(57)【要約】【課題】  客観的な穴場度判断をする。【解決手段】  第１の検索総数取得手段４は、所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバ２０から取得する。第２の検索総数取得手段５は、所定時間毎に、予め定められた特定観光スポットの名称が検索キーとして検索された特定観光スポット検索数を検索サーバ２０から取得する。穴場度演算手段６は、記憶手段３に記憶された複数の観光スポットのうち、穴場度判定を行う判定対象観光スポットについて、その検索数と、前記特定観光スポット検索数との相対値を、前記判定対象観光スポットが穴場であることを表す穴場度として求める。【選択図】  図１
2011076453.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索サーバにネットワーク接続される穴場情報提供コンピュータと、前記穴場情報提供コンピュータにネットワーク接続されるユーザ端末とを備えた穴場情報提供システムであって、
前記穴場情報提供コンピュータは、以下の手段を備えたこと、
複数のお勧め観光スポットについて、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、
所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバから取得する第１の検索総数取得手段、
所定時間毎に、予め定められた特定観光スポットの名称が検索キーとして検索された特定観光スポット検索数を前記検索サーバから取得する第２の検索総数取得手段、
前記記憶手段に記憶された複数の観光スポットのうち、穴場度判定を行う判定対象観光スポットについて、その検索数と、前記特定観光スポット検索数との相対値を、前記判定対象観光スポットが穴場であることを表す穴場度として求める穴場度演算手段、
ネットワーク接続されたユーザコンピュータから、検索条件を特定した検索要求が与えられると、当該検索条件に合致する観光スポットについて、その穴場度を前記詳細データとともに、前記ユーザに情報提供する穴場情報提供手段、
を特徴とする穴場情報提供システム。
【請求項２】
複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、
所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバから取得する第１の検索総数取得手段、
所定時間毎に、予め定められた特定対象物の名称が検索キーとして検索された特定対象物検索数を前記検索サーバから取得する第２の検索総数取得手段、
前記記憶手段に記憶された複数の対象物のうち、穴場度判定を行う判定対象物について、その検索数と、前記特定対象物検索数との相対値を、前記判定対象物が穴場であることを表す穴場度として求める穴場度演算手段、
を備えたことを特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項３】
請求項２の穴場情報提供コンピュータにおいて、
前記穴場度演算手段は、さらに、前記判定対象物についての時系列の変動履歴を参照して、所定割合以上、検索数が少なくなる方向に検索数が変動した場合に、前記判定対象物は穴場対象物であると判断すること、
を特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項４】
請求項６の穴場情報提供コンピュータにおいて、
前記穴場度判断手段は、さらに、前記特定対象物検索数の時系列の変動履歴と比較して、所定割合以上、検索数が少なくなる方向に検索数が変動した場合に、前記判定対象物は穴場対象物であると判断すること、
を特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項５】
請求項２の穴場情報提供コンピュータにおいて、
前記予め定められた特定対象物の名称は、前記検索サーバにおいて、検索数の多いものから、任意に選択したこと、
を特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項６】
請求項２の穴場情報提供コンピュータにおいて、
前記予め定められた特定対象物の名称は、前記検索サーバにおいて、検索数の少ないものから、任意に選択したこと、
を特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項７】
請求項５または請求項６の穴場情報提供コンピュータにおいて、
前記穴場度演算手段は、前記特定対象物の検索数に対する相対値について、穴場であることを示す閾値を記憶しており、前記得られた相対値が前記閾値以下である場合には、穴場であると判断すること、
を特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項８】
請求項２の穴場情報提供コンピュータにおいて、
前記穴場度演算手段は、前記検索サーバにおいて、前記検索数の多い特定対象物の検索数に対する相対値を１とし、前記検索数の少ない特定対象物の検索数に対する相対値を０として、その間を所定数のグループに分け、かつ、穴場度判定を行う判定対象物の検索数が、前記検索数の少ない特定対象物の検索数よりも少ない場合には、前記０に該当するグループに属するとして、前記穴場度を判断すること、
を特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項９】
複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、
所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバから取得する第１の検索総数取得手段、
前記記憶手段に記憶された複数の対象物のうち、穴場度判定を行う判定対象物について、その検索数の変動履歴を参照して、所定期間以上にわたって、検索数が所定値より少ない場合には、前記判定対象物は穴場対象物として判断する穴場度判断手段、
を備えたことを特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項１０】
請求項９の穴場情報提供コンピュータにおいて、
前記穴場度判断手段は、前記判定対象物について、その検索数および変動数を正規化して、前記判断を行うこと、
を特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項１１】
複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、
ネットワーク接続された検索サーバから取得した前記各特定対象物の各名称が検索キーとして検索された検索数と、予め定められた特定対象物の名称が検索キーとして検索された特定対象物検索数との相対値を、前記判定対象物が穴場であることを表す穴場度として、前記各特定対象物に対応づけて記憶する穴場度記憶手段、
ネットワーク接続されたユーザコンピュータから、検索条件を特定した検索要求が与えられると、前記記憶手段から、この検索条件に合致する特定対象物を抽出するとともに、抽出特定対象物について、その穴場度を前記穴場度記憶手段から読み出して、前記穴場度順に並べ替えて、前記ユーザに情報提供する穴場情報提供手段、
を備えたことを特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項１２】
複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、
前記記憶手段に記憶された複数の対象物のうち、穴場度判定を行う判定対象物について、その検索数の変動履歴を参照して、所定値以上、検索数が少ない判定対象物を穴場度の高い判定対象物として記憶する穴場度記憶手段、
ネットワーク接続されたユーザコンピュータから、検索条件を特定した検索要求が与えられると、前記記憶手段から、この検索条件に合致する特定対象物を抽出するとともに、抽出特定対象物について、その穴場度を前記穴場度記憶手段から読み出して、前記穴場度順に並べ替えて、前記ユーザに情報提供する穴場情報提供手段、
を備えたことを特徴とする穴場情報提供コンピュータ。
【請求項１３】
コンピュータの記憶媒体に複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶させておき、前記コンピュータが以下のステップを実行する穴場情報提供方法。
所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバから取得するステップ、
所定時間毎に、予め定められた特定対象物の名称が検索キーとして検索された特定対象物検索数を前記検索サーバから取得するステップ、
前記記憶された複数の対象物のうち、穴場度判定を行う判定対象物について、その検索数と、前記特定対象物検索数との相対値を、前記判定対象物が穴場であることを表す穴場度として求めるステップ。
【請求項１４】
コンピュータを以下の手段として機能させるためのプログラム。
複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、
所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバから取得する第１の検索総数取得手段、
所定時間毎に、予め定められた特定対象物の名称が検索キーとして検索された特定対象物検索数を前記検索サーバから取得する第２の検索総数取得手段、
前記記憶手段に記憶された複数の対象物のうち、穴場度判定を行う判定対象物について、その検索数と、前記特定対象物検索数との相対値を、前記判定対象物が穴場であることを表す穴場度として求める穴場度演算手段。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、穴場情報提供装置に関し、特に、穴場情報の生成に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、観光地情報提供システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2005-276036号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１では、以下のような問題があった。利用者によっては、万人に人気はなくても一部の人がお勧めする穴場的な観光スポットを訪れたいと考える場合もある。しかし、穴場であるかについては、従来明確な判断基準がなかった。
【０００５】
かかる問題は観光スポット以外でも、通販などの物販やレストランなどについても同様に問題となる。
【０００６】
この発明は、上記の問題点を解決して、情報提供サイトにおける登録箇所のうち、穴場である情報を提供する穴場情報提供装置またはその方法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】
1)本発明にかかる穴場情報提供システムは、Ａ）検索サーバにネットワーク接続される穴場情報提供コンピュータと、前記穴場情報提供コンピュータにネットワーク接続されるユーザ端末とを備えた穴場情報提供システムであって、
前記穴場情報提供コンピュータは、Ｂ）複数のお勧め観光スポットについて、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、Ｃ）所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバから取得する第１の検索総数取得手段、Ｄ）所定時間毎に、予め定められた特定観光スポットの名称が検索キーとして検索された特定観光スポット検索数を前記検索サーバから取得する第２の検索総数取得手段、Ｅ）前記記憶手段に記憶された複数の観光スポットのうち、穴場度判定を行う判定対象観光スポットについて、その検索数と、前記特定観光スポット検索数との相対値を、前記判定対象観光スポットが穴場であることを表す穴場度として求める穴場度演算手段、Ｆ）ネットワーク接続されたユーザコンピュータから、検索条件を特定した検索要求が与えられると、当該検索条件に合致する観光スポットについて、その穴場度を前記詳細データとともに、前記ユーザに情報提供する穴場情報提供手段を備えている。
【０００８】
このように、前記記憶手段に記憶された複数の観光スポットのうち、穴場度判定を行う判定対象観光スポットについて、その検索数と、前記特定観光スポット検索数との相対値を、前記判定対象観光スポットが穴場であることを表す穴場度として求め、検索条件を特定した検索要求が与えられると、当該検索条件に合致する観光スポットについて、その穴場度を前記詳細データとともに、前記ユーザに情報提供することにより、穴場情報をユーザに提供することができる。
【０００９】
これにより、検索エンジンにおける検索数という客観的なデータに基づく穴場度が得られる。また、相対値としたことにより、絶対値では分からない相対的な関係により穴場度を判断することができる。
【００１０】
2)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータは、Ａ）複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、Ｂ）所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバから取得する第１の検索総数取得手段、Ｃ）所定時間毎に、予め定められた特定対象物の名称が検索キーとして検索された特定対象物検索数を前記検索サーバから取得する第２の検索総数取得手段、Ｄ）前記記憶手段に記憶された複数の対象物のうち、穴場度判定を行う判定対象物について、その検索数と、前記特定対象物検索数との相対値を、前記判定対象物が穴場であることを表す穴場度として求める穴場度演算手段を備えている。
【００１１】
このように、前記記憶手段に記憶されている特定対象物について絶対的な検索数ではなく、相対的値を穴場度として求めている。これにより、検索エンジンにおける検索数という客観的なデータに基づく穴場度が得られる。また、相対値としたことにより、絶対値では分からない相対的な関係により穴場度を判断することができる。
【００１２】
3)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータにおいては、前記穴場度演算手段は、さらに、前記判定対象物についての時系列の変動履歴を参照して、所定割合以上、検索数が少なくなる方向に検索数が変動した場合に、前記判定対象物は穴場対象物であると判断する。したがって、変動履歴を考慮した穴場度が得られる。
【００１３】
4)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータにおいては、前記穴場度判断手段は、さらに、前記特定対象物検索数の時系列の変動履歴と比較して、所定割合以上、検索数が少なくなる方向に検索数が変動した場合に、前記判定対象物は穴場対象物であると判断する。したがって、前記特定対象物検索数の時系列の変動履歴を考慮した穴場度が得られる。
【００１４】
5)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータにおいては、前記予め定められた特定対象物の名称は、前記検索サーバにおいて、検索数の多いものから、任意に選択したものである。したがって、前記検索サーバにおいて検索数の多い名称との関係での穴場度が得られる。
【００１５】
6)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータにおいては、前記予め定められた特定対象物は、前記検索サーバにおいて、検索数の少ないものから、任意に選択したものである。したがって、前記検索サーバにおいて検索数の少ない名称との関係での穴場度が得られる。
【００１６】
7)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータにおいては、前記穴場度演算手段は、前記特定対象物の検索数に対する相対値について、穴場であることを示す閾値を記憶しており、前記得られた相対値が前記閾値以下である場合には、穴場であると判断する。したがって、穴場判断も可能である。
【００１７】
8)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータにおいては、前記穴場度演算手段は、前記検索サーバにおいて、前記検索数の多い特定対象物の検索数に対する相対値を１とし、前記検索数の少ない特定対象物の検索数に対する相対値を０として、その間を所定数のグループに分け、かつ、穴場度判定を行う判定対象物の検索数が、前記検索数の少ない特定対象物の検索数よりも少ない場合には、前記０に該当するグループに属するとして、前記穴場度を判断する。したがって、前記検索サーバにおいて検索数の多い名称および少ない名称との関係での穴場度が得られる。
【００１８】
9)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータにおいては、Ａ）複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、Ｂ）所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバから取得する第１の検索総数取得手段、Ｃ）前記記憶手段に記憶された複数の対象物のうち、穴場度判定を行う判定対象物について、その検索数の変動履歴を参照して、所定期間以上にわたって、検索数が所定値より少ない場合には、前記判定対象物は穴場対象物として判断する穴場度判断手段を備えている。したがって、かかる判断に基づいて、変動履歴に基づいた客観的な穴場対象を提供することができる。
【００１９】
10)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータにおいては、前記穴場度判断手段は、前記判定対象物について、その検索数および変動数を正規化して、前記判断を行う。したがって、複数の判定対象物の変動履歴を考慮した穴場情報を提供することができる。
【００２０】
11)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータにおいては、Ａ）複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、Ｂ）ネットワーク接続された検索サーバから取得した前記各特定対象物の各名称が検索キーとして検索された検索数と、予め定められた特定対象物の名称が検索キーとして検索された特定対象物検索数との相対値を、前記判定対象物が穴場であることを表す穴場度として、前記各特定対象物に対応づけて記憶する穴場度記憶手段、Ｃ）ネットワーク接続されたユーザコンピュータから、検索条件を特定した検索要求が与えられると、前記記憶手段から、この検索条件に合致する特定対象物を抽出するとともに、抽出特定対象物について、その穴場度を前記穴場度記憶手段から読み出して、前記穴場度順に並べ替えて、前記ユーザに情報提供する穴場情報提供手段を備えている。
【００２１】
12)本発明にかかる穴場情報提供コンピュータは、Ａ）複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、Ｂ）前記記憶手段に記憶された複数の対象物のうち、穴場度判定を行う判定対象物について、その検索数の変動履歴を参照して、所定値以上、検索数が少ない判定対象物を穴場度の高い判定対象物として記憶する穴場度記憶手段、Ｃ）ネットワーク接続されたユーザコンピュータから、検索条件を特定した検索要求が与えられると、前記記憶手段から、この検索条件に合致する特定対象物を抽出するとともに、抽出特定対象物について、その穴場度を前記穴場度記憶手段から読み出して、前記穴場度順に並べ替えて、前記ユーザに情報提供する穴場情報提供手段を備えている。したがって、変動履歴に基づいた客観的な穴場対象を提供することができる。
【００２２】
13)本発明にかかる穴場情報提供方法は、コンピュータの記憶媒体に複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶させておき、前記コンピュータが以下のステップを実行する穴場情報提供方法。Ａ）所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバから取得するステップ、Ｂ）所定時間毎に、予め定められた特定対象物の名称が検索キーとして検索された特定対象物検索数を前記検索サーバから取得するステップ、Ｃ）前記記憶された複数の対象物のうち、穴場度判定を行う判定対象物について、その検索数と、前記特定対象物検索数との相対値を、前記判定対象物が穴場であることを表す穴場度として求めるステップ。
【００２３】
このように、前記特定対象物について絶対的な検索数ではなく、相対的値を穴場度として求めている。これにより、検索エンジンにおける検索数という客観的なデータに基づく穴場度が得られる。また、相対値としたことにより、絶対値では分からない相対的な関係により穴場度を判断することができる。
【００２４】
14)本発明にかかるプログラムは、コンピュータを以下の手段として機能させるためのプログラムである。Ａ）複数の特定対象物について、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する記憶手段、Ｂ）所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバから取得する第１の検索総数取得手段、Ｃ）所定時間毎に、予め定められた特定対象物の名称が検索キーとして検索された特定対象物検索数を前記検索サーバから取得する第２の検索総数取得手段、Ｄ）前記記憶手段に記憶された複数の対象物のうち、穴場度判定を行う判定対象物について、その検索数と、前記特定対象物検索数との相対値を、前記判定対象物が穴場であることを表す穴場度として求める穴場度演算手段。
【００２５】
このように、前記特定対象物について絶対的な検索数ではなく、相対的値を穴場度として求めている。これにより、検索エンジンにおける検索数という客観的なデータに基づく穴場度が得られる。また、相対値としたことにより、絶対値では分からない相対的な関係により穴場度を判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】穴場情報提供システム１の機能ブロック図である。
【図２】穴場情報提供サーバ１０を、ＣＰＵを用いて実現したハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】登録スポットテーブルのデータ構造を示す図である。
【図４】類似名テーブルのデータ構造を示す図である。
【図５】コメントテーブルのデータ構造を示す図である。
【図６】登録スポット検索数テーブルのデータ構造を示す図である。
【図７】基準スポット検索数テーブルのデータ構造を示す図である。
【図８】メインプログラム２６ｐのレア度更新処理のフローチャートを示す図である。
【図９】初期画面からの画面遷移を示す図である。
【図１０】登録画面の一例を示す図である。
【図１１】端末におけるフローチャートを示す図である。
【図１２】類似場所確認からの画面遷移を示す図である。
【図１３】検索処理の画面の画面遷移を示す図である。
【図１４】メインプログラム２６ｐのレア度更新処理のフローチャートを示す図である。
【図１５】検索数の変動を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明における実施形態について、図面を参照して説明する。
（１. 機能ブロック図）
図１に、本実施形態にかかる穴場情報提供システム１の機能ブロック図を示す。
【００２８】
穴場情報提供システム１は、検索サーバ２０、検索サーバ２０にネットワーク接続される穴場情報提供サーバ１０、穴場情報提供サーバ１０にネットワーク接続されるユーザ端末２１ａ〜２１ｎを備えている。
【００２９】
穴場情報提供コンピュータ１０は、記憶手段３、第１の検索総数取得手段４、第２の検索総数取得手段５、穴場度演算手段６、および穴場情報提供手段７を備えている。
【００３０】
記憶手段３は、複数のお勧め観光スポットについて、ＩＤおよび名称を含む詳細データを記憶する。第１の検索総数取得手段４は、所定時間毎に、前記各名称が検索キーとして検索された検索数をネットワーク接続された検索サーバ２０から取得する。第２の検索総数取得手段５は、所定時間毎に、予め定められた特定観光スポットの名称が検索キーとして検索された特定観光スポット検索数を検索サーバ２０から取得する。
【００３１】
穴場度演算手段６は、記憶手段３に記憶された複数の観光スポットのうち、穴場度判定を行う判定対象観光スポットについて、その検索数と、前記特定観光スポット検索数との相対値を、前記判定対象観光スポットが穴場であることを表す穴場度として求める。
【００３２】
穴場情報提供手段７は、ネットワーク接続されたユーザコンピュータ２１ａ〜２１ｎから、検索条件を特定した検索要求が与えられると、当該検索条件に合致する観光スポットについて、その穴場度を前記詳細データとともに、前記ユーザに情報提供する。
【００３３】
このように、登録スポットの名称が検索数サーバ２０で検索された単位時間あたりの累積検索数と、基準スポットの名称が検索数サーバ２０で検索された単位時間あたりの累積検索数との相対的関係によって、穴場度を判断することにより、客観的な判断が可能となる。
【００３４】
（２. ハードウェア構成）
図１に示す穴場情報提供サーバ１０のハードウェア構成について、図２を用いて説明する。同図は、穴場情報提供サーバ１０を、ＣＰＵを用いて構成したハードウェア構成の一例である。
【００３５】
穴場情報提供サーバ１０は、ＣＰＵ２３、メモリ２７、ハードディスク２６、モニタ３０、光学式ドライブ２５、入力デバイス２８（マウス２８ａ，キーボード２８ｂ）、およびバスライン２９を備えている。ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶された各プログラムにしたがいバスライン２９を介して、各部を制御する。
【００３６】
ハードディスク２６は、オペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳと略す）２６ｏ、メインプログラム２６ｐが記憶される。本実施形態においては、ＯＳ２６ｏとして、LINUX（登録商標または商標）を採用したが、これに限定されるものではない。
【００３７】
なお、上記各プログラムは、光学式ドライブ２５を介して、プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ２５ａから読み出されてハードディスク２６にインストールされたものである。なお、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＩＣカード等のプログラムをコンピュータ可読の記録媒体から、ハードディスクにインストールさせるようにしてもよい。さらに、通信回線を用いてダウンロードするようにしてもよい。
【００３８】
本実施形態においては、プログラムをＣＤ−ＲＯＭからハードディスク２６にインストールさせることにより、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを間接的にコンピュータに実行させるようにしている。しかし、これに限定されることなく、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを光学式ドライブ２５から直接的に実行するようにしてもよい。なお、コンピュータによって、実行可能なプログラムとしては、そのままインストールするだけで直接実行可能なものはもちろん、一旦他の形態等に変換が必要なもの（例えば、データ圧縮されているものを、解凍する等）、さらには、他のモジュール部分と組合して実行可能なものも含む。
【００３９】
ハードディスク２６における各種情報のデータ構造について説明する。図３に登録スポットテーブル２６ｔを示す。登録スポットテーブル２６ｔは、「ｉｄ」，「名称」、「住所」、「ＧＰＳデータ」、「人数によるお勧め度」、「本日のレア度」が記憶される。各登録スポットは、ユーザがログインして登録した地点データである。また、「本日のレア度」の演算手法については後述する。
【００４０】
図４に、別名テーブル２６ｒを示す。別名テーブル２６ｒは、図３に示す登録スポットについて、俗称、正式名など他の特定名称があるかを参照するためのテーブルである。この場合、図３のｉｄ＝１の「東寺」には、「教王護国寺」、「弘法さん」、「弥勒八幡山総持普賢院」の名称があることが分かる。
【００４１】
図５にコメントテーブル２６ｃを示す。コメントテーブル２６ｃは、当該スポットを登録する際のコメントである。
【００４２】
図６に登録スポット検索数テーブル２６ｋを、図７に基準スポット検索数テーブル２６ｓをそれぞれ示す。それぞれ、検索エンジン２０から、該当する検索ワードの検索総数を取得して、追記される。本実施形態においては、単位期間として１日を採用したので、日付毎の検索数が記憶されている。図６Ｂ、図７Ｂは、それぞれ図６Ａ、図７Ａに、2009/9/5のデータが追記されたものである。
【００４３】
なお、基準スポット検索数テーブルについては、あわせて名称を記憶するようにしてもよい。
【００４４】
なお、ユーザコンピュータとしては、通常のブラウザプログラムがインストールされたパソコン、ブラウザ機能付きの携帯電話であるので、説明は省略する。  また、検索サーバ２０はＧｏｏｇｌｅ（登録商標）等のインターネット上で検索ができる検索サーバである。
【００４５】
（３．フローチャート)
穴場情報提供サーバ１０のメインプログラム２６ｐに基づく各種の処理について、説明する。
【００４６】
３．１  レア度更新処理
穴場情報提供サーバ１０のＣＰＵ２３は、所定時間毎に、図８に示すレア度更新処理を実行する。本実施形態においては、所定時間として２４時間を採用したが、これよりも長くても短くてもよい。
【００４７】
ＣＰＵ２３は、検索サーバ２０（図１参照）に、登録スポット検索数テーブルおよび基準スポット検索数テーブルに記憶されているスポットの名称について、本日の検索総数の送信要求を行う（図８ステップＳ１）。検索サーバ２０はスポット別の検索総数を穴場情報提供サーバ１０に送信する。
【００４８】
ＣＰＵ２３は、検索サーバ２０からデータを受けとるか否かを判断しており（図８ステップＳ３）、データを受け取ると、検索数を検索数テーブルに追記する（ステップＳ５）。ここでは、図６Ｂ、図７Ｂに示すように、2009/9/5のデータが追記されたものとする。
【００４９】
ＣＰＵ２３は、検索数を元に本日のレア度を演算する（ステップＳ７）。本実施形態においては、つぎのようにしてレア度を演算した。まず、基準スポット検索数テーブルにおける本日の平均値AV(k)を求め、各登録スポットについての本日の検索数を前記平均値AV(k)で除算する。除算値に応じて複数のクラスに分類する。
【００５０】
なお、本実施形態においては、前記除算値が、０以上0.01未満をクラス「５」、  0.01以上0.05未満をクラス「４」、0.05以上0.15未満をクラス「３」、0.15以上0.2未満をクラス「２」、0.2以上をクラス「１」としたが、これに限定されない。
【００５１】
この場合、平均値AV(k)＝(112,304+90,967+97,170+102,736)/4＝100794.25となり、ｉｄ「１」の相対値は、7339/100794.25＝0.07であるので、本日のレア度はクラス「３」となる。以下、ｉｄ「２」は4170/100794.25＝0.04であるので、本日のレア度はクラス「４」となる。以下、同様に、各スポットについて本日のレア度が演算される。
【００５２】
ＣＰＵ２３は、登録スポットテーブルの「本日のレア度」の値を更新する(図８ステップＳ９)。
【００５３】
このようにして、登録スポット毎の「本日のレア度」が決定される。
【００５４】
３．２  ユーザコンピュータによる使用
つぎに、前記「本日のレア度」を用いた穴場情報の提供処理について説明する。以下では、ユーザコンピュータ２１ｎが携帯電話端末である場合について説明する。
【００５５】
ユーザコンピュータ２１ｎから穴場情報提供サーバ１０へアクセスすると、ＣＰＵ２３は、図９に示すようなログイン画面４１をユーザコンピュータに送信する。ユーザコンピュータ２１ｎのブラウザプログラムによって、かかる画像が表示され、ユーザがログイン処理をすると、穴場情報提供サーバ１０はメイン画面４３をユーザコンピュータ２１ｎに送信する。メイン画面４３には、「登録処理」または「検索処理」を選択するための選択ボックス４３ａ，４３ｂが表示されている。ユーザコンピュータ２１ｎに対して送信する画面およびそれを伝送する処理については、一般的なＷＥＢサーバの処理と同じであるので、説明は省略する。
【００５６】
３．２．１  登録処理
図９のメイン画面４３にてボタン４３ａが選択された場合の処理について説明する。穴場情報提供サーバ１０は、「登録画面」を表示するためのデータをユーザコンピュータ２１ｎに送信する。「登録画面」の詳細を図１０に示す。
【００５７】
ユーザコンピュータ２１ｎには、ブラウザプログラムがインストールされており、図１１に示す処理を行う。図１１に示す処理は通常のブラウザプログラムによる処理である。簡単に説明すると、図１０に示す画面を表示し（ステップＳ３１）、イベントが与えられると、イベントの種類を判断する(ステップＳ３３）。たとえば、図１０に示す「登録画面」が表示された状態で、入力ボックス５１に文字入力がなされると、文字を選択された入力ボックスに入力処理をする(ステップＳ３７）。
【００５８】
また、上下のカーソルキーが選択されると、移動命令であると判断して選択ボックス変更処理を行う（ステップＳ３５）。また、選択ボックスにおいて決定キーが押下された場合、該当する命令を実行する（ステップＳ３９）。
【００５９】
すなわち、ユーザが、入力ボックス５１に場所名を入力し、入力ボックス５７に住所を入力し、入力ボックス５９にコメントを入力し、ボックス６１に人数におけるお勧め度を入力して、登録ボタン６３へカーソル移動させて、決定キー(図示せず)を押し下げすると、当該ユーザが入力した登録スポットが、穴場情報提供サーバ１０に送信される。穴場情報提供サーバ１０は登録スポットを受信すると、登録スポットテーブルに追記する。
【００６０】
なお、ＧＰＳデータについては、図１０に示すＧＰＳ取得ボタン５５を選択して決定キーを押下すると、当該ユーザコンピュータにて現在位置情報が取得されるので、登録ボタン６３へカーソルを移動させて、決定キーが押されると、かかる情報も合わせて穴場情報提供サーバ１０に送信される。
【００６１】
本実施形態においては、登録時に「類似場所検索」を可能としている。これは、同じスポットを登録者によって異なるスポット名で登録する場合があるからである。類似場所検索処理は、図１０に示す領域５３が選択されて決定キーが押し下げられると、穴場情報提供サーバ１０に類似場所検索処理要求がなされる。
【００６２】
以下、穴場情報提供サーバ１０における類似場所検索処理の詳細について説明する。
【００６３】
ＣＰＵ２３は、与えられた地点近辺の登録スポットを抽出する。近辺であるかについては、領域５３が選択されて決定キーが押し下げられた場合に、ユーザーコンピュータ２１ｎにＧＰＳ位置データを合わせて送信させるようにし、穴場情報提供サーバ１０のＣＰＵ２３は、かかる位置データとの距離が所定値以内の登録スポットを抽出すればよい。ＣＰＵ２３は、抽出したスポット名を表示した画面データを生成してユーザコンピュータ２１ｎに送信する。これにより図１２に示す類似場所確認画面７０がユーザコンピュータ２１ｎに表示される。
【００６４】
ユーザはかかる表示を見て、既登録の可能性がありそうなスポットがあれば、ボックス７１からこれを選択する。これにより、ユーザコンピュータ２１ｎより穴場情報提供サーバ１０に選択された場所の詳細要求が送信される。穴場情報提供サーバ１０のＣＰＵ２３は、スポット「類似場所Ａ」の詳細表示画面データをユーザコンピュータ２１ｎに送信する。これにより図１２に示す類似場所内容確認画面７５がユーザコンピュータ２１ｎに表示される。
【００６５】
ユーザはかかる表示を見て、自分が登録しようとしたスポットと同じであれば、コメント入力ボックス７２にコメントを入力して、登録ボタン７４を選択して決定キーを押し下げればよい。これにより、ユーザーコンピュータ２１ｎから穴場情報提供サーバ１０にデータが送信される。穴場情報提供サーバ１０のＣＰＵ２３は、与えられたデータを追記する。
【００６６】
なお、図１２に示す類似場所内容確認画面がユーザコンピュータ２１ｎに表示された状態で、ユーザが、さらに、コメントをみてから入力したい場合には、コメント画面表示領域７６を選択して決定キーを押し下げればよい。これにより、コメント表示画面データの要求がなされ、ユーザコンピュータ２１ｎにコメント表示画面７７が表示される。
【００６７】
また、図１２に示す類似場所確認画面がユーザコンピュータに表示された状態で、登録しようとするスポットと類似するスポットが無い場合には、ボタン７８を選択することにより、図１０の「登録画面」のデータがユーザコンピュータに送信されるので、既に説明した登録処理を行えばよい。
【００６８】
３．２．２  検索処理
つぎに、図９において、ボタン４３ｂが選択された場合の処理について説明する。以下では、ユーザコンピュータ２１ａにてＧＰＳデータを用いた周辺穴場検索をする場合を例として説明する。
【００６９】
図９において、「検索処理」が選択されると、ユーザコンピュータ２１ａは、穴場情報提供サーバ１０に対して、「検索画面」要求をする。穴場情報提供サーバ１０は、「検索画面」の表示データをユーザコンピュータ２１ａに送信する。
【００７０】
ユーザコンピュータ２１ａは前記表示データに基づいて、表示処理を行う。これにより図１３に示す検索画面８０が表示される。ユーザは、カーソル操作をして、ＧＰＳ取得ボタン８３を選択して、決定キーを押し下げする。ユーザーコンピュータ２１ａは、ＧＰＳユニットによって現在のＧＰＳ位置データを取得する。取得された位置データは入力ボックス８１に表示される。ユーザはこの状態で、検索ボタン８２を選択して決定キーを押し下げする。これにより、穴場情報提供サーバ１０に検索処理要求がなされる。
【００７１】
穴場情報提供サーバ１０における検索処理について図１４を用いて説明する。ＣＰＵ２３は、与えられた位置データの地点近辺の登録スポットを抽出する（図１４ステップＳ４１）。近辺の登録スポット抽出処理については既に説明したので説明は省略する。ＣＰＵ２３は、抽出した登録スポットをレア度順に並べ替える（ステップＳ４３）。ＣＰＵ２３はレア度順に並べ替えた登録スポットデータをユーザコンピュータ２１ａに送信する（ステップＳ４５）。これにより、ユーザコンピュータ２１ａには、図１３に示す「検索結果表示画面」９０が表示される。検索結果表示画面では検索条件に合致した（この場合、近辺）登録スポットがレア度順に並べ替えられている。
【００７２】
ユーザはこれを参照して、さらに詳細を知りたい場合には、ボックス９１のいずれかを選択すればよい。いずれかが選択されると、詳細画面要求が穴場情報提供サーバ１０になされ、これにより、穴場情報提供サーバ１０は、対応する内容確認画面データをユーザコンピュータ２１ａに送信する。これにより、ユーザコンピュータ２１ａには、図１３に示す「内容確認画面」９２が表示される。「内容確認画面」９２には詳細な地図データ、本日のレア度が表示されている。ユーザは、かかる表示を参照して、穴場情報を取得することができる。
【００７３】
なお、「内容確認画面」において、さらにコメントも参照したい場合には、コメント要求領域９３を選択すればよい。詳細については、図１２の場合と同様であるので説明は省略する。
【００７４】
なお、ＧＰＳ位置データを取得して、近辺検索を行う場合について説明したが、入力ボックス８１に検索文字列（たとえば、住所、領域名など）を入力して、それにより検索するようにしてもよい。
【００７５】
３．３  レア度演算処理について
上記実施形態においては、検索数が相当数見込める基準スポットを予め定めておき、これらを検索キーとした所定期間内の検索総数との相対値によって、レア度を判断した。かかる基準スポットとの相対値ではなく、各登録スポットにおける検索総数の変動に基づいて、本日のレア度を判断するようにしてもよい。
【００７６】
例えば、登録スポットＡについて、1ヶ月の累計の平均と比べて、本日正午までの半日間の検索数が所定値（例えば1/5）以下である場合には、レア度が高いと判断してもよい。
【００７７】
その際、単独の登録スポットの変動だけでなく、複数の登録スポットにおける変動を考慮するようにしてもよい。たとえば、登録スポットＡについて、1ヶ月の累計の平均と比べて、本日正午までの半日間の検索数が所定値（例えば1/5）以下であっても、登録スポットＢ，Ｃについても同様の傾向がある場合には、レア度が高くないと判断するようにしてもよい。
【００７８】
かかる複数の登録スポットにおける検索数の変動を考慮することにより、個別のスポットを観ている場合には分からない傾向を判断することもできる。例えば、全体的な傾向は検索数が１／２程度となっているが、特定のスポットのみ１／４となっているような場合、レア度が高いと判断してもよい。また、全体的な傾向は検索数が２倍程度となっているのに、特定のスポットは１／２となっているような場合、レア度が高いと判断してもよい。このように、複数の登録スポットにおける変動との関係で、レア度を判断してもよい。さらに、全登録スポットの変動傾向の平均と比較するようにしてもよい。その際、それぞれについて変動の平均値を求め、平均値が一致するように係数をかけて正規化した値を採用するようにしてもよい。
【００７９】
具体的には次のような例が挙げられる。図１５に示すように、３つのスポットＳ１，Ｓ２，Ｓ３を基準として、スポットａのレア度を検討するものとする。
【００８０】
ある時刻ｔでのスポットＳ１，Ｓ２，Ｓ３のアクセス数の平均Ｓ0(t)は、式（１）で表される。
【００８１】
（Ｓ１（ｔ）＋Ｓ２（ｔ）＋Ｓ３（ｔ））／３・・・式（１）
時間帯ｔ0〜ｔ１にわたるアクセス数の平均ａ0は、Ｓ0（ｔ）をt0からt1まで積分した値を（t1−t0）で除算したものとなる（以降、時間帯ｔ0〜ｔ１におけるS(t)の平均をAv(S)と表す）。
【００８２】
ただ、このａ0では図１５の例のスポットＳ３の平均が他の２つに比べて小さすぎ、（３．１で説明したクラスの定義によって計算するには）平均全体が引き下げられるため、比較の基準として適当ではない場合がある。かかる場合の処理として、Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３の平均のうち最大のもの（例えばＳ１）に他の２つ（Ｓ２，Ｓ３）の平均を一致させるよう、Ｓ２，Ｓ３それぞれを定数倍すればよい。
【００８３】
さらに、かかる方法ではＳ３の拡大率が非常に大きく、その変動も拡大されて評価されることになるので、それを避けたい場合には、Ｓ３の平均値をＳ１に一致させつつ、Ｓ３の変動を拡大しないようにすればよい。具体的には下記のようにすればよい。
【００８４】
Ｖ（ｔ）＝Ｓ３（ｔ）−Ａｖ（Ｓ３）とおく（Ａｖ（Ｖ）＝０）となる）。
【００８５】
Ｓ１とＳ３のｔによる変動を検討するため、Ｓ１の標準偏差σ１とＳ３の標準偏差σ３を求める。
【００８６】
Ｗ（ｔ）＝Ｖ（ｔ）＊（σ１／σ３）＋Ａｖ（Ｓ１）とおく。すると、Ｗ（ｔ）の標準偏差は、標準偏差σ１に等しく、平均値もＡｖ（ｗ）＝Ａｖ（Ｓ１）となり、しかもグラフの変動は元のＳ３に相似となる。
【００８７】
こうして求めたＷをＳ３の代わりに用いて（同様にＳ２も変換して）上述のＳ0を求めることで、全ての基準点の変動を基準としてスポットａのレア度をより適切に評価することができる。
【００８８】
また、登録スポットおよび／または基準スポットについて、ジャンル別にグループ化してレア度を判断するようにしてもよい。
【００８９】
また、時期的に検索数が変動する観光スポットもある。例えば、季節的に夏はかなりの人が注目して来客が多いが、冬はほとんど来客がないというスポットもある。変動履歴で判断する場合には、このように時期によって来客が変動する場合には、季節毎の平均値を用いるようにしてもよい。なお、基準点を用いる場合も、これらを考慮して、時期に応じて基準スポットを変更するようにすればよい。
【００９０】
また、時期的な問題としては四季といった長期的な傾向でなく、周期的な傾向もある。たとえば、曜日として土曜が多いとか少ないというような場合である。検索数の変動を用いる場合には、曜日毎の平均値を用いるようにしてもよい。
【００９１】
さらに、日ごとの判断ではなく、時間帯を限定して、レア度を判断するようにしてもよい。例えば、午前中とか、１０時〜１２時について過去１月間の平均検索数と比較するようにしてもよい。これにより、検索数が偏在する時間帯を考慮したレア度を求めることができる。なお、かかる時間帯については、上記に限定されずに任意に選定すればよい。
【００９２】
（４.  その他の実施形態）
上記実施形態においては、検索数が相当数見込める基準スポットを予め定めておき、これらを検索キーとした所定期間における検索総数との相対値によって、値が所定値よりも低い場合にレア度が高いと判断した。これは、検索サーバにて検索される検索処理と現在の注目度がある程度相関関係があると考えられるからである。これにより、一般人からあまり注目されていない登録スポットを穴場であるとして情報供給が可能である。
【００９３】
なお、かかる基準スポットについては、検索数が相当数は見込めないと予想される少数基準スポットを採用してもよい。この場合、得られた各登録スポットにおける単位時間あたりの検索総数が前記少数基準スポットに近いまたは、それ以下であるような場合にはレア度が高いと判断することができる。たとえば、一般の観光コースには含まれていないためにその名称では検索数が少ないというような場合である。
【００９４】
また、少数基準スポットおよび多数基準スポットの双方を採用して、両者間の距離および両者との距離がどの程度離れているのかで、レア度を判断するようにしてもよい。この場合、両者間の分割数だけ決定しておいて、均等にクラス分けしてもよい。
【００９５】
上記実施形態では相対値に応じて、複数のクラスに分けたが、相対値それ自体をレア度としてもよい。
【００９６】
また、基準スポットにおける平均値との相対値と変動履歴の双方を用いて総合判断するようにしてもよい。この場合、ａｎｄ条件で適用してもよいし、ｏｒ条件で適用してもよい。前者としては、たとえば、基準スポットにおける平均値との相対値が閾値以下のものを抽出するとともに、そのうち、変動履歴が高いものだけを抽出する等である。後者としては、基準スポットにおける平均値との相対値が閾値以下のものを抽出し、さらに、それには含まれていないが、変動履歴が高いものをさらに追加する等である。
【００９７】
上記実施形態においては、基準スポットについては、登録スポット以外から決定するようにしたが、登録スポットから選択するようにしてもよい。この場合、登録スポットテーブルに基準スポットであることを示すフラグを設け、これにより検索するようにしてもよい。このように、登録スポットテーブルに記憶された登録スポットを基準スポットとして採用することにより、さらに、レア度を補正することもできる。例えば、登録スポットＡについて、求めたレア度について、登録スポットＡのお勧め度の平均値を基準スポットにおけるお勧め度の平均で除算した係数を求めて、前記求めたレア度に乗算することにより、補正することができる。これにより、評価は高いのに検索数が少ない登録スポットをレア度が高いと判断することができる。
【００９８】
また、求めたレア度について、お勧め度の平均でなく、コメント数によって補正するようにしてもよい。
【００９９】
さらに、コメント数も同様に、同一レア度の登録スポットにおける平均値を用いて補正するようにしてもよい。
【０１００】
本実施形態においては、観光地のような登録スポットを例として説明したが、本、音楽ＣＤなどの他の商品、レストラン、またはレストラン等におけるメニューなどの情報についても同様に適用することができる。
【０１０１】
上記実施形態においては、図１に示す機能を実現するために、ＣＰＵ２３を用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部もしくは全てを、ロジック回路などのハードウェアによって実現してもよい。なお、プログラムの一部の処理を、ＯＳにさせるようにしてもよい。
【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】
2011076453.tif 000014
【図１３】
2011076453.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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