(57)【要約】【課題】情報の作成者であるクリエイターの選定を好適にサポートすることができる情報処理装置、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、複数の第一ユーザの行動履歴であって、特定の人物に関連する行動履歴を取得する行動履歴取得部１３１Ｂと、人物の名称を含む入力情報を第一ユーザが所有する第一端末装置（端末装置２０）で入力した第一ユーザの数である名称入力数を検出する入力数検出部１３１Ａと、名称入力数に基づいて、人物の一般認知度を示す第一特徴値を算出する第一特徴値算出部１３２と、行動履歴に基づいて、人物が作成した作成記事に対する需要の期待値を示す第二特徴値を算出する第二特徴値算出部１３３と、人物の名称と、当該人物の第一特徴値及び第二特徴値と、を所定の第二ユーザが所有する第二端末装置（選定者端末３０）に送信する送信部１３５と、を備える。【選択図】図２
2022000734.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の第一ユーザの行動履歴であって、特定の人物に関連する前記行動履歴を取得する行動履歴取得部と、
前記人物の名称を含む入力情報を前記第一ユーザが所有する第一端末装置で入力した前記第一ユーザの数である名称入力数を検出する入力数検出部と、
前記名称入力数に基づいて、前記人物の一般認知度を示す第一特徴値を算出する第一特徴値算出部と、
前記行動履歴に基づいて、前記人物が作成した作成記事に対する需要の期待値を示す第二特徴値を算出する第二特徴値算出部と、
前記人物の名称と、当該人物の前記第一特徴値及び前記第二特徴値と、を所定の第二ユーザが所有する第二端末装置に送信する送信部と、を備える
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、
前記第二特徴値は、前記作成記事に読者が課金する可能性を示す課金度を含む
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の情報処理装置において、
前記行動履歴取得部は、前記行動履歴を前記第一端末装置から取得する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記行動履歴は、所定のソーシャルネットワーキングサービスに対して前記人物が実施する投稿情報の投稿処理または公開プロフィールの更新処理を通知する前記人物が所有するアカウントを対象とするフォロー設定履歴、前記ソーシャルネットワーキングサービスで前記人物が投稿した前記投稿情報または前記人物の前記公開プロフィールに対する応答情報の送信履歴、前記人物に関連する商品またはサービスの購買履歴、前記人物に関連する記事の閲覧履歴、前記人物の名称の検索履歴、及び前記人物に関連する会員制サービスへの登録履歴の少なくとも一つを含む
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記第一特徴値を第一軸とし、前記第二特徴値を第二軸とした２軸座標上に、複数の前記人物に対応した点をプロットしたマップを生成するマッピング部を備え、
前記送信部は、前記マップを前記第二端末装置に送信する
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、
前記マッピング部は、前記マップにおいて、所定の条件に基づいた前記第一特徴値及び前記第二特徴値の範囲を推奨エリアとして前記マップに重畳させる
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６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
所定の条件に基づいた前記第一特徴値及び前記第二特徴値の範囲に属する前記人物を推奨人物として抽出する人物推奨部を備え、
前記送信部は、前記推奨人物の名称を前記第二端末装置に送信する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理装置において、
前記人物推奨部は、前記第一特徴値が第一閾値以上かつ前記第二特徴値が第二閾値以上第三閾値以下である前記人物と、前記第一特徴値が第一閾値未満かつ前記第二特徴値が第四閾値以上である前記人物との少なくとも一方を前記推奨人物として抽出する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記人物が作成した作成記事に対する評価情報を評価取得部と、
前記評価情報に基づいて、前記第一特徴値算出部による前記第一特徴値の算出方法と、前記第二特徴値算出部による前記第二特徴値の算出方法との少なくとも一方を変更する変更部とを備える
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、
前記評価情報は、前記作成記事に読者が課金した実績を示す課金実績を含む
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記第二ユーザは、前記送信部により送信された情報に基づいて、前記作成記事の著者を選定する選定者である
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータにより人物に関する特徴値を算出する情報処理方法であって、
前記コンピュータは、行動履歴取得部、入力数検出部、第一特徴値算出部、第二特徴値算出部、及び送信部を備え、
前記行動履歴取得部が、複数の第一ユーザの行動履歴であって、特定の人物に関連する前記行動履歴を取得する行動履歴取得ステップと、
前記入力数検出部が、前記人物の名称を含む入力情報を前記第一ユーザが所有する第一端末装置で入力した前記第一ユーザの数である名称入力数を検出する入力数検出ステップと、
前記第一特徴値算出部が、前記名称入力数に基づいて、前記人物の一般認知度を示す第一特徴値を算出する第一特徴値算出ステップと、
前記第二特徴値算出部が、前記行動履歴に基づいて、前記人物が作成した作成記事に対する需要の期待値を示す第二特徴値を算出する第二特徴値算出ステップと、
前記送信部が、前記人物の名称と、当該人物の前記第一特徴値及び前記第二特徴値と、を所定の第二ユーザが所有する第二端末装置に送信する送信ステップと、を実施する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータにより読み取り実行可能な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１１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、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、インターネットを介して様々な情報が提供されている。提供される情報は企業や組織などにより作成されるものに限らず、個人により作成されるものも多い（例えば、非特許文献１参照）。
非特許文献１には、各分野で活躍するクリエイターが、自身の作品や動画コンテンツを投稿するプラットフォームが紹介されている。このようなプラットフォームでは、個人により作成された情報の提供や発信を容易に行うことが可能となり、クリエイターの活躍範囲の拡大を支援することが可能となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】“「個人」の発信の価値を高める――ヤフーが“クリエイター”のプラットフォームを作るまで”、［ｏｎｌｉｎｅ］、ｎｅｗｓＨＡＣＫ、［令和２年４月２０］、インターネット（ＵＲＬ：https://news.yahoo.co.jp/newshack/inside/creators.html）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、情報の提供や発信においては、読者や顧客等の興味を引く情報を作成するクリエイターの選定が重要である。上記非特許文献１のようなプラットフォームは、クリエイターが出力する情報を公開することで、クリエイターの活躍を支援できるが、情報の受け手である読者や顧客等を把握し、読者や顧客等の需要を鑑みてクリエイターを選定することは容易ではない。従来、クリエイターの選定に際しては、プラットフォームの管理者や、クリエイターに記事を依頼する依頼者が、読者や顧客等の需要に合致するクリエイターを探し出す煩雑な作業が必要であり、かつ、当該作業には、経験、知識、センスなどが必要とされた。
【０００５】
本発明は、情報の作成者であるクリエイターの選定を好適にサポートすることができる情報処理装置、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、複数の第一ユーザの行動履歴であって、特定の人物に関連する行動履歴を取得する行動履歴取得部と、人物の名称を含む入力情報を第一ユーザが所有する第一端末装置で入力した第一ユーザの数である名称入力数を検出する入力数検出部と、名称入力数に基づいて、人物の一般認知度を示す第一特徴値を算出する第一特徴値算出部と、行動履歴に基づいて、人物が作成した作成記事に対する需要の期待値を示す第二特徴値を算出する第二特徴値算出部と、人物の名称と、当該人物の第一特徴値及び第二特徴値と、を所定の第二ユーザが所有する第二端末装置に送信する送信部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、人物の名称を取得し、その人物に関する複数の特徴値を算出することができる。これによって、情報の作成者であるクリエイターの選定を好適にサポートすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態の情報処理システムを示す概略図。
【図２】本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】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。
【図４】本実施形態で生成されるマップの一例を示す図。
【図５】本実施形態で生成されるマップの別の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明に係る一実施形態について説明する。本実施形態においては、ネットワーク上の記事の作成者であるオーサーの選定を例に挙げて説明を行う。
［情報処理システムの概要］
図１は、本実施形態の情報処理システムを示す概略図である。
本実施形態の情報処理システムは、図１に示すように、情報処理装置であるサーバ装置１０、サーバ装置１０に対してインターネットを介して接続された複数の端末装置２０（第一端末装置）及び選定者端末３０（第二端末装置）を備える。
本実施形態では、サーバ装置１０は、一般のユーザ（本発明における第一ユーザに相当し、以下、区別のために「一般ユーザ」と称する）が管理する端末装置２０で入力された人物（ネットワーク上の記事の作成者であるオーサーの候補者、以下、「オーサー候補」と称する）の名称を取得する。また、サーバ装置１０は、名称を取得した各オーサー候補について、第一特徴値及び第二特徴値を算出する。さらに、サーバ装置１０は、算出した第一特徴値及び第二特徴値に対応した点をプロットすることによりマップを生成する。そして、本実施形態では、サーバ装置１０は、生成したマップを選定者端末３０に送信する。
【００１０】
選定者端末３０は、クリエイターの選定者であるユーザ（本発明における第二ユーザに相当し、以下、区別のために「選定ユーザ」と称する）が管理する端末装置である。選定ユーザは、例えば、記事作成に関する編集者、記事作成者やオーサー、オーサー候補者等が作成した情報を投稿するプラットフォームを管理する管理者等を例示できる。
なお、本実施形態では、説明の便宜上、一般ユーザと選定ユーザとが異なるユーザである例を示すが、一般ユーザが選定ユーザであってもよい。この場合、端末装置２０は、本発明の第二端末装置としても機能し、サーバ装置１０は、生成したマップを、当該マップを要求した端末装置２０に送信する。
以下、このような情報処理システムの、特にサーバ装置１０について詳細に説明する。
【００１１】
［サーバ装置１０の構成］
図２は、サーバ装置１０の概略構成を示すブロック図である。
サーバ装置１０は、一般的なコンピュータにより構成されており、図２に示すように、通信部１１、記憶部１２、プロセッサ１３等の、コンピュータを構成する各部を備えている。なお、サーバ装置１０を構成するコンピュータの数は特に限定されない。例えば、１台のコンピュータによってサーバ装置１０が構成されてもよく、複数のコンピュータをネットワークで接続して構築されるクラウドサーバをサーバ装置１０としてもよい。
通信部１１は、インターネットに接続され、インターネットを介して端末装置２０及び選定者端末３０等の各装置と通信する。
【００１２】
記憶部１２は、サーバ装置１０を制御するための各種情報や情報処理プログラムを記録する。
また、記憶部１２は、入力されたオーサー候補の名称と、入力者である一般ユーザの行動履歴とを関連付けて記録する人物名称データベース（人物名称ＤＢ１２１）、生成したマップに関する情報を記録するマップデータベース（マップＤＢ１２２）、及び、一般ユーザのユーザ情報を記録するユーザデータベース（ユーザＤＢ１２３）等のデータベースを備えている。
なお、ここでは、サーバ装置１０の記憶部１２に、人物名称ＤＢ１２１、マップＤＢ１２２、ユーザＤＢ１２３等の各種データベースや情報が記録される例を示すが、サーバ装置１０とネットワークを介して通信可能に接続された他のデータサーバやクラウドストレージに、これらの情報が記録される構成としてもよい。
【００１３】
人物名称ＤＢ１２１には、入力されたオーサー候補の名称と、名称入力数と、入力者である一般ユーザの行動履歴とを関連付けたオーサー情報が記録される。
オーサー候補の名称は、端末装置２０で入力されたオーサー候補の固有名であり、例えば、オーサー候補の氏名（本名）であってもよく、オーサー候補の通名やあだ名、芸名等であってもよい。また、これらのオーサー候補の本名、通名、あだ名、芸名等を関連付けて記憶する名称辞書が記憶部１２に記憶されていてもよい。この場合、端末装置２０において、オーサー候補の名称が入力された場合に、入力された名称が本名であっても通名であっても、名称辞書に基づいて、同一のオーサー候補であるか否かを判定することができる。このため、入力された名称が本名であっても通名であっても、同一のオーサー候補としてオーサー情報を記録することができる。
【００１４】
名称入力数は、オーサー候補の名称を入力した一般ユーザの数である。例えば、インターネットの検索サービスにおいて、キーワードとしてオーサー候補の名称が入力された数が記録される。この名称入力数としては、オーサー候補の名称を入力した一般ユーザの延数であってもよく、一般ユーザの実数（重複をカウントしないユーザ数）であってもよい。
また、上記検索サービスとしては、入力したキーワードに対して、所定のＷＥＢコンテンツの検索結果を返す検索サービス、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）における投稿情報やアカウント情報の検索を行う検索サービス、インターネットショップ等の商品検索における検索サービス等をも含む。
なお、本実施形態では、説明の簡略化のため、一例として検索サービスにおいて入力されたキーワードとして、入力されたオーサー候補の数、つまり、インターネット上で、オーサー候補をキーワードとして検索処理を実施した人が何人いるかを示す情報を、名称入力数としたが、これに限定されない。例えば、オーサー候補の名称を含む投稿情報をＳＮＳ等に投稿した一般ユーザの数等をも名称入力数に含めてもよい。
【００１５】
一般ユーザの行動履歴とは、当該オーサー情報のオーサー候補に関連する行動履歴である。例えば、所定のＳＮＳにおいてオーサー候補が所有するアカウントを対象としたフォロー設定履歴や当該ＳＮＳでの応答履歴、オーサー候補に関連する商品またはサービスの購買履歴、オーサー候補に関連する記事の閲覧履歴、オーサー候補の名称の検索履歴、及びオーサー候補に関連する会員制サービス（メールマガジン、オンラインサロン、ファンクラブ等）への登録履歴等である。ＳＮＳにおけるフォロー履歴とは、例えば、オーサー候補が投稿情報を投稿した場合や、オーサー候補が公開プロフィールを更新した場合に、当該投稿情報の投稿や公開プロフィールの更新を通知するように設定したか否かを示す履歴情報である。また、応答履歴とは、ＳＮＳにおいて、オーサー候補が投稿した投稿情報に対してリツイート等のエンゲージメントを実施した場合に記録される履歴情報である。
【００１６】
マップＤＢ１２２には、サーバ装置１０により生成されるマップ、及びマップに関する情報が記録される。マップの詳細は後述する。マップに関する情報としては、オーサー候補の名称と、各オーサー候補に関して算出される第一特徴値及び第二特徴値とが記録される。
【００１７】
ユーザＤＢ１２３は、複数の一般ユーザに関するユーザ情報を記録する。ユーザ情報としては、ユーザを識別するユーザＩＤ、ユーザ属性、ユーザの行動履歴等を含む。
【００１８】
プロセッサ１３は、ＣＰＵ等の演算回路、ＲＡＭ等の記録回路により構成される。プロセッサ１３は、記憶部１２に記録されている情報処理プログラムを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、プロセッサ１３は、情報処理プログラムを読み込み実行することで、図２に示すように、人物ＤＢ更新部１３１、第一特徴値算出部１３２、第二特徴値算出部１３３、マッピング部１３４、送信部１３５等として機能する。
【００１９】
人物ＤＢ更新部１３１は、入力数検出部１３１Ａ、及び行動履歴取得部１３１Ｂを備える。
入力数検出部１３１Ａは、オーサー候補の名称が含まれた入力情報を入力した端末装置２０の数、つまり、オーサー候補の名称が含まれた入力情報を入力した一般ユーザの数（名称入力数）を検出する。そして、入力数検出部１３１Ａは、入力された当該オーサー候補に対応するオーサー情報の、名称入力数をカウントアップさせる。
例えば、サーバ装置１０が検索サービスを提供する検索サーバである場合、入力数検出部１３１Ａは、各端末装置２０から送信される、オーサー候補の名称を検索キーワードとした検索要求（入力情報）をカウントすることで、名称入力数を検出することができる。また、端末装置２０において、所定のアプリケーションを用いた検索処理が実施された場合に、当該検索処理の検索キーワードとして含まれるオーサー候補の名称をサーバ装置１０に送信するように設定されていてもよく、オーサー候補の名称を周期的にサーバ装置１０に送信する送信プログラムが導入されていてもよい。この場合でも、入力数検出部１３１Ａは、各端末装置２０から送信される検索キーワードを集計することで、検索キーワードに含まれるオーサー候補の名称を抽出し、各オーサー候補に対する名称入力数を検出することができる。
或いは、入力数検出部１３１Ａは、検索処理を行う検索サーバから検索キーワードを取得してもよい。例えば、端末装置２０において、ウェブブラウザを用いて検索コンテンツにアクセスして検索処理を実施した場合、検索コンテンツを提供する検索サーバから検索キーワードを取得し、当該検索キーワードを集計することで、名称入力数を検出してもよい。同様に、端末装置２０において、ＳＮＳへの投稿や閲覧を行うアプリケーションにより検索処理が実施された場合、ＳＮＳが提供する検索サーバから検索キーワードを取得して、名称入力数を検出してもよい。
【００２０】
行動履歴取得部１３１Ｂは、一般ユーザの行動履歴を取得する。この行動履歴は、記憶部１２のユーザＤＢ１２３に記録されている各一般ユーザのユーザ情報から取得してもよい。また、端末装置２０において、オーサー候補に関連する行動が実施される毎に、端末装置２０から当該行動履歴が送信されてもよい。そして、行動履歴取得部１３１Ｂは、当該オーサー候補に対応するオーサー情報の行動履歴を更新する。
【００２１】
第一特徴値算出部１３２は、オーサー候補毎に、一般認知度を示す特徴値である第一特徴値を算出する。第一特徴値の算出は、オーサー情報の名称入力数が更新される毎に実行されてもよく、選定ユーザによる指定などが行われるタイミングで実行されてもよく、一定周期で実行されてもよい。第一特徴値の詳細は後述する。
【００２２】
第二特徴値算出部１３３は、オーサー候補毎に、当該オーサー候補が作成した作成記事に対する需要の期待値を示す第二特徴値を算出する。第二特徴値の算出は、第一特徴値の算出と同様に、オーサー情報の名称入力数が更新される毎に実行されてもよく、選定ユーザによる指定などが行われるタイミングで実行されてもよく、一定周期で実行されてもよい。また、第二特徴値の算出は、第一特徴値の算出が行われるタイミングで実行されてもよい。第二特徴値の詳細は後述する。
【００２３】
マッピング部１３４は、第一特徴値算出部１３２により算出された第一特徴値を第一指標値とし、第二特徴値算出部１３３により算出された第二特徴値を第二指標値とし、第一指標値を第一軸（横軸）とし、第二指標値を第二軸（縦軸）とした２軸座標上に、複数のオーサー候補に対応した点をプロットしたマップを生成する。
送信部１３５は、マッピング部１３４により生成したマップを選定者端末３０に送信する。
なお、各機能構成の詳細な動作については後述する。
【００２４】
［端末装置２０及び選定者端末３０の構成］
端末装置２０は、一般ユーザが管理するコンピュータであり、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピューター等により構成されている。また、選定者端末３０は、クリエイターの選定者である選定ユーザが管理するコンピュータであり、端末装置２０と同様に、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピューター等により構成されている。なお、上述したように、端末装置２０を本発明の選定者端末３０として機能させてもよい。
端末装置２０及び選定者端末３０の具体的な構成の図示は省略するが、端末装置２０及び選定者端末３０は、一般的なコンピュータが有する基本的な構成を有する。すなわち、端末装置２０及び選定者端末３０は、操作者の操作を受け付ける入力操作部、画像情報を表示させるディスプレイ、各種情報を記録する記録装置、各種情報を演算処理する演算回路（ＣＰＵ等）を備えている。
【００２５】
［情報処理方法］
次に、本実施形態の情報処理システムでのマップの生成及び表示方法について、特に、サーバ装置１０での情報処理方法を中心に説明する。
図３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。
サーバ装置１０の人物ＤＢ更新部１３１は、マップを生成するために、まず、入力数検出部１３１Ａにより、端末装置２０で入力されたオーサー候補の名称入力数を検出する（ステップＳ１：入力数検出ステップ）。
サーバ装置１０の人物ＤＢ更新部１３１は、次に、行動履歴取得部１３１Ｂにより、一般ユーザの行動履歴を取得する（ステップＳ２：行動履歴取得ステップ）。
【００２６】
サーバ装置１０の第一特徴値算出部１３２は、人物名称ＤＢ１２１に名称が蓄積されたオーサー候補毎に、入力数検出部１３１Ａにより取得した名称入力数に基づいて、第一特徴値を算出する（ステップＳ３：第一特徴値算出ステップ）。
第一特徴値は、一般認知度を示す特徴値であり、一般ユーザにより広く認知されているほど大きい値となる指標である。第一特徴値算出部１３２は、当該オーサー候補について、例えば、当該オーサー候補の名称入力数の総数、すなわち、あるオーサー候補の名称を用いた検索処理が実施された総数を、第一特徴値として算出する。なお、第一特徴値は、一般認知度を示す値であればこの例に限定されない。例えば、第一特徴値は、すべてのオーサー候補の名称入力数に対する当該オーサー候補の名称入力数の割合等であってもよい。
【００２７】
なお、第一特徴値算出部１３２は、人物名称ＤＢ１２１に名称が蓄積された全てのオーサー候補を対象として第一特徴値を算出してもよく、所定の検索数以上のオーサー候補のみ等、一部のオーサー候補を対象として第一特徴値を算出してもよい。また、人物名称ＤＢ１２１に名称が蓄積されたオーサー候補に対して、公知の絞り込み処理を行った後に第一特徴値を算出する対象としてもよい。例えば、人物名称ＤＢ１２１に名称が蓄積されたオーサー候補について、アーティスト、スポーツ選手、俳優等の職業に応じて絞り込み処理を行ってもよく、性別、年齢層等の属性に応じて絞り込み処理を行ってもよく、オーサー候補が作成する記事のテーマ、ジャンルなどの特徴に応じて絞り込み処理を行ってもよい。また、複数種類の条件の組み合わせに応じて絞り込み処理を行ってもよい。
【００２８】
サーバ装置１０の第二特徴値算出部１３３は、人物名称ＤＢ１２１に名称が蓄積されたオーサー候補毎に、行動履歴取得部１３１Ｂにより取得した行動履歴に基づいて、第二特徴値を算出する（ステップＳ４：第二特徴値算出ステップ）。
第二特徴値は、当該オーサー候補が作成した作成記事に対する需要の期待値を示す特徴値であり、期待される需要が大きいほど大きい値となる指標である。第二特徴値としては、例えば、オーサー候補による作成記事に読者が課金する可能性を示す課金度があげられる。
第二特徴値の算出に用いられる行動履歴としては、上述したように、下記の行動履歴があげられる。
・ＳＮＳにおいてオーサー候補が所有するアカウントを対象としたフォロー設定履歴
・上記ＳＮＳでの応答履歴
・オーサー候補に関連する商品またはサービスの購買履歴
・オーサー候補に関連する記事の閲覧履歴
・オーサー候補の名称の検索履歴
第二特徴値算出部１３３は、上述した行動履歴の少なくとも１つに基づいて第二特徴値を算出する。より具体的には、第二特徴値算出部１３３は、各行動履歴を変数とし、それぞれの変数を重みづけ加算し、第二特徴値を算出する。各変数の重み値は、予め定められてもよく、選定ユーザにより設定可能であってもよい。
例えば、あるオーサー候補に関し、ＳＮＳでの当該オーサー候補をフォローしている一般ユーザの数がＮＡ、当該オーサー候補の公開プロフィールや投稿情報に対して応答情報を発信した一般ユーザの数がＮＢ、オーサー候補に関連する記事を閲覧したユーザ数がＮＣ、オーサー候補の明所を検索したユーザ数がＮＤの場合、第二特徴値算出部１３３は、第二特徴値ＩをＩ＝ｋ１×ＮＡ＋ｋ２×ＮＢ＋ｋ３×ＮＣ＋ｋ４×ＮＤにより算出する。なお、ｋ１，ｋ２，ｋ３，ｋ４はそれぞれ重み値である。この重み値は、実際にオーサー候補の記事に対して課金したユーザと、そのユーザのフォロー履歴、応答履歴、購買履歴、閲覧履歴、検索履歴から算出してもよい。
また、本実施形態では、一般ユーザの端末装置２０から行動履歴を取得するので、当該一般ユーザが、ＳＮＳでオーサー候補をフォローし、かつ応答情報を返信し、かつオーサー候補のサービスを購入したか等の、オーサー候補に関して、複数の行動をとるユーザの数をも検出できる。よって、上記の変数ＮＡ，ＮＢ，ＮＣ，ＮＤに加え、さらに、複数の行動の組み合わせによるユーザ数（例えば、ＳＮＳでオーサー候補をフォローし、かつ、オーサー候補に応答情報を発信し、かつ、オーサー候補のサービスを購入したユーザの数等）と、当該条件に対応した重み値を用いてもよい。
【００２９】
なお、第二特徴値算出部１３３は、人物名称ＤＢ１２１に名称が蓄積された全てのオーサー候補を対象として第二特徴値を算出してもよく、所定の検索数以上のオーサー候補のみ等、一部のオーサー候補を対象として第二特徴値を算出してもよい。また、人物名称ＤＢ１２１に名称が蓄積されたオーサー候補に対して、公知の絞り込み処理を行った後に第二特徴値を算出する対象としてもよい。また、第二特徴値算出部１３３は、第一特徴値算出部１３２により第一特徴値を算出したオーサー候補のみを対象として第二特徴値を算出してもよい。
【００３０】
そして、マッピング部１３４は、ステップＳ３で算出した第一特徴値を横軸とし、ステップＳ４で算出した第二特徴値を縦軸とした２軸座標上に、各オーサー候補に対応した点をプロットして、マップを生成する（ステップＳ５：マッピングステップ）。このとき、マッピング部１３４は、第一特徴値及び第二特徴値を算出したすべてのオーサー候補に対応した点をプロットしてもよく、一部のオーサー候補に対応した点のみをプロットしてもよい。マッピングの対象となるオーサー候補は、第一特徴値及び第二特徴値の範囲などの形で、予め選定ユーザにより指定されてもよい。
【００３１】
図４及び図５は、マッピング部１３４で生成されるマップの一例を示す図である。マッピング部１３４は、図４に示すように、例えば、横軸を一般認知度、縦軸を課金度とした２軸座標上に、各オーサー候補に対応した点をプロットし、マップを生成する。
【００３２】
図４において、マップの上側のエリアには、課金度が高いオーサー候補がマッピングされる。そのため、マップの上側のエリアにマッピングされるオーサー候補を参考にして選定を行うことにより、作成記事に読者が課金する可能性が高いオーサーを選定することができる。
また、図４において、マップの右側のエリアには、一般認知度が高いオーサー候補がマッピングされる。そのため、マップの右側のエリアにマッピングされるオーサー候補を参考にして選定を行うことにより、一般認知度が高いオーサーを選定することができる。
【００３３】
さらに、図５に示すように、マップを複数の領域に分割し、第一特徴値及び第二特徴値の相関に応じてオーサーの選定を行うことも可能である。例えば、図５の領域Ａ１には、課金度は中程度であるが、一般認知度が相対的に高いオーサー候補がマッピングされる。そのため、領域Ａ１にマッピングされる人物Ｎ，Ｍ，およびＯは、課金度は中程度であるが、一般認知度の高いオーサー候補である。したがって、これらの人物をオーサーとして選定することにより、一般認知度に基づき安定的に読者や顧客を獲得することが可能なオーサーを選定することができる。
【００３４】
また、例えば、図５の領域Ａ１には、一般認知度が相対的に高く、かつ、課金度も相対的に高いオーサー候補がマッピングされる。そのため、領域Ａ２にマッピングされる人物Ｊ，Ｋ，およびＬは、一般認知度及び課金度が高いオーサー候補である。したがって、これらの人物は、すでに記事の作成等の発信を行っている等、今後オーサーとなり得る可能性に乏しいため、オーサーの選定においては避けるべき人物の参考になる情報となり得る。
【００３５】
また、例えば、図５の領域Ａ３には、課金度が相対的に高く、一般認知度が相対的に低いオーサー候補がマッピングされる。そのため、領域Ａ３にマッピングされる人物Ａ，Ｂ，およびＣは、一般認知度は高くないが、課金度の高いオーサー候補である。したがって、これらの人物をオーサーとして選定することにより、コアなファンを読者や顧客とすることが可能なオーサーを選定することができる。
【００３６】
マッピング部１３４は、上述した領域Ａ１からＡ３の少なくとも１つを推奨エリアとしてマップに重畳させてもよい。推奨エリアは、例えば、所定の条件に基づいた第一特徴値及び第二特徴値の範囲の形で、選定ユーザにより指定されてもよい。領域Ａ１は、第一特徴値が第一閾値以上かつ第二特徴値が第二閾値以上第三閾値以下の範囲であり、領域Ａ２は、第一特徴値が第一閾値以上かつ第二特徴値が第三閾値以上の範囲であり、領域Ａ３は、第一特徴値が第一閾値未満かつ第二特徴値が第四閾値以上の範囲である。
マッピング部１３４は、推奨エリアを枠画像として重畳させてもよく、推奨エリアにマッピングされる人物を強調表示させるなどしてもよい。
【００３７】
以上説明したマップにより、一般認知度と、課金度との相関が可視化されることになる。したがって、従来のような読者や顧客等の需要に合致するクリエイターを探し出す煩雑な作業と比較して、様々な一般ユーザの一般認知度と、一般ユーザによる課金度とを兼ね合いをふまえてオーサー候補を把握することが可能になる。そのため、潜在的な需要があるオーサーの掘り起こしや、目的に応じたオーサーの選定を行うことが可能となる。
ステップＳ５の後、マッピング部１３４は、生成したマップに関する情報を、マップＤＢ１２２に記録する。
【００３８】
送信部１３５は、生成したマップを、選定者端末３０に送信する（ステップＳ６：送信ステップ）。これにより、選定者端末３０は、ディスプレイにマップを表示させる（ステップＳ２１）。
【００３９】
［本実施形態の作用効果］
本実施形態のサーバ装置１０は、記憶部１２と、プロセッサ１３とを備え、プロセッサ１３は、記憶部１２に記憶された情報処理プログラムを読み込むことで、人物ＤＢ更新部１３１（入力数検出部１３１Ａ及び行動履歴取得部１３１Ｂ）、第一特徴値算出部１３２、第二特徴値算出部１３３、送信部１３５として機能する。人物ＤＢ更新部１３１の行動履歴取得部１３１Ｂは、複数の一般ユーザ（第一ユーザ）の行動履歴であって、特定の人物に関連する行動履歴を取得する。人物ＤＢ更新部１３１の入力数検出部１３１Ａは、人物の名称を含む入力情報を一般ユーザが所有する端末装置２０（第一端末装置）で入力した一般ユーザの数である名称入力数を検出する。第一特徴値算出部１３２は、名称入力数に基づいて、人物の一般認知度を示す第一特徴値を算出する。第二特徴値算出部１３３は、行動履歴に基づいて、人物が作成した作成記事に対する需要の期待値を示す第二特徴値を算出する。送信部１３５は、人物の名称と、当該人物の第一特徴値及び第二特徴値とを選定ユーザ（所定の第二ユーザ）が所有する選定者端末３０（第二端末装置）に送信する。
【００４０】
これにより、名称を検索された人物に関する複数の特徴値を算出することができるので、選定者端末３０を管理する選定ユーザは、複数の人物（オーサー候補）を、第一特徴値及び第二特徴値に基づいて検討することにより、オーサーの選定の参考とすることができる。したがって、情報の作成者であるクリエイターの選定を好適にサポートすることができる。なお、このようなクリエイターの選定に際しては、クリエイターの発掘、クリエイターのアタックリスト作成、クリエイターのスカウトなどの業務が発生するが、本実施形態によれば、このような業務の支援及び改善にも寄与することが可能である。
【００４１】
本実施形態では、第二特徴値は、作成記事に読者が課金する可能性を示す課金度を含む。
課金度を加味してオーサーの選定を行うことにより、課金度の高いコアなファンを読者や顧客とすることが可能なオーサーを選定することができる。
【００４２】
本実施形態では、行動履歴は、所定のＳＮＳに対して人物が実施する投稿情報の投稿処理または公開プロフィールの更新処理を通知する人物が所有するアカウントを対象とするフォロー設定履歴、ＳＮＳで人物が投稿した投稿情報または人物の公開プロフィールに対する応答情報の送信履歴、人物に関連する商品またはサービスの購買履歴、人物に関連する記事の閲覧履歴、人物の名称の検索履歴、及び人物に関連する会員制サービスへの登録履歴の少なくとも一つを含む。
これにより、作成記事に読者が課金する可能性を数値化した特徴値を算出し、オーサーの選定に利用することができる。
【００４３】
本実施形態では、第一特徴値を第一軸とし、第二特徴値を第二軸とした２軸座標上に、人物に対応した点をプロットしたマップを生成するマッピング部１３４を備え、送信部１３５は、生成したマップを選定者端末３０に送信する。
これにより、第一特徴値と、第二特徴値との相関を可視化し、各特徴値の兼ね合いをふまえてオーサー候補を把握することが可能になる。
【００４４】
本実施形態では、マッピング部１３４は、マップにおいて、所定の条件に基づいた第一特徴値及び第二特徴値の範囲を推奨エリアとしてマップに重畳させる。
これにより、所定の条件を満たすオーサー候補を容易に把握することが可能となる。
【００４５】
本実施形態では、ユーザは、送信部１３５により送信された情報に基づいて、作成記事の著者を選定する選定者である。
これにより、作成記事の著者の選定をサポートすることができる。
【００４６】
［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。
【００４７】
［変形例１］
上記実施形態では、マッピング部１３４によりマップを生成し、送信部１３５によりサーバ装置１０から選定者端末３０に送信する例を示したが、マップを生成せずに、マップに相当する情報を送信してもよい。また、マップに加えて、マップに相当する情報を送信してもよい。
【００４８】
例えば、上記実施形態において、送信部１３５は、オーサー候補の名称と、当該人物の第一特徴値及び第二特徴値とを、サーバ装置１０から選定者端末３０に送信してもよい。
この場合、選定者端末３０を管理する選定ユーザは、複数の人物（オーサー候補）を、第一特徴値及び第二特徴値に基づいて検討することにより、オーサーの選定の参考とすることができる。そのため、マップを生成して送信する場合と同様の効果を得ることができる。
【００４９】
また、例えば、上記実施形態において、第一特徴値及び第二特徴値を評価してランク付けし、送信部１３５は、オーサー候補の名称と、当該人物について算出した第一特徴値のランク、及び第二特徴値のランクとを関連付けて、サーバ装置１０から選定者端末３０に送信してもよい。
この場合、選定者端末３０を管理する選定ユーザは、複数の人物（オーサー候補）を、第一特徴値及び第二特徴値のランクに基づいて検討することにより、オーサーの選定の参考とすることができる。そのため、マップを生成して送信する場合と同様の効果を得ることができる。
【００５０】
［変形例２］
上記実施形態において、プロセッサ１３は、さらに、所定の条件に基づいた第一特徴値及び第二特徴値の範囲に属する人物（オーサー候補）を推奨人物として抽出する人物推奨部として機能してもよい。この場合、送信部１３５は、抽出した推奨人物の名称を選定者端末３０に送信してもよい。
推奨人物を抽出する際には、人物推奨部は、例えば、第一特徴値が第一閾値以上かつ第二特徴値が第二閾値以上第三閾値以下の範囲に属する人物（図５の領域Ａ１にマッピングされる人物）を推奨人物として抽出してもよく、第一特徴値が第一閾値未満かつ第二特徴値が第四閾値以上の範囲に属する人物（図５の領域Ａ３にマッピングされる人物）を推奨人物として抽出してもよい。
この場合、選定者端末３０を管理する選定ユーザは、推奨人物の名称自体を、オーサーの選定の参考とすることができる。そのため、マップを生成して送信する場合と同様の効果を得ることができる。
【００５１】
［変形例３］
上記実施形態において、プロセッサ１３は、さらに、人物が作成した作成記事に対する評価情報を評価取得部、及び、評価情報に基づいて、第一特徴値算出部１３２による第一特徴値の算出方法と第二特徴値算出部１３３による第二特徴値の算出方法との少なくとも一方を変更する変更部として機能してもよい。
例えば、評価取得部は、選定者端末３０から、人物の名称と、当該人物が実際に作成した作成記事に対する評価情報とを取得してもよい。この評価情報とは、作成記事に読者が課金した実績を示す課金実績を含み、本実施形態のサーバ装置１０による処理に基づいて選定したオーサーに実際に記事を作成してもらい、その作成記事に対してどの程度の課金がされたか（総課金額、課金したユーザ数、１人当たりの課金額）を示す情報である。選定者端末３０を管理する選定ユーザは、選定者端末３０を介してこのような評価情報をサーバ装置１０に送信する。
【００５２】
変更部は、評価情報に基づいて第一特徴値及び第二特徴値の算出精度や確度を判定し、判定結果に基づいて、第一特徴値算出部１３２による第一特徴値の算出方法と、第二特徴値算出部１３３による第二特徴値の算出方法との少なくとも一方を変更してもよい。
例えば、変更部は評価情報に基づいて、第一特徴値算出部１３２による第一特徴値の算出に用いる名称入力数のカウント方法（延数又は実数）やカウント対象（オーサー候補をキーワードとして検索処理を実施した一般ユーザの数、オーサー候補の名称を含む投稿情報をＳＮＳ等に投稿した一般ユーザの数）を変更してもよい。
また、例えば、変更部は評価情報に基づいて、第二特徴値算出部１３３による第二特徴値の算出に用いる行動履歴（変数）の組み合わせや、各変数の重み値を変更してもよい。
【００５３】
この場合、第一特徴値の算出方法と、第二特徴値の算出方法との少なくとも一方を、過去に選定したオーサーの実績に基づいて、チューニングすることが可能となる。そのため、サーバ装置１０によるオーサーの選定処理を見直し、改善することが可能である。
なお、評価情報としては、選定したオーサーによる作成記事に対する評価情報に代えて、または加えて、選定したオーサー自体の評価情報、例えば、オーサーの信頼度や能力等に関する評価情報を用いることも可能である。
また、このような評価情報に基づいて、マッピング部１３４により生成されるマップを変更する構成としてもよい。例えば、評価情報に基づいて、図５を参照して説明した推奨エリアの範囲を変更する構成としてもよい。
【００５４】
［変形例４］
上記実施形態において説明したマップは一例であり、本発明は上記実施形態に限定されない。
例えば、マッピング部１３４は、第一特徴値を横軸とし、第二特徴値を縦軸とするマップを生成したが、互いに異なる変数の組み合わせに基づいて２種類の第二特徴値を算出し、それぞれの第二特徴値を縦軸及び横軸として、マップを生成してもよい。
また、例えば、マッピング部１３４は、算出した第一特徴値及び第二特徴値に対応した点をプロットする際に、その点に対応する人物の名称の取得数（検索数）に応じて、プロットする点の表示形態を変更してもよい。表示形態としては、例えば、点の色、大きさ等を変更してもよい。
【００５５】
［変形例５］
上記実施形態において説明した第二特徴値の算出方法は一例であり、本発明は上記実施形態に限定されない。
例えば、第二特徴値算出部１３３は、各変数の重み値の少なくとも１つを０とすることにより、一部の変数のみに基づいて第二特徴値を算出してもよい。さらに、第二特徴値算出部１３３は、１つの重み値を除くすべての重み値を０にすることにより、例えば、ＳＮＳでの当該オーサー候補をフォローしている一般ユーザの数を示す変数ＮＡのみに基づいて第二特徴値を算出する等、１種類の変数に基づいて第二特徴値を算出してもよい。
【００５６】
［変形例６］
上記実施形態において、一般ユーザの行動履歴として、端末装置２０からフォロー数やサービス購入数を取得する例を示したが、本発明は上記実施形態に限定されない。
例えば、上述した行動履歴に代えて、または上述した行動履歴に加えて、ＳＮＳにおいてオーサー候補が所有するアカウントからオーサー候補のフォロワー数を取得してもよく、ショッピングサイトから、オーサー候補の関連グッズの購買数を取得してもよい。また、例えば、ニュースサイトから閲覧数を取得してもよく、検索サーバから検索数を取得してもよい。
【符号の説明】
【００５７】
１０…サーバ装置（情報処理装置）、１２…記憶部、１３…プロセッサ、２０…端末装置（第一端末装置）、３０…選定者端末（第二端末装置）、１２１…人物名称ＤＢ、１２２…マップＤＢ、１２３…ユーザＤＢ、１３１…人物ＤＢ更新部、１３１Ａ…入力数検出部、１３１Ｂ…行動履歴取得部、１３２…第一特徴値算出部、１３３…第二特徴値算出部、１３４…マッピング部、１３５…送信部。
【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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