JP2015102986A - 情報処理装置、情報処理方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザ個人の嗜好性を広告に正確に反映すること。【解決手段】ネットワークを介して接続する第１の端末から受信した情報に基づいて、端末を利用する個人を特定し、ネットワークを介して接続する第２の端末から受信した個人に関する個人属性情報を個人ごとに記録し、ネットワークを介して接続する第３の端末から受信したコンテンツ属性情報を製品ごとに記録し、特定された個人から、記録されている個人に関する個人属性情報を特定し、特定された個人属性情報と記録されているコンテンツ属性情報とに基づいて、第１の端末に送信するコンテンツを選択し、選択されたコンテンツを第１の端末に送信する。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びシステムに関する。

デジタルサイネージにおいて、携帯電話及びスマートフォンに搭載されている近距離無線通信（NFC：Near Field Communication）や、ICカード等を用いてユーザ自身の属性情報等をサイネージ端末に送ることで、ユーザ個人の属性にあった情報が得られるシステムが既に知られている（特許文献１）。

特許文献１に記載の発明には、顧客毎に適切な広告を表示する目的で、店舗や公共施設等の所定の範囲内において、カメラ付きデジタルサイネージ端末を用いた顔認識により、顧客の行動を分析し、その結果を映像表示に利用することが開示されている。
しかし、特許文献１に記載の発明は、ユーザ個人の嗜好性を広告に正確に反映できていない。
そこで、本発明の目的は、ユーザ個人の嗜好性を広告に正確に反映することにある。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、ネットワークを介して接続する第１の端末から受信した情報に基づいて、該端末を利用する個人を特定する個人特定手段と、前記ネットワークを介して接続する第２の端末から受信した個人に関する個人属性情報を前記個人ごとに記録する個人情報記録手段と、前記ネットワークを介して接続する第３の端末から受信したコンテンツに関するコンテンツ属性情報を製品ごとに記録するコンテンツ情報記録手段と、前記個人特定手段で特定された個人から、前記個人情報記録手段に記録されている該個人に関する個人属性情報を特定し、前記特定された個人属性情報と前記コンテンツ情報記録手段に記録されているコンテンツ属性情報とに基づいて、前記第１の端末に送信するコンテンツを選択する選択手段と、前記選択手段によって選択されたコンテンツを前記第１の端末に送信する送信手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、ユーザ個人の嗜好性を広告に正確に反映することができる。

（ａ）は、一実施形態に係る個人特定型デジタルサイネージシステムについての説明図であり、（ｂ）は、（ａ）に示した家庭用端末もしくは店舗用端末である情報処理装置のブロック図の一例である。 図１に示した個人特定型デジタルサイネージシステムに用いられるデジタルサイネージ用端末3及びサイネージ用サーバ4の機能を示すブロック図である。 個人特定型デジタルサイネージシステムの個人側における処理を示すフローチャートの一例である。 個人特定型デジタルサイネージシステムの店舗側における処理を示すフローチャートの一例である。 個人特定型デジタルサイネージシステムにおいて、個人がデジタルサイネージを利用する場合の処理を示すフローチャートの一例である 個人による、個人属性情報の登録例である。 店舗側による商品の属性情報の入力例である。 図６の個人1,2,3と商品ごとのマッチングを、重みをつけずに計算した結果であり、総和の値が最も小さいものがその個人に対してマッチした商品である。 図６の個人1,2,3と商品ごとのマッチングを、重みをつけて計算した結果であり、総和の値が最も小さいものがその個人に対してマッチした商品である。 図６の個人1,2,3と商品ごとのマッチングを、重みをつけずに計算した結果であり、総和の値が最も小さいものがその個人に対してマッチした商品である。 図６の個人1,2,3と商品ごとのマッチングを、重みをつけて計算した結果であり、総和の値が最も小さいものがその個人に対してマッチした商品である。 図６の個人1,2,3と商品ごとのマッチングを、重みをつけずに計算した結果であり、総和の値が最も小さいものがその個人に対してマッチした商品である。 図６の個人1,2,3と商品ごとのマッチングを、重みをつけて計算した結果であり、総和の値が最も小さいものがその個人に対してマッチした商品である。 本発明を適用した他のビジネスモデルの一例である。 店舗において個人が商品を購入する際に受けられるサービスである。 （ａ）、（ｂ）は個人用端末（スマートフォン、携帯電話、パソコン等）を用いて個人が受けられるサービスの一例である。 購入者の属性情報の一例である。 図17に示される購入者が購入した商品の属性情報である。 図17に示される購入者と、図18に示される購入された商品の属性の差である。 図19の結果をもとに、購入商品の属性情報を図17に示される購入者の属性情報に反映した一例である。 店舗にある商品の属性情報の一例であり、図22は、店舗の属性情報の一例である。 図21の商品の属性情報に基づいた、店舗の属性情報である。 ショッピングセンター内、及び屋外における店舗と個人の位置に関する図である。 店舗Aの属性情報及び、任意の重み付け処理後を示す図である。 個人の属性情報の修正後のパラメータの一例である。 個人の属性に関する説明図である。 図26に示される個人がSNS上等で発言した商品の属性情報である。 図26に示される個人と、図27に示されるSNS上等で発言された商品の属性の差を示す図である。 図28の結果をもとに、発言された商品の属性情報を図26に示される個人の属性情報に反映した例である。 個人1、個人2、及び個人3の属性情報の一例である。 個人1と個人2の属性情報の差の絶対値及び、その総和である。 個人1と個人3の属性情報の差の絶対値及び、その総和である。

＜概 要＞
本発明の実施の形態を説明する。本発明は、デジタルサイネージにおける、効果的な個人向けコンテンツの表示に際して、以下の特徴を有する。
要するに、コンテンツオーナが事前に自身のコンテンツに対して属性情報を作成し、任意の重み付けを行い、ユーザは事前にユーザ個人の属性情報を登録し、数値的に処理することによりユーザに最適なコンテンツを掲示できる。

＜構 成＞
本発明の特徴について、以下の図面を用いて詳細に解説する。尚、同様の部材には共通の符号を用いている。
図１（ａ）は、一実施形態に係る個人特定型デジタルサイネージシステムについての説明図であり、図１（ｂ）は、図１（ａ）に示した家庭用端末もしくは店舗用端末である情報処理装置のブロック図の一例である。
図１（ａ）に示すデジタルサイネージシステムは、デジタルサイネージ用ディスプレイ1、生体認証センサ2、デジタルサイネージ用端末3、及びサイネージ用サーバ4を備える。個人情報、属性情報の入力には家庭用端末5を用い、商品、サービス、もしくはコンテンツの属性情報は店舗用端末6を用いるものとする。家庭用端末5は、デジタルサイネージを利用する個人により情報が授受される。また、個人特定型デジタルサイネージ装置は、デジタルサイネージ用ディスプレイ1、生体認証センサ2、デジタルサイネージ用端末3、及びサイネージ用サーバ4を含む。

デジタルサイネージ用ディスプレイ1は、液晶モニター、電子黒板等の表示装置、もしくはプロジェクター等を用いても良い。
生体認証センサ2は、ユーザ個人の指紋、声紋、静脈、網膜、顔、歩行動作等の個人あるいは属性を検出できるセンサを一種類（例えばカメラ）、もしくは複数種類用いるものとする。

デジタルサイネージ用端末3は、デジタルサイネージ用ディスプレイ1への表示機能、及び生体認証センサ2からの情報を受け取る機能を備え、かつインターネット等のネットワークに接続できるものとする。

配信手段としてのサイネージ用サーバ4は、デジタルサイネージを制御する機能を有する。サイネージ用サーバ4は、インターネット等のネットワークに接続可能であり、個人の属性情報、及び属性情報を付加されたコンテンツを有し、デジタルサイネージ用端末３からの情報をもとに表示すべきコンテンツを選択する機能を有する。サーバ本体はインターネット上、もしくはローカルネットワーク上に存在するものとする。サイネージ用サーバ4は、個人データベース47で記録された個人の属性情報に対して、その個人の購入、利用、もしくは視聴履歴等の情報をもとにパラメータの更新を行う個人データ自動更新部412を備える。また、サイネージ用サーバ4の個人データ自動更新部412は、個人データベース47で記録される、商品、サービス、もしくはコンテンツの属性情報及び、購入者の属性情報に基づいて、店舗の属性情報を決定する。サイネージ用サーバ4の個人データ自動更新部412は、個人データベース47で記録された個人の属性情報に対して、個人の利用しているSNS上での書き込みから、個人の嗜好を判断し、個人の属性情報のパラメータを更新する。サイネージ用サーバ4は、個人データベース47で記録された個人の属性情報に対して、個人と近い他の個人を特定し、他の個人の購入履歴をもとに個人データベース47で記録された個人に対して広告を配信する図示しない配信手段を備える。サイネージ用サーバ4の個人データ自動更新部412は、個人特定部49、重み付け部410、最適製品選択部411をまとめたものを指す。
尚、SNSはソーシャルネットワーキングサービスの略である。

家庭用端末5は、パーソナルコンピュータ（以下、PCと表記）、スマートフォン、タブレット等の個人が扱える情報端末を指し、予めサイネージ用サーバ4に個人の属性情報を入力するのに用いる。

店舗用端末6は、PC、スマートフォン、タブレットパソコン等の、店舗側、サイネージコンテンツ提供側が扱える情報端末を指し、予めサイネージ用サーバ4に、保有する商品、サービス、コンテンツの属性情報を入力するのに用いる。
図１（ｂ）に示すPCは、一般的な情報処理端末と同様の構成を有する。
即ち、本実施形態に係るPCは、CPU11、RAM12、ROM13、HDD14及びI/F15がバス18を介して接続されている。
CPUはCentral Processing Unitの略である。RAMは、Random Access Memoryの略である。ROMは、Read Only Memoryの略である。HDDは、Hard Disk Driveの略である。
また、I/F15にはLCD(Liquid Crystal Display)16及び操作部17が接続されている。
CPU11は演算手段であり、情報処理装置全体の動作を制御する。
RAM12は、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、CPU11が情報を処理する際の作業領域として用いられる。
ROM13は、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であり、ファームウェア等のプログラムが格納されている。
HDD14は、情報の読み書きが可能な不揮発性の記憶媒体であり、OS(Operating System)や各種の制御プログラム、アプリケーション・プログラム等が格納されている。
I/F15は、バスと各種のハードウェアやネットワーク等を接続し制御する。
LCD16は、ユーザが情報処理装置の状態を確認するための視覚的ユーザインタフェースである。
操作部17は、キーボードやマウス等、ユーザが情報処理装置に情報を入力するためのユーザインタフェースである。

個人の属性に関する情報及び、個人を特定するための情報を、家庭用端末5を用いてサイネージ用サーバ4に登録する。個人を特定するための情報は、指紋、声紋、静脈、網膜、顔、歩行等の個人あるいは属性を特定可能な情報とする。個人の属性に関する情報は例えば「年齢、体格、性別、出身地、現在の住所、好きな色、好みの味、好きな料理（和風、中華、洋食等）、趣味、好きな食べ物、好きなデザイン（カジュアル系、フォーマル系等）、一度の買い物に使う金額の目安等」とする。個人の属性の情報は数値化され記録される。ここでの数値化とは数字のラベルを張る行為であり、予め数値で入力しても良い。

一方、店舗側及び、サイネージサービスを行う側では、自身の所有する製品、サービス、及びコンテンツに対し、店舗用端末６を用いて属性情報を付加する。ここでの属性情報とは例えば「購入者の年齢、購入者の性別、購入者の出身地、その商品に関係のある地方、色、味、料理の種類（和風、中華、洋食等）、料理名、デザイン（カジュアル系、フォーマル系等）、金額等」とする。属性情報は数値化され記録される。ここでの数値化とは数字のラベルを張る行為であり、予め数値で入力しても良い。

次に対象となる個人がデジタルサイネージシステムを利用する際、生体認証センサ2が、指紋、声紋、静脈、網膜、顔、歩行等の個人あるいは属性を特定可能な情報を取得し、デジタルサイネージ用端末3を介してサイネージ用サーバ4に送信する。サイネージ用サーバ4ではデジタルサイネージ用端末3からの情報と、家庭用端末５から登録された情報を照合し個人の特定を行う。

個人の属性情報をもとに最適なコンテンツを選択し、デジタルサイネージ用端末3に送信する。最適なコンテンツの選択に関しては事前に入力された個人の属性情報に対して、店舗側、サイネージサービスを行う側の業種による重み付けを行う。店舗側、サイネージサービスを行う側の製品と照らし合わせ最もよく適合した製品、サービス、コンテンツを選択するものとする。
ここで、「重み付け」とは、例えば衣料品店の場合、デザイン、色、体格等の情報を優先するための行為であり、「重み」は店舗側、サイネージサービスを行う側が調整できても良い。
デジタルサイネージ用端末3では、サイネージ用サーバ4から送信されたコンテンツをデジタルサイネージ用ディスプレイ1に表示し、その個人は自身に適した情報を得ることができる。

図２は、図１に示した個人特定型デジタルサイネージシステムに用いられるデジタルサイネージ用端末3及びサイネージ用サーバ4の機能を示すブロック図である。
デジタルサイネージ用端末3は、指紋、声紋、静脈、顔、歩行等の個人の属性を特定可能な情報の取得部31と、画像、映像等の表示処理部32を含む。
指紋、声紋、静脈、顔、歩行、視聴履歴、行動パターン等の個人の属性を特定可能な情報の取得部31は各種センサからの情報を取り込む機能と、取得した情報をサイネージ用サーバに送信する機能とを有する。この場合、情報に対してノイズ処理やエラー処理を行っても良いものとする。

画像、映像等の表示処理部3は取得した画像、映像等のデータをディスプレイ等に表示する機能を有する。また音等を扱っても良く、その場合スピーカー等適切なデバイスでの再生、表示を可能なものとする。

サイネージ用サーバ4は、個人の属性情報の取得部41、指紋、声紋、静脈、顔、歩行等の個人の属性を特定可能な情報の取得部42、製品、サービス、コンテンツの属性情報取得部43、製品、サービス、コンテンツの画像、映像等の取得部44を含む。またサイネージ用サーバ4は、関連付け部45、46、個人データベース47、製品データベース48、個人特定部49、重み付け部410、最適製品選択部411を含む。

個人の属性情報の取得部41は、家庭用端末から入力された個人の属性情報を取得する機能を有する。
指紋、声紋、静脈、顔、歩行等の個人の属性を特定可能な情報の取得部42は、個人が各種センサを用いて入力した指紋、声紋、静脈、顔、歩行等の個人の属性を特定可能な情報の取得機能を有する。
製品、サービス、コンテンツの属性情報取得部43は、店舗側において入力された製品、サービス、コンテンツの属性情報を取得する機能を有する。
製品、サービス、コンテンツの画像、映像等の取得部44は、店舗側において入力された製品、サービス、コンテンツの広告用画像、映像等を取得する機能を有する。また取得するデータは音等でもよく、どのような形態でもかまわないものとする。
関連付け部45は、取得部41、42の情報を関連付けて個人データベース47に登録する機能を有する。
関連付け部46は属性情報取得部43や取得部44の情報を関連付けて個人データベース48に登録する機能を有する。
個人データベース47は関連付け部45によって登録されたデータ、例えば個人の嗜好性を記録する機能を有する。
製品データベース48は関連付け部46によって登録されたデータを記録する機能を有する。
個人特定部49はデジタルサイネージ用端末３内の31より送られてきた情報と、個人データベース47に記録されている情報とを照合し、個人の特定を行い、その特定された個人の個人、属性情報を取得し重み付け部410に送信する機能を有する。
重み付け部410はより最適なマッチングを行うために、個人の属性情報に対して重み付けを行う機能を有する。重みは、本実施形態のシステムを提供する企業側が事前に決定しても良く、本実施形態のシステムを提供される側である店舗側が決めても良いものとする。

最適製品選択部411は、重み付け部410の結果と、製品データベース48の情報とを照合し、最適な製品、サービス、コンテンツを選択する機能と、選択されたコンテンツの広告用画像等の情報をデジタルサイネージ用端末3に送信する機能を有する。
尚、個人特定部49、重み付け部410、最適製品選択部411に関してはデジタルサイネージ用端末３側で処理しても良い。

＜動 作＞
図３〜５は、個人特定型デジタルサイネージシステムの動作について説明するためのフローチャートの一例である。
（個人側における処理）
図３は、個人特定型デジタルサイネージシステムの個人側における処理を示すフローチャートの一例である。
個人は家庭や外出先等の場所において、個人の属性情報を、家庭用端末（パソコン、携帯、スマートフォン等）を用いて入力する。入力にはWebアプリケーション（以下、Webアプリと表記）、もしくは専用のソフトを使っても良い。この場合、必ずしもすべての情報を入力する必要はなく、氏名、住所等の情報を入力しなくてもよい。個人の属性に関する情報は例えば「年齢、体格、性別、出身地、現在の住所、好きな色、好みの味、好きな料理（和風、中華、洋食等）、趣味、好きな食べ物、好きなデザイン（カジュアル系、フォーマル系等）、一度の買い物に使う金額の目安等」とする。すなわち、数値化できるものは入力の際に数値を入力しても良く、数値以外の情報を入力後に、自動で数値化しても良いものとする（図３：ステップS1）。

個人は家庭や外出先等の場所において、個人の属性を特定可能な情報を、家庭用端末（パソコン、携帯、スマートフォン等）を用いて入力する。個人、属性を特定可能な情報とは主にカメラ、マイクから得られる情報であり「顔、声（何らかのキーワードでもよい）、声紋等」の情報であるが、指紋、静脈、網膜、歩行等の情報でもよく、NFC、QRコード（登録商標）等を利用してもよい（図３：ステップS2）。尚、QRはquick response codeの略である。

個人は家庭や外出先等の場所において、個人の属性を特定可能な情報を、家庭用端末（パソコン、携帯、スマートフォン等）を用いてステップS1、S2で入力された情報を、インターネットを介してサイネージ用サーバに送信する。尚、入力の順序として、ステップS1、S2の順序は問わない（図３：ステップS3）。

（店舗側における処理）
図４は、個人特定型デジタルサイネージシステムの店舗側における処理を示すフローチャートの一例である。
また、店舗側及びサイネージサービスを提供する側において、店舗用端末（パソコン、携帯、スマートフォン等）を用いて、所有する商品、サービス、コンテンツの属性情報を入力する。入力にはWebアプリ、もしくは専用のソフトを使っても良い。この場合、必ずしも全ての情報を入力する必要はなく、入力しなくてもよい。ここでの属性情報とは例えば「購入者の年齢、購入者の性別、購入者の出身地、その商品に関係のある地方、色、味、料理の種類（和風、中華、洋食等）、料理名、デザイン（カジュアル系、フォーマル系等）、金額等」とする（図４：ステップS1'）。

店舗側及びサイネージサービスを提供する側において、店舗用端末（パソコン、携帯、スマートフォン等）を用いて、所有する商品、サービス、コンテンツに関する広告画像等を入力する。音声及び音情報を含んでも良い（図４：ステップS2'）。

店舗側及びサイネージサービスを提供する側において、店舗用端末（パソコン、携帯、スマートフォン等）を用いてステップS1'、S2'で入力された情報をインターネット及びローカルネットを介してサイネージ用サーバに送信する。尚入力の順序として、ステップS1'、S2’の順序は問わない（図４：ステップS3'）。

（個人がデジタルサイネージを利用する場合の処理）
図５は、個人特定型デジタルサイネージシステムにおいて、個人がデジタルサイネージを利用する場合の処理を示すフローチャートの一例である。
次に、個人が、デジタルサイネージを利用する場合、デジタルサイネージに搭載されているカメラ、マイク及びその他の生体認証センサが個人、属性を特定可能な情報を取得し、デジタルサイネージ用端末に送信する（図５：ステップS1 ''）。

デジタルサイネージ用端末では取得した個人、属性を特定可能な情報をネットワーク（インターネットもしくはローカルネット）を介してサイネージ用サーバに送信する（図５：ステップS2 ''）。

サイネージ用サーバでは図５のステップS2''で送られてきた情報と、図３のステップS2、S3で登録された個人の属性を特定可能な情報とを照合し、個人の属性を特定する（図５：ステップS3 ''）。

サイネージ用サーバでは、特定された個人の属性情報と、その店舗の提供している商品、サービス、コンテンツの属性情報を照合し、その個人に対して最も適切な商品、サービス、コンテンツを選択する。図３のステップS2、S3において登録された情報をインターネット及びローカルネットを介してデジタルサイネージ用端末に送信する。尚、照合の際に、属性情報に対して、店舗側、サイネージサービスの提供側の業種による重み付けを行い、店舗側、サイネージサービスの提供側の製品と照らし合わせ最もよく適合した製品、サービス、コンテンツを選択するものとする。ここでの重み付けとは、例えば衣料品店の場合、デザイン、色、体格等の情報を優先するための行為であり、重みは店舗側、サイネージサービスを行う側が調整できても良い（図５：ステップS4 ''）。

デジタルサイネージ用端末ではステップS4 ''において送信された情報をデジタルサイネージ用ディスプレイに送信する（図５：ステップS5 ''）。

表１〜４は、具体的な個人属性情報及び、製品情報に関する入力例とそのマッチング方法について説明するための表である。
個人が家庭用端末から入力する個人の属性情報の例を表１、２に示す。この場合、表１に示されている内容は数値化した際に大小の比較が困難なものであり、予め用意されているテーブルを利用して個人が数値を入力しても良い。文字等を入力した後、ソフトウェアによってテーブルの数値に変換されても良い。

表２に示されている内容は、比較が容易な情報であり、個人は数値で入力するものとする。
しかしながら、例えば色等に関してはカラーパレットのようなもので個人に選択させ、その後ソフトウェア的に数値化しても良い。また一例として１〜５段階で入力させているが、値の範囲は予め決められた範囲であれば任意でよい。また正規化しても良い。

次に店舗側、サイネージサービス提供側が入力する商品、サービス、コンテンツの属性情報の例を表３、４に示す。この場合、表３に示されている内容は数値化した際に大小の比較が困難なものであり、予め用意されているテーブルを利用して店舗側、サイネージサービス提供側が数値を入力しても良い。文字等を入力した後、ソフトウェアによってテーブルの数値に変換されても良い。

表４に示されている内容は、比較が容易な情報であり、店舗側、サイネージサービス提供側は数値で入力するものとする。しかしながら、例えば色等に関してはカラーパレットのようなもので店舗側、サイネージサービス提供側に選択させ、その後ソフトウェア的に数値化しても良い。また一例として１〜５段階で入力させているが、値の範囲は予め決められた範囲であれば任意でよい。また正規化してもよい。

次に個人の属性情報と、商品、サービス、コンテンツの属性情報の照合の際の重み付けについて説明する。
表２及び表４の情報に関して、まず店舗側、サイネージサービスの提供側が商品、サービス、コンテンツの属性として利用するものを予め、商品、サービス、コンテンツごとに決めておく。例えば衣料品店において好きな味に関する情報は必要ないと判断する場合、味に関しては評価対象外とする。

次に店舗側、サイネージサービスの提供側が利用すると判断した属性に関して差分の絶対値をとる。結果を表５に示す。

個人の属性情報と、商品、サービス、コンテンツの属性情報が完全に一致した場合は０となるため、数値が小さいほどその個人に対してその商品、サービス、コンテンツは適しているとみなされる。

次に差分、絶対値をとった結果に対して重み付けを行う。この重みは店舗側、サイネージサービスを提供する側が自由に変更できても良く、より重要な属性に対して、大きな数値を与えるものとする。
仮に、デザインを重視して購入してほしいと店舗側、サイネージサービスの提供側が考えたとすると、デザインの差分の絶対値の結果に対して５を乗算し、その他の値に対しては重みを与えないような重み付けをしたとする。重みの値は任意でよいが、重みの合計値には制限を設けるものとする。制限を設ける場合、全ての商品、サービス、コンテンツに対して同様の処理を行い、各商品、サービス、コンテンツに関して差分の絶対値の結果の総和を求め、その数値が最小となる商品、サービス、コンテンツをその個人に対して最適なものとする。その結果にはデザインに関する影響が強く出ることとなる。この処理によって、個人に対してより最適な商品、サービス、コンテンツを選択することができる。

ここで、予め商品の属性情報に対して大きなパラメータの値を割り振ってもよいが、商品の属性に関しては一定の範囲内でパラメータを振り分け、重み付けにより重視したい項目を決定することで、商品間でのパラメータが相対的なものとなる。この結果、比較可能な状態を維持できる。

図６は、個人による、個人属性情報の登録例である。
50bには、個人1（50a）の個人の属性情報名として、出身国、出身地、性別、及び趣味が記載され、個人の入力及びラベルが記載されている。
50cには、個人1（50a）の個人属性情報のうち、伸長、体重、好きな色、好きな味、好きな色、好きなデザイン等が項目として挙げられ、それぞれ、入力値が記載されている。
51b,51c,52b,52cも図６に示した50b,50cと同様である。
ここでは記入の際に、好きな味、料理、デザインにおいて、入力数値の総和が５になるように指示してある。入力数値の総和の数値を指示しない場合、そのカテゴリの最大値等で正規化（割り算）しても良い。

図７は、店舗側による商品の属性情報の入力例である。
53a,54a,55aは製品である商品の一例としてのＴシャツ1〜Ｔシャツ3を示し、53b,54b,54cは製品としてのＴシャツ1〜Ｔシャツ3(53a,54a,55a)の属性情報の項目、第二階層情報、及び店舗側のラベルを示す。
店舗側は考慮したいパラメータのみを入れれば良い。また商品の一例として記載したＴシャツ1〜Ｔシャツ3(53a,54a,55a)のデザインに関して、入力数値の総和が５になるように指示してあるが、これを指示しない場合、そのカテゴリの最大値等で正規化（割り算）しても良い。

この例において、図７では個人の属性情報のうち、数値の大小比較が困難なものに関しては除外されている。
しかしながら、例えば性別の情報を用いる場合、そのパラメータでマッチングをとる商品を限定しても良く、また趣味等の情報を用いて、限定してマッチングを行っても良い。また、身長、体重の情報を今回は用いているが、例えばＴシャツ1〜Ｔシャツ3の場合、あまりにも商品と個人との差が大きい場合にはマッチングから除外しても良い。
図８、図10、及び図12は、それぞれ図６の個人1、2、3と商品ごとのマッチングを、重みをつけずに計算した結果であり、総和の値が最も小さいものがその個人に対してマッチした商品である。

図８において、個人1(50a)と、Ｔシャツ1(53a)〜Ｔシャツ3(55a)と、Ｔシャツ1(53a)に関する製品の情報56と、Ｔシャツ2(54a)に関する製品の情報57と、Ｔシャツ3(55a)に関する製品の情報58と、が記載されている。製品の情報56の下には、10＋10＋51＋204＋3＋3と総和281が記載され、製品の情報57の下には102＋51＋1＋1と総和155とが記載され、製品の情報58の下には5＋5＋201＋51＋4＋4と総和270が記載されている。各製品の情報56,57,58は第二階層情報の他、差の絶対値を含む。

図10において、個人2(51a)と、Ｔシャツ1(53a)〜Ｔシャツ3(55a)と、Ｔシャツ1(53a)に関する製品の情報60と、Ｔシャツ2(54a)に関する製品の情報61と、Ｔシャツ3(55a)に関する製品の情報62と、が記載されている。製品の情報60の下には1＋2＋51＋255＋1＋1と、総和311とが記載されている。各製品の情報60,61,62は第二階層情報の他、差の絶対値を含む。

図12において、個人3(52a)と、Ｔシャツ1(53a)〜Ｔシャツ3(55a)と、Ｔシャツ1(53a)に関する製品の情報63と、Ｔシャツ2(54a)に関する製品の情報64と、Ｔシャツ3(55a)に関する製品の情報65と、が記載されている。各製品の情報63,64,65は第二階層情報の他、差の絶対値を含む。

図９、図11、及び図13はそれぞれ図６の個人1、2、3と商品ごとのマッチングを、重みをつけて計算した結果であり、総和の値が最も小さいものがその個人に対してマッチした商品である。
図９において、個人1(50a)と、Ｔシャツ1(53a)〜Ｔシャツ3(55a)と、Ｔシャツ1(53a)に関する製品の情報56と、Ｔシャツ2(54a)に関する製品の情報57と、Ｔシャツ3(55a)に関する製品の情報58と、が記載されている。各製品の情報56,57,58は第二階層情報の他、差の絶対値を含む。

図11において、個人2(51a)と、Ｔシャツ1(53a)〜Ｔシャツ3(55a)と、Ｔシャツ1(53a)に関する製品の情報60と、Ｔシャツ2(54a)に関する製品の情報61と、Ｔシャツ3(55a)に関する製品の情報62と、が記載されている。製品の情報60の下には、1＋2＋(51＋255)/10＋(1＋1)×10と、総和53.6が記載されている。製品の情報61の下には9＋12＋(104＋2)/10＋(1＋3)×10と、総和71.6が記載されている。製品の情報62の下には4＋7＋(102＋204)/10＋(1＋1)×10と、総和61.6と、が記載されている。各製品の情報60,61,62は、第二階層情報の他、差の絶対値を含む。

図13において、個人3(52a)と、Ｔシャツ1(53a)〜Ｔシャツ3(55a)と、Ｔシャツ1(53a)に関する製品の情報63と、Ｔシャツ2(54a)に関する製品の情報64と、Ｔシャツ3(55a)に関する製品の情報65と、が記載されている。製品の情報63の下には10＋10＋(51＋153)/10＋(2＋2)×10と、総和80.4が記載されている。各製品の情報63,64,65は第二階層情報の他、差の絶対値を含む。

重み付けをせずにマッチングをした結果である図８、図10、図12を見ると、色の値が大きいため、その結果に左右されていることがわかる。これは事前に色の値を正規化しておくことで、回避できそうではあるが、個人の属性の入力に関して自由度が下がってしまうため、重み付けによって処理されることが望ましい。

次に重み付けを行った商品を見ると、ここでは重みとして色のパラメータに関しては÷10、デザインのパラメータに関しては×10としている。この値に関しては任意に店舗側が設定できるものとする。この例では重みの設定は一律で行っているが、商品、サービス、コンテンツに応じて変えることが望ましい。

図10、図11を見ると、重み付けを行う前に総和の値が最も小さかった商品はＴシャツ2(54a)であったが、重み付けを行った後ではＴシャツ1(53a)の値が最も小さくなっている。これは重み付けを行ったことで、デザインのマッチング結果が優先されたことを意味しているが、色に関するマッチング結果を無視した結果ではない。そのため適切な重みのパラメータを設定することにより、デザイン重視、色重視、デザインと色を同等に重視、と店舗側が結果を制御することができる。

サービスとして本発明を適用する場合、店舗毎、もしくは商品毎に広告の配布数を制限することで、例えばマッチングのよく取れた上位100名に対してのみ商品の広告を配布したり、特別なサービスを提供したりする等のマーケティングが可能となる。

図14は、ビジネスモデルの一例を示す図である。図15は店舗における買い物の一例を示す図である。図16（ａ）、（ｂ）は個人用端末を用いたサービス提供の一例である。図14は、本発明を適用した他のビジネスモデルの一例であり、本発明を適用する企業は「提供サービス」をビジネスとして提供する。図15は、店舗において個人が商品を購入する際に受けられるサービスであり、サイネージ用ディスプレイ、センサ、サイネージ用端末はリース、もしくは購入によって、本発明を適用する企業から店舗へ適用される。図16（ａ）、（ｂ）は個人用端末（スマートフォン、携帯電話、パソコン等）を用いて個人が受けられるサービスの一例であり、本発明を適用する企業はサイネージサーバ上のデータを提供するためのWebアプリ、もしくは専用ソフトを提供する。

図14において、本発明を提供する企業は「提供サービス」として示すサービスを提供する。
提供サービス内のサイネージ用サーバ4が家庭用端末5及び店舗用端末6に接続されている。サイネージ用サーバ4と家庭用端末5との間に個人向けWebアプリもしくは専用ソフトが介在している。サイネージ用サーバ4と店舗用端末6との間に店舗向けWebアプリもしくは専用ソフトが介在している。家庭用端末5は、個人の属性情報が紐づけられてサイネージ用サーバ4とデータの授受を行い、店舗用端末6は、商品の属性情報が紐づけられてサイネージ用サーバ4とデータの授受を行うようになっている。
これらのデータの授受を行う場合、店舗側に対してはシステム利用料を請求することが望ましいが、個人に対しては無料で提供されることが望ましい。

図15において、個人は予め図14のサービスを用いて、個人の属性情報をサイネージ用サーバ4上に登録しているものとする。
個人が店舗内のデジタルサイネージ用ディスプレイ１の前に立つと、生体認証センサ、例えばカメラによって撮影され、分析され、識別され、個人の属性と、店舗内の商品との間でマッチング結果の良かった商品を少なくとも1つ掲示する。この結果、個人は最適な商品情報が得られるので、購買意欲を向上させることができる。

図16（ａ）、（ｂ）において、個人は本発明を適用する企業から、個人用端末を用いて広告等の情報を得ることができる。例えば店舗内において、GPS、WIFI(登録商標)ネットワーク、もしくは手入力等によって、個人がどの店舗内にいるのかが特定できたとする。この結果、その個人の属性情報と、店舗内の商品とのマッチングをとると、マッチングの良かった商品の広告を店舗用端末6で見ることができ、また店舗側が提供するサービスをその個人が受けることができる。この結果、その個人の購買意欲が向上する。
家庭等にて個人が本発明を適用する企業からのサービスを利用する場合、各店舗の中から、その個人の属性情報にあった商品の広告を受信することができ、商品による分類、例えば家電、パソコン、衣類等の枠にとらわれずサービスを受けられる。この結果、その個人の購買意欲が向上する。

図17は、購入者の属性情報の一例であり、図18は、図17に示した属性情報を有する購入者が購入した商品の一例である。図19は、図17に示した属性情報を購入した商品と個人の属性との差を示す図である。図20は、購入者の属性情報に購入した商品の属性情報を反映した一例である。

図17において、購入者50aと、購入者50aの属性情報50bと、第二階層情報を含む属性情報50cとが記載されている。属性情報50b,50cは図６で既出のため説明は省略する。尚、属性情報50b,50cは事前に個人がWeb上等で登録したものとする。

図18は、図17に示される購入者が購入した商品の属性情報であり、店舗側が事前に登録したものとする。
図18において、購入者が購入した商品としてのＴシャツ1(53a)が示されている。購入者に関する属性情報は、サイネージ用サーバ4の個人データベース47に記録され、店舗用端末からの要求でいつでも閲覧することができる。

図19は、図17に示される購入者と、図18に示される購入された商品の属性情報との差であり、（商品の属性情報―購入者の属性情報）から求められる。
図19には製品の属性情報としての身長、体重、色、デザインと、第二階層情報としての色とデザインとしてのフォーマル、カジュアル、及びポップと、差の情報とが記載されている。

図20は、図19の結果をもとに、購入商品の属性情報を図17に示される購入者の属性情報に反映した一例である。
図20において、個人50aと、個人50aの属性情報50bと、第二階層情報を含む属性情報50c'と、が記載されている。属性情報50bは図６で既出であるが、属性情報50c'は入力値のうち矢印P1〜P4で示す入力値が修正されている。
入力値の修正値は、図19に示される結果を10で割り、図17に対して加算することで求められている。
これは、商品購入による属性情報の更新を緩やかにするために、この例では10で割っているが、任意の数で良い。店舗間、商品間の評価を平等にするために、本発明を適用する企業側が決めることが望ましい。何らかの関数によって重みを、例えば価格情報に基づいて動的に変化させても良い。この場合、商品の属性情報である図18に身長、体重の情報が含まれているが、これらの情報は商品の購入結果から推測できるものではないので、結果には反映されない。

購入者が、店舗、Web上等で商品を購入する度に、上記処理によって購入者の属性情報が更新される。これによって、購入者は頻繁に自身の属性情報を更新することなく、またそれらを意識することなく、最適なサービスを常に受けることができる。

図21は、店舗にある商品の属性情報の一例である。
図21は、店舗の商品の属性情報であり、対象となるのはその店舗にある全ての商品である。
図21において、商品としてのＴシャツ1(53a)、Ｔシャツ2(54a)、Ｔシャツ3(55a)と、Ｔシャツ1(53a)に関する属性情報53b、Ｔシャツ2(55a)に関する属性情報54b、Ｔシャツ3(55a)に関する属性情報55bと、が記載されている。
属性情報53b,54b,55bは、製品の属性情報及び第二階層情報の他、店舗側で入力したラベルを含む。

図22は、店舗の属性情報の一例である。図22は、図21の商品の属性情報に基づいた、店舗の属性情報である。商品の属性情報の平均値によって求められているが、身長、体重、色等の要素は平均をとる意味が必ずしもないため、除外している。但し、色に関しては、特徴的な店舗に関しては用いても良いものとする。図21の方式を用いれば、どのような属性情報を選択した場合でも、その属性情報に近い個人を選択することができる。
図22に基づいて、個人は定期的に、本発明を適用する企業からダイレクトメール等（メール、手紙等）の手段で、自分の属性にあった店舗の情報を得ることができる。また店舗側からしてみても、自分の店舗、及び商品に興味があると考えられる個人に対して広告を送ることができる。

図23は、ショッピングセンター内、駅構内、及び屋外における店舗と個人との位置関係に関する図の一例である。
図23は、個人がショッピングセンター等の施設内、あるいは屋外の商店街等のとある店舗Aに立ち寄った図である。尚、この情報は屋外であれば地図とGPS等を用いて取得され、またショッピングセンター内であれば、フロアマップと監視カメラ、WIFI(登録商標)等の情報をもとに取得される。
図23の情報（個人の座標情報及び、地図もしくはフロアマップ等の店舗の配置情報）は、サイネージ用端末もしくはサイネージサーバ上で集計され、個人が現在どの店舗にいるかが特定される。
図では３件の店舗と十字路だけが記載されているが、本発明はこれに限定されるものではない。

図24は、店舗Aの属性情報及び、任意の重み付け処理後を示す図である。
図24は、店舗の属性情報80と、個人の属性情報へ反映するために重み付けを行った属性情報81とを示す。ここでは重み付けの一例として÷100をしており、ここでの重み付けは図17〜図20に記載される購入情報を反映する際の重みよりも結果として値が小さくなることが望ましい。この重み付けに関しても任意の数で良く、店舗間、商品間の評価を平等にするために、本発明を適用する企業側が決めることが望ましい。何らかの関数によって、例えば価格情報に基づいて重みを動的に変化させても良い。

図25は、個人の属性情報の修正後のパラメータの一例である。
図25は、図24の結果を個人のパラメータに反映させた結果であり、図25において修正後の属性情報50c''が記載されている。ここでの個人は図17〜図20に記載される個人とした。矢印P5〜P7で示す位置の太文字は変更後のパラメータを示す。

個人のいる店舗を特定後、例えば個人が一定時間以上その店舗内にいた場合、その店舗の商品に興味があるとみなし、図17〜図20の処理に基づいて、個人の属性情報を修正する。

これにより、個人が例え商品を購入しなくても個人の興味を把握することができ、その結果を個人の属性情報に反映することで、個人の興味のある広告を受け取ることができる。また店舗側も、その店舗の商品に関して、興味があると考えられる個人に対して広告を送ることができ、効果的なマーケティングが可能となる。

図26は、個人を示し、図27はSNS上でコメントした商品を示し、図28は商品と個人の属性情報の差を示し、図29は個人の属性情報にコメントした商品の属性情報を反映した一例である。

図26は、個人の属性についての説明図であり、事前に個人がWeb上等で登録したものとする。
図26において、個人50aと、個人の属性情報50bと、第二階層情報を含む属性情報50c'''と、が記載されている。
属性情報50b,50cは図６で既出であるため、説明を省略する。

図27は、図26に示される個人がSNS上等で発言した商品の属性情報であり、店舗側が事前に登録したものとする。
図27において、商品としてのＴシャツ1(53a)と、製品としてのＴシャツ1(53a)の属性情報53bと、が記載されている。属性情報53bは、図７で既出であるため説明を省略する。

図28は、図26に示される個人と、図27に示されるSNS上等で発言された商品の属性との差であり、（商品の属性情報―購入者の属性情報）から求められる。
すなわち、身長差が-10、体重差が-10、色のうち赤が51、緑が0、青が-204、デザインのうちフォーマルが-3、カジュアルが0、ポップが3となっているが、限定されるものではない。

図29は、図28の結果をもとに、SNSで発言された商品の属性情報を図26に示される個人の属性情報に反映した一例である。
図29において、個人50aと、個人50aの属性情報50bと、第二階層情報及び入力値を含む属性情報50cと、が記載されている。
属性情報50c'''の入力値のうち、矢印P8〜P11で示す太字は更新した数値である。
図29に示す修正値は、図28に示される結果を10で割り、図26に対して加算することで求められている。SNSで発言された商品による属性情報の更新を緩やかにするために、この例では10で割っているが、任意の数値でも良く、店舗間、商品間の評価を平等にするために、本発明を提供する企業側が決めることが望ましい。何らかの関数によって重みを例えば価格情報に基づいて動的に変化させても良い。

商品の属性情報である図31に身長、体重の情報が含まれているが、これらの情報は商品の発言結果から推測できるものではないので、結果には反映されない。

個人がSNS上等で商品に関して発言する度に、上記処理によって個人の属性情報が更新される。これによって、個人は頻繁に自身の属性情報を更新することなく、またそれらを意識することなく、最適なサービスを常に受けることができる。

図30は、個人1,個人2、及び個人3の属性情報の一例であり、図31は、個人1と個人2の属性情報の差の絶対値と総和の一例であり、図32は、個人1と個人3の属性情報の差の絶対値と総和の一例である。

図30において、個人1(50a)〜個人3(91a)と、個人1(50a)の属性情報50b及び属性情報50c、個人2(90a)の属性情報90b及び第二階層情報を含む属性情報90c、個人3(91a)の属性情報91b及び第二階層情報を含む属性情報91cが記載されている。
図30は、例として挙げる個人1〜3の属性情報であり、個人1と個人2、3のマッチングをとることを想定する。この場合、個人2、3と限定しているが、実際には記録されたすべての個人が対象となる。

図31は、個人1と個人2の属性情報の差の絶対値及び、その総和である。
図31において、個人1と個人2との差としての架空の個人1-2(50a')と、個人1-2(50a')の属性情報92と、第二階層情報及び差の絶対値を含む属性情報93と、が記載されている。属性情報93の下側に1＋5＋1＋30＋100＋2＋1＋1＋32＋5と、総和178が記載されている。

図32は、個人1と個人3の属性情報の差の絶対値及び、その総和である。
図32において、個人1と個人3との差としての架空の個人1-3(50a'')と、個人1-3(50a'')属性情報94と、第二階層情報及び差の絶対値を含む属性情報95と、が記載されている。属性情報95の下側に5＋1＋1＋1＋6＋1＋1＋1＋1と、総和18とが記載されている。

これらはある個人と、最も属性情報が近いと考えられる他の個人を特定するための処理である。まず初めにある個人、この場合の例では個人1と、最も近い個人を特定するための登録された他のすべての個人、この場合個人2、3、との属性情報の差の絶対値の総和をとる。その結果が図31、図32である。

ここで、個人の属性情報のうち、数値比較が困難な項目に関してはマッチングの判定を○×で行っている。また今回の例では身長、体重等の情報も考慮しているが、これらは必ずしも考慮する必要はなく、評価項目は、店舗側、もしくは提案するサイネージシステムの提供側が任意に決めてよいものとする。
結果である図31、32を見ると、数値比較困難な項目に関しては個人2が最も個人1に近く、評価可能な項目に関しては個人3が総和の値から最も個人１に近いことがわかる。
最終的に個人1に最も近い他の個人を選択する場合、例えば、○×の判定を任意の数値に置き換えるか○×の数のみで判定を行っても良く、また、各項目に関して重み付けを行って評価しても良い。
登録されたすべての個人に対して、この処理を実行した結果、個人1に対して近い属性情報を持った他の個人のランキングを作ることができ、店舗側はその上位者（任意の数）の購入履歴情報から、個人1に対して効果的な広告を送ることができる。また、個人1に関しては登録もしくは反映されていない嗜好を推定することと同等でもあるので、より正確な属性情報の構築が可能となる。

＜作用効果＞
以上より、コンテンツオーナが事前に自身のコンテンツに対して属性情報を作成し、さらに任意の重み付けを行い、ユーザも事前に個人の属性情報を登録し、数値的に処理することでユーザに最適なコンテンツを掲示できる。事前にユーザが個人情報及び属性情報をWeb上に登録し、コンテンツオーナがコンテンツに対しての属性情報を付加し、コンテンツオーナによる任意の重み付けに基づく数値処理を行う。この結果、コンテンツオーナの意思にマッチングした広告を流すことができる。

本実施形態によれば、個人の属性情報に関して購入履歴をもとに、自動的にパラメータの更新を行うことができる。
本実施形態によれば、商品、サービスだけでなく、それらの情報から、店舗の属性情報も決定することで、消費者へのより効果的な広告を実施することができる。
本実施形態によれば、常にその個人の好みが反映されることによって、手動での更新の煩わしさが軽減され、その個人の現状に対してより最適な商品、サービス、コンテンツを掲示できる。
本実施形態によれば、個人と店舗のマッチングをとることで、個人に対して新たな店舗の情報を掲示することができ、店舗側も購買客の拡大につながる。
本実施形態によれば、その個人の潜在的嗜好がパラメータに反映されるために、その個人に対してより最適な商品、サービス、コンテンツを掲示できる。
本実施形態によれば、ある個人に対して、より近い個人の属性情報を用いて商品を提案することで、店舗側の購買層拡大がねらえ、かつ個人の属性に関して、反映されていないパラメータの推定も同時に行うことが可能になる。
本実施形態によれば、常にその個人の好みが反映されることによって、手動での更新の煩わしさが軽減され、その個人の現状に対してより最適な商品、サービス、コンテンツを掲示できる。

尚、上述した実施の形態は、本発明の好適な実施の形態の一例を示すものであり、本発明はそれに限定されることなく、その要旨を逸脱しない範囲内において、種々変形実施が可能である。例えば、実施の形態は本発明の範囲を限定するものではなく、サーバがアプリケーションのリストを記憶する機能、装置情報によりリストを作成する機能を備えていてもよい。画像処理装置がアプリケーションのリストを記憶する機能、装置情報によりリストを作成する機能を備えていてもよい。また、システムを構成するサーバは複数台でもよく、どのサーバに機能を備えさせてもよい。

１ デジタルサイネージ用ディスプレイ
２ 生体認証センサ
３ デジタルサイネージ用端末
４ サイネージ用サーバ
５ 家庭用端末
６ 店舗用端末
４１ 個人の属性情報の取得部
４２ 指紋、声紋、静脈、網膜、顔、歩行等の個人の属性を特定可能な情報の取得部
４３ 製品、サービス、コンテンツの属性情報の取得部
４４ 製品、サービス、コンテンツの画像、映像等の取得部
４５、４６ 関連付け
４７ 個人データベース
４８ 製品データベース
４９ 個人特定部
４１０ 重み付け部
４１１ 最適製品選択部
４１２ 個人データ自動更新部

特開２０１２−１２５１４７号公報

Claims (8)

1. ネットワークを介して接続する第１の端末から受信した情報に基づいて、該端末を利用する個人を特定する個人特定手段と、
   前記ネットワークを介して接続する第２の端末から受信した個人に関する個人属性情報を前記個人ごとに記録する個人情報記録手段と、
   前記ネットワークを介して接続する第３の端末から受信したコンテンツに関するコンテンツ属性情報を製品ごとに記録するコンテンツ情報記録手段と、
   前記個人特定手段で特定された個人から、前記個人情報記録手段に記録されている該個人に関する個人属性情報を特定し、前記特定された個人属性情報と前記コンテンツ情報記録手段に記録されているコンテンツ属性情報とに基づいて、前記第１の端末に送信するコンテンツを選択する選択手段と、
   前記選択手段によって選択されたコンテンツを前記第１の端末に送信する送信手段と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記個人情報記録手段で記録された前記個人の属性情報に対して、その個人の購入、利用、もしくは視聴履歴をもとにパラメータの更新を行う演算手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記コンテンツ情報記録手段で記録される、商品、サービス、もしくはコンテンツの属性情報及び、購入者の属性情報に基づいて、店舗の属性情報を決定する決定手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
4. 前記個人情報記録手段で記録された個人の属性情報に対して、その個人の行動パターンをもとにパラメータの更新を行う演算手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
5. 前記個人情報記録手段で記録された個人の属性情報に対して、前記個人の利用しているSNS上での書き込みから、前記個人の嗜好を判断し、前記個人の属性情報のパラメータを更新する更新手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
6. 前記個人情報記録手段で記録された個人の属性情報に対して、前記個人と近い他の個人を特定し、前記他の個人の購入履歴をもとに前記記録手段で記録された個人に対して広告を配信する配信手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
7. ネットワークを介して接続する第１の端末から受信した情報に基づいて、該端末を利用する個人を特定する工程と、
   前記ネットワークを介して接続する第２の端末から受信した個人に関する個人属性情報を前記個人ごとに記録する工程と、
   前記ネットワークを介して接続する第３の端末から受信したコンテンツに関するコンテンツ属性情報を製品ごとに記録する工程と、
   前記個人を特定する工程で特定された個人から、前記個人属性情報を記録する工程で記録されている該個人に関する個人属性情報を特定し、前記特定された個人属性情報と前記コンテンツ属性情報を記録する工程で記録されているコンテンツ属性情報とに基づいて、前記第１の端末に送信するコンテンツを選択する工程と、
   前記選択する工程によって選択されたコンテンツを前記第１の端末に送信する工程と、を備えたことを特徴とする情報処理方法。
8. ネットワークを介して個人により情報が送受信される手段と、
   前記ネットワークを介して個人により情報が送受信される第１の手段から受信した情報に基づいて、該第１の手段を利用する個人を特定する手段と、
   前記ネットワークを介して個人により情報が送受信される第２の手段から受信した個人に関する個人属性情報を前記個人ごとに記録する手段と、
   前記ネットワークを介して個人により情報が送受信される第３の手段から受信したコンテンツに関するコンテンツ属性情報を製品ごとに記録する手段と、
   前記個人を特定する手段で特定された個人から、前記個人属性情報を記録する手段で記録されている該個人に関する個人属性情報を特定し、前記特定された個人属性情報と前記コンテンツ属性情報を記録する手段で記録されているコンテンツ属性情報とに基づいて、前記第１の手段に送信するコンテンツを選択する手段と、
   前記選択する手段によって選択されたコンテンツを前記第１の手段に送信する手段と、を備えたことを特徴とするシステム。

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