JP2006033612A5 - - Google Patents

Description

地域推定装置、地域推定方法および地域推定方法をコンピュータに実行させる地域推定プログラム

本発明は、コンピュータが利用されている地域を推定する地域推定装置、地域推定方法および地域推定方法をコンピュータに実行させる地域推定プログラムに関し、特に、ユーザがコンピュータを利用している地域を効率的に推定することができる地域推定装置、地域推定方法および地域推定方法をコンピュータに実行させる地域推定プログラムに関する。

近年、インターネットが普及するに伴い、ウェブサイトや電子メールに掲載されるインターネット広告の重要性がますます高まってきている。特に、最近では、通信回線が高速化されてきているので、音声や動画などの大容量のデータを使用した広告をユーザに配信することが可能となってきている。

また、ユーザの属性情報をあらかじめ登録しておき、ユーザの属性に対応する広告のみを選択的に配信するターゲッティング配信がおこなわれている。たとえば、ユーザの住所の情報をあらかじめ登録しておくことにより、地域に密着した広告を配信することができるようになる。

しかし、このようなターゲッティング配信は、属性情報をあらかじめ登録した登録ユーザに対してのみ実行可能であるため、登録ユーザの数が少ない場合には、ターゲッティング配信の効果が薄れてしまう。

そのため、属性情報が未登録のユーザに対しては、何らかの方法で属性を調査することが必要である。たとえば、特許文献１には、インターネットアドレスにユーザの郵便番号を埋め込むことによりユーザの住所を容易に特定することができる技術が開示されている。

特開２００２−５７７００号公報

しかしながら、上記特許文献１の従来技術では、現在広く普及しているインターネットアドレス体系を変更しなければならないため、現実的でないという問題がある。すなわち、インターネットアドレス体系を変更すると、ハードウェアやソフトウェアを新しいアドレス体系に対応させる必要があり、膨大なコストがかかってしまう。

そのため、ユーザの住所の情報があらかじめ登録されていない場合に、現在のインターネットアドレス体系に変更を加えなくとも、ユーザがコンピュータを利用している地域を効率的に推定することのできる技術の開発が重要となってきている。

本発明は、上述した従来技術による問題点を解決するためになされたものであり、ユーザがコンピュータを利用している地域を効率的に推定することができる地域推定装置、地域推定方法および地域推定方法をコンピュータに実行させる地域推定プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、コンピュータが利用されている地域を推定する地域推定装置であって、地域と該地域に関連する地域関連情報とを対応付けた地域情報を記憶する記憶手段と、前記地域関連情報と前記コンピュータを識別する識別情報とを該コンピュータから受信した場合に、前記記憶手段により記憶された地域情報に基づいて、前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定する地域推定手段と、を備え、前記地域関連情報は、郵便番号、電話番号または特定の地域識別の情報であって、前記地域推定手段は、前記コンピュータから地域関連情報を複数回受信した場合に、受信した地域関連情報に対応する地域の頻度に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記地域推定手段は、前記記憶手段により記憶された地域情報に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定するとともに、該識別情報に対応するコンピュータが属するネットワーク領域の名称に係る情報を取得し、取得したネットワーク領域の名称に含まれる地域に係る情報に基づいて、コンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記地域推定手段は、前記識別情報に対応するコンピュータが属する第１のネットワーク領域の名称に係る情報を取得して、取得した第１のネットワーク領域の名称を構成するパターンを検出し、第１のネットワーク領域の名称と該パターンが一致する第２のネットワーク領域の名称から地域に係る情報を抽出し、抽出した地域に係る情報に基づいて、第２のネットワーク領域に属するコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記地域推定手段は、前記記憶手段により記憶された地域情報に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定するとともに、地域と該地域ごとにコンピュータに割り当てられる識別情報の範囲とを対応付けて記憶した情報に基づいて、前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記地域推定手段は、前記記憶手段により記憶された地域情報に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定するとともに、地域を推定したコンピュータの識別情報に基づいて地域が未推定のコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記地域推定手段は、地域の推定に係る信頼度をさらに算出することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記地域推定手段は、コンピュータが利用されている地域を推定した後、前記識別情報に対応するコンピュータに割り当てられた名称または該コンピュータが属するネットワーク領域の名称の変更があるか否かを検出し、該コンピュータに割り当てられた名称または該コンピュータが属するネットワーク領域の名称の変更を検出した場合に、該コンピュータが利用されている地域の推定を再度おこなうことを特徴とする。

また、本発明は、コンピュータが利用されている地域を推定する地域推定方法であって、地域と該地域に関連する地域関連情報とを対応付けた地域情報を記憶する記憶工程と、前記地域関連情報と前記コンピュータを識別する識別情報とを該コンピュータから受信した場合に、前記記憶工程により記憶された地域情報に基づいて、前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定する地域推定工程と、を含み、前記地域関連情報は、郵便番号、電話番号または特定の地域識別の情報であって、前記地域推定工程は、前記コンピュータから地域関連情報を複数回受信した場合に、受信した地域関連情報に対応する地域の頻度に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする。

また、本発明は、コンピュータが利用されている地域を推定する地域推定方法をコンピュータに実行させる地域推定プログラムであって、地域と該地域に関連する地域関連情報とを対応付けた地域情報を記憶する記憶工程と、前記地域関連情報と前記コンピュータを識別する識別情報とを該コンピュータから受信した場合に、前記記憶工程により記憶された地域情報に基づいて、前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定する地域推定工程と、をコンピュータに実行させ、前記地域関連情報は、郵便番号、電話番号または特定の地域識別の情報であって、前記地域推定工程は、前記コンピュータから地域関連情報を複数回受信した場合に、受信した地域関連情報に対応する地域の頻度に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする。

本発明によれば、地域と地域に関連する地域関連情報とを対応付けた地域情報を記憶し、地域関連情報とコンピュータを識別する識別情報とを当該コンピュータから受信した場合に、記憶された地域情報に基づいて、識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定し、地域関連情報は、郵便番号、電話番号または特定の地域識別の情報であって、コンピュータから地域関連情報を複数回受信した場合に、受信した地域関連情報に対応する地域の頻度に基づいて、識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定することとしたので、ユーザがコンピュータを利用している地域を効率的に推定することができ、ユーザにより入力された郵便番号または電話番号などの情報から、ユーザがコンピュータを利用している地域を効率的に推定することができ、さらに、ユーザがコンピュータを利用している確率が高い地域を効率的に推定することができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、記憶された地域情報に基づいて、識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定するとともに、識別情報に対応するコンピュータが属するネットワーク領域の名称に係る情報を取得し、取得したネットワーク領域の名称に含まれる地域に係る情報に基づいて、コンピュータが利用されている地域を推定することとしたので、ユーザがコンピュータを利用している地域の推定精度をより高めることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、識別情報に対応するコンピュータが属する第１のネットワーク領域の名称に係る情報を取得して、取得した第１のネットワーク領域の名称を構成するパターンを検出し、第１のネットワーク領域の名称とパターンが一致する第２のネットワーク領域の名称から地域に係る情報を抽出し、抽出した地域に係る情報に基づいて、第２のネットワーク領域に属するコンピュータが利用されている地域を推定することとしたので、ネットワーク領域の名称のパターンから、ユーザがコンピュータを利用している地域を効率的に推定することができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、記憶された地域情報に基づいて、識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定するとともに、地域と地域ごとにコンピュータに割り当てられる識別情報の範囲とを対応付けて記憶した情報に基づいて、識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定することとしたので、識別情報の地域割り当て情報から、ユーザがコンピュータを利用している地域を効率的に推定することができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、記憶された地域情報に基づいて、識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定するとともに、地域を推定したコンピュータの識別情報に基づいて地域が未推定のコンピュータが利用されている地域を推定することとしたので、すでに地域が推定されたコンピュータの識別情報から、地域が未推定のコンピュータの利用地域を効率的に推定することができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、地域の推定に係る信頼度をさらに算出することとしたので、推定された地域の信頼性の高さを評価することができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、コンピュータが利用されている地域を推定した後、識別情報に対応するコンピュータに割り当てられた名称またはコンピュータが属するネットワーク領域の名称の変更があるか否かを検出し、コンピュータに割り当てられた名称またはコンピュータが属するネットワーク領域の名称の変更を検出した場合に、コンピュータが利用されている地域の推定を再度おこなうこととしたので、ユーザがコンピュータを利用している地域が変更された可能性がある場合に、地域の推定を効率的におこなうことができるという効果を奏する。

以下に、本発明に係る地域推定装置、地域推定方法および地域推定方法をコンピュータに実行させる地域推定プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。

まず、本発明に係る地域推定処理の概念について説明する。図１は、ユーザのアクセスログの情報に基づいて地域を推定する処理の概念を説明する図であり、図２は、ユーザが使用するコンピュータのドメイン名に基づいて地域を推定する処理の概念を説明する図であり、図３は、ＩＳＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）などから取得したＩＰアドレスの地域割り当て情報に基づいて地域を推定する処理の概念を説明する図であり、図４は、連続するＩＰアドレスの情報に基づいて地域を推定する処理の概念を説明する図である。

図１に示すように、ユーザのアクセスログの情報に基づく地域推定処理では、ユーザがインターネット上のサーバ装置にアクセスしたアクセスログから、ユーザが使用したコンピュータのＩＰアドレスの情報と、ユーザにより入力された郵便番号の情報とが取得される。そして、取得した郵便番号の情報から、郵便番号に対応する地域が割り出される。

図１には、ＩＰアドレスが「２３３．１６．２２．２２２」のコンピュータからサーバ装置に、ユーザにより入力された３つの郵便番号「１０２−００７２」、「１０２−００８２」および「１０４−００４４」が送信された場合が示されている。そして、これらの郵便番号に対応する地域「東京都千代田区飯田橋」、「東京都千代田区一番町」および「東京都中央区明石町」が、郵便番号と地域とを対応付けて記憶したデータベースを参照してそれぞれ割り出される。

その後、この地域推定処理では、都道府県名、および、市区町村名ごとに、地域の出現頻度がＩＰアドレスごとに計測される。たとえば、図１の例では、ＩＰアドレス「２３３．１６．２２．２２２」に対応する都道府県名は、「東京都」であり、出現頻度は「３」であり、出現した全都道府県に対する「東京都」の出現割合は１００％となる。

また、ＩＰアドレス「２３３．１６．２２．２２２」に対応する市区町村名は、「千代田区」および「中央区」であり、出現頻度はそれぞれ「２」、「１」であり、出現した全市区町村に対する「千代田区」および「中央区」の出現割合はそれぞれ６７％および３３％となる。

そして、都道府県名または市区町村名が複数ある場合には、出現頻度の大きい方が当該ＩＰアドレスを有するコンピュータが利用されている地域と推定される。すなわち、図１に示すように、都道府県として「東京都」、市区町村として「千代田区」が選択され、「東京都」および「東京都千代田区」がコンピュータの利用地域と推定される。

さらに、地域が推定された場合には、推定の信頼度が算出される。具体的には、都道府県および市区町村ごとに算出された出現割合が、推定された地域の信頼度として設定される。図１の例では、「東京都」の信頼度は、「東京都」の出現割合である「１００％」の信頼度、「東京都千代田区」の信頼度は、「千代田区」の出現割合である「６７％」の信頼度に設定される。

なお、ここでは、郵便番号の情報を基にして地域の情報を割り出すこととしたが、これに限定されず、ユーザにより入力された電話番号の情報などを取得して、電話番号と地域とを対応付けて記憶したデータベースを参照することにより、地域を推定することとしてもよい。

また、図２に示すように、ドメイン名に基づく地域推定処理では、ユーザが使用したコンピュータのＩＰアドレスの情報と、そのＩＰアドレスに対応するホスト名の情報とを取得する。そして、ホスト名に含まれるドメイン名を検出し、さらに検出したドメイン名に地域名が含まれている場合には、その地域名を抽出して、ＩＰアドレスに対応する地域が抽出された地域名の地域であると推定する。

図２の例では、ＩＰアドレス「２３３．１６．２２．２２２」に対応するホスト名「ｐ７１７７−ｉｐａｄ１１．ｔｏｋｙｏ．ｘｘｘ．ｎｅ．ｊｐ」からドメイン名「ｔｏｋｙｏ．ｘｘｘ．ｎｅ．ｊｐ」が検出され、そこから地域名「ｔｏｋｙｏ」が抽出される。これにより、ＩＰアドレス「２３３．１６．２２．２２２」に対応する地域が「東京都」であると推定される。

さらに、ドメイン名からドメイン名を構成するパターンが検出される。たとえば、図２に示すように、ドメイン名「ｔｏｋｙｏ．ｘｘｘ．ｎｅ．ｊｐ」からドメイン名を構成するパターン「地域名＋ｘｘｘ＋ｎｅ＋ｊｐ」が検出される。

そして、このパターン「地域名＋ｘｘｘ＋ｎｅ＋ｊｐ」と同一のパターンを有するドメイン名が検出され、さらにそのドメイン名から地域名の部分が抽出されて、そのドメイン名に対応するＩＰアドレスの地域が、抽出された地域名の地域であると推定される。

図２の例では、パターン「地域名＋ｘｘｘ＋ｎｅ＋ｊｐ」と同一のパターンを有するドメイン名「ｓａｉｔａｍａ．ｘｘｘ．ｎｅ．ｊｐ」、「ｋａｎａｇａｗａ．ｘｘｘ．ｎｅ．ｊｐ」などが検出され、地域名「ｓａｉｔａｍａ」、「ｋａｎａｇａｗａ」などが抽出される。そして、ドメイン名「ｓａｉｔａｍａ．ｘｘｘ．ｎｅ．ｊｐ」、「ｋａｎａｇａｗａ．ｘｘｘ．ｎｅ．ｊｐ」に対応するＩＰアドレスの地域がそれぞれ「埼玉県」、「神奈川県」であると推定される。

ドメイン名に基づく地域推定処理は、ユーザのアクセスログの情報に基づく地域推定処理により地域が推定されたコンピュータのＩＰアドレスに対して実行される。そして、地域の推定に係る信頼度は、アクセスログの情報に基づく地域推定処理の場合の推定に係る信頼度と同一に設定される。

たとえば、アクセスログの情報に基づく地域推定処理により、ＩＰアドレス「２３３．１６．２２．２２２」に対応する地域が「東京都」と推定され、その信頼度が１００％であった場合には、そのＩＰアドレスのドメイン名「ｔｏｋｙｏ．ｘｘｘ．ｎｅ．ｊｐ」に基づいて、ＩＰアドレスに対応する地域を推定した場合の信頼度は同じく１００％となる。

さらに、ドメイン名のパターン「地域名＋ｘｘｘ＋ｎｅ＋ｊｐ」を基にして、そのパターンを有するドメイン名「ｓａｉｔａｍａ．ｘｘｘ．ｎｅ．ｊｐ」、「ｋａｎａｇａｗａ．ｘｘｘ．ｎｅ．ｊｐ」に対応するＩＰアドレスの地域を「埼玉県」や「神奈川県」と推定した場合の信頼度も１００％となる。

また、図３に示すように、ＩＰアドレスの地域割り当て情報に基づく地域推定処理では、ＩＳＰなどが地域ごとにユーザのコンピュータにＩＰアドレスを割り当てている場合に、各地域ごとにコンピュータに割り当てるＩＰアドレスの範囲の情報をＩＳＰなどから取得して記憶しておき、この情報を基にしてＩＰアドレスに対応する地域を推定する。この場合の地域推定の信頼度は、過去の実績などからＩＰアドレスごとにあらかじめ評価しておく。

図３には、ＩＰアドレス範囲、地域および信頼度の各情報が記憶されたデータの一例が示されている。ＩＰアドレスが「２３３．１６．０．０」から「２３３．１６．２５５．２５５」までは、「東京都」に対応し、地域推定の信頼度は５０％に設定されている。ＩＰアドレスが「２３３．１７．０．０」から「２３３．１７．２５５．２５５」までは、「埼玉県」に対応し、地域推定の信頼度は６０％に設定されている。ＩＰアドレスが「２３３．１８．０．０」から「２３３．１８．２５５．２５５」までは、「神奈川県」に対応し、地域推定の信頼度は５０％に設定されている。

また、図４に示すように、連続するＩＰアドレスの情報に基づく地域推定処理では、ドメイン名が同一で、連続するＩＰアドレスのうち、地域が未推定のＩＰアドレスが、すでに地域が推定されたＩＰアドレスに挟まれており、かつ、未推定のＩＰアドレスを挟むＩＰアドレスの推定された地域が同一である場合に、地域が未推定のＩＰアドレスの地域を、すでに地域が推定されたＩＰアドレスの地域と同一であると推定する。

図４の例では、ドメイン名が「ａａａ．ｎｅ．ｊｐ」である「２３３．１６．０．０」から「２３３．１６．０．３」までの連続するＩＰアドレスのうち、地域が未推定のＩＰアドレス「２３３．１６．０．１」および「２３３．１６．０．２」が、地域が「東京都」とすでに推定されたＩＰアドレス「２３３．１６．０．０」および「２３３．１６．０．３」に挟まれている。

そして、ＩＰアドレス「２３３．１６．０．０」および「２３３．１６．０．３」に対応する地域は「東京都」で同一であるため、ＩＰアドレス「２３３．１６．０．０」および「２３３．１６．０．３」に挟まれるＩＰアドレス「２３３．１６．０．１」および「２３３．１６．０．２」の地域が「東京都」と推定される。

この場合の地域推定の信頼度は、地域が未推定のＩＰアドレスを挟む、地域が推定されたＩＰアドレスに対する地域推定の信頼度の平均値をとり、その平均値を地域が未推定のＩＰアドレスの数で割り算した値に設定される。

図４の例では、地域が推定されたＩＰアドレスに対する地域推定の信頼度は、５０％および６０％であり、その平均値は、（５０＋６０）／２＝５５％となる。この平均値を地域が未推定のＩＰアドレスの数２で割り算することにより、地域推定の信頼度が２２．５％と算出される。

このように、ユーザのアクセスログの情報やドメイン名の情報、ＩＰアドレスの地域割り当て情報、連続するＩＰアドレスの情報を基にして、コンピュータが利用されている地域を推測することとしているので、ユーザがコンピュータを利用している地域の情報が直接得られない場合でも、コンピュータの利用地域を効率的に推定することができる。

つぎに、本実施例に係る地域推定装置の機能的構成について説明する。図５は、本実施例に係る地域推定装置１７の機能的構成を示す図である。図５に示すように、この地域推定装置１７は、インターネット１３を介して、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃ、ＤＮＳサーバ１１およびｗｈｏｉｓサーバ１２と接続されている。

また、地域推定装置１７は、ＬＡＮ１６を介して、ウェブサーバ１４およびコンテンツサーバ１５と接続されている。また、ウェブサーバ１４は、インターネット１３を介して、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃ、ＤＮＳサーバ１１およびｗｈｏｉｓサーバ１２と接続されている。

ユーザ端末１０ａ〜１０ｃは、ウェブサーバ１４が提供するウェブサイトにユーザがアクセスするのに用いる端末装置である。ＤＮＳサーバ１１は、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃのＩＰアドレスとホスト名との間の対応関係を記憶・管理するサーバ装置である。このＤＮＳサーバ１１は、他の装置からｎｓｌｏｏｋｕｐ命令を受け付けた場合に、ＩＰアドレスとホスト名との間の対応関係の情報を、ｎｓｌｏｏｋｕｐ命令を送信した装置に返送する。

ｗｈｏｉｓサーバ１２は、ドメイン名の登録情報を管理するサーバ装置である。ユーザ端末１０ａ〜１０ｃが属するドメインが存在する国は、ドメイン名に「ｊｐ」や「ｕｋ」などの国別コードが含まれている場合には、その国別コードにより判定できる。しかし、ドメイン名に国別コードが含まれず、「ｃｏｍ」や「ｏｒｇ」などのコードとなっている場合には、ドメインが存在する国を判定することができない。

そのような場合には、ｗｈｏｉｓサーバ１２にドメイン名の情報が送信され、そのドメイン名を管理している管理会社が存在する国の情報が取得される。そして、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃが属するドメインの存在する国は、当該ドメイン名を管理している管理会社が存在する国と同一のものと判定される。

本実施例の地域推定処理では、ドメイン名の国別コードやｗｈｏｉｓサーバ１２に対する問い合わせにより、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃが属するドメインが存在する国が判定され、その国内における地域が図１から図４に示されたような方法にしたがって推定される。

ウェブサーバ１４は、ウェブページの閲覧サービスをユーザ端末１０ａ〜１０ｃに対して提供するサーバ装置である。このウェブサーバ１４は、単に閲覧サービスを提供するだけでなく、地域ごとに異なるコンテンツをユーザ端末１０ａ〜１０ｃに提供する。

具体的には、ウェブサーバ１４は、ＩＰアドレスごとにＩＰアドレスに対応付けられた地域の情報と、地域推定の信頼度の情報とを地域推定装置１７から受信する。そして、ウェブサーバ１４は、地域ごとに配信するコンテンツの情報をコンテンツサーバ１５から受信して、各地域に対応付けられたＩＰアドレスを有するユーザ端末１０ａ〜１０ｃにコンテンツを配信する。その際、ウェブサーバ１４は、地域推定の信頼度が所定値以上のＩＰアドレスに対応するユーザ端末１０ａ〜１０ｃにのみ、地域別のコンテンツを配信する。

また、このウェブサーバ１４は、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃによりアクセスされた際に、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃから送信された情報をアクセスログ１４ａとして記憶する。具体的には、ウェブサーバ１４は、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃのＩＰアドレスや、ユーザにより入力された郵便番号や電話番号などの情報をアクセスログ１４ａとして記憶する。

コンテンツサーバ１５は、ウェブサーバ１４を介してユーザ端末１０ａ〜１０ｃに送信されるウェブコンテンツを記憶したサーバ装置である。このコンテンツサーバ装置１５は、すべてのユーザに配信するコンテンツとともに、地域別に配信するコンテンツをコンテンツデータ１５ａとして記憶している。ここで、地域別に配信するコンテンツの例としては、配信地域を限定したインターネット広告などが挙げられる。

地域推定装置１７は、ユーザがコンピュータを利用している地域がどこかを推定する装置である。この地域推定装置１７は、通信部１７０、入力部１７１、表示部１７２、記憶部１７３および制御部１７４を有する。

通信部１７０は、インターネット１３またはＬＡＮ１６を介して他の装置との間でデータの送受信をおこなうネットワークインターフェースである。入力部１７１は、キーボードやマウスなどの入力デバイスである。表示部１７２は、ディスプレイなどの表示デバイスである。

記憶部１７３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスク装置などの記憶デバイスである。この記憶部１７３は、アクセスログ１７３ａ、地域情報１７３ｂ、アドレス割当情報１７３ｃおよびマッピング情報１７３ｄを記憶している。

アクセスログ１７３ａは、ウェブサーバ１４に記憶されたアクセスログ１４ａを取得して、記憶したものである。地域情報１７３ｂは、郵便番号や電話番号と地域との間の対応関係を記憶した情報である。

アドレス割当情報１７３ｃは、図３に一例を示したように、ＩＳＰが地域ごとにコンピュータに割り当てるＩＰアドレスの範囲を記憶した情報である。マッピング情報１７３ｄは、ＩＰアドレスに対応付けられた地域の情報を記憶したものである。

制御部１７４は、地域推定装置１７を全体制御する制御部である。この制御部１７４は、アクセスログ管理部１７４ａ、地域推定部１７４ｂおよび信頼度算出部１７４ｃを有する。

アクセスログ管理部１７４ａは、アクセスログ１４ａをウェブサーバ１４から取得して記憶部１７３に記憶したり、記憶部１７３に記憶されたアクセスログ１７３ａを更新したりするなどして、アクセスログ１７３ａの管理をおこなう。

地域推定部１７４ｂは、アクセスログ１４ａに含まれるＩＰアドレスの情報を抽出し、抽出されたＩＰアドレスが割り当てられていたコンピュータの利用地域を、図１から図４で説明したような方法にしたがって推定し、推定結果をマッピング情報１７３ｄとして記憶する処理をおこなう。

すなわち、この地域推定部１７４ｂは、図１で説明したユーザのアクセスログの情報に基づく地域推定処理、図２で説明したドメイン名に基づく地域推定処理、図３で説明したＩＰアドレスの地域割り当て情報に基づく地域推定処理、図４で説明した連続するＩＰアドレスの情報に基づく地域推定処理を実行する。

さらに地域推定部１７４ｂは、ＩＰアドレスに対応する地域を推定した後、ＤＮＳサーバ１１に対してｎｓｌｏｏｋｕｐ命令を送信し、地域がすでに推定されたＩＰアドレスに対応するホスト名またはドメイン名が変更されているか否かを調べる。

そして、ＩＰアドレスに対応するホスト名またはドメイン名が変更されている場合には、地域推定部１７４ｂは、マッピング情報１７３ｄとして記憶されている地域と当該ＩＰアドレスとの間の対応関係の情報を削除し、ＩＰアドレスに対応する地域を推定する処理を再度実行する。

信頼度算出部１７４ｃは、地域推定部１７４ｂにより推定された地域の推定に係る信頼度を算出する。具体的には、信頼度算出部１７４ｃは、図１から図４で説明した各地域推定処理による推定の信頼度を算出し、算出されたそれらの信頼度に基づいて、以下に説明するような方法で地域推定の総合的な信頼度を算出する。

まず、信頼度算出部１７４ｃは、ユーザのアクセスログの情報に基づく地域推定処理の信頼度Ａを、図１で説明したように、地域を推定するＩＰアドレスにおける各地域の出現頻度の合計に対する推定地域の出現頻度の割合から算出する。そして、信頼度算出部１７４ｃは、算出した信頼度Ａを、補正係数Ｂを用いて以下のように補正する。

Ｃ１＝Ａ×Ｂ
Ｂ＝（推定地域の出現頻度）／（ＩＰアドレス１つ当たりの地域の総出現頻度＋ｋ）

ここで、Ｃ１は、アクセスログの情報に基づく地域推定処理において、ＩＰアドレスに対応する地域を推定した場合の補正された信頼度である。また、ｋは、ここでは、５０に設定される。このように、補正係数を用いて信頼度を補正する理由は、地域を推定するＩＰアドレスにおいて、地域の出現頻度が少ない場合に、推定した地域の信頼度が低くなるためである。

たとえば、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．１００」に対して、図１で説明したユーザのアクセスログの情報に基づく地域推定処理を実行した結果、「東京都」の頻度が１４、「神奈川県」の頻度が５であり、また、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．２３７」に対して、図１で説明したユーザのアクセスログの情報に基づく地域推定処理を実行した結果、「東京都」の頻度が８であったとする。

この場合、補正係数Ｂを算出するために用いられるＩＰアドレス１つ当たりの地域の総出現頻度は１３．５（＝（１４＋５＋８）／２）となるので、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．１００」に対応する地域が「東京都」と推定された場合の信頼度Ｃ１は、
Ｃ１＝１４／（１４＋５）×１４／（１３．５＋５０）＝１６．２％
となる。

同様にして、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．２３７」に対応する地域が「東京都」と推定された場合の信頼度Ｃ１は、
Ｃ１＝８／８×８／（１３．５＋５０）＝１２．６％
となる。

また、信頼度算出部１７４ｃは、図２で説明したドメイン名の情報に基づく地域推定処理の信頼度Ｃ２を算出する。具体的には、信頼度算出部１７４ｃは、信頼度Ｃ２を、アクセスログの情報に基づく地域推定処理の場合の推定に係る信頼度Ａと同一に設定する。

すなわち、上記例では、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．１００」に対応する地域が「東京都」と推定された場合の信頼度Ａは７３．７％であるので、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．１００」に対してドメイン名の情報に基づく地域推定処理を実行した場合の信頼度Ｃ２は７３．７％となる。

また、信頼度算出部１７４ｃは、図３で説明したＩＰアドレスの地域割り当て情報に基づく地域推定処理の信頼度Ｃ３の情報を取得する。具体的には、ＩＳＰにより提供された地域ごとのＩＰアドレスの割り当て情報の信頼度を過去の実績などから評価して、あらかじめアドレス割当情報１７３ｃに記憶しておき、信頼度算出部１７４ｃは、その信頼度を読み込むことにより信頼度Ｃ３の情報を取得する。

たとえば、ＩＰアドレスの地域割り当て情報を基にして、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．２３７」に対応する地域が「東京都」であると推定した場合の信頼度が７０％と評価されているものとすると、信頼度Ｃ３は７０％となる。

また、信頼度算出部１７４ｃは、図４で説明した連続するＩＰアドレスの情報に基づく地域推定処理の信頼度Ｃ４を算出する。具体的には、信頼度算出部１７４ｃは、信頼度Ｃ４を、以下の式により算出する。

Ｃ４＝Ｄ／Ｆ

ここで、Ｄは、地域が未推定のＩＰアドレスを挟む、地域が推定されたＩＰアドレスの地域推定に係る信頼度の平均値であり、Ｆは、地域が推定されたＩＰアドレスに挟まれる、地域が未推定のＩＰアドレスの数である。

たとえば、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．２３７」に対して、連続するＩＰアドレスの情報に基づく地域推定処理を実行した場合、地域が「東京都」とすでに推定されたＩＰアドレスの地域推定に係る信頼度の平均値Ｄが５５％で、地域が推定されたＩＰアドレスに挟まれる、地域が未推定のＩＰアドレスの数Ｆが２であったとすると、信頼度Ｃ４は２２．５％となる。

そして、信頼度算出部１７４ｃは、上記信頼度Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３およびＣ４を用いて、推定された地域の総合的な信頼度Ｃを算出する。具体的には、信頼度算出部１７４ｃは、以下の式により総合的な信頼度Ｃを算出する。

Ｃ＝Ｃ１×ｗ１＋Ｃ２×ｗ２＋Ｃ３×ｗ３＋Ｃ４×ｗ４

ここで、ｗ１、ｗ２、ｗ３およびｗ４は、それぞれ信頼度Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３およびＣ４に割り当てられる重み係数である。たとえば、図１で説明したユーザのアクセスログの情報に基づく地域推定処理のみで地域の推定をおこなった場合には、ｗ１＝１，ｗ２＝ｗ３＝ｗ４＝０に、図１で説明したユーザのアクセスログの情報に基づく地域推定処理と、図２で説明したドメイン名の情報に基づく地域推定処理とにより地域の推定をおこなった場合には、ｗ１＝ｗ２＝１／２，ｗ３＝ｗ４＝０に、図１から図４のすべての地域推定処理により地域の推定をおこなった場合には、ｗ１＝ｗ２＝ｗ３＝ｗ４＝１／４に重み係数が設定される。

そして、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．１００」に対する信頼度Ｃ１が１６．２％であり、信頼度Ｃ２が７３．７％であるとすると、重み係数ｗ１、ｗ２、ｗ３およびｗ４は、ｗ１＝ｗ２＝１／２，ｗ３＝ｗ４＝０となるので、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．１００」に対応する地域が「東京都」と推定された場合の総合的な信頼度Ｃは、
Ｃ＝１６．２×１／２＋７３．７×１／２＝４５．０％
となる。

また、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．２３７」に対する信頼度Ｃ１が１２．６％であり、信頼度Ｃ３が７０％であり、信頼度Ｃ４が２２．５％であるとすると、重み係数ｗ１、ｗ２、ｗ３およびｗ４は、ｗ１＝ｗ３＝ｗ４＝１／３，ｗ２＝０となるので、ＩＰアドレス「２０２．２１１．２５．２３７」に対応する地域が「東京都」と推定された場合の総合的な信頼度Ｃは、
Ｃ＝１２．６×１／３＋７０×１／３＋２２．５×１／３＝３５．０％
となる。

つぎに、本実施例に係る地域推定処理の処理手順について説明する。図６は、本実施例に係る地域推定処理の処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、まず、地域推定装置１７の地域推定部１７４ｂは、記憶部１７３からアクセスログ１７３ａを読み込む（ステップＳ１０１）。

そして、地域推定部１７４ｂは、図１で説明したユーザのアクセスログの情報に基づくＩＰアドレスの地域推定処理を実行し（ステップＳ１０２）、続いて、図２で説明したドメイン名に基づくＩＰアドレスの地域推定処理を実行する（ステップＳ１０３）。

さらに、地域推定部１７４ｂは、図３で説明したＩＰアドレスの地域割り当て情報に基づくＩＰアドレスの地域推定処理を実行し（ステップＳ１０４）、続いて、図４で説明した連続するＩＰアドレスの情報に基づくＩＰアドレスの地域推定処理を実行する（ステップＳ１０５）。

その後、信頼度算出部１７４ｃは、推定された各ＩＰアドレスの地域推定の信頼度Ｃを算出する処理を実行し（ステップＳ１０６）、地域推定部１７４ｂおよび信頼度算出部１７４ｃは、地域推定処理の結果として、ＩＰアドレスに対応する地域の情報と、信頼度Ｃの情報とをそれぞれウェブサーバ１４に出力する（ステップＳ１０７）。

つぎに、図６のステップＳ１０２に示した、ユーザのアクセスログの情報に基づくＩＰアドレスの地域推定処理の処理手順をさらに詳細に説明する。図７は、ユーザのアクセスログの情報に基づくＩＰアドレスの地域推定処理の処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、まず、地域推定装置１７の地域推定部１７４ｂは、アクセスログ１７３ａからユーザにより入力された郵便番号または電話番号の情報をＩＰアドレスごとに抽出する（ステップＳ２０１）。そして、地域推定部１７４ｂは、地域情報１７３ｂから郵便番号や電話番号と地域との間の対応関係に係る情報を読み込む（ステップＳ２０２）。

その後、地域推定部１７４ｂは、読み込んだ対応関係に係る情報に基づいて、ユーザにより入力された郵便番号または電話番号の情報に対応する地域を検出し、ＩＰアドレスごとに検出された地域のうち出現頻度が最も大きいものをＩＰアドレスに対応する地域として推定し（ステップＳ２０３）、この地域推定処理を終了する。

つぎに、図６のステップＳ１０３に示した、ドメイン名の情報に基づくＩＰアドレスの地域推定処理の処理手順をさらに詳細に説明する。図８は、ドメイン名の情報に基づくＩＰアドレスの地域推定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、以下の処理は、各ＩＰアドレスについて実行される。

図８に示すように、まず、地域推定装置１７の地域推定部１７４ｂは、ＩＰアドレスに対応するホスト名の情報を、ＤＮＳサーバ１１にｎｓｌｏｏｋｕｐ命令を送信することにより取得する（ステップＳ３０１）。そして、地域推定部１７４ｂは、ホスト名に含まれるドメイン名から、地域名を抽出する処理を実行する（ステップＳ３０２）。

具体的には、地域推定部１７４ｂは、あらかじめ地域名の候補となる文字列を記憶しておき、記憶した文字列とドメイン名に含まれる文字列とを照合することにより地域名を抽出する。

そして、地域推定部１７４ｂは、地域名がドメイン名に含まれていたか否かを調べ（ステップＳ３０３）、地域名が含まれていなかった場合には（ステップＳ３０３，Ｎｏ）、そのままこの地域推定処理を終了する。

地域名がドメイン名に含まれていた場合には（ステップＳ３０３，Ｙｅｓ）、地域推定部１７４ｂは、図６のステップＳ１０２において、ユーザのアクセスログから推定された地域とドメイン名に含まれていた地域名の地域とが一致するか否かを調べる（ステップＳ３０４）。

上記２つの地域が一致しない場合には（ステップＳ３０４，Ｎｏ）、そのままこの地域推定処理を終了する。上記２つの地域が一致した場合には（ステップＳ３０４，Ｙｅｓ）、地域推定部１７４ｂは、同一のドメイン名を有するＩＰアドレスに当該地域を対応付ける（ステップＳ３０５）。

その後、地域推定部１７４ｂは、ドメイン名を構成するパターンを検出する（ステップＳ３０６）。具体的には、図２で説明したように、地域推定部１７４ｂは、ステップＳ３０２により地域名を抽出したドメイン名の部分を、地域名が挿入されるドメイン名の部分として検出し、さらに、「地域名が挿入されるドメイン名の部分」と「地域名を除いたドメイン名の部分」とから構成されるパターンを、ドメイン名を構成するパターンとして検出する。

続いて、地域推定部１７４ｂは、「地域名が挿入されるドメイン名の部分」と「地域名を除いたドメイン名の部分」とから構成されるパターンに適合するドメイン名の情報をＤＮＳサーバ１１から取得し、そのドメイン名から地域名を抽出する（ステップＳ３０７）。

そして、地域推定部１７４ｂは、地域名を抽出したドメイン名に対応するＩＰアドレスに、抽出した地域名の地域を対応付け（ステップＳ３０８）、この地域推定処理を終了する。

つぎに、図６のステップＳ１０４に示した、ＩＰアドレスの地域割り当て情報に基づく地域推定処理の処理手順をさらに詳細に説明する。図９は、ＩＰアドレスの地域割り当て情報に基づく地域推定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、以下の処理は、各ＩＰアドレスについて実行される。

図９に示すように、まず、地域推定装置１７の地域推定部１７４ｂは、ＩＰアドレスの地域割り当て情報を、記憶部１７３に記憶されたアドレス割当情報１７３ｃから読み込む（ステップＳ４０１）。そして、地域推定部１７４ｂは、地域を推定するＩＰアドレスが含まれるＩＰアドレスの範囲を、アドレス割当情報１７３ｃを参照して検索する（ステップＳ４０２）。

その後、地域推定部１７４ｂは、検索したＩＰアドレスの範囲に対応する地域を、アドレス割当情報１７３ｃを参照して検出し、検出した地域をＩＰアドレスに対応する地域であると推定し（ステップＳ４０３）、この地域推定処理を終了する。

つぎに、図６のステップＳ１０５に示した、連続するＩＰアドレスの情報に基づく地域推定処理の処理手順をさらに詳細に説明する。図１０は、連続するＩＰアドレスの情報に基づく地域推定処理の処理手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、まず、地域推定装置１７の地域推定部１７４ｂは、ドメイン名が同一で、かつ、連続するＩＰアドレスの情報を取得する（ステップＳ５０１）。そして、地域推定部１７４ｂは、地域が未推定のＩＰアドレスの情報を抽出する（ステップＳ５０２）。

続いて、地域推定部１７４ｂは、図４に示したように、抽出されたＩＰアドレスの前後の地域推定済みのＩＰアドレスの情報を抽出する（ステップＳ５０３）。そして、抽出された地域推定済みのＩＰアドレスの推定地域どうしが一致するか否かを調べる（ステップＳ５０４）。

地域が一致する場合には（ステップＳ５０４，Ｙｅｓ）、地域推定部１７４ｂは、地域が未推定のＩＰアドレスに対応する地域を、地域推定済みのＩＰアドレスに対応する地域と同一であると推定し（ステップＳ５０５）、この地域推定処理を終了する。地域が一致しない場合には（ステップＳ５０４，Ｎｏ）、そのままこの地域推定処理を終了する。

以上、上記実施例において、地域推定処理をコンピュータ上で実現する場合について説明してきたが、地域推定処理を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行することにより地域推定処理を実現してもよい。

図１１は、地域推定処理を実現するコンピュータ２００のハードウェア構成を示すブロック図である。図１１に示すように、このコンピュータ２００は、上記プログラムを実行するＣＰＵ２１０と、データを入力する入力装置２２０と、各種データを記憶するＲＯＭ２３０と、演算パラメータ等を記憶するＲＡＭ２４０と、地域推定処理を実現するためのプログラムを記録した記録媒体３００からプログラムを読み取る読取装置２５０と、ディスプレイ等の出力装置２６０と、ネットワーク４００を介して他のコンピュータとの間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェース２７０とが、バス２８０で接続された構成となっている。

ＣＰＵ２１０は、読取装置２５０を経由して記録媒体３００に記録されているプログラムを読み込んだ後、プログラムを実行することにより、地域推定処理を実現する。なお、記録媒体３００としては、光ディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等が挙げられる。また、このプログラムは、ネットワーク４００を介してコンピュータ２００に導入することとしてもよい。

上述してきたように、本実施例では、地域推定装置１７の記憶部１７３が、地域と郵便番号または電話番号とを対応付けた地域情報１７３ｂを記憶し、郵便番号または電話番号の情報と、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃのＩＰアドレスの情報とをユーザ端末１０ａ〜１０ｃから受信した場合に、地域推定部１７４ｂが、記憶部１７３に記憶された地域情報１７３ｂに基づいて、ＩＰアドレスにより識別されるユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域を推定することとしたので、ユーザがユーザ端末１０ａ〜１０ｃを利用している地域を効率的に推定することができる。

また、本実施例では、地域を推定するのに郵便番号または電話番号の情報を用いることとしたので、ユーザにより入力された郵便番号または電話番号の情報から、ユーザがユーザ端末１０ａ〜１０ｃを利用している地域を効率的に推定することができる。

また、本実施例では、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃから郵便番号または電話番号の情報を複数回受信した場合に、地域推定部１７４ｂが、受信した郵便番号または電話番号に対応する地域の頻度に基づいて、ＩＰアドレスにより識別されるユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域を推定することとしたので、ユーザがユーザ端末１０ａ〜１０ｃを利用している確率が高い地域を効率的に推定することができる。

また、本実施例では、地域推定部１７４ｂが、記憶部１７３に記憶された地域情報１７３ｂに基づいて、ＩＰアドレスにより識別されるユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域を推定するとともに、ＩＰアドレスに対応するユーザ端末１０ａ〜１０ｃが属するドメイン名の情報を取得し、取得したドメイン名に含まれる地域名の情報に基づいて、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域を推定することとしたので、ユーザがユーザ端末１０ａ〜１０ｃを利用している地域の推定精度をより高めることができる。

また、本実施例では、地域推定部１７４ｂが、ＩＰアドレスに対応するユーザ端末１０ａ〜１０ｃが属する第１のドメイン名の情報を取得して、取得した第１のドメイン名を構成するパターンを検出し、第１のドメイン名とパターンが一致する第２のドメイン名から地域名の情報を抽出し、抽出した地域名の情報に基づいて、第２のドメインに属するユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域を推定することとしたので、ドメイン名のパターンから、ユーザがユーザ端末１０ａ〜１０ｃを利用している地域を効率的に推定することができる。

また、本実施例では、地域推定部１７４ｂが、記憶部１７３に記憶された地域情報１７３ｂに基づいて、ＩＰアドレスにより識別されるユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域を推定するとともに、地域と地域ごとにユーザ端末１０ａ〜１０ｃに割り当てられるＩＰアドレスの範囲とを対応付けて記憶したアドレス割当情報１７３ｃに基づいて、ＩＰアドレスにより識別されるユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域を推定することとしたので、ＩＰアドレスの地域割り当て情報から、ユーザがユーザ端末１０ａ〜１０ｃを利用している地域を効率的に推定することができる。

また、本実施例では、地域推定部１７４ｂが、記憶部１７３に記憶された地域情報１７３ｂに基づいて、ＩＰアドレスにより識別されるユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域を推定するとともに、地域を推定したユーザ端末１０ａ〜１０ｃのＩＰアドレスに基づいて、そのＩＰアドレスに連続するＩＰアドレスを有するユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域を推定することとしたので、すでに地域が推定されたユーザ端末１０ａ〜１０ｃのＩＰアドレスから、そのＩＰアドレスに連続するＩＰアドレスを有するユーザ端末１０ａ〜１０ｃの利用地域を効率的に推定することができる。

また、本実施例では、信頼度算出部１７４ｃが、地域の推定に係る信頼度をさらに算出することとしたので、推定された地域の信頼性の高さを評価することができる。

また、本実施例では、地域推定部１７４ｂが、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域を推定した後、ＩＰアドレスに対応するユーザ端末１０ａ〜１０ｃに割り当てられたホスト名またはユーザ端末１０ａ〜１０ｃのドメイン名の変更があるか否かを検出し、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃに割り当てられたホスト名またはユーザ端末１０ａ〜１０ｃのドメイン名の変更を検出した場合に、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃが利用されている地域の推定を再度おこなうこととしたので、ユーザがユーザ端末１０ａ〜１０ｃを利用している地域が変更された可能性がある場合に、地域の推定を効率的におこなうことができる。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施例にて実施されてもよいものである。

たとえば、上記実施例では、ユーザのアクセスログから、ユーザにより入力された郵便番号や電話番号の情報を抽出し、それらの情報から地域を推定することとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、たとえば、ある地域に存在する施設名など、地域を特定可能な情報であればよい。

また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。

この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

さらに、各装置にて行なわれる処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

以上のように、本発明にかかる地域推定装置、地域推定方法および地域推定方法をコンピュータに実行させる地域推定プログラムは、ユーザがコンピュータを利用している地域を効率的に推定することが必要な地域推定システムに有用である。

ユーザのアクセスログの情報に基づいて地域を推定する処理の概念を説明する図である。 ユーザが使用するコンピュータのドメイン名に基づいて地域を推定する処理の概念を説明する図である。 ＩＳＰなどから取得したＩＰアドレスの地域割り当て情報に基づいて地域を推定する処理の概念を説明する図である。 連続するＩＰアドレスの情報に基づいて地域を推定する処理の概念を説明する図である。 本実施例に係る地域推定装置の機能的構成を示す図である。 本実施例に係る地域推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 ユーザのアクセスログの情報に基づくＩＰアドレスの地域推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 ドメイン名の情報に基づくＩＰアドレスの地域推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 ＩＰアドレスの地域割り当て情報に基づく地域推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 連続するＩＰアドレスの情報に基づく地域推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 地域推定処理を実現するコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。

符号の説明

１０ａ〜１０ｃ ユーザ端末
１１ ＤＮＳサーバ
１２ ｗｈｏｉｓサーバ
１３ インターネット
１４ ウェブサーバ
１４ａ アクセスログ
１５ コンテンツサーバ
１５ａ コンテンツデータ
１６ ＬＡＮ
１７ 地域推定装置
１７０ 通信部
１７１ 入力部
１７２ 表示部
１７３ 記憶部
１７３ａ アクセスログ
１７３ｂ 地域情報
１７３ｃ アドレス割当情報
１７３ｄ マッピング情報
１７４ 制御部
１７４ａ アクセスログ管理部
１７４ｂ 地域推定部
１７４ｃ 信頼度算出部

Claims (9)

1. コンピュータが利用されている地域を推定する地域推定装置であって、
   地域と該地域に関連する地域関連情報とを対応付けた地域情報を記憶する記憶手段と、
   前記地域関連情報と前記コンピュータを識別する識別情報とを該コンピュータから受信した場合に、前記記憶手段により記憶された地域情報に基づいて、前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定する地域推定手段と、
   を備え、
   前記地域関連情報は、郵便番号、電話番号または特定の地域識別の情報であって、前記地域推定手段は、前記コンピュータから地域関連情報を複数回受信した場合に、受信した地域関連情報に対応する地域の頻度に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする地域推定装置。
2. 前記地域推定手段は、前記記憶手段により記憶された地域情報に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定するとともに、該識別情報に対応するコンピュータが属するネットワーク領域の名称に係る情報を取得し、取得したネットワーク領域の名称に含まれる地域に係る情報に基づいて、コンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする請求項１に記載の地域推定装置。
3. 前記地域推定手段は、前記識別情報に対応するコンピュータが属する第１のネットワーク領域の名称に係る情報を取得して、取得した第１のネットワーク領域の名称を構成するパターンを検出し、第１のネットワーク領域の名称と該パターンが一致する第２のネットワーク領域の名称から地域に係る情報を抽出し、抽出した地域に係る情報に基づいて、第２のネットワーク領域に属するコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする請求項２に記載の地域推定装置。
4. 前記地域推定手段は、前記記憶手段により記憶された地域情報に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定するとともに、地域と該地域ごとにコンピュータに割り当てられる識別情報の範囲とを対応付けて記憶した情報に基づいて、前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の地域推定装置。
5. 前記地域推定手段は、前記記憶手段により記憶された地域情報に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定するとともに、地域を推定したコンピュータの識別情報に基づいて地域が未推定のコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の地域推定装置。
6. 前記地域推定手段は、地域の推定に係る信頼度をさらに算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の地域推定装置。
7. 前記地域推定手段は、コンピュータが利用されている地域を推定した後、前記識別情報に対応するコンピュータに割り当てられた名称または該コンピュータが属するネットワーク領域の名称の変更があるか否かを検出し、該コンピュータに割り当てられた名称または該コンピュータが属するネットワーク領域の名称の変更を検出した場合に、該コンピュータが利用されている地域の推定を再度おこなうことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の地域推定装置。
8. コンピュータが利用されている地域を推定する地域推定方法であって、
   地域と該地域に関連する地域関連情報とを対応付けた地域情報を記憶する記憶工程と、
   前記地域関連情報と前記コンピュータを識別する識別情報とを該コンピュータから受信した場合に、前記記憶工程により記憶された地域情報に基づいて、前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定する地域推定工程と、
   を含み、
   前記地域関連情報は、郵便番号、電話番号または特定の地域識別の情報であって、前記地域推定工程は、前記コンピュータから地域関連情報を複数回受信した場合に、受信した地域関連情報に対応する地域の頻度に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする地域推定方法。
9. コンピュータが利用されている地域を推定する地域推定方法をコンピュータに実行させる地域推定プログラムであって、
   地域と該地域に関連する地域関連情報とを対応付けた地域情報を記憶する記憶工程と、
   前記地域関連情報と前記コンピュータを識別する識別情報とを該コンピュータから受信した場合に、前記記憶工程により記憶された地域情報に基づいて、前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定する地域推定工程と、
   をコンピュータに実行させ、
   前記地域関連情報は、郵便番号、電話番号または特定の地域識別の情報であって、前記地域推定工程は、前記コンピュータから地域関連情報を複数回受信した場合に、受信した地域関連情報に対応する地域の頻度に基づいて前記識別情報により識別されるコンピュータが利用されている地域を推定することを特徴とする地域推定プログラム。