JP2023029025A - Information providing apparatus, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
特許法第30条第2項適用申請有り [1] ウェブサイトの掲載日 2020年12月10日 ウェブサイトのURL https://ds.yahoo.co.jp/report/20201210.html <資料> 分析レポート掲載 ウェブページ プリントアウト [2] 開催日(公開日) 2021年5月11日(火)16:00~17:00 集会名、開催場所 不動産業界向けヤフー・データソリューションセミナー ヤフー株式会社 主催 *ビデオ会議システム(Zoom)を用いたオンライン開催(ライブ配信) ウェブサイトURL:https://ds.yahoo.co.jp/seminar/realestate_seminar.html <資料> 不動産業界向けセミナー 開催案内 ウェブページ プリントアウト [3] 開催日(公開日) 2021年6月11日(金)14:00~15:00 集会名、開催場所 マーケティング戦略立案のためのデータ活用セミナー ヤフー株式会社、dely株式会社 共催 *ビデオ会議システム(Zoom)を用いたオンライン開催(ライブ配信) ウェブサイトURL:https://ds.yahoo.co.jp/seminar/kurashiru-seminar.html <資料> データ活用セミナー 開催案内 ウェブページ プリントアウトApplication for application of
本発明は、情報提供装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information providing device, an information processing method, and a program.
従来、利用者が希望する不動産物件の条件を利用者端末装置に入力すると、インターネットを介して、不動産情報データベースおよび地理情報データベースにアクセスし、検索結果であるエリア毎の不動産物件の分布を地図上に表示し、希望するエリアを選択すると、そのエリアの地図上に不動産物件をマークで表示する情報提供装置が開示されている(例えば、特許文献1参照)。 Conventionally, when a user inputs the conditions of a desired real estate property into a user terminal device, a real estate information database and a geographic information database are accessed via the Internet, and the distribution of real estate properties for each area, which is the search result, is displayed on a map. and select a desired area to display the real estate property as a mark on the map of that area (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、上記従来の技術では、ユーザにとって有益な情報を生成したり、提供したりすることができない場合があった。 However, with the above conventional technology, there are cases where it is not possible to generate or provide useful information to the user.
本発明は、このような事情が考慮されたものであり、ユーザにとってより有益な情報を提供することを支援することができる情報提供装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an information providing apparatus, an information processing method, and a program that can assist users in providing more useful information. one.
本発明の一態様は、ユーザのアクションにより得られる時系列の情報であって、ポジションを特定するための特定情報と関心事とを含む対象情報を取得する取得部と、前記特定情報から特定されたポジションに対応する前記関心事の関心度合の変化を示す変化情報を、前記ポジションに対応付けた情報を生成する生成部とを備える情報処理装置である。 One aspect of the present invention is an acquisition unit that acquires time-series information obtained by a user's action and that includes target information including specific information for specifying a position and a matter of interest; and a generation unit that generates information in which change information indicating a change in the degree of interest of the matter of interest corresponding to the position is associated with the position.
本発明の一態様によれば、ユーザにとってより有益な情報を提供することを支援することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to 1 aspect of this invention, it can support providing more useful information for a user.
以下、図面を参照し、本発明の情報提供装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of an information providing device, an information processing method, and a program according to the present invention will be described with reference to the drawings.
[概要(その1)]
本実施形態の一態様の情報処理装置は、ユーザのアクションにより得られる時系列の情報であって、ポジションを特定するための特定情報と関心事とを含む対象情報を取得する取得部と、前記特定情報から特定されたポジションに対応する前記関心事の関心度合の変化を示す変化情報を、前記ポジションに対応付けた情報を生成する生成部とを備える。
[Outline (Part 1)]
An information processing apparatus according to one aspect of the present embodiment includes an acquisition unit that acquires target information including specific information for specifying a position and a matter of interest, which is time-series information obtained by a user's action; and a generating unit that generates information in which change information indicating a change in the degree of interest of the matter of interest corresponding to the position specified from the specific information is associated with the position.
「アクション」とは、例えば、ユーザの行動であって、ユーザが端末装置を操作して対象情報を入力することである。アクションには、ユーザが特定情報と関心事とを紙に記載すること、発言することが含まれてもよい。 An “action” is, for example, a behavior of a user, and is a user's input of target information by operating a terminal device. Actions may include the user writing down specific information and concerns and speaking.
「ポジション」は、例えば、変化情報が対応付けられる場所や、地点、地域、位置、設定された領域、地位等である。ポジションは、例えば、市区町村や、路線に対応する領域、地位に対応する領域など変化情報が対応付けられる対象であればよい。 "Position" is, for example, a place, point, area, position, set area, status, etc. to which change information is associated. The position may be an object to which change information is associated, such as a municipality, an area corresponding to a route, an area corresponding to a position, or the like.
「対象情報」は、ユーザがネットワークを介して提供した情報である。対象情報は、例えば、検索クエリや、ネットワークにおける各種サービスなどで入力した情報等である。例えば、ユーザが、ネットワークにおけるアンケートや、チャットなどで、特定情報と関心事とを含む情報とを入力した場合、この情報は対象情報とされてもよい。 "Target information" is information provided by the user via the network. The target information is, for example, search queries, information input through various services on the network, and the like. For example, when a user inputs specific information and information including interests in a network survey, chat, etc., this information may be the target information.
<第1実施形態>
[情報処理システム]
図1は、情報処理装置を含む情報処理システム1の機能構成の一例を示す図である。情報処理システム1は、例えば、一以上の端末装置10と、検索サーバ20と、情報処理装置30とを備える。端末装置10と検索サーバ20とは、ネットワークNWを介して互いに通信する。検索サーバ20と情報処理装置30とは、ネットワークNWを介して互いに通信する。ネットワークNWは、インターネットやLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、セルラー網などを含む。
<First embodiment>
[Information processing system]
FIG. 1 is a diagram showing an example of a functional configuration of an
[端末装置]
端末装置10は、スマートフォンやパーソナルコンピュータ、タブレット端末などの通信機能と表示機能を有するコンピュータ装置である。端末装置10は、例えば、検索サーバ20と通信するための通信インターフェースである通信部と、UAなどを備える。端末装置10では、CPU(Central Processing Unit)などのプロセッサがブラウザやアプリケーションプログラムなどのUAを実行することで各種サービスを実現する。
[Terminal device]
The
[検索サーバ]
検索サーバ20は、端末装置10から検索クエリを取得し、取得した検索クエリに応じた情報を端末装置10に提供する。検索サーバ20は、取得した検索クエリに関連する情報を、検索エンジンを用いて検索する。検索サーバ20は、端末装置10から取得した検索クエリを情報処理装置30に提供する。
[Search server]
The
[情報提供装置]
情報処理装置30は、例えば、取得部32と、処理部34と、表示制御部40と、記憶部50とを備える。取得部32、処理部34、および表示制御部40は、例えば、CPU(Central Processing Unit)等のハードウェアプロセッサが、記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、これらの機能部は、LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、上記のプログラムは、予め記憶装置に格納されていてもよいし、DVDやCD-ROMなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体が情報処理装置30のドライブ装置に装着されることで記憶装置にインストールされてもよい。
[Information providing device]
The
記憶部50は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、SDカード、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disc Drive)、レジスタ等によって実現される。また、記憶部50の一部または全部は、NAS(Network Attached Storage)や外部ストレージサーバ装置等であってもよい。記憶部50には、例えば、時系列情報52と、参照情報54と、生成情報56とが記憶されている。参照情報54および生成情報56の詳細については後述する。
The
(取得部)
取得部32は、記憶部50に記憶された時系列情報52を取得する。図2は、時系列情報52の内容の一例を示す図である。時系列情報52は、例えば、検索サーバ20により提供された情報や、他の装置により提供された情報、時系列情報52が記憶された記憶媒体等から提供された情報である。時系列情報52は、例えば、検索クエリと、検索サーバ20が端末装置10から検索クエリを取得した日時とが互いに対応付けられた情報である。本処理で用いられる検索クエリは、例えば、地名(または駅名)とユーザの関心事とを含む検索クエリ、または地名とユーザの関心事とで構成される検索クエリである。以下の説明では、一例として関心事は「マンション」として説明する。
(acquisition unit)
The
(処理部)
処理部34は、例えば、第1処理部36と、第2処理部38とを備える。第1処理部36は、検索クエリに応じた場所を特定する。まず、第1処理部36は、検索クエリの中から地名(または駅名)を特定する。図3は、地名を特定する処理について説明するための図である。例えば、第1処理部36は、検索クエリ「中野 マンション」において、スペース以降のワードや、設定されたワード(マンション)を削除して地名「中野」を特定する。第1処理部36は、予め設定された地名一覧を参照して、「中野」が地名であると特定する。第1処理部36は、図3に示すように各検索クエリの地名(中野や、東中野、初台等)を特定する。
(Processing part)
The
なお、上記の処理において、地名に類似するワード(ユーザが地名を意図していると推定されるワード)を地名として扱ってもよい。また、上記の例では、地名、関心事の順番でワードが並んでいるものとして説明したが、順番は反対でもよいし、地名と関心事との間に他のワードが含まれていてもよい。この場合、第1処理部36は、地名および関心事を特定し、地名および関心事との間のワードは削除して以降の処理を行ってもよい。また、所定の地名が含まれる場合、その検索クエリは処理対象外とされてもよい。例えば、「東京 マンション」や、「埼玉 マンション」などのように、予め設定された地名が含まれる場合、その検索クエリは処理対象外とされてもよい。
In the above process, a word similar to the place name (a word presumed to be intended by the user as the place name) may be treated as the place name. In the above example, the words are arranged in the order of place name and interest, but the order may be reversed, and other words may be included between the place name and interest. . In this case, the
次に、第1処理部36は、参照情報54を参照して、特定した地名の場所(ポジション)を特定する。図4は、参照情報54と地名の場所を特定するための処理とを説明するための図である。参照情報54は、例えば、地名と、地名に応じた場所(緯度および経度)とが互いに対応付けられた情報である。第1処理部36は、例えば、地名「中野」、「東中野」、「初台」のそれぞれに対応する場所を特定する。場所は、後述する統計処理の結果(変化情報)を地図上にプロットする場所である。また、検索クエリに駅名が含まれる場合、駅の場所が特定されてもよい。
Next, the
第2処理部38は、検索クエリを統計処理して、特定された場所に関する指標を場所ごとに導出する。図5は、指標を導出する処理について説明するための図である。図5では、地名「中野」を含む検索クエリに対して行われた統計処理の結果を示している。第2処理部38は、所定の期間を対象に場所ごとに第1指標、第2指標、および第3指標を導出する。第1指標は、日ごとの地名「中野」と関心事「マンション」を含む検索クエリの数である。第2指標は、設定期間ごとの検索クエリの数に基づく指標である。検索クエリの数に基づく指標とは、検索クエリの合計値や平均値である。設定期間とは、例えば、月曜日から日曜日の1週間である。
The
第3指標は、第2指標に予め設定された重みを加味した指標である。重みは、例えば、統計処理の対象期間のうち、直近や、直近および直近に近い期間(所定期間における終期)の指標を重視する傾向で付与されたり、統計処理の対象期間のうち、直近以外の期間(他の時期)や、直近および直近に近い期間以外(他の時期)の指標を軽視する傾向で付与されたりする。 The third index is an index obtained by adding a preset weight to the second index. For example, the weight is given with a tendency to emphasize the most recent or the most recent period (the end of the predetermined period) of the period covered by the statistical processing, or the index other than the most recent period It is given with a tendency to disregard indicators for periods (other periods) and periods other than the most recent and near-most recent periods (other periods).
本実施形態では、第1指標から第3指標を用いるものとして説明するが、例えば、第3指標の導出は省略され、第2指標に基づいて、後述する処理が行われてもよいし、第1指標に基づく他の指標が導出され、この指標が後述する処理で利用されてもよい。「第1指標」、「第2指標」、「第3指標」または「他の指標」は、「対象情報の数に基づく指標」の一例である。 In the present embodiment, the first index to the third index are used. Another index based on one index may be derived, and this index may be used in the processing described later. The "first index", "second index", "third index" or "other index" are examples of "index based on the number of target information".
第2処理部38は、場所ごとに第3指標を加工した指標を導出する。加工した指標とは、基準指標に対する相関係数である。基準指標とは、例えば、X軸の指標(日にち)が大きくなれば、Y軸の指標(第3指標の比較対象の指標)が大きくなる傾向の線形の指標である。より具体的には、基準指標は、X軸の指標と、Y軸の指標とが同様の傾向で増加するもの(X=Yの指標)である。第2処理部38は、場所ごとの相関係数と、場所(地名)を含む検索クエリの数とを導出する。第2処理部38は、場所と相関係数と場所に対応する検索数とを互いに対応付けた生成情報56を生成する。図6は、生成情報56の一例を示す図である。「相関係数」は、「対象情報の数に基づく指標」の他の一例である。生成情報56は、「変化情報を前記ポジションに対応付けた情報」の一例である。
The
なお、上記の例では、第1指標などの指標は検索数であるものとして説明したが、これに代えて、全検索数や所定の検索数に対する割合や、割合に基づく指標など任意の指標を用いて、相関係数を求めてもよい。また、上記の例では、相関を求めるものとして説明したが、これに限らず、関心の期間ごとの推移を示す情報を利用してもよい。 In the above example, the index such as the first index is the number of searches, but instead of this, any index such as the number of all searches, the ratio of a predetermined number of searches, or an index based on the ratio can be used. may be used to determine the correlation coefficient. Further, in the above example, the correlation is obtained, but the present invention is not limited to this, and information indicating the transition of interest for each period may be used.
(表示制御部)
表示制御部40は、生成情報56に基づいて地図の各場所に、ユーザの関心の動向を示す情報をプロットする。プロットされた情報は、例えば、表示部に表示される。図7は、表示部に表示されたプロットされた情報の一例を示す図である。プロットされた情報は、「変化情報を前記ポジションに対応付けた情報」の他の一例、または「前記対象情報の数を示す情報と前記変化情報とを含む情報を、前記ポジションに対応付けた情報」の一例である。
(Display control unit)
Based on the generated
図7に示すように、表示部には、場所に対して相関の強さまたは弱さを示す記号がプロットされた地図情報が表示される。三角形の記号の大きさは検索クエリの数を示していて、大きいほど検索数が多い傾向であることを示している。 As shown in FIG. 7, the display unit displays map information in which symbols indicating strength or weakness of correlation are plotted with respect to locations. The size of the triangle symbol indicates the number of search queries, and the larger the number, the higher the number of searches.
例えば、上向きの三角形を示す記号は基準指標に対する相関が比較的に強いことを示し(相関係数がゼロを超えることを示し)、下向きの三角形を示す記号は相関が比較的に弱いことを示している(相関係数がゼロ未満であることを示している)。上向きの三角形の色が濃いほど相関が強く、下向き三角形の色が濃いほど相関が弱いことを示している。例えば、「地名A マンション」の検索クエリの数が日を追って増えていれば相関は強い傾向となり、日を追って減っていれば相関は弱い傾向となる。言い換えると、「地名A マンション」の検索クエリの数が日を追って増えていれば、世間の地名Aにおけるマンションの関心が高まっていることを示し、日を追って減っていれば世間の地名Aにおけるマンションの関心が減少していることを示していると考えられる。 For example, an upward pointing triangle symbol indicates a relatively strong correlation to the reference index (indicating a correlation coefficient greater than zero), and a downward pointing triangle symbol indicates a relatively weak correlation. (indicating that the correlation coefficient is less than zero). The darker the upward triangle, the stronger the correlation, and the darker the downward triangle, the weaker the correlation. For example, if the number of search queries for "place name A apartment" is increasing day by day, the correlation tends to be strong, and if the number is decreasing day by day, the correlation tends to be weak. In other words, if the number of search queries for “place name A condominium” is increasing day by day, it indicates that interest in condominiums in place name A in the world is increasing, and if it is decreasing day by day, the number of search queries in place name A in the world is increasing. This is thought to indicate that interest in condominiums is declining.
図7の例では、2020年5月(コロナ感染症による緊急事態宣言の翌月)から10月末までの半年間における検索クエリを統計処理した結果を示している。この例では、注目されている大規模マンションが建設予定の勝どきでは関心が高くなっている傾向にあるが、地図の中心付近の東京の中心部(都心部)では関心が低くなっている傾向であり、郊外ほど関心が高くなっている傾向である。上記の期間において、世間では東京の中心部のマンションよりも郊外のマンションが注目されていることが分かる。 The example in FIG. 7 shows the results of statistical processing of search queries for half a year from May 2020 (the month following the declaration of a state of emergency due to the corona virus) to the end of October. In this example, interest tends to be high in Kachidoki, where large-scale condominiums are scheduled to be built, but interest tends to be low in central Tokyo (city center) near the center of the map. There is a tendency that interest is higher in the suburbs. During the above period, it can be seen that the public is paying more attention to apartments in the suburbs than in the center of Tokyo.
なお、図7では、検索クエリ「地名 マンション」を処理する例について説明したが、検索クエリ「地名 賃貸」および「地名 一戸建て」などに関しても、図示は省略するが図7と同様の傾向で東京の中心部よりも郊外が注目されていることが確認できた。また、情報処理装置30は、「地名 不動産」、「地名 別荘」、「地名 物件」など、地名と任意のワードとを含む検索クエリに対して同様の処理を行ってもよい。また、上記の例では、情報処理装置30の処理結果は表示部に表示されるものとして説明したが、これに加えて(または代えて)、処理結果は媒体に印刷されて、媒体がユーザに提供されてもよい。
In FIG. 7, an example of processing the search query "location name apartment" was explained, but the same trend as in FIG. It was confirmed that the suburbs were attracting more attention than the central area. Further, the
[まとめ]
例えば、図7に示すような画像に含まれる世間の関心の傾向を示す情報は、ユーザにとって有益な情報である。例えば、ユーザは、どのような地域の物件に関心が高まっているかを認識し、この関心に基づいて営業活動を行ったり、物件の開発を行ったりすることができる。このように、情報処理装置30は、より有益な情報をユーザに提供することができる。
[summary]
For example, information indicating trends in public interest contained in an image such as that shown in FIG. 7 is useful information for the user. For example, the user can recognize what type of property in the region has a growing interest, and can conduct sales activities or develop properties based on this interest. Thus, the
[フローチャート]
図8は、情報処理装置30により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。図8の処理の順序や処理の内容は一例であり、適宜順所や処理の内容は変更されてもよい。
[flowchart]
FIG. 8 is a flowchart showing an example of the flow of processing executed by the
まず、取得部32が、処理対象の複数の検索クエリを取得する(ステップS100)。例えば、取得部32は、処理対象を検索クエリ「地名 マンション」や、「地名 賃貸」、「地名 一戸建て」などのうち、処理対象の検索クエリを時系列情報52から取得する。
First, the
次に、第1処理部36が、処理対象の複数の検索クエリから一つの検索クエリを抽出する(ステップS102)。次に、第1処理部36は、参照情報54を参照して、検索クエリに含まれる地名から場所を特定する(ステップS104)。
Next, the
次に、第1処理部36は、全て検索クエリに対して場所を特定したか否を判定する(ステップS106)。全ての検索クエリに対して場所を特定していない場合、ステップS102に戻る。全ての検索クエリに対して場所を特定した場合、第2処理部38が、第3指標を導出する(ステップS108)。例えば、図5で説明したように第2処理部38は、第1指標、第2指標、および重みに基づいて第3指標を導出する。
Next, the
次に、第2処理部38は、ステップS108の処理結果を用いて、場所ごとの相関係数および検索数を導出する(ステップS110)。次に、第2処理部38は、ステップS110の処理結果に基づいて地図に世間の関心の傾向を示す情報をプロットする(ステップS112)。次に、表示制御部40が、ステップS112でプロットされた地図情報を表示部に表示させる(ステップS114)。これにより本フローチャートの処理は終了する。
Next, the
上記の処理により、情報処理装置30は、検索クエリに基づいて、対象の関心事の世間の動向を示す情報を生成し、生成した情報をユーザに提供するにより、よりユーザにとって有益な情報を生成(提供することを支援)および提供することができる。
Through the above process, the
[属性の考慮]
また、上記の処理において、情報処理装置30は、検索クエリを入力したユーザの属性を加味した処理結果を示す情報を提供してもよい。属性とは、例えば、ユーザの性別や、年代、年齢、推定される所得、住所、家族構成、不動産(関心事)への関心度などを含む。この属性を示す情報は、検索クエリに関連付けられて記憶部50に記憶されている。情報処理装置30は、これらのうち指定された属性を加味した情報を生成する。例えば、情報処理装置30は、男性のマンションの関心に関する傾向や、年代別のマンションに関する関心の傾向などを示す情報を生成し、生成した情報をユーザに提供してもよい。
[Consider attributes]
Further, in the above process, the
例えば、情報処理装置30は、設定された属性に応じたマンションに関する関心の傾向などを示す情報を生成し、生成した情報をユーザに提供する。例えば、属性として男性および女性が指定された場合、情報処理装置30は、男性および女性のマンションに関する関心の傾向を示す情報を生成し、生成した情報をユーザに提供する。図9は、男性および女性のマンションに関する関心の傾向を示す情報の一例を示す図である。図9の例では、期間ごとの関心の推移(相関)は省略しているが、上述したように期間ごとの関心の推移も示されてもよい。
For example, the
以上説明した第1実施形態によれば、情報処理装置30は、関心事の関心度合の変化を示す変化情報を、場所に対応付けた情報を生成することにより、ユーザにとって有益な情報を提供することを支援し、更に提供することができる。
According to the first embodiment described above, the
<第2実施形態>
以下、第2実施形態について説明する。第1実施形態では、検索クエリ「地名 不動産(例えば、マンション、賃貸、一戸建て)」などを処理対象として、世間でどの場所の不動産の関心が高まっているか、低くなっているかを示す情報を提供するものとした。これに対して第2実施形態では、検索クエリ「地名 飲食が想起されるワード(例えば、居酒屋、焼肉、ランチ、ラーメン、カフェなど)」を処理対象として、世間でどの場所における飲食の関心が高まっているか、低くなっているかを示す情報を提供する。
<Second embodiment>
A second embodiment will be described below. In the first embodiment, search queries such as "place name real estate (e.g., condominium, rental, detached house)" are processed, and information is provided that indicates whether public interest in real estate is increasing or decreasing. I assumed. On the other hand, in the second embodiment, the search query "place name, word that reminds of eating and drinking (for example, izakaya, yakiniku, lunch, ramen, cafe, etc.)" is processed, and interest in eating and drinking in any place in the world is increasing. provide information indicating whether the
第2実施形態では、第1実施形態と同様にX=Yの指標との相関係数を求める処理を行ってもよいが、以下に示すように、2つの期間を比較して、増減度合を求め、求めた増減度合を示す情報を地図にプロットしてもよい。図10-12では、2020年1月の処理対象の検索クエリの検索数に対して、2021年1月の処理対象の検索クエリの検索数の増減度合を地図にプロットした図である。 In the second embodiment, the process of obtaining the correlation coefficient with the index of X=Y may be performed in the same manner as in the first embodiment. Information indicating the obtained degree of increase or decrease may be plotted on a map. 10-12 is a diagram plotting the degree of increase or decrease in the number of search queries to be processed in January 2021 with respect to the number of search queries to be processed in January 2020 on a map.
図10は、検索クエリ「地名 居酒屋」の処理結果の一例を示す図である。ほとんどの地域で検索クエリの数は大幅に減少しているため、2020年1月に比べて2021年1月では、世間では各場所における居酒屋に対する関心が低くなっていることが分かる。 FIG. 10 is a diagram showing an example of the processing result of the search query “place name pub”. Since the number of search queries has decreased significantly in most areas, it can be seen that the public is less interested in izakaya in each location in January 2021 compared to January 2020.
図11は、検索クエリ「地名 焼肉」の処理結果の一例を示す図である。検索クエリの数が減少している場所もあるが、増加している場所が多いため、2020年1月に比べて2021年1月において、世間では各場所における焼肉に対する関心が低くなっていなく、比較的高くなっていることが分かる。焼肉の需要はコロナ禍でも変動なしもしくは増加している傾向にあるといえ、特に郊外の大きい駅では増加傾向である。 FIG. 11 is a diagram showing an example of the processing result of the search query “place name yakiniku”. Although there are places where the number of search queries is decreasing, there are many places where it is increasing, so in January 2021 compared to January 2020, the public is not less interested in yakiniku in each place. It can be seen that it is relatively high. It can be said that the demand for yakiniku (grilled meat) has remained the same or is on the rise even during the pandemic, especially at large stations in the suburbs.
図12は、検索クエリ「地名 ランチ」の処理結果の一例を示す図である。東京の中心部において、検索クエリの数が多い場所において検索クエリの数が減少している場所が多く、2020年1月に比べて2021年1月において、世間では中心部におけるランチに対する関心が低くなっている。郊外においては、検索クエリの数が減少している場所が少なく、多くなっている場所が多く、2020年1月に比べて2021年1月において、世間では郊外におけるランチに対する関心は比較的高くなっている。 FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a processing result of the search query “place name lunch”. In the center of Tokyo, there are many places where the number of search queries has decreased in places with a large number of search queries, and in January 2021 compared to January 2020, public interest in lunch in the center is low. It's becoming In the suburbs, there are few places where the number of search queries is decreasing and many places where it is increasing, and in January 2021 compared to January 2020, public interest in lunch in the suburbs is relatively high. ing.
上記のように、情報処理装置30は、対象期間におけるユーザの関心の変化を示す情報を生成し、生成した情報をユーザに提供することができる。ユーザは、提供されたユーザの関心の傾向を参考にして、今後の出店計画や、提供する商品、提供するサービスなど種々のことを詳細に検討することができる。
As described above, the
なお、上記に限らず、「地名 カフェ」や、「地名 ラーメン」、「地名 テイクアウト」、「地名 配達」など任意のワードが処理対象とされてもよい。 It should be noted that any words such as "place name cafe", "place name ramen", "place name takeout", and "place name delivery" may be processed.
以上説明した第2実施形態によれば、情報処理装置30は、第1実施形態と同様の効果を奏することができる。
According to the second embodiment described above, the
<第3実施形態>
以下、第3実施形態について説明する。第1実施形態および第2実施形態では、地名と東京の地図(所定の地域の地図)とを用いたが、第3実施形態では、区画とフロアとを用いた処理を行う。例えば、第3実施形態の処理対象の検索クエリは、「店舗名 ランチ」や、「店舗名 施設(例えば○○デパート、○○ビルなど)」などの店舗名や区画を示す情報を含むものである。
<Third Embodiment>
A third embodiment will be described below. In the first and second embodiments, place names and a map of Tokyo (a map of a predetermined area) are used, but in the third embodiment, processing is performed using divisions and floors. For example, a search query to be processed in the third embodiment includes information indicating a store name or section, such as "store name lunch" or "store name facility (for example, XX department store, XX building, etc.)".
図13は、第3実施形態において、表示部に表示される情報の一例を示す図である。図13では、ビルのフロアの地図と、フロアにおける店舗とを示している。店舗の色が濃いほど店舗名を含む検索クエリの数が多いことを示している。例えば、店舗A、店舗F、店舗G、および店舗Hでは、所定期間における関心が低くなっていて、その中でも店舗A、店舗Gの関心が、他の店舗よりも低下傾向であることを示している。また、例えば、店舗B、店舗C、店舗D、店舗E、および店舗Hでは、所定期間における関心が高くなっていて、その中でも店舗E、および店舗Hの関心が、他の店舗よりも高くなっている傾向であることを示している。 FIG. 13 is a diagram showing an example of information displayed on the display unit in the third embodiment. FIG. 13 shows a map of the floors of the building and stores on the floors. The darker the store color, the greater the number of search queries including the store name. For example, at store A, store F, store G, and store H, the interest in the predetermined period is low, and among them, the interest in store A and store G shows a lower trend than the other stores. there is Also, for example, store B, store C, store D, store E, and store H have high interest during a predetermined period, and among them, store E and store H show higher interest than other stores. It shows that there is a tendency to
図14は、第3実施形態の処理の概要について説明するための図である。例えば、第1処理部36は、検索クエリ「A店舗 ランチ」において、スペース以降のワードや、設定されたワード(ランチ)を削除して区画「A店舗」を特定する。また、第1処理部36は、予め店舗と区画とが対応付けられた情報である区画一覧を参照して、A店舗はフロアの地図における「区画A」であることを特定する。そして、第1実施形態で説明したように情報処理装置30が各種処理を行って、フロアのマップに関心の変化を示す情報をプロットする。
FIG. 14 is a diagram for explaining an outline of processing in the third embodiment. For example, the
以上説明した第3実施形態によれば、情報処理装置30は、東京などの地図に限らず、フロアなど任意の領域または区画に対する関心の傾向を示す情報をユーザに提供することができる。この結果、情報処理装置30は、ユーザにとって有益な情報を提供することを支援し、更に提供することができる。
According to the third embodiment described above, the
<第4実施形態>
以下、第4実施形態について説明する。第1実施形態から第3実施形態では、地名と場所(店舗名と区画)とが一対一の関係であるものとして説明したが、一対一に限らず、複数の地名(店舗名)が、一つの場所(区画)に対応付けられてもよい。
<Fourth Embodiment>
A fourth embodiment will be described below. In the first to third embodiments, the place name and the location (store name and section) are described as having a one-to-one relationship. may be associated with one location (partition).
図15は、第4実施形態の処理について説明するための図である。例えば、参照情報54において、複数の地名に対して一つの場所が対応付けられている。第1処理部36は、例えば、検索クエリ「六本木 マンション」において「六本木」を抽出し、参照情報54を参照して、「六本木」がどの場所に対応するかを特定する。例えば、「六本木」、「麻布」などは、一つの場所(例えば所属する区に対応する場所)に分類される。このような処理を行うことで、図16に示すような情報が生成される。
FIG. 15 is a diagram for explaining the processing of the fourth embodiment. For example, in the
図16は、第4実施形態の処理結果の一例を示す図である。図16に示すように、東京23区の区ごとの関心の変化を示す情報が生成され、生成され情報が表示部に表示される。図16の例では、東京の中心部である千代田区や港区などのマンションに対する関心が低くなっている傾向であり、比較的郊外の区のマンションの関心が高くなっている傾向であることが分かる。 FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a processing result of the fourth embodiment; As shown in FIG. 16, information indicating changes in interest for each of the 23 wards of Tokyo is generated, and the generated information is displayed on the display unit. In the example of FIG. 16, interest in condominiums in central Tokyo such as Chiyoda Ward and Minato Ward tends to be low, while interest in condominiums in relatively suburban wards tends to be high. I understand.
以上説明した第4実施形態によれば、情報処理装置30は、第1実施形態-第3実施形態と同様の効果を奏することができる。
According to the fourth embodiment described above, the
<第5実施形態>
以下、第5実施形態について説明する。第5実施形態では、情報処理装置30は、地名を所定のグループ(例えば路線や路線の所定の区間)に分類して分類結果を示す情報をユーザに提供する。
<Fifth Embodiment>
The fifth embodiment will be described below. In the fifth embodiment, the
図17は、第5実施形態の処理結果の一例を示す図である。情報処理装置30は、例えば、検索クエリ「荻窪 マンション」、「吉祥寺 マンション」を中央線に分類し、検索クエリ「三軒茶屋 マンション」、「二子玉川 マンション」を田園都市線に分類し、その他の地名についても予め用意された地名に対応付けられた路線(または区間)に分類する。そして、情報処理装置30は、分類結果に基づいて、図17に示す情報を生成する。図17の例では、東京および近郊の着目している路線を示している。路線の線が太いほど、その路線に対応する地名を含む検索クエリの数が多いことを示し、色が濃いほど関心が高くなっている傾向であることを示している。 例えば、田園都市線や中央線などは、他の路線(京浜東北線の品川から神奈川方面の区間など)よりも関心が高くなっている傾向であることが分かる。
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a processing result of the fifth embodiment; For example, the
以上説明した第5実施形態によれば、情報処理装置30は、地名を予め定めたグループに分類し、分類結果に基づく関心の変化を示す情報をユーザに提供する。この結果、第5実施形態の情報処理装置30は、第1実施形態から第5実施形態と同様の効果を奏することができる。
According to the fifth embodiment described above, the
<第6実施形態>
以下、第6実施形態について説明する。第5実施形態では、地名を路線ごとにグループ化して分類するものとしたが、第6実施形態では、ある地点からの移動時間(または距離などの任意の基準)に応じて地名などを分類する。
<Sixth Embodiment>
The sixth embodiment will be described below. In the fifth embodiment, place names are grouped and classified by route, but in the sixth embodiment, place names are classified according to travel time (or arbitrary criteria such as distance) from a certain point. .
図18は、第6実施形態の処理結果について説明するための図である。情報処理装置30は、例えば、参照情報54を参照して、検索クエリ「地名 マンション」の地名を地名に対応するグループに分類する。第6実施形態の参照情報54は、一以上の地名と、東京駅からの移動時間(例えば電車の乗車時間)に応じたグループとが対応付けられた情報である。グループは、例えば、移動時間が20分以内のグループ、30分以内のグループ、40分以内のグループ、50分以内のグループなどであり。例えば、地名「下北沢」、「西船橋」、「松戸」は30分以内のグループに分類され、地名「三鷹」は40分以内のグループに分類され、地名「大船」は50分以内のグループに分類される。
FIG. 18 is a diagram for explaining the processing result of the sixth embodiment. The
図18の例では、グループを示す区画において、色が濃いほど関心が高くなっている傾向であることを示し、色が薄いほど関心が低くなっている傾向であることを示している。図18では、東京駅から移動時間が長い場所ほど、マンションの関心が高くなっている傾向であることを示している。換言すると、東京の中心部よりも郊外のマンションの関心が高くなっていることが分かる。図18の例では、検索クエリの検索数については省略されているが、区画ごとの検索数の情報が区画に対応付けられてもよい。 In the example of FIG. 18, in the section indicating the group, the darker the color, the higher the interest, and the lighter the color, the lower the interest. FIG. 18 shows that the longer the travel time from Tokyo Station, the higher the interest in condominiums. In other words, it can be seen that interest in apartments in the suburbs is higher than in central Tokyo. Although the number of searches for a search query is omitted in the example of FIG. 18, information on the number of searches for each section may be associated with the section.
以上説明した第6実施形態によれば、情報処理装置30は、任意の基準に基づいてグループ化されたグループに対する関心の変化を示す情報を生成し、生成した情報をユーザに提供する。この結果、情報処理装置30は、ユーザにとって有益な情報を提供することを支援し、更に提供することができる。
According to the sixth embodiment described above, the
<第7実施形態>
以下、第7実施形態について説明する。第1実施形態-第6実施形態では、地名や位置を示す検索クエリを処理対象としたが、第7実施形態では、地名や位置以外のワードと、関心事とを含む検索クエリを処理対象とする。地名や位置以外のワードとは、例えば、地位を示すワード、場所や位置、地位に分類することができるワードである。以下の説明では、地名や位置以外のワードとして、地位を示すワード「ブランド名」と「関心事(例えばバック)」とを含む検索クエリを処理対象とする。
<Seventh Embodiment>
The seventh embodiment will be described below. In the first to sixth embodiments, search queries indicating place names and positions were processed, but in the seventh embodiment, search queries including words other than place names and positions and interests were processed. do. Words other than place names and locations are, for example, words that indicate status, and words that can be classified into location, location, and status. In the following description, a search query including words indicating a position, “brand name” and “interest (for example, back)” is processed as words other than place names and positions.
図19は、第7実施形態の情報処理装置30の処理結果の一例を示す図である。図19の例では、横軸はエレガントとスポーティとを示す軸であり、縦軸は高級とリーズナブルとを示す軸である。高級且つエレガントの領域を第1事象、高級且つスポーティの領域を第2事象、リーズナブル且つスポーティの領域を第3事象、リーズナブル且つエレガントの領域を第4事象と称する。ブランドAは第1事象に位置し、ブランドBは第2事象に位置し、ブランドCは第3事象に位置し、ブランドDは第4事象に位置することは予め設定されている。
FIG. 19 is a diagram showing an example of the processing result of the
情報処理装置30は、検索クエリ「ブランド名 バック」のうち、ブランド名を特定し、参照情報54を参照して特定したブランド名の地位を特定する。地位とは、図19に示す横軸の位置と縦軸の位置とで規定された位置(ブランドの地位)である。第7実施形態の参照情報54は、ブランド名と、横軸の位置と縦軸の位置とで規定された位置(場所または地位)とが互いに対応付けられた情報である。情報処理装置30は、処理対象の複数の検索クエリのそれぞれに対して、地位を特定する処理を行い、処理結果に基づいて、図19に示す情報を生成し、生成した情報をユーザに提供する。
The
図19の例では、ブランドAおよびブランドDは世間の関心が高くなっている傾向であり、ブランドDの関心は、ブランドAの関心よりもより高くなっている傾向である。また、ブランドBおよびブランドCは世間の関心が低くなっている傾向である。上記の例では、高級なブランドのバックの関心が高くなっている傾向であり、リーズナブルなバックの関心が低くなっている傾向であることが分かる。この結果から、例えば、外食や旅行などの支出が抑制され、その分の消費が高級なバックの消費へ向けられていることが考えられる。 In the example of FIG. 19, brand A and brand D tend to be of higher public interest, and brand D's interest tends to be higher than brand A's interest. Also, Brand B and Brand C tend to be less popular with the public. In the above example, it can be seen that interest in luxury brand bags tends to be high, and interest in reasonably priced bags tends to be low. From this result, it is conceivable that, for example, spending on eating out and travel is curtailed, and the corresponding consumption is directed to the consumption of high-end bags.
以上説明した第7実施形態によれば、情報処理装置30は、地名とは異なるブランド名などのプロットを特定するための特定情報と、関心事とを用いて、ブランドの地位に対する関心の変化を示す情報を生成し、生成した情報をユーザに提供する。この結果、情報処理装置30は、情報処理装置30は、ユーザにとって有益な情報を提供することを支援し、更に提供することができる。
According to the seventh embodiment described above, the
以上説明した実施形態によれば、情報処理装置30は、ユーザのアクションにより得られる時系列の情報であって、ポジションを特定するための特定情報と関心事とを含む対象情報を取得し、前記特定情報から特定されたポジションに対応する前記関心事の関心度合の変化を示す変化情報を、前記ポジションに対応付けた情報を生成することにより、よりユーザにとって有益な情報を提供することを支援することができる。更に、情報処理装置30は、生成した情報をユーザに提供することで、ユーザにとって有益な情報をユーザに提供することができる。
According to the embodiment described above, the
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。 As described above, the mode for carrying out the present invention has been described using the embodiments, but the present invention is not limited to such embodiments at all, and various modifications and replacements can be made without departing from the scope of the present invention. can be added.
1‥情報処理システム、10‥端末装置、20‥検索サーバ、30‥情報処理装置、32‥取得部、34‥処理部、36‥第1処理部、38‥第2処理部、40‥表示制御部、50‥記憶部、52‥時系列情報、54‥参照情報、56‥生成情報
Claims (20)
前記特定情報から特定されたポジションに対応する前記関心事の関心度合の変化を示す変化情報を、前記ポジションに対応付けた情報を生成する生成部と、
を備える情報処理装置。 an acquisition unit that acquires target information, which is time-series information obtained by a user's actions and includes specific information for specifying a position and interests;
a generation unit that generates information in which change information indicating a change in the degree of interest of the matter of interest corresponding to the position specified from the specific information is associated with the position;
Information processing device.
請求項1に記載の情報処理装置。 The target information is information provided by a user via a network,
The information processing device according to claim 1 .
請求項1または2に記載の情報処理装置。 The target information is a search query,
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
請求項1から3のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 The position is a point, area, route, set area, or position,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3.
前記生成部は、地図の前記地点に前記変化情報を対応付けた情報を生成する、
請求項1から4のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 the position is a point on a map;
The generation unit generates information in which the change information is associated with the location on the map.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
請求項1から5のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 The generation unit generates information in which information including information indicating the number of the target information and the change information is associated with the position.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5.
請求項1から6のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 the interest is real estate;
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6.
請求項7に記載の情報処理装置。 said interest is an apartment, rental, or single-family home;
The information processing apparatus according to claim 7.
請求項1から8のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 The matter of interest is a matter related to eating and drinking,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8.
請求項9に記載の情報処理装置。 the interest is a cafe, izakaya, yakiniku, ramen, or lunch;
The information processing apparatus according to claim 9 .
請求項1から10のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 The generating unit refers to information in which the prepared specific information and the position are associated, and identifies the position associated with the specific information acquired by the acquiring unit.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 10.
前記特定されたポジションのそれぞれに対応する前記対象情報の数に基づく指標に基づいて、前記ポジションのそれぞれに対応する前記関心事に対する関心の変化を示す変化情報を生成し、
前記生成した変化情報のそれぞれを、前記変化情報に対応する前記ポジションに対応付けた情報を生成する、
請求項1から11のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 The generating unit
generating change information indicating a change in interest in the matter of interest corresponding to each of the identified positions based on an index based on the number of the target information corresponding to each of the identified positions;
generating information in which each of the generated change information is associated with the position corresponding to the change information;
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 11.
請求項12に記載の情報処理装置。 The number of target information is the number of search queries for each set period in a predetermined period,
The information processing apparatus according to claim 12.
前記所定の期間における終期の前記設定期間の前記検索数または前記検索数を統計処理した値に対する重みは、他の時期の前記設定期間の前記検索数または前記検索数を統計処理した値に対する重みよりも重く設定されている、
請求項13に記載の情報処理装置。 The index based on the number of target information is an index obtained by assigning a preset weight to the number of searches or a value obtained by statistically processing the number of searches,
The weight for the number of searches in the set period at the end of the predetermined period or the value obtained by statistically processing the number of searches is higher than the weight for the number of searches in the set period or the value obtained by statistically processing the number of searches at other times is also heavily set,
The information processing apparatus according to claim 13.
請求項14に記載の情報処理装置。 The generating unit obtains the strength and weakness of the correlation between the weighted value and a reference index as a reference, and based on the obtained index indicating the strength and weakness of the correlation, generates the item of interest. generating change information indicative of a change in interest in
The information processing apparatus according to claim 14.
請求項1から15のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 The generation unit generates information in which change information indicating a change in interest in the matter of interest is associated with the position, based on target information provided by a user having a preset attribute.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 15.
請求項16に記載の情報処理装置。 The attributes include age, age group, gender, income, address, family composition, or degree of interest in the matter of interest,
The information processing apparatus according to claim 16.
前記特定情報から特定された地図上の位置を特定し、位置ごとの前記検索クエリの数に基づいて、前記位置ごとの前記関心事の関心度合の変化情報を生成し、前記生成された前記変化情報に対応する地図上の位置に前記変化情報を対応付けた情報を生成する生成部と、
を備える情報処理装置。 an acquisition unit that acquires a search query that is associated with a time period provided by a user via a network and that includes specific information for specifying a place name or a station name and a matter of interest;
Identifying a location on the map identified from the identification information, generating change information of interest level of the interest for each location based on the number of search queries for each location, and generating the generated change a generation unit that generates information in which the change information is associated with a position on the map corresponding to the information;
Information processing device.
ユーザのアクションにより得られる時系列の情報であって、ポジションを特定するための特定情報と関心事とを含む対象情報を取得し、
前記特定情報から特定されたポジションに対応する前記関心事の関心度合の変化を示す変化情報を、前記ポジションに対応付けた情報を生成する、
情報処理方法。 the computer
Obtaining target information, which is time-series information obtained by user actions and includes specific information for identifying a position and interests,
generating information in which change information indicating a change in the degree of interest in the matter of interest corresponding to the position specified from the specific information is associated with the position;
Information processing methods.
ユーザのアクションにより得られる時系列の情報であって、ポジションを特定するための特定情報と関心事とを含む対象情報を取得させ、
前記特定情報から特定されたポジションに対応する前記関心事の関心度合の変化を示す変化情報を、前記ポジションに対応付けた情報を生成させる、
プログラム。 to the computer,
Acquiring target information, which is time-series information obtained by user actions and includes specific information for specifying a position and interests,
Generate information in which change information indicating a change in the degree of interest in the matter of interest corresponding to the position specified from the specific information is associated with the position;
program.
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