(57)【要約】【課題】ユーザから個人的な情報の提供を受けることなく、ウェブサイトへのアクセス履歴情報によりこのユーザの属性を判定することのできる属性判定システムを提供する。【解決手段】ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定システムであって、属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段と、ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときに、前記記憶手段へアクセス履歴情報を書き込む履歴管理手段と、前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定する属性判定手段と、を備えることを特徴とする属性判定システムを提供する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定システムであって、
属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段と、
ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときに、前記記憶手段へアクセス履歴情報を書き込む履歴管理手段と、
前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定する属性判定手段と、
を備えることを特徴とする属性判定システム。
【請求項２】
前記属性判定手段は、前記ユーザが前記サンプルデータ内の属性を有する確率を算出して属性を判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の属性判定システム。
【請求項３】
さらに、前記属性判定手段が算出した確率が所定の範囲にあるときに前記端末装置からユーザ情報を収集する情報収集手段を備える、
ことを特徴とする請求項２に記載の属性判定システム。
【請求項４】
さらに、前記属性判定手段が判定したユーザの属性に対応したメディアを出力する出力手段を備える、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかの項に記載の属性判定システム。
【請求項５】
ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定方法であって、
属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段を用意し、
ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときに、前記記憶手段へアクセス履歴情報を書き込み、
前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定する、
ことを特徴とする属性判定方法。
【請求項６】
ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定システムに用いられるコンピュータプログラムであって、
属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段へ、ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときにアクセス履歴情報を書き込むステップと、
前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、ウェブサイトにアクセスしたユーザの属性を判定する属性判定システム及び方法、ならびに、コンピュータプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、インターネットの普及に伴い、広告主や広告配信業者は、各ユーザの性別や嗜好などの属性に適した嗜好性の高い広告を配信することにより広告効果を高める工夫をしている。例えば、特許文献１においては、ユーザ端末からコンテンツ配信要求を受け付け、該ユーザのユーザ情報に応じて付加すべき広告データをデータベースから読み出すことにより、コンテンツ配信に際して適切な広告情報を付加する技術が記載されている。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−２０３１１９号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来、配信すべき広告情報を決定するために使用されるユーザ情報（ユーザ属性）は、メディアを提供する各企業が用紙あるいはオンラインによるアンケートを行うなどして収集し、データベースに登録していた。これは、ユーザにとってあるいは企業にとって煩雑な作業であった。また、ユーザ情報には個人情報が含まれており、ユーザが登録を躊躇することも多い上、複数の企業でこのユーザ情報を共有することはできなかった。従って、各企業が、自身がユーザ情報を管理しているユーザにのみ属性に対応した広告を配信する方法では、より多く広範囲にユーザを拡大して行くには不十分であった。
【０００５】
この発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、ユーザから個人的な情報の提供を受けることなく、ウェブサイトへのアクセス履歴によりこのユーザの属性を判定することのできる属性判定システム及び方法、ならびに、コンピュータプログラムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明は、上記の課題を解決すべくなされたもので、請求項１に記載の発明は、ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定システムであって、属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段と、ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときに、前記記憶手段へアクセス履歴情報を書き込む履歴管理手段と、前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定する属性判定手段と、を備えることを特徴とする属性判定システムである。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の属性判定システムであって、前記属性判定手段は、前記ユーザが前記サンプルデータ内の属性を有する確率を算出して属性を判定する、ことを特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の属性判定システムであって、さらに、前記属性判定手段が算出した確率が所定の範囲にあるときに前記端末装置からユーザ情報を収集する情報収集手段を備える、ことを特徴とする。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれかの項に記載の属性判定システムであって、さらに、前記属性判定手段が判定したユーザの属性に対応したメディアを出力する出力手段を備える、ことを特徴とする。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定方法であって、属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段を用意し、ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときに、前記記憶手段へアクセス履歴情報を書き込み、前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定する、ことを特徴とする属性判定方法である。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定システムに用いられるコンピュータプログラムであって、属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段へ、ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときにアクセス履歴情報を書き込むステップと、前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラムである。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照し、この発明の実施の形態について説明する。
図１は、この発明の一実施の形態による属性判定システムを用いたウェブシステムの構成を示すブロック図である。
【００１３】
端末装置１１は、ユーザ１０が保有する例えばパーソナルコンピュータやインターネット接続可能な携帯端末であり、公衆電話網、携帯電話網、インターネット網、私設網などから構成されるネットワーク４０と接続される。そして、メディアＡ〜Ｎ（以下、単に「メディア」と記載）のサイト２０ａ〜２０ｎ（以下、単に「サイト２０」と記載）から提供される画面情報をディスプレイに表示したり、マウスやキーボードなどにより画面情報に入力されたデータをサイト２０へ送信するためのブラウザ等を備える。
【００１４】
アフィリエイトであるＩＳＰ（インターネットサービスプロバイダ）や一般企業などのメディアのサイト２０ａ〜２０ｎは、それぞれメディア配信サーバ２１ａ〜２１ｎ（以下、「メディア配信サーバ２１」と記載）及びデータベース２２ａ〜２２ｎ（以下、「データベース２２」と記載）を備える。サイト２０は、ネットワーク４０を介して端末装置１１及び属性判定システム３０と接続される。
メディア配信サーバ２１は、ネットワーク４０を介してアクセスしてきた端末装置１１へホームページなどウェブサイトの各種コンテンツ（メディア）を表示するための画面情報を提供する。この画面情報には、属性判定システム３０から提供される画像情報が含まれる。例えば、コンテンツを表示するための画面情報は、ＨＴＭＬ（ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  ｍａｒｋｕｐ  ｌａｎｇｕａｇｅ）やＸＭＬ（ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  ｍａｒｋｕｐ  ｌａｎｇｕａｇｅ）などで記述される。また、属性判定システム３０から提供される画像情報は、バナー広告等を表示するためのフラッシュ画像、ＧＩＦアニメーション画像などである。また、メディア配信サーバ２１は、コンテンツ（メディア）として映像などを配信するものであってもよい。
データベース２２は、端末装置１１へ提供すべきコンテンツのデータや、このサイト２０における属性毎のユーザ１０の構成比率を示すサンプルデータを蓄積する。属性とはユーザの特徴を示す情報であり、例えば、性別、地域、職業、年齢、消費者の嗜好・趣味、インターネットや特定のサイトにおける行動の傾向等を示す情報である。なお、サンプルデータの詳細については、後述する。
【００１５】
図２は、アフィリエイトサービスプロバイダである広告業者などが保有する属性判定システム３０の内部を展開して示したブロック図であり、本発明と関係する機能ブロックのみ抽出して示してある。属性判定システム３０は、分析サーバ３１及びデータベース３２を備える。
【００１６】
データベース３２は、サンプルデータ、ユーザ１０のアクセス履歴情報、判定したユーザ１０の属性を示すユーザ属性情報、及び、メディア配信情報を記憶する。
サンプルデータは、メディアの識別情報、サンプル数、属性毎のユーザの構成比率の情報からなる。サンプルデータの一例を以下に示す。
・メディアの識別情報：メディアＡのＵＲＬ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）
・サンプル数：１０００人
・属性毎のユーザの構成比率：
−性別：男性８０％、女性２０％
−居住している地域：北海道５％、東北５％、…
−消費者の嗜好：（車）たいへん興味がある３０％、どちらかといえば興味がある２５％、…、（音楽）洋楽に興味がある２５％、クラシックに興味がある１０％、…、（…）…
−インターネットでの行動の傾向：（オンラインショッピング）よく利用する１０％、時々利用する１５％、…、（…）…
−オンラインショッピングサイトでの行動の傾向：（激安商品サイト）必ず閲覧する５％、よく閲覧する１０％、時々閲覧する２０％、…、（数量限定商品の購買）よく購買する５％、時々購買する１５％、…、（…）…
−年代：１０代１５％、２０代２０％、…
【００１７】
アクセス履歴情報は、ユーザ１０の識別情報（ユーザＩＤ）、端末装置１１からアクセスしたサイト２０の識別情報（ＵＲＬなど）、及び、アクセスした日時の情報からなる。
ユーザ属性情報は、ユーザ１０の識別情報（ユーザＩＤ）及び判定した属性の情報（例えば、性別：男性、居住している地域：近畿、消費者の嗜好：車にたいへん興味がある、インターネットでの行動の傾向：オンラインショッピングをよく利用する、…等）、各属性の信頼性の情報（例えば、Ａ、Ｂ、…などのランク）からなる。
メディア配信情報は、広告やお知らせ、アンケート、プレゼントの応募などの各種コンテンツを表示するための画像情報（メディア）と、この画像情報を配信すべきユーザ１０の属性を示す配信条件とからなる。なお、配信条件は、複数の属性の組み合わせであってもよいし、さらに時刻やアクセス元のメディアなど他の情報を条件として加えたものであってもよい。また、１つの配信条件と複数の画像情報とを対応させ、所定の割合や優先度に従い画像情報を選択することでもよい。
【００１８】
分析サーバ３１は、制御手段３１１、通信手段３１２、履歴管理手段３１３、属性判定手段３１４、及び、出力手段３１５を備える。
制御手段３１１は、ＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）及び各種メモリから構成され、各部の制御や、データの一時的な格納や、データの転送等を行う。
通信手段３１２は、専用線やブロードバンド回線などによりネットワーク４０と接続され、端末装置１１、メディア配信サーバ２１、及び、データベース２２とのデータの送受信を行う。また、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）あるいはネットワーク４０を介してデータベース３２とのデータの送受信を行う。
履歴管理手段３１３は、ユーザ１０のアクセス履歴情報をデータベース３２へ蓄積する機能を有する。
属性判定手段３１４は、データベース３２内の各メディアのサンプルデータ及びユーザ１０のアクセス履歴情報を基にユーザ１０の属性を判定し、データベース３２内のユーザ属性情報を登録・更新する機能を有する。
出力手段３１５は、属性判定手段３１４が判定したユーザ１０の属性に応じた画像情報をデータベース３２内のメディア配信情報から読出し、メディア配信サーバ２１へ返送する機能を有する。
【００１９】
次に、図３の属性判定システム３０の動作フローを参照しながらウェブシステムの動作について説明する。
各メディアのサイト２０は、常に自メディアにおける最新のサンプルデータを各データベース２２に登録しておく。このサンプルデータは、各メディアのサイト２０が質問とその回答を選択するためのボタンなどを備えたアンケート画面を端末装置１１のブラウザに表示させ、ユーザ１０が入力した回答を得ることにより収集した結果から算出され、登録される。あるいは、各メディアがアンケート用紙などにより収集したアンケート結果から得たサンプルデータを、キーボードなどの入力手段（図示せず）により直接データベース２２に登録してもよい。属性判定システム３０の分析サーバ３１は、定期的に、あるいは、サンプルデータの更新がある度に各メディアのデータベース２２からサンプルデータを取得し、データベース３２に蓄積する。
【００２０】
ここで、ユーザ１０が端末装置１１からメディアＡのサイト２０ａにアクセスしたとする。具体的には、ユーザ１０が端末装置１１の表示するブラウザでサイト２０ａのＵＲＬを指定することなどにより、メディア配信サーバ２１ａへコンテンツが要求される。メディア配信サーバ２１ａがコンテンツの要求を受けると、要求されたコンテンツを表示する画面情報を生成するため、データベース２２ａからコンテンツのデータを読み出すとともに、この画面情報に埋め込む画像情報（あるいは、ポップアップのように同時に表示させるべき画面情報）を分析サーバ３１に要求する。ここでは、これがユーザ１０からメディアＡ〜Ｎのサイト２０への初回のアクセスであるとする。
【００２１】
分析サーバ３１は、メディア配信サーバ２１ａから画像情報の要求を受信する。これにより、履歴管理手段３１３は、端末装置１１（ユーザ１０）がメディアＡのサイト２０ａにアクセスしたことを認識する（ステップＳ１）。すると、履歴管理手段３１３は、端末装置１１内のクッキー（Ｃｏｏｋｉｅ）を読み出し、この端末装置１１からメディアＡ〜Ｎのサイト２０への初回のアクセスであるか否かを判断する（ステップＳ２）。Ｃｏｏｋｉｅが存在しない場合は、初回のアクセスであると判断してユーザＩＤを生成し、このユーザＩＤが設定されたＣｏｏｋｉｅを端末装置１１へ記憶させる（ステップＳ３）。
なお、Ｃｏｏｋｉｅとは、サイトの提供者が、ブラウザを通じてユーザの端末装置に一時的にデータを書き込んで保存させる仕組みを提供する技術であり、ユーザに関する情報や最後にサイトを訪れた日時、そのサイトの訪問回数などを記録しておくことができる。
【００２２】
分析サーバ３１の履歴管理手段３１３は、ユーザＩＤに対応させてメディアＡの識別情報と、アクセスした日時の情報とをデータベース３２内のアクセス履歴情報に書き込む（ステップＳ４）。続いて、属性判定手段３１４は、ユーザ１０のアクセス履歴情報内に示されるメディアＡに対応したサンプルデータをデータベース３２から読出してユーザ１０の属性を判定し、その結果をデータベース３２内のユーザ属性情報に書き込む（ステップＳ５）。
【００２３】
次に、出力手段３１５は、データベース３２内のメディア配信情報から属性判定手段３１４が判定した属性に合致する配信条件に対応した画像情報を読み出し、メディアＡのメディア配信サーバ２１ａへ返送する（ステップＳ６）。メディア配信サーバ２１ａは、分析サーバ３１から受信した画像情報と、データベース２２ａから読み出したコンテンツのデータとを表示するための画面情報を生成して、端末装置１１へ返送する。端末装置１１のブラウザは、メディアＡのサイト２０ａから受信した画面情報に従いコンテンツ及び広告などの画像を表示する。
【００２４】
これ以降、ユーザ１０の端末装置１１からメディアのサイト２０にアクセスがあった場合も上記と同様の手順が行われる。ただし、ステップＳ２において、分析サーバ３１の履歴管理手段３１３は、端末装置１１より読み出したＣｏｏｋｉｅからユーザＩＤを取得する。これにより、端末装置１１からメディアのサイト２０への初回のアクセスではないと判断し、データベース３２内のアクセス履歴情報の更新を行うステップＳ４を実行する。続いて、ステップＳ５において、分析サーバ３１の属性判定手段３１４は、更新されたユーザ１０のアクセス履歴情報内に示される全てのメディアに対応したサンプルデータをデータベース３２から読出してユーザ１０の属性を判定し、その結果をデータベース３２内のユーザ属性情報に書き込む。
【００２５】
図４は、図３のステップＳ５におけるユーザの属性の判定の方法を説明するための図である。
例えば、属性判定システム３０のデータベース３２内に登録されているメディアＡのサンプルデータには、サンプル数１０００、性別（属性）に対するユーザの構成比率として男性８０％、女性２０％が設定されており、メディアＢのサンプルデータにはサンプル数８００、性別に対するユーザの構成比率として男性７０％、女性３０％が設定されているとする。
【００２６】
ここで、端末装置１１からメディアＡのサイト２０ａへのアクセスが行われ、これがメディアＡ〜Ｎのサイト２０への初回のアクセスであった場合、履歴情報にはメディアＡのサイト２０ａへのアクセスのみが記録されている。このため、属性判定手段３１４は、メディアＡのサンプルデータのみから属性毎のユーザの構成比率を読み出す。属性判定手段３１４は、読出した性別（属性）に対するユーザの構成比率が「男性８０％、女性２０％」を示しているため、このユーザ１０の属性は男性である確率が高いと判定し、データベース２２内のユーザ属性情報に男性を書き込む。さらに、この確率に応じ、例えば、確率が８０％以上であれば信頼性Ａ、８０％未満７０％以上であれば信頼性Ｂ、…、のように、この属性の信頼性の情報を書き込む。
【００２７】
次に、端末装置１１からメディアＢのサイト２０ｂへのアクセスが行われたとする。このとき、分析サーバ３１の属性判定手段３１４は、このユーザ１０のアクセス履歴情報に従い、メディアＡ及びメディアＢのサンプルデータを読出す。そして、このユーザ１０が男性である確率を以下の式により判断する。
2005070889.tif 000003
【００２８】
上記の式により、ユーザ１０が男性である確率は約７６％と算出される。属性判定手段３１４は、このユーザ１０の属性は男性である確率が高いと判定し、ユーザ属性情報に男性の属性を書き込むとともに、この確率に応じて信頼性の情報に信頼性Ｂを書き込む。属性判定手段３１４は、同様の方法によりこのユーザ１０の他の属性を判定し、信頼性の情報とともにデータベース３２内のユーザ属性情報に書き込む。
【００２９】
分析サーバ３１の属性判定手段３１４は、上記のようにメディアのサイト２０へアクセスがある度に、ユーザの履歴情報に記録されている全てのメディアに対応したサンプルデータをデータベース３２から読出し、各属性に対してこのユーザが当該属性を有する確率を求める。そして、この確率から想定されるユーザの属性の情報と、その信頼性の情報によりデータベース３２内のユーザ属性情報を更新する手順を繰り返す。
【００３０】
なお、出力手段３１５は、ユーザがある属性を有する確率が属性を判断できない平準化された所定の範囲、例えば、男性の属性である確率４５〜５５％であることを配信条件として、性別などのユーザ情報（属性）を問い合わせるアンケートの画像情報（画面情報）を直接端末装置１１へあるいはメディア配信サーバ２１を介して端末装置１１へ配信してもよい。分析サーバ３１は、端末装置１１がブラウザに表示するアンケートの画面にユーザ１０が入力したユーザ情報（属性）を取得し、データベース３２内のユーザ属性情報に書き込む。
また、ユーザがある属性を有する確率を求めるときに、各メディアを利用した回数を加味してもよい。
【００３１】
なお、上記の実施の形態において、ユーザＩＤを端末装置１１内のＣｏｏｋｉｅから取得しているが、ユーザ１０が端末装置１１から各メディアのサイト２０にアクセスしたときに、端末装置１１へユーザＩＤの入力を促すユーザＩＤ入力画面をブラウザに表示させることにより、ユーザ１０が入力したユーザＩＤを取得することでもよい。
また、分析サーバ３１からサイト２０へユーザ属性情報を通知してもよい。
また、端末装置１１は、双方向通信が可能なテレビなどであってもよい。このとき配信されるメディアは、テレビ放送などである。
【００３２】
なお、上述の端末装置１１、メディア配信サーバ２１、データベース２２、分析サーバ３１、及び、データベース３２は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【００３３】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＲＯＭの他に、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のシステムやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００３４】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００３５】
【発明の効果】
この発明によれば、ユーザのメディアへのアクセス履歴情報と、各メディアから提供される属性毎のユーザ構成比率の情報を基に、ユーザから個人的な情報の提供を受けることなく、ユーザ属性を判定することができる。これにより、各メディアは、ユーザ情報を登録していないユーザに対しても、想定した属性に従った広告などを配信することができるため、広告の効果を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施の形態による属性判定システムを用いたウェブシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】同実施の形態による属性判定システムの内部構成を示すブロック図である。
【図３】同実施の形態による属性判定システムの動作フローを示す図である。
【図４】同実施の形態によるユーザの属性の判定の方法を説明するための図である。
【符号の説明】
１０…ユーザ
１１…端末装置
２０ａ、２０ｂ、２０ｎ…サイト
２１ａ、２１ｂ、２１ｎ…メディア配信サーバ
２２ａ、２２ｂ、２２ｎ、３２…データベース
３０…属性判定システム
３１…分析サーバ
３１１…制御手段
３１２…通信手段
３１３…履歴管理手段
３１４…属性判定手段
３１５…出力手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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