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公開番号2025109908
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-25
出願番号2025083979,2023160107
出願日2025-05-20,2021-09-27
発明の名称情報処理装置、方法及びプログラム
出願人楽天グループ株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20250717BHJP(計算;計数)
要約【課題】ユーザに所定のアクションを促すオペレーションの効果を定量的に評価し、オペレーションのためのコストの抑制に寄与することを課題とする。
【解決手段】情報処理装置に、所定のアクションの実行をユーザに促すためのユーザに対する所定のオペレーションが、ユーザがアクションを実行するか否かに与える効果を、ユーザに係る1又は複数の属性の入力に対して効果を示す因果スコアを出力する機械学習モデルを用いて推定する、効果推定部21と、ユーザがアクションを実行しない蓋然性に基づくリスクの程度を、ユーザに係る1又は複数の属性の入力に対してリスクの程度を示すリスク指標を出力する機械学習モデルを用いて推定する、リスク推定部22と、推定された効果及びリスクに基づいて、オペレーションに関する条件を出力する条件出力部24と、を備えた。
【選択図】図2



特許請求の範囲【請求項1】
所定のアクションの実行をユーザに促すための該ユーザに対する所定のオペレーションが、該ユーザが前記アクションを実行するか否かに与える効果を、
該ユーザに係る1又は複数の属性の入力に対して前記効果を示す因果スコアを出力する機械学習モデルを用いて
推定する

効果推定部


前記ユーザが前記アクションを実行しない蓋然性に基づくリスクの程度を、該ユーザに係る1又は複数の属性の入力に対して前記リスクの程度を示すリスク指標を出力する機械学習モデルを用いて推定する、リスク推定部と、
推定された前記効果及び前記リスクに基づいて、前記オペレーションに関する条件を出力する条件出力部と、
を備える
情報処理装置。
続きを表示(約 1,600 文字)【請求項2】
前記条件出力部は、推定された前記効果がより高いユーザに対する前記オペレーション、及び推定された前記リスクがより高いユーザに対する前記オペレーションの少なくとも一部について、より高い優先度が与えられるような条件を出力する、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記条件出力部は、推定された前記効果がより低いユーザに対する前記オペレーション、及び推定された前記リスクがより低いユーザに対する前記オペレーションの少なくとも一部について、より低い優先度が与えられるような条件を出力する、
請求項1又は2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記条件出力部は、推定された前記リスクが第一の閾値より低いユーザに対する前記オペレーションについては、より高い優先度が与えられるような条件を出力しない、
請求項1から3のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記条件出力部は、推定された前記リスクが第二の閾値より高いユーザに対する前記オペレーションについては、より低い優先度が与えられるような条件を出力しない、
請求項1から4のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記効果推定部は、前記リスクが第三の閾値以上であると推定されたユーザについて、前記オペレーションの効果を推定し、前記リスクが前記第三の閾値未満であると推定されたユーザについて、前記オペレーションの効果を推定しない、
請求項1から5のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記オペレーションに関する条件は、前記オペレーションの実行要否、前記オペレーションの実行回数、前記オペレーションの実行順序、前記オペレーションにおけるユーザへのコンタクト手段、及び前記オペレーションにおいてユーザにコンタクトする際の内容の少なくいともいずれかである、
請求項1から6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記効果推定部は、所定のアクションの実行をユーザに促すための該ユーザに対する第一のオペレーションが、該ユーザが前記アクションを実行するか否かに与える第一の効果、及び、前記所定のアクションの実行をユーザに促すための該ユーザに対する第二のオペレーションが、該ユーザが前記アクションを実行するか否かに与える第二の効果を推定し、
前記条件出力部は、推定された前記第一の効果及び前記第二の効果に基づいて、前記ユーザに対する前記オペレーションに関する条件を出力する、
請求項1から7のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記条件出力部は、推定された前記第一の効果及び前記第二の効果に基づいて、前記ユーザに対して前記第一のオペレーションを行うか又は前記第二のオペレーションを行うかを含む前記条件を出力する、
請求項8に記載の情報処理装置。
【請求項10】
コンピュータが、
所定のアクションの実行をユーザに促すための該ユーザに対する所定のオペレーションが、該ユーザが前記アクションを実行するか否かに与える効果を、
該ユーザに係る1又は複数の属性の入力に対して前記効果を示す因果スコアを出力する機械学習モデルを用いて
推定する

効果推定ステップ


前記ユーザが前記アクションを実行しない蓋然性に基づくリスクの程度を、該ユーザに係る1又は複数の属性の入力に対して前記リスクの程度を示すリスク指標を出力する機械学習モデルを用いて推定する、リスク推定ステップと、
推定された前記効果及び前記リスクに基づいて、前記オペレーションに関する条件を出力する条件出力ステップと、
を実行する
方法。
(【請求項11】以降は省略されています)

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本開示は、ユーザに対するオペレーションを制御するための技術に関する。
続きを表示(約 1,700 文字)【背景技術】
【0002】
従来、クレジットカードの支払いの督促、即ち債権の回収を目的として、コールセンターのオペレータによる、顧客に対する架電等のオペレーションが行われている(特許文献1を参照)。また、督促業務を行う時間帯に応じて、オペレータが応対に用いる例文の口調を変更する督促支援技術が知られている(特許文献2を参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特開2001-282994号公報
特開2010-224617号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
従来、ユーザに所定のアクション(例えば、振込や口座への入金等)を実行させることを目的として、当該所定のアクションの実行をユーザに促すためのオペレーション(例えば、顧客に対する架電等)が行われている。しかし、ユーザに対して所定のアクションの実行を促すオペレーションは有効である一方、オペレーションの実行には、オペレーションの量に応じたコストが生じるという問題がある。
【0005】
本開示は、上記した問題に鑑み、ユーザに所定のアクションを促すオペレーションの効果を定量的に評価し、オペレーションのためのコストの抑制に寄与することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一例は、所定のアクションの実行をユーザに促すための該ユーザに対する所定のオペレーションが、該ユーザが前記アクションを実行するか否かに与える効果を推定する効果推定部と、推定された前記効果に基づいて、前記ユーザに対する前記オペレーションに関する条件を出力する条件出力部と、を備える情報処理装置である。
【0007】
また、本開示の一例は、コンピュータが、所定の属性を有する複数のユーザのうち所定のオペレーションを受けたユーザによる所定のアクションの実行率に係る統計量と、前記複数のユーザのうち前記オペレーションを受けなかったユーザによる前記アクションの実行率に係る統計量とに基づくスコアを、前記属性を有するユーザに対する前記オペレーションの効果を示すスコアとして定義した教師データを取得する教師データ取得ステップと、前記教師データに基づいて、機械学習モデルを作成する機械学習ステップと、を実行する方法である。
【0008】
本開示は、情報処理装置、システム、コンピュータによって実行される方法又はコンピュータに実行させるプログラムとして把握することが可能である。また、本開示は、そのようなプログラムをコンピュータその他の装置、機械等が読み取り可能な記録媒体に記録したものとしても把握できる。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。
【発明の効果】
【0009】
本開示によれば、ユーザに所定のアクションを促すオペレーションの効果を定量的に評価し、オペレーションのためのコストの抑制に寄与することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
実施形態に係る情報処理システムの構成を示す概略図である。
実施形態に係る情報処理装置の機能構成の概略を示す図である。
実施形態において採用される機械学習モデルの決定木の概念を簡略化して示す図である。
実施形態において推定される効果及びリスクとオペレーション条件との関係を示す図である。
実施形態に係る機械学習処理の流れを示すフローチャートである。
実施形態に係るオペレーション条件出力処理の流れを示すフローチャートである。
実施形態に係るオペレーション条件出力処理のバリエーション(1)の流れを示すフローチャートである。
実施形態に係るオペレーション条件出力処理のバリエーション(2)の流れ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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