(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部と制御部とを備えた情報処理装置であって、
前記記憶部には、利用時期及びユーザＩＤに関するデータを含むデータが記録され、
前記制御部は、
第１期間に含まれる各単位期間を特定し、
前記記憶部に記録されたデータを用いて、各ユーザについて、各単位期間に先行する第２期間における利用回数を算出し、
前記第１期間において、利用回数が基準値を超える単位期間が含まれるユーザを特定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記制御部は、前記第１期間に対応する分析対象時期毎の分析対象者の人数を算出し、
前後する分析対象時期の分析対象者の人数の差分を算出することにより、分析対象者の変化を出力することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記記憶部には、更にユーザ情報が記録され、
前記制御部は、
前記分析対象者のユーザ情報を取得し、
前記ユーザ情報を用いて算出した評価指標を出力することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、
分析対象者候補と非分析対象者候補とを取得し、
前記分析対象者候補が分析対象者に含まれ、前記非分析対象者候補が分析対象者に含まれない第１期間、第２期間、基準値の少なくとも一つを特定して出力することを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
記憶部と制御部とを備えた情報処理装置を用いて、分析を支援する方法であって、
前記記憶部には、利用時期及びユーザＩＤに関するデータを含むデータが記録され、
前記制御部は、
第１期間に含まれる各単位期間を特定し、
前記記憶部に記録されたデータを用いて、各ユーザについて、各単位期間に先行する第２期間における利用回数を算出し、
前記第１期間において、利用回数が基準値を超える単位期間が含まれるユーザを特定することを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
記憶部と制御部とを備えた情報処理装置を用いて、分析を支援するプログラムであって、
前記記憶部には、利用時期及びユーザＩＤに関するデータを含むデータが記録され、
前記制御部を、
第１期間に含まれる各単位期間を特定し、
前記記憶部に記録されたデータを用いて、各ユーザについて、各単位期間に先行する第２期間における利用回数を算出し、
前記第１期間において、利用回数が基準値を超える単位期間が含まれるユーザを特定する手段として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、訪問者の分析を支援するための情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、インターネットを介して、各種情報やサービスが提供されている。ここで、アクセスログを分析することにより、ウェブサイトへ訪問するユーザの傾向・動向を知ることができる。例えば、オンラインゲームやＥＣサイトにおけるデータ分析では、ＤＡＵ（Daily Active User：日次のユニーク訪問者数）やＡＲＰＵ（Average Revenue Per User：ユーザあたりの平均利用額）が用いられることが多い。
【０００３】
また、インターネット等の通信網を介してアクセスされるウェブサイトにおいて、売上増等のため、価格の割引等の事象を実施した場合のアクセスを解析し、ユーザの潜在的な行動をモデル化する解析装置も検討されている（例えば、特許文献１を参照）。この文献に記載された技術においては、アクセス履歴の傾向を単位期間毎に分析し、目的アクセス先に対するアクセスの潜在的な可能性を示す潜在特性をセッション毎に導出し、単位期間毎の潜在特性に対するアクセスの度数分布に対して主成分分析を行う。
【０００４】
また、ウェブサイトの所有者が他のウェブサイトでの施策とその効果を把握するためのコンテンツ管理装置も検討されている（例えば、特許文献２を参照）。この文献に記載された技術において、コンテンツ管理装置は、ウェブサイトを変更した場合、変更されたウェブサイトに対応するウェブサーバからログを収集してウェブサイトの変更の前後でのウェブサイトへのアクセス数の変化を算出する。
【０００５】
また、Ｗｅｂサーバの膨大なアクセスログから有意な情報を抽出し、抽出された情報に対して必要な統計分析や、診断文を生成するＷｅｂマイニングのためのアクセスログ分析装置も検討されている（例えば、特許文献３を参照）。この文献に記載された技術においては、新規訪問者と再訪問者を区分し、区分された新規訪問者と再訪問者と常連の割合を訪問者情報として色分けグラフ表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−２４４９８１号公報
【特許文献２】特開２０１１−２５７９１３号公報
【特許文献３】ＷＯ２００３／０４８９７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
広告等において、サービスが紹介された場合、一時的に訪問者数が急激に増えることがある。しかしながら、このような急増が一時的なものであれば、本来のユーザの分析に用いることができない。従って、訪問者数の急激な変化が却ってノイズとなり、データ分析を阻害する要因となる場合がある。
【０００８】
また、特許文献３では、一定回数以上訪問し、初回訪問時から一定日数以上経過しており、最終訪問日から一定日数以下である場合を常連として抽出する。この場合には、一時的な急増によるノイズを抑制することができる。しかしながら、過去の一時期に訪問を繰り返し、間をおいて再訪問した場合にも、常連（定着ユーザ）として取り扱われることになる。
【０００９】
また、初回訪問時から所定の期間を連続して訪問しているユーザに限定することにより、定着ユーザを特定することも可能である。この場合には、所定の期間の条件が厳しいと、本来、分析対象とすべきユーザが漏れる可能性がある。例えば、連続訪問日数が５日以上のユーザを対象とした場合、週に１日だけ訪問しない曜日があるだけで、本来分析すべき訪問頻度の高いユーザが対象から外れることになる。
【００１０】
本発明は、上述した問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、効率的かつ的確に利用者の分析を支援するための情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）上記課題を解決する情報処理装置は、記憶部と制御部とを備える。前記記憶部には、利用時期及びユーザＩＤに関するデータを含むデータが記録される。そして、前記制御部は、第１期間に含まれる各単位期間を特定し、前記記憶部に記録されたデータを用いて、各ユーザについて、各単位期間に先行する第２期間における利用回数を算出し、前記第１期間において、利用回数が基準値を超える単位期間が含まれるユーザを特定する。これにより、所定の期間において、所定回数以上の利用実績があるユーザを分析対象として特定することができる。従って、一時的な利用者を排除するとともに、一時的に利用できなかったユーザを分析対象者として抽出することができる。
【００１２】
（２）上記情報処理装置においては、前記制御部は、前記第１期間に対応する分析対象時期毎の分析対象者の人数を算出し、前後する分析対象時期の分析対象者の人数の差分を算出することにより、分析対象者の変化を出力することが好ましい。これにより、分析対象者の流入や流出を把握することができる。
【００１３】
（３）上記情報処理装置においては、前記記憶部には、更にユーザ情報が記録され、前記制御部は、前記分析対象者のユーザ情報を取得し、前記ユーザ情報を用いて算出した評価指標を出力することが好ましい。これにより、分析対象者を用いて、ノイズの少ない評価指標を取得することができる。
【００１４】
（４）上記情報処理装置においては、前記制御部は、分析対象者候補と非分析対象者候補とを取得し、前記分析対象者候補が分析対象者に含まれ、前記非分析対象者候補が分析対象者に含まれない第１期間、第２期間、基準値の少なくとも一つを特定して出力することが好ましい。これにより、評価に用いる期間や基準値の調整を図ることができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、効率的かつ的確に利用者の分析を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態における情報処理装置の構成を示すブロック図。
【図２】各記憶部に記録されたデータの説明図であって、（ａ）はアクセスログ記憶部、（ｂ）は訪問頻度記憶部、（ｃ）は分析対象者記憶部、（ｄ）はユーザ情報記憶部の説明図。
【図３】第１実施形態における分析対象者の特定方法の概要の説明図。
【図４】第１実施形態における分析対象者の特定方法の具体例の説明図。
【図５】第１実施形態における処理手順を説明する流れ図。
【図６】第１実施形態における処理手順を説明する流れ図。
【図７】第１実施形態における処理手順を説明する流れ図。
【図８】第１実施形態における処理手順を説明する流れ図。
【図９】第２実施形態における処理手順を説明する流れ図。
【図１０】第３実施形態における処理手順を説明する流れ図。
【図１１】第４実施形態における処理手順を説明する流れ図。
【図１２】第５実施形態における処理手順を説明する流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜第１の実施形態＞
以下、図１〜図８に従って、本発明を具体化した情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムの一実施形態を説明する。本実施形態では、ゲームサービスを利用したユーザの訪問状況の分析を行なう。ここでは、連続訪問日数だけではなく、一定期間の訪問日数（観測期間）に亘って観測し、対象ユーザを抽出する。
【００１８】
図１に示すように、本実施形態では、ゲームサーバ１０、評価システム２０を用いる。このゲームサーバ１０は、ユーザ端末を利用してアクセスしたユーザに対して、ゲームサービスを提供する。このため、アクセスしたユーザをユーザＩＤに基づいて特定し、アクセスログ（訪問データ）を蓄積する。このアクセスログには、アクセスした日時、ゲームサービスにおいて利用したプレイ時間やプレイ内容に関するデータが記録される。そして、ゲームサーバ１０は、必要に応じて、蓄積したアクセスログを評価システム２０に供給する。
【００１９】
評価システム２０は、ゲームを利用するユーザの訪問状況を分析するコンピュータシステムである。
この評価システム２０は、入力部２７ａ、出力部２７ｂを備える。入力部２７ａは、キーボードやポインティングデバイス等により構成され、各種情報の入力のために用いられる。出力部２７ｂは、ディスプレイ等により構成され、各種情報の出力のために用いられる。
【００２０】
評価システム２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭ等からなる制御部２１、アクセスログ記憶部２２、訪問頻度記憶部２３、分析対象者記憶部２４、ユーザ情報記憶部２５を備える。制御部２１は、情報処理プログラムを実行することにより、対象者抽出部２１１、日数集計部２１２、評価部２１３として機能する。
【００２１】
対象者抽出部２１１は、ゲームサービスを利用するユーザの中で分析対象者（定着ユーザ）を抽出する処理を実行する。本実施形態では、観測期間（第１の先行期間）の中に、計数対象期間（第２の先行期間）の訪問回数が基準値を超える暦日（単位期間）が含まれるユーザを抽出する。
日数集計部２１２は、分析対象者（定着ユーザ）を抽出するためのアクセス状況を算出する処理を実行する。この日数集計部２１２は、メモリを備え、ユーザＩＤリストを仮記憶する。このユーザＩＤリストには、各ユーザを特定するユーザＩＤ、訪問日の組み合わせに関するデータが記録される。
評価部２１３は、分析対象者（定着ユーザ）を用いて、各種指標による評価処理を実行する。
【００２２】
図２（ａ）に示すように、アクセスログ記憶部２２には、ゲームを利用するユーザのアクセスに関するアクセスログレコード２２０が記録される。このアクセスログレコード２２０は、ゲームサーバ１０からアクセスログを取得した場合に記録される。アクセスログレコード２２０には、アクセス日時（訪問時期）、ユーザＩＤ、プレイ時間、プレイ内容に関するデータが含まれる。
【００２３】
アクセス日時データ領域には、ゲームサーバ１０にアクセスした年月日及び時刻に関するデータが記録される。
ユーザＩＤデータ領域には、ゲームサーバ１０にアクセスしたユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００２４】
プレイ時間データ領域には、このアクセス時にゲームサーバ１０においてゲームを行なった時間に関するデータが記録される。
プレイ内容データ領域には、このアクセス時にゲームサーバ１０において利用したゲームの内容に関するデータが記録される。
【００２５】
図２（ｂ）に示すように、訪問頻度記憶部２３には、ユーザの訪問状況を特定するための訪問頻度レコード２３０が記録される。この訪問頻度レコード２３０は、後述する訪問頻度算出処理を行なった場合に記録される。訪問頻度レコード２３０には、年月日、ユーザＩＤ、頻度に関するデータが含まれる。
【００２６】
年月日データ領域には、訪問頻度の算出対象の年月日に関するデータが記録される。
ユーザＩＤデータ領域には、訪問頻度の算出対象のユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
頻度データ領域には、この年月日までの所定の期間（計数対象期間）に、このユーザがゲームサーバ１０を訪問した回数に関するデータが記録される。
【００２７】
図２（ｃ）に示すように、分析対象者記憶部２４には、分析対象者を特定するための分析対象者管理レコード２４０が記録される。この分析対象者管理レコード２４０は、分析対象者を特定した場合に記録される。分析対象者管理レコード２４０には、年月日、ユーザＩＤに関するデータが含まれる。
【００２８】
年月日データ領域には、分析対象の日付（年月日）に関するデータが記録される。
ユーザＩＤデータ領域には、訪問頻度を用いて抽出された分析対象者（定着ユーザ）を特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００２９】
図２（ｄ）に示すように、ユーザ情報記憶部２５には、ゲームサーバ１０を利用するユーザを管理するためのユーザ管理レコード２５０が記録されている。このユーザ管理レコード２５０は、ゲームサーバ１０においてユーザ登録が行なわれた場合に記録される。ユーザ管理レコード２５０には、ユーザＩＤ、登録時期、登録経路、レベル、利用内容に関するデータが含まれる。
【００３０】
ユーザＩＤデータ領域には、ゲームサーバ１０を利用する各ユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
登録時期データ領域には、このユーザがゲームサーバ１０を利用するためのユーザ登録を行なった時期（年月日）に関するデータが記録される。
【００３１】
登録経路データ領域には、ユーザ登録に至ったチャネルを特定するためのデータが記録される。例えば、広告が表示されたウェブページやメール等の広告媒体に含まれる広告リンクを選択することによりユーザ登録に至った場合には、この広告媒体（チャネル）を特定するための情報を登録経路として記録する。
レベルデータ領域には、ゲームサーバ１０において提供されるゲームにおけるユーザのレベル（スキル）を特定するための識別子に関するデータが記録される。
利用内容データ領域には、このユーザがゲームサーバ１０において、利用している内容を特定するためのデータが記録される。
【００３２】
（概要）
次に、図３、４を用いて、分析対象者を特定する方法の概要を説明する。
ここでは、図３に示すように、ｎ日における分析対象者を特定する場合を説明する。
この場合、まず、評価システム２０の制御部２１は、訪問回数の計数を行なう（ステップＳ０１）。ここでは、「ｍ月ｎ日」の計数対象期間（α日前までの期間）に訪問した日を計数する。そして、計数対象期間内で訪問した回数を、訪問頻度（ｙ１）として記録する。
【００３３】
次に、評価システム２０の制御部２１は、訪問頻度の判定を行なう（ステップＳ０２）。ここでは、観測期間（β日前までの期間）の中で訪問頻度が基準値を超えている日付があるかどうかを判定する。訪問頻度が基準値を超えている日付がある場合には、「ｍ月ｎ日」における分析対象者（定着ユーザ）として判定する（図中では「○」）。一方、訪問頻度が基準値を超えている日付がない場合には、分析対象者（定着ユーザ）でないと判定する（図中では「×」）。
【００３４】
次に、図４を用いて具体例を説明する。
このユーザは、「○」が記録されている日付においてゲームサーバ１０を訪問し、「×」が記録されている日付において訪問していないことを示す。そして、各日付において、計数対象期間（例えば、α＝７日前までの期間）の訪問頻度を計数する。例えば、８月８日においては、計数対象期間（８月２日〜８日の過去７日間）において、８月２日〜５日、７日、８日の訪問があるため、訪問頻度として「６」を記録する。
【００３５】
次に、各日付について、観測期間（例えば、β＝７日前までの期間）における訪問頻度が基準値（例えば、ｙ＝５回）を超えた日付があるかどうかを判定する。このユーザにおける８月８日については、当日の訪問頻度「６」が基準値「５」を超えているため、分析対象（定着ユーザ）として特定する。また、訪問してない日付（例えば、８月１４日）であっても、観測期間（８月８日〜１４日の過去７日間）において、訪問頻度が基準値「５」を超えている日付（ここでは、８月８日〜１０日）があるため、分析対象（定着ユーザ）として特定する。一方、８月１７日については、ゲームサーバ１０を訪問しているが、観測期間（８月１１日〜１７日の過去７日間）において、訪問頻度が基準値「５」を超えている日付がないため、分析対象（定着ユーザ）とはしない。
このように、分析対象者（定着ユーザ）を特定し、この分析対象者に関する各指標を用いて、ユーザの動向を評価する。以下、ユーザの分析処理の内容を具体的に説明する。なお、本実施形態では、観測期間と計数対象期間とは同じ長さ（日数）を用いる場合を想定する。
【００３６】
（分析対象者抽出処理）
まず、図５を用いて、分析対象者抽出処理を説明する。所望の日付における定着ユーザの流出入についての分析を行なう場合、分析担当者は、入力部２７ａに分析対象日（分析対象時期）を入力する。この分析対象時期は、単位期間（本実施形態では１日）を用いて指定する。定着ユーザの流出入を分析する場合には、２日間（先行日と後続日）を分析対象日として特定する。
【００３７】
この場合、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日の分析対象者は記録済みかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御部２１の対象者抽出部２１１は、入力部２７ａにおいて入力された分析対象日を取得する。次に、対象者抽出部２１１は、分析対象者記憶部２４を用いて、分析対象日が年月日データ領域に記録された分析対象者管理レコード２４０を検索する。ここで、分析対象日が年月日データ領域に記録された分析対象者管理レコード２４０を抽出できた場合には、分析対象者は記録済みと判定する。
【００３８】
分析対象日の分析対象者は記録済みと判定した場合（ステップＳ１−１において「ＹＥＳ」の場合）、評価システム２０の制御部２１は、分析対象者抽出処理を終了する。
一方、分析対象日の分析対象者は記録済みでないと判定した場合（ステップＳ１−１において「ＮＯ」の場合）、評価システム２０の制御部２１は、訪問頻度算出処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、制御部２１の日数集計部２１２は、分析対象日から所定期間（計数対象期間）内の訪問回数（訪問頻度）を算出する。そして、日数集計部２１２は、算出した訪問頻度を訪問頻度記憶部２３に記録する。この処理の詳細は、図６を用いて詳述する。
【００３９】
次に、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日に訪問頻度が記録されたユーザの抽出処理を実行する（ステップＳ１−３）。具体的には、制御部２１の対象者抽出部２１１は、訪問頻度記憶部２３を用いて、分析対象日が年月日データ領域に記録された訪問頻度レコード２３０を抽出する。
【００４０】
次に、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日に訪問頻度が記録されたユーザを処理対象として順次特定し、ユーザ毎に、以下の処理を繰り返す。
ここでは、評価システム２０の制御部２１は、観測期間において訪問頻度が基準値以上のユーザの抽出処理を実行する（ステップＳ１−４）。具体的には、制御部２１の対象者抽出部２１１は、訪問頻度記憶部２３を用いて、処理対象のユーザのユーザＩＤとともに、年月日データ領域に観測期間に含まれる日付が記録された訪問頻度レコード２３０を抽出する。そして、対象者抽出部２１１は、抽出したすべての訪問頻度レコード２３０に記録されている訪問頻度と基準値とを比較する。そして、対象者抽出部２１１は、基準値以上の訪問頻度が記録されている訪問頻度レコード２３０を、少なくとも一つ以上、抽出できた場合には、ユーザＩＤのユーザを分析対象者として特定する。
【００４１】
次に、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日の分析対象者としての記録処理を実行する（ステップＳ１−５）。具体的には、制御部２１の対象者抽出部２１１は、分析対象者として特定したユーザＩＤ、分析対象日を記録した分析対象者管理レコード２４０を生成し、分析対象者記憶部２４に記録する。
【００４２】
（訪問頻度算出処理）
次に、図６を用いて、訪問頻度算出処理を説明する。この処理においては、分析対象者の特定に必要な計数対象期間の中で処理対象日付（単位期間としての暦日）を特定し、処理対象日付毎に、以下の処理を繰り返す。
【００４３】
まず、評価システム２０の制御部２１は、訪問頻度は記録済みかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ２−１）。具体的には、制御部２１の日数集計部２１２は、訪問頻度記憶部２３において、処理対象日付の訪問頻度が記録されているかどうかを確認する。
【００４４】
訪問頻度は記録済みと判定した場合（ステップＳ２−１において「ＹＥＳ」の場合）、評価システム２０の制御部２１は、この処理対象日についての処理を終了する。
一方、訪問頻度は記録済みでないと判定した場合（ステップＳ２−１において「ＮＯ」の場合）、評価システム２０の制御部２１は、アクセスログの集計処理を実行する（ステップＳ２−２）。この処理については、図７を用いて詳述する。
以上の処理を、計数対象期間のすべての日付について終了するまで繰り返す。
【００４５】
（アクセスログの集計処理）
次に、図７を用いて、アクセスログの集計処理を説明する。ここでは、アクセスログ記憶部２２を用いて、訪問頻度算出処理における処理対象日が年月日データ領域に記録されているアクセスログレコード２２０を取得する。そして、取得したアクセスログレコード２２０毎に、以下の処理を繰り返す。
【００４６】
まず、評価システム２０の制御部２１は、ユーザＩＤと訪問日の取得処理を実行する（ステップＳ３−１）。具体的には、制御部２１の日数集計部２１２は、アクセスログレコード２２０に記録されているユーザＩＤと訪問日を取得する。
【００４７】
次に、評価システム２０の制御部２１は、ユーザＩＤと訪問日との組み合わせは仮記録済みかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３−２）。具体的には、制御部２１の日数集計部２１２は、メモリにおいて、ユーザＩＤと訪問日との組み合わせを検索し、仮記録されているかどうかを判定する。
【００４８】
ユーザＩＤと訪問日との組み合わせは仮記録済みでないと判定した場合（ステップＳ３−２において「ＮＯ」の場合）、評価システム２０の制御部２１は、ユーザＩＤと訪問日との組み合わせの仮記憶処理を実行する（ステップＳ３−３）。具体的には、制御部２１の日数集計部２１２は、メモリに記録されたユーザＩＤリストに、ユーザＩＤと訪問日との組み合わせを登録する。
【００４９】
一方、ユーザＩＤと訪問日との組み合わせは仮記録済みと判定した場合（ステップＳ３−２において「ＹＥＳ」の場合）、評価システム２０の制御部２１は、ユーザＩＤと訪問日との組み合わせの仮記憶処理（ステップＳ３−３）をスキップする。
そして、以上の処理を、訪問頻度算出処理における処理対象日が年月日データ領域に記録されているすべてのアクセスログレコード２２０について繰り返す。
【００５０】
次に、評価システム２０の制御部２１は、ユーザＩＤリストの取得処理を実行する（ステップＳ３−４）。具体的には、制御部２１の日数集計部２１２は、メモリに仮記憶されたユーザＩＤリストにおいて、訪問日と組み合わせて記録されたユーザＩＤを取得する。
【００５１】
次に、評価システム２０の制御部２１は、取得したユーザＩＤ毎に処理対象を特定し、以下の処理を繰り返す。
まず、評価システム２０の制御部２１は、訪問日数のカウント処理を実行する（ステップＳ３−５）。具体的には、制御部２１の日数集計部２１２は、処理対象のユーザＩＤを含む組み合わせを特定し、訪問日数を計数する。
【００５２】
次に、評価システム２０の制御部２１は、訪問頻度の記録処理を実行する（ステップＳ３−６）。具体的には、制御部２１の日数集計部２１２は、年月日、ユーザＩＤに関連付けて、算出した訪問日数を頻度データ領域に記録した訪問頻度レコード２３０を生成し、訪問頻度記憶部２３に記録する。
以上の処理を、メモリに仮記憶されたユーザＩＤリストに含まれるすべてのユーザＩＤについて実行する。
【００５３】
（評価処理）
次に、図８を用いて、評価処理を説明する。ここでは、連続した日付（先行日、後続日）において、分析対象者（定着ユーザ）の人数の変化により、流入・流出を評価する。
【００５４】
図８に示すように、まず、評価システム２０の制御部２１は、対象日の特定処理を実行する（ステップＳ４−１）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、入力部２７ａにおいて取得した分析対象日を特定する。
【００５５】
次に、評価システム２０の制御部２１は、先行日及び後続日の分析対象者数の取得処理を実行する（ステップＳ４−２）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、分析対象者記憶部２４において、分析対象日（先行日）が記録された分析対象者管理レコード２４０を抽出し、分析対象者数を計数する。次に、評価部２１３は、分析対象日（後続日）が記録された分析対象者管理レコード２４０を抽出し、分析対象者数を計数する。
【００５６】
次に、評価システム２０の制御部２１は、先行日及び後続日の分析対象者数の比較により流入出数の算出処理を実行する（ステップＳ４−３）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、先行日の分析対象者数と後続日の分析対象数とを比較して差分を算出する。ここで、先行日の分析対象者数が後続日の分析対象数よりも多い場合には流出と判定する。一方、先行日の分析対象者数が後続日の分析対象数よりも少ない場合には流入と判定する。
【００５７】
次に、評価システム２０の制御部２１は、対象日の流入出数の出力処理を実行する（ステップＳ４−４）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、出力部２７ｂに、流入又は流出を識別して分析対象者数の差分を出力する。
【００５８】
本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態では、評価システム２０の制御部２１は、訪問回数の計数（ステップＳ０１）、訪問頻度の判定（ステップＳ０２）を行なう。ここでは、連続訪問日数だけではなく、一定期間における訪問を観測し、分析対象者（定着ユーザ）を抽出する。これにより、一時的に訪問者数が急増したことによるノイズの影響や、本来分析対象者とすべきユーザの過剰な除外を抑制することができる。そして、分析対象者を特定することにより、流入数や流出数を的確に評価することができる。
【００５９】
（２）本実施形態では、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日の分析対象者は記録済みかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ１−１）。これにより、既に分析対象日の分析対象者が特定されている場合には、既に登録された情報を活用して計算負荷を軽減することができる。
【００６０】
（３）本実施形態では、評価システム２０の制御部２１は、訪問頻度算出処理（ステップＳ１−２）、分析対象日に訪問頻度が記録されたユーザの抽出処理（ステップＳ１−３）を実行する。そして、評価システム２０の制御部２１は、観測期間において訪問頻度が基準値以上のユーザの抽出処理（ステップＳ１−４）、分析対象日の分析対象者としての記録処理（ステップＳ１−５）を実行する。これにより、たまたま訪問していない日付がある場合にも、観測期間を通じて、訪問頻度が高いユーザを分析対象者として特定することができる。
【００６１】
（４）本実施形態では、評価システム２０の制御部２１は、訪問頻度は記録済みかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ２−１）。これにより、既に訪問頻度を算出している場合には、この訪問頻度を活用して計算負荷を軽減することができる。
【００６２】
（５）本実施形態では、アクセスログレコード２２０毎に、評価システム２０の制御部２１は、ユーザＩＤと訪問日の取得処理を実行する（ステップＳ３−１）。これにより、ユーザ情報記憶部２５に記録されたユーザの中で、実際に訪問したユーザのアクセスログを用いて、効率的に訪問頻度を算出することができる。
【００６３】
（６）本実施形態では、評価システム２０の制御部２１は、ユーザＩＤと訪問日との組み合わせは仮記録済みかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３−２）。これにより、既に組み合わせを登録している場合には、既に登録された情報を活用して計算負荷を軽減することができる。
【００６４】
（７）本実施形態では、評価システム２０の制御部２１は、ユーザＩＤリストの取得処理を実行する（ステップＳ３−４）。そして、評価システム２０の制御部２１は、訪問日数のカウント処理（ステップＳ３−５）、訪問頻度の記録処理（ステップＳ３−６）を実行する。これにより、各ユーザについて、日付毎に訪問頻度を登録することができる。
【００６５】
＜第２の実施形態＞
次に、図９を用いて、第２の実施形態を説明する。第１の実施形態においては、先行日と後続日との分析対象者数の変化を評価した。本実施形態は、第１の実施形態の評価処理を変更したものであり、同様の部分については、その詳細な説明を省略する。
【００６６】
ここでは、連続した日付（前日、分析対象日、翌日）において、分析対象者（定着ユーザ）の人数の変化により、流入・流出を評価する。
図９に示すように、まず、評価システム２０の制御部２１は、ステップＳ４−１と同様に、分析対象日の特定処理を実行する（ステップＳ５−１）。
【００６７】
次に、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日、前日、翌日の分析対象者の取得処理を実行する（ステップＳ５−２）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、分析対象者記憶部２４において、分析対象日、前日付、翌日付が記録された分析対象者管理レコード２４０を、それぞれ抽出する。
【００６８】
次に、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日、前日の分析対象者の比較により流入の算出処理を実行する（ステップＳ５−３）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、分析対象日の分析対象者管理レコード２４０のユーザＩＤと、前日付の分析対象者管理レコード２４０のユーザＩＤとを比較する。そして、評価部２１３は、分析対象日の分析対象者管理レコード２４０のユーザＩＤの中で、前日付の分析対象者管理レコード２４０に含まれていないユーザＩＤを、流入者として特定する。
【００６９】
次に、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日、翌日の分析対象者の比較により流出の算出処理を実行する（ステップＳ５−４）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、分析対象日の分析対象者管理レコード２４０のユーザＩＤと、翌日付の分析対象者管理レコード２４０のユーザＩＤとを比較する。そして、評価部２１３は、分析対象日の分析対象者管理レコード２４０のユーザＩＤの中で、翌日付の分析対象者管理レコード２４０に含まれていないユーザＩＤを、流出者として特定する。
【００７０】
次に、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日の流入出数の出力処理を実行する（ステップＳ５−５）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、特定した流入者及び流出者のユーザＩＤを用いて、流入者数及び流出者数を算出する。そして、評価部２１３は、算出した流入者数及び流出者数を出力部２７ｂに出力する。
【００７１】
本実施形態によれば、上記（１）〜（７）の効果に加えて、以下のような効果を得ることができる。
（８）本実施形態では、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日、前日の分析対象者数の比較により流入の算出処理（ステップＳ５−３）、分析対象日、翌日の分析対象者数の比較により流出の算出処理（ステップＳ５−４）を実行する。これにより、分析対象日において、流入者のユーザＩＤや流出者のユーザＩＤを特定することができる。
【００７２】
＜第３の実施形態＞
次に、図１０を用いて、第３の実施形態を説明する。第１の実施形態においては、先行日と後続日との分析対象者数の変化を評価した。本実施形態は、第１の実施形態の評価処理を変更したものであり、同様の部分については、その詳細な説明を省略する。
【００７３】
ここでは、流出又は流入したユーザの属性を、所望の評価指標を用いて分析する。この場合、評価部２１３に、評価指標を算出するための評価ロジックを保持させておく。この評価ロジックにおいては、ユーザ情報記憶部２５に記録されたユーザ管理レコード２５０を用いて評価指標を算出する。評価ロジックとしては、例えば、流入又は流出したユーザの登録時期や登録経路の統計値や分布を算出するロジックを用いる。また、分析対象者の利用内容の統計値や分布を算出する評価ロジックを用いてもよい。
【００７４】
次に、図１０を用いて、評価処理を説明する。
まず、評価システム２０の制御部２１は、ステップＳ４−１と同様に、分析対象日の特定処理を実行する（ステップＳ６−１）。
【００７５】
次に、評価システム２０の制御部２１は、分析対象日の分析対象者の特定処理を実行する（ステップＳ６−２）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、分析対象者記憶部２４を用いて、分析対象日が年月日データ領域に記録された分析対象者管理レコード２４０を抽出する。
【００７６】
次に、評価システム２０の制御部２１は、分析対象者のユーザ情報に基づいて分析指標の算出処理を実行する（ステップＳ６−３）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、抽出した分析対象者管理レコード２４０に記録されたユーザＩＤを特定する。次に、評価部２１３は、特定したユーザＩＤが記録されたユーザ管理レコード２５０をユーザ情報記憶部２５から抽出する。そして、評価部２１３は、ユーザ管理レコード２５０を評価ロジックに適用して、評価指標を算出する。
【００７７】
次に、評価システム２０の制御部２１は、分析指標の出力処理を実行する（ステップＳ６−４）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、算出した評価指標を出力部２７ｂに出力する。
【００７８】
本実施形態によれば、上記（１）〜（７）の効果に加えて、以下のような効果を得ることができる。
（９）本実施形態では、評価システム２０の制御部２１は、分析対象者のユーザ情報に基づいて分析指標の算出処理を実行する（ステップＳ６−３）。これにより、ユーザ情報記憶部２５に記録されたユーザ属性を用いて、分析対象者の特徴を分析することができる。
【００７９】
＜第４の実施形態＞
次に、図１１を用いて、第４の実施形態を説明する。第１の実施形態においては、先行日と後続日との分析対象者数の変化を評価した。本実施形態は、第１の実施形態の評価処理を変更したものであり、同様の部分については、その詳細な説明を省略する。
【００８０】
ここでは、ユーザの属性に応じて、セグメント化して評価結果を出力する。セグメント化としては、例えば、プレイ時間によって、ライトユーザとヘビーユーザとの識別を用いることができる。
【００８１】
次に、図１１を用いて、評価処理を説明する。
まず、評価システム２０の制御部２１は、分析対象者の分類処理を実行する（ステップＳ７−１）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、分析対象者記憶部２４に記録された分析対象者管理レコード２４０のユーザＩＤを取得する。次に、評価部２１３は、取得したユーザＩＤとともに、所定期間のアクセス日時が記録されたアクセスログレコード２２０を、アクセスログ記憶部２２から取得する。そして、評価部２１３は、ユーザ毎に、アクセスログレコード２２０が記録されたプレイ時間の統計値を算出する。そして、プレイ時間の統計値が基準プレイ時間以上のユーザはヘビーユーザと特定し、プレイ時間の統計値が基準プレイ時間未満のユーザはライトユーザと特定する。
【００８２】
次に、評価システム２０の制御部２１は、ライトユーザの流出入動向の算出処理を実行する（ステップＳ７−２）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、ライトユーザのユーザＩＤが記録された分析対象者管理レコード２４０を用いて、分析対象日についての流出入数を算出する。
【００８３】
次に、評価システム２０の制御部２１は、ヘビーユーザの流出入動向の算出処理を実行する（ステップＳ７−３）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、ヘビーユーザのユーザＩＤが記録された分析対象者管理レコード２４０を用いて、分析対象日についての流出入数を算出する。
【００８４】
次に、評価システム２０の制御部２１は、二つの流出入動向を重ねて時間軸上に表示処理を実行する（ステップＳ７−４）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、出力部２７ｂにおいて、分析対象日を時系列に並べた時間軸上に、ライトユーザ及びヘビーユーザの流出入数を表示する。
【００８５】
本実施形態によれば、上記（１）〜（７）の効果に加えて、以下のような効果を得ることができる。
（１０）本実施形態では、評価システム２０の制御部２１は、分析対象者の分類処理を実行する（ステップＳ７−１）。そして、評価システム２０の制御部２１は、ライトユーザの流出入動向の算出処理（ステップＳ７−２）、ヘビーユーザの流出入動向の算出処理（ステップＳ７−３）を実行する。これにより、ユーザ属性に応じた各セグメントにおいて、利用状況を分析することができる。
【００８６】
＜第５の実施形態＞
次に、図１２を用いて、第５の実施形態を説明する。第１の実施形態においては、先行日と後続日との分析対象者数の変化を評価した。本実施形態は、第１の実施形態の評価処理を変更したものであり、同様の部分については、その詳細な説明を省略する。ここでは、分析対象者（定着ユーザ）のサンプルと、非定着ユーザのサンプルとを用いて、観測期間、計数対象期間（α、β）や訪問頻度の基準値（ｙ）を調整する。
【００８７】
図１２を用いて、評価処理を説明する。
まず、評価システム２０の制御部２１は、定着サンプルユーザの特定処理を実行する（ステップＳ８−１）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、出力部２７ｂに、定着サンプルユーザ（分析対象者候補のユーザ）の指定画面を出力する。この場合、分析担当者は、指定画面に入力部２７ａを用いて、定着サンプルユーザのユーザＩＤを入力する。そして、評価部２１３は、指定画面において入力されたユーザＩＤを取得する。
【００８８】
次に、評価システム２０の制御部２１は、非定着サンプルユーザの特定処理を実行する（ステップＳ８−２）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、出力部２７ｂに、非定着サンプルユーザ（分析対象者候補でないユーザ）の指定画面を出力する。この場合、分析担当者は、指定画面に入力部２７ａを用いて、非定着サンプルユーザのユーザＩＤを入力する。そして、評価部２１３は、指定画面において入力されたユーザＩＤを取得する。
【００８９】
次に、評価システム２０の制御部２１は、観測期間、計数対象期間（α、β）の候補毎、基準値（ｙ）の候補毎に、サンプルユーザ毎に、分析対象者抽出処理を実行する（ステップＳ８−３）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、観測期間、計数対象期間の候補、基準値候補を用いて、サンプルユーザについて、図５に示す処理を実行する。そして、評価部２１３は、各サンプルユーザが分析対象者に該当するかどうかを、各観測期間、計数対象期間の候補、基準値候補の繰り返し毎に、メモリに仮記憶する。
【００９０】
次に、評価システム２０の制御部２１は、観測期間、計数対象期間、基準値の特定処理を実行する（ステップＳ８−４）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、非定着サンプルユーザが分析対象者とならず、定着サンプルユーザが分析対象者となる条件を満たす観測期間、計数対象期間、基準値を特定する。なお、条件を満たす複数の観測期間、計数対象期間、基準値を特定できた場合には、観測期間、計数対象期間が短いものを選択するようにしてもよい。これにより、分析対象者抽出処理の計算負荷を軽減することができる。また、すべての条件を満たす観測期間、計数対象期間、基準値を特定できない場合には、条件を満たすサンプルユーザが最も多くなる観測期間、計数対象期間、基準値を特定するようにしてもよい。
【００９１】
次に、評価システム２０の制御部２１は、観測期間、計数対象期間、基準値の出力処理を実行する（ステップＳ８−５）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、出力部２７ｂに、特定した観測期間、計数対象期間、基準値を出力する。そして、出力された観測期間、計数対象期間、基準値を用いて、すべてのユーザについての分析対象者抽出処理を実行する。
【００９２】
本実施形態によれば、上記（１）〜（７）の効果に加えて、以下のような効果を得ることができる。
（１１）本実施形態では、評価システム２０の制御部２１は、定着サンプルユーザの特定処理（ステップＳ８−１）、非定着サンプルユーザの特定処理（ステップＳ８−２）を実行する。そして、評価システム２０の制御部２１は、観測期間、計数対象期間、基準値の特定処理を実行する（ステップＳ８−４）。これにより、分析対象者（定着ユーザ）を抽出するために適切なパラメータを設定することができる。
【００９３】
また、上記各実施形態は、以下のように変更してもよい。
・上記各実施形態では、分析対象日における分析対象者の動向を出力する。ここで、ゲームサーバ１０において実施されるイベントとの関係を出力するようにしてもよい。この場合には、評価システム２０は、ゲームサーバ１０から、イベントの内容と日付を含めたイベントスケジュールを取得する。そして、制御部２１の評価部２１３は、分析対象日から所定期間に含まれるイベントを特定し、評価結果とともに出力する。これにより、イベントとの関係に基づいて、定着ユーザの変動を評価することができる。
【００９４】
・上記各実施形態では、観測期間、計数対象期間として、同じ「７日」を用いるが、日数はこれに限定されるものではない。観測期間と計数対象期間とを異なる日数（単位期間数）とすることも可能である。
また、単位期間は日数に限定されるものではない。例えば、単位期間として、時間や複数日を用いることもできる。この場合には、分析対象時期として、単位期間からなる時間帯や複数の日付を指定する。
【００９５】
・上記第４の実施形態では、対象日の分析対象者について分析指標を算出する。ここで、第３の実施形態に特定した流入者、流出者について特徴を分析するようにしてもよい。この場合には、流入者、流出者のユーザＩＤを用いて、ユーザ情報記憶部２５に記録されたユーザ属性を取得し、流入者、流出者毎に評価ロジックに適用する。
【００９６】
・上記第５の実施形態では、観測期間、計数対象期間（α、β）の候補毎、基準値（ｙ）の候補毎に、サンプルユーザ毎に、分析対象者抽出処理を実行する（ステップＳ８−３）。ここで、調整するパラメータは、観測期間、計数対象期間、基準値のすべてである必要はない。いずれか一つの候補や、２つの候補の組み合わせを用いて、分析対象者抽出処理を実行するようにしてもよい。
【００９７】
・上記各実施形態では、ゲームサーバ１０を利用するユーザについて、分析対象者を特定する。分析対象者は、ゲームサーバ１０のユーザに限定されるものではない。例えば、ネットショッピングサイトなど、各種サービスを提供するサイトにおいて、定着ユーザを特定するために用いることができる。
【符号の説明】
【００９８】
１０…ゲームサーバ、２０…評価システム、２１…制御部、２１１…対象者抽出部、２１２…日数集計部、２１３…評価部、２２…アクセスログ記憶部、２３…訪問頻度記憶部、２４…分析対象者記憶部、２５…ユーザ情報記憶部、２７ａ…入力部、２７ｂ…出力部。
【要約】
【課題】効率的かつ的確に利用者の分析を支援するための情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】制御部２１、アクセスログ記憶部２２を備えた評価システム２０を用いる。このアクセスログ記憶部２２には、訪問時期及びユーザＩＤに関するデータを含む訪問データが記録される。そして、制御部２１は、分析対象時期を特定し、分析対象時期に先行する観測期間に含まれる各単位期間を特定し、アクセスログ記憶部２２に記録された訪問データを用いて、各ユーザについて、各単位期間に先行する計数対象期間における訪問回数を算出し、観測期間において、訪問回数が基準値を超える単位期間が含まれるユーザを特定し、特定したユーザを分析対象者として出力する。
【選択図】図１【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】
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