JP2021099630A - 推定装置、推定方法、および推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】所定地点において、単純な人流データに基づく需要予測ではなく、ユーザの属性やニーズを考慮した潜在的需要を推定することができる推定装置、推定方法および推定プログラムを提供する。【解決手段】情報提供システムにおいて、情報提供装置１０（推定装置）は、複数のユーザが端末装置にて検索に用いた検索クエリおよび／または端末装置の位置データに基づいて、所定地点におけるユーザの属性を特定する特定部１４と、属性に基づいて、所定地点におけるユーザの潜在的需要を推定する推定部１５と、を有する。【選択図】図５

Description

本発明は、推定装置、推定方法、および推定プログラムに関する。

従来、ユーザが検索に用いたクエリとクエリによる検索時のユーザの位置情報とに基づいて、クエリに対応する対象に関する需要を予測する技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１９−５３４４９号公報

しかしながら、上述した技術では、ユーザが検索に用いたクエリに対応する対象の直接的な需要検索では計りえない需要を推定することができなかった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定地点において、単純な人流データに基づく需要予測ではなく、ユーザの属性やニーズを考慮した潜在的需要を推定することができる技術を提供することを目的とする。

本願に係る推定装置は、複数のユーザが端末装置にて検索に用いた検索クエリ、および／または、前記端末装置の位置データに基づいて、所定地点における前記ユーザの属性を特定する特定部と、前記属性に基づいて、前記所定地点における前記ユーザの潜在的需要を推定する推定部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ユーザによる直接的な需要検索結果だけでは計りえない需要を推定することができる。

図１は、実施形態に係る情報提供システムの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る需要推定処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る需要推定処理の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る需要推定処理の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である 図６は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図７は、実施形態に係る提供処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る推定装置、推定方法、および推定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法、および推定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

［実施形態］
〔１．情報提供システムの構成〕
まず、図１を用いて、推定装置の一例である端末装置１００若しくは情報提供装置１０を有する情報提供システム１の構成について説明する。図１は、実施形態に係る情報提供システム１の一例を示す図である。図１に示すように、情報提供システム１は、情報提供装置１０、検索サーバ２０、および端末装置１００を有する。なお、情報提供システム１は、複数の端末装置１００を有する。また、情報提供装置１０と、検索サーバ２０とは、同一のサーバ装置やクラウドシステム等により実現されてもよい。ここで、情報提供装置１０、検索サーバ２０、および端末装置１００は、ネットワークＮ（例えば、図５参照）を介して有線または無線により通信可能に接続される。

情報提供装置１０は、サービス提供者等の端末装置１００に対して後述する提案データを提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

検索サーバ２０は、端末装置１００等からの検索要求に応じて、インターネットに存在するウェブページ、ウェブサイト、および／または、画像ファイル等のコンテンツを検索する機能を提供する情報処理装置（検索エンジン）であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、検索サーバ２０は、ポータルサイト等を含む検索サイトを提供してもよい。ここで、検索サーバ２０は、端末装置１００等が検索サーバ２０にアクセスした際に、端末装置１００等からウェブブラウザを介して、検索サーバ２０とウェブブラウザとの間で状態を管理する通信プロトコル、またはそこで用いられるウェブブラウザに保存されたデータであるＨＴＴＰ Ｃｏｏｋｉｅ等を取得してもよい。

端末装置１００は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、３Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１００は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者から指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、以下の説明では、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作と記載する場合がある。なお、端末装置１００は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

〔２．情報提供システムが実行する処理について〕
そこで、情報提供システム１では、情報提供装置１０および端末装置１００が、以下の提供処理を実行する。以下の説明では、端末装置１００が実行する処理により、閲覧データが利用者に提供される処理の一例について説明するが、以下に説明する提供処理は、一部若しくは全てを情報提供装置１０が実現してもよい。

例えば、情報提供装置１０は、複数のユーザが検索に用いた検索クエリ、および／または、位置データに基づいて、所定地点におけるユーザの属性を特定する。そして、情報提供装置１０は、属性に基づいて、所定地点におけるユーザの潜在的需要を推定する。

〔２−１．提供処理の一例について〕
以下、図１を用いて、提供処理の具体例について説明する。なお、以下の説明では、図１を用いて、情報の流れについて説明した後に、図２〜図４を用いて、潜在的需要を推定する態様の具体例について説明する。

まず、複数のユーザの端末装置１００は、端末装置１００の位置データを情報提供装置１０に定期的に送信する（ステップＳ１１）。そして、情報提供装置１０は、検索サーバ２０にて実行された端末装置１００のユーザの検索データを定期的に受信する（ステップＳ１２）。

そして、情報提供装置１０は、複数のユーザが端末装置１００にて検索に用いた検索クエリ、および／または、端末装置１００の位置データに基づいて、所定地点におけるユーザの属性を特定する（ステップＳ１３）。そして、情報提供装置１０は、ユーザの属性に基づいて、所定地点におけるユーザの潜在的需要を推定する（ステップＳ１４）。

そして、情報提供装置１０は、潜在的需要に基づいて、マーケティング提案データを潜在的需要に係るサービス提供者の端末装置１００に送信する（ステップＳ１５）。そして、サービス提供者の端末装置１００は、マーケティング提案データを表示することとなる（ステップＳ１６）。

〔２−１−１．需要推定処理の一例について〕
続いて、図２〜図４を用いて、需要推定処理の一例について説明する。図２〜図４は、実施形態に係る需要推定処理の一例を示す図である。

情報提供装置１０は、複数のユーザが端末装置１００にて検索に用いた検索クエリ、および、端末装置１００の位置データに基づいて、図２に示す工業大学周辺において、多くのユーザが駅前の大学に通う男子大学生というデモグラフィック属性を備えていることを特定する。そして、情報提供装置１０は、図２に示す工業大学周辺における牛丼屋の数およびユーザのデモグラフィック属性に基づいて、当該工業大学周辺において牛丼屋に対するユーザの需要が満たされているか否かを判定し、当該需要が満たされていないと判定した場合、牛丼屋に対するユーザの需要が潜在的に存在することを推定する。そして、情報提供装置１０は、図２に示す工業大学周辺における牛丼屋の潜在的需要に応じた出店提案データを牛丼屋をフランチャイズ展開するフランチャイザーに提供する。すなわち、情報提供装置１０は、図２に示す工業大学周辺において、既に牛丼屋が２軒あり、対人口比のキャパシティとしては満たされているが、当該工業大学周辺において昼間帯に男子大学生が多くなることから、牛丼屋に対する潜在的需要があると推定してもよい。このように、情報提供装置１０は、地域特性（例えば、学生が多そうだから牛丼屋がもっと欲しい等）を加味して、牛丼店舗がもうあるから出さないのではなく、もっと許容できるキャパシティがあれば、更なる出店提案をしてもよい。

また、情報提供装置１０は、端末装置１００の位置データに基づいて、図３に示す駅周辺におけるユーザの滞在時間を含む行動属性を特定する。そして、情報提供装置１０は、図３に示す駅周辺におけるカフェの座席数等のキャパシティおよびユーザの滞在時間を含む行動属性に基づいて、当該駅周辺においてカフェに対するユーザの需要が満たされているか否かを判定し、需要が満たされていないと判定した場合、当該駅周辺地点においてカフェに対する潜在的需要が存在すると推定する。そして、情報提供装置１０は、図３に示す駅周辺におけるカフェの潜在的需要に応じた出店提案データをコーヒーチェーンのフランチャイザーに提供する。すなわち、情報提供装置１０は、図３に示す駅周辺において、既にカフェが４店あり、対人口比のキャパシティは満たされている（すなわち、コーヒーを飲む場所としては十分な店舗数である）が、ユーザの行動属性から１時間以上カフェにだらだら滞在するユーザ（図３に示す「ピンポインタ位置アイコン」）が多く検出され、当該ユーザにより占有される座席数を除いた当該カフェの座席数が、カフェに訪れる他ユーザの数より大幅に少ない場合、カフェに対するユーザの需要が満たされていないと判定し、当該駅周辺地点においてカフェに対する潜在的需要が存在すると推定してもよい。一方で、情報提供装置１０は、ユーザの行動属性からテイクアウトのユーザがほとんどであると検出され、当該ユーザにより占有される座席数を除いた当該カフェの座席数に余裕がある場合、カフェに対するユーザの需要が満たされていると判定し、カフェに対する潜在的需要が存在しないと推定してもよい。

ここで、情報提供装置１０は、例えば、地図配信等のサービスを実行する外部サーバ等から、所定地点における店舗の位置を特定するデータを取得してもよい。また、情報提供装置１０は、店舗データを管理する外部サーバ（例えば、店舗のウェブサーバ）等から、店舗の規模や席数を収集してもよい。また、情報提供装置１０は、例えば、統計データ等を提供する外部サーバ等から、所定地点における人口（例えば、昼間人口等）のデータを取得してもよい。そして、情報提供装置１０は、収集した店舗の規模や席数等に基づいて、当該店舗が提供可能な商品やサービスのキャパシティ、すなわち、供給可能な取引対象の量を示す供給可能データを特定してもよい。そして、情報提供装置１０は、供給可能データ、および、ユーザの行動属性等に基づく現状のユーザ需要から、所定地点においてユーザ需要を満たしているか否かを判定し、満たしていない場合は、現状の取引対象の量とユーザ需要との差や、この差を満たすための店舗数等を潜在的需要として推定し、潜在的需要を満たすためのマーケティング提案データを提供してもよい。

また、図４に示すように、情報提供装置１０は、複数のユーザが端末装置１００にて検索に用いた検索クエリ、および、端末装置１００の位置データに基づいて、駅周辺において、「カフェ」だけでなく「カラオケ」、「マンガ喫茶」、「本屋」および「（２時間）暇」等の検索クエリが高頻度で検索されることから、暇をつぶせる場所に対するユーザの検索傾向を特定する。そして、情報提供装置１０は、図４に示す駅周辺において、既にカフェが５軒あり、対人口比のキャパシティとしては満たされているが、当該駅周辺におけるユーザの検索傾向に基づいて、当該駅周辺におけるユーザの検索クエリとして高頻度で検索される「カラオケ」、「マンガ喫茶」および「本屋」とは異なる対象（例えば、代替可能な対象、または、同一もしくは類似の目的（すなわち、「暇つぶし」）を果たすことができる対象）である「カフェ」に対する潜在的需要を推定する。そして、情報提供装置１０は、図４に示す駅周辺におけるカフェの潜在的需要に応じた出店提案データをコーヒーチェーンのフランチャイザーに提供する。このように、情報提供装置１０は、時間つぶすものがたくさんあるからカフェはもういらないと判定せずに、具体的なニーズをカテゴライズし、暇つぶし系（例えば、マンガ喫茶、カラオケ、ダーツ等）、飲食系（例えば、イタリアン等に細分化した対象であってもよい）、カフェ系、医療系、本屋およびアパレル等の需要が満たされているかを含めて、カフェの潜在的需要を推定してもよい。

また、情報提供装置１０は、複数のユーザが端末装置１００にて検索に用いた検索クエリ、および、端末装置１００の位置データに基づいて、所定地点において、「スポーツジム」だけでなく「サプリ」、「ダイエット」および「ファッション通販サイト」および「エステ」等の検索クエリが高頻度でユーザに検索されている場合、当該所定地点において多くのユーザがモテたいとの感情属性を備えていること、および、モテるための手段に対する検索傾向をもつことを特定する。そして、情報提供装置１０は、所定地点において、スポーツジムが１店舗しかない場合、当該所定地点におけるユーザの感情属性および検索傾向に基づいて、当該所定地点におけるスポーツジムに対する潜在的需要を推定する。そして、情報提供装置１０は、所定地点におけるスポーツジムの潜在的需要に応じた出店提案データをスポーツジムをフランチャイズ展開するフランチャイザーに提供してもよい。

〔３．情報提供装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る情報提供装置１０の機能構成の一例について説明する。図５は、実施形態に係る情報提供装置１０の構成例を示す図である。図５に示すように、情報提供装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを有する。

通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１００、および検索サーバ２０との間で情報の送受信を行う。

記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部１２は、検索データベース１２１、および位置データベース１２２を有する。

検索データベース１２１には、検索サーバ２０にて複数のユーザの端末装置１００からの検索要求に応じて検索された検索結果の検索履歴等のデータが記憶される。ここで、検索履歴は、検索エンジンである検索サーバ２０において検索されたデータであって、検索文字データ、検索画像データ、検索時刻、検索ユーザの性別および／もしくは年齢等を含む検索ユーザデータ、ならびに／または、基地局、アクセスポイントおよび／もしくはＩＰアドレス等に基づく検索位置データを含むアクセス位置データ等を含んでいてもよい。また、検索データは、検索サーバ２０にて複数のユーザの端末装置１００から取得されたＨＴＴＰ Ｃｏｏｋｉｅ等を含んでいてもよい。

位置データベース１２２には、端末装置１００の位置データを記憶する。ここで、位置データは、ＧＰＳ（Global Positioning System）、携帯基地局、およびアクセスポイント等に基づいて取得される位置座標等であってもよい。

制御部１３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報提供装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。図５に示すように、制御部１３は、特定部１４、推定部１５、および提供部１６を有する。

特定部１４は、所定地点におけるユーザの属性を特定する。また、特定部１４は、複数のユーザが端末装置１００にて検索に用いた検索クエリ、および／または、端末装置１００の位置データに基づいて、所定地点におけるユーザの属性を特定してもよい。また、特定部１４は、端末装置１００の位置データに基づいて、所定地点におけるユーザの行動属性を特定してもよい。また、特定部１４は、端末装置１００の位置データに基づいて、所定地点におけるユーザの滞在時間を含む行動属性を特定してもよい。

推定部１５は、所定地点におけるユーザの潜在的需要を推定する。また、推定部１５は、所定地点におけるユーザの属性に基づいて、所定地点におけるユーザの潜在的需要を推定してもよい。また、推定部１５は、所定地点におけるユーザの検索傾向に基づいて、所定地点におけるユーザの検索クエリとは異なる対象に対する潜在的需要を推定してもよい。また、推定部１５は、ユーザの検索傾向に基づいて、所定地点におけるユーザの検索クエリと代替可能な対象、または、同一もしくは類似の目的を果たすことができる対象に対する潜在的需要を推定してもよい。また、推定部１５は、所定地点における所定の対象の数量および属性に基づいて、所定地点において所定の対象に対するユーザの需要が満たされていないと判定した場合、所定の対象に対する潜在的需要を推定してもよい。また、推定部１５は、所定地点におけるユーザの行動属性に基づいて、所定地点において所定の対象に対するユーザの需要が満たされていないと判定した場合、当該所定の対象に対する潜在的需要を推定してもよい。また、推定部１５は、所定地点における所定の対象のキャパシティおよび行動属性に基づいて、所定地点において所定の対象に対するユーザの需要が満たされていないと判定した場合、当該所定の対象に対する潜在的需要を推定してもよい。また、推定部１５は、所定地点における所定の対象の数量および属性に基づいて、所定地点におけるユーザの潜在的需要を推定してもよい。

提供部１６は、マーケティング提案データを提供する。また、提供部１６は、所定地点におけるユーザの潜在的需要に基づいて、マーケティング提案データを提供してもよい。また、提供部１６は、所定地点における潜在的需要に応じた出店提案データを提供してもよい。

〔４．端末装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る端末装置１００の構成について説明する。図６は、実施形態に係る端末装置１００の構成例を示す図である。図６に示すように、端末装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、出力部１３０と、物理センサ１４０と、制御部１５０とを有する。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、情報提供装置１０との間で情報の送受信を行う。

入力部１２０は、利用者から各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部１２０は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される。出力部１３０は、各種情報を表示するための表示装置であり、すなわち、画面である。例えば、出力部１３０は、液晶ディスプレイ等によって実現される。なお、端末装置１００にタッチパネルが採用される場合には、入力部１２０と出力部１３０とは一体化される。また、以下の説明では、出力部１３０を画面と記載する場合がある。

物理センサ１４０は、端末装置１００の各種の物理的な情報を検出するセンサであり、例えば、ジャイロセンサ、温度センサ、音量センサ、明度センサ、加速度センサ等である。なお、物理センサ１４０は、ＧＰＳ等の測位システムを用いて、端末装置１００の現在位置を特定するセンサであってもよい。

制御部１５０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、端末装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報表示プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、ウェブブラウザと呼ばれるアプリケーションプログラムに該当する。また、制御部１５０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図６に示すように、制御部１５０は、要求部１５１と、操作制御部１５２と、表示処理部１５３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１５０が有する各処理部の接続関係は、図６に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

要求部１５１は、操作制御部１５２から検索ワード等のテキストデータを受信した場合は、検索サーバ２０に対して受信したテキストデータを含む、検索要求を送信する。

操作制御部１５２は、入力部１２０を介して受け付けた利用者の操作にしたがって、各種制御を実行する。例えば、操作制御部１５２は、利用者が入力部１２０に対して各種選択操作を行った場合は、選択操作内容を表示処理部１５３に出力する。また、操作制御部１５２は、入力部１２０を介して受け付けたスクロール操作やタップ操作等、利用者の操作の内容を表示処理部１５３に出力する。

表示処理部１５３は、受信した各種データを出力部１３０に表示する。例えば、表示処理部１５３は、各種の検索結果、ウェブページまたはマーケティング提案データを表示する処理を実行する。表示処理部１５３は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、ＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。

〔５．端末装置１００の処理フロー〕
次に、図７を用いて、制御情報を実行した端末装置１００と情報提供装置１０が実行する表示処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る提供処理の流れの一例を示すフローチャートである。

例えば、情報提供装置１０は、複数のユーザが端末装置１００にて検索に用いた検索クエリ、および／または、端末装置１００の位置データに基づいて、所定地点におけるユーザの行動属性および／または検索傾向等を含む属性を特定する（ステップＳ１０１）。

そして、情報提供装置１０は、所定地点における所定の対象のキャパシティ、および、ユーザの属性等に基づいて、所定地点において所定の対象に対するユーザの需要が満たされているか否かを判定し（ステップＳ１０２）、所定地点において所定の対象に対するユーザの需要が満たされている場合は（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、提供処理を終了する。一方、情報提供装置１０は、所定地点において所定の対象に対するユーザの需要が満たされていない場合は（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、所定地点における所定の対象に対するユーザの潜在的需要を推定する（ステップＳ１０３）。

そして、情報提供装置１０は、所定地点における所定の対象に対するユーザの潜在的需要に基づいて、マーケティング提案データを作成し、所定の対象のマーケティング提案データを、所定の対象のサービス提供者の端末装置１００に配信する（ステップＳ１０４）。

そして、所定の対象のサービス提供者の端末装置１００は、受信したマーケティング提案データを表示する（ステップＳ１０５）。

〔６．変形例〕
上記では、提供処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、提供処理の変形例について説明する。なお、以下に説明する提供処理は、端末装置１００側が発揮する機能により実現されてもよく、情報提供装置１０側が発揮する機能により実現されてもよい。

〔６−１．装置構成〕
上記実施形態では、情報提供システム１に、コンテンツを検索する機能を提供する検索サーバ２０、および提供処理を実行する情報提供装置１０が含まれる例について説明したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、コンテンツを検索する機能を提供する検索エンジンを備えていてもよい。このような場合、情報提供装置１０は、端末装置１００等からの検索要求に応じ、検索サーバ２０に代わり、インターネットに存在するウェブページ、ウェブサイト、および／または、画像ファイル等のコンテンツを検索して検索結果を検索履歴として蓄積してもよい。このような構成を有する場合、情報提供システム１は、検索サーバ２０を有さずともよい。

〔６−２．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔６−３．プログラム〕
また、上述してきた実施形態に係る情報提供装置１０および端末装置１００は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が端末装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１５０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００が情報提供装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３の機能を実現する。

〔７．効果〕
上述したように、情報提供装置１０は、直接的な需要検索では計りえない需要を推定することができる。また、情報提供装置１０は、直接的な検索クエリに限定されずに、目的物に対するキャパシティを推定することができる。また、情報提供装置１０は、ユーザの質を考慮してキャパシティを推定することができる。また、情報提供装置１０は、単純なユーザの人流データだけでなく、ユーザ毎の目的物に対する重みを考慮して、目的物のキャパシティが満たされているかどうかを判定することができる。また、情報提供装置１０は、その地点にどのようなヒトがいるかを考慮したマーケティング提案をすることができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、配信部は、配信手段や配信回路に読み替えることができる。

１ 情報提供システム
１０ 情報提供装置
１１、１１０ 通信部
１２ 記憶部
１２１ 検索データベース
１２２ 位置データベース
１３、１５０ 制御部
１４ 特定部
１５ 推定部
１６ 提供部
２０ 検索サーバ
１００ 端末装置
１２０ 入力部
１３０ 出力部
１４０ 物理センサ
１５１ 要求部
１５２ 操作制御部
１５３ 表示処理部

Claims (11)

1. 複数のユーザが端末装置にて検索に用いた検索クエリ、および／または、前記端末装置の位置データに基づいて、所定地点における前記ユーザの属性を特定する特定部と、
   前記属性に基づいて、前記所定地点における前記ユーザの潜在的需要を推定する推定部と
   を有することを特徴とする推定装置。
2. 前記潜在的需要に基づいて、マーケティング提案データを提供する提供部
   を更に有することを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
3. 前記推定部は、前記ユーザの検索傾向に基づいて、前記所定地点における前記ユーザの前記検索クエリとは異なる対象に対する前記潜在的需要を推定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
4. 前記推定部は、前記ユーザの検索傾向に基づいて、前記所定地点における前記ユーザの前記検索クエリと代替可能な対象、または、同一もしくは類似の目的を果たすことができる対象に対する前記潜在的需要を推定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の推定装置。
5. 前記推定部は、前記所定地点における所定の対象の数量および前記属性に基づいて、前記所定地点において前記所定の対象に対する前記ユーザの需要が満たされていないと判定した場合、前記所定の対象に対する前記潜在的需要を推定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
6. 前記特定部は、前記端末装置の位置データに基づいて、前記所定地点における前記ユーザの行動属性を特定し、
   前記推定部は、前記行動属性に基づいて、前記所定地点において所定の対象に対する前記ユーザの需要が満たされていないと判定した場合、当該所定の対象に対する前記潜在的需要を推定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
7. 前記特定部は、前記端末装置の位置データに基づいて、前記所定地点における前記ユーザの滞在時間を含む前記行動属性を特定し、
   前記推定部は、前記所定地点における前記所定の対象のキャパシティおよび前記行動属性に基づいて、前記所定地点において前記所定の対象に対する前記ユーザの需要が満たされていないと判定した場合、当該所定の対象に対する前記潜在的需要を推定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の推定装置。
8. 前記推定部は、前記所定地点における所定の対象の数量および前記属性に基づいて、前記所定地点における前記ユーザの潜在的需要を推定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
9. 前記提供部は、前記所定地点における前記潜在的需要に応じた出店提案データを提供する
   ことを特徴とする請求項２に記載の推定装置。
10. 推定装置が実行する推定方法であって、
    複数のユーザが端末装置にて検索に用いた検索クエリ、および／または、前記端末装置の位置データに基づいて、所定地点における前記ユーザの属性を特定する特定工程と、
    前記属性に基づいて、前記所定地点における前記ユーザの潜在的需要を推定する推定工程と
    を含むことを特徴とする推定方法。
11. 複数のユーザが端末装置にて検索に用いた検索クエリ、および／または、前記端末装置の位置データに基づいて、所定地点における前記ユーザの属性を特定する特定手順と、
    前記属性に基づいて、前記所定地点における前記ユーザの潜在的需要を推定する推定手順と
    をコンピュータに実行させるための推定プログラム。

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