(57)【要約】【課題】ユーザーに新たな体験をもたらす情報を提供するレコメンドシステム及びプログラムを提供する。【解決手段】ユーザーに関する情報を取得する情報取得手段２０と、情報取得手段２０で取得した情報から当該ユーザーの性格情報を導く性格分析手段２１と、性格分析手段２１で導かれたユーザーの性格情報に基づき、少なくとも活動情報当該活動情報に関連する性格情報ととが関連付けて記憶された活動情報記憶手段３３から、活動情報を抽出して出力する活動情報抽出手段２２と、を有し、活動情報抽出手段２２は、活動情報記憶手段３３に記憶されたそれぞれの活動情報について、当該活動情報に関連する性格情報と性格分析手段２１で導かれたユーザーの性格情報との適合性に基づきスコアリングを行い、スコアの高い活動情報とスコアの低い活動情報との両方を抽出して出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーに関する情報を取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段で取得した情報から当該ユーザーの性格情報を導く性格分析手段と、
前記性格分析手段で導かれたユーザーの性格情報に基づき、少なくとも活動情報と当該活動情報に関連する性格情報とが関連付けて記憶された活動情報記憶手段から、前記活動情報を抽出して出力する活動情報抽出手段と、を有し、
前記活動情報抽出手段は、前記活動情報記憶手段に記憶されたそれぞれの前記活動情報について、当該活動情報に関連する性格情報と前記性格分析手段で導かれたユーザーの性格情報との適合性に基づきスコアリングを行い、スコアの高い前記活動情報とスコアの低い前記活動情報との両方を抽出して出力することを特徴とするレコメンドシステム。
【請求項２】
前記情報取得手段は、前記ユーザーが登録しているソーシャル・ネットワーキング・サービスのサーバーから情報を取得することを特徴とする請求項１に記載のレコメンドシステム。
【請求項３】
前記情報取得手段は、ユーザーに関する画像データ及びテキストデータを取得し、
前記性格分析手段は、前記画像データから抽出されるオブジェクトと前記テキストデータとに基づき、予め設定された性格を特徴づける要素毎にスコアリングを行うことで、前記ユーザーの性格情報を導くことを特徴とする請求項１または２に記載のレコメンドシステム。
【請求項４】
前記活動情報抽出手段は、スコアの最も高い方から順に所定数の前記活動情報と、スコアの最も低い方から順に所定数の前記活動情報とを抽出して出力することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のレコメンドシステム。
【請求項５】
前記活動情報抽出手段は、４つ以下の前記活動情報を抽出して出力することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のレコメンドシステム。
【請求項６】
前記活動情報記憶手段には、前記活動情報に位置の情報が関連付けて記憶されており、
前記情報取得手段は、ユーザーが送信する位置の情報を取得し、
前記活動情報抽出手段は、前記活動情報について、前記位置の情報に基づいて絞り込みを行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載のレコメンドシステム。
【請求項７】
前記活動情報記憶手段には、前記活動情報に天候の情報が関連付けて記憶されており、
前記情報取得手段は、ユーザーが送信する日程の情報を取得すると共に、該取得した日程の情報から天候の情報を取得し、
前記活動情報抽出手段は、前記活動情報について、前記天候の情報に基づいて追加のスコアリングを行うことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載のレコメンドシステム。
【請求項８】
ユーザーに関する情報を取得する第１ステップと、
取得した前記ユーザーに関する情報から当該ユーザーの性格情報を導く第２ステップと、
少なくともユーザーの性格情報と活動情報とが関連付けて記憶された活動情報記憶手段に記憶されたそれぞれの前記活動情報について、前記第２ステップで導かれた前記ユーザーの性格情報との適合性に基づきスコアリングを行い、スコアの高い前記活動情報とスコアの低い前記活動情報との両方を抽出して出力する第３ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザーの性格に応じた推奨情報を提供するレコメンドシステム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ショッピングサイトや旅行サイト等において、ユーザーの嗜好に合わせた推奨情報を提供するレコメンドシステムが広く用いられている。レコメンドシステムでは、購買履歴や閲覧履歴などのユーザーに関する情報を基に、ユーザーの嗜好を推定し、それに適合する情報を抽出して推奨情報として提供する。
【０００３】
ユーザーに関する情報を基に推奨情報を抽出する際には、まず、ユーザーに関する情報からスコアリングを行うための情報を導き出し、当該情報からデータベースに記憶された情報に対してスコアリングを行い、スコアの高い情報を結果として出力する。このようなレコメンドシステムとして、例えば特許文献１に挙げるようなものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２５３２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、旅行先でのアクティビティを推奨する場合に、前述のレコメンドシステムを用いることを考える。旅行先でのアクティビティは、ユーザーの普段の趣味嗜好により選択されることもあるが、旅行でしかできない非日常感を体験したいユーザーは、普段の趣味嗜好から離れた内容のアクティビティを希望していることもある。このような場合に、単にユーザーに関する情報に適合性の高い推奨情報を提供しても、十分な満足度が得られないことがある。
【０００６】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、ユーザーに新たな体験をもたらす推奨情報を提供するレコメンドシステム及び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】
【０００７】
上記目的を達成する本発明に係るレコメンドシステムは、ユーザーに関する情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段で取得した情報から当該ユーザーの性格情報を導く性格分析手段と、前記性格分析手段で導かれたユーザーの性格情報に基づき、少なくとも活動情報と当該活動情報に関連する性格情報とが関連付けて記憶された活動情報記憶手段から、前記活動情報を抽出して出力する活動情報抽出手段と、を有し、前記活動情報抽出手段は、前記活動情報記憶手段に記憶されたそれぞれの前記活動情報について、当該活動情報に関連する性格情報と前記性格分析手段で導かれたユーザーの性格情報との適合性に基づきスコアリングを行い、スコアの高い前記活動情報とスコアの低い前記活動情報との両方を抽出して出力する。
【０００８】
上記目的を達成する本発明に係るプログラムは、ユーザーに関する情報を取得する第１ステップと、取得した前記ユーザーに関する情報から当該ユーザーの性格情報を導く第２ステップと、少なくともユーザーの性格情報と活動情報とが関連付けて記憶された活動情報記憶手段に記憶されたそれぞれの前記活動情報について、前記第２ステップで導かれた前記ユーザーの性格情報との適合性に基づきスコアリングを行い、スコアの高い前記活動情報とスコアの低い前記活動情報との両方を抽出して出力する第３ステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
上記のように構成したレコメンドシステムは、ユーザーに関する情報を基に性格を分析し、性格にマッチしない活動情報を敢えて抽出するので、ユーザーの新たな興味が喚起され、ユーザーにとっての新たな体験をもたらすことができる。また、ユーザーの性格にマッチする活動情報も出力されるので、自分の興味の範囲の活動情報を希望するユーザーにとっても、満足できる結果を提供することができる。
【００１０】
前記情報取得手段は、前記ユーザーが登録しているソーシャル・ネットワーキング・サービスのサーバーから情報を取得するようにすれば、ユーザーはレコメンドシステムに対して最低限の情報を入力するだけでよく、ユーザーの操作の手間を極小化することができる。
【００１１】
前記情報取得手段は、ユーザーに関する画像データ及びテキストデータを取得し、前記性格分析手段は、前記画像データから抽出されるオブジェクトと前記テキストデータとに基づき、予め設定された性格を特徴づける要素毎にスコアリングを行うことで、前記ユーザーの性格情報を導くようにすれば、画像データとテキストデータの両面からユーザーの性格を分析するので、より精度良くユーザーの性格情報を導くことができる。
【００１２】
前記活動情報抽出手段は、スコアの最も高い方から順に所定数の前記活動情報と、スコアの最も低い方から順に所定数の前記活動情報とを抽出して出力するようにすれば、ユーザーにとって最もマッチする情報と、それらとは全く反対の情報とが得られ、ユーザーにとって意外性を持った結果を出力できる。
【００１３】
前記活動情報抽出手段は、４つ以下の前記活動情報を抽出して出力するようにすれば、必要最低限の活動情報により、ユーザーが選択に迷わないようにすることができる。
【００１４】
前記活動情報記憶手段には、前記活動情報に位置の情報が関連付けて記憶されており、前記情報取得手段は、ユーザーが送信する位置の情報を取得し、前記活動情報抽出手段は、前記活動情報について、前記位置の情報に基づいて絞り込みを行うようにすれば、ユーザーが出かける場所に合致した情報のみ得ることができ、無駄な情報を出力しないようにすることができる。
【００１５】
前記活動情報記憶手段には、前記活動情報に天候の情報が関連付けて記憶されており、
前記情報取得手段は、ユーザーが送信する日程の情報を取得すると共に、該取得した日程の情報から天候の情報を取得し、前記活動情報抽出手段は、前記活動情報について、前記天候の情報に基づいて追加のスコアリングを行うようにすれば、天候に合わせた活動情報の提供を行うことができる。
【００１６】
上記のように構成したプログラムは、ユーザーに関する情報を基に性格を分析し、性格にマッチしない活動情報を敢えて抽出するので、ユーザーの新たな興味が喚起され、ユーザーにとっての新たな体験をもたらすことができる。また、ユーザーの性格にマッチする活動情報も出力されるので、自分の興味の範囲の活動情報を希望するユーザーにとっても、満足できる結果を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施形態におけるレコメンドシステムを含むシステム全体の構成図である。
【図２】レコメンドシステムによる推奨情報出力のフローチャートである。
【図３】活動情報記憶手段に記憶された情報の構造を示す説明図である。
【図４】スコアリングした活動情報をソートして抽出する過程を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態のシステムは、ユーザーからの求めに応じて、旅行先でのアクティビティの情報を提供するものとして構成される。
【００１９】
図１には、本実施形態におけるレコメンドシステム１０を含むシステム全体の構成図を示している。この図に示すように、本実施形態のシステムは、レコメンドシステム１０と、レコメンドシステム１０からの要求に応じて各種処理を行う処理システム１１と、ユーザーに関する情報を蓄積したＳＮＳサーバー１２と、ユーザーが使用するユーザー端末１３とを有している。レコメンドシステム１０は、処理システム１１とＳＮＳサーバー１２及びユーザー端末１３との間で通信を行うことができる。
【００２０】
レコメンドシステム１０は、旅行の日程などの情報やユーザーに関する情報を取得する情報取得手段２０と、ユーザーに関する情報を基に当該ユーザーの性格を分析する性格分析手段２１と、旅行の日程などの情報やユーザーに関する情報から、推奨される活動情報を抽出して出力する活動情報抽出手段２２とを有している。
【００２１】
処理システム１１は、画像に含まれるオブジェクトを抽出して出力する画像解析手段３０と、日付の情報から天気の情報を出力する天候情報提供手段３１と、性格分析に必要な情報から性格要素を評価し、出力する性格要素評価手段３２と、活動情報を他の情報と関連付けて記憶する活動情報記憶手段３３とを有している。これらの各手段による機能については、処理システム１１のＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインターフェース）として提供され、レコメンドシステム１０は、これらの機能を呼び出して利用することができる。
【００２２】
レコメンドシステム１０及び処理システム１１を構成する各手段は、中央演算処理装置とメモリとを有するコンピュータによって実現することができる。コンピュータは、サーバー装置であってもよいし、ＰＣなどの小型コンピュータであってもよい。
【００２３】
ユーザー端末１３は、スマートフォンなどの携帯情報端末またはＰＣ等のコンピュータにより構成することができる。ユーザー端末１３には、本システムを利用するためのアプリが予めインストールされている。このアプリでは、レコメンドシステム１０に対して送信する情報の入力や、レコメンドシステム１０から受信する活動情報の表示、アクティビティの予約などを行うことができる。なお、ユーザー端末１３においては、専用のアプリではなく、ブラウザ等の汎用のアプリを用いて、レコメンドシステム１０との情報のやり取りを行うようにしてもよい。
【００２４】
ＳＮＳサーバー１２は、ユーザーが投稿したテキストや画像のデータなどを記憶している。ユーザー端末１３は、スマートフォン等の携帯情報端末であり、レコメンドシステム１０との間で無線通信を行うことができる。
【００２５】
次に、本実施形態のレコメンドシステム１０によるフローを説明しつつ、各部の詳細な動作につき説明する。図２には、レコメンドシステム１０による推奨情報出力のフローチャートを示している。まず、ユーザーは、ユーザー端末１３において、アクティビティを行う日程及び場所を入力する（Ｓ１）。
【００２６】
ユーザー端末１３で入力された日程や場所の情報は、レコメンドシステム１０に送信される。情報を受信したレコメンドシステム１０は、まず、ユーザーに関する情報を収集する。このために、レコメンドシステム１０の情報取得手段２０は、ＳＮＳサーバー１２からユーザーに関する情報を取得する（Ｓ２）。ＳＮＳサーバー１２からの情報の取得は、ユーザーによる同意と認証を経て行われる。
【００２７】
ＳＮＳサーバー１２からは、ユーザーが投稿したテキストデータと画像データが取得される。また、画像データについては、オブジェクトを抽出する解析を行う（Ｓ３）。画像データの解析では、画像に含まれる物体、海や雪などといった情景、風景の場所、人物、人物が含まれる場合にはその表情などをオブジェクトとして抽出する。画像データの解析には、統計的手法や、ディープラーニング等の機械学習手法など、公知の手法を用いることができる。
【００２８】
レコメンドシステム１０は、ＳＮＳサーバー１２から取得した画像データを処理システム１１に送り、処理システム１１は、画像解析手段３０において画像データのオブジェクトを抽出する。処理システム１１は、抽出した画像データのオブジェクトの情報をレコメンドシステム１０に送信する。
【００２９】
次に、レコメンドシステム１０は、ＳＮＳサーバー１２から取得した画像データのオブジェクトとテキストデータとを用いて、性格分析手段２１によりユーザーの性格分析を行う（Ｓ４）。性格分析手段２１は、前述の画像データのオブジェクト及びテキストデータを所定の形式に整形し、処理システム１１の性格要素評価手段３２に送信する。性格要素評価手段３２は、ビッグ・ファイブ理論を利用して、５つの特性と、該特性の下位の要素に基づき、ユーザーの性格を分析する。性格要素評価手段３２が評価する５つの特性は、協調性、誠実性、外向性、情緒不安定性、開放性である。
【００３０】
性格要素評価手段３２には、画像データのオブジェクトやテキストデータと前述の各要素との関係が予めインプットされており、それに基づき、Ｓ３で解析した画像データのオブジェクトや、Ｓ２で取得したテキストデータについて評価し、５つの特性について点数化する。なお、画像データのオブジェクトやテキストデータと前述の各要素との関係は、予めインプットされたものには限られず、例えば、機械学習などにより取得するようにしてもよい。性格要素評価手段３２で算出された点数の分布が近いユーザー同士は、性格が近いと評価でき、点数の分布が全く異なるユーザー同士は、性格が遠いと評価できる。
【００３１】
性格の特性を評価した性格要素評価手段３２は、その結果である性格情報をレコメンドシステム１０の性格分析手段２１に送信する。
【００３２】
ユーザーの性格分析を行ったら、レコメンドシステム１０は天気情報を取得する（Ｓ５）。情報取得手段２０は、Ｓ１でユーザーが入力した日程及び場所の情報を処理システム１１に送信し、処理システム１１は、天気情報提供手段３１で当該日程及び場所における天気の情報を出力し、その情報をレコメンドシステム１０に送信する。天気の情報には、晴れ、雨、雪などの天候の情報や、温度、風向き、風速、湿度気圧、露点、視程、ＵＶインデックス、降水確率などの気象観測データが含まれる。
【００３３】
次に、レコメンドシステム１０は、Ｓ４で分析したユーザーの性格情報に基づき、活動情報に対しスコアリングを行う（Ｓ６）。活動情報抽出手段２２は、処理システム１１の活動情報記憶手段３３に記憶された活動情報について、スコアリングを行う。
【００３４】
図３には、活動情報記憶手段３３に記憶された情報の構造を示している。活動情報記憶手段３３には、活動情報１，２・・・のように、複数の活動情報が記憶されている。各活動情報は、サイクリング、ダイビング、スキーなどといったアクティビティの内容である。各活動情報には、そのアクティビティに関連する者の性格情報が、関連付けて記憶されている。ユーザーの性格情報は、活動情報毎に複数が記憶されている。アクティビティに関連する者の性格情報は、予め収集しておき、活動情報記憶手段３３に記憶する。例えば、インターネット上の掲示板の情報を蓄積し、多数の書き込みの中からアクティビティに関連する書き込みを抽出する。その上で、抽出した書き込みのテキストデータから、その書き込みを行った者の性格情報を取得する。性格情報は、抽出した書き込みのテキストデータを上記Ｓ４で使用される性格分析手段２１に入力することにより、取得できる。また、性格情報はその他の手法で収集してもよい。取得した性格情報は、元の書き込みに関連するアクティビティに対応する活動情報に関連付けられ、活動情報記憶手段３３に記憶される。
【００３５】
また、各活動情報には、そのアクティビティを提供する事業者の情報が、関連付けて記憶されている。事業者の情報には、事業者名やアクティビティの提供場所の情報が含まれる。事業者の情報は、活動情報毎に複数が記憶されている。
【００３６】
さらに、各活動情報には、そのアクティビティに適した天気の情報が、関連付けて記憶されている。天気の情報には、対応するアクティビティに適した天候や、気温、風速などの情報が含まれる。
【００３７】
Ｓ６において活動情報抽出手段２２は、Ｓ４で分析したユーザーの性格情報と、活動情報記憶手段３３に記憶された性格情報とを対比し、活動情報毎のスコアリングを行う。スコアリングでは、Ｓ４で分析したユーザーの性格情報に近い性格情報と関連付けられた活動情報に高いスコアを付け、Ｓ４で分析したユーザーの性格情報から遠い性格情報と関連付けられた活動情報に低いスコアを付ける。その手法としては様々なものが考えられるが、例えば、ある活動情報に関連付けられた全ての性格情報について、それぞれＳ４で分析したユーザーの性格情報との分布差を評価して点数化し、その合計点数を算出する。各活動情報について同様の合計点数を算出して、各活動情報についてのスコアとする。
【００３８】
次に、レコメンドシステム１０は、ユーザーが入力した場所の情報により、活動情報を絞り込む（Ｓ７）。活動情報抽出手段２２は、ユーザーが入力した場所の情報を、活動情報記憶手段３３に記憶された事業者情報に含まれるアクティビティの提供場所と照合し、ユーザーが入力した場所で提供可能なアクティビティに対応する活動情報を抽出する。ここで、ユーザーが入力した場所では提供されないアクティビティが排除される。
【００３９】
次に、レコメンドシステム１０は、Ｓ５で取得した天気情報に基づき、追加のスコアリングを行う（Ｓ８）。活動情報抽出手段２２は、Ｓ７で絞り込まれた活動情報について、Ｓ６で付いたスコアを天気情報に基づき修正する。天気情報は、前述のように活動情報記憶手段３３において各活動情報に関連付けて記憶されている。活動情報抽出手段２２は、Ｓ５で取得した天気情報と、活動情報に関連付けられた天気情報とを対比し、両者が近い場合には当該活動情報のスコアを高くし、両者が遠い場合には当該活動情報のスコアを低くする。
【００４０】
Ｓ８のステップを経て、各活動情報に対するスコアが算出される。図４に示すように、活動情報抽出手段２２は、活動情報記憶手段３３の各活動情報を、算出されたスコアの順に並べ、スコアの最も高いものから２つと、スコアの最も低いものから２つを、それぞれ抽出する（Ｓ９）。図４の例では、スコアの高い活動情報１２と活動情報３、スコアの低い活動情報９と活動情報４の計４つの活動情報が抽出される。そして、活動情報抽出手段２２は、抽出した活動情報について、対応する事業者情報と共に出力する（Ｓ１０）。この結果は、ユーザー端末１３に対して送信される。
【００４１】
レコメンドシステム１０には、これら各ステップをコンピュータに実行させるプログラムが記憶されている。
【００４２】
このように、本実施形態のレコメンドシステム１０は、ユーザーの性格情報で活動情報をスコアリングし、スコアの高い活動情報とスコアの低い活動情報の両方を結果として出力する。スコアの高い活動情報は、ユーザーの性格にマッチしたものであり、おすすめアクティビティとして表示される。一方、スコアの低い活動情報は、ユーザーが通常は思い付かないものであり、サプライズアクティビティとして表示される。ユーザーは、自分の性格にマッチする結果と、自分の性格とは反対の性格にマッチする結果の両方を得ることとなる。
【００４３】
アクティビティの種類は、インドアからアウトドアまで多岐に渡るので、ユーザーの性格にマッチしないアクティビティを敢えて結果として出力することにより、新たな興味が喚起され、ユーザーにとっての新たな体験をもたらすことができる。また、ユーザーの性格にマッチするアクティビティも出力されるので、自分の興味の範囲のアクティビティを希望するユーザーにとっても、満足できる結果を提供することができる。
【００４４】
本実施形態においてレコメンドシステム１０が出力する活動情報は、スコアの高いものが２つ、スコアの低いものが２つの計４つである。出力する活動情報の数は、任意に設定することができるが、出力する活動情報が多数に上ると、ユーザーが選択しにくくなるので、出力する結果の数は、４つ以下が望ましい。
【００４５】
レコメンドシステム１０からユーザーに提供される活動情報には、アクティビティを提供する事業者の情報が含まれ、ユーザー端末１３から予約等を行うことができる。レコメンドシステム１０のサービス提供者は、ユーザーが事業者に対して行った予約に応じて、一定の収益を得ることができる。
【００４６】
レコメンドシステム１０は、ユーザーが登録しているソーシャル・ネットワーキング・サービスのＳＮＳサーバー１２から、ユーザーに関する情報を取得するので、ユーザーはレコメンドシステム１０に対して最低限の情報を入力するだけでよく、ユーザーの操作の手間を極小化することができる。
【００４７】
なお、本発明は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の技術的思想内において当業者により種々変更が可能である。以下、本発明の変形例につき説明する。
【００４８】
上述の実施形態では、ユーザーにアクティビティを行う場所を入力させているが、場所を特定しないようにすることもできる。この場合、ユーザーはどの場所でのアクティビティが提案されるか、事前に予想できないので、出力結果に意外性を持たせることができる。
【００４９】
また、上述の実施形態では、ユーザーに関する情報をＳＮＳサーバー１２から取得しているが、ユーザーに関する情報は、それ以外で取得してもよい。例えば、ユーザーに性格や趣味等に関する情報を入力させるようにしてもよい。
【００５０】
また、上述の実施形態では、レコメンドシステム１０と処理システム１１とが分かれており、処理システム１１が提供するＡＰＩをレコメンドシステム１０が利用しているが、処理システム１１の各手段をレコメンドシステム１０が有し、両者が一体のシステムであってもよい。
【００５１】
また、上述の実施形態では、スコアリングの結果、最もスコアの高い方から順に所定数の情報を抽出すると共に、最もスコアの低い方から順に所定数の情報を抽出するようにしている。情報の抽出方法はこれに限られず、例えば、スコアの低い情報の抽出において、２番目にスコアの低い情報と３番目にスコアの低い情報を抽出するなど、スコアの最も高い、または低い情報を含まないようにしてもよい。
【００５２】
また、上述の実施形態では、活動情報抽出手段２２は、活動情報について、天候の情報に基づいて追加のスコアリングを行うが、天候の情報を使用せず、結果を出力するようにしてもよい。
【００５３】
また、レコメンドシステム１０は、旅行先でのアクティビティ以外の活動情報についても適用することができる。例えば、レストラン、アパレル等のショップ、寺院への拝観、料理レシピなどを活動情報として、本発明のレコメンドシステム１０を構成することができる。
【符号の説明】
【００５４】
１０    レコメンドシステム
１１    処理システム
１２    ＳＮＳサーバー
１３    ユーザー端末
２０    情報取得手段
２１    性格分析手段
２２    活動情報抽出手段
３０    画像解析手段
３１    天気情報提供手段
３２    性格要素評価手段
３３    活動情報記憶手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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