(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の評価項目２０を関連性があるもの同士でグループ化し、各グループ化された評価項目相互の関連性を示す因子を設定した因子データベース４と、前記因子データベース４に格納されている評価項目それぞれについて肯定的な評価の有無が付与された多数の被選択対象を格納した被選択対象データベース３とを用いて、基準対象である人またはサービスと被選択対象のマッチングを行うためのマッチング処理装置において、
前記基準対象である人またはサービスに関するデモグラフィック特性やサイコグラフィック特性を測定可能な質問を提示して、前記人またはサービスについての特性や属性に関連するデータである特性・属性データを受け取るための基準対象データ取得手段２０１と、
前記基準対象データ取得手段２０１から受け取った特性・属性データを分析して評価項目および因子の少なくとも一方に相当するデータを生成し、これをキーとして前記因子データベース４を検索してそこに記憶された前記評価項目および因子と比較し、該特性・属性データと合致若しくは対応する１又は複数の因子を特定し、該特定した因子のそれぞれに対応する１又は複数の評価項目を、前記因子データベース４を参照して特定し、この特定した評価項目に関する情報を出力する因子・評価項目変換手段２０２と、
前記因子・評価項目変換手段２０２で出力された評価項目をキーとして前記被選択対象データベース３を検索し、該評価項目について肯定的評価の割合が所定値以上の１又は複数の被選択対象を抽出する被選択対象検索手段２０４と、
前記被選択対象検索手段２０４から受け取った被選択対象を特定する情報を用いて、抽出された被選択対象を表す情報を生成する被選択対象データ生成手段２０５と、
を具備することを特徴とする、マッチング処理装置。
【請求項２】
前記基準対象の特性・属性データを、前記評価項目に関連付けて記憶した基準対象特性データベース６と、
前記基準対象データ取得手段から特性・属性データを受け取り、該特性・属性データをキーにして前記基準対象特性データベース６を検索し、該特性・属性データに対応する評価項目を特定する情報を抽出し、出力する特性・評価項目変換手段７０１と、
をさらに備え、
前記被選択対象検索手段２０４は、前記特性・評価項目変換手段７０１から該評価項目を特定する情報を受け取り、該情報に基づいて前記被選択対象データベース３を検索して該評価項目について肯定的評価の割合が所定値以上の１又は複数の被選択対象を抽出し、
前記被選択対象データ生成手段２０５は、被選択対象検索手段２０４から受け取った被選択対象を特定する情報を用いて、抽出された被選択対象を表す情報を生成する、
ことを特徴とする、請求項１に記載のマッチング処理装置。
【請求項３】
コンピュータを、複数の評価項目２０を関連性があるもの同士でグループ化し、各グループ化された評価項目相互の関連性を示す因子を設定した因子データベース４と、前記因子データベース４に格納されている評価項目それぞれについて肯定的な評価の有無が付与された多数の被選択対象を格納した被選択対象データベース３とを用いて、基準対象である人またはサービスと被選択対象のマッチングを行うためのマッチング処理装置として機能せしめるためのプログラムにおいて、
コンピュータを：
前記基準対象である人またはサービスに関するデモグラフィック特性やサイコグラフィック特性を測定可能な質問を提示して、前記人またはサービスについての特性や属性に関連するデータである特性・属性データを受け取るための基準対象データ取得手段２０１と、
前記基準対象データ取得手段２０１から受け取った特性・属性データを分析して評価項目および因子の少なくとも一方に相当するデータを生成し、これをキーとして前記因子データベース４を検索してそこに記憶された前記評価項目および因子と比較し、該特性・属性データと合致若しくは対応する１又は複数の因子を特定し、該特定した因子のそれぞれに対応する１又は複数の評価項目を、前記因子データベース４を参照して特定し、この特定した評価項目に関する情報を出力する因子・評価項目変換手段２０２と、
前記因子・評価項目変換手段２０２で出力された評価項目をキーとして前記被選択対象データベース３を検索し、該評価項目について肯定的評価の割合が所定値以上の１又は複数の被選択対象を抽出する被選択対象検索手段２０４と、
前記被選択対象検索手段２０４から受け取った被選択対象を特定する情報を用いて、抽出された被選択対象を表す情報を生成する被選択対象データ生成手段２０５と、
して機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項４】
前記コンピュータを、前記基準対象の特性・属性データを、前記評価項目に関連付けて記憶した基準対象特性データベース６と、
前記基準対象データ取得手段から特性・属性データを受け取り、該特性・属性データをキーにして前記基準対象特性データベース６を検索し、該特性・属性データに対応する評価項目を特定する情報を抽出し、出力する特性・評価項目変換手段７０１と、
して機能させるプログラムをさらに備え、
前記被選択対象検索手段２０４は、前記特性・評価項目変換手段７０１から該評価項目を特定する情報を受け取り、該情報に基づいて前記被選択対象データベース３を検索して該評価項目について肯定的評価の割合が所定値以上の１又は複数の被選択対象を抽出し、
前記被選択対象データ生成手段２０５は、被選択対象検索手段２０４から受け取った被選択対象を特定する情報を用いて、抽出された被選択対象を表す情報を生成する、
ように機能せしめることを特徴とする請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
コンピュータに、複数の評価項目２０を関連性があるもの同士でグループ化し、各グループ化された評価項目相互の関連性を示す因子を設定した因子データベース４と、前記因子データベース４に格納されている評価項目それぞれについて肯定的な評価の有無が付与された多数の被選択対象を格納した被選択対象データベース３とを用いて、基準対象である人またはサービスと被選択対象のマッチングを行うための方法を実行させるためのプログラムにおいて、
前記基準対象である人またはサービスに関するデモグラフィック特性やサイコグラフィック特性を測定可能な質問を提示して、前記人またはサービスについての特性や属性に関連するデータである特性・属性データを取得する取得ステップと、
前記基準対象データ取得手段２０１から受け取った特性・属性データを分析して評価項目および因子の少なくとも一方に相当するデータを生成し、これをキーとして前記因子データベース４を検索してそこに記憶された前記評価項目および因子と比較し、該特性・属性データと合致若しくは対応する１又は複数の因子を特定し、該特定した因子のそれぞれに対応する１又は複数の評価項目を、前記因子データベース４を参照して特定し、この特定した評価項目に関する情報を出力する出力ステップと、
前記因子・評価項目変換手段２０２で出力された評価項目をキーとして前記被選択対象データベース３を検索し、該評価項目について肯定的評価の割合が所定値以上の１又は複数の被選択対象を抽出する抽出ステップと、
前記被選択対象検索手段２０４から受け取った被選択対象を特定する情報を用いて、抽出された被選択対象を表す情報を生成する生成ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項６】
前記コンピュータが、前記基準対象の特性・属性データを、前記評価項目に関連付けて記憶した基準対象特性データベース６と、
前記基準対象データ取得手段から特性・属性データを受け取り、該特性・属性データをキーにして前記基準対象特性データベース６を検索し、該特性・属性データに対応する評価項目を特定する情報を抽出し、出力する特性・評価項目変換手段７０１と、
して機能させるプログラムをさらに備え、
前記被選択対象検索手段２０４が、前記特性・評価項目変換手段７０１から該評価項目を特定する情報を受け取り、該情報に基づいて前記被選択対象データベース３を検索して該評価項目について肯定的評価の割合が所定値以上の１又は複数の被選択対象を抽出する処理を行い、
前記被選択対象データ生成手段２０５が、被選択対象検索手段２０４から受け取った被選択対象を特定する情報を用いて、抽出された被選択対象を表す情報を生成する処理を行う、
ようにコンピュータを実行させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
請求項３から６のいずれか１項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ある基準対象に対して、複数の被選択対象の中から少なくとも一つの被選択対象を選定するためのマッチング・システム、マッチング装置、因子データベース、該因子データベースの強化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、市場に存在する膨大な種類の商品等から需要者は自己のニーズに適合すると思われる商品等を選択して、これを購入していた。需要者に対し、適切な商品等を選定し提案する方法には、以下のようなものがあった。
（１）店頭又は訪問により、販売員が需要者の質問に応じて適宜適切と思われる商品等を提示するという、商品選択・提示方法
（２）通信販売、インターネットを利用した販売において、購買履歴を記録し、記録された購買履歴から需要者の購買傾向を分析し、該傾向に基づいて適切と思われる商品等を提示する、商品選択・提示方法
また、供給者側が需要者に対し商品等を選定・提案するのではなく、需要者が自ら商品を条件検索・仕様選定する方法もある（たとえば、需要者個人の好みに合わせた仕様のＰＣを注文できるシステムにおいて、インターネット上で需要者が自らＰＣの仕様を選定し、決定し、発注する方法）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、これら従来の商品選択および提示方法には以下のような欠点があった。
【０００４】
まず、販売員が需要者の質問に応じて適宜適切と思われる商品等を提示するという商品選択・提示方法は、商品の選定等に関するノウハウが販売員個人に委ねられるため、組織的かつシステム的に確立させることは困難である。
【０００５】
また、通信販売、インターネットを利用した販売では、買い手の購買活動が最初に行われ、この購買活動がないとその買い手の購買傾向、嗜好は分からない。
【０００６】
さらに、いずれの商品選択・提示方法においても、需要者は必ずしもすべての商品について比較して選択を行うものではない。需要者個人が認知できる商品等の数は一般的に限界があり、最適の商品等が該認知された商品に含まれていない場合もありうる。さらに、需要者の商品認識が不十分・不正確な場合や、需要者自身が自分にとって何が必要なのか十分に認識できていない場合もある。このような場合には、選択した商品が需要者にとって最適なものでないことに購買後に気づき該購入した商品等から十分な満足を得られない、たとえば購入した商品が想定していたものと異なるとか、使いにくいという不満が生ずる、という不都合が生じてしまう。
【０００７】
上記の問題は、電器製品、自動車、住宅といった商品選定、商品取得の際に、該商品について知識を必要とし、多品種、多物件にわたる商品分野においてとりわけ顕著である。
【０００８】
また、サービスについては、旅行、レンタルビデオといった個人の嗜好性が強く商品選択に反映され、多品種であり、かつ体験しないと良さがわからない分野において、特に上記のような問題が生ずる。
【０００９】
本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、ある基準対象に関するデータを入力すると、複数の被選択対象の中から該基準対象に適した少なくとも一つの被選択対象を選定し、ユーザに提示するマッチング装置、マッチング・システム、マッチング方法を提供することを目的の一つとする。
【００１０】
「基準対象」とは、本発明によりマッチングさせる対象であって、マッチングの基準（被選択対象の適否の判定の基準）となる条件を決定するための対象をいい、例えば、人（消費者、購買者、需要者など）、物（商品など）、サービス（旅行）など、有体無体を問わず、マッチングの基準となる条件を決定することが可能な全ての対象を含む。
【００１１】
「被選択対象」とは、本発明により選択される対象であって、例えば、人（求職者など）、物（商品などの動産と住宅、店舗などの不動産を含む）、サービス（旅行、保険など）、コンテンツ（ゲーム、映像、音楽、情報など）、その他レジャー施設、学校、地域、広告、メッセージなど有体無体を問わず、選択の対象となりうる全てを含む。
【００１２】
「被選択対象」には、「商品の表現」や「商品の提供方法」も含む。例えば、商品のカタログスペック（大きさ、材質、色、機能）などを入力すると、マッチング・システムが、該商品に適した商品の表現である「高性能」「使いやすい」などのキーワードを出力する。商品提供者などは、出力されたキーワードを取り入れた商品の表現（キャッチコピー）を作成する。又、「商品の提供方法」の例としては、オススメ商品を数多く提示して自己の選択の余地が残されていることを喜ぶ人もいれば、厳選した商品を提示して貰った方が、容易に決定ができていいという人もいるので、「数多くの被選択対象を提示する」「厳選された卑賤選択対象を提示する」という提示方法が本発明の被選択対象と成りうる。たとえば、基準対象がある特定の「需要者」であり、被選択対象が「服」である場合、本発明によれば、該需要者の特性・属性に応じて、いずれかの提示方法が選択され、該選択された提示方法によってマッチングの結果選択された「服」が提示される。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明は以下の手段（構成）を有する。
【００１４】
本発明の第１の態様によれば、需要者が欲する商品等に関するデータを入力する基準対象データ入力手段（１）と、該基準対象データ入力手段に接続され、該データを受け取るマッチング処理装置（２）と、該マッチング処理装置に読み取り可能に接続された因子データベース（４）と、該マッチング処理装置に読み取り可能に接続された被選択対象データベース（３）と、該マッチング処理装置の出力に接続された提示手段（５）とを具備するマッチング・システムにおいて、該マッチング処理装置は、該基準対象データ入力手段からのデータを分析し、該分析結果に基づいて該因子データベース中の少なくともひとつの評価項目を特定し、該特定された評価項目に従って被選択対象データベースから少なくともひとつの商品を特定し、該特定された商品に関するデータを該提示手段に送ることを特徴とする、因子データベースを用いたマッチング・システムが提供される。
【００１５】
前記因子データベースは、複数の評価項目と、関連性を有する評価項目に対応づけされた少なくともひとつの第１の因子とを有していてもよい。
【００１６】
また、前記因子データベースは、複数の第１の因子（第１階層の因子）を有し、該複数の第１の因子のうち関連性のある複数の第１の因子に対応づけされた少なくともひとつの第２の因子（該第１の階層の因子の上位階層となる第２階層の因子）をさらに有していてもよい。
【００１７】
また、本発明の第２の態様によれば、基準対象データ入力手段および提示手段を有する、少なくともひとつの端末機（３１１、…３１Ｎ）と、該端末機と通信網を介してデータ通信可能に接続されたマッチング処理装置と、該マッチング処理装置に読み取り可能に接続された因子データベース（４）および被選択対象データベース（３）とを有するサーバ（３３）とを具備する、マッチング・システムにおいて、該マッチング処理装置は、該基準対象データ入力手段からのデータを分析し、該分析結果に基づいて、該因子データベース中の少なくともひとつの評価項目を特定し、該特定された評価項目に従って被選択対象データベースから少なくともひとつの被選択対象を特定し、該特定された被選択対象に関するデータを該端末機に送ることを特徴とする、因子データベースを用いたマッチング・システムが提供される。
【００１８】
前記マッチング・システムはさらに、該処理装置に接続された、需要者特性とそれに関連付けられた商品に関するデータを記憶する需要者特性データベースを具備し、該マッチング処理装置は特性データベースに記憶された該データに基づいて被選択対象の選定を行う、ように構成されても良い。
【００１９】
本発明の第３の態様によれば、被選択対象の評価項目の発案を行う工程と、発案された評価項目を用いて被選択対象評価表を作成する工程と、該評価表を用いて多変量解析を施し、各評価項目間の関連性を測定する工程と、前記測定された関連性に基づいて各評価項目の関連性を記録するとともに、該関連性を有する評価項目に対応づけされた因子を記録する工程とを具備することを特徴とする、マッチング・システムのための因子データベース作成方法が提供される。
【００２０】
作成された因子データベースは、基準対象の特性を測定するとともに、該基準対象の個別被選択対象ごとの評価を測定し、該測定によって得られたデータを基準対象の特性別に分け、各特性別のデータに基づいて、基準対象の特性別に因子データベースを作成することによって強化されてもよい。
【００２１】
また、基準対象から、因子データベースに含まれる評価項目以外の言葉（評価項目）を収集することにより、因子データベースに含まれる評価項目を増加させることにより因子データベースを強化してもよい。
【００２２】
上記強化された因子データベースを本発明にかかるマッチング・システムに適用しても良い。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下に図面を参照しながら、本発明の実施例について説明する。
【００２４】
［実施例１］
図１は、本実施例にかかるマッチング・システムの概略ブロック図である。図に示すように、本実施例にかかるシステムは、基準対象データ入力手段１と、基準対象データ入力手段１に接続されたマッチング処理装置２と、該マッチング処理装置２に読み取り可能に接続された被選択対象データベース（以下、「被選択対象ＤＢ３」という）３と、該マッチング処理装置２に読み取り可能に接続された因子データベース（以下、因子ＤＢ）４と、該マッチング処理装置２からの出力を受け取り、その内容を表示する提示手段５とによって構成される。
【００２５】
該基準対象データ入力手段１は、基準対象に関するデータをマッチング処理装置２に入力可能な手段であって、たとえば入力装置（キーボード、ポインティングデバイスなど）、入力装置を備えたコンピュータ、光学式読取装置（ＯＣＲ）、携帯電話機等である。
【００２６】
データの入力は、たとえば基準対象データ入力手段のオペレータが顧客からのアンケート用紙に基づいてキーボードを打つことによってされても良いし、マークシート形式のアンケート用紙であればこれをＯＣＲによって読み取ることによってされても良いし、あるいは、顧客がコンピュータの入力インターフェイス画面に従ってアンケートに電子的に回答することによって行われても良い。
【００２７】
また、データの入力は、音声入力によっても良い。例えば音声認識ソフトを搭載したパーソナルコンピュータも基準対象データ入力手段１と成りうる。かかる音声入力を用いる基準対象データ入力手段１によれば、電話等にて顧客からデータを収集することもできる。
【００２８】
また、マッチング処理装置２は、たとえば所定のプログラムにしたがって処理を行うプロセッサ、もしくはそのようなプロセッサを備えた情報処理装置であって、たとえばコンピュータ、ワークステーションなどである。なお、該プロセッサは図示しないプログラム記憶手段（ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯ，ハードディスク等の磁気的もしくは光学的記憶装置など）に接続されており、該プログラム記憶手段は、以下に説明する分析、検索等の本発明にかかる処理一切を行うためのプログラムを記憶しており、該記憶されたプログラムに従ってプロセッサが動作するように構成しても良い。なお、かかるプログラムは記録媒体（例えば、フロッピーディスク、光磁気ディスク、コンパクトディスクなど）に格納されて、マッチング処理装置である情報処理装置に供給されても良い。
【００２９】
被選択対象ＤＢ３および因子ＤＢ４は、たとえばＦＤ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯ，ハードディスク等の電気的、磁気的もしくは光学的記憶装置などによって構成される。
【００３０】
提示手段５は、マッチング処理装置から送られてくるデータを提示する装置で構成され、たとえば、ディスプレイ装置、ディスプレイを備えたコンピュータなどである。また、提示手段は、画像等の視覚的なデータの代わりに、あるいは視覚的なデータとともに音声によりデータを提示するものであっても良い。たとえば、本マッチング装置によって選択された被選択対象に関するデータを、人工音声によって読み上げるようにしても良い。また、データを提示する媒体として印刷物を採用してもよく、このような場合には、提示手段はプリンタなどであって良い。
【００３１】
次に、本実施例の動作について説明する。
【００３２】
基準対象データ入力手段１は、基準対象の特性や属性に関するデータ（「特性・属性データ」という）を入力するように作用する。例えば、商品の需要者と、複数の商品のいずれかとをマッチングさせる場合においては、需要者の必要としている商品の効用や嗜好を分析するための質問などを需要者に提示する。質問事項としてはたとえば、需要者が意識できる事項（例：用途、予算、ブランドなど）を測定する設問と、需要者が意識していない、あるいは意識しづらい事項（例：性格、ライフスタイル、使用環境など）を測定する設問が提示されて良い。
【００３３】
需要者の特性・属性データとして、デモグラフィック特性のみならずサイコグラフィック特性（心理グラフィック特性）を測定する質問をなし、これに対する回答を特性・属性データとして良い。デモグラフィック特性とは、需要者（消費者）を人口統計的アイテムによって描出することに属する特性をいい、たとえば個人の性別・年齢・職業・収入・未既婚・教育程度や、個人が属する世帯の人数・住居形態・主な職業・生活費などがデモグラフィック特性の代表的な項目である。一方、サイコグラフィックス特性とは、需要者（消費者）の心理的特性を描く方法によって描出された特性をいう。たとえば動機づけ・感覚・知覚・記憶等の純粋に心理的な項目の他に社会階層・リファレンスグループ・文化程度などの社会的特性も、このサイコグラフィック特性に含まれる。
【００３４】
このような設問事項に対して、需要者は該入力手段１に備えられた図示しない入力装置（たとえば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等）により該質問に回答することにより、特性・属性データ（上記設問に対する回答がデータ化されたもの）の入力が行われる。設問に対する回答入力が完了すると、該入力手段１は特性・属性データをマッチング処理装置２に送る。
【００３５】
マッチング処理装置２は、該特性・属性データを受け取ると、これの分析を行い、該需要者の望む商品等の属性を特定する。
【００３６】
マッチング処理装置２は、前記特定した属性に基づいて因子ＤＢ４を参照し、該需要者に最適であるものとして提示する商品等が有すべき「評価項目」を決定する。
【００３７】
図２は、本実施例にかかるマッチング処理装置２の構成例を示すブロック図である。
マッチング処理装置は、基準対象データ取得手段２０１と、因子・評価項目変換手段２０２と、評価項目保持手段２０３と、被選択対象検索手段２０４と、被選択対象データ生成手段２０５とを有している。
【００３８】
基準対象データ取得手段２０１は、入力手段から基準対象の特性や属性に関連するデータ（以下、「特性・属性データ」という）を受け取り、これを因子・評価項目変換手段２０２に渡す。
【００３９】
因子・評価項目変換手段２０２は、基準対象データ取得手段２０１から受け取った特性・属性データを因子データベースに記憶された因子と比較し、該特性・属性データと合致若しくは対応する１又は複数の因子を特定する。なお、各評価項目を因子として扱うように構成しても良い。さらに因子・評価項目変換手段２０２は、因子データベースを参照して該特定した因子のそれぞれに対応する１又は複数の評価項目を特定する。さらに該特定した評価項目を特定する情報（たとえば評価項目コード）を評価項目保持手段２０３に渡す。
【００４０】
評価項目保持手段２０３は、該評価項目を特定する情報を受け取り、これを被選択対象検索手段２０４に渡す。
【００４１】
被選択対象検索手段２０４は、該評価項目を特定する情報をキーとして被選択対象データベースを検索し、該評価項目について所定の条件を満たす１又は複数の被選択対象の特定する情報（例えば、被選択対象が商品であれば商品コード）を抽出する。
【００４２】
「所定の条件」は、マッチング処理装置の操作者が任意に設定することができるのが好ましい。例えば、該評価項目の全てについて肯定的な評価値を有する被選択対象のみを抽出という条件を設定したり、該評価項目の所定の割合たとえば８０％について肯定的な評価値を有する被選択対象のみを抽出することを条件としたり、該評価項目の評価値の合計点の上位１０位までの被選択対象を抽出するという条件としたり、その他様々な条件を設定して良い。
【００４３】
被選択対象検索手段２０４は、該抽出した被選択対象を特定する情報を被選択対象データ生成手段２０５に渡す。
【００４４】
被選択対象データ生成手段２０５は、被選択対象検索手段２０４から受け取った被選択対象を特定する情報を用いて、抽出された被選択対象を表す情報を生成する。例えば、被選択対象を表す情報となる商品コードを図略の被選択対象ＤＢに渡し、該被選択対象ＤＢから商品コードに対応する商品の画像データ、該商品のスペックなどを説明するテキストデータなどを受け取り、これを所定の形式の（例えば、抽出された商品の画像と、説明を含む一覧表を構成するＨＴＭＬ文書）に加工して、被選択対象データを生成する。
【００４５】
被選択対象データは提示手段５に送られ、提示手段５にてユーザが認識可能な形態で提示される。
【００４６】
図３に因子ＤＢ４の一部分の構成例を示す。図３に示すように、因子ＤＢ４は、複数の評価項目２０で構成されている。該評価項目２０のうち互いに関連性があるもの同士はグループ化されて評価項目グループＧ１，Ｇ２，Ｇ３，…、Ｇ１１、…を構成する。各評価項目グループに対して、該グループに含まれる評価項目相互の関連性を示す「因子」が設定されている。たとえば、図３の評価項目グループＧ１に含まれる複数の評価項目を分析すると、需要者が身近であることを感じる要素を共通して有するものと把握されるので、評価項目グループＧ１に含まれる評価項目それぞれに対応する「身近」因子２１が設けられている。同様に、評価項目グループＧ２の評価項目は需要者が「にぎやかさ」を感じる要素を共通して有するものと評価できるので、「にぎやか」因子２２が評価項目グループＧ２に含まれる評価項目それぞれに対応する因子として設定される。
【００４７】
該因子ＤＢ４においては、評価項目に対応して因子が設けられるだけでなく、因子相互からさらにその上位の因子が設けられていても良い。図３に示す因子ＤＢ構成例では、たとえば、前記「身近」因子２１および「にぎやか」因子２２の二つの因子に対して両因子の関連性を示す因子２３と、評価項目グループＧ３に対して設けられた「お笑い」因子２４とに対して両因子の関連性は「楽しさ」であることを示す「楽しさ」因子２５が設けられている。さらに、該「楽しさ」因子２５と、「夢」因子２６とに対してさらに上位の因子２７が「娯楽」因子として設けられている。
【００４８】
なお、図３に示す構成例では、因子ＤＢ４が評価項目および因子の５階層の構造を有するものとして図示したが、本発明は階層の数に制限されることはなく、その対象となる基準対象に応じて適宜の階層数を用いてよい。たとえば、評価項目とその上位の因子の２階層で構成され、因子相互の関連性を示す上位の因子を設けないで、因子ＤＢ４を構成しても良い。
【００４９】
前記特性・属性データがそのまま因子と一致するようにしても良いし、あるいはマッチング処理装置２が前記特性・属性データを分析して、評価項目および因子の少なくとも一方に相当するデータを生成しこれをキーとして因子データベースの検索を行うようにしても良い。たとえば、ある特性・属性データを分析すると、当該基準対象（この例では需要者）が「身近」および「テイスト・質／友達感覚」に相当する属性を備えた被選択対象（この例ではＴＶ番組）を求めていることが判明したものとする。この場合マッチング処理装置２は、因子ＤＢ４を参照し、上記属性「身近」に合致する「身近」因子２１と、上記他方の属性「テイスト・質／友達感覚」に合致する「テイスト・質／友達感覚」評価項目とを検出し、「身近」因子２１に対応する評価項目（図３中、評価項目グループＧ１に含まれる評価項目）および「テイスト・質／友達感覚」評価項目に肯定的評価がつけられている被選択対象を、以下に述べる被選択対象ＤＢ３を参照して検出する。
【００５０】
被選択対象ＤＢ３は、前記因子ＤＢ４に含まれるすべての評価項目について被選択対象ごとの評価データを格納している。前述の例においては、マッチング処理装置２は、「身近」因子２１に対応する評価項目および「テイスト・質／友達感覚」評価項目に肯定的評価がつけられている被選択対象を検出し、その被選択対象を該需要者に適したものとして特定する。
【００５１】
なお、本発明においては、前記特性・属性データに基づいて抽出された評価項目と、被選択対象の肯定的評価がつけられている評価項目に完全に含まれる場合のみならず、該属性と肯定的評価がつけられている評価項目とが一致している割合(以下、「一致率」という)が所定の値以上(例えば、一致率が８０％以上)であれば、その商品を該需要者に適した商品として特定するように構成しても良い。たとえば、需要者の望む商品等の属性がＡ，Ｂ，Ｃ，…，Ｊの１０個の評価項目であり、ある商品Ｘの評価項目にＣからＪまでは肯定的評価がつけられているが、Ａ，Ｂには肯定的評価はつけられていないとすると、この場合の一致率は８０％となる。前記所定の値が８０％であればマッチング処理装置２はこの商品Ｘを最適商品の一つとして特定することになる。また、該所定の値は、基準対象、被選択対象の特性等に基づいて統計的手法により算出されるようにしても良い。たとえば、基準対象である需要者が２０代男性で、被選択対象である商品がスポーツタイプ乗用車とした場合、前記一致率が９５％以上の場合該需要者はその商品に満足するが、一致率がそれを下回る商品の場合は、該需要者はその商品に満足しないということが統計的に導き出されたものとする。この場合、マッチング処理装置２は、一致率が９５％以上の商品(スポーツタイプ乗用車)を該需要者に適した商品として特定する。
【００５２】
図４に、被選択対象ＤＢ３の構成例を概念的に示す。この例においては、基準対象は需要者、被選択対象は商品であるとする。図示のように被選択対象である商品Ａ，商品Ｂ、商品Ｃ、…のそれぞれについて評価項目「Ａ食情報７０％以上」、…のそれぞれについて評価データが記録されている。図中「１」が記録されている評価項目は、該商品がその評価項目に相当する属性を備えていることを示す。たとえば、マッチング処理装置２が「余暇」および「美容・健康」に肯定的評価がつけられている商品を検出する場合には、それぞれの評価項目に「１」が記録されている商品Ｃが検出されることになる。
【００５３】
上記のように、該基準対象に適した被選択対象が特定されると、マッチング処理装置２は当該特定された被選択対象のデータを提示手段５に送る。該被選択対象のデータは、たとえば被選択対象が商品であるならば商品名、商品スペック、製造者名、問い合わせ先等の文字データや、該商品の外観等を示す画像データや、該商品の説明が録音された音声データ等、該商品を説明するための多様なデータであってよい。該提示手段５はこれらのデータを受け取ると、該需要者に適した商品として特定された商品の情報を提示する。たとえば、文字データや画像データをディスプレイ装置により表示し、また音声データをスピーカ装置により再生して、商品内容を需要者に認知できるようにするようにしてもよい。
【００５４】
［実施例１の変形例］
本実施例は、以下のように構成されても良い。図５に本実施例の別の構成例を示す。本構成例においては、端末機３１１、３１２、…、３１Ｎが通信網３２を介してサーバ３３に接続される。各端末機はそれぞれ前記基準対象データ入力手段１と提示手段５とを備えており、たとえばコンピュータ、携帯端末等である。
【００５５】
また、各端末機は図示しない通信制御手段を備えており、該通信網３２を介してサーバ３３とデータ交換を行える。該通信網はデータ交換可能な通信環境を提供するものであって、たとえばインターネットである。
【００５６】
一方、サーバ３３は前記マッチング処理装置２、被選択対象ＤＢ３、因子ＤＢ４を備えており、たとえば、コンピュータによって構成される。なお、図中前記マッチング処理装置２、被選択対象ＤＢ３、因子ＤＢ４は、同一装置中に配置されるように図示されているが、必ずしも物理的に同一装置内に配置される必要はなく、互いに遠隔して配置された装置が通信可能に接続されて構成されても良い。
【００５７】
図５のように構成することにより、ユーザはたとえば自宅やオフィスから随時、サーバ３３にアクセスし、マッチング・システムにより提供される情報を入手することが可能となる。
【００５８】
［実施例２］
次に、本発明の別の実施例について説明する。
【００５９】
図６は、本実施例の構成例を示すブロック図である。図示のように、図１に示す実施例１の構成例とほぼ同様であるが、マッチング処理装置２’がさらに特性・評価項目変換手段７０１（図７のみに表示）を備えていること、及びマッチング処理装置２’に接続された基準対象特性データベース６（以下、「特性ＤＢ６」という）をさらに備えている点で異なる。
【００６０】
図７は、本実施例にかかるマッチング処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００６１】
この実施例にかかるマッチング処理装置は、基準対象データ取得手段２０１と、因子・評価項目変換手段２０２と、評価項目保持手段２０３と、被選択対象検索手段２０４と、特性・評価項目変換手段７０１と、被選択対象データ生成手段２０５とを有している。図２に示すマッチング処理装置と異なる点は、特性・評価項目変換手段７０１を有している点である。
【００６２】
特性・評価項目変換手段７０１は、基準対象データ取得手段２０１から特性・属性データを受け取り、該特性・属性データをキーにして特性データベースを検索し、該特性・属性データに対応する評価項目を特定する情報を抽出する。さらに該抽出した評価項目を特定する情報（たとえば評価項目コード）を評価項目保持手段２０３に渡す。
【００６３】
その他については、図２に示すマッチング処理装置の場合とほぼ同様である。
【００６４】
なお、因子・評価項目変換手段２０２は、特性・属性データと評価項目を関連づけて、これを特性データベースに記憶させるようにしても良い。このような構成によれば、多数の基準対象（例えば商品の需要者）の特性・属性データを測定してゆくことにより、特性・属性データと評価項目の関連に関するデータが累積的に蓄積されることになる。
【００６５】
該特性ＤＢ６は、基準対象の様々な特性を記録するとともに、特性に対応する評価項目を記録している。
【００６６】
基準対象が需要者である場合、特性ＤＢ６は、需要者の購買商品・所有品の性格、趣味、ライフスタイル、ある商品（関連商品も含む）の購買状況、満足度などを、評価項目と関連付けて記憶している。この評価項目は、因子ＤＢ、被選択対象ＤＢに用いられているものと共通している。需要者の特性は、デモグラフィック特性（年齢、性別、生年月日、家族構成、居住地域、年収など）と、サイコグラフィック特性（ライフスタイル、趣味、消費スタイル、情報特性、性格・気質など）とを含んでいて良い。また、上記特性が現象面として表われている、自動車、ファッション、趣味の道具なども、特性ＤＢ６の記録する需要者の特性として扱っても良い。
【００６７】
本実施例においては、基準対象データ入力手段１より、需要者の特性に関するデータが入力される。これは、需要者に対し、特性を図るための質問を提示し、これに需要者が回答することによって行われる。
【００６８】
いま、需要者Ｘの特性・属性データは、Ａ，Ｂ，Ｃであり、該需要者Ｘは商品（ア）を好むと測定され、該商品（ア）は評価項目α、βについて肯定的評価値を有するものとする。これらのデータが該特性ＤＢ６に記憶されているものとする。
【００６９】
次に、需要者Ｙの特性を本実施例にかかるシステムによって測定したところ、その特性が需要者Ｘの特性・属性データと同一のＡ，Ｂ，Ｃであると判明すると、マッチング処理装置の特性・評価項目変換手段７０１は、該特性ＤＢ６を参照し、特性Ａ，Ｂ，Ｃに対応する評価項目α、βを抽出して、評価項目保持手段２０３に渡す。以降、評価項目保持手段２０３、被選択対象検索手段２０４、被選択対象データ生成手段２０５は、図２に示すマッチング処理装置の場合と同様に動作する。これにより、本装置は、評価項目α、βについて肯定的評価値を有する商品（被選択対象）を抽出して、ユーザに提示することができる。
【００７０】
すなわち、本実施例では、実施例１のように因子ＤＢ４と被選択対象ＤＢ３とを相互参照して特定した被選択対象だけでなく、特性ＤＢ６を用いて特定した被選択対象をも提示することが可能である。
【００７１】
本実施例によれば、需要者の特性を分析・蓄積して最適商品等の特定をすることが可能となるので、より精度の高い最適商品の選定システムを提供することができる。
【００７２】
［実施例３］
本発明はまた、前記因子ＤＢの作成方法、およびその強化方法としても成立する。
【００７３】
図８は、前記因子ＤＢの作成方法の概略工程を示すフローチャートである。
【００７４】
まず、商品等の評価項目の発案を行う（ステップ１）。これは、商品あるいは商品分野ごとに行う。商品ごとに評価項目が異なるからである。評価項目は、需要者が実際の購買時に考慮するであろうさまざまな言葉・用語（たとえば商品スペック、イメージ、感覚言語、思考判断言語）、および提供者がそれぞれの場面（商品等の設計、企画、宣伝等）で使う言葉・用語を広範に収集することによって一般的に行われる。
【００７５】
次に、該発案された評価項目を用いて、評価データの収集を行い、該評価データを格納した商品評価表を作成する（ステップ２）。この商品評価表は、図４に示されるような商品ごとに、各評価項目の該当・非該当を示すものである。該当・非該当の判定は、たとえば当該商品に関する専門家によって判定される。
【００７６】
次に、作成された評価表を用いて、多変量解析を施し、各評価項目間の関連性を測定する（ステップ３）。ここにいう関連性とは、項目（言葉・用語によって表される概念）間の類似性、もしくは類似性および階層性を言う。該分析の手法は、よく知られている数量化ＩＩＩ類やクラスター分析を用いても良く、各評価項目間の関連性を測定するいずれの手法を用いても良く、複数の手法を組み合わせて用いても良い。
【００７７】
最後に、前記測定された類似性もしくは階層性を用いて、各評価項目間の関連性を記述し、関連性を有する評価項目に対応づけされた因子を記述し、必要な場合には関連性のある複数の因子に対応づけされた因子を記述することによって、因子ＤＢを作成する（ステップ４）。この因子ＤＢは、前述の図に２に記載されたような、樹状構造を有するデータであり、前記「関連性を有する評価項目に対応づけされた因子」とは、たとえば因子２１，２２，２４に相当し、また、「関連性のある複数の因子に対応づけされた因子」とはたとえば、因子２５，２６，２７に相当する。
【００７８】
該樹状構造を有するデータにおいては、同一の因子に属する評価項目は意味的に近似していることを表し、因子相互の接続関係も因子間の近似性を示すものである。たとえば、図３において、「身近」因子２１は「にぎやか」因子２２に最も近似し、この２つの因子群と「お笑い」因子２４が近似することを表している。
【００７９】
上記のような工程で作成された樹状構造を有するデータが、因子ＤＢ４として上記実施例１，２において使用可能となる。
【００８０】
また、上記因子ＤＢは、以下のようにして強化することができる。
【００８１】
前記の作成法によって得られた因子ＤＢは、基準対象である需要者の特性（性別、年齢別、ヘビーユーザ、ライトユーザ等）に応じて異なる可能性があり、基準対象の特性別に因子ＤＢを作成し、これら作成された特性別因子ＤＢ群を、前述の実施例１，２等において因子ＤＢ４として用いれば、より精度の高いマッチングをすることが可能な、強化された因子ＤＢを得ることができる。
【００８２】
特性別因子ＤＢの作成は、たとえば以下のように行えばよい。
まず、基準対象（例えば需要者）の特性を測定するとともに、該基準対象による被選択対象（例えば商品）ごとの評価を測定する。この測定は図９に示すような質問を需要者に行うことによって行われることが好ましい。このようにして収集したデータを基準対象の特性別に分け、各特性別のデータを用いて前記因子ＤＢの作成方法を実行すればよい。
【００８３】
また、因子ＤＢの別の強化方法として以下の方法もある。これは、需要者が特性・属性データの入力を行う際等において、該需要者が自分で使う言葉を自由に書き込める手段を提供することにより、需要者から因子ＤＢ，被選択対象ＤＢに含まれる評価項目にない言葉（評価項目）を収集する。これにより、因子ＤＢ，被選択対象ＤＢの評価項目を増加させ、より精緻なマッチングを行うことが可能となる。なお、図１０に該需要者が自分で使う言葉を自由に書き込める手段を提供する例として、特性・属性データ入力のための画面例を示す。
【００８４】
なお、上記「被選択対象」には、インターネット上で情報等を掲示提供するホームページ、サイトなども含まれる。したがって、本発明にかかるマッチング・システムは、基準対象たる需要者の特性に従って最適のホームページ、サイトを選択する最適サイト選択システムとしても成立する。かかる最適サイト選択システムによれば、いわゆるサーチ・エンジンを用いることなく、需要者のニーズに合ったサイトを選択し、提示することが可能となる。
【００８５】
【発明の効果】
本発明によれば、複数の被選択対象の中から該基準対象に適した少なくとも一つの被選択対象を選定し、提示することが可能となる。
【００８６】
又、基準対象が需要者であり、被選択対象が商品等である場合、以下のような利点を有する。
【００８７】
需要者は、自分にとって何が必要なのか十分に認識できていない場合であっても、その需要者にとって最適な商品等を選択することが可能となる。また、需要者の商品知識が十分でない場合であっても、その需要者にとって最適な商品等を選択することが可能となる。また、需要者が認知できない商品も含めた幅広い数多くの商品から、最適商品を選択することができる。
【００８８】
また、商品の供給者は、本発明を用いることにより商品販売をシステム化することにより、販売成立確率を向上させることができ、また店頭における商品展示やカタログといった物理的制限を受けずに商品の提示をすることが可能となる。また、旧商品や在庫品といった一般的に需要者の関心を引かない商品についても、供給者が需要者に意味付けをもって最適商品として提示することが可能となる。
【００８９】
また、需要者が本発明の提示する最適商品をどのように受け入れたか（購入した、買わなかった、さらに詳しい資料を請求した等）を分析することによって、マーケットデータの蓄積が可能となり、該蓄積されマーケットデータに基づいて商品の品揃え、販促、商品開発に関する戦略を立てることが可能となる。
【００９０】
また、因子データベースの強化法については、評価項目を多面的な視点から抽出するため、漏れが少なく、客観性を確保することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例にかかるマッチング・システムの概略ブロック図である。
【図２】マッチング処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】因子ＤＢの一部分の構成例を示す概念図である。
【図４】被選択対象ＤＢの一部分の構成例を示す概念図である。
【図５】実施例１の別の構成例を示すブロック図である。
【図６】本発明にかかる他の実施例の構成例を示すブロック図である。
【図７】マッチング処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図８】因子ＤＢの作成方法の概略工程を示すフローチャートである。
【図９】因子ＤＢを強化するための例を示す図である。
【図１０】因子ＤＢを強化するための別の例を示す図である。
【符号の説明】
１  …  基準対象データ入力手段
２、２’  …  マッチング処理装置
３  …  被選択対象データベース
４  …  因子データベース（因子ＤＢ）
５  …  提示手段
６  …  基準対象特性データベース
３１１〜３１Ｎ  …  端末機
３２  …  通信網
３３  …  サーバ
【図１】
0004886940.tif 000002
【図２】
0004886940.tif 000003
【図３】
0004886940.tif 000004
【図４】
0004886940.tif 000005
【図５】
0004886940.tif 000006
【図６】
0004886940.tif 000007
【図７】
0004886940.tif 000008
【図８】
0004886940.tif 000009
【図９】
0004886940.tif 000010
【図１０】
0004886940.tif 000011