(57)【要約】【課題】  コンテンツについて発表等がなされた初期の段階からそれらをユーザが購買する最終段階に至るまでの間で、より正確なコンテンツ需要予測ができるようにする。【解決手段】  記事生成センタ10は発売前のコンテンツの記事を生成し、記事掲載サイト12はその記事を掲載する。解析用データベース14は、記事掲載サイト12で記事が閲覧された時のアクセス数のログ情報を収集する。解析センタ13は、記事を記事掲載サイト12に掲載されている記事の独占度を含むアクセス補正係数を記事生成センタ10から受け取り、解析用データベース14にて収集されたアクセス数をアクセス補正係数により補正し、その補正後のアクセス数に基づいてコンテンツの発売時の需要予測を行う。【選択図】  図1
2007034967.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツが少なくとも発売される前に、そのコンテンツに関する情報をネットワーク上へアクセス可能に掲載する情報掲載手段と、
上記情報掲載手段が掲載した上記コンテンツに関する情報に対して上記ネットワークを通じてなされたアクセス情報を収集するアクセス情報収集手段と、
上記コンテンツに関する情報の開示について上記情報掲載手段が独占している割合を表す独占度を含むアクセス補正係数を設定するアクセス補正係数設定手段と、
上記アクセス情報収集手段が収集したアクセス情報を、上記アクセス補正係数設定手段にて設定された上記アクセス補正係数により補正し、その補正後のアクセス情報に基づいて上記コンテンツの発売時の需要予測を行う解析手段とを有する
ことを特徴とする需要予測システム。
【請求項２】
上記アクセス補正係数設定手段は、過去の経験則に基づくアクセス補正係数を設定する
ことを特徴とする請求項1に記載の需要予測システム。
【請求項３】
上記アクセス情報収集手段は、上記コンテンツに関する情報に対してアクセスを行ったユーザに関連する情報を収集し、
上記解析手段は、上記アクセス情報収集手段が収集した上記ユーザに関連する情報に基づいて上記コンテンツの需要予測を行う
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の需要予測システム。
【請求項４】
上記情報掲載手段は、上記コンテンツに関する複数の情報を時系列で順に掲載し、
上記アクセス情報収集手段は、上記情報掲載手段が上記時系列の順に掲載した上記コンテンツに関する複数の情報に対するアクセス情報を上記時系列の順に収集し、
上記解析手段は、上記アクセス情報収集手段が上記時系列の順に収集したアクセス情報を用いて上記需要予測を行う
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のうちいずれか一項に記載の需要予測システム。
【請求項５】
コンテンツが少なくとも発売される前に、そのコンテンツに関する情報を所定の情報掲載手段がネットワーク上へアクセス可能に掲載するステップと、
上記所定の情報掲載手段が掲載したコンテンツに関する情報に対して上記ネットワークを通じてなされたアクセス情報を収集するステップと、
上記コンテンツに関する情報の開示について上記所定の情報掲載手段が独占している割合を表す独占度を含むアクセス補正係数を設定するステップと、
上記収集されたアクセス情報を、上記アクセス補正係数により補正し、その補正後のアクセス情報に基づいて上記コンテンツの発売時の需要予測を行うステップとを有する
ことを特徴とする需要予測方法。
【請求項６】
上記アクセス補正係数を設定するステップでは、過去の経験則に基づくアクセス補正係数を設定する
ことを特徴とする請求項5に記載の需要予測方法。
【請求項７】
上記アクセス情報を収集するステップは、上記コンテンツに関する情報に対してアクセスを行ったユーザに関連する情報を収集し、
上記需要予測を行うステップでは、上記ユーザに関連する情報に基づいて上記コンテンツの需要予測を行う
ことを特徴とする請求項5又は請求項6に記載の需要予測方法。
【請求項８】
上記コンテンツに関連する情報を掲載するステップでは、上記コンテンツに関する複数の情報を時系列で順に掲載し、
上記アクセス情報を収集するステップでは、上記時系列の順に掲載された上記コンテンツに関する複数の情報に対するアクセス情報を上記時系列の順に収集し、
上記需要予測を行うステップでは、上記時系列の順に収集されたアクセス情報を用いて上記需要予測を行う
ことを特徴とする請求項5乃至請求項7のうちいずれか一項に記載の需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発売が予定されている電子ゲームコンテンツやコンピュータソフトウェアコンテンツ、商品等の需要予測システム及び需要予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、新しい電子ゲームコンテンツやコンピュータソフトウェアコンテンツ、或いは各種の商品等（以下、これらをまとめてコンテンツと表記する。）が発売されるような場合には、販売会社等により、例えば商品アンケートの実施やサンプル品の提供等による市場調査が行われたり、過去の販売実績等に基づく販売予測等が行われている。なお、過去の販売実績に基づく販売予測には、例えばいわゆるPOS（Point Of Sales system）による商品販売履歴データやウェブサイトでの販売履歴データ等が用いられている。
【０００３】
また、特開2002−157394号の公開特許公報（特許文献1）には、ウェブ物販サイトにアクセスするユーザを増加させる手段と、現在の商品の売れ筋を示す商品順位及びユーザ順位をつける順位付け手段と、ユーザによる商品の購入及びアクセスから商品の販売状態を予測する商品販売予測手段と、特定商品を選んで推奨する商品推奨手段と、新商品の購入履歴及びアクセス履歴に基づいて新商品の売れ筋動向を予測する新商品動向予測手段と、ユーザの属性から代表的な嗜好を導出するユーザ・バスケット分析手段とからなるマーケティングリサーチ手段を備えたネットワークマーケティングシステムが開示されている。このネットワークマーケティングシステムによれば、ウェブ物販サイトにユーザがアクセスしたこと、及び、所望の商品を購入したことの履歴データから、売れている商品情報及び将来の商品売れ筋情報を生成してマーケットに提供可能となされている。
【特許文献１】特開2002-157394号公報（第2図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、従来の販売予測手法では、どのようなユーザが何を購入したのか、或いは、何人のユーザがどのようなものを購入したのか、ということを主眼においたリサーチが行われている。すなわち、従来の販売予測手法は、基本的に、ユーザが店舗やウェブ販売サイトでコンテンツを購入したという結果（販売数値）に軸をおいた手法である。したがって、販売予測のためにリサーチされる調査対象は、ユーザがコンテンツを購買するに至るまでの間に執る一連のアクションのうち、その一部分（具体的には製品が発表されてから発売されるまでの過程の中の最後の部分）でしかないと言わざるを得ない。言い換えると、従来の販売予測手法では、ユーザがどのようにしてコンテンツを知り、そのコンテンツに対してどのような興味を持ち、また、そのコンテンツからどのように欲求が刺激されたのか等の点については、全く調べられていない。もちろん、アンケートなどにより「将来を対象にしたデータ」を取ることはできるが、所詮はその程度のものでしかない。
【０００５】
そこで、本発明は上記問題を解決すべくなされたものであり、例えば電子ゲームや各種商品等のコンテンツについて発表等がなされた初期の段階からそれらをユーザが購買する最終段階に至るまでの間に、より正確なコンテンツ需要予測を可能とする需要予測システム及び需要予測方法を提供することをその目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る発明は上記課題を解決すべくなされたものであり、本発明は、コンテンツが少なくとも発売される前に、そのコンテンツに関する情報を所定の情報掲載手段がネットワーク上へアクセス可能に掲載し、その掲載されたコンテンツに関する情報に対してなされたアクセス情報を収集し、コンテンツに関する情報の開示について所定の情報掲載手段が独占している割合を表す独占度を含むアクセス補正係数を設定し、そのアクセス補正係数によりアクセス情報を補正し、その補正後のアクセス情報に基づいてコンテンツの発売時の需要予測を行う。
【０００７】
このような本発明によれば、アクセス情報に基づいてコンテンツの需要予測を行う場合において、コンテンツに関する情報の開示について情報掲載手段がどの程度独占しているかを設定可能になされていること、すなわち言い換えると、コンテンツに関する情報がどの程度分散して開示されているかを設定可能になされていることにより、その情報の分散開示によるアクセス数の分散状況を、コンテンツの需要予測に反映させることができる。
【０００８】
また、本発明においては、アクセス補正係数の設定の際に、過去の経験則に基づくアクセス補正係数を設定する。
【０００９】
このような本発明によれば、過去の経験則に基づくアクセス補正係数を用いることにより、例えば、季節によるコンテンツ販売への影響や、コンテンツの価格によるコンテンツ販売への影響、コンテンツにおまけを付属させた場合のコンテンツ販売への影響、コンテンツに対する市場／バイヤーの反応によるコンテンツ販売への影響、コンテンツの評判によるコンテンツ販売への影響、コンテンツ提供メーカブランドの知名度によるコンテンツ販売への影響、コミュニティ形成によるコンテンツ販売への影響、オンラインで提供可能か否かによるコンテンツ販売への影響、コンテンツに関する情報の表記記事によるコンテンツ販売への影響、コンテンツのジャンルによるコンテンツ販売への影響、コンテンツの趣向によるコンテンツ販売への影響、コンテンツの話題性によるコンテンツ販売への影響など、様々な影響をコンテンツの需要予測に反映させることができる。
【００１０】
また、本発明においては、コンテンツに関する情報に対してアクセスを行ったユーザに関連する情報を収集し、そのユーザ関連情報に基づいてコンテンツの需要予測を行う。
【００１１】
このような本発明によれば、例えば、ユーザの性別、年齢、住所、職業、年収、趣味、嗜好等を、コンテンツの需要予測に反映させることができる。
【００１２】
また、本発明においては、コンテンツに関する複数の情報を時系列で順に掲載し、その時系列の順に掲載されたコンテンツに関する複数の情報に対するアクセス情報を時系列の順に収集し、その時系列の順に収集されたアクセス情報を用いて需要予測を行う。
【００１３】
このような本発明によれば、時系列で順に掲載される情報についてのアクセスの動向を知ることができ、コンテンツへの注意喚起から実際のコンテンツ購買に至るまでの動きを系統立てて解析することが可能となり、コンテンツに関する情報の露出時から購入までを追う、トータルマーケティングが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
以上説明したように本発明の需要予測システム及び需要予測方法によれば、コンテンツが少なくとも発売される前に掲載された当該コンテンツに関する情報へのアクセス情報を、そのコンテンツに関する情報の開示についての独占度を含むアクセス補正係数により補正し、その補正後のアクセス情報に基づいてコンテンツの発売時の需要予測を行うことにより、コンテンツについて発表等がなされた初期の段階からそれらをユーザが購買する最終段階に至るまでの間に、より正確なコンテンツ需要予測が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
次いで、本発明を実施するための最良の形態について、図を参照しつつ説明する。図1に、本発明実施形態の需要予測システムの概略的な全体構成を示す。
【００１６】
（システム構成）
図1に示す本実施形態の需要予測システムにおいて、記事生成センタ10では、例えば電子ゲームや各種商品（コンテンツ）の発表等がなされた時、それらコンテンツに関する記事がスタッフ等により生成される。なお、生成される記事は、コンテンツのニュースやレビュー、インタビューの他、電子ゲームコンテンツの場合の攻略法、ゲーム実行中の動画（ムービー）サンプル、スクリーンショット、コンテンツの一部分サンプルなどのように、文章以外の情報であっても良い。本実施形態では、それらをまとめて記事と表記する。当該記事生成センタ10にて生成された記事のデータは、コンテンツデータベース11に送られる。
【００１７】
コンテンツデータベース11では、上記記事生成センタ10にて生成された記事のデータが、各コンテンツのタイトルと対応付けられて蓄積される。また、コンテンツデータベース11では、記事を貼り付けたウェブページのデータが生成され、そのウェブページのデータが所定の記事掲載サイト12に掲載される。
【００１８】
記事掲載サイト12は、インターネット等の所定のネットワーク20に接続されている。また、このネットワーク20には、複数のユーザ端末（図1の例では三つの端末30〜32のみ示す。）が接続可能となされている。したがって、これら端末30〜32のユーザは、インターネット20を介して記事掲載サイト12にアクセスすることにより、上記コンテンツに関する記事を閲覧可能となる。また、記事掲載サイト12は、ユーザ端末から上記記事を閲覧するアクセスがなされると、そのアクセスに関するログ情報を解析用データベース14へ送信する。なお、記事掲載サイト12が例えば会員制のサイトであり、ユーザの性別、年齢、住所、職業、年収、趣味、嗜好等のユーザ関連情報が予め登録されているような場合には、上記記事へアクセスしたユーザ関連情報を、上記ログ情報と共に解析用データベース14へ送信するようにしても良い。
【００１９】
解析用データベース14は、コンテンツデータベース11との間でデータ連携がなされており、コンテンツのタイトル毎に上記ログ情報を保存する。この解析用データベース14に保存された上記タイトル毎のログ情報は、解析センタ13からの要求に応じて読み出され、その解析センタ13へ送られる。なお、上記ユーザ関連情報が得られている場合には、その情報も解析センタ13へ送られる。
【００２０】
解析センタ13は、上記コンテンツのタイトル毎のログ情報を集計及び整理すると共に、当該タイトル毎のログ情報の集計データに対して、上記記事生成センタ10から供給される後述のアクセス補正係数や、コンテンツ販売会社から提供された過去若しくは現在の販売数データを加味して、アクセスデータ解析処理を行い、さらにその解析結果に基づいて、コンテンツの需要予測を行う。なお、上記ユーザ関連情報が得られている場合には、その情報も加味したデータ解析処理が行われる。
【００２１】
ここで、上記ログ情報の集計処理では、各タイトル毎のログ情報に基づいて、記事単体についての最大アクセス数、記事掲載後例えば三日間などのような初動期間内のアクセス数、累計アセス数、記事の平均アクセス数などが集計される。
【００２２】
また、上記アクセス補正係数としては、記事に対応したコンテンツの予約受注数、季節変数、例えば電子ゲームコンテンツの場合のゲーム機本体の普及台数変数、コンテンツの価格変数、そのコンテンツにおまけが付属している場合のおまけ品変数（おまけが影響するか）、市場／バイヤーの反応変数、コンテンツの評判変数、コンテンツ提供メーカブランドの知名度変数、ユーザ占有率変数、コンテンツのコミュニティ変数、オンライン変数、記事の表記言語変数、コンテンツのジャンル変数、コンテンツの趣向変数、コンテンツの話題度変数などを挙げることができる。
【００２３】
以下、一例であるが、記事に対応したコンテンツの予約受注数の場合、コンテンツ補正係数値は、予約受注数が多い時には例えば高く設定され、逆に予約受注数が少ない時には低く設定される。これにより、コンテンツの予約受注数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。
【００２４】
季節変数は、例えば夏に需要が多くなる場合には例えば高く設定され、逆に冬に需要が少なくなる場合には低く設定される。これにより、季節変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。また、ジャンル変数は、例えばあるジャンルのコンテンツについて需要が多くなる場合には高く設定され、逆に別のジャンルでは需要が少なくなる場合には低く設定される。これにより、ジャンル変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。
【００２５】
コンテンツの趣向変数は、コンテンツや記事に趣向がこらされている場合には例えば高く設定される。これにより、コンテンツの趣向変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。電子ゲームコンテンツの場合のゲーム機本体の普及台数変数は、普及台数が多い場合に例えば高く設定され、逆に普及台数が少ない場合に低く設定される。これにより、普及台数変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。
【００２６】
コンテンツの価格変数は、同種の別のコンテンツに設定されている価格よりも価格が高い場合には例えば低く設定され、逆に、安い場合には高く設定される。これにより、普及台数変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。おまけ品変数は、おまけ品が付属している場合には例えば高く設定され、逆におまけ品が付属していない場合には低く設定される。これにより、おまけ品変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。
【００２７】
市場／バイヤーの反応変数は、市場やバイヤーの反応が良い場合には例えば高く設定され、逆に反応が悪い場合には低く設定される。これにより、市場／バイヤーの反応変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。コンテンツの評判変数は、コンテンツの評判が良い場合には例えば高く設定され、逆に評判が悪い場合には低く設定される。これにより、評判変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。
【００２８】
コンテンツ提供メーカブランドの知名度変数は、知名度がある場合には例えば高く設定され、逆に知名度が少ない場合には低く設定される。これにより、知名度変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。ユーザ占有率変数には、コンテンツを購買するユーザ層が全ユーザ層のうちでどの程度のユーザ層となされるのかを表す値が、例えば％表記にて設定される。これにより、ユーザ占有率変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。
【００２９】
記事の表記言語変数は、例えば日本国内においてコンテンツに関する記事が日本語である場合には例えば高く設定され、他国の言語である場合には低く設定される。これにより、表記言語変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。コンテンツのコミュニティ変数は、既にそのコンテンツに関するコミュニティが形成されている場合には例えば高く設定される。これにより、コミュニティ変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。
【００３０】
オンライン変数は、例えば特にインターネット上で使用されるコンテンツについての記事がインターネット上に掲載される場合には例えば高く設定される。これにより、オンライン変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。コンテンツの話題度変数は、例えば話題のネタになっただけのコンテンツの場合には例えば低く設定される。これにより、話題度変数をコンテンツの需要予測に反映させることができるようになる。
【００３１】
また、本実施形態の需要予測システムでは、例えば、上記所定の記事掲載サイト12とは別のサイトや雑誌，新聞等のメディアにおいて、同じコンテンツに関する記事が掲載されるような場合を考慮し、上記アクセス補正係数の一つとして、そのコンテンツに関する記事を上記所定の記事掲載サイト12がどの程度独占的に掲載できているかを表すサイト情報独占度をも用いている。
【００３２】
すなわち、本実施形態システムの記事掲載サイト12が上記コンテンツの記事を独占的に掲載している場合には、当該記事掲載サイト12の記事へのアクセス数をそのままコンテンツの需要予測の解析に用いても差し支えないと思われるが、例えば、同じコンテンツに関する記事等が全く別のサイトや雑誌等（以下これらを別のメディアと表記する。）に掲載されているような場合には、そのコンテンツに対して興味或いは関心を持ったユーザが、すべて上記所定の記事掲載サイト12だけから当該コンテンツに関する情報を取得しているとは考えられない。言い換えると、同じコンテンツに関する記事が別のメディアにも掲載されている場合、当該コンテンツに対して興味或いは関心を持ったユーザによるアクセスは、それら別のメディアへ分散していると考えるのが自然である。
【００３３】
このため、本実施形態の解析センタ13では、コンテンツの記事に対する上記所定の記事掲載サイト12のサイト情報独占度、すなわち言い換えると、上記所定の記事掲載サイト12以外の別のメディアに記事が掲載されることによる情報分散度を、上記コンテンツの需要予測の解析に用いることで、より精度の高い需要予測を可能としている。
【００３４】
本実施形態の場合、上記サイト情報独占度や情報分散度は例えば％表記により設定され、上記所定の記事掲載サイト12がコンテンツに関する記事を完全に独占している場合にはサイト情報独占度が100％（情報分散度の場合は0％）に設定される。また、これらサイト情報独占度或いは情報分散度は、同じコンテンツに関する記事が別のメディアに実際に掲載されている時のそれら別のメディア数や記事掲載数に基づいて設定される場合のみならず、例えば、同じコンテンツに関する記事が別のメディアにも掲載されているであろうと推測できる場合においても推測値として設定可能である。なお、当該推測に基づくサイト情報独占度や情報分散度は、例えば、別のメディアにおいて過去に同種のコンテンツについて同じような記事を掲載した実績がある場合に、その過去の経緯に基づいて設定するようなことが可能である。
【００３５】
上述したように、本実施形態の解析センタ13では、上記ログ情報の集計データ（アクセス数）を、その記事により紹介されているコンテンツの販売期待値として用い、さらに、その期待値に対して、上述したアクセス補正係数と上記過去若しくは現在の販売数データとを加味し、それらの関連性・相関性を解析することにより、そのコンテンツが将来どの程度売れるのかを予測する需要予測処理を行う。
【００３６】
（解析用データベースの処理フロー）
図2には、解析用データベース14が記事掲載サイト12からログ情報を収集する際の概略的な収集処理フローを示す。
【００３７】
図2において、解析用データベース14は、記事掲載サイト12に掲載された各記事について、アクセスカウント数を収集する（S1）。また、解析用データベース14は、必要に応じて、各記事にアクセスしたユーザ関連情報を収集する（S2）。解析用データベース14は、これらログ情報の収集を、所定の集計期間が満了するまで行う（S3）。
【００３８】
（解析センタの処理フロー）
図3には、解析センタ13における需要予測処理のフローを示す。図3において、解析センタ13は、需要予測を行う解析対象コンテンツが例えばオペレータ等により設定（S11）されると、解析用データベース14にアクセスし、そこから上記解析対象コンテンツに対応した記事についてのログ情報（アクセス数やユーザ関連情報など）を取得（S12）する。
【００３９】
また、解析センタ13は、上記解析対象コンテンツに対応した記事についての前述したアクセス補正係数を、記事生成センタ10から取得（S13）する。なお、解析センタ13は、必要に応じて過去若しくは現在の販売数データも取得する。
【００４０】
上記ログ情報とアクセス補正係数等を取得した解析センタ13は、それらの関連性・相関を解析することにより、そのコンテンツについての需要予測値を算出する。
【００４１】
（コンテンツ、アクセス補正係数等の設定と需要予測値の具体例）
以下、需要予測を行いたいコンテンツの一例として電子ゲームコンテンツを例に挙げ、電子ゲームコンテンツに関する掲載記事のアクセス数とアクセス補正係数に基づいて算出される需要予測値の具体例について、図4以降の各図を用いて説明する。
【００４２】
先ず、解析センタ13にて所望の電子ゲームコンテンツの需要予測を行う場合、図4に示すように、例えばパーソナルコンピュータ等のディスプレイ上に表示された複数の電子ゲームコンテンツの各タイトルリストの中から、オペレータにより所望のタイトルリストが選択される。なお、図4の例は、ゲームタイトルFが選択された状態を示している。
【００４３】
所望のゲームタイトルFが選択されると、解析センタ13は、解析用データベース14から、そのゲームタイトルFに関する記事のログ情報を取得し、そのログ情報から「日別最大アクセス数」、「記事別最大アクセス数」、「記事平均アクセス数」を求め、それらをディスプレイ上に表示させる。この例では、「日別最大アクセス数」が図5、「記事別最大アクセス数」が図6、「記事別平均アクセス数」が図7に示す観測値グラフに示すように得られ、それらを各々集計した値が図8に示す値となされているとする。図8は、「日別最大アクセス数」が30105アクセス、「記事別最大アクセス数」が47623アクセス、「記事別平均アクセス数」が16010アクセスとなされ、それらアクセス数が設定された例が挙げられている。
【００４４】
なお、「日別最大アクセス数」とはコンテンツの関連記事全体についての一日の総アクセス数であり、「日別最大アクセス数」には総アクセス数が最も多くなった日のその総アクセス数が設定される。「記事別最大アクセス数」には、図4に挙げられたタイトルリストの各タイトル毎に掲載された各記事毎のアクセス数の中で、最大数値となっているアクセス数が設定される。「記事平均アクセス数」には、図4に挙げられたタイトルリストの各タイトル毎に掲載された各記事毎のアクセス数の平均値が設定される。但し、ログ情報が得られていない期間の記事が含まれている場合もあるので、その場合は、それを対象としないこととする。例えば、極端にアクセスが少ない記事などは、アクセス数集計の対象から外す。
【００４５】
次に、解析センタ13では、上記ゲームタイトルFの電子ゲームコンテンツの記事についての「日別最大アクセス数」、「記事別最大アクセス数」、「記事平均アクセス数」の集計データに対して、図9及び図10に示すようにアクセス補正係数が設定される。図9には、アクセス補正係数の設定例を挙げており、図10には、市場／バイヤーの反応変数の設定例を挙げている。図9では、サイト情報独占度として「50％（標準）」が設定され、ゲームの評判変数として「普通」に対応した値が設定され、メーカブランドの知名度変数として「大手メーカ（有名）」に対応した値が設定され、ユーザ占有率変数として「25％」が設定されている。
【００４６】
なお、図9の例では、アクセス補正係数として、ゲームのコミュニティ変数の一例として、MMORPG（Massively Multiplayer Online Role Playing Game）のコミュニティができている場合に設定可能な項目と、オンライン変数の一例として、オンラインゲーム全般であることを設定可能な項目と、表記言語変数の一例として、英語版のみの記事の場合に設定可能な項目と、ゲームのジャンル／趣向変数の一例として、マイナーなジャンル／趣向品である場合に設定可能な項目と、ゲームの話題度変数の一例として、ネタとして話題になっただけのタイトルである場合に設定可能な項目も設けられている。また、図10では、市場／バイヤーの反応変数として、「普通」に対応した値が設定されている。
【００４７】
図11には、図8に示した「日別最大アクセス数」と「記事別最大アクセス数」と「記事別平均アクセス数」に対して、図9及び図10に示すアクセス補正係数が設定され、それらアクセス数とアクセス補正係数に基づいて上記解析センタ13が算出した需要予測値の一例を示す。この図11に示すように、解析センタ13は、「日別最大アクセス数」、「記事別最大アクセス数」、「記事平均アクセス数」にアクセス補正係数による演算を施すことにより、「最小需要予測値」と「平均需要予測値」と「最大需要予測値」を算出する。
【００４８】
また、解析センタ13は、必要に応じて、図12に示すように、「最小需要予測値」と「平均需要予測値」と「最大需要予測値」をグラフ化してオペレータに提示することも可能となされている。なお、図11、図12には、「最小需要予測値」が19487、「平均需要予測値」が29151、「最大需要予測値」が38532となった場合の例を挙げている。
【００４９】
（本実施形態による作用・効果）
以上説明したように、本実施形態の需要予測システムによれば、記事掲載サイト上に掲載した記事をコンテンツ単位で仕分け整理し、その記事へのアクセス数を集計すると共に、その集計データと情報独占度を含むアクセス補正係数，過去若しくは現在の販売数の相関を分析することにより、各コンテンツ毎にユーザの注目度（期待値）を細かく解析することができ、それによって各コンテンツについて高い精度での需要予測が可能となる。また、本実施形態の需要予測システムによれば、各コンテンツ毎の注目度（期待値）の状況変化をリアルタイムに確認可能となる。
【００５０】
すなわち、従来のマーケティング手法では、どのようなユーザが何を購入したのか、或いは、何人のユーザがどのようなものを購入したのか、ということを主眼においたリサーチが行われていたのに対し、本実施形態の需要予測システムによれば、どのようなユーザが何を「購入するつもり」なのか、或いは、何人のユーザがどのようなものを「購入するつもり」なのかをリサーチすることができ、また、コンテンツを販売する前にユーザの趣向や動向（興味とその推移）を知ることができ、さらに、その先の結果（例えば実際にユーザが購入したのか）までをも調べることが可能となる。
【００５１】
また、従来のマーケティング手法の場合は、基本的に、ユーザが店舗やウェブ販売サイトでコンテンツを購入したという結果（販売数値）に軸をおいた手法であり、販売予測のためにリサーチされる調査対象は、ユーザがコンテンツを購買するに至るまでの間に執る一連のアクションのうち、その一部分（具体的には製品が発表されてから発売されるまでの過程の中の最後の部分）でしかなかったが、本実施形態の需要予測システムによれば、コンテンツが例えば発表されてから実際に発売されるまでの過程の略々総てを網羅したリサーチを行うことができ、ユーザがどのようにしてコンテンツを知り、そのコンテンツに対してどのような興味を持ち、また、そのコンテンツからどのように欲求が刺激されたのか等の点についても知ることができるようになる。
【００５２】
すなわち、本実施形態の需要予測システムによれば、例えば、コンテンツの発表→詳細記事→レビュー→体験版→発売のような時系列で順に掲載される記事のアクセスの動向を見ていくことにより、ユーザへの注意からユーザによる実際の購買に至るまでの動きを系統立てて解析することが可能となり、コンテンツに関する情報の露出時から購入までを追う、トータルマーケティングが可能となる。言い換えると、本実施形態の需要予測システムによれば、ユーザへの注意を喚起してコンテンツに対する興味を持たせ、そのユーザにコンテンツに対する購入欲求を持たせると共に記憶させ、そのコンテンツの購入に至るというように、従来のように結果から将来を予測するだけでなく、俯瞰的なトータルマーケティングが可能となる。
【００５３】
また本実施形態の需要予測システムによれば、図13に示すように、従来のインターネット経由の購入予約や販売などに比べて、コンテンツの需要予測の調査の対象範囲が圧倒的に広くなっている。したがって、例えばコンテンツの発表から実際に販売がなされるまでには、例えば、発表等によってコンテンツへの注目度が高まった後、徐々にその注目度が低下し、その後実際に予約開始が可能になった再び注目度が高まるような注目度曲線を描くことが多いが、本実施形態の需要予測システムによれば、予約開始後の高い注目度が得られている間だけでなく、例えば発表により一時的に注目度が高まりその後注目度が低下する期間までをも含めた、より広いユーザ層の反応を拾うことができ、それによってより正確な需要予測が可能となっている。
【００５４】
なお、上述した各実施形態の説明は、本発明の一例である。このため、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることはもちろんである。
【００５５】
例えば、本実施形態の需要予測システムにより得られる需要予測値は、例えばウェブ上で簡単且つリアルタイムに閲覧できるようにしても良い。また、解析センタ13にてオペレータが複数の条件を指定することで、様々な需要予測シミュレーションを作成しても良い。また、需要予測計算モデルのみを取り出した簡易版のソフトウェアを例えば店舗側のツールとして公開し、立地条件などによりミクロな需要予測まで行えるようにすることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】実施形態に係る需要予測システムの概略的な全体構成図である。
【図２】実施形態における解析用データベースが記事掲載サイトからログ情報を収集する際の概略的な収集処理のフローチャートである。
【図３】実施形態における解析センタにおける需要予測処理のフローチャートである。
【図４】実施形態におけるタイトルリストの一例を示す図である。
【図５】実施形態における日別最大アクセス数の観測値グラフを示す図である。
【図６】実施形態における記事別最大アクセス数の観測値グラフを示す図である。
【図７】実施形態における記事平均アクセス数の観測値グラフを示す図である。
【図８】実施形態における日別最大アクセス数、記事別最大アクセス数、記事平均アクセス数の集計値の一例を示す図である。
【図９】実施形態におけるアクセス補正係数の設定例を示す図である。
【図１０】実施形態における市場／バイヤーの反応変数の設定例を示す図である。
【図１１】実施形態における日別最大アクセス数、記事別最大アクセス数、記事平均アクセス数にアクセス補正係数による演算を施すことで算出された最小需要予測値、平均需要予測値、最大需要予測値の一例を示す図である。
【図１２】実施形態における最小需要予測値、平均需要予測値、最大需要予測値のグラフを示す図である。
【図１３】実施形態の需要予測システムによる調査範囲と一般的なインターネット予約や販売データによる調査範囲の比較説明に用いる図である。
【符号の説明】
【００５７】
10…記事生成センタ
11…コンテンツデータベース
12…記事掲載サイト
13…解析センタ
14…解析用データベース
20…インターネット等のネットワーク
30，31，32…ユーザ端末
【図１】
2007034967.tif 000003
【図２】
2007034967.tif 000004
【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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