(57)【要約】【課題】ユーザと当該ユーザに関係のあるユーザとが閲覧した情報に従って、製品の購入状況を簡易に分析することを目的とする。【解決手段】情報処理装置は、ＳＮＳサイトから検索条件に適合するＳＮＳ投稿を取得するＳＮＳ投稿収集部と、取得した投稿を解析し、購入・検討述語およびその対象の製品名ごとにその種別（購入・検討等）とともに投稿に係るユーザ名等と対応付けて、購入・検討情報を作成する購入・検討情報検出部と、ＳＮＳサイトからユーザのフォローするフォローユーザを取得し、フォローユーザの投稿から、ユーザの閲覧した可能性のあるリンク先の情報である閲覧情報を作成する閲覧情報収取部と、分析対象となる製品に対して、ユーザごとに、フォローユーザのリンク先の情報を閲覧したか否か、および、分析対象の製品を購入したか、他製品を購入したか、分析対象の製品を検討したかに分類して集計する分析部と、を備える構成とした。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
投稿された文書から製品に係る投稿を収集する第一の収集手段と、
前記第一の収集手段によって収集した前記投稿から、製品の購入に係る投稿を行っている第一のユーザを検出する検出手段と、
前記第一の収集手段によって収集した前記投稿のうち前記検出手段によって検出した第一のユーザに関係のある第二のユーザの前記投稿から、前記第一のユーザが閲覧する可能性のある閲覧情報を収集する第二の収集手段と、
前記第二の収集手段によって収集した閲覧情報の有無によって前記製品の購入状況を分析する分析手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記購入に係る投稿は、購入を検討している投稿を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記閲覧情報は、投稿に含まれるリンク情報から特定される情報を含むことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記分析手段は、さらに、分析対象となる対象製品か、前記対象製品以外の他製品かに分類することにより、前記製品の購入状況を分析することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記製品の購入状況の分析結果の項目に該当するユーザに対して広告を送信する送信手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記閲覧情報は、前記リンク情報を含む投稿に対するリツイートに係る情報を含むことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記閲覧情報は、前記リンク情報を含む投稿に関してユーザ自身が起点となって発信したことを示す情報を含むことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置の制御方法であって、
投稿された文書から製品に係る投稿を収集する第一の収集ステップと、
前記第一の収集ステップによって収集した前記投稿から、製品の購入に係る投稿を行っている第一のユーザを検出する検出ステップと、
前記第一の収集ステップによって収集した前記投稿のうち前記検出手段によって検出した第一のユーザに関係のある第二のユーザの前記投稿から、前記第一のユーザが閲覧する可能性のある閲覧情報を収集する第二の収集ステップと、
前記第二の収集ステップによって収集した閲覧情報の有無によって前記製品の購入状況を分析する分析ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項９】
コンピュータを、
投稿された文書から製品に係る投稿を収集する第一の収集手段、
前記第一の収集手段によって収集した前記投稿から、製品の購入に係る投稿を行っている第一のユーザを検出する検出手段、
前記第一の収集手段によって収集した前記投稿のうち前記第一のユーザに関係のある第二のユーザの前記投稿から、前記検出手段によって検出した第一のユーザが閲覧する可能性のある閲覧情報を収集する第二の収集手段、
前記第二の収集手段によって収集した閲覧情報の有無によって前記製品の購入状況を分析する分析手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＳＮＳ（Social
Networking Service）等で発信されている製品やサービスに対する評価の分析を行い、分析結果に基づきプロモーションを行う情報処理装置、及び制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット広告において、運営するサイトの訪問者のサイト内での行動を分析し、趣味・嗜好を特定し、訪問者に適したプロモーションを行う、行動ターゲティング広告が広く行われている。しかしながら、サイト内での行動から興味関心を推測することしかできず、ユーザの直接的な言及を得ることは容易ではない。
【０００３】
一方、ＳＮＳの発展に伴い、ＳＮＳサービス提供者からプロモーションを行う仕組みが提供されてきている。
ＳＮＳのプロモーションにおいては、ＳＮＳサービス提供者によるプロファイリングに基づき、趣味・嗜好や年齢・性別などであらかじめ分類されたユーザに対して、プロモーションを行うことが可能となっている。
【０００４】
しかしながら、プロモーションの対象については、「写真」であるとか「車」といった大きな単位での趣味・嗜好を特定することしかできず、既に製品を購入済みのユーザに対するプロモーションや、購入を検討していないユーザに対するプロモーションなど、非効果的なプロモーションを行ってしまうという課題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−１６４００８号公報
【特許文献２】特開２０１３−２４６７４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１のシステムでは、プロモーションの実施を目的として、投稿における特定のキーワードの出現頻度に基づき嗜好を数値化しユーザを分類する技術が示されている。
上記特許文献２のシステムでは、位置情報に基づいて店舗への来店を判定し、対象店舗や競合店舗への来店回数、ＰＯＳ等の顧客データまたはＳＮＳのコメントから判定した購入有無など各種属性にて顧客を分類し、分類結果に応じてプロモーションの方法を決定する技術が示されている。
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１のシステムにおいては、ユーザの製品購入の有無が考慮されておらず、分類の結果、既に製品を購入済みのユーザをプロモーションの対象に含んでしまうという問題がある。
上記特許文献２のシステムにおいては、製品の購入や製品に対する興味や関心について考慮されているが、競合製品については考慮されていないという問題がある。また、製品購入や興味、関心を持つに至らしめた情報についても考慮されていないという問題もある。
【０００８】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、ユーザと当該ユーザに関係のあるユーザとが閲覧した情報に従って、製品の購入状況を簡易に分析することができる情報処理装置、制御方法、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前述した課題を解決するための第１の発明は、投稿された文書から製品に係る投稿を収集する第一の収集手段と、前記第一の収集手段によって収集した前記投稿から、製品の購入に係る投稿を行っている第一のユーザを検出する検出手段と、前記第一の収集手段によって収集した前記投稿のうち前記検出手段によって検出した第一のユーザに関係のある第二のユーザの前記投稿から、前記第一のユーザが閲覧する可能性のある閲覧情報を収集する第二の収集手段と、前記第二の収集手段によって収集した閲覧情報の有無によって前記製品の購入状況を分析する分析手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。
第１の発明により、第一のユーザの投稿と、第一のユーザに関係のある第二のユーザによる投稿を第一のユーザが閲覧した情報とに基づいて、製品の購入状況を簡易に分析することができる。
【００１０】
前記購入に係る投稿は、購入を検討している投稿を含むことが望ましい。
これにより、製品の購入情報だけでなく、製品の購入の検討状況も分析することができる。
【００１１】
前記閲覧情報は、投稿に含まれるリンク情報から特定される情報を含むことが望ましい。
これにより、ユーザがどのような情報を閲覧して購入をしているか否かを分析することができる。
【００１２】
前記分析手段は、さらに、分析対象となる対象製品か、前記対象製品以外の他製品かに分類することにより、前記製品の購入状況を分析することが望ましい。
これにより、分析対象となる対象製品と、対象製品以外の他製品とに分けて、製品の購入状況を分析することができる。
【００１３】
前記製品の購入状況の分析結果の項目に該当するユーザに対して広告を送信する送信手段を、さらに備えることが望ましい。
これにより、特定の項目に該当するユーザに対して効果的に広告を送信することができる。
【００１４】
第２の発明は、情報処理装置の制御方法であって、投稿された文書から製品に係る投稿を収集する第一の収集ステップと、前記第一の収集ステップによって収集した前記投稿から、製品の購入に係る投稿を行っている第一のユーザを検出する検出ステップと、前記第一の収集ステップによって収集した前記投稿のうち前記検出手段によって検出した第一のユーザに関係のある第二のユーザの前記投稿から、前記第一のユーザが閲覧する可能性のある閲覧情報を収集する第二の収集ステップと、前記第二の収集ステップによって収集した閲覧情報の有無によって前記製品の購入状況を分析する分析ステップと、を含むことを特徴とする情報処理装置の制御方法である。
第２の発明により、第一のユーザの投稿と、第一のユーザに関係のある第二のユーザによる投稿を第一のユーザが閲覧した情報とに基づいて、製品の購入状況を簡易に分析することができる。
【００１５】
第３の発明は、コンピュータを、投稿された文書から製品に係る投稿を収集する第一の収集手段、前記第一の収集手段によって収集した前記投稿から、製品の購入に係る投稿を行っている第一のユーザを検出する検出手段、前記第一の収集手段によって収集した前記投稿のうち前記第一のユーザに関係のある第二のユーザの前記投稿から、前記検出手段によって検出した第一のユーザが閲覧する可能性のある閲覧情報を収集する第二の収集手段、前記第二の収集手段によって収集した閲覧情報の有無によって前記製品の購入状況を分析する分析手段、として機能させるためのプログラムである。
第３の発明のプログラムを汎用コンピュータにインストールすることによって、第１の発明の情報処理装置を得ることができ、また、第２の発明の情報処理装置の制御方法を実行することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、購入者が製品購入に際して、製品購入および購入検討の有無を特定可能となると同時に接触した可能性の高い情報を特定することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】情報処理装置および分析者端末を含む情報処理システムの構成の一例を示す図である。
【図２】情報処理装置、分析者端末に適用可能なハードウェアの構成を示すブロック図である。
【図３】情報処理装置が定期的に実行する、収集および解析処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】ＳＮＳ投稿収集処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】設定保存領域の一例を示す図である。
【図６】ＳＮＳデータ保存領域の一例を示す図である。
【図７】検索条件テーブルの一例を示す図である。
【図８】投稿テーブルの一例を示す図である。
【図９】購入・検討情報検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】形態素解析・係り受け解析の結果の一例を示す図である。
【図１１】購入・検討述語テーブルの一例を示す図である。
【図１２】述部属性テーブルの一例を示す図である。
【図１３】購入・検討情報保存領域の一例を示す図である。
【図１４】購入・検討情報テーブルの一例を示す図
【図１５】閲覧情報収集処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】フォローユーザテーブルの一例を示す図である。
【図１７】閲覧情報テーブルの一例を示す図である。
【図１８】集計処理の流れを示すフローチャートである。
【図１９】集計表の一例を示す図である。
【図２０】分析・出稿画面の一例を示す図である。
【図２１】情報処理装置が定期的に実行する、収集および解析処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】発信情報収集処理の流れを示すフローチャートである。
【図２３】閲覧情報テーブルの一例を示す図である。
【図２４】集計表の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１９】
図１は、本発明の情報処理システムの構成の一例を示す図である。
本発明の情報処理システムは、情報処理装置１００と、１又は複数の分析者端末１１０とを含んで構成される。
情報処理装置１００と、１又は複数の分析者端末１１０は、ローカルエリアネットワーク等のネットワークを介して接続される構成となっている。
また、情報処理装置１００は、外部ネットワークと接続されており、ＳＮＳサイト１２０およびインターネット１３０に接続可能な構成となっている。
【００２０】
情報処理装置１００は、分析者端末１１０から入力された設定に基づき、ＳＮＳサイト１２０およびインターネット１３０から情報を取得し、分析を行う。
【００２１】
情報処理装置１００は、設定部１０１と、設定保存領域１０２と、ＳＮＳ投稿収集部１０３と、ＳＮＳデータ保存領域１０４と、購入・検討情報検出部１０５と、閲覧情報収取部１０６と、購入・検討情報保存領域１０７と、分析部１０８とを含んで構成される。
【００２２】
設定保存領域１０２（図５）は、検索条件テーブル５０１（図７）と、購入・検討述語テーブル５０２（図１１）と、述部属性テーブル５０３（図１２）とからなる。
ＳＮＳデータ保存領域１０４（図６）は、投稿テーブル６０１（図８）からなる。
購入・検討情報保存領域１０７（図１３）は、購入・検討情報テーブル１３０１（図１４）と、閲覧情報テーブル１３０２（図１７）とからなる。
設定保存領域１０２、ＳＮＳデータ保存領域１０４、および購入・検討情報保存領域１０７は、後述するハードディスク等の外部メモリ２１１に記憶されることにより構成される。
【００２３】
設定部１０１は、検索条件テーブル５０１、購入・検討述語テーブル５０２、述部属性テーブル５０３等の設定を受け付けるものである。これらは、ネットワークを介して、分析者端末１１０から受け付けてもよい。
【００２４】
ＳＮＳ投稿収集部１０３は、検索条件テーブル５０１から検索条件を取得し、ＳＮＳサイト１２０から検索条件に適合するＳＮＳの投稿を取得し、投稿テーブル６０１に取得した投稿を保存するものである。
【００２５】
購入・検討情報検出部１０５は、投稿テーブル６０１の投稿を解析し、購入・検討述語およびその対象である製品名ごとに種別（購入・検討等）とともに、投稿に係るユーザ名等の情報と対応付けて、購入・検討情報を作成し、購入・検討情報テーブル１３０１に保存するものである。
【００２６】
閲覧情報収集部１０６は、ＳＮＳサイト１２０からユーザのフォローするユーザ（フォローユーザ）を取得し、フォローユーザの投稿から、ユーザの閲覧した可能性のあるリンク先の情報である閲覧情報を作成し、閲覧情報テーブル１３０２に保存するものである。
【００２７】
分析部１０８は、購入・検討情報テーブル１３０１および閲覧情報テーブル１３０２を参照して、分析対象となる製品に対して、ユーザごとに、フォローユーザのリンク先の情報を閲覧したか否か、および、分析対象の製品を購入したか、他製品を購入したか、分析対象の製品を検討したかに分類して、集計するものである。
【００２８】
分析者端末１１０は、情報処理装置１００に対して情報の取得方法および分析方法についての設定を行う。また、分析者端末１１０は、情報処理装置１００から得られた分析結果等を表示する。
【００２９】
以下、図２を用いて、図１に示した情報処理装置１００、分析者端末１１０に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成について説明する。
図２は、図１に示した情報処理装置１００、分析者端末１１０に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
図２において、ＣＰＵ（Central
Processing Unit）２０１は、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２あるいは外部メモリ２１１は、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各ＰＣの実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等を記憶する。
【００３０】
ＲＡＭ（Random
Access Memory）２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０３にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。
【００３１】
また、入力コントローラ２０５は、キーボード（ＫＢ）２０９や不図示のマウス等のポインティングデバイス等からの入力を制御する。ビデオコントローラ２０６は、ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）２１０等の表示器への表示を制御する。なお、図２では、ＣＲＴ２１０と記載しているが、表示器はＣＲＴだけでなく、液晶ディスプレイ等の他の表示器であってもよい。これらは必要に応じて管理者が使用するものである。
【００３２】
メモリコントローラ２０７は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等を記憶する外部記憶装置（ハードディスク（ＨＤ））や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。
【００３３】
通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８は、ネットワークを介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Protocol/Internet Protocl）等を用いた通信等が可能である。
【００３４】
なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ＣＲＴ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＴ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。
【００３５】
本発明を実現するための後述する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、上記プログラムの実行時に用いられる定義ファイル及び各種情報テーブル等も、外部メモリ２１１に格納されており、これらについての詳細な説明も後述する。
【００３６】
（収集および解析処理の全体の流れ）
次に、図３のフローチャートを参照して、本実施形態の情報処理装置１００において定期的に実行される、収集および解析処理の全体の流れについて説明する。
【００３７】
ステップＳ３０１において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、設定保存領域１０２（図５）に保存された検索条件に基づきＳＮＳサイト１２０から投稿を取得し、ＳＮＳデータ保存領域１０４（図６）に取得した投稿を保存する（ＳＮＳ投稿収集処理）。詳細については、図４等において後述する。
【００３８】
ステップＳ３０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ３０１で取得した投稿ごとに、ステップＳ３０４までの繰り返し処理を開始する。
ステップＳ３０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、処理対象である投稿を解析し、係り受け解析の結果から購入・検討情報を検出し、購入・検討情報保存領域１０７（図１３）に保存する（購入・検討情報検出処理）。詳細については、図９等において後述する。
【００３９】
ステップＳ３０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、次の投稿がある場合、ステップＳ３０２からの処理を実施する。次の投稿がない場合、ステップＳ３０５に処理を移す。
【００４０】
ステップＳ３０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、処理対象である投稿を行ったユーザの一覧をＳＮＳサイト１２０から取得する。
ステップＳ３０６において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ステップＳ３０５で取得したユーザの一覧に含まれるユーザごとに、ステップＳ３０８までの繰り返し処理を開始する。
【００４１】
ステップＳ３０７おいて、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ＳＮＳデータ保存領域１０４（図６）から、処理対象であるユーザがフォローするユーザの投稿（ユーザが閲覧した可能性が高い投稿）を閲覧情報として取得し、閲覧情報を購入・検討情報保存領域１０７（図１３）に保存する（閲覧情報収集処理）。詳細については、図１５等において後述する。
ステップＳ３０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、次のユーザがある場合、ステップＳ３０６からの処理を実施する。次のユーザがない場合、処理を終了する。
【００４２】
本説明において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ＳＮＳ投稿取得処理（Ｓ３０１）、購入・検討情報検出処理（Ｓ３０３）および閲覧情報収集処理（Ｓ３０７）を同期的に実行するように記述しているが、非同期に実行するように構成しても構わない。
【００４３】
（ＳＮＳ投稿収集処理）
次に、図４および図５〜図８を用いて、図３のステップＳ３０１のＳＮＳ投稿収集処理の詳細について説明する。
【００４４】
ステップＳ４０１において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、設定保存領域１０２（図５）に記憶されている検索条件テーブル５０１（図７）から検索条件の一覧を取得する。
【００４５】
図７は、検索条件テーブル５０１の一例を示す図である。
検索条件テーブル５０１は、検索条件を一意に識別するＩＤと、文字列を含む論理式等で表される検索条件と、当該時刻以降の投稿を取得することを意味する最終取得時刻とからなる。
【００４６】
ステップＳ４０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、ステップＳ４０１で取得した検索条件ごとに、ステップＳ４０５までの繰り返し処理を開始する。
【００４７】
ステップＳ４０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、ＳＮＳサイト１２０に対し、処理対象である検索条件を用いて問い合わせを行い、ＳＮＳの投稿を取得する。
ステップＳ４０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、ステップＳ４０３で取得したＳＮＳの投稿を、ＳＮＳデータ保存領域１０４（図６）における投稿テーブル６０１（図８）に保存する。既に取得した投稿が登録されている場合は、検索条件ＩＤを投稿に追加する。
【００４８】
図８は、投稿テーブル６０１の一例を示す図である。
投稿テーブル６０１は、投稿を一意に示すＩＤと、投稿をしたユーザの名前であるユーザと、ＳＮＳの投稿の内容である投稿と、当該投稿を保存した時刻である保存時刻と、どの検索条件により検索されたかを示す検索条件ＩＤとからなる。
【００４９】
ステップＳ４０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、次の検索条件がある場合、ステップＳ４０２からの処理を実施する。次の検索条件がない場合、ＳＮＳ投稿収集処理を終了する。
【００５０】
（ＳＮＳ投稿収集処理の具体例）
具体例を用いて、ＳＮＳ投稿収集処理の詳細について説明する。
【００５１】
ステップＳ４０１において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、図７に示す検索条件テーブル５０１から検索条件（ＩＤ、検索条件、最終取得時刻）の一覧を取得する。
【００５２】
ステップＳ４０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、ステップＳ４０１で取得した検索条件の一覧の最初の検索条件７０１に対し、ステップＳ４０５までの繰り返し処理を開始する。
【００５３】
ステップＳ４０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、ＳＮＳサイト１２０に対し、検索条件７０１を用いて問い合わせを行い、最終取得時刻（2015-11-23 09:00:00）以降に投稿され、「32D Mark II」、「32dmk2」または「32D Mark2」のいずれかの文字列を含むＳＮＳの投稿を取得する。
【００５４】
ステップＳ４０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、ステップＳ４０３で取得したＳＮＳの投稿を、図８に示す投稿テーブル６０１に保存する。
【００５５】
検索条件７０１は、「32D
Mark II」、「32dmk2」または「32D Mark2」のいずれかの文字列を含むという検索条件であったので、投稿テーブル６０１に示したＳＮＳの投稿のうち、投稿８０１〜８０６、８０８および８０９が検索条件７０１によって取得され保存された投稿であり、これらには、検索条件７０１のＩＤである１が、検索条件ＩＤとして付されている。
【００５６】
ステップＳ４０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、検索条件の一覧に次の検索条件７０２があるので、ステップＳ４０２からの処理を実施する。
【００５７】
ステップＳ４０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、検索条件７０２に対し、ステップＳ４０５までの繰り返し処理を開始する。
【００５８】
ステップＳ４０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、ＳＮＳサイト１２０に対し、検索条件７０２を用いて問い合わせを行い、最終取得時刻（2015-11-23 09:00:00）以降に投稿され、文字列「N12000」を含むＳＮＳ投稿を取得する。
【００５９】
ステップＳ４０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、ステップＳ４０３で取得したＳＮＳの投稿を、図８に示す投稿テーブル６０１に保存する。
【００６０】
検索条件７０２は、文字列「N12000」を含むという検索条件であったので、投稿テーブル６０１に示したＳＮＳの投稿のうち、投稿８０１、８０７および８０８が検索条件７０２によって取得され保存された投稿であり、これらには、検索条件７０２のＩＤである２が、検索条件ＩＤとして付されている。
なお、ＳＮＳの投稿８０１および８０８は既に登録されているので再登録はせずに、検索条件７０２のＩＤである２が、これらの投稿の検索条件ＩＤに付加され１、２となっている。
【００６１】
ステップＳ４０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（ＳＮＳ投稿収集部１０３）は、検索条件の一覧に次の検索条件７０３があるので、ステップＳ４０２からの処理を実施する。
以降同様の処理を繰り返し、処理を終了する。
【００６２】
なお、ＳＮＳ投稿収集部１０３によって、本発明に係る「第一の収集手段」の一例が構成されている。
【００６３】
（購入・検討情報検出処理）
次に、図９および図１０〜図１４を用いて、図３のステップＳ３０３の購入・検討情報検出処理の詳細について説明する。
【００６４】
ステップＳ９０１において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、投稿テーブル６０１（図８）から取得した処理対象である投稿に対し、形態素解析・係り受け解析を行う。
【００６５】
形態素解析は、分かち書きされていない文字列を解析し、文字列を構成する形態素を識別する処理であり、係り受け解析は、形態素解析により識別された形態素の係り受け関係を解析する処理である。図１０に形態素解析・係り受け解析の結果の一例を示す。
本実施例においては、投稿が複数の文から構成される場合は、複数の解析結果をまとめて処理するように構成されているが、投稿に含まれる文ごとに処理するよう構成しても構わない。
【００６６】
ステップＳ９０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０１で取得した形態素解析・係り受け解析の結果における述部（述語および付属語からなる）に対し、述部属性テーブル５０３（図１２）を参照して、述部の付属語に対応する述部属性を取得する。そして、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、購入・検討述語テーブル５０２（図１１）を参照して、述部の述語および取得した述部属性と、述語および述部属性とが合致する項目があれば、当該項目の述語を購入・検討述語として取得する。この際に、当該項目の種別および対象格標識も取得する。
【００６７】
図１１は、購入・検討述語テーブル５０２の一例を示す図である。
購入・検討述語テーブル５０２は、述語と、その述語を含む述部の属性である述部属性と、購入または検討等を表す種別と、述語（述部）の対象格を表す対象格標識とからなる。
【００６８】
図１２は、述部属性テーブル５０３の一例を示す図である。
述部属性テーブル５０３は、付属語と、その付属語が含まれる述部の属性である述部属性とからなる。述部属性は、述部属性テーブル５０３により、述部において述語に後接する付属語により判定される。
【００６９】
ステップＳ９０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０２で取得した購入・検討述語に対し、ステップＳ９１０までの繰り返し処理を開始する。
ステップＳ９０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、形態素解析・係り受け解析の結果から、購入・検討述語の動作主格を判定する。動作主格が一人称であるか省略されている場合は、ステップＳ９０５に処理を移す。動作主格が省略されておらず一人称以外であれば、ステップＳ９１０に処理を移す。
【００７０】
ステップＳ９０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、述部（購入・検討述語）に係る対象格を検出する。対象格は、購入・検討述語テーブル５０２に定義された対象格標識に基づき、形態素解析・係り受け解析の結果から判定する。
ステップＳ９０６において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０７で取得した対象格に対し、ステップＳ９０９までの繰り返し処理を開始する。
【００７１】
ステップＳ９０７において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０７で取得した対象格が製品名に一致するかを判定する。具体的には、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、投稿テーブル６０１（図８）を参照して、投稿の検索条件ＩＤを取得し、検索テーブル５０１（図７）を参照して、取得した検索条件ＩＤの検索条件から製品名を取得し、対象格が取得した製品名に一致するか否かを判定する。製品名はいずれかの表記に統一されるものとする。また、製品名は別途辞書等を用いるように構成しても構わない。
情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、製品名に一致すればステップＳ９０８に処理を移す。製品名に一致しなければステップＳ９０９に処理を移す。
【００７２】
ステップＳ９０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、購入・検討述語と製品名を種別（購入・検討等）とともに、投稿および投稿したユーザ等と関連づけて、購入・検討情報保存領域１０７（図１３）における購入・検討情報テーブル１３０１（図１４）に保存する。
【００７３】
図１４は、購入・検討情報テーブル１３０１の一例を示す図である。
購入・検討情報テーブル１３０１は、述部と、述部に含まれる述語（購入・検討述語）と、述部の属性である述部属性と、製品名と、種別と、投稿に係る投稿ＩＤと、投稿したユーザ名であるユーザとからなる。
情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０８において、具体的には、以上の購入・検討情報検出処理および投稿テーブル６０１（図８）を参照して、これらの情報を、購入・検討情報テーブル１３０１に保存する。
【００７４】
ステップＳ９０９において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、次の対象格がある場合、ステップＳ９０６からの処理を実施する。次の対象格がない場合、ステップＳ９１０に処理を移す。
【００７５】
ステップＳ９１０において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、次の購入・検討述語がある場合、ステップＳ９０３からの処理を実施する。次の購入・検討述語がない場合、購入・検討情報検出処理を終了する。
【００７６】
本実施例においては、煩雑にならないように説明を簡略にしているが、動作主格や一人称の判定、対象格の判定における並立助詞や助詞省略、述部の活用変化や付属語の組み合わせによる格標識の変化への対応などについては当然考慮される。
【００７７】
（購入・検討情報検出処理の具体例）
次に、購入・検討情報検出処理の具体例として、図８のＳＮＳの投稿８０１に対して、図９に示す購入・検討情報検出処理が実施された場合について説明する。
【００７８】
ステップＳ９０１において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、投稿８０１に対し、形態素解析・係り受け解析を行い、図１０に示す形態素解析・係り受け解析の結果を得る。
【００７９】
図１０では、「N12000と32dmk2で悩んでる。」という投稿８０１を形態素解析した結果、「N12000」「と」「32dmk2」「で」「悩んでる」と形態素に解析され、「N12000」と「32dmk2」は対象格であり、「悩んでる」は述部であることを示している。そして、係り受け解析の結果、「N12000」は「と」に係り、「32dmk2」は「で」に係り、「N12000と」は「32dmk2で」に係り、「N12000と32dmk2で」は「悩んでる」に係ることを示している。
【００８０】
ステップＳ９０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０１で取得した形態素解析・係り受け解析の結果における述部１００１「悩んでる」（述語：「悩む」）に対し、述部属性テーブル５０３（図１２）を参照すると、付属語に対応する述部属性がないので、述語属性は「なし」とする。そして、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、購入・検討述語テーブル５０２（図１１）を参照し、述語と述部属性が合致する項目１１０１の述語「悩む」を購入・検討述語として取得する。この際に、項目１１０１の種別「検討」および対象格標識「で、と、か」も取得する。
【００８１】
ステップＳ９０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０２で取得した購入・検討述語「悩む」に対し、ステップＳ９１０までの繰り返し処理を開始する。
ステップＳ９０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、形態素解析・係り受け解析の結果から、購入・検討述語「悩む」の動作主格が省略されているのでステップＳ９０５に処理を移す。
【００８２】
ステップＳ９０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、購入・検討述語「悩む」に係る対象格として、対象格標識「で、と、か」を用いて、「N12000」（対象格標識「と」）および「32dmk2」（対象格標識「で」）を検出する。
ステップＳ９０６において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０７で取得した対象格「N12000」に対し、ステップＳ９０９までの繰り返し処理を開始する。
【００８３】
ステップＳ９０７において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０７で取得した対象格「N12000」が、投稿テーブル６０１（図８）における投稿８０１の検索条件ＩＤ２を介して、検索テーブル５０１（図７）の検索条件７０２の製品名「N12000」に一致するので、ステップＳ９０８に処理を移す。
【００８４】
ステップＳ９０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、述部「悩んでいる」、購入・検討述語「悩む」と製品名「N12000」、種別「検討」を、投稿（投稿ＩＤ＝１）および投稿ユーザ「kagawa」と関連づけて、購入・検討情報テーブル１３０１に保存する（図１４の１４０１）。
【００８５】
ステップＳ９０９において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、次の対象格「32dmk2」があるので、ステップＳ９０６からの処理を実施する。
ステップＳ９０６において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０７で取得した対象格「32dmk2」に対し、ステップＳ９０９までの繰り返し処理を開始する。
【００８６】
ステップＳ９０７において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、ステップＳ９０７で取得した対象格「32dmk2」が、投稿テーブル６０１（図８）における投稿８０１の検索条件ＩＤ１を介して、検索テーブル５０１（図７）の検索条件７０１の製品名「32dmk2」に一致するのでステップＳ９０８に処理を移す。
【００８７】
ステップＳ９０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、述部「悩んでいる」、購入・検討述語「悩む」、製品名「32dmk2」、種別「検討」を、投稿（投稿ＩＤ＝１）および投稿ユーザ「kagawa」と関連づけて、購入・検討情報テーブル１３０１に保存する（図１４の１４０２）。
【００８８】
ステップＳ９０９において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、次の対象格がないのでステップＳ９１０に処理を移す。
ステップＳ９１０において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（購入・検討情報検出部１０５）は、次の購入・検討述語がないので購入・検討情報検出処理を終了する。
【００８９】
なお、購入・検討情報検出部１０５によって、本発明に係る「検出手段」の一例が構成されている。
【００９０】
（閲覧情報収集処理）
次に、図１５および図１６〜図１７を用いて、図３のステップＳ３０７の閲覧情報収集処理の詳細について説明する。
【００９１】
ステップＳ１５０１において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、処理対象であるユーザがフォローするユーザ（以下、フォローユーザともいう）一覧をＳＮＳサイト１２０から取得し、フォローユーザテーブル６０２（図１６）に保存する。
【００９２】
図１６は、フォローユーザテーブル６０２の一例を示す図である。
フォローユーザテーブル６０２は、ユーザのユーザ名と、当該ユーザがフォローするユーザのユーザ名が登録される。
【００９３】
ステップＳ１５０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ステップＳ１５０１で取得したフォローユーザに対し、ステップＳ１５０９までの繰り返し処理を開始する。
【００９４】
ステップＳ１５０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、処理対象であるフォローユーザの投稿を投稿テーブル６０１（図８）から取得する。
本実施例においては、製品および競合製品に関する投稿はＳＮＳサイト１２０から取得しているので、投稿テーブルから取得するように構成しているが、ＳＮＳサイト１２０から直接取得するように構成してもよい。
【００９５】
ステップＳ１５０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ステップＳ１５０３で取得したフォローユーザの投稿に対し、ステップＳ１５０８までの繰り返し処理を開始する
ステップＳ１５０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、投稿にリンク情報（ＵＲＬ（Uniform Resource Locator））があるか判定する。リンク情報がある場合はステップＳ１５０６に処理を移す。リンク情報がない場合はステップＳ１５０８に処理を移す。
【００９６】
ステップＳ１５０６において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、インターネット１３０からリンク情報のリンク先情報としてタイトルを取得する。
ステップＳ１５０７において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、リンク情報（ＵＲＬ）およびステップＳ１５０６で取得したリンク先情報（タイトル）をユーザと関連付けて、閲覧情報として閲覧情報テーブル１３０２（図１７）に保存する。
【００９７】
図１７は、閲覧情報テーブル１３０２の一例を示す図である。
閲覧情報テーブル１３０２は、閲覧情報を一意に識別するＩＤと、ユーザ名であるユーザと、リンク情報であるＵＲＬと、リンク情報のリンク先の情報であるタイトル（または、ツイート（登録商標）など投稿された内容でもよい）とからなる。ユーザがリンク情報をたどってリンク先の情報のタイトル等を閲覧した可能性が高いことを意味する。
【００９８】
ステップＳ１５０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、次の投稿がある場合、ステップＳ１５０４からの処理を実施する。次の投稿がない場合、ステップＳ１５０９に処理を移す。
ステップＳ１５０９において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、次のフォローユーザがある場合、ステップＳ１５０２からの処理を実施する。次のフォローユーザがない場合、閲覧情報収集処理を終了する。
【００９９】
（閲覧情報収集処理の具体例）
次に、閲覧情報収集処理の具体例として、図１６に示すフォロー関係がある場合に、ユーザ「kagawa」に対して図１５に示す閲覧情報収集処理が実施された場合について説明する。
【０１００】
ステップＳ１５０１において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、処理対象であるユーザ「kagawa」がフォローするユーザの一覧をＳＮＳサイト１２０から取得し、フォローユーザテーブル６０２に保存する（図１６の１６０１）。
【０１０１】
ステップＳ１５０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ステップＳ１５０１で取得したフォローユーザ１６０１に対し、ステップＳ１５０９までの繰り返し処理を開始する。
ステップＳ１５０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、処理対象である１つ目のフォローユーザ「dcnews」の投稿８０２を投稿テーブル６０１（図８）から取得する。
【０１０２】
ステップＳ１５０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ステップＳ１５０３で取得したフォローユーザ「dcnews」の投稿８０２に対し、ステップＳ１５０８までの繰り返し処理を開始する。
ステップＳ１５０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、投稿８０２にリンク情報（ＵＲＬ）があるのでステップＳ１５０６に処理を移す。
【０１０３】
ステップＳ１５０６において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、インターネット１３０からリンク情報（http://www.dcnews.com/20151123-1）のリンク先のタイトル「カンノン32D Mark II発売記念キャンペーン開始！」を取得する。
ステップＳ１５０７において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ステップＳ１５０６で取得したリンク情報（ＵＲＬ＝http://www.dcnews.com/20151123-1）およびリンク先情報であるタイトル=「カンノン32D Mark II発売記念キャンペーン開始！」）をユーザ「kagawa」と関連付けて、閲覧情報１７０１として閲覧情報テーブル１３０２（図１７）に保存する。
【０１０４】
ステップＳ１５０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、フォローユーザ「dcnews」の次の投稿８０５があるのでステップＳ１５０４からの処理を実施する。
ステップＳ１５０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、フォローユーザ「dcnews」の投稿８０５に対し、ステップＳ１５０８までの繰り返し処理を開始する。
【０１０５】
ステップＳ１５０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、投稿８０５にリンク情報（ＵＲＬ）があるのでステップＳ１５０６に処理を移す。
ステップＳ１５０６において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、インターネット１３０からリンク情報（http://www.dcnews.com/20151123-3）のリンク先のタイトル「「カンノン32D Mark IIレビュー」」を取得する。
【０１０６】
ステップＳ１５０７において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ステップＳ１５０６で取得したリンク情報（URL=http://www.dcnews.com/20151123-3）およびリンク先情報であるタイトル＝「「カンノン32D Mark IIレビュー」」）をユーザ「kagawa」と関連付けて、閲覧情報１７０２として閲覧情報テーブル１３０２（図１７）に保存する。
【０１０７】
ステップＳ１５０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、フォローユーザ「dcnews」の次の投稿がないのでステップＳ１５０９に処理を移す。
ステップＳ１５０９において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、次のフォローユーザ「okazaki」があるのでステップＳ１５０２からの処理を実施する。
【０１０８】
ステップＳ１５０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、フォローユーザ「okazaki」に対し、ステップＳ１５０９までの繰り返し処理を開始する。
ステップＳ１５０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、処理対象であるフォローユーザ「okazaki」の投稿を投稿テーブル６０１から取得する。
【０１０９】
ステップＳ１５０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ステップＳ１５０３で取得したフォローユーザ「okazaki」の投稿８０７に対し、ステップＳ１５０８までの繰り返し処理を開始する
ステップＳ１５０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、投稿８０７にリンク情報（ＵＲＬ）がないのでステップＳ１５０８に処理を移す。
【０１１０】
ステップＳ１５０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、フォローユーザ「okazaki」の次の投稿８０９があるのでステップＳ１５０４からの処理を実施する。
ステップＳ１５０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、フォローユーザ「okazaki」の投稿８０９に対し、ステップＳ１５０８までの繰り返し処理を開始する。
【０１１１】
ステップＳ１５０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、投稿８０９にリンク情報（ＵＲＬ）がないのでステップＳ１５０８に処理を移す。
ステップＳ１５０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、フォローユーザ「okazaki」次の投稿がないのでステップＳ１５０９に処理を移す。
【０１１２】
ステップＳ１５０９において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ユーザ「kagawa」に対する次のフォローユーザがないので閲覧情報収集処理を終了する。
結果として、ユーザ「kagawa」が閲覧した可能性の高い情報（閲覧情報１７０１および１７０２）が閲覧情報テーブル１３０２に格納される。
【０１１３】
なお、閲覧情報収集部１０６によって、本発明に係る「第二の収集手段」の一例が構成されている。
【０１１４】
（集計処理）
次に、図１８のフローチャートおよび図１９を用いて、情報処理装置１００の分析部１０８が実行する集計処理について説明する。
【０１１５】
ステップＳ１８０１において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、分析対象となる製品の製品名を取得する。製品名の指定を受け付けてもよい。
ステップＳ１８０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、閲覧情報テーブル１３０２（図１７）からＵＲＬの一覧を取得する。
【０１１６】
ステップＳ１８０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、購入・検討情報テーブル１３０１（図１４）からユーザ一の覧を取得する。
ステップＳ１８０４において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、集計表１９０１（図１９）を初期化する。
【０１１７】
図１９は、集計表１９０１の一例を示す図である。
集計表１９０１は、分析対象となる製品に対する集計表であり、ＵＲＬと、各ユーザについて、分析対象の製品を購入したことを示す分析対象製品購入、分析対象以外の製品を購入したことを示す他製品購入、または分析対象の製品を検討したことを示す分析対象製品検討のいずれかの状態に分類し、さらに、ＵＲＬ先の情報を閲覧したことを示す閲覧、またはＵＲＬ先の情報を閲覧していないことを示す非閲覧のいずれかに分類して、集計した結果とを示したものである。
【０１１８】
ステップＳ１８０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、ステップＳ１８０２で取得したＵＲＬの一覧のＵＲＬごとに、ステップＳ１８１２までの繰り返し処理を開始する。
ステップＳ１８０６において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、ＵＲＬを集計表１９０１（図１９）に追加する。
【０１１９】
ステップＳ１８０７において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、ステップＳ１８０３で取得したユーザ一覧のユーザごとに、ステップＳ１８１１までの繰り返し処理を開始する。
ステップＳ１８０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、閲覧情報テーブル１３０２（図１７）を参照して、ユーザのＵＲＬに、対象としているＵＲＬが登録されているか否かを確認することにより、ユーザのリンク（ＵＲＬ）先情報の閲覧の有無を取得する。
【０１２０】
ステップＳ１８０９において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、購入・検討情報テーブル１３０１（図１４）を参照して、ユーザが「分析対象製品購入」、「他製品購入」、「分析対象製品検討」のいずれの状態であるかを判定する。
【０１２１】
具体的には、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、購入・検討情報テーブル１３０１（図１４）から、対象としているユーザの製品名および種別（購入、検討、等）を取得する。そして、分析対象製品を購入していれば、すなわち、製品名が分析対象となる製品の製品名と一致しており、かつ、種別が購入であれば、「分析対象製品購入」と判定する。また、分析対象製品を未購入で、その他製品を購入していれば、すわなち、製品名が分析対象となる製品の製品名と異なっており、かつ、種別が購入であれば、「他製品購入」と判定する。また、いずれの状態でもなく、分析対象製品を検討していれば、すわなち、製品名が分析対象となる製品の製品名と一致しており、かつ、種別が検討であれば、「分析対象製品検討」と判定する。
【０１２２】
本実施例においては、他製品をまとめて集計したが、製品ごとに集計するように構成してもよい。また、他製品の検討についても集計するように構成してもよい。
また、状態の判定は排反となるようにしたが、そうしなくてもよい。例えば、あるユーザについて、「分析対象製品購入」と判定され、かつ、「他製品購入」と判定されてもよい。
【０１２３】
ステップＳ１８１０において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、ステップＳ１８０８で取得したリンク（ＵＲＬ）先情報の閲覧の有無と、ステップＳ１８０９で判定した状態とに対応する集計表の項目を１加算する。
このとき項目とユーザを関連付けて記憶するように構成してもよい。
【０１２４】
ステップＳ１８１１において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、次のユーザがある場合、ステップＳ１８０７からの処理を実施する。次のユーザがない場合、ステップＳ１８１２に処理を移す。
ステップＳ１８１２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、次のＵＲＬがある場合、ステップＳ１８０５からの処理を実施する。次のＵＲＬがない場合、集計処理を終了する。
集計処理の結果、図１９に示すような集計表１９０１を得ることができる。
【０１２５】
なお、分析部１０８によって、本発明に係る「分析手段」の一例が構成されている。
【０１２６】
（分析・出稿処理）
図２０は、集計表１９０１（図１９）に基づく分析および出稿を行う画面（分析・出稿画面２００１）の一例を示す図である。
【０１２７】
情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、分析・出稿画面２００１を情報処理端末１００のディスプレイ２１０に表示して、キーボード２０９等から入力を受付けてもよい。また、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、分析者端末１１０から、ネットワークを介して要求を受け付けると分析・出稿画面２００１を送信して分析者端末１００のディスプレイ２１０に表示させ、分析者端末１１０から操作を受け付けてもよい。
【０１２８】
対象製品指定欄２００２に対象製品が指定されると、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、図１８に示した集計処理を実行し、集計結果である集計表１９０１（図１９）に基づき、集計欄２００３を更新する。集計欄２００３は説明を容易にするために表にしたが、グラフなどを用いて表現してもよい。
【０１２９】
結果として、リンク先の情報ごとに購入の際に与えた影響を分析することが可能となる。例えば、図２０の例においては、キャンペーンのリンクを含む投稿はあまり閲覧されていないが、閲覧した人については購入した比率が高いことが分かる。また、集計項目２００４からは、キャンペーンのリンクを含む投稿を閲覧していないが、製品購入を検討している人が多くいることが読み取ることができる。
【０１３０】
集計欄２００２における集計項目２００４を選択し、出稿ボタン２００５を押下することで、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１が、集計項目２００４に該当するユーザに対する広告の出稿を実施するように構成すれば、効率的にプロモーションを実施することが可能となる。これは、図１８のステップＳ１８１０において、項目とユーザを関連付けて記憶するように構成すれば可能となる。
【０１３１】
なお、分析・出稿画面２００１の出稿ボタン２００５による処理によって、本発明に係る「送信手段」の一例が構成されている。
【０１３２】
＜変形例＞
次に、本発明の実施形態における変形例について説明する。尚、前述した実施形態における構成及び処理等については、同様な構成及び処理等を備えるため、同一のものについては、同一の符号を用いて説明し、異なる部分についてのみ説明を行う。
【０１３３】
本発明の実施形態では、フォローするユーザの投稿に含まれるＵＲＬに対して、分析対象となる製品の購入、検討等の購入状況に応じた閲覧の有無を分析しているが、変形例では、当該ＵＲＬを含む投稿が、ユーザ自身が発信した投稿であるか、あるいは、リツイートした投稿であるか、あるいは、閲覧の有無を分析している。
【０１３４】
図２１は、本実施形態の情報処理装置１００において定期的に実行される、収集および解析処理の全体の流れの処理を示すフローチャートであり、本処理は、図３に示すフローチャートを改良したものである。
図３に示すフローチャートと異なる処理としては、ステップＳ２１０１における発信情報収集処理が追加されている点である。
図２２は、このステップＳ２１０１における発信情報収集処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１３５】
ステップＳ２２０１において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ユーザの投稿を投稿テーブル６０１（図８）から取得する。
ステップＳ２２０２において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、ステップＳ２２０１で取得したユーザの投稿に対し、ステップＳ２２０６までの繰返し処理を開始する。
【０１３６】
ステップＳ２２０３において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、投稿にリンク情報（ＵＲＬ）があるか判定する。リンク情報がある場合はステップＳ２２０４に処理を移す。リンク情報がない場合はステップＳ２２０６に処理を移す。
ステップＳ２２０４では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、インターネット１３０からリンク情報のリンク先情報としてタイトルを取得する。
【０１３７】
ステップＳ２２０５において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（閲覧情報収集部１０６）は、リンク情報（ＵＲＬ）およびステップＳ１５０６で取得したリンク先情報（タイトル）をユーザと関連付けて、閲覧情報として閲覧情報テーブル２３０２（図２３）に保存する。
この閲覧情報を閲覧情報テーブル２３０２（図２３）に保存する際に、処理対象である投稿が、ユーザ自身が起点となって発信した投稿であるか、あるいは、ユーザがリツイートしたものであるかを識別するための発信種別を保存する。
【０１３８】
図２３に示す閲覧情報テーブル２３０２は、図１７に示す閲覧情報テーブル１３０２を改良したものである。図１７に示す閲覧情報テーブル１３０２と異なる点は、ユーザ自身が発信した投稿であることを示す情報「発信」２３０３とユーザがリツイートして発信した情報「ＲＴ」２３０４とを識別するための発信種別を備えている点である。
【０１３９】
このように収集および解析処理を終えた後、図１８に示す集計処理を行うと、ステップＳ１８０８において、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、閲覧情報テーブル２３０２（図２３）を参照して、ユーザのＵＲＬに、対象としているＵＲＬが登録されているか否かを確認し、さらに、発信種別を取得する。
【０１４０】
ステップＳ１８１０では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１（分析部１０８）は、ステップＳ１８０８で取得したリンク（ＵＲＬ）先情報の閲覧の有無と、発信種別と、ステップＳ１８０９で判定した状態とに対応する集計表の項目を１加算する。
【０１４１】
図２４は、図１９の集計表１９０１において発信種別を追加した集計表２４０１である。「分析対象製品購入」、「他製品購入」、「分析対象製品検討」の各項目ごとに「発信」、「ＲＴ」の項目が追加されている。
【０１４２】
このとき、発信種別が存在すれば、「発信」または「ＲＴ」に対して１加算し、発信種別が存在しなければ、「閲覧」に１加算する。
なお、加算を行う際に、優先度を考慮して、「発信」、「ＲＴ」、「閲覧」の記載順に、優先度を決めて何れに対して加算してもよい。また、このときも項目とユーザを関連付けて記憶するように構成してもよい。
【０１４３】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る情報処理装置１００等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１４４】
１００  ・・・・・  情報処理装置
１０１  ・・・・・  設定部
１０２  ・・・・・  設定保存領域
１０３  ・・・・・  ＳＮＳ投稿収集部
１０４  ・・・・・  ＳＮＳデータ保存領域
１０５  ・・・・・  購入・検討情報検出部
１０６  ・・・・・  閲覧情報収集部
１０７  ・・・・・  購入・検討情報保存領域
１０８  ・・・・・  分析部
１１０  ・・・・・  分析者端末
１２０  ・・・・・  ＳＮＳサイト
１３０  ・・・・・  インターネット
２０１  ・・・・・  ＣＰＵ
２１１  ・・・・・  外部メモリ
５０１  ・・・・・  検索条件テーブル
５０２  ・・・・・  購入・検討述語テーブル
５０３  ・・・・・  述部属性テーブル
６０１  ・・・・・  投稿テーブル
６０２  ・・・・・  フォローユーザテーブル
１３０１  ・・・・・  購入・検討情報テーブル
１３０２  ・・・・・  閲覧情報テーブル
１９０１  ・・・・・  集計表
２００１  ・・・・・  分析・出稿画面
２３０２  ・・・・・  閲覧情報テーブル
２４０１  ・・・・・  集計表
【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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