(57)【要約】  【課題】  所望のデータを極めて合理的に収集可能とする技術を提供する。  【解決手段】  ポータルサイトにアクセスしてきたユーザ端末４０から、本サイトの所望する所望データを検索するための許諾データを受信し、ユーザ端末４０に対して、所望データに関する最新の情報をインターネット上から探させるための探索命令を巨大データベース１２から抽出し、抽出した探索命令をユーザ端末４０に送信し、その探索命令を受信したユーザ端末４０が探索命令を実行し、探索結果を返信した場合にその探索結果を受信する探索結果受信し、その受信した探索結果と巨大データベース１２との差分データを抽出し、抽出された差分データが有効なデータであるか否かを判別する。差分データが有効データであると判別された場合に、有効差分データを巨大データベース１２に記憶する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
探したいデータに関する巨大データベースを備えたデータ収集装置であって、
データ収集装置によって管理されたポータルサイトにアクセスしてきたユーザ端末から、本サイトの所望する所望データを検索するための許諾データを受信する許諾データ受信手段と、
前記ユーザ端末に対して、所望データに関する最新の情報をインターネット上から探させるための探索命令を巨大データベースから抽出する探索命令抽出手段と、
抽出した探索命令を前記ユーザ端末に送信する探索命令送信手段と、
その探索命令を受信したユーザ端末が探索命令を実行し、探索結果を返信した場合にその探索結果を受信する探索結果受信手段と、
その受信した探索結果と巨大データベースとの差分データを抽出する差分演算手段と、
その差分演算手段によって抽出された差分データが有効なデータであるか否かを判別するフィルタリング手段と、を備え、
前記差分データが有効データであると判別された場合に、前記フィルタリング手段によってフィルタリングされた有効差分データを巨大データベースに記憶されることを特徴とするデータ収集装置。
【請求項２】
前記探索命令を複数のジャンルに分類してリスト化した探索命令リスト化手段を備えたことを特徴とする請求項１記載のデータ収集装置。
【請求項３】
前記許諾データには、前記ユーザ端末に係る処理能力値が認識可能なユーザ端末情報が含まれるとともに、前記探索命令リスト化手段は、前記処理能力値に基づいて処理能力別リストを作成することを特徴とする請求項２記載のデータ収集装置。
【請求項４】
前記探索命令リストは、ユーザ嗜好別に分類されたユーザ嗜好別リストとして形成されていることを特徴とする請求項２記載のデータ収集装置。
【請求項５】
前記探索命令リスト化手段は、優先度の高い探索命令に対して優先タグを付与する優先タグ付与手段を備えたことを特徴とする請求項２記載のデータ収集装置。
【請求項６】
前記ユーザ端末からの許諾データ受信後に、前記探索命令を作成する探索命令作成手段を備えたことを特徴とする請求項１記載のデータ収集装置。
【請求項７】
前記探索命令をランダム抽出し、抽出した探索命令を前記ユーザ端末に送信するランダムデータ送信手段と、そのランダム抽出された探索命令に対応する探索結果が前記ユーザ端末から送信されてきた場合に、その情報の有効度を前記フィルタリング手段が判別するとともに、そのフィルタリング手段が、収集された情報が有効であると判別した場合に、前記ユーザ端末に所定の特典を付与する特典付与手段と、を備えたことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載のデータ収集装置。
【請求項８】
前記ユーザ端末から送信された探索結果を記憶可能なアップデータ記憶手段を備え、当該アップデータ記憶手段がＷＡＮ側に設置されていることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載のデータ収集装置。
【請求項９】
前記ユーザ端末に送信する探索命令は、複数のユーザ端末に対して同一の探索命令を送信することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載のデータ収集装置。
【請求項１０】
ポータルサイトにアクセスしてきたユーザ端末から、当該ポータルサイトが探したい所望データを受信するデータ収集プログラムであって、
そのプログラムは、前記ユーザ端末が、ポータルサイトが所望する所望データを検索するための許諾データを受信する許諾データ受信手順と、
前記ユーザ端末に対して、前記所望データに関する最新の情報をインターネット上から探させるための探索命令を抽出する探索命令抽出手順と、
抽出した探索命令を前記ユーザ端末に送信する探索命令送信手順と、
その探索命令を受信したユーザ端末が探索命令を実行し、探索結果を返信した場合にその探索結果を受信する探索結果受信手順と、
その受信した探索結果と巨大データベースとの差分データを抽出する差分演算手順と、
その差分演算手順によって抽出された差分データが有効なデータであるか否かを判別するフィルタリング手順と、
前記差分データが有効データであると判別された場合に、前記フィルタリング手順によってフィルタリングされた有効差分データを巨大データベースに記憶される有効差分データ記憶手順と、
を備えたコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記探索命令を複数のジャンルに分類してリスト化した探索命令リスト化手順を備えたことを特徴とする請求項１０記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記許諾データには、前記ユーザ端末に係る処理能力値が認識可能なユーザ端末情報が含まれるとともに、前記探索命令リスト化手順は、前記処理能力値に基づいて処理能力別リストを作成することを特徴とする請求項１１記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
前記探索命令リストは、ユーザ嗜好別に分類されたユーザ嗜好別リストとして形成されていることを特徴とする請求項１１記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
前記探索命令リスト化手順は、優先度の高い探索命令に対して優先タグを付与する優先タグ付与手順を備えたことを特徴とする請求項１１記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記ユーザ端末からの許諾データ受信後に、前記探索命令を作成する探索命令作成手順を備えたことを特徴とする請求項１０記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
前記探索命令をランダム抽出し、抽出した探索命令を前記ユーザ端末に送信するランダムデータ送信手順と、そのランダム抽出された探索命令に対応する探索結果が前記ユーザ端末から送信されてきた場合に、その情報の有効度を前記フィルタリング手順が判別するとともに、そのフィルタリング手順が、収集された情報が有効であると判別した場合に、前記ユーザ端末に所定の特典を付与する特典付与手順と、を備えたことを特徴とする請求項１０から請求項１５のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
ポータルサイト上で所定のコンテンツをユーザ端末に提供するとともに、そのコンテンツ利用対価としてユーザ端末に係る余剰パフォーマンスを利用してデータ収集を行うデータ収集装置であって、
前記ポータルサイトに接続した処理能力の異なる複数のユーザ端末から、各ユーザ端末の処理能力が認識可能なユーザ端末情報を受信するユーザ端末情報受信手段と、
受信した各ユーザ端末情報の処理能力を比較するとともに、予め定められた所定の均衡化ルールに基づいて基準となるユーザ端末を決定する処理能力比較手段と、
その処理能力比較手段が決定した基準ユーザ端末の処理能力に対し、他のユーザ端末の処理能力との差分を算出する差分処理能力算出手段と、
前記各ユーザ端末がコンテンツ利用中か否かを判別するコンテンツ利用判別手段と、
そのコンテンツ利用判別手段によって各ユーザ端末がコンテンツ利用中と判別された場合に、前記差分処理能力算出手段が算出した差分処理能力を余剰パフォーマンスとして抽出する余剰パフォーマンス抽出手段と、
その抽出した余剰パフォーマンスをデータ収集に使用する余剰パフォーマンス実行手段と、
を備えたことを特徴とするデータ収集装置。
【請求項１８】
前記均衡化ルールによって決定される基準ユーザ端末は、複数のユーザ端末の中から最も低い処理能力を基準としたことを特徴とする請求項１７記載のデータ収集装置。
【請求項１９】
ポータルサイト上で所定のコンテンツをユーザ端末に提供するとともに、そのコンテンツ利用対価としてユーザ端末に係る余剰パフォーマンスを利用してデータ収集を行うデータ収集プログラムであって、
そのプログラムは、前記ポータルサイトに接続した処理能力の異なる複数のユーザ端末から、各ユーザ端末の処理能力が認識可能なユーザ端末情報を受信するユーザ端末情報受信手順と、
受信した各ユーザ端末情報の処理能力を比較するとともに、予め定められた所定の均衡化ルールに基づいて基準となるユーザ端末を決定する処理能力比較手順と、
その処理能力比較手順が決定した基準ユーザ端末の処理能力に対し、他のユーザ端末の処理能力との差分を算出する差分処理能力算出手順と、
前記各ユーザ端末がコンテンツ利用中か否かを判別するコンテンツ利用判別手順と、
そのコンテンツ利用判別手順によって各ユーザ端末がコンテンツ利用中と判別された場合に、前記差分処理能力算出手順が算出した差分処理能力を余剰パフォーマンスとして抽出する余剰パフォーマンス抽出手順と、
その抽出した余剰パフォーマンスをデータ収集に使用する余剰パフォーマンス実行手順と、
を備えたコンピュータプログラム。
【請求項２０】
前記均衡化ルールによって決定される基準ユーザ端末は、複数のユーザ端末の中から最も低い処理能力を基準としたことを特徴とする請求項１９記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット上に公開されているデータ収集技術に関し、特に、ある領域を最新のデータにアップデートする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電気通信回線の整備に伴い、インターネットが爆発的に普及している。これは、インターネットを使用することで、種々の情報を迅速に取得することができたり、サイト上からショッピングが可能であったりと、利便性の高さが評価されているからである。情報取得に関しては、各種サービスや情報提供を主とするポータルサイトの利用が一般的である。ポータルサイトでは、ユーザが所望する所定の検索用語に基づいてＷｅｂサイトを検索して結果を表示する検索機能を備えており、ユーザはこのポータルサイトを起点として他サイトに移動し、所望する情報を取得する。
【０００３】
なお、本願に関連する先行技術として、特開２００３−２７１６１０号を抽出した。この文献には、以下のような技術が記載されている。
すなわち、目的とする情報を提供するサイトを、インターネットに公開されている中から複数選定し、該複数のサイトが提供する情報それぞれから、より確からしい情報を選択し再構成して出力するシステムである。これにより、インターネット上の公開情報を情報源とした情報の取得率と提供する情報の信頼性の向上を図ることができる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２７１６１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現在、確認されているＷｅｂサイトだけで２０億サイト（２００２年データ）を超えていると推測されている。これは、インターネットの普及によって、情報発信を行う人々が日々増加しているためである。
一方、ポータルサイトには、これらの情報を予め収集しておき、ユーザが所望する検索用語からの結果を表示するという役目がある。しかしながら、ポータルサイトは、日々更新されていく膨大なＷｅｂサイトの情報を収集するには、データ収集用のコンピュータが必要である。このコンピュータだけでも非常に多くの台数が必要となってしまうので、ポータルサイトを運営していくにあたっての莫大なコストおよびメンテナンスの問題が生じていた。
【０００６】
前述の問題点に対して、ネットワークを介して複数のコンピュータを結ぶことで仮想的に高性能コンピュータをつくり、利用者はそこから必要なだけ処理能力や記憶容量を取り出して使う、いわゆるグリッドコンピューティング技術をデータ収集に利用することも考えられる。しかし、グリッドコンピューティングを使用したとしても、合理性や若干のコストダウンは図れるが、大きな改善とはならない。
【０００７】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、所望のデータを極めて合理的に収集可能な情報処理の技術を提供することにある。
ここで、請求項１から請求項９、請求項１７および請求項１８に記載の発明の目的は、所望のデータを極めて合理的に収集可能なデータ収集装置を提供することにある。
また、請求項１０から請求項１６、請求項１９および請求項２０に記載の発明の目的は、所望のデータを極めて合理的に収集可能なコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（請求項１）
請求項１記載の発明は、探したいデータに関する巨大データベースを備えたデータ収集装置であって、データ収集装置によって管理されたポータルサイトにアクセスしてきたユーザ端末から、本サイトの所望する所望データを検索するための許諾データを受信する許諾データ受信手段と、前記ユーザ端末に対して、所望データに関する最新の情報をインターネット上から探させるための探索命令を巨大データベースから抽出する探索命令抽出手段と、
抽出した探索命令を前記ユーザ端末に送信する探索命令送信手段と、その探索命令を受信したユーザ端末が探索命令を実行し、探索結果を返信した場合にその探索結果を受信する探索結果受信手段と、その受信した探索結果と巨大データベースとの差分データを抽出する差分演算手段と、その差分演算手段によって抽出された差分データが有効なデータであるか否かを判別するフィルタリング手段と、を備え、前記差分データが有効データであると判別された場合に、前記フィルタリング手段によってフィルタリングされた有効差分データを巨大データベースに記憶されることを特徴とするデータ収集装置に係る。
【０００９】
（用語説明）
「所望データ」とは、データ収集装置が所望する情報のことである。ここで、所望データと探索命令との関係について説明する。例えば、データ収集装置が所望する所望データが「携帯電話の新機種情報」とする。この「携帯電話の新機種情報」に対し、ユーザ端末４０に探索依頼をする探索命令は、「携帯電話の新機種情報」そのものから、「新機種の特徴点」および「発売時期や発売価格」などの比較的基本となる情報や、「新機種情報と旧機種情報との比較」、「新機種に搭載される機能」、「その機能に関連する技術情報」、「その技術情報を提供する企業」などの発展形となる付加情報などである。つまり、所望データを基準とすると、「所望データ」と「探索命令」は縦横への階層構造の関係となっている。
「巨大データベース」とは、ユーザ端末から送信された探索結果が記憶された記憶手段のことである。このほか、予め記憶された有効データや辞書データなどのユーザに対してポータルサイトサービスを提供可能なデータが含まれる場合もある。また、巨大データベースには、内蔵型および外付け型があり、用途に応じて複数設置されている場合もある。
「許諾データ」とは、いわゆる利用許諾書のことである。単に使用許可を求める場合と、ユーザ端末情報を送信してもらい、ユーザ条件に応じて使用方法を変更する場合とがある。
「差分演算手段」とは、巨大データベースに予め記憶された有効データに対し、ユーザ端末が検索してきた探索結果とを差分する機能である。巨大データベースに記憶済みのデータであれば、記憶する必要はない。
「フィルタリング手段」とは、探索命令に適合するデータであるか否か、を主に検出するほか、ウィルスなどの不適合データの検出も行う場合もある。
【００１０】
（作用）
本発明は、不特定多数のユーザ端末の処理能力の一部を、自発的に提供してもらうことで、本システムが所望するデータ収集を効率よく行うことを可能としたシステムである。
すなわち、許諾データ受信手段がユーザに係るユーザ端末の利用を許可した許諾データを受信する。探索命令抽出手段が所望データに関する最新の情報をインターネット上から探させるための探索命令を抽出し、抽出した探索命令をユーザ端末に送信する。ユーザ端末が探索命令を実行し、探索結果を返信した場合に、探索結果受信手段がその探索結果を受信する。差分演算手段が探索結果と巨大データベースとの差分データを抽出する。また、フィルタリング手段が抽出された差分データが有効なデータ否かを判別する。有効なデータと判別された場合には、その有効差分データを巨大データベースに記録する。
【００１１】
許諾データの一例としては、利用許諾書のような形態であり、例えば、サーバが「ユーザ端末の処理能力を利用しても良いですか？」という問い掛けに対して、「使用許可します」等のような単なる返信である場合や、ユーザがユーザ端末の処理能力を申告し、その処理能力の範囲内であれば探索命令を許諾する、という場合がある。いずれにしても、ユーザ端末から許諾データを受信すると、そのユーザ端末に探索命令を送信して所望データまたはこれに関連するデータを収集してもらう。つまり、ユーザ端末は、本来であればポータルサイト側が行うべく情報収集のエージェントとして機能する。これにより、ポータルサイト側は、情報収集やデータ更新に係る検索用ＰＣを設置することなく、所望のデータを極めて合理的に収集可能な状態でポータルサイトを運用することができる。特に、設備投資が低減されるので、コストメリットに優れる。
【００１２】
（請求項２）
請求項２記載の発明は、請求項１記載のデータ収集装置を限定したものであり、前記探索命令を複数のジャンルに分類してリスト化した探索命令リスト化手段を備えたことを特徴とする。
【００１３】
（作用）
請求項２記載の発明によれば、探索命令は、複数ジャンルで分類されてリスト化されている。探索命令がリスト化されていることで、ジャンルごとに細分化でき、ユーザ端末に対して送信する探索命令の配分が容易となり、ポータルサイトの運用効率が向上する。また、探索命令を受信したユーザは、リストの閲覧や選択が容易となるため好ましい。
【００１４】
（請求項３）
請求項３記載の発明は、請求項２記載のデータ収集装置を限定したものであり、前記許諾データには、前記ユーザ端末に係る処理能力値が認識可能なユーザ端末情報が含まれるとともに、前記探索命令リスト化手段は、前記処理能力値に基づいて処理能力別リストを作成することを特徴とする。
【００１５】
（用語説明）
「端末処理能力」とは、ユーザ端末の〔CPU〕および〔メモリ〕を合算して算出した〔演算能力値〕と、ユーザ端末のインターネット接続環境である〔通信回線速度〕から算出した〔回線能力値〕の各データのことである。
【００１６】
（作用）
請求項３記載の発明によれば、ユーザ端末の処理能力の高低に応じて探索命令である所望データをリスト化する。許諾データにユーザ端末の処理能力値がどれくらいかを選択しておく。ユーザ端末の処理能力が高ければ、負荷の重い探索命令であっても比較的容易に実行可能であるため、そのような処理能力が高い端末用の探索命令をリスト化し、一方、処理能力が低い端末では負荷の軽い探索命令をリスト化しておく。このようにすれば、ユーザの環境に応じて選択可能となるので、許諾データの受信が容易となる。
【００１７】
（請求項４）
請求項４記載の発明は、請求項２記載のデータ収集装置を限定したものであり、前記探索命令リストは、ユーザ嗜好別に分類されたユーザ嗜好別リストとして形成されていることを特徴とする。
【００１８】
（用語説明）
「ユーザ嗜好別リスト」とは、ユーザの趣味や興味分野などを分別してリスト化してものである。例えば、スポーツ、コンピュータ、映画、音楽、旅行などのカテゴリがある。
【００１９】
（作用）
請求項４記載の発明によれば、探索命令リストにユーザの嗜好（趣味）にマッチするものがあれば、ユーザが積極的にデータ収集を行う可能性が高まる。例えば、あるユーザの趣味がバイクであり、探索命令リストにバイクカテゴリがあるとすれば、当該ユーザは、興味分野であるバイクの情報をより積極的に集めることが想定される。つまり、ユーザ自身に情報を探す楽しみを与えることで所望データの収集効率を向上させることができる。
【００２０】
（請求項５）
請求項５記載の発明は、請求項２記載のデータ収集装置を限定したものであり、前記探索命令リスト化手段は、優先度の高い探索命令に対して優先タグを付与する優先タグ付与手段を備えたことを特徴とする。
【００２１】
（用語説明）
「優先タグ」とは、探索命令に優先順位を付与したものであり、［優］というマークでも良いし、［至急］、［緊急］などのマークやロゴでも良い。また、優先度の高い探索命令のフォントや色を変更するなど、他の探索命令と比較して一目できれば良い。
【００２２】
（作用）
請求項５記載の発明によれば、リスト化された所望データに優先順位を付与したものである。システムが優先的にデータ収集を希望する所望データには、優先タグ付与手段が優先タグを付ける。優先タグとしては、例えば、［至急］、［緊急］などのロゴ、また、フォント別や色別にするなど、他の所望データと比較して一目できれば良い。この優先タグは、時事ニュース、災害情報、スポーツ結果などの緊急性および速報性を有する情報に対して付与されることが好ましい。なお、優先タグの付いた探索命令を収集してきたユーザには所定の特典を与えるようにしても良い。
【００２３】
（請求項６）
請求項６記載の発明は、請求項１記載のデータ収集装置を限定したものであり、前記ユーザ端末からの許諾データ受信後に、前記探索命令を作成する探索命令作成手段を備えたことを特徴とする。
【００２４】
（作用）
本発明は、探索命令を作成する上でのバリエーションである。すなわち、探索命令を予め作成しておく場合と、ユーザ端末からの許諾データの受信後に探索命令を作成する場合との二パターンがあり、本発明は後者である。
【００２５】
（請求項７）
請求項７記載の発明は、請求項１から請求項６のいずれかに記載のデータ収集装置を限定したものであり、前記探索命令をランダム抽出し、抽出した探索命令を前記ユーザ端末に送信するランダムデータ送信手段と、そのランダム抽出された探索命令に対応する探索結果が前記ユーザ端末から送信されてきた場合に、その情報の有効度を前記フィルタリング手段が判別するとともに、そのフィルタリング手段が、収集された情報が有効であると判別した場合に、前記ユーザ端末に所定の特典を付与する特典付与手段と、を備えたことを特徴とする
【００２６】
（用語説明）
「特典」とは、ポータルサイト側が設定した任意の賞品や賞金などのことである。
【００２７】
（作用）
請求項７記載の発明によれば、ランダムデータ送信手段がランダムに抽出した探索命令をユーザ端末に送信する。ユーザ端末が受信した探索命令に対応する探索結果を送信した場合に、フィルタリング手段が情報の有効度を判別する。フィルタリング手段が収集された情報を有効と判別した場合に、特典付与手段がユーザ端末に特典を付与する。
すなわち、探索命令をランダムに抽出して送信し、返信された探索結果が有効な情報であれば特典を与えることで、情報収集という目的にゲーム性を持たせている。このようにすることで、情報収集をユーザが積極的に実行することが期待される。なお、付与する特典としては任意で良いが、例えば、賞品や賞金などである。
【００２８】
（請求項８）
請求項８記載の発明は、請求項１から請求項７のいずれかに記載のデータ収集装置を限定したものであり、前記ユーザ端末から送信された探索結果を記憶可能なアップデータ記憶手段を備え、当該アップデータ記憶手段がＷＡＮ側に設置されていることを特徴とする。
【００２９】
（用語説明）
「アップデータ記憶手段」とは、所定のデータを記憶可能な記憶手段のことであり、ＦＴＰサーバ等のＷＡＮ側に設置されている。なお、データ収集装置の記憶手段として内蔵される形態の場合もあり、この場合はＬＡＮ側に設置されることになる。
「フィルタ機能」とは、送受信されるデータがパケットデータであれば、所定の設定によって通過パケットと不通過パケットとをフィルタリングする機能を備えたものであり、これには、ファイアウォールなどが該当する。
【００３０】
（作用）
アップデータ記憶手段にユーザ端末からアップロードされた探索結果を一旦記憶しておき、その記憶された探索結果を、差分演算手段が抽出して演算処理することになる。記憶手段をユーザからのアップロード用と差分データ用とに区別することで、巨大データベースに記憶するデータ選別が容易となる。そして、アップデータ記憶手段をＷＡＮ側に設置すれば、フィルタ機能がユーザ端末からアップロードされたデータのフィルタリング処理をＷＡＮ側でも実施するので、悪意のあるデータ等はＷＡＮ側で遮断可能となり、セキュリティ性が向上する。
【００３１】
（請求項９）
請求項９記載の発明は、請求項１から請求項８のいずれかに記載のデータ収集装置を限定したものであり、前記ユーザ端末に送信する探索命令は、複数のユーザ端末に対して同一の探索命令を送信することを特徴とする。
【００３２】
（作用）
探索命令が［ペイオフ］というデータである場合、この［ペイオフ］という探索命令を５人のユーザに送信する。また、［郵政民営化］という探索命令がでは、１０人のユーザに送信する。すなわち、複数のユーザ端末に同一の探索命令を送信することで、より多くのデータが収集されてくる。これにより、情報の精度が高まることになるため好ましい。
【００３３】
（請求項１０）
請求項１０記載の発明は、ポータルサイトにアクセスしてきたユーザ端末から、当該ポータルサイトが探したい所望データを受信するデータ収集プログラムを提供する。
そのプログラムは、前記ユーザ端末が、ポータルサイトが所望する所望データを検索するための許諾データを受信する許諾データ受信手順と、前記ユーザ端末に対して、前記所望データに関する最新の情報をインターネット上から探させるための探索命令を抽出する探索命令抽出手順と、抽出した探索命令を前記ユーザ端末に送信する探索命令送信手順と、その探索命令を受信したユーザ端末が探索命令を実行し、探索結果を返信した場合にその探索結果を受信する探索結果受信手順と、その受信した探索結果と巨大データベースとの差分データを抽出する差分演算手順と、その差分演算手順によって抽出された差分データが有効なデータであるか否かを判別するフィルタリング手順と、前記差分データが有効データであると判別された場合に、前記フィルタリング手順によってフィルタリングされた有効差分データを巨大データベースに記憶される有効差分データ記憶手順と、を備えたコンピュータプログラムである。
【００３４】
（請求項１１）
請求項１１記載の発明は、請求項１０記載のコンピュータプログラムを限定したものであり、前記探索命令を複数のジャンルに分類してリスト化した探索命令リスト化手順を備えたことを特徴とする。
【００３５】
（請求項１２）
請求項１２記載の発明は、請求項１１記載のコンピュータプログラムを限定したものであり、前記許諾データには、前記ユーザ端末に係る処理能力値が認識可能なユーザ端末情報が含まれるとともに、前記探索命令リスト化手順は、前記処理能力値に基づいて処理能力別リストを作成することを特徴とする。
【００３６】
（請求項１３）
請求項１３記載の発明は、請求項１１記載のコンピュータプログラムを限定したものであり、前記探索命令リストは、ユーザ嗜好別に分類されたユーザ嗜好別リストとして形成されていることを特徴とする。
【００３７】
（請求項１４）
請求項１４記載の発明は、請求項１１記載のコンピュータプログラムを限定したものであり、前記探索命令リスト化手順は、優先度の高い探索命令に対して優先タグを付与する優先タグ付与手順を備えたことを特徴とする。
【００３８】
（請求項１５）
請求項１５記載の発明は、請求項１０記載のコンピュータプログラムを限定したものであり、前記ユーザ端末からの許諾データ受信後に、前記探索命令を作成する探索命令作成手順を備えたことを特徴とする。
【００３９】
（請求項１６）
請求項１６記載の発明は、請求項１０から請求項１５のいずれかに記載のコンピュータプログラムを限定したものであり、前記探索命令をランダム抽出し、抽出した探索命令を前記ユーザ端末に送信するランダムデータ送信手順と、そのランダム抽出された探索命令に対応する探索結果が前記ユーザ端末から送信されてきた場合に、その情報の有効度を前記フィルタリング手順が判別するとともに、そのフィルタリング手順が、収集された情報が有効であると判別した場合に、前記ユーザ端末に所定の特典を付与する特典付与手順と、を備えたことを特徴とする
【００４０】
（請求項１７）
請求項１７記載の発明は、ポータルサイト上で所定のコンテンツをユーザ端末に提供するとともに、そのコンテンツ利用対価としてユーザ端末に係る余剰パフォーマンスを利用してデータ収集を行うデータ収集装置を提供する。
すなわち、前記ポータルサイトに接続した処理能力の異なる複数のユーザ端末から、各ユーザ端末の処理能力が認識可能なユーザ端末情報を受信するユーザ端末情報受信手段と、受信した各ユーザ端末情報の処理能力を比較するとともに、予め定められた所定の均衡化ルールに基づいて基準となるユーザ端末を決定する処理能力比較手段と、その処理能力比較手段が決定した基準ユーザ端末の処理能力に対し、他のユーザ端末の処理能力との差分を算出する差分処理能力算出手段と、前記各ユーザ端末がコンテンツ利用中か否かを判別するコンテンツ利用判別手段と、そのコンテンツ利用判別手段によって各ユーザ端末がコンテンツ利用中と判別された場合に、前記差分処理能力算出手段が算出した差分処理能力を余剰パフォーマンスとして抽出する余剰パフォーマンス抽出手段と、その抽出した余剰パフォーマンスをデータ収集に使用する余剰パフォーマンス実行手段と、を備えたデータ収集装置に係る。
【００４１】
（用語説明）
「均衡化ルール」とは、各ユーザ端末の処理能力を均衡させるために用いるルールのことである。他の請求項でも特定するが、例えば、複数のユーザ端末の中から最も低い処理能力を基準とする場合や、複数のユーザ端末の処理能力の平均値を基準とする場合などがある。つまり、各ユーザ端末の処理能力に能力差が生じないようにするためのルールである。
「余剰パフォーマンス」とは、均衡化ルールによって発生したユーザ端末の処理能力の差分のことである。処理能力をＣＰＵと限定した場合には、ＣＰＵの余剰パフォーマンスを論理的に利用可能としている。
【００４２】
（作用）
データ収集装置が運営管理するポータルサイト上にインターネットを介してユーザ端末が接続し、ポータルサイト上の所定のコンテンツが利用される。ユーザ端末の接続時には、ユーザ端末情報受信手段が、各ユーザ端末の処理能力が認識可能なユーザ端末情報を受信する。処理能力比較手段が均衡化ルールによって基準となるユーザ端末を決定する。差分処理能力算出手段が、決定された基準ユーザ端末の処理能力に対し、他のユーザ端末の処理能力との差分を算出する。各ユーザ端末がコンテンツ利用中であれば、余剰パフォーマンス抽出手段が算出された差分処理能力を余剰パフォーマンスとして抽出する。余剰パフォーマンス実行手段が、抽出された余剰パフォーマンスをデータ収集に使用する。
すなわち、ユーザ端末にコンテンツを利用してもらい、その対価としてユーザ端末に係る余剰パフォーマンスを利用し、データ収集を行うことを可能としている。単にユーザ端末の余剰パフォーマンスを利用するのではなく、コンテンツを利用する上で発生する均衡化ルールに基づき、均衡化ルールから弾かれた処理能力を余剰パフォーマンスとして利用している。データ収集装置は、この余剰パフォーマンスを利用してデータ収集を実行する。つまり、均衡化ルールを採用していることで、ユーザ端末の余剰パフォーマンスの使用許可を容易に得られやすくなり、データ収集に伴う負荷を低減することに寄与する。
【００４３】
（請求項１８）
請求項１８記載の発明は、請求項１７記載のデータ収集装置を限定したものであり、前記均衡化ルールによって決定される基準ユーザ端末は、複数のユーザ端末の中から最も低い処理能力を基準としたことを特徴とする。
【００４４】
（作用）
ユーザ端末の中から最も低い処理能力を基準としているが、これは、コンテンツを利用する複数のユーザ端末の全てが同じ処理能力であることは考えにくいからである。したがって、各ユーザ端末の処理能力差があるほど、余剰パフォーマンスを効率的に得ることができることになる。また、ユーザ側にとっても、弱い端末（処理能力低）を基準としているので公平となる。
【００４５】
（請求項１９）
請求項１９記載の発明は、ポータルサイト上で所定のコンテンツをユーザ端末に提供するとともに、そのコンテンツ利用対価としてユーザ端末に係る余剰パフォーマンスを利用してデータ収集を行うデータ収集プログラムを提供する。
そのプログラムは、前記ポータルサイトに接続した処理能力の異なる複数のユーザ端末から、各ユーザ端末の処理能力が認識可能なユーザ端末情報を受信するユーザ端末情報受信手順と、受信した各ユーザ端末情報の処理能力を比較するとともに、予め定められた所定の均衡化ルールに基づいて基準となるユーザ端末を決定する処理能力比較手順と、その処理能力比較手順が決定した基準ユーザ端末の処理能力に対し、他のユーザ端末の処理能力との差分を算出する差分処理能力算出手順と、前記各ユーザ端末がコンテンツ利用中か否かを判別するコンテンツ利用判別手順と、そのコンテンツ利用判別手順によって各ユーザ端末がコンテンツ利用中と判別された場合に、前記差分処理能力算出手順が算出した差分処理能力を余剰パフォーマンスとして抽出する余剰パフォーマンス抽出手順と、その抽出した余剰パフォーマンスをデータ収集に使用する余剰パフォーマンス実行手順と、を備えたコンピュータプログラムに係る。
【００４６】
（請求項２０）
請求項２０記載の発明は、請求項１９記載のコンピュータプログラムを限定したものであり、前記均衡化ルールによって決定される基準ユーザ端末は、複数のユーザ端末の中から最も低い処理能力を基準としたことを特徴とする。
【００４７】
請求項１０から請求項１６、請求項１９および請求項２０に記載のコンピュータプログラムを、記録媒体へ記憶させて提供することもできる。ここで、「記録媒体」とは、それ自身では空間を占有し得ないプログラムを担持することができる媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−Ｒ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ−Ｒなどである。
また、これらの発明に係るプログラムを格納したコンピュータから、通信回線を通じて他のコンピュータへ伝送することも可能である。
【発明の効果】
【００４８】
請求項１から請求項９、請求項１７および請求項１８に記載の発明によれば、所望のデータを極めて合理的に収集可能なデータ収集装置を提供することができた。
請求項１０から請求項１６、請求項１９および請求項２０に記載の発明によれば、所望のデータを極めて合理的に収集可能なコンピュータプログラムを提供することができた。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４９】
以下、本発明を実施の形態及び図面に基づいて、更に詳しく説明する。ここで使用する図面は、図１から図９である。図１は、データ収集装置の全体構成を示す概略構成図であり、図２は、ユーザ端末の構成を示したブロック図であり、図３は、サーバの構成を示したブロック図であり、図４は、ユーザ端末を処理能力別にリスト化した図であり、図５および図６は、探索命令リストをユーザの嗜好別にリスト化した図であり、図７は、データ収集装置の他の形態を示す概略構成図であり、図８および図９は、データ収集装置の処理手順を示したフローチャートである。
【００５０】
（全体構成）
図１を参照して本発明の実施形態に係るデータ収集装置について説明する。
データ収集装置１０は、データ収集装置１０がインターネット上に公開しているポータルサイトの運営者が探したい所望データを、ポータルサイトにアクセスしてきたユーザからの許諾を得た上で代理収集してもらい、収集されたデータを所定のサービスに利用可能とした装置である。ポータルサイトとは、検索エンジンやリンク集を核として、ニュースやカテゴリ分別されたテーマなどの複数の情報提供サービスを行うサイトであり、Ｗｅｂサーバの機能を有するデータ収集装置１０によって管理運営される。まず、ユーザに係るユーザ端末４０およびデータ収集装置１０の構成について説明する。
【００５１】
図２は、ユーザ端末４０の構成の一例を示したものである。
ユーザ端末４０は、いわゆるクライアント型コンピュータであり、ユーザ端末４０の全体の制御を行うとともに、各種演算処理を行うＣＰＵ４１、各種データを書き込む際に、それらのデータを一時的に展開するＲＡＭ（メモリ）４２、オペレーティングシステム、アプリケーションソフトおよび各種データが記憶される記憶部４３、マウスやキーボード等の入力部４４、ディスプレイ等の表示部４５、インターネット１００やイントラネットなどの電気通信回線に接続可能な通信部４６、各種データをプリンタ等に出力可能な出力部４７および各種データの入出力部である入出力ポート４８を備えて構成されている。
記録部４３のアプリケーションソフトとしては、インターネット上のＷｅｂサイトを閲覧可能なＷｅｂブラウザを搭載している。ユーザは、このＷｅｂブラウザを用いてポータルサイトにアクセスするとともに、サーバ１０から依頼されたデータ収集を行うためのソフトウェアとなる。
【００５２】
図３は、データ収集装置１０の構成を示したものである。
データ収集装置１０は、いわゆるサーバ型コンピュータであり、ＣＰＵやメインメモリ等により構成され、各種演算処理を行う演算処理部１１、オペレーティングシステム、アプリケーションソフトおよび探索命令リスト等の各種データが記憶される記憶手段としての巨大データベース１２、マウスやキーボード等の入力手段１４、ディスプレイ等の表示手段１５、インターネットやイントラネットなどの電気通信回線に接続可能な通信手段１６、各種データをプリンタ等に出力可能な出力手段１７および各種データの入出力部である入出力ポート１３を備えて構成されている。
【００５３】
また、データ収集装置１０は、インターネット１００を介してポータルサイトにアクセスしてきたユーザ端末４０から、ポータルサイトが所望する所望データを検索するための許諾データを受信する許諾データ受信手段と、ユーザ端末４０に対して、所望データに関する最新の情報をインターネット１００上から探させるための探索命令を抽出する探索命令抽出手段と、抽出した探索命令をユーザ端末４０に送信する探索命令送信手段と、その探索命令を受信したユーザ端末４０が探索命令を実行し、探索結果を返信した場合にその探索結果を受信する探索結果受信手段と、その受信した探索結果と巨大データベース１２との差分データを抽出する差分演算手段と、その差分演算手段によって抽出された差分データが有効なデータであるか否かを判別するフィルタリング手段と、差分データが有効データであると判別された場合に、フィルタリング手段によってフィルタリングされた有効差分データを巨大データベース１２に記録する有効差分データ記録手段と、を備える。また、所望データごとの探索命令を作成する探索命令作成手段と、作成した探索命令をリスト化する探索命令リスト化手段とを備える。以下、データ収集装置１０の各機能について説明していく。
【００５４】
（許諾データ）
許諾データとは、いわゆる利用許諾書のことである。例えば、データ収集装置１０が「あなたのユーザ端末の処理能力を利用しても良いですか？」という問い掛けに対して、ユーザが「使用許可します」と返信することである。
このほか、許諾データにはユーザ端末情報も含まれる。ユーザ端末情報とは、ユーザ端末４０の処理能力値やユーザの嗜好データのことである。処理能力値では、ユーザがユーザ端末４０の処理能力を申告し、その処理能力の範囲内であれば探索命令を許諾する、という形態の許諾データである。具体的には、ユーザ端末４０の演算能力である〔CPU〕、〔メモリ〕の数値、インターネット接続環境による〔通信回線速度〕などである。ユーザの嗜好データとは、ユーザの趣味などの興味分野に係るデータのことである。
【００５５】
（探索命令抽出手段）
ユーザ端末４０から所定の許諾データを受信すると、データ収集装置１０は巨大データベース１２から探索命令を抽出する。探索命令とは、データ収集装置１０が所望する所望データをユーザ端末４０に代理収集してもらうための命令データのことであり、探索命令リスト化手段が所定のフォーマットに沿ってリスト化している。探索命令は、例えばデータ更新日の古さや、巨大データベース１２を直接的に使用するユーザのアップデート要望に基づいて作成される。
【００５６】
ここで、「所望データ」と「探索命令」との関係について説明する。
例えば、データ収集装置１０が所望する所望データが「携帯電話の新機種情報」とする。この「携帯電話の新機種情報」に対し、ユーザ端末４０に探索依頼をする探索命令は、「携帯電話の新機種情報」そのものから、「新機種の特徴点」および「発売時期や発売価格」などの比較的基本となる情報や、「新機種情報と旧機種情報との比較」、「新機種に搭載される機能」、「その機能に関連する技術情報」、「その技術情報を提供する企業」などの発展形となる付加情報などである。つまり、所望データを基準とすると、「所望データ」と「探索命令」は縦横への階層構造の関係となっている。
なお、本実施形態では、探索命令を巨大データベース１２に予め記憶された形態として説明しているが、これに限定されることはない。例えば、許諾データを受信してから探索命令を作成するようにしても良い（図９参照）。
【００５７】
（探索命令リスト１：処理能力別リスト）
図４は、探索命令リスト化手段がリスト化した探索命令リストの一形態として、ユーザ端末の処理能力別にリスト化した図を示している。図４（ａ）は、ユーザ端末の各能力から算出した処理能力値表であり、図４（ｂ）は、処理能力値に応じて分別された処理能力別リストである。
処理能力別リストのリスト化手段としては、前述のユーザ端末情報によってユーザから申告されたユーザ端末４０の〔CPU〕および〔メモリ〕を合算して算出した〔演算能力値〕と、ユーザ端末４０のインターネット接続環境である〔通信回線速度〕から算出した〔回線能力値〕とによってリスト化している。各能力値は、１を最も低い能力値とし、５を最も高い能力値として表しており、〔演算能力値〕においては、〔CPU〕と〔メモリ〕を所定の算出手段によって数値化している。
【００５８】
演算能力値1は、処理能力が非常に低い場合に算出される。一方、演算能力値5は、処理能力が非常に高い場合に算出される。また、〔回線能力値〕についての目安を以下に示す。回線能力値1:ダイアルアップ回線（56kbps以下）、回線能力値2:ISDN回線（128kbps以下）、回線能力値3:DSL回線（1Mbps以下）、回線能力値4:DSL回線（50Mbps以下）、回線能力値5:光回線（100Mbps以上）。
【００５９】
図４（ａ）に示すように、〔演算能力値〕と〔回線能力値〕とが交差するセルが、ユーザ端末４０の［処理能力値］を示している。例えば、ユーザ端末４０の〔演算能力値〕が２、〔回線能力値〕が４であれば、処理能力値は［２］となり、〔演算能力値〕が４、〔回線能力値〕が５であれば、処理能力値は［５］となることがわかる。すなわち、処理能力値は、−２から６までの９段階に設定されており、これらの処理能力値に応じて探索命令がリスト化される。
【００６０】
図４（ｂ）には、処理能力値に対応する処理能力別リストと、その処理能力別リストの一例を示している。例えば、処理能力値が−２であれば、処理能力別リストはＡとなり、処理能力値が６であれば、処理能力別リストはＩとなる。処理能力別リストＡには、ユーザ端末４０の負荷を最小限とする探索命令であり、例えば、少量のテキストデータを収集してもらうような探索命令の一覧が表示される。また、処理能力別リストＩには、ユーザ端末４０の負荷が大きな探索命令であり、例えば、大量の動画データの収集が必要な探索命令の一覧が表示される。
【００６１】
つまり、処理能力別リストＡは最も負荷の少ない探索命令であり、処理能力別リストＩは最も負荷の大きい探索命令となっている。このように、ユーザ端末４０の処理能力別に探索命令リストを分別し、ユーザの希望に応じた探索命令リストを提供する。ユーザは、所有するユーザ端末４０の処理能力に応じて探索命令を実行することができるので好ましい。なお、処理能力別リストＨや処理能力別リストＩのように、負荷の大きな探索命令を選択したユーザ端末に対しては、特典を与えるようにしても良い。
【００６２】
（探索命令リスト２：ユーザ嗜好別リスト）
図５は、探索命令リストをユーザの嗜好別にリスト化したものである。
ユーザ嗜好別とは、ユーザの趣味や興味分野などのことであり、ユーザ嗜好別リストとは、これらに該当して分別したリストのことである。図５に示すように、ユーザ嗜好別リストは、複数のカテゴリに分別されており、スポーツ、コンピュータ、映画、音楽、旅行などの大カテゴリと、スポーツであればサッカー、プロ野球などの大カテゴリを細分化した中カテゴリと、サッカーであれば、Ｊリーグや海外サッカーなどのさらに細分化した小カテゴリとに分別された、いわゆるツリー構造の形態となっている。
【００６３】
また、図６は、小カテゴリをさらに細分化して一つの探索命令を表示した形態を示している。例えば、海外サッカーを選択すると、［No1 高原直泰の現在のゴールランキング］、［No2.中村俊輔の歴代所属チームとその背番号］・・・などが表示される。ユーザ嗜好別リストは、データ収集装置１０からユーザ端末４０に探索命令として依頼する場合とユーザに選択してもらう場合との二形態で実行可能となっている。
データ収集装置１０から依頼する場合は、データ収集装置１０がユーザ端末情報のユーザ嗜好データを参考にして、そのユーザの嗜好にマッチする探索命令をいくつか選択する。例えば、趣味が旅行であれば、旅行カテゴリを選択して送信するなどである。
【００６４】
また、ユーザに選択してもらう場合には、図５に示すユーザ嗜好別リストを画面表示し、そこからユーザ任意で選択してもらうことになる。例えば、ユーザ端末４０が［No1 高原直泰の現在のゴールランキング］を選択したとすれば、ユーザ端末４０は、この探索命令に基づいた情報を収集することになる。
すなわち、ユーザは、自らの趣味や興味分野の情報であれば、他の情報よりも積極的に収集することが期待できる。特に、特定の分野に精通していることも考えられので、高いクオリティの情報収集も期待できる。また、ユーザ自身は常日頃行っているＷｅｂ検索の行動と何ら変わらない場合もあり、探索命令を楽しむことも考えられる。したがって、探索命令リストをユーザ嗜好別リストとすることで、探索命令（所望データ）の収集効率の向上に寄与する。
【００６５】
（優先タグ付与手段）
また、ユーザ嗜好別リストには、優先タグが付与されている。優先タグとは、探索命令に優先順位を付与したものであり、データ収集装置１０が優先的にデータ収集を希望するデータには、優先タグ付与手段が優先タグを付ける。優先タグとしては、図６に示すように、［優］というマークでも良いし、［至急］、［緊急］などのマークやロゴ、また、フォント別や色別にするなど、他の探索命令と比較して一目できれば良い。この優先タグは、運営者が任意に取り決めを行うことが可能であるが、時事ニュース、災害情報およびスポーツ結果などの緊急性および速報性を有する情報に対して付与されることが好ましい。図６では、スポーツ結果である［No3 中田浩二のデビュー戦結果］に優先タグを付与している。なお、優先タグの付いた探索命令を収集してきたユーザ端末には所定の特典を与えるようにしても良い。
【００６６】
（探索結果）
以下は、ユーザ端末がデータ収集装置１０に送信する探索結果の一例である。探索結果としては、Ｗｅｂサイトの検索結果そのもの（ＵＲＬのみも含む）、探索命令に記載されたフォーマットに従ってこの検索結果から所定の情報をユーザが抽出したデータ、Ｗｅｂサイト内の情報を専用ツール等を用いて変換（要約、構文解析、意味解析等）したデータなどがある。なお、こうした探索結果自体がデータ収集装置１０の所望データであったり、探索結果に基づいてデータ収集装置１０の所望データが構築されたりする。
【００６７】
（探索結果の受信形態）
次に、ユーザ端末４０が探索した探索結果をデータ収集システム１０が受信する際の好適な受信形態について図７を参照して説明する。データ収集システム１０には、ユーザ端末４０から送信した探索結果を記憶可能なアップデータ記憶手段５０が設置されている。アップデータ記憶手段５０は、例えば、ＷＡＮ（インターネット）側に公開しているＦＴＰサーバ（図示は表示しない）の記憶手段の一部として構成され、ユーザ端末ごとに区分された複数のユーザ専有スペースを有する。このユーザ専有スペースに各ユーザ端末がＷｅｂブラウザまたはＦＴＰソフトなどのアップロード手段を用いて、送信した探索結果を記憶するものである。
【００６８】
すなわち、アップデータ記憶手段５０にユーザ端末からアップロードされた探索結果を一旦記憶しておき、その記憶された探索結果を、後述の差分演算手段が抽出して演算処理することになる。記憶手段をユーザからのアップロード用（アップデータ記憶手段５０）と差分データ用（巨大データベース１２）とに区別することで、巨大データベース１２に記憶するデータの選別が容易となる。また、アップデータ記憶手段５０を複数設置することもできる。このようにすれば、ユーザ端末４０からより多くのアップロード用データを記憶することができるため好ましい。
【００６９】
なお、アップデータ記憶手段５０は、インターネット１００とデータ収集システム１０との境界に設置する外部記憶装置の形態とすることもできる。この場合、データ収集システム１０のＷＡＮ側にファイアウォール（フィルタ機能）を設置しておくことが好ましい。ファイアウォールとしては、送受信されるデータがパケットデータである場合、予め通過可能な通過パケットと、通過不可能な不通過パケットとを設定し、それぞれをフィルタリングする機能を少なくとも備えている。つまり、ユーザ端末４０からアップロードされたデータのフィルタリング処理をＷＡＮ側で実施するので、仮にユーザ端末から悪意のあるデータが送信されてきてもＷＡＮ側で遮断可能となる。これにより、セキュリティの向上に寄与するため好ましい。
【００７０】
（差分演算・フィルタリング）
データ収集装置１０は、ユーザ端末４０がＷｅｂ検索によって探索したデータを受信する際に、差分演算手段が巨大データベース１２との差分データを抽出する。差分演算を実施するのは、巨大データベース１２には予め記憶された有効データまたは他のユーザ端末によって記憶されたデータがあるため、送信された探索結果がこれらの記憶済みデータと同一データであれば、記憶する必要がないためである。また、差分演算手段によって抽出された差分データは、フィルタリング手段が有効であるか否かを判別する。ここでいう、フィルタリングとは、［探索命令に適合するデータであるか否か］を主に検出するほか、ウィルスなどの不適合データの検出も行うことも可能となっている。
【００７１】
［探索命令に適合するデータであるか否か］に関するフィルタリングとしては、例えば、ユーザ端末４０への探索命令が前述した［No1 高原直泰の現在のゴールランキング］である場合、収集されてきたデータのうち、［サッカー］［ゴール］［ランキング］［高原直泰］［日付データ］などの各キーワードのいずれも含まれていない場合には、無効データと判断するなどである。なお、精度を高めたい場合には、検出条件に複数のキーワードを設定して絞り込めばよい。
また、このほかのフィルタリング設定の例としては、時事ニュースなどでは迅速性が重要であるため、探索結果の中の［日付データ］を重視し、ある一定の時間が経過した場合には無効とする、設定などもある。
【００７２】
フィルタリングを通過した差分データは、有効差分データとして巨大データベース１２に記憶される。また、巨大データベース１２に記憶された有効差分データは、データ収集装置１０が運営するポータルサイトの情報源として複数のユーザに提供可能となる。
【００７３】
すなわち、上述したようにユーザ端末４０は、本来であればデータ収集装置１０が行うべく情報収集のエージェントとして機能することになる。通常であれば、検索エンジン用の検索用コンピュータは、膨大な数が必要となるが、本形態のようにすれば、情報収集やデータ更新に係る検索用コンピュータを設置することなく、各ユーザ端末が送信してくれる探索結果を記憶する記憶手段（巨大データベース１２、アップデータ記憶手段５０）を設置するのみで、ポータルサイトを運用することが可能な極めて合理的なシステムとなっている。このため、運営に必要な設備投資費が格段に低減され、コストメリットに優れたシステムを構築することができる。
【００７４】
なお、本実施形態においては、巨大データベース１２を内蔵型の記憶装置としているが、これに限定されることはない。例えば、データ収集装置１０とは物理的に離れた位置に設置するようにしても良い。また、説明上、巨大データベース１２が一つであることを前提として説明しているが、巨大データベース１２を複数設置することも当然可能である。
【００７５】
（ランダム抽出・特典付与）
また、データ収集装置１０は、探索命令リストにある所望データの中から任意の所望データをランダムに抽出するランダム抽出手段と、ランダム抽出した所望データに関連する情報がユーザ端末から送信されてきた場合に、その情報の有効度をフィルタリング手段が判別し、有効であると判別した場合に、ユーザ端末４０に所定の特典を付与する特典付与手段を備える。
【００７６】
ランダム抽出手段は、巨大データベース１２に記憶された探索命令である全ての所望データから一つだけをランダムに抽出するものである。抽出した所望データは、ユーザ端末４０に送信される。また、特典付与手段とは、例えば、任意の賞品や賞金などのことである。つまり、ユーザ端末４０から返信された探索結果が有効な情報であれば特典を与えることで、情報収集という目的にゲーム性を持たせている。このようにすることで、ユーザが情報収集という行為を、より積極的に実行することが期待される。
【００７７】
なお、ランダム抽出手段は、複数の所望データの中から純粋にランダム抽選して選択する形態のほか、データ収集装置１０が所定のルールに基づいて抽出するようにしても良い。所定のルールとは、例えば、［ペイオフ］についてより多くのデータを収集したい場合には、［ペイオフ］に関連する事項を優先して抽出するように設定することである。このようにすれば、ゲーム性や特典を付与するという代償として、運営者都合でデータ収集が可能となる。
【００７８】
（精度向上）
また、ユーザ端末に送信する探索命令は、複数のユーザ端末に対して同一の探索命令を送信する。探索命令が［ペイオフ］というデータである場合、この［ペイオフ］という探索命令を５人のユーザに送信する。また、［郵政民営化］という探索命令がでは、１０人のユーザに送信する。すなわち、複数のユーザ端末に同一の探索命令を送信することで、より多くのデータが収集されてくる。これにより、情報の精度が高まることになるため好ましい。
【００７９】
また、データ収集装置１０は、ユーザ端末４０が探索命令を実施した結果を、ボランティア活動に寄与するようなシステムとしてもよい。これは、例えば、大地震などで多大な被害を被った地域があるとすれば、その地域に関連する情報および被災地に対して募金活動が可能なＷｅｂサイトを探してくるなどである。
また、ボランティア活動に関連するデータ収集を行ったユーザ端末に対しては、所定基準によってボランティアポイントを付与するようにしている。所定基準とは、特に社会貢献度が高いと推測されるデータを収集してくれば、高ポイントを付与するなどである。ボランティアポイントは、ポータルサイト上でランキング形式として閲覧可能としている。
【００８０】
すなわち、データ収集をボランティア活動に関連付けることで、社会貢献に興味があるユーザであれば、ユーザからの許諾データを効率よく受信することになり、より多くのデータ収集も可能となる。
【００８１】
図８を参照して、データ収集装置における一連の処理手順について説明する。
許諾データ受信手段がユーザ端末の利用許可となる許諾データを受信する（Ｓ１０１）。探索命令抽出手段が所望データに関する最新の情報をインターネット上から探させるための探索命令を抽出する（Ｓ１０２）。抽出した探索命令をユーザ端末に送信する（Ｓ１０３）。ユーザ端末は、探索命令を受信すると（Ｓ１０４）、インターネットからＷｅｂ検索である探索命令を実行する（Ｓ１０５）。Ｗｅｂ検索によって探索した探索結果を送信する（Ｓ１０６）。
【００８２】
探索結果受信手段がその探索結果を受信する（Ｓ１０７）。受信した探索結果は、差分演算手段が探索結果と巨大データベースとの差分データを抽出するための差分演算を実行する（Ｓ１０８）。また、フィルタリング手段が抽出された差分データが有効なデータ否かを判別する（Ｓ１０９）。ここで、有効なデータと判別された場合には、その有効差分データを巨大データベースに記録する（Ｓ１１０）。一方、すでに記憶済み等の無効なデータと判別された場合には、データ破棄とする（Ｓ１１１）。
【００８３】
また、図９は、許諾データ受信後に探索命令を作成する場合のデータ収集装置における処理手順である。
許諾データ受信手段がユーザ端末の利用許可となる許諾データを受信する（Ｓ２０１）。探索命令作成手段が許諾データのユーザ端末情報に基づいて作成可能な探索命令を作成する（Ｓ２０２）。作成した探索命令を巨大データベースに記録する（Ｓ２０３）。探索命令送信手段が作成した探索命令をユーザ端末に送信する（Ｓ２０４）。ユーザ端末は、探索命令を受信すると（Ｓ２０５）、インターネットからＷｅｂ検索である探索命令を実行する（Ｓ２０６）。Ｗｅｂ検索によって探索した探索結果を送信する（Ｓ２０７）。
【００８４】
探索結果受信手段がその探索結果を受信する（Ｓ２０８）。受信した探索結果は、差分演算手段が探索結果と巨大データベースとの差分データを抽出するための差分演算を実行する（Ｓ２０９）。また、フィルタリング手段が抽出された差分データが有効なデータ否かを判別する（Ｓ２１０）。ここで、有効なデータと判別された場合には、その有効差分データを巨大データベースに記録する（Ｓ２１１）。一方、すでに記憶済み等の無効なデータと判別された場合には、データ破棄とする（Ｓ２１２）。
【００８５】
（第二実施形態）
次に、図１０から図１２を参照してデータ収集装置１０がユーザ端末のＣＰＵ能力を使用可能とした実施形態について説明する。
本実施形態では、データ収集装置１０が運営するポータルサイト内に所定のコンテンツを提供し、そのコンテンツをユーザ端末が使用している間は、ユーザ端末のＣＰＵ能力をデータ収集装置１０が利用することになっており、提供するコンテンツを対戦型ゲームとし、そのゲームに参加するユーザ端末は、ＣＰＵ能力の異なるユーザ端末４０ａ、４０ｂ、４０ｃが参加するものとして説明していく。
【００８６】
図１０（ａ）に示すように、インターネット上のポータルサイトに接続されたユーザ端末４０ａのＣＰＵ能力は［ＣＰＵ：３００］であり、ユーザ端末４０ｂのＣＰＵ能力は［ＣＰＵ：５００］であり、ユーザ端末４０ｃのＣＰＵ能力は［ＣＰＵ：９００］となっている。つまり、三台の中ではユーザ端末４０ｃの処理能力が一番高いことになる。なお、ＣＰＵ能力は、接続時にユーザ端末から申告してもらうことで情報を取得しても良いが、基本的には前述したユーザ端末情報に含まれているＣＰＵ能力を使用する。
【００８７】
さて、各ユーザ端末はゲームを遊戯するわけだが、このゲームを開始するにはゲーム上の公平を期するために、各ユーザ端末のＣＰＵ能力を均衡化しなければならないというゲームルールとなっている。本実施形態ではこの均衡化ルールを、ユーザ端末の中で最も処理能力の低い端末に合わせるようにしている。
【００８８】
すなわち、ＣＰＵ能力の基準はユーザ端末４０ａとなるので、他のユーザ端末のＣＰＵ能力をユーザ端末４０ａに合わせる必要があり、ユーザ端末４０ｂおよびユーザ端末４０ｃには余剰パフォーマンスが発生することになる。図１０（ｂ）にＣＰＵ能力が均衡化された形態を示す。ＣＰＵ能力の均衡化が終了すると、各ユーザ端末はゲームを開始することができる。
【００８９】
図１１（ａ）は、各ユーザ端末のゲーム中を示した図である。データ収集装置１０は、各ユーザ端末がゲーム中、ユーザ端末４０ｂからの［余剰パフォーマンス２００］とユーザ端末４０ｃからの［余剰パフォーマンス６００］の合計［８００］の余剰パフォーマンスを自由に利用することが可能となる。なお、使用用途としては、任意で良いが、基本的にはデータ収集に関する各種処理となる。
【００９０】
また、図１１（ｂ）に示すように、ゲームが終了した場合には、データ収集装置１０が使用していた余剰パフォーマンスの使用が終了となる。すなわち、本実施形態では、ゲームルールにＣＰＵ能力の均衡化ルールを設けているので、ユーザ端末の余剰パフォーマンスの使用許可を得られやすい。また、ゲームを行う複数のユーザ端末が全て同じスペックであることは考えにくいので、効率的に余剰パフォーマンスを使用することが期待できる。
【００９１】
なお、本実施形態では、均衡化ルールをユーザ端末の中で最も処理能力の低い端末に合わせるようにしているが、これ以外の均衡化ルールを設けることも当然可能である。例えば、各ユーザ端末の処理能力を平均化するようにしても良い。また、所定のコンテンツとしてはゲームを例として説明しているが、これに限定されることはない。例えば、コンテンツとしてはポータルサイトが提供する有料サービスであっても良い。ユーザにとっては有料コンテンツを実質的に無料で使用することが可能となるため好ましい。
【００９２】
図１２は、本実施形態における各ユーザ端末およびデータ収集装置の処理である。
各ユーザ端末は、ポータルサイトにアクセスするとともに、ＣＰＵ能力が記載されたユーザ端末情報をデータ収集装置１０に送信する（Ｓ３０１）。データ収集装置１０は、ユーザ端末情報を受信すると（Ｓ３０２）、各ユーザ端末のＣＰＵ能力を比較する（Ｓ３０３）。ここで、均衡化ルールによって基準とされるユーザ端末が決定する。ＣＰＵ能力を比較したら、基準ユーザ端末のＣＰＵ能力に対し、余剰している他のユーザ端末のＣＰＵ能力の差分ＣＰＵを算出する（Ｓ３０４）。
【００９３】
各ユーザ端末がゲーム中であるか否かを判別し（Ｓ３０５）、ゲーム中であれば、差分ＣＰＵの抽出によって算出された余剰パフォーマンスを抽出し（Ｓ３０６）、所定の用途に余剰パフォーマンスを使用する（Ｓ３０７）。また、ゲーム中でなければ、各ユーザ端末に対してゲーム終了確認データを送信する（Ｓ３０８）。各ユーザ端末は、ゲーム終了確認データを受信すると（Ｓ３０９）ゲームを終了するか否かの選をし（Ｓ３１０）ゲームを終了する場合には、切断要求データを送信する（Ｓ３１１）。データ収集装置１０は、切断要求を受信すると（Ｓ３１２）、余剰パフォーマンスの使用を終了する（Ｓ３１３）。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】データ収集装置の全体構成を示す概略構成図である。
【図２】ユーザ端末の構成を示したブロック図である。
【図３】サーバの構成を示したブロック図である。
【図４】ユーザ端末を処理能力別にリスト化した図である。
【図５】探索命令リストをユーザの嗜好別にリスト化した図である。
【図６】探索命令リストをユーザの嗜好別にリスト化し、その詳細を示した図である。
【図７】データ収集装置における他の形態を示す概略構成図である。
【図８】データ収集装置の処理手順を示したフローチャートである。
【図９】データ収集装置の処理手順を示したフローチャートである。
【図１０】第二実施形態におけるデータ収集装置を示した概略構成図である。
【図１１】第二実施形態におけるデータ収集装置を示した概略構成図である。
【図１２】第二実施形態の処理手順を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００９５】
１０  データ収集装置
１１  演算処理部
１２  巨大データベース
１３、４８  入出力ポート
１４  入力手段
１５  表示手段
１６  通信手段
１７  出力手段
４０  ユーザ端末
４１  ＣＰＵ
４２  ＲＡＭ
４３  記憶部
４４  入力部
４５  表示部
４６  通信部
４７  出力部
５０  アップデータ記憶手段
１００  インターネット
【図１】
2006338101.tif 000003
【図２】
2006338101.tif 000004
【図３】
2006338101.tif 000005
【図４】
2006338101.tif 000006
【図５】
2006338101.tif 000007
【図６】
2006338101.tif 000008
【図７】
2006338101.tif 000009
【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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