"Webページに掲載するバナー広告の効果の測定を行うための広告サーバであって、過去の所定の期間における特定のWebページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照部と、同一のユーザのアクセスに係る特定のWebページへのバナー広告の掲載回数に上限値があり、該Webページへのバナー広告の全体の掲載回数が所定の掲載回数になるような、前記Webページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索部とを備え、前記掲載確率探索部は、掲載確率を所定のルールに従って設定する機能を有する掲載確率設定部と、前記掲載確率と前記期間における前記Webページへのユーザのアクセス回数と前記上限値とに基づき前記ユーザについて前記Webページに前記バナー広告が掲載される掲載回数の期待値を算出するユーザ別期待掲載回数算出部と、前記掲載回数の期待値を前記過去ログ参照部で情報を取得した全ユーザについて加算することにより前記期間と同期間における期待総掲載回数を算出する期待総掲載回数算出部と、前記期待総掲載回数算出部で求めた期待総掲載回数が前記所定の掲載回数に一致するか否かを判定し、判定結果に応じ前記掲載確率設定部による掲載確率の設定をさらに行うか否かを決定する期待総掲載回数判定部とを備えることを特徴とする広告サーバ。前記特定のWebページが複数であり、前記掲載確率は該複数のWebページについて同一であり、前記アクセス回数は該複数のWebページの各々へのアクセス回数の合計であり、前記上限値は前記アクセス回数の合計について定められていることを特徴とする請求項1に記載の広告サーバ。前記過去ログ参照部は、取得した情報に基づき、前記特定のWebページへのアクセス回数別ユーザ数を集計する機能を有し、前記期待総掲載回数算出部が行う全ユーザについての加算は、前記ユーザ別期待掲載回数算出部でユーザのアクセス回数に基づいて算出した掲載回数の期待値に、前記アクセス回数別ユーザ数を乗じて行うことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の広告サーバ。広告主から少なくともバナー広告を掲載するWebページを特定する情報と、該バナー広告を掲載する掲載期間と、該バナー広告の掲載回数に係る情報と、同一のユーザに対して該バナー広告を掲載する掲載回数の上限値とについての情報を受け付ける広告主指定値受付部をさらに備えることを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の広告サーバ。Webページに掲載するバナー広告の効果の測定を行うための広告管理方法であって、過去の所定の期間における特定のWebページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照ステップと、同一のユーザのアクセスに係る特定のWebページへのバナー広告の掲載回数に上限値があり、該Webページへのバナー広告の全体の掲載回数が所定の掲載回数になるような、前記Webページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索ステップとを備え、前記掲載確率探索ステップは、掲載確率を所定のルールに従って設定する機能を有する掲載確率設定ステップと、前記掲載確率と前記期間における前記Webページへのユーザのアクセス回数と前記上限値とに基づき前記ユーザについて前記Webページに前記バナー広告が掲載される掲載回数の期待値を算出するユーザ別期待掲載回数算出ステップと、前記掲載回数の期待値を前記過去ログ参照ステップで情報を取得した全ユーザについて加算することにより前記期間と同期間における期待総掲載回数を算出する期待総掲載回数算出ステップと、前記期待総掲載回数算出ステップで求めた期待総掲載回数が前記所定の掲載回数に一致するか否かを判定し、判定結果に応じ前記掲載確率設定ステップによる掲載確率の設定をさらに行うか否かを決定する期待総掲載回数判定ステップとを備えることを特徴とする広告管理方法。しかし、上記に開示の発明においては、具体的に有効リーチをどのように求めるのかが開示されていなかったり特許文献1の場合、あるいは、リーチという言葉は用いていても計算の仕方が本発明とは異なったりして、広告主が希望する掲載回数に基づいて厳密にリーチ数を求める方法は依然として開示されていない。一方、広告主にとって闇雲に広告を配信するのではなく、広告の配信がどのようなリーチ数を実現するのかを予想できることは効果的な広告配信を行う上で必須である。そこで、本発明は、一定の広告効果を維持しながら全体の広告規模を確保することができ、また、広告の販売に付加価値を付けることが可能となる仕組みを提供することを目的とする。1Webページに掲載するバナー広告の効果の測定を行うための広告サーバであって、過去の所定の期間における特定のWebページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照部と、同一のユーザのアクセスに係る特定のWebページへのバナー広告の掲載回数に上限値があり、該Webページへのバナー広告の全体の掲載回数が所定の掲載回数になるような、前記Webページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索部とを備え、前記掲載確率探索部は、掲載確率を所定のルールに従って設定する機能を有する掲載確率設定部と、前記掲載確率と前記期間における前記Webページへのユーザのアクセス回数と前記上限値とに基づき前記ユーザについて前記Webページに前記バナー広告が掲載される掲載回数の期待値を算出するユーザ別期待掲載回数算出部と、前記掲載回数の期待値を前記過去ログ参照部で情報を取得した全ユーザについて加算することにより前記期間と同期間における期待総掲載回数を算出する期待総掲載回数算出部と、前記期待総掲載回数算出部で求めた期待総掲載回数が前記所定の掲載回数に一致するか否かを判定し、判定結果に応じ前記掲載確率設定部による掲載確率の設定をさらに行うか否かを決定する期待総掲載回数判定部とを備えることを特徴とする広告サーバ。この発明によれば、同一のユーザがWebページに複数回アクセスしたときに、バナー広告の掲載回数に上限値を設けて、しかも所定の全体の掲載回数を達成することができるので、広告効果の逓減を防止しながら所定の掲載回数の規模を達成できる。これによって、一定の広告効果を維持しながら全体の広告規模を確保することができる。また、広告の販売に付加価値を付けることが可能となる。2前記特定のWebページが複数であり、前記掲載確率は該複数のWebページについて同一であり、前記アクセス回数は該複数のWebページの各々へのアクセス回数の合計であり、前記上限値は前記アクセス回数の合計について定められていることを特徴とする1に記載の広告サーバ。本発明のこのような構成によれば、複数のWebページにバナー広告を掲載する場合において、これらの複数のWebページへの掲載回数の合計に上限値を設けて、所定の全体の掲載回数を達成することができるので、同一のユーザに併せて閲覧される可能性が高い複数のWebページに対しても、1の発明と同様の効果を得ることができる。3前記過去ログ参照部は、取得した情報に基づき、前記特定のWebページへのアクセス回数別ユーザ数を集計する機能を有し、前記期待総掲載回数算出部が行う全ユーザについての加算は、前記ユーザ別期待掲載回数算出部でユーザのアクセス回数に基づいて算出した掲載回数の期待値に、前記アクセス回数別ユーザ数を乗じて行うことを特徴とする1または2に記載の広告サーバ。本発明のこのような構成によれば、1または2に記載の発明において、各ユーザ別に求めた掲載回数の期待値を全ユーザについて加算する際に、アクセス回数が同じユーザについては掲載回数の期待値が同一となることを利用し、アクセス回数別のユーザ数を予め集計しておくことにより、簡便に期待総掲載回数を計算することができる。4広告主から少なくともバナー広告を掲載するWebページを特定する情報と、該バナー広告を掲載する掲載期間と、該バナー広告の掲載回数に係る情報と、同一のユーザに対して該バナー広告を掲載する掲載回数の上限値とについての情報を受け付ける広告主指定値受付部をさらに備えることを特徴とする1から3のいずれかに記載の広告サーバ。本発明のこのような構成によれば、1から3のいずれかに記載の発明において、バナー広告掲載に係るWebページ、掲載期間、掲載回数、掲載回数の上限値等の情報を広告主から受け付けるので、広告主のシステムと連動した効率的な広告リーチ計算システムを構築することができる。5Webページに掲載するバナー広告の効果の測定を行うための広告管理方法であって、過去の所定の期間における特定のWebページへのアクセスに係る情報を取得する過去ログ参照ステップと、同一のユーザのアクセスに係る特定のWebページへのバナー広告の掲載回数に上限値があり、該Webページへのバナー広告の全体の掲載回数が所定の掲載回数になるような、前記Webページへのバナー広告の掲載確率を求める掲載確率探索ステップとを備え、前記掲載確率探索ステップは、掲載確率を所定のルールに従って設定する機能を有する掲載確率設定ステップと、前記掲載確率と前記期間における前記Webページへのユーザのアクセス回数と前記上限値とに基づき前記ユーザについて前記Webページに前記バナー広告が掲載される掲載回数の期待値を算出するユーザ別期待掲載回数算出ステップと、前記掲載回数の期待値を前記過去ログ参照ステップで情報を取得した全ユーザについて加算することにより前記期間と同期間における期待総掲載回数を算出する期待総掲載回数算出ステップと、前記期待総掲載回数算出ステップで求めた期待総掲載回数が前記所定の掲載回数に一致するか否かを判定し、判定結果に応じ前記掲載確率設定ステップによる掲載確率の設定をさらに行うか否かを決定する期待総掲載回数判定ステップとを備えることを特徴とする広告管理方法。本発明のこのような構成によれば、1に記載の発明が行う処理をコンピュータを用いて行うので、1に記載の発明と同様の効果を発揮することができる。この発明によれば、一定の広告効果を維持しながら全体の広告規模を確保することができる。また、広告の販売に付加価値を付けることが可能となる。以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。第1の実施形態[バナー広告の配信方法]Webページ上に掲載するバナー広告は、Webページ群を特定するカテゴリと当該Webページ内の場所を特定するポジションにより掲載場所を特定し、期間を定めて掲載される。図1は、Webページへの広告の配信方法を示す図である。Webページを管理するサーバは、ユーザからWebページにアクセスの要求を受けると、当該Webページポジション別に整理した広告のプールから、一定の規則により選択し、選択した広告へのリンクを埋め込んで当該Webページの情報をユーザのブラウザに送信する。ユーザのパーソナルコンピュータ以下、パソコンという。に表示されるWebページ内には、上記で選択されたバナー広告が表示されるが、この表示は、ユーザが当該Webページをパソコン画面上に表示している間は変更されない。ユーザが、そのWebページから他のWebページに移動し、再度当該Webページにアクセスしたときは、広告サーバにより、上記と同様の方法により、また新たにバナー広告が選択されて表示される。[リーチ]Webページ上へのバナー広告の掲載はこのような仕組みで行われるため、ユーザが特定のWebページにアクセスしても、常に同じバナー広告が掲載されるとは限らない。場合によっては、ユーザがそのWebページに複数回アクセスしても、特定のバナー広告が一度も掲載されないこともありえるし、また、毎回同じバナー広告が掲載されることもありえる。バナー広告のWebページ上への掲載が一定の確率でランダムに行われるならば、ユーザがそのバナー広告を見る確率、すなわちユーザにそのバナー広告が到達リーチする確率はユーザがWebページにアクセスする回数に基づいて計算することができる。Webページ上へのバナー広告の掲載に関し、広告主がバナー広告の掲載場所カテゴリポジション、掲載期間、掲載回数を指定して広告の掲載を行う場合、過去の同一期間における当該Webページへのアクセス回数に基づいて、その掲載回数を実現するためにはどのような掲載確率で掲載すればいいかを決めることができる。そして、過去の同一期間におけるユーザの当該Webページへのアクセスログに基づいて、その掲載確率の下で、何人のユーザに当該バナー広告が閲覧されるかを示すリーチ数を予想することができる。本実施形態ではその仕組みを説明する。リーチとは、バナー広告がユーザに届くこと、すなわちWebページにアクセスするユーザがバナー広告を見ることであり、これはユーザがアクセスするWebページに1度以上バナー広告が掲載されることを意味する。これは当該Webページへのすべてのアクセスにおいてバナー広告がまったく掲載されない確率を求め、これを1から引くことによって求められる。1人のユーザにリーチする確率をリーチ確率、リーチするユーザの数をリーチ数と呼ぶことにする。[広告サーバの機能構成図]図2は、広告サーバの機能構成並びに広告サーバと周辺の要素との関係を示した図である。広告サーバは、上記のバナー広告の配信において、広告に係る処理を行うサーバである。広告サーバ1は、広告主端末8からネットワーク図示せずを介してアクセス可能であり、広告主指定値受付部2で、広告主端末8から広告を掲載すべきカテゴリポジション、掲載期間、掲載回数の入力を受け付ける。これは、広告主端末8のカテゴリポジション指定入力部8-1、掲載期間入力部8-2、掲載回数入力部8-3と、広告サーバ1にある広告主指定値受付部2のカテゴリポジション指定受付部2-1、掲載期間受付部2-2、掲載回数受付部2-3との間で行われる。リーチ数予想部3は、広告主指定値受付部2で受け付けた情報に基づき、リーチ数の予想を行う。リーチ数予想部3は、過去ログ参照部3-1、掲載確率算出部3-2、リーチ確率算出部3-3、及び予想リーチ数算出部3-4から構成される。過去ログ参照部3-1は、アクセスログファイル10から、過去の同一期間における同一カテゴリに属するWebページ群へのアクセス記録を読み出し、指定されたカテゴリに属するWebページ群へのユーザ別のアクセス回数フリクエンシと、それを集計した全ユーザのアクセス回数と、ユーザ別のアクセス回数によって分類したアクセス回数別ユーザ数を求める。各カテゴリに属するWebページ群へのユーザ別のアクセス回数は、カテゴリIDとユーザIDをキーとしてアクセス記録を集計すれば得られる。各カテゴリに属するWebページ群への全ユーザのアクセス回数は、カテゴリIDをキーとしてアクセス記録を集計すれば得られる。ユーザ別のアクセス回数によって分類したアクセス回数別ユーザ数は、ユーザごとの各カテゴリIDについてのアクセス回数を求め、アクセス回数が同じユーザ数を集計すれば得られる。掲載確率算出部3-2は、指定したカテゴリに属するWebページ群への掲載回数をアクセス回数で割って掲載確率を算出する。例えば、一定期間における指定したカテゴリに属するWebページ群へのあるバナー広告の掲載回数が1千万回であり、過去の同一期間における当該Webページ群へのアクセス回数が1億回である場合、掲載確率は0.1である。ここでは、期間が同一の場合、将来も過去と同じだけのアクセス回数があると仮定して、広告主の希望する広告掲載回数を達成するための掲載確率を求めるものである。リーチ確率算出部3-3は、上記で求めた掲載確率に基づき各ユーザへのリーチ確率を計算する。予想リーチ数算出部3-4は、これらを集計し、ユーザ全体に対する予想リーチ数を求める。このとき、同一のアクセス回数を持つユーザへのリーチ確率は同一となるので、先に集計したアクセス回数別ユーザ数を用いて、リーチ確率を集計するようにすると加算する回数を削減できる。予想結果送信部7は、上記で求めた予想リーチ数を広告主端末8に送信する。[広告サーバのハードウェア構成図]図3は、本実施形態に係る広告サーバ1のハードウェア構成を示す図である。広告サーバ1は、制御部30を構成するCPUCentralProcessingUnit31マルチプロセッサ構成ではCPU32等複数のCPUが追加されてもよい、バスライン20、通信I/FI/F:インターフェイス33、メインメモリ34、BIOSBasicInputOutputSystem35、表示装置36、I/Oコントローラ37、並びにキーボード及びマウス等の入力装置38を備える。制御部30は、広告サーバ1を統括的に制御する部分であり、ハードディスク40後述に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、本発明に係る各種機能を実現している。通信I/F33は、広告サーバ1が、インターネット図示せずを介して広告主端末8から各種の指定情報を受け取ったり、また予想リーチ数を送信したりする場合のネットワークアダプタである。通信I/F33は、モデム、ケーブルモデム及びイーサネット登録商標アダプタを含んでよい。BIOS35は、広告サーバ1の起動時にCPU31が実行するブートプログラムや、広告サーバ1のハードウェアに依存するプログラム等を記録する。表示装置36は、ブラウン管表示装置CRT、液晶表示装置LCD等のディスプレイ装置を含む。I/Oコントローラ37には、ハードディスク40、及び半導体メモリ41等の記憶装置42を接続することができる。入力装置38は、広告サーバ1の管理者による入力の受け付けを行うものである。ハードディスク40は、本ハードウェアを広告サーバ1として機能させるための各種プログラム、本発明の機能を実行するプログラム及び後述するテーブルを記憶する。なお、広告サーバ1は、外部に別途設けたハードディスク図示せずを外部記憶装置として利用することもできる。図2で説明したアクセスログファイル10は、外部に設けたハードディスクに記録されている。以上、広告サーバ1のハードウェア構成について主に説明したが、コンピュータに、プログラムをインストールして、そのコンピュータを広告サーバ1として動作させることにより上記で説明した機能を実現することもできる。したがって、本発明において一実施形態として説明した広告サーバ1により実現される機能は、上述の方法を当該コンピュータにより実行することによって、あるいは、上述のプログラムを当該コンピュータに導入して実行することによっても実現可能である。なお、本発明でいうコンピュータとは、記憶装置、制御部等を備えた情報処理装置をいい、広告サーバ1は、記憶装置42、制御部30等を備えた情報処理装置により構成され、この情報処理装置は、本発明のコンピュータの概念に含まれる。広告主指定値受付部2、リーチ数予想部3及び予想結果送信部7には主に制御部30が対応する。[カテゴリ]図4は、カテゴリの構成を示す図である。各Webページはツリー状に整理されたカテゴリまたはサブカテゴリに対応づけて特定される。広告を配信するWebページの指定については、例えばカテゴリ2を指定すると、当該カテゴリに属するWebページのみが配信の対象となるが、カテゴリ2/以下を指定すると、当該カテゴリにつながる下位のすべてのサブカテゴリに属するWebページが特定される。広告主はこれらの点を把握した上で、カテゴリを指定することによって、広告を掲載したいWebページ群を特定する。以下の実施形態においてカテゴリの指定は、特に断らない限り、当該カテゴリにつながる下位のすべてのサブカテゴリに属するWebページを指定することを意味するものとする。広告主から指定された1つのカテゴリに複数のWebページが含まれる場合、当該カテゴリに係る掲載回数、当該カテゴリに係る過去のアクセス回数、ユーザ別のアクセス回数フリクエンシはそれぞれのWebページの掲載回数、アクセス回数、ユーザ別のアクセス回数フリクエンシの合計を意味するものとする。したがって、当該複数のWebページに係る掲載確率は複数のWebページの合計の掲載回数を合計のアクセス回数で割ったものを各Webページに適用するので同一となる。[ポジション]図5は、Webページ内におけるポジションの一例を示す図である。Webページにおけるバナー広告の掲載位置は、指定されたポジションによって特定される。図5aはトップページにTBPというポジションが定義されていることを示している。図5bは、一般のページにおいて、ノースN、イーストE、サウスS、ウェストWというポジションが定義されていることを示している。Webページによっては、これらのすべてのポジションが広告掲載の対象となる場合もあるが、その一部しか対象とならない場合もある。また、ポジションはこれらに限らず、Webページ内の他の場所も広告掲載の対象となりえる。[アクセスログ]図6は、広告サーバ上に保有するWebページアクセスログを示す図である。ユーザがWebページにアクセスした日時とユーザIDと当該WebページのカテゴリIDが記録されている。広告サーバは、ユーザのWebブラウザが動作しているパソコンのハードディスク上にあるクッキーCookieにユーザIDを記録しておき、これを読み出すことにより、どのユーザがどのカテゴリにいつアクセスしたかを把握することができる。[フリクエンシマップ]図7はフリクエンシマップを示す図である。前述したアクセス回数別ユーザ数を保有するテーブルである。フリクエンシマップは特定のカテゴリに属するWebページ群へのアクセス回数別のユーザ数の分布状況を示すものであるので、対象とするカテゴリIDと対象とする期間を特定すれば、過去のアクセスログに基づいて作成することができる。Webページ群の特定はカテゴリにより行うことができるので、図7の例では、カテゴリID=1、期間=1週間と指定されている。以下、フリクエンシという場合には、1人のユーザのアクセス回数を意味する。なお、フリクエンシマップは加算集計するときの便利のために設けたものであるので、複数のWebページのアクセス回数の合計でユーザ数を集計してもよいし、複数のWebページのそれぞれのアクセス回数の組み合わせに応じてユーザ数を集計してもよい。目的に応じて適宜フリクエンシマップを作成することができる。[リーチ確率]所定期間内に、特定のWebページ群へのフリクエンシがf回であるユーザについてのバナー広告のリーチ確率Rは、当該Webページ群への当該バナー広告の掲載確率をpとすると次のようになる。[予想リーチ数]数式1で計算される各ユーザのリーチ確率Rを全ユーザについて集計すると全ユーザのうち何人に当該バナー広告が閲覧されるかの予想リーチ数を求めることができる。但し、将来も過去と同様のアクセス回数とフリクエンシマップの分布状況であると仮定する。Webページへのフリクエンシfのユーザの数numfを利用し、予想リーチ数は次のように表すことができる。実際には無限大まで集計する必要はなく、フリクエンシマップに保有される最大回数まででよい。[処理フロー]以下、図8と図9に従い、広告サーバ1が行う処理の流れについて説明する。図8は、リーチ数を計算するためのリーチ計算テーブルであり、図9は計算手順を示したフローチャートである。広告サーバ1は、広告主端末8から入力された、バナー広告を掲載すべきカテゴリポジション、掲載期間、掲載回数の入力を、広告主指定値受付部2で受け付けるS1。次に所望の掲載期間と同一の期間における当該Webページ群へのアクセス情報を過去のWebページアクセスログ図6から抽出するS2。抽出するのは、当該Webページへのアクセス回数とフリクエンシマップ図7に係る情報である。次に、所望の掲載回数とアクセス回数から掲載確率pを計算するS3。具体的には所望の掲載回数をアクセス回数で割ればよい。図8においては、掲載確率を0.1としている。次に、掲載確率pを用いて各フリクエンシfについてリーチ確率を計算するS4。リーチ確率は数式1で求めることができる。図8には、各フリクエンシについて計算したリーチ確率を表示している。次に、上記で求めたリーチ確率に各フリクエンシのユーザ数を掛けて各フリクエンシのユーザに対する予想リーチ数を求めS5、それを合計するS6。その合計値が全体の予想リーチ数となる。図8において、各フリクエンシごとに、ユーザ数にリーチ確率を掛けて予想リーチ数が求められている。それを合計したものが、全体の予想リーチ数である。そして最後に、求めた予想リーチ数を広告主に送信するS7。このようにして、広告サーバ1は、広告主から受け取った広告計画に基づいて、ユーザへの広告到達度リーチ数を予想し広告主に伝えることができるので、広告主は広告効果を考えながら広告計画を立てることができる。第2の実施形態第2の実施形態では、複数のカテゴリに属するWebページ群にバナー広告を掲載する場合に予想リーチ数を求める例を示す。なお、以下の説明及び図面において、前述した第1実施形態と同様の機能を果たす部分には、同一の符号を付して、重複する説明を適宜省略する。本実施形態において、広告主は、所望のバナー広告の掲載期間と、複数の掲載カテゴリポジションと、各カテゴリに属するWebページ群への掲載回数を指定する。広告効果を高めるために、複数のカテゴリに属するWebページ群に広告を掲載することを想定したものである。本実施形態においても、所望の掲載回数と過去のアクセス回数に基づいて掲載確率を求め、その掲載確率の下で、各ユーザのフリクエンシに応じてリーチ確率を求めて、そのリーチ確率を全ユーザについて集計することで予想リーチ数を求める仕組みは第1の実施形態と同様である。しかし、本実施形態では複数のカテゴリが指定されるので、掲載確率も各カテゴリについて定まる。掲載確率は、各カテゴリに属するWebページ群への所望の掲載回数を当該Webページ群の過去の同一期間におけるアクセス回数で割ることによってそれぞれ求めることができる。[ユーザ別Webページアクセス回数テーブル]図10はユーザ別Webページアクセス回数テーブルを示す図である。過去の同一期間に各ユーザが指定されたカテゴリ属するWebページ群に何回アクセスしたかを記録する。アクセスログを集計することによって得られる。[リーチ確率]過去の同一期間に、カテゴリ1にf1回、カテゴリ2にf2回アクセスする場合の当該ユーザに係るリーチ確率R以下、ユーザ別リーチ確率という。は、当該バナー広告のカテゴリ1への掲載確率をp1、カテゴリ2への掲載確率をp2とした場合次のようになる。ここで、ユーザ別リーチ確率Rは、1からユーザ別非リーチ確率を引くことによって得られ、ユーザ別非リーチ確率は当該ユーザに係るカテゴリID別非掲載確率の積として得られる。同様に、カテゴリkにfk回k=1~gアクセスするユーザについてのユーザ別リーチ確率Rは、当該バナー広告のカテゴリkへの掲載確率をpkとすると次のようになる。[リーチ数の予想]バナー広告の全体の予想リーチ数は、ユーザ別リーチ確率Rを過去の同一期間に当該Webページにアクセスした全ユーザについて合計することによって求めることができる。全ユーザについての加算は、各ユーザについて計算したユーザ別リーチ確率Rを個別に集計してもよいが、同一のアクセス回数フリクエンシを有するユーザ数を予め集計してフリクエンシマップを作成し、集計したユーザ数を用いると加算回数を削減することができる。しかし、カテゴリが複数であり、複数のカテゴリに属するWebページ群へのアクセス回数に応じてフリクエンシマップを作ることは一般に煩雑であるので、本実施形態においてはフリクエンシマップは用いず、個別に加算する方法をとる。[処理フロー]以下、図11と図12に従い、広告サーバ1が行う処理の流れについて説明する。図11は、リーチ数を計算するためのリーチ計算テーブルであり、図12は計算手順を示したフローチャートである。広告サーバ1は、広告主端末8から入力された、バナー広告の掲載に係る所望のカテゴリポジション、掲載期間、掲載回数の入力を、広告主指定値受付部2で受け付けるS1。この指定値は、カテゴリ1のように単一のカテゴリに対しても、またカテゴリ2/以下のようにカテゴリ2の下位に属するカテゴリ全体に対しても入力することができる。上記掲載期間と同一の期間における同一のWebページ群へのアクセス状況を過去のWebページアクセスログ図6から抽出する。そして各Webページ群へのユーザ別のアクセス回数フリクエンシと、それを合計した全ユーザのアクセス回数とを求めるS2。次に、各カテゴリに属するWebページ群への所望の掲載回数をWebページアクセスログから集計したそのカテゴリに属するWebページ群のアクセス回数で割ってカテゴリごとに掲載確率p1~pgを求める。1つのカテゴリに係るWebページが複数ある場合は、これらの複数のWebページに係る掲載回数の合計を各カテゴリに係るWebページへのアクセス回数の合計で割る。この掲載確率を、そのカテゴリに属するWebページのすべてに適用する。図11のリーチ計算テーブルにおいて、カテゴリID2-1とカテゴリID2-2の掲載確率がともに0.2となっているのはカテゴリID2/以下というカテゴリが指定されたためである。もし、カテゴリID2-1とカテゴリID2-2のサブカテゴリがそれぞれ指定された場合は、掲載確率が別々に計算されるため、一般的には掲載確率は異なったものになる。そして、各ユーザの各Webページ群へのアクセス回数と当該Webページ群への掲載確率に基づいて、ユーザ別リーチ確率Rを数式4に従って計算するS3~S4。このようにして求めたユーザ別リーチ確率Rを全ユーザについて合計することにより予想リーチ数を求めることができるS5。そして最後に、求めた予想リーチ数を広告主に送信するS6。このようにして、広告サーバ1は、広告主から指定された複数のカテゴリへの広告掲載要求に基づいて、ユーザへの広告到達度リーチ数を予想し広告主に伝えることができるので、広告主は広告効果を考えながら広告計画を立てることができる。第3の実施形態第3の実施形態では、広告主が指定するバナー広告の掲載カテゴリポジションと掲載期間とリーチ数に基づいて必要掲載回数を求める仕組みを説明する。[広告サーバの機能構成図]図13に広告サーバの機能構成と、広告サーバと周辺の要素との関係を示す。第1の実施形態図2と異なる点は、広告主端末8から掲載回数が入力されるのではなく、希望リーチ数が入力される点である。広告サーバ1は、広告主端末8から入力された希望リーチ数を広告主指定値受付部2の希望リーチ数受付部2-4で受け付ける。掲載回数予想部4は、広告主指定値受付部2で受け付けた情報に基づき、必要掲載回数の予想を行う。具体的には、最初に過去ログ参照部3-1で、アクセスログファイル10から、過去の同一期間における同一カテゴリへのアクセス記録を読み出す。そして総アクセス回数とユーザ別アクセス回数フリクエンシを求める。掲載確率設定部4-1は、希望リーチ数を達成するための掲載確率を二分探索法に則り設定する。以下で求める予想リーチ数と希望リーチ数との大小比較により掲載確率を、移動幅を半減させながら上下に変化させる。リーチ確率算出部3-3と予想リーチ数算出部3-4は、第1の実施形態で説明したものと同じである。掲載確率設定部4-1で設定した掲載確率に基づいてリーチ確率算出部3-3と予想リーチ数算出部3-4とにより予想リーチ数が計算される。リーチ数判定部4-2は、求めた予想リーチ数が希望リーチ数に一致するかどうかを判定して、掲載確率の探索の継続要否を決定する。完全に一致しなくても、予め定めた許容誤差の範囲内に収まるか否かにより決定するようにしてもよい。予想必要掲載回数算出部4-3は、掲載確率設定部4-1で求めた掲載確率に基づき、予想必要掲載回数を計算する。予想結果送信部7は、上記で求めた予想必要掲載回数を広告主端末8に送信する。[掲載確率の探索]掲載確率が与えられるとアクセスログからアクセス回数に係る情報を抽出し、第1の実施形態または第2の実施形態で説明した方法で予想リーチ数が計算できるので、掲載確率を最初に0.5として、予想リーチ数が希望リーチ数になるように、二分探索法で掲載確率を絞り込んでいく。[探索のフローチャート]図14は二分探索法のフローチャートを示す図である。最初に初期値として掲載確率pを0.5、変動幅vを0.25としておくS10。次に、その掲載確率に基づきリーチ確率を計算しS11、予想リーチ数を求めるS12。次に、計算した予想リーチ数と広告主の希望リーチ数とを比較するS13。比較の結果、予想リーチ数が大きい場合S13:>は、掲載確率pを変動幅分だけ減じて新たな掲載確率pを求めるS14。予想リーチ数が小さい場合S13:<は、掲載確率pを変動幅v分だけ加算して新たな掲載確率pを求めるS15。そして、変動幅vを半減させるS16。一致する場合S13:=は、処理を終了する。以下、S11からS16の処理を繰り返す。なお、本例では探索終了の条件を予想リーチ数と希望リーチ数が一致するか否かで判定したが、許容誤差を予め設定しておき、予想リーチ数と希望リーチ数との差がこの許容誤差以下になるか否かで判定するようにしてもよい。[掲載確率の探索例]図15は、二分探索法による掲載確率の探索例を示した図である。希望リーチ数を1,000,000として掲載確率を探索する例を示したものである。最初にp=0.5からスタートし、予想リーチ数を計算する。予想リーチ数は、第1の実施形態または第2の実施形態で説明した方法により求められる。p=0.5の場合の予想リーチ数は2,385,355で1,000,000より大きいので、1回目は、掲載確率をp=0.25=0.5-0.25として、予想リーチ数を計算する。そうして求められた予想リーチ数は1,933,877であり、これも1,000,000より大きいので、2回目は、掲載確率をp=0.125=0.25-0.125として、予想リーチ数を計算する。この例からわかるように、掲載確率は変動幅分だけ加減しながら探索を繰り返すが、変動幅は、最初に0.25からスタートし、探索を繰り返すたびに半減させていく。このようにして目標のリーチ数と比較しながら掲載確率を探索していき、22回目に掲載確率がp=0.0663029のときに予想リーチ数が1,000,000になることが求められる。このようにして求めた掲載確率に、アクセスログから抽出した総アクセス回数を掛けると予想必要掲載回数を求めることができる。なお、複数のカテゴリへのバナー広告の掲載を行う場合は、カテゴリごとに掲載回数を求めるので、各カテゴリへの掲載回数の関係を予め決めておく。例えば、カテゴリ1とカテゴリ2/以下とでは、掲載回数を1:2とする等である。広告主から指定された掲載期間と掲載カテゴリと同一の期間、同一のカテゴリにより特定されるWebページ群へのアクセス状況を過去のアクセスログから抽出し、各Webページ群についての総アクセス回数とユーザ別アクセス数フリクエンシを求める。これと、広告主から指定された各カテゴリへの掲載回数の比率により、各カテゴリに対する掲載率の比率を求める。例えば、カテゴリ1とカテゴリ2の掲載回数の比率を1:rとすると、掲載確率の比率は1:r×カテゴリ1の総アクセス数/カテゴリ2の総アクセス数となる。このようにして求めた掲載確率の比率を維持しながら、片方の掲載確率を動かして二分探索法により希望リーチ数を達成できる掲載確率を求めていく。具体的には、掲載確率が一番大きくなるものを基準にして、二分探索法を行えばよい。そうしなければ、他の掲載回数が1を超えてしまう場合もありえるからである。このようにして基準となる掲載確率を求めた後、最初に計算した掲載確率の比率で他のカテゴリに対する掲載確率を求め、それぞれのカテゴリについての総アクセス回数を掛けると掲載回数を求めることができる。この仕組みによれば、広告サーバは、広告主の指定した掲載カテゴリポジションと掲載期間に上記で求めた掲載確率でバナー広告を掲載するようにすると、広告主の希望するリーチ数を達成することが期待できる。第4の実施形態ユーザがアクセスするWebページ群へのバナー広告の掲載回数に上限値を設定することができる。ユーザがWebページ群にアクセスすると、バナー広告は所定の掲載確率で当該Webページ群に掲載されるので、ユーザによるWebページ群へのアクセス数が多くなると、ユーザが当該広告を目にする機会は増えていく。一方、同一のユーザが同一の広告を目にする機会が多くなると、ユーザによっては嫌悪感を抱くこともありえる。そこで、一定回数の掲載をしたら、その後の掲載を中止するという仕組みの下で目標の掲載回数を達成する仕組みを示す。[広告サーバの機能構成図]図16に広告サーバ1の機能構成と、広告サーバ1と周辺の要素との関係を示す。第1の実施形態図2と異なる点は、広告主端末8から掲載回数の上限値が入力される点と、入力された情報に基づいて掲載確率の探索を行う点である。なお、広告主端末8への結果値の送信は行わない。広告サーバ1は、広告主端末8から入力された掲載回数の上限値を広告主指定値受付部2の掲載回数上限値受付部2-5で受け付ける。掲載確率決定部5は、広告主指定値受付部2で受け付けた情報に基づき、掲載確率の決定を行う。具体的には、最初に過去ログ参照部3-1で、アクセスログファイル10から、過去の同一期間における同一カテゴリへのアクセス記録を読み出し、ユーザ別アクセス回数とアクセス回数別ユーザ数を求める。掲載確率探索部5-1は、希望掲載回数を達成するための掲載確率を二分探索法により求める。掲載確率探索部5-1は、所定のルーに従って掲載確率を設定する掲載確率設定部5-2と、設定した掲載確率に基づいてユーザ別に期待掲載回数を求めるユーザ別期待掲載回数算出部5-3と、期待掲載回数を全ユーザについて集計して期待総掲載回数を求める期待総掲載回数算出部5-4と、求めた期待総掲載回数が希望掲載回数に一致するかどうかを判定して、探索の継続要否を決定する期待総掲載回数判定部5-5とから構成される。[処理の考え方]特定のWebページにf回のアクセスをするユーザに対し、掲載確率pで広告掲載を行うとき、期待掲載回数if,pは次の式で与えられる。なお、掲載確率pが同一である複数のWebページについては、各Webページへのアクセス回数の合計をfとして計算する場合も同様である。ここで、f,nは、f個のものからn個のものを選ぶ組み合わせの数である。したがって、バナー広告の掲載回数に上限値cを設定すると、期待掲載回数if,p,cは次のようになる。これは各ユーザについて計算される。この期待掲載回数if,p,cを全ユーザについて集計すると、上限値cとした場合の期待総掲載回数Ip,cを求めることができる。当該Webページ群についてフリクエンシマップが求められる場合には、そのアクセス回数別ユーザ数に基づき、アクセス回数f別のユーザ数numfを期待掲載回数if,p,cに乗じてすべてのアクセス回数について集計すると、同様に上限値cとした場合の期待総掲載回数Ip,cを求めることができる。なお、実際には無限大まで集計する必要はなく、フリクエンシマップに保有される最大回数まででよい。目標の掲載回数Iが与えられたとき、I=Ip,cとなるようなpを二分探索法で見つけることができる。図17は、アクセス回数fとユーザ数numfに基づき、期待総掲載回数Ip,cを求めた例である。[掲載確率の探索]掲載確率が与えられるとアクセスログから必要な事項を抽出し、上述した方法で期待総掲載回数が計算できるので、掲載確率を最初に0.5として、期待総掲載回数が希望掲載回数になるように、二分探索法で掲載確率を絞り込んでいく。[探索のフローチャート]図18は二分探索法のフローチャートを示す図である。最初に初期値として掲載確率pを0.5、変動幅vを0.25としておくS20。次に、掲載確率に基づき期待掲載回数を計算しS21、期待総掲載回数を求めるS22。次に、計算した期待総掲載回数と広告主の希望掲載回数とを比較するS23。比較の結果、計算した期待総掲載回数が大きい場合S23:>は、掲載確率pを変動幅分だけ減じて新たな掲載確率pを求めるS24。計算した期待総掲載回数が小さい場合S23:<は、掲載確率pを変動幅v分だけ加算して新たな掲載確率pを求めるS25。そして、変動幅vを半減させるS26。一致する場合S23:=は、処理を終了する。以下、S21からS26の処理を繰り返す。なお、本例では探索終了の条件を期待総掲載回数と希望掲載回数が一致するか否かで判定したが、許容誤差を予め設定しておき、期待総掲載回数と希望掲載回数との差がこの許容誤差以下になるか否かで判定するようにしてもよい。[掲載確率の探索例]図19は、二分探索法による掲載確率の探索例を示した図である。希望掲載回数を50,000,000として掲載確率を探索する例を示したものである。最初にp=0.5からスタートし、期待総掲載回数を計算する。p=0.5の場合の期待総掲載回数は250,112,530で50,000,000より大きいので、1回目は、掲載確率をp=0.25=0.5-0.25として、期待総掲載回数を計算する。そうして求められた期待総掲載回数は125,056,265であり、これも50,000,000より大きいので、2回目は、掲載確率をp=0.125=0.25-0.125として、期待総掲載回数を計算する。このようにして希望掲載回数と比較しながら掲載確率を探索していき、26回目に掲載確率がp=0.09995501のときに期待総掲載回数が50,000,000になることが求められる。このようにすれば、広告主の希望する掲載回数と同一ユーザについての掲載回数の上限値の両方を達成することができる。これにより広告主は、広告効果の逓減を避けながら希望する総掲載回数を確保することができる。これは掲載回数の上限を超える部分を他のユーザに割り当てることになるので、一定の広告浸透度を持つユーザの数を増やすことを意味する。第5の実施形態第4の実施形態において、計算した期待総掲載回数と広告主の希望掲載回数とが一致する掲載確率pを求める際、初期値を0.5とし、二分探索法を用いた。しかし、これに限られるものではない。例えば、最初に広告主の希望する総掲載回数に基づいて掲載確率を求め、その掲載確率からスタートするようにしてもよい。初期値をどのようにとっても最後は目標値に収束するからである。また、二分探索法を用いる代わりに、計算結果をIpとした場合、Ipと希望掲載回数Iの比率に基づいて、次のような計算式でpを探索していくこともできる。αは調整用のパラメータであり、適当なαを選ぶことにより、二分探索法よりも速く希望掲載回数に収束する可能性がある。第6の実施形態広告主が、カテゴリポジション、期間及び掲載確率の組み合わせを複数個指定して広告の掲載を行う場合、組み合わせの数を増やせばユーザへのリーチ数が増えると予想されるが、一方、同一ユーザに重複してリーチする可能性も増えるので、効果はその分減殺される。そこで、複数の組み合わせを選択して広告の掲載を行う場合、組み合わせ間で重複してリーチする数がわかれば、無駄の少ない広告掲載を行うことができる。本実施形態は、そのようなニーズに対応する仕組みを提供する。[広告サーバの機能構成図]図20に広告サーバの機能構成並びに広告サーバと周辺の要素との関係を示す。広告サーバは、上記のバナー広告の配信において、広告に係る処理を行うサーバである。広告主指定値受付部2は図2と同様である。重複リーチ数予想部6は、広告主指定値受付部2で受け付けた情報に基づき、重複リーチ数の予想を行う。重複リーチ数予想部6は、過去ログ参照部3-1、掲載確率算出部3-2、リーチ確率算出部6-1、重複リーチ確率算出部6-2、及び予想重複リーチ数算出部6-3から構成される。最初に過去ログ参照部3-1は、アクセスログファイル10から、過去の同一期間における同一カテゴリに属するWebページへのアクセス記録を読み出し、指定されたカテゴリに属するWebページへのユーザ別のアクセス回数フリクエンシと、それを集計した全ユーザのアクセス回数と、ユーザ別のアクセス回数によって分類したアクセス回数別ユーザ数を求める。指定されたカテゴリに複数のWebページが含まれる場合、アクセスログから抽出するアクセス回数はそれぞれのWebページごとに行う。掲載確率算出部3-2は、指定したカテゴリに属するWebページへの掲載回数をアクセス回数で割って掲載確率を算出する。指定されたカテゴリに複数のWebページが属する場合は、指定された掲載回数これは複数のWebページへの掲載回数の合計をアクセスログから抽出した各Webページへの全ユーザのアクセス回数の合計で割って複数のWebページにおける平均的な掲載確率を求める。リーチ確率算出部6-1は、上記で求めた掲載確率に基づき各ユーザへのカテゴリ別リーチ確率を計算する。カテゴリ別リーチ確率は、カテゴリに属するWebページごとに非リーチ確率を求め、これらの非リーチ確率の積を1から引くことにより計算される。重複リーチ確率算出部6-2は、上記で求めたカテゴリ別リーチ確率を、重複リーチを求めるグループについて積を求めて各ユーザについて重複リーチ確率を計算する。予想重複リーチ数算出部6-3は、これらを集計し、ユーザ全体に対する予想重複リーチ数を求める。このとき、同一のアクセス回数を持つユーザへの重複リーチ確率は同一となるので、先に集計したアクセス回数別ユーザ数を用いて、重複リーチ確率を集計するようにすると加算回数が削減できる。予想結果送信部7は、上記で求めた予想重複リーチ数を広告主端末8に送信する。本実施形態において、広告主はカテゴリ1,TBP,1週間,0.1とカテゴリ2/以下,N,1週間,0.2の2つのカテゴリを指定して広告掲載を行うものとする。前者は、カテゴリがカテゴリ1、ポジションがTBP、希望掲載期間が1週間、掲載確率が0.1を意味する。後者は、カテゴリがカテゴリ2/以下、ポジションがN、希望掲載期間が1週間、掲載確率が0.2を意味する。指定されたカテゴリに属するWebページに対する過去の1週間分のアクセスログから各Webページのユーザ別のアクセス回数を求め、各Webページへの掲載確率に基づいて非リーチ確率を求める。非リーチ確率Lは、次の式で求めることができる。但し、pは当該Webページへの掲載確率、fは当該Webページへのユーザ別のアクセス回数フリクエンシである。次に非リーチ確率Lに基づいて、各ユーザについて、カテゴリ別リーチ確率Gを求める。これは同一カテゴリに属するWebページの非リーチ確率の積を1から引くことにより求めることができる。図21は、重複リーチ計算テーブル1の例である。カテゴリ別リーチ確率を求めるところまでの処理を示したものである。図21によれば、カテゴリ1については0.1=1-0.9、カテゴリ2については、0.488=1-0.8×0.64である。一般的に、次の式で求めることができる。なお、指定されたカテゴリに属するWebページへのアクセスがない場合は、当該カテゴリによるリーチはないので、カテゴリ別リーチ確率Gは0とする。図22は、重複リーチ計算テーブル2の例である。図21で求めたカテゴリ別リーチ確率をユーザ別に整理し、予想重複リーチ数を求める処理を示したものである。予想重複リーチ数を計算する対象となるカテゴリについてのカテゴリ別リーチ確率の積をユーザごとに求めると、各ユーザについての当該カテゴリ間の重複リーチ確率が計算できる。そして、この重複リーチ確率を全ユーザについて集計すると予想重複リーチ数を求めることができる。これにより、バナー広告の掲載を複数のカテゴリに対して行う場合に、これらのカテゴリ間での重複リーチ数の予想を求めることができるので、重複の少ない効率的な広告掲載を行うことができる。第7の実施形態上述した実施形態においては、広告主が希望する広告掲載期間と同一の期間例えば、1週間とか、10日間の過去のアクセスログを抽出して総アクセス数やフリクエンシマップを求めた。しかし、その件数は膨大なので、負荷の軽減を図るため、一定のサンプリング例えば、10のアクセスログを抽出し、全体を予想することもできる例えば、10の抽出をしたときは、抽出結果を10倍すれば全体を予想できる。。このようにして上述した各実施形態を実施することもできる。なお、実際のサンプリングは、サンプリングを行う際、同時に乱数を発生させて、乱数が一定条件のときにのみサンプリングを実行するようにすれば任意のサンプリング率でサンプリングが可能である。また、もともと将来のアクセス数を過去のアクセスログに基づいて予想しているので、この方法自体に必然的に含まれる誤差が存在する。これらの誤差については、次のように誤差の範囲を評価することができる。但し、Nは抽出されたユーザ数であり、ENはその期待値、VarNはその分散である。fはWebページ群へのユーザ別のアクセス回数フリクエンシ、numfは抽出されたWebページ群へのアクセス回数がfのユーザ数、pは掲載確率、aはサンプリング率である。実際に、特定のWebページ群について、1週間の期間でサンプリング率10で評価をしてみると、リーチ数の標準偏差をリーチ数の平均で割った誤差率は、pが極端に小さい場合を除いて3程度だった。このことは、上記で説明した実施形態によるリーチ数の計算の信頼性が高いことを示している。以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。"