(57)【要約】      （修正有）【課題】気象などの環境要因による変動について効果的に報知する技術を提供する。【解決手段】情報処理システム１は、取得ユニット（通信デバイス１９）と、出力ユニット（表示デバイス１５）と、記憶ユニット（記憶デバイス１７）と、を備える。取得ユニットは、消費者の環境に関する予測データを取得する。記憶ユニットは、環境に関する条件である環境条件及び報知に対する投資との比較に基づいた報知によって得られる効果としての報知効果に関する条件である効果条件を記憶する。出力ユニットは、予測データと、環境条件及び効果条件と、に基づき、環境条件が満足されることが予測される、報知効果が効果条件を満足すると推定される期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように、情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
消費者の環境に関する予測データを取得するように構成される取得ユニットと、
報知を提案又は指示する情報を出力するように構成される出力ユニットと、
前記環境に関する条件である環境条件、及び、前記報知に対する投資との比較に基づいた前記報知によって得られる効果としての報知効果に関する条件である効果条件を記憶する記憶ユニットと、
を備え、前記出力ユニットは、前記取得ユニットより取得される前記予測データと、前記記憶ユニットが記憶する前記環境条件及び前記効果条件と、に基づき、前記環境条件が満足されることが予測される期間であって、前記報知効果が前記効果条件を満足すると推定される期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように、前記情報を出力する情報処理システム。
【請求項２】
前記効果条件は、報知量と投資対効果との組合せにより定められ、
前記出力ユニットは、前記環境条件が満足される期間であって、報知量と投資対効果との関係が前記効果条件を満足する期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように、前記情報を出力する請求項１記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記出力ユニットは、報知時期、報知地域、及び報知対象の少なくとも一つに応じて前記報知効果の推定値が変化する前記報知効果の推定モデルに従って、前記環境条件が満足される期間における前記報知効果を推定するように構成される請求項１又は請求項２記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記報知は、商品及び役務の少なくとも一方の売上げに影響を与える事柄に関し、
前記記憶ユニットは、報知量と売上げ変化との対応関係を表すモデルデータ、及び、時期別の報知単価を表す単価データを記憶し、
前記出力ユニットは、前記モデルデータ及び前記単価データに基づき、前記環境条件が満足される期間において、前記報知効果が前記効果条件を満足するかを判定するように構成される請求項１〜請求項３のいずれか一項記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記報知は、商品及び役務の少なくとも一方の売上げに影響を与える事柄に関し、
前記記憶ユニットは、報知量と売上げ変化との対応関係を表すモデルデータ、及び、地域別の報知単価を表す単価データを記憶し、
前記出力ユニットは、前記モデルデータ及び前記単価データに基づき、前記地域別に、前記環境条件が満足されることが予測される期間において、前記報知効果が前記効果条件を満足するかを判定し、前記期間における前記報知効果が前記効果条件を満足する地域向けの報知を提案又は指示するように、前記情報を出力する請求項１〜請求項３のいずれか一項記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記記憶ユニットが記憶する前記環境条件は、複数の環境条件であり、
前記出力ユニットは、前記複数の環境条件の夫々に関して、当該環境条件が満足されることが予測される期間であって、前記報知効果が前記効果条件を満足すると推定される期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように、前記情報を出力する請求項１〜請求項５のいずれか一項記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記複数の環境条件には、商品及び役務の少なくとも一方に関する種類毎の環境条件が含まれる請求項６記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記記憶ユニットが記憶する前記効果条件は、複数の効果条件であり、
前記出力ユニットは、前記複数の効果条件の夫々に関して、前記環境条件が満足されることが予測される期間であって、前記報知効果が当該効果条件を満足すると推定される期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように、前記情報を出力する請求項１〜請求項７のいずれか一項記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記複数の効果条件には、商品及び役務の少なくとも一方に関するブランド毎又は報知主毎の効果条件が含まれる請求項８記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記予測データは、気象予報データであり、前記環境条件は、気象に関する条件である請求項１〜請求項９のいずれか一項記載の情報処理システム。
【請求項１１】
前記環境条件は、気温に関する条件を少なくとも含む請求項１〜請求項１０のいずれか一項記載の情報処理システム。
【請求項１２】
前記環境条件は、気温変化に関する条件を少なくとも含む請求項１〜請求項１１のいずれか一項記載の情報処理システム。
【請求項１３】
前記出力ユニットは、前記報知を提案又は指示する情報として、広告の出稿を提案又は指示する情報を出力する請求項１〜請求項１２のいずれか一項記載の情報処理システム。
【請求項１４】
前記広告は、マス媒体を通じた広告、ディジタル媒体を通じた広告、及び、アナログ媒体を通じた広告の少なくとも一つを含む請求項１３記載の情報処理システム。
【請求項１５】
前記出力ユニットは、前記報知を提案又は指示する情報として、コマーシャルの出稿を提案又は指示する情報を出力し、
前記効果条件は、前記報知量としての前記コマーシャルに関するグロスレーティングポイントと、前記投資対効果としての前記コマーシャルの出稿費に対する利益率との組合せにより定められる条件である請求項２記載の情報処理システム。
【請求項１６】
請求項１〜請求項１５いずれか一項記載の情報処理システムにおける前記取得ユニット及び前記出力ユニットとしてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１７】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
消費者の環境に関する予測データを取得することと、
報知を提案又は指示する情報を出力することと、
前記環境に関する条件である環境条件を取得することと、
前記報知に対する投資との比較に基づいた前記報知によって得られる効果としての報知効果に関する条件である効果条件を取得することと、
を含み、前記出力することは、前記予測データと、前記環境条件及び前記効果条件と、に基づき、前記環境条件が満足されることが予測される期間であって、前記報知効果が前記効果条件を満足すると推定される期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように、前記情報を出力することである情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理システム及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
消費者に関連する状況情報に基づき、消費者の行動を予測し、広告の機会を予測するシステムが既に知られている（例えば特許文献１参照）。気象予報に基づき販売予測を行うことも周知である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１０８９１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
多くの商品の販売量／金額は、気象等の環境要因により変動する。従って、環境要因を考慮して広告の機会を予測することが考えられる。しかしながら、広告の機会を予測する従来技術には、効果的な広告出稿の観点で改善の余地がある。このことは、広告に限られない様々な情報の報知に関して、同様に言うことができる。
【０００５】
そこで、本開示の一側面によれば、効果的な報知を実現可能な新規技術を提供できることが好ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一側面に係る情報処理システムは、取得ユニットと、出力ユニットと、記憶ユニットと、を備える。取得ユニットは、消費者の環境に関する予測データを取得するように構成される。出力ユニットは、報知を提案又は指示する情報を出力するように構成される。記憶ユニットは、上記環境に関する条件である環境条件、及び、報知に対する投資との比較に基づいた報知によって得られる効果としての報知効果に関する条件である効果条件を記憶するように構成される。
【０００７】
出力ユニットは、取得ユニットより取得される予測データと、記憶ユニットが記憶する環境条件及び効果条件と、に基づき、環境条件が満足されることが予測される期間であって、報知効果が効果条件を満足すると推定される期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように、上記情報を出力する。
【０００８】
この情報処理システムによれば、報知の提案又は指示が、投資との比較に基づく効果を考慮したものであることから、効果的な報知を実現可能である。一例によれば、投資対効果が基準を超える範囲での報知を実現し得る。
【０００９】
本開示の一側面によれば、効果条件は、報知量と投資対効果との組合せにより定められてもよい。この場合、出力ユニットは、環境条件が満足される期間であって、報知量と投資対効果との関係が上記効果条件を満足する期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように上記情報を出力する構成にされてもよい。
【００１０】
出力ユニットは、報知時期、報知地域、及び報知対象の少なくとも一つに応じて報知効果の推定値が変化する報知効果の推定モデルに従って、環境条件が満足される期間における報知効果を推定するように構成されてもよい。
【００１１】
報知は、商品及び役務の少なくとも一方に関する報知であってもよい。報知は、例えば商品及び役務の少なくとも一方の売上げに影響を与える事柄に関する報知であってもよい。この場合、記憶ユニットは、報知量と売上げ変化との対応関係を表すモデルデータ、及び、時期別の報知単価を表す単価データを記憶してもよい。出力ユニットは、モデルデータ及び単価データに基づき、環境条件が満足される期間において、報知効果が効果条件を満足するかを判定するように構成されてもよい。
【００１２】
記憶ユニットは、報知量と売上げ変化との対応関係を表すモデルデータ、及び、地域別の報知単価を表す単価データを記憶してもよい。この場合、出力ユニットは、モデルデータ及び単価データに基づき、地域別に、環境条件が満足されることが予測される期間において、報知効果が効果条件を満足するかを判定し、期間における報知効果が効果条件を満足する地域向けの報知を提案又は指示するように、情報を出力するように構成されてもよい。
【００１３】
記憶ユニットには、複数の環境条件が記憶されてもよい。この場合、出力ユニットは、複数の環境条件の夫々に関して、環境条件が満足されることが予測される期間であって、報知効果が効果条件を満足すると推定される期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように、上記情報を出力する構成にされてもよい。一例によれば、上記複数の環境条件には、商品及び役務の少なくとも一方に関する種類毎の環境条件が含まれる。
【００１４】
記憶ユニットには、複数の効果条件が記憶されてもよい。この場合、出力ユニットは、複数の効果条件の夫々に関して、環境条件が満足されることが予測される期間であって、報知効果が当該効果条件を満足すると推定される期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように、上記情報を出力する構成にされてもよい。一例によれば、上記複数の効果条件には、商品及び役務の少なくとも一方に関するブランド毎又は報知主毎の効果条件が含まれる。
【００１５】
上記予測データは、気象予報データであってもよい。環境条件は、気象に関する条件であってもよい。環境条件は、気温に関する条件を含んでいてもよいし、気温変化に関する条件を含んでいてもよい。
【００１６】
報知の例には、消費行動を促進するための報知が含まれると理解されてもよい。消費行動を促進するための報知の例には、商品及び／又は役務に関する広告の出稿が含まれると理解されてもよい。ここでいう広告は、広義に解釈されるべきであり、例えば消費者に対するリコメンドを含むと理解されてもよい。
【００１７】
広告は、マス媒体を通じた広告、ディジタル媒体を通じた広告、及び、アナログ媒体を通じた広告の少なくとも一つを含むことができる。マス媒体を通じた広告は、新聞、雑誌、テレビジョン放送、及び／又は、ラジオ放送を通じた広告を含む。ディジタル媒体を通じた広告は、電子機器を通じた広告を含む。電子機器は、ユーザ端末及び／又はディジタルサイネージを含む。ディジタルサイネージは、任意の場所に設置される、任意サイズの、専用又は非専用のディジタルサイネージを含む。例えば、ディジタルサイネージは、店舗内の、店舗外の、屋内の、及び／又は、屋外のディジタルサイネージであり得る。アナログ媒体を通じた広告は、紙媒体、及び／又は、アナログ看板を通じた広告を含む。
【００１８】
出力ユニットは、報知を提案又は指示する情報として、広告の出稿を提案又は指示する情報を出力するように構成されてもよい。出力ユニットは、コマーシャルの出稿を提案又は指示する情報を出力するように構成されてもよい。コマーシャルの例には、スポットＣＭが含まれる。効果条件は、報知量としてのコマーシャルに関するグロスレーティングポイントと、投資対効果としてのコマーシャルの出稿費に対する利益率との組合せにより定められる条件であってもよい。
【００１９】
本開示の別側面によれば、上記取得ユニット及び出力ユニットの少なくとも一方としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供されてもよい。本開示の別側面によれば、上述の情報処理システムに対応する情報処理方法が提供されてもよい。
【００２０】
本開示の別側面によれば、消費者の環境に関する予測データを取得することと、報知を提案又は指示する情報を出力することと、環境に関する条件である環境条件を取得することと、報知に対する投資との比較に基づいた報知によって得られる効果としての報知効果に関する条件である効果条件を取得することと、を含む情報処理方法が提供されてもよい。出力することは、予測データと、環境条件及び効果条件と、に基づき、環境条件が満足されることが予測される期間であって、報知効果が効果条件を満足すると推定される期間に対応するタイミングでの報知を提案又は指示するように、上記情報を出力することであってもよい。情報処理方法は、コンピュータにより実現されてもよい。
【００２１】
この情報処理方法は、上記提案又は指示に従う効果的な報知を可能にする。本開示の別側面によれば、上述の情報処理方法をコンピュータが実行するためのプログラムが提供されてもよい。プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されてもよい。記録媒体は、コンピュータ読取可能な非遷移的実体的記録媒体であり得る。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】情報処理システムの構成を表すブロック図である。
【図２】記憶デバイスが記憶するデータの構成を表す図である。
【図３】１日当たりＧＲＰに対する販売金額の増加率の例を示すグラフである。
【図４】処理デバイスが実行する気象予報データを取得するための処理を表すフローチャートである。
【図５】処理デバイスが実行する広告出稿を提案するための処理を表すフローチャートである。
【図６】処理デバイスが実行する効果推定処理を表すフローチャートである。
【図７】第二実施形態における効果推定処理を表すフローチャートである。
【図８】出稿システムを通じた広告出稿を説明したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本開示の例示的実施形態を、以下に図面を参照しながら説明する。
［第一実施形態］
本実施形態の情報処理システム１は、図１に示すように、処理デバイス１１と、入力デバイス１３と、表示デバイス１５と、記憶デバイス１７と、通信デバイス１９と、を備える。この情報処理システム１は、例えば、汎用コンピュータに、本開示に係る技術が適用されたプログラムがインストールされて構成される。
【００２４】
処理デバイス１１は、ＣＰＵ１１１と、ＲＡＭ１１３と、を備える。ＣＰＵ１１１は、記憶デバイス１７が記憶するプログラムに従う処理を実行する。ＲＡＭ１１３は、ＣＰＵ１１１による処理実行時に作業用メモリとして使用される。
【００２５】
入力デバイス１３は、ユーザからの入力操作を受付可能に構成される。入力デバイス１３は、例えばキーボード及びポインティングデバイスの一つ以上を備える。表示デバイス１５は、各種情報を表示可能に構成される。表示デバイス１５は、例えば液晶ディスプレイを備える。
【００２６】
記憶デバイス１７は、ＣＰＵ１１１により実行されるプログラム、及び、プログラムと共に利用されるデータを記憶するように構成される。記憶デバイス１７は、例えばハードディスクドライブ及びフラッシュメモリの一つ以上を備える。
【００２７】
通信デバイス１９は、外部装置と双方向通信可能な構成にされる。外部装置の例には、気象予報データサーバ２０が含まれる。情報処理システム１は、通信デバイス１９を通じて、外部装置から各種データをネットワーク又はケーブルを通じて取得可能に構成される。
【００２８】
記憶デバイス１７に関して詳述する。記憶デバイス１７は、図２に示すように、複数の判定用データＤ１と、複数の単価データＤ２と、を記憶する。本実施形態の処理デバイス１１は、記憶デバイス１７が記憶するプログラムに従う処理によって、通信デバイス１９を通じ、気象予報データサーバ２０から気象予報データを取得する。
【００２９】
処理デバイス１１は、この気象予報データと、複数の判定用データＤ１及び単価データＤ２とに基づき、所定条件が満足されたときに、広告出稿をユーザに提案又は指示するためのメッセージを出力する。ユーザは、例えば、広告代理業を営む企業の従業員である。メッセージは、表示デバイス１５からユーザに向けて表示される。
【００３０】
記述を簡単にするために、以下において広告出稿を提案することは、広告出稿を指示することを含むと理解されたい。本実施形態の情報処理システム１が出稿を提案する広告は、テレビジョン放送を通じたスポットコマーシャル（ＣＭ）である。スポットＣＭの放送に関しては、放送日より所定日数前までに、テレビジョン放送局に申し込む必要がある。本実施形態の情報処理システム１は、このように出稿日より所定日数前の申込が必要な広告出稿に有意義である。出稿日は、広告が媒体を通じて消費者に露出される日に対応し、スポットＣＭのケースでは、放送日に対応する。
【００３１】
記憶デバイス１７が記憶する上記複数の判定用データＤ１には、各商品カテゴリに少なくとも一つの判定用データＤ１が含まれる。判定用データＤ１の夫々は、気象条件データＤ１１、効果条件データＤ１２、モデルデータＤ１３、及び、売上げシェアデータＤ１４を有する。
【００３２】
気象条件データＤ１１は、対応する商品カテゴリの広告出稿を提案する環境に関する条件の一つである気象条件を定義する。気象予報上、この気象条件が満足される日が出稿日に指定されて、広告出稿は提案される。
【００３３】
効果条件データＤ１２は、対応する商品カテゴリの広告出稿を提案する条件の一つである効果条件を商品ブランド毎に定義する。但し、効果条件データＤ１２は、効果条件を、一以上の商品ブランドに対応する広告主毎に定義されてもよい。各効果条件は、広告投資との比較に基づいた広告効果に関する条件を定義する。具体的に、各効果条件は、広告量と投資対効果（ＲＯＩ）との組合せにより定義される。各効果条件は、例えばユーザ又は広告主により指定される。
【００３４】
広告量は、本実施形態において、スポットＣＭの延べ視聴率であるグロスレーティングポイント（ＧＲＰ）である。このことからも理解できるように広告量は、消費者に対する広告の露出量に対応する。
【００３５】
投資対効果（ＲＯＩ）は、広告出稿による利益を、広告出稿費との比較に基づいて表した値である。具体的に、ＲＯＩは、広告に起因する販売金額の増分を広告出稿費で除算した値に対応する。ＲＯＩ＝１であるとき、販売金額の増分が出稿費と同じであることを意味する。
【００３６】
図３では、１日当たりＧＲＰに対する販売金額の増加率を、横軸にＧＲＰを設定し、縦軸に販売金額の増加率を設定したグラフで示す。グラフから理解できるように、ＧＲＰが大きくなるほど、販売金額の増加率は大きくなる。しかしながら、その勾配は、ＧＲＰが増えるほど減少する。このことは、ＧＲＰが大きくなるほどＲＯＩが減少することを意味する。ＧＲＰが増加するほど、広告出稿費が増加するためである。
【００３７】
このため、効果条件は、例えば「１００ＧＲＰでＲＯＩ＞１」のように、広告出稿を提案するＲＯＩ範囲の下限／下界と、そのＲＯＩを満足するＧＲＰとの組合せで定義される。以下では、効果条件が示すＲＯＩのことを基準ＲＯＩと表現し、効果条件が示すＧＲＰのことを基準ＧＲＰと表現する。
【００３８】
図３におけるグラフは、実線及び破線の２本の曲線を有する。これら実線及び破線は、互いに異なる気象条件における販売金額の増加率を表す。判定用データＤ１には、実線で示されるように販売金額の増加率が通常より大きい気象条件が定義される。
【００３９】
モデルデータＤ１３は、地域毎に、気象条件が満足されるケースにおける、対応する商品カテゴリについての、広告に起因する販売金額の増分の推定値を算出可能な推定モデルを表す。例えば、推定モデルは、広告出稿地域、広告出稿日の曜日及び季節、予報されている気象の具体的数値、並びに、１日当たりＧＲＰの入力に対し、対応する地域及び商品カテゴリの販売金額の増分の推定値を出力する関数で定義される。この推定モデルは、対応する商品カテゴリの過去の販売実績と広告実績とに基づく統計処理により導出可能である。
【００４０】
売上げシェアデータＤ１４は、対応する商品カテゴリに属する各商品ブランドの売上げシェアを地域毎に表す。この売上げシェアデータＤ１４は、上記推定モデルに基づいて算出される対応する商品カテゴリの販売金額の増分から、対応する商品ブランドの販売金額の増分を算出するために用いられる。売上げシェアデータＤ１４は、各地域に関して、曜日及び季節毎の売上げシェアを特定可能な構成されてもよい。あるいは、処理デバイス１１は、通信デバイス１９を通じて外部装置から最新データを逐次取得して、売上げシェアデータＤ１４を更新するように構成されてもよい。
【００４１】
記憶デバイス１７が記憶する上記複数の単価データＤ２は、広告主毎の単価データＤ２である。各単価データＤ２は、地域毎の単価データＤ２１を有する。各地域の単価データＤ２１は、対応する地域における広告単価を時期別に表す。広告単価は、対応する地域及び時期における広告量１単位当たりの広告出稿費を表し、具体的には、１日当たり１ＧＲＰ当たりの広告出稿費を表す。このように単価データＤ２の夫々は、対応する広告主に関する地域別及び時期別の広告単価を表す。これら広告主毎の単価データＤ２は、対応する広告主の広告出稿費、更にはＲＯＩを算出するのに用いられる。
【００４２】
続いて、気象条件に関して詳述する。本実施形態の情報処理システム１は、広告効果が高い環境での広告出稿を提案できることが望ましい。従って、判定用データＤ１には、広告効果が高い日の気象条件が定義される。気象条件は、当該気象条件を満足する日が適当な頻度で発生するように定められる。例えば、月当たり数回生じるように定められる。
【００４３】
この気象条件は、１日の気温で定められてもよいし、１日の気温の、前日及び／又は平年からの気温差によって定められてもよい。ここで言う「１日の気温」は、１日の最高気温、平均気温、及び、最低気温の一つ又は組合せであり得る。例えば気象条件は、「１日の気温が所定気温以上／以下であること」及び／又は「１日の気温の前日／平年からの気温差が所定温度以上／以下であること」に定められる。気象条件が「１日の平均気温が前日の平均気温より３度以上高いこと」である場合には、気象予報上「１日の平均気温が前日の平均気温より３度以上高い日」が出稿日として提案される。
【００４４】
気象条件は、１日の気温差によって定められても良い。１日の気温差は、１日の最高気温と最低気温との差であってもよいし、最高気温と平均気温との差であってもよいし、平均気温と最低気温との差であってもよい。
【００４５】
気象条件は、「１日の気温が所定温度以上／以下である日が所定日数連続すること」であってもよい。この他、気象条件は、「１日の気温の前日からの気温差が所定温度以上高い／低い日が所定日数連続すること」であってもよい。ここで言う「１日の気温」もまた、１日の最高気温、平均気温、及び、最低気温の一つ又は組合せであり得る。
【００４６】
気象条件の設計者は、対応する商品カテゴリに関して、販売金額の上昇との相関が強い気象条件を、過去の気象履歴と販売実績とを用いた統計処理により探索し、その気象条件の発生頻度を考慮しながら、最適な気象条件を、対応する商品カテゴリの判定用データに定義することができる。具体的には、気象履歴及び販売実績に対して回帰分析を適用することができる。
【００４７】
探索は、判定用データＤ１に定義可能な気象条件の全てに対して行われてもよいし、経験則から一部の気象条件の範囲に限定して行われてもよい。例えば、ビールやアイスクリームに関しては、経験則上、暑さに応じて販売金額が上昇する。温かいスープに関しては、寒さに応じて販売金額が上昇する。このような経験則に基づいて、探索を一部の気象条件に限定することができる。
【００４８】
続いて、処理デバイス１１が実行する処理の詳細を説明する。処理デバイス１１は、図４に示す処理を定期的に実行するように構成される。この処理によれば、処理デバイス１１は、通信デバイス１９を通じて、気象予報データサーバ２０に最新の気象予報データを要求する（Ｓ１１０）。処理デバイス１１は、それにより気象予報データサーバ２０から送信されてくる最新の気象予報データを、通信デバイス１９を通じて受信し、記憶デバイス１７に保存する（Ｓ１２０）。例えば、処理デバイス１１は、気象予報データサーバ２０における気象予報データの更新タイミングに合わせて図４に示す処理を実行することができる。
【００４９】
処理デバイス１１は、更に図５に示す処理を、気象条件及び効果条件の組合せ毎に繰返し実行するように構成される。気象条件及び効果条件の組合せは、商品カテゴリ及び商品ブランドの組合せ、又は、商品カテゴリ及び広告主の組合せに対応し得る。
【００５０】
処理デバイス１１は、図５に示す処理を、例えば、気象予報データの更新に合わせて実行することができる。処理デバイス１１は、この処理をユーザからの指示に従って実行してもよい。この処理を開始すると、処理デバイス１１は、対応する気象条件及び効果条件を取得する（Ｓ２１０）。具体的には、記憶デバイス１７から参照対象の判定用データＤ１が示す気象条件を読み出し、更に、この判定用データＤ１が示す複数の効果条件の中から一つの参照対象の効果条件を読み出す（Ｓ２１０）。
【００５１】
その後、処理デバイス１１は、記憶デバイス１７が記憶する気象予報データを参照し、未来の所定期間において、上記読み出した気象条件が気象予報上満足される、日及び地域の組合せを探索する（Ｓ２２０）。未来の所定期間は、例えば、提案に従って広告出稿可能な最先の日から気象予報データにより気象が予報されている最も遅い日までの期間に対応する。
【００５２】
処理デバイス１１は、この探索により気象条件を満足する日及び地域の組合せが発見された場合には（Ｓ２３０でＹｅｓ）、Ｓ２４０に移行し、それ以外の場合には（Ｓ２３０でＮｏ）、Ｓ２７０に移行する。Ｓ２７０において、処理デバイス１１は、広告出稿の提案がないことを示すメッセージを出力し、図５に示す処理を終了する。
【００５３】
Ｓ２４０において、処理デバイス１１は、探索により発見された気象条件を満足する日及び地域の組合せの夫々を、広告出稿を提案する日及び地域の候補に設定する。候補の夫々は、日及び地域の組合せに対応する。
【００５４】
その後、処理デバイス１１は、効果推定処理（Ｓ２５０）を実行することにより、各候補に関して、候補に対応する日及び地域における広告効果を、広告投資との対比に基づいて推定する。Ｓ２５０において、処理デバイス１１は、図６に示す効果推定処理を実行することができる。
【００５５】
効果推定処理において、処理デバイス１１は、Ｓ２４０で設定された候補の一つを処理対象に選択する（Ｓ３１０）。その後、処理デバイス１１は、選択した候補に関して、効果条件が満足されるか否かを判定するための処理を実行する（Ｓ３２０，３３０）。
【００５６】
具体的に、処理デバイス１１は、上記選択した候補に対応する日及び地域において仮に、効果条件が示す基準ＧＲＰで広告主が広告出稿した場合のＲＯＩを算出する（Ｓ３２０）。以下では、上記選択した候補に対応する日及び地域のそれぞれを、選択日及び選択地域と表現する。ここで算出されるＲＯＩは、Ｓ２１０で読み出された効果条件に対応する商品ブランドの広告出稿が選択日及び選択地域でなされた場合のＲＯＩである。
【００５７】
具体的に、ＲＯＩは、参照対象の判定用データＤ１が有するモデルデータＤ１３及び売上げシェアデータＤ１４と、広告主の単価データＤ２とに基づいて算出される。
ＲＯＩの算出に際しては、広告主の単価データＤ２に基づいて、選択日及び選択地域に対応する１ＧＲＰ／日当たりの広告単価Ｙ１が特定される。
【００５８】
更に売上げシェアデータＤ１４に基づいて、対応する商品ブランドの選択日及び選択地域における売上げシェアＹ２が特定される。
更にモデルデータＤ１３に基づいて、選択日及び選択地域において基準ＧＲＰの広告が仮に出稿されたときの販売金額の増分Ｙ３が算出される。
【００５９】
この販売金額の増分Ｙ３と、対応する商品ブランドの売上げシェアＹ２とから、対応する商品ブランドに関して、基準ＧＲＰの広告が仮に出稿されたときの販売金額の増分Ｙ５（＝Ｙ３・Ｙ２）が算出される。
【００６０】
一方で、基準ＧＲＰに上記特定した広告単価Ｙ１を掛けることにより、対応する広告主が選択日及び選択地域において基準ＧＲＰの広告を出稿したときの広告出稿費Ｙ６が算出される。ＲＯＩは、上記販売金額の増分Ｙ５を広告出稿費Ｙ６で割ることにより算出される（ＲＯＩ＝Ｙ５／Ｙ６）。
【００６１】
Ｓ３２０におけるＲＯＩの算出後、処理デバイス１１は、当該ＲＯＩの算出値に基づき広告効果を判定する。具体的に、処理デバイス１１は、ＲＯＩの算出値が基準ＲＯＩより大きいか否かを判断する（Ｓ３３０）。
【００６２】
算出値が基準ＲＯＩより大きいと判断すると（Ｓ３３０でＹｅｓ）、処理デバイス１１は、「選択日及び選択地域において、対応する商品ブランドの広告を、基準ＧＲＰに対応する広告量で広告すること」を提案することを決定する（Ｓ３４０）。即ち、選択日、選択地域、及び、基準ＧＲＰの組合せに係る対応商品ブランドの広告出稿を提案対象に設定する（Ｓ３４０）。その後、Ｓ３５０に移行する。
【００６３】
一方、算出値が基準ＲＯＩ以下であると判断すると（Ｓ３３０でＮｏ）、処理デバイス１１は、選択日及び選択地域における対応商品ブランドの広告を提案の候補から外して、Ｓ３５０に移行する。
【００６４】
Ｓ３５０において処理デバイス１１は、上記設定された全ての候補に関し、ＲＯＩの算出（Ｓ３２０）及び広告効果の判定（Ｓ３３０）を行ったか否かを判断する。処理デバイス１１は、全ての候補について行なったと判断すると（Ｓ３５０でＹｅｓ）、当該効果推定処理を終了し、それ以外の場合には（Ｓ３５０でＮｏ）、Ｓ３１０に移行する。Ｓ３１０に移行すると、処理デバイス１１は、処理対象の候補を切り替えて、Ｓ３２０以降の処理を実行する。
【００６５】
このように処理デバイス１１は、対応する商品ブランドに関して、気象条件を満足する日及び地域毎のＲＯＩを算出し、ＲＯＩが基準ＲＯＩを超える日及び地域の広告出稿を提案対象に設定し、効果推定処理を終了する。
【００６６】
処理デバイス１１は、Ｓ２５０（図５参照）における効果推定処理を終了すると、提案対象に設定した日及び地域における広告出稿を提案するメッセージを出力する（Ｓ２６０）。メッセージは、提案する出稿日及び出稿地域、広告量（ＧＲＰ）、広告主、広告対象の商品カテゴリ及び商品ブランドの情報を含む。
【００６７】
処理デバイス１１は、上記メッセージを、表示デバイス１５を通じて表示出力することができる。表示に加えて又は代えて、処理デバイス１１は、予め登録された端末に通信デバイス１９を通じてメッセージを送信してもよい。メッセージは、例えばメールの形態で送信し得る。その後、処理デバイス１１は、図５に示す処理を終了する。
【００６８】
処理デバイス１１は、上述した処理を、気象条件及び効果条件毎に実行することにより、商品カテゴリ及び商品ブランドの組合せ毎に、気象条件及び効果条件が満足される日の広告出稿を提案する。
【００６９】
本実施形態の情報処理システム１のユーザは、この提案を受けて広告主に広告出稿を提案することができる。従って、この情報処理システム１によれば、広告投資と比較した広告効果が基準を超える範囲での効果的な広告出稿を実現可能である。
【００７０】
特に、本実施形態では、広告主／商品ブランド、広告時期、及び広告地域に応じた適切な算出式を用いて、ＲＯＩの推定値を精度よく算出することができるので、各広告主に対して適切な出稿提案を行うことが可能である。
【００７１】
また、本実施形態では、各商品カテゴリに対し個別の気象条件が定められ、処理デバイス１１が、商品カテゴリに対応した気象条件が満足されるタイミングでの広告出稿を提案する。従って、情報処理システム１は、各商品カテゴリに適切な出稿提案を行うことが可能である。
【００７２】
更に、本実施形態では、各広告主／商品ブランドに対応した個別の効果条件に従って、出稿提案を行うため、広告主が所望する広告効果を考慮して適切なタイミングで出稿提案を行うことができる。
【００７３】
［第二実施形態］
第二実施形態では、処理デバイス１１が、図６に示す効果推定処理に代えて、図７に示す効果推定処理を実行する。第二実施形態の情報処理システム１の構成は、効果推定処理（Ｓ２５０）の内容が第一実施形態とは異なる点を除いて、基本的に、第一実施形態と同一である。従って、以下では、第二実施形態の情報処理システム１における第一実施形態と同一構成部位の説明を省略する。
【００７４】
図７に示す効果推定処理が有する複数ステップの内、図６に示す効果推定処理と同一符号が付されたステップでは、図６に示す効果推定処理と同様の処理が実行されると理解されてよい。本実施形態において、処理デバイス１１は、Ｓ３２０，Ｓ３３０の処理に代えて、以下に説明するＳ３２２，Ｓ３３２の処理を実行する。
【００７５】
Ｓ３２２において、処理デバイス１１は、Ｓ３１０で選択した候補に対応する日及び地域において仮に、広告主が広告出稿した場合に基準ＲＯＩより大きいＲＯＩが得られるＧＲＰの最大値を算出する。この最大値は、推定モデルから算出可能である。第一実施形態によれば、推定モデルは、出力変数にＲＯＩを有し、入力変数にＧＲＰを有する。従って、推定モデルにおいてＲＯＩとＧＲＰとの関係を逆転させれば、広告出稿がなされた場合に基準ＲＯＩよりＲＯＩが大きくなるＧＲＰの最大値を、推定モデルから算出することができる。
【００７６】
処理デバイス１１は、基準ＲＯＩより大きいＲＯＩが得られるＧＲＰの最大値を算出すると、その算出値が基準ＧＲＰ以上であるか否かを判断する（Ｓ３３２）。算出値が基準ＧＲＰ以上であることは、選択日及び選択地域において基準ＧＲＰの広告出稿を仮に実行したときのＲＯＩの推定値が基準ＲＯＩより大きいことを意味する。
【００７７】
処理デバイス１１は、算出値が基準ＧＲＰ以上であると判断すると（Ｓ３３２でＹｅｓ）、Ｓ３４０に移行して、選択日、選択地域、及び、対応商品ブランドの広告出稿を提案対象に設定する。処理デバイス１１は、Ｓ３２２における算出値が基準ＧＲＰ未満であると判断すると（Ｓ３３２でＮｏ）、選択日における選択地域での対応商品ブランドの広告を提案の候補から外して、Ｓ３５０に移行する。
【００７８】
処理デバイス１１は、このように効果推定処理を実行しても気象条件及び効果条件を満足する日の広告出稿を、表示デバイス１５を通じてユーザに適切に案内することができる。従って、本実施形態においても、広告投資と比較した広告効果が基準を超える範囲での効果的な広告出稿を実現可能である。
【００７９】
［他の実施形態］
本開示は、上述した第一及び第二実施形態に限定されるものではなく、種々の態様を採ることができる。例えば、出稿を提案する広告は、スポットＣＭに限定されない。情報処理システム１は、ウェブコンテンツに付加される広告の出稿や、ディジタルサイネージによって表示される広告の出稿を提案するように構成されてもよい。この場合、記憶デバイス１７には、広告媒体毎の判定用データＤ１及び単価データＤ２を格納することができる。
【００８０】
情報処理システム１は、消費者に対するリコメンド情報の提供を提案又は指示するように構成されてもよい。消費者へのリコメンド情報の提供は、一般的に、リコメンド情報に対応する消費行動を期待して行なわれる。従って、リコメンドは、広告の一種であると理解されてもよい。広告出稿は、消費行動を促進する情報の報知であると理解されてもよい。
【００８１】
上述の情報処理システム１では、ユーザが提案に従って広告出稿に必要な作業を行うことが想定されているが、この作業は、コンピュータによる情報処理によって実現されてもよい。即ち、出稿システム３０が図８に示すように情報処理システム１と通信可能に設けられてもよい。
【００８２】
情報処理システム１は、通信デバイス１９を通じて、広告出稿を指示するメッセージを出稿システム３０に送信することができる。出稿システム３０は、情報処理システム１からのメッセージに従って、複数の媒体に対する広告出稿を行うことができる。
【００８３】
この他、情報処理システム１は、気象条件及び効果条件を満足する日における広告出稿を提案／指示する構成に限られない。情報処理システム１は、広告から消費行動までのタイムラグを考慮して、気象条件及び効果条件を満足する日よりタイムラグに応じた日数前の広告出稿を提案するように構成されてもよい。
【００８４】
上記実施形態における気象条件は、気温／気温差に関する条件であるが、気象条件は、「晴れ」「曇り」「雨」「雪」といった天気に関する条件であってもよいし、風の強さに関する条件であってもよい。
【００８５】
情報処理システム１は、気象以外の環境条件及び効果条件が満足されるタイミングの報知又は広告出稿を提案又は指示するように構成されてもよい。例えば、環境条件は、人及び／又は車の流れに関する条件であってもよい。この場合、情報処理システム１は、人及び／又は車の流れに関する予測データに基づき、広告の出稿を提案又は指示することができる。例えば、情報処理システム１は、人流の予測データに基づき、週末に人の集まる可能性の高い場所に関する広告の出稿を提案するように動作してもよい。情報処理システム１は、渋滞に関する予測データに基づき、車が到来することが予想される場所及び時刻に対応するリコメンド情報の出力を、指示するように動作してもよい。
【００８６】
環境条件は、消費傾向に関する条件であってもよい。情報処理システム１は、消費傾向に関する予測データに基づき、広告の出稿を提案又は指示するように構成されてもよい。例えば、情報処理システム１は、売上動向データに基づき、良く売れることが予測される商品カテゴリに関する広告の出稿を提案又は指示するように動作してもよい。
【００８７】
この他、上記実施形態における１つの構成要素が有する機能は、複数の構成要素に分散して設けられてもよい。複数の構成要素が有する機能は、１つの構成要素に統合されてもよい。上記実施形態の構成の一部は、省略されてもよい。上記実施形態の構成の少なくとも一部は、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換されてもよい。特許請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
【符号の説明】
【００８８】
１…情報処理システム、１１…処理デバイス、１３…入力デバイス、１５…表示デバイス、１７…記憶デバイス、１９…通信デバイス、２０…気象予報データサーバ、３０…出稿システム、１１１…ＣＰＵ、１１３…ＲＡＭ、Ｄ１…判定用データ、Ｄ１１…気象条件データ、Ｄ１２…効果条件データ、Ｄ１３…モデルデータ、Ｄ１４…売上げシェアデータ、Ｄ２，Ｄ２１…単価データ。
【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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