(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
或るサービスに関する複数のＷｅｂページに対するアクセス履歴が記憶された装置から当該アクセス履歴を取得する取得部と、
各々のユーザのユーザ識別情報と、当該ユーザが各サービスに加入しているか否かを示す情報とを対応付けたユーザデータベースに基づいて、各々の前記Ｗｅｂページにアクセスしたユーザの前記サービスへの加入の有無を特定する特定部と、
各々のＷｅｂページを識別する情報と、当該Ｗｅｂページに対する、前記サービスに加入しているサービス加入ユーザ及び前記サービスに加入していないサービス未加入ユーザのアクセス履歴とを対応付けたアクセス履歴データベースに基づいて、取得された前記アクセス履歴において、前記サービスに加入しているサービス加入ユーザ及び前記サービスに加入していないサービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページを抽出する抽出部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、
前記アクセス履歴データベースに基づいて、前記サービス加入ユーザ及び前記サービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページであって、アクセス数の順位が所定順位以上のＷｅｂページを抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
複数の前記サービスがある場合に、
前記抽出部は、
前記アクセス履歴データベースに基づいて、前記サービス加入ユーザ及び前記サービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページであって、アクセス数の順位が、各々のサービスごとに異なる所定順位以上のＷｅｂページを抽出する
ことを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記アクセス履歴データベースは、各々のＷｅｂページを識別する情報に対応付けて当該Ｗｅｂページの重要度を対応付けており、
前記抽出部は、
前記アクセス履歴データベースに基づいて、前記サービス加入ユーザ及び前記サービス未加入ユーザの双方がアクセスしている各々のＷｅｂページに対する重要度を特定し、当該重要度に基づいて前記抽出を行う
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記抽出部は、運営者による入力装置を用いた入力に基づいて前記重要度を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記抽出部は、
どのようなＷｅｂページの内容にどのような重要度を付与するかといったアルゴリズムを記憶しており、
各々の前記Ｗｅｂページに含まれるテキストデータ又は画像データを解析して当該Ｗｅｂページの内容を推定し、
推定した内容と前記アルゴリズムを用いて、各々の前記Ｗｅｂページに対する重要度を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記抽出部により抽出されたＷｅｂページに対するアクセス履歴に含まれるアクセス数と、当該アクセス履歴から前記サービス加入ユーザ及び前記サービス未加入ユーザの各々のエンゲージメント指数を算出するためのアルゴリズムであって、前記アクセス数が多いほど高いエンゲージメント指数を算出するアルゴリズムとに基づいて、前記サービス加入ユーザ及び前記サービス未加入ユーザの各々のエンゲージメント指数を算出する算出部を備える
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サービスを利用するユーザの行動を解析するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩＴの分野において、エンゲージメントとは、ユーザとの繋がりを測る指標として用いられる。例えば特許文献１では、ユーザのエンゲージメントは長期的なＱｏＥの変動により左右されるという特性に着目し、時間的なＱｏＥの変化を考慮した制御手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１４３９８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、エンゲージメントを測定する手法の１つとして、ユーザによるＷｅｂページへのアクセス履歴を用いたものが知られている。
【０００５】
本発明は、サービス加入ユーザがアクセス可能でサービス未加入ユーザがアクセスできないＷｅｂページと、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセス可能なＷｅｂページとを判別することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明は、或るサービスに関する複数のＷｅｂページに対するアクセス履歴が記憶された装置から当該アクセス履歴を取得する取得部と、各々のユーザのユーザ識別情報と、当該ユーザが各サービスに加入しているか否かを示す情報とを対応付けたユーザデータベースに基づいて、各々の前記Ｗｅｂページにアクセスしたユーザの前記サービスへの加入の有無を特定する特定部と、各々のＷｅｂページを識別する情報と、当該Ｗｅｂページに対する、前記サービスに加入しているサービス加入ユーザ及び前記サービスに加入していないサービス未加入ユーザのアクセス履歴とを対応付けたアクセス履歴データベースに基づいて、取得された前記アクセス履歴において、前記サービスに加入しているサービス加入ユーザ及び前記サービスに加入していないサービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページを抽出する抽出部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。
【０００７】
前記抽出部は、前記アクセス履歴データベースに基づいて、前記サービス加入ユーザ及び前記サービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページであって、アクセス数の順位が所定順位以上のＷｅｂページを抽出するようにしてもよい。
【０００８】
複数の前記サービスがある場合に、前記抽出部は、前記アクセス履歴データベースに基づいて、前記サービス加入ユーザ及び前記サービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページであって、アクセス数の順位が、各々のサービスごとに異なる所定順位以上のＷｅｂページを抽出するようにしてもよい。
【０００９】
前記アクセス履歴データベースは、各々のＷｅｂページを識別する情報に対応付けて当該Ｗｅｂページの重要度を対応付けており、前記抽出部は、前記アクセス履歴データベースに基づいて、前記サービス加入ユーザ及び前記サービス未加入ユーザの双方がアクセスしている各々のＷｅｂページに対する重要度を特定し、当該重要度に基づいて前記抽出を行うようにしてもよい。
【００１０】
前記抽出部は、運営者による入力装置を用いた入力に基づいて前記重要度を特定するようにしてもよい。
【００１１】
前記抽出部は、どのようなＷｅｂページの内容にどのような重要度を付与するかといったアルゴリズムを記憶しており、各々の前記Ｗｅｂページに含まれるテキストデータ又は画像データを解析して当該Ｗｅｂページの内容を推定し、推定した内容と前記アルゴリズムを用いて、各々の前記Ｗｅｂページに対する重要度を特定するようにしてもよい。
【００１２】
前記抽出部により抽出されたＷｅｂページに対するアクセス履歴に含まれるアクセス数と、当該アクセス履歴から前記サービス加入ユーザ及び前記サービス未加入ユーザの各々のエンゲージメント指数を算出するためのアルゴリズムであって、前記アクセス数が多いほど高いエンゲージメント指数を算出するアルゴリズムとに基づいて、前記サービス加入ユーザ及び前記サービス未加入ユーザの各々のエンゲージメント指数を算出する算出部を備えるようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、サービス加入ユーザがアクセス可能でサービス未加入ユーザがアクセスできないＷｅｂページと、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセス可能なＷｅｂページとを判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に一実施形態に係る情報処理システム１の構成の一例を示す図である。
【図２】ユーザ端末１０のハードウェア構成を示す図である。
【図３】情報処理装置３０のハードウェア構成を示す図である。
【図４】情報処理装置３０の機能構成の一例を示す図である。
【図５】情報処理装置３０による優良ユーザに対する解析動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】情報処理装置３０によるエンゲージメント指数の算出動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】行動履歴の解析における特徴を説明するための模式図である。
【図８】ユーザデータベースの一例を示す図である。
【図９】アクセス履歴データベースの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
［構成］
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１の一例を示す図である。情報処理システム１は、ユーザに対して様々なサービスを提供するプラットフォームビジネスを実現するシステムである。この情報処理システム１によってユーザに提供するサービスは、どのようなものであってもよいが、例えば、映像又は音楽の視聴に関するサービス、いわゆるポイントと呼ばれる特典の付与及び利用に関するサービス、金融又は保険に関するサービス、ネットショッピングに関するサービス、ヘルスケアに関するサービス、各種コンテンツの提供に関するサービス等が含まれる。本実施形態において、これらの各サービスに未加入のユーザがそのサービスに加入することを、いわゆるコンバージョンとして定義する。ここで、サービスの加入とは、例えばそのサービスにおいて新規にユーザアカウントを登録したり、サービスを利用するための料金を支払うための手続きを行ったりというように、サービスを利用し得るような状態にすることをいう。ただし、サービス未加入のユーザであっても、そのサービスの一部を利用することができてもよい。つまり、サービスに加入する、とは、サービス未加入のユーザが利用し得ない内容のサービスを利用し得る状態になったことをいう。
【００１６】
なお、コンバージョンとは、インターネットの分野において、Ｗｅｂサイトにおいて獲得し得る何らかの成果のことを指す。また、コンバージョン率とは、Ｗｅｂサイトにおいて或る成果に到達したときの数量をその成果に到達するための最初の段階に入った数量で割った割合のことである。たとえばＥＣ（Electronic Commerce）サイトにおいて、或る商品を実際に購入したユーザの数をその商品の紹介ページを見たユーザの数で割れば、紹介ページのコンバージョン率を求めることができる。
【００１７】
図１に示すように、情報処理システム１は、ユーザが利用するユーザ端末１０と、ユーザに対して各種サービスを提供するサービス提供システム２０と、本発明に係る情報処置装置の一例として機能する情報処理装置３０と、ユーザ端末１０及びサービス提供システム２０を通信可能に接続する無線通信網又は有線通信網を含むネットワーク２とを備えている。ユーザ端末１０は、例えばスマートホン、ウェアラブル端末、タブレット又はパーソナルコンピュータなどの、無線又は有線を介してネットワーク２に接続可能なコンピュータである。サービス提供システム２０は、ユーザ端末１０を利用するユーザに対して各種のサービスを提供するための、複数のコンピュータの集合体である。情報処理装置３０は、サービス提供システム２０によって提供されるサービスにおいて優良ユーザになり得るユーザの、そのサービス加入前の行動を解析するための処理を行うコンピュータである。サービス提供システム２０と情報処理装置３０とは、図示せぬ専用線やネットワークを介して通信可能に接続されていてもよいし、図１に図示したネットワーク２を介して通信可能に接続されていてもよい。また、情報処理装置３０がサービス提供システム２０に含まれていてもよい。なお、図１には、ユーザ端末を１つしか示していないが、実際には複数存在する。
【００１８】
図２は、ユーザ端末１０のハードウェア構成を示す図である。ユーザ端末１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータとして構成されている。これらの各装置は図示せぬ電源から供給される電力によって動作する。なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。ユーザ端末１０のハードウェア構成は、図２に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。また、それぞれ筐体が異なる複数の装置が通信接続されて、ユーザ端末１０を構成してもよい。
【００１９】
ユーザ端末１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
【００２０】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ１００１によって実現されてもよい。
【００２１】
プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。ユーザ端末１０の機能ブロックは、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。各種の処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行されてもよいが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワーク２からユーザ端末１０に送信されてもよい。
【００２２】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００２３】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。
【００２４】
通信装置１００４は、ネットワーク２を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１００４は、無線通信を実現する場合には、例えばＬＴＥ（Long Time Evolution）等の通信規格に従ってネットワーク２を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）である。通信装置１００４は、例えば周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency  Division  Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time  Division  Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。また、送受信アンテナ、アンプ部、送受信部、伝送路インターフェースなどがこの通信装置１００４によって実現されてもよい。送受信部は、送信部と受信部とで、物理的に、又は論理的に分離された実装がなされてもよい。
【００２５】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キー、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、カメラ、センサ、２次元コードリーダなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００２６】
プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバスによって接続される。バスは、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
【００２７】
ユーザ端末１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
【００２８】
図３は、情報処理装置３０のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置３０は、物理的には図２に示すユーザ端末１０と同様に、プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータとして構成されている。これらの各装置は図示せぬ電源から供給される電力によって動作する。情報処理装置３０のハードウェア構成は、図３に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。また、それぞれ筐体が異なる複数の装置が通信接続されて、情報処理装置３０を構成してもよい。
【００２９】
情報処理装置３０における各機能は、プロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信を制御したり、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、及びこれらを接続するバスは、ユーザ端末１０について説明したプロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、及びこれらを接続するバスと、ハードウェアとしては同様であるため、その説明を省略する。なお、情報処理装置３０は、ユーザ端末１０の入力装置１００５又は出力装置１００６と同等のハードウェアを備えていてもよいし、備えていなくてもよい。
【００３０】
情報処理装置３０の処理には、大別して、優良ユーザに対する解析と、エンゲージメント指数の算出、という２つの処理がある。以下、これらを順番に説明する。
【００３１】
［優良ユーザに対する解析］
プラットフォームビジネスにおいて、前述したようなコンバージョン（つまりサービスへの加入）の確率を高くすることが重要である一方、サービスに加入した（つまりコンバージョン後の）ユーザが、その加入したサービスを十分に利用する「優良ユーザ」として行動してもらうことも重要である。そこで、この情報処理システム１においては、優良ユーザになり得るユーザのサービス加入前の行動履歴を解析し、その解析結果を、例えばユーザを新たにサービスに加入するよう促すためのマーケティング等に利用する。
【００３２】
つまり、本実施形態において、サービス提供者は、従来のようにコンバージョン率を向上させることだけに注目するのではなく、コンバージョン後のユーザのサービス利用における振舞いに注目し、優良ユーザとして振舞うユーザのコンバージョン前の行動履歴を解析する。さらに具体的に説明すると、優良ユーザであるという条件を満たした時期はそのユーザがサービスに加入した後の或る時期であるのに対し、そのユーザについて解析対象となる行動履歴の期間は、そのユーザがサービスに加入する前の期間となる。つまり、図７に例示するように、ユーザが優良ユーザであるという条件を満たしたと判断された時期と、その優良ユーザについて解析対象となる行動履歴の期間との間には、そのユーザが優良ユーザの条件を満たしていなかった期間（つまり、ユーザがサービスに加入した後の期間であって、上記の解析対象とはならない行動履歴の期間）が存在する。このように判断時期と解析対象期間とに時期的な隔たりがある点も、従来技術には存在しなかった、本実施形態の特徴と言える。なお、本実施形態においては、ユーザの行動履歴を、ユーザがユーザ端末１０を操作してＷｅｂページにアクセスしたアクセス履歴とする。
【００３３】
［エンゲージメント指数の算出］
エンゲージメントとは、ユーザとサービス提供者との繋がりないし絆の強さ、或いは、サービス提供者に対するユーザの愛着の大きさを測る指標である。本実施形態において、エンゲージメントは、サービスに加入しているユーザ（サービス加入ユーザという）及びサービスに加入していないユーザ（サービス未加入ユーザという）によるＷｅｂページへのアクセス履歴を用いて、エンゲージメントの大きさ（エンゲージメント指数という）を算出する。このように、前述したコンバージョンを獲得していないサービス未加入ユーザも含めた、あらゆるユーザのアクセス履歴を用いることで、ネットワーク２にアクセスし得る全ユーザからサービス提供者に対する総合的なエンゲージメント指数を算出し得る。
【００３４】
サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザのアクセス対象となるＷｅｂページは、サービス提供システム２０に記憶されたＷｅｂページである。そのアクセス履歴は、例えば、各ユーザを識別するための何らかのユーザ識別情報、Ｗｅｂページにアクセスした日時、アクセスされたＷｅｂページの識別情報（例えばＵＲＬ：Uniform Resource Locator）、そのＷｅｂページに対するユーザの閲覧期間や閲覧範囲等を含む。
【００３５】
ところで、サービス提供システム２０に記憶されたＷｅｂページ群には、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセスし得るＷｅｂページ（例えば映像又は音楽の視聴サービスの概要等に関する情報が記述されたＷｅｂページ）と、サービス加入ユーザがアクセスし得るが未加入ユーザがアクセスし得ないＷｅｂページ（例えば映像又は音楽の視聴サービスそのものが提供されるＷｅｂページ）とがある。一般に、サービス提供者は、どのＷｅｂページが、加入ユーザ及び未加入ユーザの双方がアクセスし得るＷｅｂページなのか、又は、加入ユーザがアクセスし得るが未加入ユーザがアクセスし得ないＷｅｂページなのかを管理している。しかし例外的に、例えば、１のサービス提供者が企業同士の合併等を過去に複数回経て構成されているようなケースでは、そのようなＷｅｂページの管理が十分でない場合、つまりどのＷｅｂページが加入ユーザ及び未加入ユーザの双方がアクセスし得るＷｅｂページなのか、又は、加入ユーザがアクセスし得るが未加入ユーザがアクセスし得ないＷｅｂページなのかが不明である場合も考えられる。
【００３６】
本実施形態では、このような場合を想定して、サービス加入ユーザがアクセス可能でサービス未加入ユーザがアクセスできないＷｅｂページと、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセス可能なＷｅｂページとを、より簡易な方法で判別するようにしている。そして、このようにして判別された、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセス可能なＷｅｂページへのアクセス履歴を用いて、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザを含む全ユーザの各々について、エンゲージメント指数を算出する。
【００３７】
図４は、情報処理装置３０の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置３０において上記ハードウェアが連携することによって、取得部３１、判断部３２、解析部３３、出力部３４、特定部３５、抽出部３６及び算出部３７という機能が実現される。取得部３１、判断部３２、解析部３３及び出力部３４は主に、優良ユーザに対する解析に関わる機能であり、取得部３１、特定部３５、抽出部３６、算出部３７及び出力部３４は主に、エンゲージメント指数の算出に関わる機能である。
【００３８】
取得部３１は、各々のユーザ（サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザを含む）による行動履歴（ここではアクセス履歴）を取得する。取得部３１は、例えばサービス提供システム２０に蓄積されているアクセス履歴を、サービス提供システム２０から取得する。
【００３９】
特に優良ユーザに対する解析に関して、取得部３１は、各々のユーザがサービスに加入する前における、そのユーザによる行動履歴を取得する。本実施形態においては、ユーザの行動履歴を、ユーザがユーザ端末１０を操作してＷｅｂページにアクセスしたアクセス履歴とする。このアクセス履歴の対象となる期間は、ユーザのサービス加入時点から、その加入時点よりも所定期間前までの期間であってもよいし（例えばサービス加入前の１年間）、そのような期間を定めずに、ユーザのサービス加入前に相当する全期間におけるアクセス履歴であってもよい。アクセス対象となるＷｅｂページは、サービス提供システム２０に記憶されたＷｅｂページであってもよいし、サービス提供システム２０以外の装置によって記憶されたＷｅｂページであってもよい。アクセス履歴は、例えば、ユーザを識別するための何らかのユーザ識別情報、Ｗｅｂページにアクセスした日時、アクセスされたＷｅｂページの識別情報（例えばＵＲＬ：Uniform Resource Locator）、そのＷｅｂページに対するユーザの閲覧期間や閲覧範囲等を含む。ユーザがアクセスしたＷｅｂページがサービス提供システム２０に記憶されている場合は、取得部３１はサービス提供システム２０からアクセス履歴を取得すればよい。サービス提供システム２０に記憶されているＷｅｂページは、このサービス提供システム２０が提供し得る各サービスの内容に関するＷｅｂページ（例えばサービスの内容を宣伝又は紹介するＷｅｂページ等）を含む。また、ユーザがアクセスしたＷｅｂページがサービス提供システム２０以外の装置によって記憶されている場合は、取得部３１は、例えばユーザ端末１０に記憶されたアクセス履歴をそのユーザ端末１０からネットワーク２経由で取得すればよい。
【００４０】
判断部３２は、各々のユーザが、サービス提供システム２０が提供する、いずれかのサービスに加入した後に、そのユーザがそのサービスにおける優良ユーザの条件を充足したか否かを判断する。どのようなユーザが優良ユーザに該当するかという条件は、判断部３２が備える優良ユーザ条件記憶部３２１に記憶されている。優良ユーザをどのように定義するかは任意に決められる。
【００４１】
例えば、この優良ユーザの条件の一例として、サービスの利用頻度又は回数（例えば所定期間内にサービスを利用した回数）、サービスの利用に対する対価（例えば所定期間内にサービスを利用することによってサービス提供システム２０の運営者に支払った対価の額）、又はサービスの利用形態（例えば１つのサービス全体に複数の利用形態が含まれている場合に、利用した形態の数：具体的には、ネットショッピングサービスにおいて商品又はサービスを購入したネット店舗の数）において、それぞれ閾値を定めておき、その閾値を超えるような利用を行ったユーザを優良ユーザとするような例が考えられる。具体的には、例えばネットショッピングサービスにおいて１ヶ月に４〜１０回のショッピングを行い、そのショッピングで支払った総額が４〜７万円であり、且つ、利用したネット店舗の数が３〜６店である、というような利用を行ったユーザを優良ユーザとする、といった具合である。ただし、このような優良ユーザの条件は一例に過ぎない。また、サービス提供システム２０が提供する全サービスにおいて優良ユーザの条件が同じであってもよいし、サービス単位で優良ユーザの条件が異なっていてもよい。このようなユーザのサービス利用履歴はサービス提供システム２０に記憶されており、判断部３２は、この記憶内容に基づいて各ユーザが優良ユーザの条件を充足したか否かを判断する。
【００４２】
解析部３３は、サービス加入後にそのサービスにおける優良ユーザの条件を充足したと判断されたユーザを特定し、そのユーザについて取得部３１により取得されたサービス加入前のアクセス履歴を解析する。この解析は、例えば、優良ユーザの条件の充足の有無とアクセス履歴との関係性を対象とした解析である。出力部３４は、解析部３３による解析結果に関する情報を出力する。
【００４３】
より具体的には、解析部３３は、次のような説明変数、中間目的変数及び目的変数の機械学習を行うことにより、学習モデルを生成する。説明変数は、優良ユーザについてサービス加入前に取得部３１により取得されたユーザのアクセス履歴のそれぞれである、目的変数は、それぞれのサービスごとに、サービス加入後にそのサービスにおける優良ユーザの条件を充足したか否かという情報である。中間目的変数は、ユーザのアクセス履歴から特定される、アクセスの頻度及びアクセスの範囲である。ここで、アクセスの頻度とは、所定期間内にユーザがＷｅｂページにアクセスした回数である。アクセスの広がりとは、階層的なＷｅｂページ構造において、階層方向を垂直方向としたときの水平方向についてカウントされたアクセスの頻度又は回数である。アクセスの深さとは、階層的なＷｅｂページ構造において、階層方向、つまり垂直方向についてカウントされたアクセスの頻度又は回数である。
【００４４】
本実施形態においてサービス提供システム２０によって提供されるサービスは複数あるが、上記機械学習における目的変数が、一のサービス加入後にそのサービスにおける優良ユーザの条件を充足したか否かという情報であるのに対し、説明変数は、サービス提供システム２０によって提供される複数のサービスに関するＷｅｂページに対するアクセス履歴である。例えば、ネットショッピングサービスの優良ユーザについての機械学習において、目的変数が、ネットショッピングサービスにおける優良ユーザの条件を充足したか否かという情報であるのに対し、説明変数は、サービス提供システム２０によって提供される複数のサービス（ネットショッピングサービスを含む）のそれぞれに関するＷｅｂページに対するアクセス履歴である。このように、本実施形態では、取得部３１が、ユーザの一のサービスの加入前における、複数のサービスに関するアクセス履歴を取得し、解析部３３が、ユーザが一のサービス加入後にその一のサービスにおける優良ユーザの条件を充足したか否かを判断する場合、その解析部３３は、一のサービス加入後にその一のサービスにおける優良ユーザの条件を充足したと判断されたユーザについて取得部３１により取得された複数のサービスに関するアクセス履歴を解析する。つまり、解析部３３は、一のサービスにおける優良ユーザの条件の充足の有無と、複数のサービスに関するアクセス履歴との関係性を解析する。
【００４５】
この学習モデルにより、サービス加入後に優良ユーザとなったユーザがサービス加入前にどのような行動をしていたかを把握することが可能となる。例えば、ネットショッピングサービスにおいて１ヶ月に４〜１０回のショッピングを行い、そのショッピングで支払った総額が４〜７万円であり、且つ、利用したネット店舗の数が３〜６店である、というような利用を行ったユーザを優良ユーザと定義した場合、その優良ユーザがネットショッピングサービスに加入する前において、どのようなＷｅｂページにいつアクセスし、そのＷｅｂページをどのくらいの期間、どのくらいの範囲で閲覧していたかというようなことが分かることになる。つまり、ネットショッピングサービス加入前にこのようなアクセス行動を行っていたユーザは、ネットショッピングサービス加入後に優良ユーザとなる可能性が高いから、そのようなアクセス行動を行っていたユーザ群に対して、ネットショッピングサービスに関する宣伝又は紹介等を集中的に行うようにすれば、より多くの優良ユーザを獲得することが期待できる。
【００４６】
特定部３５は、或るサービスに関する複数のＷｅｂページに対するアクセス履歴が取得部３１によって取得されると、各々のＷｅｂページにアクセスした各ユーザの、当該サービスへの加入の有無を特定する。この特定を行うため、特定部３５は、図８に例示するような、ユーザ識別情報と、そのユーザが各サービスに加入しているか否かを示す情報とを対応付けたユーザデータベース３５１を記憶している。
【００４７】
抽出部３６は、取得部３１によって取得されたアクセス履歴において、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページのうち、エンゲージメント指数の算出に用いるＷｅｂページを抽出する。この抽出を行うため、抽出部３６は、図９に例示するような、Ｗｅｂページを識別する情報であるＵＲＬと、そのＷｅｂページがエンゲージメント指数を算出する対象となるＷｅｂページであるか否かを示す対象フラグと、そのＷｅｂページに対するサービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザのアクセス履歴（具体的には取得部３１によって取得されたアクセス履歴から算出されるアクセス数）と、そのＷｅｂページの重要度とを対応付けたアクセス履歴データベース３６１を記憶している。アクセス履歴は、アクセス数に関する履歴として、いわゆるＵＵ（Unique User）及びＰＶ（Page View）の双方を含んでいてもよいし、いずれか一方であってもよい。
【００４８】
エンゲージメント指数を算出する対象となるＷｅｂページは、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページのうち、対応する重要度が閾値以上（例えば８以上）であって、且つ、アクセス数の順位が所定順位以上（例えば上位１００位以上）のＷｅｂページである。図９の例では、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページのうち、「aaa.html」のＷｅｂページは、重要度が「８」以上に該当するから、エンゲージメント指数を算出する対象となるＷｅｂページである。これに対し、「ddd.html」のＷｅｂページは、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセスしているが、重要度が「８」以上ではないから、エンゲージメント指数を算出する対象となるＷｅｂページではない。また、サービス未加入ユーザがアクセスしていないＷｅｂページ（「bbb.html」のＷｅｂページ及び「ccc.html」のＷｅｂページ）は、エンゲージメント指数を算出する対象となるＷｅｂページではない。
【００４９】
ここで、重要度は、サービス提供システム２０の運営者の指示に基づいて決められている。運営者は、各Ｗｅｂページの内容を参考にして、エンゲージメント指数の算出に適した内容のＷｅｂページの重要度が高くなるように、情報処理装置３０に対して指示（入力）すればよい。このように、抽出部３６は、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセスしている各々のＷｅｂページに対する重要度を特定し、当該重要度に基づいて抽出を行う。ただし、このような重要度を用いる抽出は必ずしも必須ではなく、抽象度を用いない抽出であってもよい。
【００５０】
算出部３７は、抽出部３６により抽出されたＷｅｂページに対するアクセス履歴に基づいて、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの各々のエンゲージメント指数を算出する。この算出方法としては周知のアルゴリズムが用いられるが、例えばアクセス数が多いほどエンゲージメント指数が高くなるようなアルゴリズムが考えられる。出力部３４は、算出部３７による算出結果に関する情報を出力する。
【００５１】
［動作］
次に、図５，６を参照して、情報処理装置３０の動作について説明する。なお、以下の説明において、情報処理装置３０を処理の主体として記載する場合には、具体的にはプロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信や、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することにより、処理が実行されることを意味する。ユーザ端末１０についても同様である。
【００５２】
図５において、ユーザはユーザ端末１０を用いて、ネットワーク２経由で様々なＷｅｂページにアクセスする。このアクセス履歴においては、ユーザの属性、趣味嗜好又は思考などの、それぞれのユーザに固有のものが反映されることになる。情報処理装置３０において、取得部３１は、各々のユーザがサービスに加入する前における、そのユーザによるアクセス履歴を取得する（ステップＳ１１）。これにより、各ユーザのユーザ識別情報、Ｗｅｂページにアクセスした日時、アクセスされたＷｅｂページの識別情報、そのＷｅｂページに対するユーザの閲覧期間や閲覧範囲等が取得される。
【００５３】
次に、判断部３２は、各々のユーザが、サービス提供システム２０が提供する各サービスに加入した後に、そのユーザがそのサービスにおける優良ユーザの条件を充足したか否かを判断する（ステップＳ１２）。この優良ユーザの判断は、上記ユーザ識別情報を単位として行われる。
【００５４】
次に、解析部３３は、サービス加入後にそのサービスにおける優良ユーザの条件を充足したと判断部３２によって判断されたユーザについて取得部３１により取得されたサービス加入前のアクセス履歴に基づいて、前述したような機械学習により、優良ユーザの条件の充足の有無とアクセス履歴との関係性を解析して、学習モデルを生成する（ステップＳ１３）。
【００５５】
出力部３４は、解析部３３による解析結果に関する情報を出力する（ステップＳ１４）。例えば出力部３４は、解析部３３により生成された学習モデルそのものを出力してもよいし、解析部３３により生成された学習モデルにおいて優良ユーザのサービス加入前のアクセス履歴の統計的情報を出力してもよい。サービス提供システム２０の運営者は、この出力結果を参照することにより、優良ユーザが各サービスに加入する前において、どのようなＷｅｂページにいつアクセスし、そのＷｅｂページをどのくらいの期間、どのくらいの範囲で閲覧していたかというようなことが分かることになる。つまり、サービス加入前にこのようなアクセス行動を行っていたユーザは、そのサービス加入後に優良ユーザとなる可能性が高いから、運営者は、そのようなアクセス行動を行っていたユーザ群に対して、上記サービスに関する宣伝又は紹介等を集中的に行うようにすれば、より多くの優良ユーザを獲得することが期待できる。
【００５６】
次に、図６において、情報処理装置３０の取得部３１は、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザを含む全ユーザによるアクセス履歴を取得する（ステップＳ２１）。これにより、各ユーザのユーザ識別情報、Ｗｅｂページにアクセスした日時、アクセスされたＷｅｂページの識別情報、そのＷｅｂページに対するユーザの閲覧期間や閲覧範囲等が取得される。
【００５７】
特定部３５は、図８に例示したユーザデータベース３５１を参照して、各々のＷｅｂページにアクセスした各ユーザの、当該サービスへの加入の有無を特定する（ステップＳ２２）。この特定の結果、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザ別にアクセス履歴としてのアクセス数が、図９に例示したアクセス履歴データベースに分類して格納される。
【００５８】
抽出部３６は、取得部３１によって取得されたアクセス履歴において、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページのうち、エンゲージメント指数の算出に用いるＷｅｂページを抽出する（ステップＳ２３）。
【００５９】
算出部３７は、抽出部３６により抽出されたＷｅｂページに対するアクセス履歴に基づいて、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの各々のエンゲージメント指数を算出する（ステップＳ２４）。
【００６０】
出力部３４は、算出部３７による算出結果に関する情報を出力する（ステップＳ２５）。この算出結果には、各ユーザについて算出されたエンゲージメント指数が含まれている。サービス提供システム２０の運営者は、この算出結果を参照することにより、各ユーザのエンゲージメント指数を把握することでき、これをブランド構築やマーケティングに関する活動に役立てることが可能となる。
【００６１】
以上説明した実施形態によれば、サービス加入ユーザがアクセス可能でサービス未加入ユーザがアクセスできないＷｅｂページと、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセス可能なＷｅｂページとを判別することができる。さらに、全ユーザの各々についてエンゲージメント指数を算出することができる。
【００６２】
［変形例］
本発明は、上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態を以下のように変形してもよい。また、以下の２つ以上の変形例を組み合わせて実施してもよい。
［変形例１］
上記実施形態では、エンゲージメント指数の算出において、抽出部３６は、エンゲージメント指数を算出する対象となるＷｅｂページとして、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページのうち、対応する重要度が閾値以上（例えば８以上）であって、且つ、アクセス数の順位が所定順位以上（例えば上位１００位以上）のＷｅｂページを抽出していた。ここで、アクセス数の順位の閾値である所定順位を、それぞれのサービスにおいて異なるようにしてもよい。例えば映像又は音楽の視聴サービスに対するエンゲージメント指数と、ネットショッピングサービスに対するエンゲージメント指数とを算出する場合において、算出部３７は、映像又は音楽の視聴サービスに関するＷｅｂページへのアクセス履歴を用いて映像又は音楽の視聴サービスに対するエンゲージメント指数を算出し、ネットショッピングサービスに関するＷｅｂページへのアクセス履歴を用いてネットショッピングサービスに対するエンゲージメント指数を算出する。このとき、抽出部３６は、映像又は音楽の視聴サービスに関するＷｅｂページへのアクセス履歴と、ネットショッピングサービスに関するＷｅｂページへのアクセス履歴とで、異なる所定順位を用いて上記抽出を行う。このように、複数のサービスがある場合に、所定順位が各々のサービスごとに異なるようにしてもよい。
【００６３】
［変形例２］
上記実施形態ではエンゲージメント指数の算出において、サービス提供システムの運営者がＷｅｂページの重要度を指示していたが、これに代えて、情報処理装置３０がＷｅｂページの内容を解析して重要度を特定するようにしてもよい。具体的には、情報処理装置３０の抽出部３６は、Ｗｅｂページに含まれるテキストデータに対して形態素解析や意図解析を行ったり、画像データに対して画像解析を行ったりして、そのＷｅｂページの内容を推定する。一方、どのようなＷｅｂページの内容にどのような重要度を付与するかといったアルゴリズムが抽出部３６には記憶されており、抽出部３６はそのアルゴリズムを用いて、エンゲージメント指数の算出に適した内容のＷｅｂページの重要度が高くなるような、重要度の特定を行う。
【００６４】
［変形例３］
優良ユーザに対する解析に用いる行動履歴は、実施形態で例示した、ユーザ端末１０を用いたネットワーク２経由のアクセス履歴に限定されない。例えばユーザがユーザ端末１０を用いて現実の店舗でキャッシュレス決済を行ったときの購買履歴を行動履歴としてもよい。また、ユーザがユーザ端末１０を用いてなんらかの媒体メディアにおいてメディアコンテンツを視聴したときの視聴履歴を行動履歴としてもよい。これらの行動履歴は例えばユーザ端末１０に記憶されており、情報処理装置３０の取得部３１は、この行動履歴をユーザ端末１０からネットワーク２経由で取得すればよい。このように、優良ユーザに対する解析において、ユーザの行動履歴は、情報処理装置３０の取得部３１が取得し得るものであればどのようなものであってもよい。
【００６５】
［変形例４］
優良ユーザに対する解析において、ユーザの行動履歴の対象となる期間は、ユーザのサービス加入時点から、その加入時点よりも所定期間前までの期間であってもよかったし、そのような期間を定めずに、ユーザのサービス加入前に相当する全期間における行動履歴であってもよかった。このユーザの行動履歴の対象となる期間（履歴対象期間という）を何らかの条件に応じて変動させるようにしてもよい。例えばこの履歴対象期間が、ユーザが優良ユーザであると判断されたサービスに応じて変動してもよい。例えば、或るサービスｘ１において優良ユーザであると判断された場合には、その優良ユーザについての履歴対象期間が或る期間ｔ１であるのに対し、別のサービスｘ２において優良ユーザであると判断された場合には、その優良ユーザについての履歴対象期間が或る期間ｔ２であるといった具合である。これはサービスの内容に応じて、ユーザが優良ユーザになり得るか否かを判断するための行動履歴の量や機関が異なる場合があると考えられるからである。この場合、取得部３１は、ユーザの一のサービスの加入前における、当該一のサービスに応じた期間内の行動履歴を取得することになる。
【００６６】
［変形例５］
優良ユーザに対する解析において、解析部３３は、ユーザがサービスに加入してから当該サービスにおける優良ユーザの条件を充足するまでの期間に応じた解析を行ってもよい。例えば、解析部３３は、ユーザがサービスに加入してから当該サービスにおける優良ユーザの条件を充足するまでの期間ｔ１（０＜ｔ１＜閾値Ｔth）の場合と、ユーザがサービスに加入してから当該サービスにおける優良ユーザの条件を充足するまでの期間ｔ２（閾値Ｔth＜ｔ２）の場合とで、それぞれ個別に機械学習をして、これらの各場合に対応する学習モデルを生成してもよい。このようにすれば、サービス加入後により早く優良ユーザになったユーザ群ｕ１のサービス加入前の行動履歴と、ユーザ群ｕ１よりも遅く優良ユーザになったユーザ群ｕ２のサービス加入前の行動履歴とをそれぞれ把握することが可能となり、これに応じたマーケティング戦略を採れるようになる。
【００６７】
［変形例６］
優良ユーザに対する解析において、優良ユーザか否かという２者択一の例で説明したが、サービスの利用の度合いに応じた複数段階の優良レベルがあってもよい。この場合、解析部３３は、優良ユーザの優良レベルに応じた解析を行ってもよい。例えば、解析部３３は、ユーザがより高い優良レベルに相当する優良ユーザの条件を充足した場合と、ユーザが上記よりも低い優良レベルに相当する優良ユーザの条件を充足した場合とで、それぞれ個別に機械学習をして、これらの各場合に対応する学習モデルを生成してもよい。このようにすれば、サービス加入後により高い優良レベルの優良ユーザになったユーザ群ｕ１のサービス加入前の行動履歴と、ユーザ群ｕ１よりも低い優良レベルの優良ユーザになったユーザ群ｕ２のサービス加入前の行動履歴とをそれぞれ把握することが可能となり、これに応じたマーケティング戦略を採れるようになる。
【００６８】
［その他の変形例］
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
【００６９】
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信制御部（transmitting  unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
【００７０】
例えば、本開示の一実施の形態における決済管理装置などは、本開示の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。
【００７１】
本開示において説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（4th  generation  mobile  communication  system）、５Ｇ（5th  generation  mobile  communication  system）、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、ＮＲ（new  Radio）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、ＬＴＥ及びＬＴＥ−Ａの少なくとも一方と５Ｇとの組み合わせ等）適用されてもよい。
【００７２】
本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００７３】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００７４】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００７５】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００７６】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital  Subscriber  Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００７７】
本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
【００７８】
また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。
【００７９】
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００８０】
本開示において使用する「第１」、「第２」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【００８１】
上記の各装置の構成における「部」を、「手段」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。
【００８２】
本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００８３】
本開示において、例えば、英語でのa,an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
【００８４】
本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
【符号の説明】
【００８５】
１：情報処理システム、２：ネットワーク、１０：ユーザ端末、２０：サービス提供システム、３０：情報処理装置、３１：取得部、３２：判断部、３２１：優良ユーザ条件記憶部、３３：解析部、３４：出力部、３５：特定部、３５１：ユーザデータベース、３６：抽出部、３６１：アクセス履歴データベース、３７：算出部、１００１：プロセッサ、１００２：メモリ、１００３：ストレージ、１００４：通信装置、１００５：入力装置、１００６：出力装置、３００１：プロセッサ、３００２：メモリ、３００３：ストレージ、３００４：通信装置。
【要約】      （修正有）【課題】サービス加入ユーザがアクセス可能でサービス未加入ユーザがアクセスできないＷｅｂページと、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセス可能なＷｅｂページとを判別する情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置３０において、特定部３５は、或るサービスに関する複数のＷｅｂページに対するアクセス履歴が取得部３１によって取得されると、各々のＷｅｂページにアクセスした各ユーザの、当該サービスへの加入の有無を特定する。抽出部３６は、取得部３１によって取得されたアクセス履歴において、サービス加入ユーザ及びサービス未加入ユーザの双方がアクセスしているＷｅｂページのうち、エンゲージメント指数の算出に用いるＷｅｂページを抽出する。【選択図】図４【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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