(57)【要約】  第１の集計装置は、消費者の分類ＩＤを取得する分類ＩＤ取得部と、商品又はサービスの購入品ＩＤを取得する購入品ＩＤ取得部と、分類ＩＤと購入品ＩＤとを集計し、購入品ＩＤに対する分類ＩＤの分布を示す第１の集計情報を分析する分析部と、を有し、第２の集計装置は、消費者の所定の行動の頻度に基づき、分類ＩＤを生成する分類ＩＤ生成部と、第１の集計装置から入力した第１の集計情報と、分類ＩＤとに基づき、購入品ＩＤに対する所定の行動の頻度の分布を示す第２の集計情報を計算する計算部と、を有し、第１の集計装置が、第２の集計情報を取得する。これにより、秘密性を保持したまま両者の相関を分析できる購買データを集計することができる。
2016135784.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の集計装置と、第２の集計装置とを備える集計システムであって、
前記第１の集計装置は、
消費者の分類ＩＤを取得する分類ＩＤ取得部と、
商品又はサービスの購入品ＩＤを取得する購入品ＩＤ取得部と、
前記分類ＩＤと前記購入品ＩＤとを集計し、前記購入品ＩＤに対する前記分類ＩＤの分布を示す第１の集計情報を分析する分析部と、を有し、
前記第２の集計装置は、
消費者の所定の行動の頻度に基づき、前記分類ＩＤを生成する分類ＩＤ生成部と、
前記第１の集計装置から入力した前記第１の集計情報と、前記分類ＩＤとに基づき、前記購入品ＩＤに対する前記所定の行動の頻度の分布を示す第２の集計情報を計算する計算部と、を有し、
前記第１の集計装置が、前記第２の集計情報を取得する集計システム。
【請求項２】
前記所定の行動は、コンテンツ、または、複数のコンテンツの組合せの視聴である請求項１に記載の集計システム。
【請求項３】
前記所定の行動は、所定の場所、または、複数の所定の場所の組合せの訪問である請求項１に記載の集計システム。
【請求項４】
前記計算部は、
前記第１の集計情報に基づき、分類ＩＤが示すコンテンツの消費頻度に、購入品ＩＤに対する分類ＩＤの構成比率を内積することで、前記第２の集計情報を生成する請求項２に記載の集計システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、消費者のコンテンツの消費行動や特定の場所への移動行動と、実店舗での商品等の購入行動の相関を分析する集計システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、多くの企業は商品・サービスの購買記録を保有し、どのような消費者がこれらを購入しているか詳細な分析が可能となっている。一方で、テレビ番組や書籍等のマスメディアに掲載される広告は、消費者を消費行動が似ているグループに分類し、分類したグループの特性に基づいてターゲットを設定するマーケティング手法が用いられている。しかし、このマーケティング手法は、分類したグループが、広告を出したいテレビの番組視聴や書籍購読を行っている充分な証拠はなく、消費行動が似ているグループをアンケート等から間接的に分類している。そこで、各消費者の番組視聴や書籍購読の傾向と、広告を出したい企業の商品・サービスの消費の傾向とを合わせて分析できれば、実際の消費行動に基づいた広告がテレビ番組や書籍で実現され、広告効果の向上が見込まれる。【０００３】
しかし、このような分析は、番組視聴や書籍購読の消費者ＩＤ（Identification Code）と、商品・サービス購入の購入者ＩＤの紐づけが必要である。この場合、分析を実施する者は、各消費者がどのような番組視聴や書籍購読を行い、どのような商品・サービスを購入しているかを知ることとなる。そして、この分析は、消費者からプライバシーの侵害と見なされ、社会的な問題に発展する恐れがある。そのため、企業は消費者の了承なしに分析ができないのが現状である。【０００４】
これに対し、例えば、特許文献１は、個人情報を秘匿したデータ視聴分析を可能とする情報送受信システムおよび方法を開示している。放送装置は、放送受信機の視聴者が、予め入力された年齢・性別・居住地域等の個人情報に関わる情報と視聴履歴に基づいて、よく似た属性と視聴履歴を持つ視聴者同士でグループを分類する。そして、放送受信機は、分類したグループ毎に付与されたユニークなＩＤを各視聴者のＩＤとして、このＩＤ保有者がどの放送局を選択したか、という情報を放送装置に送信する。これにより、情報送受信システムは、各ＩＤでＩＤ保有者が具体的に誰なのかを知ることなく、データ視聴分析が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−１３５２２１号公報
【発明の概要】
【０００６】
しかし、特許文献１の分析を実店舗での購買行動で行うと、次のような問題が生じる。まず、消費者は、番組視聴や書籍購読に基づいて個人情報を秘匿したＩＤが付与される。消費者は、そのＩＤを持って実店舗に来店し、企業の商品・サービスを購入する。従って、番組視聴や書籍購読の傾向と商品・サービスの購買の相関を分析する者は、来店した消費者が誰かを知ることはできないが、その消費者の番組視聴や書籍購読等に関する嗜好を知ることができる。消費者は実店舗に来店することで、番組視聴や書籍購読に関わる自分の嗜好が実店舗に知られることになる。また、消費者の個人情報は、ＩＤで秘匿されているが、実店舗は店舗独自の会員カード等で個人情報を把握していることが多い。そのため、結果的に消費者の個人情報と嗜好情報が紐づくことになり、消費者のプライバシーが侵害される可能性がある。
【０００７】
本開示はこのような状況に鑑みてなされたものであり、番組視聴や書籍購読の消費傾向分析者や、商品・サービスを販売する購買傾向分析者が、消費者の個人情報や他方の嗜好情報を知ることなく、両者の相関を分析することを可能にする集計システムを提供する。
【０００８】
本開示における集計システムは、第１の集計装置と、第２の集計装置とを備える集計システムであって、第１の集計装置は、消費者の分類ＩＤを取得する分類ＩＤ取得部と、商品又はサービスの購入品ＩＤを取得する購入品ＩＤ取得部と、分類ＩＤと購入品ＩＤとを集計し、購入品ＩＤに対する分類ＩＤの分布を示す第１の集計情報を分析する分析部と、を有し、第２の集計装置は、消費者の所定の行動の頻度に基づき、分類ＩＤを生成する分類ＩＤ生成部と、第１の集計装置から入力した第１の集計情報と、分類ＩＤとに基づき、購入品ＩＤに対する所定の行動の頻度の分布を示す第２の集計情報を計算する計算部と、を有し、第１の集計装置が、第２の集計情報を取得する。
【０００９】
本開示によれば、消費者のプライバシーを侵害せず、番組視聴や書籍購読の消費傾向と、実店舗での商品・サービスの購買傾向の両者の相関を分析できる集計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】図１は、実施の形態１におけるデータ集計システムの構成図である。
【図２】図２は、実施の形態１における消費履歴記録部に記録された消費履歴の例を示す図である。
【図３】図３は、実施の形態１における消費履歴格納部に記録した消費履歴の例を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態１における機器毎のコンテンツ消費頻度の集計結果の例を示す図である。
【図５】図５は、実施の形態１におけるコンテンツ消費者の分類を模式的に示す図である。
【図６】図６は、実施の形態１における分類ＩＤ毎のコンテンツ消費頻度の計算方法を模式的に示す図である。
【図７】図７は、実施の形態１における各端末装置に付与すべき分類ＩＤのテーブルを示す図である。
【図８】図８は、実施の形態１における各分類ＩＤに対するコンテンツ消費割合が記録された様子を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態１における店舗での商品・サービスの購入記録の例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施の形態１における分類ＩＤと商品毎の売上げの例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１における分類ＩＤと商品毎の売上げ割合の例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施の形態１におけるコンテンツ消費割合の計算を説明する図である。
【図１３】図１３は、実施の形態１における集計処理の流れを説明する図である。
【図１４】図１４は、実施の形態２におけるシステム全体の構成を示す構成図である。
【図１５】図１５は、実施の形態２における位置履歴記録部に記録された位置履歴の例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施の形態２における位置履歴格納部に記録された位置履歴の例を示す図である。
【図１７】図１７は、実施の形態２における磁気カードやＩＣカードを提示したときの購入集計を行う場合の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
【００１２】
なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために、提供されるのであって、これらにより請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
【００１３】
（実施の形態１）
以下、図１〜１０を用いて、実施の形態１を説明する。
【００１４】
［１−１．構成］
図１は、実施の形態１におけるデータ集計システム１００の構成を示す図である。データ集計システム１００は、個人や家族で動画コンテンツの番組視聴や電子書籍等を書籍購読するための端末装置２００と、複数の端末装置２００からの番組視聴や書籍購読の消費履歴に基づきデータ集計を行う第２の集計装置４００と、各消費者が実店舗等で購入する商品・サービスの購入履歴を集計する第１の集計装置３００から構成される。
【００１５】
なお、端末装置２００は、具合的にはテレビ、ラジオ、スマートフォン、タブレット、電子書籍リーダ等である。以下、本明細書中では、コンテンツの番組視聴または書籍購読の全てを、「コンテンツを消費する」と表現する。
【００１６】
端末装置２００は、コンテンツ選択部２０１と、コンテンツ取得部２０２と、消費履歴記録部２０３と、コンテンツ提示部２０４と、分類ＩＤ受信部２０５と、分類ＩＤ発行部２０６から構成される。
【００１７】
コンテンツ選択部２０１は、消費するコンテンツを選択するもので、コンテンツの一覧を表示するためのディスプレイと、コンテンツを選択するためのスイッチやタッチパネルで構成される。
【００１８】
コンテンツ取得部２０２は、コンテンツ選択部２０１のコンテンツ選択に基づいてコンテンツを放送や通信あるいはメモリ記録媒体から取得する。コンテンツ取得部２０２は、有線接続または無線アンテナに接続されたチューナ、あるいはカードリーダ等で構成されている。コンテンツ取得部２０２は、取得したコンテンツを保存するため、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）やハードディスク（ＨＤＤ）等の記録装置を有する場合がある。
【００１９】
コンテンツ提示部２０４は、コンテンツ取得部２０２で取得したコンテンツを提示する。そのため、コンテンツ提示部２０４は、動画や電子書籍を表示するディスプレイパネルや、音楽を再生するスピーカ、ヘッドフォン等で構成される。
【００２０】
消費履歴記録部２０３は、コンテンツ選択部２０１で選択されたコンテンツ情報をその選択時刻等と共に消費履歴として記録する。消費履歴記録部２０３は、消費履歴を記録するために、ＲＡＭやＨＤＤ等の記録装置で構成される。また、消費履歴記録部２０３はサーバ等との通信が可能で、第２の集計装置４００に消費履歴を送信する。そのため、消費履歴記録部２０３は、有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ、電話回線等の通信手段を有する。
【００２１】
分類ＩＤ受信部２０５は、端末装置２００での消費履歴に基づき、第２の集計装置４００内で生成された端末装置２００の分類ＩＤを受信する。そのため、分類ＩＤ受信部２０５は、有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ、電話回線等の通信手段で構成される。
【００２２】
分類ＩＤ発行部２０６は、端末装置２００に付与された分類ＩＤを、クーポンやポイント加算のための会員証等で発行する。分類ＩＤ発行部２０６は、クーポンや会員証を表示するためにディスプレイが使用される。また、端末装置２００は、オンラインショッピングに利用される場合、分類ＩＤ発行部２０６は分類ＩＤをクーポン等で表示する必要はなく、購入先のオンライン店舗に分類ＩＤを直接送信する仕組みとしてもよい。この場合、分類ＩＤ発行部２０６は、有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ等の通信手段で構成される。
【００２３】
また、図１では、端末装置２００は、１つの機器内に上記の６個の構成を組込んでいるが、この限りではない。例えば、端末装置２００は、ＴＶ装置とスマートフォンなどの別々の機器に分けて組込まれていてもよい。この場合、ＴＶ装置とスマートフォンは、同一の個人や家族で利用されることを前提とする。
【００２４】
第１の集計装置３００は、端末装置２００に付与された分類ＩＤを所持した消費者が、実店舗で商品・サービスを購入することにより、実店舗内での商品群別または商品別の購買行動を分類ＩＤに基づいて集計する。そして、第１の集計装置３００は、第２の集計装置４００に問合せることにより、各商品群または商品毎に購入した消費者の分類ＩＤのコンテンツの消費傾向に関わる情報を取得することができる。
【００２５】
第１の集計装置３００は、分類ＩＤ取得部３０１と、購入品ＩＤ取得部３０２と、購入ログ格納部３０３と、購入傾向分析部３０４と、分類ＩＤ分布問合せ部３０５と、消費傾向取得部３０６から構成される。
【００２６】
分類ＩＤ取得部３０１は、端末装置２００の分類ＩＤ発行部２０６で発行されたクーポンや会員証から分類ＩＤを取得する。そのため、分類ＩＤ取得部３０１は、バーコード化された分類ＩＤを読むバーコードリーダや、分類ＩＤ入力のためのキーボード等で構成される。
【００２７】
購入品ＩＤ取得部３０２は、消費者が購入した商品・サービスの購入品ＩＤを取得する。そのため、購入品ＩＤ取得部３０２は、商品に貼付されたバーコードを読むバーコードリーダや、番号入力のためのキーボード等で構成される。
【００２８】
購入ログ格納部３０３は、分類ＩＤ取得部３０１で取得した分類ＩＤと、購入品ＩＤ取得部３０２で取得した購入品ＩＤを紐づけて記録する。購入ログ格納部３０３は、ＲＡＭやＨＤＤ等の記録装置で構成される。
【００２９】
購入傾向分析部３０４は、購入品ＩＤに関する商品群毎または商品毎に、購入者の分類ＩＤの比率を分析する。そのため、購入傾向分析部３０４は、購入ログ格納部３０３からデータを読出して演算を行うＣＰＵで構成される。
【００３０】
分類ＩＤ分布問合せ部３０５は、購入傾向分析部３０４で分析した商品群毎または商品毎の分類ＩＤの比率から、コンテンツの消費傾向を得るための問合せを第２の集計装置４００に行う。この問合せは、例えばインターネット回線による通信で第２の集計装置４００に対して行われる。このため、分類ＩＤ分布問合せ部３０５は、有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ等の通信手段を有する。ただし、分類ＩＤ分布の問合せは、インターネット回線による通信に限らず、郵便等も含むあらゆる通信手段が利用可能である。
【００３１】
消費傾向取得部３０６は、分類ＩＤ分布問合せ部３０５の問合せに対する回答として、第２の集計装置４００から商品群毎または商品毎の分類ＩＤ分布をコンテンツ消費傾向として取得することができる。これにより、第１の集計装置３００の操作者は、商品群または商品の購入者が、どのようなコンテンツを消費しているかデータを得ることができる。消費傾向取得部３０６も、分類ＩＤ分布問合せ部３０５と同様に有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ等の通信手段を有する。消費傾向取得部３０６の一例としては、インターネット回線を利用した回答の受信が可能である。分類ＩＤ分布問合せ部３０５と消費傾向取得部３０６を一つの通信手段で構成とすることもできる。
【００３２】
第２の集計装置４００は、大きく２つの機能を有する。１つめは、各端末装置２００から送信される消費履歴を受信して集計を行う。そして、この集計結果に基づき、各端末装置２００に付与すべき分類ＩＤを決定して、送信する機能である。２つめは、第１の集計装置３００からの分類ＩＤ分布問合せに基づいてコンテンツの消費傾向を計算し、第１の集計装置３００に回答する機能である。
【００３３】
第２の集計装置４００は、消費履歴取得部４０１と、消費履歴格納部４０２と、分類ＩＤ生成部４０３と、消費頻度格納部４０４と、分類ＩＤ判定部４０５と、分類ＩＤ送信部４０６と、問合せ受付部４０７と、消費頻度計算部４０８と、消費頻度回答部４０９とから構成される。
【００３４】
消費履歴取得部４０１は、各端末装置２００の消費履歴記録部２０３から消費履歴を受信する。消費履歴のやり取りは、サーバ・クライアント式の通信での実現が容易で、消費履歴取得部４０１は、インターネット回線を通じた通信手段、すなわち有線ＬＡＮ、無線ＷｉＦｉ等により構成される。
【００３５】
消費履歴格納部４０２は、消費履歴取得部４０１が取得する複数の端末装置２００の消費履歴を記録・蓄積する。そのため、消費履歴格納部４０２は、ＨＤＤ等の記録装置により構成される。
【００３６】
分類ＩＤ生成部４０３は、蓄積された各端末装置２００での消費履歴に基づいて、複数の端末装置２００をコンテンツの消費傾向が類似するいくつかのグループに分割し、グループを識別するための分類ＩＤを生成する。同時に、各分類ＩＤに対応するコンテンツの典型的消費傾向を求める。このようなグルーピングの演算と分類ＩＤ生成のために、分類ＩＤ生成部４０３は、消費履歴格納部４０２に格納されたデータの読出し装置と、ＣＰＵにより構成される。
【００３７】
消費頻度格納部４０４は、各端末装置２００が該当する分類ＩＤを示すテーブルと、各分類ＩＤのコンテンツの消費割合を表すテーブルを格納する。消費頻度格納部４０４は、ＨＤＤ等の記録装置が利用され、テーブルはデータベースとして格納されることが望ましい。
【００３８】
分類ＩＤ判定部４０５は、各端末装置２００がどの分類ＩＤであるかを消費頻度格納部４０４のテーブル引きで、判定する。
【００３９】
分類ＩＤ送信部４０６は、分類ＩＤ判定部４０５で判定した分類ＩＤを、該当の端末装置２００に送信する。これはインターネット回線を通じた通信で実現されるのが望ましく、分類ＩＤ送信部４０６は有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ等により構成される。
【００４０】
問合せ受付部４０７は、第１の集計装置３００の分類ＩＤ分布問合せ部３０５からの問合せを受信する。問合せの通信手段は、第１の集計装置３００と第２の集計装置４００の間で予め決められた通信手段であればよい。一例としては、インターネット回線による通信があげられる。
【００４１】
消費頻度計算部４０８は、第１の集計装置３００からの分類ＩＤ分布問合せに対応するコンテンツの消費頻度を計算する。この際、消費頻度計算部４０８は、消費頻度格納部４０４に格納されている各分類ＩＤのコンテンツ消費割合のテーブルを参照する。
【００４２】
消費頻度回答部４０９は、消費頻度計算部４０８での計算結果に基づき、問合せのあった商品群または商品を購入した消費者の分類ＩＤが、どのようなコンテンツの消費が多いかに関する消費割合情報を第１の集計装置３００の消費傾向取得部３０６に回答する。ここでも回答の通信手段は、第１の集計装置３００と第２の集計装置４００の間で予め決められた通信手段であればよい。一例としてインターネット回線を通じた通信があげられる。
【００４３】
［１−２．動作］
以上のように構成されたデータ集計システム１００について、集計処理を説明する。なお、端末装置２００はテレビ、ラジオ、スマートフォン等コンテンツを消費可能な装置全般を指し、コンテンツは動画、音楽、電子書籍等様々な種類のコンテンツを含む。しかし、説明の煩雑さを省くために、以下では主としてＴＶ受像機である端末装置２００での番組視聴を例として説明する。また、実店舗の購入に関して集計する情報は、小売店での商品毎の売上げを例として用いる。これについてもそれに限定するものではなく、商品・サービスの売上げ等、マス広告での広告効果を期待するものであれば、どのようなものであっても構わない。
【００４４】
(コンテンツの消費履歴の収集)
消費者は、各個人または家庭で保有する端末装置２００のコンテンツ選択部２０１でチャンネルを切替えることで、所望の番組を選択する。番組選択が行われると、コンテンツ取得部２０２であるチューナが、放送局を選択し放送波から番組を受信する。受信された番組は、コンテンツ提示部２０４であるディスプレイに映像表示され、スピーカに映像に同期した音声が出力される。このように消費者が選択した番組の視聴情報は、消費履歴として消費履歴記録部２０３を通じて、各端末装置２００の固有のＩＤと共に、第２の集計装置４００に送信される。消費履歴の送信は、端末装置２００に接続されたインターネット回線や電話回線等を通じて行うことができる。送信された消費履歴は、第２の集計装置４００の消費履歴格納部４０２に格納される。
【００４５】
図２は、消費履歴記録部に記録された消費履歴の例を示す図である。この例では、端末装置２００を識別するための機器ＩＤとして、『００００１』が使用されている。端末装置２００であるＴＶ受像機『００００１』で、２０１５年０１月１０日の１９時０１分から１チャンネルの“今日のニュース”が視聴され、引続き１９時２５分過ぎからは４チャンネルの“ドラマ「家族の絆」”が視聴されたことが記録されている。この消費履歴が第２の集計装置４００に送信される、図３は、消費履歴格納部４０２に格納された消費履歴を示す図である。消費履歴格納部４０２は、複数の端末装置２００の消費履歴を受信するため、機器ＩＤの異なる消費履歴を１つのテーブルに格納する。従って、図３に示すように、消費履歴格納部４０２に格納された消費履歴は、機器ＩＤが異なる消費履歴が混在したテーブルとなる。なお、図２及び図３に示した消費履歴は、機器ＩＤと視聴した番組に加え、視聴開始、終了時間や視聴チャンネルも記録している。消費履歴はこれに限定するものではなく、最低限の情報として、個々の端末装置２００を識別するための情報と端末装置２００が消費したコンテンツを一意に識別し得る情報が含まれていればよい。それ以外の情報は、視聴傾向を分析するにあたり必要に応じて追加、削除して構わない。
【００４６】
(分類ＩＤの生成)
分類ＩＤ生成部４０３は、消費履歴格納部４０２に格納された各端末装置２００の消費履歴に基づいた分類を行う。以下では、その分類方法の例を示す。図３に示した消費履歴格納部４０２が格納した消費履歴は、各端末装置２００が視聴した番組に関する情報を保有する。この情報に基づき、各端末装置２００がどの番組を何回視聴したかをカウントした例を図４に示す。図４は、機器毎のコンテンツ消費頻度の集計結果の例を示す図である。図４は、行方向に端末装置２００の機器ＩＤが並び、列方向に番組ＩＤが並んでいる。ただし、各番組はあらかじめ同じ番組毎にまとめられユニークな番組ＩＤが付与されている。図４の各セルは、各端末装置２００で視聴された番組の視聴回数が記録されている。例えば、機器ＩＤ＝００００１の端末装置２００は、番組ＩＤ＝００１の番組を調査期間中に２回視聴している。
【００４７】
ただし、どのような視聴を１回の視聴回数とカウントするかは予め決められたものであればよく、例えば、番組の放送時間の半分以上を視聴したときや、１分でも視聴したとき等を１回の視聴回数とカウントする様々なルールが考えられる。また、セルの値は必ずしも視聴回数である必要はなく、例えば１回以上の視聴を「１」、視聴しなければ「０」としてもよい。
【００４８】
以上のような機器・番組テーブルが構築されると、これに基づいて機器グループすなわち、機器を利用する消費者のグループを構成することができる。消費者グループの構成には、一般的にクラスタリングとして知られる技術を利用する。すなわち、図４に示した、機器・番組テーブルの各行を１つのベクトルと考えると、各ベクトルは対応する機器すなわち消費者の特徴を示すベクトルと見なすことができる。このように消費者の特徴を示すベクトルが得られると、二人の消費者間の距離を、例えば以下のようなコサイン距離で定義することが可能となる。
【００４９】
【数１】
2016135784.tif 000003
【００５０】
ここで、ａ、ｂはそれぞれの消費者を意味し、端末・番組テーブルから求めた各消費者の特徴を示すベクトルを矢印つき変数で示している。また分母の絶対値記号は、ベクトルの大きさを示している。消費者間の距離としてコサイン距離を利用した場合、取りうる値は０〜１となる。そして、「１」が二人の消費者の特徴は完全に一致することを意味し、「０」は二人の消費者の特徴は全く一致しないことを意味する。ただし、本来のコサイン距離ではベクトルの成分が負である場合にコサイン距離も負となりえるが、端末・番組テーブルでは視聴回数が負となることはないので、コサイン距離の最小値も０となる。なお、消費者間の距離としてコサイン距離を例示したが、その限りではなく、幾何学的なユークリッド距離や集合の類似性を表すジャッカード距離等、他の距離定義を用いても構わない。
【００５１】
以上の距離定義に基づいて、消費者を所定数のグループに分割することができる。そのためのクラスタリングは、様々なものが提案されておりその何れを用いるかを規定するものではないが、一例としてＫ−ｍｅａｎｓクラスタリングを例示することができる。Ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングでは、あらかじめ定めたｋ個の平均ベクトルに対し、各消費者のベクトルがいずれに最も近いかによって、消費者の集合をｋ個のグループに分割する。分割されたｋ個のグループそれぞれについて、グループを構成する消費者のベクトルの平均ベクトルを求めることで、分割の元となった平均ベクトルを更新する。
【００５２】
このような処理を繰返すことで、消費者の集合を、グループの平均ベクトルからの距離の総和が最も大きいｋ個のグループに分割することを可能にする。なお本実施例では消費者間の距離としてコサイン距離を用いているので、類似性が高いほど大きな値となるため距離の総和が最大となる分割を選ぶことになる。ユークリッド距離のように類似性が高いほど小さな値となる距離定義を用いる場合、Ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングでは距離の総和が最小となる分割を選ぶことになる。
【００５３】
クラスタリングの手法によって消費者を３つのグループに分割した様子を模式的に示したものを図５に示す。図５では、各消費者はその消費履歴をベクトルとしたベクトル空間の１点として、星記号で模式的に示されている。図５で互いに近い位置関係にある消費者は、消費履歴が似た消費者同士であること、また遠い位置関係にある消費者は、消費履歴が大きく異なる消費者同士であることを意味する。図５は、Ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングにより、互いに近い位置関係にある消費者同士が１つのグループとなる様子を、３つのグループに分割した例で示している。
【００５４】
視聴番組の傾向の似ている消費者のグループが構成されると、各グループに所属する消費者が視聴したコンテンツについて集計することで、各グループでの番組の視聴割合を示すベクトルを得ることができる。
【００５５】
この計算の様子を、全コンテンツ数が３である場合を例に図６で示す。図６に示された機器・番組テーブルは、図４に示したテーブルと同様の意味を持つものであるが、機器ＩＤはクラスタリングにより同一グループに属すると見なされた機器に限定されている。番組ＩＤの種類が少ないのは、単に説明の簡単化のためである。図６の表を縦方向に集計すると、グループで視聴されたコンテンツ毎の総和が得られる、さらに総視聴回数で割ることにより、当該グループでの平均的な各コンテンツの視聴割合が求まる。このようにして得たグループ毎のコンテンツの視聴割合の違いを図５の下部に模式的に示す。
【００５６】
以上の説明では、単純なコンテンツの消費回数に基づくＫ−ｍｅａｎｓクラスタリングによるグループ分けと、各グループでのコンテンツの消費回数のカウントに基づいたグループの消費割合の計算の例を示した。しかし近年、トピックモデルと呼ばれる統計的モデルが考案されており、これらのモデルを利用するとより精度の高い推定を行うことができる。例えば、トピックモデルの１種であるＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）という手法を用いると、ベイズ推定の枠組みで、図４に示したような番組の消費履歴から、各消費者がどのような趣味・嗜好を持つかということに相当する確率分布と、ある趣味・嗜好に関して視聴される番組の確率分布を推定することができる。これを利用すると、趣味・嗜好に関する確率分布の似た消費者をクラスタリングにより容易にグルーピングすることができ、またグループの趣味・嗜好分布に基づいて、視聴される番組の確率分布を精度よく推定することができる。このように、利用者のグルーピングとグループ毎のコンテンツの消費割合の算出には、トピックモデルに基づいた方法を利用することも有効である。
【００５７】
分類ＩＤ生成部４０３では、以上に述べたような処理によって得られたグループ各々についてグループを識別する分類ＩＤを生成し、グループ毎にグループ内でのコンテンツの消費割合を計算する。その結果、各端末装置２００がいずれのグループに分類されたかを示すテーブルと、各グループでのコンテンツの視聴割合を示すテーブルが消費頻度格納部４０４に格納される。この２つのテーブルを模式的に示したものを図７、８に示す。図７は、各端末装置２００に付与すべき分類ＩＤのテーブルを例示している。例えば、機器ＩＤ＝００００１の端末装置２００は、分類ＩＤとしてＧ２が付与されている。また図８は、各分類ＩＤに対応する端末装置２００での、平均的なコンテンツ消費割合が記録される様子を例示している。例えば分類ＩＤ＝Ｇ１が付与された端末装置２００での、３つの番組コンテンツ００１、００２、００３での消費割合は、それぞれ０．７４、０．１４、０．１２であることを意味している。
【００５８】
（分類ＩＤの送受信）
端末装置２００の分類ＩＤが消費頻度格納部４０４に格納されると、各端末装置２００にその分類ＩＤが分類ＩＤ判定部４０５で抽出され、分類ＩＤ送信部４０６から、端末装置２００に送信される。端末装置２００の分類ＩＤ受信部２０５は、分類ＩＤ送信部４０６から送信された分類ＩＤを受信する。端末装置２００は、分類ＩＤと、第２の集計装置４００から受信した広告情報等と共に、分類ＩＤ発行部２０６でクーポンなどを発行する。
【００５９】
小売店での売上げと番組視聴の関係を分析する場合を例にする。分類ＩＤ受信部２０５で受信された分類ＩＤは、小売店の広告情報とともに分類ＩＤ発行部２０６でクーポンとして表示される。あるいは、分類ＩＤ受信部２０５、分類ＩＤ発行部２０６が、端末装置２００と紐づいた消費者の使用するスマートフォン等の携帯端末で構成される場合、携帯端末の画面にクーポンが表示されるようになっていてもよい。消費者は表示されたクーポンを小売店側で提示して買物をすることで、どの分類ＩＤを保持した消費者が、どの商品を買ったかを小売店側で知ることができる。
【００６０】
（分類ＩＤを提示した商品購入）
上述したように小売店等は、各端末装置２００に付与された分類ＩＤを持つ消費者が何を購入したかを第１の集計装置３００で紐づけて集計する。このため分類ＩＤ取得部３０１は、端末装置２００に付与された分類ＩＤを消費者から取得する。たとえば消費者が提示したクーポンにバーコード等で記載された分類ＩＤを読取る。同時にそのクーポンを使用して購入した商品・サービスの購入品ＩＤを、購入品ＩＤ取得部３０２で記録する。具体的にはＰＯＳ装置等がこれに対応する。紐づけられた分類ＩＤと購入品ＩＤの記録は、購入ログ格納部３０３に格納される。
【００６１】
購入ログ格納部３０３に格納される購入ログの例を図９に示す。この例では、衣類の小売店での購入ログを例としている。図９で顧客ＩＤとは、小売店が独自に管理するＩＤである。分類ＩＤは消費者がクーポン等で提示したＩＤである。購入品ＩＤは、小売店側が独自に商品毎につけたＩＤである。購入品名は購入品ＩＤに対応する商品名を示している。本実施の形態にとって、分類ＩＤと購入品ＩＤが紐づけられて記録されている点が重要である。
【００６２】
なお、ここまでの例では分類ＩＤを含んだクーポンを利用して、分類ＩＤとその分類ＩＤを保持する消費者が購入した商品・サービスの購入品ＩＤとを紐づける方法を示してきた。小売店側が分類ＩＤの提示を受けて、購入商品・サービスの購入品ＩＤと紐づけて集計することは、それ以外の方法でも実現可能である。例えば、小売店でポイント会員登録を行う際、会員情報の１つとして端末装置２００の発行した分類ＩＤを登録する方法でもよい。この場合は分類ＩＤ発行部２０６が出力した分類ＩＤを、小売店側の会員情報に追記する。これにより、小売店側で買物をする際に、ポイント付与を目的として消費者が会員カードを提示すれば、分類ＩＤと購入品ＩＤの紐づけができる。あるいは端末装置２００の分類ＩＤと小売店側の顧客ＩＤを紐づけて管理して、消費者にはポイント付与等を行う別のシステムを利用して、小売店での購入の際に分類ＩＤと購入品ＩＤを紐づける方法でも実現できる。
【００６３】
これらいずれの方法を使った場合でも、第１の集計装置３００で集計を行う小売店等の側では、端末装置２００に関して知りえる情報は分類ＩＤのみであって、そのＩＤの意味は開示されない。このため小売店側では、端末装置２００での消費者のコンテンツ消費に関する履歴すなわち、コンテンツの嗜好に関する情報は一切開示されない。
【００６４】
（購入傾向の分析）
購入ログ格納部３０３に格納された購入ログを用いて、第１の集計装置３００で集計を行う店舗は、購入傾向の分析を購入傾向分析部３０４で行う。この分析は、クロス分析と呼ばれる分析で、店舗で扱う購入品ＩＤ毎、または商品群毎に、それを購入した分類ＩＤの比率を算出する。これを模式的に示したものが図１０及び図１１である。図１０では、購入品ＩＤ毎の売上げが、分類ＩＤで分類されて計上されている。従ってこの表では、行の総和が該当する商品・サービスの総売上げ数となっている。さらに各商品・サービス毎の総売上げを１とした時の、分類ＩＤ毎の割合で置換えた表が図１１である。したがって図１１では行毎に総和が１となる。
【００６５】
（分類ＩＤ分布の問合せ）
第１の集計装置３００で集計を行う店舗側が知りたいのは、商品・サービス毎あるいはそれらのグループ毎に、それを購入する消費者はどのようなコンテンツを好むか、ということである。分類ＩＤはコンテンツの好みが秘匿されているので、これを問合せる必要がある。それを行うのが分類ＩＤ分布問合せ部３０５である。ここで問合せる内容は、分類ＩＤの構成比に対する、コンテンツの消費割合である。すなわち、前述した購入傾向分析の結果得られた購入品ＩＤまたはそのグループ毎の分類ＩＤの構成比を用いて問合せを行う。例えば、図１１では、購入品ＩＤ・Ｐ２０１では、分類ＩＤの比率はＧ１＝０．６５、Ｇ２＝０．１２、Ｇ３＝０．１６、・・・となっており、この比率での問合せを行う。問合せを行う際、これがどの購入品ＩＤに関するものであるかということについては、開示する必要はない。これにより小売店等店舗側は、商品・サービスの売上げの数や分布を第２の集計装置４００を有する分析側に知られることがない。また問合せは、分類ＩＤそれぞれについてのコンテンツ消費の割合を問うのではない。このことから、小売店側が各消費者の分類ＩＤを知っても、消費者自身のコンテンツに対する嗜好は判らない。同時に各消費者が小売店で何を購入したかという情報が、第２の集計装置４００を有する側に知られることもないため、消費者のプライバシーは守られることになる。
【００６６】
（コンテンツ消費分布の算出と回答）
第１の集計装置３００から、分類ＩＤの比率による問合せを受けた第２の集計装置４００では、分類ＩＤの比率からコンテンツ消費分布の算出を行う。すなわち、問合せ受付部４０７では、ネットワーク等の通信手段を介して、分類ＩＤ分布問合せ部３０５から、分類ＩＤの比率を受取る。消費頻度計算部４０８では、分類ＩＤ分布からコンテンツの消費割合の計算を行う。この計算は、図１２のように、問合せされた分類ＩＤの購入比率ｅｉをベクトル成分とし、分類ＩＤの総数Ｇの長さを持つ分類ＩＤ比率ベクトルＥと、図６に例示したような、視聴グループのコンテンツの消費割合をベクトル成分とする長さがコンテンツの種類数Ｍであるベクトルを行要素とし、これを分類ＩＤの数Ｇだけ縦に並べたグループ消費割合行列Ｃとの積として行うことができる。演算の結果は、長さがコンテンツの種類数Ｍであるベクトルとなっており、ベクトルＥで与えられた分類ＩＤ比率に対応する、Ｍ種類のコンテンツの消費割合を示すベクトルとなる。この消費割合ベクトルＷは、消費者のコンテンツの消費頻度を分類ＩＤで秘匿することなく直接開示して、小売店での商品購入頻度と通常のクロス分析を行った場合に得られる商品毎のコンテンツの消費比率と、近似的に同じものであり、第１の集計装置３００を利用する小売店等の店舗が欲しい情報である。従って、消費頻度回答部４０９は、分類ＩＤ分布問合部３０５からの問合せに対して、通信手段を介して消費傾向取得部３０６に消費割合ベクトルＷを回答する。小売店はこの情報を得ることにより、どの商品の広告を、どのコンテンツに出せば効果的であるかということを知ることができる。
【００６７】
図１３は、上述の集計処理の流れを模式的に示している。図１３に従って集計処理の流れを説明する。番組等コンテンツの消費ログを有するＡ社が第２の集計装置４００を操作し、小売店等商品・サービスの販売を行うＢ社が第１の集計装置３００を操作する。Ａ社側では、第２の集計装置４００により、コンテンツの消費傾向の似た消費者をグルーピングした結果に基づき、各消費者に分類ＩＤを付与する。クーポン等により分類ＩＤを持った消費者がＢ社で商品の購入を行うと、第１の集計装置３００では、分類ＩＤと購入商品が紐づけられて記録され、商品と分類ＩＤのクロス分析が行われる。その結果、商品または商品グループ毎に、分類ＩＤの構成比が得られる。この分類ＩＤの構成比を第２の集計装置４００を有するＡ社に問合せる。第２の集計装置４００では、分類ＩＤの構成比と、分類ＩＤ毎の番組の消費割合を内積することにより、対応する商品に対するコンテンツの消費割合を得て、その結果をＢ社側に回答する。このような問合せと回答は、Ｂ社側の商品毎または商品グループ毎に発生する。
【００６８】
なお、分類ＩＤの種類数に対して第１の集計装置３００から第２の集計装置４００への問合せ回数が多くなると、最終的には分類ＩＤそれぞれの番組の消費割合を、第１の集計装置３００で推定することが可能になる。この結果、本装置の目的とする消費者のプライバシーの保護が守れなくなる。このような事態を回避するため、第１の集計装置３００からの問合せ回数は、一定回数以内に留めることが必要になる。
【００６９】
［１−３．効果等］
以上のように、本実施の形態にかかる集計システムによれば、消費者がどのようなコンテンツを消費するか、またはどのような商品・サービスを購入したかといった情報をお互いに秘匿したまま、両者のクロス分析が可能となる。そのため、消費者の趣味・嗜好に関するプライバシーを侵害することなく、自社の商品・サービスの広告を効果的に打つべきコンテンツを把握することが可能になる。
【００７０】
（実施の形態２）
実施の形態２について、図１４〜図１７を用いて説明する。実施の形態２は、消費者の位置・移動履歴に基づいて頻度高い訪問場所または通行場所と、店舗での商品・サービスの購入との関係を分析することを目的とする。このため実施の形態２は、実施の形態１のコンテンツの消費履歴を利用していたものを、移動履歴に置換えること以外は、同様の構成、動作となる。
【００７１】
［２−１．構成］
図１４は、実施の形態２におけるデータ集計システム１１０の構成を示す図である。データ集計システム１１０は、図１における消費履歴の収集と購入を、消費者の位置履歴の収集と購入に置換えたものであり、図１と同じ記号を付与した構成要素は同じ機能を有する。特に、第１の集計装置３００は、図１に示した構成での動作と同じ構成および動作なので説明を省略する。
【００７２】
場所記録装置５００は、大きく２種類の形態が考えられる。１つめは、場所記録装置５００が消費者と共に移動するもので、スマートフォン等の携帯端末である。２つめは、場所記録装置５００が特定の場所に固定されており、そこに滞在または通過する消費者を検出するもので、駅の改札機等である。
【００７３】
場所記録装置５００は、位置取得部５０１と、位置履歴記録部５０３と、分類ＩＤ受信部５０５と、分類ＩＤ発行部５０６から構成される。
【００７４】
１つめの消費者と共に移動する携帯端末の場合、位置取得部５０１は、携帯端末の現在地を検出する部分であって、ＧＰＳや基地局との通信のためのアンテナ等により構成される。
【００７５】
位置履歴記録部５０３は、検出した場所と場所記録装置５００の所有者を組合せた情報を記録する部分であり、携帯端末のＣＰＵとメモリを使ってソフトウェアで実現される。
【００７６】
分類ＩＤ受信部５０５は、図１の分類ＩＤ受信部２０５と同様のもので、場所記録装置５００の位置履歴に基づき第２の集計装置６００内で生成された各場所記録装置５００の分類ＩＤを受信する。そのため、分類ＩＤ受信部５０５は、有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ等の通信手段が用いられる。
【００７７】
分類ＩＤ発行部５０６は、図１の分類ＩＤ発行部２０６と同様のもので、場所記録装置５００に付与された分類ＩＤをクーポンやポイント加算のための会員証等をディスプレイで発行する。
【００７８】
２つめの場所記録装置５００が特定の場所に固定されている場合、位置取得部５０１は、個人を同定して通過や滞在を検出する装置であり、磁気カードやＩＣカード、ＮＦＣ、携帯端末等の読取り装置により構成される。
【００７９】
位置履歴記録部５０３は、検出した各消費者と場所記録装置５００の設置位置を組合せた情報を記録する部分であり、機器のＣＰＵとメモリを使ってソフトウェアで実現される。
【００８０】
分類ＩＤ受信部５０５および分類ＩＤ発行部５０６は、位置取得部５０１や位置履歴記録部５０３とは異なり、各消費者が保持する携帯端末上のアプリケーション等により構成される。この場合、場所記録装置５００は、改札機と個人の携帯端末で構成される。あるいは、磁気カードやＩＣカードの個人情報や使用履歴を管理するサーバが別途存在する場合、分類ＩＤ受信部５０５、分類ＩＤ発行部５０６は、このサーバ上に構築されてもよい。この場合、各消費者が店舗での買物で磁気カードやＩＣカードを提示することで、個人に付与された分類ＩＤがサーバ上の分類ＩＤ発行部５０６から発行されて、第１の集計装置３００の分類ＩＤ取得部３０１で取得される。
【００８１】
第２の集計装置６００は、図１に示した第２の集計装置４００と、同様の機能を有する。図１の第２の集計装置４００と図１４の第２の集計装置６００との違いは、履歴情報がコンテンツの消費履歴と移動した位置履歴との違いである。
【００８２】
位置履歴取得部６０１は、位置履歴記録部５０３から、各場所記録装置５００の位置履歴を受信する。位置履歴のやり取りは、サーバ・クライアント式の通信での実現が容易であるので、位置履歴取得部６０１は、有線ＬＡＮ、無線ＷｉＦｉ等のインターネット回線を通じた通信手段により構成される。
【００８３】
位置履歴格納部６０２は、位置履歴取得部６０１が取得する各場所記録装置５００の位置履歴情報を記録・蓄積する。このため位置履歴格納部６０２は、ＨＤＤ等の記録装置により構成される。
【００８４】
分類ＩＤ生成部６０３は、蓄積された各場所記録装置５００の位置履歴に基づいて、消費者の集合を、位置履歴の分布が類似するいくつかのグループに分割し、グループを識別するための分類ＩＤを生成する。同時に、各分類ＩＤに対応する位置履歴の典型的な割合を求める。このようなグルーピングの演算と分類ＩＤ生成に、分類ＩＤ生成部６０３では、データベースとしてＨＤＤに格納されたデータの読出し装置と、ＣＰＵが利用される。
【００８５】
位置頻度格納部６０４は、各場所記録装置５００がどの分類ＩＤに該当するかを示すテーブルと、各分類ＩＤの位置履歴を表すテーブルが格納される。これらテーブルの格納には、ＨＤＤ等の記録装置が利用され、データベースとして格納されるのが望ましい。
【００８６】
第２の集計装置６００のその他の構成要素は、図１に示した同じ記号を付与した構成要素と同じであるので、説明は省略する。
【００８７】
［２−２．動作］
本実施の形態２では、実施の形態１でコンテンツの消費履歴を位置履歴に置換えたものであり、その他の動作は同じである。ここで、位置履歴とは、公共交通機関の駅や通路、ホテルや百貨店等を通過あるいは滞在した記録のことである。以下では、公共交通機関を使った位置履歴と、実施の形態１同様、小売店での商品毎の売上げを例として説明する。
【００８８】
(場所履歴の収集)
消費者は、磁気カード、ＩＣカード等を使って改札機を通過することで、事前または事後に運賃を支払う。この改札機は、支払い確認のためのユーザ認証機能を備えた位置取得部５０１を有する。消費者が改札を通過することにより、消費者を同定するための消費者ＩＤと、その改札機が設置された場所の位置情報が位置履歴記録部５０３で紐づけられ、ネットワークでつながった第２の集計装置６００に送信される。第２の集計装置６００は、位置履歴取得部６０１で位置情報を受信し、位置履歴格納部６０２に格納する。
【００８９】
位置履歴記録部５０３で記録する情報と、位置履歴格納部６０２に格納される情報の例を、図１５、図１６に示す。図１５は、改札機である場所記録装置５００が消費者の通過のたびに、生成・記録する位置履歴であり、通過した消費者の消費者ＩＤと通過時間と位置情報が記録されている。位置情報である設置位置ＩＤと設置位置名は、この情報を記録している場所記録装置５００のものである。第２の集計装置６００は、この情報を位置履歴取得部６０１で受信し、図１６のように位置履歴格納部６０２に格納する。位置履歴格納部６０２は、様々な場所に設置された場所記録装置５００からの情報が集まるので、設置位置ＩＤや設置位置名も様々なものとなる。
【００９０】
なお、磁気カードやＩＣカード等と位置を検出する改札機での位置履歴の記録方法を述べた。しかしこれに限らず、位置を検出できるスマートフォンやタブレット等の携帯端末を消費者が携帯して、検出した位置を送信することによっても同様の動作を行うことができる。この場合、位置取得部５０１、位置履歴記録部５０３は、携帯端末内で構成される。
【００９１】
(分類ＩＤの生成)
分類ＩＤの生成および記録は、分類ＩＤ生成部６０３と位置頻度格納部６０４の動作である。これは実施の形態１での分類ＩＤ生成部４０３と消費頻度格納部４０４の動作と、消費頻度が位置頻度に置換わったことを除いて同じである。すなわち、図１６に例示した位置履歴情報から、消費者ＩＤ毎に、どの設置ＩＤ位置を何回通過したかをカウントする。その結果は、実施の形態１の図４同様となる。このような消費者ＩＤ対設置位置ＩＤの表を作成した後の動作は、実施の形態１と同じなので説明を省略する。
【００９２】
（分類ＩＤの送受信）
消費者の分類ＩＤが位置頻度格納部６０４に格納されると、消費者毎にその分類ＩＤが分類ＩＤ判定部４０５で抽出され、分類ＩＤ送信部４０６から、場所記録装置５００に送信される。送信された分類ＩＤは、場所記録装置５００の分類ＩＤ受信部５０５で受信される。分類ＩＤは第２の集計装置６００より送信された広告情報等他の情報と共に、分類ＩＤ発行部５０６で整形され、利用可能な形にされる。
【００９３】
このような分類ＩＤ受信部５０５および分類ＩＤ発行部５０６は、個人が携帯するスマートフォン等の携帯端末上に構成されることが望ましい。そのため、磁気カードやＩＣカード等を使った改札機によって公共交通機関を利用する場合、磁気カードやＩＣカードでの個人情報と所有する携帯端末を紐づける必要がある。紐付けは、携帯端末のアプリケーションで磁気カードやＩＣカードのＩＤ情報を登録したり、磁気カードやＩＣカード購入時に携帯端末の電話番号を登録することで実現可能である。
【００９４】
また別の実現手段としては、小売店等で買物を行う際に、磁気カードやＩＣカード等から分類ＩＤを店舗側に通達することも可能である。この場合、店舗側には磁気カードやＩＣカードの読取り装置が設置され、磁気カードやＩＣカードから得た個人ＩＤを、第２の集計装置６００に問合せることで消費者の分類ＩＤを得る。この実施方法を示す構成図を図１７に示す。ここで、データ集計システム１２０は、図１４と比べて分類ＩＤ受信部５０５と分類ＩＤ発行部５０６がない代わりに、分類ＩＤ問合せ部３０７が追加される。分類ＩＤ問合せ部３０７は、消費者が提示した磁気カードやＩＣカードの個人ＩＤから、その消費者の分類ＩＤを問合せ、取得する部分である。
【００９５】
（分類ＩＤを提示した商品購入）
分類ＩＤが個人の携帯する携帯端末に発行されているケースでは、実施の形態１に述べた方法と同じ方法であるので、説明を省略する。また、改札機である場所記録装置５００で用いる磁気カードやＩＣカードを提示して店舗での購入を行う場合は、図１７の構成によって位置履歴と商品・サービスの購入履歴をクロス分析することが可能である。
【００９６】
消費者の位置履歴と、商品・サービスの購入履歴を紐づけて記録した後の動作については、実施の形態１と同じ動作によって、店舗で商品または商品群を買う分類ＩＤに属する消費者が、どのような場所によく赴くのかを、店舗側で把握することが可能になる。そのため、店舗側は、どのような場所で広告を行えば広告効果が高いか知ることが可能になる。なおこのような処理を行っても、店舗側は消費者個々の位置履歴については一切把握できないので、消費者のプライバシーは侵害されない。
【００９７】
［１−３．効果等］
以上のように、実施の形態２にかかる集計システムによれば、消費者がどのような場所によく行くのか、どのような商品・サービスを購入したかといった情報をお互いに秘匿したまま、両者のクロス分析が可能となる。そのため、店舗は、消費者の行動に関するプライバシーを侵害することなく、商品・サービスの広告効果が高い場所を把握することができる。
【００９８】
なお、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置換え、付加、省略等を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
本開示は、異なる事業体が保有するコンテンツ視聴や商品購入の記録を用いて、クロス分析を行う集計装置に適用可能である。具体的には、テレビ、ラジオ、電子書籍等の消費履歴と、実店舗での商品・サービスの購入履歴のクロス分析に、あるいは、公共交通機関やホテル・広場等への移動・滞在の位置履歴と、商品・サービスの購入履歴のクロス分析に、適用可能である。
【符号の説明】
【０１００】
１００，１１０，１２０  データ集計システム
２００  端末装置
２０１  コンテンツ選択部
２０２  コンテンツ取得部
２０３  消費履歴記録部
２０４  コンテンツ提示部
２０５  分類ＩＤ受信部
２０６  分類ＩＤ発行部
３００  第１の集計装置
３０１  分類ＩＤ取得部
３０２  購入品ＩＤ取得部
３０３  購入ログ格納部
３０４  購入傾向分析部
３０５  分類ＩＤ分布問合せ部
３０６  消費傾向取得部
３０７  分類ＩＤ問合せ部
４００  第２の集計装置
４０１  消費履歴取得部
４０２  消費履歴格納部
４０３  分類ＩＤ生成部
４０４  消費頻度格納部
４０５  分類ＩＤ判定部
４０６  分類ＩＤ送信部
４０７  問合せ受付部
４０８  消費頻度計算部
４０９  消費頻度回答部
５００  場所記録装置
５０１  位置取得部
５０３  位置履歴記録部
５０５  分類ＩＤ受信部
５０６  分類ＩＤ発行部
６００  第２の集計装置
６０１  位置履歴取得部
６０２  位置履歴格納部
６０３  分類ＩＤ生成部
６０４  位置頻度格納部
【図１】
2016135784.tif 000004
【図２】
2016135784.tif 000005
【図３】
2016135784.tif 000006
【図４】
2016135784.tif 000007
【図５】
2016135784.tif 000008
【図６】
2016135784.tif 000009
【図７】
2016135784.tif 000010
【図８】
2016135784.tif 000011
【図９】
2016135784.tif 000012
【図１０】
2016135784.tif 000013
【図１１】
2016135784.tif 000014
【図１２】
2016135784.tif 000015
【図１３】
2016135784.tif 000016
【図１４】
2016135784.tif 000017
【図１５】
2016135784.tif 000018
【図１６】
2016135784.tif 000019
【図１７】
2016135784.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】平成28年2月22日(2016.2.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、消費者のコンテンツの消費行動や特定の場所への移動行動と、実店舗での商品等の購入行動の相関を分析する集計システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、多くの企業は商品・サービスの購買記録を保有し、どのような消費者がこれらを購入しているか詳細な分析が可能となっている。一方で、テレビ番組や書籍等のマスメディアに掲載される広告は、消費者を消費行動が似ているグループに分類し、分類したグループの特性に基づいてターゲットを設定するマーケティング手法が用いられている。しかし、このマーケティング手法は、分類したグループが、広告を出したいテレビの番組視聴や書籍購読を行っている充分な証拠はなく、消費行動が似ているグループをアンケート等から間接的に分類している。そこで、各消費者の番組視聴や書籍購読の傾向と、広告を出したい企業の商品・サービスの消費の傾向とを合わせて分析できれば、実際の消費行動に基づいた広告がテレビ番組や書籍で実現され、広告効果の向上が見込まれる。
【０００３】
しかし、このような分析は、番組視聴や書籍購読の消費者ＩＤ（Identification Code）と、商品・サービス購入の購入者ＩＤの紐づけが必要である。この場合、分析を実施する者は、各消費者がどのような番組視聴や書籍購読を行い、どのような商品・サービスを購入しているかを知ることとなる。そして、この分析は、消費者からプライバシーの侵害と見なされ、社会的な問題に発展する恐れがある。そのため、企業は消費者の了承なしに分析ができないのが現状である。
【０００４】
これに対し、例えば、特許文献１は、個人情報を秘匿したデータ視聴分析を可能とする情報送受信システムおよび方法を開示している。放送装置は、放送受信機の視聴者が、予め入力された年齢・性別・居住地域等の個人情報に関わる情報と視聴履歴に基づいて、よく似た属性と視聴履歴を持つ視聴者同士でグループを分類する。そして、放送受信機は、分類したグループ毎に付与されたユニークなＩＤを各視聴者のＩＤとして、このＩＤ保有者がどの放送局を選択したか、という情報を放送装置に送信する。これにより、情報送受信システムは、各ＩＤでＩＤ保有者が具体的に誰なのかを知ることなく、データ視聴分析が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−１３５２２１号公報
【発明の概要】
【０００６】
しかし、特許文献１の分析を実店舗での購買行動で行うと、次のような問題が生じる。まず、消費者は、番組視聴や書籍購読に基づいて個人情報を秘匿したＩＤが付与される。消費者は、そのＩＤを持って実店舗に来店し、企業の商品・サービスを購入する。従って、番組視聴や書籍購読の傾向と商品・サービスの購買の相関を分析する者は、来店した消費者が誰かを知ることはできないが、その消費者の番組視聴や書籍購読等に関する嗜好を知ることができる。消費者は実店舗に来店することで、番組視聴や書籍購読に関わる自分の嗜好が実店舗に知られることになる。また、消費者の個人情報は、ＩＤで秘匿されているが、実店舗は店舗独自の会員カード等で個人情報を把握していることが多い。そのため、結果的に消費者の個人情報と嗜好情報が紐づくことになり、消費者のプライバシーが侵害される可能性がある。
【０００７】
本開示はこのような状況に鑑みてなされたものであり、番組視聴や書籍購読の消費傾向分析者や、商品・サービスを販売する購買傾向分析者が、消費者の個人情報や他方の嗜好情報を知ることなく、両者の相関を分析することを可能にする集計システムを提供する。
【０００８】
本開示における集計システムは、第１の集計装置と、第２の集計装置とを備える集計システムであって、第１の集計装置は、消費者の分類ＩＤを取得する分類ＩＤ取得部と、商品又はサービスの購入品ＩＤを取得する購入品ＩＤ取得部と、分類ＩＤと購入品ＩＤとを集計し、購入品ＩＤに対する分類ＩＤの分布を示す第１の集計情報を分析する分析部と、を有し、第２の集計装置は、消費者の所定の行動の頻度に基づき、分類ＩＤを生成する分類ＩＤ生成部と、第１の集計装置から入力した第１の集計情報と、分類ＩＤとに基づき、購入品ＩＤの分布に対する所定の行動の頻度の分布を示す第２の集計情報を計算する計算部と、を有し、第１の集計装置が、第２の集計情報を取得する。
【０００９】
本開示によれば、消費者のプライバシーを侵害せず、番組視聴や書籍購読の消費傾向と、実店舗での商品・サービスの購買傾向の両者の相関を分析できる集計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】図１は、実施の形態１におけるデータ集計システムの構成図である。
【図２】図２は、実施の形態１における消費履歴記録部に記録された消費履歴の例を示す図である。
【図３】図３は、実施の形態１における消費履歴格納部に記録した消費履歴の例を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態１における機器毎のコンテンツ消費頻度の集計結果の例を示す図である。
【図５】図５は、実施の形態１におけるコンテンツ消費者の分類を模式的に示す図である。
【図６】図６は、実施の形態１における分類ＩＤ毎のコンテンツ消費頻度の計算方法を模式的に示す図である。
【図７】図７は、実施の形態１における各端末装置に付与すべき分類ＩＤのテーブルを示す図である。
【図８】図８は、実施の形態１における各分類ＩＤに対するコンテンツ消費割合が記録された様子を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態１における店舗での商品・サービスの購入記録の例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施の形態１における分類ＩＤと商品毎の売上げの例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１における分類ＩＤと商品毎の売上げ割合の例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施の形態１におけるコンテンツ消費割合の計算を説明する図である。
【図１３】図１３は、実施の形態１における集計処理の流れを説明する図である。
【図１４】図１４は、実施の形態２におけるシステム全体の構成を示す構成図である。
【図１５】図１５は、実施の形態２における位置履歴記録部に記録された位置履歴の例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施の形態２における位置履歴格納部に記録された位置履歴の例を示す図である。
【図１７】図１７は、実施の形態２における磁気カードやＩＣカードを提示したときの購入集計を行う場合の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
【００１２】
なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために、提供されるのであって、これらにより請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
【００１３】
（実施の形態１）
以下、図１〜１０を用いて、実施の形態１を説明する。
【００１４】
［１−１．構成］
図１は、実施の形態１におけるデータ集計システム１００の構成を示す図である。データ集計システム１００は、個人や家族で動画コンテンツの番組視聴や電子書籍等を書籍購読するための端末装置２００と、複数の端末装置２００からの番組視聴や書籍購読の消費履歴に基づきデータ集計を行う第２の集計装置４００と、各消費者が実店舗等で購入する商品・サービスの購入履歴を集計する第１の集計装置３００から構成される。
【００１５】
なお、端末装置２００は、具合的にはテレビ、ラジオ、スマートフォン、タブレット、電子書籍リーダ等である。以下、本明細書中では、コンテンツの番組視聴または書籍購読の全てを、「コンテンツを消費する」と表現する。
【００１６】
端末装置２００は、コンテンツ選択部２０１と、コンテンツ取得部２０２と、消費履歴記録部２０３と、コンテンツ提示部２０４と、分類ＩＤ受信部２０５と、分類ＩＤ発行部２０６から構成される。
【００１７】
コンテンツ選択部２０１は、消費するコンテンツを選択するもので、コンテンツの一覧を表示するためのディスプレイと、コンテンツを選択するためのスイッチやタッチパネルで構成される。
【００１８】
コンテンツ取得部２０２は、コンテンツ選択部２０１のコンテンツ選択に基づいてコンテンツを放送や通信あるいはメモリ記録媒体から取得する。コンテンツ取得部２０２は、有線接続または無線アンテナに接続されたチューナ、あるいはカードリーダ等で構成されている。コンテンツ取得部２０２は、取得したコンテンツを保存するため、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）やハードディスク（ＨＤＤ）等の記録装置を有する場合がある。
【００１９】
コンテンツ提示部２０４は、コンテンツ取得部２０２で取得したコンテンツを提示する。そのため、コンテンツ提示部２０４は、動画や電子書籍を表示するディスプレイパネルや、音楽を再生するスピーカ、ヘッドフォン等で構成される。
【００２０】
消費履歴記録部２０３は、コンテンツ選択部２０１で選択されたコンテンツ情報をその選択時刻等と共に消費履歴として記録する。消費履歴記録部２０３は、消費履歴を記録するために、ＲＡＭやＨＤＤ等の記録装置で構成される。また、消費履歴記録部２０３はサーバ等との通信が可能で、第２の集計装置４００に消費履歴を送信する。そのため、消費履歴記録部２０３は、有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ、電話回線等の通信手段を有する。
【００２１】
分類ＩＤ受信部２０５は、端末装置２００での消費履歴に基づき、第２の集計装置４００内で生成された端末装置２００の分類ＩＤを受信する。そのため、分類ＩＤ受信部２０５は、有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ、電話回線等の通信手段で構成される。
【００２２】
分類ＩＤ発行部２０６は、端末装置２００に付与された分類ＩＤを、クーポンやポイント加算のための会員証等で発行する。分類ＩＤ発行部２０６は、クーポンや会員証を表示するためにディスプレイが使用される。また、端末装置２００は、オンラインショッピングに利用される場合、分類ＩＤ発行部２０６は分類ＩＤをクーポン等で表示する必要はなく、購入先のオンライン店舗に分類ＩＤを直接送信する仕組みとしてもよい。この場合、分類ＩＤ発行部２０６は、有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ等の通信手段で構成される。
【００２３】
また、図１では、端末装置２００は、１つの機器内に上記の６個の構成を組込んでいるが、この限りではない。例えば、端末装置２００は、ＴＶ装置とスマートフォンなどの別々の機器に分けて組込まれていてもよい。この場合、ＴＶ装置とスマートフォンは、同一の個人や家族で利用されることを前提とする。
【００２４】
第１の集計装置３００は、端末装置２００に付与された分類ＩＤを所持した消費者が、実店舗で商品・サービスを購入することにより、実店舗内での商品群別または商品別の購買行動を分類ＩＤに基づいて集計する。そして、第１の集計装置３００は、第２の集計装置４００に問合せることにより、各商品群または商品毎に購入した消費者の分類ＩＤのコンテンツの消費傾向に関わる情報を取得することができる。
【００２５】
第１の集計装置３００は、分類ＩＤ取得部３０１と、購入品ＩＤ取得部３０２と、購入ログ格納部３０３と、購入傾向分析部３０４と、分類ＩＤ分布問合せ部３０５と、消費傾向取得部３０６から構成される。
【００２６】
分類ＩＤ取得部３０１は、端末装置２００の分類ＩＤ発行部２０６で発行されたクーポンや会員証から分類ＩＤを取得する。そのため、分類ＩＤ取得部３０１は、バーコード化された分類ＩＤを読むバーコードリーダや、分類ＩＤ入力のためのキーボード等で構成される。
【００２７】
購入品ＩＤ取得部３０２は、消費者が購入した商品・サービスの購入品ＩＤを取得する。そのため、購入品ＩＤ取得部３０２は、商品に貼付されたバーコードを読むバーコードリーダや、番号入力のためのキーボード等で構成される。
【００２８】
購入ログ格納部３０３は、分類ＩＤ取得部３０１で取得した分類ＩＤと、購入品ＩＤ取得部３０２で取得した購入品ＩＤを紐づけて記録する。購入ログ格納部３０３は、ＲＡＭやＨＤＤ等の記録装置で構成される。
【００２９】
購入傾向分析部３０４は、購入品ＩＤに関する商品群毎または商品毎に、購入者の分類ＩＤの比率を分析する。そのため、購入傾向分析部３０４は、購入ログ格納部３０３からデータを読出して演算を行うＣＰＵで構成される。
【００３０】
分類ＩＤ分布問合せ部３０５は、購入傾向分析部３０４で分析した商品群毎または商品毎の分類ＩＤの比率から、コンテンツの消費傾向を得るための問合せを第２の集計装置４００に行う。この問合せは、例えばインターネット回線による通信で第２の集計装置４００に対して行われる。このため、分類ＩＤ分布問合せ部３０５は、有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ等の通信手段を有する。ただし、分類ＩＤ分布の問合せは、インターネット回線による通信に限らず、郵便等も含むあらゆる通信手段が利用可能である。
【００３１】
消費傾向取得部３０６は、分類ＩＤ分布問合せ部３０５の問合せに対する回答として、第２の集計装置４００から商品群毎または商品毎の分類ＩＤ分布をコンテンツ消費傾向として取得することができる。これにより、第１の集計装置３００の操作者は、商品群または商品の購入者が、どのようなコンテンツを消費しているかデータを得ることができる。消費傾向取得部３０６も、分類ＩＤ分布問合せ部３０５と同様に有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ等の通信手段を有する。消費傾向取得部３０６の一例としては、インターネット回線を利用した回答の受信が可能である。分類ＩＤ分布問合せ部３０５と消費傾向取得部３０６を一つの通信手段で構成とすることもできる。
【００３２】
第２の集計装置４００は、大きく２つの機能を有する。１つめは、各端末装置２００から送信される消費履歴を受信して集計を行う。そして、この集計結果に基づき、各端末装置２００に付与すべき分類ＩＤを決定して、送信する機能である。２つめは、第１の集計装置３００からの分類ＩＤ分布問合せに基づいてコンテンツの消費傾向を計算し、第１の集計装置３００に回答する機能である。
【００３３】
第２の集計装置４００は、消費履歴取得部４０１と、消費履歴格納部４０２と、分類ＩＤ生成部４０３と、消費頻度格納部４０４と、分類ＩＤ判定部４０５と、分類ＩＤ送信部４０６と、問合せ受付部４０７と、消費頻度計算部４０８と、消費頻度回答部４０９とから構成される。
【００３４】
消費履歴取得部４０１は、各端末装置２００の消費履歴記録部２０３から消費履歴を受信する。消費履歴のやり取りは、サーバ・クライアント式の通信での実現が容易で、消費履歴取得部４０１は、インターネット回線を通じた通信手段、すなわち有線ＬＡＮ、無線ＷｉＦｉ等により構成される。
【００３５】
消費履歴格納部４０２は、消費履歴取得部４０１が取得する複数の端末装置２００の消費履歴を記録・蓄積する。そのため、消費履歴格納部４０２は、ＨＤＤ等の記録装置により構成される。
【００３６】
分類ＩＤ生成部４０３は、蓄積された各端末装置２００での消費履歴に基づいて、複数の端末装置２００をコンテンツの消費傾向が類似するいくつかのグループに分割し、グループを識別するための分類ＩＤを生成する。同時に、各分類ＩＤに対応するコンテンツの典型的消費傾向を求める。このようなグルーピングの演算と分類ＩＤ生成のために、分類ＩＤ生成部４０３は、消費履歴格納部４０２に格納されたデータの読出し装置と、ＣＰＵにより構成される。
【００３７】
消費頻度格納部４０４は、各端末装置２００が該当する分類ＩＤを示すテーブルと、各分類ＩＤのコンテンツの消費割合を表すテーブルを格納する。消費頻度格納部４０４は、ＨＤＤ等の記録装置が利用され、テーブルはデータベースとして格納されることが望ましい。
【００３８】
分類ＩＤ判定部４０５は、各端末装置２００がどの分類ＩＤであるかを消費頻度格納部４０４のテーブル引きで、判定する。
【００３９】
分類ＩＤ送信部４０６は、分類ＩＤ判定部４０５で判定した分類ＩＤを、該当の端末装置２００に送信する。これはインターネット回線を通じた通信で実現されるのが望ましく、分類ＩＤ送信部４０６は有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ等により構成される。
【００４０】
問合せ受付部４０７は、第１の集計装置３００の分類ＩＤ分布問合せ部３０５からの問合せを受信する。問合せの通信手段は、第１の集計装置３００と第２の集計装置４００の間で予め決められた通信手段であればよい。一例としては、インターネット回線による通信があげられる。
【００４１】
消費頻度計算部４０８は、第１の集計装置３００からの分類ＩＤ分布問合せに対応するコンテンツの消費頻度を計算する。この際、消費頻度計算部４０８は、消費頻度格納部４０４に格納されている各分類ＩＤのコンテンツ消費割合のテーブルを参照する。
【００４２】
消費頻度回答部４０９は、消費頻度計算部４０８での計算結果に基づき、問合せのあった商品群または商品を購入した消費者の分類ＩＤが、どのようなコンテンツの消費が多いかに関する消費割合情報を第１の集計装置３００の消費傾向取得部３０６に回答する。ここでも回答の通信手段は、第１の集計装置３００と第２の集計装置４００の間で予め決められた通信手段であればよい。一例としてインターネット回線を通じた通信があげられる。
【００４３】
［１−２．動作］
以上のように構成されたデータ集計システム１００について、集計処理を説明する。なお、端末装置２００はテレビ、ラジオ、スマートフォン等コンテンツを消費可能な装置全般を指し、コンテンツは動画、音楽、電子書籍等様々な種類のコンテンツを含む。しかし、説明の煩雑さを省くために、以下では主としてＴＶ受像機である端末装置２００での番組視聴を例として説明する。また、実店舗の購入に関して集計する情報は、小売店での商品毎の売上げを例として用いる。これについてもそれに限定するものではなく、商品・サービスの売上げ等、マス広告での広告効果を期待するものであれば、どのようなものであっても構わない。
【００４４】
(コンテンツの消費履歴の収集)
消費者は、各個人または家庭で保有する端末装置２００のコンテンツ選択部２０１でチャンネルを切替えることで、所望の番組を選択する。番組選択が行われると、コンテンツ取得部２０２であるチューナが、放送局を選択し放送波から番組を受信する。受信された番組は、コンテンツ提示部２０４であるディスプレイに映像表示され、スピーカに映像に同期した音声が出力される。このように消費者が選択した番組の視聴情報は、消費履歴として消費履歴記録部２０３を通じて、各端末装置２００の固有のＩＤと共に、第２の集計装置４００に送信される。消費履歴の送信は、端末装置２００に接続されたインターネット回線や電話回線等を通じて行うことができる。送信された消費履歴は、第２の集計装置４００の消費履歴格納部４０２に格納される。
【００４５】
図２は、消費履歴記録部に記録された消費履歴の例を示す図である。この例では、端末装置２００を識別するための機器ＩＤとして、『００００１』が使用されている。端末装置２００であるＴＶ受像機『００００１』で、２０１５年０１月１０日の１９時０１分から１チャンネルの“今日のニュース”が視聴され、引続き１９時２５分過ぎからは４チャンネルの“ドラマ「家族の絆」”が視聴されたことが記録されている。この消費履歴が第２の集計装置４００に送信される、図３は、消費履歴格納部４０２に格納された消費履歴を示す図である。消費履歴格納部４０２は、複数の端末装置２００の消費履歴を受信するため、機器ＩＤの異なる消費履歴を１つのテーブルに格納する。従って、図３に示すように、消費履歴格納部４０２に格納された消費履歴は、機器ＩＤが異なる消費履歴が混在したテーブルとなる。なお、図２及び図３に示した消費履歴は、機器ＩＤと視聴した番組に加え、視聴開始、終了時間や視聴チャンネルも記録している。消費履歴はこれに限定するものではなく、最低限の情報として、個々の端末装置２００を識別するための情報と端末装置２００が消費したコンテンツを一意に識別し得る情報が含まれていればよい。それ以外の情報は、視聴傾向を分析するにあたり必要に応じて追加、削除して構わない。
【００４６】
(分類ＩＤの生成)
分類ＩＤ生成部４０３は、消費履歴格納部４０２に格納された各端末装置２００の消費履歴に基づいた分類を行う。以下では、その分類方法の例を示す。図３に示した消費履歴格納部４０２が格納した消費履歴は、各端末装置２００が視聴した番組に関する情報を保有する。この情報に基づき、各端末装置２００がどの番組を何回視聴したかをカウントした例を図４に示す。図４は、機器毎のコンテンツ消費頻度の集計結果の例を示す図である。図４は、行方向に端末装置２００の機器ＩＤが並び、列方向に番組ＩＤが並んでいる。ただし、各番組はあらかじめ同じ番組毎にまとめられユニークな番組ＩＤが付与されている。図４の各セルは、各端末装置２００で視聴された番組の視聴回数が記録されている。例えば、機器ＩＤ＝００００１の端末装置２００は、番組ＩＤ＝００１の番組を調査期間中に２回視聴している。
【００４７】
ただし、どのような視聴を１回の視聴回数とカウントするかは予め決められたものであればよく、例えば、番組の放送時間の半分以上を視聴したときや、１分でも視聴したとき等を１回の視聴回数とカウントする様々なルールが考えられる。また、セルの値は必ずしも視聴回数である必要はなく、例えば１回以上の視聴を「１」、視聴しなければ「０」としてもよい。
【００４８】
以上のような機器・番組テーブルが構築されると、これに基づいて機器グループすなわち、機器を利用する消費者のグループを構成することができる。消費者グループの構成には、一般的にクラスタリングとして知られる技術を利用する。すなわち、図４に示した、機器・番組テーブルの各行を１つのベクトルと考えると、各ベクトルは対応する機器すなわち消費者の特徴を示すベクトルと見なすことができる。このように消費者の特徴を示すベクトルが得られると、二人の消費者間の距離を、例えば以下のようなコサイン距離で定義することが可能となる。
【００４９】
【数１】
2016135784.tif 000021
【００５０】
ここで、ａ、ｂはそれぞれの消費者を意味し、端末・番組テーブルから求めた各消費者の特徴を示すベクトルを矢印つき変数で示している。また分母の絶対値記号は、ベクトルの大きさを示している。消費者間の距離としてコサイン距離を利用した場合、取りうる値は０〜１となる。そして、「１」が二人の消費者の特徴は完全に一致することを意味し、「０」は二人の消費者の特徴は全く一致しないことを意味する。ただし、本来のコサイン距離ではベクトルの成分が負である場合にコサイン距離も負となりえるが、端末・番組テーブルでは視聴回数が負となることはないので、コサイン距離の最小値も０となる。なお、消費者間の距離としてコサイン距離を例示したが、その限りではなく、幾何学的なユークリッド距離や集合の類似性を表すジャッカード距離等、他の距離定義を用いても構わない。
【００５１】
以上の距離定義に基づいて、消費者を所定数のグループに分割することができる。そのためのクラスタリングは、様々なものが提案されておりその何れを用いるかを規定するものではないが、一例としてＫ−ｍｅａｎｓクラスタリングを例示することができる。Ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングでは、あらかじめ定めたｋ個の平均ベクトルに対し、各消費者のベクトルがいずれに最も近いかによって、消費者の集合をｋ個のグループに分割する。分割されたｋ個のグループそれぞれについて、グループを構成する消費者のベクトルの平均ベクトルを求めることで、分割の元となった平均ベクトルを更新する。
【００５２】
このような処理を繰返すことで、消費者の集合を、グループの平均ベクトルからの距離の総和が最も大きいｋ個のグループに分割することを可能にする。なお本実施例では消費者間の距離としてコサイン距離を用いているので、類似性が高いほど大きな値となるため距離の総和が最大となる分割を選ぶことになる。ユークリッド距離のように類似性が高いほど小さな値となる距離定義を用いる場合、Ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングでは距離の総和が最小となる分割を選ぶことになる。
【００５３】
クラスタリングの手法によって消費者を３つのグループに分割した様子を模式的に示したものを図５に示す。図５では、各消費者はその消費履歴をベクトルとしたベクトル空間の１点として、星記号で模式的に示されている。図５で互いに近い位置関係にある消費者は、消費履歴が似た消費者同士であること、また遠い位置関係にある消費者は、消費履歴が大きく異なる消費者同士であることを意味する。図５は、Ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングにより、互いに近い位置関係にある消費者同士が１つのグループとなる様子を、３つのグループに分割した例で示している。
【００５４】
視聴番組の傾向の似ている消費者のグループが構成されると、各グループに所属する消費者が視聴したコンテンツについて集計することで、各グループでの番組の視聴割合を示すベクトルを得ることができる。
【００５５】
この計算の様子を、全コンテンツ数が３である場合を例に図６で示す。図６に示された機器・番組テーブルは、図４に示したテーブルと同様の意味を持つものであるが、機器ＩＤはクラスタリングにより同一グループに属すると見なされた機器に限定されている。番組ＩＤの種類が少ないのは、単に説明の簡単化のためである。図６の表を縦方向に集計すると、グループで視聴されたコンテンツ毎の総和が得られる、さらに総視聴回数で割ることにより、当該グループでの平均的な各コンテンツの視聴割合が求まる。このようにして得たグループ毎のコンテンツの視聴割合の違いを図５の下部に模式的に示す。
【００５６】
以上の説明では、単純なコンテンツの消費回数に基づくＫ−ｍｅａｎｓクラスタリングによるグループ分けと、各グループでのコンテンツの消費回数のカウントに基づいたグループの消費割合の計算の例を示した。しかし近年、トピックモデルと呼ばれる統計的モデルが考案されており、これらのモデルを利用するとより精度の高い推定を行うことができる。例えば、トピックモデルの１種であるＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）という手法を用いると、ベイズ推定の枠組みで、図４に示したような番組の消費履歴から、各消費者がどのような趣味・嗜好を持つかということに相当する確率分布と、ある趣味・嗜好に関して視聴される番組の確率分布を推定することができる。これを利用すると、趣味・嗜好に関する確率分布の似た消費者をクラスタリングにより容易にグルーピングすることができ、またグループの趣味・嗜好分布に基づいて、視聴される番組の確率分布を精度よく推定することができる。このように、利用者のグルーピングとグループ毎のコンテンツの消費割合の算出には、トピックモデルに基づいた方法を利用することも有効である。
【００５７】
分類ＩＤ生成部４０３では、以上に述べたような処理によって得られたグループ各々についてグループを識別する分類ＩＤを生成し、グループ毎にグループ内でのコンテンツの消費割合を計算する。その結果、各端末装置２００がいずれのグループに分類されたかを示すテーブルと、各グループでのコンテンツの視聴割合を示すテーブルが消費頻度格納部４０４に格納される。この２つのテーブルを模式的に示したものを図７、８に示す。図７は、各端末装置２００に付与すべき分類ＩＤのテーブルを例示している。例えば、機器ＩＤ＝００００１の端末装置２００は、分類ＩＤとしてＧ２が付与されている。また図８は、各分類ＩＤに対応する端末装置２００での、平均的なコンテンツ消費割合が記録される様子を例示している。例えば分類ＩＤ＝Ｇ１が付与された端末装置２００での、３つの番組コンテンツ００１、００２、００３での消費割合は、それぞれ０．７４、０．１４、０．１２であることを意味している。
【００５８】
（分類ＩＤの送受信）
端末装置２００の分類ＩＤが消費頻度格納部４０４に格納されると、各端末装置２００にその分類ＩＤが分類ＩＤ判定部４０５で抽出され、分類ＩＤ送信部４０６から、端末装置２００に送信される。端末装置２００の分類ＩＤ受信部２０５は、分類ＩＤ送信部４０６から送信された分類ＩＤを受信する。端末装置２００は、分類ＩＤと、第２の集計装置４００から受信した広告情報等と共に、分類ＩＤ発行部２０６でクーポンなどを発行する。
【００５９】
小売店での売上げと番組視聴の関係を分析する場合を例にする。分類ＩＤ受信部２０５で受信された分類ＩＤは、小売店の広告情報とともに分類ＩＤ発行部２０６でクーポンとして表示される。あるいは、分類ＩＤ受信部２０５、分類ＩＤ発行部２０６が、端末装置２００と紐づいた消費者の使用するスマートフォン等の携帯端末で構成される場合、携帯端末の画面にクーポンが表示されるようになっていてもよい。消費者は表示されたクーポンを小売店側で提示して買物をすることで、どの分類ＩＤを保持した消費者が、どの商品を買ったかを小売店側で知ることができる。
【００６０】
（分類ＩＤを提示した商品購入）
上述したように小売店等は、各端末装置２００に付与された分類ＩＤを持つ消費者が何を購入したかを第１の集計装置３００で紐づけて集計する。このため分類ＩＤ取得部３０１は、端末装置２００に付与された分類ＩＤを消費者から取得する。たとえば消費者が提示したクーポンにバーコード等で記載された分類ＩＤを読取る。同時にそのクーポンを使用して購入した商品・サービスの購入品ＩＤを、購入品ＩＤ取得部３０２で記録する。具体的にはＰＯＳ装置等がこれに対応する。紐づけられた分類ＩＤと購入品ＩＤの記録は、購入ログ格納部３０３に格納される。
【００６１】
購入ログ格納部３０３に格納される購入ログの例を図９に示す。この例では、衣類の小売店での購入ログを例としている。図９で顧客ＩＤとは、小売店が独自に管理するＩＤである。分類ＩＤは消費者がクーポン等で提示したＩＤである。購入品ＩＤは、小売店側が独自に商品毎につけたＩＤである。購入品名は購入品ＩＤに対応する商品名を示している。本実施の形態にとって、分類ＩＤと購入品ＩＤが紐づけられて記録されている点が重要である。
【００６２】
なお、ここまでの例では分類ＩＤを含んだクーポンを利用して、分類ＩＤとその分類ＩＤを保持する消費者が購入した商品・サービスの購入品ＩＤとを紐づける方法を示してきた。小売店側が分類ＩＤの提示を受けて、購入商品・サービスの購入品ＩＤと紐づけて集計することは、それ以外の方法でも実現可能である。例えば、小売店でポイント会員登録を行う際、会員情報の１つとして端末装置２００の発行した分類ＩＤを登録する方法でもよい。この場合は分類ＩＤ発行部２０６が出力した分類ＩＤを、小売店側の会員情報に追記する。これにより、小売店側で買物をする際に、ポイント付与を目的として消費者が会員カードを提示すれば、分類ＩＤと購入品ＩＤの紐づけができる。あるいは端末装置２００の分類ＩＤと小売店側の顧客ＩＤを紐づけて管理して、消費者にはポイント付与等を行う別のシステムを利用して、小売店での購入の際に分類ＩＤと購入品ＩＤを紐づける方法でも実現できる。
【００６３】
これらいずれの方法を使った場合でも、第１の集計装置３００で集計を行う小売店等の側では、端末装置２００に関して知りえる情報は分類ＩＤのみであって、そのＩＤの意味は開示されない。このため小売店側では、端末装置２００での消費者のコンテンツ消費に関する履歴すなわち、コンテンツの嗜好に関する情報は一切開示されない。
【００６４】
（購入傾向の分析）
購入ログ格納部３０３に格納された購入ログを用いて、第１の集計装置３００で集計を行う店舗は、購入傾向の分析を購入傾向分析部３０４で行う。この分析は、クロス分析と呼ばれる分析で、店舗で扱う購入品ＩＤ毎、または商品群毎に、それを購入した分類ＩＤの比率を算出する。これを模式的に示したものが図１０及び図１１である。図１０では、購入品ＩＤ毎の売上げが、分類ＩＤで分類されて計上されている。従ってこの表では、行の総和が該当する商品・サービスの総売上げ数となっている。さらに各商品・サービス毎の総売上げを１とした時の、分類ＩＤ毎の割合で置換えた表が図１１である。したがって図１１では行毎に総和が１となる。
【００６５】
（分類ＩＤ分布の問合せ）
第１の集計装置３００で集計を行う店舗側が知りたいのは、商品・サービス毎あるいはそれらのグループ毎に、それを購入する消費者はどのようなコンテンツを好むか、ということである。分類ＩＤはコンテンツの好みが秘匿されているので、これを問合せる必要がある。それを行うのが分類ＩＤ分布問合せ部３０５である。ここで問合せる内容は、分類ＩＤの構成比に対する、コンテンツの消費割合である。すなわち、前述した購入傾向分析の結果得られた購入品ＩＤまたはそのグループ毎の分類ＩＤの構成比を用いて問合せを行う。例えば、図１１では、購入品ＩＤ・Ｐ２０１では、分類ＩＤの比率はＧ１＝０．６５、Ｇ２＝０．１２、Ｇ３＝０．１６、・・・となっており、この比率での問合せを行う。問合せを行う際、これがどの購入品ＩＤに関するものであるかということについては、開示する必要はない。これにより小売店等店舗側は、商品・サービスの売上げの数や分布を第２の集計装置４００を有する分析側に知られることがない。また問合せは、分類ＩＤそれぞれについてのコンテンツ消費の割合を問うのではない。このことから、小売店側が各消費者の分類ＩＤを知っても、消費者自身のコンテンツに対する嗜好は判らない。同時に各消費者が小売店で何を購入したかという情報が、第２の集計装置４００を有する側に知られることもないため、消費者のプライバシーは守られることになる。
【００６６】
（コンテンツ消費分布の算出と回答）
第１の集計装置３００から、分類ＩＤの比率による問合せを受けた第２の集計装置４００では、分類ＩＤの比率からコンテンツ消費分布の算出を行う。すなわち、問合せ受付部４０７では、ネットワーク等の通信手段を介して、分類ＩＤ分布問合せ部３０５から、分類ＩＤの比率を受取る。消費頻度計算部４０８では、分類ＩＤ分布からコンテンツの消費割合の計算を行う。この計算は、図１２のように、問合せされた分類ＩＤの購入比率ｅｉをベクトル成分とし、分類ＩＤの総数Ｇの長さを持つ分類ＩＤ比率ベクトルＥと、図６に例示したような、視聴グループのコンテンツの消費割合をベクトル成分とする長さがコンテンツの種類数Ｍであるベクトルを行要素とし、これを分類ＩＤの数Ｇだけ縦に並べたグループ消費割合行列Ｃとの積として行うことができる。演算の結果は、長さがコンテンツの種類数Ｍであるベクトルとなっており、ベクトルＥで与えられた分類ＩＤ比率に対応する、Ｍ種類のコンテンツの消費割合を示すベクトルとなる。この消費割合ベクトルＷは、消費者のコンテンツの消費頻度を分類ＩＤで秘匿することなく直接開示して、小売店での商品購入頻度と通常のクロス分析を行った場合に得られる商品毎のコンテンツの消費比率と、近似的に同じものであり、第１の集計装置３００を利用する小売店等の店舗が欲しい情報である。従って、消費頻度回答部４０９は、分類ＩＤ分布問合部３０５からの問合せに対して、通信手段を介して消費傾向取得部３０６に消費割合ベクトルＷを回答する。小売店はこの情報を得ることにより、どの商品の広告を、どのコンテンツに出せば効果的であるかということを知ることができる。
【００６７】
図１３は、上述の集計処理の流れを模式的に示している。図１３に従って集計処理の流れを説明する。番組等コンテンツの消費ログを有するＡ社が第２の集計装置４００を操作し、小売店等商品・サービスの販売を行うＢ社が第１の集計装置３００を操作する。Ａ社側では、第２の集計装置４００により、コンテンツの消費傾向の似た消費者をグルーピングした結果に基づき、各消費者に分類ＩＤを付与する。クーポン等により分類ＩＤを持った消費者がＢ社で商品の購入を行うと、第１の集計装置３００では、分類ＩＤと購入商品が紐づけられて記録され、商品と分類ＩＤのクロス分析が行われる。その結果、商品または商品グループ毎に、分類ＩＤの構成比が得られる。この分類ＩＤの構成比を第２の集計装置４００を有するＡ社に問合せる。第２の集計装置４００では、分類ＩＤの構成比と、分類ＩＤ毎の番組の消費割合を内積することにより、対応する商品に対するコンテンツの消費割合を得て、その結果をＢ社側に回答する。このような問合せと回答は、Ｂ社側の商品毎または商品グループ毎に発生する。
【００６８】
なお、分類ＩＤの種類数に対して第１の集計装置３００から第２の集計装置４００への問合せ回数が多くなると、最終的には分類ＩＤそれぞれの番組の消費割合を、第１の集計装置３００で推定することが可能になる。この結果、本装置の目的とする消費者のプライバシーの保護が守れなくなる。このような事態を回避するため、第１の集計装置３００からの問合せ回数は、一定回数以内に留めることが必要になる。
【００６９】
［１−３．効果等］
以上のように、本実施の形態にかかる集計システムによれば、消費者がどのようなコンテンツを消費するか、またはどのような商品・サービスを購入したかといった情報をお互いに秘匿したまま、両者のクロス分析が可能となる。そのため、消費者の趣味・嗜好に関するプライバシーを侵害することなく、自社の商品・サービスの広告を効果的に打つべきコンテンツを把握することが可能になる。
【００７０】
（実施の形態２）
実施の形態２について、図１４〜図１７を用いて説明する。実施の形態２は、消費者の位置・移動履歴に基づいて頻度高い訪問場所または通行場所と、店舗での商品・サービスの購入との関係を分析することを目的とする。このため実施の形態２は、実施の形態１のコンテンツの消費履歴を利用していたものを、移動履歴に置換えること以外は、同様の構成、動作となる。
【００７１】
［２−１．構成］
図１４は、実施の形態２におけるデータ集計システム１１０の構成を示す図である。データ集計システム１１０は、図１における消費履歴の収集と購入を、消費者の位置履歴の収集と購入に置換えたものであり、図１と同じ記号を付与した構成要素は同じ機能を有する。特に、第１の集計装置３００は、図１に示した構成での動作と同じ構成および動作なので説明を省略する。
【００７２】
場所記録装置５００は、大きく２種類の形態が考えられる。１つめは、場所記録装置５００が消費者と共に移動するもので、スマートフォン等の携帯端末である。２つめは、場所記録装置５００が特定の場所に固定されており、そこに滞在または通過する消費者を検出するもので、駅の改札機等である。
【００７３】
場所記録装置５００は、位置取得部５０１と、位置履歴記録部５０３と、分類ＩＤ受信部５０５と、分類ＩＤ発行部５０６から構成される。
【００７４】
１つめの消費者と共に移動する携帯端末の場合、位置取得部５０１は、携帯端末の現在地を検出する部分であって、ＧＰＳや基地局との通信のためのアンテナ等により構成される。
【００７５】
位置履歴記録部５０３は、検出した場所と場所記録装置５００の所有者を組合せた情報を記録する部分であり、携帯端末のＣＰＵとメモリを使ってソフトウェアで実現される。
【００７６】
分類ＩＤ受信部５０５は、図１の分類ＩＤ受信部２０５と同様のもので、場所記録装置５００の位置履歴に基づき第２の集計装置６００内で生成された各場所記録装置５００の分類ＩＤを受信する。そのため、分類ＩＤ受信部５０５は、有線ＬＡＮや無線ＷｉＦｉ等の通信手段が用いられる。
【００７７】
分類ＩＤ発行部５０６は、図１の分類ＩＤ発行部２０６と同様のもので、場所記録装置５００に付与された分類ＩＤをクーポンやポイント加算のための会員証等をディスプレイで発行する。
【００７８】
２つめの場所記録装置５００が特定の場所に固定されている場合、位置取得部５０１は、個人を同定して通過や滞在を検出する装置であり、磁気カードやＩＣカード、ＮＦＣ、携帯端末等の読取り装置により構成される。
【００７９】
位置履歴記録部５０３は、検出した各消費者と場所記録装置５００の設置位置を組合せた情報を記録する部分であり、機器のＣＰＵとメモリを使ってソフトウェアで実現される。
【００８０】
分類ＩＤ受信部５０５および分類ＩＤ発行部５０６は、位置取得部５０１や位置履歴記録部５０３とは異なり、各消費者が保持する携帯端末上のアプリケーション等により構成される。この場合、場所記録装置５００は、改札機と個人の携帯端末で構成される。あるいは、磁気カードやＩＣカードの個人情報や使用履歴を管理するサーバが別途存在する場合、分類ＩＤ受信部５０５、分類ＩＤ発行部５０６は、このサーバ上に構築されてもよい。この場合、各消費者が店舗での買物で磁気カードやＩＣカードを提示することで、個人に付与された分類ＩＤがサーバ上の分類ＩＤ発行部５０６から発行されて、第１の集計装置３００の分類ＩＤ取得部３０１で取得される。
【００８１】
第２の集計装置６００は、図１に示した第２の集計装置４００と、同様の機能を有する。図１の第２の集計装置４００と図１４の第２の集計装置６００との違いは、履歴情報がコンテンツの消費履歴と移動した位置履歴との違いである。
【００８２】
位置履歴取得部６０１は、位置履歴記録部５０３から、各場所記録装置５００の位置履歴を受信する。位置履歴のやり取りは、サーバ・クライアント式の通信での実現が容易であるので、位置履歴取得部６０１は、有線ＬＡＮ、無線ＷｉＦｉ等のインターネット回線を通じた通信手段により構成される。
【００８３】
位置履歴格納部６０２は、位置履歴取得部６０１が取得する各場所記録装置５００の位置履歴情報を記録・蓄積する。このため位置履歴格納部６０２は、ＨＤＤ等の記録装置により構成される。
【００８４】
分類ＩＤ生成部６０３は、蓄積された各場所記録装置５００の位置履歴に基づいて、消費者の集合を、位置履歴の分布が類似するいくつかのグループに分割し、グループを識別するための分類ＩＤを生成する。同時に、各分類ＩＤに対応する位置履歴の典型的な割合を求める。このようなグルーピングの演算と分類ＩＤ生成に、分類ＩＤ生成部６０３では、データベースとしてＨＤＤに格納されたデータの読出し装置と、ＣＰＵが利用される。
【００８５】
位置頻度格納部６０４は、各場所記録装置５００がどの分類ＩＤに該当するかを示すテーブルと、各分類ＩＤの位置履歴を表すテーブルが格納される。これらテーブルの格納には、ＨＤＤ等の記録装置が利用され、データベースとして格納されるのが望ましい。
【００８６】
第２の集計装置６００のその他の構成要素は、図１に示した同じ記号を付与した構成要素と同じであるので、説明は省略する。
【００８７】
［２−２．動作］
本実施の形態２では、実施の形態１でコンテンツの消費履歴を位置履歴に置換えたものであり、その他の動作は同じである。ここで、位置履歴とは、公共交通機関の駅や通路、ホテルや百貨店等を通過あるいは滞在した記録のことである。以下では、公共交通機関を使った位置履歴と、実施の形態１同様、小売店での商品毎の売上げを例として説明する。
【００８８】
(場所履歴の収集)
消費者は、磁気カード、ＩＣカード等を使って改札機を通過することで、事前または事後に運賃を支払う。この改札機は、支払い確認のためのユーザ認証機能を備えた位置取得部５０１を有する。消費者が改札を通過することにより、消費者を同定するための消費者ＩＤと、その改札機が設置された場所の位置情報が位置履歴記録部５０３で紐づけられ、ネットワークでつながった第２の集計装置６００に送信される。第２の集計装置６００は、位置履歴取得部６０１で位置情報を受信し、位置履歴格納部６０２に格納する。
【００８９】
位置履歴記録部５０３で記録する情報と、位置履歴格納部６０２に格納される情報の例を、図１５、図１６に示す。図１５は、改札機である場所記録装置５００が消費者の通過のたびに、生成・記録する位置履歴であり、通過した消費者の消費者ＩＤと通過時間と位置情報が記録されている。位置情報である設置位置ＩＤと設置位置名は、この情報を記録している場所記録装置５００のものである。第２の集計装置６００は、この情報を位置履歴取得部６０１で受信し、図１６のように位置履歴格納部６０２に格納する。位置履歴格納部６０２は、様々な場所に設置された場所記録装置５００からの情報が集まるので、設置位置ＩＤや設置位置名も様々なものとなる。
【００９０】
なお、磁気カードやＩＣカード等と位置を検出する改札機での位置履歴の記録方法を述べた。しかしこれに限らず、位置を検出できるスマートフォンやタブレット等の携帯端末を消費者が携帯して、検出した位置を送信することによっても同様の動作を行うことができる。この場合、位置取得部５０１、位置履歴記録部５０３は、携帯端末内で構成される。
【００９１】
(分類ＩＤの生成)
分類ＩＤの生成および記録は、分類ＩＤ生成部６０３と位置頻度格納部６０４の動作である。これは実施の形態１での分類ＩＤ生成部４０３と消費頻度格納部４０４の動作と、消費頻度が位置頻度に置換わったことを除いて同じである。すなわち、図１６に例示した位置履歴情報から、消費者ＩＤ毎に、どの設置ＩＤ位置を何回通過したかをカウントする。その結果は、実施の形態１の図４同様となる。このような消費者ＩＤ対設置位置ＩＤの表を作成した後の動作は、実施の形態１と同じなので説明を省略する。
【００９２】
（分類ＩＤの送受信）
消費者の分類ＩＤが位置頻度格納部６０４に格納されると、消費者毎にその分類ＩＤが分類ＩＤ判定部４０５で抽出され、分類ＩＤ送信部４０６から、場所記録装置５００に送信される。送信された分類ＩＤは、場所記録装置５００の分類ＩＤ受信部５０５で受信される。分類ＩＤは第２の集計装置６００より送信された広告情報等他の情報と共に、分類ＩＤ発行部５０６で整形され、利用可能な形にされる。
【００９３】
このような分類ＩＤ受信部５０５および分類ＩＤ発行部５０６は、個人が携帯するスマートフォン等の携帯端末上に構成されることが望ましい。そのため、磁気カードやＩＣカード等を使った改札機によって公共交通機関を利用する場合、磁気カードやＩＣカードでの個人情報と所有する携帯端末を紐づける必要がある。紐付けは、携帯端末のアプリケーションで磁気カードやＩＣカードのＩＤ情報を登録したり、磁気カードやＩＣカード購入時に携帯端末の電話番号を登録することで実現可能である。
【００９４】
また別の実現手段としては、小売店等で買物を行う際に、磁気カードやＩＣカード等から分類ＩＤを店舗側に通達することも可能である。この場合、店舗側には磁気カードやＩＣカードの読取り装置が設置され、磁気カードやＩＣカードから得た個人ＩＤを、第２の集計装置６００に問合せることで消費者の分類ＩＤを得る。この実施方法を示す構成図を図１７に示す。ここで、データ集計システム１２０は、図１４と比べて分類ＩＤ受信部５０５と分類ＩＤ発行部５０６がない代わりに、分類ＩＤ問合せ部３０７が追加される。分類ＩＤ問合せ部３０７は、消費者が提示した磁気カードやＩＣカードの個人ＩＤから、その消費者の分類ＩＤを問合せ、取得する部分である。
【００９５】
（分類ＩＤを提示した商品購入）
分類ＩＤが個人の携帯する携帯端末に発行されているケースでは、実施の形態１に述べた方法と同じ方法であるので、説明を省略する。また、改札機である場所記録装置５００で用いる磁気カードやＩＣカードを提示して店舗での購入を行う場合は、図１７の構成によって位置履歴と商品・サービスの購入履歴をクロス分析することが可能である。
【００９６】
消費者の位置履歴と、商品・サービスの購入履歴を紐づけて記録した後の動作については、実施の形態１と同じ動作によって、店舗で商品または商品群を買う分類ＩＤに属する消費者が、どのような場所によく赴くのかを、店舗側で把握することが可能になる。そのため、店舗側は、どのような場所で広告を行えば広告効果が高いか知ることが可能になる。なおこのような処理を行っても、店舗側は消費者個々の位置履歴については一切把握できないので、消費者のプライバシーは侵害されない。
【００９７】
［１−３．効果等］
以上のように、実施の形態２にかかる集計システムによれば、消費者がどのような場所によく行くのか、どのような商品・サービスを購入したかといった情報をお互いに秘匿したまま、両者のクロス分析が可能となる。そのため、店舗は、消費者の行動に関するプライバシーを侵害することなく、商品・サービスの広告効果が高い場所を把握することができる。
【００９８】
なお、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置換え、付加、省略等を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
本開示は、異なる事業体が保有するコンテンツ視聴や商品購入の記録を用いて、クロス分析を行う集計装置に適用可能である。具体的には、テレビ、ラジオ、電子書籍等の消費履歴と、実店舗での商品・サービスの購入履歴のクロス分析に、あるいは、公共交通機関やホテル・広場等への移動・滞在の位置履歴と、商品・サービスの購入履歴のクロス分析に、適用可能である。
【符号の説明】
【０１００】
１００，１１０，１２０    データ集計システム
２００    端末装置
２０１    コンテンツ選択部
２０２    コンテンツ取得部
２０３    消費履歴記録部
２０４    コンテンツ提示部
２０５    分類ＩＤ受信部
２０６    分類ＩＤ発行部
３００    第１の集計装置
３０１    分類ＩＤ取得部
３０２    購入品ＩＤ取得部
３０３    購入ログ格納部
３０４    購入傾向分析部
３０５    分類ＩＤ分布問合せ部
３０６    消費傾向取得部
３０７    分類ＩＤ問合せ部
４００    第２の集計装置
４０１    消費履歴取得部
４０２    消費履歴格納部
４０３    分類ＩＤ生成部
４０４    消費頻度格納部
４０５    分類ＩＤ判定部
４０６    分類ＩＤ送信部
４０７    問合せ受付部
４０８    消費頻度計算部
４０９    消費頻度回答部
５００    場所記録装置
５０１    位置取得部
５０３    位置履歴記録部
５０５    分類ＩＤ受信部
５０６    分類ＩＤ発行部
６００    第２の集計装置
６０１    位置履歴取得部
６０２    位置履歴格納部
６０３    分類ＩＤ生成部
６０４    位置頻度格納部
【手続補正２】
【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】
第１の集計装置と、第２の集計装置とを備える集計システムであって、
前記第１の集計装置は、
消費者の分類ＩＤを取得する分類ＩＤ取得部と、
商品又はサービスの購入品ＩＤを取得する購入品ＩＤ取得部と、
前記分類ＩＤと前記購入品ＩＤとを集計し、前記購入品ＩＤに対する前記分類ＩＤの分布を示す第１の集計情報を分析する分析部と、を有し、
前記第２の集計装置は、
消費者の所定の行動の頻度に基づき、前記分類ＩＤを生成する分類ＩＤ生成部と、
前記第１の集計装置から入力した前記第１の集計情報と、前記分類ＩＤとに基づき、前記購入品ＩＤの分布に対する前記所定の行動の頻度の分布を示す第２の集計情報を計算する計算部と、を有し、
前記第１の集計装置が、前記第２の集計情報を取得する集計システム。
【請求項２】
前記計算部は、
前記第１の集計情報に基づき、分類ＩＤが示す前記所定の行動の頻度に、購入品ＩＤに対する分類ＩＤの構成比率を内積することで、前記第２の集計情報を生成する請求項１に記載の集計システム。
【請求項３】
前記所定の行動は、コンテンツの視聴、または、複数のコンテンツの視聴の組合せである請求項２に記載の集計システム。
【請求項４】
前記所定の行動は、所定の場所の訪問、または、複数の所定の場所の訪問の組合せである請求項２に記載の集計システム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2016135784.tif 000022
【図２】
2016135784.tif 000023
【図３】
2016135784.tif 000024
【図４】
2016135784.tif 000025
【図５】
2016135784.tif 000026
【図６】
2016135784.tif 000027
【図７】
2016135784.tif 000028
【図８】
2016135784.tif 000029
【図９】
2016135784.tif 000030
【図１０】
2016135784.tif 000031
【図１１】
2016135784.tif 000032
【図１２】
2016135784.tif 000033
【図１３】
2016135784.tif 000034
【図１４】
2016135784.tif 000035
【図１５】
2016135784.tif 000036
【図１６】
2016135784.tif 000037
【図１７】
2016135784.tif 000038
【国際調査報告】
2016135784.tif 000039
2016135784.tif 000040
2016135784.tif 000041
2016135784.tif 000042