特開 2025-7389 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2025007389

(43)【公開日】2025-01-17

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0242 20230101AFI20250109BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0242

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023108750

(22)【出願日】2023-06-30

(71)【出願人】

【識別番号】517238798

【氏名又は名称】Ｃｉｎａｒｒａ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｊａｐａｎ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】細谷 正人

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L030BB08

5L049BB08

(57)【要約】

【課題】実店舗に来店した来店者の属性をより深く分析することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置は、店舗に来店した来店者の端末情報を取得する取得部と、取得した端末情報から属性情報を抽出する抽出部と、記憶部に記憶された特定の属性を備える人物の識別子リストを参照し、抽出した属性情報に含まれる識別子が識別子リストに含まれるか否かを判定する判定部と、属性情報に含まれる識別子が識別子リストに含まれると判定された場合、来店者を特定の属性に分類する分類部と、を有する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

店舗に来店した来店者の端末情報を取得する取得部と、
取得した前記端末情報から属性情報を抽出する抽出部と、
記憶部に記憶された特定の属性を備える人物の識別子リストを参照し、抽出した前記属性情報に含まれる識別子が前記識別子リストに含まれるか否かを判定する判定部と、
前記属性情報に含まれる前記識別子が前記識別子リストに含まれると判定された場合、前記来店者を前記特定の属性に分類する分類部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記属性情報は、前記店舗の第１の広告が配信された者を示す第１の属性を含み、
前記特定の属性は、前記第１の属性を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記属性情報は、前記店舗の第１の広告よりも前に配信された前記店舗の第２の広告が配信された者を示す第２の属性を含み、
前記特定の属性は、前記第２の属性を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記属性情報は、前記店舗のＷｅｂページを訪れた者を示す第３の属性を含み、
前記特定の属性は、前記第３の属性を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記属性情報は、前記来店者の嗜好を示す第４の属性を含み、
前記特定の属性は、前記第４の属性を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記識別子リストは、前記特定の属性が異なる複数種類の識別子リストである、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項7】

店舗に来店した来店者の端末情報を取得する取得工程と、
取得した前記端末情報から属性情報を抽出する抽出工程と、
記憶部に記憶された特定の属性を備える人物の識別子リストを参照し、抽出した前記属性情報に含まれる識別子が前記識別子リストに含まれるか否かを判定する判定工程と、
前記属性情報に含まれる前記識別子が前記識別子リストに含まれると判定した場合、前記来店者を前記特定の属性に分類する分類工程と、
をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。

【請求項8】

店舗に来店した来店者の端末情報を取得する取得ステップと、
取得した前記端末情報から属性情報を抽出する抽出ステップと、
記憶部に記憶された特定の属性を備える人物の識別子リストを参照し、抽出した前記属性情報に含まれる識別子が前記識別子リストに含まれるか否かを判定する判定ステップと、
前記属性情報に含まれる前記識別子が前記識別子リストに含まれると判定した場合、前記来店者を前記特定の属性に分類する分類ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、広告効果を計測する技術が知られている。例えば、広告放送後の所定時間内における、広告によって惹起されたと推定されたアクション数に基づいて広告の効果を計測する広告効果計測システムする技術が存在する（特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１４００１５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記の従来技術では、実店舗への来店に対する広告効果を計測することが難しい。このため、実店舗に来店した来店者がＷｅｂ上でどのような広告と接したか、来店者がどのような属性であるかといった情報を得ることが困難である。

【0005】

本願は、実店舗に来店した来店者の属性をより深く分析することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム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】

【0006】

上述の課題を解決するために、本願に係る情報処理装置は、店舗に来店した来店者の端末情報を取得する取得部と、取得した前記端末情報から属性情報を抽出する抽出部と、記憶部に記憶された特定の属性を備える人物の識別子リストを参照し、抽出した前記属性情報に含まれる識別子が前記識別子リストに含まれるか否かを判定する判定部と、前記属性情報に含まれる前記識別子が前記識別子リストに含まれると判定された場合、前記来店者を前記特定の属性に分類する分類部と、を有する。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、実店舗に来店した来店者の属性をより深く分析することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る計測システムの構成の一例を説明するための図である。

【図2】図２は、実施形態に係る来店検知ロジックの一例を説明するための図である。

【図3】図３は、実施形態に係る計測装置の構成の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る広告表示と店舗への来店の一例を説明するための図である。

【図5】図５は、実施形態に係る分類の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係るＷｅｂページ訪問と店舗への来店の一例を説明するための図である。

【図7】図７は、実施形態に係る識別子リストの一例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係る分類の他の一例を示す図である。

【図9】図９は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、計測装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本発明に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、本実施形態により本発明に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

【0010】

（実施形態）
〔１．はじめに〕
近年、自社のユーザの属性や購買履歴を解析してユーザへの理解を深めることにより、自社のユーザ層やニーズに合わせた経営戦略を立てる企業が増加している。企業がユーザ分析をするにあたって、ユーザの行動履歴を把握することは重要であり、例えば、ユーザの広告の閲覧履歴から広告効果を解析することができる。また、ユーザ分析において、ユーザの属性の情報も重要であり、ユーザを含む母集団の属性をデータベースに蓄積し、属性に応じたデータを提供している企業もある。

【0011】

しかしながら、ユーザの広告の閲覧履歴からの広告効果の分析では、自社の実店舗への来店に対する広告効果を計測することが難しい。また、実店舗への来店者の属性の情報を得るには、例えば、来店者が自社のユーザであれば購入時にポイントカード等を読み込むことで取得することが考えられるが、購入に至っていない来店者の属性の情報を取得することは難しい。

【0012】

そこで、本実施形態に係る計測装置は、実店舗に来店した来店者の属性をより深く分析することを目的とする。計測装置は、具体的には、店舗に来店した来店者の端末情報から属性情報に含まれる識別子を抽出し、抽出した識別子が特定の属性を備える人物の識別子リストに含まれるか否かを判定し、含まれる場合に来店者を特定の属性に分類する処理を行う。これにより、計測装置は、実店舗に来店した来店者の属性をより深く分析することができる。

【0013】

〔２．全体概要〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る計測システム１の構成を説明する。図１は、実施形態に係る計測システム１の構成の一例を説明するための図である。

【0014】

図１に示すように、計測システム１は、利用者装置１０と、広告主装置２０と、検知装置３０と、計測装置１００とを備えて構成されてよい。また、利用者装置１０、広告主装置２０、検知装置３０、計測装置１００は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続されてよい。

【0015】

利用者装置１０は、ユーザによって利用される情報処理端末であり、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等であってよい。また、ここでいうユーザとは、実店舗（リアル店舗）に出向いて買い物したり、サービスを受けたりする一般消費者（エンドユーザ）を指し示す。

【0016】

例えば、利用者装置１０は、配信された広告を含む画面（広告媒体）を表示する。このような場合、ユーザは、広告に接触したユーザとなる。なお、本実施形態において広告への接触とは、広告が掲載されることだけでなく、広告に対する所定のユーザ操作（例えば、クリック）も含み得る。このように広告接触したことで興味を高められたユーザは、広告対象の店舗に訪問する場合がある。また、本実施形態においては、広告ではない所定のＷｅｂページへの訪問（接触）についてＷｅｂページ訪問と表す場合がある。

【0017】

広告主装置２０は、広告主によって利用される情報処理端末であり、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等であってよい。また、ここでいう広告主とは広告を入稿する入稿元を指し示し、例えば、広告主は、広告配信を仲介する配信事業者のクライアントとなっている企業であってよく、店舗を運営している場合がある。

【0018】

例えば、広告主装置２０は、広告主の操作に応じて、計測装置１００に対して広告配信や来店計測に関する各種設定ができる。また、広告主装置２０は、広告主の操作に応じて、計測装置１００に対して広告自体の入稿も行うことができる。

【0019】

検知装置３０は、広告主（例えば、配信事業者のクライアント企業）により運営される実店舗に設置される装置であって、来客を検知するための装置である。例えば、検知装置３０は、クライアント企業の店舗に設置されるＷｉ－Ｆｉ（登録商標）や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）といった通信機器であってよい。検知装置３０は、広告又はＷｅｂページに対して予め付与されている特定のタグとの間で相互作用が得られた場合に、利用者装置１０を有する利用者を店舗への来客として検知する。なお、検知装置３０は、広告又はＷｅｂページに対して予め付与されている特定のタグとの間で相互作用が得られなかった場合、判別不能ユーザとして検知するようにしてもよい。また、検知装置３０は、配信事業者、あるいは、配信事業者のパートナー企業により提供される場合がある。

【0020】

計測装置１００は、本開示の実施形態に係る情報処理装置の一例であり、来店計測及び来店者の分類に係る一連の情報処理を行う。なお、本実施形態における計測装置１００は、広告又はＷｅｂページに接触したユーザの属性の分類を行う計測装置である。

【0021】

計測装置１００は、実施形態に係る情報処理として次のような処理を行う。計測装置１００は、店舗に来店した来店者の端末情報を取得する。また、計測装置１００は、取得した端末情報から属性情報を抽出する。また、計測装置１００は、記憶部に記憶された特定の属性を備える人物の識別子リストを参照し、抽出した属性情報に含まれる識別子が識別子リストに含まれるか否かを判定する。また、計測装置１００は、属性情報に含まれる識別子が識別子リストに含まれると判定された場合、来店者を特定の属性に分類する。

【0022】

また、利用者装置１０、広告主装置２０、検知装置３０は、顧客の近くでエッジ処理を行うエッジコンピュータであることに対して、計測装置１００は、クラウド側で処理を行うクラウドコンピュータであってよい。すなわち、計測装置１００は、サーバ装置であってよい。

【0023】

（来店ロジックについて）
次に、図２を用いて、来店検知から分類までのロジックについて説明する。図２は、実施形態に係る来店検知ロジックの一例を示す図である。まず、図２の例によれば、配信事業者が提供する広告配信サービスでは、入稿された広告の掲載先となる広告媒体として、媒体Ｍ１、媒体Ｍ２及び媒体Ｍ３が定められている。また、入稿された広告には、来店検知のためのタグＴＧが挿入される。なお、タグＴＧの挿入は、計測装置１００によって行われてよい。

【0024】

このような状態において、利用者装置１０は、タグＴＧが挿入された広告を含む画面である媒体Ｍ１を表示した場合には、利用者装置１０のユーザが広告に接触したことを示す広告接触情報を計測装置１００に送信する。広告接触情報には、利用者装置１０を識別する端末情報、広告の掲載日時、掲載先である媒体Ｍ１を示す媒体情報等が含まれてよい。また、広告接触情報は、広告配信における配信履歴としての一レコードとして、接触／訪問情報データベース１２１に蓄積されてよい。また、広告接触情報は、広告に接触したユーザの属性情報や接触した端末に関する情報を含んでもよい。

【0025】

また、利用者装置１０は、タグＴＧが挿入されたＷｅｂページを表示した場合には、利用者装置１０のユーザが所定のＷｅｂページへの訪問したことを示す訪問情報を計測装置１００に送信する。訪問情報には、利用者装置１０を識別する端末情報、所定のＷｅｂページと関連する属性の情報等が含まれてよい。また、属性の情報には、例えば、喫煙者であるといったユーザの嗜好を表す情報が含まれてよい。また、訪問情報は、広告配信における配信履歴としての一レコードとして、接触／訪問情報データベース１２１に蓄積されてよい。

【0026】

広告に接触したことで広告接触ユーザとなったユーザは、図２に示すように、検知装置３０が備えられた実店舗に訪問したとする。係る場合、利用者装置１０と、検知装置３０とが近距離無線通信により接続され、この結果、検知装置３０は、近距離無線通信を介して、利用者装置１０を有するユーザを店舗への来客として検知する。そして、検知装置３０は、来店検知を示す来店情報を計測装置１００に送信する。来店情報には、利用者装置１０を識別する端末情報、店舗を識別する店舗情報等が含まれてよい。また、来店情報には、利用者装置１０を有するユーザの属性情報が含まれてよい。ユーザの属性情報には、特定の属性に対応する識別子が含まれてよい。さらに、来店情報は、来店情報データベース１２２に蓄積されてよい。なお、来店情報は、広告配信における配信履歴としての一レコードとして、接触／訪問情報データベース１２１に蓄積されてもよい。ここで、近距離無線通信の一例としては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ－Ｆｉ等が挙げられる。なお、来店や屋外広告への接触情報の取得に際して、ＧＰＳ（Global Positioning System）を含むＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）測位技術が活用されてもよい。例えば、利用者装置１０は、当該利用者装置１０にインストールされたアプリケーションによりＧＮＳＳ測位技術等に基づいて取得された位置情報取得を用いて、来店や屋外広告への接触情報を取得してよい。

【0027】

計測装置１００は、来店情報データベース１２２に蓄積された来店情報に含まれる端末情報から属性情報を抽出する。計測装置１００は、接触／訪問情報データベース１２１、及び、後述する特定の属性を備える人物の識別子リストを含む属性データベース１２３を参照し、抽出した属性情報に含まれる識別子が識別子リストに含まれるか否かを判定する。計測装置１００は、属性情報に含まれる識別子が識別子リストに含まれると判定した場合、来店者であるユーザを特定の属性に分類し、分類データベース１２４に蓄積する。

【0028】

〔３．計測装置１００の構成〕
図３は、実施形態に係る計測装置の構成の一例を示す図である。計測装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

【0029】

（通信部１１０）
通信部１１０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。通信部１１０は、各種ネットワークと有線又は無線で接続され、外部装置と情報の送受信を行う。

【0030】

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、接触／訪問情報データベース１２１と、来店情報データベース１２２と、属性データベース１２３と、分類データベース１２４とを有する。なお、以下の説明ではデータベースをＤＢ（DataBase）と表す場合がある。

【0031】

（接触／訪問情報データベース１２１）
接触／訪問情報データベース１２１は、ユーザの広告接触情報と訪問情報とを記憶する。例えば、接触／訪問情報データベース１２１は、図２に示す通り、利用者装置１０によりタグＴＧが挿入された広告を含む画面である媒体Ｍ１を表示された場合に送信される接触情報を記憶できる。具体的には、接触／訪問情報データベース１２１は、広告接触情報として、広告情報、接触した広告、広告に接触した日時、端末番号、機種、広告に接触したユーザに関する情報、属性情報、その他広告効果の計測に必要な情報等を記憶してよい。また、例えば、接触／訪問情報データベース１２１は、利用者装置１０によりタグＴＧが挿入されたＷｅｂページが表示された場合に送信される訪問情報を記憶できる。具体的には、接触／訪問情報データベース１２１は、訪問情報として、ユーザの利用者装置１０を識別する端末情報、Ｗｅｂページとの接触日時、挿入されたタグＴＧの情報、Ｗｅｂページに関するその他の情報等を記憶してよい。

【0032】

（来店情報データベース１２２）
来店情報データベース１２２は、ユーザの来店情報を記憶する。例えば、来店情報データベース１２２は、図２に示す通り、利用者装置１０が検知装置３０の備えられた実店舗に訪問し、近距離無線通信技術に基づき検知された場合に、検知装置３０により送信された来店検知を示す来店情報を記憶できる。具体的には、来店情報データベース１２２は、利用者装置１０を識別する端末情報、店舗を識別する店舗情報、利用者装置１０を有するユーザの属性情報等を記憶してよい。なお、ユーザの属性情報には、特定の属性に対応する識別子が含まれてよい。

【0033】

（属性データベース１２３）
属性データベース１２３は、特定の属性を備える人物の識別子リストを記憶する。例えば、属性データベース１２３は、人物の識別子と、当該人物の属性の情報とが対応付けて記憶される。人物の識別子は、人物を特定する識別子である。人物の属性の情報は、例えば、広告主（例えば、配信事業者のクライアント企業）が過去に配信した広告（以前の広告）に接触したか否かの情報、広告主が現在配信している広告（今回の広告）に接触したか否かの情報等が挙げられる。また、人物の属性の情報は、例えば、喫煙者であるといったユーザの嗜好を表す情報等が挙げられる。なお、属性データベース１２３は、予め、配信事業者のパートナー企業等から取得したデータベースである。また、属性データベース１２３は、特定の属性が異なる複数種類の識別子リストであってもよい。

【0034】

（分類データベース１２４）
分類データベース１２４は、来店者であるユーザを、特定の属性に応じて分類された結果を記憶する。例えば、分類データベース１２４は、ある広告主において、今回の広告接触の延べ人数、今回の広告接触の人数（ユニークユーザ数）、及び、実店舗への来店者の人数について、以前の広告に接触したか否かに応じて分類された結果を記憶する。ここで、以前の広告に接触したか否かとは、以前に当該広告主の別の広告を見ていない場合、以前に当該広告主の別の広告を見た場合、及び、判別不能の場合が挙げられる。

【0035】

また、例えば、分類データベース１２４は、あるＷｅｂページにおいて特定の属性を備える旨のタグＴＧが挿入されることにより、当該Ｗｅｂページを訪れた人物の識別子が特定の属性に分類された結果を記憶する。つまり、分類データベース１２４は、特定の属性を備える識別子リストの人数、来店者の人数、及び、特定の属性を備える識別子を有した来店者の人数を分類された結果として記憶する。ここで、識別子リストは、例えば、特定の属性と人物の識別子とを対応付けたリストである。

【0036】

（制御部１３０）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、計測装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

【0037】

制御部１３０は、取得部１３１と、抽出部１３２と、判定部１３３と、分類部１３４とを機能部として有し、以下に説明する処理の作用を実現又は実行してよい。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、各機能部は、制御部１３０の機能を示したものであり、必ずしも物理的に区別されるものでなくともよい。

【0038】

取得部１３１は、広告に接触したユーザの広告接触情報を利用者装置１０から取得する。例えば、取得部１３１は、広告接触情報として、利用者装置１０を識別する端末情報、接触した広告、広告に接触した日時、挿入されたタグＴＧの情報等を利用者装置１０から取得できる。なお、取得部１３１は、広告接触情報が利用者装置１０以外の外部の装置に記憶されている場合には、当該外部の装置から接触情報を取得することができる。取得部１３１は、取得した広告接触情報を接触／訪問情報ＤＢ１２１に記憶する。

【0039】

取得部１３１は、タグＴＧが挿入されたＷｅｂページを表示したユーザの訪問情報を利用者装置１０から取得する。例えば、取得部１３１は、訪問情報として、利用者装置１０を識別する端末情報、タグＴＧが挿入されたＷｅｂページと関連する属性の情報等を利用者装置１０から取得できる。なお、取得部１３１は、訪問情報が利用者装置１０以外の外部の装置に記憶されている場合には、当該外部の装置から接触情報を取得することができる。取得部１３１は、取得した訪問情報を接触／訪問情報ＤＢ１２１に記憶する。

【0040】

取得部１３１は、実店舗に来店したユーザ（来店者）の来店情報を検知装置３０から取得する。例えば、取得部１３１は、来店情報として、利用者装置１０を識別する端末情報、店舗を識別する店舗情報、利用者装置１０を有するユーザの属性情報等を検知装置３０から取得できる。なお、取得部１３１は、来店情報が検知装置３０以外の外部の装置に記憶されている場合には、当該外部の装置から接触情報を取得することができる。取得部１３１は、取得した来店情報を来店情報ＤＢ１２２に記憶する。

【0041】

取得部１３１は、広告主装置２０から実店舗への来店者の分類データの生成を指示する分類指示が入力されると、来店情報ＤＢ１２２から来店情報を取得する。ここで、来店情報には、利用者装置１０を識別する端末情報、店舗を識別する店舗情報、利用者装置１０を有するユーザの属性情報等が含まれる。取得部１３１は、取得した来店情報を抽出部１３２に出力する。

【0042】

抽出部１３２は、取得部１３１から入力された来店情報から属性情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、属性情報に含まれる特定の属性に対応する識別子を抽出する。具体的には、例えば、抽出部１３２は、広告主が過去に配信した広告（以前の広告）に接触したか否かの情報に対応する識別子、広告主が現在配信した広告（今回の広告）に接触したか否かの情報に対応する識別子といった識別子を抽出する。また、例えば、抽出部１３２は、喫煙者であるといったユーザの嗜好を表す情報に対応する識別子を抽出する。抽出部１３２は、抽出した識別子（属性情報）を判定部１３３に出力する。

【0043】

判定部１３３には、抽出部１３２から識別子が入力される。判定部１３３は、接触／訪問情報ＤＢ１２１の広告接触情報及び訪問情報と、属性ＤＢ１２３の特定の属性を備える人物の識別子リストとを参照する。判定部１３３は、参照したデータに基づいて、入力された属性情報に含まれる識別子が、接触／訪問情報ＤＢ１２１と、属性ＤＢ１２３の特定の属性を示す識別子リストとに含まれるか否かを判定する。判定部１３３は、判定結果を分類部１３４に出力する。

【0044】

分類部１３４は、判定部１３３から入力された判定結果に応じて、来店者を特定の属性に分類する。分類部１３４は、判定結果が肯定を表す結果である場合、来店者の人物の識別子を特定の属性と対応付けて分類ＤＢ１２４に記憶する。つまり、分類部１３４は、属性情報に含まれる識別子が、接触／訪問情報ＤＢ１２１と、属性ＤＢ１２３の特定の属性を示す識別子リストとに含まれる判定結果であった場合、当該識別子を特定の属性と対応付けて分類ＤＢ１２４に記憶する。分類部１３４は、来店者の人物の識別子を特定の属性と対応付けて分類ＤＢ１２４に記憶した後、全ての来店者の分類が終了したか否かを判定する。

【0045】

一方、分類部１３４は、判定結果が否定を表す結果である場合、来店者の人物の識別子を分類ＤＢ１２４に記憶せずに、全ての来店者の分類が終了したか否かを判定する。つまり、分類部１３４は、属性情報に含まれる識別子が、接触／訪問情報ＤＢ１２１と、属性ＤＢ１２３の特定の属性を示す識別子リストとに含まれない判定結果であった場合、来店者の人物の識別子を分類ＤＢ１２４に記憶せずに、全ての来店者の分類が終了したか否かを判定する。

【0046】

分類部１３４は、全ての来店者の分類が終了していないと判定した場合、取得部１３１に対して、次の来店者の来店情報を来店情報ＤＢ１２２から取得するように指示する。分類部１３４は、全ての来店者の分類が終了したと判定した場合、分類結果を出力して広告主装置２０に送信する。

【0047】

ここで、図４及び図５を用いて、分類の一例について説明する。図４は、実施形態に係る広告表示と店舗への来店の一例を説明するための図である。図５は、実施形態に係る分類の一例を示す図である。図４では、あるユーザが６月１７日に実店舗に来店した場合における、接触した広告の配信期間を示している。このとき、当該ユーザが今回の広告配信期間５０に配信された広告に接触しており、かつ、前回の広告配信期間５１に配信された広告に接触していない場合、図５の分類データベース１２４ａにおいて「以前に別の広告を見ていない」に分類される。ここで、今回の広告配信期間５０に配信された広告は、第１の広告の一例である。また、この場合における今回の広告配信期間５０に配信された広告に接触していることは、第１の属性の一例である。なお、前回の広告配信期間５１は、今回の広告配信期間５０の直前の広告配信期間だけでなく、過去における当該広告主の広告の配信期間を含んでもよい。

【0048】

また、当該ユーザは、来店者であるので、「以前に別の広告を見ていない」欄において「今回の広告接触の延べ人数」、「今回の広告接触の人数」、「来店者の人数」の各項目のカウント値が「１」増加される。なお、来店していないユーザであって、今回の広告配信期間５０に配信された広告に接触しているユーザは、「以前に別の広告を見ていない」欄において「今回の広告接触の延べ人数」、「今回の広告接触の人数」の各項目のカウント値が「１」増加される。また、今回の広告配信期間５０に配信された広告に複数回接触しているユーザは、２回目の接触以降、「以前に別の広告を見ていない」欄において「今回の広告接触の延べ人数」の各項目のカウント値が「１」増加される。

【0049】

次に、当該ユーザが今回の広告配信期間５０に配信された広告に接触しており、かつ、前回の広告配信期間５１に配信された広告に接触している場合、分類データベース１２４ａにおいて「以前に別の広告を見た」に分類される。ここで、前回の広告配信期間５１に配信された広告は、第２の広告の一例である。また、この場合における前回の広告配信期間５１に配信された広告に接触していることは、第２の属性の一例である。なお、前回の広告配信期間５１は、今回の広告配信期間５０の直前の広告配信期間だけでなく、過去における当該広告主の広告の配信期間を含んでもよい。

【0050】

また、当該ユーザは、来店者であるので、「以前に別の広告を見た」欄において「今回の広告接触の延べ人数」、「今回の広告接触の人数」、「来店者の人数」の各項目のカウント値が「１」増加される。なお、来店していないユーザであって、今回の広告配信期間５０に配信された広告に接触しているユーザは、「以前に別の広告を見た」欄において「今回の広告接触の延べ人数」、「今回の広告接触の人数」の各項目のカウント値が「１」増加される。また、今回の広告配信期間５０に配信された広告に複数回接触しているユーザは、２回目の接触以降、「以前に別の広告を見た」欄において「今回の広告接触の延べ人数」の各項目のカウント値が「１」増加される。

【0051】

続いて、当該ユーザについて、来店情報の属性情報に特定の属性に対応する識別子が含まれていない場合、分類データベース１２４ａにおいて「判定不能」に分類される。また、当該ユーザは、来店者であるので、「判定不能」欄において「今回の広告接触の延べ人数」、「今回の広告接触の人数」、「来店者の人数」の各項目のカウント値が「１」増加される。なお、来店していないユーザであって、今回の広告配信期間５０に配信された広告に接触しているユーザは、「判定不能」欄において「今回の広告接触の延べ人数」、「今回の広告接触の人数」の各項目のカウント値が「１」増加される。また、今回の広告配信期間５０に配信された広告に複数回接触しているユーザは、２回目の接触以降、「判定不能」欄において「今回の広告接触の延べ人数」の各項目のカウント値が「１」増加される。

【0052】

なお、当該ユーザが今回の広告配信期間５０に配信された広告に接触しておらず、かつ、前回の広告配信期間５１に配信された広告に接触している場合については、図示はしないが、同様に分類できる。例えば、分類データベース１２４ａと同様に、横軸の項目に「前回の広告接触の延べ人数」、「前回の広告接触の人数」、「来店者の人数」を設け、縦軸の項目に「以前に別の広告を見ていない」、「以前に別の広告を見た」を設ける。すなわち、分類データベース１２４は、過去の広告に接触しつつ、今回の広告に接触せずに来店した来店者を分類できるようにしてもよい。

【0053】

次に、図６から図８を用いて、分類の他の一例について説明する。図６は、実施形態に係るＷｅｂページ訪問と店舗への来店の一例を説明するための図である。図７は、実施形態に係る識別子リストの一例を示す図である。図８は、実施形態に係る分類の他の一例を示す図である。図６では、あるユーザが４月１日にページＡ１を閲覧（訪問）し、４月２日にページＡ２を閲覧した後、４月５日に実店舗に来店した場合を示している。ここで、ページＡ１，Ａ２は、実店舗に関連する所定のＷｅｂページであり、タグＴＧが挿入されている。また、タグＴＧには、特定の属性の情報が含まれ、当該ユーザが特定の属性を備える旨の訪問情報が利用者装置１０から計測装置１００に送信される。例えば、特定の属性が「喫煙者」である場合、当該ユーザは、特定の属性として「喫煙者」を備える人物であるとして、人物の識別子が属性データベース１２３ａに登録される。つまり、属性データベース１２３ａは、特定の属性として「喫煙者」を備える人物の識別子リストの一例である。また、タグＴＧに含まれる特定の属性は、実店舗に関連する所定のＷｅｂページを訪れた者を示す第３の属性の一例である。さらに、タグＴＧに含まれる特定の属性は、来店者の嗜好を示す第４の属性の一例である。

【0054】

続いて、当該ユーザが、４月５日に実店舗に来店した後、計測装置１００にて分類する処理が実行される場合について説明する。図８に示す分類データベース１２４ｂにおいて、当該ユーザは来店者であるので、「来店者の人数」、「特定の属性を備える識別子を有した来店者の人数」の各項目のカウント値が「１」増加される。ここで、当該ユーザの来店情報に含まれる属性情報は、実店舗に関連する所定のＷｅｂページを訪れた者を示す第３の属性を含んでもよい。また、当該ユーザの来店情報に含まれる属性情報は、来店者の嗜好を示す第４の属性を含んでもよい。

【0055】

なお、来店者のうち、特定の属性を備える識別子を有しないユーザは、「来店者の人数」の項目のカウント値が「１」増加される。また、分類データベース１２４ｂの「特定の属性を備える識別子リストの人数」の項目の値は、例えば、属性データベース１２３ａに、特定の属性として「喫煙者」を備える人物として登録されている人数となる。

【0056】

さらに、計測装置１００は、検知装置３０から送信される来客情報をトリガとして、来客情報の属性情報に含まれる識別子が属性データベース１２３ａに含まれるか否かを判定し、判定結果を検知装置３０等に送信してもよい。この場合、実店舗の店員は、検知装置３０等から判定結果を得ることで、来店者が特定の属性として「喫煙者」を備える人物であることを認知することができる。

【0057】

〔４．情報処理の手順〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る計測装置の情報処理手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。

【0058】

計測装置１００の取得部１３１は、広告主装置２０から分類指示が入力されると、来店情報ＤＢ１２２から来店情報を取得する（ステップＳ１０１）。取得部１３１は、取得した来店情報を抽出部１３２に出力する。

【0059】

抽出部１３２は、取得部１３１から入力された来店情報から属性情報を抽出する（ステップＳ１０２）。抽出部１３２は、抽出した属性情報を判定部１３３に出力する。

【0060】

判定部１３３は、属性情報が入力されると、接触／訪問情報ＤＢ１２１の広告接触情報及び訪問情報と、属性ＤＢ１２３の特定の属性を備える人物の識別子リストとを参照する（ステップＳ１０３）。判定部１３３は、入力された属性情報に含まれる識別子が、接触／訪問情報ＤＢ１２１と、属性ＤＢ１２３の特定の属性を示す識別子リストとに含まれるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。判定部１３３は、判定結果を分類部１３４に出力する。

【0061】

分類部１３４は、判定結果が肯定を表す結果である場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、来店者の人物の識別子を特定の属性と対応付けて分類して、分類ＤＢ１２４に記憶し（ステップＳ１０５）、ステップＳ１０６に進む。

【0062】

一方、分類部１３４は、判定結果が否定を表す結果である場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、来店者の人物の識別子を分類ＤＢ１２４に記憶せずに、ステップＳ１０６に進む。

【0063】

分類部１３４は、全ての来店者の分類が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。分類部１３４は、全ての来店者の分類が終了していないと判定した場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻り、取得部１３１に対して、次の来店者の来店情報を来店情報ＤＢ１２２から取得するように指示する。分類部１３４は、全ての来店者の分類が終了したと判定した場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、分類結果を出力して広告主装置２０に送信し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。

【0064】

〔５．効果〕
上述したように、実施形態に係る計測装置１００は、店舗に来店した来店者の端末情報を取得する取得部１３１と、取得した端末情報から属性情報を抽出する抽出部１３２と、記憶部１２０に記憶された特定の属性を備える人物の識別子リスト（属性データベース１２３）を参照し、抽出した属性情報に含まれる識別子が識別子リストに含まれるか否かを判定する判定部１３３と、属性情報に含まれる識別子が識別子リストに含まれると判定された場合、来店者を特定の属性に分類する分類部１３４と、を有する。

【0065】

このように、計測装置１００は、店舗に来店した来店者の属性情報に含まれる識別子が、特定の属性を備える人物の識別子リストに含まれるか否かを判定して来店者を特定の属性に分類するので、実店舗に来店した来店者の属性をより深く分析することができる。また、計測装置１００は、来店者の属性情報に含まれる識別子と、識別子リストとを比較するので、特定の属性を備える人物の匿名性を保持しつつ、実店舗に来店した来店者の属性をより深く分析することができる。

【0066】

また、計測装置１００において、属性情報は、店舗の第１の広告が配信された者を示す第１の属性を含み、特定の属性は、第１の属性を含む。

【0067】

このように、計測装置１００は、特定の属性が店舗の第１の広告が配信された者を示すので、来店者が第１の広告に接触したことがわかる。

【0068】

また、計測装置１００において、属性情報は、店舗の第１の広告よりも前に配信された店舗の第２の広告が配信された者を示す第２の属性を含み、特定の属性は、第２の属性を含む。

【0069】

このように、計測装置１００は、特定の属性が店舗の第２の広告が配信された者を示すので、来店者が第２の広告に接触したことがわかる。

【0070】

また、計測装置１００において、属性情報は、店舗のＷｅｂページを訪れた者を示す第３の属性を含み、特定の属性は、第３の属性を含む。

【0071】

このように、計測装置１００は、特定の属性が店舗のＷｅｂページを訪れた者を示すので、来店者が店舗のＷｅｂページを訪れたことがわかる。

【0072】

また、計測装置１００において、属性情報は、来店者の嗜好を示す第４の属性を含み、特定の属性は、第４の属性を含む。

【0073】

このように、計測装置１００は、特定の属性が来店者の嗜好を示すので、来店者の嗜好がわかる。

【0074】

また、計測装置１００において、識別子リストは、特定の属性が異なる複数種類の識別子リストである。

【0075】

このように、計測装置１００は、複数種類の識別子リストと、来店者の識別子とを比較するので、実店舗に来店した来店者の属性を、様々な属性に基づいて、より深く分析することができる。

【0076】

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る計測装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、計測装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を備える。

【0077】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

【0078】

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

【0079】

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

【0080】

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等である。

【0081】

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る計測装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0082】

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

【0083】

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0084】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【符号の説明】

【0085】

１ 計測システム
１００ 計測装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 接触／訪問情報データベース
１２２ 来店情報データベース
１２３ 属性データベース
１２４ 分類データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 抽出部
１３３ 判定部
１３４ 分類部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】