JP2024062279A - イベントにおける来場者の行動を分析する方法、プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】展示会などのイベントにおける来場者の行動に関する情報を営業活動などへ有効に活用できるようにする方法、プログラム及び情報処理装置を提供する。【解決手段】一の来場者のイベントにおける所定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第１行動記録情報が取得され（ＳＴ３１０）、この複数の第１行動記録情報に基づいて複数の第１関心パラメータが算出され（ＳＴ３１５）、複数の第１関心パラメータに基づいて第１関心指標が算出される（ＳＴ３２０）。第１関心パラメータは、一の対象（出展された商品、サービスなど）に対する一の来場者の関心の度合いに関するパラメータである。第１関心指標は、一の対象に対する一の来場者の関心の度合いを示す指標である。【選択図】図８

Description

本発明は、イベントにおける来場者の行動を分析する方法、プログラム及び情報処理装置に関するものである。

展示会などにおいて展示ブースに訪れた来場者の情報を自動的に収集して、来場者の来訪履歴のデータベースを作成するシステムが知られている（下記の特許文献を参照）。

特開２００１－２４３５１６号公報

上述の特許文献のようなシステムを用いることによって、展示会における各来場者の行動に関する情報（どの展示ブースへ立ち寄ったかなど）を得ることが可能である。展示会における来場者の行動に関する情報は、営業活動やマーケティング活動などへの活用が期待される。しかしながら、これらの情報はそのままでは来場者の行動を表しているに過ぎないため、営業活動などへ有効に活用することが難しいという問題がある。

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、展示会などのイベントにおける来場者の行動に関する情報を営業活動などへ有効に活用できるようにする方法、プログラム及び情報処理装置を提供することにある。

本発明の第１の態様に係る方法は、イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置が実行する方法であって、各前記来場者は、前記イベントにおいて複数の対象に関する情報を得ることが可能であり、各前記来場者の前記イベントにおける少なくとも１つの所定の行動が記録されており、少なくとも一部の前記所定の行動が、前記対象を目的とする行動であり、前記情報処理装置が、一の前記来場者の前記イベントにおける少なくとも１つの前記所定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第１行動記録情報を取得する第１情報取得工程と、前記情報処理装置が、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて複数のパラメータを算出するパラメータ算出工程と、前記情報処理装置が、前記パラメータ算出工程において算出した複数の前記パラメータに基づいて複数の指標を算出する指標算出工程とを有し、前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、少なくとも１つの第１パラメータを前記パラメータとして前記来場者ごとに算出することを含み、一の前記来場者について算出する一の前記第１パラメータは、一の前記対象に対する当該一の来場者の関心の度合いと、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する当該一の来場者の積極性の度合いとの少なくとも一方に関連する前記パラメータであり、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において前記来場者ごとに算出した少なくとも１つの前記第１パラメータに基づいて、一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いをそれぞれ示す複数の第１関心指標と、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する当該一の来場者の積極性の度合いを示す第１積極性指標との少なくとも一方を、前記指標として前記来場者ごとに算出することを含む、方法である。

好適に、前記イベントに参加する複数の参加者が、それぞれ少なくとも１つの前記対象に関連しており、前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、少なくとも１つの第２パラメータを前記パラメータとして前記参加者ごとに算出することを含み、一の前記参加者について算出する一の前記第２パラメータは、当該一の参加者に関連した一の前記対象に対する前記来場者全体の関心の度合いと、当該一の参加者に関連した前記対象の情報を得ること対する前記来場者全体の積極性の度合いとの少なくとも一方に関連する前記パラメータであり、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において前記参加者ごとに算出した少なくとも１つの前記第２パラメータに基づいて、一の前記参加者に関連した各前記対象に対する前記来場者全体の前記関心の度合いを示す少なくとも１つの第２関心指標と、当該一の参加者に関連した前記対象の情報を得ることに対する前記来場者全体の前記積極性の度合いを示す第２積極性指標との少なくとも一方を、前記指標として前記参加者ごとに算出することを含む。

好適に、各前記対象は、所定の複数のカテゴリにおける１つの前記カテゴリに分類されており、前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、少なくとも１つの第３パラメータを前記パラメータとして算出することを含み、前記第３パラメータは、複数の前記カテゴリの各々に対する前記来場者全体の関心の度合いと、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する前記来場者全体の積極性の度合いとの少なくとも一方に関連する前記パラメータであり、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において算出した少なくとも１つの前記第３パラメータに基づいて、複数の前記カテゴリの各々に対する前記来場者全体の関心の度合いを示す複数の第３関心指標と、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する前記来場者全体の前記積極性の度合いを示す第３積極性指標との少なくとも一方を、前記指標として算出することを含む。

好適に、複数の前記第３パラメータの少なくとも一部は、一の前記カテゴリに分類された一群の前記対象に対する前記来場者全体の関心の度合いに関連する前記パラメータである。

好適に、前記第１行動記録情報は、一の前記来場者を示す情報と、当該一の来場者によって行われた一の前記所定の行動を示す情報と、当該一の所定の行動が行われた日時に関する情報とを含む。

好適に、前記指標算出工程は、少なくとも一部の前記指標を算出する場合、前記パラメータ算出工程において算出した複数の前記パラメータの各々に重み係数を乗じて得られる複数の積の和を前記指標として算出する。

好適に、一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いを関心度と呼び、前記関心度に関連する前記第１パラメータを第１関心パラメータと呼び、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において算出した複数の前記第１関心パラメータの各々に重み係数を乗じて得られる複数の積の和を前記第１関心指標として算出し、一の前記第１関心指標を算出する際に複数の前記第１関心パラメータへ乗ぜられる一群の前記重み係数を重み係数群と呼び、上記の方法は、前記情報処理装置が、一の前記対象に対して一の前記来場者が行った少なくとも１つの特定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第２行動記録情報を取得する第２情報取得工程と、前記情報処理装置が、前記第２情報取得工程において取得した複数の前記第２行動記録情報に基づいて、前記第１関心指標の大きさに応じた指標評価値であって、前記特定の行動の回数及び実施期間の少なくとも一方に応じた値を持つ前記指標評価値を、複数の前記来場者と複数の前記対象との組合せの各々について算出する指標評価値算出工程と、前記情報処理装置が、複数の前記対象の各々について一の前記重み係数群を算出する重み係数算出工程とを有し、前記重み係数算出工程は、一の前記対象に対応する一の前記重み係数群を算出する場合、当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせについて算出される複数の前記指標評価値と、当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせについて算出される複数の前記第１関心指標との相関性が高くなるように、当該一の重み係数群を算出することを含む。

好適に、一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いを関心度と呼び、前記関心度に関連する前記第１パラメータを第１関心パラメータと呼び、複数の前記対象に対応する複数の学習済みモデルが予め生成されており、一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルは、当該一の対象と一の前記来場者との組み合わせについて与えられた複数の前記第１関心パラメータから、当該一の対象に対する当該一の来場者の前記関心度を示す前記第１関心指標を推定するように生成されており、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において一の前記対象と一の前記来場者との組み合わせについて算出した複数の前記第１関心パラメータを、当該一の対象に対応する前記学習済みモデルに適用することにより、当該一の対象に対する当該一の来場者の前記関心度を示す前記第１関心指標を推定することを含む。

好適に、一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルは、当該一の対象について前記来場者により少なくとも１つの特定の行動が行われた回数及び実施期間の少なくとも一方に応じた正解値を持つ前記第１関心指標を推定し、上記の方法は、前記情報処理装置が、一の前記対象に対して一の前記来場者が行った少なくとも１つの前記特定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第２行動記録情報を取得する第２情報取得工程と、前記第２情報取得工程において取得された複数の前記第２行動記録情報に基づいて、複数の前記対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせに対応した複数の前記第１関心指標の正解値を算出する正解値算出工程と、前記情報処理装置が、複数の前記対象に対応する複数の学習済みモデルを生成するモデル生成工程とを有し、前記モデル生成工程は、一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルを生成する場合、前記パラメータ算出工程において当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせについて算出した複数組の前記第１関心パラメータの群をそれぞれ説明変数とし、前記正解値算出工程において算出した当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせに対応する複数の前記第１関心指標の正解値をそれぞれ目的変数とし、同一の前記来場者に対応する一の前記説明変数と一の前記目的変数との組み合わせを教師データとして、複数の前記教師データに基づいて当該一の学習済みモデルを生成することを含む。

本発明の第２の態様に係るプログラムは、イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置が実行可能な命令を含むプログラムであって、上記第１の態様に係る方法を前記情報処理装置に実行させる前記命令を含む。

本発明の第３の態様に係る情報処理装置は、イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置であって、処理部と、前記処理部が実行可能な命令を含んだプログラムを記憶する記憶部とを有し、前記プログラムが、上記第１の態様に係る方法を行う前記命令を含む。

本発明の第４の態様に係る情報処理装置は、イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置であって、上記第１の態様に係る方法を行う手段を備える。

本発明によれば、展示会などのイベントにおける来場者の行動に関する情報を営業活動などへ有効に活用できるようにする方法、プログラム及び情報処理装置を提供できる。

図１は、本実施形態に係るシステムの構成の一例を示す図である。 図２は、情報提供サーバの構成の一例を示す図である。 図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃ及び図３Ｄは、それぞれ来場者情報、参加者情報、対象情報及びコンテンツ情報に含まれる情報の一例を説明するための図である。 図４Ａ、図４Ｂ及び図４Ｃは、それぞれ検知装置情報、第１行動記録情報及び第２行動記録情報に含まれる情報の一例を説明するための図である。 図５は、本実施形態に係るシステムの動作の概要を説明するための図である。 図６は、本実施形態に係るシステムにおける処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図７は、本実施形態に係るシステムにおける処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図８Ａは、第１関心指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートであり、図８Ｂは、第１積極性指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図９Ａは、第２関心指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートであり、図９Ｂは、第２積極性指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図１０Ａは、第３関心指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートであり、図１０Ｂは、第３積極性指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図１１は、第１関心パラメータに乗ぜられる重み係数を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図１２は、第１関心指標の算出に用いられる学習済みモデルを生成する処理の一例を説明するためのフローチャートである。

図１は、本実施形態に係るシステムの構成の一例を示す図である。図１の例に示すシステムは、インターネットなどの通信ネットワーク９を介して互いに通信可能な情報提供サーバ１、主催者サーバ３、来場者端末装置５、参加者端末装置６、関係者端末装置７、来場者検知装置８Ａ及びＩＤ読み取り装置８Ｂを有する。
情報提供サーバ１は、本発明の情報処理装置の一例である。

図１に示すシステムは、展示会やセミナーなどのイベントを訪れた来場者の行動に関する情報を収集して記録する処理や、イベントにおける来場者の行動の対象（出展された商品など）に関連するコンテンツを来場者端末装置５に提供する処理、記録した来場者の行動に関する情報を分析して参加者端末装置６や関係者端末装置７に提供する処理などを行う。

［情報提供サーバ１］
情報提供サーバ１は、展示会やセミナーなどのイベントに関する情報を来場者端末装置５や参加者端末装置６などへ提供する処理を行う。例えば情報提供サーバ１は、来場者が操作する来場者端末装置５からの要求に応じてコンテンツ（電子文書、動画データなど）を来場者端末装置５に提供する処理、後述する来場者検知装置８Ａなどから来場者の行動に関する情報を収集して記録する処理、記録した来場者の行動に関する情報を後述する参加者端末装置６や関係者端末装置７に提供する処理などを行う。また情報提供サーバ１は、記録した来場者の行動に関する情報を分析して、イベントにおける来場者の行動の対象（出展された商品など）への関心度などを数値化する処理を行う。例えば情報提供サーバ１は、通信ネットワーク９に接続された１台若しくは複数台のコンピュータを含んで構成される。図１の例に示す情報提供サーバ１は、通信部１１と、記憶部１２と、処理部１３を有する。

通信部１１は、通信ネットワーク９を介して他の装置（主催者サーバ３、来場者端末装置５、参加者端末装置６、関係者端末装置７、来場者検知装置８Ａ、ＩＤ読み取り装置８Ｂなど）と通信を行う。通信部１１は、例えばイーサネット（登録商標）や無線ＬＡＮなどの所定の通信規格に準拠して通信を行う装置（ネットワークインターフェースカードなど）を含む。

記憶部１２は、処理部１３において実行可能な命令を含む１以上のプログラム１２１や、処理部１３による処理の過程で一時的に保存されるデータ、処理部１３の処理に利用されるデータ、処理部１３の処理の結果として得られたデータなどを記憶する。記憶部１２は、例えば、主記憶装置（ＲＡＭ、ＲＯＭなど）と補助記憶装置（フラッシュメモリ、ＳＳＤ、ハードディスク、メモリカード、光ディスク）を含んでよい。記憶部１２は、１つの記憶装置から構成されてもよいし、複数の記憶装置から構成されてもよい。記憶部１２が複数の記憶装置から構成される場合、各記憶装置は、コンピュータのバスや他の任意のデータ伝送手段を介して処理部１３に接続される。

処理部１３は、情報提供サーバ１の全体的な動作を統括的に司り、所定の情報処理を実行する。処理部１３は、例えば、記憶部１２に格納された１以上のプログラム１２１の命令に応じて処理を実行する１以上のプロセッサ（ＣＰＵ（central processing unit）、ＭＰＵ（micro-processing unit）、ＤＳＰ（digital signal processor）など）を含む。処理部１３は、記憶部１２に記憶される１以上のプログラム１２１の命令を１以上のプロセッサが実行することにより、１以上のコンピュータとして動作する。

処理部１３は、特定の機能を実現するように構成された１以上の専用のハードウェア（ＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）など）を含んでもよい。この場合、処理部１３は、本実施形態において説明する全ての処理をコンピュータにおいて実行してもよいし、少なくとも一部の処理を専用のハードウェアにおいて実行してもよい。

プログラム１２１は、例えばコンピュータ読み取り可能な記録媒体（光ディスク、メモリカード、ＵＳＢメモリ、その他の非一時的な有形の媒体）に記録されていてもよい。処理部１３は、そのような記録媒体に記録された１以上のプログラム１２１の少なくとも一部を不図示の記録媒体読み取り装置（光ディスク装置など）やインターフェース装置（ＵＳＢインターフェースなど）により読み込んで、記憶部１２に書き込んでもよい。あるいは処理部１３は、通信ネットワーク９に接続される他の装置から通信部１１により１以上のプログラム１２１の少なくとも一部をダウンロードして、記憶部１２に書き込んでもよい。１以上のプログラム１２１は、後述する本実施形態に係る処理の少なくとも一部を処理部１３において実行させる命令を含んでよい。

記憶装置２は、情報提供サーバ１の処理において使用される種々の情報を記憶する。情報提供サーバ１と記憶装置２は、任意の通信路（ＬＡＮ、専用回線網、インターネットなど）介して通信可能である。例えば記憶装置２は、複数の装置からのアクセスを受け付けるファイルサーバやデータベースサーバなどに含まれていてもよいし、情報提供サーバ１のみアクセス可能な専用の記憶装置でもよい。図１の例において、記憶装置２は、来場者データベース２１と、参加者データベース２２と、対象データベース２３と、コンテンツデータベース２４と、検知装置データベース２５と、第１行動記録データベース２６と、第２行動記録データベース２７と、イベントの参加者などによって来場者向けに準備された複数のコンテンツ２８を記憶する。以下の説明では、データベースを「ＤＢ」と省略して記載する場合がある。

来場者ＤＢ２１は、来場者に関する複数の来場者情報を含む。一の来場者情報は、例えば図３Ａに示すように、一の来場者に関する情報として、「来場者ＩＤ」と、「登録日時」とを含む。
「来場者ＩＤ」は、個々の来場者を識別するための情報であり、一の来場者を示す。
「登録日時」は、来場者情報が登録された日時を示す。

参加者ＤＢ２２は、イベントの参加者（出展者など）に関する複数の参加者情報を含む。一の参加者情報は、例えば図３Ｂに示すように、一の参加者に関する情報として、「参加者ＩＤ」と、「登録日時」と、「参加者登録情報」とを含む。
「参加者ＩＤ」は、個々の参加者を識別するための情報であり、一の参加者を示す。
「登録日時」は、参加者情報が登録された日時を示す。
「参加者登録情報」は、参加者に関する情報であり、参加者の名称（会社名など）や住所、連絡先などを含む。

対象ＤＢ２３は、イベントにおける来場者の行動の対象（参加者が提供する商品、サービスなど）に関する複数の対象情報を含む。一の対象情報は、例えば図３Ｃに示すように、一の対象に関する情報として、「対象ＩＤ」と、「対象内容情報」と、「参加者ＩＤ」とを含む。
「対象ＩＤ」は、個々の対象を識別するための情報であり、一の対象を示す。
「対象内容情報」は、対象（商品、サービスなど）の内容に関する情報であり、例えば対象の名前、型名、種別、対象が属するカテゴリなどを含む。
「参加者ＩＤ」は、一の対象に関連する一の参加者（商品やサービスを提供する参加者など）を示す。

イベントの来場者は、イベントにおいて、対象ＤＢ２３に登録された複数の対象（商品、サービスなど）に関する情報を得ることができる。

コンテンツＤＢ２４は、来場者へ提供されるコンテンツに関する複数のコンテンツ情報を含む。一のコンテンツ情報は、例えば図３Ｄに示すように、一のコンテンツに関する情報として、「コンテンツＩＤ」と、「コンテンツ内容情報」と、「対象ＩＤ」と、「参加者ＩＤ」と、「コンテンツ格納場所」とを含む。
「コンテンツＩＤ」は、個々のコンテンツを識別するための情報であり、一のコンテンツを示す。
「コンテンツ内容情報」は、コンテンツの内容に関する情報であり、例えばコンテンツの名前、種別、データのサイズなどを含む。
「対象ＩＤ」は、一のコンテンツに関連する一の対象（商品、サービスなど）を示す。
「参加者ＩＤ」は、一のコンテンツに関連する一の参加者（商品やサービスの出展者など）を示す。
「コンテンツ格納場所」は、記憶装置２においてコンテンツ（図２のコンテンツ２８）が格納される場所に関する情報であり、例えばコンテンツ２８が格納されるディレクトリとファイル名を含む。コンテンツ２８の格納場所は、記憶装置２に限らず、通信ネットワーク９に接続された他の装置（データサーバなど）でもよい。

検知装置ＤＢ２５は、イベントの会場に設置された複数の来場者検知装置８Ａに関する複数の検知装置情報を含む。一の検知装置情報は、例えば図４Ａに示すように、一の来場者検知装置８Ａに関する情報として、「検知装置ＩＤ」と、「対象ＩＤ」と、「参加者ＩＤ」と、「検知装置関連情報」とを含む。
「検知装置ＩＤ」は、個々の来場者検知装置８Ａを識別するための情報であり、一の来場者検知装置８Ａを示す。
「対象ＩＤ」は、一の来場者検知装置８Ａに関連付けられた一の対象を示す。
「参加者ＩＤ」は、一の来場者検知装置８Ａに関連付けられた一の参加者を示す。
「検知装置関連情報」は、一の来場者検知装置８Ａに関連する情報であり、例えば来場者検知装置８Ａの名称、型式、製造者名などを含む。

第１行動記録ＤＢ２６は、イベントにおいて一の来場者が行った所定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第１行動記録情報を含む。一の第１行動記録情報は、例えば図４Ｂに示すように、イベントにおいて一の来場者が行った一の所定の行動に関する情報として、「来場者ＩＤ」と、「行動日時」と、「行動種別」と、「行動内容」と、「対象ＩＤ」と、「参加者ＩＤ」とを含む。
「来場者ＩＤ」は、イベントにおいて所定の行動を行った一の来場者を示す。
「行動日時」は、イベントにおいて来場者が所定の行動を行った日時を示す。
「行動種別」は、イベントにおける所定の行動の種別を示す。行動種別には、例えば、イベントの会場の展示場所に行って来場者検知装置８Ａに検知される行動、コンテンツの提供を受ける行動（閲覧、ダウンロードなど）、商品やサービスなどの対象に対する評価やコメントを入力する行動、アンケートに回答する行動などが含まれる。
「行動内容」は、「行動種別」により示された所定の行動の内容を示し、例えば、コンテンツのダウンロードを行った場合におけるコンテンツの情報（コンテンツＩＤなど）を含む。
「対象ＩＤ」は、所定の行動の対象（商品、サービスなど）を示す。
「参加者ＩＤ」は、所定の行動の対象に関連する参加者を示す。

第２行動記録ＤＢ２７は、一の来場者による特定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第２行動記録情報を含む。来場者による特定の行動は、対象（イベントで出展された商品、サービスなど）への来場者の関心を直接的に示す行動であり、例えば対象について参加者の営業スタッフと来場者が面談することや、来場者が対象を購入することなどが特定の行動に当てはまる。一の第２行動記録情報は、例えば図４Ｃに示すように、一の来場者が行った一の特定の行動に関する情報として、「来場者ＩＤ」と、「行動日時」と、「行動種別」と、「行動内容」と、「対象ＩＤ」と、「参加者ＩＤ」とを含む。
「来場者ＩＤ」は、特定の行動を行った一の来場者を示す。
「行動日時」は、来場者が特定の行動を行った日時を示す。
「行動種別」は、特定の行動の種別を示す。行動種別には、例えば、参加者の営業スタッフと面談を行うこと、対象（商品、サービスなど）を購入することなどが含まれる。
「行動内容」は、「行動種別」により示された特定の行動の内容を示し、例えば、対象（商品、サービスなど）を購入した場合の購入数量などを含む。
「対象ＩＤ」は、特定の行動の対象（商品、サービスなど）を示す。
「参加者ＩＤ」は、特定の行動の対象に関連する参加者を示す。

コンテンツ２８は、来場者の行動の対象（出展された商品、サービスなど）に関連する来場者向けのコンテンツであり、例えば文書ファイル、画像ファイル、動画ファイル、コンテンツ用のＵＲＬなどを含む。

［主催者サーバ３］
主催者サーバ３は、展示会などのイベントの主催者によって運営される装置である。主催者は、各来場者の個人情報を保有する。主催者サーバ３は、例えば、来場者に関する情報（個人情報など）を来場者端末装置５などから取得して記録する処理、参加者に関する情報を参加者端末装置６などから取得して記録する処理などを行う。例えば主催者サーバ３は、情報提供サーバ１の通信部１１、記憶部１２、処理部１３と同様な処理部、記憶部、通信部を備える。

［来場者端末装置５］
来場者端末装置５は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどの情報通信機能を備えた装置であり、来場者によって操作される。図１に示すシステムは、複数の来場者に対応した複数の来場者端末装置５を有する。来場者端末装置５は、情報提供サーバ１の通信部１１、記憶部１２、処理部１３と同様な処理部、記憶部、通信部を備えるとともに、ユーザの指示を処理部に入力する入力部（タッチパネル、マウス、キーボードなどの入力装置）、情報を表示する表示部（液晶ディスプレイなどの表示装置）などを備える。また来場者端末装置５は、ＱＲコード（登録商標）やバーコードなどの光学コードを読み取ることが可能なカメラを備える。

［参加者端末装置６］
参加者端末装置６は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどの情報通信機能を備えた装置であり、イベントの参加者（出展者など）によって操作される。図１に示すシステムは、複数の参加者に対応した複数の参加者端末装置６を有する。参加者端末装置６は、情報提供サーバ１の通信部１１、記憶部１２、処理部１３と同様な処理部、記憶部、通信部を備えるとともに、ユーザの指示を処理部に入力する入力部（タッチパネル、マウス、キーボードなどの入力装置）、情報を表示する表示部（液晶ディスプレイなどの表示装置）などを備える。

［関係者端末装置７］
関係者端末装置７は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどの情報通信機能を備えた装置であり、イベントの開催や運営に係わる関係者（イベントの主催者、運営者など）によって操作される。図１に示すシステムは、複数の関係者に対応した複数の関係者端末装置７を有する。関係者端末装置７は、情報提供サーバ１の通信部１１、記憶部１２、処理部１３と同様な処理部、記憶部、通信部を備えるとともに、ユーザの指示を処理部に入力する入力部（タッチパネル、マウス、キーボードなどの入力装置）、情報を表示する表示部（液晶ディスプレイなどの表示装置）などを備える。

［来場者検知装置８Ａ］
来場者検知装置８Ａは、イベントが開催される場所に配置された装置であり、来場者を検知してその来場者の情報を情報提供サーバ１に送信する。図１に示すシステムは、複数の来場者検知装置８Ａを有する。例えば、来場者検知装置８Ａは、イベントにおいて各来場者に配布される携行用の物品（カードなど）に付されたＲＦＩＤタグなどデバイスの情報を読み取るリーダー機能（近距離無線通信機能）、読み取った情報（デバイスの識別情報）を情報提供サーバ１へ送信する通信機能（無線ＬＡＮ、ＬＰＷＡ、ＬＴＥなど）を備える。

［ＩＤ読み取り装置８Ｂ］
ＩＤ読み取り装置８Ｂは、イベントの主催者によって各来場者に配布される入場証に印刷された光学コードと、来場者検知装置８Ａにおいて来場者の検知に用いられる上述の物品（カードなど）に印刷された光学コードをそれぞれ読み取り、読み取った２つの光学コードの情報を情報提供サーバ１に送信する。この２つの光学コードには、それぞれ識別情報（ＩＤ）が含まれている。２つの光学コードに含まれた２つの識別情報（ＩＤ）は、情報提供サーバ１において共通の来場者ＩＤに紐づけられる。

ここで、上述した構成を有する図１に示すシステムの動作について説明する。図５は、図１に示すシステムの動作の概要を説明するための図である。

イベントの主催者は、各来場者に配布される入場証Ｃ１を準備する。入場証Ｃ１には、予め個々の来場者に割り当てられた識別情報（ＩＤ）を含む光学コード（ＱＲコード（登録商標）、バーコードなど）が印刷される。入場証Ｃ１には、来場者の名前やイベントの名称、会場名、開催日などが印刷されてもよい。

また主催者は、この入場証Ｃ１とは別に、イベントの会場で各来場者に配布されるタグ付きカードＣ２を準備する。このタグ付きカードＣ２には、固有の識別情報（ＩＤ）を含む光学コードが印刷されるとともに、来場者検知装置８Ａにおいて読み取り可能なデバイス（ＲＦＩＤタグなど）が付されている。タグ付きカードＣ２のデバイスにも、固有の識別情報が記憶される。タグ付きカードＣ２の光学コードに含まれる識別情報と、デバイスに記憶される識別情報とは一対一に対応しており、両者は同一であってもよい。タグ付きカードＣ２は、異なるイベントにおいて再利用可能である。

主催者は、例えばイベントの会場の入場口で来場者を受け付ける際に、ＩＤ読み取り装置８Ｂを用いて、来場者に渡す入場証Ｃ１とタグ付きカードＣ２のそれぞれに印刷された光学コードを読み取り、読み取った２つの光学コードに含まれる２つの識別情報を情報提供サーバ１に送信する。情報提供サーバ１は、ＩＤ読み取り装置８Ｂから受信した２つの識別情報を共通の来場者ＩＤに紐づける。

他方、イベントの参加者（出展者など）は、イベントにおいて印刷物の代わりに来場者へ提供するコンテンツ（ＰＤＦファイルの電子文書など）を参加者端末装置６によって情報提供サーバ１に登録する。この際、参加者は、来場者検知装置８Ａと対象（参加者が提供する商品、サービスなど）との関連付けを情報提供サーバ１に設定するとともに、コンテンツと対象（参加者が提供する商品、サービスなど）との関連付けを情報提供サーバ１に設定する。

参加者は、イベントの会場において、自らが提供する商品やサービスなどの対象に興味を持った来場者を検知するための来場者検知装置８Ａを設置する。例えば、参加者は、イベントの会場における自らの展示ブースにおいて、商品やサービスなどの対象を展示する場所の近くに来場者検知装置８Ａを設置する。

イベントが開催されている間、参加者は、展示ブースなどへの来場者の来訪状況に関する情報（来訪した来場者の数、各来場者検知装置８Ａで検知された来場者の数、コンテンツのダウンロード数など）を参加者端末装置６により情報提供サーバ１から随時取得して閲覧する。これにより、参加者は、自らの展示ブースや商品の展示場所などにおける来場者の来訪状況をリアルタイムに把握することができる。また参加者は、イベントの終了後、自らの展示ブースなどに来訪して来場者検知装置８Ａに検知された来場者の個人情報や、自らの商品などに関連するコンテンツの提供を受けた来場者の個人情報を、参加者端末装置６により主催者サーバ３から取得することができる。

来場者は、入場証Ｃ１とともに渡されたタグ付きカードＣ２をイベントの会場で携行する。来場者は、イベントの会場で興味のある対象（イベントの参加者が提供する商品やサービスなど）の展示場所を見つけた場合、その展示場所の近くに設置された来場者検知装置８Ａにおいてタグ付きカードＣ２のデバイス（ＲＦＩＤタグなど）に記憶される情報を読み取らせる。これにより、タグ付きカードＣ２のデバイスに記憶される識別情報が情報提供サーバ１に送信される。情報提供サーバ１は、来場者検知装置８Ａから受信したタグ付きカードＣ２の識別情報に基づいて、来場者検知装置８Ａが検知した来場者の来場者ＩＤを特定し、その第１行動記録情報（図４Ｂ）を第１行動記録ＤＢ２６に登録する。情報提供サーバ１は、来場者検知装置８Ａにより検知された来場者に対して、その来場者検知装置８Ａとの関連付けが設定されたコンテンツの提供（閲覧、ダウンロード、メール転送など）を許可する。

来場者は、情報提供サーバ１から提供されるイベントでの行動履歴（商品などの展示場所で来場者検知装置８Ａに検知された第１行動記録情報）を来場者端末装置５において閲覧し、この行動履歴の中から所望の対象（商品、サービスなど）に関するコンテンツを選択する。来場者端末装置５は、来場者により選択された対象に関するコンテンツを情報提供サーバ１に要求する。この要求に応じた情報提供サーバ１は、来場者により要求されたコンテンツを記憶装置２から読み出して、要求元の来場者端末装置５に提供する処理を行う。すなわち情報提供サーバ１は、要求元の来場者端末装置５においてコンテンツを表示させる処理や、コンテンツを要求元の来場者端末装置５にダウンロードさせる処理を行う。また、情報提供サーバ１は、来場者端末装置５により転送先の電子メールアドレスが指定された場合、記憶装置２から読み出したコンテンツ（若しくはそのダウンロード用のＵＲＬなどの情報）を指定された電子メールアドレスに転送する処理を行う。

図６は、図１に示すシステムにおける処理の一例を説明するためのフローチャートであり、各種の情報を主催者サーバ３や情報提供サーバ１に登録する処理の例を示す。

参加者端末装置６は、主催者サーバ３にアクセスして、展示会などのイベントに参加者として申し込む処理を行う（ＳＴ１００）。主催者サーバ３は、この申し込み処理において参加者端末装置６から入力した参加者の情報（参加者名など）をデータベースなどに登録する（ＳＴ１０５）。情報提供サーバ１は、この参加者の情報を主催者サーバ３から取得し、取得した情報に基づいて参加者情報（図３Ｂ）を生成して、参加者ＤＢ２２に登録する（ＳＴ１１５）。

参加者端末装置６は、情報提供サーバ１にアクセスして、イベントに訪れた来場者の行動の対象となる商品やサービスなどの登録を要求する（ＳＴ１２０）。この要求を受けた情報提供サーバ１は、記憶装置２の対象ＤＢ２３に登録されていない新たな対象ＩＤを生成するとともに、対象内容情報（商品やサービスの名前、型名、種別、説明文など）を参加者端末装置６から入力する。そして情報提供サーバ１は、これらの情報と参加者ＩＤとを含んだ新規の対象情報（図３Ｃ）を生成し、対象ＤＢ２３に登録する（ＳＴ１２５）。これにより、生成した対象ＩＤは登録済みの対象ＩＤとして記憶装置２に記憶される。

参加者端末装置６は、情報提供サーバ１にアクセスして、イベントの来場者に提供するコンテンツの登録を要求する（ＳＴ１３０）。この要求を受けた情報提供サーバ１は、コンテンツＤＢ２４に登録されていない新たなコンテンツＩＤを生成するとともに、コンテンツ内容情報（コンテンツの名前、種別、データのサイズ、説明文など）を参加者端末装置６から入力する。また情報提供サーバ１は、記憶装置２におけるコンテンツの格納場所（ディレクトリ、ファイル名など）を決定する。そして情報提供サーバ１は、これらの情報と参加者ＩＤとを含んだコンテンツ情報（図３Ｄ）を生成し、コンテンツＤＢ２４に登録する（ＳＴ１３５）。情報提供サーバ１は、参加者端末装置６からコンテンツがアップロードされると、コンテンツ情報において指定されたコンテンツ格納場所にこのコンテンツを格納する（ＳＴ１４０）。

参加者端末装置６は、情報提供サーバ１にアクセスして、商品の展示場所などに設置される来場者検知装置８Ａと対象（商品、サービスなど）又は参加者との関連付けの設定を要求する（ＳＴ１４５）。この要求を受けた情報提供サーバ１は、参加者の手元に準備された特定の来場者検知装置８Ａを指定する情報（検知装置ＩＤなど）と、登録済みの対象（商品、サービスなど）又は参加者を指定する情報（対象ＩＤ、参加者ＩＤなど）とを参加者端末装置６から入力する。情報提供サーバ１は、参加者端末装置６によって指定された来場者検知装置８Ａの検知装置ＩＤと、参加者端末装置６によって指定された対象の対象ＩＤ又は参加者の参加者ＩＤとを関連付ける検知装置情報（図４Ａ）を生成し、検知装置ＤＢ２５に登録する（ＳＴ１５０）。

他方、来場者端末装置５は、主催者サーバ３にアクセスして、展示会などのイベントに来場するための申し込み処理を行う（ＳＴ１６０）。主催者サーバ３は、この申し込み処理において来場者端末装置５から入力した個人情報（来場者の氏名、職業、電子メールアドレスなど）と来場者の識別情報とを含んだ来場者の登録情報を生成し、データベースなどに登録する（ＳＴ１６５）。上述した入場証Ｃ１の光学コードは、この来場者の識別情報を含むように形成される。なお、主催者サーバ３において個人情報を登録される来場者の少なくとも一部は、任意の個人情報のリストに基づいてイベントに招待される来場者であってもよい。

イベントの会場へ入場する来場者には、ステップＳＴ１５５で登録された来場者の識別情報（ＩＤ）を含む光学コードが印刷された入場証Ｃ１と、固有の識別情報（ＩＤ）を含む光学コードが印刷されたタグ付きカードＣ２とがそれぞれ渡される。このとき、イベントにおいて受付業務を担当するスタッフは、ＩＤ読み取り装置８Ｂを用いて、入場証Ｃ１の光学コードとタグ付きカードＣ２の光学コードとをそれぞれ読み取り、２つの光学コードに含まれた２つの識別情報（ＩＤ）を情報提供サーバ１へ送信する（ＳＴ１７０）。情報提供サーバ１は、ＩＤ読み取り装置８Ｂから受信した２つの識別情報を共通の来場者ＩＤに紐づける。情報提供サーバ１は、この来場者ＩＤを含んだ来場者情報（図３Ａ）を生成し、来場者ＤＢ２１に登録する（ＳＴ１７５）。

図７は、図１に示すシステムにおける処理の一例を説明するためのフローチャートであり、イベントにおける来場者の行動を記録する処理、及び、対象（商品、サービスなど）への直接的な関心を示す来場者の特定の行動を記録する処理の例を示す。

商品の展示場所などに設置された来場者検知装置８Ａが来場者を検知すると（ＳＴ２００）、情報提供サーバ１は、来場者検知装置８Ａから受信した情報に基づいて第１行動記録情報（図４Ｂ）を生成し、第１行動記録ＤＢ２６に登録する（ＳＴ２０５）。

例えば来場者検知装置８Ａは、来場者が携行するタグ付きカードＣ２のデバイス（ＲＦＩＤタグなど）から読み取った固有の識別情報と、来場者検知装置８Ａに割り当てられた検知装置ＩＤ（図４Ａ）と、読み取り日時の情報とを含んだ検知情報を生成し、任意のタイミングで情報提供サーバ１に送信する。情報提供サーバ１は、来場者検知装置８Ａから受信した検知情報に含まれるタグ付きカードＣ２のデバイスの識別情報に基づいて、この識別情報と一対一に対応するタグ付きカードＣ２の光学コードの識別情報に紐づけられた来場者ＩＤを特定する。また情報提供サーバ１は、受信した検知情報に含まれる来場者検知装置８Ａの検知装置ＩＤと、検知装置ＤＢ２５に登録された検知装置情報（図４Ａ）とに基づいて、来場者検知装置８Ａに関連付けられた対象（商品、サービスなど）の対象ＩＤ又は参加者の参加者ＩＤを特定する。情報提供サーバ１は、特定したこれらの情報に基づいて第１行動記録情報（図４Ｂ）を生成する。

来場者が、イベントの会場における商品の展示場所などに配置された来場者検知装置８Ａにおいて、タグ付きカードＣ２のデバイスの情報を読み取らせる操作（以下、「被検知操作」と記す場合がある。）を行った場合、情報提供サーバ１は、被検知操作を行った来場者に対して、その商品などに関連付けられたコンテンツの提供を許可する。例えば来場者は、タグ付きカードＣ２の光学コードを来場者端末装置５のカメラによって読み取り、読み取った光学コードの識別情報を用いて、情報提供サーバ１が提供する来場者の専用ウェブページにログインする。来場者端末装置５は、この専用ウェブページにおいて、来場者への提供が可能なコンテンツの情報を取得し、ディスプレイに表示する。来場者は、ディスプレイに表示される利用可能なコンテンツの中から特定のコンテンツを選択し、指定した方法（閲覧、ダウンロード、メール転送など）で提供するように要求する指示を来場者端末装置５に入力する。来場者端末装置５は、この来場者の指示が入力されると、特定のコンテンツを指定した方法で提供するように情報提供サーバ１へ要求する（ＳＴ２１０）。情報提供サーバ１は、来場者端末装置５からの要求に応じて、選択された特定のコンテンツを指定された方法で来場者に提供するコンテンツ提供処理を実行する（ＳＴ２１５）。例えば情報提供サーバ１は、来場者が操作する来場者端末装置５からの要求に応じて、コンテンツを来場者端末装置５に表示させる処理、コンテンツを来場者端末装置５にダウンロードさせる処理、コンテンツを電子メールにより任意のアドレスへ転送する処理などを行う。

情報提供サーバ１は、一の来場者へ一のコンテンツを提供するコンテンツ提供処理が実行された場合、当該来場者へ当該コンテンツが提供されたことを示す情報を含んだ一の第１行動記録情報（図４Ｂ）を生成し、第１行動記録ＤＢ２６に登録する（ＳＴ２２０）。

また来場者は、情報提供サーバ１の専用ウェブページにおいて、任意の対象（展示された商品、サービスなど）に対する評価を入力することができる。来場者端末装置５は、例えば「いいね」ボタンの押下などによって対象への評価が入力されると、その評価を情報提供サーバ１に送信する（ＳＴ２２５）。情報提供サーバ１は、一の来場者によって入力された一の対象への評価を受信した場合、当該来場者によって当該対象への評価が入力されたことを示す第１行動記録情報（図４Ｂ）を生成し、第１行動記録ＤＢ２６に登録する（ＳＴ２３０）。

さらに来場者は、情報提供サーバ１の専用ウェブページにおいて、参加者やイベント主催者などによって作成されたアンケートに回答することができる。来場者端末装置５は、例えば特定の対象（商品、サービスなど）に対するアンケートへの回答が入力されると、そのアンケートへの回答を情報提供サーバ１に送信する（ＳＴ２３５）。情報提供サーバ１は、一の来場者によって入力された一のアンケートへの回答を受信した場合、当該来場者によって当該アンケートへの回答が入力されたことを示す第１行動記録情報（図４Ｂ）を生成し、第１行動記録ＤＢ２６に登録する（ＳＴ２４０）。

情報提供サーバ１は、イベントの各参加者に対して、来場者の特定の行動（対象となる商品やサービスなどへの直接的な関心を示す行動）についての問合せを行う（ＳＴ２４５）。例えば情報提供サーバ１は、イベントが終了した後、特定の行動があった来場者についての情報の提供を依頼する電子メールなどをイベントの各参加者に送信する。情報提供サーバ１は、この問合せに対する回答を参加者端末装置６から受信すると（ＳＴ２５０）、受信した回答に基づいて第２行動記録情報（図４Ｃ）を生成し、第２行動記録ＤＢ２７に登録する（ＳＴ２５５）。

次に、イベントにおける各来場者の所定の行動を記録した第１行動記録ＤＢ２６の第１行動記録情報に基づいて、来場者の関心や積極性に関する指標を算出する処理について説明する。

以下の説明では、１以上の対象（商品、サービスなど）に対する１以上の来場者の関心の度合いを「関心度」と呼ぶ。また、イベントにおいて１以上の対象の情報を得ることに対する１以上の来場者の積極性の度合いを「積極度」と呼ぶ。

情報提供サーバ１は、第１行動記録ＤＢ２６の第１行動記録情報に基づいて、例えば次の（１）～（６）の指標を算出する。

（１）第１関心指標
第１関心指標は、一の対象に対する一の来場者の関心度を示す指標である。情報提供サーバ１は、来場者ＤＢ２１に登録される複数の来場者と対象ＤＢ２３に登録される複数の対象との複数の組み合わせについて、それぞれ第１関心指標を算出する。

（２）第１積極性指標
第１積極性指標は、イベントにおいて対象（特定の対象に限定されない任意の対象）の情報を得ることに対する一の来場者の積極度を示す指標である。情報提供サーバ１は、来場者ＤＢ２１に登録される複数の来場者について、それぞれ第１積極性指標を算出する。

（３）第２関心指標
第２関心指標は、一の参加者に関連した一の対象に対する来場者全体の関心度を示す指標である。情報提供サーバ１は、対象ＤＢ２３に登録される複数の対象について、それぞれ第２関心指標を算出する。

（４）第２積極性指標
第２積極性指標は、一の参加者に関連した対象（特定の対象に限定されない任意の対象）の情報を得ることに対する来場者全体の積極度を示す指標である。情報提供サーバ１は、参加者ＤＢ２２に登録される複数の参加者について、それぞれ第２積極性指標を算出する。

（５）第３関心指標
第３関心指標は、対象を分類する所定の複数のカテゴリ（商品のカテゴリ、サービスのカテゴリ、技術分野のカテゴリなど）における一のカテゴリに対する来場者全体の関心度を示す指標である。情報提供サーバ１は、対象ＤＢ２３の対象情報（図３Ｃ）が示す対象の複数のカテゴリについて、それぞれ第３関心指標を算出する。

（６）第３積極性指標
第３積極性指標は、イベントにおいて対象（特定の対象に限定されない任意の対象）の情報を得ることに対する来場者全体の積極度を示す指標である。

情報提供サーバ１は、これらの指標を算出すると、参加者端末装置６や関係者端末装置７からの要求に応じて指標の算出結果を提供する。これにより、イベントの参加者や関係者は、来場者の行動の分析により得られた関心度の指標や積極度の指標を参考にして、営業やマーケティングの戦略を立てることが可能となる。

図８Ａは、第１関心指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ３１０は、情報取得工程の一例である。
ステップＳＴ３１５は、パラメータ算出工程の一例である。
ステップＳＴ３２０は、指標算出工程の一例である。

情報提供サーバ１は、来場者ＤＢ２１に登録された最初の一の来場者を選択するとともに（ＳＴ３００）、対象ＤＢ２３に登録された最初の一の対象を選択する（ＳＴ３０５）。情報提供サーバ１は、選択した一の来場者と選択した一の対象とに関連する第１行動記録情報を第１行動記録ＤＢ２６から取得する（ＳＴ３１０）。すなわち情報提供サーバ１は、選択した一の来場者の来場者ＩＤと、選択した一の対象の対象ＩＤとを含む第１行動記録情報を第１行動記録ＤＢ２６から取得する。

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３１０において取得した第１行動記録情報に基づいて、複数の第１関心パラメータを算出する（ＳＴ３１５）。第１関心パラメータは、一の対象に対する一の来場者の関心度に関連したパラメータである。

展示会のイベントの場合、情報提供サーバ１は、例えば次に記載するようなパラメータの少なくとも一部を第１関心パラメータとして算出する。
・一の対象に関連するコンテンツの閲覧回数
・一の対象に関連するコンテンツのダウンロードの回数
・一の対象に関連するコンテンツのメール転送の回数
・一の対象に対する評価（ウェブサイトにおける「いいね」ボタンの押下の有無など）
・一の対象に関するアンケートの回答の有無
・一の対象に関するコメントの記入の有無
・一の対象の展示場所に滞在した時間
（例）一の対象の展示場所に設置される来場者検知装置８Ａで被検知操作を行った時刻から、次の来場者検知装置８Ａで被検知操作を行った時刻までの経過時間

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３１５において算出した複数の第１関心パラメータに基づいて、第１関心指標を算出する（ＳＴ３２０）。例えば情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３１５において算出した複数の第１関心パラメータの各々に重み係数を乗じて得られる複数の積の和を第１積極性指標として算出する。

ステップＳＴ３１５において算出した（ｎ＋１）個のパラメータ（第１関心パラメータ）を「Ｐ０」，「Ｐ１」，…，「Ｐｋ」，…，「Ｐｎ」とし（ｋは０≦ｋ≦ｎを満たす整数を示す。）、パラメータＰｋに乗ぜられる重み係数を「Ｗｋ」とし、指標（第１関心指標）を「Ｉ」とした場合、指標Ｉは次の式（１）で表される。

情報提供サーバ１は、次に選択すべき対象があれば（ＳＴ３２５のＹｅｓ）、その次の対象を選択して（ＳＴ３３０）、ステップＳＴ３１０以降の処理を繰り返す。他方、情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３２５において次に選択すべき対象がない場合（ＳＴ３２５のＮｏ）、次に選択すべき来場者があれば（ＳＴ３３５のＹｅｓ）、その次の来場者を選択して（ＳＴ３４０）、ステップＳＴ３０５以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ３３５において次に選択すべき来場者がない場合（ＳＴ３３５のＮｏ）、情報提供サーバ１は第１関心指標の算出処理を終了する。

本実施形態によれば、複数の来場者と複数の対象との各組み合わせについて、一の対象に対する一の来場者の関心度を示す第１関心指標が算出される。これにより、注目した対象に対する関心度の高い来場者を見つけ出すことが可能になるため、個々の来場者をターゲットにした営業の戦略を立て易くなる。

図８Ｂは、第１積極性指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ３６５は、情報取得工程の一例である。
ステップＳＴ３７０は、パラメータ算出工程の一例である。
ステップＳＴ３７５は、指標算出工程の一例である。

情報提供サーバ１は、来場者ＤＢ２１に登録された最初の一の来場者を選択し（ＳＴ３６０）、この選択した来場者に関連する第１行動記録情報を第１行動記録ＤＢ２６から取得する（ＳＴ３６５）。すなわち情報提供サーバ１は、選択した一の来場者の来場者ＩＤを含む第１行動記録情報を第１行動記録ＤＢ２６から取得する。

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３６５において取得した第１行動記録情報に基づいて、複数の第１積極性パラメータを算出する（ＳＴ３７０）。第１積極性パラメータは、イベントにおいて対象（特定の対象に限定されない任意の対象）の情報を得ることに対する一の来場者の積極度に関連したパラメータである。

展示会のイベントの場合、情報提供サーバ１は、例えば次に記載するようなパラメータの少なくとも一部を第１積極性パラメータとして算出する。
・被検知操作を行った対象（来場者検知装置８Ａ）の数
・コンテンツの閲覧回数
・コンテンツのダウンロードの回数
・コンテンツのメール転送の回数
・対象に対する評価の回数
・アンケートに回答した回数
・コメントを記入した回数
・イベントの会場に滞在した時間
（例）最初の被検知操作の時刻から最後の被検知操作の時刻までの経過時間

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３７０において算出した複数の第１積極性パラメータに基づいて、第１積極性指標を算出する（ＳＴ３７５）。例えば情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３７０において算出した複数のパラメータＰｋ（第１積極性パラメータ）の各々に重み係数Ｗｋを乗じて得られる複数の積の和（式（１））を指標Ｉ（第１積極性指標）として算出する。

本実施形態によれば、イベントにおいて対象の情報を得ることに対する一の来場者の積極度を示す第１積極性指標が、複数の来場者の各々について算出される。これにより、全来場者の中から積極度の高い来場者を見つけ出すことが可能になるため、個々の来場者をターゲットにした営業の戦略を立て易くなる。

図９Ａは、第２関心指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ４１０は、情報取得工程の一例である。
ステップＳＴ４１５は、パラメータ算出工程の一例である。
ステップＳＴ４２０は、指標算出工程の一例である。

情報提供サーバ１は、参加者ＤＢ２２に登録された最初の一の参加者を選択するとともに（ＳＴ４００）、対象ＤＢ２３に登録された最初の一の対象を選択する（ＳＴ４０５）。情報提供サーバ１は、選択した一の参加者と選択した一の対象とに関連する第１行動記録情報を第１行動記録ＤＢ２６から取得する（ＳＴ４１０）。すなわち情報提供サーバ１は、選択した一の参加者の参加者ＩＤと、選択した一の対象の対象ＩＤとを含む第１行動記録情報を第１行動記録ＤＢ２６から取得する。

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ４１０において取得した第１行動記録情報に基づいて、複数の第２関心パラメータを算出する（ＳＴ４１５）。第２関心パラメータは、一の参加者に関連した一の対象に対する来場者全体の関心度に関連したパラメータである。

展示会のイベントの場合、情報提供サーバ１は、例えば次に記載するようなパラメータの少なくとも一部を第２関心パラメータとして算出する。
・一の対象の来場者検知装置８Ａに対して被検知操作を行った来場者の数
（例１）被検知操作を行った全来場者の数
（例２）複数の時間帯の各々において、被検知操作を行った来場者の数
・一の対象に関連するコンテンツを閲覧した来場者の数
・一の対象に関連するコンテンツをダウンロードした来場者の数
・一の対象に関連するコンテンツのメール転送を行った来場者の数
・一の対象に対して評価（「いいね」ボタンの押下）を行った来場者の数
・一の対象に関するアンケートに回答した来場者の数
・一の対象に関するコメントを記入した来場者の数
・一の対象の展示場所に来場者が滞在した時間の平均値
（例）一の対象の展示場所に設置される来場者検知装置８Ａで被検知操作を行った時刻から、次の来場者検知装置８Ａで被検知操作を行った時刻までの経過時間の平均値

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ４１５において算出した複数の第２関心パラメータに基づいて、第２関心指標を算出する（ＳＴ４２０）。例えば情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３７０において算出した複数のパラメータＰｋ（第２関心パラメータ）の各々に重み係数Ｗｋを乗じて得られる複数の積の和（式（１））を指標Ｉ（第２関心指標）として算出する。

情報提供サーバ１は、次に選択すべき対象があれば（ＳＴ４２５のＹｅｓ）、その次の対象を選択して（ＳＴ４３０）、ステップＳＴ４１０以降の処理を繰り返す。他方、情報提供サーバ１は、ステップＳＴ４２５において次に選択すべき対象がない場合（ＳＴ４２５のＮｏ）、次に選択すべき参加者があれば（ＳＴ４３５のＹｅｓ）、その次の参加者を選択して（ＳＴ４４０）、ステップＳＴ４０５以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ４３５において次に選択すべき参加者がない場合（ＳＴ４３５のＮｏ）、情報提供サーバ１は第２関心指標の算出処理を終了する。

本実施形態によれば、複数の対象の各々について、一の対象に対する来場者全体の関心度を示す第２関心指標が算出される。これにより、各対象に対する来場者の全体的な関心度の傾向を把握することが可能になるため、個々の対象についての営業戦略やマーケティング戦略を立て易くなる。

図９Ｂは、第２積極性指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ４６５は、情報取得工程の一例である。
ステップＳＴ４７０は、パラメータ算出工程の一例である。
ステップＳＴ４７５は、指標算出工程の一例である。

情報提供サーバ１は、参加者ＤＢ２２に登録された最初の一の参加者を選択し（ＳＴ４６０）、この選択した参加者に関連する第１行動記録情報を第１行動記録ＤＢ２６から取得する（ＳＴ４６５）。すなわち情報提供サーバ１は、選択した一の参加者の参加者ＩＤを含む第１行動記録情報を第１行動記録ＤＢ２６から取得する。

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ４６５において取得した第１行動記録情報に基づいて、複数の第２積極性パラメータを算出する（ＳＴ４７０）。第２積極性パラメータは、一の参加者に関連した対象（特定の対象に限定されない任意の対象）の情報を得ることに対する来場者全体の積極度に関連したパラメータである。

展示会のイベントの場合、情報提供サーバ１は、例えば次に記載するようなパラメータの少なくとも一部を第２積極性パラメータとして算出する。
・一の参加者の対象（来場者検知装置８Ａ）に対して被検知操作を行った来場者の数
（例１）被検知操作を行った全来場者の数
（例２）複数の時間帯の各々において、被検知操作を行った来場者の数
・一の参加者のコンテンツを閲覧した来場者の数
・一の参加者のコンテンツをダウンロードした来場者の数
・一の参加者のコンテンツについてメール転送を行った来場者の数
・一の参加者の対象に対して評価（「いいね」ボタンの押下）を行った来場者の数
・一の参加者によるアンケートに回答した来場者の数
・一の参加者の対象に関するコメントを記入した来場者の数
・一の参加者の展示場所に来場者が滞在した時間の平均値
（例）一の対象の展示場所に設置される来場者検知装置８Ａで被検知操作を行った時刻から、次の来場者検知装置８Ａで被検知操作を行った時刻までの経過時間の平均値
・一の参加者の対象（来場者検知装置８Ａ）に対して被検知操作を行った来場者がイベントの会場に滞在した時間の平均値
（例）最初の被検知操作の時刻から最後の被検知操作の時刻までの経過時間の平均値

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ４７０において算出した複数の第２積極性パラメータに基づいて、第２積極性指標を算出する（ＳＴ４７５）。例えば情報提供サーバ１は、ステップＳＴ４７０において算出した複数のパラメータＰｋ（第２積極性パラメータ）の各々に重み係数Ｗｋを乗じて得られる複数の積の和（式（１））を指標Ｉ（第２積極性指標）として算出する。

本実施形態によれば、複数の参加者の各々について、一の参加者に関連した対象（商品、サービスなど）の情報を得ることに対する来場者全体の積極度を示す第２積極性指標が算出される。これにより、一の参加者に関連した対象に対する来場者の全体的な積極度の傾向を把握することが可能になるため、参加者ごとに対象の全体についての営業戦略やマーケティング戦略を立て易くなる。

図１０Ａは、第３関心指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ５０５は、情報取得工程の一例である。
ステップＳＴ５１０は、パラメータ算出工程の一例である。
ステップＳＴ５１５は、指標算出工程の一例である。

情報提供サーバ１は、対象を分類する複数のカテゴリの１つを選択し（ＳＴ５００）、選択したカテゴリに関連する第１行動記録情報を第１行動記録ＤＢ２６から取得する（ＳＴ５０５）。すなわち情報提供サーバ１は、選択したカテゴリに分類されることが対象情報（図３Ｃ）に登録されている対象を特定し、特定した対象の対象ＩＤを含む第１行動記録情報を第１行動記録ＤＢ２６から取得する。

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ５０５において取得した第１行動記録情報に基づいて、複数の第３関心パラメータを算出する（ＳＴ５１０）。第３関心パラメータは、一のカテゴリに対する来場者全体の関心度に関連するパラメータである。少なくとも一部の第３関心パラメータは、一のカテゴリに分類された一群の対象に対する来場者全体の関心度に関連する。

展示会のイベントの場合、情報提供サーバ１は、例えば次に記載するようなパラメータの少なくとも一部を第３関心パラメータとして算出する。
・一のカテゴリの対象（来場者検知装置８Ａ）に対して被検知操作を行った来場者の数
（例１）被検知操作を行った全来場者の数
（例２）複数の時間帯の各々において、被検知操作を行った来場者の数
・一のカテゴリのコンテンツを閲覧した来場者の数
・一のカテゴリのコンテンツをダウンロードした来場者の数
・一のカテゴリのコンテンツについてメール転送を行った来場者の数
・一のカテゴリの対象に対して評価（「いいね」ボタンの押下）を行った来場者の数
・一のカテゴリの対象に関するアンケートに回答した来場者の数
・一のカテゴリの対象に関するコメントを記入した来場者の数
・一のカテゴリの対象の展示場所に来場者が滞在した時間の平均値
（例）一の対象の展示場所に設置される来場者検知装置８Ａで被検知操作を行った時刻から、次の来場者検知装置８Ａで被検知操作を行った時刻までの経過時間の平均値
・一のカテゴリの対象（来場者検知装置８Ａ）に対して被検知操作を行った来場者がイベントの会場に滞在した時間の平均値
（例）最初の被検知操作の時刻から最後の被検知操作の時刻までの経過時間の平均値
・一のカテゴリに分類される対象を出展した参加者の数

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ５１０において算出した複数の第３関心パラメータに基づいて、第３関心指標を算出する（ＳＴ５１５）。例えば情報提供サーバ１は、ステップＳＴ５１０において算出した複数のパラメータＰｋ（第３関心パラメータ）の各々に重み係数Ｗｋを乗じて得られる複数の積の和（式（１））を指標Ｉ（第３関心指標）として算出する。

本実施形態によれば、対象（商品、サービスなど）を分類する複数のカテゴリの各々について、カテゴリに対する来場者の関心度を示す第３関心指標が算出される。これにより、各カテゴリに対する来場者の関心度を把握できるため、イベントの主催者は、どのようなイベントを開催するかについての方針を立て易くなる。

図１０Ｂは、第３積極性指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ５６０は、情報取得工程の一例である。
ステップＳＴ５６５は、パラメータ算出工程の一例である。
ステップＳＴ５７０は、指標算出工程の一例である。

情報提供サーバ１は、第１行動記録ＤＢ２６に登録された複数の第１行動記録情報を取得し（ＳＴ５６０）、取得した複数の第１行動記録情報に基づいて、イベントにおける来場者全体の積極度に関する第３積極性パラメータを算出する（ＳＴ５６５）。

展示会のイベントの場合、情報提供サーバ１は、例えば次に記載するようなパラメータの少なくとも一部を第３積極性パラメータとして算出する。
・イベントにおいて被検知操作を行った来場者の数
（例１）被検知操作を行った全来場者の数
（例２）複数の時間帯の各々において、被検知操作を行った来場者の数
・コンテンツを閲覧した来場者の数
・コンテンツをダウンロードした来場者の数
・コンテンツについてメール転送を行った来場者の数
・対象に対して評価（「いいね」ボタンの押下）を行った来場者の数
・アンケートに回答した来場者の数
・対象に関するコメントを記入した来場者の数
・展示場所に来場者が滞在した時間の平均値
（例）一の対象の展示場所に設置される来場者検知装置８Ａで被検知操作を行った時刻から、次の来場者検知装置８Ａで被検知操作を行った時刻までの経過時間の平均値
・来場者がイベントの会場に滞在した時間の平均値
（例）最初の被検知操作の時刻から最後の被検知操作の時刻までの経過時間の平均値
・イベントに出展した参加者の数

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ５６５において算出した複数の第３積極性パラメータに基づいて、第３積極性指標を算出する（ＳＴ５７０）。例えば情報提供サーバ１は、ステップＳＴ５６５において算出した複数のパラメータＰｋ（第３積極性パラメータ）の各々に重み係数Ｗｋを乗じて得られる複数の積の和（式（１））を指標Ｉ（第３積極性指標）として算出する。

本実施形態によれば、イベントにおける来場者全体の積極度を示す第３積極性指標が算出されるため、イベントの主催者は、どのようなイベントを開催するかについての方針を立て易くなる。

以上説明したように、本実施形態によれば、来場者の関心度や積極度に関する指標が第１行動記録情報に基づいて算出されるため、展示会などのイベントにおける来場者の行動に関する情報を営業活動などへ有効に活用することができる。

次に、式（１）に基づいて第１関心指標（Ｉ）を求める際に用いられる重み係数（Ｗ０，…，Ｗｋ，…Ｗｎ）の算出方法の一例について、図１１のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳＴ６１０は、本発明における第２情報取得工程の一例である。
ステップＳＴ６１５は、本発明における指数評価値算出工程の一例である。
ステップＳＴ６４５は、本発明における重み係数算出工程の一例である。

情報提供サーバ１は、来場者ＤＢ２１に登録された最初の一の来場者を選択するとともに（ＳＴ６００）、対象ＤＢ２３に登録された最初の一の対象を選択する（ＳＴ６０５）。情報提供サーバ１は、選択した一の来場者と選択した一の対象とに関連する第２行動記録情報（図４Ｃ）を第２行動記録ＤＢ２７から取得する（ＳＴ６１０）。すなわち情報提供サーバ１は、選択した一の来場者の来場者ＩＤと、選択した一の対象の対象ＩＤとを含む第２行動記録情報を第２行動記録ＤＢ２７から取得する。

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ６１０において取得した複数の第２行動記録情報に基づいて、第１関心指標（一の対象に対して一の来場者が持つ関心度を示す指標）の大きさに応じた指標評価値を算出する（ＳＴ６１５）。指標評価値は、一の対象について一の来場者が行った特定の行動（対象への来場者の関心を直接的に示す行動）の回数や、特定の行動が実施された期間に応じた値を持つ。

例えば、情報提供サーバ１は、一の来場者が一の対象（商品など）を購入した場合、指標評価値を所定の最大値とし、一の来場者が一の対象について営業スタッフと１回以上面談したが購入に至っていない場合、指標評価値を最大値より小さい中間値とし、これらの行動（購入、面談）が無かった場合、指標評価値をゼロとする。この場合、情報提供サーバ１は、イベントの開催日から営業スタッフとの面談日までの期間の長さに応じて、中間値を変化させてもよい。

情報提供サーバ１は、次に選択すべき対象があれば（ＳＴ６２０のＹｅｓ）、その次の対象を選択して（ＳＴ６２５）、ステップＳＴ６１０以降の処理を繰り返す。他方、情報提供サーバ１は、ステップＳＴ６２０において次に選択すべき対象がない場合（ＳＴ６２０のＮｏ）、次に選択すべき来場者があれば（ＳＴ６３０のＹｅｓ）、その次の来場者を選択して（ＳＴ６３５）、ステップＳＴ６０５以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ６３０において次に選択すべき来場者がない場合（ＳＴ６３０のＮｏ）、情報提供サーバ１は、重み係数を算出する処理（ＳＴ６４０～ＳＴ６５５）に移行する。

ここでは、第１関心指標（Ｉ）を求める際に用いられる一群の第１関心パラメータ（Ｐ０，…，Ｐｋ，…Ｐｎ）を「第１関心パラメータ群」と呼び、第１関心パラメータ群に乗ぜられる一群の重み係数（Ｗ０，…，Ｗｋ，…Ｗｎ）を「重み係数群」と呼ぶ。情報提供サーバ１は、ステップＳＴ６４０～ＳＴ６５５の処理において、対象ごとに１つの重み係数群を算出する。すなわち情報提供サーバ１は、同じ１つの対象について異なる来場者の第１関心指標を算出する場合、この１つの対象について算出した同一の重み係数群を用いて第１関心指標を算出する。

まず情報提供サーバ１は、対象ＤＢ２３に登録された最初の一の対象を選択し（ＳＴ６４０）、選択した一の対象に対応する第１関心指標について、第１関心パラメータ群（Ｐ０，…，Ｐｋ，…Ｐｎ）に乗ぜられる重み係数群（Ｗ０，…，Ｗｋ，…Ｗｎ）を算出する（ＳＴ６４５）。

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ６４０で選択した一の対象に対応する一の重み係数群を算出する場合、当該一の対象と複数の来場者との複数の組み合わせについて算出される複数の指標評価値（ＳＴ６１５）と、当該一の対象と複数の来場者との複数の組み合わせについて算出される複数の第１関心指標（ＳＴ３２０）との相関性が高くなるように、重み係数群を算出する。すなわち情報提供サーバ１は、一の対象についての指標評価値が大きい（関心度が高い）来場者ほど、その来場者について算出される第１関心指標の値も大きくなる（高い関心度を示す）ように重み係数群を算出する。

例えば、一の対象についてＫ人の来場者の指標評価値が算出され（ＳＴ６１５）、これと同一の対象についてＫ人の来場者の第１関心パラメータ群が算出されたものとする（ＳＴ３１５）。この場合、情報提供サーバ１は、Ｋ人の来場者について算出されたＫ個の第１関心パラメータＰｋと、Ｋ人の来場者について算出されたＫ個の指標評価値との相関係数ρｋに基づいて、第１関心パラメータＰｋに乗ぜられる重み係数Ｗｋを算出してもよい。相関係数ρｋは、Ｋ個の第１関心パラメータＰｋとＫ個の指標評価値との共分散Ｃｋ、Ｋ個の第１関心パラメータＰｋの標準偏差σｋ、及び、Ｋ個の指標評価値の標準偏差σを用いて、ρｋ＝Ｃｋ／（σｋ×σ）により計算される。例えば情報提供サーバ１は、相関係数ρｋに比例した重み係数Ｗｋを算出してもよい。これにより、指標評価値と第１関心パラメータＰｋとの相関性が高いほど、第１関心パラメータＰｋに乗ぜられる重み係数Ｗｋが大きくなるため、式（１）により算出される第１関心指標Ｉの値も、指標評価値との相関性が高くなる。

情報提供サーバ１は、次に選択すべき対象があれば（ＳＴ６５０のＹｅｓ）、その次の対象を選択して（ＳＴ６５５）、ステップＳＴ６４５以降の処理を繰り返す。他方、情報提供サーバ１は、ステップＳＴ６５０において次に選択すべき対象がない場合（ＳＴ６５０のＮｏ）、重み係数の算出処理を終了する。

本実施形態によれば、来場者による特定の行動（対象への来場者の関心を直接的に示す行動）の記録に基づいて重み係数（Ｗ０，…，Ｗｋ，…Ｗｎ）が算出されるため、より精度の高い第１関心指標を算出することができる。

（変形例）
次に、本実施形態に係る情報提供サーバ１の一変形例について説明する。
この変形例において、情報提供サーバ１は、予め生成された学習済みモデルを用いて第１関心指標を算出する。すなわち、この変形例では、複数の対象の各々について一の学習済みモデルが予め生成される。一の対象に対応する一の学習済みモデルは、当該一の対象と一の来場者との組み合わせについて与えられた第１関心パラメータ群から、当該一の対象に対する当該一の来場者の関心度を示す第１関心指標を推定するように生成されている。

情報提供サーバ１は、図８ＡのステップＳＴ３２０において、この学習済みモデルを用いて第１関心指標を算出する。すなわち、情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３１５において一の対象と一の来場者との組み合わせについて算出された第１関心パラメータ群を、この一の対象に対応する学習済みモデルに適用することにより、当該一の対象に対する当該一の来場者の関心度を示した第１関心指標を推定する。

図１２は、この変形例において、複数の対象に対応する複数の学習済みモデルを生成する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ７１０は、本発明における第２情報取得工程の一例である。
ステップＳＴ７１５は、本発明における正解値算出工程の一例である。
ステップＳＴ７４５は、本発明におけるモデル生成工程の一例である。

情報提供サーバ１は、来場者ＤＢ２１に登録された最初の一の来場者を選択するとともに（ＳＴ７００）、対象ＤＢ２３に登録された最初の一の対象を選択する（ＳＴ７０５）。情報提供サーバ１は、選択した一の来場者と選択した一の対象とに関連する第２行動記録情報（図４Ｃ）を第２行動記録ＤＢ２７から取得する（ＳＴ７１０）。すなわち情報提供サーバ１は、選択した一の来場者の来場者ＩＤと、選択した一の対象の対象ＩＤとを含む第２行動記録情報を第２行動記録ＤＢ２７から取得する。

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ６１０において取得した複数の第２行動記録情報に基づいて、第１関心指標の正解値を算出する（ＳＴ７１５）。第１関心指標の正解値は、一の対象について値を持つ。一の対象に対応する学習済みモデルは、この一の対象について一の来場者が行った特定の行動（対象への来場者の関心を直接的に示す行動）の回数や、特定の行動が実施された期間に応じた正解値を持つ第１関心指標を推定する。情報提供サーバ１は、学習済みモデルにおいて推定されるべきこの正解値を第２行動記録情報に基づいて算出する。

情報提供サーバ１は、次に選択すべき対象があれば（ＳＴ７２０のＹｅｓ）、その次の対象を選択して（ＳＴ７２５）、ステップＳＴ７１０以降の処理を繰り返す。他方、情報提供サーバ１は、ステップＳＴ７２０において次に選択すべき対象がない場合（ＳＴ７２０のＮｏ）、次に選択すべき来場者があれば（ＳＴ７３０のＹｅｓ）、その次の来場者を選択して（ＳＴ７３５）、ステップＳＴ７０５以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ７３０において次に選択すべき来場者がない場合（ＳＴ７３０のＮｏ）、情報提供サーバ１は、学習済みモデルを生成する処理（ＳＴ７４０～ＳＴ７５５）に移行する。

情報提供サーバ１は、対象ＤＢ２３に登録された最初の一の対象を選択し（ＳＴ７４０）、選択した一の対象に対応する学習済みモデルを生成する（ＳＴ７４５）。

ここで、一の対象に対応する一の学習済みモデルを生成する場合、ステップＳＴ３１５（図８Ａ）において当該一の対象と複数の来場者との複数の組み合わせについて算出した複数組の第１関心パラメータ群をそれぞれ説明変数と呼び、ステップＳＴ７１５において算出した当該一の対象と複数の来場者との複数の組み合わせに対応する複数の第１関心指標の正解値をそれぞれ目的変数と呼び、同一の来場者に対応する一の説明変数と一の目的変数との組み合わせを教師データと呼ぶ。この場合、情報提供サーバ１は、複数の教師データ（説明変数（第１関心パラメータ群）と目的変数（第１関心指標の正解値）との組み合わせ）に基づいて、当該一の対象に対応する学習済みモデルを生成する。学習済みモデルの生成には、公知の教師あり機械学習アルゴリズム（線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、ナイーブベイズなど）を用いることができる。

情報提供サーバ１は、次に選択すべき対象があれば（ＳＴ７５０のＹｅｓ）、その次の対象を選択して（ＳＴ７５５）、ステップＳＴ７４５以降の処理を繰り返す。他方、情報提供サーバ１は、ステップＳＴ６５０において次に選択すべき対象がない場合（ＳＴ７５０のＮｏ）、学習済みモデルの生成処理を終了する。

本実施形態によれば、来場者による特定の行動（対象への来場者の関心を直接的に示す行動）の記録に基づいて、第１関心指標を推定する学習済みモデルが生成されるため、より多くの第１行動記録情報及び第２行動記録情報を収集することにより、精度の高い第１関心指標を算出することが可能となる。

なお、本発明は上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、種々のバリエーションを含んでいる。

例えば、上述した実施形態では情報提供サーバ１において来場者の行動記録を収集する処理と行動記録を分析して関心度や積極度を数値化する処理が行われているが、本発明はこの例に限定されない。本発明の他の実施形態では、来場者の行動記録を収集する処理と行動記録を分析する処理とを別のコンピュータ（情報処理装置）において実行させてもよい。

１…情報提供サーバ、１１…通信部、１２…記憶部、１２１…プログラム、１３…処理部、２…記憶装置、２１…来場者ＤＢ、２２…参加者ＤＢ、２３…対象ＤＢ、２４…コンテンツＤＢ、２５…検知装置ＤＢ、２６…第１行動記録ＤＢ、２７…第２行動記録ＤＢ、２８…コンテンツ、３…主催者サーバ、５…来場者端末装置、６…参加者端末装置、７…関係者端末装置、８Ａ…来場者検知装置、８Ｂ…ＩＤ読み取り装置、９…通信ネットワーク

本発明の第１の態様に係る方法は、イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置が実行する方法であって、各前記来場者は、前記イベントにおいて複数の対象に関する情報を得ることが可能であり、各前記来場者の前記イベントにおける少なくとも１つの所定の行動が記録されており、少なくとも一部の前記所定の行動が、前記対象を目的とする行動であり、一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いを第１関心度と呼び、前記第１関心度に関連したパラメータを第１関心パラメータと呼び、一の前記対象に対する一の前記来場者の前記第１関心度に関連した一群の前記第１関心パラメータを第１関心パラメータ群と呼び、一の前記対象に対する一の前記来場者の前記第１関心度に関連した前記第１関心パラメータ群は、当該一の来場者が当該一の対象に関連する前記所定の行動を行った回数を示すパラメータ、及び、当該一の来場者が当該一の対象の展示場所に滞在した時間を示すパラメータの少なくとも一方を含み、前記第１関心パラメータ群の各前記第１関心パラメータに重み係数を乗じて得られる複数の積の和を第１関心指標と呼び、一の前記第１関心指標を算出する際に前記第１関心パラメータ群へ乗ぜられる一群の前記重み係数を重み係数群と呼び、前記情報処理装置が、一の前記対象に対して一の前記来場者が行った少なくとも１つの特定の行動であって、前記対象への前記来場者の関心を直接的に示す前記特定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第２行動記録情報を取得する第２情報取得工程と、前記情報処理装置が、前記第２情報取得工程において取得した複数の前記第２行動記録情報に基づいて、前記第１関心指標の大きさに応じた指標評価値であって、前記特定の行動の回数及び実施期間の少なくとも一方に応じた値を持つ前記指標評価値を、複数の前記来場者と複数の前記対象との組合せの各々について算出する指標評価値算出工程と、前記情報処理装置が、複数の前記対象の各々について一の前記重み係数群を算出する重み係数算出工程と、前記情報処理装置が、一の前記来場者の前記イベントにおける少なくとも１つの前記所定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第１行動記録情報を取得する第１情報取得工程と、前記情報処理装置が、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、複数の前記来場者と複数の前記対象との組合せの各々について前記第１関心パラメータ群を算出するパラメータ算出工程と、前記情報処理装置が、前記パラメータ算出工程において複数の前記来場者と複数の前記対象との組合せの各々について算出した前記第１関心パラメータ群と、前記重み係数算出工程において複数の前記対象の各々について算出した前記重み係数群とに基づいて、複数の前記来場者と複数の前記対象との組合せの各々について前記第１関心指標を算出する指標算出工程とを有し、前記指標算出工程は、一の前記来場者と一の前記対象との組み合わせについて算出した前記第１関心パラメータ群に、当該一の対象について算出した前記重み係数群を乗じて得られる複数の積の和を、当該一の来場者と当該一の対象との組み合わせに対応した前記第１関心指標として算出することを含み、前記重み係数算出工程は、一の前記対象に対応する一の前記重み係数群を算出する場合、当該一の対象とＫ人の前記来場者（Ｋは２以上の整数を示す。）とのＫ個の組み合わせについて算出されるＫ個の前記指標評価値と、当該一の対象と当該Ｋ人の来場者とのＫ個の組み合わせについて算出されるＫ個の前記第１関心指標との相関性が高くなるように、前記第１関心パラメータ群を構成するＮ個（Ｎは２以上の整数を示す。）の前記第１関心パラメータの各々について、当該一の対象と当該Ｋ人の来場者とのＫ個の組み合わせについて算出されるＫ個の前記第１関心パラメータと当該Ｋ個の指標評価値との相関係数に応じた前記重み係数を算出することを含む、方法である。

本発明の第２の態様に係る方法は、イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置が実行する方法であって、各前記来場者は、前記イベントにおいて複数の対象に関する情報を得ることが可能であり、各前記来場者の前記イベントにおける少なくとも１つの所定の行動が記録されており、少なくとも一部の前記所定の行動が、前記対象を目的とする行動であり、一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いを第１関心度と呼び、前記第１関心度に関連したパラメータを第１関心パラメータと呼び、一の前記対象に対する一の前記来場者の前記第１関心度に関連した一群の前記第１関心パラメータを第１関心パラメータ群と呼び、一の前記対象に対する一の前記来場者の前記第１関心度に関連した前記第１関心パラメータ群は、当該一の来場者が当該一の対象に関連する前記所定の行動を行った回数を示すパラメータ、及び、当該一の来場者が当該一の対象の展示場所に滞在した時間を示すパラメータの少なくとも一方を含み、複数の前記対象に対応する複数の学習済みモデルが予め生成されており、一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルは、当該一の対象と一の前記来場者との組み合わせについて与えられた前記第１関心パラメータ群から、当該一の対象に対する当該一の来場者の前記第１関心度を示す第１関心指標を推定するように生成されており、一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルにより推定される前記第１関心指標は、当該一の対象について前記来場者により少なくとも１つの特定の行動が行われた回数及び実施期間の少なくとも一方に応じた正解値を持ち、前記特定の行動は、前記対象への前記来場者の関心を直接的に示す行動であり、前記情報処理装置が、一の前記対象に対して一の前記来場者が行った少なくとも１つの前記特定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第２行動記録情報を取得する第２情報取得工程と、前記情報処理装置が、前記第２情報取得工程において取得された複数の前記第２行動記録情報に基づいて、複数の前記対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせに対応した複数の前記第１関心指標の前記正解値を算出する正解値算出工程と、前記情報処理装置が、複数の前記対象に対応する複数の前記学習済みモデルを生成するモデル生成工程と、前記情報処理装置が、一の前記来場者の前記イベントにおける少なくとも１つの前記所定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第１行動記録情報を取得する第１情報取得工程と、前記情報処理装置が、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、複数の前記来場者と複数の前記対象との組合せの各々について前記第１関心パラメータ群を算出するパラメータ算出工程と、前記情報処理装置が、前記パラメータ算出工程において複数の前記来場者と複数の前記対象との組合せの各々について算出した前記第１関心パラメータ群と、前記モデル生成工程において複数の前記対象の各々について生成した前記学習済みモデルとに基づいて、複数の前記来場者と複数の前記対象との組合せの各々について前記第１関心指標を算出する指標算出工程とを有し、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において一の前記対象と一の前記来場者との組み合わせについて算出した前記第１関心パラメータ群を、当該一の対象に対応する前記学習済みモデルに適用することにより、当該一の対象に対する当該一の来場者の前記第１関心度を示す前記第１関心指標を推定することを含み、前記モデル生成工程は、一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルを生成する場合、前記パラメータ算出工程において当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせについて算出した複数組の前記第１関心パラメータ群をそれぞれ説明変数とし、前記正解値算出工程において算出した当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせに対応する複数の前記第１関心指標の正解値をそれぞれ目的変数とし、同一の前記来場者に対応する一の前記説明変数と一の前記目的変数との組み合わせを教師データとして、複数の前記教師データに基づいて当該一の学習済みモデルを生成することを含む、方法である。

好適に、前記イベントにおいて特定の前記対象に限定されない任意の前記対象の情報を得ることに対する一の前記来場者の積極性の度合いを第１積極度と呼び、前記第１積極度に関連したパラメータを第１積極性パラメータと呼び、一の前記来場者の前記第１積極度に関連した一群の前記第１積極性パラメータを第１積極性パラメータ群と呼び、一の前記来場者の前記第１積極度に関連した前記第１積極性パラメータ群は、当該一の来場者が前記所定の行動を行った回数を示すパラメータ、及び、当該一の来場者が前記イベントの会場に滞在した時間を示すパラメータの少なくとも一方を含み、前記第１積極性パラメータ群の各前記第１積極性パラメータに重み係数を乗じて得られる複数の積の和を第１積極性指標と呼び、前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、前記第１積極性パラメータ群を前記来場者ごとに算出することを含み、前記指標算出工程は、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において前記来場者ごとに算出した前記第１積極性パラメータ群に基づいて、前記第１積極性指標を前記来場者ごとに算出することを含む。

好適に、前記イベントに参加する複数の参加者が、それぞれ少なくとも１つの前記対象に関連しており、一の前記参加者に関連した一の前記対象に対する来場者全体の関心の度合いを第２関心度と呼び、前記第２関心度に関連したパラメータを第２関心パラメータと呼び、一の前記参加者に関連した一の前記対象に対する来場者全体の前記第２関心度に関連した一群の前記第２関心パラメータを第２関心パラメータ群と呼び、一の前記参加者に関連した一の前記対象に対する来場者全体の前記第２関心度に関連した前記第２関心パラメータ群は、当該一の対象に関連する前記所定の行動を行った前記来場者の人数を示すパラメータ、及び、前記来場者が当該一の対象の展示場所に滞在した時間の平均値を示すパラメータの少なくとも一方を含み、前記第２関心パラメータ群の各前記第２関心パラメータに重み係数を乗じて得られる複数の積の和を第２関心指標と呼び、前記パラメータ算出工程は、複数の前記参加者の各々について、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、前記参加者に関連する前記対象ごとに前記第２関心パラメータ群を算出することを含み、前記指標算出工程は、複数の前記参加者の各々について、前記パラメータ算出工程において前記参加者に関連する前記対象ごとに算出した前記第２関心パラメータ群に基づいて、前記参加者に関連する前記対象ごとに前記第２関心指標を算出することを含む。

好適に、前記イベントに参加する複数の参加者が、それぞれ少なくとも１つの前記対象に関連しており、一の前記参加者に関連した前記対象であって、特定の前記対象に限定されない任意の前記対象の情報を得ることに対する来場者全体の積極性の度合いを第２積極度と呼び、前記第２積極度に関連したパラメータを第２積極性パラメータと呼び、一の前記参加者に関連した前記対象の情報を得ることに対する来場者全体の前記第２積極度に関連した一群の前記第２積極性パラメータを第２積極性パラメータ群と呼び、一の前記参加者に関連した前記対象の情報を得ることに対する来場者全体の前記第２積極度に関連した前記第２積極性パラメータ群は、当該一の参加者に関連する前記所定の行動を行った前記来場者の人数を示すパラメータ、及び、前記来場者が当該一の参加者の展示場所に滞在した時間の平均値を示すパラメータの少なくとも一方を含み、前記第２積極性パラメータ群の各前記第２積極性パラメータに重み係数を乗じて得られる複数の積の和を第２積極性指標と呼び、前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、前記第２積極性パラメータ群を前記参加者ごとに算出することを含み、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において前記参加者ごとに算出した前記第２積極性パラメータ群に基づいて、前記第２積極性指標を前記参加者ごとに算出することを含む。

好適に、各前記対象は、所定の複数のカテゴリにおける１つの前記カテゴリに分類されており、一の前記カテゴリに対する来場者全体の関心の度合いを第３関心度と呼び、前記第３関心度に関連するパラメータを第３関心パラメータと呼び、一の前記カテゴリに分類された一群の前記対象に対する来場者全体の前記第３関心度に関連する一群の前記第３関心パラメータを第３関心パラメータ群と呼び、一の前記カテゴリに分類された一群の前記対象に対する来場者全体の前記第３関心度に関連する前記第３関心パラメータ群は、当該一の前記カテゴリに関連する前記所定の行動を行った前記来場者の人数を示すパラメータ、前記来場者が当該一の前記カテゴリに分類される前記対象の展示場所に滞在した時間の平均値を示すパラメータ、及び、当該一の前記カテゴリに分類される前記対象を出展した前記イベントの参加者の数を示すパラメータの少なくとも一部を含み、前記第３関心パラメータ群の各前記第３関心パラメータに重み係数を乗じて得られる複数の積の和を第３関心指標と呼び、前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、前記第３関心パラメータ群を前記カテゴリごとに算出することを含み、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において前記カテゴリごとに算出した前記第３関心パラメータ群に基づいて、前記第３関心指標を前記カテゴリごとに算出することを含む。

好適に、前記第３関心パラメータ群における少なくとも一部の前記第３関心パラメータは、一の前記カテゴリに分類された一群の前記対象に対する前記来場者全体の関心の度合いに関連するパラメータである。

好適に、前記イベントにおいて特定の前記対象に限定されない任意の前記対象の情報を得ることに対する来場者全体の積極性の度合いを第３積極度と呼び、前記第３積極度に関連する一群のパラメータを第３積極性パラメータ群と呼び、前記第３積極性パラメータ群は、前記イベントにおいて前記所定の行動を行った前記来場者の人数を示すパラメータ、前記来場者が前記対象の展示場所に滞在した時間の平均値を示すパラメータ、前記来場者が前記イベントの会場に滞在した時間の平均値を示すパラメータ、及び、前記イベントに出展した参加者の数を示すパラメータの少なくとも一部を含み、前記第３積極性パラメータ群の各パラメータに重み係数を乗じて得られる複数の積の和を第３積極性指標と呼び、前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、前記第３積極性パラメータ群を算出することを含み、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において算出した前記第３積極性パラメータ群に基づいて、前記第３積極性指標を算出することを含む。

好適に、前記第１行動記録情報は、一の前記来場者を示す情報と、当該一の来場者によって行われた一の前記所定の行動を示す情報と、当該一の所定の行動が行われた日時に関する情報とを含む。

本発明の第３の態様に係るプログラムは、イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置が実行可能な命令を含むプログラムであって、上記第１の態様又は上記第２の態様に係る方法を前記情報処理装置に実行させる前記命令を含む。

本発明の第４の態様に係る情報処理装置は、イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置であって、処理部と、前記処理部が実行可能な命令を含んだプログラムを記憶する記憶部とを有し、前記プログラムが、上記第１の態様又は上記第２の態様に係る方法を行う前記命令を含む。

本発明の第５の態様に係る情報処理装置は、イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置であって、上記第１の態様又は上記第２の態様に係る方法を行う手段を備える。

情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３１５において算出した複数の第１関心パラメータに基づいて、第１関心指標を算出する（ＳＴ３２０）。例えば情報提供サーバ１は、ステップＳＴ３１５において算出した複数の第１関心パラメータの各々に重み係数を乗じて得られる複数の積の和を第１関心指標として算出する。

例えば、上述した実施形態では情報提供サーバ１において来場者の行動記録を収集する処理と行動記録を分析して関心度や積極度を数値化する処理が行われているが、本発明はこの例に限定されない。本発明の他の実施形態では、来場者の行動記録を収集する処理と行動記録を分析する処理とを別のコンピュータ（情報処理装置）において実行させてもよい。
以下、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］
イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置が実行する方法であって、
各前記来場者は、前記イベントにおいて複数の対象に関する情報を得ることが可能であり、
各前記来場者の前記イベントにおける少なくとも１つの所定の行動が記録されており、
少なくとも一部の前記所定の行動が、前記対象を目的とする行動であり、
前記情報処理装置が、一の前記来場者の前記イベントにおける少なくとも１つの前記所定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第１行動記録情報を取得する第１情報取得工程と、
前記情報処理装置が、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて複数のパラメータを算出するパラメータ算出工程と、
前記情報処理装置が、前記パラメータ算出工程において算出した複数の前記パラメータに基づいて複数の指標を算出する指標算出工程とを有し、
前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、少なくとも１つの第１パラメータを前記パラメータとして前記来場者ごとに算出することを含み、
一の前記来場者について算出する一の前記第１パラメータは、一の前記対象に対する当該一の来場者の関心の度合いと、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する当該一の来場者の積極性の度合いとの少なくとも一方に関連する前記パラメータであり、
前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において前記来場者ごとに算出した少なくとも１つの前記第１パラメータに基づいて、一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いをそれぞれ示す複数の第１関心指標と、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する当該一の来場者の積極性の度合いを示す第１積極性指標との少なくとも一方を、前記指標として前記来場者ごとに算出することを含む、
方法。
［２］
前記イベントに参加する複数の参加者が、それぞれ少なくとも１つの前記対象に関連しており、
前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、少なくとも１つの第２パラメータを前記パラメータとして前記参加者ごとに算出することを含み、
一の前記参加者について算出する一の前記第２パラメータは、当該一の参加者に関連した一の前記対象に対する前記来場者全体の関心の度合いと、当該一の参加者に関連した前記対象の情報を得ること対する前記来場者全体の積極性の度合いとの少なくとも一方に関連する前記パラメータであり、
前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において前記参加者ごとに算出した少なくとも１つの前記第２パラメータに基づいて、一の前記参加者に関連した各前記対象に対する前記来場者全体の前記関心の度合いを示す少なくとも１つの第２関心指標と、当該一の参加者に関連した前記対象の情報を得ることに対する前記来場者全体の前記積極性の度合いを示す第２積極性指標との少なくとも一方を、前記指標として前記参加者ごとに算出することを含む、
［１］に記載の方法。
［３］
各前記対象は、所定の複数のカテゴリにおける１つの前記カテゴリに分類されており、
前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、少なくとも１つの第３パラメータを前記パラメータとして算出することを含み、
前記第３パラメータは、複数の前記カテゴリの各々に対する前記来場者全体の関心の度合いと、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する前記来場者全体の積極性の度合いとの少なくとも一方に関連する前記パラメータであり、
前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において算出した少なくとも１つの前記第３パラメータに基づいて、複数の前記カテゴリの各々に対する前記来場者全体の関心の度合いを示す複数の第３関心指標と、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する前記来場者全体の前記積極性の度合いを示す第３積極性指標との少なくとも一方を、前記指標として算出することを含む、
［１］に記載の方法。
［４］
複数の前記第３パラメータの少なくとも一部は、一の前記カテゴリに分類された一群の前記対象に対する前記来場者全体の関心の度合いに関連する前記パラメータである、
［３］に記載の方法。
［５］
前記第１行動記録情報は、一の前記来場者を示す情報と、当該一の来場者によって行われた一の前記所定の行動を示す情報と、当該一の所定の行動が行われた日時に関する情報とを含む、
［１］～［４］のいずれか１つに記載の方法。
［６］
前記指標算出工程は、少なくとも一部の前記指標を算出する場合、前記パラメータ算出工程において算出した複数の前記パラメータの各々に重み係数を乗じて得られる複数の積の和を前記指標として算出する、
［１］～［４］のいずれか１つに記載の方法。
［７］
一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いを関心度と呼び、
前記関心度に関連する前記第１パラメータを第１関心パラメータと呼び、
前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において算出した複数の前記第１関心パラメータの各々に重み係数を乗じて得られる複数の積の和を前記第１関心指標として算出し、
一の前記第１関心指標を算出する際に複数の前記第１関心パラメータへ乗ぜられる一群の前記重み係数を重み係数群と呼び、
前記情報処理装置が、一の前記対象に対して一の前記来場者が行った少なくとも１つの特定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第２行動記録情報を取得する第２情報取得工程と、
前記情報処理装置が、前記第２情報取得工程において取得した複数の前記第２行動記録情報に基づいて、前記第１関心指標の大きさに応じた指標評価値であって、前記特定の行動の回数及び実施期間の少なくとも一方に応じた値を持つ前記指標評価値を、複数の前記来場者と複数の前記対象との組合せの各々について算出する指標評価値算出工程と、
前記情報処理装置が、複数の前記対象の各々について一の前記重み係数群を算出する重み係数算出工程とを有し、
前記重み係数算出工程は、一の前記対象に対応する一の前記重み係数群を算出する場合、当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせについて算出される複数の前記指標評価値と、当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせについて算出される複数の前記第１関心指標との相関性が高くなるように、当該一の重み係数群を算出することを含む、
［１］～［４］のいずれか１つに記載の方法。
［８］
一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いを関心度と呼び、
前記関心度に関連する前記第１パラメータを第１関心パラメータと呼び、
複数の前記対象に対応する複数の学習済みモデルが予め生成されており、
一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルは、当該一の対象と一の前記来場者との組み合わせについて与えられた複数の前記第１関心パラメータから、当該一の対象に対する当該一の来場者の前記関心度を示す前記第１関心指標を推定するように生成されており、
前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において一の前記対象と一の前記来場者との組み合わせについて算出した複数の前記第１関心パラメータを、当該一の対象に対応する前記学習済みモデルに適用することにより、当該一の対象に対する当該一の来場者の前記関心度を示す前記第１関心指標を推定することを含む、
［１］～［４］のいずれか１つに記載の方法。
［９］
一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルは、当該一の対象について前記来場者により少なくとも１つの特定の行動が行われた回数及び実施期間の少なくとも一方に応じた正解値を持つ前記第１関心指標を推定し、
前記情報処理装置が、一の前記対象に対して一の前記来場者が行った少なくとも１つの前記特定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第２行動記録情報を取得する第２情報取得工程と、
前記第２情報取得工程において取得された複数の前記第２行動記録情報に基づいて、複数の前記対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせに対応した複数の前記第１関心指標の正解値を算出する正解値算出工程と、
前記情報処理装置が、複数の前記対象に対応する複数の学習済みモデルを生成するモデル生成工程とを有し、
前記モデル生成工程は、一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルを生成する場合、前記パラメータ算出工程において当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせについて算出した複数組の前記第１関心パラメータの群をそれぞれ説明変数とし、前記正解値算出工程において算出した当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせに対応する複数の前記第１関心指標の正解値をそれぞれ目的変数とし、同一の前記来場者に対応する一の前記説明変数と一の前記目的変数との組み合わせを教師データとして、複数の前記教師データに基づいて当該一の学習済みモデルを生成することを含む、
［８］に記載の方法。
［１０］
イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置が実行可能な命令を含むプログラムであって、
［１］～［４］のいずれか１つに記載された方法を前記情報処理装置に実行させる前記命令を含んだ
プログラム。
［１１］
イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置であって、
処理部と、
前記処理部が実行可能な命令を含んだプログラムを記憶する記憶部とを有し、
前記プログラムが［１］～［４］のいずれか１つに記載された方法を行う前記命令を含む、
情報処理装置。
［１２］
イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置であって、
［１］～［４］のいずれか１つに記載された方法を行う手段を備えた
情報処理装置。

好適に、前記イベントにおいて特定の前記対象に限定されない任意の前記対象の情報を得ることに対する一の前記来場者の積極性の度合いを第１積極度と呼び、前記第１積極度に関連したパラメータを第１積極性パラメータと呼び、一の前記来場者の前記第１積極度に関連した一群の前記第１積極性パラメータを第１積極性パラメータ群と呼び、一の前記来場者の前記第１積極度に関連した前記第１積極性パラメータ群は、当該一の来場者が前記所定の行動を行った回数を示すパラメータ、及び、当該一の来場者が前記イベントの会場に滞在した時間を示すパラメータの少なくとも一方を含み、前記第１積極性パラメータ群の各前記第１積極性パラメータに重み係数を乗じて得られる複数の積の和を第１積極性指標と呼び、前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、前記第１積極性パラメータ群を前記来場者ごとに算出することを含み、前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において前記来場者ごとに算出した前記第１積極性パラメータ群に基づいて、前記第１積極性指標を前記来場者ごとに算出することを含む。

Claims (12)

1. イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置が実行する方法であって、
   各前記来場者は、前記イベントにおいて複数の対象に関する情報を得ることが可能であり、
   各前記来場者の前記イベントにおける少なくとも１つの所定の行動が記録されており、
   少なくとも一部の前記所定の行動が、前記対象を目的とする行動であり、
   前記情報処理装置が、一の前記来場者の前記イベントにおける少なくとも１つの前記所定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第１行動記録情報を取得する第１情報取得工程と、
   前記情報処理装置が、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて複数のパラメータを算出するパラメータ算出工程と、
   前記情報処理装置が、前記パラメータ算出工程において算出した複数の前記パラメータに基づいて複数の指標を算出する指標算出工程とを有し、
   前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、少なくとも１つの第１パラメータを前記パラメータとして前記来場者ごとに算出することを含み、
   一の前記来場者について算出する一の前記第１パラメータは、一の前記対象に対する当該一の来場者の関心の度合いと、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する当該一の来場者の積極性の度合いとの少なくとも一方に関連する前記パラメータであり、
   前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において前記来場者ごとに算出した少なくとも１つの前記第１パラメータに基づいて、一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いをそれぞれ示す複数の第１関心指標と、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する当該一の来場者の積極性の度合いを示す第１積極性指標との少なくとも一方を、前記指標として前記来場者ごとに算出することを含む、
   方法。
2. 前記イベントに参加する複数の参加者が、それぞれ少なくとも１つの前記対象に関連しており、
   前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、少なくとも１つの第２パラメータを前記パラメータとして前記参加者ごとに算出することを含み、
   一の前記参加者について算出する一の前記第２パラメータは、当該一の参加者に関連した一の前記対象に対する前記来場者全体の関心の度合いと、当該一の参加者に関連した前記対象の情報を得ること対する前記来場者全体の積極性の度合いとの少なくとも一方に関連する前記パラメータであり、
   前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において前記参加者ごとに算出した少なくとも１つの前記第２パラメータに基づいて、一の前記参加者に関連した各前記対象に対する前記来場者全体の前記関心の度合いを示す少なくとも１つの第２関心指標と、当該一の参加者に関連した前記対象の情報を得ることに対する前記来場者全体の前記積極性の度合いを示す第２積極性指標との少なくとも一方を、前記指標として前記参加者ごとに算出することを含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 各前記対象は、所定の複数のカテゴリにおける１つの前記カテゴリに分類されており、
   前記パラメータ算出工程は、前記第１情報取得工程において取得した複数の前記第１行動記録情報に基づいて、少なくとも１つの第３パラメータを前記パラメータとして算出することを含み、
   前記第３パラメータは、複数の前記カテゴリの各々に対する前記来場者全体の関心の度合いと、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する前記来場者全体の積極性の度合いとの少なくとも一方に関連する前記パラメータであり、
   前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において算出した少なくとも１つの前記第３パラメータに基づいて、複数の前記カテゴリの各々に対する前記来場者全体の関心の度合いを示す複数の第３関心指標と、前記イベントにおいて前記対象の情報を得ることに対する前記来場者全体の前記積極性の度合いを示す第３積極性指標との少なくとも一方を、前記指標として算出することを含む、
   請求項１に記載の方法。
4. 複数の前記第３パラメータの少なくとも一部は、一の前記カテゴリに分類された一群の前記対象に対する前記来場者全体の関心の度合いに関連する前記パラメータである、
   請求項３に記載の方法。
5. 前記第１行動記録情報は、一の前記来場者を示す情報と、当該一の来場者によって行われた一の前記所定の行動を示す情報と、当該一の所定の行動が行われた日時に関する情報とを含む、
   請求項１～請求項４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記指標算出工程は、少なくとも一部の前記指標を算出する場合、前記パラメータ算出工程において算出した複数の前記パラメータの各々に重み係数を乗じて得られる複数の積の和を前記指標として算出する、
   請求項１～請求項４のいずれか一項に記載の方法。
7. 一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いを関心度と呼び、
   前記関心度に関連する前記第１パラメータを第１関心パラメータと呼び、
   前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において算出した複数の前記第１関心パラメータの各々に重み係数を乗じて得られる複数の積の和を前記第１関心指標として算出し、
   一の前記第１関心指標を算出する際に複数の前記第１関心パラメータへ乗ぜられる一群の前記重み係数を重み係数群と呼び、
   前記情報処理装置が、一の前記対象に対して一の前記来場者が行った少なくとも１つの特定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第２行動記録情報を取得する第２情報取得工程と、
   前記情報処理装置が、前記第２情報取得工程において取得した複数の前記第２行動記録情報に基づいて、前記第１関心指標の大きさに応じた指標評価値であって、前記特定の行動の回数及び実施期間の少なくとも一方に応じた値を持つ前記指標評価値を、複数の前記来場者と複数の前記対象との組合せの各々について算出する指標評価値算出工程と、
   前記情報処理装置が、複数の前記対象の各々について一の前記重み係数群を算出する重み係数算出工程とを有し、
   前記重み係数算出工程は、一の前記対象に対応する一の前記重み係数群を算出する場合、当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせについて算出される複数の前記指標評価値と、当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせについて算出される複数の前記第１関心指標との相関性が高くなるように、当該一の重み係数群を算出することを含む、
   請求項１～請求項４のいずれか一項に記載の方法。
8. 一の前記対象に対する一の前記来場者の関心の度合いを関心度と呼び、
   前記関心度に関連する前記第１パラメータを第１関心パラメータと呼び、
   複数の前記対象に対応する複数の学習済みモデルが予め生成されており、
   一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルは、当該一の対象と一の前記来場者との組み合わせについて与えられた複数の前記第１関心パラメータから、当該一の対象に対する当該一の来場者の前記関心度を示す前記第１関心指標を推定するように生成されており、
   前記指標算出工程は、前記パラメータ算出工程において一の前記対象と一の前記来場者との組み合わせについて算出した複数の前記第１関心パラメータを、当該一の対象に対応する前記学習済みモデルに適用することにより、当該一の対象に対する当該一の来場者の前記関心度を示す前記第１関心指標を推定することを含む、
   請求項１～請求項４のいずれか一項に記載の方法。
9. 一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルは、当該一の対象について前記来場者により少なくとも１つの特定の行動が行われた回数及び実施期間の少なくとも一方に応じた正解値を持つ前記第１関心指標を推定し、
   前記情報処理装置が、一の前記対象に対して一の前記来場者が行った少なくとも１つの前記特定の行動に関する記録をそれぞれ含んだ複数の第２行動記録情報を取得する第２情報取得工程と、
   前記第２情報取得工程において取得された複数の前記第２行動記録情報に基づいて、複数の前記対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせに対応した複数の前記第１関心指標の正解値を算出する正解値算出工程と、
   前記情報処理装置が、複数の前記対象に対応する複数の学習済みモデルを生成するモデル生成工程とを有し、
   前記モデル生成工程は、一の前記対象に対応する一の前記学習済みモデルを生成する場合、前記パラメータ算出工程において当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせについて算出した複数組の前記第１関心パラメータの群をそれぞれ説明変数とし、前記正解値算出工程において算出した当該一の対象と複数の前記来場者との複数の組み合わせに対応する複数の前記第１関心指標の正解値をそれぞれ目的変数とし、同一の前記来場者に対応する一の前記説明変数と一の前記目的変数との組み合わせを教師データとして、複数の前記教師データに基づいて当該一の学習済みモデルを生成することを含む、
   請求項８に記載の方法。
10. イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置が実行可能な命令を含むプログラムであって、
    請求項１～請求項４のいずれか一項に記載された方法を前記情報処理装置に実行させる前記命令を含んだ
    プログラム。
11. イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置であって、
    処理部と、
    前記処理部が実行可能な命令を含んだプログラムを記憶する記憶部とを有し、
    前記プログラムが、請求項１～請求項４のいずれか一項に記載された方法を行う前記命令を含む、
    情報処理装置。
12. イベントにおける複数の来場者の行動を分析する情報処理装置であって、
    請求項１～請求項４のいずれか一項に記載された方法を行う手段を備えた
    情報処理装置。