(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
社会的ネットワークサービスに投稿された投稿情報から特定の製品に関する投稿情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された投稿情報に含まれる文書情報を分散表現に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された分散表現を入力して利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っているか否かを判定するための第１の判定層と、前記第１の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を欲しがっているか否かを判定するための第２の判定層と、前記第２の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定するための第３の判定層からなるニューラルネットワークと、
前記第１の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている度合いを示す値を算出する興味有無度合い算出手段と、
前記第２の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を欲しがっている度合いを示す値を算出する購入希望度合い算出手段と、
前記第３の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する購入可能性度合い算出手段と、
前記興味有無度合い算出手段、前記購入希望度合い算出手段および前記購入可能性度合い算出手段により算出された値に基づいて、利用者の購買行動段階が、当該利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている段階、投稿情報中で言及した製品を欲しがっている段階、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される段階のいずれの段階にあるのかを判定する判定手段と、
を備えた購買行動分析装置。
【請求項２】
社会的ネットワークサービスに投稿された投稿情報から特定の製品に関する投稿情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された投稿情報に含まれる文書情報を分散表現に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された分散表現を入力して利用者が投稿情報中で言及した製品を欲しがっているか否かを判定するための第１の判定層と、前記第１の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定するための第２の判定層からなるニューラルネットワークと、
前記第１の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を欲しがっている度合いを示す値を算出する購入希望度合い算出手段と、
前記第２の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する購入可能性度合い算出手段と、
前記購入希望度合い算出手段および前記購入可能性度合い算出手段により算出された値に基づいて、利用者の購買行動段階が、投稿情報中で言及した製品を欲しがっている段階、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される段階のいずれの段階にあるのかを判定する判定手段と、
を備えた購買行動分析装置。
【請求項３】
社会的ネットワークサービスに投稿された投稿情報から特定の製品に関する投稿情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された投稿情報に含まれる文書情報を分散表現に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された分散表現を入力して利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っているか否かを判定するための第１の判定層と、前記第１の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定するための第２の判定層からなるニューラルネットワークと、
前記第１の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている度合いを示す値を算出する興味有無度合い算出手段と、
前記第２の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する購入可能性度合い算出手段と、
前記興味有無度合い算出手段および前記購入可能性度合い算出手段により算出された値に基づいて、利用者の購買行動段階が、当該利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている段階、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される段階のいずれの段階にあるのかを判定する判定手段と、
を備えた購買行動分析装置。
【請求項４】
社会的ネットワークサービスに投稿された投稿情報から特定の製品に関する投稿情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された投稿情報に含まれる文書情報を分散表現に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された分散表現を入力して、予め設定された複数の製品分類のうち利用者がどの製品分類に興味を持っているのかを判定するための第１の判定層と、前記第１の判定層の出力値を入力して利用者が前記複数の製品分類のうちどの製品分類の製品を欲しがっているのかを判定するための第２の判定層と、前記第２の判定層の出力値を入力して利用者が前記複数の製品分類のうちどの製品分類の製品を将来的に購入することが予測されるかを判定するための第３の判定層からなるニューラルネットワークと、
前記第１の判定層の出力値に基づいて、利用者が前記複数の製品分類のそれぞれについて興味を持っている度合いを示す値を算出する興味有無度合い算出手段と、
前記第２の判定層の出力値に基づいて、利用者が前記複数の製品分類のそれぞれについて欲しがっている度合いを示す値を算出する購入希望度合い算出手段と、
前記第３の判定層の出力値に基づいて、利用者が前記複数の製品分類のそれぞれについて将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する購入可能性度合い算出手段と、
前記興味有無度合い算出手段、前記購入希望度合い算出手段および前記購入可能性度合い算出手段により算出された値に基づいて、利用者の購買行動段階が、前記複数の製品分類毎に、当該製品分類の製品に興味を持っている段階、当該製品分類の製品を欲しがっている段階、当該製品分類の製品を将来的に購入することが予測される段階のいずれの段階にあるのかを判定する判定手段と、
を備えた購買行動分析装置。
【請求項５】
社会的ネットワークサービスに投稿された投稿情報から特定の製品に関する投稿情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された投稿情報に含まれる文書情報を分散表現に変換する変換ステップと、
前記変換ステップにおいて変換された分散表現を入力して利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っているか否かを判定するための第１の判定層と、前記第１の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を欲しがっているか否かを判定するための第２の判定層と、前記第２の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定するための第３の判定層からなるニューラルネットワークの前記第１の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている度合いを示す値を算出する興味有無度合い算出ステップと、
前記第２の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を欲しがっている度合いを示す値を算出する購入希望度合い算出ステップと、
前記第３の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する購入可能性度合い算出ステップと、
前記興味有無度合い算出ステップ、前記購入希望度合い算出ステップおよび前記購入可能性度合い算出ステップにおいて算出された値に基づいて、利用者の購買行動段階が、当該利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている段階、投稿情報中で言及した製品を欲しがっている段階、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される段階のいずれの段階にあるのかを判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、購買行動分析装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、複数のニューラルネットワークのモデルを備え、第１の時期の販売実績を入力として、第２の時期の需要の予測値を出力させ、実際の第２の時期の需要の値と近いモデルを選択し、最新の販売実績を選択したモデルに入力して需要を予測するようにした需要予測方法が開示されている。
【０００３】
特許文献２には、利用者のアクセス履歴の中からアクセス回数の多い情報を抽出して、抽出した情報にアクセスした他の利用者がアクセスした情報を利用者に提供するようにした情報配送方法が開示されている。
【０００４】
特許文献３には、階層式のデータ構造により構成され、属性値に応じて知識が保存されており、入力値に応じて知識に紐づけられた属性値が変更されて階層構造のデータが更新される電子頭脳が開示されている。
【０００５】
非特許文献１には、消費者に対してライフスタイルに関するアンケート調査を行い、ＩＤ−ＰＯＳ（消費者の購買行動履歴）データの購買情報データの分析を行い、消費者のカテゴリー（ライフスタイル）、商品のカテゴリー、商品の特徴などをパラメータとする分析を行うようにした顧客行動予測システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−１４３４９０号公報
【特許文献２】特開２００２−０８２６４１号公報
【特許文献３】特開２００５−１１５９００号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】石垣  司、竹中  毅、本村  陽一、「日常購買行動に関する大規模データの融合による顧客行動予測システム  実サービス支援のためのカテゴリマイニング技術」、２０１１年、人工知能学会論文誌  ２６巻６号Ｄ、p.670-681
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
近年、ＳＮＳ（Social Networking Service：社会的ネットワークサービス）が広く利用されるようになってきている。このＳＮＳ上では、多岐に渡る内容の投稿が行われているが、自動車、携帯電話、電気機器等の様々な製品に関する投稿も行われている。
【０００９】
そのため、このような投稿情報を参照して、製品の広告配信を行ったり、製品の市場調査を行うようなことが可能になっている。
【００１０】
しかし、ある製品の広告配信を行おうとした場合でも、その製品に言及している全てのユーザを対象としたのでは無駄が多い。また、その製品に単に興味があるだけのユーザと、真剣に購入を検討しているユーザとでは、効果的な広告配信の内容も変ってくる。
【００１１】
本発明の目的は、社会的ネットワークサービスにおける利用者の投稿情報から、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを推測することが可能な購買行動分析装置およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
［購買行動分析装置］
請求項１に係る本発明は、社会的ネットワークサービスに投稿された投稿情報から特定の製品に関する投稿情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された投稿情報に含まれる文書情報を分散表現に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された分散表現を入力して利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っているか否かを判定するための第１の判定層と、前記第１の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を欲しがっているか否かを判定するための第２の判定層と、前記第２の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定するための第３の判定層からなるニューラルネットワークと、
前記第１の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている度合いを示す値を算出する興味有無度合い算出手段と、
前記第２の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を欲しがっている度合いを示す値を算出する購入希望度合い算出手段と、
前記第３の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する購入可能性度合い算出手段と、
前記興味有無度合い算出手段、前記購入希望度合い算出手段および前記購入可能性度合い算出手段により算出された値に基づいて、利用者の購買行動段階が、当該利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている段階、投稿情報中で言及した製品を欲しがっている段階、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される段階のいずれの段階にあるのかを判定する判定手段とを備えた購買行動分析装置である。
【００１４】
請求項２に係る本発明は、社会的ネットワークサービスに投稿された投稿情報から特定の製品に関する投稿情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された投稿情報に含まれる文書情報を分散表現に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された分散表現を入力して利用者が投稿情報中で言及した製品を欲しがっているか否かを判定するための第１の判定層と、前記第１の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定するための第２の判定層からなるニューラルネットワークと、
前記第１の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を欲しがっている度合いを示す値を算出する購入希望度合い算出手段と、
前記第２の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する購入可能性度合い算出手段と、
前記購入希望度合い算出手段および前記購入可能性度合い算出手段により算出された値に基づいて、利用者の購買行動段階が、投稿情報中で言及した製品を欲しがっている段階、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される段階のいずれの段階にあるのかを判定する判定手段とを備えた購買行動分析装置である。
【００１５】
請求項３に係る本発明は、社会的ネットワークサービスに投稿された投稿情報から特定の製品に関する投稿情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された投稿情報に含まれる文書情報を分散表現に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された分散表現を入力して利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っているか否かを判定するための第１の判定層と、前記第１の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定するための第２の判定層からなるニューラルネットワークと、
前記第１の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている度合いを示す値を算出する興味有無度合い算出手段と、
前記第２の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する購入可能性度合い算出手段と、
前記興味有無度合い算出手段および前記購入可能性度合い算出手段により算出された値に基づいて、利用者の購買行動段階が、当該利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている段階、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される段階のいずれの段階にあるのかを判定する判定手段とを備えた購買行動分析装置である。
【００１６】
請求項４に係る本発明は、社会的ネットワークサービスに投稿された投稿情報から特定の製品に関する投稿情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された投稿情報に含まれる文書情報を分散表現に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された分散表現を入力して、予め設定された複数の製品分類のうち利用者がどの製品分類に興味を持っているか否かを判定するための第１の判定層と、前記第１の判定層の出力値を入力して利用者が前記複数の製品分類のうちどの製品分類の製品を欲しがっているか否かを判定するための第２の判定層と、前記第２の判定層の出力値を入力して利用者が前記複数の製品分類のうちどの製品分類の製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定するための第３の判定層からなるニューラルネットワークと、
前記第１の判定層の出力値に基づいて、利用者が前記複数の製品分類のうちどの製品分類の製品に興味を持っている度合いを示す値を算出する興味有無度合い算出手段と、
前記第２の判定層の出力値に基づいて、利用者が前記複数の製品分類のうちどの製品分類の製品を欲しがっている度合いを示す値を算出する購入希望度合い算出手段と、
前記第３の判定層の出力値に基づいて、利用者が前記複数の製品分類のうちどの製品分類の製品を将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する購入可能性度合い算出手段と、
前記興味有無度合い算出手段、前記購入希望度合い算出手段および前記購入可能性度合い算出手段により算出された値に基づいて、利用者の購買行動段階が、前記複数の製品分類毎に、当該製品分類の製品に興味を持っている段階、当該製品分類の製品を欲しがっている段階、当該製品分類の製品を将来的に購入することが予測される段階のいずれの段階にあるのかを判定する判定手段とを備えた購買行動分析装置である。
【００１７】
［プログラム］
請求項５に係る本発明は、社会的ネットワークサービスに投稿された投稿情報から特定の製品に関する投稿情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された投稿情報に含まれる文書情報を分散表現に変換する変換ステップと、
前記変換ステップにおいて変換された分散表現を入力して利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っているか否かを判定するための第１の判定層と、前記第１の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を欲しがっているか否かを判定するための第２の判定層と、前記第２の判定層の出力値を入力して利用者が当該製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定するための第３の判定層からなるニューラルネットワークの前記第１の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている度合いを示す値を算出する興味有無度合い算出ステップと、
前記第２の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を欲しがっている度合いを示す値を算出する購入希望度合い算出ステップと、
前記第３の判定層の出力値に基づいて、利用者が投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する購入可能性度合い算出ステップと、
前記興味有無度合い算出ステップ、前記購入希望度合い算出ステップおよび前記購入可能性度合い算出ステップにおいて算出された値に基づいて、利用者の購買行動段階が、当該利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っている段階、投稿情報中で言及した製品を欲しがっている段階、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される段階のいずれの段階にあるのかを判定する判定ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１に係る本発明によれば、社会的ネットワークサービスにおける利用者の投稿情報から、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを推測することが可能な購買行動分析装置を提供するができる。
また、請求項１に係る本発明によれば、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを自動的に判定することが可能な購買行動分析装置を提供するができる。
【００２０】
請求項２に係る本発明によれば、社会的ネットワークサービスにおける利用者の投稿情報から、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを推測することが可能な購買行動分析装置を提供するができる。
また、請求項２に係る本発明によれば、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを自動的に判定することが可能な購買行動分析装置を提供するができる。
【００２１】
請求項３に係る本発明によれば、社会的ネットワークサービスにおける利用者の投稿情報から、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを推測することが可能な購買行動分析装置を提供するができる。
また、請求項３に係る本発明によれば、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを自動的に判定することが可能な購買行動分析装置を提供するができる。
【００２２】
請求項４に係る本発明によれば、社会的ネットワークサービスにおける利用者の投稿情報から、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを推測することが可能な購買行動分析装置を提供するができる。
また、請求項４に係る本発明によれば、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを自動的に判定することが可能な購買行動分析装置を提供するができる。
【００２３】
請求項５に係る本発明によれば、社会的ネットワークサービスにおける利用者の投稿情報から、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを推測することが可能なプログラムを提供するができる。
また、請求項５に係る本発明によれば、各利用者が、複数の購買行動段階のうちのどの段階であるかを自動的に判定することが可能なプログラムを提供するができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の第１の実施形態の購買行動分析システムのシステム構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態におけるサーバ装置（購買行動分析装置）１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態におけるサーバ装置（購買行動分析装置）１０の機能構成を示すブロック図である。
【図４】ＡＩＤＭＡにおける各プロセスと本実施形態における購買行動フェーズとの対応関係を示す図である。
【図５】図３に示したニューラルネットワーク３５の詳細について説明するための図である。
【図６】興味有無確率算出部３６における算出値の出力例について説明するための図である。
【図７】購買行動フェーズ判定部３０における購買行動フェーズ判定例１を説明するための図である。
【図８】購買行動フェーズ判定部３０における購買行動フェーズ判定例２を説明するための図である。
【図９】購買行動フェーズ判定部３０における購買行動フェーズ判定例３を説明するための図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態のサーバ装置（購買行動分析装置）１０の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の第１の実施形態のサーバ装置１０において購買行動フェーズの判定処理が行われるＳＮＳ投稿情報の具体例を示す図である。
【図１２】２段階の購買行動フェーズの判定を行うような購買行動判定を行う場合のサーバ装置（購買行動分析装置）１０ａの機能構成を示すブロック図である。
【図１３】２段階の購買行動フェーズの判定を行うような購買行動判定を行う場合のサーバ装置（購買行動分析装置）１０ｂの機能構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態の購買行動分析装置であるサーバ装置１０ｃの機能構成を示すブロック図である。
【図１５】製品分類興味有無確率算出部３６ｃにおける算出値の出力例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２６】
[第１の実施形態]
図１は本発明の第１の実施形態の購買行動分析装置１０を含む購買行動分析システムのシステム構成を示す図である。
【００２７】
本発明の第１の実施形態の購買行動分析システムは、図１に示されるように、インターネット等のネットワーク３０により接続されたサーバ装置１０、サーバ装置２０および端末装置２１、２２により構成される。ここで、サーバ装置２０は、例えば、ツイッター（登録商標）のようなＳＮＳ（Social Networking Service：社会的ネットワークサービス）を提供している事業者により運営されており、ネットワーク３０を介して数多くのユーザに対してＳＮＳサービスを提供している。
【００２８】
なお、本実施形態では、ＳＮＳサービスの一例として、ツイッター（登録商標）における投稿情報に基づいてユーザ（利用者）の購買行動を分析する場合を用いて説明するが、登録したユーザが自己に関連した情報を投稿することで他人との関係性、つながりを促進およびサポートするようなコミュニティ型の会員制のサービスであれば、本発明は同様に適用可能である。
【００２９】
例えば、フェースブック（登録商標）や、いわゆるブログと呼ばれるＳＮＳサービス、各種電子掲示板、情報投稿サイト等のＳＮＳサービス等についても本発明は同様に適用可能である。
【００３０】
また、端末装置２１、２２は、それぞれ一般ユーザまたはある特定の製品の購買行動の分析を依頼するユーザＡ、Ｂのパーソナルコンピュータであり、ネットワーク３０を介してサーバ装置１０、サーバ装置２０にアクセス可能な構成となっている。
【００３１】
また、サーバ装置１０は、例えば顧客企業からの依頼に基づいて、分析を依頼された製品のユーザの購買行動分析を行う市場調査会社により運営されており、ＳＮＳサービスに投稿された投稿情報に基づいて、各利用者が複数の購買行動フェーズのうちのどのフェーズであるかを分析する購買行動分析装置である。以下の説明では、例えば、ある顧客企業から特定の製品に関する市場調査を依頼され、ＳＮＳへの投稿情報に基づいてその製品に興味を持っているユーザ、その製品を欲しがっているユーザ、その製品を将来購入することが予測されるユーザの情報を取得する場合の動作について説明する。
【００３２】
なお、図１では、ユーザが２人のユーザＡ、Ｂしか示されていないが、実際には数多くのユーザがネットワーク３０に接続されておりＳＮＳサイトへの投稿や投稿された他のユーザの投稿内容を閲覧している。
【００３３】
次に、本実施形態の購買行動分析システムにおいて購買行動分析装置として機能するサーバ装置１０のハードウェア構成を図２に示す。
【００３４】
サーバ装置１０は、図２に示されるように、ＣＰＵ１１、メモリ１２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置１３、ネットワーク３０を介して外部の装置等との間でデータの送信及び受信を行う通信インタフェース（ＩＦ）１４、タッチパネル又は液晶ディスプレイ並びにキーボードを含むユーザインタフェース（ＵＩ）装置１５を有する。これらの構成要素は、制御バス１６を介して互いに接続されている。
【００３５】
ＣＰＵ１１は、メモリ１２または記憶装置１３に格納された制御プログラムに基づいて所定の処理を実行して、サーバ装置１０の動作を制御する。なお、本実施形態では、ＣＰＵ１１は、メモリ１２または記憶装置１３内に格納された制御プログラムを読み出して実行するものとして説明したが、当該プログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してＣＰＵ１１に提供することも可能である。
【００３６】
図３は、上記の制御プログラムが実行されることにより実現されるサーバ装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【００３７】
本実施形態のサーバ装置１０は、図３に示されるように、ＳＮＳ投稿情報取得部３１と、ＳＮＳ投稿情報格納部３２と、テキスト情報抽出部３３と、分散表現変換部３４と、ニューラルネットワーク３５と、興味有無確率算出部３６と、購入希望確率算出部３７と、購入可能性確率算出部３８と、購買行動フェーズ判定部３９を備えている。
【００３８】
ＳＮＳ投稿情報取得部３１は、ＳＮＳに投稿された投稿情報から、調査依頼を受けた特定の製品に関する投稿情報を取得する。例えば、ＳＮＳ投稿情報取得部３１は、まず、ＳＮＳに投稿された投稿情報から、特定の製品について言及した投稿を抽出し、その投稿から、特定の製品について言及したことのあるユーザを特定する。次に、ＳＮＳ投稿情報取得部３１は、そのユーザの過去から現在までの一連の投稿情報から、特定の製品に言及した投稿を起点に時間的に前後する投稿を数個から数千個取得する。結果として、ＳＮＳ投稿情報取得部３１は、１ユーザあたり数個から場合によっては数千個になる、特定の製品に関する投稿を含む時間的に連続した投稿情報を、数多くのＳＮＳユーザの投稿情報から取得する。
【００３９】
ＳＮＳ投稿情報格納部３２は、ＳＮＳ投稿情報取得部３１により取得された投稿情報を格納する。
【００４０】
テキスト情報抽出部３３は、ＳＮＳ投稿情報格納部３２に格納されている投稿情報の中から、投稿情報に含まれるテキスト情報（文書情報）を抽出する。
【００４１】
分散表現変換部３４は、ＳＮＳ投稿情報取得部３１により取得された投稿情報からテキスト情報抽出部３３により抽出されたテキスト情報を、単語又は句をベクトルで表現した分散表現に変換する。ここで、分散表現とは、単語をベクトル化することにより複数次元のベクトル空間における意味ベクトルとして表したものである。ここで、分散表現変換部３４が投稿情報を分散表現に変換するアルゴリズムとしては、Bag-of-wordsを用いたアルゴリズム、word2vecやparagraph vectorに代表されるニューラルネットワークを用いたアルゴリズム等を使用することができる。
【００４２】
ニューラルネットワーク３５は、人間の脳の構造を模した構成となっており、人間の脳におけるニューロン（神経細胞）の機能を模した数多くの論理回路を多層に積層して構成した判定器となっている。
【００４３】
そして、ニューラルネットワーク３５は、興味有無判定層４１、購入希望判定層４２、購入可能性判定層４３という３つの層により構成されている。
【００４４】
興味有無判定層４１は、分散表現変換部３４により変換された分散表現を入力してユーザが投稿情報中で言及した製品に興味を持っているか否かを判定するための判定層である。また、購入希望判定層４２は、興味有無判定層４１の出力値を入力してユーザがこの製品を欲しがっているか否かを判定するための判定層である。また、購入可能性判定層４３は、購入希望判定層４２の出力値を入力してユーザがこの製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定するための判定層である。
【００４５】
なお、ニューラルネットワーク３５としては、順伝播型ニューラルネットワーク（Feedforward Neural Network）、再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network, Recursive Neural Network）、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）等の様々な種類のニューラルネットワークを用いることができる。
【００４６】
さらに、興味有無判定層４１、購入希望判定層４２、購入可能性判定層４３の各層は、正解である教師信号の入力によって最適化する学習方法であるいわゆる教師あり学習を行うことにより、各論理回路間のパラメータが最適化されるようになっている。
【００４７】
さらに、ニューラルネットワーク３５は、入力層と出力層以外の多くの論理回路層により構成されているため、情報が入力層からより深い層に伝達されていくうちに各層で学習が繰り返されるディープラーニング（深層学習）が行われる。そのため、本実施形態におけるニューラルネットワーク３５は、過学習が抑制され、層数の少ない場合と比較して、高い判定精度を実現することができるような構成となっている。なお、このニューラルネットワーク３５の詳細については後述する。
【００４８】
興味有無確率算出部３６は、興味有無判定層４１の出力値に基づいて、ユーザが投稿情報中で言及した製品に興味を持っている確率（度合い）を示す値を算出する。
【００４９】
購入希望確率算出部３７は、購入希望判定層４２の出力値に基づいて、ユーザが投稿情報中で言及した製品を欲しがっている確率（度合い）を示す値を算出する。
【００５０】
購入可能性確率算出部３８は、購入可能性判定層４３の出力値に基づいて、ユーザが投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測される確率（度合い）を示す値を算出する。
【００５１】
なお、興味有無確率算出部３６、購入希望確率算出部３７および購入可能性確率算出部３８が、それぞれの確率値を算出する算出方法としては、ニューラルネットワークを用いた方法や、ロジスティック回帰を用いた方法などが考えられる。
【００５２】
購買行動フェーズ判定部３９は、興味有無確率算出部３６、購入希望確率算出部３７および購入可能性確率算出部３８により算出された確率値に基づいて、ユーザの購買行動フェーズ（購買行動段階）が、利用者が投稿情報中で言及した製品に興味を持っているフェーズ（興味フェーズ）、投稿情報中で言及した製品を欲しがっているフェーズ（購入希望フェーズ）、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測されるフェーズ（購入予測フェーズ）のいずれのフェーズにあるのかを判定する。
【００５３】
なお、広告に対する消費者の心理プロセスの段階を表したものとしてＡＩＤＭＡ（アイドマ）と呼ばれる分類表現が知られている。このＡＩＤＭＡとは、消費者の心理プロセスを、注意（Attention）、興味（Interest）、欲求（Desire）、記憶（Memory）、行動（Action）の５段階に分けて表現している。
【００５４】
これに対して、本実施形態における購買行動フェーズ判定では、購買行動フェーズを、興味フェーズ、購入希望フェーズ、購入予測フェーズの３つの段階に分けている。これは、ニューラルネットワーク３５が機械学習を行う判定器として動作するため、このような判定器でも高い精度で判定可能なように３つのフェーズに集約しているものである。そのため、本発明は、購買行動フェーズを３つのフェーズとする場合に限定されるものではなく、ＡＩＤＡＭのように５つのフェーズに分類する場合でも本発明は同様に適用可能である。
【００５５】
なお、このＡＩＤＭＡにおける各プロセスと本実施形態における購買行動フェーズとの対応関係を図４に示す。図４に示されるように、ＡＩＤＡＭにおける注意（Attention）、興味（Interest）プロセスが、本実施形態における興味フェーズに対応している。また、ＡＩＤＡＭにおける欲求（Desire）プロセスが、本実施形態における購入希望フェーズに対応している。また、ＡＩＤＡＭにおける記憶（Memory）、行動（Action）プロセスが、本実施形態における購入予測フェーズに対応している。
【００５６】
次に、図５を参照して、図３に示したニューラルネットワーク３５の詳細について説明する。
【００５７】
本実施形態におけるニューラルネットワーク３５は、図５に示されるように、興味有無判定層４１、購入希望判定層４２、購入可能性判定層４３の３つの層により連続的に構成され、分散表現変換部３４から入力された投稿情報の分散表現に基づいて、投稿情報を投稿したユーザが、ある製品について興味が有るのか無いのか、購入を希望しているのかいないのか、購入する可能性が高いのか低いのかを順次判定して行く構成となっている。
【００５８】
また、興味有無判定層４１、購入希望判定層４２、購入可能性判定層４３の各層も、それぞれ、論理回路が複数層繋がった構成となっており、ニューラルネットワーク３５全体としても数多くの論理回路層により構成されている。
【００５９】
なお、図５では、ニューラルネットワーク３５の構成を模式的に示しており、論理回路の数等は図５に示された構成に限定されるものではない。
【００６０】
ここで、図５では、興味有無確率算出部３６、購入希望確率算出部３７、購入可能性確率算出部３８の構成が示されている。興味有無確率算出部３６、購入希望確率算出部３７、購入可能性確率算出部３８は、それぞれ、１層のネットワークにより構成され、興味有無判定層４１、購入希望判定層４２、購入可能性判定層４３の途中の中間層の出力値を入力して、その結果を集約することにより、興味有無確率（興味がある／興味がない）、購入希望確率（欲しい／欲しくない）、購入可能性確率（購入する／購入しない）を算出している。
【００６１】
ただし、図５を参照すると分かるように、ニューラルネットワーク３５内では、途中層において、出力値を集約して、興味有無確率（興味がある／興味がない）、購入希望確率（欲しい／欲しくない）、購入可能性確率（購入する／購入しない）を算出していない。
【００６２】
そのため、本実施形態のニューラルネットワーク３５では、分散表現変換部３４から入力された分散表現に基づいて、購入希望可能性判定までの判定処理を連続して実行することができるようになっている。
【００６３】
また、ユーザがある製品に興味を持ち、その製品の購入を希望して、最終的にその製品を購入するというユーザの購買行動の進行性と、このようなニューラルネットワーク３５の進行性とが相性が良いため、ニューラルネットワーク３５を用いてユーザの購買行動の進行度合いを判定することにより精度の高い判定を期待することができる。
【００６４】
次に、興味有無確率算出部３６における算出値の出力例について図６を参照して説明する。
【００６５】
図６では、興味有無確率算出部３６から、「興味がある」確率として０．８という値が出力され、「興味がない」確率として０．２という値が出力された場合の出力例が示されている。つまり、このような値が得られた場合には、このユーザは、その製品に８０％の確率で興味があると推定することができる。
【００６６】
また、購入希望確率算出部３７、購入可能性確率算出部３８における算出値の出力例については図示しないが、同様に、「欲しい」確率、「欲しくない」確率、「購入する」確率、「購入しない」確率が出力される。
【００６７】
そして、購買行動フェーズ判定部３０は、このような興味有無確率算出部３６、購入希望確率算出部３７、購入可能性確率算出部３８からの出力値に基づいて、そのユーザが、３つの購買行動フェーズのうちどのフェーズにあるのかを判定する。
【００６８】
この購買行動フェーズ判定部３０における購買行動フェーズ判定の具体例を図７〜図９に示す。
【００６９】
例えば、図７に示す購買行動フェーズ判定例１では、興味有無確率として「興味がある」確率が０．８、「興味がない」確率が０．２という出力値が得られ、購入希望確率として「欲しい」確率が０．１、「欲しくない」確率が０．９という出力値が得られ、購入可能性確率として「購入する」確率が０．２、「購入しない」確率が０．８という出力値が得られている。
【００７０】
そのため、購買行動フェーズ判定部３０は、このような出力値から、このユーザの購買行動フェーズは興味フェーズであると判定する。つまり、このユーザは、製品に興味があるが、まだその製品を欲しいとまでは考えていないものと推定することができる。
【００７１】
また、例えば、図８に示す購買行動フェーズ判定例２では、興味有無確率として「興味がある」確率が０．８、「興味がない」確率が０．２という出力値が得られ、購入希望確率として「欲しい」確率が０．９、「欲しくない」確率が０．１という出力値が得られ、購入可能性確率として「購入する」確率が０．２、「購入しない」確率が０．８という出力値が得られている。
【００７２】
そのため、購買行動フェーズ判定部３０は、このような出力値から、このユーザの購買行動フェーズは購入希望フェーズであると判定する。つまり、このユーザは、製品に興味もあり、その製品を欲しいと考えているものの、まだその製品を購入すると決定しているわけではないものと推定することができる。
【００７３】
さらに、例えば、図９に示す購買行動フェーズ判定例３では、興味有無確率として「興味がある」確率が０．８、「興味がない」確率が０．２という出力値が得られ、購入希望確率として「欲しい」確率が０．９、「欲しくない」確率が０．１という出力値が得られ、購入可能性確率として「購入する」確率が０．８、「購入しない」確率が０．２という出力値が得られている。
【００７４】
そのため、購買行動フェーズ判定部３０は、このような出力値から、このユーザの購買行動フェーズは購入予測フェーズであると判定する。つまり、このユーザは、製品に興味もあり、その製品を欲しいと考えており、近々その製品を購入する可能性が高いと推定することができる。
【００７５】
なお、本実施形態では、購買行動フェーズ判定部３９によりユーザの購買行動フェーズを判定するものとして説明しているが、市場調査を行う解析者が図７〜図９に示したような出力値を参照して、ユーザの購買行動フェーズを判定するようにしても良い。このように人間の判定によりユーザの購買行動フェーズを判定する構成の場合には、購買行動フェーズ判定部３９は不要になる。
【００７６】
次に、本実施形態のサーバ装置（購買行動分析装置）１０の動作を図１０のフローチャートを参照して説明する。
【００７７】
まず、ある製品の市場調査をしようとする場合、ＳＮＳ投稿情報取得部３１が、その製品に言及しているＳＮＳ投稿情報を取得してＳＮＳ投稿情報格納部３２に格納する（ステップＳ１０１）。
【００７８】
そして、テキスト情報抽出部３３が、ＳＮＳ投稿情報格納部３２に格納された１人のユーザのＳＮＳ投稿情報からテキスト情報を抽出する（ステップＳ１０２）。
【００７９】
すると、分散表現変換部３４は、テキスト情報抽出部３３により抽出されたテキスト情報を、ベクトル化された分散表現に変換する（ステップＳ１０３）。
【００８０】
そして、この分散表現はニューラルネットワーク３５に入力されて、興味有無判定層４１、購入希望判定層４２、購入可能性判定層４３において順次判定処理が実行されて行く。
【００８１】
すると、興味有無確率算出部３６は、ニューラルネットワーク３５の途中層の出力値に基づいて、興味有無確率を算出する（ステップＳ１０４）。
【００８２】
また、購入希望確率算出部３７は、ニューラルネットワーク３５の途中層の出力値に基づいて、購入希望確率を算出する（ステップＳ１０５）。
【００８３】
また、購入可能性確率算出部３８は、ニューラルネットワーク３５の途中層の出力値に基づいて、購入可能性確率を算出する（ステップＳ１０６）。
【００８４】
そして、最後に購買行動フェーズ判定部３９は、興味有無確率算出部３６、購入希望確率算出部３７および購入可能性確率算出部３８からの出力値に基づいて、そのユーザの購買行動フェーズを判定する（ステップＳ１０７）。
【００８５】
そして、ＳＮＳ投稿情報格納部３２内にその製品についての他のユーザの投稿情報が格納されている場合には（ステップＳ１０８においてｙｅｓ）、ステップＳ１０２〜Ｓ１０７の処理が繰り返されて各ユーザの購買行動フェーズの判定処理が実行される。
【００８６】
次に、図１１に示すようなＳＮＳ投稿情報の具体例を用いて、本実施形態のサーバ装置１０において購買行動フェーズの判定処理が行われる様子を説明する。
【００８７】
この図１１に示したＳＮＳ投稿情報例は、ツイッター（登録商標）における投稿情報例を示したものであり、このユーザは、○○○phoneという名称のスマートフォンについて投稿中に３回言及している。
【００８８】
このユーザは、○○○phoneについて２０１５年９月１４日に「Ｚ社の社長が○○○phoneの新製品のプレゼンやってる。」という内容の投稿を行っており、この製品について興味を持っていることが推定される。
【００８９】
その後、このユーザは、２０１５年１０月４日に「新しい○○○phoneかっこいい。」という内容の投稿を行っており、この製品の購入を希望していることが推定される。
【００９０】
さらに、このユーザは、２０１５年１１月２日に「今の△△△phoneを買い替えようかな。」という内容の投稿を行っており、スマートフォンの買い替えを検討しており○○○phoneの購入を希望していることが推定される。
【００９１】
本実施形態のサーバ装置１０では、ある特定の製品について言及した投稿情報からユーザの購買行動フェーズを判定する際に、先ず、その製品について興味を持っているか否かを判定し、次に、その製品を欲しいと思っているか否かを判定し、最後に将来的にその製品を購入する可能性が高いか否かを判定する。
【００９２】
このユーザの投稿内容に基づいて購買行動フェーズの判定を行った場合、２０１５年１２月８日までの投稿情報から判定を行った場合には、○○○phoneに対して興味を持ち、欲しいと思っており、さらに近い将来の購買が予想される購入予測フェーズであると判定される。
【００９３】
また、２０１５年１０月１７日までの投稿情報に基づいて判定を行った場合には、○○○phoneに対して興味を持ち、欲しいとも思っているが、将来的に購入するとは予想されないため、このユーザの購買行動フェーズは購入希望フェーズであると判定される。
【００９４】
また、２０１５年９月２７日までの投稿情報に基づいて判定を行った場合には、○○○phoneに対して興味を持っているが、欲しいとまでは思っておらず、将来的に購入するとは予想されないため、このユーザの購買行動フェーズは興味フェーズであると判定される。
【００９５】
このように本実施形態における購買行動フェーズの判定処理では、時間経過とともにユーザの心境が変化して行くのに伴って、判定結果が変わって行く。
【００９６】
なお、上記で説明した本実施形態では、購買行動フェーズとして、興味フェーズ、購入希望フェーズ、購買予測フェーズという３段階で移行して行くものとして判定を行っている。しかし、例えば安価な製品の場合、興味を持った後には直ぐに購入しようか否かを決断するような場合も多い。また、ユーザによっては、前触れもなくいきなり製品が欲しいという投稿をするような場合も想定される。
【００９７】
そのため、製品の特性やＳＮＳの特徴に応じては、３段階の購買行動フェーズではなく２段階とした方がより実際の投稿内容に合致した判定結果が得られる場合もある。
【００９８】
このような２段階の購買行動フェーズの判定を行うような購買行動判定を行う場合の構成を図１２、図１３に示す。
【００９９】
図１２に示したサーバ装置（購買行動分析装置）１０ａは、図３に示したサーバ装置１０に対して、興味有無確率算出部３６が削除され、ニューラルネットワーク３５がニューラルネットワーク３５ａに置き換えられ、購買行動フェーズ判定部３９が購買行動フェーズ判定部３９ａに置き換えられた構成となっている。
【０１００】
そして、ニューラルネットワーク３５ａは、図３に示した構成におけるニューラルネットワーク３５に対して、興味有無判定層４１が削除された構成となっている。
【０１０１】
この図１２に示した構成では、購入希望判定層４２は、分散表現変換部３４により変換された分散表現を入力してユーザがこの製品を欲しがっているか否かを判定する。
【０１０２】
そして、この図１２に示した構成では、購買行動フェーズ判定部３９ａは、購入希望確率算出部３７および購入可能性確率算出部３８により算出された確率値に基づいて、ユーザの購買行動フェーズ（購買行動段階）が、投稿情報中で言及した製品を欲しがっているフェーズ（購入希望フェーズ）、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測されるフェーズ（購入予測フェーズ）のいずれのフェーズにあるのかを判定する。
【０１０３】
図１３に示したサーバ装置（購買行動分析装置）１０ｂは、図３に示したサーバ装置１０に対して、購入希望確率算出部３７が削除され、ニューラルネットワーク３５がニューラルネットワーク３５ｂに置き換えられ、購買行動フェーズ判定部３９が購買行動フェーズ判定部３９ｂに置き換えられた構成となっている。
【０１０４】
そして、ニューラルネットワーク３５ｂは、図３に示した構成におけるニューラルネットワーク３５に対して、購入希望判定層４２が削除された構成となっている。
【０１０５】
この図１３に示した構成では、購入可能性判定層４３は、興味有無判定層４１の出力値を入力してユーザがこの製品を将来的に購入することが予測されるか否かを判定する。
【０１０６】
そして、この図１３に示した構成では、購買行動フェーズ判定部３９ｂは、興味有無確率算出部３６および購入可能性確率算出部３８により算出された確率値に基づいて、ユーザの購買行動フェーズ（購買行動段階）が、投稿情報中で言及した製品に興味を持っているフェーズ（興味フェーズ）、投稿情報中で言及した製品を将来的に購入することが予測されるフェーズ（購入予測フェーズ）のいずれのフェーズにあるのかを判定する。
【０１０７】
本実施形態の購買行動分析装置によれば、ある特定の製品について、ユーザが複数の購買行動フェーズのうちのどのフェーズにあるかが判定可能となるため、そのユーザの購買行動フェーズに応じた広告配信を行うことが可能となる。
【０１０８】
例えば、ある会社のスマートフォンの購入可能性が高いと判定されたユーザに対しては、その製品を販売している小売店の広告を配信するようなことが可能となる。逆に、まだスマートフォンについて多少興味がある程度のユーザには、各社のスマートフォンの広告配信を行うようなことが可能となる。
【０１０９】
また、ある製品に関する投稿を行ったＳＮＳユーザを抽出して、各ユーザが興味フェーズ、購入希望フェーズ、購入可能性フェーズのうちのどのフェーズであるかを判定することにより、製品の将来需要を予測することも可能となる。
【０１１０】
さらに、各ユーザの購買行動フェーズのフェーズ遷移を追跡して、興味フェーズにあったユーザが購入希望フェーズや購入予測フェーズに移行せずに製品の購入に至らなかった場合や、購入希望フェーズにあったユーザが購入予測フェーズに移行せずに製品の購入に至らなかった場合に、購入を中止した原因を調査して今後の製品開発に活かすことができる情報を収集するようなことも可能となる。
【０１１１】
[第２の実施形態]
次に、本発明の第２の実施形態の購買行動分析装置について説明する。
【０１１２】
上記で説明した第１の実施形態の購買行動分析装置は、ある特定の製品について、ユーザが購買行動フェーズのどのフェーズにいるのかを判定可能とするものであった。これに対して、本発明の第２の実施形態の購買行動分析装置は、予め設定された複数の製品カテゴリー（製品分類）毎に、そのユーザが購買行動フェーズのどのフェーズにいるのかを判定可能とするものである。
【０１１３】
図１４は本発明の第２の実施形態の購買行動分析装置であるサーバ装置１０ｃの機能構成を示すブロック図である。
【０１１４】
本実施形態のサーバ装置（購買行動分析装置）１０ｃは、図３に示した第１の実施形態のサーバ装置１０に対して、ニューラルネットワーク３５、興味有無確率算出部３６、購入希望確率算出部３７、購入可能性確率算出部３８、購買行動フェーズ判定部３９が、それぞれ、ニューラルネットワーク３５ｃ、製品分類興味有無確率算出部３６ｃ、製品分類購入希望確率算出部３７ｃ、製品分類購入可能性確率算出部３８ｃ、購買行動フェーズ判定部３９ｃに置き換えられた構成となっている。
【０１１５】
本実施形態におけるニューラルネットワーク３５ｃは、興味有無判定層４１ｃ、購入希望判定層４２ｃ、購入可能性判定層４３ｃから構成されている。
【０１１６】
興味有無判定層４１ｃは、分散表現変換部３４により変換された分散表現を入力して、予め設定された複数の製品カテゴリー（製品分類）のうち利用者がどの製品カテゴリーに興味を持っているのかを判定するための判定層である。
【０１１７】
購入希望判定層４２ｃは、興味有無判定層４１ｃの出力値を入力して、ユーザが複数の製品カテゴリーのうちどの製品カテゴリーの製品を欲しがっているのかを判定するための判定層である
【０１１８】
購入可能性判定層４３ｃは、購入希望判定層４２ｃの出力値を入力して、ユーザが複数の製品カテゴリーのうちどの製品カテゴリーの製品を将来的に購入することが予測されるかを判定するための判定層である。
【０１１９】
製品分類興味有無確率算出部３６ｃは、興味有無判定層４１ｃの出力値に基づいて、ユーザが複数の製品カテゴリーのそれぞれについて興味を持っている度合いを示す値を算出する。
【０１２０】
製品分類購入希望確率算出部３７ｃは、購入希望判定層４２ｃの出力値に基づいて、ユーザが複数の製品カテゴリーのそれぞれについて欲しがっている度合いを示す値を算出する。
【０１２１】
製品分類購入可能性確率算出部３８ｃは、購入可能性判定層４３ｃの出力値に基づいて、ユーザが複数の製品カテゴリーのそれぞれについて将来的に購入することが予測される度合いを示す値を算出する。
【０１２２】
次に、製品分類興味有無確率算出部３６ｃにおける算出値の出力例について図１５を参照して説明する。ここでは、「車」、「スマートフォン」、「家電製品」、「カメラ」という４つの製品カテゴリーが予め設定されているものとして説明する。
【０１２３】
図１５では、興味有無確率算出部３６ｃから、「車に興味がある」確率として０．１という値が出力され、「スマートフォンに興味がある」確率として０．２という値が出力され、「家電製品に興味がある」確率として０．９という値が出力され、「カメラに興味がある」確率として０．６という値が出力された場合の出力例が示されている。つまり、このような値が得られた場合には、このユーザは、家電製品に興味がある確率が９０％であり、カメラに興味がある確率が６０％であると推定することができる。そして、逆に車に興味が無い確率が９０％（１−０．１＝０．９）であり、スマートフォンに興味がない確率が２０％（１−０．８＝０．２）であると推定することができる。
【０１２４】
また、購入希望確率算出部３７、購入可能性確率算出部３８における算出値の出力例については図示しないが、同様に、それぞれの製品カテゴリー毎に「欲しい」確率、「購入する」確率が出力される。
【０１２５】
購買行動フェーズ判定部３９ｃは、製品分類興味有無確率算出部３６ｃ、製品分類購入希望確率算出部３７ｃおよび製品分類購入可能性確率算出部３８ｃにより算出された確率値に基づいて、ユーザの購買行動フェーズが、製品カテゴリー毎に興味を持っているフェーズ（興味フェーズ）、欲しがっているフェーズ（購入希望フェーズ）、将来的に購入することが予測されるフェーズ（購入予測フェーズ）のいずれのフェーズにあるのかを判定する。
【０１２６】
本実施形態の購買行動分析装置によれば、各ユーザが興味を持っている、購入を希望している、購入することが予測されるという購買行動フェーズに対応して、有効な広告配信を行うことができる。例えば、図１５に示したような値が出力されたユーザに対しては、車の広告配信を行うよりも家電製品の広告配信を行う方が高い効果が期待できることになる。
【０１２７】
また、例えば車の購入が予測される購入予測フェーズであるユーザには、自動車保険に関する広告配信を行ったり、スマートフォンに興味を持っているユーザには、スマートフォンに関する広告配信を行う等のユーザの購買行動フェーズに応じた広告配信を行うことが可能となる。
【０１２８】
さらに、ある特定の条件の複数のユーザ、例えば、特定のイベントの参加したユーザ、ある特定分野のテレビ番組を視聴したユーザを抽出して、それぞれのユーザがどの製品カテゴリーの製品に興味があり購入する可能性があるか等を調査することにより、どのようなユーザをターゲットとして広告配信をすることが効果的であるとか、どのようなテレビ番組にコマーシャルを出すことが有効か等を検討するための情報を得ることも可能となる。
【符号の説明】
【０１２９】
１０、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ    サーバ装置
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    記憶装置
１４    通信インタフェース（ＩＦ）
１５    ユーザインタフェース（ＵＩ）装置
１６    スキャナ
１７    プリントエンジン
１８    制御バス
２０    サーバ装置
２１、２２    端末装置
３０    ネットワーク
３１    ＳＮＳ投稿情報取得部
３２    ＳＮＳ投稿情報格納部
３３    テキスト情報抽出部
３４    分散表現変換部
３５、３５ａ、３５ｂ、３５ｃ    ニューラルネットワーク
３６    興味有無確率算出部
３６ｃ    製品分類興味有無確率算出部
３７    購入希望確率算出部
３７ｃ    製品分類購入希望確率算出部
３８    購入可能性確率算出部
３８ｃ    製品分類購入可能性確率算出部
３９、３９ａ、３９ｂ、３９ｃ    購買行動フェーズ判定部
４０    分析結果送信部
４１、４１ｃ    興味有無判定層
４２、４２ｃ    購入希望判定層
４３、４３ｃ    購入可能性判定層
【図１】
0006719727.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0006719727.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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