(57)【要約】【課題】精度良好な分析を効率良く実行可能とする。【解決手段】情報分析システム１００において、分析対象データ、分析項目を分析レベル別に規定したテーブル、分析結果を分析レベルと対応付けた分析履歴を格納した記憶装置１０１と、分析要求が示す分析レベルを各分析履歴における分析レベルと照合し、同一分析レベルの分析履歴が特定出来た場合、当該分析履歴を分析結果として出力し、同一分析レベルの分析履歴が特定出来ない場合、分析レベルのより近い分析履歴の分析レベルと当該分析要求の分析レベルとの間の分析項目に関する過不足に基づく差分分析を実行し、当該差分分析の結果を分析結果として出力する演算装置１０４を含む構成とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象データと、当該分析対象データに関する分析項目を分析レベル別に規定したテーブルと、前記分析対象データの分析結果を当該分析に適用した分析レベルと対応付けた分析履歴と、を格納した記憶装置と、
所定ユーザの分析要求が示す分析レベルを、記憶装置の各分析履歴における分析レベルと照合し、同一分析レベルの分析履歴が特定出来た場合、当該分析履歴を前記分析要求に対する分析結果として所定装置に出力し、同一分析レベルの分析履歴が特定出来ない場合、分析レベルのより近い分析履歴の分析レベルと当該分析要求の分析レベルとの間の分析項目に関する過不足に基づき、当該分析履歴の示す分析結果をベースにした差分分析を実行し、当該差分分析の結果を前記分析要求に対する分析結果として所定装置に出力する演算装置と、
を備えることを特徴とする情報分析システム。
【請求項２】
前記演算装置は、
前記分析レベルのうち分析項目が最も少ない基本分析レベルで、前記分析対象データの分析を所定アルゴリズムにより実行し、当該分析結果を基本分析レベルと対応付けて前記分析履歴として記憶装置に格納する処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報分析システム。
【請求項３】
前記演算装置は、
前記照合に際し、現時点より所定期間内の分析履歴の分析レベルを、前記分析要求の分析レベルとの照合対象とするものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報分析システム。
【請求項４】
前記記憶装置は、
前記分析対象データとして、所定サービスの各利用者による当該サービスの利用に伴い生成されたデータを格納するものであり、
前記演算装置は、
前記所定ユーザの各顧客が保持する、生態情報の監視端末から、当該顧客の生態情報を取得する処理と、前記分析要求に応じて特定した分析結果が示す当該利用者の属性と、前記生態情報が示す当該各顧客の属性とをマッチングして、所定属性に関して生態情報と一致することが判明した分析結果を、当該属性および当該生態情報を示す者に関する分析結果として所定装置に出力する処理と、を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報分析システム。
【請求項５】
前記演算装置は、
前記マッチングの結果、所定属性に関して分析結果と一致する生態情報が所定数以下しか特定出来なかった場合、前記顧客による前記サービスの利用に伴い生成されたデータより、所定頻度以上でデータが生成されている所定項目を特定し、当該所定項目を、前記テーブルにおける所定分析レベルの新たな分析項目として格納し、
前記所定分析レベルで、前記分析対象データの分析を所定アルゴリズムにより実行し、当該分析結果を前記所定分析レベルと対応付けて前記分析履歴として記憶装置に格納して、前記照合の処理から以降の処理を再実行するものである、
ことを特徴とする請求項４に記載の情報分析システム。
【請求項６】
分析対象データと、当該分析対象データに関する分析項目を分析レベル別に規定したテーブルと、前記分析対象データの分析結果を当該分析に適用した分析レベルと対応付けた分析履歴と、を格納した記憶装置を備える情報処理システムが、
所定ユーザの分析要求が示す分析レベルを、記憶装置の各分析履歴における分析レベル
と照合し、同一分析レベルの分析履歴が特定出来た場合、当該分析履歴を前記分析要求に対する分析結果として所定装置に出力し、同一分析レベルの分析履歴が特定出来ない場合、分析レベルのより近い分析履歴の分析レベルと当該分析要求の分析レベルとの間の分析項目に関する過不足に基づき、当該分析履歴の示す分析結果をベースにした差分分析を実行し、当該差分分析の結果を前記分析要求に対する分析結果として所定装置に出力する、
ことを特徴とする情報分析方法。
【請求項７】
前記情報処理システムが、
前記分析レベルのうち分析項目が最も少ない基本分析レベルで、前記分析対象データの分析を所定アルゴリズムにより実行し、当該分析結果を基本分析レベルと対応付けて前記分析履歴として記憶装置に格納する処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項６に記載の情報分析方法。
【請求項８】
前記情報処理システムが、
前記照合に際し、現時点より所定期間内の分析履歴の分析レベルを、前記分析要求の分析レベルとの照合対象とする、
ことを特徴とする請求項６に記載の情報分析方法。
【請求項９】
前記情報処理システムが、
前記記憶装置において、前記分析対象データとして、所定サービスの各利用者による当該サービスの利用に伴い生成されたデータを格納し、
前記所定ユーザの各顧客が保持する、生態情報の監視端末から、当該顧客の生態情報を取得する処理と、前記分析要求に応じて特定した分析結果が示す当該利用者の属性と、前記生態情報が示す当該各顧客の属性とをマッチングして、所定属性に関して生態情報と一致することが判明した分析結果を、当該属性および当該生態情報を示す者に関する分析結果として所定装置に出力する処理と、を更に実行する、
ことを特徴とする請求項６に記載の情報分析方法。
【請求項１０】
前記情報処理システムが、
前記マッチングの結果、所定属性に関して分析結果と一致する生態情報が所定数以下しか特定出来なかった場合、前記顧客による前記サービスの利用に伴い生成されたデータより、所定頻度以上でデータが生成されている所定項目を特定し、当該所定項目を、前記テーブルにおける所定分析レベルの新たな分析項目として格納し、
前記所定分析レベルで、前記分析対象データの分析を所定アルゴリズムにより実行し、当該分析結果を前記所定分析レベルと対応付けて前記分析履歴として記憶装置に格納して、前記照合の処理から以降の処理を再実行する、
ことを特徴とする請求項９に記載の情報分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報分析システムおよび情報分析方法に関するものであり、具体的には、精度良好な分析を効率良く実行可能とする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワーク技術や情報処理技術の進化と共に、従来では困難であった膨大なデータの分析を行い、その結果を業務等に活用する動きがある。このような技術に関連するものとしては、例えば、各顧客コード及び／又は営業活動日をサブキーとして、マーケティングシステムデータベースの作成と更新を、マスターデータベースから必要な事項を索出しながら実行し、担当者の各種帳票の転記・集計・顧客検索のロードの軽減と、顧客へのセールス支援を行うことを特徴とする保険セールス支援データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体（特許文献１参照）などが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−９９７０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のような分析処理を行う情報処理装置やネットワークのリソースには限りがある。また、分析対象となるデータの規模は様々で、場合によっては非常に大規模となりうる。一方、分析結果に基づき営業戦略等を立てる者にとっては、情報鮮度の良い分析結果を迅速かつ多頻度に活用したいというニーズがある。
【０００５】
しかしながら、上述のリソースが分析対象データの規模に比べて不十分であれば、このニーズに応えきれない。また、ニーズに応えようと分析対象データを安易に絞り込むなどしても、分析精度が低下する恐れもある。
【０００６】
そこで本発明の目的は、精度良好な分析を効率良く実行可能とする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決する本発明の情報分析システムは、分析対象データと、当該分析対象データに関する分析項目を分析レベル別に規定したテーブルと、前記分析対象データの分析結果を当該分析に適用した分析レベルと対応付けた分析履歴と、を格納した記憶装置と、所定ユーザの分析要求が示す分析レベルを、記憶装置の各分析履歴における分析レベルと照合し、同一分析レベルの分析履歴が特定出来た場合、当該分析履歴を前記分析要求に対する分析結果として所定装置に出力し、同一分析レベルの分析履歴が特定出来ない場合、分析レベルのより近い分析履歴の分析レベルと当該分析要求の分析レベルとの間の分析項目に関する過不足に基づき、当該分析履歴の示す分析結果をベースにした差分分析を実行し、当該差分分析の結果を前記分析要求に対する分析結果として所定装置に出力する演算装置とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の情報分析方法は、分析対象データと、当該分析対象データに関する分析項目を分析レベル別に規定したテーブルと、前記分析対象データの分析結果を当該分析に適用した分析レベルと対応付けた分析履歴と、を格納した記憶装置を備える情報処理システムが、所定ユーザの分析要求が示す分析レベルを、記憶装置の各分析履歴における分析
レベルと照合し、同一分析レベルの分析履歴が特定出来た場合、当該分析履歴を前記分析要求に対する分析結果として所定装置に出力し、同一分析レベルの分析履歴が特定出来ない場合、分析レベルのより近い分析履歴の分析レベルと当該分析要求の分析レベルとの間の分析項目に関する過不足に基づき、当該分析履歴の示す分析結果をベースにした差分分析を実行し、当該差分分析の結果を前記分析要求に対する分析結果として所定装置に出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、精度良好な分析が効率良く実行可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態の情報分析システムを含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施形態の情報分析システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態のウエアラブル端末のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】本実施形態の保険会社サーバのハードウェア構成例を示す図である。
【図５】本実施形態のＳＮＳサーバのハードウェア構成例を示す図である。
【図６】本実施形態の保険会社テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図７】本実施形態の分析レベルテーブルのデータ構成例を示す図である。
【図８】本実施形態の分析履歴テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図９】本実施形態の商品情報テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１０】本実施形態のキャンペーン情報テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１１】本実施形態の検索キーワードテーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１２】本実施形態の保険契約者テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１３】本実施形態の投稿データテーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１４】本実施形態の情報分析方法におけるフロー例を示す図である。
【図１５】本実施形態の画面例１を示す図である。
【図１６】本実施形態の画面例２を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
−−−ネットワーク構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の情報分析システム１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す情報分析システム１００は、精度良好な分析を効率良く実行可能とするコンピュータシステムである。
【００１２】
ここでは一例として、保険会社における保険契約者、或いは見込みの保険契約者（該当者の適宜な情報は得られているが契約締結までは至っていない等）、に対し、当該保険会社がどのような保険商品やキャンペーンを提案していくと、保険契約の締結や更新といった成果に結びつきやすいか、といった営業戦略上の有用な情報を、分析結果として情報分析システム１００が保険会社に提供する状況を想定する。勿論、この想定は一例であり、本発明の適用対象を限定するものではない。
【００１３】
図１にて例示するように、本実施形態の情報分析システム１００は、ネットワーク１０を介して、ウエアラブル端末２００、保険会社サーバ３００、およびＳＮＳサーバ４００とデータ通信可能に接続されている。
【００１４】
このうち情報分析システム１００は、例えば保険会社向けの情報分析サービスの提供組織が運用するサーバ装置であって、情報分析方法の主たる実行主体である。
【００１５】
また、ウエアラブル端末２００は、保険契約者が装着し、当該保険契約者の生態情報を
感知可能な端末である。生態情報とは、例えば、心拍数、体温、位置情報、移動距離、運動内容（例：徒歩、ランニング）、睡眠情報、などといった情報が該当する。このウエアラブル端末２００は、具体的には、いわゆるスマートウォッチを想定出来る。
【００１６】
また、保険会社サーバ３００は、保険会社が運用するサーバ装置であり、自社の保険契約者に関する情報すなわち保険契約者情報や、保険商品、キャンペーンの各情報を保持、管理している。これらの情報は、外部装置の要求に応じて或いは所定期間ごとに、保険会社サーバ３００から情報分析システム１００に提供されるものとする。
【００１７】
また、ＳＮＳサーバ４００は、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）をインターネット上で提供するＳＮＳ企業が運用するサーバ装置である。このＳＮＳサーバ４００は、様々なＳＮＳユーザによる投稿データ（例：文章、画像、動画、音声など）を適宜な記憶手段に格納している。ＳＮＳサーバ４００は、これら投稿データを、外部装置の要求に応じて或いは所定期間ごとに、情報分析システム１００に提供するものとする。
【００１８】
−−−ハードウェア構成−−−
また、上述のネットワークを構成する各装置のハードウェア構成は以下の如くとなる。図２は、本実施形態の情報分析システム１００のハードウェア構成例を示す図である。この情報分析システム１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置１０４、ネットワーク１０と接続し他装置との通信処理を担う通信装置１０５、を備える。
【００１９】
なお、記憶装置１０１内には、上述のプログラム１０２の他、保険会社テーブル１２５、分析レベルテーブル１２６、分析履歴テーブル１２７、商品情報テーブル１２８、キャンペーン情報テーブル１２９、検索キーワードテーブル１３０、および、保険契約者テーブル１３１、が少なくとも記憶されている。これらテーブルのデータ構成等の詳細については後述する。
【００２０】
また、図３は、本実施形態のウエアラブル端末２００のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態におけるウエアラブル端末２００は、保険契約者が装着する端末で、既に述べたようにスマートウォッチ等を想定している。
【００２１】
このウエアラブル端末２００は、フラッシュメモリなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置２０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ２０３、記憶装置２０１に保持されるプログラム２０２をメモリ２０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置２０４、タッチパネル等の入出力装置２０５、ネットワーク１０ないし所定の近距離無線通信のプロトコルに従って他装置との通信処理を担う通信装置２０７、および、当該保険契約者の生態情報の観測を行う観測装置２１０を備える。
【００２２】
なお、上述の観測装置２１０は、自機の現在地を観測するＧＰＳユニット２１１、自機に作用した加速度を感知する加速度センサ２１２、自機に作用した角速度を感知するジャイロセンサ２１３、保険契約者の心拍数をカウントする心拍数センサ２１４、保険契約者の体温を測定する体温センサ２１５、といった各種のセンサ類を適宜に含んでいる。
【００２３】
また、記憶装置２０１が保持する上述のプログラム２０２は、上述の観測装置２１０に
よる各観測値、すなわち生態情報を取得する生態情報収集アプリ２０２１を含んでいる。
【００２４】
この生態情報収集アプリ２０２１は、保険会社が提供する例えばウエアラブル端末用のアプリであり、保険契約者の識別情報たる顧客ＩＤ２０２２を保持している。顧客ＩＤ２０２２の値は、保険契約に伴って保険会社から各保険契約者に事前通知されているものと想定する。
【００２５】
保険契約者は、ウエアラブル端末２００への当該生態情報収集アプリ２０２１のインストール時または、インストール後の所定タイミングで、生態情報収集アプリ２０２１の所定画面を介して、顧客ＩＤ２０２２の値を生態情報収集アプリ２０２１にセットする。或いは、保険会社が、当該生態情報収集アプリ２０２１を配信する際に、保険契約者向けの会員サイト等で、保険契約者のログイン動作を要求し、当該ログインに成功した場合に、該当保険契約者の顧客ＩＤを、生態情報収集アプリ２０２１にセットした上で、ダウンロード配信するとしてもよい。
【００２６】
また、図４は、本実施形態の保険会社サーバ３００のハードウェア構成例を示す図である。この保険会社サーバ３００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置３０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ３０３、記憶装置３０１に保持されるプログラム３０２をメモリ３０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置３０４、ネットワーク１０と接続し他装置との通信処理を担う通信装置３０５、を備える。
【００２７】
なお、記憶装置３０１内には、上述のプログラム３０２の他、保険契約者テーブル３２５、商品情報テーブル３２６、および、キャンペーン情報テーブル３２７、が少なくとも記憶されている。これら各テーブルのデータは、情報分析システム１００の備える、保険契約者テーブル１３１の一部データ、商品情報テーブル１２８、および、キャンペーン情報テーブル１２９の各データの元データである。従って、保険会社サーバ３００が、情報分析システム１００からの要求に応じて、または、所定の期間ごとに、保険契約者テーブル３２５、商品情報テーブル３２６、および、キャンペーン情報テーブル３２７の各データを、情報分析システム１００に送信し、互いに同期させるとすれば好適である。
【００２８】
また、図５は、本実施形態のＳＮＳサーバ４００のハードウェア構成例を示す図である。このＳＮＳサーバ４００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置４０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ４０３、記憶装置４０１に保持されるプログラム４０２をメモリ４０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置４０４、ネットワーク１０と接続し他装置との通信処理を担う通信装置４０５、を備える。
【００２９】
なお、記憶装置４０１内には、上述のプログラム４０２の他、投稿データテーブル４２５が少なくとも記憶されている。この投稿データテーブル４２５の詳細については後述する。
【００３０】
−−−データ構造例−−−
続いて、本実施形態の情報分析システム１００が用いるテーブル類について説明する。図６は、本実施形態の保険会社テーブル１２５のデータ構成例を示す図である。保険会社テーブル１２５は、当該情報分析システム１００による分析結果の提供先となる保険会社の情報を管理するテーブルである。
【００３１】
そのデータ構造は、各保険会社を一意に特定する会社ＩＤをキーとして、その名称、担当者、当該保険会社が指定した分析レベル、といったデータから成るレコードの集合体である。この「分析レベル」は、分析対象に含める分析項目の多さ又は重要度に応じたものとなる。
【００３２】
図７に、本実施形態における分析レベルテーブル１２６の一例を示す。分析レベルテーブル１２６は、上述した各分析レベルに対応した分析項目を規定するテーブルである。
【００３３】
そのデータ構造は、各分析レベルをキーとして分析項目を対応付けたレコードの集合体である。
【００３４】
本実施形態における分析レベルテーブル１２６では、分析レベルとして、分析項目が最も少ない基本分析レベルである「基本パターン」、この「基本パターン」に所定の分析項目が追加された「オプション１」、同様に「基本パターン」に所定の分析項目が追加された「オプション２」、の３レベルを規定している。
【００３５】
異なる分析レベルの間では、分析対象に含める分析項目の数または種類が異なってくる。基本的には、分析レベルが低い、すなわち基本的な分析レベルであるほど、分析項目数が少なくなっている。但し、こうした分析レベルの規定形態は一例であり、例えば、分析レベルごとに、含まれる分析項目の重要度が異なるよう規定した形態であってもよい。
【００３６】
また、分析項目の具体例として、保険契約の営業対象者であるＳＮＳユーザ（保険の既契約者と保険契約見込者のいずれも含みうる）の基本属性、ＳＮＳ上での保険に関する検索キーワード傾向、ＳＮＳ上の企業サイトを通じた保険情報の配信種別（例：或る属性のＳＮＳユーザに宛てたダイレクトメール、或いは、全ＳＮＳユーザ向けの一斉配信）と配信数および配信頻度、当該保険情報が含むリンク等に対するＳＮＳユーザのアクセス数、当該ＳＮＳ上の企業サイトのフォロワー増減数とＳＮＳユーザからの評価（例：肯定評価の数）、ＳＮＳユーザのライフステージ（例：第一子誕生）とそのライフステージにおける保険商品に関するニーズ（例：第一子が誕生した者による保険商品に関する検索キーワードのうち頻度最高のもの）、といった項目を想定している。
【００３７】
なお、上述の分析項目のうち基本属性は、ＳＮＳユーザの性別や年齢、居住地域などといった個人属性に関する情報である。また、ＳＮＳ上での保険に関する検索キーワード傾向は、ＳＮＳユーザがＳＮＳ上にて保険に関係するキーワード検索を行った場合の、所定期間中で最も使用頻度の高かったキーワード（例：こども保険）、などである。
【００３８】
図８に、本実施形態における分析履歴テーブル１２７の一例を示す。分析履歴テーブル１２７は、情報分析システム１００による情報分析の結果を格納したテーブルである。そのデータ構造は、分析結果を一意に特定する履歴ＩＤをキーとして、当該分析結果における、分析レベル（保険会社指定のもの）、該当分析を要求した保険会社のＩＤ、分析実行日時、分析結果、および、流用可否フラグといったデータから成るレコードの集合体である。このうち、流用可否フラグは、現在日時から所定の時間以内だけ過去の分析結果に付与されるフラグであり、流用可のものに「１」が付与されている。
【００３９】
図９に、本実施形態における商品情報テーブル１２８の一例を示す。商品情報テーブル１２８は、各保険会社が提供している保険商品の情報を格納したテーブルである。そのデータ構造は、保険商品を一意に特定する商品ＩＤをキーとして、該当保険商品の商品区分、商品名称、および当該保険商品の提供を行っている保険会社といったデータから成るレコードの集合体である。
【００４０】
図１０に、本実施形態におけるキャンペーン情報テーブル１２９の一例を示す。キャンペーン情報テーブル１２９は、各保険会社が行っているキャンペーンの情報を格納したテーブルである。そのデータ構造は、キャンペーンを一意に特定するキャンペーンＩＤをキーとして、該当キャンペーンの区分、キャンペーン対象の保険商品の商品ＩＤ、当該キャンペーンを行っている保険会社、およびキャンペーンの開催期間といったデータから成るレコードの集合体である。
【００４１】
図１１に、本実施形態における検索キーワードテーブル１３０の一例を示す。検索キーワードテーブル１３０は、ＳＮＳユーザによるＳＮＳ上でのキーワード検索に関する統計情報を格納したテーブルである。そのデータ構造は、所定期間内で所定頻度以上（例：所定期間内で最も用いられたもの）用いられている検索キーワードをキーとして、その検索対象であったＳＮＳ、当該検索キーワードによる検索実行回数といったデータから成るレコードの集合体である。
【００４２】
図１２に、本実施形態の保険契約者テーブル１３１の一例を示す。この保険契約者テーブル１３１は、各保険会社にとっての顧客である保険契約者の様々な情報を格納したテーブルである。そのデータ構造は、保険契約者を一意に特定する顧客ＩＤをキーとして、当該保険契約者の、性別、年齢、家族構成、契約中の保険会社、使用するウエアラブル端末２００のＩＤ、当該ウエアラブル端末２００から得られた当該保険契約者の生態情報、といったデータから成るレコードの集合体である。
【００４３】
なお、上述の生態情報は、ウエアラブル端末２００の観測装置２１０から生態情報収集アプリ２０２１が得た観測データを、情報分析システム１００がウエアラブル端末２００から得て格納した情報である。具体的には、ＧＰＳユニット２１１から得られた位置情報の履歴、加速度センサ２１２から得られた加速度値の履歴、ジャイロセンサ２１３から得られた角速度の履歴、心拍数センサ２１４から得られた心拍数の履歴、体温センサ２１５から得られた体温の履歴、といった情報を含んでいる。
【００４４】
図１３に、本実施形態における投稿データテーブル４２５の一例を示す。投稿データテーブル４２５０は、ＳＮＳサーバ４００が、各ＳＮＳユーザ（企業サイトの管理者たる保険会社含む）の投稿内容、当該投稿に対するフォロワー（他のＳＮＳユーザ）からの評価、当該ＳＮＳユーザのフォロワー数、等の情報を格納したテーブルである。そのデータ構造は、ＳＮＳユーザの識別情報（例：氏名や保険会社名）をキーとして、各投稿を一意に特定するＩＤ、当該投稿に対するフォロワーからの評価、当該ＳＮＳユーザのフォロワー数、ＳＮＳ上で利用した検索キーワードの履歴、といったデータから成るレコードの集合体である。
【００４５】
−−−フロー例−−−
以下、本実施形態における情報分析方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する情報分析方法に対応する各種動作は、情報分析システム１００における各装置がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００４６】
図１４は、本実施形態における情報分析方法のフロー例を示す図である。ここで、情報分析システム１００は、例えば、保険会社サーバ３００からの分析要求を受けて、ＳＮＳサーバ４００の投稿データテーブル４２５から投稿データを、また、検索キーワードテーブル１３０からキーワード検索に関する統計情報を、それぞれ取得する（ｓ１００）。なお、この処理を含め以降の各処理は、保険会社サーバ３００からの要求有無に関わらず、所定時間の経過ごとに実行するとしてもよい。このように分析要求無しで処理を開始する場合、例えば、保険会社テーブル１２５にてレコードが格納されている各保険会社に関し
て処理を行うものとする。
【００４７】
情報分析システム１００は、上述の投稿データの取得を、当該分析要求が示す保険会社に関して実行する。また情報分析システム１００は、上述のキーワード検索に関する統計情報の取得を、当該保険会社の企業サイトが存在するＳＮＳに関して実行する。
【００４８】
そのため情報分析システム１００は、該当保険会社の識別情報をキーに、自社の企業サイトがあるＳＮＳサーバ４００に対して、投稿データの取得要求を送信し、当該保険会社に関連する投稿データを取得する。また情報分析システム１００は、当該ＳＮＳサーバ４００が提供するＳＮＳに関して、検索キーワードテーブル１３０から統計情報を取得する。
【００４９】
ここで取得される投稿データは、ＳＮＳ上における当該保険会社の企業サイトの投稿内容（例：保険商品やキャンペーンの情報など）、フォロワー情報（例：フォロワーの識別情報と総数）、他のＳＮＳユーザからの評価、といったものになる。
【００５０】
更に情報分析システム１００は、上述のように得たフォロワー情報の示す各フォロワーの識別情報と、保険契約者テーブル１３１が示す各保険契約者の識別情報とをキーに、該当ＳＮＳユーザの投稿データの取得要求をＳＮＳサーバ４００に送信する。これにより情報分析システム１００は、当該保険会社の企業サイトのフォロワーと当該保険会社の保険契約者による投稿データも取得する。ここで得る投稿データは、ＳＮＳ上における当該ＳＮＳユーザの基本属性（例：性別、年齢など）やライフステージ、投稿内容（例：保険への興味や要望に関する投稿など）を少なくとも含む。
【００５１】
続いて情報分析システム１００は、上述のステップｓ１００で得た投稿データおよびキーワード検索に関する統計情報を分析対象データとし、分析レベルテーブル１２６における「基本パターン」の分析レベルでの分析を実行する（ｓ１０１）。
【００５２】
この分析は、分析レベル「基本パターン」の分析項目について、上述の分析対象データが含む各値の統計処理を実行するものとなる。例えば、当該保険会社のＳＮＳ上の企業サイトのフォロワー、すなわちＳＮＳユーザの性別および年代（基本属性）ごとに、当該ＳＮＳにおいて用いられたキーワードのうち統計情報によれば最も利用頻度の高いものを特定する処理となる。
【００５３】
また、情報分析システム１００は、投稿データのうち、当該ＳＮＳ上における当該企業サイトの投稿内容に基づき、当該企業サイトを通じてフォロワーに配信された保険情報（保険商品やキャンペーンの情報）の配信種別（例：ダイレクトメール。複数ある場合は頻度の最も高いもの）を特定し、その場合の配信数および配信頻度をカウントする。なお、上述の保険情報については、商品情報テーブル１２８およびキャンペーン情報テーブル１２９で特定出来る当該保険会社によるものとする。
【００５４】
次に情報分析システム１００は、上述の分析結果を、その分析レベルである「基本パターン」、該当保険会社の識別情報、および流用可否フラグ「１」と対応付けし、これを分析履歴として分析履歴テーブル１２７に格納する（ｓ１０２）。
【００５５】
なお、上述の流用可否フラグ「１」は、現時点で流用可であるものを示している。しかしながら、情報分析システム１００は、この分析履歴を分析履歴テーブル１２７に登録した以降、経過時間をカウントし、所定の基準時間を経過した時点で、当該流用可否フラグを「０」、すなわち流用不可と更新する。こうした分析履歴の流用可否フラグの管理手法については、「基本パターン」に関する分析履歴のみならず、他の分析レベルに紐付く分
析履歴に関しても同様である。
【００５６】
続いて情報分析システム１００は、上述の分析要求（ｓ１００で受けたもの）が、「基本パターン」以外、すなわち「オプション１」、「オプション２」など、基本パターンより高い分析レベルを要求しているか判定する（ｓ１０３）。
【００５７】
この判定の結果、「基本パターン」より高い分析レベルは要求していなかった場合（ｓ１０３：ｎ）、情報分析システム１００は、今次の分析結果として、分析履歴テーブル１２７の分析履歴のうち「基本パターン」に紐付くものをメモリ１０３に保持し、処理をステップｓ１１０に遷移させる。
【００５８】
他方、上述の判定の結果、「基本パターン」より高い分析レベルを要求していた場合（ｓ１０３：ｙ）、情報分析システム１００は、当該保険会社に関する分析履歴のうち、今次の分析要求における該当分析レベル以下の分析レベルに紐付くもので流用可否フラグが「１」のもの、すなわち流用可能なものがあるか分析履歴テーブル１２７にて検索する（ｓ１０４）。
【００５９】
上述の検索の結果、流用可否フラグ「１」のものが、分析レベル「基本パターン」のもの以外に特定できなかった場合（ｓ１０５：ｎ）、情報分析システム１００は、当該保険会社に関して既に保持する分析履歴のうち「基本パターン」に紐付くもの、すなわち上述のステップｓ１０２で得ているものをベースにした差分分析を実行し、その分析結果をメモリ１０３に保持する（ｓ１０６）。
【００６０】
当該差分分析は、ベースとする分析履歴の分析レベルと、今次の分析要求が示す分析レベルとについて、それぞれの分析項目を分析レベルテーブル１２６で特定し、ベースの分析レベルに足りない分析項目について、ステップｓ１００で得ている分析対象データに対する分析をステップｓ１０１と同様に実行する処理となる。
【００６１】
他方、上述の検索の結果、流用可否フラグ「１」のもののうち、分析レベル「基本パターン」より高い分析レベルに紐付く分析履歴に関して特定できた場合（ｓ１０５：ｙ）、情報分析システム１００は、当該特定できた分析履歴の分析レベルが、今次の分析要求の示す分析レベルより低いか、または同じであるか判定する（ｓ１０７）。
【００６２】
上述の判定の結果、上述で特定できた分析履歴の分析レベルが、今次の分析要求の示す分析レベルと同じであった場合（ｓ１０７：ｙ）、情報分析システム１００は、当該分析履歴を、今次の分析要求に対する分析結果と特定し、例えばメモリ１０３に保持する（ｓ１０８）。
【００６３】
他方、上述の判定の結果、上述で特定できた分析履歴の分析レベルが、今次の分析要求の示す分析レベルより低いものであった場合（ｓ１０７：ｎ）、情報分析システム１００は、当該分析履歴をベースにした差分分析を、ステップｓ１０６と同様に実行し、その分析結果をメモリ１０３に保持する（ｓ１０９）。
【００６４】
続いて情報分析システム１００は、上述のステップｓ１０３、ｓ１０６、ｓ１０８、ｓ１０９によって得ている分析結果を、保険会社サーバ３００に返信する（ｓ１１０）。この場合に保険会社サーバ３００が受信して、適宜な端末や出力装置等に表示させた分析結果の表示画面１５００の例を、図１５に示す。
【００６５】
この表示画面１５００を閲覧した保険会社の担当者等は、どういった属性のＳＮＳユーザ等が、自社サイトで発信している情報にどのような興味を持っているか、を認識するこ
とが出来る。つまり、保険契約の営業対象として、どのような属性の者に対してどういった保険商品やキャンペーンを提供すればよいか推定する材料が得られる。
【００６６】
上述のステップｓ１１０に続き、情報分析システム１００は、上述の分析要求を行ってきた保険会社の保険契約者が装着するウエアラブル端末２００から、当該保険契約者の生態情報を取得する（ｓ１１１）。ここで取得する生態情報については、図１２の保険契約者テーブル１３１の例に関して説明したように、位置情報の履歴、加速度値の履歴、角速度の履歴、心拍数の履歴、体温の履歴、といった情報を含んでいる。なお、こうした生態情報は、運動の種別や強度など各装着者の運動特性に関して事前分析を行い、その事前分析結果を生態情報としてもよい。運動特性の分析手法は既存技術を採用出来る。
【００６７】
続いて情報分析システム１００は、ステップｓ１１１で得た各生態情報が含む当該ウエアラブル端末２００のＩＤをキーに、保険契約者テーブル１３１で検索を実行し、当該ウエアラブル端末２００に紐付いている保険契約者の属性（例：性別、年齢、家族構成）を特定する（ｓ１１２）。
【００６８】
また、情報分析システム１００は、上述のステップｓ１１０までで得ている分析結果が示す基本属性と、ステップｓ１１２で得た各保険契約者の属性（生態情報を契機に得たもの）とをマッチングする（ｓ１１３）。
【００６９】
上述のマッチングの結果、所定属性に関して生態情報と上述の分析結果とが一致することが判明した場合（ｓ１１４：ｙ）、当該分析結果を、当該属性および当該生態情報を示す者に関する分析結果（図１６：画面１６００）として、上述の保険会社サーバ３００に送信し（ｓ１１５）、処理を終了する。
【００７０】
他方、上述のマッチングの結果、所定属性に関して分析結果と一致する生態情報が所定数以下しか特定出来なかった場合（ｓ１１４：ｎ）、情報分析システム１００は、ＳＮＳサーバ４００の投稿データテーブル４２５にて、当該ウエアラブル端末２００に紐付いている保険契約者の顧客ＩＤ（ｓ１１２で得る）をキーに検索し、当該保険契約者がＳＮＳ上で利用した検索キーワードの履歴を特定する（ｓ１１６）。
【００７１】
次に情報分析システム１００は、特定した検索キーワードの履歴に基づき、該当保険契約者らが所定頻度以上で使用している検索キーワードを特定し、これを、分析レベルテーブル１２６における、今次の分析レベル（保険会社が分析要求で指定したもの）の新たな分析項目として格納する（ｓ１１７）。例えば、分析レベル「オプション１」の分析項目のうちに「追加属性：検索キーワードとして“障害保険”を所定頻度以上使用する者」といった分析項目を追加する。以降、情報分析システム１００は、上述の新たな分析項目を追加した分析レベルで、上述のステップｓ１０１からの各処理を再実行する。
【００７２】
こうした分析項目の追加処理を必要に応じて行うことで、ウエアラブル端末の装着者らがＳＮＳ上で投稿している内容から新たなキーワードなどの分析項目を特定し、これに基づく再度の分析が可能となる。こうした処理を行うことで、分析結果を欲する者（例：保険会社）に対し、その事業に有用な情報を更に精度良く提供することが出来る。
【００７３】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００７４】
こうした本実施形態によれば、ＳＮＳ上に時々刻々アップされる書込といった、いわゆるビッグデータなどの大規模データに対しても、精度良好な分析を効率良く実行可能となる。こうした分析で得られる分析結果は、保険契約者等に向けた営業戦略を立案する上で
、鮮度の良い情報に基づいた有為な情報となりやすい。また、情報分析に伴うコンピュータやネットワークのリソースの使用も効率的となり、データ処理速度の向上や消費エネルギー低減といった効果も奏する。
【００７５】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の情報分析システムにおいて、前記演算装置は、前記分析レベルのうち分析項目が最も少ない基本分析レベルで、前記分析対象データの分析を所定アルゴリズムにより実行し、当該分析結果を基本分析レベルと対応付けて前記分析履歴として記憶装置に格納する処理を更に実行するものである、としてもよい。
【００７６】
これによれば、予め基本レベルの分析を行って他の分析機会に備え、それ以降のタイミングで行ういずれの分析に際しても差分分析を実行出来る。様々な分析レベルの分析要求が数多く発生する状況であるほど、差分分析の機会が増加し、全体として処理効率が良好なものとなる。
【００７７】
また、本実施形態の情報分析システムにおいて、前記演算装置は、前記照合に際し、現時点より所定期間内の分析履歴の分析レベルを、前記分析要求の分析レベルとの照合対象とするものである、としてもよい。
【００７８】
これによれば、ＳＮＳ上の書込みなどにおける、時間経過に伴う変化の容易性に対応し、差分分析のベースとする分析履歴の、情報としての新鮮さを担保することが出来る。ひいては、分析結果の精度がより良好なものとなる。
【００７９】
また、本実施形態の情報分析システムにおいて、前記記憶装置は、前記分析対象データとして、所定サービスの各利用者による当該サービスの利用に伴い生成されたデータを格納するものであり、前記演算装置は、前記所定ユーザの各顧客が保持する、生態情報の監視端末から、当該顧客の生態情報を取得する処理と、前記分析要求に応じて特定した分析結果が示す当該利用者の属性と、前記生態情報が示す当該各顧客の属性とをマッチングして、所定属性に関して生態情報と一致することが判明した分析結果を、当該属性および当該生態情報を示す者に関する分析結果として所定装置に出力する処理と、を更に実行するものである、としてもよい。
【００８０】
これによれば、ウエアラブル端末から得られる、当該ウエアラブル端末の装着者（例：保険契約者）の心拍数や移動距離、運動内容、睡眠情報といった各種の生態情報と、ＳＮＳ上の不特定多数の者（保険契約者とは限らない）による商品やそのニーズに関する書込等に基づく分析履歴（分析結果）とのマッチングで、例えば、保険契約者のうち、どういった運動傾向や心身状態にある者に対し、どのような商品やキャンペーンの情報提供等を行えば好適な営業成果が得られるか、といった営業支援に向けた情報提供が可能となる。
【００８１】
また、本実施形態の情報分析システムにおいて、前記演算装置は、前記マッチングの結果、所定属性に関して分析結果と一致する生態情報が所定数以下しか特定出来なかった場合、前記顧客による前記サービスの利用に伴い生成されたデータより、所定頻度以上でデータが生成されている所定項目を特定し、当該所定項目を、前記テーブルにおける所定分析レベルの新たな分析項目として格納し、前記所定分析レベルで、前記分析対象データの分析を所定アルゴリズムにより実行し、当該分析結果を前記所定分析レベルと対応付けて前記分析履歴として記憶装置に格納して、前記照合の処理から以降の処理を再実行するものである、としてもよい。
【００８２】
これによれば、マッチングの結果、上述のウエアラブル端末の装着者の生態情報の属性とマッチする分析履歴が十分に得られないケースでも、当該装着者らがＳＮＳ上で投稿し
ている内容から新たなキーワードなどの分析項目を特定し、これに基づく再度の分析が可能となる。こうした処理を行うことで、分析結果を欲する者（例：保険会社）に対し、その事業に有用な情報を精度良く提供することが出来る。
【００８３】
また、本実施形態の情報分析方法において、前記情報処理システムが、前記分析レベルのうち分析項目が最も少ない基本分析レベルで、前記分析対象データの分析を所定アルゴリズムにより実行し、当該分析結果を基本分析レベルと対応付けて前記分析履歴として記憶装置に格納する処理を更に実行するとしてもよい。
【００８４】
また、本実施形態の情報分析方法において、前記情報処理システムが、前記照合に際し、現時点より所定期間内の分析履歴の分析レベルを、前記分析要求の分析レベルとの照合対象とする、としてもよい。
【００８５】
また、本実施形態の情報分析方法において、前記情報処理システムが、前記記憶装置において、前記分析対象データとして、所定サービスの各利用者による当該サービスの利用に伴い生成されたデータを格納し、前記所定ユーザの各顧客が保持する、生態情報の監視端末から、当該顧客の生態情報を取得する処理と、前記分析要求に応じて特定した分析結果が示す当該利用者の属性と、前記生態情報が示す当該各顧客の属性とをマッチングして、所定属性に関して生態情報と一致することが判明した分析結果を、当該属性および当該生態情報を示す者に関する分析結果として所定装置に出力する処理と、を更に実行するとしてもよい。
【００８６】
また、本実施形態の情報分析方法において、前記情報処理システムが、前記マッチングの結果、所定属性に関して分析結果と一致する生態情報が所定数以下しか特定出来なかった場合、前記顧客による前記サービスの利用に伴い生成されたデータより、所定頻度以上でデータが生成されている所定項目を特定し、当該所定項目を、前記テーブルにおける所定分析レベルの新たな分析項目として格納し、前記所定分析レベルで、前記分析対象データの分析を所定アルゴリズムにより実行し、当該分析結果を前記所定分析レベルと対応付けて前記分析履歴として記憶装置に格納して、前記照合の処理から以降の処理を再実行するとしてもよい。
【符号の説明】
【００８７】
１０    ネットワーク
１００  情報分析システム
１０１  記憶装置
１０２  プログラム
１０３  メモリ
１０４  演算装置
１０５  通信装置
１２５  保険会社テーブル
１２６  分析レベルテーブル
１２７  分析履歴テーブル
１２８  商品情報テーブル
１２９  キャンペーン情報テーブル
１３０  検索キーワードテーブル
１３１  保険契約者テーブル
２００  ウエアラブル端末
２０１  記憶装置
２０２  プログラム
２０２１  生態情報収集アプリ
２０２２  顧客ＩＤ
２０３  メモリ
２０４  演算装置
２０５  入出力装置
２０７  通信装置
２１０  観測装置
２１１  ＧＰＳユニット
２１２  加速度センサ
２１３  ジャイロセンサ
２１４  心拍数センサ
２１５  体温センサ
３００  保険会社サーバ
３０１  記憶装置
３０２  プログラム
３０３  メモリ
３０４  演算装置
３０５  通信装置
３２５  保険契約者テーブル
３２６  商品情報テーブル
３２７  キャンペーン情報テーブル
４００  ＳＮＳサーバ
４０１  記憶装置
４０２  プログラム
４０３  メモリ
４０４  演算装置
４０５  通信装置
４２５  投稿データテーブル
【図１】
2017162161.tif 000003
【図２】
2017162161.tif 000004
【図３】
2017162161.tif 000005
【図４】
2017162161.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
2017162161.tif 000009
【図８】
2017162161.tif 000010
【図９】
2017162161.tif 000011
【図１０】
2017162161.tif 000012
【図１１】
2017162161.tif 000013
【図１２】
2017162161.tif 000014
【図１３】
2017162161.tif 000015
【図１４】
2017162161.tif 000016
【図１５】
2017162161.tif 000017
【図１６】
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