JP6320288B2 - 名寄せ装置、名寄せ方法及び名寄せプログラム - Google Patents

Description

本発明は、名寄せ装置、名寄せ方法及び名寄せプログラムに関する。

近年、通信ネットワークの発展とともに、各種サービスがネットワークを介して提供されている。そして、ユーザは、ＰＣ（Personal Computer）やスマートフォン、タブレット端末等のデバイスを用いて、ネットワークを介して各種サービスを利用する。

ここで、サービス提供者は、サービスの利用に際してユーザの適性を審査する場合がある。例えば、サービス提供者は、ユーザが過去に不正な取引を行った者であることなどを審査し、不正な取引を行うおそれがあると認められるユーザの利用や登録を排除する。例えば、ユーザの適性を審査する技術として、不正加入パターンを予め格納しておき、ユーザから送信される情報を不正加入パターンと照合することで、ユーザを審査する技術が知られている。

特開２０１１−７６４０６号公報

しかしながら、上記の従来技術では、ネットワークを利用するユーザの同一性を高い精度で判定することは困難である。具体的には、ユーザは、サービスの利用の度に異なるアカウントを作成したり、異なるデバイスを用いたりすることで、サービス提供者との間で送受信される情報を変更することができる。このため、サービス提供者側は、ユーザを識別するための情報を適切に取得できない場合がある。これにより、サービス提供者側は、ユーザの同一性を判定することが困難になり、ユーザの認証や審査等に支障をきたすおそれがある。また、ネットワークを介したサービスを利用するユーザは膨大な数に及ぶため、各ユーザの適性を人間が詳細に審査することは現実的ではない。

また、ユーザの同一性を判定することは、審査以外の用途においても、サービス提供者にとって有用である。例えば、サービス提供者は、提供しているサービスにおいて、複数の異なるアカウントを用いて出品を行う業者や、複数のアカウントを利用しているユーザを同一人と特定し、利用者を正確に把握したり、提供する情報やサービスを一元化できたりすることが望ましい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ネットワークを利用するユーザの同一性を高い精度で判定することができる名寄せ装置、名寄せ方法及び名寄せプログラムを提供することを目的とする。

本願に係る名寄せ装置は、ユーザ端末のブラウザから取得可能な情報であるブラウザ情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたブラウザ情報に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する判定部と、前記判定部によって判定された類似度が所定の閾値以上である場合に、当該類似度に対応するユーザ同士を同一のユーザとして名寄せする名寄せ部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ネットワークを利用するユーザの同一性を高い精度で判定することができるという効果を奏する。

図１は、第１の実施形態に係る名寄せ処理の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る名寄せ装置の構成例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係るブラウザ情報記憶部の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る名寄せ装置による名寄せ処理手順を示すフローチャートである。 図６は、第２の実施形態に係る名寄せ処理の一例を示す図である。 図７は、第２の実施形態に係る名寄せ装置の構成例を示す図である。 図８は、第２の実施形態に係る利用履歴記憶部の一例を示す図である。 図９は、第２の実施形態に係る名寄せ装置による名寄せ処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、第２の実施形態に係る名寄せシステムの構成例を示す図である。 図１１は、名寄せ装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

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

（第１の実施形態）
〔１−１．名寄せ処理〕
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る名寄せ処理の一例について説明する。図１は、第１の実施形態に係る名寄せ処理の一例を示す図である。図１では、名寄せシステム１に含まれる名寄せ装置１００によって、名寄せ装置１００が提供するサービスを利用するユーザを名寄せする名寄せ処理が行われる例を示す。

図１に示した例において、ユーザＵ１は、ＰＣであるユーザ端末１０_１を有する。また、ユーザＵ２は、スマートフォンであるユーザ端末１０_２と、タブレット端末であるユーザ端末１０_３とを所持する。ユーザ端末１０_１〜１０_３と名寄せ装置１００とは、図示しないネットワークＮ（例えば、インターネット）で接続される。なお、図１の例では、ユーザ端末１０_２とユーザ端末１０_３とは、共通するルータ（router）機器を用いてネットワークＮに接続されるものとする。

名寄せ装置１００は、サービス提供者によって管理されるサーバ装置である。具体的には、名寄せ装置１００は、ユーザ端末１０_１〜１０_３にウェブページを配信することで、各種サービスを提供する。例えば、名寄せ装置１００は、検索サイト、オークションサイト、ショッピングサイト、ニュースサイト、天気予報サイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどの各種サービスを提供する。図１に示す例では、名寄せ装置１００は、所定のサービスＳＶ１をユーザＵ１及びユーザＵ２に提供しているものとする。

ここで、ユーザ端末１０_１は、ユーザＵ１による操作に従って、サービスＳＶ１に対して、アカウント（account）Ａ１１でアクセスする（ステップＳ１１）。アカウントとは、所定のサービスにログインするための権利のことをいい、サービスの利用に際して、ユーザは所定の手続きによりサービス提供者（例えば、名寄せ装置１００の管理者）からアカウントの設定を受ける。ここでは、アカウントＡ１１とは、サービスＳＶ１の利用のためにユーザＵ１に割り当てられたアカウントのことをいう。すなわち、ユーザ端末１０_１は、名寄せ装置１００に対して、アカウントＡ１１で認証を受けることにより、サービスＳＶ１を利用することができる。

また、ユーザ端末１０_１は、ユーザＵ１による操作に従って、サービスＳＶ１に対して、アカウントＡ１２でアクセスする場合もある（ステップＳ１２）。この場合、ユーザＵ１は、名寄せ装置１００が提供するサービスＳＶ１において、複数のアカウントの設定を受けていることになる。

同様に、ユーザ端末１０_２は、ユーザＵ２による操作に従って、サービスＳＶ１に対して、アカウントＡ２１でアクセスする（ステップＳ１３）。また、ユーザＵ２は、複数のユーザ端末１０_２及び１０_３を所有しているので、ユーザ端末１０_２と異なるユーザ端末１０_３をサービスＳＶ１の利用に用いる場合がある。すなわち、ユーザ端末１０_３は、ユーザＵ２による操作に従って、サービスＳＶ１に対して、アカウントＡ２２でアクセスする場合がある（ステップＳ１４）。

このように、サービスＳＶ１を提供する名寄せ装置１００に対して、ユーザＵ１の例のように、同じユーザが同一ユーザ端末１０_１から複数のアカウントを使用してアクセスする場合がある。また、ユーザＵ２の例のように、同じユーザが複数のユーザ端末１０_２及び１０_３から複数のアカウントを使用してアクセスする場合がある。この場合、名寄せ装置１００は、アカウント情報のみを用いてユーザを特定することが困難である。すなわち、名寄せ装置１００は、各アクセスにおいてアカウント情報によりユーザの同一性の判定をしようとすると、ステップＳ１１〜１４における各アクセスを異なるユーザからのアクセスと判定することになる。

そこで、名寄せ装置１００は、ステップＳ１１〜１４において、各アカウントによるアクセスに際して、ユーザ端末１０_１〜１０_３から取得可能な情報であるブラウザ情報を取得する。そして、名寄せ装置１００は、取得されたブラウザ情報をブラウザ情報記憶部１２１に記憶し、ユーザの判定処理に使用する。

ブラウザ情報とは、名寄せ装置１００にアクセスする際に、各ユーザ端末のブラウザから送信されるＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）リクエストに基づいて取得可能な情報をいう。例えば、ブラウザ情報は、ＨＴＴＰヘッダが示す情報であり、かかる情報には複数の項目が含まれる。具体的には、名寄せ装置１００は、アクセス日時や、各ユーザ端末のＯＳ（Operating System）の種類やバージョン、ブラウザの種類やバージョン、ブラウザに含まれるプラグイン（plug-in）、クッキー（cookie）、ＨＴＴＰリファラ（ＨＴＴＰ referer）、ルータなどの通信機器及びプロキシ（proxy）サーバなどの通信経路を示す情報である経路情報など、各項目に対応する情報を取得する。また、名寄せ装置１００は、各ユーザ端末からＨＴＴＰリクエストが送信された時間と、ＨＴＴＰリクエストが名寄せ装置１００により受信された時間との時差である時差情報などを取得する。また、名寄せ装置１００は、取得可能な場合には、各ユーザ端末を識別する情報である端末識別情報（例えば、ユーザ端末１０_１〜１０_３に予め付与される固有ＩＤなど）を取得する。すなわち、名寄せ装置１００は、アクセスに際して、アカウントなどのユーザが容易に変更可能な情報のみならず、ユーザが容易に変更することが困難である項目を含んだブラウザ情報を取得する。これにより、名寄せ装置１００は、アカウントや端末を変更するといったユーザの動向による影響を抑えて、名寄せ処理を実行することができる。

名寄せ装置１００は、ステップＳ１１〜１４における各アクセスにおいて取得されたブラウザ情報に基づいて、各々のブラウザ情報の類似度を判定する処理を行う（ステップＳ１５）。例えば、名寄せ装置１００は、ブラウザ情報に含まれる複数の項目の類似性を判定することでブラウザ情報のスコアリングを行い、ブラウザ情報の類似度を判定する。なお、名寄せ装置１００は、上記のブラウザ情報の例として挙げた情報を全て取得可能とは限らない。例えば、ユーザ端末１０_１〜１０_３の設定などによって、名寄せ装置１００は、ブラウザ情報であっても取得できない項目がありうる。一例として、名寄せ装置１００は、クッキーがユーザの操作により削除されたり、ユーザによってクッキーの送受信を行わない設定とされたりすることにより、クッキーを取得できない場合がある。このような場合であっても、名寄せ装置１００は、ブラウザ情報に含まれる複数の項目を判定対象とすることにより、ブラウザ情報同士の類似度を判定することができる。

図１に示す例において、名寄せ装置１００は、アカウントＡ１１からのアクセスにおいて取得されたブラウザ情報と、アカウントＡ１２からのアクセスにおいて取得されたブラウザ情報との類似度を判定する。この例において、名寄せ装置１００は、双方のアカウントに対応するブラウザ情報において、時差情報や、名寄せ装置１００に到達するまでのルーティングなどの経路情報や、ＯＳや、ＩＰアドレスなどの項目における類似性が高いと判定する。結果として、名寄せ装置１００は、アカウントＡ１１に対応するブラウザ情報と、アカウントＡ１２に対応するブラウザ情報とを類似度「高」と判定する。

また、名寄せ装置１００は、アカウントＡ２１からのアクセスにおいて取得されたブラウザ情報と、アカウントＡ２２からのアクセスにおいて取得されたブラウザ情報との類似度を判定する。この例において、名寄せ装置１００は、双方のアカウントに対応するブラウザ情報において、ＯＳや、ブラウザの種類などの項目においては類似性が低いと判定する。一方、名寄せ装置１００は、時差情報や、ルーティングなどの経路情報や、ＩＰアドレスが示す情報（例えば、既存の技術により、端末に付与されたＩＰアドレスに基づいて、端末の所在地などを推定した情報）などの項目における類似性が高いと判定する。結果として、名寄せ装置１００は、アカウントＡ２１に対応するブラウザ情報と、アカウントＡ２２に対応するブラウザ情報とを類似度「中」と判定する。なお、名寄せ装置１００は、アカウントＡ１１とアカウントＡ２１及びＡ２２や、アカウントＡ１２とアカウントＡ２１及びＡ２２とは、類似性のある項目が比較的少ないものとして、類似度「低」と判定する。上記のように、名寄せ装置１００は、ブラウザ情報同士の類似度を判定する。そして、名寄せ装置１００は、判定されたブラウザ情報同士の類似度に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。

そして、名寄せ装置１００は、判定されたユーザ同士の類似度（すなわち、ユーザに対応するブラウザ情報同士の類似度）に基づいて、ブラウザ情報に対応するユーザを名寄せする処理を行う（ステップＳ１６）。例えば、名寄せ装置１００は、ブラウザ情報の類似度に所定の閾値を設け、所定の閾値以上のブラウザ情報に対応するユーザ同士を同一のユーザとして名寄せする。図１の例では、名寄せ装置１００は、所定の閾値として、類似度「中」以上のブラウザ情報に対応するユーザを同一のユーザと推定するものとする。これにより、名寄せ装置１００は、アカウントＡ１１でアクセスしたユーザＵ１と、アカウントＡ１２でアクセスしたユーザＵ１とを同一のユーザとして名寄せする。また、名寄せ装置１００は、アカウントＡ２１でアクセスしたユーザＵ２と、アカウントＡ２２でアクセスしたユーザＵ２とを同一のユーザとして名寄せする。

このように、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００は、ユーザ端末１０_１〜１０_３のブラウザから取得可能な情報であるブラウザ情報を取得する。そして、名寄せ装置１００は、取得されたブラウザ情報に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。そして、名寄せ装置１００は、判定された類似度が所定の閾値以上である場合に、比較対象となっているユーザ同士を同一のユーザとして名寄せする。

上述したように、ユーザは、サービスの利用に際して同一ユーザが複数のアカウントを有する場合がある。このような場合に、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００は、ユーザから送信されるアカウント情報やデバイス情報のみならず、ユーザ端末のブラウザ情報を取得することにより、ユーザが容易に変更することのできない情報を取得する。そして、名寄せ装置１００は、ブラウザ情報に基づいたユーザの類似度の判定結果に基づいて、ユーザを名寄せすることにより、複数アカウントにまたがるユーザを精度良く名寄せすることができる。

これにより、名寄せ装置１００は、以下に示す適用例などにおいて有利な効果を奏することができる。例えば、名寄せ装置１００は、提供するサービスにおいて、ユーザによる不当な利用を排除することができる。図１の例において、仮に、ユーザＵ１は、アカウントＡ１１でログインしたサービスＳＶ１において不正利用が発覚し、アカウントＡ１１の使用を停止されたユーザであるとする。この場合、ユーザＵ１は、再びサービスＳＶ１からアカウントＡ１２の発行を受け、サービスＳＶ１の利用を継続しようとする場合がある。名寄せ装置１００は、ユーザ端末１０_１に係るブラウザ情報を取得し、複数アカウントを使用するユーザＵ１を特定することにより、ユーザＵ１を補足することができる。また、ユーザＵ２は、異なるアカウント、かつ異なるデバイスにより名寄せ装置１００にアクセスするものの、使用するサービスＳＶ１は共通している場合がある。この場合であっても、名寄せ装置１００は、異なるアカウントＡ２１及びＡ２２を使用するユーザＵ２を名寄せすることができる。これにより、例えば、名寄せ装置１００は、異なる環境においてサービスＳＶ１を利用するユーザＵ２に対して、ユーザＵ２の興味関心に沿ったサービス内容を提示したり、ユーザＵ２に合わせた広告コンテンツを配信したりすることができる。

また、他の適用例として、ユーザによっては、アカウントの登録を受けていたことを失念し、ある程度の期間経過後（例えば、数か月、数年など）に、同一のサービスＳＶ１を利用しようとして、新たなアカウントの発行を受ける場合がある。このような場合においても、名寄せ装置１００は、ユーザの名寄せを行うことにより、例えば、過去のアカウントに存在していたユーザの情報や行動履歴を引き継がせることができる。これにより、名寄せ装置１００は、いわゆる休眠アカウントを効率的に排除することや、ユーザが過去に受けたサービス内容などの有益な情報を活用させることができる。また、他の適用例として、ユーザによっては、同一のサービスＳＶ１を利用する場合であっても、ＰＣを利用している場合における行動特性と、スマートフォン等の携帯端末を利用している場合における行動特性とが異なる場合がある。このような場合でも、名寄せ装置１００は、ユーザを名寄せすることにより、共通するユーザに即したサービスを提供することができる。

以下、上述した名寄せ装置１００の構成及び処理手順について説明する。なお、以下では、ユーザ端末１０_１〜１０_３を区別する必要がない場合には、これらを総称して「ユーザ端末１０」と表記する場合がある。

〔１−２．名寄せ装置の構成〕
次に、図２を用いて、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００の構成について説明する。図２は、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、名寄せ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、図示しないネットワークＮと有線又は無線で接続され、ユーザ端末１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部１２０は、ブラウザ情報記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２とを有する。

（ブラウザ情報記憶部１２１について）
ブラウザ情報記憶部１２１は、ユーザ端末１０がサービスを利用する際に取得されるブラウザ情報に関する情報を記憶する。ここで、図３に、第１の実施形態に係るブラウザ情報記憶部１２１の一例を示す。図３に示した例では、ブラウザ情報記憶部１２１は、「アクセス日時」、「アカウント」、「時差情報」、「ルート情報」、「ブラウザ」、「ＯＳ」、「プラグイン」、「ＩＰ（Internet Protocol）アドレス」といった項目を有する。

「アクセス日時」は、ユーザ端末１０からアクセスされた日時を示す。言い換えれば、「アクセス日時」は、名寄せ装置１００によって提供されるサービスがユーザ端末１０に利用された日時を示す。「アカウント」は、ユーザ端末１０との間で送受信されるアカウントを示す。

「時差情報」は、ユーザ端末１０から送信された情報と、名寄せ装置１００が受信した情報との時差に関する情報を示す。「ルート情報」は、ユーザ端末１０から送信された情報が名寄せ装置１００に到達するまでのルートに関する情報を示す。なお、図３の例では、「時差情報」及び「ルート情報」には「ｔ０１」や「Ｒ０１１」などの模式的な情報が格納される例を示したが、実際には「ｔ０１」には時間の経過を示す秒数などが含まれる。また、「ルート情報」は、通信に使用されたルータやプロキシサーバを識別する情報などが含まれる。

「ブラウザ」は、ユーザ端末１０が使用しているブラウザを示す。例えば、ブラウザは、「ＢＲ０１（８．１）」など、ブラウザの名称である「ＢＲ０１」と、バージョン情報である「８．１」との組合せにより表される。「ＯＳ」は、ユーザ端末１０が使用しているＯＳを示す。例えば、ＯＳは、「ＯＳ０１（１０．３）」など、ＯＳの名称である「ＯＳ０１」と、バージョン情報である「１０．３」との組合せにより表される。「プラグイン」は、ブラウザに組み込まれているプラグインの情報を示す。「プラグイン」には「Ｐ０１」などの模式的な情報が格納される例を示したが、実際には「Ｐ０１」には、組み込まれているプラグインの識別情報（名称等）の情報が含まれる。

「ＩＰアドレス」は、ユーザ端末１０のＩＰアドレスを示す。なお、図３の例では、「ＩＰアドレス」には「ＩＰ−０１」といった模式的な情報が格納される例を示したが、実際には「ＩＰアドレス」には「Ｎ_１．Ｎ_２．Ｎ_３．Ｎ_４」（Ｎ_１〜Ｎ_４は、０〜２５５の数字）といった情報が格納される。

すなわち、図３では、「２０１４年１２月１５日９時００分」に、アカウント「Ａ１１」でサービスにログインしたユーザ端末１０から取得されるブラウザ情報は、時差情報が「ｔ０１」であり、ルート情報が「Ｒ０１１」であり、使用されているブラウザは「ＢＲ０１（８．１）」であり、使用されているＯＳは「ＯＳ０１（１０．３）」であり、組み込まれているプラグインの情報は「Ｐ０１」であり、ＩＰアドレスは「ＩＰ−０１」であることなどの、各項目の情報を含むことを示している。

なお、図３での図示は省略するが、ブラウザ情報記憶部１２１には、ユーザ端末１０のアクセスに伴い取得されるその他の情報が記憶されてもよい。例えば、ブラウザ情報記憶部１２１には、ユーザ端末１０を識別する識別情報が記憶される。ユーザ端末１０を識別する識別情報の一例は、クッキーである。また、ユーザ端末１０に予め固有ＩＤが割り当てられている場合には、かかるユーザ端末１０を識別する情報として、ユーザ端末１０の固有ＩＤが記憶される。

（ユーザ情報記憶部１２２について）
ユーザ情報記憶部１２２は、名寄せ処理されたユーザに関する情報を記憶する。ここで、図４に、第１の実施形態に係るユーザ情報記憶部１２２の一例を示す。図４に示した例では、ユーザ情報記憶部１２２は、「同一ユーザ（アカウント）」、「類似度」、「判定項目」といった項目を有する。

「同一ユーザ（アカウント）」は、後述する名寄せ部１３４によって名寄せされたユーザ毎に、かかるユーザによって利用されるユーザ端末１０に対応するアカウント名を示す。

「類似度」は、名寄せされた際に用いられたブラウザ情報同士の類似度を示す。図４の例では、類似度は、「高」や「中」という概念で類似度を示しているが、類似度の表示手法は、これに限られない。例えば、類似度は、１から１００まででスコアリングされた数値により表されてもよい。

「判定項目」は、後述する判定部１３３が類似度を判定する際に用いたブラウザ情報に含まれる項目を示す。図４では、判定に用いた項目のうち、判定部１３３によって類似性を有すると判定された項目が表示される例を示している。なお、判定項目には、判定に用いた全ての項目が記憶されてもよい。

すなわち、図４では、アカウント「Ａ１１」によって識別されるユーザ端末１０と、アカウント「Ａ１２」によって識別されるユーザ端末１０とが、同一のユーザによって利用されていると名寄せされ、判定処理に用いられたブラウザ情報同士の類似度は「高」であり、判定項目は「ルート情報、ブラウザ、ＯＳ、プラグイン」であったことを示している。

（制御部１３０について）
図２の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、名寄せ装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（判定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図２に示すように、制御部１３０は、提供部１３１と、取得部１３２と、判定部１３３と、名寄せ部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（提供部１３１について）
提供部１３１は、ユーザ端末１０に対して各種サービスを提供する。具体的には、提供部１３１は、ユーザ端末１０からアクセス要求を受信した場合に、かかるアクセス要求の応答として、各種サービスに対応するウェブページをユーザ端末１０に配信する。例えば、提供部１３１は、検索サービスに対応する検索サイトや、オークションサービスに対応するオークションサイトや、ショッピングサービスに対応するショッピングサイト等に関するウェブページを配信する。

ここで、提供部１３１は、ユーザ端末１０から送信されるアカウント情報を受信する。そして、提供部１３１は、受信したアカウント情報に基づいて、ユーザに対応するサービスを提供する。

そして、提供部１３１は、ユーザ端末１０に各種サービスに対応するウェブページを配信した場合に、ブラウザ情報記憶部１２１を更新する。具体的には、提供部１３１は、ユーザ端末１０からアクセス要求を受信した日時をブラウザ情報記憶部１２１の「アクセス日時」に格納する。また、提供部１３１は、ユーザ端末１０から取得可能なブラウザ情報に基づいて、時差情報、ルート情報をブラウザ情報記憶部１２１の「時差情報」及び「ルート情報」に格納する。また、提供部１３１は、アクセス要求をしたユーザ端末１０のブラウザや、ＯＳや、プラグインの各種情報をブラウザ情報記憶部１２１の所定の項目に格納する。また、提供部１３１は、アクセス要求を受信した際に得られるユーザ端末１０のＩＰアドレスをブラウザ情報記憶部１２１の「ＩＰアドレス」に格納する。また、提供部１３１は、可能な場合には、アクセス要求としてＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエストを受信した場合には、ＨＴＴＰリクエストのヘッダに設定されているユーザエージェント等に基づいて、ユーザ端末１０の識別情報を取得する。例えば、提供部１３１は、ユーザ端末１０がクッキーを保持する場合には、ユーザ端末１０からのアクセス要求とともにクッキーを受信する。これにより、提供部１３１は、クッキーに基づいて、ユーザ端末１０を識別することができる。

（取得部１３２について）
取得部１３２は、ユーザ端末１０に対応するブラウザ情報を取得する。具体的には、取得部１３２は、後述する判定部１３３がブラウザ情報の類似度を判定する処理を開始するタイミングになった場合に、ブラウザ情報記憶部１２１から各種情報を取得する。例えば、取得部１３２は、定期的（例えば、１日毎や１週間毎）に、ブラウザ情報記憶部１２１から各種情報を取得する。また、例えば、取得部１３２は、名寄せ装置１００の管理者であるサービス提供者によって名寄せ処理を行う旨の操作が行われた場合に、ブラウザ情報記憶部１２１から各種情報を取得する。このとき、取得部１３２は、過去に処理済みの情報についてはブラウザ情報記憶部１２１から取得しなくてもよい。

（判定部１３３について）
判定部１３３は、取得部１３２によって取得されたブラウザ情報同士の類似度を判定する。また、判定部１３３は、取得されたブラウザ情報に基づいて、ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。例えば、判定部１３３は、ブラウザ情報が有する傾向の類似性を比較することによって求められるブラウザ情報同士の類似度に基づいて、ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。これは、類似度が高いブラウザ情報の組合せは、送信されたアカウントが異なる場合であっても、かかるブラウザ情報に対応する双方のユーザ端末１０が同一ユーザに操作されている可能性が高いことを意味する。この場合、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる情報について、送信元であるユーザ端末１０のアクセス傾向（おおまかな場所や時間など）や、ユーザ端末１０の機種傾向（ＰＣか、タブレットか）などにより示されるパターンを判定する。例えば、判定部１３３は、アカウント情報が異なっていても、同一ユーザが操作するユーザ端末１０から取得されるブラウザ情報である場合には、かかるブラウザ情報に対して所定のパターンを見出し得る。この場合、判定部１３３は、ブラウザ情報のパターンとして、複数の判定要素を数値化し、ベクトルにより表示された情報の類似性を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、特定の時間にアクセスが集中するなどの傾向が見出せる場合には、かかる判定要素の数値が高いベクトル情報を作成する。そして、判定部１３３は、ベクトルとして表示した場合に、有する距離と角度が類似するベクトルで示されるブラウザ情報同士を類似性が高いものとして判定する。このように、判定部１３３は、ユーザが意識的には変化させにくいブラウザ情報が有するパターンを判定することにより、ブラウザ情報の類似性を判定することができる。

具体的には、第１の実施形態に係る判定部１３３は、ブラウザ情報の項目ごとの類似性について比較し、それぞれの項目の類似性に基づいてブラウザ情報同士の類似度を判定し、かかるブラウザ情報に対応するユーザの類似度を判定する。すなわち、判定部１３３は、取得部１３２によってブラウザ情報記憶部１２１から取得されたアカウントに基づいて、所定のサービスを利用したユーザ端末に対応するブラウザ情報を抽出する。そして、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる複数の項目を比較することにより、ブラウザ情報の類似性をスコアリングし、算出されたスコアに基づいて、ブラウザ情報同士の類似度を判定する。

例えば、判定部１３３は、比較対象となる互いのブラウザ情報に含まれる項目のうち、「時差情報」が類似しているか否かを判定する。判定部１３３は、類似している場合には、かかる項目について類似度の判定のためのスコアを高く算出する。同様に、判定部１３３は、「ルート情報」や、「ブラウザ」や、「ＯＳ」や、「プラグイン」などの各項目が類似しているか否かを判定する。具体的には、判定部１３３は、ルート情報においては、比較対象となっているユーザ端末１０が同じルートを経由して名寄せ装置１００にアクセスしているか否か、等の観点により類似度を判定する。例えば、判定部１３３は、比較対象において、同じ識別子を持つルータを経由していたり、同じ識別子を持つプロキシサーバを経由していたりしていると判定される場合には、ルータ情報に係る項目について類似性を有するものとして、類似度を高く判定する。また、判定部１３３は、ブラウザや、ＯＳについては、種類やバージョンが同一か否かを判定し、同一である場合には、類似度を高く判定する。また、判定部１３３は、プラグインについては、プラグインとして含まれているソフトウェア等に共通性があるか否かを判定し、共通性が高い場合には、類似度を高く判定する。なお、判定部１３３は、取得部１３２によって取得されなかった項目がある場合には、かかる項目をスキップして判定処理を行うことができる。また、判定部１３３は、例えば、名寄せ装置１００の管理者などの人間による指示を受け付けることにより、判定する項目内容や項目数を決定してもよい。

また、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる複数の項目のうち、所定の項目の評価を重み付けすることにより、ブラウザ情報同士の類似度を判定してもよい。これは、ブラウザ情報に含まれるクッキーなどの端末識別情報が一致した場合には、受信したアカウントが異なっている場合でも、ユーザ端末１０が一致している可能性が高いことによる。すなわち、判定部１３３は、端末識別情報に係る項目の重みを重くし、比較対象とするブラウザ情報のうち、かかる項目が一致する場合には、他の項目が一致又は類似する場合よりも、ブラウザ情報同士の類似度が高くなるように調整する。

また、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる複数の項目のうち、判定処理で用いた実績のある項目を優先的に用いて、ブラウザ情報同士の類似度を判定してもよい。具体的には、判定部１３３は、過去にユーザ同士の類似度の高低を判定するために利用された項目の情報を優先的に用いて、ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。これは、ブラウザ情報に含まれる情報は、雑多な項目を多く含むことにより、全ての項目の類似性を判定した場合に、処理負荷が増大することによる。すなわち、判定部１３３は、過去に判定処理で用いた項目であって、ブラウザ情報の類似度を判定するために有用であった項目を優先的に処理に用いることにより、処理負荷を軽減させることができる。例えば、判定部１３３は、ユーザ情報記憶部１２２に格納されている類似度及び判定項目に係る情報を参照することにより、処理を優先させる項目を抽出する。

また、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる複数の項目のうち、判定処理で用いた実績のある項目の評価を重み付けすることにより、ブラウザ情報同士の類似度を判定してもよい。具体的には、判定部１３３は、過去にユーザ同士の類似度の高低を判定するために利用された項目の情報の評価について重み付けを行い、ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。上述したように、判定部１３３は、過去に判定処理で用いた項目であって、ブラウザ情報の類似度を判定するために有用であった項目を参照し、判定処理に用いることができる。このため、判定部１３３は、例えば、判定処理の結果を機械学習することにより、過去の判定処理に有用であった所定の項目について重み付けを調整し、所定の項目の重み付けのなされた判定処理を実行する。例えば、判定部１３３は、過去の判定処理でブラウザ情報の類似度を高く判定するための因子となった項目について、他の項目よりも重み付けが重くなされるよう調整する。これにより、判定部１３３は、精度の高い類似度の判定を行うことができる。

また、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる項目のうち、複数の項目の関係性に基づいて、ブラウザ情報同士の類似度を判定してもよい。以下に具体例を説明する。かかる事例において、判定部１３３は、ほぼ同時刻にアクセスを受け付けた二種類のブラウザ情報の類似度を判定する。判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる端末識別情報により、異なるアカウントから送信された二種類のブラウザ情報について、同一端末によるアクセスと判定したとする。一方で、判定部１３３は、両者のブラウザ情報に係るＩＰアドレスに基づく情報が非類似であることを判定したとする。上述のように、既存の技術を利用することで、ユーザ端末１０に付与されたＩＰアドレスに基づき、ユーザ端末１０のある程度の所在地域（例えば、市区町村程度など）を推測することが可能である。このとき、判定部１３３は、「ＩＰアドレス」と「端末識別情報」という複数の項目の関係性に基づいて、当該二種類のブラウザ情報の類似度を「低」と判定する場合がある。

このように、判定部１３３が、二種類のブラウザ情報の類似度を「低」と判定する理由は、所定の時間内に移動不可能な地域からアクセスしたユーザ端末１０のユーザ同士は、同一のユーザである可能性が低いからである。例えば、判定部１３３は、ＩＰアドレスから導かれる情報に基づいて、比較対象となっている二種類のブラウザ情報が、所定の時間「１０分」の間に、東京都世田谷区に所在するユーザ端末１０と、愛知県名古屋市に所在するユーザ端末１０から取得されたブラウザ情報であることを判定したものとする。この場合、１０分間で東京都世田谷区から愛知県名古屋市まで移動することは困難である。このように、ブラウザ情報に含まれる複数の項目の関係性によっては、同一のユーザにより操作されていることに矛盾が生じる場合がある。このようなときには、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる端末識別情報が何らかの理由により誤っていたり、偽装されていたりする場合を想定し、二種類のブラウザ情報に対応するユーザの類似度を低く判定する。このように、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる項目のうち複数の項目の関係性を判定することで、矛盾の生じる情報や、不正が疑われる情報などを検知することができるので、より精度の高い判定処理を行うことができる。上記のような処理は、例えば、時差情報や、ルート情報などを用いて行われてもよい。

（名寄せ部１３４について）
名寄せ部１３４は、判定部１３３によって判定された類似度が所定の閾値以上である場合に、比較対象となったユーザ同士を同一のユーザとして名寄せする。具体的には、第１の実施形態に係る名寄せ部１３４は、判定部１３３によって判定されたブラウザ情報同士の類似度に基づいて、ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定し、かかる類似度が所定の閾値より高い場合に、比較対象となったユーザ同士を名寄せする。

なお、名寄せ部１３４は、名寄せ処理を行う上記の所定の閾値について、任意に設定可能である。例えば、サービス提供者にとっては、サービスを利用するユーザについて、確実な同一性を要さない場合がある。例えば、似たようなユーザに共通するサービスを提供したい場合、必ずしも同一のユーザでなくとも、提供対象となるユーザにある程度の類似性が認められれば十分な場合がある。このような場合には、名寄せ部１３４は、判定部１３３によって判定された類似度について、名寄せする閾値をユーザの同一性が高いと判定される値よりも低く設定することにより、名寄せされるユーザの幅を拡張することができる。これにより、名寄せ部１３４は、単に同一性が認められるユーザを名寄せするのみならず、例えば、サービスが提供されるユーザ層を適切に区分けしたり、不正を行う可能性の高いユーザを一つのユーザ層として分類したりすることが可能になる。

〔１−３．名寄せ処理手順〕
次に、図５を用いて、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００による名寄せ処理の手順について説明する。図５は、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００による名寄せ処理手順を示すフローチャートである。

図５に示すように、名寄せ装置１００は、ユーザ端末１０からアクセスを受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。そして、名寄せ装置１００は、アクセスを受け付けていない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。

一方、名寄せ装置１００は、アクセスを受け付けた場合に（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、ユーザ端末１０に対応するブラウザ情報を取得する（ステップＳ１０２）。続いて、名寄せ装置１００は、ブラウザ情報の類似度を判定する（ステップＳ１０３）。

そして、名寄せ装置１００は、ブラウザ情報同士の類似度が所定の閾値よりも高いか否かを判定する（ステップＳ１０４）。そして、名寄せ装置１００は、ブラウザ情報同士の類似度が所定の閾値よりも高くない場合には（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、ブラウザ情報に対応するユーザを同一ユーザとして名寄せしない（ステップＳ１０６）。

一方、名寄せ装置１００は、ブラウザ情報同士の類似度が所定の閾値よりも高い場合には（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、ブラウザ情報に対応するユーザを同一ユーザとして名寄せする（ステップＳ１０５）。

〔１−４．効果〕
上述してきたように、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００は、取得部１３２と、判定部１３３と、名寄せ部１３４とを有する。取得部１３２は、ユーザ端末１０のブラウザから取得可能な情報であるブラウザ情報を取得する。判定部１３３は、取得部１３２によって取得されたブラウザ情報に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。名寄せ部１３４は、判定部１３３によって判定された類似度が所定の閾値以上である場合に、当該類似度に対応するユーザ同士を同一のユーザとして名寄せする。

このように、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００は、アカウント情報やデバイス情報などのユーザが容易に変更可能な情報ではなく、ブラウザ情報などのユーザが容易に変更することのできない情報を用いて、ユーザの類似度を判定する。これにより、名寄せ装置１００は、複数のアカウントやデバイスを利用するユーザの同一性を高い精度で判定し、名寄せすることができる。

また、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる複数の項目の情報について、項目ごとの類似性を比較することによって求められるブラウザ情報同士の類似度に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。

このように、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００は、取得されたブラウザ情報のうち、ユーザの類似度を計るために有用な複数の項目を用いるので、ユーザの同一性を高い精度で判定することができる。

また、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる複数の項目の情報のうち、過去にユーザ同士の類似度の高低を判定するために利用された項目の情報を優先的に用いて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。

このように、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００は、判定処理に用いた情報を学習することにより、判定する項目を取捨することができるので、ユーザの同一性を高い精度で判定することができるとともに、処理負担を軽減させたり、処理を高速化させたりすることができる。

また、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる複数の項目の情報のうち、過去にユーザ同士の類似度の高低を判定するために利用された項目の情報の評価について重み付けを行い、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。

このように、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００は、判定処理に用いた情報を学習することにより、判定する項目について重み付けをすることができるので、より高い精度でユーザの同一性を判定することができる。

また、判定部１３３は、ブラウザ情報に含まれる複数の項目の情報のうち、複数の項目の関係性に基づいて求められたブラウザ情報同士の類似度に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。

このように、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００は、異なるアカウントから取得されたブラウザ情報の複数の項目において、同時に成立することに矛盾が生じるような項目の関係性についての判定を加えて、ユーザの類似度を判定する。これにより、名寄せ装置１００は、ユーザの同一性の判定精度を向上させることができる。

また、取得部１３２は、ブラウザ情報として、ユーザ端末１０のネットワーク通信経路、ユーザ端末１０のＯＳ、ユーザ端末１０のブラウザソフトウェア、ブラウザソフトウェアにおけるプラグイン、ユーザ端末１０のＩＰアドレス及びユーザ端末１０に予め設定された固有の識別子の少なくともいずれか一つの項目に関する情報を取得する。

このように、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００は、各アカウントから取得可能な種々の情報を取得し、ユーザの同一性の判定処理に用いるので、ユーザの同一性を高い精度で判定することができる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、名寄せ装置１００が提供するサービスが同一のサービスである例を示した。しかし、サービスは、同一のサービスでなくてもよい。第２の実施形態では、異なるサービスを利用したユーザ端末１０を名寄せする例について説明する。

〔２−１．名寄せ処理〕
まず、図６を用いて、第２の実施形態に係る名寄せ処理の一例について説明する。図６は、第２の実施形態に係る名寄せ処理の一例を示す図である。図６では、名寄せ装置２００によって名寄せ処理が行われる例を示す。

図６に示すように、ユーザ端末１０_１〜１０_３は、ユーザＵ３による操作に従って、名寄せ装置２００によって提供されるサービスを利用する。図６に示す例では、ユーザ端末１０_１は、アカウントＡ３１を用いて、名寄せ装置２００の提供するショッピングモールサイトの出店者としてアクセスする（ステップＳ２１）。また、ユーザ端末１０_２は、アカウントＡ３２を用いて、名寄せ装置２００の提供するショッピングモールサイトの出店者としてアクセスする（ステップＳ２２）。また、ユーザ端末１０_３は、アカウントＡ３３を用いて、名寄せ装置２００の提供するオークションサイトの出品者としてアクセスする（ステップＳ２３）。

そして、第２の実施形態に係る名寄せ装置２００は、各種サービスを利用した複数のユーザ端末１０_１〜１０_３について、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００と同様に、ブラウザ情報の類似度の判定処理を行う（ステップＳ２４）。ここで、図６の例において、名寄せ装置２００は、ユーザ端末１０_１〜１０_３に対応するブラウザ情報について、所定の範囲内に該当する類似度を判定したものとする。具体的には、名寄せ装置２００は、ブラウザ情報のうち、いくつかの項目において類似性を認めたものの、ユーザの同一性を判定できる程度に類似度を高く判定しなかったものとする。一方、名寄せ装置２００は、ブラウザ情報のうち、いくつかの項目において類似性が認めたられたため、ユーザの同一性を否定するような程度に類似度を低くは判定しなかったものとする。上記は、例えば、ユーザ端末１０_１〜１０_３から送信されるブラウザ情報の一部が偽装されることにより、ブラウザ情報の類似度を判定するための有用な情報が充分に取得されなかったこと等により起こりうる。

かかる場合、第２の実施形態に係る名寄せ装置２００は、ユーザ端末１０_１〜１０_３の各種サービスにおける利用履歴を取得する。名寄せ装置２００は、取得した利用履歴を利用履歴記憶部１２３に格納する。

そして、名寄せ装置２００は、ブラウザ情報の類似度の判定と併せて、ユーザ端末１０_１〜１０_３の各種サービスにおける利用履歴の類似度についても判定処理を行う。例えば、名寄せ装置２００は、アカウントＡ３１で識別されるユーザ端末１０_１が、ショッピングモールサイトで「出品店名ＡＡＡ」を用いて、「所定の商品ＣＣＣ関連」を扱うショップを出店したという利用履歴と、アカウントＡ３２で識別されるユーザ端末１０_２が、ショッピングモールサイトで「出品店名ＢＢＢ」を用いて、「所定の商品ＣＣＣ関連」を扱うショップを出店したという利用履歴との類似度を判定する。そして、名寄せ装置２００は、双方のユーザ端末１０_１及び１０_２から取得される利用履歴が類似していると判定する場合には、ブラウザ情報の類似度のスコアに利用履歴による類似度のスコアを追加する。これにより、名寄せ装置２００は、ユーザ端末１０_１及び１０_２から取得される利用履歴及びブラウザ情報に基づいて、類似度を「高」と判定する。

また、名寄せ装置２００は、アカウントＡ３３で識別されるユーザ端末１０_３が、オークションサイトで「商品ＣＣＣ」を出品しているという利用履歴を取得する。ここで、アカウントＡ３３の出品情報には、シッピングモールサイトにおいてアカウントＡ３１が運営する「出品店名ＡＡＡ」や、アカウントＡ３２が運営する「出品店名ＢＢＢ」と関連する情報が掲載されているとする。例えば、アカウントＡ３３の出品情報には、「出品店名ＡＡＡ」や「出品店名ＢＢＢ」の商品情報が掲載されていたり、リンクが張られていたりする。

すなわち、名寄せ装置２００は、上記のような、アカウントＡ３３で識別されるユーザ端末１０_３の利用履歴を取得し、判定処理に用いる。名寄せ装置２００は、ユーザ端末１０_３と、ユーザ端末１０_１及び１０_２とから取得される利用履歴の類似性を判定し、ブラウザ情報の類似度のスコアに利用履歴による類似度のスコアを追加する。これにより、名寄せ装置２００は、ユーザ端末１０_３と、ユーザ端末１０_１及び１０_２とから取得される利用履歴及びブラウザ情報に基づいて、類似度を「中」と判定する。この場合、名寄せ装置２００は、サービス同士の類似性を判定の要素の１つとしてもよい。例えば、名寄せ装置２００は、ショッピングモールサイトとオークションサイトとは関連性が高く、双方のサイトで類似性のある利用履歴や、関連性のある利用履歴のあるユーザについては、類似度を高く判定する。一方、名寄せ装置２００は、ショッピングモールサイトとニュースサイトや天気サイト等とは関連性が低く、双方のサイトでの利用履歴については、ユーザの同一性を判定する要素として低く評価する。

そして、名寄せ装置２００は、判定された類似度に基づいて、ブラウザ情報に対応するユーザを名寄せする処理を行う（ステップＳ２５）。

このように、第２の実施形態に係る名寄せ装置２００は、ユーザ端末１０に利用されるサービスに関する利用履歴を取得し、取得された利用履歴と、利用履歴に対応するユーザ端末１０のブラウザ情報同士の類似度とに基づいて、ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。

このように、第２の実施形態に係る名寄せ装置２００は、ブラウザ情報に加えて、サービスにおける利用履歴を用いて、異なるアカウントのユーザ同士を同一のユーザとして名寄せする。これにより、名寄せ装置２００は、ブラウザ情報のみからではユーザの同一性が判定し難い場合であっても、複数のアカウントを利用するユーザを精度良く特定することができる。また、名寄せ装置２００は、提供するサービスが複数ある場合であっても、それぞれのサービスの利用履歴に基づいてユーザの名寄せを行うことができるので、異なるサービスで不正利用したユーザなどを、他のサービスにおいて捕捉すること等が可能になる。

〔２−２．名寄せ装置の構成〕
次に、図７を用いて、第２の実施形態に係る名寄せ装置２００の構成について説明する。図７は、第２の実施形態に係る名寄せ装置２００の構成例を示す図である。図７に示すように、名寄せ装置２００は、第１の実施形態に係る名寄せ装置１００に加えて、利用履歴記憶部１２３を有する。

（利用履歴記憶部１２３について）
利用履歴記憶部１２３は、ユーザがサービスを利用した際の利用履歴に関する情報を記憶する。ここで、図８に、第２の実施形態に係る利用履歴記憶部１２３の一例を示す。図８に示した例では、利用履歴記憶部１２３は、「更新日時」、「アカウント」、「利用サービス」「利用履歴」といった項目を有する。

「更新日時」は、利用履歴に関する情報が更新された日時を示す。「アカウント」は、ユーザ端末１０との間で送受信されるアカウントを示す。「利用サービス」は、ユーザが利用したサービスを識別する情報を示す。「利用履歴」は、ユーザがサービスを利用した際の利用履歴に関する情報を示す。例えば、利用履歴は、サービスにおけるユーザの行動に関する情報が記憶されたログファイルなどである。

すなわち、図８では、「２０１４年１２月１８日６時００分」に更新された情報として、アカウント「Ａ３１」によって識別されるユーザ端末１０が、利用サービス「ＳＶ０１（ショッピングモールサイト）」において、利用履歴「Ｌ０１」に表されるような利用履歴を有していることを示している。

（制御部１３０について）
図７の説明に戻って、第２の実施形態に係る制御部１３０の各処理部について説明する。第２の実施形態に係る取得部１３２は、ユーザ端末１０に利用されるサービスに関する利用履歴を取得する。例えば、取得部１３２は、アカウントごとに、利用したサービスの種類を取得する。また、取得部１３２は、提供部１３１が提供するショッピングモールサイトにおいて、出店行為を行った履歴や、商品を売買した履歴や、商品を検索したことなどのアカウントごとの具体的な利用履歴を取得する。

また、第２の実施形態に係る判定部１３３は、取得部１３２によって取得された利用履歴と、当該利用履歴に対応するユーザ端末１０のブラウザ情報同士の類似度とに基づいて、ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。例えば、判定部１３３は、ブラウザ情報のみではユーザ同士の類似度を判定するのに充分でない場合に、ユーザの利用履歴を比較することにより、利用履歴の類似性について判定する。そして、判定部１３３は、判定された利用履歴の類似性を加味し、ユーザ同士の類似度を判定する。例えば、判定部１３３は、ユーザが利用するサービスそのものの関連性について類似性を判定する。一例として、判定部１３３は、ショッピングモールサイトの利用と、オークションサイトの利用とが関連するものと判定する。このようなサービスの関連性については、例えば、名寄せ装置２００の管理者により予め設定されてもよいし、類似度が高かったユーザ同士が利用していたサービスの情報を格納することによって、かかる結果を機械学習することにより、関連性が高いサービスに関する情報を設定していってもよい。

さらに、判定部１３３は、サービスの利用の態様について類似性を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、ショッピングモールサイトへ出店するという利用の態様と、オークションサイトへ出品するという利用の態様とが関連するものと判定する。また、判定部１３３は、サービスの利用の態様として、例えば、異なる出店者が似たような商品を所定数扱っていたり、似たようなキャンペーンを同時期に行っていたりする場合などには、かかる出店者同士が関連している可能性が高いと判定する。また、例えば、判定部１３３は、ショッピングサイトにおいて、所定の商品名を検索したり、かかる商品を購入したりする履歴と、検索サイトにおいて、かかる商品名を検索した履歴等とが関連するものと判定する。この場合、判定部１３３は、利用履歴記憶部１２３に格納されているアカウントごとの利用履歴ファイルＬ０１〜０３等の一致性、及び利用しているサービスの関連性などを比較することにより、ユーザ同士の利用履歴の類似性を判定する。なお、判定部１３３は、同一サービスを利用するユーザ同士の類似性を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、同一のショッピングサイトを利用して複数の商品を購入している履歴や、高額商品を複数購入していることなど、ユーザ同士における購買傾向の類似性を判定する。また、判定部１３３は、ユーザの行動履歴を含めて類似性を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、様々なウェブサイト間を遷移し、最終的に同一ショッピングサイトで購買に至るまでの利用履歴が存在する場合に、かかる利用履歴に対応するユーザ同士の類似性を判定する。このように、より具体的な態様を比較対象とすることにより、判定部１３３は、ユーザ同士のサービスの利用履歴に関する類似性を高い精度で判定できる。なお、上記のように、判定部１３３は、ユーザが出店者側である場合に起こりうる利用履歴と、利用者側である場合に起こりうる利用履歴との双方を判定するので、ユーザがどちらの立場であるかを関わらず、類似性を判定することができる。

〔２−３．名寄せ処理手順〕
次に、図９を用いて、第２の実施形態に係る名寄せ装置２００による名寄せ処理の手順について説明する。図９は、第２の実施形態に係る名寄せ装置２００による名寄せ処理手順を示すフローチャートである。

図９に示すように、名寄せ装置２００は、ユーザ端末１０からアクセスを受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。そして、名寄せ装置２００は、アクセスを受け付けていない場合には（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。

一方、名寄せ装置２００は、アクセスを受け付けた場合に（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、ユーザ端末１０に対応するブラウザ情報を取得する（ステップＳ２０２）。そして、名寄せ装置２００は、各種サービスにおいて、ユーザ端末１０に対応する利用履歴についても取得する（ステップＳ２０３）。続いて、名寄せ装置２００は、ブラウザ情報の類似度を判定する（ステップＳ２０４）。

そして、名寄せ装置２００は、判定された類似度が所定の閾値より高いか否かを判定する（ステップＳ２０５）。名寄せ装置２００は、類似度が所定の閾値よりも高い場合には（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、ブラウザ情報に対応するユーザ同士を同一ユーザとして名寄せする（ステップＳ２０６）。

一方、名寄せ装置２００は、ブラウザ情報の類似度が所定の閾値よりも高くない場合には（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、ブラウザ情報の類似度が所定の範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。類似度が所定の範囲内である場合には（ステップＳ２０７；Ｙｅｓ）、名寄せ装置２００は、さらに、ユーザに対応する利用履歴の類似性があるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。

ユーザの利用履歴に類似性があると判定される場合には（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ）、ブラウザ情報及び利用履歴に対応するユーザ同士を同一ユーザとして名寄せする（ステップＳ２０６）。一方、ユーザの利用履歴に類似性がないと判定される場合（ステップＳ２０８；Ｎｏ）、及び、類似度が所定の範囲内でない場合には（ステップＳ２０７；Ｎｏ）、名寄せ装置２００は、比較対象とされたユーザ同士を同一ユーザとして名寄せしない（ステップＳ２０９）。

〔２−４．効果〕
上述してきたように、第２の実施形態に係る取得部１３２は、ユーザ端末１０に利用されるサービスに関する利用履歴を取得する。また、第２の実施形態に係る判定部１３３は、取得部１３２によって取得された利用履歴と、当該利用履歴に対応するユーザ端末１０のブラウザ情報同士の類似度とに基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。

このように、第２の実施形態に係る名寄せ装置２００は、ブラウザ情報に加えて、サービスにおける利用履歴を用いて、異なるアカウントのユーザ同士を同一のユーザとして名寄せする。これにより、名寄せ装置２００は、ブラウザ情報のみからではユーザの同一性が判定し難い場合であっても、複数のアカウントを利用するユーザを精度良く特定することができる。

〔３．変形例〕
上述した各実施形態は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、他の実施形態について説明する。

〔３−１．アカウント〕
上記実施形態では、ユーザがアカウントを用いてサービスを利用する例を示した。ここで、ユーザによっては、アカウントを登録せずに名寄せ装置１００等（名寄せ装置１００又は名寄せ装置２００）によって提供されるサービスを利用し、任意の時点で名寄せ装置１００にアカウント登録する場合もある。この場合、名寄せ装置１００等は、同一のユーザに対応するブラウザ情報に基づいて、上述した名寄せ処理を行うことができる。

〔３−２．ウェブページ〕
また、上述した各実施形態では、名寄せ装置１００等が提供するサービスの一例として所定のウェブサイトを例に示したが、名寄せ装置１００等は、ユーザ端末１０にインストールされるアプリケーションや、ユーザ端末１０に記憶される電子書籍や動画等のサービスを提供してもよい。そして、名寄せ装置１００等は、ユーザ端末１０に提供したアプリケーションや電子書籍や動画等がダウンロードされる際や、使用される際に送信されるブラウザ情報、及びユーザの利用履歴等に基づいて、ユーザの名寄せ処理を行ってもよい。

〔３−３．利用履歴の例〕
また、上述した各実施形態では、名寄せ装置１００は、ユーザの利用履歴として、ショッピングサイトへの出店や、商品の購入履歴などを取得する例を示した。しかし、名寄せ装置１００は、ユーザの利用履歴として、さらに異なる情報を取得してもよい。例えば、名寄せ装置１００は、ユーザ端末１０が所定の行動を起こした場合（例えば、特定のサービスにアクセスした場合）に記録されるタイムスタンプと、タイムスタンプに記録された時刻におけるユーザ端末１０の位置情報を取得する。これにより、名寄せ装置１００は、サービスの利用履歴として、ユーザの行動パターンに関する情報を取得することができる。そして、名寄せ装置１００は、取得されたユーザの行動パターンから抽出される情報と、かかる行動パターンに対応するユーザ端末のブラウザ情報同士の類似度とに基づいて、ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する。このように、名寄せ装置１００は、ユーザの行動パターンや癖などのユーザが意識することのない行動履歴を用いてユーザ同士の類似度を判定できるので、より判定精度を向上させることができる。

〔３−４．装置構成〕
また、上述した各実施形態では、名寄せ装置１００等が各種サービスを提供する例を示した。しかし、ユーザを名寄せする処理を行う装置と、各種サービスを提供する装置とは、異なる装置であってもよい。この点について、図１０を用いて説明する。図１０は、第２の実施形態に係る名寄せシステム１の構成例を示す図である。

図１０に示す名寄せ装置２００の制御部１３０は、提供部１３１を有さずに、取得部１３２及び判定部１３３を有するものとする。また、図１０に示した名寄せ装置２００には、ネットワークＮを介して、サービス提供装置２０_１及び２０_２が接続される。サービス提供装置２０_１及び２０_２は、ネットワークＮを介して、各種サービスを提供するためのサーバ装置である。例えば、サービス提供装置２０_１及び２０_２は、ユーザ端末１０からアクセスを受け付ける名寄せ装置２００によって管理され、名寄せ装置２００がユーザ端末１０からアクセスを受け付けた場合に、ユーザ端末１０に対して各種サービスを提供する。例えば、サービス提供装置２０_１は、ショッピングモールサービスを提供する提供部を有し、サービス提供装置２０_２は、オークションサービスを提供する提供部を有する。そして、サービス提供装置２０_１及び２０_２は、ユーザがサービスを利用した際の利用履歴等の情報を名寄せ装置２００に送信する。このように、図１０に示した名寄せ装置２００は、ユーザ端末１０と通信を行うフロントエンドサーバとしての役割を担う。すなわち、上述してきた名寄せ処理は、サービス提供装置２０_１及び２０_２を管理するフロントエンドサーバである名寄せ装置２００によって実行される。

また、図１０に示した名寄せ装置２００は、記憶部１２０を有しなくてもよい。具体的には、図１０に示した名寄せ装置２００は、記憶部１２０を保持する外部のデータベースサーバと接続されてもよい。また、図１０に示した名寄せ装置２００は、名寄せ装置１００にも適用することができる。

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

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図２に示した判定部１３３と名寄せ部１３４とは統合されてもよい。

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

〔５．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る名寄せ装置１００は、例えば図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１１は、名寄せ装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が名寄せ装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

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

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 名寄せシステム
１０ ユーザ端末
１００ 名寄せ装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ ブラウザ情報記憶部
１２２ ユーザ情報記憶部
１２３ 利用履歴記憶部
１３０ 制御部
１３１ 提供部
１３２ 取得部
１３３ 判定部
１３４ 名寄せ部

Claims (12)

1. ユーザ端末のブラウザから取得可能な情報であるブラウザ情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得されたブラウザ情報に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する判定部と、
   前記判定部によって判定された類似度が所定の閾値以上である場合に、当該類似度に対応するユーザ同士を同一のユーザとして名寄せする名寄せ部と、
   を備えたことを特徴とする名寄せ装置。
2. 前記判定部は、
   前記ブラウザ情報が有する傾向の類似性を比較することによって求められる当該ブラウザ情報同士の類似度に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の名寄せ装置。
3. 前記判定部は、
   前記ブラウザ情報に含まれる複数の項目の情報について、項目ごとの類似性を比較することによって求められる当該ブラウザ情報同士の類似度に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の名寄せ装置。
4. 前記判定部は、
   前記ブラウザ情報に含まれる複数の項目の情報のうち、過去にユーザ同士の類似度の高低を判定するために利用された項目の情報を優先的に用いて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の名寄せ装置。
5. 前記判定部は、
   前記ブラウザ情報に含まれる複数の項目の情報のうち、過去にユーザ同士の類似度の高低を判定するために利用された項目の情報の評価について重み付けを行い、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する、
   ことを特徴とする請求項３又は４に記載の名寄せ装置。
6. 前記判定部は、
   前記ブラウザ情報に含まれる複数の項目の情報のうち、複数の項目の関係性に基づいて求められた当該ブラウザ情報同士の類似度に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する、
   ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか１つに記載の名寄せ装置。
7. 前記取得部は、
   前記ユーザ端末に利用されるサービスに関する利用履歴を取得し、
   前記判定部は、
   前記取得部によって取得された利用履歴と、当該利用履歴に対応するユーザ端末のブラウザ情報同士の類似度とに基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の名寄せ装置。
8. 前記取得部は、
   前記利用履歴として、サービスにおける購買履歴もしくは検索履歴を取得し、
   前記判定部は、
   前記取得部によって取得された購買履歴もしくは検索履歴と、当該購買履歴もしくは検索履歴に対応するユーザ端末のブラウザ情報同士の類似度とに基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の名寄せ装置。
9. 前記取得部は、
   前記利用履歴として、サービスを利用するユーザの位置情報、及び、当該位置情報が取得される際の時間情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記取得部によって取得された位置情報及び時間情報と、当該位置情報及び時間情報に対応するユーザ端末のブラウザ情報同士の類似度とに基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する、
   ことを特徴とする請求項７又は８に記載の名寄せ装置。
10. 前記取得部は、
    前記ブラウザ情報として、前記ユーザ端末のネットワーク通信経路、当該ユーザ端末のＯＳ、当該ユーザ端末のブラウザソフトウェア、当該ブラウザソフトウェアにおけるプラグイン、当該ユーザ端末のＩＰアドレス及び当該ユーザ端末に予め設定された固有の識別子の少なくともいずれか一つの項目に関する情報を取得する、
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の名寄せ装置。
11. コンピュータが実行する名寄せ方法であって、
    ユーザ端末のブラウザから取得可能な情報であるブラウザ情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程によって取得されたブラウザ情報に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する判定工程と、
    前記判定工程によって判定された類似度が所定の閾値以上である場合に、当該類似度に対応するユーザ同士を同一のユーザとして名寄せする名寄せ工程と、
    を含んだことを特徴とする名寄せ方法。
12. ユーザ端末のブラウザから取得可能な情報であるブラウザ情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順によって取得されたブラウザ情報に基づいて、当該ブラウザ情報に対応するユーザ同士の類似度を判定する判定手順と、
    前記判定手順によって判定された類似度が所定の閾値以上である場合に、当該類似度に対応するユーザ同士を同一のユーザとして名寄せする名寄せ手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする名寄せプログラム。

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