JP2008021104A

JP2008021104A - ゴルフパーティーマッチングシステム及びパーティマッチングシステム

Info

Publication number: JP2008021104A
Application number: JP2006191871A
Authority: JP
Inventors: Reiji Kanai; 令次金井
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2006-07-12
Filing date: 2006-07-12
Publication date: 2008-01-31

Abstract

【課題】ゴルフパーティを適切かつ効率的にマッチングする。
【解決手段】ゴルファー識別情報およびゴルファータイプと、他のゴルファータイプとの相性ポイントとを記憶する記憶装置１０ａと、パーティー編成の要求に基づいた特定の条件下のプレーヤーグループにおいて相性ポイントが最大となる複数のパーティー編成パターンを生成するゴルフパーティーマッチングシミュレーション手段２４とを備える。
【選択図】図２

Description

ゴルフパーティを適切かつ効率的にマッチングするゴルフパーティーマッチングシステム及びパーティマッチングシステムに関する。

ゴルフは４人を１単位としてパーティーを組んでゴルフ場でプレーすることが多い。この場合、仲のいい仲間や会社などの集まりで、４人を探してゴルフ場にパーティーとして申し込み、その４人でラウンドするのが通常である。そして、４人集まらない場合は、３人以下で申し込み、ゴルフ場は、４人にするために、別に申し込みをした人とをあわせて４人のパーティーを組むことが多い。また、ゴルフ場の会員は一人で予約することも多く、この場合、全く知らない者同士がラウンドすることになるが、ゴルフは長時間にも及ぶ競技でもあり、その技術レベルや性格などに応じて合わない者同士がパーティーを組まれると、その知らない者同士はゴルフを楽しむことができないこともあった。また、これまで不快な思いをすることを嫌い一人で予約することを避けてきたゴルファーも数多く潜在しており、一人で予約しても快適なラウンドが期待できるシステムがある場合には、そうしたゴルファー達のラウンドへの潜在的な欲求を満たせると同時に、ゴルフ場への来場者を増加させることも出来る。
ゴルフのパーティー作成に言及したものとして、たとえば特許文献１に記載のものがある。

特開２００２−１５００３０号公報特開２００２−３１２５３０号公報特開２００３−２４８７７１号公報

従来技術に示したゴルフパーティマッチング手法では、適切なパーティを組むことが困難で場当たり的となり、４人集まらないときにゴルフをやるインセンティブが失われることとなる。そのために実際にゴルフをプレーすることを諦めてしまうケースも多々存在しており、ゴルファーのラウンドプレーの欲求に応えられないだけでなく、ゴルフに関するマーケット全般に不活性な面を与えている。
また、ゴルフ以外の、複数のプレーヤーがパーティーを形成して行う他の事象においても同様のことが言える。
本発明は上記問題点を解消するためになされ、その目的とするところは、ゴルフパーティを適切かつ効率的にマッチングするゴルフパーティーマッチングシステム及びパーティマッチングシステムを提供することにある。

この発明のある観点によれば、ゴルファー毎に個人識別情報、登録者自身のゴルファータイプ度ポイントとゴルファーとしてのタイプ及び他のゴルファーをタイプとして見た時のそのゴルファーのゴルファータイプとの相性ポイントとをゴルファー個人情報として記憶するゴルファー個人情報記憶手段と、ゴルフパーティーの編成を依頼された複数人のゴルファーを、所定人数のゴルフパーティーの複数の組み合わせパターンに編成し、このパーティー組み合わせパターンをゴルファーの組み合わせを換えて順次生成し、前記ゴルファー個人情報記憶手段から個人情報、ゴルファータイプ、ゴルファータイプ同士の相性ポイントを読み出し、ゴルファータイプ同士の相性ポイントを基に、組み合わせパターン毎に、個人評価ポイント、パーティー評価ポイント、組み合わせパターン評価ポイントを算出し、評価ポイントが最大となるゴルフパーティー組み合わせパターンを抽出するゴルフパーティーマッチングシミュレーション手段と、ゴルフプレーの実績が積まれるに伴い、プレーしたゴルファーの自身のゴルファータイプにかかわる実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中のゴルファー個人情報に記憶されているゴルファータイプ度ポイントを補正・更新するゴルファータイプ度ポイント補正手段と、実際にプレーしたゴルファーの共にプレーした他のゴルファーのゴルファータイプとの相性にかかわる実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中のゴルファー個人情報に記憶されているゴルファータイプ同士の相性ポイントを補正・更新する相性ポイント補正手段とを備えるゴルフパーティーマッチングシステムが提供される。

この発明の別の観点によれば、前記ゴルフパーティーマッチングシミュレーションは、ゴルフパーティー編成パターン生成手段、ゴルフパーティー編成パターン評価ポイント演算手段、ゴルフパーティー編成パターン評価手段からなり、ゴルフパーティー編成パターン生成手段はゴルフパーティーの編成を依頼した複数人のゴルファーを前記所定人数のゴルフパーティーの組み合わせパターンに編成し、このパーティー編成パターンを順次ゴルファーの組み合わせを換えて生成するものであり、ゴルフパーティー編成パターン評価ポイント演算手段は、前記ゴルファー個人情報記憶手段に形成されたゴルファー個人情報ファイルに記憶された各ゴルファーのゴルファータイプ及びゴルファータイプ同士の相性ポイントに基づいて、生成されたゴルフパーティー編成パターンすべてについて、各パーティーに所属する各ゴルファーの同一パーティー内の他のゴルファーに関する個人評価ポイントを算出し、さらに各パーティーに所属する各ゴルファーの個人評価ポイントを基にパーティー評価ポイントを算出し、パーティー評価ポイントを基にパーティー組み合わせパターンを評価するものであり、ゴルフパーティー編成パターン評価手段は組み合わせパターンごとに演算された評価ポイントを記憶する手段と、記憶された評価ポイントを順次読み出し２つの組み合わせパターンを比較し、評価ポイントの最も大きい組み合わせパターンを出力する比較手段とから構成される、請求項１に記載のゴルフパーティマッチングシステムが提供される。

またさらにこの発明の別の観点によれば、前記ゴルファータイプ度ポイント補正手段は、前記ゴルファー個人情報記憶手段に形成されたゴルファー個人情報ファイルに記憶されたゴルファータイプ度ポイント情報にゴルフプレー実績情報を登録する機能、同情報に基づいてゴルファータイプ度ポイントを演算する機能、同演算結果に基づいて前記個人情報ファイルに記憶されたゴルファータイプ度ポイントを更新する機能を持ち、ゴルフプレー実績が積まれるに伴い、プレーしたゴルファーの実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中に形成されたゴルファー個人情報ファイルに記憶されているゴルファータイプ度ポイントを補正・更新する、請求項１に記載のゴルフパーティマッチングシステムが提供される。

またさらにこの発明の別の観点によれば、前記相性ポイント補正手段は、前記ゴルファー個人情報記憶手段に形成されたゴルファー個人情報ファイルに記憶されたゴルファータイプ同士の相性ポイント情報にゴルフプレー実績情報を登録する機能、同情報に基づいて相性ポイントを演算する機能、同演算結果に基づいて前記個人情報ファイルに記憶されたゴルファータイプ同士の相性ポイントを更新する機能を持ち、ゴルフプレー実績が積まれるに伴い、プレーしたゴルファーの実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中に形成されたゴルファー個人情報ファイルに記憶されているゴルファータイプ同士の相性ポイントを補正・更新する、請求項１に記載のゴルフパーティマッチングシステムが提供される。

またさらに、前記ゴルファー個人情報記憶手段によって形成されるゴルファー個人情報は、登録者のゴルファーとしての個人識別情報、登録者自身のゴルファータイプ度ポイントとゴルファーとしてのタイプ及び他のゴルファーをタイプとして見た時のそのゴルファーのゴルファータイプとの相性ポイント情報とをゴルファー個人情報としてゴルファーごとに記憶するデータベースであり、更にゴルフプレーの実績が積まれるに伴って、ゴルファータイプの判断基準であるゴルファータイプ度ポイントを補正・更新し、また更にゴルファータイプ同士の相性ポイントを補正・更新し、これらの処理によって初期登録時から絶えず登録者の実像に近づいていく迅速な実状対応力を有するデータベースを備える、
請求項１に記載のゴルフパーティマッチングシステムが提供される。

またさらにこの発明の別の観点によれば、プレーヤー毎に個人識別情報、登録者自身のプレーヤータイプ度ポイントとプレーヤーとしてのタイプ及び他のプレーヤーをタイプとして見た時のそのプレーヤーのプレーヤータイプとの相性ポイントとをプレーヤー個人情報として記憶するプレーヤー個人情報記憶手段と、パーティーの編成を依頼された複数人のプレーヤーを、所定人数のパーティーの複数の組み合わせパターンに編成し、このパーティー組み合わせパターンをプレーヤーの組み合わせを換えて順次生成し、前記プレーヤー個人情報記憶手段から個人情報、プレーヤータイプ、プレーヤータイプ同士の相性ポイントを読み出し、プレーヤータイプ同士の相性ポイントを基に、組み合わせパターン毎に、個人評価ポイント、パーティー評価ポイント、組み合わせパターン評価ポイントを算出し、評価ポイントが最大となるパーティー組み合わせパターンを抽出するパーティーマッチングシミュレーション手段と、プレーの実績が積まれるに伴い、プレーしたプレーヤーの自身のプレーヤータイプにかかわる実績情報に基づいて前記プレーヤー個人情報記憶手段中のプレーヤー個人情報に記憶されているプレーヤータイプ度ポイントを補正・更新するプレーヤータイプ度ポイント補正手段と、実際にプレーしたプレーヤーの共にプレーした他のプレーヤーのプレーヤータイプとの相性にかかわる実績情報に基づいて前記プレーヤー個人情報記憶手段中のプレーヤー個人情報に記憶されているプレーヤータイプ同士の相性ポイントを補正・更新する相性ポイント補正手段とを備えるパーティーマッチングシステムとしても成立する。

またさらにこの発明の別の観点によれば、ゴルファー毎に個人識別情報、登録者自身のゴルファータイプ度ポイントとゴルファーとしてのタイプ及び他のゴルファーをタイプとして見た時のそのゴルファーのゴルファータイプとの相性ポイントとをゴルファー個人情報として記憶するゴルファー個人情報記憶手段と、ゴルフパーティーの編成を依頼された複数人のゴルファーを、所定人数のゴルフパーティーの複数の組み合わせパターンに編成し、このパーティー組み合わせパターンをゴルファーの組み合わせを換えて順次生成し、前記ゴルファー個人情報記憶手段から個人情報、ゴルファータイプ、ゴルファータイプ同士の相性ポイントを読み出し、ゴルファータイプ同士の相性ポイントを基に、組み合わせパターン毎に、個人評価ポイント、パーティー評価ポイント、編成パターン評価ポイントを算出し、評価ポイントが最大となるゴルフパーティー組み合わせパターンを抽出するゴルフパーティーマッチングシミュレーション手段と、ゴルフプレーの実績が積まれるに伴い、プレーしたゴルファーの自身のゴルファータイプにかかわる実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中のゴルファー個人情報に記憶されているゴルファータイプ度ポイントを補正・更新するゴルファータイプ度ポイント補正手段と、実際にプレーしたゴルファーの共にプレーした他のゴルファーのゴルファータイプとの相性にかかわる実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶装置中のゴルファー個人情報に記憶されているゴルファータイプ同士の相性ポイントを補正・更新する相性ポイント補正手段とを備える請求項１に記載のゴルフパーティーマッチングシステムによって生成されたゴルフパーティーを提供し、その対価を得る、ゴルフパーティーマッチングビジネスとしても成立する。

また、システムに係る本発明は、そのシステムにより実現されるゴルフパーティマッチング方法としても成立する。
また、システムまたは方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する処理を実行させるためのプログラム、このプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体としても成立する。

また、システムに係る本発明は、そのシステムにより実現されるパーティマッチング方法としても成立する。また、システムまたは方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する処理を実行させるためのプログラム、このプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体としても成立する。

以上説明したように本発明によれば、ゴルフパーティを適切かつ効率的にマッチングするゴルフパーティーマッチングシステムが提供される。また、別の本発明によれば、パーティを適切かつ効率的にマッチングするパーティーマッチングシステムが提供される。

図１は本発明の実施形態に関わるゴルフパーティーマッチングシステム１の全体構成を示す図である。図１に示すように、このゴルフパーティーマッチングシステム１は、プロセッサ１１０と、記憶装置１０ａと、表示装置１０ｂと、入力装置１０ｃから構成される。記憶装置１０ａと、表示装置１０ｂと、入力装置１０ｃはプロセッサ１１０に接続されている。図１のプロセッサ１１０は例えばＣＰＵにより構成され、ゴルファータイプ情報登録プログラム、ゴルファー個人情報登録プログラム、ゴルフパーティー編成受付プログラム、ゴルフパーティーマッチングシミュレーションプログラム、ゴルフプレー実績反映プログラム、ゴルファータイプ度ポイント補正プログラム、相性ポイント補正プログラムを格納し、これらを実行することによって、ゴルファータイプ情報登録手段２１、ゴルファー個人情報登録手段２２、ゴルフパーティー編成受付手段２３、ゴルフパーティーマッチングシミュレーション手段２４、ゴルフプレー実績反映手段２５、ゴルファータイプ度ポイント補正手段２６、相性ポイント補正手段２７として機能する。記憶装置１０ａにはゴルファータイプ情報１１、ゴルファー個人情報１２、ゴルフパーティー編成依頼情報１３、ゴルフプレー実績情報１４が形成、収納されている。プロセッサ１１０は、必要に応じて記憶装置１０ａからゴルファータイプ情報１１、ゴルファー個人情報１２、ゴルフパーティー編成依頼情報１３、ゴルフプレー実績情報１４からデータを読み出し、図２に示すゴルファータイプ情報登録処理２１０、ゴルファー個人情報登録処理２２０、ゴルフパーティー編成依頼受付処理２３０、ゴルフパーティーマッチングシミュレーション処理２４０、ゴルフプレー実績反映処理２５０、タイプ度補正処理２６０、相性ポイント補正処理２７０を行う。入力装置１０ｃは、データを何らかの方法でプロセッサ１１０に入力するものであれば何でもよく、キーボードなどのユーザインターフェースでもよいし、また通信手段を介して外部から入力されたデータをプロセッサ１１０に入力する装置でもよい。

図２は、本実施形態のゴルフパーティーマッチング処理のフローチャートを示す図である。ゴルファータイプ情報１１、ゴルファー個人情報１２、ゴルフパーティー編成依頼情報１３及びゴルフプレー実績情報１４は、図１の記憶装置１０ａに記憶される。

図３は、本実施形態のゴルフパーティーマッチング処理におけるゴルフパーティーマッチングシミュレーションのフローチャートを示す図である。ゴルフパーティーマッチングシミュレーションは、ゴルフパーティー編成依頼情報１４からゴルフパーティー編成依頼者Ｎ人の依頼情報を読み出し、ゴルファー個人情報１２からこのＮ人についてのゴルファータイプ及び相性ポイントを含む個人情報を読み出し、ゴルフパーティー編成パターン生成手段及びゴルフパーティー編成パターン評価ポイント演算手段及びゴルフパーティー編成パターン評価手段を通じ、パターン評価ポイントが最大となるゴルフパーティー編成パターンを抽出する。

図４は、本実施形態のゴルフパーティーマッチング処理におけるゴルファータイプ度ポイント補正処理のフローチャートである。ゴルファータイプ度ポイント補正処理は、ゴルファー個人情報１２に記憶されたゴルファー個人情報のゴルファータイプ度ポイント情報にゴルフプレー実績情報を登録する機能、同情報に基づいてゴルファータイプ度ポイントを演算する機能、同演算結果に基づいて前記個人情報ファイルに記憶されたゴルファータイプ度ポイントを更新する機能によって、ゴルフプレー実績が積まれるに伴い、ゴルフプレー実績情報１４に記憶された実績情報に基づいてゴルファー個人情報１２に記憶されているゴルファータイプ度ポイントを補正・更新する。

図５は、本実施形態のゴルフパーティーマッチング処理における相性ポイント補正処理のフローチャートである。相性ポイント補正処理は、ゴルファー個人情報１２に記憶されたゴルファー個人情報の相性ポイント情報にゴルフプレー実績情報を登録する機能、同情報に基づいて相性ポイントを演算する機能、同演算結果に基づいて前記個人情報ファイルに記憶された相性ポイントを更新する機能を持ち、ゴルフプレー実績が積まれるに伴い、ゴルフプレー実績情報１４に記憶された実績情報に基づいてゴルファー個人情報１２に記憶されている相性ポイントを補正・更新する。
［ゴルファータイプ情報１１］

ゴルファータイプ情報１１は、ゴルファータイプの種類、各ゴルファータイプにおけるゴルファータイプ同士の相性ポイントをゴルファータイプごとに有している。ゴルファータイプ同士の相性ポイントは、あるゴルファーが他のゴルファーをタイプとして見た時にどのように感じるかを予測する指標であると同時に、自分が他のプレーヤーからどのように感じられるかを予測する指標としても働く。前者はゴルフプレーヤー自身が他のプレーヤーをどう評価するかの指標であり能動的相性ポイントと言える。後者はそのプレーヤーが他のプレーヤーからどう評価されるかの指標であり受動的相性ポイントと言える。図７に能動的相性ポイントと受動的相性ポイントの関係を示した。図中の例に用いられているP(ab)はＡタイプのゴルファーのＢタイプのゴルファーに対する能動的相性ポイントであると同時にＢタイプのゴルファーのＡタイプのゴルファーに関する受動的相性ポイントでもある。同様にP(ba)はＢタイプのゴルファーのＡタイプのゴルファーに対する能動的相性ポイントであると同時にＡタイプのゴルファーのＢタイプのゴルファーに関する受動的相性ポイントでもある。図８にはゴルファータイプ同士の能動的相性ポイントと受動的相性ポイントの構造を表で示した。また後述する図２８及び図２９にはゴルファータイプ同士の相性ポイントの具体例が一例示されている。なお、このゴルファータイプ情報１１に記憶されている相性ポイントは、プレー実績を反映する前の暫定のイニシャルポイントであり、基礎的相性ポイントといえる。
［ゴルファー個人情報１２］

ゴルファー個人情報１２は、登録ゴルファーのＩＤ、氏名、住所など連絡先、性別、生年月日、ハンディキャップまたは最近の平均ストローク数、会員権を保有しているゴルフ場などのゴルファー識別情報と、登録者のゴルファーとしてのタイプ判断の指数であるゴルファータイプ度ポイント及び決定されたゴルファータイプ、ゴルファータイプごとの相性ポイントからなり、これらのデータをゴルファーごとに有しているデータベースである。図１２にはゴルファー個人情報のフォーマットの例を、図１３にはその記載例を示した。

登録ゴルファーのゴルファータイプはその個人情報登録依頼時に登録依頼者から提供されたデータに基づいて、あらかじめ設定されたプログラムによって決定される。ゴルファータイプ度ポイントもこの時同様に決定される。図１０にゴルファータイプ情報を収集するための質問を二例挙げ、図１１−１から図１１−３にゴルファータイプ決定過程を例示した。個人情報登録時にこのゴルファー個人情報１２に登録されるゴルファータイプ度ポイントは、プレー実績を反映する前の暫定のイニシャルポイントであり、基礎的タイプ度ポイントといえる。基礎的タイプ度ポイントは、プレー実績が積まれるに伴ってプレー実績情報による補正・更新が行われ、ゴルファータイプそのものが変化する可能性もある。プレー実績により補正・更新されたタイプ度ポイントを以下では更新タイプ度ポイントをと呼ぶ。

このゴルファー個人情報１２においては相性ポイントも、プレー実績を積むに伴い、プレー実績を反映して適宜補正・更新されるポイントであり、以下では更新相性ポイントと呼ぶ。プレー実績がない状態では、基礎的タイプ度ポイントが更新タイプ度ポイントとして用いられ、基礎的相性ポイントが更新相性ポイントとして用いられる。

このようにゴルファー個人情報１２は、ゴルフプレー実績によって絶えず補正され、そのデータを更新していく情報ファイルなので、初期登録時から絶えず登録者の実像に近づいていく実状対応型個人情報ファイルであり且つ登録ゴルファーの個性に沿った固有性を有する個人情報ファイルと言える。また後述する相性ポイント補正処理はゴルファーのタイプごとにプレー実績を反映させることを特徴とする情報補正処理であり、そのゴルファータイプを通じて情報登録者個人が実際にプレーしたことのない他のゴルファーについても相性ポイントが補正されていき、これにより実際にプレーしたことのあるゴルファータイプに属するすべてのゴルファーについて相性ポイントが適正値に近づき、その結果はゴルファー個人情報１２に反映されるため、少ないプレー実績でありながら最適なパーティー編成を組む確率を高めることができ、実状対応力が迅速な個人情報ファイルである。

尚、図１２、図１３ではゴルフプレー実績による補正のない状態を示したので更新相性ポイントは基礎的相性ポイントと同一値になっている。図１２、図１３に記載された「ポイント初期値」は基礎的相性ポイントを、「補正後ポイント」は更新相性ポイントを指す。
［ゴルフパーティー編成依頼情報１３］

ゴルフパーティー編成依頼情報１３は、依頼者のＩＤ、希望するゴルフプレー日時、希望するゴルフ場などゴルフパーティー編成依頼者の種々の依頼条件からなり、これらのデータをゴルフパーティー編成依頼ごとに有している。図１４はパーティー編成依頼情報が登録されるまでの過程を示したものである。図１５はゴルフパーティー編成依頼情報のフォーマットの１例である。図１６は、図１５に示した編成依頼ごとのデータを一覧表の形式に置き直したものである。
［ゴルフプレー実績情報１４］

ゴルフプレー実績情報１４は、プレーした登録者ＩＤ、そのゴルファータイプ、プレー日、プレーしたゴルフ場、一緒にプレーしたゴルファーのＩＤ及びタイプ、登録ゴルファーのプレー情報、一緒にプレーしたゴルファーに対する登録者の評価である実績評価ポイントからなり、これらのデータをプレーした登録者ごとのプレー実績ごとに有しており、図４１にそのフォーマットの一例が示されている。
［ゴルファータイプ情報登録手段２１及び同処理２１０］

ゴルファータイプ情報登録手段２１・同処理２１０は、入力装置１０ｃから入力されたデータに基づき、ゴルファータイプの種類、各ゴルファータイプにおけるゴルファータイプ同士の相性ポイントをゴルファータイプ情報１１に登録する手段・処理である。前述のとおり図６はゴルフプレーの経験と経験者たちの検討・討議によってゴルファーのタイプ分けが設定されゴルファータイプ情報１１に登録される過程を示した。これも前述のとおり、図７では、ゴルファータイプ同士の相性ポイントが、能動的にも受動的にも作用することを示した。図７中の例P(ab)はＡタイプのゴルファーのＢタイプのゴルファーに対する能動的相性ポイントであると同時にＢタイプのゴルファーのＡタイプのゴルファーに関する受動的相性ポイントでもある。同様にP(ba)はＢタイプのゴルファーのＡタイプのゴルファーに対する能動的相性ポイントであると同時にＡタイプのゴルファーのＢタイプのゴルファーに関する受動的相性ポイントでもある。図８にそうしたゴルファータイプ同士の構造を表で示した。また図１０にはゴルファー各自からタイプ情報を収集する方法の例を二つ示し、後述する図２８及び図２９にはゴルファータイプ同士の関係の具体例が一例示されている。
［ゴルファー個人情報登録手段２２及び同処理２２０］

ゴルファー個人情報登録手段２２・同処理２２０は、入力装置１０ｃから入力されたゴルファーからの個人情報登録依頼に基づき、登録ゴルファーのＩＤ、氏名、住所など連絡先、性別、生年月日、ハンディキャップまたは最近の平均ストローク数、会員権を保有しているゴルフ場などのゴルファー識別情報と、登録者のゴルファーのゴルファータイプ度ポイント及び決定されたタイプ、ゴルファータイプごとの相性ポイントを、ゴルファー個人情報１２に登録する手段・処理である。ゴルファータイプごとの相性ポイントはゴルファータイプ情報１１から読み出される。

より具体的には、たとえばゴルファータイプ決定プログラムを準備しておき、このゴルファータイプ決定プログラムにより決定されたゴルファーのタイプ度ポイントとタイプを登録する。ゴルファータイプの判定方法は大別すると２種あり、その１は図１１−２、図１１−３の「ＭＡ１氏のタイプ判定」に例示されているように登録ゴルファーのゴルファータイプ度ポイント中一番大きな数値を示すタイプをその登録ゴルファーのタイプとする方法である。この場合のＭＡ１氏のＤタイプとの相性ポイントを図１１−３に示した。この例の場合ＭＡ１氏のＤタイプに対する能動的相性ポイントは、図８の相性ポイントの例に従えば、P(ad)となり、後述する具体例に当てはめれば、3.00となる。その２はゴルファータイプを、その登録ゴルファーが示すゴルファータイプ度ポイントの合計に占める割合すなわちゴルファータイプ度構成比とする方法である。図１１−３下段にある「ゴルファータイプ度構成比をゴルファータイプとして用いる場合」は、上記ＭＡ１氏に２の方法を当てはめた場合を例示したものであり、この場合各タイプとの相性ポイントもその比率によって割り振られる。図１１−３にはこの場合のＭＡ１氏のＤタイプとの相性ポイントを示した。この場合のＭＡ１氏のＤタイプに対する相性ポイントは、図８の相性ポイントの例に従えば、P(ad)×70%+P(cd)×30%となり、後述する具体例ではＡタイプのＤタイプに対する能動的相性ポイントが3.00、ＣタイプのＤタイプに対する能動的相性ポイントが4.00であるので、ＭＡ１氏のＤタイプに対する能動的相性ポイントは、3.00×70％の2.10ポイントと4.00×30％の1.20ポイントの合計3.30ポイントと計算される。このゴルフパーティーマッチングシステムではこのどちらを用いてもかまわない。上記いずれかの方法で判定されたゴルファータイプがゴルファー個人情報１２に登録される。そして、ゴルファー個人情報登録手段２２は、ゴルファータイプ情報１１を読み出すことにより、該当するゴルファータイプにおけるゴルファータイプ同士の基礎的相性ポイントを抽出し基礎的相性ポイントを登録ゴルファーのＩＤなどのゴルファー識別情報とともにゴルファー個人情報１２として記憶装置１０ａに記憶する。これにより、基礎的相性ポイントが更新相性ポイントのイニシャル値として登録される。

図９にゴルファーが個人情報を登録するよう依頼してから、登録者の個人情報が登録されるまでの過程を示した。図１０はゴルファー個々人が個人情報を登録依頼する時にそのゴルファーからタイプ情報を収集する方法を二例示した。図１２は個人情報のフォーマットの例で、図１３はＡタイプの記載例を示している。ただしこの図１３は登録時のデータに基づいておりゴルフプレー実績情報によって相性ポイントの補正が行われる前のものであるため更新相性ポイントが基礎的相性ポイントと同一値になっている。
［ゴルフパーティー編成依頼受付手段２３及び同処理２３０］

ゴルフパーティー編成依頼受付手段２３・同処理２３０は、入力装置１０ｃから入力されたゴルファーからのパーティー編成依頼に基づき、ゴルファー個人情報１２を参照し、依頼者のＩＤ、希望するゴルフプレー日時、希望するゴルフ場などゴルフパーティー編成依頼者の種々の依頼条件をゴルフパーティー編成依頼情報１３として登録する手段・処理である。図１４にゴルファーがパーティー編成依頼をしてから、依頼内容がゴルフパーティー編成依頼情報１３に登録されるまでの過程を、図１５にゴルフパーティー編成依頼情報のフォーマットの一例を示してある。
［ゴルフパーティーマッチングシミュレーション手段２４及び同処理２４０］

図１５は入力装置１０ｃから入力されたゴルフパーティー編成依頼情報の１例であり、図１６はそれを含む多数のパーティー編成依頼情報を一覧表に置き換えたものであるが、この二図からも明らかなように、パーティー編成依頼は希望するプレー日、希望するゴルフ場、パーティーを構成するメンバーの性別、あるいは依頼者がゴルフパーティーを構成する標準的な人数以外の人数によるパーティーを希望する場合その希望するパーティーの人数など様々な要求が含まれている。文中「特定の条件」という言葉は、ゴルフパーティー編成依頼に含まれたこのような様々な条件を指す。このゴルフパーティーマッチングシステムは、ゴルフパーティー編成依頼者が希望する特定の条件を満たすゴルフパーティーを編成し、その条件下で成立し得るゴルフパーティーの組合せ（編成パターン）の中から、相性ポイント値が最大となるゴルフパーティー編成パターンを抽出するシステムである。

図１８には後述の(１)(２)の処理を経てプレー日とプレーするゴルフ場が同一であるグループに分けられた情報が示されているが、こうしたグループのひとつひとつについてゴルフパーティーマッチングシミュレーション処理がなされそれぞれのグループにおける相性ポイント値が最大となるゴルフパーティー編成パターンが別々に抽出される。

ゴルフパーティーマッチングシミュレーションは以下の(１)から(１４)までの処理をもって最も相性ポイントの高いゴルフパーティー編成パターンを抽出する手段であり、この処理が全てのグループについて行われることでゴルフパーティーの編成を依頼したすべてのゴルファーに特定の条件下で成立しうる最も相性ポイントの高いゴルフパーティーを提供するものとなる。

ゴルファーパーティーマッチングシミュレーションは図１７にあるように、複数のゴルフパーティー編成依頼情報を、例えばプレーする日とプレーするゴルフ場が同一であるなど一定基準によってグループに分け（図１７中のstp１）、その依頼状件が示す特定の条件を満足させるゴルフパーティーの組み合わせ（以下「ランダムパターン」）を順次メンバーを換え生成し（stp３）、生成されたパーティーのメンバーであるゴルファーひとりひとりについて同じパーティーで共にプレーする同伴プレーヤーに関する評価を相性ポイントを基に算出し（stp41）、stp41を基にゴルファー個人のパーティーに対する評価ポイントを算出し(stp42)、stp42に基づいてランダムパターン評価ポイントを算出し(stp43)、図２０にあるように特定の条件下で成立しうるランダムパターンのすべてについて順次評価を行い（stp4）、そのうち相性ポイントの最大のパターンを抽出する（stp5）。特定の条件下で成立しうるパターン数ｒは相当数にのぼり、後述する１６人のメンバーによる具体的処理例では、考えられるゴルファーの組み合わせは、組み合わせ計算から2,627,625通りとなる。

図１９に示すように、特定の条件下ではパーティー人数は、ゴルフパーティーの標準であるｎ人、プレーヤーからの希望によるパーティー人数an人(ａｎ＜ｎ)、標準に至らない残余の人数rt人に分かれるが、同条件と同条件下にあるグループの人数Ｎ人から、パーティー編成数ｍは自然に決まってくる。パーティー編成依頼者のグループが、ｎ人のパーティーを希望する人数Ｇ人と標準以外の人数an人を希望するＨ人とで構成されている(図１８参照)場合、パーティー編成依頼者の総数Ｎは、Ｇ＋Ｈとなる。標準人数のパーティー数ＧｎはＧ÷ｎによって求められる。この場合Ｇｎは整数であり、小数点以下は切り捨てる。これにより標準人数によるパーティーに入るプレーヤーの人数はＧｎ×ｎ人となりＧ−(Ｇｎ×ｎ)人は残余のプレーヤーとなる。ａｎ人によるパーティー数ＨａはＨ÷ａｎで求められる。Ｈａは整数、小数点以下は切り捨て、これによりａｎ人によるパーティーに入るプレーヤーはＨａ×ａｎ人、Ｈ−(Ｈａ×ａｎ)人が残余のプレーヤーとなる。この残余のプレーヤーによるパーティー数をＲｔとすると、パーティーの総数ｍはＧｎ＋Ｈａ＋Ｒｔとなり、上述のとおり自然に決まる。

（１）ゴルフパーティー編成依頼情報１３から希望するプレー日が同一のゴルフパーティー編成依頼者のＩＤを抽出する。これによって編成依頼情報はプレー日ごとにグループ化される。

（２）さらに(１)で生成されたプレー日が同一のパーティー編成依頼情報のグループの中から希望するゴルフ場が同一の編成依頼者のＩＤを抽出する。これによって編成依頼情報はプレー日とプレーするゴルフ場が同一のグループに分けられる。この段階で、それぞれのグループの特定の条件が決まり、パーティー編成依頼者総数Ｎが抽出される。図１８は(１)(２)の過程を経てプレー日とプレーするゴルフ場が同一の編成依頼情報がグループ分けされた状態の一例である。この処理は図１７のstp１に当たる。

なお、ここでプレー日及びプレーするゴルフ場をキーとしてグループを分けているが、このキーとなる要素は他の要素でもよく、例えばプレー日のみをキーとしてグループ化したまま(３)以降のステップに移っても良いし、例えば、プレー日とパーティーを構成する男女の別などでも良い。

(３)図２０にあるように(２)で抽出されたＮ人の依頼者のＩＤから特定の条件を満たすパーティー編成パターンをランダムに生成し、それぞれのパーティーをＲ１(ＰＴ１)、Ｒ１(ＰＴ２)・・・Ｒ１(ＰＴｍ)とする（Ｒ１はランダムパターン１の意、ＰＴ１はパーティー１の意）。したがってＲ１での処理が終わりＲ２に移った場合はＲ２(ＰＴ１)〜Ｒ２（ＰＴｍ）となり、順次Ｒｒ(ＰＴｍ)まで行われる。この処理は図１７のstp３に当たる。

(４)図２１にあるように、パーティーのひとつであるＲ１(ＰＴ１)の中の複数人のゴルファーをそれぞれＭ１、Ｍ２・・・Ｍｎとする。

(５) 図２２の第１行目に示すように、ゴルファーＭ１に対するゴルファーＭ２のゴルファータイプに対する能動的相性ポイントを、ゴルファーＭ１のゴルファー個人情報１２におけるゴルファータイプごとの更新相性ポイントから抽出し、この値を((Ｍ１)Ｔ(Ｍ２))Ｐとする。より具体的には、ゴルファーＭ２のゴルファータイプをゴルファー個人情報１２から抽出し、このゴルファータイプに対するゴルファーＭ１の能動的相性ポイントを抽出して((Ｍ１)Ｔ(Ｍ２))Ｐとする。

(６) 図２２の二行目以下に示すように、(５)と同様の手法により、ゴルファーＭ１に対するゴルファーＭ３からＭｎまでのそれぞれのゴルファータイプに対する能動的相性ポイントをゴルファーＭ１のゴルファー個人情報１２におけるゴルファータイプごとの相性ポイントから抽出し、これらの値を((Ｍ１)Ｔ(Ｍ３))Ｐ,・・・，((Ｍ１)Ｔ(Ｍｎ))Ｐとする。この処理は図１７のstp41に当たる。

(７) 図２２の下段に示されているように、Ｍ１のパーティーＰＴ１における受動的相性ポイントの値を((Ｍ１)Ｔ(ＰＴ))Ｐとする。((Ｍ１)Ｔ(ＰＴ))Ｐの算出は相性ポイントを基にあらかじめ設定された演算処理によって行う。以下同様に((Ｍ２)Ｔ(ＰＴ))Ｐ、((Ｍ３)Ｔ(ＰＴ))Ｐ、・・・、((Ｍｎ)Ｔ(ＰＴ))Ｐを算出する。この処理も図１７のstp41に当たり、stp41はこの両処理である。

(８) 図２３の最右欄に示すように、((Ｍ１)Ｔ(Ｍ２))Ｐ〜((Ｍ１)Ｔ(Ｍｎ))Ｐに基づいて、予め設定された演算処理によってゴルファーＭ１からみたパーティーＰＴ１における個人評価ポイント(Ｍ１)Ｐを算出する。図２１のf(((M1)T(PT))p,((M1)T(Mn)P）は予め設定された演算処理を示すが、この演算処理はたとえば加算でもよいし他の演算処理でもよい。この処理は図１７のstp42に当たる。

(９) 図２４の最右欄に示すように、(５)から(８)の処理をＭ２〜Ｍｎについても同様におこない、それぞれの個人評価ポイントを(Ｍ２)Ｐ，・・・，(Ｍｎ)Ｐとする。この処理も図１７のstp42に当たり、stp42はこの両処理である。

(１０) 図２４に示すように、個人評価ポイント(Ｍ１)Ｐ〜(Ｍｎ)Ｐに基づいてパーティーＲ１(ＰＴ１)におけるパーティー評価ポイントＲ１(ＰＴ１)Ｐを算出する。図２４の計算式f((M1)P,(MnP))は予め設定された演算処理であり、その演算はたとえば加算でもよいし他の演算処理でもよい。この処理は図１７のstp43に当たる。

(１１) 図２５に示すように、（４）から（１０）までの処理をパーティーＲ１(ＰＴ２)〜Ｒ１(ＰＴｍ)についても同様におこない、それぞれのパーティー評価ポイントをＲ１(ＰＴ２)Ｐ，・・・，Ｒ１(ＰＴｍ)Ｐとする。この処理も図１７のstp43に当たり、stp43はこの両処理である。

(１２) 図２５最下段に示すように、パーティー評価ポイントＲ１(ＰＴ１)Ｐ〜Ｒ１(ＰＴｍ)Ｐに基づいてランダムパターンＲ１におけるパターン評価ポイントＲ(１)Ｐを算出する。図中のf(R1(PT1)P,R1(PTm)P)は予め設定された演算処理を示し、その演算はたとえば加算でもよいし他の演算処理でもよい。この処理は図１７のstp４に当たる。

(１３) 図２０に示すように、(３)のランダムパターン生成処理を、特定の条件下で成立しうるすべての組み合わせについて行い、それぞれのランダムパターンについて同様に(３)から(１２)までの処理をおこない、総ランダムパターンｒ種類に対しそれぞれのパターン評価ポイントＲ(１)Ｐ、Ｒ(２)Ｐ・・・Ｒ(ｒ)Ｐを算出する。この処理も図１７のstp４に当たり、stp４はこの両処理である。尚、図２５はランダムパターンＲ１においてそのランダムパターンに属するパーティー評価ポイントがパターン評価ポイントを構成することを示すと同時に、Ｒ１で行われた処理が順次Ｒｒまで共通して行われることも示している。

(１４)Ｒ(１)ＰからＲ(ｒ)Ｐの中で最もポイントの高いＲ(ｘ)Ｐの値を有するランダムパターンＲ(ｘ)におけるゴルフパーティーを抽出する。この処理は図１７のstp５に当たる。

なお、ランダムパターン評価ポイントの最大値を選定する方式は２種ある。ひとつは図２６に示されているもので、生成されたランダムパターンの評価ポイントを全てファイル等記憶装置に記憶しておき、全てのパターンについて評価ポイントが決定した後、その中から最大値を選び出す方式であり、いまひとつは、図２７に示されているもので最初に生成したパターン評価ポイントと２番目に生成したパターンの評価ポイントを比較し、その２者のうちポイントの大きな方を記憶し、同じ作業を繰り返し行えば、最後にポイント値が最大のパターンを残すことが出来る。このゴルフパーティーマッチングシステムにおいては、そのどちらを採用してもかまわない。

以上の処理により抽出された評価ポイントが最大となるゴルフパーティー編成パターンをプレー予定登録処理としてゴルフプレー実績情報１４に登録する。
［ゴルフパーティーマッチングシミュレーション手段２４・同処理２４０の具体的処理例］

以下に、設定されたゴルファータイプが４種類で１６人のゴルファーから４人のゴルフパーティーを生成する場合について、仮定した具体的な数値を使用し説明する。
ゴルファータイプ情報１１に格納されているそれぞれのゴルファータイプ同士の相性ポイントを図２８に示す値と仮定する。この具体例におけるゴルファータイプＡ〜Ｄの能動的相性ポイントと受動的相性ポイントは、いずれも更新後の相性ポイントであり、図２９に示すようであると仮定する。

図３０に示すように、１６人のゴルファーのタイプが、Ａタイプ４人（それぞれのゴルファーをＭＡ１、ＭＡ２、ＭＡ３、ＭＡ４とする）、Ｂタイプ４人（それぞれのゴルファーをＭＢ１、ＭＢ２、ＭＢ３、ＭＢ４とする）、Ｃタイプ４人（それぞれのゴルファーをＭＣ１、ＭＣ２、ＭＣ３、ＭＣ４とする）、Ｄタイプ４人（それぞれのゴルファーをＭＤ１、ＭＤ２、ＭＤ３、ＭＤ４とする）と仮定する。

また、この具体例においては、
１：各プレーヤーの同伴プレーヤーに対する評価ポイントは、同伴プレーヤーに対する能動的相性ポイントとする。
２：各プレーヤーの所属するパーティーにおける受動的相性ポイント値は、同伴ゴルファーのタイプに関する受動的相性ポイントを合計して算出する
３：各プレーヤーのパーティー評価ポイントは、１の同伴プレーヤーに対する能動的相性ポイントの合計と２の受動的相性ポイント値を合算して算出する。
４：パーティー評価ポイントは、そのパーティーに所属する各プレーヤーのパーティー評価ポイントを合計して算出する。
５：ランダムパターンの評価ポイントは、ランダムパターンに含まれるパーティーのパーティー評価ポイントを合計して算出する
と仮定する。

まず図３１に示すランダムパターンＲ１を生成する。
このランダムパターンＲ１について、第１組ないし第４組からなる各パーティーのパーティー評価ポイントを算出する。第一組ないし第四組からなる各パーティーのパーティー評価ポイントの算出は、図３２ないし図３５に示す通りである。（尚、各プレーヤーの受動的相性ポイント値の計算は同図の右欄に示し、受動的相性ポイント値は○で囲んで示した。）

第一組を例に図３２に沿って説明すると、ゴルファーＭＡ１における能動的相性ポイントをゴルファー個人情報１２から抽出する。そして、他のゴルファーＭＡ２〜ＭＡ４についても同様におこなう。これらの能動的相性ポイントのうち、ゴルファーＭＡ１におけるＭＡ２、ＭＡ３、ＭＡ４に対する能動的相性ポイントは1.00、1.00、1.00である。また、図３２右欄にあるように、ＭＡ１のＡタイプに関する受動的相性ポイントは1.00ポイントであり、同伴プレーヤーＭＡ２、ＭＡ３、ＭＡ４はいずれもＡタイプなので、ＭＡ１の受動的相性ポイントはＭ２、Ｍ３、Ｍ４についてそれぞれ1.00であり、合計3.00となる。この更新相性ポイントの合計値3.00＋1.00＋1.00＋1.00＝6.00をゴルファーＡ１の第一組のパーティーに対する個人評価ポイント値とする。

個人評価ポイントの算出処理をＡ２〜Ａ４についてもおこなうと、Ａ２〜Ａ４の個人評価ポイントは6.00、6.00、6.00となる。次に、これらの個人評価ポイントを各パーティーごとに合計し、パーティー評価ポイントを算出する。
以上から、各パーティー（第１組〜第４組）のパーティー評価ポイントは以下の通りとなる。
第一組：24.00ポイント、第二組：0.00ポイント、第三組：72.00ポイント、第四組：96.00ポイント
この例（ランダムパターンＲ１）におけるパターン評価ポイントは、上記４つの値を合算した値192.00ポイントとなる（図３６参照）。
このＲ１＝192.00ポイントを所定のファイルに記憶させる。

次に図３７に示すランダムパターンＲ２を生成する。
そして、このランダムパターンＲ２について、第１組ないし第４組からなる各パーティーのパーティー評価ポイントを算出する。第１組ないし第４組のパーティーの評価ポイントの算出は図３８−１に示す通りである。すなわち、図３８−１に示すとおり、第一組のパーティ評価ポイントは60.00ポイントとなり、第２組〜第４組についても同様にパーティ評価ポイントを算出すると、いずれも60.00ポイントとなり（図３８−２参照）、これらを合算したパターン評価ポイントは240.00ポイントとなる（図３９参照）。
このＲ２＝240.00ポイントを所定ファイルに記憶させる。

ランダムパターンの評価ポイントの最大値を抽出する方法の第一においては、次のランダムパターンＲ３を生成し同様の作業を続け、編成条件を満たすパターンの全てについて評価ポイントの算出と記憶が終了した後、そのファイルに記憶された評価ポイントの中から最大のものを選定し、そのパターンを抽出する。上記の例では計算されたパターンは二つなので、240.00ポイントのＲ２を抽出する。
ランダムパターンの評価ポイントの最大値を抽出する方法の第二においては、Ｒ１とＲ２の評価ポイント192.00ポイントと240.00ポイントを比較し、ポイントの大きな方Ｒ２を選択し、次のランダムパターンＲ３を生成し同様の作業を続ける。上記の例では計算されたパターンは二つなので、Ｒ１の192.00ポイントより大きな240.00ポイントのＲ２を抽出する。

以上のようにして、ゴルフパーティマッチングシミュレーション手段２４及び同処理２４０は、この二例における比較では採用されるべきゴルフパーティーはランダムパターンＲ２と判定する。
本シミュレーションでは考えられるゴルファーの組み合わせ（ランダムパターンＲ１〜Ｒｒまで）すべてについてパターン評価ポイントの算出をおこない、その中でパターン評価ポイントが最大となるランダムパターンを決定する。前述のとおりこの具体例では考えられるゴルファーの組み合わせは組み合わせ計算から2,627,625通りとなる。
［ゴルフプレー実績反映手段２５及び同処理２５０］

ゴルフプレー実績反映手段２５・同処理２５０は、実際のゴルフプレー後の実績情報をゴルフプレー実績情報１４として登録する手段・処理である。ゴルフプレー後の実績情報は、登録者自身のプレーに関する評価情報及び登録者の同伴プレーヤーに対する相性の評価情報であって、これらのデータをプレーした登録者ごとに有している。

また、ゴルフプレー実績情報は、たとえば入力装置１０ｃによりプレー後のゴルファーにより入力されたものであり、すでに個人情報１２に登録されている登録者自身のタイプを判定するゴルファータイプ度ポイントを補正・更新するための実績評価ポイント及びゴルファータイプごとの相性ポイントを補正・更新するための実績評価ポイントである。図４０にゴルフプレー実績情報が登録されるまでの過程を示し、図４１にゴルフプレー実績情報のフォーマットの１例を示した。
［ゴルファータイプ度ポイント補正手段２６及び同処理２６０］

ゴルファータイプ度ポイント補正手段２６・同処理２６０は、図４２に示すように、ゴルフプレー実績情報１４に記憶された実績情報をゴルファー個人情報１２に反映させ、ゴルファー個人情報１２において登録者ごとに設定されたゴルファータイプ度ポイント値を補正し、更新する手段・処理である。図４３にゴルファーＭＡ１氏を例とし、同氏のゴルファータイプ度ポイントに関するゴルフプレー実績情報がＢタイプについてプラスex(T)ポイントである場合を示した。ＭＡ１氏の同情報はゴルファー個人情報１２のＭＡ１氏の個人情報ファイル中のゴルファータイプ度判定データに登録され、そのデータを加えた新しいゴルファータイプ度ポイントが演算され、古いポイント値が新しいポイント値に更新される。ここに用いられる演算式はあらかじめ設定された演算式であり、その演算は例えば加算でも良いし他の演算でも良い。ＭＡ１氏のゴルフプレー実績情報「Ｂタイプにプラスex(T)ポイント」によって同氏の個人情報ファイル中のゴルファータイプ度判定データのＢタイプ度にプラスex(T)ポイントが登録される処理は図４２の261の処理に当たり、ma(T)にex(T)を加味して演算する処理は同図の262の処理に当たり、古いポイント値ma(T)が新しいポイント値ＭＡ(Ｔ)に更新される処理は同図の処理263に当たる。ゴルファー個人情報１２において登録ゴルファーのゴルファータイプ度ポイント中一番大きな数値を示すタイプをその登録ゴルファーのタイプとする方法を採っている場合、この更新の結果古いポイント値においてはＡタイプのポイント値が最大であった状態から他のゴルファータイプ度ポイント値が最大になれば、ＭＡ１氏のゴルファータイプはゴルファー個人情報１２のファイル上でそのポイント値が最大となるゴルファータイプに変更・更新される。
［相性ポイント補正手段２７及び同処理２７０］

相性ポイント補正手段２７・同処理２７０は、図４４に示すように、ゴルフプレー実績情報１４に記憶された実績情報をゴルファー個人情報１２に反映させる手段であり、ゴルファー個人情報１２において登録者ごとに設定された相性ポイント値を補正し、更新する手段・処理である。

このパーティーマッチングシステムでは、ゴルファータイプ同士の相性ポイントに２つの働きをさせることは[ゴルファータイプ情報１１]で述べたが、ゴルフプレー実績情報における実績値にも同様に２つの働きをさせる。
あるパーティーが図４５に示すような構成で、図に示すような実績であった場合、ex(11T12)Pとex(12T11)Pは図３２に示すような働きをする。
Ｍ１１のＭ１２に対する実績値ex(11T12)Pは、Ｍ１１というゴルファーのＢタイプに対する実績値であるから、Ｍ１１個人がＭ１２を含むＢタイプのゴルファーをどう評価するかの相性ポイントを補正する実績値とすると同時に、Ｍ１２というゴルファーがＭ１１を含むＡタイプのゴルファーからどのように評価されるかの相性ポイントを補正する実績値とする（図４６参照）。したがって図４７に示すように、Ｍ１１のＭ１２に対する実績値ex(11T12)Pは、ゴルファー個人情報１２に記憶されているＭ１１氏がＢタイプをどう評価するかの相性ポイントを補正・更新する実績値としてＭ１１氏の個人情報ファイルに登録され、またＭ１２氏(Ｂタイプ)がＡタイプからどう見られるかの相性ポイントを補正・更新する実績値としてＭ１２氏の個人情報ファイルにも登録される。Ｍ１２のＭ１１に対する実績値ex(12T11)Pも同様にＭ１２氏がＡタイプをどう評価するかの相性ポイントを補正・更新する実績値として用いられ、またＭ１１氏(Ｂタイプ)がＢタイプからどう見られるかの相性ポイントを補正・更新する実績値としても用いられる（図４８参照）。他の実績値も同様である。この処理は図５における271の処理に当たる。

基礎的相性ポイントを更新相性ポイントに更新する、あるいは古い更新相性ポイントを新しい更新相性ポイントに更新する方法は２種ある。
ひとつは図４９に示されているように、初期値である基礎的相性ポイントをはじめとして、第１回目の実績値から直近に至る実績値を累積しておいて、新しい実績値が入力される度に固定相性ポイントから最新データまでを計算し直して更新する方法であり（演算はあらかじめ設定された演算式f(aa(1ex)P,aa(qex)P）によって求められる（この演算処理は、たとえば加算でも良く、他の演算処理でも良い)。この処理は図５の272、273の処理に当たる。
他の一つは図５０にあるように、データが基礎的相性ポイントのみの時は基礎的相性ポイントをもって更新相性ポイントとし、第１回目の実績情報が入力された時点で、あらかじめ設定された演算式f(P(1),P(1ex))によって第１回目の更新相性ポイントＰ(１１)を算出し（この処理は図５の272の処理に当たる）、更新処理によってＰ(１)の値をＰ(１１)の値に置き換える（この処理は図５の273の処理に当たる）方法である（この演算処理が、たとえば加算でも良くし、他の演算処理でも良いのは、第一の方法と同じである）。
［ゴルファータイプ度ポイント補正手段２６及び同処理２６０の具体的処理例］

以下に図５１に示された例に基づき具体的にゴルファータイプ度ポイント補正処理を説明する。なおこの例における更新タイプ度ポイントの計算は、基礎的タイプ度ポイントないし古い更新相性ポイントにプレー実績値を加算して行われるものと仮定する。
図５１におけるＭＡ１氏のプレー実績における自己評価はＢタイプ度に＋20ポイントとしている。そこで、図５２にあるようにゴルファー個人情報１２におけるＭＡ１氏の個人情報ファイルのタイプ判定表のＢタイプ欄に＋20が登録される。この状態でＭＡ１氏のタイプ度ポイントを演算しなおすとＡタイプ度70ポイント、Ｂタイプ度20ポイント、Ｃタイプ度30ポイントとなり、合計ポイント数120となり、Ａタイプ度58.3％、Ｂタイプ度16.7％、Ｃタイプ度25.0％となる。この演算結果をゴルファー個人情報１２のＭＡ１氏の個人情報ファイルにおいて更新する。図５２にあるようにＢＭ１氏についても同様の処理が行われる。
［相性ポイント補正手段２７及び同処理２７０の具体的処理例］

続いて以下に図５１に示された例に基づき具体的に相性ポイント補正処理を説明する。なおこの例における更新相性ポイントの計算は、基礎的相性ポイントないし古い更新相性ポイントにプレー実績値を加算して行われるものと仮定する。

図５１におけるＭＡ１氏のプレー実績評価はＢタイプのＭＢ１氏に対して＋0.25であり、他の同伴プレーヤーに対しては補正を加えず、実績値を±０としている。この場合、まずＭＡ１氏本人の相性ポイントに補正が加えられる。すなわち図５３にあるように、ゴルファー個人情報１２に格納されているＭＡ１氏の個人情報の相性ポイント情報の「他のプレーヤーをタイプとしてみた時」のＢタイプに対する相性ポイントの「ラウンド経験による補正」欄に＋0.25が登録され、更新相性ポイントは、基礎的相性ポイント0.00に実績値＋0.25を加算した0.25とされる（尚ＭＡ１氏の実績ラウンドはこれが１回目とする）。この更新相性ポイント値はＭＡ１氏が、ＭＢ１氏以外のＢタイプのゴルファーとマッチングされた時も用いられる。次いで図５４にあるように、ＭＡ１氏に評価されたＭＢ１氏の相性ポイント情報にも補正が加えられる。すなわちゴルファー個人情報１２に格納されているＭＢ１氏の個人情報の相性ポイント情報の「他のプレーヤーがこのプレーヤーを見たとき」のＡタイプとの相性ポイントの「ラウンド経験による補正」欄に＋0.25が登録され、更新相性ポイントは、基礎的相性ポイント0.00に実績値＋0.25を加算した0.25とされる（尚ＭＢ１氏の実績ラウンドもこれが１回目とする）。この更新相性ポイントもＭＢ１氏がＭＡ１氏以外のＡタイプのゴルファーとマッチングされた時も用いられる。

図５１に記されているもうひとつの例では、ＭＢ１氏のプレー実績評価はＡタイプのＭＡ１氏に対して＋0.50であり、他の同伴プレーヤーに対しては補正を加えず、実績値を±０としている。この場合もＭＢ１氏本人の相性ポイントに補正が加えられ、ＭＡ１氏の相性ポイントにも補正が加えられる。すなわち図５４にあるように、ゴルファー個人情報１２に格納されているＭＢ１氏の個人情報の相性ポイント情報の「他のプレーヤーをタイプとしてみた時」のＡタイプに対する相性ポイントの「ラウンド経験による補正」欄に＋0.50が登録され、更新相性ポイントは、基礎的相性ポイント1.00に実績値＋0.50を加算した1.50とされる（ＭＢ１氏の実績ラウンドはこれが１回目であることはすでに触れた）。この更新相性ポイント値はＭＢ１氏が、ＭＡ１氏以外のＡタイプのゴルファーとマッチングされた時も用いられる。次いで図５３にあるように、ＭＢ１氏に評価されたＭＡ１氏の相性ポイント情報にも補正が加えられる。すなわちゴルファー個人情報１２に格納されているＭＡ１氏の個人情報の相性ポイント情報の「他のプレーヤーがこのプレーヤーを見たとき」のＡタイプとの相性ポイントの「ラウンド経験による補正」欄に＋0.50が登録され、更新相性ポイントは、固定相性ポイント1.00に実績値＋0.50を加算した1.50とされる。（ＭＡ１氏の実績ラウンドがこれが１回目であることもすでに触れた）。この更新相性ポイントもＭＢ１氏がＭＡ１氏以外のＡタイプのゴルファーとマッチングされた時も用いられる。

尚、図５５にＭＡ１氏の相性ポイント補正前のパーティー評価ポイントと補正後のパーティー評価ポイントとを示した（パーティーメンバーはＭＡ１、ＭＢ１、ＭＣ１、ＭＤ１の４人とした）。ＭＡ１氏の補正前のパーティー評価ポイントは12.00ポイント、補正後の評価ポイントは12.75ポイントで、ＭＡ１氏がＢタイプに対する相性ポイントを0.25ポイント上げ、ＢタイプのＭＢ１氏から0.50ポイント上げられたことを反映して、0.75ポイントポイント上がっている。ＭＡ１氏のこの+0.25ポイントの能動的評価とＢタイプからの+0.50ポイントの受動的評価は、ＭＢ１氏以外のＢタイプのゴルファーとマッチングした時も用いられる。ＭＢ１氏の場合もＡタイプに対する能動的評価＋0.50とＡタイプからの受動的評価が＋0.25ポイントであったことから0.75ポイント上がっている。ＭＢ１氏のこの能動的評価＋0.50と受動的評価＋0.25も、ＭＢ１氏がＭＡ１氏以外のＡタイプのゴルファーとマッチングしたときにも用いられる。

このように、この相性ポイント補正処理は、ゴルファーのタイプごとにプレー実績を反映させることを特徴とする情報補正処理であり、情報登録者個人が実際にプレーしたことのない他のゴルファーについてもそのゴルファータイプを通じて相性ポイントが補正されていき、これにより実際にプレーしたことのあるゴルファータイプに属するすべてのゴルファーについて相性ポイントが適正値に近づき、少ないプレー実績でありながら最適なパーティ編成を組む確率を高めることができる迅速な実状対応力を有し、それによってゴルファー個人情報１２を実状に対してアクティブな個人情報ファイルにすることができる。
［ゴルフ以外のパーティーマッチングについて］

当該の仕組みはゴルフパーティーのマッチング以外の他の事象においても、日時、場所等の特定の条件下の複数人からなるグループに対して、事象の特性に応じた各人のタイプとタイプごとの相性ポイントを、あらかじめ既定したポイント値を基に、実績情報による相性ごとのポイント値の補正処理をおこない、そのポイントからグループ全体で最大ポイントとなる複数人からなる複数のパーティーを生成する際に適用できる。
すなわち、この場合、本発明を実現するための手段は、以下に示すパーティマッチングシミュレーションシステムとして機能する。
ゴルフ以外のある特定の規則のもと複数人のパーティーを編成して実施される事象において、プレーヤーの個人情報およびプレーヤーごとに定義されたタイプと複数のプレーヤータイプとの相性ポイントを記憶するデータベースと、パーティー編成の要求に基づいた特定の条件下のプレーヤーグループにおいて相性ポイントが最大となる複数のパーティー編成パターンを生成する手段と処理機能を備えることを特徴とするパーティーマッチングシステム。
［このシステムがもたらすビジネスモデルについて］

当該の仕組みはゴルフパーティーマッチングシステムがもたらす適切にマッチングされたゴルフパーティーを提供し、その対価を得るビジネスとしても成り立つ。
すなわち、この場合、本発明を実現するための手段は、以下に示すゴルフパーティマッチングシステムとして機能し、ゴルフパーティー編成依頼者に適切にマッチングされたゴルフパーティーを提供し、当システム運営者がその対価を得ることを可能にする。

ゴルファー毎に個人識別情報、登録者自身のゴルファータイプ度ポイントとゴルファーとしてのタイプ及び他のゴルファーをタイプとして見た時のそのゴルファーのゴルファータイプとの相性ポイントとをゴルファー個人情報として記憶するゴルファー個人情報記憶手段と、ゴルフパーティーの編成を依頼された複数人のゴルファーを、所定人数のゴルフパーティーの複数の組み合わせパターンに編成し、このパーティー組み合わせパターンをゴルファーの組み合わせを換えて順次生成し、前記ゴルファー個人情報記憶手段から個人情報、ゴルファータイプ、ゴルファータイプ同士の相性ポイントを読み出し、ゴルファータイプ同士の相性ポイントを基に、組み合わせパターン毎に、個人評価ポイント、パーティー評価ポイント、編成パターン評価ポイントを算出し、評価ポイントが最大となるゴルフパーティー組み合わせパターンを抽出するゴルフパーティーマッチングシミュレーション手段と、ゴルフプレーの実績が積まれるに伴い、プレーしたゴルファーの自身のゴルファータイプにかかわる実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中のゴルファー個人情報に記憶されているゴルファータイプ度ポイントを補正・更新するゴルファータイプ度ポイント補正手段と、実際にプレーしたゴルファーの共にプレーした他のゴルファーのゴルファータイプとの相性にかかわる実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶装置中のゴルファー個人情報に記憶されているゴルファータイプ同士の相性ポイントを補正・更新する相性ポイント補正手段とを備えるゴルフパーティーマッチングシステムによって生成されたゴルフパーティーを提供し、その対価を得ることを可能とする、ゴルフパーティーマッチングシステム。図５６にゴルフパーティーマッチングシステムとゴルフパーティーの提供とそれにかかわる課金及びビジネスシステムの全体像を示した。

以上説明したように本発明は、ゴルフパーティを適切かつ効率的にマッチングするゴルフパーティーマッチングシステム及びパーティーマッチングシステムの技術分野に有効である。

本発明の実施形態に係るゴルフパーティーマッチングシステム１の全体構成を示す図。ゴルフパーティーマッチング処理のフローチャートを示す図。ゴルフパーティーマッチングシミュレーションのフローチャートを示す図。ゴルファータイプ度ポイント補正のフローチャートを示す図。相性ポイント補正のフローチャートを示す図。ゴルファータイプ情報の設定と登録までの過程を示す図。相性ポイントの２種の働きを説明するための図。ゴルファータイプ別ポイントの関係と構造を説明するための図。ゴルファー個人情報が登録されるまでの過程を説明するための図。ゴルファーから個人情報であるゴルファータイプ情報を収集する資料を例示するための図。ゴルファータイプの判定に用いられる資料を例示するための図。ゴルファータイプ判定データの一例を示す図。ゴルファータイプ判定の二方式を示す図。ゴルファー個人情報のフォーマットの一例を示すための図。Ａタイプのゴルファーにおける図１２の記載例を示す図。ゴルフパーティー編成依頼情報が登録されるまでの過程を示す図。ゴルフパーティー編成依頼情報のフォーマットの例を示す図。ゴルフパーティー編成依頼情報を一覧する資料の例を示す図。ゴルフパーティーマッチングシミュレーションの手順を示す図。グループ化されたゴルフパーティー編成依頼情報を例示するための図。特定の条件下で形成されるパーティー数を説明するための図。ランダムパターン生成の手順を示す図。ゴルフパーティーの構成を説明するための図。ゴルファーＭ１氏の能動的相性ポイントと受動的相性ポイントを示す図。ゴルファーＭ１の個人評価及びゴルファー個人によるゴルフパーティーの評価手順を示す図。ゴルフパーティーの全員のパーティー評価を算出する手順を示す図。ゴルフパーティーとパーティー編成パターンの関係を説明するための図。ランダムパターンの最大値を抽出する方法の１を説明するための図。ランダムパターンの最大値を抽出する方法の２を説明するための図。ゴルフパーティーマッチングシミュレーションの具体例の相性ポイントを示すための図。上記具体例における相性ポイントの構成を説明するための図。上記具体例のメンバー16人の内訳を示す図。上記具体例のパターンＲ１のメンバー構成を示す図。上記具体例のパターンＲ１の第１パーティーのポイント計算を示す図。上記パターンＲ１の第２パーティーのポイント計算を示す図。上記パターンＲ１の第３パーティーのポイント計算を示す図。上記パターンＲ１の第４パーティーのポイント計算を示す図。上記具体例のパターンＲ１のポイント計算を示す図。上記具体例のパターンＲ２のメンバー構成を示す図。上記具体例のパターンＲ２の第１パーティーのポイント計算を示す図。パターンのＲ２の第２〜第４パーティーのポイント計算全部を示す図。パターンＲ２のポイント計算を示す図。ゴルフプレー実績情報を登録する過程を示す図。ゴルフプレー実績情報のフォーマットの例を示す図。ゴルファータイプ度ポイント補正処理においてゴルフプレー実績情報をゴルファー個人情報に反映させる過程を示した図。ゴルファータイプ度ポイント補正処理の流れを示す図。相性ポイント補正処理においてゴルフプレー実績情報をゴルファー個人情報に反映させる過程を示した図。ゴルフプレー実績情報の例を示す図。ゴルフプレー実績ポイントの２種の働きを説明するための図。ゴルフプレー実績情報ex(11T12)Pのポジションを示すための図。ゴルフプレー実績情報ex(12T11)Pのポジションを示すための図。ゴルファー個人情報１２における相性ポイント補正計算の方法１を示す図。ゴルファー個人情報１２における相性ポイント補正計算の方法２を示す図。ゴルフプレー実績情報による補正計算の具体例のメンバーと実績情報である補正ポイントを示すための図。上記具体例におけるＭＡ１、ＭＢ１の相性ポイント表を示す図。上記具体例におけるＭＡ１氏の相性ポイント表を示す図。上記具体例におけるＭＢ１氏の相性ポイント表を示す図。上記具体例における補正前及び補正後のパーティー評価ポイントの比較の図。ビジネスとしてのゴルフパーティーマッチングシステムを示す図。

符号の説明

１…ゴルフパーティーマッチングシステム、１０ａ…記憶装置、１０ｂ…表示装置、１０ｃ…入力装置、１１０…プロセッサ

Claims

ゴルファー毎に個人識別情報、登録者自身のゴルファータイプ度ポイントとゴルファーとしてのタイプ及び他のゴルファーをタイプとして見た時のそのゴルファーのゴルファータイプとの相性ポイントとをゴルファー個人情報として記憶するゴルファー個人情報記憶手段と、
ゴルフパーティーの編成を依頼された複数人のゴルファーを、所定人数のゴルフパーティーの複数の組み合わせパターンに編成し、このパーティー組み合わせパターンをゴルファーの組み合わせを換えて順次生成し、前記ゴルファー個人情報記憶手段から個人情報、ゴルファータイプ、ゴルファータイプ同士の相性ポイントを読み出し、ゴルファータイプ同士の相性ポイントを基に、組み合わせパターン毎に、個人評価ポイント、パーティー評価ポイント、組み合わせパターン評価ポイントを算出し、評価ポイントが最大となるゴルフパーティー組み合わせパターンを抽出するゴルフパーティーマッチングシミュレーション手段と
ゴルフプレーの実績が積まれるに伴い、プレーしたゴルファーの自身のゴルファータイプにかかわる実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中のゴルファー個人情報に記憶されているゴルファータイプ度ポイントを補正・更新するゴルファータイプ度ポイント補正手段と、
実際にプレーしたゴルファーの共にプレーした他のゴルファーのゴルファータイプとの相性にかかわる実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中のゴルファー個人情報に記憶されているゴルファータイプ同士の相性ポイントを補正・更新する相性ポイント補正手段と
を備えるゴルフパーティーマッチングシステム。
前記ゴルフパーティーマッチングシミュレーションは、ゴルフパーティー編成パターン生成手段、ゴルフパーティー編成パターン評価ポイント演算手段、ゴルフパーティー編成パターン評価手段からなり、ゴルフパーティー編成パターン生成手段はゴルフパーティーの編成を依頼した複数人のゴルファーを前記所定人数のゴルフパーティーの組み合わせパターンに編成し、このパーティー編成パターンを順次ゴルファーの組み合わせを換えて生成するものであり、ゴルフパーティー編成パターン評価ポイント演算手段は、前記ゴルファー個人情報記憶手段に形成されたゴルファー個人情報ファイルに記憶された各ゴルファーのゴルファータイプ及びゴルファータイプ同士の相性ポイントに基づいて、生成されたゴルフパーティー編成パターンすべてについて、各パーティーに所属する各ゴルファーの同一パーティー内の他のゴルファーに関する個人評価ポイントを算出し、さらに各パーティーに所属する各ゴルファーの個人評価ポイントを基にパーティー評価ポイントを算出し、パーティー評価ポイントを基にパーティー組み合わせパターンを評価するものであり、ゴルフパーティー編成パターン評価手段は組み合わせパターンごとに演算された評価ポイントを記憶する手段と、記憶された評価ポイントを順次読み出し２つの組み合わせパターンを比較し、評価ポイントの最も大きい組み合わせパターンを出力する比較手段とから構成される、
請求項１に記載のゴルフパーティマッチングシステム。
前記ゴルファータイプ度ポイント補正手段は、前記ゴルファー個人情報記憶手段に形成されたゴルファー個人情報ファイルに記憶されたゴルファータイプ度ポイント情報にゴルフプレー実績情報を登録する機能、同情報に基づいてゴルファータイプ度ポイントを演算する機能、同演算結果に基づいて前記個人情報ファイルに記憶されたゴルファータイプ度ポイントを更新する機能を持ち、ゴルフプレー実績が積まれるに伴い、プレーしたゴルファーの実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中に形成されたゴルファー個人情報ファイルに記憶されているゴルファータイプ度ポイントを補正・更新する
請求項１に記載のゴルフパーティマッチングシステム。
前記相性ポイント補正手段は、前記ゴルファー個人情報記憶手段に形成されたゴルファー個人情報ファイルに記憶されたゴルファータイプ同士の相性ポイント情報にゴルフプレー実績情報を登録する機能、同情報に基づいて相性ポイントを演算する機能、同演算結果に基づいて前記個人情報ファイルに記憶されたゴルファータイプ同士の相性ポイントを更新する機能を持ち、ゴルフプレー実績が積まれるに伴い、プレーしたゴルファーの実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中に形成されたゴルファー個人情報ファイルに記憶されているゴルファータイプ同士の相性ポイントを補正・更新する
請求項１に記載のゴルフパーティマッチングシステム。
前記ゴルファー個人情報記憶手段によって形成されるゴルファー個人情報は、登録者のゴルファーとしての個人識別情報、登録者自身のゴルファータイプ度ポイントとゴルファーとしてのタイプ及び他のゴルファーをタイプとして見た時のそのゴルファーのゴルファータイプとの相性ポイント情報とをゴルファー個人情報としてゴルファーごとに記憶するデータベースであり、更にゴルフプレーの実績が積まれるに伴って、ゴルファータイプの判断基準であるゴルファータイプ度ポイントを補正・更新し、また更にゴルファータイプ同士の相性ポイントを補正・更新し、これらの処理によって初期登録時から絶えず登録者の実像に近づいていく迅速な実状対応力を有するデータベースを備える、
請求項１に記載のゴルフパーティマッチングシステム。
プレーヤー毎に個人識別情報、登録者自身のプレーヤータイプ度ポイントとプレーヤーとしてのタイプ及び他のプレーヤーをタイプとして見た時のそのプレーヤーのプレーヤータイプとの相性ポイントとをプレーヤー個人情報として記憶するプレーヤー個人情報記憶手段と、
パーティーの編成を依頼された複数人のプレーヤーを、所定人数のパーティーの複数の組み合わせパターンに編成し、このパーティー組み合わせパターンをプレーヤーの組み合わせを換えて順次生成し、前記プレーヤー個人情報記憶手段から個人情報、プレーヤータイプ、プレーヤータイプ同士の相性ポイントを読み出し、プレーヤータイプ同士の相性ポイントを基に、組み合わせパターン毎に、個人評価ポイント、パーティー評価ポイント、組み合わせパターン評価ポイントを算出し、評価ポイントが最大となるパーティー組み合わせパターンを抽出するパーティーマッチングシミュレーション手段と
プレーの実績が積まれるに伴い、プレーしたプレーヤーの自身のプレーヤータイプにかかわる実績情報に基づいて前記プレーヤー個人情報記憶手段中のプレーヤー個人情報に記憶されているプレーヤータイプ度ポイントを補正・更新するプレーヤータイプ度ポイント補正手段と、
実際にプレーしたプレーヤーの共にプレーした他のプレーヤーのプレーヤータイプとの相性にかかわる実績情報に基づいて前記プレーヤー個人情報記憶手段中のプレーヤー個人情報に記憶されているプレーヤータイプ同士の相性ポイントを補正・更新する相性ポイント補正手段と
を備えるパーティーマッチングシステム。
ゴルファー毎に個人識別情報、登録者自身のゴルファータイプ度ポイントとゴルファーとしてのタイプ及び他のゴルファーをタイプとして見た時のそのゴルファーのゴルファータイプとの相性ポイントとをゴルファー個人情報として記憶するゴルファー個人情報記憶手段と、
ゴルフパーティーの編成を依頼された複数人のゴルファーを、所定人数のゴルフパーティーの複数の組み合わせパターンに編成し、このパーティー組み合わせパターンをゴルファーの組み合わせを換えて順次生成し、前記ゴルファー個人情報記憶手段から個人情報、ゴルファータイプ、ゴルファータイプ同士の相性ポイントを読み出し、ゴルファータイプ同士の相性ポイントを基に、組み合わせパターン毎に、個人評価ポイント、パーティー評価ポイント、編成パターン評価ポイントを算出し、評価ポイントが最大となるゴルフパーティー組み合わせパターンを抽出するゴルフパーティーマッチングシミュレーション手段と
ゴルフプレーの実績が積まれるに伴い、プレーしたゴルファーの自身のゴルファータイプにかかわる実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶手段中のゴルファー個人情報に記憶されているゴルファータイプ度ポイントを補正・更新するゴルファータイプ度ポイント補正手段と、
実際にプレーしたゴルファーの共にプレーした他のゴルファーのゴルファータイプとの相性にかかわる実績情報に基づいて前記ゴルファー個人情報記憶装置中のゴルファー個人情報に記憶されているゴルファータイプ同士の相性ポイントを補正・更新する相性ポイント補正手段とを備える請求項１に記載のゴルフパーティーマッチングシステムによって生成されたゴルフパーティーを提供し、その対価を得る、
ゴルフパーティーマッチングビジネス。