(57)【要約】【課題】ユーザが自分の目的とは異なるウェブサイトを閲覧した場合も、ユーザ属性を分析する情報となってしまうため、推定のノイズが多く、端末装置の利用者の属性を推定した推定結果の精度が高くないという課題があった。【解決手段】端末装置１０と検索サーバ装置２０とがインターネットを介して相互に通信可能に接続されるとともに、検索サーバ装置２０と属性推定装置３０とがネットワークを介して相互に通信可能に接続されて構成される。そして、端末装置１０が、利用者から検索語の入力または選択を受け付けて検索語を検索サーバ装置２０に対して送信し、検索サーバ装置２０が、端末装置１０から受信した検索語に基づいてＷＥＢ検索を行って検索結果（検索語に該当するＷＥＢサイトのＵＲＬが列挙されたもの）を端末装置１０に送信し、属性推定装置３０が、端末装置１０の利用者の属性を推定する。【選択図】        図１
2007249578.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末装置の利用者の属性を推定する方法をコンピュータに実行させる属性推定プログラムであって、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて検索語記憶手段に格納する検索語格納手順と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて属性記憶手段に格納する属性格納手順と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手順と、
前記属性推定手順により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて利用者属性記憶手段に格納する利用者属性格納手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする属性推定プログラム。
【請求項２】
前記属性格納手順は、前記属性推定手順による推定に用いられた検索語および属性を対応付けて前記属性記憶手段に新たに格納し、
前記属性推定手順は、前記検索語記憶手段に新たに記憶される検索語および属性を用いて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の属性推定プログラム。
【請求項３】
前記属性推定手順により推定された前記属性の精度を示す推定確度を算出する推定確度算出手段をさらに備え、
前記利用者属性格納手順は、前記推定確度算出手段により算出された推定確度をさらに対応付けて前記利用者属性記憶手段に格納することをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の属性推定プログラム。
【請求項４】
利用者が利用する端末装置と、前記利用者の端末装置に情報を提供するウェブサーバ装置と、前記利用者の属性を推定する情報提供サーバ装置とをネットワークに接続して構成される属性情報提供システムであって、
前記情報提供サーバ装置は、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、
前記ウェブサーバ装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性を前記ウェブサーバ装置に送信する属性送信手段と、
前記ウェブサーバ装置は、
前記端末装置の利用者の属性に係る要求を前記情報提供サーバ装置に送信し、前記利用者の属性を前記情報提供サーバ装置から受信する属性受信手段と、
前記属性受信手段により受信した前記利用者の属性に基づいて、所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、
を備えたことを特徴とする属性情報提供システム。
【請求項５】
利用者が利用する端末装置と、前記利用者の端末装置に情報を提供するウェブサーバ装置と、前記利用者の属性を推定する情報提供サーバ装置とをネットワークに接続して構成される属性情報提供システムであって、
前記情報提供サーバ装置は、
前記利用者によって前記端末装置から前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、
前記ウェブサーバ装置にアクセスしている前記端末装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性に対応した所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、
前記ウェブサーバ装置は、
前記端末装置からアクセスを受け付けて、当該アクセス応答を行うアクセス応答手段と、
を備えたことを特徴とする属性情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、端末装置の利用者の属性を推定する属性推定プログラムおよび属性情報提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、商品やサービスを提供する企業にとって、商品やサービスの提供方法などを消費者に応じて変更するために、消費者が何者であるのかという属人情報（属性情報）を収集し利用することが行われている。そして、このような属人情報の収集・利用は、対面販売や広告に限らず、インターネットを用いたネット販売やホームページ検索などでも行われており、例えば、ユーザが閲覧したウェブサイトのＵＲＬ情報を用いて、ユーザ属性を分析し、推定する技術が開示されている（例えば、特許文献１、特許文献２など）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１６３４５号公報
【特許文献２】特表２００３−５２９１２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記した従来の技術（特許文献１、特許文献２）では、ユーザが自分の目的とは異なるウェブサイトを閲覧した場合も、ユーザ属性を分析する情報となってしまうため、推定のノイズが多く、端末装置の利用者の属性を推定した推定結果の精度が高くないという課題あった。
【０００５】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、端末装置の利用者の属性を制度よく推定することが可能である属性推定プログラムおよび属性情報提供システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、端末装置の利用者の属性を推定する方法をコンピュータに実行させる属性推定プログラムであって、前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて検索語記憶手段に格納する検索語格納手順と、所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて属性記憶手段に格納する属性格納手順と、前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手順と、前記属性推定手順により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて利用者属性記憶手段に格納する利用者属性格納手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記属性格納手順は、前記属性推定手順による推定に用いられた検索語および属性を対応付けて前記属性記憶手段に新たに格納し、前記属性推定手順は、前記検索語記憶手段に新たに記憶される検索語および属性を用いて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、前記属性推定手順により推定された前記属性の精度を示す推定確度を算出する推定確度算出手段をさらに備え、前記利用者属性格納手順は、前記推定確度算出手段により算出された推定確度をさらに対応付けて前記利用者属性記憶手段に格納することをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項４に係る発明は、利用者が利用する端末装置と、前記利用者の端末装置に情報を提供するウェブサーバ装置と、前記利用者の属性を推定する情報提供サーバ装置とをネットワークに接続して構成される情報提供システムであって、前記情報提供サーバ装置は、前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、前記ウェブサーバ装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性を前記ウェブサーバ装置に送信する属性送信手段と、前記ウェブサーバ装置は、前記端末装置の利用者の属性に係る要求を前記情報提供サーバ装置に送信し、前記利用者の属性を前記情報提供サーバ装置から受信する属性受信手段と、前記属性受信手段により受信した前記利用者の属性に基づいて、所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項５に係る発明は、利用者が利用する端末装置と、前記利用者の端末装置に情報を提供するウェブサーバ装置と、前記利用者の属性を推定する情報提供サーバ装置とをネットワークに接続して構成される情報提供システムであって、前記情報提供サーバ装置は、前記利用者によって前記端末装置から前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、前記ウェブサーバ装置にアクセスしている前記端末装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性に対応した所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、前記ウェブサーバ装置は、前記端末装置からアクセスを受け付けて、当該アクセス応答を行うアクセス応答手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１の発明によれば、利用者によって端末装置から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて検索語記憶手段に格納し、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて属性記憶手段に格納し、検索語記憶手段に記憶される検索語と属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けて格納するので、ユーザの意図が反映される結果としてノイズが含まれにくい検索語、例えば、同一の事物を表すが男女間で言い回しが異なる語（例えば、看護士と看護婦）や特定の年齢層が使用する語（例えば、新卒採用）などから属性（年齢層、性別、居住地域など）を推定できる結果、端末装置の利用者の属性を精度よく推定することが可能である。
【００１２】
また、請求項２の発明によれば、推定に用いられた検索語および属性を対応付けて新たに格納し、検索語記憶手段に新たに記憶される検索語および属性を用いて、利用者の属性を推定するので、利用者の属性推定に用いられた検索語および属性を追加していくことで、あらかじめ定めた属性の網羅性が向上する結果、推定結果の精度をさらに向上させることが可能である。
【００１３】
また、請求項３の発明によれば、推定された属性の精度を示す推定確度を算出し、算出された推定確度をさらに対応付けて格納するので、属性、利用者ＩＤに対応付けて推定確度を算出する結果、それぞれの利用者ＩＤまたは属性の推定結果の精度を知ることができ、推定結果の精度をさらに向上させる指針とすることが可能である。
【００１４】
また、請求項４の発明によれば、情報提供サーバ装置は、利用者によって端末装置から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶し、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶し、検索語記憶手段に記憶される検索語と属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けて記憶し、ウェブサーバ装置から利用者の属性に係る要求を受信した場合に、推定された利用者の属性をウェブサーバ装置に送信し、ウェブサーバ装置は、端末装置の利用者の属性に係る要求を情報提供サーバ装置に送信し、利用者の属性を情報提供サーバ装置から受信し、受信した利用者の属性に基づいて、所定の情報を端末装置に送信するので、ウェブサーバ装置と情報提供サーバ装置とが異なるドメインに属する場合でも（例えば、検索サービスと属性推定サービスを異なる企業で行う場合）、利用者ＩＤをウェブサーバ装置に知られることがなく、情報提供サーバ装置で推定した属性情報を利用したサービスを行うことが可能である。
【００１５】
また、請求項５の発明によれば、情報提供サーバ装置は、利用者によって端末装置から端末装置から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶し、所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶し、記憶される検索語と属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けて記憶し、ウェブサーバ装置にアクセスしている端末装置から利用者の属性に係る要求を受信した場合に、推定された利用者の属性に対応した所定の情報を端末装置に送信し、ウェブサーバ装置は、端末装置からアクセスを受け付けて、当該アクセス応答を行うので、ウェブサーバ装置と情報提供サーバ装置が同じドメインに属する場合（例えば、検索サービスと広告サービスを同じ企業で行う場合）、複雑なシステム構成に構築することなく、システムの構築時のコスト削減が可能であるとともに、情報提供サーバ装置で推定した属性情報を利用することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る、属性推定プログラムおよび属性情報提供システムの実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００１７】
以下の実施例１では、本発明に係る属性推定プログラムを実行する属性推定装置の概要および特徴、属性推定装置の構成、および実施例１による効果等を順に説明する。
【００１８】
［属性推定装置の概要および特徴］
まず最初に、図１を用いて、実施例１に係る属性推定装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る属性推定装置を含むシステムの全体構成を示すシステム構成図である。同図に示すように、このシステムは、端末装置１０と検索サーバ装置２０とがインターネットを介して相互に通信可能に接続されるとともに、検索サーバ装置２０と属性推定装置３０とがネットワークを介して相互に通信可能に接続されて構成される。
【００１９】
かかるシステムにおいては、端末装置１０が、利用者から検索語の入力または選択を受け付けて検索語を検索サーバ２０に対して送信し、検索サーバ２０が、端末装置１０から受信した検索語に基づいてＷＥＢ検索を行って検索結果（検索語に該当するＷＥＢサイトのＵＲＬが列挙されたもの）を端末装置１０に送信し、属性推定装置３０が、端末装置１０の利用者の属性を推定することを概要とするものであり、特に、属性推定装置３０において、端末装置１０の利用者の属性を精度よく推定することが可能である点に主たる特徴がある。
【００２０】
この主たる特徴を具体的に説明すると、属性推定装置３０は、利用者によって端末装置１０から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶する検索語ログデータベース（検索語ログＤＢ）３２ａを備える。具体的には、利用者により端末装置１０から検索サーバ２０に対して検索語が入力されると、検索語と利用者ＩＤとを対応付けて「０１、新卒採用・看護婦」と記憶する。
【００２１】
また、属性推定装置３０は、所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性データベース（属性ＤＢ）３２ｂを備える。具体的には、あらかじめ所定の属性と検索語を「２０代、新卒採用・卒業式・大学院」や「女性、看護婦・占い」として記憶する。
【００２２】
また、属性推定装置３０は、推定された利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けて記憶するユーザ情報データベース（ユーザ情報ＤＢ）３２ｃとを備える。具体的には、推定された利用者の属性と利用者ＩＤと対応付けて「０１、２０代・女性」と記憶する。
【００２３】
また、端末装置１０は、利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとして「０１」を記憶している。具体的には、属性推定装置３０より、検索サーバ装置２０を介して利用者を一意に識別するために割り与えられた利用者ＩＤを、例えばＣｏｏｋｉｅを使用して、一時的に書き込まれて保存している。
【００２４】
このような構成において、検索サーバ装置２０にアクセスしている端末装置１０において、ある検索語が入力または選択されると（図１の（１））、検索サーバ装置２０は、端末装置１０に保存されている利用者ＩＤと入力された検索語を取得する（図１の（２））。具体的に例を挙げれば、利用者ＩＤ「０１」の端末装置１０において検索語「新卒採用、看護婦」が入力されると、検索サーバ装置２０は、端末装置１０に保存されている利用者ＩＤ「０１」と入力された検索語「新卒採用、看護婦」とを取得する。
【００２５】
続いて、検索サーバ装置２０は、取得した利用者ＩＤと検索語とを属性推定装置２０へ送信し（図１の（３））、属性推定装置３０は、受信した利用者ＩＤと検索語とを対応付けて検索語ログＤＢ３２ａに格納する（図１の（４））。具体的には、上記した例で言えば、検索サーバ装置２０は、取得した利用者ＩＤ「０１」と検索語「新卒採用、看護婦」とを属性推定装置２０へ送信し、属性推定装置３０は、受信した利用者ＩＤ「０１」と検索語「新卒採用、看護婦」とを対応付けて検索語ログＤＢ３２ａに格納する。
【００２６】
そして、属性推定装置３０は、検索語ログＤＢ３２ａに記憶される検索語と属性ＤＢ３２ｂに記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定する（図１の（５））。具体的に一例を挙げれば、属性推定部３３ａは、利用者ＤＢ３２ａに利用者ＩＤ「０１」のユーザが検索語として入力した「新卒採用、看護婦」が記憶され、属性ＤＢ３２ｂに「属性、検索語」として「２０代、新卒採用・卒業式・大学院」と「女性、看護婦・占い」が記憶されている場合には、ユーザが入力した「新卒採用」が属性「２０代」の検索語と一致し、また、「看護婦」が属性「女性」の検索語と一致するので、「新卒採用、看護婦」を検索語として入力した利用者ＩＤ「０１」の属性を「２０代、女性」と推定する。
【００２７】
その後、属性推定装置３０は、推定した利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けてユーザ情報ＤＢ３２ｃに格納する（図１の（６））。具体的には、上記した例で言えば、推定した利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けて、（０１、２０代・女性）をユーザ情報ＤＢ３２ｃに格納する。
【００２８】
このように、実施例１によれば、上記した主たる特徴のごとく、ユーザの意図が反映される結果としてノイズが含まれにくい検索語、例えば、同一の事物を表すが男女間で言い回しが異なる語（例えば、看護士と看護婦）や特定の年齢層が使用する語（例えば、新卒採用）などから属性（年齢層、性別、居住地域など）を推定できる結果、端末装置の利用者の属性を制度よく推定することが可能である。
【００２９】
［属性推定装置の構成（実施例１）］
次に、図２〜図５を用いて、図１に示した属性推定装置３０の構成を説明する。図２は、属性推定装置３０の構成を示すブロック図であり、図３は、検索語ログＤＢの例を示した図であり、図４は、属性ＤＢの例を示した図であり、図５は、ユーザ情報ＤＢの例を示した図である。図２に示すように、この属性推定装置３０は、通信制御Ｉ／Ｆ部３１と、記憶部３２と、制御部３３とから構成される。
【００３０】
このうち、通信制御ＩＦ部１４は、検索サーバ装置３２との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する手段であり、具体的には、端末装置１０よりに入力された検索語と端末装置１０の利用者に割り振られた利用者ＩＤとを検索サーバ装置２０から受信する。
【００３１】
また、記憶部３２は、制御部３３による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納する格納手段（記憶手段）であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、検索語ログＤＢ３２ａと、属性ＤＢ３２ｂと、ユーザ情報ＤＢ３２ｃとを備える。なお、検索語ログＤＢ３２ａは、特許請求の範囲に記載の「検索語記憶手段」に対応し、同様に、属性ＤＢ３２ｂは、「属性記憶手段」に対応し、ユーザ情報ＤＢ３２ｃは、「利用者属性記憶手段」に対応する。
【００３２】
このうち、検索語ログＤＢ３２ａは、利用者によって端末装置１０から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶する手段であり、具体的には、図３に例示するように、利用者ＩＤと検索語を対応付けて、「０１、新卒採用・看護婦」などを記憶する。
【００３３】
また、属性ＤＢ３２ｂは、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する手段であり、具体的には、図４に例示するように、所定の属性と検索語を対応付けて、「２０代、新卒採用・卒業式・大学院」や「女性、看護婦・占い」などを記憶する。
【００３４】
また、ユーザ情報ＤＢ３２ｃは、後述する属性推定部３３ａにより推定された利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けて記憶する手段であり、具体的には、図５に例示するように、利用者ＩＤと推定した属性を対応付けて、「０１、女性・２０代」などと記憶する。
【００３５】
そして、制御部３３は、ＯＳ（Operating System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、属性推定部３３ａを備える。なお、属性推定部３３ａは、特許請求の範囲に記載の「属性推定手段」に対応する。
【００３６】
かかる属性推定部３３ａは、検索語ログＤＢ３２ａに記憶される検索語と属性ＤＢ３２ｂに記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定する手段である。具体的には、利用者ＤＢ３２ａに利用者ＩＤ「０１」のユーザが検索語として入力した「新卒採用、看護婦」が記憶され（図３参照）、属性ＤＢ３２ｂに「属性、検索語」として、「２０代、新卒採用・卒業式・大学院」と「女性、看護婦・占い」が記憶されている場合（図４参照）、ユーザが入力した「新卒採用」が属性「２０代」の検索語と一致し、また、「看護婦」が属性「女性」の検索語と一致することより、属性推定部３３ａは、「新卒採用、看護婦」を検索語として入力した利用者ＩＤ「０１」のユーザの属性を「２０代、女性」と推定する。
【００３７】
また、属性推定部３３ａは、上記のようにして推定された利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けてユーザ情報ＤＢ３２ｃに格納する。なお、属性推定部３３ａによる属性推定処理は、検索サーバ装置２０から属性推定要求を受信したタイミングや、属性推定装置３０の操作部（図２には図示せず）を介して管理者から属性推定要求が入力されたタイミングや、所定の時間間隔ごとなど、任意のタイミングで実行される。
【００３８】
［属性推定装置による処理］
次に、図６を用いて、属性推定装置による属性推定処理を説明する。図６は、属性推定処理の流れを示すフローチャートである。
【００３９】
図６に示すように、属性推定装置３０は、検索サーバ装置２０より属性推定要求を受信すると（ステップＳ６０１肯定）、検索語ログＤＢ３２ａから利用者ＩＤと当該利用者ＩＤに対応する検索語とを読み出すとともに、属性ＤＢ３２ｂから検索語と属性との組合せを読み出す（ステップＳ６０２）。
【００４０】
続いて、属性推定装置３０は、検索語ログＤＢ３２ａから読み出した検索語と属性ＤＢ３２ｂから読み出した検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定する（ステップＳ６０３）。例えば、利用者ＤＢ３２ａに利用者ＩＤ「０１」のユーザが検索語として入力した「新卒採用、看護婦」が記憶され（図３参照）、属性ＤＢ３２ｂに「属性、検索語」として、「２０代、新卒採用・卒業式・大学院」と「女性、看護婦・占い」が記憶されている場合（図４参照）、ユーザが入力した「新卒採用」が属性「２０代」の検索語と一致し、また、「看護婦」が属性「女性」の検索語と一致することより、属性推定部３３ａは、「新卒採用、看護婦」を検索語として入力した利用者ＩＤ「０１」のユーザの属性を「２０代、女性」と推定する。
【００４１】
そして、属性推定装置３０は、推定された利用者の属性（例えば、２０代、女性）と利用者ＩＤ（例えば、０１）とを対応付けてユーザ情報ＤＢ３２ｃに格納する（ステップＳ６０４）。
【００４２】
［実施例１の効果］
このように、実施例１によれば、利用者によって端末装置１０から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶し、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置１０から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶し、検索語ログＤＢ３２ａに記憶される検索語と属性ＤＢ３２ｂに記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けて記憶するので、ユーザの意図が反映される結果としてノイズが含まれにくい検索語、例えば、同一の事物を表すが男女間で言い回しが異なる語（例えば、看護士と看護婦）や特定の年齢層が使用する語（例えば、新卒採用）などから属性（年齢層、性別、居住地域など）を推定できる結果、端末装置の利用者の属性を制度よく推定することが可能である。
【実施例２】
【００４３】
ところで、実施例１では、属性ＤＢ３２ｂに予め記憶された検索語を用いて利用者の属性を推定する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、検索語ログＤＢ３２ａに記憶されて属性の推定に用いられた検索語を以後の属性推定において回帰的に用いるようにしてもよい。また、上記の実施例１では、単一のある属性を属性ＤＢ３２ｂに記憶する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、相反する属性を属性ＤＢ３２ｂに記憶するようにしてもよい。
【００４４】
そこで、実施例２では、図７〜図１０を用いて、属性の推定に用いられた検索語を以後の属性推定において回帰的に使用し、また、相反する属性ごとにそれぞれ検索語を対応付けて記憶する場合について説明する。なお、以下では、属性推定装置の構成、属性推定処理の流れ、実施例２による効果を順に説明する。図７は、実施例２に係る属性推定処理の流れを示すフローチャートであり、図８は、実施例２に係る検索語ログＤＢの例を示す図であり、図９は、実施例２に係る属性ＤＢの例を示した図であり、図１０は、実施例２に係るユーザ情報ＤＢの例を示した図である。
【００４５】
［属性推定装置の構成（実施例２）］
最初に、実施例２に係る属性推定装置３０の構成を説明するが、基本的には、上記した実施例１と同様であるので、以下では、実施例１とは異なる属性ＤＢ３２ｂおよび属性推定部３３ａについてのみ説明する。なお、実施例２では、図８に示すように、検索語ログＤＢ３２ａには、複数の利用者ごとに複数の検索語が対応付けられて記憶され、また、図１０に示すように、利用者情報ＤＢ３２３ｃには、複数の利用者ごとに複数の属性が対応付けられて記憶される。
【００４６】
属性ＤＢ３２ｂは、相反する属性ごとにそれぞれ検索語を対応付けて記憶する。具体的には、図９に示すように、「男性」と「女性」や、「２０代」と「３０代」のように、相反する属性ごとにそれぞれ検索語を記憶する。
【００４７】
また、属性ＤＢ３２ｂは、属性推定による推定に用いられた検索語および属性を対応付けて新たに記憶する。具体的に例を挙げると、属性推定処理によって所定のユーザ群が「男性」と推定され、かつ、この所定のユーザ群に含まれるユーザの大多数が「パソコン」という検索語を使用していたような場合には、属性「男性」および検索語「海」を新たに属性ＤＢ３２ｂに記憶する。検索語ログＤＢ３２ａに記憶されて属性の推定に用いられた検索語を以後の属性推定において回帰的に用いる趣旨である。
【００４８】
属性推定部３３ａは、利用者の属性を推定する手段である。具体的には、属性推定処理によって得られた属性および検索語を属性ＤＢ３２ｂに新たに補充しつつ、回帰的に利用者の属性を推定する。なお、かかる属性推定部３３ａによる処理の詳細は、図７を用いて後に説明する。
【００４９】
［属性推定装置による処理（実施例２）］
続いて、図７を用いて、属性推定装置３０による属性推定処理を説明する。図７に示すように、属性推定装置３０は、外部より属性推定要求を受信すると（ステップＳ７０１肯定）、属性ＤＢ３２ｂから「属性がαであること」を高確度で推定可能な検索語群Ａ１と「属性がαでないこと」を高確度で推定可能な検索語群Ｂ１とをそれぞれ読み出して作業領域に設定する（ステップＳ７０２）。具体的に例を挙げると、図９に示した属性ＤＢ３２ｂから、属性が「男性」であることを高確度で推定可能な検索語群Ａ１と属性が「女性」であることを高確度で推定可能な検索語群Ｂ１とをそれぞれ読み出して作業領域に設定する。
【００５０】
続いて、属性推定装置３０は、ｉ＝１として（ステップＳ７０３）、検索語ログＤＢ３２ａから、Ａｉで検索を行っているユーザ群Ｃｉと、Ａｉの属性に相反するＢｉで検索を行っているユーザ群Ｄｊとをそれぞれ抽出する（ステップＳ７０４）。具体的に例を挙げると、図８に示した検索語ログＤＢ３２ａから、「警察官」で検索を行っているユーザ群をＣｉとして抽出するとともに、また、「婦人警官」で検索を行っているユーザ群をからＤｊとして抽出する。なお、この例で言えば、ユーザ群Ｃｉは属性「男性」と推定され、ユーザ群Ｄｉは属性「女性」と推定されたことになる。
【００５１】
そして、属性推定装置３０は、ユーザ群ＣｉのＫ％以上が共通して検索を行い、かつ、ユーザ群ＤｊのＬ％以上が検索を行っていない検索語群を、検索語ログＤＢ３２ａから検索語群Ａｉ＋１として抽出する（ステップＳ７０５）。具体的に例を挙げると、「警察官」で検索を行っているユーザ群ＣｉのＫ％以上（例えば、８０％以上）が共通して検索を行い、かつ、「警察官」で検索を行っていない（つまり、「婦人警官」で検索を行っている）ユーザ群ＤｊのＬ％以上（例えば、８０％以上）が検索を行っていない検索語として、検索語「海」を検索語群Ａｉ＋１として抽出する（図８参照）。なお、この例で言えば、属性「男性」および検索語「海」が新たに属性ＤＢ３２ｂに記憶されることになる。
【００５２】
続いて、属性推定装置３０は、ユーザ群ＤｊのＫ％以上が共通して検索を行い、かつ、ユーザ群ＣｉのＬ％以上が検索を行っていない検索語群を、検索語ログ３２ａから検索語群Ｂｉ＋１として抽出する（ステップＳ７０６）。具体的に例を挙げると、「婦人警官」で検索を行っているユーザＤｊのＫ％以上（例えば、８０％以上）が共通して検索を行い、かつ、「婦人警官」で検索を行っていない（つまり、「警察官」で検索を行っている）ユーザ群ＤｊのＬ％以上（例えば、８０％以上）が検索を行っていない検索語として、検索語「占い」を検索語群Ｂｉ＋１として抽出する（図８参照）。なお、この例で言えば、属性「女性」および検索語「占い」が新たに属性ＤＢ３２ｂに記憶されることになる。
【００５３】
そして、属性推定装置３０は、ｉがｊ以上であるか否かを判定し（ステップＳ７０７）、ｉがｊ以上でない場合（ステップＳ７０７否定）、ステップＳ７０４に戻り、ユーザ群ＣｉとＤｊを再び抽出して、ステップＳ７０５〜Ｓ７０７の処理を繰り返して実行する。すなわち、上記した例で言えば、ステップＳ７０４の処理によって、上記で抽出された「海」や「占い」という検索語に基づいて、新たにユーザ群Ｃｉやユーザ群Ｄｉが抽出され、さらに、ステップＳ７０５やＳ７０６の処理によって、新たな検索語が検索語ログ３２ａから抽出されることになる。
【００５４】
一方、ｉがｊ以上である場合（ステップＳ７０７肯定）、属性推定装置３０は、繰り返して実行されたステップＳ７０４の処理ごとに、推定したユーザ群Ｃｉの属性を「αである」とするとともに、ユーザ群Ｄｉの属性を「αでない」とする推定結果をユーザ情報ＤＢ３２ｃに格納する（ステップＳ７０８）。具体的に例を挙げれば、図１０に示したように、「０２、男性・２０代」「１０、女性」と格納する。
【００５５】
［実施例２の効果］
このように、実施例２によれば、属性ＤＢ３２ａは、推定に用いられた検索語および属性を対応付けて新たに格納し、属性推定部３３ａは、検索語ログＤＢ３２ａに新たに記憶される検索語および属性を用いて、利用者の属性を推定するので、利用者の属性推定に用いられた検索語および属性を追加していくことで、あらかじめ定めた属性の網羅性が向上する結果、推定結果の精度をさらに向上させることが可能である。
【００５６】
また、実施例２によれば、属性ＤＢ３２ａは、相反する属性ごとにそれぞれ検索語を対応付けて格納し、属性推定部３３ａは、検索語ログＤＢ３２ａに記憶される検索語と属性ＤＢ３２ａに記憶される相反する属性ごとの検索語との一致に基づいて、記利用者の属性を推定するので、検索語の相反する属性（例えば、男性、女性など）を使用して推定する結果、単一の属性のみで推定する場合に比べて、より精度が高い推定結果を得ることが可能である。
【実施例３】
【００５７】
ところで、上記した実施例１や２では、推定結果として属性のみを取得する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、推定された属性の精度を示す推定確度を算出するようにしてもよい。そこで、以下では、実施例３として、推定確度を算出する場合を説明する。なお、かかる推定確度の算出処理は、例えば、図７に示したフローチャートで言えば、ステップＳ７０５およびＳ７０６の処理に続いて実行される。
【００５８】
属性推定装置３０は、例えば、図１１に示したように、属性がＡであるユーザが検索語ｎを入力する確率を「ａｎ」、属性がＡでないユーザが検索語ｎを入力する確率を「ｂｎ」、属性がＡであるユーザが検索語ｍを入力する確率を「ａｍ」、属性がＡでないユーザが検索語ｍを入力する確率を「ｂｍ」としてそれぞれ算出した後に、属性がＡであるユーザが検索語ｎおよび検索語ｍの両方を入力する確率「ａｎｍ」と、属性がＡでないユーザが検索語ｎおよび検索語ｍを入力する確率「ｂｎｍ」をそれぞれ算出し、さらに、検索語ｎおよび検索語ｍの両方を入力したユーザの属性がＡである確度を「ａｎｍ／（ａｎｍ＋ｂｎｍ）」として算出する。つまり、属性「Ａ」が推定されたユーザが検索語ｎおよび検索語ｍの両方を入力していた場合には、推定された属性「Ａ」の確度が上記にようにして算出されることとなる。
【００５９】
そして、属性推定装置３０は、上記のようにして算出した推定確度を利用者ＩＤに対応付けて属性とともに利用者情報ＤＢ３２ｃに記憶する。具体的に例を挙げれば、図１２に示すように、ユーザＩＤに対応付けて、推定された性別、性別の推定確度、推定された年齢層、年齢層の推定確度、推定された居住地域、居住地域の推定確度などをユーザ情報ＤＢ３２ｃに記憶する（同図の（１）参照）。なお、ここでは、属性として、性別、年齢層、居住地域を推定する例を示したが、これらは一例に過ぎず、同図に示すように、これら以外の属性（職業、嗜好など）を推定し、ユーザ情報の拡張テーブルに記憶するようにしてもよい。
【００６０】
このように、実施例３によれば、属性、利用者ＩＤに対応付けて推定確度を算出する結果、それぞれの利用者ＩＤまたは属性の推定結果の精度を知ることができ、推定結果の精度をさらに向上させる指針とすることが可能である。
【実施例４】
【００６１】
ところで、上記した実施例では、属性ＤＢ３２ａに対する属性および検索語の格納処理について特に明記しなかったが、属性があらかじめ判明している端末装置１０から利用者が入力または選択した検索語を属性ＤＢ３２ｂに格納するようにしてもよい。
【００６２】
そこで、実施例４として、図１３を用いて、属性があらかじめ判明している端末装置１０からの検索語を用いてユーザ属性（利用者属性）を推定する場合について説明する。図１３は、携帯電話網を用いた属性推定装置を含むシステムの全体構成図である。
【００６３】
図１３に示したように、端末装置１３０と検索サーバ１３１とがインターネットを介して相互に通信可能に接続され、検索サーバ１３１と属性推定装置１３５とが接続されており、また、携帯電話１３３と検索サーバ１３４とが携帯電話網を介して相互に通信可能に接続され、検索サーバ１３４と属性推定装置１３５とが接続されている。なお、携帯電話１３３とは、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション、家庭用ゲーム機、インターネットＴＶ、ＰＤＡ、あるいは携帯電話やＰＨＳの如き移動体通信端末である。
【００６４】
ここで、携帯電話１３３は、契約するのに個人情報が必要であるため、ユーザ（利用者）の属性があらかじめ判明している。そして、ユーザが携帯電話１３３から検索サーバ１３４にアクセスして検索語を入力すると、検索サーバ１３４は、携帯電話１３３の利用者に利用者ＩＤを一意に割り振り、検索語と対応付けて、検索語ログＤＢに格納する。
【００６５】
そして、属性推定装置１３５は、属性があらかじめ判明している携帯電話１３３から利用者が入力または選択した検索語を当該所定の属性に対応付けて属性ＤＢに格納し、検索語ログＤＢに記憶される検索語と属性ＤＢに記憶される属性があらかじめ判明している利用者が入力または選択した検索語との一致に基づいて、ユーザ（利用者）の属性を推定する。なお、検索語ログＤＢは、特許請求の範囲に記載の「検索語記憶手段」に対応し、同様に、属性ＤＢは、「属性記憶手段」に対応する。
【００６６】
例えば、「２０歳、男性」である携帯電話１３３のユーザが、検索語「就職」を入力した場合、属性推定装置１３５は、属性ＤＢの「２０歳」と「男性」の検索語として「就職」を格納し、検索語ログＤＢに記憶される検索語とユーザ（利用者）が入力した検索語との一致に基づいて、ユーザ（利用者）の属性を推定する。そして、推定結果として、「２０歳、男性、学生」など、ユーザ（利用者）の属性をより詳細に推定する。
【００６７】
このように、実施例４によれば、属性ＤＢ３２ｂは、属性があらかじめ判明している携帯電話１３３から利用者が入力または選択した検索語を当該所定の属性に対応付けて記憶し、属性推定装置１３５は、検索語ログＤＢに記憶される検索語と属性ＤＢに記憶される属性があらかじめ判明しているユーザ（利用者）が入力または選択した検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定するので、例えば、携帯電話など属性が判明している端末装置からの検索語を利用して属性を推定する結果、あらかじめ属性が判明していない端末装置からの検索語を利用する場合に比べて、より精度が高い推定結果を得ることが可能である。
【実施例５】
【００６８】
ところで、上記した実施例では、端末装置１０からの検索語のみを用いてユーザ属性（利用者属性）を推定する場合について説明した、本発明は必ずしもこれに限定されるものではなく、端末装置１０から閲覧されたＵＲＬ情報や検索語が入力または選択された時刻および／または端末装置１０のＩＰアドレスをさらに用いてユーザ属性（利用者属性）を推定してもよい。
【００６９】
具体的には、図１４に示したように、検索語ログＤＢ３２ａは、ユーザ（利用者）が検索を実行した日時あるいは検索結果からＵＲＬを選択した日時、ユーザ（利用者）のアクセス元ＩＰアドレス、ユーザ（利用者）の一意な識別子、ユーザ（利用者）が入力した検索語、ユーザ（利用者）が検索結果からＵＲＬを選択した場合のＵＲＬ情報として、「Ｄａｔａ、ＩＰ、Ｕｓｅｒ＿ＩＤ、Ｋｅｙｗｏｒｄ、ＵＲＬ」を記憶する。例えば、「２００６／１／１、１９２．１６８．１．１、０００１、入試、http://www.xxx.yyy.com」を記憶する。そして、実施例５に係る属性推定装置３０は、検索語のみならず、上記したＵＲＬ情報や検索時刻、端末装置１０のＩＰアドレスをも用いて、利用者の属性を推定する。
【００７０】
このように、実施例５によれば、属性推定部は、利用者によって端末装置から閲覧されたＵＲＬ情報をさらに用いて、利用者の属性を推定するので、検索語に加え、アクセスしたＵＲＬ情報も使用して推定する結果、検索語のみで推定する場合に比べて、より精度が高い推定結果を得ることが可能である。
【００７１】
また、実施例５によれば、属性推定部は、利用者によって端末装置から検索語が入力または選択された時刻および／または端末装置のＩＰアドレスをさらに用いて、利用者の属性を推定するので、検索語が入力または選択された時刻および／または端末装置のＩＰアドレスをさらに用いて推定する結果、検索語のみで推定する場合に比べて、より精度が高い推定結果を得ることが可能である。
【実施例６】
【００７２】
ところで、本発明は、推定した属性情報を他の装置またはシステムに提供するようにしてもよい。そこで、実施例６では、属性推定装置が推定した属性情報を利用したシステムについて、図１５および図１６を用いて説明する。図１５は、実施例６に係る属性情報を利用したサービス例（情報提供）の全体構成を示す図であり、図１６は、実施例６に係る属性情報を利用したサービス例（広告提供）の全体構成を示す図である。
【００７３】
［属性推定処理のサービス例（情報提供）］
図１５に示したように、ユーザ（利用者）により検索語を入力する端末装置１５０と、入力された検索語に応じてＷＥＢページを提供するＷＷＷサーバ１５１と、端末装置１５０のユーザ（利用者）の属性情報を提供する情報提供サーバ１５２とがインターネットを介して相互通信可能に接続されている。
【００７４】
そして、情報提供サーバ１５２は、ユーザの属性と利用者ＩＤとを対応付けて記憶するユーザ情報ＤＢを備える。また、端末装置１５０は、一意に割り振られた利用者ＩＤをＣｏｏｋｉｅファイルに保持している。
【００７５】
このような構成のもと、ユーザにより端末装置１５０からＷＷＷサーバ１５１にアクセスされＷＥＢページの閲覧リクエストが送信されると（図１５の（１））、ＷＷＷサーバ１５１は、ＷＷＷサーバＩＤと最終的にアクセスさせたいＵＲＬと取引コードを含めた転送ＵＲＬを端末装置１５０に応答する（図１５の（２））。
【００７６】
続いて、端末装置１５０は、受信した転送ＵＲＬにＣｏｏｋｉｅファイル中の利用者ＩＤを追加して情報提供サーバ１５２にアクセスする（図１５の（３））。そして、情報提供サーバ１５２は、受信した転送ＵＲＬを保持し、最終的にアクセスさせたいＵＲＬへの転送を指示する（図１５の（４））。
【００７７】
その後、端末装置１５０は、指示されたＵＲＬへアクセスする（図１５の（５））。そして、図示しないアクセスされたウェブサーバは、自身のＷＷＷサーバＩＤと取引コードを情報提供サーバへ通知する（図１５の（６））。
【００７８】
その後、情報提供サーバ１５２は、受信したＷＷＷサーバＩＤと取引コードから利用者ＩＤを特定し、ユーザ情報ＤＢから属性を抽出し、抽出した属性をウェブサーバへ送信する（図１５の（７））。そして、属性を受信したウェブサーバは、属性に適したコンテンツなどのＷＥＢページを端末装置１５０に表示する（図１５の（８））。
【００７９】
［属性推定処理のサービス例（広告提供）］
図１６に示したように、ユーザ（利用者）によりＷＥＢページを閲覧する端末装置１６０と、入力された検索語に応じてＷＥＢページを提供するＷＷＷサーバ１６１と、端末装置１６０のユーザ（利用者）の属性情報に応じた広告を提供する広告提供サーバ１６２とがインターネットを介して相互通信可能に接続されている。
【００８０】
そして、広告提供サーバ１６２は、ユーザの属性と利用者ＩＤとを対応付けて記憶するユーザ情報ＤＢを備える。また、端末装置１６０は、一意に割り振られた利用者ＩＤをＣｏｏｋｉｅファイルに保持している。
【００８１】
図１６に示すように、ユーザにより端末装置１６０からＷＷＷサーバ１５１にアクセスされＷＥＢページの閲覧リクエストが送信されると（図１６の（１））、ＷＷＷサーバ１６１は、広告提供サーバ１６２へのアクセスを指示する記述した応答を端末装置１６０に送信する（図１６の（２））。
【００８２】
続いて、応答を受信した端末装置１６０は、Ｃｏｏｋｉｅファイルの利用者ＩＤを広告提供サーバへ送信する（図１６の（３））。そして、広告提供サーバ１６２は、受信した利用者ＩＤに対応する属性をユーザ情報ＤＢから抽出し、抽出した属性に適した広告を端末装置１６０に送信する（図１６の（４））。
【００８３】
［実施例６による効果］
このように、実施例６によれば、ユーザ情報ＤＢに格納される情報を他の端末装置に提供するので、例えば、検索エンジンなど他の複数のサイト間で属性情報を共有することができるなど、それぞれのサイトで属性を推定する必要がなく、属性情報が必要なサービスを行うときの設備投資などを抑止することが可能である。
【００８４】
また、実施例６によれば、情報提供サーバ１５２は、利用者によって端末装置１５０から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶し、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置１５０から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶し、検索語記憶手段に記憶される検索語と属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けて記憶し、ＷＷＷサーバ１５１から利用者の属性に係る要求を受信した場合に、推定された利用者の属性をＷＷＷサーバ１５１に送信し、ＷＷＷサーバ１５１は、端末装置１５０の利用者の属性に係る要求を情報提供サーバ１５２に送信し、利用者の属性を情報提供サーバ１５２から受信し、受信した利用者の属性に基づいて、所定の情報を端末装置１５０に送信するので、ＷＷＷサーバ１５１と情報提供サーバ１５２とが異なるドメインに属する場合でも（例えば、検索サービスと属性推定サービスを異なる企業で行う場合）、利用者ＩＤをＷＷＷサーバ１５１に知られることがなく、情報提供サーバ１５２で推定した属性情報を利用したサービスを行うことが可能である。
【００８５】
また、実施例６によれば、広告提供サーバ１６２は、利用者によって端末装置１６０から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶し、所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶し、検索語記憶手段に記憶される検索語と属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けて記憶し、ＷＷＷサーバ１６１にアクセスしている端末装置１６０から利用者の属性に係る要求を受信した場合に、推定された利用者の属性に対応した所定の情報を端末装置１６０に送信し、ＷＷＷサーバ１６１は、端末装置１６０からアクセスを受け付けて、当該アクセス応答を行うので、ＷＷＷサーバ１６１と広告提供サーバ１６２が同じドメインに属する場合（例えば、検索サービスと広告サービスを同じ企業で行う場合）、複雑なシステム構成に構築することなく、システムの構築時のコスト削減が可能であるとともに、広告提供サーバ１６２で推定した属性情報を利用することが可能である。
【実施例７】
【００８６】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では実施例７として本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００８７】
（１）システム構成等
また、実施例１〜６において説明した属性推定装置による処理（例えば、図６や図７）のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００８８】
また、図２に示した属性推定装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、属性推定装置の分散・統合（例えば、検索語ログＤＢ３２ａを外部装置にするなど）の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００８９】
（２）プログラム
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。
【００９０】
［属性推定プログラムを実行するコンピュータシステム］
図１７は、属性推定プログラムを実行するコンピュータシステム１７０を示す図である。同図に示すように、コンピュータシステム１７０は、ＲＡＭ１７１と、ＨＤＤ１７２と、ＲＯＭ１７３と、ＣＰＵ１７４とから構成される。ここで、ＲＯＭ１７３には、上記の実施例と同様の機能を発揮するプログラム、つまり、図１７に示すように、属性推定プログラム１７３ａがあらかじめ記憶されている。
【００９１】
そして、ＣＰＵ１７４には、このプログラム１７３ａを読み出して実行することで、図１７に示すように、属性推定プロセス１７４ａとなる。なお、属性推定プロセス１７４ａは、図２に示した、属性推定部３３ａに対応する。
【００９２】
また、ＨＤＤ１７２には、利用者によって端末装置から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶する検索語記憶テーブル１７２ａと、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性推定テーブル１７２ｂと、属性推定プログラム１７３ａにより推定された利用者の属性と利用者ＩＤとを対応付けて記憶する利用者属性テーブル１７２ｃとが設けられる。なお、検索語記憶テーブル１７２ａは、図２に示した、検索語ログＤＢ３２ａに対応し、同様に、属性推定テーブル１７２ｂは、属性ＤＢ３２ｂに対応し、利用者属性テーブル１７２ｃは、ユーザ情報ＤＢ３２ｃに対応する。
【００９３】
ところで、上記した属性推定プログラム１７３ａは、必ずしもＲＯＭ１７３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータシステム１７０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」の他に、コンピュータシステム６０の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらに、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータシステム１７０に接続される「他のコンピュータシステム」に記憶させておき、コンピュータシステム１７０がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００９４】
（付記１）端末装置の利用者の属性を推定する方法をコンピュータに実行させる属性推定プログラムであって、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて検索語記憶手段に格納する検索語格納手順と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて属性記憶手段に格納する属性格納手順と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手順と、
前記属性推定手順により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて利用者属性記憶手段に格納する利用者属性格納手順と、
をコンピュータに実行させる属性推定プログラム。
【００９５】
（付記２）前記属性格納手順は、前記属性推定手順による推定に用いられた検索語および属性を対応付けて前記属性記憶手段に新たに格納し、
前記属性推定手順は、前記検索語記憶手段に新たに記憶される検索語および属性を用いて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させる付記１に記載の属性推定プログラム。
【００９６】
（付記３）前記属性推定手順により推定された前記属性の精度を示す推定確度を算出する推定確度算出手段をさらに備え、
前記利用者属性格納手順は、前記推定確度算出手段により算出された推定確度をさらに対応付けて前記利用者属性記憶手段に格納することをコンピュータに実行させる付記１または２に記載の属性推定プログラム。
【００９７】
（付記４）前記属性格納手順は、属性があらかじめ判明している前記端末装置から利用者が入力または選択した検索語を当該所定の属性に対応付けて前記属性記憶手段に格納し、
前記属性推定手順は、前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される前記属性があらかじめ判明している利用者が入力または選択した検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させる付記１〜３のいずれか一つに記載の属性推定プログラム。
【００９８】
（付記５）前記属性格納手順は、相反する属性ごとにそれぞれ検索語を対応付けて前記属性記憶手段に格納し、
前記属性推定手順は、前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される前記相反する属性ごとの検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させる付記１〜３のいずれか一つに記載の属性推定プログラム。
【００９９】
（付記６）前記属性推定手順は、前記利用者によって前記端末装置から閲覧されたＵＲＬ情報をさらに用いて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させる付記１〜５のいずれか一つに記載の属性推定プログラム。
【０１００】
（付記７）前記属性推定手順は、前記利用者によって前記端末装置から前記検索語が入力または選択された時刻および／または前記端末装置のＩＰアドレスをさらに用いて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させる付記１〜６のいずれか一つに記載の属性推定プログラム。
【０１０１】
（付記８）前記利用者属性記憶手段に格納される情報を他の端末装置に提供する推定情報提供手順をさらにコンピュータに実行させる付記１〜７のいずれか一つに記載の属性推定プログラム。
【０１０２】
（付記９）利用者が利用する端末装置と、前記利用者の端末装置に情報を提供するウェブサーバ装置と、前記利用者の属性を推定する情報提供サーバ装置とをネットワークに接続して構成される属性情報提供システムであって、
前記情報提供サーバ装置は、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、
前記ウェブサーバ装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性を前記ウェブサーバ装置に送信する属性送信手段と、
前記ウェブサーバ装置は、
前記端末装置の利用者の属性に係る要求を前記情報提供サーバ装置に送信し、前記利用者の属性を前記情報提供サーバ装置から受信する属性受信手段と、
前記属性受信手段により受信した前記利用者の属性に基づいて、所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、
を備えたことを特徴とする属性情報提供システム。
【０１０３】
（付記１０）利用者が利用する端末装置と、前記利用者の端末装置に情報を提供するウェブサーバ装置と、前記利用者の属性を推定する情報提供サーバ装置とをネットワークに接続して構成される属性情報提供システムであって、
前記情報提供サーバ装置は、
前記利用者によって前記端末装置から前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、
前記ウェブサーバ装置にアクセスしている前記端末装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性に対応した所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、
前記ウェブサーバ装置は、
前記端末装置からアクセスを受け付けて、当該アクセス応答を行うアクセス応答手段と、
を備えたことを特徴とする属性情報提供システム。
【０１０４】
（付記１１）端末装置の利用者の属性を推定する属性推定装置であって、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて検索語記憶手段と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、
を備えたことを特徴とする属性推定装置。
【０１０５】
（付記１２）端末装置の利用者の属性を推定することに適する属性推定方法であって、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者ＩＤとを対応付けて検索語記憶手段に格納する検索語格納工程と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて属性記憶手段に格納する属性格納工程と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定工程と、
前記属性推定工程により推定された前記利用者の属性と前記利用者ＩＤとを対応付けて利用者属性記憶手段に格納する利用者属性格納工程と、
を備えたことを特徴とする属性推定方法。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
以上のように、本発明に係る属性推定プログラム、属性推定装置、属性推定方法および属性推定システムは、端末装置の利用者の属性を推定するのに有用であり、特に、端末装置の利用者の属性を精度よく推定することに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】実施例１に係る属性推定装置を含むシステムの全体構成図である。
【図２】実施例１に係る属性推定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】実施例１に係る検索語ログＤＢに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図４】実施例１に係る属性ＤＢに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図５】実施例１に係るユーザ情報ＤＢに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図６】実施例１に係る属性推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】実施例２に係る属性推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】実施例２に係る検索語ログＤＢに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図９】実施例２に係る属性ＤＢに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図１０】実施例２に係るユーザ情報ＤＢに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図１１】推定確度の算出方法の例を示す図である。
【図１２】実施例３に係るユーザ情報ＤＢに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図１３】実施例４に係る携帯電話網を用いた属性推定装置を含むシステムの全体構成図である。
【図１４】実施例５に係る検索語ログＤＢに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図１５】実施例６に係る属性情報を用いたサービス例（情報提供）の全体構成を示す図である。
【図１６】実施例６に係る属性情報を利用したサービス例（広告提供）の全体構成を示す図である。
【図１７】属性推定プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。
【符号の説明】
【０１０８】
１０  端末装置
２０  検索サーバ装置
３０  属性推定装置
３１  通信制御Ｉ／Ｆ部
３２  記憶部
３２ａ  検索語ログＤＢ
３２ｂ  属性ＤＢ
３２ｃ  ユーザ情報ＤＢ
１３０  端末装置
１３１  検索サーバ
１３２  ＷＷＷサーバ
１３３  携帯電話
１３４  検索サーバ
１３５  属性推定装置
１５０  端末装置
１５１  ＷＷＷサーバ
１５２  情報提供サーバ
１６０  端末装置
１６１  ＷＷＷサーバ
１６２  情報提供サーバ
１７０  コンピュータシステム
１７１  ＲＡＭ
１７２  ＨＤＤ
１７２ａ  検索語記憶テーブル
１７２ｂ  属性推定テーブル
１７２ｃ  利用者属性テーブル
１７３  ＲＯＭ
１７３ａ  属性推定プログラム
１７４  ＣＰＵ
１７４ａ  属性推定プロセス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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