JP2018092498A - 活動拠点推定装置、活動拠点推定方法及び活動拠点推定用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】個人の活動拠点を、その個人による各購買を表す購買情報に基づいて、推定することを可能にする活動拠点推定装置を提供する。【解決手段】対象者による複数の購買を表す購買情報に基づいて、その対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する活動拠点推定装置であって、複数の購買地点の地理上の位置と生活圏距離に基づいて、１以上の購買地点を含むグループを１以上形成するグループ形成手段と、各グループを地域に対応付けるグループ／地域対応付け手段と、何れかのグループが対応付けられた地域に基づいて、その対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する推定手段と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、個人の活動拠点を推定するための活動拠点推定装置、活動拠点推定方法及び活動拠点推定用プログラムに関する。

クレジット会員の属性データ及び売り上げデータなどを用いて、それに依存した広告宣伝などを行うことにより、購買活動を促進するシステムが現存する。

例えば、特許文献１には、カード加盟店及びカード会員者に総合的なサービスを提供することを目的としたクレジットカードシステムが開示されている。このクレジットカードシステムは、ホストコンピュータシステムとこれに接続された第２のコンピュータシステムが含まれる。ホストコンピュータシステムにはクレジットカード会員毎の属性データ及び売上データに基づいてクレジットカード会員のクレジットカード利用に関するマーケティングデータを得る顧客サービス管理システムと、マーケティングデータに基づいてクレジットカード会員に広告宣伝を行う広告配信システムとが備えられている。クレジットカード会員は予め定められた手続きを取った後、広告配信システム上のニュース及びカード利用明細書が閲覧できる。広告配信システムは、広告宣伝を電子メール又はダイレクトメールで行う。第２のコンピュータシステムは加盟店端末装置から広告依頼を受けるとホストコンピュータシステムに対して広告宣伝を委託し、マーケティングデータ出力依頼を受けると顧客サービス管理システムマーケティングデータを取得して加盟店端末装置に出力する。

特開２００１−３５７２９７号公報

引用文献１の段落００２４には、「ホストコンピュータシステムでは、顧客サービス管理システムにおいて、顧客データの分析を行う。つまり、属性データバンク及び売上データバンク内のデータを用いて、顧客のセグメント化、購買行動測定、及び効果測定を行って、顧客分析データ、売上分析データ、稼働分析データ、商圏分析データ、及び効果分析データ等を得る。そして、これら分析データ（以下マーケティングデータという）を用いて、ホストコンピュータシステムでは、ターゲット顧客抽出、新規顧客獲得、及び既存顧客インセンティブを行う。つまり、後述するようにして、広告配信システムでは、Ｗｅｂ利用代金明細書の配信、電子メール（Ｅ−Ｍａｉｌ）配信、及び受託ダイレクトメー（受託ＤＭ）発送等を実行する。これによって、顧客のリピート化、衝動買・併買、及び顧客の囲い込みを実行する。このようにして、広告配信を行って、顧客の獲得等を行い、顧客管理、売上管理、及びポイント管理等のＦＳＰサービスを行うことになる。」という記載がある。

しかし、特許文献１には、属性データバンク及び売上データバンク内のデータを用いて、顧客のセグメント化、購買行動測定、及び効果測定を行って、顧客分析データ、売上分析データ、稼働分析データ、商圏分析データ、及び効果分析データ等を得ることをどのようにして行うのかということに関する説明が全く記載されていない。

売上データバンクには、通常であれば、各個人による各購買を表す購買情報が含まれている。また、購買行動測定は、個人の活動拠点に関するものが含まれる場合がある。また、一般に、マーケティングのためには、個人の活動拠点に関する情報が有益である。

そこで、本発明は、個人の活動拠点を、その個人による各購買を表す購買情報に基づいて、推定することを可能にする活動拠点推定装置、活動拠点推定方法及び活動拠点推定用プログラムを提供することを目的とする。

本発明によれば、
対象者による複数の購買を表す購買情報に基づいて、その対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する活動拠点推定装置であって、
前記複数の購買地点の地理上の位置と生活圏距離に基づいて、１以上の購買地点を含むグループを１以上形成するグループ形成手段と、
各グループを地域に対応付けるグループ／地域対応付け手段と、
何れかのグループが対応付けられた地域に基づいて、その対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する推定手段と、
を備えることを特徴とする活動拠点推定装置
が提供される。

また、本発明によれば、
対象者による複数の購買を表す購買情報に基づいて、その対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する活動拠点推定方法であって、
前記複数の購買地点の地理上の位置と生活圏距離に基づいて、１以上の購買地点を含むグループを１以上形成するグループ形成ステップと、
各グループを地域に対応付けるグループ／地域対応付けステップと、
何れかのグループが対応付けられた地域に基づいて、その対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する推定ステップと、
を備えることを特徴とする活動拠点推定方法
が提供される。

更に、本発明によれば、コンピュータを上記の活動拠点推定装置として機能させるための活動拠点推定用プログラムが提供される。

本発明によれば、個人の活動拠点を、その個人による各購買を表す購買情報に基づいて、推定することが可能となる。

本発明の実施形態による活動拠点推定装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明の実施形態による活動拠点推定装置の動作を説明するためのフローチャート（１／３）である。 本発明の実施形態による活動拠点推定装置の動作を説明するためのフローチャート（２／３）である。 本発明の実施形態による活動拠点推定装置の動作を説明するためのフローチャート（３／３）である。 本発明の実施形態による生活圏距離を説明するための図である。 本発明の実施形態における１対１に対応したグループと地域を示す図である。 （ａ）は、本発明の実施形態における１対多に対応したグループと地域を示す図であり、（ｂ）は、本発明の実施形態による第１修正部による（ａ）に対する修正により１対１に対応するようになったグループと地域を示す図である。 （ａ）は、本発明の実施形態における多対１に対応したグループと地域を示す図であり、（ｂ）は、本発明の実施形態による第２修正部による（ａ）に対する修正により１対１に対応するようになったグループと地域を示す図である。 本発明の実施形態における複数の所定期間を示す図である。 本発明の実施形態におけるグループと購買地点との関係を示す図である。 本発明の実施形態により、一部が異なる期間ごとに形成されるグループの遷移を示す図である。

以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について詳細に説明する。

［第１の実施の形態］
本発明の実施形態による活動拠点推定装置は、クレジットカードの各利用者毎に、その利用者による購買履歴などを示す購買情報に基づいて、その利用者が購買活動をする活動拠点を１つ以上推定する。図１は、本発明の実施形態による活動拠点推定装置の構成を示す機能ブロック図である。

図１を参照すると、この活動拠点推定装置１００は、統計情報データベース１０１、生活圏距離算出部１０３、生活圏距離記憶部１０５、購買情報データベース１０７、グループ形成部１０９、グループ／地域対応付け部１１１、推定部１１３、第２次推定部１１５及び情報生成部１１７を含む。また、グループ／地域対応付け部１１１は、割当部１１１−１、第１修正部１１１−３、第２修正部１１１−５及び第３修正部１１１−７を含む。

統計情報データベース１０１は、例えば、全国の１９２１の市区町村について、総務省統計局公開の「市区町村別主要統計表」、「地域別統計データベース」を格納する。

生活圏距離算出部１０３は、統計情報データベース１０１に格納されている「市区町村別主要統計表」、「地域別統計データベース」に基づいて、図５に示すように、「都市」、「地方」、「田舎町」、「過疎地」といった地域の分類毎に生活圏距離を算出する。具体的には、生活圏距離算出部１０３は、地域の分類毎に無作為抽出された複数の地域それぞれにおいて所定の同一種類の施設同士の間の平均距離を複数種類の施設について取得し、取得した各地域毎・施設の各種類毎の平均距離に基づいて、地域の分類毎に異なる生活圏距離を算出する。ここで、施設の種類としては、スーパーマーケット、食料品店、雑貨店を含む生活関係に関する種類、病院、医院を含む医療関係に関する種類、ゲームセンタ、カラオケ店、パチンコ店を含む娯楽関係の種類、小中学校を含む教育関係の種類などがあげられる。

生活圏距離記憶部１０５は、生活圏距離算出部１０３により算出された生活圏距離を地域の分類毎に格納する。

購買情報データベース１０７は、クレジットカードの利用者毎に、各購買を表す購買情報を格納する。購買情報データベース１０７は、各購買毎に決済方法、購買金額、購買日時、購買曜日、購買店名を対応付けて保持する利用明細テーブル、購買店の名称と購買店の住所を対応付けて保持する店舗テーブル、及び購買店の住所と購買店の緯度経度を対応付けて保持する位置テーブル、購買者の年齢、購買者の性別を対応付けて保持する利用者属性テーブル、を含む。購買情報は、これらのテーブルに格納されている内容の全部または一部を含むものである。従って、購買情報より各購買地点の名称と地理的位置（緯度経度により表される。）を知ることができる。

グループ形成部１０９は、生活圏距離記憶部１０５に格納されている地域の分類毎の生活圏距離と、購買情報データベース１０７に格納されている購買情報に基づいて、１以上のグループを形成する。具体的には、グループ形成部１０９は、購買情報から取得した各購買地点の地理上の位置と生活圏距離記憶部１０５から取得した生活圏距離に基づいて、グループを１以上形成する。ここで、グループとは、図１０に示すように、生活圏距離を半径とする円形圏内に１以上の店舗を含むものである。生活圏距離は、前述したように、地域の分類毎に算出されている。グループ形成部１０９は、グループを形成する際にそれが形成される地域の分類を調べ、その分類に対応した生活圏距離を適用する。

グループ／地域対応付け部１１１は、図６に示すように、グループと地域を１対１の関係に対応付ける機能を主に有する。ここで、地域は、○○市、○○区、○○町、○○村というように、市区町村の単位でとったものであるが、例えば、○○市○○町、○○区○○街というように、市の一部、区の一部などとしてもよい。

割当部１１１−１は、グループ形成部１０９が形成したそれぞれのグループに何れかの地域を割り当てる。具体的には、例えば、グループの中心の地理的な位置（緯度、経度又は地域名により表される。）が存在する地域を割り当てる。また、例えば、グループに属する１以上の購買地点の平均を算出し、この平均が存在する地域を割り当てる。

ここで、グループ形成部１０９によりグループに適用された生活圏距離は、そのグループに属する購買地点が存在する地域の分類に対応したものであり、割当部１１１−１が、グループに地域を割り当てた直後においてもそれは変化していない。そして、グループの面積と地域との面積の大小関係により、次のようなグループがあることになる。或るグループに或る地域を割り当てたのであるが、そのグループの面積がそれに割り当てた地域の面積よりも広い場合には、図７（ａ）に示すように、そのグループの領域に複数の地域が含まれることになる。また、或るグループに或る地域を割り当てたのであるが、そのグループの面積がそれに割り当てた地域の面積よりも狭い場合には、他のグループもその地域に割り当てられる可能性があり、実際にそのように割り当てられたのであれば、図８（ａ）に示すように、複数のグループがその地域に対応することとなる。これらの場合を想定して、それぞれ、設けられたのが、第１修正部１１１−３と、第２修正部１１１−５である。

第１修正部１１１−３は、図７（ａ）に示すように、複数の地域に対応付けられているグループがあれば、図７（ｂ）に示すように、そのグループに１つのみの地域が対応付けられるように修正をする。つまり、第１修正部１１１−３は、グループ形成部１０により形成された１以上のグループのうちに割当部１１１−１により複数の地域に対応することとなったグループがあれば、そのグループに対応している各地域毎の購買地点の数に基づいて、そのグループに対応する地域の数を１つに修正する。

第２修正部１１１−５は、図８（ａ）に示すように、複数のグループに対応付けられている地域があれば、図８（ｂ）に示すように、その地域に１つのみのグループが対応付けられるように修正をする。つまり、第２修正部１１１−５は、グループ形成部１０９により形成された１以上の地域のうちに割当部１１１−１により複数のグループに対応することとなった地域があれば、複数のグループを併合することにより形成した１つのグループを１つの地域に対応させる。なお、併合の際には、複数のグループそれぞれの購買件数を合わせた数を併合後の１つのグループの購買件数にする。

第３修正部１１１−７は、1グループ内に対応する購買の件数が所定数未満のグループを削除する。

推定部１１３は、グループ／地域対応付け部１１１により何れかのグループが対応付けられた地域に基づいて、対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する。具体的には、推定部１１３は、外部にあるアプリケーションプログラム（図示せず。）などから活動拠点の件数を指定されたならば、グループ／地域対応付け部１１１から出力された複数の領域のうち、自領域に対応する購買の件数の多い順における上位から指定された件数の領域を、順位と共に、推定された活動拠点として出力する。但し、件数は外部から指定しなくてもよく、所定数であってもよいし、活動拠点推定装置が変更可能に決めたものであってもよい。また、順位を出力しなくてもよい。

第２次推定部１１５は、例えば図９に示すように、複数の所定期間毎に推定された１以上の活動拠点に基づいて、対象者の居住地の変更又は勤務先の発生、変更若しくは消滅並びにこれらの変更の前後における居住地又は勤務先が存在する活動拠点を推定する。

情報生成部１１７は、推定部１１３により推定された１以上の活動拠点に基づいて、該活動拠点における販売促進に資する情報を生成する。

次に、図２乃至図４を参照して、本発明の実施形態による活動拠点推定装置１００により行われる活動拠点推定方法を説明する。

活動拠点推定装置１００は、指定された期間における複数の購買に関する購買情報を用いて、指定された一人以上の購買者を対象者として、各対象者に対する１つ以上の活動拠点を推定するものであるが、その際には、対象者毎に複数の購買を指定された順序（例えば、日時の昇順）に並び替える。図２を参照すると、活動拠点推定装置は、最初に、ユーザインターフェースを介して、一人以上の対象者の指定、期間の指定、順序の指定を入力する（ステップＳ２０１）。ここで、一人ひとりの対象者は、氏名、生年月日、性別などにより特定することができる。会員番号などの他の個人識別情報により対象者が指定されていてもよい。また、外部において特定の条件を満たす人を抽出し、そのような人が対象者とされていてもよい。また、期間は、例えば、○○○○年○○月○○日から△△△△年△△月△△日迄のように指定する。順序は、通常は、日時順に指定する。

次に、活動拠点推定装置１００は、ステップＳ２０１で指定された一人以上の対象者のうち最初の対象者を選択する（ステップＳ２０３）。また、ステップＳ２０３では、対象者番号をゼロにする。

次に、ステップＳ２０１で指定された対象者のうちの現在選択されている対象者のステップＳ２０１で指定された期間の購買情報をステップＳ２０１で指定された順序で並び替える（ステップＳ２０５）。これにより、ステップＳ２０１で指定された対象者のうちの現在選択されている対象者のステップＳ２０１で指定された期間の購買情報をステップＳ２０１で指定された順序で読み込むことができるようになる。また、ステップＳ２０５では、グループ番号をゼロにする。

次に、先頭の購買に対応する購買情報を読み込む（ステップＳ２０７）。

次に、ステップＳ２０７で購買情報を読み込めたのであれば（ステップＳ２０９でＹＥＳ）、その購買情報により示される購買地点が既に形成されている何れかのグループに属しているか否かを判断し（ステップＳ２１１）、属していなければ（ステップＳ２１１でＮＯ）、直近に読み込まれた購買情報（ステップＳ２０７又は直近のステップＳ２１３で読み込まれた購買情報）により示される購買地点を基準購買地点として指定する（ステップＳ２１５）。ステップＳ２１５で基準購買地点として指定された購買地点は、新たに形成するグループの中心となる地点となる。

次に、ステップＳ２１７では、基準購買地点として指定された購買地点が属する地域（市区町村など）を特定し、この地域が、どの種類の地域であるのかを特定し、特定された種類の地域に対応する生活圏距離を設定する。

次に、次の購買に対応する購買情報を読み込む（ステップＳ２１９）。

次に、ステップＳ２１９で購買情報を読み込めたのであれば（ステップＳ２２１でＹＥＳ）、ステップＳ２１９で読み込んだ購買情報により示される購買地点が、既に何れかのグループに属しているか否かを判断する（ステップＳ２２３）。実質的には、直近に実行されたステップＳ２１５ではなく、それよりも前に実行されたステップＳ２１５において基準購買地点として指定された購買地点を中心とするグループに属しているか否かを判断することとなる。

ステップＳ２１９で読み込んだ購買情報により示される購買地点が、既存のどのグループにも属していないのであれば（ステップＳ２２３でＮＯ）、この購買地点が、ステップＳ２１５で基準購買地点として選択された購買地点からステップＳ２１７で設定された生活圏距離以下の範囲に存在するか否かを判断する（ステップＳ２２５）。この判断が肯定的であれば（ステップＳ２２５でＹＥＳ）、ステップＳ２１９で読み込んだ購買情報により示される購買地点をそのグループに属させる（ステップＳ２２５）。ステップＳ２２７では、
購買地点数（グループ番号、対象者番号）
＝購買地点数（グループ番号、対象者番号）＋１
の処理もする。

ステップＳ２０９でＮＯであることは、現在選択されている対象者に関し、グループの形成が終了したことを示すので、この場合には、ステップＳ２３１Ｓに進む。

ステップＳ２１１でＹＥＳである場合には、新たなグループの基準購買地点となる購買地点を探すことを目的として、次の購買に対応する購買情報を読み込むためにステップＳ２１３に進む。

ステップＳ２２１でＮＯであることは、現在形成しているグループに更に追加する可能性がある購買地点がないことを示しているので、グループ番号を１だけ増加させて（ステップＳ２２９）、ステップＳ２０７に戻り、次のグループの形成を始める。

ステップＳ２２３でＹＥＳである場合には、同一の購買地点が複数のグループに属することを回避するために、ステップＳ２１９に戻る。

ステップＳ２２５でＮＯである場合には、現在形成中のグループにステップＳ２１９で読み込んだ購買により示される購買地点を追加することができないので、ステップＳ２１９に戻る。

以上のステップは、グループ形成部１０９により実行される。

次に、図３を参照すると、割当部１１１−１は、現在の対象者についてステップＳ２３１Ｓに到達するまでに生成した全てのグループに領域を割り当てる（ステップＳ２３１Ｓ、Ｓ２３３、Ｓ２３１Ｅ）。

次に、第１修正部１１１−３は、割当部１１１−１により領域への割当てが行われたすべてのグループについて、複数の地域に対応付けられているグループがあれば、そのグループに１つのみの地域が対応付けられるように修正をするための処理であるステップＳ２３７からＳ２４５までの処理を領域が割り当てられている全てのグループについて繰り返す（ステップＳ２３５Ｓ、Ｓ２３５Ｅ）。

ステップＳ２３７では、現在のグループの圏内に複数の領域が存在するか否かを判断する。これは、地図での比較により行うことができる。図６の例では、グループの圏内に１つの領域が存在するので、判断はＮＯであるが、図７（ａ）の例では、グループの圏内に３つの領域が存在するので判断はＹＥＳである。図８（ａ）の例では、グループの圏内に複数の領域が存在するのではないので判断はＮＯである。

そうであれば（ステップＳ２３７でＹＥＳ）、現在のグループの圏内に存在する全ての領域について購買の件数をカウントする（ステップＳ２３９）。ここで、全ての領域についての購買の件数をカウントするためには、購買情報を再度参照することにより、各領域に属する購買地点毎の購買件数の集計を取る。なお、領域に対応する購買地点数と領域に対応する購買件数は異なる場合もある。例えば、領域に属する全ての購買地点で２回の購買があるならば、購買件数は、購買地点数の２倍である。活動拠点を知るためにはある地点、地域で購買する頻度が重要となる。

次に、最も購買の件数が多い領域が複数存在するならば（ステップＳ２４１でＹＥＳ）、ステップ２４３に進み、最も購買の件数が多い領域が１つのみ存在するならば（ステップＳ２４１でＮＯ）、ステップＳ２４５に進む。

ステップＳ２４３では、市区町村別主要統計表から昼間人口比率を取得し、これが最も高い領域（市区町村など）を現在のグループに対応する領域（市区町村など）とする。

ステップＳ２４５では、最も購買件数が多い領域（市区町村など）を現在のグループに対応する領域（市区町村など）とする。ステップＳ２４５では、例えば、図７（ａ）の対応関係は、図７（ｂ）の対応関係に修正される。

なお、ステップＳ２４３及びステップＳ２４５では、グループの圏内にある複数の領域それぞれに対応する購買の件数を足し合わせた数を、グループに対応させた領域に対応する購買の件数にする。

ステップＳ２３５ＳからＳ２３５Ｅまでの繰り返しを終了したならば、第２修正部１１１−５は、複数のグループが対応付けられた地域があれば、その地域に１つのみのグループが対応付けられるように修正をするための処理であるステップＳ２４９からＳ２５１までの処理をグループが割り当てられている全ての領域について繰り返す（ステップＳ２４７Ｓ、Ｓ２４７Ｅ）。

ステップＳ２４９では、１つの領域（市区町村など）に複数のグループが割り当てられているか否かを判断する。これは、地図での比較により行うことができる。図６の例では、１つグループが１つの領域に存在するので、判断はＮＯであるが、図８（ａ）の例では、複数のグループが１つの領域に存在するので判断はＹＥＳである。図７（ａ）の例では、１つの領域に複数のグループが存在するのではないので判断はＮＯである。但し、既に、第１修正部１１１−３により、図７（ａ）のような対応関係は、図７（ｂ）のような対応関係に修正されている。

そうであれば（ステップＳ２４９でＹＥＳ）、その領域に割り当てられている（対応付けられている）複数のグループを併合して、１つのグループにする（ステップＳ２５１）。ここで、複数のグループそれぞれに対応する購買の件数を足し合わせた数を、複数のグループを併合することにより得られる１つのグループに対応する購買の件数にする。ステップＳ２５１では、例えば、図８（ａ）の対応関係は、図８（ｂ）の対応関係に修正される。

第３修正部１１１−７は、グループに対応する購買の件数（これは、グループに対応する購買の件数に等しい）が所定値未満であれば（ステップＳ２６３でＹＥＳ）、そのグループを削除する（ステップＳ２６５）ための処理を全てのグループについて繰り返す（ステップＳ２６１Ｓ、Ｓ２６１Ｅ）。

これが終了したならば、推定部１１３は、購買の件数の多い順に領域を並び替え（ステップＳ２６７）、上位から指定されている数（の領域を活動拠点として選択する（ステップＳ２６９）。

以上で、現在の対象者についての処理が終了する。

次の対象者がいれば（ステップＳ２７１でＹＥＳ）、対象者番号を１だけ増加させてから（ステップＳ２７２）、次の対象者についての処理をするためにステップＳ２０５に戻る。次の対象者がいなければ、全体の処理を終了する。

次に具体例を図１０を参照して説明する。

Ｓ２１５：購買地点１：グループ１
Ｓ２２７：購買地点２：グループ１
Ｓ２２７：購買地点３：グループ１
Ｓ２１５：購買地点４：グループ２
Ｓ２２７：購買地点５：グループ２
Ｓ２１５：購買地点６：グループ３
Ｓ２２７：購買地点７：グループ３
Ｓ２１５：購買地点８：グループ４
の順にグループ１〜４が形成される。

図１１は、本発明の実施形態により、一部が異なる期間ごとに形成されるグループの遷移を示す図である。図９に示す期間１、期間２及び期間３に図１１（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）がそれぞれ対応する。期間１においては、グループ１、グループ２、グループ３及びグループ４がこの順に形成される。期間２においては、グループ２、グループ３、グループ４及びグループ５がこの順に形成される。期間３においては、グループ３、グループ４、グループ５及びグループ６がこの順に形成される。従って、相互に異なった期間であっても、一部が重複するならば、重複した部分に対応するグループは共通となっていることがわかる。つまり、グループ形成が不要に変動することを回避できていることがわかる。従って、期間の遷移に伴う活動拠点の共通部分と変動部分を精度良く区別して把握することが可能となる。これは、グループ形成部１０９が図２に示すような処理を行っているからである。

但し、期間遷移に伴う効果があるとは限らないが、ステップＳ２０５で、別の基準により購買を並び替えてもよい。例えば、各購買地点での購買金額順、各購買地点での購買件数順に並び替えてもよい。

次に、第２次推定部１１５が行う第２次推定の具体例に関する説明をする。

例えば、或る対象者の活動拠点がある時期を境にそれまでとまったく異なる活動拠点となり、それが継続する場合、現在の居住地から遠方への引越しなど、大きな生活変化が発生した可能性が高いと推定可能である。また、活動拠点の一部が変化、もしくは一部以外が変化した場合、事前に登録されている顧客情報の属性値、就業、就学先の住所と比較することで、転居、転職、学校を卒業し就職した、または恋人、友人ができたなど生活スタイルに変化が発生した可能性が高いと推定する。なお、上記変化の判別においては、カード利用の曜日、また、利用店舗の業種、などにより可能な限り正確性を高めて推定する。

情報生成部１１７は、上述したように、推定部１１３により推定された１以上の地域に基づいて、該地域における販売促進に資する情報を生成する。

また、１つしか店舗を構えていない会社のための情報を例にとれば、会社から製品を購入する会員として登録されている者を対象者として、その対象者に対して推定された活動拠点にその店舗があれば、その店舗に誘導するためのクーポン券などを発行する。複数の活動拠点が推測されたならば、個々の活動拠点について、これを行う。これは、そのような店舗と契約をした運営会社により行うことができる。

本実施形態によれば、対象者から取得した自宅住所、勤務先住所に頼らなくても、購買活動をする可能性が高い活動拠点を知ることができる。従って、例えば、引っ越しにより自宅住所が変わったが、それの通知をしていない対象者に対しても的確な販売促進活動をすることが可能となる。従って、自宅住所や勤務先住所の登録を不要とするシステムにおいても運用することができる。

なお、上記の活動拠点推定装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合わせにより実現することができる。また、上記の活動拠点推定装置により行なわれる活動拠点推定方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらに組合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory)）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

本発明は、対象者の活動拠点を推定するために利用することができる。

１０１ 統計情報データベース
１０３ 生活圏距離算出部
１０５ 生活圏距離記憶部
１０７ 購買情報データベース
１０９ グループ形成部
１１１ グループ／地域対応付け部
１１３ 推定部
１１５ 第２次推定部
１１７ 情報生成部
１１１−１ 割当部
１１１−３ 第１修正部
１１１−５ 第２修正部
１１１−７ 第３修正部

Claims (16)

1. 対象者による複数の購買を表す購買情報に基づいて、その対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する活動拠点推定装置であって、
   前記複数の購買地点の地理上の位置と生活圏距離に基づいて、１以上の購買地点を含むグループを１以上形成するグループ形成手段と、
   各グループを地域に対応付けるグループ／地域対応付け手段と、
   何れかのグループが対応付けられた地域に基づいて、その対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する推定手段と、
   を備えることを特徴とする活動拠点推定装置。
2. 請求項１に記載の活動拠点推定装置であって、
   前記グループ形成手段は、各グループの基準の購買地点として定めた購買地点及び該購買地点から前記生活圏距離の範囲内に存在する購買地点を含むように各グループを形成することを特徴とする活動拠点推定装置。
3. 請求項２に記載の活動拠点推定装置であって、
   前記グループ形成手段は、１以上のグループを、購買の所定の基準に基づいた優先順位に従って形成することを特徴とする活動拠点推定装置。
4. 請求項３に記載の活動拠点推定装置であって、
   前記グループ形成手段は、前記複数の購買を前記優先順位に従って並べた状態において、何れかのグループに既に属している購買地点に対応する購買を除外した上で、残りの購買のうち最先の優先順位にある購買に対応する購買地点を新たなグループに属する基準の購買地点として、該基準の購買地点から前記生活圏距離の範囲内に他の購買地点が存在すれば、該他の購買地点を前記新たなグループに属させることにより前記新たなグループを形成することを１回以上繰り返すことによりグループを１以上形成することを特徴とする活動拠点推定装置。
5. 請求項３又は４記載の活動拠点推定装置であって、
   前記所定の基準とは、購買が行われた日時の昇順、各購買地点における購買金額の順序又は各購買地点における購買回数の順序に基づいた基準であることを特徴とする活動拠点推定装置。
6. 請求項１乃至５の何れか１項に記載の活動拠点推定装置であって、
   前記グループ形成手段は、前記生活圏距離として、前記地域の種類毎に異なる生活圏距離を利用することを特徴とする活動拠点推定装置。
7. 請求項６に記載の活動拠点推定装置であって、
   地域の種類毎に無作為抽出された複数の地域それぞれにおいて所定の同一種類の施設同士の間の平均距離を複数種類の施設について取得し、取得した各地域毎・施設の各種類毎の平均距離に基づいて、前記地域の種類毎に異なる前記生活圏距離を算出する生活圏距離算出手段を更に備えることを特徴とする活動拠点推定装置。
8. 請求項１乃７の何れか１項に記載の活動拠点推定装置であって、
   前記グループ／地域対応付け手段は、前記グループと前記地域とを１対1の関係で対応付けることを特徴とする活動拠点推定装置。
9. 請求項８に記載の活動拠点推定装置であって、
   前記グループ／地域対応付け手段は、
   各グループに、そのグループに属する前記購買地点に基づいた位置が存在する地域を割り当てる割当手段と、
   前記グループ形成手段により形成された１以上の前記グループのうちに前記割当手段により複数の地域に対応することとなったグループがあれば、前記複数の地域のうちの、所定の基準に基づいて選択された何れか１つの地域がそのグループに対応するように修正をする第1修正手段と、
   前記グループ形成手段により形成された１以上の前記地域のうちに前記割当手段により複数のグループに対応することとなった地域があれば、前記複数のグループを併合して得られた１つのグループがその地域に対応するように修正をする第２修正手段と、
   を備えることを特徴とする活動拠点推定装置。
10. 請求項９に記載の活動拠点推定装置であって、
    前記グループ／地域対応付け手段は、対応する購買の件数が所定数未満の領域を削除する第３修正手段を更に備えることを特徴とする活動拠点推定装置。
11. 請求項１乃至１０の何れか１項に記載の活動拠点推定装置であって、
    前記推定手段は、対応する購買の件数の多い順における上位の所定数の地域を、その対象者の活動拠点となる１以上の地域として推定することを特徴とする活動拠点推定装置。
12. 請求項１１に記載の活動拠点推定装置であって、
    前記推定手段は、対応する購買の件数が多い順に前記活動拠点を順位付けることを特徴とする活動拠点推定装置。
13. 請求項１乃至１２の何れか１項に記載の活動拠点推定装置であって、
    複数の所定期間毎に推定された前記１以上の活動拠点に基づいて、前記対象者の居住地の変更又は勤務先の発生、変更若しくは消滅並びにこれらの変更の前後における居住地又は勤務先が存在する活動拠点を推定する第２次推定手段を更に備えることを特徴とする活動拠点推定装置。
14. 請求項１乃至１３の何れか１項に記載の活動拠点推定装置であって、
    推定された前記１以上の活動拠点に基づいて、該活動拠点における販売促進に資する情報を生成する情報生成手段を更に備えることを特徴とする活動拠点推定装置。
15. 対象者による複数の購買を表す購買情報に基づいて、その対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する活動拠点推定方法であって、
    前記複数の購買地点の地理上の位置と生活圏距離に基づいて、１以上の購買地点を含むグループを１以上形成するグループ形成ステップと、
    各グループを地域に対応付けるグループ／地域対応付けステップと、
    何れかのグループが対応付けられた地域に基づいて、その対象者の活動拠点となる１以上の地域を推定する推定ステップと、
    を備えることを特徴とする活動拠点推定方法。
16. コンピュータを請求項１乃至１４の何れか１項に記載の活動拠点推定装置として機能させるための活動拠点推定用プログラム。

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