| 【発明の名称】 |
行動予測システム |
| 【発明者】 |
【氏名】村上 譲司
【住所又は居所】東京都武蔵野市中町２丁目９番３２号 インターネットノード株式会社内
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| 【要約】 |
【課題】各人の嗜好プロファイルに基づき視聴行動から購買行動を予測、若しくは、購買行動から視聴行動を予測する行動予測システムを実現する。
【解決手段】視聴行動から購買行動を予測する行動予測システムにおいて、嗜好データ、購買履歴データ及び視聴履歴データが格納される記憶手段と、表示手段と、嗜好データに基づき各被験者をクラス分けし、各被験者の購買履歴データとクラスとの関連ルールと、各被験者の視聴履歴データとクラスとの関連ルールとを導き、２つの関連ルールに基づき購買行動と視聴行動の関連性を導いて、視聴行動から購買行動を予測して表示手段に表示させる解析手段とを設ける。 |
【特許請求の範囲】
【請求項１】視聴行動から購買行動を予測する行動予測システムにおいて、嗜好データ、購買履歴データ及び視聴履歴データが格納される記憶手段と、表示手段と、前記嗜好データに基づき各被験者をクラス分けし、各被験者の前記購買履歴データと前記クラスとの関連ルールと、各被験者の前記視聴履歴データと前記クラスとの関連ルールとを導き、前記２つの関連ルールに基づき購買行動と視聴行動の関連性を導いて、視聴行動から購買行動を予測して前記表示手段に表示させる解析手段とを備えたことを特徴とする行動予測システム。
【請求項２】購買行動から視聴行動を予測する行動予測システムにおいて、嗜好データ、購買履歴データ及び視聴履歴データが格納される記憶手段と、行動予測を表示する表示手段と、前記嗜好データに基づき各被験者をクラス分けし、各被験者の前記購買履歴データと前記クラスとの関連ルールと、各被験者の前記視聴履歴データと前記クラスとの関連ルールとを導き、前記２つの関連ルールに基づき購買行動と視聴行動の関連性を導いて、購買行動から視聴行動を予測して前記表示手段に表示させる解析手段とを備えたことを特徴とする行動予測システム。
【請求項３】前記解析手段が、組み込まれたＷｅｂサーバ機能によりインターネット上にアンケートのＷｅｂページを公開して被験者となる者の嗜好データを収集することを特徴とする請求項１若しくは請求項２記載の行動予測システム。
【請求項４】前記解析手段が、組み込まれたネットワーク通信機能によりインターネットに接続されているクレジット会社のデータベースにアクセスして被験者となる者の購買履歴データを収集することを特徴とする請求項１若しくは請求項２記載の行動予測システム。
【請求項５】前記解析手段が、組み込まれたネットワーク通信機能によりインターネットに接続されているテレビリモコンにアクセスして被験者となる者の視聴履歴データを収集することを特徴とする請求項１若しくは請求項２記載の行動予測システム。
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【発明の詳細な説明】【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、視聴行動から購買行動を予測、若しくは、購買行動から視聴行動を予測する行動予測システムに関し、特に、各人の嗜好プロファイルに基づき視聴行動から購買行動を予測、若しくは、購買行動から視聴行動を予測する行動予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の行動予測システムはテレビ番組の視聴履歴データや購買行動の履歴データとをそれぞれ解析して関連付け、視聴行動から購買行動を予測、若しくは、購買行動から視聴行動を予測するものである。
【０００３】図８はこのような従来の行動予測システムの一例を示す構成ブロック図である。図８において１は解析処理を行う解析手段、２及び３は視聴履歴データ及び購買履歴データがそれぞれ格納される記憶手段、４はＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示手段である。
【０００４】記憶手段２及び３は解析手段１に接続され、解析手段１の表示出力は表示手段４に接続される。
【０００５】ここで、図８に示す従来例の動作を図９、図１０、図１１、図１２及び図１３を用いて説明する。図９は解析手段１の動作を説明するフロー図、図１０はテレビ番組の視聴履歴データの一例を示す説明図、図１１は視聴履歴データから抽出された視聴回数データを示す説明図、図１２は購買履歴データの一例を示す説明図、図１３は購買履歴データから抽出された購買回数を示す説明図である。
【０００６】図９中”Ｓ００１”において解析手段１は記憶手段２に格納されている視聴履歴データを読み出し、この視聴履歴データに基づき各テレビ番組の視聴回数を抽出する。
【０００７】例えば、視聴履歴データが図１０に示す情報であった場合を想定する。図１０中”ＰＧ０１”には視聴された各種テレビ番組が記載され、図１０中”ＷＴ０１”及び”ＷＤ０１”にはそれぞれのテレビ番組の視聴時間及び視聴日が記載され、図１０中”ＣＨ０１”には当該テレビ番組が放送されたテレビ局のチャンネルが記載されている。
【０００８】すなわち、図１０に示す視聴履歴データからは、”２００２／１０／１”に”１２チャンネル”の”つり番組”を”１７：００〜１８：００”の間視聴し、続いて、”４チャンネル”の”野球番組”を”１９：００〜２１：００”の間視聴したことが分かる。
【０００９】ここで、解析手段１は図１０に示すような視聴履歴データから各種テレビ番組の視聴回数を抽出して、図１１に示すような情報を得る。
【００１０】例えば、図１１中”ＰＧ１１”及び”ＷＮ１１”に示すように視聴されたテレビ番組及びその視聴回数を得る。
【００１１】すなわち、図１１に示す情報からは”つり番組”を”７回”視聴し、”野球番組”を”２回”視聴していることが分かる。
【００１２】図９中”Ｓ００２”において解析手段１は記憶手段３に格納されている購買履歴データを読み出し、この購買履歴データに基づき各購入品目の購入数を抽出する。
【００１３】例えば、視聴履歴データが図１２に示す情報であった場合を想定する。図１２中”ＢＬ２１”には購入された購入品目が記載され、図１２中”ＢＤ２１”には当該購入品目の購入日が記載されている。
【００１４】すなわち、図１２に示す購買履歴データからは、”２００２／８／１５”に”釣竿”、”釣り針”及び”えさ”がそれぞれ購入され、”２００２／９／１”には”ボール”が購入されてたことが分かる。
【００１５】ここで、解析手段１は図１２に示すような購買履歴データから各購入品目の購入数を抽出して、図１３に示すような情報を得る。
【００１６】例えば、図１３中”ＢＬ３１”及び”ＢＮ３１”に示すように購入された購入品目及びその購入数を得る。
【００１７】すなわち、図１３に示す情報からは”釣竿”が”２回”購入され、”釣り針”及び”えさ”がそれぞれ”５回”購入され、”ボール”が”１回”購入されたことが分かる。
【００１８】図９中”Ｓ００３”において解析手段１は得られた視聴回数及び購入数から視聴行動と購買行動との関連分析を行い、図９中”Ｓ００４”において購買行動、若しくは、視聴行動の予測を表示手段４上に表示させる。
【００１９】例えば、図１１及び図１３に示す視聴回数及び購入数の情報からは、つり番組を視聴している視聴回数が多いと、つり関連の購入品目の購入数が多い関係が抽出されるので、その情報を表示することになる。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】しかし、図８に示す従来例では単純な視聴履歴データと購買履歴データとを関連付けようとしても単純なルールしか抽出できないと言った問題点があり、多様なルールを抽出することが困難である。従って本発明が解決しようとする課題は、各人の嗜好プロファイルに基づき視聴行動から購買行動を予測、若しくは、購買行動から視聴行動を予測する行動予測システムを実現することにある。
【００２１】
【課題を解決するための手段】このような課題を達成するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、視聴行動から購買行動を予測する行動予測システムにおいて、嗜好データ、購買履歴データ及び視聴履歴データが格納される記憶手段と、表示手段と、前記嗜好データに基づき各被験者をクラス分けし、各被験者の前記購買履歴データと前記クラスとの関連ルールと、各被験者の前記視聴履歴データと前記クラスとの関連ルールとを導き、前記２つの関連ルールに基づき購買行動と視聴行動の関連性を導いて、視聴行動から購買行動を予測して前記表示手段に表示させる解析手段とを備えたことにより、各人の嗜好プロファイルに基づき視聴行動から購買行動を予測することが可能になる。
【００２２】請求項２記載の発明は、購買行動から視聴行動を予測する行動予測システムにおいて、嗜好データ、購買履歴データ及び視聴履歴データが格納される記憶手段と、行動予測を表示する表示手段と、前記嗜好データに基づき各被験者をクラス分けし、各被験者の前記購買履歴データと前記クラスとの関連ルールと、各被験者の前記視聴履歴データと前記クラスとの関連ルールとを導き、前記２つの関連ルールに基づき購買行動と視聴行動の関連性を導いて、購買行動から視聴行動を予測して前記表示手段に表示させる解析手段とを備えたことにより、各人の嗜好プロファイルに基づき購買行動から視聴行動を予測することが可能になる。
【００２３】請求項３記載の発明は、請求項１若しくは請求項２記載の発明である行動予測システムにおいて、前記解析手段が、組み込まれたＷｅｂサーバ機能によりインターネット上にアンケートのＷｅｂページを公開して被験者となる者の嗜好データを収集することにより、各人の嗜好プロファイルに基づき購買行動から視聴行動を予測することが可能になる。
【００２４】請求項４記載の発明は、請求項１若しくは請求項２記載の発明である行動予測システムにおいて、前記解析手段が、組み込まれたネットワーク通信機能によりインターネットに接続されているクレジット会社のデータベースにアクセスして被験者となる者の購買履歴データを収集することにより、各人の嗜好プロファイルに基づき購買行動から視聴行動を予測することが可能になる。
【００２５】請求項５記載の発明は、請求項１若しくは請求項２記載の発明である行動予測システムにおいて、前記解析手段が、組み込まれたネットワーク通信機能によりインターネットに接続されているテレビリモコンにアクセスして被験者となる者の視聴履歴データを収集することにより、各人の嗜好プロファイルに基づき購買行動から視聴行動を予測することが可能になる。
【００２６】
【発明の実施の形態】以下本発明を図面を用いて詳細に説明する。図１は本発明に係る行動予測システムの一例を示す構成ブロック図である。図１において５は解析処理を行う解析手段、６，７及び８は嗜好データ、購買履歴データ及び視聴履歴データがそれぞれ格納される記憶手段、９はＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示手段である。
【００２７】記憶手段６，７及び８は解析手段５に接続され、解析手段５の表示出力は表示手段９に接続される。
【００２８】ここで、図１に示す従来例の動作を図２、図３、図４、図５、図６及び図７を用いて説明する。図２は解析手段５の動作を説明するフロー図、図３はアンケート調査により収集された嗜好データの一例を示す説明図、図４は嗜好データから抽出したテーブルを示す説明図、図５は被験者のクラス分けを示す説明図、図６は購買履歴データと嗜好の関連ルールを導くためのテーブルを示す説明図、図７は視聴履歴データと嗜好の関連ルールを導くためのテーブルを示す説明図である。
【００２９】図２中”Ｓ１０１”において解析手段５は記憶手段６に格納されている嗜好データを読み出し、この嗜好データに基づき各被験者をクラスに分類する。
【００３０】例えば、嗜好データが図３に示す情報であった場合を想定する。図３中”ＦＰＦ４１”には嗜好プロファイルが記載され、図３中”ＰＴ４１”には当該嗜好プロファイルに対する評点が記載されている。
【００３１】すなわち、図３に示す嗜好データからこの被験者は、”アウトドア活動”、”スポーツをする”、”ドライブ”及び”外食”等に対して関心が高く、”料理をする”及び”コンサートに行く”等に関しては関心が低いといったことが分かる。
【００３２】そして、解析手段５は嗜好データから図４に示すような各被験者に対する嗜好パターンに関するテーブルを抽出する。
【００３３】例えば、図４中”ＳＢ５１”に示す各被験者に対して図４中”ＶＲ５１”、”ＶＲ５２”、”ＶＲ５３”及び”ＶＲ５４”に示すような嗜好パラメータに対する関心の有無を”１”若しくは”０”で記載する。
【００３４】すなわち、図４に示す情報からは”被験者１”は”野球”に関して関心があり、”被験者３”は”野球”及び”サッカー”に関して関心があることが分かる。
【００３５】さらに、解析手段５は図４に示す各被験者に対する嗜好パターンに関するテーブルに基づき図５に示すように各被験者をクラスに分類する。
【００３６】例えば、図５中”ＳＢ６１”に示す各被験者に対して図５中”ＣＬ６１”に示すようなクラスに分類する。
【００３７】すなわち、図５に示す情報からは”被験者１”及び”被験者２”は”野球”に関してのみ関心があるので”クラス１”に分類し、”被験者３”及び”被験者４”は”野球”及び”サッカー”に関して関心があるので”クラス２”に分類し、”被験者５”は”山登り”と”つり”に関して関心があるので”クラス３”に分類する。
【００３８】図２中”Ｓ１０２”において解析手段５は記憶手段７に格納されている購買履歴データを読み出し、分類されたクラスとこの購買履歴データに基づき関連ルールを導く。
【００３９】例えば、購買履歴データから各購入品目の購入の有無して図６に示す情報が得られた場合を想定する。図６中”ＳＢ７１”には各被験者が記載され、図６中”ＢＬ７１”、”ＢＬ７２”、”ＢＬ７３”及び”ＢＬ７４”にはそれぞれの各種購入品目が記載され、図６中”ＣＬ７１”には先に分類されたクラスが記載されている。
【００４０】すなわち、図６に示す情報からは、野球用品及び釣り用品を購入している者（被験者１）はクラス１に属し、サッカー用品を購入している者（被験者３及び被験者４）はクラス２に属していると言ったような関連ルールが得られる。
【００４１】図２中”Ｓ１０３”において解析手段５は記憶手段８に格納されている視聴履歴データを読み出し、分類されたクラスとこの視聴履歴データに基づき関連ルールを導く。
【００４２】例えば、視聴履歴データからテレビ番組の視聴の有無して図７に示す情報が得られた場合を想定する。図７中”ＳＢ８１”には各被験者が記載され、図７中”ＰＧ８１”、”ＰＧ８２”、”ＰＧ８３”及び”ＰＧ８４”にはそれぞれの視聴されたテレビ番組が記載され、図７中”ＣＬ８１”には先に分類されたクラスが記載されている。
【００４３】すなわち、図７に示す情報からは、野球番組及び釣り番組を視聴している者（被験者１）はクラス１に属し、サッカー番組を視聴している者（被験者３及び被験者４）はクラス２に属していると言ったような関連ルールが得られる。
【００４４】図２中”Ｓ１０４”において解析手段５は得られた２つの関連ルールに基づき購買行動と視聴行動の関連性を導き、図２中”Ｓ１０５”において制御手段５は購買行動、若しくは、視聴行動の予測を表示手段９上に表示させる。
【００４５】すなわち、野球用品及び釣り用品を購入している者（被験者１）はクラス１に属し、野球番組及び釣り番組を視聴している者（被験者１）はクラス１に属すると言った２つの関連ルールから、”野球用品を購入している者（被験者１）が野球番組を視聴している”と解釈できる。また、その逆も解釈できる。
【００４６】この結果、嗜好データに基づき各被験者をクラス分けし、さらに各被験者の購買履歴データとクラスとの関連ルールと、各被験者の視聴履歴データとクラスとの関連ルールとを導き、当該２つの関連ルールに基づき購買行動と視聴行動の関連性を導くことにより、各人の嗜好プロファイルに基づき視聴行動から購買行動を予測、若しくは、購買行動から視聴行動を予測することが可能になる。
【００４７】なお、図１に示す実施例では説明の簡単のために嗜好データ、購買履歴データ及び視聴履歴データが格納される記憶手段をそれぞれ別個の記憶手段として例示しているが、勿論、１つの記憶手段に嗜好データ、購買履歴データ及び視聴履歴データを格納するものであっても構わない。
【００４８】また、図１に示す実施例では各人の嗜好プロファイルに基づき視聴行動から購買行動を予測、若しくは、購買行動から視聴行動を予測しているが、嗜好プロファイルに基づき視聴行動から購買行動を予測しても良い。
【００４９】また、図１に示す実施例では各人の嗜好プロファイルに基づき視聴行動から購買行動を予測、若しくは、購買行動から視聴行動を予測しているが、嗜好プロファイルに基づき購買行動から視聴行動を予測しても良い。
【００５０】また、各被験者を嗜好データによって分類したクラスによっても購買行動若しくは視聴行動をそれぞれ予測することが可能である。
【００５１】また、図１に示す実施例では各人の嗜好プロファイルはアンケート調査により収集され記憶手段に格納されているとしているが、解析手段にＷｅｂサーバ機能を持たせて、インターネット上にアンケートのＷｅｂページを公開して被験者となる者の嗜好データを収集しても構わない。
【００５２】また、図１に示す実施例では各人の購買履歴データは記憶手段に格納されているとしているが、解析手段にネットワーク通信機能を持たせて、インターネットに接続されているクレジット会社のデータベースにアクセスして被験者となる者の購買履歴データを収集しても構わない。
【００５３】また、図１に示す実施例では各人の視聴履歴データは記憶手段に格納されているとしているが、解析手段にネットワーク通信機能を持たせて、インターネットに接続されて視聴履歴を保持するテレビリモコン等の装置にアクセスして被験者となる者の視聴履歴データを収集しても構わない。
【００５４】
【発明の効果】以上説明したことから明らかなように、本発明によれば次のような効果がある。請求項１，２，３，４及び請求項５の発明によれば、嗜好データに基づき各被験者をクラス分けし、さらに各被験者の購買履歴データとクラスとの関連ルールと、各被験者の視聴履歴データとクラスとの関連ルールとを導き、当該２つの関連ルールに基づき購買行動と視聴行動の関連性を導くことにより、各人の嗜好プロファイルに基づき視聴行動から購買行動を予測、若しくは、購買行動から視聴行動を予測することが可能になる。
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| 【出願人】 |
【識別番号】０００００６５０７
【氏名又は名称】横河電機株式会社
【住所又は居所】東京都武蔵野市中町２丁目９番３２号
【識別番号】５００５５０１８６
【氏名又は名称】インターネットノード株式会社
【住所又は居所】東京都武蔵野市中町２丁目９番３２号
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| 【出願日】 |
平成１４年５月１７日（２００２．５．１７） |
| 【代理人】 |
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| 【公開番号】 |
特開２００３−３３１１０９（Ｐ２００３−３３１１０９Ａ） |
| 【公開日】 |
平成１５年１１月２１日（２００３．１１．２１） |
| 【出願番号】 |
特願２００２−１４２７９０（Ｐ２００２−１４２７９０） |
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