JP2003030037A - 事前予測処理システム及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 情報参照端末（クライアント）を操作する利
用者の操作時間を短縮することができる事前予測処理シ
ステム、先読みキャッシュを可能とする情報配信システ
ムを提供する。 【解決手段】 ネットワークを介した多拠点に設置され
た情報参照端末とデータ管理サーバとで連携したサービ
スの提供を行なう場合に、拠点分の情報参照端末の利用
者の操作履歴情報や設置拠点の時間帯別売上情報、客数
情報などを含む統計情報をサーバ側に集めて分析し、こ
れらを基に効果的な利用者行動モデルを作成する。そし
て、この行動モデルを各情報参照端末に配信する。情報
参照端末では、サーバ側から配信された行動モデルに基
づき、ネットワーク経由で逐次予測キャッシュまたはバ
ッチ系処理で事前にキャッシュを実行し、通信処理待ち
時間を短縮する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、多数地点に拠点展
開された情報参照端末によってネットワークを介した各
種のサービスを提供するシステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、この種のシステムでは、多数
展開された各拠点において記憶装置などの大量のリソー
スを備えるのは費用的に難しい。しかし、その一方で、
例えば常に新しいものが作られるデジタルコンテンツ
（画像、音楽データなど）の販売システム等では、大容
量のリソースを必要とする。そこで、これを解決するた
めに、従来のシステムではコンテンツ管理サーバを１つ
設置し、必要なコンテンツを随時、管理サーバからダウ
ンロードし、不要になった時点で削除する方法が取られ
ている。この方法では、毎回通信による待ち時間が発生
する。このような情報配信システムの一例は、例えば特
開2000−250803号公報に記載されている。

【０００３】この特開2000−250803号公報に記載された
先読みキャッシュ処理方法は、移動端末が無線ネットワ
ークを介してインターネットに接続するときにも有効な
先読みキャッシュを可能とする情報配信システムであ
る。すなわち、この従来の情報配信システムにおいて
は、サーバからクライアントへのデータダウンロード時
間の短縮は先読みキャッシュを行うことにおいて実現さ
れる。つまり、この例に開示されるように、ＷＷＷサー
バからクライアント端末へのページダウンロードの際
に、キャッシュサーバとアクセスサーバが連携すること
で、あらかじめヒット率（使用頻度）の高いページを先
読みしておくことができる。このようなサーバへのアク
セスは、基本的には、クライアント装置とＷＷＷサーバ
との間のＴＣＰ／ＩＰプロトコルによる通信により行わ
れる。しかし、各々のクライアント装置において任意の
データに対する配信要求が発生する毎に全て該当するサ
ーバにアクセスを行うと、ネットワーク上のトラフィッ
ク量が膨大になり、ネットワークの帯域を浪費するた
め、アクセス応答時間が遅くなってしまい、結果として
クライアント側での処理待ち時間が増大する。

【０００４】そこで、これらを回避する方法として、ク
ライアント装置の近くに設置したキャッシュサーバやク
ライアント自身に必要な内容（コンテンツ）をキャッシ
ュ（一時的に記憶）しておく方式がある。これにより、
例えば人気が高くヒット数（アクセスされた回数）の高
いページをキャッシュ内に常駐させることで、アクセス
毎にサーバとの通信を行う必要がなくなり、トラフィッ
クを軽減し、応答時間を短縮することができる。また、
上記の従来例以外にも、利用者の行動モデルに基づく予
測キャッシュ技法が例えば特開平8-241257号公報に記載
されている。この方法は、クライアント側で利用者の操
作履歴を元に頻度の高い操作を抽出し、モデルを作成し
それに基づく先行処理を実施するというものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の先読みキャッシュの方式においては、次のような課
題がある。まず、第１の課題は、コンテンツを管理する
データ管理サーバのデータの更新頻繁に行われる場合、
キャッシュサーバに反映されるまでに変更されてから一
定の時間がかかるため、キャッシュが有効に機能しない
ことがある。また、特定端末の操作履歴に基づいてキャ
ッシュすることにより、データ数が少ない場合など偏り
が生じやすく有効に働かない場合もある。これらの理由
により、キャッシュのみでは処理時間が短縮できない場
合があるということである。

【０００６】また、第２の課題は、使用頻度は高くない
がある特定のデータ同士では関連性が強く、順次配信要
求が行われるようなデータ構成の場合には従来のアクセ
ス頻度によるキャッシュ方式では関連性情報が見えな
い。このため配信が行われる度にクライアント側では待
ち時間が発生することである。

【０００７】そこで本発明の目的は、情報参照端末（ク
ライアント）を操作する利用者の操作時間を短縮するこ
とができる事前予測処理システム、及び先読みキャッシ
ュを可能とする情報配信システムを提供することにあ
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は前記目的を達成
するため、多数地点に拠点展開された情報参照端末によ
ってネットワークを介した各種のサービスを提供するシ
ステムにおいて、前記情報参照端末の利用者の操作履歴
情報、設置拠点の時間帯別売上情報、及び客数情報を含
む統計情報をサーバ側に集めて分析し、全拠点分の統計
情報を基にして利用者行動モデルを作成するようにした
ことを特徴とする。また本発明は、多数地点に拠点展開
された情報参照端末によってネットワークを介した各種
のサービスを提供するシステムの事前予測処理方法にお
いて、前記情報参照端末の利用者の操作履歴情報、設置
拠点の時間帯別売上情報、及び客数情報を含む統計情報
をサーバ側に集めて分析し、全拠点分の統計情報を基に
して利用者行動モデルを作成するようにしたことを特徴
とする。また本発明は、多数地点に拠点展開された情報
参照端末によってネットワークを介した各種のサービス
を提供するシステムの事前予測処理を行なうコンピュー
タを制御するプログラムにおいて、前記情報参照端末の
利用者の操作履歴情報、設置拠点の時間帯別売上情報、
及び客数情報を含む統計情報をサーバ側に集めて分析
し、全拠点分の統計情報を基にして利用者行動モデルを
作成する処理を実行させるように前記コンピュータを制
御することを特徴とする。

【０００９】本発明の事前予測処理システムでは、予測
される利用者の行動をモデル化した行動モデルをサーバ
にて作成することで、全拠点分のデータをもとに効果的
に行動モデルが作成できる。したがって、このような効
果的な行動モデルに基づく先読み処理を実行することが
でき、通信処理待ち時間や利用者入力待ち時間に先行処
理を実施し、全体の処理時間を短縮することが可能とな
る。また、このような行動モデルを用いた先読み処理に
より、各情報参照端末に情報の配信を行なうことによ
り、情報参照端末において配信要求待ち時間を短縮でき
ることができ、特に頻繁に更新される可能性をもつ大量
のデータを扱う必要がある多数展開の情報参照端末にお
いて有効な情報配信システムを提供できる。

【００１０】また、本発明の事前予測処理方法でも同様
に、予測される利用者の行動をモデル化した行動モデル
をサーバにて作成することで、全拠点分のデータをもと
に効果的に行動モデルが作成できる。したがって、この
ような効果的な行動モデルに基づく先読み処理を実行す
ることができ、通信処理待ち時間や利用者入力待ち時間
に先行処理を実施し、全体の処理時間を短縮することが
可能となる。また、このような行動モデルを用いた先読
み処理により、各情報参照端末に情報の配信を行なうこ
とにより、情報参照端末において配信要求待ち時間を短
縮できることができ、特に頻繁に更新される可能性をも
つ大量のデータを扱う必要がある多数展開の情報参照端
末において有効な情報配信システムを提供できる。ま
た、本発明のプログラムによってコンピュータを制御す
ることにより、以上のような事前予測処理システムや事
前予測処理方法による作用効果を実現することが可能で
ある。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明による事前予測処理
システム及び方法の実施の形態例について説明する。な
お、以下に説明する実施の形態は、本発明の好適な具体
例であり、技術的に好ましい種々の限定が付されている
が、本発明の範囲は、以下の説明において、特に本発明
を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限定さ
れないものとする。

【００１２】本実施の形態によるシステムは、ネットワ
ークを介した多拠点に設置された情報参照端末（クライ
アント）とデータ管理サーバとで連携したサービスの提
供を行なう場合に、以下のような機能を実現できるよう
にしたものである。 （１）拠点分の情報参照端末（クライアント）の利用者
の操作履歴情報や設置拠点の時間帯別売上情報、客数情
報などを含む統計情報をサーバ側に集めて分析し、これ
らを基に効果的な利用者行動モデルを作成する。そし
て、この行動モデルを各情報参照端末に配信し、使用す
る。 （２）情報参照端末（クライアント）で、サーバ側から
配信された行動モデルに基づき、ネットワーク経由で逐
次予測キャッシュまたはバッチ系処理で事前にキャッシ
ュを実行し、通信処理待ち時間を短縮する。 （３）サーバ側から情報参照端末（クライアント）のキ
ャッシュに対し、情報参照端末（クライアント）からの
配信要求に応じてサーバ側で関連性の高いデータを抽出
し、予測配信処理を実行する。

【００１３】また、対象とする多拠点に設置された情報
参照端末は、以下のような特性をもっている。 （１）多拠点に設置される。 （２）不特定のユーザが操作する。 （３）参照する情報が膨大であり、情報参照端末上に全
てを格納することができない。 （４）参照する情報の更新頻度が高い。

【００１４】以下、このような機能を実現する本実施の
形態による多拠点展開システムの概要について説明す
る。図１は、本実施の形態によるシステムの全体構成を
示すブロック図である。図１において、データ管理サー
バ２１はコンテンツ情報をはじめ、照会情報、実行ファ
イルなどのクライアント側に保管できないデータを管理
する機能を有している。このデータ管理サーバ２１は、
通信網２２を介して多拠点に設置された情報参照端末
（クライアント端末) ２３とスター型の双方向通信経路
を有する。

【００１５】図２は、データ管理サーバと１つのクライ
アント端末の構成例を示すブロック図である。以下、デ
ータ管理サーバ１とクライアント端末７の構成について
説明する。まず、データ管理サーバ１は、データ保管ア
クセス機能２と、通信機能３と、データ管理機能４と、
行動モデル分析生成機能１８とを有する。通信機能３
は、通信制御を行うものであり、データ管理機能４は、
通信機能３を通して得られた配信要求をもとに、どのデ
ータが要求されているのかを確認し、データ関連リスト
５を元に、その他のデータとの関連性をチェックする。

【００１６】データ関連リスト５には、多拠点展開シス
テム全体から集めた操作履歴情報から統計情報を計算す
ることで、次の操作を予測し、使用される可能性が高い
（関連性が高い）コンテンツを抽出し、要求されたコン
テンツに続けて予測したコンテンツも配信処理を行う。
データの容量や必要となる時刻等の各種要因による通信
経路の選択は、通信機能３で行う。その結果、要求デー
タとの関連性の強いデータが存在した場合、要求のあっ
たデータと関連データの両方をデータ保管アクセス機能
２に要求し、情報参照端末７へデータを配信する。さら
に、行動モデル分析生成機能１８は、クライアント側お
よび外部の別メデイアからの情報を分析し、多拠点展開
された複数のクライアントからの情報をもとにクライア
ント側で使用する利用者の行動モデル１７を作成する。

【００１７】一方、クライアント側の情報参照端末７で
は、利用者が操作するための入出力装置（図示せず）
と、その入出力を管理、制御する入出力管理機能１５
と、実際の処理を行う処理機能１４と、サービスフロー
を制御するフロー管理機能１３と、通信衛星２の経路か
ら行われる配信の受信処理と専用線網３の経路から行わ
れる配信要求および配信処理をあわせて処理する通信機
能９と、配信されてきたデータの管理を行うデータ管理
機能１０と、実際のデータを保持するためのデータ保管
アクセス機能１１とを有する。

【００１８】このような情報参照端末７において、デー
タ管理サーバ１からの配信で受信したデータは、通信機
能９を経由してデータ管理機能１０によってデータ保管
アクセス機能１１に渡される。配信データは２種類あ
る。ひとつは画面情報などのデータ（情報）ファイル形
式のものであり、もうひとつは、何らかの事前処理を行
う実行ファイル形式のものである。後者の実行ファイル
形式の場合、その起動タイミングには、受信後即時、ま
たは、一定時間経過後、または所定のきっかけとなる処
理が行われたときなどが指定されており、フロー管理機
能１３により、事前処理実行機能１２にて事前処理が実
行される。

【００１９】フロー管理機能１３は、情報参照端末７の
利用者に対し、画面やデバイス、通信を制御してサービ
スの提供を行う。ここで用いる、サービスとは、物販や
音楽配信、デジタルプリントなど、情報参照端末７上で
動作するアプリケーションを指す。また、フロー管理機
能１３は、サービスのフローを管理すると同時に、予め
仮説を元に作られている、サービスごとに利用者がどの
ようにサービスを利用するかという行動モデル１７に沿
って利用者の次の行動を推測し事前予測処理を実行す
る。先回りして処理を行うことにより、待ち時間の短
縮、全体の処理時間の短縮が可能になる。

【００２０】行動モデル１７は、サーバ側の行動モデル
分析生成機能１８にて作成され、クライアントへ配信さ
れる。システムが使用されるごとに、行動モデル管理機
能１６によって実際の利用者の行動パターンを分析し、
モデルと一致しているか否かの検証を行い、差異がある
場合には、その差異を蓄積して、サーバ側の行動モデル
分析生成機能１８へフィードバックを行い、モデルの改
訂を行う。行動モデル分析生成機能１８では、多拠点展
開されている全店からのフィードバック情報を分析す
る。統計データや外的要因を加えた分析結果をもとに、
新たに行動モデルを生成しクライアントへ配信する。こ
のように、サーバ側で行動モデルの作成、検証を繰り返
し、更新を重ねて行動モデルを作成することで、より精
度の高い予測処理が可能となる。さらに、行動モデルの
生成にあたって、設置拠点の時間帯別、日別の売上情報
や来客数情報など、設置場所にかかわる情報を加味し、
来客数や売上の多い時間帯の前に事前配信等の処理を済
ませるようなモデル生成を行うと、なお有効である。

【００２１】また、サービスにて配信データを必要とす
る場合、端末データアクセスリスト８を確認し、リスト
上にないものはデータ管理サーバ１へ配信要求を行う。
端末データアクセスリスト８には、以前に配信されてデ
ータ保管アクセス機能１１に保存されているデータがリ
ストされている。データの再利用度などアクセス情報も
リストされており、データ管理機能にて随時更新されて
いる。端末データアクセスリスト８でアクセス頻度の低
いデータは、一定時間経過後または、保存してあるデー
タの総量が閾値を越えた時点で、削除する。これによ
り、情報参照端末のディスク容量を抑えた上で、アクセ
ス頻度の高いデータを自分自身に保管しておくことがで
き、データアクセスにかかる時間（配信要求時間、デー
タ転送時間）を短縮することができる。

【００２２】次に、以上のような本実施の形態による事
前予測処理システム及び方法を具体的に実施した場合の
一実施例として、近年の多拠点展開、設置された、いわ
ゆるマルチメディアキオスク端末の例を用いて説明す
る。ここで、マルチメディアキオスク端末とは、１台で
音楽配信、デジタルフォトプリント、旅行申し込み、物
販など多種のデジタルコンテンツやサービス機能を提供
するネットワークに接続された情報参照端末のことをい
うものとする。なお、以下の説明では、このような機能
を有するマルチメディアキオスク端末を単に情報参照端
末として説明する。また、本実施例では、上述した図１
に示す構成において、情報参照端末によるネットワーク
を介したサービス提供で、サーバ（データ管理サーバ）
との通信には双方向通信可能な通信網２を用いる。ま
た、データ管理サーバ１では、予約情報などの照会処理
やコンテンツデータ保管を行う。図１ではクライアント
サーバ型の通信形態を構成しており、データ管理サーバ
１をサーバとし、クライアントとして展開拠点に設置さ
れた情報参照端末を複数持ち、全体がスター型の通信形
態を構成している。

【００２３】上述のように情報参照端末側に全てのデジ
タルコンテンツを保管するには、大容量ディスクが必要
となり費用面での問題と、多拠点に設置してあるためデ
ータ更新が頻繁に行われると手間の問題の２点により難
しい。このためデジタルコンテンツの多くはデータ管理
サーバ１で管理されており、必要に応じて更新されてい
る。クライアントの情報参照端末では必要に応じて、サ
ーバへの配信要求を行い、デジタルコンテンツの取得を
行う。このデジタルコンテンツの取得にあたり、通常は
データ転送時間や利用者入力待ち時間など情報参照端末
側で待ち時間が発生する。この待ち時間を短縮するため
に、情報参照端末では自端末内でのキャッシュ、利用者
の行動モデルによる先読み処理を行い、処理時間の短縮
を図る。

【００２４】この行動モデルは、予めサーバ側で各クラ
イアントから収集された売上情報等とサービス提供のフ
ロー、設置場所情報（たとえば、コンビニエンスストア
に設置した端末の場合ならば、店舗の時間帯、世代別、
売上情報、来客数など）をもとに作成する。ある情報参
照端末では参照実績のないデータであっても、それ以外
の情報参照端末での参照実績が伸びている（ある閾値を
越える）場合、行動モデルに作成に反映させ、これを情
報参照端末へ配信する。実際の運用で差異があった場合
はサーバへフィードバックし、更新したものを再度、ク
ライアント側へ配信し使用する。サーバ側で全端末のデ
ータを収集し、行動モデルを作成することにより、効果
的な行動モデルの作成が可能となる。

【００２５】また、配信待ち時間を短縮する方法とし
て、情報参照端末内にデジタルコンテンツをキャッシュ
する。すなわち、自端末にキャッシュしておくことでデ
ータ転送時間の短縮を図ることができる。このキャッシ
ュは、行動モデルに基づき、ネットワーク経由で逐次予
測キャッシュを行う場合と、行動モデルに基づき、バッ
チ処理で事前にキャッシュする場合とがある。ともに効
率的にデータ転送を事前に行うことにより全体としての
処理時間短縮を実現する。同様に配信待ち時間を短縮す
るために、サーバ側で複数存在する全クライアント端末
分のデータの配信順序などを記憶し、関連性を抽出す
る。クライアント側から要求があった際に、この抽出さ
れたデータ関連性を表すリストを参照し、適合するデー
タ（関連性が強いデータ）があれば、関連するデータも
まとめて送信することで、配信要求待ち時間やデータ転
送待ち時間を短縮することができる。

【００２６】次に、本実施例の動作について説明する。
図３及び図４は、本実施例の動作概要を示すフローチャ
ートである。図３は、一般的なアプリケーションの流れ
を示しており、図示のように、利用者の端末への何らか
の操作でアプリケーションが開始され、時間軸に沿って
処理が進みその結果利用者への提供が行われる。すなわ
ち、図３の例では、ステップＳ２０でアプリケーション
が開始され、データの選択用画面が表示される（ステッ
プＳ２１）。ここで、利用者がデータを選択することに
より（ステップＳ２２）、その選択に基づく処理が開始
され（ステップＳ２３）、利用者にサービスの取得内容
が提示される（ステップＳ２４）。そこで、利用者がサ
ービスの取得内容を確認すると（ステップＳ２４）、そ
のサービスが実行され、利用者に提供される（ステップ
Ｓ２５、Ｓ２６）。

【００２７】そして、このような一連の動作において、
利用者選択画面での選択待ち時間やデータ転送待ち時間
等の時間が発生する。そこで、この時間を短縮するた
め、図４に示すように、事前に予測される利用者の行動
パターンをモデル化し、行動モデルを設定しておく。そ
して、この行動モデルを元に先行処理を行う。この処理
においては、ステップＳ１で動作を開始し、ステップＳ
２で利用者への選択画面を表示すると同時に、行動モデ
ル３を参照し（ステップＳ３）、先行処理できる処理が
ないか確認する。そして、該当処理があれば先行処理を
開始する（ステップＳ４）。その後、利用者の意思表示
のタイミング（ステップＳ５のデータ選択、ステップＳ
８の内容の確認) に応じて、行動モデルを参照し（ステ
ップＳ６、Ｓ９）、先行処理を行う（ステップＳ７、Ｓ
１０）。また、選択された内容に応じて行動リストとの
突合せを行い、差異の有無を確認し、サーバへのフィー
ドバックを行う。そして、サービスの提供に移行して
（ステップＳ１４）、終了する（ステップＳ１５）。ま
た、利用者がサービスの提供を拒否する選択をした場
合、先行処理を中止し（ステップＳ１３）、行動リスト
の修正、更新を行う（ステップＳ１２）。また、同時に
それらに関わるデータの中止処理を行う。

【００２８】また、各情報参照端末に配信されたデータ
は、図２に示すデータ管理機能１０にて管理される。ま
た、各保管場所やアクセス方法は、データ保管アクセス
機能１１にて行い、保存できる容量には上限が存在す
る。このため、一定時間アクセスがないファイルは削除
する。この管理を行うために、端末データアクセスリス
ト８を用いる。また、参照などのアクセスがあった場合
はリストを更新し、不要なものを識別できるよう管理す
る。また、データ管理サーバ１側でコンテンツの入れ替
えが行われた場合には、この端末にデータアクセスし、
リスト及び配信データをクリアし、新しいデータをキャ
ッシュしやすくし、データのヒット率を高める。また、
サーバへの配信要求を行う前に、自端末内の端末データ
アクセスリストを参照し、データの再利用を図る。これ
により、自端末内にキャッシュサーバとしての機能を実
現する。

【００２９】また、データ管理サーバ１では、配信要求
を受け、必要なデータをまとめて配信する。これは、通
信機能３にて受け取った配信要求をデータ管理機能４に
て解析し、配信要求元と配信データとの関連性と頻度を
記憶するデータ関連リスト５を持つ。そして、データ管
理機能４は、配信要求のたびにデータ関連リスト５を参
照し、要求データのほかに関連性の深いデータがあれ
ば、あわせて配信を行う。例えば、ある端末Ｘからデー
タＡの配信要求を受けた後、データＢ、データＣと続け
て要求があった場合、データ関連リスト５は、この組み
合わせを記憶し、別の端末ＹからのデータＡの配信要求
があった場合に、その後、データＢ、データＣの配信要
求が起こると予測して、データＡの配信とあわせてデー
タＢ、データＣもあわせて配信する。これにより、デー
タＢ、Ｃの配信要求待ち時間が短縮できる。このような
予測配信を行なったデータは、端末側のデータ管理機能
にて管理し、重複配信や配信漏れを予防する。また、デ
ータ関連リスト５は配信要求のあったタイミングおよび
コンテンツの更新が行われたタイミングで更新が行われ
る。

【００３０】以上のような本実施の形態においては、以
下のような効果を奏する。まず、第１の効果は、サーバ
での配信順序によるデータ関連性に着目した先読み配信
を実施することにより、大容量記憶装置を費用的に備え
ることはできないが、頻繁に更新される可能性をもつ大
量のデータを扱う必要がある多数展開の情報参照端末に
おいて配信要求待ち時間を短縮できることである。ま
た、第２の効果は、予測される利用者の行動をモデル化
した行動モデルをサーバにて生成することで、全拠点分
のデータをもとに効果的に行動モデルが作成でき、さら
に行動モデルに基づく先読み処理を実行することによ
り、通信処理待ち時間や利用者入力待ち時間に先行処理
を実施し、全体の処理時間を短縮できることである。

【００３１】次に、本発明の他の実施の形態について説
明する。図５は、本実施の形態によるシステムの全体構
成を示すブロック図である。図５に示すシステムは、基
本的構成は図１に示すものと同様であるが、多数展開先
において、情報参照端末以外にローカルＬＡＮで接続さ
れた周辺機器への拡張ついてさらに工夫している。図５
において、展開拠点３８は図１と同様に多数存在する。
このネットワークは、双方向通信可能な回線で構成され
る場合と、双方向回線に加えて衛星を使った配信のよう
に、サーバからクライアントへの一方向通信（配信）の
みを行う回線を使いわける場合がある。

【００３２】ネットワークに接続されている機器は情報
参照端末３５のみであり、展開拠点内の機器、例として
マルチコピー機３６やＰＯＳ３７のような通信機能を持
った拠点設置端末がローカルＬＡＮにて各々が接続され
ている。また、それらの数は拠点によって異なり、複数
台設置されることもある。ローカルＬＡＮに接続された
機器はそれぞれ通信機能を持ち、双方向通信が行える環
境ができ上がっている。このとき、情報参照端末３５を
展開拠点内のキャッシュサーバ且つコンテンツサーバと
して使用する。外部、データ管理サーバ１とのデータ送
受信は情報参照端末３５で全て処理し、データが必要な
機器へ転送し、転送先の機器で続きの処理を実行する。

【００３３】ローカルＬＡＮで接続された情報参照端末
以外の機器の全てが図２で情報参照端末が持つ通信機能
９、データ管理機能１０、端末データアクセスリスト
８、データ保管アクセス機能１１、事前処理実行機能１
２を持っていることが前提である。情報参照端末でデー
タを取得、生成、編集を行う。この編集データは情報参
照端末内のデータ管理機能にて管理される。必要に応じ
て、ローカルＬＡＮ接続された通信機能を持つ拠点設置
端末（例：マルチコピー機３６やＰＯＳ３７）へ送り込
む。ヘッダ情報にて、実行ファイル形式の設定がなされ
ているの場合は、事前処理実行機能にて実行する。デー
タファイル形式の場合は、データ管理機能で管理され必
要に応じて処理される。これにより、情報参照端末以外
のローカルＬＡＮ接続端末での操作の一部を、情報参照
端末から実行することができ、使用頻度の高いコンテン
ツを保持することができる。

【００３４】このように、本実施の形態では、ローカル
ＬＡＮで接続された機器に対し情報参照端末からデータ
を送り込み、事前処理を実行することで、リモートから
端末を操作することができるという効果も得ることがで
きる。また、ローカルＬＡＮで接続された機器に保存す
るデータを必要最低限のアクセス頻度の高いものだけと
することができる。なお、以上のような本発明の事前予
測処理システム及び方法は、上述したクライアント・サ
ーバシステムが搭載されるコンピュータを制御するプロ
グラムによって実現できるものであり、このようなプロ
グラムも本発明に含まれるものである。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように本発明の事前予測処
理システムによれば、予測される利用者の行動をモデル
化した行動モデルをサーバにて作成することで、全拠点
分のデータをもとに効果的に行動モデルが作成できるこ
とから、このような行動モデルに基づく先読み処理を実
行することができ、通信処理待ち時間や利用者入力待ち
時間に先行処理を実施し、全体の処理時間を短縮するこ
とが可能となる。また、このような行動モデルを用いた
先読み処理により、各情報参照端末に情報の配信を行な
うことにより、情報参照端末において配信要求待ち時間
を短縮できることができ、特に頻繁に更新される可能性
をもつ大量のデータを扱う必要がある多数展開の情報参
照端末において有効な情報配信システムを提供できる。

【００３６】また同様に、本発明の事前予測処理方法に
よれば、予測される利用者の行動をモデル化した行動モ
デルをサーバにて作成することで、全拠点分のデータを
もとに効果的に行動モデルが作成できることから、この
ような行動モデルに基づく先読み処理を実行することが
でき、通信処理待ち時間や利用者入力待ち時間に先行処
理を実施し、全体の処理時間を短縮することが可能とな
る。また、このような行動モデルを用いた先読み処理に
より、各情報参照端末に情報の配信を行なうことによ
り、情報参照端末において配信要求待ち時間を短縮でき
ることができ、特に頻繁に更新される可能性をもつ大量
のデータを扱う必要がある多数展開の情報参照端末にお
いて有効な情報配信システムを提供できる。また、本発
明のプログラムによってコンピュータを制御することに
より、以上のような事前予測処理システムや事前予測処
理方法による作用効果を実現することが可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態による情報配信システムの
全体構成を示すブロック図である。

【図２】図１に示す情報配信システムのデータ管理サー
バと情報参照端末の構成例を示すブロック図である。

【図３】図１及び図２に示すシステムの動作概要を示す
フローチャートである。

【図４】図１及び図２に示すシステムの動作概要を示す
フローチャートである。

【図５】本発明の他の実施の形態による情報配信システ
ムの全体構成を示すブロック図である。

【符号の説明】

１……データ管理サーバ、２……データ保管アクセス機
能、３……通信機能、４……データ管理機能、５……デ
ータ関連リスト、７……情報参照端末、９……通信機
能、１０……データ管理機能、１１……データ保管アク
セス機能、１２……事前処理実行機能、１３……フロー
管理機能、１４……処理機能、１５……入出力管理機
能、１６……行動モデル管理機能、１７……行動モデ
ル、１８……行動モデル分析生成機能。

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多数地点に拠点展開された情報参照端末
   によってネットワークを介した各種のサービスを提供す
   るシステムにおいて、 前記情報参照端末の利用者の操作履歴情報、設置拠点の
   時間帯別売上情報、及び客数情報を含む統計情報をサー
   バ側に集めて分析し、全拠点分の統計情報を基にして利
   用者行動モデルを作成するようにした、ことを特徴とす
   る事前予測処理システム。
2. 【請求項２】 前記利用者行動モデルを各情報参照端末
   に配信する情報配信システムを含むことを特徴とする請
   求項１記載の事前予測処理システム。
3. 【請求項３】 前記情報参照端末において、前記情報配
   信システムによって配信された行動モデルに基づいて、
   ネットワーク経由での逐次予測キャッシュを実行し、通
   信処理待ち時間を短縮する手段を有することを特徴とす
   る請求項２記載の事前予測処理システム。
4. 【請求項４】 前記情報参照端末において、前記情報配
   信システムによって配信された行動モデルに基づいて、
   ネットワーク経由でのバッチ系処理による事前キャッシ
   ュを実行し、通信処理待ち時間を短縮する手段を有する
   ことを特徴とする請求項２記載の事前予測処理システ
   ム。
5. 【請求項５】 サーバ側から情報参照端末へのキャッシ
   ュに関して情報参照端末からの配信要求があった場合
   に、関連性の高いデータを抽出し、予測配信処理を実行
   する手段を有することを特徴とする請求項２記載の事前
   予測処理システム。
6. 【請求項６】 多数地点に拠点展開された情報参照端末
   によってネットワークを介した各種のサービスを提供す
   るシステムの事前予測処理方法において、 前記情報参照端末の利用者の操作履歴情報、設置拠点の
   時間帯別売上情報、及び客数情報を含む統計情報をサー
   バ側に集めて分析し、全拠点分の統計情報を基にして利
   用者行動モデルを作成するようにした、 ことを特徴とする事前予測処理方法。
7. 【請求項７】 前記利用者行動モデルを各情報参照端末
   に配信する情報配信処理を行なうことを特徴とする請求
   項６記載の事前予測処理方法。
8. 【請求項８】 前記情報参照端末において、前記情報配
   信処理によって配信された行動モデルに基づいて、ネッ
   トワーク経由での逐次予測キャッシュを実行し、通信処
   理待ち時間を短縮する処理を行なうことを特徴とする請
   求項７記載の事前予測処理方法。
9. 【請求項９】 前記情報参照端末において、前記情報配
   信処理によって配信された行動モデルに基づいて、ネッ
   トワーク経由でのバッチ系処理による事前キャッシュを
   実行し、通信処理待ち時間を短縮する処理を行なうこと
   を特徴とする請求項７記載の事前予測処理方法。
10. 【請求項１０】 サーバ側から情報参照端末へのキャッ
    シュに関して情報参照端末からの配信要求があった場合
    に、関連性の高いデータを抽出し、予測配信処理を実行
    する処理を行なうことを特徴とする請求項７記載の事前
    予測処理方法。
11. 【請求項１１】 多数地点に拠点展開された情報参照端
    末によってネットワークを介した各種のサービスを提供
    するシステムの事前予測処理を行なうコンピュータを制
    御するプログラムにおいて、 前記情報参照端末の利用者の操作履歴情報、設置拠点の
    時間帯別売上情報、及び客数情報を含む統計情報をサー
    バ側に集めて分析し、全拠点分の統計情報を基にして利
    用者行動モデルを作成する処理を実行させるように前記
    コンピュータを制御する、 ことを特徴とするプログラム。
12. 【請求項１２】 前記利用者行動モデルを各情報参照端
    末に配信する情報配信処理を行なうようにコンピュータ
    を制御することを特徴とする請求項１１記載のプログラ
    ム。
13. 【請求項１３】 前記情報参照端末において、前記情報
    配信処理によって配信された行動モデルに基づいて、ネ
    ットワーク経由での逐次予測キャッシュを実行し、通信
    処理待ち時間を短縮する処理を行なうように前記コンピ
    ュータを制御することを特徴とする請求項１２記載のプ
    ログラム。
14. 【請求項１４】 前記情報参照端末において、前記情報
    配信処理によって配信された行動モデルに基づいて、ネ
    ットワーク経由でのバッチ系処理による事前キャッシュ
    を実行し、通信処理待ち時間を短縮する処理を行なうよ
    うに前記コンピュータを制御することを特徴とする請求
    項１２記載のプログラム。
15. 【請求項１５】 サーバ側から情報参照端末へのキャッ
    シュに関して情報参照端末からの配信要求があった場合
    に、関連性の高いデータを抽出し、予測配信処理を実行
    する処理を行なうように前記コンピュータを制御するこ
    とを特徴とする請求項１２記載のプログラム。