JP2023043772A - 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

Abstract

【課題】飽き性かどうかに応じた学習支援を行う。【解決手段】情報処理装置は、利用者情報から利用者の興味の変遷を推定する推定部と、興味の変遷の推定結果から興味が変化しやすい利用者を特定し、特定された利用者のうち所定の目標に向けての学習を行っている利用者を対象利用者として特定する特定部と、対象利用者に対して、学習に関する情報提供を行う提供部と、を備える。【選択図】図１

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。

共通する情報（ユーザの履歴等）がない他サービスであっても推薦する技術が開示されている。

特開２０１２－１５０５６１号公報

しかしながら、上記の従来技術では、それぞれのサービスが扱うアイテムにそれぞれに付与されているメタデータを相互に関連付け、関連度の高いものをユーザに提示しているにすぎない。ユーザが興味・関心を持つ領域やそれに関連するものについての情報提供はよく利用されているが、ユーザに対する情報提供の態様を改善する余地がある。例えば、飽き性かどうかに応じた学習支援は行われていない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、飽き性かどうかに応じた学習支援を行うことを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、利用者情報から利用者の興味の変遷を推定する推定部と、興味の変遷の推定結果から興味が変化しやすい利用者を特定し、特定された利用者のうち所定の目標に向けての学習を行っている利用者を対象利用者として特定する特定部と、前記対象利用者に対して、前記学習に関する情報提供を行う提供部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、飽き性かどうかに応じた学習支援を行うことができる。

図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。 図５は、利用者情報データベースの一例を示す図である。 図６は、履歴情報データベースの一例を示す図である。 図７は、飽き性情報データベースの一例を示す図である。 図８は、学習情報データベースの一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

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」と記載する）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、以下の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．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、飽き性かどうかに応じた学習支援を行う場合を例に挙げて説明する。

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。端末装置１０と情報提供装置１００とは、ネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置１０は、情報提供装置１００と連携する。

端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Ｕから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０と連携し、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

また、情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報提供装置１００は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報提供装置１００は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

なお、情報提供装置１００は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの性別、年代、居住地域といった利用者Ｕの属性に関する情報を取得する。そして、情報提供装置１００は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者Ｕの属性に関する情報を記憶して管理する。

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴（決済履歴）を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。

本実施形態に係る情報提供装置１００は、利用者Ｕ（ユーザ）が飽き性かどうかに応じた学習支援を行う。飽き性とは、例えば、特定の領域（分野、対象、事柄）について、興味や関心を持って行動しているが、その期間が短い（平均以下）ことである。すなわち、特定の領域について、一時期に情報収集や消費行動を行うが、長続きしないこと等である。

例えば、飽き性の人は、集中力が長続きしない。また、目標に対してどんな学習を行うと効率がよいか分からない。また、自分が現在行っている学習法に自信が持てない場合もある。そのため、様々な学習法に手を出してしまいがちになる。しかし、専門の人に聞くと専門的すぎる話になることが多い。

本実施形態では、情報提供装置１００は、目標を達成した人のうち、現状から目標達成までのステップ数が少ない人（期間が短い人）の特徴を見る。例えば、情報提供装置１００は、検索履歴等から、利用者Ｕの現状と目標を特定（抽出）する。なお、情報提供装置１００は、データからでなく本人の入力により利用者Ｕの現状と目標に関する情報を取得してもよい。そして、情報提供装置１００は、利用者Ｕの現状と目標との両方のステージを通過している目標達成者（学習経験者等）を特定（抽出）する。なお、利用者Ｕの現状とは、利用者Ｕの現在のレベルであり、利用者Ｕが現在までに既に達成済みの目標を示す。利用者Ｕの目標とは、利用者Ｕがこれから達成しようとする次の目標を示す。

（１）ステップや期間が短い人起点
情報提供装置１００は、目標達成者の中で、利用者Ｕの現状から目標達成までのステップや期間が短い人を特定（抽出）する。また、その人たちの現状から目標達成までの関連行動（検索、購買、動画など）を特定（抽出）する。また、位置履歴や決済履歴等から、その人たちが通学したスクールや、受講したコース・講義等を特定（抽出）してもよい。

（２）共通している人を見る
情報提供装置１００は、目標達成者達の現状から目標達成までの関連行動（検索、購買、動画など）を特定（抽出）し、利用者Ｕとの共通行動を特定（抽出）する。

また、情報提供装置１００は、その関連行動をした人全体における目標達成率を計算する。そして、情報提供装置１００は、上記目標達成率が高い関連行動を効率の良い学習法として設定し、利用者Ｕに対して次のおすすめ行動に関するレコメンド情報を提供する。

〔１－１．飽き性の利用者の推定及び学習支援〕
図１に示すように、情報提供装置１００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、利用者Ｕに関する利用者情報（検索クエリ、購買履歴、位置履歴等）を収集する（ステップＳ１）。例えば、情報提供装置１００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、直接又は間接的に、利用者Ｕの位置情報、属性情報、履歴情報等を収集する。また、情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０から、検索や電子商取引等の要求を受け付けた際に、検索クエリ、購買情報、位置情報等を取得し、履歴情報として蓄積してもよい。

続いて、情報提供装置１００は、利用者ごとに、利用者情報（検索クエリ、購買履歴、位置履歴等）から、当該利用者が興味や関心を示した領域を推定する（ステップＳ２）。推定には、機械学習による領域ごとの推定モデルが利用可能である。例えば、情報提供装置１００は、各領域に属することが確実なユーザの利用者情報（検索クエリ、購買履歴、位置履歴等）の特徴を学習し、ユーザ情報を入力すると特定の領域に夢中になっているかを推定するモデルを構築し、利用することが可能である。

続いて、情報提供装置１００は、利用者情報に基づいて、各領域について利用者Ｕが興味や関心を持っていた程度や期間を推定する（ステップＳ３）。すなわち、情報提供装置１００は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、各領域について興味の程度がどのレベルまで行ったか、どのくらいの期間夢中になって（ハマって）いたかを推定する。これは、機械学習による領域ごとのレベル推定モデルを用いることで実現可能である。レベル推定モデルは、例えば、情報提供装置１００が、興味の程度や期間に応じて各レベルの人（低／中／高、又は５段階評価等）をあらかじめ特定し、特定した人の利用者情報を入力した際に、レベルを出力するように学習することで実現可能である。

続いて、情報提供装置１００は、各領域について利用者Ｕが興味や関心を持っていた程度や期間に基づいて、興味が変化しやすい利用者Ｕ（飽き性の人）を特定する（ステップＳ４）。飽き性の人とは、例えば、各領域で興味が持続しない人（特定の趣味を継続しない人）である。例えば、情報提供装置１００は、ある領域から他の領域に興味が移る頻度が高い（特定の領域に興味を持っている期間が平均的な期間よりも短い）ユーザを飽き性の人として特定する。

このとき、情報提供装置１００は、領域ごとに興味を持つ期間（ハマる期間）の平均値（又は中央値）を推定し、推定された平均値よりも短い期間の利用者Ｕを、興味が変化しやすい利用者Ｕ（飽き性の人）として特定してもよい。例えば、情報提供装置１００は、特定された利用者が興味を持った領域の遷移の特徴をモデルに学習させる。

続いて、情報提供装置１００は、利用者情報に基づいて、所定の目標に向けての学習を行っている利用者（学習者）を特定する（ステップＳ５）。例えば、情報提供装置１００は、各領域のうち上記学習に関連する領域に興味を持つ利用者を特定する。

続いて、情報提供装置１００は、同じ目標に向けての学習を行ったことがある利用者の中から、情報提供対象となる対象利用者（利用者Ｕ）のレベルよりも高いレベルの利用者であって、対象利用者とのレベル差が所定の範囲内となる利用者をレベル上位者として特定する（ステップＳ６）。ここでのレベルは、例えば学習者の学力の水準（学習レベル）を指す。

なお、対象利用者とのレベル差が所定の範囲内となる利用者とは、対象利用者よりもレベルが高いが、対象利用者とのレベル差が大きくかけ離れていない利用者、すなわち比較的レベルが近い利用者である。

また、情報提供装置１００は、多段階の目標のうち対象利用者の現状よりも１つ先の目標を達成した利用者や、対象利用者の現在のレベルよりも１つ上のレベルの利用者をレベル上位者として特定してもよい。例えば、英検に関する学習について、対象利用者が英検３級の合格者である場合、英検２級の合格者をレベル上位者として特定してもよい。また、実際には、対象利用者と同じ目標の達成を目指す利用者であっても、対象利用者よりも模試等の成績が良い利用者をレベル上位者として特定してもよい。

続いて、情報提供装置１００は、レベル上位者の人の利用者情報から、レベルの上昇期間が短い人（効率がいい人）を推定する（ステップＳ７）。効率がいい人とは、レベルの上昇までのステップや期間が短い人である。なお、効率がいい人は、レベルの上昇期間が短い人に限らず、関連コンテンツを閲覧した回数が少ない人、関連商品を購入した回数や数等が少ない人であってもよい。

続いて、情報提供装置１００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、対象利用者である利用者Ｕの端末装置１０に、現在行っている学習に関して、効率がいい人に関する情報を提供する（ステップＳ８）。例えば、情報提供装置１００は、効率がいい人が学習に関して何を買ったか、何を見たか、何をしたか等に関する情報を対象利用者に提供してもよい。すなわち、情報提供装置１００は、効率がいい人が購入した商品、検索した内容、学習方法等に関するおすすめ情報（レコメンド情報）を対象利用者に提供してもよい。あるいは、情報提供装置１００は、効率がいい人と対象利用者とをマッチングさせて、効率がいい人が対象利用者に直接アドバイスを提供できるようにしてもよい。

これにより、情報提供装置１００は、飽き性の対象利用者が学習を放棄せず継続して効率よくレベル向上できるような情報を提供する。また、効率がいい人は飽き性の人ではなくてもよいが、先に目標を達成した効率がいい人が対象利用者と同じ飽き性の人であると、飽き性の対象利用者に対してより効果的な情報となる。

なお、情報提供装置１００は、対象利用者に目標レベルを入力してもらい、目標を達成した利用者のうち、現在の対象利用者のレベルから目標レベルまでの学習の効率がいい人を特定し、効率がいい人の情報を対象利用者に提供してもよい。

このように、本実施形態では、情報提供装置１００は、利用者情報に応じて、特定領域における利用者のレベルを推定する。次に、情報提供装置１００は、対象利用者のレベルよりも高く、所定の範囲内のレベルのレベル上位者を特定する。また、情報提供装置１００は、レベル上位者の利用者情報に基づいて、対象利用者のレベルからレベル上位者のレベルまでの遷移効率が良いレベル上位者を特定する。そして、情報提供装置１００は、特定されたレベル上位者の利用者情報に基づいて、特定領域でのレベル向上に関する有益な情報を対象利用者に提供する。

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２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と情報提供装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。

端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、通信機能を備えたゲーム機やＡＶ機器、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス等である。

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報提供装置１００と通信することができる。

情報提供装置１００は、例えばＰＣやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報提供装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。

（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。

例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、利用者Ｕの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、利用者Ｕの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを備える。

（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介して情報提供装置１００へ送信することができる。

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、情報提供装置１００から提供される各種情報や、情報提供装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信された情報提供装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。

（記憶部４０）
記憶部４０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、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。

〔４．情報提供装置の構成例〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報提供装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報提供装置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）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、利用者情報データベース１２１と、履歴情報データベース１２２と、飽き性情報データベース１２３と、学習情報データベース１２４とを有する。

（利用者情報データベース１２１）
利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、利用者情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕの連絡先（電話番号、メールアドレス等）であってもよいし、利用者Ｕの端末装置１０を識別するための識別情報であってもよい。

また、「年齢」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Ｕの具体的な年齢（例えば３５歳など）を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの年代（例えば３０代など）を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Ｕの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの世代（例えば８０年代生まれなど）を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの性別を示す。

また、「自宅」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕ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、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

また、「勤務地」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの勤務地（学生の場合は学校）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、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

また、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Ｕが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ（キーワード）等であってもよい。なお、図５に示す例では、「興味」は、各利用者Ｕに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

例えば、図５に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕ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、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「スポーツ」に興味があることを示す。

ここで、図５に示す例では、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。

なお、利用者情報データベース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、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、氏名、家族構成、出身地（地元）、職業、職位、収入、資格、居住形態（戸建、マンション等）、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

（履歴情報データベース１２２）
履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図６は、履歴情報データベース１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、履歴情報データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Ｕの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者Ｕによる購買の履歴である購買履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Ｕによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Ｕの所有物に関する質問を含んでいてもよい。

例えば、図６に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「位置履歴＃１」の通りに移動し、「検索履歴＃１」の通りに検索し、「閲覧履歴＃１」の通りにコンテンツを閲覧し、「購買履歴＃１」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことを示す。

ここで、図６に示す例では、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購買履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購買履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、履歴情報データベース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、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの端末装置１０を用いた決済（電子決済）での決済履歴等を記憶してもよい。

（飽き性情報データベース１２３）
飽き性情報データベース１２３は、利用者Ｕが飽き性の人であるかに関する各種情報を記憶する。図７は、飽き性情報データベース１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、飽き性情報データベース１２３は、「利用者ＩＤ」、「領域」、「カテゴリ」、「興味度合」、「興味期間」、「飽き性」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「領域」は、利用者Ｕが興味を持っていた領域を示す。また、「カテゴリ」は、利用者Ｕが興味を持っていた領域のカテゴリ（分類、ジャンル）を示す。また、「興味度合」は、領域に対して利用者Ｕが持っていた興味の程度を示す。また、「興味期間」は、領域に対して利用者Ｕが興味を持っていた期間を示す。また、「飽き性」は、上記項目に基づき、利用者Ｕが飽き性の人であるか（〇）否か（×）を示す。なお、実際には、「飽き性」は、飽き性のレベルを数値（１、２、３、…）や大きさ（大中小、高中低、等）で表現したものであってもよい。

例えば、図７に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「領域＃１Ａ～＃１Ｅ」に興味をもっていたことがあり、その領域は「カテゴリ＃１Ａ～＃１Ｅ」に属し、その興味の程度は「興味度合＃１Ａ～＃１Ｅ」であり、興味を持っていた期間は「興味期間＃１Ａ～＃１Ｅ」であり、これらの内容から「飽き性の人」であると推定されることを示す。

ここで、図７に示す例では、「Ｕ１」、「領域＃１Ａ～＃１Ｅ」、「カテゴリ＃１Ａ～＃１Ｅ」、「興味度合＃１Ａ～＃１Ｅ」及び「興味期間＃１Ａ～＃１Ｅ」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「領域＃１Ａ～＃１Ｅ」、「カテゴリ＃１Ａ～＃１Ｅ」、「興味度合＃１Ａ～＃１Ｅ」及び「興味期間＃１Ａ～＃１Ｅ」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、飽き性情報データベース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。例えば、飽き性情報データベース１２３は、推定に用いられる推定モデル等を記憶してもよい。また、飽き性情報データベース１２３は、利用者Ｕと類似する興味が変化しにくい利用者（飽き性ではない人）の利用者情報との共通点又は相違点に関する情報を記憶してもよい。

（学習情報データベース１２４）
学習情報データベース１２４は、利用者Ｕの学習に関する各種情報を記憶する。図８は、学習情報データベース１２４の一例を示す図である。図８に示した例では、学習情報データベース１２４は、「利用者ＩＤ」、「学習」、「レベル」、「目標」、「行動履歴」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「学習」は、利用者Ｕが行っている学習を示す。例えば、「学習」は、利用者Ｕの利用者情報（検索クエリ、購買履歴、位置履歴等）により示される学習を示す。なお、「学習」は、学習を識別するための識別情報であってもよいし、学習のカテゴリや内容に関する情報を含んでいてもよい。

また、「レベル」は、学習に関する利用者Ｕの現状のレベルを示す。例えば、「レベル」は、学習に関して利用者Ｕがこれまでに達成した目標を示す。また、「目標」は、学習に関する利用者Ｕの目標を示す。例えば、「目標」は、利用者Ｕがこれから達成しようとする次の目標を示す。また、「行動履歴」は、学習に関して利用者Ｕがこれまでにとった行動の履歴を示す。

例えば、図８に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「学習＃１」に関して、現状は「レベル＃１」であり、「目標＃１」の達成を目指しており、これまで「行動履歴＃１」の通りに行動したことを示す。

ここで、図８に示す例では、「Ｕ１」、「学習＃１」、「レベル＃１」、「目標＃１」及び「行動履歴＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「学習＃１」、「レベル＃１」、「目標＃１」及び「行動履歴＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、学習情報データベース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、学習情報データベース１２４は、利用者Ｕが達成したレベルや目標ごとに段階を分けて、各段階における行動履歴を記憶してもよい。また、学習情報データベース１２４は、利用者Ｕが現在のレベルに達した日時や、目標達成を希望する日時等に関する情報を記憶してもよい。また、学習情報データベース１２４は、利用者Ｕの学習環境に関する情報や、利用者Ｕの学習における制約（制限等）に関する情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報提供装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、収集部１３１と、推定部１３２と、特定部１３３と、生成部１３４と、提供部１３５とを有する。

（収集部１３１）
収集部１３１は、利用者Ｕにより入力された検索クエリを取得する。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを取得する。すなわち、収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する。

また、収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）や、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕの属性情報等を取得する。また、収集部１３１は、利用者Ｕのユーザ登録時に、利用者Ｕを示す識別情報や、利用者Ｕの属性情報等を取得してもよい。そして、収集部１３１は、利用者情報を、記憶部１２０の利用者情報データベース１２１に登録する。

また、収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、収集部１３１は、各種の履歴情報を、記憶部１２０の履歴情報データベース１２２に登録する。

このように、収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者ごとに、利用者情報（検索クエリ、購買履歴、位置履歴等）を収集する。

（推定部１３２）
推定部１３２は、利用者ごとに、利用者情報（検索クエリ、購買履歴、位置履歴等）から、当該利用者が興味や関心を示した領域を推定する。このとき、推定部１３２は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、各領域について興味の程度がどのレベルまで行ったかを推定する。また、推定部１３２は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、各領域についてどのくらいの期間夢中になっていたかを推定する。すなわち、推定部１３２は、利用者情報に基づいて、各領域について利用者Ｕが興味や関心を持っていた程度や期間を推定する。また、推定部１３２は、利用者情報から、利用者がこれまでに興味を持った領域の履歴（興味の変遷）を推定する。

（特定部１３３）
特定部１３３は、興味を持っていた程度や期間、及び興味の変遷の推定結果から、興味が変化しやすい利用者（飽き性の人）を特定する。また、特定部１３３は、特定された利用者のうち所定の目標に向けての学習を行っている利用者を対象利用者として特定する。

また、特定部１３３は、学習に関して、対象利用者よりもレベルが高い利用者をレベル上位者として特定する。

このとき、特定部１３３は、対象利用者と同じく興味が変化しやすい利用者の中から、対象利用者よりもレベルが高い利用者をレベル上位者として特定してもよい。

また、特定部１３３は、学習に関して、多段階の目標のうち、対象利用者の現状よりも先の目標を達成している利用者をレベル上位者として特定してもよい。

また、特定部１３３は、学習に関して、対象利用者のレベルよりも高いレベルの利用者であって、対象利用者とのレベル差が所定の範囲内となる利用者をレベル上位者として特定してもよい。

また、特定部１３３は、学習に関して、対象利用者の現状と同じレベルから目標達成までのステップ及び期間が短い利用者をレベル上位者として特定し、レベル上位者が対象利用者の現状と同じレベルから目標達成までにとった関連行動（検索、購買、動画など）を特定してもよい。

また、特定部１３３は、学習に関して、対象利用者から目標レベルの入力を受け付け、対象利用者の現在のレベルから目標レベルまでの学習の効率がいい利用者をレベル上位者として特定してもよい。

また、特定部１３３は、学習に関して、対象利用者と対象利用者よりもレベルが高いレベル上位者とをマッチングさせるようにしてもよい。

（生成部１３４）
生成部１３４は、対象利用者に向けての学習に関する情報を生成する。例えば、生成部１３４は、学習に関して、対象利用者に対する次のおすすめ行動に関するレコメンド情報を生成する。

（提供部１３５）
提供部１３５は、対象利用者に対して、学習に関する情報提供を行う。例えば、提供部１３５は、対象利用者に対して、レベル上位者の利用者情報に基づく情報提供を行う。このとき、提供部１３５は、対象利用者に対して、レベル上位者が対象利用者の現状と同じレベルから目標達成までにとった関連行動に基づく情報提供を行うようにしてもよい。

また、提供部１３５は、対象利用者とマッチングしたレベル上位者が対象利用者に対して直接アドバイスできるようにしてもよい。このとき、提供部１３５は、マッチング結果に基づき、マッチングした対象利用者とレベル上位者との双方に相手の情報（連絡先、相手のレベル等）を提供してもよい。また、提供部１３５は、マッチングした対象利用者とレベル上位者との間で、対象利用者からの質問をレベル上位者に提供し、質問に対するレベル上位者からの回答を対象利用者に提供してもよい。

〔５．処理手順〕
次に、図９を用いて実施形態に係る情報提供装置１００による処理手順について説明する。図９は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

図９に示すように、情報提供装置１００の収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者ごとに、利用者情報（検索クエリ、購買履歴、位置履歴等）を収集する（ステップＳ１０１）。

続いて、情報提供装置１００の推定部１３２は、利用者ごとに、利用者情報（検索クエリ、購買履歴、位置履歴等）から、当該利用者が興味や関心を示した領域を推定する（ステップＳ１０２）。

続いて、情報提供装置１００の推定部１３２は、利用者情報から、利用者がこれまでに興味を持った領域の履歴（興味の変遷）を推定する（ステップＳ１０３）。

続いて、情報提供装置１００の推定部１３２は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、領域ごとに持っていた興味の程度を推定する（ステップＳ１０４）。

続いて、情報提供装置１００の推定部１３２は、利用者ごとに、利用者情報に基づいて、領域ごとに興味を持っていた期間を推定する（ステップＳ１０５）。

続いて、情報提供装置１００の特定部１３３は、興味を持っていた程度や期間、及び興味の変遷の推定結果から、興味が変化しやすい利用者（飽き性の人）を特定する（ステップＳ１０６）。

続いて、情報提供装置１００の特定部１３３は、特定された利用者のうち所定の目標に向けての学習を行っている利用者を対象利用者として特定する。

続いて、情報提供装置１００の特定部１３３は、学習に関して、対象利用者よりもレベルが高い利用者をレベル上位者として特定する（ステップＳ１０８）。このとき、特定部１３３は、対象利用者と同じく興味が変化しやすい利用者の中から、対象利用者よりもレベルが高い利用者をレベル上位者として特定してもよい。

続いて、情報提供装置１００の提供部１３５は、通信部１１０を介して、対象利用者である利用者Ｕの端末装置１０に、レベル上位者の利用者情報に基づく情報提供を行う（ステップＳ１０９）。このとき、情報提供装置１００の生成部１３４は、対象利用者に向けての学習に関する情報を生成する。また、提供部１３５は、対象利用者とマッチングしたレベル上位者が対象利用者に対して直接アドバイスできるようにしてもよい。このとき、提供部１３５は、マッチング結果に基づき、マッチングした対象利用者とレベル上位者との双方に相手の情報（連絡先、相手のレベル等）を提供してもよい。

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及び情報提供装置１００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。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

上記の実施形態において、情報提供装置１００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。例えば、スタンドアローン（Stand-alone）で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態における情報提供装置１００の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置１０は情報提供装置１００と連携しているため、利用者Ｕから見れば、情報提供装置１００の処理も端末装置１０が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置１０は、情報提供装置１００を備えているともいえる。

また、上記の実施形態において、学習は、利用者Ｕが現在行っている学習に限らず、利用者Ｕが過去に行っていて未だ目標を達成していない学習や、利用者Ｕが途中で断念した学習、飽き性の利用者Ｕが飽きて放棄した学習等であってもよい。

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及び情報提供装置１００）は、利用者情報から利用者の興味の変遷を推定する推定部１３２と、興味の変遷の推定結果から興味が変化しやすい利用者を特定し、特定された利用者のうち所定の目標に向けての学習を行っている利用者を対象利用者として特定する特定部１３３と、対象利用者に対して、学習に関する情報提供を行う提供部１３５と、を備える。

また、特定部１３３は、学習に関して、対象利用者よりもレベルが高い利用者をレベル上位者として特定する。提供部１３５は、対象利用者に対して、レベル上位者の利用者情報に基づく情報提供を行う。

また、特定部１３３は、対象利用者と同じく興味が変化しやすい利用者の中から、対象利用者よりもレベルが高い利用者をレベル上位者として特定する。

また、特定部１３３は、学習に関して、多段階の目標のうち、対象利用者の現状よりも先の目標を達成している利用者をレベル上位者として特定する。

また、特定部１３３は、学習に関して、対象利用者のレベルよりも高いレベルの利用者であって、対象利用者とのレベル差が所定の範囲内となる利用者をレベル上位者として特定する。

また、特定部１３３は、学習に関して、対象利用者の現状と同じレベルから目標達成までのステップ及び期間が短い利用者をレベル上位者として特定し、レベル上位者が対象利用者の現状と同じレベルから目標達成までにとった関連行動を特定する。提供部１３５は、対象利用者に対して、レベル上位者が対象利用者の現状と同じレベルから目標達成までにとった関連行動に基づく情報提供を行う。

また、特定部１３３は、学習に関して、対象利用者から目標レベルの入力を受け付け、対象利用者の現在のレベルから目標レベルまでの学習の効率がいい利用者をレベル上位者として特定する。

また、特定部１３３は、学習に関して、対象利用者と対象利用者よりもレベルが高いレベル上位者とをマッチングさせる。提供部１３５は、対象利用者とマッチングしたレベル上位者が対象利用者に対して直接アドバイスできるようにする。

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、飽き性かどうかに応じた学習支援を行うことができる。

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報提供装置１００は、例えば図１０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。以下、情報提供装置１００を例に挙げて説明する。図１０は、ハードウェア構成の一例を示す図である。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Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０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等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、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（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等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ースであり、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Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等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ースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

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）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。

ネットワークＩ／Ｆ１０８０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Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０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。

例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置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を実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得した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してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

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又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又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。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。

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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、上述した情報提供装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、上述してきた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。

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、収集部は、収集手段や収集回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報提供装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報データベース
１２２ 履歴情報データベース
１２３ 飽き性情報データベース
１２４ 学習情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 収集部
１３２ 推定部
１３３ 特定部
１３４ 生成部
１３５ 提供部

Claims (10)

1. 利用者情報から利用者の興味の変遷を推定する推定部と、
   興味の変遷の推定結果から興味が変化しやすい利用者を特定し、特定された利用者のうち所定の目標に向けての学習を行っている利用者を対象利用者として特定する特定部と、
   前記対象利用者に対して、前記学習に関する情報提供を行う提供部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記特定部は、前記学習に関して、前記対象利用者よりもレベルが高い利用者をレベル上位者として特定し、
   前記提供部は、前記対象利用者に対して、前記レベル上位者の利用者情報に基づく情報提供を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記特定部は、前記対象利用者と同じく興味が変化しやすい利用者の中から、前記対象利用者よりもレベルが高い利用者をレベル上位者として特定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記特定部は、前記学習に関して、多段階の目標のうち、前記対象利用者の現状よりも先の目標を達成している利用者をレベル上位者として特定する
   ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記特定部は、前記学習に関して、前記対象利用者のレベルよりも高いレベルの利用者であって、前記対象利用者とのレベル差が所定の範囲内となる利用者をレベル上位者として特定する
   ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記特定部は、前記学習に関して、前記対象利用者の現状と同じレベルから目標達成までのステップ及び期間が短い利用者をレベル上位者として特定し、前記レベル上位者が前記対象利用者の現状と同じレベルから目標達成までにとった関連行動を特定し、
   前記提供部は、前記対象利用者に対して、前記レベル上位者が前記対象利用者の現状と同じレベルから目標達成までにとった関連行動に基づく情報提供を行う
   ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記特定部は、前記学習に関して、前記対象利用者から目標レベルの入力を受け付け、前記対象利用者の現在のレベルから前記目標レベルまでの学習の効率がいい利用者をレベル上位者として特定する
   ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記特定部は、前記学習に関して、前記対象利用者と前記対象利用者よりもレベルが高いレベル上位者とをマッチングさせ、
   前記提供部は、前記対象利用者とマッチングした前記レベル上位者が前記対象利用者に対して直接アドバイスできるようにする
   ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   利用者情報から利用者の興味の変遷を推定する推定工程と、
   興味の変遷の推定結果から興味が変化しやすい利用者を特定し、特定された利用者のうち所定の目標に向けての学習を行っている利用者を対象利用者として特定する特定工程と、
   前記対象利用者に対して、前記学習に関する情報提供を行う提供工程と、
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
10. 利用者情報から利用者の興味の変遷を推定する推定手順と、
    興味の変遷の推定結果から興味が変化しやすい利用者を特定し、特定された利用者のうち所定の目標に向けての学習を行っている利用者を対象利用者として特定する特定手順と、
    前記対象利用者に対して、前記学習に関する情報提供を行う提供手順と、
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

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