(57)【要約】      （修正有）【課題】マーケッティングに有効な情報収集・分析方法を提供する。【解決手段】スマートホンの使用者に結婚、離婚、入学、就職、定年退職、引っ越しのうちのいずれかが発生したことを推定する情報収集・分析方法であって、クラウドコンピュータは、アプリケーションの配信を制御するアプリケーションサーバと携帯端末との接続データを管理するログサーバを備える。ログサーバでは、携帯端末のＩＰアドレスごとに、１日のうちで最初に閲覧したアプリケーションのアクセス開始時刻を毎日記録し、上記記録に基づいて一週間ごとのアクセス開始時刻のパターンを作成し、当該パターンを前週に作成したパターンと比較し、比較したパターンに変化がない場合は何も発生していないと推定し、特有のパターンに当て嵌まるか否かを検証し、当て嵌まった場合には、上記の事象が発生したと推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
スマートホンなどの携帯端末とこの携帯端末にネットワークを介してアプリケーションを配信するサーバコンピュータを用いて、当該スマートホンの使用者に結婚、離婚、入学、就職、定年退職、引っ越しのうちのいずれかが発生したことを推定する情報収集・分析方法であって、
前記サーバコンピュータはアプリケーションの配信を制御するアプリケーションサーバと前記携帯端末との接続データを管理するログサーバを備え、このログサーバでは、携帯端末のＩＰアドレスごとに、１日のうちで最初に閲覧したアプリケーションのアクセス開始時刻を毎日記録し、
上記記録に基づいて一週間ごとのアクセス開始時刻のパターンを作成し、当該パターンを前週に作成したパターンと比較し、
比較したパターンに変化がない場合は何も発生していないと推定し、変化が生じた場合には、結婚、離婚、入学、就職、定年退職、引っ越し毎に予め作成しておいた特有のパターンに当て嵌まるか否かを検証することを特徴とする情報収集・分析方法。
【請求項２】
請求項１に記載の情報収集・分析方法において、一週間ごとに作成したアクセス開始時刻のパターンが、前週のパターンと異なる場合には以下の通り推定することを特徴とする情報収集・分析方法。
規則的なパターンが不規則なパターンに変化した場合は離婚したと推定する。
不規則なパターンから規則的なパターンに変化し且つ土曜日と日曜日は月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が異なり、更に月曜日から金曜日までのアクセス開始時間が均一の場合には、就職したと推定する。
不規則なパターンから規則的なパターンに変化し且つ土曜日と日曜日は月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が異なり、更に月曜日から金曜日までのアクセス開始時間が均一でない場合には、入学したと推定する。
不規則なパターンから規則的なパターンに変化し且つ土曜日と日曜日も月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が同じ場合には、結婚したと推定する。
規則的パターンではあるが土曜日と日曜日のアクセス開始時刻は変わらないが月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が依然と比べて早くなるか遅くなった場合には、引っ越ししたと推定する。
規則的パターンではあるが月曜日から日曜日までアクセス開始時刻が全体的に早くなるか遅くなった場合には、定年退職したと推定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はスマートホンなどの移動携帯にインストールしたアプリケーションを介して収集した情報に基づいて、当該スマートホンのユーザに生じた特定の事象（イベント）を推定する情報収集・分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、スマートホンのログデータから当該スマートホンのユーザ情報を取得することが行われている。
【０００３】
例えば特許文献１には、ユーザの嗜好の時間的な変化を考慮してコンテンツを配信することで、従来では個人の嗜好を普遍的なものであると仮定していたため、ユーザのニーズにマッチした適切な情報を配信できなかったという問題を解消する提案がなされている。
具体的には、通信端末におけるタスクの実行履歴情報、検索キーワード、アクセス履歴などの履歴情報を用いて、住宅や自動車の購入、旅行や結婚などのユーザの行動を示すイベントが完了したか否かを判定する内容が記載されている。
【０００４】
特許文献２には、ウェブサイトに滞在した時間を行動データとして算出した指標の月毎の変化を計測し、指標が上昇した場合に、ユーザの興味が最大状態であると推定することが記載されている。
【０００５】
特許文献３には、ログ収集手段とユーザの利用状況を推定する状況推定手段とを備えるスマートホンの利用態様として、ＧＰＳなどの位置データおよびデータ取得時間をログ収集手段で収集し、ある期間の位置データからユーザの移動パターン、移動範囲を把握し、現在の位置情報と移動パターン、移動範囲との位置関係から、現在の位置がユーザにとってどのような意味を持つか、例えば自宅に帰っている、会社にいる或いは今まで来たことのない場所にいるなどを、状況データとして状況推定手段で推定することが記載されている。
【０００６】
特許文献４には、ターゲットセル（売り込み情報の送信対象となるスマートホン）をセル統計情報に基づいて決定する方法として、当該スマートホンに以前サービスを提供したセルに関する特有の情報を利用し、この特有の情報として、閲覧時間が挙げられている。
【０００７】
特許文献５には、特定のアイテム（商品、ウェブサイトの項目など）とユーザとの適合度を高めるシステムが提案されている。具体的には、スマートホンなどのユーザ端末から検索キーワード等の選択指示を受け取り、選択指示によるアイテムの選択を実行し、ユーザの属性データ（子供の有無、趣味など）およびアイテム属性データに基づき選択されたアイテムを優先付けした結果を出力するようにしている。
【０００８】
特許文献６には、広告配信する際に、閲覧者情報と外部要因反映方法が設定された配信ファイルを基に、外部要因情報提供サーバから必要な外部要因情報、例えば寒い日には新しいコートが欲しくなるなどの情報を抽出後、効果的である広告データを算出し、コンテンツサーバから配信する広告を選択することで外部要因情報を広告内容に反映する内容が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００９−１７６２４２号公報
【特許文献２】特開２０１６−２０７０２０号公報
【特許文献３】特開２０１５−０３２０８６号公報
【特許文献４】特表２０１３−５４５３６９号公報
【特許文献５】特開２０１７−０３７５８０号公報
【特許文献６】特開２０１６−２１８７１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
スマートホンなどの移動端末は卓上型コンピュータと異なりユーザが特定され、ユーザの体の一部となっていると言っても過言ではない。そのため、インターネットを介して閲覧した内容が、そのままユーザの趣味、趣向、現在興味を持っているものを表していると考えられる。このため先行文献を含め、ログデータからユーザの趣味、趣向を分析し、分析結果をマーケッティングに応用する試みが多くなされている。
【００１１】
しかしながら、ユーザの趣味、趣向に依存するマーケッティングは既に十分に浸透しており、競合他社に先駆けてユーザの注文などを獲得するのは困難な状況になっている。
【００１２】
一方、人の生涯では大きな出費を伴う事象（イベント）として、結婚、離婚、入学、就職、引っ越しがある。このような事象が生じた場合、ユーザにとっては多くの物が不足し、それを購入する必要が出てくる。
【００１３】
一方、スマートホンのユーザが就職で引っ越した場合、その情報には氏名・住所などの個人情報が含まれるため、当該情報は就職先の会社で保管され漏えいすることは積極的に阻止される。ユーザが必要とする商品、例えば結婚した場合には新しい家具が必要になり、交通が不便な地方に引っ越した場合には自動車が必要になることが予想されるが、このような、ユーザ固有の事象の変化をログデータから分析・推定する方法として、ユーザがアクセスしたサイトの内容を分析することを行っているが、これではユーザの要求を先廻りして他社に先駆けてユーザに商品を提示することはできない。
【００１４】
例えば特許文献１の場合、ウェブアクセス履歴などを分析してイベントが完了したか否かを判定している。ウェブアクセス履歴などを分析する場合、アクセス開始時刻も履歴の１つの要素となっているが、あくまでアクセスしていた時間を割り出すためのものであり、アクセス開始時刻を単独で抽出し、それをパターン化して分析するものではない。
【００１５】
また特許文献２に開示される内容も特許文献１と同様に、特定のウェブサイトの滞在時間を分析の対象としており、アクセス開始時刻に注目したものではない。  特許文献３〜６も同様にアクセス開始時刻のみを抽出したものではない。
【００１６】
このように、先行文献中にはアプリケーションへのアクセス開始時刻と閲覧終了時刻に関する記述があるが、これら時刻は閲覧終了時刻からアクセス開始時刻を差し引くことで閲覧時間を算出（課金）するためであり、アクセス開始時刻自体が意味をもつわけではない。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明者は、ユーザの生活パターンの変化をアプリケーションへのアクセス開始時刻を継続して記録することで、高い確率でユーザに発生した事象（イベント）、具体的には結婚、離婚、入学、就職、定年退職、引っ越しの何れかの事象が発生したことを推定できることを知見し本発明をなしたものである。
【００１８】
即ち本発明は、スマートホンなどの携帯端末とこの携帯端末にネットワークを介してアプリケーションを配信するサーバコンピュータを用いて、当該スマートホンの使用者に結婚、離婚、入学、就職、定年退職、引っ越しのうちのいずれかが発生したことを推定する情報収集・分析方法であって、前記サーバコンピュータはアプリケーションの配信を制御するアプリケーションサーバと前記携帯端末との接続データを管理するログサーバを備え、このログサーバでは、携帯端末のＩＰアドレスごとに、１日のうちで最初に閲覧したアプリケーションのアクセス開始時刻を毎日記録し、上記記録に基づいて一週間ごとのアクセス開始時刻のパターンを作成し、当該パターンを前週に作成したパターンと比較し、比較したパターンに変化がない場合は何も発生していないと推定し、変化が生じた場合には、結婚、離婚、入学、就職、定年退職、引っ越し毎に予め作成しておいた特有のパターンに当て嵌まるか否かを検証し、当て嵌まった場合には、上記の事象が発生したと推定する。
【００１９】
例えば、規則的なパターンが不規則なパターンに変化した場合は離婚したと推定する。
また、不規則なパターンから規則的なパターンに変化し且つ土曜日と日曜日は月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が異なり、更に月曜日から金曜日までのアクセス開始時間が均一の場合には、就職したと推定する。
また、不規則なパターンから規則的なパターンに変化し且つ土曜日と日曜日は月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が異なり、更に月曜日から金曜日までのアクセス開始時間が均一でない場合には、入学したと推定する。
また、不規則なパターンから規則的なパターンに変化し且つ土曜日と日曜日も月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が同じ場合には、結婚したと推定する。
また、規則的パターンではあるが土曜日と日曜日のアクセス開始時刻は変わらないが月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が依然と比べて早くなるか遅くなった場合には、引っ越ししたと推定する。
また、規則的パターンではあるが月曜日から日曜日までアクセス開始時刻が全体的に早くなるか遅くなった場合には、定年退職したと推定する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、携帯端末のＩＰアドレスを用いるため個人情報を収集することなく、携帯端末のユーザに生じた事象の変化を高い確率で推定することができる。そして、ユーザに発生した事象の変化を察知することで、当該ユーザが今後必要とするサービスや商品を、競合他社に先駆けて知ることができ、ビジネスチャンスが広がる。
【００２１】
結婚、離婚、入学、就職、定年退職、引っ越しが発生したか否かの推定は過去のデータの積み重ねに基づくため、間違った判断はそれ以後の判断材料とせず、正しい判断のみを学習することで、推定の精度を高めることができる。
【００２２】
例えば、「Ｃ」なる変化がアクセス開始時刻（閲覧終了時刻）に発生したら「Ａ」なる事象が発生したと判断するようにコンピュータにインプットしていた場合、「Ｃ」なる変化が生じても「Ａ」なる事象が発生していない場合には、それをコンピュータの判断にフィードバックし、実際に「Ｃ１」なる変化と「Ｃ２」なる変化が生じた場合に「Ａ」なる事象が発生したならば、それに基づいてプログラムを変更する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明に係る情報収集・分析方法を実施するためのシステムの基本構成を説明した図
【図２】携帯端末のＩＰアドレス毎にユーザの属性を示した表
【図３】ユーザに生じた事象を推定するフローチャート
【図４】（ａ）比較対象となる閲覧表、（ｂ）前週と比較したアクセス開始時刻のパターン
【図５】（ａ）比較対象となる閲覧表、（ｂ）前週と比較したアクセス開始時刻のパターン
【図６】（ａ）比較対象となる閲覧表、（ｂ）前週と比較したアクセス開始時刻のパターン
【図７】（ａ）比較対象となる閲覧表、（ｂ）前週と比較したアクセス開始時刻のパターン
【図８】（ａ）比較対象となる閲覧表、（ｂ）前週と比較したアクセス開始時刻のパターン
【図９】（ａ）比較対象となる閲覧表、（ｂ）前週と比較したアクセス開始時刻のパターン
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明に係る情報収集・分析方法を実施するためのシステムの基本構成は、図１に示すようにスマートホン等の携帯端末１と、インターネットなどのネットワーク２と、サーバとして機能するクラウドコンピュータ３から構成される。
【００２５】
クラウドコンピュータ（サーバ）３には、Ｗｅｂコンテンツ４、Ｗｅｂコンテンツ４を制御するアプリケーションサーバ５、ストリーミングサーバ６、データベースサーバ７、接続記録管理を行うログサーバ８、ユーザ属性の管理保存を行う属性管理サーバ９及びユーザ属性の収集を行う属性収集サーバ１０が構築されている。
【００２６】
携帯端末１が１または複数のアプリケーションをクラウドコンピュータ３からインストールし、その後、携帯端末１がインストールしたアプリケーションのどれかを起動し、クラウドコンピュータ３にコンテンツの配信を要求すると、自動的に携帯端末１のＩＰアドレスがクラウドコンピュータ３に送信され、また、当該アプリケーションの識別番号（アプリＩＤ）が生成され、タイムスタンプとともにログサーバ８に記録される。
【００２７】
即ち、インストールしたアプリケーションの機能により、携帯端末１にクラウド上の初期コンテンツが表示・再生され、また同アプリケーションの機能により、携帯端末１から端末固有のＩＤアドレス、アプリＩＤ、パラメータがクラウドコンピュータ３に送信され、更にログサーバ８に接続日時、ＩＰアドレスが記録され、属性収集サーバ１０にＩＰアドレス、アプリＩＤ、パラメータ及び接続日時が記録される。
【００２８】
ここで、パラメータとは、アプリＩＤの下位に位置し、コンテンツ種別、コンテンツラベル、コンテンツ属性、コンテンツ視聴部分そのものを指す。
【００２９】
更にコンテンツの種別には、テキスト、画像、動画があり、コンテンツラベルは、アプリＩＤ中に同種コンテンツがある場合で、画像及び動画に付与され、テキストに関しては見出し部分とし階層化してもよい。またコンテンツ視聴部分そのものとしては、テキスト、画像、動画なら視聴開始タイムスタンプ及び視聴終了タイムスタンプを指す。
【００３０】
当該アプリケーションのコンテンツの表示・再生をクラウドコンピュータ３に携帯端末１から要求すると、クラウドコンピュータ３は対象コンテンツを表示・再生する。この時、クラウドコンピュータ３のログサーバ８には接続日時、端末固有情報が記録され、属性収集サーバ１０にはＩＰアドレス、アプリＩＤ、パラメータ、接続日時が記録される。
【００３１】
例えば、アプリケーションがニュースの配信アプリケーションの場合、このアプリケーションをクラウドコンピュータ３からダウンロードしてインストールした携帯端末１が、当該アプリケーションを起動すると、自動的に起動情報がクラウドコンピュータ３に送信され、クラウドコンピュータ３から携帯端末１にクラウドコンピュータ３側で編集した最新の写真や動画を含めたニュース(コンテンツ）が送信され、携帯端末１はその最新のニュースを閲覧できる。
【００３２】
尚、本発明においてインストール対象となるアプリケーションは前記したように、コンテンツを表示するだけでなく、携帯端末１からクラウドコンピュータ３に所定の情報を送信するプログラムが組み込まれている。
【００３３】
本発明にあっては、属性データがクラウドコンピュータ３上で定期的且つ接続負荷の低い状態を閾値に設定し、この閾値を用いてユーザ属性データの更新を実行する。具体的には、属性収集サーバ１０より属性管理サーバ９に、ＩＰアドレス、アプリＩＤ、パラメータ、接続日時が記録される。
【００３４】
そして、ＩＰアドレスごとに、属性管理サーバ９からデータベースサーバ７中の多次元ベクトルに対し、アプリＩＤ、パラメータ、接続日時を追加する。ここで、多次元ベクトルには、コンテンツパラメータを格納するが、テキストデータと画像データ、動画データ別に多次元ベクトルを構築してもよい。
【００３５】
データベースサーバ７では多次元ベクトルを用いて検索を行うことができる。即ち、アプリケーションサーバ５上の管理インターフェース上で、データベースサーバ７に登録済み若しくは手動入力する検索条件を用いて合成ベクトルを生成し、検索中の範囲に従い、上記合成ベクトルに類似する多次元ベクトルを有するＩＰアドレスを抽出する。この抽出によりＩＰアドレスごとの趣味や趣向にあったコンテンツを選択できる。
【００３６】
図２は属性管理サーバ９に記録されたＩＰアドレスごとの属性を示した表であり、この実施例にあっては、ＩＰアドレス毎に、閲覧パターン、推定発生事象、性別、年齢、職業、家族構成、地域の項目が設けられている。ここで、性別、年齢、職業、家族構成、地域についても全て推定であり、これらについては必須の項目ではなく、本発明では閲覧パターンと推定発生事象の２つの項目が必須である。
【００３７】
図３はユーザに生じた事象を推定するフローチャート、図４〜図９は各事象毎の閲覧パターンを示したものであり、(ａ）はアクセス開始時刻を含めた他の要素も記載した表であり、（ｂ）はアクセス開始時刻のみを前週のアクセス開始時刻と比較したものである。
【００３８】
図３に示すように、先ず比較対象となる１週間のアクセス開始時刻のパターンを作成する。アクセス開始時刻のパターンの作成は図４（ａ）〜図９（ａ）のアクセス開始時刻に基づいて作成する。
【００３９】
閲覧パターンは図４（ａ）〜図９（ａ）に示すように、ＩＰアドレスごとに、月曜日から日曜日までの毎日のアクセス開始時刻、閲覧終了時刻、起動したアプリＩＤと閲覧時間を表にする。携帯端末１に複数のアプリケーションがインストールされている場合には、１日のうちでこれらのアプリケーションうちの１つを最初に起動した時刻がアクセス開始時刻となり、１日のうちでいずれかのアプリケーションの起動を最後にＯＦＦにした時刻が閲覧終了時刻となる。
【００４０】
図では起動したアプリＩＤと閲覧時間は２つしか記載していないが、実際には一日の起動したアプリＩＤと閲覧時間が全て記録される。
【００４１】
アクセス開始時刻および閲覧終了時刻を決めるのは、例えば通常の人間は最低４時間は眠るため、４時間以上閲覧がなかった場合にこれを睡眠と推定し、当該４時間以上の時間の開始時刻を閲覧終了時刻とし、当該４時間以上の時間の終了時刻を次の日のアクセス開始時刻とする。
【００４２】
１週間のアクセス開始時刻のパターンを作成したら、当該パターンを前週のパターンと比較する。比較した結果、前週のパターンとの変化が認められない場合には結婚、離婚、入学、就職、定年退職、引っ越しのうちのいずれも発生していないと推定する。
【００４３】
比較した結果、図４（ｂ）に示すように、規則的なパターンが不規則なパターンに変化した場合は離婚したと推定する。勿論、離婚した者が全て規則的なパターンから不規則なパターンに変化するわけではないが、結婚して家庭を持っている場合には、規則的な生活をしている可能性が高く、逆に離婚した場合には一時的にも生活は不規則になるので、上記のように推定する。
【００４４】
また図５（ｂ）に示すように、不規則なパターンから規則的なパターンに変化し且つ土曜日と日曜日は月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が異なり、更に月曜日から金曜日までのアクセス開始時間が均一の場合には、就職したと推定する。
【００４５】
月曜日から金曜日までのアクセス開始時間が均一ということは、一般的な会社員のパターンであり、且つ土曜日と日曜日のアクセス開始時間が月曜日から金曜日までと異なることも会社員の条件に当てはまる。そして、このようなパターンに変化したということは就職したものと推定できる。
【００４６】
また図６（ｂ）に示すように、不規則なパターンから規則的なパターンに変化し且つ土曜日と日曜日は月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が異なり、更に月曜日から金曜日までのアクセス開始時間が均一でない場合には、入学したと推定する。
【００４７】
大学等の授業は通常、月曜日から金曜日までで当曜日と日曜日は休みとなる。更に、大学などでは履修科目によって月曜日から金曜日までのうち授業が開始される時間がまちまちであり、この点が上記の会社員と大きく異なる。したがって、不規則なパターンからこのようなパターンに変化したということは入学したものと推定できる。
【００４８】
また図７（ｂ）に示すように、不規則なパターンから規則的なパターンに変化し且つ土曜日と日曜日も月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が同じ場合には、結婚したと推定する。
【００４９】
結婚した場合には共同生活が始まることなので、独身の不規則なパターンから規則的なパターンに変化するのが一般的である。また、土曜日と日曜日も結婚初期の場合には２人で行動する場合が多いため、月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻は変わらない場合が多い。したがって、不規則なパターンからこのようなパターンに変化したということは結婚したものと推定できる。
【００５０】
また図８（ｂ）に示すように、規則的パターンで且つ土曜日と日曜日のアクセス開始時刻は変わらないが月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻が以前と比べて早くなるか遅くなった場合には、引っ越ししたと推定する。
【００５１】
規則的パターンのままであることは継続して一定の仕事に就いているものと推定される。更に月曜日から金曜日までとアクセス開始時刻のみが変化したということは家を出る時間が変わった可能性が高く、会社がそのままであるなら引っ越しした可能性が高い。
【００５２】
また図９（ｂ）に示すように、規則的パターンではあるが月曜日から日曜日までアクセス開始時刻が全体的に早くなるか遅くなった場合には、定年退職したと推定する。
【００５３】
定年退職した直後は、図書館に通ったり犬の散歩をしたりと規則正しい生活をおくり今までのリズムを崩さないように心掛ける場合が多い。そして、今までは土曜日と日曜日は安息日であったが、その区別はなくなるので月曜日から日曜日までアクセス開始時刻が全体的に変化する。勿論、会社に勤めていた場合と同じリズムを崩さないため、アクセス開始時刻も変えないケースもあるが、本発明は１００％の確率を狙っているわけではなく、確率の高い推定を狙っている。
【００５４】
ここで、変化があったか否かを判断するのはコンピュータが行うため、予め閾値を決めておき、この閾値を越えた場合に「変化あり」の表示を行うように設定する。
【００５５】
閲覧パターンの変化と発生事象とは１対１になるように決めておくことで、コンピュータにより自動的に判断するのであるが、判断の補助材料として選定したアプリケーションの内容などをファクターに加えることで、より判断に正確性が増す。例えば上記の場合定年ではなく失業と判断を修正することも考えられる。この場合には、コンピュータの思考回路にフィードバックしておくことで、これ以降の判断能力が向上する。尚、失業の場合は購買力は一般的に大きくならないのでマーケッティングに有効ではなく、本発明の推定対象とはしない。
【符号の説明】
【００５６】
１…スマートホン等の携帯端末、２…インターネットなどのネットワーク、３…クラウドコンピュータ、４…Ｗｅｂコンテンツ、５…アプリケーションサーバ、６…ストリーミングサーバ、７…データベースサーバ、８…ログサーバ、９…属性管理サーバ、１０…属性収集サーバ。
【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】
2019053716.tif 000009
【図８】
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【図９】
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