JP2002279153A - ユーザ別統計情報演算装置およびユーザ別統計情報演算方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 各ユーザの好みに合致した配信曲を決定す
る。 【解決手段】 対象ユーザのリクエストデータを読み出
して、ユーザレベルの統計演算する（Ｓ１）。対象ユー
ザが属している第１上位グループを特定し（Ｓ３）、特
定したグループの属するユーザの個人情報を用いた統計
演算を行う（Ｓ５）。上位グループが存在する限りかか
る処理が実行される（Ｓ５，Ｓ７）。総得点が演算され
（Ｓ１１）、演算された総得点に基づいて、配信対象曲
を並べ替えて配信する（Ｓ１３）。このようにユーザの
所属するグループの得点を演算して、総合判断すること
により、該当ユーザに関するリクエストデータが少ない
場合でも、ユーザの好みに合致した配信曲を配信するこ
とができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、ユーザ別統計情
報演算装置に関し、特に各ユーザの統計情報演算基礎デ
ータが不十分な場合の演算に関する。

【０００２】

【従来技術およびその課題】今日、インターネットの検
索エンジンで興味のあるサイトを検索することが行われ
ている。そして、かかるユーザの行動パターンから当該
ユーザが好むであろう情報を推定し、かかる情報を当該
ユーザに提供することが行われている。例えば、ある検
索エンジンにて、ゴルフに属するサイトを頻繁に検索し
ているユーザに対しては、ゴルフ用品の広告を検索結果
などに挿入するなどである。

【０００３】しかし、かかるユーザが好むと予測される
情報を特定するにはある程度の各ユーザの行動パターン
に関する情報が必要となり、かかる情報が少ない場合に
は、各ユーザに対して不要な情報を提供することとな
る。

【０００４】この発明は上記問題を解決し、各ユーザに
ついて、統計情報演算基礎データが不十分な場合であっ
ても、各ユーザの統計情報を演算することのできるユー
ザ別統計情報演算装置またはその方法を提供することを
目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段および発明の効果】１）本
発明にかかるユーザ別統計情報演算装置は、1)各ユーザ
に関する統計情報を演算するための統計情報演算基礎デ
ータをユーザごとに記憶する統計情報演算基礎データ手
段、2)前記いずれかのユーザについて統計情報演算命令
が与えられると、当該ユーザの統計情報演算基礎データ
を用いて、当該ユーザの統計情報を演算する演算手段を
備えた装置であって、3)各ユーザが属する上位グループ
を記憶するグループ記憶手段を備え、4)前記演算手段
は、前記いずれかのユーザについて前記統計情報演算命
令が与えられると、当該ユーザが属する上位グループを
構成する他のユーザの統計情報演算基礎データを用い
て、当該上位グループにおける統計情報を演算し、演算
結果を当該ユーザに関する統計情報として決定する。し
たがって、前記演算対象のユーザに関する統計情報演算
基礎データが不十分な場合であっても、同じグループに
属する他のユーザの統計情報演算基礎データを用いて、
前記演算対象のユーザの統計情報を推定演算することが
できる。

【０００６】２）本発明にかかるユーザ別統計情報演算
装置においては、前記演算手段は、前記上位グループに
おいて演算された統計情報および当該ユーザの統計情報
演算基礎データを用いて演算された統計情報を総合演算
して、前記ユーザの統計情報を決定する。したがって、
前記演算対象のユーザに関する統計情報演算基礎データ
が不十分な場合であっても、同じグループに属する他の
ユーザの統計情報演算基礎データをも考慮して、統計情
報を決定することができる。

【０００７】３）本発明にかかるユーザ別統計情報演算
装置において、統計情報演算基礎データは各ユーザの過
去の行動データであり、前記演算される統計情報は、前
記行動データによって決定可能な行動統計情報である。
したがって、前記演算対象のユーザに関する過去の行動
データが不十分な場合であっても、同じグループに属す
る他のユーザの行動データを参照して、演算対象ユーザ
の行動統計情報を決定することができる。

【０００８】４）本発明にかかるユーザ別統計情報演算
装置は、前記演算手段は、前記演算結果に基づいて、複
数の提供情報のうち当該ユーザへの提供情報を決定す
る。したがって、前記演算対象のユーザに関する統計情
報演算基礎データが不十分な場合であっても、提供する
情報を決定することができる。

【０００９】５）本発明にかかるユーザ別統計情報演算
装置は、当該ユーザが属する上位グループが複数階層存
在する場合には、各グループにおける統計情報を演算
し、これらを総合判断して、前記ユーザの統計情報を演
算する前記演算結果に基づいて、複数の提供情報のうち
当該ユーザへの提供情報を決定する。したがって、前記
演算対象のユーザに関する統計情報演算基礎データが不
十分な場合であっても、複数階層の統計情報を用いた総
合的演算が可能となる。

【００１０】６）本発明にかかるユーザ別統計情報演算
装置においては、前記総合判断は、各グループごとに記
憶された統計情報の重み付け係数を用いた重み付け演算
である。したがって、重み付け係数を適宜設定すること
により、ユーザの統計情報演算基礎データの不十分な点
を補うことができる。

【００１１】７）本発明にかかるユーザ別統計情報演算
方法は、各ユーザの個人属性情報および各ユーザが属す
る上位グループを記憶しておき、特定ユーザについて統
計情報演算命令が与えられると、当該ユーザが属する上
位グループを構成する他のユーザの個人統計情報を用い
て、当該上位グループにおける統計情報を演算し、演算
結果を当該ユーザに関する統計情報として決定する。し
たがって、前記演算対象のユーザに関する個人属性情報
が不十分な場合であっても、同じグループに属する他の
ユーザの個人属性情報を用いて、前記演算対象のユーザ
の統計情報を演算することができる。

【００１２】８）本発明にかかるプログラムは、コンピ
ュータをユーザ別統計情報演算装置として機能させるコ
ンピュータ可読のプログラムであって、前記プログラム
は、前記コンピュータに、以下の処理を実行させる、1)
各ユーザに関する統計情報を演算するための統計情報演
算基礎データをユーザごとに記憶しておき、2)いずれか
のユーザについて統計情報演算命令が与えられると、当
該ユーザが属する上位グループを構成する他のユーザの
統計情報演算基礎データを用いて、当該上位グループに
おける統計情報を演算し、演算結果を当該ユーザに関す
る統計情報として決定する。したがって、前記演算対象
のユーザに関する統計情報演算基礎データが不十分な場
合であっても、同じグループに属する他のユーザの統計
情報演算基礎データを用いて、前記演算対象のユーザの
統計情報を演算することができる。

【００１３】「統計情報演算基礎データ」とは、各ユー
ザに関する統計情報を演算するためのデータであり、実
施形態では、図４に示す総リクエスト数および曲別リク
エスト数が該当する。

【００１４】「行動統計情報」とは、各ユーザの過去の
行動に関する統計情報であり、実施形態では、図４に示
すリクエスト状況が該当する。

【００１５】

【発明の実施の形態】１．機能ブロック図の説明 本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。この実
施形態では、ユーザの好むであろう曲を自動配信するた
めに、当該配信対象曲を決定する装置に適用した場合に
ついて説明する。

【００１６】図１に示すユーザ別配信曲決定装置１は、
統計情報演算基礎データ記憶手段３、演算手段５、およ
びグループ記憶手段７を備えている。

【００１７】統計情報演算基礎データ手段３は、各ユー
ザに関する統計情報を演算するための統計情報演算基礎
データをユーザごとに記憶する。演算手段５は、前記い
ずれかのユーザについて統計情報演算命令が与えられる
と、当該ユーザの統計情報演算基礎データを用いて、当
該ユーザの統計情報を演算する。グループ記憶手段７
は、各ユーザが属する上位グループを記憶する。演算手
段３は、前記いずれかのユーザについて前記統計情報演
算命令が与えられると、当該ユーザが属する上位グルー
プを構成する他のユーザの統計情報演算基礎データを用
いて、当該上位グループにおける統計情報を演算し、演
算結果を当該ユーザに関する統計情報として決定する。
したがって、前記演算対象のユーザに関する統計情報演
算基礎データが不十分な場合であっても、同じグループ
に属する他のユーザの統計情報演算基礎データを用い
て、前記演算対象のユーザの統計情報を推定演算するこ
とができる。

【００１８】２．ハードウェア構成 図２に、図１に示すユーザ別配信曲決定装置１をＣＰＵ
を用いて実現したハードウェア構成の一例を示す。ユー
ザ別配信曲決定装置１は各ユーザに対して自動配信する
曲を決定する配信情報決定装置である。

【００１９】ユーザ別配信曲決定装置１は、ＣＰＵ２
３、メモリ２７、ハードディスク２６、ＣＲＴ３０、Ｃ
ＤＤ（ＣＤＲＯＭドライブ）２５、キーボード２８、マ
ウス３１、ネットワーク管理部３２およびバスライン２
９を備えている。ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に
記憶された各プログラムにしたがいバスライン２９を介
して、各部を制御する。なお、オペレーティングシステ
ムとしては、例えば、ウインドウズ２０００（商標）等
を採用すればよい。

【００２０】ハードディスク２６には、オペレーティン
グプログラム（ＯＳ）２６o、配信データ決定プログラ
ム２６p、ユーザ所属グループテーブル２６g、およびユ
ーザ別リクエストデータ２６dが記憶されている。

【００２１】上記プログラムは、ＣＤＤ２５を介して、
プログラムが記憶されたＣＤＲＯＭ２５ａから読み出さ
れてハードディスク２６にインストールされたものであ
る。なお、ＣＤＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク
（ＦＤ）、ＩＣカード等のプログラムをコンピュータ可
読の記録媒体から、ハードディスクにインストールさせ
るようにしてもよい。さらに、通信回線を用いてダウン
ロードするようにしてもよい。

【００２２】本実施形態においては、プログラムをＣＤ
ＲＯＭからハードディスク２６にインストールさせるこ
とにより、ＣＤＲＯＭに記憶させたプログラムを間接的
にコンピュータに実行させるようにしている。しかし、
これに限定されることなく、ＣＤＲＯＭに記憶させたプ
ログラムをＣＤＤ２５から直接的に実行するようにして
もよい。なお、コンピュータによって、実行可能なプロ
グラムとしては、そのままのインストールするだけで直
接実行可能なものはもちろん、一旦他の形態等に変換が
必要なもの（例えば、データ圧縮されているものを、解
凍する等）、さらには、他のモジュール部分と組合して
実行可能なものも含む。

【００２３】ユーザ所属グループテーブル２６gについ
て、図３を用いて説明する。本実施形態においては、各
ユーザは階層構造で構成されたグループのいずれかに属
している。例えば、図３の場合、ユーザＵ１はグループ
「２０代女性」に属している。また、グループ「２０代
女性」はグループ「全ユーザ」に所属している。すなわ
ち、ユーザＵ１はグループ「２０代女性」の所属メンバ
ーであり、かつ、その上位グループ「全ユーザ」の所属
メンバーである。

【００２４】ユーザ別リクエストデータ２６dには、図
４に示すように、各ユーザごとに、総リクエスト数およ
び曲別リクエスト数が記憶されている。例えば、ユーザ
Ｕ１は総リクエスト数は３５０回であり、曲別リクエス
ト数は、曲Ａが２０回、曲Ｂが１０回、曲Ｃが１０回、
曲Ｄが８３回、・・・・が記憶されている。また、ユー
ザ別リクエストデータ２６dには、全ユーザによる総リ
クエスト数および曲別リクエスト数が記憶されている。

【００２５】３．フローチャート つぎに、ハードディスク２６に記憶されている配信デー
タ決定プログラム２６pについて、図５を用いて説明す
る。以下ではユーザＵ２について配信データを決定する
場合を例として説明する。

【００２６】まず、ＣＰＵ２３は、対象ユーザであるユ
ーザＵ２によるリクエストデータを読み出して、ユーザ
Ｕ２の個人情報を用いて個別ユーザレベル統計を演算す
る（図５ステップＳ１）。具体的には、図４に示すよう
に、ユーザＵ２は総リクエスト数２００回であり、曲別
リクエスト数が、曲Ａ：８０回、曲Ｂ：０回、曲Ｃ：０
回、曲Ｄ：４０回、・・・である。かかる値が読み出さ
れ、曲別のベクトル長さが曲別リクエスト数／総リクエ
スト数で演算される。演算結果は、図６Ａに示すよう
に、曲Ａ−０．４、曲Ｂ−０、曲Ｃ−０、曲Ｄ−０．０
２・・・となる。

【００２７】つぎに、ＣＰＵ２３は、ユーザＵ２が属し
ている第１上位グループを特定する（図５ステップＳ
３）。この場合、ユーザ所属グループテーブル２６g
（図３）を参照して第１上位グループとして、グループ
「２０代女性」が特定される。ＣＰＵ２３は、特定した
グループの属するユーザの個人情報を用いた統計演算を
行う（ステップＳ５）。この場合、グループ「２０代女
性」に属する全ユーザＵ１〜Ｕ３の個人情報を用いて第
１上位グループレベル統計を演算する。具体的には、図
４に示すように、ユーザＵ１は総リクエスト数３５０回
であり、曲別リクエスト数が、曲Ａ：２０回、曲Ｂ：１
０回、曲Ｃ：１０回、曲Ｄ：８３回、・・・であり、ユ
ーザＵ２は総リクエスト数２００回であり、曲別リクエ
スト数が、曲Ａ：８０回、曲Ｂ：０回、曲Ｃ：０回、曲
Ｄ：４０回、・・・である。ユーザＵ３についても同様
にして読み出され、ユーザＵ１、Ｕ２、Ｕ３の総リクエ
スト数の合計および、曲別リクエスト数の合計が演算さ
れ、曲別のベクトル長さが曲別リクエスト数／総リクエ
スト数で演算される。演算結果は、図６Ｂに示すよう
に、曲Ａ−０．１６１、曲Ｂ−０．１５２、曲Ｃ−０．
１６１、曲Ｄ−０．０９８・・・となる。

【００２８】ＣＰＵ２３は、さらに上位グループが存在
するか否か判断する（ステップＳ７）。この場合、ユー
ザ所属グループテーブル２６g（図３）を参照すると、
第１上位グループにはさらに上位の第２上位グループ
「全ユーザ」が存在する。したがって、ＣＰＵ２３は、
特定したグループの属するユーザの個人情報を用いた統
計演算を行う（ステップＳ５）。この場合、グループ
「全ユーザ」に属するすべてのユーザＵ１〜Ｕnの個人
情報を用いて第２上位グループレベル統計を演算する。
具体的には、図４に示すように、全ユーザの総リクエス
ト数の合計は２５０００回であり、曲別リクエスト数
が、曲Ａ：３６５０回、曲Ｂ：xxxx回、曲Ｃ：△△△
回、・・・である。同様にして、ベクトル長さが曲別リ
クエスト数／総リクエスト数で演算される。演算結果
は、図６Ｃに示すように、曲Ａ−０．１４６、曲Ｂ−
０．１３７、曲Ｃ−０．１２８、曲Ｄ−０．１１９・・
・となる。

【００２９】ＣＰＵ２３は、さらに上位グループが存在
するか否か判断する（図５ステップＳ７）。この場合、
ユーザ所属グループテーブル２６g（図３）を参照する
と、さらなる上位グループは存在しないので、総得点を
演算する（図５ステップＳ１１）。本実施形態において
は、各上位グループごとに予め重みづけ値を定めてお
き、この重みづけ値を用いて各レベルにて演算したベク
トル値にこの重みづけ係数を乗算する。そして、これを
加算することにより、総得点を演算するようにした。具
体的には、各上位グループの重みづけ係数をそれぞれ１
としたので、それぞれの重みづけ係数は１／（１＋１＋
１）で1/3となる。したがって、曲Ａの総得点は図７に
示すように、0.4*1/3＋0.161*1/3＋0.146*1/3=0.235と
なる。同様にして、全曲について総得点が演算される。

【００３０】ＣＰＵ２３は、演算された総得点に基づい
て、配信対象曲を並べ替えて配信する（図５ステップＳ
１３）。

【００３１】図８にユーザＵ２のリクエストデータの
み、ユーザＵ２の第１上位グループのリクエストデータ
のみ、ユーザＵ２の第２上位グループのみ、重み付け総
合演算した場合の比較配信曲を示す。このように、総合
演算した場合には、ユーザＵ２のリクエストデータのみ
で演算した場合の順位が反映されつつ、かつ、ユーザＵ
２が過去にリクエストしなかった曲についても、配信対
象とすることができる。

【００３２】このように、本実施形態においては、ある
ユーザの上位グループに属する他のユーザの過去の行動
データであるリクエストデータを用いて当該グループに
おける統計情報を求めて、当該ユーザに対しての配信対
象情報を決定している。したがって、前記あるユーザに
関する過去の行動データが不十分な場合であっても、そ
のユーザの統計情報を推定演算して、配信対象情報を決
定することができる。

【００３３】また、本実施形態においては、当該ユーザ
が属する上位グループが複数階層存在する場合には、各
グループにおける統計情報を演算し、演算した統計情報
にさらに、予め定められた重み付け係数を乗算して、総
得点を演算するようにしている。したがって、各グルー
プにおける傾向に対する影響度を考慮して、前記ユーザ
の統計情報を演算することができる。さらに、かかる影
響度は前記重み付け係数を変更することにより、変更可
能である。

【００３４】このように、対象ユーザに関する個人情報
による統計情報、対象ユーザの属するグループにおける
統計情報、さらにその上位のグループにおける統計情
報、さらにその上位のグループにおける統計情報、・・
・を演算し、それぞれの統計情報から総合演算すること
により、そのユーザの傾向、各グループにおける傾向を
混在させた統計情報を得ることができる。したがって、
そのユーザの傾向、各グループにおける傾向に偏らない
統計情報を得ることができる。

【００３５】つぎに、統計情報を演算するユーザが複数
の第１上位グループに属している場合について、図９、
図１０を用いて説明する。

【００３６】図９Ａに示すように、ユーザＵ２は第１上
位グループ「２０代女性」に属しているとともに、図９
Ｂに示すように、もう１つの第１上位グループ「主婦」
にも属している。すなわち、２つの１上位グループが存
在するので、それぞれについてさらに上位グループを特
定することができる。このような場合には、図５ステッ
プＳ１からステップＳ１１までをそれぞれについて実行
するようにすればよい。図１０に、第１上位グループ
「２０代女性」のルートで統計情報を演算した場合（第
１ルート）、第２上位グループ「主婦」のルートで統計
情報を演算した場合（第２ルート）のそれぞれ求め、さ
らに、それぞれのルートについて、予め重みづけ値を定
めておき、この重みづけ値を用いて各レベルにて演算し
たベクトル値にこの重みづけ係数を乗算する。そして、
これを加算することにより、総得点を演算するようにし
た。具体的には、各上位グループの重みづけ係数をそれ
ぞれ１としたので、それぞれの重みづけ係数は１／（１
＋１）で1/２となる。したがって、曲Ａの総得点は図１
０に示すように、0.235*1/2＋0.235*1/2=0.235となる。
同様にして、全曲について総得点が演算される。

【００３７】図１１に、第１ルートのみによって決定し
た配信曲の配信順位、第２ルートのみによって決定した
配信曲の配信順位、第１ルートおよび第２ルートによっ
て決定した配信曲の配信順位の比較表を示す。このよう
に、複数の第１上位グループに属するでも、演算対象ユ
ーザについての配信順位を決定することができる。

【００３８】４．他の実施形態 上記実施形態においては、配信曲の決定について適用し
た場合について説明したが、例えば、かな漢字変換の候
補を選定するような場合のように、各ユーザについての
過去の行動データが存在し、統計情報を推論する場合に
はどのような場合であっても適用可能である。さらに過
去の行動データ以外でも、ユーザ個別情報や個人属性情
報、プロファイルなどが存在し、統計情報を推論する場
合にはどのような場合であっても適用可能である。

【００３９】また、上記実施形態においては、重みづけ
係数をそれぞれ均等としたが、これについては、あらか
じめ定めておいてもよいし、ケースバイケースで変更す
るようにしてもよい。

【００４０】上記実施形態においては、各レベルごとの
得点を曲別リクエスト率（割合）としたので、そのまま
重みづけ係数を演算するだけで総合判断をすることがで
きたが、あるレベルについての得点が人数分の総得点な
どになる場合には、人数によって得点が変わることとな
る。したがって、このような場合には平均値をするなど
正規化処理をするようにすればよい。

【００４１】本実施形態においては、図１に示す機能を
実現する為に、ＣＰＵ２３を用い、ソフトウェアによっ
てこれを実現している。しかし、その一部もしくは全て
を、ロジック回路等のハードウェアによって実現しても
よい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかるユーザ別配信曲決定装置１の機
能ブロック図である。

【図２】図１に示すユーザ別配信曲決定装置１をＣＰＵ
２３を用いて実現したハードウエア構成の一例を示す図
である。

【図３】各ユーザの属するグループの階層構造を示す図
である。

【図４】各ユーザのリクエスト状況を示す図である。

【図５】配信曲決定処理のフローチャートである。

【図６】演算結果を示す図である。

【図７】演算結果を示す図である。

【図８】配信曲順の比較表である。

【図９】各ユーザの属するグループの階層構造を示す図
である。

【図１０】演算結果を示す図である。

【図１１】配信曲順の比較表である。

【符号の説明】

３・・・・・統計情報演算基礎データ記憶手段 ５・・・・・演算手段 ７・・・・・グループ記憶手段 ２３・・・ＣＰＵ ２７・・・メモリ

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】各ユーザに関する統計情報を演算するため
   の統計情報演算基礎データをユーザごとに記憶する統計
   情報演算基礎データ手段、 前記いずれかのユーザについて統計情報演算命令が与え
   られると、当該ユーザの統計情報演算基礎データを用い
   て、当該ユーザの統計情報を演算する演算手段、 を備えたユーザ別統計情報演算装置であって、 各ユーザが属する上位グループを記憶するグループ記憶
   手段を備え、 前記演算手段は、前記いずれかのユーザについて前記統
   計情報演算命令が与えられると、当該ユーザが属する上
   位グループを構成する他のユーザの統計情報演算基礎デ
   ータを用いて、当該上位グループにおける統計情報を演
   算し、演算結果を当該ユーザに関する統計情報として決
   定すること、 を特徴とするユーザ別統計情報演算装置。
2. 【請求項２】請求項１のユーザ別統計情報演算装置にお
   いて、 前記演算手段は、前記上位グループにおいて演算された
   統計情報および当該ユーザの統計情報演算基礎データを
   用いて演算された統計情報を総合演算して、前記ユーザ
   の統計情報を決定すること、 を特徴とするもの。
3. 【請求項３】請求項１のユーザ別統計情報演算装置にお
   いて、 統計情報演算基礎データは各ユーザの過去の行動データ
   であり、 前記演算される統計情報は、前記行動データによって決
   定可能な行動統計情報であること、 を特徴とするもの。
4. 【請求項４】請求項１〜請求項３のいずれかのユーザ別
   統計情報演算装置において、さらに、 前記演算結果に基づいて、複数の提供情報のうち当該ユ
   ーザへの提供情報を決定する提供情報決定手段、 を備えたことを特徴とするもの。
5. 【請求項５】請求項１〜４のいずれかのユーザ別統計情
   報演算装置において、 前記演算手段は、当該ユーザが属する上位グループが複
   数階層存在する場合には、各グループにおける統計情報
   を演算し、これらを総合判断して、前記ユーザの統計情
   報を決定すること、 を特徴とするもの。
6. 【請求項６】請求項５のユーザ別統計情報演算装置にお
   いて、 前記総合判断は、各グループごとに記憶された統計情報
   の重み付け係数を用いた重み付け演算であることを特徴
   とするもの。
7. 【請求項７】各ユーザの個人属性情報および各ユーザが
   属する上位グループを記憶しておき、 特定ユーザについて統計情報演算命令が与えられると、
   当該ユーザが属する上位グループを構成する他のユーザ
   の個人統計情報を用いて、当該上位グループにおける統
   計情報を演算し、演算結果を当該ユーザに関する統計情
   報として決定すること、 を特徴とするユーザ別統計情報演算方法。
8. 【請求項８】コンピュータをユーザ別統計情報演算装置
   として機能させるコンピュータ可読のプログラムであっ
   て、 前記プログラムは、前記コンピュータに、以下の処理を
   実行させること、 各ユーザに関する統計情報を演算するための統計情報演
   算基礎データをユーザごとに記憶しておき、いずれかの
   ユーザについて統計情報演算命令が与えられると、当該
   ユーザが属する上位グループを構成する他のユーザの統
   計情報演算基礎データを用いて、当該上位グループにお
   ける統計情報を演算し、演算結果を当該ユーザに関する
   統計情報として決定すること、 を特徴とするユーザ別統計情報演算プログラム。