特許 7635476 情報処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-02-17

(45)【発行日】2025-02-26

(54)【発明の名称】情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0201 20230101AFI20250218BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0201

【請求項の数】 3

(21)【出願番号】P 2024540810

(86)(22)【出願日】2024-03-08

(86)【国際出願番号】 JP2024009078

(87)【国際公開番号】W WO2024190678

(87)【国際公開日】2024-09-19

【審査請求日】2024-07-04

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】506392090

【氏名又は名称】株式会社テクロス

(74)【代理人】

【識別番号】100181434

【弁理士】

【氏名又は名称】松浦 正明

(74)【代理人】

【識別番号】100180035

【弁理士】

【氏名又は名称】生塩 智邦

(72)【発明者】

【氏名】橋本 悟

(72)【発明者】

【氏名】許沢 佳弘

【審査官】野口 俊明

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１１－１０７８０８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－１４０４３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１１－５１３８１９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２００９／１４５２５７（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＷＥＢサイトにおいて視聴・閲覧可能である医療に関するコンテンツ情報と、該コンテンツ情報を内容に基づき分類するためのタグ情報と、を関連付けて記憶するコンテンツ情報記憶手段と、
ユーザー識別情報と、前記ユーザー識別情報で識別されるユーザーが視聴・閲覧した前記コンテンツ情報に対応する前記タグ情報と、該タグ情報毎の視聴・閲覧回数と、を関連付けるユーザー行動情報を記憶するユーザー行動情報記憶手段と、
前記ユーザー識別情報と、各前記ユーザーの特定の前記コンテンツ情報に関する視聴・閲覧状況に関する情報を含む複数の属性情報と、を関連付けるユーザー属性情報を記憶するユーザー属性情報記憶手段と、
前記タグ情報毎の視聴・閲覧回数について、前記ユーザーの視聴・閲覧の頻度を表すように正規化する正規化手段と、
正規化後の前記ユーザー行動情報に対し因子分析処理を適用し、所定数の共通因子を算出する因子分析処理手段と、
正規化後の前記ユーザー行動情報について、前記ユーザー識別情報毎に、前記所定数の共通因子に基づく因子得点を算出し、最も高い得点となる一の前記共通因子を前記ユーザー識別情報によって識別される前記ユーザーの特徴を表すユーザー特性と判定するユーザー特性判定手段と、
前記ユーザー識別情報と、前記ユーザー識別情報で識別されるユーザーの前記複数の属性情報と、前記ユーザー識別情報で識別されるユーザーが使用している同じ効果を有する医療に関する複数の製品の複数の使い分け対象に対する使い分けの情報と、を関連付ける製品使い分け情報を記憶する製品使い分け情報記憶手段と、
前記複数の使い分け対象及び前記複数の属性情報と、前記ユーザー特性との対応関係を記憶する対応関係記憶手段と、
前記製品使い分け情報に基づいて、多変量解析を適用し、前記複数の使い分け対象及び前記複数の属性情報のうちから、所定の製品の使用率について前記ユーザー特性に関連する要因を抽出する要因抽出手段と、を有することを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

ＷＥＢサイトにおいて視聴・閲覧可能である医療に関するコンテンツ情報と、該コンテンツ情報を内容に基づき分類するためのタグ情報と、を関連付けて記憶するコンテンツ情報記憶手段と、ユーザー識別情報と、前記ユーザー識別情報で識別されるユーザーが視聴・閲覧した前記コンテンツ情報に対応する前記タグ情報と、該タグ情報毎の視聴・閲覧回数と、を関連付けるユーザー行動情報を記憶するユーザー行動情報記憶手段と、前記ユーザー識別情報と、各前記ユーザーの特定の前記コンテンツ情報に関する視聴・閲覧状況に関する情報を含む複数の属性情報と、を関連付けるユーザー属性情報を記憶するユーザー属性情報記憶手段と、前記ユーザー識別情報と、前記ユーザー識別情報で識別されるユーザーの前記複数の属性情報と、前記ユーザー識別情報で識別されるユーザーが使用している同じ効果を有する医療に関する複数の製品の複数の使い分け対象に対する使い分けの情報と、を関連付ける製品使い分け情報を記憶する製品使い分け情報記憶手段と、前記複数の使い分け対象及び前記複数の属性情報と、前記ユーザー識別情報によって識別される前記ユーザーの特徴を表すユーザー特性との対応関係を記憶する対応関係記憶手段と、を備えるコンピューターにおける、
正規化手段が、前記タグ情報毎の視聴・閲覧回数について、前記ユーザーの視聴・閲覧の頻度を表すように正規化するステップと、
因子分析処理手段が、正規化後の前記ユーザー行動情報に対し因子分析処理を適用し、所定数の共通因子を算出するステップと、
ユーザー特性判定手段が、前記正規化後のユーザー行動情報について、前記ユーザー識別情報毎に、前記所定数の共通因子に基づく因子得点を算出し、最も高い得点となる一の前記共通因子を前記ユーザー特性と判定するステップと、
要因抽出手段が、前記製品使い分け情報に基づいて、多変量解析を適用し、前記複数の使い分け対象及び前記複数の属性情報のうちから、所定の製品の使用率について前記ユーザー特性に関連する要因を抽出するステップと、を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項3】

コンピューターに、請求項２に記載の方法を実行させるための情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

医療分野におけるデジタルマーケティングの技術に関する。

【背景技術】

【0002】

製造業であっても、サービス業であっても、企業活動においてマーケティングは、自社の競争優位性を発揮し維持する上で、非常に重要な活動である。

【0003】

一方、近年、企業における広告や販売の活動は、ＷＥＢ、インターネット、ＡＩ（Artificial Intelligence、人工知能）などのデジタル技術を駆使して行われることも多く、企業のマーケティング活動もデジタル技術を基礎として展開される傾向にある。

【0004】

そのような背景下、様々な業種において、マーケティングに関する技術的提案が盛んに行われており、例えば、特許文献１では、ユーザの各種行動ログを広範に収集し、高精度のアクセス解析を実施する技術が提案され、特許文献２では、学習の効果を好適に把握することが可能な表示を行う情報処理装置が提案されている。

【0005】

また、特許文献３では、ユーザの特性に応じたＷｅｂ広告配信において、広告効果と分析精度を高めるための技術が提案され、特許文献４では、配信情報による広告効果を高めることが可能な、情報配信サーバが提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【文献】特開２０２２－００９９３６号公報

【文献】特開２０２１－０５６３６４号公報

【文献】特許第５８７８２１８号公報

【文献】特開２０１０－１７８１７６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、上記の従来技術では、医療分野における顧客の特性が加味されておらず、医療分野におけるマーケティングに適用し難いという問題点があった。

【0008】

そこで、本発明は、上記問題点に鑑み、医療分野において実効性のあるマーケティングを実現するために、顧客候補の特徴を的確に見出すためのデータを生成する情報処理装置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】

【0009】

開示する情報処理装置の第１の態様は、ＷＥＢサイトにおいて視聴・閲覧可能である医療に関するコンテンツ情報と、該コンテンツ情報を内容に基づき分類するためのタグ情報と、を関連付けて記憶するコンテンツ情報記憶手段と、ユーザー識別情報と、前記ユーザー識別情報で識別されるユーザーが視聴・閲覧した前記コンテンツ情報に対応する前記タグ情報と、該タグ情報毎の視聴・閲覧回数と、を関連付けるユーザー行動情報を記憶するユーザー行動情報記憶手段と、前記ユーザー識別情報と、各前記ユーザーの特定の前記コンテンツ情報に関する視聴・閲覧状況に関する情報を含む属性情報と、を関連付けるユーザー属性情報を記憶するユーザー属性情報記憶手段と、前記タグ情報毎の視聴・閲覧回数について、前記ユーザーの視聴・閲覧の頻度を表すように正規化する正規化手段と、正規化後の前記ユーザー行動情報に対し因子分析処理を適用し、所定数の共通因子を算出する因子分析処理手段と、前記正規化後のユーザー行動情報について、前記ユーザー識別情報毎に、前記所定数の共通因子に基づく因子得点を算出し、最も高い得点となる一の前記共通因子を前記ユーザー識別情報によって識別される前記ユーザーの特徴を表すユーザー特性と判定するユーザー特性判定手段と、前記ユーザー属性情報及び前記ユーザー特性を、前記ユーザー識別情報に基づいて統合し、前記特定のコンテンツ情報に関し所定の視聴・閲覧状況を満たすという事象の多変量解析による要因分析を行うためのユーザー統合情報を生成するユーザー統合情報生成手段と、前記ユーザー統合情報について、前記特定のコンテンツ情報に関し前記ユーザーが深い興味を持っていると推察できる前記所定の視聴・閲覧状況を満たすという事象に寄与する、前記特定のコンテンツ情報に関する視聴・閲覧状況に関する情報を含む属性情報の項目を多変量解析によって特定する多変量解析処理手段と、前記ユーザー統合情報に基づいて、所定の前記ユーザー特性を備え、かつ、前記多変量解析処理手段によって特定される前記属性情報に関する条件を満たす前記ユーザー識別情報を抽出するユーザー抽出手段と、を有することを特徴とする。
開示する情報処理装置の第２の態様は、ＷＥＢサイトにおいて視聴・閲覧可能である医療に関するコンテンツ情報と、該コンテンツ情報を内容に基づき分類するためのタグ情報と、を関連付けて記憶するコンテンツ情報記憶手段と、ユーザー識別情報と、前記ユーザー識別情報で識別されるユーザーが視聴・閲覧した前記コンテンツ情報に対応する前記タグ情報と、該タグ情報毎の視聴・閲覧回数と、を関連付けるユーザー行動情報を記憶するユーザー行動情報記憶手段と、前記ユーザー識別情報と、各前記ユーザーの特定の前記コンテンツ情報に関する視聴・閲覧状況に関する情報を含む複数の属性情報と、を関連付けるユーザー属性情報を記憶するユーザー属性情報記憶手段と、前記タグ情報毎の視聴・閲覧回数について、前記ユーザーの視聴・閲覧の頻度を表すように正規化する正規化手段と、正規化後の前記ユーザー行動情報に対し因子分析処理を適用し、所定数の共通因子を算出する因子分析処理手段と、正規化後の前記ユーザー行動情報について、前記ユーザー識別情報毎に、前記所定数の共通因子に基づく因子得点を算出し、最も高い得点となる一の前記共通因子を前記ユーザー識別情報によって識別される前記ユーザーの特徴を表すユーザー特性と判定するユーザー特性判定手段と、前記ユーザー識別情報と、前記ユーザー識別情報で識別されるユーザーの前記複数の属性情報と、前記ユーザー識別情報で識別されるユーザーが使用している同じ効果を有する医療に関する複数の製品の複数の使い分け対象に対する使い分けの情報と、を関連付ける製品使い分け情報を記憶する製品使い分け情報記憶手段と、前記複数の使い分け対象及び前記複数の属性情報と、前記ユーザー特性との対応関係を記憶する対応関係記憶手段と、前記製品使い分け情報に基づいて、多変量解析を適用し、前記複数の使い分け対象及び前記複数の属性情報のうちから、所定の製品の使用率について前記ユーザー特性に関連する要因を抽出する要因抽出手段と、を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0010】

開示する情報処理装置は、医療分野において実効性のあるマーケティングを実現するために、顧客候補の特徴を的確に見出すためのデータを生成する。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本実施の形態に係る情報処理装置の概要を説明する図である。

【図2】本実施の形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図3】本実施の形態に係るユーザー行動情報記憶手段の一例を示す図である。

【図4】本実施の形態に係るユーザー属性情報記憶手段の一例を示す図である。

【図5】本実施の形態に係る因子分析処理手段による処理を説明する図である。

【図6】本実施の形態に係るユーザー統合情報生成手段の一例を示す図である。

【図7】本実施の形態に係る情報処理装置のハードウエア構成例を示す図である。

【図8】本実施の形態に係る情報処理装置による処理例（その１）の流れを示すフローチャートである。

【図9】本実施の形態に係る情報処理装置による処理例（その２）の流れを示すフローチャートである。

【図10】本実施の第２の形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図11】本実施の第２の形態に係る要因抽出手段の一例を示す図である。

【図12】本実施の第２の形態に係る情報処理装置による処理例の流れを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

図面を参照しながら、本発明を実施するための形態について説明する。
（本実施の形態に係る情報処理装置の動作原理）

【0013】

図１乃至６を用いて、本実施の形態に係る情報処理装置（以下、単に「本装置」という。）１００の動作原理について説明する。図１は、本装置１００と他装置との接続関係を示す図であり、図２は、本装置１００の機能ブロック図である。

【0014】

図１で示すように、本装置１００は、通信ネットワーク４５０を介して、ユーザー３８０が操作するユーザー端末４４０に接続される。通信ネットワーク４５０は、有線・無線を問わない。ユーザー端末４４０は、デスクトップ型・ラップトップ型のパーソナルコンピューターであっても良く、スマートフォンの様な携帯情報端末であっても良い。

【0015】

図２で示すように、本装置１００は、コンテンツ情報記憶手段１１０、ユーザー行動情報記憶手段１２０、ユーザー属性情報記憶手段１３０、正規化手段１４０、因子分析処理手段１５０、ユーザー特性判定手段１６０、ユーザー統合情報生成手段１７０、除外判定手段１８０、多変量解析処理手段１９０、ユーザー抽出手段２００、第２ユーザー抽出手段２１０を有する。

【0016】

コンテンツ情報記憶手段１１０は、ＷＥＢサイトにおいて視聴・閲覧可能である医療（特に、循環器内科）に関するコンテンツ情報３１０と、該コンテンツ情報３１０を内容に基づき分類するためのタグ情報３２０と、を関連付けて記憶する。コンテンツ情報３１０は、文章記事であっても良く、動画記事であっても良い。

【0017】

また、タグ情報３２０は、例えば、急性冠症候群、不整脈、文献、複雑なＰＣＩ（Percutaneous Coronary Intervention）、末梢血管内治療、冠血流予備能、ガイドライン、心不全、虚血性心疾患、画像診断、ライブ、薬物療法、学会、構造的心疾患、海外留学、医療マネジメントなどがあり、循環器内科に関連する内容である。なお、タグ情報３２０は、変更、追加、削除が可能である。

【0018】

ユーザー行動情報記憶手段１２０は、ユーザー識別情報３９０、ユーザー識別情報３９０で識別されるユーザー３８０が視聴・閲覧したコンテンツ情報３１０に対応するタグ情報３２０、タグ情報３２０毎の視聴・閲覧回数３３０、を関連付けるユーザー行動情報４００を記憶する。視聴・閲覧回数３３０は、ユーザー端末４４０によるアクセス回数であっても良く、また、視聴・閲覧の時間であっても良い。

【0019】

図３は、ユーザー行動情報記憶手段１２０の一例を示す図である。図３で示すように、ユーザー行動情報記憶手段１２０は、例えば、ユーザー識別情報３９０：１１１１１について、（タグ情報３２０、視聴・閲覧回数３３０）＝（急性冠症候群、５回）、（不整脈、１０回）、…を関連付けるユーザー行動情報３９０を記憶する。

【0020】

また、ユーザー行動情報記憶手段１２０は、例えば、ユーザー識別情報３９０：１１１１５について、（タグ情報３２０、視聴・閲覧回数３３０）＝（急性冠症候群、０回）、（不整脈、０回）、…を関連付けるユーザー行動情報４００を記憶する。

【0021】

ユーザー属性情報記憶手段１３０は、ユーザー識別情報３９０、各ユーザー３８０の特定のコンテンツ情報３１０に関する視聴・閲覧状況に関する情報３４０を含む属性情報３５０、を関連付けるユーザー属性情報４１０を記憶する。

【0022】

属性情報３５０は、例えば、勤務先所在地、年齢、性別、会員種別、メールマガジンの登録状況、学会専門医か否か、学会認定医か否か、イベントへの参加状況、記事（動画記事、文章記事どちらでも良い）の視聴・状況、等に関する情報である。

【0023】

特定のコンテンツ情報３１０に関する視聴・閲覧状況に関する情報３４０とは、特定のコンテンツ情報３１０の視聴・閲覧の有無、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧した時間・回数等に関する情報である。

【0024】

図４は、ユーザー属性情報記憶手段１３０の一例を示す図である。図４で示すように、ユーザー属性情報記憶手段１３０は、例えば、ユーザー識別情報３９０：１１１１１について、勤務先所在地：東京（都）、年齢：３０（歳）、性別：男、会員種別：有料会員、…、特定のコンテンツ情報３１０の視聴・閲覧の有無：有、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧した時間：５分０秒、…を関連付けるユーザー属性情報４１０を記憶する。

【0025】

また、ユーザー属性情報記憶手段１３０は、例えば、ユーザー識別情報３９０：１１１１２について、勤務先所在地：神奈川（県）、年齢：３５（歳）、性別：女、会員種別：有料会員、…、特定のコンテンツ情報３１０の視聴・閲覧の有無：無、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧した時間：０秒、…を関連付けるユーザー属性情報４１０を記憶する。

【0026】

正規化手段１４０は、ユーザー行動情報記憶手段１２０に記憶されるタグ情報３２０毎の視聴・閲覧回数３３０について、ユーザー３８０の視聴・閲覧の頻度を表すように正規化する。正規化手段１４０による正規化の手法は、例えば、視聴・閲覧回数３３０を全てのコンテンツ情報３１０の数で除して正規化を行う。

【0027】

図３のユーザー識別情報３９０：１１１１１について、例えば、全てのコンテンツ情報３１０の数が５００である場合、正規化手段１４０は、急性冠症候群：５÷５００＝０．０１、不整脈：１０÷５００＝０．０２、文献：０÷５００＝０、複雑なＰＣＩ：２０÷５００＝０．０４などの正規化を行う。

【0028】

因子分析処理手段１５０は、正規化後のユーザー行動情報４００に対し因子分析処理を適用し、所定数の共通因子３６０を算出する。因子分析処理によって算出される共通因子３６０の個数は、特に限定しない。

【0029】

図５は、因子分析処理手段１５０による処理を説明する図であり、因子分析処理によって得られる因子負荷量を模式的に表す図である。図５では、横方向に共通因子３６０を取り、縦方向にタグ情報３２０を取っている。図５で示すように、因子分析処理手段１５０は、例えば、５つの共通因子３６０を算出し、各共通因子３６０に関する因子負荷量で相対的に大きな値を示すタグ情報３２０及び医療業界の常識に基づいて、各共通因子３６０が示す（表す）内容を定義する。

【0030】

ユーザー特性判定手段１６０は、正規化後のユーザー行動情報４００について、ユーザー識別情報３９０毎に、因子分析処理手段１５０によって算出される所定数の共通因子３６０に基づき因子得点３７０を算出する。そして、ユーザー特性判定手段１６０は、最も高い得点となる一の共通因子３６０をユーザー識別情報４００によって識別されるユーザー３８０の特徴を表すユーザー特性４２０と判定する。

【0031】

図５で示すように、ユーザー特性４２０は、例えば、「心臓のカテーテル治療に関心を持つ循環器内科医（専門領域）：Ｆ１」、「虚血性心疾患の治療全般に関心を持つ循環器内科医：Ｆ２」、「構造的心疾患の治療全般に関心を持つ循環器内科医：：Ｆ３」、「循環器総合的に関心を持つ循環器内科医（カテーテルより、薬物療法などに関心を持つ）：Ｆ４」、「末梢血管内治療に関心を持つ循環器内科医：Ｆ５」などの内容である。

【0032】

ユーザー統合情報生成手段１７０は、正規化後のユーザー行動情報４００、ユーザー属性情報４１０及びユーザー特性４２０を、ユーザー識別情報３９０に基づいて統合する。これによって、ユーザー統合情報生成手段１７０は、特定のコンテンツ情報３１０に関し所定の視聴・閲覧状況を満たすという事象の多変量解析による要因分析を行うためのユーザー統合情報４３０を生成する。

【0033】

図６は、ユーザー統合情報生成手段１７０の一例を示す図である。図６で示すように、ユーザー統合情報生成手段１７０は、図４のユーザー属性情報４１０とユーザー特性判定手段１６０が判定するユーザー特性４２０とを、ユーザー識別情報３９０に基づき統合する。ユーザー統合情報生成手段１７０は、例えば、ユーザー識別情報３９０：１１１１１について、勤務先所在地：東京（都）、年齢：３０（歳）、性別：男、会員種別：有料会員、…、ユーザー特性４２０：Ｆ１、を関連付けるユーザー統合情報４３０を生成する。

【0034】

除外判定手段１８０は、属性情報３５０において、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧した時間に関する情報を含む場合、特定のコンテンツ情報３１０に関する視聴・閲覧時間の長短に基づいて、各ユーザー属性情報４１０について、本装置１００の処理対象から除外するか否かを判定する。

【0035】

除外判定手段１８０は、例えば、特定のコンテンツ情報３１０に関する視聴・閲覧時間が所定時間よりも短い場合や長い場合、そのユーザー属性情報４１０について、本装置１００の処理対象から除外すると判定する。コンテンツ情報３１０の視聴・閲覧時間が極端に短かったり長かったりする場合は、ユーザー３８０が興味を持って、そのコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧していないと判断し、本装置１００の処理対象から除外すると判定するものである。除外判定手段１８０による処理によって、本装置１００による分析結果の正確性・信頼性が向上する。

【0036】

図４で示すように、除外判定手段１８０は、例えば、ユーザー識別情報３９０が「１１１１１」や「１１１１３」のユーザー属性情報４１０に関しては、視聴・閲覧時間がそれぞれ「５分」、「５分３０秒」なので、本装置１００の処理対象とすると判定する。一方、除外判定手段１８０は、例えば、ユーザー識別情報３９０が「１１１１５」のユーザー属性情報４１０に関しては、視聴・閲覧時間が「５秒」と極端に短いので、本装置１００の処理対象から除外すると判定する。除外判定手段１８０による判定の閾値は適宜定めることができる。

【0037】

多変量解析処理手段１９０は、ユーザー統合情報４３０について、特定のコンテンツ情報３１０に関し所定の視聴・閲覧状況を満たすという事象に寄与する属性情報３５０の項目を多変量解析処理によって特定する。所定の視聴・閲覧状況を満たすという事象とは、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧したこと、特定のコンテンツ情報３１０を最後まで視聴・閲覧したこと、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧した時間が所定時間より長いこと、などが想定されるが、これらに限定されるものではない。

【0038】

図６で示すように、多変量解析処理手段１９０は、例えば、ユーザー統合情報４３０に対し多変量解析処理を施し、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧したことに大きく寄与する属性情報３５０の項目として、会員種別：有料であること、メールマガジン登録状況：有であること、等を特定する。

【0039】

ユーザー抽出手段２００は、ユーザー統合情報４３０に基づいて、所定のユーザー特性４２０を備え、かつ、多変量解析処理手段１９０によって特定される属性情報３５０に関する条件を満たすユーザー識別情報３９０を抽出する。この処理によって、イベントの参加案内を出す対象や広告を出稿する対象などを効果的に絞り込むことが可能となる。

【0040】

図６で示すように、例えば、多変量解析処理手段１９０によって「会員種別：有料であること」が特定され、所定のユーザー特性４２０が「Ｆ１」である場合、ユーザー抽出手段２００は、ユーザー識別情報３９０として「１１１１１」を抽出する。一方で、例えば、多変量解析処理手段１９０によって「会員種別：有料であること」が特定され、所定のユーザー特性４２０が「Ｆ２」である場合、ユーザー抽出手段２００は、ユーザー識別情報３９０として「１１１１２」を抽出する。

【0041】

第２ユーザー抽出手段２１０は、ユーザー統合情報４３０に基づいて、所定のユーザー特性４２０を備え、かつ、特定のコンテンツ情報３１０に関し所定の視聴・閲覧状況を満たすユーザー識別情報３９０を抽出する。所定の視聴・閲覧状況を満たすとは、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧したこと、特定のコンテンツ情報３１０を最後まで視聴・閲覧したこと、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧した時間が所定時間より長いこと、などが想定されるが、これらに限定されるものではない。この処理によって、イベントの参加案内を出す対象や広告を出稿する対象などを効果的に絞り込むことが可能となる。

【0042】

図６において、例えば、所定の視聴・閲覧状況が「視聴・閲覧をしたこと」、所定のユーザー特性４２０が「Ｆ５」である場合、第２ユーザー抽出手段２１０は、ユーザー識別情報３９０として「１１１１５」を抽出する。

【0043】

図６で示すように、属性情報３５０が、特定のコンテンツ情報３１０を閲覧・視聴した時間に関する情報を含む場合を想定する。その場合、第２ユーザー抽出手段２１０は、ユーザー統合情報４３０に基づいて、所定のユーザー特性４２０を備え、かつ、特定のコンテンツ情報３１０を所定時間より長く閲覧・視聴したユーザー３８０を識別するユーザー識別情報３９０を抽出する形態としても良い。特定のコンテンツ情報３１０を長く閲覧・視聴したユーザー３８０は、特定のコンテンツ情報３１０に深い興味を持っていると推察され、そのようなユーザー３８０を、イベントの参加案内を出す対象や広告を出稿する対象とすることによって、効果的なマーケティング活動を行うことができる。

【0044】

図６で示すように、例えば、所定の視聴・閲覧状況が「視聴・閲覧の時間が５分以上」、所定のユーザー特性４２０が「Ｆ１」である場合、第２ユーザー抽出手段２１０は、ユーザー識別情報３９０として「１１１１１」を抽出する。

【0045】

本装置１００は、上記のような動作原理に基づいて、医療分野において実効性のあるマーケティングを実現するために、顧客候補の特徴を的確に見出すためのデータ４３０を生成する。

【0046】

また、本装置１００は、上記のような動作原理に基づいて、医療分野において実効性のあるマーケティングを実現するために、反応率の高い顧客候補を的確に抽出することができる。
（本実施の形態に係る情報処理装置のハードウエア構成）

【0047】

図７を用いて、本装置１００のハードウエア構成例について説明する。図７は、本装置１００のハードウエア構成の一例を示す図である。図７で示すように、本装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１０、ＲＯＭ（Read-Only Memory）５２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）５３０、補助記憶装置５４０、通信Ｉ／Ｆ５５０、入力装置５６０、表示装置５７０、記憶媒体Ｉ／Ｆ５８０を有する。

【0048】

ＣＰＵ５１０は、ＲＯＭ５２０に記憶されたプログラムを実行する装置であり、ＲＡＭ５３０に展開（ロード）されたデータを、プログラムの命令に従って演算処理し、本装置１００全体を制御する。ＲＯＭ５２０は、ＣＰＵ５１０が実行するプログラムやデータを記憶している。ＲＡＭ５３０は、ＣＰＵ５１０でＲＯＭ５２０に記憶されたプログラムを実行する際に、実行するプログラムやデータが展開（ロード）され、演算の間、演算データを一時的に保持する。

【0049】

補助記憶装置５４０は、基本ソフトウエアであるＯＳ（Operating System）や本実施の形態に係るアプリケーションプログラムなどを、関連するデータとともに記憶する装置である。補助記憶装置５４０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどである。

【0050】

通信Ｉ／Ｆ５５０は、有線・無線ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットなどの通信ネットワーク４３０に接続し、通信機能を提供する他装置とデータの授受を行うためのインターフェースである。

【0051】

入力装置５６０は、キーボードなど本装置１００にデータ入力を行うための装置である。表示装置（出力装置）５７０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等で構成される装置であり、本装置１００が有する機能をユーザーが利用する際や各種設定を行う際のユーザーインターフェースとして機能する装置である。記憶媒体Ｉ／Ｆ５８０は、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリなどの記憶媒体５９０とデータの送受信を行うためのインターフェースである。

【0052】

本装置１００が有する各手段は、ＣＰＵ５１０が、ＲＯＭ５２０又は補助記憶装置５４０に記憶された各手段に対応するプログラムを実行することにより実現される形態としても良い。また、本装置１００が有する各手段は、当該各手段に関する処理をハードウエアとして実現される形態としても良い。また、通信Ｉ／Ｆ５５０を介して外部サーバー装置から本発明に係るプログラムを読み込ませたり、記憶媒体Ｉ／Ｆ５８０を介して記憶媒体５９０から本発明に係るプログラムを読み込ませたりして、本装置１００に当該プログラムを実行させる形態としても良い。
（本実施の形態に係る情報処理装置による処理例）
（１）本装置１００による処理例（その１）
図８を用いて、本装置１００による処理例（その１）について説明する。図８は、本装置１００による処理例（その１）の流れを示すフローチャートである。

【0053】

Ｓ１０で正規化手段１４０が、ユーザー行動情報記憶手段１２０に記憶されるタグ情報３２０毎の視聴・閲覧回数３３０について、ユーザー３８０の視聴・閲覧の頻度を表すように正規化する。正規化手段１４０による正規化の手法は、例えば、視聴・閲覧回数３３０を全てのコンテンツ情報３１０の数で除して正規化を行う。

【0054】

図３のユーザー識別情報３９０：１１１１１について、例えば、全てのコンテンツ情報３１０の数が５００である場合、正規化手段１４０は、急性冠症候群：５÷５００＝０．０１、不整脈：１０÷５００＝０．０２、文献：０÷５００＝０、複雑なＰＣＩ：２０÷５００＝０．０４などの正規化を行う。

【0055】

さらに、Ｓ１０で因子分析処理手段１５０が、正規化後のユーザー行動情報４００に対し因子分析処理を適用し、所定数の共通因子３６０を算出する。因子分析処理によって算出される共通因子３６０の個数は、特に限定しない。

【0056】

図５で示すように、因子分析処理手段１５０は、例えば、５つの共通因子３６０を算出し、各共通因子３６０に関する因子負荷量で相対的に大きな値を示すタグ情報３２０及び医療業界の常識に基づいて、各共通因子３６０が示す（表す）内容を定義する。

【0057】

Ｓ２０でユーザー特性判定手段１６０が、正規化後のユーザー行動情報４００について、ユーザー識別情報３９０毎に、因子分析処理手段１５０によって算出される所定数の共通因子３６０に基づき因子得点３７０を算出する。そして、ユーザー特性判定手段１６０は、最も高い得点となる一の共通因子３６０をユーザー識別情報４００によって識別されるユーザー３８０の特徴を表すユーザー特性４２０と判定する。

【0058】

図５で示すように、ユーザー特性４２０は、例えば、「心臓のカテーテル治療に関心を持つ循環器内科医（専門領域）：Ｆ１」、「虚血性心疾患の治療全般に関心を持つ循環器内科医：Ｆ２」、「構造的心疾患の治療全般に関心を持つ循環器内科医：：Ｆ３」、「循環器総合的に関心を持つ循環器内科医（カテーテルより、薬物療法などに関心を持つ）：Ｆ４」、「末梢血管内治療に関心を持つ循環器内科医：Ｆ５」などの内容である。

【0059】

Ｓ３０でユーザー統合情報生成手段１７０が、正規化後のユーザー行動情報４００、ユーザー属性情報４１０及びユーザー特性４２０を、ユーザー識別情報３９０に基づいて統合する。これによって、ユーザー統合情報生成手段１７０は、特定のコンテンツ情報３１０に関し所定の視聴・閲覧状況を満たすという事象の多変量解析による要因分析を行うためのユーザー統合情報４３０を生成する。

【0060】

図６で示すように、ユーザー統合情報生成手段１７０は、図４のユーザー属性情報４１０とユーザー特性判定手段１６０が判定するユーザー特性４２０とを、ユーザー識別情報３９０に基づき統合する。ユーザー統合情報生成手段１７０は、例えば、ユーザー識別情報３９０：１１１１１について、勤務先所在地：東京（都）、年齢：３０（歳）、性別：男、会員種別：有料会員、…、ユーザー特性４２０：Ｆ１、を関連付けるユーザー統合情報４３０を生成する。

【0061】

さらに、Ｓ３０で除外判定手段１８０が、属性情報３５０において、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧した時間に関する情報を含む場合、特定のコンテンツ情報３１０に関する視聴・閲覧時間の長短に基づいて、各ユーザー属性情報４１０について、本装置１００の処理対象から除外するか否かを判定する。

【0062】

除外判定手段１８０は、例えば、特定のコンテンツ情報３１０に関する視聴・閲覧時間が所定時間よりも短い場合や長い場合、そのユーザー属性情報４１０について、本装置１００の処理対象から除外すると判定する。コンテンツ情報３１０の視聴・閲覧時間が極端に短かったり長かったりする場合は、ユーザー３８０が興味を持って、そのコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧していないと判断し、本装置１００の処理対象から除外すると判定するものである。除外判定手段１８０による処理によって、本装置１００による分析結果の正確性・信頼性が向上する。

【0063】

図４で示すように、除外判定手段１８０は、例えば、ユーザー識別情報３９０が「１１１１１」や「１１１１３」のユーザー属性情報４１０に関しては、視聴・閲覧時間がそれぞれ「５分」、「５分３０秒」なので、本装置１００の処理対象とすると判定する。一方、除外判定手段１８０は、例えば、ユーザー識別情報３９０が「１１１１５」のユーザー属性情報４１０に関しては、視聴・閲覧時間が「５秒」と極端に短いので、本装置１００の処理対象から除外すると判定する。除外判定手段１８０による判定の閾値は適宜定めることができる。

【0064】

Ｓ４０で多変量解析処理手段１９０が、ユーザー統合情報４３０について、特定のコンテンツ情報３１０に関し所定の視聴・閲覧状況を満たすという事象に寄与する属性情報３５０の項目を多変量解析処理によって特定する。

【0065】

図６で示すように、多変量解析処理手段１９０は、例えば、ユーザー統合情報４３０に対し多変量解析処理を施し、特定のコンテンツ情報３１０を視聴・閲覧したことに大きく寄与する属性情報３５０の項目として、会員種別：有料であること、メールマガジン登録状況：有であること、等を特定する。

【0066】

Ｓ５０でユーザー抽出手段２００が、ユーザー統合情報４３０に基づいて、所定のユーザー特性４２０を備え、かつ、多変量解析処理手段１９０によって特定される属性情報３５０に関する条件を満たすユーザー識別情報３９０を抽出する。この処理によって、イベントの参加案内を出す対象や広告を出稿する対象などを効果的に絞り込むことが可能となる。

【0067】

図６で示すように、例えば、多変量解析処理手段１９０によって「会員種別：有料であること」が特定され、所定のユーザー特性４２０が「Ｆ１」である場合、ユーザー抽出手段２００は、ユーザー識別情報３９０として「１１１１１」を抽出する。一方で、例えば、多変量解析処理手段１９０によって「会員種別：有料であること」が特定され、所定のユーザー特性４２０が「Ｆ２」である場合、ユーザー抽出手段２００は、ユーザー識別情報３９０として「１１１１２」を抽出する。

【0068】

上記のような処理を行うことによって、本装置１００は、医療分野において実効性のあるマーケティングを実現するために、顧客候補の特徴を的確に見出すためのデータ４３０を生成する。

【0069】

また、上記のような処理を行うことによって、本装置１００は、医療分野において実効性のあるマーケティングを実現するために、反応率の高い顧客候補を的確に抽出することができる。
（２）本装置１００による処理例（その２）
図９を用いて、本装置１００による処理例（その２）について説明する。図９は、本装置１００による処理例（その２）の流れを示すフローチャートである。

【0070】

なお、Ｓ１１０乃至Ｓ１３０は、Ｓ１０乃至Ｓ３０における処理と同じなので、ここでは説明を省略する。以下、Ｓ１１０乃至Ｓ１３０（Ｓ１０乃至Ｓ３０）における処理が行われた後の処理について説明する。

【0071】

Ｓ１４０で第２ユーザー抽出手段２１０が、ユーザー統合情報４３０に基づいて、所定のユーザー特性４２０を備え、かつ、特定のコンテンツ情報３１０に関し所定の視聴・閲覧状況を満たすユーザー識別情報３９０を抽出する。この処理によって、イベントの参加案内を出す対象や広告を出稿する対象などを効果的に絞り込むことが可能となる。

【0072】

図６において、例えば、所定の視聴・閲覧状況が「視聴・閲覧をしたこと」、所定のユーザー特性４２０が「Ｆ５」である場合、第２ユーザー抽出手段２１０は、ユーザー識別情報３９０として「１１１１５」を抽出する。

【0073】

図６で示すように、属性情報３５０が、特定のコンテンツ情報３１０を閲覧・視聴した時間に関する情報を含む場合を想定する。その場合、第２ユーザー抽出手段２１０は、ユーザー統合情報４３０に基づいて、所定のユーザー特性４２０を備え、かつ、特定のコンテンツ情報３１０を所定時間より長く閲覧・視聴したユーザー３８０を識別するユーザー識別情報３９０を抽出する形態としても良い。特定のコンテンツ情報３１０を長く閲覧・視聴したユーザー３８０は、特定のコンテンツ情報３１０に深い興味を持っていると推察され、そのようなユーザー３８０を、イベントの参加案内を出す対象や広告を出稿する対象とすることによって、効果的なマーケティング活動を行うことができる。

【0074】

図６で示すように、例えば、所定の視聴・閲覧状況が「視聴・閲覧の時間が５分以上」、所定のユーザー特性４２０が「Ｆ１」である場合、第２ユーザー抽出手段２１０は、ユーザー識別情報３９０として「１１１１１」を抽出する。

【0075】

上記のような処理を行うことによって、本装置１００は、医療分野において実効性のあるマーケティングを実現するために、顧客候補の特徴を的確に見出すためのデータ４３０を生成する。

【0076】

また、上記のような処理を行うことによって、本装置１００は、医療分野において実効性のあるマーケティングを実現するために、反応率の高い顧客候補を的確に抽出することができる。

【0077】

次に、本実施の第２の形態に係る情報処理装置について説明する。本実施の第２の形態に係る情報処理装置（以下、単に「本装置」という。）６００は、ユーザー特性判定手段１６０によるユーザー特性の判定後の処理が、本実施の上述した形態（以下、「上記第１の形態」という場合がある。）と相違する。なお、上記第１の形態と同様の構成については同一の符号を付してその説明を省略する。

【0078】

（本実施の第２の形態に係る情報処理装置の動作原理）
図１０を用いて、本装置６００の動作原理について説明する。図１０は、本装置６００の機能ブロック図である。

【0079】

本装置６００は、上記第１の形態と同様に、通信ネットワーク４５０を介して、ユーザー３８０が操作するユーザー端末４４０に接続される。また、本装置６００は、ＣＰＵ５１０、ＲＯＭ５２０、ＲＡＭ５３０、補助記憶装置５４０、通信Ｉ／Ｆ５５０、入力装置５６０、表示装置５７０、記憶媒体Ｉ／Ｆ５８０を有する。

【0080】

図１０で示すように、本装置６００は、コンテンツ情報記憶手段１１０、ユーザー行動情報記憶手段１２０、ユーザー属性情報記憶手段１３０、正規化手段１４０、因子分析処理手段１５０、ユーザー特性判定手段１６０、製品使い分け情報記憶手段６１０、対応関係記憶手段６２０、要因抽出手段６３０を有する。

【0081】

製品使い分け情報記憶手段６１０は、ユーザー識別情報３９０と、ユーザー識別情報３９０で識別されるユーザーの複数の属性情報３５０と、ユーザー識別情報３９０で識別されるユーザーが使用している同じ効果を有する医療に関する複数の製品の複数の使い分け対象に対する使い分けの情報と、を関連付ける製品使い分け情報を記憶する。医療に関する製品には、医薬品や医療機器が含まれる。なお、以下の説明では、医療に関する製品として「医薬品」を例に説明する。また、以下の説明では、「医療に関する製品」を単に「製品」という場合がある。

【0082】

ユーザーの複数の属性情報３５０は、ユーザー属性情報記憶手段１３０に記憶される情報であって、上述した勤務先所在地、年齢、性別、会員種別、メールマガジンの登録状況、学会専門医か否か、学会認定医か否か、イベントへの参加状況、記事の視聴・状況の他に、所定の手術等の実施件数、医療情報提供者（ＭＲ）からの情報提供回数、などのユーザーの様々な属性に関する情報を含む。

【0083】

「同じ効果を有する医療に関する複数の製品」とは、例えば、「医薬品」である場合には、製造元である製薬会社や製品名が異なるが、同等の効能・効果、薬効・薬理を有する同種同効薬を意味する。また、「医療機器」である場合には、製造元である製薬会社や医療機器製造販売会社や製品名が異なるが、同等の機能を有する医療機器を意味する。すなわち、「同じ効果」とは、全く同一の効果を意味するものではない。例えば、複数の製薬会社が市場に流通させている複数の直接抗凝固薬（ＤＯＡＣ）は、血液を固める様々な凝固因子の働きを抑え、血流の遅い血管などで血液が滞るために起こる血栓を予防するという「同じ効果］を有する医療に関する複数の製品（医薬品）となる。以下では、医薬品が「直接抗凝固薬」である場合について説明するが、医薬品は「直接抗凝固薬」に限定されるものではなく、「同じ効果を有する複数の医薬品」に該当するものであればよい。

【0084】

「複数の使い分け対象」とは、複数の製品（医薬品）を使い分ける対象（患者）に関する情報である。例えば、直接抗凝固薬（ＤＯＡＣ）においては、複数の使い分け対象は、「慢性腎疾患（ＣＫＤ）の患者」、「肝臓病の患者」、「糖尿病の患者」、「下肢血行再建後の患者」、「ＴＡＶＩ（経カテーテル的大動脈弁置換術）後の患者」、「深部静脈血栓症の患者」、「肺塞栓症の患者」、「出血傾向の高い患者」、「高齢者」、「若年者」、「認知症の患者」などがある。

【0085】

すなわち、「使い分けの情報」は、同じ効果を有する複数の製品を、様々な使い分け対象に対して、ユーザーがどのように使い分けているかの情報である。例えば、ユーザーＸは、同じ効果を有する医薬品Ａ，Ｂ，Ｃについて、「出血傾向の高い患者」には医薬品Ａを、「下肢血行再建後の患者」には医薬品Ｂを、「認知症の患者」には医薬品Ｃを、使用している、などの情報である。「使い分けの情報」は、例えば、コンテンツ情報３１０を視聴・閲覧可能としているＷＥＢサイトのユーザーに対し、アンケートを実施するなどして、取得することができる。具体的には、アンケート内に、直接抗凝固薬の複数の使い分け対象を予め挙げておき、それぞれの使い分け対象について、複数の製薬会社の直接抗凝固薬のうち、いずれの直接抗凝固薬を使用しているかを、ＷＥＢサイトのユーザーに回答してもらう。なお、使い分け対象は、変更、追加、削除が可能である。

【0086】

このように、「製品使い分け情報」は、ユーザー識別情報３９０と、ユーザーの複数の属性情報３５０と、複数の製品の複数の使い分け対象に対する使い分けの情報とを、関連付けた（対応付けた）情報である。

【0087】

対応関係記憶手段６２０は、複数の使い分け対象及び複数の属性情報３５０と、ユーザー特性４２０との対応関係を記憶する。例えば、因子分析処理手段１５０が因子分析処理を適用する際の所定数の共通因子３６０は予め特定されており、これらの共通因子３６０とユーザー特性４２０とは互いに対応している。このため、対応関係記憶手段６２０は、これらの共通因子３６０と、複数の使い分け対象及び複数の属性情報３５０の双方との対応関係を予め記憶しておくことによって、複数の使い分け対象及び複数の属性情報３５０と、ユーザー特性４２０との対応関係を記憶しておくことができる。例えば、複数の使い分け対象のうち「下肢血行再建後の患者」には、「末梢血管内治療に関心を持つ循環器内科医：Ｆ５」のユーザー特性４２０が対応付けられる。また、複数の属性情報３５０に「ＰＣＩ（経皮的冠動脈形成術（所定の手術））」が含まれる場合には、「心臓のカテーテル治療に関心を持つ循環器内科医（専門領域）：Ｆ１」のユーザー特性４２０が対応付けられる。なお、１つの使い分け対象又は属性情報３５０に対して、複数のユーザー特性４２０が対応付けられてもよい。

【0088】

要因抽出手段６３０は、製品使い分け情報に基づいて、多変量解析を適用し、複数の使い分け対象及び複数の属性情報３５０のうちから、所定の製品の使用率についてユーザー特性４２０に関連する要因（以下、「使用率要因」という。）を抽出する。本実施形態では、要因抽出手段６３０が、決定木分析を適用している例について説明する。なお、多変量解析は、決定木分析に限定されるものではなく、例えば、Ｃｏｘ回帰比例ハザード分析、重回帰分析などであってもよい。

【0089】

本実施形態では、要因抽出手段６３０は、複数の使い分け対象及び複数の属性情報３５０のうちから、ユーザー特性４２０に関連する使用率要因を抽出する際に、先ず、全てのユーザーを、対象となる製品（例えば「医薬品Ａ」）の使用率が所定の値以上（例えば１０％以上）の上位ユーザーと、上記所定の値未満（例えば１０％未満）の下位ユーザーとに分ける。そして、要因抽出手段６３０は、製品使い分け情報に基づいて、複数の使い分け対象及び複数の属性情報３５０についての多変量解析を実行し、医薬品Ａの使用率について、ユーザー特性４２０に関連する使用率要因を抽出する。ユーザー特性４２０に関連する使用率要因とは、医薬品Ａの使用率が高いこと（又は低いこと）の要因として、どのようなユーザー特性４２０が関連しているかを示すものである。なお、上記所定の値は、１０％に限定されるものではない。

【0090】

図１１は、本実施の第２の形態に係る要因抽出手段の一例を示す図である。

【0091】

図１１に示すように、要因抽出手段６３０は、製品使い分け情報に基づいて、複数の使い分け対象及び複数の属性情報３５０についての多変量解析（本実施形態では決定木分析）を適用（実行）し、医薬品Ａの使用率について、ユーザー特性４２０に関連する使用率要因を抽出している。図１１では、医薬品Ａにおいて、ＰＣＩ（経皮的冠動脈形成術）の年間実施件数が多い「ノード２」の上位ユーザーが９９人であり、使用率が高いユーザーが多いので、医薬品Ａの使用率が高い要因として、「ＰＣＩの年間実施件数」抽出される。「ＰＣＩ」に対応するユーザー特性４２０は、対応関係記憶手段６２０に記憶される対応関係には、「心臓のカテーテル治療に関心を持つ循環器内科医（専門領域）：Ｆ１」が対応付けられている。これにより、医薬品Ａの使用率が高いことの要因として、ユーザー特性４２０（Ｆ１）が抽出される。なお、本実施形態では、１つの項目（「ＰＣＩの年間実施件数」）についての決定木分析を適用しているが（図１１参照）、更に「ノード１」及び「ノード２」のそれぞれに対して他の項目（使い分け対象及び属性情報３５０）についての決定木分析を適用してもよい。また、図１１では、「ノード０」から、「ＰＣＩの年間実施件数」に基づいて２つのノード（「ノード１」及び「ノード２」）に分岐させているが、これに限定されるものではなく、３つ以上に分岐させてもよい。また、本実施形態では、医薬品Ａの使用率が高いことの要因を抽出しているが、医薬品Ａの使用率が低いことの要因を抽出してもよい。

【0092】

（本実施の形態に係る情報処理装置による処理例）
図１２を用いて、本装置６００による処理例について説明する。図１２は、本実施の第２の形態に係る情報処理装置による処理例の流れを示すフローチャートである。なお、Ｓ２１０及びＳ２２０は、上記第１の形態のＳ１０及びＳ２０における処理と同じなので、ここでは説明を省略する。以下、Ｓ２１０及びＳ２２０（Ｓ１０及びＳ２０）における処理が行われた後の処理について説明する。

【0093】

Ｓ２３０では、要因抽出手段６３０が、製品使い分け情報に基づいて、少なくとも決定木分析を適用し、複数の使い分け対象及び複数の属性情報３５０のうちから、所定の製品（医薬品）の使用率についてユーザー特性４２０に関連する使用率要因を抽出する。例えば、図１１に示すように、要因抽出手段６３０は、医薬品Ａの使用率が高いことの要因として、ユーザー特性４２０（Ｆ１）を抽出する。この処理によって、イベントの参加案内を出す対象や広告を出稿する対象となるユーザー層（ユーザー特性４２０）を効果的に絞り込むことが可能となる。

【0094】

上記のように構成された本装置６００では、ユーザー特性判定手段１６０が正規化後のユーザー行動情報４００に基づいてユーザー特性４２０を判定するので、マーケティング対象としている所定のユーザー層（ユーザー特性４２０）に、ＷＥＢサイトの記事が届いているか（興味を持ってもらっているか）を判定することができる。

【0095】

例えば、製薬会社は、所定のユーザー層（ユーザー特性４２０）をマーケティング対象とし、当該ユーザー層に向けて営業を行うことがある。具体的には、製薬会社は、上記所定のユーザー層をターゲットとした広告宣伝用の記事（上記所定のユーザー層が興味を持つと思われる記事）をコンテンツ情報３１０として、ＷＥＢサイトに提供することがある。本装置６００では、ＷＥＢサイトのタグ情報３２０毎の視聴・閲覧回数３３０等に基づいてユーザー行動情報４００を正規化し、正規化後のユーザー行動情報４００に基づいてユーザー特性４２０を判定する。そして、製薬会社が提供している上記記事のアクセスログ等を確認し、アクセスしているユーザーのユーザー特性４２０を確認することによって、製薬会社がマーケティング対象としている所定のユーザー層（ユーザー特性４２０）に、ＷＥＢサイトの記事が届いているか（興味を持ってもらっているか）を判定することができる。これにより、ユーザー特性４２０の判定結果に応じてその記事の内容の変更等を適切に行い、所望のユーザー層（ユーザー特性４２０）への広告宣伝効果を高めることができる。

【0096】

また、要因抽出手段６３０は、製品使い分け情報に基づいて、複数の使い分け対象及び複数の属性情報３５０のうちから、所定の製品の使用率についてユーザー特性４２０に関連する使用率要因を抽出する。これにより、製品の使用率を向上させる要因となるユーザー層（ユーザー特性４２０）を抽出することができるので、製薬会社は、マーケティング対象としているユーザー層が、本当に製品の使用率を向上させる要因となるユーザー層であるのかを判定できる。これにより、マーケティング対象を明確にすることができ、マーケティング効率を高めることができる。

【0097】

このように、本実施形態によれば、マーケティング対象となるユーザー層（ユーザー特性４２０）を明確に絞り込むことができるとともに、その広告宣伝が的確に所望のユーザー層（ユーザー特性４２０）へ届いているか否かを判定することができる。

【0098】

上記のような処理を行うことによって、本装置６００は、医療分野において実効性のあるマーケティングを実現するために、顧客候補の特徴を的確に見出すためのデータを生成することができる。

【0099】

また、上記のような処理を行うことによって、本装置６００は、医療分野において実効性のあるマーケティングを実現するために、反応率の高い顧客候補を的確に抽出することができる。

【0100】

なお、上記第１の形態及び上記第２の形態に加えて、他の分析を実行してもよい。例えば、上記第２の形態では、分析対象である製品使い分け情報に、同じ効果を有する複数の製品の「複数の使い分け対象」に対する使い分けの情報を含めている。この「複数の使い分け対象」は、複数の製品を使い分ける対象（患者）に関する情報であるが、他の分析では、複数の製品を使い分けるその他の理由（患者以外の理由）を、製品使い分け情報に含めてもよい。「その他の理由」としては、例えば、「勤務している医院の採用薬だから」、「学術集会で情報を得たから」、「上司・同僚からの意見があったから」などの理由が挙げられる。このように、製品使い分け情報に、上記「その他の理由」を含めた上で、ロジスティック回帰分析等によって、製品の使用率を向上させる要因となる上記「その他の理由」を抽出してもよい。

【0101】

なお、本実施形態では、本装置６００に、上記第１の形態のユーザー統合情報生成手段１７０、除外判定手段１８０、多変量解析処理手段１９０、ユーザー抽出手段２００、及び第２ユーザー抽出手段２１０を設けていないが、これらを設けていてもよい。すなわち、本装置６００は、上記第１の形態の全ての処理に加えて、要因抽出手段６３０が実行する処理を行ってもよい。更に、上記第１の形態の全ての処理及び上記第２の形態の要因抽出手段６３０が実行する処理に加えて、上述した他の分析（上記「その他の理由」を含めた分析）処理を実行してもよい。

【0102】

また、上記第１の形態及び上記第２の形態では、医療の診療科のうち循環器内科についての例を説明したが、診療科は循環器内科に限定されるものではなく、様々な診療科に適用することができる。

【0103】

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲において、種々の変形・変更が可能である。

【符号の説明】

【0104】

１００，６００ 情報処理装置
１１０ コンテンツ情報記憶手段
１２０ ユーザー行動情報記憶手段
１３０ ユーザー属性情報記憶手段
１４０ 正規化手段
１５０ 因子分析処理手段
１６０ ユーザー特性判定手段
１７０ ユーザー統合情報生成手段
１８０ 除外判定手段
１９０ 多変量解析処理手段
２００ ユーザー抽出手段
２１０ 第２ユーザー抽出手段
３１０ コンテンツ情報
３２０ タグ情報
３３０ コンテンツ情報の視聴・閲覧回数
３４０ 視聴・閲覧状況に関する情報
３５０ 属性情報
３６０ 因子分析処理による共通因子
３７０ 共通因子に基づく因子得点
３８０ ユーザー
３９０ ユーザー識別情報
４００ ユーザー行動情報
４１０ ユーザー属性情報
４２０ ユーザー特性
４３０ ユーザー統合情報
４４０ ユーザー端末
４５０ 通信ネットワーク
５１０ ＣＰＵ
５２０ ＲＯＭ
５３０ ＲＡＭ
５４０ 補助記憶装置
５５０ 通信インターフェース
５６０ 入力装置
５７０ 出力装置
５８０ 記憶媒体インターフェース
５９０ 記憶媒体
６１０ 製品使い分け情報記憶手段
６２０ 対応関係記憶手段
６３０ 要因抽出手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】