(57)【要約】【課題】ユーザ数の多い階級を正しく抽出し、それらのユーザに対して効果的な新たな料金プランの候補を提示する。【解決手段】情報処理装置は、サービスの複数のユーザのそれぞれの属性情報と、複数のユーザのそれぞれのサービスの利用履歴情報とから、ランダマイズされたヒストグラムを作成し、所定の条件を満たすビンをユーザグループとして抽出し、ユーザグループに含まれるユーザの属性情報に基づき、当該ユーザグループの属性情報を抽出する。また、情報処理装置は、ユーザグループに含まれるユーザの所定の種類についてのサービスの利用履歴の傾向を示すグループ傾向値と、複数のユーザの所定の種類についてのサービスの利用履歴の傾向を示す全体傾向値を算出する。そして、情報処理装置は、グループ傾向値と全体傾向値との差が所定の閾値以上である場合、当該ユーザグループについて、所定の種類の単価を変更した新たな料金プランの候補を提示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の種類の単価で料金プランが決定されるサービスにおける新たな料金プランの候補を提示する情報処理装置であって、
前記サービスの複数のユーザのそれぞれの属性情報と、前記複数のユーザのそれぞれの前記サービスの利用履歴情報とから、ランダマイズされたヒストグラムを作成し、所定の条件を満たすビンをユーザグループとして抽出するユーザグループ抽出部と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの属性情報に基づき、当該ユーザグループの属性情報を抽出するグループ属性抽出部と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの利用履歴情報に基づき、前記ユーザグループに含まれるユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示すグループ傾向値を算出するグループ傾向計算部と、
前記複数のユーザの利用履歴情報に基づき、前記複数のユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示す全体傾向値を算出する全体傾向計算部と、
前記グループ傾向値と前記全体傾向値との差が所定の閾値以上である場合、当該ユーザグループについて、前記所定の種類の単価を変更した新たな料金プランの候補を提示する料金プラン方針決定部と、を有する情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記ユーザグループ抽出部は、前記ヒストグラムを作成する際に、局所性鋭敏型ハッシュを利用する情報処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の情報処理装置において、
前記料金プラン方針決定部は、前記所定の種類の単価を減額することにより、当該ユーザグループについて、前記サービスを同一条件で利用した場合に、現在の料金プランよりも安価となる料金プランを新たな料金プランとして提示する情報処理装置。
【請求項４】
所定の種類の単価で料金プランが決定されるサービスにおける新たな料金プランの候補を提示する情報処理装置における情報処理方法であって、
前記サービスの複数のユーザのそれぞれの属性情報と、前記複数のユーザのそれぞれの前記サービスの利用履歴情報とから、ランダマイズされたヒストグラムを作成し、所定の条件を満たすビンをユーザグループとして抽出する抽出処理と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの属性情報に基づき、当該ユーザグループの属性情報を抽出する処理と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの利用履歴情報に基づき、前記ユーザグループに含まれるユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示すグループ傾向値を算出する処理と、
前記複数のユーザの利用履歴情報に基づき、前記複数のユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示す全体傾向値を算出する処理と、
前記グループ傾向値と前記全体傾向値との差が所定の閾値以上である場合、当該ユーザグループについて、前記所定の種類の単価を変更した新たな料金プランの候補を提示する提示処理と、を有する情報処理方法。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理方法において、
前記抽出処理では、前記ヒストグラムを作成する際に、局所性鋭敏型ハッシュを利用する情報処理方法。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の情報処理方法において、
前記提示処理は、前記所定の種類の単価を減額することにより、当該ユーザグループについて、前記サービスを同一条件で利用した場合に、現在の料金プランよりも安価となる料金プランを新たな料金プランとして提示する処理である情報処理方法。
【請求項７】
所定の種類の単価で料金プランが決定されるサービスにおける新たな料金プランの候補を提示する情報処理装置に、
前記サービスの複数のユーザのそれぞれの属性情報と、前記複数のユーザのそれぞれの前記サービスの利用履歴情報とから、ランダマイズされたヒストグラムを作成し、所定の条件を満たすビンをユーザグループとして抽出する抽出機能と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの属性情報に基づき、当該ユーザグループの属性情報を抽出する機能と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの利用履歴情報に基づき、前記ユーザグループに含まれるユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示すグループ傾向値を算出する機能と、
前記複数のユーザの利用履歴情報に基づき、前記複数のユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示す全体傾向値を算出する機能と、
前記グループ傾向値と前記全体傾向値との差が所定の閾値以上である場合、当該ユーザグループについて、前記所定の種類の単価を変更した新たな料金プランの候補を提示する提示機能と、を実現させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムにおいて、
前記抽出機能では、前記ヒストグラムを作成する際に、局所性鋭敏型ハッシュを利用するプログラム。
【請求項９】
請求項７または請求項８に記載のプログラムにおいて、
前記提示機能は、前記所定の種類の単価を減額することにより、当該ユーザグループについて、前記サービスを同一条件で利用した場合に、現在の料金プランよりも安価となる料金プランを新たな料金プランとして提示する機能であるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サービスにおける新たな料金プランの候補を提示する情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
都市部においては駐車場代などの年間維持費がかさむため、自動車を所有することが難しくなってきている。また、都市部では公共交通機関が発達しているため、日常的な移動手段として自動車を用いることが少ない。しかしながら、週末等の短時間だけ自動車を利用したいという需要があることも確かである。近年では、このような需要に応え、カーシェアリングサービスが急速に普及してきている。
【０００３】
カーシェアリングサービスは、予め登録された複数の会員で車両を共有するサービスであり、短時間の利用であれば一般的なレンタカーと比較して自動車を安価に利用することができるというメリットがある。カーシェアリングサービスの料金プランは、レンタカーと比べて短い間隔（例えば１５分）での時間従量制を採用しているのが通常である。その他にも、月額の基本料金と移動距離に応じた距離従量制とを採用している事業者や、コンパクトカー、セダンなどの車種のグレード毎に従量制の単価を設定している事業者がある。
【０００４】
カーシェアリングサービスでは、会員数の増加を目的として特定のユーザ層を対象として料金の割引を行うことがある。例えば、所得の少ない学生に対象を絞り込んだ学生割引を提供することで、学生の会員の増加を期待することができる。
【０００５】
このように、特定のユーザ層を対象とした新たな料金プランを設定することで新規会員の獲得を図ることができる。また、ユーザ層を絞ることで、料金プランのプレミアム感を大きくし、料金プランの魅力を向上させることができる。さらに、ユーザ層を特定することは、既存の会員が大量に新たな料金プランに移行した場合の売上減少を抑制する効果もある。
【０００６】
このような新たな料金プランを設定するには、まず利用履歴の傾向を分析することにより、新たな料金プランが効果的となるユーザ層を特定する必要がある。
【０００７】
ここで、リテールマーケティングにおいて所定の条件に合致するユーザ層を抽出するための方法が例えば、特許文献１に開示されている。特許文献１に開示されている方法では、２種類の条件を縦軸及び横軸としてマトリクス状に配置し、条件に合致する頻度に関する情報を各セルに表示する。これにより、所定の条件に合致するユーザ層を抽出するためのより良い条件を容易に設定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第２９０５６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１に開示されている方法は、ユーザ情報として年齢や年収のような整数値（実数値）をとる場合について、例えば年齢が「１０〜２０」、「２０〜３０」のように予め決められた階級でユーザの分類を行っている。そのため、例えば年齢が「１５〜２５」のユーザ数が最も多い場合でも、それらのユーザが「１０〜２０」および「２０〜３０」の階級に分散して分類されてしまう。つまり、ユーザ数の多い階級を正しく抽出できなくなってしまうという問題点がある。
【００１０】
また、特許文献１に開示されている方法では、特定の商品に対するキャンペーンを実施する上での効果的なユーザ層を特定することを目的としている。そのため、カーシェアリングサービスのような従量課金制を採用する料金プランにおいて、特定のユーザ層に対して、どのような料金プランが効果的かどうかを提示することまでは考慮されていない。
【００１１】
本発明は、ユーザ数の多い階級を正しく抽出し、それらのユーザに対して効果的な新たな料金プランの候補を提示することができる情報処理装置、情報処理方法およびプログラ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】
【００１２】
上記目的を達成するために本発明の情報処理装置は、所定の種類の単価で料金プランが決定されるサービスにおける新たな料金プランの候補を提示する情報処理装置であって、
前記サービスの複数のユーザのそれぞれの属性情報と、前記複数のユーザのそれぞれの前記サービスの利用履歴情報とから、ランダマイズされたヒストグラムを作成し、所定の条件を満たすビンをユーザグループとして抽出するユーザグループ抽出部と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの属性情報に基づき、当該ユーザグループの属性情報を抽出するグループ属性抽出部と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの利用履歴情報に基づき、前記ユーザグループに含まれるユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示すグループ傾向値を算出するグループ傾向計算部と、
前記複数のユーザの利用履歴情報に基づき、前記複数のユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示す全体傾向値を算出する全体傾向計算部と、
前記グループ傾向値と前記全体傾向値との差が所定の閾値以上である場合、当該ユーザグループについて、前記所定の種類の単価を変更した新たな料金プランの候補を提示する料金プラン方針決定部と、を有する。
【００１３】
また、上記目的を達成するために本発明の情報処理方法は、所定の種類の単価で料金プランが決定されるサービスにおける新たな料金プランの候補を提示する情報処理装置における情報処理方法であって、
前記サービスの複数のユーザのそれぞれの属性情報と、前記複数のユーザのそれぞれの前記サービスの利用履歴情報とから、ランダマイズされたヒストグラムを作成し、所定の条件を満たすビンをユーザグループとして抽出する抽出処理と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの属性情報に基づき、当該ユーザグループの属性情報を抽出する処理と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの利用履歴情報に基づき、前記ユーザグループに含まれるユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示すグループ傾向値を算出する処理と、
前記複数のユーザの利用履歴情報に基づき、前記複数のユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示す全体傾向値を算出する処理と、
前記グループ傾向値と前記全体傾向値との差が所定の閾値以上である場合、当該ユーザグループについて、前記所定の種類の単価を変更した新たな料金プランの候補を提示する提示処理と、を有する。
【００１４】
また、上記目的を達成するために本発明のプログラムは、所定の種類の単価で料金プランが決定されるサービスにおける新たな料金プランの候補を提示する情報処理装置に、
前記サービスの複数のユーザのそれぞれの属性情報と、前記複数のユーザのそれぞれの前記サービスの利用履歴情報とから、ランダマイズされたヒストグラムを作成し、所定の条件を満たすビンをユーザグループとして抽出する抽出機能と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの属性情報に基づき、当該ユーザグループの属性情報を抽出する機能と、
前記ユーザグループに含まれるユーザの利用履歴情報に基づき、前記ユーザグループに含まれるユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示すグループ傾向値を算出する機能と、
前記複数のユーザの利用履歴情報に基づき、前記複数のユーザの前記所定の種類についての前記サービスの利用履歴の傾向を示す全体傾向値を算出する機能と、
前記グループ傾向値と前記全体傾向値との差が所定の閾値以上である場合、当該ユーザグループについて、前記所定の種類の単価を変更した新たな料金プランの候補を提示する提示機能と、を実現させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は以上説明したように構成されているので、ユーザ数の多い階級を正しく抽出し、それらのユーザに対して効果的な新たな料金プランの候補を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の情報処理装置の実施の一形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した情報処理装置において新たな料金プランの候補を提示する動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】図１に示した情報処理装置をカーシェアリングサービスシステムに適用した場合の一構成例を示すブロック図である。
【図４】図３に示した利用履歴記憶部に記憶される情報の一例を示す図であり、（ａ）はユーザ属性情報の一例を示す図、（ｂ）は利用履歴情報の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１８】
図１は、本発明の情報処理装置の実施の一形態の構成を示すブロック図である。
【００１９】
本発明の情報処理装置１０は図１に示すように、ユーザグループ抽出部１１と、グループ属性抽出部１２と、グループ傾向計算部１３と、全体傾向計算部１４と、料金プラン方針決定部１５とを備えている。なお、利用履歴記憶部２０は、サービスを利用する複数のユーザである会員のそれぞれに関する情報を記憶する。また、サービスとは例えばカーシェアリングサービスである。
【００２０】
利用履歴記憶部２０は、会員の属性情報であるユーザ属性情報と、会員のサービスの利用履歴の情報である利用履歴情報とを記憶する。利用履歴記憶部２０は、例えば、性別、年齢、職業、住所などのユーザ属性情報のうちの少なくとも１項目以上を記憶する。利用履歴記憶部２０は、複数の会員のそれぞれを一意に識別する会員ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）と、ユーザ属性情報とを対応付けて記憶する。また、利用履歴記憶部２０は、例えば、利用時間や、支払金額、平均移動速度等のサービスの利用履歴に関する情報のうちの少なくとも１項目以上を利用履歴情報として会員ＩＤと対応付けて記憶する。なお、利用履歴情報は、１回の利用に関する情報であってもよいし、過去の一定期間における統計情報であってもよい。また、利用履歴情報は、サービスの利用毎、または、一定期間毎に更新される。
【００２１】
ユーザグループ抽出部１１は、利用履歴記憶部２０に記憶されたユーザ属性情報および利用履歴情報から、サービスの利用傾向が特徴的なユーザグループを抽出する。具体的には、ユーザグループ抽出部１１は、利用履歴記憶部２０に記憶されたユーザ属性情報および利用履歴情報から、ランダムパーティショニングを利用してランダマイズされたヒストグラムを作成する。そして、ユーザグループ抽出部１１は、所定の条件を満たすビンをユーザグループとして抽出する。なお、所定の条件を満たすビンとは例えば、度数が所定の第１の閾値を超えたビンや、度数が上位一定数のビン等である。ここで、ランダムパーティショニングとしては、ユーザ属性情報と利用履歴情報とを多次元データとして扱い、多次元空間における距離の近い要素が高い確率でヒストグラムの同じビンに集計されるようなパーティショニング手法を用いる。そのような手法としては、例えば、＜加美伸治ら、ＬＳＨを用いた空間分割による滞留点推定の理論的考察、２０１１年９月、電子情報通信学会通信ソサイエティ大会講演論文集＞（以降、非特許文献１という）に記載の滞留点抽出手法において用いられる空間分割がある。ただし、非特許文献１に記載の方法では、ユークリッド空間での空間分割を基本としているため、各利用履歴情報間の距離の定義を重み付けするなどして適切に行う必要がある。重み付けは、例えば、各項目で期待されるデータの分割幅を基準に行えばよい。また、ランダマイズを用いたその他の局所性鋭敏型ハッシュ（ＬＳＨ：Ｌｏｃａｌｉｔｙ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  Ｈａｓｈｉｎｇ）を利用してヒストグラムを作成してもよい。ユーザ属性情報および利用履歴情報には、例えば職業のように単純に距離を定義できない項目も存在する。そのような項目については、アイテム間の類似性を定義した上で多次元尺度法を用いることにより、多次元データとして利用することができる。
【００２２】
グループ属性抽出部１２は、ユーザグループ抽出部１１にて抽出されたユーザグループに含まれる会員の代表的な属性であるグループ属性情報を抽出する。グループ属性情報の抽出には、実数を値域とする属性情報については、中央値や平均値を利用することができる。また、グループ属性情報を範囲として抽出したい場合は、例えば、標準偏差σを求め、平均値μに対して、（μ±σ）や（μ±２σ）をグループ属性情報として抽出する。複数の項目をグループ属性情報とする場合は、グループ属性情報はそれら複数の項目の組として表現される。
【００２３】
グループ傾向計算部１３は、ユーザグループ抽出部１１にて抽出されたユーザグループに含まれる会員の利用履歴情報に基づき、ユーザグループのサービスの利用履歴の傾向を示すグループ傾向値を算出する。具体的には、グループ傾向計算部１３は、ユーザグループ抽出部１１にて抽出されたユーザグループに含まれる会員の利用履歴情報の平均値や中央値などの統計値を求めることでグループ傾向値を算出する。
【００２４】
全体傾向計算部１４は、利用履歴記憶部２０に記憶された利用履歴情報に基づき、複数の会員全ての利用履歴の傾向を示す全体傾向値を算出する。具体的には、全体傾向計算部１４は、複数の会員全ての利用履歴情報から平均値や中央値などの統計値を求めることで全体傾向値を算出する。なお、全体傾向計算部１４は、利用履歴記憶部２０に記憶された情報が更新されたタイミングまたは定期的に全体傾向値を算出する。
【００２５】
料金プラン方針決定部１５は、グループ傾向計算部１３にて算出されたグループ傾向値と、全体傾向計算部１４にて算出された全体傾向値とに基づき、新たな料金プランの候補を提示する対象となるユーザグループを決定し、新たな料金プランの候補を提示する。具体的には、料金プラン方針決定部１５は、グループ傾向値と全体傾向値との差が所定の第２の閾値以上であるかどうかに応じて新たな料金プランの候補を提示するかを決定する。新たな料金プランの候補を提示する場合、サービスを同一条件で利用した場合に、そのユーザグループに含まれる会員にとって、新たな料金プランの候補の方が現在の料金プランよりも安価になるようにする。料金プラン方針決定部１５は、複数の料金プランを記憶するデータベース１５ａを備えている。また、料金プラン方針決定部１５は、データベース１５ａにて記憶している複数の料金プランのうち現在設定されている料金プランを認識している。そして、例えば、料金プランが時間制の従量課金である場合に、料金プラン方針決定部１５は、グループ傾向値および全体傾向値がサービスの利用時間の平均値に基づいて算出されたとする。この場合、当該ユーザグループに含まれるユーザの利用時間の平均値と、複数の会員全ての利用時間の平均値との差が第２の閾値以上であると、データベース１５ａにて記憶している複数の料金プランのうち、現在設定されている料金プランよりも時間単価が安価な料金プランを新たな料金プランとして提示する。なお、所定の第２の閾値は、予めオペレータ等が設定した値を用いてもよいし、最終的に提示される新たな料金プランの候補の数がある範囲に収まるように適応的に決定してもよい。そして、料金プラン方針決定部１５は、新たな料金プランの候補を示す情報を外部に出力する。例えば、料金プラン方針決定部１５は、表示画面（不図示）を備え、当該ユーザグループのグループ属性情報と、新たな料金プランの候補を示す情報とをその表示画面に表示する。
【００２６】
以下に、上記のように構成された情報処理装置１０において新たな料金プランの候補を提示する動作について説明する。
【００２７】
図２は、図１に示した情報処理装置１０において新たな料金プランの候補を提示する動作を説明するためのフローチャートである。
【００２８】
まず、ユーザグループ抽出部１１は、利用履歴記憶部２０に記憶されたユーザ属性情報および利用履歴情報から、ランダムパーティショニングを利用してランダマイズされたヒストグラムを作成する（ステップＳ１）。
【００２９】
そして、ユーザグループ抽出部１１は、所定の条件を満たすビンをユーザグループとして抽出する（ステップＳ２）。
【００３０】
次に、グループ属性抽出部１２は、抽出されたユーザグループがあるかどうかを確認する（ステップＳ３）。
【００３１】
ステップＳ３における確認の結果、抽出されたユーザグループがない場合、処理を終了する。
【００３２】
一方、ステップＳ３における確認の結果、抽出されたユーザグループがある場合、グループ属性抽出部１２は、抽出されたユーザグループのうち未選択のユーザグループの１つを選択する（ステップＳ４）。
【００３３】
次に、グループ属性抽出部１２は、ユーザグループ抽出部１１にて選択されたユーザグループのグループ属性情報を抽出する（ステップＳ５）。
【００３４】
次に、グループ傾向計算部１３は、ユーザグループ抽出部１１にて選択されたユーザグループに含まれる会員の利用履歴情報からグループ傾向値を算出する（ステップＳ６）。
【００３５】
次に、料金プラン方針決定部１５は、グループ傾向計算部１３にて算出されたグループ傾向値と、全体傾向計算部１４にて算出された全体傾向値との差が所定の第２の閾値以上であるかどうかを確認する（ステップＳ７）。
【００３６】
ステップＳ７における確認の結果、グループ傾向値と全体傾向値との差が所定の第２の閾値以上である場合、料金プラン方針決定部１５は、当該ユーザグループのグループ属性情報と、新たな料金プランの候補を示す情報を出力する（ステップＳ８）。
【００３７】
次に、グループ属性抽出部１２は、抽出されたユーザグループのうち未選択のユーザグループがあるかどうかを確認する（ステップＳ９）。
【００３８】
ステップＳ９における確認の結果、抽出されたユーザグループのうち未選択のユーザグループがない場合、処理を終了する。
【００３９】
一方、ステップＳ９における確認の結果、抽出されたユーザグループのうち未選択のユーザグループがある場合、ステップＳ４の動作へ遷移する。
【００４０】
なお、ステップＳ７における確認の結果、グループ傾向値と全体傾向値との差が所定の第２の閾値よりも小さな場合、ステップＳ９の動作へ遷移する。
【００４１】
次に、具体例として、本発明の情報処理装置をカーシェアリングサービスシステムにおいて新たな料金プランの候補の提示に適用した場合について説明する。
【００４２】
ここでは、カーシェアリングサービスシステムにおいて料金プランＰは、基本料金Ｂと、所定の種類の単価である時間単価Ｒｔおよび距離単価Ｒｄとによって決定されるものとする。具体的には、料金プランＰは、利用時間をＴとし、移動距離をＤとすると、（Ｐ＝Ｂ＋Ｒｔ×Ｔ＋Ｒｄ×Ｄ）で計算されるものとする。
【００４３】
図３は、図１に示した情報処理装置１０をカーシェアリングサービスシステムに適用した場合の一構成例を示すブロック図である。図３においては、図１に示したものと同一のものには、同一の符号を付してあり、同一のものの詳細な説明は省略する。
【００４４】
カーシェアリングサービスシステム１００は、カーシェアリングにおける登録ユーザの管理や利用履歴の管理、車両管理、課金処理等の様々な処理を行っている。
【００４５】
利用履歴記憶部２０は図３に示すように、カーシェアリングサービスシステム１００内に配置され、複数の会員のそれぞれのユーザ属性情報及び利用履歴情報が記憶されている。
【００４６】
図４は、図３に示した利用履歴記憶部２０に記憶される情報の一例を示す図であり、（ａ）はユーザ属性情報の一例を示す図、（ｂ）は利用履歴情報の一例を示す図である。
ここでは、説明を簡単にするため、利用履歴記憶部２０には、図４に示すように、ユーザ属性情報として年齢Ｙと、利用履歴情報として前月の利用における平均移動速度Ｓとのそれぞれが会員ＩＤと対応付けられて記憶されているものとする。
【００４７】
上述したように、ユーザグループ抽出部１１におけるユーザグループの抽出は、非特許文献１に記載された空間分割手法を用いる。このとき、年齢Ｙと平均移動速度Ｓとでは単位が異なるため、単純に距離を定義することはできない。そのため、重み付けを行い適切なユークリッド空間上の座標に変換して処理を行う必要がある。例えば、年齢は１０歳程度、平均移動速度は２０（ｋｍ/ｈ）程度の幅での空間分割が好ましいと考えられるときに、年齢と平均移動速度の組（Ｙ，Ｓ）を、（Ｙ，Ｓ／２）に変換し、幅１０を分割幅として設定することで、期待する分割幅に適した空間分割を実現できる。
【００４８】
図４においてＵ１、Ｕ３に対応する情報は、単純にヒストグラムを作成した場合、具体的には例えば、１０歳〜１９歳、２０歳〜２９歳のように分類した場合、それぞれ別のビンに分類されてしまい、利用傾向が類似しているにも関わらず、同じユーザグループとして抽出できない。ところが、空間分割のランダム化および複数のヒストグラムの作成により、Ｕ１とＵ３とが同じビンに分類される確率が高くなる。ユーザグループ抽出部１１は、ヒストグラムの作成が終わると、そのビンのうち所定の条件を満たすビンをユーザグループとして抽出する。以降、Ｕ１とＵ３とが同じユーザグループＧｒ１に分類されたものとして説明する。
【００４９】
ユーザグループＧｒ１に対するグループ属性抽出部１２によるグループ属性情報の抽出、及びグループ傾向計算部１３によるグループ傾向値の算出は、以下に示すように行われる。まず、グループ属性情報の抽出では、ユーザ属性情報である年齢の平均μおよび標準偏差σを求める。ユーザグループＧｒ１においてはμ＝２０であり、σ＝２となるため、グループ属性としてμ±２σを採用するのであれば、年齢１６〜２４歳がユーザグループＧｒ１のグループ属性情報として抽出されることになる。また、ユーザグループの利用履歴の傾向は項目の平均を求めることで行われる。従って、ここでは、ユーザグループＧｒ１のグループ傾向値は、Ｕ１の平均移動速度ＳとＵ３の平均移動速度Ｓとの平均で２１（ｋｍ/ｈ）（（１８＋２４）/２）となる。
【００５０】
料金プラン方針決定部１５では、上述したように、グループ傾向値と全体傾向値との比較を行う。図４に示した情報から全体傾向値を算出すると、平均移動速度は３１（ｋｍ/ｈ）（（１８＋５１＋２４）/３）となる。つまり、グループ傾向値と全体傾向値との差は１０（ｋｍ/ｈ）となる。ここで、所定の第２の閾値を１０（ｋｍ/ｈ）としていたとすると、ユーザグループＧｒ１のユーザグループのグループ傾向値と、全体傾向値との差は所定の第２閾値以上である。従って、料金プラン方針決定部１５は、ユーザグループＧｒ１の新たな料金プランの候補を提示することになる。このとき、ユーザグループＧｒ１の利用履歴の傾向は、複数の会員全ての利用履歴の傾向と比較して、平均移動速度が遅い。そのため、駐車をしてゆっくりと過ごしている時間が多いと考えられる。そのようなユーザにとっては、時間単価が安価な方が魅力的であり、効果的な料金プランであると考えられる。そこで、料金プラン方針決定部１５は、時間単価Ｒｔを変更（減額）する新たな料金プランを提示する。なお、同じユーザグループに含まれる複数のユーザのうち平均移動速度が速いユーザの料金プラン変更を抑制するために、時間単価Ｒｔの減額に加えて距離単価Ｒｄの増額を同時に行うことも可能である。また、対象となるユーザグループのうちのある割合のユーザが、提示された新たな料金プランを導入した後の最善のプランを選択した場合における売上の減少および増益に必要なユーザ増加数を同時に提示してもよい。
【００５１】
なお、本実施形態においては、利用履歴記憶部２０は、情報処理装置１０とは別の装置またはシステム等に備えられているものとして説明したが、利用履歴記憶部２０は、情報処理装置１０が備えるようにしてもよい。
【００５２】
このように本実施形態においては、ユーザ数の多い階級を正しく抽出し、それらのユーザに対して効果的な新たな料金プランの候補を提示することができる。
【００５３】
なお、本発明の構成要素は、上述したブロック図に示されるような機能として分離されるものに限らず、適宜、機能毎に分離した構成としてもよい。
【００５４】
また、本発明においては、情報処理装置内の処理は上述の専用のハードウェアにより実現されるもの以外に、その機能を実現するためのプログラムを情報処理装置にて読取可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを情報処理装置に読み込ませ、実行するものであっても良い。情報処理装置にて読取可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＤＶＤ、ＣＤなどの移設可能な記録媒体の他、情報処理装置に内蔵されたＨＤＤなどを指す。
【符号の説明】
【００５５】
１０    情報処理装置
１１    ユーザグループ抽出部
１２    グループ属性抽出部
１３    グループ傾向計算部
１４    全体傾向計算部
１５    料金プラン方針決定部
１５ａ    データベース
２０    利用履歴記憶部
１００    カーシェアリングサービスシステム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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