(57)【要約】【課題】ユーザのライフスタイル全体を考慮し、多数のユーザに関するデータを統計処理することで、広告主が広告対象を適切に選択し、配信することが可能であり、配信されるユーザにとって妥当な広告を推定する装置を提供すること。【解決手段】商品又はサービスの広告情報を配信すべきユーザを推定する装置１００であって、当該広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層の情報と、当該ターゲット層に属するか否かの情報と、当該ユーザのライフスタイル情報と、所定の商品又はサービスの情報と、を関係づけたデータが入力されることで、当該ターゲット層におけるデータ群に基づいて、当該ターゲット層に属するか否かを区別するための基準データを生成する学習部２００と、当該生成された基準データから、所定の広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層を推定する分類部３００と、を備える。【選択図】図１
2008165706.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品又はサービスの広告情報を配信すべきユーザを推定する装置であって、
当該広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層の情報と、当該ターゲット層に属するか否かの情報と、当該ユーザのライフスタイル情報と、所定の商品又はサービスの情報と、を関係づけたデータが入力されることで、当該ターゲット層におけるデータ群に基づいて、当該ターゲット層に属するか否かを区別するための基準データを生成する学習部と、
当該生成された基準データから、所定の広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層を推定する推定部と、
を含む推定装置。
【請求項２】
学習部と分類部とを有し、所定の商品又はサービスの広告情報を配信する対象となるユーザのターゲット層を推定する装置であって、
前記学習部は、
広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層の情報と、当該ターゲット層に属するか否かの情報と、当該ユーザのライフスタイル情報と、所定の商品又はサービスの情報とが関係付けられたデータを受け付けるデータ受付部と、
前記データ受付部にて受け付けたデータを統計処理し、当該ターゲット層におけるデータ群に基づいて、前記ターゲット層に属するか否かを区別するための基準データを生成する基準データ生成部と、を有し、
前記分類部は、
所定の商品又はサービス及びライフスタイルの情報を含み、ターゲット層が不明のテストデータの入力を受け付けるテストデータ受付部と、
前記基準データによって、前記テストデータのターゲット層を推定する推定部と、
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項３】
前記ターゲット層の情報とは、当該ターゲット層のカテゴリ名である請求項１又は請求項２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記学習部は、サポートベクターマシンを含み、
前記基準データは、サポートベクターによって規定される識別面であることを特徴とする請求項１から請求項３に記載の推定装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の推定装置と、当該推定装置と通信可能な情報送信装置及び端末とから構成される広告情報配信システムであって、
前記情報送信装置は、
前記端末を操作するユーザに関係付けられた固有のユーザ識別子と、前記所定の商品又はサービスに関係付けられた広告情報とを記憶する記憶部を備え、
前記記憶部に記憶されたユーザ識別子に基づいて、前記推定部が推定したターゲット層に属するユーザの端末に対して、当該推定した所定の商品又はサービスに関連した広告情報を送信する広告情報配信システム。
【請求項６】
商品又はサービスの広告情報を配信すべきユーザを推定する方法であって、
当該広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層の情報と、当該ターゲット層に属するか否かの情報と、当該ユーザのライフスタイル情報と、所定の商品又はサービスの情報と、を関係づけたデータが入力されることで、当該ターゲット層におけるデータ群に基づいて、当該ターゲット層に属するか否かを区別するための基準データを生成するステップと、
当該生成された基準データから、所定の広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層を推定するステップと、
を含む推定方法。
【請求項７】
前記基準データを生成するステップは、サポートベクターを使用した処理であり、
前記基準データは、サポートベクターによって規定される識別面であることを特徴とする請求項６に記載の推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広告情報を配信する対象となるターゲット層の推定装置、推定方法、及び推定した広告情報を配信する広告情報配信システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、コンピュータ端末と広告情報を配信するサーバとをネットワークに接続し、特定のコンピュータ端末にのみ、このコンピュータ端末を操作するユーザのニーズに最適な広告情報を送信することが知られている。例えば、以前に購入した商品に関する情報を管理しておき、これに類似した商品を広告情報として端末に配信することが知られている。
【０００３】
さらに、特許文献１では、ユーザのスケジュール情報から、ユーザが現在興味のある事項を推定する興味推定手段を設け、この推定したユーザの興味と広告とから配信条件に適合する広告を選択して広告をスケジュール情報とともに提示し、このユーザの興味にユーザの居場所やユーザが自分のスケジュール情報として取り込んだ広告の条件を含めることができる広告提示システムが開示されている。
【特許文献１】特開２００２−４１５３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、単に、特定のユーザの一のユーザ情報に基づいて、このユーザの興味があると推測される広告を選択するにすぎないため、ユーザ情報の内容のみに広告の選択が依存してしまう。したがって、例えば、ユーザ情報として、ユーザに関する特定の情報のみしか記憶されていない場合には、ユーザの全体（ユーザのライフスタイル全体）に関する情報を、広告の選択に反映することができないため、適切な広告を選択できない場合がある。
【０００５】
さらに、特許文献１では、多数のユーザに対して統計的に分類された広告を特定のユーザに対して選択することはできない。すなわち、この技術では、一のユーザのユーザ情報の内容にのみ依存して広告が選択されてしまうために、統計的に妥当な広告を配信できない場合がある。
【０００６】
したがって、広告を推定し、配信するシステムとしては、ユーザのライフスタイル全体を考慮し、多数のユーザに関するデータを統計処理することで、ユーザにとって妥当な広告を推定し、配信可能であることが望ましい。
【０００７】
本発明は、ユーザのライフスタイル全体を考慮し、多数のユーザに関するデータを統計処理することで、広告主が広告対象を適切に選択し、配信することが可能であり、配信されるユーザにとって妥当な広告を推定し、配信する装置、システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）  商品又はサービスの広告情報を配信すべきユーザを推定する装置であって、
当該広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層の情報と、当該ターゲット層に属するか否かの情報と、当該ユーザのライフスタイル情報と、所定の商品又はサービスの情報と、を関係づけたデータが入力されることで、当該ターゲット層におけるデータ群に基づいて、当該ターゲット層に属するか否かを区別するための基準データを生成する学習部と、
当該生成された基準データから、所定の広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層を推定する分類部と、を含む推定装置。
【０００９】
（１）によれば、商品又はサービスの広告情報を配信すべきユーザを推定する装置において、当該装置は、当該広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層の情報と、当該ターゲット層に属するか否かの情報と、当該ユーザのライフスタイル情報と、所定の商品又はサービスの情報と、を関係づけたデータが入力されることで、当該ターゲット層におけるデータ群に基づいて、当該ターゲット層に属するか否かを区別するための基準データを生成し、当該生成された基準データから、所定の広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層を推定する。
よって、商品又はサービスの情報とともに、ユーザに関するライフスタイルに関する情報を処理することで、広告情報の配信対象となるユーザのターゲット層を推定することが可能であり、結果として、ユーザにとって適切な広告情報を推定することが可能である。
【００１０】
（２）  学習部と分類部とを有し、所定の商品又はサービスの広告情報を配信する対象となるユーザのターゲット層を推定する装置であって、
前記学習部は、
広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層の情報と、当該ターゲット層に属するか否かの情報と、当該ユーザのライフスタイル情報と、所定の商品又はサービスの情報とが関係付けられたデータを受け付けるデータ受付部と、
前記データ受付部にて受け付けたデータを統計処理し、当該ターゲット層におけるデータ群に基づいて、前記ターゲット層に属するか否かを区別するための基準データを生成する基準データ生成部と、を有し、
前記分類部は、
所定の商品又はサービス及びライフスタイルの情報を含み、ターゲット層が不明のテストデータの入力を受け付けるテストデータ受付部と、
前記基準データによって、前記テストデータのターゲット層を推定する推定部と、
を有することを特徴とする推定装置。
【００１１】
（２）によれば、学習部と分類部とを有し、所定の商品又はサービスの広告情報を配信する対象となるユーザのターゲット層を推定する装置において、学習部は、広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層の情報と、当該ターゲット層に属するか否かの情報と、当該ユーザのライフスタイル情報と、所定の商品又はサービスの情報とが関係付けられたデータを受け付け、受け付けたデータを統計処理し、当該ターゲット層におけるデータ群に基づいて、前記ターゲット層に属するか否かを区別するための基準データを生成し、分類部は、所定の商品又はサービス及びライフスタイルの情報を含み、ターゲット層が不明のテストデータの入力を受け付け、前記基準データによって、前記テストデータのターゲット層を推定する。
よって、ユーザのライフスタイル全体を考慮し、ユーザに関するデータを統計処理することで、広告情報のターゲット層を推定することで、結果として、ユーザにとって適切な広告情報を推定することが可能である。
【００１２】
（３）  前記ターゲット層の情報とは、当該ターゲット層のカテゴリ名である請求項１又は（２）に記載の推定装置。
【００１３】
（４）  前記学習部は、サポートベクターマシンを含み、
前記基準データは、サポートベクターによって規定される識別面であることを特徴とする（１）から（３）に記載の推定装置。
【００１４】
（５）  （１）から（４）のいずれかに記載の推定装置と、当該推定装置と通信可能な情報送信装置及び端末とから構成される広告情報配信システムであって、
前記情報送信装置は、
前記端末を操作するユーザに関係付けられた固有のユーザ識別子と、前記所定の商品又はサービスに関係付けられた広告情報とを記憶する記憶部を備え、
前記記憶部に記憶されたユーザ識別子に基づいて、前記推定部が推定したターゲット層に属するユーザの端末に対して、当該推定した所定の商品又はサービスに関連した広告情報を送信する広告情報配信システム。
【００１５】
（５）によれば、（１）から（４）のいずれかに記載の推定装置と、当該推定装置と通信可能な情報送信装置及び端末とから構成される広告情報配信システムにおいて、情報送信装置は、端末を操作するユーザに関係付けられた固有のユーザ識別子と、所定の商品又はサービスに関係付けられた広告情報とを記憶する記憶部を備え、記憶部に記憶されたユーザ識別子に基づいて、推定部が推定したターゲット層に属する端末に対して、当該推定した所定の商品又はサービスに関連した広告情報を送信する。
よって、推定装置が推定したターゲット層に属する端末に対して、情報送信装置が、当該商品又はサービスに関する広告情報を送信することが可能であることから、ユーザのニーズに適した広告情報を端末に送信することが可能である。
【００１６】
（６）  商品又はサービスの広告情報を配信すべきユーザを推定する方法であって、
当該広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層の情報と、当該ターゲット層に属するか否かの情報と、当該ユーザのライフスタイル情報と、所定の商品又はサービスの情報と、を関係づけたデータが入力されることで、当該ターゲット層におけるデータ群に基づいて、当該ターゲット層に属するか否かを区別するための基準データを生成するステップと、
当該生成された基準データから、所定の広告情報を配信すべきユーザが属するターゲット層を推定するステップと、を含む推定方法。
【００１７】
（７）  前記基準データを生成するステップは、サポートベクターを使用した処理であり、
前記基準データは、サポートベクターによって規定される識別面であることを特徴とする（６）に記載の推定方法。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ユーザのライフスタイル全体を考慮し、多数のユーザに関するデータを統計処理することで、広告主が広告対象を適切に選択し、配信することが可能であり、配信されるユーザにとって適切な広告を推定し、配信する装置、システムを提供することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００２０】
図１は、推定装置１００の構成を示す機能ブロック図である。推定装置１００は、後述するハードウェアで構成されるコンピュータにより実現されてよく、少なくとも学習部２００、分類部３００、記憶部４００を備える。学習部２００は、多数のデータの入力を受け付けるデータ受付部２１０と、入力を受け付けたデータから基準データを生成する基準データ生成部２２０とを備える。
【００２１】
分類部３００は、広告情報を配信する対象となるターゲット層を推定するためのテストデータの入力を受け付けるテストデータ受付部３１０と、入力されたテストデータのターゲット層を推定するための推定部３２０とから構成される。ここで、広告情報は、広告主がユーザのコンピュータ端末２０に表示させたい広告に関するコンテンツである。
【００２２】
学習部２００と分類部３００とは、通常のコンピュータのＣＰＵ(Central  Processing  Unit)や、メモリ、ネットワークカード等により実現されてよい。
【００２３】
図２は、ターゲット層、ライフスタイル情報、商品又はサービスを関係づけたデータを示すテーブル図である。このテーブルは、複数の事例から構成される。一の事例は、ラベル、素性により分類される。すなわち、事例は、複数の素性から構成され、一の事例に対して対応した一のラベルが関係づけられる。ラベルは、事例を特徴付け、分類するための抽象的な言葉であり、いわゆるカテゴリ名（クラス、タグ）であってよい。ここで、ラベルは、広告情報を配信する対象となるターゲット層である。素性は、事例を特徴付ける具体的な言葉（内容）であり、この素性の内容との関連の程度が素性のスコアである。
【００２４】
素性の内容は、具体的な商品又はサービスの名称であったり、ライフスタイル情報であってよい。ライフスタイル情報とは、ユーザのライフスタイルに関する個人の情報であって、商品又は個人の情報を含まない。素性の内容は、素性１に示すように、例えば、「音楽Ａ」、「音楽Ｂ」、「高級車Ａ」、「Ａさんのマッサージ」のような商品又はサービスの情報であってもよいし、「２０代」、「学生」、「フリーター」等の、年代、収入、職業、環境等を示すライフスタイル情報であってよい。さらに、素性には、事例がラベルに適しているか否か（「正解」、「否正解」）の情報が含まれる。
【００２５】
すなわち、素性５に示すように、ライフスタイル情報と関係付けられたターゲット層が適している場合には、「正解」となり、適してない場合には、「否正解」となる。図２に示す例では、事例３として、「ヤング貧困層」に適していない、商品又はサービスの情報「高級車Ａ」、ライフスタイル情報「６０代」、「高収入」等の場合には、素性５が、「否正解」となる。そして、各々の素性とターゲット層「ヤング貧困層」との関連の程度が低いため、スコアがマイナスとなる。
【００２６】
図３は、推定装置１００の学習部２００が実行する処理のフローチャートである。最初に、データ受付部２１０が、商品又はサービスの情報、ターゲット層の情報、ターゲット層に属するか否かの情報、ライフスタイル情報（各々の素性）に関する事例データを受け付ける（ステップＳ１０）。これらの事例データは、事例として予め関連付けられて、データ受付部２１０に入力される。
【００２７】
例えば、商品の販売者が、所定の商品の販売対象者として、このカテゴリの客層に商品を販売したいと想定する。すなわち、商品の販売者が、その商品のターゲット層とターゲット層のライフスタイル情報（各々の素性）を定める。例えば、販売者は、音楽Ａの商品のターゲット層は、「ヤング裕福層」であり、このヤング裕福層のライフスタイルが、年代「２０代」、職業「学生」、環境「高収入家庭」であるため、これらを素性とすることを定める。図２に示すように、事例１は、ラベルとなるターゲット層が、ヤング裕福層であり、素性１が、商品「音楽Ａ」、ライフスタイル情報として、素性２が、年代「２０代」、素性３が、職業「学生」である。
【００２８】
ここで、ライフスタイル情報の各々の素性には、当該ターゲット層とのスコアが関係付けられる。すなわち、ターゲット層と当該素性の内容との関連の程度が、スコアとして点数付けられる。これらの点数付けは、上記の販売者が行ってよい。すなわち、学習部２００がターゲット層と当該素性の内容との関連の程度を学習するために、スコアが使用される。
【００２９】
ターゲット層に属するか否かの情報については、商品の販売者が決定してもよいし、上記のスコアから推定装置１００が、正解、否正解であるかを判断してもよい。すなわち、ライフスタイル情報を示す素性のスコアが、マイナスであった場合、又はマイナスである素性が所定の数以上であった場合には、推定装置１００が、この事例は、否正解であると判断してもよい。
【００３０】
学習部２００は、このような“事例”を多数、販売者から受け付けて記憶部４００に記憶しておき、基準データ生成部２２０が、入力され、記憶部４００に記憶された事例データから、基準データを生成する（ステップＳ１５）。基準データとは、ターゲット層を有しない事例が、どのターゲット層に属するかを推定するためのデータである。基準データの生成は、基準データ生成部２２０が統計的な処理を行うことで生成される。
【００３１】
例えば、基準データ生成部２２０は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ)であってよい。サポートベクターマシンとは、高次元特徴空間において線形関数の仮説空間を用いる学習システムである。その学習結果として、基準データは、所定のターゲット層であることが正解であるデータの集合と、否正解であるデータの集合とを識別するための識別面を含む。
【００３２】
図４は、多数の事例データが入力され、この事例データがサポートベクターマシンにより統計処理されることで、基準データが作成された例を示した図である。図２では、仮説空間を２次元で示しているが、このように縦軸、横軸の座標軸は、各々の素性に対応していてよい。すなわち、素性の数だけ座標軸が存在し、仮説空間は、素性の数の次元を有する空間であってよい。そして、各々の座標における事例データの位置は、スコアによって定められる。このように、サポートベクターマシンは、多数の事例データを仮説空間に配置する。そして、多数の事例データの配置から事例データ群を構成し、識別面を生成する。基準データは、サポートベクターによって規定される識別面である。
【００３３】
仮説空間は、ターゲット層ごとに生成される。図４は、ヤング裕福層の仮説空間である。この仮説空間において、識別面が生成されることで、基準データが生成される。この識別面は、ヤング裕福層に属することが正解であるか又は、正解ではないか（否正解）を区別するための基準である。
【００３４】
次に、分類部３００の推定部３２０が、上述の学習部２００の学習結果に基づいて、ターゲット層を推定する処理について説明する。
【００３５】
図５は、分類部３００が実行する分類処理のフローチャートである。テストデータ受付部３１０は、テストデータの入力を受付ける。すなわち、テストデータ受付部３１０は、ターゲット層の情報及び、当該ターゲット層に属するか否かの情報が不明であり、ライフスタイル情報、商品又はサービスの情報を有するテストデータの入力を受け付ける（ステップＳ２０）。テストデータとは、ターゲット層の情報を有しない事例データである。
【００３６】
例えば、図２の事例８に示すデータのように、素性（ライフスタイル情報、商品又はサービス）と各々の素性のスコアは関係づけられているが、ターゲット層の情報と、そのターゲット層についての正解、否正解に関する素性は不明である。事例８のようなデータがテストデータであり、このテストデータのターゲット層を推定部３２０が推定する。
【００３７】
分類部３００は、テストデータを、学習部２００にて使用した所定のターゲット層の仮説空間に適用する（ステップＳ２５）。すなわち、分類部３００は、テストデータの素性のスコアから、ある仮説空間内にテストデータを配置する。これにより、例えば、図６に示すように、ヤング裕福層の正解事例集合側（識別面の正解側）に、テストデータ１０が配置された場合には、推定部３２０は、このテストデータのターゲット層が、ヤング裕福層で正解であると推定する（ステップＳ３０：ＹＥＳ，Ｓ３５）。これに反して、ヤング裕福層の正解事例集合側（識別面の正解側）に、テストデータが配置されず、否正解事例集合側（識別面の否正解側）に配置された場合には、推定部３２０は、このテストデータのターゲット層が、ヤング裕福層で否正解であると推定し、他のターゲット層の仮説空間内にテストデータを配置する（ステップＳ３０：ＮＯ）。
【００３８】
図７は、インターネット等の通信回線ネットワーク３０に、コンピュータ端末２０、推定装置１００、Ｗｅｂサーバ５０が接続された概念図である。図８は、コンピュータ端末２０から、Ｗｅｂサーバ５０にアクセスして、コンピュータ端末２０にて起動したＷｅｂブラウザに、Ｗｅｂページ５００を表示した概念図である。このようなＷｅｂサーバ５０は、コンピュータ端末２０及び推定装置１００と通信可能に接続されている。このＷｅｂページ５００は、コンテンツに付随して、広告情報５１０を含む。また、このようなＷｅｂページは、コンピュータ端末２０からログインさせることで、当該コンピュータ端末２０を操作するユーザのユーザ認証を行ってよい。図８に示す場合は、ユーザ（ＡＢＣ）５２０が、ログインを行っている。このような、ログインの態様は、予め、ユーザの固有のユーザ識別子（ユーザＩＤ等）を記憶部５５に記憶しておき、この固有のユーザ識別子に基づいて、自動的にユーザ認証が行われてもよい。
【００３９】
ユーザ認証が行われたコンピュータ端末２０のＷｅｂブラウザには、広告情報５１０が表示される。ここに表示される広告情報５１０としては、ユーザ認証されたユーザに適した商品又はサービスに関する広告情報を配信することが広告効果の観点から望ましい。
【００４０】
そこで、推定部３２０が推定したターゲット層に属するユーザのコンピュータ端末２０に対して、Ｗｅｂサーバ５０は、推定した商品又はサービスに関する広告情報を配信する。すなわち、Ｗｅｂサーバ５０は、予め、所定のターゲット層とこのターゲット層に属するユーザを関係付け、関係付けたデータを記憶部５５に記憶しておく。そして、推定された商品又はサービスが、このターゲット層であると推定装置１００により推定された場合には、Ｗｅｂサーバ５０は、この商品又はサービスに関する広告情報を当該ターゲット層に属するユーザに関係付けて、記憶部５５に記憶しておく。
【００４１】
そして、このユーザが所定のコンピュータ端末２０からＷｅｂサーバ５０にアクセスした場合には、Ｗｅｂサーバ５０は、このユーザのターゲット層を判断し、関係付けられた広告情報を抽出して、アクセスがあったユーザのコンピュータ端末２０に広告情報を送信する。
【００４２】
図９は、推定装置１００、Ｗｅｂサーバ５０、コンピュータ端末２０（以下、情報処理装置１０００と表記する）のハードウェア構成例を示す図である。情報処理装置１０００は、それぞれの制御部を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１０（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ１０１２等複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン１００５、通信Ｉ／Ｆ１０４０、メインメモリ１０５０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）１０６０、ＵＳＢポート１０９０、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０、ならびにキーボード及びマウス１１００等の入力手段や表示装置１０２２を備える。
【００４３】
Ｉ／Ｏコントローラ１０７０には、テープドライブ１０７２、ハードディスク１０７４、光ディスクドライブ１０７６、半導体メモリ１０７８、等の記憶手段を接続することができる。
【００４４】
ＢＩＯＳ１０６０は、情報処理装置１０００の起動時にＣＰＵ１０１０が実行するブートプログラムや、情報処理装置１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００４５】
記憶部を構成するハードディスク１０７４は、情報処理装置１０００が機能するための各種プログラム及び本発明の機能を実行するプログラムを記憶しており、さらに必要に応じて各種データベースを構成可能である。
【００４６】
光ディスクドライブ１０７６としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク１０７７を使用する。光ディスク１０７７から光ディスクドライブ１０７６によりプログラムまたはデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介してメインメモリ１０５０またはハードディスク１０７４に提供することもできる。また、同様にテープドライブ１０７２に対応したテープメディア１０７１を主としてバックアップのために使用することもできる。
【００４７】
情報処理装置１０００に提供されるプログラムは、ハードディスク１０７４、光ディスク１０７７、またはメモリカード等の記録媒体に格納されて提供される。このプログラムは、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介して、記録媒体から読み出され、または通信Ｉ／Ｆ１０４０を介してダウンロードされることによって、情報処理装置１０００にインストールされ実行されてもよい。
【００４８】
前述のプログラムは、内部または外部の記憶媒体に格納されてもよい。ここで、記憶部を構成する記憶媒体としては、ハードディスク１０７４、光ディスク１０７７、またはメモリカードの他に、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープメディア１０７１を用いることができる。また、専用通信回線やインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク１０７４または光ディスクライブラリ等の記憶装置を記録媒体として使用し、通信回線を介してプログラムを情報処理装置１０００に提供してもよい。
【００４９】
ここで、表示装置１０２２は、サーバ管理者にデータの入力を受け付ける画面を表示したり、情報処理装置１０００による演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置を含む。
【００５０】
ここで、入力手段は、サーバ管理者による入力の受け付けを行うものであり、キーボード及びマウス１１００等により構成してよい。
【００５１】
また、通信Ｉ／Ｆ１０４０は、情報処理装置１０００を専用ネットワークまたは公共ネットワークを介して端末と接続できるようにするためのネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ１０４０は、モデム、ケーブル・モデム及びイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。
【００５２】
以上の例は、情報処理装置１０００について主に説明したが、コンピュータに、プログラムをインストールして、そのコンピュータを情報処理装置１０００として動作させることにより上記で説明した機能を実現することもできる。従って、本発明において一実施形態として説明した情報処理装置１０００により実現される機能は、上述の方法を当該コンピュータにより実行することにより、あるいは、上述のプログラムを当該コンピュータに導入して実行することによっても実現可能である。
【００５３】
本発明の実施形態である推定装置１００、Ｗｅｂサーバ５０、コンピュータ端末２０、またはこれらの装置の制御で用いられる方法を、コンピュータ上のプログラムによって実現する場合において、上記プログラムを格納する記憶媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線または半導体システム（または、装置または機器）あるいは伝搬媒体であることができる。この記憶媒体の例には、半導体またはソリッド・ステート記憶装置、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータ可読の媒体の例には、半導体またはソリッド・ステート記憶装置、磁気テープ、取り外し可能なフレキシブルディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リードオンリー・メモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスク及び光ディスクが含まれる。現時点における光ディスクの例には、コンパクト・ディスク・リードオンリー・メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクト・ディスク−リード・ライト（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）及びＤＶＤが含まれる。
【００５４】
以上、本発明の実施形態を説明したが、具体例を例示したに過ぎず、特に本発明を限定しない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載された効果に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】推定装置１００の構成を示す図である。
【図２】事例の構成を示すテーブル図である。
【図３】推定装置１００が実行する学習処理のフローチャートを示す図である。
【図４】ヤング裕福層における仮説空間を２次元で示した概念図である。
【図５】推定装置１００が実行する分類処理のフローチャートを示す図である。
【図６】ヤング裕福層における仮説空間を２次元で示した概念図である。
【図７】広告情報配信システム２の構成を示す図である。
【図８】Ｗｅｂブラウザに表示されるＷｅｂページの構成を示す図である。
【図９】推定装置１００等のハードウェア構成を示す図である。
【符号の説明】
【００５６】
２０  コンピュータ端末
３０  通信回線ネットワーク
５０  サーバ
５５  記憶部
１００  推定装置
２００  学習部
２１０  データ受付部
２２０  基準データ生成部
３００  分類部
３１０  テストデータ受付部
３２０  推定部
４００  記憶部
５００  Ｗｅｂページ
５１０  広告情報
１０００  情報処理装置
１００５  バスライン
１０１０  ＣＰＵ
１０１２  ＣＰＵ
１０２２  表示装置
１０５０  メインメモリ
１０７０  Ｉ／Ｏコントローラ
１０７１  テープメディア
１０７２  テープドライブ
１０７４  ハードディスク
１０７６  光ディスクドライブ
１０７７  光ディスク
１０７８  半導体メモリ
１０９０  ＵＳＢポート
１１００  マウス
【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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