(57)【要約】      （修正有）【課題】所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出する装置、方法、プログラムを提供する。【解決手段】抽出装置１００は、取得部１３１と、抽出部１３３とを有する。取得部１３１は、ユーザの行動情報を取得する。抽出部１３３は、取得部により取得された行動情報に基づくユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する。【選択図】図３
2018151860.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出部と、
を備えることを特徴とする抽出装置。
【請求項２】
前記抽出部は、
前記ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づく前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の抽出装置。
【請求項３】
前記抽出部は、
前記ユーザの位置情報に基づく前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザの過去の位置情報に基づく前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の抽出装置。
【請求項４】
前記抽出部により抽出された前記対象ユーザに、前記現コンテキストに応じた情報であって、前記対象ユーザに所定の行動を促す推奨情報を提供する提供部、
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項５】
前記抽出部は、
前記ユーザの位置に関する前記現コンテキストが、当該ユーザの日常生活における位置に関する前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項６】
前記取得部により取得された行動情報に基づいて前記ユーザの興味関心を推定する推定部、
をさらに備え、
前記抽出部は、
前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザの前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの興味関心に対応する前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項７】
前記取得部は、
前記ユーザの経済状況に関する経済状況情報を取得し、
前記抽出部は、
前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザの前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項８】
コンピュータが実行する抽出方法であって、
ユーザの行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出工程と、
を含むことを特徴とする抽出方法。
【請求項９】
ユーザの行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザに応じて情報提供等の種々のサービスを行う技術が提供されている。例えば、利用者（ユーザ）の定期券情報に基づいて、乗降頻度が低い乗降地点における施設の中から、ユーザの好みに合う施設を案内し、施設の利用促進を図る技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２０７０９５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、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出することができるとは限らない。例えば、ユーザの定期券情報に基づいて、施設を案内するだけでは、対象ユーザとなるユーザを適切に抽出されていない場合が多い。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出する抽出装置、抽出方法、及び抽出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】
本願に係る抽出装置は、ユーザの行動情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出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、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出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、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る抽出システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る抽出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、実施形態に係るコンテキスト情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。
【図９】図９は、抽出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、本願に係る抽出装置、抽出方法、及び抽出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抽出装置、抽出方法、及び抽出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．抽出処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。図１の例では、抽出装置１００は、行動情報の取得時点に対応するユーザのコンテキスト（以下、「現コンテキスト」ともいう）が、ユーザの過去の行動履歴に基づくユーザの過去のコンテキストのうち、ユーザの日常生活に対応するコンテキスト（以下、「通常コンテキスト」ともいう）と異なる場合、ユーザを所定の処理を行う対象とするユーザ（以下、「対象ユーザ」ともいう）として抽出する場合を示す。
【００１１】
また、図１の例では、抽出装置１００は、対象ユーザとして抽出したユーザに対して、そのユーザに応じた推奨情報を提供する場合を示す。なお、ここでいうコンテキストとは、ユーザの行動情報から推定されるユーザが置かれた環境等を含むユーザの状態や状況を示す情報である。図１の例では、コンテキストＩＤにより各コンテキストを識別する。また、各コンテキストＩＤには、そのコンテキストに対応するユーザの位置やユーザが用いた検索クエリ（以下、単に「クエリ」ともいう）に関する情報が対応付けられる。
【００１２】
また、図１の例では、説明を簡単にするために、抽出装置１００は、ユーザの行動情報のうち、ユーザの位置とユーザが検索に用いた検索クエリに関する情報に基づいてユーザのコンテキストを推定するが、ユーザのコンテキストが推定可能であれば、どのような情報を用いてユーザのコンテキストを推定してもよい。例えば、抽出装置１００は、ユーザの行動履歴、ユーザの行動予定、ユーザの属性、ユーザの現在位置、現在時刻、ユーザが置かれた物理環境、ユーザが置かれた社会環境、ユーザの運動状態、および、ユーザの感情等の種々の情報等に基づいてユーザのコンテキストを推定してもよい。
【００１３】
また、例えば、抽出装置１００は、ユーザの意図の推定対象となり得る行動等の種々の行動に関する情報を用いてユーザのコンテキストを推定してもよい。例えば、抽出装置１００は、ユーザのコンテンツの閲覧等の種々の情報をユーザの行動情報として取得し、その情報に基づいてユーザのコンテキストを推定してもよい。また、例えば、抽出装置１００は、ユーザの脳波や心拍数や、推定された感情の情報などに基づいてユーザのコンテキストを推定してもよい。
【００１４】
〔抽出システムの構成〕
図１の説明に先立って、図２を用いて抽出システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る抽出システムの構成例を示す図である。図２に示すように、抽出システム１は、端末装置１０と、抽出装置１００とが含まれる。端末装置１０と、抽出装置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。なお、図２に示した抽出システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の抽出装置１００が含まれてもよい。
【００１５】
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は、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。また、端末装置１０は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサ等の機能を有し、ユーザの位置を検知し、取得可能であるものとする。また、端末装置１０は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置１０は、心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの生体情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身の心拍（脈拍）に関する情報を端末装置１０が取得可能としてもよい。
【００１６】
また、端末装置１０は、抽出装置１００に種々の情報等を送信する。例えば、端末装置１０は、ユーザに関する位置情報やユーザが検索に用いた検索クエリに関する情報を含む行動情報等を抽出装置１００へ送信する。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。端末装置１０は、ユーザによる種々の操作を受け付ける。図１の例では、端末装置１０を利用するユーザがユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」と記載する）である場合を示す。
【００１７】
抽出装置１００は、取得した行動情報に基づいて推定されるユーザの現コンテキストが、ユーザの通常コンテキストと異なる場合、ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する情報処理装置である。また、抽出装置１００は、対象ユーザとして抽出したユーザに対して、そのユーザに応じた推奨情報を提供する。なお、図１の例では、説明を簡単にするためにユーザＵ１を一例として示すが、抽出装置１００は、多数のユーザを対象に抽出処理を行ってもよい。
【００１８】
また、図１の例に示す各日時「ｄｔ＊」中の「ｄｔ」に続く「＊（＊は任意の数値）」は、対応する行動等が行われた日時を示し、日時「ｄｔ＊」は、「＊」の値が大きい程、日付が新しいものとする。例えば、日時「ｄｔ１２」は、日時「ｄｔ１１」に比べて、「ｄｔ」に続く数値が大きいため、日付がより新しいことを示す。図１に示す例では、日時「ｄｔ１２」におけるユーザＵ１の行動は、日時「ｄｔ１１」におけるユーザＵ１の行動よりも後に行われたことを示す。なお、図１の例では、「日時ｄｔ１１」等のように抽象的に図示するが、「日時ｄｔ１１」は、「２０１７年２月１７日１０時３２分１８秒」等の具体的な日時が対応するものとする。
【００１９】
ここから、図１を用いて、抽出処理の流れについて説明する。まず、図１に示すマップ情報ＭＰ１−１、ＭＰ１−２について、簡単に説明する。図１に示すマップ情報ＭＰ１−１、ＭＰ１−２は、ユーザＵ１についての位置やユーザＵ１の自宅ＨＭやオフィスＯＦの位置等を模式的に示す図である。図１に示すマップ情報ＭＰ１−１及びマップ情報ＭＰ１−２は、ユーザの行動情報が取得される時点の差を示すためのものであり、マップ情報ＭＰ１−１及びマップ情報ＭＰ１−２に示す範囲（エリア）は、同一のエリアである。また、以下では、マップ情報ＭＰ１−１、ＭＰ１−２について、特に区別なく説明する場合には、マップ情報ＭＰ１と記載する。なお、図１に示すマップ情報ＭＰ１においては、エリアＩＤ「ＡＲ１１」により識別されるエリアＡやエリアＩＤ「ＡＲ１００」により識別されるエリアＫのみを図示するが、マップ情報ＭＰ１には、他のエリアも含まれてもよい。なお、ここでいうエリアの大きさは、処理の目的等に応じて適宜設定されてもよい。例えば、エリアは、「県」、「市」、「区」、「町」等の種々の大きさのエリアが適宜設定されてもよい。
【００２０】
図１では、抽出装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する（ステップＳ１１）。例えば、抽出装置１００は、ユーザＵ１の通常生活時（日常生活時）において、マップ情報ＭＰ１−１に示すように、端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する。図１の例では、抽出装置１００は、日時ｄｔ１１〜ｄｔ５２等におけるユーザＵ１の行動情報を取得する。
【００２１】
そして、抽出装置１００は、ユーザＵ１の行動情報を行動履歴として格納する（ステップＳ１２）。図１の例では、抽出装置１００は、ユーザＵ１の行動情報を行動履歴として、行動情報記憶部１２２に格納する。
【００２２】
例えば、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「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中のユーザＵ１に対応する。また、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。また、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「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、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「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。図１中の行動情報記憶部１２２に示す「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。また、図１中の行動情報記憶部１２２に示す「位置」は、対応する行動が行われた際のユーザの位置を示す。なお、図１の例では、説明を簡単にするために、「位置」は、「エリアＡ」といった抽象的な記号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。
【００２３】
例えば、図１に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）や行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動（行動ＡＣ１２）等を行ったことを示す。
【００２４】
また、以下では、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動を「行動ＡＣ１１」とする場合がある。このように、以下では、「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ＡＣ１５」と記載した場合、その行動は行動ＩＤ「ＡＣ１５」により識別される行動である。また、以下では、ユーザＵ１の行動ＡＣ１１、ＡＣ１２、ＡＣ１５、ＡＣ５１、ＡＣ５２等について、特に区別なく説明する場合には、行動ＡＣと記載する。
【００２５】
図１の例では、ユーザＵ１は、検索クエリ「グルメ」及び「エリアＡ」を用いた検索（行動ＡＣ１１）を日時ｄｔ１１にエリアＡで行ったことを示す。例えば、行動ＡＣ１１は、日時ｄｔ１１に検索クエリ「グルメ」及び「エリアＡ」を用いた検索がユーザＵ１が利用する端末装置１０において行われたことを示す。また、ユーザＵ１は、エリアＡに位置するレストランＡにおいて決済を日時ｄｔ１２に行ったことを示す。例えば、行動ＡＣ１２は、日時ｄｔ１２にユーザＵ１がレストランＡで食事をし、端末装置１０等を用いて決済を行ったことを示す。
【００２６】
また、ユーザＵ１は、グルメサイトに関するコンテンツＣの閲覧（行動ＡＣ１５）を日時ｄｔ１５にエリアＢで行ったことを示す。また、ユーザＵ１は、検索クエリ「ランチ」及び「エリアＡ」を用いた検索（行動ＡＣ５１）を日時ｄｔ５１にエリアＡで行ったことを示す。また、ユーザＵ１は、エリアＡに位置するレストランＢにおいて決済を日時ｄｔ５２に行ったことを示す。例えば、行動ＡＣ５２は、日時ｄｔ５２にユーザＵ１がレストランＢで食事をし、端末装置１０等を用いて決済を行ったことを示す。
【００２７】
図１の例では、抽出装置１００は、上述したような行動ＡＣ１１、ＡＣ１２、ＡＣ１５、ＡＣ５１、ＡＣ５２等を含むユーザＵ１の行動履歴を行動情報記憶部１２２に格納する。
【００２８】
そして、抽出装置１００は、ユーザのコンテキストを推定する（ステップＳ１３）。図１の例では、抽出装置１００は、ユーザＵ１の各行動ＡＣの時点におけるコンテキストを推定する。例えば、抽出装置１００は、行動情報記憶部１２２に記憶されたユーザＵ１の行動履歴に基づいて、ユーザのコンテキストを推定する。図１の例では、抽出装置１００は、コンテキスト情報記憶部１２３に示すようなユーザのコンテキスト情報を推定する。
【００２９】
図１中のコンテキスト情報記憶部１２３に示す「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。図１中のコンテキスト情報記憶部１２３に示す「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。また、図１中のコンテキスト情報記憶部１２３に示す「コンテキストＩＤ」は、ユーザのコンテキストを識別する情報を示す。また、図１中のコンテキスト情報記憶部１２３に示す「位置」は、対応するコンテキストにおけるユーザの位置を示す。また、図１中のコンテキスト情報記憶部１２３に示す「検索クエリ」は、対応するコンテキストにおいてユーザが用いた検索クエリを示す。「検索クエリ」中の「クエリＱ１」や「クエリＱ２」は、対応するコンテキストにおいてユーザが組み合わせて用いた各検索クエリを示す。
【００３０】
図１の例では、抽出装置１００は、エリアＡにおける検索クエリ「グルメ」及び「エリアＡ」を用いた検索に対応する行動ＡＣ１１時のコンテキストは、コンテキストＩＤ「ＣＮ１１」により識別されるコンテキスト（コンテキストＣＮ１１）であると推定する。
【００３１】
また、以下では、コンテキストＩＤ「ＣＮ１１」により識別される行動を「コンテキストＣＮ１１」とする場合がある。このように、以下では、「コンテキストＣＮ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その行動はコンテキストＩＤ「ＣＮ＊」により識別されるコンテキストであることを示す。例えば、「コンテキストＣＮ１５」と記載した場合、その行動はコンテキストＩＤ「ＣＮ１５」により識別されるコンテキストである。また、以下では、ユーザＵ１のコンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２、ＣＮ１５等について、特に区別なく説明する場合には、コンテキストＣＮと記載する。
【００３２】
また、図１の例では、抽出装置１００は、エリアＡのレストランＡでの決済に対応する行動ＡＣ１２時のコンテキストは、コンテキストＣＮ１２であると推定する。
【００３３】
また、図１の例では、抽出装置１００は、エリアＢにおけるコンテンツＣの閲覧に対応する行動ＡＣ１５時のコンテキストは、コンテキストＣＮ１５であると推定する。
【００３４】
また、図１の例では、抽出装置１００は、検索クエリ「ランチ」及び「エリアＡ」を用いた検索に対応する行動ＡＣ５１時のコンテキストは、コンテキストＣＮ１１であると推定する。図１の例では、行動ＡＣ５１時は、行動ＡＣ１１と位置「エリアＡ」が共通し、検索クエリがグルメに関するクエリ及び位置「エリアＡ」の組合せであり共通する。そのため、抽出装置１００は、行動ＡＣ５１時のコンテキストは、行動ＡＣ１１のコンテキストと同じコンテキストＣＮ１１であると推定する。
【００３５】
また、図１の例では、抽出装置１００は、エリアＡのレストランＢでの決済に対応する行動ＡＣ５２時のコンテキストは、コンテキストＣＮ１２であると推定する。図１の例では、行動ＡＣ５２時は、行動ＡＣ１２と位置「エリアＡ」が共通し、行動が決済であり共通する。そのため、抽出装置１００は、行動ＡＣ５２のコンテキストは、行動ＡＣ１２のコンテキストと同じコンテキストＣＮ１２であると推定する。なお、上記のコンテキストの推定は一例であり、抽出装置１００は、どのようにコンテキストの推定を行ってもよい。
【００３６】
そして、抽出装置１００は、ユーザの通常コンテキストを推定する（ステップＳ１４）。図１の例では、抽出装置１００は、ユーザＵ１の各行動ＡＣの時点におけるコンテキストに基づいて、ユーザＵ１の通常コンテキストを推定する。例えば、抽出装置１００は、コンテキスト情報記憶部１２３に記憶されたユーザＵ１のコンテキスト情報に基づいて、ユーザの通常コンテキストを推定する。
【００３７】
図１の例では、コンテキスト情報記憶部１２３には、ユーザＵ１がエリアＡに位置する状況に対応するコンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２が多く格納される。したがって、図１の例では、抽出装置１００は、ユーザＵ１がエリアＡのグルメの検索やエリアＡのレストランでの決済を行う状況に対応するコンテキストＣＮであることが多いと推定する。そのため、図１の例では、抽出装置１００は、ユーザＵ１の通常コンテキストをエリアＡに位置する状況に対応するコンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２であると推定する。以下、コンテキストＣＮ１１を通常コンテキストＣＮ１１とし、コンテキストＣＮ１２を通常コンテキストＣＮ１２とする場合がある。なお、上記の通常コンテキストの推定は一例であり、抽出装置１００は、どのように通常コンテキストの推定を行ってもよい。
【００３８】
また、抽出装置１００は、ユーザＵ１の行動履歴に基づいて、ユーザＵ１の興味を推定する（ステップＳ１５）。図１の例では、行動情報記憶部１２２に示すように、ユーザＵ１については、グルメに関連するクエリを用いた検索（行動ＡＣ１１、ＡＣ５１）や、グルメに関連するコンテンツの閲覧（行動ＡＣ１５）や、レストランでの決済（行動ＡＣ１２、ＡＣ５２）等のグルメに関する行動が多く格納される。そのため、抽出装置１００は、ユーザＵ１の行動履歴に基づいて、ユーザＵ１の興味を対象「グルメ」と推定する。なお、上記のユーザの興味の推定は一例であり、抽出装置１００は、どのようにユーザの興味の推定を行ってもよい。
【００３９】
ここから、対象ユーザとしてユーザＵ１が抽出される場合について説明する。図１では、抽出装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する（ステップＳ１６）。例えば、抽出装置１００は、ユーザＵ１の抽出時において、マップ情報ＭＰ１−２に示すように、端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する。図１の例では、抽出装置１００は、日時ｄｔ５２以降におけるユーザＵ１の行動情報を取得するものとする。具体的には、抽出装置１００は、端末装置１０から検索クエリ「出張」及び「エリアＫ」を用いた検索に関する行動情報を取得する。
【００４０】
そして、抽出装置１００は、ユーザの現コンテキストを推定する（ステップＳ１７）。図１の例では、抽出装置１００は、検索時点におけるユーザＵ１の現コンテキストを検索クエリ「出張」及び「エリアＫ」や位置「エリアＡ」に基づいて推定する。例えば、ユーザＵ１が検索行った位置「エリアＡ」はコンテキストＣＮ１１と一致するが、検索に用いられたクエリがグルメに関連しない「出張」やエリアＡとは異なる他のエリア「エリアＫ」であるため、抽出装置１００は、ユーザＵ１の現コンテキストを通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２とは異なると推定する。図１の例では、抽出装置１００は、現コンテキスト情報ＣＣ１１に示すように、ユーザＵ１の現コンテキストを通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２とは異なるコンテキストＣＮ１００であると推定する。以下、コンテキストＣＮ１００を現コンテキストＣＮ１００とする場合がある。なお、図１の例では、図示を省略するが、抽出装置１００は、他のユーザについても現コンテキストの推定を行ってもよい。
【００４１】
そして、抽出装置１００は、対象ユーザを抽出する（ステップＳ１８）。例えば、抽出装置１００は、現コンテキストを推定した多数のユーザから対象ユーザを抽出する。図１の例では、抽出装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された複数のユーザのうち、現コンテキストが通常コンテキストと異なるユーザを対象ユーザとして抽出する。例えば、抽出装置１００は、対象ユーザ一覧ＵＬ１１に示すように、現コンテキストＣＮ１００が通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２と異なるユーザＵ１を対象ユーザとして抽出する。
【００４２】
そして、抽出装置１００は、対象ユーザとして抽出したユーザに対して提供する推奨情報を決定する（ステップＳ１９）。例えば、抽出装置１００は、対象ユーザとして抽出した各ユーザに対して、各ユーザが興味を有する対象に関する情報を推奨情報として決定する。例えば、抽出装置１００は対象ユーザとして抽出したユーザが通常コンテキストに対応するエリアとは異なるエリア（以下、「対象エリア」ともいう）を検索している場合、そのユーザが興味を有する対象であって、対象エリアに関連する対象に関する情報を推奨情報として決定する。
【００４３】
例えば、抽出装置１００は、対象ユーザであるユーザＵ１が興味を有する対象「グルメ」に関するコンテンツを推奨情報に決定する。また、抽出装置１００は、対象ユーザであるユーザＵ１が現コンテキストＣＮ１００の推定時に検索に用いた位置であって、通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２に対応するエリアＡとは異なる位置「エリアＫ」に関するコンテンツを推奨情報に決定する。図１の例では、抽出装置１００は、内容が「グルメ」であり、対象エリアが「エリアＫ」であるコンテンツＣＴ１１をユーザＵ１に提供する推奨情報として決定する。
【００４４】
そして、抽出装置１００は、対象ユーザに対して推奨情報を提供する（ステップＳ２０）。図１の例では、抽出装置１００は、内容が「グルメ」であり、対象エリアが「エリアＫ」であるコンテンツＣＴ１１をユーザＵ１に推奨情報として提供する。
【００４５】
このように、抽出装置１００は、通常と異なるコンテキストにある対象ユーザを適切に抽出することができる。したがって、抽出装置１００は、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出することができるため、抽出した対象ユーザに対して適切な推奨情報を提供することができる。
【００４６】
〔１−１．推奨情報〕
なお、上述した例では、抽出装置１００が対象ユーザとして抽出したユーザＵ１にユーザＵ１が興味関心を有する対象に関する推奨情報を提供する場合を示したが、抽出装置１００は、種々の情報を推奨情報として提供してもよい。なお、この点の詳細については、図８において詳述する。
【００４７】
〔１−２．コンテキスト〕
また、上述した例では、抽出装置１００がユーザの位置や検索に用いたクエリに関する情報に基づいて、ユーザのコンテキストを推定する場合を示したが、抽出装置１００は、種々の情報に基づいて、ユーザのコンテキストを推定してもよい。
【００４８】
また、上述した例では、抽出装置１００がユーザの位置及び検索クエリに関するカテゴリの組合せに対応するコンテキストを対象にユーザの位置や検索に用いたクエリに関する情報に基づいて、ユーザのコンテキストを推定する場合を示したが、抽出装置１００は、種々の情報に基づいて、ユーザのコンテキストを推定してもよい。
【００４９】
〔２．抽出装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る抽出装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る抽出装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、抽出装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、抽出装置１００は、抽出装置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。
【００５０】
（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Ｎと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【００５１】
（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、コンテキスト情報記憶部１２３とを有する。
【００５２】
（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、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。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」、「興味」といった項目が含まれる。
【００５３】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。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。
【００５４】
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。
【００５５】
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（ユーザＵ１）の年齢は、「２０代」であり、性別は、「女性」であることを示す。また、例えば、ユーザＵ１は「グルメ」に興味があることを示す。また、例えば、図４の例では、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザ（ユーザＵ２）の年齢は、「３０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Ｕ１は「スポーツ」に興味があることを示す。
【００５６】
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、デモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報等の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、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。
【００５７】
（行動情報記憶部１２２）
実施形態に係る行動情報記憶部１２２は、ユーザの環境に関する行動情報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、行動情報として、ある時点（時刻）のユーザの位置におけるユーザの置かれている環境に関する情報を記憶する。例えば、行動情報記憶部１２２は、行動情報として、ある時点（時刻）のユーザの位置における気象情報を記憶する。図５に示す行動情報記憶部１２２には、「ユーザＩＤ」、「行動ＩＤ」、「種別」、「内容」、「日時」、「位置」といった項目が含まれる。
【００５８】
「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。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。「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、「２０１７年１月２５日１９時３１分５２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「位置」は、対応する行動が行われた際のユーザの位置を示す。なお、図５の例では、説明を簡単にするために、「位置」は、「エリアＡ」といった抽象的な記号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「Ｘ県Ｙ市Ｚ町」等のような住所を示す情報であってもよい。
【００５９】
例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）や行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動（行動ＡＣ１２）等を行ったことを示す。具体的には、ユーザＵ１は、検索クエリ「グルメ」及び「エリアＡ」を用いた検索（行動ＡＣ１１）を日時ｄｔ１１にエリアＡで行ったことを示す。例えば、行動ＡＣ１１は、日時ｄｔ１１に検索クエリ「グルメ」及び「エリアＡ」を用いた検索がユーザＵ１が利用する端末装置１０において行われたことを示す。また、ユーザＵ１は、エリアＡに位置するレストランＡにおいて決済を日時ｄｔ１２に行ったことを示す。例えば、行動ＡＣ１２は、日時ｄｔ１２にユーザＵ１がレストランＡで食事をし、端末装置１０等を用いて決済を行ったことを示す。
【００６０】
例えば、ユーザＵ１は、グルメサイトに関するコンテンツＣの閲覧（行動ＡＣ１５）を日時ｄｔ１５にエリアＢで行ったことを示す。例えば、ユーザＵ１は、検索クエリ「ランチ」及び「エリアＡ」を用いた検索（行動ＡＣ５１）を日時ｄｔ５１にエリアＡで行ったことを示す。また、例えば、ユーザＵ１は、エリアＡに位置するレストランＢにおいて決済を日時ｄｔ５２に行ったことを示す。
【００６１】
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。
【００６２】
（コンテキスト情報記憶部１２３）
実施形態に係るコンテキスト情報記憶部１２３は、ユーザのコンテキスト情報に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係るコンテキスト情報記憶部の一例を示す図である。例えば、コンテキスト情報記憶部１２３は、コンテキスト情報として、ある時点（時刻）のユーザの位置や検索に用いたクエリに関する情報を、その時点のコンテキストＩＤに対応付けて記憶する。図６に示すコンテキスト情報記憶部１２３には、「ユーザＩＤ」、「コンテキスト情報」といった項目が含まれる。また、「コンテキスト情報」には、「日時」、「コンテキストＩＤ」、「位置」、「検索クエリ」といった項目が含まれる。また、「検索クエリ」には、「クエリＱ１」や「クエリＱ２」といった項目が含まれる。
【００６３】
「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、「２０１７年１月２５日１９時３１分５２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「コンテキストＩＤ」は、ユーザのコンテキストを識別する情報を示す。また、「位置」は、対応するコンテキストにおけるユーザの位置を示す。なお、図５の例では、説明を簡単にするために、「位置」は、「エリアＡ」といった抽象的な記号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「Ｘ県Ｙ市Ｚ町」等のような住所を示す情報であってもよい。また、「検索クエリ」は、対応するコンテキストにおいてユーザが用いた検索クエリを示す。「検索クエリ」中の「クエリＱ１」や「クエリＱ２」は、対応するコンテキストにおいてユーザが組み合わせて用いた各検索クエリを示す。
【００６４】
例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）がエリアＡにおいて、検索クエリ「グルメ」及び「エリアＡ」を用いて検索（例えば行動ＡＣ１１に対応）を行った際（日時ｄｔ１１）のコンテキストは、コンテキストＩＤ「ＣＮ１１」により識別されるコンテキスト（コンテキストＣＮ１１）であることを示す。また、例えば、ユーザＵ１がエリアＡにおいて所定の行動（例えば行動ＡＣ１２に対応するレストランＡでの決済）を行った際（日時ｄｔ１２）のコンテキストは、コンテキストＩＤ「ＣＮ１２」により識別されるコンテキスト（コンテキストＣＮ１２）であることを示す。
【００６５】
また、例えば、ユーザＵ１がエリアＢにおいて所定の行動（例えば行動ＡＣ１５に対応するコンテンツＣの閲覧）を行った際（日時ｄｔ１５）のコンテキストは、コンテキストＩＤ「ＣＮ１５」により識別されるコンテキスト（コンテキストＣＮ１５）であることを示す。
【００６６】
また、例えば、ユーザＵ１がエリアＡにおいて、検索クエリ「ランチ」及び「エリアＡ」を用いて検索（例えば行動ＡＣ５１に対応）を行った際（日時ｄｔ５１）のコンテキストは、コンテキストＩＤ「ＣＮ１１」により識別されるコンテキスト（コンテキストＣＮ１１）であることを示す。また、例えば、ユーザＵ１がエリアＡにおいて所定の行動（例えば行動ＡＣ５２に対応するレストランＢでの決済）を行った際（日時ｄｔ５２）のコンテキストは、コンテキストＩＤ「ＣＮ１２」により識別されるコンテキスト（コンテキストＣＮ１２）であることを示す。
【００６７】
なお、コンテキスト情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図５では、ユーザＩＤごとに行動情報がコンテキスト情報記憶部１２３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。
【００６８】
（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、抽出装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（抽出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。
【００６９】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、抽出部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。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。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００７０】
（取得部１３１）
取得部１３１は、種々の情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や、行動情報記憶部１２２や、コンテキスト情報記憶部１２３等から各種情報を取得する。
【００７１】
例えば、取得部１３１は、ユーザの行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの経済状況に関する経済状況情報を取得する。
【００７２】
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からユーザＵ１の行動情報を取得する。図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１の通常生活時（日常生活時）において、マップ情報ＭＰ１−１に示すように、端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する。図１の例では、取得部１３１は、日時ｄｔ１１〜ｄｔ５２等におけるユーザＵ１の行動情報を取得する。
【００７３】
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からユーザＵ１の行動情報を取得する。図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１の抽出時において、マップ情報ＭＰ１−２に示すように、端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する。図１の例では、取得部１３１は、日時ｄｔ５２以降におけるユーザＵ１の行動情報を取得するものとする。図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０から検索クエリ「出張」及び「エリアＫ」を用いた検索に関する行動情報を取得する。
【００７４】
（推定部１３２）
推定部１３２は、種々の情報を生成する。例えば、推定部１３２は、端末装置１０から取得される情報に基づいて、各種情報を推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、行動情報記憶部１２２や、コンテキスト情報記憶部１２３等に基づいて、各種情報を推定する。
【００７５】
例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得された行動情報に基づいてユーザのコンテキストを推定する。例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得された行動情報に基づいてユーザの興味関心を推定する。
【００７６】
図１の例では、推定部１３２は、ユーザのコンテキストを推定する。図１の例では、推定部１３２は、ユーザＵ１の各行動ＡＣの時点におけるコンテキストを推定する。図１の例では、推定部１３２は、行動情報記憶部１２２に記憶されたユーザＵ１の行動履歴に基づいて、ユーザのコンテキストを推定する。図１の例では、推定部１３２は、コンテキスト情報記憶部１２３に示すようなユーザのコンテキスト情報を推定する。
【００７７】
図１の例では、推定部１３２は、エリアＡにおける検索クエリ「グルメ」及び「エリアＡ」を用いた検索に対応する行動ＡＣ１１時のコンテキストは、コンテキストＣＮ１１であると推定する。図１の例では、推定部１３２は、エリアＡのレストランＡでの決済に対応する行動ＡＣ１２時のコンテキストは、コンテキストＣＮ１２であると推定する。図１の例では、推定部１３２は、エリアＢにおけるコンテンツＣの閲覧に対応する行動ＡＣ１５時のコンテキストは、コンテキストＣＮ１５であると推定する。
【００７８】
また、図１の例では、推定部１３２は、検索クエリ「ランチ」及び「エリアＡ」を用いた検索に対応する行動ＡＣ５１時のコンテキストは、コンテキストＣＮ１１であると推定する。図１の例では、推定部１３２は、行動ＡＣ５１時のコンテキストは、行動ＡＣ１１のコンテキストと同じコンテキストＣＮ１１であると推定する。
【００７９】
また、図１の例では、推定部１３２は、エリアＡのレストランＢでの決済に対応する行動ＡＣ５２時のコンテキストは、コンテキストＣＮ１２であると推定する。図１の例では、行動ＡＣ５２時は、行動ＡＣ１２と位置「エリアＡ」が共通し、行動が決済であり共通する。そのため、推定部１３２は、行動ＡＣ５２のコンテキストは、行動ＡＣ１２のコンテキストと同じコンテキストＣＮ１２であると推定する。
【００８０】
また、図１の例では、推定部１３２は、ユーザの通常コンテキストを推定する。図１の例では、推定部１３２は、ユーザＵ１の各行動ＡＣの時点におけるコンテキストに基づいて、ユーザＵ１の通常コンテキストを推定する。図１の例では、推定部１３２は、コンテキスト情報記憶部１２３に記憶されたユーザＵ１のコンテキスト情報に基づいて、ユーザの通常コンテキストを推定する。
【００８１】
図１の例では、推定部１３２は、ユーザＵ１がエリアＡのグルメの検索やエリアＡのレストランでの決済を行う状況に対応するコンテキストＣＮであることが多いと推定する。図１の例では、推定部１３２は、ユーザＵ１の通常コンテキストをエリアＡに位置する状況に対応するコンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２であると推定する。
【００８２】
図１の例では、推定部１３２は、ユーザＵ１の行動履歴に基づいて、ユーザＵ１の興味を推定する。図１の例では、推定部１３２は、ユーザＵ１の行動履歴に基づいて、ユーザＵ１の興味を対象「グルメ」と推定する。
【００８３】
図１の例では、推定部１３２は、ユーザの現コンテキストを推定する。図１の例では、推定部１３２は、検索時点におけるユーザＵ１の現コンテキストを検索クエリ「出張」及び「エリアＫ」や位置「エリアＡ」に基づいて推定する。図１の例では、推定部１３２は、ユーザＵ１の現コンテキストを通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２とは異なると推定する。図１の例では、推定部１３２は、現コンテキスト情報ＣＣ１１に示すように、ユーザＵ１の現コンテキストを通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２とは異なるコンテキストＣＮ１００であると推定する。
【００８４】
（抽出部１３３）
抽出部１３３は、種々の情報を抽出する。例えば、抽出部１３３は、ユーザ情報記憶部１２１や、行動情報記憶部１２２や、コンテキスト情報記憶部１２３等から各種情報を抽出する。例えば、抽出部１３３は、推定部１３２により推定された情報に基づいて、種々の情報を抽出する。
【００８５】
例えば、抽出部１３３は、取得部１３１により取得された行動情報に基づくユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する。
【００８６】
例えば、抽出部１３３は、ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づくユーザの現コンテキストが、当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを対象ユーザとして抽出する。例えば、抽出部１３３は、ユーザの位置情報に基づくユーザの現コンテキストが、当該ユーザの過去の位置情報に基づく通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを対象ユーザとして抽出する。
【００８７】
例えば、抽出部１３３は、ユーザの位置に関する現コンテキストが、当該ユーザの日常生活における位置に関する通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを対象ユーザとして抽出する。例えば、抽出部１３３は、ユーザの現コンテキストが、当該ユーザの通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの興味関心に対応する対象ユーザとして抽出する。例えば、抽出部１３３は、ユーザの現コンテキストが、当該ユーザの通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する対象ユーザとして抽出する。
【００８８】
図１の例では、抽出部１３３は、対象ユーザを抽出する。図１の例では、抽出部１３３は、現コンテキストを推定した多数のユーザから対象ユーザを抽出する。図１の例では、抽出部１３３は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された複数のユーザのうち、現コンテキストが通常コンテキストと異なるユーザを対象ユーザとして抽出する。図１の例では、抽出部１３３は、対象ユーザ一覧ＵＬ１１に示すように、現コンテキストＣＮ１００が通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２と異なるユーザＵ１を対象ユーザとして抽出する。
【００８９】
図１の例では、抽出部１３３は、対象ユーザとして抽出したユーザに対して提供する推奨情報を決定する。図１の例では、抽出部１３３は、対象ユーザとして抽出した各ユーザに対して、各ユーザが興味を有する対象に関する情報を推奨情報として決定する。図１の例では、抽出部１３３は、対象ユーザとして抽出したユーザが通常コンテキストに対応するエリアとは異なるエリア（対象エリア）を検索している場合、そのユーザが興味を有する対象であって、対象エリアに関連する対象に関する情報を推奨情報として決定する。
【００９０】
図１の例では、抽出部１３３は、対象ユーザであるユーザＵ１が興味を有する対象「グルメ」に関するコンテンツを推奨情報に決定する。また、図１の例では、抽出部１３３は、対象ユーザであるユーザＵ１が現コンテキストＣＮ１００の推定時に検索に用いた位置であって、通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２に対応するエリアＡとは異なる位置「エリアＫ」に関するコンテンツを推奨情報に決定する。図１の例では、抽出部１３３は、内容が「グルメ」であり、対象エリアが「エリアＫ」であるコンテンツＣＴ１１をユーザＵ１に提供する推奨情報として決定する。
【００９１】
（提供部１３４）
提供部１３４は、端末装置１０等の外部装置に各種情報を提供する。例えば、提供部１３４は、推定部１３２により推定された各種情報を外部装置に提供してもよい。また、提供部１３４は、抽出部１３３により抽出された各種の情報を外部装置に提供してもよい。
【００９２】
例えば、提供部１３４は、抽出部１３３により抽出された対象ユーザに、現コンテキストに応じた情報であって、対象ユーザに所定の行動を促す推奨情報を提供する。例えば、提供部１３４は、ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する。
【００９３】
図１の例では、提供部１３４は、対象ユーザに対して推奨情報を提供する。図１の例では、提供部１３４は、内容が「グルメ」であり、対象エリアが「エリアＫ」であるコンテンツＣＴ１１をユーザＵ１に推奨情報として提供する。
【００９４】
〔３．抽出処理のフロー〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る抽出システム１による抽出処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【００９５】
図７に示すように、抽出装置１００は、行動情報を取得した場合（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、行動情報に基づいてコンテキストを推定する（ステップＳ１０２）。例えば、抽出装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０からユーザの位置情報やユーザが検索に用いたクエリ等に関する情報を行動情報として取得する。また、例えば、抽出装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１（図４参照）からユーザの行動情報を取得する。例えば、抽出装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０から取得した行動情報や、ユーザ情報記憶部１２１（図４参照）に記憶されたユーザの行動情報に基づいて、ユーザのコンテキストを推定する。また、抽出装置１００は、行動情報を取得しなかった場合（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理を繰り返す。
【００９６】
そして、抽出装置１００は、推定したコンテキストが通常コンテキストと異なる場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、コンテキストが所定の条件を満たすかどうかを判定する（ステップＳ１０４）。
【００９７】
コンテキストが所定の条件を満たす場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、抽出装置１００は、所定のサービスを提供する（ステップＳ１０５）。
【００９８】
また、抽出装置１００は、推定したコンテキストが通常コンテキストと異ならない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）や、コンテキストが所定の条件を満たさない場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻って処理を繰り返す。
【００９９】
〔４．他の推奨情報の提供〕
図１の例では、ユーザの興味に応じた推奨情報を提供する場合を示したが、抽出装置１００は、種々の推奨情報を提供してもよい。この点について、図８を用いて説明する。図８は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。具体的には、図８は、ユーザの経済状況に応じて推奨情報を提供する場合を示す例である。なお、図１と同様の点については適宜説明を省略する。
【０１００】
ここから、図８を用いて、抽出処理の流れについて説明する。なお、図８に示す例においては、図１に示すステップＳ１１〜Ｓ１３の処理、行動ＡＣ１１、ＡＣ１２、ＡＣ１５、ＡＣ５１、ＡＣ５２等のコンテキストの推定が行われた後の処理について説明する。また、図８に示す例では、ユーザ情報記憶部１２１Ａには、ユーザの経済状況を示す情報が記憶される項目「ステータス」が含まれるものとする。
【０１０１】
また、図８に示すマップ情報ＭＰ１−１、ＭＰ１−２は、ユーザＵ１についての位置やユーザＵ１の自宅ＨＭやオフィスＯＦの位置等を模式的に示す図である。図８に示すマップ情報ＭＰ１−１及びマップ情報ＭＰ１−２は、ユーザの行動情報が取得される時点の差を示すためのものであり、マップ情報ＭＰ１−１及びマップ情報ＭＰ１−２に示す範囲（エリア）は、同一のエリアである。また、以下では、マップ情報ＭＰ１−１、ＭＰ１−２について、特に区別なく説明する場合には、マップ情報ＭＰ１と記載する。なお、図８に示すマップ情報ＭＰ１においては、エリアＩＤ「ＡＲ１１」により識別されるエリアＡやエリアＩＤ「ＡＲ２００」により識別されるエリアＬのみを図示するが、マップ情報ＭＰ１には、他のエリアも含まれてもよい。
【０１０２】
図８では、抽出装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する（ステップＳ５１）。例えば、抽出装置１００は、ユーザＵ１の通常生活時において、マップ情報ＭＰ１−１に示すように、端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する。図１の例では、抽出装置１００は、日時ｄｔ５２以降におけるユーザＵ１の行動情報を取得するものとする。具体的には、抽出装置１００は、端末装置１０から検索クエリ「借入」及び「利息」を用いた検索に関する行動情報を取得する。
【０１０３】
そして、抽出装置１００は、ユーザＵ１の行動情報を行動履歴として格納する（ステップＳ５２）。図８の例では、抽出装置１００は、ユーザＵ１の行動ＡＣ２００に関する行動情報を行動履歴として、行動情報記憶部１２２に格納する。図８の例では、抽出装置１００は、ユーザＵ１が検索クエリ「借入」及び「利息」を用いた検索（行動ＡＣ２００）を日時ｄｔ２００にエリアＡで行ったこと情報を行動情報記憶部１２２に格納する。
【０１０４】
そして、抽出装置１００は、ユーザのコンテキストを推定する（ステップＳ５３）。図８の例では、抽出装置１００は、ユーザＵ１の行動ＡＣ２００の時点におけるコンテキストを推定する。例えば、抽出装置１００は、行動情報記憶部１２２に記憶されたユーザＵ１の行動履歴に基づいて、ユーザのコンテキストを推定する。図８の例では、抽出装置１００は、コンテキスト情報記憶部１２３に示すように、行動ＡＣ２００が行われた日時ｄｔ２００におけるユーザＵ１のコンテキスト情報を推定する。
【０１０５】
図８の例では、抽出装置１００は、エリアＡにおける検索クエリ「借入」及び「利息」を用いた検索に対応する行動ＡＣ２００時のコンテキストは、コンテキストＣＮ２００であると推定する。例えば、ユーザＵ１が検索行った位置「エリアＡ」はコンテキストＣＮ１１と一致するが、検索に用いられたクエリがグルメに関連しない「借入」や「利息」であるため、抽出装置１００は、日時ｄｔ２００におけるユーザＵ１のコンテキストをコンテキストＣＮ２００と推定する。なお、抽出装置１００は、日時ｄｔ２００においてユーザＵ１を対象ユーザとして抽出して推奨情報を提供してもよいが、抽出装置１００は、ユーザＵ１がエリアＡに位置するため、推奨情報を提供しないものとする。
【０１０６】
そして、抽出装置１００は、ユーザの通常コンテキストを推定する（ステップＳ５４）。図８の例では、抽出装置１００は、ユーザＵ１の各行動ＡＣの時点におけるコンテキストに基づいて、ユーザＵ１の通常コンテキストを推定する。例えば、抽出装置１００は、コンテキスト情報記憶部１２３に記憶されたユーザＵ１のコンテキスト情報に基づいて、ユーザの通常コンテキストを推定する。図８の例では、図１と同様に、抽出装置１００は、ユーザＵ１の通常コンテキストを通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２であると推定する。
【０１０７】
また、抽出装置１００は、ユーザの各種情報に基づいて、ユーザのステータス（経済状況）を推定する（ステップＳ５５）。なお、図８の例では、説明を簡単にするために、行動情報記憶部１２２に記憶されたユーザの行動履歴に基づいてユーザのステータス（経済状況）を推定する場合を示すが、抽出装置１００は、どのような情報を用いてユーザのステータス（経済状況）を推定してもよい。図８の例では、行動情報記憶部１２２に示すように、ユーザＵ１については、日時ｄｔ２００において、クエリ「借入」やクエリ「利息」を用いた検索（行動ＡＣ２００）を行っている。そのため、抽出装置１００は、ユーザＵ１の行動履歴に基づいて、ユーザＵ１のステータスを「金欠」と推定する。なお、上記のユーザのステータスの推定は一例であり、抽出装置１００は、どのようにユーザのステータスの推定を行ってもよい。
【０１０８】
ここから、対象ユーザとしてユーザＵ１が抽出される場合について説明する。図８では、抽出装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する（ステップＳ５６）。例えば、抽出装置１００は、ユーザＵ１の抽出時において、マップ情報ＭＰ１−２に示すように、端末装置１０からユーザＵ１の行動情報を取得する。図８の例では、抽出装置１００は、日時ｄｔ２００以降におけるユーザＵ１の行動情報を取得するものとする。具体的には、抽出装置１００は、端末装置１０からユーザＵ１がエリアＬに位置することを示す行動情報を取得する。
【０１０９】
そして、抽出装置１００は、ユーザの現コンテキストを推定する（ステップＳ５７）。図８の例では、抽出装置１００は、行動情報の取得時点におけるユーザＵ１の現コンテキストをユーザＵ１の位置「エリアＬ」に基づいて推定する。例えば、行動情報の取得時点におけるユーザＵ１の位置「エリアＬ」は、ユーザＵ１の通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２に対応する位置「エリアＡ」とは異なるため、抽出装置１００は、ユーザＵ１の現コンテキストを通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２とは異なると推定する。図８の例では、抽出装置１００は、現コンテキスト情報ＣＣ５１に示すように、ユーザＵ１の現コンテキストを通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２とは異なるコンテキストＣＮ２０１であると推定する。以下、コンテキストＣＮ２０１を現コンテキストＣＮ２０１とする場合がある。なお、図８の例では、図示を省略するが、抽出装置１００は、他のユーザについても現コンテキストの推定を行ってもよい。
【０１１０】
そして、抽出装置１００は、対象ユーザを抽出する（ステップＳ５８）。例えば、抽出装置１００は、現コンテキストを推定した多数のユーザから対象ユーザを抽出する。図８の例では、抽出装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１Ａに記憶された複数のユーザのうち、現コンテキストが通常コンテキストと異なるユーザを対象ユーザとして抽出する。例えば、抽出装置１００は、対象ユーザ一覧ＵＬ５１に示すように、現コンテキストＣＮ２０１が通常コンテキストＣＮ１１、ＣＮ１２と異なるユーザＵ１を対象ユーザとして抽出する。
【０１１１】
そして、抽出装置１００は、対象ユーザとして抽出したユーザに対して提供する推奨情報を決定する（ステップＳ５９）。例えば、抽出装置１００は、対象ユーザとして抽出した各ユーザに対して、各ユーザのステータスに応じた情報を推奨情報として決定する。例えば、抽出装置１００は、対象ユーザとして抽出したユーザが通常コンテキストに対応するエリアとは異なるエリア（以下、「対象エリア」ともいう）に位置している場合、そのユーザのステータスに対応可能な対象エリアに位置する店舗に関する情報を推奨情報として決定する。
【０１１２】
例えば、抽出装置１００は、対象ユーザであるユーザＵ１のステータスが「金欠」であるため、経済状況が厳しいユーザに対してサービスを提供可能な店舗に関するコンテンツを推奨情報に決定する。また、抽出装置１００は、現コンテキストＣＮ２０１の推定時のユーザＵ１の位置「エリアＬ」に位置する店舗に関するコンテンツを推奨情報に決定する。図８の例では、抽出装置１００は、内容が「キャッシング」であり、対象エリアが「エリアＬ」であるコンテンツＣＴ５１をユーザＵ１に提供する推奨情報として決定する。具体的には、抽出装置１００は、エリアＬに位置するキャッシング店舗ＣＦを示すコンテンツＣＴ５１をユーザＵ１に提供する推奨情報として決定する。
【０１１３】
そして、抽出装置１００は、対象ユーザに対して推奨情報を提供する（ステップＳ６０）。図８の例では、抽出装置１００は、内容が「キャッシング」であり、エリアＬに位置するキャッシング店舗ＣＦを示すコンテンツＣＴ５１をユーザＵ１に推奨情報として提供する。
【０１１４】
このように、抽出装置１００は、通常と異なるコンテキストにある対象ユーザを適切に抽出することができる。したがって、抽出装置１００は、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出することができるため、抽出した対象ユーザに対して適切な推奨情報を提供することができる。
【０１１５】
〔４−１．ステータス〕
なお、上述した例では、抽出装置１００がユーザのステータスとして「金欠」であるかどうかを推定する場合を示したが、抽出装置１００は、ユーザの種々のステータスを推定してもよい。例えば、抽出装置１００は、ユーザのステータスとして、十分な手持ちのお金があるかどうか、すなわち「リッチ」であるかどうかを推定してもよい。この場合、抽出装置１００は、ステータスが「リッチ」と推定されるユーザが対象ユーザに含まれる場合、その対象ユーザに対してはお金を使うサービス、例えば高級レストラン等に関するコンテンツを推奨情報として提供してもよい。
【０１１６】
〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る抽出装置１００は、取得部１３１と、抽出部１３３とを有する。取得部１３１は、ユーザの行動情報を取得する。抽出部１３３は、取得部１３１により取得された行動情報に基づくユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する。
【０１１７】
これにより、実施形態に係る抽出装置１００は、現コンテキストが通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出することにより、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出することができる。
【０１１８】
また、実施形態に係る抽出装置１００において、抽出部１３３は、ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づくユーザの現コンテキストが、当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを対象ユーザとして抽出する。
【０１１９】
これにより、実施形態に係る抽出装置１００は、ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づく現コンテキストが、ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出することにより、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出することができる。
【０１２０】
また、実施形態に係る抽出装置１００において、抽出部１３３は、ユーザの位置情報に基づくユーザの現コンテキストが、当該ユーザの過去の位置情報に基づく通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを対象ユーザとして抽出する。
【０１２１】
これにより、実施形態に係る抽出装置１００は、ユーザの位置情報に基づく現コンテキストが、ユーザの過去の位置情報に基づく通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出することにより、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出することができる。
【０１２２】
また、実施形態に係る抽出装置１００は、提供部１３４を有する。提供部１３４は、抽出部１３３により抽出された対象ユーザに、現コンテキストに応じた情報であって、対象ユーザに所定の行動を促す推奨情報を提供する。
【０１２３】
これにより、実施形態に係る抽出装置１００は、対象ユーザに、現コンテキストに応じた情報であって、対象ユーザに所定の行動を促す推奨情報を提供することにより、通常と異なるコンテキストにある対象ユーザに適切な情報を提供することができる。
【０１２４】
また、実施形態に係る抽出装置１００において、抽出部１３３は、ユーザの位置に関する現コンテキストが、当該ユーザの日常生活における位置に関する通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを対象ユーザとして抽出する。
【０１２５】
これにより、実施形態に係る抽出装置１００は、ユーザの位置に関する現コンテキストが、ユーザの日常生活における位置に関する通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出することにより、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出することができる。
【０１２６】
また、実施形態に係る抽出装置１００は、推定部１３２を有する。推定部１３２は、取得部１３１により取得された行動情報に基づいてユーザの興味関心を推定する。抽出部１３３は、ユーザの現コンテキストが、当該ユーザの通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの興味関心に対応する対象ユーザとして抽出する。
【０１２７】
これにより、実施形態に係る抽出装置１００は、ユーザの現コンテキストが、当該ユーザの通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの興味関心に対応する対象ユーザとして抽出することにより、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出することができる。
【０１２８】
また、実施形態に係る抽出装置１００において、取得部１３１は、ユーザの経済状況に関する経済状況情報を取得する。抽出部１３３は、ユーザの現コンテキストが、当該ユーザの通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する対象ユーザとして抽出する。
【０１２９】
これにより、実施形態に係る抽出装置１００は、ユーザの経済状況情報に基づく現コンテキストが、ユーザの経済状況情報に基づく通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する対象ユーザとして抽出することにより、所定の処理を行う対象となるユーザを適切に抽出することができる。
【０１３０】
〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る抽出装置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、抽出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。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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。
【０１３５】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る抽出装置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。
【０１３６】
以上、本願の実施形態及び変形例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。
【０１３７】
〔７．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。
【０１３８】
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。
【０１３９】
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。
【０１４０】
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】
【０１４１】
１  抽出システム
１００  抽出装置
１２１  ユーザ情報記憶部
１２２  行動情報記憶部
１２３  コンテキスト情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  推定部
１３３  抽出部
１３４  提供部
１０  端末装置
Ｎ  ネットワーク
【図１】
2018151860.tif 000003
【図２】
2018151860.tif 000004
【図３】
2018151860.tif 000005
【図４】
2018151860.tif 000006
【図５】
2018151860.tif 000007
【図６】
2018151860.tif 000008
【図７】
2018151860.tif 000009
【図８】
2018151860.tif 000010
【図９】
2018151860.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成29年12月4日(2017.12.4)
【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】
ユーザの行動情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを、前記通常コンテキストに対応するエリアとは異なるエリアに関する所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出部と、
を備えることを特徴とする抽出装置。
【請求項２】
前記抽出部は、
前記ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づく前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の抽出装置。
【請求項３】
前記抽出部は、
前記ユーザの位置情報に基づく前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザの過去の位置情報に基づく前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の抽出装置。
【請求項４】
前記抽出部により抽出された前記対象ユーザに、前記現コンテキストに応じた情報であって、前記対象ユーザに所定の行動を促す推奨情報を提供する提供部、
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項５】
前記抽出部は、
前記ユーザの位置に関する前記現コンテキストが、当該ユーザの日常生活における位置に関する前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項６】
前記取得部により取得された行動情報に基づいて前記ユーザの興味関心を推定する推定部、
をさらに備え、
前記抽出部は、
前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザの前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの興味関心に対応する前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項７】
前記取得部は、
前記ユーザの経済状況に関する経済状況情報を取得し、
前記抽出部は、
前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザの前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項８】
コンピュータが実行する抽出方法であって、
ユーザの行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを、前記通常コンテキストに対応するエリアとは異なるエリアに関する所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出工程と、
を含むことを特徴とする抽出方法。
【請求項９】
ユーザの行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを、前記通常コンテキストに対応するエリアとは異なるエリアに関する所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
【請求項１０】
ユーザの行動情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された行動情報に含まれる前記ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に含まれる当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出部と、
を備えることを特徴とする抽出装置。
【請求項１１】
コンピュータが実行する抽出方法であって、
ユーザの行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された行動情報に含まれる前記ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に含まれる当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出工程と、
を含むことを特徴とする抽出方法。
【請求項１２】
ユーザの行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された行動情報に含まれる前記ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に含まれる当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
【請求項１３】
ユーザの行動情報と、前記ユーザの経済状況に関する経済状況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行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する対象ユーザとして抽出する抽出部と、
を備えることを特徴とする抽出装置。
【請求項１４】
コンピュータが実行する抽出方法であって、
ユーザの行動情報と、前記ユーザの経済状況に関する経済状況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行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する対象ユーザとして抽出する抽出工程と、
を含むことを特徴とする抽出方法。
【請求項１５】
ユーザの行動情報と、前記ユーザの経済状況に関する経済状況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行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する対象ユーザとして抽出する抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月4日(2018.6.4)
【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】
ユーザの行動情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された行動情報に含まれる前記ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に含まれる当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出部と、
を備えることを特徴とする抽出装置。
【請求項２】
ユーザの行動情報と、前記ユーザの経済状況に関する経済状況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行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する対象ユーザとして抽出する抽出部と、
を備えることを特徴とする抽出装置。
【請求項３】
前記抽出部は、
前記ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づく前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項２に記載の抽出装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記ユーザの経済状況に関する経済状況情報を取得し、
前記抽出部は、
前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザの前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の抽出装置。
【請求項５】
前記抽出部は、
前記ユーザの位置情報に基づく前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザの過去の位置情報に基づく前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項６】
前記抽出部により抽出された前記対象ユーザに、前記現コンテキストに応じた情報であって、前記対象ユーザに所定の行動を促す推奨情報を提供する提供部、
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項７】
前記抽出部は、
前記ユーザの位置に関する前記現コンテキストが、当該ユーザの日常生活における位置に関する前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項８】
前記取得部により取得された行動情報に基づいて前記ユーザの興味関心を推定する推定部、
をさらに備え、
前記抽出部は、
前記ユーザの前記現コンテキストが、当該ユーザの前記通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの興味関心に対応する前記対象ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項９】
コンピュータが実行する抽出方法であって、
ユーザの行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された行動情報に含まれる前記ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に含まれる当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出工程と、
を含むことを特徴とする抽出方法。
【請求項１０】
ユーザの行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された行動情報に含まれる前記ユーザが用いた検索クエリに関する情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に含まれる当該ユーザが過去に用いた検索クエリに関する情報に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを所定の処理を行う対象ユーザとして抽出する抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
【請求項１１】
コンピュータが実行する抽出方法であって、
ユーザの行動情報と、前記ユーザの経済状況に関する経済状況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行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する対象ユーザとして抽出する抽出工程と、
を含むことを特徴とする抽出方法。
【請求項１２】
ユーザの行動情報と、前記ユーザの経済状況に関する経済状況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行動情報に基づく前記ユーザのコンテキストである現コンテキストが、当該ユーザの過去の行動履歴に基づく当該ユーザの過去のコンテキストのうち、当該ユーザの日常生活に対応するコンテキストである通常コンテキストと異なる場合、当該ユーザを当該ユーザの経済状況情報に基づいて推定される経済状況に対応するサービスを提供する対象ユーザとして抽出する抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。