(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客が保有する顧客保有項目と、特定若しくは不特定の者を対象に実施した調査又はその者の履歴情報から取得され、当該その者の少なくとも属性、価値観、嗜好、消費行動、行動パターンの何れかが反映されたソースデータのソースデータ項目とを対応させる項目対応手段と、
前記顧客保有項目と対応する前記ソースデータ項目を入力データとして機械学習させた機械学習モデルと、
指標化すべき指標化項目の内容に応じて異なる前記機械学習モデルを用いて前記顧客保有項目を分類し、分類項目を作成する分類項目作成手段と、
前記分類項目作成手段が作成した前記分類項目に、前記機械学習モデルを用いて所定の規則に基づいてスコアを付与するスコア付与手段と、
前記スコア付与手段が付与した第１のスコアに第１の係数を乗じ、当該第１のスコアとは別の機会に前記スコア付与手段が付与した第２のスコアに第２の係数を乗じ、これらを合算した加重スコアを前記分類項目に付与する加重スコア付与手段と、
を備えることを特徴とする顧客推定装置。
【請求項２】
前記第２のスコアは、前記第１のスコアの付与時から前記ソースデータが更新された後のスコアであることを特徴とする請求項１に記載の顧客推定装置。
【請求項３】
前記第１のスコアは、前記分類項目作成手段が作成した第１の前記指標化項目に対する前記分類項目のスコアであり、
前記第２のスコアは、前記分類項目作成手段が作成した、前記第１の指標化項目と関連する第２の前記指標化項目に対する前記分類項目のスコアであることを特徴とする請求項１に記載の顧客推定装置。
【請求項４】
前記第１のスコア及び前記第２のスコアは、同時期のスコアであることを特徴とする請求項３に記載の顧客推定装置。
【請求項５】
前記スコア付与手段は、第ｎ（ｎ≧１の自然数）の指標化項目に対する分類項目に第ｎのスコアを付与し、
前記加重スコア付与手段は、前記第ｎのスコアに第ｎの係数を乗じ、当該係数を乗じた第１から第ｎまでのスコアを合算した加重スコアを前記分類項目に付与することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の顧客推定装置。
【請求項６】
機械学習モデルを備えるコンピュータを用いて、商品又はサービスに興味のある対象顧客を推定する顧客推定方法であって、
前記コンピュータのデータ処理部が、顧客が保有する顧客保有項目と、特定若しくは不特定の者を対象に実施した調査又はその者の履歴情報から取得され、当該その者の少なくとも属性、価値観、嗜好、消費行動、行動パターンの何れかが反映されたソースデータのソースデータ項目とを対応させる項目対応ステップと、
前記顧客保有項目と対応する前記ソースデータ項目を入力データとして機械学習させ、機械学習モデルを作成する機械学習モデル作成ステップと、
前記データ処理部が、指標化すべき指標化項目の内容に応じて異なる前記機械学習モデルを用いて前記顧客保有項目を分類し、分類項目を作成する分類項目作成ステップと、
前記データ処理部が、前記分類項目作成ステップで作成された前記分類項目に、前記機械学習モデルを用いて所定の規則に基づいてスコアを付与するスコア付与ステップと、
前記データ処理部が、前記スコア付与ステップで付与された第１のスコアに第１の係数を乗じ、当該第１のスコアとは別の機会に前記スコア付与ステップで付与された第２のスコアに第２の係数を乗じ、これらを合算した加重スコアを前記分類項目に付与する加重スコア付与ステップと、
を備えることを特徴とする顧客推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象顧客を精度良く推定することができる顧客推定装置及び顧客推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ウェブのアクセスログを利用して、新規の顧客に対して商品やサービスの広告を配信したり、提案したりするシステムが知られている。
【０００３】
例えば、下記の特許文献１の会員向けターゲティング広告提供システムでは、会員専用サイト運営会社が運営している会員専用サイトＡの会員は、コンピュータ、スマートフォン等の利用者端末から、インターネットを介して会員専用サイトメインサーバにアクセスする。会員は、利用者端末から会員ＩＤとパスワードを入力して会員専用サイトＡにログインし、会員向けの情報提供ページを閲覧することができる。
【０００４】
そして、利用者端末が、会員専用サイトＡと切り離された会員専用サイト外対応サーバのクッキーＩＤを広告配信会社の広告配信サーバに渡すことで、会員専用サイトＡ内での履歴が外部に流出することを防ぎながら、会員の属性に合ったターゲティング広告を提供する。
【０００５】
また、会員は、利用者端末からインターネットを介して、ウェブサイト運営会社が運営しているウェブサイトＢにアクセスすると、広告配信の委託を受けたウェブサイトＢの広告枠に広告が配信されるようになる（段落００１７〜００２７、図１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第５８４３９８３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１のシステムでは、クッキーＩＤから取得される情報に基づいて広告が配信されるため、ユーザが購入した商品の関連商品等、関連性の強い商品、サービスの広告しか行えないという問題があった。すなわち、ユーザが最近興味を持ち始めた事項や、潜在的に抱えている課題を解決するための提案を行うことはできなかった。仮に、このような提案を行うためには、個人を特定する連結識別子の取得が前提となっていた。
【０００８】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、連結識別子を取得することなく、対象顧客を精度良く推定することができる顧客推定装置を提供することを目的とする。
【０００９】
なお、本発明は、出願済み（特願２０１９−１６２８７３）の顧客推定装置に関連する内容であり、当該装置の実用性及び拡張可能性を説明する目的がある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の顧客推定装置は、顧客が保有する顧客保有項目と、特定若しくは不特定の者を対象に実施した調査又はその者の履歴情報から取得され、当該その者の少なくとも属性、価値観、嗜好、消費行動、行動パターンの何れかが反映されたソースデータのソースデータ項目とを対応させる項目対応手段と、前記顧客保有項目と対応する前記ソースデータ項目を入力データとして機械学習させた機械学習モデルと、指標化すべき指標化項目の内容に応じて異なる前記機械学習モデルを用いて前記顧客保有項目を分類し、分類項目を作成する分類項目作成手段と、前記分類項目作成手段が作成した前記分類項目に、前記機械学習モデルを用いて所定の規則に基づいてスコアを付与するスコア付与手段と、前記スコア付与手段が付与した第１のスコアに第１の係数を乗じ、当該第１のスコアとは別の機会に前記スコア付与手段が付与した第２のスコアに第２の係数を乗じ、これらを合算した加重スコアを前記分類項目に付与する加重スコア付与手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明の顧客推定装置では、項目対応手段が顧客の性別、年齢等の顧客保有項目とソースデータ項目とを対応させることで両項目の紐付けが行われる。また、分類項目作成手段は、販売する商品、提供するサービス等に関する指標化すべき指標化項目の内容に応じて顧客保有項目を分類し、分類項目を作成する。さらに、スコア付与手段は、所定の規則に基づいて各分類項目に対してスコアを付与する。これにより、本装置は、指標化項目のスコアが高いとされる分類項目と、指標化項目のスコアが低いとされる分類項目とを区別し、対象顧客となり得るグループを推定することができる。
【００１２】
また、加重スコア付与手段は、例えば、トレンドを考慮して第１のスコア及び第２のスコアに重み付けをして、加重スコアを算出する。従って、本装置は、目的に合わせた最終的なスコアを算出して、対象顧客を精度良く推定することができる。
【００１３】
本発明の顧客推定装置において、前記第２のスコアは、前記第１のスコアの付与時から前記ソースデータが更新された後のスコアであってもよい。
【００１４】
本装置では、第１のスコアの付与時から更新されたソースデータによって第２のスコアを取得して、加重スコア付与手段が第１のスコア及び第２のスコアに重み付けを行う。例えば、第２のスコアの方に大きな重み付けをすることで、本装置は、より現状に近い状況のスコアに調整することができる。
【００１５】
また、本発明の顧客推定装置において、前記第１のスコアは、前記分類項目作成手段が作成した第１の前記指標化項目に対する前記分類項目のスコアであり、前記第２のスコアは、前記分類項目作成手段が作成した、前記第１の指標化項目と関連する第２の前記指標化項目に対する前記分類項目のスコアであってもよい。
【００１６】
第２の指標化項目は、第１の指標化項目と関連があるものの異なる指標であるため、異なる分類項目が作成される。これにより、本装置は、分類項目の数を増減させたり、スコアを調整したりすることができる。
【００１７】
また、本発明の顧客推定装置において、前記第１のスコア及び前記第２のスコアは、同時期のスコアであってもよい。
【００１８】
本装置では、第１のスコアと第２のスコアとを、例えば、ソースデータの変更がない同時期に取得して、加重スコア付与手段が第１のスコア及び第２のスコアに重み付けを行う。これにより、本装置は、複数の指標を取り入れた最終的なスコアを算出することができる。
【００１９】
また、本発明の顧客推定装置において、前記スコア付与手段は、第ｎ（ｎ≧１の自然数）の指標化項目に対する分類項目に第ｎのスコアを付与し、前記加重スコア付与手段は、前記第ｎのスコアに第ｎの係数を乗じ、当該係数を乗じた第１から第ｎまでのスコアを合算した加重スコアを前記分類項目に付与するようにしてもよい。
【００２０】
この構成によれば、加重スコア付与手段は、第１のスコアには第１の係数を乗じ、第ｎ（ｎ≧１の自然数）のスコアに第ｎの係数を乗じて、当該係数を乗じた第１から第ｎまでのスコアを合算した加重スコアを算出し、各分類項目に付与する。すなわち、指標化項目は何個あってもよく、本装置は、このような場合でも重み付けを行った最終的なスコアを算出することができる。
【００２１】
本発明の顧客推定方法は、機械学習モデルを備えるコンピュータを用いて、商品又はサービスに興味のある対象顧客を推定する顧客推定方法であって、前記コンピュータのデータ処理部が、顧客が保有する顧客保有項目と、特定若しくは不特定の者を対象に実施した調査又はその者の履歴情報から取得され、当該その者の少なくとも属性、価値観、嗜好、消費行動、行動パターンの何れかが反映されたソースデータのソースデータ項目とを対応させる項目対応ステップと、前記顧客保有項目と対応する前記ソースデータ項目を入力データとして機械学習させ、機械学習モデルを作成する機械学習モデル作成ステップと、前記データ処理部が、指標化すべき指標化項目の内容に応じて異なる前記機械学習モデルを用いて前記顧客保有項目を分類し、分類項目を作成する分類項目作成ステップと、前記データ処理部が、前記分類項目作成ステップで作成された前記分類項目に、前記機械学習モデルを用いて所定の規則に基づいてスコアを付与するスコア付与ステップと、前記データ処理部が、前記スコア付与ステップで付与された第１のスコアに第１の係数を乗じ、当該第１のスコアとは別の機会に前記スコア付与ステップで付与された第２のスコアに第２の係数を乗じ、これらを合算した加重スコアを前記分類項目に付与する加重スコア付与ステップと、を備えることを特徴とする。
【００２２】
本発明の顧客推定方法では、項目対応ステップにて、顧客保有項目とソースデータ項目とを対応させることで両項目の紐付けが行われ、分類項目作成ステップにて、指標化項目に応じて顧客保有項目を分類して、分類項目を作成する。また、スコア付与ステップにて、各分類項目に対してスコアが付与されるので、対象顧客となり得るグループを推定することができる。
【００２３】
また、加重スコア付与ステップでは、各分類項目に、第１のスコアと第２のスコアとから算出した加重スコアを付与する。そして、目的に応じて第１のスコアに乗じる第１の係数、第２のスコアに乗じる第２の係数を変更し、最終的なスコアを算出する。従って、本方法は、対象顧客の判定の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の第１実施形態に係る顧客推定装置の概要を説明する図。
【図２Ａ】顧客推定装置が作成した分類項目（旧日付け）の例を説明する図。
【図２Ｂ】顧客推定装置が作成した分類項目（新日付け）の例を説明する図。
【図３】最終結果の例を説明する図。
【図４Ａ】第２実施形態の顧客推定装置が作成した分類項目（指標化項目Ａ）の例を説明する図。
【図４Ｂ】第２実施形態の顧客推定装置が作成した分類項目（指標化項目Ｂ）の例を説明する図。
【図４Ｃ】第２実施形態の顧客推定装置が作成した分類項目（指標化項目Ｃ）の例を説明する図。
【図５】第２実施形態の最終結果の例を説明する図。
【図６】顧客推定装置を利用して対象顧客を推定するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下では、図面を参照しながら、本発明の顧客推定装置の詳細を説明する。
【００２６】
［第１実施形態］
まず、図１〜図３を参照して、本発明の第１実施形態の顧客推定装置１の利用方法について説明する。
【００２７】
まず、図１を参照して、本発明の実施形態に係る顧客推定装置１の概要を説明する。本実施形態において、顧客推定装置１は、デスクトップＰＣ、ノートＰＣ、タブレット端末等にインストールされた、サービス提供会社Ｘ（以下、会社Ｘという）が所有する装置端末である。
【００２８】
以下では、会社Ｘのクライアント企業であって、顧客推定装置１の提供先Ｙ（以下、会社Ｙとする）が、新たに開発した医薬品について、ＤＭ（ダイレクトメール）の配信やネット広告を開始するため、残尿感で悩んでいる人を特定したいという需要があった場合を例に説明する。
【００２９】
会社Ｙは、顧客ＤＢ（データベース）２０を有しており、顧客リストの顧客情報として、少なくとも「性別」、「年代」を保有している。しかしながら、肝心な「残尿感の悩み有無」といった直接的な情報は保有していない。
【００３０】
このような場合、会社Ｙ（ユーザ）は、「残尿感の悩み有無」という指標化すべき項目（指標化項目）と、「性別」及び「年代」の顧客保有項目とを顧客推定装置１に入力する。ここで、顧客保有項目の「性別」は男性／女性の情報であり、「年代」は１０代／２０代／３０代／４０代／５０代／６０代といった情報であり、必ずしも「顧客ＡＡＡは、女性、３５歳」といった個人情報でなくてもよい。
【００３１】
これらの項目を顧客推定装置１に入力することで、全顧客の中から指標化項目に関する見込顧客のみならず、現状では可能性が低いものの、将来的には需要があると推察される対象顧客（潜在顧客又はターゲット顧客）を抽出することができる。
【００３２】
指標化項目の取得は、顧客推定装置１の指標化項目取得部２で行われる。また、顧客保有項目の取得は、顧客推定装置１の顧客保有項目取得部３で行われる。
【００３３】
顧客推定装置１に指標化項目及び顧客保有項目が入力されると、顧客推定装置１の項目対応部４（本発明の「項目対応手段」に相当）が、市場全体を推定可能なエリアランダムサンプリングを採用したシングルソースデータ（以下、ソースデータという）と項目のマッチングを行う。さらに、顧客推定装置１は顧客保有項目を分類して、各分類項目にスコアを付与する。
【００３４】
顧客保有項目の分類は、顧客推定装置１の分類項目作成部５（本発明の「分類項目作成手段」に相当）で行われる。また、スコアの付与は、顧客推定装置１のスコア付与部６（本発明の「スコア付与手段」に相当）で行われる。なお、分類項目作成部５及びスコア付与部６は、当該ソースデータを入力データとして機械学習させた機械学習モデルである。これは、対象顧客の情報というより、むしろ指標化項目に関する情報の提供といえる。
【００３５】
ソースデータについて補足すると、これは、アンケートによって特定又は不特定の生活者の意識、属性、商品関与、メディア接触等を網羅的に調査した情報である。すなわち、ソースデータは、「人」、「モノ」、「メディア」の３つの観点で生活者をとらえた、いわば生活者の行動パターンを強く反映した情報である。
【００３６】
なお、上述の「意識」とは、生活者の価値観、嗜好、消費行動等を意味する。また、「属性」とは、正確には人口統計学的属性であり、性別、年齢（年代）、住んでいる地域、社会人であれば業種や年収、未婚か既婚か、子供が何人いるか等の社会経済的な特性データを意味する。
【００３７】
また、上述の「商品関与」とは、衣服、電化製品等のブランド、趣味や特技等のデータを意味し、「メディア接触」とは、情報を取得するため利用する媒体がインターネットか新聞か、又は雑誌か等のデータを意味する。
【００３８】
このソースデータは、東京エリア（東京５０ｋｍ圏内）、関西地区、名古屋地区、北部九州地区、札幌地区、仙台地区、広島地区の日本の主要マーケットである７地区において、抽出した約１万人に調査専用タブレットを貸与、実施して得られたものである。ソースデータはアンケートの回答に限られず、視聴率のような視聴ログデータ（履歴情報）が含まれていてもよい。
【００３９】
また、顧客推定装置１は、最終的に対象顧客と判定する顧客判定部８を備えている。顧客判定部８は、一覧表１５において、例えば、スコアが所定の閾値を超えた顧客（又は分類項目）に対して「○」を付与し、対象顧客と判定する。
【００４０】
さらに、顧客推定装置１は、加重スコア付与部１０（本発明の「加重スコア付与手段」に相当）を備えている。加重スコア付与部１０は、顧客推定装置１が別機会の複数回にわたって分類項目、スコアの付与を行った場合に、第１のスコアに第１の係数を乗じ、第２のスコアに第２の係数を乗じる。そして、加重スコア付与部１０は、これらを合算して加重スコアを算出し、各分類項目に当該加重スコアを付与する。
【００４１】
具体的には、ソースデータが更新された場合に、顧客推定装置１が改めて同じ指標化項目に対して分類項目の作成を行うと、分類項目の内容や数について異なる結果が得られる。
【００４２】
加重スコア付与部１０は、例えば、古いソースデータによる分類項目に対して小さい係数を乗じ（重み付け小）、最新のソースデータによる分類項目に対して大きい係数を乗じて（重み付け大）、これらを合算して加重スコアを算出する。これにより、より現状に近い、トレンドを反映したスコアに調整することができる。
【００４３】
次に、図２Ａ、図２Ｂを参照して、顧客推定装置１によって異なる時期に作成した分類項目の一例を説明する。
【００４４】
図２Ａは、２０１９年４月に、顧客推定装置１が顧客保有項目から作成した分類項目（一覧表１５Ａ）を示している。顧客推定装置１は、指標化項目（具体的には、残尿感度合）に対して、上述の分類項目作成部５（機械学習モデルが有する規則）により顧客保有項目を分類していく。
【００４５】
この作業により、分類項目の１番目の「性別［男性］＆年代［５０代以上］」、分類項目の２番目の「性別［男性］＆年代［４０代］」、分類項目の３番目の「性別［男性］＆年代［１０〜３０代］」、及び分類項目の４番目の「性別［女性］（年代不問）」の４項目が作成される。
【００４６】
また、顧客推定装置１のスコア付与部６は、各分類項目に対してスコアを付与する。このスコアは、顧客全体を対象とした基準値を算出してこれを１としたとき、当該基準値に対する各分類項目の数値から算出する（相対評価）。例えば、分類項目の１番目は、基準値の３．１倍の大きな数値を示すグループであり、基本的には、指標化項目と相関があるスコアが高いグループと推定される。
【００４７】
次に、図２Ｂに、２０１９年７月に、顧客推定装置１が顧客保有項目から作成した分類項目（一覧表１５Ｂ）を示す。なお、ここでは、前回の実行時からソースデータが更新されているものとする。
【００４８】
図示するように、今回、分類項目の１番目の「性別［男性］＆年代［６０代］」、
分類項目の２番目の「性別［男性］＆年代［５０代］」、分類項目の３番目の「性別［男性］＆年代［４０代］」、分類項目の４番目の「性別［男性］＆年代［２０〜３０代］」、分類項目の５番目の「性別［男性・女性］＆年代［１０代］」、及び分類項目の６番目の「性別［女性］＆年代［２０代以上］」の６項目が作成される。
【００４９】
今回、ソースデータが変更された影響で分類項目の数が増加している。また、各分類項目にスコアが付与されるが、一覧表１５Ａと同じ分類項目（「性別［男性］＆年代［４０代］」、「性別［男性］＆年代［５０代］」）であっても、スコアは異なる数値となっている。
【００５０】
次に、図３を参照して、旧日付けの一覧表１５Ａと新日付けの一覧表１５Ｂとから得られる最終結果１６について説明する。
【００５１】
顧客推定装置１は、一覧表１５Ａと一覧表１５Ｂの各分類項目から、さらに分類項目を整理する。そして、顧客推定装置１の加重スコア付与部１０は、新たな分類項目に対して重み付けを行った最終的なスコア（加重スコア）を算出する。
【００５２】
加重スコア付与部１０は、一覧表１５Ａのスコアに係数（１−α）を乗じ、一覧表１５Ｂのスコアに係数α（ただし、０．５＜α＜１）を乗じ、これらを合算する。例えば、分類項目（男性６０代）については、一覧表１５Ａのスコアが３．１、一覧表１５Ｂのスコアが２．７であるため、スコア算出式は、「３．１（１−α）＋２．７α」となる。
【００５３】
他の分類項目についても、同様に算出する。なお、図３には、α＝０．８とした場合のスコア（加重スコア）を記載した。一例ではあるが、対象顧客と判定する閾値を２．０と予め決定しておくことで、顧客判定部８はスコアが２．０以上となった分類項目（男性６０代、男性５０代及び男性４０代）の３項目を「〇」と判定し、それ以外の分類項目を「×」と判定する。このような作業により、顧客推定装置１から対象顧客を推定することができる。
【００５４】
以上により、最終的に判定が「〇」となった顧客に対して新たな医薬品のＤＭ配信等を行うとよい。また、顧客推定装置１は、取扱いが難しい個人情報、Ｃｏｏｋｉｅ情報等を入手しなくても、顧客のプロフィールを精度良く推測することができる点で有益である。
【００５５】
今回、一覧表１５Ａに対する第１のスコアと一覧表１５Ｂに対する第２のスコアとがあり、第１のスコアに第１の係数（係数１）を乗じ、第２のスコアに第２の係数（係数２）を乗じて、これらを合算して加重スコアとした。
【００５６】
しかしながら、スコアは第ｎ番目（ｎ≧１の自然数）まであってよく、第ｎのスコアに第ｎの係数（係数ｎ）を乗じて、同じく合算する。従って、顧客推定装置１は、スコアの重み付けを行って加重スコアを算出して、目的に応じた精度の高い判定を行うことができる。
【００５７】
［第２実施形態］
次に、図４Ａ〜４Ｃ、図５及び図６を参照して、本発明の第２実施形態の顧客推定装置１の利用方法について説明する。
【００５８】
上述の第１実施形態では、ソースデータが更新された場合に、指標化項目に対する分類項目を改めて作成するため、基本的に実行日が異なる態様であった。しかしながら、同日の実行（同じソースデータを使用）でも、指標化項目を一部変更すれば異なる分類項目、スコアが得られることが期待される。
【００５９】
図４Ａは、指標化項目が「閲覧記事ジャンル：プロ野球」である場合に、顧客推定装置１が顧客保有項目（「性別」、「年代」及び「未既婚」）から作成した分類項目（一覧表２５Ａ）を示している。顧客推定装置１の分類項目作成部５は、機械学習モデルが有する規則により、顧客保有項目を分類していく。
【００６０】
この作業により、分類項目の１番目の「性別［男性］＆年代［５０代以上］」、分類項目の２番目の「性別［男性］＆年代［４０代以下］」、及び分類項目の３番目の「性別［女性］（年代不問）」の３項目が作成される。なお、各分類項目に「未既婚」の要素が含まれていないのは、今回の指標化項目（「閲覧記事ジャンル：プロ野球」）に関しては、「未既婚」が切り口として採用されなかったことを意味する。
【００６１】
また、顧客推定装置１のスコア付与部６は、各分類項目に対してスコアを付与する。分類項目の１番目に対してスコア「３．８」、分類項目の２番目に対してスコア「１．３」、分類項目の３番目に対してスコア「０．３」が付与されているが、スコアが高い分類項目が指標化項目の対象顧客となり得るグループと推定される。
【００６２】
次に、指標化項目を変更して、再度、顧客推定装置１を実行する。図４Ｂは、指標化項目が「日頃よく行う趣味活動：野球」である場合に、顧客推定装置１が顧客保有項目から作成した分類項目（一覧表２５Ｂ）を示している。
【００６３】
この作業により、分類項目の１番目の「性別［男性］＆年代［１０〜３０代］」、分類項目の２番目の「性別［男性］＆年代［４０代以上］」、及び分類項目の３番目の「性別［女性］（年代不問）」の３項目が作成され、さらに、各分類項目に対してスコアが付与される。このように、「野球」という共通項を有していても、指標化項目を変更することで、分類項目及びスコアが変化し、新たな結果が得られる。なお、今回の指標化項目（「日頃よく行う趣味活動：野球」）に関しても、「未既婚」が切り口として採用されなかったといえる。
【００６４】
次に、指標化項目を変更して、再度、顧客推定装置１を実行する。図４Ｃは、指標化項目が「最近観に行ったもの：プロ野球の試合」である場合に、顧客推定装置１が顧客保有項目から作成した分類項目（一覧表２５Ｃ）を示している。
【００６５】
この作業により、分類項目の１番目の「年代［１０〜３０代］」、分類項目の２番目の「年代［４０代］＆未既婚［既婚］」、分類項目の３番目の「年代［５０代以上］」、及び分類項目の４番目の「年代［４０代］＆未既婚［未婚］」の４項目が作成され、さらに、各分類項目に対してスコアが付与される。
【００６６】
今回も「野球」という共通項を有しているが、指標化項目及び顧客保有項目を変化させたため、これまでとは異なる新たな結果が得られる。なお、各分類項目に「性別」の要素が含まれていないのは、今回の指標化項目（「最近観に行ったもの：プロ野球の試合」）に関しては、「性別」が切り口として採用されなかったことを意味する。
【００６７】
次に、図５を参照して、一覧表２５Ａ〜２５Ｃから得られる最終結果２６について説明する。なお、今回の指標化項目は、一覧表２５Ｃを作成したときと同じ「最近観に行ったもの：プロ野球の試合」である。
【００６８】
顧客推定装置１は、一覧表２５Ａ〜２５Ｃの分類項目から、さらに分類項目を整理する。そして、加重スコア付与部１０は、新たな分類項目に対して重み付けを行った最終的なスコア（加重スコア）を算出する。
【００６９】
加重スコア付与部１０は、一覧表２５Ａの各スコアに係数αを乗じ、一覧表２５Ｂの各スコアに係数βを乗じ、一覧表２５Ｃの各スコアに係数γを乗じ（ただし、α＋β＋γ＝１）、これらを合算する。例えば、分類項目（男性５０代以上）については、一覧表２５Ａのスコアが３．８、一覧表２５Ｂのスコアが１．２、一覧表２５Ｃのスコアが１．１であるため、スコア算出式は、「３．８α＋１．２β＋１．１γ」となる。
【００７０】
今回の指標化項目（「最近観に行ったもの：プロ野球の試合」）を考慮すると、係数γを最も大きな値とし（例えば、γ＝０．５）、係数α及び係数βは小さな値（例えば、α＝β＝０．２５）とすることが好ましい。これにより、当該指標化項目を他の２つの指標化項目の結果で補正したスコア（加重スコア）が得られる。
【００７１】
他の分類項目についても、同様に算出する。ここでも、対象顧客と判定する閾値を予め決定しておくことで、顧客判定部８は、スコアが閾値以上となった分類項目を「〇」と判定し、それ以外の分類項目を「×」と判定する（判定は図示省略）。このような作業により、顧客推定装置１から対象顧客を推定することができる。
【００７２】
そして、最終的に判定が「〇」となった顧客に対して、プロ野球グッズの紹介、観戦チケットの販売等を行うとよい。このように、顧客推定装置１を利用することで、個人情報、Ｃｏｏｋｉｅ情報等を入手しなくても、顧客のプロフィールを精度良く推測することができる。
【００７３】
今回、一覧表２５Ａに対する第１のスコア、一覧表２５Ｂに対する第２のスコア及び一覧表２５Ｃに対する第３のスコアがあり、第１のスコアに第１の係数（係数１）を乗じ、第２のスコアに第２の係数（係数２）を乗じ、第３のスコアに第３の係数（係数３）を乗じて、これらを合算して加重スコアとした。
【００７４】
しかしながら、本実施形態においても、スコアは第ｎ番目（ｎ≧１の自然数）まであってよく、第ｎのスコアには第ｎの係数（係数ｎ）を乗じて、同じく合算する。従って、顧客推定装置１の第２実施形態の利用によっても、目的に応じた精度の高い判定を行うことができる。
【００７５】
最後に、図６を参照して、会社Ｙが、顧客推定装置１を利用して対象顧客の情報を取得するまでの一般的なフローチャートを説明する。なお、第２実施形態では、３つの異なる指標化項目から最終的な加重スコアを算出したが、以下では、説明簡略化のため２つの異なる指標化項目から加重スコアを算出する場合を説明する。
【００７６】
まず、会社Ｙのユーザは、第１の指標化項目を選定する（ＳＴＥＰ１０）。指標化項目は、担当者がソースデータの項目の中から選択してもよいし、会社Ｙが行う商品やサービスの提供に関することに限られず、同じ趣味を持つ人がいるかどうかといった幅広いテーマであってもよい。
【００７７】
次に、ユーザが第１の指標化項目と顧客保有項目とを顧客推定装置１に入力する（ＳＴＥＰ２０）。ここで、顧客保有項目は、「性別」、「年齢（年代）」の他、「最終学歴」、「学生／社会人」、「住んでいる地域」等が挙げられ、項目数が多いほどソースデータ項目とマッチング（対応）する可能性が高くなり、推定の精度が向上する。
【００７８】
また、必要に応じて、顧客保有項目とソースデータ項目の調整を行う。ソースデータ項目の調整とは、例えば、両項目が完全に対応していないが、類似項目がある場合に、意味合いを揃える作業を行う。例えば、ソースデータ項目に「好きな番組ジャンル」に関する項目があり、顧客保有項目に「当該ジャンルを月３回以上視聴する（履歴情報）」という項目があるとき、両項目を同義と扱う。
【００７９】
次に、顧客推定装置１は、機械学習により分類規則を作成する（ＳＴＥＰ３０）。これにより、第１の指標化項目に対する分類項目が作成される。続いて、顧客推定装置１は、当該規則に基づいて第１のスコアを集計する（ＳＴＥＰ４０）。具体的には、各分類項目に対してスコアが付与された第１の一覧表（図４Ａの一覧表２５Ａ参照）が作成される。
【００８０】
次に、ユーザは、第２の指標化項目を選定する（ＳＴＥＰ５０）。第２の指標化項目は、第１の指標化項目と関連はあるが、異なっている必要がある。これにより、以下のステップで作成される分類項目、付与されるスコアも前回と異なるものとなる。
【００８１】
次に、ユーザが第２の指標化項目と顧客保有項目とを顧客推定装置１に入力する（ＳＴＥＰ６０）。また、必要に応じて、顧客保有項目とソースデータ項目の調整を行う。
【００８２】
次に、顧客推定装置１は、機械学習により分類規則を作成する（ＳＴＥＰ７０）。これにより、第２の指標化項目に対する分類項目が作成される。続いて、顧客推定装置１は、当該規則に基づいて第２のスコアを集計する（ＳＴＥＰ８０）。具体的には、各分類項目に対してスコアが付与された第２の一覧表（図４Ｂの一覧表２５Ｂ参照）が作成される。
【００８３】
次に、顧客推定装置１は、最終的な分類項目を作成する（ＳＴＥＰ９０）。ここでは、目的の指標に基づいて、第１の指標化項目に対する分類項目と第２の指標化項目に対する分類項目とを整理して、新たな分類項目を作成する。
【００８４】
次に、顧客推定装置１は、加重スコアを算出し、付与する（ＳＴＥＰ１００）。具体的には、第１のスコアに第１の係数（例えば、係数α）を乗じ、第２のスコアに第２の係数（例えば、係数β）を乗じ、これらを合算した加重スコアを各分類項目に付与する。
【００８５】
最後に、顧客推定装置１は、加重スコアに基づいて「○」又は「×」を付与する（ＳＴＥＰ１１０）。ここで、「○」は対象顧客と推定されることを意味し、例えば、スコアが予め定めた閾値を超えた場合（又は閾値以上となった場合）に「○」とする。以上の作業により、対象顧客を推定することができる。また、以上で、対象顧客の情報を取得する一連の処理を終了する。
【００８６】
ここでは、第２実施形態の顧客推定装置１のフローチャートを示したが、第１実施形態の顧客推定装置１のフローチャートは次のようになる。まず、指標化項目を選定する。その後、当該指標化項目と顧客保有項目を顧客推定装置１に入力して、第１のスコア集計までを行う。
【００８７】
その後、ソースデータが更新されてから、当該指標化項目と顧客保有項目を顧客推定装置１に入力して、第２のスコア集計までを行う。最後に、第１のスコアと第２のスコアとから加重スコアを算出して各分類項目に付与し、対象顧客を判定する。なお、１回目と２回目とでソースデータが変更されていれば、同日の実行でもよい。
【００８８】
上述した実施形態における一覧表の内容、スコアの算出方法等は一例に過ぎず、用途、目的等に応じて適宜変更することができる。特に、加重スコアを算出する際の係数の決定には様々な手法があり、最終的な推定結果の信頼度が高くなるように各係数を決定することができる。
【００８９】
第１実施形態ではソースデータの更新前後でスコアが異なるため、そして、第２実施形態では指標化項目の変更でスコアが異なるため、それぞれ重み付けを行って加重スコアを算出したが、ソースデータと指標化項目の両方を変更することで、異なるスコアを取得するようにしてもよい。
【００９０】
また、上述の実施形態では、サービスを提供するＸ社がソースデータを所有し、クライアント企業であるＹ社がＸ社に対して顧客保有項目を提供する関係であった。しかしながら、Ｙ社がソースデータを所有しており、それを利用することができる形態となっていてもよい。また、Ｙ社が保有する他のソースデータを顧客ＤＢとみなしてもよい。
【００９１】
顧客推定装置１の項目対応部４は、上位概念の項目に合わせるように調整する例を示したが、項目の鮮度が新しい方を採用することも有効である。
【００９２】
上記実施形態では、最終的なスコアが「高い」顧客をアプローチすべき対象顧客とする例を示したが、スコアが「低い」顧客についても、「低い」ことに価値を見出して、他のアプローチの対象とすることができる。また、スコアが「低い」顧客をアプローチの除外対象として、足切りに利用してもよい。
【符号の説明】
【００９３】
１…顧客推定装置、２…指標化項目取得部、３…顧客保有項目取得部、４…項目対応部、５…分類項目作成部（機械学習モデル）、６…スコア付与部、８…顧客判定部、１０…加重スコア付与部、１５，１５Ａ，１５Ｂ，２５Ａ，２５Ｂ…一覧表、１６，２６…最終結果、２０…顧客ＤＢ。
【要約】
【課題】指標化すべき項目の対象顧客を精度良く推定することができる顧客推定装置を提供する。
【解決手段】本発明の顧客推定装置１は、顧客保有項目とソースデータ項目とを対応させる項目対応部４と、指標化すべき指標化項目の内容に応じて、顧客保有項目を分類し、分類項目を作成する分類項目作成部５と、分類項目作成部５が分類した分類項目に、所定の規則に基づいてスコアを付与するスコア付与部６と、第１のスコアに第１の係数を乗じ、第２のスコアに第２の係数を乗じ、これらを合算して分類項目に加重スコアを付与する加重スコア付与部１０を備えている。
【選択図】図１【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【図６】
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