特開 2025-7421 計測装置、計測方法、及び計測プログラム

(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】P2025007421

(43)【公開日】2025-01-17

(54)【発明の名称】計測装置、計測方法、及び計測プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0203 20230101AFI20250109BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0203

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023108804

(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）】

5L030BB02

5L049BB02

(57)【要約】

【課題】Ｗｅｂページと特定の店舗の来店行動との関係を適切に解析することを課題とする。
【解決手段】計測装置は、複数のＷｅｂページそれぞれを閲覧した各ユーザが所有する通信端末に関する情報と、店舗に来店したユーザが所有する通信端末に関する情報とをそれぞれ収集する収集部と、複数のＷｅｂページをページ単位でグループ化したページグループと、収集部によって収集された情報とに基づき、店舗に来店したユーザのうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を計測する計測部と、を有する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のＷｅｂページそれぞれを閲覧した各ユーザが所有する通信端末に関する情報と、店舗に来店したユーザが所有する通信端末に関する情報とをそれぞれ収集する収集部と、
前記複数のＷｅｂページをページ単位でグループ化したページグループと、前記収集部によって収集された情報とに基づき、前記店舗に来店したユーザのうち、前記ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を計測する計測部と、
を有することを特徴とする計測装置。

【請求項2】

前記複数のＷｅｂページそれぞれのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に基づき、前記ページグループを生成する生成部をさらに有する
ことを特徴とする請求項１に記載の計測装置。

【請求項3】

前記生成部は、複数の前記店舗が含まれる店舗グループをさらに生成し、
前記計測部は、前記収集部によって収集された情報と、前記生成部によって生成されたページグループと店舗グループとに基づき、前記店舗グループに含まれる店舗に来店したユーザのうち、前記ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を計測する
ことを特徴とする請求項２に記載の計測装置。

【請求項4】

前記収集部は、前記店舗に来店したユーザの属性に関する情報をさらに収集し、
前記計測部は、複数のＷｅｂページをページ単位でグループ化したページグループと、前記収集部によって収集された情報とに基づき、前記店舗に来店したユーザのうち、前記ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を、前記ユーザの属性ごとに計測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の計測装置。

【請求項5】

計測装置で実行される計測方法であって、
複数のＷｅｂページそれぞれを閲覧した各ユーザが所有する通信端末に関する情報と、店舗に来店したユーザが所有する通信端末に関する情報とをそれぞれ収集する収集工程と、
前記複数のＷｅｂページをページ単位でグループ化したページグループと、前記収集工程によって収集された情報とに基づき、前記店舗に来店したユーザのうち、前記ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を計測する計測工程と、
を含むことを特徴とする計測方法。

【請求項6】

複数のＷｅｂページそれぞれを閲覧した各ユーザが所有する通信端末に関する情報と、店舗に来店したユーザが所有する通信端末に関する情報とをそれぞれ収集する収集手順と、
前記複数のＷｅｂページをページ単位でグループ化したページグループと、前記収集手順によって収集された情報とに基づき、前記店舗に来店したユーザのうち、前記ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を計測する計測手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする計測プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、計測装置、計測方法、及び計測プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

今日、多くの企業がＷｅｂ広告を掲載し、集客を図っている。そして、企業は、掲載されたそれぞれのＷｅｂ広告の広告効果を解析することにより、集客率の高い広告の特徴を把握し、広告の掲載場所や掲載期間等を決定する。

【0003】

広告効果の解析は多種多様であり、解析目的に応じて必要となる顧客情報や解析方法が異なる。広告効果の解析の一つとして、インターネット上に掲載されたＷｅｂ広告の閲覧履歴とユーザの来店履歴とから、広告効果を解析する手法が知られている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００８－２１３０３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来技術では、特定のＷｅｂページの閲覧履歴を使用して、Ｗｅｂページごとに広告効果を解析しており、Ｗｅｂページと特定の店舗の来店行動との関係を適切に解析できているとは言い難い。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本願に係る計測装置は、複数のＷｅｂページそれぞれを閲覧した各ユーザが所有する通信端末に関する情報と、店舗に来店したユーザが所有する通信端末に関する情報とをそれぞれ収集する収集部と、複数のＷｅｂページをページ単位でグループ化したページグループと、収集部によって収集された情報とに基づき、店舗に来店したユーザのうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を計測する計測部と、を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、Ｗｅｂページと特定の店舗の来店行動との関係を適切に解析することができるといった効果を奏する。

【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を示す図である。

【図2】図２は、参考技術における特定のＷｅｂページの設定処理を説明する図である。

【図3】図３は、実施形態に係る計測装置によるページグループの生成処理を説明する図である。

【図4】図４は、実施形態に係る計測装置の構成例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係る計測装置に記憶される情報の具体例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る計測装置に記憶される情報の具体例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係る計測装置に記憶される情報の具体例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係る計測方法の具体例を示す図である。

【図9】図９は、実施形態に係る計測方法の別例を示す図である。

【図10】図１０は、実施形態に係る計測処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る計測装置、計測方法、及び計測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、この実施形態により本願に係る計測装置、計測方法、及び計測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される。

【0010】

（実施形態）
〔１．はじめに〕
近年、自社の顧客の属性や購買履歴を解析して顧客への理解を深めることにより、自社の顧客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。企業が顧客分析をするにあたって、顧客の行動履歴を把握することは重要であり、例えば、顧客のＷｅｂ広告の閲覧履歴から広告効果を解析することができる。

【0011】

そして、従来技術として、特定のＷｅｂページの閲覧履歴と、特定の店舗への来店履歴との関係を解析することにより、特定のＷｅｂページが、どの程度集客に影響しているかを評価する技術が知られている。しかし、従来技術では、特定のＷｅｂページごと、または、特定の指定パス（ディレクトリ）以下の全てのＷｅｂページを対象とする解析が行われるため、Ｗｅｂページと特定の店舗の来店行動との関係の解析について改善の余地がある。

【0012】

そこで、本実施形態に係る計測装置は、Ｗｅｂページと特定の店舗の来店行動との関係について適切に解析することを目的とする。計測装置は、具体的には、特定の店舗の来店客のうち、任意のＷｅｂページの集合であるページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧した来店客の人数を計測する。これにより、計測装置１０は、自由に作成されたページグループと、特定の店舗に来店した行動との関係について解析することができるため、ページグループの内容に応じて、多様な解析結果を提供することができる。

【0013】

〔２．全体構成〕
ここで、図１を参照し、本実施形態に係る計測装置を含む計測システムについて説明する。図１は、実施形態に係る計測システムを示す図である。図１の例に示す計測システムは、計測装置１０と店舗に設置される第一の通信装置２０とユーザが所有する通信端末ＡとがそれぞれネットワークＮを介して接続され、第一の通信装置２０と通信端末ＡとがネットワークＮを介さず接続される。計測装置１０は、第一の通信装置２０および通信端末と情報の送受信を行い、通信端末に関する情報を記憶するコンピュータである。

【0014】

なお、ネットワークＮには、インターネットなど様々な通信網を採用することができる。また、図１に示した店舗は、カーディーラー、スーパー、百貨店など様々な店舗を採用することができる。また、店舗の数は、一例であり、任意に設定変更することができる。また、１つの店舗には複数の通信装置が設置されていてもよい。

【0015】

第一の通信装置２０は、通信端末Ａと接続される。この第一の通信装置２０は、一定範囲内でユーザが所有する通信端末と無線通信を行う通信装置の一例であり、例えば、通信端末とネットワークＮとを接続する無線ルーター装置である。例えば、第一の通信装置２０は、「店舗Ｘ」に設置され、「店舗Ｘ」に来店したユーザＡが所有する「通信端末Ａ」と接続し、通信端末の情報を記憶する。

【0016】

なお、第一の通信装置２０が行う無線通信の種類には、例えば、Ｗｉ－ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線通信（ＮＦＣ）がある。また、図１の例では、店舗に来店した各ユーザが所有する通信端末を、第一の通信装置２０との通信の有無により判断するが、当該判断方法に限られるものではなく、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）を含むＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）測位技術により、それぞれの店舗に来店したユーザが所有する通信端末の判断を行ってもよい。なお、ＧＮＳＳ測位技術を活用する場合には、第一の通信装置２０を設置しなくてもよい。

【0017】

〔３．参考技術の問題点〕
上述した通り、近年では、特定のＷｅｂ広告の閲覧履歴と、特定の店舗の来店履歴との関係を解析することにより、Ｗｅｂ広告の広告効果の解析が行われている。なお、解析対象となる特定のＷｅｂ広告の閲覧履歴については、対象となるＷｅｂページにタグを設置し、タグの反応によって閲覧されたか否かの判断が行われる。ここで、参考技術における解析対象となるＷｅｂページの設定処理について説明する。図２は、参考技術における特定のＷｅｂページの設定処理を説明する図である。

【0018】

図２の例において、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ａ１」・・・はそれぞれＷｅｂページを示しており、「Ａ」のディレクトリ以下に「Ａ１」、「Ａ２」、「Ａ３」が存在し、同様に「Ｂ」のディレクトリ以下には「Ｂ１」、「Ｂ２」、「Ｂ３」が、「Ｃ」のディレクトリ以下には「Ｃ１」、「Ｃ２」、「Ｃ３」が存在する。このような状況において、複数のＷｅｂページの閲覧履歴と、特定の店舗の来店履歴との関係を解析したい場合には、ディレクトリ以下の全てのページを設定することになる。例えば、「Ａ」以下の複数のＷｅｂページを設定する場合には、「Ａ１」、「Ａ２」、「Ａ３」の全てを設定することになる。

【0019】

そのため、「Ａ」以下の「Ａ１」と「Ａ２」とのみを設定することや、ディレクトリが異なる「Ａ１」、「Ｂ２」、「Ｃ３」のＷｅｂページをまとめて解析対象に設定することができない。例えば、特定の店舗のホームページについて、各支店のＷｅｂページが一つのディレクトリ以下にまとまっていない場合には、各支店のＷｅｂページ全てをまとめて解析対象とすることができない。したがって、参考技術では、解析希望者が求める任意のＷｅｂページ（Ｗｅｂ広告）の閲覧履歴と、特定の店舗の来店履歴との関係の解析が適切に行われているとは言い難いため、Ｗｅｂページと特定の店舗の来店行動との関係の解析について改善の余地がある。

【0020】

〔４．計測装置により行われる処理〕
上述した参考技術の問題点に鑑みて、計測装置１０は、Ｗｅｂページと特定の店舗の来店行動との関係を適切に解析することができる。具体的には、計測装置１０は、複数のＷｅｂページそれぞれを閲覧した各ユーザが所有する通信端末に関する情報と、店舗に来店したユーザが所有する通信端末に関する情報とをそれぞれ収集し、複数のＷｅｂページをページ単位でグループ化したページグループと、収集された情報とに基づき、店舗に来店したユーザのうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を計測する。

【0021】

ここで、計測装置１０に行われる解析対象となるＷｅｂページの設定処理について説明する。図３は、実施形態に係る計測装置によるページグループの生成処理を説明する図である。図３では、図２で示したＷｅｂページについて、計測装置１０により生成されるページグループの例が示されている。

【0022】

計測装置１０は、ページ単位の一例である各ＷｅｂページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を用いて、複数のＷｅｂページのＵＲＬからなるページグループを生成し、ページグループを解析対象として設定する。これにより、計測装置１０は、「Ａ」のディレクトリ以下の「Ａ１」、「Ａ２」、「Ａ３」の全てを設定することに加え、「Ａ」以下の一部のページである「Ａ１」と「Ａ２」とのみを設定することもでき、また、ディレクトリが異なる「Ａ１」、「Ｂ２」、「Ｃ３」のＷｅｂページをまとめて解析対象に設定することもできる。

【0023】

例えば、特定の店舗のホームページについて、各支店のＷｅｂページが一つのディレクトリ以下にまとまっていない場合であっても、各支店のＷｅｂページ全てをグループ化することにより、まとめて解析対象とすることができる。つまり、計測装置１０は、解析希望者により選択された任意のＷｅｂページで構成されたページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧した履歴と、特定の店舗の来店履歴との関係を解析することができるため、ページグループの内容に応じて、多様な解析結果を提供することができる。

【0024】

〔５．計測装置１０の構成〕
次に、図１に示した計測装置１０の構成を説明する。図４は、実施形態に係る計測装置の構成例を示す図である。図４に示すように、実施形態に係る計測装置１０は、通信部１１と、制御部１２と、記憶部１３とを有する。

【0025】

通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。例えば、通信部１１は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して第一の通信装置２０と情報の送受信を行う。

【0026】

記憶部１３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やハードディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１３は、制御部１２による各種処理に必要なデータ及びプログラムを格納するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、収集情報記憶部１３ａと、グループ情報記憶部１３ｂと、計測結果記憶部１３ｃとを記憶する。

【0027】

収集情報記憶部１３ａは、後述する収集部１２aによって収集された、特定のページを閲覧した通信端末に関する情報や、複数の店舗それぞれに来店した各ユーザが所有する通信端末に関する情報、通信端末を所有するユーザの属性に関する情報について記憶する。

【0028】

ここで、収集情報記憶部１３ａに記憶されるデータについて説明する。図５は、実施形態に係る計測装置に記憶される情報の具体例を示す図である。図５には、収集情報の内容に応じて（１）～（３）の例が示されている。以下では、図５の（１）～（３）の例について順に説明する。

【0029】

図５の（１）は、特定のＷｅｂページを閲覧した通信端末について収集した情報の具体例が示されており、接続日時と接続端末との項目により構成されている。ここで、接続日時は、Ｗｅｂページと通信端末が接続された日時（通信端末がＷｅｂページを表示した日時）を記憶し、接続端末は、Ｗｅｂページと接続があった通信端末の固有情報を記憶する。なお、通信端末の固有情報は、通信端末のシリアル番号や、当該通信端末にインストールされている外部のアプリケーションに設定された個人ＩＤ等の通信端末を特定できる情報を指す。

【0030】

例えば、収集情報記憶部１３ａは、「ページＡ１（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．．．Ａ１）」について、接続日時「６／８ １０：００ ０１」に接続（閲覧）があった通信端末について、「通信端末のシリアル番号：○○○○○」を記憶する。

【0031】

続いて、図５（２）は、特定の店舗に来店したユーザが所有する通信端末について収集した情報の具体例が示されており、接続日時と接続端末と電波強度と接続時間との項目により構成されている。ここで、接続日時は、特定の店舗に設置された通信装置と接続があった日時を記憶し、接続端末は、通信装置と接続があった通信端末の固有情報を記憶する。また、電波強度は、通信端末と通信装置とのＷｉ－Ｆｉ接続等の電波強度を記憶し、接続時間は、通信端末と通信装置との接続時間を記憶する。

【0032】

例えば、収集情報記憶部１３ａは、店舗Ｘに設置された第一の通信装置２０と接続日時「６／１５ １０：００ ０１」に接続された通信端末について、「通信端末のシリアル番号：○○○○○○」と、「電波強度：－６０ｄｂｍ」と、「接続時間：４５ｍ」とを記憶する。

【0033】

そして、図５（３）は、通信端末を所有するユーザの属性について収集した情報の具体例が示されており、端末情報とユーザＩＤと性別と年齢との項目により構成されている。ここで、端末情報は、通信端末の固有情報を記憶し、ユーザＩＤは、通信端末を所有するユーザに付されたＩＤを記憶する。また、性別と年齢とは、通信端末を所有するユーザの性別と年齢とをそれぞれ記憶する。

【0034】

例えば、収集情報記憶部１３ａは、「通信端末のシリアル番号：○○○○○」について、「ユーザＩＤ：００１」と、「性別：男」と、「年齢：４２」とを記憶する。

【0035】

グループ情報記憶部１３ｂは、複数のＷｅｂページをページ単位でグループ化したページグループの情報と、複数の店舗で構成される店舗グループの情報について記憶する。ここで、グループ情報記憶部１３ｂに記憶されるデータについて説明する。図６は、実施形態に係る計測装置に記憶される情報の具体例を示す図である。図６には、ページグループの例が（１）に、店舗グループの例が（２）に示されている。以下では、図６の（１）、（２）の例について順に説明する。

【0036】

図６の（１）は、ページグループについて記憶される情報の具体例が示されており、グループ番号とページ情報との項目により構成される。ここで、グループ番号は、各ページグループに付される番号を記憶し、ページ情報は、グループを構成するＷｅｂページそれぞれのＵＲＬを記憶する。

【0037】

例えば、グループ情報記憶部１３ｂは、「グループ番号：１」のページ情報として、「ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．．．Ａ１」と「ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．．．Ａ２」とを記憶する。

【0038】

図６の（２）は、店舗グループについて記憶される情報の具体例が示されており、グループ番号と店舗情報との項目により構成される。ここで、グループ番号は、各店舗グループに付される番号を記憶し、店舗情報は、グループを構成する店舗それぞれの店舗名や店舗ＩＤ等の店舗の固有情報を記憶する。

【0039】

例えば、グループ情報記憶部１３ｂは、「グループ番号：１」の店舗情報として、「店舗Ａ、店舗Ｂ・・・」を記憶する。

【0040】

計測結果記憶部１３ｃは、後述する計測部１２ｃによって計測された情報について記憶する。ここで、計測結果記憶部１３ｃに記憶されるデータについて説明する。図７は、実施形態に係る計測装置に記憶される情報の具体例を示す図である。図７の例では、２つの集計方法による集計結果（１）、（２）がそれぞれ示されている。以下では、（１）、（２）の集計結果について順に説明する。

【0041】

図７の（１）の集計結果は、特定のＷｅｂページを閲覧した後に、特定の店舗に来店したユーザの数を、ページグループごとに集計する例が示されており、「ＵＲＬＧｒоｕｐ」と「ＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」と「ｕｎｉｑｕｅＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」と「Ｗａｌｋｉｎｓ」と「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓ」と「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓＲａｔｅ」との項目により構成される。

【0042】

ここで、「ＵＲＬＧｒоｕｐ」は、各ページグループに付されたグループ番号を記憶する。また、「ＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」は、ページグループに含まれるＷｅｂページの閲覧数を記憶し、「ｕｎｉｑｕｅＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」は、ページグループに含まれるＷｅｂページを一回でも閲覧したユーザ数を記憶する。また、「Ｗａｌｋｉｎｓ」は、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧し、かつ、特定の店舗に来店したユーザの来店回数（一人のユーザが２回来店した場合は２回分計測）を記憶し、「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓ」は、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧し、かつ、特定の店舗に一回でも来店したユーザ数（一人のユーザが２回来店しても１回分計測）を記憶する。また、「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓＲａｔｅ」は、「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓ／ｕｎｉｑｕｅＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」により算出された値が記憶される。

【0043】

例えば、計測結果記憶部１３ｃは、「ＵＲＬＧｒоｕｐ：１」について、「ＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ：１７３５９７１」と、「ｕｎｉｑｕｅＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ：４９９９０４」と「Ｗａｌｋｉｎｓ：１５９７」と「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓ：１４０４」と「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓＲａｔｅ：０．２８％」とが記憶される。

【0044】

図７の（２）の集計結果は、図７の（１）の集計結果をさらにユーザの属性ごとに集計する例が示されており、「ＵＲＬＧｒоｕｐ」と「ＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」と「ｕｎｉｑｕｅＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」と「Ｗａｌｋｉｎｓ」と「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓ」と「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓＲａｔｅ」との項目に加え、「ｇｅｎｄｅｒ」と「ａｇｅ」の項目により構成される。ここで、「ｇｅｎｄｅｒ」は、ユーザの性別を記憶し、「ａｇｅ」はユーザの年齢を記憶する。

【0045】

例えば、計測結果記憶部１３ｃは、「ＵＲＬＧｒоｕｐ：１」の「ｇｅｎｄｅｒ：Ｍａｌｅ」、「ａｇｅ：５５－５９」について、「ＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ：７８７５９５」と、「ｕｎｉｑｕｅＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ：２４６５５４」と「Ｗａｌｋｉｎｓ：７３１」と「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓ：６２０」と「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓＲａｔｅ：０．２５％」とが記憶される。

【0046】

図４の説明に戻る。制御部１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、計測装置１０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１２は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。制御部１２は、収集部１２ａと生成部１２ｂと計測部１２ｃとを有する。

【0047】

収集部１２ａは、複数のＷｅｂページそれぞれを閲覧した各ユーザが所有する通信端末に関する情報と、店舗に来店したユーザが所有する通信端末に関する情報とをそれぞれ収集する。例えば、収集部１２ａは、Ｗｅｂ広告が表示された「ページＡ１」に設置されたタグ等によって、「ページＡ１」を閲覧した日時「６／８ １０：００ ０１」と、通信端末の固有情報である「通信端末のシリアル番号：○○○○○」とを収集し、収集情報記憶部１３ａに格納する（図５参照）。

【0048】

また、収集部１２ａは、例えば、「店舗Ｘ」に設置された第一の通信装置２０に記憶された、「６／１５ １０：００ ０１」に接続された通信端末について、「通信端末のシリアル番号：○○○○○○」と、「電波強度：－６０ｄｂｍ」と、「接続時間：４５ｍ」との情報を収集し、収集情報記憶部１３ａに格納する（図５参照）。

【0049】

なお、収集部１２ａは、例えば、店舗に設置された通信装置と通信が行われた通信端末や、通信端末にインストールされている外部のアプリケーションが上述のＧＮＳＳ測位技術により取得した通信端末の位置情報を利用することにより、通信端末のユーザが店舗に来店したことを判断する。

【0050】

また、収集部１２ａは、各店舗に設置された通信装置と接続された通信端末の情報を収集する場合には、例えば、店舗内外の任意の場所に設置された通信装置と、Ｗｉ－ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の無線通信が行われた通信端末を、店舗内に存在する通信端末と判断して、シリアル番号等の通信端末を特定できる情報や、無線通信の電波強度、無線通信の接続時間等の情報について通信装置から収集し、収集情報記憶部１３ａに格納する。

【0051】

収集部１２ａは、店舗に来店したユーザの属性に関する情報をさらに収集する。例えば、収集部１２ａは、店舗に来店したと判断したユーザが所有する通信端末「通信端末のシリアル番号：○○○○○○」について、当該通信端末に予めインストールされている外部のアプリケーションに設定された、「ユーザＩＤ：００１」と、「性別：男」と、「年齢：４２」とを収集し、収集情報記憶部１３ａに格納する（図５参照）。

【0052】

生成部１２ｂは、複数のＷｅｂページそれぞれのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に基づき、ページグループを生成する。例えば、生成部１２ｂは、外部から選択された複数のＷｅｂページ「ページＡ１」と「ページＡ２」とについて、各ＷｅｂページのＵＲＬ「ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．．．Ａ１」と「ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．．．Ａ２」とを取得し、ＵＲＬ単位でグループ化することによりページグループを生成する。そして、生成部１２ｂは、生成したページグループにグループ番号「１」を付して、「ページグループ１」をグループ情報記憶部１３ｂに格納する（図６参照）。

【0053】

ここで、ページグループを構成するＷｅｂページの選択は、例えば、解析希望者により外部から設定されてもよいし、計測装置１０がＷｅｂページの掲載内容等により、一定基準のもと抽出したＷｅｂページが設定されてもよい。

【0054】

また、生成部１２ｂは、複数の店舗が含まれる店舗グループをさらに生成する。例えば、生成部１２ｂは、外部から選択された複数の店舗である「店舗Ａ」や「店舗Ｂ」・・・について、各店舗の固有情報である店舗名（「店舗Ａ」等）をそれぞれ取得し、店舗単位でグループ化することにより店舗グループを生成する。そして、生成部１２ｂは、生成した店舗グループにグループ番号「１」を付して、「店舗グループ１」をグループ情報記憶部１３ｂに格納する（図６参照）。

【0055】

ここで、店舗グループを構成する店舗の選択は、例えば、解析希望者により外部から設定されてもよいし、計測装置１０が店舗の販売商品等により、一定基準のもと抽出した店舗が設定されてもよい。

【0056】

計測部１２ｃは、複数のＷｅｂページをページ単位でグループ化したページグループと、収集部１２ａによって収集された情報とに基づき、店舗に来店したユーザのうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を計測する。そして、計測部１２ｃは、計測した情報を計測結果記憶部１３ｃに格納する。例えば、計測部１２ｃは、収集情報記憶部１３ａに記憶された情報と、グループ情報記憶部１３ｂに記憶されたページグループとを参照し、店舗に来店したと判断したユーザが所有する通信端末のうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したと判断したユーザが所有する通信端末の台数を計測する。そして、計測部１２ｃは、計測した情報を計測結果記憶部１３ｃに格納する。

【0057】

より具体的には、例えば、解析対象として「店舗Ｘ」が外部から設定され、ページグループとして「ページグループ１：Ａ１、Ａ２」が生成された場合には、予め設定された所定期間内に、「店舗Ｘ」と紐づけられた通信端末の固有情報と、「ページグループ１」に含まれるＷｅｂページそれぞれと紐づけられた通信端末の固有情報とを突合させることにより、「ページグループ１」に含まれる「Ａ１」または「Ａ２」のどちらかのＷｅｂページを閲覧し、かつ、「店舗Ｘ」に来店した通信端末の台数を計測する。

【0058】

これにより、計測部１２ｃは、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧した行動と、特定の店舗に来店した行動とを結びつけて、両方の行動をしたユーザの人数を計測することができる。

【0059】

ここで、計測対象のユーザの行動と上述の計測部１２ｃの計測処理の関係について説明する。図８は、実施形態に係る計測方法の具体例を示す図である。図８の上部には、計測対象となるユーザの行動が時系列順に示されており、図８の下部には、ユーザの行動に対応して計測数が変化する項目が示されている。

【0060】

図８の例では、ユーザが「店舗Ｘ」来店前に、Ｗｅｂページ「Ａ１」の閲覧とＷｅｂページ「Ｂ２」の閲覧とを順に行っている。この例の場合、計測装置１０は、ユーザが「Ａ１」を閲覧した時点、「Ｂ２」を閲覧した時点、「店舗Ｘ」に来店した時点のそれぞれについて、ユーザが所有する通信端末に関する情報を収集する。その結果、計測装置１０は、ユーザが「店舗Ｘ」に来店した時点から所定期間内に「Ａ１」の閲覧と「Ｂ２」の閲覧とを行ったと判断する。

【0061】

そのため、計測装置１０は、「ＵＲＬＧｒоｕｐ１（Ａ１、Ａ２）」の欄について、
「ＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」と「ｕｎｉｑｕｅＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」との項目は、１回の「Ａ１」の閲覧により、それぞれ「＋１」を計測する。同様に、計測装置１０は、「Ｗａｌｋｉｎｓ」と「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓ」との項目は、１回の「店舗Ｘ」への来店により、それぞれ「＋１」を計測する。

【0062】

一方で、計測装置１０は、「ＵＲＬＧｒоｕｐ２（Ａ１、Ｂ２、Ｃ３）」の欄については、「ＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」の項目は、１回の「Ａ１」の閲覧と、１回の「Ｂ２」の閲覧とにより「＋２」を計測する。その他の項目は、上述の「ＵＲＬＧｒоｕｐ１（Ａ１、Ａ２）」の欄と同様に、それぞれの項目に「＋１」を計測する。

【0063】

これにより、計測部１２ｃは、図８における計測対象のそれぞれの行動を行ったユーザの人数について、ページグループごとに適切に計測することができる。

【0064】

また、これまでの説明において、解析対象の店舗が特定の一店舗である場合の例を示したが、これに限られるものではなく、計測部１２ｃは、複数の任意の店舗を解析対象に設定することができる。具体的には、計測部１２ｃは、店舗グループに含まれる店舗に来店したユーザのうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を計測することができる。

【0065】

例えば、計測部１２ｃは、収集情報記憶部１３ａに記憶された情報と、グループ情報記憶部１３ｂに記憶されたページグループとに加え、グループ情報記憶部１３ｂに記憶された店舗グループを参照することにより、店舗グループに含まれる店舗に来店したと判断したユーザが所有する通信端末のうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したと判断したユーザが所有する通信端末の台数を計測する。

【0066】

さらに、計測部１２ｃは、上述の処理に加え、計測対象のユーザをユーザの属性により分類して計測することができる。具体的には、計測部１２ｃは、店舗に来店したユーザのうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を、ユーザの属性ごとに計測することができる。

【0067】

例えば、計測部１２ｃは、収集情報記憶部１３ａに記憶された特定のＷｅｂページを閲覧した通信端末の情報と、特定の店舗に来店したユーザが所有する通信端末の情報と、グループ情報記憶部１３ｂに記憶されたページグループとに加え、収集情報記憶部１３ａに記憶されたユーザの属性情報を参照することにより、店舗グループに含まれる店舗に来店したと判断したユーザが所有する通信端末のうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したと判断したユーザが所有する通信端末の台数を、当該通信端末を所有するユーザの属性に対応する項目に計測する。

【0068】

ここで、計測部１２ｃによる計測処理をユーザの属性ごとに行う場合の計測方法について説明する。図９は、実施形態に係る計測方法の別例を示す図である。図９の上部には、計測対象となるユーザの行動が時系列順に示されており、図９の下部には、ユーザの属性と行動とに対応して計測数が変化する項目が示されている。

【0069】

図９の例では、ユーザが「店舗Ｘ」来店前に、Ｗｅｂページ「Ａ１」の閲覧とＷｅｂページ「Ｂ２」の閲覧とを順に行っている。この例の場合、計測装置１０は、ユーザが「Ａ１」を閲覧した時点、「Ｂ２」を閲覧した時点、「店舗Ｘ」に来店した時点のそれぞれについて、ユーザが所有する通信端末の「シリアル番号：○○○○〇」を収集し、併せて「シリアル番号：○○○○〇」に紐づけられた「ユーザＩＤ：００１、性別：男、年齢：４２」という情報を収集する。その結果、計測装置１０は、「シリアル番号：○○○○」の通信端末を所有するユーザ「ユーザＩＤ：００１、性別：男、年齢：４２」が「店舗Ｘ」に来店した時点から所定期間内に「Ａ１」の閲覧と「Ｂ２」の閲覧とを行ったと判断する。

【0070】

そのため、計測装置１０は、「ＵＲＬＧｒоｕｐ１（Ａ１、Ａ２）」の「ｇｅｎｄｅｒ：Ｍａｌｅ」、「ａｇｅ：４０－４４」の欄について、図８の例と同様に、「ＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」と「ｕｎｉｑｕｅＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ」との項目は、１回の「Ａ１」の閲覧により、それぞれ「＋１」を計測する。同様に、計測装置１０は、「Ｗａｌｋｉｎｓ」と「ｕｎｉｑｕｅＷａｌｋｉｎｓ」との項目は、１回の「店舗Ｘ」への来店により、それぞれ「＋１」を計測する。

【0071】

これにより、計測部１２ｃは、図９における計測対象のそれぞれの行動を行ったユーザの人数について、ユーザの性別・年齢と対応する箇所に適切に計測することができる。

【0072】

〔６．計測装置１０の処理の流れ）
続いて、計測装置１０の処理の流れについて説明する。図１０は、実施形態に係る計測処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。計測装置１０の収集部１２ａは、Ｗｅｂページを閲覧した通信端末に関する情報と、店舗に来店したユーザが所有する通信端末に関する情報とを収集する（Ｓ１０１）。例えば、収集部１２ａは、Ｗｅｂページに設置されたタグ等により、Ｗｅｂページを閲覧したと判断した通信端末の固有情報と、店舗に設置された通信装置と接続があったことにより、ユーザが店舗に来店したと判断した通信端末の固有情報とを収集する。

【0073】

そして、生成部１２ｂは、ページグループと店舗グループとを生成する（Ｓ１０２）。例えば、生成部１２ｂは、外部から選択された複数のＷｅｂページそれぞれのＵＲＬを用いることにより、選択された複数のＷｅｂページの集合であるページグループを生成する。また、生成部１２ｂは、例えば、外部から選択された複数の店舗それぞれの店舗ＩＤを用いることにより、選択された複数の店舗の集合である店舗グループを生成する。

【0074】

続いて、計測部１２ｃは、店舗グループに含まれる店舗に来店したユーザのうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザの人数を計測する（Ｓ１０３）。例えば、計測部１２ｃは、店舗グループに含まれる店舗に来店したと判断したユーザが所有する通信端末のうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したと判断したユーザが所有する通信端末の台数を計測する。そして、計測装置１０は、Ｓ１０３の処理の後、工程を終了する。

【0075】

〔７．効果〕
上述したように、計測装置１０は、複数のＷｅｂページの閲覧履歴と、特定の店舗の来店履歴とを収集することにより、特定の店舗に来店したユーザのうち、ページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧したユーザを計測することができる。この結果、計測装置１０は、解析希望者により選択された任意のＷｅｂページで構成されたページグループに含まれるＷｅｂページを閲覧した履歴と、特定の店舗の来店履歴との関係を解析することができるため、ページグループの内容に応じて、多様な解析結果を提供することができる。

【0076】

また、計測装置１０は、それぞれのＷｅｂページのＵＲＬを用いてページグループを生成することができる。この結果、計測装置１０は、Ｗｅｂページの階層構造（ディレクトリ）に関わらず、任意のＷｅｂページをまとめて解析対象として設定し、解析結果を提供することができる。

【0077】

また、計測装置１０は、複数の店舗からなる店舗グループを生成し、解析対象の店舗として店舗グループを設定し、解析を行うことができる。この結果、計測装置１０は、解析対象の店舗についても、解析希望者により選択された複数の店舗を設定することができるため、任意の店舗をまとめて解析対象として設定し、解析結果を提供することができる。

【0078】

また、計測装置１０は、計測対象となるユーザの属性に応じて、さらに細かくユーザの閲覧履歴および来店履歴を分類し計測を行うことができる。この結果、計測装置１０は、解析対象に設定したＷｅｂページが、どの性別・年代のユーザに影響が大きいのか、もしくは、どの性別・年代のユーザに影響が小さいかを把握できる情報を提供することができる。

【0079】

〔８．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１０は、例えば図１１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１１は、ハードウェア構成の一例を示す図である。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。

【0080】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００または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。

【0081】

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。

【0082】

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。

【0083】

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また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、または半導体メモリ等である。

【0084】

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に計測装置１０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１２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。

【0085】

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。

【0086】

〔９．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また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また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。

【0087】

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、その全部または一部を、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または物理的に分散・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】

【0088】

１０ 計測装置
１１ 通信部
１２ 制御部
１２ａ 収集部
１２ｂ 生成部
１２ｃ 計測部
１３ 記憶部
１３ａ 収集情報記憶部
１３ｂ グループ情報記憶部
１３ｃ 計測結果記憶部
２０ 第一の通信装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】