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技術 抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラム

出願人 ヤフー株式会社
発明者 佐々木潔田島玲谷口博基中辻昭宏
出願日 2017年8月9日 (1年9ヶ月経過) 出願番号 2017-154749
公開日 2019年2月28日 (2ヶ月経過) 公開番号 2019-032776
状態 特許登録済
技術分野 検索装置
主要キーワード ウェアラブルデバイス リストバンド型 価値評価 競合商品 ニーズ情報 需要情報 自然人 顧客グループ
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2019年2月28日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (12)

課題

ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出する。

解決手段

本願に係る抽出装置は、取得部と、抽出部とを有する。取得部は、ユーザが入力した入力情報を取得する。抽出部は、入力情報に含まれる第1キーワードであって、所定の事業者が提供する対象に対応する第1キーワードと、入力情報に含まれる第2キーワードであって、対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。

概要

背景

近年、インターネット飛躍的な普及に伴い、例えば、インターネット上の種々の情報を用いた分析に関する技術が提供されている。例えば、購買履歴データ等を用いて時期のトレンドを考慮して顧客を分析する技術が知られている。

概要

ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出する。本願に係る抽出装置は、取得部と、抽出部とを有する。取得部は、ユーザが入力した入力情報を取得する。抽出部は、入力情報に含まれる第1キーワードであって、所定の事業者が提供する対象に対応する第1キーワードと、入力情報に含まれる第2キーワードであって、対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。

目的

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出する抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

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請求項1

ユーザが入力した入力情報を取得する取得部と、前記入力情報に含まれる第1キーワードであって、所定の事業者が提供する対象に対応する第1キーワードと、前記入力情報に含まれる第2キーワードであって、前記対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、前記対象に対するニーズに関する情報を抽出する抽出部と、を備えることを特徴とする抽出装置

請求項2

前記取得部は、前記ユーザが検索に用いた検索クエリを含む前記入力情報を取得することを特徴とする請求項1に記載の抽出装置。

請求項3

前記取得部は、前記ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む前記入力情報を取得することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の抽出装置。

請求項4

前記抽出部は、前記所定の事業者が提供する商品または商品のカテゴリである前記対象に対応する前記第1キーワードと、前記第2キーワードに基づいて、前記対象に対するニーズに関する情報を抽出することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の抽出装置。

請求項5

前記抽出部は、前記対象の機能に関する前記第2キーワードに基づいて、前記対象の機能に対するニーズに関する情報を抽出することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の抽出装置。

請求項6

前記抽出部は、前記対象の仕様に関する前記第2キーワードに基づいて、前記対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出することを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の抽出装置。

請求項7

前記抽出部は、前記対象の価値評価に関する前記第2キーワードに基づいて、前記対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出することを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の抽出装置。

請求項8

前記取得部は、前記所定の事業者から、前記対象を指定する対象情報を取得し、前記抽出部は、前記所定の事業者により指定された前記対象に対するニーズに関する情報を抽出することを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の抽出装置。

請求項9

前記取得部は、前記所定の事業者とは異なる他の事業者から、前記対象を指定する対象情報を取得し、前記抽出部は、前記他の事業者により指定された前記対象に対するニーズに関する情報を抽出することを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の抽出装置。

請求項10

前記取得部は、前記所定の事業者の事業に関する情報を取得し、前記抽出部は、前記所定の事業者の事業に関する情報から前記対象に関する情報を抽出し、抽出した前記対象に対応する前記第1キーワードと、前記対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、前記対象に対するニーズに関する情報を抽出することを特徴とする請求項1〜9のいずれか1項に記載の抽出装置。

請求項11

前記抽出部により抽出された前記対象に対するニーズに関する情報を用いたサービスを提供する提供部、をさらに備えたことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項に記載の抽出装置。

請求項12

前記提供部は、前記抽出部により抽出された前記対象に対するニーズに関する情報を、情報の要求元に提供することを特徴とする請求項11に記載の抽出装置。

請求項13

前記抽出部により抽出された前記対象に対するニーズに関する情報に基づいて、前記対象に関するコンテンツを生成する生成部、をさらに備えたことを特徴とする請求項1〜12のいずれか1項に記載の抽出装置。

請求項14

コンピュータが実行する抽出方法であって、ユーザが入力した入力情報を取得する取得工程と、前記入力情報に含まれる第1キーワードであって、所定の事業者が提供する対象に対応する第1キーワードと、前記入力情報に含まれる第2キーワードであって、前記対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、前記対象に対するニーズに関する情報を抽出する抽出工程と、を含むことを特徴とする抽出方法。

請求項15

ユーザが入力した入力情報を取得する取得手順と、前記入力情報に含まれる第1キーワードであって、所定の事業者が提供する対象に対応する第1キーワードと、前記入力情報に含まれる第2キーワードであって、前記対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、前記対象に対するニーズに関する情報を抽出する抽出手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム

技術分野

0001

本発明は、抽出装置抽出方法、及び抽出プログラムに関する。

背景技術

0002

近年、インターネット飛躍的な普及に伴い、例えば、インターネット上の種々の情報を用いた分析に関する技術が提供されている。例えば、購買履歴データ等を用いて時期のトレンドを考慮して顧客を分析する技術が知られている。

先行技術

0003

特開2015−146145号公報

発明が解決しようとする課題

0004

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができるとは限らない。例えば、分析対象の店の購買履歴データに基づいて生成された顧客グループを用いて比較するだけでは、対象に対するニーズに関する情報を抽出することができない場合がある。

0005

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出する抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0006

本願に係る抽出装置は、ユーザが入力した入力情報を取得する取得部と、前記入力情報に含まれる第1キーワードであって、所定の事業者が提供する対象に対応する第1キーワードと、前記入力情報に含まれる第2キーワードであって、前記対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、前記対象に対するニーズに関する情報を抽出する抽出部と、を備えることを特徴とする。

発明の効果

0007

実施形態の一態様によれば、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができるという効果を奏する。

図面の簡単な説明

0008

図1は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。
図2は、実施形態に係る抽出システムの構成例を示す図である。
図3は、実施形態に係る抽出装置の構成例を示す図である。
図4は、実施形態に係る企業情報記憶部の一例を示す図である。
図5は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
図6は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。
図7は、実施形態に係るニーズ情報記憶部の一例を示す図である。
図8は、実施形態に係る抽出処理の一例を示すフローチャートである。
図9は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。
図10は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。
図11は、抽出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。

実施例

0009

以下に、本願に係る抽出装置、抽出方法、及び抽出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、この実施形態により本願に係る抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラムが限定されるものではない。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。

0010

(実施形態)
〔1.抽出処理〕
図1を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。

0011

図1では、抽出装置100は、ユーザが入力した入力情報に含まれるキーワードに基づいて、所定の対象に対するユーザのニーズに関する情報を抽出する。抽出装置100は、入力情報に含まれる所定の事業者が提供する対象に対応する第1キーワードと、対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、第1キーワードに対応する対象に対するニーズに関する情報を抽出する。なお、ここでいう性質は、対象が備えるもの(特徴)であり、性質には、対象が有する機能や対象の仕様や対象に対する価値評価等を含む概念であるものとする。図1の例では、ユーザの入力情報として、ユーザが検索に用いたキーワード(以下、「検索クエリ」や「クエリ」ともいう)に基づいて対象に対するニーズに関する情報を抽出する。なお、図1に示す例では、ユーザが入力した入力情報として、ユーザが検索に用いた検索クエリを一例として説明するが、入力情報は、検索クエリに限らず、ユーザがソーシャルネットワーキングサービス(SNS:Social Networking Service)において投稿した情報(投稿情報)等の種々の情報であってもよい。

0012

また、図1は、抽出装置100が事業者への情報提供を行う場合を示す。ここでいう事業者は、事業をおこなうものであれば、個人自然人)や法人等の種々の事業者が含まれてもよい。例えば、事業者は、情報の提供を要求する商品または商品のカテゴリを示す指定を行う事業者である。例えば、事業者は、商品またはサービスを提供(販売)する企業であってもよい。図1の例では、商品または商品のカテゴリを示す指定を行う事業者が、自動車メーカMAである場合を示す。なお、ここでいう商品には、事業者が提供する役務(サービス)が含まれてもよい。以下では、商品またはサービスを併せて「商品」と記載する場合がある。図1の例では、抽出装置100は、事業者が指定した商品または商品のカテゴリを示す情報(以下、「対象情報」ともいう)に対応する対象に対するニーズに関する情報である対象需要情報を事業者へ提供する。また、図1では、抽出装置100は、自動車メーカMAから対象情報を取得し、取得した対象情報に対応する対象需要情報に関する情報を自動車メーカMAに提供する。

0013

〔抽出システムの構成〕
まず、図1及び図2に示す抽出システム1について説明する。図2に示すように、抽出システム1は、端末装置10と、事業者装置20と、抽出装置100とが含まれる。端末装置10と、事業者装置20と、抽出装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図2は、実施形態に係る抽出システムの構成例を示す図である。なお、図2に示した抽出システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の事業者装置20や複数台の抽出装置100が含まれてもよい。

0014

端末装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置10は、例えば、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)等により実現される。図1に示す例においては、端末装置10がユーザが利用するスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。具体的には、図1では、端末装置10がユーザID「U1」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU1」とする場合がある)が利用するスマートフォンである場合を示す。

0015

また、端末装置10は、GPSセンサ等に限らず種々のセンサにより、各種センサ情報を検知してもよい。また、端末装置10は、加速度センサの機能を有し、ユーザの移動における加速度情報センサ情報)を検知し、取得する。また、端末装置10は、温度センサ気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置10は、心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの生体情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置10を利用するユーザは、端末装置10と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置10によりユーザ自身コンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置10を利用するユーザは、端末装置10と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置10によりユーザ自身の心拍脈拍)に関する情報を端末装置10が取得可能としてもよい。

0016

また、図1に示す例においては、端末装置10を利用するユーザに応じて、端末装置10を端末装置10−1〜10−5として説明する。例えば、端末装置10−1は、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)により使用される端末装置10である。また、例えば、端末装置10−2は、ユーザID「U2」により識別される(ユーザU2)により使用される端末装置10である。また、以下では、端末装置10−1〜10−5について、特に区別なく説明する場合には、端末装置10と記載する。

0017

抽出装置100は、ユーザが入力した入力情報に含まれる第1キーワードと、入力情報に含まれる第2キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する情報処理装置である。例えば、抽出装置100は、ユーザが入力した入力情報に含まれる第1キーワードと第2キーワードとの関係に基づいて、第1キーワードに対応する対象に対するニーズを抽出する。

0018

また、抽出装置100は、端末装置10から取得したクエリ(検索クエリ)に対する検索結果を端末装置10に提供する検索サービスを提供する。図1の例では、抽出装置100は、クエリに対応する所定の情報を検索結果として、クエリの送信元である端末装置10へ提供する。

0019

なお、図1では、抽出装置100が検索サービスを提供する場合を示すが、外部の情報処理装置が検索サービスを提供する場合、抽出装置100は検索サービスを提供しなくてもよい。この場合、抽出装置100は、検索サービスを提供する外部の情報処理装置等から各種情報を取得し、事業者への情報提供のみを行ってもよい。

0020

事業者装置20は、事業者(企業)によって利用される情報処理装置である。図1の例では、事業者装置20は、事業者である自動車メーカMAの管理者M1によって利用される情報処理装置である。例えば、自動車メーカMAの管理者M1は、事業者装置20を用いて、抽出装置100に対してキーワードに関する指定を行う。また、事業者装置20は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA等により実現される。図1は、事業者装置20がノート型PCである場合を示す。

0021

まず、抽出装置100は、ユーザU1が利用する端末装置10−1からクエリを取得する(ステップS11−1)。図1の例では、抽出装置100は、日時dt11−1において、端末装置10−1からクエリ「車X横幅」を取得する。そして、抽出装置100は、クエリ「車X 横幅」に対応する検索結果を端末装置10−1へ提供する(ステップS12−1)。また、抽出装置100は、日時dt11−1において、ユーザU1がクエリ「車X 横幅」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部123に記憶する。

0022

また、抽出装置100は、ユーザU2が利用する端末装置10−2からクエリを取得する(ステップS11−2)。図1の例では、抽出装置100は、日時dt11−2において、端末装置10−2からクエリ「車Y燃費」を取得する。そして、抽出装置100は、クエリ「車Y 燃費」に対応する検索結果を端末装置10−2へ提供する(ステップS12−2)。また、抽出装置100は、日時dt11−2において、ユーザU2がクエリ「車Y 燃費」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部123に記憶する。

0023

また、抽出装置100は、ユーザU3が利用する端末装置10−3からクエリを取得する(ステップS11−3)。図1の例では、抽出装置100は、日時dt11−3において、端末装置10−3からクエリ「スマバッテリ」を取得する。そして、抽出装置100は、クエリ「スマホ バッテリ」に対応する検索結果を端末装置10−3へ提供する(ステップS12−3)。また、抽出装置100は、日時dt11−3において、ユーザU3がクエリ「スマホ バッテリ」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部123に記憶する。

0024

また、抽出装置100は、ユーザU4が利用する端末装置10−4からクエリを取得する(ステップS11−4)。図1の例では、抽出装置100は、日時dt11−4において、端末装置10−4からクエリ「天気」を取得する。そして、抽出装置100は、クエリ「天気」に対応する検索結果を端末装置10−4へ提供する(ステップS12−4)。また、抽出装置100は、日時dt11−4において、ユーザU4がクエリ「天気」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部123に記憶する。

0025

まず、抽出装置100は、ユーザU5が利用する端末装置10−5からクエリを取得する(ステップS11−5)。図1の例では、抽出装置100は、日時dt11−5において、端末装置10−5からクエリ「車X荷台広さ」を取得する。そして、抽出装置100は、クエリ「車X 荷台 広さ」に対応する検索結果を端末装置10−5へ提供する(ステップS12−5)。また、抽出装置100は、日時dt11−5において、ユーザU5がクエリ「車X 荷台 広さ」を用いて検索を行ったことを示す行動情報を行動情報記憶部123に記憶する。

0026

以下、ステップS11−1〜S11−5を区別せずに説明する場合、ステップS11と総称する。また、ステップS11−1〜S11−5に限らず、各ユーザの検索は、複数回行われてもよい。また、以下、ステップS12−1〜S12−5を区別せずに説明する場合、ステップS12と総称する。なお、図1では、5人のユーザU1〜U5を図示するが、抽出装置100は、ユーザU1〜U5に限らず、多数のユーザ(例えば、100万ユーザや1000万ユーザ等)が検索に用いたクエリを取得する。

0027

また、抽出装置100は、事業者から対象情報を取得する(ステップS13)。図1の例では、抽出装置100は、自動車メーカMAが利用する事業者装置20から商品「車X」を指定する対象情報(指定情報)を取得する。例えば、自動車メーカMAの管理者M1は、事業者装置20に商品「車X」を指定する対象情報を入力することにより、抽出装置100へ商品「車X」を指定する対象情報を送信する。

0028

そして、抽出装置100は、対象情報に対応する対象に対するニーズを抽出する(ステップS14)。例えば、抽出装置100は、検索に用いられたクエリから対象情報に対応する対象に対するニーズを抽出する。図1の例では、抽出装置100は、対象情報「車X」に対応する文字列を含むクエリを抽出する。例えば、抽出装置100は、ステップS11において取得したクエリに関する情報に基づいて、情報を抽出する。図1の例では、抽出装置100は、行動情報記憶部123に記憶されたクエリに関する情報のうち、対象情報に対応するクエリに関する情報を抽出する。

0029

例えば、抽出装置100は、対象「車X」に対応する第1キーワード「車X」とともに用いられる対象「車X」の性質に関する第2キーワードを抽出する。例えば、抽出装置100は、対象「車」の性質に関する一覧情報に基づいて、第1キーワード「車X」とともに用いられる第2キーワードを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、車に関連する機能や仕様や価値評価等の種々の車に関する性質の一覧情報等を有してもよい。例えば、抽出装置100は、車に関連する性質として、価格やサイズや評価等に関する種々のキーワードを含む一覧情報等を有してもよい。例えば、抽出装置100は、車に関連する性質として、「横幅」や「燃費」等のキーワードを含む一覧情報等を有してもよい。例えば、抽出装置100は、対象「車」の性質に関する一覧情報を用いて、第2キーワードを抽出してもよい。

0030

図1の例では、抽出装置100は、ユーザU1が第1キーワード「車X」と組み合わせて、車の仕様に関する第2キーワード「横幅」を用いたことを示す情報を抽出する。例えば、抽出装置100は、ユーザU1がクエリ「車X」と組み合わせてクエリ「横幅」を用いたことを示す情報を行動情報記憶部123から抽出する。このように、抽出装置100は、第1キーワード「車X」とともに用いられた第2キーワード「横幅」を抽出することにより、対象「車X」に対するユーザのニーズを抽出することができる。また、例えば、抽出装置100は、ユーザU1が20代男性であること等を示すユーザU1に関するユーザ情報をユーザ情報記憶部122(図5参照)から抽出する。

0031

また、図1の例では、抽出装置100は、ユーザU5が第1キーワード「車X」と組み合わせて、車の仕様に関する第2キーワード「荷台」及び第2キーワード「広さ」を用いたことを示す情報を抽出する。例えば、抽出装置100は、ユーザU5がクエリ「車X」と組み合わせてクエリ「荷台」及びクエリ「広さ」を用いたことを示す情報を行動情報記憶部123から抽出する。このように、抽出装置100は、第1キーワード「車X」とともに用いられた第2キーワード「荷台」や「広さ」を抽出することにより、対象「車X」に対するユーザのニーズを抽出することができる。また、例えば、抽出装置100は、ユーザU5が30代女性であること等を示すユーザU5に関するユーザ情報をユーザ情報記憶部122(図5参照)から抽出する。なお、上記例では、第1キーワードに対応する「車X」の仕様に関する第2キーワードを抽出する例を示したが、第1キーワードとともに用いられる第2キーワードであれば、種々の情報を抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、第1キーワードに対応する「車X」の機能に関する第2キーワードを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、「省エネ」や「衝突防止」等の車の機能に関する第2キーワードを抽出してもよい。また、例えば、抽出装置100は、第1キーワードに対応する「車X」の価値評価に関する第2キーワードを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、「若者人気」や「お買い得」や「椅子が固い」等の車の価値評価に関する第2キーワードを抽出してもよい。なお、上記は一例であり、抽出装置100は、対象となる商品を製造する事業者が製品開発利用可能なキーワードであれば、種々のキーワードを第2キーワードを抽出してもよい。

0032

そして、抽出装置100は、対象に対するニーズに関する情報に基づいて対象需要情報を生成する(ステップS15)。図1の例では、抽出装置100は、ニーズ情報記憶部124に示すような対象需要情報を生成する。例えば、抽出装置100は、商品「車X」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、65%が「横幅」であり、20%が「荷台広さ」であり、10%が「オフロード」であり、5%が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を生成する。また、例えば、抽出装置100は、商品「車X」を検索するユーザのうち、男性が「75%」であり、女性が「25%」であることを示す対象需要情報を生成する。また、例えば、抽出装置100は、商品「車X」を検索するユーザのうち、20代が「65%」等であることを示す対象需要情報を生成する。

0033

そして、抽出装置100は、事業者に対象需要情報を提供する(ステップS16)。図1の例では、抽出装置100は、対象情報の送信元である自動車メーカMAに生成した対象需要情報を提供する。例えば、抽出装置100は、商品「車X」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、65%が「横幅」であり、20%が「荷台広さ」であり、10%が「オフロード」であり、5%が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。また、例えば、抽出装置100は、商品「車X」を検索するユーザのうち、男性が「75%」であり、女性が「25%」であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。また、図1の例では、抽出装置100は、商品「車X」を検索するユーザのうち、20代が「65%」等であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。

0034

〔情報の利用(製品開発等)〕
このように、抽出装置100は、対象情報に対応する対象に対するニーズを示す対象需要情報を、事業者に提供する。これにより、対象需要情報の提供を受けた事業者は、自身が指定した商品または商品のカテゴリについて、提供された対象需要情報に基づいて、新商品等の開発やマーケティング等を行うことができる。例えば、図1の例では、抽出装置100から対象「車X」に対応する第1キーワードが車Xの仕様に関する第2キーワード「横幅」とともに入力されている割合が高いことを示す対象需要情報の提供を受けた自動車メーカMAは、「横幅」の仕様(性質)を重要視した車Xの製品開発が可能となる。また、例えば、図1の例では、対象「車X」に対応する第1キーワードが車Xの仕様に関する第2キーワード「荷台広さ」とともに入力されている割合が高いことを示す対象需要情報の提供を、抽出装置100から受けた自動車メーカMAは、「荷台」の仕様(性質)について広さを重要視した車Xの製品開発が可能となる。なお、抽出装置100は、抽出した対象に対するニーズに関する情報に基づく対象に関するコンテンツの生成を行ってもよいが、この点については後述する。また、例えば、図1の例では、対象「車X」に関する検索を行ったがユーザのうち、20代のユーザが多いことを示す対象需要情報の提供を、抽出装置100から受けた自動車メーカMAは、20代等の若いユーザをターゲットにした車Xの製品開発が可能となる。また、例えば、図1の例では、対象「車X」に関する検索を行ったがユーザのうち、男性のユーザが多いことを示す対象需要情報の提供を、抽出装置100から受けた自動車メーカMAは、男性をターゲットにした車Xの製品開発が可能となる。また、例えば、図1の例では、抽出装置100から対象需要情報の提供を受けた自動車メーカMAは、第2キーワードの傾向及び第2キーワードを用いたユーザ属性の両方を加味した車Xの製品開発を行うことが可能となる。例えば、図1の例では、女性のユーザが第1キーワード「車X」とともに、第2キーワード「乗り心地」を用いて検索を行う割合が高いことを示す情報を、抽出装置100から受けた自動車メーカMAは、対象「車X」の性質のうち、乗り心地を女性のユーザに訴求するように、女性のユーザに対して情報提供を行ってもよい。

0035

〔1−1.入力情報〕
図1の例では、ユーザが検索に用いた検索クエリを入力情報の一例として示したが、抽出装置100は、ユーザが入力した入力情報であれば、種々の情報を用いて、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、所定のネットワークで通信される文字情報から対象に関するニーズを抽出してもよい。

0036

例えば、抽出装置100は、ソーシャルネットワーキングサービスにおいてユーザが投稿した投稿情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、Twitter(登録商標)やFacebook(登録商標)等においてユーザが投稿した投稿情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、ユーザがTwitterにおいて投稿した文章(文字情報)を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。この場合、例えば、抽出装置100は、形態素解析等の種々の自然言語処理技術の従来技術を適宜用いて、ユーザの入力情報(投稿情報)の意味解析を行った結果に基づいて、第1キーワードや第2キーワードを抽出してもよい。

0037

例えば、抽出装置100は、ユーザがメッセージサービスにおいて入力した入力情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、ユーザがLINE(登録商標)等のメッセージサービスにおいて入力した入力情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、電子メールにおいて入力した入力情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、ウェブ上におけるコンテンツ(情報)に関する検索サービスにおける情報(検索クエリ)を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。

0038

また、例えば、抽出装置100は、質問イト等においてユーザが入力した質問や回答に関する入力情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。なお、上記は一例であり、抽出装置100は、種々の入力情報を対象として、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、ユーザが入力した入力情報における第1キーワードとの共起頻度が所定の閾値以上である第2キーワードに基づいて、対象に関するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、ユーザが入力した入力情報における第1キーワードとの共起した回数が所定の閾値(例えば1000回)以上である第2キーワードに基づいて、対象に関するニーズを抽出してもよい。

0039

〔1−2.コンテンツの生成〕
なお、抽出装置100は、抽出した対象に対するニーズに関する情報に基づいて、対象に関するコンテンツを生成してもよい。例えば、対象「車X」が含まれる入力情報に、対象「車X」の性質である仕様「横幅」に対応する第2キーワードが所定の割合以上で含まれる場合、抽出装置100は、車Xの仕様「横幅」の情報がユーザに視認され易くした車Xに関するコンテンツを生成してもよい。この場合、例えば、抽出装置100は、車Xの仕様「横幅」の情報を他の情報よりも大きなフォントで表示する車XのWebページを生成してもよい。また、例えば、抽出装置100は、車Xの仕様「横幅」の情報を他の情報とは異なる色で表示する車XのWebページを生成してもよい。また、抽出装置100は、車Xの仕様「横幅」の情報を他の情報よりも視認され易くした車Xに関するコンテンツをユーザに提供してもよい。

0040

〔1−3.対象〕
〔1−3−1.第1キーワード〕
図1の例では、自動車メーカMAが提供する具体的な商品「車X」を対象として、ニーズを抽出する場合を示したが、対象は、車に限らず飲料や食品等の種々の商品であってもよい。例えば、抽出装置100は、種々のレベル(階層)に応じた対象に対するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、所定の事業者が提供する商品のカテゴリに対するニーズを抽出してもよい。

0041

例えば、抽出装置100は、対象を「車」として、ニーズを抽出してもよい。この場合、抽出装置100は、第1キーワードを「車」とし、第1キーワード「車」とともに用いられた第2キーワードに基づいて、対象「車」に対するニーズを抽出してもよい。

0042

また、この場合、抽出装置100は、対象である「車」に関連する第1キーワードとともに用いられた第2キーワードに基づいて、対象「車」に対するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、対象である「車」に関連する「車X」や「車Y」等の第1キーワードとともに用いられた第2キーワードに基づいて、対象「車」に対するニーズを抽出してもよい。

0043

例えば、抽出装置100は、「SUV(Sport Utility Vehicle)」や「ミニバン」等の車の車種種別)を対象として、ニーズを抽出してもよい。例えば、「ミニバン」を対象とした場合、抽出装置100は、第1キーワードを「ミニバン」とし、第1キーワード「ミニバン」とともに用いられた第2キーワードに基づいて、対象「ミニバン」に対するニーズを抽出してもよい。

0044

また、この場合、抽出装置100は、対象である「ミニバン」に関連する第1キーワードとともに用いられた第2キーワードに基づいて、対象「ミニバン」に対するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、対象である「ミニバン」に関連する商品名(具体的な車の名前)に対応する第1キーワードとともに用いられた第2キーワードに基づいて、対象「ミニバン」に対するニーズを抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、対象である「ミニバン」である「車B」や「車M」等の第1キーワードとともに用いられた第2キーワードに基づいて、対象「ミニバン」に対するニーズを抽出してもよい。

0045

〔1−3−2.対象の設定〕
また、図1の例では、抽出装置100が事業者自身の事業に関する対象を指定する指定情報を用いる場合を示したが、抽出装置100は、種々の態様により対象情報を取得してもよい。

0046

例えば、抽出装置100は、所定の事業者の事業に関する情報から、所定の事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、企業情報記憶部121に記憶された所定の事業者の事業に関する情報から、所定の事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、企業情報記憶部121に記憶された自動車メーカMAの事業に関する情報から、自動車メーカMAが提供する対象に関する情報として、「車」や「車X」や「車B」や「SUV」等の種々の情報を抽出してもよい。

0047

また、抽出装置100は、企業情報記憶部121に記憶された情報に限らず、事業者に関するインターネット上のコンテンツからその事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。例えば、抽出装置100は、自動車メーカMAのホームページ等のサイトから、所定の事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。この場合、例えば、抽出装置100は、形態素解析等の種々の自然言語処理技術の従来技術を適宜用いて、自動車メーカMAのホームページ等の意味解析を行った結果に基づいて、所定の事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。また、抽出装置100は、上記のような情報に基づいて、各事業者に対応する対象に関する一覧情報を生成してもよい。この場合、抽出装置100は、生成した一覧情報を用いて、所定の事業者が提供する対象に関する情報を抽出してもよい。

0048

そして、抽出装置100は、所定の事業者の事業に関する情報から抽出した対象に対応する第1キーワードと、対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出してもよい。

0049

また、例えば、抽出装置100は、所定の事業者が提供する対象について、所定の事業者とは異なる他の事業者から、その対象を指定する対象情報を取得してもよい。例えば、抽出装置100は、一の事業者から他の事業者が提供する商品に関する対象に対応する対象情報の指定を受け付けてもよい。なお、この点については、図9において説明する。

0050

〔1−4.課金
また、抽出装置100は、対象需要情報の提供に応じて、情報の提供先に課金を行ってもよい。すなわち、抽出装置100は、情報提供に対して課金される事業者に、対象需要情報を提供してもよい。例えば、抽出装置100は、課金の金額の増加に応じて、提供する対象需要情報の量や質を上昇させてもよい。例えば、抽出装置100は、対象情報に対応するキーワードとともにクエリとして用いられるキーワードのうち、最も割合が高い第1位のキーワードの情報提供を5万円とし、対象情報に対応するキーワードとともにクエリとして用いられるキーワード全体の情報提供を10万円としてもよい。例えば、抽出装置100は、商品「車X」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、最も割合が高い第1位のキーワード「横幅」の情報提供を5万円とし、商品「車X」とともにクエリとして用いられるキーワード全体の情報提供を10万円としてもよい。

0051

例えば、抽出装置100は、所定の金額(第1金額)だけ課金した事業者には、ニーズ情報記憶部124中のキーワード情報(第2キーワード)を提供し、所定の金額(第2金額)だけ課金した事業者には、ニーズ情報記憶部124中のユーザ属性情報を提供してもよい。また、例えば、抽出装置100は、所定の量以上の対象需要情報の提供を希望する事業者には、課金額ディスカウント割引)、すなわちボリュームディスカウントしてもよい。例えば、抽出装置100は、キーワード情報及びユーザ属性情報の両方の対象需要情報の提供を希望する事業者には、第1金額と第2金額の合計よりも低い金額(第3金額)を課金してもよい。なお、上記は一例であり、抽出装置100は、種々の情報に基づいて、提供する対象需要情報や課金額を決定してもよい。

0052

また、例えば、抽出装置100は、入札形式により対象需要情報を提供してもよい。例えば、抽出装置100は、情報提供に対して入札された金額に基づいて決定された事業者に対象需要情報を提供してもよい。なお、この点についての詳細は後述する。

0053

〔1−5.対象需要情報〕
上述した対象需要情報は一例であり、抽出装置100は種々の情報を対象需要情報として提供してもよい。例えば、抽出装置100は、検索を行ったユーザの地域の分布を示す情報を対象需要情報として提供してもよい。また、例えば、抽出装置100は、事業者と競合する事業者(以下、「競合事業者」ともいう)の商品または当該商品のカテゴリを示す対象情報を取得し、競合事業者に関する対象需要情報を事業者に提供してもよい。なお、この点についての詳細は後述する。

0054

〔1−6.提供態様〕
また、例えば、抽出装置100は、情報提供先となる事業者の事業規模(売上等)に応じて、対象需要情報の提供態様を変動させてもよい。例えば、抽出装置100は、事業者に事業規模(売上等)が所定の閾値未満である場合、情報提供を行うごとに課金を行ってもよい。また、例えば、抽出装置100は、事業者に事業規模(売上等)が所定の閾値以上である場合、定額制により情報提供を行ってもよい。例えば、抽出装置100は、事業者に事業規模(売上等)が所定の閾値以上である場合、所定の期間ごとに設定される課金額を課金し、その所定の期間内に情報提供を行ってもよい。また、例えば、抽出装置100は、情報提供先となる事業者の事業規模(売上等)に応じて、課金額を変動させてもよい。例えば、抽出装置100は、事業者に事業規模(売上等)が所定の閾値未満である場合、事業規模が所定の閾値以上の事業者に情報提供する場合と比べて、同様の情報提供における課金額を低くしてもよい。

0055

〔2.抽出装置の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る抽出装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る抽出装置の構成例を示す図である。図3に示すように、抽出装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、抽出装置100は、抽出装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。

0056

(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば抽出システム1に含まれる端末装置10や事業者装置20との間で情報の送受信を行う。

0057

(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部120は、図3に示すように、企業情報記憶部121と、ユーザ情報記憶部122と、行動情報記憶部123と、ニーズ情報記憶部124とを有する。

0058

(企業情報記憶部121)
実施形態に係る企業情報記憶部121は、商品に関する各種情報を記憶する。図4は、実施形態に係る企業情報記憶部の一例を示す図である。図4に示す企業情報記憶部121は、「企業ID」、「企業名」、「業種」、「競合企業」、「商品」、「カテゴリ」、「競合商品」といった項目が含まれる。

0059

「企業ID」は、企業を識別するための識別情報を示す。「企業名」は、対応する企業IDにより識別される企業の名称を示す。「業種」は、対応する企業IDにより識別される企業の業種を示す。「競合企業」は、対応する企業IDにより識別される企業の競合企業を示す。例えば、「競合企業」は、対応する企業IDにより識別される企業と同業種の企業であってもよいし、対応する企業IDにより識別される企業と類似する商品を提供する企業であってもよい。また、例えば、「競合企業」は、対応する企業IDにより識別される企業により指定されてもよい。

0060

「商品」は、対応する企業IDにより識別される企業により提供される商品を示す。「カテゴリ」は、対応する商品のカテゴリを示す。また、「競合商品」は、対応する商品の競合を示す。例えば、「競合商品」は、対応する商品と類似するカテゴリの商品であってもよいし、対応する商品と同種の商品やサービスを提供する企業であってもよい。また、例えば、「競合商品」は、対応する企業IDにより識別される企業により指定されてもよい。

0061

例えば、図4に示す例において、企業ID「EP1」により識別される企業(企業EP1)は、企業名が「自動車メーカMA」であり、業種が「自動車製造・販売」であることを示す。また、自動車メーカMAの競合企業は、企業ID「EP11」により識別される企業(メーカMR)であることを示す。また、自動車メーカMAが提供する商品は、「車X」や「車B」や「車C」であることを示す。また、「車X」のカテゴリは「SUV」であり、「車B」のカテゴリは「ミニバン」であり、「車C」のカテゴリは「軽自動車」であることを示す。また、「車X」の競合商品は、車Yであることを示す。

0062

なお、企業情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、企業情報記憶部121は、企業の所在地や企業の従業員数売上高等の事業規模に関する情報を記憶してもよい。

0063

(ユーザ情報記憶部122)
実施形態に係るユーザ情報記憶部122は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部122は、ユーザ属性情報を記憶する。図5は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図5に示すユーザ情報記憶部122は、「ユーザID」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目が含まれる。

0064

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、図1の例に示したユーザU1に対応する。また、「年齢」は、ユーザIDにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35など、ユーザIDにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザIDにより識別されるユーザの性別を示す。

0065

また、「自宅」は、ユーザIDにより識別されるユーザの自宅の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

0066

また、「勤務地」は、ユーザIDにより識別されるユーザの勤務地の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

0067

また、「興味」は、ユーザIDにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザIDにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図5に示す例では、「興味」は、各ユーザに1つずつ図示するが、複数であってもよい。

0068

例えば、図5に示す例において、ユーザID「U1」により識別されるユーザの年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、自宅が「LC11」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、勤務地が「LC12」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、「スポーツ」に興味があることを示す。

0069

なお、ユーザ情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部122は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部122は、氏名、家族構成収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

0070

(行動情報記憶部123)
実施形態に係る行動情報記憶部123は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図6は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部123は、各ユーザの端末装置10を用いて行った検索等を含む種々の行動情報を記憶する。図6に示す行動情報記憶部123には、「行動ID」、「ユーザID」、「日時」、「クエリ情報」といった項目が含まれる。また、「クエリ情報」には、「クエリ1」、「クエリ2」、「クエリ3」等といった項目が含まれる。なお、「クエリ情報」には、「クエリ1」〜「クエリ3」に限らず、組合せの数だけ、例えば「クエリ4」や、「クエリ5」等といった項目が含まれてもよい。

0071

また、「行動ID」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、図1の例に示したユーザU1に対応する。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「dt11−1」等のように抽象的に図示するが、「2017年4月11日23時31分52秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「クエリ情報」は、対応する検索において用いられたクエリに関する情報を示す。「クエリ1」や「クエリ2」は、対応する検索において用いられたクエリを示す。例えば、「クエリ1」は、第1クエリに対応し、「クエリ2」は、第2クエリに対応し、「クエリ3」は、第3クエリに対応する。

0072

例えば、図6に示す例において、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)は、行動AC11を行ったことを示す。具体的には、図6に示す例においてユーザU1は、第1クエリ「車X」と第2クエリ「横幅」とを用いた検索(行動AC11)を日時dt11−1に行ったことを示す。また、例えば、図6に示す例において、ユーザID「U2」により識別されるユーザ(ユーザU2)は、行動AC12を行ったことを示す。具体的には、図6に示す例においてユーザU2は、第1クエリ「車Y」と第2クエリ「燃費」とを用いた検索(行動AC12)を日時dt11−2に行ったことを示す。

0073

なお、行動情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図6では、ユーザIDごとに行動情報が行動情報記憶部123に記憶される場合を示したが、行動情報は、日時順に限らず、例えばユーザIDごとに記憶されてもよい。また、図6では、行動情報記憶部123にユーザが検索に用いたクエリに関する情報を図示したが、行動情報記憶部123には、ユーザが投稿した投稿情報等のユーザが入力した入力情報が記憶されてもよい。

0074

(ニーズ情報記憶部124)
実施形態に係るニーズ情報記憶部124は、索引に関する各種情報を記憶する。図7は、実施形態に係るニーズ情報記憶部の一例を示す図である。図7に示すニーズ情報記憶部124は、「対象」、「キーワード情報」、「ユーザ属性情報」といった項目を有する。

0075

「対象」は、対象需要情報を生成する対象を示す。「対象」は、特定の商品名やサービス名に限らず、商品やサービスのカテゴリ(飲料やファッション旅行等)であってもよい。

0076

「キーワード情報」は、対応する対象に関する検索において用いられるキーワード(クエリ)に関する情報を示す。例えば、「キーワード情報」は、対象に対応する第1キーワードとともに用いられる第2キーワードに関する情報を示す。「キーワード情報」には、「キーワード」や「割合」といった項目が含まれる。「キーワード」は、対象とともに用いられるクエリを示す。また、「割合」は、対応するキーワードが、対象に対応するキーワードとともに用いられる割合を示す。

0077

「ユーザ属性情報」は、対応する対象に関する入力情報を入力したユーザの属性の対象需要情報を示す。例えば、「ユーザ属性情報」は、対応する対象に関するクエリを用いた検索や投稿を行ったユーザの属性の対象需要情報を示す。「ユーザ属性情報」には、「カテゴリ」や「属性」や「割合」といった項目が含まれる。「カテゴリ」は、ユーザを分類するカテゴリを示す。「属性」は、対応するカテゴリにおける種別(属性)を示す。また、「割合」は、対応する属性のユーザが、対応する対象に対応するキーワードを用いた検索を行う割合を示す。

0078

図7の例は、商品「車X」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、65%が「横幅」であり、20%が「荷台広さ」であり、10%が「オフロード」であり、5%が「乗り心地」であることを示す。また、図7の例では、商品「車X」を検索するユーザのうち、男性が「75%」であり、女性が「25%」であることを示す。また、図7の例では、商品「車X」を検索するユーザのうち、20代が「65%」等であることを示す。

0079

また、ニーズ情報記憶部124は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ニーズ情報記憶部124は、対象需要情報が生成された日時や生成に用いた情報が収集された期間に関する情報を記憶してもよい。

0080

(制御部130)
図3の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、抽出装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(抽出プログラムの一例に相当)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、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific IntegratedCircuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。

0081

図3に示すように、制御部130は、取得部131と、生成部133と、抽出部132と、提供部134とを有し、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。

0082

(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、企業情報記憶部121やユーザ情報記憶部122や行動情報記憶部123やニーズ情報記憶部124から各種情報を取得する。例えば、取得部131は、端末装置10や事業者装置20から各種情報を取得する。

0083

取得部131は、ユーザが入力した入力情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザが検索に用いた検索クエリを含む入力情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む入力情報を取得する。例えば、取得部131は、所定の事業者から、対象を指定する対象情報を取得する。例えば、取得部131は、所定の事業者とは異なる他の事業者から、対象を指定する対象情報を取得する。例えば、取得部131は、所定の事業者の事業に関する情報を取得する。

0084

例えば、取得部131は、事業者が指定した検索に用いられたクエリを取得する。また、例えば、取得部131は、事業者が指定したキーワードを対象情報として取得する。また、例えば、取得部131は、事業者が指定したキーワードに基づくカテゴリを対象情報として取得する。例えば、取得部131は、事業者が指定したキーワードが一のカテゴリと一致する場合、指定されたキーワードをカテゴリの指定として取得する。また、例えば、取得部131は、事業者が指定したクエリに関する対象情報を取得する。

0085

図1の例では、取得部131は、事業者装置20から商品または商品のカテゴリを示す対象情報を取得する。図1の例では、抽出装置100は、自動車メーカMAの事業者装置20からキーワード「車X」を指定する対象情報を取得する。

0086

また、取得部131は、各種情報を外部の情報処理装置から取得する。例えば、取得部131は、行動情報記憶部123からユーザが検索に用いたクエリを取得する。例えば、取得部131は、端末装置10からユーザが検索に用いるクエリを取得する。

0087

図1の例では、取得部131は、端末装置10−1からクエリ「車X横幅」を取得する。また、図1の例では、取得部131は、端末装置10−2からクエリ「車Y燃費」を取得する。また、図1の例では、取得部131は、端末装置10−3からクエリ「スマホバッテリ」を取得する。また、図1の例では、取得部131は、端末装置10−4からクエリ「天気」を取得する。また、図1の例では、取得部131は、端末装置10−5からクエリ「車X荷台広さ」を取得する。

0088

(抽出部132)
抽出部132は、種々の情報を抽出する。例えば、抽出部132は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、種々の情報を抽出する。例えば、抽出部132は、端末装置10から取得した情報に基づいて、種々の情報を抽出する。

0089

抽出部132は、入力情報に含まれる第1キーワードであって、所定の事業者が提供する対象に対応する第1キーワードと、入力情報に含まれる第2キーワードであって、対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。例えば、抽出部132は、所定の事業者が提供する商品または商品のカテゴリである対象に対応する第1キーワードと、第2キーワードに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。

0090

例えば、抽出部132は、対象の機能に関する第2キーワードに基づいて、対象の機能に対するニーズに関する情報を抽出する。例えば、抽出部132は、対象の仕様に関する第2キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出する。例えば、抽出部132は、対象の価値評価に関する第2キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出する。

0091

例えば、抽出部132は、所定の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出する。例えば、抽出部132は、他の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出する。例えば、抽出部132は、所定の事業者の事業に関する情報から対象に関する情報を抽出し、抽出した対象に対応する第1キーワードと、対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。

0092

例えば、抽出部132は、取得部131により取得されたクエリに関する情報に基づいて、情報を抽出する。図1の例では、抽出部132は、行動情報記憶部123に記憶されたクエリに関する情報のうち、対象情報に対応するクエリに関する情報を抽出する。

0093

図1の例では、抽出部132は、ユーザU1がクエリ「車X」と組み合わせてクエリ「横幅」を用いたことを示す情報を行動情報記憶部123から抽出する。また、図1の例では、抽出部132は、ユーザU1が20代男性であること等を示すユーザU1に関するユーザ情報をユーザ情報記憶部122(図5参照)から抽出する。

0094

図1の例では、抽出部132は、ユーザU5がクエリ「車X」と組み合わせてクエリ「荷台」及びクエリ「広さ」を用いたことを示す情報を行動情報記憶部123から抽出する。また、図1の例では、抽出部132は、ユーザU5が30代女性であること等を示すユーザU5に関するユーザ情報をユーザ情報記憶部122(図5参照)から抽出する。

0095

(生成部133)
生成部133は、種々の情報を生成する。例えば、生成部133は、抽出部132により抽出されたクエリに関する情報に基づいて対象需要情報を生成する。生成部133は、抽出部132により抽出された対象に対するニーズに関する情報に基づいて、対象に関するコンテンツを生成する。

0096

図1の例では、生成部133は、商品「車X」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、65%が「横幅」であり、20%が「荷台広さ」であり、10%が「オフロード」であり、5%が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を生成する。また、図1の例では、生成部133は、商品「車X」を検索するユーザのうち、男性が「75%」であり、女性が「25%」であることを示す対象需要情報を生成する。また、図1の例では、生成部133は、商品「車X」を検索するユーザのうち、20代が「65%」であり、30代が「20%」等であることを示す対象需要情報を生成する。

0097

(提供部134)
提供部134は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。例えば、提供部134は、事業者装置20へ各種情報を提供する。提供部134は、抽出部132により抽出された対象に対するニーズに関する情報を用いたサービスを提供する。例えば、提供部134は、抽出部132により抽出された対象に対するニーズに関する情報を、情報の要求元に提供する。

0098

例えば、提供部134は、事業者装置20へ対象需要情報を提供する。例えば、提供部134は、対象情報に対応する対象に対するニーズを示す対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部134は、対象情報に対応するキーワードを用いて検索を行ったユーザの属性情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部134は、対象情報に対応する対象に対するニーズを示す対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部134は、対象情報に対応するキーワードに関連する行動を行ったユーザの属性情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部134は、対象情報に対応するキーワードに関連する行動を行ったユーザの位置情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。

0099

例えば、提供部134は、対象情報に対応するキーワードを用いて検索を行ったユーザの年齢に関する情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部134は、対象情報に対応するキーワードを用いて検索を行ったユーザの性別に関する情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部134は、対象情報に対応するキーワードを用いて検索を行ったユーザの位置情報を含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部134は、対象情報に対応するキーワードとともに検索に用いられた他のキーワードを含む対象需要情報を、事業者に提供する。例えば、提供部134は、事業者に、競合事業者に関する対象需要情報を提供する。

0100

例えば、提供部134は、情報提供に対して課金される事業者に、対象需要情報を提供する。例えば、提供部134は、情報提供に対して入札された金額に基づいて決定された事業者に対象需要情報を提供する。なお、この点についての詳細は後述する。

0101

図1の例では、提供部134は、商品「車X」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、65%が「横幅」であり、20%が「荷台広さ」であり、10%が「オフロード」であり、5%が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。また、図1の例では、提供部134は、商品「車X」を検索するユーザのうち、男性が「75%」であり、女性が「25%」であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。また、図1の例では、提供部134は、商品「車X」を検索するユーザのうち、20代が「65%」であり、30代が「20%」(不図示)等であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。

0102

〔3.抽出処理のフロー〕
ここで、図8を用いて、実施形態に係る抽出装置100による抽出処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る抽出処理の一例を示すフローチャートである。

0103

図8に示すように、抽出装置100は、ユーザの入力情報を取得する(ステップS101)。例えば、抽出装置100は、ユーザの入力情報として、ユーザの検索に用いられたクエリを取得する。図1の例では、抽出装置100は、端末装置10−1からクエリ「車X横幅」を取得する。また、図1の例では、抽出装置100は、端末装置10−2からクエリ「車Y燃費」を取得する。また、図1の例では、抽出装置100は、端末装置10−3からクエリ「スマホバッテリ」を取得する。また、図1の例では、抽出装置100は、端末装置10−4からクエリ「天気」を取得する。また、図1の例では、抽出装置100は、端末装置10−5からクエリ「車X荷台広さ」を取得する。抽出装置100は、ユーザU1〜ユーザU5等の多数のユーザが検索に用いたクエリを取得する。また、抽出装置100は、事業者から対象情報を取得する。図1の例では、抽出装置100は、自動車メーカMAが利用する事業者装置20から商品「車X」を指定する対象情報を取得する。

0104

また、抽出装置100は、対象情報に対応する対象に対するニーズを抽出する(ステップS102)。例えば、抽出装置100は、検索に用いられたクエリから対象情報に対応する対象に対するニーズを抽出する。図1の例では、抽出装置100は、対象情報「車X」に対応する文字列を含むクエリを抽出する。

0105

そして、抽出装置100は、対象に対するニーズに関する情報に基づいて対象需要情報を生成する(ステップS103)。図1の例では、抽出装置100は、ニーズ情報記憶部124に示すような対象需要情報を生成する。

0106

そして、抽出装置100は、事業者に対象需要情報を提供する(ステップS104)。図1の例では、抽出装置100は、商品「車X」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、65%が「横幅」であり、20%が「荷台広さ」であり、10%が「オフロード」であり、5%が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。また、図1の例では、抽出装置100は、商品「車X」を検索するユーザのうち、男性が「75%」であり、女性が「25%」であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。また、図1の例では、抽出装置100は、商品「車X」を検索するユーザのうち、20代が「65%」であり、30代が「20%」(不図示)等であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。

0107

〔4.他の事業者の情報提供〕
図1の例では、自動車メーカMAに自身が販売する商品「車X」に関する対象需要情報を提供する場合を示したが、抽出装置100は、事業者の競合に関する対象需要情報を事業者に提供してもよい。この点について、図9を用いて説明する。図9は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。図9の例では、抽出装置100が自動車メーカMAに自身が提供する商品「車X」の競合商品である商品「車Y」に関する対象需要情報を提供する場合を示す。なお、図1と同様の点についての説明は適宜省略する。

0108

図9の例では、抽出装置100は、事業者から対象情報を取得する(ステップS21)。例えば、抽出装置100は、自動車メーカMAが利用する事業者装置20から商品「車Y」を指定する対象情報を取得する。例えば、自動車メーカMAの管理者M1は、自動車メーカMAの競合企業が提供する競合商品「車Y」を指定する対象情報を入力することにより、抽出装置100へ商品「車Y」を指定する対象情報を送信する。

0109

そして、抽出装置100は、対象情報に対応する対象に対するニーズを抽出する。図9の例では、抽出装置100は、対象情報「車Y」に対応する文字列を含むクエリを抽出する。例えば、抽出装置100は、ユーザU2がクエリ「車Y」と組み合わせてクエリ「燃費」を用いたことを示す情報を行動情報記憶部123(図6参照)から抽出する。また、例えば、抽出装置100は、ユーザU2が20代女性であること等を示すユーザU2に関するユーザ情報をユーザ情報記憶部122(図5参照)から抽出する。

0110

そして、抽出装置100は、対象に対するニーズに関する情報に基づいて対象需要情報を生成する。図9の例では、抽出装置100は、ニーズ情報記憶部124に示すような対象需要情報を生成する。例えば、抽出装置100は、商品「車Y」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、50%が「燃費」であり、20%が「安い」であり、10%が「高級感」であり、5%が「コスパ良」であることを示す対象需要情報を生成する。また、例えば、抽出装置100は、商品「車Y」を検索するユーザのうち、男性が「90%」であり、女性が「10%」であることを示す対象需要情報を生成する。また、図9の例では、商品「車Y」を検索するユーザのうち、20代が「90%」であり、30代が「5%」(不図示)等であることを示す対象需要情報を生成する。

0111

そして、抽出装置100は、事業者に対象需要情報を提供する(ステップS22)。図9の例では、抽出装置100は、対象情報の送信元である自動車メーカMAに生成した対象需要情報を提供する。例えば、抽出装置100は、商品「車Y」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、50%が「燃費」であり、20%が「安い」であり、10%が「高級感」であり、5%が「コスパ良」であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。また、例えば、抽出装置100は、商品「車Y」を検索するユーザのうち、男性が「90%」であり、女性が「10%」であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。また、図9の例では、商品「車Y」を検索するユーザのうち、20代が「90%」であり、30代が「5%」(不図示)等であることを示す対象需要情報を自動車メーカMAに提供する。

0112

このように、抽出装置100は、事業者に競合に関する対象需要情報を提供することにより、対象需要情報の提供を受けた事業者は、自身の事業と競合する商品または商品のカテゴリについて、提供された対象需要情報に基づいて、新商品等の開発やマーケティング等を行うことができる。

0113

〔5.入札による情報提供〕
また、例えば、抽出装置100は、入札形式により対象需要情報を提供してもよい。例えば、抽出装置100は、情報提供に対して入札された金額に基づいて決定された事業者に対象需要情報を提供してもよい。この点について、図10を用いて説明する。図10は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。図10では、複数の事業者が同じ商品を指定し、入札する場合を示す。なお、図1と同様の点についての説明は適宜省略する。

0114

抽出装置100は、自動車メーカMAから対象情報を取得する(ステップS31−1)。図10の例では、抽出装置100は、自動車メーカMAが利用する事業者装置20から商品「車X」を指定し、入札額を「10万円」とする対象情報を取得する。例えば、自動車メーカMAの管理者M1は、事業者装置20に商品「車X」を指定し、入札額を「10万円」とする対象情報を入力することにより、抽出装置100へ商品「車X」を指定する対象情報を入札する。

0115

また、抽出装置100は、自動車メーカMBから対象情報を取得する(ステップS31−2)。図10の例では、抽出装置100は、自動車メーカMBが利用する事業者装置20から商品「車X」を指定し、入札額を「20万円」とする対象情報を取得する。例えば、自動車メーカMBの管理者M2は、事業者装置20に商品「車X」を指定し、入札額を「20万円」とする対象情報を入力することにより、抽出装置100へ商品「車X」を指定する対象情報を入札する。

0116

また、抽出装置100は、自動車メーカMCから対象情報を取得する(ステップS31−3)。図10の例では、抽出装置100は、自動車メーカMCが利用する事業者装置20から商品「車X」を指定し、入札額を「15万円」とする対象情報を取得する。例えば、自動車メーカMCの管理者M3は、事業者装置20に商品「車X」を指定し、入札額を「15万円」とする対象情報を入力することにより、抽出装置100へ商品「車X」を指定する対象情報を入札する。

0117

なお、ステップS31−1〜S31−3等の処理は、ステップS32の事業者の決定の前であれば、いずれが先に行われてもよい。

0118

そして、抽出装置100は、対象需要情報を提供する事業者を決定する(ステップS32)。例えば、抽出装置100は、入札情報リストBL11に示すような入札情報から、入札額に基づいて事業者を抽出することにより、対象需要情報を提供する事業者を決定する。図10の例では、抽出装置100は、商品「車X」を対象とする入札のうち、最も高い金額「20万円」を入札した自動車メーカMBを、対象需要情報を提供する事業者として決定する。なお、抽出装置100は、入札情報リストBL11に示すような入札情報を記憶部120に記憶してもよい。

0119

そして、抽出装置100は、事業者に対象需要情報を提供する(ステップS33)。図10の例では、抽出装置100は、自動車メーカMBに生成した対象需要情報を提供する。例えば、抽出装置100は、商品「車X」とともにクエリとして用いられるキーワードのうち、65%が「横幅」であり、20%が「荷台広さ」であり、10%が「オフロード」であり、5%が「乗り心地」であることを示す対象需要情報を自動車メーカMBに提供する。また、例えば、抽出装置100は、商品「車X」を検索するユーザのうち、男性が「20%」であり、女性が「25%」であることを示す対象需要情報を自動車メーカMBに提供する。また、図10の例では、抽出装置100は、商品「車X」を検索するユーザのうち、20代が「65%」であり、30代が「20%」(不図示)等であることを示す対象需要情報を自動車メーカMBに提供する。なお、抽出装置100は、上記に限らず種々の基準に基づいて対象需要情報を提供する事業者を決定してもよい。例えば、抽出装置100は、所定の閾値(例えば、15万円)以上の入札額の事業者を、対象需要情報を提供する事業者として決定してもよい。この場合、抽出装置100は、自動車メーカMB及び自動車メーカMCを、対象需要情報を提供する事業者として決定してもよい。

0120

〔6.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る抽出装置100は、取得部131と、抽出部132とを有する。取得部131は、ユーザが入力した入力情報を取得する。抽出部132は、入力情報に含まれる第1キーワードであって、所定の事業者が提供する対象に対応する第1キーワードと、入力情報に含まれる第2キーワードであって、対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。

0121

このように、実施形態に係る抽出装置100は、ユーザが入力した入力情報に含まれる第1キーワードであって、所定の事業者が提供する対象に対応する第1キーワードと、入力情報に含まれる第2キーワードであって、対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。

0122

また、実施形態に係る抽出装置100において、取得部131は、ユーザが検索に用いた検索クエリを含む入力情報を取得する。

0123

このように、実施形態に係る抽出装置100は、ユーザが検索に用いた検索クエリを含む入力情報を取得することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。

0124

また、実施形態に係る抽出装置100において、取得部131は、ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む入力情報を取得する。

0125

このように、実施形態に係る抽出装置100は、ユーザが所定のサービスにおいて投稿した投稿情報を含む入力情報を取得することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。

0126

また、実施形態に係る抽出装置100において、抽出部132は、所定の事業者が提供する商品または商品のカテゴリである対象に対応する第1キーワードと、第2キーワードに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。

0127

このように、実施形態に係る抽出装置100は、所定の事業者が提供する商品または商品のカテゴリである対象に対応する第1キーワードと、第2キーワードに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。

0128

また、実施形態に係る抽出装置100において、抽出部132は、対象の機能に関する第2キーワードに基づいて、対象の機能に対するニーズに関する情報を抽出する。

0129

このように、実施形態に係る抽出装置100は、対象の機能に関する第2キーワードに基づいて、対象の機能に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。

0130

また、実施形態に係る抽出装置100において、抽出部132は、対象の仕様に関する第2キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出する。

0131

このように、実施形態に係る抽出装置100は、対象の仕様に関する第2キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。

0132

また、実施形態に係る抽出装置100において、抽出部132は、対象の価値評価に関する第2キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出する。

0133

このように、実施形態に係る抽出装置100は、対象の価値評価に関する第2キーワードに基づいて、対象の仕様に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。

0134

また、実施形態に係る抽出装置100において、取得部131は、所定の事業者から、対象を指定する対象情報を取得する。抽出部132は、所定の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出する。

0135

このように、実施形態に係る抽出装置100は、所定の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。

0136

また、実施形態に係る抽出装置100において、取得部131は、所定の事業者とは異なる他の事業者から、対象を指定する対象情報を取得する。抽出部132は、他の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出する。

0137

このように、実施形態に係る抽出装置100は、所定の事業者により指定された対象に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。

0138

また、実施形態に係る抽出装置100において、取得部131は、所定の事業者の事業に関する情報を取得する。抽出部132は、所定の事業者の事業に関する情報から対象に関する情報を抽出し、抽出した対象に対応する第1キーワードと、対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出する。

0139

このように、実施形態に係る抽出装置100は、所定の事業者の事業に関する情報から対象に関する情報を抽出し、抽出した対象に対応する第1キーワードと、対象の性質に関する第2キーワードとに基づいて、対象に対するニーズに関する情報を抽出することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報を抽出することができる。

0140

また、実施形態に係る抽出装置100は、提供部134を有する。提供部134は、抽出部132により抽出された対象に対するニーズに関する情報を用いたサービスを提供する。

0141

このように、実施形態に係る抽出装置100は、抽出した対象に対するニーズに関する情報を用いたサービスを提供することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報に基づくサービスを提供することができる。

0142

また、実施形態に係る抽出装置100において、提供部134は、抽出部132により抽出された対象に対するニーズに関する情報を、情報の要求元に提供する。

0143

このように、実施形態に係る抽出装置100は、抽出した対象に対するニーズに関する情報を、情報の要求元に提供することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報に基づくサービスを提供することができる。

0144

また、実施形態に係る抽出装置100は、生成部133を有する。生成部133は、抽出部132により抽出された対象に対するニーズに関する情報に基づいて、対象に関するコンテンツを生成する。

0145

このように、実施形態に係る抽出装置100は、抽出した対象に対するニーズに関する情報に基づいて、対象に関するコンテンツを生成することにより、ユーザが入力した情報から適切にニーズに関する情報に基づくコンテンツを生成することができる。

0146

〔7.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る抽出装置100は、例えば図11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11は、抽出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、HDD(Hard Disk Drive)1400、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。

0147

CPU1100は、ROM1300または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等を格納する。

0148

HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500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CPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ提供する。

0149

CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等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。

0150

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また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)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等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等である。

0151

例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る抽出装置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。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Nを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

0152

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行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。

0153

〔8.その他〕
また、上記実施形態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生成することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

0154

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。

0155

また、上述してきた実施形態に記載された各処理は、処理内容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。

0156

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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

0157

1抽出システム
100抽出装置
121企業情報記憶部
122ユーザ情報記憶部
123行動情報記憶部
124ニーズ情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 抽出部
133 生成部
134 提供部
10端末装置
20事業者装置
N ネットワーク

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