JP2021149802A - 属性推定装置、コンピュータプログラム、属性推定システム及び属性推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】地理的に限定されていない、様々なエリアについて、当該エリアを来訪したユーザの属性を推定可能な技術を提供する。【解決手段】属性推定システムは、第１取得部と、第２取得部と、推定部と、を備える。無線信号を発信可能な発信機が移動体に搭載される。第１取得部は、発信機から発信された無線信号を受信したユーザ端末の端末ＩＤを取得するように構成される。第２取得部は、ウェブサイト上の行動履歴に基づくユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得するように構成される。推定部は、第１取得部によって取得された端末ＩＤと第２取得部によって取得されたユーザ属性情報とを紐付けることにより、移動体周辺のエリアを来訪したユーザの属性を推定するように構成される。【選択図】図１７

Description

本開示は、ユーザの属性を推定するための属性推定装置、コンピュータプログラム、属性推定システム及び属性推定方法に関する。

特許文献１には、ユーザ端末と、店舗内に設けられたルータと、ルータと通信可能なサーバと、を備えた情報配信システムが開示されている。この情報配信システムは、店舗内におけるユーザ端末と無線機器との近距離無線通信により得られた、無線機器の周辺におけるユーザ端末の行動履歴を収集する。また、店舗内において、ユーザ端末が、ルータを介してサーバのトラッキングタグが埋め込まれたウェブサイトを表示させると、情報配信システムは、当該ウェブサイトにおけるユーザ端末の閲覧履歴を収集する。そして、情報配信システムは、収集されたユーザ端末の閲覧履歴と行動履歴とに基づいて、ユーザ端末のユーザの属性を決定する。情報配信部は、ユーザの属性に応じた情報をユーザ端末又はユーザ端末の近傍にある映像表示機器に表示させる。

特許第６３３７３３２号公報

しかしながら、特許文献１の情報配信システムでは、ルータや無線機器が設けられた特定の店舗という限定的なエリアを来訪したユーザの属性しか推定できない。
本開示の一局面は、地理的に限定されていない、様々なエリアについて、当該エリアを来訪したユーザの属性を推定可能な技術を提供することにある。

本開示の一態様は、属性推定装置であって、第１取得部と、第２取得部と、推定部と、を備える。第１取得部は、移動体に無線信号を発信可能な発信機が搭載され、発信機から発信された無線信号を受信したユーザ端末の端末ＩＤを取得するように構成される。第２取得部は、ウェブサイト上の行動履歴に基づくユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得するように構成される。推定部は、第１取得部によって取得された端末ＩＤと第２取得部によって取得されたユーザ属性情報とを紐付けることにより、移動体周辺のエリアを来訪したユーザの属性を推定するように構成される。

このような構成によれば、移動体を様々なエリアに移動させ、当該移動体周辺のエリアを来訪したユーザの属性を推定できる。したがって、地理的に限定されていない、様々なエリアについて、当該エリアを来訪したユーザの属性を推定できる。

本開示の一態様は、属性推定装置は、第３取得部を更に備えてもよい。第３取得部は、ユーザ端末と発信機との近距離無線通信により得られた、移動体周辺におけるユーザ端末の行動履歴を示す行動履歴情報を取得するように構成される。推定部は、端末ＩＤ、ユーザ属性情報及び行動履歴情報を紐付けることにより、移動体周辺のエリアを来訪したユーザ端末のユーザの属性を推定してもよい。

このような構成によれば、移動体周辺におけるユーザの行動履歴を踏まえてユーザ属性を推定できる。
本開示の一態様では、行動履歴情報は、発信機からの無線信号が届く範囲であって移動体からの距離が異なる複数の範囲のそれぞれに対するユーザ端末の来訪状況を特定可能な情報であってもよい。そして、推定部は、端末ＩＤ、ユーザ属性情報及び行動履歴情報に基づいて、複数の範囲に対するユーザ端末の来訪状況に応じたユーザ端末のユーザの属性を推定してもよい。

このような構成によれば、移動体周辺の複数の範囲の来訪状況を踏まえてユーザの属性を推定することができる。
本開示の一態様では、移動体は商品を販売及び／又は展示する移動店舗であってもよい。そして、属性推定装置は、第４取得部を更に備えてもよい。第４取得部は、移動体又は移動体のＥＣサイトでのユーザの商品の購買履歴を示す購買履歴情報を取得するように構成される。そして、推定部は、端末ＩＤ、ユーザ属性情報及び購買履歴情報を紐付けることにより、商品の購買者又は非購買者であるユーザの属性を推定してもよい。

このような構成によれば、移動体周辺のエリアを来訪した、商品の購買者又は非購買者であるユーザの属性を推定できる。
本開示の一態様では、属性推定装置は、第５取得部を更に備えていてもよい。第５取得部は、移動体周辺のエリアを来訪したユーザ端末のユーザに対して実施された調査の回答データを取得するように構成される。そして、推定部は、端末ＩＤと回答データとを紐付ける。

このような構成によれば、移動体周辺のエリアを来訪したユーザの属性と、当該ユーザに対して実施した調査結果と、を含むデータを生成できる。
本開示の一態様では、前記属性推定装置における第１取得部、第２取得部及び推定部としてコンピュータを機能させるコンピュータプログラムが提供されてもよい。

本開示の別の態様によれば、ユーザ端末と、移動体に搭載された無線信号を発信可能な発信機と、サーバである属性推定装置と、を備える属性推定システムが提供されてもよい。属性推定システムは、前記第１取得部、前記第２取得部及び前記推定部を備える。

本開示の別の態様によれば、ユーザ端末と、移動体に搭載された無線信号を発信可能な発信機と、サーバと、を備える属性推定システムが提供されてもよい。サーバは、前記第１取得部、前記第２取得部及び前記推定部を備える。

本開示の別の態様によれば、コンピュータにより実行される、ユーザの属性を推定する属性推定方法が提供されてもよい。属性推定方法は、無線信号を発信可能な発信機が移動体に搭載され、発信機から発信された無線信号を受信したユーザ端末の端末ＩＤを取得することと、ユーザのウェブサイト上の行動履歴に基づくユーザ属性を示すユーザ属性情報を取得することと、取得された端末ＩＤとユーザ属性情報とを紐付けることにより、移動体周辺のエリアを来訪したユーザ端末のユーザの属性を推定することと、を含んでもよい。

図１は属性推定システムの構成を示すブロック図である。 図２はユーザ端末の構成を示すブロック図である。 図３は移動体の構成を示すブロック図である。 図４は購入履歴情報の説明図である。 図５は行動履歴サーバの構成を示すブロック図である。 図６は行動履歴情報の説明図（１）である。 図７は行動履歴情報の説明図（２）である。 図８は閲覧履歴サーバの構成を示すブロック図である。 図９は閲覧履歴情報の説明図である。 図１０は調査システムサーバの構成を示すブロック図である。 図１１は調査結果情報の説明図である。 図１２は属性管理サーバの構成を示すブロック図である。 図１３は属性情報の説明図（１）である。 図１４は属性情報の説明図（２）である。 図１５は推定サーバの構成を示すブロック図である。 図１６は独自データの説明図である。 図１７は属性推定システムが実行する処理を示すフローチャートである。 図１８は推定サーバが実行する属性推定処理の一例の説明図である。

以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．構成］
図１に示す属性推定システム１００は、複数のユーザ端末１、移動体２、行動履歴サーバ３、閲覧履歴サーバ４、調査システムサーバ５、属性管理サーバ６及び推定サーバ７を備える。属性推定システム１００は、移動体２周辺のエリアを来訪したユーザの属性を推定するためのシステムである。

ユーザ端末１は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末装置、ノートパソコン等の携帯情報端末である。ユーザ端末１は、図２に示すように、無線通信用の通信部１１と、データを記憶する記憶部１２と、ユーザの操作を受け付ける入力部１３と、画像、音声等を出力する出力部１４と、各部を制御する制御部１５と、を備えている。ユーザ端末１の通信部１１は、移動体２に搭載された後述するルータ２１と近距離無線通信可能である。近距離無線通信とは、無線信号の電波を用いて数十ｃｍ〜百数十ｍの範囲内でデータの送信及び／又は受信を行うことを意味する。

図１に示す移動体２は、エンジンや電動機等の駆動源、又は、人などの動物の力により推進する物である。本実施形態では、移動体２として、キッチンカーや屋台などの、商品を販売及び／又は展示する移動店舗が想定される。移動体２は、一定期間（例えば数日、１週間、１ヶ月等）、同一エリア（例えば東京都内の特定の駐車場等）に駐車される。そして、属性推定システム１００では、移動体２の移動先のエリア、換言すれば、移動体２が設置された前記同一エリアを来訪するユーザの属性が推定される。

移動体２は、図３に示すように、ルータ２１と、ビーコン情報ＤＢ２２と、ＰＯＳ
（Point Of Sales）端末２３と、ＰＯＳＤＢ２４と、各部を制御する制御部２５と、を備える。なお、ＰＯＳＤＢ２４の「ＤＢ」はデータベースの略である。

ルータ２１は、図１に示す各種サーバ３〜７が接続されたネットワークＮに対する通信を中継するＷｉＦｉアクセスポイントとして機能する。ルータ２１は、アクセスポイント名やＳＳＩＤ（Service Set Identifier）等の自己の識別情報を含む近距離無線信号（以下、ビーコン信号）を所定時間（例えば１００ｍｓ）間隔で送出している。ビーコン信号は、ルータ２１を基準とする所定範囲（例えば百数十ｍの範囲）に送出され、ビーコン信号の受信範囲に進入したユーザ端末１は、ルータ２１を経由してネットワークＮに接続可能である。

ビーコン情報ＤＢ２２は、ビーコン情報を記憶するためのＤＢである。ビーコン情報は、ルータ２１から発信されたビーコン信号を受信したユーザ端末１から取得される情報である。ビーコン情報には、ユーザ端末１が受信したビーコン信号の信号強度、ユーザ端末１がビーコン信号を受信した時刻を示すタイムスタンプ、ビーコン番号、端末ＩＤ等が含まれる。ビーコン番号は、ルータ２１を識別するための情報であり、アクセスポイント名やＳＳＩＤ等である。端末ＩＤは、例えば、ＭＡＣアドレス等のユーザ端末１を識別するための情報である。

ＰＯＳ端末２３は、ユーザが移動体２で買い上げる商品の販売データをＰＯＳＤＢ２４に登録する登録処理と、登録処理された販売データを基にユーザからの代金支払いを受けて商取引を決済する決済処理と、を行う。

ＰＯＳＤＢ２４は、購入履歴情報を記憶するためのＤＢである。購買履歴情報は、移動体２で販売及び／又は展示される商品に関するユーザの購買履歴を示す情報である。ＰＯＳＤＢ２４に記憶される購入履歴情報には、図４に示すように、ＰＯＳ−ＩＤ、購入された商品の商品ＩＤ、個数、購入時刻を示すタイムスタンプ等が含まれる。

図３に戻り、制御部２５は、ルータ２１を介してネットワークＮに接続し、ビーコン情報ＤＢ２２に蓄積されたビーコン情報を行動履歴サーバ３に送信し、また、ＰＯＳＤＢ２４に蓄積された購買履歴情報を推定サーバ７に送信する。

一方、図１に示す行動履歴サーバ３は、移動体２周辺におけるユーザ端末１の行動履歴（例えば滞在位置、滞在時間、動線等）を収集及び蓄積するためのサーバである。行動履歴サーバ３は、図５に示すように、ネットワークＮに接続して通信を行う通信部３１と、行動履歴ＤＢ３２と、各部を制御する制御部３３と、を備える。

行動履歴ＤＢ３２には、行動履歴情報が記憶されている。行動履歴情報は、移動体２周辺におけるユーザ端末１の行動履歴を示す情報であり、移動体２がユーザ端末１から収集したビーコン情報を基に生成される。行動履歴情報には、図６に示すように、タイムスタンプ、距離と、滞在時間、広告識別子等が含まれる。

まず、ここでいう距離とは、ユーザ端末１とルータ２１（ひいては移動体２）との距離であり、ビーコン情報に含まれる信号強度を基に測定される。本実施形態では、前記距離は、α、β、γ、δといった複数のレンジに区分され、各レンジにはマーケティング上の意味付けがなされる。

レンジαは、ユーザが移動体２（すなわち移動店舗２）を視認できるレンジであり、例えば、移動店舗２から３０ｍ以内である。
レンジβは、移動店舗２に興味を持ったユーザが位置すると考えられるレンジであり、例えば、移動店舗２から１０ｍ以内である。

レンジγは、移動店舗２の商品の購入を検討しているユーザが位置すると考えられるレンジであり、例えば、移動店舗２から５ｍ以内である。
レンジδは、移動店舗２の商品を購入しているユーザが位置すると考えられるレンジであり、例えば、移動店舗２から１メートル以内である。

一方、行動履歴情報に含まれるタイムスタンプは、前記距離のレンジにユーザ端末１が進入した時刻と退出した時刻とを示すタイムスタンプである。例えば、図６のタイムスタンプ「１０：００?１０：１０」は、１０：００にユーザがレンジαに進入し、１０：１０に当該ユーザがレンジαから退出したことを示す。

滞在時間は、前記距離にユーザ端末１が滞在していた時間である。滞在時間は、ユーザ端末１が受信したビーコン信号の受信強度の変動を追跡することで測定可能である。
広告識別子は、ユーザ端末１を一意に識別できる情報であり、ユーザ端末１に対する広告配信に用いられる。広告識別子は、例えばAdvertising Identifier（ＩＤＦＡ）が用いられてもよいし、Android Advertising ID（ＡＡＩＤ）が用いられてもよいがこれらに限定されない。ここでいう広告識別子は、ユーザ端末１から収集された端末ＩＤに対応する広告識別子である。すなわち、行動履歴サーバ３には、同一ユーザ端末１に係る端末ＩＤと広告識別子との組合せの情報が記憶されている。行動履歴サーバ３は、移動体２からユーザ端末１の端末ＩＤをすると、当該端末ＩＤに対応する広告識別子を特定し、特定された広告識別子を行動履歴ＤＢ３２に記憶する。

また行動履歴ＤＢ３２には、図７に示す行動履歴フラグ情報が記憶されている。行動履歴フラグ情報も行動履歴情報の一種であり、図６の行動履歴情報を基に生成される。
行動履歴フラグ情報には、日付、広告識別子、前述した各レンジの滞在フラグ等の情報が含まれる。ここで、滞在フラグとは、前述した距離のレンジに規定の滞在時間以上ユーザ端末１が滞在すると「１」が設定されるフラグである。

本実施形態では、レンジαに規定時間ｔ_α（例えば０秒）以上滞在していたときに「１」が設定される店舗認識フラグ、レンジβに規定時間ｔ_β（例えば１５秒）以上滞在していたときに「１」が設定される店舗認識フラグ、レンジγに規定時間ｔ_γ（例えば１５秒）以上滞在していたときに「１」が設定される購入検討フラグ、レンジδに規定時間ｔ_δ（例えば０秒）以上滞在していたときに「１」が設定される購入フラグ等が想定される。

例えば、ユーザ端末１のユーザが移動体２を認識し、興味を持ち、移動体２の商品の購入を検討し、商品を購入した場合、店舗認識フラグ、店舗興味フラグ、購入検討フラグ及び購入フラグの各フラグに「１」が設定されることが想定される。また、ユーザ端末１のユーザが移動店舗２を認識し、興味を持ち、商品の購入を検討したが、商品を購入せずに移動体２から離れた場合、店舗認識フラグ、店舗興味フラグ及び購入検討フラグの各フラグには「１」が設定されるが、購入フラグには「０」が設定されることが想定される。

一方、図５に戻り、制御部３３は、移動体２から収集されたビーコン情報を基に図６及び図７に示す行動履歴情報を生成し、生成された行動履歴情報を行動履歴ＤＢ３２に記憶する。また、制御部３３は、行動履歴ＤＢ３２に記憶された行動履歴情報を通信部３１を介して推定サーバ７に送信する。

一方、図１に示す閲覧履歴サーバ４は、ユーザ端末１による特定のウェブサイトの閲覧履歴を収集するためのサーバである。閲覧履歴サーバ４は、図８に示すように、ネットワークＮに接続して通信を行う通信部４１と、閲覧履歴ＤＢ４２と、各部を制御する制御部４３と、を備える。

ここで、本実施形態では、移動体２のルータ２１は、ユーザ端末１と無線通信接続を開始すると、あらかじめ設定された特定のウェブサイト（初期ウェブサイト）にユーザ端末１をアクセスさせる。本実施形態では、初期ウェブサイトは、移動店舗２のＥＣサイトである。当該ＥＣサイトでは、移動店舗２で販売及び／又は展示されている商品を購入できる。つまり、ユーザは移動店舗２で直接商品を購入することもできるし、移動店舗２のＥＣサイトで商品を購入することもできる。なお、ＥＣサイトには、移動店舗２で販売中の商品情報や移動店舗２のロケーション情報、販売中の商品のクーポン情報などが含まれる。つまり、移動店舗２のＥＣサイトにアクセスさせ、ユーザに対して商品情報、ロケーション情報、クーポン情報などを提示することにより、移動店舗２周辺のユーザ端末１を移動店舗２に誘導できる。

ここで、初期ウェブサイトには、閲覧履歴サーバ４のトラッキングタグが埋め込まれている。ユーザ端末１がブラウザで初期ウェブサイトのトラッキングタグを表示させると、トラッキングタグは、まず、ユーザ端末１でプログラム的に起動し、閲覧履歴サーバ４と通信する。

トラッキングタグの起動により、閲覧履歴サーバ４は、トラッキングタグを表示したユーザ端末１を認識し、当該ユーザ端末１のクッキーに、閲覧履歴サーバ４が発行する特有のクッキーＩＤが存在するか否かを判定する。閲覧履歴サーバ４は、ユーザ端末１のクッキーにクッキーＩＤが存在しないと判定した場合、当該ユーザ端末１のクッキーにクッキーＩＤを割り付ける。ユーザ端末１のクッキーにクッキーＩＤが割り付けられると、トラッキングタグの起動により、ユーザ端末１が、ユーザ端末１のブラウザが表示しているウェブサイト（すなわち移動店舗２のＥＣサイト）の閲覧履歴情報を取得し、クッキーＩＤ及び広告識別子と共に閲覧履歴情報を閲覧履歴サーバ４に送信する。閲覧履歴サーバ４は、ユーザ端末１からのウェブサイトの閲覧履歴情報をクッキーＩＤ及び広告識別子に関連付けて蓄積する。なお、ウェブサイトの閲覧履歴情報は、換言すれば、ユーザのウェブサイト上の行動履歴を示す情報である。

具体的には、閲覧履歴サーバ４の閲覧履歴ＤＢ４２には、図９に示すような閲覧履歴情報が記憶される。閲覧履歴情報には、ユーザ端末１が移動体２のＥＣサイトを訪問した時刻を示すタイムスタンプ、セッション数、参照元ドメイン、参照元ウェブページアドレス、当該ＥＣサイト内でユーザが検索を行ったときの検索キーワード、直帰率、ＥＣサイト内の滞在時間、クーポンダウンロードの有無、各種商品のＥＣ購入の有無、広告識別子、クッキーＩＤ等の情報が含まれる。

一方、図８に示す制御部４３は、移動体２のルータ２１を介してユーザ端末１のユーザの閲覧履歴情報を収集し、収集された閲覧履歴情報を閲覧履歴ＤＢ４２に記憶する。また、制御部４３は、閲覧履歴ＤＢ４２に記憶された閲覧履歴情報を通信部４１を介して推定サーバ７に送信する。

一方、図１に示す調査システムサーバ５は、移動体２周辺のエリアの来訪者や移動店舗２の商品の購買者に対する調査結果を収集するためのサーバである。調査システムサーバ５は、図１０に示すように、ネットワークＮに接続して通信を行う通信部５１と、調査結果ＤＢ５２と、各部を制御する制御部５３と、を備える。

調査結果ＤＢ５２には、調査結果情報が記憶されている。調査結果情報は、前記調査結果を示す情報であり、図１１に示すように、広告識別子、クッキーＩＤ、各種調査項目に対する回答データ等が含まれる。ここでいう各種調査項目とは、例えば、移動店舗２の商品の購入前の期待度や購入後の商品の感想、商品の購入理由、移動体２のウェブサイトをどの程度深く閲覧したか、移動店舗２の来訪者又は購買者のライフスタイル等である。ライフスタイルは、例えば、既婚未婚、子供有無、朝食を毎日食べるか等である。

なお、回答データの収集方法は特に限定されないが、例えば、移動体２のＥＣサイトでユーザ端末１のユーザがアンケートに回答した結果が回答データとして調査結果ＤＢ５２に記憶されてもよい。また例えば、商品購入後、後日、専門業者が商品購買者に対してアンケートを実施し、アンケートの回答結果が回答データとして調査結果ＤＢ５２に記憶されてもよい。

一方、図１０に戻り、制御部５３は、調査結果ＤＢ５２に記憶された情報を通信部５１を介して推定サーバ７に送信する。
一方、図１に示す属性管理サーバ６は、ユーザの興味関心や嗜好性などのデータを収集するためのサーバである。属性管理サーバ６には、膨大な数のブラウザから収集したウェブサイト上の行動履歴データ、当該行動履歴データから分析されたユーザの興味関心、嗜好性等が広告識別子やクッキーＩＤと紐付けられて記憶されている。属性管理サーバ６には、移動体２周辺のユーザ端末１以外の端末装置のウェブサイトの閲覧履歴も蓄積される。属性管理サーバ６は、移動体２を利用して移動体２周辺のユーザの属性推定等を行う企業（例えば推定サーバ７を保有する企業等）とは別の企業（すなわちサードパーティー）により保有されることが想定される。

属性管理サーバ６は、図１２に示すように、ネットワークＮに接続して通信を行う通信部６１と、属性情報ＤＢ６２と、各部を制御する制御部６３と、を備える。
属性情報ＤＢ６２には、ユーザの属性を示すユーザ属性情報が記憶される。ここでいうユーザ属性情報には、デモグラフィック属性やサイコグラフィック属性等の各種属性が含まれる。

図１３に示すユーザ属性情報には、広告識別子、ユーザの年齢、居住地、勤務地、職業等の情報が含まれる。また、図１４に示すユーザ属性情報には、ユーザＩＤ、ユーザの興味関心フラグ等が含まれる。ここでいうユーザＩＤは、例えば属性管理サーバ６を保有するサードパーティーが独自で発行したユーザＩＤ等である。図１４において、「ａ１」、「ａ２」等の各項目は、ユーザの興味関心１つ１つを示す。例えば、「ａ１」は「自動車好き」との興味関心に対応し、「ａ２」は「雑誌読者」との興味関心に対応する。ここでいうユーザＩＤは広告識別子と対応付けることが可能であり、属性情報ＤＢ６２には、ユーザＩＤと当該ユーザＩＤに対応付く広告識別子との組合せの情報も記憶されている。

一方、図１２に戻り、制御部６３は、前記のようにウェブサイト上の行動履歴データを収集、分析し、図１３及び図１４に示すようなユーザ属性情報を生成する。また、制御部６３は、属性情報ＤＢ６２に記憶されたユーザ属性情報を通信部７１を介して推定サーバ７に送信する。

一方、図１に示す推定サーバ７は、移動体２及び各種サーバ３〜６から受信された情報に基づいて推定サーバ７独自のデータ（以下、独自データ）を生成する。そして、推定サーバ７は、生成された独自データに基づいて、移動体２周辺のエリアを来訪したユーザの属性を推定し、推定された属性に基づく各種処理を行う。なお、推定サーバ７は、移動体２周辺のエリアを来訪したユーザ数のカウント等も行う。

推定サーバ７は、図１５に示すように、ネットワークＮに接続して通信を行う通信部７１と、独自データＤＢ７２と、各部を制御する制御部７３と、を備える。
独自データＤＢ７２には、図１６に示すような独自データが記憶されている。独自データには、独自ＩＤ、クッキーＩＤ、広告識別子、行動履歴情報に含まれる移動店舗２で購入された商品の商品ＩＤ、購入された商品の個数、距離、ビーコン番号、滞在時間等のデータ、閲覧履歴情報に含まれる移動店舗２のウェブサイトに関するセッション数、各種商品のＥＣ購入の有無、クーポンＤＬの有無等のデータ、調査結果情報に含まれる各種調査項目に対する回答データ、ユーザ属性情報に含まれる各種ユーザ属性のデータが含まれる。

独自データは、移動体２及び各種サーバ３〜６から受信された購買履歴情報、行動履歴情報、閲覧履歴情報、調査結果情報及びユーザ属性情報を広告識別子、クッキーＩＤ、タイムスタンプ等で紐付けることにより生成される。独自データの生成方法は後で詳述する。

図１５に戻り、制御部７３は、独自データを生成するとともに、生成された独自データに基づきユーザの属性推定等を行う。制御部７３が実行する属性推定等の処理は後述する。
なお、ユーザ端末１、移動店舗２及び各種サーバ３〜７の制御部１５，２５，３３，４３，５３，６３，７３は、プロセッサ１５１，２５１，３３１，４３１，５３１，６３１，７３１、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤ等のメモリ１５２，２５２，３３２，４３２，５３２，６３２，７３２を内蔵している。プロセッサ１５１，２５１，３３１，４３１，５３１，６３１，７３１は、例えば、ＲＡＭを作業領域として利用し、メモリ１５２，２５２，３３２，４３２，５３２，６３２，７３２に記憶されているプログラムを実行する。

制御部１５，２５，３３，４３，５３，６３，７３の各種機能は、プロセッサ１５１，２５１，３３１，４３１，５３１，６３１，７３１が非遷移的実体的記憶媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ１５２，２５２，３３２，４３２，５３２，６３２，７３２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記憶媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。

［２．処理］
次に、属性推定システム１００が実行する処理について、図１７のフローチャートを用いて説明する。なお、以下の処理において、Ｓ１１〜Ｓ１９、Ｓ２１〜Ｓ２３、Ｓ３１〜Ｓ３４、Ｓ４１〜Ｓ４４及びＳ５１〜５２等の処理は、互いに並列に実行されてもよい。

まず、Ｓ１１で、移動体２は、当該移動体２周辺に存在するユーザ端末１の検出を開始する。具体的には、移動体２は、ルータ２１からビーコン信号を発信させ、当該ビーコン信号に反応したユーザ端末１からビーコン情報を受信するか監視する。

続いて、Ｓ１２で、移動体２は、ＷｉＦｉ設定がＯＮであるユーザ端末１を検出する。Ｓ１２では、移動体２は、ユーザ端末１からビーコン情報を受信することを以てＷｉＦｉ設定がＯＮであるユーザ端末１を検出する。

続いて、Ｓ１３で、移動体２は、Ｓ１２で検出されたユーザ端末１からのビーコン情報に含まれる端末ＩＤを取得する。
続いて、Ｓ１４で、移動体２は、Ｓ１２で検出されたユーザ端末１が、ルータ２１の電波の最大到達距離圏内（ルータ２１から百数十ｍ）に進入した進入時刻を示すタイムスタンプを記憶する。Ｓ１４では、移動体２は、Ｓ１１でのユーザ端末１の検出開始後、ユーザ端末１から最初に受信したビーコン情報に含まれるビーコン信号受信時刻を示すタイムスタンプを前記進入時刻を示すタイムスタンプとして記録する。

続いて、Ｓ１５で、移動体２は、ルータ２１及びユーザ端末１間の距離の時系列データを収集する。具体的には、ユーザ端末１は、ルータ２１からビーコン信号を周期的に受信する度に信号強度を含むビーコン情報をルータ２１に送信する。移動体２は、ユーザ端末１からビーコン情報を周期的に受信することで、ルータ２１及びユーザ端末１間の距離の時系列データを収集する。

続いて、Ｓ１６で、移動体２は、Ｓ１２で検出されたユーザ端末１が、ルータ２１の電波の最大到達距離圏内から退出した退出時刻を示すタイムスタンプを記憶する。具体的には、移動体２は、Ｓ１２で検出されたユーザ端末１からのビーコン信号を一定時間以上受信しない場合、そのユーザ端末１から最後に受信されたビーコン情報に含まれるビーコン信号受信時刻を示すタイムスタンプを前記退出時刻を示すタイムスタンプとして記録する。

続いて、Ｓ１７で、移動体２は、行動履歴サーバ３に、前記進入時刻から前記退出時刻までの距離の時系列データを、ルータ２１のビーコン番号及びユーザ端末１の端末ＩＤ等と共に行動履歴サーバ３に送信する。行動履歴サーバ３は、移動体２から受信された情報を行動履歴ＤＢ３２に記憶する。

続いて、Ｓ１８で、行動履歴サーバ３は、移動体２から受信されたユーザ端末１の端末ＩＤとユーザ端末１の広告識別子とを紐付け、移動体２から受信された距離の時系列データ等を基に、図６及び図７に示す行動履歴情報を生成する。

そして、Ｓ１９で、行動履歴サーバ３は、生成された行動履歴情報を推定サーバ７に送信する。
一方、Ｓ２１で、移動体２は、購買データを収集する。ここでいう購買データは、前述した購買履歴情報のうち商品の購入時刻を示すタイムスタンプ以外の情報、すなわち、ＰＯＳ−ＩＤ、購入された商品の商品ＩＤ及び商品の個数を含む情報である。具体的には、ユーザ端末１のユーザが移動体２で商品を購入すると、移動体２のＰＯＳ端末２３で登録処理と決済処理とが行われ、これにより購買データがＰＯＳＤＢ２４に蓄積及び収集される。

続いて、Ｓ２２で、移動体２は、Ｓ２１のユーザの商品の購買時刻を示すタイムスタンプを付与する。これにより、ＰＯＳＤＢ２４に購買データと購買時刻を示すタイムスタンプとを含む図４に示す購買履歴情報が蓄積される。

続いて、Ｓ２３で、移動体２は、ＰＯＳＤＢ２４に記憶されている購買履歴情報を、ルータ２１を介して推定サーバ７に送信する。
一方、Ｓ３１で、閲覧履歴サーバ４は、ルータ２１を介して移動体２のウェブサイトにアクセスしたユーザ端末１の広告識別子とクッキーＩＤとを取得する。

続いて、Ｓ３２で、閲覧履歴サーバ４は、ユーザ端末１による移動体２のウェブサイト（本実施形態ではＥＣサイト）の閲覧履歴を捕捉する。
続いて、Ｓ３３で、閲覧履歴サーバ４は、ユーザ端末１による移動体２のＥＣサイトにおける商品の購買履歴情報を収集する。

続いて、Ｓ３４で、閲覧履歴サーバ４は、ユーザの閲覧履歴を示す図９の閲覧履歴情報を通信部４１を介して推定サーバ７に送信する。ここでいう閲覧履歴情報には、Ｓ３３で収集された商品の購買履歴情報（すなわち各種商品のＥＣ購入の有無の情報）も含まれる。

一方、Ｓ４１で、調査システムサーバ５は、調査に回答したユーザのユーザ端末１の広告識別子とクッキーＩＤとを取得する。広告識別子及びクッキーＩＤは、移動体２のＥＣサイトでユーザがアンケートに回答した場合には、ユーザのＥＣサイトのアクセス時に取得される。また、商品購入後、後日、専門業者が商品購買者に対してアンケートを実施した場合には、専門業者がユーザ端末１から取得した広告識別子及びクッキーＩＤが取得される。

続いて、Ｓ４２で、調査システムサーバ５は、調査結果を示す回答データを取得する。前記のとおり、ユーザ端末１のユーザがＥＣサイトでアンケートを入力することにより、また、専門業者から入力済みのアンケート項目を取得することにより、回答データが取得される。

続いて、Ｓ４３で、調査システムサーバ５は、Ｓ４１で取得された広告識別子及びクッキーＩＤと、Ｓ４２で取得された調査票回答データと、を含む図１１の調査結果情報を調査結果ＤＢ５２に記憶する。

続いて、Ｓ４４で、調査システムサーバ５は、調査結果ＤＢ５２に記憶された調査結果情報を通信部５１を介して推定サーバ７に送信する。
一方、Ｓ５１で、属性管理サーバ６は、広告識別子とクッキーＩＤとを取得する。ここで、属性管理サーバ６は、日常的に膨大な数のブラウザから広告識別子とクッキーＩＤとを取得する。

続いて、Ｓ５２で、属性管理サーバ６は、膨大な数のブラウザのウェブサイト上の行動履歴を解析することでブラウザのユーザの属性情報を収集し、収集されたユーザ属性情報を属性情報ＤＢ６２に記憶する。

一方、Ｓ６１で、推定サーバ７は、行動履歴サーバ３、移動体２、閲覧履歴サーバ４及び調査システムサーバ５から行動履歴情報、購買履歴情報、閲覧履歴情報及び調査結果情報を通信部７１を介して受信し、受信された各種情報を独自データＤＢ７２に記憶する。

そして、推定サーバ７は、各種情報を互いに紐付ける。具体的には、推定サーバ７は、行動履歴情報、閲覧履歴情報及び調査結果情報を広告識別子で紐付ける。
また、Ｓ６２で、推定サーバ７は、行動履歴情報と購買履歴情報とをタイムスタンプで紐付ける。具体的には、推定サーバ７は、ユーザ端末１がレンジδ（移動体２から１メール以内）に滞在していた時刻と、商品の購入時のタイムスタンプと、の時間差が所定値以内の場合、そのユーザ端末１の行動履歴情報とその商品の購買履歴情報とを互いに紐付ける。

また、Ｓ６３で、推定サーバ７及び属性管理サーバ６は、広告識別子のリストの抽出を行う。具体的には、推定サーバ７は、Ｓ６１で独自データＤＢ７２に記憶された行動履歴情報、閲覧履歴情報及び調査結果情報に含まれる広告識別子のリストを抽出する。また、属性管理サーバ６は、Ｓ５２で属性情報ＤＢ６２に記憶されたユーザ属性情報に含まれる広告識別子のリストを抽出する。そして、推定サーバ７及び属性管理サーバ６は、抽出した広告識別子のリストを突き合わせ、両リストに共通して含まれる広告識別子を抽出する。

そして、Ｓ６４で、推定サーバ７は、抽出された広告識別子に紐付くユーザ属性情報を属性管理サーバ６から取得し、取得されたユーザ属性情報を、広告識別子を介して移動体２や他のサーバ３〜６から取得された行動履歴情報や閲覧履歴情報などの情報と紐付ける。これにより、前述した図１６に示す独自データが生成される。

続いて、Ｓ６５で、推定サーバ７は、Ｓ６４で生成された独自データを用いて移動体２周辺のユーザの属性推定を行う属性推定処理、及び、独自データを用いた各種分析処理を実行する。

ここで、属性推定処理及び分析処理の一例を図１８を用いて説明する。
図１８には、ユーザ端末１の行動履歴に基づく各段階のユーザの属性が示される。
ここでいう各段階とは、例えばマーケティングに関する各段階（各フェーズ）であり、本実施形態では、前述した店舗認識フラグ「１」に対応する店舗認識段階、店舗興味フラグ「１」に対応する店舗興味段階、購入検討フラグ「１」に対応する購入検討段階、購入フラグ「１」に対応する購入段階である。なお、図１８に示す購入段階では、購入フラグに「１」が設定され、かつ、購買履歴情報において商品の購買履歴がある場合にそのユーザ端末１がカウントされる。

そして、それぞれの段階において、日時、ユーザの属性ごとにユーザ端末１の数がカウントされる。
そして、図１８の来訪者及び商品の購買者であるユーザの属性情報を利用して例えば次のように推定サーバ７は分析処理を実行する。すなわち、店舗認識段階では「朝」、「昼」「男性」及び「全年代」の移動体２周辺への来訪者が多いが、購買検討段階に至ると「朝」、「女性」「２０代」、「３０代」及び「集中力維持」興味層の濃度が高くなり、その傾向が購買者にも引き継がれるとの解析結果を出力する。推定サーバ７は、例えばこのような分析処理を実行する。なお、ここで説明した分析処理はあくまで一例であり、推定されたユーザの属性情報に基づいて、その他の分析処理が実行されてもよい。

一方、Ｓ６６で、推定サーバ７は、移動体２周辺への来訪者に対する再来訪、ＥＣ購買を促すために、Ｓ６５で推定された属性情報を踏まえて広告配信を行う。
具体的には、推定サーバ７は、ユーザの属性情報と、ユーザが興味を示すと推定されるコンテンツ情報と、を関連付けて記憶している。推定サーバ７は、Ｓ６５で推定された属性情報に対応するコンテンツ情報を取得する。そして、推定サーバ７は、取得されたコンテンツ情報をユーザ端末１に送信する。これにより、ユーザ属性に合った広告情報をユーザ端末１に送信できる。

以上が属性推定システム１００が実行する処理である。
［３．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果を奏する。

（１）本実施形態では、無線信号を発信可能なルータ２１が移動体２に搭載される。そして、推定サーバ７は、移動体２のルータ２１から発信された無線信号を受信したユーザ端末１の端末ＩＤを取得する。また、推定サーバ７は、閲覧履歴サーバ４及び属性管理サーバ６が収集したユーザのウェブサイト上の行動履歴に基づくユーザ属性情報を取得する。そして、推定サーバ７は、取得された端末ＩＤとユーザ属性情報とを紐付けることにより、移動体２周辺のエリアを来訪したユーザの属性を推定する。

したがって、移動体２を様々なエリアに移動させ、当該移動体２周辺のエリアを来訪したユーザの属性を推定できる。したがって、地理的に限定されていない、様々なエリアについて、当該エリアを来訪したユーザの属性を推定することができる。

（２）本実施形態では、推定サーバ７は、行動履歴サーバ３から行動履歴情報を取得する。そして、推定サーバ７は、取得されたユーザ端末１の端末ＩＤ、ユーザ属性情報及び行動履歴情報を紐付けることにより、移動体２周辺のエリアを来訪したユーザ端末１のユーザの属性を推定する。

したがって、移動体２周辺における行動履歴を踏まえてユーザ属性を推定できる。そして、特定の行動履歴を取ったユーザに対して、そのユーザの属性を踏まえたマーケティングができる。

（３）本実施形態では、行動履歴情報は、ルータ２１からの無線信号が届く範囲であって移動体２からの距離が異なる複数の範囲に対するユーザ端末１の来訪状況を特定可能である。ここでいう距離が異なる複数の範囲とは、本実施形態では、レンジα、β、γ、δの各エリア（各範囲）である。

したがって、移動体２周辺の複数の範囲のそれぞれへの来訪状況を踏まえてユーザの属性を推定することができる。具体的には例えば、前記複数の範囲の全ての範囲を来訪したユーザ、前記複数の範囲の一部の範囲を来訪したユーザの属性など、細分化された単位でユーザ属性を推定可能である。

特に、本実施形態のように上記複数の範囲に対して店舗認識エリア、店舗興味エリア等のマーケティング上の意味づけを行うことで、店舗認識から商品購入までの各段階のユーザ属性を推定できる。

そして、例えば、商品を購入したユーザに共通する特徴を抽出し、抽出した属性を有する商品未購買者に商品の広告配信を行ったり、商品購入を検討したが商品を購入しなかったユーザには対して移動体２への再来訪やＥＣ購買促進のためのリターゲティング広告を行うことなどができる。

このように、移動体２周辺の各範囲の来訪状況を踏まえてユーザの属性を推定することで、それを踏まえたマーケティングを行うことができる。
（４）本実施形態では、移動体２は移動店舗である。そして、推定サーバ７は、移動店舗２又は閲覧履歴サーバ４から、移動店舗２又は移動店舗２のＥＣサイトでの商品の購買履歴を示す購買履歴情報を取得する。そして、推定サーバ７は、移動体２、ひいては行動履歴サーバ３から取得された端末ＩＤ及びユーザ属性情報と、移動店舗２又は閲覧履歴サーバ４から取得された購買履歴情報と、を紐付けることにより、購買者又は非購買者であるであるユーザの属性を推定する。

したがって、推定された属性と同様の属性を有するユーザに対して商品の広告配信を行うなど、購買者又は非購買者の属性を踏まえマーケティングを行うことができる。
（５）本実施形態では、推定サーバ７は、移動体２周辺のエリアを来訪したユーザ端末１のユーザに対して実施された調査の回答データを調査システムサーバ５から取得する。そして、推定サーバ７は、移動体２、ひいては行動履歴サーバ３から取得された端末ＩＤと、調査システムサーバ５から取得された回答データと、を紐付ける。

したがって、移動体２周辺のエリアを来訪したユーザの属性と、当該ユーザに対して実施した調査結果と、を含むデータを生成できる。そして、生成されたデータを用いてマーケティングを実施できる。

なお、本実施形態では、推定サーバ７が属性推定装置に相当し、ユーザ端末１とルータ２１と推定サーバ７とを備える属性推定システム１００が属性推定システムに相当し、レンジα、β、γ、δの範囲が複数の範囲に相当し、Ｓ６１が第１取得部、第２取得部、第３取得部、第４取得部及び第５取得部としての処理に相当し、Ｓ６５が推定部としての処理に相当する。
［４．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（１）上記実施形態では、移動体２周辺の複数の範囲として、レンジα〜δに対応する４つの範囲を設定したが、移動体２周辺の範囲の設定の仕方はこれに限られない。例えば、４つではなく１つの範囲、又は、４つ以外の複数の範囲、が移動体２周辺に設定されてもよい。

（２）上記実施形態において、電波の到達距離の異なる複数種類のビーコン信号を発信可能な発信機を移動体２に搭載してもよい。そして、上記複数種類のビーコン信号に異なるビーコン番号を埋め込み、ユーザ端末１がどのビーコン番号のビーコン信号を受信するかによって、ユーザ端末１が移動体２周辺の複数の範囲のどのエリアを来訪したかを判定してもよい。なお、この場合において、発信するビーコン信号の到達距離が異なる複数台の発信機が移動体に搭載されてもよく、１台で到達距離の異なる複数種類のビーコン信号を発信可能な発信機が移動体に搭載されてもよい。

つまり、上記実施形態では、ユーザ端末１とルータ２１との距離はユーザ端末１が受信したビーコン信号の信号強度に基づき測定されるが、信号強度以外の手法で、移動体２周辺の複数の範囲に対するユーザ端末１の来訪状況を測定してもよい。

（３）上記実施形態において、移動体２のＥＣサイトでのみ商品の販売を行い、移動体２では商品の販売が行われなくてもよい。この場合において例えば、移動体２で商品の展示のみが行われてもよい。

（４）上記実施形態において、推定サーバ７は、閲覧履歴情報に含まれる商品のクーポンＤＬの有無の情報に基づいて、クーポンＤＬの有無と商品購入の有無との関係を解析し、クーポン情報がユーザの商品購入にどの程度貢献したかを解析してもよい。

（５）上記実施形態では、移動体２の数は１台であるが、移動体２の数はこれに限られない。例えば、複数の移動体２のそれぞれにルータ２１を搭載し、複数の移動体２のそれぞれの周辺のエリアを来訪したユーザの属性を推定してもよい。この場合において例えば、１台の移動体２を或るエリア（例えば駐車場等の敷地）に設置した場合に、１台の移動体２のルータ２１のビーコン信号ではそのエリアの全域を覆えない場合、当該エリア（例えば駐車場等の同一敷地）内の異なる地点に複数の移動体２を設置する。そして、複数の移動体２のルータ２１から発信されるビーコン信号の到達範囲でそのエリアの全域を覆うようにしてもよい。そして、複数の移動体のそれぞれについて、当該移動体２に搭載された
発信機から発信された無線信号を受信したユーザ端末の端末ＩＤを取得する。そして、 取得された端末ＩＤとユーザ属性情報とを紐付けることにより、前記同一敷地内を来訪したユーザの属性を推定してもよい。

このような構成によれば、１台の移動体２のルータ２１のビーコン信号ではそのエリアの全域を覆えないエリアについても、当該エリアを来訪したユーザの属性を推定できる。
（６）上記実施形態において、推定サーバ７は、１又は複数の計測地点（換言すれば、移動体２が設置された１又は複数のエリア）における来訪者の属性情報、行動履歴情報、購買履歴情報、閲覧履歴情報、調査の回答データなどのデータを取得する。そして、推定サーバ７は、取得したデータを用いて、１又は複数の計測地点における商品の売上予測や需要予測を行ってもよい。また、推定サーバ７は、複数の計測地点間でのデータの差異を分析することで、移動体２の最も効率的な運行計画を生成してもよい。

具体的には例えば、推定サーバ７は、Ａ地点、Ｂ地点、Ｃ地点などの複数地点の来訪者の属性情報や購買履歴情報などを取得する。そして、推定サーバ７は、取得した情報と売上最大化アルゴリズムとを用いることで、移動体２の運行計画を策定してもよい。

ここでいう売上最大化アルゴリズムとは、Ａ地点及びＢ地点、Ａ地点及びＣ地点、Ｂ地点及びＣ地点などの複数地点の組合せと、曜日や時間帯別の来訪者の属性や購買履歴などのデータと、の掛合せを分析することで、移動体２の商品の売上を最大化するためのアルゴリズムである。

このように、推定サーバ７は、複数のエリアに移動体２を設置し、当該複数のエリアのそれぞれについて、当該エリアを来訪したユーザの属性を推定する。そして、推定サーバ７は、複数のエリアのユーザ属性を踏まえ、前記複数のエリアに対する移動体２の運行計画を策定する処理を実行してもよい。

また、推定サーバ７は、当該複数のエリアのそれぞれについて、当該エリアを来訪したユーザの属性情報に代えて又は加えて、当該エリアを来訪したユーザの行動履歴情報、購買履歴情報、閲覧履歴情報及び調査の回答データのうちの少なくとも１つの情報を取得する。そして、推定サーバ７は、取得された情報に基づき、前記複数のエリアに対する移動体の運行計画を策定する処理を実行してもよい。なお、本明細書において「地点」と「エリア」とは同義である。

このような構成によれば、移動体２による移動販売の収益を向上することができる。
（７）上記実施形態において、移動体２は、自動車（自動二輪車、三輪以上の自動車）、自転車、電車、船舶、飛行機、ドローン、ロボット、携帯情報端末、仮設店舗、屋台、荷物等であってもよい。つまり、移動体は移動可能な物であれば何でもよい。

（８）上記実施形態では、端末ＩＤとしてユーザ端末１のＭＡＣアドレスを例示したが、
端末ＩＤはこれに限られない。例えば、端末ＩＤは、広告識別子、クッキーＩＤ等であってもよい。

（９）上記実施形態では、商品として有形の物品が想定されるが、商品はこれに限られない。例えば、商品は、人等に施すサービス等の無形の奉仕等であってもよい。
（１０）上記実施形態では、属性推定装置は１台の推定サーバ７として実現されるが、属性推定装置を実現する構成はこれに限られない。例えば、複数台のサーバにより属性推定装置が実現されてもよい。

（１１）本開示に記載の制御部１５，２５，３３，４３，５３，６３，７３及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の制御部１５，２５，３３，４３，５３，６３，７３及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の制御部１５，２５，３３，４３，５３，６３，７３及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されてもよい。制御部１５，２５，３３，４３，５３，６３，７３に含まれる各部の機能を実現する手法には、必ずしもソフトウェアが含まれている必要はなく、その全部の機能が、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。

（１２）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。

（１３）上述した推定サーバ７の他、当該推定サーバ７を構成要素とするシステム、ユーザ端末１、移動体２、各種サーバ３〜７としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実体的記録媒体、移動体２周辺のエリアを来訪したユーザの属性を推定する方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１…ユーザ端末、２…移動体、３…行動履歴サーバ、４…閲覧履歴サーバ、
５…調査システムサーバ、６…属性管理サーバ、７…推定サーバ、
１００…属性推定システム。

Claims (8)

1. 無線信号を発信可能な発信機が移動体に搭載され、前記発信機から発信された無線信号を受信したユーザ端末の端末ＩＤを取得するように構成される第１取得部と、
   ユーザのウェブサイト上の行動履歴に基づくユーザ属性を示すユーザ属性情報を取得するように構成される第２取得部と、
   前記第１取得部によって取得された前記端末ＩＤと前記第２取得部によって取得された前記ユーザ属性情報とを紐付けることにより、前記移動体周辺のエリアを来訪した前記ユーザ端末のユーザの属性を推定するように構成される推定部と、
   を備える属性推定装置。
2. 請求項１に記載の属性推定装置であって、
   前記ユーザ端末と前記発信機との近距離無線通信により得られた、前記移動体周辺における前記ユーザ端末の行動履歴を示す行動履歴情報を取得するように構成される第３取得部を更に備え、
   前記推定部は、前記端末ＩＤ、前記ユーザ属性情報及び前記行動履歴情報を紐付けることにより、前記移動体周辺のエリアを来訪した前記ユーザ端末のユーザの属性を推定する、属性推定装置。
3. 請求項２に記載の属性推定装置であって、
   前記行動履歴情報は、前記発信機からの無線信号が届く範囲であって前記移動体からの距離が異なる複数の範囲のそれぞれに対する前記ユーザ端末の来訪状況を特定可能な情報であり、
   前記推定部は、前記端末ＩＤ、前記ユーザ属性情報及び前記行動履歴情報に基づいて、前記来訪状況に応じた前記ユーザ端末のユーザの属性を推定する、属性推定装置。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の属性推定装置であって、
   前記移動体は、商品を販売及び／又は展示する移動店舗であり、
   前記移動体又は前記移動体のＥＣサイトでのユーザの前記商品の購買履歴を示す購買履歴情報を取得するように構成される第４取得部を更に備え、
   前記推定部は、前記端末ＩＤ、前記ユーザ属性情報及び前記購買履歴情報を紐付けることにより、前記商品の購買者又は非購買者であるユーザの属性を推定する、属性推定装置。
5. 請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の属性推定装置であって、
   前記移動体周辺のエリアを来訪した前記ユーザ端末のユーザに対して実施された調査の回答データを取得するように構成される第５取得部を更に備え、
   前記推定部は、前記端末ＩＤと前記回答データとを紐付ける、属性推定装置。
6. 請求項１に記載の属性推定装置における前記第１取得部、前記第２取得部及び前記推定部としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
7. ユーザ端末と、移動体に搭載された無線信号を発信可能な発信機と、サーバと、を備える属性推定システムであって、
   前記サーバは、
   前記発信機から発信された無線信号を受信した前記ユーザ端末の端末ＩＤを取得するように構成される第１取得部と、
   ユーザのウェブサイト上の行動履歴に基づくユーザ属性を示すユーザ属性情報を取得するように構成される第２取得部と、
   前記第１取得部によって取得された前記端末ＩＤと前記第２取得部によって取得された前記ユーザ属性情報とを紐付けることにより、前記移動体周辺のエリアを来訪した前記ユーザ端末のユーザの属性を推定するように構成される推定部と、
   を備える、属性推定システム。
8. コンピュータにより実行される、ユーザの属性を推定する属性推定方法であって、
   無線信号を発信可能な発信機が移動体に搭載され、前記発信機から発信された無線信号を受信したユーザ端末の端末ＩＤを取得することと、
   ユーザのウェブサイト上の行動履歴に基づくユーザ属性を示すユーザ属性情報を取得することと、
   取得された前記端末ＩＤと前記ユーザ属性情報とを紐付けることにより、前記移動体周辺のエリアを来訪した前記ユーザ端末のユーザの属性を推定することと、
   を含む属性推定方法。

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