(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービス提供者が提供するサービスに関して対象者が起こす行動の傾向を分析するための行動傾向分析方法であって、
コンピュータが、前記行動の内容に関して設定された複数の変数を、予め決められた期間における複数の時点の各々について示す時系列データを、前記対象者毎に取得するデータ取得ステップと、
コンピュータが、前記データ取得ステップにて前記対象者毎に取得した前記時系列データを確率言語モデルによって解析し、前記時系列データが示す前記複数の時点における前記変数に基づいてそれぞれの前記対象者を複数の状態区分のいずれかに分類すると共に、前記期間中の初期において各々の前記状態区分に属する初期確率と、前記状態区分間の遷移確率と、各々の前記状態区分の下で複数の前記変数が取り得る複数のパターンのそれぞれについての出力確率と、を前記状態区分別に演算する演算ステップと、
複数の前記パターンのうちの特定パターンの前記出力確率に基づいて推定された前記状態区分を特定区分とし、
コンピュータが、前記期間中の第一時点にて前記特定区分に属する前記対象者が前記期間内で前記第一時点よりも前の第二時点にて属した前記状態区分を、前記演算ステップにて前記状態区分別に演算した前記初期確率及び前記遷移確率に基づいて特定する区分特定ステップと、
を有することを特徴とする行動傾向分析方法。
【請求項２】
コンピュータが、前記状態区分別に演算した複数の前記パターンのそれぞれについての前記出力確率に基づいて、複数の前記状態区分中、互いに類似する類似区分を特定し、前記類似区分同士を統合する区分統合ステップをさらに有し、
前記特定区分は、前記類似区分同士が統合された後の段階における複数の前記状態区分の中から選ばれる請求項１に記載の行動傾向分析方法。
【請求項３】
前記演算ステップでは、コンピュータが、前記対象者毎に取得した前記時系列データを、前記確率言語モデルとしての隠れマルコフモデルによって解析することで、それぞれの前記対象者を複数の前記状態区分のいずれかに分類すると共に、前記初期確率と前記遷移確率と複数の前記パターンのそれぞれについての出力確率と、を前記状態区分別に演算する請求項１又は２に記載の行動傾向分析方法。
【請求項４】
前記演算ステップでは、コンピュータが、前記期間における各時点で各々の前記状態区分に属する前記対象者の数を、前記状態区分別にさらに演算する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の行動傾向分析方法。
【請求項５】
前記データ取得ステップでは、コンピュータが、前記行動の内容に関するｍ種類（ｍは３以上の自然数）の投入変数に対して、スパースモデリングを適用することで、前記ｍ種類の投入変数をｎ種類（ｎは２以上で、且つｍより小さい自然数）の変数に削減し、前記期間における各時点について前記ｎ種類の変数を示す前記時系列データを、前記対象者毎に取得する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の行動傾向分析方法。
【請求項６】
前記データ取得ステップでは、コンピュータが、少なくとも３つ以上の時点を含むように設定された前記期間における各時点について複数の前記変数を示す前記時系列データを、前記対象者毎に取得する請求項１乃至５のいずれか一項に記載の行動傾向分析方法。
【請求項７】
前記時系列データが示す複数の前記変数によって表される前記行動の内容には、前記サービスの利用についての契約継続の有無が含まれる請求項１乃至６のいずれか一項に記載の行動傾向分析方法。
【請求項８】
前記時系列データが示す複数の前記変数によって表される前記行動の内容には、前記サービスの利用料金が通常よりも高くなる形態での前記サービスの利用についての契約の成否がさらに含まれる請求項７に記載の行動傾向分析方法。
【請求項９】
コンピュータが、前記期間をずらして、前記データ取得ステップ及び前記演算ステップを繰り返し実施する請求項１乃至８のいずれか一項に記載の行動傾向分析方法。
【請求項１０】
前記サービスは、契約によって視聴可能となる有料コンテンツの配信サービスであり、
前記対象者は、前記サービスの利用についての契約を締結した者であって、前記有料コンテンツの視聴状況に関するデータを提供可能な者であり、
前記時系列データが示す複数の変数によって表される行動の内容には、前記有料コンテンツの視聴状況が含まれる請求項１乃至９のいずれか一項に記載の行動傾向分析方法。
【請求項１１】
サービス提供者が提供するサービスに関して対象者が起こす行動の傾向を分析するための行動傾向分析装置であって、
前記行動の内容に関して設定された複数の変数を、予め決められた期間における複数の時点の各々について示す時系列データを、前記対象者毎に取得するデータ取得部と、
前記データ取得部によって前記対象者毎に取得された前記時系列データを確率言語モデルによって解析し、前記時系列データが示す前記複数の時点における前記変数に基づいてそれぞれの前記対象者を複数の状態区分のいずれかに分類すると共に、前記期間中の初期において各々の前記状態区分に属する初期確率と、前記状態区分間の遷移確率と、各々の前記状態区分の下で複数の前記変数が取り得る複数のパターンのそれぞれについての出力確率と、を前記状態区分別に演算する演算部と、
複数の前記パターンのうちの特定パターンの前記出力確率に基づいて推定された前記状態区分を特定区分とし、前記期間中の第一時点にて前記特定区分に属する前記対象者が前記期間内で前記第一時点よりも前の第二時点にて属した前記状態区分を、前記演算部によって前記状態区分別に演算された前記初期確率及び前記遷移確率に基づいて特定する区分特定部と、
を有することを特徴とする行動傾向分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動傾向分析方法及び行動傾向分析装置に係り、特に、サービス提供者が提供するサービスに関して対象者が起こす行動の傾向を分析するための行動傾向分析方法及び行動傾向分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
サービス提供者にとって、その者が提供するサービスに対してサービスの利用者及び利用予定者等が起こす行動（アクション）の傾向を予め把握しておくことは、マーケティング上重要である。具体的な一例を挙げて説明すると、サービス提供者は、サービス利用に関する契約を締結した者のうち、契約を継続するか解約するかを予測することにより、契約を解約する可能性が高い者に対し、契約維持のための施策を適切に講じることができる。
【０００３】
例えば、特許文献１には、顧客の契約継続状態の変化を示す過去の情報と、変化が生じた顧客に対して目的の契約状態へ導く施策を実施したかを示す過去の情報とを顧客毎に取得し、顧客毎に取得した過去の情報に基づき、目的の契約状態へ導くための施策が成功する指標を算出し、その算出結果を出力する技術が開示されている。
【０００４】
サービス利用者及び利用予定者等がサービスに関して起こす行動の傾向を把握する場合には、当該行動に関してアンケート等の調査を行い、その調査により収集されたデータを解析し、その解析結果から推定することが一般的である。上述の特許文献１に記載に技術によれば、顧客毎に取得した情報をデータ化し、そのデータを用いて機械学習を実施し、予測モデルの各種パラメータを決定し、この予測モデルにより、特定の顧客（例えば、１カ月以内に契約更新時期を迎える顧客等）について契約維持の確率等を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１７／１３０４８８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の特許文献１に記載した予測モデル等を用いて顧客が将来どのような行動を起こす傾向にあるかを推定することは、有用ではあるが、マーケティングの観点では、サービス利用に関する顧客の内部状態（潜在状態）がどのように遷移していくかを把握し、その状態遷移を踏まえて、顧客の行動傾向を推定することがより重要になる。
【０００７】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、以下に示す目的を解決することを課題とする。
本発明は、上記従来技術の問題点を解決し、サービス利用に関する状態の変動（遷移）を踏まえて、サービスに関して人々が起こす行動の傾向を分析することが可能な行動傾向分析方法及び行動傾向分析装置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】
上記の目的を達成するために、本発明の行動傾向分析方法は、サービス提供者が提供するサービスに関して対象者が起こす行動の傾向を分析するための行動傾向分析方法であって、コンピュータが、行動の内容に関して設定された複数の変数を、予め決められた期間における複数の時点の各々について示す時系列データを、対象者毎に取得するデータ取得ステップと、コンピュータが、データ取得ステップにて対象者毎に取得した時系列データを確率言語モデルによって解析することで、それぞれの対象者を複数の状態区分のいずれかに分類すると共に、期間中の初期において各々の状態区分に属する初期確率と、状態区分間の遷移確率と、各々の状態区分の下で複数の変数が取り得る複数のパターンのそれぞれについての出力確率と、を状態区分別に演算する演算ステップと、を有することを特徴とする。
【０００９】
以上のように構成された本発明の行動傾向分析方法によれば、時系列データが表す期間内での状態区分の遷移を把握することができ、且つ、各状態区分において起き得る行動の内容（パターン）を、そのパターンの出力確率と共に特定することが可能になる。これにより、サービス利用に関する状態区分の遷移を踏まえて、サービスに関して人々（具体的には、対象者）が起こす行動の傾向を分析することができる。
【００１０】
また、本発明の行動傾向分析方法において、複数のパターンのうちの特定パターンの出力確率に基づいて推定された状態区分を特定区分とし、コンピュータが、期間中の第一時点にて特定区分に属する対象者が期間内で第一時点よりも前の第二時点にて属した状態区分を、演算ステップにて状態区分別に演算した初期確率及び遷移確率に基づいて特定する区分特定ステップをさらに有すると、好適である。
上記の方法によれば、第一時点と第二時点との間における状態区分の遷移を、その遷移確率とともに特定することができるので、ある時点で所定の行動を起こす傾向にある者が、それ以前の時点においてどのような状態にあったのかを把握（推定）しておくことが可能となる。
【００１１】
また、本発明の行動傾向分析方法において、演算ステップでは、コンピュータが、対象者毎に取得した時系列データを、確率言語モデルとしての隠れマルコフモデルによって解析することで、それぞれの対象者を複数の状態区分のいずれかに分類すると共に、初期確率と遷移確率と複数のパターンのそれぞれについての出力確率と、を状態区分別に演算すると、より好適である。
上記のように、対象者毎に取得した時系列データを隠れマルコフモデルによって解析すれば、各状態区分の初期確率、状態区分間の遷移確率、及び各状態区分の下で取り得るパターンについての出力確率を、それぞれ適切に演算することができる。
【００１２】
また、本発明の行動傾向分析方法において、演算ステップでは、コンピュータが、期間における各時点で各々の状態区分に属する対象者の数を、状態区分別にさらに演算してもよい。
上記の方法によれば、期間中の各時点において、それぞれの状態区分に属する者の規模を把握することができる。
【００１３】
また、本発明の行動傾向分析方法において、データ取得ステップでは、コンピュータが、行動の内容に関するｍ種類（ｍは３以上の自然数）の投入変数に対して、スパースモデリングを適用することで、ｍ種類の投入変数をｎ種類（ｎは２以上で、且つｍより小さい自然数）の変数に削減し、期間における各時点についてｎ種類の変数を示す時系列データを、対象者毎に取得すると、好適である。
上記の方法によれば、スパースモデリングの適用により、解析上の制限に応じて、解析対象とする変数（情報）の数を絞り込むことができる。
【００１４】
また、本発明の行動傾向分析方法において、データ取得ステップでは、コンピュータが、少なくとも３つ以上の時点を含むように設定された期間における各時点について複数の変数を示す時系列データを、対象者毎に取得するのが望ましい。
上記のように、３つ以上の時点のデータを含む時系列データを取得し、そのデータを解析することにより、期間中における状態区分の遷移をより的確に把握することが可能となる。
【００１５】
また、本発明の行動傾向分析方法において、複数のパターンのそれぞれについての出力確率に基づいて、複数の状態区分中、互いに類似する類似区分を特定し、類似区分同士を統合する区分統合ステップをさらに有し、特定区分は、類似区分同士が統合された後の段階における複数の状態区分の中から選ばれると、好適である。
上記の方法であれば、互いに類似する状態区分（類似区分）同士を統合してまとめることで、より少数の状態区分によって対象者を分類し、行動傾向の分析結果を大まかに把握することが可能となる。
【００１６】
また、本発明の行動傾向分析方法において、時系列データが示す複数の変数によって表される行動の内容には、サービスの利用についての契約継続の有無が含まれてもよい。この場合、時系列データが示す複数の変数によって表される行動の内容には、サービスの利用料金が通常よりも高くなる形態でのサービスの利用についての契約の成否がさらに含まれてもよい。
【００１７】
また、本発明の行動傾向分析方法において、コンピュータが、期間をずらして、データ取得ステップ及び演算ステップを繰り返し実施するのが望ましい。
対象者の行動内容（パターン）は、時期（例えば、季節及びイベントの開催の有無）に応じて変わる可能性がある。上記の方法によれば、時期毎の行動変化を考慮に入れつつ、対象者の行動傾向を適切に分析することが可能となる。
【００１８】
また、本発明の行動傾向分析方法において、サービスは、契約によって視聴可能となる有料コンテンツの配信サービスであり、対象者は、サービスの利用についての契約を締結した者であって、有料コンテンツの視聴状況に関するデータを提供可能な者であり、時系列データが示す複数の変数によって表される行動の内容には、有料コンテンツの視聴状況が含まれてもよい。
【００１９】
また、前述の課題を解決するために、本発明の行動傾向分析装置は、サービス提供者が提供するサービスに関して対象者が起こす行動の傾向を分析するための行動傾向分析装置であって、行動の内容に関して設定された複数の変数を、予め決められた期間における複数の時点の各々について示す時系列データを、対象者毎に取得するデータ取得部と、データ取得部によって対象者毎に取得された時系列データを確率言語モデルによって解析することで、それぞれの対象者を複数の状態区分のいずれかに分類すると共に、期間中の初期において各々の状態区分に属する初期確率と、状態区分間の遷移確率と、各々の状態区分の下で複数の変数が取り得る複数のパターンのそれぞれについての出力確率と、を状態区分別に演算する演算部と、を有することを特徴とする。
本発明の行動傾向分析装置によれば、サービス利用に関する状態区分の遷移を踏まえて、サービスに関して人々（具体的には、対象者）が起こす行動の傾向を分析することができる。
【００２０】
また、本発明の行動傾向分析装置において、複数のパターンのうちの特定パターンの出力確率に基づいて推定された状態区分を特定区分とし、期間中の第一時点にて特定区分に属する対象者が期間内で第一時点よりも前の第二時点にて属した状態区分を、演算部によって状態区分別に演算された初期確率及び遷移確率に基づいて特定する区分特定部と、をさらに有すると、好適である。
上記の構成によれば、ある時点で所定の行動を起こす傾向にある者が、それ以前の時点においてどのような状態にあったのかを把握（推定）することが可能となる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、サービス利用に関する状態区分の変動（遷移）を踏まえ、状態区分毎に、人々が起こす行動の傾向を分析することができる。これにより、ある状態区分に属する者が近い将来に所定の行動（例えば、サービス利用契約の解約等）を起こす可能性が高い場合に、その者に対して適切な施策を講じることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】行動傾向分析に関与する者の関係を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る行動傾向分析装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る行動傾向分析装置の機能についての説明図である。
【図４】行動傾向分析フローの流れを示す図である。
【図５】状態区分としてのセグメントとパターンとの対応関係を示す図である。
【図６】セグメント間の遷移確率をビジュアル化して示す図である。
【図７】対象期間中の各時点において各セグメントに属する確率を時系列に示す図である。
【図８】対象期間の初期における各セグメントの該当者数をセグメント別に示す図である。
【図９】対象期間の末期における各セグメントの該当者数をセグメント別に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明の一実施形態（本実施形態）に係る行動傾向分析方法及び行動傾向分析装置について、添付の図面を参照しながら、以下に詳細に説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするために挙げた一例にすぎず、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、下記の実施形態から変更又は改良され得るものであり、当然ながら、本発明には、その等価物が含まれ得る。
【００２４】
また、本明細書において、「装置」とは、単独で特定の機能を発揮する一つの装置の他、分散して存在しているものの特定の機能を発揮するために協働する複数の装置をも含むものである。
【００２５】
また、本明細書において、「時点」とは、時間的な広がりを有する概念であり、例えば、１日の中における所定の時間帯を「時点」としてもよく、１日から数ヶ月の規模で「時点」を設定してもよい。なお、以下では、１カ月を上旬、中旬及び下旬に分けたときの各時期を「時点」として設定し、１つの時点を「１節」と称することとする。
また、本明細書において、「データ」とは、情報をデータ化させた電子データのことであり、コンピュータ内に記憶され、通信対象としてコンピュータ間で送受信され、コンピュータに取り込み可能なデータを意味する。
【００２６】
＜＜行動傾向分析について＞＞
本実施形態の行動傾向分析方法及び行動傾向分析装置の説明に先立ち、本実施形態における行動傾向分析について、図１を参照しながら説明する。図１は、行動傾向分析に関与する者の関係を示す図である。
行動傾向分析は、サービス提供者Ｊが提供するサービスに関して対象者が起こす行動の傾向を分析することであり、例えば、サービス提供者Ｊ以外の第三者（具体的には、調査会社等の事業者Ｈ）によって実施されるが、サービス提供者Ｊが自ら実施してもよい。
【００２７】
ここで、「サービス」は、サービス提供者Ｊが収益を得るために提供するものであり、本実施形態では、サービス利用に際して利用者が提供者とサービス利用契約を事前に締結することを前提としている。すなわち、サービス利用を希望する者は、サービス提供者Ｊと利用契約を締結することでサービス利用が許可され、契約を継続する限りはサービスを利用することができる。反対に、利用契約を解約すれば、サービス利用が中止されることになる。
【００２８】
本実施形態では、サービスとして、契約によって視聴可能となる有料コンテンツの配信サービス（以下、有料コンテンツ配信サービス）を例に挙げることとする。有料コンテンツとは、例えば、テレビ又はパソコン等の受信機によって視聴される有料放送（映像）であり、その放送を視聴するには、暗号鍵が必要となる。サービス利用者は、サービス提供者と契約（受信契約）を締結することで暗号鍵を入手し、暗号鍵を用いて上記の有料コンテンツを視聴することができる。
【００２９】
また、本実施形態では、有料コンテンツ配信サービスの利用契約のタイプ（形態）が複数種類あり、通常の利用契約に加え、サービス利用料金が通常よりも高くなるタイプでのサービス利用契約が用意されている。後者のサービス利用契約は、サービス提供者Ｊにとって、一人の利用者からより高い収益が見込める契約であり、例えば、サービス内容を追加・拡張するような追加契約、あるいは、視聴番組に関連する商品等を販売するオンラインショップの利用契約（売買契約）が挙げられる。
【００３０】
「対象者」は、行動傾向分析の対象とされる者であり、本実施形態では、有料コンテンツ配信サービスの利用契約を締結した者（契約締結者Ｔ）が該当する。ここで、契約締結者Ｔには、後述する対象期間において契約を継続（維持）していた者、対象期間中に契約を解約した者、及び、一度解約した後に再度契約を締結した者が含まれる。
なお、契約締結者Ｔは、個人であってもよいし、あるいは複数の個人からなるグループ又は家族等の世帯であってもよい。ただし、以下の説明では、特に断る場合を除き、契約締結者Ｔは、個人を指すこととする。また、対象者には、契約締結前の見込み客、具体的には、お試し期間等の設定により一定期間だけ無料で有料コンテンツを視聴する者等が含まれてもよいが、以下では、対象者が契約締結者Ｔのみである場合を想定して説明する。
【００３１】
契約締結者Ｔは、前述したように、有料コンテンツを視聴するための暗号鍵を入手するが、このとき、暗号鍵が記録されたカード媒体（ＩＣカード）を入手する場合がある。この場合、契約締結者Ｔは、有料コンテンツの視聴に際して上記のカード媒体をテレビ受信機の挿入口に挿入する。この状態において、テレビ受信機は、ネットワークを通じて有料コンテンツを受信すると共に、その受信状況に関する情報（具体的には、受信した有料コンテンツを特定するための情報等）を、カード媒体に記録された契約締結者ＴのＩＤ情報と紐付けて所定の送信先に送信することができる。
本実施形態では、上記のカード媒体を入手した契約締結者Ｔを対象者とし、換言すると、本実施形態において、対象者は、契約締結者Ｔであって、有料コンテンツの視聴状況に関するデータ（視聴データ）を提供可能な者であり、対象者が有料コンテンツを視聴すると、その対象者のＩＤ情報を記録したカード媒体が挿入されたテレビ受信機から、視聴データが自動送信されるようになっている。上記のカード媒体を用いて視聴データを自動送信する技術については、公知であるので説明を省略するが、例えば、Ｂ−ＣＡＳ（BS CONDITIONAL ACCESS SYSTEM）カードを利用した視聴データの送信技術が利用可能である。
【００３２】
「行動」は、対象者である契約締結者Ｔ（厳密には、視聴データを提供可能な契約締結者Ｔ）が起こす行動のうち、有料コンテンツ配信サービスに関連する行動であり、その内容としては、例えば、サービス利用契約の成否、契約継続の有無、契約回数及び契約の種類、有料コンテンツの視聴状況、視聴を予定している有料コンテンツの事前登録（視聴予約）の有無及びその登録数、サービス提供者Ｊからの連絡に対する応答状況、並びに、サービス提供者Ｊのホームページ等の閲覧状況等が挙げられる。
【００３３】
有料コンテンツの視聴状況としては、リアルタイムで視聴（同時配信視聴）したコンテンツのジャンル及びその視聴頻度、及び、オンデマンド配信等のネット配信を通じて視聴したコンテンツのジャンル及びその視聴分数等が挙げられる。
サービス提供者Ｊからの連絡に対する応答状況としては、サービス提供者Ｊから配信されるメールの開封又は確認操作の有無、及び、サービス提供者Ｊが企画するプレゼント又はイベントに対する応募の有無等が挙げられる。
サービス提供者Ｊのホームページ等の閲覧状況としては、ホームページへのアクセスの有無、閲覧したページの内容、及び、上記ホームページ以外にサービス提供者Ｊが発信するＷＥＢサイトへのアクセスの有無等が挙げられる。
【００３４】
行動傾向分析の説明に戻ると、行動傾向分析では、予め決められた期間における対象者の行動の内容を示す情報を解析し、その解析結果に基づいて対象者の行動傾向を分析する。ここで、解析される情報は、少なくとも３節以上からなる期間における対象者の行動の内容、具体的には、前述した有料コンテンツ配信サービスに関連する行動内容を示す情報であり、その中には、サービス利用契約の継続の有無についての情報、サービス利用料金が通常よりも高くなる形態でのサービス利用契約（つまり、追加契約及びオンラインショップの利用契約）の成否についての情報、及び、有料コンテンツの視聴状況に関する情報が含まれる。
なお、以下では、行動傾向分析にて、８節に相当する期間（以下、「対象期間」と言う。）における対象者の行動内容を示す情報が解析されるケースを例に挙げて説明することとするが、期間は、３節以上であれば任意に決めることができる。また、対象者の人数については、特に限定されないが、分析の目的に応じて好適な人数に設定されればよく、例えば、数万人程度の対象者を設定してもよい。
【００３５】
行動傾向分析により、各対象者は、行動パターンに応じて設定された複数の状態区分（以下、便宜的に「セグメント」とも言う。）のいずれかに分類される。ここで、行動パターンとは、前述した各種類の行動内容に基づいて決まり、例えば、ｉ種類（ｉは自然数）の行動のそれぞれについて内容が「有／無」等の二択で回答し得る場合には２ｉ個の行動パターンが存在することになる。
【００３６】
また、行動傾向分析によれば、対象期間内におけるセグメント間の遷移動向が特定される。これにより、対象期間中のある時点（対象節）において所定のセグメントに属する対象者は、それよりも前の時点（対象前節）において、どのセグメントに属していたのかを予測（推定）することができる。このような分析結果を利用することで、例えば、サービス利用契約を解約した対象者（契約解約者）が対象節にどのセグメントに多く属しているかを特定し、また、対象前節において契約解約者が属していたセグメントを割り出すことができる。対象前節のセグメントが割り出されることにより、サービス提供者Ｊは、現時点で当該セグメントに属する契約締結者に対して、契約継続を促すための施策を効率よく実施することができる。
【００３７】
＜＜本実施形態に係る行動傾向分析装置の構成＞＞
次に、本実施形態に係る行動傾向分析装置（以下、分析装置１０）の構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、分析装置１０の構成を示すブロック図である。
分析装置１０は、行動傾向分析に関する一連の情報処理を実施するコンピュータであり、具体的には、例えば事業者Ｈが利用する端末によって構成されている。ただし、これに限定されるものではなく、サービス提供者Ｊが利用する端末（コンピュータ）が分析装置１０を構成してもよい。あるいは、事業者Ｈ及びサービス提供者Ｊとは異なる者が利用するコンピュータ、例えば、ＡＳＰ（Application Service Provider）サーバが分析装置１０を構成し、行動傾向分析に係る一連のデータ処理をＡＳＰサービスとして実施してもよい。
【００３８】
分析装置１０を構成するコンピュータは、プロセッサとしてのＣＰＵ１１と、ＲＡＭ及びＲＯＭ棟からなるメモリ１２と、ハードディスクドライブ等のストレージ１３と、通信用インタフェース１４と、マウス、キーボード及びタッチパネル等からなる入力機器１５と、ディスプレイ、スピーカ及びプリンタ等からなる出力機器１６とを有する。また、上記のコンピュータには、行動傾向分析用のプログラム（以下、分析用プログラム）がインストールされている。この分析用プログラムがコンピュータのプロセッサによって読み取られて実行されることにより、コンピュータが分析装置１０として機能し、行動傾向分析に関する一連の情報処理（データ処理）を実施する。
【００３９】
また、分析装置１０を構成するコンピュータのメモリ１２又はストレージ１３には、対象者の行動データが対象者毎に記憶されている。行動データは、対象期間中の８節それぞれにおける対象者の行動内容を表す時系列データであり、具体的には、前述した有料コンテンツ配信サービスに関連する行動内容を表している。行動データは、一つ又は複数の提供元から提供されるが、例えば、行動データのうち、サービス利用契約の回数、契約継続の有無、並びに、サービス利用料金が通常よりも高くなる追加契約及びオンラインショップの利用契約の成否等を表すデータは、サービス提供者Ｊが有するデータベースから提供される。また、行動データのうち、有料コンテンツの視聴状況を示すデータは、前述した視聴データを各対象者のテレビ受信機から受信した者から提供される。
なお、行動データの一部については、事業者Ｈが対象者に対してアンケート調査を実施する等して、事業者Ｈ自身が入手してもよい。
【００４０】
行動傾向分析では、行動データが入力データとして投入（入力）され、分析装置１０を構成するコンピュータのＣＰＵによって読み取られる。行動傾向分析において、行動データが表す情報（行動内容）は、投入変数として取り扱われる。本実施形態において、行動データは、ｍ種類（ｍは３以上の自然数）の行動内容を表すデータであり、換言すると、行動の内容に関するｍ種類の投入変数を示している。なお、行動データが示す投入変数の種類数ｍは、自由に決めることができるが、例えば数十〜数百の範囲で設定される。
【００４１】
次に、図３を参照しながら、分析装置１０の構成を機能面から改めて説明することとする。図３は、分析装置１０の機能についての説明図である。
分析装置１０は、図３に示す５つの機能部、具体的にはデータ取得部２１と、演算部２２と、区分統合部２３と、出力部２４と、区分特定部２５とを有する。これらの機能部は、分析装置１０を構成するコンピュータが有するハードウェア機器と、同コンピュータにインストールされたソフトウェアとしての分析用プログラムとが協働することで実現される。
なお、本実施形態では、上記５つの機能部のすべてが一台のコンピュータによって実現されているが、これに限定されるものではなく、５つの機能部のうちの一部を実現するコンピュータと、残りの機能部を実現するコンピュータとが分かれて別々に設けられてもよい。
【００４２】
以下、上記５つの機能部のそれぞれについて説明する。
［データ取得部］
データ取得部２１は、行動傾向分析に用いるデータ（以下、分析用データ）を対象者毎に取得する。分析用データは、有料コンテンツ配信サービスに関連する行動内容に関して設定された複数の変数を、対象期間中の複数の時点（８節）の各々について示す時系列データであり、前述した行動データから取得される。また、分析用データが示す変数の数ｎ（ｎは自然数）は、後述するスパースモデリングの適用により、行動データが示す投入変数の数ｍよりも少なくなるように設定される。なお、ｎについては、分析上の制約及び分析時に重視する観点等に応じて好適な値に設定されるのが望ましい。
【００４３】
また、本実施形態において、データ取得部２１は、対象期間の各節について少なくとも以下の変数（行動内容）を示す分析用データを取得する。
・サービス利用契約の回数、及び、契約継続の有無
・サービス利用料金が通常よりも高くなる追加契約及びオンラインショップの利用契約の成否
・リアルタイムで視聴した有料コンテンツのジャンル別視聴回数及びジャンル別視聴分数
ここで、ジャンルとは、有料コンテンツの内容に応じて予め決められているコンテンツの種類であり、例えば、「映画」、「ドラマ」、「アニメ」、「音楽」、「ステージ」、「スポーツ」、「ドキュメンタリー・教養」及び「情報・バラエティ」等が挙げられる。
【００４４】
［演算部］
演算部２２は、データ取得部２１が対象者毎に取得した分析用データを確率言語モデルとしての隠れマルコフモデルによって解析することで、それぞれの対象者を複数のセグメントのいずれかに分類する。この分類は、分析用データが示す対象期間中の各節（時点）でのｎ種類の変数、すなわち、有料コンテンツ配信サービスに関連する行動内容に基づいて行われる。
なお、対象者毎の分析用データに対して隠れマルコフモデルを適用して各対象者を複数のセグメントのいずれかに分類するにあたり、公知のクラスタリング用アルゴリズムが利用可能であり、その一例としては、階層クラスター分析の手法が挙げられる。
【００４５】
ｎ種類の変数のそれぞれの値は、節（時点）の変化に合わせて動的に変化するため、対象者が属するセグメントについても動的に変化すると考えられる。そのため、演算部２２は、時系列データである分析用データを隠れマルコフモデルによって解析することにより、対象期間中の８節それぞれについて、セグメントによる対象者の分類を実施する。
【００４６】
また、演算部２２は、分析用データを隠れマルコフモデルによって解析する過程において、対象期間中の各節でそれぞれのセグメントに属する対象者の数（以下、「該当者数」とも言う。）を、セグメント別に演算する。各セグメントの該当者数は、対象期間中に動的に変化すると考えられるため、演算部２２は、対象期間中の８節それぞれについてセグメント別の該当者数を演算する。
【００４７】
さらに、演算部２２は、対象者毎の分析用データを隠れマルコフモデルに適用することで、対象期間中の初期（例えば、対象期間の開始時）において各セグメントに属する初期確率と、セグメント間の遷移確率と、各セグメントの下でｎ種類の変数が取り得る複数のパターンのそれぞれについての出力確率と、をセグメント別に演算する。ここで、複数のパターンは、ｎ種類の変数のそれぞれの内容（値）に応じて決まり、例えば、仮にｎ種類の変数すべてが「０」又は「１」である場合には、２ｎ個のパターンが存在することになる。
【００４８】
ここで、複数のパターンのそれぞれの出力確率とセグメントとの対応関係について説明しておくと、各パターンの出力確率は、セグメント毎に算出され、換言すると、各セグメントは、当該各セグメントについて算出された複数のパターンのそれぞれの出力確率によって特徴付けられることになる。つまり、各セグメントは、当該各セグメントに属する対象者が最も起こし易い行動パターンと関連付けられていると言える。この点については、後に改めて説明する。
【００４９】
そして、各セグメントの初期確率、及び、セグメント間の遷移確率を求めることにより、対象期間中の８節の各々において各セグメントに属する確率（以下、「該当確率」）等を算出することができる（例えば、図７参照）。
なお、対象者毎の分析用データに対して隠れマルコフモデルを適用して各セグメントの初期確率、セグメント間の遷移確率、及び、各セグメントの下で取り得る複数のパターンのそれぞれの出力確率を演算する際には、隠れマルコフモデルに基づく公知のアルゴリズムが利用可能であり、その主な例としては、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズム又はＢａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズムが挙げられる。
【００５０】
ちなみに、セグメント間の遷移確率は、対象期間中の第ｔ節（ｔ＝１〜７の自然数）に属するセグメントから第ｔ＋１節に属するセグメントへの遷移確率を示しており、ある一つの節について算出したセグメント間の遷移確率を合計すると、その合計値が１となる。
【００５１】
［区分統合部］
区分統合部２３は、演算部２２がセグメント別に演算した複数のパターンのそれぞれについての出力確率に基づいて、演算部２２が対象者を分類した複数のセグメントの中から、互いに類似する類似セグメント（類似区分に相当）を特定し、類似セグメント同士を統合する。類似セグメントを特定する手法としては、公知の技術が利用可能であるが、その一例としては、ユークリッド距離のＷａｒｄ法が挙げられる。
区分統合部２３が類似セグメント同士を統合した後には、統合後のセグメントについて初期確率、セグメント間の遷移確率、各パターンについての出力確率及びセグメント別の該当者数が改めて演算部２２によって演算される。
なお、本実施形態では、類似セグメントが特定されると、類似セグメント同士が統合されるが、類似セグメントが特定された場合であってもセグメント統合（区分統合）が必ずしも行わなくてもよい。
【００５２】
［出力部］
出力部２４は、演算部２２の演算結果、及び区分特定部２５によって特定される後述の遷移前特定セグメントを、分析装置１０を構成するコンピュータの出力機器１６を通じて出力する。
具体的に説明すると、出力部２４は、上述した出力情報を所定の表示様式（例えば、後述の図５〜９に示す表示画面の様式）にてディスプレイに表示したり、その表示内容をプリンタ等によって印刷したり、あるいは、出力情報に応じた音声をスピーカ等から発生させる。
【００５３】
［区分特定部］
区分特定部２５は、演算部２２がセグメント別に演算した初期確率及び遷移確率に基づき、対象期間中のｘ節（ｘは２〜８の自然数）に特定セグメントに属する対象者が、対象期間内でｘ節よりも前のｙ節（ｙは１〜７の自然数）に属していたセグメント（以下、「遷移前特定セグメント」と言う。）を特定する。ここで、特定セグメントは、演算部２２が対象者を分類したときの複数のセグメントの中から選ばれる状態区分であり、特定区分に相当する。特定セグメントを選ぶには、演算部２２が演算した複数のパターンの中から、例えば、契約を解約した対象者の多くに見られるパターン等、サービス提供者Ｊの事業にとって重要となるパターンを特定パターンとして指定し、その特定パターンの出力確率に基づいて特定セグメントを選定し、具体的な選定基準としては、例えば、特定パターンの出力確率が最も高くなるセグメントを特定セグメントとする。
なお、上述したｘ節は、第一時点に相当し、ｙ節は、第二時点に相当する。
【００５４】
＜＜行動傾向分析フローについて＞＞
次に、本発明の行動傾向分析方法を採用したデータ処理フロー（以下、「行動傾向分析フロー」と言う。）について説明する。
行動傾向分析フローは、図４に示す流れに沿って進行し、同フローでは、データ取得ステップＳ００１、演算ステップＳ００２、区分統合ステップＳ００３、出力ステップＳ００４、及び区分特定ステップＳ００５がこの順で実施される。図４は、行動傾向分析フローの流れを示す図である。
【００５５】
上記のステップＳ００１〜Ｓ００５は、いずれも、分析装置１０を構成するコンピュータ（以下、単に「コンピュータ」と称する。）によって実施される。なお、区分特定ステップＳ００５については、コンピュータが実施せず、出力ステップＳ００４にて出力される情報を見た者（分析結果利用者）が、区分特定ステップＳ００５に相当する内容を実施してもよい。また、区分統合ステップＳ００３は、実施せずに省略してもよい。また、図４に示すフローでは、出力ステップＳ００４の後に区分特定ステップＳ００５が実施されることになっているが、区分特定ステップＳ００５が出力ステップＳ００４よりも前に実施されてもよい。
【００５６】
行動傾向分析フローの実行に際しては、時系列データである行動データが対象者毎に収集され、コンピュータのメモリ又はストレージに記憶されて蓄積される。各対象者の行動データは、前述したように、対象期間内の８節それぞれについてｍ種類の投入変数を示しており、投入変数には、サービス利用契約の回数、契約継続の有無、サービス利用料金が通常よりも高くなる追加契約及びオンラインショップの利用契約の成否、有料コンテンツの視聴状況、視聴を予定している有料コンテンツの事前登録（視聴予約）の有無及びその登録数、サービス提供者Ｊからの連絡に対する応答状況、並びに、サービス提供者Ｊのホームページ等の閲覧状況等が含まれている。
【００５７】
なお、行動データについては、行動傾向分析フローへ利用するにあたり、適切な前処理を施しておくことが望ましく、例えば、行動データが示す投入変数の中に、文字及び文章等によって記述された定性的な変数が存在する場合には、その変数をｏｎｅ−ｈｏｔ表現によってベクトル化／テンソル化しておくのが好ましい。
【００５８】
行動傾向分析フローが開始されると、先ず、コンピュータが、上述した対象者毎の行動データを読み出し、データ取得ステップＳ００１を実施する。本ステップＳ００１において、コンピュータは、先ず、行動データが示すｍ種類の投入変数に対して、スパースモデリングを適用することで、ｍ種類の投入変数をｎ種類（＜ｍ）の変数に削減する。スパースモデリングによれば、説明力のある一部の変数のみを自動的に抽出することができ、例えば、モデルの目的変数をサービス利用契約の継続の有無、若しくは、サービス利用料金が通常よりも高くなる追加契約及びオンラインショップの利用契約の成否に設定した場合には、これらの内容を向上させるモデリングに必要な変数を抽出することができる。
なお、スパースモデリングとしては、線形回帰を実行するための正則化手法であるｌａｓｓｏ回帰、Ｒｉｄｇｅ回帰、並びに、Ｒｉｄｇｅ回帰とｌａｓｓｏ正則化を合成したＥｌａｓｔｉｃ Ｎｅｔ法が利用可能である。Ｅｌａｓｔｔｉｃ Ｎｅｔ法は、相関性の高い予測子を持つデータであるため、ｌａｓｓｏよりも性能が高く、また、相関性の高い変数が複数存在する場合には有効である。
なお、上述したスパースモデリングの例の定義式等については、種々の文献、例えば、『R. Regression shrinkage and selection via the lasso. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Vol 58, No. 1, pp. 267-288, 1996』、『Tibshirani, Zou, H. and T. Hastie. Regularization and variable selection via the elastic net. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Vol. 67, No. 2, pp. 301-320, 2005.』、及び、『Hastie, T., R. Tibshirani, and J. Friedman. The Elements of Statistical Learning, 2nd edition. Springer, New York, 2008.』に記載されているため、説明を省略する。
また、変数の削減手法については、上述したＬ１，Ｌ２正則化（ｌａｓｓｏ、Ｒｉｄｇｅ）の手法に限定されず、例えば、Ｌ０正則化も利用可能である。
【００５９】
上述したスパースモデリングの適用により、コンピュータは、対象期間における８節それぞれについてｎ種類の変数を示す分析用データを、対象者毎に取得する。これにより、行動傾向分析に利用するデータ（すなわち、分析用データ）の次元数をより小さくしつつも、行動傾向分析に適した変数を残す（抽出する）ことができる。
なお、本実施形態において、分析用データが示すｎ種類の変数には、前述したように、サービス利用契約の回数、契約継続の有無、追加契約及びオンラインショップの利用契約の成否、並びに、有料コンテンツの視聴状況（ジャンル別視聴回数及びジャンル別視聴分数）が少なくとも含まれているが、当然ながら、これら以外の内容に関する変数、例えば、サービス提供者Ｊからの連絡に対する応答状況、及びサービス提供者Ｊのホームページ等の閲覧状況等がさらに含まれてもよい。
【００６０】
データ取得ステップＳ００１の終了後、コンピュータは、対象者毎に取得した分析用データを用いて演算ステップＳ００２を実施する。本ステップＳ００２において、コンピュータは、対象者毎の分析用データを隠れマルコフモデルによって解析し、それぞれの対象者を複数のセグメントのいずれかに分類すると共に、各セグメントに属する対象者の数（該当者数）をセグメント別に演算する。また、コンピュータは、対象者毎の分析用データを隠れマルコフモデルによって解析することで、各セグメントの初期確率、セグメント間の遷移確率、及び、各セグメントの下で取り得る複数のパターンの各々についての出力確率を演算する。
【００６１】
本ステップＳ００２において、セグメントは、当該セグメントに属する対象者の行動パターン（すなわち、分析用データが示すｎ種類の変数が取り得るパターン）に応じて設定され、厳密には、複数のパターンのそれぞれについて演算された出力確率によって特徴付けられる。この点に関して、図５を参照しながら詳しく説明する。図５は、セグメントとパターンとの対応関係を示す図（アレイプロット）である。
なお、図５に示す例では、１３個のセグメントが設定されたケースを想定している。
【００６２】
図５について説明すると、図５中の左端に記された１〜１３の番号によって特定される行がセグメントに相当し、各行において左右方向に並ぶ複数の方形プロットは、パターンに相当する。また、各パターンの色（白黒）の濃淡は、そのパターンについての出力確率を表しており、黒色が濃くなるほど出力確率が高いことを意味する。また、各パターンには、識別番号が便宜的に付与されており、図５中の上端に記された番号（図中、「９」、「９０９６」、「３３７２５」、「１７９５８」、、、、と横並びに記載された番号）が識別番号に該当する。
なお、本実施形態では、セグメントとパターンとの対応関係をより確認し易くする観点から、複数のパターン（方形プロット）を、セグメントを特徴付けるときの影響度に応じた順で並べており、図５では、より多くのセグメントに対して大きな影響を及ぼすパターン（方形プロット）を左側に寄せて配置している。
【００６３】
図５を見ると分かるように、１３個のセグメントのそれぞれは、出力確率が高いパターンによって特徴付けることができ、例えば、番号１のセグメントは、識別番号９、９０９６、及び４７１１０のパターンによって特徴付けられ、番号２のセグメントは、識別番号９０９６、３３７２５、及び３７５５８のパターンによって特徴付けられる。
【００６４】
以上のように各セグメントは、出力確率が高いパターンによって特徴付けられるので、両者との対応関係を利用すれば、各セグメントを上記パターンに基づいて説明することができる。例えば、有料コンテンツの視聴量が少ないパターンについての出力確率が高いセグメントは、視聴量が少ない区分であり、そのセグメントに属する対象者は、将来的に契約を解約する可能性が高いと考えられる。
【００６５】
演算ステップＳ００２の説明に戻ると、演算ステップＳ００２では、対象期間中の８節のそれぞれについて、セグメントによる対象者の分類が繰り返し実施される。また、演算された各セグメントの初期確率、及び、セグメント間の遷移確率、対象期間中の８節のそれぞれにおいて各セグメントに属する該当確率を算出することができる。
【００６６】
演算ステップＳ００２の終了後、コンピュータは、区分統合ステップＳ００３を実施する。本ステップにおいて、コンピュータは、前ステップＳ００２にてセグメント別に演算した複数のパターンのそれぞれについての出力確率に基づき、複数のセグメントの中から類似セグメントを特定する。図５に示すケースを例に挙げて説明すると、例えば、番号７のセグメントと、番号１２のセグメントとは、セグメントを特徴付けるパターン及び当該パターンについての出力確率が類似していることから、類似セグメントとして特定される。
【００６７】
そして、コンピュータは、特定した類似セグメント同士を統合する。その後、コンピュータは、統合後のセグメントの各々の初期確率、セグメント間の遷移確率、各パターンの出力確率及び該当者数を改めて演算する。
以上のように類似セグメント同士を統合することで、その分だけセグメントの数が削減され、より少数のセグメントによって対象者を分類することになる。一方、詳しくは後述するが、本実施形態では、行動傾向の分析結果をセグメント単位で確認するため、セグメント数の削減により、分析結果を大まかに把握することが可能となる。つまり、分析結果がよりシンプル化し、分析結果の確認もより簡便になる。
【００６８】
なお、以下では、図５に示す１３個のセグメントのうち、番号７と１２、番号５と６、番号１と４と１１、番号２と１３、及び番号３と８が、それぞれ類似セグメントであり、類似セグメント同士を統合した結果、１３個のセグメントが７個のセグメントに集約されたケースを想定して説明することとする。
【００６９】
コンピュータは、上述した演算ステップＳ００２が終了した時点、あるいは区分統合ステップＳ００３が終了した時点で、適宜、出力ステップＳ００４を実施する。また、後述の区分特定ステップＳ００５が終了すると、コンピュータは、そのタイミングで出力ステップＳ００４を実施する。
出力ステップＳ００４では、例えば、演算ステップＳ００２にて対象者を分類した１３個のセグメント、及び演算ステップＳ００２で演算した複数のパターンの各々の出力確率を対応付けて出力することができ、具体的には、図５に示すようなアレイプロットをコンピュータのディスプレイに表示することができる。
【００７０】
また、出力ステップＳ００４では、演算ステップＳ００２で演算したセグメント間の遷移確率をビジュアル化して出力することができ、具体的には、図６に示すようなセグメント遷移図をコンピュータのディスプレイに表示することができる。図６において、番号１〜１３が付された円は、セグメントを表し、円のサイズ及び円直近に位置する数値は、各セグメントの初期確率を示しており、各セグメントから伸びている矢印に付された数値は、その矢先に位置するセグメントへの遷移確率を表している。
【００７１】
また、出力ステップＳ００４では、例えば、演算ステップＳ００２で算出した対象期間中の各節における各セグメントの該当確率を示す画像を出力することができ、具体的には、図７に示すようなサンキーダイアグラムをコンピュータのディスプレイに表示することができる。図７のダイヤグラムでは、帯片画像の高さ（上下長さ）によって表されている。また、セグメント間の流入／流出度合いは、図中、帯片画像同士を連結する部分の太さによって表されている。
【００７２】
さらに、出力ステップＳ００４では、演算ステップＳ００２で演算した各セグメントの該当者数、若しくは、区分統合ステップＳ００３によって統合された後の各セグメントの該当者数をビジュアル化して出力することができ、具体的には、図８及び９に示すような該当者数マップをコンピュータのディスプレイに表示することができる。
図８は、対象期間の初期における各セグメントの該当者数を示す図であり、図９は、対象期間の末期における各セグメントの該当者数を示す図である。また、図８及び９は、いずれも、区分統合ステップＳ００３によって統合された後の各セグメントの該当者数（各セグメントを示すボックス内に括弧書きされた数値）を表している。また、図８及び９のそれぞれにおいて、横軸は、サービス利用契約の継続の可能性の指標を示し、左に向かうほど、解約の可能性が高く、右に向かうほど、契約維持の可能性が高い。縦軸は、対象者一人から得られる平均収益（Average Revenue Per User：ＡＲＰＵ）の指標を示し、この指標により、通常の収益範囲（図中、「基本のみ」と表記）と、通常よりも高い収益が見込まれる範囲（図中、「有料顧客」と表記）とが区分される。図８及び９における各セグメントの表示位置は、そのセグメントを特徴付けるパターンに応じて決まり、そのセグメントに属する対象者の契約継続の可能性、及び期待されるＡＲＰＵを反映している。
【００７３】
なお、上述した出力様式（図５〜９に示す表示例）は、あくまでも一例に過ぎず、これらに限定されるものではなく、他の出力様式を採用してもよい。
【００７４】
出力ステップＳ００４の終了後、コンピュータは、区分特定ステップＳ００５を実施し、対象期間中のｘ節にて特定セグメントに属する対象者が対象期間内のｙ節（ｙ＜ｘ）にて属していたセグメント、すなわち遷移前特定セグメントを、演算ステップＳ００２にてセグメント別に演算した初期確率及び遷移確率に基づいて特定する。ここで、特定セグメントは、複数のパターンのうちの特定パターンの出力確率に基づいて選ばれ、例えば、特定パターンの出力確率が最も高いセグメントが特定セグメントとして選ばれる。
なお、特定セグメントは、コンピュータによって選定されてもよく、出力ステップＳ００４にて出力された情報を見た者（分析結果利用者）によって当該出力情報、例えば図５に図示のアレイプロットを基に選定されてもよい。
【００７５】
また、区分統合ステップＳ００３において類似セグメント同士が統合された場合、区分特定ステップＳ００５において、特定セグメントは、類似セグメント同士が統合された後の段階における複数のセグメントの中から選ばれる。
【００７６】
区分特定ステップＳ００５の実施により、対象期間中のある時点で所定のセグメントに属する対象者が、それ以前の時点においてどのセグメントに属していたかを特定することが可能となる。これにより、ある時点で所定の行動（例えば、サービス利用契約の解約等）を起こす可能性が高い対象者が、それ以前の時点でどのような行動傾向にあったかを把握することができる。逆に、過去にどのような行動傾向にあった者が近い将来に所定の行動（例えば、サービス利用契約の解約等）を起こす可能性が高くなるかを予め推定することができ、その推定結果に応じて、適切なマーケティング施策を講じることが可能となる。この効果について、前述した図８及び９に示すケースを例に挙げて、以下に具体的に説明する。
【００７７】
なお、図８及び９中に示された７個のセグメントＡ〜Ｇのそれぞれは、それぞれのセグメントを特徴付けるパターンによって以下のように説明することができるものとする。
セグメントＡ：各ジャンルの有料コンテンツを満遍なく視聴する区分
セグメントＢ：映画を主として視聴し、やや視聴量が少ない区分
セグメントＣ：契約回数が１回であり、視聴量が少ない区分
セグメントＤ：契約回数が２回以上であり、視聴量が少ない区分
セグメントＥ：映画を主として視聴し、追加契約を継続している区分
セグメントＦ：契約回数が２回以上であり、映画を主として視聴する区分
セグメントＧ：サービス提供者のメールを読むが、ほぼ視聴しない区分
以下の説明では、セグメントＤが特定セグメントとして推定された場合を想定して説明する。ここで、セグメントＤに属する対象者は、将来的に契約を解約する可能性が高いと考えられるものとする。
【００７８】
区分特定ステップＳ００５において、コンピュータは、演算ステップＳ００２で演算したセグメント間の遷移確率から、図７のサンキーダイアグラムに示されるような対象期間中の８節それぞれにおける各セグメントの該当確率を算出する。そして、コンピュータは、算出した各セグメントの節毎の該当確率から、対象期間の後期にセグメントＤに属する対象者が対象期間の初期に属していたと考えらえるセグメントであって、その該当確率が最も高いセグメントを遷移前特定セグメントとして特定する。
【００７９】
以上までの一連のステップが終了した時点で１回の行動傾向分析フローが終了する。行動傾向分析フローの終了後、分析結果に関する報告、及び分析結果に基づく提案が事業者Ｈによってサービス提供者Ｊに対してなされる。
また、本実施形態において、行動傾向分析フローは、一度実行された後に別の対象期間を設定して繰り返し実行され、換言すると、コンピュータは、対象期間をずらして（例えば、数か月後に）、行動傾向分析フローにおける一連のステップＳ００１〜Ｓ００５を繰り返し実施する。これは、有料コンテンツ配信サービスに関する対象者の行動パターンは、季節又はイベント（例えば、スポーツ関連の大会など）の有無等の影響を受ける場合があり、データ取得ステップＳ００１で取得されるデータ（分析用データ）、及び、演算ステップＳ００２で演算される各パラメータ等が対象期間の時期に応じて大きく変化し、その結果、行動傾向の分析結果が著しく変動する可能性があるためである。
【００８０】
＜＜本実施形態の有効性について＞＞
本実施形態では、前述したように、対象者の行動内容に関するｎ種類の変数を対象期間中の８節の各々について示す時系列データ（分析用データ）を、対象者毎に取得し、対象者毎に取得した時系列データを確率言語モデルとしての隠れマルコフモデルによって解析する。かかる点が本実施形態の特徴であり、従来の行動傾向分析法（例えば、特許文献１に記載の技術）との違いである。
【００８１】
そして、上記の特徴により、本実施形態では、それぞれの対象者を複数のセグメントのいずれかに分類し、また、各対象者が属するセグメントの、対象期間中における動的変化（遷移）を把握することができる。
さらに、隠れマルコフモデルを利用することで、各セグメントの初期確率と、セグメント間の遷移確率と、各セグメントの下でｎ種類の変数が取り得る複数のパターンのそれぞれについての出力確率と、をセグメント別に演算する。そして、複数のパターンのそれぞれについての出力確率がセグメント別に演算されることで、各セグメントは、当該各セグメントにおいて出力確率が高くなるパターンによって特徴付けられるようになる。
【００８２】
以上の結果、本実施形態によれば、対象期間中のセグメントの遷移から、対象者の行動パターンの移り変わり（行動傾向）を分析することができ、例えば、将来的に所定の行動（例えば、契約の解約等）を起こす可能性が高い者が現時点でどのような行動パターンを取っているかを推定することが可能となる。
【００８３】
また、本実施形態では、サービスの一例として、契約の成立によって利用可能なサービス、より具体的には、利用契約の成立によって視聴可能となる有効コンテンツの配信サービスを挙げたが、本発明は、当然ながら、他分野のサービスに関する行動傾向分析にも適用可能であり、例えば、以下に列記するサービス分野に本発明の行動傾向分析方法及び行動傾向分析装置を用いてもよい。
・生命保険サービス及び損害保険サービスなどの保険サービス
・スマートフォンのアプリケーションを通じて利用可能であり、利用に際してユーザ登録等を要するスマートフォン関連サービス（ゲーム及び電子決済サービスを含む）
・オンラインバンク、オンライン学習、及びイーコマース等をはじめとする、インターネット上のサイトを通じて利用可能なオンラインサービス
・サービス提供場所（例えば、コンサート会場、展示会、イベント会場、美容室、学習塾、フィットネスクラブ、病院、介護施設、飲食店、及びレンタルショップなど）にてスタッフ等が提供するサービス
【００８４】
また、本実施形態では、スパースモデリングの適用により、行動データが示すｍ種類の投入変数の中から、ｎ種類の変数に絞り込み、ｎ種類の変数を示す時系列データ（分析用データ）を用いて行動傾向分析を行ったが、これに限定されるものではなく、ｍ種類の投入変数を示す行動データをそのまま用いて行動傾向分析を行ってもよい。
【符号の説明】
【００８５】
１０  分析装置（行動傾向分析装置）
１１  ＣＰＵ
１２  メモリ
１３  ストレージ
１４  通信用インタフェース
１５  入力機器
１６  出力機器
２１  データ取得部
２２  演算部
２３  区分統合部
２４  出力部
２５  区分特定部
Ｈ  事業者
Ｊ  サービス提供者
Ｔ  契約締結者
【要約】      （修正有）【課題】サービス利用に関する状態の変動（遷移）を踏まえて、サービスに関して人々が起こす行動の傾向を分析することが可能な行動傾向分析方法及び行動傾向分析装置を提供する。【解決手段】サービス提供者が提供するサービスに関して対象者が起こす行動の傾向を分析するための行動傾向分析方法において、対象者の行動の内容に関して設定された複数の変数を対象期間における複数の時点の各々について示す時系列データを、対象者毎に取得し、対象者毎に取得した時系列データを確率言語モデルによって解析することで、それぞれの対象者を複数の状態区分のいずれかに分類すると共に、対象期間中の初期時点において各々の状態区分に属する初期確率と、状態区分間の遷移確率と、各々の状態区分の下で複数の変数が取り得る複数のパターンのそれぞれについての出力確率と、を状態区分別に演算する。【選択図】図４【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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