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公開番号2025027408
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-27
出願番号2023184593,2023132015
出願日2023-10-27,2023-08-14
発明の名称情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラム
出願人株式会社Godot
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06F 16/906 20190101AFI20250219BHJP(計算;計数)
要約【課題】コンテンツのフィルタリングの精度を向上させること。
【解決手段】情報処理システム1は、フィルタリング対象であると判断された第1コンテ
ンツに含まれる第1行動変容手法(BCT)の成分に関する第1BCT成分情報を抽出す
る第1抽出部と、フィルタリング対象であると判断されていない第2コンテンツに含まれ
る第2行動変容手法(BCT)の成分に関する第2BCT成分情報を抽出する第2抽出部
と、前記第1BCT成分情報及び前記第2BCT成分情報に基づいて、フィルタリング対
象のコンテンツであるか否かの判断基準となる基準情報を推定し、該基準情報に基づくモ
デルを生成する生成部と、を備える。
【選択図】図2B
特許請求の範囲【請求項１】
フィルタリング対象であると判断された第１コンテンツに含まれる第１行動変容手法（
第１ＢＣＴ）の成分に関する第１ＢＣＴ成分情報を抽出する第１抽出部と、
フィルタリング対象であると判断されていない第２コンテンツに含まれる第２行動変容
手法（第２ＢＣＴ）の成分に関する第２ＢＣＴ成分情報を抽出する第２抽出部と、
前記第１ＢＣＴ成分情報及び前記第２ＢＣＴ成分情報に基づいて、フィルタリング対象
のコンテンツであるか否かの判断基準となる基準情報を推定し、該基準情報に基づくモデ
ルを生成する生成部と、
を備える情報処理システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記基準情報は、前記フィルタリング対象のコンテンツの情報量に対する該コンテンツ
に含まれる第３行動変容手法（第３ＢＣＴ）の成分の情報量の比率に関する含有率情報、
前記第３ＢＣＴの成分の情報量に対する特定のＢＣＴの成分の情報量の比率に関する構成
比情報、及び、前記特定のＢＣＴに関するＢＣＴ情報の少なくとも一つを含む、
請求項１記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記第１ＢＣＴ成分情報は、前記第１コンテンツの情報量に対する前記第１ＢＣＴの成
分の情報量の比率に関する第１含有率情報、及び、前記第１ＢＣＴの成分に対応する情報
量に対する前記特定のＢＣＴの成分の情報量の比率に関する第１構成比情報の少なくとも
一つを含み、
前記第２ＢＣＴ成分情報は、前記第１コンテンツの情報量に対する前記第２ＢＣＴの成
分の情報量の比率に関する第２含有率情報、及び、前記第２ＢＣＴの成分に対応する情報
量に対する前記特定のＢＣＴの成分の情報量の比率に関する第２構成比情報の少なくとも
一つを含む、
請求項２記載の情報処理システム。
【請求項４】
コンテンツを取得する取得部と、
前記モデルに基づいて、前記取得されたコンテンツが前記フィルタリング対象のコンテ
ンツであるか否かを判断して、判断結果に基づいてフィルタリングを行うフィルタ部と、
を更に備える請求項１から請求項３のいずれか記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記第１コンテンツは、迷惑メッセージであり、
前記第２コンテンツは、迷惑メッセージ以外の通常メッセージであり、
前記コンテンツは、ユーザに対して発信されたメッセージである、
請求項４記載の情報処理システム。
【請求項６】
情報処理装置が、
フィルタリング対象であると判断された第１コンテンツに含まれる第１行動変容手法（
第１ＢＣＴ）の成分に関する第１ＢＣＴ成分情報を抽出する工程と、
フィルタリング対象であると判断されていない第２コンテンツに含まれる第２行動変容
手法（第２ＢＣＴ）の成分に関する第２ＢＣＴ成分情報を抽出する工程と、
前記第１ＢＣＴ成分情報及び前記第２ＢＣＴ成分情報に基づいて、フィルタリング対象
のコンテンツであるか否かの判断基準となる基準情報を推定し、該基準情報に基づくモデ
ルを生成する工程と、
を有する情報処理方法。
【請求項７】
コンピュータに、
フィルタリング対象であると判断された第１コンテンツに含まれる第１行動変容手法（
第１ＢＣＴ）の成分に関する第１ＢＣＴ成分情報を抽出する工程と、
フィルタリング対象であると判断されていない第２コンテンツに含まれる第２行動変容
手法（第２ＢＣＴ）の成分に関する第２ＢＣＴ成分情報を抽出する工程と、
前記第１ＢＣＴ成分情報及び前記第２ＢＣＴ成分情報に基づいて、フィルタリング対象
のコンテンツであるか否かの判断基準となる基準情報を推定し、該基準情報に基づくモデ
ルを生成する工程と、
を実行させるための情報処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、機械学習に基づくモデルを用いて種々の情報をフィルタリングすることが知られ
ている。例えば、特許文献１には、ベイジアンフィルタにおける学習用データを学習型ス
パムフィルタとして管理し、当該学習型スパムフィルタを用いて迷惑メッセージを判定す
ることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許５６７６７０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、例えば、特許文献１に記載の従来の迷惑メッセージのフィルタにおいて
は、迷惑メッセージではないメールが誤って迷惑メッセージと判断されたり（偽陽性）、
迷惑メッセージが誤ってフィルタをすり抜けたり（偽陰性）する恐れがある。このような
問題は、迷惑メッセージのフィルタだけでなく、種々のコンテンツのフィルタにも生じる
恐れがある。
【０００５】
そこで、コンテンツのフィルタリングの精度を向上可能な情報処理システム、情報処理
方法及び情報処理プログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る情報処理システムは、フィルタリング対象であると判断された第
１コンテンツに含まれる第１行動変容手法（第１ＢＣＴ）の成分に関する第１ＢＣＴ成分
情報を抽出する第１抽出部と、フィルタリング対象であると判断されていない第２コンテ
ンツに含まれる第２行動変容手法（第２ＢＣＴ）の成分に関する第２ＢＣＴ成分情報を抽
出する第２抽出部と、前記第１ＢＣＴ成分情報及び前記第２ＢＣＴ成分情報に基づいて、
フィルタリング対象のコンテンツであるか否かの判断基準となる基準情報を推定し、該基
準情報に基づくモデルを生成する生成部と、を備える。
【０００７】
本発明の他の態様に係る情報処理方法は、情報処理装置が、フィルタリング対象である
と判断された第１コンテンツに含まれる第１行動変容手法（第１ＢＣＴ）の成分に関する
第１ＢＣＴ成分情報を抽出する工程と、フィルタリング対象であると判断されていない第
２コンテンツに含まれる第２行動変容手法（第２ＢＣＴ）の成分に関する第２ＢＣＴ成分
情報を抽出する工程と、前記第１ＢＣＴ成分情報及び前記第２ＢＣＴ成分情報に基づいて
、フィルタリング対象のコンテンツであるか否かの判断基準となる基準情報を推定し、該
基準情報に基づくモデルを生成する工程と、を有する。
【０００８】
本発明の他の態様に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、フィルタリング対象
であると判断された第１コンテンツに含まれる第１行動変容手法（第１ＢＣＴ）の成分に
関する第１ＢＣＴ成分情報を抽出する工程と、フィルタリング対象であると判断されてい
ない第２コンテンツに含まれる第２行動変容手法（第２ＢＣＴ）の成分に関する第２ＢＣ
Ｔ成分情報を抽出する工程と、前記第１ＢＣＴ成分情報及び前記第２ＢＣＴ成分情報に基
づいて、フィルタリング対象のコンテンツであるか否かの判断基準となる基準情報を推定
し、該基準情報に基づくモデルを生成する工程と、を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、コンテンツのフィルタリングの精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、本実施形態に係るＢＣＴの分類の一例を示す図である。
図２Ａは、従来技術に係るフィルタリング用のモデルの生成の概念図である。
図２Ｂは、本実施形態に係るフィルタリング用のモデルの生成の概念図である。
図３は、本実施形態に係る情報処理システム内の各情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
図４は、本実施形態に係る情報処理システムの機能構成の一例を示す図である。
図５Ａは、本実施形態に係る第１ＢＣＴ成分情報の一例を示す図である。
図５Ｂは、本実施形態に係る第２ＢＣＴ成分情報の一例を示す図である。
図６は、本実施形態に係る生成装置の動作の一例を示すフローチャートである。
図７は、本実施形態に係るフィルタ装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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