JP7590841B2

JP7590841B2 - 情報処理装置

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Publication number: JP7590841B2
Application number: JP2020162147A
Authority: JP
Inventors: 秀樹小川
Original assignee: Subaru Corp
Current assignee: Subaru Corp
Priority date: 2020-09-28
Filing date: 2020-09-28
Publication date: 2024-11-27
Anticipated expiration: 2040-09-28
Also published as: JP2022054888A

Description

本発明は、情報処理装置に関する。

特許文献１には、ウェブページの場所を示すＵＲＬのカテゴリ判定を行い、カテゴリ判定結果に基づき、ユーザの興味関心度を算出して学習し、興味関心度に応じてユーザのコンピュータへ情報を提供する情報処理装置が提案されている。

特開２００８－１７６５１１号公報

ところで、例えば、車両の販売会社（ディーラー）または車両メーカーは、車両を購入する際の資金を補助するキャンペーンを行うことがある。このようなキャンペーンでは、販売会社または車両メーカーが提供するウェブサイトにユーザがアクセスし、そのウェブサイト上でユーザがキャンペーンに申し込む。

キャンペーンに申し込むユーザは、キャンペーンに申し込むために、ウェブサイト上でアンケートに回答する。販売会社または車両メーカーは、キャンペーンに申し込んだユーザの中から、キャンペーンの当選者を決定する。また、販売会社は、キャンペーンに当選しなかったユーザに対しても、アンケート結果に基づき、車両販売の営業活動を行うこともある。

しかしながら、キャンペーンに申し込むユーザ数は多く、全てのユーザに対して営業活動を行うことは困難であり、購入の可能性が高いユーザを絞り込むことが求められている。

本発明は、購入の可能性が高いユーザを絞り込むための学習モデルを精度よく生成することが可能な情報処理装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、ユーザから取得された情報からなる第一の情報、および、前記ユーザによるウェブページの閲覧履歴からなる第二の情報に含まれる情報を変数とする、前記ユーザに対応付けられた変数データを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記変数データのうち、前記ユーザの購入結果が判明している第一の変数データと、前記第一の変数データに対応付けられたユーザによる第一の商品の購入有無とに基づき、学習モデルを生成する学習部と、前記学習モデルを用いて、前記取得部により取得された前記変数データのうち、前記ユーザの購入結果が判明していない第二の変数データに対してスコアを導出する導出部と、を備え、前記取得部は、前記第二の情報に含まれる、前記第一の商品とは異なる第二の商品に関するウェブページの閲覧回数に関する情報からなる第三の情報を変数とする前記変数データを取得し、前記第三の情報として、前記第二の商品が分類されたカテゴリの閲覧回数を変数とする前記変数データを取得し、前記第一の情報または前記第二の情報に含まれる第三の商品について、前記カテゴリに分類することなく、前記第三の商品を変数とする前記変数データを取得するとともに、前記第二の商品は、前記第一の商品とは異なる販売者によって販売される商品であり、前記第三の商品は、前記第一の商品と同じ販売者によって販売される商品である。
上記課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、ユーザから取得された情報からなり、前記ユーザによるウェブページの閲覧履歴に関する情報とは異なり、前記ユーザの購入結果に関する情報とも異なる第一の情報、および、前記ユーザによるウェブページの閲覧履歴からなる第二の情報に含まれる情報を変数とする、前記ユーザに対応付けられた変数データを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記変数データのうち、前記ユーザの購入結果が判明している第一の変数データに含まれる前記第一の情報および前記第二の情報と、前記第一の変数データに対応付けられたユーザによる第一の商品の購入有無とに基づき、学習モデルを生成する学習部と、前記学習モデルを用いて、前記取得部により取得された前記変数データのうち、前記ユーザの購入結果が判明していない第二の変数データに対してスコアを導出する導出部と、を備え、前記取得部は、前記第二の情報に含まれる、前記第一の商品とは異なる第二の商品に関するウェブページの閲覧回数に関する情報からなる第三の情報を変数とする前記変数データを取得する。

前記導出部は、第四の商品の購入確率を前記スコアとして導出し、前記第四の商品は、前記第一の商品と同じ販売者によって販売される商品であってもよい。

前記第一の商品は自社が販売する商品であり、前記第二の商品は他社が販売する商品であってもよい。

前記取得部は、前記変数データに含まれる複数の変数を組み合わせて１つの変数として取得してもよい。

本発明によれば、購入の可能性が高いユーザを絞る学習モデルを精度よく生成することができる。

情報処理システムの概略的な構成を示した説明図である。情報処理システムの機能的な構成を示した説明図である。ウェブサーバが提供するウェブページの一例を説明する図である。ウェブサーバが提供するウェブページの一例を説明する図である。ウェブサーバが提供するウェブページの一例を説明する図である。変数データを説明する図である。他社車種名カテゴリテーブルを説明する図である。教師データを説明する図である。他の実施形態における変数データを説明する第１の図である。他の実施形態における変数データを説明する第２の図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、発明の理解を容易にするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。

図１は、情報処理システムＳの概略的な構成を示した説明図である。情報処理システムＳは、情報処理装置１と、ウェブサーバ２と、ユーザ端末３とを含んで構成される。

情報処理装置１、ウェブサーバ２およびユーザ端末３は、通信網４を介して通信を確立することができる。なお、情報処理装置１は、少なくともウェブサーバ２と通信を確立することができればよく、ユーザ端末３と通信を確立することができなくてもよい。また、ユーザ端末３は、少なくともウェブサーバ２と通信を確立することができればよく、情報処理装置１と通信を確立することができなくてもよい。

情報処理装置１およびウェブサーバ２は、同一または関連性がある会社によって管理されている。例えば、情報処理装置１およびウェブサーバ２は、車両メーカー（ここでは、車両を製造する「Ａ社」）が管理している。なお、以下では、Ａ社の車両は、ディーラー（販売者）が販売する場合について説明するが、Ａ社が販売者となり販売するようにしてもよい。

ウェブサーバ２は、自社であるＡ社が製造する車両（製品）の情報や、Ａ社の車両を購入する際の資金を補助するキャンペーン等のウェブページを提供する。

ユーザ端末３は、少なくともウェブサーバ２と無線もしくは有線による通信接続が可能な電子機器を広く含む。ユーザ端末３としては、例えば、スマートフォン、携帯電話、タブレット装置、パーソナルコンピュータ等が挙げられる。

通信網４は、携帯電話網、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、専用回線等で構成され、情報処理装置１、ウェブサーバ２およびユーザ端末３の通信を可能とする。

図２は、情報処理システムＳの機能的な構成を示した説明図である。

情報処理装置１は、演算処理装置であるＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＣＰＵが使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する記憶素子であるＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、および、ＣＰＵの実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する記憶素子であるＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）等を含むコンピュータである。情報処理装置１は、図２に示すように、データ取得部１１、学習部１２、導出部１３、データ記憶部１４および通信部１５として機能する。なお、情報処理装置１の各部について、詳しくは後述する。

ウェブサーバ２は、ＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭ等を含むコンピュータであり、制御部２１、通信部２２およびデータ記憶部２３として機能する。

制御部２１は、ウェブサーバ２全体を統括制御する。通信部２２は、通信網４を介して情報処理装置１およびユーザ端末３との通信を確立する。データ記憶部２３には、ウェブサーバ２が提供するウェブページのデータが記憶されている。

ユーザ端末３は、ＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭ等を含むコンピュータであり、制御部３１、通信部３２およびデータ記憶部３３として機能する。

制御部３１は、ユーザ端末３全体を統括制御する。通信部３２は、通信網４を介してウェブサーバ２との通信を確立する。データ記憶部３３には、ウェブページを閲覧するためのブラウザソフトウェア等が記憶されている。

また、ユーザ端末３は、キーボード、タッチパネル等の入力部３４、および、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示部３５を備える。

ユーザ端末３は、ブラウザソフトウェアにおいてＵＲＬを指定することにより、ウェブサーバ２のデータ記憶部２３に記憶されたウェブページのデータを取得し、取得したデータに基づいたウェブページを表示部３５に表示する。

図３～図５は、ウェブサーバ２が提供するウェブページの一例を説明する図である。上記したように、ウェブサーバ２のデータ記憶部２３には、Ａ社が製造する車両の情報や、Ａ社の車両を購入する際の資金を補助するキャンペーン等のウェブページのデータが記憶されている。

ユーザ端末３では、ウェブサーバ２が提供するウェブページのＵＲＬを指定することで、図３～図５に示すウェブページを表示部３５に表示する。例えば、ウェブサーバ２のデータ記憶部２３には、図３に示すように、Ａ社の各種サービスの提供を受けるためにユーザ登録を行うユーザ登録ページ４０のデータが記憶されている。

ユーザ端末３では、ユーザ登録ページ４０のデータを取得すると、ブラウザソフトウェアによって、図３に示すユーザ登録ページ４０を表示部３５に表示する。ユーザ登録ページ４０には、氏名、住所、生年月日、職業、保有車両の名称（保有車種名）、販売会社名等の項目に対する回答を入力する入力欄が設けられる。なお、ユーザ登録ページ４０に設けられる項目は一例に過ぎす、これらの一部がなかったり、保有車両の取得時期等の車両情報、メールアドレス等の個人情報などがさらに含まれたりしてもよい。

そして、ユーザ登録ページ４０に設けられた入力欄に入力部３４を介して各項目の回答が入力され、登録ボタンが操作されると、入力欄に入力された情報（以下、登録情報と呼ぶ）が通信部３２を介して、ウェブサーバ２に送信される。ウェブサーバ２では、送信された登録情報をデータ記憶部２３に記憶するとともに、登録情報を送信したユーザに対して固有のＩＤ（Ａ社ＩＤ）を生成する。生成したＩＤは、通信部２２を介してユーザ端末３に送信される。

これにより、ユーザ端末３のユーザは、送信されたＩＤを取得することで、取得したＩＤを用いて、その後の各種サービスを受けることが可能となる。

また、ウェブサーバ２のデータ記憶部２３には、図４に示すように、Ａ社の車両を購入する際の資金を補助するキャンペーンのページ（以下、キャンペーンページ４１と呼ぶ）のデータが記憶されている。

ユーザ端末３では、キャンペーンページ４１のデータを取得すると、ブラウザソフトウェアによって、図４に示すキャンペーンページ４１を表示部３５に表示する。キャンペーンページ４１には、ＩＤ、氏名、住所、生年月日、職業、保有車種名、買い替えを検討しているか、付き合いのある販売会社（ディーラー）はあるか、販売会社名、Ａ社の車両に興味はあるか、興味のある車種名、Ａ社の車両の保有歴、Ａ社の車両の保有車種名、次回購入時にＡ社の車両を検討するか、次回購入時期、主な使用者、Ａ社販売会社に行ったことはあるか、次回車検までの期間、保有者の経過年数等の項目に対する回答を入力する入力欄が設けられる。なお、キャンペーンページ４１に設けられる項目は一例に過ぎず、これらの一部がなかったり、他の項目が設けられていてもよい。

そして、キャンペーンページ４１に設けられた入力欄に入力部３４を介して各項目の回答が入力され、登録ボタンが操作されると、入力欄に入力された情報（以下、キャンペーン情報と呼ぶ）が通信部３２を介して、ウェブサーバ２に送信される。ウェブサーバ２では、送信されたキャンペーン情報をデータ記憶部２３に記憶する。

また、キャンペーン期間が終了すると、データ記憶部２３に記憶されたキャンペーン情報に基づいて当選者が決定され、決定された当選者（ユーザ）に対して当選したことを通知する。なお、当選者は、ウェブサーバ２が抽選により決定してもよく、また、情報処理装置１が抽選により決定してもよく、さらに、他の方法により決定してもよい。

また、ウェブサーバ２のデータ記憶部２３には、Ａ社の車両（車種）の情報を開示する車両情報ページのデータが記憶されている。この車両情報ページには、Ａ社の車両と、他社の車両（他社のディーラーが販売する車両）とのスペック等を比較する他社車両比較ページ４２が含まれている。

ユーザ端末３では、Ａ社の車両の車種名を選択するとともに、比較したい他社の車両の車種名（ここでは、ａ社のａ車）を選択すると、ブラウザソフトウェアによって、図５に示す他社車両比較ページ４２を表示部３５に表示する。他社車両比較ページ４２には、ユーザが選択したＡ社の車両の車種名、および、他社の車両の車種名のスペック等が一覧表示される。他社車両比較ページ４２では、例えば、車両メーカー、車種名、ボディ形状、ドア数、駆動方式、トランスミッション、販売開始時期、車体価格、全長、全幅、全高等が一覧表示されることになる。なお、他社車両比較ページ４２に一覧表示されるスペックは一例に過ぎず、これらの一部がなかったり、他の情報がさらに含まれたりしてもよい。また、図５に示す例では、Ａ社の車両が１つであり、他社の車両も１つであるが、Ａ社の車両、および、他社の車両は複数あってもよい。

ところで、ユーザ端末３では、ブラウザソフトウェアによって、ウェブページを閲覧する度にｃｏｏｋｉｅが生成、更新される。ｃｏｏｋｉｅには、ユーザ端末３を特定するための識別子、および、閲覧したウェブページの閲覧履歴情報（第二の情報）が含まれる。

そして、ユーザ端末３は、ウェブサーバ２が提供するウェブページを閲覧する度に、そのウェブページのｃｏｏｋｉｅをウェブサーバ２に送信する。本実施形態においては、ユーザ端末３は、少なくとも、ユーザ登録ページ４０、キャンペーンページ４１、他社車両比較ページ４２を閲覧したときに、ｃｏｏｋｉｅが更新されてウェブサーバ２に送信される。

ウェブサーバ２では、ユーザ登録ページ４０においてユーザ登録を行った場合、ｃｏｏｋｉｅに基づいて、ユーザ登録を行ったユーザ端末３を特定するための識別子と、登録情報とを関連付けてデータ記憶部２３に記憶する。

また、ウェブサーバ２では、キャンペーンページ４１を介してキャンペーン情報を取得した場合、ｃｏｏｋｉｅに基づいて、キャンペーン情報を取得したユーザ端末３を特定するための識別子と、キャンペーン情報とを関連付けてデータ記憶部２３に記憶する。

また、ウェブサーバ２では、他社車両比較ページ４２を介して閲覧履歴情報を取得した場合、ｃｏｏｋｉｅに基づいて、閲覧履歴情報を取得したユーザ端末３を特定するための識別子と、閲覧履歴情報とを関連付けてデータ記憶部２３に記憶する。

したがって、ウェブサーバ２では、ユーザ端末３を特定するための識別子が同一である登録情報、キャンペーン情報、閲覧履歴情報が関連付けられてデータ記憶部２３に記憶されることになる。

図６は、変数データを説明する図である。なお、図６で示される変数データに含まれる変数は一部である。情報処理装置１のデータ取得部１１は、ウェブサーバ２のデータ記憶部２３に記憶された登録情報、キャンペーン情報、閲覧履歴情報を、通信部１５を介して取得する。なお、データ取得部１１は、登録情報、キャンペーン情報、閲覧履歴情報を取得する際に、それらの情報に関連付けられた、ユーザ端末３を特定するための識別子も合わせて取得する。

そして、データ取得部１１は、取得した登録情報、キャンペーン情報、閲覧履歴情報、および、ユーザ端末３を特定するための識別子に基づいて、ユーザごとの変数データを生成する。

具体的には、データ取得部１１は、図６に示すように、ユーザ端末３を特定するための識別子が同一である登録情報、キャンペーン情報、閲覧履歴情報に含まれる各情報を変数とし、その変数を纏めて１ユーザの変数データとして生成しデータ記憶部１４に記憶する。なお、登録情報およびキャンペーン情報に同一の情報（例えば、職業）が含まれている場合、同一の情報は１つに纏める。また、年齢の情報は、登録情報に含まれる生年月日から導出する。

このように、データ取得部１１は、同一のユーザ端末３から取得した各情報を対応付け、同一のユーザの変数として纏めるようにして変数データを生成する。

図７は、他社車種名カテゴリテーブルを説明する図である。上記したように、他社車両比較ページにおいては、Ａ社の車両（車種名）と比較したい他社の車両（車種名）を選択することで、ユーザが選択したＡ社の車両、および、他社の車両のスペック等が一覧表示される。そして、閲覧履歴情報には、選択された他社の車両（車種名）が含まれている。

ここで、他社の車両（車種名）は、莫大な数に及ぶ。そこで、データ取得部１１は、他社の車両についてカテゴリに分類し、カテゴリごとの閲覧回数を変数として変数データを生成する。具体的には、データ取得部１１は、図７に示す他社車種名カテゴリテーブルを参照し、閲覧履歴情報に基づき、他社の車両（車種名）が属するカテゴリごとの閲覧回数を変数として導出し、変数データに記憶する。例えば、ａ車、ｂ車、ｃ車は、小型セダンに分類され、ｄ車、ｅ車、ｆ車は、ＳＵＶに分類され、ｇ車、ｈ車は、ミニバンに分類され、ｉ車、ｊ車は、１ＢＯＸに分類される。そして、例えば、他社車両比較ページにおいて、ａ車が３回選択（閲覧）され、ｂ車が１回選択（閲覧）され、ｃ車が１回選択（閲覧）された場合、ａ車、ｂ車、ｃ車が分類される小型セダンの変数として５回が変数データに記憶される。

このように、他社の車両（第二の商品）については、カテゴリに分類し、そのカテゴリに含まれる他社の車両の閲覧回数（第三の情報）を変数として扱うことで、カテゴリごとのユーザの興味度合いを変数として導出することができる。また、他社の車両をそれぞれ別々の変数として扱う場合と比較して、変数の数が削減されるため、各変数に対する傾向の把握が容易となり、購入確率を精度よく導出することができる。

図８は、教師データを説明する図である。学習部１２は、データ取得部１１により生成された変数データの中から、既にＡ社の車両（第一の商品）を購入したユーザ、および、Ａ社の車両を購入しなかったユーザの変数データを抽出し、図８に示すように、その変数データに、購入結果（購入した＝１、購入しなかった＝０）を対応付けた、すなわち、購入結果が判明している教師データ（第一の変数データ）を生成する。

この教師データでは、例えば、過去のキャンペーンにおいてキャンペーン情報を取得したユーザが対象として選ばれる。なお、購入結果は、情報処理装置１を管理するＡ社によって入力される。

そして、学習部１２は、教師データを用いて、例えば、ロジスティック回帰分析を行うことにより、学習モデルを生成する。

ロジスティック回帰分析では、教師データの各情報を変数ｘｉとし、購入結果を目的変数ｙとし、非線形回帰分析の式（１）を用いて、例えば最小二乗法により偏回帰変数ａｉを導出する。
ｙ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ａ３ｘ３＋・・・＋ａｎｘｎ＋ｂ（１）

そして、学習部１２は、偏回帰変数ａｉが導出された式（１）を学習モデルとしてデータ記憶部１４に記憶する。なお、学習モデルを導出する方法は、ロジスティック回帰分析に限らず、他の方法であってもよい。

導出部１３は、ウェブサーバ２から新たに取得された登録情報、キャンペーン情報、閲覧履歴情報が、データ取得部１１によって変数データとしてデータ記憶部１４に記憶されると、学習モデルを用いて、その変数データ（購入有無が判明されていない第二の変数データ）に対する目的変数ｙを導出する。

ここで、学習モデルには偏回帰変数ａｉが入力されているため、導出部１３は、変数データの各情報を変数ｘｉに代入することで、目的変数ｙ（スコア）を導出する。目的変数ｙは、０から１の間のいずれかの値を取ることになり、この値が高いほど、Ａ社の車両を購入したユーザの変数データとの一致度が高い、すなわち、Ａ社の車両を購入する確率が高くなる。すなわち、導出した目的変数ｙは、Ａ社の車両（第四の商品）を購入する購入確率と言える。

したがって、Ａ社は、目的変数ｙの値が高いユーザをディーラーに報告することで、ディーラーは、Ａ社の車両を購入する可能性が高いユーザに絞って営業活動を行うことが可能となる。

このように、情報処理装置１では、変数データを取得する際に、他社の車両についてはカテゴリごとの閲覧回数を変数として取得する。一方、情報処理装置１では、Ａ社の車両（第三の商品）に関する情報についてはカテゴリに分類することなく変数として取得する。そして、情報処理装置１は、取得した変数データと、購入結果とに基づいて、学習モデルを生成する。また、情報処理装置１は、学習モデルを用いて、取得した変数データに対する目的変数ｙ（スコア）を導出する。

これにより、情報処理装置１は、莫大な数に及ぶ他社の車両の閲覧履歴情報について、カテゴリごとに分類した閲覧回数を変数とすることで、ユーザの興味があるカテゴリについての興味度合いを変数とすることができる。かくして、情報処理装置１では、他社の車両を個別に変数とする場合と比較して、ユーザの興味傾向を学習モデルに反映することが可能となり、購入の可能性が高いユーザを絞る学習モデルを精度よく生成することができる。

以上、添付図面を参照しながら説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

上記実施形態における登録情報、キャンペーン情報、閲覧履歴情報に含まれる各情報は一例に過ぎない。また、上記実施形態では、登録情報およびキャンペーン情報が、ウェブページでユーザにより入力された、すなわち、ユーザから取得された第一の情報である。情報処理装置１は、入力情報および閲覧履歴情報の一方または双方の各情報を変数としたユーザごとの変数データを取得できればよい。

また、上記実施形態では、登録情報、キャンペーン情報、閲覧履歴情報に含まれる各情報をそれぞれ１つの変数として扱うようにした。しかしながら、複数の情報を組み合わせて１つの変数として扱うようにしてもよい。例えば、図９に示すように、性別、年齢、保有車種名を合わせて１つの変数とすることが考えられる。具体的には、Ａ社ＩＤが００００００１のユーザでは、性別＝男、年齢＝５０歳、保有車種名＝Ａ車といった組み合わせが１つの変数として変数データが生成される。このような場合、性別＝男、年齢＝５０歳、保有車種名＝Ａ車といった組み合わせを１つの変数として持つ教師データとの一致度が高くなり、精度よく目的変数ｙを導出することが可能となる。これにより、入力情報および閲覧履歴情報が限られている場合に、目的変数ｙを精度よく導出することができる。また、ユーザにより入力される項目数（入力数）を増やさずに、すなわち、ユーザに煩雑さを与えることなく、変数の増加、および、精度を向上することができる。

また、上記実施形態では、情報処理装置１は、ウェブサーバ２から登録情報、キャンペーン情報、閲覧履歴情報を取得するようにした。しかしながら、これらの入力情報は、ユーザの同意に基づき他の手段によって取得するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、登録情報およびキャンペーン情報を入力情報として取得するようにした。しかしながら、入力情報は、例えば、紙に記入した情報であってもよい。すなわち、入力情報は、ユーザから取得されればよい。

また、上記実施形態では、他社の製品の閲覧回数に関する情報として、カテゴリごとの閲覧回数を導出するようにした。しかしながら、他社の製品の閲覧回数に関する情報は、これに限らず、例えば、他社の製品（車両）ごとの閲覧回数であってもよい。この場合、例えば、図１０に示すように、ａ車、ｂ車、ｃ車、・・・の閲覧回数がそれぞれ変数として変数データが生成される。

また、上記実施形態では、情報処理装置１とウェブサーバ２とが異なるハードウェア（コンピュータ）によって構成されている場合について説明した。しかしながら、情報処理装置１とウェブサーバ２とは、同一のハードウェアであってもよい。

また、上記実施形態では、製品として車両を例に挙げて説明したが、製品は車両以外の物であってもよい。

１情報処理装置
１１データ取得部
１２学習部
１３導出部

Claims

ユーザから取得された情報からなる第一の情報、および、前記ユーザによるウェブページの閲覧履歴からなる第二の情報に含まれる情報を変数とする、前記ユーザに対応付けられた変数データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記変数データのうち、前記ユーザの購入結果が判明している第一の変数データと、前記第一の変数データに対応付けられたユーザによる第一の商品の購入有無とに基づき、学習モデルを生成する学習部と、
前記学習モデルを用いて、前記取得部により取得された前記変数データのうち、前記ユーザの購入結果が判明していない第二の変数データに対してスコアを導出する導出部と、
を備え、
前記取得部は、
前記第二の情報に含まれる、前記第一の商品とは異なる第二の商品に関するウェブページの閲覧回数に関する情報からなる第三の情報を変数とする前記変数データを取得し、
前記第三の情報として、前記第二の商品が分類されたカテゴリの閲覧回数を変数とする前記変数データを取得し、
前記第一の情報または前記第二の情報に含まれる第三の商品について、前記カテゴリに分類することなく、前記第三の商品を変数とする前記変数データを取得するとともに、
前記第二の商品は、前記第一の商品とは異なる販売者によって販売される商品であり、
前記第三の商品は、前記第一の商品と同じ販売者によって販売される商品である、情報処理装置。
ユーザから取得された情報からなり、前記ユーザによるウェブページの閲覧履歴に関する情報とは異なり、前記ユーザの購入結果に関する情報とも異なる第一の情報、および、前記ユーザによるウェブページの閲覧履歴からなる第二の情報に含まれる情報を変数とする、前記ユーザに対応付けられた変数データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記変数データのうち、前記ユーザの購入結果が判明している第一の変数データに含まれる前記第一の情報および前記第二の情報と、前記第一の変数データに対応付けられたユーザによる第一の商品の購入有無とに基づき、学習モデルを生成する学習部と、
前記学習モデルを用いて、前記取得部により取得された前記変数データのうち、前記ユーザの購入結果が判明していない第二の変数データに対してスコアを導出する導出部と、
を備え、
前記取得部は、前記第二の情報に含まれる、前記第一の商品とは異なる第二の商品に関するウェブページの閲覧回数に関する情報からなる第三の情報を変数とする前記変数データを取得する情報処理装置。
前記導出部は、第四の商品の購入確率を前記スコアとして導出するとともに、
前記第四の商品は、前記第一の商品と同じ販売者によって販売される商品である、請求項１または２に記載の情報処理装置。
前記第一の商品は自社が販売する商品であり、前記第二の商品は他社が販売する商品である、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記取得部は、前記変数データに含まれる複数の変数を組み合わせて１つの変数として取得する請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。