(57)【要約】【課題】対象とする人が専業主婦であるか否かを判定する。【解決手段】判定装置１は、被判定者のアカウントに関連付けられた被判定者のプロファイル画像、及び被判定者が投稿した投稿画像を取得する画像取得部１３１と、プロファイル画像に子供の画像が含まれているか否か、及び投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているか否かに基づいて、被判定者が専業主婦であるか否かを判定する判定部１３２と、判定部１３２による判定結果を出力する出力部１３３と、を有する。【選択図】図２
2019067067.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被判定者のアカウントに関連付けられた前記被判定者のプロファイル画像、及び前記被判定者が投稿した投稿画像を取得する画像取得部と、
前記プロファイル画像に子供の画像が含まれているか否か、及び前記投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているか否かに基づいて、前記被判定者が専業主婦であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部による判定結果を出力する出力部と、
を有する判定装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記プロファイル画像に子供の画像が含まれており、かつ前記投稿日時が就業時間帯に含まれている場合に、前記被判定者が専業主婦であると判定する、
請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記プロファイル画像に子供の画像が含まれておらず、かつ前記投稿日時が就業時間帯に含まれている場合に、前記投稿画像の撮影場所にさらに基づいて、前記被判定者が専業主婦か否かを判定する、
請求項１又は２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記被判定者の居住地情報を取得し、前記撮影場所が前記居住地情報に対応する居住地から所定の範囲内の場合に、前記被判定者が専業主婦であると判定する、
請求項３に記載の判定装置。
【請求項５】
前記判定部は、ソーシャルネットワークサービスに登録された前記被判定者の複数の友達に対応する複数の前記プロファイル画像を取得し、前記複数のプロファイル画像のうち子供の画像が含まれるプロファイル画像の割合にさらに基づいて、前記被判定者が専業主婦か否かを判定する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項６】
前記判定部は、ソーシャルネットワークサービスに登録された前記被判定者の複数の友達のそれぞれが専業主婦であるか否かを示す属性情報を取得し、前記被判定者の友達の前記属性情報に基づいて算出した前記被判定者の友達における専業主婦の割合にさらに基づいて、前記被判定者が専業主婦か否かを判定する。
請求項１から５のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項７】
前記画像取得部は、前記被判定者の携帯電話番号を含む被判定者情報を取得し、取得した前記携帯電話番号が示す氏名に基づいて前記被判定者のアカウント名を推定する、
請求項１から６のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項８】
前記画像取得部は、前記出力部が前記判定結果を出力する対象となる端末の位置を取得し、前記被判定者情報が示す氏名に類似するアカウント名が複数ある場合、複数のアカウント名のうち、居住地が前記端末の位置から最も近いユーザのアカウント名を前記被判定者のアカウント名として特定する、
請求項７に記載の判定装置。
【請求項９】
前記出力部は、前記画像取得部が選択した前記アカウントに対応する前記被判定者の居住地が前記端末の位置から所定の範囲であることを条件として、前記判定結果を出力する、
請求項８に記載の判定装置。
【請求項１０】
前記判定部は、前記投稿画像のうち所定の人数以上の人が写っている集合写真に含まれている女性の割合が所定値未満である場合、前記プロファイル画像に子供の画像が含まれており、かつ前記投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているとしても、前記被判定者が専業主婦であると判定しない、
請求項１から９のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項１１】
コンピュータが実行する、
被判定者のアカウントに関連付けられた前記被判定者のプロファイル画像、及び前記被判定者が投稿した投稿画像を取得するステップと、
前記プロファイル画像に子供の画像が含まれているか否かを判定する第１判定ステップと、
前記投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているか否かを判定する第２判定ステップと、
前記第１判定ステップ及び前記第２判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記被判定者が専業主婦であるか否かを判定する第３判定ステップと、
前記第３判定ステップにおいて判定した結果を出力するステップと、
を有する判定方法。
【請求項１２】
被判定者を特定するための被判定者情報を取得する情報端末と、前記被判定者が専業主婦であるか否かを判定する判定装置とを備え、
前記判定装置は、
前記情報端末から前記被判定者情報を受信する通信部と、
前記被判定者情報に基づいて特定した前記被判定者のアカウントに関連付けられた前記被判定者のプロファイル画像、及び前記被判定者が投稿した投稿画像を取得する画像取得部と、
前記プロファイル画像に子供の画像が含まれているか否か、及び前記投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているか否かに基づいて、前記被判定者が専業主婦であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部による判定結果を前記情報端末に出力する出力部と、
を有し、
前記情報端末は、
前記判定装置に前記被判定者情報を送信する送信部と、
前記判定部から受信した前記判定結果に基づく情報を表示する表示部と、
を有する、情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象とする人が専業主婦であるか否かを判定するための判定装置及び判定方法、並びに判定装置によって判定された結果に基づく情報を提供する情報提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像データ等に基づいて、人の属性を判定する方法が知られている。特許文献１には、人の顔の画像を解析することにより、解析対象の人が男性であるか女性であるかを判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５９５６８６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
専業主婦であるか否かによって、商品やサービスの嗜好性が異なり、商品やサービスの提供者にとっては、接客時に、顧客が専業主婦であるか否かを把握しておくことが重要であり、専業主婦であるか否かを容易に特定できる方法が求められている。画像データを解析することにより、画像データに表出する人の属性を判定することはできる。しかしながら、専業主婦であるか否かというように、本人の顔画像を解析しても特定することが困難な属性については、従来の技術を用いて判定することができなかった。
【０００５】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、対象とする人が専業主婦であるか否かを判定することができる判定装置及び判定方法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】
本発明の第１の態様の判定装置は、被判定者のアカウントに関連付けられた前記被判定者のプロファイル画像、及び前記被判定者が投稿した投稿画像を取得する画像取得部と、前記プロファイル画像に子供の画像が含まれているか否か、及び前記投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているか否かに基づいて、前記被判定者が専業主婦であるか否かを判定する判定部と、前記判定部による判定結果を出力する出力部と、を有する。
【０００７】
前記判定部は、例えば、前記プロファイル画像に子供の画像が含まれており、かつ前記投稿日時が就業時間帯に含まれている場合に、前記被判定者が専業主婦であると判定する。
【０００８】
前記判定部は、前記プロファイル画像に子供の画像が含まれておらず、かつ前記投稿日時が就業時間帯に含まれている場合に、前記投稿画像の撮影場所にさらに基づいて、前記被判定者が専業主婦か否かを判定してもよい。この場合、前記判定部は、前記被判定者の居住地情報を取得し、前記撮影場所が前記居住地情報に対応する居住地から所定の範囲内の場合に、前記被判定者が専業主婦であると判定してもよい。
【０００９】
前記判定部は、ソーシャルネットワークサービスに登録された前記被判定者の複数の友達に対応する複数の前記プロファイル画像を取得し、前記複数のプロファイル画像のうち子供の画像が含まれるプロファイル画像の割合にさらに基づいて、前記被判定者が専業主婦か否かを判定してもよい。
【００１０】
前記判定部は、ソーシャルネットワークサービスに登録された前記被判定者の複数の友達のそれぞれが専業主婦であるか否かを示す属性情報を取得し、前記被判定者の友達の前記属性情報に基づいて算出した前記被判定者の友達における専業主婦の割合にさらに基づいて、前記被判定者が専業主婦か否かを判定してもよい。
【００１１】
前記画像取得部は、前記被判定者の携帯電話番号を含む被判定者情報を取得し、取得した前記携帯電話番号が示す氏名に基づいて前記被判定者のアカウント名を推定してもよい。
【００１２】
前記画像取得部は、前記出力部が前記判定結果を出力する対象となる端末の位置を取得し、前記被判定者情報が示す氏名に類似するアカウント名が複数ある場合、複数のアカウント名のうち、居住地が前記端末の位置から最も近いユーザのアカウント名を前記被判定者のアカウント名として特定してもよい。
【００１３】
前記出力部は、前記画像取得部が選択した前記アカウントに対応する前記被判定者の居住地が前記端末の位置から所定の範囲であることを条件として、前記判定結果を出力してもよい。
【００１４】
前記判定部は、前記投稿画像のうち所定の人数以上の人が写っている集合写真に含まれている女性の割合が所定値未満である場合、前記プロファイル画像に子供の画像が含まれており、かつ前記投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているとしても、前記被判定者が専業主婦であると判定しないようにしてもよい。
【００１５】
本発明の第２の態様の判定方法は、コンピュータが実行する、被判定者のアカウントに関連付けられた前記被判定者のプロファイル画像、及び前記被判定者が投稿した投稿画像を取得するステップと、前記プロファイル画像に子供の画像が含まれているか否かを判定する第１判定ステップと、前記投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているか否かを判定する第２判定ステップと、前記第１判定ステップ及び前記第２判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記被判定者が専業主婦であるか否かを判定する第３判定ステップと、前記第３判定ステップにおいて判定した結果を出力するステップと、を有する。
【００１６】
本発明の第３の態様の情報提供システムは、被判定者を特定するための被判定者情報を取得する情報端末と、前記被判定者が専業主婦であるか否かを判定する判定装置とを備える。前記判定装置は、前記情報端末から前記被判定者情報を受信する通信部と、前記被判定者情報に基づいて特定した前記被判定者のアカウントに関連付けられた前記被判定者のプロファイル画像、及び前記被判定者が投稿した投稿画像を取得する画像取得部と、前記プロファイル画像に子供の画像が含まれているか否か、及び前記投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているか否かに基づいて、前記被判定者が専業主婦であるか否かを判定する判定部と、前記判定部による判定結果を前記情報端末に出力する出力部と、を有する。また、前記情報端末は、前記判定装置に前記被判定者情報を送信する送信部と、前記判定部から受信した前記判定結果に基づく情報を表示する表示部と、を有する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、対象とする人が専業主婦であるか否かを判定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】
【００１８】
【図１】本実施の形態の判定装置を含む情報提供システムＳの構成を示す図である。
【図２】判定装置の構成を示す図である。
【図３】制御部の動作フローチャートの一例である。
【図４】制御部の動作フローチャートの他の例である。
【図５】変形例における判定部の処理方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
［情報提供システムＳの概要］
図１は、本実施の形態の判定装置を含む情報提供システムＳの構成を示す図である。情報提供システムＳは、判定装置１と、ＳＮＳサーバ２と、ユーザ端末３と、店舗端末４とを備える。
【００２０】
判定装置１は、専業主婦であるか否かを判定する対象となる人（以下、被判定者という）を特定するための情報（以下、被判定者情報という）を取得し、取得した情報に基づいて、被判定者が専業主婦であるか否かを判定する装置である。判定装置１は、被判定者のソーシャルネットワークサービス（以下、ＳＮＳ（Social Network Service）という）のアカウント名を取得し、アカウント名に関連付けられた被判定者のプロファイル画像、及び被判定者が投稿した画像（以下、投稿画像という）に基づいて、被判定者が専業主婦であるか否かを判定する。プロファイル画像は、例えば、ＳＮＳの画面内で被判定者の名前又はハンドル名とともに表示される顔画像である。
【００２１】
ＳＮＳサーバ２は、被判定者がアカウントを有するＳＮＳのサーバである。ＳＮＳサーバ２は、アカウントを有する登録ユーザのプロファイル画像、登録ユーザによる投稿画像及び投稿記事等を記憶している。ＳＮＳサーバ２は、登録ユーザ間の関係を示す情報も記憶している。例えば、ＳＮＳサーバ２は、ある登録ユーザが誰と友達になっているかを示す友達情報を記憶している。ＳＮＳサーバ２は、登録ユーザＡの友達として登録されている他の登録ユーザＢのアカウントでログインされたコンピュータ（例えば、スマートフォン又はタブレット端末）からリクエストを受信すると、登録ユーザＡが投稿した投稿画像及び投稿記事を登録ユーザＢのコンピュータに送信する。
【００２２】
ユーザ端末３は、ＳＮＳサーバ２にアクセスするためのアカウントを有する登録ユーザのコンピュータであり、例えばスマートフォン又はタブレット端末である。被判定者は、ユーザ端末３を用いて、プロファイル画像、投稿画像及び投稿記事等をＳＮＳサーバ２に送信することができる。
【００２３】
店舗端末４は、商品やサービスを提供する店舗に設置されている情報端末であり、例えばコンピュータ又はタブレット端末である。店舗端末４は、例えば店員による操作によって被判定者情報を取得し、取得した被判定者情報を判定装置１に送信する送信部を有する。店舗端末４は、被判定者情報に対応する被判定者が専業主婦か否かを判定した結果を判定装置１から取得して、取得した判定結果に基づく情報をディスプレイ（表示部）に表示する。店員は、店舗端末４に表示された結果を確認することで、顧客が専業主婦か否かを把握してから接客することができる。
【００２４】
なお、店舗端末４が被判定者情報を取得する方法は、店員による操作に限らず、他の方法を用いてもよい。例えば、店舗端末４がＮＦＣ（Near Field Communication）機能を有しており、顧客がユーザ端末３を店舗端末４に近づけることで、ユーザ端末３に記憶されている顧客の氏名や携帯電話番号等の被判定者情報を取得してもよい。
【００２５】
以下、図１を参照しながら、情報提供システムＳを用いた判定処理の概要を説明する。
ユーザ端末３は、ユーザの操作に基づいて、ユーザのプロファイル画像及び投稿画像をＳＮＳサーバ２に送信する（図１における（１））。ＳＮＳサーバ２は、受信したプロファイル画像及び投稿画像を、ユーザのアカウント名に関連付けて記憶する（図１における（２））。
【００２６】
店舗端末４においては、店員又は店舗を訪れたユーザにより、被判定者情報が入力される（図１における（３））。店舗端末４は、例えば被判定者情報としてユーザの氏名を取得する。店舗端末４は、取得した被判定者情報を含む判定要求を、ネットワークＮを介して判定装置１に送信する（図１における（４））。ネットワークＮは、例えば携帯電話網、インターネット又はイントラネットを含む。
【００２７】
判定装置１は、判定要求を受信すると、判定要求に含まれている被判定者情報に基づいて特定した被判定者であるユーザのアカウント情報をＳＮＳサーバ２に送信する（図１における（５））。アカウント情報は、アカウント名の候補を含む情報であり、詳細については後述する。ＳＮＳサーバ２は、アカウント情報を受信すると、アカウント情報に対応するユーザに関連付けて記憶したプロファイル画像及び投稿画像を判定装置１に送信する（図１における（６））。
【００２８】
判定装置１は、受信したプロファイル画像及び投稿画像に基づいて、被判定者が専業主婦であるか否かを判定する（図１における（７））。判定装置１における判定処理の詳細については後述する。
【００２９】
判定装置１は、判定した結果を店舗端末４に送信する。判定結果は、被判定者が専業主婦であるか否かを示す情報を含んでおり、例えば、被判定者が専業主婦である場合に「１」を示し、被判定者が専業主婦でない場合に「０」を示す情報である。
【００３０】
店舗端末４は、判定結果を受信すると、判定結果に基づいて、店員を支援するための支援情報を出力する。店舗端末４は、例えば、専業主婦であることをディスプレイに表示したり、専業主婦に適した商品又はサービスをディスプレイに表示したりする。店舗端末４は、専業主婦にレコメンドするべき商品又はサービスに関するテキストを格納したレコメンドテキストデータベースから、レコメンドテキストを抽出し、抽出したレコメンドテキストを表示してもよい。
【００３１】
以上の構成により、店舗端末４の店員は、来店した顧客に適した商品又はサービスを把握した状態で接客することができるので、販売効率を向上させることが可能になる。
以下、判定装置１の詳細について説明する。
【００３２】
［判定装置１の構成］
図２は、判定装置１の構成を示す図である。判定装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを有する。制御部１３は、画像取得部１３１と、判定部１３２と、出力部１３３とを有する。
【００３３】
通信部１１は、ネットワークＮを介してＳＮＳサーバ２及び店舗端末４とデータを送受信するための通信インターフェースである。通信部１１は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）コントローラを含む。通信部１１は、受信したデータを画像取得部１３１に入力する。また、通信部１１は、出力部１３３から入力されたデータをＳＮＳサーバ２又は店舗端末４に送信する。
【００３４】
記憶部１２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びハードディスク等の記憶媒体を含む。記憶部１２は、店舗端末４から受信した被判定者情報に基づいて被判定者が専業主婦であるか否かを判定するために用いられるデータを記憶している。また、記憶部１２は、制御部１３が実行するプログラムを記憶している。
【００３５】
制御部１３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部１３は、記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することにより、画像取得部１３１、判定部１３２及び出力部１３３として機能する。
【００３６】
画像取得部１３１は、通信部１１を介して、被判定者のアカウントに関連付けられた被判定者のプロファイル画像、及び被判定者が投稿した投稿画像を取得する。以下、画像取得部１３１が被判定者のプロファイル画像及び投稿画像を取得する処理について説明する。
【００３７】
画像取得部１３１は、例えば店舗端末４から被判定者情報を取得すると、被判定者情報に含まれる情報に基づいて、ＳＮＳのアカウント名を推定する。例えば、被判定者情報が氏名である場合、画像取得部１３１は、氏名の漢字、カタカナ、ひらがな又はローマ字等をアカウント名として推定し、推定した漢字、カタカナ、ひらがな又はローマ字等により構成される一以上のアカウント名の候補をＳＮＳサーバ２に送信する。
【００３８】
画像取得部１３１は、携帯電話番号を含む被判定者情報を取得した場合、取得した携帯電話番号に対応する氏名に基づいて被判定者のアカウント名を推定してもよい。画像取得部１３１は、例えば、携帯電話キャリアが管理するサーバから携帯電話番号に対応する氏名を取得することにより、被判定者の氏名を特定することができる。
【００３９】
画像取得部１３１は、推定したアカウント名の候補を含むアカウント情報をＳＮＳサーバ２に送信した後に、ＳＮＳサーバ２に登録された、アカウント名の候補と同一又は類似の一以上のアカウント名を受信する。画像取得部１３１は、一つのアカウント名を受信した場合、受信したアカウント名が被判定者のアカウント名であると特定する。ただし、被判定者情報に含まれる属性（例えば、性別、年齢、居住地）と、受信したアカウント名に関連付けられた属性とが大きく異なる場合、画像取得部１３１は、受信したアカウント名が被判定者のアカウント名でないと判定してもよい。
【００４０】
画像取得部１３１は、ＳＮＳサーバ２から、送信したアカウント名に類似する複数のアカウント名を受信した場合、すなわち、被判定者情報が示す氏名等に類似するアカウント名が複数ある場合、複数のアカウント名から一つのアカウント名を選択する。画像取得部１３１は、例えば、出力部１３３が判定結果を出力する対象となる店舗端末４の位置を取得し、複数のアカウント名のうち、居住地が店舗端末４の位置から最も近いユーザのアカウント名を被判定者のアカウント名として特定する。一例として、ＳＮＳサーバ２から送信されてきたアカウント名が、京都市の久保田裕子さん、名古屋市の窪田優子さん、千葉市のクボタユウコさんであり、店舗端末４の位置が千葉市である場合、画像取得部１３１は、クボタユウコさんが被判定者のアカウント名であると特定する。
【００４１】
画像取得部１３１は、特定したアカウント名をＳＮＳサーバ２に送信する。画像取得部１３１は、アカウント名を送信したことに応じてＳＮＳサーバ２から送信される、送信したアカウント名に関連付けてＳＮＳサーバ２に記憶されているプロファイル画像及び投稿画像を取得する。
【００４２】
判定部１３２は、ＳＮＳサーバ２から取得したプロファイル画像に子供の画像が含まれているか否か、及び投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているか否かに基づいて、被判定者が専業主婦であるか否かを判定する。就業時間帯は、予め設定された標準的な出社時刻から退社時刻の間であり、例えば平日の午前９時から正午、午後１時から午後６時である。
【００４３】
発明者による研究の結果、ＳＮＳのプロファイル画像に子供の画像が含まれているユーザは専業主婦である確率が高いということが判明している。また、投稿画像の投稿日時が就業時間帯に含まれている場合にも、ユーザが専業主婦である確率が高いということが判明している。判定部１３２は、この特徴を活かすことにより、プロファイル画像及び投稿画像を用いて、被判定者が専業主婦であるか否かを高い確率で判定することができる。
【００４４】
出力部１３３は、判定部１３２による判定結果を出力する。出力部１３３は、例えば、判定結果を店舗端末４に送信する。
以下、判定部１３２による判定処理の詳細について、フローチャートを参照しながら説明する。
【００４５】
［判定部１３２による判定処理］
図３は、制御部１３の動作フローチャートの一例である。図３に示すフローチャートは、画像取得部１３１が被判定者情報を取得した時点から開始する（Ｓ１１）。上記のとおり、画像取得部１３１は、被判定者情報に基づいて被判定者のアカウント名を推定し（Ｓ１２）、ＳＮＳサーバ２からプロファイル画像及び投稿画像を取得する（Ｓ１３）。
【００４６】
続いて、判定部１３２は、プロファイル画像に子供の画像が含まれているか否かを判定する（Ｓ１４）。判定部１３２は、プロファイル画像に子供の画像が含まれていると判定した場合（Ｓ１４においてＹＥＳ）、投稿画像が投稿された日時（以下、投稿日時という）が就業時間帯であるか否かを判定する（Ｓ１５）。判定部１３２は、投稿日時が就業時間帯に含まれている場合（Ｓ１５においてＹＥＳ）、被判定者が専業主婦であると判定する（Ｓ１６）。
【００４７】
判定部１３２は、ステップＳ１４においてプロファイル画像に子供の画像が含まれていないと判定した場合（Ｓ１４においてＮＯ）にも、投稿日時が就業時間帯であるか否かを判定する。判定部１３２は、投稿日時が就業時間帯以外である場合（Ｓ１７においてＮＯ）、すなわち、プロファイル画像に子供の画像が含まれておらず、かつ投稿画像が投稿された日時が就業時間帯以外である場合、被判定者が会社等に勤務している可能性が高いと推定して、被判定者が専業主婦でないと判定する（Ｓ１９）。
【００４８】
一方、判定部１３２は、ステップＳ１７において、投稿日時が就業時間帯であると判定した場合（Ｓ１７においてＹＥＳ）、投稿画像の撮影場所にさらに基づいて、被判定者が専業主婦か否かを判定する。判定部１３２は、撮影場所に基づいて判定するために、まず、被判定者の居住地情報を取得する。そして、判定部１３２は、撮影場所が居住地情報に対応する居住地から所定の範囲内であるか否かを判定する（Ｓ１８）。判定部１３２は、撮影場所が居住地から所定の範囲内である場合に（Ｓ１８においてＹＥＳ）、被判定者が専業主婦であると判定する（Ｓ１６）。続いて、出力部１３３は、判定部１３２が判定した結果を予め定められた情報端末やディスプレイに出力する（Ｓ２０）。例えば、出力部１３３は、判定結果を店舗端末４に送信する。
【００４９】
出力部１３３は、例えば、画像取得部１３１が選択したアカウント名に対応する被判定者の居住地が店舗端末４の位置から所定の範囲内であることを条件として、判定結果を出力する。具体的には、出力部１３３は、被判定者の居住地が、被判定者が店舗端末４に来店することが想定される範囲内である場合に、被判定者が専業主婦であるか否かを示す判定結果を出力する。被判定者の居住地が店舗端末４の店舗から遠く、来店する確率が低いと考えられる場合、被判定者情報に基づいて推定したアカウント名が間違っている可能性がある。このような場合の判定結果は誤っている可能性が比較的高いので、出力部１３３は、この場合の判定結果を店舗端末４に送信しないようにすることで、間違った情報を店舗端末４を使用する店員に提供してしまうことを防止できる。
【００５０】
なお、出力部１３３は、アカウント名を推定した結果が正しい確率が閾値以上である場合に、被判定者の居住地によらず、判定結果を店舗端末４に送信してもよい。例えば、被判定者情報に含まれる情報と、ＳＮＳサーバ２から受信した、アカウント名に関連付けられた属性情報とが、所定の数以上一致している場合に、アカウント名を推定した結果が正しい確率が閾値以上であると判定する。このようにすることで、判定装置１は、遠方から来店した被判定者が専業主婦であるか否かの情報を、店舗端末４を使用する店員に提供することができる。
【００５１】
図４は、制御部１３の動作フローチャートの他の例である。図４に示すフローチャートにおけるステップＳ１１からＳ１６までは、図３に示したフローチャートと同一なので、説明を省略する。
【００５２】
判定部１３２は、ステップＳ１４において、プロファイル画像に子供の画像が含まれていないと判定した場合（Ｓ１４においてＮＯ）、ＳＮＳサーバ２に登録された被判定者の複数の友達に対応する複数のプロファイル画像を取得し、複数のプロファイル画像のうち子供の画像が含まれるプロファイル画像の割合にさらに基づいて、被判定者が専業主婦か否かを判定する。具体的には、判定部１３２は、プロファイル画像に子供の画像が含まれている友達の割合が所定の第１閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ２１）。所定の第１閾値は、予め専業主婦であることが判明しているユーザの友達のプロファイル画像において子供の画像が含まれる割合に基づいて定められており、例えば２０％である。判定部１３２は、プロファイル画像に子供の画像が含まれている友達の割合が所定の第１閾値以上である場合に（Ｓ２１においてＹＥＳ）、被判定者が専業主婦であると判定する（Ｓ１６）。
【００５３】
判定部１３２は、ステップＳ２１において、プロファイル画像に子供の画像が含まれている友達の割合が所定の第１閾値未満であると判定した場合に（Ｓ２１においてＮＯ）、ＳＮＳサーバ２に登録された被判定者の複数の友達のそれぞれが専業主婦であるか否かを示す属性情報を取得し、被判定者の友達の属性情報に基づいて算出した被判定者の友達における専業主婦の割合にさらに基づいて、被判定者が専業主婦か否かを判定する。具体的には、判定部１３２は、専業主婦であることが判明している友達の割合が所定の第２閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ２２）。
【００５４】
所定の第２閾値は、予め専業主婦であることが判明しているユーザの友達における専業主婦の割合に基づいて定められている。第２閾値は例えば７０％であり、第１閾値よりも大きい。判定部１３２は、被判定者の友達が専業主婦であるか否かを判定する際に、ＳＮＳサーバ２から送信されてくる友達の属性情報に含まれている情報を用いてもよく、判定部１３２が過去に友達が専業主婦であるか否かを判定した結果を用いてもよい。
【００５５】
判定部１３２は、専業主婦であることが判明している友達の割合が所定の第２閾値以上である場合に（Ｓ２２においてＹＥＳ）、被判定者が専業主婦であると判定する（Ｓ１６）。一方、判定部１３２は、専業主婦であることが判明している友達の割合が所定の第２閾値未満である場合に（Ｓ２２においてＮＯ）、被判定者が専業主婦でないと判定する（Ｓ１９）。
【００５６】
［変形例１］
以上の処理においては、判定部１３２が、図３及び図４に示すような順序で各種の判定を実行することにより、被判定者が専業主婦であるか否かを判定した。これに対して、判定部１３２は、各種の判定を順次行う代わりに、各種の判定指標に対する判定を行った結果を総合的に用いて、専業主婦であるか否かを判定してもよい。
【００５７】
図５は、変形例における判定部１３２の処理方法を説明するための図である。図５に示すテーブルは、記憶部１２に記憶されており、判定指標と重みとが関連付けられている。プロファイル画像に子供の画像が含まれている場合には、専業主婦である確率が非常に高いという研究結果に基づいて、重み１０が割り当てられている。投稿画像の投稿日時が就業時間帯である場合には、プロファイル画像に子供の画像が含まれている場合に次いで専業主婦である確率が高いので、重み７が割り当てられている。
【００５８】
判定部１３２は、例えば図５に示すような判定指標のそれぞれに対して、該当するか否かを判定し、該当すると判定した判定指標の重みを加算する。判定部１３２は、重みを加算した結果が所定の閾値以上である場合に、被判定者が専業主婦であると判定する。ここで用いられる閾値は、例えば、判定部１３２又は外部装置において、多数の被判定者に対する判定結果に基づく重みの加算値と、判定結果の正誤との関係に基づいて機械学習することにより決定した値である。
【００５９】
［変形例２］
以上の説明においては、被判定者が店舗端末４の店舗の顧客であることを想定していたため、被判定者が女性であるか否かが考慮されていなかった。しかし、判定装置１が判定した結果は任意の場所で使用することが可能であり、例えば、ダイレクトメールを送信する対象となる顧客が専業主婦であるか否かを判定する場合にも使用可能である。このように、判定装置１に対して判定を要求する人が被判定者と会わない場合、判定を要求する人が、被判定者の性別を把握できないと考えられる。
【００６０】
そこで、判定部１３２は、投稿画像のうち所定の人数以上の人が写っている集合写真に含まれている女性の割合が所定値未満である場合、被判定者が男性であると判定し、プロファイル画像に子供の画像が含まれており、かつ投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれているとしても、被判定者が専業主婦であると判定しないようにしてもよい。このようにすることで、被判定者が男性であるにもかかわらず、専業主婦であると判定してしまうことを防止できる。
【００６１】
［判定装置１による効果］
判定装置１は、専業主婦であるか否かを判定する対象である被判定者のプロファイル画像及び投稿画像に基づいて、被判定者が専業主婦であるか否かを判定する。具体的には、判定部１３２は、プロファイル画像に子供の画像が含まれているか否か、及び投稿画像が投稿された日時である投稿日時が就業時間帯に含まれている場合に、被判定者が専業主婦であると判定する。発明者による研究により、プロファイル画像に子供の画像が含まれているユーザ、及び投稿画像が就業時間帯に投稿するユーザが専業主婦である確率が高いということが判明しているので、上記の方法で判定部１３２が判定することで、判定装置１は、高い確率で、被判定者が専業主婦であるか否かの判定結果を出力することができる。
【００６２】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。
【符号の説明】
【００６３】
１  判定装置
２  ＳＮＳサーバ
３  ユーザ端末
４  店舗端末
１１  通信部
１２  記憶部
１３  制御部
１３１  画像取得部
１３２  判定部
１３３  出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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