(57)【要約】【課題】従来の情報処理装置においては、適切なマーケッティング支援ができなかった。【解決手段】ユーザの対象物に対して行動を行うことにより対象物が処理される履歴を示す情報であって、ユーザを識別するユーザ識別情報と対象物を識別する対象物識別情報と行動の発生時期を示す時期情報を有する行動情報を２以上格納している行動情報格納部と、２以上の各行動情報が有する対象物識別情報と時期情報から、当該対象物識別情報で識別される対象物に対する、２以上のユーザの行動順序についての情報である行動順序情報を取得する行動順序情報取得部と、前記取得した行動順序情報を用いて、ユーザの先行度または遅延度についての情報であるユーザ先行度情報を算出する先行度情報算出部と、先行度情報を出力する先行度情報出力部を具備する情報処理装置により、適切なマーケッティング支援ができる。【選択図】図２
2008217320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの対象物に対して行動を行うことにより対象物が処理される履歴を示す情報であって、ユーザを識別するユーザ識別情報と対象物を識別する対象物識別情報と行動の発生時期を示す時期情報を有する行動情報を２以上格納している行動情報格納部と、
前記行動情報格納部から２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有する対象物識別情報と時期情報から、当該対象物識別情報で識別される対象物に対する、２以上のユーザの行動順序についての情報である行動順序情報を取得する行動順序情報取得部と、
前記行動順序情報取得部が取得した行動順序情報を用いて、ユーザの先行度または遅延度についての情報であるユーザ先行度情報を算出する先行度情報算出部と、
前記先行度情報を出力する先行度情報出力部を具備する情報処理装置。
【請求項２】
前記先行度情報算出部は、
前記行動順序情報取得部が取得した２以上の行動順序情報から、複数のユーザの同一の対象物に対する行動の起点となっている度合いであり、流行の発信源である度合いを示す情報であるトレンドリーダー度を、２以上の各ユーザに対して算出するトレンドリーダー度算出手段と、
前記行動順序情報取得部が取得した２以上の行動順序情報から、複数のユーザの同一の対象物に対する行動の起点をフォローする度合いであり、トレンドを追いかける度合いを示す情報であるトレンドフォロワ度を、２以上の各ユーザに対して算出するトレンドフォロワ度算出手段を具備し、
前記先行度情報出力部は、
前記トレンドリーダー度と前記トレンドフォロワ度のうちの少なくとも一方を出力する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記先行度情報出力部が出力した先行度情報を受け付け、当該先行度情報を用いて、一定の時期的条件を満たす早期に行動するユーザであるトレンドリーダーを識別するユーザ識別情報を取得するトレンドリーダー取得部と、
前記トレンドリーダー取得部が取得したユーザ識別情報を出力するトレンドリーダー出力部をさらに具備する請求項１または請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記対象物は、商品またはサービスであり、
前記行動は、商品またはサービスの購入、または商品のレンタルである請求項１から請求項３いずれか記載の情報処理装置。
【請求項５】
ユーザの対象物に対する行動の履歴を示す情報であって、ユーザを識別するユーザ識別情報と対象物を識別する対象物識別情報と行動の発生時期を示す時期情報を有する行動情報を２以上格納している行動情報格納部と、
前記行動情報格納部から２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有するユーザ識別情報と時期情報から、当該ユーザ識別情報で識別されるユーザの、２以上の対象物に対する処理順序についての情報である処理順序情報を取得する処理順序情報取得部と、
前記処理順序情報取得部が取得した処理順序情報を用いて、対象物の先行度または遅延度についての情報である対象物先行度情報を算出する先行度情報算出部と、
前記対象物先行度情報を出力する対象物先行度情報出力部を具備する情報処理装置。
【請求項６】
前記対象物先行度情報出力部は、
前記処理順序情報取得部が取得した２以上の処理順序情報から、複数の対象物に対する同一のユーザの行動の起点となっている対象物の度合いであり、対象物のハブ度を示す情報であるソースアイテム度を、２以上の各対象物に対して算出するソースアイテム度算出手段と、
前記処理順序情報取得部が取得した２以上の処理順序情報から、複数の対象物に対する同一のユーザの行動の起点の対象物をフォローする度合いである派生アイテム度を、２以上の各対象物に対して算出する派生アイテム度算出手段を具備し、
前記対象物先行度情報出力部は、
前記ソースアイテム度と前記派生アイテム度のうちの少なくとも一方を出力する請求項５記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記対象物先行度情報出力部が出力した対象物先行度情報を受け付け、当該対象物先行度情報を用いて、対象物に対して行動が起こされる流れである流行遷移の情報である流行遷移情報を取得する流行遷移情報取得部と、
前記流行遷移情報取得部が取得した流行遷移情報を出力する流行遷移情報出力部をさらに具備する請求項５または請求項６記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記対象物は、商品またはサービスであり、
前記行動は、商品またはサービスの購入、または商品のレンタルである請求項５から請求項７いずれか記載の情報処理装置。
【請求項９】
コンピュータを、
記憶媒体に格納されている２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有する対象物識別情報と時期情報から、当該対象物識別情報で識別される対象物に対する、２以上のユーザの行動順序についての情報である行動順序情報を取得する行動順序情報取得部と、
前記行動順序情報取得部が取得した行動順序情報を用いて、予め決められた算出式により、ユーザの先行度または遅延度についての情報であるユーザ先行度情報を算出する先行度情報算出部と、
前記先行度情報を出力する先行度情報出力部として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、
記憶媒体に格納されている２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有するユーザ識別情報と時期情報から、当該ユーザ識別情報で識別されるユーザの、２以上の対象物に対する処理順序についての情報である処理順序情報を取得する処理順序情報取得部と、
前記処理順序情報取得部が取得した処理順序情報を用いて、予め決められた算出式により、対象物の先行度または遅延度についての情報である対象物先行度情報を算出する先行度情報算出部と、
前記対象物先行度情報を出力する対象物先行度情報出力部として機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
行動順序情報取得部と、先行度情報算出部と、先行度情報出力部を用いて、先行度情報を出力する情報処理方法であって、
前記行動順序情報取得部により、記憶媒体に格納されている２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有する対象物識別情報と時期情報から、当該対象物識別情報で識別される対象物に対する、２以上のユーザの行動順序についての情報である行動順序情報を取得する行動順序情報取得ステップと、
前記行動順序情報取得ステップで取得した行動順序情報を用いて、予め決められた算出式により、ユーザの先行度または遅延度についての情報であるユーザ先行度情報を算出する先行度情報算出ステップと、
前記先行度情報を出力する先行度情報出力ステップを具備する情報処理方法。
【請求項１２】
処理順序情報取得部と、先行度情報算出部と、対象物先行度情報出力部を用いて、対象物先行度情報を出力する情報処理方法であって、
記憶媒体に格納されている２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有するユーザ識別情報と時期情報から、当該ユーザ識別情報で識別されるユーザの、２以上の対象物に対する処理順序についての情報である処理順序情報を取得する処理順序情報取得ステップと、
前記処理順序情報取得ステップで取得した処理順序情報を用いて、予め決められた算出式により、対象物の先行度または遅延度についての情報である対象物先行度情報を算出する先行度情報算出ステップと、
前記対象物先行度情報を出力する対象物先行度情報出力ステップを具備する情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの商品購入などの行動履歴の情報を用いて、ユーザの先進度や、商品等の流行遷移などの情報を取得する情報処理装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、マーケットの流行を判断するために、消費者の価値を示すキーワードを見つけ易くするマーケット情報分析装置があった（特許文献１参照）。本マーケティング情報分析装置は、商品又はサービス毎のマーケット実績値データを記憶するマーケット実績値記憶手段と、前記商品又はサービス毎に、消費者の価値を示すキーワードを記憶するキーワード記憶手段と、予め決められた期間毎の前記マーケット実績値データを時系列に集計する時系列集計手段と、前記時系列集計手段が集計した集計値データを出力する集計値出力手段とを有する。
【０００３】
また、利用者の興味の高い項目名、項目値に基づく確度の高いコンテンツレコメンドと、コンテンツ利用の順序性を考慮したコンテンツレコメンドの双方を同時に実現する情報処理システムがある（特許文献２参照）。本システムは、利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理するコンテンツ利用履歴情報格納管理部と、コンテンツ利用履歴情報からコンテンツ利用遷移情報を算出するコンテンツ利用遷移情報算出部と、コンテンツ利用遷移情報を格納管理するコンテンツ利用遷移情報格納管理部と、コンテンツメタデータ情報を格納管理するコンテンツメタデータ情報格納管理部と、コンテンツ利用履歴情報、コンテンツ利用遷移情報及びコンテンツメタデータ情報とに基づきコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド情報生成部を有する。
【０００４】
また、個人の項目名毎の特徴を抽出し、個人の項目名毎の特徴に基づくコンテンツのレコメンドを行うシステムがある（特許文献３参照）。本システムは、予め設定されている項目名に関し、対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得し、取得した利用者項目別志向情報を参照してその項目名に関し予め設定しておいた閾値以上の出現回数の項目値を抽出し、この項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報を取得し、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドするシステムである。
【０００５】
さらに、商品購入に結びつく可能性を向上させ、また、総合的なレコメンデーション・サービスを実現するシステムがある（特許文献４参照）。本システムは、音楽ソフト配信ショップＡのサーバに対して、ユーザが携帯電話機によりネット接続サービスを介してアクセスして音楽ソフトを例えば購入すると、ショップＡのサーバはその購入情報をセンタに送信し、センタはその歌手によるコンサート情報をレコメンドルールから検索してそのレコメンデーションを、ネット接続サービスを介して携帯電話に送信するシステムである。そして、本システムは、チケット販売ショップＢのサーバに対して、ユーザが携帯電話によりコンサートチケットを購入すると、ショップＢのサーバはその購入情報をセンタに送信し、センタは、この購入情報のコンサートの開催日における飛行機などの予約状況をレコメンドルールから検索してそのレコメンデーションを携帯電話に送信するシステムである。
【特許文献１】特開２００５−９２７２１号公報（第１頁、第１図等）
【特許文献２】特開２００５−２９３３８４号公報（第１頁、第１図等）
【特許文献３】特開２００４−３６２０１１号公報（第１頁、第１図等）
【特許文献４】特開２００２−１１７２９２号公報（第１頁、第１図等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来のシステムにおいては、マーケット実績値データを時系列に集計するだけで、ユーザの対象物に対する行動を示す行動情報を用いて、ユーザの先進度や、商品の流行遷移などに関する情報を取得することができなかった。つまり、トレンドリーダーや、商品の流行遷移などの、マーケッティングに重要な情報を自動取得することができなかった。
【０００７】
また、従来のシステムにおいては、ユーザの対象物に対して行動を行うことにより対象物が処理される履歴を示す情報である行動情報を用いて、ユーザの先進度や、商品の流行遷移などに関する情報を取得することができず、レコメンドやマーケッティングに十分に寄与するシステムにはなっていなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本第一の発明の情報処理装置は、ユーザの対象物に対して行動を行うことにより対象物が処理される履歴を示す情報であって、ユーザを識別するユーザ識別情報と対象物を識別する対象物識別情報と行動の発生時期を示す時期情報を有する行動情報を２以上格納している行動情報格納部と、前記行動情報格納部から２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有する対象物識別情報と時期情報から、当該対象物識別情報で識別される対象物に対する、２以上のユーザの行動順序についての情報である行動順序情報を取得する行動順序情報取得部と、前記行動順序情報取得部が取得した行動順序情報を用いて、ユーザの先行度または遅延度についての情報であるユーザ先行度情報を算出する先行度情報算出部と、前記先行度情報を出力する先行度情報出力部を具備する情報処理装置である。
【０００９】
かかる構成により、複数のユーザの行動履歴（行動情報）から、先行度情報を算出できる。
【００１０】
また、本第二の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、前記先行度情報算出部は、前記行動順序情報取得部が取得した２以上の行動順序情報から、複数のユーザの同一の対象物に対する行動の起点となっている度合いであり、流行の発信源である度合いを示す情報であるトレンドリーダー度を、２以上の各ユーザに対して算出するトレンドリーダー度算出手段と、前記行動順序情報取得部が取得した２以上の行動順序情報から、複数のユーザの同一の対象物に対する行動の起点をフォローする度合いであり、トレンドを追いかける度合いを示す情報であるトレンドフォロワ度を、２以上の各ユーザに対して算出するトレンドフォロワ度算出手段を具備し、前記先行度情報出力部は、前記トレンドリーダー度と前記トレンドフォロワ度のうちの少なくとも一方を出力する情報処理装置である。
【００１１】
かかる構成により、複数のユーザの行動履歴（行動情報）から、トレンドリーダー度やトレンドフォロワ度を算出できる。
【００１２】
また、本第三の発明の情報処理装置は、第一、第二いずれかの発明に対して、前記先行度情報出力部が出力した先行度情報を受け付け、当該先行度情報を用いて、一定の時期的条件を満たす早期に行動するユーザであるトレンドリーダーを識別するユーザ識別情報を取得するトレンドリーダー取得部と、前記トレンドリーダー取得部が取得したユーザ識別情報を出力するトレンドリーダー出力部をさらに具備する情報処理装置である。
【００１３】
かかる構成により、トレンドリーダーを取得できる。
【００１４】
また、本第四の発明の情報処理装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、前記対象物は、商品またはサービスであり、前記行動は、商品またはサービスの購入、または商品のレンタルである情報処理装置である。
【００１５】
かかる構成により、商品またはサービスの購入等の情報から、トレンドリーダー等を決定できる。
【００１６】
また、本第五の発明の情報処理装置は、ユーザの対象物に対する行動の履歴を示す情報であって、ユーザを識別するユーザ識別情報と対象物を識別する対象物識別情報と行動の発生時期を示す時期情報を有する行動情報を２以上格納している行動情報格納部と、前記行動情報格納部から２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有するユーザ識別情報と時期情報から、当該ユーザ識別情報で識別されるユーザの、２以上の対象物に対する処理順序についての情報である処理順序情報を取得する処理順序情報取得部と、前記処理順序情報取得部が取得した処理順序情報を用いて、対象物の先行度または遅延度についての情報である対象物先行度情報を算出する先行度情報算出部と、前記対象物先行度情報を出力する対象物先行度情報出力部を具備する情報処理装置である。
【００１７】
かかる構成により、複数のユーザの行動履歴（行動情報）から、対象物先行度情報を算出できる。
【００１８】
また、本第六の発明の情報処理装置は、第五の発明に対して、前記対象物先行度情報出力部は、前記処理順序情報取得部が取得した２以上の処理順序情報から、複数の対象物に対する同一のユーザの行動の起点となっている対象物の度合いであり、対象物のハブ度を示す情報であるソースアイテム度を、２以上の各対象物に対して算出するソースアイテム度算出手段と、前記処理順序情報取得部が取得した２以上の処理順序情報から、複数の対象物に対する同一のユーザの行動の起点の対象物をフォローする度合いである派生アイテム度を、２以上の各対象物に対して算出する派生アイテム度算出手段を具備し、前記対象物先行度情報出力部は、前記ソースアイテム度と前記派生アイテム度のうちの少なくとも一方を出力する情報処理装置である。
【００１９】
かかる構成により、複数のユーザの行動履歴（行動情報）から、ソースアイテム度や派生アイテム度を算出できる。
【００２０】
また、本第七の発明の情報処理装置は、第五、第六いずれかの発明に対して、前記対象物先行度情報出力部が出力した対象物先行度情報を受け付け、当該対象物先行度情報を用いて、対象物に対して行動が起こされる流れである流行遷移の情報である流行遷移情報を取得する流行遷移情報取得部と、前記流行遷移情報取得部が取得した流行遷移情報を出力する流行遷移情報出力部をさらに具備する情報処理装置である。
【００２１】
かかる構成により、流行遷移情報を取得できる。
【００２２】
また、本第八の発明の情報処理装置は、第五から第七いずれかの発明に対して、前記対象物は、商品またはサービスであり、前記行動は、商品またはサービスの購入、または商品のレンタルである情報処理装置である。
【００２３】
かかる構成により、商品またはサービスの購入等の情報から、商品等の流行遷移情報を取得できる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明による情報処理装置によれば、ユーザの対象物に対して行動を行うことにより対象物が処理される履歴を示す情報である行動情報を用いて、ユーザの先進度や、商品の流行遷移などに関する情報を取得できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態１）
【００２６】
本実施の形態において、ユーザの対象物に対して行動を行うことにより対象物が処理される履歴を示す情報であって、ユーザを識別するユーザ識別情報と対象物を識別する対象物識別情報と行動の発生時期を示す時期情報を有する行動情報を管理し、その行動情報を用いて、ユーザの他のユーザに対する特性（先行度または遅延度）に関する情報を出力する情報処理装置について説明する。
【００２７】
図１は、本実施の形態における情報処理システムの概念図である。情報処理システムは、一の情報処理装置１１と２以上の情報端末１２を具備する。ここでは、１以上のユーザは、情報端末１２を操作し、情報処理装置１１にアクセスするものとする。情報処理装置１１は、例えば、Ｗｅｂ上のサーバ装置である。情報端末１２は、いわゆるノートパソコンでも、携帯電話等でも良い。情報端末１２は、情報処理装置１１と通信可能な端末であれば良い。
【００２８】
図２は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。情報処理装置１１は、サーバ側受信部１１０１、行動情報蓄積部１１０２、行動情報格納部１１０３、行動順序情報取得部１１０４、先行度情報算出部１１０５、先行度情報出力部１１０６、トレンドリーダー取得部１１０７、トレンドリーダー出力部１１０８を具備する。
【００２９】
先行度情報算出部１１０５は、トレンドリーダー度算出手段１１０５１、トレンドフォロワ度算出手段１１０５２を具備する。
【００３０】
情報端末１２は、受付部１２０１、端末側送信部１２０２、端末側受信部１２０３、端末側出力部１２０４を具備する。
【００３１】
サーバ側受信部１１０１は、情報端末１２から、行動情報や各種の指示やデータ等を受信する。行動情報は、ユーザの対象物に対して行動を行うことにより対象物が処理される履歴を示す情報である。行動情報は、ユーザ識別情報と対象物識別情報と時期情報を有する。ユーザ識別情報は、ユーザを識別する情報である。行動とは、例えば、商品またはサービスの購入、または商品のレンタル、場所（例えば、遊園地のアトラクション）への入場、場所や地域や国などへの訪問、記事へのコメント、情報へのハイパーリンクやトラックバック、好きな映画（あるいは政党・政治家、人気タレント）の投票など、何でもよい。対象物識別情報は、対象物を識別する情報であり、対象物のＩＤ、対象物名などである。対象物とは、例えば、商品、サービス、場所、名勝、地域、国、記事などの情報、人等であり、あらゆる行動の対象となるものが含まれる。時期情報は、行動の発生時期を示す情報である。時期情報は、情報処理装置１１が付与しても良いし、情報端末１２が付与しても良い。時期情報は、日付だけでも良いし、日付と時刻を有する情報でも良い。時期情報の形式は問わない。ユーザ識別情報は、例えば、ユーザＩＤ、氏名、メールアドレス、ユーザの情報端末のＩＤ（ＩＰアドレス、電話番号、ＭＡＣアドレスなど）などである。また、上記の指示の例として、先行度情報を出力する指示である先行度情報出力指示、トレンドリーダーを出力する指示であるトレンドリーダー出力指示などがある。なお、サーバ側受信部１１０１が受信する行動情報は、時期情報を有さなくても良い。かかる場合、情報処理装置１１が、図示しない手段により、時刻（サーバ側受信部１１０１が情報を受信した時刻など）を示す時期情報を取得（自装置内の時計、または外部装置から取得）し、行動情報の時期情報として、書き込む。サーバ側受信部１１０１は、無線または有線の通信手段が好適であるが、放送を受信する手段でも実現可能である。
【００３２】
行動情報蓄積部１１０２は、サーバ側受信部１１０１が行動情報を受信した場合に、当該行動情報を行動情報格納部１１０３に蓄積する。行動情報蓄積部１１０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。行動情報蓄積部１１０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３３】
行動情報格納部１１０３は、行動情報を２以上格納している。行動情報格納部１１０３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００３４】
行動順序情報取得部１１０４は、行動情報格納部１１０３から２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有する対象物識別情報と時期情報から、当該対象物識別情報で識別される対象物に対する、２以上のユーザの行動順序についての情報である行動順序情報を取得し、メモリ上に配置する。行動順序情報とは、行動情報が有する時期情報が示す時期の前後関係から構築される有向グラフの情報であり、形式は問わない。形式は行列でも良いし、リンク情報でも良い。リンク情報とは、時期情報が示す時期の順番に、行動情報をリンクで接続した情報である。なお、行動情報をリンクで接続する場合に、リンクは、行動情報を時期の昇順に接続するリンクでも、降順に接続するリンクでも良い。行動順序情報の具体例は後述する。行動順序情報取得部１１０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。行動順序情報取得部１１０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３５】
先行度情報算出部１１０５は、行動順序情報取得部１１０４が取得した行動順序情報を用いて、予め決められた算出式に当該行動順序情報を代入し、ユーザの先行度または遅延度についての情報であるユーザ先行度情報を算出し、メモリ上に配置する。ユーザ先行度情報は、例えば、トレンドリーダー度、またはトレンドフォロワ度のどちらか一方、または両方を含む。トレンドリーダー度とは、複数のユーザの同一の対象物に対する行動の起点となっている度合いであり、ユーザの流行の発信源である度合いを示す情報である。トレンドフォロワ度とは、複数のユーザの同一の対象物に対する行動の起点をフォローする度合いであり、トレンドを追いかける度合いを示す情報である。ユーザ先行度情報、トレンドリーダー度、またはトレンドフォロワ度の情報の具体例は後述する。先行度情報算出部１１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。先行度情報算出部１１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３６】
トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、行動順序情報取得部１１０４が取得した２以上の行動順序情報を、予め決められた算出式に代入し、トレンドリーダー度を、２以上の各ユーザに対して算出し、メモリ上に配置する。トレンドリーダー度の算出方法の具体例は後述する。トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。トレンドリーダー度算出手段１１０５１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３７】
トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、行動順序情報取得部１１０４が取得した２以上の行動順序情報を、予め決められた算出式に代入し、トレンドフォロワ度を、２以上の各ユーザに対して算出し、メモリ上に配置する。トレンドフォロワ度の算出方法の具体例は後述する。トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。トレンドフォロワ度算出手段１１０５２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３８】
先行度情報出力部１１０６は、先行度情報算出部１１０５が算出した先行度情報を出力する。先行度情報出力部１１０６は、例えば、トレンドリーダー度とトレンドフォロワ度のうちの少なくとも一方を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、他の処理にデータを渡すこと等を含む概念である。なお、他の処理とは、商品やサービスをレコメンドする処理や、トレンドリーダー度とトレンドフォロワ度のランキングを出力する処理などである。商品やサービスをレコメンドする処理とは、例えば、トレンドリーダー度が最も高いユーザが、最近に購入した商品またはサービスの情報を、行動情報格納部１１０３から読み出し、当該商品またはサービスの情報を、情報端末１２に送信する処理である。あるいは，商品やサービスをレコメンドする処理とは、例えば、あるユーザよりトレンドリーダー度が高いユーザが、購入した商品またはサービスの情報を、行動情報格納部１１０３から読み出し、当該商品またはサービスの情報を、情報端末１２に送信する処理等でも良い。商品やサービスをレコメンドする場合に、どのユーザが購入した商品等をレコメンドするかは、種々考えられる。つまり、商品やサービスをレコメンドする場合に、トレンドリーダー度またはトレンドフォロワ度のうちの1以上の情報を用いれば良い。トレンドリーダー度とトレンドフォロワ度のランキングを出力する処理とは、トレンドリーダー度やトレンドフォロワ度をキーとして、ユーザ識別情報をソートし、ソート結果を情報端末１２に送信する処理である。先行度情報出力部１１０６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。先行度情報出力部１１０６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。なお、ここでは、先行度情報出力部１１０６は、先行度情報をトレンドリーダー取得部１１０７に渡すものとして、主として説明する。
【００３９】
トレンドリーダー取得部１１０７は、先行度情報出力部１１０６が出力した先行度情報を受け付け、当該先行度情報を用いて、一定の時期的条件を満たす早期に行動するユーザであるトレンドリーダーを識別するユーザ識別情報を取得する。トレンドリーダー取得部１１０７は、トレンドリーダー度が最も高い値と対になるユーザ識別情報を取得しても良いし、トレンドリーダー度が高い上位３のユーザ識別情報を取得しても良いし、予め決められた閾値より高いトレンドリーダー度と対になるユーザ識別情報を取得しても良い。また、トレンドリーダー取得部１１０７は、トレンドリーダー度とトレンドフォロワ度の両方を用いて、ユーザのトレンドを創り出す能力を決定し、所定の条件に合致する（例えば、最もトレンドを創り出す能力が高いと判定された）ユーザのユーザ識別情報を取得しても良い。トレンドリーダー取得部１１０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。トレンドリーダー取得部１１０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４０】
トレンドリーダー出力部１１０８は、トレンドリーダー取得部１１０７が取得したユーザ識別情報を出力する。ここで、出力とは、表示、印刷、音声出力、外部装置への送信、他の処理にデータを渡すことなど、を含む概念である。なお、他の処理とは、商品やサービスをレコメンドする処理や、ユーザ識別情報で識別されるユーザに、その旨の通知を行う処理などである。商品やサービスをレコメンドする処理とは、ユーザ識別情報で識別されるユーザ（トレンドリーダー）が、購入した商品またはサービスの情報を、行動情報格納部１１０３から読み出し、当該商品またはサービスの情報を、情報端末１２に送信する処理である。トレンドリーダー出力部１１０８は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。トレンドリーダー出力部１１０８は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００４１】
受付部１２０１は、ユーザからの各種指示や、行動情報や、各種のデータ等を受け付ける。各種指示や行動情報などの入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部１２０１は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００４２】
端末側送信部１２０２は、受付部１２０１が受け付けた行動情報や各種のデータ等を、受け付けた指示に従い、情報処理装置１１に送信する。端末側送信部１２０２は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【００４３】
端末側受信部１２０３は、情報処理装置１１からユーザ識別情報などを受信する。また、端末側受信部１２０３は、情報処理装置１１から、ユーザの先行度情報（トレンドリーダー度やトレンドフォロワ度など）を受信しても良い。
【００４４】
端末側出力部１２０４は、端末側受信部１２０３が受信したユーザ識別情報や先行度情報や、ユーザが入力した情報などを出力する。端末側出力部１２０４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末側出力部１２０４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００４５】
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、情報処理装置１１の動作について図３から図５のフローチャートを用いて説明する。
【００４６】
（ステップＳ３０１）サーバ側受信部１１０１は、行動情報を受信したか否かを判断する。行動情報を受信すればステップＳ３０２に行き、行動情報を受信しなければステップＳ３０３に行く。
【００４７】
（ステップＳ３０２）行動情報蓄積部１１０２は、ステップＳ３０１で受信した行動情報を行動情報格納部１１０３に追記する。ステップＳ３０１に行く。
【００４８】
（ステップＳ３０３）サーバ側受信部１１０１は、先行度情報を出力する指示である先行度情報出力指示を受信したか否かを判断する。先行度情報出力指示を受信すればステップＳ３０４に行き、先行度情報出力指示を受信しなければステップＳ３０６に行く。
【００４９】
（ステップＳ３０４）先行度情報算出部１１０５は、先行度情報を算出する。先行度情報算出処理の詳細について、図４、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００５０】
（ステップＳ３０５）先行度情報出力部１１０６は、ステップＳ３０４で算出した先行度情報を、先行度情報出力指示を送信した情報端末１２に送信する。ステップＳ３０１に戻る。
【００５１】
（ステップＳ３０６）サーバ側受信部１１０１は、トレンドリーダーを出力する指示であるトレンドリーダー出力指示を受信したか否かを判断する。トレンドリーダー出力指示を受信すればステップＳ３０７に行き、トレンドリーダー出力指示を受信しなければステップＳ３０１に戻る。
【００５２】
（ステップＳ３０７）先行度情報算出部１１０５は、先行度情報を算出する。先行度情報算出処理の詳細について、図４、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００５３】
（ステップＳ３０８）トレンドリーダー取得部１１０７は、トレンドリーダーとしてユーザ識別情報を抽出するための条件を示す情報であるトレンドリーダー条件を読み出す。なお、トレンドリーダー取得部１１０７は、ここでは、例えば、トレンドリーダー条件を予め格納している、とする。なお、トレンドリーダー取得部１１０７は、トレンドリーダー条件を動的に決定しても良い。
【００５４】
（ステップＳ３０９）トレンドリーダー取得部１１０７は、ステップＳ３０８で読み出したトレンドリーダー条件に合致するユーザのユーザ識別情報を取得する。ユーザ識別情報の取得処理の具体例については、後述する。なお、トレンドリーダー取得部１１０７は、通常、各ユーザの先行度情報（トレンドリーダー度、トレンドリーダーフォロワ度のうちの１以上の情報）を、トレンドリーダー条件に適用し、当該トレンドリーダー条件に合致するか否かを判断する。そして、トレンドリーダー取得部１１０７は、トレンドリーダー条件に合致する先行度情報と対になるユーザ識別情報を読み出す。
【００５５】
（ステップＳ３１０）トレンドリーダー出力部１１０８は、ステップＳ３０９で取得したユーザ識別情報を、情報端末１２に送信する。ステップＳ３０１に戻る。
【００５６】
なお、図３のフローチャートにおいて、先行度情報出力指示とトレンドリーダー出力指示以外の指示に対応する処理を行っても良い。
【００５７】
なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００５８】
次に、先行度情報算出処理の詳細について、図４、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００５９】
（ステップＳ４０１）行動順序情報取得部１１０４は、行動情報格納部１１０３から２以上のすべての行動情報を読み出し、1以上の各対象物を示す対象物識別情報に対応するユーザ識別情報と時期情報を取得し、取得した２以上の時期情報から行動が発生した時期の順に２以上のユーザ識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する。有向グラフ情報の構成のアルゴリズムの例は、図５のフローチャートを用いて説明する。なお、ここでの有向グラフ情報とは、行動順序情報と同じ意味である。また、「行動が発生した時期の順」とは、古い行動から新しい行動の順、または、新しい行動から古い行動の順、のどちらでも良い。
【００６０】
（ステップＳ４０２）トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、トレンドリーダー度ベクトルを初期化する。トレンドリーダー度ベクトルとは、各ユーザ識別情報に対応するトレンドリーダー度を要素とするベクトルデータである。トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、トレンドフォロワ度ベクトルを初期化する。レンドフォロワ度ベクトルとは、各ユーザ識別情報に対応するレンドフォロワ度を要素とするベクトルデータである。
【００６１】
（ステップＳ４０３）トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、ステップＳ４０１で得た有向グラフ情報（行列）と、現在のトレンドリーダー度ベクトルを、予め決められた算出式に代入して、次のトレンドフォロワ度ベクトルを得る。
【００６２】
（ステップＳ４０４）トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、ステップＳ４０１で得た有向グラフ情報（行列）と、現在のトレンドフォロワ度ベクトルを、予め決められた算出式に代入して、次のトレンドリーダー度ベクトルを得る。
【００６３】
（ステップＳ４０５）トレンドリーダー度算出手段１１０５１およびトレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、トレンドリーダー度、およびトレンドフォロワ度が収束しているか否かを判断する。具体的には、「｜トレンドリーダー度ベクトル−次のトレンドリーダー度ベクトル｜<ε」かつ「｜トレンドフォロワ度ベクトル−次のトレンドフォロワ度ベクトル｜<ε」を満たすか否かを判断する。ここで、εは、「０．０００１」など、非常に小さい数とすることが好ましい。収束していればステップＳ４０６に行き、収束していなければステップＳ４０７に行く。
【００６４】
（ステップＳ４０６）トレンドリーダー度算出手段１１０５１およびトレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、次のトレンドリーダー度ベクトル、次のトレンドフォロワ度ベクトルの各要素を、各ユーザのトレンドリーダー度、およびトレンドフォロワ度として、記憶媒体に蓄積する。上位処理にリターンする。
【００６５】
（ステップＳ４０７）トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、次のトレンドリーダー度ベクトルを、トレンドリーダー度ベクトルとして、トレンドリーダー度ベクトルが格納されている変数に代入する。
【００６６】
（ステップＳ４０８）トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、次のトレンドフォロワ度ベクトルを、トレンドフォロワ度ベクトルとして、トレンドフォロワ度ベクトルが格納されている変数に代入する。ステップＳ４０３に戻る。
【００６７】
なお、図４のフローチャートにおいて、トレンドリーダー度を算出してから、トレンドフォロワ度を算出した（ステップＳ４０３、ステップＳ４０４）。しかし、トレンドリーダー度とトレンドフォロワ度の算出順序は問わないことは言うまでもない。つまり、図４のフローチャートにおいて、トレンドフォロワ度を算出した後、トレンドリーダー度を算出しても良い。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【００６８】
次に、ステップＳ４０１の有向グラフ情報の構成のアルゴリズムの例について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００６９】
（ステップＳ５０１）行動順序情報取得部１１０４は、カウンタｉに１を代入する。
【００７０】
（ステップＳ５０２）行動順序情報取得部１１０４は、ｉ番目の対象物識別情報が存在するか、行動情報格納部１１０３の行動情報が有する対象物識別情報から判断する。ｉ番目の対象物識別情報が存在すればステップＳ５０３に行き、ｉ番目の対象物識別情報が存在しなければ上位にリターンする。なお、ｉ番目の対象物識別情報とは、ｉ番目の種類の対象物識別情報のことであり、同一の対象物識別情報を有する行動情報を別々の対象物識別情報を有するものとして判断しない。したがって、図示しない手段により、別途、一の対象物識別情報を一レコードとして、管理されている場合、行動順序情報取得部１１０４は、その管理情報からｉ番目の対象物識別情報を読み出すことが好適である。
【００７１】
（ステップＳ５０３）行動順序情報取得部１１０４は、ｉ番目の対象物識別情報で識別される対象物に対する行動を起こしたユーザのユーザ識別情報をすべて、行動情報格納部１１０３から取得し、時期情報が示す時期の順に一時的にメモリ等に格納する。格納された情報は、ユーザ識別情報の集合である。
【００７２】
（ステップＳ５０４）行動順序情報取得部１１０４は、カウンタｊに１を代入する。
【００７３】
（ステップＳ５０５）行動順序情報取得部１１０４は、ステップＳ５０３で格納したユーザ識別情報の集合の中に、「ｊ＋１」番目のユーザ識別情報が存在するか否かを判断する。「ｊ＋１」番目のユーザ識別情報が存在すればステップＳ５０６に行き、「ｊ＋１」番目のユーザ識別情報が存在しなければステップＳ５０９に行く。
【００７４】
（ステップＳ５０６）行動順序情報取得部１１０４は、ステップＳ５０３で格納したユーザ識別情報の集合の中の、ｊ番目、および「ｊ＋１」番目のユーザ識別情報を取得する。
【００７５】
（ステップＳ５０７）行動順序情報取得部１１０４は、有向グラフ情報の中の要素であって、ステップＳ５０６で取得した、ｊ番目、および「ｊ＋１」番目のユーザ識別情報に対応する要素の値を、「１」にする。つまり、ネットワークのリンクが張られている意味が「１」である。
【００７６】
（ステップＳ５０８）行動順序情報取得部１１０４は、ｊを１、インクリメントする。ステップＳ５０５に戻る。
【００７７】
（ステップＳ５０９）行動順序情報取得部１１０４は、ｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。
【００７８】
次に、情報端末１２の動作について説明する。情報端末１２の受付部１２０１は、ユーザからの各種指示や、行動情報や、各種のデータ等を受け付ける。そして、端末側送信部１２０２は、受付部１２０１が受け付けた行動情報や各種のデータ等を、受け付けた指示に従い、情報処理装置１１に送信する。次に、端末側受信部１２０３は、端末側送信部１２０２が送信した各種指示に従って、例えば、情報処理装置１１からユーザ識別情報や先行度情報を受信する。そして、端末側出力部１２０４は、端末側受信部１２０３が受信したユーザ識別情報や先行度情報を出力する。なお、以上の情報端末１２の動作は、公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００７９】
以下、本実施の形態における情報処理装置の具体的な動作について説明する。本情報処理システムの概念図は図１である。
【００８０】
今、行動順序情報取得部１１０４または図示しない手段は、図６に示す対象物管理表を保持している、とする。対象物管理表は、対象物を管理する表である。ここでは、対象物は商品、特に、衣服や靴など、身につける物品である。対象物管理表は、電子商取引の対象となる商品またはサービスの情報である対象物レコードを１以上格納している表である。対象物管理表は、「ＩＤ」「対象物識別情報」「対象物属性」を有する。「ＩＤ」は、表のレコードを識別する情報であり、表管理のために存在する。「対象物識別情報」は、対象物を識別する情報であり、ここでは、対象物ＩＤである。ただし、「対象物識別情報」は商品の名称などでも良く、後述する対象物属性を含む情報として考えても良い。「対象物属性」は、対象物の１以上の属性値が格納される。属性値は、「商品名」「商品種」「サイズ」などである。「商品種」は、商品の種類を示す。
【００８１】
また、行動情報格納部１１０３は、図７に示す行動情報管理表を格納している。行動情報管理表は、ここでは、過去の商品等の購入履歴を示す情報である行動情報を格納している。つまり、ここでは、行動情報は、ユーザが商品等を購入する、という行動を発生させたことを示す情報であり、ユーザ識別情報と対象物識別情報と時期情報を有する。行動情報管理表は、「ＩＤ」「行動情報」を有するレコードを１以上格納している。「行動情報」は、「ユーザ識別情報」「対象物識別情報」「時期情報」を有する。
【００８２】
また、行動情報格納部１１０３の行動情報は、例えば、以下に説明する動作により、蓄積されたものである。つまり、ユーザが、ある電子商取引を行うサイトにログインし、例えば、図８に示すようなホームページを、情報端末１２に表示させた、とする。
【００８３】
そして、ユーザは、好きな商品を購入する（「買い物かごに入れる」ボタンを押下し、電子決済処理を行う）。そして、情報端末１２の受付部１２０１は、購入対象の商品を示す「対象物識別情報」を受け付ける。そして、情報端末１２は、行動情報（対象物識別情報、ユーザ識別情報、時期情報）を構成し、端末側送信部１２０２は、その行動情報を、情報処理装置１１に送信する。なお、ユーザ識別情報は、例えば、図８のサイトにログインする際、または、電子決済の際にユーザが入力する、とする。また、時期情報は、情報端末１２が、購入の決定のボタン（図示しない）の押下を受け付けた際に、自身の時計から取得する、とする。なお、時期情報は、情報処理装置１１が行動情報を受信した際に、取得するのが好適である。
【００８４】
次に、情報処理装置１１のサーバ側受信部１１０１は、行動情報を受信する。そして、行動情報蓄積部１１０２は、受信された行動情報を行動情報格納部１１０３に追記する。以上の処理により、行動情報は蓄積される。
【００８５】
そして、次に、ユーザは、情報端末１２の入力手段を用いて、先行度情報出力指示を入力する、とする。そして、情報端末１２の受付部１２０１は、先行度情報出力指示を受け付ける。次に、端末側送信部１２０２は、受付部１２０１が受け付けた先行度情報出力指示を情報処理装置１１に送信する。
【００８６】
次に、情報処理装置１１のサーバ側受信部１１０１は、先行度情報出力指示を受信する。そして、先行度情報算出部１１０５等は、以下のように先行度情報を算出する。つまり、まず、行動順序情報取得部１１０４は、図７の行動情報管理表から２以上のすべての行動情報を読み出し、１以上の各対象物を示す対象物識別情報に対応するユーザ識別情報と時期情報を取得し、取得した２以上の時期情報から行動が発生した時期の順に２以上のユーザ識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する。ここで、行動順序情報取得部１１０４は、概念的に図９に示すように、商品等の購入の順序に着目し、対象物識別情報ごとに、ユーザ識別情報のネットワークの情報を得る、とする。さらに、図９の概念図から対象物識別情報を消去し、行動順序情報取得部１１０４は、図１０に示すような購入者識別情報をリンク付ける、有向グラフ情報を構成する。図１０において、購入した時期が遅いユーザのユーザ識別情報（ノード）から、購入した時期が早いユーザのユーザ識別情報（ノード）に有向グラフ（矢印）が向いている。この有向グラフ情報は、図１１に示すような行列（Ｍ）の情報として表現される。図１１において、行列（Ｍ）は、行がリンク元、列がリンク先を示し、例えば、「Ｅ→Ｂ」は、５行２列の要素の値「１」として表現されている。行動順序情報取得部１１０４は、５行５列の配列に、図１１に示す情報を書き込んで、有向グラフ情報を得る。なお、５行５列の配列の初期値は、すべての要素において「０」である。
【００８７】
次に、トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、トレンドリーダー度ベクトルを初期化し、トレンドリーダー度ベクトル（ＴＬ）「（１  １  １  １  １）Ｔ」を得る。なお、ベクトルの「Ｔ」は、転置である。また、トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、トレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）を初期化し、「（１  １  １  １  １）Ｔ」を得る。
【００８８】
次に、トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、有向グラフ情報（行列（Ｍ））と、現在のトレンドリーダー度ベクトル（ＴＬ）を用いて、次のトレンドフォロワ度ベクトルを得る。ここでは、例えば、トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、「ＴＦ＝Ｍ・ＴＬ、ＴＦ＝ＴＦ／｜ＴＦ｜」により、次のトレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）を得る。具体的には、トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、行列の乗算回路により、有向グラフ情報（行列（Ｍ））とトレンドリーダー度ベクトル（ＴＬ）を乗算し、次のトレンドフォロワリーダー度ベクトル「（２  １  １  ２  ２）Ｔ」を得て、メモリ上に配置する（図１２（１））。
【００８９】
次に、トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、有向グラフ情報（行列（Ｍ））と、現在のトレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）を用いて、次のトレンドフォロワ度ベクトルを得る。ここでは、例えば、トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、「ＴＬ＝ＭＴ・ＴＦ、ＴＬ＝ＴＬ／｜ＴＬ｜」により、次のトレンドリーダー度ベクトル（ＴＬ）を得る。具体的には、トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、行列の乗算回路により、有向グラフ情報（行列（ＭＴ））とトレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）を乗算し、次のトレンドリーダー度ベクトル「（１  ７  ２  ４  ０）Ｔ」を得て、メモリ上に配置する（図１２（２））。なお、「現在のトレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）」とは、先に算出された「次のトレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）」と同じである。
【００９０】
そして、トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、トレンドフォロワリーダー度ベクトル「（２  １  １  ２  ２）Ｔ」（ＴＦ）を、その絶対値（｜ＴＦ｜）で除算し、次のトレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）を得る。次のトレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）は、「（０．５３  ０．２７  ０．２７  ０．５３  ０．５３）Ｔ」である（図１２の（３））。
【００９１】
そして、トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、ベクトル「（１  ７  ２  ４  ０）Ｔ」（これもＴＬとする）を、その絶対値（｜ＴＬ｜）で除算し、次のトレンドリーダー度ベクトル「（０．１２  ０．８４  ０．２４  ０．４８  ０．０）Ｔ」を得る（図１２の（４））。
【００９２】
次に、同様に、トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、さらに次のトレンドフォロワ度ベクトルを算出する（図１２の（５）、（７））。そして、トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、さらに次のトレンドフォロワ度ベクトル「（０．５７  ０．０５２  ０．３６  ０．４７  ０．５７）Ｔ」をメモリ上に配置する（図１２の（７））。
【００９３】
そして、トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、｜前のトレンドフォロワ度ベクトル−今のトレンドフォロワ度ベクトル｜を計算し、その値が所定の値（ε「εは例えば０．００１」）より小さいか否かを判断する。つまり、トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、トレンドフォロワ度ベクトルが収束したか否かを判断する。
【００９４】
トレンドフォロワ度算出手段１１０５２は、収束したと判断すれば処理は終了し、収束していないと判断すれば、さらに上記と同様の処理を収束するまで続けて行う。そして、ここでは、トレンドフォロワ度ベクトルが図１２の（９）に示す値になったときに、収束した、とする。
【００９５】
また、トレンドリーダー度算出手段１１０５１も、さらに次のトレンドリーダー度ベクトルを算出する（図１２の（６）、（８））。そして、トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、さらに次のトレンドリーダー度ベクトル「（０．０２２  ０．８５  ０．２０  ０．４９  ０．０）Ｔ」をメモリ上に配置する（図１２の（８））。
【００９６】
そして、トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、｜前のトレンドリーダー度ベクトル−今のトレンドリーダー度ベクトル｜を計算し、その値が所定の値（ε「εは例えば０．００１」）より小さいか否かを判断する。つまり、トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、トレンドリーダー度ベクトルが収束したか否かを判断する。
【００９７】
トレンドリーダー度算出手段１１０５１は、収束したと判断すれば処理は終了し、収束していないと判断すれば、さらに上記と同様の処理を収束するまで続けて行う。そして、ここでは、トレンドリーダー度ベクトルが図１２の（１０）に示す値になったときに、収束した、とする。
【００９８】
以上の演算により、先行度情報算出部１１０５は、図１３に示す、各ユーザのトレンドリーダー度、トレンドフォロワ度を得る。
【００９９】
なお、上記において、行動順序情報取得部１１０４は、購入の順番や購入時刻を考慮せずに、時刻情報を利用したユーザ識別情報の接続のみを考慮して、有向グラフ情報を構成した。このことは、図９の「ユーザ識別情報」におけるネットワークから、図１０のネットワーク構造を構成していることから明らかである。
【０１００】
しかし、行動順序情報取得部１１０４は、購入の順番を考慮して有向グラフ情報を構成しても良い。例えば、商品［１］を「Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ」の順に購入した場合、行動順序情報取得部１１０４は、順番を考慮した重み付けを行い（例えば、定数０．９を乗算し）、「Ａ←Ｂ」の重みを「１」、「Ｂ←Ｃ」の重みを「０．９」、「Ｃ←Ｄ」の重みを「０．８１」としても良い。この「１」「０．９」「０．８１」は、有向グラフ情報（行列）の要素の値を構成する。
【０１０１】
また、行動順序情報取得部１１０４は、購入時刻（動作の発生時刻）を考慮して有向グラフ情報を構成しても良い。例えば、商品［１］を「Ａ（時刻ｔ１）→Ｂ（時刻ｔ３）→Ｃ（時刻ｔ１０）→Ｄ（時刻ｔ３０）」の順番、時刻に購入した場合、忘却係数「ｅ−（ｔ−ｔｘ）」を用いた重み付けを行い、有向グラフ情報（行列）の要素の値を算出しても良い。なお、上記の時刻ｔ１やｔ３の添え字の「１」や「３」などは、図７の行動情報管理表のIDと一致させている。
【０１０２】
その他、行動順序情報取得部１１０４が有向グラフの情報を構成するアルゴリズムは種々有り得る。行動順序情報取得部１１０４は、行動情報格納部１１０３から２以上の行動情報を読み出し、1以上の各対象物を示す対象物識別情報に対応するユーザ識別情報と時期情報を取得し、取得した２以上の時期情報から動作の発生時期の順に２以上のユーザ識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成すればよい。この有向グラフ情報は、上述したように、重み付けされた値を有する情報であっても良い。
【０１０３】
そして、次に、先行度情報出力部１１０６は、図１３の先行度情報（トレンドリーダー度、またはトレンドフォロワ度のうちの1以上の情報）を、情報端末１２に送信する。ここでは、例えば、先行度情報出力部１１０６は、図１３の先行度情報を若干、加工して情報端末１２に送信することは好適である。つまり、先行度情報出力部１１０６は、図１３の先行度情報のうちのトレンドリーダー度の高い順にユーザ識別情報をソートし、ユーザをランク付けし、「１位：Ｂ，２位：Ｄ，３位：Ｃ，4位：Ａ，５位：Ｅ」の情報を取得する。そして、先行度情報出力部１１０６は、「１位：Ｂ，２位：Ｄ，３位：Ｃ，4位：Ａ，５位：Ｅ」の情報を情報端末１２に送信する。
【０１０４】
以上の処理により、情報端末１２のユーザは、自分のトレンドリーダー度合いを知ることができる。また、かかる場合、先行度情報出力部１１０６は、トレンドフォロワ度も考慮して、ユーザの先進度合いの順序を決定する（ランキングする）ことは好適である。
【０１０５】
例えば、先行度情報出力部１１０６は、上位５位までのトレンドリーダーを選択する場合に、トレンドフォロワ度が、予め決められた閾値より大きな値と対になるユーザ識別情報を選択しない、というアルゴリズムでも良い。そして、かかる場合、先行度情報出力部１１０６は、トレンドフォロワ度が予め決められた閾値未満のユーザ識別情報の中から、トレンドリーダー度の上位５名のユーザのユーザ識別情報を選択し、その順位とともに情報端末１２に送信する、ことは好適である。
【０１０６】
次に、ユーザは、情報端末１２の入力手段を用いて、トレンドリーダー出力指示を入力した、とする。
【０１０７】
すると、上記と同様の処理により、図１３に示す、各ユーザのトレンドリーダー度とトレンドフォロワ度が算出された、とする。
【０１０８】
次に、トレンドリーダー取得部１１０７は、トレンドリーダーとしてユーザ識別情報を抽出するための条件を示す情報であるトレンドリーダー条件（ここでは、"トレンドフォロワ度<＝０．５  and  トレンドリーダー度>０．５"）を読み出す。
【０１０９】
次に、トレンドリーダー取得部１１０７は、読み出したトレンドリーダー条件（トレンドフォロワ度<＝０．５  and  トレンドリーダー度>０．５）に合致するユーザのユーザ識別情報（Ｂ，Ｄ）を、図１３の処理結果から取得する。
【０１１０】
そして、トレンドリーダー出力部１１０８は、取得したユーザ識別情報（Ｂ，Ｄ）を、情報端末１２に送信する。
【０１１１】
次に、情報端末１２の端末側受信部１２０３は、ユーザ識別情報（Ｂ，Ｄ）を受信し、端末側出力部１２０４は、ユーザ識別情報（Ｂ，Ｄ）を、トレンドリーダーとして、ディスプレイに出力する。
【０１１２】
以上、本実施の形態によれば、複数のユーザの行動履歴（行動情報）から、先行度情報（トレンドリーダー度やトレンドフォロワ度）を算出できる。また、先行度情報を用いて、トレンドリーダーの度合いのランキングを算出したり、トレンドリーダーを検出したりできる。
【０１１３】
なお、本実施の形態において、情報処理装置１１は、行動情報を情報端末１２から受信した。しかし、情報処理装置１１は、情報端末１２とは通信できず、手入力や記憶媒体を介して、行動情報を格納しても良い。つまり、情報処理装置１１は、格納されている行動情報をスタンドアロンで処理しても良い。また、その際、情報処理装置１１は、処理結果（先行度情報など）を、情報端末１２などの外部装置に送信しても良い。
【０１１４】
また、本実施の形態において、受付部１２０１が先行度情報出力指示を受け付けたことをトリガーとして、先行度情報が算出された。しかし、先行度情報の算出のトリガーは問わない。つまり、情報処理装置１１が、ユーザの指示なしに、バックグラウンドで先行度情報を算出することは好適である。
【０１１５】
また、本実施の形態の具体例として、情報端末１２は、トレンドリーダーをディスプレイに出力したが、上述したように、トレンドリーダーの情報（ユーザ識別情報）を、他の処理に渡しても良い。そして、他の処理である、例えば、商品やサービスをレコメンドする処理や、ユーザ識別情報で識別されるユーザに、その旨の通知を行う処理などを行っても良い。
【０１１６】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、記憶媒体に格納されている２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有する対象物識別情報と時期情報から、当該対象物識別情報で識別される対象物に対する、２以上のユーザの行動順序についての情報である行動順序情報を取得する行動順序情報取得部と、前記行動順序情報取得部が取得した行動順序情報を用いて、ユーザの先行度または遅延度についての情報であるユーザ先行度情報を算出する先行度情報算出部と、前記先行度情報を出力する先行度情報出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０１１７】
また、上記プログラムにおいて、前記先行度情報算出部は、前記行動順序情報取得部が取得した２以上の行動順序情報から、複数のユーザの同一の対象物に対する行動の起点となっている度合いであり、流行の発信源である度合いを示す情報であるトレンドリーダー度を、２以上の各ユーザに対して算出するトレンドリーダー度算出手段と、前記行動順序情報取得部が取得した２以上の行動順序情報から、複数のユーザの同一の対象物に対する行動の起点をフォローする度合いであり、トレンドを追いかける度合いを示す情報であるトレンドフォロワ度を、２以上の各ユーザに対して算出するトレンドフォロワ度算出手段を具備し、前記先行度情報出力部は、前記トレンドリーダー度と前記トレンドフォロワ度のうちの少なくとも一方を出力するものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
【０１１８】
また、上記プログラムにおいて、前記先行度情報出力部が出力した先行度情報を受け付け、当該先行度情報を用いて、一定の時期的条件を満たす早期に行動するユーザであるトレンドリーダーを識別するユーザ識別情報を取得するトレンドリーダー取得部と、
前記トレンドリーダー取得部が取得したユーザ識別情報を出力するトレンドリーダー出力部として、コンピュータをさらに機能させることは好適である。
（実施の形態２）
【０１１９】
本実施の形態において、ユーザの対象物に対して行動を行うことにより対象物が処理される履歴を示す情報であって、ユーザを識別するユーザ識別情報と対象物を識別する対象物識別情報と行動の発生時期を示す時期情報を有する行動情報を管理し、その行動情報を用いて、商品などの対象物の他の対象物に対する特性（先進度、フォロー度）に関する情報を出力する情報処理装置について説明する。本実施の形態における情報処理システムの概念図は、図１と同様である。
【０１２０】
図１４は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。情報処理システムは、一の情報処理装置１４１と２以上の情報端末１２を具備する。情報処理装置１４１は、サーバ側受信部１１０１、行動情報蓄積部１１０２、行動情報格納部１１０３、処理順序情報取得部１４１０４、先行度情報算出部１４１０５、対象物先行度情報出力部１４１０６、流行遷移情報取得部１４１０７、流行遷移情報出力部１４１０８を具備する。
【０１２１】
先行度情報算出部１４１０５は、ソースアイテム度算出手段１４１０５１、派生アイテム度算出手段１４１０５２を具備する。
【０１２２】
処理順序情報取得部１４１０４は、行動情報格納部１１０３から２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有するユーザ識別情報と時期情報から、当該ユーザ識別情報で識別されるユーザの、２以上の対象物に対する処理順序についての情報である処理順序情報を取得する。処理順序情報は、あるユーザの２以上の対象物に対する処理順序についての情報である。処理順序情報とは、行動情報が有する時期情報が示す時期の前後関係から構築される有向グラフの情報であり、形式は問わない。形式は行列でも良いし、リンク情報でも良い。例えば、あるユーザが商品「使い捨てカメラ→ＡＰＳカメラ→コンパクトデジカメ→デジタル一眼レフ」の順に購入した場合に、処理順序情報は、例えば、「使い捨てカメラを識別するＩＤ，ＡＰＳカメラを識別するＩＤ，コンパクトデジカメを識別するＩＤ，デジタル一眼レフを識別するＩＤ」の情報列となる。処理順序情報のさらなる具体例は後述する。処理順序情報取得部１４１０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理順序情報取得部１４１０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１２３】
先行度情報算出部１４１０５は、処理順序情報取得部１４１０４が取得した処理順序情報を用いて、予め決められた算出式に当該処理順序情報を代入し、対象物の先行度または遅延度についての情報である対象物先行度情報を算出する。対象物の先行度または遅延度とは、対象物が処理（購入やレンタルや訪問など）される時期についての先行度合い、遅延度合いについての情報である。さらに、具体的には、先行度情報算出部１４１０５は、対象物先行度情報「使い捨てカメラを識別するＩＤ，ＡＰＳカメラを識別するＩＤ，コンパクトデジカメを識別するＩＤ，デジタル一眼レフを識別するＩＤ」などの、複数のユーザの対象物先行度情報から、各対象物（例えば、使い捨てカメラやＡＰＳカメラなど）の早め、または遅めに購入等される度合いの情報である対象物先行度情報を算出する。対象物先行度情報の算出方法の具体例は後述する。また、対象物先行度情報とは、例えば、後述するソースアイテム度、派生アイテム度のうちの1以上の情報である。先行度情報算出部１４１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。先行度情報算出部１４１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１２４】
ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、処理順序情報取得部１４１０４が取得した２以上の処理順序情報を、予め決められた算出式に当該処理順序情報を代入し、ソースアイテム度を、２以上の各対象物に対して算出する。ソースアイテム度とは、複数の対象物に対する同一のユーザの行動の起点となっている対象物の度合いを示す情報であり、対象物のハブ度を示す情報である。ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ソースアイテム度算出手段１４１０５１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１２５】
派生アイテム度算出手段１４１０５２は、処理順序情報取得部１４１０４が取得した２以上の処理順序情報を、予め決められた算出式に当該処理順序情報を代入し、派生アイテム度を、２以上の各対象物に対して算出する。派生アイテム度とは、複数の対象物に対する同一のユーザの行動の起点の対象物をフォローする（派生する）度合いを示す情報である。派生アイテム度算出手段１４１０５２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。派生アイテム度算出手段１４１０５２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１２６】
対象物先行度情報出力部１４１０６は、対象物先行度情報を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、他の処理部への対象物先行度情報を渡すこと等を含む概念である。対象物先行度情報出力部１４１０６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。対象物先行度情報出力部１４１０６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０１２７】
流行遷移情報取得部１４１０７は、対象物先行度情報出力部１４１０６が出力した対象物先行度情報を受け付け、当該対象物先行度情報を用いて、対象物に対して行動が起こされる流れである流行遷移の情報である流行遷移情報を取得する。流行遷移情報取得部１４１０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。流行遷移情報取得部１４１０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１２８】
流行遷移情報出力部１４１０８は、流行遷移情報取得部１４１０７が取得した流行遷移情報を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、他の処理部への流行遷移情報を渡すこと等を含む概念である。流行遷移情報出力部１４１０８は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。流行遷移情報出力部は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０１２９】
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、情報処理装置の動作について図１５から図１７のフローチャートを用いて説明する。図１５のフローチャートにおいて、図３のフローチャートと同様のステップについて、説明を省略する。
【０１３０】
（ステップＳ１５０１）サーバ側受信部１１０１は、対象物先行度情報を出力する指示である対象物先行度情報出力指示を受信したか否かを判断する。対象物先行度情報出力指示を受信すればステップＳ１５０２に行き、対象物先行度情報出力指示を受信しなければステップＳ１５０４に行く。
【０１３１】
（ステップＳ１５０２）先行度情報算出部１１０５は、対象物先行度情報を算出する。先行度情報算出処理の詳細について、図１６、図１７のフローチャートを用いて説明する。
【０１３２】
（ステップＳ１５０３）対象物先行度情報出力部１１０６は、ステップＳ１５０２で算出した対象物先行度情報を、対象物先行度情報出力指示を送信した情報端末１２に送信する。ステップＳ３０１に戻る。
【０１３３】
（ステップＳ１５０４）サーバ側受信部１１０１は、商品等の対象物の流行の遷移を出力する指示である流行遷移情報出力指示を受信したか否かを判断する。流行遷移情報出力指示を受信すればステップＳ１５０５に行き、流行遷移情報出力指示を受信しなければステップＳ３０１に戻る。
【０１３４】
（ステップＳ１５０５）先行度情報算出部１４１０５は、対象物先行度情報を算出する。対象物先行度情報算出処理の詳細について、図１６、図１７のフローチャートを用いて説明する。
【０１３５】
（ステップＳ１５０６）対象物先行度情報出力部１４１０６は、ステップＳ１５０５で算出された対象物先行度情報を、流行遷移情報取得部１４１０７に渡す。
【０１３６】
（ステップＳ１５０７）流行遷移情報取得部１４１０７は、ステップＳ１５０６で渡された対象物先行度情報から、流行遷移情報を構成する。流行遷移情報の構成方法の例については、後述する。
【０１３７】
（ステップＳ１５０８）流行遷移情報出力部１４１０８は、ステップＳ１５０７で構成した流行遷移情報を、情報端末１２に送信する。ステップＳ３０１に戻る。
【０１３８】
なお、図１５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１３９】
次に、ステップＳ１５０２、Ｓ１５０５の対象物先行度情報算出処理の詳細について、図１６、図１７のフローチャートを用いて説明する。
【０１４０】
（ステップＳ１６０１）処理順序情報取得部１４１０４は、行動情報格納部１１０３から２以上のすべての行動情報を読み出し、1以上の各対象物を示す対象物識別情報に対応するユーザ識別情報と時期情報を取得し、取得した２以上の時期情報から行動が発生した時期の順に２以上のユーザ識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する。有向グラフ情報の構成のアルゴリズムの例は、図１７のフローチャートを用いて説明する。なお、ここでの有向グラフ情報とは、処理順序情報と同じ意味である。
【０１４１】
（ステップＳ１６０２）ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、ソースアイテム度ベクトルを初期化する。ソースアイテム度ベクトルとは、各対象物識別情報に対応するソースアイテム度を要素とするベクトルデータである。派生アイテム度算出手段１４１０５２は、派生アイテム度ベクトルを初期化する。派生アイテム度ベクトルとは、各対象物識別情報に対応する派生アイテム度を要素とするベクトルデータである。
【０１４２】
（ステップＳ１６０３）派生アイテム度算出手段１４１０５２は、ステップＳ１６０１で得た有向グラフ情報（行列）と、現在のソースアイテム度ベクトルを、予め決められた算出式に代入し、次の派生アイテム度ベクトルを得る。
【０１４３】
（ステップＳ１６０４）ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、ステップＳ１６０１で得た有向グラフ情報（行列）と、現在の派生アイテム度ベクトルを、予め決められた算出式に代入し、次のソースアイテム度ベクトルを得る。
【０１４４】
（ステップＳ１６０５）ソースアイテム度算出手段１４１０５１および派生アイテム度算出手段１４１０５２は、ソースアイテム度、および派生アイテム度が収束しているか否かを判断する。具体的には、「｜ソースアイテム度ベクトル−次のソースアイテム度ベクトル｜<ε」かつ「｜派生アイテム度ベクトル−次の派生アイテム度ベクトル｜<ε」を満たすか否かを判断する。ここで、εは、「０．０００１」など、非常に小さい数とすることが好ましい。収束していればステップＳ１６０６に行き、収束していなければステップＳ１６０７に行く。
【０１４５】
（ステップＳ１６０６）ソースアイテム度算出手段１４１０５１および派生アイテム度算出手段１４１０５２は、次のソースアイテム度ベクトル、次の派生アイテム度ベクトルの各要素を、各ユーザのソースアイテム度、および派生アイテム度として、記憶媒体に蓄積する。上位処理にリターンする。
【０１４６】
（ステップＳ１６０７）ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、次のソースアイテム度ベクトルを、ソースアイテム度ベクトルとして、ソースアイテム度ベクトルが格納されている変数に代入する。
【０１４７】
（ステップＳ１６０８）派生アイテム度算出手段１４１０５２は、次の派生アイテム度ベクトルを、派生アイテム度ベクトルとして、派生アイテム度ベクトルが格納されている変数に代入する。ステップＳ１６０３に戻る。
【０１４８】
なお、図１６のフローチャートにおいて、派生アイテム度を算出してから、ソースアイテム度を算出した（ステップＳ１６０３、ステップＳ１６０４）。しかし、派生アイテム度とソースアイテム度の算出順序は問わないことは言うまでもない。つまり、図１６のフローチャートにおいて、ソースアイテム度を算出した後、派生アイテム度を算出しても良い。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【０１４９】
次に、ステップＳ１６０１の有向グラフ情報の構成のアルゴリズムの例について、図１７のフローチャートを用いて説明する。
【０１５０】
（ステップＳ１７０１）処理順序情報取得部１４１０４は、カウンタｉに１を代入する。
【０１５１】
（ステップＳ１７０２）処理順序情報取得部１４１０４は、ｉ番目のユーザ識別情報が存在するか、行動情報格納部１１０３の行動情報が有するユーザ識別情報から判断する。ｉ番目のユーザ識別情報が存在すればステップＳ１７０３に行き、ｉ番目のユーザ識別情報が存在しなければ上位処理にリターンする。なお、ｉ番目のユーザ識別情報とは、ｉ番目の種類のユーザ識別情報のことであり、同一のユーザ識別情報を有する行動情報を別々のユーザ識別情報を有するものとして判断しない。したがって、図示しない手段により、別途、一のユーザ識別情報を一レコードとして、ユーザ管理されている場合、処理順序情報取得部１４１０４は、そのユーザの管理情報からｉ番目のユーザ識別情報を読み出すことが好適である。
【０１５２】
（ステップＳ１７０３）処理順序情報取得部１４１０４は、ｉ番目のユーザ識別情報で識別されるユーザが行動を起こした対象物を識別する対象物識別情報をすべて、行動情報格納部１１０３から取得し、時期情報が示す時期の順に一時的にメモリ等に格納する。格納された情報は、対象物識別情報の集合である。
【０１５３】
（ステップＳ１７０４）処理順序情報取得部１４１０４は、カウンタｊに１を代入する。
【０１５４】
（ステップＳ１７０５）処理順序情報取得部１４１０４は、ステップＳ１７０３で格納した対象物識別情報の集合の中に、「ｊ＋１」番目の対象物識別情報が存在するか否かを判断する。「ｊ＋１」番目の対象物識別情報が存在すればステップＳ１７０６に行き、「ｊ＋１」番目の対象物識別情報が存在しなければステップＳ１７０９に行く。
【０１５５】
（ステップＳ１７０６）処理順序情報取得部１４１０４は、ステップＳ１７０３で格納した対象物識別情報の集合の中の、ｊ番目、および「ｊ＋１」番目の対象物識別情報を取得する。
【０１５６】
（ステップＳ１７０７）処理順序情報取得部１４１０４は、有向グラフ情報の中の要素であって、ステップＳ１７０６で取得した、ｊ番目、および「ｊ＋１」番目の対象物識別情報に対応する要素の値を、「１」にする。つまり、ネットワークのリンクが張られている意味が「１」である。
【０１５７】
（ステップＳ１７０８）処理順序情報取得部１４１０４は、ｊを１、インクリメントする。ステップＳ１７０５に戻る。
【０１５８】
（ステップＳ１７０９）処理順序情報取得部１４１０４は、ｉを１、インクリメントする。ステップＳ１７０２に戻る。
【０１５９】
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。実施の形態１の具体的な動作の説明と同様に、ここでも、行動情報格納部１１０３は、図７に示す行動情報管理表を格納している。行動情報管理表を構成するまでの動作の例について、実施の形態１で説明したので、ここでの説明は省略する。
【０１６０】
かかる状況において、ユーザは、情報端末１２の入力手段を用いて、対象物先行度情報出力指示を入力する、とする。そして、情報端末１２の受付部１２０１は、対象物先行度情報出力指示を受け付ける。次に、端末側送信部１２０２は、受付部１２０１が受け付けた対象物先行度情報出力指示を情報処理装置１１に送信する。
【０１６１】
次に、情報処理装置１１のサーバ側受信部１１０１は、対象物先行度情報出力指示を受信する。そして、先行度情報算出部１１０５等は、以下のように対象物先行度情報を算出する。つまり、まず、処理順序情報取得部１４１０４は、図７の行動情報管理表から２以上のすべての行動情報を読み出し、１以上の各ユーザを示すユーザ識別情報に対応する対象物識別情報と時期情報を取得し、取得した２以上の時期情報から行動が発生した時期（対象物識別情報を対象物とする行動の時期）の順に２以上の対象物識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する。ここで、処理順序情報取得部１４１０４は、概念的に図１８に示すように、各ユーザの商品等の対象物に対する行動（例えば、購入）の順序に着目し、ユーザ識別情報ごとに、対象物識別情報のネットワークの情報を得る、とする。さらに、図１８の概念図からユーザ識別情報を消去し、処理順序情報取得部１４１０４は、図１９に示すような対象物識別情報をリンク付ける、有向グラフ情報を構成する。図１９において、購入した時期が遅い商品の対象物識別情報（ノード）から、購入した時期が早い商品の対象物識別情報（ノード）に有向グラフ（矢印）が向いている。この有向グラフ情報は、図２０に示すような行列（Ｍ）の情報として表現される。図２０において、行列（Ｍ）は、行がリンク元、列がリンク先を示し、例えば、「［４］→［３］」は、４行３列の要素の値「１」として表現されている。行動順序情報取得部１１０４は、５行５列の配列に、図２０に示す情報を書き込んで、有向グラフ情報を得る。なお、５行５列の配列の初期値は、すべての要素において「０」である。なお、図１９における有向グラフ（矢印）は、逆向きでも良いことは言うまでもない。有向グラフ（矢印）が逆向きの場合、図２０における行列（Ｍ）を転置すれば良い。
【０１６２】
次に、ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、ソースアイテム度ベクトルを初期化し、ソースアイテム度ベクトル（ＳＩ）「（１  １  １  １  １）Ｔ」を得る。なお、ベクトルの「Ｔ」は、転置である。また、派生アイテム度算出手段１４１０５２は、派生アイテム度ベクトル（ＤＩ）を初期化し、「（１  １  １  １  １）Ｔ」を得る。
【０１６３】
次に、派生アイテム度算出手段１４１０５２は、有向グラフ情報（行列（Ｍ））と、現在のソースアイテム度ベクトル（ＳＩ）を、予め決められた算出式に代入し、次の派生アイテム度ベクトルを得る。ここでは、例えば、派生アイテム度算出手段１４１０５２は、算出式「ＤＩ＝Ｍ・ＳＩ、ＤＩ＝ＤＩ／｜ＤＩ｜」により、次のソースアイテム度ベクトル（ＤＩ）を得る。具体的には、派生アイテム度算出手段１４１０５２は、行列の乗算回路により、有向グラフ情報（行列（Ｍ））とソースアイテム度ベクトル（ＳＩ）を乗算し、次の派生アイテム度ベクトル「（１  ０  ２  ２  １）Ｔ」を得て、メモリ上に配置する。
【０１６４】
そして、派生アイテム度算出手段１４１０５２は、ベクトル「（１  ０  ２  ２  １）Ｔ」（ＤＩ）を、その絶対値（｜ＤＩ｜）で除算し、次の派生アイテム度ベクトル（ＤＩ）を得る。次の派生アイテム度ベクトル（ＤＩ）は、「（０．３２  ０．０  ０．６３  ０．６３  ０．３２）Ｔ」である（図２１の（１）、（３））。
【０１６５】
そして、派生アイテム度算出手段１４１０５２は、｜前の派生アイテム度ベクトル−今の派生アイテム度ベクトル｜を計算し、その値が所定の値（ε「εは例えば０．００１」）より小さいか否かを判断する。つまり、派生アイテム度算出手段１４１０５２は、トレンドリーダー度ベクトルが収束したか否かを判断する。
【０１６６】
派生アイテム度算出手段１４１０５２は、収束したと判断すれば処理は終了し、収束していないと判断すれば、さらに上記と同様の処理を収束するまで続けて行う。そして、ここでは、派生アイテム度ベクトルが図１２の（９）に示す値になったときに、収束した、とする。
【０１６７】
次に、ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、有向グラフ情報（行列（Ｍ））と、派生アイテム度ベクトル「（１  ０  ２  ２  １）Ｔ」を用いて、ソースアイテム度ベクトル（ＳＩ）を得る。具体的には、ここでは、ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、「ＳＩ＝ＭＴ・ＤＩ、ＳＩ＝ＳＩ／｜ＳＩ｜」により、次のソースアイテム度ベクトルを得る。ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、行列の乗算回路により、有向グラフ情報（行列（ＭＴ））と派生アイテム度ベクトル「（１  ０  ２  ２  １）Ｔ」を乗算し、ソースアイテム度ベクトル「（２  ３  ２  １  ２）Ｔ」を得る（図１２の（２））。
【０１６８】
そして、ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、ソースアイテム度「（２  ３  ２  １  ２）Ｔ」（これもＳＩとする）を、その絶対値（｜ＳＩ｜）で除算し、次のソースアイテム度ベクトル「（０．４３  ０．６４  ０．４３  ０．２１  ０．４３）Ｔ」を得る（図１２の（４））。
【０１６９】
そして、ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、同様にして、さらに次のソースアイテム度ベクトルを算出する（図１２の（６）、（８））。そして、ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、さらに次のソースアイテム度ベクトル「（０．４５  ０．７２  ０．３６  ０．０８９  ０．３６）Ｔ」をメモリ上に配置する（図１２の（８））。
【０１７０】
そして、ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、｜前のソースアイテム度ベクトル−今のソースアイテム度ベクトル｜を計算し、その値が所定の値（ε「εは例えば０．００１」）より小さいか否かを判断する。つまり、ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、トレンドリーダー度ベクトルが収束したか否かを判断する。
【０１７１】
ソースアイテム度算出手段１４１０５１は、収束したと判断すれば処理は終了し、収束していないと判断すれば、さらに上記と同様の処理を収束するまで続けて行う。そして、ここでは、ソースアイテム度ベクトルが図１２の（１０）に示す値になったときに、収束した、とする。
【０１７２】
以上の演算により、先行度情報算出部１４１０５は、図２２に示す、各対象物のソースアイテム度、派生アイテム度を得る。
【０１７３】
なお、上記において、処理順序情報取得部１４１０４は、対象物に対する行動の順番や時刻情報を考慮せずに、時刻情報を利用した対象物識別情報の接続のみを考慮して、有向グラフ情報を構成した。このことは、図１８の「対象物識別情報」におけるネットワークから、図１９のネットワーク構造を構成していることから明らかである。
【０１７４】
しかし、処理順序情報取得部１４１０４は、対象物に対する行動の順番を考慮して有向グラフ情報を構成しても良い。例えば、ユーザ「Ｂ」が商品（対象物）を「［１］→［３］→［４］→［５］」の順に購入した場合、処理順序情報取得部１４１０４は、順番を考慮した重み付けを行い（例えば、定数０．９を乗算し）、「［１］←［３］」の重みを「１」、「［３］←［４］」の重みを「０．９」、「［４］←［５］」の重みを「０．８１」としても良い。この「１」「０．９」「０．８１」は、有向グラフ情報（行列）の要素の値を構成する。
【０１７５】
また、処理順序情報取得部１４１０４は、購入時刻（動作の発生時刻）を考慮して有向グラフ情報を構成しても良い。例えば、ユーザ「Ａ」が商品を「１（時刻ｔ１）→３（時刻ｔ６）→４（時刻ｔ２１）→５（時刻ｔ３４）」の順番、時刻に購入した場合、忘却係数「ｅ−（ｔ−ｔｘ）」を用いた重み付けを行い、有向グラフ情報（行列）の要素の値を算出しても良い。なお、上記の時刻ｔ１やｔ３の添え字の「１」や「３」などは、図７の行動情報管理表のIDと一致させている。
【０１７６】
また、処理順序情報取得部１４１０４は、多重リンク（例えば、図１９の［１］←［３］のリンク）の重み（図１９の［１］←［３］では、リンクが３本なので、重みが「３」）を考慮して、有向グラフ情報（行列）の要素のちを算出しても良い。かかる場合、図２０の３行１列の値は「３」となる。
【０１７７】
その他、処理順序情報取得部１４１０４が有向グラフの情報を構成するアルゴリズムは種々有り得る。処理順序情報取得部１４１０４は、行動情報格納部１１０３から２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有するユーザ識別情報と時期情報から、当該ユーザ識別情報で識別されるユーザの、２以上の対象物に対する処理順序についての情報である処理順序情報（有向グラフ情報）を構成すればよい。この有向グラフ情報は、上述したように、重み付けされた値を有する情報であっても良い。
【０１７８】
そして、次に、対象物先行度情報出力部１４１０６は、図２２の先行度情報（ソースアイテム度、または派生アイテム度のうちの1以上の情報）を、情報端末１２に送信する。ここでは、例えば、先行度情報算出部１４１０５は、図２２の先行度情報を若干、加工して情報端末１２に送信することは好適である。つまり、対象物先行度情報出力部１４１０６は、図２２の先行度情報のうちのソースアイテム度の低い順に対象物識別情報をソートし、「［４］−［３］−［５］−［１］−［２］」の情報を取得する。そして、先行度情報出力部１１０６は、「［４］−［３］−［５］−［１］−［２］」の情報を情報端末１２に送信する。
【０１７９】
以上、本実施の形態によれば、複数のユーザの行動履歴（行動情報）から、対象物先行度情報（ソースアイテム度や派生アイテム度）を算出できる。また、先行度情報を用いて、商品等の流行の遷移を示す流行遷移情報を出力できたりする。
【０１８０】
なお、本実施の形態において、情報処理装置１４１は、行動情報を情報端末１２から受信した。しかし、情報処理装置１４１は、情報端末１２とは通信できず、手入力や記憶媒体を介して、行動情報を格納しても良い。つまり、情報処理装置１４１は、格納されている行動情報をスタンドアロンで処理しても良い。また、その際、情報処理装置１４１は、処理結果（対象物先行度情報など）を、情報端末１２などの外部装置に送信しても良い。
【０１８１】
本実施の形態において、受付部１２０１が先行度情報出力指示を受け付けたことをトリガーとして、対象物先行度情報が算出された。しかし、対象物先行度情報の算出のトリガーは問わない。つまり、情報処理装置１４１が、ユーザの指示なしに、バックグラウンドで対象物先行度情報を算出することは好適である。
【０１８２】
また、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、記憶媒体に格納されている２以上の行動情報を読み出し、当該２以上の各行動情報が有するユーザ識別情報と時期情報から、当該ユーザ識別情報で識別されるユーザの、２以上の対象物に対する処理順序についての情報である処理順序情報を取得する処理順序情報取得部と、前記処理順序情報取得部が取得した処理順序情報を用いて、予め決められた算出式により、対象物の先行度または遅延度についての情報である対象物先行度情報を算出する先行度情報算出部と、前記対象物先行度情報を出力する対象物先行度情報出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０１８３】
また、上記プログラムにおいて、前記対象物先行度情報出力部は、前記処理順序情報取得部が取得した２以上の処理順序情報から、複数の対象物に対する同一のユーザの行動の起点となっている対象物の度合いであり、対象物のハブ度を示す情報であるソースアイテム度を、２以上の各対象物に対して算出するソースアイテム度算出手段と、前記処理順序情報取得部が取得した２以上の処理順序情報から、複数の対象物に対する同一のユーザの行動の起点の対象物をフォローする度合いである派生アイテム度を、２以上の各対象物に対して算出する派生アイテム度算出手段を具備し、前記対象物先行度情報出力部は、前記ソースアイテム度と前記派生アイテム度のうちの少なくとも一方を出力するものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
【０１８４】
また、上記プログラムにおいて、前記対象物先行度情報出力部が出力した対象物先行度情報を受け付け、当該対象物先行度情報を用いて、対象物に対して行動が起こされる流れである流行遷移の情報である流行遷移情報を取得する流行遷移情報取得部と、
前記流行遷移情報取得部が取得した流行遷移情報を出力する流行遷移情報出力部とし、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０１８５】
また、図２３は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の情報処理装置、および情報端末を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図２３は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図２４は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。
【０１８６】
図２３において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブを含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４とを含む。
【０１８７】
図２４において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３４１３と、ＣＰＵ３４１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３４１５と、ＣＰＵ３４１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０１８８】
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の情報処理装置の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０１８９】
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の情報処理装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０１９０】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０１９１】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０１９２】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０１９３】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（情報送信部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０１９４】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１９５】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置は、ユーザの対象物に対して行動を行うことにより対象物が処理される履歴を示す情報である行動情報を用いて、ユーザの先進度や、商品の流行遷移などに関する情報を取得できる、という効果を有し、マーケッティングを支援したり、商品等をレコメンデーションしたりする情報処理装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１９６】
【図１】実施の形態１における情報処理システムの概念図
【図２】同情報処理システムのブロック図
【図３】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図４】同先行度情報算出処理の動作について説明するフローチャート
【図５】同有向グラフ情報の構成動作について説明するフローチャート
【図６】同対象物管理表を示す図
【図７】同行動情報管理表を示す図
【図８】同情報端末に表示させるホームページの例を示す図
【図９】同商品等の購入の順序に着目した情報例を示す図
【図１０】同有向グラフの例を示す図
【図１１】同有向グラフ情報の例を示す図
【図１２】同先行度情報算出の手順を説明する図
【図１３】同取得したトレンドリーダー度、トレンドフォロワ度を示す図
【図１４】実施の形態２における情報処理システムのブロック図
【図１５】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図１６】同対象物先行度情報算出処理の動作について説明するフローチャート
【図１７】同有向グラフ情報の構成動作について説明するフローチャート
【図１８】同商品等の購入の順序に着目した情報例を示す図
【図１９】同有向グラフの例を示す図
【図２０】同有向グラフ情報の例を示す図
【図２１】同対象物先行度情報算出の手順を説明する図
【図２２】同取得したソースアイテム度、派生アイテム度を示す図
【図２３】同情報処理装置、および情報端末を実現するコンピュータの外観図
【図２４】同コンピュータシステムのブロック図
【符号の説明】
【０１９７】
１１、１４１  情報処理装置
１２  情報端末
１１０１  サーバ側受信部
１１０２  行動情報蓄積部
１１０３  行動情報格納部
１１０４  行動順序情報取得部
１１０５  先行度情報算出部
１１０６  先行度情報出力部
１１０６  対象物先行度情報出力部
１１０７  トレンドリーダー取得部
１１０８  トレンドリーダー出力部
１２０１  受付部
１２０２  端末側送信部
１２０３  端末側受信部
１２０４  端末側出力部
１１０５１  トレンドリーダー度算出手段
１１０５２  トレンドフォロワ度算出手段
１４１０４  処理順序情報取得部
１４１０５  先行度情報算出部
１４１０６  対象物先行度情報出力部
１４１０７  流行遷移情報取得部
１４１０８  流行遷移情報出力部
１４１０５１  ソースアイテム度算出手段
１４１０５２  派生アイテム度算出手段
【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７】
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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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図６】
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【図８】
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