(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
商品又はサービスの広告視聴状況を示す広告情報と、広告活動の成果を示す成果情報とを取得し、
前記広告情報及び成果情報に基づき、前記広告視聴状況と前記成果との相関関係を示す相関情報を生成し、
該相関情報に基づき、前記広告視聴状況及び成果に夫々対応する前記広告情報及び成果情報の各要素間の相関関係を示すシーケンス画面を出力し、
該シーケンス画面で表示する前記要素に対する指定入力を受け付け、
指定された前記要素より詳細な要素を前記シーケンス画面に出力すると共に、該詳細な要素と他の前記要素との相関関係を前記シーケンス画面に出力する
処理を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
前記要素の指定後、前記要素の再指定入力を受け付け、
再指定された前記要素について、前記他の要素との相関関係を示す前記シーケンス画面を出力する
処理を実行させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記相関情報を参照して、指定された前記要素に対する複数の前記他の要素の貢献値を示すグラフを出力する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記広告情報は、前記広告視聴状況に影響する外部要因を含む
ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項５】
前記広告情報及び成果情報に基づき、多段階の回帰分析を含む共分散構造分析を実行して前記相関情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
前記広告情報は、消費者の広告視聴態様が受動的である場合の受動視聴情報、能動的かつ間接的である場合の間接視聴情報、能動的かつ直接的である場合の直接視聴情報、及び前記消費者による前記商品又はサービスの確認の有無を示す確認情報を含み、
前記成果情報は、前記商品又はサービスの購買状況を示す購買情報であり、
前記受動視聴情報、間接視聴情報、直接視聴情報、確認情報、及び購買情報に夫々対応する前記各要素について回帰分析を行う
ことを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記広告活動に関する費用情報を取得し、
前記広告情報、成果情報及び費用情報に基づき、前記相関情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項８】
前記成果の目標値、又は広告費用の上限値について条件入力を受け付け、
前記相関情報に基づき、前記広告活動に係る各広告施策について、受け付けた条件を満たす前記広告費用の構成比を算出し、
算出した前記各広告施策の前記広告費用の構成比を示す予算案を出力する
ことを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記予算案に基づく前記広告活動について、予算の消化状況と、前記成果とを示す進捗画面を出力する
ことを特徴とする請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
商品又はサービスの広告視聴状況を示す広告情報と、広告活動の成果を示す成果情報とを取得する取得部と、
前記広告情報及び成果情報に基づき、前記広告視聴状況と前記成果との相関関係を示す相関情報を生成する生成部と、
該相関情報に基づき、前記広告視聴状況及び成果に夫々対応する前記広告情報及び成果情報の各要素間の相関関係を示すシーケンス画面を出力する出力部と、
該シーケンス画面で表示する前記要素に対する指定入力を受け付ける受付部と
を備え、
前記出力部は、指定された前記要素より詳細な要素を前記シーケンス画面に出力すると共に、該詳細な要素と他の前記要素との相関関係を前記シーケンス画面に出力する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータに、
商品又はサービスの広告視聴状況を示す広告情報と、広告活動の成果を示す成果情報とを取得し、
前記広告情報及び成果情報に基づき、前記広告視聴状況と前記成果との相関関係を示す相関情報を生成し、
該相関情報に基づき、前記広告視聴状況及び成果に夫々対応する前記広告情報及び成果情報の各要素間の相関関係を示すシーケンス画面を出力し、
該シーケンス画面で表示する前記要素に対する指定入力を受け付け、
指定された前記要素より詳細な要素を前記シーケンス画面に出力すると共に、該詳細な要素と他の前記要素との相関関係を前記シーケンス画面に出力する
処理を実行させることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
商品又はサービスの広告視聴状況を示す広告情報と、広告活動の成果を示す成果情報と、前記広告活動に関する費用情報とを取得し、
前記広告情報、成果情報及び費用情報に基づき、前記広告視聴状況と、前記成果と、広告費用との相関関係を示す相関情報を生成し、
前記成果の目標値、又は前記広告費用の上限値について条件入力を受け付け、
前記相関情報に基づき、前記広告活動に係る各広告施策について、受け付けた条件を満たす前記広告費用の構成比を算出し、
算出した前記各広告施策の前記広告費用の構成比を示す予算案を出力し、
出力した前記予算案における前記各広告施策の前記広告費用の構成比について、一部の前記広告施策の前記広告費用の構成比を変更する条件入力を受け付け、
受け付けた条件を満たす前記各広告施策の前記広告費用の構成比を再算出して前記予算案を再出力する
処理を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、商品又はサービスの広告活動について様々な評価手法が提案されている。例えば特許文献１では、広告活動に係る複数のプロモーション要素、アンケートにより収集した評価度、購入意欲度、及び商品又はサービスの販売シェアについて、プロモーション要素から販売シェアに至るまでの関係性を多段階の線形回帰により算出するプロモーション評価装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−７２６４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方で、広告活動の評価分析には迅速性も要求される。特許文献１では消費者の評価度、購入意欲度等をアンケートにより収集しており、迅速性の要求を満たしているとは言い難い。
【０００５】
本発明は斯かる事情によりなされたものであって、その目的とするところは、効率的な広告活動を支援するプログラム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るプログラムは、コンピュータに、商品又はサービスの広告視聴状況を示す広告情報と、広告活動の成果を示す成果情報とを取得し、前記広告情報及び成果情報に基づき、前記広告視聴状況と前記成果との相関関係を示す相関情報を生成し、該相関情報に基づき、前記広告視聴状況及び成果に夫々対応する前記広告情報及び成果情報の各要素間の相関関係を示すシーケンス画面を出力し、該シーケンス画面で表示する前記要素に対する指定入力を受け付け、指定された前記要素より詳細な要素を前記シーケンス画面に出力すると共に、該詳細な要素と他の前記要素との相関関係を前記シーケンス画面に出力する処理を実行させることを特徴とする。
また、本発明に係るプログラムは、前記要素の指定後、前記要素の再指定入力を受け付け、再指定された前記要素について、前記他の要素との相関関係を示す前記シーケンス画面を出力する処理を実行させることを特徴とする。
また、本発明に係るプログラムは、前記相関情報を参照して、指定された前記要素に対する複数の前記他の要素の貢献値を示すグラフを出力することを特徴とする。
また、本発明に係るプログラムは、前記広告情報は、前記広告視聴状況に影響する外部要因を含むことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係るプログラムは、前記広告情報及び成果情報に基づき、多段階の回帰分析を含む共分散構造分析を実行して前記相関情報を生成することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、前記広告情報は、消費者の広告視聴態様が受動的である場合の受動視聴情報、能動的かつ間接的である場合の間接視聴情報、能動的かつ直接的である場合の直接視聴情報、及び前記消費者による前記商品又はサービスの確認の有無を示す確認情報を含み、前記成果情報は、前記商品又はサービスの購買状況を示す購買情報であり、前記受動視聴情報、間接視聴情報、直接視聴情報、確認情報、及び購買情報に夫々対応する前記各要素について回帰分析を行うことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るプログラムは、前記広告活動に関する費用情報を取得し、前記広告情報、成果情報及び費用情報に基づき、前記相関情報を生成することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るプログラムは、前記成果の目標値、又は広告費用の上限値について条件入力を受け付け、前記相関情報に基づき、前記広告活動に係る各広告施策について、受け付けた条件を満たす前記広告費用の構成比を算出し、算出した前記各広告施策の前記広告費用の構成比を示す予算案を出力することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係るプログラムは、前記予算案に基づく前記広告活動について、予算の消化状況と、前記成果とを示す進捗画面を出力することを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る情報処理装置は、商品又はサービスの広告視聴状況を示す広告情報と、広告活動の成果を示す成果情報とを取得する取得部と、前記広告情報及び成果情報に基づき、前記広告視聴状況と前記成果との相関関係を示す相関情報を生成する生成部と、該相関情報に基づき、前記広告視聴状況及び成果に夫々対応する前記広告情報及び成果情報の各要素間の相関関係を示すシーケンス画面を出力する出力部と、該シーケンス画面で表示する前記要素に対する指定入力を受け付ける受付部とを備え、前記出力部は、指定された前記要素より詳細な要素を前記シーケンス画面に出力すると共に、該詳細な要素と他の前記要素との相関関係を前記シーケンス画面に出力することを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る情報処理方法は、コンピュータに、商品又はサービスの広告視聴状況を示す広告情報と、広告活動の成果を示す成果情報とを取得し、前記広告情報及び成果情報に基づき、前記広告視聴状況と前記成果との相関関係を示す相関情報を生成し、該相関情報に基づき、前記広告視聴状況及び成果に夫々対応する前記広告情報及び成果情報の各要素間の相関関係を示すシーケンス画面を出力し、該シーケンス画面で表示する前記要素に対する指定入力を受け付け、指定された前記要素より詳細な要素を前記シーケンス画面に出力すると共に、該詳細な要素と他の前記要素との相関関係を前記シーケンス画面に出力する処理を実行させることを特徴とする。
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータに、商品又はサービスの広告視聴状況を示す広告情報と、広告活動の成果を示す成果情報と、前記広告活動に関する費用情報とを取得し、前記広告情報、成果情報及び費用情報に基づき、前記広告視聴状況と、前記成果と、広告費用との相関関係を示す相関情報を生成し、前記成果の目標値、又は前記広告費用の上限値について条件入力を受け付け、前記相関情報に基づき、前記広告活動に係る各広告施策について、受け付けた条件を満たす前記広告費用の構成比を算出し、算出した前記各広告施策の前記広告費用の構成比を示す予算案を出力し、出力した前記予算案における前記各広告施策の前記広告費用の構成比について、一部の前記広告施策の前記広告費用の構成比を変更する条件入力を受け付け、受け付けた条件を満たす前記各広告施策の前記広告費用の構成比を再算出して前記予算案を再出力する処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、効率的な広告活動を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】情報処理システムの構成例を示す模式図である。
【図２】サーバの構成例を示すブロック図である。
【図３】広告ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図４】成果ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図５】費用ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図６】広告評価の概要を説明するための説明図である。
【図７】情報処理システムが実行する処理の概要を説明するための説明図である。
【図８】ダッシュボード画面の一例を示す説明図である。
【図９】共分散構造分析を説明するための説明図である。
【図１０】回帰分析を説明するための説明図である。
【図１１】説明変数の選択処理について説明するための説明図である。
【図１２】ナビゲーション画面の一例を示す説明図である。
【図１３】サーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】相関情報生成のサブルーチンの処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】実施の形態２に係るアドストック期間に応じた統計分析について説明するための説明図である。
【図１６】実施の形態２に係る相関情報生成のサブルーチンの処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】実施の形態３に係るプランニング画面の一例を示す説明図である。
【図１８】実施の形態３に係る進捗画面の一例を示す説明図である。
【図１９】実施の形態３に係るサーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態では、商品又はサービスを提供する顧客企業が実施する広告活動について、広告活動の宣伝効果に係る統計的な評価を行うサービスを実現するための情報処理システムを一例に説明を行う。情報処理システムは、情報処理装置１、視聴端末２、２、２…、顧客サーバ３、サービスセンタ４、顧客端末５等を含む。各装置は、インターネット等のネットワークＮを介して相互に情報の送受信を行う。
【００１８】
情報処理装置１は、種々の情報を記憶すると共に、ネットワークＮを介して情報の送受信を行う情報処理装置である。情報処理装置１は、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態において情報処理装置１はサーバコンピュータであるものとし、以下ではサーバ１と読み替える。サーバ１は、ネットワークＮを介して各種情報を取得し、広告活動の宣伝効果に係る統計分析を行う。当該処理について詳しくは後述する。
【００１９】
視聴端末２は、広告を視聴等することが可能な端末装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、テレビジョン受信機等である。顧客サーバ３は、商品又はサービスを消費者に提供する顧客企業のサーバ装置であり、商品又はサービスの購買状況、広告活動に費やす費用等の各種情報を記憶している。なお、顧客サーバ３は例えばパーソナルコンピュータ等であってもよい。サービスセンタ４は例えばサーバ装置であり、テレビジョン受信機に係る視聴率の集計を行う。顧客端末５は顧客企業の情報処理端末であり、例えばパーソナルコンピュータである。顧客端末５は、サーバ１から統計分析の分析結果等に係る種々の情報を受信し、表示する。
【００２０】
図２は、サーバ１の構成例を示すブロック図である。サーバ１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、大容量記憶装置１４を含む。
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等の演算処理装置を含む。制御部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、サーバ１に係る種々の情報処理又は制御処理等を行う。
【００２１】
記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ素子を含む。記憶部１２は、制御部１１が本実施の形態に係る処理を実行するために必要なプログラムＰ又はデータ等を記憶している。また、記憶部１２は、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。
【００２２】
通信部１３は通信に関する処理を行うための処理回路等を含み、ネットワークＮを介して視聴端末２、顧客サーバ３等と情報の送受信を行う。
【００２３】
大容量記憶装置１４は、例えばハードディスク等を含む大容量の記憶装置である。大容量記憶装置１４は、広告ＤＢ１４１、成果ＤＢ１４２、費用ＤＢ１４３等を記憶している。広告ＤＢ１４１は、広告の視聴状況を示す広告情報を記憶している。成果ＤＢ１４２は、広告活動の成果を示す成果情報を記憶しており、本実施の形態においては広告活動に係る商品又はサービスの購買状況を示す購買情報を記憶している。費用ＤＢ１４３は、広告活動に関する費用情報を記憶している。
なお、本実施の形態において記憶部１２及び大容量記憶装置１４は一体の記憶装置として構成されていてもよい。また、大容量記憶装置１４は複数の記憶装置により構成されていてもよい。また、大容量記憶装置１４はサーバ１に接続された外部記憶装置であってもよい。
【００２４】
なお、本実施の形態においてサーバ１は上記の構成に限られず、例えば操作入力を受け付ける入力部、サーバ１に係る情報を表示する表示部等を含んでもよい。
【００２５】
図３は、広告ＤＢ１４１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。広告ＤＢ１４１は、顧客列、日付列、受動視聴列、間接視聴列、直接視聴列、確認列を含む。顧客列は、顧客企業を識別するためのＩＤを記憶している。日付列は、ＩＤと対応付けて、広告活動期間中の日付を記憶している。受動視聴列は、ＩＤ及び日付と対応付けて、後述する受動視聴情報を記憶している。具体的に受動視聴列は、オンライン上での広告ディスプレイのｉｍｐ数（impression、表示回数）、動画広告のｉｍｐ数、テレビジョンコマーシャルの視聴世帯数、一般的キーワード（例えば商品が自動車であれば「自動車」等）に基づきインターネット検索で表示されたリスティング広告のｉｍｐ数等を記憶している。なお、例えば図３に示すように、各受動視聴情報は広告態様に応じてグループ化（例えばインターネット上で広告表示する場合は「ｉｍｐ」のグループに分類）して記憶されている。以下の間接視聴列、直接視聴列、確認列も同様である。
なお、受動視聴情報は上記に限定されるものではなく、例えばオウンドメディア（自社ホームページ、ブログ等）へのセッション数等も含まれる。なお、セッション数ではなく訪問数を記憶してもよい。また、図３では簡潔のため図示していないが、実際の受動視聴列には広告媒体別（例えば視聴端末２がパーソナルコンピュータであるか、スマートフォンであるか）に情報が記憶される。以下の間接視聴列、直接視聴列、確認列も同様である。
【００２６】
間接視聴列は、ＩＤ及び日付と対応付けて、後述する間接視聴情報を記憶している。具体的に間接視聴列は、ディスプレイ広告のクリック数、動画広告のクリック数、一般的キーワードに基づき検索表示されたリスティング広告のクリック数、指名キーワード（例えば具体的な商品名）に基づき検索表示されたリスティング広告のｉｍｐ数、リターゲティング（登録商標）広告のｉｍｐ数等を記憶している。なお、間接視聴情報は上記に限定されるものではなく、例えば外部サイトからオウンドメディアへの流入数等も含まれる。
直接視聴列は、ＩＤ及び日付と対応付けて、後述する直接視聴情報を記憶している。具体的に直接視聴列は、指名キーワードに基づき検索表示されたリスティング広告のクリック数、リターゲティング広告のクリック数、オーガニック検索に基づくオウンドメディアへの流入数、ダイレクトトラフィックによるオウンドメディアへの流入数等を記憶している。
確認列は、ＩＤ及び日付と対応付けて、後述する確認情報を記憶している。具体的に確認列は、商品又はサービスを販売するオンラインショッピング等のＷｅｂサイトへのセッション数等を記憶している。なお、確認情報は上記に限定されるものではなく、例えば上記Ｗｅｂサイトにおける個別のランディングページへのセッション数等も含まれる。
【００２７】
なお、図３では簡潔のため図示していないが、広告ＤＢ１４１に記憶される広告情報は自社広告に関する情報だけでなく、例えば競合企業の広告活動に係る情報を含めてもよい。また、広告情報は視聴端末２を介した広告の視聴状況だけでなく、例えば販売店舗への来客数、交通広告等のように、視聴端末２を介しない広告視聴状況を示すものであってもよい。
【００２８】
図４は、成果ＤＢ１４２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。成果ＤＢ１４２は、顧客列、日付列、購買列を含む。顧客列は、顧客企業のＩＤを記憶している。日付列は、ＩＤと対応付けて、広告活動期間中の日付を記憶している。購買列は、ＩＤ及び日付と対応付けて、顧客企業の商品又はサービスの購買状況を示す購買情報を記憶している。具体的に購買列は、例えばオンライン上での商品又はサービスの購買数、オフラインでの商品又はサービスの購買数（例えば店頭での売上数）等を記憶している。なお、購買情報は購買数ではなく売上金額等であってもよい。
【００２９】
図５は、費用ＤＢ１４３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。費用ＤＢ１４３は、顧客列、日付列、費用列を含む。顧客列は、顧客企業のＩＤを記憶している。日付列は、ＩＤと対応付けて、広告活動期間中の日付を記憶している。費用列は、ＩＤ及び日付と対応付けて、広告活動に関する費用情報を記憶している。具体的に費用列は、ディスプレイ広告、動画広告、テレビジョンコマーシャル、リスティング広告、リターゲティング広告、Ｗｅｂサイトでの広告等の、広告施策別の費用をそれぞれ記憶している。なお、費用情報は金額ではなく数量（例えばｉｍｐ数、クリック数等）で記憶しておき、サーバ１は当該数量と、各広告施策の単価とにより費用を算出するようにしてもよい。
【００３０】
図６は、広告評価の概要を説明するための説明図である。以下では情報処理システムが実行する処理の概要について説明する。なお、以下では説明の便宜のため、サーバ１の処理主体は制御部１１であるものとする。
制御部１１は、顧客企業の広告活動について有効性を評価する処理を実行する。すなわち制御部１１は、広告の視聴状況を示す広告情報、及び広告活動の成果を示す成果情報に基づき、広告がどの程度の有効性をもって消費者の購買活動に繋がったかを評価する。
【００３１】
制御部１１は、ネットワークＮを介して広告情報を取得し、広告ＤＢ１４１に記憶する。なお、制御部１１は顧客端末５等を介して広告情報の手動入力を受け付けてもよい。
広告情報は、消費者が顧客企業の商品又はサービスをどの程度視聴したかを示す情報群である。具体的に広告情報は、いわゆるオンライン広告であるディスプレイ広告、動画広告、リスティング広告、リターゲティング広告等のｉｍｐ数及びクリック数、オウンドメディア又は所定のＷｅｂサイトへのセッション数、いわゆるオフライン広告であるテレビジョンコマーシャルの視聴世帯数等を含む時系列データである。制御部１１は、消費者の広告視聴の態様に応じて、広告情報を四段階に分類して広告ＤＢ１４１に記憶する。具体的に制御部１１は広告情報を、受動視聴情報、間接視聴情報、直接視聴情報、及び確認情報に分類して記憶する。
【００３２】
受動視聴情報は、消費者が特定の商品又はサービスの広告視聴を目的とせずに、受動的な態様で広告を視聴する場合の広告情報である。例えばディスプレイ広告を考えた場合、消費者は視聴端末２において所定のＷｅｂサイトを閲覧した場合、消費者の意図に関わらずディスプレイ広告が表示され、消費者は受動的にディスプレイ広告を視聴することになる。本実施の形態に係る制御部１１は、上記のように受動的態様での広告視聴状況を受動視聴情報として判断する。
【００３３】
間接視聴情報は、消費者が特定の商品又はサービスの広告視聴を目的とはしていないが、能動的かつ間接的な態様で広告を視聴する場合の広告情報である。例えば顧客企業の商品が自動車である場合であって、消費者が検索エンジンにおいて「自動車」という一般的キーワードを検索した場合、検索結果に連動してリスティング広告が表示され、消費者は当該リスティング広告を視聴することになる。制御部１１は、上記のように消費者が特定の商品又はサービスの広告視聴を意図していないが、消費者が自らの興味に応じて情報検索をした結果、間接的に広告を視聴する場合の広告情報を間接視聴情報と判断する。
【００３４】
直接視聴情報は、消費者が特定の商品又はサービスの広告視聴を目的として能動的かつ直接的に広告を視聴する場合の広告情報である。例えば消費者が検索エンジンにおいて顧客企業の商品名に係る指名キーワードに基づき検索をした場合、当該商品に係るリスティング広告が表示され、消費者は当該リスティング広告を視聴することになる。制御部１１は、上記のように消費者が特定の商品又はサービスの広告視聴を意図して情報検索をした結果、直接的に広告を視聴する場合の広告情報を直接視聴情報と判断する。
【００３５】
確認情報は、広告に係る商品又はサービスについて消費者による確認の有無を示す広告情報である。例えば端末２はリスティング広告への操作入力を受け付けた場合、当該リスティング広告に埋め込まれたリンク先（例えば商品又はサービスを販売するＷｅｂサイト）にアクセスし、商品又はサービスに関する情報を表示する。この結果、消費者は商品又はサービスに関する情報を視聴し、当該商品又はサービスの内容を確認することになる。サーバ１の制御部１１は、上記のように消費者が広告をきっかけに商品又はサービスを確認する場合の広告情報を確認情報と判断する。なお、上記は特定のＷｅｂページへのセッション数を一例として挙げたが、例えば確認情報は、実店舗への来客数などを含めてもよい。
【００３６】
上記のように制御部１１は広告情報を受動視聴情報、間接視聴情報、直接視聴情報、確認情報に分類することで、消費者が広告を認知した段階、広告に係る商品又はサービスに興味を持っている段階、広告に係る商品又はサービスを調べる段階、広告に係る商品又はサービスを確認する段階で、消費者の広告視聴状況を区分する。さらに制御部１１は、顧客サーバ３から広告活動の成果を示す成果情報を受信する。成果情報は、顧客企業の広告による宣伝効果、すなわち成果を表す時系列データである。本実施の形態において成果情報は、商品又はサービスに関する購買情報であるものとする。購買情報は、顧客企業の商品又はサービスに係る売上等を示す時系列データである。図６において「認知」は受動視聴情報を示し、「興味」は間接視聴情報を示し、「検索等」は直接視聴情報を示し、「確認」は確認情報を示し、「成果」は購買情報を示す。図６に示すように、各情報は広告の具体的な視聴態様によってさらに細分化される。なお、図６の図示内容は例示であって、広告情報に係る各要素群はこれに限るものではない。制御部１１は後述する統計分析を行い、消費者が広告によってどのように「認知」から「興味」、「検索等」、「確認」へと誘導され、「成果（購買）」へと至ったかを評価する。
【００３７】
また、制御部１１は顧客サーバ３から広告活動に関する費用情報を受信する。費用情報は、顧客企業が広告活動に費やした費用等を施策別に示す情報である。制御部１１は費用情報を費用ＤＢ１４３に記憶する。
【００３８】
図７は、情報処理システムが実行する処理の概要を説明するための説明図である。上記のように制御部１１は、広告情報、成果情報、費用情報等を、ネットワークＮを介して取得する。例えばディスプレイ広告のｉｍｐ数について、制御部１１は当該ディスプレイ広告をインターネット上で掲載するＡＳＰ（Affiliate Service Provider）サーバから当該ｉｍｐ数を自動的に取得する。また、広告情報に店舗来客数、交通広告、雑誌広告等の視聴端末２を介しない視聴状況を含める場合、例えば制御部１１は顧客端末５を介して手動入力を受け付ける。制御部１１は、取得した各情報をデータベースに蓄積することで、各情報の統合管理及び出力処理を行う。例えば制御部１１は、各情報を顧客端末５に出力する。さらに制御部１１は、取得した情報に基づいて統計分析を行い、広告活動、購買活動、必要費用等の各相関関係について統計分析を行い、分析結果を出力する処理を行う。
【００３９】
図８は、ダッシュボード画面の一例を示す説明図である。制御部１１は、顧客端末５からの出力要求に応じて、広告ＤＢ１４１、成果ＤＢ１４２、及び費用ＤＢ１４３に記憶している各種情報に基づき、図８に示すダッシュボード画面を生成して当該端末に出力する。ダッシュボード画面は、広告ＤＢ１４１、成果ＤＢ１４２、及び費用ＤＢ１４３に蓄積された各情報を閲覧するための画面である。制御部１１は、広告媒体及び広告態様に応じて、各情報を表形式及びグラフ形式で出力する。例えば制御部１１は、広告情報、成果情報等に係る時系列データを折れ線又は棒グラフで示す組み合わせグラフ８１を表示する。なお、図８の組み合わせグラフ８１において左縦軸は広告のｉｍｐ数、クリック数等の数値を、右縦軸は「成果」に係る購買数を、横軸は時間軸を示す。なお、制御部１１は図８左上に示す変更欄８１ａへの選択入力により、右縦軸に係るパラメータを変更して組み合わせグラフ８１を出力する。
また、例えば制御部１１は、情報選択欄８２ａを介して選択された情報（図８では費用情報）について広告施策毎の構成比を示す棒グラフ８２を表示する。
さらに制御部１１は、種別選択欄８３ａ及び広告選択欄８３ｂを介して選択された広告施策について広告視聴状況、成果（購買状況）、費用等に係る集計結果を表示する集計表８３を表示する。例えば種別選択欄８３ａで「オンライン施策」が選択され、広告選択欄８３ｂで「リスティング広告」が選択された場合、制御部１１は広告ＤＢ１４１等を参照し、オンライン広告の一種であるリスティング広告について、ｉｍｐ数、クリック数、費用その他の情報を集計表８３に表示する。なお、図８中段の表に示すように、制御部１１はさらにオンライン広告又はオフライン広告に係る施策全体での集計結果を表示してもよい。以上より、制御部１１は取得した各種情報を統合、可視化することができ、顧客企業は広告活動の活動状況を迅速に確認することができる。
【００４０】
図９は、共分散構造分析を説明するための説明図である。上述のごとく、制御部１１は統合管理する各種情報の統計分析を行う。具体的に制御部１１は、受動視聴情報、間接視聴情報、直接視聴情報、確認情報、及び購買情報等に含まれる各要素について、要素間の相関関係を分析する。例えば制御部１１は、共分散構造分析による分析を行う。共分散構造分析は、複数要素間の関係を検討するための統計手段である。本実施の形態では、制御部１１は複数要素間について多段階の重回帰分析を繰り返し実行することで、各要素間の相関関係を示す相関情報を生成する。
【００４１】
具体的に制御部１１は、一の段階に係る情報から回帰分析に係る目的変数を選択すると共に、当該段階の前の段階に係る情報から回帰分析に係る説明変数を選択する。例えば図９において、「リスティング一般ワードｃｌｉｃｋ」に係る間接視聴情報を目的変数とし、「認知」に係る各受動視聴情報を説明変数として回帰分析を行う。回帰分析の内容については後述する。制御部１１は各要素間について回帰分析を繰り返し、相関情報を生成していく。なお、制御部１１は、例えば受動視聴情報と間接視聴情報との相関関係というように段階が連続する要素間の関係だけでなく、例えば受動視聴情報と直接視聴情報との相関関係というように、段階の連続性に関わらず各要素間の相関関係を分析してよい。
【００４２】
図１０は、回帰分析を説明するための説明図である。図１０のグラフにおいて、ｘ軸は指名ワードに基づくリスティング広告のクリック数（以下、リスティング指名クリック数という）を示し、ｙ軸がオンラインでの商品の購買数を示している。図１０のプロットはリスティング指名クリック数及び商品の購買数に係る実際の取得データの分布を、傾斜線ｙ＝ａｘ＋ｂはリスティング指名クリック数と購買数との相関関係を示す近似直線を、それぞれ概念的に示している。リスティング指名クリック数（直接視聴情報）を説明変数ｘとし、購買数（購買情報）を目的変数ｙとした場合、制御部１１は回帰分析により図１０に示す近似直線を算出する。
【００４３】
具体的に制御部１１は、選択した説明変数ｘ及び目的変数ｙについて最小二乗法を適用し、説明変数ｘと目的変数ｙとの相関関係を表す近似直線ｙ＝ａｘ＋ｂの傾き（係数）ａ及び切片（定数）ｂを算出する。図１０において傾斜線の傾きａが目的変数ｙに対する説明変数ｘの影響力を示し、傾斜線ｙ＝ａｘ＋ｂとプロットとの誤差が相関の強さを示している。制御部１１は、誤差の二乗和が最小となる傾きａ及び切片ｂを算出し、相関関係に係る近似直線ｙ＝ａｘ＋ｂを求める。制御部１１は各種情報に応じて説明変数及び目的変数を入れ替えて回帰分析を繰り返し、統計上の相関関係を示す相関情報を生成していく。
【００４４】
なお、図１０では説明の便宜のため、２変数の場合、すなわち単回帰の場合を説明したが、実際には３次以上の多変数により統計処理を実行する。すなわち制御部１１は、一の目的変数ｙに対して複数の説明変数ｘ１、ｘ２、…を規定し、３次以上の重回帰分析を行う。これにより、例えば図９で示したように、制御部１１は一の目的変数ｙ（例えば「興味」に係る「リスティング一般ワードｃｌｉｃｋ」）と複数の説明変数ｘ１、ｘ２、ｘ３（例えば「認知」に係る「ディスプレイ広告ｉｍｐ」「動画広告ｉｍｐ」「リスティング一般ワードｉｍｐ」）との相関関係、詳しくは近似式ｙ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ａ３ｘ３＋ｂを求めることができる。なお、例えば間接視聴情報を介して受動視聴情報が直接視聴情報に及ぼす間接効果のように、三段階以上の要素に係る相関関係を考える場合、制御部１１は説明変数ｘ１を目的変数に置き換え、近似式ｘ１＝ａ′１ｘ′１＋ａ′２ｘ′２＋…＋ｂ′を算出することで間接効果を分析することができる。
【００４５】
また、上記では広告情報及び成果情報の相関関係を分析する処理について述べたが、制御部１１は併せて、費用情報とその他の情報との相関関係も分析する。すなわち制御部１１は、広告活動の費用対効果等についても相関関係を分析する。制御部１１は、分析結果である相関情報を大容量記憶装置１４に記憶しておく。
【００４６】
図１１は、説明変数の選択処理について説明するための説明図である。上記では共分散構造分析の概要について述べたが、制御部１１は当該分析処理を実行する場合、説明変数に採用する情報を適宜に選択して分析処理を行う。
【００４７】
具体的に制御部１１は、一の目的変数を選択すると共に、該目的変数に対する説明変数の候補（以下では説明の便宜のため「候補変数」という）を特定する。なお、図１１では候補変数を広告態様別（ＴＶ、Ｗｅｂ、動画）の広告情報とし、目的変数を購買情報（売上）としてある。なお、記憶部１２には統計分析に係る分析方針を規定するファイルが記憶されており、制御部１１は当該ファイルを参照して候補変数を特定するものとする。制御部１１は、当該候補変数から、目的変数を説明するために最適な一又は複数の説明変数を選択する。
【００４８】
まず制御部１１は、当該候補変数から一の変数を説明変数として選択し、回帰分析を実行する。図１１の例では、まず制御部１１は「ＴＶ」を説明変数として回帰分析を実行する。制御部１１は、当該回帰分析に係る分析結果に基づき、当該説明変数の妥当性を判断するための指標を算出する。具体的に制御部１１は、以下の式（１）により指標値ＣＦ（Candidate Factor）を算出する。
【００４９】
ＣＦ＝１−（１−Ｒ２ａｄｊ）×ｐ×ｓｅ…（１）
【００５０】
Ｒ２ａｄｊは回帰分析に係る自由度調整済み決定係数、ｐはＰ値、ｓｅは標準誤差である。制御部１１はまず、説明変数を「ＴＶ」として指標値ＣＦを算出する。また、制御部１１は上記の回帰分析に用いた候補変数「ＴＶ」を、最終的に説明変数として採用する採用候補として一時的に設定しておく。なお、以下では説明の便宜のため、設定した当該説明変数を「採用候補変数」という。
【００５１】
次に制御部１１は、採用候補変数以外に、別の候補変数を新たに説明変数に追加する。そして制御部１１は、採用候補変数と、新たに追加した候補変数とを説明変数として、再度回帰分析を実行する。図１１の例では、制御部１１は採用候補変数「ＴＶ」に別の候補変数「Ｗｅｂ」を加えて回帰分析を実行する。制御部１１は当該分析結果に基づき、上記と同様に指標値ＣＦを算出する。
【００５２】
制御部１１は、前回算出した指標値ＣＦ（説明変数が「ＴＶ」）と、新たに候補変数を追加して算出した今回の指標値ＣＦ（説明変数が「ＴＶ」「Ｗｅｂ」）とを比較し、今回の指標値ＣＦが前回の指標値ＣＦよりも大きいか否かを判定する。今回の指標値ＣＦの方が大きいと判定した場合、制御部１１は、今回の回帰分析に係る説明変数を採用候補変数に設定する。一方で、今回の指標値ＣＦの方が小さいと判定した場合、制御部１１は前回の回帰分析に係る説明変数を引き続き採用候補変数に設定しておく。図１１の例では、制御部１１は今回算出した指標値ＣＦ（説明変数が「ＴＶ」「Ｗｅｂ」）の方が小さいと判定し、引き続き変数「ＴＶ」を採用候補変数に設定しておく。
【００５３】
制御部１１は、同様の処理を繰り返す。例えば図１１に示すように、制御部１１は最初に採用候補とした「ＴＶ」について、組み合わせる他の候補変数を順々に入れ替えて回帰分析を行い、指標値ＣＦの大小を比較する。当初採用候補とした「ＴＶ」について全ての組み合わせを検討した場合、図１１に示すように、制御部１１は一度説明変数をクリアし、別の候補変数「Ｗｅｂ」を新たな採用候補に選択して同様の処理を行う。そして制御部１１は、指標値ＣＦが最大、すなわち分析結果として最適な説明変数の組み合わせ（図１１では「ＴＶ」「動画」）を選択する。以上の選択処理により、制御部１１は説明変数の候補に規定されている「Ｗｅｂ」は相関性が低いものとして除外し、「ＴＶ」「動画」を説明変数に採用する。
【００５４】
図１２は、ナビゲーション画面の一例を示す説明図である。制御部１１は、顧客端末５からの出力要求に応じて、上記一連の処理によって生成した相関情報を図１２に示すナビゲーション画面に出力する。ナビゲーション画面は、「認知」に係る受動視聴情報、「興味」に係る間接視聴情報、「検索＆リタゲ」に係る直接視聴情報、「確認」に係る確認情報、及び「成果」に係る成果情報（購買情報）との相関関係を、シーケンス図により示す画面である。
【００５５】
図１２に示すように、上記の各種情報はボックス１２１又は詳細ボックス１２２で示され、各情報の相関関係が実線により示される。ボックス１２１は広告情報又は成果情報に含まれる要素の概要を示す表示欄であり、詳細ボックス１２２はボックス１２１で示す要素をより細分化した要素を示す表示欄である。ボックス１２１に係る各要素は、例えば各要素に係る広告媒体（視聴端末２の種別）が「ＰＣ」「ＳＰ」等のアイコンにより、広告態様（各種別の視聴端末２で視聴される広告の態様）がボックス内のテキストにより示される。例えば制御部１１は、顧客端末５を介して一のボックス１２１への選択入力を受け付ける。選択入力を受け付けた場合、制御部１１は、選択されたボックス１２１と他のボックス１２１との相関関係を実線又は数値により表示する。例えば制御部１１は、各ボックス１２１を繋ぐ実線の太さで影響力の大きさを、実線に付した数値で目的変数に対する説明変数の影響力の内訳を示す。
【００５６】
例えば制御部１１はナビゲーション画面において、各要素の概要、すなわちボックス１２１だけでなく、ボックス１２１よりも詳細な詳細ボックス１２２についても相関関係を示す。顧客端末５は、各種情報を概括的に示す各ボックス１２１に対する指定入力を受け付け、指定内容をサーバ１に通知する。当該指定内容を受信した場合、サーバ１の制御部１１は、指定されたボックス１２１について、より詳細な詳細ボックス１２２を顧客端末５に出力する。例えば「興味」における「Ｌｉｓｔ指名ｃｌｉｃｋ」のボックス１２１に対して操作入力を受け付けた場合、制御部１１は詳細ボックス１２２をプルダウン形式で表示し、「興味」に係る各広告と、他段階の広告との相関関係を表示する。これにより、顧客企業は自社の広告活動について相関関係の概要を把握できると共に、詳細な関係についても簡単に把握することができる。
【００５７】
さらに制御部１１は、図１２下側に示す貢献値グラフ１２４において、選択されたボックス１２１に対する他のボックス１２１又は詳細ボックス１２２の貢献値をグラフ表示する。なお、貢献値グラフ１２４において縦軸が貢献値（パーセント）を示す。ボックス１２１で示す各要素の貢献値は、回帰分析により求めた近似式ｙ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ａ３ｘ３…＋ｂの各項ａ１ｘ１、ａ２ｘ２、ａ３ｘ３…に所定の係数を乗算することで求められる。例えば制御部１１は、他のボックス１２１又は詳細ボックス１２２の貢献値をそれぞれ棒グラフにより示す。一の棒グラフへのマウス入力を受け付けた場合、図１２に示すように、制御部１１は当該棒グラフに係るボックス１２１又は詳細ボックス１２２の要素名（図１２では「Ｙ社リスティング一般ワード」）を表示する。
【００５８】
また、制御部１１は併せて図１２右下に示す組み合わせグラフ８１を表示する。組み合わせグラフ８１は、広告情報及び成果情報に係る時系列データを示すグラフであり、図８で示した組み合わせグラフ８１と同様のグラフである。これにより、顧客企業はナビゲーション画面において広告活動の分析結果を閲覧しながら、併せて実際の集計結果を確認することができる。
【００５９】
図１３は、サーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３に基づいて、サーバ１が実行する処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、広告の視聴状況を示す広告情報、広告活動の成果を示す成果情報、及び広告活動に関する費用情報を取得する（ステップＳ１１）。例えば広告情報は、上述の受動視聴情報、間接視聴情報、直接視聴情報、及び確認情報を含む。また、例えば成果情報は、商品又はサービスの購買情報である。制御部１１は各情報を、ネットワークＮを介して取得する。なお、制御部１１は手動入力により各情報を取得するようにしてもよい。制御部１１は、取得した広告情報を広告ＤＢ１４１に、成果情報を成果ＤＢ１４２に、費用情報を費用ＤＢ１４３に、それぞれ日付と対応付けて記憶する。
【００６０】
制御部１１は、ダッシュボード画面を顧客端末５に出力するか否かを判定する（ステップＳ１２）。例えば制御部１１は、顧客端末５から出力要求を受け付けたか否かを判定する。ダッシュボード画面を出力すると判定した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、制御部１１は広告ＤＢ１４１、成果ＤＢ１４２、及び費用ＤＢ１４３を参照し、広告媒体及び広告態様に応じた広告情報、費用情報、及び成果情報を示すダッシュボード画面を生成して顧客端末５に出力する（ステップＳ１３）。具体的に制御部１１は、広告情報等の時系列データを示す組み合わせグラフ８１、費用情報等について広告施策毎の構成比を示す棒グラフ８２、各広告施策について広告視聴状況、購買状況、費用等の詳細な集計結果を表示する集計表８３等を含むダッシュボード画面を生成し、出力する。
【００６１】
ダッシュボード画面を出力しないと判定した場合（Ｓ１２：ＮＯ）、又はステップＳ１３の処理を行った後で、制御部１１は、所定の分析期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１４）。分析期間は、例えば広告活動を実施する期間である。なお、制御部１１は分析期間について、広告活動期間に関わらず設定変更を受け付けるようにしてもよい。分析期間が経過していないと判定した場合（Ｓ１４：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ１１に戻す。分析期間が経過したと判定した場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、制御部１１は、広告情報、成果情報、及び費用情報に基づき、広告視聴状況、成果、及び広告宣伝費用の相関関係を示す相関情報を生成する処理を実行する（ステップＳ１５）。具体的に制御部１１は、各情報に基づき、多段階の回帰分析を含む共分散構造分析を実行して相関情報を生成する。制御部１１は、生成した相関情報に基づき、広告情報及び成果情報に含まれる要素間の相関関係を示すナビゲーション画面を顧客端末５に出力する（ステップＳ１６）。具体的に制御部１１は、顧客端末５から出力要求を受け付けた場合、受動視聴情報、間接視聴情報、直接視聴情報、確認情報及び購買情報の段階に係る各要素の相関関係をシーケンス図により示すナビゲーション画面を生成し、顧客端末５に出力する。例えば図１２で示したように、制御部１１はナビゲーション画面において各情報に含まれる要素の概要をボックス１２１で示し、各ボックス１２１を繋ぐ実線により要素間の影響力の大きさを示すと共に、一の要素について他の複数要素による影響力の内訳を数値表示する。
【００６２】
制御部１１は顧客端末５を介して、ナビゲーション画面で示す各要素について指定入力を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１７）。例えば制御部１１は、顧客端末５においてボックス１２１への操作入力を受け付けたか否かを判定する。指定入力を受け付けていないと判定した場合（Ｓ１７：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ１９に移行する。指定入力を受け付けたと判定した場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、制御部１１は、指定された要素に関してより詳細な要素を出力すると共に、当該詳細な要素と他の要素との相関関係をナビゲーション画面上に出力する（ステップＳ１８）。例えば制御部１１は、指定されたボックス１２１について詳細ボックス１２２を出力し、併せて他の要素との相関関係を実線等により出力する。なお、上述のごとく、制御部１１は指定された要素について、他の要素の貢献値を示す貢献値グラフ１２４を併せて表示する。
【００６３】
制御部１１は、ナビゲーション画面の出力を終了するか否かを判定する（ステップＳ１９）。例えば制御部１１は、顧客端末５において所定の終了指示に係る入力を受け付けたか否かを判定する。終了しないと判定した場合（Ｓ１９：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ１７に戻す。終了すると判定した場合（Ｓ１９：ＹＥＳ）、制御部１１は一連の処理を終了する。
【００６４】
図１４は、相関情報生成のサブルーチンの処理手順の一例を示すフローチャートである。図１４に基づき、ステップＳ１５の相関情報生成のサブルーチンについて説明する。
サーバ１の制御部１１は、広告ＤＢ１４１又は成果ＤＢ１４２を参照し、広告情報又は成果情報に含まれる要素から目的変数を選択する（ステップＳ３１）。例えば制御部１１は、受動視聴情報、間接視聴情報、直接視聴情報、確認情報又は購買情報に含まれる要素から一の目的変数を選択する。制御部１１は、広告ＤＢ１４１又は費用ＤＢ１４３を参照し、ステップＳ３１で選択した目的変数に対する説明変数の候補を、広告情報又は費用情報に含まれる要素から特定する（ステップＳ３２）。例えば制御部１１は、統計分析に係る分析方針を規定するファイルを参照して、当該分析方針に従い説明変数の候補である候補変数を特定する。
【００６５】
制御部１１は、ステップＳ３２で特定した候補変数から一の説明変数を選択する（ステップＳ３３）。制御部１１は、ステップＳ３１で選択した目的変数、及びステップＳ３３で選択した説明変数について回帰分析を行う（ステップＳ３４）。制御部１１は、ステップＳ３４で実行した回帰分析に係る説明変数の妥当性を判断するための指標を算出する（ステップＳ３５）。具体的に制御部１１は、回帰分析により算出された自由度調整済み決定係数Ｒ２ａｄｊ、Ｐ値、標準誤差ｓｅ等に基づき、式（１）より指標値ＣＦを算出する。制御部１１は、ステップＳ３４で実行した回帰分析が一回目の分析であったか否かを判定する（ステップＳ３６）。一回目の分析であったと判定した場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、制御部１１は処理をステップＳ３８に処理を移行する。
【００６６】
一回目の分析でなかったと判定した場合（Ｓ３６：ＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ３５で今回算出した指標が、後述するステップＳ３８で採用候補に設定した説明変数について実行した回帰分析に係る指標より大きいか否かを判定する（ステップＳ３７）。すなわち制御部１１は、採用候補として保持してある説明変数に係る指標よりも、新たに算出した今回の指標の方が大きいか否かを判定する。今回の指標の方が大きいと判定した場合（Ｓ３７：ＹＥＳ）、制御部１１は、今回の指標に係る説明変数を採用候補に設定する（ステップＳ３８）。具体的に制御部１１は、今回ステップＳ３４で実行した回帰分析において使用した一又は複数の説明変数を、最終的な採用候補として一時的に記憶しておく。これにより制御部１１は、指標値ＣＦにより説明変数としてより適切な要素の組み合わせを採用候補として保持しておく。
【００６７】
今回の指標の方が小さいと判定した場合（Ｓ３７：ＮＯ）、又はステップＳ３８の処理を実行した後で、制御部１１は、ステップＳ３３で選択した一の説明変数について、他の候補変数との組み合わせを全て検討したか否かを判定する（ステップＳ３９）。具体的に制御部１１は、ステップＳ３３で選択した一の説明変数と他の候補変数との組み合わせ全てについて、指標値ＣＦを算出してステップＳ３７の判定処理を行ったか否かを判定する。全てを検討していないと判定した場合（Ｓ３９：ＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ３２で特定した候補変数から一の変数を説明変数に追加し（ステップＳ４０）、処理をステップＳ３４に戻す。これにより制御部１１は、採用候補変数に別の候補変数を加えた説明変数について回帰分析を実行し、当該組み合わせについて指標を算出することになる。
【００６８】
全て検討したと判定した場合（Ｓ３９：ＹＥＳ）、制御部１１は、ステップＳ３３の説明変数の選択処理において、他の候補変数も全て選択したことがあるか否かを判定する（ステップＳ４１）。すなわち制御部１１は、候補変数それぞれを当初の説明変数として選択し、選択された候補変数を基準としてステップＳ３４〜Ｓ３９の処理を実行したか否かを判定する。選択したことがない候補変数があると判定した場合（Ｓ４１：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ３３に戻す。これにより、制御部１１は候補変数から別の説明変数を選択し、再度ステップＳ３４〜Ｓ３９の処理を実行して、広告情報に係る要素の全ての組み合わせについて妥当性を検討することになる。
【００６９】
全て選択したことがあると判定した場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、制御部１１は、ステップＳ３１の目的変数の選択処理について、目的変数となり得る広告情報及び成果情報の要素全てについて選択したことがあるか否かを判定する（ステップＳ４２）。すなわち制御部１１は、受動視聴情報、間接視聴情報、直接視聴情報、確認情報、購買情報等の目的変数となり得る要素全てについて、ステップＳ３２〜Ｓ４１の処理を実行したか否かを判定する。目的変数に選択したことがない要素があると判定した場合（Ｓ４２：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ３１に戻す。これにより、制御部１１は別の目的変数を選択して再度回帰分析を行い、共分散構造を解析していく。全ての要素について選択したと判定した場合（Ｓ４２：ＹＥＳ）、制御部１１は処理をリターンする。
【００７０】
なお、上記でサーバ１は広告情報を四段階に分類したが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えばサーバ１は、商品又はサービスを検索等する直接視聴情報と、商品又はサービスを確認する確認情報とを一つの情報群として捉え、広告情報を三段階で分類してもよい。逆にサーバ１は、受動視聴情報、間接視聴情報等をより細分化してもよい。このように、サーバ１は広告情報を三段階以下に分類してもよいし、五段階以上に分類してもよい。すなわちサーバ１は、多段階の回帰分析により相関情報を生成可能であればよい。
【００７１】
また、上記でサーバ１は広告活動の成果を示す成果情報を商品又はサービスの購買情報と捉えて一連の処理を行ったが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えばサーバ１は、消費者による商品又はサービスの確認の有無を示す確認情報（例えば商品又はサービスを販売するオンラインストアへのセッション数）を成果情報と捉えて一連の処理を行ってもよい。この場合、サーバ１は受動視聴情報、間接視聴情報、直接視聴情報を広告情報に規定し、確認情報を成果情報に規定する。そしてサーバ１は、広告情報と、成果情報、すなわち確認情報との相関関係を分析する。上述の如く、成果情報は分析方針によって変更可能であり、広告活動の成果として規定可能な情報であればよい。
【００７２】
また、本実施の形態においてサーバ１は、広告の視聴状況について、その他の外部要因を考慮して相関関係を判断するようにしてもよい。外部要因は、例えば天候、商品又はサービスのキャンペーン等である。この場合、サーバ１は外部要因に応じて広告情報、成果情報等を補正し、共分散構造分析を行えばよい。
【００７３】
以上より、本実施の形態１によれば、サーバ１は各装置から広告活動に係る情報を自動的に取得し、統計分析に係る分析結果を生成することで、効率的な広告活動を支援することができる。
【００７４】
また、本実施の形態１によれば、多段階の回帰分析を含む共分散構造分析により、広告活動及び該広告活動の成果の相関関係を適切に把握することができる。
【００７５】
また、本実施の形態１によれば、広告情報を消費者の認知、興味、検索等、確認の四段階に分類すると共に、成果情報を商品又はサービスの売上として統計分析を行うことで、広告の認知から成果へと至る過程を適切に分析することができる。
【００７６】
また、本実施の形態１によれば、ナビゲーション画面（シーケンス画面）により、広告活動に係る各要素の相関関係を容易に把握することができる。
【００７７】
また、本実施の形態１によれば、統計分析に係る分析要素に費用情報を含めることにより、例えば広告活動の費用対効果等も把握することができる。
【００７８】
また、本実施の形態１によれば、説明変数を適宜に取捨選択することで統計分析に係る精度を上げることができる。
【００７９】
（実施の形態２）
本実施の形態では、アドストック効果を考慮した形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
【００８０】
図１５は、実施の形態２に係るアドストック期間に応じた統計分析について説明するための説明図である。一般的に消費者が広告を視聴した場合に、消費者は視聴内容をすぐに忘れるわけではなく、時間の経過と共に徐々に忘れていく傾向がある。この概念を一般にアドストックという。サーバ１は上記の統計分析を行うに際して、アドストックの期間（以下ではアドストック期間という）に応じた処理を行う。本実施の形態でサーバ１は、オフライン広告に関する統計分析について、アドストックを考慮した分析処理を行う。なお、サーバ１はオフライン広告だけでなくオンライン広告についてもアドストックを考慮して以下の処理を行ってもよい。
【００８１】
例えば図１５に示すように、テレビコマーシャルの視聴世帯数に係る受動視聴情報を説明変数とし、指名ワードに基づくリスティング広告のｉｍｐ数に係る直接視聴情報を目的変数として、所定の日付にテレビコマーシャルの放映が終了した場合を考える。この場合、サーバ１の制御部１１はアドストック期間として複数の期間（例えば１〜１３週間）の候補を設定する。そして制御部１１は、図１５に示すように、当該複数の期間に応じて受動視聴情報（図１５の場合は視聴世帯数）が減衰しながら継続するものと仮定し、各アドストック期間に応じた時系列のモデルデータを生成する。例えばアドストック期間が１週間である場合、制御部１１は放映終了時から１週間後に、視聴世帯数が放映終了時の１０パーセントまで減衰するモデルデータを生成する。以下同様に、制御部１１はアドストック期間に応じて受動視聴情報のモデルデータを生成する。
【００８２】
制御部１１は、期間別に生成した各受動視聴情報と、直接視聴情報とに基づき、回帰分析を用いたモデル分析を行う。制御部１１は、期間別の各モデル分析の結果についてモデル精度を比較する。例えば制御部１１は、モデル分析に係る自由度調整済み決定係数Ｒ２ａｄｊの大小に応じてモデル精度を比較する。制御部１１は、最も精度の高いモデルデータに係る期間を、アドストック期間として選択する。なお、精度が同じモデルデータが複数ある場合、制御部１１は、最長の期間をアドストック期間として選択する。制御部１１は、選択したアドストック期間に係るモデルデータを説明変数に採用し、統計分析を実行する。
【００８３】
図１６は、実施の形態２に係る相関情報生成のサブルーチンの処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６に基づき、本実施の形態に係るステップＳ１５の相関情報生成のサブルーチンについて説明する。
目的変数に対する説明変数の候補を特定した後（ステップＳ３２）、サーバ１の制御部１１は以下の処理を実行する。制御部１１は、ステップＳ３２で特定した説明変数の候補に、オフライン広告に係る広告情報があるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。オフライン広告に係る要素は、例えばテレビジョンコマーシャル、交通広告、雑誌広告等に係る広告情報である。オフライン広告に係る広告情報があると判定した場合（Ｓ２０１：ＹＥＳ）、制御部１１は、当該オフライン広告に係る広告情報について、アドストック期間に応じたモデルデータを生成する（ステップＳ２０２）。例えば制御部１１は、当該オフライン広告に係る時系列データについて、オフライン広告の終了時からアドストック期間だけデータ数値が減衰していくモデルデータを生成する。具体的に制御部１１は、アドストック期間を１〜１３週間であると仮定し、各アドストック期間に応じて１３個のモデルデータを生成する。例えば制御部１１は、オフライン広告終了時からアドストック期間経過後にデータが１０パーセントまで減衰すると仮定し、モデルデータを生成する。オフライン広告に係る広告情報がないと判定した場合（Ｓ２０１：ＮＯ）、又はステップＳ２０２の処理を実行した後で、制御部１１は処理をステップＳ３３に移行する。
【００８４】
候補変数から一の説明変数を選択した後（ステップＳ３３）、又は説明変数に別の候補変数を追加した後（ステップＳ４０）、制御部１１は以下の処理を実行する。制御部１１は、ステップＳ３３で選択又はステップＳ４０で追加された説明変数に、オフライン広告に係る広告情報が含まれているか否かを判定する（ステップＳ２０３）。含まれていないと判定した場合（Ｓ２０３：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ３４に移行する。含まれていると判定した場合（Ｓ２０３：ＹＥＳ）、制御部１１は、ステップＳ２０２で生成した各モデルデータについて、回帰分析を行う（ステップＳ２０４）。すなわち制御部１１は、１〜１３週間のアドストック期間に応じて生成した説明変数の各モデルデータについて、目的変数との相関関係を分析する。制御部１１は、ステップＳ２０４に係る各分析結果に基づき、最もモデル精度が高いアドストック期間に係るモデルデータを説明変数に選択する（ステップＳ２０５）。具体的に制御部１１は、例えば各分析結果に係る自由度調整済み決定係数Ｒ２ａｄｊを比較し、係数Ｒ２ａｄｊが最も大きいモデルデータを判別する。制御部１１は、当該モデルデータに係るアドストック期間が最も適切であると判断し、当該アドストック期間に応じて生成されたモデルデータを説明変数に選択する。制御部１１は、処理をステップＳ３５に移行する。
【００８５】
以上より、本実施の形態２によれば、広告のアドストック効果を考慮して適切な統計分析を行うことができる。
【００８６】
（実施の形態３）
本実施の形態では、統計分析に係る分析結果に基づき新たな広告活動のプランニングを行うと共に、当該プランニングに基づき実施する広告活動の進捗状況を提示する形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
【００８７】
図１７は、実施の形態３に係るプランニング画面の一例を示す説明図である。本実施の形態に係るサーバ１の制御部１１は、顧客端末５からの出力要求に応じて図１７に示すプランニング画面を出力する。プランニング画面は、過去に実施された広告活動に係る分析結果に基づき、新たに実施する広告活動に係る予算等を作成するための画面である。例えばプランニング画面は、相関グラフ１７１、成果比較グラフ１７２、予算比較グラフ１７３、予算表１７４等を含む。相関グラフ１７１は、過去に実施された広告活動に関し生成済みの相関情報について、成果情報と費用情報との相関関係を示すグラフである。なお、本実施の形態において成果情報は商品又はサービスの購買情報であるものとして説明を行うが、実施の形態１と同じく、成果情報は他の情報であってもよい。相関グラフ１７１は、購買数（成果）及び費用（予算）を各軸とするグラフの他に、切替ボタン１７１１、設定オブジェクト１７１２を含む。切替ボタン１７１１は、相関グラフ１７１の表示を切り替えるためのボタンであり、「成果」又は「予算」のいずれの切替ボタン１７１１が指定されるかに応じて相関グラフ１７１の各軸が逆になる。例えば図１７において、現在は「成果」の切替ボタン１７１１が指定されているため、横軸が購買数、縦軸が費用となっている。
【００８８】
制御部１１は、相関グラフ１７１において、成果情報（購買情報）又は費用情報に関する条件入力を受け付ける。具体的に制御部１１は、顧客企業が新たに実施する広告活動に関し、成果目標（目標購買数）又は上限費用、すなわち売上の目標値又は予算の上限値について入力を受け付ける。例えばプランニング画面を出力中の顧客端末５は、設定オブジェクト１７１２への操作入力を受け付ける。具体的に顧客端末５は、図１７で示す設定オブジェクト１７１２について、横軸「成果」に沿って設定オブジェクトの位置を横にずらす操作を受け付ける。制御部１１は当該操作内容を顧客端末５から取得する。制御部１１は、相関グラフ１７１における設定オブジェクト１７１２の設定位置、すなわち横軸「成果」に対する設定オブジェクト１７１２の操作位置に応じて、当該位置が示す購買数を成果目標に係る条件値として受け付ける。なお、図１７に示すように、制御部１１は相関グラフ１７１の横軸に併せて分析精度をラベル表示する。当該ラベル表示は、例えば過去に分析実績がある購買数又は費用の数値範囲を示す。顧客企業は当該ラベル表示を参考に、統計的な信頼性が高い範囲で条件値を設定することができる。
【００８９】
制御部１１は、受け付けた条件を満たす最適な予算案を算出し、プランニング画面に出力する。具体的に制御部１１は、生成済みの相関情報に基づき、広告活動に係る各施策について、受け付けた条件を満たす最適な構成比を算出する。例えば制御部１１は、生成済みの相関情報に含まれる係数ａを読み出す。また、制御部１１は費用ＤＢ１４３を参照し、過去に実施された各施策の広告単価を算出する。そして制御部１１は、受け付けた条件を満たし、かつ、費用対効果が最大となる各施策の構成比を算出する。例えば制御部１１は、ラグランジュ未定乗数法を用いて算出を行う。
【００９０】
具体的には、成果目標について条件入力を受け付けた場合、制御部１１は相関情報を参照し、当該成果目標を満たし、かつ、広告費用が最小となる各施策の構成比を算出する。例えば図１７に示すように、各施策が「Ｇ社リスティング」「Ｙ社リスティング」等である場合、制御部１１は成果（購買数）を成果目標（目標購買数）に固定して、過去の広告活動の分析結果、すなわち相関情報に基づき各施策の構成比を算出する。この場合に、制御部１１は各施策の広告単価を参照し、必要となる費用が最小となるように構成比を算出する。すなわち制御部１１は、費用対効果が最大となる構成比を算出する。上限費用について条件入力を受け付けた場合は、制御部１１は広告活動に費やす全体の費用を指定された上限費用に固定し、成果が最大となる構成比を算出する。
【００９１】
制御部１１は、算出した構成比を示す予算案を出力する。具体的に制御部１１は、予算表１７４において、当該構成比を施策別の予算配分として出力する。予算表１７４は予算案の詳細を、広告活動に係る施策別に示す表である。図１７に示すように、制御部１１は予算表１７４において、各施策の名称、過去（前月）の広告費用、及び施策別の予算をそれぞれ出力する。また、制御部１１は併せて成果比較グラフ１７２、予算比較グラフ１７３を出力する。成果比較グラフ１７２及び予算比較グラフ１７３は、過去の広告活動に係る成果及び費用と、予算案に係る予想成果（予想購買数）及び予想費用との比較データを示すグラフである。予算比較グラフ１７３ではさらに、予想費用に占める施策別の予算配分が示される。
【００９２】
制御部１１はさらに、予算表１７４において、各施策の構成比に関する条件入力を受け付ける。例えば制御部１１は、予算表１７４のシミュレーション欄１７４１への操作入力に基づき予算配分の変更を受け付ける。例えば「Ｇ社リスティング」について費用の入力を受け付けた場合、制御部１１は当該施策に係る費用を固定した上で、再度予算案を算出する。すなわち制御部１１は、指定された施策以外の他の施策について予算配分を再算出し、シミュレーション欄１７１４に出力する。また、予算配分に関する条件入力を受け付けた場合、制御部１１は成果比較グラフ１７２及び予算比較グラフ１７３も自動連携させて再度算出結果を出力する。これにより、顧客企業の要望に従って予算案を自動的に再出力することができる。
制御部１１は、プランニング画面の確定ボタン１７５への操作入力を受け付けた場合、予算案を確定させる。これにより、顧客企業は生成された予算案に基づいて広告活動を新たに開始する。制御部１１は、実施の形態１と同様に広告情報等を取得し、以下の進捗画面を顧客端末５に出力する。
【００９３】
図１８は、実施の形態３に係る進捗画面の一例を示す説明図である。進捗画面は、予算案に基づく広告活動について、予算の消化状況と、当該広告活動の成果、すなわち商品又はサービスの購買状況とを示す画面である。例えば進捗画面は、概算データ１８１、活動状況データ１８２、及び詳細表１８３を含む。
【００９４】
制御部１１は、取得した費用情報を参照し、広告活動を開始してから現在までに費やした施策別の費用（予算）を算出する。また、制御部１１は成果情報（購買情報）を参照し、広告活動を開始してから現在までの成果（購買数）に係る集計を行う。制御部１１は、当該費用及び成果と予算案に係る予想費用及び予想成果との比較を、概算データ１８１により出力する。概算データ１８１は、予想費用額に対する現在の費用額を示す予算消化状況、及び成果目標に対する現在の成果を示す成果目標達成度を、それぞれ棒グラフで示す。すなわち制御部１１は、概算データ１８１において予算の消化状況及び広告活動の成果（商品又はサービスの購買状況）それぞれの全体的な概算を出力する。また、制御部１１は、広告活動に係る時系列的な予算消化状況及び成果を、活動状況データ１８２に示す。活動状況データ１８２は、各日付における施策別の費用額、及び購買数を示すグラフである。
【００９５】
さらに制御部１１は、各日付における詳細な予算の消化状況を詳細表１８３に示す。詳細表１８３は、一日で消化すべき目標費用、現在消化している費用、及び後日に消化すべき目標費用を施策別に示す表である。顧客企業は詳細表１８３を参考にして、概算データ１８１及び活動状況データ１８２よりも詳細な予算の消化状況を確認することができる。なお、詳細表１８３において各施策名の表示欄への操作入力を受け付けた場合、図１８に示すように、制御部１１は各施策の相関関係を示すナビゲーション画面（シーケンス図）を簡易表示する。
なお、制御部１１は詳細表１８３に、予算の消化状況だけでなく、広告活動の成果（購買数）を併せて出力するようにしてもよい。
【００９６】
図１９は、実施の形態３に係るサーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９に基づき、本実施の形態に係るサーバ１が実行する処理内容について説明する。なお、サーバ１は実施の形態１で述べた処理により、相関情報を生成済みであるものとする。
サーバ１の制御部１１は、過去の広告活動に関して生成済みの相関情報を参照し、広告活動に係る予算案を決定するためのプランニング画面を生成して顧客端末５に出力する（ステップＳ３０１）。例えば制御部１１は、過去の広告情報、成果情報、及び費用情報を参照し、図１７で例示したプランニング画面を生成する。プランニング画面は、例えば過去の広告活動に係る成果情報と費用情報との相関関係を示す相関グラフ１７１、過去の広告活動に係る成果（購買数）と予想成果（予想購買数）との比較を示す成果比較グラフ１７２、過去の広告活動に係る費用（予算）と予想費用との比較を示す予算比較グラフ１７３、後述するステップＳ３０４の処理により生成される予算案の詳細を示すための予算表１７４等を含む。制御部１１は生成したプランニング画面を、ネットワークＮを介して顧客端末５に出力する。
【００９７】
制御部１１は、成果情報又は費用情報について、予算案に関する条件入力を受け付ける（ステップＳ３０２）。具体的に制御部１１は、プランニング画面の相関グラフ１７１において、成果目標、例えば売上目標である目標購買数の設定入力を受け付ける。または、制御部１１は相関グラフ１７１において、広告活動に費やす上限費用の設定入力を受け付ける。すなわち制御部１１は、成果目標及び上限費用のいずれかについて条件入力を受け付ける。
【００９８】
制御部１１は、過去の広告活動について生成済みの相関情報に基づき、ステップＳ３０２で受け付けた条件を満たす各施策の構成比を算出する（ステップＳ３０３）。具体的に制御部１１は、費用ＤＢ１４３を参照し、各施策の費用単価を算出する。また、制御部１１は、過去の広告活動について生成済みの相関情報を大容量記憶装置１４から読み出す。具体的に制御部１１は、相関情報に含まれる係数ａを読み出す。そして制御部１１は、当該費用単価、及び相関情報に係る係数ａに基づき、ステップＳ３０２で受け付けた成果目標又は上限費用の条件を満たす各施策の構成比（予算配分）を算出する。例えばステップＳ３０２で成果目標について条件入力を受け付けた場合、制御部１１は、当該成果目標を満たし、かつ、広告費用が最小となる各施策の構成比を算出する。また、ステップＳ３０２で上限費用について条件入力を受け付けた場合、制御部１１は、当該上限費用を満たし、かつ、成果が最大となる各施策の構成比を算出する。すなわち制御部１１は、成果情報（成果目標）又は費用情報（予算）の条件を満たし、かつ、費用対効果が最大となる各施策の構成比を算出する。制御部１１は、例えばラグランジュ未定乗数法を用いて当該算出処理を行う。
【００９９】
制御部１１は、算出した各施策の構成比を示す予算案を出力する（ステップＳ３０４）。例えば制御部１１はプランニング画面の予算表１７４において、施策別の予算配分を示す予算案を出力する。また、制御部１１は過去の広告活動に係る成果及び費用と当該予算案に係る予想成果及び予想費用との比較データを、成果比較データ１７２及び予算比較データ１７３に出力する。
【０１００】
制御部１１は、各施策の構成比について条件入力を受け付ける（ステップＳ３０５）。具体的に制御部１１は、予算表１７４のシミュレーション欄１７４１において、各施策の予想費用に関し変更の入力を受け付ける。制御部１１は、予算案を確定させるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。例えば制御部１１は、顧客端末５においてプランニング画面に表示される確定ボタン１７５への操作入力を受け付けたか否かを判定する。予算案を確定させないと判定した場合（Ｓ３０６：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ３０３に戻す。ステップＳ３０５で構成比の条件入力を受け付けた場合、制御部１１は、当該条件も含めて再度各施策の構成比を算出し、予算案を出力することになる。
【０１０１】
予算案を確定させると判定した場合（Ｓ３０６：ＹＥＳ）、制御部１１は、各装置から広告情報、成果情報、費用情報等の各情報を取得する（ステップＳ３０７）。これにより、制御部１１は予算案に基づく顧客企業の広告活動に関して情報収集を行う。制御部１１は、取得した費用情報を参照し、予算の消化状況に係る消化予算等を算出する（ステップＳ３０８）。例えば制御部１１は、予算案に基づき広告活動を開始してから現在までに費やした費用を施策別に算出する。また、制御部１１は予算案に係る予想費用と広告活動開始後の費用とを比較し、予算の消化率を施策別に算出する。
【０１０２】
制御部１１は、広告活動の成果等を算出する（ステップＳ３０９）。例えば制御部１１は、算案に基づき広告活動を開始してから現在までの成果（購買数）を計数する。また、制御部１１は予算案に係る成果目標と広告活動開始後の成果とを比較し、広告活動の成果について目標達成率を算出する。
【０１０３】
制御部１１は、予算案に基づく広告活動について、予算の消化状況と、当該広告活動の成果とを示す進捗画面を出力する（ステップＳ３１０）。具体的に制御部１１は、ステップＳ３０８で算出した費用、消化率等の情報と、ステップＳ３０９で算出した成果、目標達成率等の情報とを進捗画面に表示する。より詳しくは、制御部１１は進捗画面に、予算消化状況及び目標達成度を示す概算データ１８１、広告活動の成果（商品又はサービスの購買数）及び施策別の費用を時系列で示す活動状況データ１８２、及び予算の消化状況の詳細を示す詳細表１８３等を出力する。
【０１０４】
制御部１１は、広告活動の予定期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ３１１）。予定期間は、予め設定されている広告活動の活動期間であり、例えば一ヶ月である。予定期間が経過していないと判定した場合（Ｓ３１１：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ３０７に戻す。予定期間が経過したと判定した場合（Ｓ３１１：ＹＥＳ）、制御部１１は一連の処理を終了する。
【０１０５】
なお、上記でサーバ１がプランニング画面及び進捗画面に係る種々の処理を実行したが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えばサーバ１は生成済みの相関情報等を顧客端末５に送信し、顧客端末５が各画面の生成、予算案に係る条件の受け付け及び予算案の算出、進捗状況に係る消化予算等の算出などを行ってもよい。すなわち本実施の形態に係る処理は、顧客端末５等の端末装置が実行してもよい。
【０１０６】
以上より、本実施の形態３によれば、過去の広告活動の分析結果を流用して最適な予算案を組み立て、効率的な広告活動を支援することができる。
【０１０７】
また、本実施の形態３によれば、進捗状況を顧客企業に通知することで、上記のダッシュボード、ナビゲーション、プランニング等の画面と併せて、広告活動の適切なＰＤＣＡサイクルの構築を支援することができる。
【０１０８】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１０９】
１  サーバ
１１  制御部
１２  記憶部
Ｐ  プログラム
１３  通信部
１４  大容量記憶装置
１４１  広告ＤＢ
１４２  成果ＤＢ
１４３  費用ＤＢ
２  視聴端末
３  顧客サーバ
４  サービスセンタ
５  顧客端末
８１  組み合わせグラフ
８２  棒グラフ
８３  集計表
１２１  ボックス
１２２  詳細ボックス
１２４  貢献値グラフ
１７１  相関グラフ
１７１１  切替ボタン
１７２２  設定オブジェクト
１７２  成果比較グラフ
１７３  予算比較グラフ
１７４  予算表
１７４１  シミュレーション欄
１７５  確定ボタン
１８１  概算データ
１８２  活動状況データ
１８３  詳細表
【図１】
0006364581.tif 000002
【図２】
0006364581.tif 000003
【図３】
0006364581.tif 000004
【図４】
0006364581.tif 000005
【図５】
0006364581.tif 000006
【図６】
0006364581.tif 000007
【図７】
0006364581.tif 000008
【図８】
0006364581.tif 000009
【図９】
0006364581.tif 000010
【図１０】
0006364581.tif 000011
【図１１】
0006364581.tif 000012
【図１２】
0006364581.tif 000013
【図１３】
0006364581.tif 000014
【図１４】
0006364581.tif 000015
【図１５】
0006364581.tif 000016
【図１６】
0006364581.tif 000017
【図１７】
0006364581.tif 000018
【図１８】
0006364581.tif 000019
【図１９】
0006364581.tif 000020