(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの入力したデータ、またはユーザが閲覧したデータからキーワードを抽出し、ユーザID及び日時に関連付けてキーワード記憶手段に格納する手段と、
株式公開企業の属性情報を格納しておく企業属性記憶手段と、
上記キーワード記憶手段を参照し、所定の期間内における各キーワードの頻度をユーザ毎に集計すると共に、この頻度に基づいて所定数のキーワードを選別するキーワード選別手段と、
選別されたキーワードが列記された選択画面を出力して、ユーザに任意のキーワードの選択入力を促す手段と、
上記企業属性記憶手段を参照し、ユーザが選択入力したキーワードを属性として備えた企業を特定すると共に、当該企業を推奨銘柄として出力する手段と、
を備えたことを特徴とする銘柄推奨システム。
【請求項２】
ユーザの入力したデータ、またはユーザが閲覧したデータからキーワードを抽出し、ユーザID及び日時に関連付けてキーワード記憶手段に格納する手段と、
株式公開企業の属性情報を格納しておく企業属性記憶手段と、
複数の分類項目と、各分類項目に属する複数のキーワードとの対応関係を定義した分類／キーワード対応記憶手段と、
上記キーワード記憶手段を参照し、所定の期間内における各キーワードの頻度をユーザ毎に集計すると共に、この頻度に基づいて所定数のキーワードを選別するキーワード選別手段と、
上記複数の分類項目が列記された選択画面を出力し、ユーザに任意の分類の選択入力を促す手段と、
上記分類／キーワード対応記憶手段を参照し、ユーザが選択入力した分類に属するキーワードを特定する手段と、
選別された上記複数のキーワードの中で、ユーザが選択入力した分類に属するものを特定する手段と、
上記企業属性記憶手段を参照し、特定された各キーワードを属性として備えた企業を特定すると共に、当該企業を推奨銘柄として出力する手段と、
を備えたことを特徴とする銘柄推奨システム。
【請求項３】
ユーザの属性情報を格納しておくユーザ属性記憶手段と、
一対のキーワード相互間における関係の強弱を表す関連度を、複数のキーワードの組合せ毎に格納しておくキーワード間関連度記憶手段とを備え、
上記キーワード選別手段は、各ユーザの特定の属性を上記ユーザ属性記憶手段から取得する処理と、
上記キーワード間関連度記憶手段を参照し、当該属性と上記の各キーワードとの間の関連度を取得する処理と、
この関連度を上記の各キーワードの頻度に乗じて、それぞれの得点を算出する処理と、
この得点の高い順に所定数のキーワードを選別する処理を実行することを特徴とする請求項１または２に記載の銘柄推奨システム。
【請求項４】
上記キーワード選別手段は、各キーワードの頻度をユーザ毎に日単位で集計する処理と、
このキーワードの日単位の頻度を、時系列に沿ってグラフ上にプロットした時系列頻度曲線を生成する処理と、
この時系列頻度曲線と同じ面積を備え、所定の形状を備えた理想曲線を生成する処理と、
この理想曲線と時系列頻度曲線との重複部分の面積を算出し、この面積の大きい順に所定数のキーワードを選別する処理を実行することを特徴とする請求項１または２に記載の銘柄推奨システム。
【請求項５】
コンピュータを、
ユーザの入力したデータ、またはユーザが閲覧したデータからキーワードを抽出し、ユーザID及び日時に関連付けてキーワード記憶手段に格納する手段、
株式公開企業の属性情報を格納しておく企業属性記憶手段、
上記キーワード記憶手段を参照し、所定の期間内における各キーワードの頻度をユーザ毎に集計すると共に、この頻度に基づいて所定数のキーワードを選別するキーワード選別手段、
選別されたキーワードが列記された選択画面を出力して、ユーザに任意のキーワードの選択入力を促す手段、
上記企業属性記憶手段を参照し、ユーザが選択入力したキーワードを属性として備えた企業を特定すると共に、当該企業を推奨銘柄として出力する手段、
として機能させることを特徴とする銘柄推奨プログラム。
【請求項６】
コンピュータを、
ユーザの入力したデータ、またはユーザが閲覧したデータからキーワードを抽出し、ユーザID及び日時に関連付けてキーワード記憶手段に格納する手段、
株式公開企業の属性情報を格納しておく企業属性記憶手段、
複数の分類項目と、各分類項目に属する複数のキーワードとの対応関係を定義した分類／キーワード対応記憶手段、
上記キーワード記憶手段を参照し、所定の期間内における各キーワードの頻度をユーザ毎に集計すると共に、この頻度に基づいて所定数のキーワードを選別するキーワード選別手段、
上記複数の分類項目が列記された選択画面を出力し、ユーザに任意の分類の選択入力を促す手段、
上記分類／キーワード対応記憶手段を参照し、ユーザが選択入力した分類に属するキーワードを特定する手段、
選別された上記複数のキーワードの中で、ユーザが選択入力した分類に属するものを特定する手段、
上記企業属性記憶手段を参照し、特定された各キーワードを属性として備えた企業を特定すると共に、当該企業を推奨銘柄として出力する手段、
として機能させることを特徴とする銘柄推奨プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は銘柄推奨システム及び銘柄推奨プログラムに係り、特に、ユーザの趣味や嗜好にマッチした株式銘柄を自動的にピックアップし、推奨銘柄としてユーザに提示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットを用いた株式のオンライントレードが普及した結果、株式投資を行う人々の数は増大したが、専門知識を有さない一般ユーザが取引対象となる銘柄を具体的に選択することは、現在でも決して容易とはいえない。
もちろん、ヘビーユーザともなれば、インターネットや書籍等を介して投資情報を積極的に収集・分析し、自己の資産状況や投資性向、趣味・嗜好等に合致する銘柄を絞り込んだ後、当該銘柄の有望性（株価収益率や株価純資産倍率等）を勘案して特定株式の売買取引を実行できる。
これに対し、多くの個人投資家にとっては多数の銘柄の中から自分に相応しい銘柄を絞り込むという作業自体が大きな負担であり、結局は証券会社の営業担当者が薦める銘柄や、投資専門雑誌等に掲載されている有望銘柄の中から選択している場合が多い。
【０００３】
このような現状を打開するためとして、特許文献１においては、個人投資家が入力した嗜好条件等に基づいてテーマ記憶部を検索し、当該個人投資家の嗜好や興味分野にマッチした銘柄を選定する「株式売買補助システム」が開示されている。
この特許文献１においては、株式売買補助システムを用いることにより、個人投資家の主観的なファクターを反映させた具体的な銘柄を提示することが可能になるものと謳われている。
【特許文献１】特開２００７−１４０９２６号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、この株式売買補助システムを利用するに際し、個人投資家には興味のある業種や会社名、テーマ（例えば「エコロジー」）等の嗜好情報を自ら入力するという作業が課せられることとなり、煩わしさの軽減という観点からは中途半端であると言わざるを得ない。そもそも、業種や会社名、テーマを特定できるのであれば、株式銘柄の選定作業の大半が完了していると言っても過言ではない。
また、自らが入力した嗜好情報に基づいて具体的な銘柄が選定されるのであれば、個人投資家にとって意外性に乏しく、新たな投資意欲をかき立てることはできない。
【０００５】
この発明は、このような従来の課題を解決するために案出されたものであり、日常におけるユーザの何気ない情報処理行動（情報の閲覧、編集、検索等）を通じて、当該ユーザの潜在的な関心事を探知すると共に、これに基づいて具体的な銘柄を提示可能な技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するため、請求項１に記載した銘柄推奨システムは、ユーザの入力したデータ、またはユーザが閲覧したデータからキーワードを抽出し、ユーザID及び日時に関連付けてキーワード記憶手段に格納する手段と、株式公開企業の所在地や業種、製品等の属性情報を格納しておく企業属性記憶手段と、上記キーワード記憶手段を参照し、所定の期間内における各キーワードの頻度をユーザ毎に集計すると共に、この頻度に基づいて所定数のキーワードを選別するキーワード選別手段と、選別されたキーワードが列記された選択画面を出力して、ユーザに任意のキーワードの選択入力を促す手段と、上記企業属性記憶手段を参照し、ユーザが選択入力したキーワードを属性として備えた企業を特定すると共に、当該企業を推奨銘柄として出力する手段を備えたことを特徴としている。
上記「推奨銘柄として出力」とは、推奨銘柄を記載した画面をディスプレイに表示させることや、同画面をネットワーク経由で他のコンピュータに送信すること、推奨銘柄を記載した文書をプリントアウトすること、推奨銘柄を記載した文書ファイルを記憶媒体に保存することなどを意味する（以下同様）。
【０００７】
請求項２に記載した銘柄推奨システムは、ユーザの入力したデータ、またはユーザが閲覧したデータからキーワードを抽出し、ユーザID及び日時に関連付けてキーワード記憶手段に格納する手段と、株式公開企業の属性情報を格納しておく企業属性記憶手段と、複数の分類項目と、各分類項目に属する複数のキーワードとの対応関係を定義した分類／キーワード対応記憶手段と、上記キーワード記憶手段を参照し、所定の期間内における各キーワードの頻度をユーザ毎に集計すると共に、この頻度に基づいて所定数のキーワードを選別するキーワード選別手段と、上記複数の分類項目が列記された選択画面を出力し、ユーザに任意の分類の選択入力を促す手段と、上記分類／キーワード対応記憶手段を参照し、ユーザが選択入力した分類に属するキーワードを特定する手段と、 選別された上記複数のキーワードの中で、ユーザが選択入力した分類に属するものを特定する手段と、上記企業属性記憶手段を参照し、特定された各キーワードを属性として備えた企業を特定すると共に、当該企業を推奨銘柄として出力する手段を備えたことを特徴としている。
【０００８】
請求項３に記載した銘柄推奨システムは、請求項１または２に記載のシステムであって、さらに、ユーザの趣味や職業、性別等の属性情報を格納しておくユーザ属性記憶手段と、一対のキーワード相互間における共起性に基づく関係の強弱を表す関連度を、複数のキーワードの組合せ毎に格納しておくキーワード間関連度記憶手段とを備え、上記キーワード選別手段は、各ユーザの特定の属性を上記ユーザ属性記憶手段から取得する処理と、上記キーワード間関連度記憶手段を参照し、当該属性と上記の各キーワードとの間の関連度を取得する処理と、この関連度を上記の各キーワードの頻度に乗じて、それぞれの得点を算出する処理と、この得点の高い順に所定数のキーワードを選別する処理を実行することを特徴としている。
【０００９】
請求項４に記載した銘柄推奨システムは、請求項１または２に記載のシステムであって、さらに、上記キーワード選別手段は、各キーワードの頻度をユーザ毎に日単位で集計する処理と、このキーワードの日単位の頻度を、時系列に沿ってグラフ上にプロットした時系列頻度曲線を生成する処理と、この時系列頻度曲線と同じ面積を備え、所定の形状を備えた理想曲線を生成する処理と、この理想曲線と時系列頻度曲線との重複部分の面積を算出し、この面積の大きい順に所定数のキーワードを選別する処理を実行することを特徴としている。
【００１０】
請求項５に記載した銘柄推奨プログラムは、コンピュータを、ユーザの入力したデータ、またはユーザが閲覧したデータからキーワードを抽出し、ユーザID及び日時に関連付けてキーワード記憶手段に格納する手段、株式公開企業の属性情報を格納しておく企業属性記憶手段、上記キーワード記憶手段を参照し、所定の期間内における各キーワードの頻度をユーザ毎に集計すると共に、この頻度に基づいて所定数のキーワードを選別するキーワード選別手段、選別されたキーワードが列記された選択画面を出力して、ユーザに任意のキーワードの選択入力を促す手段、上記企業属性記憶手段を参照し、ユーザが選択入力したキーワードを属性として備えた企業を特定すると共に、当該企業を推奨銘柄として出力する手段、として機能させることを特徴としている。
【００１１】
請求項６に記載した銘柄推奨プログラムは、コンピュータを、ユーザの入力したデータ、またはユーザが閲覧したデータからキーワードを抽出し、ユーザID及び日時に関連付けてキーワード記憶手段に格納する手段、株式公開企業の属性情報を格納しておく企業属性記憶手段、複数の分類項目と、各分類項目に属する複数のキーワードとの対応関係を定義した分類／キーワード対応記憶手段、上記キーワード記憶手段を参照し、所定の期間内における各キーワードの頻度をユーザ毎に集計すると共に、この頻度に基づいて所定数のキーワードを選別するキーワード選別手段、上記複数の分類項目が列記された選択画面を出力し、ユーザに任意の分類の選択入力を促す手段、上記分類／キーワード対応記憶手段を参照し、ユーザが選択入力した分類に属するキーワードを特定する手段、選別された上記複数のキーワードの中で、ユーザが選択入力した分類に属するものを特定する手段、上記企業属性記憶手段を参照し、特定された各キーワードを属性として備えた企業を特定すると共に、当該企業を推奨銘柄として出力する手段、として機能させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１に記載した銘柄推奨システム及び請求項５に記載した銘柄推奨プログラムにあっては、ユーザが入力したデータや閲覧したデータから自動的にキーワードを抽出し、その頻度に基づいてシステム側である程度絞り込んだキーワードの一覧がユーザに対して提示され、その中からユーザ自身が選択したキーワードに基づいて該当企業の特定がなされる仕組みを備えているため、ユーザに対して意図的に業種や会社名、テーマ等の嗜好情報を入力することを強いることなく、各ユーザの関心事にマッチした銘柄を推奨することが可能となる。
【００１４】
請求項２に記載した銘柄推奨システム及び請求項６に記載した銘柄推奨プログラムの場合、キーワードそのものではなく、各キーワードの上位概念となる分類項目の一覧がユーザに対して提示され、その中からユーザが選択した分類項目に含まれる当該ユーザのキーワードに基づいて該当企業の特定がなされる仕組みを備えているため、ユーザの関心事をより高い次元で抽象化することができ、その分、大きな意外性をユーザに対して抱かせることが可能となる。
【００１５】
請求項３に記載した銘柄推奨システムの場合、各ユーザの特定の属性（例えば趣味や職業）と選別キーワードとの関連度に基づいて各キーワードの頻度に重み付けがなされる仕組みを備えているため、個々のユーザの属性によりマッチした銘柄を推奨することが可能となる。
【００１６】
請求項４に記載した銘柄推奨システムの場合、各キーワードの日単位の頻度を表した時系列頻度曲線と、所定の形状を備えた理想曲線との重複部分の面積の広狭に応じてキーワードの選別がなされる仕組みを備えているため、例えば理想曲線の形状を右肩上がりのものに設定することにより、頻度が急激に上昇しつつある旬のキーワードに対して高い評価を与えると同時に、頻度が下がり傾向にある盛りを過ぎたキーワードに対して低い評価を与えることが可能となる。この結果、ユーザの直近の関心事にマッチした銘柄を優先的に推奨可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
図１は、この発明に係る銘柄推奨システム10の全体構成を示すブロック図であり、ユーザデータ収集部12と、ユーザデータ記憶部14と、ユーザキーワード記憶部16と、キーワード選別部18と、ユーザ属性記憶部20と、キーワード間関連度記憶部22と、選別キーワード記憶部24と、銘柄推奨部26と、企業属性記憶部28と、分類／キーワード対応記憶部30とを備えている。
【００１８】
上記のユーザデータ収集部12、キーワード選別部18、銘柄推奨部26は、コンピュータのCPUが、OS及び専用のアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することにより実現される。
また、ユーザデータ記憶部14、ユーザキーワード記憶部16、ユーザ属性記憶部20、キーワード間関連度記憶部22、選別キーワード記憶部24、企業属性記憶部28、分類／キーワード対応記憶部30は、同コンピュータのハードディスク内に設けられている。
【００１９】
ユーザデータ収集部12には、インターネットやイントラネット等の通信ネットワークを介して、クライアント端末32が接続されている。図示の便宜上、１台のクライアント端末32のみが示されているが、実際には多数のクライアント端末32がユーザデータ収集部12に接続されている。
ユーザデータ収集部12は、このクライアント端末32からのリクエストを受けて、インターネット34に接続された多数のWebサーバ36から必要なデータを収集し、所定の形式に整形した上でクライアント端末32に送信すると共に、ユーザデータ記憶部14に格納する機能を備えている（詳細は後述）。
クライアント端末32は、通信ネットワークを介して銘柄推奨部26とも接続される。
【００２０】
ユーザキーワード記憶部16には、図２に示すように、ユーザID、キーワード、日時のデータ項目を備えたレコードが多数格納されている。
【００２１】
ユーザ属性記憶部20には、図示は省略したが、各ユーザのID、パスワード、氏名、性別、生年月日、職業、趣味、登録年月日等の属性データが格納されている。
【００２２】
キーワード間関連度記憶部22には、多数のキーワード相互間の関連度が格納されている。図３はその一例を示すものであり、「サッカー」というキーワードに対し、「ワールドカップ」や「Ｊリーグ」、「Ｊ１」、「日本代表」等のキーワードが関連語として関連付けられており、「サッカー」に対する関連性の強弱を表す関連度が、関連語毎に記録されている。
【００２３】
図においては、「サッカー」をキーにその関連語を関連度順にソートした例が示されているが、「ワールドカップ」をキーに関連語を検索・ソートした場合には、「サッカー」の外に「ブラジル」、「アルゼンチン」、「FIFA」、「南アフリカ」等のキーワードが関連語として関連度順に列挙されることとなる。
もちろん、サッカー関連のキーワードはキーワード間関連度記憶部22内に格納されたデータの極一部であり、実際にはあらゆる分野のキーワードについて、相互間の関連度が定義されている。
【００２４】
このキーワード間の関連度は、大量のテキストデータ中から抽出した無数のキーワードについて、以下の処理を実行することにより、算出される。
(1) 一対のキーワードを取り出す。
(2) テキストデータ毎に、両キーワードの出現頻度を算出する。
(3) 両キーワードの出現頻度を全テキストデータ分集計し、所定の数式に代入することにより、両キーワードの共起頻度に基づく関連度を算出する。
(4) 上記(1)〜(3)の処理を、総当たり式に全キーワードの相互間で実行する。
【００２５】
選別キーワード記憶部24には、図４に示すように、ユーザID、選別キーワード、設定期間、頻度、得点のデータ項目を備えたレコードが多数格納されている。
【００２６】
分類／キーワード対応記憶部30には、図５に示すように、「自然災害」、「食品」、「医療」、「教育」等の複数の上位概念的な分類項目毎に、「火災」、「地震」、「台風」等の具体的なキーワードが多数関連付けられている。
【００２７】
企業属性記憶部28には、図示は省略したが、株式公開企業の証券コード、市場コード、名称、業種、所在地（本社、営業所、支店、工場等）、製品種別、サービス種別、提携企業、企業活動等の属性情報が格納されている。
ここで、図６のフローチャートに従い、選別キーワード記憶部24に各ユーザの関心事項を表す選別キーワードが登録されるまでの手順について説明する。
【００２８】
まず、ユーザデータ収集部12は、Webアプリケーションを介して各ユーザのクライアント端末32に対し、ニュース配信やメールサービスなど様々なサービスを提供する機能を備えており、その過程を通じて取得したデータをユーザデータ記憶部14に格納する（Ｓ10）。
【００２９】
図７は、ユーザデータ収集部12からクライアント端末32に送信されたユーザデータ収集用画面38の構成例を示すものであり、サービスメニュー欄39において任意のニュースサイトをユーザが選択すると、ユーザデータ収集部12が対応のニュースサイトのWebサーバ36にアクセスし、最新ニュース記事のフィード情報を取得し、クライアント端末32に送信する。
この結果、記事欄40に当該ニュースサイトにおける最新ニュース記事の要約情報が表示されることとなる。
【００３０】
各ニュース記事には、その内容を表す「タグ」が複数設定されている。例えば、「プロジェクトはなぜ失敗したのか？」の記事には、「プロジェクト」、「サーバー」、「システムダウン」、「遠隔監視」のタグが設定されている。
【００３１】
このタグや記事の要約文をチェックしてニュース内容に興味を覚えたユーザは、当該記事のタイトル41をクリックし、ニュース記事の全文表示をリクエストする。
これを受けたユーザデータ収集部12は、ニュースサイトのWebサーバ36から対応のWebファイルを取得し、クライアント端末32に送信する。この結果、図示は省略したが、クライアント端末32のWebブラウザ上に記事の全文が表示される。
【００３２】
ユーザデータ収集部12は、上記WebファイルのURL、設定されたタグ、閲覧日時等のデータをユーザIDに関連付けてユーザデータ記憶部14に格納する。この際、各レコードにはユーザデータ収集部12によって「既読」のフラグが設定される。また、ユーザのために収集したRSSフィード情報やユーザが閲覧したWebファイル自体も、ユーザデータ記憶部14に格納される。
【００３３】
各記事のタグは、予め記事の執筆者やニュースサイトのWebサーバ36等によって設定されたものであるが、ユーザはタグ編集欄42に文字列を打鍵入力し、保存ボタン43をクリックすることにより、独自のタグ（例えば「アメリカの事例」）の追加登録を求めることもできる。これを受けたユーザデータ収集部12は、ユーザが入力したタグをユーザデータ記憶部14に追加登録する。
これ以降、ユーザが当該ニュース記事の要約を表示させた際には、既成のタグと並んで、ユーザオリジナルのタグが画面上に表示されることとなる。
【００３４】
ユーザは、検索キーワード入力欄44に任意の文字列を入力し、検索ボタン45をクリックすることにより、検索条件にマッチするニュース記事の表示を求めることができる。これを受けたユーザデータ収集部12は、当該キーワードを含むニュース記事の要約文をユーザデータ記憶部14から取得し、そのリスト画面をクライアント端末32に送信する。
この結果ユーザは、画面上において検索条件にマッチした記事を効率的にチェックすることが可能となる。
【００３５】
ユーザは、ニュース記事中の任意の文字列を選択状態とした上で、「メモ・入力」のアンカーテキスト46をクリックすることにより、当該文字列の保存を求めることができる。
これを受けたユーザデータ収集部12は、当該選択文字列をユーザID及び選択日時に関連付けて、ユーザデータ記憶部14に格納する。
【００３６】
つぎにユーザが「メモ・表示」のアンカーテキスト47をクリックすると、ユーザデータ収集部12はユーザデータ記憶部14から当該ユーザのIDに関連付けられたメモ情報を抽出し、メモ情報の一覧画面を生成してクライアント端末32に送信する。
この結果、クライアント端末32のディスプレイには、ユーザが今までに蓄積したメモ情報の一覧画面が表示される（図示省略）。列挙されたメモ情報の一つをユーザがクリックすると、図示しないメモ編集用画面が開き、メモの追加・編集が可能となる。
【００３７】
ユーザデータ収集部12は、上記の処理と並行して、ユーザが閲覧したニュース記事に設定されていた既成のタグ、ユーザが設定した独自のタグ、ユーザが入力した検索キーワード、ユーザがメモとしてクリップした文字列について、それぞれの閲覧日時、設定日時、検索日時、選択日時を登録日時として関連付けた上で、ユーザキーワード記憶部16にキーワードとして格納する（Ｓ11）。
【００３８】
この際、ユーザデータ収集部12は、ユーザが入力したタグや検索キーワード、あるいはメモ情報に含まれる文字列に対しては、以下の最適化処理を実行する。
(1) 入力文字列を形態素単位に分解する。
(2) 助詞や接続詞、動詞、形容詞など名詞以外の形態素を除去する。
(3) 各種辞書データ（企業名辞書、製品名辞書、人名辞書、地名辞書等）を参照し、キーワードに相応しい文字列を抽出する。
【００３９】
以上のようにして、ユーザキーワード記憶部16には、ユーザが関心を寄せている事象のキーワード（既成タグ、独自タグ、検索キーワード、クリップまたは入力した文字列等）が、ユーザ毎に日々蓄積されていく。
そして、予め設定された期間（例えば１ヶ月周期）が到来すると（Ｓ12）、キーワード選別部18が起動し、ユーザキーワード記憶部16に格納されたキーワードをユーザ単位で集計して出現頻度順に整列させ、上位所定数（例えば上位100個）のキーワードを当該ユーザの該当期間内における頻出のキーワードとして選別する（Ｓ14）。
【００４０】
つぎにキーワード選別部18は、このユーザ毎の選別キーワードについて、一定のルールに従って得点を算出し（Ｓ16）、結果を選別キーワード記憶部24に格納する（Ｓ18）。
以下、図８のフローチャートに従い、得点算出ルールの一例を説明する。
まず、キーワード選別部18はユーザ属性記憶部20を参照し、各ユーザの所定の属性情報（例えば趣味）を取得する（Ｓ16-a1）。
つぎにキーワード選別部18は、キーワード間関連度記憶部22を参照し、各ユーザの選別キーワードと当該ユーザの属性との間の関連度を取得する（Ｓ16-a2）。
【００４１】
例えば、抽出すべき属性として「趣味」が設定されており、あるユーザの趣味が「アニメ」であり、選別キーワードが「ガンダム」であった場合、キーワード選別部18は「アニメ」と「ガンダム」をキーにキーワード間関連度記憶部22を検索し、両キーワード間の関連度を取得する。
あるいは、抽出すべき属性情報として「職業」が設定されており、あるユーザの職業が「医師」であり、選別キーワードが「万能細胞」であった場合、キーワード選別部18は「医師」と「万能細胞」をキーにキーワード間関連度記憶部22を検索し、両キーワード間の関連度を取得する。
【００４２】
つぎにキーワード選別部18は、各選別キーワードの上記設定期間内における出現頻度に上記の関連度を掛け合わせることにより、当該キーワードの得点を算出する（Ｓ16-a3）。
例えば、ユーザの直近１ヶ月間における「ガンダム」の出現頻度が50回であり、「アニメ−ガンダム」間の関連度が0.25であった場合、以下の式により12.5の得点が導かれる。
得点：50×0.25＝12.5
【００４３】
上記の得点算出ルールによれば、ユーザの属性と関連性の強いキーワードに対して比較的高い得点が割り当てられることになり、選別キーワードに対してユーザの関心度をより正確に反映させることが可能となる。
【００４４】
以下、図９のフローチャートに従い、得点算出ルールの他の例を説明する。
まずキーワード選別部18は、ユーザ毎に各選別キーワードの設定期間内における日単位の出現頻度に基づいて、時系列頻度曲線を生成する（Ｓ16-b1）。図１０(a)はその具体例を示すものであり、縦軸に出現頻度を、横軸に時間を設定したグラフ上に、あるキーワード（例えば「ガンダム」）の日単位の出現頻度をプロットした時系列頻度曲線が示されている。
【００４５】
つぎにキーワード選別部18は、理想曲線を生成し（Ｓ16-b2）、同グラフ上に配置する。図示の通り、この理想曲線は設定期間の始期（09/07/21）から終期（09/08/20）に向けて頻度が急激に上昇する右肩上がりの形状を備えている。また、この理想曲線の面積（理想曲線、横軸、始期の縦軸、終期の縦軸に囲まれた領域の面積）は、時系列頻度曲線の面積（時系列頻度曲線、横軸、始期の縦軸、終期の縦軸に囲まれた領域の面積）と等しくなるように設定されている。
【００４６】
つぎにキーワード選別部18は、時系列頻度曲線の面積と理想曲線の面積との重複部分の面積を算出し、これを当該キーワードの得点と認定する（Ｓ16-b3）。図１０(a)の場合には、重複部分の面積が比較的に小さいため、選別キーワードの得点は相対的に低くなる。
【００４７】
図１０(b)は、他の選別キーワードの時系列頻度曲線と理想曲線との関係を示すグラフであり、この場合、時系列頻度曲線は設定期間の始期から終期にかけて徐々に頻度が高まる右肩上がりの曲線をなしている。
また、理想曲線は上記と同様、時系列頻度曲線の面積と同じ面積を備えており、設定期間の始期から終期にかけて頻度が上昇する右肩上がりの形状を備えている。
【００４８】
この場合には、時系列頻度曲線と理想曲線の形状が図１０(a)の場合よりも近似しており、両者間の重複領域の面積が大となる結果、当該選別キーワードの得点はより高く見積もられることとなる。
【００４９】
この得点算出ルールによれば、設定期間終期に向けて頻度が上昇傾向にあるキーワード（旬のキーワード）について比較的高い得点が割り振られ、同じ出現頻度を備えてはいても頻度が下降傾向にあるキーワード（盛りを過ぎたキーワード）に比べ、有利に評価される結果となる。
【００５０】
ただし、この理想曲線の形状については特に限定はなく、選別キーワードに対して期待される頻度上昇パターンに合わせて、適宜変更可能である。
また、上記の「理想曲線」の代わりに、右肩上がりの形状を備えた「理想直線」を用いることもできる。
【００５１】
つぎに、図１１のフローチャートに従い、銘柄推奨プロセスについて説明する。
まず、銘柄推奨部26は、クライアント端末32から銘柄推奨サービスのリクエストを受信すると（Ｓ30）、分類選択画面をクライアント端末32に送信する（Ｓ32）。
【００５２】
図１２(a)は、クライアント端末32のWebブラウザ上に表示された分類選択画面50を例示しており、分類／キーワード対応記憶部30に格納された多数の分類項目が列記されている。
これに対しユーザは、１〜３の範囲内で任意の分類（自分が興味を持っている分野）にチェックを入れ、送信ボタン52をクリックする。ここでは、「環境」、「スポーツ」、「地域」の３分類が選択されている。
【００５３】
クライアント端末32からの分類選択情報を受信すると（Ｓ34）、銘柄推奨部26は分類／キーワード対応記憶部30を参照し、ユーザが選択した各分類に属するキーワードを特定する（Ｓ36）。
つぎに、銘柄推奨部26は選別キーワード記憶部24を参照して、当該ユーザに係る選別キーワードデータの中で、各選択分類に含まれるものを抽出し、分類毎に得点の高い順に整列させる（Ｓ38）。
【００５４】
図１３は、ユーザが選択した３つの分類について、得点の高い順に当該ユーザの選別キーワードを整列させた状態を示している。
ここで銘柄推奨部26は、ユーザが選択した各分類中で最も得点の高い選別キーワードを、当該ユーザの分類別最高得点キーワードと認定する（Ｓ40）。図の例では、「環境」の分類から「ハイブリッド車」が、「スポーツ」の分類から「Ｆ１」が、「地域」の分類から「愛知」がそれぞれ分類別最高得点キーワードとして選定された様子が描かれている。
【００５５】
つぎに、銘柄推奨部26は企業属性記憶部28を参照し、「ハイブリッド車」、「Ｆ１」、「愛知」の３つのキーワードを属性（製品、活動、所在地）として含む企業を特定する（Ｓ42）。
図１４はその具体例を模式的に表す図であり、「ハイブリッド車」の属性を有する複数の企業名と、「Ｆ１」の属性を有する複数の企業名と、「愛知」の属性を有する複数の企業名が列記され、その中で「トミタ自動車」のみが３つの属性を有する企業として選定された様子が示されている。
【００５６】
つぎに銘柄推奨部26は、銘柄推奨画面を生成し、クライアント端末32に送信する（Ｓ44）。
この結果、図１２(b)に示すように、クライアント端末32のWebブラウザ上に銘柄推奨画面54が表示される。この画面には、トミタ自動車及びその証券コードが、推奨銘柄として表示されている。
ここでユーザが注文ボタン56をクリックすると、クライアント端末32は図示しないオンライントレードサーバに接続し、推奨銘柄の売買が可能となる。
一方、提示された推奨銘柄に納得がいかないユーザは、戻るボタン58をクリックして分類選択画面50に戻り、分類の指定からやり直すことができる。
【００５７】
上記においては、ユーザが３つの分類を選択したことにより、「トミタ自動車」一社が推奨銘柄としてピックアップされた例を示したが、複数の企業名が該当する場合も当然にある。この場合、複数の企業名が銘柄推奨画面54に表示される。
また、一つの企業もヒットしない場合も想定される。この場合には、「該当銘柄は存在しません。分類指定の数を減らして下さい」というコメントが記載された画面がクライアント端末32のWebブラウザ上に表示される。これに対しユーザは、戻るボタン58をクリックして分類選択画面50に戻り、分類の指定数を減らして操作をやり直す。
【００５８】
上記のように、ユーザが複数の分類を指定し、その分類に含まれるキーワードの中で当該ユーザ最も高い得点を有しているものを最高得点キーワードと認定し、これらの全てを属性として備える企業が推奨銘柄として選定されるように構成することにより、ユーザの関心事項である選別キーワードを「分類」というフィルタを介して多面化（抽象化）することができ、企業選定のキーとなる選別キーワードが限られた分野に偏向することを防止できる。
【００５９】
もっとも、この発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、選別キーワード記憶部24に格納された各ユーザの全選別キーワード中で、設定期間内における得点が高い順に２〜３個のキーワードを銘柄推奨部26が自動的にピックアップし、各キーワードの全てを属性として含む企業を推奨銘柄として認定するように構成してもよい。あるいは、銘柄推奨部26からクライアント端末32に選別キーワードが列記された選択画面が送信され、ユーザが選択した数個の選別キーワードに基づいて推奨銘柄を特定するように構成してもよい。
【００６０】
上記のように、各ユーザのキーワードの頻度に基づいて得点を算出し、この得点の多寡に応じて推奨銘柄が選定されるように構成することにより、各選別キーワードの頻度に対して所望の観点から重み付けを行うことが可能となるが、この発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、設定期間内における各ユーザのキーワードの頻度自体に基づいて推奨銘柄が選定されるように構成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】この発明に係る銘柄推奨システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】ユーザキーワード記憶部の登録データを例示する説明図である。
【図３】キーワード間関連度記憶部の登録データを例示する説明図である。
【図４】選別キーワード記憶部の登録データを例示する説明図である。
【図５】分類／キーワード対応記憶部の登録データを例示する説明図である。
【図６】選別キーワード記憶部に各ユーザのレコードが登録されるまでの手順を示すフローチャートである。
【図７】ユーザデータ収集用画面の構成例を示す説明図である。
【図８】第１の得点算出手順を示すフローチャートである。
【図９】第２の得点算出手順を示すフローチャートである。
【図１０】第２の得点算出手順の概念を示す説明図である。
【図１１】銘柄推奨手順を示すフローチャートである。
【図１２】分類選択画面及び銘柄推奨画面を示す説明図である。
【図１３】選択分類毎に対応の選別キーワードを列挙した状態を示す説明図である。
【図１４】検索条件に合致した企業を特定する過程を示す概念図である。
【符号の説明】
【００６２】
10    銘柄推奨システム
12    ユーザデータ収集部
12    ユーザデータ収集部
14    ユーザデータ記憶部
16    ユーザキーワード記憶部
18    キーワード選別部
20    ユーザ属性記憶部
22    キーワード間関連度記憶部
24    選別キーワード記憶部
26    銘柄推奨部
28    企業属性記憶部
30    分類／キーワード対応記憶部
32    クライアント端末
34    インターネット
36    Webサーバ
38    ユーザデータ収集用画面
39    サービスメニュー欄
40    記事欄
41    タイトル
42    タグ編集欄
43    保存ボタン
44    検索キーワード入力欄
45    検索ボタン
46    「メモ・入力」のアンカーテキスト
47    「メモ・表示」のアンカーテキスト
50    分類選択画面
52    送信ボタン
54    銘柄推奨画面
56    注文ボタン
58    戻るボタン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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