(57)【要約】      （修正有）【課題】  消費者により入力されたキーワード及び該キーワードの入力回数を示す入力データに欠損が生じた場合、該入力データを補正するキーワード分析システムを提供する。【解決手段】  入力されたキーワード及び該キーワードの入力回数を示す入力データを取得し（ステップＳ１０）、記憶する。記憶された入力データの中から入力回数の変動が少ないキーワードを安定ワードに設定し（ステップＳ１１）、安定ワードの入力回数を比較して（ステップＳ１３）、欠損判定対象日が欠損日か否かを判定する（ステップＳ１４）。欠損日と判定された場合には（ステップＳ１５）、欠損日が存在する週を含む４週間の１日毎におけるキーワードの入力回数の合計値を算出し（ステップＳ１６）、算出された合計値を用いて補正係数を算出する（ステップＳ１７）。補正係数を欠損日における各キーワードの入力回数に乗算することにより、入力回数を補正する（ステップＳ１８）。【選択図】  図３
2006260052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたキーワード及び第１の所定期間毎における前記キーワードの入力回数を記憶する入力データ記憶手段と、
前記入力データ記憶手段に記憶されているキーワードの中から、所定のキーワードを安定ワードとして設定する安定ワード設定手段と、
前記第１の所定期間を含む第２の所定期間内における、該第１の所定期間毎の前記安定ワードの入力回数を比較する入力回数比較手段と、
前記入力回数比較手段により入力回数を比較した結果、前記安定ワードの入力回数が、前記第２の所定期間に含まれる他の前記第１の所定期間内における入力回数と比較して、所定割合以上減少している前記第１の所定期間を、入力欠損期間と判定する入力欠損期間判定手段と、
前記入力欠損期間を含む第３の所定期間内における、前記第１の所定期間毎の前記各キーワードの入力回数の合計値を算出する合計値算出手段と、
前記合計値算出手段により算出された前記第１の所定期間毎の前記合計値を用いて、前記入力欠損期間における入力回数の補正係数を算出する補正係数算出手段と、
前記入力欠損期間に入力された各キーワードの入力回数と、前記補正係数算出手段により算出された前記補正係数とを用いて、該入力欠損期間における各キーワードの入力回数を補正する補正手段と
を備えることを特徴とするキーワード分析システム。
【請求項２】
前記安定ワード設定手段は、
前記入力データ記憶手段に記憶されている前記第１の所定期間毎の前記キーワードの入力回数に基づいて、第４の所定期間毎の前記入力回数の移動平均を計算する移動平均算出手段と、
前記移動平均算出手段により算出された前記移動平均を記憶する移動平均記憶手段と
を備え、
前記移動平均記憶手段に記憶された前記移動平均の変動が所定割合以下であるキーワードを、前記安定ワードとして設定することを特徴とする請求項１記載のキーワード分析システム。
【請求項３】
前記入力欠損期間判定手段は、
前記安定ワード設定手段により複数の前記安定ワードが設定された場合に、少なくとも２つ以上の前記安定ワードの入力回数が所定割合以上減少している第１の所定期間を、前記入力欠損期間として判定することを特徴とする請求項１又は請求項２記載のキーワード分析システム。
【請求項４】
前記合計値算出手段は、
前記入力データ記憶手段に記憶されている前記第１の所定期間内に入力されたキーワードの内、前記入力回数の合計値を算出する際に除外するキーワードを判定する閾値を設定する閾値設定手段を備え、
前記閾値設定手段により設定された前記閾値に基づいて除外すると判定されたキーワードを除く、前記入力データ記憶手段に記憶されている前記第１の所定期間内に入力された前記各キーワードの入力回数を合算して前記合計値を算出することを特徴とする請求項１〜請求項３の何れか一項に記載のキーワード分析システム。
【請求項５】
前記キーワード及び該キーワードの入力回数は、消費者によって電子的手段を介してサーバに入力され該サーバに記憶されているデータであって、
前記サーバから、前記第１の所定期間毎に前記キーワード及び該キーワードの入力回数を取得する入力データ取得手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜請求４の何れか一項に記載のキーワード分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、消費者によりネットワーク上の検索エンジンサイト等に入力されたキーワードを分析することによって、マーケティング支援のための情報を得るキーワード分析システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
情報通信機器の普及により、消費者はインターネット等のネットワークを利用して商品やサービスについてのデータを入手している。例えば、インターネットの検索エンジンサイトにおいて商品名等を入力することによって、その商品に関する詳細なデータを入手している。従って、日々大量の検索用のキーワードが検索エンジンサイトに入力されている。この消費者により入力された検索用のキーワード及びそのキーワードの入力回数を示すデータは、消費者の関心や潜在的な顧客ニーズ等が反映されている貴重なデータである。
【０００３】
なお、消費者により入力されたキーワードを分析することにより、マーケティング支援のための情報を得るキーワード分析システムが本願の出願人により出願されている（特許文献１参照）。特許文献１記載のキーワード分析システムによれば、キーワードの入力回数の変動に基づいて、キーワードが消費者の高い関心を急激に集めている急騰キーワードであるか否かを判定することによって、マーケティング支援のための情報を得ている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１９６３０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、検索用のキーワードを分析することによってマーケティング支援のための情報を得ている場合、検索をするために入力されたキーワードの正確な入力回数を示すデータが必要になる。即ち、正確な入力回数に基づいてキーワードの分析を行わなければ、分析対象となっているデータそのものに誤りが存在することになり、正確なキーワード分析を行うことができず有用なマーケティング支援のための情報を得ることができない。
【０００６】
しかし、検索エンジンサイトにおける検索件数等を示すログデータを記憶する件数ログ蓄積用等のサーバで発生したシステム障害等により、検索用のキーワード及び該キーワードの入力回数を示すデータ（入力データ）に欠損が生じる場合がある。即ち、サーバにおいては、システム障害、例えば、サーバの処理能力を超える多量のデータが入力され、サーバの機能が一時的に停止した場合や、サーバを構成するハード機器の故障等によるサーバの機能停止等が発生する場合がある。このような場合には、例えば、サーバが機能停止状態に陥っている間に入力されたキーワードは、入力回数がカウントされない状態になり、サーバにおいて入力データが正確に記憶されず、入力データの欠損が発生する。サーバにシステム障害が発生していた間の入力データは、障害発生時に消費者等により入力されたデータであり、後において再度取得する等の処理を行うことが不可能なデータである。その一方、例えば、１日毎の入力データを蓄積している等の場合には、システム障害の発生により入力データの欠損が生じた日（欠損日）が存在してしまい、入力データの連続性が阻害され、連続性を有する入力データを用いたキーワード分析を正確には行うことができないという問題がある。
【０００７】
この発明の課題は、消費者により入力されたキーワード及び該キーワードの入力回数を示すデータに欠損が生じた場合であっても、的確なキーワード分析を行うことができるように入力データを補正するキーワード分析システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１記載のキーワード分析システムは、入力されたキーワード及び第１の所定期間毎における前記キーワードの入力回数を記憶する入力データ記憶手段と、前記入力データ記憶手段に記憶されているキーワードの中から、所定のキーワードを安定ワードとして設定する安定ワード設定手段と、前記第１の所定期間を含む第２の所定期間内における、該第１の所定期間毎の前記安定ワードの入力回数を比較する入力回数比較手段と、前記入力回数比較手段により入力回数を比較した結果、前記安定ワードの入力回数が、前記第２の所定期間に含まれる他の前記第１の所定期間内における入力回数と比較して、所定割合以上減少している前記第１の所定期間を、入力欠損期間と判定する入力欠損期間判定手段と、前記入力欠損期間を含む第３の所定期間内における、前記第１の所定期間毎の前記各キーワードの入力回数の合計値を算出する合計値算出手段と、前記合計値算出手段により算出された前記第１の所定期間毎の前記合計値を用いて、前記入力欠損期間における入力回数の補正係数を算出する補正係数算出手段と、前記入力欠損期間に入力された各キーワードの入力回数と、前記補正係数算出手段により算出された前記補正係数とを用いて、該入力欠損期間における各キーワードの入力回数を補正する補正手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
この請求項１記載のキーワード分析システムによれば、所定のキーワードを安定ワードとして、即ち、経験的に入力回数の変動が少なく、入力回数が安定していることが知られているキーワード、例えば、インターネット等のネットワーク利用者に馴染みが深い言葉等を安定ワードとして設定する。次に、任意の第１の所定期間、例えば、任意の１日（欠損判定対象日）における安定ワードの入力回数と、欠損判定対象日を含む第２の所定期間に含まれる他の日、例えば、欠損判定対象日を含む３日間において、欠損判定対象日の前後の日における安定ワードの入力回数とを比較する。次に、欠損判定対象日における安定ワードの入力回数が、欠損判定対象日の前後の日における安定ワードの入力回数と比べて所定割合以上減少している場合には、欠損判定対象日を入力欠損期間（欠損日）と判定し、入力欠損期間を含む第３の所定期間、例えば、欠損日を含む４週間内における１日毎のキーワードの入力回数の合計値を算出する。そして、算出された合計値を用いて入力欠損期間におけるキーワードの入力回数を補正する際に用いる補正係数を算出し、算出された補正係数及び入力欠損期間におけるキーワードの入力回数を用いて各キーワードの入力回数を補正する。従って、入力欠損期間におけるキーワードの入力回数を、入力欠損期間の周辺日、例えば、欠損日が存在する週を含む４週間の各日におけるキーワードの入力回数の合計値を用いて適切に補正することができるため、サーバにおけるシステム障害の発生等により、入力データに欠損が生じていた場合であっても、正確なキーワード分析を行うことができる。
【００１０】
また、請求項２記載のキーワード分析システムは、前記安定ワード設定手段が、前記入力データ記憶手段に記憶されている前記第１の所定期間毎の前記キーワードの入力回数に基づいて、第４の所定期間毎の前記入力回数の移動平均を計算する移動平均算出手段と、前記移動平均算出手段により算出された前記移動平均を記憶する移動平均記憶手段とを備え、前記移動平均記憶手段に記憶された前記移動平均の変動が所定割合以下であるキーワードを、前記安定ワードとして設定することを特徴とする。
【００１１】
この請求項２記載のキーワード分析システムによれば、キーワードの移動平均の変動が所定割合以下であるキーワードを安定ワードとして設定している。即ち、曜日による入力回数の変動を排除すべく第４の所定期間毎、例えば、７日間毎の移動平均を算出し、算出された移動平均の変動が所定割合以下であるキーワードを安定ワードとして設定することができる。従って、例えば、過去の入力データが充分に蓄積されている場合には、過去の入力データを用いて適切なキーワードを安定ワードとして設定し、欠損判定対象日が入力欠損期間か否かの判定を適切に行うことができる。
【００１２】
また、請求項３記載のキーワード分析システムは、前記入力欠損期間判定手段が、前記安定ワード設定手段により複数の前記安定ワードが設定された場合に、少なくとも２つ以上の前記安定ワードの入力回数が所定割合以上減少している第１の所定期間を、前記入力欠損期間として判定することを特徴とする。
【００１３】
この請求項３記載のキーワード分析システムによれば、少なくとも２つ以上の安定ワードの入力回数が所定割合以上減少している第１の所定期間を入力欠損期間として判定している。即ち、マスコミ等の報道により、あるキーワードの入力回数が急激に増加する場合は多いが、入力回数が安定しているキーワード（安定ワード）の入力回数が急激に減少することは殆どない。更に、複数の安定ワードの入力回数が急激に減少することは、サーバが正常に機能している状態では殆ど発生し得ない状況である。従って、複数の安定ワードの入力回数が同時に所定割合以上減少しているか否かに基づいて入力欠損期間を判定することにより、高い精度で入力欠損期間か否かの判定を行うことができる。
【００１４】
また、請求項４記載のキーワード分析システムは、前記合計値算出手段が、前記入力データ記憶手段に記憶されている前記第１の所定期間内に入力されたキーワードの内、前記入力回数の合計値を算出する際に除外するキーワードを判定する閾値を設定する閾値設定手段を備え、前記閾値設定手段により設定された前記閾値に基づいて除外すると判定されたキーワードを除く、前記入力データ記憶手段に記憶されている前記第１の所定期間内に入力された前記各キーワードの入力回数を合算して前記合計値を算出することを特徴とする。
【００１５】
この請求項４記載のキーワード分析システムによれば、設定された閾値に基づいて除外されたキーワード以外のキーワードを用いて、入力回数の合計値を算出している。例えば、入力データとして、第１の所定期間（例えば、１日）に入力されたキーワード及び各キーワードの入力回数が、入力回数が多い順に上位１万位まで記憶されているとする。この場合に、閾値として１０１が設定されている場合には、上位１位〜１００位までのキーワードを除外して入力回数の合計値が算出される。即ち、上位１位〜１００位までのキーワードは、マスコミ等の報道やイベントの発生等により急激に入力回数が増加するキーワードであり、一時的に注目されているキーワードである可能性が高い。そのため、マスコミ等の報道により一時的に注目されているキーワードを除外して合計値を算出すべく、閾値として設定された順位以下の順位のキーワードを用いて入力回数の合計値を算出している。従って、一時的に注目されているキーワードによる入力回数の合計値の変動を排除して入力回数の合計値を算出し、高い精度で補正係数を算出することができるため、高い精度で入力欠損期間における入力回数の補正を行うことができる。
【００１６】
また、請求項５記載のキーワード分析システムは、前記キーワード及び該キーワードの入力回数が、消費者によって電子的手段を介してサーバに入力され該サーバに記憶されているデータであって、前記サーバから、前記第１の所定期間毎に前記キーワード及び該キーワードの入力回数を取得する入力データ取得手段を更に備えることを特徴とする。
【００１７】
この請求項５記載のキーワード分析システムによれば、所定期間毎に、消費者によってサーバに入力されたキーワード及び該キーワードの入力回数を取得しているため、消費者の関心やニーズ等を的確に反映したデータを得ることができると共に、取得された入力データに欠損が生じている場合には、キーワードの入力回数を補正しているため、正確なデータを用いて適切なキーワード分析を行うことができる。
【発明の効果】
【００１８】
この発明に係るキーワード分析システムによれば、サーバにおけるシステム障害の発生等により、入力データに欠損が生じた場合であっても、キーワードの入力回数を適切に補正しているため、正確なキーワード分析を行うことができる。従って、適切に補正された入力データを用いて正確なキーワード分析を行うことにより、消費者のニーズや消費者の関心を分析し、例えば、商品の販売戦略や、販売開始時期、商品の仕入れ量等を決定する等、マーケティング支援のために有用な情報を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態に係るキーワード分析システムについて説明する。なお、以下においては、インターネット上に開設されている検索エンジンサイトにおいて、消費者により入力された検索用のキーワード及び該キーワードの入力回数を処理対象とする場合を例として説明する。
【００２０】
図１は、実施の形態に係るキーワード分析システムを含むシステム全体のブロック構成図である。キーワード分析システム２は、ネットワーク４を介してネットワーク上に検索エンジンサイトを開設している企業のＷｅｂサーバ６と接続されており、Ｗｅｂサーバ６は、ネットワーク４を介して個々の消費者が有する消費者システム（パーソナルコンピュータ、携帯端末、携帯電話等のネットワーク上の検索エンジンサイトにアクセス可能な端末）８ａ、８ｂ、８ｃと接続されている。
【００２１】
キーワード分析システム２は、図１に示すように、キーワード分析システム２における処理を制御するデータ制御部２０を備え、データ制御部２０には、Ｗｅｂサーバ６から取得されたキーワード及び該キーワードの入力回数を記憶する入力データ記憶部２２が接続されている。また、データ制御部２０には、Ｗｅｂサーバ６との間の通信を制御する通信制御部２４、キーワードの分析結果等を表示する表示部２６及びキーワードの分析結果等を記憶するデータ記憶部２８が接続されている。
【００２２】
入力データ記憶部２２には、入力データ、即ち、キーワード及び該キーワードの入力回数を示すデータが記憶されている。この入力データは、通信制御部２４を介してＷｅｂサーバ６から所定期間（第１の所定期間）毎、例えば、１日毎に取得されるデータであり、各キーワード及び該キーワードの入力回数は、キーワードが入力された日付に対応させて記憶されている。例えば、図２に示すように、２００４年１１月１６日における「台風情報」の入力回数「１６８，２６０」、「台風」の入力回数「１２１，０１３」、「気象庁」の入力回数「８５，８８１」等である。なお、図２における「ワードＡ」〜「ワードＩ」は、固有名詞等を示すキーワードである。
【００２３】
図２に示す「安定ワード」は、任意の日が入力データの欠損が生じた日であるか否か、即ち、任意の日（欠損判定対象日）が欠損日（入力欠損期間）であるか否かを判定する際に用いられるキーワードである。この「安定ワード」は、過去の入力データから入力回数の変動が少ないことが経験的に知られている等のキーワードであり、一般的には、インターネット等のネットワーク利用者に馴染みが深い言葉、例えば、特定のＷｅｂサイトの名称、特定の検索エンジンの名称、交通機関の名称等が該当する。なお、欠損日とは、サーバ６において発生したシステム障害等により、消費者により入力されたキーワード及び該キーワードの入力回数が正常に記録されていない日を示す。
【００２４】
次に、図３のフローチャートを参照して、欠損日か否かを判定し、欠損日であると判定された場合には、欠損日に入力されたキーワードの入力回数を補正する処理について説明する。なお、キーワードの入力は、サーバ６により管理されている検索エンジンサイトを利用している消費者により行われる。即ち、消費者が、消費者システム８ａ、８ｂ、８ｃを用いて、ネットワーク４を介して検索エンジンサイトにアクセスし、検索用のキーワードを入力した場合、この入力された検索用のキーワードがＷｅｂサーバ６に記憶される。即ち、この消費者により入力された検索用のキーワードは、１回入力されると入力回数１回としてカウントされ、キーワードと各キーワードの入力回数が入力データとしてＷｅｂサーバ６に記憶される。
【００２５】
キーワード分析システム２においては、Ｗｅｂサーバ６に記憶されている入力データを、通信制御部２４を介して１日毎（第１の所定期間毎）に取得する（ステップＳ１０、図３参照）。即ち、Ｗｅｂサーバ６に記憶されている入力データのうち、１日の入力回数が多い順番に上位１０万位までの入力データが１日に１回、Ｗｅｂサーバ６からキーワード分析システム２に対して送信されることによって、キーワードと各キーワードの入力回数がキーワード分析システム２において取得される。なお、取得されたキーワードと各キーワードの入力回数は、入力データとして入力データ記憶部２２に記憶される（図２参照）。
【００２６】
次に、入力データ記憶部２２に記憶されている入力データに基づいて、安定ワードを設定する（ステップＳ１１）。以下、図面を参照して安定ワードを設定する処理について説明する。なお、以下においては、入力データ記憶部２２に２００１年９月１日〜２００５年２月１日の１日毎の入力データが記憶されている場合を例として、安定ワードを設定する処理について説明する。
【００２７】
まず、入力データ記憶部２２に記憶されている入力データの中から、安定ワードの候補となるキーワード（安定ワード候補）を抽出する（ステップＳ２０、図４参照）。この安定ワード候補は、例えば、１年以上の期間において常に上位１００位以内の順位を示すキーワードであること等の条件を設定することによって抽出される。なお、以下においては、安定ワード候補として、「ワード１」、「ワード２」、「ワード３」及び「ワード４」の４つのキーワードが抽出された場合を例として説明する。
【００２８】
次に、ステップＳ２０において抽出された安定ワード候補の第４の所定期間、例えば、７日間毎の日々移動平均を算出する（ステップＳ２１）。即ち、消費者により入力されるキーワードと、その入力回数は、一般的に、曜日により変動することが知られているため、曜日毎の周期的な変動を排除すべく、各安定ワード候補について７日間毎の日々移動平均（７日間日々移動平均）を算出する。例えば、２００１年９月２５日〜１０月１日の７日間における入力回数の合計値を算出し、算出された合計値を７で除算することにより、２００１年１０月１日における７日間日々移動平均を算出する。同様に、２００１年９月２６日〜１０月２日の７日間における入力回数を用いて２００１年１０月２日における７日間日々移動平均を、２００１年９月２７日〜１０月３日の７日間における入力回数を用いて２００１年１０月３日における７日間日々移動平均を算出し、２００１年１０月１日〜２００５年２月１日の期間における各安定ワード候補の７日間日々移動平均を算出する。なお、算出された各安定ワード候補の７日間日々移動平均の値は、日付（７日目の日付）に対応させてデータ記憶部２８に記憶される。
【００２９】
次に、ステップＳ２１において算出された７日間日々移動平均の値を用い、所定の日から１年間遡った期間における７日間日々移動平均の最低値を求める（ステップＳ２２）。即ち、所定の日を２００２年１０月１日とした場合には、２００１年１０月２日〜２００２年１０月１日の期間における７日間日々移動平均の最低値を求める。同様に、所定の日を２００２年１０月２日とした場合、所定の日を２００２年１０月３日とした場合というように、２００２年１０月１日〜２００５年２月１日までの各日からそれぞれ１年間遡った期間における７日間日々移動平均の最低値を各安定ワード候補について求める。なお、求められた各安定ワード候補の７日間日々移動平均の最低値は、安定ワード候補毎に所定の日の日付に対応させて、例えば、２００２年１０月１日から１年間遡った期間における最低値は、２００２年１０月１日に対応させてデータ記憶部２８に記憶される。
【００３０】
次に、ステップＳ２１において算出された７日間日々移動平均の値を用い、所定の日から１年間遡った期間における７日間日々移動平均の最高値を求める（ステップＳ２３）。即ち、上述のステップＳ２２における処理と同様の処理により、２００２年１０月１日〜２００５年２月１日の各日からそれぞれ１年間遡った期間における７日間日々移動平均の最高値を各安定ワード候補について求める。なお、求められた各安定ワード候補の７日間日々移動平均の最高値は、最低値と共に安定ワード候補毎に所定の日の日付に対応させてデータ記憶部２８に記憶される。
【００３１】
次に、ステップＳ２２において算出された７日間日々移動平均の最低値と、ステップＳ２３において算出された７日間日々移動平均の最高値とを用いて安定ワード判定指数を算出する（ステップＳ２４）。即ち、データ記憶部２８において、安定ワード候補毎に同一の日付に対応させて記憶されている７日間日々移動平均の最高値を最低値で除算することにより、それぞれの日における各安定ワード候補の安定ワード判定指数を算出する。なお、算出された各安定ワード候補の安定ワード判定指数は日付に対応させてデータ記憶部２８に記憶される。
【００３２】
次に、ステップＳ２４において算出された安定ワード判定指数に基づいて、安定ワード候補が安定ワードに適しているか否かについての判定を行う（ステップＳ２５）。即ち、データ記憶部２８に記憶されている安定ワード判定指数の変動が所定の範囲内か否かに基づいて判定を行う。
【００３３】
図５は、安定ワード判定指数の変動を示すグラフの一例を示す図である。図５においては、「ワード１」〜「ワード４」の４つの安定ワード候補の安定ワード判定指数の変動を示すグラフが示されている。ここで、安定ワード判定指数の値が大きければ大きいほど、７日間日々移動平均の最低値と最高値との差が大きいことになり、入力回数の変動が大きいことを示している。従って、安定ワード判定指数の値が小さければ小さい程、７日間日々移動平均の最低値と最高値との差が小さく、入力回数の変動が小さく安定していることを示している。そのため、図５に示すグラフから、例えば、安定ワード判定指数の値が予め閾値として設定された所定の値、例えば、「２」より小さい値を所定期間以上保持しているか否かにより、何れの安定ワード候補が安定ワードに適しているか否かが判定される。
【００３４】
例えば、「ワード１」の安定ワード判定指数の値は、２００２年１０月１日〜２００５年２月１日の期間を通じて閾値「２」よりも小さくなっており、入力回数の変動が少なく安定ワードに適していると判定される。また、「ワード２」の安定ワード判定指数の値も、２００２年１０月１日〜２００５年２月１日の期間を通じて閾値「２」よりも小さな値を示しており、「ワード１」と同様に入力回数の変動が少なく安定ワードに適していると判定される。一方、「ワード３」の安定ワード判定指数の値は、２００２年１０月１日〜２００３年７月頃までは閾値「２」よりも小さな値を示しているものの、２００３年７月以降、２００４年７月頃までの間は閾値「２」以上の値を示し、その後、２００４年７月以降、２００５年２月１日までの間は再び閾値「２」よりも小さな値を示している。従って、「ワード３」は、２００３年７月以降、２００４年７月頃までの間は入力回数の変動が大きく安定ワードに適していなかったが、少なくとも２００４年７月以降は入力回数の変動が少なくなっており、安定ワードとして用いることが可能なキーワードであると判定される。同様に、「ワード４」の安定ワード判定指数の値は、２００２年１０月１日〜２００３年２月頃までは閾値「２」以上の値を、２００３年２月以降、２００４年６月頃までの間は閾値「２」よりも小さな値を、２００４年６月以降、２００５年２月１日までの間は再び閾値「２」以上の値をそれぞれ示している。従って、「ワード４」は、２００３年２月以降、２００４年６月頃までの間は入力回数の変動が小さかったが、それ以前及びその後は入力回数の変動が大きくなっており、安定ワードには適していないと判定される。
【００３５】
次に、ステップＳ２５における判定結果に基づいて、安定ワード候補の中の何れかのキーワードを安定ワードとして設定する（ステップＳ２６）。例えば、閾値として「２」が設定されている場合には、ステップＳ２５における判定結果より、安定ワード判定指数の値が閾値「２」よりも小さな値を常に示している「ワード１」及び「ワード２」が安定ワードとしてデータ記憶部２８に記憶され安定ワードが設定される。
【００３６】
次に、ステップＳ１１（図４に示すフローチャートのステップＳ２０〜ステップＳ２６）において設定された安定ワードを、入力データ記憶部２２に記憶されている入力データの中から抽出する（ステップＳ１２、図３参照）。
【００３７】
次に、欠損日か否かの判定対象である欠損判定対象日を含む所定期間（第２の所定期間）、例えば、欠損判定対象日と、該欠損判定対象日の前後の日とを含む３日間のそれぞれの日における安定ワードの入力回数を比較する（ステップＳ１３）。例えば、欠損判定対象日が２００４年１１月１７日である場合には、欠損判定対象日の前日（２００４年１１月１６日、以下「１６日」とする。）における安定ワードの入力回数、欠損判定対象日（２００４年１１月１７日、以下「１７日」とする。）における安定ワードの入力回数、欠損判定対象日の次の日（２００４年１１月１８日、以下「１８日」とする。）における安定ワードの入力回数をそれぞれ比較する。以下、図２を参照して入力回数の比較処理について説明する。
【００３８】
図２は、２００４年１１月１６日〜１８日のそれぞれの日における入力データ、即ち、消費者により入力されたキーワード及び該キーワードの入力回数の一例を示す図である。図２においては、それぞれの日において入力回数が多い順に、上位１５位までのキーワード及び該キーワードの入力回数を一覧形式で示している。ここで、１６日〜１８日の３日間全ての日において上位１５位に入っている安定ワードは、図２に示すように「安定ワード１」と、「安定ワード２」の２つである。従って、この場合には、１６日における「安定ワード１」の入力回数、１７日における「安定ワード１」の入力回数、１８日における「安定ワード１」の入力回数をそれぞれ比較する。同様に、「安定ワード２」についても、１６日における入力回数、１７日における入力回数、１８日における入力回数のそれぞれについての比較を行う。
【００３９】
ここで、図２に示すように、「安定ワード１」の１６日における入力回数は「１０５，５００」、１７日における入力回数は「２８，３８０」、１８日における入力回数は「８５，３５３」となっており、１６日における入力回数を１００％とした場合、１７日における入力回数は約２７％であり、１８日における入力回数は約８１％である。また、「安定ワード２」の１６日における入力回数は「４９，７３２」、１７日における入力回数は「１４，９６８」、１８日における入力回数は「４９，８９０」となっており、１６日における入力回数を１００％とした場合、１７日における入力回数は約３０％であり、１８日における入力回数は約１００％である。従って、１６日及び１８日における「安定ワード１」及び「安定ワード２」の入力回数に対して、１７日における「安定ワード１」及び「安定ワード２」の入力回数が急激に減少していることが比較結果として示される。
【００４０】
次に、ステップＳ１３における安定ワードの入力回数の比較結果に基づいて、欠損判定対象日が欠損日であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。即ち、欠損判定対象日における安定ワードの入力回数が欠損判定対象日の周辺日（例えば、前後の日）に比べて所定割合以上、例えば、１割以上、急激に減少しているか否か、又は、複数の安定ワードの入力回数が欠損判定対象日において同時に急激に減少しているか否か等に基づいて欠損判定対象日が欠損日であるか否かを判定する。例えば、図２に示すように、欠損判定対象日（１７日）における「安定ワード１」及び「安定ワード２」の入力回数は、欠損判定対象日の前後の日（１６日及び１８日）における入力回数と比較して著しく減少している。従って、欠損判定対象日である１７日は、入力データに欠損が生じている欠損日であると判定される。
【００４１】
欠損判定対象日が欠損日ではないと判定された場合には（ステップＳ１５）、入力回数の補正を行う必要がないため、キーワード分析システム２における入力回数の補正処理を終了する。
【００４２】
一方、欠損判定対象日が欠損日であると判定された場合には（ステップＳ１５）、欠損日におけるキーワードの入力回数を補正すべく、欠損日を含む所定期間（第３の所定期間）内における１日毎のキーワードの入力回数の合計値を算出する（ステップＳ１６）。即ち、欠損日を含む所定期間、例えば、欠損日と判定された２００４年１１月１７日が存在する週を含む４週間の１日毎、具体的には、２００４年１１月１日〜２００４年１１月２８日の１日毎の入力回数の合計値を算出する。この合計値は、入力データ記憶部２２に記憶されている入力データに基づいて、１日に入力された各キーワードの入力回数を合算することにより算出される。
【００４３】
ここで、例えば、入力データ記憶部２２に、サーバ６に入力されたキーワードの内、入力回数が多い順に上位１０万位までのキーワード及び該キーワードの入力回数が入力データとして記憶されているとする。この場合、入力回数の合計値は、入力データ記憶部２２に記憶されている入力データの内、上位１位〜１００位までのキーワードを除外し、残されたキーワード、即ち、１０１位〜１０万位の各キーワードの入力回数を合算することにより算出される。
【００４４】
上位１位〜１００位までのキーワードを除外するのは、誤差の発生を防止するためである。即ち、上位１位〜１００位までのキーワードは、何らかの要因、例えば、マスコミ等の報道により消費者が急激に興味を抱いた物や人物に関するものや、意図的に多量に入力されたものであるか、クリスマスやバレンタイン等のイベントによる変動（季節変動）を示すものである可能性が高い。従って、上位１位〜１００位までのキーワードの入力回数を除外して入力回数の合計値を算出することにより、マスコミ報道や季節変動等による入力回数の変動を排除して合計値を算出することができる。
【００４５】
なお、除外するキーワードは、例えば、除外するキーワードの順位を予め閾値として設定することにより決定できる。ここで、閾値は、例えば、キーワード分析システム２において、任意の日における入力データを分析することにより設定できる。即ち、合計値の算出対象となっている期間（第３の所定期間）内の任意の１日におけるキーワードの入力回数を、図６に示すように、縦軸を入力回数、横軸を順位としてグラフ化する。そして、順位が１０下がった（１０増えた）場合に、入力回数の減少が１０００以下となっている順位、即ち、図６に示すグラフの勾配が所定の値以下となる点に対応する順位を閾値として設定することができる。
【００４６】
次に、ステップＳ１６において算出された入力回数の合計値を用い、欠損日におけるキーワードの入力回数を補正する際に用いられる補正係数を算出する（ステップＳ１７）。まず、任意の日、例えば、２００４年１０月１日における入力回数の合計値を「１」として、２００４年１１月１日〜２８日の１日毎の入力回数を、指数化する（図７参照）。即ち、２００４年１０月１日における入力回数の合計値で、２００４年１１月１日〜２８日の各日における入力回数の合計値を除算することによって、入力回数の合計値を指数化する。
【００４７】
次に、図７に示す各週、即ち、２００４年１１月１日〜７日の週（第１週）、１１月８日〜１４日の週（第２週）、１１月１５日〜２１日の週（第３週）及び１１月２２日〜２８日の週（第４週）における指数化された入力回数（入力回数指数）の平均値（７日間平均）を算出する。即ち、図７に示す入力回数指数を用い、第１週の７日間平均「１．０１６」、第２週の７日間平均「０．９７１」、第３週の７日間平均「０．８９９」、第４週の７日間平均「０．９７４」を算出する。
【００４８】
次に、欠損日と、欠損日と同一曜日の日を除いて、各週の６日間における入力回数指数の平均値（６日間平均）を算出する。即ち、欠損日が１７日の場合、１７日は水曜日であるため（図７参照）、水曜日を除外した月、火、木〜日の入力回数指数を用いて各週における６日間平均を算出する。従って、図７に示す入力回数指数より、第１週の６日間平均「１．００８」、第２週の６日間平均「０．９６０」、第３週の６日間平均「０．９９３」、第４週の６日間平均「０．９６８」が算出される。
【００４９】
次に、欠損日を含む週（第３週）以外の各週について、７日間平均と６日間平均との差分を算出し、差分の平均値（差分平均）を算出する。即ち、第１週の差分「０．００７」、第２週の差分「０．０１１」及び第４週の差分「０．００６」を算出し、算出された差分の平均値、即ち、欠損日の曜日である水曜日と、水曜日以外の他の曜日との差を示す差分平均「０．００８」を算出する。次に、第３週の６日間平均に差分平均を加算することにより、第３週における７日間平均のあるべき値「１．００１」を算出する。
【００５０】
そして、数式「７日間平均のあるべき値×７−当該週の６日間平均×６」に、第３週における７日間平均のあるべき値「１．００１」及び第３週の６日間平均「０．９９３」を代入することにより、欠損日の入力回数指数としてあるべき値「１．０２９」が算出される。従って、算出された欠損日のあるべき入力回数指数「１．０２９」を欠損日の実際の入力回数指数「０．３３」で除算することにより、補正係数「３．１２」が算出される。なお、算出された補正係数は、データ記憶部２８に記憶される。
【００５１】
次に、算出された補正係数を用いて、欠損日におけるキーワードの入力回数が補正される（ステップＳ１８）。即ち、欠損日における各キーワードの入力回数に、ステップＳ１７において算出された補正係数を乗算することにより、欠損日における入力回数を補正する。例えば、図２に示す２００４年１１月１７日に入力されたキーワード、「台風情報」の入力回数「５４，４９５」に補正係数「３．１２」を乗算し、２００４年１１月１７日における「台風情報」の入力回数を「１７０，０２４」に補正する。同様にして、２００４年１１月１７日に入力された他のキーワードの入力回数を補正する。そして、補正後の入力データを用いて、例えば、急激に入力回数が増加したキーワードや、入力回数が減少傾向を示しているキーワードを特定する等のキーワード分析処理が行われる。
【００５２】
この実施の形態に係るキーワード分析システムによれば、入力回数の変動が少ない安定ワードの入力回数の減少度合いに基づいて、欠損判定対象日が欠損日か否かを判定し、欠損日と判定された日におけるキーワードの入力回数を補正している。即ち、キーワードの入力回数は、マスコミ等の報道により急激に増加することはあっても、急激に減少するということは殆どないことが経験的に知られている。そのため、欠損判定対象日における安定ワードの入力回数が、欠損判定対象日の周辺日（例えば、欠損判定対象日の前後の日）における入力回数に対して所定割合以上減少しているか否かにより、入力データ、即ち、キーワードの入力回数に欠損が生じているか否かを高い精度で的確に判定し、欠損日と判定された場合には、欠損日におけるキーワードの入力回数を補正している。従って、システム障害等が発生して入力データに欠損が生じた場合であっても、補正された入力回数を用いてキーワード分析を行うことができ、消費者の関心についての動向等を高い精度で分析し、マーケティング支援のために適切、かつ、有益な情報を得ることができる。
【００５３】
また、この実施の形態に係るキーワード分析システムによれば、欠損日を含む所定期間内の１日毎に入力された各キーワードの入力回数の合計値を用いて補正係数を算出し、算出された補正係数を用いて入力回数を補正している。即ち、欠損日が存在する週を含む４週間の１日毎におけるキーワードの入力回数の合計値を用い、１日毎の入力回数を指数化することによって入力回数指数を算出する。次に、欠損日を含む１週間における入力回数指数の平均値（７日間平均）と、欠損日又は欠損日と同一曜日の日を除く６日間における入力回数指数の平均値（６日間平均）とを算出することによって、欠損日において示されるべき入力回数指数の値を算出し、算出された値を欠損日における実際の入力回数指数で除算することにより補正係数を算出する。そして、算出された補正係数を用いて欠損日における入力回数の補正を行っている。従って、欠損日の曜日における特性（曜日特性）を加味して高い精度で算出された補正係数を用いることによって、高い精度で入力回数の補正を行うことができる。そのため、正確なキーワード分析を行うことができ、例えば、商品等の販売開始時期、販売期間、仕入れ期間や仕入れ量等を的確に見極める等、適切な販売戦略を立案する際に有用な情報を得ることができる。
【００５４】
なお、上述のキーワード分析システムにおいては、過去の入力回数の変動が所定範囲内のキーワードを安定ワードとして設定しているが、予め所定のキーワードを安定ワードとして設定しておいてもよい。即ち、過去の入力データが充分に蓄積されていない等の場合には、経験的に入力回数の変動が少なく、インターネット等のネットワーク利用者に馴染みが深いことが知られているキーワードを、安定ワードとして予め設定するようにしてもよい。
【００５５】
また、上述のキーワード分析システムにおいては、安定ワードを設定する際に７日間日々移動平均を算出しているが、日々移動平均は７日間に限定されるものではない。即ち、曜日毎の周期的な変動を排除すべく７日間日々移動平均を算出しているため、曜日毎の周期的な変動が排除できれば、１４日毎や２１日毎等の日々移動平均を算出するようにしてもよい。
【００５６】
また、上述のキーワード分析システムにおいては、安定ワードを設定する際に、任意の日から遡った１年間における７日間日々移動平均の最低値及び最高値を求めているが、最低値及び最高値を求める基準とする期間は、１年間に限定されるものではない。即ち、３ヶ月や半年等の期間を基準として最低値及び最高値を求めるようにしてもよい。また、閾値の値を「２」としているが、閾値の値は「２」に限定されるものではなく、任意に設定することができる。
【００５７】
また、上述のキーワード分析システムにおいては、閾値よりも小さい値を常に示す安定ワード候補を安定ワードとして設定しているが、所定期間、例えば、１年以上閾値未満の値を示している場合には、安定ワードに適しているキーワードであると判定するようにしてもよい。即ち、安定ワードか否かを判定する際の条件を、任意に設定することができるようにしてもよい。
【００５８】
また、閾値未満の値を所定期間示す安定ワード候補が多数存在する場合には、閾値を調整するようにしてもよい。即ち、閾値「２」よりも小さい値を所定期間以上維持している安定ワード候補が多数存在する場合には、適切な数の安定ワードが設定されるように閾値の値や所定期間の長さ等を調整するようにしてもよい。
【００５９】
また、上述のキーワード分析システムにおいては、欠損判定対象日が欠損日か否かを判定する際に、欠損日の前後の日における安定ワードの入力回数との比較結果を用いているが、比較対照は前後の日における安定ワードの入力回数に限定されるものではない。例えば、週毎の周期性を鑑みて前週・次週の同曜日における安定ワードの入力回数との比較結果や、年間周期性を鑑みて前年同時期における安定ワードの入力回数との比較結果等を用いて欠損日か否かを判定するようにしてもよい。
【００６０】
また、上述のキーワード分析システムにおいては、補正係数を算出する際に、祝日や祭日が存在する場合を考慮していないが、祝日や祭日が存在する場合を考慮して補正係数を算出するようにしてもよい。即ち、欠損日が存在する週を含む４週間において、祝日や祭日が存在する場合には、該祝祭日を除外して計算を行うようにしてもよい。また、該祝祭日が存在する週の７日間平均の値や６日間平均の値を補正し、補正された７日間平均及び補正された６日間平均を用いて補正係数を算出するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】この発明の実施の形態に係るキーワード分析システムを含むシステム全体のブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態に係る入力データの一例を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態に係るキーワード分析システムにおける入力回数の補正処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態に係るキーワード分析システムにおける安定ワードの設定処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態に係る安定ワードの設定処理を説明するための図である。
【図６】この発明の実施の形態に係る入力回数の合計値を算出する際に、除外するキーワードの閾値について説明するための図である。
【図７】この発明の実施の形態に係る入力回数指数の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６２】
２・・・キーワード分析システム、４・・・ネットワーク、６・・・Ｗｅｂサーバ、８ａ、８ｂ、８ｃ・・・消費者システム、２０・・・データ制御部、２２・・・入力データ記憶部、２４・・・通信制御部、２６・・・表示部、２８・・・データ記憶部。
【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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