JP2007058820A - 携帯型情報処理装置、ネットワーク上の情報処理装置、並びにシステム、及びマーケティング方法。 - Google Patents

Abstract

【課題】
実世界では詳細に且つ安価に且つリアルタイムに消費者の消費傾向等の情報を得る手段が存在していない。ネットワーク上のマーケティングシステムでは実世界での消費者の嗜好・興味・購買履歴等が反映することが困難である。個人情報の取得収集運用によるマーケティングシステムには個人情報漏洩の危険が伴う。
【解決手段】
実世界及び／又はネットワーク及び／又はユビキタス環境を統合して、消費者の消費傾向などの消費者属性を生成して、ネットワーク上或いは実世界で効果的に情報流通及び／又はマーケティングを行う技術を実現する。
【選択図】図１

Description

本発明はユビキタス環境から、消費者が商品情報等の消費者向け情報を取得し、取得した情報を基に消費者の消費属性情報を生成して、ネットワーク上或いは実世界で効果的に情報流通及び／又はマーケティング及び／又は商品の予約及び／又は商品の購入を実施する技術に関する発明である。

産業（企業）活動は主に市場活動である。直接的に或いは間接的に消費者を相手とする企業にとって、主たる企業活動は、消費者にとっての消費対象である商品やサービスを産み出し或いは提供することである。
消費者がこれらの商品やサービスなどの消費対象に興味を持ち購買行動に及ばなければ、企業は滅んでしまう。
そこで、企業は常に市場の動向を把握し、消費者のニーズをキャッチしさらにその変化を先読みし、消費者ニーズにマッチした製品を製造することは非常に重要である。
（煩雑を避けるために、以下の文中では、全ての消費対象を「商品」という言葉で呼ぶ。そこで当然、以下の文中では「商品」は全ての消費対象を包含する概念を代表する。）
如何に優れた製品であっても、消費者のニーズや嗜好や趣味そしてそれらの結果としての購買意欲を喚起しない商品は、市場で受け入れられず企業に機会損失や在庫や赤字などの形で損害をもたらす。
産業が持続的に活性化するためには、市場（消費者）のニーズや嗜好や趣味や、購買意欲、そしてそれらの変化を鋭く捉える仕組みが必要である。

そこで、従来から大きく分けて２つの方法が採られてきた。
一つは市場（消費者）のニーズや嗜好や趣味や、購買意欲、そしてそれらの変化を捉える仕組みとしてのマーケティング技術である。
そしてもう一つは、消費者に企業が製造した商品を告知し、さらに当該商品に対する消費者の購買意欲の喚起を促すための宣伝広告でありＰＲである。（ただし、宣伝広告は広義のマーケティングには含まれるという主張もある。）

マーケティングの技術及び方法論は、インターネット以前の世界では主に、実世界での消費者の活動に焦点があてられていた。そこで、マーケティング技術は、人口動態や人口動態に基づく代表性を勘案した上で行われるアンケート調査などを通じて発展してきた。

従来の実世界におけるマーケティング技術は極めて単純化すれば、以下のようなプロセスである。
前提的な仮説を基に、調査（マーケットリサーチ、サーベイランス等）を行い、調査結果を主に統計的な手法によって情報処理し、処理結果を基にしたマーケティング仮説を得る。企業はそのマーケティング仮説に基づいて、対象となる市場を選定し、見込み顧客となる消費者の層化（分類カテゴライズ）を行い、対象となる消費者が望むであろう新商品や新サービスを開発し。宣伝広告を行い、販売戦略を練り実行する。

マーケティングは、この様に企業プロセスの全体に大きな影響を与え、マーケティングの正否は企業の命運左右する。マーケティングの重要性や概念や方法論については、マーケティング理論の業績でノーベル経済学賞を受賞したフィリップ・コトラー博士の著書などを始め多くのマーケティング関連の書籍に概念や技術的な詳細についての詳しい解説が記述されている。これらの著書の中ではスピードを重視したマーケティングの必要性が訴えられている。

このような状況のなかで、流通や在庫管理のためのＰＯＳ（ポイントオブセールス）システムを実現する技術が発明された。多くの企業や店舗が実際にこのようなシステムを利用するようになるにつれＰＯＳによるデータもまた重要なマーケティングデータとして扱われるようになり、ＰＯＳデータを統計解析したり、データマイニング技術を利用して市場や消費者のニーズ・嗜好・購買傾向などを把握しようとするようになった。（非特許文献ＰＯＳ参照）

さらに、インターネット以降の世界では、実世界では実質的には不可能だった、個人としての消費者の嗜好や興味の対象や、購買履歴などをコンピュータとネットワークを通じて収集し分析することが可能になった、このためOne to Oneマーケティングという概念が産まれた。（非特許文献 One to Oneマーケティング 参照）

従来のマーケティング技術のような大きな塊として消費者の傾向を把握するのではなく、こように個人として消費者を捉えようとする概念はコンピュータとネットワークの発達に伴って技術的・コスト的に充分に可能なものとなり、ＣＲＭ（カスタマリレーションシップマネジメント）などの進歩的な技術を産んだ。（非特許文献 ＣＲＭ 参照）
これらの進歩的なマーケティング技術に支えられて、今後の産業が持続的に発展することが期待されている。

また宣伝広告については、従来では主に実世界での広告やポスターやパンフレット、さらに様々な雑誌や新聞やTV等のマスメディアへの広告やＰＲなどによっていた。しかし、このような宣伝広告は実際にその商品に対してニーズや興味を持たず結果として購買行動を起こさない消費者に対しても非選択的に投下されることが普通であった。当然大規模に行われるこれらの宣伝広告の費用は膨大なものとなった。

このため無駄なコストを削減するため、対象を絞って効果的な宣伝広告を行おうとする技術として、消費者層化や消費者ターゲティングなどのマーケティング技術が用いられるようになった。
また企業は、市場に溢れる膨大な商品・サービスとその宣伝広告から、消費者が選択的に自社の広告や製品を選んでくれることを目指してブランドの構築に莫大なコストを費やすようになった。

特に、インターネットでのマーケティング及び宣伝広告では、従来からクッキーやアドウェア等の個人情報収集技術を利用して、個人のインターネット（Webページ）の閲覧履歴等の情報の収集や蓄積をおこなっている。
また、インターネットを利用して、自社製品に興味を有する消費者に個人情報を登録させ、ＣＲＭやワントゥワンマーケティングを実施する企業も数多く存在する。

さらに、インターネットの世界では「コンテキスト広告」と呼ばれる手法が存在し、「消費者が閲覧した、Webページやコンテンツのカテゴリを記憶して、消費者のプロファイル（嗜好・趣味）を推測して、当該消費者が今見ているWebページに当該消費者の趣味嗜好に合致するような広告を表示する、ということが数多く行われている。

消費者側からマーケティング技術を見た場合には、消費者が必要とする、或いは消費者が興味を持つ、消費者の嗜好にマッチした、消費者が購買意欲を持っている、製品がより良いタイミングで、よりリーズナブルな価格で、より消費者の細かな要求を満たす形で供給されるための技術であると言っても良い。

近年、工業技術の大幅な進歩により、マスプロダクション製品では、消費者の細かな要求を満たすことは出来なくなった。
そこため企業は、膨大で多様な消費者の様々な要求に応えて、数多くの種類の製品を世に送りだしている。
消費者は次々に産み出される膨大で多様な製品から、最も自らの嗜好や興味やニーズを満たし、且つリーズナブルな製品を手に入れるために、多くの時間を製品の情報を収集し分析するために費やしている。
このような課題を解決する手段として参考文献に例示したような様々な発明等が提案されている。

従来のマーケティング関連技術及び発明では実現出来ないことも多くある。
具体例を挙げれば、従来から行われてきた実世界のマーケティング技術に関して言えば、本質的に社会（市場）の消費者全ての情報を収集することは、不可能ではないかも知れないが、調査に時間と金が掛かりすぎて調査結果が出る頃には流行が変わってしまい商売にならない。故にコストパフォーマンス的には不可能と言って良い。
そこで、実際には市場の一部の情報や「消費者アンケート」を実施した結果などの情報を統計的な処理を行って市場（商品販売予測・販促手法等の）仮説を得るというマーケティング技術が現在の主流である。

しかし例えば、現状では既成事実としてマーケティング等の社会科学に利用する、様々な白書や経済状況調査やコンサルティングファームのレポートも、「全体から見れば、ほんの一部の消費者」の「全行動や全趣味嗜好から見ればほんの一部の行動・趣味嗜好について情報収集」し統計的処理をして「市場（社会）全体の傾向」であるとする。
このように現在のマーケティングの基礎となっている情報は、実際には市場（社会）調査の結果を統計的に情報処理して得られた結果であり、個々の消費者の嗜好や興味や行動の蓄積ではないことは明らかである。
このように、現在の消費者動向調査・マーケティングリサーチの主な手法や、インターネット上での主流のマーケティング手法である「協調フィルタリング」などを含めた、マーケティング手法は「市場や消費者に関わる全ての詳細な情報を収集しているというわけではない。

また、消費者が「アンケート」に答える際に「報償への期待」や「サービス精神」から「アンケート的な情報収集方法」では収集した情報（回答）にバイアスがかかり、正確な情報が得られない可能性が高い点が指摘されている、つまり「アンケート結果の信頼性」に疑問があるということである。

さらに、個人の趣味嗜好は周囲の状況や与えられる情報（広告や口コミ）によって、刻々と変化するが現在企業が収集している個人情報には、これらの推移する個人の趣味嗜好購買履歴（変化の状況＝これがマーケティングでは重要な要素なのであるが）を捉える仕組みを構築することは困難である。
しかし、企業は得られたマーケティング仮説にしたがって、消費者に自社製品を告知し潜在顧客を捕まえるためにTVCM（テレビコマーシャル）や新聞広告等に莫大なコストを費やしている。
しかし、これらの方法は現在では、コストが膨大にかかる割には、費用対効果に於いて多くの疑問を残している。

また、インターネットやデジタルTVネットワークを利用して、個々の消費者の嗜好や趣味やインターネット上での行動履歴情報を収集し利用する技術には
個々の消費者の情報を詳細に ・・と言う利点があるが、ネットワークの世界のみで、情報を集めるバイアス（偏り）の問題が指摘されている。 実世界における消費者の行動や嗜好等の情報が欠如したまま、インターネットのみで全てのマーケティングを行うことには効果的なマーケティングを行う上では疑問が残る。
さらに、クッキーやアドウェア等の個人情報収集技術によって収集する個人情報は、殆どの場合当該個人の了解を得て情報収集を行っていない。このため今後個人情報の保護の観点から問題になる可能性がある。
特に、実世界でのマーケティング活動や、インターネットを利用したＣＲＭやワントゥワンマーケティング、或いは
「コンテキスト広告」のために企業が収集した個人情報の漏洩事件が後を絶たず、大きな課題となっている。

従来のマーケティング技術は殆どが統計という科学的思想を根拠としていた、しかし、実際には、消費者の行動や市場は、非常に微妙な事柄に大きな影響を受けている可能性が高い。
また、消費者の嗜好や興味や購買行動は、自らの行動及び他の消費者の嗜好や興味、購買行動に影響を受ける。つまり消費者の購買行動は結果が原因に影響を及ぼす非線形的な現象である可能性が高い。
当然、自らと周囲の消費者、さらにはマクロな市場の流行などの影響を常に受けている、消費者の嗜好や興味や行動は、適応的な現象でもある。
この様に消費者の嗜好や興味、購買行動は、非線形であり適応系である、さらに場合によってはカオス的な現象を含む可能性もある。
つまり、今消費者は何が欲しいのか（消費者の嗜好や興味の対象はどのように変化するのか）？何が今後流行るのか？等のプロセスは当然のように（分岐し）解は複数発生する可能性が高い。
複数の解が収束する可能性が低い場合には、消費者の嗜好や興味や購買行動とその変化、さらには多くの消費者のこれらの属性が集まって形成される市場のマクロな動きである、流行の傾向やその変化を、統計的に情報処理する事自体が無意味である可能性が高いとも言える

このように、消費者の嗜好や興味の変化が増大し、商品そのものの数が増加し、相乗作用として市場における競争が激しくなっている現在では、企業活動で重要な位置をしめるマーケティング技術が、実際には市場の変化について行けない、収集した個人情報の漏洩を防ぐためにさらに膨大なコストがかかるというのは現在の技術の致命的な欠陥である。

上述の課題をまとめれば、従来のマーケティング技術には以下のような本質的な欠陥がある。
企業の目的は「自社製品・サービスを買ってくれるかも知れない消費者に、チャンスを失うことなく素早くアプローチする機会を得る」ことであり「時間をかけて分析を行い、来週或いは来月に完璧な消費者の属性を得ること」ではない。何故なら来週或いは来月には、もうその消費者は既に競合製品を買っている可能性が高いからである。
また、企業の目的は「市場で失敗しないために（チャンスを得るために）、自社製品・サービスが、今、の市場状況や消費傾向の変化に適応しているかを今、知りたい」のであり、「統計学の専門家達が納得するような統計的に完璧な市場状況の分析を、数ヶ月後に得ること」ではない。

そこで、本発明は、企業が本当に望んでいることをほぼ自動的に且つほぼリアルタイムに、且つシンプルに解決することを目的とする。つまり本発明は
「自社製品・サービスを買ってくれるかも知れない消費者に、チャンスを失うことなく素早くアプローチする機会を得る」、自社製品について興味や購買意欲を持っている可能性が高い消費者をほぼリアルタイムに且つほぼ自動的発見し、自社製品についての情報を消費者に提示する。
「市場で失敗しないために（チャンスを得るために）、自社製品・サービスが、今の市場状況や消費傾向の変化に適応しているかをする事が出来る手段を提供する。
また、本発明では、消費者個人を特定する情報を扱わずに、効果的なマーケティングをほぼリアルタイムに実施できる方法を実現する。
さらに本発明では、消費者の嗜好や興味の対象や購買行動、さらに多くの消費者の嗜好や興味の対象である、市場のマクロな動きを、非線形的に扱える手法を実現する。

本発明は、消費者の側から見た場合には、消費者が望んでいることを実現する。
今日では消費者は自らの嗜好や興味対象、或いは購買意欲がある商品などの情報を得るために、インターネットの様々なサイトに会員登録して詳細な個人情報を記述している。しかしそれによって得られる情報が常に自らの趣味や嗜好に適合した情報であるとは言い難い状況である。実際に個人情報を登録したサイトやサービスから送られてくるゴミのようなメールを削除する手間が問題になっている。

本発明によれば、消費者はあたかもネットサーフィンをするような気楽さで、様々な広告やポスターや商品に付いているバーコードを携帯端末に読みとるだけで、自らのその時の（或いは今までの変遷を踏まえた）趣味嗜好に適応した情報が得られる。またこれが最も消費者がバーコードを携帯端末に読み込む行動を喚起する理由となる。
また、本発明は企業辛み他場合には、インターネットの世界のみではなく、実世界に於ける消費者の嗜好や興味や購買履歴などを基に、自社製品の対象顧客となり得る様々な消費者に対してダイレクトマーケティング及び／又は宣伝広告を行うことができる技術に関する

そこで、消費者が嗜好・興味・購買欲求に応じて、様々な商品の情報を携帯型情報処理装置に取得するだけで、消費者はあたかも自らの携帯型情報処理装置に、自らの嗜好や興味の対象や購買欲求の対象となるような商品について常に最新の情報を有している「友人」「ペット」「エージェント」が住み着いているかのように、情報を探し回る労力を費やすことなく、自らの欲求にマッチした情報を簡単に得ることが出来る携帯型情報処理装置及びシステムと実現する。
さらに、これらの「友人」「ペット」「エージェント」が消費者に提示した情報について、簡単な評価を与えるだけで、これらの「友人」「ペット」「エージェント」が、消費者のために勉強努力して、さらに消費者にマッチした情報を提供するという使いやすく且つ高機能な効果を得ることが出来る携帯型の情報処理装置及び／又は携帯型情報処理装置と連携するシステムを実現する。

本発明は消費者から見た場合には携帯型情報処理装置を利用して、携帯型情報処理装置を所持する消費者の嗜好や興味の対象或いは購買した商品やサービスに関わる情報を収集し、当該消費者の嗜好や興味や購買履歴にマッチすると思われる、商品やサービスの情報を、当該消費者が所持する携帯型情報処理装置或いはホームサーバー或いはロボットなどに得ることが出来るシステムに関する技術である。
消費者は「自らの趣味嗜好購買履歴に適応した」「自分にとって価値のある情報」が、「ほぼ自動的に」「選択的」「ほぼリアルタイム」に得られることが最も高いモチベーション喚起の理由となると考えている。
今までは企業が消費者をマーケティングしていたのであるが、本発明が実現すれば双方が双方をマーケティングし、合致した情報のみが交換される事になる。

請求項１の発明は、実世界に存在する消費対象、或いは消費対象の説明書、或いは広告等による消費対象に関わる情報の提供手段から、情報を取得する手段を有する携帯型情報処理装置であって、携帯型情報処理装置に情報を表示及び／又は記憶することを特徴とした携帯型情報処理装置である。

請求項２の発明は、POS（ポイントオブセールス）システムレジスター（金銭登録機）と通信する手段を有する携帯型情報処理装置であって、携帯型情報処理装置の所持者が購入した製品の情報をPOSレジスターから受信し、携帯型情報処理装置購入商品の情報を表示及び／又は記憶することを特徴とした携帯型情報処理装置である。

請求項３の発明は、請求項１及び／又は請求項２に記載の携帯型情報処理装置であって、さらにインターネット等のネットワーク接続手段を有し、インターネット等のネットワーク上の情報処理装置に接続して、商品、或いは商品及び／又はサービスの説明書、或いは広告等の商品及び／又はサービスの情報を、閲覧及び／又は取得し、閲覧及び／又は取得した情報及び／又は当該情報を提供したネットワーク上の情報処理装置を特定する情報を、表示及び／又は記憶することを特徴とした携帯型情報処理装置である。

請求項４の発明は、請求項１及び／又は請求項２及び／又は請求項３に記載の携帯型情報処理装置であって、取得した情報及び／又は閲覧した情報及び／又は購入した商品情報を、分類して記憶することを特徴とする携帯型情報処理装置である。

請求項５の発明は、請求項１及び／又は請求項２及び／又は請求項３及び／又は請求項４に記載の携帯型情報処理装置であって、取得した情報及び／又は閲覧した情報及び／又は購入した商品情報から、携帯型情報処理装置の所有者の消費傾向及び／又は属性情報を生成することを特徴とする携帯型情報処理装置である。

請求項６の発明は、請求項１及び／又は請求項２及び／又は請求項３及び／又は請求項４及び／又は請求項５に記載の携帯型情報処理装置であって、
前記分類して記憶した情報、及び／又は所有者の消費傾向及び／又は属性情報を基に、実世界に存在する情報提供手段から、携帯型情報処理装置の所有者の消費傾向及び／又は属性情報にマッチする情報を自動的に取得することを特徴とする携帯型情報処理装置である。

請求項７の発明は、請求項１及び／又は請求項２及び／又は請求項３及び／又は請求項４及び／又は請求項５に記載の携帯型情報処理装置であって、
携帯型情報処理装置相互の通信手段を有し、携帯型情報処理装置相互に通信し
前記分類して記憶した情報、及び／又は所有者の消費傾向及び／又は属性情報を基に、所有者の消費傾向及び／又は属性情報にマッチする情報を、他の携帯型情報処理装置から取得することを特徴とする携帯型情報処理装置である。

請求項８の発明は、請求項１及び／又は請求項２及び／又は請求項３及び／又は請求項４及び／又は請求項５に記載の携帯型情報処理装置であって、
インターネット等のネットワーク接続手段を有し、インターネット等のネットワーク上の情報処理装置に接続し
前記分類して記憶した情報、及び／又は所有者の消費傾向及び／又は属性情報を基に、所有者の消費傾向及び／又は属性情報にマッチする情報を、ネットワーク上の情報処理装置から取得することを特徴とする携帯型情報処理装置である。

請求項９の発明は９、請求項６から請求項８に記載の携帯型情報処理装置であって、取得したマッチする所有者の消費傾向及び／又は属性情報にマッチする情報を評価することによって、学習することを特徴とする携帯型情報処理装置である。

請求項１０の発明は１０、請求項１から請求項９に記載の、携帯型情報処理装置であって、消費者インターフェースとして、キャラクター或いはエージェントを利用する、携帯型情報処理装置である。

請求項１１の発明は１１、請求項１から請求項１０に記載の、携帯型情報処理装置であって、インターネット等のネットワークへの接続手段を有し、ネットワーク上の情報処理装置に接続して、情報処理の一部或いは全部を、ネットワーク上の情報処理装置で行うことを特徴とした、携帯型情報処理装置並びに情報処理システムである。

請求項１２の発明は、請求項１から請求項１０に記載の、携帯型情報処理装置であって、所持者の個人的な情報処理取得（ホームサーバーへ等）への接続手段を有し、所持者の個人的な情報処理取得（ホームサーバーへ等）に接続して、情報処理の一部或いは全部を、所持者の個人的な情報処理取得（ホームサーバーへ等）で行うことを特徴とした、携帯型情報処理装置並びに情報処理システムである。

請求項１３の発明は、請求項１から請求項１０に記載の、携帯型情報処理装置であって、ロボット装置への接続手段を有し、ロボット装置に接続して、情報処理の一部或いは全部を、ロボット装置で行うことを特徴とした、携帯型情報処理装置並びに情報処理システムである。

請求項１４の発明は、請求項５から請求項１３に記載の、携帯型情報処理装置及び／又は情報処理を行うシステムであって、消費者個人を特定することが出来ない、消費者属性情報によって、情報サービスを行うことを特徴とした、携帯型情報処理装置及び／又は情報処理を行うシステムである。

請求項１５の発明は請求項１３及び請求項１４に記載のシステムを利用して、所有者の消費傾向及び／又は属性情報を基に、行動する、ロボット装置である。

請求項１６の発明は、請求項１から請求項１５の発明によって得られた情報を基に、マーケティングを行うシステムである。

請求項１７の発明は、請求項４から請求項１５記載の発明によって得られた情報を基に、一消費者の消費傾向の把握及び／又は消費者嗜好の推移及び／又は変化を捉えるシステムである。

請求項１８の発明は、請求項４から請求項１７記載の発明によって得られた情報を収集して情報処理することにより、マクロな市場の傾向及び／又は変化を捉えるシステムである。

請求項１９の発明は、請求項４から請求項１８に記載の発明において、消費者を特定する事が困難な情報のみを扱うことを特徴とした携帯型情報処理装置並びにシステムである。

請求項２０の発明は、請求項４から請求項１８に記載の発明において、単に情報を提供するだけではなく。消費者属性にマッチする、商品を自動的に予約及び／又は購入することを特徴とする、携帯型情報処理装置及び／又はネットワーク上の情報処理装置並びにシステムある。

請求項２１の発明は、請求項４から請求項１５記載の発明によって得られた情報を基に、一消費者の消費傾向の把握及び／又は消費者嗜好の推移及び／又は変化を捉える事を特徴とするマーケティング方法である。

請求項２２の発明は、請求項４から請求項１７記載の発明によって得られた情報を収集して情報処理することにより、マクロな市場の傾向及び／又は変化を捉えることを特徴とするマーケティング方法である。

本発明を利用すれば、消費者自らの嗜好・興味対象・購買欲求等の対象であると感じ或いは考えて、携帯型情報処理装置に取得した商品情報をトリガーとして、消費者の消費傾向を集約或いは推測した消費者属性（コード）情報を生成し、消費者の嗜好・興味の対象・購買欲求の対象となる或いは、消費者の消費行動の参考となる情報を、ほぼ自動的に消費者に提示することが出来る様になる。
そして、企業は自らの製品を、見込み顧客である可能性が高い消費者に対し、タイミングを失することなく提示することが出来る様になる。
当然、本発明を実行すれば、携帯型情報処理装置には、消費者の嗜好・興味・購買欲求に叶う商品情報が並列的に収集され、消費者に対して各商品の情報が提示される可能性が高い。換言すれば、消費者は本発明によって容易に、自らの嗜好に叶う、或いは興味のある、或いは購買欲求を持つような、商品の情報を網羅的に得られるため、より自らの欲求に叶う、良い商品を、より安価に購買できるようになる。
これは、ネットワーク上で現在存在する、商品比較サイトや価格比較サイトをイメージしていただければ理解が容易である。

また、本発明を利用すれば、単に消費者の属性にマッチする情報を提供するだけではなく。
消費者属性）によって定義される、消費者の嗜好に叶う、或いは興味のある、或いは購買欲求）にマッチする。商品を自動的に予約及び／又は購入する事もできる。
これは、消費者が自らの嗜好や興味及び／又は購買対象と考えている商品を確実に購入したい場合には、非常に便利な機能である。
このような商品のイメージとしては、例えば、購買することが可能な人数が限られている、コンサートのチケット、限定的にしか生産されない商品（限定品）等。或いは自らの嗜好に叶う新製品をいち早く購入したい、と言う様な消費者のニーズに対しては有効である。

このように、本発明によれば、企業は大きなコストを掛けることなく、ほぼ自動的に且つ、ほぼリアルタイムに、自社の製品に嗜好や興味や購買欲求を持つ可能性がある見込み顧客に、自社製品の情報を提供する事が出来る。
また、本発明では上述の技術の実施に、個人を特定する情報を扱わないことを特徴とするため、企業が個人情報漏洩のリスクを回避する事が出来る。
また、本発明によれば、消費者が自らの嗜好・興味・購買欲求に応じて、様々な商品の情報を携帯型情報処理装置に取得するだけで、消費者はあたかも自らの携帯型情報処理装置に、自らの嗜好や興味の対象や購買欲求の対象となるような商品について常に最新の情報を有している「友人」「ペット」「エージェント」が住み着いているかのように、情報を探し回る労力を費やすことなく、自らの欲求にマッチした情報を簡単に得ることが出来る。
さらに、これらの「友人」「ペット」「エージェント」が消費者に提示した情報について、簡単な評価を与えるだけで、これらの「友人」「ペット」「エージェント」が、消費者のために勉強努力して、さらに消費者にマッチした情報を提供するという使いやすく且つ高機能な効果を得ることが出来る携帯型の情報処理装置及び／又は携帯型情報処理装置と連携するシステムを実現することが出来る。
☆

本発明は、消費者が所持する携帯型情報処理装置に、本発明を実施するために必要な（情報処理）手段を、ソフトウェアプログラム或いはロジック回路ハードウェアとして付与することによって実現することが出来る。
また、消費者が所持する携帯型情報処理装置には本発明の）情報処理）手段の一部のみを付与し、他の（情報処理）手段は、消費者が所持する携帯型情報処理装置とネットワークで接続され、携帯型情報処理装置と連携して情報処理を行うようにプログラムされたネットワーク上の情報処理装置に付与することで、消費者が所持する携帯型情報処理装置とネットワーク上の情報処理装置が連携して情報処理を行うことで実施する事が出来る。

消費者が所持する携帯情報処理装置、の具体例としては携帯電話やPDA（パーソナルデータアシスタント）、情報処理機能を有する腕時計、ウエアラブルコンピュータ等に代表される様な、直接或いは間接的にネットワークに接続する手段を有する携帯型の情報処理装置を指す。
また、消費者が所持するICカードと実世界環境に設置されたICカードリーダーライターを組み合わせることで、本発明の携帯型情報処理装置を実施する事も可能である。
以下の実施例の文中では、煩雑を避けるため「消費者が所持する携帯情報処理装置」を単に「携帯型情報処理装置」或いは「携帯端末」として記述する事もある。
また、商品情報等とは、製品、サービス、広告、プロモーション情報等、産業活動或いはマーケティング活動によって、消費者に提供される様々な情報であるが、以下の本文中では煩雑を避けるために単に「消費者情報」と記述する。

携帯型情報処理装置に付与する本発明の情報処理手段は、以下のような構成の例で実施する事が出来る。
１， 実世界及び／又はネットワーク及び／又はユビキタス環境から商品情報を取得する手段。
２， 取得した商品情報を分析及び／又は分類する手段
３， 分析及び／又は分類した商品情報を記憶（蓄積）する手段
４， 記憶（蓄積）した分類された商品情報から、携帯型情報処理装置を所持する消費者の消費傾向を表す消費者属性情報を生成する手段。
５，
ネットワーク或いはネットワーク上の情報処理装置に接続する手段。
６，
生成した消費者属性情報とマッチする商品情報等の消費者ニーズに合致する情報をマッチングし、マッチする商品情報のみを、携帯型情報処理装置に取得する手段。
７，
マッチングによって取得した商品情報を評価する手段
８，
評価の結果を基に、機械学習を行い、消費者属性情報の精度を向上させる手段。
また、以下のような手段を付与することによってさらに本発明を効果的に運用することも可能である。
９，
本発明の各プロセスを消費者に提示（表示）際に利用する、キャラクターによる消費者インターフェース手段。
本発明による、携帯型情報処理装置の構成の例を、図９のブロック図に示す。
図の中で、１は携帯型情報処理装置、２は後述する実世界オブジェクト、３は携帯型情報処理装置と連携して動作するネットワーク上の情報処理装置である。

上述したような各手段を、例えば図１のフローチャートに示すようなステップで情報処理を行うことで本発明を実施することができる。
図１において、ステップ1は、実世界及び／又はユビキタス環境から消費者が所持する携帯情報処理装置に商品情報を取得するステップ。
ステップ2は、取得した商品情報を分析及び／又は分類するステップ
ステップ3は、分析及び／又は分類した商品情報を記録するステップ
ステップ4は、記録した商品情報から消費者属性を生成するステップ
ステップ5は、消費者属性とマッチングする情報を検索するステップ
ステップ6は、マッチングした情報（情報を組み合わせたサービス）の取得・提示するステップ
ステップ7は、情報（サービス）に対する評価するステップ
ステップ8は、機械学習するステップ
である。
各ステップの詳細な実施方法については実施例１の中で説明する。

本実施例では携帯端末に大半の情報処理実行プログラムを付与して、大半の情報処理を携帯端末内部で行うという実施例を説明する。
しかし、携帯端末がそのネットワーク接続手段を利用して、ネットワーク上の情報処理装置（具体的にはインターネット上のサーバー等）にその情報処理の一部を行わせることが出来ることは自明である。
具体例を挙げれば、
１、
携帯端末内（スタンドアロン）で各ステップの情報処理を行う方法。
２、
携帯端末がネットワーク接続手段によってネットワーク上の情報処理装置に接続し、携帯端末とネットワーク上の情報処理装置が情報処理を分担して各ステップの情報処理を行う方法
３、
携帯端末がネットワーク接続手段によってネットワーク上の情報処理装置に接続し、ネットワーク上の情報処理装置が２以下の全ステップの情報処理を行い情報処理の結果のみを携帯端末に返信する方法。
等が可能である。

殊に、ネットワーク上の情報処理装置と情報処理を分散することは携帯端末の情報処理能力が小さい場合等には情報処理の効率化を計るためにも、このようにネットワーク上の情報処理装置と連携して本発明を実施することは効果的である。

以下の本実施例においては、各ステップの処理を携帯端末がネットワーク上の情報処理装置と連携して情報処理を行う事が可能なことは当業者には自明であるため、携帯端末を中心に情報処理を行う実施例として記述し、ネットワーク上の情報処理装置と連携して情報処理を行う方法については各ステップとも簡単に記述するに留める。

ステップ1は、実世界及び／又はユビキタス環境から携帯端末に商品情報等の消費関連情報を取得するステップである。
商品情報等の消費者向け情報は幾つか方法で、携帯端末に取得する事が出来る、一つは広く知られている携帯端末をインターネット等のネットワークに接続して様々な商品やサービスの情報が記録されているWebサイト等を巡回して商品情報を携帯端末に取得（記憶）させる方法である。
この方法については既に広く知られているため特段説明をしない。

また、もう一つの方法は、ネットワーク上のみではなく、ユビキタス環境からマッチング情報を得ることである、
今後実現されるユビキタス環境は、センサーネット等に代表され、実世界の様々な場所にセンサーデバイスや通信デバイスが設置或いは埋め込まれた環境である。それらのデバイスと携帯型情報処理装置が情報を交換することによって、消費者が所持する携帯型情報処理装置に商品情報等の消費者向け情報の取得を行うことも可能である。
さらに、もう一つの方法は、消費者が普段暮らしている実世界から携帯端末に商品情報を取得する技術である。
消費者は、生活する実世界において様々な商品を手に取り、カタログを見、広告やポスターを見ている。
また企業は可能な限り自社製品を消費者の眼に触れさせ、興味を持って貰い、最終的には自社製品を消費者に購入して貰うために、莫大なマーケティング費用を費やしている。
しかし、このような実世界における様々な個々の消費者と商品情報の関わりは、ネットワークにおける個々の消費者と商品情報の関わりのように情報処理する事が困難である。
そこで企業は莫大なコストをかけて、消費者の個人情報を収集し、保管し、管理し、さらに補完して、消費者とのリレーションを計ろうとしている。
しかし、実世界における消費者の動向や行動、嗜好や興味の対象、及び、それらの変化をほぼリアルタイムに捉えることは至難の業である。
そればかりではなく、企業は収集した消費者の個人情報が、過失によって或いは悪意によって漏洩し、企業と消費者に大きなダメージが及ぶリスクと直面している。
これらの消費者情報を保護するために企業はさらに大きなコストの負担を強いられている。

そこで、本発明では、特願２００４−００１１６５に示されているような技術を利用して、実世界に既に存在する、広告やポスターや雑誌やCMなど、様々な製品やサービスの情報（以下商品情報と呼ぶ）を提供する、情報媒体から、消費者が興味を持った対象、及び／又は消費者の嗜好に合う対象、及び／又は消費者が購買を欲求する、或いは購買の予定がある情報などを、適宜、携帯型情報処理装置に取得する手段を設ける。
特願２００４−００１１６５

当該手段によって、消費者は自らが興味がある商品情報、自らの嗜好に叶う商品情報、自らが購買について考えている商品情報等を、自らが所持する携帯型情報処理装置に自由に取得することが出来るようになる。
当然、これらの取得した商品情報には、商品の詳細情報が含まれていても良いし、商品の詳細な情報を提供するURLが含まれていても良い、さらに商品の割引クーポン等が含まれていても良いし、商品に関する情報を適宜提供して貰える会員になるための会員登録情報が含まれていても良い。

このような商品情報をインターネットのWebページ経由で消費者が所持するパソコンに取得することは、既に広く行われているが、実世界に存在する商品情報から、消費者が所持する携帯型情報処理装置に取り込むことは、広告に２次元バーコードを印刷するなどの試みが行われ始めたところである。

以下にこの実世界における情報提供手段から携帯型情報処理装置に商品情報を取得する手段う（以下実世界オブジェクトと呼ぶ）について詳述する。
上述したように、実世界に商品情報を携帯端末に取得する事が出来る情報提供オブジェクトを設置して、実世界オブジェクトから携帯端末が商品情報を取得する手段を利用する。
「実世界オブジェクト」とは「消費者が所持する携帯端末やICカード等の情報処理装置と交信する手段を備えた商品やサービスそのもの、及び／又は商品やサービスに関わる様々な情報媒体。」を意味する造語である。
簡便のために以下の文中ではこの「実世界オブジェクト」という造語を使用する。

本発明の実施例１では予め、「商品やサービスそのもの、及び／又は商品やサービスに関わる様々な情報媒体に、消費者が所持する携帯端末やICカード情報処理装置と交信する手段を備えて実世界の様々な場所に設置する。」
商品やサービスに関わる様々な情報媒体の具体例を挙げれば実世界における広告やポスターやTV等の動画による広告や雑誌や新聞などの印刷媒体による情報媒体等である。

「実世界オブジェクト」から「携帯端末」に「商品・サービス等」の情報を取得する、技術の具体例を挙げれば、画像系の技術或いは近距離無線系の技術がある。
画像系の技術はバーコードや画像をレーザーやカメラで携帯端末に取り込み（画像）解析手段によって画像解析を行って画像に記述された情報を抽出する事が出来る。情報提供メディアを印刷物として実施できるため現在でも広く使われ、安価な実世界オブジェクトを実現できるという特徴がある。

現在実現されている近距離無線通信技術の具体例としてはICカードやブルートゥースや赤外線インターフェースなどがある。近距離無線系技術の利点は通信が双方向である。大容量の情報を提供出来る、インタラクティブ性があるなどが挙げられる。
これらの近距離無線通信技術を利用して商品情報を提供する発明も数多く為されている。さらに今後もユビキタスネットワークの研究に伴い近距離無線通信技術を利用して消費者が所持する携帯情報処理装置と実世界オブジェクトが情報を交換する様々な技術が実現すると思われる。当然本発明はこれらの技術を利用して実現する事も可能である。

本発明においては、これらの情報提供（メディア・情報通信）技術に関しては、携帯端末と実世界オブジェクト双方に搭載可能なものであれば、どんなものでも実施することが可能である。

また、実世界オブジェクトから携帯端末に提供される情報の具体例としては以下のような実施方法が考えられる。

商品コードのみである場合。

商品情報である場合。

商品情報が記述されている情報源のURL或いはURIである場合。

上述の３つのいずれか或いは全ての組み合わせである場合。

ステップ1の実世界オブジェクトから携帯端末に商品情報取得するステップを実施する方法は具体的には以下のようなものである。

実世界オブジェクトに商品コード及び／又は商品情報及び／又はURLが記述された１次元バーコードや２次元バーコードを印刷して、バーコードリーダーが付与された携帯端末でこれらを読みとることで情報を取得する。
実世界オブジェクトICタグなどの情報担体に商品コード及び／又は商品情報及び／又はURLを記憶させ、ICタグリーダー（ライター）が付与された携帯端末でこれらを読みとることで情報を取得する。

実世界オブジェクトの記憶手段に商品コード及び／又は商品情報及び／又はURLを記憶させておき、或いは実世界オブジェクトに接続されたインターネット上のサーバーにから商品コード及び／又は商品情報及び／又はURLを実世界オブジェクトに送信し、さらに実世界オブジェクトには赤外線通信インターフェースやブルートゥースやICカードなどの近距離無線手段を付与して、赤外線通信インターフェースやブルートゥースやICカードリーダー（ライター）が付与された携帯端末でに商品コード及び／又は商品情報及び／又はURLを取得させる。

実世界オブジェクトには、商品コードや商品カテゴリ及び／又は商品に関わるWebページのURL（ユニバーサルリソースロケーテッド）等の商品関連情報が、バーコードやICタグなどの情報担体に記述され。或いは赤外線通信インターフェースやブルートゥース通信インターフェースなどの近距離無線手段と接続された情報記憶手段に記憶されている。
現存する様々な商品には既に商品コードがバーコードなどの形でパッケージや包装などに印刷されている。これらの商品コードには一般的に商品カテゴリ・商品名・製造メーカー・価格・その他の商品分類等が記録されている。これらの商品コード読みとるために、現在では殆どのレジスタ装置にバーコードリーダーが付与され、さらに在庫管理や流通管理のシステムでもこれらの商品コードを利用して管理を行っている。バーコードリーダーを利用して商品コードを読み込むことによりレジでの決済、在庫管理、流通等が円滑に行われている。

また商品以外にも最近では雑誌やポスターなどに２次元バーコードが付与されている、この２次元バーコードを携帯電話などの携帯端末で読み込むことにより、２次元バーコード内に記述されているURL（ハイパーリンク）によって示されるインターネット上の情報源（Webサイト）に簡便に接続するシステムが実現されている。接続先のWebサイトでは雑誌やポスターで告知している商品やサービス関連の詳細情報のみならず購入なども行える。

これらの実世界オブジェクトと、消費者が所持する携帯電話などの情報処理装置或いはICカードなどの情報担体が商品関連情報を交換及び／又は交信する機能を付与することによって、消費者が当該情報処理装置或いは情報担体を利用して、適宜実世界に存在する様々な商品情報の内、自らの興味や嗜好に叶う商品、及び／又は自らが購買欲求を有する商品の情報を収集し、及び／又は収集した商品情報に含まれるWebページへのアクセス情報（URL等）を利用して情報処理装置からインターネットへアクセスし詳細な商品情報を閲覧し或いは収集する事が出来る。

近距離無線通信インターフェースを利用して、広告やポスター等を実世界オブジェクトとして実現する方法については、以下の発明等に詳細な説明がある。
特願2002-036202 特願２００４−００１１６５ 特願２００３−０９７６９４

以下に実世界オブジェクトから携帯端末に提供する情報の例について説明する。
提供する商品情報は、テキストや数値等の形式でそのまま情報提供する場合と、何らかの形式に形式化して記述した上で提供する場合が考えられる。

形式化された商品情報の代表例は数値化された商品コードであり、また商品コードをバーコード形式で提供する技術である。

＜商品コード＞
商品コードは商品の属性を示すコードであり、様々な商品の管理のため、或いは後述するPOS（ポイントオブセールスシステム：販売時情報管理システム）などで広く利用されている。
商品コードには例えば、商品名、商品カテゴリ、製造メーカー名、価格、製造日（或いはロット番号）、流通関連情報等が記述されている。
これらの商品コードは分析或いは分類しやすいように意味づけされ形式化された情報である。商品コードの意味づけ及び形式化は、例えば図２に示す商品コードの構成例のようになっている。
これらの商品コードは殆どの場合、その記述方法も標準化されている。
具体例を挙げれば、JANコード、ITF(Interleaved
Two of Five)コードなどのバーコード標準がある。
JANコードは最も普及しているバーコードである。またITFコードは物流統一シンボルとして、ヨーロッパの EAN-DUNやアメリカの UCC-SCSと互換性を持っている。
さらに、書籍コードなどのように商品カテゴリ毎に商品コードが定められていることもある。

これらの商品コードは、商品そのもの或いは商品のパッケージに、数値による表示やバーコードによる記述方法で、印刷物或いはICタグ等の情報担体によって記述されている。
また、無形の商品であるサービスの提供の場合にも、サービスを説明する又はサービスを提供する際のパンフレットや申込書や契約書に、サービスを分類或いは規定する商品コードが、バーコードなどの情報担体によって記述されていることが多い。
そこで、これらのバーコードを読みとる手段（具体的にはバーコードリーダー）を携帯型情報処理装置に付与することによって、消費者が所持する携帯型情報処理装置に自らが興味のある商品やサービス等の商品コードを読み取り、後述するように携帯型情報処理装置に自らの興味対象の商品コードを蓄積できるようになる。
これらの統一的な商品コード（バーコード）は一意に商品コードの意味を解析できるように作られている。そこで後述するように携帯型情報処理装置に商品コード読み取り手段（具体例を挙げれば、バーコードリーダー等）と、商品コードの解析手段（具体例を挙げれば、JANコードの対応表データ等）を付与すれば、携帯型情報処理装置は消費者が嗜好や興味を持った対象の商品の商品コードを携帯型情報処理装置に読みとることで、商品コードを分析し、消費者の嗜好や興味対象の商品の情報をカテゴライズして記憶することが出来るようになる。

さらに統一的な商品コード体系以外に、大手の流通グループ等によって商品コード規格を定めている場合もある。これらの企業グループ内や納入・流通業者等利用するＰＯＳシステムなどではこの独自コードを広域に利用することが行われている。これらの独自コード体系は実際には統一的な商品コード体系の一部を自らのグループの管理の都合に合わせて改変したものであるが、当然その商品コード体系や意味も納入元の製造メーカーや流通メーカー等に公開したうえで、商品に当該商品コードを付与させて納品させている。これらの独自商品コードに対応する分析手段（具体例を挙げれば商品コード対応辞書データ等）を携帯型情報処理装置に付与することで、独自商品コードを携帯型情報処理装置に取得してその意味を分析して記録できるようになる。

流用バーコードシンボルのマーキングマニュアル 全面改訂版―コード設定・シンボル印刷の手順・読み取り 技術流通システム開発センター (編さん) 日本工業出版 情報システムを生かすための商品分類・コードの作り方―設計・運用ガイド流通は変わるシリーズ流通システム開発センター (編集)中央経済社

＜２次元バーコード＞
バーコードを２次元化して情報容量を増加した２次元バーコード技術がある。
２次元バーコードは、１次元バーコードに比較して多くの情報を記述する事が出来る。
このため、商品コードだけではなく、商品名や商品カテゴリ、商品の特徴や価格、製造メーカー名や販売企業などの様な商品の詳細な情報を２次元バーコードに直接記述して携帯端末に取得させることが出来る。

また、商品の詳細情報或いは商品の販売を提供するWebサイト等のURL（ユニバーサルリソースロケーテッド）を記述し、２次元バーコードリーダーを搭載した携帯電話にこれを読み取らせてURLで指定されたWebサイト経由で商品情報を提供する或いは商品を販売することが考えられる。
特願２００２−２７６７１０URLやURIは実世界オブジェクトからは少ない情報量の提供のみで、ネットワーク経由で消費者に詳細な情報を提供するため良い手段である。さらに、URLによって示された情報の在処（通常インターネット上のサーバー：Webページ）に記述する詳細情報を、HTMLやXML或いはセマンティックウェブ等の構造化言語等の技術を利用して記述すれば、携帯端末やインターネット上のサーバーなどの情報処理取得がそのハードウェアやソフトウェアを利用して自律的に商品情報からキーワードや商品属性情報を切り出し、商品情報の分類を行うことができるようになる。構造化言語については後述する。さらに、２次元バーコードのように情報容量が多いメディアには割引クポーンなどを記述する事が出来る。

紙媒体の商品広告の雑誌広告やポスターなどに印刷された２次元バーコードにURLを記述し、２次元バーコードリーダーを搭載した携帯電話にこれを読み取らせ、URLで指定されたWebサイト経由で商品情報を提供する技術に関しては以下のような参考発明が存在する。
特開２００３−２５６６３７

＜ICタグ＞
上述したバーコード以外にも、近年では、ICタグにこれらの商品コードを記録し、ICタグの読み取り装置と組み合わせて効率的な流通や自動的な決済、さらに食品トレーサビリティの確保などの効果的な実現に寄与しようとする試みがある。
「商品」の「コード化」については、（食品トレーサビリティの問題もあり、「食品」分野等で）「世界共通商品コード」の規格標準化が進んでいる。また、ICタグに搭載する商品コードを全世界共通の規格によって記述するため、世界規格標準策定作業が、アメリカ主導のEPCグローバルやＥＣ主導のISO等の各団体進行している。
当然、実世界オブジェクトはICタグによる既存商品コードなどによる商品情報提供も可能であるし、世界標準規格による商品コードを利用することも可能である。
また当然、本発明の携帯型情報処理装置をICカードとICカードリーダーライターによって実施する事も可能である。この時、ネットワーク上の情報処理装置と接続する手段はICカードリーダーライターに付与することで本発明を実施する事も可能であるし、ICカード自体にネットワーク上の情報処理装置と接続する手段付与することも考えられる。

トコトンやさしい非接触ICカードの本 B&Tブックス―今日からモノ知りシリーズ 苅部浩 (著) 日刊工業新聞社

実世界オブジェクトから携帯端末が取得した上述したような商品コードは、後述する「ステップ2：取得した商品情報の分類（カテゴライズ）ステップ」で認識及び／又は分類する。

＜実世界オブジェクトが商品情報を提供する場合。＞
また、商品情報を商品コードではなく、商品情報そのものとして提供する事も可能である。
その最も簡単な方法としてはテキスト情報として記述し携帯端末に取得させる方法が考えられる。
この方法は情報容量が少ないメディアである１次元バーコード、情報容量を増加させるとコス、トも増加するICタグなどでは比較的困難だと考えられる。しかし情報容量が大きい２次元バーコードや、近距離無線系の技術では比較的容易である。

また、商品情報を記述する際に様々な構造化言語技術を利用することも可能である。構造化言語を利用すれば、携帯端末や携帯端末と協調して動作するインターネット上のサーバー等の情報処理装置が自律的に、商品情報からキーワードを切り出したり、商品情報を分類したりする事が可能になる。

さらに、前述したように実世界オブジェクトからはURLやURIとして情報を携帯端末に提供して、URLやURIで示されるリソースに予め商品の詳細情報を用意しておき、携帯端末はURLで示されるWebサーバー上で詳細な商品情報を参照する方法も可能ある。
当然Webサーバー上の商品情報を構造化言語によって記述すれば情報処理装置が自律的に、商品情報からキーワードを切り出したり、商品情報を分類したりする事が可能になる。
テキストや構造化言語として提供された商品情報を分類して記憶する方法は後述する。

実世界オブジェクトから携帯端末に商品情報を取得した際に、携帯端末が内部の日付及び／又は時間情報を当該商品情報に付与する或いは紐付けて記憶することによって、取得した商品情報に時系列的な情報を加えることが出来る。これにより後述する消費者属性の時系列的な変化を認識する際に役立つ。

また、実世界オブジェクトが提供する情報に緯度経度や実世界オブジェクトが設置された場所などに関する属地的な情報を付与する、或いは携帯端末や実世界オブジェクトにＧＰＳ（グローバルポジショニングシステム）を付与することによって、携帯端末が取得する商品情報に属地的な情報を加えることが出来る。これにより属地的なマーケティング認識をする際に役立てることが出来る。

上述したように、実世界オブジェクトから様々な商品情報を携帯型情報処理装置に取得する事が出来る。
当然、インターネット接続する手段を備えた携帯型情報処理装置であれば、実世界・インターネット双方から得た商品情報を処理データとして、以下に説明する本発明の情報処理を行うことが出来る。
具体例を挙げれば、実世界オブジェクトから取得した商品情報に加えて、消費者が携帯端末を利用してインターネット上のWebサーバーに接続した履歴及び／又はインターネット上のWebサーバーから得た情報の履歴を収集して記憶蓄積することによって、実世界での嗜好・興味・購買履歴等の消費者情報だけではなく、インターネット上での消費者の情報閲覧・収集、購買履歴などを加えた消費者属性を生成することも可能である。

上述したような、実世界オブジェクトを利用する以外にも、POS（ポイントオブセールスシステム）レジスタ（金銭登録機）を利用して、POSレジと携帯型情報処理装置が通信する手段を双方の装置に付与し、消費者が商品を購買した時点で当該購買商品の情報を携帯型情報処理装置に取得させることが可能である。
具体的にはレジスターと携帯端末が相互に通信出来る手段を有するようにしておき消費者が商品を購買した時に、代金を決済したレジスターから携帯端末に、購入した商品の商品カテゴリ、メーカー、価格帯等を送信して、携帯端末がこの受信した購買履歴商品情報を分類して蓄積することによって、当該消費者の購買傾向及び嗜好・趣味といった消費者属性情報を構成することが出来る。

例えばバーコード対応ＰＯＳレジは商品に付与されたPOSコード（具体的には殆どがバーコードによって記述された商品コードである。）を読みとることによって当該商品の商品名や価格さらに商品カテゴリや製造者等をＰＯＳシステムに読み込むことが出来る。そして読みとった商品情報の一部は商品購入者に手渡すレシートに記述され、その他の大半の情報は店舗の売上管理、或いは流通業者や製造者の製造及び／又は流通管理等に利用される。
そこで、このようなＰＯＳレジに携帯端末と通信が可能な手段を付与することで、消費者が購入した商品の情報を所持する携帯端末に取得し、携帯端末内部の記憶手段に記録することが可能になる。

具体例を挙げれば、POSレジスタと通信する機能を有する携帯型情報処理装置が既に実施されている。
決済機能を有するICカードを内蔵した携帯電話或いはICカード等の携帯型情報処理装置である。この携帯端末のICカード及び／又は携帯端末に、実施例１で説明した本発明の各手段を付与する。
そして携帯端末内蔵の決済機能ICカードと通信して（携帯端末内蔵のICカードから電子的な金銭データを処理することで）商品購入代金の決済を行うＰＯＳレジが、決済時に購入商品のＰＯＳデータ（具体的には商品コード）の中から、マーケティング的な情報処理に必要と思われるデータ（例えば商品名、商品カテゴリ、商品の特徴、価格、メーカー名、等）を携帯端末のICカードに送信することで、或いはICカード経由で携帯端末の情報処理手段に送信することで本発明の実施が可能になる。

当然ICカード以外の通信インターフェースを有する携帯端末に於いても、ＰＯＳレジに対応する通信インターフェースを付与することで同様の実施が可能になる。
また、この実施方法を利用すれば消費者は携帯端末に購買履歴情報を残すことが出来るので、従来のように紙のレシートを管理せずとも、デジタルデータとして自らの商品購買状況を管理することが出来る。

以下は、決済機能を有するICカードを内蔵した携帯端末が通信手段を有するレジから情報から情報取得を行うシーケンスである １ 参照
さらに、本実施例による携帯端末及びシステムの動作フローは、以下の通りである。
ステップ1は、ＰＯＳレジから携帯端末に商品情報取得するステップ
ステップ2は取得した商品情報の分類（カテゴライズ）ステップ
ステップ3は分類（カテゴライズ）した商品情報を記憶するステップ
ステップ4は（分類・記憶した情報から）消費者属性を生成するステップ
ステップ5は消費者属性とマッチングする情報を検索するステップ
ステップ6はマッチングした情報（情報を組み合わせたサービス）の取得・提示するステップ
ステップ7は情報（サービス）に対する評価するステップ
ステップ8は機械学習するステップ
である。

実世界オブジェクトが携帯端末と通信手段を有するレジに変わった以外には実施例１と実施例２は同様のステップで作動する。また利用する技術も実施例１と同様である。

次にステップ２について説明する。
商品情報認識ステップ 商品情報認識手段
商品情報分類ステップ 商品情報分類手段

ステップ2は取得した商品情報（商品コード、バーコード、URL、商品詳細情報、等）の内容を確認或いは分析及び／又は分類するステップである。

取得した商品情報は、携帯端末に付与された商品情報の分析及び／又は分類手段によって、分析され及び／又は分類された上で記憶される。
分析手段は上述したように、携帯型情報処理装置に取得した、バーコードや数値コード、ICタグ等の形式で記述された商品情報の意味を参照する手段を携帯型情報処理装置に付与することで実施する事が出来る。
これらの分析手段は、携帯型情報処理装置に付与することもできるし、携帯型情報処理装置にネットワーク接続手段を付与して、ネットワーク上の情報処理装置に分析手段を持たせて、携帯型情報処理装置が取得した商品情報の分析をネットワーク上の情報処理装置が実施して、結果を携帯型情報処理装置に送り返すことで実施する事もできる。
分類手段は分析した商品情報を、例えば以下のように分類して記憶する。
商品カテゴリ
製造メーカー
価格帯・・・等

分析及び／又は分類手段によって商品情報の分析及び／又は分類するステップには幾つかの実施方法が考えられる。具体的には。

４、
商品情報を分析せずに分類する方法。
５、
商品情報を分析した上で分類する方法。

さらに、商品情報を分析及び／又は分類する方法として、
６、
携帯端末（スタンドアロン）内で商品情報を分析及び／又は分類する方法。
７、
携帯端末と連携して情報処理を行うインターネット上のサーバーで商品情報を分析した上で分類し、分析及び／又は分類結果を携帯端末に返信する方法。
８、
商品情報を携帯端末と連携して情報処理を行うインターネット上のサーバーで分析した上で分類し、分析（分類）結果をインターネット上のサーバーに記憶して、後述する情報マッチングの結果を携帯端末に送信する方法。

商品情報を分析せずに分類する方法としては、実世界オブジェクトから取得した商品情報をそのまま携帯端末内に分類して記憶する方法として、例えば、商品コードの意味を分析せずに、そのコードのみで分類する事が考えられる。
商品コードに含まれる商品カテゴリによる分類、及び／又は価格（を予め定められた価格帯で分類）、製造メーカー等、及び／又は商品情報を取得した日付時間等による分類が考えられる。
また商品情報がテキストで記述されている場合にはテキストのヘッダーなどによって分類する。
特願２００４−１４５２６１

商品情報を分析した上で分類する方法としては、商品情報を分析する方法は商品情報の形式によって異なる。代表的な方法として、商品コード及び／又は１次元バーコードによって記述された商品情報を分析及び／又は分類する方法と、テキストや構造化言語で記述された商品情報を分類して記憶する方法が考えられる。

商品コード及び／又は１次元バーコードによって記述された商品情報を分析及び／又は分類する方法としては、
例えば上述したように、或いは消費者が興味対象の商品を購入した際に、商品に付与されたJANコード或いは独自形式の商品コード等のバーコードを、POSレジに付与されたバーコードリーダーによって読みとることによって、商品名や価格がPOSレジに表示される。
これはPOSレジにはバーコードリーダー（バーコード読み取り解析手段）と、予めこのような商品コードを分析するための手段が付与されているためである。
同様に、本発明の携帯端末にバーコードリーダーと商品コードを分析する手段を付与することで、消費者が興味を持った商品の見た際、或いは嗜好品である商品を購入した際に取得した商品コード及び／又はバーコードを携帯端末内で分析した上で分類する事が出来る。

また、携帯端末内に商品コード及び／又はバーコードの分析手段を持たせずに、インターネット上のサーバーに商品コード及び／又はバーコードの分析手段を有するようにしておき、取得した商品コード及び／又はバーコードのデータを携帯端末からインターネット上のサーバーに送信して、分析結果、或いは分類結果を返信させる事も可能である。

本ステップに限らず、携帯端末内に各ステップの情報処理手段を有するようにしておき、携帯端末内部（スタンドアロン）で本発明の各情報処理を行う方法と、インターネット上のサーバーに各ステップの情報処理手段を有するようにしておき、携帯端末と通信することによって本発明の各ステップの情報処理を携帯端末と協調動作して処理するようにすることが可能である。

また、テキストで記述された商品情報を分類して記憶する方法としては、自然言語解析技術やテキスト内のキーワードを切り分ける技術、データマイニング技術、或いはこれらの技術を内包するデータマイニング技術などのようにテキストの内容を分析及び／又は分類する技術が存在する。
データマイニング技術とは「データから意味のある関連やパターンを発見する」ための技術である。
代表的なデータマイニング技術であるテキストマイニング技術はテキスト情報を自動的に分析して意味のある関連やパターンを発見する。具体的には多くのテキスト情報からキーワードを抜き出し、カテゴライズ或いは関連する情報同士を比較対照することが出来るように情報処理する事が可能である。
これの技術はすでに広く利用され、具体例を挙げれば、消費者（電話問い合わせ）センターなどに寄せられた商品に関する消費者の声を。収集した上で分析して、さらにキーワードを切り分けた上で分類する製品として利用されている、消費者からみた当該商品の様々な特性や実際の消費者カテゴリ分析、及び／又は競合商品との優位性の比較などを行おうとするものである。このような技術の具体例を挙げれば、野村総合研究所が販売している「トルゥテラー（登録商標）」がある。

また、後述するインターネット検索サイトが利用しているソフトウェアロボットやスパイダーもテキスト分析及び／又は分類技術に相当する。
このような既存技術を携帯端末及び／又はインターネット上のサーバーに有するようにしておき、テキストとして提供された商品情報を分析及び／又は分類する手段として実施する事が可能になる。

以下に、構造化言語で記述された商品情報を分類して記憶する方法を説明する。
商品情報を構造化することで、携帯端末或いはインターネット上のサーバーは自動的に商品情報を分析して分類可することが可能になる。このような構造化言語技術を利用した商品情報の提供の実施例を幾つか挙げる。

携帯電話向けのデータ交換規格であるIrMC（赤外線モバイルコミュニケーションプロトコル）による商品情報の構造化の例を説明する。
IrMCは、赤外線通信についての規格を定める国際団体IrDa（赤外線データアソシエーション）によって提唱された携帯電話向けのデータ交換規格である。
IrMcは、「タグによって構造化された情報フォーマット」を利用して様々な情報を意味づけして通信する事が出来る。「タグによって構造化された情報フォーマット」には現在のところ、「名刺」「予定表」「アドレス帳」等の種類がある。
具体的に「名刺」のデータフォーマットである「Vcard.vcf」の記述は以下のようになっている。

Vcard の構造

BEGIN:VCARD
VERSION:2.1
N;CHARSET=SHIFT_JIS:佐藤 宏;;;;
SOUND;CHARSET=SHIFT_JIS;X-IRMC-N:;;;;
TEL;CELL:045-111-1111
X-DIF:0000
EMAIL:hirosi@patent.co.jp
X-NOTE:
X-CLASS:PUBLIC
END:VCARD

ヘッダーである「BEGIN:」にはファイルの種別「VCARD」及びバージョン情報が記述され、
ヘッダー以下に「VCARD」の規格に沿って、「名前」や「電話番号」「電子メールアドレス」が記述され、最後に終了コードが記述される。

具体的には、NTTドコモ（登録商標）の５０＊シリーズ等のIrMCプロトコルスタックが実装されｒた携帯電話同士はこの様なファイルを赤外線インターフェースによって送受信（情報交換）できる。
そして携帯電話は受信（取得）した、フォーマットの構造を（自動的に）解析して「名刺」（或いは「宛先」）として情報内容を分析及び／又は分類する。
また、メールソフトウェア等のアプリケーションが実装されたパソコンも同様に、この情報フォームを自動的に解析して、氏名や電話番号などを自動的に分析及び／又は分類した上で、それぞれのアプリケーションの氏名欄電話番号欄に振りあてて記憶する事が出来る。

これは構造化のタグの規則に関する情報が予め携帯端末やコンピュータのアプリケーションプログラムに用意されているためである。またこの様な構造化言語は新たにタグを定義して拡張することが出来る。拡張されたタグはネットワーク上にタグの定義を明記し、明記した定義情報の在処を新たなタグによって記述された情報に付与することで、様々な情報処理装置がネットワークに接続して新たなタグの定義を取得して、あらたなタグによって記述された情報を解析及び／又は分類する事が出来る。このような方法は「XML（エクステンドマークアップランゲージ）」等の構造化言語の技術標準によって、本発明を含む様々な技術で広く利用可能なように規定されている。

そこで、このようなタグによる構造化言語を、本発明による実世界オブジェクトから携帯端末に提供する商品情報に適用することが可能である。
具体例を挙げれば、以下のような形式（構造化）を行い、携帯端末にこのタグに関する情報を予め用意しておき、構造化された商品情報を携帯端末が分析（分類）する手段として実施する事が考えられる。

BEGIN:VPRODUCT
VERSION:＊.1
N;CHARSET=SHIFT_JIS:コアラコーラ;;;;
SOUND;CHARSET=SHIFT_JIS;X-IRMC-Nコアラコーラ:;;;;
PRODUC TCATEGORIES=Softdrink
TEL;CELL:03-222-1111
X-DIF:0000
URL:http://www.KOARACORLA.co.jp
X-NOTE:
X-CLASS:PUBLIC
END:VPRODUCT

提供する商品情報に予め定義されたメタデータ（構造）を持たせることで、携帯端末内にメタデータの辞書を記憶しておく、或いは携帯端末がネットワークに接続してメタデータの分析を行うことで、商品名、メーカー名、商品カテゴリなどの商品情報を、を携帯端末などの情報処理装置が自動的分析し（商品情報を）分類して蓄積する手段を実施する事が出来るようになる。

これらの、構造化された言語は、上述したように実世界オブジェクトが直接提供する商品情報の記述に利用することも可能であるし、実世界オブジェクトはURL情報を提供して、URLによって示されるWebサイトの情報を構造化された言語で記述して詳細な商品情報を提供するとも可能である。

また、前述したように実世界オブジェクトから携帯端末に、詳細な商品情報が記述されたURLを提供することが可能である。
通常URLによって指定されるWebサーバーの情報は、一般的なWeb情報の記述言語であるHTML（ハイパーリンク マークアップ ランゲージ）によって記述されている。HTMLもまたタグで定義された構造化言語による情報である。
HTMLで記述された情報を計算機が自動的に読みとって、記述内容を分析及び／又は分類する技術は既に検索サイト等で広く利用されており、具体的には、ソフトウェアロボットやスパイダーと呼ばれるソフトウェア技術がこれである。
実在する多くのインターネット検索サイトではソフトウェアロボットやスパイダーをインターネットに放ち、ネットワーク上のサーバーを巡回しさせてWebページ上のテキストコンテンツを読みとり、内容を分析して分類している。
この、ソフトウェアロボット（スパイダー）は、タグによって切り分けられたWebページの各部分（タイトルやテキスト部分等）を読み、キーワードを切り分けて、各URLの記述内容を要約したり、Webページを自動的に分類する。
この作業によって、検索サイトは膨大なWebを、それが内包するキーワードによって効率よく分類する事が出来る。
その結果として消費者は膨大なインターネットの中で自らが探したい情報を探す際に、検索サイトにキーワードを入力するだけで簡単に見つけることが出来る。

この技術を利用して、実世界オブジェクトでは商品関連のWebサイトのURLを提供し、Webサイトに存在する商品情報は携帯端末に内蔵された或いは、携帯端末と協調動作するネットワーク上のソフトウェアロボットが分析して分類する手段を実施することも可能である。
さらに、前述したXML（eXtensible
Markup Language）及び／又はセマンティックウェブ技術を利用すれば高度な情報の構造化が可能である。XMLは、HTMLより、さらに高度に構造化した言語であり、既に様々な分野で多目的に利用されている記述言語である。

セマンティックウェブ技術はデジタル文書に対して、コンピュータが転送、ストア、表示といった単純な作業だけでなく、実際にコンピュータがその文書の内容を理解してさまざまな処理を行えるようにするという技術であり。ウェブ標準化団体のW3C（World
Wide Web Consortium）が標準化を推進している。
セマンティックウェブに属するXML以外の標準言語としては、異なるデータ記述手法を統合するRDF（Resource Description Framework）や、OWL（Web
Ontology Language）と呼ばれるオントロジー（存在論）言語がある。
殊にオントロジー（存在論）は用語の意味とそれらの相関関係を表現することが可能にする言語でありW3Cのウェブ・オントロジー・ワーキンググループが標準化を進めている。

これらの構造化言語は高度に情報の構造が定義されている。XMLやセマンティックウェブ対応の技術、具体的にはXMLパーサー等を分類手段として携帯端末及び／又はインターネット上のサーバーに付与することで、自律的な商品情報の分析及び／又は分類をすることが可能になる。

オントロジー工学 知の科学 溝口 理一郎 (著), 人工知能学会 (編集) RDF/OWL入門―セマンティック・ウェブのための 神崎正英 (著) 森北出版 セマンティックWeb入門 斎藤 信男, 萩野 達也 「記録・情報・知識」の世界―オントロジ・アルゴリズムの研究 斉藤孝 (著) 中央大学出版部 Javaによる知能プログラミング入門 新谷 虎松 (著)コロナ社 人工知能概論―コンピュータ知能からWeb知能まで 荒屋真二 (著) 共立出版 知識と推論 Information Science & Engineering新田 克己 (著)サイエンス社

上述したような技術及び／又は方法を利用して、実世界オブジェクトから携帯端末に取得する商品情報を分析及び／又は分類する事が出来る。

ステップ3は分析及び／又は分類（カテゴライズ）した商品情報を記憶するステップである。
分析及び／又は分類手段によって分類された商品情報を、分類整理或いはカテゴライズ或いはクラスタリング或いはフラグ付けして記憶蓄積する。
本ステップの、目的は蓄積のみに留まらず次ステップで携帯端末に付与された消費者情報生成手段が
本ステップで蓄積された情報を基に、消費者属性を生成することができるように、前処理することにある。
本ステップも様々な方法と装置の組み合わせで実施する事が出来る。
分類と記憶の順序についても、本実施例では以下の１の方法と３の装置の組み合わせによって発明を実施する方法を説明するが、これ以外の組み合わせによる実施も可能である。

１，
携帯端末が取得した商品情報を携帯端末に付与した分類手段で分類して、携帯端末内の記憶手段に記憶する方法。
２，
携帯端末が取得した商品情報を分類せずに携帯端末内の記憶手段に記憶してから、後にインターネット上のサーバーに付与した分類手段で分類し、分類結果及び／又は消費者属性情報を携帯端末に返信する方法。

さらに装置についても
３，
携帯端末が取得した商品情報を携帯端末内の記憶手段に記憶する方法
４，
携帯端末が取得した商品情報をインターネット上のサーバーに置かれた記憶手段に記憶する方法。
５，
携帯端末が取得した情報を携帯端末の記憶手段と単数或いは複数のインターネット上の情報処理装置に置かれた記憶手段に分散して記憶する方法
等の様々な組み合わせが考えられる。それぞれに一長一短はあるが、本発明を実施例出来る様態であればどの様な方法であっても効果を得ることが出来る。

本実施例では「１，携帯端末が取得した情報を携帯端末に付与した分類手段で分類して、携帯端末内の記憶手段に記憶する方法。」について説明するが、他の方法に関しては本実施例と異なる箇所は、処理を行うハードウェアが異なり、各ステップに於ける情報処理結果を通信するというステップが増加するのみである。

商品情報の記憶（及び蓄積）方法の具体例を挙げれば図３のように、取得した商品情報を商品カテゴリに分類して記憶し、さらに同一商品カテゴリの商品情報の取得回数を蓄積する事が考えられる。

この時、消費者の嗜好や興味の変化を捉えようとする目的で、取得する商品情報の時系列的な変化を得ることも重要である。
このため、前述したように、実世界オブジェクトから携帯端末に商品情報を取得した際に、携帯端末が内部の日付及び／又は時間情報を当該商品情報に付与する或いは紐付けて記憶することによって、取得した商品情報に時系列的な情報を加えることが出来る。これにより消費者の嗜好・趣味の対象の時系列的な変化をトレースすることが出来る。また後述する消費者属性の時系列的な変化を分析する際に役立つ。
さらにこれらの変化を連携するインターネット上のサーバーが企業へ提供することで消費者の興味や嗜好の時系列の変化をほぼリアルタイムに捉えることが出来るようになる。

本発明はこのような方法により消費者の興味や嗜好の時系列の変化をほぼリアルタイムに捉えることが出来るようになる。市場の変化は収束であるにもかかわらず従来の方法では困難だったため本発明のこの要素は非常に重要である。

また消費者が取得した消費者情報の商品カテゴリをさらに細分化して、ブランド毎に分類する事も産業上有用である。
これにより自社ブランド或いは今日企業ブランドに対する嗜好の傾向から自社の見込み顧客消費者像或いは競合の見込み顧客消費者像を明確にし、ピンポイントで見込み顧客となる消費者を発見することが出来る。
さらに従来では困難だった詳細なマーケティング戦略を立てることが可能になる。

図４に示すように、取得した商品情報のカテゴリを製造メーカー名や商品名などによって様々なブランドに分類して記憶することが可能である。

また、実世界オブジェクトやインターネット上のサーバーが提供する商品情報に、その商品を特徴付けるキーワードを付与することで、後述する消費者属性を生成する際にさらに的確な消費者属性を定義する事が出来る。
商品特性のキーワードは図５に示すように消費者属性を構成するための分類情報として利用することが出来る。商品情報にその商品を特徴付けるキーワードを付与することで、消費者属性情報及びそれを基にした情報マッチングの精度はさらに的確になると考えられる。

当然、商品カテゴリやキーワードには、様々なバリエーションが考えられる。また、マーケティング仮説や、消費者心理学などの仮説を応用して、カテゴリやキーワード以外の情報（例えば色、商品キャラクターのタレント等）
を商品情報に含めることによって、様々な面から消費者属性を捉る事が出来るようになり産業利用上有用なシステムを構築することが可能になる。
これらの詳細な商品カテゴリやキーワード及びその分類は、前述したテキストマイニング技術や構造化言語技術によって実施する事が出来る。

上述したように、記録手段によって「収集した商品情報を分類して蓄積」した記録情報を生成する事が出来るようになる。

次のステップ4は、前のステップによって携帯型情報処理装置内或いは携帯型情報処理装置と連携するネットワーク上の情報処理装置内に、分析及び／又は分類及び蓄積記憶処理した情報から消費者属性を生成するステップである。
本ステップでは、消費者が携帯端末に収集した商品情報を基に、消費者属性は消費者の嗜好・興味の対象・購買履歴などを表現する属性情報としてパッケージし、ネットワーク上でこれらのパッケージ化された属性情報同士をマッチングさせることを可能にする。

消費者属性の生成手段を実施するには複数の技術及び／又は方法を利用する或いはそれらの技術及び／又は方法を組み合わせて利用することが可能である。
最も簡単且つ単純な方法としては、分類された蓄積記録情報をそのまま消費者属性として使う方法である。
前述した図４に示す取得した商品情報の分類図に示すように、取得した商品情報を商品カテゴリ毎に分類し、同一カテゴリ数を加算して例えばリスト形式として蓄積記憶する。
上述した例の様に、携帯型情報処理装置に取得した商品情報を分類して記憶することが出来る。
当然、上述の例は、分類・記憶方法の一例に過ぎず、様々な分類・記憶方法を利用して本発明を実施できることは自明である。

本発明では、上述のように分類・記憶した情報から、消費者属性を生成する。
消費者属性は、前述してきたように消費者が携帯型情報処理装置に取得した商品情報等から生成されるため
消費者の嗜好・興味の対象・購買欲求対象などの情報を含む。本発明ではこの消費者属性を消費者の消費傾向と呼ぶこともある。
消費者属性は、単純に分類された商品情報をそのまま、消費者属性情報として利用することも可能であるし、携帯型情報処理装置及び／又は携帯型情報処理装置と連携するネットワーク上の情報処理装置による情報処理によって消費者属性情報を一定のルールによって構造（コード）化することによってセキュリティ性の高い消費者属性（コード）情報を生成することも可能である。
このように、取得し、分類・記憶された商品情報から、消費者情報を生成する情報処理プロセスは、具体的には携帯型情報処理装置及び／又はネットワーク上の情報処理装置にソフトウェアとして実装することが出来る。
当該ソフトウェアを本発明では消費者属性生成手段と呼ぶ。

消費者属性生成手段が、分類・記憶した商品情報、商品カテゴリ、キーワード等から、効果的な消費者属性情報を生成するには様々な方法が考えられる。
多く取得した商品カテゴリやブランドや商品キーワードに、消費者の嗜好や趣味の対象であると推測することは理にかなっている、このため上述したように、単純に分類された商品情報をそのまま、消費者属性情報として利用することも可能である。

最も単純な消費者属性生成の手段は、分類・記憶された同一の商品カテゴリ取得の回数を蓄積・加算して消費者属性とする。或いは商品ブランドの取得回数を加算して消費者のブランド嗜好傾向を表現する消費者属性情報とする方法である。この時、消費者属性生成手段は単に加算と記憶と比較の手段をソフトウェアとして実装することで実施出来る。

しかし、記憶した商品情報のカテゴリやキーワードの回数等を、消費者属性生成手段が有する一定のルール或いは情報処理プロセスによって処理することにより、マーケティングには効果的に利用することが出来て、且つ消費者個人を特定する事が出来ないような、消費者属性（コード）情報を生成することが望ましい。
本発明では、上述のような消費者属性（コード）情報を生成する消費者属性生成手段を、携帯型情報処理装置及び／又はネットワーク上の情報処理装置に予め付与する。

さらに、取得した商品情報の商品カテゴリ数の多寡を比較及び／又はクラス分けする、或いは一定のルールによって、商品カテゴリの種類と数を予め分類しておくことで消費者属性をクラスを作っておくなどの手段を実施する事が出来る。
また、一定のルールに従って、分類された消費者属性を構成するという比較的単純な方法論を利用して消費者属性生成手段を実施する事もできる。
これらの消費者属性の生成には、統計的な技術及び／又は方法を利用することが可能である。
統計的な実施処理よって、仮説に基づいて消費者属性を予め幾つかのカテゴリ或いはクラスに分類しておき、或る消費者及び／又は消費者グループが、どのカテゴリ或いはクラスに属するかを判定して、当該消費者及び／又は消費者グループにマーケティングを行うという手法は現在でも多く利用されている。
マーケティング技術でよく使われる仮説には消費者のクラスタ化（カテゴライズ）である、「Ｘ／Ｙジェネレーション」や「各プロダクトライフサイクルに対応する消費者の層化」などの手法が良く知られている。
本発明でも、同様の手法を利用して消費者属性生成手段を実施しこれらの情報を基にマッチングを実施することが出来る。

消費者属性生成手段が有する情報処理ルールの別の具体例を挙げれば、消費者属性情報をポートフォリオ分析してコード（構造）化することが考えられる。
この時、分類軸が多いほど（次元が高いほど）詳細な消費者属性が得られる。

前述したように消費者のクラスタ カテゴリは既に広く利用されている技術であり。具体的には図６のようにポートフォリオ分析して消費者を消費者属性によって一定のカテゴリーに分類することが出来る。分類軸で定義される２次元表面上の近い位置にプロットされる消費者属性は同じ様な消費傾向を有すると考えることが出来る。
当然、異なる分類軸を利用した複数のポートフォリオで消費者の属性をカテゴライズし、結果を組み合わせて消費者の属性とすることも可能である。
また、３以上の分類軸で消費者の属性を定義する場合には図７に示すように、消費者分類をクラスタリングによって実施する事も可能である。
図６や図７に示すように、蓄積した情報を商品カテゴリとその取得数によって定義された座標空間上にプロットすることで、或る消費者が携帯型情報処理装置を利用して、自らの嗜好・興味・購買欲求等に叶うと感じて取得した商品情報の商品カテゴリ数によって、当該消費者がどの消費者カテゴリに属するのかを分類することが出来る。

当然、消費者のカテゴリを定義するための軸（商品カテゴリの分類数）は複数あっても良い。複数ある場合には次元数と分類精度（＝情報マッチングの精度）が、上がるが同時にマッチングする情報も少なくなることが考えられるため、適当な次元数での消費者カテゴリ或いはクラスタリングが望ましい。
この様に、カテゴライズ或いはクラスタリングされた消費者属性は、所属するカテゴリ名、具体例を挙げれば消費者属性カテゴリ１Ａ、消費者属性クラスタ１２Ｂ等のコード名で定義することが出来る。
このようにコード名で定義した消費者属性には、氏名や性別や住所や電話番号個人を特定できる情報は含まれていない、それにも関わらず、ネットワーク上の情報処理装置がコード分類情報を有するようにしておけば、この消費者属性コード情報のみで、消費者属性と企業が告知したい商品情報とをマッチングさせることが出来るようになる、また、従来行われていた様々なマーケティング方法も殆ど本発明による携帯型情報処理装置及び／又はネットワーク上の情報処理装置が取得商品情報を基に生成した、個人を特定できる情報含まない消費者属性情報によって実施する事が可能になる。

また、消費者属性生成手段が有する情報処理ルールの別の具体例を挙げれば、予め消費者属性のパターン分類を用意しておき、記憶された商品情報カテゴリキーワード回数から
消費者の属性パターンを抽出する事も可能である。
これらは、具体的には入社試験の際に行われる性格テストやEQテストなどと同じ手法である
具体的には、予め定めたルールによって、消費者情報の分類に対応するようなコードを出力する消費者パターン分類プログラムを消費者属性生成手段に付与することで実施する事が出来る。
例を図８（消費者属性 パターンの図） にしめす。

さらに、消費者属性を生成する手段を実施するための別の方法として、前述したデータマイニング技術も利用可能である、データマイニング技術とは「データから意味のある関連やパターンを発見する」ための技術である。
代表的なデータマイニング技術であるテキストマイニング技術はテキスト情報を自動的に分析して意味のある関連やパターンを発見する。具体的には多くのテキスト情報からキーワードを抜き出し、カテゴライズ或いは関連する情報同士を比較対照することが出来るように情報処理する事が可能である。ここのような技術の具体例を挙げれば、前述した、野村総合研究所が販売している「トルゥテラー（登録商標）」がある。
このように同じ様な消費者傾向パターンを持つ消費者は同じような、嗜好・興味消費傾向を持つと仮定するという、理論は現在のマーケティングでも、消費者のターゲティングや消費者のくラスタリング或いは消費者の層化手段として広く用いられている。

＜個人を特定できる情報を扱わない消費者属性（コード）情報：携帯電話の所持者の嗜好・消費傾向を分類してコード化する例＞
上述したように、分類或いはクラスタリング或いはカテゴライズされた消費者属性は文字列や数値等でコード化された形式によって記述する事が出来る。
具体例を挙げれば、図８の例のように、消費者の消費者属性コードを、「ＡＨＫ−１２−５４」というコードで表現する事が出来る。
この消費者属性コードには、消費者の氏名や住所やメールアドレスや性別や職業や電話番号などは一切含まれていない。
消費者属性が示しているのは、この消費者が所持する携帯型情報処理装置によって、収集してきた、或いは最近取得した、嗜好や興味の対象、或いは購買意欲の対象となる、様々な商品情報を基に生成された、当該消費者の嗜好や興味や購買意欲を表す消費傾向情報のみである。

前述したように、企業が自社製品の機会を効率よく得るために、最も必要とするのは、自社製品と嗜好或いは興味の対象が合致している消費者とのチャネルであり、自社製品及び／又は競合する製品を将に購買意欲を有する見込み顧客となる消費者に対する、販売機会の獲得である。
上述の情報提供チャネル及び／又は販売機会の獲得が実現できるのであれば、原理的には消費者及び／又は見込み顧客の氏名や住所やメールアドレスや性別や職業や電話番号などと言った個人情報の獲得は必須ではない二義的な情報であるといえる。
さらに前述したように、消費者及び／又は見込み顧客の氏名や住所やメールアドレスや性別や職業や電話番号と言った個人情報は、万一流出すれば悪意を有する第３者による不正な利用により直ちに、消費者と企業に悪影響を与える。

そこで、本発明ではこのような個人を特定できる情報を取り扱わずに、分類分類或いはクラスタリング或いはカテゴライズされた消費者属性を、文字列や数値等でコード化した形式によって記述し、このコード情報のみを後述する情報マッチングに利用することで、個人情報を取り扱うことなく、消費者と企業双方がほぼリアルタイムに且つ、安全に、且つ簡便に、相互マーケティングを実施することを実現する。

詳しくは後述するが、上述した消費者属性（コード）情報のみを、ネットワーク上の情報処理装置に送信する、或いはネットワーク上の情報処理装置は上述した消費者属性（コード）情報のみを取り扱う。
そして、企業サーバーや、情報マッチングサーバー、或いはＣＲＭシステムやワントウワンマーケティングシステムや会員システムといった、現在も利用されている、様々なマーケティングシステムに、予め本発明による消費者属性（コード）情報の意味を分析することが出来る情報或いはシステムを付与しておくことで、
当該上述した消費者属性（コード）情報飲みを提供することで、企業サーバーや、情報マッチングサーバー或いはＣＲＭシステムやワントウワンマーケティングシステムや会員システムといった、現在も利用されている、様々なマーケティングシステムは、消費者属性（コード）情報の意味を分析し、当該消費者属性（コード）情報を持つ消費者が、自社製品と嗜好或いは興味の対象が合致している消費者である、或いは自社製品及び／又は競合する製品を将に購買意欲を有する見込み顧客となる消費者であるかどうかを推測或いは判断することが出来る。

当然、消費者属性（コード）情報は数多くの分類種別を設定すれば、詳細な消費者の消費傾向を知ることが出来れば、企業から見れば自社製品にマッチする消費者であるかどうかを詳細に知ることが出来る。しかしそのような証紙穴消費者属性（コード）情報に該当する消費者の総数は限られる事になる。
また、あまりにも詳細な消費者属性（コード）情報の分類は、消費者個人を特定しないという趣旨からは好ましくない。また、あまりにも詳細な消費者属性（コード）情報の分類は、後述する本発明のマッチング手段を実装した情報処理装置の情報処理の負荷を高めてしまう、具体的には携帯型情報処理装置及びネットワーク上の情報処理装置を実施する計算機の処理速度の低下を招くという悪影響がある。

しかし、あまりに大雑把な消費者属性（コード）情報の分類では、マーケティングという観点、及び本発明の目的である個人情報を伴うことなく消費者と企業の双方がそれぞれ望ましい情報を一定以上の精度でマッチングし、且つほぼリアルタイムに提供する事が出来るという趣旨から好ましくない。
この関係はトレードオフである事が自明である。消費者属性（コード）情報の種類をどのような分け方でどの程度の数に設定するかは。本発明の実施の上で、非常に重要である。
当然、当該設定は製品の種類や正確にも依り、どの程度詳細な消費者属性（コード）情報の分類が最も効率的かという統計的或いは実務的な要求にも依る。

そこで本発明では、この消費者属性（コード）情報の分類を数段階を有する分類とする事でこのトレードオフを解決する。
具体例を挙げれば、第１段階の消費者属性（コード）情報の分類の数として１６種類（２の４乗）の分類を持つクラス分けを行う。この１６種類の消費者属性（コード）情報分類のクラス分けで充分に消費者属性を定義（クラス分け）できるような情報処理や情報サービスやマッチングを行える場合は第１段階の消費者属性（コード）情報分類だけを利用することにする。
しかし、１６種類の消費者属性（コード）情報の分類（クラス分け）だけでは、充分に消費者属性をクラス分けできず
消費者と企業双方が満足できるような情報処理や情報サービスやマッチングを行えない場合には、さらに１６種類のクラスを３２（２の５乗）のクラスに分けて全てで５１２（２の９乗）種類の消費者属性（コード）情報の分類クラスに分けて、詳細に費者属性（コード）情報の分類を行い、当該消費者の消費者属性を正確に分析或いは定義する事が出来るようになる。
このように、段階に分けて消費者属性を詳細に分類して行く方法を取ることにより、簡単な分類のみで情報処理や情報サービスやマッチングを行える場合には簡単な分類で、詳細な消費者属性の分類（分析・定義）が必要な場合にはは詳細に分類するという方法を実施する事が出来る。
また、段階的な分類は、１段階目の分類をさらに詳細に分類するという方法に留まらず、２段階目以降の分類方法に１段階目と異なる方法を使うことも可能である。
具体例を挙げれば、同じ消費者の情報を１段階目の分類方法と異なるルールによって分類し、クロスマッチングを行って、消費者属性を詳細に分析定義して行く方法も効果的である。

＜リアルタイム性＞
消費者の時系列的な嗜好や興味の対象の変化を知ることは、従来の実世界におけるマーケティング方法では困難な点であった、しかし、企業にとっては当該消費者への自社製品の販売機会を逃さないためには時系列的な消費者の嗜好や興味や購買意欲の変化を知ること（しかも可能な限りリアルタイムに知ること）は、非常に重要である。簡単な表現を借りれば、消費者が欲しいモノの情報を欲しい時に与えないと販売機会を失うと言うことである。

つまりほぼリアルタイムに、嗜好や興味や消費傾向が変化する状況についての情報を得る事が出来るように実施することが望ましい。
そこで本発明では、実世界オブジェクトや購買履歴及び／又はネットワーク経由での情報収集など、消費者属性生成手段への入力が増加する或いは変化するに従って消費者属性及び消費者属性（コード）情報を、刻々と更新することでこれを実現する。
具体的には、消費者属性は収集情報が加算される度或いは、予め定めた一定の時間経過（例えば１２間等）毎に更新するように消費者属性生成手段がプログラミングされ、且つ消費者属性の更新時に後述するマッチング手段が更新された消費者属性でマッチングの情報処理を実施することで、課題を解決することが出来る。

そこで、時系列に於ける消費者の嗜好や趣味対象の変化を捉えるために、予め定められた一定時間内に取得した商品情報における商品カテゴリやブランド、キーワードの頻度分析を行う。
これにより、取得情報における消費者カテゴリの出現頻度を比較することによって、消費者の或る商品カテゴリに対する嗜好・興味・購買意欲の量的な変化を推測することが出来るようになる。

上述してきたように消費者属性生成手段は、単純に商品カテゴリ等を加算して比較する方法や、一定のルールに従って分類された消費者属性を構成するという比較的単純な方法論、或いは統計的な理論及び方法によって実現することが出来る。
さらに消費者が携帯端末に収集した商品情報を基に、消費者属性は消費者の嗜好・興味の対象・購買履歴などを表現する属性情報としてパッケージ化することができるため、ネットワーク上でこれらのパッケージ化された属性情報同士をマッチングさせることにより以下の効果が産まれる。
１、
消費者の個人情報を公開することなく消費者にマッチした情報を適切に得ることが出来るようにする事が出来る。
２、
企業にとっては、消費者の個人情報を収集・補完・管理・補完することなく、自社商品の見込み顧客でありそうな消費者に自社商品に関する情報をタイミング良く提供する事が可能になる。

＜ニューラルネットワークの利用＞
上述してきたような消費者属性の構成手段は、単純に商品カテゴリ等を加算して比較する方法や、一定のルールに従って分類された消費者属性を構成するという比較的単純な方法論、或いは統計的な理論及び方法によっている。
しかし、消費者属性などのような「人間の関心」は、時系列的な変化という面から見た場合には、非常に微妙な働きであるばかりでなく非線形的な振る舞いをする可能性がある。

しかし、消費者属性などのような「人間の関心」は、時系列的な変化という面から見た場合には、非常に微妙な働きであるばかりでなく非線形的な振る舞いをする可能性がある。
さらに、消費者は適応的な思考や行動をすると考えることもできる。つまり消費者は外部の環境或いは状況からもたらされる情報によって、その嗜好や興味購買行動を変化させる。具体例を挙げれば、消費者は、消費者の周囲の人々の嗜好や興味や購買行動、或いはマクロな市場における流行などに、消費者自身の嗜好や興味や行動が影響を受ける或いは適応することが考えられる。
このような、複雑な現象或いは適応的な現象として消費者属性を考えると、上述した線形的な方法で消費者属性を生成する情報処理を行うことは困難になる。

そこで非線形的な情報処理を行える消費者属性生成手段の実施例方法として、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズム、或いはマルチエージェントモデルを利用して消費者属性生成手段を実施することが考えられる。
当然上述の方法は、統計的な方法と組み合わせて利用することも可能である。
ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、マルチエージェントモデル等技術を利用して入力情報から出力情報を得る情報処理を行う情報装置手段をソフトウェア実装する方法については既に公知であるので詳細は記述しない。

当然、上述したような様々な方法によって生成した消費者属性を暗号化手段によって暗号化することで、携帯型情報処理装置と連携するネットワーク上の情報処理装置以外の情報処理取得が、消費者属性を解読できないようにして、セキュリティを向上させることも可能である。

マッチ箱の脳(AI)―使える人工知能のお話 森川 幸人(著) 新紀元社 学習とそのアルゴリズム―ニューラルネットワーク・遺伝アルゴリズム・強化学習 電気学会GAニューロを用いた学習法とその応用調査専門委員会 (編集)森北出版 学習とニューラルネットワーク電子情報通信工学シリーズ熊沢逸夫(著)森北出版 Cでつくるニューラルネットワーク 平野 広美 (著)パーソナルメディア ニューラルネットワーク シリーズ非線形科学入門 吉冨 康成(著) 朝倉書店

上述してきたように、携帯端末内或いはネットワーク上の情報処理装置に消費者属性生成手段を付与することにより、携帯端末内に分類し記憶した商品情報を基に後述の情報マッチングを実施する事が可能な消費者属性を生成して携帯端末内にこれを保存することが出来る。
当然前述したように、分類手段及び／又は記憶手段及び／又は消費者属性生成手段を、携帯端末とネットワークで接続された情報処理装置に置いて、携帯端末と連携して動作するようにすることによって、消費者属性を生成するようにすることも可能である。
また、生成した消費者属性の一部或いは全部をネットワーク上の情報処理装置に保存する子も可能であるし、携帯端末に返送することも可能である。
これによって携帯端末の限定的な情報処理能力しか有しない場合にも、携帯端末とネットワークによって接続された他の情報処理装置（具体的にはインターネット上の情報処理サーバー等）が、携帯端末から情報を受信して、分類や蓄積あさらに消費者属性の構成を行い構成された消費者属性のみを携帯端末に送り返すことによって限定的な情報処理能力しか有しない携帯端末においても本発明を実施することが出来る。

ステップ5は、生成した消費者属性とマッチングする情報を検索し取得するステップである。
マッチングは、携帯型情報処理装置とネットワーク接続によって接続された、ネットワーク上の情報処理装置に予めマッチング手段をソフトウェアとして付与することで実施することが可能になる。
このような、情報マッチングサービスは既にネットワークでも行われている、具体例を挙げれば、インターネット上での情報リコメンドサービス、協調フィルタリング等と呼ばれる技術がこれに当たる。
本発明ではこれらの技術を応用してマッチングを実施することも可能であるし、全く異なるマッチング手段を携帯型情報処理装置及び／又はネットワーク上の情報処理装置に付与してマッチングを実施する事も可能である。

異なるマッチング手段を実施する技術として具体例を挙げれば、マッチング手段として、単純に商品カテゴリの累積カウントとネットワーク上の情報処理装置が有する商品情報を比較するソフトウェアをネットワーク上の情報処理装置に付与しておき、消費者属性（コード）情報に対応する商品情報を評価し順位付けして、一定の閾値上の商品情報をマッチング情報として携帯型情報処理装置に返信する方法が考えられる。
或いは統計的情報処理によって消費者属性（コード）情報とネットワーク上の情報処理装置が有する情報を比較し、閾値等のルール設定によってマッチング判定するソフトウェアをネットワーク上の情報処理装置に付与しておき、マッチングする情報のみを携帯型情報処理装置に送信する方法。
或いは、前述したニューラルネットワーク等の非線形的な情報処理によって消費者属性（コード）情報と様々な情報のマッチ度を判定するソフトウェアをネットワーク上の情報処理装置に付与しておき、マッチングする情報のみを携帯型情報処理装置に送信する方法。等様々な方法でマッチング手段を実施する事が可能である。

また、本発明では、マッチング手段を付与したネットワーク上の情報処理装置が、マッチングする情報を当該ネットワーク上の情報処理装置以外のネットワーク上の情報処理装置から検索し収集して、マッチングした情報を携帯型情報処理装置に送信するという段階的な方法で実施する事も可能である。
さらに、携帯型情報処理装置にマッチング手段を付与して、携帯型情報処理装置にネットワーク上の情報処理装置から様々な情報を収集してマッチングを行うことも可能であるし。

ネットワーク上のみではなく、ユビキタス環境からマッチング情報を得ることも可能である。
ユビキタス環境からマッチング情報を得る方法の具体例を挙げれば、実世界オブジェクトと携帯型情報処理装置間の情報取得（提供）を、特願２００２−０３６２０２に記載されているように、ルールベースで行う、或いはルールベースで自動的に行うようにすることで、消費者が所持する携帯型情報処理装置によって、ネットワーク上のみならず、実世界オブジェクトからも消費者属性（コード）情報に対応する情報を得る事が出来るようになる。
或いは、センサーネット等のユビキタスにセンサーデバイスや通信デバイスが埋め込まれた環境において、それらのデバイスと携帯型情報処理装置が情報を交換することによって、マッチング情報の取得を行うことも可能である

或いは、上述したようなクライアントサーバー型の情報処理のみならず、ピアツーピア型の情報交換システム、例えばグヌテラのようなセンターサーバーを持たずにファイル交換を行う技術を利用してマッチングを行う事もできる。或いはアドホックネットワーク技術を利用して、予めマッチング手段を付与した携帯型情報処理装置同士でネットワークを構成して、ネットワーク構成単位の携帯型情報処理装置同士でマッチング処理を行うことも可能である。
マッチングのステップで、様々なネットワーク上でパッケージ化され及び／又は暗号化された属性情報と、ネットワーク上の情報処理装置が有する情報を、マッチング手段によってマッチングさせることで、消費者の個人情報を公開することなく消費者にマッチした情報を適切に得ることが出来るようにする事が出来る。
同時に本発明による消費者属性を基にしたマッチングによって企業にとっては、消費者の個人情報を収集・補完・管理・補完することなくさらに個人情報漏洩の危険を持たずに、自社商品の見込み顧客でありそうな消費者に自社商品に関する情報をタイミング良く提供する事が可能になる。

具体的には、前述した消費者属性（コード）情報のみを、ネットワーク上の情報処理装置に送信する、或いはネットワーク上の情報処理装置は上述した消費者属性（コード）情報のみを取り扱う。
そして、企業サーバーや、情報マッチングサーバー、或いはＣＲＭシステムやワントウワンマーケティングシステムや会員システムといった、現在も利用されている、様々なマーケティングシステムに、予め本発明による消費者属性（コード）情報の意味を分析することが出来る情報或いはシステムを付与しておくことで、
当該上述した消費者属性（コード）情報飲みを提供することで、企業サーバーや、情報マッチングサーバー或いはＣＲＭシステムやワントウワンマーケティングシステムや会員システムといった、現在も利用されている、様々なマーケティングシステムは、消費者属性（コード）情報の意味を分析し、当該消費者属性（コード）情報を持つ消費者が、自社製品と嗜好或いは興味の対象が合致している消費者である、或いは自社製品及び／又は競合する製品を将に購買意欲を有する見込み顧客となる消費者であるかどうかを推測或いは判断することが出来る。

また、マッチングのシステム全体を、モバイルエージェント技術によって実装することで、さらにセキュリティ性の高い状態で本発明を実施する事が出来る。
具体的には、携帯端末にモバイルエージェント機能を付与し、ネットワーク上の情報処理装置にもモバイルエージェントにもモバイルエージェント実行環境を実装して、モバイルエージェントに消費者属性を持たせてネットワーク上でマッチングする情報を捜索させ、マッチする情報が存在したときには、携帯端末に持ち帰らせるという方法である。

この時、モバイルエージェントが持つ消費者属性情報自体はネットワーク上の情報処理装置には非公開と、することで、非常にセキュリティの高い状態で、マッチング処理を行うことが出来るようになる。
モバイルエージェント技術の実施方法については参考の非特許文献以外に多くの特許出願明細書に詳しく、開示されている。
Javaモバイル・エージェント 岩井 俊弥 著 ISBN：４−８８３７３−１１０−３

上述したように、消費者属性（コード）情報を基に、マッチング手段が情報マッチングを実施することで、ネットワーク上の情報処理装置及び／又はモバイルエージェント等の情報処理によって
消費者属性（コード）情報にマッチする情報を、携帯型情報処理装置に得ることが出来る。

ステップ6はマッチングした情報（情報を組み合わせたサービス）を消費者に提示するステップ
マッチングによって得られた情報は、携帯型情報処理装置等に付与された表示手段、例えば携帯型情報処理装置内蔵の、及び／又は携帯型情報処理装置と接続されたモニター等によって消費者に提示される。

このように、本発明を利用すれば、消費者自らの嗜好・興味対象・購買欲求等の対象であると感じ或いは考えて、携帯型情報処理装置に取得した商品情報をトリガーとして、消費者の消費傾向を集約或いは推測した消費者属性（コード）情報を生成し、消費者の嗜好・興味の対象・購買欲求の対象となる或いは、消費者の消費行動の参考となる情報を、ほぼ自動的に消費者に提示することが出来る様になる。

そして、企業は自らの製品を、見込み顧客である可能性が高い消費者に対し、タイミングを失することなく提示することが出来る様になる。
当然、本発明を実行すれば、携帯型情報処理装置には、消費者の嗜好・興味・購買欲求に叶う商品情報が並列的に収集され、消費者に対して各商品の情報が提示される可能性が高い。換言すれば、消費者は本発明によって容易に、自らの嗜好に叶う、或いは興味のある、或いは購買欲求を持つような、商品の情報を網羅的に得られるため、より自らの欲求に叶う、良い商品を、より安価に購買できるようになる。
これは、ネットワーク上で現在存在する、商品比較サイトや価格比較サイトをイメージしていただければ理解が容易である。

また、本発明を利用すれば、単に消費者の属性にマッチする情報を提供するだけではなく。
消費者属性）によって定義される、消費者の嗜好に叶う、或いは興味のある、或いは購買欲求）にマッチする。商品を自動的に予約及び／又は購入する事もできる。
これは、消費者が自らの嗜好や興味及び／又は購買対象と考えている商品を確実に購入したい場合には、非常に便利な機能である。
このような商品のイメージとしては、例えば、購買することが可能な人数が限られている、コンサートのチケット、限定的にしか生産されない商品（限定品）等。或いは自らの嗜好に叶う新製品をいち早く購入したい、と言う様な消費者のニーズに対しては有効である。

上述の自動的な予約及び／又は購入機能を実施するためには、一定の閾値を設けることが好ましい。
具体例を挙げれば、一定の閾値を超えた商品に対しては、自動的に携帯型情報処理装置が予約情報を、当該商品の予約を行うインターネット上のサーバーに送信することで、当該商品をリアルタイムに予約し、予約確定後に消費者に、当該商品の予約が出来たことを通知する、消費者は予約した商品の購入の意志決定を行い、購入作業を行う事が出来る。

当然、この時には消費者個人を特定できない消費者属性（コード）情報ではなく、予約に必要な消費者を特定できる個人情報（氏名、電話番号、住所等）を、予め携帯型情報処理装置の記憶手段に記憶させておき、インターネット上のサーバーに送信することが望ましい。
さらに、非常にマッチング精度が高い商品情報に関しては、携帯型情報処理装置が当該商品を販売するインターネット上のサーバーに、消費者のクレジットカード情報等の購買に必要な情報を送信することによって消費者の手を煩わすことなく、リアルタイムに商品を購入することが可能なる。

上述したようなリアルタイム性は、具体的にはネットワーク上の情報処理装置に消費者属性（コード）情報にマッチングする商品情報が発生したら、直ぐに携帯型情報処理装置に情報を送信するというイベントのフラグを立てておくことで実施出来る。

消費者属性（コード）情報に対して、マッチ商品情報のマッチングの程度を、数値的に（例えば、７０％以上、８０％以上、９５％以上等のように）定義することによって、この閾値を、情報提供、リアルタイム自動予約実行、リアルタイム自動購入手続き実行などの、段階に分けることが出来る。
上述したように、本発明によって実施する事が可能になる、このような機能は、早い者勝ちの限定的な数量の商品を、いち早く購入する場合には効果的である。
この様な本発明の実施は、消費者は購入のチャンスを逃すことなく、企業はマーケティングから製造、販売に至る計画をリアルタイムに効率的に実行することが可能になる。

さらに、このような、マッチング閾値についても、後述する判断及び学習手段を用いて、精度を向上させることが望ましい。

＜評価手段＞
上述したように、消費者の属性情報にマッチングするとして、取得された情報が、消費者に提示されたとき、消費者は単にこれを閲覧するに留まらず、当該取得情報を評価することによって、後述する学習手段と組み合わせて消費者属性情報やマッチング閾値をさらに高精度にすることが出来る。

例えば、簡単に評価を５段階に分け、「とても良い」「普通」「あまり良くない」「悪い」等の評価を、取得情報にたいして与えることが出来る評価手段をソフトウェアとして携帯型情報処理装置に付与する。
当然、評価手段と評価方法は、もっと複雑にさらに詳細する事も可能であるし、マーケティングの実施に効果的なディレクションを含むものであっても良い。
この評価によって、後述する学習を行うことが出来るようになる。

さらに、後述の携帯型情報処理装置に付与された、キャラクターが評価にたいして、表情を変える等で反応する等の機能を設ければ、携帯型情報処理装置とコミュニケーションしているかのような感覚的な効果をもたらすことが出来る。

ステップ8は機械学習するステップである。マッチングした情報に対する評価情報を基に、機械学習を行い、消費者属性の重み付けを変化させるなどの方法によよって、より消費者の嗜好・興味の対象或いは購買意欲の対象となる情報を提供出来る。

具体的には機械学習と呼ばれる技術を利用して、本発明による携帯型情報処理装置及び／又はネットワーク上の情報処理装置等に学習手段を実施する事が出来る。
機械学習手段は前述のニューラルネットワーク遺伝的アルゴリズム等の技術を応用した技術であり、ソフトウェアとして携帯型情報処理装置やネットワーク上の情報処理装置に実装して、取得したマッチング情報を評価し、機会学習によって消費者属性（コード）情報そのものをさらに高精度なマッチング情報を取得するように変更することが出来る。

消費者属性生成手段が生成した消費者属性情報をマッチング情報として得られた、消費者の嗜好・趣味の適応した提供情報のマッチング情報を評価することによって、消費者属性情報＝情報提供の精度をより高めるための手段を持つことが望ましい。
この目的を実現する為の具体例を挙げれば、機械学習手段を利用することが考えられる。
機械学習手段を本発明の装置及び／又はシステムに付与することによって、消費者属性を生成する方法、及び／又は消費者属性情報によって得られた提供情報を評価し、消費者属性情報を生成する各要素の重み付けを自動的に変化させてより、より正確でマッチング精度の高い消費者属性を生成することが考えられる。

機械学習手段の具体例としては、人間の脳の機能を模したニューラルネットワークや、生物の遺伝的な進化を模した遺伝的アルゴリズムを利用することが考えられる。
これらの方法を携帯端末及び／又は携帯端末と協調するインターネット上のサーバーなどの情報処理装置にソフトウェアとして実装し、複数の要素から例えば消費者属性のような単一の出力を得て、出力の結果を評価することによって各要素の重み付けを変化させ出力がより適応的になるように学習する方法論や機械学習手段をソフトウェアとして実装する方法については既に広く公知である。

ニューラルネットワークを利用する具体例を挙げれば、ニューラルネットワークによる機械学習手段を携帯端末及び／又は携帯端末と協調するインターネット上のサーバーに消費者属性生成手段と協調して動作するように付与する、さらにマッチングによって得られた情報を携帯端末上で例えば５段階評価する。
低い評価が得られた場合、及び／又は低い評価が続いた場合には、機械学習手段は現在の消費者属性を生成する各要素（取得及び／又は購買した商品カテゴリ情報等）の重み付けを変更して、更新された消費者属性を出力する。
当然、更新された消費者属性は、当該消費者属性情報によって得られたマッチング結果（提供された情報）を再度評価される。
この機械学習プロセスを繰り返すことによって、より消費者の嗜好・興味にマッチングする効果的な情報を取得する事が出来る消費者属性を生成することが可能になる。
当然、マッチング結果について消費者の評価が高い消費者属性は消費者の嗜好・趣味を高度に反映する正確な消費者属性情報を生成することが出来る。
また、マッチング閾値についても、評価手段と学習手段を用いて、精度を向上させることができる。

当然、機械学習手段に取得情報以外の市場情報を、消費者の外部の環境情報として入力する事も可能である。
例えば、流行情報を入力情報として利用することが考えられる。
具体例を挙げれば、インターネット上のサーバーが現在流行している商品及び／又は商品カテゴリについての情報を持ち、携帯端末がインターネット上のサーバーにアクセスした際にこれらの流行情報を携帯端末の消費者属性生成手段に送信する、携帯端末の消費者属性生成手段は、流行情報（商品及び／又は商品カテゴリ情報）を入力されると、当該商品や商品カテゴリの重み付け係数を高める様にしておく。
この方法によって本発明の携帯端末装置及び／又はシステムは、より流行を反映した消費者属性の生成並びに情報提供を行うことが出来る様になる。
このように、単に消費者が取得した情報だけではなく、消費者が生活している市場の状況などのような様々な社会的な要素の影響を取り込んだ上で消費者属性を生成する事が出来るようになる。

また、多数の消費者の消費者属性情報を集計して、マクロな市場の傾向を推測する技術として本発明を利用することが可能である。

携帯端末と協調して動作するネットワーク上の情報処理装置に、多数の消費者属性情報を収集し、さらにその時系列的な変化及び地域的な差異等を計算して、マクロな市場の傾向や変化を把握し、さらに今後の傾向を推測するために利用することが出来る。

当然前述したような、消費者属性以外の市場に関わる要素（例えば流行の商品や宣伝広告の投下量など、さらに社会的なデータである人口動態や地域特性などのデータ、さらには社会科学仮説やルールベースの仮説など）を追加して

多数のデータを利用して統計的な処理を行う方法については、従来から広く行われてきた方法を利用して情報処理を行い統計的な出力を得ることが考えられる。
また前述したニューラルネットワーク等、或いは非線形的な方程式を利用した社会科学的な仮説、マルチエージェントモデルなどを利用して非線形的な情報処理を行って市場傾向の把握や予測を行うことも可能である。

このように、本発明には単に個人の消費者属性を生成するだけではなく、市場の大きな流れである消費トレンドを把握するための技術としての利用価値がある。

本発明の携帯型情報処理装置に各ステップの情報処理状況や取得情報を表示する際、或いは消費者属性を有するモバイルエージェントの物理的なイメージを表現する技術として、特願2004-145261にあるような携帯端末上で育成する「キャラクター」、「エージェント」を利用することが考えられる。
これにより、消費者の嗜好や興味について良く知っている「ペット」や「友人」が住み着いていて、消費者に様々な商品やサービスの情報を提供してくれるかのような優れたユーザーインターフェース備えた状態で本発明を提供する事が出来る。
特願2004-145261

具体例を挙げれば、携帯端末上で育成する「キャラクター」、「エージェント」を消費者インターフェースとして利用すれば、自らは嗜好・興味・購買欲求に応じて、様々な商品の情報を携帯型情報処理装置に取得するだけで、
消費者はあたかも自らの携帯型情報処理装置に、自らの嗜好や興味の対象や購買欲求の対象となるような商品について常に最新の情報を有している「友人」「ペット」「エージェント」が住み着いているかのように、情報を探し回る労力を費やすことなく、自らの欲求にマッチした情報を簡単に得ることが出来る。
さらに、これらの「友人」「ペット」「エージェント」が消費者に提示した情報について、簡単な評価を与えるだけで、これらの「友人」「ペット」「エージェント」が、消費者のために勉強努力して、さらに消費者にマッチした情報を提供するという使いやすく且つ高機能な効果を得ることが出来る携帯型の情報処理装置及び／又は携帯型情報処理装置と連携するシステムを実現することが出来る。

上述してきたように、本発明はユビキタス環境から、消費者が情報を取得し、取得情報を基に消費者属性を生成して、ネットワーク上或いは実世界で効果的に情報流通及び／又はマーケティングを行う技術に関する発明である。

本発明を企業から見た場合には、インターネットの世界のみではなく、実世界に於ける消費者の嗜好や興味や購買履歴などを基に、自社製品の対象顧客となり得る様々な消費者に対してダイレクトマーケティング及び／又は宣伝広告を行うことができる技術に関する
さらに、本発明では上述の技術の実施に、個人を特定する情報を扱わないことを特徴とするため、企業が個人情報漏洩のリスクを回避する事が出来る。

また、本発明を消費者から場合には携帯型情報処理装置を利用して、携帯型情報処理装置を所持する消費者の嗜好や興味の対象或いは購買した商品ｙサービスに関わる情報を収集し、当該消費者の嗜好や興味や購買履歴にマッチすると思われる、商品やサービスの情報を、当該消費者が所持する携帯型情報処理装置或いはホームサーバー或いはロボットなどに得ることが出来るシステムに関する技術である。

発明の全体フローチャート 商品コードの例 取得した商品情報の分類例 商品カテゴリによる分類例 キーワードによる分類例 ポートフォリオの例 ３次元ポートフォリオの例 消費者属性を分類してコード化する例。 携帯型情報処理装置を略示的に示したブロック図

符号の説明

１は消費者が所持する携帯型情報処理装置
２は実世界オブジェクト
３はネットワーク上の情報処理装置

Claims (22)

1. 実世界及び／又はネットワーク及び／又はユビキタス環境から
   商品情報等の消費者向け情報を取得する
   手段を有する携帯型情報処理装置であって、当該携帯型情報処理装置に商品情報等の消費者向け情報を表示及び／又は記憶することを特徴とした携帯型情報処理装置。
2. POS（ポイントオブセールス）システムレジスター（金銭登録機）と通信する手段を有する携帯型情報処理装置であって、携帯型情報処理装置の所持者が購入した製品の情報をPOSレジスターから受信し、携帯型情報処理装置購入商品の情報を表示及び／又は記憶することを特徴とした携帯型情報処理装置。
3. 請求項１及び／又は請求項２に記載の携帯型情報処理装置であって、さらにインターネット等のネットワーク接続手段を有し、インターネット等のネットワーク上の情報処理装置に接続して、商品、或いは商品及び／又はサービスの説明書、或いは広告等の商品及び／又はサービスの情報を、閲覧及び／又は取得し、閲覧及び／又は取得した情報及び／又は当該情報を提供したネットワーク上の情報処理装置を特定する情報を、表示及び／又は記憶することを特徴とした携帯型情報処理装置。
4. 請求項１及び／又は請求項２及び／又は請求項３に記載の携帯型情報処理装置であって、取得した情報及び／又は閲覧した情報及び／又は購入した商品情報を、分類して記憶することを特徴とする携帯型情報処理装置。
5. 請求項１及び／又は請求項２及び／又は請求項３及び／又は請求項４に記載の携帯型情報処理装置であって、取得した情報及び／又は閲覧した情報及び／又は購入した商品情報から、携帯型情報処理装置の所有者の消費傾向及び／又は属性情報を生成することを特徴とする携帯型情報処理装置。
6. 請求項１及び／又は請求項２及び／又は請求項３及び／又は請求項４及び／又は請求項５に記載の携帯型情報処理装置であって、
   前記分類して記憶した情報、及び／又は所有者の消費傾向及び／又は属性情報を基に、実世界に存在する情報提供手段から、携帯型情報処理装置の所有者の消費傾向及び／又は属性情報にマッチする情報を自動的に取得することを特徴とする携帯型情報処理装置
7. 請求項１及び／又は請求項２及び／又は請求項３及び／又は請求項４及び／又は請求項５に記載の携帯型情報処理装置であって、
   携帯型情報処理装置相互の通信手段を有し、携帯型情報処理装置相互に通信し
   前記分類して記憶した情報、及び／又は所有者の消費傾向及び／又は属性情報を基に、所有者の消費傾向及び／又は属性情報にマッチする情報を、他の携帯型情報処理装置から取得することを特徴とする携帯型情報処理装置
8. 請求項１及び／又は請求項２及び／又は請求項３及び／又は請求項４及び／又は請求項５に記載の携帯型情報処理装置であって、
   インターネット等のネットワーク接続手段を有し、インターネット等のネットワーク上の情報処理装置に接続し
   前記分類して記憶した情報、及び／又は所有者の消費傾向及び／又は属性情報を基に、所有者の消費傾向及び／又は属性情報にマッチする情報を、ネットワーク上の情報処理装置から取得することを特徴とする携帯型情報処理装置
9. 請求項６から請求項８に記載の携帯型情報処理装置であって、取得したマッチする所有者の消費傾向及び／又は属性情報にマッチする情報を評価することによって、学習することを特徴とする携帯型情報処理装置。
10. 請求項１から請求項９に記載の、携帯型情報処理装置であって、消費者インターフェースとして、キャラクター或いはエージェントを利用する、携帯型情報処理装置。
11. 請求項１から請求項１０に記載の、携帯型情報処理装置であって、インターネット等のネットワークへの接続手段を有し、ネットワーク上の情報処理装置に接続して、情報処理の一部或いは全部を、ネットワーク上の情報処理装置で行うことを特徴とした、携帯型情報処理装置並びに情報処理システム。
12. 請求項１から請求項１０に記載の、携帯型情報処理装置であって、所持者の個人的な情報処理取得（ホームサーバーへ等）への接続手段を有し、所持者の個人的な情報処理取得（ホームサーバーへ等）に接続して、情報処理の一部或いは全部を、所持者の個人的な情報処理取得（ホームサーバーへ等）で行うことを特徴とした、携帯型情報処理装置並びに情報処理システム。
13. 請求項１から請求項１０に記載の、携帯型情報処理装置であって、ロボット装置への接続手段を有し、ロボット装置に接続して、情報処理の一部或いは全部を、ロボット装置で行うことを特徴とした、携帯型情報処理装置並びに情報処理システム。
14. 請求項５から請求項１３に記載の、携帯型情報処理装置及び／又は情報処理を行うシステムであって、消費者個人を特定することが出来ない、消費者属性情報によって、情報サービスを行うことを特徴とした、携帯型情報処理装置及び／又は情報処理を行うシステム。
15. 請求項１３及び請求項１４に記載のシステムを利用して、所有者の消費傾向及び／又は属性情報を基に、行動する、ロボット装置。
16. 請求項１から請求項１５の発明によって得られた情報を基に、マーケティングを行うシステム。
17. 請求項４から請求項１５記載の発明によって得られた情報を基に、一消費者の消費傾向の把握及び／又は消費者嗜好の推移及び／又は変化を捉えるシステム。
18. 請求項４から請求項１７記載の発明によって得られた情報を収集して情報処理することにより、マクロな市場の傾向及び／又は変化を捉えるシステム。
19. 請求項４から請求項１８に記載の発明において、消費者個人を特定する事が不可能或いは困難な消費者属性情報のみを扱うことを特徴とした携帯型情報処理装置並びにシステム。
20. 請求項４から請求項１８に記載の発明において、単に情報を提供するだけではなく。消費者属性にマッチする、商品を自動的に予約及び／又は購入することを特徴とする、携帯型情報処理装置及び／又はネットワーク上の情報処理装置並びにシステム。
21. 請求項４から請求項１５記載の発明によって得られた情報を基に、一消費者の消費傾向の把握及び／又は消費者嗜好の推移及び／又は変化を捉えるマーケティング方法。
22. 請求項４から請求項１７記載の発明によって得られた情報を収集して情報処理することにより、マクロな市場の傾向及び／又は変化を捉えるマーケティング方法。

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