JP7260263B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
Information processing device, information processing method, and information processing program Download PDFInfo
- Publication number
- JP7260263B2 JP7260263B2 JP2018151287A JP2018151287A JP7260263B2 JP 7260263 B2 JP7260263 B2 JP 7260263B2 JP 2018151287 A JP2018151287 A JP 2018151287A JP 2018151287 A JP2018151287 A JP 2018151287A JP 7260263 B2 JP7260263 B2 JP 7260263B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- advertisement
- user
- information
- information processing
- output
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
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。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、広告出力等のユーザへの広告提供に関する種々の技術が提供されている。例えば、広告を簡易に作製し配信することができるナビゲーション技術が提供されている。このような、ナビゲーションシステムは、入力された簡単な様式情報から、音声広告を作成し、所定の位置にあるナビゲーション装置にてその音声広告を再生する。 Conventionally, various techniques have been provided for providing advertisements to users, such as advertisement output. For example, navigation technology is provided that allows advertisements to be easily created and delivered. Such a navigation system creates a voice advertisement from simple form information entered and plays the voice advertisement on a navigation device at a given location.
しかしながら、上記の従来技術では、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができるとは限らない。例えば、ナビゲーション装置にてその音声広告を再生するだけでは、ユーザの状況が考慮されておらず、ユーザにとって適切な広告の出力タイミングでない場合がある。このように、広告出力タイミングが適切に決定されていない場合があるといった課題がある。また、このような広告出力においては、その出力された広告の効果を適切に補足することが難しいといった課題がある。また、このような広告出力に限らず、広告の効果を適切に補足することが難しい場合があるという課題がある。 However, the conventional technology described above does not always enable appropriate execution of processing related to advertisement output. For example, simply reproducing the voice advertisement on the navigation device does not take into account the user's situation, and the timing of outputting the advertisement may not be appropriate for the user. Thus, there is a problem that the advertisement output timing may not be determined appropriately. Moreover, in such advertisement output, there is a problem that it is difficult to appropriately supplement the effect of the output advertisement. Moreover, there is a problem that it may be difficult to appropriately complement the effect of not only the advertisement output but also the advertisement.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にする情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program that enable appropriate execution of processing related to advertisement output.
本願に係る情報処理装置は、ユーザに関する位置情報と、前記ユーザの状況を示すコンテキスト情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記位置情報と前記コンテキスト情報とに基づいて、前記ユーザと所定の関係を有する音声出力手段による前記ユーザに対する広告の出力タイミングを決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present application includes an acquisition unit configured to acquire position information about a user and context information indicating the user's situation, and based on the position information and the context information acquired by the acquisition unit, the and a decision unit that decides the output timing of the advertisement to the user by means of voice output means having a predetermined relationship with the user.
実施形態の一態様によれば、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that it is possible to appropriately execute processing related to advertisement output.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)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情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理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される。 Hereinafter, modes for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in each of the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
(実施形態)
〔1.情報処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図1の例では、情報処理装置100は、ユーザに関する位置やユーザのコンテキスト(以下「状況」ともいう)や店舗の位置に応じて、広告を出力するタイミングを決定する場合を示す。また、図1の例では、ユーザが利用するユーザ端末10から、情報処理装置100が決定した出力タイミングに基づいて、広告が音声出力される場合を示す。なお、店舗は、商品販売やサービス提供等が行われれば、ビル等の不動産における店舗の形態であってもよいし、自動車等の所定の移動体と一体となった移動型店舗の形態等であってもよい。すなわち、ここでいう店舗は、位置(所在地)が固定された形態の店舗であってもよいし、位置(所在地)が変動する形態の店舗であってもよい。
(embodiment)
[1. information processing]
First, an example of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment. The example of FIG. 1 shows a case where the
ここでいう、コンテキストは、例えば、ユーザ端末10を利用するユーザの状況を示す情報である。例えば、コンテキストは、ユーザ端末10の周囲に位置するユーザの状況やユーザ端末10の周囲の環境(背景)に基づいて推定されるユーザ端末10の周囲の状況を意味する。なお、図1の例では、ユーザ端末10の周囲のユーザが発話中か、または発話停止中かの2つのユーザの状況をコンテキストの一例として説明するが、コンテキストは、発話に関するものに限らず、種々のコンテキストであってもよいが、この点については後述する。
The context here is, for example, information indicating the situation of the user using the
また、図1の例では、情報処理装置100は、ユーザに対して出力した広告の効果を、ユーザの広告接触後の行動に基づいて判定する場合を一例として示す。具体的には、情報処理装置100は、ユーザが広告に接触した後において、広告に関連する所定の行動を行ったか否かを判定し、所定の行動を行っている場合、広告の効果があったと判定する。なお、広告は、音声として出力される広告に限らず、画像や映像(動画)等を含む種々の種別の広告であってもよいが、この点については後述する。
In addition, in the example of FIG. 1, the
〔情報処理システムの構成〕
図1の説明に先立って、図2を用いて情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図2に示すように、情報処理システム1は、ユーザ端末10と、店舗端末20と、情報処理装置100とが含まれる。ユーザ端末10と、店舗端末20と、情報処理装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図2に示した情報処理システム1には、複数台のユーザ端末10や、複数台の店舗端末20や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
[Configuration of information processing system]
Prior to the description of FIG. 1, the configuration of the
ユーザ端末10は、ユーザによって利用される端末装置(情報処理装置)である。ユーザ端末10は、広告が出力可能であり、ユーザとともに移動可能であればどのような端末装置であってもよい。広告が音声広告である場合、ユーザ端末10は、音声出力手段であるスピーカ(音声出力部)を有する携帯端末(端末装置)であってもよい。ユーザ端末10は、例えば、スマートスピーカや、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。例えば、出力する広告が音声のみである場合、ユーザ端末10は、ヘッドフォン(ヘッドホン)やイヤフォン(イヤホン)等であってもよい。
The
図1は、ユーザ端末10がスマートスピーカである場合を示す。例えば、ユーザ端末10であるユーザ端末TM1-1は、図1に示すユーザU1が利用するユーザ端末10に対応する。このように、「ユーザU*(*は任意の数値)」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U*」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザU1」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U1」により識別されるユーザである。
FIG. 1 shows the case where the
また、端末ID「TM1-1」により識別されるユーザ端末10は、ユーザU1により利用されるユーザ端末10であり、上記のようにユーザ端末TM1-1と記載する場合がある。また、例えば、端末ID「TM1-5」により識別されるユーザ端末10は、ユーザU5により利用されるユーザ端末10であり、ユーザ端末TM1-5と記載する場合がある。このように、各ユーザ端末10を区別して説明する場合、「ユーザ端末」の末尾に端末ID(TM1-1等)を付加した記載とする。各ユーザ端末10について、特に区別なく説明する場合には、単に「ユーザ端末10」と記載する。
Also, the
また、以下では、ユーザが利用するユーザ端末10とそのユーザとは互いに読み替えられてもよい。例えば、「ユーザU1」と記載した場合、ユーザU1が利用するユーザ端末10である「ユーザ端末TM1-1」と読み替えられてもよい。「ユーザ端末TM1-1」と記載した場合、ユーザ端末TM1-1を利用するユーザである「ユーザU1」と読み替えられてもよい。
Also, hereinafter, the
また、ユーザ端末10は、種々のセンサにより検知された情報(以下、「センサ情報」ともいう)を収集する。ユーザ端末10は、種々のセンサを含むセンサ部を備える。また、ユーザ端末10は、GPS(Global Positioning System)センサ等の位置センサの機能を有し、ユーザの位置を検知し、取得可能であるものとする。また、ユーザ端末10は、通信を行っている基地局の位置情報や、Wi-Fi(登録商標)(Wireless Fidelity)の電波を用いてユーザの位置情報を推定し、取得してもよい。なお、以下では位置情報を単に「位置」と記載する場合がある。
The
また、ユーザ端末10は、マイク等の音を検知する音センサを有する。例えば、ユーザ端末10は、音センサにより、ユーザ端末10の周囲におけるユーザの発話を検知する。例えば、ユーザ端末10は、周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行うデバイス(音声アシスト端末)であってもよい。例えば、ユーザ端末10は、ユーザの発話に対して、処理を行う端末装置である。例えば、ユーザ端末10は、ユーザの発話に限らず、ユーザ端末10の周囲の環境音等を収集する。なお、ユーザ端末10は、上記に限らず、種々のセンサを有してもよい。例えば、ユーザ端末10は、加速度センサ、ジャイロセンサ、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、圧力センサ、近接センサ、ニオイや汗や心拍や脈拍や脳波等の生体情報を取得するためのセンサ等の種々のセンサを有してもよい。そして、ユーザ端末10は、各種センサにより検知された種々のセンサ情報を情報処理装置100に送信してもよい。
The
また、ユーザ端末10は、音声認識の機能を有してもよい。また、ユーザ端末10は、音声認識サービスを提供する音声認識サーバから情報を取得可能であってもよい。この場合、情報処理システム1は、音声認識サーバが含まれてもよい。なお、図1の例では、ユーザ端末10や音声認識サーバが、種々の従来技術を適宜用いてユーザの発話を認識したり、発話したユーザを推定したりするものとして、適宜説明を省略する。
Also, the
また、ユーザ端末10は、画像センサ等を有してもよい。例えば、ユーザ端末10は、赤外線センサや人感センサや温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザ端末10の周囲の環境に関するセンサ情報を検知し、取得可能であってもよい。また、ユーザ端末10は、情報処理装置100に種々の情報等を送信する。例えば、ユーザ端末10は、ユーザに関する位置情報等の種々のセンサ情報を情報処理装置100へ送信する。
Also, the
店舗端末20は、各店舗の管理者よって利用される情報処理装置である。例えば、Aハンバーガ店である店舗SP1の管理者は、店舗端末20を用いて、情報処理装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、店舗SP1の管理者は、店舗端末20を用いて、情報処理装置100に広告の入稿や情報要求の要否を示す情報の送信を行ったりする。また、店舗端末20は、情報処理装置100から情報提供を受ける。例えば、店舗端末20は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA等により実現される。
The store terminal 20 is an information processing device used by the manager of each store. For example, the manager of the store SP1, which is the A hamburger store, uses the store terminal 20 to transmit and receive information to and from the
情報処理装置100は、ユーザに関する位置情報と、ユーザの状況を示すコンテキスト情報とに基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段(スピーカ等)によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定する情報処理装置である。すなわち、情報処理装置100は、ユーザに対する広告の出力タイミングを決定する決定装置である。また、情報処理装置100は、ユーザのユーザ端末10に提供(配信)する広告を決定し、決定した出力タイミングでその広告が出力されるようにユーザ端末10に広告を提供(配信)する。
The
また、情報処理装置100は、ユーザの広告への接触後における行動情報に基づいて、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する情報処理装置である。すなわち、情報処理装置100は、広告の効果の有無を判定する判定装置である。
Further, the
また、情報処理システム1には、図示を省略するが情報処理装置100等に種々の情報を提供する情報提供装置が含まれてもよい。例えば、情報提供装置は、いわゆる広く開かれた利用が許可されているデータであるオープンデータを情報処理装置100へ提供する報処理装置である。例えば、情報提供装置は、各自治体が管理し、自治体が保有するデータをオープンデータとして外部に提供する情報処理装置であってもよい。また、例えば、情報提供装置は、気象庁が管理するサーバ等の種々の情報処理装置であってもよい。情報提供装置は、利用が許可されているデータ(情報)であれば、上記に限らず、道路情報等の交通に関するオープンデータや天気や気温等の気象に関するオープンデータや地理空間情報、防災・減災情報、調達情報、統計情報等の種々のオープンデータを提供してもよい。情報処理装置100は、情報提供装置から種々の情報を取得してもよい。
The
ここから、図1を用いて、情報処理の流れについて説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。具体的には、図1は、広告の出力タイミングを決定する決定処理、及び広告の効果を判定する判定処理を含む情報処理の一例を示す図である。図1では、最初に広告の決定及びその広告の出力タイミングの決定の処理について説明し、その後、広告効果の判定の処理について説明する。 From here, the flow of information processing will be described using FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment. Specifically, FIG. 1 is a diagram showing an example of information processing including determination processing for determining the output timing of advertisements and determination processing for determining the effectiveness of advertisements. With reference to FIG. 1, the processing of determining the advertisement and the timing of outputting the advertisement will be described first, and then the processing of determining the effectiveness of the advertisement will be described.
図1の例では、マップ情報MP1に示す自動車である移動体C1にユーザU1及びユーザU2が乗車し、移動している場合を示す。また、図1では、移動体C1には、ユーザU1が利用するユーザ端末TM1-1が配置されている場合を示す。ユーザ端末TM1-1は、車載用スマートスピーカであってもよい。ユーザ端末TM1-1は、種々のセンサにより、センサ情報を検知し、情報処理装置100へ送信する。例えば、ユーザ端末TM1-1は、音センサにより移動体C1内におけるユーザU1やユーザU2の発話を検知し、情報処理装置100へ送信する。また、ユーザ端末TM1-1は、位置センサにより検知した位置情報を情報処理装置100へ送信する。なお、図1の例では位置情報を、位置情報LC1-1等の抽象的な符号で図示するが、位置情報は、具体的な緯度や経度を示す情報(緯度経度情報)等であってもよい。また、以下、「位置情報LC*(*は任意の数値等の文字列)」を「位置LC*」と記載する場合がある。例えば、「位置LC1-1」と記載した場合、その位置は位置情報LC1-1に対応する位置であることを示す。
The example of FIG. 1 shows a case where a user U1 and a user U2 are in a moving object C1, which is an automobile indicated in the map information MP1, and are moving. Also, FIG. 1 shows a case where a user terminal TM1-1 used by a user U1 is arranged in the mobile object C1. The user terminal TM1-1 may be an in-vehicle smart speaker. The user terminal TM1-1 detects sensor information from various sensors and transmits it to the
図1の例では、情報処理装置100は、行動情報記憶部125に示すように、ユーザ端末TM1-1が検知したユーザの発話情報(行動情報)をユーザ端末TM1-1から取得する。図1中の行動情報記憶部125に示す「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。図1中の行動情報記憶部125に示す「行動ID」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。図1中の行動情報記憶部125に示す「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。図1中の行動情報記憶部125に示す「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。図1中の行動情報記憶部125に示す「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。
In the example of FIG. 1, the
図1の例では、情報処理装置100は、行動情報記憶部125に示すように、ユーザU1が日時dt1-1に内容「XXXXXX」といった発話を行ったことを示す情報をユーザ端末TM1-1から取得する。内容「XXXXXX」は、「昼ごはん何食べる?」や「前に行ったX店に行こうか」といった具体的な内容であるものとする。また、情報処理装置100は、行動情報記憶部125に示すように、ユーザU2が日時dt1-1に内容「YYYYYY」といった発話を行ったことを示す情報をユーザ端末TM1-1から取得する。内容「YYYYYY」は、「何でもいい」や「違うものがいい」といった具体的な内容であるものとする。情報処理装置100は、種々の従来技術を適宜用いて発話を行ったユーザを判定(推定)してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの発話と、ユーザ情報記憶部121(図4参照)等に記憶された音声とを用いて、発話を行ったユーザを判定(推定)してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの発話の音声情報と、ユーザ情報記憶部121に記憶された各ユーザの音声情報とを比較することより、発話を行ったユーザを判定(推定)してもよい。また、情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-1から発話を行ったユーザを識別する情報を発話情報とともに取得してもよい。なお、図1の例では、説明を簡単にするために、ユーザU1及びユーザU2が発話を行った日時を共に日時dt1-1として示すが、ユーザU1の発話の後にユーザU2の発話が行われたものとする。
In the example of FIG. 1, the
例えば、ユーザ端末TM1-1は、音声認識に関する種々の技術を適宜用いて、検知した発話等の音声情報を文字情報に変換し、情報処理装置100へ送信してもよい。また、ユーザ端末TM1-1は、検知した音声情報(ユーザの発話等)を音声認識サーバへ送信し、音声認識サーバから音声情報(ユーザの発話等)の文字情報を取得し、情報処理装置100へ送信してもよい。また、情報処理装置100が、音声認識サーバから音声情報(ユーザの発話等)の文字情報を取得してもよいし、情報処理装置100が、音声認識サーバであってもよい。また、情報処理装置100は、発話等の音声情報を変換した文字情報を、形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、発話の内容やユーザの状況を推定(特定)してもよい。
For example, the user terminal TM1-1 may appropriately use various techniques related to speech recognition to convert voice information such as detected utterances into text information, and transmit the text information to the
なお、図1に示すように、日時dt1-1におけるユーザ端末TM1-1の位置LC1-1は、後述する範囲AR1外である。すなわち、図1の例では、日時dt1-1における移動体C1の位置LC1-1は、範囲AR1外である。図1の例では、日時dt1-1における移動体C1のユーザU1の位置LC1-1は、範囲AR1外である。 Incidentally, as shown in FIG. 1, the position LC1-1 of the user terminal TM1-1 at the date and time dt1-1 is outside the range AR1 described later. That is, in the example of FIG. 1, the position LC1-1 of the mobile object C1 at the date and time dt1-1 is outside the range AR1. In the example of FIG. 1, the position LC1-1 of the user U1 of the mobile object C1 at the date and time dt1-1 is outside the range AR1.
そして、図1の例では、移動体C1の位置が位置LC1-1から位置LC1-2に移動する。例えば、ユーザU1の運転等により、移動体C1は、位置LC1-2に移動する。その後、ユーザ端末TM1-1は、位置センサにより検知した位置LC1-2を示すセンサ情報を情報処理装置100へ送信する。これにより、情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-1から位置情報を取得する(ステップS11)。図1の例では、情報処理装置100は、日時dt1-1より後の日時(例えば日時dt1-2等)において、ユーザ端末TM1-1から位置LC1-2を示す位置情報(センサ情報)を取得する。このように、情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-1を利用するユーザU1に関する位置が、日時dt1-1より後の日時(例えば日時dt1-2等)においては、範囲AR1内の位置LC1-2であることを示す情報を取得する。
Then, in the example of FIG. 1, the position of the moving body C1 moves from the position LC1-1 to the position LC1-2. For example, the moving object C1 moves to the position LC1-2 due to driving by the user U1. After that, the user terminal TM1-1 transmits to the
なお、ユーザ端末TM1-1は、位置等を検知する毎にリアルタイムに、情報処理装置100に位置情報等の種々の情報を送信してもよいし、所定の間隔(例えば5分間隔など)で、情報処理装置100に位置情報等の種々の情報を送信してもよい。また、ユーザ端末TM1-1は、ユーザの行動情報とともに位置情報を送信してもよい。
The user terminal TM1-1 may transmit various information such as positional information to the
そして、情報処理装置100は、広告を決定する(ステップS12)。情報処理装置100は、ユーザの位置や広告の配信条件(広告配信条件)に基づいて、広告を決定する。図1の例では、情報処理装置100は、ユーザU1の位置LC1-2や、広告情報記憶部123に示す各広告配信条件に基づいて、ユーザU1が利用するユーザ端末TM1-1に配信し、出力させる広告を決定する。
Then, the
図1中の広告情報記憶部123に示す「広告ID」は、広告を識別するための識別情報を示す。図1中の広告情報記憶部123に示す「広告」は、具体的な広告を示す。「広告主ID」は、広告主を識別するための識別情報を示す。図1中の広告情報記憶部123に示す「配信履歴」は、広告IDにより識別される広告の配信履歴(出力履歴)を示す。
“Advertisement ID” shown in the advertisement
図1中の広告情報記憶部123に示す「広告配信条件」は、広告IDにより識別される広告の配信条件(出力条件)を示す。「広告配信条件」には、「範囲」、「時間帯」、「回数」、「出力タイミング」といった項目が含まれる。なお、「広告配信条件」には、上記に限らず、例えば「ユーザ属性」等の広告の配信条件に関する種々の項目が含まれてもよい。「範囲」は、広告IDにより識別される広告を配信(出力)する対象となる範囲を示す。「時間帯」は、広告IDにより識別される広告を配信(出力)する対象となる時間帯を示す。「回数」は、広告IDにより識別される広告を配信(出力)する回数を示す。「出力タイミング」は、広告IDにより識別される広告を出力するタイミングを示す。
The “advertisement distribution condition” shown in the advertisement
図1に示す例では、広告ID「AD1」により識別される広告(以下「広告AD1」と記載する場合がある)は、その広告コンテンツが「CT1」であることを示す。広告AD1の広告主は、店舗SP1であることを示す。広告AD1は、店舗SP1であるAハンバーガ店に関する広告であるものとする。また、広告AD1の配信履歴は、配信履歴DH1であることを示す。広告AD1の範囲に関する条件は、範囲AR1であることを示す。範囲AR1は、広告AD1に対応する店舗SP1を中心とする半径1km以内の範囲であるものとする。なお、範囲AR1は、ジオフェンス等の種々の従来技術により実現されてもよい。 In the example shown in FIG. 1, the advertisement identified by the advertisement ID "AD1" (hereinafter sometimes referred to as "advertisement AD1") indicates that the advertisement content is "CT1". The advertiser of the advertisement AD1 is the store SP1. Advertisement AD1 shall be an advertisement about A hamburger shop which is shop SP1. Moreover, it shows that the delivery history of advertisement AD1 is delivery history DH1. The condition regarding the range of advertisement AD1 indicates that it is range AR1. The range AR1 is assumed to be within a radius of 1 km from the store SP1 corresponding to the advertisement AD1. Note that the range AR1 may be realized by various conventional techniques such as a geofence.
また、広告AD1の時間帯に関する条件は、時間帯TM1であることを示す。時間帯TM1は、10~14時であるものとする。なお、各広告の時間帯に関する条件は、広告の対象や広告主のカテゴリ(業種)に応じて決定されてもよい。例えば、情報処理装置100は、広告主のカテゴリがファストフードである場合、昼食の時間に対応する時間帯(例えば10~15時等)を時間帯に関する条件に決定してもよい。すなわち、情報処理装置100は、広告主の業種と時間の関係性を考慮して広告やその広告の出力タイミングを決定してもよい。情報処理装置100は、広告主の業種が飲食であれば、食事の時間帯(7-9時、11-13時、19-21時等)のみを対象として、広告の出力タイミングを決定してもよい。
Moreover, the condition regarding the time period of the advertisement AD1 indicates that it is the time period TM1. It is assumed that the time period TM1 is from 10:00 to 14:00. Note that the conditions regarding the time period of each advertisement may be determined according to the target of the advertisement or the category (type of business) of the advertiser. For example, when the advertiser's category is fast food, the
また、広告AD1の回数に関する条件は、回数NM1であることを示す。回数NM1は、X回/日、すなわち1日の広告配信回数の上限がX回(例えば1000回等)であるものとする。なお、各広告の回数に関する条件は、広告の予算等に応じて決定されてもよい。 Also, the condition regarding the number of advertisements AD1 indicates that the number of advertisements is NM1. The number of times NM1 is X times/day, that is, the upper limit of the number of advertisement distribution times per day is X times (for example, 1000 times). Note that the conditions regarding the number of advertisements may be determined according to an advertisement budget or the like.
また、広告AD1の出力タイミングは、発話停止中であることを示す。すなわち、広告AD1は、ユーザの発話が停止し、ユーザの会話が無くなったタイミングで出力されることを条件とする広告であることを示す。 Moreover, the output timing of the advertisement AD1 indicates that the speech is stopped. In other words, the advertisement AD1 is an advertisement that is to be output when the user's speech stops and the user's conversation ceases.
例えば、情報処理装置100は、広告配信条件に基づいて広告を決定する。図1の例では、情報処理装置100は、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす広告を、ユーザ端末TM1-1に出力させる広告に決定する。
For example, the
例えば、情報処理装置100は、ユーザU1の位置に基づいて、範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1の位置LC1-2が範囲AR1の領域内に位置する場合、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1の位置LC1-2と店舗SP1の位置LC2-1とに基づいて、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置100は、ユーザU1の位置LC1-2と店舗SP1の位置LC2-1とを比較することにより、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置100は、ユーザU1の位置LC1-2と店舗SP1の位置LC2-1との間の距離を算出することにより、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。この場合、情報処理装置100は、算出したユーザU1と店舗SP1との間の距離が範囲AR1の半径以下である場合、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。例えば、情報処理装置100は、算出したユーザU1と店舗SP1との間の距離が1km以内である場合、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。図1の例では、情報処理装置100は、ユーザU1の位置LC1-2が範囲AR1内であるため、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。
For example, the
また、情報処理装置100は、広告の決定時における時間に基づいて、時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、情報処理装置100は、広告の決定時における時間と、広告AD1の配信条件に含まれる時間帯TM1とに基づいて、広告AD1の時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置100は、広告の決定時における時間と、広告AD1の配信条件に含まれる時間帯TM1とを比較することにより、広告AD1の時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置100は、広告の決定時における時間が、広告AD1の配信条件に含まれる時間帯TM1に含まれる場合、広告AD1の時間帯に関する広告配信条件を満たすと判定する。図1の例画は、情報処理装置100は、広告の決定時における時間が11時であり、時間帯TM1に含まれるものとする。そのため、情報処理装置100は、広告AD1の時間帯に関する広告配信条件を満たすと判定する。
Further, the
また、情報処理装置100は、広告の配信履歴に基づいて、回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、情報処理装置100は、広告AD1の配信履歴DH1に基づく配信(出力)の回数(以下「出力回数ON1」とする)と、広告AD1の配信条件に含まれる回数NM1とに基づいて、広告AD1の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、情報処理装置100は、広告の決定時の日にちにおける出力回数ON1と、広告AD1の配信条件に含まれる回数NM1とに基づいて、広告AD1の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置100は、出力回数ON1と、広告AD1の配信条件に含まれる回数NM1とを比較することにより、広告AD1の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。情報処理装置100は、出力回数ON1が、広告AD1の配信条件に含まれる回数NM1未満である場合、広告AD1の回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。図1の例画は、情報処理装置100は、出力回数ON1が回数NM1未満であり、広告AD1の配信条件に含まれるものとする。そのため、情報処理装置100は、広告AD1の回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。
Further, the
上記のように、図1の例では、情報処理装置100は、広告AD1が範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。そのため、情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-1に出力させる広告を広告AD1に決定する。
As described above, in the example of FIG. 1, the
そして、情報処理装置100は、ユーザU1の状況を判定する(ステップS13)。情報処理装置100は、所定のセンサにより検知されたセンサ情報等に基づいて、ユーザU1の状況(コンテキスト)を判定する。情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-1により検知された発話情報等のセンサ情報に基づいて、ユーザU1の状況を判定する。図1の例では、ユーザ端末TM1-1から日時dt1-1におけるユーザU1、U2の発話情報の取得後において、ユーザU1、U2の発話情報を取得していないため、情報処理装置100は、ユーザU1の状況を発話無と判定する。すなわち、情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-1が配置された移動体C1内における状況が発話停止中であると判定する。また、例えば、情報処理装置100は、ユーザU1の状況が発話無であることを示すコンテキスト情報CN1を生成する。
Then, the
そして、情報処理装置100は、広告AD1の出力タイミングを決定する(ステップS14)。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1の状況と、広告AD1の出力タイミングとに基づいて、広告AD1の出力タイミングを決定する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1の状況と、広告AD1の出力タイミングとの比較に基づいて、広告AD1の出力タイミングを決定する。
Then, the
図1の例では、情報処理装置100は、ユーザU1の状況が発話無であることを示すコンテキスト情報CN1と、広告AD1の出力タイミングの条件「発話停止中」との比較に基づいて、広告AD1の出力タイミングを決定する。情報処理装置100は、ユーザU1の発話無である状況が、広告AD1の出力タイミングの条件「発話停止中」を満たすため、広告AD1の出力タイミングであると決定する。そして、情報処理装置100は、広告AD1をユーザ端末TM1-1に配信する(ステップS15)。
In the example of FIG. 1 , the
情報処理装置100から広告AD1を受信したユーザ端末TM1-1は、広告AD1を出力する(ステップS16)。例えば、ユーザ端末TM1-1は、音声広告である広告AD1を音声出力する。図1の例では、ユーザ端末TM1-1は、Aハンバーガ店である店舗SP1に関する広告AD1を音声出力する。例えば、ユーザ端末TM1-1は、「Aハンバーガ店がこの先にあります」や「AAバーガ新発売」等の広告AD1を音声出力する。なお、広告AD1は、Aハンバーガ店である店舗SP1に関する広告であれば、どのような広告であってもよい。例えば、音声広告である広告AD1は、Aハンバーガ店をユーザに想起させる音声情報であればどのような音声情報であってもよい。例えば、広告AD1は、Aハンバーガ店に対応するジングルやサウンドロゴ等の音声情報であってもよい。
The user terminal TM1-1 that has received the advertisement AD1 from the
このように、情報処理装置100は、ユーザU1の位置や各広告の配信条件に基づいて、ユーザU1に対して出力する広告を決定することにより、ユーザに対して出力する広告を適切に決定することができる。また、情報処理装置100は、ユーザU1の位置と、ユーザU1の状況(コンテキスト)に基づいて、ユーザU1が利用するユーザ端末TM1-1によるユーザU1に対する広告の出力タイミングを決定する。これにより、情報処理装置100は、適切なタイミングでユーザU1に対して広告AD1を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
In this way, the
そして、図1の例では、ユーザ端末TM1-1によるユーザU1に対する広告AD1の出力後において、移動体C1の位置が位置LC2-1から位置LC1-3に移動する。すなわち、ユーザU1の広告AD1への接触後において、移動体C1の位置が位置LC1-2から広告AD1に対応する店舗SP1の位置LC2-1に移動する。また、図1の例では、ユーザU1の広告AD1への接触後において、ユーザU1がAハンバーガ店である店舗SP1を利用する。 Then, in the example of FIG. 1, after the user terminal TM1-1 outputs the advertisement AD1 to the user U1, the position of the moving object C1 moves from the position LC2-1 to the position LC1-3. That is, after the user U1 contacts the advertisement AD1, the position of the mobile object C1 moves from the position LC1-2 to the position LC2-1 of the store SP1 corresponding to the advertisement AD1. Further, in the example of FIG. 1, after the user U1 contacts the advertisement AD1, the user U1 uses the store SP1, which is the A hamburger store.
そして、情報処理装置100は、ユーザU1の広告AD1への接触後において、ユーザU1がAハンバーガ店である店舗SP1を利用したこと示す行動情報を取得する(ステップS17)。図1の例では、情報処理装置100は、行動情報記憶部125に示すように、ユーザU1がユーザU1の広告AD1への接触後の日時dt1-5において、店舗SP1を利用したこと示す行動情報AC15を取得する。具体的には、情報処理装置100は、ユーザU1が日時dt1-5において、Aハンバーガ店で商品GD1(AAバーガ)の購入(行動AC15)を行ったことを示す行動情報を取得する。すなわち、情報処理装置100は、ユーザU1が日時dt1-5において、Aハンバーガ店を利用したことを示す行動情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、Aハンバーガ店を利用したことを示す行動情報を、店舗SP1が利用する店舗端末20から取得する。なお、情報処理装置100は、Aハンバーガ店を利用したことを示す行動情報を、ユーザ端末TM1-1や情報提供装置から取得してもよい。
Then, the
そして、情報処理装置100は、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する(ステップS18)。例えば、情報処理装置100は、判定情報記憶部124に記憶された判定条件に関する情報(判定条件情報)に基づいて、広告AD1によるユーザU1の所定の行動の有無を判定する。
Then, the
図1中の判定情報記憶部124に示す「判定条件ID」は、判定条件を識別するための識別情報を示す。図1中の判定情報記憶部124に示す「内容」は、判定条件の具体的な内容を示す。
“Determination condition ID” shown in the determination
図1の例では、判定条件ID「JC1」により識別される判定条件(判定条件JC1)は、「出力後30分以内に店舗利用」という内容の条件であることを示す。判定条件JC1は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後の30分以内にその広告の対象となった店舗を利用したかどうかを判定条件とすることを示す。 In the example of FIG. 1, the judgment condition (judgment condition JC1) identified by the judgment condition ID "JC1" indicates that the content is "use the store within 30 minutes after output". The determination condition JC1 indicates that the determination condition is whether or not the user to whom the advertisement is output has used the store that is the target of the advertisement within 30 minutes after the advertisement is output.
また、図1の例では、判定条件ID「JC2」により識別される判定条件(判定条件JC2)は、「出力後に関連する発話」という内容の条件であることを示す。判定条件JC2は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後にそのユーザがその広告の対象に関する発話を行ったかどうかを判定条件とすることを示す。 Also, in the example of FIG. 1, the determination condition (determination condition JC2) identified by the determination condition ID "JC2" indicates that the content is "related utterance after output". Determination condition JC2 indicates that the determination condition is whether or not the user, who is the target of advertisement output, has spoken about the target of the advertisement after outputting the advertisement.
また、図1の例では、判定条件ID「JC3」により識別される判定条件(判定条件JC3)は、「出力後に情報要求」という内容の条件であることを示す。判定条件JC3は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後にそのユーザがその広告の対象に関する情報を要求したかどうかを判定条件とすることを示す。 Also, in the example of FIG. 1, the determination condition (determination condition JC3) identified by the determination condition ID "JC3" indicates that the content is "request information after output". The determination condition JC3 indicates that the determination condition is whether or not the user targeted for advertisement output requests information regarding the target of the advertisement after outputting the advertisement.
図1の例では、情報処理装置100は、広告AD1の出力後におけるユーザU1の行動が上記の判定条件JC1~JC3等のいずれかに該当する場合、広告AD1によるユーザU1の所定の行動が有ったと判定する。図1の例では、日時dt1-5は、広告AD1の出力時の日時から30分以内であるものとする。
In the example of FIG. 1, the
例えば、情報処理装置100は、判定情報記憶部124に記憶された各判定条件情報と、ユーザU1に対する広告AD1の出力後におけるユーザU1の行動情報とを比較することにより、広告AD1によるユーザU1の所定の行動の有無を判定する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1に対する広告AD1の出力後におけるユーザU1の行動情報に、判定情報記憶部124に記憶された判定条件情報のいずれかに該当する行動情報が含まれる場合、広告AD1によるユーザU1の所定の行動が有ったと判定する。情報処理装置100は、広告AD1の出力後30分以内にユーザU1が店舗SP1を利用しているため、広告AD1によるユーザU1の所定の行動が有ったと判定する。図1の例では、情報処理装置100は、判定情報一覧JINFに示すように、ユーザU1に対する広告AD1の出力により、出力後においてユーザU1が30分以内にAハンバーガ店を利用しており、判定条件JC1に該当するため、広告AD1によるユーザU1の所定の行動が有ったと判定する。
For example, the
そして、情報処理装置100は、広告によるユーザの所定の行動が有ったと判定した場合、その広告の効果があったと判定してもよい。また、情報処理装置100は、広告によるユーザの所定の行動が有ったと判定した場合、その広告の広告主の利益に至るユーザの行動が有ったと判定してもよい。図1の例では、情報処理装置100は、広告AD1の出力後においてユーザU1が所定の行動を行っているため、ユーザU1に対する広告AD1の効果が有ったと判定する。具体的には、情報処理装置100は、広告AD1の出力後30分以内にユーザU1が店舗SP1を利用しているため、ユーザU1に対する広告AD1の効果が有ったと判定する。
When the
このように、情報処理装置100は、広告AD1の出力後におけるユーザU1の行動に基づいて、広告AD1によるユーザU1の所定の行動の有無を判定する。そして、情報処理装置100は、広告AD1の出力後においてユーザU1が所定の行動を行っている場合、ユーザU1に対する広告AD1の効果が有ったと判定する。これにより、情報処理装置100は、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
In this way, the
〔1-1.課金〕
例えば、情報処理装置100は、広告によるユーザの所定の行動の有無に基づいて、広告の広告主に課金を行ってもよい。情報処理装置100は、広告によるユーザの所定の行動が有ったと判定した場合、その広告の広告主に課金を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、広告によるユーザの所定の行動の回数に基づいて、その広告の広告主に課金を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、広告によるユーザの所定の行動の回数に所定の単価を乗算することにより算出した課金額を、その広告の広告主に請求してもよい。
[1-1. billing]
For example, the
〔1-2.評価〕
また、情報処理装置100は、広告の配信回数(出力回数)と、広告によるユーザの所定の行動の回数とに基づいて、広告の効果を判定してもよい。情報処理装置100は、広告AD1によるユーザの所定の行動の回数を、その広告の配信回数(出力回数)で除算した値(以下「評価値」ともいう)に基づいて、広告の効果を判定してもよい。情報処理装置100は、広告によるユーザの所定の行動の回数を、その広告の配信回数(出力回数)で除した値(評価値)を、その広告に関するコンバージョン率としてもよい。例えば、情報処理装置100は、広告AD1によるユーザの所定の行動の回数を、広告AD1の配信回数(出力回数)で除した値(評価値)を、広告AD1に関するコンバージョン率としてもよい。
[1-2. evaluation〕
Further, the
〔1-3.コンテキスト〕
図1の例では、説明を簡単にするために、ユーザ端末10の周囲のユーザが発話中か、または発話停止中かの2つのユーザの状況をコンテキストの一例として説明したが、コンテキストは、種々のコンテキストであってもよい。例えば、コンテキストには、ユーザの位置が変化中、すなわち移動中か、またはユーザの移動停止中かに関するコンテキストが含まれてもよい。例えば、コンテキストには、ユーザの信号待ちであるか否かに関するコンテキストが含まれてもよい。例えば、コンテキストには、ユーザの所定の発言を行ったか否かに関するコンテキストが含まれてもよい。例えば、コンテキストには、ユーザが「お腹空いた」と発言を行ったか否かに関するコンテキストが含まれてもよい。例えば、コンテキストには、ユーザが「お腹空いた」と発言を行った直後であることに関するコンテキストが含まれてもよい。例えば、情報処理装置100は、センサにより検知された音や振動により推定(判定)されるユーザの状況(コンテキスト)に基づいて、広告の出力タイミングを決定してもよい。また、情報処理装置100は、センサにより検知された音声の内容を解析(分析)することにより推定(判定)されるユーザの状況(コンテキスト)に基づいて、広告の出力タイミングを決定してもよい。
[1-3. context〕
In the example of FIG. 1, for the sake of simplicity, two users around the
〔1-4.ユーザ(端末)〕
図1の例では、ユーザ端末TM1-1が配置された移動体C1に乗ったユーザU1を対象とする場合を示したが、広告の出力対象とするユーザは、移動体に乗ったユーザに限らず、種々のユーザであってもよい。例えば、情報処理装置100は、徒歩で移動するユーザ(歩行者)を対象として、広告出力に関する上記の処理を行ってもよい。この場合、ユーザ端末10は、ユーザが携帯するスマートフォンや、ユーザが装着したヘッドフォンやイヤフォン等であってもよい。
[1-4. User (terminal)]
In the example of FIG. 1, the target is the user U1 riding on the moving object C1 on which the user terminal TM1-1 is arranged. It may also be various users. For example, the
〔1-5.所定の行動〕
なお、情報処理装置100は、ユーザによる種々の行動を対象として、ユーザの所定の行動の有無を判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、広告の出力後30分以内に広告に対応する店舗に入ることを、所定の行動としてもよい。例えば、情報処理装置100は、広告の出力後における車内でその広告について話題になることを、所定の行動としてもよい。例えば、情報処理装置100は、ジングル等の広告の出力後の一定時間内におけるユーザの反応を、所定の行動としてもよい。例えば、情報処理装置100は、ジングル等の広告の出力後の一定時間内におけるユーザによる「場所は?」、「クーポンある?」といった発話(問いかけ)を、所定の行動としてもよい。
[1-5. predetermined action]
Note that the
また、例えば、情報処理装置100は、ジングル等の広告の出力後の一定時間内におけるユーザによる「場所は?」、「クーポンある?」といった発話(問いかけ)を、web広告等でいうクリックとみなして種々の処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ジングル等の広告の出力後の一定時間内におけるユーザによる「場所は?」、「クーポンある?」といった発話(問いかけ)を、web広告等でいうクリックとみなして、課金額や評価値等を算出する処理を行ってもよい。
Further, for example, the
〔1-6.判定対象ユーザ〕
図1の例では、ユーザ端末TM1-1を利用するユーザU1の行動に基づいて、ユーザの行動有無や広告の効果を判定したが、情報処理装置100は、広告に接触したユーザであれば、どのユーザを対象に上記のような判定処理を行ってもよい。図1の例では、情報処理装置100は、広告AD1を出力したユーザ端末TM1-1が配置された移動体C1に同乗していたユーザU2の行動に基づいて、ユーザU2の行動有無や広告AD1の効果を判定してもよい。
[1-6. Judgment target user]
In the example of FIG. 1, based on the behavior of the user U1 using the user terminal TM1-1, the presence or absence of user behavior and the effectiveness of the advertisement are determined. The determination process described above may be performed on any user. In the example of FIG. 1, the
例えば、情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-1による広告AD1の出力後に、移動体C1に同乗していたユーザU2が「Aハンバーガ店に行きたい」といった発言を行っている場合、判定条件JC2に該当するとして、ユーザU2に所定の行動有と判定してもよい。この場合、情報処理装置100は、移動体C1に同乗していたユーザU2に基づいて、広告AD1の効果が有ったと判定してもよい。
For example, after the user terminal TM1-1 outputs the advertisement AD1, the
〔1-7.判定対象広告〕
図1の例では、効果の判定対象とする広告が、ユーザU1が利用するユーザ端末TM1-1が出力した広告である場合を示したが、効果の判定対象とする広告が、種々の広告であってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザが接触した広告であれば、どのような広告を判定対象として、その後のユーザの行動有無や広告の効果を判定してもよい。
[1-7. Judgment Target Ad]
In the example of FIG. 1, the advertisement whose effectiveness is to be determined is the advertisement output by the user terminal TM1-1 used by the user U1. There may be. For example, the
例えば、情報処理装置100は、看板等の屋外広告を判定対象として、その後のユーザの行動有無や広告の効果を判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、看板等の屋外広告に接触後のユーザの行動に基づいて、ユーザの行動有無や広告の効果を判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、看板広告の設置位置から所定範囲に含まれる位置が検知されたユーザをその看板広告に接触したユーザとして、接触後のユーザの行動に基づいて、看板広告によるユーザの行動有無や看板広告の効果を判定してもよい。
For example, the
〔1-8.システム構成〕
なお、情報処理システム1は、図2に示したシステム構成に限らず、種々の構成であってもよい。例えば、ユーザ端末10が出力タイミングの決定処理を行ってもよい。例えば、ユーザ端末10が情報処理装置100の機能を有してもよい。すなわち、情報処理装置100とユーザ端末10とは一体であってもよい。この場合、情報処理システムには、広告配信サーバが含まれてもよい。そして、ユーザ端末10である情報処理装置100は、広告配信サーバから広告を取得し、決定した出力タイミングに基づいて、取得した広告を出力してもよい。また、ユーザ端末10である情報処理装置100は、広告を出力したことを示す情報等を広告配信サーバに送信してもよい。また、ユーザ端末10である情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報やユーザの行動情報等の種々の情報を広告配信サーバに送信してもよい。
[1-8. System configuration〕
The
〔1-9.複数の広告〕
図1の例では、配信条件を満たす広告が1つである場合を示したが、情報処理装置100は、配信条件を満たす広告が複数ある場合、種々の情報に基づいて、出力する広告を決定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルを用いて、ユーザ端末10に出力させる広告を決定してもよい。この点について、図11を用いて説明する。図11は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。なお、図11において、図1と同様の点については、適宜説明を省略する。
[1-9. multiple ads]
Although the example of FIG. 1 shows the case where there is one advertisement satisfying the distribution condition, the
図11は、ユーザ端末10がスマートフォンである場合を示す。また、図11の例では、マップ情報MP51に示す範囲内をユーザU5が徒歩で移動している場合を示す。また、図11では、ユーザU5が利用するユーザ端末TM1-5をユーザU5が所持している場合を示す。ユーザ端末TM1-5は、種々のセンサにより、センサ情報を検知し、情報処理装置100へ送信する。例えば、ユーザ端末TM1-5は、音センサによりユーザU5の発話を検知し、情報処理装置100へ送信する。また、ユーザ端末TM1-5は、位置センサにより検知した位置情報を情報処理装置100へ送信する。
FIG. 11 shows a case where the
そして、図11の例では、ユーザU5の位置が後述する範囲AR21及び範囲AR22の範囲外の位置から、位置LC5-1に移動する。例えば、ユーザU5の歩行により、位置LC5-1に移動する。その後、ユーザ端末TM1-5は、位置センサにより検知した位置LC5-1を示すセンサ情報を情報処理装置100へ送信する。これにより、情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-5から位置情報を取得する(ステップS51)。このように、情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-5を利用するユーザU5に関する位置が、店舗SP21に対応する広告AD21の配信条件である範囲AR21と、店舗SP22に対応する広告AD22の配信条件である範囲AR22との両方の範囲内の位置LC5-1であることを示す情報を取得する。
Then, in the example of FIG. 11, the position of the user U5 moves from a position outside the ranges AR21 and AR22, which will be described later, to the position LC5-1. For example, the user U5 walks to move to the position LC5-1. After that, the user terminal TM1-5 transmits to the
そして、情報処理装置100は、広告を決定する(ステップS52)。情報処理装置100は、ユーザの位置や広告の配信条件(広告配信条件)に基づいて、広告を決定する。図11の例では、情報処理装置100は、ユーザU5の位置LC5-1や、広告情報記憶部123に示す各広告配信条件に基づいて、ユーザU5が利用するユーザ端末TM1-5に配信し、出力させる広告を決定する。
例えば、情報処理装置100は、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす広告を、ユーザ端末TM1-5に出力させる広告に決定する。図11の例では、広告AD21と広告AD22との2つの広告が、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たすものとする。そのため、情報処理装置100は、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす広告AD21、AD22を、ユーザ端末TM1-5に出力させる広告に決定する。
For example, the
そして、情報処理装置100は、ユーザU5の状況を判定する。図11の例では、ユーザU5は位置LC5-1で立ち止まり、移動を停止しているものとする。例えば、情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-5から加速度情報等のセンサ情報を取得し、ユーザU5が移動停止中であることを示すコンテキスト情報CN5を生成する。例えば、情報処理装置100は、ユーザ端末TM1-5から位置LC5-1を示すセンサ情報(位置情報)を複数回連続して取得した場合、ユーザU5が移動停止中であることを示すコンテキスト情報CN5を生成する。
Then, the
例えば、情報処理装置100は、ユーザU5の状況と、広告AD21の出力タイミングとに基づいて、広告AD21の出力タイミングを決定する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU5の状況と、広告AD22の出力タイミングとに基づいて、広告AD22の出力タイミングを決定する。図11の例では、情報処理装置100は、ユーザU5の移動停止中である状況が、広告AD21の出力タイミングの条件「移動停止中」を満たすため、広告AD21の出力タイミングであると決定する。また、情報処理装置100は、ユーザU5の移動停止中である状況が、広告AD22の出力タイミングの条件「移動停止中」を満たすため、広告AD22の出力タイミングであると決定する。
For example, the
このように、図11の例では、情報処理装置100は、2つの広告AD21、AD22が同時に出力タイミングであると決定する。そのため、情報処理装置100は、出力タイミングであると決定した2つの広告AD21、AD22のうち、ユーザ端末TM1-5に出力させる広告を決定する。
Thus, in the example of FIG. 11, the
図11の例では、情報処理装置100は、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルM1を用いて、2つの広告AD21、AD22のうち、ユーザ端末TM1-5に出力させる広告を決定する。情報処理装置100は、ユーザのユーザ情報や広告の対象となる店舗の店舗情報等を入力情報とする予測モデルM1を用いて、2つの広告AD21、AD22のうち、ユーザ端末TM1-5に出力させる広告を決定する。
In the example of FIG. 11, the
情報処理装置100は、ユーザのユーザ情報や、広告に対応する店舗の店舗情報等の情報を入力情報INFXとして入力された場合に、その広告が出力されたユーザが所定の行動を行う可能性の度合いを示すスコアを出力する予測モデルM1を用いる。予測モデルM1が出力するスコアが大きい程、その広告が出力されたユーザが所定の行動を行う可能性が高いことを示す。なお、情報処理装置100は、上記に限らず種々の情報に対応する特徴量が用いられてもよい。例えば、予測モデルM1は、ユーザ情報や店舗情報に限らず、時刻、天気などの広告出力時における環境等のコンテキストを示す状況情報や広告の内容等の広告情報等を入力情報に含んでもよい。また、予測モデルM1は、車等の移動体における広告出力のみを対象として用いられる場合、移動体内の人数に関する情報等を入力情報に含んでもよい。
When information such as user information of a user and store information of a store corresponding to an advertisement is input as input information INFX, the
例えば、情報処理装置100は、処理群PS51に示すような処理により、ユーザU5に対して広告AD21を出力した場合に、ユーザU5が所定の行動を行う可能性を示すスコアを算出する。図11の例では、情報処理装置100は、広告AD21については、ユーザU5のユーザ情報U5Fや、広告AD21に対応する店舗SP21の店舗情報SP21Fや日時や天気等の情報を入力情報INFXとして、予測モデルM1に入力する(ステップS53-1)。ユーザ情報U5Fや店舗情報SP21Fや日時や天気等の情報を含む入力情報INFXが入力されたモデルM1は、スコアを出力する(ステップS53-2)。図11の例では、ユーザ情報U5Fや店舗情報SP21Fや日時や天気等の情報を含む入力情報INFXが入力されたモデルM1は、スコアSC51-1に示すようなスコア「0.08」を出力する。
For example, the
例えば、情報処理装置100は、処理群PS52に示すような処理により、ユーザU5に対して広告AD22を出力した場合に、ユーザU5が所定の行動を行う可能性を示すスコアを算出する。図11の例では、情報処理装置100は、広告AD22については、ユーザU5のユーザ情報U5Fや、広告AD22に対応する店舗SP22の店舗情報SP22Fや日時や天気等の情報を入力情報INFXとして、予測モデルM1に入力する(ステップS54-1)。ユーザ情報U5Fや店舗情報SP22Fや日時や天気等の情報を含む入力情報INFXが入力されたモデルM1は、スコアを出力する(ステップS54-2)。図11の例では、ユーザ情報U5Fや店舗情報SP22Fや日時や天気等の情報を含む入力情報INFXが入力されたモデルM1は、スコアSC52-1に示すようなスコア「0.05」を出力する。
For example, the
そして、情報処理装置100は、生成したスコアに関する情報に基づいて、配信広告(出力広告)を決定する(ステップS55)。例えば、情報処理装置100は、各広告のスコアを比較することにより、ユーザ端末TM1-5に出力させる配信広告(出力広告)を決定する。例えば、情報処理装置100は、各広告のうち、最大のスコアの広告を、ユーザ端末TM1-5に出力させる広告に決定する。図11の例では、情報処理装置100は、広告AD21のスコアと広告AD22のスコアとを比較することにより、ユーザ端末TM1-5に出力させる広告を決定する。情報処理装置100は、広告AD21のスコアと広告AD22のスコアとを比較することにより、ユーザ端末TM1-5に出力させる広告を決定する。情報処理装置100は、広告AD21のスコア「0.08」が広告AD22のスコア「0.05」よりも大きいため、ユーザ端末TM1-5に出力させる広告AD21を決定する。そして、情報処理装置100は、広告AD21をユーザ端末TM1-5に配信する(ステップS56)。情報処理装置100から広告AD21を受信したユーザ端末TM1-5は、広告AD21を出力する(ステップS57)。例えば、ユーザ端末TM1-5は、音声広告である広告AD21を音声出力する。図11の例では、ユーザ端末TM1-5は、Bコンビニである店舗SP21に関する広告AD21を音声出力する。例えば、ユーザ端末TM1-5は、「Bコンビニがこの先にあります」や「Bコンビニのクーポンあります」等の広告AD21を音声出力する。
Then, the
このように、情報処理装置100は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、所定の基準に基づいて、配信広告(出力広告)を決定することにより、ユーザに対して出力する広告を適切に決定することができる。なお、情報処理装置100は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、予測モデルM1を用いることなく、配信広告(出力広告)を決定してもよい。例えば、情報処理装置100は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、その広告とユーザ属性との相関性が高い広告を、配信広告(出力広告)に決定してもよい。例えば、情報処理装置100は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、入札価格が高い広告を、配信広告(出力広告)に決定してもよい。例えば、情報処理装置100は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、配信回数が少ない方の広告を、配信広告(出力広告)に決定してもよい。例えば、情報処理装置100は、出力タイミングとなった広告が複数ある場合、配信上限回数に対する配信回数の割合が小さい方の広告を、配信広告(出力広告)に決定してもよい。
In this way, when there are a plurality of advertisements at output timing, the
〔2.情報処理装置の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[2. Configuration of Information Processing Device]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、ユーザ端末10との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to a network by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)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。実施形態に係る記憶部120は、図3に示すように、ユーザ情報記憶部121と、店舗情報記憶部122と、広告情報記憶部123と、判定情報記憶部124と、行動情報記憶部125とを有する。なお、記憶部120は、上記に限らず、種々の情報を記憶してもよい。記憶部120は、図11に示す予測モデルM1等の種々のモデル情報を記憶してもよい。
(storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 according to the embodiment includes, as shown in FIG. have Note that the storage unit 120 may store various types of information, not limited to the above. The storage unit 120 may store various model information such as the prediction model M1 shown in FIG.
(ユーザ情報記憶部121)
実施形態に係るユーザ情報記憶部121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図4は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図4に示すユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「年齢」、「性別」、「利用端末」、「興味」、「位置情報」といった項目が含まれる。また、「位置情報」には、「最新位置」といった項目が含まれる。
(User information storage unit 121)
The user
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、ユーザIDにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳など、ユーザIDにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザIDにより識別されるユーザの性別を示す。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. "Age" indicates the age of the user identified by the user ID. Note that the “age” may be a specific age of the user identified by the user ID, such as 35 years old. "Gender" indicates the gender of the user identified by the user ID.
「利用端末」は、ユーザにより利用される端末を示す。なお、図4に示す例では、各ユーザに1つのユーザ端末10が対応付けられる場合を示すが、ユーザには複数のユーザ端末10が対応付けられてもよい。例えば、ユーザU3が、スマートフォンであるユーザ端末TM1-3とは別に、スマートスピーカであるユーザ端末TM1-30を利用する場合、ユーザU3に対応する「利用端末」は、「TM1-3」と「TM1-30」とが記憶されてもよい。
"Using terminal" indicates a terminal used by the user. Note that although the example shown in FIG. 4 shows a case where one
また、「興味」は、ユーザIDにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザIDにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図4に示す例では、「興味」は、各ユーザに1つずつ図示するが、複数であってもよい。 "Interest" indicates the interest of the user identified by the user ID. That is, "interest" indicates an object in which the user identified by the user ID has a high interest. In the example shown in FIG. 4, one "interest" is shown for each user, but there may be more than one.
また、「位置情報」中の「最新位置」は、対応するユーザについて最後に取得された位置情報を示す。なお、「最新位置」は、「LC1-2」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「X県Y市Z町」等のような住所を示す情報であってもよい。また、「位置情報」は「取得日時」の項目を有してもよい。例えば、「取得日時」は、最後に位置情報が取得された日時を示す。 Also, "latest location" in "location information" indicates location information obtained last for the corresponding user. The "latest position" is illustrated as an abstract code such as "LC1-2", but even if it is information indicating latitude and longitude or information indicating an address such as "Z town, Y city, X prefecture" good. Also, the "location information" may have an item of "acquisition date and time". For example, "acquisition date and time" indicates the date and time when the position information was last acquired.
図4の例では、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)の年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。ユーザU1の利用端末は、スマートスピーカであるユーザ端末TM1-1であることを示す。また、ユーザU1は経済に興味があることを示す。例えば、ユーザU1については、位置LC1-2に位置したことを示す位置情報が最後に取得された位置情報、すなわち最新の位置情報であることを示す。 The example of FIG. 4 indicates that the age of the user (user U1) identified by the user ID "U1" is "twenties" and the gender is "male". The terminal used by the user U1 is the user terminal TM1-1, which is a smart speaker. User U1 also indicates that he is interested in economics. For example, for user U1, the location information indicating that the user is located at location LC1-2 is the last acquired location information, that is, the latest location information.
なお、ユーザ情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、デモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報等の種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。
Note that the user
また、ユーザ情報記憶部121は、図示を省略するが、センサ情報を基に各ユーザを識別するための識別情報を、各ユーザIDに対応付けて記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121には、「音声」といった項目を含む項目「識別情報」が含まれてもよい。
Although not shown, the user
項目「音声」には、ユーザの識別に用いられる音声情報が記憶される。項目「音声」には、各ユーザの音声情報、またはこれらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。項目「音声」に記憶される情報は、ユーザの音声の特徴を示す特徴情報であってもよい。例えば、項目「音声」に記憶される情報は、ユーザの発話から抽出された音声的な特徴を示す情報(音声特徴情報)であってもよい。例えば、項目「音声」に記憶される情報は、各発話から音声の特徴抽出に関する種々の従来技術を適宜用いて抽出された音声特徴情報であってもよい。 The item "voice" stores voice information used for user identification. The item "audio" may store audio information of each user, or a file path name indicating a storage location thereof. The information stored in the item "voice" may be feature information indicating features of the user's voice. For example, the information stored in the item "speech" may be information (speech feature information) indicating a speech feature extracted from the user's speech. For example, the information stored in the item "speech" may be speech feature information extracted from each utterance using various conventional techniques for speech feature extraction as appropriate.
図1の例では、情報処理装置100は、ユーザの発話と、ユーザ情報記憶部121中に記憶された音声とを用いて、発話を行ったユーザを判定(推定)してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの発話の音声情報と、ユーザ情報記憶部121中の項目「音声」に記憶された各ユーザの音声情報とを比較することより、発話を行ったユーザを判定(推定)してもよい。なお、項目「識別情報」には、「画像」といった項目が含まれてもよい。この場合、項目「画像」には、ユーザの識別に用いられる画像情報が記憶される。
In the example of FIG. 1 , the
(店舗情報記憶部122)
実施形態に係る店舗情報記憶部122は、店舗(ストア)に関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。例えば、店舗情報記憶部122は、種々の店舗に関する情報を記憶する。図5に示す店舗情報記憶部122には、「店舗ID」、「名称」、「カテゴリ」、「所在地」といった項目が含まれる。
(Store information storage unit 122)
The store
「店舗ID」は、店舗を識別するための識別情報を示す。「名称」は、店舗の具体的な名称を示す。例えば、「名称」は、「○○カフェX町店」のような屋号と店舗の場所を示す情報との組合せであってもよい。また、「カテゴリ」は、店舗が属するカテゴリを示す。また、「所在地」は、店舗が位置する場所を示す。なお、「所在地」は、「LC2-1」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「X県Y市Z町」等のような住所を示す情報であってもよい。 "Store ID" indicates identification information for identifying a store. "Name" indicates the specific name of the store. For example, the "name" may be a combination of a shop name such as "○○ cafe X town store" and information indicating the location of the shop. "Category" indicates the category to which the store belongs. "Location" indicates the place where the store is located. Although the "location" is illustrated as an abstract code such as "LC2-1", it may be information indicating latitude and longitude or information indicating an address such as "Z town, Y city, X prefecture". .
図5の例では、店舗ID「SP1」により識別される店舗は、名称「Aハンバーガ店」であり、カテゴリ「飲食(ファストフード)」に属する店舗であることを示す。また、Aハンバーガ店は、位置LC2-1に位置することを示す。 In the example of FIG. 5, the store identified by the store ID "SP1" is named "A hamburger store" and belongs to the category "restaurant (fast food)". Also, A hamburger store is located at position LC2-1.
なお、店舗情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
Note that the store
(広告情報記憶部123)
実施形態に係る広告情報記憶部123は、広告に関する各種情報を記憶する。図6は、実施形態に係る広告情報記憶部の一例を示す図である。図6に示す広告情報記憶部123は、「広告ID」、「広告主ID(店舗ID)」、「内容」、「条件(レベル)」といった項目を有する。
(Advertisement information storage unit 123)
The advertisement
「広告ID」は、広告を識別するための識別情報を示す。「広告」は、広告主や代理店等から入稿された広告を示す。図6では、「広告」に「CT1」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、音声広告(音声情報)または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。また、広告が文字や画像や映像等を含む音声広告以外の場合、「広告」には、静止画像や動画像やテキストデータやURL、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。以下では、「広告主」といった表記は、広告主だけでなく代理店を含む概念であるものとする。 "Advertisement ID" indicates identification information for identifying an advertisement. "Advertisement" indicates an advertisement submitted by an advertiser, an agency, or the like. FIG. 6 shows an example in which conceptual information such as "CT1" is stored in "advertisement", but in reality, audio advertisements (audio information) or file path names indicating their storage locations are stored. be done. In addition, if the advertisement is not a voice advertisement including text, images, video, etc., "advertisement" stores still images, moving images, text data, URLs, or file path names indicating the storage locations of these. be. Below, the notation such as "advertiser" is a concept that includes not only advertisers but also agencies.
「広告主ID」は、広告主を識別するための識別情報を示す。なお、広告主は、入稿作業等を代理店に依頼する場合もある。そのため、「広告主」といった表記は、店舗等の広告主だけでなく代理店を含む概念であるものとする。図6の例では、説明を簡単にするために、「広告主ID」として、店舗IDを記憶する場合を示す。 "Advertiser ID" indicates identification information for identifying an advertiser. Note that the advertiser may request an agency to perform manuscript submission work and the like. Therefore, the notation such as "advertiser" is a concept that includes not only advertisers such as stores but also agencies. In the example of FIG. 6, in order to simplify the explanation, the case where the store ID is stored as the "advertiser ID" is shown.
「配信履歴」は、広告IDにより識別される広告の配信履歴(出力履歴)を示す。なお、図6では、「配信履歴」は、「DH1」といった抽象的な符号を図示するが、対応する広告の配信(出力)回数や、対応する広告の各配信(出力)に関する情報が含まれてもよい。例えば、配信履歴DH1には、広告AD1の出力回数を示す情報が含まれてもよい。例えば、配信履歴DH1には、広告AD1の各出力における対象ユーザや出力された日時等を示す情報が含まれてもよい。 “Distribution history” indicates the distribution history (output history) of the advertisement identified by the advertisement ID. In FIG. 6, the "delivery history" is illustrated as an abstract code such as "DH1", but includes information on the number of times the corresponding advertisement is delivered (output) and each delivery (output) of the corresponding advertisement. may For example, the distribution history DH1 may include information indicating the number of times the advertisement AD1 has been output. For example, the distribution history DH1 may include information indicating the target user, the output date and time, and the like in each output of the advertisement AD1.
「広告配信条件」は、広告IDにより識別される広告の配信条件(出力条件)を示す。「広告配信条件」には、「範囲」、「時間帯」、「回数」、「出力タイミング」といった項目が含まれる。なお、「広告配信条件」には、上記に限らず、例えば「ユーザ属性」等の広告の配信条件に関する種々の項目が含まれてもよい。 "Advertisement delivery condition" indicates the delivery condition (output condition) of the advertisement identified by the advertisement ID. The "advertisement delivery condition" includes items such as "range", "time period", "number of times", and "output timing". Note that the "advertisement delivery conditions" are not limited to the above, and may include various items related to the advertisement delivery conditions such as "user attributes".
「範囲」は、広告IDにより識別される広告を配信(出力)する対象となる範囲を示す。例えば、「範囲」は、広告主の店舗の所在地を中心とする範囲を示す。図6では、「範囲」は、「AR1」といった抽象的な符号を図示するが、「半径1km」や「同じ町内」等の具体的な範囲を示す情報が記憶される。 “Range” indicates a target range for distributing (outputting) the advertisement identified by the advertisement ID. For example, "range" indicates a range centered on the location of the advertiser's store. In FIG. 6, "Range" shows an abstract code such as "AR1", but information indicating a specific range such as "radius of 1 km" or "within the same town" is stored.
「時間帯」は、広告IDにより識別される広告を配信(出力)する対象となる時間帯を示す。図6では、「時間帯」は、「TM1」といった抽象的な符号を図示するが、「10~14時」や「夕方(16~19時)」や「午前中」等の具体的な時間帯を示す情報が記憶される。また、「時間帯」が条件に含まれない広告である場合、その広告の「時間帯」には、「-(ハイフン)」を図示する。図7の例では、広告AD21の配信条件には、時間帯に関する条件が含まれないことを示す。 The “time period” indicates the time period during which the advertisement identified by the advertisement ID is to be distributed (output). In FIG. 6, the "time zone" is represented by an abstract code such as "TM1", but specific times such as "10:00 to 14:00", "evening (16:00 to 19:00)", and "morning" are shown. Information indicating the band is stored. Also, if the advertisement does not include the "time period" in the condition, a "- (hyphen)" is shown in the "time period" of the advertisement. The example of FIG. 7 indicates that the delivery conditions for the advertisement AD21 do not include conditions related to time zones.
「回数」は、広告IDにより識別される広告を配信(出力)する回数を示す。図6では、「回数」は、「NM1」といった抽象的な符号を図示するが、「X回/日」や「1週間に1万回」や「X月Y日内は無制限」等の具体的な回数を示す情報が記憶される。「出力タイミング」は、広告IDにより識別される広告を出力するタイミングを示す。 “Number of times” indicates the number of times the advertisement identified by the advertisement ID is distributed (output). In FIG. 6, the "number of times" is represented by an abstract code such as "NM1", but specific codes such as "X times/day", "10,000 times a week", and "unlimited within X months and Y days" are shown. Information indicating the number of times is stored. “Output timing” indicates the timing of outputting the advertisement identified by the advertisement ID.
図6に示す例では、広告ID「AD1」により識別される広告(広告AD1)は、その広告コンテンツが「CT1」であることを示す。広告AD1の広告主は、店舗SP1であることを示す。また、広告AD1の配信履歴は、配信履歴DH1であることを示す。広告AD1の範囲に関する条件は、範囲AR1であることを示す。また、広告AD1の時間帯に関する条件は、時間帯TM1であることを示す。また、広告AD1の回数に関する条件は、回数NM1であることを示す。また、広告AD1の出力タイミングは、発話停止中であることを示す。すなわち、広告AD1は、ユーザの発話が停止し、ユーザの会話無くなったタイミングで出力されることを条件とする広告であることを示す。 In the example shown in FIG. 6, the advertisement (advertisement AD1) identified by the advertisement ID "AD1" indicates that the advertisement content is "CT1". The advertiser of the advertisement AD1 is the store SP1. Moreover, it shows that the delivery history of advertisement AD1 is delivery history DH1. The condition regarding the range of advertisement AD1 indicates that it is range AR1. Moreover, the condition regarding the time period of the advertisement AD1 indicates that it is the time period TM1. Also, the condition regarding the number of advertisements AD1 indicates that the number of advertisements is NM1. Moreover, the output timing of the advertisement AD1 indicates that the speech is stopped. In other words, the advertisement AD1 is an advertisement that is to be output when the user stops speaking and the user stops speaking.
なお、広告情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部123は、入札価格に関する情報等を記憶してもよい。例えば、広告情報記憶部123は、広告の対象となる商品名やサービス名を示す情報を記憶してもよい。
It should be noted that the advertisement
(判定情報記憶部124)
実施形態に係る判定情報記憶部124は、広告効果の判定に関する情報を記憶する。例えば、判定情報記憶部124は、広告がユーザに与えた効果の判定に関する情報を記憶する。図7は、実施形態に係る判定情報記憶部の一例を示す図である。図7に示す判定情報記憶部124は、「判定条件ID」、「内容」といった項目が含まれる。
(Determination information storage unit 124)
The determination
「判定条件ID」は、判定条件を識別するための識別情報を示す。「内容」は、判定条件の具体的な内容を示す。 "Determination condition ID" indicates identification information for identifying the determination condition. "Content" indicates the specific content of the determination condition.
図7の例では、判定条件ID「JC1」により識別される判定条件(判定条件JC1)は、「出力後30分以内に店舗利用」という内容の条件であることを示す。判定条件JC1は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後の30分以内にその広告の対象となった店舗を利用したかどうかを判定条件とすることを示す。 In the example of FIG. 7, the judgment condition (judgment condition JC1) identified by the judgment condition ID "JC1" indicates that the content is "store use within 30 minutes after output". The determination condition JC1 indicates that the determination condition is whether or not the user to whom the advertisement is output has used the store that is the target of the advertisement within 30 minutes after the advertisement is output.
また、図7の例では、判定条件ID「JC2」により識別される判定条件(判定条件JC2)は、「出力後に関連する発話」という内容の条件であることを示す。判定条件JC2は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後にそのユーザがその広告の対象に関する発話を行ったかどうかを判定条件とすることを示す。 Also, in the example of FIG. 7, the determination condition (determination condition JC2) identified by the determination condition ID "JC2" indicates that the content is "utterance related after output". Determination condition JC2 indicates that the determination condition is whether or not the user, who is the target of advertisement output, has spoken about the target of the advertisement after outputting the advertisement.
また、図7の例では、判定条件ID「JC3」により識別される判定条件(判定条件JC3)は、「出力後に情報要求」という内容の条件であることを示す。判定条件JC3は、広告の出力対象となったユーザが、広告出力後にそのユーザがその広告の対象に関する情報を要求したかどうかを判定条件とすることを示す。情報要求には、広告の対象のウェブページへのアクセスや、広告の対象のアプリケーションのダウンロード等、広告の対象情報を要求するものであれば、種々の行動が含まれる。 In addition, in the example of FIG. 7, the determination condition (determination condition JC3) identified by the determination condition ID "JC3" indicates that the content is "request information after output". The determination condition JC3 indicates that the determination condition is whether or not the user targeted for advertisement output requests information regarding the target of the advertisement after outputting the advertisement. The information request includes various actions, such as access to an advertisement target web page and downloading of an advertisement target application, as long as the target information of the advertisement is requested.
なお、判定情報記憶部124は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
It should be noted that the determination
(行動情報記憶部125)
実施形態に係る行動情報記憶部125は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図8は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。図8に示す行動情報記憶部125には、「ユーザID」、「行動ID」、「種別」、「内容」、「日時」、「位置」といった項目が含まれる。
(Action information storage unit 125)
The behavior
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、図1の例に示したユーザU1に対応する。また、「行動ID」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。また、「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「dt1-1」等のように抽象的に図示するが、「2018年7月25日22時31分52秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。なお、「日時」は、時点に限らず、「2018年7月25日22時31分」や「2018年7月25日22時30-31分」等の所定の期間であってもよい。また、「位置」は、対応する行動が行われた位置を示す。なお、「位置」は、「LC1-1」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「X県Y市Z町」等のような住所を示す情報であってもよい。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. For example, a user identified by user ID "U1" corresponds to user U1 shown in the example of FIG. Also, the "action ID" indicates information for identifying the action of the user. "Type" indicates information about the type of the corresponding user's action. Also, "content" indicates the content targeted in the corresponding user's behavior. "Date and time" indicates the date and time when the corresponding user action was performed. The “date and time” is illustrated abstractly such as “dt1-1”, but a specific date and time such as “July 25, 2018, 22:31:52” may be stored. Note that the "date and time" is not limited to a point in time, and may be a predetermined period such as "July 25, 2018, 22:31" or "July 25, 2018, 22:30-31". "Position" indicates the position where the corresponding action was performed. The "position" is illustrated as an abstract code such as "LC1-1", but may be information indicating latitude and longitude or information indicating an address such as "Z town, Y city, X prefecture". .
図8の例では、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)は、行動ID「AC11」により識別される行動(行動AC11)や行動ID「AC15」により識別される行動(行動AC15)等を行ったことを示す。具体的には、図8の例ではユーザU1は、日時dt1-1に内容「XXXXXX」といった発話(行動AC11)を位置LC1-1において行ったことを示す。内容「XXXXXX」は、「昼ごはん何食べる?」や「前に行ったX店に行こうか」といった具体的な内容であるものとする。 In the example of FIG. 8, the user (user U1) identified by the user ID "U1" has an action (action AC11) identified by the action ID "AC11" or an action (action AC15) identified by the action ID "AC15". ) etc. Specifically, the example of FIG. 8 indicates that user U1 made an utterance (action AC11) with content “XXXXXX” at date dt1-1 at position LC1-1. The content "XXXXXX" is assumed to be specific content such as "What should we have for lunch?"
また、図8の例ではユーザU1は、日時dt1-1よりも後の日時dt1-5において、位置LC2-1に位置するAハンバーガ店で商品GD1(AAバーガ)の購入(行動AC15)を行ったことを示す。すなわち、ユーザU1は、日時dt1-5において、Aハンバーガ店を利用したことを示す。 Further, in the example of FIG. 8, the user U1 purchases the product GD1 (AA burger) at the A hamburger shop located at the position LC2-1 (action AC15) at the date and time dt1-5 later than the date and time dt1-1. indicates that In other words, it indicates that the user U1 used the A hamburger restaurant on the date and time dt1-5.
なお、行動情報記憶部125は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、行動情報記憶部125は、各行動情報が取得された際のユーザの位置情報を各行動情報に対応付けて記憶してもよい。また、図8では、ユーザIDごとに行動情報が行動情報記憶部125に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザIDごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。
Note that the behavior
(制御部130)
図3の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM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130は、コントローラであり、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る。
(control unit 130)
Returning to the description of FIG. 3, the control unit 130 is a controller, and is stored in a storage device inside the
図3に示すように、制御部130は、取得部131と、決定部132と、判定部133と、提供部134とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各処理部の接続関係は、図3に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 3, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a determination unit 132, a determination unit 133, and a provision unit 134, and implements or executes the information processing functions and actions described below. . Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and may be another configuration as long as it performs information processing described later. Moreover, the connection relationship between the processing units of the control unit 130 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 3, and may be another connection relationship.
(取得部131)
取得部131は、種々の情報を取得する。取得部131は、ユーザ端末10や情報提供装置等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。また、取得部131は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、広告情報記憶部123や、判定情報記憶部124や、行動情報記憶部125等から各種情報を取得する。例えば、取得部131は、店舗端末20から各種情報を取得してもよい。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires various information. The acquisition unit 131 acquires various types of information from the
取得部131は、ユーザに関する位置情報と、ユーザの状況を示すコンテキスト情報とを取得する。取得部131は、所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づくコンテキスト情報を取得する。取得部131は、広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報を取得する。 The acquisition unit 131 acquires position information about the user and context information indicating the user's situation. The acquisition unit 131 acquires context information based on sensor information detected by a predetermined sensor. Acquisition unit 131 acquires store location information indicating the location of a store to be advertised.
取得部131は、広告の広告主に関する広告主情報を取得する。取得部131は、広告主の業種を含む広告主情報を取得する。取得部131は、広告の出力回数を示す回数情報を取得する。取得部131は、移動体に乗るユーザに関する位置情報を取得する。取得部131は、携帯端末を所有するユーザに関する位置情報を取得する。 Acquisition unit 131 acquires advertiser information about an advertiser of an advertisement. Acquisition unit 131 acquires advertiser information including the type of business of the advertiser. The acquisition unit 131 acquires frequency information indicating the number of times an advertisement has been output. The acquisition unit 131 acquires position information about a user riding a mobile object. Acquisition unit 131 acquires location information about a user who owns a mobile terminal.
取得部131は、ユーザの広告への接触後における行動情報を取得する。取得部131は、ユーザに関する位置情報を含む行動情報と、広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報を取得する。取得部131は、ユーザの発話に関する発話情報を取得する。 Acquisition unit 131 acquires behavior information after contact with the advertisement of the user. Acquisition unit 131 acquires behavior information including location information about a user and store location information indicating the location of a store targeted for advertisement. Acquisition unit 131 acquires utterance information related to user's utterance.
図1の例では、取得部131は、動情報記憶部125に示すように、ユーザ端末TM1-1が検知したユーザの発話情報(行動情報)をユーザ端末TM1-1から取得する。
取得部131は、行動情報記憶部125に示すように、ユーザU1が日時dt1-1に内容「XXXXXX」といった発話を行ったことを示す情報をユーザ端末TM1-1から取得する。取得部131は、行動情報記憶部125に示すように、ユーザU2が日時dt1-1に内容「YYYYYY」といった発話を行ったことを示す情報をユーザ端末TM1-1から取得する。取得部131は、日時dt1-1より後の日時(例えば日時dt1-2等)において、ユーザ端末TM1-1から位置LC1-2を示す位置情報(センサ情報)を取得する。
In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires the user's utterance information (behavior information) detected by the user terminal TM1-1 from the user terminal TM1-1, as shown in the motion
As shown in the behavior
図1の例では、取得部131は、ユーザU1の広告AD1への接触後において、ユーザU1がAハンバーガ店である店舗SP1を利用したこと示す行動情報を取得する。取得部131は、行動情報記憶部125に示すように、ユーザU1がユーザU1の広告AD1への接触後の日時dt1-5において、店舗SP1を利用したこと示す行動情報AC15を取得する。具体的には、取得部131は、ユーザU1が日時dt1-5において、Aハンバーガ店で商品GD1(AAバーガ)の購入(行動AC15)を行ったことを示す行動情報を取得する。すなわち、取得部131は、ユーザU1が日時dt1-5において、Aハンバーガ店を利用したことを示す行動情報を取得する。例えば、取得部131は、Aハンバーガ店を利用したことを示す行動情報を、店舗SP1が利用する店舗端末20から取得する。
In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires action information indicating that the user U1 used the store SP1, which is the A hamburger store, after the user U1 contacted the advertisement AD1. Acquisition unit 131, as shown in behavior
(決定部132)
決定部132は、各種情報を決定する。決定部132は、各種情報を生成する。決定部132は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部132は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。決定部132は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、広告情報記憶部123や、判定情報記憶部124や、行動情報記憶部125等に基づいて、各種情報を決定する。決定部132は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、広告情報記憶部123や、判定情報記憶部124や、行動情報記憶部125等に基づいて、各種情報を生成する。決定部132は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部132は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。決定部132は、判定部133により判定された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部132は、判定部133により判定された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。
(Determination unit 132)
The determination unit 132 determines various types of information. The determination unit 132 generates various information. The determination unit 132 determines various information based on the various information stored in the storage unit 120 . The determination unit 132 generates various information based on various information stored in the storage unit 120 . The determination unit 132 determines various types of information based on the user
決定部132は、取得部131により取得された位置情報とコンテキスト情報とに基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定する。決定部132は、コンテキスト情報に基づくユーザの状況が所定の条件を満たすかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定する。決定部132は、位置情報と店舗位置情報とに基づいて、広告の出力タイミングを決定する。決定部132は、ユーザの位置が店舗から所定の範囲内であるかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定する。 Based on the position information and the context information acquired by the acquisition unit 131, the determination unit 132 determines the output timing of the advertisement to the user by the voice output unit having a predetermined relationship with the user. The determination unit 132 determines the output timing of the advertisement depending on whether the user's situation based on the context information satisfies a predetermined condition. The determination unit 132 determines the advertisement output timing based on the location information and the store location information. The determination unit 132 determines the advertisement output timing depending on whether the user's position is within a predetermined range from the store.
決定部132は、広告主情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。決定部132は、広告主の業種に基づく時間情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。決定部132は、回数情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。決定部132は、出力タイミングであると決定した複数の広告のうち、所定の基準に基づいて、出力する一の広告を決定する。決定部132は、ユーザのユーザ情報に基づいて、一の広告を決定する。決定部132は、ユーザのユーザ情報を含む入力情報を入力として、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルを用いて、一の広告を決定する。決定部132は、広告の対象となる店舗の店舗情報を含む入力情報を入力とする予測モデルを用いて、一の広告を決定する。 The decision unit 132 decides the output timing of the advertisement based on the advertiser information. The determination unit 132 determines the output timing of the advertisement based on the time information based on the type of business of the advertiser. The determination unit 132 determines the advertisement output timing based on the frequency information. The determining unit 132 determines one advertisement to be output based on a predetermined criterion among the plurality of advertisements determined to be output timing. The determination unit 132 determines one advertisement based on the user information of the user. The determination unit 132 receives input information including user information of the user and determines one advertisement using a prediction model that predicts a predetermined behavior of the user. The determining unit 132 determines one advertisement using a predictive model whose input is input information including store information of a store to be advertised.
決定部132は、移動体に搭載された音声出力手段による広告の出力タイミングを決定する。決定部132は、携帯端末が有する音声出力手段による広告の出力タイミングを決定する。 The decision unit 132 decides the output timing of the advertisement by the voice output means mounted on the moving object. The determination unit 132 determines the output timing of the advertisement by the voice output means of the mobile terminal.
決定部132は、ユーザの位置や広告の配信条件(広告配信条件)に基づいて、広告を決定する。図1の例では、決定部132は、ユーザU1の位置LC1-2や、広告情報記憶部123に示す各広告配信条件に基づいて、ユーザU1が利用するユーザ端末TM1-1に配信し、出力させる広告を決定する。例えば、決定部132は、広告配信条件に基づいて広告を決定する。図1の例では、決定部132は、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす広告を、ユーザ端末TM1-1に出力させる広告に決定する。決定部132は、ユーザ端末TM1-1に出力させる広告を広告AD1に決定する。
The determination unit 132 determines an advertisement based on the user's position and advertisement distribution conditions (advertisement distribution conditions). In the example of FIG. 1, the determination unit 132 distributes and outputs to the user terminal TM1-1 used by the user U1 based on the position LC1-2 of the user U1 and each advertisement distribution condition shown in the advertisement
決定部132は、広告AD1の出力タイミングを決定する。例えば、決定部132は、ユーザU1の状況と、広告AD1の出力タイミングとに基づいて、広告AD1の出力タイミングを決定する。例えば、決定部132は、ユーザU1の状況と、広告AD1の出力タイミングとの比較に基づいて、広告AD1の出力タイミングを決定する。 The decision unit 132 decides the output timing of the advertisement AD1. For example, the determination unit 132 determines the output timing of the advertisement AD1 based on the situation of the user U1 and the output timing of the advertisement AD1. For example, the determination unit 132 determines the output timing of the advertisement AD1 based on the comparison between the situation of the user U1 and the output timing of the advertisement AD1.
図1の例では、決定部132は、ユーザU1の状況が発話無であることを示すコンテキスト情報CN1と、広告AD1の出力タイミングの条件「発話停止中」との比較に基づいて、広告AD1の出力タイミングを決定する。決定部132は、ユーザU1の発話無である状況が、広告AD1の出力タイミングの条件「発話停止中」を満たすため、広告AD1の出力タイミングであると決定する。 In the example of FIG. 1 , the determination unit 132 determines the output timing of the advertisement AD1 based on the comparison between the context information CN1 indicating that the user U1 is not speaking and the output timing condition of the advertisement AD1 “stopping speech”. Determine output timing. The determination unit 132 determines that it is the output timing of the advertisement AD1 because the situation in which the user U1 does not speak satisfies the condition of the output timing of the advertisement AD1 "while speaking".
(判定部133)
判定部133は、各種情報を判定する。判定部133は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を判定する。判定部133は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、広告情報記憶部123や、判定情報記憶部124や、行動情報記憶部125等に基づいて、各種情報を判定する。判定部133は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を判定する。判定部133は、決定部132により決定された各種情報に基づいて、種々の情報を判定する。
(Determination unit 133)
The determination unit 133 determines various types of information. The determination unit 133 determines various information based on various information stored in the storage unit 120 . The determination unit 133 determines various types of information based on the user
判定部133は、取得部131により取得された行動情報に基づいて、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する。判定部133は、ユーザの広告への接触から所定の期間内における行動情報に基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。判定部133は、位置情報と店舗位置情報とに基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。判定部133は、広告の対象となる店舗のユーザによる利用有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。判定部133は、発話情報に基づくユーザの広告に関する発話の有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。判定部133は、広告の広告主の利益に至るユーザの行動の有無を判定する。 Based on the behavior information acquired by the acquisition unit 131, the determination unit 133 determines whether or not the user performs a predetermined behavior due to the advertisement. The determination unit 133 determines whether or not the user performs a predetermined action based on the action information within a predetermined period of time after the user's contact with the advertisement. The determination unit 133 determines whether or not the user performs a predetermined action based on the location information and the store location information. The determination unit 133 determines whether or not the user performs a predetermined action, depending on whether or not the user uses the store targeted by the advertisement. The determination unit 133 determines whether or not the user performs a predetermined action according to whether or not the user speaks about the advertisement based on the speech information. The determination unit 133 determines whether or not there is a user's action that benefits the advertiser of the advertisement.
図1の例では、判定部133は、ユーザU1の位置に基づいて、範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、判定部133は、ユーザU1の位置LC1-2と店舗SP1の位置LC2-1とに基づいて、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部133は、ユーザU1の位置LC1-2と店舗SP1の位置LC2-1とを比較することにより、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部133は、ユーザU1の位置LC1-2と店舗SP1の位置LC2-1との間の距離を算出することにより、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすかを判定する。この場合、判定部133は、算出したユーザU1と店舗SP1との間の距離が範囲AR1の半径以下である場合、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。例えば、判定部133は、算出したユーザU1と店舗SP1との間の距離が1km以内である場合、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。図1の例では、判定部133は、ユーザU1の位置LC1-2が範囲AR1内であるため、広告AD1の範囲に関する広告配信条件を満たすと判定する。 In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines whether the advertisement distribution condition regarding the range is satisfied based on the position of the user U1. For example, the determination unit 133 determines whether the advertisement distribution condition regarding the range of the advertisement AD1 is satisfied based on the position LC1-2 of the user U1 and the position LC2-1 of the store SP1. The determination unit 133 determines whether or not the advertisement distribution condition regarding the range of the advertisement AD1 is satisfied by comparing the position LC1-2 of the user U1 and the position LC2-1 of the store SP1. The determination unit 133 determines whether or not the advertisement distribution condition regarding the range of the advertisement AD1 is satisfied by calculating the distance between the position LC1-2 of the user U1 and the position LC2-1 of the store SP1. In this case, the determination unit 133 determines that the advertisement distribution condition regarding the range of the advertisement AD1 is satisfied when the calculated distance between the user U1 and the store SP1 is equal to or less than the radius of the range AR1. For example, the determination unit 133 determines that the advertisement distribution condition regarding the range of the advertisement AD1 is satisfied when the calculated distance between the user U1 and the store SP1 is within 1 km. In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines that the advertisement distribution condition regarding the range of the advertisement AD1 is satisfied because the position LC1-2 of the user U1 is within the range AR1.
また、判定部133は、広告の決定時における時間に基づいて、時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、判定部133は、広告の決定時における時間と、広告AD1の配信条件に含まれる時間帯TM1とに基づいて、広告AD1の時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部133は、広告の決定時における時間と、広告AD1の配信条件に含まれる時間帯TM1とを比較することにより、広告AD1の時間帯に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部133は、広告の決定時における時間が、広告AD1の配信条件に含まれる時間帯TM1に含まれる場合、広告AD1の時間帯に関する広告配信条件を満たすと判定する。判定部133は、広告AD1の時間帯に関する広告配信条件を満たすと判定する。 Also, the determination unit 133 determines whether the advertisement distribution condition regarding the time period is satisfied based on the time when the advertisement is determined. For example, the determination unit 133 determines whether the advertisement distribution condition regarding the time period of the advertisement AD1 is satisfied based on the time when the advertisement is determined and the time period TM1 included in the distribution condition of the advertisement AD1. The determination unit 133 determines whether or not the advertisement distribution condition regarding the time period of the advertisement AD1 is satisfied by comparing the time when the advertisement is determined with the time period TM1 included in the distribution condition of the advertisement AD1. The determination unit 133 determines that the advertisement distribution condition regarding the time period of the advertisement AD1 is satisfied when the time at the time of determination of the advertisement is included in the time period TM1 included in the distribution conditions of the advertisement AD1. The determination part 133 determines with satisfy|filling the advertisement distribution conditions regarding the time slot|zone of advertisement AD1.
また、判定部133は、広告の配信履歴に基づいて、回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、判定部133は、広告AD1の配信履歴DH1に基づく配信(出力)の回数(出力回数ON1)と、広告AD1の配信条件に含まれる回数NM1とに基づいて、広告AD1の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。例えば、判定部133は、広告の決定時の日にちにおける出力回数ON1と、広告AD1の配信条件に含まれる回数NM1とに基づいて、広告AD1の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部133は、出力回数ON1と、広告AD1の配信条件に含まれる回数NM1とを比較することにより、広告AD1の回数に関する広告配信条件を満たすかを判定する。判定部133は、出力回数ON1が、広告AD1の配信条件に含まれる回数NM1未満である場合、広告AD1の回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。図1の例画は、判定部133は、出力回数ON1が回数NM1未満であり、広告AD1の配信条件に含まれるものとする。そのため、判定部133は、広告AD1の回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。判定部133は、広告AD1が範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たすと判定する。 Further, the determination unit 133 determines whether the advertisement distribution condition regarding the number of times is satisfied based on the distribution history of the advertisement. For example, the determining unit 133 determines the number of distributions (outputs) (number of outputs ON1) based on the distribution history DH1 of the advertisement AD1 and the number of times NM1 included in the distribution condition of the advertisement AD1. Determine whether the conditions are met. For example, the determination unit 133 determines whether the advertisement distribution condition regarding the number of advertisements AD1 is satisfied based on the number of times ON1 of output on the date when the advertisement is determined and the number of times NM1 included in the distribution conditions of the advertisement AD1. The determination unit 133 determines whether or not the advertisement distribution condition regarding the number of times of the advertisement AD1 is satisfied by comparing the number of outputs ON1 and the number of times NM1 included in the distribution condition of the advertisement AD1. If the number of outputs ON1 is less than the number of times NM1 included in the distribution condition of the advertisement AD1, the determination unit 133 determines that the advertisement distribution condition regarding the number of times of the advertisement AD1 is satisfied. In the example image of FIG. 1, the determination unit 133 determines that the output count ON1 is less than the count NM1 and is included in the delivery conditions for the advertisement AD1. Therefore, the determination unit 133 determines that the advertisement distribution condition regarding the number of advertisements AD1 is satisfied. The determination unit 133 determines that the advertisement AD1 satisfies the advertisement distribution conditions regarding the range, the time period, and the number of times.
判定部133は、ユーザU1の状況を判定する。判定部133は、所定のセンサにより検知されたセンサ情報等に基づいて、ユーザU1の状況(コンテキスト)を判定する。判定部133は、ユーザ端末TM1-1により検知された発話情報等のセンサ情報に基づいて、ユーザU1の状況を判定する。図1の例では、ユーザ端末TM1-1から日時dt1-1におけるユーザU1、U2の発話情報の取得後において、ユーザU1、U2の発話情報を取得していないため、判定部133は、ユーザU1の状況を発話無と判定する。すなわち、判定部133は、ユーザ端末TM1-1が配置された移動体C1内における状況が発話停止中であると判定する。 The determination unit 133 determines the situation of the user U1. The determination unit 133 determines the situation (context) of the user U1 based on sensor information or the like detected by a predetermined sensor. The determination unit 133 determines the situation of the user U1 based on sensor information such as speech information detected by the user terminal TM1-1. In the example of FIG. 1, since the utterance information of users U1 and U2 has not been acquired after acquisition of the utterance information of users U1 and U2 at date and time dt1-1 from user terminal TM1-1, determination unit 133 determines that user U1 is determined as no speech. That is, the determination unit 133 determines that the situation in the moving body C1 in which the user terminal TM1-1 is located is that speech is stopped.
判定部133は、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する。例えば、判定部133は、判定情報記憶部124に記憶された判定条件に関する情報(判定条件情報)に基づいて、広告AD1によるユーザU1の所定の行動の有無を判定する。判定部133は、広告AD1の出力後におけるユーザU1の行動が上記の判定条件JC1~JC3等のいずれかに該当する場合、広告AD1によるユーザU1の所定の行動が有ったと判定する。
The determination unit 133 determines whether or not the user performs a predetermined action based on the advertisement. For example, the determination unit 133 determines whether or not the user U1 performs a predetermined action based on the advertisement AD1 based on information (determination condition information) related to determination conditions stored in the determination
例えば、判定部133は、判定情報記憶部124に記憶された各判定条件情報と、ユーザU1に対する広告AD1の出力後におけるユーザU1の行動情報とを比較することにより、広告AD1によるユーザU1の所定の行動の有無を判定する。例えば、判定部133は、ユーザU1に対する広告AD1の出力後におけるユーザU1の行動情報に、判定情報記憶部124に記憶された判定条件情報のいずれかに該当する行動情報が含まれる場合、広告AD1によるユーザU1の所定の行動が有ったと判定する。判定部133は、広告AD1の出力後30分以内にユーザU1が店舗SP1を利用しているため、広告AD1によるユーザU1の所定の行動が有ったと判定する。図1の例では、判定部133は、判定情報一覧JINFに示すように、ユーザU1に対する広告AD1の出力により、出力後においてユーザU1が30分以内にAハンバーガ店を利用しており、判定条件JC1に該当するため、広告AD1によるユーザU1の所定の行動が有ったと判定する。
For example, the determination unit 133 compares each determination condition information stored in the determination
判定部133は、広告によるユーザの所定の行動が有ったと判定した場合、その広告の効果があったと判定してもよい。また、判定部133は、広告によるユーザの所定の行動が有ったと判定した場合、その広告の広告主の利益に至るユーザの行動が有ったと判定してもよい。図1の例では、判定部133は、広告AD1の出力後においてユーザU1が所定の行動を行っているため、ユーザU1に対する広告AD1の効果が有ったと判定する。具体的には、判定部133は、広告AD1の出力後30分以内にユーザU1が店舗SP1を利用しているため、ユーザU1に対する広告AD1の効果が有ったと判定する。 The determination unit 133 may determine that the advertisement was effective when determining that the advertisement caused the predetermined action of the user. In addition, when determining that the user has performed a predetermined action due to the advertisement, the determination unit 133 may determine that the user has performed a behavior that benefits the advertiser of the advertisement. In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines that the advertisement AD1 was effective for the user U1 because the user U1 has taken a predetermined action after the advertisement AD1 was output. Specifically, since the user U1 uses the store SP1 within 30 minutes after the advertisement AD1 is output, the determination unit 133 determines that the advertisement AD1 was effective for the user U1.
(提供部134)
提供部134は、各種情報を提供する。提供部134は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部134は、ユーザ端末10等の外部の情報処理装置に各種情報を提供する。提供部134は、ユーザ端末10に各種情報を送信する。提供部134は、ユーザ端末10に各種情報を配信する。提供部134は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部134は、決定部132により決定された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部134は、判定部133により判定された各種情報に基づいて、種々のサービスを提供する。提供部134は、判定部133により判定された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。
(Providing unit 134)
The providing unit 134 provides various information. The providing unit 134 provides various types of information to an external information processing device. The providing unit 134 provides various types of information to an external information processing device such as the
提供部134は、決定部132により決定された出力タイミングに基づいて、広告を出力するサービスを提供する。提供部134は、決定部132により決定された出力タイミングに基づいて、広告をユーザ端末10へ提供する。提供部134は、決定部132により決定された出力タイミングに基づいて、広告をユーザ端末10へ配信する。図1の例では、提供部134は、広告AD1をユーザ端末TM1-1に配信する。提供部134は、決定部132により出力タイミングであると決定された広告AD1を、ユーザ端末TM1-1に送信する。
The providing unit 134 provides a service of outputting advertisements based on the output timing determined by the determining unit 132 . The providing unit 134 provides the advertisement to the
〔3.情報処理のフロー〕
次に、図9を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図9は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図9は、決定処理の一例を示すフローチャートである。図9は、広告出力に関する処理を含む決定処理の一例を示すフローチャートである。
[3. Information processing flow]
Next, the procedure of information processing by the
図9に示すように、情報処理装置100は、ユーザに関する位置情報を取得する(ステップS101)。そして、情報処理装置100は、位置情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有するスピーカによるユーザに対する広告の出力タイミングを決定する(ステップS102)。また、情報処理装置100は、出力タイミングに基づく、スピーカによる広告出力を行わせる(ステップS103)。図1の例では、情報処理装置100は、出力タイミングに基づいて、ユーザU1のユーザ端末TM1-1に広告AD1を提供することにより、ユーザ端末TM1-1に広告AD1を出力させる。
As shown in FIG. 9, the
〔4.判定処理のフロー〕
次に、図10を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図10は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図10は、実施形態に係る判定処理の一例を示すフローチャートである。
[4. Judgment process flow]
Next, the procedure of information processing by the
図10に示すように、情報処理装置100は、ユーザの広告への接触後における行動情報を取得する(ステップS201)。そして、情報処理装置100は、行動情報に基づいて、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する(ステップS202)。
As shown in FIG. 10, the
〔5.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、決定部132とを有する。取得部131は、ユーザに関する位置情報と、ユーザの状況を示すコンテキスト情報とを取得する。決定部132は、取得部131により取得された位置情報とコンテキスト情報とに基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定する。
[5. effect〕
As described above, the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザに関する位置情報と、ユーザの状況を示すコンテキスト情報とに基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づくコンテキスト情報を取得する。
Also, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づくコンテキスト情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
Accordingly, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、決定部132は、コンテキスト情報に基づくユーザの状況が所定の条件を満たすかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテキスト情報に基づくユーザの状況が所定の条件を満たすかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
With this, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報を取得する。決定部132は、位置情報と店舗位置情報とに基づいて、広告の出力タイミングを決定する。
In addition, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
Accordingly, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、決定部132は、ユーザの位置が店舗から所定の範囲内であるかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの位置が店舗から所定の範囲内であるかどうかに応じて、広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、広告の広告主に関する広告主情報を取得する。決定部132は、広告主情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。
In addition, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、広告の広告主に関する広告主情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、広告主の業種を含む広告主情報を取得する。決定部132は、広告主の業種に基づく時間情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。
In addition, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、広告主の業種に基づく時間情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、広告の出力回数を示す回数情報を取得する。決定部132は、回数情報に基づいて、広告の出力タイミングを決定する。
In addition, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、広告の出力回数を示す回数情報に基づいて、ユーザと所定の関係を有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、決定部132は、出力タイミングであると決定した複数の広告のうち、所定の基準に基づいて、出力する一の広告を決定する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、出力タイミングであると決定した複数の広告のうち、所定の基準に基づいて、出力する一の広告を決定することにより、出力する広告を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、決定部132は、ユーザのユーザ情報に基づいて、一の広告を決定する。
Also, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザのユーザ情報に基づいて、出力する一の広告を決定することにより、出力する広告を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
Accordingly, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、決定部132は、ユーザのユーザ情報を含む入力情報を入力として、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルを用いて、一の広告を決定する。
Also, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザ情報を含む入力情報を入力として、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルを用いて、一の広告を決定することにより、出力する広告を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、決定部132は、広告の対象となる店舗の店舗情報を含む入力情報を入力とする予測モデルを用いて、一の広告を決定する。
In addition, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、広告の対象となる店舗の店舗情報を含む入力情報を入力とする予測モデルを用いて、一の広告を決定することにより、出力する広告を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、移動体に乗るユーザに関する位置情報を取得する。決定部132は、移動体に搭載された音声出力手段による広告の出力タイミングを決定する。
In addition, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、移動体に乗るユーザに関する位置情報に基づいて、移動体に搭載された音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、携帯端末を所有するユーザに関する位置情報を取得する。決定部132は、携帯端末が有する音声出力手段による広告の出力タイミングを決定する。
In addition, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、携帯端末を所有するユーザに関する位置情報に基づいて、携帯端末が有する音声出力手段によるユーザに対する広告の出力タイミングを決定することにより、適切なタイミングでユーザに対して広告を出力することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100は、判定部133を有する。取得部131は、ユーザの広告への接触後における行動情報を取得する。判定部133は、取得部131により取得された行動情報に基づいて、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定する。
Further, the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの広告への接触後における行動情報に基づいて、広告によるユーザの所定の行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、判定部133は、ユーザの広告への接触から所定の期間内における行動情報に基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの広告への接触から所定の期間内における行動情報に基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、ユーザに関する位置情報を含む行動情報と、広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報を取得する。判定部133は、位置情報と店舗位置情報とに基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。
In addition, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザに関する位置情報と広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報とに基づいて、ユーザの所定の行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、判定部133は、広告の対象となる店舗のユーザによる利用有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、広告の対象となる店舗のユーザによる利用有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、ユーザの発話に関する発話情報を取得する。判定部133は、発話情報に基づくユーザの広告に関する発話の有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定する。
In addition, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの発話情報に基づくユーザの広告に関する発話の有無に応じて、ユーザの所定の行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、判定部133は、広告の広告主の利益に至るユーザの行動の有無を判定する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、広告の広告主の利益に至るユーザの行動の有無を判定することにより、広告の効果を適切に判定することができる。したがって、情報処理装置100は、広告出力に関連する処理を適切に実行可能にすることができる。
Accordingly, the
〔6.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図12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12は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[6. Hardware configuration]
The
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The CPU 1100 operates based on programs stored in the
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500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CPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。 The CPU 1100 controls output devices such as displays and printers, and input devices such as keyboards and mice, through an input/output interface 1600 . CPU 1100 acquires data from an input device via input/output interface 1600 . CPU 1100 also outputs the generated data to an output device via input/output interface 1600 .
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えば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である。
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800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。
For example, when the
以上、本願の実施形態及び変形例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、発明の開示の行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。 As described above, some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings. It is possible to carry out the present invention in other forms with modifications and improvements.
〔7.その他〕
また、上記実施形態及び変形例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、あるいは、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。
[7. others〕
Further, among the processes described in the above embodiments and modifications, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or described as being performed manually. All or part of the processing can also be performed automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.
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ていることを要しない。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。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態及び変形例は、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。 Also, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing content.
また、上述してきた「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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
100 情報処理装置
121 ユーザ情報記憶部
122 店舗情報記憶部
123 広告情報記憶部
124 判定情報記憶部
125 行動情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 決定部
133 判定部
134 提供部
10 ユーザ端末(端末装置)
20 店舗端末
N ネットワーク
1
20 store terminal N network
Claims (15)
前記取得部により取得された前記位置情報と、前記回数情報と、出力させる広告の決定時における時間とに基づいて、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす前記広告を、前記ユーザが利用するユーザ端末に出力させる広告に決定し、前記コンテキスト情報と前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングの条件との比較に基づいて、前記ユーザが利用する前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングを決定する決定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 an acquisition unit for acquiring location information about a user, context information indicating the user's situation, which indicates whether the user has spoken or not, and frequency information indicating the number of times an advertisement has been output;
Based on the position information acquired by the acquisition unit , the number of times information , and the time at which the advertisement to be output is determined , the advertisement that satisfies the advertisement distribution conditions regarding range, time period, and number of times is displayed to the user. determines an advertisement to be output to the user terminal used by the user, and outputs the advertisement to be output to the user terminal used by the user based on a comparison between the context information and the output timing condition of the advertisement to be output to the user terminal. a determination unit that determines timing;
An information processing device comprising:
所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づく前記コンテキスト情報を取得する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the context information is acquired based on sensor information detected by a predetermined sensor.
前記コンテキスト情報に基づく前記ユーザの状況が所定の条件を満たすかどうかに応じて、前記広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。 The decision unit
3. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the output timing of the advertisement is determined according to whether the user's situation based on the context information satisfies a predetermined condition.
前記広告の対象となる店舗の位置を示す店舗位置情報を取得し、
前記決定部は、
前記位置情報と前記店舗位置情報とに基づいて、前記広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
Acquiring store location information indicating the location of the store targeted for the advertisement;
The decision unit
4. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the output timing of the advertisement is determined based on the location information and the store location information.
前記ユーザの位置が前記店舗から所定の範囲内であるかどうかに応じて、前記広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 The decision unit
5. The information processing apparatus according to claim 4, wherein the output timing of the advertisement is determined depending on whether the user's position is within a predetermined range from the store.
前記広告の広告主に関する広告主情報を取得し、
前記決定部は、
前記広告主情報に基づいて、前記広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
obtaining advertiser information about an advertiser of said advertisement;
The decision unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the output timing of the advertisement is determined based on the advertiser information.
前記広告主の業種を含む前記広告主情報を取得し、
前記決定部は、
前記広告主の業種に基づく時間情報に基づいて、前記広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
obtaining the advertiser information including the advertiser's industry;
The decision unit
7. The information processing apparatus according to claim 6, wherein the output timing of the advertisement is determined based on time information based on the type of business of the advertiser.
出力タイミングであると決定した複数の広告のうち、所定の基準に基づいて、出力する一の広告を決定する
ことを特徴とする請求項1~7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The decision unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein one advertisement to be output is determined based on a predetermined criterion among a plurality of advertisements determined to be output timing.
前記ユーザのユーザ情報に基づいて、前記一の広告を決定する
ことを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。 The decision unit
The information processing apparatus according to claim 8, wherein the one advertisement is determined based on the user information of the user.
前記ユーザのユーザ情報を含む入力情報を入力として、ユーザの所定の行動を予測する予測モデルを用いて、前記一の広告を決定する
ことを特徴とする請求項8または請求項9に記載の情報処理装置。 The decision unit
10. The information according to claim 8 or 9, wherein input information including the user information of the user is input, and the one advertisement is determined using a prediction model that predicts a predetermined behavior of the user. processing equipment.
前記広告の対象となる店舗の店舗情報を含む前記入力情報を入力とする前記予測モデルを用いて、前記一の広告を決定する
ことを特徴とする請求項10に記載の情報処理装置。 The decision unit
11. The information processing apparatus according to claim 10, wherein the one advertisement is determined using the prediction model whose input is the input information including store information of the store targeted for the advertisement.
移動体に乗る前記ユーザに関する前記位置情報を取得し、
前記決定部は、
前記移動体に搭載された前記ユーザ端末による広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項1~11のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
Acquiring the location information about the user riding a mobile object;
The decision unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 11, wherein the information processing apparatus determines an advertisement output timing by the user terminal mounted on the mobile object.
前記ユーザ端末を所有する前記ユーザに関する前記位置情報を取得し、
前記決定部は、
前記ユーザ端末による広告の出力タイミングを決定する
ことを特徴とする請求項1~11のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
obtaining the location information about the user who owns the user terminal;
The decision unit
12. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 11, wherein the information processing apparatus determines an advertisement output timing by the user terminal .
ユーザに関する位置情報と、前記ユーザの状況を示すコンテキスト情報であって、前記ユーザの発話有無を示すコンテキスト情報と、広告の出力回数を示す回数情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記位置情報と、前記回数情報と、出力させる広告の決定時における時間とに基づいて、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす前記広告を、前記ユーザが利用するユーザ端末に出力させる広告に決定し、前記コンテキスト情報と前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングの条件との比較に基づいて、前記ユーザが利用する前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングを決定する決定工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 A computer-executed information processing method comprising:
an acquisition step of acquiring location information about a user, context information indicating the user's situation, which is context information indicating whether or not the user has spoken, and frequency information indicating the number of times an advertisement has been output;
Based on the location information acquired in the acquisition step , the number of times information , and the time at which the advertisement to be output is determined , the advertisement that satisfies the advertisement distribution conditions regarding range, time period, and number of times is displayed to the user. determines an advertisement to be output to the user terminal used by the user, and outputs the advertisement to be output to the user terminal used by the user based on a comparison between the context information and the output timing condition of the advertisement to be output to the user terminal. a determining step for determining timing;
An information processing method comprising:
前記取得手順により取得された前記位置情報と、前記回数情報と、出力させる広告の決定時における時間とに基づいて、範囲、時間帯、及び回数に関する広告配信条件を満たす前記広告を、前記ユーザが利用するユーザ端末に出力させる広告に決定し、前記コンテキスト情報と前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングの条件との比較に基づいて、前記ユーザが利用する前記ユーザ端末に出力させる広告の出力タイミングを決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 an acquisition procedure for acquiring location information about a user, context information indicating the state of the user, which indicates whether or not the user has spoken, and frequency information indicating the number of times an advertisement has been output;
Based on the location information acquired by the acquisition procedure , the number of times information , and the time at which the advertisement to be output is determined , the advertisement that satisfies the advertisement distribution conditions regarding the range, time period, and number of times is displayed to the user. determines an advertisement to be output to the user terminal used by the user, and outputs the advertisement to be output to the user terminal used by the user based on a comparison between the context information and the output timing condition of the advertisement to be output to the user terminal. a decision procedure for determining timing;
An information processing program characterized by causing a computer to execute
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018151287A JP7260263B2 (en) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018151287A JP7260263B2 (en) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020027397A JP2020027397A (en) | 2020-02-20 |
| JP7260263B2 true JP7260263B2 (en) | 2023-04-18 |
Family
ID=69622174
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2018151287A Active JP7260263B2 (en) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7260263B2 (en) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7485638B2 (en) * | 2021-06-18 | 2024-05-16 | Lineヤフー株式会社 | Terminal device, terminal device control method, and terminal device control program |
| JP2024044069A (en) * | 2022-09-20 | 2024-04-02 | Lineヤフー株式会社 | Information processing program, terminal device, and information processing method |
| CN117422510B (en) * | 2023-11-08 | 2024-07-09 | 北京鸿途信达科技股份有限公司 | Distributed advertisement delivery system based on position information |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007251345A (en) | 2006-03-14 | 2007-09-27 | Nec Corp | Poc, method for inserting advertisement into poc extension communication system, and server |
| JP2011150462A (en) | 2010-01-20 | 2011-08-04 | Nec Corp | System, device and method for distributing advertisement, and program |
| JP2016177442A (en) | 2015-03-19 | 2016-10-06 | ヤフー株式会社 | Information processing device and method |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003121171A (en) * | 2001-10-11 | 2003-04-23 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Position-dependent information providing system, its method, and program describing its processing |
| JP2013073489A (en) * | 2011-09-28 | 2013-04-22 | Nifty Corp | Information processor, information processing method and program |
| JP2014109964A (en) * | 2012-12-04 | 2014-06-12 | Dainippon Printing Co Ltd | Advertisement distribution server, advertisement distribution method, program and advertisement distribution system |
| JP6532313B2 (en) * | 2015-06-12 | 2019-06-19 | ヤフー株式会社 | Calculation device, calculation method and calculation program |
| JP6228173B2 (en) * | 2015-09-18 | 2017-11-08 | ヤフー株式会社 | Information processing apparatus, information processing method, and program |
| JP6321597B2 (en) * | 2015-09-18 | 2018-05-09 | ヤフー株式会社 | Information processing apparatus, information processing method, and program |
-
2018
- 2018-08-10 JP JP2018151287A patent/JP7260263B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007251345A (en) | 2006-03-14 | 2007-09-27 | Nec Corp | Poc, method for inserting advertisement into poc extension communication system, and server |
| JP2011150462A (en) | 2010-01-20 | 2011-08-04 | Nec Corp | System, device and method for distributing advertisement, and program |
| JP2016177442A (en) | 2015-03-19 | 2016-10-06 | ヤフー株式会社 | Information processing device and method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2020027397A (en) | 2020-02-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20230394336A1 (en) | System and method for real-time generation of predictive models of mobile users' behavior | |
| US10614487B1 (en) | Server for enabling voice-responsive content as part of a media stream to an end user on a remote device | |
| US9639854B2 (en) | Voice-controlled information exchange platform, such as for providing information to supplement advertising | |
| US10714081B1 (en) | Dynamic voice assistant interaction | |
| US9111537B1 (en) | Real-time audio recognition protocol | |
| US9384734B1 (en) | Real-time audio recognition using multiple recognizers | |
| JP2014523028A (en) | Multi-step impression campaign | |
| JP6310796B2 (en) | Control device, control method, and control program | |
| JP7260263B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
| JP2016045584A (en) | Response generation device, response generation method, and response generation program | |
| JP2020091907A (en) | Natural language grammar tailored for interactive experiences | |
| WO2021075337A1 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
| US9280599B1 (en) | Interface for real-time audio recognition | |
| JP6971206B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
| JP6406954B2 (en) | Advertisement distribution apparatus, advertisement distribution method, and advertisement distribution program | |
| JP7041032B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
| JP2016024635A (en) | Advertisement control apparatus, advertisement control method, and advertisement control system | |
| JP7032265B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
| US12494857B2 (en) | Broadcasting contextual information through modification of audio and video interfaces | |
| JP6898064B2 (en) | Dialogue decision system, dialogue decision method, dialogue decision program, and terminal device | |
| JP6971205B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
| JP2023170106A (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
| JP7027281B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
| JP7405502B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
| JP7154063B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
| RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200819 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210714 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210727 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210914 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20220215 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220516 |
|
| C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20220516 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20220524 |
|
| C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20220531 |
|
| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20220624 |
|
| C211 | Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211 Effective date: 20220628 |
|
| C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20221101 |
|
| C13 | Notice of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C13 Effective date: 20221213 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230117 |
|
| C23 | Notice of termination of proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C23 Effective date: 20230207 |
|
| C03 | Trial/appeal decision taken |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C03 Effective date: 20230307 |
|
| C30A | Notification sent |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C3012 Effective date: 20230307 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230406 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7260263 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |