JP2004234646A - コンテンツ関連情報提供装置及びコンテンツ関連情報提供方法及びコンテンツ関連情報提供システム及び携帯端末、並びに情報処理システム。 - Google Patents

コンテンツ関連情報提供装置及びコンテンツ関連情報提供方法及びコンテンツ関連情報提供システム及び携帯端末、並びに情報処理システム。 Download PDF

Info

Publication number
JP2004234646A
JP2004234646A JP2004001165A JP2004001165A JP2004234646A JP 2004234646 A JP2004234646 A JP 2004234646A JP 2004001165 A JP2004001165 A JP 2004001165A JP 2004001165 A JP2004001165 A JP 2004001165A JP 2004234646 A JP2004234646 A JP 2004234646A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
content
information
data
related
information providing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2004001165A
Other languages
English (en)
Inventor
Hiroshi Sato
宏 佐藤
Original Assignee
Hiroshi Sato
宏 佐藤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority to JP2003000525 priority Critical
Application filed by Hiroshi Sato, 宏 佐藤 filed Critical Hiroshi Sato
Priority to JP2004001165A priority patent/JP2004234646A/ja
Publication of JP2004234646A publication Critical patent/JP2004234646A/ja
Application status is Granted legal-status Critical

Links

Images

Abstract

【課題】
表示装置に表示されるコンテンツに関連するコンテンツ関連情報を、携帯電話などの端末に直接送信するコンテンツ関連情報提供装置及び方法を提供する。さらにコンテンツ関連情報提供装置やその他の情報源からの情報を総合して、社会や経済や市場の現象を総合的に情報処理するシステムを提供する。

【解決手段】
壁面の映像ディスプレイや、店舗に設置されたキオスクやPOS、家庭に設置されたTV受像機などの表示装置1と、それらに表示する映像及び音声などのコンテンツデータ5に関連するURLや電話番号及び、商品情報などのコンテンツ関連情報7を、表示装置に表示されている映像と同期をとる或いは関連づける制御装置6及び変換モジュール68で同期をとり或いは関連づけて送受信可能な形式に変換し送受信インターフェイス8を用いて携帯電話などの携帯端末9に送信する。コンテンツ関連情報提供装置やその他の情報源からの情報を総合して情報処理システム3500で情報処理を行う。

【選択図】 図1

Description

本発明は、宣伝広告などの情報提供と、携帯電話などの携帯型情報端末とを連動させて提供されるコンテンツに関連する情報を提供する装置及び方法、並びに情報提供に関する情報処理システムに関するものである。

家庭用のTV受像機や街頭の映像パネル或いは店頭や店内の表示装置や表示装置付きのPOS装置やキオスク装置などから、商品やサービスに関する多くの広告などが提供されている。一般にそれらの広告などでは映像や音声による商品やサービスの紹介を行い、その映像や音声のなかで、企業名や商品名或いは、企業や商品の情報を提供している、さらには商品やサービスを直接提供するチャネルとしての電話番号、さらにインターネット上で情報提供やアンケート、及び商品やサービスの販売を行っているウェブサイトのURLなどを告知している。

また、近年のパソコンや携帯電話の普及により、物理的に店舗に赴くことなく、インターネットに接続されたパソコンや携帯電話から、商品やサービスを購入出来るようになった。さらに、購入代金の決済までも、パソコンや携帯電話で行うことが可能になった。

しかし、ユーザーがこれらの広告などを視聴して興味を持ち、さらに詳しい情報を得ようとする場合、または商品及びサービスを購入しようとする場合には、ユーザーが映像や音声中のURLや電話番号、商品名等を、いったん記憶し、次に携帯電話などの携帯端末やPCを操作して、広告などで提供された商品及びサービスの情報やそのものを提供しているURLや電話番号を入力したり、目的の商品名や企業名から検索をかけたりする必要があった

ところが、携帯電話などの携帯端末は入力装置が簡素化されているためにURLを入力するには手間がかかる上、一般に目的の情報にダイレクトに辿り着くためのURLは記憶しづらい長さになることも多くユーザーの記憶力に頼ることは非効率的であった。また、これを防止するために、企業のTOPページなどのような短いURLを告知すると、その短いURLから必要な情報が記載されているURLに辿り着くまでに多くのリンクをたどる必要があった。

EC(エレクトリックコマース:電子商取引)と呼ばれる、これらの仕組みは低コストで且つリアルタイムな商取引やアンケートを実現する可能性を持ちつつも、URLの告知とそのURLのアクセスの間に、消費者の記憶を挟むことの不効率が指摘されていた。さらに、消費者を対象としたアンケートなどもインターネット接続可能な携帯電話やパソコンなどで行われているが、消費者がこれらのアンケートに答えるためにも、上記と同様の問題があった。

一方携帯電話には、赤外線インターフェイスやブルートゥースインターフェイスなどが装備されている、しかしこれらの通信インターフェイスは、現状では主に一対一での通信をその目的としており、上記のような課題の解決には向いていなかった。

広告などによる商品やサービスそして、それらの提供者自体の告知及び情報提供は、商品やサービスを消費者に購入して貰うための最も有力な手段として使用されている。そのため、企業を初めとする商品やサービスの提供者は、毎年莫大な宣伝広告費を費やしている。企業や国などから消費者へ向けて情報提供する際の形態としてこれらのような宣伝や広告等の形を取ることも多い。これらの情報提供の目的は出来るだけ多くの人間に当該情報を到達させて、宣伝広告しようとしている情報を出来るだけ多くの人間に理解してもらう、さらには宣
伝している商品やサービスをそれを見た消費者に出来るだけ多く購入して貰うと言うところにある。

そのための手法として「AIDMA」つまり宣伝広告によって消費者の、アテンション:注目、インタレスト:興味、デザイア:欲求、メモリ:記憶それぞれの喚起を行い、その効果によってアクション:(購買などの)行動を起こして貰うという手法が取られてきた。

このため、広告などの料金を決定する際の基準として「リーチ(何人の人間が広告を見るか?)」などが用いられている。しかし、広告の問題点として、消費者が広告の内容を一旦記憶して詳細情報にアクセスする、あるいは(購買などの)行動(アクション)を起こす必要があるため、内容よりもインパクトのある方法によって消費者の記憶に訴える、さらに宣伝広告を何度も繰り返して消費者の記憶に焼き付けるなど、比較的費用が嵩む広告や情報提供手法が多用されてきた。

市場において、消費者に商品やサービスを告知し、商品やサービスの存在を認知させ、興味と購買意欲を喚起することは非常に重要である。

さらに、市場が複雑化し急速に変化する現代では、消費者のニーズや嗜好の変化をいち早く察知して、商品やサービスにフィードバックすることはさらに重要である。

しかし、従来消費者に商品やサービスを告知し、商品やサービスの存在を認知させ、興味と購買意欲を喚起するための主な手段である、宣伝広告は情報提供者が、被情報提供者に対して一方的に行うことが多く、情報提供の効果について測定する手法についてはアンケートなどの方法に頼っていた。

従来、社会現象である市場や経済を分析し予測をするという作業には、統計的手法を基本に線形的な現象として分析されてきた。

このような、社会現象などの複雑な系に対する分析及び解析の大きな目的は、企業や行政などが将来において、よりよい(望ましい)状態になるために、将来予測される事態に対して備え、対策を産み出すためのものである。

しかし、上述したような従来の技術には、以下のような課題があった。
広告などによるユーザーの購買行動を理論的に段階化したAIDMA理論によると、広告などによる商品やサービスの告知からユーザーの購買購買行動までには以下の段階があると言われている。A(アテンション:注意)I(インタレスト:興味)、D(デザイア:欲求、M(メモリ:記憶)、A(アクション:購買行動)がその段階である。

しかし近年、技術の飛躍的な発展によって商品やサービスの絶対数が増加し、それら商品やサービスの情報もまた飛躍的に増加している。さらにインターネット及びインターネットに接続可能なパソコンや携帯電話などの浸透により、EC(エレクトリックコマース:電子商取引)と呼ばれる一連の仕組みが実用化されている。

しかし、依然としてデザイア段階とメモリ段階を分離しユーザーの記憶力に頼ることで情報収集や購買などのアクションにつなげている広告手法は、情報社会のなかで情報処理に費やす時間が増大している消費者行動を考えると、ユーザーフレンドリーとは言い難く、告知や販売の機会損失にも繋がっている。

このため、携帯電話およびパソコンによるEC(エレクトリックコマース:電子商取引)には大きなマーケットがあるとの予測に比較して、インターネットや携帯電話を利用した情報提供及び商取引の費用対効果は予想ほど芳しいものではなかった。

また、企業などが情報提供や宣伝広告する際の大きな課題として、どの様な情報提供や広告媒体が最も効率よく消費者に情報を伝えるか?さらには消費者の興味の喚起及び/又は購買行動に結びつくのはどの様な情報あるいは広告の伝達手段を、どの様な媒体を通じて、どの時間帯に配布すればよいのか?と言う点であり。この課題に解明のためにもまた、莫大なコストを費やしている。

さらに消費者のアクションは数多くの広告のうち一体どの広告によって喚起されたのかが分析することが困難であると言う問題もあった。

本発明は、以上のような課題を解決するために考案されたものであり。表示装置に表示された広告などのコンテンツと同期をとって或いは関連づけて、ユーザーの端末に直接、URLや電話番号および商品関連情報などのコンテンツ関連情報を送り込むことによって、ユーザーが自ら、商品情報収集や商品購入、及びアンケートのWebサイトのURLや商品名を記憶し入力することなく、デジタルTV受信機を備えた家庭用TV、または街頭や店頭の映像表示装置やPOS装置、及びキオスク装置或いは音声放送装置などとユーザーの携帯電話などの携帯端末が直接交信を行って商品やサービスの情報を提供する或いは商品やサービスを販売しているWebサイトのURLや電話番号及び商品情報などを直接ユーザーが所持する携帯電話やICカードなどの携帯端末に提供しようとするものである。

ユーザーの記憶力に頼ることなく、しかも、煩雑な入力操作が不要にし入力ミス等をも防ぐことにより、効率的にネット端末を利用した情報提供を可能にするものであり、消費者サイドがECを手軽に実現する事を可能にする。

さらに従来は、広告などのような情報提供の効果を測定する方法がなかった。情報提供が効果的にされたか?情報はどのような人々に提供されたのかなどを短時間で性格にさらに直感的に知ることが困難だった。
そこで、コンテンツ関連情報提供装置及び/又はコンテンツ関連情報提供装置から提供するコンテンツ毎に効果を測定及び/又は分析できることを可能としたコンテンツ関連情報提供システムを提供する事によって、コンテンツ関連情報提供提供装置ごとに、アクセス管理を行うことにより、ユーザーがどの情報提供装置の情報提供に興味を持ち行動を起こしたかを簡単に解析できることを可能にし、効率的な情報提供を実現する。

また従来は、広告などにより商品やサービスを提供する際に重要になる、消費者間での流行などのような現象を視覚化する方法がなかった。

広告などにより商品やサービスを提供する際に重要になる、市場背景について分析する際に、統計手法のような線形的な分析では過去の傾向を知ることは出来てもその理由を知ることは困難だった。

広告などにより商品やサービスを提供する際に重要になる、市場背景は大規模なデータを伴う社会現象であり、そのような複雑な現象を短時間で現実に即した形で視覚化し分析する手段がなかった。

さらに社会現象の実体は、多くの要素(パラメーター)が複雑に相互作用し合うことによって現象が変化して行く非線形な現象であるので、例えば小さな要素が現象の変化に大きく影響を及ぼす事も多い。

また、このような非線形現象の特徴として、決定論的で分析可能であるが、初期値に鋭敏であることが多く、予測が非常に困難であることが挙げられる。

このことから、統計的或いは線形的な分析だけでは問題が往々にして現象を捉えきれないという問題がある。

具体例としては、統計解析を使った分析手法は高度化、精緻化されてきているが、現場の意思決定者にとって現象を直観的に理解するのは難しい。
ビジュアル化されているが静的な描画がほとんど。推定や予測においては、強い分布の仮定を要するものが多い
等が挙げられる。

弊害の最大のものは、統計的手法では本質的に市場や社会の現象を変化させる要因を決定することの困難性を伴うこと、さらに小さな要因や大きな要因が複雑に相互作用し合う現象を動的に捉えることの困難性が有ることなどが挙げられる。

また、統計的手法では時系列に変化する現象を大きく一般化して分析し現象をおおまかに捉えることと現象のミクロな部分の切片を詳細に分析することを統合して時系列な現象の変化とその要因の関係を視覚化することが困難である。

さらに、線形的な統計手法では、現象の変化を決定論的に分析してしまい、複雑に変化する現象の時系列的な可能性を充分に予測し得ないことも大きな課題である。

上述のような課題を抱えた従来的な分析手法のみでは、実際には分析した結果が出たとたん(比較的短い時間で)その予測の範囲を大きく逸脱することも多く、企業や行政が将来的な備えをすることが困難であった。

そこで、本発明では社会現象を新たな方法で分析する情報処理システムを提供する。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は表示装置と、それらに表示する映像及び音声などのコンテンツデータ、及びそのコンテンツ関連情報を記憶する装置と、当該広告などコンテンツの内容に関連する、URLや、電話番号、商品情報などを記憶する装置と、記憶装置に蓄えられたコンテンツ関連情報を、携帯電話などやパソコン及びセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスを備えた情報発信装置と、映像などのコンテンツデータとコンテンツの内容に関連するコンテンツ関連情報を同期をとって送信インターフェイスに送り込む制御装置とを有するようにしたものである。

さらに、本発明を利用して商品の告知を行うことにより、その商品がどの様な属性をもつ消費者から、どの程度のリーチ・アクセス・予約(購入)などの効果が得られるのかを事前に知ることが出来るため、商品を発売或いは製造する前に本発明を利用して商品の告知を行ってから効率的な製品の製造を行うことが出来るようにする。
また、インターネットを利用して消費予測を行う方法が提案されているが、インターネットに接続して消費行動を行う消費者は、消費者全体のうち比較的先進的な一部にしか過ぎない。
消費者の消費行動の主要な場は依然として実世界であり、実世界で行われる情報提供及び/又は宣伝広告が、大きく消費者の消費行動を触発している事実は疑いのないところである。
本発明はこれら、実世界における情報提供及び/又は宣伝広告に対する、消費者の興味や行動を広い範囲でリアルタイムに捉え分析できるところに大きな価値がある。
消費者の消費行動の主要な場は依然として実世界であり、実世界で行われる情報提供及び/又は宣伝広告が、大きく消費者の消費行動を触発している事実は疑いのないところである。
本発明はこれら、実世界における情報提供及び/又は宣伝広告に対する、消費者の興味や行動を広い範囲でリアルタイムに捉え分析できるところに大きな価値がある。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置はネットワークを利用して表示装置に映像及び音声などのコンテンツデータ、及びコンテンツの内容に関連する情報を受信する装置と、受信した、映像及び音声などのコンテンツデータと、コンテンツの内容に関連する情報を分離する装置とコンテンツの内容に関連する情報を、携帯電話などやパソコン及びセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスを備えた情報発信装置を有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は、デジタル放送波受信機を備えた表示装置と、デジタル放送波を利用して、デジタルTV受信機を備えた、表示装置に映像及び音声などのコンテンツデータ、及びコンテンツの内容に関連する情報を受信する装置と、受信した放送波を、広告などの映像及び音声などのコンテンツデータと、コンテンツの内容に関連する情報を分離する装置とコンテンツの内容に関連する情報を、携帯電話などやパソコン及びセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスを備えた情報発信装置と
を有するようにしたものである

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項2及び請求項3の発明において、受信した広告などの映像及び音声などのコンテンツデータと、コンテンツの内容に関連する情報データを分離したのち、それぞれのデータ一旦記憶する装置を有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項1、請求項2、請求項3、請求項4の発明において、記憶装置に蓄えられた情報を視聴者が所持する携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスに送信する赤外線通信インターフェイスを有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項1、請求項2、請求項3、請求項4の発明において、記憶装置に蓄えられた情報を視聴者が所持する携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスに送信する無線通信インターフェイスを有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項1、請求項2、請求項3、請求項4、請求項5、請求項6の発明において、コンテンツの内容に関連する情報を提供する着脱可能な記憶媒体を有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項5及び請求項6の発明において、送信インターフェイスと組み合わされるダミーステータス生成装置を有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項5及び請求項6及び請求項8の発明において、通信処理を内部的に行う変換モジュールを有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項5及び請求項6及び請求項8及び請求項9の発明において、受信側の端末によって、送受信するデータの形式が異なる場合、各端末向けのデータを生成し、順次各端末向けにデータを送信する変換モジュールを有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は、表示装置と、それらに表示する映像及び音声などのコンテンツデータ、及びそのコンテンツ関連情報を記憶する方法と、当該広告などコンテンツの内容に関連する、URLや、電話番号、商品情報などを記憶する方法と、記憶方法に蓄えられたコンテンツ関連情報を、携帯電話などやパソコン及びセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスを備えた情報発信方法と、コンテンツデータとコンテンツの内容に関連するコンテンツ関連情報を同期をとって送信インターフェイスに送り込む制御方法を有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置はネットワークを利用して表示装置に映像及び音声などのコンテンツデータ、及びコンテンツの内容に関連する情報を受信する方法と、受信した、映像及び音声などのコンテンツデータと、コンテンツの内容に関連する情報を分離する方法とコンテンツの内容に関連する情報を、携帯電話などやパソコン及びセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスをえた情報発信方法とによって構成される、コンテンツ関連情報提供方法を有するようにしたものである

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置はデジタル放送波受信機を備えた表示装置と、デジタル放送波を利用して、デジタルTV受信機を備えた、表示装置に映像及び音声などのコンテンツデータ、及びコンテンツの内容に関連する情報を受信する方法と、受信した放送波を、広告などの映像及び音声などのコンテンツデータとコンテンツの内容に関連する情報を分離する方法とコンテンツの内容に関連する情報を携帯電話やパソコン及びセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスを備えた情報発信方法を有するように
したものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項12及び請求項13の発明において、受信した広告などの映像及び音声などのコンテンツデータと、コンテンツの内容に関連する情報データを分離したのち、それぞれのデータ一旦記憶する方法を有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項11から請求項14の発明において、記憶方法に蓄えられた情報を視聴者が所持する携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスに送信する赤外線通信インターフェイスを有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項11〜請求項14の発明において、記憶方法に蓄えられた情報を視聴者が所持する携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスに送信する無線通信インターフェイスを有するようにしたものである

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項11、請求項12、請求項13、請求項14、請求項15、請求項16の発明において、コンテンツの内容に関連する情報を提供する着脱可能な記憶媒体を有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項15及び請求項16の発明において、送信インターフェイスと組み合わされたダミーステータス生成方法を有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項15及び請求項16及び請求項81の発明において、内部で通信処理をおこなう変換モジュールを有するようにしたものである。

この発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置は請求項15及び請求項16及び請求項18及び請求項19の発明において、受信側の端末によって、送受信するデータの形式が異なる場合、各端末向けのデータを生成し順次各端末向けにデータを送信する変換モジュールを有するようにしたものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムは携帯端末が携帯電話であることを特徴とするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムは携帯端末が、ICカードである、または携帯端末の構成ICカードを含むことを特徴とするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムは携帯端末の表示装置が電子ペーパーであることを特徴とするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムはコンテンツ関連情報提供装置が送受信インターフェイスを複数持ち、複数の携帯電話と一対一通信を行うことを特徴とするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムは表示装置が看板或いはポスターであることを特徴とするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供方法は表示方法が看板或いはポスターであることを特徴とするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムは表示装置及びコンテンツ関連情報提供装置が車両に設置されていることを特徴とするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムはコンテンツ関連情報提供装置及び/又はコンテンツ関連情報提供装置から提供するコンテンツ毎に情報提供の効果を測定及び/又は分析できることを特徴としたものである。

本発明に関わる携帯端末は一回の操作でコンテンツ関連情報を受信できることを特徴としたものである。

本発明に関わる情報提供装置は、情報提供装置から送信するURLはサイトのTOPページではなく、さらに階層が深い商品の情報及び/又は当該商品の購入或いは予約或いは予約・決済のページのURLを送信する事を特徴とするものである。

本発明に関わる情報提供方法は、情報提供装置から送信するURLはサイトのTOPページではなく、さらに階層が深い商品の情報及び/又は当該商品の購入或いは予約或いは予約・決済のページのURLを送信する事を特徴とするとするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムは、請求項29のコンテンツ関連情報提供システムにおいて、複数の情報提供装置がネットワークに接続されていることを特徴とするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムは、ネットワーク外に存在する、情報提供手段からの情報提供を利用して、情報提供効果を測定する方法を有するものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムは、商品を発売或いは製造する前に、商品の告知を行うことにより、その商品がどの様な属性をもつ消費者からどの程度のリーチ(興味の喚起)・アクセス(能動的な情報収集)・購入(予約)などの消費行動を得ることが出来るのかを事前に知ることが可能にするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムは、自動的に消費者の属性情報の取得を行うことを特徴とするものである。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供システムは、個人を特定できない属性情報を利用することを特徴とするものであり、携帯端末の最初のアクセス先が情報提供者の情報処理システムではなく情報伝達を集中的に管理する事業者の情報処理システムであることを特徴とするものである。

本発明により、有効な情報提供システムを実現する事が出来る。さらに広告などのような情報提供の効果を測定する方法が実現し、情報提供が効果的にされたか、情報はどのような人々に提供されたのかなどを直感的に知ることが可能になった。

広告などにより商品やサービスを提供する際に重要になる、消費者間での流行などのような現象を視覚化する方法が可能になった。

広告などにより商品やサービスを提供する際に重要になる、市場背景について分析する際に、統計手法のような線形的な分析では過去の傾向を知ることは出来てもその理由を知ることが可能なった。

広告などにより商品やサービスを提供する際に重要になる、市場背景は大規模なデータを伴う社会現象であり、そのような複雑な現象を短時間で現実に即した形で視覚化し分析する手段を提供する事が出来た。

上述のように本発明は宣伝広告などの情報提供に非常に高い効果をもたらすばかりではなく、消費者がどの様な商品やサービスに興味を持っているのかを知ることが出来る。さらに、消費者の興味が、地域別に、消費者の属性に、時間経過によってどの様な変化をしているのかを視覚的に概観することが出来る。

本来、非線形である社会現象を非線形的に捉え、社会現象を全体的な視点で分析できる。非線形系に特有の摂動敏感性や経路依存性の現象などの発見を促す。

可視化・アニメーションにより専門家のみが理解できる難解な出力ではなく、社会科学者や実際の意思決定者が、その経験を生かして社会現象を直感的に理解できるようになる。

経済政策・経営戦略におけるマーケティングリサーチの道具として本発明を利用した場合、
現実の市場環境の動き変化を可視化するため、消費動向調査、競合商品調査などをおこなう事が出来る。また、
政策・戦略の策定フェーズ
では本発明を仮説・検証を繰り返すことで、より精度の高い政策や戦略の意思決定を行うための予測シミュレーションを行う道具として利用できる。

また政策・戦略の実行フェーズでは本発明を
政策・戦略実行過程において、社会の流れの変化を可視化し、適切な対処を行うためモニタリングを行うための道具として利用できる。
結果の分析・評価フェーズでは本発明を
による政策・戦略の結果や成果の可視化により、有効かつ効率的な新規政策・戦略策定に向けた示唆を与える評価・分析を行う道具として利用できる。

また、本発明では 社会や経済や市場における現象を映像として空間的に時系列的に展開する動画像として視覚化して、現象の全体像を見渡せるので、従来の手法であれば、苦労して現象やその変化の様子を読みとらねばならないのに比較して、ほぼ一瞬にして現象の変化の様子総てを把握できる。

さらに必要ならば部分や時間を拡大して現象の変化の詳細な様子を観察することもできるようにする。

また、従来の他の分析手法である静的な統計的表現などに比較すると、統計学やデータマイニングなどの教育を受けていないユーザーであっても、社会現象をリアルに直感的に把握することが可能になり、統計的処理やデータマイニング処理などに煩われることなく現象を理解し本質を捉え予測を行うための知見を得ることを容易にする。

特に非線形現象を解析する特別な知識を持たないが、市場などの現象に最も近い担当者が、現象の変化の様子を映像として見ることで、現場から離れている研究者や経済学者たちが見落としがちな経験に基づいた発見や直感的な現象の理解を得られるという点は、従来的手法に比較して本発明の大きな効果である。

行政や産業や企業の現場で担当者レベルの人々が、動的で非線形的な複雑系として社会、経済、市場を理解し、説明し予測する事が出来る、方法及び装置を実現することは、複雑且つ急速に進歩する社会で活動する上で大きな効果をもたらす。

誰でも簡単に、非線形で複雑な現象をその特徴を残したままの映像として現象の変化の様子を可視化して動的に表示することによって、社会現象の変化の様子或いは現象の特徴やパターンを直感的に捉えることが可能になる。従来手法では発見することが困難であったので、現象の変化のパターンや特異点などの重要な要素の発見に繋がる。

情報処理システム3500/情報処理システム3500

本実施形態においては、発明の一部をコンピュータをソフトウェアで制御することで実現する。
この場合のソフトウェアは、コンピュータのハードウェアを物理的に活用することで本発明の作用効果を実現するもので、また、従来技術との共通部分には従来技術も適用される。文中では文脈に応じて被情報提供者を消費者或いはユーザーと記述する。

また、以下の説明はあくまでも本発明の実施の一例であって、本発明の範囲を限定するものではない。
<情報提供手段から情報を取得することが可能な情報取得装置>

情報提供手段から情報を取得することが可能な情報取得装置は、ユーザーが常に携帯可能な装置で実施することが好ましい、その具体例としては携帯電話、PDA、ICカード(非接触型を含む)、RF(無線)タグ、超小型RFタグ、カメラなどの撮像手段、及びそれらを組み合わせた情報取得装置で本発明を実施することが考えられる。
<情報提供手段>

情報提供手段は、街頭や地下街や店舗内や店舗施設内や駅や空港などの公共施設内の、壁面、POS装置、エレベータ、商品陳列棚、ショーウィンドウ。バスや電車などの車両内など様々な場所に設置された、ポスターや本などの印刷物、TVやキオスクなどの画像表示装置、宣伝広告用のパネルや看板など、或いは壁面そのものやオブジェや柱や床など、実世界に存在する様々な物に、ユーザーが所持するデバイス又は情報処理システムと直接交信する手段を付与して情報提供手段として利用することが考えられる。

また、本発明の実施の形態によっては、上述した逆の形態として、ユーザーが常に携帯可能な装置を情報提供手段として利用し、街頭や地下街や店舗内や店舗施設内や駅や空港などの公共施設内の、壁面、POS装置、エレベータ、商品陳列棚、ショーウィンドウ。バスや電車などの車両内など様々な場所に設置された、ポスターや本などの印刷物、TVやキオスクなどの画像表示装置、宣伝広告用のパネルや看板など、或いは壁面そのものやオブジェや柱や床などを情報取得装置として利用することを可能である。

<情報提供手段から情報を取得することを可能にする手段の実施例>
それらの情報提供手段から、ユーザーが所持する情報処理システムが、情報の取得を行うためには、例えば近距離無線通信を利用する方法や画像処理手段を利用する方法など、様々な手段が考えられる。以下に具体例を挙げる。

情報提供手段に提供する情報を文字列やシンボルなどで表示して、デバイス又は装置に付与された画像取り込み手段を利用して、情報を提供する情報提供手段が可能である。

この時には、ユーザーが所持する情報取得装置に、カメラなどの画像取り込み手段が付与して、情報提供手段に文字列や画像を付与し、直接に情報を取得させる。

文字列や画像の具体例としては、URLやIPアドレスや電話番号などの情報を文字列。或いはURLやIPアドレスや電話番号などの情報を1次元バーコードや2次元バーコードなどのように特定の方法によってコード化した画像などが考えられる。

2次元バーコードに情報を記述する方法は既に開示されている。
特願特開2002−207955 特開2002−183661

情報提供手段に文字列や画像を付与する手段としては、まず予め印刷する方法が考えられるが。状況に応じて異なる情報を提供したい場合には情報提供手段に文字列や画像の生成手段を持たせる、或いは情報提供手段に文字列や画像の記憶手段を持たせて、CRTや液晶表示装置などに文字列や画像を表示させるなどの方法が考えられる。

次にユーザーが所持するデバイス又は装置は、カメラなどの画像取り込み手段によって、取り込んだ文字列やバーコードなどを、OCR(オプチカルキャラクタリーダー:光学読みとり手段)ソフトウェアや、バーコード解析ソフトウェアなどを利用し、URLやIPアドレスや電話番号などの情報文字列やコード化された画像を、デバイス又は装置が利用可能なデータ形式に変換し、詳細な情報を取得する。

情報取得装置が情報を取得する方法は具体的には、情報提供手段に表示された、印刷媒体や画像表示手段などの画像に表示された、「http:」や「www.」以降の文字列によって定義されるURLの文字列を抽出し、画像処理手段を用いてテキスト情報として取り込む手段や、画像として表示された1次元バーコードや2次元バーコードなどを読み込み、画像処理手段を用いてデータを抽出する方法である。

画像処理による情報取得手段を利用した場合には、例えば雑誌などの宣伝広告ページ或いはTVなどの画像表示装置に、前述した「http:」以降の文字列によって定義されるURLの文字列や、1次元バーコードや2次元バーコードなどを印刷或いは表示し、カメラなどの画像取り込み手段を有する情報取得装置で、前述した文字列やバーコードなどのデータを含む画像を取り込んだうえで、OCR(光学式文字読みとり手段)やバーコードのデコーダーなどの画像処理手段を用いてデータ解析或いはデコードする、解析或いはデコードされたデータを詳細情報が蓄積されているネットワーク上のサーバーなどへの接続手段として利用することなどが考えられる。

またもし、ユーザーが所持する情報取得装置が文字列や2次元バーコードの解析ソフトウェアを内蔵していない場合にでも、ユーザーが所持するデバイス又は装置がインターネットなどのネットワークに接続出来る手段を持っていれば、ネットワーク上のサーバーに解析ソフトウェアを付与することによって、ユーザーが所持する情報取得装置からネットワーク上のサーバーに取り込んだ画像を送信して、ネットワーク上サーバーが解析ソフトウェアで解析したコードをユーザーが所持する情報取得装置に返信することによって同様の効果を得ることが出来る。

また、同様にICカード或いはICカードと同様の機序を持つRF(無線)タグで代替えする事も可能である。

上述の方法以外にも、情報提供手段にも対応する近距離無線インターフェースを付与し、ユーザーが所持する情報処理システムにも近距離無線インターフェースが付与して、直接に情報を取得させることが考えられる。

近距離無線インターフェースを利用して情報提供装置を実現する方法としては、赤外線通信インターフェース、ブルートゥース通信インターフェース、無線LAN通信インターフェースなどが考えられる。
特願2001-397063号 特願2002-036202号 特願2001−397121号

<情報提供手段として近距離無線を利用した情報提供装置を実現するの実施例>
以下に情報提供手段として近距離無線を利用した情報提供装置を実現する方法を説明する。

図1は、本発明の実施形態の一例を略示的に示したブロック図である。

図1において、1は表示手段であり具体例としては表示手段や看板などが考えられる。

1に表示するコンテンツの具体例としては商品の宣伝広告用の画像などが考えられる。
5は表示手段1に表示する画像などのデータを記憶したコンテンツ記憶装置であり、具体的にはハードディスクや個体素子記憶装置やビデオテープやDVD装置などである。

7は、表示手段1に表示されるコンテンツに関連したコンテンツ関連情報を納めた記憶装置である。
コンテンツ関連情報の具体例としては、表示手段1に表示する商品の詳細情報を納めている或いは、その商品を販売する機能を持つインターネット上のサーバーのURL、商品の詳細情報を提供する或いは、その商品を販売するコールセンターの電話番号などがある。

6は情報提供を制御する制御装置である。

8は携帯端末にコンテンツ関連情報を送信する装置であり、具体例としては赤外線やブルートゥースなどの近距離無線送受信装置である。

85は、近距離無線送受信用のダミーのステータス送信モジュールである。

9は携帯端末であり、98は画像に表示される情報に関連したデータを送受信する装置であり、具体例としては赤外線やブルートゥースなどの送受信装置である。

上述のような各種装置を利用して、制御装置6が表示手段1に表示されている画像などのコンテンツと同期をとって、コンテンツ関連記憶装置7からコンテンツ関連情報を読み出し、送受信装置8から携帯端末9へ送信する事が出来る。

制御装置6は図2に示すような構成で、動作させることが出来る。

図2は制御装置の実施形態の一例を略示的に示したブロック図である60はデータバスであり、61はCPU、62はメモリ、63はタイマー、64記憶装置であり各種制御ソフトウェアやタイムテーブルなどが記憶されている。

66は識別情報付加手段であり、情報提供装置を識別する番号などのIDをコンテンツ関連情報に付加(埋め込んで)して、携帯端末に送信することにより、どの情報提供装置がコンテンツ関連情報を提供したのかを追跡する事が出来る。

識別情報付加手段66は、ソフトウェアプログラムで構成して、記憶装置64に記憶させ、CPU61の動作によって実現することも可能である。

情報提供装置を識別する番号などのIDは、予め各情報提供装置に固有に振り当てる。或いは情報提供装置が設置された場所などにより割り当てる。

69はI/O装置であり、表示手段1、提供情報記憶装置5、コンテンツ関連情報記憶装置7、ネットワーク接続装置310などが接続されている。

提供情報記憶装置5や関連情報記憶装置7は、制御装置6に納めて実施することも可能である。
68はデータ変換モジュールである。666は携帯端末にコンテンツ関連情報を送信する装置8の入出力切り替えスイッチである。

2は外部記憶装置のインターフェースであり、具体例としては非接触ICカードのリーダー及び/又はライターなどである。

記憶装置64に記憶される各種制御ソフトウェアの具体例として、情報提供回数カウント手段641、情報交換を行うソフトウェアプログラム500、識別ID生成手段550を挙げる。

情報提供回数カウント手段641は、当該情報提供装置から近距離無線通信などによって、消費者が持つ携帯端末が情報を取得する毎にその回数をカウントし累積情報提供回数を記憶する。

カウントは、携帯端末からのデータ受信OKステータス(図7参照)を受信した際にカウントを行う。

情報提供回数カウント手段641は、カウント数と同時に情報提供装置からの情報提供とともに情報提供時刻(年/月/日/時/分/秒)を記憶装置に記録する。

また、同じ携帯端末が何度も情報取得を行った場合などに、情報提供回数と情報を提供した消費者数の切り分け(明確化)が必要になる事がある。

そのような時には、例えば以下のような方法で、情報提供回数と情報を提供した消費者数の切り分け(明確化)をすることが出来る。

まず、情報提供する携帯端末のMACアドレスや、携帯電話等であれば携帯電話の電話番号などをIDとして取得し、重複する場合にはカウントしないようにするなどの方法で重複カウントを防ぐ方法が考えられる。

さらに、情報交換を行うソフトウェアプログラム500及び識別ID生成手段550を利用する方法が考えられる。
具体的には、情報提供を行う携帯端末に情報交換を行うソフトウェアプログラム500と配布先の識別用の識別IDを配布しておいて、情報提供装置と携帯端末が交信して情報提供を行う際に、携帯端末に識別用の識別IDを確認することにより、携帯端末(消費者)毎のリーチ数をカウントすることが可能になり、同じ携帯端末(消費者)による重複カウントを防止できる。

情報交換を行うソフトウェアプログラム500及び識別ID生成手段550の具体的な動作については後述する。

図5に記憶装置に記憶されているタイムテーブルの例を示す。この例では時間を基準として、ある時間に送出される画像データとコンテンツ関連情報をテーブルに示してある。

次に、図3の制御装置のフローチャートに沿って、制御装置6の動作を説明する。

制御装置6が起動すると、まずタイマーの時刻63を読み込み、次に記憶装置64に記憶されているタイムテーブルを読み込む、その結果、該時刻に送出する画像がある場合は、画像蓄積装置5に蓄積されている画像データを表示手段1に表示させる。

次に制御装置は、現在表示中の画像と対応するURLや商品情報など、或いは画像と対応するURLや商品情報を示すコードがタイムテーブルに記述されているかを確認し、記述されている場合は当該データをコンテンツ関連情報記憶装置7から取り出し変換モジュール68へ送り込む。

変換モジュール68は、URLや商品情報データなどのコンテンツ関連情報を送受信装置8による装置から送信できる形式に変換する、具体的にはIrDA(赤外線通信の規格)やブルートゥース規格のデータ形式への変換(或いは暗号化)を行う。変換されたURLや商品情報データは送受信装置装置8から携帯端末9へ送信される。

情報提供回数カウント手段が、送信時刻とともに送信回数(履歴)を記憶装置に記憶する。

実施の形態によっては、データを変換の必要がないデータ形式でコンテンツ関連情報記憶装置7に記憶させ、変換モジュール68を必要としない形態で発明を実施することも可能である。

またタイマー装置63とタイムテーブルは自動番組送出装置(APC)などで代替えすることも可能である。

さらに、通信装置が赤外線通信である場合を例にとって、通信シーケンスを図7で説明する。送受信装置装置8は、携帯端末9に開始ステータスを送信する、携帯端末9、902、90は通信開始OKの場合は通信開始OKのステータスを送受信装置8に返信する、送受信装置8は通信開始OKのステータスを受信すると、変換されたURLや商品情報データを、携帯端末9に送信する、このときデータのサイズが大きい場合は分割して送信することもある。

データを分割して送信する場合は、一回のデータ送信ごとにデータ受信OKのステータスが携帯端末9から送受信装置8へ返信される、これを必要回数繰り返すことで、データ送信が終了する。データの送信が終了すると、送受信装置8から携帯端末9に向けて終了ステータスを送信し、データの送信を終了する。

しかし、送受信装置装置8と携帯端末9間の通信可能距離は送受信双方の装置の出力に依存する。具体的には携帯電話の電池容量の問題などから2001年末現在携帯電話に搭載されている赤外線送受信装置の通信可能距離は約20cmである、送受信装置8インターフェイスと携帯端末9間の距離が20cmを越える場合には、8の送受信装置の出力を上げ通信可能距離を伸ばすことは容易であるが、電池容量の問題などから携帯端末9の送受信装置の出力を上げ通信可能距離を伸ばすことは困難である。

また、現在の携帯端末間の赤外線送受信装置は図7の赤外線を利用した携帯端末同士の通信シーケンスで図示するように一対一通信の用途を念頭に置いてに設計されているため、一対多の形で情報を配信する用途においては、一対一以上の端末間で通信ステータスの交換をする事が困難であることなどの課題がある。

上述の課題の解決方法として、送受信装置8と携帯端末9間の距離が20cmを越える場合、および一対多の形で情報を配信する用途の場合には、課題を解決するために8の送受信装置の近傍にダミーのステータス送信モジュール85を設置する方法について説明する。

図8に、85のダミーのステータス送信モジュールを使用することにより、 一対多の情報配信の概念図に示す。赤外線通信を利用して、一つのデータを同時に多数の携帯端末9、901、902、90nに配信することが出来る。

図4に、送受信装置8の近傍にダミーのステータス送信モジュール85を設置したばあいの通信シーケンスを示す。
送受信装置8は携帯端末9に開始ステータスを送信する、送受信装置8は送信出力が大きいために9の携帯端末への通信は到達するが、携帯端末9は送信出力が小さいために。通信開始OKの場合でも通信開始OKのステータスを8の送受信装置装置に到達させることが出来ない、そこで、68の変換モジュールがタイミングを合わせて、ダミーの通信開始OKのステータスを85のダミーのステータス送信モジュールへの送り込む、ダミーのステータス送信モジュール85は送受信装置8へ通信開始OKのステータスを送信する、これを必要回数繰り返すことで、データ送信が終了する。

送受信装置8は通信開始OKのステータスを受信すると、変換されたURLや商品情報データを、携帯端末9に送信する、このときデータのサイズが大きい場合は分割して送信することもあるが、送受信装置8は送信出力が大きいために携帯電話などの携帯端末への通信は到達するが、携帯端末9は送信出力が小さいために。通信開始OKの場合でもデータ受信OKのステータスを8の送受信装置装置に到達させることが出来ない、そこで、68の変換モジュールがタイミングを合わせて、ダミーのデータ受信OKのステータス85のダミーのステータス送信モジュールへの送り込む、ダミーのステータス送信モジュール85は送受信装置8へデータ受信OKのステータスを送信する。

データの送信が終了すると、送受信装置8から携帯端末9に向けて終了ステータスを送信し、データの送信を終了する。

また、実施の形態の別の例としては、85のダミーのステータス送信モジュールを使用せずに、変換モジュール68内でダミー送信モジュールを使用したときと同様なステータス処理をソフトウェアで行うことによって、一つのデータを同時に多数の携帯端末9、902、90nに配信することも可能である。

具体的にはまず、変換モジュール68は、開始ステータスを8の送受信モジュールに送り込む、次に変換モジュール68は開始ステータスOKの戻り時間にタイミングを合わせて、開始ステータスOKのコードを生成し、変換モジュール68内で開始ステータスOKの処理を完了し、さらに次のデータ送信ステータスに進む、次に変換モジュール68はデータ受信OKステータスの戻り時間にタイミングを合わせて、データ受信OKステータスのコードを生成し、変換モジュール68内でデータ受信OKの処理を完了する。これを必要回繰り返し。データ送信が完了すると、変換モジュール68は、終了ステータスを送信し、データ送信を終了する。

さらに以上の様な実施形態で、多数の端末に通信を行う場合の問題点として、同じ赤外線装置を使用している受信側の端末でも、メーカーや機種によって、送受信するデータの形式(ファイル形式など)が異なる場合がある、そこで本発明ではこのような場合には、各携帯端末向けのデータの形式を変換モジュール68が生成し、図9の変換モジュールからの出力シーケンスで示すように、順次各携帯端末向けのデータを送信することにより、この問題を解決する。

URL程度のデータの場合、一回の送受信にかかる時間はおよそ1秒以下である、このため数十機種程度の携帯端末ごとにデータを送信するのにかかる時間は数十秒である、現行の携帯電話の赤外線装置の待ち受け時間は、受信操作をしてから通常30秒程度である、このため各種端末向けのデータを繰り返し送信することにより、すべての携帯端末がタイムアウトすることなくコンテンツ関連情報データを受け取ることが出来る。

また、上記のような実施の形態とは別に、情報提供装置に送受信インターフェイスを多数設置して、ユーザーの携帯端末の赤外線通信インターフェイスと直接交信が可能な距離(例えば携帯電話の場合には20cm程度)で一対一通信をおこなうことにより情報提供を行うことも可能である。

図31は一対一通信を行う実施形態の一例を略示的に示したブロック図であり、図32は一対一通信を行う制御装置の実施形態の一例を示したブロック図である。図において、図1及び図2と同一符号は同一または相当する部分を示すので、その説明は省略する。図の中で、902〜903はユーザーの携帯端末であり、801、802、803は送受信装置であり、861、862、863は送受信装置の制御装置である。

携帯端末9、902、903はそれぞれ送受信装置801、802、803と一対一交信を行ってコンテンツ関連情報を取得する。

さらに、XMLなどのマークアップランゲージを用いて画像データにIDなどを付与して、コンテンツ関連情報を送受信することも可能である。詳細については後述のデジタル放送波受信機を利用した、本発明の実施例において説明する。

<デジタル放送波受信機を利用した情報提供装置の実施例>

デジタルTVを情報提供装置として利用することも可能である。

図26はデジタル放送波受信機を利用した、本発明の実施形態の一例である実施の形態2のブロック図である。

図26において、図1と同一符号は同一または相当する部分を示すので、その説明は省略する。

200はデジタル放送受信機を利用したコンテンツ関連情報提供装置であり。

100はコンテンツ提供者、110はデジタル放送衛星、201は表示手段、210はデジタル衛星放送用アンテナ、220はデジタル地上波用アンテナ、211はコンバーター、

260はDIRD(Digital
Integrated Receiver Decoder:デジタル放送用受信装置で、チャンネル選択部、復調部、デコーダ、デスクランブラ等を内臓した構成を持つ室内ユニット)、
270はCA(Conditional Access:限定受信)モジュール、280は変換モジュール、8は送受信インターフェイス、

9は携帯端末、91は携帯端末の画像ディスプレイ、99は携帯端末の入力装置、92は携帯端末の制御装置、98は携帯端末の送受信インターフェイスである。

そして、300はインターネット、310はインターネット接続装置である、300及び310については後述する。

デジタル放送の方式で、画像データや音声データ及びXMLデータを、放送局側でMPEG2などのデジタルストリームに加工して放送し、デジタル受信機内のDIRDによって分離し、受信機側でXMLデータを利用する方法及びその仕様はARIB(通信・放送分野における電波利用システムに関する標準規格の策定を行う、社団法人電波産業会)によって規格化されている(参考文献 ARIB STD-B-20:衛星デジタル放送の伝送方式、ARIB STD-B-21:デジタル放送用受信装置、ARIB STD-B-24デジタル放送におけるデータ放送符号化方式と伝送方式、など。)

本発明では、これらの規格を利用しさらに拡張して、広告などの画像などに関連する、URLや電話番号および商品情報などのコンテンツ関連情報を、CM画像などのコンテンツの属性情報、イベントの属性情報などとともにXMLデータの形式で記述し、放送局側で画像や音声のデータとXMLデータをMPEG2などのデジタルストリームの形式で放送する。

コンテンツ関連情報を含んだ、このMPEG2などのデジタルストリームによる放送波はデジタル受信機によって受信され、デジタル受信機内のDIRDによって画像データ、音声データ、XMLデータに分離され、画像データは表示手段201へ、音声データは音声装置230へ、そしてURLや商品情報などを含むデータは元のXMLデータの形式に復号され、DIRDからデータ制御モジュールへ送られる。
データ制御モジュールは復号された、XMLデータの中から、CM画像などのコンテンツに関連する、URLや商品情報などのXMLデータを抽出し、変換モジュール280に出力する。

変換モジュール280は、URLや電話番号、商品情報データを8の赤外線やブルートゥースなどの送受信装置による装置から送信できる形式に変換する、具体的にはIrDA、ブルートゥースなどの形式への変換を行う。変換されたURLや商品情報データなどのコンテンツ関連情報は8の送受信装置装置から携帯端末9へ送信される。

この時、画像データ及び、コンテンツ関連情報は一旦、ハードディスクなどの記憶装置に蓄えられてから後、表示手段1に表示し、同時に8の送受信装置装置から送信することも可能である。

図28は、広告などの画像などに関連する、URLや商品情報などをXMLデータの形式で記述した例である。この図では、18時から放送される、コアコーラとボンダのCMの属性とそれぞれのCMに関連づけるURLや商品情報などを記述している。

XMLデータの記述内容を以下で説明する。18時00分から60秒、放送されるコアコーラのプレゼントキャンペーンCMに関連する、URLはhttp://www。xxxxx。comである。18時01分から60秒、放送されるボンダのアフタヌーン娘キャンペーンCMに関連する、URLはhttp://www。xxx。comである。

図28のなかで、<IMST></IMST>はデジタル放送用のXML言語仕様の例であって、イメージサービス記述テーブル識別子の例である。<IMST></IMST>によって囲まれた、領域のうち、<imageid="101">はCM画像データ等のIDでありURLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を引き当てる際に使用される。また、
<d。imagetype="PR">

<pnam>コアコーラ</pnam>
<inam>プレゼントキャンペーン</inam>
などは、CM画像などのコンテンツの属性情報である。次に<EITimid="101"></EIT>もまた、デジタル放送用のXMLの仕様の例であって、CM画像などのコンテンツに対応する、URLや商品情報などのイベント情報テーブルを示す識別子の例である。<EIT
imid="101">はイメージサービス記述テーブルの、<imageid="101">に対応した情報であることを示している。

また、以下の

<evtid="1390"year="2001" month="12"
day="14"hour="18" min="00" dur="60S">
<d。ev>
<enam>コアコーラ・キャンペーン</enam>
までは、イベントの属性情報であり、イベントに関連づけられた、CM画像などの
コンテンツが放送される日時、持続時間、名前などが記述されている。

さらに、<einfo>http://www。xxxxx。com</einfo>は<imageid="101">に対応したURLや商品情報など、データ制御モジュール67に送出する情報を記述する、識別子の例である。<d。cntl1="enquete"/> は<einfo>
</einfo>で記述されたURLや商品情報などのステータスである。

図27は、デジタル放送受信機を利用した本発明の実施形態の一例であるコンテンツ関連情報提供装置200の、動作フローチャートである。以下で、フローチャートの説明をする。コンテンツ関連情報提供装置200は衛星放送受信アンテナ210や地上波放送受信アンテナ220によって、画像データと音声データ及びXMLデータを含むMPEGー2トランスポートストリームを受信する。

MPEGー2トランスポートストリームはコンバーター211を経由し、地上波放送の場合は直接DIRD(Digital Integrated ReceiverDecoder:デジタル放送用受信装置で、チャンネル選択部、復調部、デコーダ、デスクランブラ等を内臓した構成を持つ室内ユニット) 260に入力される。
DIRDは入力されたMPEGー2トランスポートストリームを復号し、画像・音声・XMLデータに分離する、そして分離した画像データを表示手段201に出力し、音声データを音声装置230に出力し、XMLデータをデータ制御モジュール67に出力する。

データ制御モジュール67は入力されたXMLデータから、URLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を抽出する。次にデータ制御モジュール67は抽出したURLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を変換モジュール68に出力する。変換モジュール68はURLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を赤外線やブルートゥースなどの送受信可能な形式に変換する。次に、変換モジュール68は送受信可能な形式に変換されたURLや電話番号や商品情報などのコンテンツ関連情報を送受信装置8に出力する。
送受信装置は携帯端末9に向けてURLや電話番号、商品情報を赤外線やブルートゥースなどの形式で送信する。

以上説明してきた、画像データやコンテンツ関連情報を複合した、MPEGー2などのストリームデータは、放送波のみならずインターネットなどの、ネットワークで送受信する事も可能である。
また、画像は放送波で送受信し、XMLによる記述などにより画像に対応付けられたコンテンツ関連情報のみをインターネット300で送受信する事も可能である。

また、図29はインターネットなどのネットワークを利用した、コンテンツ関連情報提供装置を示すブロック図であり、例えばコンビニエンスストアのPOSや、街頭におけるキオスクなどが考えられる。360は、本発明によるコンテンツ関連情報提供装置である。

100はコンテンツ提供者であり、105はエンコーダー、300はインターネット、310はインターネット接続装置、311は入力デバイスである。図29において、図1及び図26と同一符号は同一または相当する部分を示すので、その説明は省略する。

100のコンテンツ提供者は広告などの画像5とコンテンツ関連情報7を、105のエンコーダーにより、MPEGー2などのストリームデータに複合し変換する。変換されたMPEGー2などのストリームデータは300のインターネットなどのネットワークを通じて配信される。

本発明によるコンテンツ関連情報提供装置360は、これらのMPEGー2などのストリームデータをインターネット接続装置310を用いて受信し、I/O装置69を経て、デコーダー65によってMPEGー2などのストリームデータの復号し、画像・音声・XMLデータに分離する、そして分離した画像データをI/O装置69を経て表示手段に出力しXMLデータをデータ制御モジュール67に出力する。

データ制御モジュール67は入力されたXMLデータから、URLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を抽出する。次にデータ制御モジュール67は抽出したURLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を変換モジュール68に出力する。変換モジュール68はURLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を赤外線やブルートゥースなどの送受信可能な形式に変換する。次に、変換モジュール68は送受信可能な形式に変換されたURLや電話番号や商品情報などのコンテンツ関連情報を送受信装置8に出力する。

送受信装置は携帯端末9に向けてURLや電話番号、商品情報を赤外線やブルートゥースなどの形式で送信する。図30はインターネットなどのネットワークを利用した、本発明の実施形態の一例であるコンテンツ関連情報提供装置の実施の形態3の動作を示すフローチャートである。以下でフローチャートの説明をする。

コンテンツ関連情報提供装置360はインターネット接続装置310を用いて受信、MPEGー2ストリームを受信する、MPEGー2はストリームはI/O装置を経由して、デコーダー65に入力される、デコーダー65はMPEGー2トランスポートストリームを復号し、画像・音声・XMLデータに分離する、そして分離した画像データをI/O装置を経由して表示手段1に出力し、XMLデータをデータ制御モジュール67に出力する。

データ制御モジュール67は入力されたXMLデータから、URLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を抽出する。次にデータ制御モジュール67は抽出したURLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を変換モジュール68に出力する。変換モジュール68はURLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を赤外線やブルートゥースなどの送受信可能な形式に変換する。
次に、変換モジュール68は送受信可能な形式に変換されたURLや電話番号、商品情報などのコンテンツ関連情報を送受信装置8に出力する。送受信装置は携帯端末9に向けてURLや電話番号、商品情報を赤外線やブルートゥースなどの形式で送信する。

さらに別の実施の形態として、画像データ等はデータベースやデジタル放送波インターネットなどによってコンテンツ関連情報提供装置に供給し、それらのコンテンツ関連情報は着脱可能な記憶装置例えばICカード等2によって供給することも可能である。コンテンツ関連情報が画像などのコンテンツに同期を取るためのタイムテーブル、或いは関連づけるためのXMLデータなどとともに着脱式の記憶装置(ICカード等)2に記憶されており、それらの着脱式の記憶装置(ICカード等)をコンテンツ関連情報提供装置に装着することにより制御装置或いはデータ制御モジュールがコンテンツ関連情報を読み出してデジタル放送波やインターネットなどによってコンテンツ関連情報が提供された場合と同様の処理を行うことによって関連づけられた画像コンテンツと同期をとってコンテンツ関連情報を提供することが可能になる。

また、デジタルTV装置に予め2次元バーコード生成モジュールを付与しておきコンテンツ関連情報を2次元バーコード化してTV画面に表示してカメラモジュールと2次元バーコード解析モジュールを有する携帯端末でコンテンツ関連情報を取得するようにすることも可能である。

<印刷物に付加する情報提供装置の実施例>

また情報提供装置を看板やポスターなどに付加して利用することも可能である。この時、中吊り広告や看板やポスターなどのように印刷物で情報が表示されるような表示手段の場合には通常は画像記憶装置5が不必要となる。
表示する情報に同期して送信する情報を変える必要がないためコンテンツ関連情報記憶装置7に記憶するデータも通常一種類でよい。

このため簡素化した制御装置を用いて毎回同じ情報を提供する事が可能になる。

簡便な制御装置は制御装置6のうち、CPU61と、メモリ62、記憶装置64、I/O69、着脱可能な記憶装置2或いは入出力切り替えスイッチ666及び送受信装置8のみで構成されている。

コンテンツ関連情報は着脱可能な記憶装置2によって供給する。或いは簡素化した制御装置660の記憶装置に制御ソフトウェアと共に記憶し携帯端末からの情報取得要求に毎回同じ関連情報を送信する。

この簡便な制御装置6を看板やポスターや中吊り広告などの印刷物の台座に設置する。

印刷物(コンテンツ)を更新する(張り替える)際には表示の内容に対応する関連情報を新たに装置に記憶させる場合には、新たなコンテンツ関連情報が記憶された着脱可能な記憶装置2に入れ替える。

或いは、入出力切り替えスイッチを入力状態に切り替え、外部から近距離無線などによって新たなコンテンツ関連情報を記憶装置に書き込み入出力切り替えスイッチを出力状態に戻す。

図10は印刷物に情報提供装置を付与する実施例を略示的示したブロック図である。

簡便な制御装置660を看板やポスターなどの表示部610の台座部分600に設置して、携帯端末9(ここではインターネット接続機能を有する携帯電話である)が赤外線近距離無線通信を利用してURLを取得し、携帯電話の基地局270、及び携帯電話のインターネットゲートウェイ275を経由して、URLで示されるネットワーク上のサーバー350に接続することを示している。

<車両内での情報提供装置の実施例>

さらに、情報提供装置を電車などの車両内に設置し乗客に情報を提供情報提供装置を電車などの車両内に設置し、乗客に情報を提供する事も可能である。
あまりすることがない移動中の消費者に広告を提供する事は効果的であるからか、列車やバスやタクシーなどの車両内には広告などの情報が提供されることが多い。近年では静的な印刷物による広告だけでなく列車内に表示手段を設け、乗客に動的な画像を提供するサービスも行われている。

しかし車両内に於いて、これらの印刷物や画像による広告や情報に興味を持っても、その商品を購入しようとする場合、あるいは購入の準備としてさらに詳細な情報を欲する場合には、前期印刷物や画像で表示されている商品名や電話番号やURLなどを記憶するあるいは車両内でメモをするなどの努力が必要であった。

これは情報取得者の手間であると同時に情報提供者の機会喪失であった。車両内で本発明による情報提供装置を使用することにより、情報取得者と情報提供者双方の利便性が増し利益につながる。

また本発明と比較する対象として、特開2001−63580や特開2001−222603などにおいて列車などの車両内で情報提供を行うサービスが提案されている。

しかし、車両内で画像や広告を提供する情報提供側にとっては、列車内の消費者などが情報提供者の商品を購入するなど、情報提供側の利益を期待して広告料金を支払って列車内に広告や画像を提供しているのであり、車両内の消費者が広告内容と全く関連のない情報を収集することは必ずしも都合の良いことではない。

しかも、比較的出力の大きい無線通信を他の機器と干渉する可能性のある無線通信帯域を使用して行うことによる医療機器などへの悪影響などが心配されているが、本実施例で説明されている赤外線は、電波に比較して可視光に近い光線であり、一般に使用されている無線通信の電磁波と比較して他の無線通信や電子機器との干渉を起こしにくいと考えられている。この理由により本発明の一実施形態である赤外線を通信に使用することにより電磁波による障害への心配は著しく低下する。

図16は情報提供装置を電車などの車両内に設置し乗客に情報を提供するコンテンツ関連情報提供システムを略示的に示したブロック図である。

図16のなかで、1000は電車などの車両、1001は車両内に設置されたモニターなどの表示手段、1081〜1083は送受信装置、1060は制御装置、106は1車内LAN、1100中吊り広告、1200は中吊り広告の支持架である。

1001のモニターに表示する画像及びその画像コンテンツに関連する情報は、1060の制御装置に内蔵される記憶装置に記憶されていて、車内LAN106によって画像は表示手段1001から画像コンテンツ関連情報は送受信装置1083から提供される。この時画像及び画像コンテンツに関連する情報は特開2001−63580に示されるように車両外部の記憶装置(図示しない)に記憶されていて、逐次車両内の制御装置に転送されても良いし、後述するようにデジタル放送波で送られても良い。

また、1200の中吊り広告の支持架にも送受信装置1081、1082が設置されている。制御装置に内蔵される記憶装置には、一意に付与された中吊り広告支持架と支持架に設置された送受信装置のIDが記憶されている。さらにどの車両のどの支持架にどの様な広告が提供されているかの対応表と各中吊り広告コンテンツに関連するデータベースが記憶されている。このデータベースを参照することにより支持架IDと支持架に設置された送受信装置のIDに対応する、コンテンツ関連情報が一意に決定できる。

制御装置は決定された各コンテンツ関連情報を各中吊り広告支持架に設置された送受信装置からユーザーの携帯端末に向けて提供する。

ここで提供されるコンテンツ関連情報は広告などに関するもののみではなく、例えばニュースや天気予報であっても良い。具体的には車両内の表示手段のコンテンツに関連するニュースや天気予報のダイジェストや詳細を提供したり、週刊誌の中吊り広告に関連してニュースのダイジェストあるいは詳細が提供したりすることが考えられる。

さらにこれらの情報提供に対して課金を行っても良い。

また、ニュースや天気予報などの提供は、特に車両内でのコンテンツ関連情報提供装置に限らず上述してきたような様々なコンテンツ関連情報提供装置でも可能である。

<情報交換を行うソフトウェアプログラムの実施例>

以上説明してきたように、情報提供装置を利用すればユーザーは興味のある商品に関するURLなどのコンテンツ関連情報を受信し、その場で情報にアクセスすることが出来る。しかし、ユーザーが情報が欲しいときに、携帯端末でその情報を受信するために煩雑な操作を行うのは非効率的である。

そこで本発明では、情報が欲しいときに簡単な操作で情報収集、情報受信が出来るように、携帯端末に付加する簡便な情報受信装置及び/又は方法を提供する。

具体的には携帯端末などの情報受信装置に、一回の操作で情報受信が自動的に行われるような情報受信開始装置或いは手段を設ける。
さらに具体的には、携帯端末の操作部に情報受信ボタンまたはスイッチを新たに設ける、あるいははすでに携帯端末に設置されている操作ボタン等の組み合わせにより情報受信開始指示を行えるようにする、あるいは音声認識装置を内蔵しユーザー音声による情報受信開始指示をうける。これらの装置及び方法は組み合わせて提供する事も可能である。

これらの装置及び方法をユーザーが操作することにより、旧来であれば何段かの操作によって行っていた、送受信装置の電源投入、開始ステータス送信及び/又は情報提供装置からの開始ステータス待機状態などに至る通信準備から、コンテンツ関連情報の取得までを一回の操作で簡単に開始し終了することが出来るようになる。

さらに別の方法として、携帯端末に情報交換を行うソフトウェアプログラムを組み込み、赤外線装置からコンテンツ関連情報としてURLなどを取得し自動的にそのURLに接続して情報を表示することも可能である。

具体的には携帯端末のメモリ92上に自動的に情報交換を行うプログラムを記憶させて、情報端末が当該プログラム実行することにより、情報提供装置からの開始ステータスを受信し自動的に通信を開始しコンテンツ関連情報提供装置からURLを受信すると、予めプログラムによってインターネットへのネットワーク接続を開始して赤外線インターフェイスによって取得した当該URLに接続して当該URLのコンテンツを表示するようにする事が出来る。

図18は、自動的に情報交換を行うプログラム500を実装する方法を示した図である。図18に示すように携帯端末のハードウェア9及びOS(オペレーティングシステム)900などを利て、近距離無線通信装置を用いて情報提供装置からURL情報を受信し、URLで示されたインターネット上のサーバーに自動的に接続出来るようにする事が出来る。

具体的には、携帯端末のメモリ92にプログラムなどによって実装した情報交換を行うソフトウェアプログラムを記憶させ、携帯端末のCPU93などのハードウェア上で動作させることで、情報交換を行うソフトウェアプログラムに自動的に情報提供装置からの情報受信(URL)を行い、URLで示されたインターネット上のサーバーへの接続を行わせる。

を行うソフトウェアプログラムを携帯端末に記憶させる
方法としては、予め携帯端末に当該ソフトウェアプログラムを記憶させて販売する方法や、ICカードなどのブリッジメディア或いはインターネットなどのネットワークを利用して配布し記憶(インストール)させる方法などが考えられる。

情報提供装置に当該ソフトウェアプログラムを記憶させておき、情報提供装置から近距離無線を利用して、情報交換を行うソフトウェアプログラムを携帯端末に配布(インストール)する事も可能である。

御装置6の記憶装置64に、情報交換を行うソフトウェアプログラムを記憶させておき、携帯端末からコンテンツ関連情報の要求があった際にまず情報交換を行うソフトウェアプログラムを携帯端末に送信するのである。
当然、情報提供装置ではソフトウェアプログラムを配布するサーバーのURLのみを、携帯端末に送信し、URLを指示して、DLさせる方法も可能である。

的には図1に示すようにネットワーク上の情報処理システム3500に、予め情報交換を行うソフトウェアプログラムを記憶させておき、携帯端末が情報提供装置から取得したURLを基に接続してきた際に情報処理システム3500から報交換を行うソフトウェアプログラムを携帯端末に配布(インストール)する方法なども考えられる。

記したようにただ情報や広告等のコンテンツを消費者に提供するだけでなく、従来であれば、メモを取る必要があったインターネットサイトのURLや、コールセンターの電話番号などをその場で簡単に、所持している携帯端末に取り込むことが出来るようになり、これらのコンテンツに関連する情報に消費者がその場で簡単にアクセスする事を可能した。

発明の方法には以下のような利点もある。

で商品の詳細情報や販売をおこなうインターネットサイトのURLを告知する時には、サイトのTOPページのURLを告知していた。

理由は、TOPページのURLは10文字から文字程度であるが、TOPページ以降の各ージのURLは構造を記述するというURLの記述ルールに従って非常に長くなる(文字数が増える)ためである。

OPページ以降のページのURLを告知しても、消費者が長いURLを正確に記憶して、打ちむことが困難であるためだった。

消費者は告知されたTOPページから、商品の詳細情報に関わるページや、商品を販売しているページに到るまで、何度もリンクを辿らなければならない。場合によってはサイトの中で迷ってしまい望むページまでたどり着けないこともあった。

特に携帯端末では表示画面が小さく操作装置が貧弱であるため、リンクを辿り目的のページにたどり着くことは煩雑であるし、且つ通信料金コストが掛かると言う課題があった。

上述のように、消費者が望む情報に簡単に辿り着けないという従来の方法は、消費者の利便性を阻害しているのみならず、企業などの情報提供側にとっては販売機会を失わせる大きな問題であった。

本発明の情報提供装置を利用すれば、インターネットサイトのTOPページのURLではなく、直接商品の詳細情報や商品の販売や予約を行うページのURLを送信する事が出来るようになる。

このため、本発明は宣伝広告などの情報提供に非常に高い効果をもたらす。

<情報提供装置の動作の実施例>

上述したような情報提供手段と情報取得装置の情報の送受信とその効果以下に図1を元に説明する。図6は本発明による情報提供手段と情報取得装置、及び情報取得装置とネットワークで接続可能な情報処理システムを略示的に示したブロック図である。

図6において、6は具体例としてはポスターなどの印刷物を利用した情報提供手段である、61は情報提供手段の表示部であり、印刷物の他にもCRTや液晶画面などの映像表示装置などを利用することが考えられる。
8は情報提供手段からユーザーが所持する情報取得装置へ情報の提供を行うための手段である。具体例としては上述したように、2次元バーコードやURLなどの特定の文字列、或いはICカード又はICカードリーダー、或いはRFタグ又はRFタグリーダーなどである。

S1はユーザーが所持する情報取得装置であり、98は情報取得装置の情報取得手段であり具体的には上述したように、2次元バーコードやURLなどの特定の文字列の画像取り込み手段や近距離無線通信手段やICカード又はICカードリーダー、或いはRFタグ又はRFタグリーダーなどで実現することが可能である。

以下の説明では、S1の具体例としては情報取得手段を付与した携帯電話を例に挙げて説明する。

91は携帯電話の表示装置、92は携帯電話の情報処理システム及び通信手段、99は携帯電話のインターフェース(10キーなど)である。

300はインターネットなどのネットワークであり、301は情報提供手段に表示された情報に関する詳細情報などを記憶したネットワーク上のサーバーである。3500は情報処理システムであり機能は後述する。

370は携帯電話の基地局であり、375はインターネットなどのネットワークに接続するためのゲートウェイである。以下に情報提供手段の具体的な利用方法の例を挙げる。

情報取得装置S1を所持する消費者が、情報提供手段6の表示内容であるA社の格安航空券に興味を持ちさらに詳細な情報の取得を希望する或いは実際に格安航空券を購入したいと希望した場合。従来であれば、まず表示された電話番号或いはURLを確認し記憶したりメモを取った上で、携帯電話などのユーザーが所持するデバイス又は装置を操作して電話番号或いはURLを入力して詳細情報を得る或いは購入を行うというステップが必要だった。

しかし、情報提供手段6の情報提供手段8と、所持する携帯電話S1の情報取得手段98利用して、情報提供手段から電話番号やURLを簡単に取得することが出来るようになる。
さらに、情報提供手段6に予め情報提供手段を個別に識別出来る固有の識別情報(ID)を付与しておき、ユーザーが所持する情報取得装置に提供する情報に、情報提供手段の識別情報も含むようにしておくことで、後述するように情報処理システム3500を利用して、情報提供の効果を測定する事が可能なる。

これにより効果的な宣伝広告手法の開発や市場、マーケティングについての有用な情報を得ることが出来る。

情報提供手段の識別情報を含んだ情報の具体的な例を挙げる。ここでは情報提供手段6から、携帯電話S1に送られる情報が、インターネット上のサーバー301や情報処理システム3500を一意に示すURLである場合に付いて説明する。

この時、情報提供手段6から情報取得装置S1に送られるのURLパラメーターは例えば以下のような構造のURLになる。

http://www.kannri.co.jp/
Atravel/kakuyasu/6a

「http://www.Kannri.co.jp」は情報処理システム3500のURLである。

「Atravel/」は、情報提供手段6が宣伝広告していたコンテンツ内容を示している。この例ではA社の格安航空券の商品情報であることを示している。

「/6a」は情報提供手段の識別情報で、情報取得装置S1は情報提供手段6aから、このURLを取得したことを示している。

情報提供手段6aから上述のURLを受信した消費者は情報取得装置S1のネットワーク接続手段を利用して「http://www.kannri.co.jp」で記述される情報処理システム3500にアクセスする。

アクセスを受けた情報処理システム3500は、情報取得装置S1が情報提供手段の識別番号6aの情報提供によって、アクセスしてきた事及び/又は情報提供手段6aが提供している情報はA社の格安航空券の商品情報であることを情報処理システム3500内の記憶装置(図示せず)記録する。当然、情報処理システム3500の外部にデータベース3510を設け記憶装置とすることも可能である。

次に情報取得装置S1の接続を、A社(「Atravel/」)のWebサーバー301へリダイレクトする。

また、サーバー301に置かれている詳細情報のデータをデータベース3510に記憶させておくことで、情報取得装置と情報処理システムのみで処理を行うことで、情報取得装置とサーバー301との通信を省くことも可能である。

上述してきたような情報提供手段を実世界で宣伝広告をおこなう看板や画像装置などに多数設置して、リアルタイムに宣伝広告の状況確認や効果測定を行う情報処理システムを構築することが可能である。

<情報提供効果の測定の実施例>

上述してきたような、宣伝広告などのような産業的に明確な目的をもって情報提供を行う際の課題は、どの様な情報提供や広告媒体が最も効率よく消費者に情報を伝えるかと言うことである。

具体的には消費者の興味の喚起及び購買行動に結びつくのは、どの様な媒体を通じて、どの様な情報あるいは広告の伝達方法で、どの場所で、どの時間帯に消費者に情報を提供すれば最も効果的であるかと言う課題を解決しなければならない。

現代のような情報社会においては、宣伝広告や消費者ニーズの発掘、或いは市場の動向・傾向を理解するとような情報に関する課題の解決が企業や製品の命運を分けると行って過言ではなく、企業は効果的なマーケティングや宣伝広告や消費者ニーズを満たす商品開発を行うために莫大なコストを費やしている。

実世界での広範かつリアルタイムな宣伝広告などの情報提供の効果測定を行えれば、宣伝広告のコストパフォーマンスの明確化や、効果を測定出来ることによるより効果的・効率的な宣伝広告の実現など産業に大きな効果が期待できる。

さらに、消費者が興味を有する或いは消費者が自ら積極的に取得する情報についてリアルタイムに知ることが出来れば、いち早く消費者のニーズを発掘し市場の動向・傾向を理解し、消費者ニーズを満たす商品を開発することが出来るようになる。
そこで、本発明では、前述の情報提供回数カウント手段641を利用して宣伝広告などの情報提供の効果を測定し、消費者のニーズを発掘し、市場の動向・傾向を理解する事を可能にする手段を提供する。

情報提供回数カウント手段641によって、記憶装置に記憶された情報提供回数は、ICカードなどの外部記憶装置、或いはネットワークを利用して、複数の情報提供装置の情報提供回数を収集する事が出来る。

収集した多数の情報提供装置の情報提供回数を比較して情報提供装置の情報提供効果を測定する事が可能になる。

以降の文中では情報提供装置が消費者に情報を提供した回数(又は情報を提供した消費者数)を簡単に「リーチ」と呼ぶこともある。

ネットワークを利用した情報提供の効果測定システムの概念図11を用いて、ネットワークや通信を利用して情報提供の効果を測定するシステムについて具体的に説明する。

図11において、6a、6b、6cはそれぞれ独立して様々な場所に設置されている情報提供装置であり、構成や効果は上述してきた情報提供装置と同等である。
説明のため6a、6b、6cはそれぞれA社、B社、C社という異なる情報提供者の情報提供(宣伝広告)を行っているものとする。

また、
351、352、353はA社、B社、C社それぞれの情報提供(宣伝広告)用の情報提供サーバーであり、具体的にはwebサーバーなどである。
さらに、3500は情報提供の効果を測定する情報処理システムであり、具体的にはネットワークに接続した計算機として実施する事が出来る。
3510は記憶装置であり、具体的には情報提供システムに関わるデータを集中的に記憶するデータベースである。

複数の情報提供装置a、6b、6cが内蔵するI/O装置69、及びインターネット接続装置310を利用してインターネットなどのネットワーク300に接続し、ネットワーク上の情報処理システム3500に接続されている。

前述したように、実世界(ネットワーク外)の様々な場所に設置された複数の情報提供装置6a、6b、6cから消費者が所持する携帯端末9が宣伝広告などに関連する情報を取得する度に、情報提供装置a、6b、6cの制御装置6が有する情報提供回数カウント手段641が、リーチ(情報提供)回数をカウントし、情報提供装置の制御装置に備えられた記憶装置に記憶する。
このカウント数データを、情報提供装置6a、6b、6cから、インターネットなどのネットワーク300を経由して情報処理システム3500に送信することによって、情報処理システム3500は各情報提供装置の情報提供回数をリアルタイムに収集する事が出来る。

ネットワーク上の情報処理システム3500は、個々の情報提供装置のリーチ(情報提供)回数を収集して、データベース3510に記憶する。

上述したように、リーチデータをリアルタイムにネットワーク上の情報処理システム3500に収集しさらにデータを処理して、宣伝広告などの情報提供の状況やその効果をリアルタイムに測定することが出来るようになる。

<情報処理システムの実施例>

また、図36に示すように、情報処理システム3500に、情報提供装置から収集したデータに加えて広告効果や市場の状況を分析するために役立つ様々な情報を収集させることによってさらに効果的な情報処理を実現させることが可能になる。
収集する情報の具体例としては、POS(ポイントオブセールス)システムやCRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)システムやSFA(セールスフォースオートメーション)システムなどの様々な企業情報システムからの情報。また、人口データや市町村データなどの社会の基礎的なデータとしての情報などを収集させることが考えられる。

これらの収集したデータ(情報)の各数値や時間コードを統一的なデータフォーマットに変換することで、各データを統合して情報処理する事が可能になる。

そして、情報処理システム3500に情報処理モジュール(具体例としては統計処理ソフトウェアなどで実現可能である。)及び操作モジュールを付与することによって、収集し記憶した報提供回数データなどを、ほぼリアルタイムに情報処理することにより、従来であれば非常に手間と時間を要していた、情報提供効果や消費者ニーズや市場動向・傾向などを、短時間で簡便に、或いはほぼ自動的に様々な方法で比較し分析する事が可能にする。

また、情報処理システム3500を、情報提供を行う企業内毎に設置してそれぞれの企業内で情報処理を行うことも可能である。

図35は、情報提供装置を利用して情報提供を行う、A社、S社、T社が、それぞれ情報装置システム3501、3502、3503を有して、ネットワークを経由して情報提供装置からのデータを収集して情報処理を行うシステムを略示的に示した図である。

以下に具体例を挙げて、図35及び図36に示したような情報処理システムで実現することが可能な様々な情報処理の例を説明する。

<リアルタイムに宣伝広告の状況確認や効果測定を行う情報提供システムの実施例>

上述してきたような情報提供装置を実世界で宣伝広告をおこなう看板や画像装置などに多数設置して、リアルタイムに宣伝広告の状況確認や効果測定を行う情報提供システムを構築することが可能である。
リアルタイムに宣伝広告の状況確認や効果測定を行う情報提供システム略示的に示したのが図12の情報提供システムのブロック図である

図12の中で、3500は情報取得装置による情報処理活動を集中的に管理する情報処理システムであり、通常はコンピューターによってネットワーク上のサーバーの形で実施される。3510は情報処理システムに関わる記録を集中的に管理するデータベースである。

S1、S2、S3は、それぞれ別個の消費者が所持する情報取得装置である。

それぞれの情報提供手段の内、いくつかは、同じ企業の同じ商品の情報提供(宣伝広告)を行い、他の情報提供手段は、異なる企業の商品の情報提供(宣伝広告)を行う。
例えば図12では、情報提供手段6aと6eはA社商品の情報提供(宣伝広告)を行い、情報提供手段6bと6dはS社商品の情報提供(宣伝広告)、そして情報提供手段6cと6fはT社商品の情報提供(宣伝広告)行っている様子を表している。

また、同じ企業の同じ商品の情報提供(宣伝広告)を、異なる表示方法、例えば画像やデザインやコピーライトや出演タレントが異なる宣伝広告で行うことも当然あり得る。

351から353はA社、S社、T社それぞれのWebサーバーであり、情報提供手段で行っている情報(宣伝広告)に関連する詳細情報及び/又は宣伝広告している商品の購入(予約)を行うEC(エレクトリックコマース)機能を備えている。

情報取得装置S1を所持する消費者が、情報提供手段Aで、A社の格安航空券の宣伝広告を見て味を持ち、所持する情報取得装置S1を利用して情報提供手段からURL(アクセス先パラメーター)と情報提供手段の識別情報を受信する。

この時、情報提供手段から情報取得装置に送られるのURLパラメーターは例えば以下のような構造のURLになる。

http://www。kannri。co。jp/
Atravel/kakuyasu/6a

「http://www.kannri.co.jp」は情報処理システムを集中的に管理する情報処理システム3500のURLである。

「Atravel/」は、情報提供手段6aが宣伝広告していたコンテンツ内容を示している。この例では情報取得装置S1を所持する消費者がA社の格安航空券の商品情報を求めていることを示している。

「/6a」は、情報取得装置S1は、情報提供手段6aから、このURLを取得したことを示している。

情報提供手段6aから上述のURLを受信した消費者は情報取得装置S1のネットワーク接続手段を利用して「http://www.kannri.co.jp」で記述される情報伝達を集中的に管理する事業者の情報処理システム3500にアクセスする。

アクセスを受けた情報処理システム3500は、情報取得装置S1が情報提供手段の識別番号6aの情報提供によって、アクセスしてきた事をデータベース3510に記録する。

次に情報取得装置S1の接続を、A社(「Atravel/」)のWebサーバーへリダイレクトする。

さらに別の実施の方法としては、情報取得装置S1の要求に応じて、情報処理システム3500が各社のサーバー351、352、353と交信して情報取得装置9に対する詳細情報の提供や購入(予約)などの情報処理を行う。または各社のサーバーに置かれているデータを記憶させておくことで、各社のサーバーとの交信を省くことも可能である。

上述してきたように、情報処理システム3500及びデータベース3510で一元管理することにより。宣伝広告などの情報提供の効果を測定する事が可能なりマーケティングについての有用な情報を得ることが出来る。

リーチ(情報提供)回数データを処理し宣伝広告などの情報提供の効果を測定した結果を図13、図14及び図15に示す。

図13は情報提供手段毎の情報提供回数(リーチ)比較表である。

図14は情報提供手段毎の情報提供回数(リーチ)比較グラフ
である。

図15は、情報提供を商品毎のデータであり、具体的にはA旅行社の格安航空券商品を広告している、情報提供手段毎の情報提供回数(リーチ)比較グラフである。

図の例では、情報提供手段ごとの情報提供回数(或いは情報提供人数)のデータを情報提供手段(場所)、日付、内容毎に比較できるよう視覚化してある。

この表を見れば、どの様な内容の情報提供(広告)手段が、何時どれだけの消費者の興味を引いて情報取得を行わせたかを定量的に測定し、さらに広告の効果を測定・比較することが可能である。

このように、図12に示すように情報提供手段をネットワーク化して、情報処理システム3500で情報処理を行うことにより、情報提供を行った時点でほぼリアルタイムに図13や図14や図15に示すように情報提供手段・商品・広告ごとの情報提供回数(リーチ)の比較を行うことができる。

上述の、情報処理システム3500やサーバー301に電子決済(EC:エレクトリックコマース)機能を付与しておき、情報取得装置が情報処理システム3500を経由してサーバー301と通信して商品の詳細情報の入手だけではなく、商品の予約や購入などの情報処理を行うことも可能である。当然情報取得装置が決済手段を有していればその場で決済することも可能である。

ネットワーク上のサーバーに電子決済(EC:エレクトリックコマース)機能を付与する方法については、すでに多くの出願があるので詳細な説明は省く。

さらに、図17に示すように、報提供装置をショーウィンドウなどに設置して、店舗が閉店した後でもショーウィンドウで商品を選定し、消費者が所持する携帯端末に商品情報を取得し、さらに前記携帯端末を用いて当該商品の購入或いは予約或いは予約を行なえるようになる。

図17に示したような情報提供装置で商品を購入して決済を行う方法については、赤外線を利用した方法(IrFm)が、IrDa(赤外線通信データオーガニゼーション)からすでに提案されている。IrDaが公表しているIrFm(赤外線を利用した携帯端末での決済方法)についてはインターネットで参照可能である。
http://www.irda.org/FMPAY/FM_Webpage.html

上述したように、消費者が一般的な場所に設置された情報提供装置から、携帯端末を利用して情報を取得することを可能にする事が出来るばかりでなく、取得した情報によって簡単にネットワークにアクセスし商品などについての詳細情報を得たり、商品を予約したり購入したりする事が出来るようになる。

また、情報提供装置は情報を取得した消費者、取得した情報を元にアクセスした消費者、商品の予約や購入を行った消費者の属性を得ることが出来きるようになる。

具体例として図20及び図21及び図22は各情報提供手段ごとに何台の情報取得装置が提供情報にリーチし、情報処理システム3500にアクセスしさらに商品の購入(予約)を行ったのか?その回数と比較を表とグラフであらわしている。

このように各情報提供手段の設置場所ごとの、情報提供手段へのリーチと情報処理システムへのアクセスと、予約(購入)の実数と率が示され、且つそれぞれの行動を行った回数を知ることが出来る。

この表を見れば、どの様な内容の情報提供(宣伝広告)手段が、どの場所で、何時、どれだけの消費者の興味を引いて情報取得を行わせたかを定量的に測定し、さらに、アクセス及び購入を導いたか(各広告の消費行動に及ぼす効果)を比較することが可能になる。

<消費者の属性情報の取得を行う情報処理システムの実施例>
情報処理システム3500によって、リーチ(情報取得)やアクセスや購入(予約)を行った消費

者の属性(性別・年齢・職業など)を知ることが可能になれば、情報処理システム3500はさらに産業活動に役立つ。

来には消費者の属性情報の取得には会員カード及び会員カード管理システムを利用する方法や、インターネット上のサーバーで消費者の属性情報情報を入力させてIDやパスワードを付与してデータベースで情報管理を行うなどの方法などが取られてきた。
また、情報取得装置のMAC(機器識別コード)アドレスや電話番号を情報取得装置のIDとして使用することも可能である。

本発明でこれらの方法を利用して、予め情報取得装置或いは情報取得装置を所持する消費者に会員番号などのIDやパスワードを付与して、データベース3510に記憶させておき、情報取得時や情報処理システム3500への接続時にそれらのIDやパスワードを入力させ、データベース3510の記録と、IDを引き当てることで被情報提供者の属性情報を確認する事が可能である。

この他にも、情報取得装置の接続プログラムにIDを埋め込み、接続時に情報処理システムがIDを確認し、データベース3510のIDと属性情報とを引き当てるなどの方法も可能である。

また、前述した情報交換を行うソフトウェアプログラム500を配布する際に予め重複しないIDを与えておき、消費者が情報交換を行うソフトウェアプログラム500を利用して自動的に情報処理システム3500にアクセスしてきた際に、初回のみ性別や年齢や職業などの属性入力を要求し、消費者によって入力された消費者属性を情報交換を行うソフトウェアプログラム500のIDと対応させてデータベース3510に記憶させておくことで携帯端末に情報交換を行うソフトウェアプログラム500が配布(インストール)されている場合には情報提供装置から情報取得をおこなうと、情報処理システムへの接続は3500は自動的に行われる様にすることが出来る。
つまり、携帯端末がどの情報提供装置からコンテンツ関連情報を取得しても、情報処理システム3500が情報交換を行うソフトウェアプログラム500のIDをデータベース3510から引き当てすれば、どの様な属性を持つ消費者が、どの様な宣伝広告などの情報提供に興味を持って、どの情報提供装置からコンテンツ関連情報を取得したのかを知ることが出来る情報処理システムが実現できる。

この時には情報交換を行うソフトウェアプログラムによって情報処理システム3500に情報交換を行うソフトウェアプログラムのIDを渡す、情報処理システム3500は、携帯端末9(の情報交換を行うソフトウェアプログラム)のIDと、アクセスの内容(例えば情報取得の内容や購入或いは予約を行ったかなど)及びURLを提供した情報提供装置の識別番号をセットにして記録する。この記録はデータベース3510に記憶させる事もできる、

このときは、情報交換を行うソフトウェアプログラムのIDに対応する消費者のレコードに、情報提供装置の識別番号(及び/又は情報提供装置が提供している情報)と共に消費者の新たな行動履歴として書き込む。

このように、携帯端末の最初のアクセス先を情報提供者の情報処理システム351、352、353ではなく、情報伝達を集中的に管理する事業者の情報処理システム3500にする事により複数の情報提供装置に対して複数の消費者が所持する携帯端末の情報取得・アクセス・購買(予約)などの行動履歴を集中的に管理する事が出来る。
また、その際に携帯端末を所持する消費者の属性を確認することで、携帯端末を持つ消費者の属性を集中的に収集し処理する事が出来る情報提供システムを実現できる。

また、収集する消費者属性に、消費者のメールアドレス(連絡先)などを含ませれば、情報提供者があらたな商品などについて情報提供を行う際に、データベース3510に記録された情報取得履歴を参照して消費者が好みそうな商品(情報)を案内する事も可能である。

上述したように、情報取得者(情報取得装置を所持する者)の属性を確認し、情報処理システムによって記憶し情報処理することにより。具体的には、図23、図24、図25に示すように、情報提供手段毎にリーチ・アクセス・予約(購入)の行動を行った消費者属性を知ることが出来る。

しかし、ネットワーク上で消費者の属性情報などの個人情報を扱うには、個人情報の流出や消費者が望まない形での情報利用や悪意もつ第3者による情報の悪用などの様々な問題が存在する。

実際にネットワーク上でCRMシステムを運用している女性向け化粧品を製造販売する企業の調査によると、消費者に情報やサービスを提供する際に、個人情報の入力を求めないと、個人情報の入力を求めた場合の2倍の消費者が情報提供を求めたという事実からも、消費者はネットワーク上で自らの個人情報を提供することに対する警戒心が存在することが分かる。

このため、本発明では消費者の属性データとして、マーケット分析に必要な項目は充足されているが個人を特定できないもののみを収集することも可能である。

具体的には、消費者に対するより良いサービスの実現や、よりよい商品の開発に役立つようなマーケティングデータを収集するための情報システムにおける情報提供や情報収集及び購入などに関わる特定の消費者の属性情報や嗜好情報を収集するが、当該消費者個人を識別する必要のない識別情報を個別の消費者或いは、特定の消費者が所持する携帯端末に割り当て、匿名によってマーケティングデータを提供しサービスを受けるという方法である。

具体例としては図19に示すように、年齢、性別、職業、およその住所地(都道府県市町村名)など、消費者の属性の一部は特定することは出来。且つ交換及び/又は収集し、氏名、メイルアドレス、電話番号、詳細な住所等の個人を特定できるような情報は、交換及び/又は収集しない。

本発明の目的の一つは、大きく市場(マーケット)全体の傾向を把握することであり、そのような目的に必要な消費者の属性情報は特に個人個人を特定する必要がなく、性別、大凡の(例えば5才区分)年齢、大凡の職業、大凡の住所など、或いはその一部でも、情報提供の効果測定や、マーケティングや、仮説検証などに必要充分な情報処理出力を得ることが可能である。

図23は、情報提供手段ごとのリーチした回数及びリーチした消費者の性別と年齢を表にあらわしている。

図24と図25は、S化粧品の宣伝広告を行っている情報提供手段ごとリーチ回数及びリーチした消費者の性別と年齢をグラフにあらわしている。

このように、情報提供手段が設置された場所や媒体(情報提供)の価格と、リーチ・アクセス・予約(購入)を行った消費者の属性を比較し情報処理すれば、地域による傾向分析やどの媒体で広告を行うことが最も効果的かを分析し、効果的な産業活動に資することが出来る。また、どの様な情報提供(宣伝広告)方法がどの様な属性を持つ消費者にリーチし、アクセス・購入を生ませたかが判断できる。

このように本発明は、実世界において情報提供(広告)が所期の効果を挙げることが出来たかを定量的に判断する基準を与え、情報提供(広告)の方法、広告場所、広告に使用するキャラクターなどが、どの様に消費者の行動に影響を及ぼすのかを定性的に判断する事を可能にする。

上述したように、本発明の方法では消費者全体に対する一部の消費者のデータのみを収集する事になるが、消費者データの属性(性別、年齢、職業)などを元に、既に知られているような統計的手法、例えば年齢・性別属性などを統計的な人口比を元に割り当てる方法などを利用することにより、消費者全体データの近似を得ることが出来る。

また、上述したような分析以外にも、本発明の手段によって得られたデータを利用して、例えば広告の効果測定及び有効なリーチを生む広告方法について、様々な課題についての分析を行う事が可能になる。

具体例としては、どの様な商品を作り、どの様にその商品の訴求(広告方法)を実施すると、どの様な消費者が(定性的)、どの位の数(定量的)、どの場所で(定置的)に、リーチして、さらなる消費行動を起こすのか?

具体的には、広告方法や、広告手段、広告する場所や時間と、広告効果(リーチ・アクセス・購買率)の相関について統計分析する。

或いは、同じ商品の広告を実施する場合、広告手段(大きさ、提示場所、提示時間、コピーの文面、表現方法)などによりどの様に効果が異なり、どの様な方法が最も効果を生み生み出すのかなどについて統計解析することが可能になる。

<情報提供装置の位置情報を利用する実施例>

情報取得装置に提供する情報に、各情報提供手段が存在する位置を特定する情報を付与することによって、報処理装置で広告効果の測定や市場における消費者の動向などを実際の空間に対応して視覚化するさらに分析するなど非常に効果的な情報処理を行うことが出来るようになる。
具体的には情報提供装置の位置を特定できる情報として、住所や緯度経度座標を利用することが出来る。例えば、緯度経度座標情報で各情報提供手段が存在する場所を記述し、情報取得装置に情報を送信する及び情報取得装置が情報処理システムに接続した際に、緯度経度座標情報も一緒に送信することによって、情報処理システムが情報提供手段の位置情報も含めた情報処理を行うことが可能になる。

具体例としては、情報提供手段が「北海道札幌市帯広市西13条北1−1」に設置されている場合にはその位置は「Y(緯度)=143。18623、X(経度)=42。92815」というコードで一意に表される。また別の情報提供手段が「広島県広島市中区紙屋町2−3−2」に設置されている場合には「Y(緯度)=132。45915、X(経度)=34。390308」と言う緯度経度座標情報で一意に表される。

このような、緯度経度座標情報を、情報提供装置から送信するコンテンツ関連情報に含めることで、情報取得装置及び情報処理システムに情報提供手段の設置場所の情報を伝えることが出来る。

当然、この緯度経度座標情報と各情報提供手段の固有の識別情報を、予めデータベース3510などに引き当て可能な状態で記憶しておくことにより、情報提供手段からは固有の識別情報だけを取得し、情報処理システムで情報提供手段の位置を引き当てることも可能である。

情報処理システムが情報提供手段の位置を特定することにより、数理地図情報を利用して情報処理を行い、情報処理の結果を数理地図上にモニターに表示する、或いはプリンターから印刷するなどによって、実際のマーケットで広告などの情報に対しどの様にリーチがあるのか、さらにはマーケットにおいて消費者の興味はどの様に移り変わって行くのか、を極めて効果的に視覚化する事が可能になる。

数理地図上で情報処理を行う方法については、地図情報(GIS)システムが良く知られている。
特開平10−63182号 特開2001−350909号 特開2001−344328号

情報提供手段に関連する情報提供効果を、このような地図情報システム上で可視化することにより、従来であれば大規模なマーケットリサーチを行わなければ得ることが困難だった、産業活動に有用な、マーケットに対する様々な知見をほぼリアルタイムに得る事が出来るようになる。

例えば図37は、地図上に情報提供手段の情報提供状況を示した例である。それぞれの円グラフの中心位置に情報提供手段が設置されている。円グラフは情報提供手段が提供した情報にリーチした情報取得装置を所持する消費者の属性別グラフであり、リーチしてきた、消費者の属性別の比率を円グラフで表している。

図37によって、どのような場所に情報提供手段を設置すれば、どの様な属性の消費者のリーチを得る傾向があるかを知ることが出来る。

このような時系列的な情報提供データ及び/又は情報処理データ及び/又は消費者属性データを広範囲に渡って多数且つ長期間データベース3510に蓄積し、時間軸や地域の縮尺を適切に処理した上で、地図情報システム上で動画表示することで、これまでは困難であった、実際の市場における消費者の興味の変化を動的に視覚化することが可能になる。

さらに、図38の例では、同じ商品を広告している情報提供手段のリーチ数を地図情報システム上に色別で表している。

それぞれの小円は情報提供手段が設置された場所である、この視覚処理によって情報提供手段のリーチ効果を比較することが容易に出来るようになる。

また図39は、図38と同じデータを地図上で広域的に視覚化した図である。この視覚化処理により、地域によって、どの様な商品や情報に消費者が興味を示すのかをほぼリアルタイムに知ることができるようになる。

図39の例では、同じ商品の情報提供に対し埼玉県では、高い数値のリーチを記録している。これに対し千葉県では同じ商品の情報提供に対してかなり低い数値のリーチを記録している。

このように情報処理システムによるこのような視覚化処理データから、この商品に対する興味は千葉県より埼玉県の方が比較的高いことが推測できる。

換言すると情報提供手段に対するリーチ数から消費者の興味対象の地域格差を知ることが出来る。

図40は、一定の地域内(ここではある県内)に設置した情報提供手段が、ある商品のコンテンツ関連情報を、ある曜日のある時間帯、同時に提供した場合のリーチ数を市町村区分で色分けして示したものである。最もリーチ数が高かった地域が最も濃い色で示されている。

換言すれば。このような商品のコンテンツ関連情報に対する、消費者のリーチ数の、市町村別の格差を視覚化したものと言える。この時当然情報提供手段が存在していない市町村のリーチ数は0である。

このような分析結果を蓄積して、従来からよく知られている様々な統計手法を利用して。市町村別の消費者の興味傾向を求める事が出来る。

統計的手法を利用して、ある傾向の予測を行う方法については従来から様々な提案が為されている。
特開2002−342557 特開2002−230121 特開2002−163434

そこで、これらの予測方法を利用し、情報提供者或いは広告提供者が、ある商品やサービスに関わる情報を、ある地域のある時間帯に提供した場合にどの程度のリーチ数或いは情報提供効果を得られるかを予測することが可能になる。

図41は、この予測数値を地図上に表示したものである。このような予測データを利用することにより、企業などの商品やサービスや情報の提供者は、より消費者のニーズに的確に商品やサービスや情報を提供する事が出来るようになる。

上述してきたように情報提供手段のようなユビキタス環境における情報媒介手段とユーザーが所持する情報取得装置との間で行われたトランザクションを情報処理装置が収集し分析することにより従来では困難だった様々な情報処理をほぼリアルタイムに行うことが出来る。

このような情報処理システムの処理データ出力により、これまでは膨大なコストと時間をかけなければ詳細な調査が困難であったマーケティングリサーチを、殆どリアルタイムで性格に比較的安価に行うことが出来るようになる。

また、このような情報処理システムの処理データ出力を基礎に、様々な製品やサービスの企画から生産販売に至る、短期間でのマーケティング仮説を立てる事が可能になり、産業上大きな効果が期待できる。

さらに、朝昼晩や、曜日毎などのような経時的なデータを、データベース3510に蓄積しておき、情報処理システムが時間を短縮して、地図上に動画で表示すれば、時間や曜日による情報提供手段と消費者間の情報提供傾向の変化を直感的に把握することが可能になる。

<情報処理システムの実施例その2>

マーケットは様々な性質の異なる要因によって構成され、各要因を軸に設定することよって、要因の相互作用を表す様々な次元が存在する。

或る製品がマーケットにおいて成功するためには、このような多くの要因とその相互作用の中で何が重要な要因であるかを明らかにし、

要因の相互作用がどのような結果を生むのかを知る必要がある。

従来では、主に統計的な手法をもちいた情報処理で、社会や経済や市場を分析し説明し予測してきた。

しかし社会や経済や市場は一瞬たりとも静止してはいない、社会や経済や市場は時間的にも空間的にも変化し続ける「現象」である。

今日のように社会や経済や市場が急激に変化する状況では、産業や行政において切実に必要とされているものは、社会現象の全体的且つ動的な変化についての質的或いは量的な説明や予測を短時間で包括的に行えることである。
そして、社会を構成する人間は適応的に社会に対応することで社会生活を行っている。

以上のような特徴から社会は非線形適応複雑系であり、時系列的に定常的な系ではないと言える。

つまり社会は循環的に変化し続ける現象系であると言うことが出来る。

このことから現在では最適である状況が時系列的に最適ではない状況に変化する可能性が高いと言うことが言える。

さらに、非線形適応複雑系における現象には、経路依存性が存在すると言われている。

つまり現象が発展する経路に依存して、結果が異なるという性質であり、線形的に結果が収束する系とは大きく異なる事がその特徴として挙げられる。

ここに、線形手法によって社会或いは社会現象の分析或いは予測を行うこと、そして社会或いは社会現象を静的な断片として数値やグラフや表などで表現し理解することの限界が存在する。

従来の社会科学や経済学の分野では、主に線形方程式で現象を説明するモデルを作ることが多かった。
しかし非線形な現象は解析的に解を得ること及び現象の予測が困難である。

そこで、本発明では情報提供装置に加え、POSを初めとする企業情報システムや、人口統計や商業統計などの社会の基礎的なデータとを組み合わせて情報処理を行うことにより、

様々な要素が相互作用する現象として、社会や経済や市場の様子を可視化し、社会や経済や市場における現象の特徴を把握し、

社会や経済や市場のモデルを生成し、数値計算的に社会や経済や市場の予測を行う情報処理システムを提供する。

これにより、地域別における消費者の興味の傾向或いは流行などのような従来把握が困難であった社会現象の動態を視覚化できる。
さらに、時系列での消費者の嗜好の推移を視覚化し分析することによって、都市部で流行が生じて周辺部に伝播して行く様子や、流行が消滅する様子を観察することが出来る。

また、前述のように消費者の属性を同時に分析すれば、或る属性(例えば若年の女性層)に或る商品に対する流行が発生して、その他の属性の消費者に興味が伝播する・或いはしない様子を観察することが出来る。
つまり、商品やサービスに対する嗜好やニーズとその変化を視覚化し消費者の属性別の、嗜好やニーズとその変化を視覚化する事が可能になる。

図42は、このような時系列的、空間的な 社会や経済や市場の現象を可視化しシミュレーションする事が可能な情報処理システム3500b(情報処理システムの実施例その2)の構成例を略示的に示したブロック図である。

この情報処理システム3500bによって、空間情報を付与された時系列な情報提供装置及び/又はPOSシステム及び/又は企業情報システム及び/又は人口統計や商業統計などの社会的な調査データを収集して、

総合的に情報処理可能な形式にフォーマットし、それらの様々なデータをメッシュ表示、シェーディング、等値線、ベクトル表示などの方法で数値地図上に動画として表示することにより様々な社会や経済や市場の現象を可視化しモデル化しシミュレーションする事が出来る。

前出の情報処理システム図36に示した情報処理システム3500の構成モジュールの内容を変更及び追加することで、社会や経済や市場の現象を可視化しモデル化しシミュレーションする事が可能な情報処理システム3500bを実現することが出来る。

情報処理システム3500bの各モジュール、データ収集モジュール1000、可視化モジュール1100、操作モジュール1700など、は以下のような機能を有する。
<操作モジュール>

操作モジュール1700を利用して情報処理システム3500bの各モジュールの操作を行う事が出来る。
操作モジュールは、データ収集やデータ出力を操作するデータ操作インターフェース、可視化を操作する可視化モジュールインターフェース、

モデル化を操作するモデル化モジュールインターフェース、数値計算(シミュレーション)を操作する数値計算(シミュレーション)モジュールインターフェースを備え、必要に応じて各モジュールを操作する事が出来る。

各モジュールの操作インターフェースは各モジュールの操作やパラメーターの指定を実行しやすいように視覚的なインターフェース(GUI:グラフィックユーザーインターフェース)を備える事が好ましい。

情報処理システム3500bはバッチ処理やマクロ処理等を利用して自動的に動作させることも可能である。
<データ収集モジュール>

データ収集モジュール1000は、少なくともデータフォーマット変換エンジン、データ蓄積部からなり、ネットワークに接続された複数の情報装置装置からデータを収集し、さらに様々なデータを収集する。

データ収集モジュールの収集対象データの具体例としては、POSシステムからの販売関連データ、企業情報システムからのデータ、社会統計に関するデータ(構成調査データ、商業統計データ、交通量調査、数理地図データ)などである。これら外部データベースからのデータ収集はデータ収集モジュールが外部データベースや情報提供装置などの様々なデータ源に対しクエリーやスクリプトを発行して収集する方法或いはデータ源からデータをデータ収集モジュールに自動的に送付するなどの方法によって収集する事が出来る。

次に、データ収集モジュールがデータ源から収集したデータは、データフォーマット変換エンジンによって変換された上で、空間情報を有する時系列のデータベースとしてデータ蓄積部に記憶する。

可視化モジュールは、データ蓄積部に記憶したデータを入力し、空間における時系列現象として可視化出力するモジュールであり、少なくとも映像データ生成モジュール、映像データ出力モジュールから成る。

操作モジュールを利用して、空間情報を有する時系列のデータベースとして蓄積されたデータから、ユーザーが複数の任意の変数を指定し、映像データ生成モジュールに含まれる機能(シェーディング、等高線、ベクトル、粒子表現等)を用いて可視化し、それらをオーバーレイして表示することができる。

表示した画像は、ユーザーが任意の位置に平行移動、任意の角度に回転、任意の大きさに拡大・縮小できる。また、生成した画像は、時系列の動画として表示することができる。さらに、瞬時の画像を時系列で自動保存することもできる。可視化に用いた設定は、ヒストリーファイルとして保存することができ、このファイルを読み込むことで、可視化の再設定作業を大幅に軽減できる。

図43は視覚化モジュール1100の実施構成例を略示的に示したブロック図である。

データ収集モジュールと可視化モジュールの協調によって、空間モデル(数理地図)上にデータを空間的時系列的に展開し現象とその変化の時空間における変化として(具体的には、等高線、シェーディング、ベクトル、粒子等で表現された、データの変化及びデータ相互作用の変化の様子を、数理地図上に表現された動画像として)見ることが出来る。

これにより社会や経済や市場で起きている現象を概観する事が出来る。

さらに、空間的及び時系列的な、社会や経済や市場における現象とその変化を動的に可視化し、概観することで現象の特徴、特異点、変節点を浮き彫りにする。

また、現状を正しく理解するためには現在の状況だけをいくら詳しく分析しても不充分であり、時系列的な特徴を捉え、なぜ現在の状況がそこにあるのかを過去との関連において見極めることが必要になる。

大きな流れや変化を大局的に概観することで、部分的な分析や知見のみに基づく「部分最適」「思いつき的な対策と実行」に陥ることを防ぎ、正しい原因の分析を導き、

社会や経済や市場における現象ついての有効な指標(パラメーター)や法則性(或いはモデル)を発見することを可能にする。

社会や経済や市場を分析し可視化する従来の主要な手法である、統計的手法は基本的には線形モデルとして現象をモデル化するが、実際の社会や経済や市場の現象は多くの要素が複雑に相互作用する動的な非線形現象を含む複雑な適応系であるため、従来的な手法或いは主に線形モデルを用いる手法では、現象を理解し説明し予測する事には本質的な限界が存在した。

本発明による方法で実際に社会や経済や市場において起因している現象をそのまま可視化することによって、実際の社会や経済や市場現象を、非線形現象を含む複雑な適応系の動的な現象として観察することが可能になり、現象のより本質的な意味を読みとれるようになる。

このように、データ収集モジュールと可視化モジュールの協調によって、社会や経済や市場を直感的に且つ正確に把握し理解するための新たな方法の実現する事が出来る。

また、企業において本発明を利用する場合には、収集したデータをアニメーションで視覚化し、例えば1年間の現象推移を数分に圧縮して見ることによって、
ユーザーが現象の全体を時間軸に沿って概観し、現象パターンを読み、傾向を分析する事が出来る。

このため、例えば製品やサービスの仕様、製造数量などについて仮説を立てさらに仮説を検証し企業における意志決定の基礎を得る事が出来るようになる。

<モデル化モジュール>

しかし、可視化するだけで、乃ち現象の理解が充分に行えるという事ではない。

上述したように、企業等で商品やサービスの仕様を決定したり、販売戦略を構築したりする際には、市場における様々な要素についての仮説を基に、それぞれの課題や解決策を明らかにして行かなければならない。

そこで重要になるのが現象の適切な分類、及び仮説に基づいた現象のモデル化である。

例えば既存商品の販売戦略を構築する場合、または既存商品に対して新商品を開発する場合など、それぞれの商品の成否を左右する様々な要素が存在し、それらの要素の相互作用によって商品の売れ行きが大きく異なり、さらに要素間の相互作用には適応的にフィードバックが存在する事も多い。

このような多くの要素の複雑な(その多くが非線形な)相互作用は、直感に反する現象を起因することが多く。このような現象を理解し予測するためには、現象の適切な分類、及び仮説に基づいた現象のモデル化が不可欠である。

モデル化は通常、社会や経済や市場にたずさわるユーザーによって行われる。本発明においても、このようなユーザーがマーケティング仮説や経済学的などに基づいたモデルを用いて、情報処理システム3500bの統計処理モジュールや後述するシミュレーションモジュールを利用して現象の分析や予測を行うことが可能である。

また、可視化モジュールの可視化結果を概観或いは詳細に観察することによって、ユーザーが効率的に現象を分類する或いはモデル化する事が出来る。

しかし社会や経済や市場における多くの要素が相互作用する複雑且つ非線形でフィードバックを含むような現象を分類する、或いは説に基づいて現象を論理的に或いは数理的にモデル化するには、社会科学、経済学、統計学、計量経済学、非線形動力学、マーケティングなど様々な専門的な知識とトレーニングが必要であった。

仮説に基づいた現象のモデル化を、マーケティングやコンサルティングの分野ではシナリオと呼ぶこともある。ただし現状では計算機で処理が可能な論理的或いは数理的なモデル(又はシナリオ)を簡便に生成する装置や方法は存在していない。

そこで本発明における情報処理システム3500bでは、専門的な知識とトレーニングの経験を有しない企業や行政の現場にたずさわるユーザーが、社会や経済や市場の複雑で非線形な現象の適切な分類、及び実際的な仮説に基づく現象のモデル化を行うことを可能にする機能を実現する。

以下に、可視化した現象の数値的或いは幾何学的なパターン(特徴)を基に、現象を分類する、或いはモデル化する方法を説明する。

図44は、情報処理システム3500bにおいてモデル化モジュールを実施する例を略示的に示したブロック図である。モデル化モジュールは、モデルパターンデータベース、幾何学パターン認識エンジン、数値パターン認識エンジンなどで構成することが出来る。

また、モデル化モジュールの構成のバリエーションとして、パラメーターセット検証モジュールやモデルコントロールモジュールを追加することもできる。

モデル化モジュールは、現象を分類し、或いは現象を説明しその変化をシミュレーション(予測)するためのモデルを作る。
可視化された現象に見られるパターン、特徴、特異点、から、現象を説明する様々な論理的或いは数値的なモデルを生成或いは仮定することで計算機により様々なモデルをシミュレーションする事が可能になる。

モデルパターンデータベースは、様々なパターンやモデルや方程式やパラメーターを関連づけて記憶する、幾何学的或いは数値的パターンと特徴とそれらのパターンや特徴を説明する或いは生成するモデルのライブラリーである。
モデルライブラリーには、自然科学的な現象のパターン及び/又は既存の社会現象或いは予測される社会現象のパターン、さらにはそれらのパターンの特異点配置や変化を、様々な分類方法で分類して記憶させておく、分類方法としては、自然現象の種類、社会現象の種類、方程式の種類、数学的な近さ、理論的な近さなどが考えられる。

これら、現象モデルパターンデータベースに記憶するパターンについては、そのパターンを生み出す現象を生成或いは説明するモデルや方程式やパラメーターを関連づけて記憶しておく。

記憶するパターンやモデルの具体例としては、パターンや特徴は具体的には、線分、面、曲線などの交差や傾きなどの特徴や、幾何学的な特異点としての、頂点、鞍点、など。さらに静的な状態だけでなく、動きや速度ベクトルのパターンや特徴を記憶させ、パターン認識エンジンでこれらのパターンを人獅子期することが考えられる。

また、例えば様々な幾何学的及び数値的なパターン、流体力学や波動力学や熱力学や電磁気学や力学的な的な現象のモデル及びパターンなどを記憶させることが考えられる。これらの現象の時系列的な変化としての、拡散パターン、や移流パターン。
流体的な現象パターンとして層流のパターンやカルマン流や乱流的なパターンなど、波動力学的なパターンとして、波のパターンさらには干渉縞や、波形のパターンなど様々なパターンが考えられる。

これらの力学的なパターンは、多くがモデル化されているので分析やシミュレーションに都合がよい。これらの力学的なパターンを説明するモデルである方程式とそのパラメーターは、多くのパターンについてほぼ完全に決定されている。そこで、現象モデルパターンデータベースには、パターンの特徴と、それらのパターンを説明する数値的なモデルである方程式とそのパラメーターを関連づけて記憶させておく。またこの時、力学的相似を認識するために、方程式を構成するパラメーターは可能な限り無次元化しておく事が望ましい。

さらに、これらの自然現象のパターンに加えて、従来観察された或いは研究されている社会現象のパターンや研究から予測される社会現象のパターンと、それらの現象のパターンも説明すると考えられている数値的なモデルである方程式とそのパラメーターを関連づけて記憶させておく事が望ましい。

しかし、社会現象のような複雑な現象は従来的な力学や社会科学のモデルだけでは説明できない可能性がある。そこで近年研究が進んでいる複雑系における現象モデルのパターン(具体例としては図形のフラクタル次元など)や、カオス現象に見られるパターン或いは自己組織的な現象に見られるパターンなどを記憶させておくことが考えられる。

また、自然現象におけるモデルやパターンだけではなく、計算機科学におけるマルチエージェントモデルやネットワークモデルのパターンや特徴などの、パターンや特徴を記憶させておくことで、適応複雑系としての社会や経済や市場の特徴を活かした分類或いはモデル化を行うことが可能になる。
カオスの素顔 ニーナ・ホール 講談社(1994/8)

このような、様々な現象のパターンや特徴をデータベース化したモデルパターンデータベースは、社会現象の分析のみならず自然科学研究に活用することもできる。さらに分析や説明やシミュレーションが困難であった複雑系現象全般の分析ツールとしてモデルパターンデータベースを含む本発明を活用することも可能である。
人工社会―複雑系とマルチエージェント・シミュレーション Joshua M。 Epstein 構造計画研究所 (1999/12) 実験経済学の原理と方法 ダニエル フリードマン 同文舘出版 (1999/07) 人口市場アプローチによる家庭用VTRの規格競争 「情報処理学会誌:モデルと応用」Vol。42 No。SIG14(TOM5) (平成13年12月) 社会・経済のエージェントベースモデリングのフレームワーク 情報処理学会誌

前述した可視化モジュールの可視化結果をユーザーが概観し或いは詳細に観察することによって、ユーザーがモデルパターンデータベースの分類の中から現象を説明する適当なモデルを選択する事が出来る。

具体的には、視覚化モジュールによって映像化した現象の変化のパターンを人間が読みとり、前述したモデルパターンデータベースに予め記憶されているパターンと対応するパターンを選択することが出来る。現象を記述するモデル及び方程式を選択することによって、後述するように現象のシミュレーションを行うことが可能になる。

しかし、人間によるパターン認識には注意すべき点がある。以下に代表的な2つの点を挙げる。

人間のパターン認識能力は非常に高速であるが、高速である理由が記憶や直感的な情報処理に頼っているという特徴がある。人間の特性である記憶力の界限や感情的なバイアス、例えば希望的観測に影響を受けて判断を誤るなどのように、人間の判断には限定的な合理性しか有しない点を考慮するべきである。

また、膨大なパターンのデータベースからマッチするパターンを総当たり的に検索することや、パターンの類似度を数値的に判断するなどの情報処理、及び数値的なパターン認識は計算機が圧倒的に優れている。

<計算機によるパターン認識>
そこで、可視化モジュールの可視化結果とモデルパターンデータベースと計算機によるパターン認識を利用して、計算機によって合理的に且つ自動的に現象の分類或いはモデル化を行うことが出来る。

計算機による分類或いはモデル化は、数値パターン認識エンジンによって、分析対象現象の要素としてのデータの数値的パターンと特徴を認識することによって実現される。

幾何学的パターン認識エンジンによって、可視化された現象の幾何学的なパターンや特徴をパターン認識して、予めモデルパターンデータベースに記憶されているパターンから、認識したパターンと同様のパターンや特徴を持つパターンを抽出する。

抽出した、モデルパターンデータベースに記憶されているパターンを生成或いは説明するモデルを、分析対象現象を説明するモデルとして仮定して、予めモデルパターンデータベースに記憶されているモデルを記述する方程式や論理式やシミュレーションプログラムやそのパラメーターなどを、分析対象現象を記述する方程式や論理式やシミュレーションプログラムやそのパラメーターなどであると仮定し、分析対象現象の要素データを、方程式や論理式やシミュレーションプログラムのパラメーターとして仮定的に充当して分析対象現象を記述するパラメーターセットを生成する。
さらに、分析対象現象のパターンや特徴によって近い分類に分類して、仮定したモデルや方程式やパラメーターと関連づけてモデルパターンデータベースに記憶する。

モデル化モジュールは、似たようなパターンや特徴を持つ現象は或いは相似の現象は、似たような或いは相似の法則或いはパラメーターを持っている可能性があるので、同じような発展経路をたどる可能性があるという科学的思想をバックボーンに持つ。
自然の中に隠された数学 イアン・スチュアート 1996 草思社

次に数値パターン認識について説明する。現象に見られる数値的なパターンや特徴を見つけるために、モデルパターンデータベースには様々な現象のパターンと特徴とその現象を説明するモデルとともに、モデルを構成するパラメーターとパラメーターの相互作用が関連づけられて記憶されている。

モデルを構成するパラメーターとパラメーターの相互作用は、方程式などの形でモデルとして記述されることもあるし、マルチエージェントモデルのようにコード化されてソフトウェアプログラムのような形式で記述されることもある。

数値パターン認識は具体的には、データ収集モジュールが収集してきた分析対象現象の要素データ(分析対象現象のパラメーター)の時系列的な変化や、パラメーター同士の関連や相互作用などに、数学的なパターンや特徴がないかをパターン認識する作業であり、数値パターン認識エンジンに予めパターンや特徴を捜索するソフトウェアプログラムを実装して数値計算的にこのパターンや特徴を認識する事で実現できる。

捜索するパターンや特徴の一例を挙げると、365日で循環するような、或いは季節的な変動に関連するような数値的なパターン、またフィボナッチ数列のような特徴的なパターンや特徴をもつ数値が考えられる。

また、パラメーターの関連や相互作用としては、2乗に反比例する関係、平法則や立方則、べき乗則的な特徴、対数的な特徴などが考えられる。
分析対象現象のパラメーターの関連や相互作用の特徴は、分析対象現象を説明するモデル化する際に大きな手がかりになる。

もし、従来知られた方程式とほぼ同じ様なパラメーターの関連或いは相互作用が分析対象現象のパラメーターの関連や相互作用の特徴として見られた場合、分析対象現象をこの方程式で説明できる可能性がある。

上述したような様々なパターンや特徴については、幾何学的特徴や数値的な特徴、その時系列変化の特徴や特異点、そのモデル記述やモデルやパラメーターのセットなどを関連させてモデルパターンデータベースに記憶させておくことで、様々な現象と近似するモデル化すること、或いは分析対象現象を様々な観点からモデル化する事が可能になる。

ここで、パターン認識エンジンについて詳細に説明する。パターン認識とは観測されたパターンをあらかじめ定められたパターン分類(クラス)の1つに対応させる情報処理であり、計算機によるパターン認識技術は、既に様々な分野で研究され実用化されている。一例を挙げれば、セキュリティにおける指紋照合や網膜照合など、医療分野でのX線画像解析、介護などの分野での人間の顔貌認識及び人物の高精度追跡。

或いは、衛星画像からの地質や植生に分析、或いは軍事施設や車両などの高精度追跡。文字・文書・画像の認識、情景画像中の文字情の抽出、走行中の車両のナンバープレートの認識、情景画像の理解などがある。

計算機によるパターン認識は、通常特徴抽出と識別の2つの過程で行われる。
特徴抽出とは、対象を区別できるような情報を、観測された分析対象現象の視覚化パターン或いは数値パターンから取り出す処理である。この時、計算機で扱いやすいように、取り出された情報はすべて数値化さていれる必要がある。取り出された情報を特徴と呼ぶ、具体的には幾何学的な形状や数値的な特徴などが特徴となる。

また、パターンや特徴としては、線分、面、曲線などの交差や傾きなどの特徴や、静的な状態だけでなく、動きや速度ベクトルのパターンや特徴を認識することもできる。

パターンの識別は、得られた特徴を用いて観測されたパターンがどの分類(クラス)に属するかを判断する処理である。観測パターンから得られた数値を対象とするので、識別の理論は様々な認識対象に対して適用できる。

識別の手法は、大きく統計的アプローチと構文解析的アプローチに分類される。代表的な統計的アプローチとしては、確率分布を求める方法が様々な特徴に対応できる一般的な方法として挙げられる。これは、パターン分類ごとに多くのデータを収集して特徴を求め、特徴の確率分布を求めておき、未知の観測パターンから特徴を求め、
それが各クラスに属する確率を計算し、最も確率の高い分類(クラス)が一番もっともらしいパターン分類であると判断する。

一方、構文解析的アプローチでは、各クラスのパターンがある理論(文法)に従って生成すると考え、観測パターンを生成するのはどのクラスの理論であるかを判断することでパターン分類を判定する。

さらに、パターンの様々な特徴の度合いに数値的な重み付けを施すことにより、パターンがどの分類に属するかを。数値的な近さとして(例えばクラスター化して)判断する事も可能である。

パターン認識エンジンによるパターン認識方法は、データベースに含まれるパターンすべてについて、総当たり的に行うことも可能であるし、既に提案されている様々な、パターン認識アルゴリズムのプログラム或いはヒューリスティック的なパターン認識プログラムなどによって実現することが出来る。

上述の様なパターン認識ソフトウェア或いはハードウェアをパターン認識エンジンとして実装することで、パターン認識を実現することが出来る。

前述したように、可視化モジュールによって、描画されるデータは現象のパターン(特徴)について知見を得やすいように、可視化モジュールの等高線計算エンジン、パーティクル計算エンジン、ベクトル計算エンジン、シェーディング計算エンジンなどの視覚化エンジンなどにより、各データの変化を捉えやすいように適切にエフェクトされた上で動画として映像化されている。

計算機で形を処理する場合には、形を形成する点を画面スクリーン上座標としての数値で処理している。具体的には視覚化モジュールの出力映像は、画素(ドット)の集合で表示されているが、各画素はスクリーン上の座標として数値的に処理されている。
一般に形とは点の集合であり、計算機においては数値の組みのリストとして処理する事が出来る。

そこで、幾何学的パターン認識エンジンは、可視化手段の映像生成モジュールの映像データ合成部の出力を取り込み、現象の映像的成分の幾何学的特徴やその変化から、現象の特徴的なパターンを認識する。
また、数値パターン・パラメーター認識エンジンは前述した、映像生成モジュールから数値段階での出力を取り込み、現象の映像を構成する要素の数値的成分の特徴やその変化から、現象の特徴的なパターンを認識する。

また、別の方法として離散的なパターン認識の方法として、空間を格子に分割してあるので 各格子点の要素の変化(移動)の特徴をパターンとして抽出することや、すべての格子点の要素の状態、或いは要素の変化の状態を真理値表化して現象を抽象化し、パターンマッチングを行う方法なども可能である。

そこで、視覚化モジュールで映像化した分析対象現象の映像及び/又は数値的なパターンをパターン認識し、現象モデルパターンデータベースに予め記憶させた、自然現象や社会現象のパターンと比較し現象に似たパターンを抽出する。この時、パターン認識の結果似たような或いは、相似或いはパターンを持つ現象は、似たような原因、相互作用、結果を有するとの仮定の基で、パターン認識の結果分析対象の現象に似たパターンを有する数値モデル(現象モデルパターンデータベースに予め記憶された)を分析対象の現象を説明するための第一近似モデルとする。

この時現象を説明する第一近似モデルを複数与えることも可能である、複数のモデルは後述するシミュレーションと検証を経て、精度の高いモデルが抽出される。さらに、複数のモデルを合成してシミュレーションと検証を行い精度の高いモデルを作ることも可能である。

パターン認識を計算機でおこなうことにより、人間には判断不可能な膨大なパターンを網羅的に検索し、モデルパターンデータベースに記憶されている数値的なパターンやパラメーターのライブラリーの照合を行うことが出来る。

上述のように、モデル化モジュールによるパターン認識の結果として、モデルパターンデータベースから分析対象の現象を記述するモデル(具体的には方程式及びパラメーターのセット)を抽出することが出来る。

モデル化モジュールが抽出したモデルによって、分析対象の現象を説明し予測するために、数値計算によるシミュレーションを行うことが出来る。

<モデルの分類>
上述したように、複雑な現象に関する理解や予測を得るための有効な方法としては現象を分類することが挙げられる。そこで本発明では、複雑な現象に対する概念を得る事を助けるために、モデル化モジュールとモデルパターンデータベースを利用して、分析対象現象をパターンや特徴によって分類し記憶する。

モデル化モジュールによって、認識された分析対象現象のモデルは、パターン認識の結果で分類され、モデルパターンデータベースに記録される。
具体的には、例えばパターンの特徴の数値的な重み付けの結果で、近い数値を有するクラスターに含まれるパターンは同じ分類のパターンとして関連づけて記憶する。
さらに、モデル化モジュールは、後述するように、シミュレーションと実現象の比較を通じて、モデルの精度を向上させるという機能を有するようにする事も可能である。
具体的には、従来から知られた機械学習機能をモデル化モジュールに組み込み、結果に対する評価を与えることでこの機能を実現することが出来る。
このようにモデル化モジュールによって、現象を近似するモデルを仮定することが出来る。
<シミュレーションモジュール>

シミュレーションモジュールは、モデル化モジュール或いは人間が抽出したモデルとパラメーターのセットを用いて、計算機による数値計算による現象シミュレーションを行う事が出来る。また、前述したように、社会科学的なモデルや、複雑系科学に於ける確率的なモデルやマルチエージェントモデルとしてモデル化し、それらのモデルを利用してシミュレーションを行うことも可能である。現象シミュレーション結果は可視化モジュールに出力する事が出来る。可視化モジュールがシミュレーション結果を可視化することによって、現象やその変化の様子を映像出力として可視化することが出来る。

図45はシミュレーションモジュール500の実施構成例を略示的に示したブロック図である。シミュレーションモジュールは、モデル化モジュールが出力した、現象を説明すると仮定する複数の条件の異なる方程式とパラメーターのセット(=パラメーターセット1、2・・・n)を計算条件ファイルとして、計算条件ファイル入力部に入力して、シミュレーション数値計算を行う方程式とパラメーターのセットとする。

この時、シミュレーション計算の初期値データとして、過去の実績データを収集モジュールから入力する事も可能である。

シミュレーション計算モジュールは、計算条件ファイルを利用して、現象を記述すると仮定する複数の条件の異なる方程式とパラメーターのセット(=パラメーターセット1、2・・・n)の各々について計算を行い、現象のシミュレーションとなる数値計算を行う。
シミュレーションモジュールには扱うモデルの種類や分析の目的によって様々な方法で、数値計算を行わせることが可能であるが。

前述してきた、離散化された格子モデル上で、移流拡散方程式やNV方程式などの方程式によって各格子におけるパラメーターの相互作用として記述された現象を、数値的に計算して解を出す場合には、差分法を利用することが考えられる。

差分法は、代表的な数値解析法であり、様々な流体現象を捉えることを目指す研究と計算機の発達と共に発展してきた。差分法は、対象とする現象が起きている場の領域を網の目(格子)に分割し、それぞれの格子内で現象を記述する微分方程式を差分化することにより、方程式を連立方程式として近似して、連立方程式を解くことで現象の変化を数値としてシミュレーションすることが出来る。

当然、差分法以外にも、有限要素法やスペクトル法などの数値計算方法を利用してシミュレーションする事も考えられる。
また、モデル化モジュールが抽出したモデルに、社会科学や経済学やマーケティングにおける様々なモデルを組み合わせて現象仮説モデルを作ってシミュレーションモジュールで、現象仮説をシミュレーションする事も可能である。

シミュレーション結果ファイルは時間軸に沿った現象の時系列変化の予測ファイルとして複数(例えば1日を単位として1ヶ月分であれば、30個)出力される。

シミュレーション計算モジュールは、現象を記述すると仮定する複数の条件の異なる方程式とパラメーターのセット(=パラメーターセット1、2・・・nの各々に対して、現象の予測シミュレーションを行い、シミュレーション結果ファイルを生成する。

この時、シミュレーション結果チェックモジュールを設けて、シミュレーション結果がどの程度、妥当であるかを検査することが出来る。具体的には、シミュレーション結果を検査するシミュレーション結果チェックモジュール検査に、理論チェックを行うアルゴリズムを実装して、シミュレーション結果を検査する。

例えば自然科学に於いては、総ての自然現象は熱力学の第一法則(エネルギー保存則)と熱力学の第2法則(エントロピー増大則)を守っていると考えられている。であるから、もし或るモデルによって自然現象をシミュレーションした結果が、熱力学の第一法則(エネルギー保存則)と熱力学の第2法則(エントロピー増大則)を守っていない場合には、このモデル或いはそのシミュレーション結果は正しくないと判断することが出来る。具体例としては、前述の熱力学法則や、社会や経済や市場についての経験則による法則などを利用して、シミュレーション結果出力がこれらの法則を満たしているかを検査することが考えられる。

ただし、シミュレーション結果に対して熱力学的チェックを行う場合には、社会現象が自然科学的な現象と同様の理論的本質を有すると仮定することになる。検査の結果、シミュレーション結果が検査法則を満たさない場合には、モデル、パラメーターセット、シミュレーション計算の何れかが正しくない或いは何らかの問題がある、と推定することが出来る。

複数のパラメーターセットによって計算され生成されたシミュレーション結果ファイルは、モデルの条件を変えて現象を予測したファイルとしての意味を持つので、パラメーターセット毎に時系列にまとめられ、シミュレーション結果ファイル出力部に記憶される。

シミュレーション結果ファイルは具体的には数値の羅列であり、このままでは人間が現象の変化を直感的に捉えることが出来ないので、シミュレーション結果ファイルを可視化モジュールに入力し。現象の変化を(例えば一ヶ月分)予測したアニメーションとして可視化する事が出来る。
<モデル検証作業>

各モジュールの一部、或いは全部の入出力を再帰的に情報処理することによって、現象を説明するモデルや方程式の妥当性を検証し、モデルや方程式を修正することが出来る。

具体的にはシミュレーション結果を可視化した映像出力を、実際の現象推移と比較する。
実際の現象推移に関するデータをデータ収集モジュールが収集して、可視化モジュールで可視化し、数値的及び/又は幾何学的なパターンや特徴が一致しているかを、モデル化モジュール或いは人間が比較する。比較の結果、シミュレーションが実現象を良く再現していない場合、及び/又は、モデル及びシミュレーション結果が実現象と一部異なるパターン及び/又は特徴を有する場合には、再度、現れた特徴をキーとしてモデルの再抽出及び/又は修正を行い、再抽出及び/又は修正されたモデルに基づいてシミュレーションを行い、再度実現象と比較を行う。

この時、モデルやパラメーターを変更した複数回にわたるシミュレーションにおいても頻繁に認められるパターンや特徴は、モデルやパラメーターの変化にもかかわらず、安定した現象の側面が示されていると考えられる。

さらに、モデルやパラメーター少しでも修正すると、大きく現象の振る舞いが変わる場合には、現象に大きく影響を及ぼすモデルやパラメーター及びその性質が示されている可能性があるので特に注意を要する。

上述のモデルの検証作業は、人間の介在無しにモデル化モジュールのみで行うことによって、すべて計算機によるシステムだけで行うことも可能である。
計算機システムは上述の作業をフィードバック的に繰り返して、実現象を説明し予測するモデルを生成する、生成されたモデルとそのパターン及び/又は特徴は分類した上でモデルのライブラリーに加えモデルパターンデータベースに記憶する。
モデルのシミュレーション結果と、実現象をモデル化モジュールのみで比較して、モデル及びシミュレーションが実現象のパターン及び/又は特徴を良く再現している場合には計算機システムは実現象とモデルを関連づけて記憶して作業を停止する。

<情報処理システムの実施例その2 動作の具体例>以下に具体例を挙げて情報処理システムの動作例を説明する。

以下の説明では、関東地区における商品1のターゲット消費者と広告量(販促費)と、販売量の推移を動画として可視化する場合を例にとって説明する。

まず、操作モジュールのGUI画面を利用して、情報処理に必要なデータとその可視化とモデル化を指示する。

指示する(情報処理に必要な)データの具体例としては地域指定、人口属性指定、商品指定、期間指定などがある。

具体例として、或る地域における、商品1の販売量の変化(推移)及び、商品1の消費者(商品ターゲット)人口と販売量の変化(推移)及び、商品1の消費者(商品ターゲット)人口と情報提供回数(販促費投下量)と販売量の変化(推移)を動画として可視化し、それらの変化を説明するモデルを仮定し、モデルを利用して変化を予測するものとして、以下の説明では、或る地域が関東地方であり、商品1及び商品2がビールであるとする。

まず、操作モジュールのGUI画面を利用して、関東地方を指定地域として指定し、可視化する期間を例として2003/10/11から2004/01/10まで指定し、消費者(商品ターゲット)人口としてビールを消費するであろうターゲット消費者を指定する。
ビールを消費するであろうターゲット消費者を指定する具体例としては、例えば20歳以上の男性の70%と20歳以上の女性の30%をビールの消費ターゲット人口として指定する事が考えられる。当然、このような消費者(商品ターゲット)人口の指定は商品の性格やマーケティング仮説によって様々に変化させることが出来る。

情報処理に必要なデータはデータ操作インターフェースを経由してデータ収集モジュールに送られる、データ操作インターフェースはデータ蓄積部から指示された(情報処理に必要な)データを引き出す。
この時、指示された(情報処理に必要な)データがデータ蓄積部に存在しない場合には、データ収集モジュールは外部データ源から指示された(情報処理に必要な)データを収集する。

例えば、データ操作インターフェースで指定されたデータがデータ蓄積部に記憶されていない場合には、データ収集モジュールは、国勢調査による人口統計データベースから、関東地区の人口データから20歳以上の男性と女性の人口を収集し、それぞれの70%と30%を加えた人口を計算する。
また、データ収集モジュールは、POSシステムから収集した販売量データから、関東地区における2001/10/11から2002/10/10までの間の、商品1及び商品2の販売量データ及び販売属性データを収集する。
さらに、データ収集モジュールは、情報提供装置から、関東地区における2001/10/11から2002/10/10までの間の、商品1及び商品2の情報提供回数を収集する。
次に、データフォーマット変換エンジンによって、収集したデータの時間成分を標準化し空間成分を標準メッシュコードに対応させて整理した上でデータ蓄積部に記憶する。

データフォーマット変換エンジンは、後述する可視化モジュールやモデル化モジュールやシミュレーションモジュールが、情報やデータを入力し或いは参照して情報処理を行えるように、各データのフォーマットの標準化を行う。データ標準化の具体例としては各データの形式をCSVデータフォーマットなどの形式に統一し、さらに各データが有する空間成分に対応した緯度経度によるXY座標化及び/又は国勢調査などで用いられる全国標準メッシュコードに対応させて整理して、空間情報を有する時系列のデータベースとしてデータ蓄積部に記憶させる。

標準メッシュとは日本全国を10km、1km、500mの矩形メッシュに区切ったものであり、すべての標準メッシュには統一的なコードが付与されていて計算機による情報処理が可能なようになっている。また、標準メッシュにおける人口数、様々な属性別の人口数、推定所得、商業施設数、商業施設売り上げ、交通量など社会の様々なファンダメンタルな数値が集計されている。

POSシステムや情報提供装置から収集したデータには、データが発生した或いはデータが属する地点及び時点に応じた、店舗名や住所などの空間的な、及び時間的な情報成分が存在している。これらの空間的情報及び時間的情報を上述したXY座標やメッシュコードと言う統一的な空間モデルに対応して変換し、さらに時間的な情報を統一的な時間コードに変換することによって、異なる情報源からの様々なデータを空間情報を有する時系列データ化することが可能になり、後述する可視化モジュールやモデル化モジュールやシミュレーションモジュールで統一的に情報処理する事が出来るようになる。

データフォーマット変換エンジンが収集したデータを、空間情報を有する時系列データ化する方法を、例を挙げて説明する。

具体的には、例えば或る商品Aの売り上げデータaが神奈川県逗子市の逗子駅前の店舗Bで2003年10月31日の午前10時35分に発生したものであれば、店舗名Bと商品名Aと販売個数x、と販売価格zというデータに、店舗の所在地北緯35度17分38。38秒東経139度34分56。85秒という空間成分と2003年10月31日の午前10時35分と言う時間成分に対応して「Y:35。173838 X139。45685 t20031031。10311035」という時空間座標を対応させることが出来る。さらにそれぞれの緯度経度(XY座標)は、後に空間離散化して数値計算を行いやすいように標準メッシュコードに対応させた上でデータ蓄積部に記録する。

また、データ収集モジュールは、数理地図データとして、地図に関連する数値データ、具体的には、標高データ、道路や鉄道のデータ、行政区分データ、植生のデータ、河川データなどを収集して、各メッシュに対応づけて記録する事ができる。これらの数理データに関しては、メッシュと別にレイヤーを生成して計算処理を行う事が出来る。


データ収集モジュールのからデータ蓄積部から可視化モジュールのデータ入力部へのデータの読み込み、及び読み込んだデータの可視化は以下のように行われる。

まず、可視化モジュール起動時に、可視化モジュールのデータ入力部のバックグラウンドデータ読み込みモジュールによって、数値地図データを自動的に読み込む。
次に、操作モジュールによってユーザーが指定した地域に対応するメッシュデータ、及び読み込むメッシュに対応したデータを、可視化モジュールのデータ入力部のメッシュデータ読み込みモジュールによってデータ蓄積部からデータを読み込む。
また、操作モジュールによってユーザーが指定した可視化に用いる変数データ(商品1、商品2、ターゲット消費者属性など)を、可視化モジュールのデータ入力部のフィールドデータ読み込みモジュールによってデータ蓄積部からデータを読み込む。

そして、操作モジュールによってユーザーが指定した可視化に用いる手法を用いて、映像データ収集モジュールの当該エンジンにデータを渡し、画像を生成する。
生成された画像データは、映像データ合成モジュールに渡され、既存の画像とオーバーレイした画像データを合成する。
さらに操作モジュールによってユーザーの指定で平行移動、回転、拡大・縮小された画像を映像データ出力モジュールに渡し、表示する。ユーザーの指定によって、画像を保存する場合には、ユーザーの指定したファイル名で映像データ出力モジュールから、ファイルに出力する。

具体的には、操作モジュールによって指定された、情報提供装置からの商品1の情報提供状況データ、POSシステムからの商品1の販売量、国勢調査データからのターゲット消費者データが可視化モジュールに入力され、空間(数理地図)上における時系列な現象として、商品1の情報提供状況、販売状況の遷移と、ターゲット消費者人口の関連を可視化することが出来る。
この時、現象のパターン(特徴)について知見を得やすいように、映像データ生成部の等高線計算エンジン、パーティクル計算エンジン、ベクトル計算エンジン、シェーディング計算エンジンなどの視覚化エンジンなどにより、各データの変化が適切に強調されて画像化される。

例えば、社会現象の基礎的なデータと要因の量的或いは質的な変化を、それぞれ、色彩、彩度、明度、等高線などの変化によって可視化することが出来る。

生成された映像データは映像データ合成部で合成されて。映像データ出力部に送られ、映像データ出力部に表示装置に適したデータ形式に変換した上で、表示装置上に動画映像として表示される。

動画映像は視覚化モジュールからの映像出力としてそのままモニターなどで見ることが可能であるし、映像データ出力部で、GISシステムが処理可能な形式(例えばアニメーションJPEGなど)に変換してGISシステムに再入力しGISシステムの地図レイヤーや地図属性情報レイヤーと重ねて見ることも可能である。

また、表示装置としては2次元的なCRTや液晶モニターに出力する事も可能であるし、映像データ合成部にパララックス(視差)計算ソフトウェアを追加して、視差計算を行わせて立体映像とし出力して3次元的な表示装置で、立体的に表示する事も可能である。

さらに、可視化する際には、現象の変化の様子を観察しやすいように、例えば一日分の変化を1秒で計算出力した上で出力することにより、1年間の現象の推移を6分で表示するなど、時間的な圧縮や伸張を行ったうえで表示することが出来る。

また、後述するように、商品1の情報提供状況、販売状況の遷移と、ターゲット消費者人口の関連をアイドマモデルなどの数理モデルとしてシミュレーションして、シミュレーション結果を可視化し、実際の現象と比較してモデルの整合性を確認することが出来る。

さらに、複数の次元を座標変換した上でZ軸に表現することで3次元以上の多次元を3次元メッシュで表現するさらに計算処理する事も可能である。或いは後述するように適応地形データを生成して、最適化の度合いを視覚化的に表現することが可能なる。

このように、視覚化モジュールを利用して新たな商品が社会に広がって行く様子を時系列的に可視化し概観することができるようになる。視覚化モジュールを利用して社会現象の全体或いは詳細を空間における変化として、時系列的に可視化し概観することで、現象のパターンや特徴が明らかになり、従来の方法では得られなかった直感的な理解が得られるようになる。

上述したように、可視化することによって、現象そのものを概観し直感的に捉えることが可能になる。また、数式や数値やグラフや表としてではなく、変化の様子を捉えた映像として現象の変化の様々な特徴やパターンを捉えることで、直感や経験を充分に働かせて、現象と変化に対する理解を得ることが出来るようになった。
従来の他の分析手法である静的な統計的表現などに比較すると、統計学やデータマイニングなどの教育を受けていないユーザーであっても、社会現象をリアルに直感的に把握することが可能になり、統計的処理やデータマイニング処理などに煩われることなく現象を理解し本質を捉え予測を行うための知見を得ることが容易になる。

以下の説明では、関東地区における商品1のターゲット消費者と広告量(販促費)と、販売量の推移を動画として可視化する場合を例にとって説明する。

まず、操作モジュールのGUI画面を利用して、情報処理に必要なデータとその可視化とモデル化を指示する。

指示する(情報処理に必要な)データの具体例としては地域指定、人口属性指定、商品指定、期間指定などがある。

具体例として、或る地域における、商品1の販売量の変化(推移)及び、商品1の消費者(商品ターゲット)人口と販売量の変化(推移)及び、商品1の消費者(商品ターゲット)人口と情報提供回数(販促費投下量)と販売量の変化(推移)を動画として可視化し、それらの変化を説明するモデルを仮定し、モデルを利用して変化を予測するものとして、以下の説明では、或る地域が関東地方であり、商品1及び商品2がビールであるとする。
<モデル抽出>

指定されたデータの可視化に続いて、操作モジュールによってモデル化が指定されている場合にはモデル化モジュールが、現象のモデル化を行う。

具体例として、商品1の情報提供と販売の相互作用を対象現象としてモデル化する例を説明する。
ここでは、可視化モジュールによって映像化された商品1の情報提供状況と販売状況現象の幾何学的及び/又は動的パターンに、情報提供数が東京都都心部で発生して周囲に拡散して行くパターンが見られ、さらに周辺都市へ出店が跳躍するパターンの特徴がパターン認識エンジンによって認識されたと仮定して説明をする。

パターン認識エンジンは情報提供状況と販売状況現象の映像に見られたパターンと、予めモデルパターンデータベースに記憶されたパターンから、同じ様な幾何学的且つ動的なパターンの特徴を有するモデルを抽出する。

この時、パターン認識エンジンによって、モデルパターンデータベースから森林火災モデルが抽出されたと仮定してさらに説明をする。

モデルパターンデータベースに記憶された森林火災の延焼モデルは、森林において発生した火災が周囲の樹木に燃え広がり、さらに風によって飛び火して周辺の地域に火災を延焼させる現象を説明するモデルである。つまり森林火災の延焼モデルは、「拡散:周囲への延焼」と「移流:周辺地域への飛び火」によって構成される移流拡散現象をモデル化したものであり、森林火災の延焼モデルは、移流拡散方程式(図48参照)によって数理モデルとして記述されている。

移流拡散方程式は基本的には流体や熱などの移動や拡散を記述する方程式である。図9に示したモデル(移流拡散方程式)にはf:移流速度関数、v:拡散係数、u:速度、p:圧力というパラメーターがある。

これらのパラメーターは森林火災モデルにおいては、v:拡散係数は現象が起因する空間の基礎的データとしての火災現場及び周辺の樹木の種類による森林の燃え易さのパラメーターであり、具体的には生育している樹木の種類である。u:速度は現象の変化に大きな影響を与えるパラメーターである風向きと風速である。p:圧力は風(飛び火)を起因する気圧であり、f:移流速度関数は火災の局所的な温度と風の速度から計算される火災が飛び火する確率である。

次に、数値パターン認識エンジンは、森林火災モデルを記述するモデル(移流拡散方程式)の各パラメーターと、商品が拡大する現象の各要素(パラメーター、データ)の数値的な、関連や相互作用のパターンと特徴を数値的にパターン認識して数値的に近い関連や相互作用パターンを持つ分析対象現象の要素(パラメーター、データ)を、森林火災モデルを記述するモデル(移流拡散方程式)の各パラメーターに充当してパラメーターセットを生成する。
具体例として、下記に数値パターン認識エンジンが以下のようにモデル(移流拡散方程式)の各パラメーターに、分析対象現象の要素(パラメーター、データ)を充当して生成したパラメーターセットの例を挙げる。

v:拡散係数は各メッシュにおけるターゲット消費者の人口密度、u:速度は提供情報が交通網や通信網に乗って移流する速度、p:圧力は販売(購入)を惹起する各メッシュにおける情報の(移流拡散による)蓄積量、f:移流速度関数は販売量が周囲の地域に移流する確率。

上述のパラメーターセットは、現象の定性的な側面から見ると、「商品1が流行っている」という情報が周囲の地域に拡散し、或いは交通網や通信網などに乗って周辺または遠隔地域に情報が移流した結果、情報が充分に蓄積した地域にで販売量が増加するという社会的現象のパターンを説明していると推定することが出来る。

上述の例では、まず、可視化モジュールの出力に対して幾何学的なパターン認識を行い、次にデータ収集モジュールが収集した現象の要素データ(パラメーター)に対して、数値的なパターン認識を行ってモデルを抽出したが、逆の順序でモデル抽出を行う事も可能である。

また、単にデータ収集モジュールが収集した現象の要素データ(パラメーター)に対して、数値的なパターン認識を行うことによりモデルパターンデータベースからモデルを抽出する事も可能である。

同様に、単に可視化モジュールの出力に対して幾何学的なパターン認識を行いモデルパターンデータベースからモデルを抽出する事も可能である。ただし、この場合にはモデルにパラメーターを充当するために後述する、パラメーター選択モジュールやモデルコントロールモジュールを利用することが望ましい。

モデル化モジュールによって抽出した上述の移流拡散方程式及びそのパラメーターセットが、商品拡大現象のモデルとして妥当であるかどうかは、後述するシミュレーションモジュールでの数値計算と結果の検証によって検討される。

また、上述の例では分析対象現象のモデルを一つだけ抽出したが、分析対象現象を説明する可能性のある複数のモデルを抽出することも可能である。様々な観点から現分析対象のモデル化を行い、それぞれのモデルに関してシミュレーションによって、モデルの妥当性を検証することにより、一面的な見方によって現象の本質を見誤る可能性を排除することが出来る。
さらに、複数のパターンでパラメーターの充当を行い、複数のパラメーターセットを出力することが可能である、複数のパラメーターセットについてシミュレーションを実施してパラメーターセットの妥当性を検証することにより一面的な見方によって現象の本質を見誤る可能性を排除することが出来る。
<パラメーター選択モジュール>

パラメーターの充当は上述のように数値パターン認識を行う方法いがいにも、様々な方法で実行できる。例えば可能なすべてのパラメーターの充当パターンを総当たり的に充当して、シミュレーション結果から妥当性を判断してパラメーターの充当を絞り込む方法が可能である
しかし、上述の方法では、計算処理量が増大してしまうので、モデル化モジュールにパラメーター選択モジュールを組み込んで計算機によってパラメーターの推定と選択を行うことも可能である。

パラメーターの推定は様々な方法によって実現可能である。
前述したように、数値パターン認識エンジンによって認識された、分析対象現象のパラメーターの関連或いは相互作用は、分析対象現象のパラメーターの関連や相互作用の特徴は、分析対象現象を説明するモデルを抽出する際に大きな手がかりになる。
もし、従来知られた方程式とほぼ同じ様なパラメーターの関連或いは相互作用が分析対象現象のパラメーターの関連や相互作用の特徴として見られた場合、分析対象現象をこの方程式で説明できる可能性がある。
さらに、パラメーター選択モジュールに統計的検定を行うプログラムを組み込んでパラメーターの推定と充当を実現することも出来る。具体的には最尤度法などによってデータ収集モジュールが収集したデータが、移流拡散方程式のどのパラメーターに相当するかを判定して、分析対象現象のデータを方程式のパラメーターに充当する方法などが考えられる。
或いは、予めパラメーター選択モジュールにパラメーターを推定と選択を行うためのアルゴリズムをプログラムとして実装する方法も可能である。
パラメーターを推定するためのアルゴリズムの具体例としては、従来から知られている一般的探索アルゴリズムを利用することが出来る。この方法では、パラメーターの充当状態を探索木としてコード化し、一般的探索アルゴリズムをプログラムとしてパラメーター選択モジュールに実装して、パターン認識結果が抽出したパターンや特徴である、線分、面、曲線などの交差や傾きなどの特徴や、静的な状態だけでなく、動きや速度ベクトルのパターンや特徴を、検索に利用する情報として深さ優先探索や反復深化探索などを行い、それぞれのパラメーターを検索的に推定して充当する事が出来る。
上述したような、パラメーターの推定と充当作業を単独で或いは組み合わせておこうなうことにより、モデルにパラメーターを充当してパラメーターセットを生成することが出来る。
<モデルコントロールモジュール>

さらに、モデル化モジュールに、モデルコントロールモジュールを追加することによって、パターン認識によって選択したモデル及びパラメーター選択モジュールによって充当したパラメーターを調整する或いは修正することが可能である。
モデルコントロールモジュールは主に人間が持つ経験的な知見や仮説などに応じて、モデルの細部やパラメーターや初期条件や境界状況などを調整する或いは修正することが出来る。
このため、モデルコントロールモジュールは、モデルやそのパラメーターを、スライドバーや選択ボタンや入力ウィンドウなどのようなGUI(視覚的ユーザーインターフェース)によって簡便に操作できることが好ましい。
モデルコントロールモジュールによって、パラメーター設定やパラメーターの相互作用の重み付けなどを変化させた複数のパラメーターセットを作り、各々のパラメーターセットについて数値計算シミュレーションを行うことが簡単に実現できるようになる。
モデルコントロールモジュールによって、モデルやパラメーターを様々に変化させて、現象をシミュレーションすることにより、現象やその変化の振る舞いについて多くの知見を得ることが出来る。

さらに、実際に商品や行政に於いて、情報処理システムを利用する際に特に重要であるのはパラメーターの変化に対する現象の振る舞いの変化である。具体的には、少し変化させただけで大きく現象の振る舞いが変わってしまうようなパラメーター。もう一つは変化させても現象の振る舞いがほとんど変化しないパラメーターである。

前者は少しの違いが結果に大きな影響を及ぼすため非常に注意すべきパラメーターであり、後者はパラメーターの選択に関わらず安定的な現象であると考えられる。
具体的には、前者については充分に注意と時間とかけて選択肢を調査して意志決定すべき要因であるし。後者ようなについては、どのような選択肢を選択しても大きく現象に変化はないと推定できるので、無駄な調査や会議などによって経営資源を浪費する危険を避けるべきであることがわかる。

またモデルコントロールモジュールを利用して、モデルやパラメーター経験則を加えることで、現象をより経験則に沿うものとして記述することも可能である。
また、パラメーターの充当についてパラメーター選択モジュールを使用せずに、現象の可視化結果としてのパターンや特徴から、人間が大まかな判断を行い、或いは統計的検定などを行ってモデルコントロールモジュールからパラメーターを充当する方法も可能である。
<複雑なモデルの自動的な形成>

上述したように、情報処理システムを利用して、分析対象現象のモデルと、その方程式やパラメーターを仮定することが出来る、モデルは上述の説明のように単純なモデルであっても良いが、さらにモデルデータベースとパターン認識エンジンを利用して、多くの要素が相互作用する複雑なモデルを生成することもできる。

具体的には、モデルパターンデータベースに記憶された各モデルに関連するサブモデル、或いはモデルの詳細な部分を説明するモデルを関連づけて記憶させておくことが可能である。

例えば、森林火災モデルの重要なパラメーターである火災周辺の風の流れを詳細に計算する事が出来れば、森林火災現象やその変化の可能性の重要な細部に迫る事が出来る。具体的には流体の振る舞いを記述するナビエストークス方程式によって、火災現場周辺の地形、気圧の配置、空気の温度、及び火災によって発生する上昇気流等の空気の流れや、火災の拡散及び延焼に重要な影響を与える風向きと風の強さを計算する事が出来る。
また、火の粉の飛散による森林火災の延焼の確率はマルチエージェントモデルによってもモデル化することが出来る。

このような、現象を構成する要素の振る舞いに関する現象サブモデルを、主要なモデルと組み合わせて多くの要素が複雑に相互作用するモデルを構築することが出来る。
上述のように、現象を構成する要素のサブモデルを森林火災モデルと関連づけてモデルデータベース記憶させておく、モデル相互のメイン・サブの関係は、例えば一意的に決定してツリー的に記述することも可能であるし、或いはオントロジー的に記述して或るモデルを選択するとそのモデルに関連するサブモデルの候補としていくつかのモデルを抽出するように関連づけておくこともできる。

前述の実施例2における、商品拡大の移流拡散モデルに於いて、情報が交通網や通信網に乗って移流する速度(u)情報が周囲の地域に拡散する確率(f)は現象の変化に大きな影響を与えるパラメーターである。(商品販売ばかりではなく、社会、経済、市場において非常に重要なパラメーターである。)

情報伝達・伝播をシミュレーションすることが出来るモデルが存在すれば、商品拡大現象など、が重要なパラメーターである現象を、説明しモデル化し数値的にシミュレーション計算することが出来る。そこで、モデルデータベースが森林火災モデルに関連して記憶しておいた、移流する速度(u)や、拡散する確率(f)を記述する、NV方程式やマルチエージェントモデルを、商品拡大の移流拡散モデルを構成するサブモデルとして利用することが出来る。

これらの、サブモデルを後述するシミュレーションモジュールで、離散化した各メッシュにおける情報の移流拡散による情報蓄積量を計算或いは情報処理してシミュレーションし、可視化モジュールでシミュレーション結果を可視化することによって、商品拡散現象において、情報が交通網や通信網に乗って移流する速度(u)情報が周囲の地域に拡散する確率(f)の仕組みや現象の変化や特徴を詳細に説明し予測し理解する手助けとなる。

また、情報の移流拡散現象は、NV方程式やマルチエージェントモデルの他に、連続体モデル、パーコレーション、相転移モデル、粒子モデルなどによってモデル化し計算或いは情報処理する事もできる、当然これらのモデルをモデルデータベースに記憶させておき商品拡大のサブモデルとして選択することも可能である。

上述のように、情報処理システムによれば、現象を詳細に説明し、精度の高い予測を行うために、複雑なモデルが生成される可能性がある。

情報処理システムでは、従来のようにモデルに於けるシンプルさの基準を重要視する必要は小さい、何故なら、すでに人間には直接理解することも計算することもコントロールする事もできないモデルであっても、充分に現象を説明することが出来れば情報処理システムのシステムはこのモデルによって現象をシミュレーションし可視化することが出来るからである。

また、上述の説明でモデル化モジュールが抽出したモデル、移流拡散方程式やNV方程式は偏微分方程式である。偏微分方程式は要素のフィードバック的な相互作用を記述する事が可能な方程式であり、一つ以上の目的変数を取り扱える方程式であるので、社会現象のような複雑な現象の記述には都合がいい事が考えられるが、通常は解析的に解くことが出来ないので、数値計算的に解くことになる。このため通常の解析的な方法論ではなく、本システムのような方法論が必要になる。

偏微分方程式の数値計算的な解は、初期条件や要素(パラメーター)の小さな変動に大きな影響をうけることもある。
そして上述のように、偏微分方程式やマルチエージェントモデルを組み合わせた複雑なモデルによる分析や説明や予測は、従来的な社会予測観のように一つの答えに収束する予測とは大きく異なる可能性を有する。

しかし、このことは実際の社会現象の特徴を捉えていると言える。
よく、社会現象や生命現象のような複雑な現象においては「全体は部分の総和ではない」
と言われる。

社会現象は部分(要素)と、部分(要素)のフィードバック的な相互作用の総和である。
また、分析対象の現象が複雑な非線形現象であることは、おおまかに言えば個別要素がもつ性質の総和としては全体を理解することが決してできないと言うことを意味する。さらに、初期値に対する敏感性やカオス的な挙動や、小さな変化の雪崩的な増幅によって、大きな変化が生まれる自己組織的な現象や、マクロな存在様式や運動様式が突然変化する現象は、非線形現象によく見られる特徴であり、非常に小さなパラメーターの変化が系全体の挙動に大きな変化をもたらす。

社会現象はシンプルな決定論的に予め定められた通りに進行する現象ではなく、ほんの少しの変化が様々な結果を引き起こす、つまり解が複数存在する可能性が大きな現象なのである。実際の社会現象にこのような非線形的な特徴が存在する可能性については言及されてきたが、従来は、主に還元的且つ統計的な方法論によって社会現象を解析してきたため、上述したような社会の非線形的な特徴である突然の変化や予測困難性については充分な言及をおこなう方法自体が存在していなかった。

そして、商品や行政において、社会現象の分析が重要なのは、何が問題なのかを見極めることである。ここに直感を働かせることが出来る余地が可能であれば大きくあることの重要性が存在する。情報処理システムのシステムは現象を解析的に解くのではなく数値計算によってシミュレーションすることで現象の全体像を把握するので「部分の分析から、全体として視覚化する」ことによって現象全体の変化についての直感的理解を促すことの有意性がある。

さらに、現象のモデルを偏微分方程式として記述して、シミュレーションする事が可能であり、数値計算的に現象とその変化を説明し予測した結果を直感的な理解を得やすいように可視化することで、要素の相互作用についての知見を得ることが出来るということに情報処理システムの従来にない優位性がある。

端的に言えば、社会現象は社会という系(システム)の高次のレベルに固有の現象である可能性が高いので、社会現象に対する理解を得るためにはただ単なる分析結果の集積を超えて、複雑な非線形現象に対する新たな概念を得る必要があり、情報処理システムは概念の得ることに適したシステムであると言える。

また、上述の説明に関わらず本システムは当然、複雑ではないモデルや、偏微分方程式以外の方程式によって記述したモデルを取り扱うことも可能である。
具体的には通常の微分方程式や線形方程式だけで記述されたシンプルなモデルを取り扱うこともできる。これらのシンプルなモデルをシミュレーションモジュールによってシミュレーション計算して、可視化モジュールで可視化することによっても、社会現象の可視化とシミュレーションを総合的に実現するという従来技術には無かった大きな効果を有する。

実施例4から実施例8で説明したように、モデル化モジュール或いは人間によって、現象を記述するモデル、方程式を抽出し、パラメーターセットを出力することが出来た。このパラメーターセットを利用して分析対象現象を数値的にシミュレーションする事が可能なる。

上述の実施例では、モデル化モジュール或いは人間が抽出したモデルは自然科学的なモデルであったが、現象のパターンや特徴によっては、社会科学的なモデルや、複雑系科学に於ける確率的なモデルや、マルチエージェントモデルなどのモデルを抽出し、それらのモデルを利用してシミュレーションを行うことも可能である。

モデル化モジュールによって抽出されたモデル、方程式、パラメーターは、パラメーターセットとしてシミュレーションモジュールに出力される、モデル化モジュールが出力したパラメーターセットの妥当性はシミュレーションモジュールでの数値計算と結果の検証によって検討される。

上述した実施例では、モデル化モジュールが抽出したモデルは自然科学的なモデルであり、移流拡散方程式やNV方程式などの方程式によって各メッシュにおけるパラメーターの相互作用としてモデル化されていた。
しかし、現象のパターンや特徴によっては、粒子モデルや連続的なモデルが仮定される、或いは社会科学的なモデルや、複雑系科学に於ける確率的なモデルや、マルチエージェントモデルなどのモデルが抽出され仮定されることもあり得る。
当然、これらのような様々なモデルを利用してモデルの時系列な変化についてのシミュレーションを行い、シミュレーション結果ファイルを生成し、現象のシミュレーション結果を可視化モジュールで映像化することも可能である。

それらのモデルは、数理的なモデルでは無い場合もあるが、モデルパターンデータベースにモデルを記憶させる際に、モデルを計算機によって情報処理可能な状態にしておけば、シミュレーションモジュールを利用してシミュレーションを行うことが可能である。
具体例としては、複雑系科学に於ける確率的なモデルが抽出された場合には、メッシュガス法やメッシュボルツマン法、パーコレーションモデルや相転移モデルなどの確率的なモデルを利用してシミュレーションを行い、シミュレーション結果をシミュレーションファイルとして出力することが出来る。

さらに、マルチエージェントモデルが抽出された場合には、マルチエージェントモデルのプログラムとルールを用いて現象のシミュレーションを行い、シミュレーション結果をシミュレーションファイルとして出力する事が出来る。
マルチエージェントモデルは、社会現象などのような複雑で、ルール自体が時系列に変化してしまうような現象を計算機上でシミュレーションする方法として考えられた方法である。
例えば実験経済学の分野においては、個々の人間を社会の構成要素として考え、各人間の行動基準を簡略化したプログラムで記述して、人間の相互作用として社会現象を記述しようとする試みが為されている。

或いは、マルチエージェントを粒子に見たてて、マルチエージェントによる粒子モデルとして現象を記述することも考えられる。

上述のように、シミュレーション結果を可視化した映像出力を概観或いは精査することによって、現象とその変化についての知見を得ることが出来る。またモデル及びパラメーターが正しく抽出できた場合には高い精度で現象とその変化を予測することが出来る。

以上のように、社会現象のような複雑な現象のシミュレーションを理論的なモデルを利用して行うことが出来るようになった。

<情報処理システムその2の応用>
情報処理システムは、社会科学、経済学、マーケティング全般などに利用することが可能である。特に社会現象を駆動する要素間の相互作用の研究に応用することが出来る。
具体的には、従来見落とされていたような要素について知ること、或いは重要性の高い要素の相互作用の発見などが期待できる。

或いは図47の情報処理システムの応用例に示したよう、情報処理システムを応用して、市場分析(マーケティングリサーチ)を行い、企業戦略やマーケティングプランを構築し、マーケティングプランをシミュレーションする事が出来る。また、企業戦略やマーケティングプランを実行した際には実行状況の検証ツールとして、さらに実行結果の分析・評価ツールとして利用することも考えられる。

情報処理システムは上述したように、効率的な経営戦略の策定及び実行検証ツールなどとして或いは、広告効果の検証、より効果的な広告手法の開発など産業における様々な局面で効果的に利用することが考えられる。

また従来、社会科学や経済学やマーケティングの分野には、それぞれの現象を説明する多くの仮説(モデル)が存在していた。これらの仮説(モデル)は、コンサルティング企業などにより、実際の企業経営や行政活動などに導入されていた。
しかし、これらの仮説(モデル)を事前に簡単に且つ詳細にシミュレーションし、且つ直感的に理解できるように可視化する或いは検証する手段は存在していなかった。
情報処理システムを利用すれば、様々な仮説に基づいて、事前に様々な仮説(モデル)やモデルの要素(パラメーター)の相互作用をシミュレーションして、各モデル、各パラメーターの相互作用について様々な知見を得る事が出来、企業において仮説(モデル)を実際に戦略や業務に導入する、或いは実行する前に、仮説(モデル)の正しさや効果や要素(パラメーター)を定性的或いは定量的に変化させて実行した場合のシミュレーションを行えることが情報処理システムの利点である。
さらに、情報処理システムを利用して、様々な仮説構築と検証を繰り返すことで、仮説(モデル)の本質についての理解を得る事が出来る。

具体例としては、新たな商品の拡大現象についてデータを収集し、現象を可視化し、現象をモデル化し、モデルに基づいて現象をシミュレーションすることで、全く異なる産業や商品が市場拡大するための重要な要素(パラメーター)や、市場拡大に必要な機序を発見する事が出来る。
上述したように情報処理システムを利用することにより、社会や市場の消費者における情報伝播の様子を概観する或いは、本質的な法則性を探ることにより従来の方法では困難だった複雑な現象について理解と予測を得ることが出来るようになる。

<マーケティングツール>
図47はマーケティングにおける情報処理システムの応用例を略示的に示したブロック図である。図に示すように、市場におけるデータを収集して様々なマーケティング分析やシミュレーションを行うことが出来る。

例えば、販売量の推移をマーケットリサーチする、或る商品とその競合商品の、或る地域における販売量の時系列データを、POSシステムなどから、データ収集モジュールが収集してモデリングモジュールが適当な格子を生成し、店舗と各店舗における販売量をプロットし、時系列な変化を可視化モジュールで動画として映像化する。

或いは、広告効果の測定を組み合わせてマーケティング分析や予測を行うこともできる。具体例としては、対象商品をメーカーの新商品とし、プロモーション戦略として都市部に集中的な広告宣伝を行っている状況である場合、モデリングモジュールが適当な格子を生成し、店舗と各店舗における販売量をプロットする。

このケースでは、以下のような関係に注目して、広告効果測定を行うことが考えられる。

具体例としては、TVCMなどのプロモーションと時系列的に連動する販売量の増減傾向、TVCMなどのプロモーションコンテンツを変えた場合における販売量の増減傾向、その他の要因(例えば時間や曜日や週その他様々な変動)による販売量の増減傾向。

また、以下のような可視化出力から「社会における流行の発生(情報伝播)の過程」が可視化されている可能性がある。その他には都市部から(おそらく鉄道や幹線道路などの動線に沿って)周辺部に広がって行く販売量の増加の波。或いは都市部から周辺部への販売増加量の「飛び火」など。

さらにこのケースが、具体例として若い女性をターゲットに設定している場合、国勢調査による年齢別区分メッシュ地図データを同時にビジュアリゼーションモジュールで処理すれば、ターゲットとする年齢層の女性への地域別の浸透度も可視化できる。
さらに、競合商品が発売されたケースをモデル化して、競合商品の販売量データも同時にアニメーション化することもできる。これによって、競合商品の侵食状況が可視化されるので、競争マーケット(消費者行動)の動態を見ることができる。例えば、以下のようなことが見てとれる可能性がある。

先行商品の販売量増加の波を追いかける競合商品の販売量増加の波。先行商品のマーケットに侵食する競合商品のクラスタの増殖或いは縮小。地域による、先行商品と競合商品の販売量の変化率。競合商品のTVCMなどのプロモーションと連動する、先行商品の販売量の増減傾向競合商品がTVCMなどのプロモーションコンテンツを変えた場合における先行商品の販売量の増減傾向

また、ビジュアリゼーションモジュールはシミュレーションモジュールの結果を可視化する際にも用いる。これによって、販売手法の最適化、広告・プロモーションの投下手法及び量の最適化、営業資源配置の最適化、販売手法実行の最適化を行い、さらに最適化した手法の実行後に、結果の検証を行うこともできる(図6参照)

<広告及び/又は情報の移流拡散と販売量の関係モデル>
本システムの各モジュールを利用して、広告及び/又は情報の移流拡散と販売量の関係をモデル化し、広告投下量と販売量をシミュレーションする事が可能である。

広告と商品の販売量の関係ついては、AIDMA(アイドマ)と呼ばれる有名なマーケティング理論(仮説、モデル)がある。これは消費者に情報を提供することによって、消費行動を喚起できるとする理論である。

アイドマ理論は具体的には広告宣伝や口コミによって消費者へ商品に関する情報を伝播させ、Attention:注意、Interest:興味、Desire:欲求、Memoriy:記憶 と喚起を行い、その効果によってAction:購買行動を起すという段階を説明している理論である。

このアイドマ理論を基に、実際に企業は莫大な費用を投じて広告を大量に投下し自社のサービス・商品を消費者に訴求している。

このアイドマ理論をモデル化すると、例えば図8に示すようなモデル及び方程式として表すことが出来る。

図46で示した、アイドマモデル方程式とグラフは広告と販売量の関係を示したモデルであり、具体的には前述のように日本全国を格子によって離散化した各格子において、広告の投下及び情報の移流拡散によって各格子の情報量の蓄積量が決定されるモデルによる、情報量の蓄積量の推移を示すグラフである。
このモデルにおいては、
販売量(購買行動量)は購入ターゲット人口に購買確率をかけることで算出できるとし、そして
購買確率は商品の広告量と商品の情報移流拡散によって各格子に蓄積した情報の量から求められるとする。

実際には、一部の商品を除いて、一般的な商品は人口すべてを購買対象としていない。つまりその商品を購入する見込みユーザーが存在する。例えばビールであれば20歳以上の年齢の男性が主な見込みユーザーであり、化粧品であれば若年層から中年層の女性が主な見込みユーザーである。

これらの見込みユーザーに商品情報を効果的に届けるように広告などのプロモーションが行われ、結果として購買行動が惹起され、販売量が増加するというモデルが現在実際に行われている企業における広告及び販売戦略である。

そこで、アイドマモデルに基づいて現象を計算するには、まず商品の見込みユーザーがどの地域にどの程度の量存在しているかを明確にする必要がある。

具体的には、国勢調査によるの人口データをデータ収集モジュールが収集し、5年に一度行われる国勢調査により、日本全国を500mX500mの矩形に分割し、各格子におけるの性別、年齢別、職業別の人口をプロットする。

そして、可視化モジュールによって収集したデータの時系列変化を可視化し、シミュレーションモジュールによって広告量と販売量の関係をシミュレーションする事が出来る。

また、現象に影響を与える、パラメーターとして、各格子におけるの税収から推定した、各矩形内の平均年収や、商業統計調査による、各矩形内の商業施設の数、その平均面積及び売り上げなどをプロットする事もできる。

<最適出店地、最適出店規模シミュレーション>
本システムの各モジュールを利用して、店舗出店或いは店舗最適化の分析やシミュレーションに応用することが出来る。

産業においては商品を販売する店舗をどの地域にどの程度の規模で出店するかという課題がある。
企業などは最適地域に最適規模で店舗を出店することができないと、出店したにも関わらず集客、売り上げ、利益などが損益分岐を上回る事が出来ないため損害を被ることになる。
また、最適地域に出店できても、店舗規模が最適でない場合は、店舗規模に勝る競合店に駆逐されるなどの悪影響を被る恐れがある。
そこで、従来では統計的手法を利用して、最適な店舗出店地を選定するための発明が為されている。
特開2003−114969 商業施設提案システムしかし、上述したような従来的な方法やシステムは統計的な分析や情報処理が中心であり、統計的な分析や情報処理の基礎となる、社会的な状況や社会的な現象やその変化などについては、充分に分析し説明し予測することは行わなかった。しかし、最適な店舗出店地を選定に影響を与えるパラメーターが非線形的に相互作用することで、非線形で複雑な現象に特有の、急激な変化や小さな要因の大きな影響を考慮した上で。社会的な状況を分析し説明し予測することが必要である。そこで情報処理システムの各システムを利用して最適な店舗出店地を選定のためのモデルを様々に変更してシミュレーションを行う。さらに、出店後の様々な要因の変動をもとに店舗の営業状態のシミュレーションをおこなう。この時、利用可能な固定的なパラメーターとしては、各格子における現在の消費者人口、推定所得、鉄道や道路などの消費者の動線など。さらに商業統計による各格子(500mメッシュ)あたりの店舗数と、その平均面積と平均売り上げなど、そして現在の競合店舗の位置、競合店舗の売場面積など、変動的なパラメーターとしては広告投下量や商品の価格設定など。さらに確率的に変動するパラメーターとしては将来の消費者人口の確率的な増加現象や将来するかもしれない競合店舗の位置及び競合店舗の売場面積など。上述のような要素(パラメーター)を使用し、情報処理システムのモデルパターンデータベースやモデルコントロールモジュールを利用して、店舗最適化シミュレーション用のモデルを設定して。様々な状況におけるシミュレーションをおこない、結果を可視化することで、よりよい店舗最適化を行うことが出来る。

<位相空間・環境適応地形>
上述してきた、実施例では空間モデルは、実際に空間に対応した座標系が緯度経度に対応する地図とほぼ同様の概念の空間を利用してきた。しかし、分析対象によっては、現象が起因している時空間(実空間)をモデル化した空間ではなく、位相的な空間としてモデル化して、情報処理することも可能である。

例えば、情報の移流を考える場合には、移流速度に対応して、空間的な距離を修正した位相空間をモデル化し、そのモデル上で情報の移流についてシミュレーションを行った方が正確な結果を得ることが出来るような場合には、実空間を移流速度に対応して歪めた位相空間モデルを生成する事が考えられる。

また、実空間対応の時空間モデルでは、次元軸がそれぞれ緯度、経度、高度、時間などに対応していたが、それぞれの次元軸を現象に影響を与えるパラメーター、或いは現象の結果を示すパラメーターに対応させることで、現象の性質や現象の変化を巧く可視化する事が考えられる。

具体的には、或る商品の販売量に関する現象の可視化や分析を行う場合には、X軸及びY軸を販売個数に大きく影響を与えるパラメーターに対応させて、Z軸に販売個数を対応させることで、より理解しやすい可視化や分析を行えるようになる。

また、環境適応地形として空間をモデル化する事も可能である。環境適応地形は或る状況(環境)における、選択肢の適応度を高度として表す地形的な表現方法であると言える。
自己組織化と進化の理論 スチュアートカウフマン 日本経済新聞社 (1999)

例えば、X軸に状況(環境)、Y軸に選択肢のパラメーターを対応させる、X座標が示す状況(環境)において、Y座標が示す選択肢を選択した場合の適応度をシミュレーションし、結果をZ軸に高度としてプロットする。

或いは、XYそれぞれに可能な選択肢を対応させることによって、XYそれぞれの選択肢の組み合わせをXY表面上にプロットする、それぞれの選択肢を選択した結果を状況(環境)のパラメーターとしてシミュレーションし、シミュレーション結果をXY表面上に状況(環境)パラメーターとしてプロットするそしてそれぞれの選択肢を選択した場合の適応度をシミュレーションし、結果をZ軸に高度としてプロットする。

どちらの場合も、状況(環境)に対して最も適応度が高い選択肢或いは選択肢の組み合わせは、最も高度が高い(或いは低い)地点として表示される。

この時、Z軸に対応させるのは、選択肢ではなく、これまでの行動の結果であっても良い。具体例としては、或る商品の販売量を最大化させるために販売個数に大きく影響を与えるパラメーターとして、商品の価格と機能の選択肢の適応度を最大にするような課題に対する可視化や分析を行う場合には、X軸に価格、Y軸に機能を対応させて、Z軸に販売個数のシミュレーション結果を表示させることで、より理解しやすい可視化や分析を行えるようになる。

この時、現象に影響を与える様々なパラメーターの変化によって、選択肢の適応度が時系列的に変化することが考えられる。
このように、実際の社会においては、環境の変化によって有効な選択肢が変化する。
このことによって、従来有効であった選択肢を選択しても環境が変化した場合は効果がないことになる。情報技術などの進歩により、急激に環境が変化する社会において、行政や企業が、多くの情報を収集し分析し、素早い意志決定を行わなければならない。
従来的な成功体験が、全く異なる有効な選択肢の選択を妨げることによって、大企業であっても急速に業績が悪化するという問題の本質を、この環境適応地形は見事に表現する事が出来る。

本システムの各モジュールを利用すれば、現象に影響を与える様々なパラメーターの変化によって動的に変化する環境と選択肢の適応度をシミュレーションによって計算して出力し、可視化モジュールによって動的な映像として、動的に変化する環境と選択肢の関係を表現する事が出来る、動的な環境適応地形図を実現することが出来る。
本システムを利用して、環境適応地形図を生成して様々な選択肢をシミュレーションを行うことによって、変化する社会環境において最適な選択肢を計算機によって選択することが出来る。

例えば、政府が政策を策定する際に、或いは企業が3年間にわたる経営計画を策定する際、或いはチェーンストアが出店を計画する際などに、環境適応地形を生成し様々な選択肢をシミュレーションすることによって、事業環境となる社会的現象系を分析し、様々な要素の相互作用について知見を得、様々な選択肢の組み合わせによって、事業環境全体や事業そのものがどう変化して行くのかを視覚的且つ論理的に分析することが出来る。

また、社会的現象を適応適応地形上で情報処理することによって系の変化のシミュレーションを行い、加えて計画や行動を選択した結果のシミュレーションを行うことによって、計算機で自律的に行動最適化のシミュレーションを行い、社会的な環境適応地形における行動の最適化解を得ることが出来る。

<経路依存性分析>
本システムを用いて、可能性のある現象の発展の経路をすべてシミュレーションする事が出来るので、現象の経路依存性についての知見を得ることが出来る。
ただし、充分に早い計算処理が行えない場合には、現象を特徴づけるような主な経路のみ
或いは、利用目的に応じて必要な経路についてのみシミュレーションを行い、各経路に依存する現象の特徴或いはパターンなどを分析し比較することによって、現象の経路依存性についての知見を得ることもできる。

例えば、販売戦略計画の立案に情報処理システムを利用する場合であれば、販売チャネル或いは販売価格或いは宣伝広告方法、さらにはそれらの各選択肢の組み合わせをシミュレーションしそれぞれの選択肢の組み合わせによる現象の発展の経路依存性を分析する。
さらに、市場背景の様々な変化をシミュレーションの際に様々に変えたパラメーターとして処理し、市場背景が変化する際に採り得る選択肢の組み合わせを変えて複数のシミュレーションを実施することにより、予想される或いは予想を超える市場の変化と、その変化の各経路において、採り得る選択肢の組み合わせの結果としての現象の変化としての、販売状況或いは販売量さらには利益率などが、それぞれの経路の選択によって、どの様な地域で、どの様に時系列変化するかを分析することが出来る。
具体例としては、自社商品の価格を2000円に設定して販売した場合、競合の同等商品が価格を1500円或いは1000円に設定して、1ヶ月後或いは3ヶ月後に市場参入してきた場合のそれぞれのシミュレーションを行う。
また、自社商品の価格を、競合の同等商品が価格に合わせて値下げした場合の販売状況と、販売当初から価格を1200円に下げて販売をした場合の販売状況を、どの様な地域で、どの様に時系列変化するかを分析することが出来る。

この時、各パラメーターが相互に影響を与えあうことに注目して、シミュレーション時のアルゴリズムを組み立てることによって、社会現象に特有のフィードバック性、非線形性、適応性、複雑さなどの特徴を失わずに、現象の本質をより深く理解することが可能になる。
さらに、それぞれのシミュレーションにおける経路依存性のパターンを分類し数値化することによって、それらの現象の経路依存性の特徴を素早く的確に把握することが可能になる。

上述のように従来では困難であった経路依存性の分析について、本発明では現象の背景の変化と、多くの選択肢の組み合わせと、選択した組み合わせがフィードバック的に影響を与える様子をシミュレーションすることによってより効果的に実現することが出来る。

具体例としては、店舗出店の最適配置、最適規模を求める課題の場合、様々な要因によって時系列に最適配置、最適規模が変化する可能性があると言うことである。
現在から将来に渡る環境変化が、出店最適配置及び最適規模にどの様などの程度の変化を及ぼすのかを数値的に解析し、動的に表示する事が出来れば、出店計画における時系列的なリスクを把握した上で意志決定を行うことが出来る。

<社会を自律的に理解する機械或いは計算機の実現>
計算機科学やロボット工学や認知科学の分野で、エージェントやロボットや人工知能などによって、計算機や機械に従来よりも高度に人間の活動を補助させようとする試みが為されている。

しかし、このような高度な人間活動の補助を実現させるためには、補助する対象の人間が置かれた状態についての理解や、状態の理解に基づくプランニングや、意志決定支援が必要になる。社会における人間の活動を広範に支援するための人工知能やエージェントなど計算機(機械)にある種の知性を持たせるためには、社会という外的環境及びその要因及びその変化に関する数値化された入力(知覚)を有する必要がある。さらに社会という外的環境及びその要因及びその変化に関する予測を、計算機(機械)が自律的或いは或る程度自律的に行う手段を実現させる必要がある。

計算機は記号処理を行う機械であり、知識は数値化或いはコード化することによって計算機で扱えるようになる。つまり、計算機によって高度なサービスを行うためには、環境(状況)をコードで記述する或いは環境(状況)そのものを数値化する必要がある。
しかし、人間が置かれた環境(状況)である社会(社会現象)は複雑であるため適切に数値化或いはコード化することが困難であり、現状で人間が有する社会についての知識はその多くが形式化されていない暗黙的な知識である。

一方、上述してきたように本システムを利用したデータ収集、データ可視化、モデル化、シミュレーション、モデル検証という情報処理は計算機によって自律的に行うことが可能である。
本システムを現実世界に実装されてロボットやキオスクなどのように行動や情報提供によってサービス提供を行う機械或いはソフトウェアエージェントなどのようネットワーク上に実装されてサービスを行うシステムと組み合わせることによって、社会現象や社会の状況について情報を得て、社会現象や社会の状況を認知して、社会現象や社会の状況の変化を予測する手段を有するロボットやキオスクやソフトウェアエージェントを実現することが出来る。

機械的な知性を実現させる課題の一つは、人間社会で充分に人間の手助けを行える知性を構築するためには、社会という環境と、その要因、その変化を計算機に入力(機械が知覚)することが不可欠である。また、効果的に自律的な機械的な知性を創造するためには、自律的に環境(状況)の認識とその変化の予測を行えるようにすることである。

このことから、社会における人間の活動を広範に支援するための人工知能やソフトウェアエージェントなど計算機(機械)にある種の知性を持たせるためには、社会という外的環境及びその要因及びその変化に関する数値化された入力(知覚)を有することが必要である。

社会は我々が生存し活動する背景である。そのような意味で社会についての様々な知識は我々のコンテキストであると言うことが出来る。
本システムによって、機械や計算機が社会的なコンテキストを認知し、モデル化し、シミュレーションを行うことによってその変化を予測する事を可能にする、いわば機械的な知性を実現することが可能になり、自律的に世界観を構築する機械や計算機を実現することが出来る。

具体的には、単体の機械或いは計算機に本システムを組み合わせて、ネットワークによって外部のデータ源からデータを収集することによって、単体の機械或いは計算機が自律的に社会的なコンテキストを認知し、その理論を数値的にモデル化し、シミュレーションを行うことによってその変化を予測するようにすることが可能である。

また、単体の機械や計算機とネットワークで接続されたサーバーに情報処理システムを実装し、単体の機械や計算機からネットワークを経由した依頼を受けて、現象の可視化、数値モデル構築、数値計算シミュレーションを行い、結果を単体の機械や計算機に提供することで、単体の機械や計算機に情報処理システムを実装することと同様の効果を得ることが出来る。

さらに、ネットワークで結ばれた、サーバー及び、複数の機械や計算機に情報処理システムを実装し、協調分散処理によって各サーバー、機械、計算機が協調して、社会現象の分析を行うことも可能である。

この時、複数の計算機上の分析結果を照合することによって、社会現象の分析プロセスを進めることも可能である。
上述の計算機による社会現象の分析及び背景状況に適したサービスの実現は、パターン認識を主とする人間の世界観構築手法を計算機に実装したとも言えるが、人間の限定的合理性や感情に左右されずに複雑で確率的な系の現象の説明・予測を合理的に行う事を可能にする。

上述の説明のように、情報処理システムを計算機に実装することにより、社会に対する暗黙情報を明示化する事が可能になり社会を計算機やロボットが理解することが可能になる。
また、エージェントやソフトウェアやロボット相互の合意形成に役立つばかりではなく、人間とコンピュータとの理解共有。及びコンピュータによる意味制約の解釈(概念実行)による共通語彙の提供(親和性)
を実現できる。さらに、得られた社会的な知識の再利用と共有、標準化、知識の体系化(コンピュータ上での)を実現できる。

説明してきたように、情報処理システムを利用することによって、社会や社会における現象やその変化やその理由について、人々の合意形成に役立ち、通常暗黙となっている基本的な世界観(概念化)が明示化され、それが人々に共有されると同時に、人々が持つ知識の根元となる概念が明示化され、それらを標準化して(少なくとも企業内で共通化して)必要であればそれらを用いて知識を再記述して体系化を行うと同時に、必要なモデル構築を行う事が出来る。情報処理システムによって抽出されたモデルは透明性が高く、人々に共有される規範的なモデルと成り得る。

情報処理システムの実施例その2は、非線形で複雑で適応的な系の現象を自然科学の方法で理解するためのシステム・方法であるとも言える。社会現象が自然科学の概念や方法で理解できるとすると、世界そのものに対する人間の理解が革命的に進歩し、世界の変化、世界の変化の予測、経済や政治を従来よりも格段に科学的に遂行できる可能性が開ける。

一方、非線形複雑系である、社会現象の分析と理解を通じて、自然科学の理解が一段と進む可能性もある。

本発明は製造業、流通業、販売業、広告業、情報産業など、またコンサルタント企業や教育機関における、戦略策定ツール、市場調査、市場分析、戦略構築、販売状況分析などを初めとする様々な局面に於けるマーケティングツールとして利用可能である。

本発明はまた、社会科学、経済学などに利用することが可能である。
特に、従来困難であった社会現象を駆動する要素間の相互作用の研究や理論付けやシミュレーションや予測に応用することが出来る。
具体的には、従来見落とされていたような要素について知ること、或いは重要性の高い要素の相互作用の発見などが期待できる。

或いは全く新たなマーケティングツール、として利用することも考えられる。
具体例としては、広告効果の検証、より効果的な広告手法の開発、効率的な経営戦略の策定及び実行検証ツールなどとして利用することが考えられる。
上述した、社会科学や経済学やマーケティングの分野には、それぞれの現象を説明する多くの仮説(とパラメーターセット)が存在していた。
これらの仮説は、コンサルティング企業などにより、実際の企業経営や行政活動などに導入されていた。

しかし、これらの仮説を事前に詳細にシミュレーションする或いは検証する手段は存在していなかった。
様々な仮説に基づいて、事前に様々なパラメーターセット(仮説)をシミュレーションして、各パラメーターの相互作用について検証する事が出来、仮説の導入或いは実行前に仮説の正しさや仮説を導入・実行した場合のシミュレーションを行えることが本発明の利点である。
さらに、本発明を利用して、様々な仮説構築と検証を繰り返すことで、現象の本質についての理解を得る事が出来る。

本発明を利用することによって、社会や社会における現象やその変化やその理由について、人々の合意形成に役立ち、通常暗黙となっている基本的な世界観(概念化)が明示化され,それが人々に共有されると同時に、人々が持つ知識の根元となる概念が明示化され,それらを標準化して(少なくとも企業内で共通化して)必要であればそれらを用いて知識を再記述して体系化を行うと同時に、必要なモデル構築を行う事が出来る。
本発明によって抽出されたモデルは透明性が高く、人々に共有され規範的なモデルと成り得る。

本発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置のシステムの全体構成を略示的に示した概略図である。 制御装置のシステム構成を略示的に示したブロック図である。 制御装置システムのフローチャートである。 8の送受信装置インターフェイスと9の携帯電話などの携帯端末の間に8の送受信装置の近傍にダミーのステータス送信モジュール85を設置した、赤外線通信を利用した送受信インターフェイスと携帯端末の通信シーケンス(1対多)図である。 映像データとURLや商品情報との関連を示すタイムテーブルの例である。 赤外線を利用した携帯端末同士の通信概念図である。 赤外線を利用した携帯端末同士の通信シーケンス(1対1)図である。 本発明による一対多の情報配信の概念図である。 赤外線通信を利用した変換モジュールからの出力シーケンスの例である。 印刷物に情報提供装置を設置した例。 情報提供装置をネットワークで接続した、ネットワークを利用した情報提供の効果測定システムの概念図。 リアルタイムに宣伝広告の状況確認や効果測定を行う情報提供システムの概念図。 情報提供装置毎の情報提供回数(リーチ)比較表 情報提供装置毎の情報提供回数(リーチ)比較グラフ A旅行社の情報提供装置毎の情報提供回数(リーチ)比較グラフ 電車などの車両内に情報提供装置を設置した例。 ショウウィンドウなどに情報提供装置を設置した例。 情報交換を行うソフトウェアプログラムが携帯端末のハードウェア及びOS(オペレーティングシステム)などを利用してサーバーに自動的に接続出来るようにするための構成を説明した図 個人を特定できない消費者属性の例 情報提供装置毎の消費者アクション比較表 情報提供装置毎の消費者アクション比較グラフ A旅行社の情報提供装置毎の消費者アクション比較グラフ リーチした消費者の属性表 リーチした消費者の属性別グラフ1 リーチした消費者の属性別グラフ2 デジタル放送波受信機を利用した、本発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置を略示的に示したブロック図。 デジタル放送波受信機を利用した、本発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置の動作フローチャートである。 実施例2における、XMLデータの例。 インターネットを利用した、本発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置のブロック図である。 インターネットを利用した、本発明に関わるコンテンツ関連情報提供装置の動作フローチャートである。 一対一通信を行う実施形態の一例を略示的に示したブロック図である。 一対一通信を行う制御装置の実施形態の一例を示したブロック図である。 非接触ICカードを利用して、情報提供装置を実現する例。 非接触ICカードを利用して、印刷物で情報提供装置を実現する例。 情報処理システムその1の構成例を略示的に示したブロック図 情報提供装置からのデータを収集して情報処理を行うシステムを略示的に示したブロック図 地図上に情報提供手段の情報提供状況を示した例 情報提供手段のリーチ数を地図情報システム上に色別で表した図 図38と同じデータを地図上で広域的に視覚化した図 リーチ数を市町村区分で色分けして示した図 予測数値を地図上に表示した図 情報処理システム3500b(情報処理システムの実施例その2)の構成例を略示的に示したブロック図 視覚化モジュール1100の実施構成例を略示的に示したブロック図 情報処理システム3500bにおいてモデル化モジュールを実施する例を略示的に示したブロック図 シミュレーションモジュール500の実施構成例を略示的に示したブロック図 アイドマモデル方程式とグラフ 情報処理システムの応用例

符号の説明

1映像ディスプレイ、2着脱式の記憶装置のインターフェイス(ICカード等)、
5映像或いはそれを納めたデータベース、6制御装置、7URLや電話番号、商
品情報などのコンテンツ関連情報、或いはそれを納めたデータベース、8送受信
インターフェイス、9携帯端末、61CPU、62メモリ、63タイマー、64
不発揮性記憶装置(ハードディスクなど)、68変換モジュール、69I/O装
置、85ダミー送受信モジュール、91携帯端末のディスプレイ、92携帯端末
のメモリ、93携帯端末のCPU、94携帯端末の音声出力装置、95携帯端末
に着脱可能なICカード(SIMやUIMなどの個人情報メモリも含む)、96携
帯端末の入出力制御装置、96携帯端末の電話網用の無線通信回路、961携帯
端末の電話網用の無線通信回路用のアンテナ、98携帯端末側の送受信インター
フェイス、99携帯端末の入力装置、100コンテンツ提供者、110デジタル
放送衛星、200デジタル放送受信機、201映像ディスプレイ、210、デジ
タル放送受信アンテナ、220コンバーター、260DIRD(Digital
Integrated
Receiver Decoder:デジタル放送用受信装置で、チャンネル選択部
、復調部、デコーダ、デスクランブラ等を内臓した構成を持つ室内ユニット)
、270CA(Conditional Access:限定受信)モジュール、280変換モジュ
ール、300インターネット、インターネット接続装置、105エンコーダー、
311入力デバイス。1000電車などの車両、1001車両内に設置されたモ
ニターなどの表示装置、1081〜1083送受信インターフェイス、1060
制御装置、1061車内LAN、1100中吊り広告、1200中吊り広告の支持
架。600看板やポスターの台座等、610看板やポスター、680送受信イン
ターフェイス、660は制御装置、650データベース、605LAN、681IC
カードリーダー/ライター、920ユーザーが所持するICカード、620看板や
ポスターや中吊り広告に印刷された非接触ICカード、960ユーザーが所持する
ICカードリーダー或いはICカードリーダーを内蔵した携帯端末、1000:データ収集モジュール、1100可視化モジュール、1200モデル化モジュール、1300シミュレーションモジュール、1700操作モジュール

Claims (39)

  1. 表示装置と、それらに表示する映像及び音声などのコンテンツデータと当該映像及び音声などのコンテンツの内容に関連する、URLや電話番号及び商品情報などのコンテンツ関連情報を記憶する装置と、記憶装置に蓄えられたコンテンツ関連情報を、携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスなどの端末に送信可能な送信インターフェイスと、コンテンツデータとコンテンツの内容に関連するコンテンツ関連情報を、同期をとって或いは関連づけて送信インターフェイスに送り込む制御装置とによって構成されるコンテンツ関連情報提供装置。
  2. デジタル放送波受信機を備えた表示装置と、デジタル放送波を利用してデジタル放送受信機を備えた表示装置に映像及び音声などのコンテンツデータ及びコンテンツの内容に関連する情報を受信する装置と、受信した放送波を広告などの映像及び音声などのコンテンツデータとコンテンツの内容に関連する情報を分離する装置とコンテンツの内容に関連する情報を、携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスを備えた情報発信装置とによって構成される、コンテンツ関連情報提供装置。
  3. ネットワーク接続装置に接続された表示装置と、ネットワークを利用して表示装置に映像及び音声などのコンテンツデータ、及びコンテンツの内容に関連する情報を受信する装置と、受信した、映像及び音声などのコンテンツデータと、コンテンツの内容に関連する情報を分離する装置とコンテンツの内容に関連する情報を、携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスを備えた情報発信装置とによって構成される、コンテンツ関連情報提供装置。
  4. 請求項2及び請求項3の発明において、受信した広告などの映像及び音声などのコンテンツデータと、コンテンツの内容に関連する情報データを分離したのち、それぞれのデータを一旦記憶する装置を備えたことを特徴とするコンテンツ関連情報提供装置。
  5. 請求項1、請求項2、請求項3、請求項4の発明において、コンテンツ関連情報を視聴者が所持する携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップなどの端末に送信するインターフェイスが、赤外線通信で構成されたことを特徴とする、コンテンツ関連情報提供装置。
  6. 請求項1、請求項2、請求項3、請求項4の発明において、コンテンツ関連情報を視聴者が所持する携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスなどの端末に送信するインターフェイスが、無線通信で構成されたことを特徴とする、コンテンツ関連情報提供装置。
  7. 請求項1、請求項2、請求項3、請求項4、請求項5、請求項6の発明において、コンテンツの内容に関連する情報の一部または全部を、着脱可能な記憶媒体で提供することを特徴とするコンテンツ関連情報提供装置。
  8. 請求項5及び請求項6の発明において、送信インターフェイスにダミーステータス生成装置が付加されたことを特徴とした、コンテンツ関連情報提供装置。
  9. 請求項5及び請求項6及び請求項8の発明において、変換モジュール内で通信処理を内部的に行うことを特徴とした、コンテンツ関連情報提供装置。
  10. 請求項5及び請求項6及び請求項8及び請求項9の発明において、受信側の端末によって、送受信するデータの形式が異なる場合、各端末向けのデータを変換モジュールが生成し、順次各端末向けに生成したデータを送信することを特徴とした、コンテンツ関連情報提供装置。
  11. 表示装置と、それらに表示する映像及び音声などのコンテンツデータ、及びそのコンテンツの内容に関連する、URLや、電話番号、商品情報などを、同期をとって或いは関連づけて記憶する方法と、記憶されたコンテンツ関連情報を、携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスを備えた情報発信方
    法と、コンテンツデータとコンテンツの内容に関連するコンテンツ関連情報を、同期をとって送信インターフェイスに送り込む制御方法と、によって構成される、コンテンツ関連情報提供方法。
  12. ネットワークを利用して表示装置に映像及び音声などのコンテンツデータ、及びコンテンツの内容に関連づけた情報を送受信する方法と受信した、映像及び音声などのコンテンツデータと、コンテンツの内容に関連する情報を分離する方法とコンテンツの内容に関連する情報を、携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスを備えた情報発信方法とによって構成される、コンテンツ関連情報提供方法。
  13. デジタル放送波受信機を備えた表示装置と、デジタル放送波を利用して、デジタルTV受信機を備えた、表示装置に映像及び音声などのコンテンツデータ、及びコンテンツの内容に関連する情報を関連づけて送受信する方法と、受信した放送波を、広告などの映像及び音声などのコンテンツデータと、コンテンツの内容に関連する情報を分離する方法とコンテンツの内容に関連する情報を、携帯電話などの端末及びパソコンやセットトップボックスなどの端末に送信可能なインターフェイスを備えた情報発信方法とによって構成される、コンテン
    ツ関連情報提供方法。
  14. 請求項12及び請求項13の発明において、受信した広告などの映像及び音声などのコンテンツデータと、コンテンツの内容に関連する情報データを分離したのち、それぞれのデータを一旦記憶する方法を備えたことを特徴とする、コンテンツ関連情報提供方法。
  15. 請求項11〜請求項14の発明において、記憶方法に蓄えられた情報を視聴者が所持する携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスなどの端末に送信するインターフェイスが、赤外線通信で構成されたことを特徴とする、コンテンツ関連情報提供方法。
  16. 請求項11〜請求項14の発明において、記憶方法に蓄えられた情報を視聴者が所持する携帯電話などの携帯端末及びパソコンやセットトップボックスなどの端末に送信するインターフェイスが、無線通信で構成されたことを特徴とする、コンテンツ関連情報提供方法。
  17. 請求項11、請求項12、請求項13、請求項14、請求項15、請求項16の発明において、コンテンツの内容に関連する情報の一部または全部を、着脱可能な記憶媒体で提供されることを特徴とするコンテンツ関連情報提供方法。
  18. 請求項15及び請求項16の発明において、送信インターフェイスにダミーステータス生成方法が付加されたことを特徴とした、コンテンツ関連情報提供方法。
  19. 請求項15及び請求項16及び請求項81の発明において、変換モジュール内で通信処理を内部的に行うことを特徴とした、コンテンツ関連情報提供方法。
  20. 請求項15及び請求項16及び請求項18及び請求項19の発明において、受信側の端末によって、送受信するデータの形式が異なる場合、各端末向けのデータを変換モジュールが生成し、順次各端末向けに生成したデータを送信することを特徴とした、コンテンツ関連情報提供方法。
  21. 請求項11、請求項12、請求項13、請求項14、請求項15、請求項16の発明において、コンテンツはデジタル放送で、コンテンツ関連情報はネットワーク経由で送受信することを特徴とした、コンテンツ関連情報提供方法。
  22. 携帯端末が、携帯電話であることを特徴とする、コンテンツ関連情報提供システム。
  23. 携帯端末が、ICカードである、または携帯端末の構成ICカードを含むことを特徴とするコンテンツ関連情報提供システム。
  24. 携帯端末の表示装置が電子ペーパーであることを特徴とする、コンテンツ関連情報提供システム。
  25. コンテンツ関連情報提供装置が送受信IFを複数持ち、複数の携帯電話と一対一通信を行うことを特徴とするコンテンツ関連情報提供システム。
  26. 表示装置が看板或いはポスターであることを特徴とするコンテンツ関連情報提供システム。
  27. 表示方法が看板或いはポスターであることを特徴とするコンテンツ関連情報提供方法。
  28. 表示装置及びコンテンツ関連情報提供装置が車両に設置されていることを特徴とするコンテンツ関連情報提供システム。
  29. コンテンツ関連情報提供装置から提供するコンテンツ毎に情報提供の効果を測定及び/又は分析できることを特徴とした、コンテンツ関連情報提供システム。
  30. 一回の操作でコンテンツ関連情報を受信する事が出来ることを特徴とした携帯端末。
  31. 情報提供装置から送信するURLはサイトのTOPページではなく、さらに階層が深い商品の情報及び/又は当該商品の購入或いは予約或いは予約・決済のページのURLを送信する事を特徴とする、請求項1から請求項10に記載の情報提供装置。
  32. 情報提供装置から送信するURLはサイトのTOPページではなく、さらに階層が深い商品の情報及び/又は当該商品の購入或いは予約或いは予約・決済のページのURLを送信する事を特徴とする、請求項11から請求項20に記載の情報提供方法。
  33. 請求項29のコンテンツ関連情報提供システムにおいて、複数の情報提供装置がネットワークに接続されていることを特徴とする、コンテンツ関連情報提供システム。
  34. ネットワーク外に存在する、情報提供手段からの情報提供を利用して、情報提供効果を測定する方法。
  35. 商品を発売或いは製造する前に、商品の告知を行うことにより、その商品がどの様な属性をもつ消費者からどの程度のリーチ(興味の喚起)・アクセス(能動的な情報収集)・購入(予約)などの消費行動を得ることが出来るのかを事前に知ることが可能にする方法。
  36. 自動的に消費者の属性情報の取得を行うことを特徴とする、コンテンツ関連情報提供システム。
  37. 個人を特定できない属性情報を利用することを特徴とする、コンテンツ関連情報提供システム。
  38. 携帯端末の最初のアクセス先が情報提供者の情報処理システムではなく情報伝達を集中的に管理する事業者の情報処理システムであることを特徴とする、請求項29のコンテンツ関連情報提供システム。
  39. コンテンツ関連情報提供装置の情報提供状況とその他の情報源からの情報を総合して、社会や経済や市場の現象を分析することを特徴とした情報処理システム。

JP2004001165A 2003-01-06 2004-01-06 コンテンツ関連情報提供装置及びコンテンツ関連情報提供方法及びコンテンツ関連情報提供システム及び携帯端末、並びに情報処理システム。 Granted JP2004234646A (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003000525 2003-01-06
JP2004001165A JP2004234646A (ja) 2003-01-06 2004-01-06 コンテンツ関連情報提供装置及びコンテンツ関連情報提供方法及びコンテンツ関連情報提供システム及び携帯端末、並びに情報処理システム。

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004001165A JP2004234646A (ja) 2003-01-06 2004-01-06 コンテンツ関連情報提供装置及びコンテンツ関連情報提供方法及びコンテンツ関連情報提供システム及び携帯端末、並びに情報処理システム。

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2004234646A true JP2004234646A (ja) 2004-08-19

Family

ID=32964566

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004001165A Granted JP2004234646A (ja) 2003-01-06 2004-01-06 コンテンツ関連情報提供装置及びコンテンツ関連情報提供方法及びコンテンツ関連情報提供システム及び携帯端末、並びに情報処理システム。

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2004234646A (ja)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006155173A (ja) * 2004-11-29 2006-06-15 Nec Corp 情報提供システム及び方法並びに情報提供用プログラム
JP2006154976A (ja) * 2004-11-25 2006-06-15 Sharp Corp 動画フレーム解析装置
JP2008015708A (ja) * 2006-07-04 2008-01-24 Fuji Electric Holdings Co Ltd 広告システム、そのWebサーバ、ICカード・リーダ/ライタ装置、携帯端末
JP2008210368A (ja) * 2007-01-30 2008-09-11 Dainippon Printing Co Ltd 非接触リーダライタ、情報提供システム、リダイレクトサーバ、及びアドレス情報提供方法等
JP2008294943A (ja) * 2007-05-28 2008-12-04 Hitachi Ltd 番組関連情報取得システム及び録画装置
JP2008299786A (ja) * 2007-06-04 2008-12-11 Hitachi Ltd 販売予測プログラム、販売予測装置
JP2009522658A (ja) * 2005-12-29 2009-06-11 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 認知科学データベースを使用したコンテンツの開発及び配布
JP2011171903A (ja) * 2010-02-17 2011-09-01 Kddi Corp 情報送出表示システム
WO2011109083A2 (en) * 2010-03-01 2011-09-09 Zazum, Inc. Mobile device application
JP2012078928A (ja) * 2010-09-30 2012-04-19 Kddi Corp 情報送出表示システム
JP2012235528A (ja) * 2012-08-03 2012-11-29 Sharp Corp コンテンツ再生装置、テレビジョン受像機、情報提供システム、情報提供方法、情報提供プログラム、および記録媒体
JP2013054714A (ja) * 2011-09-05 2013-03-21 Osamu Kikuchi 情報配信システムとそのリンク先情報送信サーバ、クライアント機器、Web画面情報送信サーバおよび情報配信方法
JP2013201574A (ja) * 2012-03-23 2013-10-03 Fujitsu Ltd データ出力方法、データ出力プログラム及び端末装置
US8713593B2 (en) 2010-03-01 2014-04-29 Zazum, Inc. Detection system and method for mobile device application
US9507375B2 (en) 2007-06-05 2016-11-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Display apparatus and method for recognizing location

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006154976A (ja) * 2004-11-25 2006-06-15 Sharp Corp 動画フレーム解析装置
JP2006155173A (ja) * 2004-11-29 2006-06-15 Nec Corp 情報提供システム及び方法並びに情報提供用プログラム
JP2009522658A (ja) * 2005-12-29 2009-06-11 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 認知科学データベースを使用したコンテンツの開発及び配布
JP2008015708A (ja) * 2006-07-04 2008-01-24 Fuji Electric Holdings Co Ltd 広告システム、そのWebサーバ、ICカード・リーダ/ライタ装置、携帯端末
JP2008210368A (ja) * 2007-01-30 2008-09-11 Dainippon Printing Co Ltd 非接触リーダライタ、情報提供システム、リダイレクトサーバ、及びアドレス情報提供方法等
JP2008294943A (ja) * 2007-05-28 2008-12-04 Hitachi Ltd 番組関連情報取得システム及び録画装置
JP2008299786A (ja) * 2007-06-04 2008-12-11 Hitachi Ltd 販売予測プログラム、販売予測装置
US9507375B2 (en) 2007-06-05 2016-11-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Display apparatus and method for recognizing location
JP2011171903A (ja) * 2010-02-17 2011-09-01 Kddi Corp 情報送出表示システム
WO2011109083A3 (en) * 2010-03-01 2011-10-27 Zazum, Inc. Mobile device application
US8713593B2 (en) 2010-03-01 2014-04-29 Zazum, Inc. Detection system and method for mobile device application
WO2011109083A2 (en) * 2010-03-01 2011-09-09 Zazum, Inc. Mobile device application
JP2012078928A (ja) * 2010-09-30 2012-04-19 Kddi Corp 情報送出表示システム
JP2013054714A (ja) * 2011-09-05 2013-03-21 Osamu Kikuchi 情報配信システムとそのリンク先情報送信サーバ、クライアント機器、Web画面情報送信サーバおよび情報配信方法
JP2013201574A (ja) * 2012-03-23 2013-10-03 Fujitsu Ltd データ出力方法、データ出力プログラム及び端末装置
JP2012235528A (ja) * 2012-08-03 2012-11-29 Sharp Corp コンテンツ再生装置、テレビジョン受像機、情報提供システム、情報提供方法、情報提供プログラム、および記録媒体

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Guo et al. Mining meaning from online ratings and reviews: Tourist satisfaction analysis using latent dirichlet allocation
Smith Forest inventory and analysis: a national inventory and monitoring program
Orlikowski et al. Studying information technology in organizations: Research approaches and assumptions
Miller et al. Microsimulating urban systems
US7263474B2 (en) Cultural simulation model for modeling of agent behavioral expression and simulation data visualization methods
Mariani et al. Facebook as a destination marketing tool: Evidence from Italian regional Destination Management Organizations
Davenport Big data at work: dispelling the myths, uncovering the opportunities
Amberg et al. The Compass Acceptance Model for the analysis and evaluation of mobile services
SCHARLR et al. An integrated approach to measure web site effectiveness in the European hotel industry
Chen et al. Decision-based design: Integrating consumer preferences into engineering design
Wang et al. How smart is your tourist attraction?: Measuring tourist preferences of smart tourism attractions via a FCEM-AHP and IPA approach
US6957189B2 (en) Apparatus and method for creating a marketing initiative
US8943004B2 (en) Tools and methods for determining relationship values
Kroes et al. Stated preference methods: an introduction
Kelley et al. Advertising media planning: a brand management approach
US8768867B1 (en) Crowd Prediction and attendance forecasting
Ghazanfari et al. A tool to evaluate the business intelligence of enterprise systems
Fuchs et al. Big data analytics for knowledge generation in tourism destinations–A case from Sweden
Lucarelli Unraveling the complexity of “city brand equity”: a three‐dimensional framework
Strauch et al. Linking transport and land use planning: the microscopic dynamic simulation model ILUMASS
Joseph et al. Big data and transformational government
Abdel-Basset et al. Internet of Things (IoT) and its impact on supply chain: A framework for building smart, secure and efficient systems
Lim et al. Smart cities with big data: Reference models, challenges, and considerations
AU2015213280B2 (en) Complex situation analysis system
DE202009007855U1 (de) Konsumenten- und Käuferanalysesystem