(57)【要約】【課題】適切な入札額の設定を容易にすること。【解決手段】本願に係る決定装置は、所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した情報に基づいて、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定部とを有することを特徴とする。【選択図】図１
2019139722.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した情報に基づいて、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定部と
を有することを特徴とする決定装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記配信コンテンツを配信を行う際から所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の決定装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記情報として、気象情報を取得する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の決定装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記情報として、ニュースに関する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記情報として、任意の利用者が投稿した投稿情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記情報として、任意の利用者が入力した検索クエリを示すクエリ情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記情報として、前記配信コンテンツと関連性を有する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項８】
前記取得部は、前記情報として、前記配信コンテンツと紐付られる取引対象と関連性を有する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項９】
前記決定部は、学習対象となる期間内に生じた事象を示す学習情報と、当該学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツの入札額とが有する関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、前記取得部が取得した情報から、前記配信コンテンツの入札額を決定する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項１０】
前記決定部は、前記学習情報と、前記入札額と、前記学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツに対して設定された予算額であって、前記学習対象となる期間内において前記入札額として利用可能な予算額との間の関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、前記取得部が取得した情報と、前記配信コンテンツに対して設定された予算額とから、前記配信コンテンツの入札額を決定する
ことを特徴とする請求項９に記載の決定装置。
【請求項１１】
決定装置が実行する決定方法であって、
所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得工程と、
前記取得工程で取得した情報に基づいて、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定工程と
を含むことを特徴とする決定方法。
【請求項１２】
所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得手順と、
前記取得手順で取得した情報に基づいて、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定手順と
をコンピュータに実行させるための決定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、決定装置、決定方法および決定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットを介した情報配信が盛んに行われている。例えば、取引対象や企業等に関する情報を含むコンテンツ（以下、「情報コンテンツ」と記載する場合がある。）と情報コンテンツの配信に対する入札額とをあらかじめ受付けておき、入札額がより多い情報コンテンツを配信対象として選択したり、より視認しやすい態様で配信する情報配信が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１２７０１７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、上述した従来技術では、適切な入札額の設定が難しい場合がある。
【０００５】
例えば、上述した従来技術では、予め設定された入札額が低すぎる場合には、情報コンテンツの視聴機会が損失してしまい、予め設定された入札額が高すぎる場合には、情報コンテンツの配信に要する入札額が増大してしまう。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適切な入札額の設定を容易にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願に係る決定装置は、所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した情報に基づいて、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、入札額の設定を容易にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る情報提供装置の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報提供装置が有する機能構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る配信コンテンツデータベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る配信履歴データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る関連情報データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る情報提供装置が実行する学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施形態に係る情報提供装置が実行する決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る決定装置、決定方法および決定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る決定装置、決定方法および決定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する。
【００１１】
〔実施形態〕
〔１．情報提供装置の概要〕
以下、図１を用いて、決定装置の一例となる情報提供装置１０の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報提供装置の一例を示す図である。なお、図１に示す例では、情報提供装置１０が電子商取引の対象となる取引対象に関するコンテンツが入札形式で表示される際に、コンテンツの入札額を決定する決定処理の一例について記載した。
【００１２】
情報提供装置１０は、インターネット等の所定のネットワークＮ（例えば、図２を参照。）を介して、端末装置１００や外部サーバ２００と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。なお、情報提供装置１０は、なお、情報提供装置１０は、任意の数の端末装置１００、および任意の外部サーバ２００と通信可能であるものとする。
【００１３】
端末装置１００は、利用者Ｕ１が使用する端末装置であり、ＰＣ（Personal  Computer）、スマートデバイス、移動通信端末等により実現される。例えば、端末装置１００は、利用者Ｕ１の操作に従って、情報提供装置１０から各種のコンテンツを取得し、取得したコンテンツを画面上に表示することで、コンテンツを利用者Ｕ１へと提供する機能を有する。なお、以下の説明では、利用者Ｕ１を単に「利用者」と総称する場合がある。
【００１４】
〔１−１．配信対象となるコンテンツについて〕
ここで、情報提供装置１０は、電子商店街に関するサービスを利用者に対して提供する機能を有する。例えば、情報提供装置１０は、電子商店街に出品された商品や役務等の取引対象の説明や購入を受付ける購入コンテンツや、購入コンテンツへのリンクが設定されたコンテンツ等、取引対象に関するコンテンツを利用者に対して提供する機能を有する。
【００１５】
例えば、情報提供装置１０は、利用者から検索クエリを受付けると、受付けた検索クエリと対応する取引対象を特定し、特定した取引対象の購入コンテンツへのリンク（以下、「配信コンテンツ」と記載する。）が設定された検索結果コンテンツを生成する。そして、情報提供装置１０は、生成したコンテンツを利用者に対して検索結果コンテンツの配信を行う。
【００１６】
ここで、検索クエリに対応する取引対象を販売する店舗が複数存在する場合、情報提供装置１０は、各店舗の配信コンテンツを所定の条件に従って配置した検索結果コンテンツを生成する場合がある。例えば、情報提供装置１０は、各店舗から配信コンテンツの配信に伴う入札額の指定をあらかじめ受付けておき、入札額が高い方から順に配信コンテンツを並べた検索結果をコンテンツを生成する。すなわち、情報提供装置１０は、配信コンテンツを表示する優先度の指標となる入札額をあらかじめ受付け、受付けた入札額に応じた優先度で配信コンテンツの配信を行う。
【００１７】
なお、情報提供装置１０は、入札額以外にも、任意の条件に基づいて配信コンテンツを表示する優先度（以下、「配信優先度」と記載する場合がある。）を算出してよい。例えば、情報提供装置１０は、検索クエリとの関連度、利用者の属性、各店舗や各店舗が販売する取引対象の人気度（例えば、販売数量や販売コンテンツの閲覧数）、各店舗が取引対象を販売し始めた時期、各店舗が設定した取引対象の価格、若しくは送料等、各種取引対象に関する任意の情報に基づいて、配信優先度の算出を行ってよい。すなわち、情報提供装置１０は、少なくとも、配信優先度の算出に入札額を考慮するのであれば、任意の情報に基づいて、配信優先度の算出を行ってよい。
【００１８】
〔１−２．決定処理について〕
しかしながら、このような入札額に基づいて配信優先度を算出する場合、適切な入札額の設定が難しい場合がある。例えば、ある店舗が設定した入札額が他の店舗と比較して低すぎる場合は、その店舗の配信コンテンツの配信優先度が相対的に低くなってしまう。この結果、その店舗の配信コンテンツが他の店舗の配信コンテンツよりも後ろに配置される結果、配信コンテンツの視聴機会が損失する恐れがある。
【００１９】
一方、ある店舗が設定した入札額が他の店舗と比較して高すぎる場合は、配信コンテンツの配信に対する入札額が増大してしまう。この結果、各配信コンテンツに対して所定の期間内における入札額の上限額（以下、「予算額」と記載する。）が設定されている場合、ある店舗が設定した入札額が他の店舗と比較して高すぎる場合は、所定の期間が経過する前に入札額が予算額に届いてしまい、残余期間において配信コンテンツの配信が行われなくなる恐れがある。
【００２０】
そこで、情報提供装置１０は、以下の決定処理を実行する。まず、情報提供装置１０は、所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する。そして、情報提供装置１０は、取得した情報に基づいて、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する。例えば、情報提供装置１０は、配信コンテンツの入札額を決定する旨の指示を受付けた場合は、指示を受付けてから１週間前までに生じた事象を示す情報を取得する。
【００２１】
〔１−３．処理の具体例について〕
例えば、入札時を基準として数日前から雨が続いている場合や、入札時から数日先までの天気予報が雨である場合、傘や長靴等のニーズが増大すると考えられる。また、入札時を基準として数日前から気温が低下している場合や、入札時から数日先までの天気予報で、気温が所定の閾値を下回る場合、防寒具関連の商品に対するニーズが増大すると考えられる。このように、取引対象に関するニーズが増大する場合は、取引対象の検索回数が増えるため、配信優先度を増大させることで配信コンテンツの視聴機会を増大させてもよいと考えられる。
【００２２】
一方、入札時を基準として数日前から晴れが続いている場合や、入札時から数日先までの天気予報が晴れである場合、傘や長靴等のニーズは低下すると考えられる。また、入札時を基準として数日前から気温が上昇している場合や、入札時から数日先までの天気予報で、気温が所定の閾値を上回る場合、防寒具関連の商品に対するニーズが減少すると考えられる。このように、取引対象に関するニーズが減少する場合は、取引対象の検索回数が低下するため、配信優先度を増大させても、あまり効果がないとも考えられる。
【００２３】
そこで、情報提供装置１０は、配信コンテンツと紐付けられる取引対象と関連性を有する情報を取得し、取得した情報に基づいて、その配信コンテンツの入札額を決定する。例えば、情報提供装置１０は、気象情報を取得し、取得した気象情報に基づいて、入札額を決定してもよい。より具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、入札時を含む近傍１週間の天気が雨である場合は、傘や長靴等、雨に関連する取引対象についての入札額を増大させてもよい。また、情報提供装置１０は、入札時を含む近傍１週間の天気が晴れである場合は、傘や長靴等、雨に関連する取引対象についての入札額を減少させてもよい。
【００２４】
また、情報提供装置１０は、入札時を含む近傍１週間の気温が所定の閾値を下回る場合は、防寒具に関する取引対象についての入札額を増大させ、入札時を含む近傍１週間の気温が所定の閾値を上回る場合は、防寒具に関する取引対象についての入札額を減少させてもよい。すなわち、情報提供装置１０は、入札時を基準として所定の期間内の気象を示す気象情報と正の関連性を有する属性の取引対象について、入札額を増大させ、気象情報と負の関連性を有する属性の取引対象について、入札額を減少させてもよい。
【００２５】
また、例えば、ある取引対象が流行している旨のニュースや、有名人がある取引対象を身に着けていた旨のニュースが配信された場合、その取引対象に対するニーズが増大すると考えられる。そこで、例えば、情報提供装置１０は、ニュースに関する情報を取得し、取得したニュースに関するに基づいて、入札額を決定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、入札時を基準として所定の期間内のニュースと関連性を有する属性の取引対象を特定し、特定した取引対象の入札額を増大させてもよい。
【００２６】
また、例えば、ＳＮＳ（Social  Networking  Service）である取引対象についてのテキストや写真等といった投稿情報の数が増大している場合や、他の利用者が投稿した投稿情報を引用する引用投稿が増大している場合には、その取引対象に対するニーズが増大すると考えられる。そこで、情報提供装置１０は、任意の利用者が投稿した投稿情報を取得し、取得した投稿情報に基づいて、入札額を決定してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、入札時を基準として所定の期間内の投稿情報と関連性を有する属性の取引対象を特定し、特定した取引対象の入札額を増大させてもよい。
【００２７】
また、例えば、ポータルサイト、ウェブ検索、若しくは電子商店街の検索において入力された検索クエリの履歴において、ある取引対象と対応する検索クエリが入力された回数が増大している場合、任意の利用者が入力した検索クエリを示すクエリ情報を取得し、取得した気象情報に基づいて、入札額を決定してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、入札時を基準として所定の期間内に入力された検索クエリと関連性を有する属性の取引対象を特定し、特定した取引対象の入札額を増大させてもよい。
【００２８】
ここで、情報提供装置１０は、配信コンテンツそのものと対応する関連情報に基づいて、入札額の決定や学習モデルの学習を行ってもよく、配信コンテンツと対応する取引対象と対応する関連情報に基づいて、入札額の決定や学習モデルの学習を行ってもよい。例えば、情報提供装置１０は、配信コンテンツそのものと対応する関連情報として、配信コンテンツそのものについて言及するニュースや投稿情報を取得してもよい。また、情報提供装置１０は、配信コンテンツと対応する取引対象と対応する関連情報として、配信コンテンツが示す取引対象を示す投稿情報や検索クエリ、その取引対象と関連する天候情報等を取得してもよい。
【００２９】
なお、情報提供装置１０は、所定の期間内において生じた事象を示す情報に基づいて、入札額の決定を行うのであれば、任意の事象を示す情報に基づいて、入札額の決定を行ってよい。例えば、情報提供装置１０は、天候、利用者による投稿、利用者による各種の検索等以外にも、任意の事象を示す情報に基づいて、入札額の決定を行ってよい。また、情報提供装置１０は、天候情報や投稿情報等、一般に公開されている情報のみならず、例えば、情報提供装置１０と関連する事業者が自力で取得した気温や天候等の観測結果や、電子商店街における購買履歴など、世間一般に公開されていない情報に基づいて、入札額の決定を行ってよい。
【００３０】
〔１−４．学習モデルの使用について〕
ここで、情報提供装置１０は、天候情報、投稿情報、もしくは検索クエリ等、所定の取引対象と関連する関連情報と、所定の取引対象と対応する配信コンテンツのうち利用者が閲覧した配信コンテンツに対して設定された入札額との間の関係性をあらかじめ学習させた学習モデルを用いて、取引対象の入札額を決定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、所定の期間内に生じた事象を示す情報である学習情報と、所定の期間内において配信対象として選択されたコンテンツの入札額とが有する関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、取得した情報から、配信コンテンツの入札額を決定してもよい。
【００３１】
例えば、情報提供装置１０は、取引対象ごとに学習モデルを生成する。より具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、サポートベクターマシンやニューラルネットワーク等といった各種の分類を学習モデルとして利用する。例えば、情報提供装置１０は、処理対象となる取引対象と関連する各種の関連情報であって、所定の学習期間内における事象を示す情報を学習情報として収集する。また、情報提供装置１０は、処理対象となる取引対象の配信コンテンツのうち利用者によって閲覧された配信コンテンツに対して、所定の学習期間内に設定されていた入札額を特定する。
【００３２】
そして、情報提供装置１０は、学習情報を入力した際に、学習期間内に設定されていた入札額を出力するように、学習モデルの学習を行う。例えば、情報提供装置１０は、各関連情報および各関連情報の組み合わせのそれぞに対して係数を設定した際に、入札額を再現するように係数の値を修正することで、学習期間内における事象を示す関連情報の内容と、学習期間内に設定されていた入札額との間の関係性を学習モデルに学習させる。なお、情報提供装置１０は、このような学習手法以外にも、任意の学習手法が採用可能である。
【００３３】
そして、情報提供装置１０は、所定の取引対象に関する入札額を決定する場合、入札額を設定する日時から所定の期間内の関連情報を取得する。そして、情報提供装置１０は、取得した関連情報を学習モデルに入力することで、学習モデルが出力した入札額を配信コンテンツの入札額として採用してもよい。このような学習処理の結果、情報提供装置１０は、より適切な入札額を設定することができる。
【００３４】
また、情報提供装置１０は、関連情報に加えて、配信コンテンツに関連する予算額と入札額との間の関係性を学習モデルに学習させてもよい。すなわち、情報提供装置１０は、学習情報と、入札額と、学習期間内において配信対象として選択されたコンテンツに対して設定された予算額であって、学習期間内において入札額として利用可能な予算額との間の関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、関連情報と、配信コンテンツに対して設定された予算額とから、配信コンテンツの入札額を決定してもよい。このような学習処理の結果、情報提供装置１０は、より適切な入札額を設定することができる。
【００３５】
例えば、情報提供装置１０は、学習情報と、学習期間内において設定されていた予算額とを学習モデルに入力した際に、所定の期間において配信された配信コンテンツの入札額を出力するように学習モデルの学習を行う。なお、情報提供装置１０は、予算額そのものを入力してもよいが、予算額のうち学習期間内において消費済みであった額や割合、予算額のうち消費していない残余額や残余割合を入力して、学習モデルの学習を行ってもよい。そして、情報提供装置１０は、入札時から所定の期間内の関連情報と、入札時における予算額とを学習モデルに入力することで、配信コンテンツの入札額を決定してもよい。このように、情報提供装置１０は、予算額に応じて入札額を決定するので、例えば、予算額の配分に応じて適切な入札額を決定できる。
【００３６】
なお、情報提供装置１０は、予算額の残額と、予算が設定された期間が満了するまでの猶予期間とが有する特徴をさらに学習モデルに学習させることで、予算残額と猶予期間との関係を考慮して、入流額の算出を行ってもよい。このような処理の結果、例えば、情報提供装置１０は、予算残額が多く、かつ、猶予期間が短い場合には、入札額をさらに増大させるといった決定を実現することができる。
【００３７】
なお、情報提供装置１０は、取引対象ごとに学習モデルを作成し、配信対象となる配信コンテンツと紐付られた取引対象と関連する学習モデルを用いて、その配信コンテンツの入札額を算出してもよい。また、情報提供装置１０は、配信コンテンツごとに学習モデルを生成し、その学習モデルを用いて、その配信コンテンツの入札額を算出してもよい。
【００３８】
〔１−５．関連情報の推定について〕
ここで、情報提供装置１０は、予算額を決定する際に任意の期間における関係情報を入力してよい。また、情報提供装置１０は、関係情報の履歴のみならず、例えば、関係情報の履歴から将来の関係情報を推定し、推定した関係情報に基づいて、入札額の算出を行ってもよい。例えば、情報提供装置１０は、入札額を設定する日時よりも先の日時の天気を示す気象情報に基づいて、入札額の設定を行ってもよい。また、情報提供装置１０は、ある検索クエリが入力された回数の履歴に基づいて、入札額を設定する日時よりも先の日時においてその検索クエリが入される回数を推定し、推定した回数に基づいて、入札額の設定を行ってもよい。
【００３９】
〔１−６．配信態様について〕
なお、情報提供装置１０は、配信コンテンツの入札額を決定するのであれば、任意の態様で配信される配信コンテンツの入札額を決定してよい。例えば、会社や取引対象に関する広告に関するコンテンツ（以下、「広告コンテンツ」と記載する。）が配信される場合、配信対象となる広告コンテンツのうち入札額が最も高い広告コンテンツのみが配信されることとなる。情報提供装置１０は、このような広告コンテンツの入札額を決定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、広告コンテンツと関連する会社や取引対象の情報と関連する関連情報の履歴を取得するとともに、過去において配信された広告コンテンツの入札額とを取得する。そして、情報提供装置１０は、取得した関連情報の履歴と過去の入札額との間の関係性を学習モデルに学習させ、所定の期間内に生じた事象を示す情報、すなわち、所定の期間内における関連情報に基づいて、入札額の決定を行ってもよい。
【００４０】
また、情報提供装置１０は、入札額の値に加えて、他の情報を考慮して、配信コンテンツを配信する優先度を決定してもよく、配信対象とする配信コンテンツの選択を行ってもよい。例えば、情報提供装置１０は、入札額の値に加えて、配信コンテンツに対応する取引対象と検索クエリとのマッチ度、配信コンテンツと利用者のサイコグラフィック属性やデモグラフィック属性とのマッチ度、対応する取引対象の価格や人気度、送料の有無、在庫の数等を勘案したスコアを算出し、算出したスコアの値を優先度としてもよい。
【００４１】
〔１−７．決定処理の一例〕
以下、図１を用いて、決定処理の一例について説明する。まず、情報提供装置１０は、過去における各種の関連情報を外部サーバ２００から取得する（ステップＳ１）。このような場合、情報提供装置１０は、過去に配信されたコンテンツの入札額と、配信時における各種の関連情報との関係性が有する特徴を学習モデルに学習させる（ステップＳ２）。
【００４２】
例えば、図１に示す例では、情報提供装置１０は、配信日時「配信日時＃１」において配信された配信コンテンツであって、所定の取引対象に関連する配信コンテンツ「コンテンツ＃１」、「コンテンツ＃２」、および「コンテンツ＃３」について、配信された際の入札額、配信された際の予算額等を取得する。また、情報提供装置１０は、配信日時「配信日時＃１」における気象情報、投稿情報、検索クエリ等を関連情報として取得する。そして、情報提供装置１０は、配信コンテンツの入札額および予算額と、関連情報との間の関係性の特徴を学習モデルに学習させる。例えば、情報提供装置１０は、関連情報と、入札額および予算額との間の共起性を学習モデルに学習させる。
【００４３】
続いて、情報提供装置１０は、端末装置１００から配信コンテンツの配信を要求する配信リクエストを受付ける（ステップＳ３）。このような場合、情報提供装置１０は、さ真の関連情報を外部サーバ２００から取得する（ステップＳ４）。そして、情報提供装置１０は、最新の関連情報を学習モデルに入力し、配信コンテンツの入札額を決定する（ステップＳ５）。例えば、情報提供装置１０は、端末装置１００から受け付けた検索クエリと対応する取引対象を特定し、特定した取引対象と対応する学習モデルに対し、最新の気象情報、投稿情報、最新の検索クエリ等を入力することで、これらの関連情報と共起性を有する入札額を算出させる。
【００４４】
そして、情報提供装置１０は、入札額に応じた態様で、配信コンテンツの配信を行う（ステップＳ６）。例えば、情報提供装置１０は、検索クエリと対応する配信コンテンツごとに、学習モデルを用いて入札額の算出を行う。そして、情報提供装置１０は、例えば、入札額が高い順に配信コンテンツを並べた検索結果を生成し、生成した検索結果を端末装置１００に配信する。
【００４５】
〔２．情報提供装置の構成〕
続いて、図２を用いて、情報提供装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報提供装置が有する機能構成の一例を示す図である。図２に示すように、情報提供装置１０は、通信部、記憶部３０、および制御部４０を有する。
【００４６】
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部２０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１００、および外部サーバ２００との間で情報の送受信を行う。
【００４７】
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ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。また、記憶部３０は、配信コンテンツデータベース３１、配信履歴データベース３２、関連情報データベース３３、および学習モデルデータベース３４を記憶する。
【００４８】
配信コンテンツデータベース３１には、配信コンテンツに関する情報が登録される。例えば、図３は、実施形態に係る配信コンテンツデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図３に示すように、配信コンテンツデータベース３１には、「配信コンテンツＩＤ」、「コンテンツデータ」、「取引対象情報」、「属性情報」、「予算額」、および「消費予算」等といった情報が登録される。ここで、「配信コンテンツＩＤ」とは、配信コンテンツを識別するための識別子である。また、「コンテンツデータ」とは、配信コンテンツとなる静止画像、動画像、音声等の各種コンテンツのデータである。また、「取引対象情報」とは、配信コンテンツと対応する取引対象を示す情報であり、取引対象そのものや取引対象を出品した出品者を示す情報である。また、「属性情報」とは、配信コンテンツの配信先として親和性が高いと推定される利用者の属性を示す情報である。また、「予算額」とは、所定の期間内において許容される入札額の総和を示す情報である。また、「消費予算」とは、「予算額」のうち、配信コンテンツの配信により課金された合計額、すなわち、消費した予算を示す情報である。
【００４９】
例えば、図３に示す例では、配信コンテンツデータベース３１には、配信コンテンツＩＤ「コンテンツ＃１」、コンテンツデータ「データ＃１」、取引対象情報「取引対象情報＃１」、属性情報「属性情報＃１」、予算額「予算額＃１」、および「消費予算＃１」が対応付けて登録される。このような情報は、配信コンテンツＩＤ「コンテンツ＃１」が示す配信コンテンツのデータが、コンテンツデータ「データ＃１」であり、紐付られた取引対象が、取引対象情報「取引対象情報＃１」が示す取引対象である旨を示す。また、このような情報は、配信対象の配信先として優先される利用者の属性が、属性情報「属性情報＃１」である旨を示す。また、このような情報は、所定の期間内における入札額の合計の上限が予算額「予算額＃１」であり、「予算額＃１」のうち消費予算「消費予算＃１」がすでに消費済みである旨を示す。
【００５０】
なお、図３に示す例では、「コンテンツ＃１」、「データ＃１」、「取引対象情報＃１」、「属性情報＃１」、「予算額＃１」および「消費予算＃１」といった概念的な値を記載したが、実際には、配信コンテンツデータベース３１には、配信コンテンツを識別する数値や文字列、各種コンテンツのデータ、取引対象や出品者を示す文字列や情報、利用者の属性を示す数値や情報、および予算額や消費予算の値を示す数値等が登録される。また、図３に示す情報以外にも、配信コンテンツデータベース３１には、配信コンテンツに関する任意の情報が登録されていてよい。
【００５１】
図２に戻り、説明を続ける。配信履歴データベース３２には、配信コンテンツの配信履歴が登録される。例えば、図４は、実施形態に係る配信履歴データベースに登録される情報の一例を示す図である。図４に示すように、配信履歴データベース３２には、「配信ＩＤ」、「配信日時」、「配信コンテンツＩＤ」、「入札額」、および「配信時予算」等といった情報が登録される。ここで、「配信ＩＤ」とは、複数の配信コンテンツが配置された検索結果の配信行為を識別するための識別子である。また「配信日時」とは、検索結果を配信した日時を示す情報である。また、「配信コンテンツＩＤ」は、配信された検索結果に含まれる配信コンテンツの配信コンテンツＩＤである。また、「入札額」とは、配信された配信コンテンツに対して設定されていた入札額を示す情報である。また、「配信時予算」とは、配信コンテンツが配信されていた際に設定されていた予算額や消費予算の額を示す情報である。
【００５２】
例えば、図４に示す例では、配信履歴データベース３２には、配信ＩＤ「配信＃１」、配信日時「配信日時＃１」、配信コンテンツＩＤ「コンテンツ＃１」、入札額「入札額＃１」、および配信時予算「配信時予算＃１」が対応付けて登録されている。このような情報は、配信ＩＤ「配信＃１」が示す配信行為として、配信日時「配信日時＃１」に検索結果が配信されており、かかる配信結果に、配信コンテンツＩＤ「コンテンツ＃１」が示す配信コンテンツが含まれていた旨を示す。また、このような情報は、配信コンテンツＩＤ「コンテンツ＃１」が示す配信コンテンツが配信された際に、入札額「入札額＃１」が設定されており、予算額や消費予算の値が配信時予算「配信時予算＃１」であった旨を示す。
【００５３】
なお、図４に示す例では、「配信＃１」、「配信日時＃１」、「配信時予算＃１」といった概念的な値を記載したが、実際には、配信履歴データベース３２には、配信行為を識別する数値や文字列、配信日時を示す数値、配信時予算を示す数値等が登録される。また、図４に示す情報以外にも、配信履歴データベース３２には、配信コンテンツの配信に伴う任意の情報が登録されていてよい。
【００５４】
図２に戻り、説明を続ける。関連情報データベース３３には、各種の関連情報が登録される。例えば、図５は、実施形態に係る関連情報データベースに登録される情報の一例を示す図である。図５に示すように、関連情報データベース３３には、「関連情報ＩＤ」、「情報種別」、「関連情報データ」、および「日時」が対応付けて登録されている。ここで、「関連情報ＩＤ」とは、関連情報を識別する識別子である。また、「情報種別」とは、関連情報が検索クエリであるか天候情報であるかといった関連情報の種別を示す情報である。また、「関連情報データ」とは、関連情報のデータである。また、「公開日時」とは、関連情報が示す事象が生じた日時、を示す情報である。
【００５５】
例えば、図５に示す例では、関連情報データベース３３には、関連情報ＩＤ「関連情報＃１」、情報種別「天候情報」、関連情報データ「関連情報データ＃１」、および日時「日時＃１」が対応付けて登録されている。このような情報は、関連情報ＩＤ「関連情報＃１」が示す関連情報の種別が情報種別「天候情報」であり、データが関連情報データ「関連情報データ＃１」であり、日時「日時＃１」における事象を示す情報（例えば、日時＃１における天候を示す情報）である旨を示す。
【００５６】
なお、図５に示す例では、「関連情報＃１」、「関連情報データ＃１」、「日時＃１」といった概念的な値を記載したが、実際には、関連情報データベース３３には、関連情報を識別する識別子、種別を示す数値や文字列、関連情報の各種データ、日時を示す数値等が登録される。また、図５に示す情報以外にも、関連情報データベース３２には、関連情報に関する任意の情報が登録されていてよい。
【００５７】
図２に戻り、説明を続ける。学習モデルデータベース３４には、学習モデルが登録される。例えば、学習モデルデータベース３４には、学習モデルが取引対象ごとに登録される。例えば、学習モデルデータベース３４には、学習モデルがＳＶＭで実現される場合、ＳＶＭを構成する各種の係数が登録され、学習モデルがＤＮＮ（Deep  Neural  Network）で実現される場合、ＤＮＮを構成するノード間の接続関係や接続係数等が登録される。
【００５８】
図２に戻り、説明を続ける。制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等のプロセッサによって、情報提供装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等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４０は、コントローラ（controller）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てもよい。
【００５９】
図２に示すように、制御部４０は、学習部４１、受付部４２、取得部４３、決定部４４、および配信部４５を有する。学習部４１は、学習モデルの学習を行う。例えば、学習部４１は、所定の日時において所定の学習期間内に生じた事象を示す情報である学習情報と、学習期間内において配信対象として選択されたコンテンツの入札額とが有する関係性の特徴を学習モデルを学習させる。また、例えば、学習部４１は、学習情報と、入札額と、学習期間内において配信対象として選択されたコンテンツに対して設定された予算額であって、学習期間内において入札額として利用可能な予算額との間の関係性の特徴を学習モデルに学習させる。
【００６０】
例えば、学習部４１は、外部サーバ２００から、各種の関連情報を収集し、収集した関連情報を関連情報データベース３３に登録する。例えば、学習部４１は、関連情報として、天候情報、ニュースに関する情報、投稿情報、検索クエリの履歴等を収集する。そして、学習部４１は、関連情報が公開された日時と対応付けて、各関連情報を関連情報データベース３３に登録する。
【００６１】
続いて、学習部４１は、学習モデルと紐付けられる取引対象を選択対象として選択し、選択対象と紐付けられる関連情報を関連情報データベース３３から抽出する。例えば、学習部４１は、形態素解析や物体認識技術等を用いて、取引対象を示す文字列や写真を含む投稿情報、ニュース、若しくは検索クエリを抽出してもよく、連想記憶モデルの技術を用いて、取引対象と紐付けられる天候情報を抽出してもよい。また、学習部４１は、配信コンテンツデータベース３１を参照し、選択対象と紐付けられる配信コンテンツを特定する。そして、学習部４１は、配信履歴データベース３２を参照し、特定した配信コンテンツの配信履歴を抽出する。
【００６２】
そして、学習部４１は、抽出した関連情報と配信履歴との間の関係性を学習モデルに学習させる。例えば、学習部４１は、学習期間内における関連情報と、配信日時が学習期間内に収まる配信履歴とを抽出した関連情報および配信履歴から特定する。そして、学習部４１は、特定した関連情報を学習モデルに入力した際に、学習モデルが、特定した配信履歴に含まれる入札額の平均値を出力するように、学習モデルの修正を行う。なお、学習部４１は、特定した関連情報と、特定した配信履歴に含まれる配信時予算とを学習モデルに入力した際に、学習モデルが、特定した配信履歴に含まれる入札額の平均値を出力するように、学習モデルの修正を行ってもよい。その後、学習部４１は、学習を行った学習モデルを選択対象と紐付けて学習モデルデータベース３４に登録する。
【００６３】
受付部４２は、配信コンテンツの配信リクエストを受付ける。例えば、受付部４２は、配信コンテンツの配信リクエストとして、取引対象の検索を行うための検索クエリを受付ける。このような場合、受付部４２は、配信コンテンツデータベース３１を参照し、受付けた検索クエリと対応する全ての配信コンテンツを特定する。
【００６４】
取得部４３は、所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する。例えば、取得部４３は、配信コンテンツを配信を行う際において所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する。例えば、取得部４３は、関連情報として、気象情報、ニュースに関する情報、投稿情報、若しくは検索クエリの履歴等といった情報を取得する。また、取得部４３は、配信コンテンツと関連性を有する関連情報を取得する。例えば、取得部４３は、配信コンテンツと紐付られる取引対象と関連性を有する関連情報を取得する。
【００６５】
例えば、取得部４３は、受付部４２が特定した配信コンテンツごとに、以下の処理を実行する。まず、取得部４３は、配信コンテンツと紐付けられる取引対象を特定し、特定した取引対象と対応する関連情報を関連情報データベース３３から特定する。そして、取得部４３は、特定した関連情報のうち、事象が生じてから経過した期間が所定の閾値以下（例えば、５日以内）となる関連情報を最新の関連情報として取得する。
【００６６】
決定部４４は、受付部４２が特定した配信コンテンツごとに、取得部４３が取得した関連情報に基づいて、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する。例えば、決定部４４は、配信コンテンツと対応する取引対象を特定し、特定した取引対象と対応する学習モデルを学習モデルデータベース３４から読み出す。そして、決定部４４は、読み出した学習モデルに対し、取得部４３が取得した関連情報を入力することで、学習モデルが出力した入札額を取得する。
【００６７】
なお、決定部４４は、学習モデルが、学習情報と入札額と、予算額との間の関係性を学習している場合、学習モデルに対して、取得部４３が取得した関連情報に加えて、配信コンテンツの現在の予算額を入力する。そして、決定部４４は、得られた入札額を配信部４５に通知する。
【００６８】
配信部４５は、入札額に基づく優先度で各配信コンテンツを配信する。例えば、配信部４５は、受付部４２によって特定された配信コンテンツごとに入札額を決定部４４から取得する。このような場合、配信部４５は、入札額に基づいて、各配信コンテンツを配信する優先度を算出する。そして、配信部４５は、優先度が高い順に各配信コンテンツを並べた検索結果を生成し、生成した検索結果を端末装置１００に送信する。なお、配信部４５は、優先度の値が所定の閾値を超える配信コンテンツのみを配信対象としてもよい。
【００６９】
〔３．情報提供装置が実行する処理の流れの一例〕
続いて、図６、図７を用いて、情報提供装置１０が実行する処理の流れの一例を説明する。図６は、実施形態に係る情報提供装置が実行する学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。また、図７は、実施形態に係る情報提供装置が実行する決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７０】
まず、図６を用いて、情報提供装置１０が実行する学習処理の流れの一例について説明する。まず、情報提供装置１０は、学習対象となる取引対象を選択し（ステップＳ１０１）、選択した取引対象と対応する配信コンテンツが配信された際の入札額を特定する（ステップＳ１０２）。また、情報提供装置１０は、配信コンテンツが配信された際における関連情報を取得する（ステップＳ１０３）。そして、情報提供装置１０は、取得した関連情報を入力した際に、特定した入札額を出力するように学習モデルの学習を行い（ステップＳ１０４）、処理を終了する。
【００７１】
続いて、図７を用いて、情報提供装置１０が実行する決定処理の流れの一例について説明する。まず、情報提供装置１０は、最新の関連情報を取得し（ステップＳ２０１）、取得した最新の関連情報を学習モデルに入力することで、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する（ステップＳ２０２）。そして、情報提供装置１０は、決定した入札額に応じた態様で、配信コンテンツの配信を行い（ステップＳ２０３）、処理を終了する。
【００７２】
〔４．変形例〕
上記では、情報提供装置１０による制御処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、制御処理のバリエーションについて説明する。
【００７３】
〔４−１．学習モデルの学習について〕
上述した例では、情報提供装置１０は、ある日時における事象を示す関連情報と、その日時において設定されていた入札額との間の関係性を学習モデルに学習させていた。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、ある日時における事象を示す関係情報と、その日時よりも後の日時において設定されていた入札額との間の関係性を学習モデルに学習させることで、将来の入札額の予測を行う学習モデルの学習を行ってもよい。
【００７４】
〔４−２．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、逆に、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。
【００７５】
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。
【００７６】
また、上記してきた各実施形態は、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。
【００７７】
〔４−３．プログラム〕
上述した実施形態に係る情報提供装置１０は、例えば図８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８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【００７８】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read  Only  Memory)、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。
【００７９】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）やＤＶＩ（Digital  Visual  Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High  Definition  Multimedia  Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【００８０】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact  Disc）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【００８１】
ネットワークＩＦ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【００８２】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【００８３】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報提供装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０上にロードされたプログラムまたはデータ（例えば、学習モデル）を実行することにより、制御部４０の機能を実現する。コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、これらのプログラムまたはデータ（例えば、学習モデル）を一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０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。
【００８４】
〔５．効果〕
上述したように、情報提供装置１０は、所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得し、取得した情報に基づいて、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する。このため、情報提供装置１０は、適切な入札額の設定を容易にすることができる。
【００８５】
例えば、情報提供装置１０は、配信コンテンツを配信を行う際において所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する。このため、情報提供装置１０は、リアルタイムな各種関連情報に基づいて、配信コンテンツの入札額を決定することができる。
【００８６】
また、例えば、情報提供装置１０は、気象情報、ニュースに関する情報、任意の利用者が投稿した投稿情報、任意の利用者が入力した検索クエリを示すクエリ情報等に基づいて、入札額の決定を行う。このため、情報提供装置１０は、例えば、配信コンテンツと対応する取引対象が世間一般の様々な情報の内容と正の関連性を有する場合、入札額を向上させ、配信コンテンツと対応する取引対象が世間一般の様々な情報の内容と負の関連性を有する場合、入札額を低下させることができる。この結果、情報提供装置１０は、適切な入札額の設定を容易にすることができる。
【００８７】
また、例えば、情報提供装置１０は、配信コンテンツと関連性を有する関連情報を取得してもよい。例えば、情報提供装置１０は、配信コンテンツと紐付けられる取引対象と関連性を有する情報を取得してもよい。この結果、情報提供装置１０は、配信コンテンツに対して適切な入札額の設定を容易にすることができる。
【００８８】
また、例えば、情報提供装置１０は、学習対象となる期間内に生じた事象を示す学習情報と、学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツの入札額とが有する関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、配信コンテンツの入札額を決定する。また、例えば、情報提供装置１０は、学習情報と、入札額と、学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツに対して設定された予算額であって、学習対象となる期間内において入札額として利用可能な予算額との間の関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、取得した情報と、配信コンテンツに対して設定された予算額とから、配信コンテンツの入札額を決定する。このため、情報提供装置１０は、決定する入札額の精度をより適切な値に近づけることができる。
【００８９】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【００９０】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、特定部は、特定手段や特定回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【００９１】
１０  情報提供装置
２０  通信部
３０  記憶部
３１  配信コンテンツデータベース
３２  配信履歴データベース
３３  関連情報データベース
３４  学習モデルデータベース
４０  制御部
４１  学習部
４２  受付部
４３  取得部
４４  決定部
４５  配信部
１００  端末装置
２００  外部サーバ
【図１】
2019139722.tif 000003
【図２】
2019139722.tif 000004
【図３】
2019139722.tif 000005
【図４】
2019139722.tif 000006
【図５】
2019139722.tif 000007
【図６】
2019139722.tif 000008
【図７】
2019139722.tif 000009
【図８】
2019139722.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成30年12月20日(2018.12.20)
【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】
所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得部と、
過去に生じた事象と、当該事象が生じた際において配信対象として選択されたコンテンツの入札額とが有する関係性に基づいて、前記取得部により取得された情報から、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定部と
を有することを特徴とする決定装置。
【請求項２】
所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得部と、
学習対象となる期間内に生じた事象を示す学習情報と、当該学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツの入札額とが有する関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、前記取得部が取得した情報から、配信コンテンツの入札額を決定する決定部と
を有することを特徴とする決定装置。
【請求項３】
前記決定部は、前記学習情報と、前記入札額と、前記学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツに対して設定された予算額であって、前記学習対象となる期間内において前記入札額として利用可能な予算額との間の関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、前記取得部が取得した情報と、前記配信コンテンツに対して設定された予算額とから、前記配信コンテンツの入札額を決定する
ことを特徴とする請求項２に記載の決定装置。 
【請求項４】
前記取得部は、前記配信コンテンツの配信を行う際から所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記情報として、気象情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の決定装置。 
【請求項６】
前記取得部は、前記情報として、ニュースに関する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の決定装置。 
【請求項７】
前記取得部は、前記情報として、任意の利用者が投稿した投稿情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の決定装置。 
【請求項８】
前記取得部は、前記情報として、任意の利用者が入力した検索クエリを示すクエリ情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の決定装置。 
【請求項９】
前記取得部は、前記情報として、前記配信コンテンツと関連性を有する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の決定装置。 
【請求項１０】
前記取得部は、前記情報として、前記配信コンテンツと紐付られる取引対象と関連性を有する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項１１】
決定装置が実行する決定方法であって、
所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得工程と、
過去に生じた事象と、当該事象が生じた際において配信対象として選択されたコンテンツの入札額とが有する関係性に基づいて、前記取得工程により取得された情報から、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定工程と
を含むことを特徴とする決定方法。 
【請求項１２】
所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得手順と、
過去に生じた事象と、当該事象が生じた際において配信対象として選択されたコンテンツの入札額とが有する関係性に基づいて、前記取得手順により取得された情報から、配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定手順と
をコンピュータに実行させるための決定プログラム。
【請求項１３】
決定装置が実行する決定方法であって、
所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得工程と、
学習対象となる期間内に生じた事象を示す学習情報と、当該学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツの入札額とが有する関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、前記取得工程により取得された情報から、配信コンテンツの入札額を決定する決定工程と
を含むことを特徴とする決定方法。
【請求項１４】
所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する取得手順と、
学習対象となる期間内に生じた事象を示す学習情報と、当該学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツの入札額とが有する関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、前記取得手順により取得された情報から、配信コンテンツの入札額を決定する決定手順と
をコンピュータに実行させるための決定プログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成31年4月12日(2019.4.12)
【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】
所定の期間内に生じた事象であって、配信対象となる配信コンテンツと所定の関連性を有する事象を示す情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された情報が示す事象と類似する事象が生じていた際に配信対象として選択されたコンテンツであって、前記配信コンテンツと類似する選択コンテンツの入札額に基づいて、前記配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定部と
を有することを特徴とする決定装置。
【請求項２】
所定の期間内に生じた事象であって、配信対象となる配信コンテンツと所定の関連性を有する事象を示す情報を取得する取得部と、
学習対象となる期間内に生じた事象であって、当該学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツである選択コンテンツと所定の関連性を有する事象を示す学習情報と、当該選択コンテンツの入札額とが有する関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、前記取得部が取得した情報から、前記選択コンテンツと類似する配信コンテンツの入札額を決定する決定部と
を有することを特徴とする決定装置。
【請求項３】
前記決定部は、前記学習情報と、前記入札額と、前記学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツに対して設定された予算額であって、前記学習対象となる期間内において前記入札額として利用可能な予算額との間の関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、前記取得部が取得した情報と、前記配信コンテンツに対して設定された予算額とから、前記配信コンテンツの入札額を決定する
ことを特徴とする請求項２に記載の決定装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記配信コンテンツの配信を行う際から所定の期間内に生じた事象を示す情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記情報として、気象情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記情報として、ニュースに関する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記情報として、任意の利用者が投稿した投稿情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項８】
前記取得部は、前記情報として、任意の利用者が入力した検索クエリを示すクエリ情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項９】
前記取得部は、前記情報として、前記配信コンテンツと関連性を有する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項１０】
前記取得部は、前記情報として、前記配信コンテンツと紐付られる取引対象と関連性を有する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項１１】
決定装置が実行する決定方法であって、
所定の期間内に生じた事象であって、配信対象となる配信コンテンツと所定の関連性を有する事象を示す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情報が示す事象と類似する事象が生じていた際に配信対象として選択されたコンテンツであって、前記配信コンテンツと類似する選択コンテンツの入札額に基づいて、前記配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定工程と
を含むことを特徴とする決定方法。
【請求項１２】
所定の期間内に生じた事象であって、配信対象となる配信コンテンツと所定の関連性を有する事象を示す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情報が示す事象と類似する事象が生じていた際に配信対象として選択されたコンテンツであって、前記配信コンテンツと類似する選択コンテンツの入札額に基づいて、前記配信コンテンツの配信に対する入札額を決定する決定手順と
をコンピュータに実行させるための決定プログラム。
【請求項１３】
決定装置が実行する決定方法であって、
所定の期間内に生じた事象であって、配信対象となる配信コンテンツと所定の関連性を有する事象を示す情報を取得する取得工程と、
学習対象となる期間内に生じた事象であって、当該学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツである選択コンテンツと所定の関連性を有する事象を示す学習情報と、当該選択コンテンツの入札額とが有する関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、前記取得工程で取得した情報から、前記選択コンテンツと類似する配信コンテンツの入札額を決定する決定工程と
を含むことを特徴とする決定方法。
【請求項１４】
所定の期間内に生じた事象であって、配信対象となる配信コンテンツと所定の関連性を有する事象を示す情報を取得する取得手順と、
学習対象となる期間内に生じた事象であって、当該学習対象となる期間内において配信対象として選択されたコンテンツである選択コンテンツと所定の関連性を有する事象を示す学習情報と、当該選択コンテンツの入札額とが有する関係性の特徴が予め学習された学習モデルを用いて、前記取得手順で取得した情報から、前記選択コンテンツと類似する配信コンテンツの入札額を決定する決定手順と
をコンピュータに実行させるための決定プログラム。