(57)【要約】【課題】微視的な脳科学の実験データを基に巨視的な実社会の消費行動のデータを即時的に得られるマーケティングシステムを提供する。【解決手段】  サーバと端末とを備えたマーケティングシステムを用いる。このシステムにおいては、提示された画像間の注目度を被験者の瞳の収縮等を基に計測し、潜在意識の反応データとしてサーバにニューラルネット等の微視的なモデル情報として学習させて記憶する。このモデル情報を基に、サーバは、所定の属性の閲覧者用のマーケティング用コンテンツを作成する。このマーケティング用コンテンツは、端末に送信されて提示される。端末は屋外に設置され、通行者がマーケティング用コンテンツを閲覧した際の反応を検知する。この反応により、巨視的な実社会の消費行動としてのマーケティング情報を取得できる。【選択図】図２
2011118558.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバと端末とを備えた潜在意識マーケティングシステムにおいて、
前記サーバは、
提示された画像又は音声間の被験者の潜在意識の反応のデータを基に作成されたモデル情報を記憶するモデル手段と、
前記モデル手段の出力を用いて所定の属性の閲覧者用のマーケティング用コンテンツを作成するマーケティング用コンテンツ作成手段とを備え、
前記端末は、
前記マーケティング用コンテンツを提示する提示手段と、
提示された前記マーケティング用コンテンツの閲覧者の反応を検知する閲覧者検知手段とを備える
ことを特徴とする潜在意識マーケティングシステム。
【請求項２】
前記サーバは、
前記モデル手段の作成と更新を行うモデル学習手段を更に備え、
前記モデル学習手段は、前記端末の前記閲覧者検知手段により得られた情報を基に、前記モデル手段の前記モデル情報を更新するフィードバックを行う
ことを特徴とする請求項１に記載の潜在意識マーケティングシステム。
【請求項３】
前記サーバは、
前記モデル情報を解析するモデル解析手段を更に備え、
前記モデル解析手段は、解析された前記モデル情報から行動仮説を作成する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の潜在意識マーケティングシステム。
【請求項４】
前記サーバは、
前記端末の設置場所による地域特性別の閲覧者の属性に係るマーケティングデータベースと、
マーケティングを行うテーマに基づいて、前記マーケティングデータベースを基に閲覧者の属性に対応する前記端末を選択する端末選択手段とを更に備える
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の潜在意識マーケティングシステム。
【請求項５】
前記モデル手段は、
前記被験者の潜在意識の反応のデータとして、前記被験者が画像又は音声を提示した後の前記被験者の瞳孔の収縮度の測定値を学習させて前記モデル情報に用いる
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の潜在意識マーケティングシステム。
【請求項６】
前記モデル手段は、
前記被験者の潜在意識の反応のデータとして、前記画像又は音声を提示した後の脳の活動を計測し、前記被験者の意識状態についての測定値を前記モデル情報に含める
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の潜在意識マーケティングシステム。
【請求項７】
前記モデル手段は、
認知アーキテクチャのコードを用いた上位モデル構造を前記モデル情報に含める
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の潜在意識マーケティングシステム。
【請求項８】
提示された画像又は音声間の被験者の潜在意識の反応を基に作成されたモデル情報を記憶するモデル手段と、
前記モデル手段の出力を用いて所定の属性の閲覧者用のマーケティング用コンテンツを作成するマーケティング用コンテンツ作成手段とを備える
ことを特徴とする潜在意識マーケティングシステムのサーバ。
【請求項９】
サーバと端末とを備えた潜在意識マーケティングシステムを用いたマーケティング方法であって、
提示された画像又は音声間の被験者の潜在意識の反応のデータを基に作成されたモデル情報を記憶し、
所定の属性の閲覧者用のマーケティング用コンテンツを作成し、
前記マーケティング用コンテンツを提示し、
提示された前記マーケティング用コンテンツの反応を検知する
ことを特徴とする潜在意識マーケティング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、潜在意識マーケティングシステム、潜在意識マーケティングシステムのサーバ、及び潜在意識マーケティング方法に係り、特に心理学的な手法を用いた潜在意識マーケティングシステム、潜在意識マーケティングシステムのサーバ、及び潜在意識マーケティング方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、マーケティングによる市場予測分析においては、予測分析を行う元データの収集にアンケートの回収のような古い手法が使われてきた。
しかしながら、アンケート調査は、そのアンケートに答えた顧客のデータのみが得られる。また、アンケートの質問やアンケートの回収者により、誤差が大きくでることがあるという問題があった。
このため、企業は、アンケート調査の信頼性を疑問視することがあった。
【０００３】
このような従来のマーケティングを行うシステムとして、特許文献１を参照すると、マーケティング調査などにおいて、顧客の購買動機・状況・意志などの購買心理の要因を定量化し統計的手法で分析するシステムが記載されている（以下、従来技術１とする。）。
従来技術１のシステムは、顧客の購買動機・購買状況・購買意志などの心理的な要因・状況を、アンケートの調査データに基づき、顧客の購買心理の定量化を行う。また、定量化された購買心理情報と他の顧客プロフィール情報や商品プロフィール情報もしくは顧客要望を合わせて対応構成表化もしくはデータベース化する。
このように統計的手法で分析するシステムにより、アンケートの調査データによる顧客満足度調査・分析と、体系的な顧客購買心理の定量分析により、顧客が求める商品やサービスを製造するためのマーケティングに用いる情報（以下、マーケティング情報という。）を得ることができる。
【０００４】
また、従来のマーケティングに用いるシステムとして、近年の脳科学の発展により、消費者の脳の反応を脳波、ＮＩＲＳ（ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｉｍａｇｉｎｇ）、ＭＲＩ（ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｉｍａｇｉｎｇ），ｆＭＲＩ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ＭＲＩ）等を用いて計測することで、消費者心理や行動の仕組みを解明する、いわゆるニューロマーケティングと呼ばれるシステムが存在する。
ニューロマーケティングにおいては、アンケート調査のように言葉で取らえられる情報だけではなく、感情の動きなどの無意識下の決定プロセスについて、マーケティング用の情報を得ることが可能である。
たとえば、このようなニューロマーケティングシステムとしては、ニールセン社のシステムが存在する：
＜ＵＲＬ＝”ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｐ．ｎｉｅｌｓｅｎ．ｃｏｍ／ｎｅｗｓ／ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ／Ｊ＿Ｎｅｗ＿Ｂｕｓｉｎｅｓｓ＿ＮｅｕｒｏＭａｒｋｅｔｉｎｇ＿Ｎｏｖ１２＿２００８．ｐｄｆ”＞
この従来のニューロマーケティング用のシステムを用いることで、例えば、清涼飲料水のブランド名による被験者の脳が感じるイメージの差のような情報を、脳の反応を計測して取得することができる。
この被験者の脳の反応から得た情報を基に、消費者の行動を演繹して、製品の販売に関する戦略を作成し、マーケティング情報とすることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２９９６８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術１のシステムは、アンケート調査のデータを用いるため、即時的にマーケティング情報を得ることが難しかった。
また、従来技術１のシステムでは、アンケート調査のデータを用いるため、何らかの言葉で表現可能な傾向を持った購買行動についてしかマーケティング用の情報を得ることができなかった。
また、従来のニューロマーケティングでは、被験者の脳内行動という微視的なデータから消費者の行動を推測しているため、その推測が実社会の実際の購買行動と一致しているのか分からなかった。
【０００７】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、上述の課題を解消することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の潜在意識マーケティングシステムは、サーバと端末とを備えた潜在意識マーケティングシステムにおいて、前記サーバは、提示された画像又は音声間の被験者の潜在意識の反応のデータを基に作成されたモデル情報を記憶するモデル手段と、前記モデル手段の出力を用いて所定の属性の閲覧者用のマーケティング用コンテンツを作成するマーケティング用コンテンツ作成手段とを備え、前記端末は、前記マーケティング用コンテンツを提示する表示手段と、提示された前記マーケティング用コンテンツの閲覧者の反応を検知する閲覧者検知手段とを備えることを特徴とする。
本発明の潜在意識マーケティングシステムは、前記サーバは、前記モデル手段の作成と更新を行うモデル学習手段を更に備え、前記モデル学習手段は、前記端末の前記閲覧者検知手段により得られた情報を基に、前記モデル手段の前記モデル情報を更新するフィードバックを行うことを特徴とする。
本発明の潜在意識マーケティングシステムは、前記サーバは、前記モデル情報を解析するモデル解析手段を更に備え、前記モデル解析手段は、解析された前記モデル情報から行動仮説を作成することを特徴とする。
本発明の潜在意識マーケティングシステムは、前記サーバは、前記端末の設置場所による地域特性別の閲覧者の属性に係るマーケティングデータベースと、マーケティングを行うテーマに基づいて、前記マーケティングデータベースを基に閲覧者の属性に対応する前記端末を選択する端末選択手段とを更に備えることを特徴とする。
本発明の潜在意識マーケティングシステムは、前記モデル手段は、前記被験者の潜在意識の反応のデータとして、前記被験者が画像又は音声を提示した後の前記被験者の瞳孔の収縮度の測定値を学習させて前記モデル情報に用いることを特徴とする。
本発明の潜在意識マーケティングシステムは、前記モデル手段は、前記被験者の潜在意識の反応のデータとして、前記画像又は音声を提示した後の脳の活動を計測し、前記被験者の意識状態についての測定値を前記モデル情報に含めることを特徴とする。
本発明の潜在意識マーケティングシステムは、前記モデル手段は、認知アーキテクチャのコードを用いた上位モデル構造を前記モデル情報に含めることを特徴とする。
本発明の潜在意識マーケティングシステムのサーバは、提示された画像又は音声間の被験者の潜在意識の反応を基に作成されたモデル情報を記憶するモデル手段と、前記モデル手段の出力を用いて所定の属性の閲覧者用のマーケティング用コンテンツを作成するマーケティング用コンテンツ作成手段とを備えることを特徴とする。
本発明の潜在意識マーケティング方法は、サーバと端末とを備えた潜在意識マーケティングシステムを用いたマーケティング方法であって、提示された画像又は音声間の被験者の潜在意識の反応のデータを基に作成されたモデル情報を記憶し、所定の属性の閲覧者用のマーケティング用コンテンツを作成し、前記マーケティング用コンテンツを提示し、提示された前記マーケティング用コンテンツの反応を検知することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、提示された画像又は音声間の被験者の潜在意識の反応のデータを基に作成されたモデルを基に、サーバにてマーケティング用コンテンツを作成し、端末により提示することで、即時的に、言葉で表現するのが難しい個人（微視的階層）の潜在意識の行動について、実社会の閲覧者の行動（巨視的階層）のマーケッティング情報として取得するマーケティングシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムＸのシステム構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るサーバ１０の制御構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る端末２０−１の制御構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態に係るマーケッティング情報取得処理の概要を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る微視的階層と巨視的階層の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜実施の形態＞
〔マーケティングシステムＸの制御構成〕
以下で、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムＸについて、図面を参照して詳しく説明する。
まず、図１の概念図を参照して本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムＸのシステム構成について説明する。
本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムＸは、複数のサーバ群等であるサーバ１０と、端末２０−１〜２０−ｎとが、無線電話網やインターネットやイントラネット等であるネットワーク５を介して、接続されている。
より具体的には、ネットワーク５は、携帯電話網、ＷｉＭＡＸ、ＰＨＳ網、無線ＬＡＮ、有線電話回線、ＬＡＮ、電灯線ＬＡＮ、ｃＬｉｎｋ、専用の回線等を用いることができる。また、ネットワークの形態としても、ＩＰネットワークやその他のスター状やリング状のネットワーク等を用いることができる。
サーバ１０は、ニューラルネットや決定木等の人工知能的手法、各種統計解析手法（例：ベイジアンネットワーク）等を用いてマーケティングデータの解析を行う。また、サーバ１０は、端末２０−１〜２０−ｎにＨＴＭＬデータ等を含む視聴覚コンテンツと、マーケティング用コンテンツのデータ等を作成して送信し、端末２０−１〜２０−ｎから取得した一次データを解析してマーケティング（市場調査）を行う。
端末２０−１〜２０−ｎは、複数表示画面を備え、デジタルサイネージや地図表示等ができる固定式の多機能端末であり、歩いて閲覧者が止まる場所、例えば鉄道の駅や、閲覧者が溜まる動線と垂直な場所等に設置される。端末２０−１〜２０−ｎは、視線トラッキング等により、数十メーター半径内の総人数、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４（図３参照）の閲覧者の数、凝視秒数等のデータを取得してサーバ１０に一次データとして送信する。
本実施形態のマーケティングシステムＸは、端末２０−１〜２０−ｎから取得した一次データをサーバ１０で解析し、端末２０−１〜２０−ｎの現在の商圏のデータ分析を行う。この現在の商圏のデータ分析を基に、未来の商圏別、商品、サービス、技術、価格等への消費者意識調査のデータを数値データとして取得し、解析することができる。
【００１２】
（サーバ１０の制御構成）
次に、図２を参照して、サーバ１０の制御構成について説明する。
サーバ１０は、ＰＣ／ＡＴ互換機を用いた複数のＰＣサーバや汎用機等を用いて構成される。
ウェブ／ゲートウェイ部１１０は、ルータやロードバランサ（負荷分散装置）等を含む各種ＷＷＷ（ワールド・ワイド・ウェブ）サーバ等である。
ウェブ／ゲートウェイ部１１０は、各サーバにネットワーク５からのＩＰパケットを送信し、各サーバからのＩＰパケットをまとめてネットワーク５に送信する。また、ウェブ／ゲートウェイ部は、パケットフィルタ、ファイアウォール、ｓｙｓｌｏｇ等にも対応する。
この上で、ウェブ／ゲートウェイ部１１０は、ＩＩＳ（インターネット・インフォメーション・サーバ）６．０や、Ａｐａｃｈｅ（登録商標）等のＷＷＷサーバを備え、ＡＳＰ（アクティブ・サーバー・ページズ）、ＣＧＩ（コモン・ゲートウェイ・インターフェイス）や、Ｊａｖａ（登録商標）サーブレットや、ＰＨＰ（ピー・エイチ・ピー、ハイパーテキスト・プリプロセッサー）等のプログラム等を実行可能である。これにより、端末２０−１〜２０−ｎから、ウェブブラウザで閲覧可能な視聴覚コンテンツ２２２を備え、また、マーケティングに用いる解析サーバ１３０のマーケティング用コンテンツ２２３、２２４等のデータを、取得させるようにすることができる。これらのデータは、端末２０−１〜２０−ｎや、閲覧者のＰＣや携帯電話等からアクセス可能に構成している。
なお、ウェブ／ゲートウェイ部１１０は、一般的なＤＮＳ（ドメイン・ネームサーバ）や、ユーザに電子メールを配信するためのＳＭＴＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｍａｉｌ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバを備えることもできる。
【００１３】
データベースサーバ１２０は、各種ＳＱＬサーバを実行しているＲＤＢＭＳ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  ＤａｔａＢａｓｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）等のデータベース（ＤＢ）のサーバである。データベースサーバ１２０としては、例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）２００８  Ｓｅｒｖｅｒ（マイクロソフト社製）で動作する「ＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒ」（マイクロソフト社製）や、ｍｙＳＱＬ等のＳＱＬサーバを使用することができる。
データベースサーバ１２０内のデータベースとしては、ユーザＤＢ１２１（マーケティングデータベース）、マーケティングＤＢ１２２、画像音声素材ＤＢ１２３、実験データＤＢ１２４等を備えることができる。
【００１４】
ユーザＤＢ１２１は、実験データ作成のための被験者のユーザ、端末２０−１〜２０−ｎから入力された閲覧者のユーザ、端末２０−１〜２０−ｎの広告主のユーザ、管理者等の名前・住所・年齢・性別・所得・教育・人種・宗教・家族構成や職業等を記憶するデータベースである。
マーケティングＤＢ１２２は、マーケティング用の購買動機、購買時心理状況、嗜好性、ライフスタイル、購入履歴、購入金額、来店頻度、来店回数、未来の商圏別、商品、サービス、技術、価格等への消費者の意識調査、端末２０−１〜２０−ｎの設置毎の時間別、地域特性別閲覧者のクラスター分析結果、そのクラスター毎の測定のテーマ別反応等を記憶するデータベースである。また、視聴覚コンテンツやマーケティング用コンテンツ等の素材として、ＨＴＭＬ（ハイパー・テキスト・マークアップ・ランゲージ）やＣＨＴＭＬ（コンパクト・ＨＴＭＬ）のデータ、Ａｄｏｂｅ社の規格であるＦｌａｓｈのデータ、ＪＰＧやＧＩＦやＦＬＡＳＨやＡＶＩ等の画像データ、音声データやその他のデータとを備えたＷＷＷウェブサイト構築用のデータを備える。また、ＳＮＳ／ブログプログラム等のコンテンツも記憶している。
画像音声素材ＤＢ１２３（マーケティング用コンテンツ素材データベース）は、端末２０−１〜２０−ｎに送信されるマーケティング用コンテンツ２２３、２２４の元になる画像、音声等の六感に関する素材データ等を記憶するデータベースである。なお、実験のための画像、音声データを画像音声素材ＤＢ１２３に記憶する構成も可能である。
実験データＤＢ１２４（実験データデータベース）は、実験データ取得サーバ１４０による実験のための画像データ、実験結果等を記憶するデータベースである。
【００１５】
解析サーバ１３０は、実験データ取得サーバ１４０からの実験データを解析し、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４を作成し、端末２０−１〜２０−ｎからの一次データを解析しマーケティング情報を得る、すなわち実際のマーケティングを行うためのサーバである。
具体的には、解析サーバ１３０は、学習演算部１３１（モデル学習手段）、モデル部１３２（モデル手段）、データ解析エンジン部１３３（マーケティング用コンテンツ作成手段、マーケティング情報作成手段、端末選択手段、モデル解析手段、マーケティング情報作成手段）、データ解析エンジン部１３３により作成されるマーケティング用コンテンツ２２３、２２４を含んで構成される。
【００１６】
学習演算部１３１は、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４の作成のために、モデル部１３２の「学習」を行う部位である。
このために、学習演算部１３１は、対象とする実験につき、ユーザＤＢ１２１の被験者を選択し、実験データＤＢ１２４から実験のための画像データ又は音声データを読み出し、実験データ取得サーバ１４０に実験の指示を行う。その後、データ解析エンジン部１３３が実験データ取得サーバ１４０からデータを取得して実験心理学的な解析を行うと、この結果に基づいて、モデル部１３２の学習を行う。
また、学習演算部１３１は、データ解析エンジン部１３３のマーケティングの解析結果に従い、モデル部１３２を再度「学習」して更新させるフィードバック学習も行う。
【００１７】
モデル部１３２は、例えば多層フィードフォーワード型のニューラルネット、自己組織化ニューラルネット、ホップフィールドニューラルネット、確率的ニューラルネット等のニューラルネット、決定木、遺伝的アルゴリズム等の各種人工知能エンジン（プログラム）や、各種相関分析、回帰、重回帰、ノンパラメトリック分析、隠れマルコフモデル等の統計モデル等の各種統計的な解析エンジン、マーケット・バスケット分析エンジン等、マーケッティング情報のモデルを提供するクラス、プログラム、データ等（モデル情報）である。
モデル部１３２は、上述の実験データ取得サーバ１４０による被験者の反応から心理学的な解析を行い、後述する六感に係る端末２０−１〜２０−ｎの閲覧者の反応を予想して出力可能である。また、モデル部１３２は、顧客、商品、市場などを有機的に組み合わせたモデルを用いて、分類や予測を行うことができる。
【００１８】
以下では、モデル部１３２に、例えば多層フィードフォーワード型のニューラルネットを用い、さらに中間層、出力層の数値と出力との関係を数値的、統計的に解析可能に構成する例について説明する。
このため、モデル部１３２においては、例えば、所定のサンプル画像を提示し、これに対応する静止画像を提示した際の被験者の反応についての情報を、実験データ取得サーバ１４０から取得して、当該画像間の被験者の反応の大きさにより、その画像に関連する潜在意識的な興味の度合いをモデル情報として学習する。この際、モデル部１３２は、各サンプル画像に対応するモデル情報を複数もつように構成することができる。
また、モデル部１３２は、このようなサンプル画像のモデル情報に対応する上位モデル構造についてもモデル情報に含めて備えることができる。この上位モデル構造としては、テーマに基づいて、ＡＣＴ−Ｒ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｆ  Ｔｈｏｕｇｈｔ−−Ｒａｔｉｏｎａｌ、思考の適応制御−−理性）のような認知科学に基づいた認知アーキテクチャを用いたモデルを作成して用いることもできる。
【００１９】
データ解析エンジン部１３３は、実験の被験者のユーザのクラスター分析等を行う解析プログラムと、モデル部１３２のデータを分析する主プログラム等である。このクラスター分析としては、ＵＰＧＭＡ法、ＮＪ法、ｋ−ｍｅａｎｓ法、カーネル法、ＳＯＭ法等の各種の有根／無根、階層的／非階層的なクラスター分析を用いることができる。
データ解析エンジン部１３３は、まず、学習演算部１３１が取得した実験の結果から、被験者のユーザのクラスター分析を行う。
その後、データ解析エンジン部１３３は、広告主のユーザからの指示に従って、学習演算部１３１が心理学的な解析を行ったモデル部１３２により閲覧者の反応を予想し、画像音声素材ＤＢ１２３からこの予想に対応する画像データを取得して並べ、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４を作成する。
その後、データ解析エンジン部１３３は、マーケティングＤＢ１２２を参照して広告主のユーザからの指示に合わせて、その指示に対応する閲覧者が多いと推測できる端末２０−１〜２０−ｎを選択し、その端末２０−１〜２０−ｎに、ウェブ／ゲートウェイ部１１０からネットワーク５を介してマーケティング用コンテンツ２２３、２２４を送信する。
そして、データ解析エンジン部１３３は、端末２０−１〜２０−ｎにてマーケティング用コンテンツ２２３、２２４の視覚コンテンツ又は聴覚コンテンツを視聴や閲覧した視聴閲覧者の数等の一次データを取得して、即時的にクラスター分析等の統計的分析を行い、マーケティング情報を出力する。このマーケティング情報は、管理者用の端末（図示せず）から閲覧可能であり、さらなる解析用に用いることもできる。
さらに、データ解析エンジン部１３３は、モデル部１３２の分析を行って、六感に関するデータそのものを取得することができる。これにより、心理的なマーケティングに活用することができる。
【００２０】
実験データ取得サーバ１４０は、解析サーバ１３０のモデル部１３２のデータを作成するための精神医学、心理学、脳科学に関する実験装置等を含むサーバである。
実験データ取得サーバ１４０は、瞳孔測定部１４１、五感測定部１４５、脳波等測定部１４７を含んで構成される。
【００２１】
瞳孔測定部１４１は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサのカメラと、ＤＳＰ等から構成され、赤外線等が照射された人物の瞳孔の収縮を検知し、視線の方向を認識できる部位である。瞳孔測定部１４１としては、例えば特開平９−１１７４１６号公報の装置を用いることができる。
この瞳孔測定部１４１により、所定の実験のための画像を被験者のユーザが閲覧した際に、瞳孔の大きさを測定し、その画像に注目するまでのｍｓｅｃ単位の反応時間といったデータを得ることができる。
【００２２】
五感測定部１４５は、被験者のユーザの視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚等の感覚に係るデータを測定する部位である。
具体的には、視覚に関しては、例えば、実験のための画像を表示するＬＣＤやＥＬディスプレイ等であるディスプレイと、瞳孔測定部１４１以外の視線や瞬き回数等の測定器を備えて、これらの測定データを取得することができる。
また、聴覚に関しては、例えば、スピーカと押しボタン等を備え、実験のための音声をスピーカにて再生し、ユーザに押しボタンを押下するまでの時間等を測定データを取得することができる。
また、触覚に関しては、例えば、エラストマーやシリコン樹脂と電極シートのような素材のデータグローブ等により汗の量による皮膚抵抗の変化を測定したり、電磁アクチュエータと握力を測定する装置等を含むフォースフィードバック装置を備えて被験者に握らせて測定データを取得することができる。
また、味覚に関しては、例えば、所定の味の液体等を口腔内に投入するような実験装置や、舌上に載せる電極アレイや、唾液の分泌量検知装置等を用いて、後述する脳波等測定部１４７により味覚による反応の測定データを取得することができる。
また、嗅覚に関しては、例えば、インクジェットプリンタと同様な電磁弁開閉式香り発生装置等を（例えば、柳田  康幸，嗅覚ディスプレイの研究開発動向，２００８，電学論Ｅ，Ｖｏｌ．１２８，Ｎｏ．１２，ｐ．４５１−４５４等を参照）用いて、被験者のユーザの反応の測定データを取得することができる。
なお、五感測定部１４５は、ボタンやスイッチ等のユーザの能動的な反応から反応速度を測定する手段だけを用いるのではなく、下記の脳波等測定部１４７により反応を測定してデータ取得することもできる。
【００２３】
脳波等測定部１４７は、脳波、脳磁場、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  ｐｈｏｔｏｎ  ｅｍｉｓｓｉｏｎ  ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＰＥＴ（ｐｏｓｉｔｒｏｎ  ｅｍｉｓｓｉｏｎ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＭＲＩ、ファンクショナルＭＲＩ、近赤外分光法等の各種生理機能計測法によるデータ測定部位である。
脳波等測定部１４７は、上述の五感測定部１４５や瞳孔測定部１４１と連動して、実験のための画像を被験者のユーザの反応までの時間、頻度、反応の大きさ、脳内の反応の部位といった情報を取得することができる。この脳内の反応の部位に関しては、例えば、ブロードマンの脳地図に対応する各部位のデータを取得できる。また、脳波に関しては、後述するように１／２０００秒程度の脳波を測定し、被験者が好感を持っている際に出力される後述する中位α波等のレベルを測定することで、五感に加えた全体的な意識状態等の感覚を検知することができる。この意識状態等の感覚を、以下、五感に加えた感覚である「六感」と称する。
【００２４】
なお、サーバ１０は、複数のサーバにより構成するように記載したが、実際には１台のサーバ内にこれらの機能をすべて持たせるように構成してもよい。
【００２５】
（端末２０−１の制御構成）
次に、図３を参照して、端末２０−１〜２０−ｎの制御構成について、２０−１を代表として説明する（以下、２０−１を端末群のうちの典型的な１台として説明する）。
端末２０−１は、例えば、デジタルサイネージ等の広告配信端末、商店街の地図等を配信する案内端末等の情報端末にマーケティング機能を備える、主に固定設置される多機能端末である。端末２０−１は、ＰＣ／ＡＴ互換機のようなＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）と各部位に対応する電子回路等を用いて構成可能である。
端末２０−１は機能部位として、制御部２００、記憶部２２０、音声入出力部２３０（音声入出力手段）、閲覧者検知部２４１（閲覧者検知手段）、ＲＦＩＤ送受信部２５０（ＲＦＩＤ送受信手段）、入力部２６０、第１表示部２７０（表示手段）、第２表示部２７５（表示手段）、フォースフィードバック部２８０（フォースフィードバック手段）、ネットワーク接続部２９０等を備えている。
各部位は、単一の筐体内に備えられることが好適であるが、独立したそれぞれの装置をＬＡＮケーブルや同軸コード等で接続して用いてもよい。また、制御部２００が、他の部位、例えば記憶部２２０を含むようなワン・チップや小数チップの構成であってもよい。また、各部位は、同一の装置内で、制御部２００でハードウェア資源を使用して実行されるプログラムとして実装されてもよい。
なお、端末２０−１は、端末を使用した閲覧者であるユーザが持つ携帯電話やＰＤＡ（パーソナル・データ・アシスタント）等である携帯端末、ＰＣ（パーソナル・コンピュータ）やシンクライアント等であるデスクトップ端末、専用端末等であってもよい。
以下の例では、端末２０−１が上述の多機能端末である場合について主に説明する。
【００２６】
端末２０−１の制御部２００は、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット、中央処理装置）、ＭＰＵ（マイクロ・プロセッシング・ユニット）、ＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）、ＧＰＵ（グラフィック・プロセッシング・ユニット）、専用プロセッサ等を備えており、各種プログラムを実行して端末２０−１の各機能を制御する部位である。
【００２７】
記憶部２２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等である記憶部位である。
また、記憶部２２０には、ＷＷＷブラウザやメーラやＡｄｏｂｅ社のＦｌａｓｈ（登録商標）ビューワーや３Ｄ描画プログラム等の各種プログラムである端末用プログラム２２１や、そのプログラムに関するデータを記憶している。
また、情報端末として用いるためのデータである視聴覚コンテンツ２２２（地域振興コンテンツ）がサーバ１０からネットワーク接続部２９０を介してダウンロードされ記憶されている。
さらに、後述するように、本発明の実施の形態に係るマーケティング方法を実現する、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４についてもサーバ１０からダウンロードされて記憶されている。
【００２８】
音声入出力部２３０（音声認識手段）は、コンデンサマイク等のマイクと、ＤＳＰや音声認識用の専用プロセッサ等のオーディオプロセッサと、ダイナミックスピーカやピエゾ素子等のスピーカ等を備えた端末の音声入出力部位である。
音声入出力部２３０のマイクから入力された音声信号は、電気信号に変換され、さらにＡ／Ｄコンバータでデジタルの音声信号に変換されて入力される。
この入力された音声信号は、オーディオプロセッサを用いて、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）等の公知のアルゴリズムを使用して、音声信号から単語等を認識する。
また、オーディオプロセッサは、視聴覚コンテンツ２２２やマーケティング用コンテンツ２２３、２２４に含まれる動画像等の音声や心理学的に興味を惹くための音声等を出力する。
この音声信号はＤ／Ａ変換され、デジタルアンプ等を用いてスピーカにより音声出力される。
【００２９】
閲覧者検知部２４１は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサと、赤外線等の照射器（イルミネータ）と、ヒト認識のためのＤＳＰや専用回路等を備え、取得した画像から端末２０−１の閲覧者を検知し、閲覧者の数や移動方向等を得ることができる部位である。すなわち、閲覧者検知部２４１は、視線トラッキング機能により、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４を閲覧者が注目したか否か、反応時間、注目レベルのような値を検知することができる。閲覧者検知部２４１としては、例えば、ｘｕｕｋ社製の「ｅｙｅｂｏｘ２」装置を用いることができる。なお、閲覧者検知部２４１は、瞳孔測定部１４１と瞳孔測定機能を備えていてもよい。
さらに、閲覧者検知部２４１は、顔センサや服装等の画像の特徴量を抽出する手段を備え、閲覧者の男女別、年齢等の人物的な特徴を、高い確度で推定することができる。また、服装による特徴量を取得することも可能である。
これらの特徴量により、後述するように解析サーバ１３０のデータ解析エンジン部１３３により、服装の特徴量によってもクラスタリングを行い、閲覧者の趣味思考といった情報を得て、例えば地域毎の閲覧者のクラスター分布等を推定可能である。また、年齢、性別、家族構成、所得、職業、教育、宗教、人種、国籍といったデータについても、クラスター分析により実験データとの相関をとって推定することもできる。
【００３０】
ＲＦＩＤ送受信部２５０は、非接触型のＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）等を備えた装置との送受信を行う部位である。ＲＦＩＤ送受信部２５０は、電磁界、電波などを用いた近距離の無線通信によって情報を送受信することができる。
ＲＦＩＤ送受信部２５０は、例えば特許２７０５０７６号のような公知のフェリカ（登録商標）リーダ／ライタ等を用いて構成し、閲覧者のユーザの携帯電話等の携帯端末やフェリカカードとの間で情報を送受信できる。
このための送受信する情報としては、ユーザの登録情報、地図の情報、クーポン情報等を用いることができる。
【００３１】
入力部２６０は、タッチパネル、テンキー、カーソルキー（十字キー）、選択ボタン、キャンセルボタン、その他の各種ボタン、タッチパッド等の入力手段を備えている入力部位である。
また、入力部２６０は、ユーザインタフェイスに係る、その他の入力手段も備えている入力部位である。具体的には、入力部２６０は、端末２０−１の下部のディスプレイモニタ等である第２表示部２７５と一体的に静電式タッチパネルとして構成することが好適である。
入力部２６０は、これらの入力手段により端末２０−１の閲覧者であるユーザが入力した信号を検知して、電気信号に変換する。
なお、入力部２６０は、ユーザの指示を電気信号や電波信号や赤外線信号等で入力するように構成してもよい。また、閲覧者検知部２４１の視線トラッキング部のカメラと一体的に構成することも可能である。
【００３２】
第１表示部２７０及び第２表示部２７５は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイやプラズマディスプレイやプロジェクタ等を備える部位である。
この第１表示部２７０及び第２表示部２７５とは、制御部２００のＧＰＵで描画された３次元画像と、動画像を含む２次元画像とを表示することができる。
このうち、端末２０−１が上述の多機能端末である場合、第１表示部２７０は、例えばデジタルサイネージ等を表示するために用い、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４の画像を表示する正面のディスプレイである「リサーチ動画用モニター」として用いるように構成することができる。
また、第２表示部２７５は、立体地図や、地域振興のためのコンテンツである視聴覚コンテンツ２２２を表示し、入力部２６０のタッチパネルにより表示画像を変化させ、ユーザが操作可能なように構成することができる。
【００３３】
フォースフィードバック部２８０は、振動モータ（バイブレータ）や電磁アクチュエータやピエゾ素子等からなり、ユーザの対応に対してフォースフィードバックを与える部位である。
すなわち、フォースフィードバック部２８０は、ユーザからの操作に対する挙動を映像と音声以外の情報、例えば振動や加速度や質量感として伝えるように構成することができる。
【００３４】
ネットワーク接続部２９０は、ネットワーク５に接続するための部位である。ネットワーク接続部２９０は、例えば有線・無線ＬＡＮに接続するためのネットワークカードや、携帯電話網に接続するＲＦモジュレータやアンテナ等を備えている。
【００３５】
なお、音声入出力部２３０の音声認識を行う部位は、記憶部２２０に記憶されたプログラムとして制御部２００により実行されるようにしてもよい。
さらに、これらの部位に加えて、端末２０−１には、上述のサーバ１０の実験データ取得サーバ１４０の五感測定部１４５（図２）のような部位を含んで構成することも可能である。これにより、五感に関するデータをサーバ１０からマーケティング用コンテンツ２２３、２２４と共に／単独で配信可能である。
【００３６】
〔マーケティングシステムＸのマーケッティング情報取得処理〕
次に、図４のフローチャートを参照して、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムＸのマーケッティング情報取得処理の概要について説明する。
このマーケッティング情報取得処理においては、サーバ１０と、端末２０−１〜２０−ｎの代表例である端末２０−１との間の処理について説明する。
【００３７】
（ステップＳ１０１）
まず、サーバ１０の解析サーバ１３０は、実験データ取得処理を行う。
この処理において、解析サーバ１３０は、実験データ取得サーバ１４０を用いて、実験データを取得して解析する
より具体的には、解析サーバ１３０は、様々な属性をもつ被験者に対して、実験データ取得サーバ１４０を用いて実験のための画像を閲覧させ、その反応についての実験データ等を取得する。この実験のための画像は、潜在意識下に潜む関連動画像と静止画像を用い、これに付随したサウンドを選定してもよい。
解析サーバ１３０は、この実験データを解析することで、五感と画像との関係についてのモデル情報を学習する。すなわち、モデル部１３２のニューラルネット等を学習させる。
【００３８】
（ステップＳ１０２）
次に、解析サーバ１３０はマーケティング用コンテンツ作成処理を行う。
具体的には、端末２０−１にてマーケティングを行うために、広告やマーケティングの依頼主であるユーザの指示に従ったマーケティング用コンテンツ２２３、２２４を作成する。
この画像作成においては、まず、依頼主であるユーザの指示により、データ解析エンジン部１３３が適切なテーマとキーワードを取得可能である。このテーマとしては、広告配信やマーケティングをしたい要素の状況（テーマ）に応じて後述する「セグメント」別に設定することができる。たとえば、依頼主のユーザは、上述の実験により分析されたクラスターに合わせ、ターゲットとするクラスター（ターゲット・クラスター）向けに、消費者囲い込み案の項目に従ったテーマを策定することができる。
この上で、解析サーバ１３０は、テーマ別のマーケティング用コンテンツ２２３、２２４を作成する。この際に、例えば、マーケティング用コンテンツ２２３としては画像を基にした視覚コンテンツ、マーケティング用コンテンツ２２４としては音声を基にした聴覚コンテンツ、及び両方の組み合わせのように別々の種類又は同じ種類のマーケティング用のコンテンツのデータを用いることができる。たとえば高齢者向けのマーケティング用コンテンツ２２３として、視覚コンテンツの場合、秋の旅行をテーマとした場合、「紅葉狩り」の動画や、「和食」「梅干し」のような静止画像を組み合わせた動画を作成する。また、マーケティング用コンテンツ２２４が聴覚コンテンツの場合は、例えば、秋の旅行に対応する音楽や音声等も用いることができ、これらを組み合わせた視聴覚コンテンツを用いることができる。加えて、映像プロダクション等で独自に作成された動画コンテンツ、芸能プロダクションのデビュー前タレントの画像、政治家の選挙コマーシャルといった画像、音声を適宜組み合わせて用いることもできる。なお、聴覚コンテンツにも、テーマに沿った静止画像や動画像を加えることもできる。
そして、解析サーバ１３０は、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４を属性別、地理別、商店街単位で送信する（タイミングＴ１０１）。
なお、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４としては、既に作成して画像音声素材ＤＢ１２３に記憶しているテーマに沿った所定の画像を用いることも可能である。
【００３９】
（ステップＳ２０１）
次に、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４を受信した端末２０−１では、マーケティング用コンテンツ提示処理を行う。
具体的には、端末２０−１は、サーバ１０で作成されたマーケティング用の画像又は音声を提示する。
この上で、端末２０−１は、視線検索により画像を見たり音声を聞いたりした視聴閲覧者の目の数、視線等を測定する。この視聴閲覧者の目の数を認識することで、視聴閲覧者の数を計算することができる。
また、視聴閲覧者の目の視線を測定し、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４に注目している場合には、その画像や時間等のデータを取得する。さらに検出した目の移動の軌跡を測定し、動いている視聴閲覧者や静止している視聴閲覧者を探す。これに加えて、各視聴閲覧者の人物検出や属性の特徴量の取得等も行う。個体識別と、歩行者の個体の軌跡を用いて歩行者数を測定し、個体識別により静止している人数を測定する。数十メーター範囲内のモニターを見ていない人数も、上記方法により測定する事で、より精度の高いマーケティングを実現することができる。
なお、端末２０−１は、マーケティング用コンテンツ２２３、２２４の視覚コンテンツ、聴覚コンテンツ両方又は片方のみでの測定が可能である。
【００４０】
（ステップＳ２０２）
加えて、端末２０−１は、地域振興コンテンツ表示処理を行う。
具体的には、端末２０−１は、サーバ１０のウェブ／ゲートウェイ部１１０のウェブサーバの指示により、地域振興のためのコンテンツである視聴覚コンテンツ２２２をダウンロードして表示等を行い、閲覧者に提供可能にする。
この視聴覚コンテンツ２２２は、例えば、商店街別のタッチパネルマップのデータを含む。なお、上述したように、このマップはＰＣや携帯電話等からもアクセスできる。このために、表示部２７５に、アクセスのためのＵＲＬや二次元バーコード等を表示することもできる。
そして、端末２０−１は、商店街別のタッチパネルマップを古地図とオーバーラップさせた形の、無償の仮想空間ゲーム等を表示することもできる。
【００４１】
さらに、端末２０−１は、タッチパネルに触れた閲覧者のユーザのデータも、マーケティング用データとして取得可能である。
端末２０−１は、タッチパネルに触れた閲覧者に対して、ＲＦＩＤ送受信部２５０を用いて、視聴覚コンテンツ２２２のうち、携帯端末で閲覧可能なウェブページ等を閲覧者のユーザに送信する。また、クーポン等の情報も送信する。
この際に、閲覧者のユーザに了承を求め、閲覧者のユーザの個人情報をマーケティングデータに含めることができる。この際に、例えばフェリカチップに記憶された閲覧者のユーザのデータを直接読み取ることができる。また、アンケートを行ってデータを取得することもできる。
端末２０−１は、これらのデータをまとめ、マーケティングデータである一次データを作成し、サーバ１０に送信する（タイミングＴ１０２）。
【００４２】
（ステップＳ１０３）
この一次データを受けとったサーバ１０は、マーケティングデータ解析処理を行う。
具体的には、端末２０−１のマーケティング用コンテンツ２２３、２２４を閲覧した視聴閲覧者の数、特徴量を基に、視聴閲覧者のユーザの属性を推定して解析する。これにより、閲覧者の属性別、地理別、商店街単位での情報をマーケティングデータとして取得可能である。
視聴閲覧者の分析結果を基に、未来の商圏別、商品、サービス、技術、価格等への消費者の意識調査の解析をすることができる。
【００４３】
一次データの解析を行った後、サーバ１０は、更に、学習済みニューラルネットワーク等を用いて行動仮説の解析を行い、モデルのフィードバック学習を行い、消費者行動の分析をする。
以上により、マーケッティング情報取得処理を終了する。
これらの処理により、心理学的手法を用いた即時的な潜在意識マーケティングを行うことができる。すなわち、画像データの重み付けによる行動の分析、行動科学的分析、人間工学を用いたベンチマークシート分析を行い、微視的階層から巨視的階層に係るマーケティング情報を取得することができる。
【００４４】
以上のように構成することで以下のような効果を得ることができる。
まず、従来技術１のマーケティングシステムにおいては、アンケート調査により予測分析を行う元データの収集を行っていたため、即時的に多数のデータを得ることが難しかった。
【００４５】
これに対して、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムを用いることで、ニューラルネットワーク分析により作製される視聴覚コンテンツを用いて、視線検索装置との併用により、従来は数値化できなかった感情に係るデータを即時的に測定できる。
すなわち、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムによれば、端末から即時的に実験データに基づいたマーケティング用コンテンツを視聴や閲覧した視聴閲覧者の情報を分析することで、視聴閲覧者の言葉で表現するのが難しい潜在意識の行動に基づいたマーケッティング情報を取得することができる。
この際に、視覚コンテンツ、聴覚コンテンツのいずれか又は両方を用いて即時的に測定が可能である。視覚コンテンツの場合は、閲覧した視聴者の画像に対する潜在意識的な反応に係るマーケッティング情報を得ることができる。また、聴覚コンテンツの場合は、閲覧した視聴者の音声に対する潜在意識的な反応に係るマーケッティング情報を得ることができる。
【００４６】
また、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムにおいては、上述の処理により、心理学的手法を用いた即時的なマーケティングを行うことができる。すなわち、画像又は音声データの重み付けによる行動の分析、行動科学的分析、人間工学を用いたベンチマークシート分析を行い、マーケティング情報を取得することができる。
これにより、例えば、消費者の購買行動を予測して、例えば、顧客の反応が高い商品や、売り場作りの仮説をマーケティング情報として得ることができる。よって、例えば、売上高を上げる手法を推察することが可能になる。
そして、これらの推察を基に、未来の商圏別、商品、サービス、技術、価格等への消費者の意識調査の解析をすることができる。
たとえば、ビールと紙おむつのマーケット・バスケット分析において、ビールと紙おむつの並売傾向が顕在化又は潜在化したニーズかの判別が出来、両者を離して陳列し関連商品の購買を促すべきか、近接して陳列させ買い忘れ防止をすべきかが決定できる。
また、端末を多数配置して、インターネットで接続することで、即時的に、世界主要都市のマーケティングデータの収集、分析、未来の消費者関心度の把握を行うことができる。
【００４７】
さらに、従来のマーケティングにおいては、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）データやＦＰＳ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔ  Ｓｈｏｐｐｅｒｓ  Ｐｒｏｇｒａｍａ）のデータのような大量データを、データマイニングにより分析する予測分析も用いられていた。
しかしながら、このＰＯＳデータのデータマイニングにおいても、分析できるのは、何らかの傾向を持った購買行動のみであった。
このため、せっかく集めた大量データにおいて、マーケティング用の情報として活用することは一般的に３０パーセント程度でしかなかった。
【００４８】
これに対して、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムにおいては、画像の提示による瞳孔の反応の測定、脳波等測定部による神経科学的な無侵襲性脳活動測定、五感測定部による測定等を用いることにより、ニューラルネットワーク分析により作製される視聴覚コンテンツを用いて、ヒトの脳の思考、すなわち心に関わる事象に係る知見を得ることができる。
すなわち、従来は数値化できなかった感情に係るデータを測定できる。これにより、より詳細でヒトの思考過程や潜在意識に即したマーケッティング情報を取得することができ、従来よりも、より多くの消費行動に結びつくマーケティング情報を得ることができる。
たとえば、本実施形態のマーケティングシステムは、購買動機、購買時心理状況、嗜好性、ライフスタイルについてのマーケティング情報を得ることができる。これにより、競合する企業等との差別化のための消費者囲い込み案に対して、反応測定結果をメイトリックス分析し、囲い込み案に対する反応を明らかにすることができる。この際に、描画されたメイトリックスのトライアド線との位置関係で修正案の方向性を決定することもできる。従って、顧客満足度を各項目によりにより測定してマーケティング情報として分析することが可能になる。すなわち、従来のアンケートとは異なり、心理構造別のクラスターに係る閲覧者の判断基準を数値分析することができる。
これにより、メーカーにおける新規商品、価格、サービス、技術開発に対する消費者の関心度調査を、即時的に行うことができ、マーケティングの効率化、高度化、コストの削減を行うことができる。同様に、マーケティング、コンサルティング会社における商圏別リサーチ、項目別調査を高精度に行うこともできる。
【００４９】
また、従来のニューロマーケティングにおいては、単なるヒトの脳波情報から消費行動を演繹しているため、個人の消費行動と多数の消費者の行動との差異を信頼性をもって取得することができなかった。
これに対して、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムにおいては、実験データを基に作成されたマーケティング用の視覚コンテンツ又は／及び聴覚コンテンツを再生し、設置された端末からのデータを基にフィードバックを行い、モデルを高精度化することができる。
図５を参照して説明すると、これにより、微視的な実験による情報と、具体的な消費者の購買行動とのデータを合わせたマーケティング情報を得ることができる。たとえば、ＡＣＴ−Ｒのような知的エージェントのコードで記載された行動仮説を検証することができる。
これにより、巨視的、社会学的な領域に用いることができるマーケティングシステムを実現できる。
加えて、従来、ＡＣＴ−Ｒは、手等の各器官の機能と脳の関係をシュミレートすることに用いられていたところ、本実施形態のマーケティングシステムＸにおいては、実質経済と結びつく検証を行うのに用いることができる。
【００５０】
また、従来のニューロマーケティングは、単なるヒトの脳波情報から消費行動を演繹していた。すなわち、従来、心に関わる事象の段階として、巨視的な研究である認知社会学や認知文化人類学では社会の解析に重点が置かれ、微視的な研究である認知心理学や情報科学では個人の解析に重点が置かれていた。
特に、従来のニューロマーケティングにおいては、脳科学的な部分のデータ分析は外注していた。このため、脳波測定データを何らかのマーケティングに同期するのではなく、一次加工された脳科学の測定データの納品データを、マーケティングする者（マーケッター）が自分で加工して分析していた。このため、「ニューロマーケティング」のためのシステムは存在しなかった。
これに対して、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムＸは、実生活内に存在する諸現象について、設置された端末２０−１〜２０−ｎからのデータを用いて、注目度合い情報のように負と正のバランスである重みを計算し、フィードバックにより後から重みを分析しなおすという最急降下法のように、ニューラルネットを収束させる解析手法を組み合わせて、サーバによりハードウェア資源を用いて解析することができる。
すなわち、本実施形態のマーケティングシステムＸは、瞳孔測定を含む５感測定＋脳波測定により、脳科学、心理学等々の実験による学習済みのマザーニューロンに微視的検証データを同期することができる。この上で、端末の視線検索により、コンテンツを凝視した人数の割合等により分析し、実社会における人間の行動という巨視的データを得て、上述のマザーニューロンに同期することができる。
これにより、即時性のあるメンタルマネジメント、映像データの重み付けによる行動の分析、行動科学、人間工学を用いたベンチマークシート分析を行うことができる。よって、本実施形態に係るマーケティングシステムは、設置された端末２０−１〜２０−ｎからのデータを用いることで、微視的研究と巨視的研究を少ない測定でつなぎ、実社会での現象を測定、分析、予知することができる。
【００５１】
また、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムは、人間に感知される、科学的、物理的外部刺激。また様々な長期、短期記憶による感傷、喜びのような外部刺激の中で、何が一番ヒトのマーケティングにおけるパフォーマンスに影響を与えるかについての情報を得ることもできる。
これにより、単にＭＲＩ，ｆＭＲＩ等による手法で脳科学を実生活に適応する実験はよりも、より「大衆」の消費行動に結びつくデータを得ることができる。これにより、真の意味でのスィズル・マーケティングが可能になる。
また、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムは、端末を設置するだけで六感に関する大量のデータを通行者から得ることができるため、心理学のフィールド解析のような学術分野にも用いることもできる。
さらに、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムは、人物認識や属性認識を行うことができるため、防犯用に用いることが可能である。たとえば、指名手配犯や、ある店で万引きをした人物の足取りを軌跡等から推測して、ネットワーク経由で通報することができる。
【００５２】
また、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムは、マーケティング利用の他に、広告媒体として効果的に用いることができる。
また、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムは、ＲＦＩＤ送受信部により、端末を使用した閲覧者のユーザの携帯端末から情報を取得することができる。これにより、閲覧者の情報を得て、よりマーケティング情報の精度を高めることができる。さらに、インターネット上のサーバのサイトの訪問者のデータと合わせて使用することで、より詳細な情報を得ることが可能である。これにより、閲覧者のユーザの正確なデータに即したマーケティングもできる。
また、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムは、古地図や仮想空間ゲーム等により、閲覧者に触れてみたいという意欲を惹起する。さらに、ユーザにメリットがあるようにクーポンチケット等をＲＦＩＤにより配布可能である。
【００５３】
＜他の実施の形態＞
なお、上述の例においては、本発明の実施の形態に係るマーケティングシステムを、主に小売りでのマーケティング用に用いる例について説明したが、これに限られない。
たとえば、他の構成として：
・選挙活動用途でのシステムとして使用が可能である。立候補者の画像を流し、選挙をタッチパネルで行うことができる。また、選挙戦略策定のための立候補地区住民イメージ調査等にも用いることができる。
・芸能人のプロモーションに用いることができる。プロダクションにおけるデビュー前タレントのアピール度調査を行うことができる。
・海外進出予定企業における事前商圏リサーチおよび発売予定に用いることができる。たとえば、商品の未来消費者関心度調査を行うことが可能である。
・スーパー等に端末２０−１〜２０−ｎを設置して、無償で料理のレシピ等を提供することで、宣伝広告に用いることができる。この際に、端末２０−１〜２０−ｎにプリンタ等を備える構成も可能である。
・その他の小売り、メーカー、アミューズメント、旅行産業、業種別のＬＬＰにて応用可能である。
【００５４】
なお、上記実施の形態の構成及び動作は例であって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更して実行することができることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００５５】
５  ネットワーク
１０  サーバ
２０−１〜２０−ｎ  端末
１１０  ウェブ／ゲートウェイ部
１２０  データベースサーバ
１２１  ユーザＤＢ
１２２  マーケティングＤＢ
１２３  画像音声素材ＤＢ
１２４  実験データＤＢ
１３０  解析サーバ
１３１  学習演算部
１３２  モデル部
１３３  データ解析エンジン部
１４０  実験データ取得サーバ
１４１  瞳孔測定部
１４５  五感測定部
１４７  脳波等測定部
１５０  端末管理サーバ
２００  制御部
２２０  記憶部
２２１  端末用プログラム
２２２  視聴覚コンテンツ
２２３、２２４  マーケティング用コンテンツ
２３０  音声入出力部
２４１  閲覧者検知部
２５０  ＲＦＩＤ送受信部
２６０  入力部
２７０  第１表示部
２７５  第２表示部
２８０  フォースフィードバック部
２９０  ネットワーク接続部
Ｘ  マーケティングシステム
【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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