JP7348233B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

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。

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。

特開２０１５－２１９６２２号公報

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。

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。

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。

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。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図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。 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。 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。 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。

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。

［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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

［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。

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。

（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。

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。

（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。

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。

（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。

（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。

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。

（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。

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。

（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。

（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。

（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。

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。

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。

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。

（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。

［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。

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）。

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）。

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。

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。

［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。

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。

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。

［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。

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。

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。

［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。

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。

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。

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。

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。

［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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

Claims (5)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。

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