JP7633224B2 - 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

本出願は、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、アンケート調査やモニタ調査の手間を省き、市場のニーズを簡便に収集し、活用可能とすることを目的として、対話シナリオに基づいて顧客と対話を行う技術が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。

また、近年では、ユーザの端末装置を用いて、リアルタイムでメッセージやデータなどをチャット形式により送受信可能なサービスが提供されている（たとえば、特許文献２参照）。

特開２００２－３２４１５８号公報 特開２０２２－５８７１１号公報

しかしながら、上述した従来の技術では、オンラインサービスにおける処理の実効性を高める上で改善の余地がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図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、判定部と、実行部とを有する。判定部は、オンラインサービスを利用するサービス利用者の状況に基づいて、チャットボットを通じたオンラインサービス上のコミュニケーションをサービス利用者との間で実行するか否かを判定する。実行部は、判定部によりコミュニケーションを実行すると判定された場合、コンテンツとともにチャットボットを表示させ、コミュニケーションに関する処理を実行する。

実施形態の態様の１つによれば、オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図ることができる。

図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の概要を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図４は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部に記憶されるコンテンツ情報の概要を示す図である。 図５は、実施形態に係るサービス利用履歴記憶部に記憶されるサービス利用履歴の概要を示す図である。 図６は、実施形態に係る利用者情報記憶部に記憶される利用者情報の概要を示す図である。 図７は、実施形態に係るコミュケーションの実行タイミングの制御手順の一例を示すフローチャートである。 図８は、実施形態に係るレコメンド処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図９は、実施形態または各変形例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」と称する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、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、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
［１．実施形態に係るシステム構成］
以下、図１および図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の概要について説明する。図１および図２に、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の概要を示す。

まず、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の概要の説明に先駆けて、図１を参照しつつ、実施形態に係る情報処理装置１００を含む情報処理システムＳＹＳの構成例について説明する。

図１に示すように、情報処理システムＳＹＳは、利用者端末１０と、情報処理装置１００とを有している。利用者端末１０、及び情報処理装置１００は、有線または無線により、インターネットなどのネットワーク（たとえば、図３に示すネットワークＮ）に接続される。利用者端末１０、及び情報処理装置１００は、ネットワークを通じて相互に通信できる。なお、図１に示す情報処理システムＳＹＳの構成は一例であり、図１に示す例よりも多くの利用者端末１０が含まれていてもよいし、情報処理装置１００とは異なる他の情報処理装置が含まれていてもよい。

利用者端末１０は、情報処理装置１００により提供される各種オンラインサービスのサービス利用者であるサービス利用者Ｕにより使用される情報処理端末である。たとえば、利用者端末１０は、スマートフォンや、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などにより実現され得る。

また、利用者端末１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）や、４Ｇ（4th Generation：第４世代移動通信システム）や、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）などの無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信を実行するための通信機能を有し、これらの通信機能によりネットワークに接続できる。

また、利用者端末１０は、たとえば、情報処理装置１００により提供されるウェブコンテンツを、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、利用者端末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。

サービス利用者Ｕは、利用者端末１０を操作して、ウェブブラウザにより表示される各種オンラインサービスのウェブサイトを閲覧したり、ウェブブラウザにより表示されるウェブコンテンツを利用したりできる。また、サービス利用者Ｕは、各種オンラインサービスのウェブサイトを利用するための専用のアプリケーションプログラム（以下、「専用アプリ」と称する。）を情報処理装置１００からダウンロードして、利用者端末１０にインストールできる。この場合、サービス利用者Ｕは、専用アプリを操作することにより、専用アプリ用に構成された各種オンラインサービスのコンテンツを利用できる。

情報処理装置１００は、各サービス利用者に対して各種オンラインサービスを提供するとともに、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、典型的にはサーバ装置であるが、メインフレームやワークステーションなどにより実現されてもよい。また、情報処理装置１００がサーバ装置により実現される場合、単独のサーバ装置により実現されてもよいし、複数のサーバ装置及び複数のストレージ装置が協働して動作するクラウドシステムなどにより実現されてもよい。

情報処理装置１００により提供される各種オンラインサービスには、インターネット接続や、検索サービスや、ＳＮＳ（Social Networking Service）や、電子商取引サービスや、電子決済サービスや、オンラインゲームや、オンラインバンキングサービスや、オンライントレーディングサービスや、宿泊予約サービスや、チケット予約サービスや、動画配信サービスや、音楽配信サービスや、ニュース配信サービスや、地図情報サービスや、ルート検索サービスや、経路案内サービスや、路線情報サービスや、運行情報サービスや、天気情報サービスなどが含まれ得る。なお、各種オンラインサービスには、各種アプリケーションに対応するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービスが含まれていてもよい。

情報処理装置１００は、各種オンラインサービスの提供にあたり、サービス利用者（たとえば、サービス利用者Ｕ）の各々を特定するための利用者識別情報である利用者ＩＤを含むユーザアカウントを作成する。このユーザアカウントに含まれる利用者ＩＤは、オンラインサービスの利用登録の際にサービス利用者（たとえば、サービス利用者Ｕ）が任意に設定するか、又は情報処理装置１００により個別に割り振られる。情報処理装置１００は、各サービス利用者（たとえば、サービス利用者Ｕ）のユーザアカウントに紐付けて、オンラインサービスの利用履歴であるサービス利用履歴を記録し、記録したサービス利用履歴をサービス利用者ごとに管理する。また、情報処理装置１００は、サービス利用者（たとえば、サービス利用者Ｕ）からの要求に応じて、各種オンラインサービスを利用するための専用アプリを配布できる。

［２．実施形態に係る情報処理］
［２－１．コミュケーション実行タイミングの制御例］
以下、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の概要について説明する。図１は、情報処理システムＳＹＳにおいて、情報処理装置１００が実施するチャットボット（「コミュニケーションボット」とも称される。）を通じたコミュニケーションの実行タイミングの制御例を示している。

たとえば、オンラインサービスにおいて、オンラインサービスを通じて提供される商品やサービスなどの取引対象に対するレビュー（評価情報）を取得したいという要望がある。このため、オンラインサービスは、一般的に、サービス利用者からのレビューの投稿を受付可能に構成されている。しかしながら、レビューを投稿するか否かは、サービス利用者の意思に委ねられており、レビューの取得率はそれほど高くないのが現状である。このような事情に鑑み、実施形態に係る情報処理装置１００は、オンラインサービスを利用するサービス利用者の状況に基づいて、サービス利用者との間でチャットボットを通じたコミュニケーションをオンラインサービス上で実行する。これにより、情報処理装置１００は、オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図る。具体的には、情報処理装置１００は、取引対象に対するサービス利用者のレビューの投稿が期待できる適切なタイミングでサービス利用者と意思疎通を図り、サービス利用者との対話の中で取引対象に対するレビューを聞き出すためのアンケートを提示できる。この結果、情報処理装置１００は、サービス利用者によるアンケートへの回答を促すことができ、取引対象に対するレビューを効率的に取得できる効果を期待できる。

図１では、サービス利用者により利用されるオンラインサービスが宿泊予約サービスである場合の情報処理の概要を例示するが、実施形態に係る情報処理は、宿泊予約サービス以外の他のサービスについても同様に適用できる。なお、以下の説明において、利用者端末１０をサービス利用者Ｕと表記して説明する場合がある。すなわち、サービス利用者Ｕを利用者端末１０と読み替えることができる。

図１に示すように、サービス利用者Ｕは、利用者端末１０を操作して、宿泊予約サービスにアクセスする（ステップＳ０１）。たとえば、利用者端末１０は、サービス利用者Ｕの操作に従って、宿泊予約サービスのサービス用コンテンツを表示するための情報の取得要求を情報処理装置１００に送信する。

一方、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕからの要求に応じて、宿泊予約サービスのサービス用コンテンツを提供する（ステップＳ０２）。たとえば、情報処理装置１００は、宿泊予約サービスのサービス用コンテンツを表示させるための情報を利用者端末１０に送信する。

また、情報処理装置１００は、オンラインサービスを利用するサービス利用者Ｕの状況に基づいて、サービス利用者Ｕとの間でチャットボットを通じたオンラインサービス上のコミュニケーションを実行するか否かを判定するコミュニケーション実行判定を行う（ステップＳ０３）。

また、情報処理装置１００は、コミュニケーションを実行すると判定された場合、サービス利用者Ｕに提供したサービス用コンテンツとともにチャットボットを表示させる（ステップＳ０４）。また、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕとのコミュニケーションに関する処理を実行する（ステップＳ０５）。情報処理装置１００が実行するコミュケーションに関する処理には、テキストや音声を通じて、サービス利用者Ｕとの間で自動的に対話を行う対話処理が含まれる。対話処理には、サービス利用者Ｕと雑談や他愛のない会話といった非タスク志向型の対話を行うための処理や、サービス利用者Ｕの要求に応じて、オンラインサービスに関するタスクを代行するタスク志向型の対話を行うための処理が含まれていてよい。

上述のステップＳ０３において、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕによる各オンラインサービスのサービス利用履歴に基づいて推定されるサービス利用者Ｕとの間でチャットボットを通じたコミュニケーションを実行するか否かを判定する。

たとえば、情報処理装置１００は、サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンからの経過時間に基づいて、コミュニケーションを実行するか否かを判定する。具体例を示せば、所定のコンバージョンの１つが商品購入である場合、情報処理装置１００は、コミュニケーションの実行判定を行うタイミングで、商品が購入された日から予め定められる所定期間を経過している場合、サービス利用者Ｕとの間でチャットボットを通じたコミュニケーションを実行するという判定結果を導出する。

また、たとえば、情報処理装置１００は、サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンに紐付く商品やサービスなどの取引対象と、サービス利用者Ｕが利用中のサービスの内容との関連性に基づいて、コミュニケーションを実行するか否かを判定する。具体例を示せば、情報処理装置１００は、所定のコンバージョンに紐付く商品としてサービス利用者ＵのＥＣサイトの購入履歴から取得された旅行カバンと、サービス利用者Ｕが利用中の宿泊予約サービスとの間には関連性があると判定すれば、サービス利用者Ｕとのコミュケーションを実行するという判定結果を導出する。なお、情報処理装置１００は、サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンに紐付く商品やサービスなどの取引対象と、サービス利用者Ｕが閲覧中のサービス用コンテンツの内容との間の関連性の有無については、予め定められるルールベースなどに基づいて判定できる。

また、情報処理装置１００は、チャットボットを通じたサービス利用者Ｕとの対話の中で、所定のコンバージョンに紐付く取引対象についてのアンケートを実行してもよい。具体例を示せば、サービス利用者ＵのＥＣサイトの購入履歴から取得された旅行カバンと、サービス利用者Ｕが閲覧中の宿泊予約サービスのサービス用サイトとの間には関連性があると判定した場合、サービス利用者Ｕとの対話の中で、旅行カバンについてのアンケートを実行する。

このように、情報処理装置１００は、オンラインサービスを利用するサービス利用者の状況に基づいて、サービス利用者との間でチャットボットを通じたコミュニケーションをオンラインサービス上で実行する。これにより、情報処理装置１００は、オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図る。具体的には、情報処理装置１００は、取引対象に対するサービス利用者のレビューの投稿が期待できる適切なタイミングでサービス利用者と意思疎通を図り、サービス利用者との対話の中で取引対象に対するレビューを聞き出すためのアンケートを提示できる。この結果、情報処理装置１００は、サービス利用者によるアンケートへの回答を促すことができ、取引対象に対するレビューを効率的に取得できる効果を期待できる。

また、情報処理装置１００は、アンケートを実施してから所定の期間経過後に、アンケートの対象となった取引対象と同一の取引対象について再度アンケートを実行してもよい。このとき、情報処理装置１００が実行するアンケートの内容は、前回のアンケートと同一の内容であってもよいし、前回のアンケートと異なる内容であってもよい。

また、情報処理装置１００は、オンラインサービスを利用するサービス利用者の状況に基づいて、チャットボットを通じたサービス利用者Ｕとの対話の中で、サービス利用者Ｕに対して情報提供を実行してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、あるオンラインサービスを利用中のサービス利用者Ｕに対して、他のオンラインサービスに送客する（誘導する）ための情報などを提供してもよい。

［２－２．情報表示例］
以下、図１を用いて、情報処理装置１００から提供される情報に基づいて、利用者端末１０に表示される情報の一例について説明する。

上述のステップＳ０４の処理により、利用者端末１０には、情報処理装置１００から提供される情報に基づいて、宿泊予約サービスのサービス用のサービス用コンテンツＣＴとともに、チャットボットＣＢ（対話画面）が表示される（ステップＳ１１）。たとえば、図１に示すチャットボットＣＢには、たとえば、サービス利用者Ｕのサービス利用履歴に基づくコミュケーション情報ＪＨが表示される。また、図１に示すチャットボットＣＢには、コミュケーション情報ＪＨに関連するアクションをサービス利用者Ｕから受け付けるためのオブジェクトＯＢ１－１、及びオブジェクトＯＢ１－２が表示される。

また、上述のステップＳ０５の処理により、図１に示すチャットボットには、コミュケーション情報ＪＨに続くアンケートＱが表示される（ステップＳ１２）。アンケートＱは、サービス利用者Ｕによるアクションに応じて表示されてもよいし、サービス利用者Ｕに関わらず自動的に表示されてもよい。また、図１に示すチャットボットＣＢには、アンケートＱに対する回答をサービス利用者Ｕから受け付けるためのオブジェクトＯＢ２－１、オブジェクトＯＢ２－２、及びオブジェクトＯＢ２－３が表示される。

［２－３．アンケート回答の利用例］
以下、図２を用いて、図１に示す情報処理によりサービス利用者Ｕに提示したアンケートに対して、サービス利用者Ｕから得られた回答の利用例について説明する。図２は、情報処理システムＳＹＳにおいて、情報処理装置１００が、アンケートに対するサービス利用者Ｕの回答に基づいてサービス利用者Ｕにレコメンドを提供する処理の一例を示している。

図２に示すように、情報処理装置１００は、アンケートに対するサービス利用者Ｕの回答に基づいて、取引対象に対するサービス利用者Ｕの満足度を評価する評価処理を実行する（ステップＳ２１）。そして、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕの満足度の評価結果に基づいてレコメンドを実行する（ステップＳ２２）。たとえば、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕの満足度が高い取引対象に基づいて、サービス利用者Ｕが閲覧中のサービス用サイトに関連したおすすめのアイテムやコンテンツを利用者端末１０に表示する。また、情報処理装置１００は、上述の評価処理により評価された取引対象に対するサービス利用者Ｕの満足度についての情報を、たとえば、オンラインサービスを通じて取引対象の提供を行っている提供者（ストアやメーカーなど）に対してフィードバック（提供）してもよい。上述のサービス利用者Ｕの満足度についての情報は、アンケートに対するサービス利用者Ｕの回答に基づく情報であり、情報の信ぴょう性が高く、取引対象の提供者にとって有益な情報となり得る。

なお、情報処理装置１００は、サービス利用履歴に基づいて、サービス利用者Ｕから取得されるアンケートに対する回答の信頼度（信ぴょう性）を事前に評価してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕに対して商品に関するアンケートを実行し、購入履歴がない商品について回答があった場合、サービス利用者Ｕに対する信頼度を低くする。すなわち、情報処理装置１００は、アンケート対象の商品について購入履歴があるサービス利用者Ｕよりも相対的に信頼度が低くなるようにスコアリングする。仮に、情報処理装置１００は、信頼度が低いと評価されたサービス利用者Ｕから、このサービス利用者Ｕが購入した商品についてのアンケートに対する回答があった場合、回答の信ぴょう性は低いと判断する。

なお、ここでのアンケートは、サービス利用者Ｕによる購入実績がない商品や、利用実績がないサービスをサービス利用者Ｕのサービス利用履歴から予め特定して行われる。つまり、事前にサービス利用者Ｕの信用をスコアリングするために、たとえば、情報処理装置１００は、アンケートを通じて過去に購入履歴がない商品の感想をあえて尋ね、「買っていないのでわからない」という回答が選択された場合、該当のサービス利用者Ｕによる回答の信頼度（信用）を高く評価し、「とても良かった」という回答が選択された場合、該当のサービス利用者Ｕによる回答の信頼度（信用）を低く評価することができる。

また、サービス利用者の信用をスコアリングするために用いるためのアンケートの内容は、サービス利用履歴に基づく必要はなく、サービス利用者Ｕの属性を示す属性情報に基づくものであってもよい。また、サービス利用者の信用のスコアリングは、アンケートにより実施する必要はなく、チャットボットＣＢとの対話の中で実施されてもよい。具体的には、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕの属性を示す属性情報に基づいて、サービス利用者Ｕの住所が「神奈川県」であることを特定できている場合、このサービス利用者Ｕに対して、チャットボットＣＢを通じた対話の中で、「関西在住ですか？」という質問を行う。すなわち、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕに紐付く属性情報から特定した情報とは相違する質問を行う。そして、情報処理装置１００は、この質問に対して、サービス利用者Ｕから質問の内容を否定する回答があった場合、このサービス利用者Ｕによる回答の信頼度を高く評価し、一方、サービス利用者Ｕから質問の内容を肯定する回答があった場合、このサービス利用者Ｕによる回答の信頼度を低く評価する。このように、情報処理装置１００は、サービス利用者Ｕによる回答の信頼度を評価することが可能であれば、任意の内容のアンケートや質問を用いることができる。また、情報処理装置１００は、回答の信頼度（信ぴょう性）が低いサービス利用者については、オンラインサービス利用時のユーザ認証を強化したり、チャットに対する回答を利用しないようにしたり、アンケートを実施しないようにしたりしてもよい。

［３．実施形態に係る情報処理装置の構成］
図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例について説明する。図３に、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続される。情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して、利用者端末１０などの他の装置との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、たとえば、制御部１３０による制御および演算に用いられるプログラムおよびデータを記憶する。たとえば、記憶部１２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory)や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。たとえば、記憶部１２０は、コンテンツ情報記憶部１２１と、サービス利用履歴記憶部１２２と、利用者情報記憶部１２３とを有する。なお、記憶部１２０は、図３に示す例には限られず、オンラインサービスのサービス用コンテンツに関する情報を記憶してもよい。

（コンテンツ情報記憶部１２１）
コンテンツ情報記憶部１２１は、サービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）が利用する各種オンラインサービスに対応するコンテンツに関する情報を記憶する。図４に、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２１に記憶されるコンテンツ情報の概要を示す。

図４に示すように、コンテンツ情報記憶部１２１に記憶されるコンテンツ情報は、「サービス」の項目や、「サービス内容」の項目や、「関連取引対象」の項目などといった複数の項目を有している。コンテンツ情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。

「サービス」の項目には、オンラインサービスごとに割り振られる各オンラインサービスに固有の識別情報が記憶される。「サービス内容」の項目には、インターネット接続や、検索サービスや、ＳＮＳ（Social Networking Service）や、電子商取引サービスや、電子決済サービスや、オンラインゲームや、オンラインバンキングサービスや、オンライントレーディングサービスや、宿泊予約サービスなどのオンラインサービスの内容を示す情報が記憶される。「関連取引対象」の項目には、オンラインサービスの内容と関連を有する商品やサービスなどの取引対象を示す情報が記憶される。なお、「関連取引対象」の項目は、情報処理装置１００の管理者により予め設定される。

図４によれば、識別情報：「サービス＃００１」で識別されるオンラインサービスのサービス内容が「内容Ｃ－１」であり、オンラインサービスの内容と関連を有する関連取引対象が「対象Ｘ－１，対象Ｘ－２，・・・」であることが示されている。たとえば、宿泊予約サービスであれば、旅行カバンや圧縮バックなどの旅行用アイテムや、観光情報を提供する情報誌などが関連性の強い取引対象として想定される。

（サービス利用履歴記憶部１２２）
サービス利用履歴記憶部１２２は、オンラインサービスのサービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）により利用された各オンラインサービスのサービス利用履歴を記憶する。図５に、実施形態に係るサービス利用履歴記憶部１２２に記憶されるサービス利用履歴の概要を示す。

図５に示すように、実施形態に係るサービス利用履歴記憶部１２２に記憶されるサービス利用履歴は、「利用者ＩＤ」の項目や、「検索履歴」の項目や、「移動履歴」の項目や、「購買履歴」の項目や、「閲覧履歴」の項目などといった複数の項目を有している。サービス利用履歴が有するこれらの項目は、相互に対応付けられている。

「利用者ＩＤ」の項目には、オンラインサービスの利用登録の際にサービス利用者に対して個別に割り振られるオンラインサービス用の利用者識別情報が記憶される。「検索履歴」の項目には、オンラインサービスにおけるサービス利用者の検索履歴を示す情報が記憶される。「移動履歴」の項目には、オンラインサービスにおけるサービス利用者の移動の履歴を示す情報が記憶される。「購買履歴」の項目には、オンラインサービスにおけるサービス利用者の購買の履歴を示す情報が記憶される。なお、購買の履歴を示す情報には、所定のコンバージョンが成立した日時（たとえば、商品の購入日時やサービスの利用日時）を示す情報が含まれる。「閲覧履歴」の項目には、オンラインサービスにおけるサービス利用者の閲覧の履歴を示す情報が記憶される。なお、サービス利用履歴記憶部１２２は、サービス利用履歴から取得されるサービス利用者の行動情報を記憶してもよい。

（利用者情報記憶部１２３）
利用者情報記憶部１２３は、オンラインサービスのサービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）に関する利用者情報を記憶する。図６に、実施形態に係る利用者情報記憶部１２３に記憶される利用者情報の概要を示す。

図６に示すように、実施形態に係る利用者情報記憶部１２３に記憶される利用者情報は、「利用者ＩＤ」の項目や、「個人情報」の項目や、「満足度情報」の項目や、「回答信頼度」の項目などといった複数の項目を有している。利用者情報が有するこれらの項目は、相互に対応付けられている。

「利用者ＩＤ」の項目には、オンラインサービスの利用登録の際にサービス利用者に対して個別に割り振られるオンラインサービス用の利用者識別情報が記憶される。「個人情報」の項目には、サービス利用者に関する個人情報が記憶される。「満足度情報」の項目には、サービス利用者の所定のコンバージョンに紐付く取引対象に対する満足度を示す情報が記憶される。「回答信頼度」の項目には、アンケートに対するサービス利用者の回答の信頼度を示す情報が記憶される。

（制御部１３０について）
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、たとえば、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る。

図３に示す制御部１３０は、表示制御部１３１と、判定部１３２と、実行部１３３とを有し、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は、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処理単位で複数の分割された内部構成を有していてもよい。また、制御部１３０は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよく、図３に示す以外の他の機能部を有していてもよい。

（表示制御部１３１）
表示制御部１３１は、サービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）の利用者端末１０に対して、サービス利用者からの要求に対応するサービス用コンテンツを表示させる。たとえば、表示制御部１３１は、通信部１１０を通じて、利用者端末１０からオンラインサービスに対するアクセス要求を取得すると、アクセス要求に対応するサービス用コンテンツの情報を取得する。そして、表示制御部１３１は、取得したサービス用コンテンツの情報を、通信部１１０を通じて、アクセス要求の送信元である利用者端末１０に送信する。

（判定部１３２）
判定部１３２は、オンラインサービスを利用するサービス利用者の状況に基づいて、サービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）との間でチャットボットを通じたオンラインサービス上のコミュニケーションを実行するか否かを判定する。

たとえば、判定部１３２は、サービス利用履歴に基づいて推定されるサービス利用者の状況に基づいて、サービス利用者との間でチャットボットを通じたコミュニケーションを実行するか否かを判定してもよい。

たとえば、判定部１３２は、サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンからの経過時間に基づいて、コミュニケーションを実行するか否かを判定してもよい。すなわち、判定部１３２は、サービス利用者により購入された商品の使用感に対するレビューを取得したい場合、少なくとも、商品が使用されたと推定される時間の経過を条件として、サービス利用者とのコミュニケーションが実行されるように判定を行う。所定のコンバージョンには、商品の購入の他、サービスの利用なども含まれる。また、所定のコンバージョンの種類については、情報処理装置１００の管理者が任意に設定する。

たとえば、判定部１３２は、サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンに紐付く取引対象と、サービス利用者が利用中のサービスの内容との間の関連性に基づいて、コミュニケーションを実行するか否かを判定してもよい。具体的には、判定部１３２は、コンテンツ情報記憶部１２１を参照し、所定のコンバージョンに紐付く取引対象と、サービス利用者が利用中のサービスの内容に対応付けられている関連取引対象に含まれているか否かを判定する。すなわち、判定部１３２は、たとえば、サービス利用者により購入された商品の使用感に対するレビューを取得したい場合、対象商品に関連するサービスをサービス利用者が利用しているタイミングでコミュニケーションを実行するように判定を行う。これにより、自然な対話の流れを演出し、商品の使用感に対するレビューの取得確度を高める効果を期待できる。なお、判定部１３２は、取引対象との関連性の有無を判定するためのサービスの内容として、サービス利用者が利用中のサービス用コンテンツの内容を用いてもよい。

また、判定部１３２は、サービス利用者ごとに、アンケートに対する回答を得られたときのサービス利用状況を記録しておき、サービス利用者の状況がアンケートに対する回答実績がある場合、コミュニケーションを実行するという判定結果を導出してもよい。たとえば、判定部１３２は、ニュース配信サービスを利用中にアンケートに対する回答を得られるという実績があるサービス利用者については、ニュース配信サービスを利用中であることを条件に、コミュニケーションを実行するという判定結果を導出してもよい。

なお、判定部１３２は、サービス利用者の状況を推定するための情報として、サービス利用履歴以外の情報を加味してもよい。たとえば、判定部１３２は、利用者端末１０において検出された加速度や、サービス利用者により入力された音声や、サービ利用者により入力された操作などの利用者情報を取得し、サービス利用者の状況を推定してもよい。たとえば、判定部１３２は、サービス利用履歴から検索サービスの利用時間が所定時間を超えており、かつ、加速度などに基づいてサービス利用者が歩行していない状態であることが特定される場合、サービス利用者が情報収集に集中している状態であると推定ことなどが想定される。

（実行部１３３）
実行部１３３は、判定部１３２によりコミュニケーションを実行すると判定された場合、コンテンツとともにチャットボットを表示させ、サービス利用者（たとえば、図１に示すサービス利用者Ｕ）との間で実行するコミュニケーションに関する処理を実行する。

たとえば、実行部１３３は、判定部１３２によりコミュニケーションを実行すると判定された場合、サービス利用者との対話の中で、所定のコンバージョンに紐付く取引対象についてのアンケートを実行してもよい。

たとえば、実行部１３３は、アンケートを実施してから所定の期間経過後に、アンケートの対象となった取引対象と同一の取引対象について再度アンケートを実行してもよい。

たとえば、実行部１３３は、アンケートに対するサービス利用者の回答に基づいて、取引対象に対するサービス利用者の満足度を評価し、評価結果に基づくレコメンドを実行してもよい。

たとえば、実行部１３３は、サービス利用履歴に基づいて、サービス利用者から取得されるアンケートに対する回答の信頼度を評価してもよい。

［４．実施形態に係る処理手順］
［４－１．コミュケーションの実行タイミングの制御手順］
以下、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の手順について説明する。まず、図７を用いて、実施形態に係るコミュケーションの実行タイミングの制御手順例について説明する。図７は、実施形態に係るコミュケーションの実行タイミングの制御手順の一例を示すフローチャートである。図７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７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７に示すように、提供部１３１は、サービス利用者に対してアクセス要求に対応するサービス用コンテンツを提供する（ステップＳ１０１）。

また、判定部１３２は、サービス利用者のサービス利用履歴に基づいて、サービス利用者に紐付く所定のコンバージョンがあるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。

判定部１３２は、サービス利用者に紐付く所定のコンバージョンがあると判定した場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、所定のコンバージョンからの経過時間が予め規定される閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

判定部１３２は、所定のコンバージョンからの経過時間が予め規定される閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、所定のコンバージョンに紐付く取引対象と、サービス利用者が利用中のサービスの内容との間に関連性があるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

また、実行部１３３は、判定部１３２により所定のコンバージョンに紐付く取引対象と、サービス利用者が利用中のサービスの内容との間に関連性があると判定された場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、サービス用コンテンツにチャットボットに表示させて、所定のコンバージョンに紐付く取引対象についてのアンケートを実行して（ステップＳ１０５）、図７に示す処理手順を終了する。

上述のステップＳ１０４において、実行部１３３は、判定部１３２により所定のコンバージョンに紐付く取引対象と、サービス利用者が利用中のサービスの内容との間に関連性がないと判定された場合（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、サービス用コンテンツにチャットボットに表示させて、サービス利用者の状況に基づく情報提供を実行して（ステップＳ１０６）、図７に示す処理手順を終了する。

上述のステップＳ１０３において、実行部１３３は、所定のコンバージョンからの経過時間が予め規定される閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、上述のステップＳ１０６の処理手順に移る。

上述のステップＳ１０２において、実行部１３３は、サービス利用者に紐付く所定のコンバージョンがないと判定した場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、上述のステップＳ１０６の処理手順に移る。

［４－２．レコメンド処理手順］
続いて、図８を用いて、実施形態に係るレコメンド処理の処理手順例について説明する。図８は、実施形態に係るレコメンド処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。図８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８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８に示すように、実行部１３３は、処理対象となるサービス利用者について取引対象ごとにアンケートに対する回答を取得する（ステップＳ２０１）。

また、実行部１３３は、取得したアンケートの回答に基づいて、取引対象ごとに満足度を評価する（ステップＳ２０２）。

また、実行部１３３は、取引対象ごとの満足度の評価結果に基づいて、サービス利用者に対するレコメンドを実行して（ステップＳ２０３）、図８に示す処理手順を終了する。

［５．変形例］
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は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。以下では、上記実施形態の変形例について説明する。

（５－１．学習済みモデルの利用について）
上記実施形態において、情報処理装置１００は、機械学習により学習された学習済みモデルを用いて、チャットボットを通じたオンライン上のコミュニケーションをサービス利用者との間で実行するか否かを判定してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、サービス利用者の状況と、チャットボットを通じたサービス利用者とのコミュニケーションの実行タイミングとの関係性の特徴を学習した学習済みモデルを用いて、チャットボットを通じたサービス利用者とのコミュニケーションを実行するか否かを判定する。

（５－２．その他の学習済みモデルについて）
上記実施形態において、情報処理装置１００は、機械学習により学習された学習済みモデルを用いて、サービス利用者の状況を推定してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、サービス利用履歴および利用者情報と、サービス利用者の状況との関係性の特徴を学習した学習済みモデルを用いて、サービス利用者の状況を推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、サービス利用履歴として、サービス用コンテンツの内容や、利用されているサービスの種類や、サービス用コンテンツの利用頻度などの情報を収集し、学習用データとして利用できる。また、情報処理装置１００は、利用者情報として、サービス用コンテンツにおけるサービス利用者の行動や、利用者端末１０におけるセンサ情報や、サービス利用者との対話内容などの情報を収集し、学習用データとして利用できる。

（５－３．対話パターンについて）
上記実施形態において、情報処理装置１００は、予め用意された対話パターンを用いて、サービス利用者とのコミュニケーションを実行してもよい。具体的には、実行部１３３は、予め用意された対話パターンの中から、サービス利用者が利用中のサービスの内容、及びサービス利用履歴に応じた対話パターンを選択し、チャットボットを通じた情報提供やアンケートを実行する。

たとえば、実行部１３３は、サービス利用者に対して情報提供を行う場合、情報提供に対応する対話パターンの中からサービス利用者が利用中のサービス内容に合致する対話パターンを取得する。そして、実行部１３３は、取得した対話パターンに従って、情報提供を行うためのコミュニケーションをサービス利用者との間で実行する。また、たとえば、実行部１３３は、サービス利用者に対してアンケートを行う場合、アンケート実施に対応する対話パターンの中から、所定のコンバージョンに紐付く取引対象についてアンケートを行うための対話パターンを取得する。そして、実行部１３３は、取得した対話パターンに従って、アンケートを実施するためのコミュニケーションをサービス利用者との間で実行する。

（５－４．チャットボットの継続表示について）
上記実施形態において、情報処理装置１００は、サービス利用者が利用中のサービス用コンテンツとともに表示するチャットボットを、サービス利用者により利用するオンラインサービスが変更されても継続的に表示させてもよい。

［６．効果］
実施形態に係る情報処理装置１００は、判定部１３２と、実行部１３３とを有する。判定部１３２は、オンラインサービスを利用するサービス利用者の状況に基づいて、チャットボットを通じたオンラインサービス上のコミュニケーションをサービス利用者との間で実行するか否かを判定する。実行部１３３は、判定部１３２によりコミュニケーションを実行すると判定された場合、コンテンツとともにチャットボットを表示させ、コミュニケーションに関する処理を実行する。

また、情報処理装置１００は、サービス利用者による各オンラインサービスのサービス利用履歴を記憶する記憶部１２０をさらに有する。判定部１３２は、サービス利用履歴に基づいて推定されるサービス利用者の状況に基づいて、サービス利用者との間でチャットボットを通じたコミュニケーションを実行するか否かを判定する。

また、判定部１３２は、サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンからの経過時間に基づいて、コミュニケーションを実行するか否かを判定する。

また、判定部１３２は、サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンに紐付く取引対象と、サービス利用者が利用中のサービスの内容との間の関連性に基づいて、コミュニケーションを実行するか否かを判定する。

また、実行部１３３は、判定部１３２により前記コミュニケーションを実行すると判定された場合、コミュニケーションにおいて、所定のコンバージョンに紐付く取引対象についてのアンケートを実行する。

また、実行部１３３は、アンケートを実施してから所定の期間経過後に、アンケートの対象となった取引対象と同一の取引対象について再度アンケートを実行する。

また、実行部１３３は、アンケートに対するサービス利用者の回答に基づいて、取引対象に対する前記サービス利用者の満足度を評価し、評価結果に基づくレコメンドを実行する。

また、実行部１３３は、サービス利用履歴に基づいて、サービス利用者から取得されるアンケートに対する回答の信頼度を評価する。

また、判定部１３２は、サービス利用者の状況と、コミュニケーションの実行タイミングとの関係性の特徴を学習した学習済みモデルを用いて、コミュニケーションを実行するか否かを判定する。

このようなことから、実施形態に係る情報処理装置１００は、上述した各部により実行される処理、又は各部のうちのいずれかの組合せにより、オンラインサービスにおける処理の実効性の向上を図ることができる。たとえば、情報処理装置１００は、取引対象に対するサービス利用者のレビューの投稿が期待できる適切なタイミングでサービス利用者と意思疎通を図り、サービス利用者との対話の中で取引対象に対するレビューを聞き出すためのアンケートを提示できる。この結果、情報処理装置１００は、サービス利用者によるアンケートへの回答を促すことができ、取引対象に対するレビューを効率的に取得できる効果を期待できる。

［７．ハードウェア構成］
また、上述してきた実施形態および各変形例に係る情報処理装置は、たとえば、図９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９は、実施形態及び各変形例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、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラムなどに基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭなど、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナなどといった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢなどにより実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリなどの外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

たとえば、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の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラム（たとえば、情報処理プログラム）を実行することにより、制御部１３０と同様の機能を実現する。すなわち、演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラム（例えば、情報処理プログラム）との協働により、実施形態に係る情報処理装置１００による処理を実現する。

［８．その他］
上記実施形態など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。

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。

また、上述してきた各実施形態は、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。

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。

Ｎ ネットワーク
ＳＹＳ 情報処理システム
１０ 利用者端末
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ セラー情報記憶部
１２２ 商品情報記憶部
１２３ 在庫情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 提供部
１３２ 判定部
１３３ 実行部

Claims (11)

1. オンラインサービスを利用するサービス利用者による各オンラインサービスのサービス利用履歴を記憶する記憶部と、
   前記サービス利用履歴に基づいて推定される前記サービス利用者の状況に基づいて、チャットボットを通じたオンラインサービス上のコミュニケーションを前記サービス利用者との間で実行するか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により前記コミュニケーションを実行すると判定された場合、前記オンラインサービスに対応するコンテンツとともに前記チャットボットを表示させ、前記コミュニケーションに関する処理を実行する実行部と
   を有し、
   前記判定部は、
   前記サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンに商品購入が含まれる場合、前記コミュニケーションの実行判定を行うタイミングで、商品が購入された日から予め定められる所定期間を経過していることを条件に、前記サービス利用者との間でチャットボットを通じた前記コミュニケーションを実行するという判定結果を導出する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. オンラインサービスを利用するサービス利用者による各オンラインサービスのサービス利用履歴を記憶する記憶部と、
   前記サービス利用履歴に基づいて推定される前記サービス利用者の状況に基づいて、チャットボットを通じたオンラインサービス上のコミュニケーションを前記サービス利用者との間で実行するか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により前記コミュニケーションを実行すると判定された場合、前記オンラインサービスに対応するコンテンツとともに前記チャットボットを表示させ、前記コミュニケーションに関する処理を実行する実行部と
   を有し、
   前記判定部は、
   前記サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンに紐付く取引対象と、前記サービス利用者が利用中のサービスの内容との関連性の有無を判定するために予め定められるルールベースに基づいて、前記オンラインサービスに含まれる第１のサービスおよび第２のサービスのうち、前記第１のサービスの前記サービス利用履歴から前記所定のコンバージョンに紐付く取引対象として取得された取引対象と、前記サービス利用者が利用中の前記第２のサービスとの間に関連性があると判定した場合、前記コミュニケーションを実行するという判定結果を導出する
   ことを特徴とする情報処理装置。
3. 前記実行部は、
   前記判定部により前記コミュニケーションを実行すると判定された場合、前記コミュニケーションにおいて、前記所定のコンバージョンに紐付く取引対象についてのアンケートを実行する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記実行部は、
   前記アンケートを実施してから所定の期間経過後に、前記アンケートの対象となった取引対象と同一の取引対象について再度アンケートを実行する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記実行部は、
   前記アンケートに対する前記サービス利用者の回答に基づいて、前記取引対象に対する前記サービス利用者の満足度を評価し、評価結果に基づくレコメンドを実行する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記実行部は、
   前記サービス利用履歴に基づいて、前記サービス利用者から取得される前記アンケートに対する回答の信頼度を評価する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
7. 前記判定部は、
   前記サービス利用者の状況と、前記コミュニケーションの実行タイミングとの関係性の特徴を学習した学習済みモデルを用いて、前記コミュニケーションを実行するか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
8. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   オンラインサービスを利用するサービス利用者による各オンラインサービスのサービス利用履歴に基づいて推定される前記サービス利用者の状況に基づいて、チャットボットを通じたオンラインサービス上のコミュニケーションを前記サービス利用者との間で実行するか否かを判定する判定工程と、
   前記判定工程により前記コミュニケーションを実行すると判定された場合、前記オンラインサービスに対応するコンテンツとともに前記チャットボットを表示させ、前記コミュニケーションに関する処理を実行する実行工程と
   を含み、
   前記判定工程は、
   前記サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンに商品購入が含まれる場合、前記コミュニケーションの実行判定を行うタイミングで、商品が購入された日から予め定められる所定期間を経過していることを条件に、前記サービス利用者との間でチャットボットを通じた前記コミュニケーションを実行するという判定結果を導出する
   ことを特徴とする情報処理方法。
9. コンピュータに、
   オンラインサービスを利用するサービス利用者による各オンラインサービスのサービス利用履歴に基づいて推定される前記オンラインサービスを利用する前記サービス利用者の状況に基づいて、チャットボットを通じたオンラインサービス上のコミュニケーションを前記サービス利用者との間で実行するか否かを判定する判定手順と、
   前記判定手順により前記コミュニケーションを実行すると判定された場合、前記オンラインサービスに対応するコンテンツとともに前記チャットボットを表示させ、前記コミュニケーションに関する処理を実行する実行手順と
   を実行させ、
   前記判定手順は、
   前記サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンに商品購入が含まれる場合、前記コミュニケーションの実行判定を行うタイミングで、商品が購入された日から予め定められる所定期間を経過していることを条件に、前記サービス利用者との間でチャットボットを通じた前記コミュニケーションを実行するという判定結果を導出する
   ことを特徴とする情報処理プログラム。
10. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    オンラインサービスを利用するサービス利用者による各オンラインサービスのサービス利用履歴に基づいて推定される前記サービス利用者の状況に基づいて、チャットボットを通じたオンラインサービス上のコミュニケーションを前記サービス利用者との間で実行するか否かを判定する判定工程と、
    前記判定工程により前記コミュニケーションを実行すると判定された場合、前記オンラインサービスに対応するコンテンツとともに前記チャットボットを表示させ、前記コミュニケーションに関する処理を実行する実行工程と
    を含み、
    前記判定工程は、
    前記サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンに紐付く取引対象と、前記サービス利用者が利用中のサービスの内容との関連性の有無を判定するために予め定められるルールベースに基づいて、前記オンラインサービスに含まれる第１のサービスおよび第２のサービスのうち、前記第１のサービスの前記サービス利用履歴から前記所定のコンバージョンに紐付く取引対象として取得された取引対象と、前記サービス利用者が利用中の前記第２のサービスとの間に関連性があると判定した場合、前記コミュニケーションを実行するという判定結果を導出する
    ことを特徴とする情報処理方法。
11. コンピュータに、
    オンラインサービスを利用するサービス利用者による各オンラインサービスのサービス利用履歴に基づいて推定される前記オンラインサービスを利用する前記サービス利用者の状況に基づいて、チャットボットを通じたオンラインサービス上のコミュニケーションを前記サービス利用者との間で実行するか否かを判定する判定手順と、
    前記判定手順により前記コミュニケーションを実行すると判定された場合、前記オンラインサービスに対応するコンテンツとともに前記チャットボットを表示させ、前記コミュニケーションに関する処理を実行する実行手順と
    を実行させ、
    前記判定手順は、
    前記サービス利用履歴から取得される所定のコンバージョンに紐付く取引対象と、前記サービス利用者が利用中のサービスの内容との関連性の有無を判定するために予め定められるルールベースに基づいて、前記オンラインサービスに含まれる第１のサービスおよび第２のサービスのうち、前記第１のサービスの前記サービス利用履歴から前記所定のコンバージョンに紐付く取引対象として取得された取引対象と、前記サービス利用者が利用中の前記第２のサービスとの間に関連性があると判定した場合、前記コミュニケーションを実行するという判定結果を導出する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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