(57)【要約】【課題】一般投資家が期待していることを客観的に知り、株価の工作のための故意の情報に対処した株価情報収集分析システム、及びそのサーバを提供すること。【解決手段】クライアント１０ｘと株価情報収集分析サーバ７０とが公衆通信回線５０で相互に接続された株価情報収集分析システムであって、前記公衆通信回線５０上の関連サイト３０のサーバにアクセスして関連情報を前記株価情報収集分析サーバ７０にダウンロードする情報収集手段７４と、ダウンロード情報を記憶する記憶装置８０と、ダウンロード情報を解析する情報解析手段７６と、ダウンロード情報より故意に工作した情報を検出する情報フィルタ手段７８と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
クライアントと株価情報収集分析サーバとが公衆通信回線で相互に接続された株価情報収集分析システムであって、
前記公衆通信回線上の関連サイトのサーバにアクセスして関連情報を前記株価情報収集分析サーバにダウンロードする情報収集手段と、
ダウンロード情報を記憶する記憶装置と、
ダウンロード情報を解析する情報解析手段と、
ダウンロード情報より故意に工作した情報を検出する情報フィルタ手段と、
を備えた株価情報収集分析システム。
【請求項２】
前記関連情報が株価に影響を与える一般投稿情報と、マクロ経済指標情報と、個別の銘柄の株価情報と、個別の銘柄の企業の公式発表情報と、である請求項１に記載の株価情報収集分析システム。
【請求項３】
推奨銘柄を選択する推奨銘柄選択手段と、
クライアントに解析した情報と前記推奨銘柄とを送信する送受信手段と、
をさらに備えた請求項１又は２に記載の株価情報収集分析システム。
【請求項４】
前記記憶装置には顧客識別子に関連付けた保有銘柄コードが記憶されており、
当該保有銘柄コードのうち売り推奨銘柄コードを選択する売り推奨銘柄選択手段と、
クライアントに解析した情報と前記売り推奨銘柄コードとを送信する送受信手段と、
をさらに備えた請求項１から３のいずれかに記載の株価情報収集分析システム。
【請求項５】
前記情報解析手段が、単語と区分とスコアのスコアテーブルがあらかじめ記憶装置に記憶されており、
記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記期待単語を抽出し、
前記スコアテーブルを検索して対応する区分とスコアを抽出し、区分ごとに抽出したスコアと当該期待単語を抽出した頻度とを乗算し、乗算積を累積加算する演算をし、区分の性格に対応して集計することにより期待指数を演算する請求項１から４のいずれかに記載の株価情報収集分析システム。
【請求項６】
前記推奨銘柄選択手段が、
ある銘柄の時系列的な株価と期待指数とを記憶装置に記憶し、
株価と期待指数が前の値との比較演算を行い、共に増加があらかじめ定められた値より増加した場合に推奨銘柄とする請求項４に記載の株価情報収集分析システム。
【請求項７】
前記情報フィルタ手段が、あらかじめ、銘柄の投稿に現れる過去の特徴的なパターンを当該銘柄と関連付けて記憶装置に記憶し、
前記情報収集手段により収集した情報を銘柄別に、前記記憶装置に記憶されている銘柄に関連付けられて記憶されている一般投稿情報の特徴的なパターンと対比して、
記憶装置に記憶されているあらかじめ定められたレベルを超え場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する請求項１から５のいずれかに記載の株価情報収集分析システム。
【請求項８】
前記情報フィルタ手段が、あらかじめ株価に対する期待弾力性に関連する期待弾力性用語と区分と弾力性スコアの弾力性スコアテーブルとを記憶装置に記憶し、
記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記期待弾力性用語を抽出し、
前記弾力性スコアテーブルを検索して対応する区分と、弾力性スコアを抽出して対応する株価情報と共に時系列に記憶装置に記憶し、
株価変動比に対応する弾力性スコアの比があらかじめ定められた値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する請求項１から５のいずれかに記載の株価情報収集分析システム。
【請求項９】
前記情報フィルタ手段が、あらかじめ専門用語と感情用語とを記憶装置に記憶し、
記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記専門用語と前記感情用語とを抽出し、その頻度の比を時系列に記憶装置に記憶し、
当該頻度の比があらかじめ定められた値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する請求項１から５のいずれかに記載の株価情報収集分析システム。
【請求項１０】
クライアントと株価情報収集分析サーバとが公衆通信回線で相互に接続された株価情報収集分析システムに使用される株価情報収集分析サーバであって、
前記公衆通信回線上の関連サイトのサーバにアクセスして関連情報を前記株価情報収集分析サーバにダウンロードする情報収集手段と、
ダウンロード情報を記憶する記憶装置と、
ダウンロード情報を解析する情報解析手段と、
ダウンロード情報より故意に工作した情報を検出する情報フィルタ手段と、
を備えた株価情報収集分析サーバ。
【請求項１１】
前記関連情報が株価に影響を与える一般投稿情報と、マクロ経済指標情報と、個別の銘柄の株価情報と、個別の銘柄の企業の公式発表情報と、である請求項１０に記載の株価情報収集分析サーバ。
【請求項１２】
推奨銘柄を選択する推奨銘柄選択手段と、
クライアントに解析した情報と前記推奨銘柄とを送信する送受信手段と、
をさらに備えた請求項１０又は１１に記載の株価情報収集分析サーバ。
【請求項１３】
前記記憶装置には顧客識別子に関連付けた保有銘柄コードが記憶されており、
当該保有銘柄コードのうち売り推奨銘柄コードを選択する売り推奨銘柄選択手段と、
クライアントに解析した情報と前記売り推奨銘柄コードとを送信する送受信手段と、
をさらに備えた請求項１０から１２のいずれかに記載の株価情報収集分析サーバ。
【請求項１４】
前記情報解析手段が、単語と区分とスコアのスコアテーブルがあらかじめ記憶装置に記憶されており、
記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記期待単語を抽出し、
前記スコアテーブルを検索して対応する区分とスコアを抽出し、区分ごとに抽出したスコアと当該期待単語を抽出した頻度とを乗算し、乗算積を累積加算する演算をし、区分の性格に対応して集計することにより期待指数を演算する請求項１０から１３のいずれかに記載の株価情報収集分析サーバ。
【請求項１５】
前記推奨銘柄選択手段が、
ある銘柄の時系列的な株価と期待指数とを記憶装置に記憶し、
株価と期待指数が前の値との比較演算を行い、共に増加があらかじめ定められた値より増加した場合に推奨銘柄選択とする請求項１３に記載の株価情報収集分析サーバ。
【請求項１６】
前記情報フィルタ手段が、あらかじめ、銘柄の投稿に現れる過去の特徴的なパターンを当該銘柄と関連付けて記憶装置に記憶し、
前記情報収集手段により収集した情報を銘柄別に、前記記憶装置に記憶されている銘柄に関連付けられて記憶されている一般投稿情報の特徴的なパターンと対比して、
記憶装置に記憶されているあらかじめ定められたレベルを超え場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する請求項１０から１４のいずれかに記載の株価情報収集分析サーバ。
【請求項１７】
前記情報フィルタ手段が、あらかじめ株価に対する期待弾力性に関連する期待弾力性用語と区分と弾力性スコアの弾力性スコアテーブルとを記憶装置に記憶し、
記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記期待弾力性用語を抽出し、
前記弾力性スコアテーブルを検索して対応する区分と弾力性スコアを抽出して、対応する株価情報と共に時系列に記憶装置に記憶し、
株価変動比に対応する弾力性スコアの比があらかじめ定められた値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する請求項１０から１４のいずれかに記載の株価情報収集分析サーバ。
【請求項１８】
前記情報フィルタ手段が、あらかじめ専門用語と感情用語とを記憶装置に記憶し、
記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記専門用語と感情用語とを抽出し、その頻度の比を時系列に記憶装置に記憶し、
当該頻度の比があらかじめ定められた値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する請求項１０から１４のいずれかに記載の株価情報収集分析サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、株価情報収集分析システム、及びそのサーバに関し、特に口コミ情報を収集・分析して株価を予測して契約者に配信するシステム、及びそのサーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及にともない、電子株取引を使用して株の売買を行う一般投資家が急増している。しかし、一般投資家は会社員等の職業を持っている人が多く、機関投資家に比較して、情報収集・分析に多くの時間をかけることができない。
【０００３】
また、株価の変動は様々な要素が絡み合っており、急激な変化をする場合もあり、情報収集・分析を十分行えない一般投資家には不利益である。
【０００４】
これらの従来技術としては、企業について書かれた文書と、その文書が発行された時期に生じた、その企業の株価変化との関係を分析する、提案がなされている（特許文献１等参照）。また、企業について書かれた記事などの文書に基づいて、株価の変動を定量的に予測する、提案もなされている（特許文献２等参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１００２２２号公報
【特許文献２】特開２００５−１００２２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、その後急速に一般投資家が携帯電話を介して株式の取引を行うなどで、株式取引中で、一般投資家の動向が重要となっている。特に、経済学の世界では、合理的期待論という評価の確立した考え方があり、多くの一般投資家が期待していることを客観的に知ることは非常に大切であり、日本銀行金融市場局もこの期待形成の分析を行っている（非特許文献１等参照）。したがって、一般投資家の期待を客観的に把握するシステムがあれば、株価投資により良い情報を提供することができる。
【０００７】
【非特許文献１】今久保圭著「株価からみた市場の期待形成」日本銀行金融市場局ワーキングペーパーシリーズ２００２−Ｊ−５
【０００８】
一方、インターネット上では誰でも参加することができるので、株価の工作のために故意に偽の情報を流すことも考えられる。これらのいわゆるガセネタを除外することが必要になる。
【０００９】
したがって、本発明の目的は、一般投資家が期待していることを客観的に知り、株価の工作のための故意の情報に対処した株価情報収集分析システム、及びそのサーバを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者は、一般投資家の投稿には特有のパターンがあることを見出し、下記の発明を完成するに至った。
【００１１】
（１）  クライアントと株価情報収集分析サーバとが公衆通信回線で相互に接続された株価情報収集分析システムであって、前記公衆通信回線上の関連サイトのサーバにアクセスして関連情報を前記株価情報収集分析サーバにダウンロードする情報収集手段と、ダウンロード情報を記憶する記憶装置と、ダウンロード情報を解析する情報解析手段と、ダウンロード情報より故意に工作した情報を検出する情報フィルタ手段と、推奨銘柄を選択する推奨銘柄選択手段と、クライアントに解析した情報と前記推奨銘柄とを送信する送受信手段と、を備えた株価情報収集分析システム。
【００１２】
（２）  前記関連情報が株価に影響を与えるマクロ経済指標情報と、個別の銘柄の株価情報と、個別の銘柄の企業の公式発表情報と、一般の投稿情報と、である、（１）に記載の株価情報収集分析システム。
【００１３】
（１）と（２）に記載の発明によれば、株価情報収集分析サーバは、公衆通信回線上の関連サイトのサーバにアクセスして関連情報を情報収集手段によりダウンロードする。関連情報は株価に影響を与えるマクロ経済指標情報と、個別の銘柄の株価情報と、個別の銘柄の企業の公式発表情報と、一般の投稿情報と、である。
【００１４】
ダウンロードした情報は、記憶装置に記憶される。これらの情報は時系列的に記憶される。このうち、マクロ経済指標情報と、個々の銘柄の株価情報若しくは個別の銘柄の企業の公式発表情報と、一般の投稿情報とは別々の記憶装置に記憶されることが望ましい。
【００１５】
ダウンロードされた情報は、解析される。解析は、大きく分けて、マクロ経済指標情報と個別の銘柄の株価情報と、個別の銘柄の企業の公式発表情報等の公式情報といわゆる口コミ情報などの一般の投稿情報とでは、解析方法が異なる。
【００１６】
すなわち、公式情報では、あらかじめ定められた公定歩合等の数値を検出する。また、株価なども事実のデータなので従来の手法で検出することができる。一方、一般の投稿情報は、スタイルも様々であるし、内容も玉石混合である。さらに、時に株価操作を目的とした悪質な情報も含まれているかもしれない。
【００１７】
解析は、形態素構文解析技術を用いて、あらかじめ記憶装置に記憶されている株価変動に影響を及ぼす単語を抽出し、当該単語の出現する頻度に対応してポジ・ネガ分析を行うことが望ましい。より望ましくは、日本語では形容詞、副詞によって論理的な意味が反転するので、株価変動に影響を及ぼす単語に関連する形容詞と、副詞とを記憶装置に記憶し、形態素構文解析では、当該前後に記憶されている形容詞、副詞もあわせて検出してポジ・ネガ分析を行うのが良い。
【００１８】
解析手段により解析した後、情報フィルタ手段により、故意に工作した情報を検出する。情報フィルタ手段は、銘柄には、書き込まれる情報にパターンがあるので、そのパターンが従来の記憶されているパターンと対比することにより、あらかじめ記憶されているレベルを超えるか否かにより判断することが望ましい。検出した情報は警告をその情報に添付することもできるし、システム管理者に表示して必要ならば除くこともできる。
【００１９】
このようにして、故意に工作した情報を除いた後、推奨銘柄選択手段により推奨銘柄を選択する。推奨銘柄選択手段は、マクロ経済指標による情報と、合理的期待値である投稿情報の解析結果と、株価変動のデータとを相互的に演算して選択することが望ましい。
【００２０】
以上のようにして、関連サイトよりダウンロード情報より株価の変動を分析し、かつ故意に工作した情報を検出し、検出した状況に対応した情報をクライアントに提供することができる。
【００２１】
（３）  推奨銘柄を選択する推奨銘柄選択手段と、クライアントに解析した情報と前記推奨銘柄とを送信する送受信手段と、をさらに備えた（１）又は（２）に記載の株価情報収集分析システム。
【００２２】
（３）の発明は、さらに推奨銘柄を選択する推奨銘柄選択手段を備えるので、株価の変動から分析した内容より推奨銘柄を合理的に選択して、その内容を送受信手段により送信することができる。特に、一般投資家は、他に仕事を持っていることが一般的なので、市場で売買が行われている期間中ずっとクライアント端末を注視することができない。株価変動に対応した推奨銘柄を携帯端末に送信することにより、一般投資家も適切に対応することができる。
【００２３】
（４）  前記記憶装置には顧客識別子に関連付けた保有銘柄コードが記憶されており、当該保有銘柄コードのうち売り推奨銘柄コードを選択する売り推奨銘柄選択手段と、クライアントに解析した情報と前記売り推奨銘柄コードとを送信する送受信手段と、をさらに備えた（１）から（３）のいずれかに記載の株価情報収集分析システム。
【００２４】
（４）による発明によれば、記憶装置には顧客識別子に関連付けた保有銘柄コードが記憶されており、売り推奨銘柄選択手段により当該保有銘柄コードのうち売り推奨銘柄コードが選択される。選択された銘柄が送受信手段により送信される。たとえば、売り推奨銘柄を携帯端末に送信することにより、一般投資家も適切に対応することができる。特に、一般投資家にとっては、株価は下がりだすと急激に下がり、仕事が終わって帰宅後、新聞、ニュースを見て対応したのでは、翌日はストップ安で、売ることができず大損することが多い。本発明を採用することに、一般投資家も適切に対応することができる。
【００２５】
（５）  前記情報解析手段が、単語と区分とスコアのスコアテーブルがあらかじめ記憶装置に記憶されており、記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記期待単語を抽出し、前記スコアテーブルを検索して対応する区分とスコアを抽出し、区分ごとに抽出したスコアと当該期待単語を抽出した頻度とを乗算し、乗算積を累積加算する演算をし、区分の性格に対応して集計することにより期待指数を演算する（１）から（４）のいずれかに記載の株価情報収集分析システム。
【００２６】
（５）による発明によれば、あらかじめ記憶装置に記憶された期待単語と区分とスコアのスコアテーブルを参照して期待指数が演算される。あらかじめ適切な期待単語と区分とスコアを決めておくことにより、客観的に期待指数を演算することができる。区分については株価にプラスになるポジティブと株価にマイナスとなるネガティブに区分することが望ましい。期待指数の演算がやり易いからである。ただし、別の区分であってもよい。
【００２７】
（６）  前記推奨銘柄選択手段が、ある銘柄の時系列的な株価と期待指数とを記憶装置に記憶し、株価と期待指数が前の値との比較演算を行い、共に増加があらかじめ定められた値より増加した場合に推奨選択とする（４）に記載の株価情報収集分析システム。
【００２８】
（６）に記載の発明によれば、ある銘柄の時系列的な株価と期待指数とを記憶装置に記憶し、株価と期待指数が前の値との比較演算を行い、共に増加があらかじめ定められた値より増加した場合に推奨選択とするので、客観的に値上がりが見込める株を推奨したことが分かる。
【００２９】
（７）  前記情報フィルタ手段が、あらかじめ、銘柄の投稿に現れる過去の特徴的なパターンを当該銘柄と関連付けて記憶装置に記憶し、前記情報収集手段により収集した情報を銘柄別に、前記記憶装置に記憶されている銘柄に関連付けられて記憶されている一般投稿情報の特徴的なパターンと対比して、記憶装置に記憶されているあらかじめ定められたレベルを超え場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する（１）から（５）のいずれかに記載の株価情報収集分析システム。
【００３０】
（７）に記載の発明によれば、情報フィルタ手段が、あらかじめ、記憶装置に記憶されている、銘柄の投稿に現れる過去の特徴的なパターンと一般投稿情報の特徴的なパターンとを対比して、あらかじめ定められたレベルを超え場合に警告を表示する。一般的には銘柄には、野球のファンと同様で、投稿する人に特有のパターンがある。このパターンが著しく変わった場合は、誰かが工作するために投稿しているとも考えられる。この性質を利用して情報フィルタをかけるものである。
【００３１】
さらに、銘柄によっては、株価変動にたいして投稿件数の増減が相当異なるので、従来の銘柄ごと記憶装置に記憶されている投稿件数との差異を検出することであってもよい。
【００３２】
（８）  前記情報フィルタ手段が、あらかじめ株価に対する期待弾力性に関連する期待弾力性用語と区分と弾力性スコアの弾力性スコアテーブルとを記憶装置に記憶し、記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記期待弾力性用語を抽出し、前記弾力性スコアテーブルを検索して対応する区分と、弾力性スコアを抽出して対応する株価情報と共に時系列に記憶装置に記憶し、株価変動比に対応する弾力性スコアの比があらかじめ定められた値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する（１）から（５）のいずれかに記載の株価情報収集分析システム。
【００３３】
（８）に記載の発明は、情報フィルタ手段を、株価に対する期待弾力性に関連する期待弾力性用語を抽出して、株価変動比に対応する弾力性スコアの比があらかじめ定められて値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する発明である。
【００３４】
（９）  前記情報フィルタ手段が、あらかじめ専門用語と感情用語とを記憶装置に記憶し、記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記専門用語と前記感情用語とを抽出し、その頻度の比を時系列に記憶装置に記憶し、当該頻度の比があらかじめ定められた値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する（１）から（５）のいずれかに記載の株価情報収集分析システム。
【００３５】
（９）に記載の発明は、情報フィルタ手段が一般投稿情報のデータに含まれる専門用語と感情用語とを記憶装置にあらかじめ記憶し、専門用語と感情用語の抽出される比率がある一定のレベルを超える場合を検出し、あらかじめ定められて値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する発明である。
【００３６】
（１０）  クライアントと株価情報収集分析サーバとが公衆通信回線で相互に接続された株価情報収集分析システムに使用される株価情報収集分析サーバであって、前記公衆通信回線上の関連サイトのサーバにアクセスして関連情報を前記株価情報収集分析サーバにダウンロードする情報収集手段と、ダウンロード情報を記憶する記憶装置と、ダウンロード情報を解析する情報解析手段と、ダウンロード情報より故意に工作した情報を検出する情報フィルタ手段と、を備えた株価情報収集分析サーバ。
【００３７】
（１１）  前記関連情報が株価に影響を与える一般投稿情報と、マクロ経済指標情報と、個別の銘柄の株価情報と、個別の銘柄の企業の公式発表情報と、である（１０）に記載の株価情報収集分析サーバ。
【００３８】
（１２）  推奨銘柄を選択する推奨銘柄選択手段と、クライアントに解析した情報と前記推奨銘柄とを送信する送受信手段と、をさらに備えた（１０）または（１１）に記載の株価情報収集分析サーバ。
【００３９】
（１３）  前記記憶装置には顧客識別子に関連付けた保有銘柄コードが記憶されており、当該保有銘柄コードのうち売り推奨銘柄コードを選択する売り推奨銘柄選択手段と、
クライアントに解析した情報と前記売り推奨銘柄コードとを送信する送受信手段と、をさらに備えた（１０）から（１２）のいずれかに記載の株価情報収集分析サーバ。
【００４０】
（１４）  前記情報解析手段が、単語と区分とスコアのスコアテーブルがあらかじめ記憶装置に記憶されており、記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記期待単語を抽出し、前記スコアテーブルを検索して対応する区分とスコアを抽出し、区分ごとに抽出したスコアと当該期待単語を抽出した頻度とを乗算し、乗算積を累積加算する演算をし、区分の性格に対応して集計することにより期待指数を演算する（１０）から（１３）のいずれかに記載の株価情報収集分析サーバ。
【００４１】
（１５）  前記推奨銘柄選択手段が、ある銘柄の時系列的な株価と期待指数とを記憶装置に記憶し、株価と期待指数が前の値との比較演算を行い、共に増加があらかじめ定められた値より増加した場合に推奨銘柄選択とする（１３）に記載の株価情報収集分析サーバ。
【００４２】
（１６）  前記情報フィルタ手段が、あらかじめ、銘柄の投稿に現れる過去の特徴的なパターンを当該銘柄と関連付けて記憶装置に記憶し、前記情報収集手段により収集した情報を銘柄別に、前記記憶装置に記憶されている銘柄に関連付けられて記憶されている一般投稿情報の特徴的なパターンと対比して、記憶装置に記憶されているあらかじめ定められたレベルを超え場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する（１０）から（１４）のいずれかに記載の株価情報収集分析サーバ。
【００４３】
（１７）  前記情報フィルタ手段が、あらかじめ株価に対する期待弾力性に関連する期待弾力性用語と区分と弾力性スコアの弾力性スコアテーブルとを記憶装置に記憶し、
記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記期待弾力性用語を抽出し、
前記弾力性スコアテーブルを検索して対応する区分と弾力性スコアを抽出して、対応する株価情報と共に時系列に記憶装置に記憶し、
株価変動比に対応する弾力性スコアの比があらかじめ定められた値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する（１０）から（１４）のいずれかに記載の株価情報収集分析サーバ。
【００４４】
（１８）  前記情報フィルタ手段が、あらかじめ専門用語と感情用語とを記憶装置に記憶し、記憶されている一般投稿情報のデータを構文解析して、前記専門用語と感情用語とを抽出し、その頻度の比を時系列に記憶装置に記憶し、当該頻度の比があらかじめ定められた値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する（１０）から（１４）のいずれかに記載の株価情報収集分析サーバ。
【００４５】
（１０）から（１８）の発明は、株価情報収集分析サーバに関する発明である。（１０）から（１８）に記載の発明の株価情報収集分析サーバを株価情報収集分析システムに使用することにより、（１）から（９）に記載の発明と同様な効果を期待することができる。
【発明の効果】
【００４６】
本発明によって、一般投資家が期待していることを客観的に知り、株価の工作のために故意に偽の情報に対処した株価情報収集分析システム、及びそのサーバを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００４８】
［実施例］
図１は、本発明の１つの実施例である株価情報収集分析システムについての概念を示した図である。図２は、本発明の好適な一実施形態である株価情報収集分析システムの概略を示した図である。図３は、本発明の株価情報収集分析サーバの具体的なブロックダイアグラムである。図４は、本発明の１つの実施例である株価情報収集分析システムの動作のフローを示す図である。図５は、単語と区分とスコアのスコアテーブルを表す図である。図６は、ポジティブとネガティブ単語の発生頻度を示す図である。図７は、投稿数と期待指数との関係を表す図である。図８は、ある企業の株価グラフと期待指数（口コミ指数）の関係を示す図である。図９は、株価変動と期待指数の関係を示す図である。図１０は、株価変動と期待指数の時系列的な関係を示す図である。
【００４９】
図１に示すように、本発明の株価情報収集分析システムを用いることにより、インターネット上の情報を収集して、特に一般投稿情報であるいわゆる「書き込みデータ」を分析する。分析は大きく分けて、一般投稿情報の形態素構文解析、情報解析、工作情報排除をする。分析した結果を携帯電話や、ＰＣに情報を送信する。以下、具体的な実施例について説明をする。
【００５０】
図２の実施形態において株価情報収集分析システム７０は、１つ以上のクライアント端末（１０ａ・・・１０ｘ・・・１０ｙ、以下１０ｘという）、及び関連サイト３０と相互に通信回線５０により接続されている。
【００５１】
株価情報収集分析サーバ７０には、通信回線５０を介してクライアント端末１０ｘと送受信を行う送受信手段７２と、情報収集手段７４と、情報解析手段７６と、情報フィルタ手段７８と、推奨銘柄選択手段７９と、が含まれる。
【００５２】
株価情報収集分析サーバ７０には、ダウンロード情報、期待単語と区分とスコアのスコアテーブル、銘柄の時系列的な株価と期待指数、銘柄の投稿に現れる過去の特徴的なパターン、株価に対する期待弾力性に関連する期待弾力性用語と区分と弾力性スコアの弾力性スコアテーブル、専門用語・感情用語等を記憶する記憶装置８０が接続されている。
【００５３】
図３に示すように、株価情報収集分析サーバ７０は、ハードウエアの面よりブッロックダイアグラムで具体的に実現することができる。図３の例では、クライアントユーザが１万件の場合の構成を示している。この規模では、株価情報収集分析サーバ７０は、ＷＥＢサーバ２台とＭＡＩＬサーバ１台と、情報収集手段７４として使用される情報収集サーバ２台と、記憶装置８０としてＮＡＳ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ａｔａｃｈｅｄ  Ｓｔｒａｇｅ）と、送受信手段７２の一部としてＬ４スイッチとがある。ＮＡＳはネットワークに直接接続するファイルサーバ専用機でハード・ディスクとＮＡＳ専用ＯＳと管理ツールが揃っており、スナップショット機能があることにより、ファイルの世代管理ができるので、本発明の実現をするのに有利である。
【００５４】
ここで、スナップショット機能は、ファイルの世代管理ができ、１０分毎にスナップショットを取る設定をすると１０分毎に差分バックアップが自動的に行われる。たとえば、５世代まで管理すると、５０分前まで復元可能である。記憶装置８０にはＮＡＳに接続されたＤＢサーバマスターとＤＢサーバスレーブとがあり、さらにバックアップ記憶装置を設けている。バックアップ記憶装置はハード・ディスクで行いミラーリングによることができる。
【００５５】
Ｌ４スイッチは、ネットワーク間を結ぶデバイスで、負荷分散（ロードバランス）ができるルーターである。Ｌ４スイッチは、ＯＳＩ７階層モデル（Ｏｐｅｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ；開放型システム間相互接続）のレイヤー４に接続される。レイヤー４スイッチを利用することにより、ＴＣＰヘッダ、プロトコル内の内部ポート番号やセッションシーケンス番号などの情報を解析したり書き換えたりできる。したがって、Ｌ４スイッチを使用することにより、ネットワークトラフィックの分散などを行うことができる。
【００５６】
以上のような構成の株価情報収集分析システムの動作について、図４を参照しながら説明をする。まず、株価情報収集分析サーバ７０の情報収集手段７４は、関連サイト３０から情報をダウンロードする。関連サイト３０は、株価に影響を与える一般投稿情報と、マクロ経済指標情報と、個別の銘柄の株価情報と、個別の銘柄の企業の公式発表情報とである。図４に示すように、一般投稿情報は掲示板サイト、ニュースサイト、ブログサイトなどである。マクロ経済指標情報はマクロ経済指標サイトであり、具体的には日銀、財務省、経済産業省等のサイトが該当する。個別の銘柄の株価情報は各証券取引所の公式データが該当し、個別の銘柄の企業の公式発表情報は、企業ホームページのサイトが該当する。これらの記事内容から該当する銘柄の選別処理を行う（Ｓ１１０）。銘柄は、株価情報収集分析システムでサポートする銘柄を登録しておく。また、契約するユーザと事前に対象とする銘柄を選定して取り決めてもよい。
【００５７】
これらのダウンロードされた情報を、情報フィルタ手段７８により情報フィルタ処理を行う（Ｓ１２０）。情報フィルタ手段７８ならびに情報フィルタ処理については、詳細に後述する。
【００５８】
次に、情報解析手段７６により、ポジティブ・ネガティブ判断と銘柄毎の期待指数（口コミ指数）の演算処理を行う（Ｓ１３０）。単語と区分とスコアのスコアテーブルがあらかじめ記憶装置８０に記憶されている。このスコアテーブルの一例を図５に示す。図５に示すように、スコアテーブルはポジティブとネガティブとに分かれて記憶されており、各々、単語とスコアと区分とが記憶されている。区分はポジティブをＰとし、ネガティブをＮとしている。各単語に対してスコアが付けられており、例えば、ポジティブの区分ではストップ高はスコア１００、堅調はスコア５０となっている。一方、ネガティブでは、売りがスコア５０、急落がスコア４０となっている。
【００５９】
銘柄毎の期待指数の演算処理は、記憶されている一般投稿情報の各データを構文解析して、ポジティブ単語とネガティブ単語とを抽出し、スコアテーブルを検索して対応する区分とスコアを抽出する。抽出したスコアとポジティブ単語とネガティブ単語の発生頻度を図示すると図６に示すようになる。区分毎に抽出したスコアと当該単語を抽出した頻度とを乗算し、乗算積を累積加算して区分毎の期待指数を演算する。区分毎の期待指数から各データの期待指数を演算する。区分がポジティブとネガティブとである場合は、各データの期待指数をポジティブの期待指数からネガティブの期待指数を引き算することにより求める。
【００６０】
各データの期待指数から銘柄の期待指数を求めるには、各データの期待指数を累積加算してデータ数で割った値とする。図７には、期待指数を横軸として期待指数ごとのデータ数、すなわち、投稿数を縦軸とすると図７に示すようになる。図７の銘柄Ａでは、期待指数がプラスの投稿が多く平均値が５０程度である。一方、銘柄Ｃは期待指数がマイナスの投稿が多く、平均値はー６０である。また、銘柄Ｎでは、期待指数がプラスの投稿とマイナスの投稿が双方あり、平均するとゼロである。
【００６１】
このようにして、演算した結果とダウンロードした情報とを記憶装置８０の各銘柄のデータベースに記憶する。
【００６２】
次に、推奨銘柄を選択する推奨銘柄選択手段７９について、図８、図９、図１０を参照して説明をする。図８は、Ａ企業の株価の変動を表した株価グラフと上記で説明した、区分毎の期待指数であるポジティブ指数またはネガティブ指数とを図の右側に表している。図８より、株価が下がる場合（左図の斜線の棒グラフ）は点線であるネガティブ指数が大きくなり、株価が上がる場合は（左図の白の棒グラフ）は実線で示したポジティブ指数が大きくなることがわかる。
【００６３】
この関係を図９に示すように横軸に期待指数を縦軸に株価の前日比をとると、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つのジャンルで表される。これを時系列的に分析すると、図１０に示すように、期待指数もネガティブで株価前日比もマイナスのＣのジャンルから、期待指数もポジティブで株価前日比もプラスになった際が推奨銘柄となることが分かる。
【００６４】
つまり、推奨銘柄選択手段７９が、ある銘柄の時系列的な株価と期待指数とを記憶装置８０に記憶し、株価と期待指数が前の値との比較演算を行い、共に増加があらかじめ定められた値より増加した場合に推奨銘柄とすることができる。そして、送受信手段７２によりクライアント１０ｘに解析した情報と推奨銘柄とを送信する。
【００６５】
このようにして、関連サイトよりダウンロード情報より株価の変動を分析し、かつ故意に工作した情報を検出し、検出した状況に対応した情報をクライアントに提供することができる。
【００６６】
また、株価の変動から分析した内容より推奨銘柄を合理的に選択して、その内容を送受信手段７２により送信することができる。特に、一般投資家は、他に仕事を持っていることが一般的なので、市場で売買が行われている期間中ずっとクライアント端末を注視することができない。株価変動に対応した推奨銘柄を携帯端末１０に送信することにより、一般投資家も適切に対応することができる。
【００６７】
これとは反対に、期待指数もポジティブで株価前日比もプラスのＡのジャンルから、期待指数もネガティブで株価前日比もマイナスのＣのジャンルになった際が売り推奨銘柄となる。
【００６８】
つまり記憶装置８０には顧客識別子に関連付けた保有銘柄コードが記憶されており、売り推奨銘柄選択手段により保有銘柄コードのうち売り推奨銘柄コードを選択する。そして、送受信手段７２によりクライアント１０ｘに解析した情報と売り推奨銘柄コードとを送信する。
【００６９】
このようにして、売り推奨銘柄を携帯端末１０ｘに送信することにより、一般投資家も適切に対応することができる。特に、一般投資家にとっては、株価は下がりだすと急激に下がり、仕事が終わって帰宅後、新聞、ニュースを見て対応したのでは、翌日はストップ安で、売ることができず大損することが多い。本発明を採用することで、一般投資家も適切に対応することができる。
〔情報フィルタ手段〕
【００７０】
次に、本発明の情報フィルタ手段について説明をする。第１の実施例は、銘柄の投稿に現れる過去の特徴的なパターンに注目する手段である。あらかじめ、銘柄の投稿に現れる過去の特徴的なパターンを当該銘柄と関連付けて記憶装置８０に記憶する。そして、情報収集手段７４により収集した情報を銘柄別に、記憶装置８０に記憶されている銘柄に関連付けられて記憶されている一般投稿情報の特徴的なパターンと対比する。記憶装置８０に記憶されているあらかじめ定められたレベルを超え場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する。
【００７１】
図１１に示すように、銘柄毎の投稿パターンを見ると、投稿にはあるパターンがある。例えば、専門用語と感情用語が多いか少ないかは、銘柄ごとにあるグループがある。図１１のように、Ｉグループの投稿は、専門用語が多く、感情用語の少ないグループであり、Ａ社、Ｃ社、Ｘ社がある。一方、ＩＩＩグループの投稿は、感情用語が多く専門用語の少ないグループであり、Ｓ社、Ｒ社がある。このような銘柄毎のパターンのデータを記憶装置８０にあらかじめ記憶する。
【００７２】
ある日の投稿から、図１１のＲ社のように、このパターンが大きくずれている場合は、故意に工作した情報と推定されるため、その投稿と銘柄に警告を表示する。警告を表示することにより、システムの管理者はその投稿の内容をチェックすることができ、適切に対処することができる。
【００７３】
第２の実施例は、株価変動比に対応する期待弾力性用語による弾力性スコアの比があらかじめ定められて値を超えた場合に注目する手段である。あらかじめ株価に対する期待弾力性に関連する期待弾力性用語と区分と弾力性スコアの弾力性スコアテーブルとを記憶装置８０に記憶する。一般投稿情報のデータを構文解析して、期待弾力性用語を抽出する。記憶装置８０に記憶されている弾力性スコアテーブルを検索して対応する区分と弾力性スコアを抽出する。対応する株価情報と共に時系列に記憶装置８０に記憶する。株価変動比に対応する弾力性スコアの比があらかじめ定められて値を超えた場合に、当該一般投稿情報のデータに警告を表示する。
【００７４】
第３の実施例は、株価変動に対応する投稿数の変動に注目する手段である。図１２に示すように、株価変動に対しての投稿数は銘柄ごと傾向がある。例えば、Ｓ社は、株価が変動してもいつも投稿件数が多くあまり変わらない。一方、ＳＹ社の投稿は株価変動に影響する。つまり、株価が下がるシュンとして、殆ど投稿がなくなる傾向がある。このような場合に、図１２のＺのところのように急激に投稿数が増加した場合に、警告をＳ社の銘柄のデータに付す。また、Ｙのように、株価が下がって、通常は殆ど投稿がなくなるのに急激に増加した場合にも警告をＳＹ社の銘柄のデータに付す。
【００７５】
第４の実施例は、専門用語と感情用語の比率の変動に注目する手段である。あらかじめ専門用語と感情用語とを記憶装置８０に記憶する。一般投稿情報のデータを構文解析して、専門用語と感情用語とを抽出し、その頻度の比を時系列に記憶装置８０に記憶する。その頻度の比があらかじめ定められて値を超えた場合に、その一般投稿情報のデータに警告を表示する。
【００７６】
図１３に示すように、専門用語の発生頻度分布と感情用語の発生頻度分布をとると、銘柄ごとにある一定の傾向がある。これを、先に説明したと同様にスコアをつけ専門用語のスコア数と感情用語のスコア数を演算する。投稿ごとにこの専門語と感情語の比率はある傾向がある。図１４にＡ投稿に示すように、急激にこの比率が変動した場合は、その投稿は、故意に工作されて疑いがあるのでその投稿情報のデータに警告を表示する。
【００７７】
以上のいずれかの情報フィルタ手段かまたは組み合わせて採用することにより、故意に工作した情報を検出し、適切に処理することにより、一般投資家が期待していることを適切に知ることができる。
【００７８】
図１５は、株価情報収集分析サーバ７０に含まれる、ＷＥＢサーバ、ＭＡＩＬサーバ、情報収集サーバに使用することができる情報処理装置１０００のハードウエア構成の一例を示す。情報処理装置１０００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１０、バスライン１００５、通信Ｉ／Ｆ１０４０、メインメモリ１０５０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）１０６０、パラレルポート１０８０、ＵＳＢポート１０９０、グラフィック・コントローラ１０２０、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０、並びにキーボード及びマウス・アダプタ等１１００を備える。Ｉ／Ｏコントローラ１０７０には、ハード・ディスク１０７４、光ディスクドライブ１０７６、半導体メモリ１０７８、等の記憶手段を接続することができる。これらの記憶手段を記憶装置８０として使用することができる。グラフィック・コントローラ１０２０には、表示装置１０２２が接続されている。
【００７９】
ＢＩＯＳ１０６０は、情報処理装置１０００の起動時にＣＰＵ１０１０が実行するブートプログラムや、情報処理装置１０００のハードウエアに依存するプログラム等を格納する。
【００８０】
光ディスクドライブ１０７６としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この際は各ドライブに対応した光ディスク１０７７を使用する必要がある。光ディスク１０７７から光ディスクドライブ１０７６によりプログラムまたはデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介してメインメモリ１０５０またはハード・ディスク１０７４に提供することもできる。
【００８１】
情報処理装置１０００に提供されるコンピュータ・プログラムは、光ディスク１０７７、またはメモリーカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。コンピュータ・プログラムは、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介して、記録媒体から読み出され、又は通信Ｉ／Ｆ１０４０を介してダウンロードされることによって、情報処理装置１００にインストールされ実行される。コンピュータ・プログラムが情報処理装置に働きかけて行わせる動作は、図１から図１０において説明した情報処理装置１０００における動作と同一であるので省略する。
【００８２】
以上に示したコンピュータ・プログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては光ディスク１０７７、またはメモリーカードの他に、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、を用いることができる。また、専用通信回線やインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハード・ディスクまたは光デスクライブラリー等の記憶装置を記録媒体として使用し、通信回線を介してコンピュータ・プログラムを情報処理装置１００に提供しても良い。
【００８３】
本実施例では、株価情報収集分析システムについて主に説明をしたが、株価情報収集分析システムに用いられる株価情報収集分析サーバについても同様に適用することができる。
【００８４】
以上、本発明を実施形態、および実施例を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲に限定されない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能である。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の１つの実施例である株価情報収集分析システムについての概念を示した図である。
【図２】本発明の好適な一実施形態である株価情報収集分析システムの概略を示した図である。
【図３】本発明の株価情報収集分析サーバの具体的なブロックダイアグラムである。
【図４】本発明の１つの実施例である株価情報収集分析システムの動作のフローを示す図である。
【図５】単語と区分とスコアのスコアテーブルを表す図である。
【図６】ポジティブとネガティブ単語の発生頻度を示す図である。
【図７】投稿数と期待指数との関係を表す図である。
【図８】ある企業の株価グラフと期待指数（口コミ指数）の関係を表す図である。
【図９】株価変動と期待指数の関係を表す図である。
【図１０】株価変動と期待指数の時系列的は関係を表す図である。
【図１１】銘柄毎の投稿パターンを表す図である。
【図１２】株価変動に対応する投稿数の変動を表す図である。
【図１３】専門用語と感情用語の発生頻度分布を表す図である。
【図１４】専門語と感情語の比率の変動を表す図である。
【図１５】ハードウエア構成の一例を表す図である。
【符号の説明】
【００８６】
１０ｘ  クライアント端末
３０  関連サイト
５０  通信回線
７０  株価情報収集分析サーバ
７２  送受信手段
７４  情報収集手段
７６  情報解析手段
７８  情報フィルタ手段
７９  推奨銘柄選択手段
８０  記憶装置
【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】
2009163598.tif 000014
【図１３】
2009163598.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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