JP7348233B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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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.
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
[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
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
(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
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
(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
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
(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
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
(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
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
(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
(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
(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
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
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
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
(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
[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
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
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
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
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
[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
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
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
[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
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。
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。
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。
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
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。
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
[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,
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
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
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
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
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
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
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
Claims (5)
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.
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.
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.
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.
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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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008052436A (en) | 2006-08-23 | 2008-03-06 | Fuji Xerox Co Ltd | Purchase performance management device |
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