(57)【要約】【課題】各グループの目標値に対して分類対象を適切に分類可能とする情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】サーバ装置１０は、ユーザの属性を示すユーザ属性情報を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得部１３１と、ユーザをグループ分けするグループ設定部１３３と、を備え、グループ設定部１３３は、グループに対するユーザの関連度を示すスコアを用いてユーザをグループ分けする際に、ユーザの情報に基づいてスコアを補正してグループに属するユーザの数を調整する。【選択図】図２
2018194940.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象をグループ分けするグループ設定部を備え、
前記グループ設定部は、グループに対する前記分類対象の関連度を示すスコアを用いて前記分類対象をグループ分けする際に、前記分類対象の情報に基づいて前記スコアを補正して前記グループに属する前記分類対象の数を調整する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記分類対象の情報は、前記グループに属する前記分類対象の情報である
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、
前記分類対象の情報は、前記グループに属する前記分類対象の数と、前記グループに属する前記分類対象の数に関する目標値との比であり、
前記グループ設定部は、前記比が所定範囲外である場合に、前記スコアを補正する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置において、
前記グループ設定部は、前記比が前記所定範囲外となる場合、前記比が前記所定範囲内となるまで、前記スコアを補正する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載の情報処理装置において、
前記グループ設定部は、前記スコアを補正値で除算することで前記スコアを補正し、前記グループに属する前記分類対象の数が前記目標値よりも大きい場合に前記補正値を増加させ、小さい場合に前記補正値を減少させる
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置において、
前記グループ設定部は、前記目標値をＵｇｔ、前記グループに属する前記分類対象の数をＵｇ、前記比が前記所定範囲外となった際の前記補正値をｂｇ１、補正係数の指数をαとして、下記式（１）により補正値ｂｇを修正する
【数１】
2018194940.tif 000007
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記グループ設定部は、複数の前記グループ毎に設定された補正値により前記スコアを補正する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項３から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記グループ設定部は、前記スコア又は補正された前記スコアに基づいて、前記分類対象が属する仮グループを前記分類対象毎に選択し、前記仮グループに属する前記分類対象の数と、前記グループに属する前記分類対象の数に関する目標値との比が所定範囲内である場合に、前記仮グループを前記分類対象が属する前記グループとする
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項６に記載の情報処理装置において、
前記グループ設定部は、前記分類対象の情報に基づいて、前記補正係数の指数αを修正する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の情報処理装置において、
前記グループ設定部は、前記目標値Ｕｇｔと前記分類対象の数Ｕｇと比に基づいて前記補正係数の指数αを修正する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータにより分類対象を複数のグループの何れかに分類する情報処理方法であって、
前記コンピュータは、グループ設定部を備え、
前記グループ設定部により、前記グループに対する前記分類対象の関連度を示すスコアを用いて前記分類対象をグループ分けする際に、前記分類対象の情報に基づいて前記スコアを補正して前記グループに属する前記分類対象の数を調整する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
コンピュータにより読み込まれて実行される情報処理プログラムであって、
前記コンピュータを請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理装置として機能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、複数の分類対象を分類する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数の分類対象を、当該分類対象が有する属性に応じてグループ分けする技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
特許文献１の広告配信サーバでは、ユーザ属性データベースにユーザの属性情報が記録され、ユーザ属性分析手段が属性情報を分析して、ユーザの客観的な属性である因子属性を導出する。この因子属性は、母集団におけるカテゴリスコアであり、カテゴリに対してどの程度肯定的であるかを示す値となる。そして、広告配信サーバでは、広告を配信する際に、広告属性（キーワード群）に対応する因子属性を有するユーザデータを抽出して広告配信対象とする。
すなわち、特許文献１に記載の広告配信サーバは、同一の因子属性を有するユーザ（分類対象）を１つのグループとして、複数のユーザを複数のグループに分類し、各グループに対応する広告を、そのグループに属するユーザに配信する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２６４５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記特許文献１に記載のような従来技術では、分類対象を属性に応じてグループ分けした際に、各グループに属する分類対象の数が、必ずしもそのグループの目標とする分類対象の数とはならない場合がある。
例えば、マーケティング活動においてユーザを複数のグループに分割する場合、以下のような条件でユーザをグループ分けする。
（Ａ）１人のユーザは、複数のグループに属することができる。
（Ｂ）１人のユーザが属するグループ数には、上限がある。
（Ｃ）各グループに属するユーザ数には、目標値がある。
この場合、従来、例えば特許文献１に示すような技術を用いて、ユーザ毎の各グループに対するスコアを算出した後、当該スコアが大きいグループを上限数（以下、Ｇ個とする）だけ選択して、そのグループをユーザが属するグループとしていた。ここで、各グループに属するユーザの数が、目標値に近い場合は問題とならない。しかしながら、実際には、グループに属するユーザ数が、目標値に対して乖離することが多い。
具体例を挙げると、ユーザを、登録された属性情報や行動履歴等によって、男性グループと、女性グループとにグループ分けする場合、男性グループのユーザ数が女性グループのユーザ数よりも多くなる傾向がある。しかしながら、実際のマーケットにおいては、男性向けよりも女性向けの商品の販促活動の需要が大きい。広告主は、女性向けの商品の広告を配信する場合、できるだけ多くの女性ユーザに広告を配信することを望むが、上記のように、ユーザをグループ分けした際に女性グループに属するユーザ数が少なくなると、配信の目標値とユーザ数とが乖離し、広告主が期待した広告効果が十分に得られない。
【０００５】
本発明は、各グループの目標値に対して分類対象適切に分類可能な情報処理装置、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】
本発明の情報処理装置は、分類対象が有する属性情報を取得する属性取得部と、前記分類対象をグループ分けするグループ設定部と、を備え、前記グループ設定部は、グループに対する前記分類対象の関連度を示すスコアを用いて前記分類対象をグループ分けする際に、前記分類対象の情報に基づいて、前記スコアを補正して前記グループに属する前記分類対象の数を調整することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、分類対象の情報に基づいてスコアを補正して、グループに属する分類対象の数を調整する。これにより、各グループに属する分類対象の数を目標値に近付けることができ、各分類対象を適切に分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第一実施形態の情報処理システムの概略構成を示すブロック図。
【図２】第一実施形態のサーバ装置の概略構成を示すブロック図。
【図３】端末装置の概略構成を示すブロック図。
【図４】第一実施形態の情報処理方法を示すフローチャート。
【図５】第二実施形態における補正値修正処理の詳細を示すフローチャート。
【図６】第二実施形態におけるユーザ数と目標値との比の推移の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
［第一実施形態］
以下、本発明に係る第一実施形態の情報処理装置について説明する。
図１は、本発明に係る情報処理装置であるサーバ装置１０を含む情報処理システム１の概略構成を示すブロック図である。
図１に示すように、情報処理システム１は、サーバ装置１０と、サーバ装置１０にネットワーク（例えばインターネット等）を介して通信可能に接続される複数の端末装置２０とにより構築されている。
【００１０】
この情報処理システム１では、サーバ装置１０が、端末装置２０から送信された各種情報に基づいて、端末装置２０を操作するユーザ（本実施形態における分類対象）を複数のグループに分類する。
なお、ここでは、サーバ装置１０によりユーザを分類する例を一例として示すが、サーバ装置１０は、各グループに分類されたユーザに対して、それぞれのグループに対応した様々な処理を実施してもよい。例えば、サーバ装置１０は、各グループに属するユーザに対して、グループの属性に応じた広告等のコンテンツを配信してもよく、各グループに属するユーザに関する特定の情報を、提携する企業に提供してもよい。
【００１１】
［サーバ装置１０の構成］
図２は、本実施形態のサーバ装置１０の概略構成を示すブロック図である。
本実施形態のサーバ装置１０は、コンピュータにより構成され、通信部１１と、記録部１２と、制御部１３と、等を含んで構成されている。
通信部１１は、ネットワークに接続されており、ネットワークを介して端末装置２０や、ネットワーク上のその他の装置と通信する。
【００１２】
記録部１２は、例えばメモリ、ハードディスク等により構成されたデータ記録装置である。この記録部１２は、本発明の分類対象であるユーザに関する各種データを記録するユーザ情報記録領域（ユーザＤＢ１２Ａ）や、ユーザをグループ分けするための各グループに関する各種情報を記録するグループ情報記録領域（グループＤＢ１２Ｂ）等を備える。
【００１３】
ユーザＤＢ１２Ａは、各ユーザの特徴を示す複数の属性データを記録したユーザ情報が複数記録されたデータベースである。このユーザ情報は、例えば、ユーザ識別情報（ユーザＩＤ）、ユーザ属性情報、所属グループ情報等を含む。
ユーザ識別情報は、各ユーザを識別するための情報であり、ユーザ毎にそれぞれ異なる情報を持つ。
ユーザ属性情報は、ユーザの特徴を示す情報であり、例えば、性別、年齢又は年齢層、居所、職業、趣味や興味分野等、ユーザに関する様々な情報を含む。また、ユーザ属性情報としては、ユーザが端末装置２０を操作することで入力される入力情報（例えばユーザ登録やアンケート回答等により入力するキーワード）の他、ユーザの行動により検出される情報を含めてもよい。
ユーザの行動により検出される情報としては、例えば、所定期間毎のユーザの端末装置２０の操作履歴や、所定期間毎のインターネット上の行動履歴（例えば検索処理におけるキーワードの履歴や、閲覧ページの履歴、商品等の購入履歴やダウンロード履歴等）等が挙げられる。また、端末装置２０に特定の情報を検出するセンサー（例えば、現在位置情報を検出するＧＰＳ装置、加速度等の動きや姿勢を検出する加速度センサーやモーションセンサー、温度を検出する温度センサーや、血流や血圧等の健康情報を検出するセンサー等）が搭載されている場合、センサーにより検出された所定期間毎の検出値（センサー検出履歴）が記録されてもよい。
所属グループ情報は、ユーザが所属するグループに関する情報であり、例えば、後述するグループ情報のグループＩＤが記録されている。
【００１４】
グループＤＢ１２Ｂは、各グループを管理するための情報や、各グループの特徴を示す情報を記録したグループ情報が複数記録されたデータベースである。このグループ情報は、例えば、グループ識別情報（グループＩＤ）、目標値、スコア算出手法等を含む。
グループ識別情報は、各グループを識別するための情報であり、グループ毎にそれぞれ異なる情報を持つ。
目標値は、グループに属させるユーザ数の目標値であり、グループ毎にそれぞれ設定されている。
スコア算出手法は、ユーザ属性情報により、各グループに対するスコアを算出するルール（数式や論理式等）である
なお、グループ情報としては、その他、グループ名、グループに属するユーザに提供するサービスや配信コンテンツやコンテンツの記録場所、グループに属するユーザにサービスを提供する企業等に関する情報が関連付けられていてもよい。また、本実施形態では、スコア算出手法を記録する例を示すが、グループに属させるユーザの条件やグループの属性等が別途記録されていてもよい。
さらに、本実施形態では、ユーザ情報に、所属グループ情報が含まれ、最終的に、ユーザが所属するグループに関する情報が記録されるが、グループ情報に、グループに所属するユーザに関する情報（例えばユーザＩＤ）が記録されていてもよい。
【００１５】
また、記録部１２は、制御部１３により実行させる複数のプログラムを記録する。これらのプログラムとしては、サーバ装置１０の各部を制御するオペレーティングシステムを実行するためのプログラム、オペレーティングシステム上で実行される各種アプリケーションプログラム（本発明の情報処理プログラム（分類処理プログラム）等）を含む。
【００１６】
制御部１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算回路、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記録回路により構成される。制御部１３は、記録部１２等に記録されているプログラムをＲＡＭに展開し、ＲＡＭに展開されたプログラムとの協働で、各種処理を実行する。そして、制御部１３は、記録部１２に記録された情報処理プログラム（分類処理プログラム）を読み込んで実行することで、図２に示すように、ユーザ情報取得部１３１、グループ情報取得部１３２、グループ設定部１３３等として機能する。
【００１７】
ユーザ情報取得部１３１は、本発明の属性取得部としても機能し、ネットワークを介して端末装置２０から送信されたユーザ情報を取得してユーザＤＢ１２Ａに記録する。
グループ情報取得部１３２は、グループ情報を取得して、グループＤＢ１２Ｂに記録する。グループ情報の取得としては、例えばネットワークを介して、所定の装置（例えば広告主が管理する広告主端末等）からグループ情報を取得する。又は、グループ情報取得部１３２は、サーバ装置１０の管理者がネットワークを介して所定の端末から送信したグループ情報を取得してもよく、或いはサーバ装置１０に接続された入力手段により入力したグループ情報を取得してもよい。
また、グループ情報取得部１３２は、上述したグループ情報、すなわち、目標値及びスコア算出手法を取得してもよく、グループに属させるユーザの条件（例えば企業が望む広告コンテンツの配信対象のユーザの条件や、広告コンテンツの種別等）を取得してもよい。この場合、グループ情報取得部１３２は、得られた情報から、目標値やスコア算出手法を設定すればよい。
【００１８】
グループ設定部１３３は、各ユーザを各グループに分類（グループ分け）し、ユーザ情報の所属グループ情報を更新する。
具体的には、グループ設定部１３３は、スコア算出部１３３Ａ、スコア補正部１３３Ｂ、グループ選択部１３３Ｃ、及びグループ登録部１３３Ｄの機能構成を含む。
スコア算出部１３３Ａは、各ユーザにおける各グループに対するスコアを算出する。このスコアは、ユーザとグループとの関連度を示す値であり、ユーザがグループの条件にどれだけ合致しているかを示す。本実施形態では、スコアが大きい程、そのユーザがそのグループに関連していることを示し、つまり、ユーザの属性がグループの条件に近い程スコアの値が高くなる。なお、スコアの算出方法としては、公知の技術（例えば特開２０１６−１５３９７２号公報等）を利用できる。
【００１９】
スコア補正部１３３Ｂは、スコア算出部１３３Ａで算出されたスコアを、補正値を用いて補正する。本実施形態では、補正値は、各グループについてそれぞれ設定される値であり、全ユーザに共通の値ではあるが、グループの目標値と、グループの条件に対応したユーザ数との関係により増減される。
なお、グループの目標値は、グループに属させるユーザ数の目標値であって、例えばユーザ属性情報等に基づいて設定される。また、グループの条件に対応したユーザ数は、ユーザ属性情報に基づいて実際にユーザをグループ分けした際のユーザ数である。したがって、スコア補正部１３３Ｂは、ユーザの情報に基づいてスコアを補正すると言い換えることができる。
【００２０】
グループ選択部１３３Ｃは、スコア算出部１３３Ａにより算出されたスコア、又はスコア補正部１３３Ｂにより補正されたスコア（補正スコア）に基づいて、各ユーザに対応するグループを選択する。ここで、選択されるグループは、ユーザに対する仮グループであり、正式に決定されたグループではない。
グループ登録部１３３Ｄは、各ユーザをグループ分けした際に、各グループに属するユーザ数がグループ毎に設定された目標値、又は目標値に近い値となった場合に、当該ユーザをグループに所属させる、つまり、ユーザ情報の所属ユーザ情報に、選択されたグループのグループＩＤを記録する。
【００２１】
［端末装置２０の構成］
図３は、一般的な端末装置２０の概略構成を示すブロック図である。
端末装置２０は、上述のように、分類対象であるユーザが保有するコンピュータであり、例えばスマートフォンやタブレット端末、パーソナルコンピュータ等により構成される。この端末装置２０は、例えば、図３に示すように、表示部２１、入力操作部２２、端末通信部２３、端末記録部２４、及び端末制御部２５等を含んで構成される。
表示部２１は、例えば液晶ディスプレイ等により構成され、端末制御部２５の制御の下、所定の画像を表示させる。
入力操作部２２は、例えば表示部２１と一体に設けられたタッチパネルにより構成されてもよく、キーボードやマウス等の入力装置により構成されていてもよい。この入力操作部２２は、ユーザにより操作されることで、操作に応じた操作信号を端末制御部２５に出力する。
端末通信部２３は、サーバ装置１０やネットワーク上の所定の装置と通信する。
【００２２】
端末記録部２４は、例えばメモリやハードディスク等のデータ記録装置により構成されている。端末記録部２４には、例えば、入力操作部２２の入力操作により入力されたユーザに関するユーザ属性情報（例えば、性別、年齢、居所、興味分野）の他、ユーザが端末装置２０を操作した際の操作履歴や、ユーザのインターネット上での行動履歴、端末装置２０に設けられた各種センサー（例えばＧＰＳ装置やモーションセンサー等）により検出された検出結果履歴等が記録されていてもよい。また、端末記録部２４には、端末装置２０を制御するための各種プログラム等が記録される。
【００２３】
端末制御部２５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算回路、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記録回路により構成され、端末装置２０の各部を制御する。端末制御部２５は、端末記録部２４等に記録されているプログラム（ソフトウェア）をＲＡＭに展開し、ＲＡＭに展開されたプログラムとの協働で、各種処理を実行する。具体的には、端末制御部２５は、上記プログラムを読み込み実行することで、ユーザの入力操作部２２の操作に応じて、所定のアプリケーションプログラムを起動させたり、端末装置２０の各種センサーを起動させて各センシングデータを取得したりする。また、ユーザ属性情報や操作履歴、行動履歴や検出結果履歴を取得し、端末記録部２４に記録させたりする。また、端末制御部２５は、例えばユーザの操作に基づいて、端末記録部２４に記録された各種情報をサーバ装置１０に送信する。
【００２４】
［情報処理システムの動作］
次に、本実施形態における情報処理システム１における情報処理方法、特に、サーバ装置１０における分類対象であるユーザの分類方法について説明する。
図４は、本実施形態における情報処理方法を示すフローチャートである。
本実施形態の情報処理システム１では、ユーザ情報及びグループ情報に基づいて、分類対象であるユーザを各グループにグループ分け（分類）する。特に、本実施形態の情報処理システム１は、例えばサービスを提供する企業が、提供するサービスの広告やアンケート等のコンテンツを配信する場合や、商品等の試供品を送付する場合等の企業のマーケティング活動において、対象となるユーザを選定する際に好適に利用できる。
例えば、企業等の広告主が、インターネットを介してユーザに広告コンテンツを配信する場合、企業が保有する各ユーザに関するユーザ情報に基づいて、ユーザを選定して広告コンテンツを配信する。この場合、企業が本実施形態のサーバ装置１０を用いて、ユーザをサービスに応じたグループにグループ分けし、各グループに対応した広告コンテンツを、当該グループに属するユーザに配信する。或いは、例えば、インターネット上において多くのユーザが利用するサイト、所謂ポータルサイトに対して、広告コンテンツの配信を依頼する場合では、本実施形態のサーバ装置１０を利用する。これにより、ポータルサイトのサーバ装置１０が、ユーザを各企業から依頼されたサービスに応じたグループにグループ分けし、各グループに対応した広告コンテンツを、当該グループに属するユーザに配信する。
以下において、本実施形態の情報処理方法の一例として、企業等の広告主が、例えばポータルサイト等が保有するサーバ装置１０に広告依頼を送信し、サーバ装置１０が、ユーザを広告に対応したグループに分類する例を説明する。
【００２５】
なお、本実施形態におけるユーザのグループ分けでは、次の３つの条件（Ａ）〜（Ｃ）、すなわち、
（Ａ）１人のユーザは、複数のグループに属することができる。
（Ｂ）１人のユーザが属するグループ数には上限がある。
（Ｃ）各グループに属するユーザ数には、目標値（グループに属するユーザ数の目標値）があり、目標値に近い程良い。
に基づいて実施される。
ここで、以下の説明にあたり、１人のユーザが属することができるグループ数の上限値をＧとし、グループｇ（又は仮グループｇ）に属するユーザ数をＵｇとし、グループにおけるユーザ数の目標値をＵｇｔとする。
【００２６】
本実施形態の情報処理システム１において、サーバ装置１０は、各ユーザを複数のグループにグループ分けするに際し、まず、ユーザ情報取得部１３１は、各ユーザのユーザ情報を取得し（ステップＳ１）、グループ情報取得部１３２は、各グループのグループ情報を取得する（ステップＳ２）。
【００２７】
ステップＳ１では、ユーザ情報取得部１３１は、各ユーザが保有する端末装置２０から、ユーザ情報を取得する。
例えば、ユーザが端末装置２０の入力操作部２２を操作することで、端末装置２０がネットワーク上で閲覧可能となる所定のコンテンツ（例えばユーザ登録ページ）にアクセスする。これにより端末装置２０の表示部２１にユーザ登録ページが表示される。ユーザが当該ユーザ登録ページの案内に従って各種ユーザ属性（例えば性別や年齢、居所や職業等）を入力することで、端末装置２０はサーバ装置１０にユーザ属性情報を送信する。この際、ユーザ情報取得部１３１は、ユーザＩＤが端末装置２０から入力されている場合に、ユーザ情報をユーザＤＢ１２Ａから特定し、当該ユーザ情報のユーザ属性情報を更新する。また、ユーザＩＤが無い場合では、新規にユーザ情報を生成し、ユーザＩＤを新たに付与し、入力されたユーザ属性情報を記録する。
また、ユーザ情報取得部１３１は、例えば、端末装置２０から定期的或いはユーザにより設定された所定タイミングで、ユーザ属性情報を取得し、ユーザＤＢ１２Ａの対応するユーザ情報を更新してもよい。具体的には、ユーザ情報取得部１３１は、端末装置２０の端末記録部２４に記録される操作履歴や、インターネットにおける行動履歴、センサー検出履歴等を、端末装置２０から受信する。
【００２８】
ステップＳ２では、グループ情報取得部１３２は、各グループ情報を生成したり、更新したりする。
本実施形態では、広告主から広告コンテンツの配信に関するグループ情報を取得する。この場合、グループ情報取得部１３２は、広告主が保有する広告主端末から、広告コンテンツの配信数や、スコア算出手法を取得する。
また、スコア算出手法に替えて、広告コンテンツの配信対象の条件を取得してもよい。この場合、グループ情報取得部１３２は、広告コンテンツの配信対象の条件、つまり、グループに属させる対象ユーザの条件に基づいて、スコアを算出する。
【００２９】
スコアの算出方法としては、例えば正解情報に基づいたモデル生成等を用いることができる。
具体例を挙げて説明すると、「Ａ化粧品の販売」に関する広告コンテンツの配信に関するスコアの算出の場合、「Ａ化粧品」を実際に購入したユーザを特定し、ユーザＤＢ１２Ａから当該ユーザのユーザ情報を正解情報として抽出する。この場合、サーバ装置１０から「Ａ化粧品の購入」に関するアンケート情報を端末装置２０に送信し、端末装置２０から「購入した」との回答が得られた場合に、当該ユーザのユーザ情報を正解情報としてもよい。また、ユーザ属性情報（例えば、インターネット上における購入履歴等）において、「Ａ化粧品の購入」が記録されているユーザ情報を、正解情報として抽出してもよい。そして、複数の正解情報（ユーザ情報）に記録されている各ユーザ属性を集計及び分析することで、各ユーザ属性に対する係数（重み値）をそれぞれ算出する。つまり、正解情報に対応するユーザのうち、多くのユーザに共通するユーザ属性に関して重み値を大きくし、共通しないユーザ属性に関して重み値を小さくし、重み値をスコア算出係数としてスコアを算出する。なお、各グループにおける各ユーザ属性に対する重み値は、機械学習（ディープラーニングを用いたニューラルネットワーク等）により、調整してもよい。
【００３０】
また、グループ情報取得部１３２は、目標値をインターネット上の情報等に基づいて適宜設定してもよい。例えば、インターネット上で公開されているリサーチサイトや、ブログ等における記事、コメント投稿等のインターネット上の公開情報から、広告対象のサービス（例えば「Ａ化粧品」等）に関する公開情報の内容、公開情報の件数を抽出する。そして、インターネット人口に対する公開情報の件数に基づいて、マーケットにおける需要を予測して、目標値を設定してもよい。例えば、マーケットにおける需要に合わせた目標値をテーブルデータとして保有しておき、当該テーブルデータに基づいて、目標値を設定してもよい。
【００３１】
また、図４においては、ステップＳ１の後にステップＳ２を実施しているが、これに限らない。すなわち、ユーザによるユーザ登録のタイミングや、ユーザ属性情報の送信、グループ情報の登録は、ユーザや広告主により任意のタイミングで実施されるものであり、ステップＳ１及びステップＳ２が同時に実施されてもよく、ステップＳ２の後にステップＳ１が実施されてもよい。
【００３２】
そして、サーバ装置１０は、ユーザの分類処理（グループ分け）を実施するか否かを判定する（ステップＳ３）。つまり、サーバ装置１０は、分類処理を実施するタイミングとなったか否かを判定する。
このタイミングは、例えば予め設定された日時でもよく、予め設定された周期毎でもよい。また、ステップＳ１やステップＳ２により情報が更新された後でもよい。ステップＳ１やステップＳ２により情報が更新された後のタイミングとしては、例えばステップＳ１又はステップＳ２が実施された直後でもよく、またステップＳ１又はステップＳ２の実施後、予め設定された時間の経過後であってもよい。或いは、各ユーザに広告コンテンツの配信を行うタイミングで、分類処理を実施してもよい。
ステップＳ３でＮｏと判定された場合は、ステップＳ１に戻り、前記タイミングまで待機する。
【００３３】
ステップＳ３においてＹｅｓと判定された場合、サーバ装置１０のスコア算出部１３３Ａは、ユーザｕのグループｇに対するスコアＳｕｇを、全ユーザと全グループについて算出する（ステップＳ４）。
スコアの算出方法は、上述したように、公知の技術を用いることができる。例えば、あるグループに対して、Ｎ個のユーザ属性の各値（属性値）Ａ１，Ａ２，Ａ３，…Ａｉ，…ＡＮ−１，ＡＮに対して、それぞれ重み値ｋ１，ｋ２，ｋ３，…ｋｉ，…ｋＮ−１，ｋＮが設定されている場合、スコア算出部１３３Ａは、スコアＳｕｇを下記式（１）により算出する。
【００３４】
【数１】
2018194940.tif 000003
【００３５】
ユーザ属性の各値Ａｉはユーザごとに異なり、スコア重み値ｋｉはグループごとに異なるので、スコアＳｕｇはユーザごとグループごとに異なる値となる。
なお、ユーザ属性の各値が性別等の選択項目である場合、各グループに応じて適宜属性の値を修正してもよい。例えば「女性用の化粧品」に対するグループに対するスコア算出では、性別に関するユーザ属性が「男性」の場合に属性値を「０」、「女性」の場合に属性値を「１」として、スコアＳｕｇを算出する。また、居所に関するユーザ属性では、例えばグループが目標とする位置に対して距離が近い場合に値を大きくし、距離が遠い場合に値を小さくしてもよい。例えば「東京都」に在住のグループに対するスコア算出において、居所に関するユーザ属性が「東京都」である場合には属性値を「１．０」、東京都の近県である「山梨県」では属性値を「０．８」、東京都から遠い「愛知県」では属性値を「０．５」にする。
【００３６】
なお、スコアの算出方法としては、これに限定されるものではなく、その他の方法によりスコアを算出してもよい。例えば、各ユーザ属性を入力値、各グループに対するスコアを出力値とする機械学習モデル（例えばニューラルネットワーク等）を用いることで、各ユーザの各グループに対するスコアＳｕｇを算出してもよい。
【００３７】
この後、スコア補正部１３３Ｂは、ステップＳ４にて算出されたスコアを、補正値ｂｇにより補正し、補正スコアＴｕｇを算出する（ステップＳ５）。
具体的には、スコア補正部１３３Ｂは、下記式（２）に基づいて、補正スコアＴｕｇを算出する。
【００３８】
【数２】
2018194940.tif 000004
【００３９】
式（２）において、分母の補正値ｂｇは、グループ毎に設定される値であり、ユーザには依存しない。本実施形態では、各補正値ｂｇの初期値は、「１」とする。よって、１回目のステップＳ５で算出される補正スコアＴｕｇは、ステップＳ４にて算出されるスコアＳｕｇと同値になる。
【００４０】
この後、グループ選択部１３３Ｃは、各ユーザに関して、ステップＳ５により算出された補正スコアＴｕｇが大きい順にＧ個のグループを選択する（ステップＳ６）。すなわち、ユーザが属することが可能なグループ数の上限値Ｇ個だけ、グループを選択する。なお、ここで選択されるグループは、ユーザが属するグループとして実際にユーザ情報に登録されるグループではなく、仮グループとなる。
【００４１】
次に、グループ設定部１３３は、仮グループとしてユーザが分類された各グループにおけるユーザ数Ｕｇと、当該グループの目標値Ｕｇｔとの比が、所定範囲内となるか否かを判定する。具体的には、下記式（３）に示す条件を満たすか否か、すなわち、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が、所定範囲内（下限閾値Ｐ１から上限閾値Ｐ２までの間）となるか否かを判定する（ステップＳ７）。
【００４２】
【数３】
2018194940.tif 000005
【００４３】
式（３）において、閾値Ｐ１，Ｐ２は、ユーザ数Ｕｇが目標値Ｕｇｔに近いか否かを判断するための値である。よって、例えば、グループに属するユーザ数Ｕｇとして、目標値Ｕｇｔの８０％から１１０％の範囲を設定する場合、Ｐ１＝０．８、Ｐ２＝１．１を設定すればよい。また、厳密に目標値Ｕｇｔと一致させる場合は、Ｐ１＝Ｐ２＝１．０を設定してもよい。
これらの閾値Ｐ１，Ｐ２は、各グループに対して共通の値としてもよいが、グループ毎にそれぞれ別の閾値Ｐ１，Ｐ２を設定してもよい。例えば、目標値Ｕｇｔが小さいグループ程閾値Ｐ１，Ｐ２を１に近い値としてもよい。
ステップＳ７においてＮｏと判定された場合は、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとが乖離していることを意味する。この場合、スコア補正部１３３Ｂは、補正値ｂｇを修正し（ステップＳ８）、ステップＳ５に戻る。
このステップＳ８では、スコア補正部１３３Ｂは、下記式（４）に基づいて、補正値ｂｇを修正する。
【００４４】
【数４】
2018194940.tif 000006
【００４５】
ここで、α（ただしα＞０）は、補正係数の指数であり、本実施形態では固定値が用いられる。
本実施形態では、式（４）に示すように、前回のステップＳ５において補正スコアＴｕｇの算出に用いた補正値ｂｇに対して、（Ｕｇ／Ｕｇｔ）αをかけ合せて、新たな補正値ｂｇとする。
すなわち、１回目のループではｂｇ＝１であるため、補正スコアＴｕｇ＝スコアＳｕｇとなり、スコアＳｕｇに基づいたグループ分け（仮グループの選択）が実施される。そして、（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲内とならない（ＵｇとＵｇｔの値が乖離している）場合に、補正値ｂｇを、式（４）に示すように、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）に応じて修正する。
【００４６】
式（４）による補正値ｂｇの修正では、ユーザ数Ｕｇが、目標値Ｕｇｔよりも大きい場合には、補正値ｂｇが大きくなり、式（２）により算出される補正スコアＴｕｇが小さくなる。また、ユーザ数Ｕｇが、目標値Ｕｇｔよりも小さい場合には、補正値ｂｇが小さくなり、補正スコアＴｕｇが大きくなる。
なお、補正値ｂｇは各グループのそれぞれに対して設定される。つまり、Ａグループにおいてユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの値が乖離し、Ｂグループにおいてユーザ数Ｕｇが目標値Ｕｇｔに近い値となる場合、Ａグループに対する補正値ｂｇのみが修正される。これにより、上記の様なループ処理を複数回実施することで、全てのグループのそれぞれに属するユーザ数Ｕｇが、それぞれのグループの目標値Ｕｇｔの値に近づくように調整される。
【００４７】
そして、ステップＳ７において、全てのグループに対して上記式（３）を満たすと判定される（ステップＳ７においてＹｅｓと判定）と、グループ登録部１３３Ｄは、各ユーザに対して選択した仮グループを、ユーザが所属するグループとして設定する（ステップＳ９）。このようにして、各グループに属するユーザが決定され、グループ登録部１３３Ｄは、ユーザ情報の所属グループ情報に対して、ユーザが所属するグループの例えばグループＩＤを記録して更新する。
なお、本実施形態では、ユーザ情報を更新する例を示すが、各グループと、当該グループに所属するユーザとを関連付けたユーザグループ情報を生成して記録部１２に記録してもよい。また、上述したように、各グループ情報に、当該グループに所属するユーザの例えばユーザＩＤを記録する等でもよい。
【００４８】
以上のような分類処理の後、サーバ装置１０は、各グループに所属するユーザ（端末装置２０）に対して、当該グループに対応した各種処理を実施する。例えば、グループに対して関連付けられた広告コンテンツを、グループに所属するユーザの端末装置２０に送信する広告処理を実施したり、アンケート情報を配信したりする。
【００４９】
［第一実施形態の作用効果］
本実施形態のサーバ装置１０では、グループ設定部１３３は、ユーザ情報に基づいてユーザのグループに対するスコアＳｕｇを算出し、ユーザの情報に基づいてスコアＳｕｇを補正してグループに属するユーザ数Ｕｇを調整する。
これにより、スコアＳｕｇは、ユーザ数Ｕｇが目標値Ｕｇｔに近づくように補正されるので、ユーザを各グループに対して適切に分類することができる。
【００５０】
具体例を挙げて上記作用効果を説明する。マーケットにおいて需要が高い「５０代女性用の化粧品」の広告コンテンツを配信する際、従来の方法（補正値により補正しない場合）では、ユーザを例えば「性別」「年齢」「興味分野」等に合わせて、グループに対応するスコアを算出し、スコアが高い順にユーザをグループに所属させる。しかしながら、インターネットを利用するユーザの人口分布と、実際の人口分布とは異なることがあり、例えば需要が高い「５０代女性用の化粧品」に対応するグループに対して、十分なユーザ数が確保できない場合がある。特に、広告配信を望む企業側では、できるだけ多くのユーザに広告を配信することを望み、少しでも「５０代」「女性」「化粧に興味がある」と推定できる属性を有するユーザに対して、広告コンテンツを配信することを望む。したがって、「５０代女性用の化粧品」に合致する可能性が高いユーザのみを選択する従来の手法では、このような要望に応えることができない。
これに対して、本実施形態では、ステップＳ５により、補正値ｂｇを用いてスコアＳｕｇを補正し、補正されたスコアＴｕｇに基づいてグループを選択するので、各グループのユーザ数Ｕｇが、グループの目標値Ｕｇｔに近くなるように、各ユーザがグループ分けされる。この場合、例えばスコアＳｕｇのみによりグループを設定した際に、グループの目標値Ｕｇｔに対して過剰にユーザ数Ｕｇが多い場合では、補正スコアＴｕｇに応じたグループ設定が実施されることで、当該グループに対してより適合性が高いユーザが選択されることになる。一方、スコアＳｕｇのみによりグループを設定した際に、グループの目標値Ｕｇｔに対してユーザ数Ｕｇが少ない場合では、補正スコアＴｕｇに応じたグループ設定が実施されることで、当該グループの条件に少しでも当てはまる可能性が高いユーザが、当該グループに所属するユーザとして選択されることになる。
以上のように、本実施形態では、ユーザを各グループの目標値Ｕｇｔに合わせて適切に分類することが可能となり、例えば広告コンテンツの配信等におけるマーケティング活動において、マーケットの需要に応じた適切なユーザを選択することが可能となる。
【００５１】
本実施形態では、グループ設定部１３３は、グループに属するユーザ数Ｕｇと、目標値Ｕｇｔとの比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が、式（３）を満たさない（所定範囲外となる）場合に、スコアＳｕｇを補正する。
ユーザを複数のグループに分類する際、閾値Ｐ１，Ｐ２をＰ１＝Ｐ２＝１．０とし、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとが完全に一致することが最も好ましい。しかしながら、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとを精度よく一致させるためには、補正係数の指数αを小さい値に設定し、ステップＳ５からステップＳ８のループ処理を非常に多くの回数繰り返す必要があり、分類処理に係る処理時間が長くなり、処理負荷も増大する。これに対して、上記のように、下限閾値Ｐ１及び上限閾値Ｐ２を設定し、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲内となるように、スコアを補正することで、処理時間の短縮や、処理負荷の軽減を図ることができる。
【００５２】
ここで、閾値Ｐ１，Ｐ２は、各グループのそれぞれに対して個別に設定できる。
グループ毎に、目標値Ｕｇｔの重要性が異なる場合がある。例えば、広告コンテンツの配信を例示すると、目標値Ｕｇｔに対して±２０％範囲内のユーザ数Ｕｇへの広告コンテンツの配信を望む広告主もいれば、目標値Ｕｇｔに対して±５％範囲内のユーザ数Ｕｇへの広告コンテンツの配信を望む広告主もいる。本実施形態では、各グループに対してそれぞれ閾値Ｐ１，Ｐ２を別々に設けることで、様々な広告主の要望を好適に満たすことができる。すなわち、グループ毎に設定された条件に応じて、適切にユーザをグループ分けすることができる。
【００５３】
また、目標値Ｕｇｔの大小によって、閾値Ｐ１，Ｐ２を変更してもよい。
すなわち、目標値Ｕｇｔが大きいグループでは、ユーザ数Ｕｇが目標値Ｕｇｔに対して少なく、かつ目標値Ｕｇｔに対して大きく乖離している場合、グループに対して補正される前のスコアＳｕｇが小さい多くのユーザが、修正後グループに割り当てられる可能性が高くなり、グループに対するユーザの適合性の点での精度が低下する。また、目標値Ｕｇｔが小さいグループでは、目標値Ｕｇｔが大きいグループに比べて、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）に対するユーザ１人当りの効果が大きくなる。一般に、マーケットにおいて需要が小さい分野では、グループのユーザ数の目標値が小さく設定される。このような分野では、当該分野に興味があるユーザも限られるため、精度よくユーザを選択する必要が生じる。このとき閾値Ｐ１，Ｐ２を１に近い値とする。これにより、各グループの条件に近い属性のユーザを適切にグループに所属させることができる。
【００５４】
本実施形態では、スコア補正部１３３Ｂは、仮グループに属するユーザ数Ｕｇと、目標値Ｕｇｔとの比が所定範囲外となる場合（ステップＳ７においてＮｏと判定された場合）、仮グループに属するユーザ数Ｕｇと、目標値Ｕｇｔとの比が、全てのグル-プにおいて所定範囲内となるまで（ステップＳ７においてＹｅｓと判定されるまで）、補正値を逐次的に修正する。すなわち、本実施形態では、ステップＳ５からステップＳ８のループ処理を繰り返し実施することで、全てのグループにおいて、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとが同値又は近い値になる。これにより、ユーザのグループ分けの精度が飛躍的に向上する。
【００５５】
本実施形態のスコア補正部１３３Ｂは、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲外であり、ユーザ数Ｕｇ＞目標値Ｕｇｔである場合には、補正値ｂｇを大きくし、逆にユーザ数Ｕｇ＜目標値Ｕｇｔである場合には、補正値ｂｇを小さくする。これにより、補正されたスコアＴｕｇに基づいて仮グループを設定した際に、ユーザ数Ｕｇをグループの目標値Ｕｇｔに近づけることができる。
【００５６】
この際、スコア補正部１３３Ｂは、式（４）に基づいて補正値ｂｇを修正する。すなわち、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの比に応じて補正値を増減させる。この場合、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの差が大きい場合には、補正値ｂｇの変化量（修正量）が大きく、補正スコアＴｕｇの変化量（前回算出された補正スコアＴｕｇとの差）も大きくなる。また、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの差が小さい場合には、補正値ｂｇの変化量（修正量）が小さくなり、補正スコアＴｕｇの変化量も小さくなる。
つまり、目標値Ｕｇｔに対するユーザ数Ｕｇとの差が大きい場合には、ユーザ数Ｕｇが目標値Ｕｇｔに迅速に収束するように作用し、目標値Ｕｇｔに対するユーザ数Ｕｇとの差が小さい場合には、ユーザ数Ｕｇが目標値Ｕｇｔに精度よく近づくように作用する。よって、ユーザのグループ分け（分類処理）に係る処理時間の短縮と、分類精度の高精度化の両立を図ることができる。
【００５７】
本実施形態では、複数のグループ毎に設定された補正値ｂｇにより、各ユーザに関してグループ毎に補正スコアＴｕｇを算出する。つまり、目標値Ｕｇｔとユーザ数Ｕｇとの比の大小に応じて、グループ毎に補正値ｂｇが設定される。これにより、各グループに属するユーザ数Ｕｇを目標値Ｕｇｔに近付けることができる。
例えばＡグループにおいて比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲内となり、Ｂグループにおいて比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲外となる場合では、Ａグループに対する補正値ｂｇはそのまま維持され（補正スコアに変化なし）、Ｂグループに対する補正値ｂｇのみが修正される（補正スコアも修正される）。
なお、Ｂグループの補正スコアが修正されることで、Ｂグループに属するユーザ数のみならず、Ａグループに属するユーザ数も変動することがあるが、その場合は次にＡグループに対する補正スコアが修正される。このようにステップＳ５からステップＳ８の処理を繰り返すことで、最終的に全てのグループにおけるユーザ数が最適化される。
【００５８】
本実施形態では、グループ設定部１３３は、補正スコアＴｕｇに基づいて、ユーザを所属させる仮グループを選択し、各仮グループに属するユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの比が所定範囲内となった場合に、仮グループを前記分類対象が属するグループとして登録する。
本実施形態では、各グループにおけるユーザ数Ｕｇが目標値Ｕｇｔに近づくように、複数のユーザを複数のグループにグループ分けする。したがって、１つのグループにおいて、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲内となった場合でも、他のグループを最適化する際に、当該グループに属するユーザが変更される可能性がある。この場合、１つのグループにおいて比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲内となった際に、当該グループのグループＩＤをユーザ情報に登録すると、当該グループに属するユーザが変更された際に、再度ユーザ情報を更新する必要が生じる。これに対して、本実施形態では、各グループに対するユーザ数と目標値とにより、グループ分けが適切であるか否かをまず判定し、その後、全てのグループで適切であると判定された場合に、各ユーザと各グループとを関連付ける。これにより、上記のような不要な更新処理が省略され、処理負荷の軽減及び処理の高速化を図れる。
【００５９】
［第二実施形態］
次に、本発明に係る第二実施形態について説明する。
上述した第一実施形態では、スコア補正部１３３Ｂは、ステップＳ８において、補正値ｂｇを修正する際に、補正係数の指数αを固定値とした。すなわち、第一実施形態では、補正係数を固定値とするので、補正係数の指数αが大きいと、補正値ｂｇの変化量（修正量）が大きくなり、補正スコアＴｕｇの変化値も大きくなる。この場合、ユーザ数Ｕｇを迅速に目標値Ｕｇｔに収束させることが可能となるが、逆に収束せずに発散する可能性も高くなる。一方、補正係数の指数αが小さいと、補正値ｂｇの変化量が小さくなり、補正スコアＴｕｇの変化量も小さくなる。この場合、精度よくユーザ数Ｕｇを目標値Ｕｇｔに収束させることが可能となるが、逆に処理に係る時間が長くなる。
これに対して、第二実施形態では、補正係数の指数αが固定値とならない点で上記第一実施形態と相違する。
なお、以降の説明にあたり、既に説明した事項については同一符号を付し、その説明を省略又は簡略化する。また、第二実施形態における情報処理システム１の構成、サーバ装置１０の構成、及び端末装置２０の構成は、第一実施形態と同様であり、スコア補正部１３３Ｂにおける処理内容が異なるだけである。よって、以降において、スコア補正部１３３Ｂが実施する処理を中心に説明する。
【００６０】
第二実施形態では、スコア補正部１３３Ｂは、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの差、又はユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの比に応じて、補正係数の指数αを変化させる。
図５は、第二実施形態におけるステップＳ８（図４参照；補正値修正処理）の処理の詳細を示すフローチャートである。
本実施形態では、スコア補正部１３３Ｂは、まず、補正係数の指数αの修正回数を示す変数ｊを導入し、初期値としてｊ＝１を設定する。
スコア補正部１３３Ｂは、図４に示す分類処理において、初回のステップＳ５において、第一実施形態と同様、補正値ｂｇ＝１として、補正スコアＴｕｇを算出する。
そして、ステップＳ７において、Ｎｏと判定されると、スコア補正部１３３Ｂは、ステップＳ８の補正値修正処理を実施する。
この補正値修正処理において、本実施形態では、スコア補正部１３３Ｂは、先ず、変数ｊがｊ＝１であるか否かを判定する（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１において、Ｙｅｓと判定された場合（ｊ＝１の場合）、スコア補正部１３３Ｂは、補正係数の指数αをα＝１に設定する（ステップＳ１２）。
【００６１】
一方、ステップＳ１１において、Ｎｏと判定された場合（ｊ＞１の場合）、スコア補正部１３３Ｂは、前回のステップＳ６でユーザ毎に仮グループを選択した際の各グループ（各仮グループ）のユーザ数Ｕｇ（ｊ−１）と、目標値Ｕｇｔとの比（Ｕｇ（ｊ−１）／Ｕｇｔ）を算出する。なお、前回のステップＳ６とは、ｊ−１回目の補正係数の指数αの修正により設定された補正値ｂｇを用いて算出された補正スコアＴｕｇに基づいた仮グループの選択処理を示す。
そして、スコア補正部１３３Ｂは、比（Ｕｇ（ｊ−１）／Ｕｇｔ）が、第一閾値Ｑ１よりも小さいか否か、又は、比（Ｕｇ（ｊ−１）／Ｕｇｔ）が第二閾値Ｑ２よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１３）。なお、第一閾値Ｑ１は、下限閾値Ｐ１よりも小さい値であり、第二閾値Ｑ２は、上限閾値Ｐ２よりも大きい値である。
【００６２】
ステップＳ１３においてＹｅｓと判定された場合、すなわち比（Ｕｇ（ｊ−１）／Ｕｇｔ）が第一閾値Ｑ１より小さいか、又は第二閾値Ｑ２より大きい場合は、目標とする所定範囲までまだ遠いので、スコア補正部１３３Ｂは、補正係数の指数αを、ｎαに設定し直す（ステップＳ１４）。ここに、ｎは１より大きい値（例えば２）である。すなわち、前回のステップＳ５における補正値ｂｇの算出（式（４）参照）に用いた補正係数の指数αの値をｎ倍に大きくし、次のステップＳ５での補正値ｂｇの算出に用いる補正係数の指数αとする。なお、本実施形態では、「ｎ」は固定値である。
【００６３】
一方、ステップＳ１３においてＮｏと判定された場合、すなわち比（Ｕｇ（ｊ−１）／Ｕｇｔ）が閾値Ｑ１，Ｑ２の間に有る場合は、目標とする所定範囲に近いので、スコア補正部１３３Ｂは、補正係数の指数αをα／ｎに設定し直す（ステップＳ１５）。すなわち、前回のステップＳ５における補正値ｂｇの算出（式（４）参照）に用いた補正係数の指数αの値を１／ｎ倍にし、次のステップＳ５での補正値ｂｇの算出に用いる補正係数の指数αとする。
以上の後、スコア補正部１３３Ｂは、式（４）に基づいて、補正値ｂｇを算出し（ステップＳ１６）、変数ｊに「１」を加算する（ステップＳ１７）。
【００６４】
上記のように補正係数の指数αを変更した際の、スコア補正部１３３Ｂにより算出される補正スコアＴｕｇについて、具体例を用いて説明する。
図６は、本実施形態における比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）の推移の一例を示す図である。
図６に示す例では、初回（ｂｇ＝１）として算出された補正スコアＴｕｇ（＝Ｓｕｇ）が小さく、当該補正スコアＴｕｇに基づいて各ユーザに対して仮グループを選択すると、比（Ｕｇｔ／Ｕｇ０）が、第一閾値Ｑ１よりも小さくなる。この場合、初回のステップＳ７においてＮｏと判定されると、ｊ＝１であるので、ステップＳ８のステップＳ１３において補正係数の指数α＝１とされ、ステップＳ１６において補正値ｂｇがｂｇ×（Ｕｇ０／Ｕｇｔ）に補正されて、ステップＳ５の処理に戻る。
【００６５】
しかしながら、本例では、補正された補正値ｂｇを用いて補正スコアＴｕｇを算出した場合でも、比（Ｕｇ１／Ｕｇｔ）が、第一閾値Ｑ１よりも小さくなる。よって、ステップＳ８のステップＳ１３においてＹｅｓと判定され、（本例では、ｎ＝２として）補正係数の指数α＝２とされる。これにより、ステップＳ１６では、補正値ｂｇがｂｇ×（Ｕｇ１／Ｕｇｔ）２に補正されて、ステップＳ５の処理に戻る。この場合、当該補正値ｂｇに基づいてユーザ数Ｕｇ２を算出すると、Ｕｇ２−Ｕｇ１＞Ｕｇ１−Ｕｇ０となり、図６（Ａ）に示すように、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が「１」に大きく近づく。
また、本例では、この補正値ｂｇを用いて補正スコアＴｕｇを算出した場合でも、比（Ｕｇ２／Ｕｇｔ）が、第一閾値Ｑ１よりも小さくなる。よって、３回目のステップＳ７においてもＮｏと判定され、ステップＳ１４において、補正係数の指数α＝４とされ、ステップＳ１６では、補正値ｂｇがｂｇ×（Ｕｇ２／Ｕｇｔ）４に補正される。この場合、Ｕｇ３−Ｕｇ２＞Ｕｇ２−Ｕｇ１となり、図６（Ａ）に示すように、更に、比（Ｕｇ３／Ｕｇｔ）が「１」に大きく近づく。
【００６６】
これにより、ループ処理のステップＳ７でＮｏと判定されるものの、比（Ｕｇ３／Ｕｇｔ）が、第一閾値Ｑ１から下限閾値Ｐ１の間の値となる。このため、次のステップＳ８においては、ステップＳ１３でＮｏと判定され、補正係数の指数αがα／２に、つまり、本例においてはα＝２に修正され、補正値ｂｇが、ｂｇ×（Ｕｇ３／Ｕｇｔ）２に補正される。
これにより、比（Ｕｇ３／Ｕｇｔ）が、下限閾値Ｐ１から１（又は上限閾値Ｐ２）の間の値となり、ループ処理のステップＳ７でＹｅｓと判定される。
【００６７】
また、図６（Ａ）では、変数ｊがｊ＝４（４回目の補正係数の指数α及び補正値の修正）となった際に算出された５回目の補正スコアＴｕｇにより、比（Ｕｇ４／Ｕｇｔ）が下限閾値Ｐ１から上限閾値Ｐ２の間に収まる例である。これに対して、図６（Ｂ）は、例えば比（Ｕｇ４／Ｕｇｔ）が下限閾値Ｐ１から上限閾値Ｐ２の範囲を超えて、上限閾値Ｐ２から第二閾値Ｑ２の間の値となる場合がある。
このような場合でも、次のステップＳ１３においてＮｏと判定されることで、補正係数の指数αが更に１／ｎ倍にされる（本例では、α＝１）。これにより、図６（Ｂ）に示すように、比（Ｕｇ５／Ｕｇｔ）が下限閾値Ｐ１から上限閾値Ｐ２の間の値となって、値が収束する。
【００６８】
［本実施形態の作用効果］
本実施形態では、スコア補正部１３３Ｂは、グループ（仮グループ）に属するユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの比と、第一閾値Ｑ１及び第二閾値Ｑ２との値を比較して、比較結果に応じて補正係数の指数αの値を増減させる。つまり、（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＜Ｑ１又は（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＞Ｑ２の場合、すなわち比が所定範囲より大きく離れているときには、補正係数の指数αを増大させ、Ｑ１＜（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＜Ｐ１又はＰ２＜（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＜Ｑ２の場合、すなわち比が所定範囲に近いときには、補正係数の指数αを減少させる。
これにより、目標値Ｕｇｔとユーザ数Ｕｇとが大きく乖離している場合には、ユーザ数Ｕｇを迅速に目標値Ｕｇｔに近付けるように大きめのαを用い、また、目標値Ｕｇｔとユーザ数Ｕｇとが近くなった場合には、ユーザ数Ｕｇを精度よく目標値Ｕｇｔに近付けるように小さめのαを使う。よって、サーバ装置１０は、迅速に、かつ、精度良く分類処理を実施することができる。
【００６９】
［変形例］
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲で、以下に示される変形をも含むものである。
【００７０】
（変形例１）
上記第二実施形態において、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの比と、第一閾値Ｑ１及び第二閾値Ｑ２との比較結果に基づいて、補正係数の指数αを増減させる例を示したが、これに限定されない。
例えば、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）と閾値Ｑ１，Ｑ２との比較結果に加え、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）の増減傾向等に基づいて補正係数の指数αを増減させてもよい。
すなわち、上記第二実施形態では、（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＜Ｑ１又は（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＞Ｑ２の場合に補正係数の指数αを増大させる。この場合、例えば比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が第一閾値Ｑ１よりも小さい値から、第二閾値Ｑ２を超える値に変動する場合がある。上記第二実施形態では、この場合、（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＞Ｑ２となることから、更に補正係数の指数αを増大させるので、次にユーザに対する仮グループを選択した際に、再び、（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＜Ｑ１となり、補正係数の指数αが更に増大し、ユーザ数ＵｇがＵｇｔに収束せず、発散してしまう場合がある。
これに対して、スコア補正部１３３Ｂは、例えば、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）の値が、１を跨いで変化する場合、つまり、ユーザ数Ｕｇと、目標値Ｕｇｔとの大小関係を判定して、その関係が逆転して変化した場合に、補正係数の指数αを減少 （例えばα／ｎに修正）させてもよい。
【００７１】
また、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）の範囲毎に、αを固定してもよい。例えば、Ｐ１＞Ｑ１＞Ｑ３＞Ｑ４となる第三閾値Ｑ３及び第四閾値Ｑ４、Ｐ２＜Ｑ２＜Ｑ５＜Ｑ６となる第五閾値Ｑ５及び第六閾値Ｑ６を更に設定する。そして、スコア補正部１３３Ｂは、（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＜Ｑ４又は（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＞Ｑ６の場合に、α＝４を設定し、Ｑ４≦（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＜Ｑ３又はＱ５＜（Ｕｇ／Ｕｇｔ）≦Ｑ６の場合に、α＝３を設定し、Ｑ３≦（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＜Ｑ１又はＱ２＜（Ｕｇ／Ｕｇｔ）≦Ｑ５の場合に、α＝２を設定し、Ｑ１≦（Ｕｇ／Ｕｇｔ）＜Ｐ１又はＰ２＜（Ｕｇ／Ｕｇｔ）≦Ｑ２の場合に、α＝１を設定する。すなわち、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が１に近いほど、小さめのαを設定する。
さらには、スコア補正部１３３Ｂは、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）と１との差の絶対値をβとし（β＝｜１−（Ｕｇ／Ｕｇｔ）｜）、βの値に応じて補正係数の指数αを増減させる関数（α＝ｆ（β）、ｆはβの非減少関数）を用いて補正係数の指数αを算出してもよい。
これらの場合でも、上述したような比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が発散する不都合を抑制でき、迅速かつ高精度な分類処理を実施できる。
【００７２】
（変形例２）
第二実施形態において、スコア補正部１３３Ｂは、補正係数の指数αを増大させる際に、指数αにｎを乗算し、補正係数の指数αを減少させる際に、指数αをｎで除算したが、補正係数の指数αの増減方法はこれに限定されない。例えば、スコア補正部１３３Ｂは、補正係数の指数αを増大させる際に、指数αに所定値Ｗ１を加算（α＝α＋Ｗ１）し、補正係数の指数αを減少させる際に、指数αから所定値Ｗ２を減算（α＝α―Ｗ２）してもよい。
【００７３】
（変形例３）
上記第一実施形態において、下限閾値Ｐ１及び上限閾値Ｐ２をグループ毎に異なる値としたが、例えば、各グループにおける目標値Ｕｇｔがそれぞれ近い値である場合等では、共通の値としてもよい。
また、上記第一実施形態で閾値Ｐ１，Ｐ２として、目標値Ｕｇｔが小さいグループの閾値Ｐ１，Ｐ２を１に近い値とする例を示したが、これに限定されない。例えば、目標値Ｕｇｔが大きいグループほど、閾値Ｐ１，Ｐ２を１に近い値としてもよい。つまり、目標値Ｕｇｔが大きいグループでは、一般に、ユーザ数Ｕｇも大きくなる。この場合、閾値Ｐ１，Ｐ２が１から大きく離れていると、グループに属するユーザ数の変動も大きい。例えば、目標値「ユーザ１００人」に対して下限閾値を０．８、上限閾値を１．２とする場合、±２０人までが誤差範囲となる。これに対して、目標値「ユーザ１００００人」に対して同一閾値を設定すると、±２，０００人までが誤差範囲として設定されることになる。よって、割合として見た場合には、同一の２０％であるが、実際のユーザ数には大きな差が生じることになる。これに対して、上記のように、目標値Ｕｇｔが大きいグループほど、閾値Ｐ１，Ｐ２を１に近い値とすることで、上記のような不都合を抑制できる。
【００７４】
（変形例４）
第一実施形態及び第二実施形態において、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの比に基づいて、補正値ｂｇや補正係数の指数αを修正する例を示したが、これに限定されない。すなわち、本発明において、分類対象の情報に基づいてスコアを補正する処理は、上記実施形態に示した分類対象の条件（グループに属する分類対象と目標値との比）に基づいてスコアを補正するものに限定されるものではなく、例えば、グループに属する分類対象の数そのものに基づいてスコアを補正するものをも含む。
具体的な例を挙げると、例えば、各グループにおける目標値が同一値又は略同一値である場合等において、ユーザ数Ｕｇに基づいて、補正値ｂｇや補正係数の指数αを修正してもよい。より具体的には、スコア補正部１３３Ｂは、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの差に基づいてスコアを補正してもよい。この場合、ステップＳ７において、式（３）に替えて、Ｐ４＜Ｕｇｔ−Ｕｇ＜Ｐ５となっているか否かを判定し、範囲外である場合に、補正値ｂｇや補正係数の指数αを修正してもよい。
補正係数の指数αに関しても同様であり、スコア補正部１３３Ｂは、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの差に基づいて補正係数の指数αを修正してもよい。
【００７５】
（変形例５）
また、グループに属する分類対象の情報に基づいてスコアを補正する例を示したが、これに限定されない。例えば、グループに属していない分類対象の情報に基づいてスコアを補正してもよい。
例えば、ユーザを「Ａ」から「Ｄ」の４つのグループに分類する際に、「Ａ」グループに対する補正値を、「Ｂ」から「Ｄ」に属するユーザのユーザ数に基づいて設定してもよい。
具体的には、「Ａ」グループ以外のグループにおいて、ユーザ数Ｕｇと目標値Ｕｇｔとの比が所定範囲内となっているグループ数に応じて、「Ａ」グループの補正値を設定してもよい。例えば、スコア補正部１３３Ｂは、「Ａ」グループ（仮グループ）のユーザ数ＵｇＡと目標値ＵｇＡｔとの比が所定範囲外である場合、「Ｂ」から「Ｄ」の各グループにおける比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲外である場合の補正値を、「Ｂ」から「Ｄ」の各グループにおける比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲内である場合の補正値よりも大きくする。
また、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲内となっているグループの数又は割合が所定数以上になった場合には、それ以上各グループのスコアを補正せず、その場でグループを確定してもよい。例えば、全グループのうちの８０％以上において、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲内となった場合に、たとえ比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）が所定範囲外となっているグループが残っていても、そこでグループを確定してもよい。
この場合、スコアを過剰に変更することによって、他のグループにおけるユーザの適合性での精度（つまり、グループの条件に対してユーザ属性がどれだけ合致しているか否か）の低下を抑制できる。
【００７６】
（変形例６）
第一実施形態において、スコア補正部１３３Ｂは、補正値ｂｇの初期値をｂｇ＝１として、スコアＳｕｇを補正（補正スコアＴｕｇを算出）しているが、初回は補正スコアＴｕｇの算出をスキップしてもよい。
つまり、初回はスコアＳｕｇのみによりユーザが属する仮グループを選択し、ユーザ数Ｕｇが目標値Ｕｇｔに対して大きく乖離している場合に、次回以降、スコア補正部１３３Ｂにより補正スコアＴｕｇを算出してもよい。
【００７７】
（変形例７）
第一実施形態において、スコア補正部１３３Ｂは、補正値ｂｇを、前回のスコア補正時に用いた補正値ｂｇを元にして、式（４）により修正する例を示すが、これに限定されない。
例えば、スコア補正部１３３Ｂは、補正値の初期値をｂｇ０とし、ｉ回目の補正時の補正値ｂｇｉをｂｇｉ＝ｂｇ０×（Ｕｇ／Ｕｇｔ）αにより算出する。ここにｂｇ０は固定された値である。
この場合でも、補正された補正スコアＴｕｇに基づいて、ユーザをグループ（仮グループ）分けするため、各グループのユーザ数Ｕｇが徐々に変化し、目標値Ｕｇｔに収束させることができる。
【００７８】
なお、この場合、補正値ｂｇの修正回数（変数ｉ）に応じて、αの値を増減させてもよい。
例えば、指数αをα／ｉに修正してもよく、この場合、修正回数が多いほど、αの値が小さくなる。
この際、第二実施形態や変形例１にて示すように、ユーザ数Ｕｇ及び目標値Ｕｇｔの比に基づいて、補正係数の指数αの修正値を変更してもよく、これにより、ユーザ数Ｕｇを迅速かつ高精度に、目標値Ｕｇｔに収束させることができる。
【００７９】
さらに、記録部１２に、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）に対する補正値ｂｇの関係を、例えばテーブルデータとして予め記録しておき、スコア補正部１３３Ｂは、比（Ｕｇ／Ｕｇｔ）に対する補正値ｂｇを当該テーブルデータから読み出してもよい。
【００８０】
（変形例８）
第一実施形態において、ステップＳ６において、グループ選択部１３３Ｃは、補正スコアＴｕｇが大きい順にＧ個のグループを、仮グループとして選択する例を示した。この場合、各ユーザに対して選択された仮グループは、例えばメモリにおける一時記憶領域に記録されることになる。これに対して、グループ登録部１３３Ｄが、グループ選択部１３３Ｃにより選択したグループをユーザ情報の所属グループ情報に記録（登録）してもよい。この場合、ステップＳ７においてＮｏと判定されて、ステップＳ５及びステップＳ６の処理を再度実施する際に、グループ登録部１３３Ｄは、ユーザ情報の所属グループ情報を更新すればよい。当該処理では、ステップＳ５からステップＳ８のループ処理を繰り返す毎に、ユーザ情報を更新する必要が生じるが、ステップＳ７においてＹｅｓと判定された場合の更新処理（ステップＳ９の処理）を省略することができる。
【００８１】
（変形例９）
第一実施形態では、ステップＳ５からステップＳ８の処理を反復処理として、ステップＳ７においてＹｅｓと判定されるまで繰り返して実施する例を示したが、これに限定されない。各グループの目標値に対して、ユーザ数が所定範囲内となるように、補正スコアＴｕｇが算出されれば、１回の補正のみであってもよい。
例えば、過去のグループ分け（分類処理）の結果に基づいて、各グループの目標値、スコアのみによりユーザをグループ分けした際の各グループの所属ユーザ数、各グループに対するユーザの所属条件、及び補正値等に基づいて、グループ情報を入力値、補正値を出力値としたグループ予測モデルを生成する。そして、グループ分けを実施する際に、各グループ情報を入力値として、グループ予測モデルに入力し、出力された各グループの補正値を使って、ユーザの各グループに対するスコアＳｕｇを補正する。この場合、機械学習によりグループ予測モデルを更新することで、グループに対する補正値ｂｇの精度を向上させることができる。そして、このようなグループ予測モデルに基づいた補正値を用いることで、各グループの目標値に対して、ユーザ数が所定範囲内となるように、補正スコアＴｕｇが算出されるので、補正スコアの算出が例えば１回のみでよく、より迅速な分類処理を行うことができる。
【００８２】
（変形例１０）
第一実施形態において、スコア補正部１３３Ｂは、スコアＳｕｇを補正値ｂｇで除算することで補正スコアを算出する例を示したが、これに限定されない。
例えば、ユーザ数Ｕｇが目標値Ｕｇｔよりも大きい場合に１未満となり、ユーザ数Ｕｇが目標値Ｕｇｔよりも小さい場合に１より大きくなる値であれば、スコアＳｕｇに対してその値を乗算してもよい。
また、スコア補正部１３３Ｂは、スコアＳｕｇを所定の補正値分だけ加算又は減算することで補正スコアＴｕｇを算出してもよい。この場合、ユーザ数と目標値との差が大きい程値が大きい補正値を用いる。そして、ユーザ数が目標値を上回る場合に、スコアを補正値分だけ減算し、ユーザ数が目標値を下回る場合に、スコアを補正値分だけ加算する等が例示できる。
【００８３】
（変形例１１）
上記第一実施形態及び第二実施形態、各変形例において、本発明の分類対象をユーザとする例を示したが、これに限定されない。例えば、農産物等を分類対象として、当該農産物の産地や、収穫時期、サイズや重量、色等をそれぞれ属性情報として、各農産物を、複数のグループに分類してもよい。この場合、例えば、一般家庭で需要の大きい通常の農産物、富裕層で需要の大きい高級農産物、工場等において加工に用いられる加工用農産物等に分類することができる。
【００８４】
また、上記実施形態では、サーバ装置１０により、端末装置２０を操作する各ユーザを分類する例であり、サーバ装置１０を本発明の情報処理装置として機能させたが、分類対象によって、端末装置２０を本発明の情報処理装置として機能させることができる。
例えば、端末装置２０において、ユーザにより取得された画像情報（例えばインターネット上からダウンロードした画像や動画、撮像カメラにより撮影された写真画像や動画等）を分類対象とする情報処理装置として機能させることができる。この場合、画像や動画のダウンロード日時、撮影日時、ファイルサイズ、ファイルタイプ、撮影場面等を属性情報として、各画像を分類してもよい。この際、端末装置２０は、端末記録部２４に記録された分類処理プログラムを読み込んで実行させることで、端末制御部２５を、属性取得部及びグループ設定部として機能させる。これにより、上記実施形態と略同一の情報処理方法により、各画像を、ユーザが設定したグループに、ユーザが設定した目標値に応じて分類することが可能となる。
【００８５】
その他、本発明の実施の際の具体的な構造及び手順は、本発明の目的を達成できる範囲で他の構造などに適宜変更できる。
【符号の説明】
【００８６】
１…情報処理システム、１０…サーバ装置（情報処理装置）、１２…記録部、１３…制御部、１３１…ユーザ情報取得部（属性取得部）、１３２…グループ情報取得部、１３３…グループ設定部、１３３Ａ…スコア算出部、１３３Ｂ…スコア補正部、１３３Ｃ…グループ選択部、１３３Ｄ…グループ登録部。
【図１】
2018194940.tif 000008
【図２】
2018194940.tif 000009
【図３】
2018194940.tif 000010
【図４】
2018194940.tif 000011
【図５】
2018194940.tif 000012
【図６】
2018194940.tif 000013