JP2007072843A - 予測情報の課金システム - Google Patents

Abstract

【課題】 予測情報の情報価値に応じて課金し、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる予測情報の課金システムを提供する。
【解決手段】 利用者に有料で提供する所定の予測対象に対する予測情報Ａの料金Ｄを決定するための処理を、コンピュータ演算処理によって実行する予測情報の課金システムであって、予測情報Ａの情報価値Ｃを設定するための変動情報Ｂとして、予測情報Ａの情報属性Ｅ、予測情報Ａの利用者の利用者属性Ｆ、若しくは、これらに関連する関連情報の入力を受け付ける入力手段１１と、変動情報Ｂと情報価値Ｃの対応関係を規定した情報価値設定ルール１２ａに基づいて、予測情報Ａに対する情報価値Ｃを設定する情報価値設定手段１２と、情報価値Ｃに基づいて、予測情報Ａに対する料金Ｄを設定する料金設定手段１３と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、予測情報の課金システム、特に、利用者に有料で所定の予測対象に対する予測情報を提供する場合における予測情報の課金システムに関する。

従来、例えば、電力やガス等のエネルギを供給するエネルギ供給元では、エネルギ供給を適切に行うため、気象予測情報等の予測情報から、電力需要やガス需要等のエネルギ需要をより精度良く予測する必要がある。気象予測情報を精度良く予測する技術には、例えば、広域の気象観測データを局地の気象観測データを用いて補正し、補正済み気象予測データを用いて気象予測情報を得る気象予測方法がある（例えば、特許文献１参照）。また、気象予測情報を提供する技術として、外部から取得した予報資料データ及び実況値データに基づいて、常時、気象予測を行い、気象予測情報を提供可能にした気象予報システムがある（例えば、特許文献２参照）。

ここで、予測情報を利用するエネルギ供給元等では、このような気象予測情報等を予測機関から購入する場合があり、従来は、一般的に、予測情報は月額固定料金で販売されていた。尚、予測情報としては、気温予測情報や降水予測情報等の気象予測情報だけでなく、例えば、株価予測情報、エネルギや商品等の価格予測情報及び需要予測情報等がある。

予測情報を提供し課金する技術には、例えば、配信する予測情報の種類やその数に応じて料金を徴収する医学気象予報配信システムがある（特許文献３）。また、予測情報を提供し課金する他の技術としては、マンション等の集合住宅において、最新の気象予測情報や、近隣イベント情報、安売り情報、災害情報等を提供するサーバを備え、各戸に設置されたユーザ端末からサーバに対するアクセス料金を固定料金として課金する気象情報提供システムがある（特許文献４）。

特開２００２−３２８１７８号公報 特開２００２−３５７６７０号公報 特開２００２−３１１１５８号公報 特開２００２−２４４５６号公報

しかしながら、予測情報は時間の経過や予測精度によってその情報価値が変動するにもかかわらず、特許文献３または４のシステムのような従来の一般的なシステムでは、予測情報をその情報価値とは無関係に定額料金で提供する構成であったため、利用者の料金設定に対する納得度が低いという問題があった。具体的には、時間の経過によって価値が減少する予測情報では、該予測情報の予測対象時点ではその価値がゼロになるにもかかわらず料金が一定であるため、利用者の理解を得ることが困難になる。また、一般に、予測精度の低い情報は情報価値が低く、場合によっては利用者に損失を与えるという問題がある。

本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、予測情報の情報価値に応じて課金し、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる予測情報の課金システムを提供する点にある。

上記目的を達成するための本発明に係る予測情報の課金システムは、利用者に有料で提供する所定の予測対象に対する予測情報の料金を決定するための処理を、コンピュータ演算処理によって実行する予測情報の課金システムであって、前記予測情報の情報価値を設定するための変動情報として、前記予測情報の情報属性、前記予測情報の利用者の利用者属性、若しくは、これらに関連する関連情報の入力を受け付ける入力手段と、前記変動情報と前記情報価値の対応関係を規定した情報価値設定ルールに基づいて、前記予測情報に対する前記情報価値を設定する情報価値設定手段と、前記情報価値に基づいて、前記予測情報に対する料金を設定する料金設定手段と、を備えてなることを特徴とする。

本発明によれば、変動情報と情報価値の対応関係を規定した情報価値設定ルールに基づいて予測情報に対する料金を設定することができる。これによって、利用者が価値が高いと考える予測情報の料金を高く、価値が低いと考える予測情報の料金を低くすることができ、従来の一般的な課金システムによる定額料金に比して、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる。

上記特徴の本発明に係る予測情報の課金システムは、更に、前記入力手段が、前記変動情報として、前記予測情報の予測時からの経過時間を受け付け可能であり、前記情報価値設定ルールが、前記経過時間が長い前記予測情報ほど前記情報価値が低くなるように規定されていることを特徴とする。

本発明によれば、情報価値設定ルールが、予測情報の予測時からの経過時間が長い予測情報ほど情報価値が低くなるように規定されているので、経過時間の長い予測情報ほど料金を低く、経過時間の短い予測情報ほど料金を高くでき、更に、予測情報の予測対象時点で料金を０にすることもできる。これによって、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる。

上記何れかの特徴の本発明に係る予測情報の課金システムは、更に、前記入力手段が、前記変動情報として、前記予測情報の予測精度を受け付け可能であり、前記情報価値設定ルールが、前記予測精度が高い前記予測情報ほど前記情報価値が高くなるように規定されていることを特徴とする。

本発明によれば、情報価値設定ルールが、予測精度の高い予測情報ほど情報価値が高くなるように規定されているので、予測精度の高い予測情報ほど料金を高くできる。一般的に、予測精度の高い予測情報は予測精度の低い予測情報よりも価値が高いことから、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる。

上記何れかの特徴の本発明に係る予測情報の課金システムは、更に、前記入力手段が、前記変動情報として、前記予測対象の実績値に対する平年値若しくは平均値との差を示す第１乖離度を受け付け可能であり、前記情報価値設定ルールが、前記第１乖離度が大きい前記予測情報ほど前記情報価値が高くなるように規定されていることを特徴とする。

一般的に、予測対象の実績値に対する平年値若しくは平均値との差を示す第１乖離度は、予測情報が実現したときの効果となって現れ、第１乖離度が大きい予測情報は、予測対象の実績値に対する平年値若しくは平均値より予測情報が実現したときの効果が高いと言える。従って、本発明によれば、情報価値設定ルールが、第１乖離度が大きい予測情報ほど情報価値が高くなるように規定されており、第１乖離度が大きい予測情報ほど料金を高く設定できるので、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる。

上記何れかの特徴の本発明に係る予測情報の課金システムは、更に、前記入力手段が、前記変動情報として、前記予測情報と他の予測機関による前記予測対象に対する予測情報との差を示す第２乖離度を受け付け可能であり、前記情報価値設定ルールが、前記第２乖離度が大きい前記予測情報ほど前記情報価値が高くなるように規定されていることを特徴とする。

一般的に、他の予測機関による予測対象に対する予測情報との差を示す第２乖離度は、予測情報が実現したときの効果となって現れる。ここで、気象庁等の公的機関の予報は無料で入手できるが、第２乖離度が大きい予測情報は、誰でも入手可能な情報より予測情報が実現したときの効果が高いと言える。従って、本発明によれば、情報価値設定ルールが、第２乖離度が大きい予測情報ほど情報価値が高くなるように規定されており、第２乖離度が大きい予測情報ほど料金を高く設定できるので、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる。

上記何れかの特徴の本発明に係る予測情報の課金システムは、更に、前記入力手段が、前記変動情報として、予測対象時期毎の単位変動当たりの影響度を受け付け可能であり、前記情報価値設定ルールが、単位変動当たりの影響度が大きい前記予測対象時期の前記予測情報ほど前記情報価値が高くなるように規定されていることを特徴とする。

一般的に、予測情報は予測対象時期に応じて利用者に対する影響度が異なるが、本発明によれば、情報価値設定ルールが、単位変動当たりの影響度が大きい予測対象時期の予測情報ほど情報価値が高くなるように規定されているので、影響度が大きい予測対象時期の予測情報の料金を高くできる。具体的には、例えば、夏場の気象に大きく影響を受けるエアコンメーカ、飲料メーカ、水着メーカにとっては、夏場の気象予測情報の価値は高いと言える。このようなメーカに対し、夏場の気象予測情報の料金を高く設定することで、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる。同様に、冬場の気象に大きく影響を受ける暖房機器メーカにとっては、冬場の気象予測情報の価値は高いと言える。このようなメーカに対し、冬場の気象予測情報の料金を高く設定することで、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる。

上記何れかの特徴の本発明に係る予測情報の課金システムは、更に、前記入力手段が、前記変動情報として、他の予測機関による前記予測対象に対する予測情報の発表時期を受け付け可能であり、前記情報価値設定ルールが、前記発表時期の経過前の前記予測情報の前記情報価値を、前記発表時期の経過後の前記予測情報の前記情報価値に対し、相対的に高くなるように規定されていることを特徴とする。

本発明によれば、情報価値設定ルールが、発表時期の経過前の予測情報の情報価値を、発表時期の経過後の予測情報の情報価値に対し、相対的に高くなるように規定されているため、例えば、気象庁等の気象予測機関が発表していない気象予測情報については料金を高く設定し、気象予測機関が発表した予測情報については料金を低く設定でき、これによって、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる。

上記何れかの特徴の本発明に係る予測情報の課金システムは、更に、前記入力手段が、前記変動情報として、前記利用者属性と前記情報属性との関連性を受け付け可能であり、前記情報価値設定ルールが、前記利用者の業種と前記関連性の強い前記情報属性を備える前記予測情報ほど前記情報価値が高くなるように規定されていることを特徴とする。

一般的に、予測情報が収益に与える影響は、利用者の業種等の利用者属性と気象予測等の予測情報の属性によって異なるが、本発明によれば、情報価値設定ルールが、利用者の業種と関連性の強い情報属性を備える予測情報ほど情報価値が高くなるように規定されているため、例えば、収益に与える影響の大きい予測情報の料金を高く設定できる。具体的には、エアコンメーカや飲料メーカ等の企業の収益は気象予測情報に左右されることから、このような気象予測情報に関連性の強いメーカに気象予測情報の料金を高く設定し、他の予測情報の料金を低く設定することで、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる。

上記何れかの特徴の本発明に係る予測情報の課金システムは、更に、前記入力手段が、複数の前記変動情報を受け付け可能であり、前記情報価値設定ルールが、前記複数の変動情報と前記情報価値との対応関係を規定してあることを特徴とする。

本発明によれば、上記何れかの特徴の本発明に係る予測情報の課金システムの情報価値設定ルールを組合わせて利用することができ、より適切な料金設定が可能になるとともに、予測情報の購入に対する利用者の納得度を向上させることができる。

以下、本発明に係る予測情報の課金システム（以下、適宜「本発明システム」と略称する）の実施形態を図面に基づいて説明する。

本発明システムは、利用者に有料で提供する所定の予測対象に対する予測情報の料金を決定するための処理を、コンピュータ演算処理によって実行する予測情報の課金システムであり、コンピュータのハードウェアとそのハードウェア上で実行されるアプリケーションソフトウェアで構成されている。尚、ここでの予測情報は、予測情報提供サーバから取得し、予測情報提供サーバは、過去の実績データを記憶した実績データベースと、予測値のデータを記憶した予測データベースを備えている。

〈第１実施形態〉
本発明システムの第１実施形態について、図１及び図２を基に説明する。

先ず、本発明システムの構成について説明する。ここで、図１は、本発明システム１の概略構成を示すブロック図であり、本発明システム１は、入力手段１１、情報価値設定手段１２、及び、料金設定手段１３から構成されており、本実施形態では、更に、変動情報算出手段１０を備えている。また、予測情報提供サーバ２とＬＡＮ及びインターネット５の何れかを介してデータ通信可能に構成され、利用者端末３及び他の予測機関４とインターネット５を介してデータ通信可能に構成されている。

ここでの本発明システム１は、利用者端末３からのアクセスに基づいて、利用者が必要とする予測情報Ａに対する料金Ｄを決定するとともに、予測情報提供サーバ２から予測情報Ａを取得して利用者端末３に提供し、予測情報Ａに対する課金を行う。本発明システム１は、利用者端末３からアクセスがあると、先ず、本発明システム１を利用可能な利用者であるかを認証し、認証された利用者に対して予測情報Ａを提供するとともに、提供した予測情報Ａとその情報属性Ｅ、アクセス日時等を記憶手段１４に記憶するように構成されている。本発明システム１には、利用者の利用者属性Ｆとして、業種等が予め記憶されている。

変動情報算出手段１０は、変動情報Ｂを入力手段１１に入力する。ここでの変動情報算出手段１０は、本発明システム１の記憶手段１４、予測情報提供サーバ２、利用者端末３或いは予測機関４等から情報収集し、収集した情報が変動情報Ｂとして利用できる場合は直接入力手段１１に入力し、収集した情報をそのまま変動情報Ｂとして利用できない場合には、変動情報Ｂの算出を行う。

入力手段１１は、予測情報Ａの情報価値Ｃを設定するための変動情報Ｂとして、予測情報Ａの情報属性Ｅ、予測情報Ａの利用者の利用者属性Ｆ、若しくは、これらに関連する関連情報の入力を受け付ける。

ここで、情報属性Ｅとしては、例えば、気温や天候等の予測対象、予測情報Ａの予測時からの経過時間、予測精度、予測対象の実績値に対する平年値若しくは平均値との差、他の予測機関４による予測対象に対する予測情報Ａとの差、予測対象時期、他の予測機関４による発表時期、予測情報Ａを導出した予測地域、予測地域の人口、予測地域の総生産（ＧＲＰ）の値、予測地域における他の予測機関４の数等を想定している。利用者属性Ｆとしては、例えば、利用者の業種や地域等、関連情報としては、利用者属性Ｆと情報属性Ｅとの関連性等を想定している。

情報価値設定手段１２は、変動情報Ｂと情報価値Ｃの対応関係を規定した情報価値設定ルール１２ａに基づいて、予測情報Ａに対する情報価値Ｃを設定する。ここでは、更に、設定した情報価値Ｃを記憶手段１４に記憶する。

料金設定手段１３は、情報価値Ｃに基づいて、予測情報Ａに対する料金Ｄを設定する。ここでは、更に、設定した料金Ｄを記憶手段１４に記憶するとともに、利用者が操作する利用者端末３の表示部に表示させる。

次に、本発明システム１の動作について、図２を基に詳細に説明する。本実施形態では、予測情報Ａが発表されて（予測時）からの経過時間に応じて情報価値Ｃが変動する場合を想定して説明する。更に、予測対象として月平均気温を想定し、予測情報提供サーバ２が、予測対象月を９月として月平均気温の６ヶ月予測を行う場合を想定して説明する。

本実施形態の変動情報算出手段１０は、変動情報Ｂとして、予測時からの経過日数を、利用者に提示する予測情報Ａの予測対象月の予測時と、利用者が本発明システム１にアクセスした日時に基づいて算出し、入力手段１１に出力する。

本実施形態の入力手段１１は、変動情報算出手段１０から、変動情報Ｂとして予測情報Ａの予測時からの経過時間を受け付ける。

本実施形態の情報価値設定手段１２は、情報価値設定ルール１２ａが、経過時間が長い予測情報Ａほど情報価値Ｃが低くなるように規定されている。本実施形態における情報価値Ｃは、係数を想定している。ここで、図２は、経過時間と情報価値Ｃとの対応関係を示している。具体的には、情報価値設定手段１２は、図２（ａ）に示すように、予測情報提供サーバ２が月平均気温の６ヶ月予測を行うので、予測時である３月の予測情報Ａの価値が最も高くなるように設定し、１日毎に均等に価値を減少させ、予測対象月である９月には予測情報Ａの価値が０となるように設定する処理を行う。

料金設定手段１３は、基準料金に情報価値設定手段１２が設定した情報価値Ｃを乗じた値を料金Ｄとして設定し、設定した料金Ｄを、経過日数とともに利用者端末３に表示する。ここでの基準料金は予測時の料金であり、１００万円を想定している。更に、利用者端末３からの要求に従って、６ヶ月間の料金Ｄの推移を示すグラフ等をともに利用者端末３に表示させる構成としても良い。

尚、本実施形態では、情報価値Ｃに基準料金を乗じた値を料金Ｄとして設定したが、情報価値Ｃと料金Ｄとが同じになるように情報価値Ｃを設定しても良い。また、利用者端末３への料金Ｄの表示は、利用者の要求があった場合にのみ行うように構成しても良い。

更に、本実施形態では、図２（ａ）に示すようにグラフ上で直線状となるように情報価値Ｃを減少させたが、ステップ状、曲線状、若しくは、これらの組み合わせとなるように情報価値Ｃを減少させるように構成しても良い。更に、本実施形態の情報価値設定ルール１２ａは、１日毎に情報価値Ｃが低くなるように規定してあるが、図２（ｂ）に示すように、月単位で情報価値Ｃが低くなるように規定しても良いし、週単位や時間単位で情報価値Ｃが低くなるように規定しても良い。

〈第２実施形態〉
本発明システム１の第２実施形態について、図３を基に説明する。本実施形態では、予測精度に応じて情報価値Ｃが変動する場合を想定している。また、第１実施形態と同様に、予測対象として月平均気温を想定し、予測情報提供サーバ２が、予測対象月を９月として月平均気温の６ヶ月予測を行う場合を想定して説明する。

本実施形態の変動情報算出手段１０は、変動情報Ｂとして予測精度を算出する。ここでの予測精度は、各月毎の月平均気温の予測値の標準偏差であり、変動情報算出手段１０は予測情報提供サーバ２に記憶された過去の実績データを用いて標準偏差をσ算出する。ここで、図３（ａ）、（ｂ）は、気象予測における予測情報Ａの標本平均値の確率変動の一例を示している。具体的には、予測対象月（９月）の平均気温を、図３（ａ）、（ｂ）に示す確率分布から予測する。確率分布の分布形状は、任意の既知の予測モデルを過去の実績値でバックテストした場合の誤差のばらつきから求められる。確率分布の中心値は、前記予測モデルから算出する。尚、図３（ａ）は、大気の状態が比較的安定し（例えば１２月）、ばらつきが少なく予測精度の高い月の相対頻度であり、図３（ｂ）は、大気の状態が不安定な（例えば１１月）、ばらつきが大きく予測精度の低い月の相対頻度を示している。

本実施形態の入力手段１１は、変動情報算出手段１０から、変動情報Ｂとして予測精度、ここでは、標準偏差σを受け付ける。

本実施形態の情報価値設定手段１２は、情報価値設定ルール１２ａが、予測精度が高い（標準偏差σの値が小さい）予測情報Ａほど情報価値Ｃが高くなるように規定されている。本実施形態では、情報価値設定手段１２は、標準偏差σと情報価値Ｃとの対応関係を示したテーブルを備えており、このテーブルから、標準偏差σに基づいて情報価値Ｃを設定する。

ここで、図４は、標準偏差σと情報価値Ｃとの対応関係を示したテーブルの一例を示しており、標準偏差σ、情報価値Ｃ（係数）、及び、料金Ｄの対応関係を示している。より具体的には、図４に示すように、情報価値Ｃは、標準偏差σが０．３以下の場合を基準値１．０として、標準偏差σが０．３より大きく０．５以下の場合（０．３＜σ≦０．５）は０．７に規定されている。同様に、標準偏差σが０．５より大きく１．０より小さい場合（０．５＜σ≦１．０）は０．５に規定され、標準偏差σが１．０より大きく１．５より小さい場合（１．０＜σ≦１．５）は０．３に規定され、標準偏差σが１．５より大きい場合（１．５＜σ）は０．１に規定されている。

料金設定手段１３は、第１実施形態と同様に、情報価値設定手段１２が設定した予測対象月（９月）の情報価値Ｃを係数として基準料金（ここでは１００万）に乗じて料金Ｄとして設定し、設定した予測対象月（９月）の料金Ｄを利用者端末３に表示する。尚、利用者端末３からの設定に基づいて、利用者が必要とする予測対象月の料金Ｄのみを利用者端末３に表示するように構成しても良い。

〈第３実施形態〉
本発明システム１の第３実施形態について、図５を基に説明する。本実施形態では、平年値若しくは平均値との乖離度（第１乖離度）に応じて情報価値Ｃが変動する場合を想定している。また、上記各実施形態と同様に、予測対象として月平均気温を想定し、予測情報提供サーバ２が、予測対象月を９月として月平均気温の６ヶ月予測を行う場合を想定して説明する。

本実施形態の変動情報算出手段１０は、過去の実績データから予測対象月の平年値を算出して基準値とし、基準値から予測対象月の予測値を引いた値（基準値−予測値）を第１乖離度Ｋとして算出する。例えば、平年値として、９月の平年値（３０年平年値）を算出し、９月の予測値との差（第１乖離度Ｋ）を算出する。

本実施形態の入力手段１１は、変動情報算出手段１０から、変動情報Ｂとして第１乖離度を受け付ける。

本実施形態の情報価値設定手段１２は、情報価値設定ルール１２ａが、第１乖離度Ｋが大きい予測情報Ａほど情報価値Ｃが高くなるように規定されている。本実施形態では、情報価値設定手段１２は、第１乖離度Ｋと情報価値Ｃとの対応関係を示したテーブルを備えており、このテーブルから、第１乖離度Ｋに基づいて情報価値Ｃを設定する。

ここで、図５は、第１乖離度Ｋと情報価値Ｃとの対応関係を示したテーブルの一例を示しており、第１乖離度Ｋ、情報価値Ｃ、及び、料金Ｄの対応関係を示している。尚、ここでは、第１乖離度Ｋが正の場合と負の場合とでは、情報価値Ｃが異なる場合について示している。例えば、夏場、冷夏の場合は第１乖離度Ｋが正の値をとなり、猛暑の場合は第１乖離度Ｋが負の値をとなるが、空調機器メーカや飲料メーカ等、冷夏により業績が悪化する企業にとっては、冷夏の場合の予測情報Ａの方が価値が高いと言える。従って、図５では、第１乖離度Ｋが大きい場合に情報価値Ｃが高くなるとともに、第１乖離度Ｋが正の値をとる場合の方が負の値をとる場合よりも相対的に情報価値Ｃが高くなるように規定されている。

より具体的には、図５に示すように、情報価値Ｃは、第１乖離度Ｋが１．０より大きい場合を基準値１．０として、第１乖離度Ｋが０．５より大きく１．０以下の場合（０．５＜Ｋ≦１．０）は０．５に規定されている。同様に、第１乖離度Ｋが０．５より大きく１．０以下の場合（−０．５≦Ｋ≦０．５）は０．１に規定され、第１乖離度Ｋが０．５より大きく１．０以下の場合（−１．０≦Ｋ＜−０．５）は０．３に規定され、第１乖離度Ｋが０．５より大きく１．０以下の場合（Ｋ＜−１．０）は０．７に規定されている。

料金設定手段１３は、情報価値設定手段１２が設定した情報価値Ｃを係数として基準料金（ここでは１００万）に乗じて料金Ｄとして設定し、設定した料金Ｄを利用者端末３に表示する。尚、利用者端末３からの要求に従って、平年値及び予測値、第１乖離度Ｋ等をともに表示するように構成しても良い。

尚、本実施形態の平年値は、３０年平均値を求めたが、１０年平均値や２０年平均値等であっても良いし、温暖化などの傾向を加味した値等であっても良いし、過去データから二次回帰や移動平均から求めるようにしても良い。

〈第４実施形態〉
本発明システム１の第４実施形態について、図６を基に説明する。本実施形態では、他の予測機関４の予測情報との乖離度（第２乖離度）に応じて情報価値Ｃが変動する場合を想定している。また、上記各実施形態と同様に、予測対象として月平均気温を想定し、予測情報提供サーバ２が、予測対象月を９月として月平均気温の６ヶ月予測を行う場合を想定して説明する。

本実施形態の変動情報算出手段１０は、予測情報Ａと他の予測機関４による予測対象に対する予測情報との差を示す第２乖離度を算出する。変動情報算出手段１０は、先ず、インターネット５を介して他の予測機関４による予測情報を収集する。具体的には、例えば、気象庁の予測情報を収集する場合は、気象庁のホームページが更新されたときに、インターネット５を介して該ホームページのソースコードを取得し、このソースコードから月平均気温の予測値を抽出する。そして、気象庁の予測対象月の月平均気温の予測値を基準値とし、予測情報提供サーバ２の予測対象月の月平均気温の予測値を取得し、これらの差（基準値−予測情報提供サーバ２の予測値）を第２乖離度Ｌとして算出する。例えば、気象庁の９月の予測値を抽出し、予測情報提供サーバ２から９月の予測値を取得してその差を算出する。

本実施形態の入力手段１１は、変動情報算出手段１０から、変動情報Ｂとして第２乖離度を受け付ける。

本実施形態の情報価値設定手段１２は、情報価値設定ルール１２ａが、第２乖離度Ｌが大きい予測情報Ａほど情報価値Ｃが高くなるように規定されている。本実施形態では、情報価値設定手段１２は、第２乖離度Ｌと情報価値Ｃとの対応関係を示したテーブルを備えており、このテーブルから、第２乖離度Ｌに基づいて情報価値Ｃを設定する。

ここで、図６は、第２乖離度Ｌと情報価値Ｃとの対応関係を示したテーブルの一例をしめしており、第２乖離度Ｌ、情報価値Ｃ、及び、料金Ｄの対応関係を示している。尚、ここでは、第３実施形態と同様に、第２乖離度Ｌが正の場合と負の場合とでは、情報価値Ｃが異なる場合について示している。より具体的には、図６に示すように、情報価値Ｃは、第２乖離度Ｌが１．０より大きい場合を基準値１．０として、第２乖離度Ｌが０．５より大きく１．０以下の場合（０．５＜Ｌ≦１．０）は０．５に規定されている。同様に、他の第２乖離度Ｌについても情報価値Ｃが規定されている。

料金設定手段１３は、情報価値設定手段１２が設定した情報価値Ｃを係数として基準料金（ここでは１００万）に乗じて料金Ｄとして設定し、設定した料金Ｄを利用者端末３に表示する。尚、利用者端末３からの要求に従って、他の予測機関４の予測値、第２乖離度等をともに表示するように構成しても良い。

〈第５実施形態〉
本発明システム１の第５実施形態について、図７を基に説明する。本実施形態では、予測対象時期毎の単位変動当たりの影響度に応じて情報価値Ｃが変動する場合を想定している。更に、本実施形態では、予測情報Ａの利用者として、エアコンや暖房機器を販売する空調機器メーカやエネルギ供給業者等を想定して説明する。

本実施形態の変動情報算出手段１０は、変動情報Ｂとして、予測対象時期の単位変動当たりの影響度を取得する。本実施形態では、予測対象時期毎（月毎）の影響度を、例えば、０〜１の係数として数値等で示した表を予め備えている。ここで、図７は、各月毎の影響度、情報価値Ｃ、及び、料金Ｄの対応関係を示す表である。変動情報算出手段１０は、情報属性Ｅの予測対象時期を利用者端末３から特定して、特定した予測対象時期の影響度を取得する。

本実施形態の入力手段１１は、変動情報算出手段１０から、変動情報Ｂとして予測対象時期（例えば９月）の影響度を受け付ける。

本実施形態の情報価値設定手段１２は、情報価値設定ルール１２ａが、単位変動当たりの影響度が大きい予測対象時期の予測情報Ａほど情報価値Ｃが高くなるように規定されている。情報価値設定手段１２は、利用者が予測情報Ａを利用する予測対象月の情報価値Ｃを、図７に示す表から取得する。情報価値Ｃは、７月の影響度を基準値１．０とし、影響度が大きい場合に係数が大きくなるように規定されている。

具体的には、図７に示すように、空調機器メーカでは、エアコンの販売に大きく影響するため、夏場（７月前後）の予測情報Ａの価値が高く規定されている。また、エネルギ供給業者では、エネルギ消費に大きく影響するため（寒波が来ると各家庭において暖房機器が使用されエネルギ消費が増大するため）、１１月の予測情報Ａの価値が高く規定されている。尚、ここでは、図７に示すように、影響度と情報価値Ｃとが同じ値に設定されているが、所定の重み付け係数を乗じた値を情報価値Ｃとして規定しても良い。

料金設定手段１３は、情報価値設定手段１２が規定した、利用者が予測情報Ａを利用する予測対象月の情報価値Ｃを係数として基準料金（ここでは１００万）に乗じて料金Ｄとして設定し、利用者端末３に表示する。更に、本実施形態では、利用者端末３からの要求に従って、設定した１２ヶ月分の料金Ｄを全て利用者端末３に表示するように構成しても良い。

〈第６実施形態〉
本発明システム１の第６実施形態について、図８を基に説明する。本実施形態では、他の予測機関４による予測情報の発表時期に応じて情報価値Ｃが変動する場合を想定している。更に、予測対象として気象予測を想定して説明する。尚、本実施形態では、他の予測機関４として気象庁を想定し、気象庁において３ヶ月気象予測が発表されており、予測情報提供サーバ２が６ヶ月予測を行う場合を想定して説明する。

本実施形態の変動情報算出手段１０は、変動情報Ｂとして、他の予測機関４による予測対象に対する予測情報の発表時期を取得する。具体的には、変動情報算出手段１０は、他の予測機関４から予測情報の発表時期を取得してデータベース化し、入力手段１１に入力する。

本実施形態の入力手段１１は、変動情報算出手段１０から、変動情報Ｂとして、他の予測機関４による予測対象に対する予測情報の発表時期を受け付け可能に構成されている。ここで入力される発表時期は、変動情報算出手段１０によって予めデータベース化されており、このデータベースから取得する。

本実施形態の情報価値設定手段１２は、情報価値設定ルール１２ａが、発表時期の経過前の予測情報Ａの情報価値Ｃを、発表時期の経過後の予測情報Ａの情報価値Ｃに対し、相対的に高くなるように規定されている。ここで、図８は、経過時間及び発表時期に対する情報価値Ｃの対応関係を示しており、予測対象月が９月、気象庁の９月の気象予測の発表が６月に行われる場合について示している。図８では、予測情報提供サーバ２は６ヶ月予測を行うため、予測時点の３月から発表時の６月までの情報価値Ｃが、発表時の６月から９月までの情報価値Ｃより相対的に高くなっている。

料金設定手段１３は、情報価値設定手段１２が設定した情報価値Ｃを係数として基準料金（ここでは１００万）に乗じて料金Ｄとして設定する。ここでの基準料金は、第１実施形態と同様に、予測時の料金であり、１００万円を想定している。また、現在時点における予測対象月毎の予測情報Ａに対する料金Ｄを利用者端末３に表示する。尚、利用者端末３からの要求に従って、発表時期の前後の料金Ｄをともに利用者端末３に表示させる構成としても良い。また、本実施形態では、情報価値Ｃと料金Ｄとが同じである場合を想定して説明したが、情報価値Ｃに所定の重み付け係数を乗じた値を料金Ｄとして設定しても良い。

尚、本実施形態では、変動情報算出手段１０は、発表時期を予めデータベース化して入力手段１１に入力する構成としたが、自動的に気象庁のホームページにアクセスし、発表を確認してから、発表が行われた予測情報に関するデータを入力手段１１に入力する構成としても良い。この場合には、情報価値設定手段１２は、入力が行われてから情報価値Ｃを所定量引き下げる処理を行うように構成する。

〈第７実施形態〉
本発明システム１の第７実施形態について、図９を基に説明する。本実施形態では、利用者属性Ｆと情報属性Ｅとの関連性に応じて情報価値Ｃが変動する場合を想定している。更に、予測対象として月平均気温を想定して説明する。

本実施形態の変動情報算出手段１０は、変動情報Ｂとして、利用者属性Ｆと情報属性Ｅとの関連性を特定し入力手段１１に入力する。ここでの利用者属性Ｆは、利用者の業種であり、業種として、電力、ガス、飲料、衣料、通信及び造船等を想定して説明する。利用者の業種は、予め記憶された利用者属性Ｆに基づいて特定する。利用者属性Ｆと情報属性Ｅとの関連性は、具体的には、利用者の業種における月間業績と月平均気温との相関係数Ｒで表される。

本実施形態の入力手段１１は、変動情報Ｂとして、利用者属性Ｆと情報属性Ｅとの関連性、即ち、相関係数Ｒを受け付け可能に構成されている。

本実施形態の情報価値設定手段１２は、情報価値設定ルール１２ａが、利用者の業種と関連性の強い情報属性Ｅを備える予測情報Ａほど情報価値Ｃが高くなるように規定されている。情報価値設定手段１２は、情報価値Ｃを図９に示す表から取得する。ここで、図９は、業種（利用者属性Ｆ）、相関係数Ｒ（関連性）、情報価値Ｃ、及び、料金Ｄの対応関係を示す表である。具体的には、月間業績と月平均気温との関連性の強い電力及びガスでは、相関係数Ｒが０．８より大きく（０．８＜Ｒ）設定されており、情報価値Ｃは、この場合を基準値１．０として規定されている。更に、情報価値Ｃは、相関係数Ｒが０．５より大きく０．８以下（０．５＜Ｒ≦０．８）の飲料及び衣料では０．５に規定されている。同様に、相関係数Ｒが０．５以下（Ｒ≦０．５）の通信及び造船では０．１に規定されている。

料金設定手段１３は、情報価値設定手段１２が規定した情報価値Ｃを係数として基準料金（１００万）に乗じて料金Ｄとして設定し、利用者端末３に表示する。

〈第８実施形態〉
本発明システム１の第８実施形態について、図１０を基に説明する。本実施形態では、入力手段１１が、複数の変動情報Ｂを受け付け可能であり、情報価値設定ルール１２ａが、複数の変動情報Ｂと情報価値Ｃとの対応関係を規定してある場合について説明する。また、上記第１〜第４実施形態と同様に、予測対象として月平均気温を想定し、予測情報提供サーバ２が、予測対象月を９月として月平均気温の６ヶ月予測を行う場合を想定して説明する。

本実施形態の変動情報算出手段１０は、変動情報Ｂとして、予測時からの経過日数を算出し、他の予測機関４による予測対象に対する予測情報の発表時期を取得して、入力手段１１に入力する。尚、経過時間は、第１実施形態と同様に、利用者に提示する予測情報Ａの予測対象月の予測時と、利用者が本発明システム１にアクセスした日時に基づいて経過日数を算出する。発表時期は、第６実施形態と同様に、予めデータベース化されており、このデータベースから取得する。

本実施形態の入力手段１１は、変動情報算出手段１０から、変動情報Ｂとして、予測情報Ａの予測時からの経過時間と、他の予測機関４による予測対象に対する予測情報の発表時期を受け付ける。

本実施形態の情報価値設定手段１２は、情報価値設定ルール１２ａが、経過時間が長い予測情報Ａほど情報価値Ｃが低くなるように規定されているとともに、発表時期の経過前の予測情報Ａの情報価値Ｃを、発表時期の経過後の予測情報Ａの情報価値Ｃに対し、相対的に高くなるように規定されている場合について説明する。ここで、図１０は、経過時間及び発表時期に対する情報価値Ｃの対応関係を示しており、予測対象月が９月、気象庁の９月の気象予測の発表が６月に行われる場合について示している。より詳細には、情報価値設定手段１２は、予測時点の３月で最も情報価値Ｃが高くなるように設定し、発表時の６月まで少しずつ情報価値Ｃを減少させ、発表時点の６月で情報価値Ｃを所定量引き下げる処理を行う。更に、情報価値設定手段１２は、６月から少しずつ情報価値Ｃを減少させ、予測対象月の９月には情報価値Ｃが０になるように設定する処理を行う。

料金設定手段１３は、情報価値設定手段１２が設定した情報価値Ｃを係数として基準料金（ここでは１００万）に乗じて料金Ｄとして設定する。更に、ここでは、現在時点における予測対象月毎の予測情報Ａに対する料金Ｄを利用者端末３に表示する。尚、利用者端末３からの要求に従って、所定の予測対象月の予測情報Ａに対する６ヶ月間の料金Ｄの推移を示すグラフ等についても利用者端末３に表示させる構成としても良い。また、本実施形態では、情報価値Ｃと料金Ｄとが同じである場合を想定して説明したが、情報価値Ｃに所定の重み付け係数を乗じた値を料金Ｄとして設定しても良い。

尚、本実施形態では、第６実施携帯と同様に、発表時期を予めデータベース化して入力手段１１に入力する構成としたが、利用者端末３が、自動的に気象庁のホームページにアクセスし、発表を確認してから、発表が行われた予測情報に関するデータを入力手段１１に入力する構成としても良い。

〈第９実施形態〉
続いて、本発明システム１の第９実施形態について説明する。本実施形態では、第８実施形態とは組合わせる情報価値設定ルール１２ａが異なる場合について説明する。本実施形態では、第１実施形態（予測情報Ａの予測時からの経過時間に応じて情報価値Ｃが変化する場合）及び第２実施形態（予測精度に応じて情報価値Ｃが変化する場合）を組合わせた場合について説明する。

本実施形態の入力手段１１は、変動情報Ｂとして、予測情報Ａの予測時からの経過時間を受け付ける。ここでは、第１実施形態と同様に、利用者に提示する予測情報Ａの予測対象月の予測時と、利用者が本発明システム１にアクセスした日時に基づいて経過日数を算出する。更に、本実施形態の入力手段１１は、変動情報Ｂとして、予測情報Ａの予測精度を受け付ける。ここでは、第２実施形態と同様に、予測情報提供サーバ２に記憶された過去の実績データから予測対象月の標準偏差σを算出する。

本実施形態の情報価値設定手段１２は、利用者が予測情報提供サーバ２にアクセスした日における図２（ａ）に示す情報価値Ｃを基準料金として、図４のテーブルに当てはめて情報価値Ｃを算出する。具体的には、９月の月平均気温を３月１日（予測時）に取得した場合、経過時間に応じた情報価値Ｃは、図２（ａ）より、１００万となる。更に、予測精度に応じた情報価値Ｃは、９月の標準偏差σ＝０．４とすると、図４より、基準料金×０．７となる。従って、１００万×０．７＝７０万が本実施形態における９月の情報価値Ｃとなる。

本実施形態の料金設定手段１３は、第１及び第２実施形態と同様に、情報価値設定手段１２が設定した予測対象月（９月）の情報価値Ｃを料金Ｄとして設定し、設定した予測対象月（９月）の料金Ｄを利用者端末３に表示する。具体的には、７０万円が利用者端末３に提示される。

〈別実施形態〉
以下、本発明システム１の別実施形態について説明する。

〈１〉上記各実施形態では、変動情報算出手段１０を本発明システム１内に独立して設けたが、入力手段１１、予測情報提供サーバ２、利用者端末３、或いは、他の任意の装置内に設けられていても良い。

〈２〉尚、情報価値設定ルール１２ａは、テーブル化されたルールに限られず、所定の関数によって規定されるルールであっても良い。

〈３〉また、情報価値設定ルール１２ａが、予測情報提供サーバ２が予測情報Ａを予測した地域における、他の予測機関４の数が多い地域ほど情報価値Ｃが低くなるように規定されていても良い。例えば、多数の気象予測会社が予測情報Ａを提供している主要都市では、情報価値Ｃが低くなるように規定し、あまり多くの気象予測会社が予測情報Ａを提供していない地方都市では、情報価値Ｃが高くなるように規定されていても良い。

〈４〉更に、情報価値設定ルール１２ａが、予測情報Ａの予測対象時までの期間が長い程（長期予測であるほど）情報価値Ｃが高くなるように規定されていても良い。短期予測情報Ａを提供する予測機関４の数より、長期予測情報Ａを提供する予測期間の数が少ないことから、情報価値設定ルール１２ａを、長期予測情報Ａほど情報価値Ｃが高くなるように規定することで、利用者の納得度を高めることができる。

〈５〉上記各実施形態では、予測情報提供サーバ２が予測情報Ａとして気象予測を提供する場合について説明したが、株価予測や、商品価格予想等、他の予測情報Ａを提供するサーバであっても良い。

本発明に係る予測情報の課金システムの概略構成を示すブロック図 本発明に係る予測情報の課金システムの第１実施形態における経過時間と予測情報価値の対応関係を示すグラフ 本発明に係る予測情報の課金システムの第２実施形態における確率頻度と標本平均値との対応関係を示すグラフ 本発明に係る予測情報の課金システムの第２実施形態における予測精度と除法価値と料金の対応関係を示すテーブル 本発明に係る予測情報の課金システムの第３実施形態における予測精度と除法価値と料金の対応関係を示すテーブル 本発明に係る予測情報の課金システムの第４実施形態における予測精度と除法価値と料金の対応関係を示すテーブル 本発明に係る予測情報の課金システムの第５実施形態における予測精度と除法価値と料金の対応関係を示す表 本発明に係る予測情報の課金システムの第６実施形態における経過時間と予測情報価値の対応関係を示すグラフ 本発明に係る予測情報の課金システムの第７実施形態における予測精度と除法価値と料金の対応関係を示す表 本発明に係る予測情報の課金システムの第８実施形態における経過時間と予測情報価値の対応関係を示すグラフ

符号の説明

１ 本発明に係る予測情報の課金システム
２ 予測情報提供サーバ
３ 利用者端末
４ 予測機関
５ 通信ネットワーク
１０ 変動情報算出手段
１１ 入力手段
１２ 情報価値設定手段
１２ａ 情報価値設定ルール
１３ 料金設定手段
１４ 記憶手段
Ａ 予測情報
Ｂ 変動情報
Ｃ 情報価値
Ｄ 料金
Ｅ 情報属性
Ｆ 利用者属性

Claims (9)

1. 利用者に有料で提供する所定の予測対象に対する予測情報の料金を決定するための処理を、コンピュータ演算処理によって実行する予測情報の課金システムであって、
   前記予測情報の情報価値を設定するための変動情報として、前記予測情報の情報属性、前記予測情報の利用者の利用者属性、若しくは、これらに関連する関連情報の入力を受け付ける入力手段と、
   前記変動情報と前記情報価値の対応関係を規定した情報価値設定ルールに基づいて、前記予測情報に対する前記情報価値を設定する情報価値設定手段と、
   前記情報価値に基づいて、前記予測情報に対する料金を設定する料金設定手段と、を備えてなることを特徴とする予測情報の課金システム。
2. 前記入力手段が、前記変動情報として、前記予測情報の予測時からの経過時間を受け付け可能であり、
   前記情報価値設定ルールが、前記経過時間が長い前記予測情報ほど前記情報価値が低くなるように規定されていることを特徴とする請求項１に記載の予測情報の課金システム。
3. 前記入力手段が、前記変動情報として、前記予測情報の予測精度を受け付け可能であり、
   前記情報価値設定ルールが、前記予測精度が高い前記予測情報ほど前記情報価値が高くなるように規定されていることを特徴とする請求項１または２に記載の予測情報の課金システム。
4. 前記入力手段が、前記変動情報として、前記予測対象の実績値に対する平年値若しくは平均値との差を示す第１乖離度を受け付け可能であり、
   前記情報価値設定ルールが、前記第１乖離度が大きい前記予測情報ほど前記情報価値が高くなるように規定されていることを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の予測情報の課金システム。
5. 前記入力手段が、前記変動情報として、前記予測情報と他の予測機関による前記予測対象に対する予測情報との差を示す第２乖離度を受け付け可能であり、
   前記情報価値設定ルールが、前記第２乖離度が大きい前記予測情報ほど前記情報価値が高くなるように規定されていることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の予測情報の課金システム。
6. 前記入力手段が、前記変動情報として、予測対象時期毎の単位変動当たりの影響度を受け付け可能であり、
   前記情報価値設定ルールが、単位変動当たりの影響度が大きい前記予測対象時期の前記予測情報ほど前記情報価値が高くなるように規定されていることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の予測情報の課金システム。
7. 前記入力手段が、前記変動情報として、他の予測機関による前記予測対象に対する予測情報の発表時期を受け付け可能であり、
   前記情報価値設定ルールが、前記発表時期の経過前の前記予測情報の前記情報価値を、前記発表時期の経過後の前記予測情報の前記情報価値に対し、相対的に高くなるように規定されていることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の予測情報の課金システム。
8. 前記入力手段が、前記変動情報として、前記利用者属性と前記情報属性との関連性を受け付け可能であり、
   前記情報価値設定ルールが、前記利用者の業種と前記関連性の強い前記情報属性を備える前記予測情報ほど前記情報価値が高くなるように規定されていることを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の予測情報の課金システム。
9. 前記入力手段が、複数の前記変動情報を受け付け可能であり、
   前記情報価値設定ルールが、前記複数の変動情報と前記情報価値との対応関係を規定してあることを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の予測情報の課金システム。