(57)【要約】【課題】サービスの解析結果を適切に補正すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、補足部とを備える。取得部は、ユーザの属性を用いてユーザの特徴を推定するモデル、および、ユーザの属性を用いて推定されたユーザの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する。補足部は、取得部によって取得された特徴情報のうち、対象ユーザと類似する類似ユーザの特徴情報に基づいて対象ユーザの特徴情報を補足する。【選択図】図３
2020035219.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記特徴情報のうち、対象ユーザと類似する類似ユーザの前記特徴情報に基づいて前記対象ユーザの前記特徴情報を補足する補足部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記補足部は、
前記類似ユーザの候補である候補ユーザの前記特徴情報と、前記対象ユーザの前記特徴情報との類似度に基づいて前記類似ユーザを決定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記補足部は、
前記特徴情報のうち、補足対象となる前記特徴情報と前記特徴が類似する前記特徴情報に関して前記対象ユーザおよび前記候補ユーザ間で比較した結果に基づいて前記類似ユーザを決定すること
を特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記補足部は、
前記類似ユーザの候補である候補ユーザの前記属性と、前記対象ユーザの前記属性との類似度に基づいて前記類似ユーザを決定すること
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】
前記特徴情報の前記モデルは、
前記属性を入力することで、前記特徴をスコアとして出力するものであって、
前記補足部は、
前記類似ユーザの前記スコアに基づき、前記対象ユーザの前記特徴情報を補足すること
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】
特定の前記特徴を指定する特徴指定を前記サービスから受け付ける受付部と、
前記特徴情報に基づいて前記特徴指定によって指定された前記特定の特徴に対応する前記ユーザを抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記ユーザの一覧を含む提供情報を前記サービスへ提供する提供部と
を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
特定の前記ユーザを指定するユーザ指定を前記サービスから受け付ける受付部と、
前記特徴情報に基づいて前記ユーザ指定によって指定された前記特定のユーザの前記特徴を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された当該ユーザの前記特徴を示す情報を含む提供情報を前記サービスへ提供する提供部と
を備えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記特徴情報のうち、対象ユーザと類似する類似ユーザの前記特徴情報に基づいて前記対象ユーザの前記特徴情報を補足する補足工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された前記特徴情報のうち、対象ユーザと類似する類似ユーザの前記特徴情報に基づいて前記対象ユーザの前記特徴情報を補足する補足手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、ユーザに対して各種サービスを提供し、かかるサービスの利用により得られるユーザの属性を解析することで、ユーザの特徴を推定する情報処理装置がある。この種の情報処理装置では、推定したユーザの特徴に基づき、自身が提供するサービスを最適化する場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−３２２５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記した技術は、サービス個々での独自の解析結果であるユーザの特徴を自身のサービスの最適化に適用するものであって、他のサービスの解析結果を利用することについては考慮されていなかった。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、他のサービスの解析結果を利用してユーザの情報を適切に補足することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る情報処理装置は、取得部と、補足部とを備える。前記取得部は、ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する。前記補足部は、前記取得部によって取得された前記特徴情報のうち、対象ユーザと類似する類似ユーザの前記特徴情報に基づいて前記対象ユーザの前記特徴情報を補足する。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、他のサービスの解析結果を利用してユーザの情報を適切に補足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、共有情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、サービス情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、モデルプログラム情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、補足部の処理内容を示す図である。
【図８】図８は、補足部の処理内容を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態に係る情報処理装置が実行する提供処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１には、実施形態に係る情報処理装置１を含む情報処理システムＳを示している。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、サービス提供サーバ１０（１０−１，１０−２，１０−３）と、ユーザ端末１００とを含む。
【００１１】
ユーザ端末１００は、ユーザＵが所有する端末装置である。ユーザＵは、ユーザ端末１００を操作してサービス提供サーバ１０へアクセスすることで、各サービス提供サーバ１０が提供するサービスＹ（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３）を利用する（ステップＳ１−１，Ｓ１−２，Ｓ１−３）。
【００１２】
サービス提供サーバ１０は、各種サービスＹをユーザＵへ提供するサーバ装置である。サービス提供サーバ１０が提供するサービスＹは、例えば、ユーザ端末１００にインストールされた各種アプリを介して情報を配信するサービスである。このようなサービスには、例えば、ニュース提供サービスや、オークションサービス、天気予報サービス、ショッピングサービス、金融取引（株取引等）サービス、路線検索サービス、地図提供サービス、旅行サービス、飲食店紹介サービス、ブログサービス等がある。なお、サービスＹは、アプリを介して情報を配信されるサービスに限らず、例えば、ユーザＵがブラウザにアクセスすることで情報を提供するサービスであってもよい。
【００１３】
なお、図１では、サービスＹ１は、ショッピングサイトを提供するショッピングサービスであり、サービスＹ２は、地図に関する機能を提供する地図提供サービスであり、サービスＹは、各種情報を検索する検索サイトを提供する検索サービスを例に挙げて説明する。
【００１４】
また、各サービス提供サーバ１０は、サービスＹを利用したユーザＵの属性を解析することでユーザＵの特徴を推定する。具体的には、各サービス提供サーバ１０は、ユーザＵの属性を用いてユーザＵの特徴を推定するモデル、および、ユーザＵの属性を用いて推定されたユーザＵの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を生成する（ステップＳ２−１，Ｓ２−２，Ｓ２−３）。
【００１５】
ここでいう属性とは、ユーザＵの確定した属性であり、あるいは、ユーザＵの特徴であり、例えば、検索ログや購入履歴等といったサービスＹを利用した際のユーザＵの行動に関する行動情報や、性別、年齢、住所等といったデモグラフィック属性、ライフサイクル、価値観、個性、購買動機等といったサイコグラフィック属性等を含む概念である。
【００１６】
また、ユーザＵの特徴とは、ユーザＵの様々な属性を包括することで推定されるユーザＵの性質、あるいは、推定される属性であって、例えば、ユーザＵの興味や、趣味嗜好、行動パターン（検索行動や、購買行動等）等を含む。
【００１７】
また、特徴情報における上記したモデルは、例えば、ユーザＵの属性を入力して、ユーザＵの特徴をスコアとして出力することができる。また、特徴情報における上記した推定結果は、例えば、モデルが出力するスコアである。なお、推定結果は、モデルによらない情報、例えば、ユーザＵの属性を単に数値化した情報（例えば、検索回数に応じて増減するスコア等）であってもよい。
【００１８】
図１に示す例では、ショッピングサービスとしてのサービスＹ１は、「釣り道具購入」のモデル、および、モデルによりユーザＵ毎（ＵＩＤが「Ｕ１」および「Ｕ２」）の推定結果であるスコアを含む特徴情報を生成する（ステップＳ２−１）。サービスＹ１は、例えば、釣り商品の購入履歴に基づいて「釣り道具購入」のモデルを生成する。
【００１９】
また、地図提供サービスとしてのサービスＹ２は、「釣りスポット往復」のモデル、および、モデルによりユーザＵ毎の推定結果であるスコアを含む特徴情報を生成する（ステップＳ２−２）。サービスＹ２は、例えば、釣りスポットまでの経路検索の履歴や、ユーザＵ１の位置情報の履歴に基づいて「釣りスポット往復」のモデルを生成する。
【００２０】
また、検索サービスとしてのサービスＹ３は、「釣りワード検索」のモデル、および、モデルによりユーザＵ毎の推定結果であるスコアを含む特徴情報を生成する（ステップＳ２−３）。サービスＹ３は、例えば、釣りに関連する検索ワードを用いた検索履歴に基づいて「釣りワード検索」のモデルを生成する。なお、図１では、スコアが高いほど、ユーザＵが特徴として、モデルの示す事物に対し強い興味や嗜好性などを持っていることを示す。
【００２１】
また、上記したスコアは、連続値である場合を示したが、例えば、離散値であってもよい。具体的には、釣りワードを検索したか否かを「１」（検索した）または「０」（検索していない）のいずれかの離散値のスコアで表現してもよい。あるいは、推定結果の一例としてスコアを示したが、推定結果は、スコアに限定されるものではなく、「釣りワード検索履歴あり」等のようにテキストの情報であってもよい。
【００２２】
ここで、従来は、サービスが個々に生成した特徴情報を自身のサービスの最適化に役立てるのみであり、他のサービスの特徴情報を使用することについては考慮されていなかった。
【００２３】
そこで、実施形態に係る情報処理装置１は、サービスＹそれぞれで生成された特徴情報を他のサービスＹが共有できるようにするとともに、類似ユーザの特徴情報から対象ユーザの未知の特徴情報を補足可能とした。具体的には、実施形態に係る情報処理装置１は、上記した特徴情報を異なるサービスＹそれぞれから取得（ステップＳ３−１，Ｓ３−２，Ｓ３−３）し、かかる特徴情報をユーザ毎に紐づけた共有情報を生成する（ステップＳ４）。
【００２４】
なお、実施形態に係る情報処理装置１は、上記したモデル、および、推定結果であるスコアを含む特徴情報を取得する場合に限らず、モデルのみを含む特徴情報、あるいは、スコアのみを含む特徴情報を取得してもよい。
【００２５】
図１に示す例では、情報処理装置１は、各ＵＩＤについて、モデル毎のスコアが入力された共有情報を生成する。なお、図１に示す共有情報のうち、ＵＩＤ「Ｕ１」の「釣りワード検索」のスコアが「未入力」となっている。これは、例えば、ユーザ「Ｕ１」がサービスＹ３を利用していない、あるいは、サービスＹ３がユーザの属性を十分に収集できてきないため、サービスＹ３が「釣りワード検索」のスコアを生成できていないことを示している。つまり、サービスＹにとって、「Ｕ１」の「釣りワード検索」のスコアは未知であることを示している。
【００２６】
そこで、実施形態に係る情報処理装置１は、他のユーザの特徴情報を用いて、対象ユーザであるユーザ「Ｕ１」の「未入力」のスコアを補足する。具体的には、情報処理装置１は、取得した特徴情報のうち、対象ユーザ（図１では、「Ｕ１」）と類似する類似ユーザ（図１では、「Ｕ２」）の特徴情報に基づいて対象ユーザ（「Ｕ１」）の特徴情報を補足する（ステップＳ５）。
【００２７】
図１に示す例では、補足対象となる「釣りワード検索」と類似するモデルである「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアが「Ｕ１」および「Ｕ２」間で類似していることから、「Ｕ２」を「Ｕ１」の類似ユーザとして決定し、「Ｕ２」の「釣りワード検索」のスコア「０．４」に基づいて「Ｕ１」の「釣りワード検索」のスコア「０．５」を補足する。
【００２８】
つまり、対象ユーザおよび類似ユーザは、「釣り」に関するモデルである「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアが類似していることから、「釣りワード検索」のスコアも類似すると推測し、対象ユーザの未入力のスコアを補足する。
【００２９】
このように、実施形態に係る情報処理装置１は、類似ユーザの特徴情報に基づいて対象ユーザの未知の特徴情報を適切に補足することができる、すなわち、他のサービスＹの解析結果を利用してユーザＵの情報である特徴情報を適切に補足することができる。
【００３０】
なお、図１では、１人の類似ユーザの特徴情報に基づいて補足を行ったが、２人以上の類似ユーザの特徴情報に基づいて補足を行ってもよい。また、対象ユーザは、１人であってもよく、複数であってもよい。
【００３１】
また、対象ユーザの特徴情報を補足する場合に加え、例えば、類似ユーザの特徴情報に基づいて既に入力された対象ユーザの特徴情報を補正してもよい。
【００３２】
つづいて、情報処理装置１は、サービスＹから要求があった場合に、取得した特徴情報に基づく提供情報を提供する（ステップＳ６−１，Ｓ６−２，Ｓ６−３）。例えば、提供情報の提供方法としては、以下の２通りがある。
【００３３】
１つ目は、サービス提供サーバ１０が特定のユーザＵを指定し、共有情報に基づいて指定されたユーザＵの特徴を提供する方法である。２つ目は、サービス提供サーバ１０が特定の特徴を指定し、共有情報に基づいて指定された特徴をもつユーザＵの一覧を提供する方法である。これにより、サービスＹは、他のサービスＹの特徴情報に基づいて提供された提供情報を元に、サービス活動を行うことができる。
【００３４】
つまり、実施形態に係る情報処理方法では、異なるサービスＹそれぞれから取得した特徴情報をユーザ毎に紐づけて蓄積する。そして、蓄積された特徴情報を他のサービスＹが取得可能とすることで、ユーザＵに関連付けられた属性、または、属性に関連付けられるユーザＵの情報を他のサービスＹが包括的に取得することができる。
【００３５】
従って、実施形態に係る情報処理方法では、他のサービスＹがユーザＵの情報を特徴情報として包括的に取得可能となったことで、技術的な困難を解消することができる。すなわち、実施形態に係る情報処理方法によれば、サービスＹ間の隔たりを意識することなく他のサービスＹの解析結果を取得することができる。
【００３６】
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムＳの構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数のサービス提供サーバ１０−１〜１０−ｎと、複数のユーザ端末１００−１〜１００−ｍとを含む。情報処理装置１、複数のサービス提供サーバ１０−１〜１０−ｎおよび複数のユーザ端末１００−１〜１００−ｍは、ネットワークＮを介して接続される。ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet  Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
【００３７】
ユーザ端末１００は、上記したように、ユーザＵによって利用される端末装置である。ユーザ端末１００は、例えば、スマートデバイス（スマートフォン、あるいはタブレット）、携帯電話、パーソナルコンピュータ等である。ユーザ端末１００は、ユーザＵの操作に従って、サービス提供サーバ１０に対して情報の要求を送信する。
【００３８】
情報処理装置１は、サービス提供サーバ１０の上位サーバとして機能するサーバ装置である。情報処理装置１は、各サービス提供サーバ１０から特徴情報を取得して共有情報を生成するとともに、生成した共有情報を使ってサービス提供サーバ１０へ各種情報を提供する。また、情報処理装置１は、未知の特徴情報を補足する機能を有する。
【００３９】
サービス提供サーバ１０は、上記したようにサービスＹをユーザＵへ提供するサーバ装置である。サービス提供サーバ１０は、例えば、サービスＹを利用したユーザＵの属性を解析して特徴情報を生成する。また、サービス提供サーバ１０は、情報処理装置１に対して提供情報を要求する。提供情報の要求は、例えば、サービス提供サーバ１０に接続された専用端末をサービスＹの管理者が操作することで、サービス提供サーバ１０から送信される。
【００４０】
また、情報処理システムＳのうち、情報処理装置１および複数のサービス提供サーバ１０−１〜１０−ｎは、例えば、１つの事業者が有するように構成される。つまり、１つの事業者は、複数のサービスＹを提供可能である。また、１つの事業者は、各サービスＹが生成した特徴情報を共有情報として情報処理装置１に集約するとともに、共有情報に基づいた提供情報を取得して利用する。
【００４１】
なお、情報処理装置１および複数のサービス提供サーバ１０−１〜１０−ｎは、それぞれ別の事業者が有する構成であってもよい。つまり、ある事業者のあるサービスＹから見た場合の他のサービスＹは、同じ事業者の他のサービスＹであってもよく、他の事業者のサービスＹであってもよい。また、複数のサービス提供サーバ１０−１〜１０−ｎは、それぞれ別の事業者が有する構成であってもよい。また、上記した情報処理システムＳに加えて、提供情報の利用のみを行う事業者のサーバが接続されてもよい。
【００４２】
なお、図２では、情報処理装置１は、サービス提供サーバ１０とは別体で構成されて共有情報を生成、補足および提供する機能を有する場合を示したが、例えば、いずれかのサービス提供サーバ１０が情報処理装置１の機能の一部または全部を代替して行ってもよい。
【００４３】
また、図２では、情報処理装置１は、共有情報の生成、補足および提供のすべての機能を兼ね備える場合を示したが、例えば、複数の情報処理装置１が、上記した機能を分担して行ってもよい。
【００４４】
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。
【００４５】
図３に示すように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを備える。制御部３は、取得部３１と、補足部３２と、受付部３３と、抽出部３４と、推定部３５と、提供部３６とを備える。
【００４６】
通信部２は、たとえば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部２は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、少なくともサービス提供サーバ１０との間で情報の送受信を行う。
【００４７】
記憶部４は、たとえば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部４は、共有情報４１と、サービス情報４２と、モデルプログラム情報４３とを記憶する。
【００４８】
共有情報４１は、サービス提供サーバ１０から取得した特徴情報を含んだ情報である。図４は、共有情報４１の一例を示す図である。図４に示すように、共有情報４１は、例えば、列項目が「ＵＩＤ」であり、行項目が「特徴情報」であるテーブルである。また、列項目および行項目の各組のデータ項目には、特徴情報におけるモデルの出力であるスコアが入力される。
【００４９】
「ＵＩＤ」は、ユーザＵを識別する識別情報である。「特徴情報」は、サービス提供サーバ１０それぞれで生成されるモデルおよびスコアの情報である。なお、図４では、「特徴情報」の各項目には、モデル名称が入力される。
【００５０】
図４に示すように、共有情報４１は、「ＵＩＤ」および「特徴情報」のスコアを含む情報である。図４に示す例では、ＵＩＤが「Ｕ１」であるユーザは、特徴情報におけるモデル「釣り道具購入」のスコアが「０．６」であることを示している。
【００５１】
また、ＵＩＤが「Ｕ１」であるユーザは、特徴情報におけるモデル「釣りワード検索」のスコアが「未入力（０．５）」となっている。これは、サービスＹからスコアを取得していないこと、および、後述の補足部３２によってスコア「０．５」が補足されたことを示している。なお、図４では、スコアが未入力であること、および、補足されたことを含む場合を示したが、例えば、補足後のスコアのみを含んでもよい。
【００５２】
例えば、上記スコアは、サービス提供サーバ１０で算出されたスコアをそのまま共有情報４１のスコアとして入力してもよく、あるいは、サービス提供サーバ１０で算出されたスコアを所定の基準に従って正規化したスコアを共有情報４１として入力してもよい。
【００５３】
また、図４では、共有情報４１をスコアとして示したが、共有情報４１は、スコアに限定されるものではなく、「○、△および×」や、「優、良および可」等といった段階分けされた情報であってもよい。
【００５４】
次に、サービス情報４２は、各サービス提供サーバ１０が提供するサービスＹに関する情報である。図５は、サービス情報４２の一例を示す図である。図５に示すように、サービス情報４２は、「サービスＩＤ」、「提供サービス」および「登録モデル数」といった項目を含む。
【００５５】
「サービスＩＤ」は、サービスＹ（あるいは、サービス提供サーバ１０）を識別する識別情報である。「提供サービス」は、サービスＹの内容を示す情報である。「登録モデル数」は、共有情報４１に登録されている特徴情報のモデルの数を示す情報である。
【００５６】
次に、モデルプログラム情報４３は、特徴情報におけるモデルのプログラムデータを含んだ情報である。図６は、モデルプログラム情報４３の一例を示す図である。モデルプログラム情報４３は、後述の取得部３１が取得した特徴情報におけるモデルのプログラムデータを含む情報である。図６に示すように、モデルプログラム情報４３は、「モデルＩＤ」、「モデル名称」、「グループ」、「サービスＩＤ」および「モデルデータ」等といった項目を含む。
【００５７】
「モデルＩＤ」は、特徴情報におけるモデルを識別する識別情報である。「モデル名称」は、特徴情報におけるモデルの名称を示す識別情報である。「グループ」は、特徴情報におけるモデルをグループ分けした場合の各グループを識別する識別情報である。例えば、「釣り道具購入」は、グループ「釣り好き」に属し、「釣りスポット往復」は、複数のグループ「釣り好き」および「旅行好き」に属する。
【００５８】
「サービスＩＤ」は、サービスＹ（あるいは、サービス提供サーバ１０）を識別する識別情報である。「モデルデータ」は、特徴情報におけるモデルのプログラムデータである。
【００５９】
「モデルデータ」は、例えば、ユーザＵの属性を説明変数とする回帰モデルである。例えば、「モデルデータ」は、以下の式に示す回帰モデルである。すなわち、ｙ＝ω１・ｘ１＋ω２・ｘ２＋・・・＋ωｎ・ｘｎの回帰モデルとして表すことができる。
【００６０】
上記式において、「ｘ」は、ユーザＵの属性に対応する説明変数である。「ｙ」は、ユーザＵの特徴を示すスコアに対応する目的変数である。また、「ω」は、「ｘ」の係数であり、所定の重み値を示す。具体的には、「ω１」は、「ｘ１」の重み値であり、「ω２」は、「ｘ２」の重み値であり、「ωｎ」は、「ｘｎ」の重み値である。このように、上記式は、ユーザＵの属性に対応する説明変数「ｘ」と、所定の重み値「ω」とを含む変数（例えば、「ω１・ｘ１」）を組み合せることにより作成される。
【００６１】
なお、「モデルデータ」は、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）やその他の機械学習法を用いて生成された特徴情報であってもよい。また、特徴情報は、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて生成されたものであってもよい。例えば、サービスＹは、ＤＮＮ（Deep  Neural  Network）やＲＮＮ（Recurrent  Neural  Network）やＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて特徴情報を生成することができる。
【００６２】
制御部３は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３は、たとえば、コントローラであり、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００６３】
なお、取得部３１、補足部３２、受付部３３、抽出部３４、推定部３５および提供部３６は、それぞれ一部または全部がＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成されてもよい。
【００６４】
制御部３は、サービス提供サーバ１０から取得した特徴情報の共有情報への登録および登録した特徴情報基づいて特徴情報の補足や更新を行う。また、制御部３は、特徴情報に基づいてサービスＹに対して各種提供を行う。
【００６５】
取得部３１は、ユーザＵの属性を用いてユーザＵの特徴を推定するモデル、および、ユーザＵの属性を用いて推定されたユーザＵの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスＹそれぞれから取得する。例えば、取得部３１は、サービスＹに対して予め指定したフォーマットで生成させた特徴情報を取得する。これにより、サービスＹ間で特徴情報のフォーマットを揃えることができるため、統一した基準の特徴情報を取得することができる。
【００６６】
また、取得部３１は、特徴情報として、上記したモデルと、かかるモデルから出力されるスコアの初期値とを含む情報を取得する。スコアの初期値は、例えば、サービス提供サーバ１０によって予め算出されてもよく、取得部３１がモデルデータを取得して算出してもよい。取得部３１が初期値を算出する場合、特徴情報のモデルデータのみをまず取得し、その後、サービス提供サーバ１０からユーザＵの属性を取得してスコアを算出する。
【００６７】
なお、取得部３１は、特徴情報を取得した際に、かかる特徴情報が指定のフォーマットに沿って生成されたか否かをチェックするチェック機能を有してもよい。
【００６８】
また、取得部３１は、特徴情報におけるモデルの入力となるユーザＵの属性を、モデルの取得元のサービスＹとは異なるサービスＹから取得してもよい。つまり、共有情報４１として登録されたモデルの取得元のサービスＹからユーザＵの属性を取得してスコアを出力してもよく、あるいは、取得元のサービスＹとは異なるサービスＹから取得したユーザＵの属性を使ってスコアを出力してもよい。これにより、例えば、異なる事業者のサービスＹ間で、共有情報４１に登録されたモデルを共有することができる。
【００６９】
また、取得部３１は、取得した特徴情報を共有情報４１として登録するとともに、登録した特徴情報を更新する更新処理を行う。具体的には、取得部３１は、サービスＹからユーザＵの属性を取得し、かかる属性に基づいてモデルまたは推定結果を更新する。あるいは、取得部３１は、サービスＹによって更新されたモデルまたは推定結果を取得することで、登録した特徴情報のモデルまたは推定結果を更新してもよい。
【００７０】
補足部３２は、取得部３１によって取得された特徴情報のうち、対象ユーザと類似する類似ユーザの特徴情報に基づいて対象ユーザの特徴情報を補足する。例えば、補足部３２は、類似ユーザの候補となる候補ユーザの特徴情報と、対象ユーザの特徴情報との類似度に基づいて類似ユーザを決定する。かかる点について、図７および図８を用いて説明する。
【００７１】
図７および図８は、補足部３２の処理内容を示す図である。図７および図８では、ＵＩＤ「Ｕ１」が対象ユーザであり、「Ｕ２」が候補ユーザであることとする。なお、候補ユーザは、対象ユーザ以外の任意のユーザであり、１人であっても複数であってもよい。あるいは、候補ユーザは、対象ユーザと属性が類似するユーザであってもよい。
【００７２】
図７に示すように、補足部３２は、例えば、取得部３１が取得した特徴情報のうち、補足対象となる特徴情報と特徴が類似する特徴情報に関して対象ユーザおよび候補ユーザ間で比較した結果に基づいて類似ユーザを決定する。補足対象となる特徴情報とは、例えば、対象ユーザのスコアが未入力の特徴情報であり、かつ、候補ユーザのスコアが入力済の特徴情報である。
【００７３】
まず、補足部３２は、「Ｕ１」および「Ｕ２」ともにスコアが入力されたモデルの中から、補足対象となる「釣りワード検索」のモデルと特徴が類似するモデル（以下、類似モデルと記載する）を選択する。補足部３２は、例えば、モデル名称を言語解析することで、モデル名称に類似性を有するモデルを類似モデルとして選択してもよく、あるいは、モデルデータのデータ項目の類似度を算出することで類似モデルを選択してもよい。あるいは、補足部３２は、モデルプログラム情報４３の「グループ」が同じモデルを類似モデルとして選択してもよい。なお、選択する類似モデルの数は、１つであってもよく、２つ以上であってもよい。図７では、「釣りスポット往復」が類似モデルとして選択されることとする。
【００７４】
つづいて、補足部３２は、選択した類似モデルに関して対象ユーザおよび候補ユーザ間でスコアを比較し、スコアの類似度を算出する。例えば、対象ユーザおよび候補ユーザのスコアの差分を類似度として算出する。補足部３２は、スコアの差分が所定の閾値未満、すなわちスコアの類似度が高い（スコアが近い）場合、かかる候補ユーザを類似ユーザとして決定する。
【００７５】
そして、補足部３２は、類似ユーザの「釣りワード検索」のスコア「０．４」に基づいて対象ユーザの「釣りワード検索」の未入力のスコアを補足する。かかる場合、補足するスコアの値は、「釣りスポット往復」のスコアが対象ユーザおよび類似ユーザ間で類似していることから、「釣りワード検索」のスコアも類似すると推測されるため、「０．４」に近いスコアである好ましい。
【００７６】
なお、補足するスコアは、例えば、上記したスコアの類似度に応じた値であってもよく、あるいは、類似ユーザの「釣りワード検索」のスコア「０．４」をそのまま補足するスコアとしてもよい。あるいは、類似ユーザが複数存在する場合には、複数の類似ユーザのスコアの平均値を補足するスコアとしてもよい。
【００７７】
また、補足部３２は、類似モデルのスコアの類似度により類似ユーザを決定したが、例えば、図８に示すように、類似モデルを複数選択し、複数の類似モデルのスコア分布に基づいて類似ユーザの決定およびスコアの補足を行ってもよい。
【００７８】
図８では、「釣りワード検索」と類似する類似モデルとして、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」が選択されていることとする。まず、補足部３２は、選択した複数の類似モデルのスコア分布に基づいて類似ユーザを決定する。
【００７９】
例えば、図８に示す例では、「Ｕ１」は、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアが比較的高い。つまり、対象ユーザである「Ｕ１」にとって、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアは、高いスコアに偏って分布している。また、「Ｕ２」は、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアが比較的低い。つまり、候補ユーザである「Ｕ２」にとって、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアは、低いスコアに偏って分布している。
【００８０】
すなわち、「Ｕ１」および「Ｕ２」それぞれについて、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアは、スコアの高低に違いはあるものの、スコアが偏って分布している点で共通している。そこで、補足部３２は、複数の類似モデルに関してスコア分布に共通性を有する候補ユーザを類似ユーザとして決定する。
【００８１】
そして、補足部３２は、類似ユーザのスコア分布に基づいて対象ユーザのスコアを補足する。具体的には、補足部３２は、「Ｕ２」の「釣りワード検索」のスコアが、「釣り道具購入」および「釣りスポット往復」のスコアと同様に、低いスコアに偏っていることから、「Ｕ１」の「釣りワード検索」のスコアも高いスコアに偏っていると推測する。すなわち、補足部３２は、対象ユーザである「Ｕ１」の「釣りワード検索」を高いスコアで補足する。このように、複数の類似モデルのスコア分布に基づいて未入力のスコアを補正することで精度よくスコアを補正することができる。
【００８２】
なお、上記では、補足部３２は、特徴情報に基づいて類似ユーザを決定したが、例えば、ユーザの属性をサービスＹから取得し、かかる属性に基づいて類似ユーザを決定してもよい。例えば、補足部３２は、候補ユーザの属性と、対象ユーザの属性との類似度に基づいて類似ユーザを決定する。
【００８３】
図２に戻って受付部３３について説明する。受付部３３は、サービス提供サーバ１０から各種要求を受け付ける。例えば、受付部３３は、特定の特徴を指定する特徴指定の要求をサービスＹから受け付ける。特徴指定は、共有情報４１に含まれる特徴情報のモデルＩＤやモデル名称等を指定する。特徴指定による指定は、１つの特徴情報であってもよく、複数の特徴情報であってもよい。あるいは、特徴指定は、分野指定等といった複数の特徴情報を包含する指定であってもよい。
【００８４】
また、受付部３３は、特定のユーザＵを指定するユーザ指定の要求をサービスＹから受け付ける。ユーザ指定により指定されるユーザＵは、１人であってもよく、複数であってもよい。あるいは、ユーザ指定は、複数のユーザを包含するグループ指定であってもよい。グループ指定の場合、ユーザ指定によって特定のグループの名称等が指定される。
【００８５】
また、受付部３３は、上記した要求の中に期間指定を含ませてもよい。例えば、特徴指定の場合、期間指定により指定された期間に登録された特徴情報を特徴指定の対象としてもよい。また、ユーザ指定の場合、期間指定により指定された期間にサービスＹを利用したユーザＵをユーザ指定の対象としてもよい。
【００８６】
抽出部３４は、特徴情報に基づいて特徴指定によって指定された特定の特徴に対応するユーザＵを抽出する。例えば、抽出部３４は、指定された特徴のスコアが所定値以上のユーザＵを抽出する。
【００８７】
推定部３５は、特徴情報に基づいてユーザ指定によって指定された特定のユーザＵの特徴を推定する。例えば、推定部３５は、指定されたユーザＵにおける各特徴情報のうち、スコアが所定値以上の特徴情報が当該ユーザＵの特徴であると推定する。
【００８８】
なお、推定部３５は、指定されたユーザＵにおける各特徴情報のうち、スコアが所定値未満の特徴情報がある場合、その特徴情報の特徴を当該ユーザＵが有していないと推定してもよい。すなわち、推定部３５は、スコアが所定値以上の場合、ユーザＵが「○○好き」の特徴を有していると推定し、スコアが所定値未満の場合、ユーザＵが「○○嫌い」の特徴を有していると推定する。
【００８９】
提供部３６は、取得部３１によって取得された特徴情報に基づく提供情報を他のサービスＹへ提供する。例えば、提供部３６は、スコアに基づいた提供情報を他のサービスＹへ提供する。具体的には、提供部３６は、抽出部３４または推定部３５から取得した情報に基づいて提供情報を生成し、当該提供情報をサービスＹへ提供する。
【００９０】
例えば、提供部３６は、特徴指定に基づき抽出部３４によって抽出されたユーザＵのリスト（一覧の一例）を含む提供情報を生成し、サービスＹへ提供する。リストのソートは、スコアの大小順や、ユーザ名（ユーザＩＤ等も含む）の五十音順、もしくは、アルファベット順等といった任意の順で並べられてもよい。
【００９１】
あるいは、提供部３６は、抽出部３４によって抽出されたユーザＵのうち、一部のユーザＵのみを提供情報としてサービスＹへ提供してもよい。具体的には、提供部３６は、スコアが最上位のユーザＵのみや、スコアが上位複数番目までのユーザＵ等を選抜した提供情報を提供してもよい。
【００９２】
また、提供部３６は、ユーザ指定に基づき推定部３５によって推定されたユーザＵの特徴を示す情報を含む提供情報を他のサービスＹへ提供する。例えば、提供部３６は、推定部３５によって推定されたユーザＵの特徴をリストにして並べた情報を含む提供情報を提供する。
【００９３】
また、提供部３６は、推定部３５によって推定されたユーザＵの特徴のうち、一部の特徴のみを含む提供情報を提供してもよい。例えば、提供部３６は、スコアが最上位の特徴情報である特徴のみや、スコアが上位複数番目までの特徴情報である特徴のみを選抜した提供情報を提供してもよい。
【００９４】
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順を示すフローチャートである。
【００９５】
図９に示すように、まず、取得部３１は、ユーザＵの属性を用いてユーザＵの特徴を推定するモデル、および、ユーザＵの属性を用いて推定されたユーザＵの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスＹそれぞれから取得する（ステップＳ１０１）。
【００９６】
つづいて、補足部３２は、候補ユーザの特徴情報と対象ユーザの特徴情報との類似度を算出する（ステップＳ１０２）。つづいて、補足部３２は、算出した類似度が高いか否か、例えば、候補ユーザおよび対象ユーザに関して類似モデルのスコアの差分が所定の閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【００９７】
補足部３２は、類似度が高い、すなわち、候補ユーザおよび対象ユーザに関して類似モデルのスコアの差分が所定の閾値未満である場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、かかる候補ユーザを類似ユーザとして決定する（ステップＳ１０４）。
【００９８】
つづいて、補足部３２は、類似ユーザの特徴情報に基づいて対象ユーザの特徴情報を補足し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。
【００９９】
一方、補足部３２は、類似度が低い、すなわち、候補ユーザおよび対象ユーザに関して類似モデルのスコアの差分が所定の閾値以上である場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、処理を終了する。
【０１００】
次に、図１０を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する提供処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する提供処理の手順を示すフローチャートである。
【０１０１】
図１０に示すように、提供処理において、まず、受付部３３は、サービスＹから特徴指定の要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。抽出部３４は、受付部３３が特徴指定を受け付けた場合（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、特徴指定により指定された特定の特徴をもつユーザＵを抽出する（ステップＳ２０２）。
【０１０２】
つづいて、提供部３６は、抽出部３４によって抽出されたユーザＵのリストを含む提供情報をサービスＹへ提供し（ステップＳ２０３）、処理を終了する。
【０１０３】
一方、受付部３３は、特徴指定の要求を受け付けなかった場合（ステップＳ２０１，Ｎｏ）、ユーザ指定の要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０４）。なお、ステップＳ２０１およびステップＳ２０４の処理は、その処理順が入れ替わってもよい。
【０１０４】
推定部３５は、受付部３３がユーザ指定の要求を受け付けた場合（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、ユーザ指定により指定されたユーザＵの特徴を推定する（ステップＳ２０５）。
【０１０５】
つづいて、提供部３６は、推定部３５によって推定されたユーザＵの特徴を示す情報を含む提供情報をサービスＹへ提供し（ステップＳ２０６）、処理を終了する。
【０１０６】
一方、受付部３３は、ユーザ指定の要求を受け付けなかった場合（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、処理をステップＳ２０１へ移行する。
【０１０７】
また、上述してきた実施形態にかかる情報処理装置１は、例えば図１１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１１は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１０８】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１０９】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０１１０】
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。
【０１１１】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１１２】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部３の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部４内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１１３】
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、取得部３１と、補足部３２とを備える。取得部３１は、ユーザＵの属性を用いてユーザＵの特徴を推定するモデル、および、ユーザＵの属性を用いて推定されたユーザＵの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスＹそれぞれから取得する。補足部３２は、取得部３１によって取得された特徴情報のうち、対象ユーザと類似する類似ユーザの特徴情報に基づいて対象ユーザの特徴情報を補足する。
【０１１４】
これにより、他のサービスＹの解析結果を利用して対象ユーザの情報を適切に補足することができる。
【０１１５】
また、補足部３２は、類似ユーザの候補である候補ユーザの特徴情報と、対象ユーザの特徴情報との類似度に基づいて類似ユーザを決定する。
【０１１６】
これにより、対象ユーザの特徴情報と類似する類似ユーザを決定できるため、対象ユーザの特徴情報を高精度に補足することができる。
【０１１７】
また、補足部３２は、特徴情報のうち、補足対象となる特徴情報と特徴が類似する特徴情報に関して対象ユーザおよび候補ユーザ間で比較した結果に基づいて類似ユーザを決定する。
【０１１８】
これにより、補足対象となる特徴情報と特徴が類似する特徴情報をもった類似ユーザを決定することができるため、補足対象となる特徴情報を高精度に補足することができる。
【０１１９】
また、補足部３２は、類似ユーザの候補である候補ユーザの属性と、対象ユーザの属性との類似度に基づいて類似ユーザを決定する。
【０１２０】
これにより、対象ユーザの属性と類似する類似ユーザを決定できるため、対象ユーザの特徴情報を高精度に補足することができる。
【０１２１】
また、特徴情報のモデルは、ユーザＵの属性を入力することで、ユーザの特徴をスコアとして出力するものである。補足部３２は、類似ユーザのスコアに基づき、対象ユーザの特徴情報を補足する。
【０１２２】
これにより、他のサービスＹ間で統一された基準のスコアに基づき補足をすることができるため、他のサービスＹが補足されたスコアを有効に活用することができる。
【０１２３】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、受付部３３と、抽出部３４と、提供部３６とを備える。受付部３３は、特定の特徴を指定する特徴指定をサービスＹから受け付ける。抽出部３４は、特徴情報に基づいて特徴指定によって指定された特定の特徴に対応するユーザＵを抽出する。提供部３６は、抽出部３４によって抽出されたユーザＵのリストを含む提供情報をサービスＹへ提供する。
【０１２４】
これにより、例えば、自身のサービスＹでは生成されないような特定の特徴をもつユーザＵを知ることができるため、提供するサービスＹの質を向上させることができる。
【０１２５】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、受付部３３と、推定部３５と、提供部３６とを備える。受付部３３は、特定のユーザＵを指定するユーザ指定をサービスＹから受け付ける。推定部３５は、特徴情報に基づいてユーザ指定によって指定された特定のユーザＵの特徴を推定する。提供部３６は、推定部３５によって推定された特徴を示す情報を含む提供情報をサービスＹへ提供する。
【０１２６】
これにより、特定のユーザＵについて、自身のサービスＹでは生成されないような特定を推定結果として知ることができるため、かかる特定のユーザＵに対してより質の高いサービスＹを提供することができる。
【０１２７】
なお、上述した実施形態では、情報処理装置１は、共有情報４１に含まれる特徴情報について、例えば、複数の特徴情報を組合せて新たな特徴情報を生成してもよい。具体的には、「○○好き」の特徴情報と、「××好き」の特徴情報とを合算した、「○○好きで、××好き」という新たな特徴情報を生成してもよい。あるいは、「○○好き」の特徴情報から「××好き」の特徴情報を除いた、「○○好きだが、××嫌い」という新たな特徴情報を生成してもよい。このような、新たな特徴情報の生成タイミングは、例えば、受付部３３が受け付けた複数の特徴指定を組み合わせて生成してもよく、あるいは、時事やイベントの発生時に、かかる時事やイベントに関連する複数の特徴情報を組合せて生成してもよい。
【０１２８】
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。
【０１２９】
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１３０】
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。
【０１３１】
また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１３２】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部３１は、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】
【０１３３】
１    情報処理装置
２    通信部
３    制御部
４    記憶部
１０    サービス提供サーバ
３１    取得部
３２    補足部
３３    受付部
３４    抽出部
３５    推定部
３６    提供部
４１    共有情報
４２    サービス情報
４３    モデルプログラム情報
１００    ユーザ端末
Ｓ    情報処理システム
【図１】
2020035219.tif 000003
【図２】
2020035219.tif 000004
【図３】
2020035219.tif 000005
【図４】
2020035219.tif 000006
【図５】
2020035219.tif 000007
【図６】
2020035219.tif 000008
【図７】
2020035219.tif 000009
【図８】
2020035219.tif 000010
【図９】
2020035219.tif 000011
【図１０】
2020035219.tif 000012
【図１１】
2020035219.tif 000013