JP5111330B2 - Personal information analyzing apparatus, personal information analyzing method and program - Google Patents

Personal information analyzing apparatus, personal information analyzing method and program Download PDF

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本発明は、個人情報解析装置、個人情報解析方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to a personal information analysis device, a personal information analysis method, and a program.

現在、Web(ウェブ)ページの管理装置が、そのWebページの参照履歴や購入履歴などのサービス使用履歴や、WebページをアクセスするWebアクセス者の年齢、性別、現在位置などの個人情報を基に、マーケティング情報を抽出する技術が用いられている。ここで、マーケティング情報とは、例えば「ある年齢層では、どの商品とどの商品が一緒に購入される可能性が高い」、「この商品を購入するユーザの平均的な特徴」、「このユーザの趣味・嗜好」などの情報である。また、ユーザの状況、例えば「そのユーザは現在暇(広告を見る余裕がある)」などの情報を抽出し、Webページのレイアウトなどに反映したり、広告に利用する技術も用いられている。
例えば、非特許文献1に記載された技術では、管理装置が、Webページ閲覧履歴を収集し、閲覧したWebページの内容を解析して、ユーザの関心が高いと思われるサービスの広告を表示する。
“NTTデータとcci、高精度な行動ターゲティング広告サービスを提供”、[online]、株式会社日経BP、[2008年10月01日検索]、インターネット〈URL: http://www.nikkeibp.co.jp/news/it07q4/550474/〉
Currently, a Web (web) page management device is based on service usage history such as a reference history and purchase history of the Web page, and personal information such as the age, sex, and current location of the Web access person accessing the Web page. Technology for extracting marketing information is used. Here, the marketing information is, for example, “in a certain age group, which products and products are likely to be purchased together”, “average characteristics of users purchasing this product”, “ Information such as “hobby / preference”. In addition, a technique is also used in which information about a user's situation, for example, “the user is currently free (can afford to see an advertisement)” is extracted and reflected in the layout of a Web page or used for advertisement.
For example, in the technology described in Non-Patent Document 1, the management apparatus collects web page browsing history, analyzes the contents of the browsed web page, and displays an advertisement for a service that is likely to be of interest to the user. .
“NTT Data and cci, providing high-accuracy behavioral targeting advertising services”, [online], Nikkei BP, Inc., [October 1, 2008 search], Internet <URL: http://www.nikkeibp.co. jp / news / it07q4 / 550474 /〉

マーケティング情報やユーザの状況などの意味情報の抽出には、サービス提供者により管理されている個人情報が利用される場合もあれば、ユーザが管理するユーザ端末に蓄積されている個人情報が利用される場合もあり、匿名で公開されているブログなどに蓄積されている個人情報が利用される場合もある。
例えば、あるサービス提供者が、ユーザの個人情報を用いて意味情報を抽出しようとするとき、他のサービス提供者からもユーザの個人情報を取得して利用すれば解析の対象となる個人情報の種類や量が多くなり、意味情報の解析の精度が上がる。しかし、他のサービス提供者が管理しているあるユーザの個人情報を利用するためには、そのユーザからの許諾を得る必要がある。しかしながら、マーケティング等への利用については直接ユーザにメリットがないため、ユーザから許諾を得ることが困難であり、個人情報を会社間で共通利用することは難しい、という問題がある。また、ユーザの個人情報を様々なサービス提供者に公開するとプライバシー情報の漏洩や不正利用のリスクが高くなる懸念がある。
一方、個人情報を利用する側にとっては、抽出した意味情報を必要とするものの、その意味情報には例えば多数のユーザの振舞いを統計処理した情報などの個人を特定する情報を含まない場合が多い。ところがそれらの抽出のために個人情報を利用した場合、個人情報守秘管理のためのコストが発生する、という問題がある。
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザから個人情報の利用に対する許諾を得ていない利用者に対して、個人情報をもとに生成された意味情報を提供することができる個人情報解析装置、個人情報解析方法及びプログラムを提供することにある。
To extract semantic information such as marketing information and user status, personal information managed by the service provider may be used, or personal information stored in the user terminal managed by the user may be used. In some cases, personal information stored in anonymously published blogs may be used.
For example, when a service provider intends to extract semantic information using the user's personal information, if the user's personal information is acquired and used from other service providers, the personal information to be analyzed The number of types and quantities increases, and the accuracy of semantic information analysis increases. However, in order to use a user's personal information managed by another service provider, it is necessary to obtain permission from the user. However, there is a problem that it is difficult to obtain permission from the user because it is not directly beneficial to the user for use in marketing or the like, and it is difficult to share personal information among companies. In addition, if the user's personal information is disclosed to various service providers, there is a concern that the risk of leakage of privacy information and unauthorized use increases.
On the other hand, for those who use personal information, the extracted semantic information is required, but the semantic information often does not include information identifying individuals such as information obtained by statistically processing the behavior of a large number of users. . However, when personal information is used to extract them, there is a problem that costs for managing confidential information are generated.
The present invention has been made in view of the above points, and its purpose is to provide semantic information generated based on personal information to a user who has not obtained permission from the user to use personal information. An object of the present invention is to provide a personal information analyzing apparatus, a personal information analyzing method and a program that can be used.

本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、個人情報を元に生成され且つ個人情報そのものを含まない情報である意味情報を生成する個人情報解析装置であって、ユーザの個人情報が格納されている格納場所を記憶するアクセス情報格納部と、個人情報利用者の端末から意味情報の種類を受信する解析要求受信部と、前記解析要求受信部により受信された前記意味情報の種類に対応する個人情報の格納場所をアクセス情報格納部から取得し、取得した前記格納場所から個人情報を取得する個人情報取得部と、前記個人情報取得部により取得された前記個人情報を用いて前記意味情報を生成する個人情報解析部と、前記個人情報解析部により生成された前記意味情報を前記個人情報利用者の端末に送信する応答部と、前記意味情報の種類毎に、当該意味情報の利用範囲を記憶する利用範囲格納部と、前記解析要求受信部により受信した前記意味情報の種類に対応する利用範囲を前記利用範囲格納部から取得し、前記個人情報利用者が当該利用範囲内であるか否かを判定する利用範囲判定部と、を備え、前記個人情報解析部は、前記利用範囲判定部により前記個人情報利用者が前記利用範囲内であると判定された場合にのみ意味情報を生成することを特徴とする個人情報解析装置。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and one aspect of the present invention is an apparatus for analyzing personal information that generates semantic information that is generated based on personal information and does not include the personal information itself. An access information storage unit that stores a storage location in which personal information of a user is stored, an analysis request reception unit that receives a type of semantic information from a terminal of a personal information user, and the analysis request reception unit Acquired from the access information storage unit the storage location of the personal information corresponding to the type of the received semantic information, and acquired by the personal information acquisition unit, the personal information acquisition unit that acquires the personal information from the acquired storage location A personal information analysis unit that generates the semantic information using the personal information, and a response that transmits the semantic information generated by the personal information analysis unit to the terminal of the personal information user. And parts for each type of the semantic information, the a usage range storage unit for storing the usage range of the semantic information, the analysis request receiving unit the use range storage usage range corresponding to the type of the semantic information received by And a usage range determination unit that determines whether or not the personal information user is within the usage range, and the personal information analysis unit is configured so that the personal information user personal information analysis apparatus characterized that you generate semantic information only when it is determined to be within the available range.

また、本発明の一態様は、上記の個人情報解析装置において、前記利用範囲格納部は、前記利用範囲として、前記個人情報利用者がどのような者であれば当該個人情報を利用することが可能であるかを表す情報を記憶することを特徴とする。 Further, according to one aspect of the present invention, in the personal information analysis apparatus, the usage range storage unit may use the personal information as the usage range if the personal information user is any person. Information indicating whether it is possible is stored.

また、本発明の一態様は、上記の個人情報解析装置において、前記ユーザの個人情報を用いて意味情報を生成した回数と、前記個人情報利用者に対して意味情報を提供した回数とをカウントする課金情報計数部を備えることを特徴とする。   According to another aspect of the present invention, in the personal information analyzing apparatus, the number of times semantic information is generated using the personal information of the user and the number of times semantic information is provided to the personal information user are counted. And a billing information counting unit.

また、本発明の一態様は、上記の個人情報解析装置において、前記アクセス情報格納部は、前記ユーザ毎のメールアドレスを更に記憶しており、前記個人情報利用者の端末からのメールに基づき、前記応答部が送信した前記意味情報の生成に用いた前記個人情報に対応する前記メールアドレスを前記アクセス情報格納部から読み出し、当該メールアドレスに対して前記メールを送信するメール転送部を備えることを特徴とする。   Further, according to one aspect of the present invention, in the personal information analyzing apparatus, the access information storage unit further stores a mail address for each user, based on a mail from the terminal of the personal information user, A mail transfer unit that reads out the mail address corresponding to the personal information used for generating the semantic information transmitted by the response unit from the access information storage unit and transmits the mail to the mail address; Features.

また、本発明の一態様は、ユーザの個人情報が格納されている格納場所を記憶するアクセス情報格納部を備える個人情報解析装置における個人情報解析方法であって、前記個人情報解析装置が、個人情報を元に生成され且つ個人情報そのものを含まない情報である意味情報の種類を、個人情報利用者の端末から受信する受信ステップと、前記個人情報解析装置が、前記受信ステップにおいて受信された前記意味情報の種類に対応する個人情報の格納場所を前記アクセス情報格納部から取得し、取得した前記格納場所から個人情報を取得する個人情報取得ステップと、前記個人情報解析装置が、前記個人情報取得ステップにおいて取得された前記個人情報を用いて前記意味情報を生成する個人情報解析ステップと、前記個人情報解析装置が、前記個人情報解析ステップにおいて生成された前記意味情報を前記個人情報利用者の端末に送信するステップと、前記個人情報解析装置が、前記受信ステップにおいて受信した前記意味情報の種類に対応する利用範囲を、前記意味情報の種類毎に当該意味情報の利用範囲を記憶する利用範囲格納部から取得し、前記個人情報利用者が当該利用範囲内であるか否かを判定する利用範囲判定ステップと、を有し、前記個人情報解析装置は、前記個人情報解析ステップにおいて、前記利用範囲判定ステップにおいて前記個人情報利用者が前記利用範囲内であると判定された場合にのみ前記意味情報を生成することを特徴とする個人情報解析方法である。 Another embodiment of the present invention, there is provided a personal information analysis method in the personal information analysis device comprising an access information storage unit for storing the storage location personal information of the user is stored, it said personal information analyzer, personal A receiving step of receiving from a personal information user's terminal a type of semantic information that is generated based on information and does not include personal information itself; and the personal information analyzing device received in the receiving step get the storage location of the personal information corresponding to the type of semantic information from the access information storage unit, and the personal information acquiring step of acquiring personal information from the acquired storage location, said personal information analyzing apparatus, the personal information acquisition and personal information analyzing step of generating the semantic information using the acquired the personal information in step, the personal information analyzing apparatus, before And transmitting the semantic information generated in the personal information analyzing step to the terminal of the personal information user, the usage range of the personal information analyzing apparatus, corresponding to the type of the semantic information received in said receiving step, A usage range determination step for acquiring from the usage range storage unit that stores the usage range of the semantic information for each type of semantic information, and determining whether the personal information user is within the usage range; The personal information analyzing apparatus generates the semantic information only when the personal information user is determined to be within the usage range in the usage range determination step in the personal information analysis step. This is a personal information analysis method.

また、本発明の一態様は、ユーザの個人情報が格納されている格納場所を記憶するアクセス情報格納部を備えるコンピュータに、個人情報を元に生成され且つ個人情報そのものを含まない情報である意味情報の種類を個人情報利用者の端末から受信する受信ステップと、受信した前記意味情報の種類に対応する個人情報の格納場所を前記アクセス情報格納部から取得し、取得した前記格納場所から個人情報を取得するステップと、取得した前記個人情報を用いて前記意味情報を生成する個人情報解析ステップと、生成した前記意味情報を前記個人情報利用者の端末に送信するステップと、前記受信ステップにおいて受信した前記意味情報の種類に対応する利用範囲を、前記意味情報の種類毎に当該意味情報の利用範囲を記憶する利用範囲格納部から取得し、前記個人情報利用者が当該利用範囲内であるか否かを判定する利用範囲判定ステップと、をコンピュータに実行させ、前記個人情報解析ステップにおいて、前記コンピュータに対し、前記利用範囲判定ステップにおいて前記個人情報利用者が前記利用範囲内であると判定された場合にのみ前記意味情報を生成させるためのプログラムである。 Another aspect of the present invention is information that is generated based on personal information and does not include personal information in a computer including an access information storage unit that stores a storage location where personal information of a user is stored. personal information the type of information a receiving step of receiving from the terminal of the personal information user, acquires the storage location of the personal information corresponding to the type of the semantic information received from the access information storage unit, from the acquired storage location In the personal information analysis step of generating the semantic information using the acquired personal information, transmitting the generated semantic information to the terminal of the personal information user, and receiving in the receiving step A usage range storage that stores a usage range corresponding to the type of semantic information that is stored for each type of semantic information. Obtained from the personal information the user to execute a determining usage range determination step of determining whether or not it is within the use range, to a computer, in the personal information analyzing step, to said computer, the application range determining it is because the program to generate the semantic information only if the personal information user is determined to be within the available range in the step.

本発明によれば、各ユーザの個人情報が格納されている格納場所を記憶し、格納場所から取得した個人情報を用いて意味情報を生成する。そして、生成した意味情報を要求元である個人情報利用者端末に送信するので、ユーザから個人情報の利用に対する許諾を得ていない利用者に対して、個人情報をもとに生成された意味情報を提供することができる。   According to the present invention, the storage location where the personal information of each user is stored is stored, and the semantic information is generated using the personal information acquired from the storage location. Then, since the generated semantic information is transmitted to the requesting personal information user terminal, the semantic information generated based on the personal information is provided to the user who has not obtained permission from the user to use the personal information. Can be provided.

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
図1は、本発明の一実施形態による個人情報解析装置1の機能構成を示すブロック図である。
個人情報解析装置1は、個人情報解析仲介サービスを提供する個人情報解析仲介テービス提供者が管理するサーバ装置である。個人情報解析装置1は、解析要求受信部11と、利用範囲判定部12と、個人情報解析部13と、個人情報取得部14と、応答部15と、各ユーザの個人情報が格納されている格納場所を記憶するアクセス情報格納部16と、課金情報計数部17と、意味情報の利用範囲を記憶する利用範囲格納部18とを含んで構成される。ここで、個人情報とは、例えばユーザIDや氏名などのユーザを一意に特定する情報と、それに付随する購入履歴やスケジュール、位置情報などの単独のユーザの性質を表す情報である。意味情報とは、個人情報を元に生成される情報であって、個人情報そのものを含まない情報である。意味情報はマーケティング等に利用可能であるが、単独のユーザの性質を表すものではない。また、個人情報利用者は、意味情報の利用者である。ユーザは、個人情報の提供者である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a personal information analyzing apparatus 1 according to an embodiment of the present invention.
The personal information analysis device 1 is a server device managed by a personal information analysis mediation service provider that provides a personal information analysis mediation service. The personal information analyzing apparatus 1 stores an analysis request receiving unit 11, a use range determining unit 12, a personal information analyzing unit 13, a personal information acquiring unit 14, a response unit 15, and personal information of each user. The access information storage unit 16 stores the storage location, the accounting information counting unit 17, and the usage range storage unit 18 that stores the usage range of the semantic information. Here, the personal information is information that uniquely identifies a user, such as a user ID or name, and information that represents the characteristics of a single user, such as purchase history, schedule, and position information that accompanies it. The semantic information is information that is generated based on personal information and does not include personal information itself. Semantic information can be used for marketing and the like, but does not represent the characteristics of a single user. The personal information user is a user of semantic information. The user is a provider of personal information.

解析要求受信部11は、個人情報利用者が管理する個人情報利用者端末2から解析要求を受信する。解析要求は、意味情報の種類と、個人情報利用者を一意に識別するための個人情報利用者IDとを含むメッセージである。
利用範囲判定部12は、受信した意味情報の種類に対応する利用範囲を利用範囲格納部18から取得し、解析要求を送信した個人情報利用者端末2(個人情報利用者)が利用範囲内であるか否かを判定する。そして、利用範囲判定部12は、利用範囲内であると判定した場合に、受信した意味情報の種類を個人情報取得部14に出力する。一方、利用範囲外であると判定した場合には、応答部15が、解析要求のあった個人情報利用者端末2に意味情報を取得できない旨を通知する。
個人情報取得部14は、入力された意味情報の種類に対応する個人情報をサービス提供装置3又はユーザ端末4から取得する。
個人情報解析部13は、個人情報取得部14により取得された個人情報を用いて解析要求のあった意味情報を生成する。
応答部15は、個人情報解析部13が生成した意味情報を解析要求元の個人情報利用者端末2へ送信する。
課金情報計数部17は、各ユーザに対して個人情報を用いて意味情報を生成した回数を計数する。また、課金情報計数部17は、各個人情報利用者に対して意味情報を提供した回数を計数する。
The analysis request receiving unit 11 receives an analysis request from the personal information user terminal 2 managed by the personal information user. The analysis request is a message including the type of semantic information and a personal information user ID for uniquely identifying the personal information user.
The usage range determination unit 12 acquires a usage range corresponding to the type of received semantic information from the usage range storage unit 18, and the personal information user terminal 2 (personal information user) who transmitted the analysis request is within the usage range. It is determined whether or not there is. When the usage range determination unit 12 determines that the usage range is within the usage range, the usage range determination unit 12 outputs the type of the received semantic information to the personal information acquisition unit 14. On the other hand, when it is determined that it is out of the usage range, the response unit 15 notifies the personal information user terminal 2 that requested the analysis that the semantic information cannot be acquired.
The personal information acquisition unit 14 acquires personal information corresponding to the type of input semantic information from the service providing apparatus 3 or the user terminal 4.
The personal information analysis unit 13 uses the personal information acquired by the personal information acquisition unit 14 to generate semantic information requested for analysis.
The response unit 15 transmits the semantic information generated by the personal information analysis unit 13 to the personal information user terminal 2 that is the analysis request source.
The accounting information counting unit 17 counts the number of times semantic information has been generated for each user using personal information. Further, the billing information counting unit 17 counts the number of times semantic information is provided to each individual information user.

図2は、本実施形態におけるアクセス情報格納部16が記憶する意味情報テーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。
図示するように、意味情報テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、意味情報の種類と、意味情報の属性と、利用する個人情報の各項目の列を有している。意味情報の種類は、意味情報の内容を表す。利用する個人情報は、意味情報を生成するために用いる個人情報の種類である。意味情報の属性は、各意味情報の属性値であり、次の3つの属性値(1)個人へのリンク情報と、(2)匿名化した個人へのリンク情報と、(3)統計処理情報とを取りうる。なお、リンク情報とは、個人を特定する情報である。
図2に示す1行目のデータは、意味情報の種類「40歳台の男性がキーワード「X」と一緒に購入する頻度の高い商品の種類名」に対応する意味情報の属性は「統計処理情報」であり、利用する個人情報は「購入履歴」であることを表す。また、2行目のデータは、意味情報の種類「指定したIDのユーザの状況が「暇」に遷移したときの位置情報を含む通知」に対応する意味情報の属性は「個人へのリンク情報」であり、利用する個人情報は「位置情報」及び「スケジュール」であることを表す。
FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a data structure and a data example of a semantic information table stored in the access information storage unit 16 according to the present embodiment.
As shown in the figure, the semantic information table is a two-dimensional tabular data composed of rows and columns, and includes a column of items of semantic information types, semantic information attributes, and personal information to be used. Yes. The type of semantic information represents the content of the semantic information. The personal information to be used is a type of personal information used for generating semantic information. The attribute of semantic information is the attribute value of each semantic information, and the following three attribute values (1) link information to an individual, (2) link information to an anonymized individual, and (3) statistical processing information Can be taken. The link information is information for identifying an individual.
The data in the first row shown in FIG. 2 indicates that the attribute of the semantic information corresponding to the type of semantic information “type name of a product that is frequently purchased by men in their 40s together with the keyword“ X ”” is “statistical processing”. "Information" and the personal information to be used is "purchase history". The data in the second row indicates that the semantic information attribute corresponding to the type of semantic information “notification including position information when the status of the user with the specified ID changes to“ free ”” is “link information to an individual”. ", Indicating that the personal information to be used is" location information "and" schedule ".

図3は、本実施形態における利用範囲格納部18が記憶する利用範囲テーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。
図示するように、利用範囲テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、意味情報の属性と、利用範囲の各項目の列を有している。利用範囲は、意味情報を利用可能な個人情報利用者を表す。
図3に示す1行目のデータは、意味情報の属性「統計処理情報」に対応する利用範囲は「個人情報利用者によらず利用可能」であることを表す。また、2行目のデータは、意味情報の属性「匿名化した個人へのリンク情報」に対応する利用範囲は「ユーザと信頼関係を持つ個人情報利用者又は個人情報解析仲介サービス提供者が信頼性を保証する個人情報利用者のみ利用可能」であることを表す。また、3行目のデータは、意味情報の属性「個人へのリンク情報」に対応する利用範囲は「ユーザと信頼関係を持つ個人情報利用者のみ利用可能」であることを表す。
FIG. 3 is a schematic diagram illustrating a data structure and a data example of a usage range table stored in the usage range storage unit 18 according to the present embodiment.
As shown in the figure, the usage range table is two-dimensional tabular data composed of rows and columns, and includes attributes of semantic information and columns of items of usage ranges. The use range represents a personal information user who can use semantic information.
The data on the first line shown in FIG. 3 indicates that the usage range corresponding to the attribute “statistical processing information” of the semantic information is “available regardless of the personal information user”. The data on the second line indicates that the range of use corresponding to the attribute of semantic information “link information to anonymized individuals” is “trusted by a personal information user or a personal information analysis mediation service provider who has a trust relationship with the user. It can be used only by a personal information user who guarantees the sex ”. The data in the third row indicates that the use range corresponding to the attribute “link information to the individual” of the semantic information is “available only to users of personal information having a trust relationship with the user”.

図4は、本実施形態における利用範囲格納部18が記憶する信頼関係テーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。
図示するように、信頼関係テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、個人情報利用者IDと、ユーザIDの各項目の列を有している。個人情報利用者IDは、個人情報利用者を一意に識別する識別情報である。ユーザIDはユーザを一意に識別する識別情報である。信頼関係テーブルにおいて、各ユーザIDに対応している個人利用者IDがそのユーザと信頼関係を持つ個人情報利用者であることを表す。
図4に示す例では、ユーザID「001」と信頼関係を持つ個人情報利用者は「aaa」であることを表す。また、ユーザID「002」と信頼関係を持つ個人情報利用者は「aaa」及び「bbb」であることを表す。
FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a data structure and a data example of the trust relationship table stored in the use range storage unit 18 according to the present embodiment.
As shown in the figure, the trust relationship table is two-dimensional tabular data composed of rows and columns, and has columns of items of personal information user ID and user ID. The personal information user ID is identification information for uniquely identifying a personal information user. The user ID is identification information that uniquely identifies the user. In the trust relationship table, the individual user ID corresponding to each user ID represents a personal information user having a trust relationship with the user.
In the example illustrated in FIG. 4, the personal information user who has a trust relationship with the user ID “001” is “aaa”. The personal information users having a trust relationship with the user ID “002” are “aaa” and “bbb”.

図5は、本実施形態における利用範囲格納部18が記憶する個人情報利用者テーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。
図示するように、個人情報利用者テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、個人情報利用者IDと、個人情報利用者の属性と、応答回数の各項目の列を有している。個人情報利用者の属性は、各個人情報利用者の属性値であり、次の2つの属性値「個人情報解析仲介サービス提供者が信頼性を保証する個人情報利用者」と、「第三者」とを取りうる。応答回数は、解析要求に応じた回数を表す。
図5に示す1行目のデータは、個人情報利用者ID「aaa」に対応する属性は「第三者」であり、応答回数は「4」であることを表す。また、2行目のデータは、個人情報利用者ID「bbb」に対応する属性は「個人情報解析仲介サービス提供者が信頼性を保証する個人情報利用者」であり、応答回数は「5」であることを表す。また、3行目のデータは、個人情報利用者ID「ccc」に対応する属性は「第三者」であり、応答回数は「1」であることを表す。また、4行目のデータは、個人情報利用者ID「ddd」に対応する属性は「個人情報解析仲介サービス提供者が信頼性を保証する個人情報利用者」であり、応答回数は「3」であることを表す。
FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a data structure and a data example of the personal information user table stored in the use range storage unit 18 according to the present embodiment.
As shown in the figure, the personal information user table is a two-dimensional tabular data composed of rows and columns. The individual information user ID, the attributes of the personal information user, and the columns of each item of the response count are shown. Have. The attribute of the personal information user is an attribute value of each personal information user. The following two attribute values are “personal information user whose personal information analysis mediation service provider guarantees reliability” and “third party”. Can be taken. The number of responses represents the number of times corresponding to the analysis request.
The data in the first row shown in FIG. 5 indicates that the attribute corresponding to the personal information user ID “aaa” is “third party” and the number of responses is “4”. In the data on the second row, the attribute corresponding to the personal information user ID “bbb” is “personal information user whose reliability is guaranteed by the personal information analysis mediation service provider”, and the number of responses is “5”. It represents that. The data on the third line indicates that the attribute corresponding to the personal information user ID “ccc” is “third party” and the response count is “1”. In the data on the fourth row, the attribute corresponding to the personal information user ID “ddd” is “personal information user whose personal information analysis mediation service provider guarantees reliability”, and the number of responses is “3”. It represents that.

図6は、本実施形態におけるアクセス情報格納部16が記憶するユーザテーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。
図示するように、ユーザテーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、ユーザIDと、購入履歴と、位置情報と、スケジュールと、個人情報利用回数の各項目の列を有している。購入履歴は、購入履歴が格納されているアドレス(格納場所)である。位置情報は、位置情報が格納されているアドレス(格納場所)である。スケジュールは、スケジュールが格納されているアドレス(格納場所)である。個人情報利用回数は、個人情報解析装置1がユーザの個人情報を用いて意味情報を生成した回数を表す。
図6に示す1行目のデータは、ユーザID「001」に対応する購入履歴の格納場所は「http://xxx.xxx」であり、個人情報利用回数は「3」であることを表す。また、2行目のデータは、ユーザID「002」に対応する購入履歴の格納場所は「http://xxx.xxx」であり、個人情報利用回数は「4」であることを表す。3行目のデータは、ユーザID「003」対応する購入履歴の格納場所は「http://xxx.xxx」であり、位置情報の格納場所「http://yyy.yyy」であり、スケジュールの格納場所は「http://zzz.zzz」であり、個人情報利用回数は「10」あることを表す。
FIG. 6 is a schematic diagram illustrating a data structure and a data example of a user table stored in the access information storage unit 16 according to the present embodiment.
As shown in the figure, the user table is a two-dimensional tabular data composed of rows and columns, and includes columns for each item of user ID, purchase history, location information, schedule, and number of times personal information is used. is doing. The purchase history is an address (storage location) where the purchase history is stored. The position information is an address (storage location) where the position information is stored. The schedule is an address (storage location) where the schedule is stored. The number of times personal information is used represents the number of times the personal information analysis device 1 has generated semantic information using the user's personal information.
The data in the first row shown in FIG. 6 indicates that the purchase history storage location corresponding to the user ID “001” is “http://xxx.xxx” and the number of times personal information is used is “3”. . The data in the second row indicates that the purchase history storage location corresponding to the user ID “002” is “http://xxx.xxx” and the personal information usage count is “4”. In the data on the third line, the purchase history storage location corresponding to the user ID “003” is “http://xxx.xxx”, the location information storage location “http: //yyy.yyy”, and the schedule Is stored at “http: //zzz.zzz”, and the personal information usage count is “10”.

次に、図7を参照して、上述した個人情報解析装置1の動作を説明する。図7は、個人情報解析処理の手順を示すフローチャートである。
まず、ステップS1では、解析要求受信部11が、解析要求を個人情報利用者端末2から受信する。解析要求には、意味情報の種類と、個人情報利用者IDとが含まれる。以下、受信した意味情報の種類が「40歳代の男性がキーワード「ワイン」と一緒に購入する頻度の高い商品の種類名」である場合(例1)と、意味情報の種類が「指定したIDのユーザの状況が「暇」に遷移したときの位置情報を含む通知」である場合(例2)について説明する。なお、例1の場合は、解析要求にキーワード「ワイン」が含まれる。また、例2の場合には、解析要求に対象となるユーザIDが含まれる。
Next, the operation of the personal information analyzing apparatus 1 described above will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart showing a procedure of personal information analysis processing.
First, in step S <b> 1, the analysis request receiving unit 11 receives an analysis request from the personal information user terminal 2. The analysis request includes the type of semantic information and the personal information user ID. Hereinafter, when the type of semantic information received is “a type name of a product frequently purchased by a man in his 40s together with the keyword“ wine ”” (example 1), the type of semantic information is “specified” A case (example 2) will be described in which the ID user status is “notification including position information when transitioning to“ free ””. In the case of Example 1, the keyword “wine” is included in the analysis request. In the case of Example 2, the target user ID is included in the analysis request.

次に、ステップS2では、利用範囲判定部12が、解析要求を送信した個人情報利用者端末2が、解析要求のあった意味情報を利用できるか否かを判定する。具体的には、まず、利用範囲判定部12は、受信した意味情報の種類に対応する意味情報の属性を意味情報テーブルから取得する。例1の場合には、利用範囲判定部12は、意味情報の属性「統計処理情報」を意味情報テーブルから取得する。また、例2の場合は、利用範囲判定部12は、意味情報の属性「個人へのリンク情報」を意味情報テーブルから取得する。次に、利用範囲判定部12は、取得した意味情報の属性に対応する利用範囲を利用範囲テーブルから取得する。例1の場合には、利用範囲判定部12は、利用範囲「個人情報利用者によらず利用可能」を利用範囲テーブルから取得する。また、例2の場合は、利用範囲判定部12は、利用範囲「ユーザと信頼関係を持つ利用者のみ利用可能」を利用範囲テーブルから取得する。そして、利用範囲判定部12は、解析要求元の個人情報利用者が利用範囲内であるか否かを判定する。例1の場合は、利用範囲判定部12は、利用範囲が「個人情報利用者によらず利用可能」であるので、解析要求元の個人情報利用者に対して利用範囲内であると判定する。また、例2の場合は、利用範囲判定部12は、利用範囲が「ユーザと信頼関係を持つ個人情報利用者のみ利用可能」であるため、ステップS1で受信したユーザIDと個人情報利用者IDとの組が信頼関係テーブルに記憶されているかを判定する。そして、利用範囲判定部12は、ユーザIDと個人情報利用者IDとの組が信頼関係テーブルに記憶されている場合にのみ解析要求元の個人情報利用者が利用範囲内であると判定する。利用範囲内であると判定した場合は、ステップS4へ進む。一方、利用範囲外であると判定した場合は、ステップS3へ進む。   Next, in step S2, the use range determination unit 12 determines whether or not the personal information user terminal 2 that has transmitted the analysis request can use the semantic information requested for the analysis. Specifically, first, the usage range determination unit 12 acquires the attribute of semantic information corresponding to the type of received semantic information from the semantic information table. In the case of Example 1, the usage range determination unit 12 acquires the attribute “statistical processing information” of the semantic information from the semantic information table. In the case of Example 2, the use range determination unit 12 acquires the attribute “link information to the individual” of the semantic information from the semantic information table. Next, the usage range determination unit 12 acquires a usage range corresponding to the attribute of the acquired semantic information from the usage range table. In the case of Example 1, the usage range determination unit 12 acquires the usage range “available regardless of the personal information user” from the usage range table. In the case of Example 2, the usage range determination unit 12 acquires the usage range “available only to users who have a trust relationship with the user” from the usage range table. Then, the usage range determination unit 12 determines whether the personal information user of the analysis request source is within the usage range. In the case of Example 1, the usage range determination unit 12 determines that the usage request range is within the usage range for the personal information user of the analysis request source because the usage range is “available regardless of the personal information user”. . In the case of Example 2, the usage range determination unit 12 uses the user ID and the personal information user ID received in step S1 because the usage range is “available only to personal information users who have a trust relationship with the user”. Are stored in the trust relationship table. Then, the use range determination unit 12 determines that the personal information user of the analysis request source is within the use range only when a set of the user ID and the personal information user ID is stored in the trust relationship table. If it is determined that it is within the usage range, the process proceeds to step S4. On the other hand, if it is determined that it is outside the usage range, the process proceeds to step S3.

ステップS3では、応答部15が、意味情報を利用不可の旨を解析要求元の個人情報利用者端末2に通知する。   In step S3, the response unit 15 notifies the personal information user terminal 2 of the analysis request source that the semantic information cannot be used.

一方、ステップS4では、個人情報解析部13が、個人情報を用いて意味情報を生成する。具体的には、まず、個人情報取得部14が、受信した意味情報の種類に対応する利用する個人情報を意味情報テーブルから取得する。次に、個人情報取得部14は、取得した利用する個人情報の格納場所をユーザテーブルから取得する。そして、個人情報取得部14は、取得した格納場所から個人情報を取得する。例1の場合は、個人情報取得部14は、インターネットショッピングなどのサービスを提供するサービス提供者が管理するサービス提供装置3から各ユーザの購入履歴を取得する。例2の場合には、個人情報取得部14は、ユーザのスケジュールと位置情報を監視する。つまり、個人情報取得部14は、スケジュール管理サービスなどを提供するサービス提供者が管理するサービス提供装置3から、受信したユーザIDに対応するスケジュールと位置情報を一定時間毎に取得する。そして、個人情報解析部13が、取得した個人情報を用いて意味情報を生成する。例1の場合は、個人情報解析部13は、アドレス「http://xxx.xxx」に対応するサービス提供装置3から取得した購入履歴に基づいて「ワイン」と一緒に買われた商品の種類毎の割合を算出し、意味情報「ワインオープナー5%、チーズ3%、…」を生成する。例2の場合は、個人情報解析部13は、アドレス「http://zzz.zzz」サービス提供装置3から取得したスケジュールとアドレス「http://yyy.yyy」に対応するサービス提供装置3から取得した現在の位置情報に基づいて、現在位置と次の予定の予定地までの距離が近いが、次の予定までの時間に余裕があるときに「暇」と判定し、「暇」である旨と位置情報を含むメッセージを生成する。   On the other hand, in step S4, the personal information analysis unit 13 generates semantic information using the personal information. Specifically, first, the personal information acquisition unit 14 acquires personal information to be used corresponding to the type of received semantic information from the semantic information table. Next, the personal information acquisition unit 14 acquires the storage location of the acquired personal information to be used from the user table. Then, the personal information acquisition unit 14 acquires personal information from the acquired storage location. In the case of Example 1, the personal information acquisition unit 14 acquires purchase history of each user from the service providing device 3 managed by a service provider that provides services such as Internet shopping. In the case of Example 2, the personal information acquisition unit 14 monitors the user's schedule and position information. That is, the personal information acquisition unit 14 acquires the schedule and position information corresponding to the received user ID at regular intervals from the service providing apparatus 3 managed by a service provider that provides a schedule management service or the like. Then, the personal information analysis unit 13 generates semantic information using the acquired personal information. In the case of Example 1, the personal information analysis unit 13 types of products purchased together with “wine” based on the purchase history acquired from the service providing device 3 corresponding to the address “http://xxx.xxx”. The ratio for each is calculated, and semantic information “wine opener 5%, cheese 3%,...” Is generated. In the case of Example 2, the personal information analysis unit 13 receives the schedule acquired from the address “http: //zzz.zzz” service providing apparatus 3 and the service providing apparatus 3 corresponding to the address “http: //yyy.yyy”. Based on the acquired current position information, the distance between the current position and the next scheduled place is close, but when there is time to the next schedule, it is determined as "free" and is "free" Generates a message containing information and location information.

ステップS5では、応答部15が、ステップS4で生成された意味情報を解析要求元の個人情報利用者端末2に送信する。例1の場合、応答部15は、意味情報「ワインオープナー5%、チーズ3%、…」を個人情報利用者端末2に送信する。例2の場合、応答部15は、ユーザの位置情報を含む通知を個人情報利用者端末2に送信する。   In step S5, the response unit 15 transmits the semantic information generated in step S4 to the personal information user terminal 2 that is the analysis request source. In the case of Example 1, the response unit 15 transmits semantic information “wine opener 5%, cheese 3%,...” To the personal information user terminal 2. In the case of Example 2, the response unit 15 transmits a notification including the position information of the user to the personal information user terminal 2.

ステップS6では、課金情報計数部17が、各ユーザに対して個人情報を用いて意味情報を生成した回数を計数する。具体的には、課金情報計数部17は、ステップS4の処理において個人情報を利用したユーザのユーザIDに対応する個人情報利用回数をユーザテーブルから取得し、取得した個人情報利用回数に1を加算する。そして、課金情報計数部17は、加算した個人情報利用回数をユーザテーブルに書き込む。また、課金情報計数部17は、意味情報を提供した個人情報利用者に対して解析要求に応じた回数を計数する。具体的には、課金情報計数部17は、ステップS1で受信した個人情報利用者IDに対応する応答回数を個人情報利用者テーブルから取得し、取得した応答回数に1を加算する。そして、課金情報計数部17は、加算した応答回数を個人情報利用者テーブルに書き込む。   In step S6, the billing information counting unit 17 counts the number of times semantic information has been generated for each user using personal information. Specifically, the billing information counting unit 17 acquires the personal information usage count corresponding to the user ID of the user who used the personal information in the process of step S4 from the user table, and adds 1 to the acquired personal information usage count. To do. Then, the billing information counting unit 17 writes the added personal information usage count in the user table. Further, the billing information counting unit 17 counts the number of times corresponding to the analysis request to the personal information user who provided the semantic information. Specifically, the billing information counting unit 17 acquires the response count corresponding to the personal information user ID received in step S1 from the personal information user table, and adds 1 to the acquired response count. Then, the billing information counting unit 17 writes the added response count in the personal information user table.

これにより、個人情報解析仲介サービスを提供する個人情報解析仲介サービス提供者は、個人情報利用者テーブルに格納されている応答回数に基づいて個人情報利用者に課金することができる。また、個人情報解析仲介サービス提供者は、ユーザテーブルに格納されている個人情報利用回数に基づいて、個人情報利用者に課金した利益の一部をユーザに支払うことができる。
また、例1の場合、個人情報利用者は、取得した意味情報に基づいてスーパーの商品陳列のレイアウトなどに利用することができる。また、例2の場合、個人情報利用者は、意味情報「ユーザが「暇」である通知」を受けると、そのユーザの現在位置から利用可能なサービスを通知する広告メールをそのユーザの携帯端末などへ送信することができる。
Accordingly, the personal information analysis mediation service provider that provides the personal information analysis mediation service can charge the personal information user based on the number of responses stored in the personal information user table. Further, the personal information analysis mediation service provider can pay the user a part of the profit charged to the personal information user based on the number of times personal information is stored in the user table.
In the case of Example 1, the personal information user can use the information for the layout of the supermarket product display based on the acquired semantic information. Further, in the case of Example 2, when the personal information user receives the semantic information “notification that the user is“ free ””, the personal information user receives an advertisement mail for notifying the service available from the current position of the user. It can be sent to.

このように、本実施形態によれば、各ユーザの個人情報が格納されている格納場所を記憶し、格納場所から取得した個人情報を用いて意味情報を生成する。そして、生成した意味情報を要求元である個人情報利用者端末2に送信するので、ユーザからの許諾を得ていない利用者に対して、個人情報をもとに生成された意味情報を提供することができる
また、意味情報の利用範囲を設定しているため、例えば、第三者にユーザを特定する個人情報が漏洩することを防ぐことができる。
また、各ユーザに対して個人情報を利用した回数を計数しているため、個人情報の利用回数に応じてユーザに報酬を支払うことができる。これにより、ユーザにメリットが生じ、個人情報利用の許諾を得やすくなる。また、個人情報利用者は、個人情報解析仲介サービスを利用することで、ユーザからの個人情報の収集や個人情報利用のための契約が不要になり、また、個人情報を管理することなく、個人情報から抽出されるマーケティング情報などの価値の高い意味情報を利用することができる。
Thus, according to the present embodiment, the storage location where the personal information of each user is stored is stored, and the semantic information is generated using the personal information acquired from the storage location. Then, since the generated semantic information is transmitted to the requesting personal information user terminal 2, the semantic information generated based on the personal information is provided to a user who has not obtained permission from the user. Moreover, since the use range of the semantic information is set, for example, it is possible to prevent leakage of personal information that identifies the user to a third party.
Further, since the number of times personal information is used for each user is counted, the user can be paid in accordance with the number of times personal information is used. Thereby, a merit arises for a user and it becomes easy to obtain permission for the use of personal information. In addition, by using the personal information analysis mediation service, personal information users do not need to collect personal information from users and contracts for using personal information, and without having to manage personal information, High-value semantic information such as marketing information extracted from information can be used.

次に、この発明の第2の実施形態による個人情報解析装置について説明する。
図7は、本実施形態における個人情報解析装置100の機能構成を示すブロック図である。図7に示すとおり、個人情報解析装置100は、図1に示す構成に加えて、メール転送部109を備えている。
メール転送部109は、個人情報利用者端末2からメール転送要求を受信する。メール転送要求は、ユーザIDとメールを含むメッセージである。そして、メール転送部109は、受信したユーザIDに対応するメールアドレスをユーザテーブルから取得して、取得したメールアドレス宛に受信したメールを転送する。なお、メール転送部109は、メール転送要求にユーザIDが含まれていない場合には、全てのユーザ端末4に対してメールを転送してもよい。或いは、メール転送部109は、メール転送要求に生成した意味情報の識別情報が含まれている場合には、その意味情報の生成に用いた個人情報に対応するメールアドレスをアクセス情報格納部106から読み出し、当該メールアドレスに対して受信したメールを送信してもよい。つまり、メール転送部109は、応答部105が送信した意味情報の生成に用いた個人情報に対応するメールアドレスをアクセス情報格納部106から読み出し、当該メールアドレスに対してそのメールを送信する。
Next explained is a personal information analyzing apparatus according to the second embodiment of the invention.
FIG. 7 is a block diagram showing a functional configuration of the personal information analyzing apparatus 100 in the present embodiment. As shown in FIG. 7, the personal information analyzing apparatus 100 includes a mail transfer unit 109 in addition to the configuration shown in FIG. 1.
The mail transfer unit 109 receives a mail transfer request from the personal information user terminal 2. The mail transfer request is a message including a user ID and mail. The mail transfer unit 109 acquires a mail address corresponding to the received user ID from the user table, and transfers the received mail to the acquired mail address. The mail transfer unit 109 may transfer the mail to all the user terminals 4 when the user ID is not included in the mail transfer request. Alternatively, when the identification information of the semantic information generated in the mail transfer request is included in the mail transfer unit 109, the mail transfer unit 109 obtains the mail address corresponding to the personal information used to generate the semantic information from the access information storage unit 106. You may read and send the received mail to the mail address. That is, the mail transfer unit 109 reads the mail address corresponding to the personal information used to generate the semantic information transmitted by the response unit 105 from the access information storage unit 106, and transmits the mail to the mail address.

図8は、本実施形態におけるアクセス情報格納部106が記憶するユーザテーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。
図示するように、本実施形態におけるユーザテーブルは、図5に示す項目に加えて、メールアドレスの項目がある。つまり、ユーザテーブルは、ユーザ毎のメールアドレスを更に記憶している。
FIG. 8 is a schematic diagram illustrating a data structure and a data example of a user table stored in the access information storage unit 106 according to the present embodiment.
As shown in the figure, the user table in the present embodiment includes an item of mail address in addition to the items shown in FIG. That is, the user table further stores a mail address for each user.

これにより、個人情報利用者端末2は、ユーザのメールアドレスを知らない場合であっても、取得した意味情報に関するメールを、その意味情報の生成元である個人情報に対応するユーザに送信することができる。例えば、例1の場合、個人情報利用者端末2は、意味情報「ワインオープナー5%、チーズ3%、…」に基づいてワインオープナーの広告メールを、その意味情報の生成元となる個人情報を提供したユーザに送信することができる。また、例2の場合、個人情報利用者端末2は、意味情報「ユーザが「暇」である通知」を受けると、そのユーザの現在位置から利用可能なサービスを通知する広告メールをそのユーザのユーザ端末4へ送信することができる。   As a result, even if the personal information user terminal 2 does not know the user's email address, the personal information user terminal 2 transmits an email about the acquired semantic information to the user corresponding to the personal information from which the semantic information is generated. Can do. For example, in the case of Example 1, the personal information user terminal 2 sends a wine opener advertisement mail based on the semantic information “Wine Opener 5%, Cheese 3%,...” And the personal information that is the generation source of the semantic information. It can be sent to the user who provided it. Further, in the case of Example 2, when the personal information user terminal 2 receives the semantic information “notification that the user is“ free ””, the personal information user terminal 2 sends an advertisement mail notifying the user of a service available from the current position of the user. It can be transmitted to the user terminal 4.

このように、本実施形態によれば、個人情報利用者端末2は、ユーザのメールアドレスを知らなくても広告メールなどをユーザに送信することができる。また、ユーザのメールアドレスが個人情報利用者に漏洩することを防ぐことができる。   Thus, according to the present embodiment, the personal information user terminal 2 can transmit an advertisement mail or the like to the user without knowing the user's mail address. Further, it is possible to prevent the user's email address from leaking to the personal information user.

また、図7に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、個人情報解析処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
Further, a personal information analysis process is performed by recording a program for realizing each step shown in FIG. 7 on a computer-readable recording medium, causing the computer system to read and execute the program recorded on the recording medium. May be performed. Here, the “computer system” may include an OS and hardware such as peripheral devices.
Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used.
The “computer-readable recording medium” means a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, a writable nonvolatile memory such as a flash memory, a portable medium such as a CD-ROM, a hard disk built in a computer system, etc. This is a storage device.

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory))のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
Further, the “computer-readable recording medium” means a volatile memory (for example, DRAM (Dynamic DRAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted through a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. Random Access Memory)), etc., which hold programs for a certain period of time.
The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, and what is called a difference file (difference program) may be sufficient.

以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、本実施形態では、個人情報として購入履歴と位置情報とスケジューラとを用いているが、例えば、ユーザの年齢、住所、性別、趣味、経歴、サービス使用履歴、プレゼンス情報、位置、ユーザの身の回りにありユーザにリンク可能な各種センシング情報(体温、血圧、加速度、照度、など)、ユーザに関する画像、動画、音声、テキスト、匿名で公開しているブログ(Weblog)などへのリンク等を用いてもよい。
また、本実施形態では、個人情報利用者端末2、サービス提供装置3、ユーザ端末4をそれぞれ1台として説明しているが、複数でもよい。
また、個人情報利用者が使用するユーザIDは、ユーザへリンク不可能なユーザIDであってもよい。この場合、個人情報解析装置1又は100は、個人情報利用者が利用するユーザIDとユーザへリンク可能なIDとを対応付けるテーブルを記憶する。
As described above, the embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to the above, and various design changes and the like can be made without departing from the scope of the present invention. It is possible to
For example, in the present embodiment, purchase history, location information, and a scheduler are used as personal information. For example, the user's age, address, gender, hobby, career, service usage history, presence information, location, and personal use of the user. Using various sensing information (body temperature, blood pressure, acceleration, illuminance, etc.), images related to the user, video, audio, text, links to anonymously published blogs (Weblogs), etc. Also good.
In this embodiment, the personal information user terminal 2, the service providing apparatus 3, and the user terminal 4 are described as one unit, but a plurality of personal information user terminal 2, service providing device 3, and user terminal 4 may be provided.
The user ID used by the personal information user may be a user ID that cannot be linked to the user. In this case, the personal information analysis device 1 or 100 stores a table that associates a user ID used by a personal information user with an ID that can be linked to the user.

本発明の実施形態による個人情報解析装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the personal information analysis apparatus by embodiment of this invention. 本実施形態におけるアクセス情報格納部が記憶する意味情報テーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。It is the schematic which shows the data structure and data example of a semantic information table which the access information storage part in this embodiment memorize | stores. 本実施形態における利用範囲格納部が記憶する利用範囲テーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。It is the schematic which shows the data structure and data example of the utilization range table which the utilization range storage part in this embodiment memorize | stores. 本実施形態における利用範囲格納部が記憶する信頼関係テーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。It is the schematic which shows the data structure and data example of the trust relationship table which the utilization range storage part in this embodiment memorize | stores. 本実施形態におけるアクセス情報格納部が記憶する個人情報利用者テーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。It is the schematic which shows the data structure and data example of a personal information user table which the access information storage part in this embodiment memorize | stores. 本実施形態におけるアクセス情報格納部が記憶するユーザテーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。It is the schematic which shows the data structure and data example of a user table which the access information storage part in this embodiment memorize | stores. 本実施形態における個人情報解析仲介処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the personal information analysis mediation process in this embodiment. 本実施形態における個人情報解析装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the personal information analysis apparatus in this embodiment. 本実施形態におけるアクセス情報格納部が記憶するユーザテーブルのデータ構造とデータ例を示す概略図である。It is the schematic which shows the data structure and data example of a user table which the access information storage part in this embodiment memorize | stores.

符号の説明Explanation of symbols

1…個人情報解析仲介装置 2…個人情報利用者端末 3…サービス提供装置 4…ユーザ端末 11,101…解析要求受信部 12,102…利用範囲判定部 13,103…個人情報解析部 14,104…個人情報取得部 15,105…応答部 16,106…アクセス情報格納部 17,107課金情報係数部 18,108…利用範囲格納部 109…メール転送部   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Personal information analysis mediation apparatus 2 ... Personal information user terminal 3 ... Service provision apparatus 4 ... User terminal 11, 101 ... Analysis request receiving part 12, 102 ... Usage range determination part 13, 103 ... Personal information analysis part 14, 104 ... Personal information acquisition unit 15, 105 ... Response unit 16, 106 ... Access information storage unit 17, 107 Accounting information coefficient unit 18, 108 ... Usage range storage unit 109 ... Mail transfer unit

Claims (6)

個人情報を元に生成され且つ個人情報そのものを含まない情報である意味情報を生成する個人情報解析装置であって、
ユーザの個人情報が格納されている格納場所を記憶するアクセス情報格納部と、
個人情報利用者の端末から意味情報の種類を受信する解析要求受信部と、
前記解析要求受信部により受信された前記意味情報の種類に対応する個人情報の格納場所をアクセス情報格納部から取得し、取得した前記格納場所から個人情報を取得する個人情報取得部と、
前記個人情報取得部により取得された前記個人情報を用いて前記意味情報を生成する個人情報解析部と、
前記個人情報解析部により生成された前記意味情報を前記個人情報利用者の端末に送信する応答部と、
前記意味情報の種類毎に、当該意味情報の利用範囲を記憶する利用範囲格納部と、
前記解析要求受信部により受信した前記意味情報の種類に対応する利用範囲を前記利用範囲格納部から取得し、前記個人情報利用者が当該利用範囲内であるか否かを判定する利用範囲判定部と、
を備え
前記個人情報解析部は、前記利用範囲判定部により前記個人情報利用者が前記利用範囲内であると判定された場合にのみ意味情報を生成することを特徴とする個人情報解析装置。
A personal information analysis device that generates semantic information that is generated based on personal information and does not include personal information itself,
An access information storage unit for storing a storage location where personal information of the user is stored;
An analysis request receiver that receives the type of semantic information from the terminal of the personal information user;
A personal information acquisition unit that acquires a storage location of personal information corresponding to the type of semantic information received by the analysis request reception unit from an access information storage unit, and acquires personal information from the acquired storage location;
A personal information analysis unit that generates the semantic information using the personal information acquired by the personal information acquisition unit;
A response unit that transmits the semantic information generated by the personal information analysis unit to the terminal of the personal information user;
For each type of semantic information, a usage range storage unit that stores a usage range of the semantic information;
Usage range determination unit that acquires a usage range corresponding to the type of the semantic information received by the analysis request reception unit from the usage range storage unit and determines whether the personal information user is within the usage range. When,
Equipped with a,
The personal information analyzing section, the use range determination unit by the personal information user personal information analyzing apparatus characterized that you generate semantic information only when it is determined to be within the available range.
前記利用範囲格納部は、前記利用範囲として、前記個人情報利用者がどのような者であれば当該個人情報を利用することが可能であるかを表す情報を記憶することを特徴とする、請求項1に記載の個人情報解析装置。  The usage range storage unit stores, as the usage range, information indicating what kind of person the personal information user can use the personal information. Item 2. The personal information analysis device according to Item 1. 前記ユーザの個人情報を用いて意味情報を生成した回数と、前記個人情報利用者に対して意味情報を提供した回数とをカウントする課金情報計数部を備えることを特徴とする請求項1または2に記載の個人情報解析装置。   3. A billing information counting unit that counts the number of times semantic information is generated using personal information of the user and the number of times semantic information is provided to the personal information user. The personal information analysis device described in 1. 前記アクセス情報格納部は、前記ユーザ毎のメールアドレスを更に記憶しており、
前記個人情報利用者の端末からのメールに基づき、前記応答部が送信した前記意味情報の生成に用いた前記個人情報に対応する前記メールアドレスを前記アクセス情報格納部から読み出し、当該メールアドレスに対して前記メールを送信するメール転送部を備える
ことを特徴とする請求項1から3いずれか1項に記載の個人情報解析装置。
The access information storage unit further stores a mail address for each user,
Based on the email from the personal information user's terminal, the email address corresponding to the personal information used to generate the semantic information transmitted by the response unit is read from the access information storage unit, and the email address The personal information analysis apparatus according to claim 1, further comprising a mail transfer unit that transmits the mail.
ユーザの個人情報が格納されている格納場所を記憶するアクセス情報格納部を備える個人情報解析装置における個人情報解析方法であって、
前記個人情報解析装置が、個人情報を元に生成され且つ個人情報そのものを含まない情報である意味情報の種類を、個人情報利用者の端末から受信する受信ステップと、
前記個人情報解析装置が、前記受信ステップにおいて受信された前記意味情報の種類に対応する個人情報の格納場所を前記アクセス情報格納部から取得し、取得した前記格納場所から個人情報を取得する個人情報取得ステップと、
前記個人情報解析装置が、前記個人情報取得ステップにおいて取得された前記個人情報を用いて前記意味情報を生成する個人情報解析ステップと、
前記個人情報解析装置が、前記個人情報解析ステップにおいて生成された前記意味情報を前記個人情報利用者の端末に送信するステップと、
前記個人情報解析装置が、前記受信ステップにおいて受信した前記意味情報の種類に対応する利用範囲を、前記意味情報の種類毎に当該意味情報の利用範囲を記憶する利用範囲格納部から取得し、前記個人情報利用者が当該利用範囲内であるか否かを判定する利用範囲判定ステップと、
を有し、
前記個人情報解析装置は、前記個人情報解析ステップにおいて、前記利用範囲判定ステップにおいて前記個人情報利用者が前記利用範囲内であると判定された場合にのみ前記意味情報を生成することを特徴とする個人情報解析方法。
A personal information analysis method in a personal information analysis apparatus comprising an access information storage unit for storing a storage location where personal information of a user is stored,
A receiving step of the personal information analyzing apparatus, a kind of semantic information is information that does not contain the generated and personal information itself based on personal information, received from the terminal personal information user,
Personal information the personal information analyzing apparatus, obtains the storage location of the personal information corresponding to the type of the semantic information received in the receiving step from the access information storage unit, acquires the personal information from the acquired storage location An acquisition step;
The personal information analyzing apparatus, and personal information analyzing step of generating the semantic information by using the personal information acquired in the personal information acquiring step,
The personal information analyzing device transmitting the semantic information generated in the personal information analyzing step to the terminal of the personal information user;
The personal information analyzer acquires a usage range corresponding to the type of semantic information received in the receiving step from a usage range storage unit that stores the usage range of the semantic information for each type of semantic information, A usage range determination step for determining whether or not the personal information user is within the usage range;
I have a,
The personal information analyzing device generates the semantic information only when the personal information user is determined to be within the usage range in the usage range determination step in the personal information analysis step. Personal information analysis method.
ユーザの個人情報が格納されている格納場所を記憶するアクセス情報格納部を備えるコンピュータに、
個人情報を元に生成され且つ個人情報そのものを含まない情報である意味情報の種類を個人情報利用者の端末から受信する受信ステップと、
受信した前記意味情報の種類に対応する個人情報の格納場所を前記アクセス情報格納部から取得し、取得した前記格納場所から個人情報を取得するステップと、
取得した前記個人情報を用いて前記意味情報を生成する個人情報解析ステップと、
生成した前記意味情報を前記個人情報利用者の端末に送信するステップと、
前記受信ステップにおいて受信した前記意味情報の種類に対応する利用範囲を、前記意味情報の種類毎に当該意味情報の利用範囲を記憶する利用範囲格納部から取得し、前記個人情報利用者が当該利用範囲内であるか否かを判定する利用範囲判定ステップと、
をコンピュータに実行させ
前記個人情報解析ステップにおいて、前記コンピュータに対し、前記利用範囲判定ステップにおいて前記個人情報利用者が前記利用範囲内であると判定された場合にのみ前記意味情報を生成させるためのプログラム。
In a computer comprising an access information storage unit for storing a storage location where personal information of a user is stored,
A receiving step of receiving from the personal information user's terminal a type of semantic information that is generated based on the personal information and does not include the personal information itself ;
Acquiring personal information to the storage location of the personal information corresponding to the type of said received semantic information obtained from the access information storage unit, from the acquired storage location,
A personal information analysis step of generating the semantic information using the acquired personal information ;
Transmitting the generated semantic information to the terminal of the personal information user;
The usage range corresponding to the type of semantic information received in the receiving step is acquired from a usage range storage unit that stores the usage range of the semantic information for each type of semantic information, and the personal information user uses the usage range. A use range determination step for determining whether or not the range is within the range;
To the computer ,
Wherein the personal information analyzing step, to said computer, said application range determining order of the program to generate the semantic information only if the personal information user is determined to be within the available range in the step.
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