JP6302126B1 - 情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】データベースに関する新規技術の提供。【解決手段】システム（５０）は、第一及び第二データベースに基づくデータベースを生成する。第一データベース（１５１）は、第一グループの構成体毎に特徴データを有し、第二データベース（３５１）は、第二グループの構成体毎に特徴データを有する。システムは、第一グループと第二グループとの間の構成体のペアの複数を、複数のクラスタに分割し、クラスタ情報を提供する。更に、クラスタ情報に基づき第一データベースの特徴データをクラスタ毎に統合する第一生成部（１０）から、クラスタ毎の第一統合特徴データを取得する。更に、クラスタ情報に基づき第二データベースの特徴データをクラスタ毎に統合する第二生成部（３０）から、クラスタ毎の第二統合特徴データを取得する。そして、同一クラスタの第一及び第二統合特徴データを結合したデータをクラスタ毎に有する結合データベース（５５１）を生成する。【選択図】図１

Description

本開示は、情報処理システム及び情報処理方法に関する。

従来、商品の販売データに基づき顧客の購買行動を解析することが行われている。商業活動に役立てるために、顧客によるマスメディアやネットワークコンテンツへの接触行動を解析することも行われている。

アンケート形式や対面での質問形式により、顧客の購買行動、マスメディア／ネットワークコンテンツへの接触行動、及び、ライフスタイル等の多様な情報を収集することも行われている。

近年では、こうした顧客に関するデータを備える巨大なデータベースを、各企業が有している。しかしながら、各企業は、個人情報保護を主な理由として、これらの顧客に関するデータを外部に提供することに消極的である。これらのデータは、それを保有する企業から外部に提供される場合、暗号化されて提供されたり、顧客の特定に繋がる情報が大幅に削除されて提供されたり、意図的に誤り（ノイズ）を含むように変更された状態で提供されたりする（特許文献１参照）。

特開２０１４−１０９６４７号公報

上述したように、データ保有企業からの顧客に関するデータの提供は、個人情報保護の観点から限られている。このため、従来技術によれば、社会に存在する各種データを有効に活用することが難しい。

そこで、本開示の一側面では、社会に存在する各種データを有効活用可能なデータベースに関する新規技術を提供できることが望ましい。

本開示の一側面に係る情報処理システムは、第一及び第二データベースに基づく新たなデータベースを生成する情報処理システムである。第一データベースは、第一グループの構成体毎に、当該構成体の第一の特徴を表す特徴データを有する。第二データベースは、第二グループの構成体毎に、当該構成体の第二の特徴を表す特徴データを有する。

本開示の一側面によれば、情報処理システムは、クラスタリング部と、第一取得部と、第二取得部と、結合部と、を備える。クラスタリング部は、第一グループと第二グループとの間の構成体のペアであってペアに属する二つの構成体が互いに少なくとも対応する構成体ペアの複数を、複数のクラスタに分割し、複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを表すクラスタ情報を提供するように構成される。

上述のように、一つの構成体ペアは、互いに少なくとも対応する第一グループの構成体と第二グループの構成体とのペアである。ここでの用語「少なくとも対応する」は、「一致する」を概念に含む。従って、一つの構成体ペアに属する第一グループの構成体及び第二グループの構成体の実体は、単一の実体であってもよい。例えば、複数の構成体ペアの夫々は、実体が同一であると推定される構成体のペアであり得る。構成体ペアが、実体が同一である構成体のペアである場合、「複数の構成体ペア」は、「第一グループと第二グループとの間で共通する複数の構成体」と読み替えられてもよい。

第一取得部は、第一生成部からクラスタ毎の第一統合特徴データを取得するように構成される。第一生成部は、クラスタリング部から取得したクラスタ情報に基づき、第一データベースが有する複数の構成体ペアに対応する特徴データを、クラスタ毎に統計処理によって統合し、それによりクラスタ毎に統合された特徴データとしての第一統合特徴データを生成するように構成される。

第二取得部は、第二生成部からクラスタ毎の第二統合特徴データを取得するように構成される。第二生成部は、クラスタリング部から取得したクラスタ情報に基づき、第二データベースが有する複数の構成体ペアに対応する特徴データを、クラスタ毎に統計処理によって統合し、それによりクラスタ毎に統合された特徴データとしての第二統合特徴データを生成するように構成される。

結合部は、第一取得部が取得したクラスタ毎の第一統合特徴データと、第二取得部が取得したクラスタ毎の第二統合特徴データと、に基づき、新たなデータベースとして、同一クラスタの第一統合特徴データと第二統合特徴データとを結合した結合データをクラスタ毎に有する結合データベースを生成するように構成される。

この情報処理システムによれば、第一データベース及び第二データベースが有する加工なしの特徴データを入手することができなくても、第一統合特徴データ及び第二統合特徴データを有意義に結合して、第一データベースと第二データベースとの結合データベースに対応した、有意義な結合データベースを生成することができる。

この情報処理システムによって生成される結合データベースの特徴データは、第一及び第二データベースにおける特徴データをクラスタ毎に統計処理により統合した第一及び第二統合特徴データである。このため、本開示の情報処理システムによれば、個人情報を保護できる。従って、本開示の一側面によれば、社会に存在する各種データを有効活用可能なデータベースに関する新規技術を提供可能である。

本開示の一側面によれば、第一及び第二グループの構成体は、消費者であってもよい。この場合、第一データベースは、第一グループの消費者毎に、当該消費者の第一の特徴を表す特徴データを有し、第二データベースは、第二グループの消費者毎に、当該消費者の第二の特徴を表す特徴データを有し得る。

本開示の一側面によれば、第一グループの構成体の夫々には、個別の第一の識別コードが割り当てられてもよい。第一データベースは、第一グループの構成体毎の特徴データを、構成体の第一の識別コードと関連付けて記憶してもよい。第二グループの構成体の夫々には、個別の第二の識別コードが割り当てられてもよい。第二データベースは、第二グループの構成体毎の特徴データを、当該構成体の第二の識別コードと関連付けて記憶してもよい。

本開示の一側面によれば、クラスタリング部は、第一の識別コードと第二の識別コードとの対応関係を表す情報に基づき、上記複数の構成体ペアを特定して、複数の構成体ペアを、複数のクラスタに分割してもよい。クラスタリング部は、第一生成部に、複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを第一の識別コードと関連付けて表すクラスタ情報を提供してもよい。クラスタリング部は、第二生成部に、複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを第二の識別コードと関連付けて表すクラスタ情報を提供してもよい。

本開示の一側面によれば、第一及び第二データベースは、第一データベースと第二データベースとの間で共通する識別コードを用いて、各構成体の特徴データを、対応する構成体の識別コードと関連付けて記憶してもよい。クラスタリング部は、複数の構成体ペアとして、第一データベースと第二データベースとの間で同一の識別コードが関連付けられた特徴データのペアに対応する構成体ペアの複数を、複数のクラスタに分割し、クラスタ情報として、第一及び第二生成部に、複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを識別コードと関連付けて表すクラスタ情報を提供するように構成されてもよい。

本開示の一側面によれば、第一生成部は、第一グループに属する複数の構成体の夫々に関し、当該構成体の個人情報を特定関数で秘匿化／ハッシュ化し、第一グループに属する複数の構成体のリストであって、構成体毎の秘匿値／ハッシュ値を含むリストを、クラスタリング部に提供するように構成されてもよい。

第二生成部は、第二グループに属する複数の構成体の夫々に関し、当該構成体の個人情報を上記特定関数で秘匿化／ハッシュ化し、第二グループに属する複数の構成体のリストであって、構成体毎の秘匿値／ハッシュ値を含むリストを、クラスタリング部に提供するように構成されてもよい。

クラスタリング部は、第一生成部から取得したリストに含まれる秘匿値／ハッシュ値及び第二生成部から取得したリストに含まれる秘匿値／ハッシュ値に基づいて、複数の構成体ペアを特定し、第一及び第二生成部に、複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを秘匿値／ハッシュ値と関連付けて表すクラスタ情報を提供してもよい。

本開示の一側面によれば、クラスタリング部は、複数の構成体ペアを、複数の構成体ペア間の類似度に基づき、複数のクラスタに分割するように構成されてもよい。このような類似度に基づくクラスタリングによれば、似た構成体の特徴データを統合することができるため、クラスタ毎の特徴データの統合によっても価値のある情報が失われるのを抑えることができ、より有意義な結合データベースを生成することができる。

本開示の一側面によれば、クラスタリング部は、複数の構成体ペア間の第一及び第二の特徴の少なくとも一方に関する類似度を特定可能な類似度情報を取得するように構成されてもよい。この場合、クラスタリング部は、取得した類似度情報に基づき、複数の構成体ペアを、第一及び第二の特徴の少なくとも一方が類似する構成体ペアをまとめるように、複数のクラスタに分割するように構成されてもよい。

本開示の一側面によれば、第一生成部は、第一グループに属する複数の構成体のリストであって、第一の特徴に関する複数の構成体間の類似度を表すリストを、クラスタリング部に提供するように構成されてもよい。第二生成部は、第二グループに属する複数の構成体のリストであって、第二の特徴に関する複数の構成体間の類似度を表すリストを、クラスタリング部に提供するように構成されてもよい。この場合、クラスタリング部は、第一生成部及び第二生成部から取得したリストに基づいて、複数の構成体ペアを、第一及び第二の特徴が類似する構成体をまとめるように、複数のクラスタに分割する構成にされてもよい。

本開示の一側面によれば、第一生成部は、第一グループに属する複数の構成体のリストであって、構成体毎の第一の属性値を含むリストを、クラスタリング部に提供するように構成されてもよい。第二生成部は、第二グループに属する複数の構成体のリストであって、構成体毎の第二の属性値を含むリストを、クラスタリング部に提供するように構成されてもよい。この場合、クラスタリング部は、第一及び第二の属性値の少なくとも一方に基づき、複数の構成体ペア間の類似度を判定し、判定した類似度に基づき、複数の構成体ペアを、複数のクラスタに分割するように構成され得る。

本開示の一側面によれば、上記情報処理システムが備えるクラスタリング部、第一取得部、第二取得部、及び結合部の少なくとも一つとしての機能をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。コンピュータプログラムは、コンピュータ読取可能な一時的でない記録媒体に格納され得る。

本開示の一側面によれば、第一データベースを備える第一の外部システム、及び、第二データベースを備える第二の外部システムと通信可能な情報処理システムが提供されてもよい。この情報処理システムは、第一の外部システムから第一グループに属する複数の構成体のリストを取得し、更には、第二の外部システムから第二グループに属する複数の構成体のリストを取得し、取得したリストに基づいて、第一グループと第二グループとの間の構成体のペアであってペアに属する二つの構成体が互いに少なくとも対応する構成体ペアの複数を、複数のクラスタに分割し、複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを表すクラスタ情報を、第一及び第二の外部システムに提供するクラスタリング部を備えていてもよい。

第一の外部システムは、クラスタリング部から取得したクラスタ情報に基づき、第一データベースが有する複数の構成体ペアに対応する特徴データをクラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより生成したクラスタ毎の第一統合特徴データを、情報処理システムに提供するように構成されてもよい。情報処理システムは、第一の外部システムからクラスタ毎の第一統合特徴データを取得する第一取得部を備えていてもよい。

第二の外部システムは、クラスタリング部から取得したクラスタ情報に基づき、第二データベースが有する複数の構成体ペアに対応する特徴データをクラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより生成したクラスタ毎の第二統合特徴データを、情報処理システムに提供するように構成されてもよい。情報処理システムは、第二の外部システムからクラスタ毎の第二統合特徴データを取得する第二取得部を備えていてもよい。

情報処理システムは、第一取得部が取得したクラスタ毎の第一統合特徴データと、第二取得部が取得したクラスタ毎の第二統合特徴データと、に基づき、同一クラスタの第一統合特徴データと第二統合特徴データとを結合した結合データをクラスタ毎に有する結合データベースを生成する結合部を備えていてもよい。

本開示の一側面によれば、第一データベースを備える外部システムと通信可能に構成された、第二データベースを備える情報処理システムが提供されてもよい。この情報処理システムは、クラスタリング部と、取得部と、生成部と、結合部と、を備えることができる。クラスタリング部は、第一グループと第二グループとの間の構成体のペアであってペアに属する二つの構成体が互いに少なくとも対応する構成体ペアの複数を、複数のクラスタに分割し、複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを表すクラスタ情報を、外部システムに提供する。

外部システムは、クラスタリング部から受信したクラスタ情報に基づき、第一データベースが有する複数の構成体ペアに対応する特徴データをクラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより生成したクラスタ毎の第一統合特徴データを、情報処理システムに提供する。取得部は、外部システムからクラスタ毎の第一統合特徴データを取得する。

生成部は、クラスタ情報に基づき、第二データベースが有する複数の構成体ペアに対応する特徴データを、クラスタ毎に統計処理によって統合することにより、クラスタ毎の第二統合特徴データを生成する。結合部は、取得部が取得したクラスタ毎の第一統合特徴データと、生成部が生成したクラスタ毎の第二統合特徴データと、に基づき、同一クラスタの第一統合特徴データと第二統合特徴データとを結合した結合データをクラスタ毎に有する結合データベースを生成する。

本開示の一側面によれば、第一及び第二データベースに基づく新たなデータベースを生成するための情報処理方法が提供されてもよい。この方法は、第一グループと第二グループとの間の構成体のペアであってペアに属する二つの構成体が互いに少なくとも対応する構成体ペアの複数を、複数のクラスタに分割して、複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを表すクラスタ情報を提供するクラスタリング手順と、クラスタリング手順により提供されるクラスタ情報に基づき、第一データベースが有する複数の構成体ペアに対応する特徴データを、クラスタ毎に統計処理によって統合し、それによりクラスタ毎に統合された特徴データとしての第一統合特徴データを生成するデバイス、からクラスタ毎の第一統合特徴データを取得する第一取得手順と、クラスタリング手順により提供されるクラスタ情報に基づき、第二データベースが有する複数の構成体ペアに対応する特徴データを、クラスタ毎に統計処理によって統合し、それによりクラスタ毎に統合された特徴データとしての第二統合特徴データを生成するデバイス、からクラスタ毎の第二統合特徴データを取得する第二取得手順と、第一取得手順により取得されたクラスタ毎の第一統合特徴データと、第二取得手順により取得されたクラスタ毎の第二統合特徴データと、に基づき、同一クラスタの第一統合特徴データと第二統合特徴データとを結合した結合データをクラスタ毎に有する結合データベースを生成する結合手順と、を含むことができる。

第一実施形態の情報処理システムの構成を表すブロック図である。 第一データベース及びメンバリストの構成を表す図である。 第二データベース及びメンバリストの構成を表す図である。 結合デバイスが実行する結合関連処理を表すフローチャートである。 第一データ提供システムが実行する第一データ提供処理を表すフローチャートである。 第二データ提供システムが実行する第二データ提供処理を表すフローチャートである。 第一クラスタ情報及び第二クラスタ情報の構成を表す図である。 第一及び第二データ提供システムが実行する加工処理を表すフローチャートである。 図９Ａは、第一データベースの加工に関する説明図であり、図９Ｂは、第二データベースの加工に関する説明図である。 結合データベースの構成を表す図である。 第二実施形態の第一データ提供システムが実行するメンバリスト生成処理を表すフローチャートである。 第二実施形態の第二データ提供システムが実行するメンバリスト生成処理を表すフローチャートである。 第二実施形態の結合システムが実行する処理を表すフローチャートである。 第三実施形態の第一データ提供システムが実行する第一データ提供処理を表すフローチャートである。 第三実施形態の第二データ提供システムが実行する第二データ提供処理を表すフローチャートである。 第三実施形態の結合システムが実行する処理を表すフローチャートである。 第四実施形態の結合システムが有する関係表に関する説明図である。 第四実施形態の結合システムが実行する結合関連処理を表すフローチャートである。 第五実施形態の情報処理システムの構成を表すブロック図である。 第五実施形態の結合システムが実行する結合関連処理を表すフローチャートである。

以下に本開示の例示的実施形態を、図面を参照しながら説明する。

［第一実施形態］
本実施形態の情報処理システム１は、図１に示すように、第一データ提供システム１０と、第二データ提供システム３０と、結合システム５０と、を備える。結合システム５０は、第一データ提供システム１０から提供される第一データベース１５１に関するデータと、第二データ提供システム３０から提供される第二データベース３５１に関するデータと、に基づき、第一データベース１５１と第二データベース３５１とを結合した結合データベース５５１を生成するように構成される。

結合データベース５５１を生成する工程には、第一データ提供システム１０が第一データベース１５１内のデータを加工する工程と、第二データ提供システム３０が第二データベース３５１内のデータを加工する工程と、が含まれる。加工する工程には、第一データベース１５１及び第二データベース３５１が有する複数の個人に関するデータを統合して、集団に関するデータに変換する工程が含まれる。

結合システム５０は、これらの加工を制御するための情報（後述する第一クラスタ情報１５５及び第二クラスタ情報３５５）を、第一データベース１５１及び第二データベース３５１に提供する。この提供は、結合システム５０が、第一データ提供システム１０及び第二データ提供システム３０から個人に関するデータの提供を受けなくても、消費者に関する有意義な結合データベース５５１を生成することを可能にする。

第一データ提供システム１０、第二データ提供システム３０、及び、結合システム５０のそれぞれは、説明を簡単にするため、図１において単一装置（マシン）として表現される。しかしながら、第一データ提供システム１０、第二データ提供システム３０、及び、結合システム５０は、それぞれ、複数のマシンで構成されてもよい。

第一データ提供システム１０は、プロセッサ１１と、メモリ１３と、ストレージ装置１５と、を備える。第一データ提供システム１０は、図示しない通信インタフェースを備え、ネットワークＮＴを通じて、結合システム５０と通信可能に構成される。

プロセッサ（ＣＰＵ）１１は、メモリ１３又はストレージ装置１５に記憶されたプログラムに従う処理を実行する。メモリ１３は、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を含む。ストレージ装置１５は、第一データベース１５１を格納する。

第一データベース１５１は、第一グループに属する消費者毎に、消費者の特徴を表す特徴データを有する。第一グループに属する消費者は、第一グループの構成体に対応する。以下では、第一グループに属する消費者のことを、第一グループのメンバとも表現する。

図２上段には、第一データベース１５１の構成が概念的に示される。図２上段から理解できるように、第一データベース１５１は、各メンバの特徴データ（ｘ１，ｘ２，…）を、メンバの顧客番号ＩＤ＿Ａ及び連結子ＩＤ＿Ｃに関連付けて記憶する。

顧客番号ＩＤ＿Ａ及び連結子ＩＤ＿Ｃは、それぞれ、対応するメンバを識別するためのメンバ固有の識別コードである。但し、顧客番号ＩＤ＿Ａは、第二データベース３５１では用いられない第一グループ専用の識別コードである。この点で、顧客番号ＩＤ＿Ａは、第一データベース１５１及び第二データベース３５１において共通して用いられる連結子ＩＤ＿Ｃとは異なる。

特徴データは、対応するメンバの特徴を複数の要素ｘ１，ｘ２，…で表す。要素ｘ１，ｘ２，…の例には、メンバの年齢、性別、居住地域、趣味、並びに、商品毎の購買経験及び購買数等が含まれる。第一データベース１５１が特定企業Ａによって管理される場合、第一データベース１５１の特徴データに含まれる商品毎の購買経験及び購買数に関する情報は、特定企業Ａから販売される商品に関する情報であり得る。

第二データ提供システム３０は、プロセッサ３１と、メモリ３３と、ストレージ装置３５と、を備える。第二データ提供システム３０は、図示しない通信インタフェースを備え、ネットワークＮＴを通じて、結合システム５０と通信可能に構成される。

プロセッサ（ＣＰＵ）３１は、メモリ３３又はストレージ装置３５に記憶されたプログラムに従う処理を実行する。メモリ３３は、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を含む。ストレージ装置３５は、第二データベース３５１を格納する。

第二データベース３５１は、第二グループに属する消費者毎に、消費者の特徴を表す特徴データを有する。第二グループに属する消費者は、第二グループの構成体に対応する。以下では、第二グループに属する消費者のことを、第二グループのメンバとも表現する。

図３上段には、第二データベース３５１の構成が概念的に示される。図３上段から理解できるように、第二データベース３５１は、各メンバの特徴データ（ｙ１，ｙ２，…）を、メンバの顧客番号ＩＤ＿Ｂ及び連結子ＩＤ＿Ｃに関連付けて記憶する。

顧客番号ＩＤ＿Ｂ及び連結子ＩＤ＿Ｃは、それぞれ、対応するメンバを識別するためのメンバ固有の識別コードである。但し、顧客番号ＩＤ＿Ｂは、第一データベース１５１では用いられない第二グループ専用の識別コードである。連結子ＩＤ＿Ｃは、上述した通り、第一データベース１５１と共通して用いられる識別コードである。第二データベース３５１において、第一データベース１５１と同一の消費者についての特徴データには、第一データベース１５１と同一の値を示す連結子ＩＤ＿Ｃが関連付けられる。

第二データベース３５１内の特徴データは、メンバの特徴を複数の要素ｙ１，ｙ２，…で表す。要素ｙ１，ｙ２，…の例には、メンバの年齢、性別、居住地域、趣味、並びに、商品毎の購買経験及び購買数等が含まれる。但し、要素ｙ１，ｙ２，…の少なくとも一部は、第一データベース１５１の特徴データが有する要素ｘ１，ｘ２，…とは異なる。その意味で、同一消費者についての第二データベース３５１における特徴データと第一データベース１５１における特徴データとは、互いに同一消費者の異なる種類の特徴を表す。要素ｙ１，ｙ２，…の例として説明した商品毎の購買経験及び購買数に関する情報は、例えば、特定企業Ａとは別の特定企業Ｂから販売される商品に関する情報であり得る。

連結子ＩＤ＿Ｃは、複数のデータベースに共通する消費者を識別するために用いられる。具体的には、同一消費者についての、第一データベース１５１の特徴データと、第二データベース３５１の特徴データとを関連付けるために用いられる。

図２上段及び図３上段に示される例によれば、第一データベース１５１において顧客番号ＩＤ＿ＡとしてのＡ０００３，Ａ０００４、Ａ０００５，Ａ０００６，Ａ０００７に関連付けられた特徴データの消費者が、第二データベース３５１において顧客番号ＩＤ＿ＢとしてのＢ０００１，Ｂ０００２，Ｂ０００３，Ｂ０００４，Ｂ０００５に関連付けられた特徴データの消費者と同じである。

連結子ＩＤ＿Ｃは、例えば、第一及び第二グループよりも、メンバ数の多い第三グループの顧客番号であり得る。第三グループは、消費者の多くがメンバとして所属するグループであり得る。連結子ＩＤ＿Ｃは、消費者が所有するスマートフォン等の通信機器の識別コードであってもよいし、ネットワーク上の消費者追跡に利用される消費者の識別コード（例えばＣｏｏｋｉｅ等）であってもよい。

連結子ＩＤ＿Ｃは、第一データベース１５１の管理者と、第二データベース３５１の管理者とが協力せずとも共通して入手可能な消費者の識別コードであると都合が良い。連結子ＩＤ＿Ｃは、これらの識別コードを秘匿化、具体的にはハッシュ化した値であってもよい。ハッシュ化は、同一消費者の連結子ＩＤ＿Ｃの値が同じとなるように、第一データ提供システム１０及び第二データ提供システム３０で、同じハッシュ関数を用いて行うことができる。付言すると、第一グループのメンバ及び第二グループのメンバの一部は、連結子ＩＤ＿Ｃを有していなくてもよい。この場合、第一データベース１５１及び第二データベース３５１における該当メンバの特徴データには、連結子が不明であることを示す情報が関連付けられる。

結合システム５０は、プロセッサ５１と、メモリ５３と、ストレージ装置５５と、を備える。結合システム５０は、図示しない通信インタフェースを備え、ネットワークＮＴを通じて、第一データ提供システム１０及び第二データ提供システム３０と通信可能に構成される。

プロセッサ（ＣＰＵ）５１は、メモリ５３又はストレージ装置５５に記憶されたプログラムに従う処理を実行する。メモリ５３は、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を含む。ストレージ装置５５には、プロセッサ５１が実行する処理により生成される結合データベース５５１が格納される。

結合システム５０のプロセッサ５１は、図示しないユーザインタフェースを通じて、結合システム５０のユーザから、第一データベース１５１及び第二データベース３５１に基づく結合データベース５５１の生成指示が入力されると、図４に示す結合関連処理を開始する。

結合関連処理を開始すると、プロセッサ５１は、ネットワークＮＴを通じて、第一データ提供システム１０及び第二データ提供システム３０にメンバリストを要求する要求信号を送信する（Ｓ１１０）。

この要求信号を受信すると、第一データ提供システム１０のプロセッサ１１は、図５に示す第一データ提供処理を開始し、第一データベース１５１に特徴データを有する第一グループのメンバを列挙したメンバリスト１５３を生成し（Ｓ３１０）、生成したメンバリスト１５３を結合システム５０にネットワークＮＴを通じて送信する（Ｓ３２０）。

具体的に、プロセッサ１１は、図２下段に示すように、第一グループのメンバを、連結子ＩＤ＿Ｃで表現してメンバリスト１５３を生成する。メンバリスト１５３を生成する際、連結子ＩＤ＿Ｃはハッシュ化されてもよい。ここで、連結子ＩＤ＿Ｃが不明の第一グループのメンバは、メンバリスト１５３に列挙されない。本実施形態において、連結子ＩＤ＿Ｃが不明のメンバの特徴データは、結合データベース５５１の生成に用いられない。換言すれば、結合データベース５５１の生成過程において、連結子ＩＤ＿Ｃが不明のメンバの特徴データは、存在しないものとみなされる。

同様に、第二データ提供システム３０のプロセッサ３１は、上記要求信号を受信すると、図６に示す第二データ提供処理を開始し、第二データベース３５１に特徴データを有する第二グループのメンバを列挙したメンバリスト３５３を生成し（Ｓ４１０）、生成したメンバリスト３５３を、結合システム５０にネットワークＮＴを通じて送信する（Ｓ４２０）。具体的に、プロセッサ３１は、図３下段に示すように、第二グループのメンバを、連結子ＩＤ＿Ｃで表して、メンバリスト３５３を生成する。メンバリスト３５３を生成する際、連結子ＩＤ＿Ｃは、第一データ提供システム１０と同じハッシュ関数を用いてハッシュ化されてもよい。

結合システム５０のプロセッサ５１は、このように第一データ提供システム１０及び第二データ提供システム３０から送信されてくる第一グループのメンバリスト１５３及び第二グループのメンバリスト３５３を受信し（Ｓ１２０）、受信したメンバリスト１５３，３５３に基づいて、クラスタリング処理（Ｓ１３０）を実行する。

クラスタリング処理（Ｓ１３０）において、プロセッサ５１は、第一グループ及び第二グループのメンバリスト１５３，３５３から、第一グループ及び第二グループに共通するメンバ（以下、「共通メンバ」と称する）を特定する（Ｓ１３１）。特定は、メンバリスト１５３，３５３間の連結子ＩＤ＿Ｃの照合により実現可能である。

その後、プロセッサ５１は、共通メンバを複数のクラスタに分割する（Ｓ１３３）。例えば、プロセッサ５１は、共通メンバを、ランダムに又は所定規則で、予め定められたメンバ数のクラスタに分割することができる。例えば、共通メンバの数がＭで、予め定められたクラスタ当たりのメンバ数がＫである場合、値Ｍを値Ｋで除算したときの商αに対応する個数だけクラスタを生成することができる。値Ｋは、個人情報保護の観点で１より大きい値に定められる。１以上の剰余βがある場合、剰余βに対応するメンバは、上記商αに対応する個数のクラスタのいずれかにランダム又は所定規則で配分され得る。

更に、プロセッサ５１は、第一グループのメンバリスト１５３から特定される共通メンバではない第一グループのメンバ、即ち、第一グループの非共通メンバを、複数のクラスタに分割する（Ｓ１３５）。Ｓ１３５におけるクラスタリングは、Ｓ１３３におけるクラスタリングと同様の手法で行うことができる。

更に、プロセッサ５１は、第二グループのメンバリスト３５３から特定される共通メンバではない第二グループのメンバ、即ち、第二グループの非共通メンバを、複数のクラスタに分割する（Ｓ１３７）。Ｓ１３７におけるクラスタリングは、Ｓ１３５におけるクラスタリングと同様の手法で行うことができる。

プロセッサ５１は、このようにして共通メンバ、第一グループの非共通メンバ、及び第二グループの非共通メンバをそれぞれ、複数のクラスタに分割した後、第一クラスタ情報１５５及び第二クラスタ情報３５５を生成し（Ｓ１４０）、第一データ提供システム１０に、第一クラスタ情報１５５を送信し、第二データ提供システム３０に、第二クラスタ情報３５５を送信する（Ｓ１４０）。

第一クラスタ情報１５５は、図７に示すように、第一データ提供システム１０から受信したメンバリスト１５３に、各メンバが属するクラスタの識別コードであるクラスタ番号を付して生成される。第二クラスタ情報３５５は、第二データ提供システム３０から受信したメンバリスト３５３に、各メンバが属するクラスタのクラスタ番号を付して生成される。

第一データ提供システム１０のプロセッサ１１は、第一クラスタ情報１５５を受信すると（Ｓ３３０）、第一データベース１５１に対する加工処理を実行する（Ｓ３４０）。具体的に、プロセッサ１１は、図８に示す加工処理を実行する。

即ち、プロセッサ１１は、受信した第一クラスタ情報１５５に基づき、クラスタの一つを選択し（Ｓ５１０）、選択したクラスタに属するメンバの第一データベース１５１内の複数の特徴データを統計処理により統合して、選択したクラスタに対応する一つの特徴データ（以下、「統合特徴データ」と称する）を生成する（Ｓ５２０）。

プロセッサ１１は、全てのクラスタに関して統合特徴データを生成したと判断するまで、Ｓ５１０及びＳ５２０の処理を繰返し実行することにより、クラスタ毎に統合特徴データを生成する。そして、全てのクラスタの統合特徴データを生成すると（Ｓ５３０でＹｅｓ）、加工処理（Ｓ３４０）を終了し、クラスタ毎の統合特徴データを備える加工後第一データベース１５７を結合システム５０に送信する（Ｓ３５０）。

加工後第一データベース１５７は、第一データベース１５１が備えるメンバ毎の特徴データに代えて、この特徴データに対する統計処理後のデータであるクラスタ毎の統合特徴データを有するデータベースである。図９Ａには、加工後第一データベース１５７の構成を部分的に表す。

Ｓ５２０において、プロセッサ１１は、選択したクラスタに属する複数のメンバの特徴データが示す要素ｘ１，ｘ２，…の値を、要素毎に、一つの統計値に変換して、このクラスタに対応する一つの統合特徴データを生成する。

図７に示す第一クラスタ情報１５５の例によれば、顧客番号Ａ０００３及びＡ０００４の特徴データは、同一クラスタ（クラスタ番号００２）に属する。そのため、このクラスタに関して、Ｓ５２０では、Ａ０００３の特徴データとＡ０００４の特徴データとが、要素ｘ１，ｘ２，…毎に統計値に変換されて、要素ｘ１，ｘ２，…毎の統計値を含む統合特徴データが生成される。

図９Ａに示されるように、要素ｘ１に関しては、Ａ０００３の値ｘ１［３］と、Ａ０００４の値ｘ１［４］とが統計処理されて、その統計値ＳＴ｛ｘ１［３］，ｘ１［４］｝が、クラスタ番号００２の統合特徴データにおける要素ｘ１の値として記述される。ここでＳＴ｛｝は、括弧｛｝内の値の統計値であることを示す。統計値は、平均値であってもよいし、中央値であってもよいし、最頻値であってもよいし、最大値及び／又は最小値であってもよいし、構成比であってもよい。統計値の種類は、要素ｘ１，ｘ２，…の種類毎に予め定められる。

例えば、要素ｘ１が年齢を表すとき、統計値ＳＴ｛ｘ１［３］，ｘ１［４］｝は、年齢ｘ１［３］及び年齢ｘ１［４］の平均値であり得る。要素ｘ１が性別を表すとき、統計値ＳＴ｛ｘ１［３］，ｘ１［４］｝は、男性及び／又は女性の比率であり得る。要素ｘ１が商品の購入経験を表すとき、ＳＴ｛ｘ１［３］，ｘ１［４］｝は、商品の購入経験を有するメンバの比率であり得る。要素ｘ１が商品の購入数を表すとき、ＳＴ｛ｘ１［３］，ｘ１［４］｝は、商品の購入数の平均値、中央値、及び、最大値の一つ又は組合せであり得る。

この他、図７に示す第一クラスタ情報１５５の例によれば、顧客番号Ａ０００５、Ａ０００６、及びＡ０００７の特徴データは、同一クラスタ（クラスタ番号００３）に属する。そのため、このクラスタに関して、加工処理のＳ５２０では、Ａ０００５の特徴データと、Ａ０００６の特徴データと、Ａ０００７の特徴データが、要素ｘ１，ｘ２，…毎に統計値に変換されて、統合特徴データが生成される。

図９Ａに示されるように、統合特徴データは、変数ｋの値を追加で有する。この変数ｋは、クラスタに属するメンバの数を表し、統合特徴データを生成する際に、統合特徴データ内に記述される。

第二データ提供システム３０も、結合システム５０から第二クラスタ情報３５５を受信すると、第一データ提供システム１０と同様の処理を実行する。即ち、第二データ提供システム３０のプロセッサ３１は、第二クラスタ情報３５５を受信すると（Ｓ４３０）、第二データベース３５１に対する加工処理を実行する（Ｓ４４０）。ここで、プロセッサ３１が実行する加工処理は、図８に示す通りである。

即ち、プロセッサ３１は、第二データベース３５１が有する特徴データを、第二クラスタ情報３５５に基づき、クラスタ毎に統合して、クラスタ毎の統合特徴データを生成する。具体的に、プロセッサ３１は、クラスタ毎に、対応するクラスタに属する複数のメンバの特徴データが示す要素ｙ１，ｙ２，…の値を、要素毎に、一つの統計値に変換して、このクラスタに対応する一つの統合特徴データを生成する。これにより、プロセッサ３１は、第二データベース３５１に基づくクラスタ毎の統合特徴データを備える加工後第二データベース３５７を生成する。その後、プロセッサ３１は、加工後第二データベース３５７を、結合システム５０に送信する（Ｓ４５０）。

図７に示す第二クラスタ情報３５５の例によれば、顧客番号Ｂ０００１及びＢ０００２の特徴データは、同一クラスタ（クラスタ番号００２）に属する。そのため、このクラスタに関して、加工処理のＳ５２０では、Ｂ０００１の特徴データとＢ０００２の特徴データとが、要素ｙ１，ｙ２，…毎に統計値に変換されて、要素ｙ１，ｙ２，…毎の統計値を含む統合特徴データが生成される。

加工後第二データベース３５７が備える統合特徴データの例は、図９Ｂに示される。図９Ｂに示されるように、要素ｙ１に関しては、Ｂ０００１の値ｙ１［１］と、Ｂ０００２の値ｙ１［２］とが統計処理されて、その統計値ＳＴ｛ｙ１［１］，ｙ１［２］｝が、クラスタ番号００２の統合特徴データにおける要素ｙ１の値として記述される。統計値の種類は、要素ｙ１，ｙ２，…の種類毎に予め定められる。

結合システム５０のプロセッサ５１は、第一データ提供システム１０から上記加工後第一データベース１５７を受信し（Ｓ１５０）、更に、第二データ提供システム３０から加工後第二データベース３５７を受信すると（Ｓ１６０）、これら加工後第一データベース１５７及び加工後第二データベース３５７を結合することにより、結合データベース５５１を生成し、結合データベース５５１をストレージ装置５５に格納する（Ｓ１７０）。その後、図４に示す処理を終了する。

結合データベース５５１の構成は、図１０において概念的に示される。Ｓ１７０において、結合システム５０のプロセッサ５１は、加工後第一データベース１５７と加工後第二データベース３５７との間で、同一クラスタの統合特徴データ同士を結合するように、加工後第一データベース１５７が備えるクラスタ毎の統合特徴データと、加工後第二データベース３５７が備えるクラスタ毎の統合特徴データと、を結合することによって、結合データベース５５１を生成する。

結合データベース５５１は、クラスタ毎に、第一統合特徴データと第二統合特徴データとが結合された結合データを有する。ここで、一つのクラスタの第一統合特徴データは、加工後第一データベース１５７が有する対応クラスタの統合特徴データであり、第二統合特徴データは、加工後第二データベース３５７が有する対応クラスタの統合特徴データである。

以上に、本実施形態の情報処理システム１について説明したが、この情報処理システム１によれば、結合システム５０は、第一データベース１５１及び第二データベース３５１が有する個人の特徴データを入手することなしに、第一データベース１５１に基づくクラスタ毎の統合特徴データ及び第二データベース３５１に基づくクラスタ毎の統合特徴データを有意義に結合して、第一データベース１５１と第二データベース３５１との結合データベースに対応した有意義な結合データベース５５１を生成することができる。

個人の特徴データをクラスタの特徴データ（統合特徴データ）に変換することは、個人情報保護に役立つ。従って、本技術によれば、個人情報保護の観点からデータ提供に消極的なデータベースの管理者からも、比較的容易にデータ提供を受けることができる。よって、本実施形態によれば、個人情報を保護しつつ、社会に散在する消費者に関するデータを有意義に結合して、有意義な結合データベース５５１を生成することができる。結合データベース５５１は、例えば、ストレージ装置５５から取り出して、消費者行動の分析等に利用することができる。

この他、本実施形態では、結合システム５０が、第一データ提供システム１０における第一データベース１５１の加工、及び、第二データ提供システム３０における第二データベース３５１の加工を、第一及び第二クラスタ情報１５５，３５５の提供により制御する。この制御により、第一データ提供システム１０及び第二データ提供システム３０からは、共通メンバに関し、共通するクラスタ毎の統合特徴データの提供を受けることができ、結合システム５０は、同一クラスタ毎に、統合特徴データを有意義に結合することができる。

比較例として、第一グループのメンバ及び第二グループのメンバが、第一データ提供システム及び第二データ提供システムにおいて個別にクラスタリングされる例を考える。この場合、共通メンバに対応するクラスタ群は、第一データ提供システムと第二データ提供システムとで異なる。従って、比較例の結合システムは、クラスタ内のメンバが異なる第一グループのクラスタ毎の統合特徴データと、第二グループのクラスタ毎の統合特徴データを結合して、結合データベースを生成することになる。

この比較例から理解できるように、本実施形態によれば、第一データベース１５１及び第二データベース３５１の加工を伴いながらも、比較例の結合データベースより有意義で価値のある結合データベース５５１を生成することができる。

付言すると、比較例では、互いに結合される二つの統合特徴データに対応する二つのクラスタの両方に属するメンバが唯一である状態も発生し得る。このような状態が発生する可能性は、３個以上の多数のデータベースを連結する場合に高まる。これに対し、本実施形態は、多数のデータベースを連結しても、連結される複数の統合特徴データに対応するクラスタは同一メンバで構成されるため、上述のような状態が発生しない。従って、本実施形態によれば、個人情報保護の観点でも、より優れた結合データベース５５１を提供することができる。

［第二実施形態］
続いて、第二実施形態の情報処理システム１を説明する。第二実施形態の情報処理システム１は、結合システム５０が、第一データ提供システム１０及び第二データ提供システム３０から提供される距離情報付のメンバリストを利用して、共通メンバ、第一グループの非共通メンバ、及び、第二グループの非共通メンバをクラスタリングする点で、第一実施形態の情報処理システム１とは異なる。一方、第二実施形態の情報処理システム１は、その他の多くの点で、第一実施形態の情報処理システム１と同様に構成される。

従って、以下では、第二実施形態の情報処理システム１の構成に関し、第一実施形態の情報処理システム１とは異なる構成を選択的に説明し、第一実施形態の情報処理システム１と同一構成部位に関する説明を省略する。第一実施形態の情報処理システム１と同一符号が付された構成は、特に追加の説明がない限り、第一実施形態の情報処理システム１と同一構成であると理解されてよい。

本実施形態において、第一データ提供システム１０のプロセッサ１１は、第一データ提供処理（図５）のＳ３１０において、図１１に示すメンバリスト生成処理を実行する。

このメンバリスト生成処理において、プロセッサ１１は、第一データベース１５１において連結子ＩＤ＿Ｃの付された特徴データに対応する第一グループのメンバに関して、メンバ間の距離Ｄ１を算出する（Ｓ３１１）。

距離Ｄ１は、特徴データの要素ｘ１，ｘ２，…に対応する特徴空間上でのメンバ間の距離を意味する。距離Ｄ１は、要素ｘ１，ｘ２，…で定義される特徴についてのメンバ間の類似度に対応する。距離Ｄ１が小さいほど対応するメンバ間は類似していると理解できる。距離Ｄ１は、例えば、ユークリッド距離であり得る。例えばメンバｉと、メンバｊとの間の距離Ｄ１［ｉ，ｊ］は、次式に従って算出することができる。この式は、図１１にも示される。

Ｄ１［ｉ，ｊ］＝｛Σ（ｘｎ［ｉ］−ｘｎ［ｊ］）^２｝^１／２
ここで、変数ｎは、値１から特徴データの要素数に対応する値Ｎまでの値を採る。ｎ＝１である場合のｘｎは、要素ｘ１を意味し、ｎ＝２である場合のｘｎは、要素ｘ２を意味する。ｘｎ［ｉ］及びｘｎ［ｊ］は、それぞれ、メンバｉ及びメンバｊの特徴データにおける要素ｘｎの値であると理解してよい。ここで要素ｘｎの値は、全て数値で表現されているものと理解されてよい。Σ（ｘｎ［ｉ］−ｘｎ［ｊ］）^２は、ｎ＝１からｎ＝Ｎまでの（ｘｎ［ｉ］−ｘｎ［ｊ］）^２の和であると理解されてよい。Ｓ３１１では、全てのメンバｉ及びメンバｊの組合せに関して、距離Ｄ１［ｉ，ｊ］を算出する。

その後、プロセッサ１１は、第一実施形態と同様に、第一グループのメンバを連結子ＩＤ＿Ｃで表現したメンバリスト１５３１であって、Ｓ３１１で算出した距離Ｄ１の情報を付した距離情報付のメンバリスト１５３１を生成する（Ｓ３１２）。図１１に示す例によれば、メンバリスト１５３１には、メンバｊの連結子に、任意のメンバｉとの組合せ毎の距離Ｄ１［ｉ，ｊ］が関連付けられている。Ｓ３２０（図５）では、このように生成した距離情報付のメンバリスト１５３１を結合システム５０に送信する。

同様に、第二データ提供システム３０のプロセッサ３１は、第二データ提供処理（図６）のＳ４１０において、図１２に示すメンバリスト生成処理を実行する。

このメンバリスト生成処理において、プロセッサ３１は、第二データベース３５１において連結子ＩＤ＿Ｃの付された特徴データに対応する第二グループのメンバに関して、メンバ間の距離Ｄ２を算出する（Ｓ４１１）。

距離Ｄ２は、特徴データの要素ｙ１，ｙ２，…に対応する特徴空間上でのメンバ間の距離を意味する。距離Ｄ２は、要素ｙ１，ｙ２，…で定義される特徴についてのメンバ間の類似度に対応する。距離Ｄ２が小さいほど対応するメンバ間は類似していると理解できる。距離Ｄ２は、例えば、ユークリッド距離であり得る。例えばメンバｉとメンバｊとの間の距離Ｄ２［ｉ，ｊ］は、次式に従って算出することができる。この式は、図１２にも示される。

Ｄ２［ｉ，ｊ］＝｛Σ（ｙｎ［ｉ］−ｙｎ［ｊ］）^２｝^１／２
ここで、変数ｎは、値１から特徴データの要素数に対応する値Ｎまでの値を採る。ｙｎ［ｉ］及びｙｎ［ｊ］は、それぞれ、メンバｉ及びメンバｊの特徴データにおける要素ｙｎの値であると理解してよい。ここで要素ｙｎの値は、全て数値で表現されているものと理解されてよい。Σ（ｙｎ［ｉ］−ｙｎ［ｊ］）^２は、ｎ＝１からｎ＝Ｎまでの（ｙｎ［ｉ］−ｙｎ［ｊ］）^２の和であると理解されてよい。Ｓ４１１では、全てのメンバｉ及びメンバｊの組合せに関して、距離Ｄ２［ｉ，ｊ］を算出する。

その後、プロセッサ３１は、第一実施形態と同様に、第二グループのメンバを連結子ＩＤ＿Ｃで表現したメンバリスト３５３１であって、Ｓ４１１で算出した距離Ｄ２の情報を付した距離情報付のメンバリスト３５３１を生成する。図１２に示す例によれば、メンバリスト３５３１には、メンバｊの連結子に、任意のメンバｉとの組合せ毎の距離Ｄ２［ｉ，ｊ］が関連付けている。Ｓ４２０（図６）では、このように生成した距離情報付のメンバリスト３５３１を結合システム５０に送信する。

結合システム５０のプロセッサ５１は、第一データ提供システム１０から受信したメンバリスト１５３１及び第二データ提供システム３０から受信したメンバリスト３５３１に基づいて、Ｓ１３３，Ｓ１３５，Ｓ１３７（図４参照）のそれぞれにおいて、図１３に示す処理を実行する。

即ち、Ｓ１３３において、プロセッサ５１は、共通メンバに関してメンバ間の距離Ｄを、メンバリスト１５３１が示す距離Ｄ１及びメンバリスト３５３１が示す距離Ｄ２の合成距離Ｄ＝（Ｄ１^２＋Ｄ２^２）^１／２として算出する（Ｓ６１０）。この距離Ｄは，要素ｘ１，ｘ２，…，ｙ１，ｙ２で定義される特徴についてのメンバ間の類似度に対応する。メンバｉとメンバｊとの間の距離Ｄ＝Ｄ［ｉ，ｊ］は、式Ｄ［ｉ，ｊ］＝（Ｄ１［ｉ，ｊ］^２＋Ｄ２［ｉ，ｊ］^２）^１／２に従って算出することができる。

この距離Ｄの算出により、要素ｘ１，ｘ２，…，ｙ１，ｙ２に対応する特徴空間上での各メンバの絶対位置を特定することはできないものの、メンバ間の相対位置、即ちメンバの分布については特定することができる。

プロセッサ５１は、この距離Ｄから特定される特徴空間上の共通メンバの分布に基づき、距離Ｄが近い、換言すれば特徴が類似するメンバを、予め定められた数ずつまとめるようにして、共通メンバを、複数のクラスタに分割する（Ｓ６２０）。各クラスタは、上記予め定められた数のメンバから構成される。このクラスタリングは、周知のｋ−ｍｅａｎｓ法（ｋ平均法）を利用して行うことができる。クラスタリングは、他の公知の技法を用いて行われてもよい。

同様に、Ｓ１３５において、プロセッサ５１は、第一グループの非共通メンバに関してメンバ間の距離Ｄ＝（Ｄ１^２＋Ｄ２^２）^１／２を、メンバリスト１５３１が示す距離Ｄ１に基づいて算出する（Ｓ６１０）。ここで、第一グループの非共通メンバに関しては距離Ｄ２に対応する情報が存在しないので、Ｄ２＝０と取り扱って距離Ｄを算出することができる。換言すれば、Ｓ６１０では、メンバｉとメンバｊとの間の距離Ｄ＝Ｄ［ｉ，ｊ］を、Ｄ＝Ｄ１［ｉ，ｊ］に設定することができる。

プロセッサ５１は、この距離Ｄから特定される特徴空間上の第一グループの非共通メンバの分布に基づき、距離Ｄが近いメンバを、予め定められた数ずつまとめるようにして、第一グループの非共通メンバを、複数のクラスタに分割する（Ｓ６２０）。

同様に、Ｓ１３７において、プロセッサ５１は、第二グループの非共通メンバに関してメンバ間の距離Ｄ＝（Ｄ１^２＋Ｄ２^２）^１／２を、メンバリスト３５３１が示す距離Ｄ２に基づいて算出する（Ｓ６１０）。ここでは、Ｄ１＝０と取り扱って距離Ｄを算出することができる。換言すれば、Ｓ６１０では、メンバｉとメンバｊとの間の距離Ｄ＝Ｄ［ｉ，ｊ］を、Ｄ＝Ｄ２［ｉ，ｊ］に設定することができる。

プロセッサ５１は、この距離Ｄから特定される特徴空間上の第二グループの非共通メンバの分布に基づき、距離Ｄが近いメンバを、予め定められた数ずつまとめるようにして、第二グループの非共通メンバを、複数のクラスタに分割する（Ｓ６２０）。

プロセッサ５１は、クラスタリング処理（Ｓ１３０）において上述の処理を実行すると、その処理結果に基づく第一クラスタ情報１５５及び第二クラスタ情報３５５をそれぞれ第一データ提供システム１０及び第二データ提供システム３０に送信する（Ｓ１４０）。その後、第一実施形態と同様の処理を実行する。

本実施形態によれば、距離Ｄの情報に基づき、結合システム５０が、共通メンバ、第一グループの非共通メンバ、及び、第二の非共通メンバを、距離Ｄが近い（即ち特徴が類似する）メンバでまとめるように、クラスタリングする。従って、距離Ｄを考慮せずにクラスタリングを行う第一実施形態と比較して、より有意義な結合データベース５５１を生成することができる。即ち、有意義な消費者の情報が統計処理によって失われないように複数の特徴データを統合し、その統合特徴データに基づいて結合データベース５５１を生成することができる。

以上、第二実施形態の情報処理システム１について説明したが、距離Ｄ１は、第一データベース１５１が備える特徴データの要素ｘ１，ｘ２，…の全てを用いて算出されなくてもよく、距離Ｄ１は、一部の要素を用いて算出されてもよい。同様に、距離Ｄ２は、特徴データが有する要素ｙ１，ｙ２，…の内、一部の要素を用いて算出されてもよい。一部の要素のみを用いた距離Ｄ１，Ｄ２の算出は、個人情報保護を強固にする目的で有意義である。

［第三実施形態］
続いて、第三実施形態の情報処理システム１を説明する。第三実施形態の情報処理システム１は、第二実施形態と同じく、距離情報に基づいてメンバのクラスタリングを行うように構成される。

以下では、第三実施形態の情報処理システム１の構成に関し、第一実施形態の情報処理システム１とは異なる構成を選択的に説明し、第一実施形態の情報処理システム１と同一構成部位に関する説明を省略する。第一実施形態の情報処理システム１と同一符号が付された構成は、特に追加の説明がない限り、第一実施形態の情報処理システム１と同一構成であると理解されてよい。

本実施形態において、第一データ提供システム１０のプロセッサ１１は、結合システム５０からメンバリストについての要求信号を受信すると、図５に示す処理に代えて、図１４に示す第一データ提供処理を実行する。この第一データ提供処理において、プロセッサ１１は、第一データベース１５１において連結子ＩＤ＿Ｃの付された特徴データに対応する第一グループのメンバに関して、各メンバの属性値Ｚ１を算出する（Ｓ７１０）。図１４右領域及び以下に示されるＺ１［ｉ］は、メンバｉについての属性値Ｚ１を意味する。

メンバｉの属性値Ｚ１［ｉ］は、例えば、メンバｉの年齢、性別、居住地域、職業等の基本属性（例えばデモグラフィック属性）の組合せを、その組合せに対応する数値に符号化したものである。例えば、メンバｉの属性値Ｚ１［ｉ］は、メンバｉの基本属性の組合せをハッシュ関数に入力したときに算出されるハッシュ値であり得る。

但し、属性値Ｚ１は、基本属性の一つだけをハッシュ化したものであってもよい。属性値Ｚ１は、例えば、メンバの居住地域だけをハッシュ化したものであってもよい。ハッシュ化は、メンバの基本属性に関する具体的な情報を、第一データ提供システム１０の外部に対し秘密にするために行われる。

上記基本属性に関する情報は、第一データベース１５１内の特徴データから抽出されてもよいし、ストレージ装置１５が記憶する第一データベース１５１とは別の第一グループの会員情報を格納するデータベースから取得されてもよい。

Ｓ７１０において各メンバの属性値Ｚ１を算出した後、プロセッサ１１は、第一グループのメンバを連結子ＩＤ＿Ｃで表現したメンバリスト１５３２であって、Ｓ７１０で算出した属性値Ｚ１を付したメンバリスト１５３２を生成する（Ｓ７２０）。図１４右領域に示される例によれば、メンバリスト１５３２は、メンバｉの連結子に、メンバｉに関する属性値Ｚ１［ｉ］を関連付けて生成される。

更に、プロセッサ１１は、属性値Ｚ１の組合せ（Ｚ１＿ｐ，Ｚ１＿ｑ）を距離Ｄ１に変換するための変換テーブル１５３３を作成する（Ｓ７３０）。変換テーブル１５３３は、図１４右領域に示されるように、属性値Ｚ１の組合せ（Ｚ１＿ｐ，Ｚ１＿ｑ）毎に、その組合せ（Ｚ１＿ｐ，Ｚ１＿ｑ）に対応する距離Ｄ１が記述されたテーブルである。

変換テーブル１５３３によれば、メンバｉの属性値Ｚ［ｉ］が値Ｚ１＿ｐであり、メンバｊの属性値Ｚ［ｊ］が値Ｚ１＿ｑであるときの、メンバｉとメンバｊとの間の距離Ｄ１を、変換テーブル１５３３において対応する組合せ（Ｚ１＿ｐ，Ｚ１＿ｑ）に関連付けられた距離Ｄ１に特定可能である。メンバｉとメンバｊとの間の距離Ｄ１は、基本属性で定義される特徴空間上に、メンバｉとメンバｊを配置したときの、特徴空間上でのメンバ間の距離と理解してよい。この距離は、第二実施形態と同様、ユークリッド距離であり得る。

プロセッサ１１は、属性値Ｚ１の組合せ（Ｚ１＿ｐ，Ｚ１＿ｑ）毎に、属性値Ｚ１＿ｐに対応する基本属性の組合せに対応する特徴空間上の点と、属性値Ｚ１＿ｑに対応する基本属性の組合せに対応する特徴空間上の点との間の距離を、距離Ｄ１として算出して、変換テーブル１５３３を生成することができる。

プロセッサ１１は、生成したメンバリスト１５３２及び変換テーブル１５３３を、結合システム５０に送信する（Ｓ７４０）。その後、プロセッサ１１は、第一実施形態と同様に、第一クラスタ情報１５５を受信し（Ｓ３３０）、その第一クラスタ情報１５５に基づいて、第一データベース１５１を加工して、加工後第一データベース１５７を生成し（Ｓ３４０）、加工後第一データベース１５７を結合システム５０に送信し（Ｓ３５０）、第一データ提供処理を終了する。

同様に、第二データ提供システム３０のプロセッサ３１は、結合システム５０からメンバリストについての要求信号を受信すると、図６に示す処理に代えて、図１５に示す第二データ提供処理を実行する。この第二データ提供処理において、プロセッサ３１は、Ｓ７１０と同様、第二グループのメンバに関して、各メンバの属性値Ｚ２を算出する（Ｓ８１０）。図１５右領域及び以下に示されるＺ２［ｉ］は、メンバｉについての属性値Ｚ２を意味する。

メンバｉの属性値Ｚ２［ｉ］は、上述した属性値Ｚ１と同様に、メンバｉの基本属性の組合せを、その組合せに対応する数値（例えばハッシュ値）に符号化したものである。上記基本属性に関する情報は、第二データベース３５１内の特徴データから抽出されてもよいし、ストレージ装置３５が記憶する第二データベース３５１とは別の第二グループの会員情報を格納するデータベースから取得されてもよい。

Ｓ８１０において各メンバの属性値Ｚ２を算出した後、プロセッサ３１は、第二グループのメンバを連結子ＩＤ＿Ｃで表現したメンバリスト３５３２であって、Ｓ８１０で算出した属性値Ｚ２を付したメンバリスト３５３２を生成する（Ｓ８２０）。メンバリスト３５３２の例は、図１５右領域に示される。

更に、プロセッサ３１は、属性値Ｚ２の組合せ（Ｚ２＿ｐ，Ｚ２＿ｑ）を距離Ｄ２に変換するための変換テーブル３５３３を作成する（Ｓ８３０）。変換テーブル３５３３は、図１５右領域に示されるように、属性値Ｚ２の組合せ（Ｚ２＿ｐ，Ｚ２＿ｑ）毎に、その組合せ（Ｚ２＿ｐ，Ｚ２＿ｑ）に対応する距離Ｄ２が記述されたテーブルである。

プロセッサ３１は、属性値Ｚ２の組合せ（Ｚ２＿ｐ，Ｚ２＿ｑ）毎に、属性値Ｚ２＿ｐに対応する基本属性の組合せに対応する特徴空間上の点と、属性値Ｚ２＿ｑに対応する基本属性の組合せに対応する特徴空間上の点との間の距離を、距離Ｄ２として算出して、変換テーブル３５３３を生成することができる。

プロセッサ３１は、生成したメンバリスト３５３２及び変換テーブル３５３３を、結合システム５０に送信する（Ｓ８４０）。その後、プロセッサ３１は、第一実施形態と同様に、第二クラスタ情報３５５を受信し（Ｓ４３０）、その第二クラスタ情報３５５に基づいて、第二データベース３５１を加工して、加工後第二データベース３５７を生成し（Ｓ４４０）、加工後第二データベース３５７を結合システム５０に送信し、第二データ提供処理を終了する。

結合システム５０のプロセッサ５１は、第一データ提供システム１０から受信したメンバリスト１５３２及び変換テーブル１５３３、並びに、第二データ提供システム３０から受信したメンバリスト３５３２及び変換テーブル３５３３に基づき、Ｓ１３３，Ｓ１３５，Ｓ１３７（図４参照）のそれぞれにおいて、図１６に示す処理を実行することができる。

即ち、Ｓ１３３において、プロセッサ５１は、共通メンバに関してメンバ間の距離Ｄ１を、メンバリスト１５３２及び変換テーブル１５３３に基づいて算出する（Ｓ９１０）。更に、メンバ間の距離Ｄ２を、メンバリスト３５３２及び変換テーブル３５３３に基づいて算出する（Ｓ９２０）。そして、算出した距離Ｄ１及び距離Ｄ２に基づいて、メンバ間の距離Ｄ＝（Ｄ１^２＋Ｄ２^２）^１／２を算出する（Ｓ９３０）。

その後、プロセッサ５１は、Ｓ６２０での処理と同様、距離Ｄから特定される特徴空間上の共通メンバの分布に基づき、距離Ｄが近い、換言すれば特徴が類似するメンバを、予め定められた数ずつまとめるようにして、共通メンバを複数のクラスタに分割する（Ｓ９４０）。

プロセッサ５１は、Ｓ１３５においても同様に、図１６に従う手順で、第一グループの非共通メンバを、距離Ｄが近いメンバを予め定められた数ずつまとめるように、複数のクラスタに分割する。Ｓ１３７においても同様に、第二グループの非共通メンバを、距離Ｄが近いメンバを予め定められた数ずつまとめるように、複数のクラスタに分割する。Ｓ１３５，Ｓ１３７において特定できない距離Ｄ１，Ｄ２の取り扱いについては、第二実施形態と同様である。

以上、第三実施形態の情報処理システム１について説明したが、第三実施形態においても第二実施形態と同様に、メンバ間の特徴空間上の距離に基づいてクラスタリングを行うので、有意義な結合データベース５５１を生成可能である。

［第四実施形態］
続いて、第四実施形態の情報処理システム１を説明する。以下では、第四実施形態の情報処理システム１の構成に関し、第一実施形態の情報処理システム１とは異なる構成を選択的に説明し、第一実施形態の情報処理システム１と同一構成部位に関する説明を省略する。第一実施形態の情報処理システム１と同一符号が付された構成は、特に追加の説明がない限り、第一実施形態の情報処理システム１と同一構成であると理解されてよい。

本実施形態の情報処理システム１は、結合システム５０がストレージ装置５５内に、第一データベース１５１内で用いられる顧客番号ＩＤ＿Ａと、第二データベース３５１内で用いられる顧客番号ＩＤ＿Ｂとの関係を示す関係表５５３を記憶する。図１７上段には、関係表５５３を概念的に表す。

即ち、関係表５５３は、第一グループ及び第二グループの両者に所属する共通メンバの夫々に関し、共通メンバの顧客番号ＩＤ＿Ａと、顧客番号ＩＤ＿Ｂとを関連付ける情報を有する。図１７上段に示す関係表５５３は、更に、各メンバの連結子ＩＤ＿Ｃの情報を有するが、この情報は任意であり、なくてもよい。

関係表５５３は、第一データベース１５１及び第二データベース３５１の管理者から予め提供された情報に基づき、生成され得る。関係表５５３は、別の者から提供された情報に基づき、生成されてもよい。例えば、ウェブページへのアクセスなどのネットワーク上のユーザ行動を追跡する企業は、その追跡により、同一ユーザに関する複数企業の顧客番号ＩＤ＿Ａ，ＩＤ＿Ｂを入手し得る。関係表５５３は、このような企業から入手可能な情報に基づいて生成可能である。関係表５５３は、結合システム５０がネットワーク上のユーザ行動を追跡して取得した情報に基づいて生成してもよい。

本実施形態では、結合システム５０のプロセッサ５１が、ユーザからの指示に基づき、図４に示す処理に代えて、図１８に示す結合関連処理を実行する。

この結合関連処理において、プロセッサ５１は、メンバリストの要求及び受信を行わず、Ｓ１０１０において、Ｓ１３０に対応するクラスタリング処理を行う。このクラスタリング処理（Ｓ１０１０）では、関係表５５３を参照して、共通メンバを特定し（Ｓ１３１）、共通メンバを複数のクラスタに分割し（Ｓ１３３）、更には、第一グループの非共通メンバを複数のクラスタに分割し（Ｓ１３５）、第二グループの非共通メンバを複数のクラスタに分割する（Ｓ１３７）。

その後、プロセッサ５１は、Ｓ１０２０において、第一クラスタ情報１５５４及び第二クラスタ情報３５５４を生成し、第一データ提供システム１０に、第一クラスタ情報１５５４を送信し、第二データ提供システム３０に、第二クラスタ情報３５５４を送信する。

第一クラスタ情報１５５４は、図１７左下領域に示すように、第一グループのメンバを、第一データベース１５１が用いる第一グループの顧客番号ＩＤ＿Ａで表現した、第一グループのメンバリストに、各メンバが属するクラスタのクラスタ番号を付して生成される。第二クラスタ情報３５５４は、図１７右下領域に示すように、第二グループのメンバを、第二データベース３５１が用いる第二グループの顧客番号ＩＤ＿Ｂで表現した、第二グループのメンバリストに、各メンバが属するクラスタのクラスタ番号を付して生成される。

続くＳ１０３０において、プロセッサ５１は、第一データ提供システム１０から加工後第一データベース１５７を受信し、更には、第二データ提供システム３０から加工後第二データベース３５７を受信し（Ｓ１０４０）、これら加工後第一データベース１５７及び加工後第二データベース３５７を結合することにより、結合データベース５５１を生成し、結合データベース５５１をストレージ装置５５に格納する（Ｓ１０５０）。その後、図１７に示す処理を終了する。

第一データ提供システム１０のプロセッサ１１は、図５に示すＳ３１０，Ｓ３２０の処理を実行せず、結合システム５０から第一クラスタ情報１５５４を受信すると（Ｓ３３０）、この第一クラスタ情報１５５４が有する顧客番号ＩＤ＿Ａとクラスタ番号との関連付け情報に基づいて、加工後第一データベース１５７を生成及び送信することができる（Ｓ３４０，Ｓ３５０）。

第二データ提供システム３０のプロセッサ３１は、図６に示すＳ４１０，Ｓ４２０の処理を実行せず、結合システム５０から第二クラスタ情報３５５４を受信すると（Ｓ４３０）、この第二クラスタ情報３５５４が有する顧客番号ＩＤ＿Ｂとクラスタ番号との関連付け情報に基づいて、加工後第二データベース３５７を生成及び送信することができる（Ｓ４４０，Ｓ４５０）。

以上、第四実施形態の情報処理システム１を説明したが、本実施形態の情報処理システム１も第一実施形態と同様の効果を奏する。

［第五実施形態］
続いて、第五実施形態の情報処理システム５を説明する。以下では、第五実施形態の情報処理システム５の構成に関し、第一実施形態の情報処理システム１とは異なる構成を選択的に説明し、第一実施形態の情報処理システム１と同一構成部位に関する説明を省略する。第一実施形態の情報処理システム１と同一符号が付された構成は、特に追加の説明がない限り、第一実施形態の情報処理システム１と同一構成であると理解されてよい。

本実施形態の情報処理システム５は、図１９に示すように、第一実施形態の第二データ提供システム３０に対応する機能が、結合システム８０に組み込まれた構成にされる。具体的に、この情報処理システム５は、第一実施形態の第一データ提供システム１０に対応するデータ提供システム７０と、第一実施形態の第二データ提供システム３０及び結合システム５０に対応する結合システム８０と、を備える。

データ提供システム７０は、プロセッサ７１と、メモリ７３と、ストレージ装置７５と、を備える。ストレージ装置７５は、第一データベース１５１を格納する。このデータ提供システム７０は、第一実施形態の第一データ提供システム１０と同一構成であると理解されてよい。プロセッサ７１が実行する処理は、第一実施形態のプロセッサ１１が実行する処理と基本的に同じであると理解されてよい。

結合システム８０は、データ提供システム７０とネットワークＮＴを通じて通信可能に構成される。この結合システム８０は、プロセッサ８１と、メモリ８３と、ストレージ装置８５と、を備える。ストレージ装置８５は、第二データベース３５１を格納する。ストレージ装置８５は、プロセッサ８１が実行する処理により結合データベース５５１が生成されたときに、当該結合データベース５５１を格納する。

プロセッサ８１は、結合データベース５５１の生成指示がユーザから入力されると、図４に示す処理に代えて、図２０に示す結合関連処理を実行する。

この結合関連処理において、プロセッサ８１は、ネットワークＮＴを通じて、データ提供システム７０にメンバリストを要求する要求信号を送信し（Ｓ１１１０）、データ提供システム７０から、第一グループのメンバリスト１５３を取得する（Ｓ１１２０）。

その後、取得したメンバリスト１５３に基づいてクラスタリング処理を実行する（Ｓ１１３０）。このクラスタリング処理（Ｓ１１３０）において、プロセッサ８１は、メンバリスト１５３と第二データベース３５１とを照合し、第一グループ及び第二グループに共通して存在する共通メンバを特定する。更には、第一グループのメンバリスト１５３に表されるメンバの内、共通メンバ以外のメンバを、第一グループの非共通メンバとして特定する。この他、第二データベース３５１に特徴データを有する第二グループのメンバの内、共通メンバ以外のメンバを、第二グループの非共通メンバとして特定する。

プロセッサ８１は、特定した共通メンバ、第一グループの非共通メンバ、及び、第二グループの非共通メンバのそれぞれを、第一実施形態におけるＳ１３３，Ｓ１３５，Ｓ１３７の処理と同様の手法で、複数のクラスタに分割する。

プロセッサ８１は、このようにしてＳ１１３０におけるクラスタリング処理を終了すると、データ提供システム７０に第一クラスタ情報１５５を送信し（Ｓ１１４０）、第一クラスタ情報１５５に基づく加工後第一データベース１５７を、データ提供システム７０から取得する（Ｓ１１５０）。

更に、プロセッサ８１は、Ｓ１１３０におけるクラスタリング処理の結果に基づいて、ストレージ装置８５内の第二データベース３５１が有する特徴データを、クラスタ毎に統計処理により統合して、クラスタ毎の統合特徴データを生成する。これにより、プロセッサ８１は、第二データベース３５１に基づくクラスタ毎の統合特徴データを備える加工後第二データベース３５７を生成する（Ｓ１１６０）。

その後、プロセッサ８１は、データ提供システム７０から取得した上記加工後第一データベース１５７と、自ら生成した上記加工後第二データベース３５７と、を結合することにより、結合データベース５５１を生成し、結合データベース５５１をストレージ装置８５に格納する（Ｓ１１７０）。その後、図２０に示す処理を終了する。

結合システム８０で生成された結合データベース５５１は、結合システム８０側の企業が消費者行動分析や広告配信対象の決定に役立ててもよいし、第一データベース１５１側の企業に提供されてもよい。本実施形態の情報処理システム５に係る技術も、第一実施形態と同様に、個人情報保護の観点からデータ提供に消極的な企業からのデータ提供を容易にすることができ、更には、統計化されたデータに基づいても、消費者行動分析等に有意義な結合データベースを生成することができる。

以上に第一実施形態から第五実施形態までを説明したが、本開示は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の態様を採ることができる。例えば、第五実施形態には、第二実施形態から第四実施形態の技術思想が適用されてもよい。第五実施形態に第四実施形態の技術思想が適用される場合には、例えば、結合システム８０が関係表５５３を有することができ、図２０におけるＳ１１１０，Ｓ１１２０の処理は省略され得る。

連結子ＩＤ＿Ｃは、メンバに予め割り当てられるものでなくてもよい。連結子ＩＤ＿Ｃは、第一データベース１５１及び第二データベース３５１の管理者が保有する各メンバの詳細な個人情報を符号化して生成されるものであってもよい。データ提供システム１０，３０は、このような個人情報を記憶し、個人情報を符号化して連結子ＩＤ＿Ｃを生成する機能を有していてもよい。ここでいう個人情報の例には、名前、住所、電話番号、メールアドレス等の情報が含まれる。符号化には、ハッシュ関数が用いられ得る。

即ち、連結子ＩＤ＿Ｃは、個人情報をハッシュ関数に入力して生成されるハッシュ値であってもよい。第一データベース１５１及び第二データベース３５１において共通するハッシュ関数で個人情報を符号化して連結子ＩＤ＿Ｃを生成すれば、同一人物に関して、第一データベース１５１の特徴データ及び第二データベース３５１の特徴データのいずれにも同一の連結子ＩＤ＿Ｃを関連付けることができる。不可逆なハッシュ値を連結子ＩＤ＿Ｃに用いれば、基本的には、外部に個人情報が漏えいすることもない。ハッシュ値に変換する個人情報は、連結子ＩＤ＿Ｃがおよそ各個人に対して固有になる情報であれば、上述の具体例に限定されない。連結子ＩＤ＿Ｃに代えて、符号化を伴わない個人情報の一部がその顧客番号ＩＤ＿Ａ，ＩＤ＿Ｂと共に共通メンバの特定のために結合システムに提供されてもよい。

この他、上記実施形態では、第一グループ及び第二グループに共通する複数のメンバを、複数のクラスタに分割したが、第一グループ内のメンバと第二グループ内のメンバとのペアに関して、複数のペアを、複数のクラスタに分割し、そのクラスタリング結果に基づいて結合データベース５５１を生成してもよい。ペアは、第一グループと第二グループとの間で、互いに少なくとも対応するメンバのペアであり得る。ペアは、そのペアに属する二人のメンバが互いに少なくとも対応するメンバのペアであり得る。例えば、互いに少なくとも対応するメンバのペアは、実体が同一であると推定される又は実体が同一である蓋然性が高いメンバのペアであり得る。

例えば、第四実施形態では、関係表５５３が、共通メンバの顧客番号ＩＤ＿Ａと、顧客番号ＩＤ＿Ｂとを関連付ける情報を有するが、関係表５５３は、互いに少なくとも対応する第一グループのメンバと第二グループのメンバとのペアを、顧客番号ＩＤ＿Ａと、顧客番号ＩＤ＿Ｂとの関連付けにより示す表であってもよい。例えば、関係表５５３は、同一であると推定される第一グループのメンバと第二グループのメンバとのペアを、顧客番号ＩＤ＿Ａと、顧客番号ＩＤ＿Ｂとの関連付けにより示す表であり得る。

このような関係表５５３は、例えば、クッキー（Ｃｏｏｋｉｅ）リストの照合により生成可能である。周知のように、クッキーは、ウェブページにアクセスする人物の識別のために使用される。ネットワーク上の消費者行動を追跡することによっては、顧客番号ＩＤ＿Ａと対応付けられるクッキーリストと、顧客番号ＩＤ＿Ｂと対応付けられるクッキーリストとを、生成可能である。そして、顧客番号ＩＤ＿Ａと対応付けられるクッキーリストと顧客番号ＩＤ＿Ｂと対応付けられるクッキーリストとの一致度が高い場合、その顧客番号ＩＤ＿Ａに対応する第一グループのメンバと、顧客番号ＩＤ＿Ｂに対応する第二グループのメンバは、同一の消費者である可能性が高いと言える。

従って、クッキーリストの一致度が基準以上である第一グループのメンバと第二グループのメンバとを同一人物であると推定すれば、関係表５５３として、同一であると推定される第一グループのメンバと第二グループのメンバとのペアを、顧客番号ＩＤ＿Ａと、顧客番号ＩＤ＿Ｂとの関連付けにより示した表を生成可能である。

このような関係表５５３を用いる情報処理システム１にも、距離情報に基づいたクラスタリングを行う第二実施形態及び第三実施形態の技術を適用可能である。この場合、第一データ提供システム１０から結合システム５０へは、図１１及び図１４に示されるメンバリスト１５３１，１５３２に代替するメンバリストとして、連結子ＩＤ＿Ｃではなく顧客番号ＩＤ＿Ａで各メンバを表すメンバリストを送信することができる。同様に、第二データ提供システム３０から結合システム５０へは、図１２及び図１５に示されるメンバリスト３５３１，３５３２に代替するメンバリストとして、顧客番号ＩＤ＿Ｂで各メンバを表すメンバリストを送信することができる。

この他、上記実施形態では、二つのデータベースを加工して結合する例を説明したが、三つ以上のデータベースを加工して結合する際に、上記実施形態の技術を適用できることは言うまでもない。従って、本開示は、三以上のデータベースを加工して結合する目的で活用されてもよい。この場合、一つのデータベースを中心に複数のデータベースが結合されてもよいし、複数のデータベースが直列に結合されてもよい。

データベースは、消費者と関連する物及び／又は場所を構成体（メンバ）とするグループの特徴データを有するデータベースであってもよい。近年においては、消費者行動が、スマートフォンなどの携帯端末と密接にかかわっている。従って、第一データベース１５１及び第二データベース３５１は、消費者に対応する携帯端末毎の特徴データを有していてもよい。

更に、結合データベース５５１は、加工後第一データベース１５７及び加工後第二データベース３５７への参照情報を有するデータベースとして構成されてもよい。即ち、結合データベース５５１は、統合特徴データの実体を有していなくてもよく、クラスタ毎の結合データは、加工後第一データベース１５７及び加工後第二データベース３５７が有する統合特徴データへのリンク情報又はアドレス情報を有する形態で構成されていてもよい。

第二実施形態では、距離Ｄ１及び距離Ｄ２の情報を用いてクラスタリングが行なわれたが、距離Ｄ１及び距離Ｄ２のいずれか一方のみがクラスタリングに用いられてもよい。この場合、不要な距離Ｄ１，Ｄ２の一方を値ゼロとみなして合成距離Ｄを算出すればよい。不要な距離Ｄ１，Ｄ２の一方の情報は、データ提供システム１０，３０から結合システム５０に提供されなくてもよい。第三実施形態で、距離Ｄ１、Ｄ２に代えて用いられる属性値Ｚ１，Ｚ２も同様に、一方のみが用いられる変形例が考えられる。

上記実施形態における１つの構成要素が有する機能は、複数の構成要素に分散して設けられてもよい。複数の構成要素が有する機能は、１つの構成要素に統合されてもよい。上記実施形態の構成の一部は、省略されてもよい。上記実施形態の構成の少なくとも一部は、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換されてもよい。特許請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

用語間の対応関係は、次の通りである。結合システム５０，８０のプロセッサ５１，８１によって実行されるＳ１３０，Ｓ１０１０，Ｓ１１３０の処理は、クラスタリング部によって実現される処理の一例に対応する。プロセッサ５１，８１によって実行されるＳ１５０，Ｓ１０３０，Ｓ１１５０の処理は、第一取得部によって実現される処理の一例に対応する。プロセッサ５１，８１によって実行されるＳ１６０，Ｓ１０４０，Ｓ１１６０の処理及びプロセッサ８１がＳ１１７０においてＳ１１６０で生成された加工後データベース３５７を読み出す処理は、第二取得部によって実現される処理の一例に対応する。プロセッサ５１，８１によって実行されるＳ１７０，Ｓ１０５０，Ｓ１１７０の処理は、結合部によって実現される処理の一例に対応する。第一データ提供システム１０のプロセッサ１１によって実行されるＳ３４０の処理は、第一生成部によって実現される処理の一例に対応する。第二データ提供システム３０のプロセッサ３１によって実行されるＳ４４０の処理及び結合システム８０のプロセッサ８１によって実行されるＳ１１６０の処理は、第二生成部によって実現される処理の一例に対応する。

１…情報処理システム、５…情報処理システム、１０…第一データ提供システム、１１…プロセッサ、１３…メモリ、１５…ストレージ装置、３０…第二データ提供システム、３１…プロセッサ、３３…メモリ、３５…ストレージ装置、５０…結合システム、５１…プロセッサ、５３…メモリ、５５…ストレージ装置、７０…データ提供システム、７１…プロセッサ、７３…メモリ、７５…ストレージ装置、８０…結合システム、８１…プロセッサ、８３…メモリ、８５…ストレージ装置、１５１…第一データベース、１５３…メンバリスト、１５５…第一クラスタ情報、１５７…加工後第一データベース、３５１…第二データベース、３５３…メンバリスト、３５５…第二クラスタ情報、３５７…加工後第二データベース、５５１…結合データベース、５５３…関係表、１５３１…メンバリスト、１５３２…メンバリスト、１５３３…変換テーブル、１５５４…第一クラスタ情報、３５３１…メンバリスト、３５３２…メンバリスト、３５３３…変換テーブル、３５５４…第二クラスタ情報、ＮＴ…ネットワーク。

Claims (17)

1. 第一及び第二データベースに基づく新たなデータベースを生成する情報処理システムであって、前記第一データベースは、第一グループの構成体毎に、当該構成体の第一の特徴を表す特徴データを有し、前記第二データベースは、第二グループの構成体毎に、当該構成体の第二の特徴を表す特徴データを有する情報処理システムにおいて、
   前記第一グループと前記第二グループとの間の構成体のペアであって前記ペアに属する二つの構成体が互いに少なくとも対応する構成体ペアの複数を、複数のクラスタに分割し、前記複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを表すクラスタ情報を提供するクラスタリング部と、
   前記クラスタリング部から取得した前記クラスタ情報に基づき、前記第一データベースが有する前記複数の構成体ペアに対応する特徴データを、前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより前記クラスタ毎に前記統合された特徴データとしての第一統合特徴データを生成する第一生成部、から前記クラスタ毎の第一統合特徴データを取得する第一取得部と、
   前記クラスタリング部から取得した前記クラスタ情報に基づき、前記第二データベースが有する前記複数の構成体ペアに対応する特徴データを、前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより前記クラスタ毎に前記統合された特徴データとしての第二統合特徴データを生成する第二生成部、から前記クラスタ毎の第二統合特徴データを取得する第二取得部と、
   前記第一取得部が取得した前記クラスタ毎の第一統合特徴データと、前記第二取得部が取得した前記クラスタ毎の第二統合特徴データと、に基づき、前記新たなデータベースとして、同一クラスタの前記第一統合特徴データと前記第二統合特徴データとを結合した結合データを前記クラスタ毎に有する結合データベースを生成する結合部と、
   を備える情報処理システム。
2. 請求項１記載の情報処理システムであって、
   前記第一及び第二グループの構成体は、消費者であり、前記第一データベースは、前記第一グループの消費者毎に、当該消費者の第一の特徴を表す特徴データを有し、前記第二データベースは、前記第二グループの消費者毎に、当該消費者の第二の特徴を表す特徴データを有する情報処理システム。
3. 請求項１又は請求項２記載の情報処理システムであって、
   前記第一グループの構成体の夫々には、個別の第一の識別コードが割り当てられ、前記第一データベースは、前記第一グループの構成体毎の特徴データを、当該構成体の前記第一の識別コードと関連付けて記憶し、
   前記第二グループの構成体の夫々には、個別の第二の識別コードが割り当てられ、前記第二データベースは、前記第二グループの構成体毎の特徴データを、当該構成体の前記第二の識別コードと関連付けて記憶し、
   前記クラスタリング部は、前記第一の識別コードと前記第二の識別コードとの対応関係を表す情報に基づき、前記複数の構成体ペアを特定して前記複数のクラスタに分割し、前記クラスタ情報として、前記第一生成部に、前記複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを前記第一の識別コードと関連付けて表すクラスタ情報を提供し、前記第二生成部に、前記複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを前記第二の識別コードと関連付けて表すクラスタ情報を提供する情報処理システム。
4. 請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の情報処理システムであって、
   前記複数の構成体ペアの夫々は、実体が同一であると推定される構成体のペアである情報処理システム。
5. 請求項１又は請求項２記載の情報処理システムであって、
   前記第一及び第二データベースは、前記第一データベースと前記第二データベースとの間で共通する識別コードを用いて、各構成体の特徴データを、対応する構成体の識別コードと関連付けて記憶し、
   前記クラスタリング部は、前記複数の構成体ペアとして、前記第一データベースと前記第二データベースとの間で同一の識別コードが関連付けられた前記特徴データのペアに対応する構成体ペアの複数を、複数のクラスタに分割し、前記クラスタ情報として、前記第一及び第二生成部に、前記複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを前記識別コードと関連付けて表すクラスタ情報を提供する情報処理システム。
6. 請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の情報処理システムであって、
   前記クラスタリング部は、前記複数の構成体ペアを、前記複数の構成体ペア間の類似度に基づき、前記複数のクラスタに分割する情報処理システム。
7. 請求項６記載の情報処理システムであって、
   前記クラスタリング部は、前記複数の構成体ペア間の前記第一及び第二の特徴の少なくとも一方に関する類似度を特定可能な類似度情報を取得し、前記取得した類似度情報に基づき、前記複数の構成体ペアを、前記第一及び第二の特徴の少なくとも一方が類似する構成体ペアをまとめるように、前記複数のクラスタに分割する情報処理システム。
8. 請求項６又は請求項７記載の情報処理システムであって、
   前記第一生成部は、前記第一グループに属する複数の構成体のリストであって、前記第一の特徴に関する複数の構成体間の類似度を表すリストを、前記クラスタリング部に提供し、
   前記第二生成部は、前記第二グループに属する複数の構成体のリストであって、前記第二の特徴に関する複数の構成体間の類似度を表すリストを、前記クラスタリング部に提供し、
   前記クラスタリング部は、前記第一生成部及び前記第二生成部から取得した前記リストに基づいて、前記複数の構成体ペアを、前記第一及び第二の特徴が類似する構成体ペアをまとめるように、前記複数のクラスタに分割する情報処理システム。
9. 請求項６記載の情報処理システムであって、
   前記第一生成部は、前記第一グループに属する複数の構成体のリストであって、前記構成体毎の属性値を含むリストを、前記クラスタリング部に提供し、
   前記クラスタリング部は、前記属性値に基づき、前記複数の構成体ペア間の類似度を判定し、前記判定した類似度に基づき、前記複数の構成体ペアを、前記複数のクラスタに分割する情報処理システム。
10. 請求項６記載の情報処理システムであって、
    前記第一生成部は、前記第一グループに属する複数の構成体のリストであって、前記構成体毎の第一の属性値を含むリストを、前記クラスタリング部に提供し、
    前記第二生成部は、前記第二グループに属する複数の構成体のリストであって、前記構成体毎の第二の属性値を含むリストを、前記クラスタリング部に提供し、
    前記クラスタリング部は、前記第一及び前記第二の属性値に基づき、前記複数の構成体ペア間の類似度を判定し、前記判定した類似度に基づき、前記複数の構成体ペアを、前記複数のクラスタに分割する情報処理システム。
11. 請求項１〜請求項１０のいずれか一項記載の情報処理システムであって、
    前記第一生成部及び前記第一データベースは、第一の外部システムに設けられ、前記第二生成部及び前記第二データベースは、前記第一の外部システムとは独立した第二の外部システムに設けられ、前記情報処理システムは、前記第一及び第二の外部システムと通信可能に構成される情報処理システム。
12. 第一及び第二の外部システムと通信可能な情報処理システムであって、
    前記第一の外部システムは、第一グループの構成体毎に、当該構成体の第一の特徴を表す特徴データを有する第一データベースを備え、
    前記第二の外部システムは、第二グループの構成体毎に、当該構成体の第二の特徴を表す特徴データを有する第二データベースを備える情報処理システムにおいて、
    前記第一の外部システムから前記第一グループに属する複数の構成体のリストを取得し、更には、前記第二の外部システムから前記第二グループに属する複数の構成体のリストを取得し、前記取得したリストに基づいて、前記第一グループと前記第二グループとの間の構成体のペアであって前記ペアに属する二つの構成体が互いに少なくとも対応する構成体ペアの複数を、複数のクラスタに分割し、前記複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを表すクラスタ情報を、前記第一及び第二の外部システムに提供するクラスタリング部と、
    前記第一の外部システムが、前記クラスタリング部から取得した前記クラスタ情報に基づき、前記第一データベースが有する前記複数の構成体ペアに対応する特徴データを前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより生成した前記クラスタ毎の第一統合特徴データを、前記第一の外部システムから取得する第一取得部と、
    前記第二の外部システムが、前記クラスタリング部から取得した前記クラスタ情報に基づき、前記第二データベースが有する前記複数の構成体ペアに対応する特徴データを前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより生成した前記クラスタ毎の第二統合特徴データを、前記第二の外部システムから取得する第二取得部と、
    前記第一取得部が取得した前記クラスタ毎の第一統合特徴データと、前記第二取得部が取得した前記クラスタ毎の第二統合特徴データと、に基づき、同一クラスタの前記第一統合特徴データと前記第二統合特徴データとを結合した結合データを前記クラスタ毎に有する結合データベースを生成する結合部と、
    を備える情報処理システム。
13. 外部システムと通信可能に構成された情報処理システムであって、
    前記外部システムは、第一グループの構成体毎に、当該構成体の第一の特徴を表す特徴データを有する第一データベースを備え、
    前記情報処理システムは、第二グループの構成体毎に、当該構成体の第二の特徴を表す特徴データを有する第二データベースを備え、
    前記情報処理システムは、更に、
    前記第一グループと前記第二グループとの間の構成体のペアであって前記ペアに属する二つの構成体が互いに少なくとも対応する構成体ペアの複数を、複数のクラスタに分割し、前記複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを表すクラスタ情報を、前記外部システムに提供するクラスタリング部と、
    前記外部システムが、前記クラスタリング部から受信した前記クラスタ情報に基づき、前記第一データベースが有する前記複数の構成体ペアに対応する特徴データを前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより生成した前記クラスタ毎の第一統合特徴データを、前記外部システムから取得する取得部と、
    前記クラスタ情報に基づき、前記第二データベースが有する前記複数の構成体ペアに対応する特徴データを、前記クラスタ毎に統計処理によって統合することにより、前記クラスタ毎の第二統合特徴データを生成する生成部と、
    前記取得部が取得した前記クラスタ毎の第一統合特徴データと、前記生成部が生成した前記クラスタ毎の第二統合特徴データと、に基づき、同一クラスタの前記第一統合特徴データと前記第二統合特徴データとを結合した結合データを前記クラスタ毎に有する結合データベースを生成する結合部と、
    を備える情報処理システム。
14. 第一及び第二データベースに基づく新たなデータベースを生成する情報処理システムであって、前記第一データベースは、第一グループの構成体毎に、当該構成体の第一の特徴を表す特徴データを有し、前記第二データベースは、第二グループの構成体毎に、当該構成体の第二の特徴を表す特徴データを有し、前記第一及び第二グループは、共通する複数の構成体を少なくとも部分的に含む情報処理システムにおいて、
    前記共通する複数の構成体を、複数のクラスタに分割し、前記共通する複数の構成体の夫々が属するクラスタを表すクラスタ情報を提供するクラスタリング部と、
    前記クラスタリング部から取得した前記クラスタ情報に基づき、前記第一データベースが有する前記共通する複数の構成体の特徴データを、前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより前記クラスタ毎に前記統合された特徴データとしての第一統合特徴データを生成する第一生成部、から前記クラスタ毎の第一統合特徴データを取得する第一取得部と、
    前記クラスタリング部から取得した前記クラスタ情報に基づき、前記第二データベースが有する前記共通する複数の構成体の特徴データを、前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより前記クラスタ毎に前記統合された特徴データとしての第二統合特徴データを生成する第二生成部、から前記クラスタ毎の第二統合特徴データを取得する第二取得部と、
    前記第一取得部が取得した前記クラスタ毎の第一統合特徴データと、前記第二取得部が取得した前記クラスタ毎の第二統合特徴データと、に基づき、前記新たなデータベースとして、同一クラスタの前記第一統合特徴データと前記第二統合特徴データとを結合した結合データを前記クラスタ毎に有する結合データベースを生成する結合部と、
    を備える情報処理システム。
15. 請求項１〜請求項１２及び請求項１４のいずれか一項記載の情報処理システムが備えるクラスタリング部と、第一取得部と、第二取得部と、結合部としての機能をコンピュータに実現させるためのプログラム。
16. 第一及び第二データベースに基づく新たなデータベースを生成するための情報処理方法であって、
    前記第一データベースは、第一グループの構成体毎に、当該構成体の第一の特徴を表す特徴データを有し、前記第二データベースは、第二グループの構成体毎に、当該構成体の第二の特徴を表す特徴データを有し、
    前記方法は、
    前記第一グループと前記第二グループとの間の構成体のペアであって前記ペアに属する二つの構成体が互いに少なくとも対応する構成体ペアの複数を、複数のクラスタに分割して、前記複数の構成体ペアの夫々が属するクラスタを表すクラスタ情報を提供するクラスタリング手順と、
    前記クラスタリング手順により提供される前記クラスタ情報に基づき、前記第一データベースが有する前記複数の構成体ペアに対応する特徴データを、前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより前記クラスタ毎に前記統合された特徴データとしての第一統合特徴データを生成するデバイス、から前記クラスタ毎の第一統合特徴データを取得する第一取得手順と、
    前記クラスタリング手順により提供される前記クラスタ情報に基づき、前記第二データベースが有する前記複数の構成体ペアに対応する特徴データを、前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより前記クラスタ毎に前記統合された特徴データとしての第二統合特徴データを生成するデバイス、から前記クラスタ毎の第二統合特徴データを取得する第二取得手順と、
    前記第一取得手順により取得された前記クラスタ毎の第一統合特徴データと、前記第二取得手順により取得された前記クラスタ毎の第二統合特徴データと、に基づき、前記新たなデータベースとして、同一クラスタの前記第一統合特徴データと前記第二統合特徴データとを結合した結合データを前記クラスタ毎に有する結合データベースを生成する結合手順と、
    を含む情報処理方法。
17. 第一及び第二データベースに基づく新たなデータベースを生成するための情報処理方法であって、
    前記第一データベースは、第一グループの構成体毎に、当該構成体の第一の特徴を表す特徴データを有し、前記第二データベースは、第二グループの構成体毎に、当該構成体の第二の特徴を表す特徴データを有し、前記第一及び第二グループは、共通する複数の構成体を少なくとも部分的に含み、
    前記方法は、
    前記共通する複数の構成体を、複数のクラスタに分割して、前記共通する複数の構成体の夫々が属するクラスタを表すクラスタ情報を提供するクラスタリング手順と、
    前記クラスタリング手順により提供される前記クラスタ情報に基づき、前記第一データベースが有する前記共通する複数の構成体の特徴データを、前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより前記クラスタ毎に前記統合された特徴データとしての第一統合特徴データを生成するデバイス、から前記クラスタ毎の第一統合特徴データを取得する第一取得手順と、
    前記クラスタリング手順により提供される前記クラスタ情報に基づき、前記第二データベースが有する前記共通する複数の構成体の特徴データを、前記クラスタ毎に統計処理によって統合し、それにより前記クラスタ毎に前記統合された特徴データとしての第二統合特徴データを生成するデバイス、から前記クラスタ毎の第二統合特徴データを取得する第二取得手順と、
    前記第一取得手順により取得された前記クラスタ毎の第一統合特徴データと、前記第二取得手順により取得された前記クラスタ毎の第二統合特徴データと、に基づき、前記新たなデータベースとして、同一クラスタの前記第一統合特徴データと前記第二統合特徴データとを結合した結合データを前記クラスタ毎に有する結合データベースを生成する結合手順と、
    を含む情報処理方法。

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