JP2010262633A - 広告メニュー評価システム、広告メニュー評価プログラム及び広告メニュー評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】出稿実績を持たない広告メニューについても、当該広告メニューの広告効果指標値を算出できるようにすること。
【解決手段】広告メニュー評価システム１００は、評価対象の広告メニューを指定する入力操作があった場合、評価対象の広告メニューに対応するＵＲＬを広告メニュー情報記憶部１１１から取得するとともに、取得したＵＲＬに一致する接触ＵＲＬを含むレコードを接触履歴情報記憶部１１２から取得するレコード取得部１２１と、評価対象の広告メニューの出稿量を指定する入力操作があった場合、取得されたレコードの中から、指定された出稿量に応じた数のレコードを抽出するレコード抽出部１２２と、抽出されたレコードに基づいて、評価対象の広告メニューを指定された出稿量分出稿した場合の広告効果指標値を算出する指標値算出部１２３とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、広告の取引単位である広告メニューによる広告効果の指標値を算出する広告メニュー評価システム、広告メニュー評価プログラム及び広告メニュー評価方法に関する。

近年、インターネットの普及に伴ってＷｅｂ広告が広く利用されている。Ｗｅｂ広告とは、Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上に掲載される広告である。インターネットユーザは、Ｗｅｂブラウザを搭載した機器（例えばＰＣ又は携帯端末など）を用いてＷｅｂページ上のＷｅｂ広告に接触する。本明細書において、「接触」とは、「視る」及び「聴く」の少なくとも一方の行為を意味する。また、「接触」とは、実際に「視た」「聴いた」ことを要さず、「視ることができた」「聴くことができた」とみなされる状態も含む概念である。

Ｗｅｂ広告は、複数のＷｅｂページを束ねた広告メニューと呼ばれる単位で取引されている。広告主は、広告メニュー及びその出稿量或いは期間を指定することでＷｅｂ広告を出稿する。出稿量の指定方法としては、Ｗｅｂ広告の接触回数（インプレッション数）、接触人数（ユニークユーザ数）がある。

複数の広告メニューを比較検討する者（例えば、広告を出稿する者、広告の出稿を予定している者、又は広告の出稿を立案する者等）においては、取引対象の広告メニューを出稿することにより得られる広告効果を事前に把握したいという要求がある。このような広告効果は、広告効果の指標値である広告効果指標値により定量的に表すことができる。

このような要求に応えるために、過去に出稿された広告メニューの広告効果指標値を用いて、今後における広告効果指標値を算出するシステムが提案されている（特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術によれば、出稿実績を持つ広告メニューに対して広告効果指標値を良好に算出できる。

なお、広告効果指標値としては、Ｗｅｂ広告に接触し得るインターネットユーザのうち、当該広告メニューによるＷｅｂ広告に接触するインターネットユーザの割合である推定接触者率（推定リーチ）や、当該Ｗｅｂ広告に接触するインターネットユーザの人数である推定接触者数等がある。

特許第４１９９４３４号公報

ところで、Ｗｅｂページ及びＷｅｂサイトは、日々新たに作成されている。また、Ｗｅｂ広告を掲載するスペース（すなわち、広告枠）を有していないＷｅｂページにおいて、新たに広告枠が設けられることがある。

このような場合、当該Ｗｅｂページを含む広告メニューが取引の対象になるが、当該広告メニューは、当初、出稿実績を持たないことになる。特許文献１に記載の技術は、出稿実績を持つ広告メニューに対する広告効果指標値を算出できるものの、出稿実績を持たない広告メニューに対して広告効果指標値を算出できない。

また、近年では、情報通信技術の発達により、同じ時刻及び同じ放送局においてテレビ毎に異なる広告が配信されたり、屋外に設置された電子看板に時々刻々異なる広告が配信されたりする広告形態の普及が想定される。特許文献１に記載の技術は、このような新たな広告形態に対応しておらず、新たな広告形態に係る広告メニューの広告効果指標値を算出できない。

そこで、本発明は、出稿実績を持たない広告メニューや、新たな広告形態に係る広告メニューについても、当該広告メニューの広告効果の指標値を算出できる広告メニュー評価システム、広告メニュー評価プログラム及び広告メニュー評価方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明は以下のような特徴を有している。まず、本発明の第１の特徴は、広告の取引単位である広告メニューに関する広告効果の指標値を算出する広告メニュー評価システム（広告メニュー評価システム１００）であって、広告が掲載される広告掲載面を識別する第１の掲載面識別情報を広告メニュー毎に記憶する第１の記憶部（広告メニュー情報記憶部１１１）と、調査対象者が接触した広告掲載面を識別する第２の掲載面識別情報と、当該調査対象者を識別する調査対象者識別情報とを含んで構成される接触記録を複数記憶する第２の記憶部（接触履歴情報記憶部１１２）と、評価対象の広告メニューである評価対象メニューに対応する前記第１の掲載面識別情報を前記第１の記憶部から取得し、当該取得した第１の掲載面識別情報に一致する前記第２の掲載面識別情報を含む接触記録を前記第２の記憶部から取得する接触記録取得部（レコード取得部１２１）と、前記接触記録取得部によって取得された接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記調査対象者一人当たりの重みに応じた重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出する指標値算出部（指標値算出部１２３）とを備えることを要旨とする。

このような広告メニュー評価システムによれば、評価対象メニューの過去の広告効果の指標値（すなわち、実績値）を利用する特許文献１の手法とは異なり、評価対象メニューに係る広告掲載面が調査対象者に接触された記録（履歴）を利用して、評価対象メニューの広告効果の指標値を算出する。これにより、出稿実績を持たない広告メニューや、新たな広告形態に係る広告メニューについても、広告効果の指標値を算出できる。

本発明の第２の特徴は、本発明の第１の特徴に係り、所定の指定形式で前記評価対象メニューの出稿量或いは期間が指定された場合に、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の中から、当該指定された出稿量或いは期間に応じた数の接触記録を抽出する接触記録抽出部（レコード抽出部１２２）をさらに備え、前記指標値算出部は、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の中から前記接触記録抽出部が抽出した接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出することを要旨とする。

このような特徴によれば、出稿量或いは期間に対応する広告効果の指標値を算出できるため、例えば広告を出稿する者、広告の出稿を予定している者、又は広告の出稿を立案する者は、どの程度の量或いは期間で広告を出稿すれば、どの程度の広告効果が得られるのかを定量的に把握可能となり、広告を効果的に出稿することができる。

本発明の第３の特徴は、本発明の第２の特徴に係り、前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面の接触回数を指定する形式であり、前記接触記録抽出部は、全ての前記調査対象者の数と、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の数と、母集団の推定人口とに基づいて、前記評価対象の広告メニューに対応する広告掲載面の推定総接触回数を算出し、前記指定された接触回数に対する前記推定総接触回数の比を抽出確率として算出し、前記接触記録取得部によって取得された接触記録から、前記算出された抽出確率に応じて接触記録を抽出することを要旨とする。

このような特徴によれば、出稿量として接触回数が指定される場合において、広告効果の指標値を適切に算出できる。

本発明の第４の特徴は、本発明の第２の特徴に係り、前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面に接触した人数を指定する形式であり、前記接触記録抽出部は、前記指定された人数と、一人の前記調査対象者が母集団において何人に相当するかを表す所定値とに基づいて、抽出すべき調査対象者識別情報の数を算出し、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の中から、前記算出された調査対象者識別情報の数に応じて接触記録を抽出することを要旨とする。

このような特徴によれば、出稿量として広告接触人数が指定される場合において、広告効果の指標値を適切に算出できる。

本発明の第５の特徴は、本発明の第２の特徴に係り、前記第２の記憶部は、前記第２の掲載面識別情報が示す広告掲載面が前記調査対象者が接触した接触日時をさらに含む接触記録を複数記憶し、前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューの出稿期間を指定する形式であり、前記接触記録抽出部は、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の中から、前記指定された出稿期間に対応する前記接触日時を含む接触記録を抽出することを要旨とする。

このような特徴によれば、出稿期間が指定される場合において、広告効果の指標値を適切に算出できる。

本発明の第６の特徴は、本発明の第２〜第５の何れかの特徴に係り、前記調査対象者を識別する調査対象者識別情報と、当該調査対象者の特性とを対応付けた特性情報を記憶する第３の記憶部（特性情報記憶部１１３）をさらに備え、前記接触記録抽出部は、何れかの特性が指定された場合に、前記特性情報に基づき、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の中から、前記指定された特性に対応する前記調査対象者識別情報を含む接触記録を抽出することを要旨とする。

このような特徴によれば、特定の特性を有する接触者に対応する広告効果の指標値を算出できるため、例えば広告を出稿する者、広告の出稿を予定している者、又は広告の出稿を立案する者等は、出稿を予定する広告がターゲットとする接触者層（特定の特性を有する接触者層）に対してどの程度の広告効果が得られるのかを把握可能となる。また、広告対象の商品等に合致した特性の接触者がより多く接触する広告掲載面を含む広告メニューを把握することができる。

本発明の第７の特徴は、本発明の第６の特徴に係り、前記調査対象者の特性は、前記調査対象者の行動特性を含むことを要旨とする。ここで、行動特性とは、調査対象者が接触した特定のＵＲＬ、Ｗｅｂページの情報を基にした接触者の集合を指し、これを利用することにより、「特定のコンテンツに接触した」、「特定のキーワードを検索した」者を抽出し、それらの行動特性を有する者をターゲットとした広告効果指標を算出することを可能にする。例えば、ハワイ旅行についての広告であるなら、ハワイ旅行記のＷｅｂページ接触者やハワイに関する検索を行いその検索結果ページの接触者、即ち広告対象に関与が高いと思われる人たちに対してどの程度の効果があるのかを把握できる。

本発明の第８の特徴は、本発明の第１〜第７の何れかの特徴に係り、前記広告は、Ｗｅｂ広告であり、前記広告掲載面は、Ｗｅｂページであり、前記広告掲載面の識別情報は、ＵＲＬであることを要旨とする。

このような特徴によれば、Ｗｅｂ広告に係る広告メニューについての広告効果の指標値を算出できる
本発明の第９の特徴は、本発明の第１〜第７の何れかの特徴に係り、前記広告は、テレビ広告であり、前記広告掲載面は、テレビ広告枠であり、前記広告掲載面の識別情報は、放送局ＩＤ又はＵＲＬと、日時との組み合わせであることを要旨とする。

このような特徴によれば、テレビ広告に係る広告メニューについての広告効果の指標値を算出できる。

本発明の第１０の特徴は、本発明の第１〜第７の何れかの特徴に係り、前記広告は、屋外広告であり、前記広告掲載面は、電子看板であり、前記広告掲載面の識別情報は、電子看板の設置場所を示す情報であることを要旨とする。

このような特徴によれば、屋外広告に係る広告メニューについての広告効果の指標値を算出できる。

本発明の第１１の特徴は、広告の取引単位である広告メニューに関する広告効果の指標値を算出するコンピュータに、広告が掲載される広告掲載面を識別する第１の掲載面識別情報を広告メニュー毎に記憶する第１の記憶部から、評価対象の広告メニューである評価対象メニューに対応する前記第１の掲載面識別情報を取得する手順と、調査対象者が接触した広告掲載面を識別する第２の掲載面識別情報と、当該調査対象者を識別する調査対象者識別情報とを含んで構成される接触記録を複数記憶する第２の記憶部から、前記取得した第１の掲載面識別情報に一致する前記第２の掲載面識別情報を含む接触記録を取得する手順と、前記取得された接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記調査対象者一人当たりの重みに応じた重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出する手順とを実行させる広告メニュー評価プログラムであることを要旨とする。

本発明の第１２の特徴は、本発明の第１１の特徴に係り、所定の指定形式で前記評価対象メニューの出稿量或いは期間が指定された場合に、前記取得された接触記録の中から、当該指定された出稿量或いは期間に応じた数の接触記録を抽出する手順を前記コンピュータにさらに実行させ、前記算出する手順では、前記取得された接触記録の中から抽出された接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出することを要旨とする。

本発明の第１３の特徴は、本発明の第１２の特徴に係り、前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面の接触回数を指定する形式であり、前記抽出する手順では、全ての前記調査対象者の数と、前記取得された接触記録の数と、母集団の推定人口とに基づいて、前記評価対象の広告メニューに対応する広告掲載面の推定総接触回数を算出し、前記指定された接触回数に対する前記推定総接触回数の比を抽出確率として算出し、前記取得された接触記録から、前記算出された抽出確率に応じて接触記録を抽出することを要旨とする。

本発明の第１４の特徴は、本発明の第１２の特徴に係り、前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面に接触した人数を指定する形式であり、前記抽出する手順では、前記指定された人数と、一人の前記調査対象者が母集団において何人に相当するかを表す所定値とに基づいて、抽出すべき調査対象者識別情報の数を算出し、前記取得された接触記録の中から、前記算出された調査対象者識別情報の数に応じて接触記録を抽出することを要旨とする。

本発明の第１５の特徴は、本発明の第１２の特徴に係り、前記第２の記憶部は、前記第２の掲載面識別情報が示す広告掲載面を前記調査対象者が接触した接触日時をさらに含む接触記録を複数記憶し、前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューの出稿期間を指定する形式であり、前記抽出する手順では、前記取得された接触記録の中から、前記指定された出稿期間に対応する前記接触日時を含む接触記録を抽出することを要旨とする。

本発明の第１６の特徴は、本発明の第１２〜第１５の何れかの特徴に係り、前記抽出する手順では、何れかの特性が指定された場合に、前記調査対象者を識別する調査対象者識別情報と当該調査対象者の特性とを対応付けた特性情報に基づき、前記取得された接触記録の中から、前記指定された特性に対応する前記調査対象者識別情報を含む接触記録を抽出することを要旨とする。

本発明の第１７の特徴は、本発明の第１６の特徴に係り、前記調査対象者の特性は、前記調査対象者の行動特性を含むことを要旨とする。

本発明の第１８の特徴は、本発明の第１１〜第１７の何れかの特徴に係り、前記広告は、Ｗｅｂ広告であり、前記広告掲載面は、Ｗｅｂページであり、前記広告掲載面の識別情報は、ＵＲＬであることを要旨とする。

本発明の第１９の特徴は、本発明の第１１〜第１７の何れかの特徴に係り、前記広告は、テレビ広告であり、前記広告掲載面は、テレビ広告枠であり、前記広告掲載面の識別情報は、放送局ＩＤ又はＵＲＬと、日時との組み合わせであることを要旨とする。

本発明の第２０の特徴は、本発明の第１１〜第１７の何れかの特徴に係り、前記広告は、屋外広告であり、前記広告掲載面は、電子看板であり、前記広告掲載面の識別情報は、電子看板の設置場所を示す情報であることを要旨とする。

本発明の第２１の特徴は、広告の取引単位である広告メニューに関する広告効果の指標値を算出する広告メニュー評価方法であって、広告が掲載される広告掲載面を識別する第１の掲載面識別情報を広告メニュー毎に記憶する第１の記憶部から、評価対象の広告メニューである評価対象メニューに対応する前記第１の掲載面識別情報を取得するステップと、調査対象者が接触した広告掲載面を識別する第２の掲載面識別情報と、当該調査対象者を識別する調査対象者識別情報とを含んで構成される接触記録を複数記憶する第２の記憶部から、前記取得した第１の掲載面識別情報に一致する前記第２の掲載面識別情報を含む接触記録を取得するステップと、前記取得された接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記調査対象者一人当たりの重みに応じた重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出するステップとを有することを要旨とする。

本発明の第２２の特徴は、本発明の第２１の特徴に係り、所定の指定形式で前記評価対象メニューの出稿量或いは期間が指定された場合に、前記取得された接触記録の中から、当該指定された出稿量或いは期間に応じた数の接触記録を抽出するステップをさらに有し、前記算出するステップでは、前記取得された接触記録の中から抽出された接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出することを要旨とする。

本発明の第２３の特徴は、本発明の第２２の特徴に係り、前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面の接触回数を指定する形式であり、前記抽出するステップでは、全ての前記調査対象者の数と、前記取得された接触記録の数と、母集団の推定人口とに基づいて、前記評価対象の広告メニューに対応する広告掲載面の推定総接触回数を算出し、前記指定された接触回数に対する前記推定総接触回数の比を抽出確率として算出し、前記取得された接触記録から、前記算出された抽出確率に応じて接触記録を抽出することを要旨とする。

本発明の第２４の特徴は、本発明の第２２の特徴に係り、前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面に接触した人数を指定する形式であり、前記抽出するステップでは、前記指定された人数と、一人の前記調査対象者が母集団において何人に相当するかを表す所定値とに基づいて、抽出すべき調査対象者識別情報の数を算出し、前記取得された接触記録の中から、前記算出された調査対象者識別情報の数に応じて接触記録を抽出することを要旨とする。

本発明の第２５の特徴は、本発明の第２２の特徴に係り、前記第２の記憶部は、前記第２の掲載面識別情報が示す広告掲載面を前記調査対象者が接触した接触日時をさらに含む接触記録を複数記憶し、前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューの出稿期間を指定する形式であり、前記抽出するステップでは、前記取得された接触記録の中から、前記指定された出稿期間に対応する前記接触日時を含む接触記録を抽出することを要旨とする。

本発明の第２６の特徴は、本発明の第２２〜第２５の何れかの特徴に係り、前記抽出するステップでは、何れかの特性が指定された場合に、前記調査対象者を識別する調査対象者識別情報と当該調査対象者の特性とを対応付けた特性情報に基づき、前記取得された接触記録の中から、前記指定された特性に対応する前記調査対象者識別情報を含む接触記録を抽出することを要旨とする。

本発明の第２７の特徴は、本発明の第２６の特徴に係り、前記調査対象者の特性は、前記調査対象者の行動特性を含むことを要旨とする。

本発明の第２８の特徴は、本発明の第２１〜第２７の何れかの特徴に係り、前記広告は、Ｗｅｂ広告であり、前記広告掲載面は、Ｗｅｂページであり、前記広告掲載面の識別情報は、ＵＲＬであることを要旨とする。

本発明の第２９の特徴は、本発明の第２１〜第２７の何れかの特徴に係り、前記広告は、テレビ広告であり、前記広告掲載面は、テレビ広告枠であり、前記広告掲載面の識別情報は、放送局ＩＤ又はＵＲＬと、日時との組み合わせであることを要旨とする。

本発明の第３０の特徴は、本発明の第２１〜第２７の何れかの特徴に係り、前記広告は、屋外広告であり、前記広告掲載面は、電子看板であり、前記広告掲載面の識別情報は、電子看板の設置場所を示す情報であることを要旨とする。

本発明によれば、出稿実績を持たない広告メニューや、新たな広告形態に係る広告メニューについても、当該広告メニューの広告効果の指標値を算出できる広告メニュー評価システム、広告メニュー評価プログラム及び広告メニュー評価方法を提供できる。

本発明の第１〜第３実施形態に係る広告メニュー評価システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１実施形態に係る広告メニュー情報の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態に係るＷｅｂ接触履歴情報の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態に係る広告メニュー評価システムの全体動作を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係るレコード取得例を示す図である。 本発明の第１実施形態に係る表示例を示す図である。 本発明の第１実施形態に係る表示例（ターゲット含有率を含む）を示す図である。 図４のステップＳ１４００において、期間指定の場合のレコード抽出フローを示すフローチャートである。 図４のステップＳ１４００において、インプレッション指定の場合のレコード抽出フローを示すフローチャートである。 図４のステップＳ１４００において、ユニークユーザ指定の場合のレコード抽出フローを示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る広告メニュー情報の一例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るテレビ接触履歴情報の一例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る広告メニュー評価システムの全体動作を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る広告メニュー情報の一例を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る電子看板接触履歴情報の一例を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る広告メニュー評価システムの全体動作を示すフローチャートである。

図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。以下の各実施形態における図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。

（１）第１実施形態
以下において、第１実施形態について、（１．１）広告メニュー評価システムの構成、（１．２）広告メニュー評価システムの動作、（１．３）作用効果、（１．４）第１実施形態の変更例の順に説明する。

（１．１）広告メニュー評価システムの構成
図１は、第１実施形態に係る広告メニュー評価システム１００の構成を示すブロック図である。広告メニュー評価システム１００は、Ｗｅｂ広告の取引単位である広告メニューによる広告効果の指標値である広告効果指標値を算出する。第１実施形態では、広告メニュー評価システム１００は、例えば、Ｗｅｂ広告の出稿を予定している者（広告を出稿する者、広告の出稿を予定している者、又は広告の出稿を立案する者等）により利用される。

広告メニュー評価システム１００は、コンピュータを用いて構成され、図１に示すように、情報記憶部１１０、情報処理部１２０およびユーザインタフェース部１３０を有する。

情報記憶部１１０は、メモリや補助記憶装置を用いて構成され、情報処理部１２０における情報処理に必要な各種の情報を記憶する。また、情報記憶部１１０は、情報処理部１２０によって実行されるプログラムを記憶するとともに、情報処理部１２０におけるプログラム実行処理中に利用されるデータ等を一時的に記憶する。情報処理部１２０は、ＣＰＵなどを用いて構成され、情報記憶部１１０が記憶する情報や、ユーザインタフェース部１３０から入力された情報を処理する。ユーザインタフェース部１３０は、広告メニュー評価システム１００を利用するユーザとのインタフェースとして機能する。

ユーザインタフェース部１３０は、入力部１３１及び表示部１３２を有する。入力部１３１は、広告メニュー評価システム１００のユーザからの入力操作を受け付け、操作内容を情報処理部１２０に伝達する。入力部１３１としては、例えばキーボードおよびマウスなどが使用できる。表示部１３２は、情報処理部１２０による情報処理結果を画面上に表示するディスプレイである。

情報記憶部１１０は、広告メニュー情報記憶部１１１（第１の記憶部）、接触履歴情報記憶部１１２（第２の記憶部）、及び特性情報記憶部１１３（第３の記憶部）を有する。

広告メニュー情報記憶部１１１は、図２に示すように、広告メニュー（広告メニュー名）と、当該広告メニューに含まれるＷｅｂページのＵＲＬとを対応付けた広告メニュー情報を記憶する。広告メニューとは、複数のＷｅｂページを束ねた取引単位である。広告を出稿する者、広告の出稿を予定している者、又は広告の出稿を立案する者等は、広告メニュー及びその出稿量或いは期間を指定する。

接触履歴情報記憶部１１２は、図３に示すように、調査対象者を識別するパネルＩＤと、調査対象者が接触したＷｅｂページのＵＲＬである接触ＵＲＬと、調査対象者がＷｅｂページに接触した日時である接触日時との組を１つのレコード（接触記録）として記憶する。例えば、日本全国のインターネットユーザの一部に対し予め登録を依頼することで、調査対象者が登録される。その際、人口統計に基づき、日本のインターネットユーザの縮図となるよう調査対象者を選定することが求められる。なお、このような調査対象者は、「パネル」又は「サンプル」と称される。

特性情報記憶部１１３は、調査対象者を識別するパネルＩＤと、調査対象者の特性とを対応付けた特性情報を記憶する。「特性」には、例えば、調査対象者の性別・年齢・職業等の基本特性と、調査対象者へのアンケートの回答結果によるアンケート特性とが含まれる。

情報処理部１２０は、レコード取得部１２１、レコード抽出部１２２、指標値算出部１２３、及び表示制御部１２４を有する。

レコード取得部１２１は、広告メニューのうちの評価対象の広告メニューを指定する入力操作があった場合、評価対象の広告メニューに対応するＵＲＬを広告メニュー情報記憶部１１１から取得するとともに、取得したＵＲＬに一致する接触ＵＲＬを含むレコードに接触履歴情報記憶部１１２から取得する。

レコード抽出部１２２は、所定の指定形式で評価対象の広告メニューの出稿量或いは期間を指定する入力操作があった場合、レコード取得部１２１によって取得されたレコードの中から、指定された出稿量或いは期間に応じた数のレコードを抽出する。ここで、所定の指定形式とは、以下の（ａ）〜（ｃ）の何れかを意味する。

（ａ）Ｗｅｂ広告の出稿期間を指定する期間指定形式。

（ｂ）Ｗｅｂ広告の接触回数を指定するインプレッション指定形式。

（ｃ）Ｗｅｂ広告に接触するインターネットユーザの人数であるユニークユーザ数を指定するユニークユーザ指定形式。

指標値算出部１２３は、レコード抽出部１２２によって抽出されたレコードに基づいて、評価対象の広告メニューを指定された出稿量或いは期間分出稿した場合の広告効果指標値を算出する。広告効果指標値には、例えば、後述する推定接触者率及び推定接触者数がある。表示制御部１２４は、指標値算出部１２３によって算出された広告効果指標値を表示部１３２上に表示する。

（１．２）広告メニュー評価システムの動作
次に、広告メニュー評価システム１００の動作、具体的には、（１．２．１）全体フロー、（１．２．２）レコード抽出フロー（期間指定）、（１．２．３）レコード抽出フロー（インプレッション指定）、（１．２．４）レコード抽出フロー（ユニークユーザ指定）について説明する。

（１．２．１）全体フロー
図４は、広告メニュー評価システム１００の全体動作を示すフローチャートである。

ステップＳ１１００において、表示制御部１２４は、広告メニューのリストを表示部１３２上に表示させ、何れかの広告メニューを指定するよう広告メニュー評価システム１００のユーザに対して促す。また、表示制御部１２４は、表示部１３２を用いて、広告メニューの出稿量或いは期間を指定するよう広告メニュー評価システム１００のユーザに対して促す。入力部１３１は、広告メニュー評価システム１００のユーザから、広告メニュー及びその出稿量或いは期間を指定する入力操作を受け付ける。なお、評価対象として指定される広告メニューは、１つに限らず、複数の広告メニューが指定されてもよい。

ステップＳ１２００において、レコード取得部１２１は、広告メニュー評価システム１００のユーザから入力部１３１が受け付けた評価対象の広告メニューに対応するＵＲＬを広告メニュー情報記憶部１１１から取得する。

ステップＳ１３００において、レコード取得部１２１は、ステップＳ１２００で取得したＵＲＬに一致する接触ＵＲＬを含むレコードを接触履歴情報記憶部１１２から取得する。レコード取得部１２１が接触履歴情報記憶部１１２から取得したレコードの一例を図５に示す。図５の例では、２０個のレコードが取得されている。

ステップＳ１４００において、レコード抽出部１２２は、ステップＳ１３００でレコード取得部１２１が取得したレコードの中から、ステップＳ１１００で広告メニュー評価システム１００のユーザから入力部１３１が受け付けた出稿量或いは期間に応じた数のレコードを抽出する。ここで、レコードの抽出方法は、出稿量或いは期間の指定形式（すなわち、期間指定形式、インプレッション指定形式、ユニークユーザ指定形式）毎に異なる。レコードの抽出方法の詳細については後述する。

ステップＳ１５００において、指標値算出部１２３は、ステップＳ１４００でレコード抽出部１２２が抽出したレコードに基づいて、評価対象の広告メニューを指定された出稿量或いは期間分出稿した場合の広告効果指標値を算出する。

具体的には、指標値算出部１２３は、レコード抽出部１２２によって抽出されたレコード中のパネルＩＤのうちの重複するパネルＩＤを除いたパネルＩＤの数であるユニークユーザＩＤ数と、調査対象者の数とに基づいて、インターネットユーザが評価対象の広告メニューに接触する確率を表す推定接触者率を広告効果指標値として算出する。ここで、ユニークユーザＩＤ数をＮ_ＵＵ、調査対象者の数をＮ_{ｓａｍｐｌｅ}、推定接触者率をＲｅａｃｈとすると、
Ｒｅａｃｈ＝Ｎ_ＵＵ÷Ｎ_{ｓａｍｐｌｅ} …（１）
である。

また、広告効果指標値として推定接触者数を算出する場合には、指標値算出部１２３は、インターネットユーザの推定人口と推定接触者率（Ｒｅａｃｈ）とを乗算した結果を推定接触者数として算出する。すなわち、インターネットユーザの推定人口をＮ_{ｔｏｔａｌ}、推定接触者数をＮ_{Ｒｅａｃｈ}とすると、
Ｎ_{Ｒｅａｃｈ}＝Ｒｅａｃｈ×Ｎ_{ｔｏｔａｌ} …（２）
である。

評価対象の広告メニューとして、それぞれ異なる複数の広告メニューが指定された場合、指標値算出部１２３は、複数の広告メニューのそれぞれについて広告効果指標値（推定接触者率、推定接触者数）を算出する。

ステップＳ１６００において、表示制御部１２４は、ステップＳ１５００で指標値算出部１２３が算出した広告効果指標値を表示部１３２上に表示させる。

表示制御部１２４が表示部１３２上に表示させる広告効果指標値の一例を図６に示す。図６の例では、４つの広告メニュー（広告メニューＡ〜Ｄ）についての広告効果指標値が表示されている。例えば、広告メニューＡについては、２００８年１０月６日〜２００８年１０月１２日において、インプレッション指定形式で５０００００（ｉｍｐ）の出稿量の広告メニューＡを出稿した場合に、推定接触者率（単体リーチ）が２０％であり、推定接触者数が５０００（千人）であることが分かる。

なお、図６において累積リーチとは、広告メニュー毎の推定接触者率（単体リーチ）を累積した値、具体的には、重複する部分を除いて累積した値である。累積リーチにより、広告メニューの出稿を予定する者（広告を出稿する者、広告の出稿を予定している者、又は広告の出稿を立案する者等）は、効果的な広告メニューの組み合わせを把握することができる。また、増加ポイントとは、その広告メニューの追加による累積リーチの増加分を示しており、具体的には、“当該広告メニューを追加した場合の累積リーチ”−“一つ前までの累積リーチ”である。重複ポイントとは、既に選択された広告メニュー群に重複するリーチであり、具体的には、“単体リーチ”−“増加ポイント”である。累積リーチ、増加ポイント、重複ポイントの各広告効果指標値は、指標値算出部１２３により算出される。また、図６においては、推定接触者数の累積値（重複する部分を除いて累積した値）も算出及び表示されている。

さらに、広告メニュー評価システム１００は、図６のような表示の実行中に、広告メニュー評価システム１００のユーザから接触者特性（ターゲット）を指定する入力操作があった場合、図７に示すように、ターゲット含有率を算出するように構成されている。ターゲット含有率とは、広告メニュー接触者全体における、指定した特性のサンプルの占める割合（含有率）である。図７の例では、接触者特性（ターゲット）として、“男性３０代”且つ“自家用車所有”が指定されている。

接触者特性（ターゲット）を指定する入力操作があった場合、レコード抽出部１２２は、出稿量でのデータ抽出を行わずに、当該広告メニューに該当する全レコードから、指定された接触者特性のレコードを抽出する。その際、レコード抽出部１２２は、特性情報記憶部１１３に記憶されている特性情報を参照して、指定された接触者特性に該当するパネルＩＤを検索し、検索されたパネルＩＤを含むレコードを抽出する。

指標値算出部１２３は、レコード抽出部１２２によって抽出されたレコードに応じて、ターゲット含有率を算出する。具体的には、（当該広告メニューの接触者中、指定された特性のサンプル数）÷（当該広告メニューの接触者全体）により、ターゲット含有率を算出する。

このようなターゲット含有率を算出することにより、広告メニューの出稿を予定する者（広告を出稿する者、広告の出稿を予定している者、又は広告の出稿を立案する者等）は、広告対象の商品等に合致した、効果的な広告メニューを把握することができる。

なお、図７においては、推定接触者数の累積値（重複する部分を除いて累積した値）も算出及び表示されている。また、ターゲット含有率の累積値（重複する部分を除いて累積した値）も算出及び表示されている。

（１．２．２）レコード抽出フロー（期間指定）
図８は、図４のステップＳ１４００において、期間指定の場合のレコード抽出フローを示すフローチャートである。

ステップＳ１４１１において、レコード抽出部１２２は、レコード取得部１２１によって取得されたレコードの中から、期間指定形式で指定された出稿期間に対応する接触日時を含むレコードを抽出する。

（１．２．３）レコード抽出フロー（インプレッション指定）
図９は、図４のステップＳ１４００において、インプレッション指定の場合のレコード抽出フローを示すフローチャートである。

ステップＳ１４２１において、レコード抽出部１２２は、調査対象者の数と、レコード取得部１２１によって取得されたレコードの数と、インターネットユーザの推定人口とに基づいて、評価対象の広告メニューに対応するＷｅｂ広告がインターネットユーザにより接触される回数を示す推定総接触回数（推定総インプレッション）を算出する。具体的には、レコード取得部１２１によって取得されたレコードの数をＮ_{Ｒｅｃｏｒｄ}、調査対象者の数をＮ_{ｓａｍｐｌｅ}、インターネットユーザの推定人口をＮ_{ｔｏｔａｌ}とすると、推定総インプレッションｉｍｐ_{ｔｏｔａｌ}は、
ｉｍｐ_{ｔｏｔａｌ}＝（Ｎ_{Ｒｅｃｏｒｄ}÷Ｎ_{ｓａｍｐｌｅ}）×Ｎ_{ｔｏｔａｌ} …（３）
である。

ステップＳ１４２２において、レコード抽出部１２２は、インプレッション指定形式で指定された接触回数（出稿量）と、推定総インプレッションとの比を出稿確率として算出する。すなわち、“推定総インプレッション”÷“出稿量”により、出稿確率を算出する。

ステップＳ１４２３において、レコード抽出部１２２は、レコード取得部１２１によって取得されたレコードを時系列でソートした後（例えば図５に示した各レコード）、ステップＳ１４２２で算出した出稿確率に応じた間隔でレコードを抽出する。

（１．２．４）レコード抽出フロー（ユニークユーザ指定）
図１０は、図４のステップＳ１４００において、ユニークユーザ指定の場合のレコード抽出フローを示すフローチャートである。

ステップＳ１４３１において、レコード抽出部１２２は、一人の調査対象者がインターネットユーザの推定人口において何人に相当するかを表す値を算出する。すなわち、（１／Ｎ_{ｓａｍｐｌｅ}）×Ｎ_{ｔｏｔａｌ}により、サンプル一人当たりに換算したインターネット推定人口を算出する。

ステップＳ１４３２において、レコード抽出部１２２は、ユニークユーザ指定形式で指定されたユニークユーザ数と、ステップＳ１４３１で算出したサンプル一人当たりに換算したインターネット推定人口とに基づいて、抽出すべきユニークユーザＩＤの数である所要ユニークユーザＩＤ数を算出する。具体的には、“ユニークユーザ数”÷“ サンプル一人あたりに換算したインターネット推定人口”により、所要ユニークユーザＩＤ数を算出する。

ステップＳ１４３３において、レコード抽出部１２２は、レコード取得部１２１によって取得されたレコードを時系列でソートした後（例えば図５に示した各レコード）、所要ユニークユーザＩＤ数に応じてレコードを抽出する。

（１．３）作用効果
第１実施形態によれば、出稿実績を持たない広告メニューについても、当該広告メニューの広告効果指標値を算出できる。特に、出稿量或いは期間の指定形式（すなわち、期間指定形式、インプレッション指定形式、ユニークユーザ指定形式）に対応する広告効果指標値を算出することができるため、広告メニュー評価システム１００のユーザは、実際の取引の態様に即した形で広告効果指標値を把握できる。

第１実施形態では、指標値算出部１２３は、複数の広告メニューのそれぞれについて広告効果指標値を算出する。これにより、広告メニュー評価システム１００のユーザは、各広告メニューの広告効果指標値を容易に比較検討することができる。

また、広告効果指標値に加えて、ターゲット含有率を算出することにより、広告メニュー評価システム１００のユーザは、広告対象の商品等に合致した特性のインターネットユーザがより多く接触する広告メニューを把握することができる。

（１．４）第１実施形態の変更例
第１実施形態においては、以下のような代替実施形態、実施例及び運用技術が適用できる。例えば、接触者特性は、調査対象者の行動特性を含んでもよい。行動特性とは、調査対象者が接触するＷｅｂページの傾向から、当該調査対象者の嗜好特性を推定したものである。このような行動特性についてターゲット含有率を算出することにより、広告メニュー評価システム１００のユーザは、広告対象の商品等に合致した行動特性を有するインターネットユーザがより多く接触する広告メニューを把握することができる。

また、上述した実施形態では、期間指定形式、インプレッション指定形式、ユニークユーザ指定形式のそれぞれを個別に説明したが、これらの各形式を併用しても構わない。

なお、上述した実施形態で説明した各処理をコンピュータプログラムとして実装し、広告メニュー評価システム１００として機能するコンピュータに当該コンピュータプログラムを実行させることが可能である。

また、広告メニュー評価システム１００を検索キーワード（検索連動型広告）に応用してもよい。検索連動型広告とは、検索エンジンで入力されたキーワードと関連する広告主の広告が検索結果に表示されるものであり、通常は、キーワード毎にオークション型式で枠の買取が行われる。Ｙａｈｏｏ！（登録商標）において提供されているOvertureや、Google（登録商標）において提供されているＡｄWords、ＡｄSenseなどが検索連動型広告に該当する。URLにはユーザー指定のキーワードが内含されているため、広告メニュー評価システム１００において「期間」「キーワード」「検索連動型広告サービスの種別（Overture/AdWords等）」を入力すれば、推定接触者数や（ターゲット）含有率を算出できる。

（２）第２実施形態
次に、第２実施形態について説明する。現在のテレビ広告は、同じ時刻及び同じ放送局では同じ広告が放送されるが、将来的には、同じ時刻及び同じ放送局においてテレビ毎に異なる広告が配信されることが想定される。第２実施形態では、テレビ広告について広告メニュー評価を行うケースについて説明する。

第２実施形態では、テレビ放送局が運営するサーバが広告掲載面を管理するものとする。テレビ放送局が運営するサーバは、広告掲載面としての自局コンテンツ（テレビ番組、テレビ広告枠）に広告を掲載する。

以下、（２．１）広告メニュー評価システムの構成、（２．２）広告メニュー評価システムの動作、（２．３）作用効果、（２．４）第２実施形態の変更例の順に説明する。第２実施形態においては、第１実施形態と異なる点を主として説明し、重複する説明を省略する。

（２．１）広告メニュー評価システムの構成
図１を参照して、第２実施形態に係る広告メニュー評価システム１００の構成を説明する。第２実施形態に係る広告メニュー評価システム１００は、テレビ広告に係る広告メニューに対して広告効果指標値を算出する。広告メニュー評価システム１００は、例えば、テレビ広告を出稿する者、テレビ広告の出稿を予定している者、又はテレビ広告の出稿を立案する者等により利用される。

広告メニュー評価システム１００は、コンピュータを用いて構成され、情報記憶部１１０、情報処理部１２０およびユーザインタフェース部１３０を有する。

情報記憶部１１０は、広告メニュー情報記憶部１１１、接触履歴情報記憶部１１２、及び特性情報記憶部１１３を有する。

広告メニュー情報記憶部１１１は、図１１に示すように、広告メニュー（広告メニュー名）と、当該広告メニューに含まれるテレビ広告枠を識別する情報とを広告メニュー情報として記憶する。テレビ広告枠を識別する情報とは、テレビ放送局のＩＤ（以下、放送局ＩＤ）とテレビ放送の日時とを組み合わせたものである。なお、テレビ放送局またはテレビ放送局以外の第三者が、ネットワーク等を通じてテレビに任意に配信する広告であって、PCに配信されるインターネット広告に類するがこれに限定されず、また当該広告は従来のテレビ広告枠のように放送局IDや日時によって管理されない特徴を有する広告がテレビに配信されるようなケースでは、第１実施形態と同様に、放送局ＩＤに代えてＵＲＬを使用できる。

接触履歴情報記憶部１１２は、図１２に示すように、調査対象者を識別するパネルＩＤと、調査対象者が接触したテレビ広告枠の放送局ＩＤと、その接触日時との組を１つのレコードとして記憶する。例えば、日本全国のテレビ接触者の一部に対し予め登録を依頼することで、調査対象者が登録される。その際、人口統計に基づき、日本のテレビ接触者の縮図となるよう調査対象者を選定することが求められる。

特性情報記憶部１１３は、調査対象者を識別するパネルＩＤと、調査対象者の特性とを対応付けた特性情報を記憶する。

情報処理部１２０は、レコード取得部１２１、レコード抽出部１２２、指標値算出部１２３、及び表示制御部１２４を有する。

レコード取得部１２１は、広告メニューのうちの評価対象の広告メニューを指定する入力操作があった場合、評価対象の広告メニューに対応する放送局ＩＤ及び日時を広告メニュー情報記憶部１１１から取得するとともに、取得した放送局ＩＤ及び日時に一致する接触放送局ＩＤ及び接触日時を含むレコードを接触履歴情報記憶部１１２から取得する。

レコード抽出部１２２は、所定の指定形式で評価対象の広告メニューの出稿量或いは期間を指定する入力操作があった場合、レコード取得部１２１によって取得されたレコードの中から、指定された出稿量或いは期間に応じた数のレコードを抽出する。ここで、所定の指定形式とは、以下の（ａ）〜（ｃ）の何れかを意味する。

（ａ）テレビ広告の出稿期間を指定する期間指定形式。

（ｂ）テレビ広告の接触回数を指定する接触回数指定形式。

（ｃ）テレビ広告の接触人数を指定するユニークユーザ指定形式。

指標値算出部１２３は、レコード抽出部１２２によって抽出されたレコードに基づいて、評価対象の広告メニューを指定された出稿量或いは期間分出稿した場合の広告効果指標値を算出する。広告効果指標値には、例えば、後述する推定接触者率及び推定接触者数がある。表示制御部１２４は、指標値算出部１２３によって算出された広告効果指標値を表示部１３２上に表示する。

（２．２）広告メニュー評価システムの動作
図１３は、第２実施形態に係る広告メニュー評価システム１００の全体動作を示すフローチャートである。

ステップＳ２１００において、表示制御部１２４は、広告メニューのリストを表示部１３２上に表示させ、何れかの広告メニューを指定するよう広告メニュー評価システム１００のユーザに対して促す。また、表示制御部１２４は、表示部１３２を用いて、広告メニューの出稿量或いは期間を指定するよう広告メニュー評価システム１００のユーザに対して促す。入力部１３１は、広告メニュー評価システム１００のユーザから、広告メニュー及びその出稿量或いは期間を指定する入力操作を受け付ける。なお、評価対象として指定される広告メニューは、１つに限らず、複数の広告メニューが指定されてもよい。

ステップＳ２２００において、レコード取得部１２１は、広告メニュー評価システム１００のユーザから入力部１３１が受け付けた評価対象の広告メニューに対応する放送局ＩＤ及び日時を広告メニュー情報記憶部１１１から取得する。

ステップＳ２３００において、レコード取得部１２１は、ステップＳ２２００で取得した放送局ＩＤ及び日時に一致する接触放送局ＩＤ及び接触日時を含むレコードを接触履歴情報記憶部１１２から取得する。

ステップＳ２４００において、レコード抽出部１２２は、ステップＳ２３００でレコード取得部１２１が取得したレコードの中から、ステップＳ２１００で広告メニュー評価システム１００のユーザから入力部１３１が受け付けた出稿量或いは期間に応じた数のレコードを抽出する。ここで、レコードの抽出方法は、期間指定形式、接触回数指定形式、接触人数指定形式毎に異なるが、第１実施形態で説明した方法の同様の抽出方法が使用できる。

ステップＳ２５００において、指標値算出部１２３は、ステップＳ２４００でレコード抽出部１２２が抽出したレコードに基づいて、評価対象の広告メニューを指定された出稿量或いは期間分出稿した場合の広告効果指標値を算出する。

具体的には、指標値算出部１２３は、レコード抽出部１２２によって抽出されたレコード中のパネルＩＤのうちの重複するパネルＩＤを除いたパネルＩＤの数であるユニークユーザＩＤ数と、調査対象者の数とに基づいて、上記式（１）により、テレビ視聴者が評価対象の広告メニューに接触する確率を表す推定接触者率を広告効果指標値として算出する。

また、広告効果指標値として推定接触者数を算出する場合には、指標値算出部１２３は、上記式（２）により、テレビ視聴者の推定人口と推定接触者率とを乗算した結果を推定接触者数として算出する。

評価対象の広告メニューとして、複数の広告メニューが指定された場合、指標値算出部１２３は、複数の広告メニューのそれぞれについて広告効果指標値（推定接触者率、推定接触者数）を算出する。

ステップＳ２６００において、表示制御部１２４は、ステップＳ２５００で指標値算出部１２３が算出した広告効果指標値を表示部１３２上に表示させる。

（２．３）作用効果
第２実施形態に係る広告メニュー評価システム１００によれば、評価対象メニューに係る広告掲載面が調査対象者に接触された記録（履歴）を利用して、評価対象メニューの広告効果の指標値を算出する。これにより、ランダム配信されるテレビ広告についても、広告効果の指標値を算出できる。

（２．４）第２実施形態の変更例
上述した第２実施形態では、テレビ放送局が運営するサーバで広告掲載面を管理すると説明したが、テレビ放送局以外のサーバで広告掲載面を管理するケースも想定される。この場合、インターネットに接続されたテレビに対し、テレビ放送局以外のサーバからの広告が配信されることになる。このようなケースでは、実質的にＷｅｂ広告と同様の広告形態となるため、第１実施形態の手法により広告効果の指標値を算出できる。

（３）第３実施形態
次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態では、屋外に設置された電子看板に対してサーバからの広告が配信されて露出される屋外広告（Out Of Home Media（OOH））について、広告メニュー評価を行うケースについて説明する。

以下、（３．１）広告メニュー評価システムの構成、（３．２）広告メニュー評価システムの動作、（３．３）作用効果の順に説明する。第３実施形態においては、第１実施形態と異なる点を主として説明し、重複する説明を省略する。

（３．１）広告メニュー評価システムの構成
図１を参照して、第３実施形態に係る広告メニュー評価システム１００の構成を説明する。第３実施形態に係る広告メニュー評価システム１００は、屋外広告に係る広告メニューに対して広告効果指標値を算出する。広告メニュー評価システム１００は、例えば、屋外広告を出稿する者、屋外広告の出稿を予定している者、又は屋外広告の出稿を立案する者等により利用される。

広告メニュー評価システム１００は、コンピュータを用いて構成され、情報記憶部１１０、情報処理部１２０およびユーザインタフェース部１３０を有する。

情報記憶部１１０は、広告メニュー情報記憶部１１１、接触履歴情報記憶部１１２、及び特性情報記憶部１１３を有する。

広告メニュー情報記憶部１１１は、図１４に示すように、広告メニュー（広告メニュー名）と、当該広告メニューに含まれる電子看板の設置場所を識別する情報（以下、電子看板設置場所情報）と日時とを対応付けた広告メニュー情報を記憶する。

接触履歴情報記憶部１１２は、図１５に示すように、調査対象者を識別するパネルＩＤと、調査対象者が接触した電子看板の設置場所情報（以下、接触電子看板設置場所情報）と、その接触日時との組を１つのレコードとして記憶する。例えば、調査対象エリアから所定範囲内の住人の一部に対し予め登録を依頼することで、調査対象者が登録される。

特性情報記憶部１１３は、調査対象者を識別するパネルＩＤと、調査対象者の特性とを対応付けた特性情報を記憶する。

情報処理部１２０は、レコード取得部１２１、レコード抽出部１２２、指標値算出部１２３、及び表示制御部１２４を有する。

レコード取得部１２１は、広告メニューのうちの評価対象の広告メニューを指定する入力操作があった場合、評価対象の広告メニューに対応する電子看板設置場所情報及び日時を広告メニュー情報記憶部１１１から取得するとともに、取得した電子看板設置場所情報及び日時に一致する接触電子看板設置場所情報及び接触日時を含むレコードを接触履歴情報記憶部１１２から取得する。

レコード抽出部１２２は、所定の指定形式で評価対象の広告メニューの出稿量或いは期間を指定する入力操作があった場合、レコード取得部１２１によって取得されたレコードの中から、指定された出稿量或いは期間に応じた数のレコードを抽出する。ここで、所定の指定形式とは、以下の（ａ）〜（ｃ）の何れかを意味する。

（ａ）屋外広告の出稿期間を指定する期間指定形式。

（ｂ）屋外広告の接触回数を指定する接触回数指定形式。

（ｃ）屋外広告の接触人数を指定するユニークユーザ指定形式。

指標値算出部１２３は、レコード抽出部１２２によって抽出されたレコードに基づいて、評価対象の広告メニューを指定された出稿量或いは期間分出稿した場合の広告効果指標値を算出する。広告効果指標値には、例えば、後述する推定接触者率及び推定接触者数がある。表示制御部１２４は、指標値算出部１２３によって算出された広告効果指標値を表示部１３２上に表示する。

（３．２）広告メニュー評価システムの動作
図１６は、第３実施形態に係る広告メニュー評価システム１００の全体動作を示すフローチャートである。

ステップＳ３１００において、表示制御部１２４は、広告メニューのリストを表示部１３２上に表示させ、何れかの広告メニューを指定するよう広告メニュー評価システム１００のユーザに対して促す。また、表示制御部１２４は、表示部１３２を用いて、広告メニューの出稿量或いは期間を指定するよう広告メニュー評価システム１００のユーザに対して促す。入力部１３１は、広告メニュー評価システム１００のユーザから、広告メニュー及びその出稿量或いは期間を指定する入力操作を受け付ける。なお、評価対象として指定される広告メニューは、１つに限らず、複数の広告メニューが指定されてもよい。

ステップＳ３２００において、レコード取得部１２１は、広告メニュー評価システム１００のユーザから入力部１３１が受け付けた評価対象の広告メニューに対応する電子看板設置場所情報及び日時を広告メニュー情報記憶部１１１から取得する。

ステップＳ３３００において、レコード取得部１２１は、ステップＳ３２００で取得した電子看板設置場所情報及び日時に一致する接触電子看板設置場所情報及び接触日時を含むレコードを接触履歴情報記憶部１１２から取得する。

ステップＳ３４００において、レコード抽出部１２２は、ステップＳ３３００でレコード取得部１２１が取得したレコードの中から、ステップＳ３１００で広告メニュー評価システム１００のユーザから入力部１３１が受け付けた出稿量或いは期間に応じた数のレコードを抽出する。ここで、レコードの抽出方法は、期間指定形式、接触回数指定形式、接触人数指定形式毎に異なるが、第１実施形態で説明した方法の同様の抽出方法が使用できる。

ステップＳ３５００において、指標値算出部１２３は、ステップＳ３４００でレコード抽出部１２２が抽出したレコードに基づいて、評価対象の広告メニューを指定された出稿量或いは期間分出稿した場合の広告効果指標値を算出する。

具体的には、指標値算出部１２３は、レコード抽出部１２２によって抽出されたレコード中のパネルＩＤのうちの重複するパネルＩＤを除いたパネルＩＤの数であるユニークユーザＩＤ数と、調査対象者の数とに基づいて、上記式（１）により、電子看板接触者が評価対象の広告メニューに接触する確率を表す推定接触者率を広告効果指標値として算出する。

また、広告効果指標値として推定接触者数を算出する場合には、指標値算出部１２３は、上記式（２）により、電子看板接触者の推定人口と推定接触者率とを乗算した結果を推定接触者数として算出する。

評価対象の広告メニューとして、複数の広告メニューが指定された場合、指標値算出部１２３は、複数の広告メニューのそれぞれについて広告効果指標値（推定接触者率、推定接触者数）を算出する。

ステップＳ３６００において、表示制御部１２４は、ステップＳ３５００で指標値算出部１２３が算出した広告効果指標値を表示部１３２上に表示させる。

（３．３）作用効果
第３実施形態に係る広告メニュー評価システム１００によれば、評価対象メニューに係る広告掲載面が調査対象者に接触された記録（履歴）を利用して、評価対象メニューの広告効果の指標値を算出する。これにより、ランダム配信される屋外広告についても、広告効果の指標値を算出できる。

（４）その他の実施形態
上述した第３実施形態において、接触回数指定（又はインプレッション指定）の場合に推定接触者数を算出する流れは、まとめると次のようになる。

１） 母集団推定人口/パネル登録者＝パネル一人当たりのウエイト＝１回接触分のウエイト。

２） パネル登録者の広告掲載面の接触レコード数×ウェイト＝広告掲載面の推定総接触回数。

３） 推定総接触回数/指定接触回数＝接触レコード抽出確率。

４） 接触レコード抽出確率に基づいた確率で広告掲載面の総接触レコードから抽出したレコードに含まれるユニークＩＤ×ウェイト＝推定接触者数。

ここで、母集団推定人口及びウェイトの決定は、以下のＳＴＥＰ１〜ＳＴＥＰ３の手順で行うことができる。

まず、STEP1において、調査設計を行う。具体的には、サンプルサイズ（例えば、10,000サンプル、30,000サンプル等）と、調査エリア（例えば、東京都内、東京駅を中心とした35km圏、東京一都三県等）と、調査対象属性（例えば、エリア内居住者、15-69歳のエリア内居住者等）とが決定される。

STEP2において、人口推定を行う。例えば、性・年令別のエリア内居住者については、住民基本台帳等のオープンデータをから人口を把握可能であるが、それ以外の条件が付加される場合は、STEP３以降の手順のように人口推定の調査を行う。

STEP3において、推定人口調査及びパネルリクルートを行う。「東京一都三県に居住する15-69歳の人で、月１回以上東京都内に入ることがある人」を調査対象者と想定した場合、調査対象者を無作為に抽出する調査手法、一例としてはRandom Digit Dialing手法（RDD）で東京、神奈川、千葉、埼玉の市外局番を有する世帯に対してコールし、電話に応答があった場合は、その世帯に上記調査対象に合致する人が何人いるか確認し、同時に調査協力を依頼し、あらかじめ決めた数に達するまで、応諾してくれた対象者をパネルサンプルとして登録する。

母集団推定人口とウェイトは以下の方法で算出する。RDD調査より得られる、総応答数と調査対象者がいる世帯数を使い、対象者含有世帯率を求め＝Aとする。RDD調査より得られる、世帯内平均対象者人数＝Bとする。エリア内総世帯数（住民基本台帳から得る）×A×Bで推定人口＝Cを算出。C÷総調査サンプル数で１サンプルもしくは１回接触当たりのウェイトを算出。このような方法により、母集団推定人口及びウェイトを決定することができる。

１００…広告メニュー評価システム、１１０…情報記憶部、１１１…広告メニュー情報記憶部、１１２…接触履歴情報記憶部、１１３…特性情報記憶部、１２０…情報処理部、１２１…レコード取得部、１２２…レコード抽出部、１２３…指標値算出部、１２４…表示制御部、１３０…ユーザインタフェース部、１３１…入力部、１３２…表示部

Claims (30)

1. 広告の取引単位である広告メニューに関する広告効果の指標値を算出する広告メニュー評価システムであって、
   広告が掲載される広告掲載面を識別する第１の掲載面識別情報を広告メニュー毎に記憶する第１の記憶部と、
   調査対象者が接触した広告掲載面を識別する第２の掲載面識別情報と、当該調査対象者を識別する調査対象者識別情報とを含んで構成される接触記録を複数記憶する第２の記憶部と、
   評価対象の広告メニューである評価対象メニューに対応する前記第１の掲載面識別情報を前記第１の記憶部から取得し、当該取得した第１の掲載面識別情報に一致する前記第２の掲載面識別情報を含む接触記録を前記第２の記憶部から取得する接触記録取得部と、
   前記接触記録取得部によって取得された接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記調査対象者一人当たりの重みに応じた重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出する指標値算出部と
   を備えることを特徴とする広告メニュー評価システム。
2. 所定の指定形式で前記評価対象メニューの出稿量或いは期間が指定された場合に、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の中から、当該指定された出稿量或いは期間に応じた数の接触記録を抽出する接触記録抽出部をさらに備え、
   前記指標値算出部は、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の中から前記接触記録抽出部が抽出した接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出することを特徴とする請求項１に記載の広告メニュー評価システム。
3. 前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面の接触回数を指定する形式であり、
   前記接触記録抽出部は、
   全ての前記調査対象者の数と、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の数と、母集団の推定人口とに基づいて、前記評価対象の広告メニューに対応する広告掲載面の推定総接触回数を算出し、
   前記指定された接触回数に対する前記推定総接触回数の比を抽出確率として算出し、
   前記接触記録取得部によって取得された接触記録から、前記算出された抽出確率に応じて接触記録を抽出することを特徴とする請求項２に記載の広告メニュー評価システム。
4. 前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面に接触した人数を指定する形式であり、
   前記接触記録抽出部は、
   前記指定された人数と、一人の前記調査対象者が母集団において何人に相当するかを表す所定値とに基づいて、抽出すべき調査対象者識別情報の数を算出し、
   前記接触記録取得部によって取得された接触記録の中から、前記算出された調査対象者識別情報の数に応じて接触記録を抽出することを特徴とする請求項２に記載の広告メニュー評価システム。
5. 前記第２の記憶部は、前記第２の掲載面識別情報が示す広告掲載面を前記調査対象者が接触した接触日時をさらに含む接触記録を複数記憶し、
   前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューの出稿期間を指定する形式であり、
   前記接触記録抽出部は、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の中から、前記指定された出稿期間に対応する前記接触日時を含む接触記録を抽出することを特徴とする請求項２に記載の広告メニュー評価システム。
6. 前記調査対象者を識別する調査対象者識別情報と、当該調査対象者の特性とを対応付けた特性情報を記憶する第３の記憶部をさらに備え、
   前記接触記録抽出部は、何れかの特性が指定された場合に、前記特性情報に基づき、前記接触記録取得部によって取得された接触記録の中から、前記指定された特性に対応する前記調査対象者識別情報を含む接触記録を抽出することを特徴とする請求項２〜５の何れか一項に記載の広告メニュー評価システム。
7. 前記調査対象者の特性は、前記調査対象者の行動特性を含むことを要旨とする請求項６に記載の広告メニュー評価システム。
8. 前記広告は、Ｗｅｂ広告であり、
   前記広告掲載面は、Ｗｅｂページであり、
   前記広告掲載面の識別情報は、ＵＲＬであることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の広告メニュー評価システム。
9. 前記広告は、テレビ広告であり、
   前記広告掲載面は、テレビ広告枠であり、
   前記広告掲載面の識別情報は、放送局ＩＤ又はＵＲＬと、日時との組み合わせであることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の広告メニュー評価システム。
10. 前記広告は、屋外広告であり、
    前記広告掲載面は、電子看板であり、
    前記広告掲載面の識別情報は、電子看板の設置場所を示す情報であることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の広告メニュー評価システム。
11. 広告の取引単位である広告メニューに関する広告効果の指標値を算出するコンピュータに、
    広告が掲載される広告掲載面を識別する第１の掲載面識別情報を広告メニュー毎に記憶する第１の記憶部から、評価対象の広告メニューである評価対象メニューに対応する前記第１の掲載面識別情報を取得する手順と、
    調査対象者が接触した広告掲載面を識別する第２の掲載面識別情報と、当該調査対象者を識別する調査対象者識別情報とを含んで構成される接触記録を複数記憶する第２の記憶部から、前記取得した第１の掲載面識別情報に一致する前記第２の掲載面識別情報を含む接触記録を取得する手順と、
    前記取得された接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記調査対象者一人当たりの重みに応じた重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出する手順と
    を実行させることを特徴とする広告メニュー評価プログラム。
12. 所定の指定形式で前記評価対象メニューの出稿量或いは期間が指定された場合に、前記取得された接触記録の中から、当該指定された出稿量或いは期間に応じた数の接触記録を抽出する手順を前記コンピュータにさらに実行させ、
    前記算出する手順では、前記取得された接触記録の中から抽出された接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出することを特徴とする請求項１１に記載の広告メニュー評価プログラム。
13. 前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面の接触回数を指定する形式であり、
    前記抽出する手順では、
    全ての前記調査対象者の数と、前記取得された接触記録の数と、母集団の推定人口とに基づいて、前記評価対象の広告メニューに対応する広告掲載面の推定総接触回数を算出し、
    前記指定された接触回数に対する前記推定総接触回数の比を抽出確率として算出し、
    前記取得された接触記録から、前記算出された抽出確率に応じて接触記録を抽出することを特徴とする請求項１２に記載の広告メニュー評価プログラム。
14. 前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面に接触した人数を指定する形式であり、
    前記抽出する手順では、
    前記指定された人数と、一人の前記調査対象者が母集団において何人に相当するかを表す所定値とに基づいて、抽出すべき調査対象者識別情報の数を算出し、
    前記取得された接触記録の中から、前記算出された調査対象者識別情報の数に応じて接触記録を抽出することを特徴とする請求項１２に記載の広告メニュー評価プログラム。
15. 前記第２の記憶部は、前記第２の掲載面識別情報が示す広告掲載面を前記調査対象者が接触した接触日時をさらに含む接触記録を複数記憶し、
    前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューの出稿期間を指定する形式であり、
    前記抽出する手順では、前記取得された接触記録の中から、前記指定された出稿期間に対応する前記接触日時を含む接触記録を抽出することを特徴とする請求項１２に記載の広告メニュー評価プログラム。
16. 前記抽出する手順では、何れかの特性が指定された場合に、前記調査対象者を識別する調査対象者識別情報と当該調査対象者の特性とを対応付けた特性情報に基づき、前記取得された接触記録の中から、前記指定された特性に対応する前記調査対象者識別情報を含む接触記録を抽出することを特徴とする請求項１２〜１５の何れか一項に記載の広告メニュー評価プログラム。
17. 前記調査対象者の特性は、前記調査対象者の行動特性を含むことを特徴とする請求項１６に記載の広告メニュー評価プログラム。
18. 前記広告は、Ｗｅｂ広告であり、
    前記広告掲載面は、Ｗｅｂページであり、
    前記広告掲載面の識別情報は、ＵＲＬであることを特徴とする請求項１１〜１７の何れか一項に記載の広告メニュー評価プログラム。
19. 前記広告は、テレビ広告であり、
    前記広告掲載面は、テレビ広告枠であり、
    前記広告掲載面の識別情報は、放送局ＩＤ又はＵＲＬと、日時との組み合わせであることを特徴とする請求項１１〜１７の何れか一項に記載の広告メニュー評価プログラム。
20. 前記広告は、屋外広告であり、
    前記広告掲載面は、電子看板であり、
    前記広告掲載面の識別情報は、電子看板の設置場所を示す情報であることを特徴とする請求項１１〜１７の何れか一項に記載の広告メニュー評価プログラム。
21. 広告の取引単位である広告メニューに関する広告効果の指標値を算出する広告メニュー評価方法であって、
    広告が掲載される広告掲載面を識別する第１の掲載面識別情報を広告メニュー毎に記憶する第１の記憶部から、評価対象の広告メニューである評価対象メニューに対応する前記第１の掲載面識別情報を取得するステップと、
    調査対象者が接触した広告掲載面を識別する第２の掲載面識別情報と、当該調査対象者を識別する調査対象者識別情報とを含んで構成される接触記録を複数記憶する第２の記憶部から、前記取得した第１の掲載面識別情報に一致する前記第２の掲載面識別情報を含む接触記録を取得するステップと、
    前記取得された接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記調査対象者一人当たりの重みに応じた重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出するステップと
    を有することを特徴とする広告メニュー評価方法。
22. 所定の指定形式で前記評価対象メニューの出稿量或いは期間が指定された場合に、前記取得された接触記録の中から、当該指定された出稿量或いは期間に応じた数の接触記録を抽出するステップをさらに有し、
    前記算出するステップでは、前記取得された接触記録の中から抽出された接触記録に含まれる調査対象者識別情報の数に基づき、前記重み付け処理によって、前記評価対象メニューの広告効果の指標値を算出することを特徴とする請求項２１に記載の広告メニュー評価方法。
23. 前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面の接触回数を指定する形式であり、
    前記抽出するステップでは、
    全ての前記調査対象者の数と、前記取得された接触記録の数と、母集団の推定人口とに基づいて、前記評価対象の広告メニューに対応する広告掲載面の推定総接触回数を算出し、
    前記指定された接触回数に対する前記推定総接触回数の比を抽出確率として算出し、
    前記取得された接触記録から、前記算出された抽出確率に応じて接触記録を抽出することを特徴とする請求項２２に記載の広告メニュー評価方法。
24. 前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューに対応する広告掲載面に接触した人数を指定する形式であり、
    前記抽出するステップでは、
    前記指定された人数と、一人の前記調査対象者が母集団において何人に相当するかを表す所定値とに基づいて、抽出すべき調査対象者識別情報の数を算出し、
    前記取得された接触記録の中から、前記算出された調査対象者識別情報の数に応じて接触記録を抽出することを特徴とする請求項２２に記載の広告メニュー評価方法。
25. 前記第２の記憶部は、前記第２の掲載面識別情報が示す広告掲載面を前記調査対象者が接触した接触日時をさらに含む接触記録を複数記憶し、
    前記所定の指定形式は、前記評価対象メニューの出稿期間を指定する形式であり、
    前記抽出するステップでは、前記取得された接触記録の中から、前記指定された出稿期間に対応する前記接触日時を含む接触記録を抽出することを特徴とする請求項２２に記載の広告メニュー評価方法。
26. 前記抽出するステップでは、何れかの特性が指定された場合に、前記調査対象者を識別する調査対象者識別情報と当該調査対象者の特性とを対応付けた特性情報に基づき、前記取得された接触記録の中から、前記指定された特性に対応する前記調査対象者識別情報を含む接触記録を抽出することを特徴とする請求項２２〜２５の何れか一項に記載の広告メニュー評価方法。
27. 前記調査対象者の特性は、前記調査対象者の行動特性を含むことを要旨とする請求項２６に記載の広告メニュー評価方法。
28. 前記広告は、Ｗｅｂ広告であり、
    前記広告掲載面は、Ｗｅｂページであり、
    前記広告掲載面の識別情報は、ＵＲＬであることを特徴とする請求項２１〜２７の何れか一項に記載の広告メニュー評価方法。
29. 前記広告は、テレビ広告であり、
    前記広告掲載面は、テレビ広告枠であり、
    前記広告掲載面の識別情報は、放送局ＩＤ又はＵＲＬと、日時との組み合わせであることを特徴とする請求項２１〜２７の何れか一項に記載の広告メニュー評価方法。
30. 前記広告は、屋外広告であり、
    前記広告掲載面は、電子看板であり、
    前記広告掲載面の識別情報は、電子看板の設置場所を示す情報であることを特徴とする請求項２１〜２７の何れか一項に記載の広告メニュー評価方法。

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