具体的には、学習部１３５は、ユーザによって開封される確率が高く、かつ、ユーザが電子メールを開封する行動に続いて商品等を購入する行動を起こす確率が高い表示情報ほど高いスコアが算出されるように学習されたモデルを生成する。例えば、学習部１３５は、ユーザによって電子メールが開封される確率である開封率が高い表示情報ほど高いスコアを算出するように学習されたモデルＭＤ１を生成する。また、学習部１３５は、ユーザによって電子メールに含まれるコンテンツが選択される確率であるクリック率が高い表示情報ほど高いスコアを算出するように学習されたモデルＭＤ２を生成する。また、学習部１３５は、ユーザが電子メールを開封する行動に続いて商品等を購入する行動を起こす確率であるコンバージョン率が高い表示情報ほど高いスコアを算出ように学習されたモデルＭＤ３を生成する。また、学習部１３５は、ユーザによって電子メールが開封される期間である開封期間が短い表示情報ほど高いスコアを算出ように学習されたモデルＭＤ４を生成する。
【００９４】
また、学習部１３５は、生成した表示情報の全体をモデルの入力データとして用いてモデルを学習してもよいし、生成した表示情報の一部をモデルの入力データとして用いてモデルを学習してもよい。具体的には、学習部１３５は、生成した表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分をモデルの入力データとして用いてもよい。例えば、学習部１３５は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードをモデルの入力データとして用いてもよい。そして、学習部１３５は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、反応指標を予測するモデルを学習してもよい。
【００９５】
なお、学習部１３５は、いかなる学習アルゴリズムを用いてモデルを生成してもよい。例えば、学習部１３５は、ニューラルネットワーク（neural  network）、サポートベクターマシン（support  vector  machine）、クラスタリング、強化学習等の学習アルゴリズムを用いてモデルを生成する。一例として、学習部１３５がニューラルネットワークを用いてモデルを生成する場合、モデルは、一以上のニューロンを含む入力層と、一以上のニューロンを含む中間層と、一以上のニューロンを含む出力層とを有する。
【００９６】
また、生成部１３２は、電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、学習部１３５は、ユーザの属性毎に反応指標を予測するモデルを学習する。そして、生成部１３２は、学習部１３５によってユーザ属性毎に学習されたモデルが予測した反応指標に基づいて、モデルに対応する属性に類似する属性を有する新規ユーザに送信するメールの表示情報を生成する。例えば、学習部１３５は、ユーザの属性毎に、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分の反応指標を予測するモデルを学習する。例えば、学習部１３５は、ユーザの属性毎に、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、反応指標を予測するモデルを学習する。そして、生成部１３２は、学習したモデルによって予測される反応指標に基づいて、モデルに対応する属性に類似する属性を有する新規ユーザに送信するメールの表示情報を生成する。
【００９７】
具体的には、生成部１３２は、反応指標として、電子メールが開封されるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。例えば、学習部１３５は、ユーザの属性として、２０代の女性であるユーザのメールの開封率を予測するモデルＭＤ１１を学習する。例えば、学習部１３５は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、２０代の女性であるユーザの開封率を予測するモデルＭＤ１１を学習する。生成部１３２は、２０代の女性である新規ユーザに送信するメールＭ１１について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードとして、キーワードＦ１１〜Ｆ１５を抽出する。続いて、生成部１３２は、学習部１３５によって学習されたモデルＭＤ１１によって予測される開封率に基づいて、５つのキーワードＦ１１〜Ｆ１５の中から、予測される開封率が最も高いキーワードＦ１１を選択する。続いて、生成部１３２は、２０代の女性である新規ユーザに送信するメールＭ１１の表示情報として、予測される開封率が最も高いキーワードＦ１１が含まれる表示情報を生成する。
【００９８】
また、生成部１３２は、反応指標として、電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。なお、電子メールに含まれるコンテンツは、例えば、商品に関する広告コンテンツである。あるいは、電子メールに含まれるコンテンツは、商品を扱う店舗のホームページであってもよい。例えば、学習部１３５は、ユーザの属性として、３０代の男性であるユーザのメールのクリック率を予測するモデルＭＤ２１を学習する。例えば、学習部１３５は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、３０代の男性であるユーザのクリック率を予測するモデルＭＤ２１を学習する。生成部１３２は、３０代の男性である新規ユーザに送信するメールＭ４１について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードとして、キーワードＦ４１〜Ｆ４５を抽出する。続いて、生成部１３２は、学習部１３５によって学習されたモデルＭＤ２１によって予測されるクリック率に基づいて、５つのキーワードＦ４１〜Ｆ４５の中から、予測されるクリック率が最も高いキーワードＦ４１を選択する。続いて、生成部１３２は、３０代の男性である新規ユーザに送信するメールＭ４１の表示情報として、予測されるクリック率が最も高いキーワードＦ４１が含まれる表示情報を生成する。
【００９９】
また、生成部１３２は、反応指標として、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。例えば、学習部１３５は、ユーザの属性として、東京都在住の大学生であるユーザのメールのコンバージョン率を予測するモデルＭＤ３１を学習する。例えば、学習部１３５は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、東京都在住の大学生であるユーザのコンバージョン率を予測するモデルＭＤ３１を学習する。生成部１３２は、東京都在住の大学生である新規ユーザに送信するメールＭ５１について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードとして、キーワードＦ５１〜Ｆ５５を抽出する。続いて、生成部１３２は、学習部１３５によって学習されたモデルＭＤ３１によって予測されるコンバージョン率に基づいて、５つのキーワードＦ５１〜Ｆ５５の中から、予測されるコンバージョン率が最も高いキーワードＦ５１を選択する。続いて、生成部１３２は、東京都在住の大学生である新規ユーザに送信するメールＭ５１の表示情報として、予測されるコンバージョン率が最も高いキーワードＦ５１が含まれる表示情報を生成する。
【０１００】
また、生成部１３２は、反応指標として、電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報に基づいて、表示情報を生成する。例えば、学習部１３５は、ユーザの属性として、有料会員であるユーザのメールの開封期間を予測するモデルＭＤ４１を学習する。例えば、学習部１３５は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、有料会員であるユーザの開封期間を予測するモデルＭＤ４１を学習する。生成部１３２は、有料会員である新規ユーザに送信するメールＭ６１について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードとして、キーワードＦ６１〜Ｆ６５を抽出する。続いて、生成部１３２は、学習部１３５によって学習されたモデルＭＤ４１によって予測される開封期間に基づいて、５つのキーワードＦ６１〜Ｆ６５の中から、予測される開封期間が最も短いキーワードＦ６１を選択する。続いて、生成部１３２は、有料会員である新規ユーザに送信するメールＭ６１の表示情報として、予測される開封期間が最も短いキーワードＦ６１が含まれる表示情報を生成する。
【０１０１】
なお、生成部１３２は、複数の反応指標に基づいて、表示情報を生成してもよい。例えば、生成部１３２は、メールＭ７１について、異なる５つの表示情報であるＦ７１〜Ｆ７５を生成する。続いて、生成部１３２は、学習部１３５によって学習されたモデルＭＤ１〜ＭＤ４によって予測される開封率、クリック率、コンバージョン率、開封期間の４つの反応指標に基づいて、５つの表示情報であるＦ７１〜Ｆ７５の中から、予測される４つの反応指標の総合点を算出して、総合点が最も高い表示情報Ｆ７１を選択してもよい。なお、生成部１３２は、開封率、クリック率、コンバージョン率、開封期間の４つの反応指標のうち、指標に重みを付けて、反応指標の総合点を算出してもよい。例えば、生成部１３２は、開封率、クリック率、コンバージョン率、開封期間の４つの反応指標のうち、開封率の重みを３、クリック率の重みを４、コンバージョン率の重みを５、開封期間の重みを２として、反応指標の総合点を算出してもよい。
【０１０２】
また、生成部１３２は、件名と差出人名との関係性のログに基づいて、表示情報を生成してもよい。例えば、生成部１３２は、件名と差出人名との関係性が相互に補完的であるか否かに基づいて、表示情報を生成する。例えば、送信部１３３は、件名と差出人名との相関性を調べるためのＡＢテストをして、ログを収集する。例えば、生成部１３２は、同一の内容のメールＭ８について、主要なキーワードが差出人名だけに表示される表示情報と、主要なキーワードが件名と差出人名の両方に表示される表示情報とを生成する。続いて、送信部１３３は、主要なキーワードが差出人名だけに表示されるメールＭ８１と主要なキーワードが件名と差出人名の両方に表示されるメールＭ８２とを同時にランダムに送信する。続いて、算出部１３４は、送信部１３３によって取得されたメールＭ８１とメールＭ８２に対するユーザのアクセス情報に基づいて、メールＭ８１とメールＭ８２のそれぞれに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を算出する。同様にして、送信部１３３は、複数のＡＢテストを行って、件名と差出人名との関係性のログを収集する。また、算出部１３４は、複数のＡＢテストの各々について、反応指標を算出する。その結果、主要なキーワードが件名だけに表示されるメールと、主要なキーワードが件名と差出人名の両方に表示されるメールとの間で、メールの開封率やコンバージョン率はほとんど変わらないことが分かったとする。この場合、生成部１３２は、主要なキーワードが差出人名だけに表示されるメールを生成してもよい。なお、学習部１３５は、算出部１３４によって算出された反応指標に基づいて、件名と差出人名との関係性を学習してもよい。
【０１０３】
〔４．情報処理のフロー〕
次に、図１２を用いて、実施形態に係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手順を示すフローチャートである。図１２に示す例では、情報処理装置１００は、送信対象である電子メールに関するメール情報として、電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。情報処理装置１００は、メール情報として、企画情報を取得していないと判定した場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、処理を終了する。
【０１０４】
情報処理装置１００は、メール情報として、企画情報を取得したと判定した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、メールの差出人名として表示される表示情報であって、差出人を識別する識別情報以外の情報として企画名が表示される表示情報を生成する（ステップＳ１０２）。
【０１０５】
続いて、情報処理装置１００は、企画名が差出人名として表示される電子メールを送信する（ステップＳ１０３）。
【０１０６】
〔５．算出処理のフロー〕
次に、図１３を用いて、実施形態に係る算出処理の手順について説明する。図１３は、実施形態に係る算出処理手順を示すフローチャートである。図１３に示す例では、情報処理装置１００は、送信したメールに対するユーザの反応を示す反応情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。情報処理装置１００は、ユーザの反応情報を取得していないと判定した場合（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、処理を終了する。
【０１０７】
情報処理装置１００は、ユーザの反応情報を取得したと判定した場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、反応情報に基づいて、メールに対するユーザの反応の度合いを示す反応指標を算出する（ステップＳ２０２）。
【０１０８】
〔６．学習処理のフロー〕
次に、図１４を用いて、実施形態に係る学習処理の手順について説明する。図１４は、実施形態に係る学習処理手順を示すフローチャートである。図１４に示す例では、情報処理装置１００は、電子メールの差出人名として表示される表示情報を取得する（ステップＳ３０１）。続いて、情報処理装置１００は、表示情報に対応するメールの反応指標を取得する（ステップＳ３０２）。
【０１０９】
続いて、情報処理装置１００は、取得した表示情報と反応指標とのセットデータを学習データとして、表示情報に基づいて、反応指標を予測するモデルを学習する（ステップＳ３０３）。
【０１１０】
〔７．変形例〕
上述した実施形態に係る情報処理システム１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理システム１の他の実施形態について説明する。なお、実施形態と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。
【０１１１】
〔７−１．ユーザ情報に基づく差出人表示〕
図８では、情報処理装置１００が、電子メールの宛先であるユーザに関するユーザ情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報を生成する例について説明する。図８は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。図８では、Ｓショッピングが、「ペット特集（第１弾）」の通知に関する電子メールＭ１を開封したユーザに対して、「ペット特集（第２弾）」の通知に関する電子メールＭ２を送信する場合について説明する。
【０１１２】
図８の上段に示す例では、ユーザ端末１０−１は、図１に示した「ペット特集（第１弾）」に関するメールＭ１を情報処理装置１００から受信する（ステップＳ１−１）。メールＭ１を受信したユーザＵ１は、メールＭ１を閲覧して、Ｓショッピングでキャットフードを購入する（ステップＳ２−１）。
【０１１３】
図８の上段に示す例では、取得部１３１は、送信対象である電子メールＭ２に関するメール情報として、電子メールの宛先であるユーザＵ１に関するユーザ情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、メール情報として、Ｓショッピングに登録されているユーザＵ１の会員情報やサービスの利用履歴に関する情報を電子商取引サーバ５０から取得する。生成部１３２は、取得部１３１によって取得されたユーザ情報に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、生成部１３２は、図５に示すユーザ情報記憶部１２２を参照して、ユーザＵ１の購入履歴に含まれる商品名を示す名詞である「キャットフード」に基づいて、ユーザＵ１が猫を飼っていると推定する。続いて、取得部１３１は、図４に示す企画情報記憶部１２１を参照して、企画情報として企画名と企画内容とを取得する。続いて、生成部１３２は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部１３２は、ユーザＵ１が猫を飼っていると推定したので、分解した単語の中から猫に関する単語を含む語句である「猫用品特集」を抽出する。続いて、生成部１３２は、差出人名として表示可能な文字数である１４文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、抽出した「猫用品特集」の語句から「用品」の単語を除いた「猫特集」の単語を抽出する。続いて、生成部１３２は、ユーザの視認性を考慮して、漢字である「猫」をひらがなである「ねこ」に変換する。このようにして、生成部１３２は、「ねこ特集」の単語を生成する。続いて、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、生成した「ねこ特集」が表示される表示情報を生成する。
【０１１４】
また、生成部１３２は、表示情報として、電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名を示す文字情報である「Ｓショッピング」を表示することを決定する。続いて、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である「ねこ特集」と、電子メールの差出人を識別する識別情報である「Ｓショッピング」とを連結して表示する表示情報を生成する。
【０１１５】
また、生成部１３２は、視覚的効果を高めるための付加情報を付加した表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧を付加して、亀甲括弧の間に文字情報である「ねこ特集」を表示する表示情報である「［ねこ特集］Ｓショッピング」を生成する。
【０１１６】
また、生成部１３２は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。具体的には、生成部１３２は、表示情報に「ねこ特集」を含むことから、「ねこ特集」以外の企画情報に基づいて件名情報を生成することを決定する。続いて、生成部１３２は、ユーザＵ１が猫を飼っていると推定したので、図４に示す企画情報記憶部１２１を参照して、企画内容から猫に関する文字情報である「キャットフード、猫砂・トイレ・・・」を抽出する。続いて、生成部１３２は、形態素解析によって、抽出した文字情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部１３２は、抽出した語句の中から、ｔｆ−ｉｄｆ等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、主要なキーワードを抽出する。続いて、生成部１３２は、件名情報として、主要なキーワードをスペースで区切って表示した文字列を生成する。例えば、生成部１３２は、主要なキーワードとして「キャットフード」や「猫砂・トイレ」といった単語を抽出する。続いて、生成部１３２は、主要なキーワードとして抽出した単語に基づいて、主要なキーワードをスペースで区切って並べた文字列である「キャットフード  猫砂・トイレ・・・」を件名情報として生成する。送信部１３３は、生成部１３２によって生成された表示情報が差出人名として表示され、かつ、生成部１３２によって生成された件名情報が件名として表示される電子メールＭ２をユーザ端末１０−１に送信する（ステップＳ３−１）。
【０１１７】
一方、図８の下段に示す例では、ユーザ端末１０−２は、図１に示した「ペット特集（第１弾）」に関するメールＭ１を情報処理装置１００から受信する（ステップＳ１−２）。メールＭ１を受信したユーザＵ２は、メールＭ１を閲覧して、Ｓショッピングでドッグフードを購入する（ステップＳ２−２）。
【０１１８】
図８の下段に示す例では、取得部１３１は、送信対象である電子メールＭ２に関するメール情報として、電子メールの宛先であるユーザＵ２に関するユーザ情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、メール情報として、Ｓショッピングに登録されているユーザＵ２の会員情報やサービスの利用履歴に関する情報を電子商取引サーバ５０から取得する。生成部１３２は、取得部１３１によって取得されたユーザ情報に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、生成部１３２は、図５に示すユーザ情報記憶部１２２を参照して、ユーザＵ２の購入履歴に含まれる商品名「ドッグフード」に基づいて、ユーザＵ２が犬を飼っていると推定する。続いて、取得部１３１は、図４に示す企画情報記憶部１２１を参照して、企画情報として企画名と企画内容とを取得する。続いて、生成部１３２は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部１３２は、ユーザＵ２が犬を飼っていると推定したので、分解した単語の中から犬に関する単語を含む語句である「犬用品特集」を抽出する。続いて、生成部１３２は、差出人名として表示可能な文字数である１４文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、抽出した「犬用品特集」の語句から「用品」の単語を除いた「犬特集」の単語を抽出する。続いて、生成部１３２は、ユーザの視認性を考慮して、漢字である「犬」をひらがなである「いぬ」に変換する。このようにして、生成部１３２は、「いぬ特集」の単語を生成する。続いて、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、生成した「いぬ特集」が表示される表示情報を生成する。
【０１１９】
また、生成部１３２は、表示情報として、電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名を示す文字情報である「Ｓショッピング」を表示することを決定する。続いて、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である「いぬ特集」と、電子メールの差出人を識別する識別情報である「Ｓショッピング」とを連結して表示する表示情報を生成する。
【０１２０】
また、生成部１３２は、視覚的効果を高めるための付加情報を付加した表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧を付加して、亀甲括弧の間に文字情報である「いぬ特集」を表示する表示情報である「［いぬ特集］Ｓショッピング」を生成する。
【０１２１】
また、生成部１３２は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。具体的には、生成部１３２は、表示情報に「いぬ特集」を含むことから、「いぬ特集」以外の企画情報に基づいて件名情報を生成することを決定する。続いて、生成部１３２は、ユーザＵ２が犬を飼っていると推定したので、図４に示す企画情報記憶部１２１を参照して、企画内容から犬に関する文字情報である「ドッグフード、犬小屋・ケージ・・・」を抽出する。続いて、生成部１３２は、形態素解析によって、抽出した文字情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部１３２は、抽出した語句の中から、ｔｆ−ｉｄｆ等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、主要なキーワードを抽出する。続いて、生成部１３２は、件名情報として、主要なキーワードをスペースで区切って表示した文字列を生成する。例えば、生成部１３２は、主要なキーワードとして「ドッグフード」や「犬小屋・ケージ」といった単語を抽出する。続いて、生成部１３２は、主要なキーワードとして抽出した単語に基づいて、主要なキーワードをスペースで区切って並べた文字列である「ドッグフード  犬小屋・ケージ・・・」を件名情報として生成する。送信部１３３は、生成部１３２によって生成された表示情報が差出人名として表示され、かつ、生成部１３２によって生成された件名情報が件名として表示される電子メールＭ２をユーザ端末１０−２に送信する（ステップＳ３−２）。
【０１２２】
なお、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、ユーザが購入予定の商品を登録する「買い物カート」やユーザが気に入っている商品を登録する「お気に入りリスト」に登録されている商品の商品名が表示される表示情報を生成してもよい。具体的には、ユーザが「買い物カート」に登録してから所定期間が経過している商品を対象にして、ユーザに対して「お買い忘れの商品はございませんか？」といった内容で買い物忘れを通知する電子メールを送信する場合がある。例えば、生成部１３２は、図５に示すユーザ情報記憶部１２２を参照して、ユーザＵ３が「買い物カート」に紳士用シャツといった商品を登録していることから、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として「買い物カート」に登録された商品名である「紳士用シャツ」が表示される表示情報を生成する。
【０１２３】
また、ユーザが「お気に入りリスト」に登録している商品が値引き対象となった場合に、ユーザに対して「お気に入りの商品がセール対象になりました。」といった内容で購入を勧める電子メールを送信する場合がある。例えば、生成部１３２は、図５に示すユーザ情報記憶部１２２を参照して、ユーザＵ３が「お気に入りリスト」に登録している商品である「ネクタイ」が値段の３０％値引きされる対象となった場合に、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として「お気に入りリスト」に登録された商品名である「ネクタイ」と「３０％ＯＦＦ」とが連結して表示される表示情報を生成する。
【０１２４】
〔７−２．ユーザの利益情報に基づく差出人表示〕
図９では、情報処理装置１００が、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用することにより、電子メールの宛先であるユーザが享受可能な利益に関する利益情報が表示される表示情報を生成する例について説明する。図９は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。図９では、Ｓショッピングが、ユーザＵ１に対して販売促進企画であるポイント１０倍デーの通知に関する電子メールＭ３を送信する場合について説明する。
【０１２５】
図９に示す例では、取得部１３１は、送信対象である電子メールＭ３に関するメール情報として、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用することにより、電子メールの宛先であるユーザが享受可能な利益に関する利益情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、図４に示す企画情報記憶部１２１を参照して、企画情報として企画名と企画内容を取得する。続いて、生成部１３２は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部１３２は、利益情報として、ユーザが利益を享受可能な期間を示す単語である「１０日限定」とユーザが享受可能な利益の内容を示す単語である「ポイント１０倍」とを抽出する。続いて、生成部１３２は、差出人名として表示可能な文字数である１４文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、形態素解析を用いて、抽出した「ポイント１０倍」の単語を「ポイント」と「１０倍」とに分解する。続いて、生成部１３２は、分解された「ポイント」の略称である「ポ」を生成する。続いて、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、利益情報として抽出された文字情報である「１０日限定」と略称として生成した「ポ」と分解された「１０倍」とが連結して表示される表示情報を生成する。
【０１２６】
また、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名の略称である「Ｓ！」が表示される表示情報を生成する。図９に示す例では、生成部１３２は、電子メールの差出人名として表示される表示情報として、利益情報である「１０日限定！ポ１０倍」と事業者名の略称である「Ｓ！」とが連結して表示される表示情報である「［１０日限定！ポ１０倍］Ｓ！」を生成する。
【０１２７】
また、生成部１３２は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。具体的には、生成部１３２は、表示情報に利益情報として抽出された「１０日限定」と「ポ１０倍」とを含むことから、「１０日限定」と「ポ１０倍」以外の企画情報に基づいて件名情報を生成することを決定する。例えば、生成部１３２は、図４に示す企画情報記憶部１２１を参照して、企画情報から「有料会員はさらにポイント２倍」という文字情報を抽出する。続いて、生成部１３２は、図５に示すユーザ情報記憶部１２２を参照して、ユーザＵ１の会員種別が有料会員であるという会員情報を取得する。続いて、生成部１３２は、取得したユーザ情報と企画情報とに基づいて、ユーザＵ１は有料会員なので、ユーザＵ１がポイント２倍の対象者であると判定する。生成部１３２は、ユーザＵ１がポイント２倍の対象者であると判定したので、ユーザＵ１がポイント２倍の対象者であることを示す文字情報として「有料会員のあなたは」を生成する。続いて、生成部１３２は、取得した企画情報である「有料会員はさらにポイント２倍」と生成した「有料会員のあなたは」とに基づいて、件名情報として「有料会員のあなたはさらにポイント２倍！」という文字情報を生成する。送信部１３３は、生成部１３２によって生成された表示情報が差出人名として表示され、かつ、生成部１３２によって生成された件名情報が件名として表示される電子メールＭ３をユーザ端末１０−１に送信する。
【０１２８】
なお、生成部１３２は、ユーザ情報に応じて異なる件名情報を生成してもよい。例えば、生成部１３２は、図５に示すユーザ情報記憶部１２２を参照して、ユーザＵ２の会員種別が無料会員であるという会員情報を取得する。生成部１３２は、ユーザＵ２は有料会員でないため、ユーザＵ２がポイント２倍の対象者であることを示す文字情報である「有料会員のあなたは」を生成しない。生成部１３２は、取得したユーザ情報と企画情報とに基づいて、企画情報から抽出した「有料会員はさらにポイント２倍」という文字情報と記号「！」とを連結した件名情報を生成する。送信部１３３は、生成部１３２によって生成された表示情報が差出人名として表示され、かつ、生成部１３２によって生成された件名情報が件名として表示される電子メールＭ３をユーザ端末１０−２に送信する。
【０１２９】
また、生成部１３２は、ユーザ情報に応じて異なる表示情報を生成してもよい。例えば、生成部１３２は、図５に示すユーザ情報記憶部１２２を参照して、ユーザの会員種別を取得する。続いて、生成部１３２は、ユーザの会員種別に基づいて、表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、ユーザＵ１が有料会員であると判定した場合、文字情報である「有料会員のあなたへ」や「有料会員限定」が表示される表示情報を生成する。
【０１３０】
なお、上記では、情報処理装置１００が、利益情報として、企画情報に基づいて、利益情報が表示される表示情報を生成する例について説明したが、利益情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報に基づいて利益情報が表示される表示情報を生成してもよい。具体的には、取得部１３１は、電子メールＭ３の本文の内容に関する内容情報として、ＨＴＭＬファイルに記載されている文字情報を取得する。続いて、生成部１３２は、形態素解析によって、取得した文字情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、取得部１３１は、利益情報として、ユーザが利益を享受可能な期間を示す単語である「８／１０限定」とユーザが享受可能な利益の内容を示す語句である「ポイント１０倍」とを抽出する。続いて、生成部１３２は、差出人名として表示可能な文字数である１４文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、形態素解析を用いて、抽出した「ポイント１０倍」の単語を「ポイント」と「１０倍」とに分解する。続いて、生成部１３２は、分解された「ポイント」の略称である「ポ」を生成する。続いて、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、利益情報として抽出された文字情報である「８／１０限定」と略称として生成した「ポ」と分解された「１０倍」とが連結して表示される表示情報を生成する。
【０１３１】
〔７−３．メールの本文の内容に基づく差出人表示〕
図１０では、情報処理装置１００が、電子メールの本文の内容に関する内容情報に基づいて、表示情報を生成する例について説明する。図１０は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。図１０では、Ｓショッピングが、ユーザＵ１に対して商品の発送通知に関する電子メールＭ４を送信する場合について説明する。電子メールＭ４は、テキスト形式のメールである。
【０１３２】
図１０に示す例では、取得部１３１は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、電子メールＭ４の本文の内容に関する内容情報として「Ｓショッピングよりお知らせいたします。ご注文いただいた商品を発送しました。商品コード：１１１１１１１１１、商品名：キャットフード、出荷数：１、発送日：２０１８年９月１日・・・」といったテキストを取得する。続いて、生成部１３２は、取得部１３１によって取得された内容情報に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、生成部１３２は、形態素解析によって、抽出した文字情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部１３２は、内容情報から商品名である「キャットフード」と動詞である「発送」とを抽出する。続いて、生成部１３２は、表示情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報が表示される表示情報を生成する。図１０に示す例では、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、商品名として抽出された文字情報である「キャットフード」と動詞として抽出された文字情報である「発送」とが連結して表示される表示情報を生成する。なお、生成部１３２は、抽出した語句の中から、ｔｆ−ｉｄｆ等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、主要なキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいて表示情報を生成してもよい。
【０１３３】
また、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名の略称である「Ｓ！」が表示される表示情報を生成する。図１０に示す例では、生成部１３２は、電子メールの差出人名として表示される表示情報として、抽出された商品名と動詞とが連結して表示される表示情報である「キャットフード発送」と事業者名の略称である「Ｓ！」とが連結して表示される表示情報を生成する。
【０１３４】
〔７−４．ユーザの不利益情報に基づく差出人表示〕
図１１では、情報処理装置１００が、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用しないことにより、電子メールの宛先であるユーザが被る可能性のある不利益に関する不利益情報が表示される表示情報を生成する例について説明する。図１１は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。図１１では、Ｓショッピングが、ユーザＵ１に対してポイントの有効期限を知らせる通知に関する電子メールＭ５を送信する場合について説明する。
【０１３５】
図１１に示す例では、取得部１３１は、送信対象である電子メールＭ５に関するメール情報として、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用しないことにより、電子メールの宛先であるユーザが被る可能性のある不利益に関する不利益情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、不利益情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得する。続いて、生成部１３２は、取得部１３１によって取得された内容情報に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、取得部１３１は、電子メールＭ４の本文の内容に関する内容情報である「◆ポイント有効期限のお知らせ◆本日ユーザＵ１様のポイントが失効いたしますのでご連絡しました。・・・」といったテキストを取得する。続いて、生成部１３２は、形態素解析によって、取得したテキストに含まれる語句を単語に分解する。生成部１３２は、不利益情報として、ユーザが不利益を被る期間を示す名詞である「本日」と、ユーザが被る不利益の対象を示す名詞である「ポイント」とユーザが被る不利益の内容を示す動詞である「失効」とを抽出する。続いて、生成部１３２は、差出人名として表示可能な文字数である１４文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、抽出した「ポイント」の略称である「ポ」を生成する。続いて、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、不利益情報として抽出された単語である「本日」と略称として生成した「ポ」と分解された「失効」とが連結して表示される表示情報を生成する。
【０１３６】
また、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名の略称である「Ｓ！」が表示される表示情報を生成する。図１１に示す例では、生成部１３２は、電子メールの差出人名として表示される表示情報として、不利益情報である「ポイント失効」と事業者名の略称である「Ｓ！」とが連結して表示される表示情報を生成する。
【０１３７】
なお、上記では、情報処理装置１００が、電子メールの本文の内容に関する内容情報である不利益情報に基づいて、不利益情報が表示される表示情報を生成する例について説明したが、ユーザ情報に基づいて不利益情報が表示される表示情報を生成してもよい。具体的には、取得部１３１は、図５に示すユーザ情報記憶部１２２を参照して、不利益情報として、毎日、本日がポイントの有効期限であるユーザのポイントに関する情報を取得する。例えば、本日が２０１８年９月１日であるとする。取得部１３１は、ユーザが不利益を被る有効期限が本日「２０１８年９月１日」であるユーザＵ１を抽出する。続いて、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、不利益情報として、ユーザが不利益を被る期限を示す単語である「本日」とユーザが被る不利益の内容を示す語句である「ポ失効」とが連結して表示される表示情報を生成する。
【０１３８】
〔７−５．ユーザの端末情報に基づく差出人表示〕
図１では、情報処理装置１００が、スマートフォンであるユーザ端末１０に電子メールの差出人名として表示される表示情報を生成する例について説明したが、スマートフォン以外のユーザ端末１０に差出人名として表示される表示情報を生成してもよい。具体的には、取得部１３１は、メール情報として、電子メールの宛先であるユーザの端末装置に関する端末情報を取得する。続いて、生成部１３２は、取得部１３１によって取得された端末情報に基づいて、表示情報を生成する。
【０１３９】
より具体的には、取得部１３１は、端末情報として、ユーザの端末装置に搭載されているメーラーの種類に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、Ｓショッピングに対する問い合わせや注文といったユーザとのメールの送受信の履歴に基づいて、ユーザのメーラーの種類に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザから受信したメールのヘッダー情報に含まれる項目であって、差出人が使用したメールソフトが記載されている「X-Mailer」の項目からユーザが使用しているメーラーの種類を特定する。なお、取得部１３１は、他のサービスからユーザが使用しているメーラーの種類に関する情報を取得してもよい。また、取得部１３１は、端末情報として、ユーザの端末装置の種類に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザ端末の種類に関する情報として、スマートフォンの機種や、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等のいずれであるかに関する情報を取得する。続いて、生成部１３２は、取得部１３１によって取得されたメーラーの種類と端末装置の種類とに基づいて、メーラーの種類とユーザ端末の種類とに応じて、差出人名として最適な文字数が表示される表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、メーラーの種類とユーザ端末の種類とに応じて、差出人名が１行で表示される文字数で表示される表示情報を生成する。
【０１４０】
〔７−６．電子商店街に出店している店舗による差出人表示〕
図１では、情報処理装置１００が、電子商店街に関するサービスを提供する事業者であるＳショッピングによって配信される電子メールの表示情報を生成する例について説明したが、電子商店街に出店している店舗によって配信される電子メールの表示情報を生成してもよい。具体的には、Ｓショッピングは、ネットワークを介して、電子商店街に出店している店舗の管理者によって管理される端末である店舗端末に対して、店舗を運営するための運営ツールを提供する。Ｓショッピングは、運営ツールの一機能として、店舗に関する情報を配信するための電子メールの配信機能を提供する。取得部１３１は、運営ツールを介して、送信対象である電子メールに関するメール情報を店舗端末から取得する。例えば、取得部１３１は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報を店舗端末から取得する。また、取得部１３１は、電子メールの差出人を識別する識別情報として店舗の名称を店舗端末から取得する。続いて、生成部１３２は、取得部１３１によって取得された内容情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。例えば、生成部１３２は、電子メールの差出人を識別する識別情報として店舗の名称が表示される表示情報を生成する。
【０１４１】
〔８．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と生成部１３２とを備える。取得部１３１は、送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する。生成部１３２は、取得部１３１によって取得されたメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。
【０１４２】
ここで、情報処理装置１００は、送信対象である電子メールに関するメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報として、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。これにより、情報処理装置１００は、差出人を識別する識別情報以外の情報を、受信者にとって優先度が高い情報である差出人名として表示可能とする。言い換えると、情報処理装置１００は、差出人を識別する識別情報以外の情報を、受信者に対して訴求力の高い情報として表示可能とする。したがって、情報処理装置１００は、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
【０１４３】
また、取得部１３１は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得する。生成部１３２は、取得部１３１によって取得された内容情報に基づいて、表示情報を生成する。
【０１４４】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールの本文の内容に関する内容情報に基づいて、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
【０１４５】
また、取得部１３１は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関連するメタ情報を取得する。生成部１３２は、取得部１３１によって取得されたメタ情報に基づいて、表示情報を生成する。
【０１４６】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールの本文の内容に関連するメタ情報に基づいて、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
【０１４７】
また、取得部１３１は、メール情報として、電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報を取得する。生成部１３２は、取得部１３１によって取得された企画情報に基づいて、表示情報を生成する。
【０１４８】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報に基づいて、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
【０１４９】
また、取得部１３１は、メール情報として、電子メールの宛先であるユーザに関するユーザ情報を取得する。生成部１３２は、取得部１３１によって取得されたユーザ情報に基づいて、表示情報を生成する。
【０１５０】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールの宛先であるユーザに関するユーザ情報に基づいて、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
【０１５１】
また、取得部１３１は、メール情報として、電子メールの宛先であるユーザの端末装置に関する端末情報を取得する。生成部１３２は、取得部１３１によって取得された端末情報に基づいて、表示情報を生成する。
【０１５２】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールの宛先であるユーザの端末装置に搭載されたメーラーの種類や端末装置の種別（ＰＣであるか、スマホであるか等）に基づいて、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
【０１５３】
また、生成部１３２は、表示情報として、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用することにより、電子メールの宛先であるユーザが享受可能な利益に関する利益情報が表示される表示情報を生成する。
【０１５４】
一般的に、人は自己の損益（損失と利益）に関わる情報に訴求されやすい。そのため、情報処理装置１００は、表示情報として、ユーザの利益に関わる利益情報を表示することにより、より訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
【０１５５】
また、生成部１３２は、表示情報として、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用しないことにより、電子メールの宛先であるユーザが被る可能性のある不利益に関する不利益情報が表示される表示情報を生成する。
【０１５６】
一般的に、人は自己の損益（損失と利益）に関わる情報に訴求されやすい。そのため、情報処理装置１００は、表示情報として、ユーザの損失に関わる不利益情報を表示することにより、より訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
【０１５７】
また、生成部１３２は、表示情報として、電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する。
【０１５８】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報に加えて、電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成することができる。
【０１５９】
また、生成部１３２は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。
【０１６０】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールの差出人名と電子メールの件名との関係に応じて、より訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
【０１６１】
また、生成部１３２は、電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標に基づいて、表示情報を生成する。
【０１６２】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールに対する訴求力を測る指標として、電子メールに対するユーザの反応の度合いに基づいて、表示情報を生成することができる。
【０１６３】
また、生成部１３２は、反応指標として、電子メールが開封されるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。
【０１６４】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールに対する訴求力を測る指標として、電子メールの開封率に基づいて、表示情報を生成することができる。
【０１６５】
また、生成部１３２は、反応指標として、電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。
【０１６６】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールに対する訴求力を測る指標として、電子メールに含まれるコンテンツの選択率に基づいて、表示情報を生成することができる。
【０１６７】
また、生成部１３２は、反応指標として、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。
【０１６８】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールに対する訴求力を測る指標として、コンバージョン率に基づいて、表示情報を生成することができる。
【０１６９】
また、生成部１３２は、反応指標として、電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報に基づいて、表示情報を生成する。
【０１７０】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールに対する訴求力を測る指標として、メールが開封されるまでの開封期間に基づいて、表示情報を生成することができる。
【０１７１】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、学習部１３５をさらに備える。学習部１３５は、生成部１３２によって生成された表示情報に基づいて、反応指標を予測するモデルを学習する。
【０１７２】
これにより、情報処理装置１００は、電子メールを送信する前に、生成した表示情報を学習したモデルに入力することにより、各表示情報に対応する反応指標を予測することができる。すなわち、情報処理装置１００は、反応指標に基づいて、生成した表示情報を決定することができる。
【０１７３】
〔９．ハードウェア構成〕
また、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１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を備える。
【０１７４】
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。
【０１７５】
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、所定の通信網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所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
【０１７６】
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。
【０１７７】
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。
【０１７８】
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またはデータ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、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１７９】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１８０】
〔１０．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１８１】
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。
【０１８２】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、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。
【０１８３】
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、生成部は、生成手段や生成回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１８４】
１  情報処理システム
１０  ユーザ端末
５０  電子商取引サーバ
１００  情報処理装置
１２１  企画情報記憶部
１２２  ユーザ情報記憶部
１２３  メール情報記憶部
１２４  モデル情報記憶部
１３１  取得部
１３２  生成部
１３３  送信部
１３４  算出部
１３５  学習部
【図１】
2020013410.tif 000003
【図２】
2020013410.tif 000004
【図３】
2020013410.tif 000005
【図４】
2020013410.tif 000006
【図５】
2020013410.tif 000007
【図６】
2020013410.tif 000008
【図７】
2020013410.tif 000009
【図８】
2020013410.tif 000010
【図９】
2020013410.tif 000011
【図１０】
2020013410.tif 000012
【図１１】
2020013410.tif 000013
【図１２】
2020013410.tif 000014
【図１３】
2020013410.tif 000015
【図１４】
2020013410.tif 000016
【図１５】
2020013410.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成31年4月8日(2019.4.8)
【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】
送信対象である電子商取引サービスに関する電子メールに関するメール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの前記電子商取引サービスの利用履歴に関する利用情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに応じて生成される情報が表示される表示情報を生成する生成部と
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、
前記メール情報として、前記電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された内容情報に基づいて、前記表示情報を生成する
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、
前記メール情報として、前記電子メールの本文の内容に関連するメタ情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得されたメタ情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記メール情報として、前記電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された企画情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記メール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに関するユーザ情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記メール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの端末装置に関する端末情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された端末情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記生成部は、
前記表示情報として、前記電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用することにより、前記電子メールの宛先であるユーザが享受可能な利益に関する利益情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記生成部は、
前記表示情報として、前記電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用しないことにより、前記電子メールの宛先であるユーザが被る可能性のある不利益に関する不利益情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記生成部は、
前記表示情報として、前記電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記生成部は、
前記表示情報に基づいて、前記電子メールの件名として表示される件名情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記生成部は、
前記電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールが開封されるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記生成部によって生成された表示情報に基づいて、前記反応指標を予測するモデルを学習する学習部
をさらに備えることを特徴とする請求項１１〜１５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１７】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
送信対象である電子商取引サービスに関する電子メールに関するメール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの前記電子商取引サービスの利用履歴に関する利用情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに応じて生成される情報が表示される表示情報を生成する生成工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１８】
送信対象である電子商取引サービスに関する電子メールに関するメール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの前記電子商取引サービスの利用履歴に関する利用情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに応じて生成される情報が表示される表示情報を生成する生成手順と
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19日(2019.9.19)
【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】
送信対象である電子商取引サービスに関する電子メールに関するメール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの前記電子商取引サービスの利用履歴に関する利用情報および前記ユーザの属性に関する属性情報とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに応じて生成される情報が表示される表示情報を生成し、生成した前記表示情報に基づいて、前記電子メールに対する反応の度合いを示す指標である反応指標を予測するようユーザの属性毎に学習されたモデルのうち、前記ユーザの属性に対応するモデルによって予測された反応指標に基づいて、前記ユーザの属性に対応する属性を有する新規ユーザに送信する電子メールに表示される前記表示情報を生成する生成部と
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、
前記メール情報として、前記電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された内容情報に基づいて、前記表示情報を生成する
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、
前記メール情報として、前記電子メールの本文の内容に関連するメタ情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得されたメタ情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記メール情報として、前記電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された企画情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記メール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに関するユーザ情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記メール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの端末装置に関する端末情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された端末情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記生成部は、
前記表示情報として、前記電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用することにより、前記電子メールの宛先であるユーザが享受可能な利益に関する利益情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記生成部は、
前記表示情報として、前記電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用しないことにより、前記電子メールの宛先であるユーザが被る可能性のある不利益に関する不利益情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記生成部は、
前記表示情報として、前記電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記生成部は、
前記表示情報に基づいて、前記電子メールの件名として表示される件名情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記生成部は、
前記電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールが開封されるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記生成部は、
前記反応指標として、前記電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記生成部によって生成された表示情報に基づいて、前記反応指標を予測するモデルを学習する学習部
をさらに備えることを特徴とする請求項１１〜１５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１７】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
送信対象である電子商取引サービスに関する電子メールに関するメール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの前記電子商取引サービスの利用履歴に関する利用情報および前記ユーザの属性に関する属性情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに応じて生成される情報が表示される表示情報を生成し、生成した前記表示情報に基づいて、前記電子メールに対する反応の度合いを示す指標である反応指標を予測するようユーザの属性毎に学習されたモデルのうち、前記ユーザの属性に対応するモデルによって予測された反応指標に基づいて、前記ユーザの属性に対応する属性を有する新規ユーザに送信する電子メールに表示される前記表示情報を生成する生成工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１８】
送信対象である電子商取引サービスに関する電子メールに関するメール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの前記電子商取引サービスの利用履歴に関する利用情報および前記ユーザの属性に関する属性情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに応じて生成される情報が表示される表示情報を生成し、生成した前記表示情報に基づいて、前記電子メールに対する反応の度合いを示す指標である反応指標を予測するようユーザの属性毎に学習されたモデルのうち、前記ユーザの属性に対応するモデルによって予測された反応指標に基づいて、前記ユーザの属性に対応する属性を有する新規ユーザに送信する電子メールに表示される前記表示情報を生成する生成手順と
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。