(57)【要約】【課題】データベースに関する新規技術を提供する。【解決手段】本開示の一側面に係る方法は、第一の特徴データの一群と、第二の特徴データの一群とを結合することを含む。第一の特徴データは、第一のグループに含まれる複数の第一の構成体の内の、対応する一以上の第一の構成体の識別子である第一の識別子に関連付けられて、対応する一以上の第一の構成体の特徴を表す。第二の特徴データのそれぞれは、第二のグループにおける複数のクラスタのそれぞれに対応する。第二の特徴データは、対応するクラスタに含まれる二以上の第二の構成体の識別子である第二の識別子に関連付けられた統計データを備える。統計データは、対応するクラスタに含まれる二以上の第二の構成体の特徴を統計量で表す。結合（Ｓ１５０）は、第一の識別子及び第二の識別子に基づいて行われる。【選択図】図３
2019174954.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の第一の構成体を含む第一のグループに関する第一の特徴データの一群を記憶するように構成される記憶ユニットと、
複数の第二の構成体を含む第二のグループに関する第二の特徴データの一群を取得するように構成される取得ユニットと、
結合ユニットと、
を備え、
前記第一の特徴データは、対応する一以上の第一の構成体の識別子である第一の識別子に関連付けられており、前記対応する一以上の第一の構成体の特徴を表し、
前記第二の特徴データのそれぞれは、前記第二のグループにおける複数のクラスタのそれぞれに対応し、前記複数のクラスタのそれぞれは、前記複数の第二の構成体のうちの二以上を含み、前記第二の特徴データは、対応するクラスタに含まれる前記二以上の第二の構成体の識別子である第二の識別子に関連付けられた、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の第二の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記結合ユニットは、前記第一の特徴データに関連付けられた前記第一の識別子に基づき、前記第一の特徴データのそれぞれを、対応する第二の識別子に関連付けられた前記第二の特徴データの前記統計データと結合するように、前記第一の特徴データの一群と前記第二の特徴データの一群とを結合するように構成される情報処理システム。
【請求項２】
請求項１記載の情報処理システムであって、
前記取得ユニットは、前記複数の第二の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを備えるデータ提供システムに、指定した制約条件に従って前記複数の第二の構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングするように要求し、前記データ提供システムから前記制約条件に従う前記複数のクラスタに対応する前記第二の特徴データの一群を取得し、
前記データ提供システムは、前記制約条件に従って、前記複数の第二の構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングし、前記複数のクラスタに対応する前記第二の特徴データの一群を、前記情報処理システムに提供するように構成される情報処理システム。
【請求項３】
請求項２記載の情報処理システムであって、
前記統計データは、前記データ提供システムが、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の第二の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の第二の構成体の特徴を統計量に変換して生成される情報処理システム。
【請求項４】
請求項１記載の情報処理システムであって、
前記複数の第二の構成体には、前記複数の第一の構成体のいずれかに対応する複数の対応構成体と、前記複数の第一の構成体のいずれにも対応しない複数の非対応構成体と、が含まれ、
前記取得ユニットにより取得される前記第二の特徴データのそれぞれは、前記第二のグループにおける前記複数の対応構成体をクラスタリングして定義される複数のクラスタのそれぞれに対応する情報処理システム。
【請求項５】
請求項４記載の情報処理システムであって、
前記取得ユニットは、前記複数の第二の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを有するデータ提供システムに、前記複数の対応構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングするように要求し、
前記データ提供システムは、前記要求に従って、前記複数の対応構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングし、前記複数のクラスタに対応する前記第二の特徴データの一群を、前記情報処理システムに提供するように構成される情報処理システム。
【請求項６】
請求項５記載の情報処理システムであって、
前記取得ユニットは、構成体のリストとして、前記複数の第一の構成体のリスト又は前記複数の対応構成体のリストを、前記データ提供システムに送信し、
前記データ提供システムは、前記リストに基づき、前記第二のグループにおける前記複数の対応構成体を識別するように構成される情報処理システム。
【請求項７】
請求項６記載の情報処理システムであって、
前記取得ユニットは、前記リストに含まれる複数の構成体間の特徴空間上の距離を表す距離情報を前記データ提供システムに送信し、
前記データ提供システムは、前記距離情報に基づき、前記第二のグループにおける前記複数の対応構成体を、前記複数のクラスタにクラスタリングするように構成される情報処理システム。
【請求項８】
請求項６又は請求項７記載の情報処理システムであって、
前記取得ユニットは、前記リストに含まれる前記複数の構成体のそれぞれの分類を表す分類情報を前記データ提供システムに送信し、
前記データ提供システムは、前記分類情報に基づき、前記第二のグループにおける前記複数の対応構成体を、一つのクラスタに異なる分類の対応構成体が混在しないように、前記複数のクラスタにクラスタリングするように構成される情報処理システム。
【請求項９】
請求項４〜請求項８のいずれか一項記載の情報処理システムであって、
前記第二のグループにおける前記複数の対応構成体は、前記第一のグループにおける前記複数の第一の構成体のいずれかと同一の構成体であり、
前記第一のグループと前記第二のグループとの間では、前記複数の対応構成体のそれぞれに、同一の識別子が割り当てられており、
前記結合ユニットは、前記第一の特徴データのそれぞれを、同一の識別子に関連付けられた前記第二の特徴データの前記統計データと結合する情報処理システム。
【請求項１０】
請求項１〜請求項８のいずれか一項記載の情報処理システムであって、
前記記憶ユニットは、前記第一の識別子と前記第二の識別子との間の対応関係を記憶し、
前記結合ユニットは、前記対応関係に従って、前記第一の特徴データのそれぞれを、前記対応する第二の識別子に関連付けられた前記第二の特徴データの前記統計データと結合する情報処理システム。
【請求項１１】
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であって、
前記第一の特徴データのそれぞれは、前記第一のグループにおける複数のクラスタのそれぞれに対応し、前記複数のクラスタのそれぞれは、前記複数の第一の構成体のうちの二以上を含み、前記第一の特徴データは、対応するクラスタに含まれる前記二以上の第一の構成体の識別子に関連付けられた、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の第一の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備える情報処理システム。
【請求項１２】
請求項１記載の情報処理システムであって、
前記複数の第二の構成体には、前記複数の第一の構成体のいずれかに対応する複数の対応構成体が含まれ、
前記取得ユニットは、前記複数の対応構成体を、対応する複数の第一の構成体の第一の特徴データに基づき、複数のクラスタにクラスタリングして、前記複数の対応構成体のそれぞれが属するクラスタを識別可能なクラスタ情報を、前記複数の第二の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを備えるデータ提供システムに提供し、前記データ提供システムから前記クラスタ情報に従う第二の特徴データの一群を取得し、
前記データ提供システムは、前記クラスタ情報から識別されるクラスタ毎に、対応するクラスタに含まれる二以上の第二の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の第二の構成体の特徴を統計量に変換することによって、前記対応するクラスタの第二の特徴データを生成し、生成した第二の特徴データの一群を前記情報処理システムに提供するように構成される情報処理システム。
【請求項１３】
グループ内の複数の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを記憶するための記憶ユニットと、
前記複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングするように構成されるクラスタリングユニットと、
前記複数のクラスタに対応するクラスタ特徴データの一群を生成するように構成される生成ユニットと、
前記生成ユニットにより生成された前記クラスタ特徴データの一群を、情報処理システムに提供するように構成される提供ユニットと、
を備え、
前記個別特徴データは、対応する構成体の識別子に関連付けられており、前記対応する構成体の特徴を表し、
前記クラスタ特徴データは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の識別子に関連付けられた、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記生成ユニットは、前記統計データを、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の構成体の特徴を前記統計量に変換して生成するデータ提供システム。
【請求項１４】
請求項１３記載のデータ提供システムであって、
前記クラスタリングユニットは、前記情報処理システムから指定された制約条件に従って、前記複数の構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングするデータ提供システム。
【請求項１５】
請求項１３記載のデータ提供システムであって、
前記情報処理システムは、前記複数の構成体間の特徴空間上の距離を表す距離情報を前記データ提供システムに送信するように構成され、
前記クラスタリングユニットは、前記情報処理システムからの前記距離情報に基づき、前記複数の構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングするデータ提供システム。
【請求項１６】
請求項１３又は請求項１５記載のデータ提供システムであって、
前記情報処理システムは、前記複数の構成体のそれぞれの分類を表す分類情報を前記データ提供システムに送信するように構成され、
前記クラスタリングユニットは、前記情報処理システムからの前記分類情報に基づき、前記複数の構成体を、一つのクラスタに異なる分類の構成体が混在しないように、前記複数のクラスタにクラスタリングするデータ提供システム。
【請求項１７】
請求項１３又は請求項１５記載のデータ提供システムであって、
前記情報処理システムは、構成体のリストを前記データ提供システムに送信するように構成され、
前記データ提供システムは、前記複数の構成体の中から、前記リストに含まれる構成体のいずれかと対応する複数の対応構成体を識別するように構成される識別ユニットを備え、
前記クラスタリングユニットは、前記識別ユニットにより識別された前記複数の対応構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングするデータ提供システム。
【請求項１８】
グループ内の複数の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを記憶するための記憶ユニットと、
前記複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングするように構成されるクラスタリングユニットと、
前記複数のクラスタに対応するクラスタ特徴データの一群を生成するように構成される生成ユニットと、
前記生成ユニットにより生成された前記クラスタ特徴データの一群を、情報処理システムに提供するように構成される提供ユニットと、
を備え、
前記個別特徴データは、対応する構成体の特徴を表し、
前記クラスタ特徴データは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記クラスタリングユニットは、前記情報処理システムから指定された制約条件に従って前記複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングし、
前記生成ユニットは、前記統計データを、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の構成体の特徴を前記統計量に変換して生成するデータ提供システム。
【請求項１９】
グループ内の複数の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを記憶するための記憶ユニットと、
前記複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングするように構成されるクラスタリングユニットと、
前記複数のクラスタに対応するクラスタ特徴データの一群を生成するように構成される生成ユニットと、
前記生成ユニットにより生成された前記クラスタ特徴データの一群を、情報処理システムに提供するように構成される提供ユニットと、
を備え、
前記個別特徴データは、対応する構成体の特徴を表し、
前記クラスタ特徴データは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記情報処理システムは、前記複数の構成体間の特徴空間上の距離を表す距離情報を前記データ提供システムに送信するように構成され、
前記クラスタリングユニットは、前記情報処理システムからの前記距離情報に基づき、前記複数の構成体を、前記複数のクラスタにクラスタリングし、
前記生成ユニットは、前記統計データを、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の構成体の特徴を前記統計量に変換して生成するデータ提供システム。
【請求項２０】
グループ内の複数の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを記憶するための記憶ユニットと、
前記複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングするように構成されるクラスタリングユニットと、
前記複数のクラスタに対応するクラスタ特徴データの一群を生成するように構成される生成ユニットと、
前記生成ユニットにより生成された前記クラスタ特徴データの一群を、情報処理システムに提供するように構成される提供ユニットと、
を備え、
前記個別特徴データは、対応する構成体の特徴を表し、
前記クラスタ特徴データは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記情報処理システムは、前記複数の構成体のそれぞれの分類を表す分類情報を前記データ提供システムに送信するように構成され、
前記クラスタリングユニットは、前記情報処理システムからの前記分類情報に基づき、前記複数の構成体を、一つのクラスタに異なる分類の構成体が混在しないように、前記複数のクラスタにクラスタリングし、
前記生成ユニットは、前記統計データを、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の構成体の特徴を前記統計量に変換して生成するデータ提供システム。
【請求項２１】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数の第一の構成体を含む第一のグループに関する第一の特徴データの一群を取得することと、
複数の第二の構成体を含む第二のグループに関する第二の特徴データの一群を取得することと、
前記取得した第一の特徴データの一群と、前記取得した第二の特徴データの一群とを結合することと
を含み、
前記第一の特徴データは、対応する一以上の第一の構成体の識別子である第一の識別子に関連付けられており、前記対応する一以上の第一の構成体の特徴を表し、
前記第二の特徴データのそれぞれは、前記第二のグループにおける複数のクラスタのそれぞれに対応し、前記複数のクラスタのそれぞれは、前記複数の第二の構成体のうちの二以上を含み、前記第二の特徴データは、対応するクラスタに含まれる前記二以上の第二の構成体の識別子である第二の識別子に関連付けられた、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の第二の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記結合することは、前記第一の特徴データに関連付けられた前記第一の識別子に基づき、前記第一の特徴データのそれぞれを、対応する第二の識別子に関連付けられた前記第二の特徴データの前記統計データと結合するように、前記第一の特徴データの一群と前記第二の特徴データの一群とを結合することを含む情報処理方法。
【請求項２２】
請求項２１記載の情報処理方法であって、
前記第一の特徴データの一群を取得することは、前記第一の特徴データの一群を記憶する記憶デバイスから、前記第一の特徴データの一群を読み出すことを含み、
前記第二の特徴データの一群を取得することは、前記第二の特徴データの一群を提供するデータ提供システムから、前記第二の特徴データの一群を取得することを含む情報処理方法。
【請求項２３】
コンピュータが実行するデータ提供方法であって、
グループ内の複数の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを取得することと、
前記複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングすることと、
前記複数のクラスタに対応するクラスタ特徴データの一群を生成することと、
前記生成したクラスタ特徴データの一群を、情報処理システムに提供することと、
を含み、
前記個別特徴データは、対応する構成体の識別子に関連付けられており、前記対応する構成体の特徴を表し、
前記クラスタ特徴データは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の識別子に関連付けられた、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記生成することは、前記統計データを、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の構成体の特徴を前記統計量に変換して生成することを含むデータ提供方法。
【請求項２４】
コンピュータが実行するデータ提供方法であって、
グループ内の複数の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを取得することと、
前記複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングすることと、
前記複数のクラスタに対応するクラスタ特徴データの一群を生成することと、
前記生成したクラスタ特徴データの一群を、情報処理システムに提供することと、
を含み、
前記個別特徴データは、対応する構成体の特徴を表し、
前記クラスタ特徴データは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記クラスタリングすることは、前記情報処理システムから指定された制約条件に従って前記複数の構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングすることを含み、
前記生成することは、前記統計データを、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の構成体の特徴を前記統計量に変換して生成することを含むデータ提供方法。
【請求項２５】
コンピュータが実行するデータ提供方法であって、
グループ内の複数の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを取得することと、
前記複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングすることと、
前記複数のクラスタに対応するクラスタ特徴データの一群を生成することと、
前記生成したクラスタ特徴データの一群を、情報処理システムに提供することと、
を含み、
前記個別特徴データは、対応する構成体の特徴を表し、
前記クラスタ特徴データは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記クラスタリングすることは、前記情報処理システムからの前記複数の構成体間の特徴空間上の距離を表す距離情報に基づき、前記複数の構成体を、前記複数のクラスタにクラスタリングすることを含み、
前記生成することは、前記統計データを、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の構成体の特徴を前記統計量に変換して生成することを含むデータ提供方法。
【請求項２６】
コンピュータが実行するデータ提供方法であって、
グループ内の複数の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを取得することと
前記複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングすることと、
前記複数のクラスタに対応するクラスタ特徴データの一群を生成することと、
前記生成したクラスタ特徴データの一群を、情報処理システムに提供することと、
を含み、
前記個別特徴データは、対応する構成体の特徴を表し、
前記クラスタ特徴データは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記クラスタリングすることは、前記情報処理システムからの前記複数の構成体のそれぞれの分類を表す分類情報に基づき、前記複数の構成体を、一つのクラスタに異なる分類の構成体が混在しないように、前記複数のクラスタにクラスタリングすることを含み、
前記生成することは、前記統計データを、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の構成体の特徴を前記統計量に変換して生成することを含むデータ提供方法。
【請求項２７】
請求項２３〜請求項２６のいずれか一項記載のデータ提供方法であって、
前記複数の個別特徴データを取得することは、前記複数の個別特徴データを記憶する記憶デバイスから、前記複数の個別特徴データを読み出すことを含むデータ提供方法。
【請求項２８】
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が備える前記取得ユニット、及び前記結合ユニットとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項２９】
請求項１３〜請求項１６のいずれか一項記載のデータ提供システムが備える前記クラスタリングユニット、前記生成ユニット、及び前記提供ユニットとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項３０】
請求項１８〜請求項２０のいずれか一項記載のデータ提供システムが備える前記クラスタリングユニット、前記生成ユニット、及び前記提供ユニットとしてコンピュータを機能させるため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】
本開示は、情報処理システム及びデータ提供システム、並びに関連する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、商品の販売データに基づき顧客の購買行動を解析することが行われている。商業活動に役立てるために、顧客によるマスメディアやネットワークコンテンツへの接触行動を解析することも行われている。アンケート形式や対面での質問形式により、顧客の購買行動、マスメディア／ネットワークコンテンツへの接触行動、及び、ライフスタイル等の多様な情報を収集することも行われている。
【０００３】
近年では、こうした顧客に関するデータを備える巨大なデータベースを、各企業が有している。しかしながら、各企業は、個人情報保護を主な理由として、これらの顧客に関するデータを外部に提供することに消極的である。これらのデータは、それを保有する企業から外部に提供される場合、暗号化されて提供されたり、顧客の特定に繋がる情報が大幅に削除されて提供されたり、意図的に誤り（ノイズ）を含むように変更された状態で提供されたりする（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１０９６４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、データ保有企業からの顧客に関するデータの提供は、従来、個人情報保護の観点から限られている。
【０００６】
そこで、本開示の一側面では、個人情報保護を考慮したデータ提供及びデータ処理に関する新規技術を提供できることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一側面に係る情報処理システムは、記憶ユニットと、取得ユニットと、結合ユニットと、を備える。記憶ユニットは、第一のグループに関する第一の特徴データの一群を記憶するように構成される。取得ユニットは、第二のグループに関する第二の特徴データの一群を取得するように構成される。第一のグループは、複数の第一の構成体を含む。第二のグループは、複数の第二の構成体を含む。
【０００８】
第一の特徴データのそれぞれは、対応する一以上の第一の構成体の特徴を表す。第一の特徴データのそれぞれは、対応する一以上の第一の構成体の識別子である第一の識別子に関連付けられる。
【０００９】
第二の特徴データのそれぞれは、第二のグループにおける複数のクラスタのそれぞれに対応する。複数のクラスタのそれぞれは、複数の第二の構成体のうちの二以上を含む。第二の特徴データのそれぞれは、対応するクラスタに含まれる二以上の第二の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備える。統計データは、対応するクラスタに含まれる二以上の第二の構成体の識別子である第二の識別子に関連付けられる。
【００１０】
結合ユニットは、第一の特徴データに関連付けられた第一の識別子に基づき、第一の特徴データのそれぞれを、対応する第二の識別子に関連付けられた第二の特徴データの統計データと結合するように、第一の特徴データの一群と第二の特徴データの一群とを結合するように構成される。
【００１１】
この情報処理システムによれば、第二のグループに関する第二の特徴データを、情報保護された統計データとして取得しながらも、統計データに対応する構成体を第二の識別子に基づき具体的に識別して、対応する構成体の第一の特徴データと結合することができる。従って、本開示の一側面によれば、個人情報保護を実現しながら、第一のグループの構成体と第二のグループの構成体と間の対応関係に適合した有意義なデータ結合を実現することができる。このように、本開示の一側面によれば、有意義なデータ結合技術を提供することができる。
【００１２】
本開示の一側面によれば、取得ユニットは、複数の第二の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを備えるデータ提供システムに、指定した制約条件に従って複数の第二の構成体を複数のクラスタにクラスタリングするように要求し、データ提供システムから制約条件に従う複数のクラスタに対応する第二の特徴データの一群を取得してもよい。
【００１３】
データ提供システムは、制約条件に従って、複数の第二の構成体を複数のクラスタにクラスタリングし、複数のクラスタに対応する第二の特徴データの一群を、情報処理システムに提供するように構成されてもよい。本開示の一側面によれば、統計データは、データ提供システムが、対応するクラスタに含まれる二以上の第二の構成体の個別特徴データが示す二以上の第二の構成体の特徴を統計量に変換することにより生成されてもよい。
【００１４】
制約条件を情報処理システムがデータ提供システムに指定することによれば、情報処理システムは、データ提供システムのクラスタリングを制御することができる。これにより、一つのクラスタに対応する複数の個別特徴データが有する情報が、統計データとしてまとめられる際に、有意義な情報が失われるのを抑制することができる。即ち、データ提供システムにおける不適切なクラスタリングに起因して、データ提供システムから統計データとして提供される情報の価値が劣化するのを抑制することができる。
【００１５】
本開示の一側面によれば、複数の第二の構成体には、複数の第一の構成体のいずれかに対応する複数の対応構成体と、複数の第一の構成体のいずれにも対応しない複数の非対応構成体と、が含まれてもよい。取得ユニットにより取得される第二の特徴データのそれぞれは、第二のグループにおける複数の対応構成体をクラスタリングして定義される複数のクラスタのそれぞれに対応してもよい。
【００１６】
本開示の一側面によれば、取得ユニットは、データ提供システムに、複数の対応構成体を複数のクラスタにクラスタリングするように要求してもよい。データ提供システムは、この要求に従って、複数の対応構成体を複数のクラスタにクラスタリングし、複数のクラスタに対応する第二の特徴データの一群を、情報処理システムに提供するように構成されてもよい。
【００１７】
本開示の一側面によれば、取得ユニットは、構成体のリストを、データ提供システムに送信してもよい。リストは、具体的には、複数の第一の構成体のリスト又は複数の対応構成体のリストであり得る。データ提供システムは、リストに基づき、第二のグループにおける複数の対応構成体を識別するように構成されてもよい。
【００１８】
本開示の一側面によれば、取得ユニットは、リストに含まれる複数の構成体間の特徴空間上の距離を表す距離情報をデータ提供システムに送信してもよい。データ提供システムは、距離情報に基づき、第二のグループにおける複数の対応構成体を、複数のクラスタにクラスタリングするように構成されてもよい。このような距離情報の提供は、データ提供システムにおける第二のグループの適切なクラスタリングに役立つ。
【００１９】
本開示の一側面によれば、取得ユニットは、リストに含まれる複数の構成体のそれぞれの分類を表す分類情報をデータ提供システムに送信してもよい。データ提供システムは、分類情報に基づき、第二のグループにおける複数の対応構成体を、一つのクラスタに異なる分類の対応構成体が混在しないように、複数のクラスタにクラスタリングするように構成されてもよい。このような分類情報の提供は、同様に、データ提供システムにおける第二のグループの適切なクラスタリングに役立つ。
【００２０】
本開示の一側面によれば、第二のグループにおける複数の対応構成体は、第一のグループにおける複数の第一の構成体のいずれかと同一の構成であってもよい。第一のグループと第二のグループとの間では、複数の対応構成体のそれぞれに、同一の識別子が割り当てられていてもよい。結合ユニットは、第一の特徴データのそれぞれを、同一の識別子に関連付けられた第二の特徴データの統計データと結合してもよい。
【００２１】
本開示の一側面によれば、記憶ユニットは、第一の識別子と第二の識別子との間の対応関係を記憶してもよい。結合ユニットは、対応関係に従って、第一の特徴データのそれぞれを、対応する第二の識別子に関連付けられた第二の特徴データの統計データと結合してもよい。
【００２２】
本開示の一側面によれば、第一の特徴データのそれぞれは、第一のグループにおける複数のクラスタのそれぞれに対応していてもよい。複数のクラスタのそれぞれは、複数の第一の構成体のうちの二以上を含んでいてもよい。第一の特徴データは、対応するクラスタに含まれる二以上の第一の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備えてもよい。統計データは、対応するクラスタに含まれる二以上の第一の構成体の識別子に関連付けられていてもよい。
【００２３】
本開示の一側面によれば、複数の第二の構成体には、複数の第一の構成体のいずれかに対応する複数の対応構成体が含まれる環境で、取得ユニットが次のように動作してもよい。即ち、取得ユニットは、複数の対応構成体を、対応する複数の第一の構成体の第一の特徴データに基づき、複数のクラスタにクラスタリングして、複数の対応構成体のそれぞれが属するクラスタを識別可能なクラスタ情報を、複数の第二の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを備えるデータ提供システムに提供し、データ提供システムからクラスタ情報に従う第二の特徴データの一群を取得してもよい。この場合、データ提供システムは、クラスタ情報から識別されるクラスタ毎に、対応するクラスタに含まれる二以上の第二の構成体の個別特徴データが示す二以上の第二の構成体の特徴を統計量に変換することによって、対応するクラスタの第二の特徴データを生成し、生成した第二の特徴データの一群を情報処理システムに提供するように構成されてもよい。
【００２４】
本開示の一側面によれば、記憶ユニットと、クラスタリングユニットと、生成ユニットと、提供ユニットと、を備えるデータ提供システムが提供されてもよい。記憶ユニットは、グループ内の複数の構成体に対応する複数の個別特徴データを記憶してもよい。
【００２５】
クラスタリングユニットは、複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングするように構成されてもよい。生成ユニットは、複数のクラスタに対応するクラスタ特徴データの一群を生成するように構成されてもよい。提供ユニットは、生成ユニットにより生成されたクラスタ特徴データの一群を、情報処理システムに提供するように構成されてもよい。
【００２６】
個別特徴データのそれぞれは、対応する構成体の特徴を表すことができる。個別特徴データのそれぞれは、対応する構成体の識別子に関連付けられていてもよい。クラスタ特徴データのそれぞれは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備えていてもよい。統計データは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の識別子に関連付けられていてもよい。生成ユニットは、統計データを、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の個別特徴データが示す二以上の構成体の特徴を統計量に変換して生成するように構成されてもよい。
【００２７】
このデータ提供システムは、第二のグループにおける構成体の特徴を、情報保護した統計データとして情報処理システムに提供しながらも、統計データに第二の識別子を関連付けることで、情報処理システムが、統計データに対応する第二のグループの構成体を具体的に識別できるようにする。従って、データ提供システムは、データ結合に役立つ有意義な情報を情報処理システムに提供することができる。
【００２８】
本開示の一側面によれば、クラスタリングユニットは、情報処理システムから指定された制約条件に従って、複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングしてもよい。本開示の一側面によれば、情報処理システムは、複数の構成体間の特徴空間上の距離を表す距離情報をデータ提供システムに送信するように構成されてもよい。クラスタリングユニットは、情報処理システムからの距離情報に基づき、複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングしてもよい。距離情報に基づけば、データ提供システムは、複数の構成体をより適切にクラスタリングすることができ、高い情報価値を有するクラスタ特徴データを情報処理システムに提供することができる。
【００２９】
本開示の一側面によれば、情報処理システムは、複数の構成体のそれぞれの分類を表す分類情報をデータ提供システムに送信するように構成されてもよい。クラスタリングユニットは、情報処理システムからの分類情報に基づき、複数の構成体を、一つのクラスタに異なる分類の構成体が混在しないように、複数のクラスタにクラスタリングしてもよい。分類情報に基づけば、データ提供システムは、複数の構成体をより適切にクラスタリングすることができる。
【００３０】
本開示の一側面によれば、情報処理システムは、構成体のリストを、データ提供システムに送信するように構成されてもよい。データ提供システムは、複数の構成体の中から、リストに含まれる構成体のいずれかと対応する複数の対応構成体を識別するように構成される識別ユニットを備えてもよい。クラスタリングユニットは、識別ユニットにより識別された複数の対応構成体を複数のクラスタにクラスタリングしてもよい。
【００３１】
本開示の一側面によれば、コンピュータが実行する情報処理方法が提供されてもよい。情報処理方法は、複数の第一の構成体を含む第一のグループに関する第一の特徴データの一群を取得することと、複数の第二の構成体を含む第二のグループに関する第二の特徴データの一群を取得することと、取得した第一の特徴データの一群と、取得した第二の特徴データの一群とを結合することとを含んでいてもよい。
【００３２】
第一の特徴データのそれぞれは、対応する一以上の第一の構成体の特徴を表すことができる。第一の特徴データのそれぞれには、対応する一以上の第一の構成体の識別子である第一の識別子が関連付けられてもよい。
【００３３】
第二の特徴データのそれぞれは、第二のグループにおける複数のクラスタのそれぞれに対応してもよい。複数のクラスタのそれぞれは、複数の第二の構成体のうちの二以上を含んでいてもよい。第二の特徴データのそれぞれは、対応するクラスタに含まれる二以上の第二の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備えていてもよい。統計データは、対応するクラスタに含まれる二以上の第二の構成体の識別子である第二の識別子に関連付けられていてもよい。
【００３４】
結合することは、第一の特徴データに関連付けられた第一の識別子に基づき、第一の特徴データのそれぞれを、対応する第二の識別子に関連付けられた第二の特徴データの統計データと結合するように、第一の特徴データの一群と第二の特徴データの一群とを結合することを含んでいてもよい。
【００３５】
本開示の一側面によれば、第一の特徴データの一群を取得することは、第一の特徴データの一群を記憶する記憶デバイスから、第一の特徴データの一群を読み出すことを含んでいてもよい。第二の特徴データの一群を取得することは、第二の特徴データの一群を提供するデータ提供システムから、第二の特徴データの一群を取得することを含んでいてもよい。この方法によれば、上述した情報処理システムと同様の効果を得ることができる。
【００３６】
本開示の一側面によれば、コンピュータが実行するデータ提供方法が提供されてもよい。データ提供方法は、グループ内の複数の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを取得することと、複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングすることと、複数のクラスタに対応するクラスタ特徴データの一群を生成することと、生成したクラスタ特徴データの一群を、情報処理システムに提供することと、を含んでいてもよい。
【００３７】
個別特徴データのそれぞれは、対応する構成体の特徴を表すことができる。個別特徴データのそれぞれは、対応する構成体の識別子に関連付けられていてもよい。クラスタ特徴データのそれぞれは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備えていてもよい。統計データは、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の識別子に関連付けられていてもよい。
【００３８】
生成することは、統計データを、対応するクラスタに含まれる二以上の構成体の個別特徴データが示す二以上の構成体の特徴を統計量に変換して生成することを含んでいてもよい。
【００３９】
本開示の一側面によれば、クラスタリングすることは、情報処理システムから指定された制約条件に従って複数の構成体を複数のクラスタにクラスタリングすることを含んでいてもよい。
【００４０】
本開示の一側面によれば、クラスタリングすることは、情報処理システムからの複数の構成体間の特徴空間上の距離を表す距離情報に基づき、複数の構成体を、複数のクラスタにクラスタリングすることを含んでいてもよい。
【００４１】
本開示の一側面によれば、クラスタリングすることは、情報処理システムからの複数の構成体のそれぞれの分類を表す分類情報に基づき、複数の構成体を、一つのクラスタに異なる分類の構成体が混在しないように、複数のクラスタにクラスタリングすることを含んでいてもよい。
【００４２】
本開示の一側面によれば、複数の個別特徴データを取得することは、複数の個別特徴データを記憶する記憶デバイスから、複数の個別特徴データを読み出すことを含んでいてもよい。
【００４３】
本開示の一側面によれば、上述した情報処理システムが備える取得ユニット、及び、結合ユニットの少なくとも一つとして、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。本開示の一側面によれば、上述したデータ提供システムが備えるクラスタリングユニット、生成ユニット、識別ユニット、及び提供ユニットの少なくとも一つとして、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。
【００４４】
本開示の一側面によれば、上述した情報処理方法を、コンピュータを実行させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。本開示の一側面によれば、上述したデータ提供方法を、コンピュータを実行させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。本開示の一側面によれば、上述したコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読取可能な一時的でない記録媒体が提供されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】第一実施形態のデータ加工システムの構成を表すブロック図である。
【図２】図２Ａは、第一データベースの構成を表す図であり、図２Ｂは、第二データベースの構成を表す図である。
【図３】結合システムで実行される処理のフローチャートである。
【図４】データ提供システムで実行される処理のフローチャートである。
【図５】クラスタ特徴データの生成に関する説明図である。
【図６】第二データベースに基づく加工後データベースの構成を表す図である。
【図７】結合データベースの構成を表す図である。
【図８】図８Ａは、クラスタ特徴データの具体例を示す図であり、図８Ｂは、結合データベースの具体例を示す図である。
【図９】第二実施形態のデータ加工システムの構成を表すブロック図である。
【図１０】図１０Ａは、第三データベースの構成を表す図であり、図１０Ｂは、第三データベースに基づく加工後データベースの構成を表す図である。
【図１１】拡張された結合データベースの構成を表す図である。
【図１２】図１２Ａは、第三実施形態における第二データベースの構成を表す図であり、図１２Ｂは、第三実施形態における加工後データベースの構成を表す図である。
【図１３】対応表に関する説明図である。
【図１４】第三実施形態の結合データベースの構成を表す図である。
【図１５】セグメント情報付の共通消費者のリストの構成を表す図である。
【図１６】第四実施形態のデータ提供システムで実行される処理のフローチャートである。
【図１７】第五実施形態の結合システムで実行される処理のフローチャートである。
【図１８】第五実施形態のデータ提供システムで実行される処理のフローチャートである。
【図１９】第六実施形態の結合システムで実行される処理のフローチャートである。
【図２０】第六実施形態のデータ提供システムで実行される処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
以下に本開示の例示的実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００４７】
［第一実施形態］
第一実施形態のデータ加工システム１は、図１に示すように、結合システム１０と、データ提供システム３０とを備える。このデータ加工システム１では、結合システム１０が有する第一グループの消費者に関する第一データベース１５１と、データ提供システム３０が有する第二グループの消費者に関する第二データベース３５１とに基づき、結合データベース１５５が生成される。
【００４８】
結合システム１０は、プロセッサ（ＣＰＵ）１１と、メモリ１３と、ストレージ装置１５と、を備える。結合システム１０は、図示しない通信インタフェースを備え、ネットワークＮＴを通じて、データ提供システム３０と通信可能に接続される。プロセッサ１１は、ストレージ装置１５に記憶されたコンピュータプログラムに従う処理を実行する。メモリ１３は、ＲＯＭ及びＲＡＭを含む。ストレージ装置１５は、第一データベース１５１を備える。
【００４９】
第一データベース１５１は、図２Ａに示すように、第一グループの消費者毎に、対応する消費者個人の特徴データＦ１を有する。第一グループの消費者は、第一グループの構成体に対応する。以下では、消費者個人の特徴データのことを、個別特徴データと表現し、第一データベース１５１が有する個別特徴データＦ１のことを第一個別特徴データＦ１と表現する。図２Ａによれば、第一個別特徴データＦ１は、一行のデータで表される。第一個別特徴データＦ１は、対応する一人の消費者の特徴を、その消費者の識別コードに関連付けて表す。具体的には、第一個別特徴データＦ１は、対応する消費者の特徴を、複数のパラメータＸ１，Ｘ２，Ｘ３で表す。
【００５０】
図２Ａによれば、第一個別特徴データＦ１は、対応する消費者の特徴を、三つのパラメータＸ１，Ｘ２，Ｘ３で表す。しかしながら、これは、図面サイズを考慮して単純化された例に過ぎない。第一個別特徴データＦ１は、三つより多いパラメータＸ１，Ｘ２，Ｘ３で消費者の特徴を表し得る。
【００５１】
図２Ａでは、各消費者の複数パラメータＸ１，Ｘ２，Ｘ３の値が、「ＰＥ」で表される。この表現「ＰＥ」は、対応する値が保護されるべき個人情報であることを示す。この表現「ＰＥ」の意味は、他の図面でも同様である。複数のパラメータＸ１，Ｘ２，Ｘ３の例には、対応する消費者の年齢、性別、及び居住地域等のデモグラフィック属性に関するパラメータの他、対応する消費者の消費行動に関するパラメータが含まれる。消費行動に関するパラメータの例には、利用店舗、購入商品、購入時期、購入数、及び、購入金額等の情報が含まれる。
【００５２】
ストレージ装置１５には更に、プロセッサ１１が実行する処理により生成される結合データベース１５５が格納される（詳細後述）。
【００５３】
データ提供システム３０は、図１に示すように、プロセッサ３１と、メモリ３３と、ストレージ装置３５と、を備える。データ提供システム３０は、図示しない通信インタフェースを備え、ネットワークＮＴを通じて、結合システム１０と通信可能に接続される。
【００５４】
プロセッサ３１は、ストレージ装置３５に記憶されたコンピュータプログラムに従う処理を実行する。メモリ３３は、ＲＯＭ及びＲＡＭを含む。ストレージ装置３５は、第二データベース３５１を格納する。
【００５５】
第二データベース３５１は、第二グループの消費者毎に、個別特徴データＦ２を有する。第二グループの消費者は、第二グループの構成体に対応する。以下では、第二データベース３５１が有する個別特徴データＦ２のことを第二個別特徴データＦ２と表現する。図２Ｂによれば、第二個別特徴データＦ２は、第一個別特徴データＦ１と同様に、対応する一人の消費者の特徴を、その消費者の識別コードに関連付けて表す。具体的には、第二個別特徴データＦ２は、対応する消費者の特徴を、複数のパラメータＹ１，Ｙ２，Ｙ３で表す。パラメータ数が限定されるものではないことは、第一個別特徴データＦ１と同様である。
【００５６】
パラメータＹ１，Ｙ２，Ｙ３は、第一個別特徴データＦ１におけるパラメータＸ１，Ｘ２，Ｘ３とは少なくとも部分的に異なるパラメータを含む。例えば、パラメータＹ１，Ｙ２，Ｙ３には、第一個別特徴データＦ１とは異なる商品に関する、消費者の消費行動に関するパラメータが含まれ得る。
【００５７】
第二グループの消費者には、第一グループの消費者と同一の消費者が一部含まれる。以下では、第一グループ及び第二グループの両者に属する消費者、すなわち、第一グループと第二グループとの間で共通する消費者のことを、共通消費者と表現する。図２Ａ及び図２Ｂにおいて符号Ｃで示される範囲の第一個別特徴データＦ１及び第二個別特徴データＦ２が、共通消費者の第一個別特徴データＦ１及び第二個別特徴データＦ２に対応する。
【００５８】
図２Ａ及び図２Ｂから理解できるように、第一データベース１５１及び第二データベース３５１では、消費者の識別コードとして共通の識別コードが用いられる。即ち、同一の消費者の第一個別特徴データＦ１及び第二個別特徴データＦ２には、同一の識別コードが関連付けられる。
【００５９】
このように識別コードを共通化するために、第一データベース１５１を保有する企業又は結合システム１０の運営企業は、第二データベース３５１を保有する企業に、識別コードを発行することができる。識別コードの例には、クッキーＩＤが含まれる。クッキー技術等を利用して消費者の端末装置をトラッキングすることにより、識別コードを共通化することができる。
【００６０】
続いて、結合システム１０及びデータ提供システム３０が実行する処理の詳細を説明する。結合システム１０のプロセッサ１１は、図示しないユーザインタフェースを通じて結合システム１０の操作者から、結合データベース１５５の生成指示が入力されると、図３に示す結合データベース生成処理を実行する。データ提供システム３０のプロセッサ３１は、結合システム１０から要求信号を受信すると、図４に示す要求受付処理を実行する。
【００６１】
結合データベース生成処理において、結合システム１０のプロセッサ１１は、結合対象の第一データベース１５１及び第二データベース３５１の内、結合システム１０が有する第一データベース１５１をストレージ装置１５から読み出す（Ｓ１１０）。更に、結合対象に対応する第一グループと第二グループとの間における共通消費者を識別する（Ｓ１２０）。
【００６２】
具体的に、プロセッサ１１は、共通消費者を識別するために、第二グループの消費者リストを要求するリスト要求信号をデータ提供システム３０に送信し（Ｓ１２１）、データ提供システム３０から、第二グループの消費者リストを受信することができる（Ｓ１２３）。
【００６３】
データ提供システム３０のプロセッサ３１は、図４に示すように、結合システム１０からリスト要求信号を受信すると（Ｓ２１０でＹｅｓ）、第二データベース３５１を参照し、第二データベース３５１に第二個別特徴データＦ２が登録された第二グループの消費者リストを、結合システム１０に送信する（Ｓ２１５）。第二グループの消費者リストには、第二グループの消費者の識別コードが含まれるが、消費者の個人情報は含まれない。
【００６４】
結合システム１０のプロセッサ１１は、この消費者リストを受信した後、受信した消費者リストが示す第二グループの消費者の識別コードと、Ｓ１１０で読み出した第一データベース１５１が示す第一グループの消費者の識別コードとを比較することにより（Ｓ１２５）、第一グループと第二グループとの間の共通消費者を識別することができる。
【００６５】
プロセッサ１１は、Ｓ１２０で共通消費者を識別すると、データ提供システム３０にデータベース要求信号を送信する（Ｓ１３０）。データベース要求信号には、Ｓ１２０で識別した共通消費者のリストが付属する。共通消費者のリストには、第一グループに含まれる共通消費者の識別コードが含まれる。
【００６６】
データ提供システム３０のプロセッサ３１は、図４に示すように、結合システム１０からデータベース要求信号を受信すると（Ｓ２２０でＹｅｓ）、データベース要求信号に付属する共通消費者のリストに基づき、第二データベース３５１を参照して、共通消費者の第二個別特徴データＦ２を識別する（Ｓ２３０）。
【００６７】
その後、プロセッサ３１は、共通消費者の第二個別特徴データＦ２に基づいて、共通消費者を複数のクラスタにクラスタリングする（Ｓ２４０）。クラスタリングは、例えばｋ−ｍｅａｎｓ法（ｋ平均法）又はその他の公知技法に基づいて行うことができる。
【００６８】
クラスタリングは、一つのクラスタに含まれる消費者数（即ちクラスタサイズ）が、所定数以上となるように行われる。所定数は、個人情報保護の観点で定められる。クラスタリングは、共通消費者を、特徴空間上に配置したときの共通消費者の分布に基づき、特徴空間上で距離が近い複数の消費者を一つのクラスタにまとめるように行われる。
【００６９】
クラスタリングに際し、プロセッサ３１は、共通消費者間の距離Ｄｙ［ｉ，ｊ］を、ユークリッド距離で求めることができる。消費者ｉと消費者ｊとの間の距離Ｄｙ［ｉ，ｊ］は、次式に従って算出され得る。
【００７０】
Ｄｙ［ｉ，ｊ］＝｛Σ（ｙｎ［ｉ］−ｙｎ［ｊ］）２｝１／２
ここで、Σ（ｙｎ［ｉ］−ｙｎ［ｊ］）２は、ｎ＝１からｎ＝Ｎまでの（ｙｎ［ｉ］−ｙｎ［ｊ］）２の和である。値Ｎは、第二個別特徴データＦ２において消費者の特徴を表すパラメータＹ１，Ｙ２，Ｙ３の数に対応する。図２ＢによればＮ＝３である。
【００７１】
ｙｎ［ｉ］は、消費者ｉのパラメータＹｎの値である。ｙｎ［ｊ］は、消費者ｊのパラメータＹｎの値である。図５左領域には、第二データベース３５１が示され、ここでは、消費者ｉに関する第二個別特徴データＦ２の各パラメータＹ１，Ｙ２の値がｙ１［ｉ］，ｙ２［ｉ］で表されている（ｉ＝１，２，３，…）。
【００７２】
プロセッサ３１は、Ｓ２４０において、第二グループ内の共通消費者を複数のクラスタにクラスタリングすると、Ｓ２５０に移行し、複数のクラスタのそれぞれに対して、対応するクラスタに属する複数消費者の第二個別特徴データＦ２を統合した、一つのクラスタ特徴データＦＣ２を生成する。
【００７３】
具体的に、プロセッサ３１は、対応するクラスタに属する複数消費者の第二個別特徴データＦ２が示す複数パラメータＹ１，Ｙ２，Ｙ３の値を、パラメータ毎に、一つの統計量ＳＴに変換して、このクラスタに対応する一つのクラスタ特徴データＦＣ２を生成する。
【００７４】
図５右領域には、図５左領域に示される第二データベース３５１内の第二個別特徴データＦ２の一群に基づき、生成されるクラスタ特徴データＦＣ２の一群が例示される。
【００７５】
図５に示す例によれば、識別コードＩＤ００１，ＩＤ００２，ＩＤ００３の消費者が一つのクラスタにまとめられて、これら消費者の第二個別特徴データＦ２に基づき、一つのクラスタ特徴データＦＣ２が生成される。
【００７６】
この例によれば、識別コードＩＤ００１，ＩＤ００２，ＩＤ００３のパラメータＹ１の値ｙ１［１］，ｙ１［２］，ｙ１［３］が、一つの統計量ＳＴ｛ｙ１［１］，ｙ１［２］，ｙ１［３］｝に変換される。ここで、表現ＳＴ｛｝は、括弧｛｝内の値の統計量を意味すると理解されてよい。同様に、パラメータＹ２の値ｙ２［１］，ｙ２［２］，ｙ２［３］が、一つの統計量ＳＴ｛ｙ２［１］，ｙ２［２］，ｙ２［３］｝に変換される。同様に、パラメータＹ３の値ｙ３［１］，ｙ３［２］，ｙ３［３］が、一つの統計量ＳＴ｛ｙ３［１］，ｙ３［２］，ｙ３［３］｝に変換される。
【００７７】
これにより、同一クラスタに属する識別コードＩＤ００１，ＩＤ００２，ＩＤ００３の消費者の第二個別特徴データＦ２は、同一クラスタに属する消費者の特徴を、パラメータＹ１，Ｙ２，Ｙ３の統計量ＳＴ｛ｙ１［１］，ｙ１［２］，ｙ１［３］｝，ＳＴ｛ｙ２［１］，ｙ２［２］，ｙ２［３］｝，ＳＴ｛ｙ３［１］，ｙ３［２］，ｙ３［３］｝で表す統計データＦＳ２を備えた一つのクラスタ特徴データＦＣ２に変換される。このクラスタ特徴データＦＣ２は、対応するクラスタに属する消費者の識別コードＩＤ００１，ＩＤ００２，ＩＤ００３を統計データＦＳ２に関連付けて備える。
【００７８】
統計量ＳＴは、パラメータＹ１，Ｙ２，Ｙ３の種類毎に予め定められ得る。統計量ＳＴの例には、比率、平均値、中央値、最大値、標準偏差、及び分散が含まれる。平均値、中央値、及び最大値は、クラスタの代表値に対応する。統計量ＳＴは、複数の異なる統計量の組合せであってもよい。
【００７９】
例えば、パラメータが性別を表すとき、統計量ＳＴは、クラスタ内の男性及び／又は女性の比率を表し得る。パラメータが年齢を表すとき、統計量ＳＴは、クラスタ内の平均年齢を表し得る。パラメータが商品の購入経験を表すとき、統計量ＳＴは、クラスタ内において商品の購入経験を有する消費者の比率であり得る。パラメータが商品の購入数を表すとき、統計量ＳＴは、商品の購入数の平均値、中央値、及び、最大値の一つ又は組合せであり得る。
【００８０】
図５によれば同様に、識別コードＩＤ００４，ＩＤ００５，ＩＤ００６，ＩＤ００７の消費者が一つのクラスタにまとめられて、これらの消費者の特徴を統計量ＳＴで表す一つのクラスタ特徴データＦＣ２が生成される。図５によれば同様に、識別コードＩＤ００８，ＩＤ００９，ＩＤ００１０の消費者が一つのクラスタにまとめられて、これらの消費者の特徴を統計量ＳＴで表す一つのクラスタ特徴データＦＣ２が生成される。
【００８１】
Ｓ２５０での処理後、プロセッサ３１は、第二グループ内の非共通消費者を複数のクラスタにクラスタリングする（Ｓ２６０）。このようにして、本実施形態では、第二グループ内の非共通消費者を、共通消費者とは別にクラスタリングし、一つのクラスタ内に、共通消費者と非共通消費者とが混在しないようにする。
【００８２】
Ｓ２６０でのクラスタリングも、Ｓ２４０と同様に行われる。即ち、クラスタリングは、一つのクラスタに含まれる消費者数が、所定数以上となるように行われる。クラスタリングは、非共通消費者を、特徴空間上に配置したときの非共通消費者の分布に基づき、特徴空間上で距離が近い複数の消費者を一つのクラスタにまとめるように行われる。
【００８３】
プロセッサ３１は、Ｓ２６０での処理を終えると、Ｓ２７０に移行し、非共通消費者に関する複数のクラスタのそれぞれに対し、一つのクラスタ特徴データＦＣ２を生成する。Ｓ２７０におけるクラスタ特徴データＦＣ２の生成は、Ｓ２５０での処理と同様に行われる。
【００８４】
図５の例によれば、識別コードＩＤ０１５，ＩＤ０１６の非共通消費者が一つのクラスタにまとめられて、これらの消費者の特徴を統計量ＳＴで表す一つのクラスタ特徴データＦＣ２が生成される。同様に、識別コードＩＤ０１７，ＩＤ００１８の消費者が一つのクラスタにまとめられて、これらの消費者の特徴を統計量ＳＴで表す一つのクラスタ特徴データＦＣ２が生成される。
【００８５】
本実施形態において、複数の第二個別特徴データＦ２が統合されて、一つのクラスタ特徴データＦＣ２が生成されるのは、消費者の個人情報を保護するためである。従って、クラスタの人数は、二人より多いのが好ましい。ここでは、説明及び図示を簡単にするために、クラスタ内の消費者数が二人である例を示しただけである。
【００８６】
Ｓ２７０での処理を終えると、プロセッサ３１は、Ｓ２５０及びＳ２７０で生成した共通消費者及び非共通消費者のクラスタ特徴データＦＣ２の一群を、加工後データベースＦＰ２として、データベース要求元の結合システム１０に送信する（Ｓ２８０）。
【００８７】
図６には、加工後データベースＦＰ２の例を示す。図６から理解できるように、加工後データベースＦＰ２は、共通消費者及び非共通消費者のそれぞれに関して、クラスタ毎のクラスタ特徴データＦＣ２を有する。図６では、クラスタ特徴データＦＣ２内の複数パラメータＹ１，Ｙ２，Ｙ３の値が、「ＳＴ」で表される。「ＳＴ」は、対応するパラメータの値が統計量ＳＴであることを示す。図６における太実線は、共通消費者と非共通消費者との境界を示す。
【００８８】
結合システム１０のプロセッサ１１は、Ｓ１３０で送信したデータベース要求信号に応答してデータ提供システム３０から送信されてくる加工後データベースＦＰ２を受信すると（Ｓ１４０）、Ｓ１５０に移行する。Ｓ１５０において、プロセッサ１１は、第一データベース１５１とデータ提供システム３０から受信した加工後データベースＦＰ２とを結合することにより、結合データベース１５５を生成する（Ｓ１５０）。図７には、結合データベース１５５の例が示される。
【００８９】
Ｓ１５０において、プロセッサ１１は、第一個別特徴データＦ１に関連付けられた識別コードに基づき、第一個別特徴データＦ１のそれぞれを、対応する識別コードに関連付けられたクラスタ特徴データＦＣ２の統計データＦＳ２と結合するように、第一個別特徴データＦ１の一群とクラスタ特徴データＦＣ２の一群とを結合して、結合データベース１５５を生成する。
【００９０】
即ち、Ｓ１５０では、第一個別特徴データＦ１のそれぞれが、同一の識別コードに関連付けられたクラスタ特徴データＦＣ２の統計データＦＳ２と結合されて、結合データベース１５５が生成される。但し、第一グループにおける非共通消費者の第一個別特徴データＦ１は、クラスタ特徴データＦＣ２と結合されることなく、結合データベース１５５に登録される。同様に、第二グループにおける非共通消費者のクラスタ特徴データＦＣ２は、第一個別特徴データＦ１と結合されることなく、結合データベース１５５に登録される。このようにして結合データベース１５５は生成される。
【００９１】
付言すると、データ提供システム３０から提供されるクラスタ特徴データＦＣ２のそれぞれは、図８Ａに示すように、統計データＦＳ２として、対応するクラスタに属する複数の消費者のそれぞれの統計データＦＳＩを有した構成にされてもよい。この場合、対応するクラスタ内の各消費者の統計データＦＳＩは、一つの統計データを複製した同一データであり、同じ統計量を示す。
【００９２】
この場合、結合データベース１５５では、図８Ｂに示すように、消費者毎に、第一個別特徴データＦ１と、対応するクラスタ特徴データＦＣ２の統計データＦＳＩとが結合される。
【００９３】
図７に示す例によれば、図及び説明を簡単にするために、一つのクラスタが、連続する識別コードでまとめられている。しかしながら、クラスタリングは、特徴空間上の距離が近い、即ち、特徴の類似する複数の消費者を一つのクラスタにまとめるように行われる。従って、一つのクラスタに属する複数の消費者は、第一データベース１５１及び第二データベース３５１において、分散しているのが通常である。
【００９４】
統計データＦＳＩを消費者毎に用意すれば、加工後データベースＦＰ２及び結合データベース１５５において、消費者の配列を、一つのクラスタに属する複数の消費者が隣接するように並び替える必要がなく、便利である。
【００９５】
本実施形態では、データ提供システム３０が個人情報保護を図りながら結合システム１０に消費者に関するデータを消費者の識別コード付で提供することができ、結合システム１０は、識別コードに基づき精度よく、同一消費者に関する複数種のデータを結合して、消費者に関する有意義な結合データベース１５５を生成することができる。従って、結合データベース１５５は、これを参照可能な企業が消費者行動を分析するのに大変役立つ。
【００９６】
［第二実施形態］
続いて、第二実施形態のデータ加工システム２を説明する。本実施形態のデータ加工システム２は、第一実施形態のデータ加工システム１に、更なるデータ提供システム５０が設けられた構成にされる。図９に示すように、データ加工システム２は、結合システム１０及びデータ提供システム３０に加えて、更なるデータ提供システム５０を備える。以下では、データ提供システム３０のことを、第一データ提供システム３０と表現し、データ提供システム５０のことを第二データ提供システム５０と表現する。以下では、第一実施形態と同様の構成に関する説明を、適宜省略する。
【００９７】
第二データ提供システム５０は、プロセッサ５１と、メモリ５３と、ストレージ装置５５と、を備える。第二データ提供システム５０は、ネットワークＮＴを通じて、結合システム１０と通信可能に接続される。プロセッサ５１は、ストレージ装置５５に記憶されたコンピュータプログラムに従う処理を実行する。ストレージ装置５５は、第三グループの消費者に関する第三データベース５５１を格納する。
【００９８】
第三データベース５５１は、図１０Ａに示すように、第三グループの消費者毎に、個別特徴データＦ３を有する。以下では、第三データベース５５１が有する個別特徴データＦ３のことを第三個別特徴データＦ３と表現する。第三個別特徴データＦ３は、対応する一人の消費者の特徴を、その消費者の識別コードに関連付けて表す。具体的には、第三個別特徴データＦ３は、対応する消費者の特徴を、複数のパラメータＺ１，Ｚ２，Ｚ３で表す。パラメータ数が限定されるものではないことは、第一及び第二個別特徴データＦ１，Ｆ２と同様である。
【００９９】
パラメータＺ１，Ｚ２，Ｚ３は、第一個別特徴データＦ１のパラメータＸ１，Ｘ２，Ｘ３及び第二個別特徴データＦ２のパラメータＹ１，Ｙ２，Ｙ３とは少なくとも部分的に異なるパラメータである。パラメータＺ１，Ｚ２，Ｚ３には、第一個別特徴データＦ１及び第二個別特徴データＦ２とは異なる商品に関する、消費者の消費行動に関するパラメータが含まれ得る。
【０１００】
また、図１０Ａから理解できるように、第一グループと第三グループとの間の共通消費者は、第一グループと第二グループとの間の共通消費者とは異なる。図２Ｂに示す例によれば、第一グループと第二グループとの間の共通消費者は、識別コードＩＤ００１から識別コードＩＤ０１０までの消費者であるのに対し、図１０Ａに示す例によれば、第一グループと第三グループとの間の共通消費者は、範囲Ｃに示すように、識別コードＩＤ００５から識別コードＩＤ０１４までの消費者である。
【０１０１】
本実施形態において、結合システム１０のプロセッサ１１は、第一データベース１５１と、第一データ提供システム３０から得た加工後データベースＦＰ２と、に基づく結合データベース１５５に、第二データ提供システム５０から得た、第三データベース５５１に基づく加工後データベースＦＰ３を結合して、結合データベース１５５を拡張するように構成される。そのために、プロセッサ１１は、第二データ提供システム５０に対しても図３に示すＳ１２０−Ｓ１４０の処理を実行し、第二データ提供システム５０から加工後データベースＦＰ３を取得する。
【０１０２】
第二データ提供システム５０のプロセッサ５１は、第一データ提供システム３０と同様に、図４に示す処理を実行し、結合システム１０からリスト要求信号を受信した場合には（Ｓ２１０でＹｅｓ）、第三グループの消費者リストを結合システム１０に提供する（Ｓ２１５）。
【０１０３】
第二データ提供システム５０のプロセッサ５１は、結合システム１０からデータベース要求信号を受信した場合には（Ｓ２２０でＹｅｓ）、第一グループと第三グループとの間の共通消費者の第三個別特徴データＦ３を識別し（Ｓ２３０）、この第三個別特徴データＦ３に基づき、第一グループと第三グループとの間の共通消費者を、複数のクラスタにクラスタリングし（Ｓ２４０）、クラスタ毎のクラスタ特徴データＦＣ３を生成する（Ｓ２５０）。クラスタ特徴データＦＣ３は、図１０Ｂに示される。
【０１０４】
第二データ提供システム５０におけるクラスタリング手法及びクラスタ特徴データＦＣ３の生成手法は、第一データ提供システム３０と同様である。即ち、プロセッサ５１は、クラスタ毎に、対応するクラスタに属する複数消費者の第三個別特徴データＦ３が示す複数パラメータＺ１，Ｚ２，Ｚ３の値を、パラメータ毎に、一つの統計量ＳＴに変換して、このクラスタに対応する一つのクラスタ特徴データＦＣ３を生成する（Ｓ２５０）。クラスタ特徴データＦＣ３は、パラメータ毎の統計量ＳＴを含む統計データＦＳ３を、クラスタに属する複数消費者の識別コードに関連付けて有する。
【０１０５】
このように共通消費者に関するクラスタ特徴データＦＣ３の一群を生成すると（Ｓ２５０）、プロセッサ５１は更に、第三グループにおける第一グループとの非共通消費者を、複数のクラスタにクラスタリングし（Ｓ２６０）、クラスタ毎に、対応する一つのクラスタ特徴データＦＣ３を生成する（Ｓ２７０）。そして、これら共通消費者及び非共通消費者のクラスタ特徴データＦＣ３の一群を、加工後データベースＦＰ３として、結合システム１０に送信する（Ｓ２８０）。図１０Ｂに示される太実線は、加工後データベースＦＰ３において第一グループと第三グループとの間の共通消費者と非共通消費者との境界を示す。
【０１０６】
結合システム１０のプロセッサ１１は、第二データ提供システム５０から加工後データベースＦＰ３を受信すると（Ｓ１４０）、この加工後データベースＦＰ３に基づき、結合データベース１５５を拡張する（Ｓ１５０）。即ち、プロセッサ１１は、第一データベース１５１に加工後データベースＦＰ２を結合した結合データベース１５５に、更に、第三データベース５５１に基づく加工後データベースＦＰ３を結合することにより、結合データベース１５５を拡張する（Ｓ１５０）。
【０１０７】
拡張された結合データベース１５５の例は、図１１に示される。この結合データベース１５５では、図１１に示されるように、消費者の特徴が多くのパラメータで表される。しかも、第二グループ及び第三グループは、第一グループとの非共通消費者内に、第二グループと第三グループとの間で共通する消費者を有する。これら消費者に関する統計データＦＳ２，ＦＳ３は、拡張された結合データベース１５５において結合される。従って、拡張された結合データベース１５５は、消費者行動に分析に大変役立つ。
【０１０８】
［第三実施形態］
続いて、第三実施形態を説明する。第三実施形態のデータ加工システムは、第一実施形態のデータ加工システム１の変形例に対応する。以下では、第一実施形態と同様の構成に関する説明を、適宜省略する。
【０１０９】
第三実施形態によれば、第一グループの消費者には、第一実施形態と同じ識別コード（以下、第一識別コードという。）が割り当てられているのに対し、第二グループの消費者には、第一識別コードとは異なる種類の第二識別コードが割り当てられている。このため、図１２Ａに示される本実施形態の第二データベース３５１において範囲Ｃの第二個別特徴データＦ４は、図２Ａの範囲Ｃに示される第一個別特徴データＦ１と同一消費者のデータであるが、第一グループと同一の識別コードを有さない。図１２Ａに例示される第二識別コードは、図２Ａに例示される第一識別コードとの間に一定の規則性を示すが、この規則性は、対応関係の理解を容易にするために便宜的に設けられたものであり、通常、第一識別コードと第二識別コードとの間に規則性はない。
【０１１０】
このため、本実施形態では、第一識別コードと第二識別コードとの間の対応関係を表す対応表が用意され、この対応表に基づき、第一グループと第二グループとの間の共通消費者が識別される。図１３に示す例示的な対応表は、第一識別コード毎に、対応する第二識別コードが記された構成にされる。
【０１１１】
結合システム１０は、例えば、外部システムから対応表を取得することができる。例えば、第一識別コード及び第二識別コードが異なるウェブサイト又はオンライン店舗のユーザＩＤである場合、これらのユーザＩＤは、ウェブサイトを利用するユーザ端末装置の端末ＩＤやクッキーＩＤを通じて結びつく。外部システムは、ユーザ端末装置が接続される広域ネットワーク（インターネット）を監視して、端末ＩＤやクッキーＩＤを拠り所に、対応表を生成することができる。あるいは、対応表は、ＩＤ連携サービスを提供する企業や提携企業の多い有価ポイントの発行会社から取得されてもよい。
【０１１２】
本実施形態において、結合システム１０のプロセッサ１１は、図３に示す処理を実行し、Ｓ１２０では、上記外部システムから対応表を取得し、取得した対応表に基づいて第一グループと第二グループとの共通消費者を識別することができる。プロセッサ１１は、取得した対応表をメモリ１３又はストレージ装置１５に記憶することができる。
【０１１３】
プロセッサ１１は、この共通消費者の第二識別コードのリストを付したデータベース要求信号を、データ提供システム３０に送信することができる（Ｓ１３０）。これによりデータ提供システム３０は、第一グループと第二グループとの間の共通消費者を、リスト内の第二識別コードに基づいて識別することができる（Ｓ２３０）。
【０１１４】
そして、データ提供システム３０は、識別した共通消費者についてクラスタリングを行い（Ｓ２４０）、第二識別コードに関連付けられたクラスタ特徴データＦＣ４を有する図１２Ｂに示す加工後データベースＦＰ４を生成及び送信することができる（Ｓ２５０，Ｓ２８０）。加工後データベースＦＰ４は、非共通消費者のクラスタ特徴データが含まれない点で、第一実施形態の加工後データベースＦＰ２とは異なる。
【０１１５】
結合システム１０のプロセッサ１１は、この加工後データベースＦＰ４をデータ提供システム３０から取得すると（Ｓ１４０）、対応表を参照して、結合データベース１５５を生成する。即ち、対応表を参照して、第一個別特徴データＦ１のそれぞれを、その第一個別特徴データＦ１が有する第一識別コードに対応する第二識別コードに関連付けられたクラスタ特徴データＦＣ４の統計データＦＳ４と結合し、結合データベース１５５を生成する。
【０１１６】
図１４には、本実施形態において生成される結合データベース１５５が示される。この結合データベース１５５は、非共通消費者に関するクラスタ特徴データを有さない。この結合データベース１５５の構成は、第一及び第二実施形態に適用されてもよい。この場合、第一実施形態及び第二実施形態におけるデータ提供システム３０，５０は、非共通消費者のクラスタ特徴データを結合システム１０に提供しないように構成されてもよい。
【０１１７】
第三実施形態によれば、第一グループと第二グループとの間で異なる識別コードが用いられる場合にも、適切に、同一消費者の第一個別特徴データＦ１と、クラスタ特徴データＦＣ４とを結合して、有意義な結合データベース１５５を生成することができる。
【０１１８】
［第四実施形態］
続いて、第四実施形態を説明する。第四実施形態のデータ加工システムは、第一実施形態のデータ加工システム１の変形例に対応する。以下では、第一実施形態と同様の構成に関する説明を、適宜省略する。
【０１１９】
第四実施形態によれば、結合システム１０のプロセッサ１１は、図１５に示す共通消費者のリストＬ４を付したデータベース要求信号を、Ｓ１３０でデータ提供システム３０に送信する。図１５に示すリストＬ４は、共通消費者のそれぞれの所属セグメントを表すセグメント情報を有した構成にされる。セグメント情報は、共通消費者のそれぞれの分類を表す分類情報に対応する。具体的に、このリストＬ４は、セグメント毎に、対応するセグメントに属する共通消費者の識別コードが記された構成にされる。
【０１２０】
図１５によれば、リストＬ４内には、第一セグメント（ＳＥＧ１）、第二セグメント（ＳＥＧ２）、及び、第三セグメント（ＳＥＧ３）が規定され、セグメント毎に、対応するセグメントに属する共通消費者の識別コードが記述されている。
【０１２１】
セグメント情報は、結合システム１０がデータ提供システム３０におけるクラスタリングを制御するために用いられる。ここで言うクラスタリングの制御は、一つのクラスタ内に、異なるセグメントの消費者が混在しないように、データ提供システム３０におけるクラスタリングを制御することを含む。
【０１２２】
プロセッサ１１は、Ｓ１３０において、予め定められた規則に従って、第一グループ内の共通消費者を、複数のセグメントに分類することができる。例えば、第一個別特徴データＦ１を参照することにより共通消費者の性別を判別することができる場合、プロセッサ１１は、異なる性別の共通消費者が同一のクラスタに混在しないように、リストＬ４内に男性のセグメント及び女性のセグメントを規定することができる。即ち、プロセッサ１１は、Ｓ１３０において、セグメント毎に、対応する性別の共通消費者の識別コードを記述したリストＬ４を生成して、データ提供システム３０に送信することができる。
【０１２３】
あるいは、第一個別特徴データＦ１を参照することにより共通消費者の居住地域を判別することができる場合、プロセッサ１１は、異なる居住地域の共通消費者が同一のクラスタに混在しないように、居住地域毎のセグメントを規定することができる。即ち、プロセッサ１１は、Ｓ１３０において、セグメント毎に、対応する居住地域の共通消費者の識別コードを記述したリストＬ４を生成して、データ提供システム３０に送信することができる。消費者の個人情報を保護するために、リストＬ４は、セグメントの詳細、即ち、セグメント内の消費者の具体的な属性（性別や居住地域）を特定できるような情報を含まないように、生成され得る。
【０１２４】
このセグメント情報付の共通消費者のリストＬ４を受信するデータ提供システム３０のプロセッサ３１は、Ｓ２４０及びＳ２５０で、図４に示す処理に代えて、図１６に示す処理を実行することができる。図１６に示す処理では、リストＬ４に基づき、共通消費者がセグメント毎に、複数のクラスタにクラスタリングされる。
【０１２５】
図１６に示す例によれば、プロセッサ３１は、まず、受信したリストＬ４に基づき、第二グループ内の共通消費者の所属セグメントを識別する（Ｓ２４１）。その後、複数セグメントの一つを、処理対象セグメントに選択し（Ｓ２４３）、選択した処理対象セグメントに属する共通消費者を複数のクラスタにクラスタリングする（Ｓ２４５）。Ｓ２４５での処理後、プロセッサ３１は、処理対象セグメントにおける複数のクラスタのそれぞれに対して、対応するクラスタに属する複数消費者の第二個別特徴データＦ２に基づき、一つのクラスタ特徴データＦＣ２を生成する（Ｓ２４７）。
【０１２６】
プロセッサ３１は、その後、全てのセグメントについてＳ２４５，Ｓ２４７の処理を実行したか判断する（Ｓ２４９）。全てのセグメントについて実行していないと判断した場合（Ｓ２４９でＮｏ）、プロセッサ３１は、処理対象セグメントとして未選択のセグメントの一つを新たな処理対象セグメントに選択し（Ｓ２４３）、Ｓ２４５及びＳ２４７の処理を実行する。全てのセグメントについて処理を実行したと判断すると（Ｓ２４９でＹｅｓ）、図１６に示す処理を終了する。
【０１２７】
本実施形態によれば、結合システム１０は、第一データベース１５１の情報を有意義に活用して、クラスタ特徴データＦＣ２の生成時に所望の情報が失われないように、データ提供システム３０のクラスタリングを制御することができる。従って、よりデータ分析に適した結合データベース１５５を生成することができる。
【０１２８】
本実施形態は、結合システム１０がデータ提供システム３０のクラスタリングを制御する思想、及び、データ提供システム３０が結合システム１０から指定された制約条件に従って複数の消費者をクラスタリングする思想を含む。
【０１２９】
従って、更なる変形例として、結合システム１０は、セグメント情報を提供せずに、男女別でクラスタリングすること、居住地域別にクラスタリングすることを要求するデータベース要求信号を送信するように構成されてもよい。この場合、データ提供システム３０のプロセッサ３１は、第二データベース３５１の第二個別特徴データＦ２に基づいて、共通消費者及び非共通消費者のセグメント（性別又は居住地域）を判別して、セグメント毎のクラスタリングを、結合システム１０からの要求に応じて実行することができる。
【０１３０】
［第五実施形態］
続いて、第五実施形態を説明する。第五実施形態のデータ加工システムは、第一実施形態のデータ加工システム１の変形例に対応する。以下では、第一実施形態と同様の構成に関する説明を、適宜省略する。
【０１３１】
第五実施形態によれば、結合システム１０のプロセッサ１１は、Ｓ１３０で図１７に示す処理を実行することにより、距離情報を含む共通消費者のリストＬ５を付したデータベース要求信号をデータ提供システム３０に送信する。
【０１３２】
具体的に、プロセッサ１１は、第一データベース１５１の第一個別特徴データＦ１を参照することにより、共通消費者間の特徴空間上の距離Ｄｘ［ｉ，ｊ］を算出する（Ｓ１３１）。距離Ｄｘ［ｉ，ｊ］は、第一個別特徴データＦ１に基づく消費者ｉと消費者ｊとの間の距離を示し、この距離は、消費者ｉと消費者ｊとの間の特徴の類似度に対応する。
【０１３３】
プロセッサ１１は、共通消費者間の特徴空間上の距離Ｄｘ［ｉ，ｊ］を、ユークリッド距離で求めることができる。消費者ｉと消費者ｊとの間の距離Ｄｘ［ｉ，ｊ］は、次式に従って算出され得る。
【０１３４】
Ｄｘ［ｉ，ｊ］＝｛Σ（ｘｎ［ｉ］−ｘｎ［ｊ］）２｝１／２
ここで、Σ（ｘｎ［ｉ］−ｘｎ［ｊ］）２は、ｎ＝１からｎ＝Ｍまでの（ｘｎ［ｉ］−ｘｎ［ｊ］）２の和である。値Ｍは、第一個別特徴データＦ１において消費者の特徴を定義するパラメータＸ１，Ｘ２，Ｘ３の数に対応する。図２ＡによればＭ＝３である。ｘｎ［ｉ］は、消費者ｉのパラメータＸｎの値である。ｘｎ［ｊ］は、消費者ｊのパラメータＸｎの値である。Ｓ１３１では、共通消費者に該当する消費者ｉ及び消費者ｊの全ての組合せに関して、距離Ｄｘ［ｉ，ｊ］を算出する。
【０１３５】
その後、プロセッサ１１は、共通消費者のリストＬ５であって、共通消費者の識別コードに、Ｓ１３１で算出した距離Ｄｘの情報を付した距離情報付のリストＬ５を生成する（Ｓ１３３）。図１７に示す例によれば、リストＬ５には、消費者ｊの識別コードに、消費者ｉとの組合せ毎の距離Ｄｘ［ｉ，ｊ］が関連付けられている。
【０１３６】
プロセッサ１１は、このようにＳ１３３で生成した距離情報付の共通消費者のリストＬ５をデータ提供システム３０に送信する（Ｓ１３５）。
【０１３７】
一方、距離情報付のリストＬ５を受信するデータ提供システム３０のプロセッサ３１は、Ｓ２４０において、図１８に示す処理を実行することができる。即ち、プロセッサ３１は、クラスタリング対象の消費者間（即ち、共通消費者間）の距離Ｄｙ［ｉ，ｊ］を、第二個別特徴データＦ２に基づき算出する。距離Ｄｙｉ，ｊ］は、第一実施形態において説明した方法と同様の方法で算出することができる（Ｓ３１０）。
【０１３８】
その後、プロセッサ３１は、消費者間の合成距離Ｄ［ｉ，ｊ］を、次式に従い算出する（Ｓ３２０）。合成距離Ｄ［ｉ，ｊ］は、消費者ｉと消費者ｊとの間の合成距離である。
Ｄ［ｉ，ｊ］＝（Ｄｘ［ｉ，ｊ］２＋Ｄ２［ｉ，ｊ］２）１／２
【０１３９】
Ｓ３２０での処理後、プロセッサ３１は、合成距離Ｄ［ｉ，ｊ］から特定されるクラスタリング対象の消費者の分布に基づき、合成距離Ｄ［ｉ，ｊが近い消費者同士を一つのクラスタにまとめるように、クラスタリング対象の消費者を、複数のクラスタにクラスタリングする（Ｓ３３０）。
【０１４０】
第五実施形態によれば、結合システム１０は、第一データベース１５１の個人情報を秘匿にしながら、第一データベース１５１から特定される共通消費者間の距離情報、即ち類似度情報をデータ提供システム３０に提供して、データ提供システム３０においてより良いクラスタリングが行われるようにする。従って、個人情報保護を図りながら、より情報価値の高い結合データベース１５５を生成することができる。
【０１４１】
［第六実施形態］
続いて、第六実施形態を説明する。第六実施形態のデータ加工システムは、第一実施形態のデータ加工システム１の変形例に対応する。以下では、第一実施形態と同様の構成に関する説明を、適宜省略する。
【０１４２】
第六実施形態によれば、結合システム１０のプロセッサ１１が、共通消費者を複数のクラスタにクラスタリングし、そのクラスタ情報をデータ提供システム３０に提供し、クラスタ毎のクラスタ特徴データＦＣ２を取得するように構成される。即ち、第六実施形態は、共通消費者に関するクラスタリングの主体がデータ提供システム３０ではなく、結合システム１０に変更されている点で、第一実施形態とは異なる。
【０１４３】
具体的に、本実施形態における結合システム１０は、プロセッサ１１が、図３に示す処理に代えて、図１９に示す結合データベース生成処理を実行するように構成される。データ提供システム３０は、プロセッサ３１が図４に示すＳ２３０からＳ２８０までの処理に代えて、図２０に示すＳ５３０からＳ５８０までの処理を実行するように構成される。
【０１４４】
結合システム１０のプロセッサ１１は、図１９に示す処理を開始すると、Ｓ１１０での処理と同様に、第一データベース１５１をストレージ装置１５から読み出す（Ｓ４１０）。更に、Ｓ１２０での処理と同様に、グループ間の共通消費者を識別する（Ｓ４２０）。
【０１４５】
その後、プロセッサ１１は、共通消費者の第一個別特徴データＦ１に基づき、共通消費者を複数のクラスタにクラスタリングする（Ｓ４２５）。ここでは、第二個別特徴データＦ２に代えて第一個別特徴データＦ１を用いることを除けば、Ｓ２４０での処理と同様の手法で、共通消費者をクラスタリングすることができる。
【０１４６】
Ｓ４２５での処理後、プロセッサ１１は、クラスタ情報を含む、共通消費者の第二識別コードのリストを付したデータベース要求信号を、データ提供システム３０に送信する（Ｓ４３０）。クラスタ情報は、共通消費者のそれぞれが属するクラスタをデータ提供システム３０が識別可能に構成される。
【０１４７】
データ提供システム３０のプロセッサ３１は、データベース要求信号を受信すると（Ｓ２２０でＹｅｓ）、図２０に示すように、リストに含まれるクラスタ情報に基づき、各共通消費者が属するクラスタを識別すると共に、リストに含まれる第二識別コードに基づき、各共通消費者の第二個別特徴データＦ２を識別する（Ｓ５３０）。
【０１４８】
その後、プロセッサ３１は、クラスタ情報から識別される複数のクラスタのそれぞれに対して、対応するクラスタに属する複数消費者の第二個別特徴データＦ２を統合した、一つのクラスタ特徴データＦＣ２を生成する（Ｓ５５０）。Ｓ５５０では、第一実施形態におけるＳ２５０と同様の処理を実行することができる。
【０１４９】
Ｓ５５０での処理を終えると、プロセッサ３１は、第一実施形態におけるＳ２６０，Ｓ２７０と同様の処理をＳ５６０，Ｓ５７０で実行して、非共通消費者に関するクラスタ毎のクラスタ特徴データＦＣ２を生成することができる。
【０１５０】
その後、プロセッサ３１は、Ｓ５５０及びＳ５７０で生成した共通消費者及び非共通消費者のクラスタ特徴データＦＣ２の一群を、加工後データベースＦＰ２として、結合システム１０に送信する（Ｓ５８０）。
【０１５１】
結合システム１０のプロセッサ１１は、このようにデータ提供システム３０から送信されてくる加工後データベースＦＰ２を受信し（Ｓ４４０）、結合データベース１５５を生成する（Ｓ４５０）。プロセッサ１１は、Ｓ４４０及びＳ４５０において、第一実施形態におけるＳ１４０及びＳ１５０と同様の処理を実行することができる。
【０１５２】
第六実施形態においても、第一実施形態と同様の結合データベース１５５を生成することができる。第六実施形態から理解できるように、共通消費者のクラスタリングは、結合システム１０及びデータ提供システム３０のいずれでも実行し得る。これに関連して、第五実施形態において結合システム１０がデータ提供システム３０に距離情報を提供する技術思想は、データ提供システム３０が結合システム１０に距離情報を提供する形態で、第六実施形態にも適用し得る。
【０１５３】
この場合には、データ提供システム３０のプロセッサ３１が、第二データベース３５１の第二個別特徴データＦ２に基づいて、共通消費者及び非共通消費者の距離情報を生成し、生成した距離情報を結合システム１０に提供することができる。結合システム１０のプロセッサ１１は、この距離情報を用いて、共通消費者を複数のクラスタにクラスタリングすることができる。この場合、プロセッサ１１は、距離情報を用いて、非共通消費者のクラスタリングを更に実行してもよい。
【０１５４】
［その他］
以上、本開示の例示的実施形態を説明したが、本開示は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の態様を採り得ることは言うまでもない。
【０１５５】
例えば、第一及び第二のグループの構成体は、消費者に限定されない。第一及び第二のグループの一方又は両方は、人の活動に関連する物及び場所の少なくとも一つの集合であってもよく、第一及び第二のグループの構成体は、これら集合の要素であってもよい。
【０１５６】
上述の実施形態では、結合システム１０がデータ提供システム３０から第二グループの消費者リストを取得して、共通消費者を識別するが、結合システム１０は、Ｓ１２０の処理を実行せず、Ｓ１３０において、第一グループ全体の消費者リストを送信するように構成されてもよい。この場合、データ提供システム３０は、Ｓ２３０において、第一グループ全体の消費者リストに含まれる識別コードと、第二グループの消費者の識別コードとを比較することにより、共通消費者を識別することができる。共通消費者の識別は、多種の方法で行うことができ、これらの方法のいずれが採用されてもよい。
【０１５７】
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。
【０１５８】
最後に用語間の対応関係を説明する。結合システム１０は、情報処理システムの一例に対応する。結合システム１０がデータベース要求信号を送信してデータ提供システム３０，５０から加工後データベースＦＰ２，ＦＰ３，ＦＰ４を取得する処理は、情報処理システムの取得ユニットにより実現される処理の一例に対応する。共通消費者は、対応構成体の一例に対応する。データ提供システム３０，５０がＳ２３０において共通消費者の個別特徴データＦ２，Ｆ３を識別する処理は、識別ユニットにより実現される処理の一例に対応する。
【符号の説明】
【０１５９】
１，２…データ加工システム、１０…結合システム、１１…プロセッサ、１３…メモリ、１５…ストレージ装置、３０…データ提供システム、３１…プロセッサ、３３…メモリ、３５…ストレージ装置、５０…データ提供システム、５１…プロセッサ、５３…メモリ、５５…ストレージ装置、１５１…第一データベース、１５５…結合データベース、３５１…第二データベース、５５１…第三データベース、Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４…個別特徴データ、ＦＣ２，ＦＣ３，ＦＣ４…クラスタ特徴データ、ＦＰ２，ＦＰ３，ＦＰ４…加工後データベース、ＦＳ２，ＦＳ３，ＦＳ４，ＦＳＩ…統計データ、Ｌ４，Ｌ５…リスト。
【図１】
2019174954.tif 000003
【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】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年9月26日(2018.9.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の第一の構成体を含む第一のグループに関する第一の特徴データの一群を記憶するように構成される記憶ユニットと、
複数の第二の構成体を含む第二のグループに関する第二の特徴データの一群を取得するように構成される取得ユニットと、
結合ユニットと、
を備え、
前記第一の特徴データは、対応する一以上の第一の構成体の識別子である第一の識別子に関連付けられており、前記対応する一以上の第一の構成体の特徴を表し、
前記第二の特徴データのそれぞれは、前記第二のグループにおける複数のクラスタのそれぞれに対応し、前記複数のクラスタのそれぞれは、前記複数の第二の構成体のうちの二以上を含み、前記第二の特徴データは、対応するクラスタに含まれる前記二以上の第二の構成体の識別子である第二の識別子に関連付けられた、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の第二の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記結合ユニットは、前記第一の特徴データに関連付けられた前記第一の識別子に基づき、前記第一の特徴データのそれぞれを、対応する第二の識別子に関連付けられた前記第二の特徴データの前記統計データと結合するように、前記第一の特徴データの一群と前記第二の特徴データの一群とを結合するように構成される情報処理システム。
【請求項２】
請求項１記載の情報処理システムであって、
前記取得ユニットは、前記複数の第二の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを備えるデータ提供システムに、指定した制約条件に従って前記複数の第二の構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングするように要求し、前記データ提供システムから前記制約条件に従う前記複数のクラスタに対応する前記第二の特徴データの一群を取得し、
前記データ提供システムは、前記制約条件に従って、前記複数の第二の構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングし、前記複数のクラスタに対応する前記第二の特徴データの一群を、前記情報処理システムに提供するように構成される情報処理システム。
【請求項３】
請求項２記載の情報処理システムであって、
前記統計データは、前記データ提供システムが、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の第二の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の第二の構成体の特徴を統計量に変換して生成される情報処理システム。
【請求項４】
請求項１記載の情報処理システムであって、
前記複数の第二の構成体には、前記複数の第一の構成体のいずれかに対応する複数の対応構成体と、前記複数の第一の構成体のいずれにも対応しない複数の非対応構成体と、が含まれ、
前記取得ユニットにより取得される前記第二の特徴データのそれぞれは、前記第二のグループにおける前記複数の対応構成体をクラスタリングして定義される複数のクラスタのそれぞれに対応する情報処理システム。
【請求項５】
請求項４記載の情報処理システムであって、
前記取得ユニットは、前記複数の第二の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを有するデータ提供システムに、前記複数の対応構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングするように要求し、
前記データ提供システムは、前記要求に従って、前記複数の対応構成体を前記複数のクラスタにクラスタリングし、前記複数のクラスタに対応する前記第二の特徴データの一群を、前記情報処理システムに提供するように構成される情報処理システム。
【請求項６】
請求項５記載の情報処理システムであって、
前記取得ユニットは、構成体のリストとして、前記複数の第一の構成体のリスト又は前記複数の対応構成体のリストを、前記データ提供システムに送信し、
前記データ提供システムは、前記リストに基づき、前記第二のグループにおける前記複数の対応構成体を識別するように構成される情報処理システム。
【請求項７】
請求項６記載の情報処理システムであって、
前記取得ユニットは、前記リストに含まれる複数の構成体間の特徴空間上の距離を表す距離情報を前記データ提供システムに送信し、
前記データ提供システムは、前記距離情報に基づき、前記第二のグループにおける前記複数の対応構成体を、前記複数のクラスタにクラスタリングするように構成される情報処理システム。
【請求項８】
請求項６又は請求項７記載の情報処理システムであって、
前記取得ユニットは、前記リストに含まれる前記複数の構成体のそれぞれの分類を表す分類情報を前記データ提供システムに送信し、
前記データ提供システムは、前記分類情報に基づき、前記第二のグループにおける前記複数の対応構成体を、一つのクラスタに異なる分類の対応構成体が混在しないように、前記複数のクラスタにクラスタリングするように構成される情報処理システム。
【請求項９】
請求項４〜請求項８のいずれか一項記載の情報処理システムであって、
前記第二のグループにおける前記複数の対応構成体は、前記第一のグループにおける前記複数の第一の構成体のいずれかと同一の構成体であり、
前記第一のグループと前記第二のグループとの間では、前記複数の対応構成体のそれぞれに、同一の識別子が割り当てられており、
前記結合ユニットは、前記第一の特徴データのそれぞれを、同一の識別子に関連付けられた前記第二の特徴データの前記統計データと結合する情報処理システム。
【請求項１０】
請求項１〜請求項８のいずれか一項記載の情報処理システムであって、
前記記憶ユニットは、前記第一の識別子と前記第二の識別子との間の対応関係を記憶し、
前記結合ユニットは、前記対応関係に従って、前記第一の特徴データのそれぞれを、前記対応する第二の識別子に関連付けられた前記第二の特徴データの前記統計データと結合する情報処理システム。
【請求項１１】
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であって、
前記第一の特徴データのそれぞれは、前記第一のグループにおける複数のクラスタのそれぞれに対応し、前記複数のクラスタのそれぞれは、前記複数の第一の構成体のうちの二以上を含み、前記第一の特徴データは、対応するクラスタに含まれる前記二以上の第一の構成体の識別子に関連付けられた、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の第一の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備える情報処理システム。
【請求項１２】
請求項１記載の情報処理システムであって、
前記複数の第二の構成体には、前記複数の第一の構成体のいずれかに対応する複数の対応構成体が含まれ、
前記取得ユニットは、前記複数の対応構成体を、対応する複数の第一の構成体の第一の特徴データに基づき、複数のクラスタにクラスタリングして、前記複数の対応構成体のそれぞれが属するクラスタを識別可能なクラスタ情報を、前記複数の第二の構成体のそれぞれに対応する複数の個別特徴データを備えるデータ提供システムに提供し、前記データ提供システムから前記クラスタ情報に従う第二の特徴データの一群を取得し、
前記データ提供システムは、前記クラスタ情報から識別されるクラスタ毎に、対応するクラスタに含まれる二以上の第二の構成体の個別特徴データが示す前記二以上の第二の構成体の特徴を統計量に変換することによって、前記対応するクラスタの第二の特徴データを生成し、生成した第二の特徴データの一群を前記情報処理システムに提供するように構成される情報処理システム。
【請求項１３】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数の第一の構成体を含む第一のグループに関する第一の特徴データの一群を取得することと、
複数の第二の構成体を含む第二のグループに関する第二の特徴データの一群を取得することと、
前記取得した第一の特徴データの一群と、前記取得した第二の特徴データの一群とを結合することと
を含み、
前記第一の特徴データは、対応する一以上の第一の構成体の識別子である第一の識別子に関連付けられており、前記対応する一以上の第一の構成体の特徴を表し、
前記第二の特徴データのそれぞれは、前記第二のグループにおける複数のクラスタのそれぞれに対応し、前記複数のクラスタのそれぞれは、前記複数の第二の構成体のうちの二以上を含み、前記第二の特徴データは、対応するクラスタに含まれる前記二以上の第二の構成体の識別子である第二の識別子に関連付けられた、前記対応するクラスタに含まれる前記二以上の第二の構成体の特徴を統計量で表す統計データを備え、
前記結合することは、前記第一の特徴データに関連付けられた前記第一の識別子に基づき、前記第一の特徴データのそれぞれを、対応する第二の識別子に関連付けられた前記第二の特徴データの前記統計データと結合するように、前記第一の特徴データの一群と前記第二の特徴データの一群とを結合することを含む情報処理方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の情報処理方法であって、
前記第一の特徴データの一群を取得することは、前記第一の特徴データの一群を記憶する記憶デバイスから、前記第一の特徴データの一群を読み出すことを含み、
前記第二の特徴データの一群を取得することは、前記第二の特徴データの一群を提供するデータ提供システムから、前記第二の特徴データの一群を取得することを含む情報処理方法。
【請求項１５】
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が備える前記取得ユニット、及び前記結合ユニットとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。