JP6434177B1 - 広告効果測定システム、および広告効果測定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】広告の効果を測定して売上予測を行うこと。【解決手段】広告効果測定システム１０は、広告効果分析装置１００と売上予測装置２００とで構成され、広告効果分析装置１００は、ユーザのバイタルデータを取得するバイタルデータ取得手段と、バイタルデータ取得手段によって取得されたユーザのバイタルデータに基づいて、配信された広告に対してユーザが反応を示したか否かを判定する反応有無判定手段とを備え、売上予測装置２００は、反応有無判定手段による判定結果を用いて、広告の対象となった商品やサービスに関する今後の売り上げを予測する売上予測手段を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、広告効果測定システム、および広告効果測定装置に関する。

次のような視聴者反応情報収集システムが知られている。このシステムでは、視聴者の反応情報を収集して、視聴者のコンテンツに対する視聴の質を判定する（例えば、特許文献１）。

特開２００５−１４２９７５号公報

近年、インターネットを介して提供されるウェブ広告や街中に設置されたモニタに表示される広告など、デジタル広告による広告配信が一般化している。このように提供されるデジタル広告は、それを視聴したユーザにとって興味のあるもの、ないものが混在しており、広告効果を上げるためには、ユーザがどのような広告に興味を持ったかを特定し、ユーザが興味を持つ可能性が高い広告を優先的に配信する仕組みが求められる。このために、従来の技術のように視聴者の反応情報に基づいてコンテンツに対する視聴質を判定すれば、その結果に基づいてユーザが興味を持った広告を判定することができる。しかしながら、広告主にとっては、具体的に、配信した広告の効果によってどの程度の売り上げが見込まれるかについて予測できることが好ましいが、従来のシステムでは、このような仕組みについて何ら検討がされていなかった。

本発明による広告効果測定システムは、ユーザのバイタルデータを取得するバイタルデータ取得手段と、バイタルデータ取得手段によって取得されたユーザのバイタルデータに基づいて、配信された広告に対してユーザが反応を示したか否かを判定する反応有無判定手段と、反応有無判定手段による判定結果を用いて、広告の対象となった商品やサービスに関する今後の売り上げを予測する売上予測手段とを備え、反応有無判定手段は、ユーザが広告に接する前後でのバイタルデータをバイタル項目ごとに比較し、広告に接する前のバイタルデータが正常値の範囲内にあり、かつ広告に接する前後においてバイタルデータに所定の変化が認められたときに、そのバイタル項目は広告に反応したことを示す条件に一致したと判定し、広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数があらかじめ設定された所定数以上である場合に、広告に対してユーザが反応を示したと判定することを特徴とする。
本発明による広告効果測定システムは、広告効果分析装置と売上予測装置とで構成され、広告効果分析装置は、ユーザのバイタルデータを取得するバイタルデータ取得手段と、バイタルデータ取得手段によって取得されたユーザのバイタルデータに基づいて、配信された広告に対してユーザが反応を示したか否かを判定する反応有無判定手段とを備え、売上予測装置は、反応有無判定手段による判定結果を用いて、広告の対象となった商品やサービスに関する今後の売り上げを予測する売上予測手段を備え、反応有無判定手段は、ユーザが広告に接する前後でのバイタルデータをバイタル項目ごとに比較し、広告に接する前のバイタルデータが正常値の範囲内にあり、かつ広告に接する前後においてバイタルデータに所定の変化が認められたときに、そのバイタル項目は広告に反応したことを示す条件に一致したと判定し、広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数があらかじめ設定された所定数以上である場合に、広告に対してユーザが反応を示したと判定することを特徴とする。
本発明による広告効果測定装置は、ユーザのバイタルデータを取得するバイタルデータ取得手段と、バイタルデータ取得手段によって取得されたユーザのバイタルデータに基づいて、配信された広告に対してユーザが反応を示したか否かを判定する反応有無判定手段と、反応有無判定手段による判定結果を用いて、広告の対象となった商品やサービスに関する今後の売り上げを予測する売上予測手段とを備え、反応有無判定手段は、ユーザが広告に接する前後でのバイタルデータをバイタル項目ごとに比較し、広告に接する前のバイタルデータが正常値の範囲内にあり、かつ広告に接する前後においてバイタルデータに所定の変化が認められたときに、そのバイタル項目は広告に反応したことを示す条件に一致したと判定し、広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数があらかじめ設定された所定数以上である場合に、広告に対してユーザが反応を示したと判定することを特徴とする。

本発明によれば、ユーザのバイタルデータを加味してユーザが広告に反応したか否かを精度高く判定することができるとともに、その結果を用いて売上予測を行うことができる。

広告効果測定システム１０の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 広告効果分析装置１００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 売上予測装置２００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 正常範囲データの一例を示す図である。 広告効果分析装置１００で実行される処理の流れを示すフローチャート図である。 売上予測装置２００で実行される処理の流れを示すフローチャート図である。

図１は、本実施の形態における広告効果測定システム１０の一実施の形態の構成を示すブロック図である。広告効果測定システム１０は、配信された広告の効果を分析する広告効果分析装置１００と、広告効果分析装置１００による分析結果に基づいて広告の対象となった商品やサービスの売り上げを予測する売上予測装置２００とで構成される。広告効果測定システム１０では、広告効果分析装置１００と売上予測装置２００は、通信回線を介して接続可能な構成となっている。

本実施の形態における広告効果測定システム１０では、広告効果分析装置１００は、広告配信のターゲットとするユーザが広告を閲覧した際のバイタルデータを取得し、取得したバイタルデータに基づいて広告の効果を分析する。また、売り上げ予測装置２００では、広告効果分析装置１００による分析結果に基づいて、広告の対象となった商品やサービスの売り上げを予測する。

本実施の形態では、広告の配信を制御する広告配信システム３００によって広告配信先端末４００へ広告が配信される。これによって、広告配信先端末４００上に広告が表示され、広告配信のターゲットユーザに広告を閲覧させることができる。なお、広告配信システム３００は、例えば、サーバー装置などを用いて構築される。また、広告配信先端末４００は、街中に設置された広告表示用のモニタ装置や、ユーザが所持するスマートフォンやパソコンなどの端末が想定される。

広告配信の対象とするユーザには、あらかじめ各ユーザを一意に識別するためのユーザＩＤが付与されており、広告効果分析装置１００は、広告の配信対象とするユーザのユーザＩＤを広告配信システム３００へ引き渡す。このとき、広告の配信対象とするユーザのユーザＩＤは、例えば、操作者に入力させるなどすればよい。その後、広告配信システム２００では、あらかじめ用意されている画像、テキスト、動画、またはそれらの組み合わせからなる広告データを広告配信先端末４００へ配信する。これによって、広告配信先端末４００上で広告が表示され、配信対象とされたユーザは、広告を閲覧することができる。なお、広告配信先端末４００が街頭に設置されたモニタ装置である場合など、ユーザを特定せずに広告配信を行う場合は、広告効果分析装置１００から広告配信システム３００へユーザＩＤを引き渡す必要はない。

広告を閲覧したユーザは、広告を閲覧したことに伴ってバイタルデータに変化が生じることがある。本実施の形態では、このバイタルデータの変化を検出することによって、ユーザが広告に興味を示したか否かを判定して、ユーザに対する広告の効果を計測する。このために、本実施の形態では、ユーザのバイタルデータを取得する必要がある。以下、ユーザのバイタルデータを取得するための方法について説明する。

ユーザは、バイタルデータを取得するためのウェアラブル端末６００を身に着けており、ウェアラブル端末６００を介してユーザのバイタルデータを計測することが可能となっている。なお、本実施の形態では、腕に装着可能な時計型ウェアラブル端末、眼鏡のように装着可能な眼鏡型ウェアラブル端末、頭に被るかたちで装着可能な帽子型ウェアラブル端末、衣服や身体に貼り付けることにより装着可能なテープ型ウェアラブル端末を想定する。

上記の各ウェアラブル端末は公知のため詳細な説明は省略するが、例えば、時計型ウェアラブル端末によれば、ユーザの手首に接する部分に搭載されたセンサからの出力に基づいてユーザの血圧や心拍数を計測することができる。また、眼鏡型ウェアラブル端末によれば、ユーザのこめかみに接する部分に搭載されたセンサからの出力に基づいて血圧や心拍数を計測することができ、ユーザの視線方向や眼球向き、眼球振動、瞼瞬きの状況、瞳孔の状態を検出するセンサからの出力に基づいて、ユーザの見ている向きや眼球向き、眼球振動、瞼瞬きの状況、瞳孔の状態を検出することができる。また、帽子型ウェアラブル端末によれば、ユーザの頭と接する部分に設けられたセンサによって、ユーザの血圧、心拍数、脳波を計測することができる。また、テープ型ウェアラブル端末をユーザの血圧や心拍数を計測可能な部位に貼り付けておくことにより、テープ型ウェアラブル端末を用いてユーザの血圧や心拍数を計測することができる。

本実施の形態では、ユーザは、上記のウェアラブル端末のうち、少なくとも１つのウェアラブル端末をウェアラブル端末６００として身に着けているものとし、ウェアラブル端末６００は、計測したユーザのバイタルデータをユーザＩＤとともにバイタルデータ監視システム５００へ送信する。

バイタルデータ監視システム５００では、ウェアラブル端末６００から受信したユーザＩＤとバイタルデータの組を広告効果分析装置１００へ送信する。これによって、広告効果分析装置１００にユーザのバイタルデータが入力される。

広告効果分析装置１００では、バイタルデータ監視システム３００からユーザのバイタルデータが入力されると、入力されたバイタルデータに基づいて、広告の効果を分析する。広告効果分析装置１００は、例えば、パソコンやサーバーなどが用いられる。図２は、本実施の形態における広告効果分析装置１００として、サーバー装置を用いた場合の一実施の形態の構成を示すブロック図である。広告効果分析装置１００は、接続インターフェース１０１と、制御装置１０２と、記憶媒体１０３とを備えている。

接続インターフェース１０１は、広告効果分析装置１００をインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェースであり、例えば、インターネットに有線で接続するための有線ＬＡＮモジュールや、インターネットに無線で接続するための無線ＬＡＮモジュールなどが用いられる。本実施の形態では、広告効果分析装置１００は、この接続インターフェース１０１を介して売上予測装置２００、広告配信システム３００、バイタルデータ監視システム５００と通信する。

制御装置１０２は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、広告効果分析装置１００の全体を制御する。なお、制御装置１０２を構成するメモリは、例えばＳＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。このメモリは、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリや、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。例えば、接続インターフェース１０１を介して読み込まれたデータは、バッファメモリに一時的に記録される。

記憶媒体１０３は、広告効果分析装置１００が蓄える種々のデータや、制御装置１０２が実行するためのプログラムのデータ等を記録するための記憶媒体であり、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が用いられる。なお、記憶媒体１０３に記録されるプログラムのデータは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されて提供されたり、ネットワークを介して提供され、操作者が取得したプログラムのデータを記憶媒体１０３にインストールすることによって、制御装置１０２がプログラムを実行できるようになる。

売上予測装置２００は、広告効果分析装置１００による分析結果に基づいて、広告対象の売り上げ予測を行うための処理を実行する装置であって、例えば、パソコンやサーバーなどが用いられる。図３は、本実施の形態における売上予測装置２００として、サーバー装置を用いた場合の一実施の形態の構成を示すブロック図である。売上予測装置２００は、接続インターフェース２０１と、制御装置２０２と、記憶媒体２０３とを備えている。

接続インターフェース２０１は、売上予測装置２００をインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェースであり、例えば、インターネットに有線で接続するための有線ＬＡＮモジュールや、インターネットに無線で接続するための無線ＬＡＮモジュールなどが用いられる。本実施の形態では、売上予測装置２００は、この接続インターフェース２０１を介して広告効果分析装置１００と通信する。

制御装置２０２は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、売上予測装置２００の全体を制御する。なお、制御装置２０２を構成するメモリは、例えばＳＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。このメモリは、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリや、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。例えば、接続インターフェース２０１を介して読み込まれたデータは、バッファメモリに一時的に記録される。

記憶媒体２０３は、売上予測装置２００が蓄える種々のデータや、制御装置２０２が実行するためのプログラムのデータ等を記録するための記憶媒体であり、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が用いられる。なお、記憶媒体２０３に記録されるプログラムのデータは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されて提供されたり、ネットワークを介して提供され、操作者が取得したプログラムのデータを記憶媒体２０３にインストールすることによって、制御装置２０２がプログラムを実行できるようになる。

以下、広告効果測定システム１０を利用して、配信した広告の効果を分析し、広告された商品やサービスの今後の売り上げ予測を行うための処理について説明する。

本実施の形態では、広告効果分析装置１００において、制御装置１０２は、ウェアブル端末６００で取得されたバイタルデータに基づいて、広告を見たユーザに対して広告効果が得られたか否かを判定するための処理を行う。具体的には、制御装置１０２は、ユーザが広告に接する前後でのバイタルデータをバイタル項目ごとに比較し、広告に接する前のバイタルデータが正常値の範囲内にあり、かつ広告に接する前後においてバイタルデータに所定の変化が認められたときに、そのバイタル項目は広告に反応したことを示す条件に一致したと判定し、広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数があらかじめ設定された所定数以上である場合に、広告に対してユーザが反応を示したと判定する。以下、具体的な判定処理の内容について説明する。

記憶媒体１０３には、あらかじめユーザのバイタルデータが正常値の範囲内であるか否かを判定するための正常範囲データが記録されている。正常範囲データは、例えば、ユーザごとにあらかじめ計測して取得され、記憶媒体１０３に記録されているものとする。

図４は、正常範囲データの一例を示す図である。図４に示すように、正常範囲データには、バイタル項目ごとに、平常時の正常値範囲、歩行時の正常値範囲、特定活動時の正常値範囲の３つの状態における正常値範囲が記録されている。なお、本実施の形態では、特定活動時の正常値範囲には、ユーザが運転中、運動中、食事中、睡眠中などの特定活動を行っている状態のバイタルデータの正常値の範囲が記録されるが、図４では、運動時の正常値範囲が記録された例を示している。

図４に示す例では、収縮期の血圧は、平常時の正常値範囲が１１０ｍｍＨＧ〜１３０ｍｍＨＧの範囲であり、歩行時の正常値範囲が１２０ｍｍＨＧ〜１６０ｍｍＨＧの範囲であり、運動時の正常値範囲が１３０ｍｍＨＧ〜１７０ｍｍＨＧとなっている。心拍数は、
平常時の正常値範囲が５０回／分〜７０回／分の範囲であり、歩行時の正常値範囲が８０回／分〜１１０回／分の範囲であり、運動時の正常値範囲が１００回／分〜１５０回／分となっている。瞼瞬きは、平常時の正常値範囲が１８回／分〜２２回／分の範囲であり、歩行時の正常値範囲が２０回／分〜２４回／分の範囲であり、運動時の正常値範囲が２２回／分〜２６回／分となっている。瞳孔・眼球運動は、平常時、歩行時、運動時ともに、瞳孔に縮瞳や散瞳が無く、眼球は左右や上下などの特定方向への動き無しとなっている。視線方向・眼球向きは、平常時、歩行時、運動時ともに、ユーザの進行方向正面から１０度以内となっている。脳波は、平常時、歩行時、運動時ともに、測定部位毎の脳波の振れ幅が上下に５０μＶで周波数は２５Ｈｚ〜３５Ｈｚとなっている。

また、記憶媒体１０３には、あらかじめユーザが広告に反応したか否かを判定するための判定用データが記録されている。ユーザが広告に反応したとは、例えば、ユーザが配信された広告を視聴した、ユーザが配信された広告に興味を示した、ユーザが広告が配信されていることを認識したなど、いくつかのケースが考えられる。本実施の形態では、例えば、ユーザが配信された広告を視聴したことをユーザが広告に反応したと判定する場合について説明する。

本実施の形態では、判定用データは、配信される広告ごとに設定されている。例えばある広告Ａに対しては次のようなデータが設定される。血圧に対する判定用データはユーザが広告に接する直前と直後の血圧を比較するための閾値として、例えば１０％が設定される。心拍数に対する判定用データはユーザが広告に接する直前と直後の心拍数を比較するための閾値として、例えば２０％が設定される。瞼瞬きに対する判定用データはユーザが広告に接する直前と直後の瞼瞬きを比較するための閾値として、例えば１０％が設定される。これらの閾値は、人物が広告に反応を示したときにバイタルデータがどのように変化するかについてあらかじめ調査を行っておき、その調査結果と広告の内容などに基づいて設定されている。なお、上記に示した閾値は一例であって、上記の数値に限定されるものではない。また、本実施の形態では、ユーザが広告に接したという状況は、ユーザが広告が表示または再生されている場所に存在していた場合やユーザが端末上に表示された広告に対してクリックやタッチなどの操作を行った場合を想定する。

制御装置１０２は、バイタルデータ監視システム５００から入力された対象ユーザのバイタルデータの中から、対象ユーザが広告に接する前と後のデータを抽出する。ここで、例えば、広告配信システム３００から広告が配信され、広告配信先端末４００で広告が表示された時間の前後にユーザから検出されたバイタルデータを抽出すればよい。そして、制御装置１０２は、対象ユーザが広告に接する前後でバイタルデータに変化があったかを特定することによって、上記のバイタル項目の内、いくつの項目が広告に反応したことを示す条件に一致したかを判定する。

なお、本実施の形態では、どのバイタル項目を判定対象とするかは広告ごとに異なり、広告ごとにどのバイタル項目を判定に用いるかはあらかじめ設定されているものとする。例えば、広告Ａは、血圧と心拍数の測定結果を判定に用い、広告Ｂは脳波の測定結果を判定に用い、広告Ｃは瞳孔・眼球運動と視線方向・眼球向きの測定結果を判定に用いるといったようにあらかじめ設定されており、その設定データが記憶媒体１０３に記録されている。

制御装置１０２は、配信された広告、すなわち広告効果の判定対象となる広告に対して設定されている判定に用いるバイタル項目を特定し、特定したバイタル項目を対象として、判定用データを用いた判定処理を行う。

例えば、配信された広告に対して、広告に反応したことの判定項目の一つとして心拍数が設定されており、ユーザが広告に反応したことを判定するために用いる判定用データとして、心拍数に対して１０％が設定されているものとする。そして、この広告に接したユーザのバイタルデータに基づいて、広告接触前のユーザの心拍数が９０回／分であり、広告接触後のユーザの心拍数が１０８回／分と特定された場合を例に、判定項目である心拍数が広告に反応したことを示す条件に一致したか否かを判定するための判定処理について説明する。

この場合、制御装置１０２は、広告接触前のユーザの心拍数が正常範囲内であるか否かを判定する。例えば、広告配信先端末４００が街頭に設置されたモニタ装置である場合は、ユーザは歩行中に広告に接した可能性が高いことから、図４に示した正常範囲データから歩行時の正常値範囲のデータを参照して、広告接触前のユーザの心拍数が正常範囲内であるか否かを判定する。図４に示す例では、心拍数の歩行時の正常値範囲は８０回／分〜１１０回／分であり、ユーザのバイタルデータに基づいて特定された広告接触前のユーザの心拍数が９０回／分であることから、広告接触前のユーザの心拍数は正常範囲内であったと判定される。なお、ユーザの状態が平常時、歩行時、特定活動時のいずれであるかは、上記のように広告配信先を加味して特定してもよいし、ウェアラブル６００が備える加速度センサなどの出力をもとに、ユーザの状態を判定するようにしてもよい。

制御装置１０２は、広告接触前のユーザの心拍数と広告接触後のユーザの心拍数とを比較して、ユーザが広告に接した後に、心拍数が何パーセント上昇しているかを算出する。ここでは、広告接触前のユーザの心拍数が９０回／分であり、広告接触後のユーザの心拍数が１０８回／分であるため、広告に接する前後でユーザの心拍数は２０％上昇していると判定される。

制御装置１０２は、上記の処理の結果、広告接触前のユーザの心拍数が正常範囲内であり、広告接触前後でのユーザの心拍数の上昇率が判定用データとして設定されている閾値より大きい場合に、対象としたバイタル項目、すなわち心拍数が広告に反応したことを示す条件に一致したと判定する。上記の例では、広告に接する前のユーザの心拍数が正常範囲内であり、広告接触前後でのユーザの心拍数の上昇率が判定用データとして設定されている１０％よりも大きいため、判定対象のバイタルデータである心拍数は、広告に反応したことを示す条件に一致したと判定される

本実施の形態では、上述したように、広告ごとにどのバイタル項目を判定項目とするかがあらかじめ設定されているが、これらの判定項目のうち、あらかじめ設定された所定数以上の判定項目において、ユーザが広告に反応したことを示す条件に一致したと判定されたときに、ユーザは広告に反応したと判定する。

例えば、車の広告Ａに対しては、血圧、心拍数、瞼瞬きの３つが判定項目として設定されており、このうち２つ以上の項目についてユーザが広告に反応したことを示す条件に一致したと判定されたときに、ユーザは広告に反応したと判定するように設定されている。また、腕時計の広告Ｂに対しては、血圧、心拍数、瞼瞬きの３つが判定項目として設定されており、このうち３つの項目、すなわちすべての判定項目についてユーザが広告に反応したことを示す条件に一致したと判定されたときに、ユーザは広告に反応したと判定するように設定されている。

なお、上記の例では判定項目が血圧、心拍数、瞼瞬きの場合の例について説明したが、瞳孔・眼球運動、視線方向・眼球向き、脳波の場合には、例えば、以下のように条件への一致の判定を行えばよい。瞳孔・眼球運動の場合は、広告への接触の前後で、瞳孔に縮瞳や散瞳が無く、眼球は左右や上下などの特定方向への動き無しという正常値範囲から、瞳孔に縮瞳や散瞳が認められたり、左右や上下などの特定方向への眼球の動きが認められたりといった状態に変化した場合に、ユーザが広告に反応したことを示す条件に一致したと判定すればよい。また、視線方向・眼球向きの場合は、広告への接触の前後で、ユーザの進行方向正面から１０度以内という正常値範囲から、ユーザの進行方向正面から１０度以上に変化したした場合に、ユーザが広告に反応したことを示す条件に一致したと判定すればよい。また、脳波は、の場合は、広告への接触の前後で、測定部位毎の脳波の振れ幅が上下に５０μＶで周波数は２５Ｈｚ〜３５Ｈｚという正常値範囲から、前記の正常値範囲外に変化したした場合に、ユーザが広告に反応したことを示す条件に一致したと判定すればよい。

売り上げ予測装置２００では、制御装置２０２は、広告効果分析装置１００による分析結果に基づいて、広告の対象となった商品やサービスの売り上げを予測する。本実施の形態では、制御装置２０２は、広告配信期間が終了した後に行う配信完了後予測と、広告配信期間中に行うリアルタイム予測を行う。なお、制御装置２０２は、配信完了後予測処理を行うか、リアルタイム予測処理を行うかは、操作者からの指示に基づいて決定してもよいし、対象となる広告の配信期間が終了しているか否かを判定することで自動的に決定するようにしてもよい。

配信完了後予測の場合、制御装置２０２は、広告効果分析装置１００による分析結果を取得して、広告ごとに広告に反応したユーザの数を特定する。そして、制御装置２０２は、広告ごとに、広告の対象となっていた商品やサービスの平均単価に広告に反応したユーザの数をかけて予測売上額を算出することにより、売上予測を行う。

また、リアルタイム予測の場合、制御装置２０２は、以下のように売上予測を行う。広告には、広告の表示回数をあらかじめ設定しておき、設定された表示回数だけ広告配信を行う回数設定型と、広告の配信期間をあらかじめ設定しておき、設定された期間中に広告配信を行う期間設定型とがある。本実施の形態では、制御装置２０２は、回数設定型の場合は次式（１）により売上予測を行い、期間設定型の場合は次式（２）により売上予測を行う。なお、次式（１）、（２）において、累積視聴者数は、売上予測時点における広告に反応したユーザの数を表す。

売上予測額 ＝ 広告出稿予定額／現時点までの累積広告消化コスト×累積視聴者数×平均商品単価 ・・・（１）
売上予測額 ＝ 広告出稿掲載期間／現時点までの累積広告掲載期間×累積視聴者数×平均商品単価 ・・・（２）

制御装置２０２は、売上の予測を行った場合は、その結果を記憶媒体２０３に記録する。これによって、売上の予測結果を把握したいと考える人物は、売上予測装置２００にアクセスして、記憶媒体２０３に記録されている予測結果を閲覧することができる。

図５は、本実施の形態における広告効果分析装置１００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図５に示す処理は、処理の開始タイミングにおいて起動するプログラムとして、制御装置１０２によって実行される。なお、処理の開始タイミングは、あらかじめ設定されたタイミングでもよいし、操作者によって処理開始を指示されたタイミングであってもよい。

ステップＳ１０において、制御装置１０２は、上述したように、バイタルデータ監視システム５００から入力された対象ユーザのバイタルデータの中から、対象ユーザが広告に接する前と後のデータを抽出する。その後、ステップＳ２０へ進む。

ステップＳ２０では、制御装置１０２は、上述したように、広告効果の判定対象となる広告に対して設定されている判定に用いるバイタル項目を特定し、特定したバイタル項目を判定項目として判定用データを用いた判定処理を行い、判定項目ごとに広告に反応したことを示す条件に一致したか否かを判定する。その後、ステップＳ３０へ進む。

ステップＳ３０では、制御装置１０２は、判定処理を行った判定項目のうち、広告に反応したことを示す条件に一致した判定項目数があらかじめ設定されている閾値以上であるか否かを判断する。ステップＳ３０で否定判断した場合には、処理を終了する。これに対して、ステップＳ３０で肯定判断した場合には、ステップＳ４０へ進む。

ステップＳ４０では、制御装置１０２は、ユーザは広告に反応したと判定して、処理を終了する。

図６は、本実施の形態における売上予測装置２００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図６に示す処理は、処理の開始タイミングにおいて起動するプログラムとして、制御装置２０２によって実行される。なお、処理の開始タイミングは、あらかじめ設定されたタイミングでもよいし、操作者によって処理開始を指示されたタイミングであってもよい。

ステップＳ１１０において、制御装置２０２は、上述した配信完了後予測処理またはリアルタイム予測処理を実行して売上予測を行う。その後、ステップＳ１２０へ進む。

ステップＳ１２０では、制御装置２０２は、売上の予測結果を表す情報を記憶媒体２０３に記録する。その後、処理を終了する。

以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）広告効果分析装置１００では、制御装置１０２は、ユーザのバイタルデータを取得し、取得したユーザのバイタルデータに基づいて、配信された広告に対してユーザが反応を示したか否かを判定するようにした。売上予測装置２００では、制御装置２０２は、広告効果分析装置１００による判定結果を用いて、広告の対象となった商品やサービスに関する今後の売り上げを予測するようにした。これによって、ユーザのバイタルデータを加味してユーザが広告に反応したか否かを精度高く判定することができるとともに、その結果を用いて売上予測を行うため、売り上げの予測精度も向上させることができる。

（２）広告効果分析装置１００の制御装置１０２は、ユーザが広告に接する前後でのバイタルデータをバイタル項目ごとに比較し、広告に接する前のバイタルデータが正常値の範囲内にあり、かつ広告に接する前後においてバイタルデータに所定の変化が認められたときに、そのバイタル項目は広告に反応したことを示す条件に一致したと判定し、広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数があらかじめ設定された所定数以上である場合に、広告に対してユーザが反応を示したと判定するようにした。これによって、ユーザが広告に接する前後のバイタル項目ごとのデータを加味して、精度高く広告に対してユーザが反応を示したか否かを判定することができる。

（３）複数のバイタル項目のうち、どの項目を判定対象とするかは、広告ごとにあらかじめ設定されているようにした。これによって、判定対象とするバイタル項目を広告ごとに設定することができるため、広告内容に適した判定項目を設定しておくことで、広告に対してユーザが反応を示したことの判定精度を向上させることができる。

（４）広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数がいくつ以上であれば広告に対してユーザが反応を示したと判定するかは、広告ごとにあらかじめ設定されるようにした。これによって、いくつの条件に一致すればユーザが広告に対して反応したと判定するかを広告ごとに設定することができるため、広告内容に適した数を設定しておくことで、広告に対してユーザが反応を示したことの判定精度を向上させることができる。

（５）売上予測装置２００の制御装置２０２は、広告配信期間が終了した後に行う配信完了後予測と、広告配信期間中に行うリアルタイム予測を行うようにした。これによって、広告配信期間が終了した後と、広告配信期間中において、予測時の状況を反映させた売上予測を行うことが可能となる。

―変形例―
なお、上述した実施の形態の広告効果測定システムは、以下のように変形することもできる。

（１）上述した実施の形態では、ユーザのバイタルデータの正常値の範囲を示す正常範囲データは、ユーザごとにあらかじめ計測して取得され、記憶媒体１０３に記録されている例について説明した。しかしながら、正常範囲データは、人間の一般的な正常範囲のデータを正常範囲データとして用いてもよい。このとき、人間の一般的な正常範囲のデータは、年齢、性別、身長、体重などの属性ごとにバイタルデータの正常範囲を分類し、ユーザの属性に最も近い属性の正常範囲データを正常範囲内か否かの判定に用いるようにしてもよい。

（２）上述した実施の形態では、制御装置２０２は、回数設定型の場合は式（１）により売上予測を行い、期間設定型の場合は式（２）により売上予測を行う例について説明した。しかしながら、売上予測に用いる計算式は、式（１）、（２）に限定されない。例えば、回数設定型の場合は式（３）により売上予測を行い、期間設定型の場合は式（４）により売上予測を行うようにしてもよいし、その他の計算式を用いてもよい。
売上予測額 ＝ 広告出稿予定額／現時点までの累積広告消化コスト×累積広告接触人数×Ｂ／Ａ×Ｃ／Ａ×平均商品単価 ・・・（３）
売上予測額 ＝ 広告出稿掲載期間／現時点までの累積広告掲載期間×累積広告接触人数×Ｂ／Ａ×Ｃ／Ａ×平均商品単価 ・・・（４）
なお、式（３）、（４）において、Ａは対象となる広告に接触したユーザの数を示し、Ｂは広告に反応したと判定されたユーザの数を示し、Ｃは最終的に購買に至ったユーザの数を示している。ここで用いるＡ、Ｂ、Ｃの値は、あらかじめ調査しておくようにする。これによって、広告キャンペーンを複数回実施することで、Ａ、Ｂ、Ｃの実績値が増えてくるため、このデータを活用していくことによって、よりＢ／ＡやＣ／Ａの予測精度を向上させることができる。

（３）上述した実施の形態では、売り上げ予測装置２００の制御装置２０２は、広告配信期間が終了した後に行う配信完了後予測と、広告配信期間中に行うリアルタイム予測を行う例について説明した。しかしながら、制御装置２０２は、配信完了後予測とリアルタイム予測のいずれか一方を行うようにしてもよい。

（４）上述した実施の形態では、広告効果分析装置１００と売上予測装置２００は別の装置とする例について説明したが、これらは１つの装置として、該１つの装置が広告効果測定装置として図５と図６に示した処理を実行するようにしてもよい。

（５）上述した実施の形態において、バイタルデータに基づいて広告に反応したと判定したユーザを広告を視聴した視聴者とした場合、制御装置１０２は、視聴者として判定した人数を最大化するために、以下のような分析処理を行って、広告配信内容を調整するようにしてもよい。この広告内容調整のための分析処理は、広告配信期間中に行って、配信中の広告に分析結果をリアルタイムに反映させてもよいし、配信終了後に行って、次回以降の広告配信に活用するようにしてもよい。ここでは、ＰＣやスマートフォンなどを広告配信先端末４００、すなわち広告の視聴端末としたインターネット広告を配信する場合について、分析処理の具体例を以下に説明する。

制御装置１０２は、広告種別（バナー、動画、テキスト広告など）、広告掲載媒体、広告掲載ＵＲＬ、広告枠のサイズやフォーマット、広告枠の掲載位置、広告が配信された日付、広告が配信された曜日、広告が配信された時間帯、広告のターゲット属性（年齢、性別、年収、既婚・未婚、興味・関心など）、広告掲載地域、広告クリエイティブの各項目ごとに予め広告表示回数（動画であれば再生回数）の合計と広告費の合計を集計しておく。なお、広告表示回数のカウント方法は、例えば、広告が表示端末の視認領域に入ってから任意の秒数が経過した場合にカウントするようにしてもよい。この場合、広告が動画広告の場合には、動画の表示領域が表示端末の視認領域に入ってから再生が開始されて任意の秒数が経過した場合にカウントすればよい。なお、ここで説明した広告表示回数のカウント方法は一例であって、上記の方法に限定されない。そして、制御装置１０２は、図５に示した処理の後に、以下の処理を実行する。

制御装置１０２は、バイタルデータに基づいて広告に反応したと判定したユーザ、すなわち動画広告を視聴したと判定したユーザーのデータを蓄積し、上記の各項目ごとに視聴したと判定したユーザの合計数（視聴者判定合計数）を集計する。そして、制御装置１０２は、各項目ごとに、視聴者判定合計数／広告表示回数と、広告費／視聴者判定合計数を算出する。

制御装置１０２は、以下に示す判定基準を用いて、今後も広告費を投下する広告メニュー、配信条件を決定する。例えば、制御装置１０２は、視聴者判定合計数が所定の閾値より高く、かつ視聴者判定合計数／広告表示回数が所定の閾値より高い項目や、広告費／視聴者判定合計数が所定の閾値より低い項目については、今後も広告費を投入して広告の配信を継続すると判定する。一方、これらの条件を満たさない項目については、広告の配信を停止するように判定する。なお、ここでは各項目ごとに判定を行う例について説明したが、複数の項目での掛け合わせにより判定を行ってもよい。また、制御装置１０２は、視聴者判定合計数のみに基づいて今後も広告費を投下する広告メニュー、配信条件を決定するようにしてもよい。この場合、制御装置１０２は、視聴者判定合計数が所定の閾値以上の場合に今後も広告費を投入して広告の配信を継続すると判定すればよい。

なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。

１０ 広告効果測定システム
１００ 広告効果分析装置
１０１ 接続インターフェース
１０２ 制御装置
１０３ 記憶媒体
２００ 売上予測装置
２０１ 接続インターフェース
２０２ 制御装置
２０３ 記憶媒体
３００ 広告配信システム
４００ 広告配信先端末
５００ バイタルデータ監視システム
６００ ウェアラブル端末

Claims (12)

1. ユーザのバイタルデータを取得するバイタルデータ取得手段と、
   前記バイタルデータ取得手段によって取得されたユーザのバイタルデータに基づいて、配信された広告に対してユーザが反応を示したか否かを判定する反応有無判定手段と、
   前記反応有無判定手段による判定結果を用いて、前記広告の対象となった商品やサービスに関する今後の売り上げを予測する売上予測手段とを備え、
   前記反応有無判定手段は、ユーザが前記広告に接する前後でのバイタルデータをバイタル項目ごとに比較し、前記広告に接する前の前記バイタルデータが正常値の範囲内にあり、かつ前記広告に接する前後においてバイタルデータに所定の変化が認められたときに、そのバイタル項目は前記広告に反応したことを示す条件に一致したと判定し、前記広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数があらかじめ設定された所定数以上である場合に、前記広告に対してユーザが反応を示したと判定することを特徴とする広告効果測定システム。
2. 請求項１に記載の広告効果測定システムにおいて、
   複数のバイタル項目のうち、どの項目を判定対象とするかは、前記広告ごとにあらかじめ設定されていることを特徴とする広告効果測定システム。
3. 請求項１または２に記載の広告効果測定システムにおいて、
   前記広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数がいくつ以上であれば前記広告に対してユーザが反応を示したと判定するかは、前記広告ごとにあらかじめ設定されていることを特徴とする広告効果測定システム。
4. 請求項１〜３のいずれか一項に記載の広告効果測定システムにおいて、
   前記売上予測手段は、広告配信期間が終了した後に行う配信完了後予測と、広告配信期間中に行うリアルタイム予測のいずれか一方を行うことを特徴とする広告効果測定システム。
5. 広告効果分析装置と売上予測装置とで構成される広告効果測定システムであって、
   前記広告効果分析装置は、
   ユーザのバイタルデータを取得するバイタルデータ取得手段と、
   前記バイタルデータ取得手段によって取得されたユーザのバイタルデータに基づいて、配信された広告に対してユーザが反応を示したか否かを判定する反応有無判定手段とを備え、
   前記売上予測装置は、
   前記反応有無判定手段による判定結果を用いて、前記広告の対象となった商品やサービスに関する今後の売り上げを予測する売上予測手段を備え、
   前記反応有無判定手段は、ユーザが前記広告に接する前後でのバイタルデータをバイタル項目ごとに比較し、前記広告に接する前の前記バイタルデータが正常値の範囲内にあり、かつ前記広告に接する前後においてバイタルデータに所定の変化が認められたときに、そのバイタル項目は前記広告に反応したことを示す条件に一致したと判定し、前記広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数があらかじめ設定された所定数以上である場合に、前記広告に対してユーザが反応を示したと判定することを特徴とする広告効果測定システム。
6. 請求項５に記載の広告効果測定システムにおいて、
   複数のバイタル項目のうち、どの項目を判定対象とするかは、前記広告ごとにあらかじめ設定されていることを特徴とする広告効果測定システム。
7. 請求項５または６に記載の広告効果測定システムにおいて、
   前記広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数がいくつ以上であれば前記広告に対してユーザが反応を示したと判定するかは、前記広告ごとにあらかじめ設定されていることを特徴とする広告効果測定システム。
8. 請求項５〜７のいずれか一項に記載の広告効果測定システムにおいて、
   前記売上予測手段は、広告配信期間が終了した後に行う配信完了後予測と、広告配信期間中に行うリアルタイム予測のいずれか一方を行うことを特徴とする広告効果測定システム。
9. ユーザのバイタルデータを取得するバイタルデータ取得手段と、
   前記バイタルデータ取得手段によって取得されたユーザのバイタルデータに基づいて、配信された広告に対してユーザが反応を示したか否かを判定する反応有無判定手段と、
   前記反応有無判定手段による判定結果を用いて、前記広告の対象となった商品やサービスに関する今後の売り上げを予測する売上予測手段とを備え、
   前記反応有無判定手段は、ユーザが前記広告に接する前後でのバイタルデータをバイタル項目ごとに比較し、前記広告に接する前の前記バイタルデータが正常値の範囲内にあり、かつ前記広告に接する前後においてバイタルデータに所定の変化が認められたときに、そのバイタル項目は前記広告に反応したことを示す条件に一致したと判定し、前記広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数があらかじめ設定された所定数以上である場合に、前記広告に対してユーザが反応を示したと判定することを特徴とする広告効果測定装置。
10. 請求項９に記載の広告効果測定装置において、
    複数のバイタル項目のうち、どの項目を判定対象とするかは、前記広告ごとにあらかじめ設定されていることを特徴とする広告効果測定装置。
11. 請求項９または１０に記載の広告効果測定装置において、
    前記広告に反応したことを示す条件に一致したバイタル項目の数がいくつ以上であれば前記広告に対してユーザが反応を示したと判定するかは、前記広告ごとにあらかじめ設定されていることを特徴とする広告効果測定装置。
12. 請求項９〜１１のいずれか一項に記載の広告効果測定装置において、
    前記売上予測手段は、広告配信期間が終了した後に行う配信完了後予測と、広告配信期間中に行うリアルタイム予測のいずれか一方を行うことを特徴とする広告効果測定装置。
    

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