JP2002197233A - 興行結果予想方法及びその方法を実現するコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
興行結果予想方法及びその方法を実現するコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを記録した記録媒体Info
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- JP2002197233A JP2002197233A JP2000391764A JP2000391764A JP2002197233A JP 2002197233 A JP2002197233 A JP 2002197233A JP 2000391764 A JP2000391764 A JP 2000391764A JP 2000391764 A JP2000391764 A JP 2000391764A JP 2002197233 A JP2002197233 A JP 2002197233A
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 映画等の配給収入予測を客観的に行う方法等
を提供する。 【解決手段】 興行の結果を判断するための要素となる
興行要素情報と興行の結果を判断するための判断基準
と、情報を入力するための入力手段と情報を出力するた
めの出力手段とを備える興行結果予想手段とからなり、
前記興行結果予想手段は前記興行要素情報を前記入力手
段から入力し、前記興行要素情報と前記判断基準に基づ
いて興行予想結果を作成し、その興行予想結果を前記出
力手段に出力する興行結果予想方法・その方法を実現す
るコンピュータプログラム・そのコンピュータプログラ
ムを記憶した記憶手段を備える。前記判断基準には第一
判断基準と第二判断基準とが含まれ、前記興行結果予想
手段は、前記興行要素情報と前記第一判断基準に基づい
て第一興行予想結果を作成し、前記興行要素情報と前記
第二判断基準に基づいて第二興行予想結果を作成する。
を提供する。 【解決手段】 興行の結果を判断するための要素となる
興行要素情報と興行の結果を判断するための判断基準
と、情報を入力するための入力手段と情報を出力するた
めの出力手段とを備える興行結果予想手段とからなり、
前記興行結果予想手段は前記興行要素情報を前記入力手
段から入力し、前記興行要素情報と前記判断基準に基づ
いて興行予想結果を作成し、その興行予想結果を前記出
力手段に出力する興行結果予想方法・その方法を実現す
るコンピュータプログラム・そのコンピュータプログラ
ムを記憶した記憶手段を備える。前記判断基準には第一
判断基準と第二判断基準とが含まれ、前記興行結果予想
手段は、前記興行要素情報と前記第一判断基準に基づい
て第一興行予想結果を作成し、前記興行要素情報と前記
第二判断基準に基づいて第二興行予想結果を作成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、未公開の映画を公
開した場合の結果（その映画を日本で上映した場合、ど
の程度の配給収入が見込まれるか等）を予想する方法や
コンピュータプログラムに関するものである。
開した場合の結果（その映画を日本で上映した場合、ど
の程度の配給収入が見込まれるか等）を予想する方法や
コンピュータプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】現在、様々な映画が日本で上映されてい
るが、日本で上映されている映画のうちの多くは外国で
上映された映画である。これら外国映画は、日本の映画
の買い付け担当者が外国から買い付けて来たものであ
る。即ち、映画の買い付け担当者は、外国映画の中から
日本で高配収をあげられそうな映画を見つけだし、その
映画を買い付け、日本で上映しているのである。
るが、日本で上映されている映画のうちの多くは外国で
上映された映画である。これら外国映画は、日本の映画
の買い付け担当者が外国から買い付けて来たものであ
る。即ち、映画の買い付け担当者は、外国映画の中から
日本で高配収をあげられそうな映画を見つけだし、その
映画を買い付け、日本で上映しているのである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、日本で高配収
をあげられるか否かの判断は、買い付け担当者の勘を頼
りに判断されているのが現状である。よって、買い付け
担当者の勘が外れることも多々あり、日本でヒットする
と思われた映画でもそれほどヒットしなかったり、それ
とは逆に、日本ではそれほどヒットしないと思われた映
画でも大ヒットしてしまう場合もある。このように買い
付け担当者の勘が外れてしまうと、映画関係会社は予想
した配収をあげることが出来ず、大きな損失を被ること
となる。そこで、日本で高配収をあげられる映画である
か否かを客観的に判断する方法やその方法を実現するコ
ンピュータプログラムが求められるところである。
をあげられるか否かの判断は、買い付け担当者の勘を頼
りに判断されているのが現状である。よって、買い付け
担当者の勘が外れることも多々あり、日本でヒットする
と思われた映画でもそれほどヒットしなかったり、それ
とは逆に、日本ではそれほどヒットしないと思われた映
画でも大ヒットしてしまう場合もある。このように買い
付け担当者の勘が外れてしまうと、映画関係会社は予想
した配収をあげることが出来ず、大きな損失を被ること
となる。そこで、日本で高配収をあげられる映画である
か否かを客観的に判断する方法やその方法を実現するコ
ンピュータプログラムが求められるところである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】（１）本発明は、興行の
結果を判断するための要素となる興行要素情報と興行の
結果を判断するための判断基準と、情報を入力するため
の入力手段と情報を出力するための出力手段とを備える
興行結果予想手段とからなり、前記興行結果予想手段は
前記興行要素情報を前記入力手段から入力し、前記興行
要素情報と前記判断基準に基づい興行予想結果を作成
し、その興行予想結果を前記出力手段に出力する興行結
果予想方法・その方法を実現するコンピュータプログラ
ム・そのコンピュータプログラムを記憶した記憶手段で
ある。 （２）前記判断基準には第一判断基準と第二判断基準と
が含まれ、前記興行結果予想手段は、前記興行要素情報
と前記第一判断基準に基づいて第一興行予想結果を作成
し、前記興行要素情報と前記第二判断基準に基づいて第
二興行予想結果を作成する。 （３）前記判断基準には、一定期間内に公開された興行
に基づいて算出された経験値が含まれる。 （４）前記興行結果予想手段は前記興行とは異なる他興
行の情報を処理するものであって、前記興行結果予想手
段は前記興行要素情報と同一範囲内にある興行要素情報
を有する他興行を検索する検索処理を行い、その検索処
理により検索された他興行を前記出力手段に出力する。 （５）前記検索処理では一定期間内に公開された興行の
情報のみを検索する。 （６）前記興行要素情報には既に公開された国における
映画の興行収入、予定宣伝広告費用、映画の種別、映画
に出演する俳優の価値、映画の公開時期、映画の公開劇
場に関する情報、映画の配給会社が含まれる。 （７）前記興行要素情報は複数の個別要素情報からな
り、前記判断基準には前記個別要素情報の重要度が含ま
れる。 （８）前記興行予想結果とは映画の配給収入に関する予
想結果であり、前記興行要素情報とは映画に関する要素
情報であり、前記判断基準とは映画の配給収入を判断す
るための基準である。
結果を判断するための要素となる興行要素情報と興行の
結果を判断するための判断基準と、情報を入力するため
の入力手段と情報を出力するための出力手段とを備える
興行結果予想手段とからなり、前記興行結果予想手段は
前記興行要素情報を前記入力手段から入力し、前記興行
要素情報と前記判断基準に基づい興行予想結果を作成
し、その興行予想結果を前記出力手段に出力する興行結
果予想方法・その方法を実現するコンピュータプログラ
ム・そのコンピュータプログラムを記憶した記憶手段で
ある。 （２）前記判断基準には第一判断基準と第二判断基準と
が含まれ、前記興行結果予想手段は、前記興行要素情報
と前記第一判断基準に基づいて第一興行予想結果を作成
し、前記興行要素情報と前記第二判断基準に基づいて第
二興行予想結果を作成する。 （３）前記判断基準には、一定期間内に公開された興行
に基づいて算出された経験値が含まれる。 （４）前記興行結果予想手段は前記興行とは異なる他興
行の情報を処理するものであって、前記興行結果予想手
段は前記興行要素情報と同一範囲内にある興行要素情報
を有する他興行を検索する検索処理を行い、その検索処
理により検索された他興行を前記出力手段に出力する。 （５）前記検索処理では一定期間内に公開された興行の
情報のみを検索する。 （６）前記興行要素情報には既に公開された国における
映画の興行収入、予定宣伝広告費用、映画の種別、映画
に出演する俳優の価値、映画の公開時期、映画の公開劇
場に関する情報、映画の配給会社が含まれる。 （７）前記興行要素情報は複数の個別要素情報からな
り、前記判断基準には前記個別要素情報の重要度が含ま
れる。 （８）前記興行予想結果とは映画の配給収入に関する予
想結果であり、前記興行要素情報とは映画に関する要素
情報であり、前記判断基準とは映画の配給収入を判断す
るための基準である。
【０００５】
【発明の実施形態】本発明の実施形態を説明する。本発
明は映画等の興行が日本においてどの程度の収益をもた
らすかを予想する興行結果予想方法・その方法を実現す
るコンピュータプログラム・そのコンピュータプログラ
ムを記憶した記憶媒体であり、この興行結果予想方法は
コンピュータプログラム等により実現されるものであ
り、そのコンピュータプログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記
憶媒体に記憶されている。記憶媒体に記憶されている興
行結果予想を行うコンピュータプログラムは興行結果予
想手段としてのコンピュータ（パソコン１：図１）にイ
ンストールされ、様々な命令をパソコン１（パソコン１
に備えられているハードウェア）に対して行う。パソコ
ン１には、図１に示す通り、データを記憶するための記
憶装置２、データを処理するための処理装置３、データ
を表示するための表示装置（出力手段としての液晶画面
４）、データを入力するための入力装置５（入力手段：
データ入力用のキーボード及び入力用マウス等）が備え
られている。
明は映画等の興行が日本においてどの程度の収益をもた
らすかを予想する興行結果予想方法・その方法を実現す
るコンピュータプログラム・そのコンピュータプログラ
ムを記憶した記憶媒体であり、この興行結果予想方法は
コンピュータプログラム等により実現されるものであ
り、そのコンピュータプログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記
憶媒体に記憶されている。記憶媒体に記憶されている興
行結果予想を行うコンピュータプログラムは興行結果予
想手段としてのコンピュータ（パソコン１：図１）にイ
ンストールされ、様々な命令をパソコン１（パソコン１
に備えられているハードウェア）に対して行う。パソコ
ン１には、図１に示す通り、データを記憶するための記
憶装置２、データを処理するための処理装置３、データ
を表示するための表示装置（出力手段としての液晶画面
４）、データを入力するための入力装置５（入力手段：
データ入力用のキーボード及び入力用マウス等）が備え
られている。
【０００６】次に、本発明を実現するための処理手順に
ついて説明する。本実施形態の処理は＜映画要素データ
入力：ＳＴＥＰ１＞→＜第一判断処理：ＳＴＥＰ２＞→
＜第二判断処理：ＳＴＥＰ３＞の手順で行う。以下、こ
れら処理について説明する。なお、本実施形態では、映
画の買付け担当者がアメリカで上映された映画「マイア
ミドリーム」を買付けるケースを例に説明する。
ついて説明する。本実施形態の処理は＜映画要素データ
入力：ＳＴＥＰ１＞→＜第一判断処理：ＳＴＥＰ２＞→
＜第二判断処理：ＳＴＥＰ３＞の手順で行う。以下、こ
れら処理について説明する。なお、本実施形態では、映
画の買付け担当者がアメリカで上映された映画「マイア
ミドリーム」を買付けるケースを例に説明する。
【０００７】＜映画要素データ入力：ＳＴＥＰ１＞映画
の買い付け担当者（以下、「担当者」とする）は、買い
付けを予定しているアメリカ映画「マイアミドリーム」
の要素となるデータ（興行要素情報としての映画の要素
データ）を入力装置用キーボードから入力する。映画要
素データとは、図２に示す通りのデータであり、「（映
画の）タイトル」、「全米興行収入（既に公開された国
における映画の興行収入）」、「（映画の）予定宣伝広
告費」、「ジャンル（映画の種別）」、「キャスト（映
画に出演する俳優）」、「公開時期」、「公開劇場」、
「配給会社」の項目（複数の個別要素情報）からなる。
なお、本実施形態形態では、「タイトル＝マイアミドリ
ーム」、「全米興行収入＝７千５百万ドル」、「予定宣
伝広告費＝５億２千万円」、「ジャンル＝アクショ
ン」、「キャスト＝俳優Ｎ」、「公開時期＝秋」、「公
開劇場＝Ｈ社チェーン」、「配給会社＝Ａ社」を映画の
要素データとして入力するものとする。
の買い付け担当者（以下、「担当者」とする）は、買い
付けを予定しているアメリカ映画「マイアミドリーム」
の要素となるデータ（興行要素情報としての映画の要素
データ）を入力装置用キーボードから入力する。映画要
素データとは、図２に示す通りのデータであり、「（映
画の）タイトル」、「全米興行収入（既に公開された国
における映画の興行収入）」、「（映画の）予定宣伝広
告費」、「ジャンル（映画の種別）」、「キャスト（映
画に出演する俳優）」、「公開時期」、「公開劇場」、
「配給会社」の項目（複数の個別要素情報）からなる。
なお、本実施形態形態では、「タイトル＝マイアミドリ
ーム」、「全米興行収入＝７千５百万ドル」、「予定宣
伝広告費＝５億２千万円」、「ジャンル＝アクショ
ン」、「キャスト＝俳優Ｎ」、「公開時期＝秋」、「公
開劇場＝Ｈ社チェーン」、「配給会社＝Ａ社」を映画の
要素データとして入力するものとする。
【０００８】＜第一判断処理：ＳＴＥＰ２＞映画要素デ
ータの入力を受け付けたパソコン１は、第一判断処理を
行う。第一判断処理の内容は次の通りである。パソコン
は重回帰分析と呼ばれる手法により、映画「マイアミド
リーム」によりどの程度の配給収入が得られるかを分析
する。パソコン１の記憶装置２には次の数式が記憶され
ており、 「Ｙ＝Ｓ＋ａＸ１＋ｂＸ２＋ｃ＋ｄ＋ｅ＋ｆ＋ｇ」（図
３の数式１） パソコン１は、以下の処理を行って各数値を割り出し、
それら数値を数式１にあてはめてＹの値を算出する。 （１）「Ｓ」は「−１．４１３」であり、これは固定値
である。よって、パソコン１は「Ｓ＝−１．４１３」と
いう処理を行う。 （２）「ａ」は全米興行収入が配給収入に与える影響力
（個別要素情報の重要度）を意味する。この影響力は、
過去に上映された映画の配給収入を分析して得られる数
値である。パソコン１の記憶装置２には図４のように
「ａ」を割り出すための係数データが記憶されており、
パソコン１はこの係数データ（左上の表）から「ａ」の
値を割出す。即ち、図４（左上の表）では「全米興行収
入＝０．０３１」とあるので「ａ＝０．０３１」とな
る。 （３）「Ｘ１」は全米興行収入から配給収入を割出すた
めの数式を意味する。この数式は全米興行収入の累乗根
であり、本実施形態では、「Ｘ１＝７５０００の累乗
根」となる（図３の数式２）。なお、本実施形態におけ
る全米興行収入は「７千５百万ドル」であるが、数式２
では「７５０００の累乗根」としている。これは、映画
業界では興行収入を１０００ドル単位で扱うことが多い
ため「７５０００」としているのである。 （４）「ｂ」は予定宣伝広告費用が配給収入に与える影
響力（個別要素情報の重要度）を意味する。この影響力
は、過去に上映された映画の配給収入を分析して得られ
る数値である。パソコン１の記憶装置２には図４のよう
に係数データが記憶されており、パソコン１はこの係数
データ（左中央の表）から「ｂ」の値を割出す。即ち、
図４（左中央の表）では「宣伝広告費＝１．９６２」と
あるので「ｂ＝１．９６２」となる。 （５）「Ｘ２」は予定宣伝広告費から配給収入を割出す
ための数式を意味する。この数式は対数を用いたもので
あり、「Ｘ２」の値は図３の数式３の通りとなる。な
お、本実施形態形態における予定宣伝広告費は「５億２
千万円」であるが、数式３では「５２０」としている。
これは、映画業界では予定宣伝広告費を百万円単位で扱
うことが多いため、ここでも「５２０」としているので
ある。また、予定広告宣伝費には映画フィルムの焼き増
し料金が含まれる場合もある。 （６）「ｃ」は映画のジャンルから配給収入を割出すた
めの数値である。本実施形態では、「ジャンル＝アクシ
ョン」なので「ｃ＝０．０００」となる（図４の中央上
の表）。 （７）「ｄ」は映画の出演俳優から配給収入を割出すた
めの数値である。記憶装置２には図５に示すような俳優
データが記憶されている。パソコン１は入力された「キ
ャスト」を検索キーにして、「俳優データ」（図５）か
ら俳優のランクを検索する。俳優のランクとは、集客力
や人気がある俳優をランク付けしたものであり、「Ｓ
（集客力がある）」→「Ａ（集客力は普通）」→「Ｂ
（集客力は余りない）」の順にランク付けされているも
のである。本実施形態では、「キャスト＝俳優Ｎ」なの
で「ランク＝Ｂ」となる。なお、この俳優のランクが
「映画に出演する俳優の価値」となる。次に、図４の係
数データ（左下の表）から「ランク＝Ｂ」に該当する係
数を割出す。本実施形態では、「ランクＢ＝０．００
０」なので「ｄ＝０．０００」となる。 （８）「ｅ」は映画の公開時期から配給収入を割出すた
めの数値である。本実施形態では、「公開時期＝秋」な
ので「ｅ＝−０．０４８」となる（図４の右下の表）。 （９）「ｆ」は映画の公開劇場から配給収入を割出すた
めの数値である。本実施形態では、「公開劇場＝Ｈ社チ
ェーン」なので「ｆ＝０．４９０」となる（図４の右上
の表）。 （１０）「ｇ」は映画の配給会社から配給収入を割出す
ための数値である。本実施形態では、「配給会社＝Ａ
社」なので「ｇ＝０．３２４」となる（図４の中央下の
表）。
ータの入力を受け付けたパソコン１は、第一判断処理を
行う。第一判断処理の内容は次の通りである。パソコン
は重回帰分析と呼ばれる手法により、映画「マイアミド
リーム」によりどの程度の配給収入が得られるかを分析
する。パソコン１の記憶装置２には次の数式が記憶され
ており、 「Ｙ＝Ｓ＋ａＸ１＋ｂＸ２＋ｃ＋ｄ＋ｅ＋ｆ＋ｇ」（図
３の数式１） パソコン１は、以下の処理を行って各数値を割り出し、
それら数値を数式１にあてはめてＹの値を算出する。 （１）「Ｓ」は「−１．４１３」であり、これは固定値
である。よって、パソコン１は「Ｓ＝−１．４１３」と
いう処理を行う。 （２）「ａ」は全米興行収入が配給収入に与える影響力
（個別要素情報の重要度）を意味する。この影響力は、
過去に上映された映画の配給収入を分析して得られる数
値である。パソコン１の記憶装置２には図４のように
「ａ」を割り出すための係数データが記憶されており、
パソコン１はこの係数データ（左上の表）から「ａ」の
値を割出す。即ち、図４（左上の表）では「全米興行収
入＝０．０３１」とあるので「ａ＝０．０３１」とな
る。 （３）「Ｘ１」は全米興行収入から配給収入を割出すた
めの数式を意味する。この数式は全米興行収入の累乗根
であり、本実施形態では、「Ｘ１＝７５０００の累乗
根」となる（図３の数式２）。なお、本実施形態におけ
る全米興行収入は「７千５百万ドル」であるが、数式２
では「７５０００の累乗根」としている。これは、映画
業界では興行収入を１０００ドル単位で扱うことが多い
ため「７５０００」としているのである。 （４）「ｂ」は予定宣伝広告費用が配給収入に与える影
響力（個別要素情報の重要度）を意味する。この影響力
は、過去に上映された映画の配給収入を分析して得られ
る数値である。パソコン１の記憶装置２には図４のよう
に係数データが記憶されており、パソコン１はこの係数
データ（左中央の表）から「ｂ」の値を割出す。即ち、
図４（左中央の表）では「宣伝広告費＝１．９６２」と
あるので「ｂ＝１．９６２」となる。 （５）「Ｘ２」は予定宣伝広告費から配給収入を割出す
ための数式を意味する。この数式は対数を用いたもので
あり、「Ｘ２」の値は図３の数式３の通りとなる。な
お、本実施形態形態における予定宣伝広告費は「５億２
千万円」であるが、数式３では「５２０」としている。
これは、映画業界では予定宣伝広告費を百万円単位で扱
うことが多いため、ここでも「５２０」としているので
ある。また、予定広告宣伝費には映画フィルムの焼き増
し料金が含まれる場合もある。 （６）「ｃ」は映画のジャンルから配給収入を割出すた
めの数値である。本実施形態では、「ジャンル＝アクシ
ョン」なので「ｃ＝０．０００」となる（図４の中央上
の表）。 （７）「ｄ」は映画の出演俳優から配給収入を割出すた
めの数値である。記憶装置２には図５に示すような俳優
データが記憶されている。パソコン１は入力された「キ
ャスト」を検索キーにして、「俳優データ」（図５）か
ら俳優のランクを検索する。俳優のランクとは、集客力
や人気がある俳優をランク付けしたものであり、「Ｓ
（集客力がある）」→「Ａ（集客力は普通）」→「Ｂ
（集客力は余りない）」の順にランク付けされているも
のである。本実施形態では、「キャスト＝俳優Ｎ」なの
で「ランク＝Ｂ」となる。なお、この俳優のランクが
「映画に出演する俳優の価値」となる。次に、図４の係
数データ（左下の表）から「ランク＝Ｂ」に該当する係
数を割出す。本実施形態では、「ランクＢ＝０．００
０」なので「ｄ＝０．０００」となる。 （８）「ｅ」は映画の公開時期から配給収入を割出すた
めの数値である。本実施形態では、「公開時期＝秋」な
ので「ｅ＝−０．０４８」となる（図４の右下の表）。 （９）「ｆ」は映画の公開劇場から配給収入を割出すた
めの数値である。本実施形態では、「公開劇場＝Ｈ社チ
ェーン」なので「ｆ＝０．４９０」となる（図４の右上
の表）。 （１０）「ｇ」は映画の配給会社から配給収入を割出す
ための数値である。本実施形態では、「配給会社＝Ａ
社」なので「ｇ＝０．３２４」となる（図４の中央下の
表）。
【０００９】これら数値を基にパソコン１は「配給収入
平均値」と「最大値」と「最小値」を計算する。なお、
「配給収入平均値」以外に「最大値」と「最小値」を計
算するのは、「配給収入平均値」はあくまで「予想され
る配給収入の平均値」であり、常に誤差が生じるのもの
であるため、その誤差範囲を求める必要があるからであ
る。「配給収入平均値」と「最大値」と「最小値」の算
出方法は以下の通りである。 （１）配給収入平均値 まず、パソコン１は「Ｙ＝Ｓ＋ａＸ１＋ｂＸ２＋ｃ＋ｄ
＋ｅ＋ｆ＋ｇ」に前述の数値をあてはめて計算する。こ
れにより「Ｙ＝７．１２４」という結果が算出される。
そして、「Ｙ＝７．１２４」をＥＸＰ関数にあてはめて
「配給収入平均値」を求める（図３の数式４）。これに
より「配給収入平均値＝約１２４１（百万円）」とな
る。なお、ＥＸＰ関数とは「ある数値の自然対数をとる
こと」をいい、自然対数とは「定数ｅ（約２．７１８２
８２）を底とする対数」のことをいう（ここでの「定数
ｅ」と映画の公開時期の係数「ｅ」とは関係のない数値
である）。 （２）最大値 最大値は標準偏差により求める。標準偏差の値は日々変
動するものであるが、ここでは「標準偏差＝０．６」と
する。まず、パソコン１は「Ｙ１」の値を求める。「Ｙ
１」の値は「Ｙ１＝Ｙ＋０．６」とし、この計算により
「Ｙ１＝７．１２４＋０．６＝７．７２４」となり、
「Ｙ１」の値が決定する。そして、「Ｙ１＝７．７２
４」をＥＸＰ関数にあてはめて「最大値」を求める（図
３の数式５）。これにより「最大値＝約２２６１（百万
円）」となる。 （３）最小値 最小値も標準偏差により求める。まず、パソコン１は
「Ｙ２」の値を求める。「Ｙ２」の値は「Ｙ２＝Ｙ−
０．６」とし、この計算により「Ｙ１＝７．１２４−
０．６＝６．５２４」となり、「Ｙ２」の値が決定す
る。そして、「Ｙ２＝６．５２４」をＥＸＰ関数にあて
はめて「最小値」を求める（図３の数式６）。これによ
り「最小値＝約６８１（百万円）」となる。「配給平均
額」「最大値」「最小値」を算出したパソコン１はそれ
らを液晶画面４に表示する（図６）。これにより担当者
は、買付け予定の映画「マイアミドリーム」の配給収入
を予測することができ、買付けをするか否かをより客観
的に判断できるのである。
平均値」と「最大値」と「最小値」を計算する。なお、
「配給収入平均値」以外に「最大値」と「最小値」を計
算するのは、「配給収入平均値」はあくまで「予想され
る配給収入の平均値」であり、常に誤差が生じるのもの
であるため、その誤差範囲を求める必要があるからであ
る。「配給収入平均値」と「最大値」と「最小値」の算
出方法は以下の通りである。 （１）配給収入平均値 まず、パソコン１は「Ｙ＝Ｓ＋ａＸ１＋ｂＸ２＋ｃ＋ｄ
＋ｅ＋ｆ＋ｇ」に前述の数値をあてはめて計算する。こ
れにより「Ｙ＝７．１２４」という結果が算出される。
そして、「Ｙ＝７．１２４」をＥＸＰ関数にあてはめて
「配給収入平均値」を求める（図３の数式４）。これに
より「配給収入平均値＝約１２４１（百万円）」とな
る。なお、ＥＸＰ関数とは「ある数値の自然対数をとる
こと」をいい、自然対数とは「定数ｅ（約２．７１８２
８２）を底とする対数」のことをいう（ここでの「定数
ｅ」と映画の公開時期の係数「ｅ」とは関係のない数値
である）。 （２）最大値 最大値は標準偏差により求める。標準偏差の値は日々変
動するものであるが、ここでは「標準偏差＝０．６」と
する。まず、パソコン１は「Ｙ１」の値を求める。「Ｙ
１」の値は「Ｙ１＝Ｙ＋０．６」とし、この計算により
「Ｙ１＝７．１２４＋０．６＝７．７２４」となり、
「Ｙ１」の値が決定する。そして、「Ｙ１＝７．７２
４」をＥＸＰ関数にあてはめて「最大値」を求める（図
３の数式５）。これにより「最大値＝約２２６１（百万
円）」となる。 （３）最小値 最小値も標準偏差により求める。まず、パソコン１は
「Ｙ２」の値を求める。「Ｙ２」の値は「Ｙ２＝Ｙ−
０．６」とし、この計算により「Ｙ１＝７．１２４−
０．６＝６．５２４」となり、「Ｙ２」の値が決定す
る。そして、「Ｙ２＝６．５２４」をＥＸＰ関数にあて
はめて「最小値」を求める（図３の数式６）。これによ
り「最小値＝約６８１（百万円）」となる。「配給平均
額」「最大値」「最小値」を算出したパソコン１はそれ
らを液晶画面４に表示する（図６）。これにより担当者
は、買付け予定の映画「マイアミドリーム」の配給収入
を予測することができ、買付けをするか否かをより客観
的に判断できるのである。
【００１０】なお、本実施形態では「数式１」、「係数
データ」、「俳優データ」、図３に示す各種数式が判断
基準（第一判断基準）としての役割を果す。また、「配
給収入平均値」「最大値」「最小値」の値が興行予想結
果（第一興行予想結果）としての役割を果たす。更に、
この興行予想結果（第一興行予想結果）は映画の要素デ
ータと判断基準（第一判断基準）に基づいて作成された
こととなる。更に、図４に表されている各種の「係数デ
ータ」及び図５の「俳優データ」は過去５年間のうちに
公開された映画に基づいて算出された経験値であり、こ
れらデータが「一定期間内に公開された興行に基づいて
算出された経験値」としての役割を果たす。ここでは
「一定期間」を「５年」としているが、この「一定期
間」は「５年」に限るものではない。また、一定期間内
（５年以内）に公開された映画に限定しているのは、余
りに古い映画の情報に基づいて経験値を算出すると配給
収入の予想の誤差が大きくなってしまうからである。
データ」、「俳優データ」、図３に示す各種数式が判断
基準（第一判断基準）としての役割を果す。また、「配
給収入平均値」「最大値」「最小値」の値が興行予想結
果（第一興行予想結果）としての役割を果たす。更に、
この興行予想結果（第一興行予想結果）は映画の要素デ
ータと判断基準（第一判断基準）に基づいて作成された
こととなる。更に、図４に表されている各種の「係数デ
ータ」及び図５の「俳優データ」は過去５年間のうちに
公開された映画に基づいて算出された経験値であり、こ
れらデータが「一定期間内に公開された興行に基づいて
算出された経験値」としての役割を果たす。ここでは
「一定期間」を「５年」としているが、この「一定期
間」は「５年」に限るものではない。また、一定期間内
（５年以内）に公開された映画に限定しているのは、余
りに古い映画の情報に基づいて経験値を算出すると配給
収入の予想の誤差が大きくなってしまうからである。
【００１１】＜第二判断処理：ＳＴＥＰ３＞第一判断処
理の後にパソコン１は、第二判断処理を行う。第二判断
処理の内容を次の通りである。パソコンはＡＩＤ分析と
呼ばれる手法により、映画「マイアミドリーム」により
どの程度の配給収入が得られるかを分析する。パソコン
１の記憶装置２には図７のフローチャート（このフロー
チャートに合致する論理式）が記憶されている。パソコ
ン１は入力された映画の要素データ（図２）をこの論理
式にあてはめてゆき、映画「マイアミドリーム」がどの
グループに属するかを判断する。以下、入力された映画
要素データに基づいて説明する。 （１）まず、パソコン１は図７の符号１１が示す判断を
行う。この判断は予定宣伝広告費に関する判断であり、
予定宣伝広告費が５億円を超えるか否かを判断するもの
である。「マイアミドリーム」の予定宣伝広告費用は
「５億７千万円」なので、この判断では５億円を超える
方向（「Ｙ」が示す方向）に進む。 （２）次に、パソコン１は図７の符号１２が示す判断を
行う。この判断は映画のジャンルに関する判断であり、
「ジャンル＝ＳＦ以外」であるか否かを判断するもので
ある。「マイアミドリーム」のジャンルは「アクショ
ン」なので、この判断では「ＳＦ以外」の方向（「Ｙ」
が示す方向）に進む。 （３）次に、パソコン１は図７の符号１３が示す判断を
行う。この判断は映画の配給会社に関する判断であり、
「配給会社＝Ａ社又はＢ社」であるか否かを判断するも
のである。「マイアミドリーム」の配給会社は「Ａ社」
なので、この判断では「Ｙ」の方向に進む。 （４）次に、パソコン１は図７の符号１４が示す判断を
行う。この判断は全米興行収入に関する判断であり、全
米興行収入が８千万ドルを超えるか否かを判断するもの
である。「マイアミドリーム」の全米興行収入は「７千
５百万ドル」なので、この判断では「Ｎ」の方向に進
む。パソコン１は、これら処理を行い、映画「マイアミ
ドリーム」が「グループ８００」に属することを割り出
す。
理の後にパソコン１は、第二判断処理を行う。第二判断
処理の内容を次の通りである。パソコンはＡＩＤ分析と
呼ばれる手法により、映画「マイアミドリーム」により
どの程度の配給収入が得られるかを分析する。パソコン
１の記憶装置２には図７のフローチャート（このフロー
チャートに合致する論理式）が記憶されている。パソコ
ン１は入力された映画の要素データ（図２）をこの論理
式にあてはめてゆき、映画「マイアミドリーム」がどの
グループに属するかを判断する。以下、入力された映画
要素データに基づいて説明する。 （１）まず、パソコン１は図７の符号１１が示す判断を
行う。この判断は予定宣伝広告費に関する判断であり、
予定宣伝広告費が５億円を超えるか否かを判断するもの
である。「マイアミドリーム」の予定宣伝広告費用は
「５億７千万円」なので、この判断では５億円を超える
方向（「Ｙ」が示す方向）に進む。 （２）次に、パソコン１は図７の符号１２が示す判断を
行う。この判断は映画のジャンルに関する判断であり、
「ジャンル＝ＳＦ以外」であるか否かを判断するもので
ある。「マイアミドリーム」のジャンルは「アクショ
ン」なので、この判断では「ＳＦ以外」の方向（「Ｙ」
が示す方向）に進む。 （３）次に、パソコン１は図７の符号１３が示す判断を
行う。この判断は映画の配給会社に関する判断であり、
「配給会社＝Ａ社又はＢ社」であるか否かを判断するも
のである。「マイアミドリーム」の配給会社は「Ａ社」
なので、この判断では「Ｙ」の方向に進む。 （４）次に、パソコン１は図７の符号１４が示す判断を
行う。この判断は全米興行収入に関する判断であり、全
米興行収入が８千万ドルを超えるか否かを判断するもの
である。「マイアミドリーム」の全米興行収入は「７千
５百万ドル」なので、この判断では「Ｎ」の方向に進
む。パソコン１は、これら処理を行い、映画「マイアミ
ドリーム」が「グループ８００」に属することを割り出
す。
【００１２】次に、パソコン１は「グループ８００」に
属する映画群を検索する。この処理の内容は次の通りで
ある。パソコン１の記憶装置２には、過去に上映された
複数の映画（他興行）の情報が「実績データファイル」
として記憶されている（図８）。この実績データには、
前述の「映画要素データ」とほぼ同様のデータ項目が含
まれ、更にそれらデータ項目に加えてどのグループに属
するかを示す「グループ情報」、その映画によって得ら
れた「配給収入」、映画の公開日が含まれている。この
うち「グループ情報」は各映画のデータを図７の論理式
にあてはめることにより付与されるものである。即ち、
実績データファイルにはグループ「８００」に属する映
画の情報もあれば、グループ「３００」や「９００」な
ど他のグループに属する映画の情報も含まれている。ま
た、映画のタイトルには「風と共に去りぬ」や「タイタ
ニック」などような正式な映画タイトルが記憶されてい
るの通常であるが、ここでは便宜上、映画のタイトルを
「映画１」「映画２１」などのように表すこととする。
パソコン１はこの実績データファイルの中から「グルー
プ＝８００」に属する映画の情報を検索し（入力された
要素データと同一範囲内にある要素データを有する他の
興行を検索する検索処理を行い）、検索された映画の一
覧を液晶画面４に表示する（図９、左の表）。なお、
「グループ８００」に属する過去の映画は全部で１１作
品検索されたものとし、この１１作品は配給収入が高額
の順に表示されているものとする。このように買付けを
予定している映画が属するグループの映画一覧を表示す
れば、過去に上映された映画と比較をしながらその映画
の配給収入を把握することができる。
属する映画群を検索する。この処理の内容は次の通りで
ある。パソコン１の記憶装置２には、過去に上映された
複数の映画（他興行）の情報が「実績データファイル」
として記憶されている（図８）。この実績データには、
前述の「映画要素データ」とほぼ同様のデータ項目が含
まれ、更にそれらデータ項目に加えてどのグループに属
するかを示す「グループ情報」、その映画によって得ら
れた「配給収入」、映画の公開日が含まれている。この
うち「グループ情報」は各映画のデータを図７の論理式
にあてはめることにより付与されるものである。即ち、
実績データファイルにはグループ「８００」に属する映
画の情報もあれば、グループ「３００」や「９００」な
ど他のグループに属する映画の情報も含まれている。ま
た、映画のタイトルには「風と共に去りぬ」や「タイタ
ニック」などような正式な映画タイトルが記憶されてい
るの通常であるが、ここでは便宜上、映画のタイトルを
「映画１」「映画２１」などのように表すこととする。
パソコン１はこの実績データファイルの中から「グルー
プ＝８００」に属する映画の情報を検索し（入力された
要素データと同一範囲内にある要素データを有する他の
興行を検索する検索処理を行い）、検索された映画の一
覧を液晶画面４に表示する（図９、左の表）。なお、
「グループ８００」に属する過去の映画は全部で１１作
品検索されたものとし、この１１作品は配給収入が高額
の順に表示されているものとする。このように買付けを
予定している映画が属するグループの映画一覧を表示す
れば、過去に上映された映画と比較をしながらその映画
の配給収入を把握することができる。
【００１３】また、前述の検索処理において、あまりに
古い映画情報を検索の対象にすると配給収入に関する予
想の誤差が大きくなってしまうため、検索対象を限定し
てもよい。例えば、このシステムを利用している日（検
索日）を２０００年７月１日とした場合、「公開日が５
年以内（１９９５年７月１日以降）の情報のみを検索す
る」という検索条件を付加して検索するのである（一定
期間内に公開された興行の情報のみを検索するのであ
る）。このように公開日を限定して検索すれば誤差の少
ない配給収入の予想を行うことができる。なお、ここで
は「一定期間内に公開された興行」を「５年以内に公開
された映画」としているが、「一定期間内に公開された
興行」とは「５年」に限るものではなく、また、検索の
基準も「公開日」に限るものではない。
古い映画情報を検索の対象にすると配給収入に関する予
想の誤差が大きくなってしまうため、検索対象を限定し
てもよい。例えば、このシステムを利用している日（検
索日）を２０００年７月１日とした場合、「公開日が５
年以内（１９９５年７月１日以降）の情報のみを検索す
る」という検索条件を付加して検索するのである（一定
期間内に公開された興行の情報のみを検索するのであ
る）。このように公開日を限定して検索すれば誤差の少
ない配給収入の予想を行うことができる。なお、ここで
は「一定期間内に公開された興行」を「５年以内に公開
された映画」としているが、「一定期間内に公開された
興行」とは「５年」に限るものではなく、また、検索の
基準も「公開日」に限るものではない。
【００１４】更に、パソコン１は「グループ８００」に
属する作品の配給収入の「中央値」「最大値」「最小
値」を割出す。その処理内容は次の通りである。 （１）パソコン１は検索された１１作品のうち６番目に
配給収入が多い作品（即ち、１１作品のなかで中央に位
置する作品）の配給収入を「中央値」とする（図９、左
の表）。よって、本実施形態では、「中央値＝１０３０
（百万円）」となる。 （２）次に、パソコン１は検索された１１作品のうち３
番目に配給収入が多い作品（即ち、１１作品のなかで、
表の下から３／４に位置する作品）の配給収入を「最大
値」とする（図９、左の表）。よって、本実施形態で
は、「最大値＝１７００（百万円）」となる。 （３）次に、パソコン１は検索された１１作品のうち９
番目に配給収入が多い作品（即ち、１１作品のなかで、
表の下から１／４に位置する作品）の配給収入を「最小
値」とする（図９、左の表）。よって、本実施形態で
は、「最小値＝６００（百万円）」となる。これら数値
を割出したパソコン１は液晶画面４に「最大値」「中央
値」「最小値」を表示する（図９、右の表）。このよう
に「最大値」「中央値」「最小値」を表示すれば、買付
けを予定している映画の配給収入の平均値及びその誤差
範囲を把握できる。なお、本実施形態では図７に示す論
理式と実績データが判断基準（第二判断基準）としての
役割を果す。また、「配給収入の中央値」「最大値」
「最小値」の値が興行予想結果（第二興行予想結果）と
しての役割を果たす。更に、この興行予想結果（第二興
行予想結果）は映画の要素データと判断基準（第二判断
基準）に基づいて作成されたこととなる。
属する作品の配給収入の「中央値」「最大値」「最小
値」を割出す。その処理内容は次の通りである。 （１）パソコン１は検索された１１作品のうち６番目に
配給収入が多い作品（即ち、１１作品のなかで中央に位
置する作品）の配給収入を「中央値」とする（図９、左
の表）。よって、本実施形態では、「中央値＝１０３０
（百万円）」となる。 （２）次に、パソコン１は検索された１１作品のうち３
番目に配給収入が多い作品（即ち、１１作品のなかで、
表の下から３／４に位置する作品）の配給収入を「最大
値」とする（図９、左の表）。よって、本実施形態で
は、「最大値＝１７００（百万円）」となる。 （３）次に、パソコン１は検索された１１作品のうち９
番目に配給収入が多い作品（即ち、１１作品のなかで、
表の下から１／４に位置する作品）の配給収入を「最小
値」とする（図９、左の表）。よって、本実施形態で
は、「最小値＝６００（百万円）」となる。これら数値
を割出したパソコン１は液晶画面４に「最大値」「中央
値」「最小値」を表示する（図９、右の表）。このよう
に「最大値」「中央値」「最小値」を表示すれば、買付
けを予定している映画の配給収入の平均値及びその誤差
範囲を把握できる。なお、本実施形態では図７に示す論
理式と実績データが判断基準（第二判断基準）としての
役割を果す。また、「配給収入の中央値」「最大値」
「最小値」の値が興行予想結果（第二興行予想結果）と
しての役割を果たす。更に、この興行予想結果（第二興
行予想結果）は映画の要素データと判断基準（第二判断
基準）に基づいて作成されたこととなる。
【００１５】なお、上記実施形態おいては特定のケース
について説明したが、本発明はこれら特定のケースに限
るものではない。例えば、次のようなケースであっても
構わない。る。 （１）上記実施形態では、映画の配給収入を算出するケ
ースを例にして説明したが、本発明は映画のは配給収入
のみならず、その他のあらゆる興行の結果予測に利用で
きるものである。 （２）データの内容は実施形態で説明したデータに限ら
ない。即ち、同様の役割を果たすことができれば、他の
どのようなデータであっても構わない。 （３）ハードウェアも実施形態で説明したものに限らな
い。即ち、同様の役割を果たすことができれば、他のど
のようなハードウェアであっても構わない。 （４）処理の内容や手順についても実施形態で説明した
ものに限らない。即ち、同様の役割を果たすことができ
れば、他のどのような処理内容・処理手順であっても構
わない。 （５）上記実施形態では２つの判断基準を用いている
が、１つの判断基準だけでもよい。 （６）上記実施形態では、１つのコンピュータを用いて
興行の結果を予測しているが、２つ以上のコンピュータ
を用いてもよい。また、インターネットを経由して要素
データを入力（受信）し、予測結果を出力（送信）して
もよい。
について説明したが、本発明はこれら特定のケースに限
るものではない。例えば、次のようなケースであっても
構わない。る。 （１）上記実施形態では、映画の配給収入を算出するケ
ースを例にして説明したが、本発明は映画のは配給収入
のみならず、その他のあらゆる興行の結果予測に利用で
きるものである。 （２）データの内容は実施形態で説明したデータに限ら
ない。即ち、同様の役割を果たすことができれば、他の
どのようなデータであっても構わない。 （３）ハードウェアも実施形態で説明したものに限らな
い。即ち、同様の役割を果たすことができれば、他のど
のようなハードウェアであっても構わない。 （４）処理の内容や手順についても実施形態で説明した
ものに限らない。即ち、同様の役割を果たすことができ
れば、他のどのような処理内容・処理手順であっても構
わない。 （５）上記実施形態では２つの判断基準を用いている
が、１つの判断基準だけでもよい。 （６）上記実施形態では、１つのコンピュータを用いて
興行の結果を予測しているが、２つ以上のコンピュータ
を用いてもよい。また、インターネットを経由して要素
データを入力（受信）し、予測結果を出力（送信）して
もよい。
【００１６】
【発明の効果】本発明には次のような効果がある。 （１）本発明を利用すれば、興行の結果（買付けを予定
している映画の配給収入等）を客観的に予測できる。 （２）２つの判断基準で配給収入を算出すれば、より確
実な予測が可能となる。即ち、１つの判断基準だけでは
予測の誤差が大きくなり、判断を誤ってしまう場合があ
るため、２つの判断基準を用いてそれを回避するのであ
る。 （３）過去に上映された複数の映画のうち、同グループ
に属する映画を一覧表示すれば、他の映画との比較にお
いて買付けを予定している映画の配給収入を把握でき
る。 （４）配給収入を算出するための要素データとして、全
米興行収入、予定宣伝広告費用、映画のジャンル、キャ
スト、公開時期、公開劇場、配給会社を入力している
が、これらデータは映画の配給収入に大きく影響する要
素である。よって、これら１つ１つのデータに基づいて
配給収入を算出すれば、より正確な結果を割出すことが
できる。また、これら要素データに重要度を付加して結
果を割出せば、更に正確な結果を割出すことができる。
している映画の配給収入等）を客観的に予測できる。 （２）２つの判断基準で配給収入を算出すれば、より確
実な予測が可能となる。即ち、１つの判断基準だけでは
予測の誤差が大きくなり、判断を誤ってしまう場合があ
るため、２つの判断基準を用いてそれを回避するのであ
る。 （３）過去に上映された複数の映画のうち、同グループ
に属する映画を一覧表示すれば、他の映画との比較にお
いて買付けを予定している映画の配給収入を把握でき
る。 （４）配給収入を算出するための要素データとして、全
米興行収入、予定宣伝広告費用、映画のジャンル、キャ
スト、公開時期、公開劇場、配給会社を入力している
が、これらデータは映画の配給収入に大きく影響する要
素である。よって、これら１つ１つのデータに基づいて
配給収入を算出すれば、より正確な結果を割出すことが
できる。また、これら要素データに重要度を付加して結
果を割出せば、更に正確な結果を割出すことができる。
【図１】本発明を実現するための装置の概略を示す図で
ある。
ある。
【図２】映画の要素データを表した図である。
【図３】結果を割出すために用いる数式を表した図であ
る。
る。
【図４】係数データを表した図である。
【図５】俳優データ表した図である。
【図６】重回帰分析による結果を表した図である。
【図７】ＡＩＤ分析の論理式を表した図である。
【図８】実績データファイルを表した図である。
【図９】映画グループ一覧を表した図である。
１ パソコン ２ 記憶装置 ３ 処理装置 ４ 液晶画面 ５ 入力装置
Claims (42)
- 【請求項１】 興行の結果を判断するための要素となる
興行要素情報と興行の結果を判断するための判断基準と
を用いて、情報を入力するための入力手段と情報を出力
するための出力手段とを備える興行結果予想手段に処理
を行わせるものであって、 前記興行結果予想手段に前記興行要素情報を前記入力手
段から入力させ、前記興行要素情報と前記判断基準に基
づい興行予想結果を作成させ、その興行予想結果を前記
出力手段に出力させることを特徴とする興行結果予想プ
ログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項２】 前記判断基準には第一判断基準と第二判
断基準とが含まれ、前記興行結果予想手段に、前記興行
要素情報と前記第一判断基準に基づいて第一興行予想結
果を作成させ、前記興行要素情報と前記第二判断基準に
基づいて第二興行予想結果を作成させることを特徴とす
る請求項１記載の興行結果予想プログラムを記録した記
録媒体。 - 【請求項３】 前記判断基準には、一定期間内に公開さ
れた興行に基づいて算出された経験値が含まれることを
特徴とする請求項１乃至２記載の興行結果予想プログラ
ムを記録した記録媒体。 - 【請求項４】 前記興行結果予想手段は前記興行とは異
なる他興行の情報を処理するものであって、 前記興行結果予想手段に前記興行要素情報と同一範囲内
にある興行要素情報を有する他興行を検索する検索処理
を行わせ、その検索処理により検索された他興行を前記
出力手段に出力させることを特徴とする請求項１乃至３
記載の興行結果予想プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項５】 前記検索処理では一定期間内に公開され
た興行の情報のみを検索することを特徴とする請求項１
乃至４記載の興行結果予想プログラムを記録した記録媒
体。 - 【請求項６】 前記興行要素情報には既に公開された国
における映画の興行収入が含まれることを特徴とする請
求項１乃至５記載の興行結果予想プログラムを記録した
記録媒体。 - 【請求項７】 前記興行要素情報には映画の予定宣伝広
告費用が含まれることを特徴とする請求項１乃至６記載
の興行結果予想プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項８】 前記興行要素情報には映画の種別が含ま
れることを特徴とする請求項１乃至７記載の興行結果予
想プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項９】 前記興行要素情報には映画に出演する俳
優の価値が含まれることを特徴とする請求項１乃至８記
載の興行結果予想プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項１０】 前記興行要素情報には映画の公開時期
が含まれることを特徴とする請求項１乃至９記載の興行
結果予想プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項１１】 前記興行要素情報には映画の公開劇場
に関する情報が含まれることを特徴とする請求項１乃至
１０記載の興行結果予想プログラムを記録した記録媒
体。 - 【請求項１２】 前記興行要素情報には映画の配給会社
が含まれることを特徴とする請求項１乃至１１記載の興
行結果予想プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項１３】 前記興行要素情報は複数の個別要素情
報からなり、 前記判断基準には前記個別要素情報の重要度が含まれる
ことを特徴とする請求項１乃至１２記載の興行結果予想
プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項１４】 前記興行予想結果とは映画の配給収入
に関する予想結果であり、 前記興行要素情報とは映画に関する要素情報であり、前
記判断基準とは映画の配給収入を判断するための基準で
あることを特徴とする請求項１乃至１３記載の興行結果
予想プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項１５】 興行の結果を判断するための要素とな
る興行要素情報と興行の結果を判断するための判断基準
とを用いて、情報を入力するための入力手段と情報を出
力するための出力手段とを備える興行結果予想手段に処
理を行わせるものであって、 前記興行結果予想手段に前記興行要素情報を前記入力手
段から入力させ、前記興行要素情報と前記判断基準に基
づい興行予想結果を作成させ、その興行予想結果を前記
出力手段に出力させることを特徴とする興行結果予想プ
ログラム。 - 【請求項１６】 前記判断基準には第一判断基準と第二
判断基準とが含まれ、 前記興行結果予想手段に、前記興行要素情報と前記第一
判断基準に基づいて第一興行予想結果を作成させ、前記
興行要素情報と前記第二判断基準に基づいて第二興行予
想結果を作成させることを特徴とする請求項１５記載の
興行結果予想プログラム。 - 【請求項１７】 前記判断基準には、一定期間内に公開
された興行に基づいて算出された経験値が含まれること
を特徴とする請求項１５乃至１６記載の興行結果予想プ
ログラム。 - 【請求項１８】 前記興行結果予想手段は前記興行とは
異なる他興行の情報を処理するものであって、 前記興行結果予想手段に前記興行要素情報と同一範囲内
にある興行要素情報を有する他興行を検索する検索処理
を行わせ、その検索処理により検索された他興行を前記
出力手段に出力させることを特徴とする請求項１５乃至
１７記載の興行結果予想プログラム。 - 【請求項１９】 前記検索処理では一定期間内に公開さ
れた興行の情報のみを検索することを特徴とする請求項
１５乃至１８記載の興行結果予想プログラム。 - 【請求項２０】 前記興行要素情報には既に公開された
国における映画の興行収入が含まれることを特徴とする
請求項１５乃至１９記載の興行結果予想プログラム。 - 【請求項２１】 前記興行要素情報には映画の予定宣伝
広告費用が含まれることを特徴とする請求項１５乃至２
０記載の興行結果予想プログラム。 - 【請求項２２】 前記興行要素情報には映画の種別が含
まれることを特徴とする請求項１５乃至２１記載の興行
結果予想プログラム。 - 【請求項２３】 前記興行要素情報には映画に出演する
俳優の価値が含まれることを特徴とする請求項１５乃至
２２記載の興行結果予想プログラム。 - 【請求項２４】 前記興行要素情報には映画の公開時期
が含まれることを特徴とする請求項１５乃至２３記載の
興行結果予想プログラム。 - 【請求項２５】 前記興行要素情報には映画の公開劇場
に関する情報が含まれることを特徴とする請求項１５乃
至２４記載の興行結果予想プログラム。 - 【請求項２６】 前記興行要素情報には映画の配給会社
が含まれることを特徴とする請求項１５乃至２５記載の
興行結果予想プログラム。 - 【請求項２７】 前記興行要素情報は複数の個別要素情
報からなり、 前記判断基準には前記個別要素情報の重要度が含まれる
ことを特徴とする請求項１５乃至２６記載の興行結果予
想プログラム。 - 【請求項２８】 前記興行予想結果とは映画の配給収入
に関する予想結果であり、 前記興行要素情報とは映画に関する要素情報であり、前
記判断基準とは映画の配給収入を判断するための基準で
あることを特徴とする請求項１５乃至２７記載の興行結
果予想プログラム。 - 【請求項２９】 興行の結果を判断するための要素とな
る興行要素情報と興行の結果を判断するための判断基準
と、情報を入力するための入力手段と情報を出力するた
めの出力手段とを備える興行結果予想手段とからなり、 前記興行結果予想手段は前記興行要素情報を前記入力手
段から入力し、前記興行要素情報と前記判断基準に基づ
い興行予想結果を作成し、その興行予想結果を前記出力
手段に出力することを特徴とする興行結果予想方法。 - 【請求項３０】 前記判断基準には第一判断基準と第二
判断基準とが含まれ、 前記興行結果予想手段は、前記興行要素情報と前記第一
判断基準に基づいて第一興行予想結果を作成し、前記興
行要素情報と前記第二判断基準に基づいて第二興行予想
結果を作成することを特徴とする請求項２９記載の興行
結果予想方法。 - 【請求項３１】 前記判断基準には、一定期間内に公開
された興行に基づいて算出された経験値が含まれること
を特徴とする請求項２９乃至３０記載の興行結果予想方
法。 - 【請求項３２】 前記興行結果予想手段は前記興行とは
異なる他興行の情報を処理するものであって、 前記興行結果予想手段は前記興行要素情報と同一範囲内
にある興行要素情報を有する他興行を検索する検索処理
を行い、その検索処理により検索された他興行を前記出
力手段に出力することを特徴とする請求項２９乃至３１
記載の興行結果予想方法。 - 【請求項３３】 前記検索処理では一定期間内に公開さ
れた興行の情報のみを検索することを特徴とする請求項
２９乃至３２記載の興行結果予想方法。 - 【請求項３４】 前記興行要素情報には既に公開された
国における映画の興行収入が含まれることを特徴とする
請求項２９乃至３３記載の興行結果予想方法。 - 【請求項３５】 前記興行要素情報には映画の予定宣伝
広告費用が含まれることを特徴とする請求項２９乃至３
４記載の興行結果予想方法。 - 【請求項３６】 前記興行要素情報には映画の種別が含
まれることを特徴とする請求項２９乃至３５記載の興行
結果予想方法。 - 【請求項３７】 前記興行要素情報には映画に出演する
俳優の価値が含まれることを特徴とする請２９乃至３６
記載の興行結果予想方法。 - 【請求項３８】 前記興行要素情報には映画の公開時期
が含まれることを特徴とする請求項２９乃至３７記載の
興行結果予想方法。 - 【請求項３９】 前記興行要素情報には映画の公開劇場
に関する情報が含まれることを特徴とする請求項２９乃
至３８記載の興行結果予想方法。 - 【請求項４０】 前記興行要素情報には映画の配給会社
が含まれることを特徴とする請求項２９乃至３９記載の
興行結果予想方法。 - 【請求項４１】 前記興行要素情報は複数の個別要素情
報からなり、 前記判断基準には前記個別要素情報の重要度が含まれる
ことを特徴とする請求項２９乃至４０記載の興行結果予
想方法。 - 【請求項４２】 前記興行予想結果とは映画の配給収入
に関する予想結果であり、 前記興行要素情報とは映画に関する要素情報であり、前
記判断基準とは映画の配給収入を判断するための基準で
あることを特徴とする請求項２９乃至４１記載の興行結
果予想方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000391764A JP2002197233A (ja) | 2000-12-25 | 2000-12-25 | 興行結果予想方法及びその方法を実現するコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000391764A JP2002197233A (ja) | 2000-12-25 | 2000-12-25 | 興行結果予想方法及びその方法を実現するコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002197233A true JP2002197233A (ja) | 2002-07-12 |
Family
ID=18857859
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000391764A Pending JP2002197233A (ja) | 2000-12-25 | 2000-12-25 | 興行結果予想方法及びその方法を実現するコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002197233A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104428802A (zh) * | 2012-07-03 | 2015-03-18 | 微软公司 | 仓库操作预报的虚拟化 |
| CN107862410A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-03-30 | 广州赛意信息科技股份有限公司 | 一种机器模拟的电影排片系统及方法 |
-
2000
- 2000-12-25 JP JP2000391764A patent/JP2002197233A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104428802A (zh) * | 2012-07-03 | 2015-03-18 | 微软公司 | 仓库操作预报的虚拟化 |
| CN107862410A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-03-30 | 广州赛意信息科技股份有限公司 | 一种机器模拟的电影排片系统及方法 |
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