(57)【要約】【課題】  投稿者のプロフィールや趣向を閲覧者とどれだけ一致しているかを判別可能なマッチングシステムおよびマッチング方法を提供することを目的とする。【解決手段】  クライアント端末（投稿者端末）１２から投稿される投稿者情報と、投稿者情報を閲覧するクライアント端末（閲覧者端末）１２から入力される閲覧者情報とを比較し、マッチング情報に従ってマッチング度を算出する。【選択図】      図１
2007241981.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
投稿者端末から投稿される投稿者情報と、前記投稿者情報を閲覧する閲覧者端末から入力される閲覧者情報とを比較し、マッチングを行うマッチングシステムであって、
前記投稿者端末からアクセスがあると、前記投稿者端末のユーザの投稿者情報を受信し、記憶する第１の記憶手段と、
前記閲覧者端末からアクセスがあると、前記閲覧者端末のユーザの閲覧者情報を受信し、記憶する第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段に記憶された投稿者情報と、前記第２の記憶手段に記憶された閲覧者情報とを比較し、類似度合いによって、マッチング度を算出する算出手段と、
を具備したことを特徴とするマッチングシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のマッチングシステムにおいて、
前記投稿者情報は、前記投稿者のプロフィール情報、興味情報、嗜好情報、時事情報のうちいずれか１つ以上であることを特徴とするマッチングシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のマッチングシステムにおいて、
前記閲覧者情報は、前記閲覧者のプロフィール情報、興味情報、嗜好情報、時事情報のうちいずれか１つ以上であることを特徴とするマッチングシステム。
【請求項４】
請求項１または３に記載のマッチングシステムにおいて、
前記算出手段は、前記投稿者情報と、前記閲覧者情報との対応する所定の項目同士を比較し、一致しているか否かによって所定の点数を付し、これらの点数からマッチング度合いを算出することを特徴とするマッチングシステム。
【請求項５】
請求項１または３に記載のマッチングシステムにおいて、
前記算出手段は、前記投稿者情報と、前記閲覧者情報との対応する所定の項目同士を比較し、加重の度合いによって所定の点数を付し、これらの点数からマッチング度合いを算出することを特徴とするマッチングシステム。
【請求項６】
請求項１に記載のマッチングシステムにおいて、
前記所定の点数に、項目毎に所定の重み付けを行うことを特徴とするマッチングシステム。
【請求項７】
請求項１に記載のマッチングシステムにおいて、
比較対象である前記所定の項目が３つ以上である場合は、これらの項目のうち、選択された割合の高い上位２つ同士を比較することを特徴とするマッチングシステム。
【請求項８】
投稿者端末から投稿される投稿者情報と、前記投稿者情報を閲覧する閲覧者端末から入力される閲覧者情報とを比較し、マッチングを行うマッチング方法であって、
前記投稿者端末からアクセスがあると、前記投稿者端末のユーザの投稿者情報を受信し、記憶手段に記憶する第１の記憶ステップと、
前記閲覧者端末からアクセスがあると、前記閲覧者端末のユーザの閲覧者情報を受信し、前記記憶手段に記憶する第２の記憶ステップと、
前記記憶手段に記憶された投稿者情報と閲覧者情報とを比較し、類似度合いによって、マッチング度を算出する算出ステップと、
を含むことを特徴とするマッチング方法
【請求項９】
請求項８に記載のマッチング方法において、
前記投稿者情報は、前記投稿者のプロフィール情報、興味情報、嗜好情報、時事情報のうちいずれか１つ以上であることを特徴とするマッチング方法。
【請求項１０】
請求項８に記載のマッチング方法において、
前記閲覧者情報は、前記閲覧者のプロフィール情報、興味情報、嗜好情報、時事情報のうちいずれか１つ以上であることを特徴とするマッチング方法。
【請求項１１】
請求項６または８に記載のマッチング方法において、
前記算出手段は、前記投稿者情報と、前記閲覧者情報との対応する所定の項目同士を比較し、一致しているか否かによって所定の点数を付し、これらの点数からマッチング度合いを算出することを特徴とするマッチング方法。
【請求項１２】
請求項８に記載のマッチング方法において、
前記所定の点数に、項目毎に所定の重み付けを行うことを特徴とするマッチング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投稿者の情報と閲覧者の情報とのマッチング度を算出するマッチングシステムおよびマッチング方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、特定の商品についての口コミ情報等をインターネットの掲示板等に投稿し、これらの口コミ情報を閲覧するサイトが運営されている（非特許文献１参照）。
【非特許文献１】［平成１８年２月１日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.kakaku.com/index.html＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述した技術では、口コミ情報等を投稿した人が、閲覧者と同じ年齢層か、同じ趣向の持ち主かといった情報がわからず、投稿された情報が自分にどれだけ参考になるかの指針がない。
【０００４】
本発明は上述の事情を考慮してなされたものであり、投稿者のプロフィールや趣向を閲覧者とどれだけ一致しているかを判別可能なマッチングシステムおよびマッチング方法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】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明の一態様によれば、投稿者端末から投稿される投稿者情報と、前記投稿者情報を閲覧する閲覧者端末から入力される閲覧者情報とを比較し、マッチングを行うマッチングシステムであって、前記投稿者端末からアクセスがあると、前記投稿者端末のユーザの投稿者情報を受信し、記憶する第１の記憶手段と、前記閲覧者端末からアクセスがあると、前記閲覧者端末のユーザの閲覧者情報を受信し、記憶する第２の記憶手段と、前記第１の記憶手段に記憶された投稿者情報と、前記第２の記憶手段に記憶された閲覧者情報とを比較し、類似度合いによって、マッチング度を算出する算出手段と、を具備したことを特徴とするマッチングシステムが提供される。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、投稿者のプロフィールや趣向を閲覧者とどれだけ一致しているかを判別可能なマッチングシステムおよびマッチング方法を提供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】
【０００７】
（第１実施形態）
以下、図面を参照して本発明の第１の実施形態を説明する。
【０００８】
図１には、本発明の第１実施形態に係るマッチングシステムの構成図が示されている。このマッチングシステムは、インターネット等のネットワーク１１に接続された情報提供を行うサーバ装置１０と、ネットワーク１１に接続された各クライアント端末１２として実現されている。
【０００９】
図２に示すように、サーバ装置１０は、データのマッチング処理等を行う制御手段２０、受信したデータや処理したデータを記憶する記憶手段２１、ネットワーク１１に接続するための通信手段２２から構成されている。
【００１０】
記憶手段２１は、投稿者情報記憶領域２１ａ、閲覧者情報記憶領域２１ｂ、マッチング情報記憶領域２１ｃを備えている。投稿者情報記憶領域２１ａは、情報を投稿する投稿者のプロフィール情報（例えば、年齢、性別）、興味情報（例えば、旅行、アウトドア）、嗜好情報（例えば、車に対する考えた方、利用形態）等の投稿者情報を記憶する。閲覧者情報記憶領域２１ｂは、投稿された情報を閲覧する閲覧者のプロフィール情報、興味情報、嗜好情報等の閲覧者情報を記憶する。マッチング情報記憶領域２１ｃは、投稿者情報と閲覧者情報との各項目（例えば、プロフィール情報の年齢、性別等）とがどの程度一致すれば何点のマッチングポイントを付与するかを決めるルール情報等を記憶する。
【００１１】
次に図３は、本発明のマッチングシステムを適用したマッチング方法を示したフローチャートである。
【００１２】
サーバ装置１０は、クライアント端末１２からのアクセスにより、プロフィール情報を、投稿者情報記憶領域２１ａまたは閲覧者情報記憶領域２１ｂに記憶（登録）する（ステップＳ１）。
【００１３】
なお、クライアント端末１２からのアクセスは、投稿者または閲覧者の２つの場合が考えられる。投稿者または閲覧者のプロフィール情報の登録は、例えば、図４に示すようにクライアント端末１２に表示される。投稿者または閲覧者の基本プロフィール情報としては、性別、年齢、未既婚、住まいの環境（都市ｏｒ郊外）等が挙げられる。これらは例えばすべて必須入力（チェックボタンを押す）とする。さらに、興味情報としては、旅行（国内旅行、海外旅行、日帰り旅行、温泉、ドライブ、テーマパーク）、アウトドア（釣り、オートキャンプ、ハイキング・登山、キャンプ）等が挙げられる。これらは例えば１つ以上入力とする。以上の入力が済むと、「登録」ボタンを押すことで、投稿者または閲覧者の基本プロフィール情報および興味情報の入力が完了する。
【００１４】
次に、アンケートの回答について説明する。サーバ装置１０は、クライアント端末１２からのアクセスにより、嗜好情報を、投稿者情報記憶領域２１ａまたは閲覧者情報記憶領域２１ｂに記憶（登録）する（アンケート回答：ステップＳ２）。
【００１５】
例えば、図５に示すようにクライアント端末１２に表示される。投稿者または閲覧者の嗜好情報としては、車に対する考え（リラックスできる空間、単なる移動手段、自分の部屋のよう、ストレス解消、生活の一部）、利用形態（高速道路を運転、市街地を運転、通勤・通学、仕事、日頃の買い物、家族の送り迎え、週末の旅行／休暇中）といった項目が挙げられる。これらは、例えば、各項目から１つ以上を選択して必須入力する。以上の入力が済むと、「登録」ボタンを押すことで、投稿者または閲覧者の嗜好情報の入力が完了する。
【００１６】
さらに、サーバ装置１０は、クライアント端末１２からのアクセスにより、時事情報を、投稿者情報記憶領域２１ａまたは閲覧者情報記憶領域２１ｂに記憶（登録）する。
【００１７】
例えば、図６に示すようにクライアント端末１２に表示される。投稿者または閲覧者の時事情報としては、例えば、Ｑ．郵政民営化法案には、という質問に対して、Ａ．賛成、反対、どちらでもない、という３つの回答の選択肢を設定する。また、Ｑ．人気音楽グループＡの新アルバムは？という質問に対して、Ａ．興味がある、興味がない、どちらでもない、という３つの回答の選択肢を設定する。以上の入力が済むと、「登録」ボタンを押すことで、投稿者または閲覧者の時事情報の入力が完了する。
【００１８】
例えば以上の入力が完了すると、サーバ装置１０は、投稿者情報記憶領域２１ａ、閲覧者情報記憶領域２１ｂ、マッチング情報記憶領域２１ｃに記憶されている各情報を読み出し、マッチング計算を行う（ステップＳ３）。例えば、マッチング情報記憶領域２１ｃには、基本プロフィールの項目のうち、性別が一致すれば１００点、不一致なら０点といったマッチング情報が記憶されており、このマッチング情報に従ってマッチング計算が行われる。マッチング計算は、例えば、以下のように行われる。
【００１９】
マッチング情報は、例えば、性別は同姓が１００点、異性が５０点、年齢は年齢差が５歳以下が１００点、年齢差が６歳以上１０歳以下が７５点、年齢差１１歳以上が５０点、未既婚は一致が１００点、不一致が５０点、その他の項目は選択肢一致が１００点、不一致が５０点とする。
【００２０】
図７に示すように、閲覧者のプロフィール情報が、性別：男性、年齢２５歳、未既婚：未婚、住まいの環境：郊外であり、投稿者が、性別：男性、年齢３２歳、未既婚：既婚、住まいの環境：郊外であった場合、性別は一致しているので１００点、年齢は、年齢差が７歳なので７５点、未既婚は、不一致であるので５０点、その他の項目（または選択肢）として住まいの環境は郊外で一致しているので１００点となり、各項目のマッチング度の合計は３２５点となる。そして、これらの項目である性別、年齢、未既婚、住まいの環境の４つの項目の平均は、３２５／４＝８１．３点（例えば、小数点第２位を四捨五入）となる。
【００２１】
さらに、興味情報として、旅行、アウトドアの２つの項目についてアンケートを採った場合は、図８に示すように、閲覧者は、項目「旅行」については、国内旅行、海外旅行を選択し、項目「アウトドア」については、ハイキング・登山を選択している。また、投稿者は、項目「旅行」については、海外旅行、ドライブを選択し、項目「アウトドア」については、釣り、ハイキング・登山を選択している。また、マッチング情報としては、一致している選択肢は１００点、不一致の場合は５０点となっているので、一致している項目である、海外旅行、日帰り旅行（非選択で一致）、温泉、テーマパーク、オートキャンプ、ハイキング・登山、キャンプは、各１００点、不一致である国内旅行、ドライブ、釣りは、各５０点となる。マッチング度の計算方法としては、例えば、各項目別に合計して平均した点数同士のさらに平均を出すようにする。項目「旅行」の合計は４００点で平均は６６．７点（例えば、小数点第２位を四捨五入）、項目「アウトドア」の合計は３００点で平均は７５点、この２つの平均のさらに平均は、７０．９点（例えば、小数点第２位を四捨五入）となる。また、全選択肢を合計して７００点とし、選択肢の数の１０で割って、平均７０点としてもよい。
【００２２】
次に、嗜好性情報として、車に対する考え、利用形態の２つの項目についてアンケートを採った場合は、図９に示すように、閲覧者は、項目「車に対する考え」については、リラックスできる空間、ストレス解消を選択し、項目「利用形態」については、市街地を運転、日頃の買い物を選択している。また、マッチング情報としては、一致している選択肢は１００点、不一致の場合は５０点となっているので、一致している項目である、リラックスできる空間、単なる移動手段（非選択で一致）、自分の部屋のよう（非選択で一致）、生活の一部（非選択で一致）、市街地を運転、通勤・通学（非選択で一致）、仕事（非選択で一致）、家族の送り迎え（非選択で一致）は、各１００点、不一致である自分の部屋のよう、高速道路を運転、日頃の買い物、週末の旅行／休暇は、各５０点となる。マッチング度の計算方法としては、上述したように、例えば、各項目別に合計して平均した点数同士のさらに平均を出すようにする。項目「車に対する考え」の合計は３００点で平均は６０点、項目「利用形態」の合計は４００点で平均は５７．１点（例えば、小数点第２位を四捨五入）、この２つの平均のさらに平均は、５８．６点（例えば、小数点第２位を四捨五入）となる。また、全選択肢を合計して７００点とし、選択肢の数の１２で割って、平均５８．３点としてもよい。
【００２３】
次に、時事情報としては、車に対する考え、利用形態の２つの項目についてアンケートを採った場合は、図９に示すように、閲覧者は、項目「郵政民営化」については、賛成、項目「人気音楽グループＡの新アルバムは？」については、興味がある、投稿者は、項目「郵政民営化」については、賛成、項目「人気音楽グループＡの新アルバムは？」については、興味がない、が選択されている。また、マッチング情報としては、一致している選択肢は１００点、不一致の場合は５０点となっているので、一致している項目である、「郵政民営化」は１００点、不一致項目である「人気音楽グループＡの新アルバムは？」は５０点となり、合計１００点の２つの項目の平均は５０点となる。
【００２４】
最後に、上述したマッチング度を合計する際に、各項目毎に任意にウエイトを設定できる。例えば、図１１に示すように、投稿者と閲覧者の基本プロフィールのマッチング度は８１．３であり、これにウエイトＡ（例えば１０パーセント）を掛け、投稿者と閲覧者の興味情報のマッチング度は７０．９であり、これにウエイトＢ（例えば４０パーセント）を掛け、投稿者と閲覧者の嗜好情報のマッチング度は５８．６であり、これにウエイトＣ（例えば４０パーセント）を掛け、投稿者と閲覧者の時事情報のマッチング度は５０であり、これにウエイトＤ（例えば１０パーセント）を掛ける。以上より、総合マッチング度は、６４．９点となる。
【００２５】
以上のように、口コミサイト等の情報サイトアクセスした閲覧者は、情報の投稿者である例えばＢさんの商品Ａに対するコメントを閲覧する際に、閲覧者（ユーザ）とどれぐらい興味や嗜好等が類似点を総合マッチング度として表示されることにより、より閲覧者に類似した投稿者の意見を参考することができる。また、上述したマッチング度計算により、その他の投稿者である例えばＣさん、Ｄさん、Ｅさん等との総合マッチング度も表示することができる。
【００２６】
（第２実施形態）
次に、図面を参照して本発明の第２の実施形態を説明する。
【００２７】
図１３〜図１５は、所有しているクルマに関する設問の画面の一例を示した模式図である。
【００２８】
例えば図１５に示すように、問１では、所有しているクルマの「メーカー」、「タイプ」、「車種」、「グレード」、「年式」、「用途」等の項目がプルダウンメニューで１つを選択するように表示される。
【００２９】
問２では、現在所有しているクルマを購入した理由を１つ以上選択するように表示される。問２の最後には、選択した複数の回答の順位を上位３位が選択できるようにプルダウンメニューが表示される。
【００３０】
問３では、クルマに対する価値観を１つだけ選択するように表示される。
【００３１】
問４では、次の乗りたいクルマの「メーカー」、「タイプ」、「車種」の項目がプルダウンメニューで１つを選択するように表示される。
【００３２】
問５では、自宅で所有しているクルマの種類として、例えば、軽自動車、コンパクト（カー）、セダン・ハッチバック、ワゴン、ミニバン・ワンボックス、スポーツ・クーペ、ＳＵＶ（クロスカントリー）、その他として複数選択できるようにチェックボックスで表示され、各種類の右側の台数を選択するプルダウンメニューが表示される。これらの質問に回答して「次へ」のボタンを押すことにより、次の質問であるプロフィール情報に関する質問が表示される。
【００３３】
プロフィール情報に関する質問では、例えば図１６に示すように、ａ．として、性別を選択するように表示される。
【００３４】
ｂ．として、生年月日がプルダウンメニューで表示される。ｃ．として、結婚しているか否かの選択がプルダウンメニューで表示される。
【００３５】
ｄ．として、お子様がいるか否かの選択および、いる場合に選択可能なプルダウンメニューで表示される。
【００３６】
ｅ．として、同居している家族の人数を選択するプルダウンメニューで表示される。
【００３７】
ｆ．として、住んでいる地域（例えば都道府県別）がプルダウンメニューで表示され、ロケーションとして、「１００万人以上の都市」、「地方中核都市」、「都市以外の郊外」、「その他」の選択項目が表示される。
【００３８】
次に、例えば図１７に示すように、ｇ．では、職業を選択するプルダウンメニューで表示され、会社員の場合は、さらに職種を選択するプルダウンメニューで表示される。
【００３９】
ｈ．では、世帯年収を所定の範囲から選択するプルダウンメニューで表示される。ｉ．では、普段関心を持っているものを１つ以上選択する。
【００４０】
次に、例えば図１８に示すように、ｊ．では、今後の生活で特に力を入れたいものを１つ選択する。ｋ．では、好きな色を１つ選択する。続いて、例えば図１９に示すように、ｌ．では、自信の性格について、すべての質問に対して、「まったくそう思う」、「まあそう思う」、「あまりそう思わない」、「まったくそう思わない」の４つの選択肢から１つを選ぶ内容を表示する。
【００４１】
以上のように、質問を行い、例えば、男女各２００人以上、計４００人以上のデータを収集した場合について当該発明のマッチング方法について説明する。
【００４２】
上述のように収集したデータの一部は、例えば図２０に示すように表示される。図２０は、収集したデータのうち、クルマの購入動機について得た回答を示したものである。クルマの購入動機について得た回答は、上述したように、複数選択が可能で、かつ、選択された内容を上位３位と４位以下（上位３位に入っていない）で把握することができる。
【００４３】
例えば、クルマの購入動機として、「スタイルがよい」を第１位に選択した人の人数は１６人で、このうち男性は１１人、女性は５人である。また、クルマの購入動機として、「スタイルがよい」を第２位に選択した人の人数は７人で、このうち男性は５人、女性は２人である。さらに、クルマの購入動機として、「スタイルがよい」を第３位に選択した人の人数は２人で、このうち男性は１人、女性は１人である。そしてクルマの購入動機として、「スタイルがよい」を第４位以下に選択した人の人数は２人で、このうち男性は１人、女性は１人である。
【００４４】
同様にして、クルマの購入動機として、「個性的なイメージがある」、「外観の品質感、つくりのよさを感じる」等、すべての選択肢について、上述した第１〜３位および４位以下に選択した人の人数と男女別の人数を出す。そして、例えば、第１位に選択した人の人数には５点を掛け、第２位に選択した人の人数には３点を掛け、第３位に選択した人の人数には２点を掛け、第４位以下に選択した人の人数には１点を掛け、合計ポイント１０７を算出する。この合計ポイントは、加重ポイントと称する。項目「スタイルがよい」の加重ポイントは１０７であり、このうち、加重男性ポイントは７４、加重女性ポイントは３３である。同様にして、各項目の加重ポイントを算出する。
【００４５】
各項目の加重ポイントをすべて加算した値をＣとすると、Ｃは例えば２５８８となる。次に、加重男性ポイントと加重女性ポイントとの和をＣで乗算し、１００を掛けたものを加重ポイントウエイト（％）と称する。この加重ポイントウエイトも各項目について算出する。例えば、項目「スタイルがよい」では、加重ポイントウエイトは、（７４＋３３）／２５８８＝約４．１％というように算出する。なお、当然、各項目の加重ポイントウエイトの合計は１００％となる。
【００４６】
また、続いて、加重男性ポイントと加重女性ポイントとの差の絶対値をＥとし、Ｅに加重ポイントウエイトを掛けたものをＦ（相関因子ポイント）とすると、例えば、項目「スタイルがよい」では、Ｅ＝７４−３３＝４１であるので、Ｆ＝４１＊４．１（％）＝１．６８１＝約１．７となる。同様に各項目についてもＦ（相関因子ポイント）を求め、これらのＦの合計値を求めると、３２．１となる。
【００４７】
同様に、各プロフィール因子（例えば、性別、年齢、職業等）についても相関因子ポイントを求め、各相関因子ポイントのパーセンテージを算出する。
【００４８】
算出されたパーセンテージは、上述した第１実施形態で用いられているウエイトであり、当該項目である「クルマの購入動機」のウエイトとして用いる。なお、このウエイトは、マッチング・プロフィール・ウエイトとも称する。
【００４９】
このように、質問の各項目ごとにマッチング・プロフィール・ウエイトを算出し、項目ごとの結果に掛けることで重み付けを行う。このような重み付けを行うことにより、各項目の結果を反映した合理的な重み付けを行うことができる。
【００５０】
次に、上述した相関因子ポイントの要素が３つ以上ある場合について図２１〜図２３を参照して説明する。
【００５１】
相関因子ポイントの要素が３つ以上ある場合、例えば図２１に示すように、世帯年収の場合は、世帯年収の帯域が６種類の帯域に分かれている。このような場合は、もっとも割合が高い上位２つの要素を選択する。例えば、「３００万円〜５００万円未満」および「５００万円〜８００万円未満」が３２．３％と２３．１％で上位２つの要素となる。これら２つの要素の間で、上述した加重ポイント・ウエイトと要素間での加重ポイントの差の絶対値を算出し、両者を乗じて、相関因子ポイントを求める。
【００５２】
このようにして、相関因子ポイントの要素が３つ以上ある場合についても第２実施形態と同様に相関因子ポイントを求めることができる。また、各プロフィール因子についても相関因子ポイントを求め、各相関因子ポイントのパーセンテージを算出することで、マッチング・プロフィール・ウエイトを求めることができる。例えば、図２２に示すように、各プロフィール因子についても相関因子ポイントを求める。続いて、図２３に示すように、各相関因子ポイントのパーセンテージを算出し、各プロフィール因子についてのマッチング・プロフィール・ウエイトを求める。
【００５３】
次に、セル・マッチング・ポイントの算出方法についてさらに詳しく説明する。セル・マッチング・ポイントは、上述した第１実施形態では、＊＊点として示している。
【００５４】
第１実施形態では、各プロフィール因子同士が、一致すれば１００点、不一致なら０点といった一律のマッチング情報に基づいてセル・マッチング・ポイントが算出されていた。当該実施形態では、上述した加重ポイントを用いてセル・マッチング・ポイントを算出する。例えば、一方のプロフィール因子の加重ポイントが加重ポイントの合計ポイントの３分の２以上の場合は０点、３分の２未満の場合は５０点とする。例えば、上述したクルマの購入動機として、「スタイルがよい」の項目の場合は、加重ポイントの合計ポイントは２５８８で、その３分の２は１７２５であり、加重男性ポイントは１５８６で３分の２未満であるので５０点となる。
【００５５】
次に、上述した相関因子ポイントの要素が３つ以上ある場合のセル・マッチング・ポイントの算出方法の別の例について図２４、図２５を参照して説明する。
【００５６】
上述した世帯年収のデータ同士のマッチングを行う場合は、世帯年収の帯域が６種類の帯域に分かれているため、次のように算出する。このような場合は、同じ帯域同士が一致すれば１００点（例えば、「３００万円未満」同士なら１００点）、一帯域ずれるごとに２０点づつ減算していく。例えば、「３００万円未満」と「３００万円〜５００万円未満」同士なら１つの帯域のずれなので８０点、「３００万円未満」と「５００万円〜８００万円未満」なら２つの帯域のずれなので６０点、「３００万円未満」と「８００万円〜１０００万円未満」なら３つの帯域のずれなので４０点、「３００万円未満」と「１０００万円〜１５００万円未満」なら４つの帯域のずれなので２０点、「３００万円未満」と「１５００万円以上」なら５つの帯域のずれなので０点となる。
【００５７】
次に、マッチングを行う対象が数値パラメーター同士でない場合のセル・マッチング・ポイントの算出方法について図２５を参照して説明する。
【００５８】
図２５に示すように、例えば会社員（一般職）で職種まで同一の場合は１００点、職種が異なる場合は７５点等とする。また、例えば会社経営は、同じ会社経営または会社役員であれば１００点とする。このように、マッチングを行う対象が数値パラメーター同士でない場合のマッチング方法については、社会通念に照らして暫定的にセル・マッチング・ポイントを設定し、運用過程で、調整することが望ましい。
【００５９】
同様に、マッチングを行う対象が数値パラメーター同士でない場合のセル・マッチング・ポイントの算出方法の別の例としては、図２６に示すように、サイトの閲覧者とコメント等の投稿者との間で、イノベーター同士では５０点、イノベーター（閲覧者）とアーリー・アダプター（投稿者）では５０点、イノベーター（投稿者）とアーリー・アダプター（閲覧者）では１００点といった具合に柔軟にセル・マッチング・ポイントを設定できる。
【００６０】
次に、マルチアンサーで複数個の回答が得られた場合の処理方法について説明する。
【００６１】
マルチアンサーで得られた複数回答同士の合致数に点数を掛けて、選択可能項目数で除算する。例えば、あるサイトの閲覧者と投稿者が１０項目中、複数選択可能な「趣味」のプロフィールで、「エンターテイメント」、「アウトドア」、「クルマ・バイク」の３項目で合致した場合は、以下のようにセル・マッチング・ポイントを算出する。
【００６２】
一致項目数＊１００点／選択可能項目数＝３＊１００／１０＝３０点となる。なお、上述したマッチング・プロフィール・ウエイトは、「趣味」の項目については例えば７．３％であると、３０点＊７．３％＝２．１９点となる。
【００６３】
以上、詳述したように、第２実施形態を用いることにより、第１実施形態と同様の効果に加え、さらにマッチング精度を高めることが可能となる。
【００６４】
なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば、プロフィール情報に、性格に関する情報（他律的、自律的、慎重、積極的等）を含めたり、物品等の保有情報（自動車、特定の家電製品、不動産、金融資産を保有しているか?等）を含めたりすることができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の第１実施形態に係るマッチングシステムの構成図。
【図２】本発明の第１実施形態に係るマッチングシステムに係るサーバ装置の構成を示したブロック図。
【図３】本発明のマッチングシステムを適用したマッチング方法を示したフローチャート。
【図４】クライアント端末に表示される選択画面の画面情報の一例を示した模式図。
【図５】クライアント端末に表示される選択画面の画面情報の一例を示した模式図。
【図６】クライアント端末に表示される選択画面の画面情報の一例を示した模式図。
【図７】基本プロフィール情報のマッチング方法の一例を示した模式図。
【図８】興味情報のマッチング方法の一例を示した模式図。
【図９】嗜好情報のマッチング方法の一例を示した模式図。
【図１０】時事情報のマッチング方法の一例を示した模式図。
【図１１】マッチング方法のウエイトの一例を示した模式図。
【図１２】クライアント端末に表示される各投稿者ごとに総合マッチング度が表示された画面情報の一例を示した模式図。
【図１３】本発明の第２実施形態に係る所有しているクルマに関する設問の画面の一例を示した模式図。
【図１４】本発明の第２実施形態に係る所有しているクルマに関する設問の画面の一例を示した模式図。
【図１５】本発明の第２実施形態に係る所有しているクルマに関する設問の画面の一例を示した模式図。
【図１６】本発明の第２実施形態に係るプロフィール関する設問の画面の一例を示した模式図。
【図１７】本発明の第２実施形態に係るプロフィール関する設問の画面の一例を示した模式図。
【図１８】本発明の第２実施形態に係るプロフィール関する設問の画面の一例を示した模式図。
【図１９】本発明の第２実施形態に係るプロフィール関する設問の画面の一例を示した模式図。
【図２０】収集したデータのうち、クルマの購入動機についてのデータを示した模式図。
【図２１】６つの帯域に分けた場合の世帯年収の割合を示した模式図。
【図２２】相関因子ポイントの要素が３つ以上ある場合について、各プロフィール因子に対する相関因子ポイントを示した模式図。
【図２３】相関因子ポイントの要素が３つ以上ある場合について、各プロフィール因子に対するマッチング／プロフィール・ポイントを示した模式図。
【図２４】相関因子ポイントの要素が３つ以上ある場合である６つの帯域に分けた場合の世帯年収同士のセル・マッチング・ポイントの算出方法を示した模式図。
【図２５】マッチングを行う対象が数値パラメーター同士でない場合のセル・マッチング・ポイントの算出方法を示した模式図。
【図２６】マッチングを行う対象が数値パラメーター同士でない場合のセル・マッチング・ポイントの算出方法を示した模式図。
【符号の説明】
【００６６】
１０…サーバ装置、１１…ネットワーク、１２…クライアント端末、２０…制御手段、２１…記憶手段、２１ａ…投稿者情報記憶領域、２１ｂ…閲覧者情報記憶領域、２１ｃ…マッチング情報記憶領域、２２…通信手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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