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JP7348233B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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JP7348233B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

Information processing device, information processing method, and information processing program Download PDF

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JP7348233B2 JP2021101124A JP2021101124A JP7348233B2 JP 7348233 B2 JP7348233 B2 JP 7348233B2 JP 2021101124 A JP2021101124 A JP 2021101124A JP 2021101124 A JP2021101124 A JP 2021101124A JP 7348233 B2 JP7348233 B2 JP 7348233B2
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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、データを可視化して活用する試みが行われている。このような試みに関連し、たとえば、データビジュアライズを使用したデータアナライズを効率よく行う方法及びシステムが提案されている。 Conventionally, attempts have been made to visualize and utilize data. In connection with such attempts, for example, methods and systems for efficiently performing data analysis using data visualization have been proposed.

特開2015-219622号公報JP2015-219622A

しかしながら、異なる条件で集計した各データを相互に比較して活用する場合、データを可視化する前に、各データの条件設定が適切かどうかを容易に確認させることができる仕組みが求められる。 However, when comparing and utilizing data aggregated under different conditions, a system is required that allows users to easily check whether the condition settings for each data are appropriate before visualizing the data.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、相互に比較するデータの条件設定が適切かどうかを容易に確認させることができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can easily confirm whether the condition settings of data to be compared with each other are appropriate. With the goal.

本願に係る情報処理装置は、集計部と、判定部と、提供部とを備える。集計部は、複数の条件設定ごとに、条件設定に合致するデータ群をそれぞれ集計する。判定部は、集計部により集計された各データ群の状態を判定する。提供部は、判定部により判定された各データ群の状態を含むプレビュー情報をユーザに提供する。 The information processing device according to the present application includes a totaling section, a determining section, and a providing section. The aggregation unit aggregates data groups matching the condition settings for each of the plurality of condition settings. The determination unit determines the state of each data group totaled by the totalization unit. The providing unit provides the user with preview information including the state of each data group determined by the determining unit.

実施形態の態様の1つによれば、相互に比較するデータの条件設定が適切かどうかを容易に確認させることができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to easily check whether the condition settings for data to be compared with each other are appropriate.

図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment. 図2は、実施形態に係るプレビューウィンドウの表示例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a display example of a preview window according to the embodiment. 図3は、実施形態に係るプレビューウィンドウの表示例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a display example of a preview window according to the embodiment. 図4は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing device according to an embodiment. 図5は、実施形態に係る参照情報の概要を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an overview of reference information according to the embodiment. 図6は、実施形態に係る情報処理装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure by the information processing apparatus according to the embodiment. 図7は、実施形態に係る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。FIG. 7 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing device according to the embodiment.

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、以下に説明する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、以下に説明する実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下に説明する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。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An information processing apparatus, an information processing method, and an embodiment of an information processing program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail below with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to the embodiments described below. Furthermore, the embodiments described below can be combined as appropriate within the range that does not conflict with the processing contents. Further, in the embodiments described below, the same parts are given the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.

[1.情報処理の概要]
以下、図面を参照しつつ、実施形態に係る情報処理装置により実現される情報処理の一例を説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
[1. Overview of information processing]
Hereinafter, an example of information processing realized by the information processing apparatus according to the embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment.

図1に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10、及び情報処理装置100を有する。なお、情報処理システム1は、図1に示す例に限られず、複数の端末装置10、及び情報処理装置100を有していてもよい。また、情報処理装置100は、以下に説明する例に限られず、任意の数の端末装置10について、以下に説明する情報処理を並列して実行できる。 As shown in FIG. 1, the information processing system 1 according to the embodiment includes a terminal device 10 and an information processing device 100. Note that the information processing system 1 is not limited to the example shown in FIG. 1, and may include a plurality of terminal devices 10 and information processing apparatuses 100. Further, the information processing device 100 is not limited to the example described below, and can execute the information processing described below in parallel on any number of terminal devices 10.

端末装置10、及び情報処理装置100は、それぞれ有線又は無線によりネットワークN(図4参照)に接続される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)や、電話網(携帯電話網、固定電話網等)や、地域IP(Internet Protocol)網や、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークNは、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。端末装置10、及び情報処理装置100は、ネットワークNを通じて、相互に通信できる。 The terminal device 10 and the information processing device 100 are each connected to a network N (see FIG. 4) by wire or wirelessly. The network N is a communication network such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a telephone network (mobile phone network, fixed telephone network, etc.), a local IP (Internet Protocol) network, or the Internet. . The network N may include a wired network or a wireless network. The terminal device 10 and the information processing device 100 can communicate with each other through the network N.

端末装置10は、情報処理装置100から提供されるサービスを利用するためにサービス利用者Uが使用する情報処理装置である。端末装置10は、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、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)などにより実現される。 The terminal device 10 is an information processing device used by a service user U to utilize a service provided by the information processing device 100. The terminal device 10 is realized by a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like.

端末装置10は、情報処理装置100から提供される各種サービスを利用するための情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示できる。なお、端末装置10は、情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置100などから受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。 The terminal device 10 can display information for using various services provided by the information processing device 100 using a web browser or an application. Note that when the terminal device 10 receives control information for realizing information display processing from the information processing device 100 or the like, it realizes the display processing according to the control information.

情報処理装置100は、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理装置である。情報処理装置100は、サーバ装置やクラウドシステムなどにより実現される。なお、情報処理装置100は、サービス利用者Uが使用する端末装置10に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、JavaScript(登録商標)等のスクリプト言語やCSS(Cascading Style Sheets)などのスタイルシート言語により記述される。なお、情報処理装置100から配信されるアプリケーションそのものを制御情報とみなしてもよい。 The information processing device 100 is an information processing device that executes information processing according to the embodiment. The information processing device 100 is realized by a server device, a cloud system, or the like. Note that the information processing device 100 may function as a distribution device that distributes control information to the terminal device 10 used by the service user U. Here, the control information is written in, for example, a script language such as JavaScript (registered trademark) or a style sheet language such as CSS (Cascading Style Sheets). Note that the application itself distributed from the information processing device 100 may be regarded as control information.

たとえば、情報処理装置100は、インターネット上の各種サービスをサービス利用者Uに提供できる。情報処理装置100が提供するサービスには、検索エンジンサイトや、ニュースサイトや、技術解説サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンスサイト(株価サイト)や、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログなどに関するウェブページなどを介して提供される各種サービスが含まれる。また、情報処理装置100は、端末装置10にインストールされた各種アプリ(例えば、ポータルアプリ、ニュースアプリ、オークションアプリ、天気予報アプリ、ショッピングアプリ、ファイナンス(株価)アプリ、路線検索アプリ、地図提供アプリ、旅行アプリ、飲食店紹介アプリ、ブログ閲覧アプリ等)に表示する情報を提供できる。 For example, the information processing device 100 can provide various services on the Internet to the service user U. Services provided by the information processing device 100 include search engine sites, news sites, technology commentary sites, shopping sites, finance sites (stock price sites), route search sites, map providing sites, travel sites, etc. , various services provided through restaurant introduction sites, web pages related to web blogs, etc. The information processing device 100 also includes various applications installed on the terminal device 10 (for example, a portal application, a news application, an auction application, a weather forecast application, a shopping application, a finance (stock price) application, a route search application, a map providing application, You can provide information to be displayed on travel apps, restaurant introduction apps, blog viewing apps, etc.

また、情報処理装置100は、上述した各種サービスの提供を通じて、サービス利用者Uが入力した検索ワードの情報を取得できる。また、情報処理装置100は、取得した検索ワードの情報を、検索履歴(検索ログ)として蓄積できる。なお、情報処理装置100は、各種サービスにおけるサービス利用者Uの操作や閲覧等に基づくユーザ属性(例えば、年齢、性別、地域等のデモフラフィック属性や、各種サービスのオンラインコンテンツの利用履歴等に基づいて推定されるサイコグラフィック属性など)や、各種サービスにおけるサービス利用者Uの行動履歴などを収集して、ユーザIDと対応付けて蓄積することもできる。 Further, the information processing device 100 can obtain information on the search word input by the service user U through the provision of the various services described above. Further, the information processing device 100 can accumulate information on the acquired search words as a search history (search log). Note that the information processing device 100 uses user attributes (for example, demographic attributes such as age, gender, region, etc., usage history of online content of various services, etc.) based on the operations and browsing of the service user U in various services. It is also possible to collect information such as psychographic attributes (estimated based on psychographic attributes, etc.), the behavior history of the service user U in various services, and store them in association with the user ID.

また、情報処理装置100は、提供サービスの1つとして、サービス利用者Uに対し、マーケティング活動などの用に供するためのデスクリサーチツールを提供できる。情報処理装置100が提供するデスクリサーチツールは、たとえば、サービス利用者Uにより任意に設定される絞り込み条件に従って、ターゲットユーザとなり得る候補ユーザの情報を取得し、サービス利用者Uに提供する。サービス利用者Uは、デスクリサーチツールから提供される情報を参照することで、所望の属性を有する候補ユーザの興味関心などを類推し、ターゲットユーザの選定に役立てることができる。 Further, the information processing device 100 can provide the service user U with a desk research tool for use in marketing activities, etc., as one of the provided services. The desk research tool provided by the information processing device 100 acquires information on candidate users who can become target users, and provides the information to the service user U, according to narrowing conditions arbitrarily set by the service user U, for example. By referring to the information provided by the desk research tool, the service user U can infer the interests of candidate users with desired attributes, which can be used to select target users.

たとえば、情報処理装置100は、サービス利用者Uから受け付けた複数の条件設定に基づいてサンプルデータを集計し、集計したサンプルデータの情報を含むプレビュー情報としてサービス利用者Uに提供する。 For example, the information processing device 100 aggregates sample data based on a plurality of condition settings received from the service user U, and provides the service user U with preview information including information on the aggregated sample data.

具体的には、図1に示すように、情報処理装置100は、端末装置10から条件設定J1及び条件設定J2を受信すると、受信した条件設定J1及び条件設定J2に合致するサンプルデータをそれぞれ集計する(ステップS1)。 Specifically, as shown in FIG. 1, upon receiving the condition setting J1 and the condition setting J2 from the terminal device 10, the information processing device 100 aggregates sample data matching the received condition setting J1 and condition setting J2, respectively. (Step S1).

また、情報処理装置100は、集計した各サンプルデータの状態を判定する(ステップS2)。たとえば、情報処理装置100は、条件設定J1に合致するサンプルデータのボリューム、及び条件設定J2に合致するサンプルデータのボリュームが、それぞれ所定の基準を満たしているかどうかを判定する。 The information processing device 100 also determines the state of each collected sample data (step S2). For example, the information processing apparatus 100 determines whether the volume of sample data matching condition setting J1 and the volume of sample data matching condition setting J2 each satisfy a predetermined criterion.

また、情報処理装置100は、条件設定J1又は条件設定J2に合致するサンプルデータのボリュームのいずれか一方が所定の基準に満たない場合、所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素のうち条件設定J1と条件設定J2との間で共通しない条件要素であって、所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素から除外することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素を特定する(ステップS3)。 Furthermore, if either the volume of sample data that meets the condition setting J1 or the condition setting J2 does not meet a predetermined standard, the information processing device 100 configures a condition setting corresponding to the sample data that does not meet the predetermined standard. By excluding condition elements that are not common between condition setting J1 and condition setting J2 among the condition elements that constitute the condition setting corresponding to sample data that does not meet the predetermined criteria, sample data A conditional element that can improve the comparison accuracy between the two is specified (step S3).

たとえば、情報処理装置100は、条件設定J2に合致するサンプルデータのボリュームが所定の基準を満足しておらず、条件設定J2を構成する条件要素のうち、条件設定J1と条件設定J2との間で共通しない条件要素が検索キーワードの設定内容(たとえば、図2または図3参照)であったと仮定する。このとき、情報処理装置100は、条件設定J2を構成する検索キーワードに設定された各キーワードのうち、条件設定J1を構成する検索キーワードに設定されたキーワードと条件設定J2を構成する検索キーワードに設定されたキーワードとの間で相違するキーワードのいずれかを、条件設定J2を構成する検索キーワードの中から除外することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能なキーワードを特定する。なお、情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素を複数特定してもよい。また、共通しない条件要素は、類似しない条件要素及び不一致である条件要素を含んでよい。 For example, the information processing apparatus 100 determines that the volume of sample data that matches the condition setting J2 does not satisfy a predetermined standard, and that the volume of sample data that matches the condition setting J2 does not satisfy the predetermined criteria, and that the Assume that the condition element that is not common in both cases is the setting content of the search keyword (for example, see FIG. 2 or 3). At this time, the information processing apparatus 100 sets the keywords set as the search keywords forming the condition setting J1 and the search keywords forming the condition setting J2 among the keywords set as the search keywords forming the condition setting J2. By excluding any of the keywords that are different from the specified keywords from among the search keywords constituting the condition setting J2, a keyword that can improve the accuracy of comparison between sample data is specified. Note that the information processing apparatus 100 may specify a plurality of condition elements that can increase the accuracy of comparison between sample data. Moreover, the condition elements that are not common may include condition elements that are not similar and condition elements that are inconsistent.

また、ステップS3において、情報処理装置100は、条件設定J1又は条件設定J2に合致するサンプルデータのボリュームのいずれか一方が所定の基準に満たない場合、所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素のうち条件設定J1と条件設定J2との間で共通しない条件要素であって、所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素を他の条件要素に変更することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素を特定してもよい。 Further, in step S3, if either the volume of the sample data that matches the condition setting J1 or the condition setting J2 does not meet the predetermined standard, the information processing apparatus 100 responds to the sample data that does not meet the predetermined standard. Condition elements that are not common between condition setting J1 and condition setting J2 among the condition elements that constitute the condition settings, and that constitute the condition settings that correspond to sample data that does not meet a predetermined standard, are excluded from other conditions. A condition element that can improve the accuracy of comparison between sample data may be specified by changing the element.

たとえば、情報処理装置100は、条件設定J2のサンプルデータのボリュームが所定の基準を満足しておらず、条件設定J2を構成する条件要素のうち、条件設定J1と条件設定J2との間で共通しない条件要素が検索キーワードの設定内容(図2または図3参照)であったと仮定する。このとき、情報処理装置100は、条件設定J2を構成する検索キーワードに設定された各キーワードのうち、条件設定J1を構成する検索キーワードに設定されたキーワードと条件設定J2を構成する検索キーワードに設定されたキーワードとの間で相違するキーワードのいずれかを他のキーワードに変更することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な変更前のキーワードおよび変更後のキーワードをそれぞれ特定する。なお、情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素を複数特定してもよい。また、共通しない条件要素は、類似しない条件要素及び不一致である条件要素を含んでよい。 For example, the information processing apparatus 100 determines that the volume of sample data of condition setting J2 does not satisfy a predetermined standard, and that among the condition elements configuring condition setting J2, the volume of sample data of condition setting J2 is common between condition setting J1 and condition setting J2. Assume that the conditional element for not performing search keywords is the setting content of the search keyword (see FIG. 2 or 3). At this time, the information processing apparatus 100 sets the keywords set as the search keywords forming the condition setting J1 and the search keywords forming the condition setting J2 among the keywords set as the search keywords forming the condition setting J2. By changing any of the keywords that are different from the specified keywords to other keywords, the keywords before and after the change that can improve the accuracy of comparison between sample data are respectively identified. Note that the information processing apparatus 100 may specify a plurality of condition elements that can increase the accuracy of comparison between sample data. Moreover, the condition elements that are not common may include condition elements that are not similar and condition elements that are inconsistent.

なお、情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素を特定する際、サンプルデータのボリュームができるだけ等しくなるような条件要素を特定することが望ましい。 Note that when identifying a condition element that can increase the accuracy of comparison between sample data, the information processing apparatus 100 desirably identifies a condition element that makes the volumes of sample data as equal as possible.

たとえば、情報処理装置100は、条件設定J1に合致するサンプルデータの精度が高く、条件設定J2に合致するサンプルデータの精度が低い場合、条件設定J2に合致するサンプルデータのボリュームを条件設定J1に合致するサンプルデータのボリュームに近づけるように、条件設定J2を構成する条件要素の中から除外する条件要素を特定する。あるいは、情報処理装置100は、条件設定J2に合致するサンプルデータのボリュームを条件設定J1に合致するサンプルデータのボリュームに近づけるように、条件設定J2を構成する条件要素の中から他の条件要素を変更する変更前の条件要素および変更後の条件要素をそれぞれ特定する。 For example, if the accuracy of sample data matching condition setting J1 is high and the accuracy of sample data matching condition setting J2 is low, the information processing device 100 sets the volume of sample data matching condition setting J2 to condition setting J1. A condition element to be excluded from among the condition elements constituting the condition setting J2 is specified so as to approximate the volume of the matching sample data. Alternatively, the information processing device 100 selects other condition elements from among the condition elements constituting the condition setting J2 so that the volume of the sample data that matches the condition setting J2 approaches the volume of sample data that matches the condition setting J1. Identify the condition element before change and the condition element after change.

また、情報処理装置100は、集計したサンプルデータの状態を含むプレビュー情報を端末装置10に送信することにより(ステップS4)、サービス利用者Uに提供する。また、情報処理装置100は、ステップS3において条件要素の特定を行った場合、特定された条件要素の除外または他の条件要素への変更を提案する提案情報をプレビュー情報とともに端末装置10に送信できる。 Further, the information processing device 100 provides the service user U with preview information including the state of the collected sample data by transmitting it to the terminal device 10 (step S4). Moreover, when the information processing device 100 specifies the condition element in step S3, the information processing device 100 can transmit proposal information suggesting the exclusion of the specified condition element or change to another condition element together with preview information to the terminal device 10. .

サービス利用者Uは、端末装置10に表示されるプレビューウィンドウWを通じて、条件設定J1及び条件設定J2に合致するサンプルデータの状態を確認できる。プレビューウィンドウWは、たとえば、デスクリサーチツールにより表示される。 The service user U can check the state of the sample data that matches the condition setting J1 and the condition setting J2 through the preview window W displayed on the terminal device 10. The preview window W is displayed by, for example, a desk research tool.

図2または図3を用いて、端末装置10に表示されるプレビューウィンドウWの一例について説明する。図2または図3は、実施形態に係るプレビューウィンドウの表示例を示す図である。 An example of the preview window W displayed on the terminal device 10 will be described with reference to FIG. 2 or 3. FIG. 2 or 3 is a diagram showing a display example of a preview window according to the embodiment.

図2は、サンプルデータ間の比較精度を上げるために、条件設定J2を構成する条件要素の一部を除外することを提案するための提案情報を含むプレビュー情報を表示するプレビューウィンドウWの一例を示している。 FIG. 2 shows an example of a preview window W that displays preview information including suggestion information for proposing to exclude some of the condition elements constituting the condition setting J2 in order to improve the comparison accuracy between sample data. It shows.

図2に示すように、端末装置10に表示されるプレビューウィンドウWは、サービス利用者Uが設定した複数の条件設定に合致するサンプルデータの状態を示す情報W-1を表示する。 As shown in FIG. 2, the preview window W displayed on the terminal device 10 displays information W-1 indicating the state of sample data that matches a plurality of condition settings set by the service user U.

たとえば、図2に示す例では、条件設定J1に合致するサンプルデータは、ボリュームが大きく、データの精度が高い状態であることが示されている。たとえば、情報処理装置100は、サンプルデータのボリュームが所定の閾値以上である場合、データの精度が高い状態であると判定できる。 For example, in the example shown in FIG. 2, it is shown that the sample data that matches the condition setting J1 has a large volume and is highly accurate. For example, the information processing device 100 can determine that the data accuracy is high when the volume of sample data is equal to or greater than a predetermined threshold.

一方、図2に示す例では、条件設定J2に合致するサンプルデータは、ボリュームが小さく、データの精度が低い状態であることが示されている。たとえば、情報処理装置100は、サンプルデータのボリュームが所定の閾値未満である場合、データの精度が低い状態であると判定できる。 On the other hand, the example shown in FIG. 2 shows that the sample data that matches the condition setting J2 has a small volume and low data accuracy. For example, if the volume of sample data is less than a predetermined threshold, the information processing apparatus 100 can determine that the accuracy of the data is low.

これにより、情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較を実行する前に、相互に比較するデータの条件設定が適切かどうかをサービス利用者Uに容易に確認させることができる。また、条件設定が適切かどうかを事前に確認することが可能となる結果、システムにおける処理コストの軽減やユーザビリティを高める効果が期待される。 Thereby, the information processing apparatus 100 can easily allow the service user U to confirm whether the condition settings for the data to be compared are appropriate before performing the comparison between the sample data. In addition, since it becomes possible to check in advance whether the condition settings are appropriate, it is expected that the processing cost of the system will be reduced and the usability will be improved.

また、図2に示すプレビューウィンドウWには、サービス利用者Uが設定した複数の条件設定に関する情報を相互に切り換えて表示するためのタブW-2が設けられている。図2では、条件設定J2に関する情報を表示するようにタブW-2を切り換えた状態が示されている。 Further, the preview window W shown in FIG. 2 is provided with a tab W-2 for mutually switching and displaying information regarding a plurality of condition settings set by the service user U. In FIG. 2, tab W-2 is shown switched to display information regarding condition setting J2.

また、図2に示すプレビューウィンドウWは、サービス利用者Uが設定した条件設定の内容を示す詳細情報W-3を表示する。詳細情報W-3には、たとえば、年代や、性別や、家族構成など、条件設定を構成する複数の条件要素が含まれている。 Further, the preview window W shown in FIG. 2 displays detailed information W-3 indicating the contents of the condition settings set by the service user U. The detailed information W-3 includes a plurality of condition elements constituting condition settings, such as age, gender, and family structure.

また、図2に示すプレビューウィンドウWには、サンプルデータ間の比較精度を上げるため、条件要素の一部を除外することを提案する提案情報W-4が表示される。図2に示す例では、条件設定J2を構成する条件要素の中から、検索キーワードとして設定された「家電メーカA」を除外することにより、条件設定J1に合致するサンプルデータと、条件設定J2に合致するサンプルデータとの比較精度が向上することが示されている。これにより、情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較を実行する前に、条件設定を事前に見直す機会をサービス利用者Uに与えることができる。 Further, the preview window W shown in FIG. 2 displays proposal information W-4 that proposes excluding some condition elements in order to improve the accuracy of comparison between sample data. In the example shown in FIG. 2, by excluding "home appliance manufacturer A" set as a search keyword from among the condition elements configuring condition setting J2, sample data that matches condition setting J1 and condition setting J2 are combined. It has been shown that the accuracy of comparison with matching sample data is improved. Thereby, the information processing device 100 can provide the service user U with an opportunity to review the condition settings in advance before performing the comparison between sample data.

また、図2に示すプレビューウィンドウWには、サンプルデータ間の比較を実行するための最終的な集計処理を実行するための実行ボタンW-5が設けられている。情報処理装置100は、端末装置10において実行ボタンW-5の操作が検出されると、最終的な集計処理を実行する。 Further, the preview window W shown in FIG. 2 is provided with an execution button W-5 for executing final aggregation processing for comparing sample data. When the operation of the execution button W-5 is detected on the terminal device 10, the information processing device 100 executes the final aggregation process.

また、図3は、サンプルデータ間の比較精度を上げるために、条件設定J2を構成する条件要素の一部を他の条件要素に変更することを提案するための提案情報を含むプレビュー情報を表示するプレビューウィンドウWの一例を示している。 In addition, FIG. 3 displays preview information including suggestion information for suggesting changing some of the condition elements constituting the condition setting J2 to other condition elements in order to improve the comparison accuracy between sample data. An example of the preview window W shown in FIG.

図3に示すように、プレビューウィンドウWには、サンプルデータ間の比較精度を上げるため、条件要素の一部を他の要素に変更することを提案する提案情報W-4が表示される。図2に示す例では、条件設定J2を構成する条件要素の中から、検索キーワードとして設定された「家電メーカA」を「家電メーカB」に変更することにより、条件設定J1に合致するサンプルデータと、条件設定J2に合致するサンプルデータとの比較精度が向上することが示されている。これにより、情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較を実行する前に、条件要素の数を減らすことなく、条件設定を事前に見直す機会をサービス利用者Uに与えることができる。 As shown in FIG. 3, the preview window W displays proposal information W-4 that proposes changing some of the conditional elements to other elements in order to improve the accuracy of comparison between sample data. In the example shown in FIG. 2, sample data that matches condition setting J1 is created by changing "home appliance manufacturer A" set as a search keyword to "home appliance manufacturer B" from among the condition elements configuring condition setting J2. It has been shown that the accuracy of comparison with sample data matching condition setting J2 is improved. Thereby, the information processing device 100 can provide the service user U with an opportunity to review the condition settings in advance, without reducing the number of condition elements, before performing a comparison between sample data.

[2.情報処理装置の構成]
図4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4は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
[2. Configuration of information processing device]
The configuration of the information processing device 100 according to the embodiment will be described using FIG. 4. FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing device according to an embodiment.

図4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とを備える。なお、図4は、情報処理装置100の構成例を示すものであり、図4に示す形態には限られず、図4に示す以外の他の機能部を備える形態であってもよい。 As shown in FIG. 4, the information processing device 100 includes a communication section 110, a storage section 120, and a control section 130. Note that FIG. 4 shows an example of the configuration of the information processing apparatus 100, and the configuration is not limited to the configuration shown in FIG. 4, and may include other functional units other than those shown in FIG.

(通信部110)
通信部110は、例えば、ネットワークNと有線または無線で接続され、ネットワークNを介して、端末装置10などの他の装置との間で情報の送受信を行う。通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)やアンテナなどによって実現される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)や、電話網(携帯電話網や固定電話網など)や、地域IP(Internet Protocol)網や、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークNには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
(Communication Department 110)
The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, for example, and transmits and receives information to and from other devices such as the terminal device 10 via the network N. The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card), an antenna, or the like. The network N is a communication network such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a telephone network (such as a mobile phone network or a fixed telephone network), a local IP (Internet Protocol) network, or the Internet. . The network N may include a wired network or a wireless network.

通信部110は、端末装置10から条件設定の情報を受信する。また、通信部110は、プレビュー情報を端末装置10に送信する。 The communication unit 110 receives condition setting information from the terminal device 10 . Furthermore, the communication unit 110 transmits preview information to the terminal device 10.

(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部120は、制御部130の各部により実行される情報処理を実現するためのプログラム及びデータを記憶する。
(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 stores programs and data for implementing information processing executed by each unit of the control unit 130.

図4に示すように、記憶部120は、検索履歴記憶部121や、参照情報記憶部122などを有する。 As shown in FIG. 4, the storage unit 120 includes a search history storage unit 121, a reference information storage unit 122, and the like.

(検索履歴記憶部121)
検索履歴記憶部121は、インターネット上の各種サービスを利用するサービス利用者を特定するための識別情報(たとえば、ユーザID)に関連付けて、サービス利用者の検索履歴を記憶する。検索履歴記憶部121に記憶される検索履歴は、たとえば、サービス利用者に提供される検索エンジンサイトを通じて、サービス利用者が入力した検索ワードの情報を含む。
(Search history storage unit 121)
The search history storage unit 121 stores search histories of service users in association with identification information (for example, user ID) for identifying service users who use various services on the Internet. The search history stored in the search history storage unit 121 includes, for example, information on search words input by the service user through a search engine site provided to the service user.

(参照情報記憶部122)
参照情報記憶部122は、特定部133による処理において参照される参照情報を記憶する。図5は、実施形態に係る参照情報の概要を示す図である。図5に示すように、参照情報記憶部122は、ワードカテゴリごとに、対応するキーワードの情報を記憶する。図5に示す例では、ワードカテゴリ:「家電」に対応するキーワードとして、「調理家電」や、「おしゃれ家電」や、「健康家電」などが示されている。
(Reference information storage unit 122)
The reference information storage unit 122 stores reference information that is referred to in processing by the identification unit 133. FIG. 5 is a diagram showing an overview of reference information according to the embodiment. As shown in FIG. 5, the reference information storage unit 122 stores information on the corresponding keyword for each word category. In the example shown in FIG. 5, keywords corresponding to the word category "home appliances" include "cooking home appliances,""stylish home appliances,""healthy home appliances," and the like.

なお、記憶部120は、各種サービスにおけるサービス利用者の操作や閲覧等に基づくユーザ属性(例えば、年齢、性別、地域等のデモフラフィック属性や、各種サービスのオンラインコンテンツの利用履歴等に基づいて推定されるサイコグラフィック属性など)や、各種サービスにおけるサービス利用者Uの行動履歴などを収集して、ユーザIDと対応付けて記憶してもよい。 Note that the storage unit 120 stores user attributes based on operations and browsing of service users in various services (for example, demographic attributes such as age, gender, region, etc., and usage history of online content of various services, etc.). Estimated psychographic attributes, etc.), the behavior history of the service user U in various services, etc. may be collected and stored in association with the user ID.

(制御部130)
制御部130は、情報処理装置100を制御するコントローラ(controller)である。制御部130は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などによって、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(例えば、情報処理プログラム)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、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により実現されてもよい。
(Control unit 130)
The control unit 130 is a controller that controls the information processing device 100. The control unit 130 allows a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), etc. to execute various programs (for example, information processing programs) stored in a storage device inside the information processing device 100 using the RAM as a work area. This is achieved by Further, the control unit 130 may be realized by, for example, an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図4に示すように、制御部130は、集計部131と、判定部132と、特定部133と、提供部134とを有する。制御部130は、これらの各部により、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4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が有する各部の接続関係は、図4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. 4, the control unit 130 includes a totaling unit 131, a determining unit 132, a specifying unit 133, and a providing unit 134. The control unit 130 uses these units to realize or execute information processing functions and operations described below. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 4, and may be any other configuration as long as it performs information processing to be described later. Further, the connection relationship between the respective units included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 4, and may be other connection relationships.

(集計部131)
集計部131は、通信部110を通じて、端末装置10から送信された複数の条件設定を受け付けると、受け付けた条件設定ごとに、条件設定に合致するサンプルデータを集計する。たとえば、集計部131は、検索履歴記憶部121に記憶されている検索履歴の中から、各条件設定に合致するデータをそれぞれ検索し、検索結果を個別に集計する。集計部131は、集計した各サンプルデータを判定部132に受け渡す。
(Tally unit 131)
When the aggregation unit 131 receives a plurality of condition settings transmitted from the terminal device 10 through the communication unit 110, the aggregation unit 131 aggregates sample data matching the condition settings for each received condition setting. For example, the aggregation unit 131 searches for data matching each condition setting from among the search histories stored in the search history storage unit 121, and aggregates the search results individually. The aggregation unit 131 delivers each aggregated sample data to the determination unit 132.

(判定部132)
判定部132は、集計部131により集計された各サンプルデータの状態を判定する。たとえば、判定部132は、各サンプルデータのボリューム(たとえば、条件設定に合致するユーザ数)が予め定められる所定の基準を満たしているか否かを判定する。判定部132は、ボリュームが所定の基準を満たしている場合(たとえば、ユーザ数が閾値以上である場合)、対応する条件設定に合致するサンプルデータのボリュームが大きく、データの精度が高い状態であると判定する。また、判定部132は、ボリュームが所定の基準に満たない場合(たとえば、ユーザ数が閾値未満である場合)、対応する条件設定に合致するサンプルデータのボリュームが小さく、データの精度が低い状態であると判定する。
(Determination unit 132)
The determination unit 132 determines the state of each sample data totaled by the totalization unit 131. For example, the determination unit 132 determines whether the volume of each sample data (for example, the number of users meeting the condition settings) satisfies a predetermined standard. If the volume satisfies a predetermined standard (for example, if the number of users is greater than or equal to a threshold), the determination unit 132 determines that the volume of sample data that meets the corresponding condition setting is large and the accuracy of the data is high. It is determined that Further, when the volume does not meet a predetermined standard (for example, when the number of users is less than a threshold), the determination unit 132 determines that the volume of sample data that matches the corresponding condition setting is small and the accuracy of the data is low. It is determined that there is.

(特定部133)
特定部133は、ボリュームが所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素のうち複数の条件設定において共通しない条件要素であって、ボリュームが所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素から除外することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素を特定する。
(Specific part 133)
The specifying unit 133 identifies condition elements that are not common in a plurality of condition settings among the condition elements constituting the condition settings corresponding to sample data whose volume does not meet a predetermined standard, and which is a condition element that is not common in a plurality of condition settings, A condition element that can improve the accuracy of comparison between sample data is identified by excluding it from the condition elements constituting the condition setting corresponding to .

たとえば、特定部133は、条件設定J2に合致するサンプルデータのボリュームが所定の基準を満足しておらず、条件設定J2を構成する条件要素のうち、条件設定J1と条件設定J2との間で共通しない条件要素が検索キーワードの設定内容(たとえば、図2または図3参照)であったと仮定する。このとき、特定部133は、条件設定J2を構成する検索キーワードに設定された各キーワードのうち、条件設定J1を構成する検索キーワードに設定されたキーワードと条件設定J2を構成する検索キーワードに設定されたキーワードとの間で相違するキーワードであるいずれか(たとえば、「家電メーカA」)を、条件設定J2を構成する検索キーワードの中から除外することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能なキーワードを特定する。 For example, the specifying unit 133 determines that the volume of sample data that matches condition setting J2 does not satisfy a predetermined standard, and that among the condition elements configuring condition setting J2, between condition setting J1 and condition setting J2. Assume that the condition element that is not common is the setting content of the search keyword (for example, see FIG. 2 or 3). At this time, the specifying unit 133 selects the keywords set in the search keywords forming condition setting J1 and the search keywords forming condition setting J2 among the keywords set in the search keywords forming condition setting J2. By excluding one of the keywords that is different from the other keywords (for example, "home appliance manufacturer A") from the search keywords that make up condition setting J2, it is possible to improve the accuracy of comparison between sample data. Identify possible keywords.

また、特定部133は、ボリュームが所定の基準に満たないデータ群に対応する条件設定を構成する条件要素のうち複数の条件設定において共通しない条件要素であって、ボリュームが所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素を他の条件要素に変更することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な変更前の条件要素および変更後の他の条件要素をそれぞれ特定する。 In addition, the specifying unit 133 identifies condition elements that are not common in a plurality of condition settings among condition elements constituting a condition setting corresponding to a data group whose volume does not meet a predetermined standard, and which is a condition element that is not common in multiple condition settings, By changing the condition elements that make up the condition settings corresponding to sample data to other condition elements, it is possible to improve the comparison accuracy between sample data. Identify.

たとえば、特定部133は、条件設定J2のサンプルデータのボリュームが所定の基準を満足しておらず、条件設定J2を構成する条件要素のうち、条件設定J1と条件設定J2との間で共通しない条件要素が検索キーワードの設定内容(図2または図3参照)であったと仮定する。このとき、情報処理装置100は、参照情報記憶部122に記憶されている参照情報に基づいて、条件設定J2を構成する検索キーワードに設定された各キーワードのうち、条件設定J1を構成する検索キーワードに設定されたキーワードと条件設定J2を構成する検索キーワードに設定されたキーワードとの間で相違するキーワードのいずれか(たとえば、「家電メーカA」)を、ワードカテゴリが同一である他のキーワード(たとえば、「家電メーカB」)に変更することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な変更前のキーワード(たとえば、「家電メーカA」)及び変更後のキーワード(たとえば、「家電メーカB」)をそれぞれ特定する。 For example, the specifying unit 133 determines that the volume of sample data of condition setting J2 does not satisfy a predetermined standard, and that the condition elements constituting condition setting J2 are not common between condition setting J1 and condition setting J2. Assume that the condition element is the setting content of the search keyword (see FIG. 2 or 3). At this time, based on the reference information stored in the reference information storage unit 122, the information processing device 100 selects the search keywords that make up the condition setting J1 from among the keywords set as the search keywords that make up the condition setting J2. Any of the keywords that are different between the keywords set in ``Search Keywords'' and the keywords set in the search keywords constituting condition setting J2 (for example, ``Home Appliance Manufacturer A'') is replaced with another keyword (for example, ``Home Appliance Manufacturer A'') that has the same word category. For example, by changing the keyword to "home appliance manufacturer B"), it is possible to improve the comparison accuracy between sample data. B)).

(提供部134)
提供部134は、判定部132により判定されたサンプルデータの状態を含むプレビュー情報を、通信部110を通じて端末装置10に送信することにより、サービス利用者に提供する。また、提供部134は、特定部133により特定された条件要素を除外することを提案する提案情報をプレビュー情報とともにサービス利用者に提供する。また、提供部134は、特定部133により特定された条件要素を他の条件要素に変更することを提案する提案情報をプレビュー情報とともにサービス利用者に提供する。
(Providing unit 134)
The providing unit 134 provides the service user with preview information including the state of the sample data determined by the determining unit 132 by transmitting it to the terminal device 10 through the communication unit 110. Further, the providing unit 134 provides the service user with proposal information that proposes excluding the conditional element specified by the specifying unit 133 together with preview information. Further, the providing unit 134 provides the service user with proposal information that proposes changing the condition element specified by the specifying unit 133 to another condition element together with preview information.

[3.処理手順]
以下、図6を用いて、実施形態に係る情報処理装置100による処理手順について説明する。図6は、実施形態に係る情報処理装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。図6に示す処理手順は、情報処理装置100の制御部130により実行される。図6に示す処理手順は、情報処理装置100の稼働中、繰り返し実行される。
[3. Processing procedure]
Hereinafter, a processing procedure by the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described using FIG. 6. FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure by the information processing apparatus according to the embodiment. The processing procedure shown in FIG. 6 is executed by the control unit 130 of the information processing device 100. The processing procedure shown in FIG. 6 is repeatedly executed while the information processing device 100 is in operation.

図6に示すように、集計部131は、通信部110を通じて、端末装置10から送信された複数の条件設定を受け付けると(ステップS101)、受け付けた条件設定ごとに、条件設定に合致するサンプルデータを集計する(ステップS102)。 As shown in FIG. 6, when the aggregation unit 131 receives a plurality of condition settings transmitted from the terminal device 10 through the communication unit 110 (step S101), the aggregation unit 131 collects sample data matching the condition settings for each received condition setting. are totaled (step S102).

また、判定部132は、集計部131により集計された各サンプルデータの状態を判定する(ステップS103)。 Further, the determination unit 132 determines the state of each sample data totaled by the totalization unit 131 (step S103).

また、特定部133は、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素を特定する(ステップS104)。たとえば、特定部133は、ボリュームが所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素のうち複数の条件設定において共通しない条件要素であって、ボリュームが所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素から除外することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素を特定する。あるいは、特定部133は、ボリュームが所定の基準に満たないデータ群に対応する条件設定を構成する条件要素のうち複数の条件設定において共通しない条件要素であって、ボリュームが所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素を他の条件要素に変更することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な変更前の条件要素および変更後の他の条件要素をそれぞれ特定する。 Further, the identifying unit 133 identifies conditional elements that can increase the accuracy of comparison between sample data (step S104). For example, the specifying unit 133 identifies a condition element that is not common in a plurality of condition settings among condition elements constituting a condition setting corresponding to sample data whose volume does not meet a predetermined standard, and which is not common in a plurality of condition settings. A condition element that can improve the accuracy of comparison between sample data is identified by excluding it from the condition elements constituting the condition setting corresponding to the sample data. Alternatively, the specifying unit 133 determines that the volume does not meet the predetermined standard, which is a condition element that is not common in a plurality of condition settings among the condition elements constituting the condition settings corresponding to the data group whose volume does not meet the predetermined standard. By changing the condition elements that make up the condition settings corresponding to sample data to other condition elements, it is possible to improve the comparison accuracy between sample data. Identify.

提供部134は、判定部132により判定されたサンプルデータの状態を含むプレビュー情報を、通信部110を通じて端末装置10に送信することにより(ステップS105)、サービス利用者に提供する。なお、提供部134は、ステップS104において特定された条件要素を除外することを提案する提案情報、あるいはステップS104において特定された条件要素を他の条件要素に変更することを提案する提案情報をプレビュー情報とともにサービス利用者に提供できる。 The providing unit 134 provides the service user with preview information including the state of the sample data determined by the determining unit 132 by transmitting it to the terminal device 10 through the communication unit 110 (step S105). Note that the providing unit 134 previews proposal information that proposes to exclude the condition element specified in step S104 or proposal information that proposes to change the condition element specified in step S104 to another condition element. It can be provided to service users along with information.

[4.変形例]
上述の実施形態では、情報処理装置100が、複数の条件設定を受け付けて、条件設定ごとに、条件設定に合致するサンプルデータの状態を示すプレビュー情報を提供する例を説明したが、この例には限られず、受け付ける条件設定が単数である場合も、同様の処理を実行できる。すなわち、情報処理装置100は、条件設定に合致するサンプルデータの状態を示すプレビュー情報を提供してもよい。また、情報処理装置100は、サンプルデータのボリュームが所定の基準を満たすように、条件要素の除外や変更を提案する提案情報を提供してもよい。
[4. Modified example]
In the above-described embodiment, an example was described in which the information processing apparatus 100 receives a plurality of condition settings and provides preview information indicating the state of sample data that matches the condition settings for each condition setting. However, the same processing can be performed even when only one condition setting is accepted. That is, the information processing apparatus 100 may provide preview information indicating the state of sample data that matches the condition settings. Furthermore, the information processing apparatus 100 may provide proposal information that proposes exclusion or modification of condition elements so that the volume of sample data satisfies a predetermined criterion.

また、上述の実施形態において、情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素を特定する際、条件要素の中から除外または変更をしない条件要素を予めサービス利用者Uから受け付けてもよい。この場合、情報処理装置100は、条件要素の中から除外または変更をしない条件要素以外の条件要素の中から、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素の特定を試みる。 Furthermore, in the above-described embodiment, when identifying condition elements that can improve the accuracy of comparison between sample data, the information processing apparatus 100 specifies condition elements that will not be excluded or changed from among the condition elements by the service user in advance. It may be accepted from U. In this case, the information processing apparatus 100 attempts to identify a condition element that can improve the accuracy of comparison between sample data from among condition elements other than condition elements that are not excluded or changed.

また、上述の実施形態において、情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な複数の条件要素が特定された場合、複数の条件要素についての提案情報をサービス利用者Uに提供してもよい。あるいは、情報処理装置100は、複数の条件要素のうち、より比較精度を上げることが可能な条件要素のみサービス利用者Uに提供してもよい。 Furthermore, in the above-described embodiment, when a plurality of condition elements that can improve the accuracy of comparison between sample data are identified, the information processing device 100 provides the service user U with proposal information regarding the plurality of condition elements. may be provided. Alternatively, the information processing device 100 may provide the service user U with only the condition elements that can further improve the comparison accuracy among the plurality of condition elements.

[5.ハードウェア構成]
実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図7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7は、実施形態に係る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。
[5. Hardware configuration]
The information processing apparatus 100 according to the embodiment is realized, for example, by a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. FIG. 7 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing device according to the embodiment.

コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、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。 Computer 1000 has CPU 1100, RAM 1200, ROM 1300, HDD 1400, communication interface (I/F) 1500, input/output interface (I/F) 1600, and media interface (I/F) 1700.

CPU1100は、ROM1300又は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などを格納する。 CPU 1100 operates based on a program stored in ROM 1300 or HDD 1400, and controls each part. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, programs depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワーク(通信網)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(通信網)Nを介して他の機器へ送信する。 HDD 1400 stores programs executed by CPU 1100, data used by such programs, and the like. Communication interface 1500 receives data from other devices via network (communication network) N and sends it to CPU 1100, and sends data generated by CPU 1100 to other devices via network (communication network) N.

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などの出力装置、及び、キーボードやマウスなど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 a display and a printer, and input devices such as a keyboard and a mouse via an input/output interface 1600. CPU 1100 obtains data from an input device via input/output interface 1600. Further, CPU 1100 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又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)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。 Media interface 1700 reads programs or data stored in recording medium 1800 and provides them to CPU 1100 via RAM 1200. CPU 1100 loads this program from recording medium 1800 onto RAM 1200 via media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. etc.

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。また、HDD1400には、記憶部120内のデータが格納される。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(通信網)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 computer 1000 functions as the information processing device 100 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 realizes the functions of the control unit 130 by executing a program loaded onto the RAM 1200. Furthermore, data in the storage unit 120 is stored in the HDD 1400. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be acquired from another device via the network (communication network) N.

[6.その他]
上述した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。
[6. others]
Among the processes described in the embodiments and modifications described above, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of the processing can also be performed automatically using known methods. In addition, information including the processing procedures, specific names, and various data and parameters shown in the above documents and drawings may be changed arbitrarily, unless otherwise specified.

上述の実施形態及び変形例において、情報処理装置100による情報処理方法(たとえば、図5参照)を実現するために、情報処理装置100が有する制御部130の各部(集計部131、判定部132、特定部133、及び提供部134)に対応する処理機能は、情報処理装置100に予めインストールされている提供プログラムに対するアドオンとして実現してもよいし、軽量なプログラミング言語などを用いて、専用の提供プログラムとして柔軟に記述することにより実現されてもよい。 In the above-described embodiments and modifications, in order to realize the information processing method by the information processing apparatus 100 (for example, see FIG. 5), each part of the control unit 130 included in the information processing apparatus 100 (aggregation unit 131, determination unit 132, The processing functions corresponding to the specifying unit 133 and the providing unit 134) may be realized as an add-on to the providing program installed in advance in the information processing device 100, or may be implemented as a dedicated providing program using a lightweight programming language or the like. It may also be realized by flexibly describing it as a program.

また、上述した実施形態及び変形例において、情報処理装置100は、サービス利用者に対して各種サービスを提供する装置と、サービス利用者に対して、各地域の関心度を時間軸に沿って可視化した情報提供サービスを提供する装置とに物理的に分散して構成されていてもよい。 Furthermore, in the embodiments and modified examples described above, the information processing device 100 is a device that provides various services to service users, and visualizes the degree of interest in each region along the time axis for the service users. The information providing service may be physically distributed and configured to include devices that provide information providing services.

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。たとえば、制御部130の集計部131と、判定部132とは機能的に統合されていてもよい。 Furthermore, each component of each device shown in the drawings is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as shown in the drawings. In other words, the specific form of distributing and integrating each device is not limited to what is shown in the diagram, and all or part of the devices can be functionally or physically distributed or integrated in arbitrary units depending on various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. For example, the aggregation unit 131 and the determination unit 132 of the control unit 130 may be functionally integrated.

また、上述の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。 Further, the above-described embodiments and modified examples can be combined as appropriate within the range that does not conflict with the processing contents.

[7.効果]
上述の実施形態に係る情報処理装置100は、集計部131と、判定部132と、提供部134とを有する。集計部131は、複数の条件設定ごとに、条件設定に合致するサンプルデータをそれぞれ集計する。判定部132は、集計部131により集計された各サンプルデータの状態を判定する。提供部134は、判定部132により判定されたサンプルデータの状態を含むプレビュー情報をサービス利用者Uに提供する。
[7. effect]
The information processing device 100 according to the embodiment described above includes a totaling section 131, a determining section 132, and a providing section 134. The aggregation unit 131 aggregates sample data matching the condition settings for each of the plurality of condition settings. The determination unit 132 determines the state of each sample data totaled by the totalization unit 131. The providing unit 134 provides the service user U with preview information including the state of the sample data determined by the determining unit 132.

このようにして、実施形態に係る情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較を実行する前に、相互に比較するデータの条件設定が適切かどうかを容易に確認させることができる。条件設定が適切かどうかを事前に確認することが可能となる結果、システムにおける処理コストの軽減やユーザビリティを高める効果も期待できる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can easily check whether the condition settings for the data to be compared with each other are appropriate before performing a comparison between sample data. As a result of being able to check in advance whether the condition settings are appropriate, it is expected that the processing costs of the system will be reduced and the usability will be improved.

また、実施形態に係る情報処理装置100は、特定部133をさらに備える。特定部133は、ボリュームが所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素のうち複数の条件設定において共通しない条件要素であって、ボリュームが所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素から除外することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な条件要素を特定する。提供部134は、特定部133により特定された条件要素を除外することを提案する提案情報をプレビュー情報とともにサービス利用者Uに提供する。これにより、情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較を実行する前に、条件設定を事前に見直す機会をサービス利用者Uに与えることができる。 Further, the information processing device 100 according to the embodiment further includes a specifying unit 133. The specifying unit 133 identifies condition elements that are not common in a plurality of condition settings among the condition elements constituting the condition settings corresponding to sample data whose volume does not meet a predetermined standard, and which is a condition element that is not common in a plurality of condition settings, A condition element that can improve the accuracy of comparison between sample data is identified by excluding it from the condition elements constituting the condition setting corresponding to . The providing unit 134 provides the service user U with proposal information that proposes excluding the condition element specified by the specifying unit 133, together with preview information. Thereby, the information processing device 100 can provide the service user U with an opportunity to review the condition settings in advance before performing the comparison between sample data.

また、実施形態に係る情報処理装置100は、特定部133をさらに備える。特定部133は、ボリュームが所定の基準に満たないサンプルデータに対応する条件設定を構成する条件要素のうち複数の条件設定において共通しない条件要素であって、ボリュームが所定の基準に満たないデータ群に対応する条件設定を構成する条件要素を他の条件要素に変更することにより、サンプルデータ間の比較精度を上げることが可能な変更前の条件要素および変更後の他の条件要素をそれぞれ特定する。これにより、情報処理装置100は、サンプルデータ間の比較を実行する前に、条件要素の数を減らすことなく、条件設定を事前に見直す機会をサービス利用者Uに与えることができる。 Further, the information processing device 100 according to the embodiment further includes a specifying unit 133. The specifying unit 133 identifies a condition element that is not common in a plurality of condition settings among condition elements constituting a condition setting corresponding to sample data whose volume does not meet a predetermined standard, and which identifies a data group whose volume does not meet a predetermined standard. By changing the condition elements that constitute the condition settings corresponding to the condition settings to other condition elements, identify the condition elements before the change and other condition elements after the change that can improve the comparison accuracy between sample data. . Thereby, the information processing device 100 can provide the service user U with an opportunity to review the condition settings in advance, without reducing the number of condition elements, before performing a comparison between sample data.

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As mentioned above, the embodiments of the present application have been described in detail based on several drawings, but these are merely examples, and various modifications and variations can be made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure section of the invention. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.

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、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means", "circuit", etc. For example, the control section can be read as a control means or a control circuit.

10 端末装置
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 検索履歴記憶部
122 参照情報記憶部
130 制御部
131 集計部
132 判定部
133 特定部
134 提供部
10 terminal device 100 information processing device 110 communication unit 120 storage unit 121 search history storage unit 122 reference information storage unit 130 control unit 131 aggregation unit 132 determination unit 133 identification unit 134 provision unit

Claims (5)

複数の条件設定ごとに、条件設定に合致するデータ群をそれぞれ集計する集計部と、
前記集計部により集計された各データ群のボリュームが所定の基準を満たすかどうかを判定する判定部と、
前記判定部により判定された各データ群のボリュームが所定の基準を満たすデータの精度が高い状態か、又は所定の基準に満たないデータの精度が低い状態かを示す情報を含むプレビュー情報をユーザに提供する提供部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
an aggregation unit that aggregates data groups matching the condition settings for each of the plurality of condition settings;
a determination unit that determines whether the volume of each data group aggregated by the aggregation unit satisfies a predetermined criterion ;
The user is provided with preview information including information indicating whether the volume of each data group determined by the determination unit is in a state where the precision of data that satisfies a predetermined standard is high, or in a state where the precision of data that does not meet a predetermined standard is low. An information processing device comprising: a providing unit that provides information.
ボリュームが所定の基準に満たないデータ群に対応する条件設定を構成する条件要素のうち前記複数の条件設定において共通しない条件要素であって、ボリュームが所定の基準に満たないデータ群に対応する条件設定を構成する条件要素から除外することにより、データ群間の比較精度を上げることが可能な条件要素を特定する特定部
をさらに備え、
前記提供部は、
前記特定部により特定された条件要素を除外することを提案する提案情報を前記プレビュー情報とともに前記ユーザに提供する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
A condition element that is not common in the plurality of condition settings among condition elements constituting a condition setting corresponding to a data group whose volume does not meet a predetermined standard, and which corresponds to a data group whose volume does not meet a predetermined standard. further comprising a specifying unit that specifies a condition element that can improve the accuracy of comparison between data groups by excluding it from the condition elements that make up the settings;
The provision department is
The information processing apparatus according to claim 1, further comprising: providing the user with suggestion information suggesting excluding the conditional element specified by the specifying unit, together with the preview information.
ボリュームが所定の基準に満たないデータ群に対応する条件設定を構成する条件要素のうち前記複数の条件設定において共通しない条件要素であって、ボリュームが所定の基準に満たないデータ群に対応する条件設定を構成する条件要素を他の条件要素に変更することにより、データ群間の比較精度を上げることが可能な変更前の条件要素および変更後の他の条件要素をそれぞれ特定する特定部
をさらに備え、
前記提供部は、
前記特定部により特定された条件要素を他の条件要素に変更することを提案する提案情報を前記プレビュー情報とともに前記ユーザに提供する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
A condition element that is not common in the plurality of condition settings among condition elements constituting a condition setting corresponding to a data group whose volume does not meet a predetermined standard, and which corresponds to a data group whose volume does not meet a predetermined standard. Further, a specifying part that identifies the condition element before the change and the other condition element after the change, which can improve the accuracy of comparison between data groups by changing the condition element configuring the settings to another condition element. Prepare,
The provision department is
The information processing apparatus according to claim 1, wherein suggestion information suggesting changing the condition element specified by the specifying unit to another condition element is provided to the user together with the preview information.
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数の条件設定ごとに、条件設定に合致するデータ群をそれぞれ集計する集計工程と、
前記集計工程により集計された各データ群のボリュームが所定の基準を満たすかどうかを判定する判定工程と、
前記判定工程により判定された各データ群のボリュームが所定の基準を満たすデータの精度が高い状態か、又は所定の基準に満たないデータの精度が低い状態かを示す情報を含むプレビュー情報をユーザに提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
An information processing method performed by a computer, the method comprising:
an aggregation step of aggregating data groups that match the condition settings for each of the plurality of condition settings;
a determination step of determining whether the volume of each data group aggregated in the aggregation step satisfies a predetermined standard ;
The user is provided with preview information including information indicating whether the volume of each data group determined in the determination step is in a state where the precision of data that satisfies a predetermined standard is high, or in a state where the precision of data that does not meet a predetermined standard is low. An information processing method characterized by comprising a providing step of providing.
コンピュータに、
複数の条件設定ごとに、条件設定に合致するデータ群をそれぞれ集計する集計手順と、
前記集計手順により集計された各データ群のボリュームが所定の基準を満たすかどうかを判定する判定手順と、
前記判定手順により判定された各データ群のボリュームが所定の基準を満たすデータの精度が高い状態か、又は所定の基準に満たないデータの精度が低い状態かを示す情報を含むプレビュー情報をユーザに提供する提供手順と
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
to the computer,
an aggregation procedure for aggregating data groups matching the condition settings for each of the plurality of condition settings;
a determination step of determining whether the volume of each data group aggregated by the aggregation procedure satisfies a predetermined criterion ;
The user is provided with preview information including information indicating whether the volume of each data group determined by the determination procedure is in a state where the precision of data that satisfies a predetermined standard is high, or in a state where the precision of data that does not meet a predetermined standard is low. An information processing program characterized by causing a provision procedure to be provided and to be executed.
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