(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデル生成装置で実行されるモデル生成方法であって、
ユーザによる商品の購入履歴を説明変数として該ユーザのロイヤルティである目的変数を求めるモデルである既存モデルに対して、前記説明変数を前記購入履歴以外の他の履歴情報に置き換えたモデルである代替モデルを複数生成するモデル生成工程と、
前記モデル生成工程によって生成された代替モデル毎に、該代替モデルに対する前記他の履歴情報の適合度を示す評価値を算出する評価値算出工程と、
使用可能な説明変数である使用可能変数の入力を受け付ける受付工程と、
前記モデル生成工程によって生成された複数の代替モデルから前記受付工程によって受け付けられた使用可能変数に前記他の履歴情報が含まれる代替モデルを抽出し、抽出した代替モデルのうち前記評価値算出工程によって算出された評価値が最も高い代替モデルを提示するモデル提示工程と
を含んだことを特徴とするモデル生成方法。
【請求項２】
前記評価値算出工程は、
前記既存モデルに対する前記購入履歴の適合度を示す評価値を算出し、
前記モデル提示工程は、
前記評価値算出工程によって算出された前記既存モデルの評価値をさらに提示する
ことを特徴とする請求項１に記載のモデル生成方法。
【請求項３】
ユーザによる商品の購入履歴を説明変数として該ユーザのロイヤルティである目的変数を求めるモデルである既存モデルに対して、前記説明変数を前記購入履歴以外の他の履歴情報に置き換えたモデルである代替モデルを複数生成するモデル生成部と、
前記モデル生成部によって生成された代替モデル毎に、該代替モデルに対する前記他の履歴情報の適合度を示す評価値を算出する評価値算出部と、
使用可能な説明変数である使用可能変数の入力を受け付ける受付部と、
前記モデル生成部によって生成された複数の代替モデルから前記受付部によって受け付けられた使用可能変数に前記他の履歴情報が含まれる代替モデルを抽出し、抽出した代替モデルのうち前記評価値算出部によって算出された評価値が最も高い代替モデルを提示するモデル提示部と
を備えたことを特徴とするモデル生成装置。
【請求項４】
前記評価値算出部は、
前記既存モデルに対する前記購入履歴の適合度を示す評価値を算出し、
前記モデル提示部は、
前記評価値算出部によって算出された前記既存モデルの評価値をさらに提示する
ことを特徴とする請求項３に記載のモデル生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、モデル生成方法及びモデル生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、マーケティングの分野では、企業ブランド等に対する関心度の高い顧客に限定してダイレクトメール（ＤＭ：Direct  Mail）送信等の戦略を取るために、顧客のロイヤルティ（loyalty）を計測することが行われている。ここでいう「ロイヤルティ」とは、企業ブランドに対して顧客（ユーザ）が抱く意識を示し、今後顧客が商品を購入し続けるか否かを示す指標となる。例えば、企業ブランドに対するロイヤルティが高い顧客は、かかる企業ブランドの商品を購入する可能性が高いと考えられる。
【０００３】
このようなロイヤルティは、一般的に、「ＲＦＭ分析」と呼ばれる手法により計測されることが多い。かかるＲＦＭ分析では、Ｒ（直近の購入日）、Ｆ（購入頻度）、Ｍ（累計購入金額）を説明変数として、目的変数であるロイヤルティを計測すると言える。例えば、企業がショッピングサイトを提供している場合に、各ユーザのロイヤルティは、ショッピングサイトに蓄積されたユーザによる購入履歴のうち、Ｒ（直近の購入日）、Ｆ（購入頻度）、Ｍ（累計購入金額）といった説明変数から計測される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】INTERNET  MARKETING  NEWS、“ＲＦＭ分析（１）”、［online］、［平成２３年５月１８日検索］、インターネット＜http://www.newsbit.info/note/20010912.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術には、購入履歴のないユーザのロイヤルティを計測することが困難である。具体的には、従来のＲＦＭ分析等におけるロイヤルティ計測手法は、上記の通り、Ｒ、Ｆ及びＭ等の購入履歴を用いてロイヤルティを計測するので、商品を購入したことがないユーザのロイヤルティについては計測することが困難である。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、購入履歴のないユーザのロイヤルティを計測可能にするモデル生成方法及びモデル生成装置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】
【０００７】
実施形態に係るモデル生成方法は、モデル生成装置で実行されるモデル生成方法であって、ユーザによる商品の購入履歴を説明変数として該ユーザのロイヤルティである目的変数を求めるモデルである既存モデルに対して、前記説明変数を前記購入履歴以外の他の履歴情報に置き換えたモデルである代替モデルを複数生成するモデル生成工程と、前記モデル生成工程によって生成された代替モデル毎に、該代替モデルに対する前記他の履歴情報の適合度を示す評価値を算出する評価値算出工程と、使用可能な説明変数である使用可能変数の入力を受け付ける受付工程と、前記モデル生成工程によって生成された複数の代替モデルから前記受付工程によって受け付けられた使用可能変数に前記他の履歴情報が含まれる代替モデルを抽出し、抽出した代替モデルのうち前記評価値算出工程によって算出された評価値が最も高い代替モデルを提示するモデル提示工程とを含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態に係るモデル生成方法及びモデル生成装置は、購入履歴のないユーザのロイヤルティを計測可能に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】
【０００９】
【図１】図１は、実施例１に係るモデル生成装置による処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係るモデル生成装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、実施例１における学習データの一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１における代替モデル群の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１におけるモデル提示部による処理の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１に係るモデル生成装置によるモデル生成処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施例１に係るモデル生成装置によるモデル生成処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例１に係るモデル生成装置による代替モデル提示処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、モデル生成プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明に係るモデル生成方法及びモデル生成装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本発明が限定されるものではない。以下の実施例では、インターネットを介して商品の販売を行うショッピングサイトを利用する各ユーザのロイヤルティを計測する例について説明する。また、以下の実施例で説明する「モデル」とは、目的変数であるロイヤルティを計測するための関数（計算式）を示す。
【実施例１】
【００１１】
［モデル生成装置の処理例］
まず、図１を用いて、実施例１に係るモデル生成装置による処理について説明する。図１は、実施例１に係るモデル生成装置による処理の一例を示す図である。図１に示した例において、分析者Ｐ１は、ショッピングサイトを利用するユーザの企業ブランドに対するロイヤルティを計測する。
【００１２】
ここで、上記ショッピングサイトを利用するユーザは、ショッピングサイトにアクセスすることで、商品の紹介ページを閲覧したり、商品を購入したりする。このようなユーザの中には、商品の閲覧及び購入をしたことがあるユーザも存在すれば、商品を閲覧したことはあるものの商品を購入したことがないユーザも存在する。図１に示した分析者Ｐ１は、ショッピングサイトにおいて過去に商品を購入したことのないユーザについてもロイヤルティの計測対象とする。すなわち、ＲＦＭ分析等において用いられる既存のモデル（以下、「既存モデル」と表記する場合がある）はユーザの購入履歴（Ｒ：直近の購入日、Ｆ：購入頻度、Ｍ：累計購入金額など）を説明変数とするので、分析者Ｐ１は、既存モデルを用いて各ユーザのロイヤルティを計測することが困難である。
【００１３】
そこで、実施例１に係るモデル生成装置１００は、購入履歴のないユーザのロイヤルティを計測するためのモデル（以下、「代替モデル」と表記する場合がある）を分析者Ｐ１に提示することで、各ユーザのロイヤルティを計測可能にする。
【００１４】
この点について簡単に説明すると、分析者Ｐ１は、情報処理装置１を用いて、モデル生成装置１００に対して、使用可能な説明変数（以下、「使用可能変数」と表記する場合がある）を送信する。例えば、分析者Ｐ１は、ロイヤルティの計測対象とするユーザが商品の閲覧のみをしたことがある場合には、閲覧履歴（直近の閲覧日、閲覧頻度等）をモデル生成装置１００に送信する。かかる場合に、実施例１に係るモデル生成装置１００は、情報処理装置１から受け付けた使用可能変数を説明変数とする代替モデルを情報処理装置１に送信する。これにより、分析者Ｐ１は、モデル生成装置１００から提供された代替モデルを用いて、購入履歴のないユーザのロイヤルティを計測することが可能になる。
【００１５】
このようなモデル生成装置１００による処理について、図１を用いて説明する。実施例１に係るモデル生成装置１００は、図１に示すように、学習データ１０ａと正解データ１０ｂとを保持する。学習データ１０ａは、上記ショッピングサイトを利用する各ユーザによる商品の購入に関する購入情報や商品の閲覧に関する閲覧情報等を含む履歴情報である。また、正解データ１０ｂは、各ユーザが実際に商品を購入したか否かを示す購入有無情報である。
【００１６】
なお、実施例１において、学習データ１０ａは、正解データ１０ｂよりも過去の情報である。例えば、学習データ１０ａが、２０１０年４月、５月及び６月における購入情報や閲覧情報等である場合に、正解データ１０ｂは、２０１０年７月における購入有無情報となる。モデル生成装置１００がこのような学習データ１０ａ及び正解データ１０ｂを保持する理由については以下に説明する。
【００１７】
モデル生成装置１００は、学習データ１０ａに含まれる購入情報と正解データ１０ｂとを用いて、既存モデル２１の評価値を算出する。ここでいう「評価値」とは、学習データ１０ａに含まれる購入情報（Ｒ：直近の購入日、Ｆ：購入頻度、Ｍ：累計購入金額等のデータ）の既存モデル２１に対する適合度（「当てはまりの良さ」とも呼ばれる）等を示す指標であり、例えばＡＩＣ（赤池情報量規準）である。なお、実施例１における「既存モデル」は、上記の通り、ＲＦＭ分析等において用いられる既存の分析モデルあり、購入情報（Ｒ：直近の購入日、Ｆ：購入頻度、Ｍ：累計購入金額等のデータ）を説明変数とする所定の関数等によって表されるものとする。
【００１８】
具体的には、モデル生成装置１００は、学習データ１０ａの購入情報を既存モデル２１に適用することで、各ユーザのロイヤルティを計測する。そして、モデル生成装置１００は、計測したロイヤルティと正解データ１０ｂとを比較する。これにより、モデル生成装置１００は、計測したロイヤルティがどの程度正しいかを判定することができ、このロイヤルティの正しさを評価値として算出する。上記例を用いて説明すると、モデル生成装置１００は、例えば、２０１０年４月、５月及び６月における学習データ１０ａ（購入情報）を既存モデル２１に適用することで各ユーザのロイヤルティを計測する。そして、モデル生成装置１００は、計測したロイヤルティの確度を評価するために、２０１０年７月における正解データ１０ｂを用いて各ユーザが実際に商品を購入したか否かを判定する。すなわち、モデル生成装置１００は、学習データ１０ａを用いてロイヤルティを計測し、計測したロイヤルティの確度を判定するために、学習データ１０ａよりも未来の情報である正解データ１０ｂを用いる。
【００１９】
なお、過去に商品の購入を行ったことがあるユーザの場合には、学習データ１０ａに購入情報が含まれるが、過去に商品の購入を行ったことがなく閲覧等のみを行ったことがあるユーザの場合には、学習データ１０ａに購入情報が含まれない。したがって、モデル生成装置１００は、過去に商品を購入したことがあるユーザの購入情報を用いて、既存モデル２１の評価値を算出することになる。
【００２０】
続いて、実施例１に係るモデル生成装置１００は、学習データ１０ａに含まれる閲覧情報等を用いて、説明変数Ｒ（直近の購入日）、Ｆ（購入頻度）又はＭ（累計購入金額）以外の説明変数により表される代替モデル群３０を生成する。具体的には、モデル生成装置１００は、既存モデル２１に含まれる説明変数Ｒ、Ｆ及びＭ等を、閲覧情報等（直近の閲覧日、閲覧頻度等）の説明変数に置き換えた代替モデル群３０を生成する。ここで、Ｒ、Ｆ又はＭの代替となる閲覧情報等のパターンは複数存在するので、モデル生成装置１００は、Ｒ、Ｆ又はＭの代替が可能な閲覧情報等のパターン毎に代替モデルを生成することで、複数の代替モデルを生成する。なお、図１では、モデル生成装置１００が、代替モデル３１及び３２を生成する例を示しているが、モデル生成装置１００は、３個以上の代替モデルを生成してもよい。
【００２１】
そして、モデル生成装置１００は、学習データ１０ａに含まれる閲覧情報と、正解データ１０ｂとを用いて、代替モデル毎に評価値（ＡＩＣ等）を算出する。このとき、モデル生成装置１００は、既存モデル２１の評価値を算出する手法と同様に、代替モデル群３０の評価値を算出する。
【００２２】
このように、モデル生成装置１００は、購入情報（Ｒ、Ｆ及びＭ）を説明変数とする既存モデル２１の評価値を算出するとともに、閲覧情報等を説明変数とする代替モデル群３０を生成し、かかる代替モデル群３０の評価値を算出する。
【００２３】
そして、モデル生成装置１００は、情報処理装置１から使用可能変数を受け付けた場合に、代替モデル群３０のうち、使用可能変数に全ての説明変数が含まれ、かつ、評価値が最も高い代替モデルを抽出する。図１に示した例では、モデル生成装置１００は、代替モデル群３０のうち、代替モデル３１を抽出するものとする。そして、モデル生成装置１００は、代替モデル３１及び代替モデル３１の評価値と、既存モデル２１及び既存モデル２１の評価値とを情報処理装置１に送信する。
【００２４】
これにより、分析者Ｐ１は、代替モデル３１に使用可能変数を適用することにより、過去に商品を購入したことのないユーザについてもロイヤルティを計測することができる。なお、モデル生成装置１００によって生成される代替モデル３１は、既存モデル２１に含まれる購入情報（Ｒ：直近の購入日、Ｆ：購入頻度、Ｍ：累計購入金額）の説明変数が閲覧情報等に代替されたものであるので、既存モデル２１よりも確度の低いロイヤルティを計測する可能性がある。しかし、モデル生成装置１００は、代替モデル３１の評価値とともに、既存モデル２１の評価値を情報処理装置１に送信する。このため、分析者Ｐ１は、代替モデル３１が既存モデル２１と比較して、どの程度の確度でロイヤルティを計測できるかを把握することができる。
【００２５】
以下に、上述したモデル生成装置１００について詳細に説明する。以下では、最初に、実施例１に係るモデル生成装置１００の構成例について説明し、次に、実施例１に係るモデル生成装置１００による処理手順について説明し、最後に、実施例１に係るモデル生成装置１００による効果について説明する。
【００２６】
［モデル生成装置の構成例］
図２を用いて、実施例１に係るモデル生成装置１００の構成例について説明する。図２は、実施例１に係るモデル生成装置１００の構成例を示すブロック図である。図２に例示するように、実施例１に係るモデル生成装置１００は、学習データ１０と、モデル生成部１１０と、受付部１２０と、モデル提示部１３０とを有する。
【００２７】
学習データ１０は、各ユーザによる商品の購入に関する購入情報や、各ユーザによる商品の閲覧に関する閲覧情報等を含む履歴情報である。なお、図２に示した学習データ１０は、履歴情報だけでなく、図１に示した正解データ１０ｂも含む。すなわち、図２に示した学習データ１０は、図１に示した学習データ１０ａと正解データ１０ｂとが統合されたデータである。
【００２８】
ここで、図３を用いて、学習データ１０について説明する。図３は、実施例１における学習データ１０の一例を示す図である。図３には、学習データ１０に含まれる項目例を示す。図３に例示するように、実施例１における学習データ１０には、ユーザ識別子「ＩＤ」、購入回数「ｘ」、購入日数「ｔ」、初購入日数「Ｔ」、購入生存確率「ｌｉｆｅ」、閲覧回数「ｖｉｅｗ＿ｘ」、閲覧日数「ｖｉｅｗ＿ｔ」、初閲覧日数「ｖｉｅｗ＿Ｔ」、閲覧生存確率「ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅ」、カート使用回数「ｃａｒｔ＿ｘ」、カート使用日数「ｃａｒｔ＿ｔ」、初カート使用日数「ｃａｒｔ＿Ｔ」、カート使用生存確率「ｃａｒｔ＿ｌｉｆｅ」、購入周期「ｂｕｙ＿ｃｙｃｌｅ」、購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」等が含まれる。
【００２９】
ユーザ識別子「ＩＤ」は、ショッピングサイトを利用するユーザを識別するための識別子であり、例えば「ＩＤ１１」といった情報を取り得る。学習データ１０には、ショッピングサイトに登録されているユーザのうち、商品の閲覧や購入等を行ったことがあるユーザのユーザ識別子「ＩＤ」が格納される。
【００３０】
購入回数「ｘ」は、商品を購入した回数を示し、例えば「１０回」といった情報を取り得る。購入日数「ｔ」は、最初に商品を購入した日付から最後に商品を購入した日付までの経過日数を示し、例えば「２０日」といった情報を取り得る。初購入日数「Ｔ」は、最初に商品を購入した日付から現在日付までの経過日数を示し、例えば「３０日」といった情報を取り得る。購入生存確率「ｌｉｆｅ」は、ユーザが商品を購入し続けるか否かを示すロイヤルティであり、例えば「２０％」といった情報を取り得る。この購入生存確率「ｌｉｆｅ」は、商品購入に関するロイヤルティを計測するための既存モデルであり、購入回数「ｘ」、購入日数「ｔ」、初購入日数「Ｔ」を説明変数とするモデル（関数）によって表される。すなわち、購入生存確率「ｌｉｆｅ」は、「ｌｉｆｅ（ｘ、ｔ、Ｔ）」と表すことができる。
【００３１】
閲覧回数「ｖｉｅｗ＿ｘ」は、商品を閲覧した回数を示し、例えば「１２０回」といった情報を取り得る。閲覧日数「ｖｉｅｗ＿ｔ」は、最初に商品を閲覧した日付から最後に商品を閲覧した日付までの経過日数を示し、例えば「１０日」といった情報を取り得る。初閲覧日数「ｖｉｅｗ＿Ｔ」は、最初に商品を閲覧した日付から現在日付までの経過日数を示し、例えば「２０日」といった情報を取り得る。閲覧生存確率「ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅ」は、ユーザが商品を閲覧し続けるか否かを示し、例えば「５０％」といった情報を取り得る。この閲覧生存確率「ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅ」は、閲覧回数「ｖｉｅｗ＿ｘ」、閲覧日数「ｖｉｅｗ＿ｔ」、初閲覧日数「ｖｉｅｗ＿Ｔ」を説明変数とするモデル（関数）によって表される。具体的には、閲覧生存確率「ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅ」は、上記「ｌｉｆｅ（ｘ、ｔ、Ｔ）」の「ｘ」、「ｔ」、「Ｔ」をそれぞれ閲覧回数「ｖｉｅｗ＿ｘ」、閲覧日数「ｖｉｅｗ＿ｔ」、初閲覧日数「ｖｉｅｗ＿Ｔ」に置き換えたモデルである。すなわち、閲覧生存確率「ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅ」は、「ｌｉｆｅ（ｖｉｅｗ＿ｘ、ｖｉｅｗ＿ｔ、ｖｉｅｗ＿Ｔ）」と表すことができる。
【００３２】
カート使用回数「ｃａｒｔ＿ｘ」は、カートに商品を投入した回数を示し、例えば「６０回」といった情報を取り得る。なお、本実施例における「カート」とは、ショッピングサイトにおいて用いられるショッピングカートを示し、ユーザが購入予定の商品を一時的に管理するための機能を有する。カート使用日数「ｃａｒｔ＿ｔ」は、最初に商品をカートに投入した日付から最後に商品をカートに投入した日付までの経過日数を示し、例えば「１５日」といった情報を取り得る。初カート使用日数「ｃａｒｔ＿Ｔ」は、最初に商品をカートに投入した日付から現在日付までの経過日数を示し、例えば「２２日」といった情報を取り得る。カート使用生存確率「ｃａｒｔ＿ｌｉｆｅ」は、ユーザが商品をカートに投入し続けるか否かを示し、例えば「４０％」といった情報を取り得る。このカート使用生存確率「ｃａｒｔ＿ｌｉｆｅ」は、カート使用回数「ｃａｒｔ＿ｘ」、カート使用日数「ｃａｒｔ＿ｔ」、初カート使用日数「ｃａｒｔ＿Ｔ」を説明変数とするモデルによって表される。具体的には、カート使用生存確率「ｃａｒｔ＿ｌｉｆｅ」は、上記「ｌｉｆｅ（ｘ、ｔ、Ｔ）」の「ｘ」、「ｔ」、「Ｔ」をそれぞれカート使用回数「ｃａｒｔ＿ｘ」、カート使用日数「ｃａｒｔ＿ｔ」、初カート使用日数「ｃａｒｔ＿Ｔ」に置き換えたモデルである。すなわち、カート使用生存確率「ｃａｒｔ＿ｌｉｆｅ」は、「ｌｉｆｅ（ｃａｒｔ＿ｘ、ｃａｒｔ＿ｔ、ｃａｒｔ＿Ｔ）」と表すことができる。
【００３３】
購入周期「ｂｕｙ＿ｃｙｃｌｅ」は、ユーザが商品を購入する周期を示し、例えば「１０日／回」といった情報を取り得る。この例の場合、１０日間に１回の割合で商品を購入することを示している。ここまでの購入回数「ｘ」〜購入周期「ｂｕｙ＿ｃｙｃｌｅ」は、図１に示した学習データ１０ａに対応する。
【００３４】
購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」は、ユーザが商品を購入したか否かを示す。以下では、購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」＝「１」である場合には、ユーザが商品を購入したことを示し、購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」＝「０」である場合には、ユーザが商品を購入していないことを示すものとする。かかる購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」は、図１に示した正解データ１０ｂに対応する。
【００３５】
すなわち、学習データ１０のうち、購入回数「ｘ」〜購入周期「ｂｕｙ＿ｃｙｃｌｅ」は、購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」よりも過去の情報となる。例えば、購入回数「ｘ」〜購入周期「ｂｕｙ＿ｃｙｃｌｅ」は、２０１０年４月、５月及び６月における情報であり、購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」は、例えば２０１０年７月における情報となる。なお、図３に例示した各種項目は一例であって、学習データ１０は、図３に示した情報以外の項目を有してもよい。
【００３６】
図２の説明に戻って、モデル生成部１１０は、学習データ１０を用いて、既存モデルの評価値を算出し、さらに、複数の代替モデルを生成するとともに、かかる代替モデルの評価値を算出する。以下に、モデル生成部１１０による処理について、（Ａ）既存モデルの評価値算出処理と、（Ｂ）代替モデルの生成処理及び代替モデルの評価値算出処理とに分けて説明する。
【００３７】
（Ａ）モデル生成部１１０による既存モデルの評価値算出処理について説明する。モデル生成部１１０は、学習データ１０に含まれる各種データのうち、既存モデルである購入生存確率「ｌｉｆｅ」を用いて、既存モデルの評価値を算出する。上記図３では、購入生存確率「ｌｉｆｅ」を「ｌｉｆｅ（ｘ、ｔ、Ｔ）」と表すことができることを説明したが、実施例１におけるモデル生成部１１０は、以下の式（１）によって表される購入生存確率「ｌｉｆｅ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）」を用いるものとする。
【００３８】
【数１】
0005497689.tif 000002
【００３９】
上記式（１）のうち、「ｘ」は、図３に示した購入回数「ｘ」を示し、「ｔ」は、図３に示した購入日数「ｔ」を示し、「Ｔ」は、初購入日数「Ｔ」を示す。また、「λ」及び「μ」は、変数である。また、モデル生成部１１０は、かかる「λ」及び「μ」を決定するために、以下の式（２）によって表される尤度関数「Ｆ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）」を用いるものとする。
【００４０】
【数２】
0005497689.tif 000003
【００４１】
なお、上記式（１）及び（２）のうち、「＾」はべき乗を示し、「ｅ」は自然対数の底を示す。また、上記式（１）の購入生存確率「ｌｉｆｅ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）」は、「０」〜「１」の値を取り得る。
【００４２】
まず、モデル生成部１１０は、学習データ１０から、所定ユーザの購入回数「ｘ」、購入日数「ｔ」及び初購入日数「Ｔ」を取得し、取得した購入回数「ｘ」、購入日数「ｔ」及び初購入日数「Ｔ」を上記式（１）に代入することにより、未知数が「λ」及び「μ」となる「ｌｉｆｅ（λ、μ）」を求める。
【００４３】
続いて、モデル生成部１１０は、学習データ１０から取得した購入回数「ｘ」、購入日数「ｔ」及び初購入日数「Ｔ」を上記式（２）に代入した上で、「λ」及び「μ」を「０」〜「１」の範囲で予め設定されている所定の値毎に変動させながら、尤度関数Ｆ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）を算出する。そして、モデル生成部１１０は、尤度関数「Ｆ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）」が最大値となる「λ」及び「μ」を特定する。そして、モデル生成部１１０は、特定した「λ」及び「μ」をそれぞれ「λ＿ｍａｘ」、「μ＿ｍａｘ」とし、かかる「λ＿ｍａｘ」、「μ＿ｍａｘ」を「ｌｉｆｅ（λ、μ）」に代入した値を「ｌｉｆｅ＿ｍａｘ」とする。
【００４４】
モデル生成部１１０は、学習データ１０に購入回数「ｘ」、購入日数「ｔ」及び初購入日数「Ｔ」が含まれる全てのユーザについて、「ｌｉｆｅ＿ｍａｘ」を算出する。これにより、モデル生成部１１０は、かかる全てのユーザについて、「λ＿ｍａｘ」、「μ＿ｍａｘ」及び「ｌｉｆｅ＿ｍａｘ」の組合せを得る。
【００４５】
続いて、モデル生成部１１０は、学習データ１０から購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」を取得する。そして、モデル生成部１１０は、各ユーザに対応する「ｌｉｆｅ＿ｍａｘ」と購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」とを用いて、評価値（ＡＩＣ等）を算出する。なお、評価値がＡＩＣである場合には、モデル生成部１１０は、「−２（最大尤度の対数−自由パラメータ数）」によってＡＩＣを算出することができる。このようにして、モデル生成部１１０は、既存モデルの評価値を算出する。
【００４６】
次に、（Ｂ）モデル生成部１１０による代替モデルの生成処理及び代替モデルの評価値算出処理について説明する。まず、モデル生成部１１０は、上記式（１）によって表される既存モデルである「ｌｉｆｅ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）」に含まれるパラメータ「ｘ」、「ｔ」、「Ｔ」、「λ」、「μ」のうち、所定数以上（ここでは、「３個以上」とする）のパラメータの組合せパターン（以下、「代替パターン」と表記する場合がある）を決定する。例えば、モデル生成部１１０は、代替パターン１＝（ｘ、ｔ、Ｔ）、代替パターン２＝（ｘ、ｔ、λ）、代替パターン３＝（ｘ、ｔ、μ）、・・・、代替パターンｍ＝（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）等を決定する。
【００４７】
続いて、モデル生成部１１０は、学習データ１０に記憶されている各種データを用いた回帰分析（重回帰分析、ロジスティック回帰等）により、各代替パターンの各パラメータを閲覧情報やカート投入情報等（ｖｉｅｗ＿ｔ、ｃａｒｔ＿ｘ等）により表した代替式を求める。具体的には、モデル生成部１１０は、回帰分析により、代替パターンの各パラメータ（ｘ、ｔ、Ｔ等）の代替として最適な閲覧情報等（ｖｉｅｗ＿ｘ等）を選択し、各パラメータを選択した閲覧情報等に置き換えた代替式を求める。
【００４８】
例えば、代替パターン１の場合には、パラメータが「ｘ」、「ｔ」、「Ｔ」であるので、モデル生成部１１０は、「ｘ」を閲覧情報等（ｖｉｅｗ＿ｔ等）で表した代替式「ａｌｔ＿ｘ（閲覧情報等）」を求め、「ｔ」を閲覧情報等で表した代替式「ａｌｔ＿ｔ（閲覧情報等）」を求め、「Ｔ」を閲覧情報等で表した代替式「ａｌｔ＿Ｔ（閲覧情報等）」を求める。
【００４９】
なお、モデル生成部１１０は、学習データ１０の購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」＝「１（購入有り）」に対応する各種データの重み付けを高くし、購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」＝「０（購入無し）」に対応する各種データの重みを低くして、回帰分析を行ってもよい。
【００５０】
続いて、モデル生成部１１０は、このようにして求めた代替式を上記式（１）に示した「ｌｉｆｅ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）」に代入することで、各代替パターンに対応する代替モデルを生成する。例えば、代替パターン１の場合には、「ｌｉｆｅ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）」に対して、「ｘ」、「ｔ」及び「Ｔ」を閲覧情報等で表した式（上記の「ａｌｔ＿ｔ（閲覧情報等）」等）が代入されるので、代替モデルは「ｌｉｆｅ（閲覧情報等、λ、μ）」となる。また、例えば、代替パターン２の場合には、「ｌｉｆｅ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）」に対して、「ｘ」、「ｔ」及び「λ」を閲覧情報等で表した式が代入されるので、代替モデルは「ｌｉｆｅ（閲覧情報、Ｔ、μ）」となる。
【００５１】
続いて、モデル生成部１１０は、学習データ１０から、上記の代替式に用いられた閲覧情報等を取得し、取得した閲覧情報等を代替モデルに代入する。例えば、代替パターン１の場合には、モデル生成部１１０は、代替モデル「ｌｉｆｅ（閲覧情報等、λ、μ）」に閲覧情報等を代入することで、未知数が「λ」及び「μ」となる「ｌｉｆｅ（λ、μ）」を求める。また、例えば、代替パターン２の場合には、モデル生成部１１０は、代替モデル代替モデル「ｌｉｆｅ（閲覧情報、Ｔ、μ）」に閲覧情報等を代入することで、未知数が「Ｔ」及び「μ」となる「ｌｉｆｅ（Ｔ、μ）」を求める。
【００５２】
また、モデル生成部１１０は、代替式と、学習データ１０から取得した閲覧情報等とを上記式（２）に代入する。例えば、代替パターン１の場合には、モデル生成部１１０は、上記式（２）に示した尤度関数Ｆ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）に代替式及び閲覧情報等を代入することで、未知数が「λ」及び「μ」となる「Ｆ（λ、μ）」を求める。また、例えば、代替パターン２の場合には、モデル生成部１１０は、尤度関数Ｆ（ｘ、ｔ、Ｔ、λ、μ）に代替式及び閲覧情報等を代入することで、未知数が「Ｔ」及び「μ」となる「Ｆ（Ｔ、μ）」を求める。
【００５３】
続いて、モデル生成部１１０は、尤度関数Ｆの未知数（代替パターン１の場合には、「λ」及び「μ」）を「０」〜「１」の範囲で予め設定されている所定の値毎に変動させながら、尤度関数Ｆの値を算出する。そして、モデル生成部１１０は、尤度関数Ｆが最大値となる未知数を特定し、特定した未知数を代替モデル（代替パターン１の場合には、「ｌｉｆｅ（λ、μ）」）に代入した「ｌｉｆｅ＿ｍａｘ」を求める。モデル生成部１１０は、全てのユーザについて、かかる「ｌｉｆｅ＿ｍａｘ」を算出し、算出した「ｌｉｆｅ＿ｍａｘ」と購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」とを用いて、評価値（ＡＩＣ等）を算出する。すなわち、モデル生成部１１０は、上記（Ａ）において説明した手法と同様にして、代替モデルの評価値（ＡＩＣ等）を算出する。
【００５４】
このようにして、モデル生成部１１０は、代替パターンの数だけ代替モデルを生成し、かかる代替モデル毎に評価値を算出する。
【００５５】
ここで、図４に、実施例１における代替モデル群３０の一例を示す。図４に示すように、モデル生成部１１０は、学習データ１０に含まれる各種データ（図３参照）を用いて、代替モデル群３０を生成し、各代替モデルの評価値を算出する。図４に例示した代替モデル群３０のうち、モデル「Ｍｍ」は上記の代替パターンｍに対応する代替モデルに該当する。例えば、モデル「Ｍ１」は代替パターン１に対応する代替モデルに該当し、モデル「Ｍ２」は代替パターン２に対応する代替モデルに該当する。
【００５６】
例えば、モデル「Ｍ１」は、代替パターン１＝（ｘ、ｔ、Ｔ）であるので、既存モデルのうち、購入回数「ｘ」が代替式「ａｌｔ＿ｘ（閲覧情報等）」で表され、購入日数「ｔ」が代替式「ａｌｔ＿ｔ（閲覧情報等）」で表され、初購入日数「Ｔ」が代替式「ａｌｔ＿Ｔ（閲覧情報等）」で表されたモデルとなる。なお、ここでは、モデル生成部１１０は、代替モデル「Ｍ１」の評価値を示すＡＩＣとして「５」を算出している。
【００５７】
また、モデル「Ｍ２」は、代替パターン２＝（ｘ、ｔ、λ）であるので、既存モデルのうち、購入回数「ｘ」が代替式「ａｌｔ＿ｘ（閲覧情報等）」で表され、購入日数「ｔ」が代替式「ａｌｔ＿ｔ（閲覧情報等）」で表され、「λ」が代替式「ａｌｔ＿λ（閲覧情報等）」で表されたモデルとなる。なお、ここでは、モデル生成部１１０は、既存モデル「Ｍ２」の評価値を示すＡＩＣとして「５．５」を算出している。
【００５８】
図２の説明に戻って、受付部１２０は、分析者Ｐ１が操作する情報処理装置１から、使用可能変数を受け付ける。例えば、受付部１２０は、図３の例示した閲覧回数「ｖｉｅｗ＿ｘ」等を使用可能変数として受け付ける。
【００５９】
モデル提示部１３０は、モデル生成部１１０によって生成された代替モデル群３０のうち、受付部１２０によって受け付けられた使用可能変数により表される代替モデルであり、かつ、評価値が高い代替モデルを選択し、選択した代替モデルを情報処理装置１に送信する。
【００６０】
具体的には、モデル生成部１１０によって生成される代替モデル群３０は、図４を用いて説明したように、購入回数「ｘ」、購入日数「ｔ」、初購入日数「Ｔ」、購入生存確率「ｌｉｆｅ」だけでなく、閲覧回数「ｖｉｅｗ＿ｘ」等を説明変数とする。そこで、モデル提示部１３０は、代替モデル群３０の中から、受付部１２０によって受け付けられた使用可能変数に含まれるパラメータのみを説明変数とする代替モデルを抽出する。そして、モデル提示部１３０は、抽出した代替モデルの中から評価値が最も高い代替モデルを選択し、選択した代替モデルを情報処理装置１に送信する。
【００６１】
ここで、図５を用いて、モデル提示部１３０による処理について説明する。図５は、実施例１におけるモデル提示部１３０による処理の一例を示す図である。図５に示した例において、受付部１２０は、情報処理装置１から、閲覧回数「ｖｉｅｗ＿ｘ」、閲覧日数「ｖｉｅｗ＿ｔ」、初閲覧日数「ｖｉｅｗ＿Ｔ」、閲覧生存確率「ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅ」、カート使用回数「ｃａｒｔ＿ｘ」、カート使用日数「ｃａｒｔ＿ｔ」、初カート使用日数「ｃａｒｔ＿Ｔ」、カート使用生存確率「ｃａｒｔ＿ｌｉｆｅ」及び購入周期「ｂｕｙ＿ｃｙｃｌｅ」を使用可能変数として受け付けたものとする。
【００６２】
かかる場合に、モデル提示部１３０は、代替モデル群３０のうち、情報処理装置１から受け付けた使用可能変数に説明変数が含まれる代替モデルを抽出する。ここでは、モデル提示部１３０は、代替モデルＭ１〜Ｍ４を抽出するものとする。モデル提示部１３０は、代替モデルＭ１〜Ｍ４の中から評価値が最も高い代替モデルを選択する。図５に示した例のように、評価値としてＡＩＣを用いる場合には、ＡＩＣが小さい値ほど評価が高いので、モデル提示部１３０は、代替モデルＭ１〜Ｍ４の中から代替モデルＭ１を選択し、選択した代替モデルＭ１と、代替モデルＭ１の評価値を情報処理装置１に送信する。このとき、モデル提示部１３０は、上記（Ａ）において算出した既存モデルの評価値についても情報処理装置１に送信する。
【００６３】
［モデル生成装置による処理手順］
次に、図６〜図８を用いて、実施例１に係るモデル生成装置１００によるモデル生成処理の手順について説明する。図６及び図７は、実施例１に係るモデル生成装置１００によるモデル生成処理手順を示すフローチャートである。なお、図６は、モデル生成装置１００による既存モデルの評価値算出処理を示し、図７は、モデル生成装置１００による代替モデル生成処理、及び、代替モデルの評価値算出処理を示す。また、図８は、実施例１に係るモデル生成装置１００による代替モデル提示処理手順を示すフローチャートである。
【００６４】
モデル生成装置１００のモデル生成部１１０は、既存モデルの評価値を算出する場合に、過去に商品を購入したことがあるユーザ１〜ｎの購入情報を用いる。モデル生成部１１０は、まず「ｎ＝１」とする（ステップＳ１０１）。
【００６５】
続いて、モデル生成部１１０は、学習データ１０からユーザｎの購入情報（購入回数「ｘ」、購入日数「ｔ」、初購入日数「Ｔ」等）を取得する（ステップＳ１０２）。続いて、モデル生成部１１０は、取得した購入情報を既存モデル（上記式（１）を参照）に代入することにより、未知数が「λ」及び「μ」となる「ｌｉｆｅ（λ、μ）」を求める。続いて、モデル生成部１１０は、学習データ１０から取得した購入情報を尤度関数Ｆ（上記式（２）を参照）に代入した上で、かかる尤度関数Ｆの値が最大値となる「λ」及び「μ」を「ｌｉｆｅ（λ、μ）」に代入することで、ユーザｎのロイヤルティを算出する（ステップＳ１０３）。
【００６６】
続いて、モデル生成部１１０は、「ｎ」をインクリメントし（ステップＳ１０４）、インクリメント後の「ｎ」と購入情報が存在するユーザの数とを比較する（ステップＳ１０５）。そして、モデル生成部１１０は、「ｎ」よりも購入情報が存在するユーザの数が小さくない場合には（ステップＳ１０５否定）、ステップＳ１０２〜Ｓ１０４における処理手順を行う。すなわち、モデル生成部１１０は、購入情報が存在する全ユーザについて、ステップＳ１０２〜Ｓ１０４における処理手順を行う。
【００６７】
一方、モデル生成部１１０は、「ｎ」よりも購入情報が存在するユーザの数が小さい場合には（ステップＳ１０５肯定）、ステップＳ１０３において算出した各ユーザのロイヤルティと、各ユーザに対応する正解データ（購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」）とを用いて、ＡＩＣ等の評価値を算出する（ステップＳ１０６）。
【００６８】
また、図７に示すように、モデル生成装置１００のモデル生成部１１０は、既存モデルに含まれるパラメータから、所定数以上のパラメータの組合せである代替パターンを決定する（ステップＳ２０１）。ここでは、モデル生成部１１０は、代替パターン１〜ｍ（計ｍ種類の代替パターン）を決定するものとする。かかる場合に、モデル生成部１１０は、まず「ｍ＝１」とする（ステップＳ２０２）。
【００６９】
続いて、モデル生成部１１０は、代替パターンｍの各パラメータを閲覧情報等により表した代替式を求める（ステップＳ２０３）。このとき、モデル生成部１１０は、学習データ１０に記憶されている各種データを用いた回帰分析により、各パラメータの代替として最適な閲覧情報等を選択し、各パラメータを選択した閲覧情報等に置き換えることで代替式を求める。続いて、モデル生成部１１０は、代替式を既存モデル（上記式（１）を参照）に代入することで、代替パターンｍに対応する代替モデルを生成する（ステップＳ２０４）。
【００７０】
続いて、モデル生成部１１０は、学習データ１０に各種情報が存在するユーザ１〜ｎの各種情報を用いてロイヤルティを算出する。具体的には、モデル生成部１１０は、まず「ｎ＝１」とし（ステップＳ２０５）、学習データ１０から、ユーザｎの閲覧情報等を取得する（ステップＳ２０６）。このとき、モデル生成部１１０は、上記ステップＳ２０３で求めた代替式において変数となった閲覧情報等を取得する。続いて、モデル生成部１１０は、取得した閲覧情報等を上記ステップＳ２０４で生成した代替モデル及び尤度関数Ｆに代入する。かかる代替モデル及び尤度関数Ｆには同様の未知数が存在するので、モデル生成部１１０は、尤度関数Ｆの値が最大値になるときの未知数を代替モデルに代入して、ユーザｎのロイヤルティを算出する（ステップＳ２０７）。
【００７１】
続いて、モデル生成部１１０は、「ｎ」をインクリメントし（ステップＳ２０８）、インクリメント後の「ｎ」と、学習データ１０に各種情報が存在する全ユーザの数とを比較する（ステップＳ２０９）。そして、モデル生成部１１０は、「ｎ」よりも全ユーザ数が小さくない場合には（ステップＳ２０９否定）、ステップＳ２０５〜Ｓ２０８における処理手順を行う。すなわち、モデル生成部１１０は、全ユーザについて、ステップＳ２０５〜Ｓ２０８における処理手順を行う。
【００７２】
一方、モデル生成部１１０は、「ｎ」よりも全ユーザ数が小さい場合には（ステップＳ２０９肯定）、ステップＳ２０７において算出した各ユーザのロイヤルティと、各ユーザに対応する正解データ（購入有無「ｒｅａｌ＿ｌｉｆｅ」）とを用いて、ＡＩＣ等の評価値を算出する（ステップＳ２１０）。
【００７３】
続いて、モデル生成部１１０は、「ｍ」をインクリメントし（ステップＳ２１１）、上記ステップＳ２０１で決定したｍ種類の全代替パターンについて処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ２１２）。そして、モデル生成部１１０は、全代替パターンについて処理を行っていない場合には（ステップＳ２１２否定）、上記ステップＳ２０３〜Ｓ２１１における処理手順を行う。一方、モデル生成部１１０は、全代替パターンについて処理を行った場合には（ステップＳ２１２肯定）、処理を終了する。
【００７４】
また、図８に示すように、モデル生成装置１００の受付部１２０は、使用可能変数を受け付けたか否かを監視する（ステップＳ３０１）。ここで、受付部１２０は、使用可能変数を受け付けない場合には（ステップＳ３０１否定）、使用可能変数を受け付けるまで待機する。
【００７５】
一方、受付部１２０によって使用可能変数が受け付けられた場合には（ステップＳ３０１肯定）、モデル提示部１３０は、モデル生成部１１０によって生成された代替モデルから、使用可能変数に含まれるパラメータを説明変数とする代替モデルを抽出する（ステップＳ３０２）。続いて、モデル提示部１３０は、抽出した代替モデルの中から評価値が最も高い代替モデルを選択する（ステップＳ３０３）。
【００７６】
そして、モデル提示部１３０は、選択した代替モデルと、上記ステップＳ２１０において算出された代替モデルの評価値と、上記ステップＳ１０６において算出された既存モデルの評価値とを情報処理装置１に送信する（ステップＳ３０４）。
【００７７】
［実施例１の効果］
上述してきたように、実施例１に係るモデル生成装置１００は、ユーザによる商品の購入履歴を説明変数としてユーザのロイヤルティである目的変数を求める既存モデルに対して、説明変数を購入履歴以外の他の履歴情報に置き換えたモデルである代替モデルを複数生成する。そして、モデル生成装置１００は、生成した代替モデル毎に、かかる代替モデルに対する前述の他の履歴情報の適合度を示す評価値を算出する。そして、モデル生成装置１００は、使用可能な説明変数である使用可能変数の入力を受け付け、複数の代替モデルから使用可能変数に前述の他の履歴情報が含まれる代替モデルを抽出し、抽出した代替モデルのうち評価値が最も高い代替モデルを提示する。
【００７８】
これにより、実施例１に係るモデル生成装置１００は、購入履歴以外の履歴情報（閲覧情報等）を説明変数とする代替モデルを分析者Ｐ１に提示することができる。この結果、分析者Ｐ１は、過去に商品を購入したことのないユーザについてもロイヤルティを計測することができる。
【００７９】
また、実施例１に係るモデル生成装置１００は、既存モデルの評価値を算出し、算出した既存モデルの評価値についても提示する。
【００８０】
これにより、実施例１に係るモデル生成装置１００は、代替モデルの評価値の比較対象となる既存モデルの評価値を分析者Ｐ１に提供することができる。この結果、分析者Ｐ１は、代替モデルが既存モデルと比較して、どの程度の確度でロイヤルティを計測できるかを把握することができる。
【実施例２】
【００８１】
ところで、本発明に係るモデル生成方法及びモデル生成装置は、上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、実施例２では、本発明に係るモデル生成方法及びモデル生成装置の他の実施例について説明する。
【００８２】
［既存モデルの評価値］
上記実施例１では、モデル生成装置１００が、代替モデルと、代替モデルの評価値と、既存モデルの評価値とを提示する例を示した。しかし、モデル生成装置１００は、代替モデルだけを提示してもよいし、代替モデルと代替モデルの評価値とだけを提示してもよい。
【００８３】
［処理対象］
また、上記実施例１では、モデル生成装置１００が、既存モデルの評価値を算出する場合に、過去に商品を購入したことがある全ユーザの購入情報を用いる例を示した。しかし、モデル生成装置１００は、全ユーザの購入情報を用いずに、予め決められたユーザ数の購入情報を用いて既存モデルの評価値を算出してもよい。
【００８４】
同様に、上記実施例１では、モデル生成装置１００が、代替モデルの評価値を算出する場合に、全ユーザの閲覧情報等を用いる例を示した。しかし、モデル生成装置１００は、全ユーザの閲覧情報等を用いずに、予め決められたユーザ数の閲覧情報等を用いて代替モデルの評価値を算出してもよい。
【００８５】
［代替パターン］
また、上記実施例１では、モデル生成装置１００が、パラメータの組合せパターンである代替パターンを決定する例を示した。このとき、モデル生成装置１００は、既存モデルに含まれるパラメータのうち、所定数以上のパラメータの全ての組合せパターンを代替パターンとしてもよいし、相関が高いパラメータ（例えば、ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅ、ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅ、ｔ、Ｔなど）の組合せについてのみ代替パターンとしてもよい。
【００８６】
［ロイヤルティの計測］
また、上記実施例１では、モデル生成装置１００が、代替モデルを情報処理装置１に送信する例を示した。しかし、モデル生成装置１００は、ロイヤルティの計測対象となるユーザの各種情報（使用可能変数）を受け付けた場合には、代替モデルを用いてロイヤルティを計測し、計測結果を情報処理装置１に送信してもよい。
【００８７】
［実施態様］
また、上記実施例１では、モデル生成装置１００が、ショッピングサイトを利用する利用者のロイヤルティを計測するための代替モデルを生成する例を示した。しかし、モデル生成装置１００が適用されるシステムは、ショッピングサイトに限られない。例えば、モデル生成装置１００は、小売店等の顧客のロイヤルティを計測するための代替モデルを生成する場合にも適用することができる。
【００８８】
［システム構成］
また、上記実施例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変更することができる。例えば、図３〜図５等に例示した各種情報は、あくまで一例であって任意の情報に変更することができる。
【００８９】
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、各種の負荷や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。例えば、図１及び図２に示した例では、モデル生成装置１００が学習データ１０を有する例を示したが、学習データ１０は、モデル生成装置１００以外の他の装置が保持してもよい。かかる場合には、モデル生成装置１００は、他の装置から学習データ１０を取得する。
【００９０】
［プログラム］
また、上記実施例１及び２において説明したモデル生成装置１００が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施例１に係るモデル生成装置１００が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したモデル生成プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータがモデル生成プログラムを実行することにより、上記実施例１と同様の効果を得ることができる。さらに、かかるモデル生成プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたモデル生成プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施例１と同様の処理を実現してもよい。以下に、図２に示したモデル生成装置１００と同様の機能を実現するモデル生成プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
【００９１】
図９は、モデル生成プログラムを実行するコンピュータ１０００を示す図である。図９に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。
【００９２】
メモリ１０１０は、図９に例示するように、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図９に例示するように、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図９に例示するように、ディスクドライブ１０４１に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図９に例示するように、例えばマウス１０５１、キーボード１０５２に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図９に例示するように、例えばディスプレイ１０６１に接続される。
【００９３】
ここで、図９に例示するように、ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記のモデル生成プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。例えば、図２に例示したモデル生成部１１０と同様の情報処理を実行するモデル生成手順と、受付部１２０と同様の情報処理を実行する受付手順と、モデル提示部１３０と同様の情報処理を実行するモデル提示手順とが記述されたプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
【００９４】
また、上記実施例で説明したモデル生成装置１００が保持する各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、モデル生成手順、受付手順、モデル提示手順を実行する。
【００９５】
なお、モデル生成プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、モデル生成プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【００９６】
１００  モデル生成装置
１１０  モデル生成部
１２０  受付部
１３０  モデル提示部
【図１】
0005497689.tif 000004
【図２】
0005497689.tif 000005
【図３】
0005497689.tif 000006
【図４】
0005497689.tif 000007
【図５】
0005497689.tif 000008
【図６】
0005497689.tif 000009
【図７】
0005497689.tif 000010
【図８】
0005497689.tif 000011
【図９】
0005497689.tif 000012