JP6885912B2 - データ分析装置、データ分析方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ分析装置、データ分析方法およびプログラムに関する。より詳細に言えば、本発明は、自治体や企業の求めに応じて、指定された地域内で行われたカード決済のデータに基づく分析結果を提供するデータ分析装置、データ分析方法およびプログラムに関する。

我が国は、観光立国の実現により、地域活性化や雇用機会の増大などの経済効果増大を実現することを企図している。自治体や企業は、他地域の人々や観光客を自地域に呼び込むために、様々な情報を分析して、自地域の魅力を高めようと様々な試みを行っている。

予め定められた商圏（一定の商取引の行われる地理的範囲。店舗などの、顧客の集まってくる範囲）に関連付けられる自治体や企業にとっては、その商圏における人々の消費実態（例えば、人数、金額、時間帯、業種など）が大きな関心事となっている。より詳細に言えば、自治体は、自地域に他地域から多くの人を呼び込んで、自地域内で消費をしてもらうために、どのような施策を取るべきかを判断するための情報を得たいと思っている。企業は、自社が関与する商品・サービスへの消費を増やすために、担当する商圏に多くの人を呼び込むとともに、自社商品・サービスのアピールを適切に行うことを考えている。

このような社会の流れの中、膨大な量のデータを収集し、分析することにより、企業や自治体の競争力の源泉となる新たな知見を獲得して、企業経営や自治体経営に役立てる動きが本格化しつつある。例えば、ある情報・通信事業者は、携帯電話ネットワークの仕組みを使用して独自にカウントした人口の統計情報を提供している（特許文献１）。統計情報では、日本全国の１時間ごとの人口分布を、２４時間３６５日把握することができ、国内人口に関しては性別・年齢層別・居住地域別、訪日外国人に関しては国・地域別の人口構成の情報が提供されている。

特許第５８７１５６６号公報

観光庁は、四半期ごとに観光統計を公表している。この観光統計は、空海港から出国する外国人に対する聞き取り調査を行って、全国ベース・地域ベースの消費動向調査を行うものであるが、調査の基礎情報は、出国する外国人に対する聞き取り調査から得ており、取得できるデータの数は十分でなく、データを取得するにも多くのマンパワーが必要となっている。また、聞き取り調査であることから、取得したデータの中には信頼性に欠ける情報が含まれる可能性があった。

特許文献１に記載されている従来技術は、ある情報・通信事業者の携帯電話ネットワークにアクセスしている携帯電話利用者の人口分布を提供することができるものの、自治体や企業にとっての関心事である、その商圏における人々の消費実態は分からないままである。このため、自治体や企業は、ある地域における人々の購買行動データに対するニーズを強く持っていたが、従来は、サンプル数の少ないデータを手間のかかるやり方で入手するしかなかった。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、自治体や企業の求めに応じて、指定された地域内で行われたカード決済のデータに基づく分析結果を提供するデータ分析装置、データ分析方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様であるデータ分析装置は、カード決済データに基づく分析結果データを提供するデータ分析装置であって、受信したフォーマット情報に従って、第１のデータから、前記分析結果データを動的に生成し、生成した前記分析結果データを利用者端末での表示のために送信するように構成されていることを特徴とする。

本発明の他の態様である、カード決済データに基づく分析結果データを提供するデータ分析装置によって実行される方法は、受信したフォーマット情報に従って、第１のデータから、前記分析結果データを動的に生成することと、生成した前記分析結果データを利用者端末での表示のために送信することを備えることを特徴とする。

本発明によれば、自治体や企業は、所望の分析結果を取得することができるようになり、分析結果を企業経営や自治体経営に役立てることができるようになる。

本明細書において開示される実施形態の詳細な理解は、添付図面に関連して例示される以下の説明から得ることができる。
本発明に係るデータ分析装置を含むシステム全体の構成図である。 本発明に係るデータ分析装置のシステム構成図である。 売上データのデータ構造の一例を説明する図である。 会員マスタのデータ構造の一例を説明する図である。 加盟店マスタのデータ構造の一例を説明する図である。 データ分析装置が統計情報を生成する処理を説明する図である。 統計情報のデータ構造の一例を説明する図である。 利用者端末からのアクセスに応答してデータ分析装置が分析結果を提供する処理フローを説明する図である。

（全体構成）
図１は、本発明に係るデータ分析装置１０を含むシステム全体の構成図である。データ分析装置１０は、インターネットや専用線などの既知のネットワークを介して、加盟店端末１１および利用者端末１２と相互に通信可能なように接続されている。図１では、加盟店端末１１および利用者端末１２は、説明の便宜上、それぞれ１つずつしか示していないが、複数存在することができる。

データ分析装置１０は、クレジットカード会社により制御される装置である。データ分析装置１０は、加盟店端末１１からオーソリゼーション（販売承認）データおよび売上データを受信し、受信した売上データに基づいて統計情報を生成し、利用者からの要求に応答して統計情報に基づく分析結果を提供する装置である。

データ分析装置１０は、訪日外国人のカード決済データも取り扱うため、クレジットカード会社は、少なくともアクワイアラーとしての役割を果たすが、イシュアーの役割を果たしても構わない。すなわち、訪日外国人のカードのイシュアー（カード発行会社）は訪日外国人の母国にあることが多く、訪日外国人が日本国内の加盟店でカード決済を行った場合、オーソリゼーションデータおよび売上データは、加盟店と加盟店契約を締結している日本国内のクレジットカード会社（アクワイアラー）に送信され、そこから国際ブランドのネットワークを介して当該国のイシュアーのシステムに送信される。

加盟店端末１１は、クレジットカード会社と加盟店契約を締結している加盟店の店頭に設置されているカード決済端末機であってもよいし、あるいは加盟店が運用している電子商取引のためのシステムであってもよい。加盟店端末１１は、ＰＯＳ端末に組み込まれていてもよい。加盟店端末１１は、カード決済時にオーソリゼーションデータおよび売上データをデータ分析装置１０に送信し、その結果を受信する。

利用者端末１２は、データ分析装置１０によって提供される統計情報に基づく分析結果を取得したい者（例えば、自治体や企業）が利用する端末である。利用者端末１２は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、スマートフォンやタブレット端末などの通信機能を備えたコンピュータとすることができるが、特定の装置に限定されることはない。利用者端末１２は、データ分析装置１０から受信した画面を閲覧するためのアプリケーションプログラムを有し、当該アプリケーションプログラムを介して、分析結果を得るための情報をデータ分析装置１０に送信し、統計情報に基づく分析結果をデータ分析装置１０から受信することができる。

利用者端末１２は、特定の地域で行われるイベント情報（例えば、〇月〇日〜△日に××祭りが実施される、〇〇エリアで〇月〇日〜△日に利用可能な××クーポンが発行される、など）をデータ分析装置１０に提供することができ、データ分析装置１０は、イベント情報を識別可能なように示した分析結果を提供することもできる。すなわち、かかる分析結果は、イベント情報によって指定された日時および場所などを識別可能となっている。なお、データ分析装置１０は、受信したイベント情報を外部サーバに送信することができ、外部サーバ（例えば、経路を一度に検索できる総合ナビゲーションサービス）は、そのイベント情報を利用者に提供する経路情報や地図情報の上に表示することができる。また、イベント情報は、利用者端末１２以外のデバイスから提供されてもよい。

本明細書では、クレジットカード会社が有するカード決済の売上データに基づく分析結果を提供する実施形態を説明するが、カード決済の売上データ以外の１または複数の種類のデータ（例えば、特許文献１に開示されているような、携帯電話ネットワークの仕組みを使用して独自にカウントした人口の統計情報、上述の総合ナビゲーションサービスが提供する経路探索情報、あるいはソーシャルネットワークサービスにおいて多頻度で出現している地域情報、など）を組み合わせて分析結果を提供することも可能である。

また、本明細書では、クレジットカードでのカード決済の売上データを扱うことを中心に説明するが、クレジットカード会社は、クレジットカードのみならず、デビットカードおよびプリペイドカードも取り扱うことが可能であり、それらのカード決済に基づくデータを分析結果に利用することも可能である。当業者には周知なように、デビットカードのカード決済データであっても顧客情報や加盟店情報と関連付けることは可能であり、プリペイドカードのカード決済データであっても、同様に、顧客情報や加盟店情報と関連付けることは可能である。

（システム構成）
図２は、本発明に係るデータ分析装置１０のシステム構成図である。データ分析装置１０は、一般的なコンピュータと同様に、バス１２０などによって相互に接続された制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、インターフェース（ＩＦ）部１０４および出力部１０５を備えることができる。また、データ分析装置１０は、補助記憶部１０３内にファイル／データベースなどの記憶手段の形式で、売上データ１０６、会員マスタ１０７、加盟店マスタ１０８および統計情報１０９を備えることができる。

制御部１０１は、中央処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれ、データ分析装置１０の各構成要素の制御やデータの演算を行い、また、補助記憶部１０３に格納されている各種プログラムを主記憶部１０２に読み出して実行することができる。主記憶部１０２は、メインメモリとも呼ばれ、受信した各種データ、コンピュータ実行可能な命令および当該命令による演算処理後のデータなどを記憶することができる。補助記憶部１０３は、ハードディスク（ＨＤＤ）などに代表される記憶装置であり、データやプログラムを長期的に保存する際に使用される。

図２の実施形態は、制御部１０１、主記憶部１０２および補助記憶部１０３を同一のコンピュータ内に設ける実施形態について説明するが、他の実施形態として、データ分析装置１０は、制御部１０１、主記憶部１０２および補助記憶部１０３を複数個使用することにより、複数のコンピュータによる並列分散処理を実現するように構成することもできる。また、他の実施形態として、データ分析装置１０のための複数のサーバを設置し、複数サーバが一つの補助記憶部１０３を共有する実施形態にすることも可能である。

ＩＦ部１０４は、他のシステムや装置との間でデータを送受信する際のインターフェースの役割を果たし、また、システムオペレータから各種コマンドや入力データ（各種マスタ、テーブルなど）を受け付けるインターフェースを提供することができる。出力部１０５は、処理されたデータを表示する表示画面や当該データを印刷するための印刷手段などを提供することができる。

なお、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、インターフェース（ＩＦ）部１０４および出力部１０５と同様な機能の構成要素は、加盟店端末１１および利用者端末１２にも存在するが、本明細書では説明を省略する。

売上データ１０６は、カード決済の際に加盟店端末１１から受信した売上データを格納することができる。図３は、売上データ１０６のデータ構造の一例を説明する図である。売上データ１０６は、カード番号３０１、利用日時３０２、利用額３０３、加盟店ＩＤ３０４、業種３０５、およびカード発行国コード３０６を少なくとも含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。例えば、売上データ１０６は、加盟店の実際の店舗でカード決済が行われたのか、あるいは電子商取引でカード決済が行われたのかを示すデータ項目、すなわち、対面販売／非対面販売を識別するデータ項目を含むこともできる。例えば、売上データ１０６は、オーソリゼーションデータに含まれる情報を含めるように構成されてもよい。

カード番号３０１は、カード会員が有するクレジットカードを識別するカード番号である。利用日時３０２は、加盟店にてカード決済が行われた日時を示す。利用額３０３は、カード決済の金額を示す。加盟店ＩＤ３０４は、カード決済が行われた加盟店の識別子である。本発明の一実施形態では、加盟店ＩＤ３０４に対応する加盟店名称が売上データ１０６に含まれていてもよい。業種３０５は、カード決済が行われた加盟店の業種を示す。業種は、例えば、ＶＪＡグループ（全国の主な銀行・金融機関系カード会社等で構成するＶＩＳＡカード発行企業のアソシエーション）によって定義されている加盟店業種（大分類４９種類・小分類３６２種類）であってもよいし、あるいは、加盟店の業種を示す別の分類体系であってもよい。カード発行国コード３０６は、カードのイシュアーの国を示すコードである。

図２に戻って説明を続けると、会員マスタ１０７は、カード会員についての情報を格納することができる。図４は、会員マスタ１０７のデータ構造の一例を説明する図である。会員マスタ１０７は、カード番号３０１、カード種別４０１、および会員基本情報４０２を少なくとも含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。カード番号３０１は、図３を参照しながら説明したように、カード会員が有するクレジットカードを識別するカード番号である。カード種別４０１は、カードの種類を示すコードであり、例えば、プラチナカード、ゴールドカード、学生向けカード、若者向けカード、女性向けカード、などといったカードの種類を示す。データ分析装置１０は、これらのカードの種類に基づく分析結果を提供することが可能なため、ゴールドカード保有者の消費実態や女性向けカード保有者の消費実態など、カード保有者の属性に応じた分析結果を提供することができる。また、会員基本情報４０２は、カード会員の情報、例えば、氏名、住所、生年月日、性別などの情報を示すことができるが、ここに列挙した以外の情報を含むこともできる。データ分析装置１０は、これらの会員の情報に基づく分析結果を提供することが可能なため、〇〇県に買い物に来る人が住んでいる地域の一覧や年代別・性別の消費実態など、カード保有者の属性に応じた分析結果を提供することができる。

再び図２に戻って説明すると、加盟店マスタ１０８は、加盟店についての情報を格納することができる。図５は、加盟店マスタ１０８のデータ構造の一例を説明する図である。加盟店マスタ１０８は、加盟店ＩＤ３０４、加盟店名称５０１、郵便番号５０２、および住所５０３を少なくとも含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。例えば、加盟店マスタ１０８は、業種データを含むことも可能であり、データ分析装置１０は、加盟店端末１１から送信された売上データに含まれている業種３０５を分析結果の元データとして使用することも可能であり、あるいは加盟店マスタ１０８に含まれている業種データを使用することも可能である。加盟店マスタ１０８に含まれる業種データは、上述したような、ＶＪＡグループによって定義されている加盟店業種（大分類４９種類・小分類３６２種類）であってもよいし、あるいは、加盟店の業種を示す別の分類体系であってもよい。

加盟店ＩＤ３０４は、図３を参照しながら説明したように、加盟店の識別子である。加盟店名称５０１は、加盟店の名称を示し、郵便番号５０２は、加盟店の所在地に対応する郵便番号を示し、住所５０３は、加盟店の所在地を示す。加盟店の所在地は、少なくとも、広域自治体（都道府県）、基礎自治体（市区町村）を示す。データ分析装置１０は、郵便番号５０２や住所５０３の情報に基づく分析結果を提供することが可能なため、１または複数の特定の郵便番号が示すエリア、１または複数の特定の広域自治体、あるいは１または複数の特定の基礎自治体における消費実態に基づく分析結果を提供することができ、またはこれらの組み合わせのエリア（例えば、特定の広域自治体と特定の基礎自治体）における消費実態に基づく分析結果を提供することができる。

（統計情報生成処理）
次に、図６を参照しながら、データ分析装置１０が統計情報１０９を生成する処理を説明する。データ分析装置１０が統計情報１０９を生成する処理は、一通りではなく、最終的に統計情報１０９の同じデータセットが生成されるのであれば、処理の順序を変更してもよい。本処理フローでは、クレジットカードの売上データに基づく処理を説明するが、この売上データに加えて、あるいは代替して、デビットカードの売上データやプリペイドカードの売上データを使用してもよい。

Ｓ６０１にて、データ分析装置１０は、売上データ１０６から、統計情報１０９を生成するのに未だ使用されていない売上データを抽出する。統計情報１０９を生成するのに未だ使用されていないか否かは、売上データ１０６に処理済か否かを示すデータ項目を追加して判別するようにしてもよいし、データ処理日付を示すデータ項目を追加して判別するようにしてもよく、特に限定されることはない。

Ｓ６０２にて、データ分析装置１０は、抽出した売上データに含まれるカード番号３０１をキーにして会員マスタ１０７にアクセスし、対応するカード種別４０１および会員基本情報４０２のデータを取得する。データ分析装置１０は、取得したカード種別４０１および会員基本情報４０２のデータを、対応する売上データに付加する。

Ｓ６０３にて、データ分析装置１０は、抽出した売上データに含まれる加盟店ＩＤ３０４をキーにして加盟店マスタ１０８にアクセスし、対応する郵便番号５０２および住所５０３のデータを取得する。上述したように、住所５０３は、広域自治体（都道府県）および基礎自治体（市区町村）のデータを含むことができる。データ分析装置１０は、取得した郵便番号５０２および住所５０３のデータを、対応する売上データに付加する。

Ｓ６０４にて、データ分析装置１０は、Ｓ６０２およびＳ６０３の処理によって生成された、データ付加後の売上データに対して、特定の個人を識別できるデータを削除するとともに、統計情報として利用するのに適したデータ内容に変更する処理を行う。詳細に言えば、データ分析装置１０は、Ｓ６０２で取得した会員基本情報４０２のデータのうち、住所データを、広域自治体（都道府県）および基礎自治体（市区町村）を含む居住地データに変換し、生年月日データを年代データ（例えば、２０歳代、５０歳代）に変換する。また、データ分析装置１０は、Ｓ６０３で取得した住所５０３のデータを、加盟店所在地データに変換する。加盟店所在地データは、番地レベルまでの情報（例えば、〜丁目、〜番地）を含むことができる。

図７は、統計情報１０９のデータ構造の一例を説明する図である。統計情報１０９は、国７０１、居住地７０２、年代７０３、性別７０４、カード種別４０１、利用日＆時間帯７０５、利用額３０３、加盟店郵便番号７０６、加盟店所在地７０７、および業種３０５を含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

国７０１は、カード発行国コード３０６に基づいて生成されたデータであり、カード利用者の居住国を示す（例えば、米国、中国、韓国、日本など）。居住地７０２は、国７０１が「日本」を示す場合のデータについて、カード利用者の居住地を示す。居住地の情報は、広域自治体（都道府県）および基礎自治体（市区町村）を含む。年代７０３は、国７０１が「日本」を示す場合のデータについて、カード利用者の生年月日に基づいて生成された年代を示すデータである（例えば、２０歳代、５０歳代）。性別７０４は、国７０１が「日本」を示す場合のデータについて、カード利用者の性別に基づいて生成されたデータである。カード利用者の居住地、生年月日および性別の情報は、会員基本情報４０２に含まれている。なお、国７０１が「日本」以外の国を示す場合、居住地７０２、年代７０３、および性別７０４は空欄であってもよい。

利用日＆時間帯７０５は、利用日時３０２に基づいて生成されたデータであり、カード決済が行われた年月日および時間帯を示す。時間帯は、１時間単位であってもよいし、予め定めた範囲の時間単位であってもよい。例えば、時間帯は、７：００〜７：５９という１時間単位とすることもでき、あるいは、７：００〜９：５９という３時間単位とすることもできる。このような時間帯のデータに基づいて、データ分析装置１０は、例えば、コンビニエンスストアやファミリーレストランといった業種で、どの国の人が多いのか、国内であれば近場の人あるいは遠方の人が多いのか、などといった分析結果を提供することも可能となる。

加盟店郵便番号７０６は、郵便番号５０２に基づいて生成されたデータであり、加盟店所在地に対応する郵便番号を示す。加盟店所在地７０７は、住所５０３に基づいて生成されたデータであり、加盟店が存在する場所を示す。加盟店所在地７０７は、広域自治体（都道府県）、基礎自治体（市区町村）、および番地レベルまでの情報（例えば、〜丁目、〜番地）を示す加盟店所在地データ（例えば、〜丁目まで）とすることができる。

利用額３０３および業種３０５は、図３を参照しながら説明したように、それぞれ、カード決済の金額およびカード決済が行われた加盟店の業種を示す。業種３０５は、加盟店マスタ１０８に含まれる情報であってもよい。カード種別４０１は、図４を参照しながら説明したように、カードの種類を示す（例えば、ゴールドカード、学生向けカード、女性向けカード、など）。

（統計情報の利用）
次に、自治体や企業などの利用者が利用者端末１２からデータ分析装置１０にアクセスして統計情報１０９から所望の分析結果を取得する処理のいくつかの例を説明する。図８は、利用者端末１２からのアクセスに応答して、データ分析装置１０が利用者端末１２に分析結果を提供する処理フローを説明する図である。

Ｓ８０１にて、利用者端末１２は、既存のネットワークを介してデータ分析装置１０にアクセスする。データ分析装置１０は、利用者端末１２から受信したＩＤやパスワードなどにより認証処理を行ってもよく、利用者の属性によってデータへのアクセス制限を課してもよい。

Ｓ８０２にて、データ分析装置１０は、所望の分析結果を統計情報１０９から抽出するための検索条件および集計単位を利用者端末１２から受信する。例えば、広域自治体（都道府県）の利用者は、自治体内の居住者と他の自治体や外国から来訪した人とを比較し、カード決済された業種、件数、金額がどのように異なるのかを知ろうと思った場合、加盟店所在地７０７を自らの広域自治体とする検索条件を設定し、国７０１、居住地７０２、業種３０５を集計単位として設定してもよい。また、基礎自治体（市区町村）の利用者は、外国人が自治体内の加盟店でカード決済した額を、業種毎および時間帯毎に知ろうと思った場合、国７０１および加盟店所在地７０７を検索条件に設定し、業種３０５および利用日＆時間帯７０５を集計単位として設定してもよい。さらに、加盟店所在地７０７として他の自治体も指定することによって、自治体間の比較を行うことができる。このように、利用者端末１２は、自らの所望する分析結果を得るために、様々な検索条件、集計単位（これらをまとめて「抽出条件」と呼ぶ）を指定することが可能である。

Ｓ８０３にて、データ分析装置１０は、Ｓ８０２で受信した検索条件や集計単位（抽出条件）に基づいて統計情報１０９から対象となるデータを抽出することができる。抽出したデータは、利用端末１２に提供されることになる分析結果データの元になるデータであって、統計情報１０９に格納されているデータとは異なるデータである。

Ｓ８０４にて、データ分析装置１０は、利用者端末１２から受信した指定フォーマットの情報（例えば、表、グラフ、あるいは時系列の変化を示す動画、など）に従って、Ｓ８０３にて抽出したデータから、分析結果となるデータを動的に生成することができる。すなわち、利用者端末１２から要求された生データを提示するのではなく、データ分析装置１０は、指定フォーマットに従って、動的に分析結果を生成することができる。生成された分析結果は、予め用意されていたものではなく、自治体や企業の求めに応答して生成されるものである。

Ｓ８０５にて、データ分析装置１０は、Ｓ８０４にて生成した分析結果のデータを利用者端末１２に送信することができる。利用者端末１２は、受信したデータを閲覧するためのアプリケーションプログラムを介して、分析結果のデータを表示することができる。分析結果のデータは、電子地図上に視認可能なように表示されることもでき、あるいは表やグラフ形式、動画で表示されてもよい。

（分析結果の例）
以下、データ分析装置１０によって提供され得る分析結果のいくつかの例を示す。ただし、ここで挙げた例は、あくまでも例示であって、これ以外の分析結果の例が提供されてもよい。例えば、データ分析装置１０、利用時間帯別の分析結果に関しては、経年変化のみならず、月別、日別および時間別の分析結果を提供するように構成されていてもよく、日本人のカード保有者の属性（年齢、性別、居住地など）別の分析結果を提供するように構成されていてもよい。

１．カード利用履歴の表示
例えば、Ａ市在住の人（年代や性別、家族有無で限定を加えてもよい）がどこで買い物をしているかの構成比を提示することができる（例えば、Ａ市で〇％、Ｂ市で△％、Ｃ町で×％、など）。あるいは、Ａ県〇〇市で買い物した人がその前後にどこで買い物をしているかを提示することができる。例えば、Ａ県〇〇市で祭りが開催された際、近隣のどの自治体在住の人がどれ位の割合で来てくれているのか、遠方のどの自治体（概ね、広域自治体レベル）在住の人がどれ位の割合で来てくれているのか、など。

２．国籍や時間帯別に消費金額や傾向を調査
例えば、都内のＡ区をいくつかのエリアに分け、各エリアでの訪日外国人の時間帯別・業種別の消費動向を提示することができる。これにより、例えば、Ａ区〇〇エリアでは午前中からＢ国の人の消費が多く、夕方から夜間にかけてＣ国の人の消費が多い、といった傾向を提示することができる。

３．訪日外国人の国別構成比
例えば、関東地方の広域自治体ごとに、訪日外国人の国別構成比を提示することができる。例えば、〇〇県には中国からの訪日客が多いが、米国からは少ない。逆に、△△県には米国からの訪日客が多いが、中国からは少ない、といったことが明示されるので、自治体の担当者にとってどの国に対してアピールすべきかといった方策が絞りやすくなる。

４．同じ規模の自治体間での比較
例えば、空港から同程度の時間で到達できる、同規模の人口のＡ県Ｂ市とＣ市の比較結果を提示することができる。例えば、Ａ県Ｂ市では、レストランが〇％、小売が△％だが、Ｃ市では、逆に、ホテルでのカード利用率が突出している、などといった業種毎の決済比率が明示されるので、アピールすべき業種などが絞りやすくなる。また、比較対象として全国平均の数値と比べてもよい。これにより、例えば、Ａ県Ｂ市での業種ごとの購買比率を全国平均の数値と比べられるので、注力したい業種や分野などが明示される。

５．訪日外国人の国別クレジットカード利用単価
例えば、ある地方の主要な観光都市をいくつか選択し、訪日外国人の国別に利用単価を提示することができる。これにより、交通アクセスのよい近隣の観光地から観光客を呼び込むために、どの国の観光客向けのサービスを充実させたらいいのか、あるいはどの国向けの広報に力を入れたらいいのかを知ることができる。

６．業種別売上金額の推移
例えば、Ａ県では、前年、前々年に比べて、業種Ｂ、Ｃが増加傾向、業種Ｄが低調となっているなどの傾向を提示することができる。

７．広域自治体配下の基礎自治体ごとの業種別データの把握
例えば、Ａ県の各市区町村別に業種別の決済額を提示することができる。このため、広域自治体の担当者は、各地域特有業種の消費を強化するための方策を考えやすくなる。

８．利用された加盟店の比率
例えば、各都道府県の加盟店の数や各市区町村の加盟店の数は、加盟店マスタ１０８から把握できるため、カード決済が行われた加盟店の数を特定し、利用加盟店の比率を特定することができる。これにより、自治体は、観光客を呼び込むためのインフラ整備の必要性などを判定することができるようになる。

上述の例のように、データ分析装置１０は、カード利用者（カード会員）の観点からは、国別、居住地別、性別、年代別などの分析軸で、加盟店の観点からは、業種や加盟店所在地などの分析軸で、カード決済の売上データの観点からは、利用日時（年、月、日、時間帯）、業種、閾値と比べた利用額の多寡、利用件数、単価／件などの分析軸で分析結果を提供することができる。これらの分析結果により、自治体や企業は、それぞれの自治体や企業が抱える課題に対するアクションプランを作成しやすくなる。

以上、例示的な実施形態を参照しながら本発明の原理を説明したが、本発明の要旨を逸脱することなく、構成および細部において変更する様々な実施形態を実現可能であることを当業者は理解するだろう。すなわち、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。

１０ データ分析装置
１１ 加盟店端末
１２ 利用者端末
１０１ 制御部
１０２ 主記憶部
１０３ 補助記憶部
１０４ インターフェース（ＩＦ）部
１０５ 出力部
１０６ 売上データ
１０７ 会員マスタ
１０８ 加盟店マスタ
１０９ 統計情報

Claims (7)

1. カード決済データに基づく分析結果データを提供するクレジットカード会社システムのデータ分析装置であって、前記カード決済データは、クレジットカードに関連付けられるカード決済データ、デビットカードに関連付けられるカード決済データ、およびプリペイドカードに関連付けられるカード決済データを含み、
   前記カード決済データ、前記カード決済データに関連付けられるカード会員情報、および前記カード決済データに関連付けられる加盟店情報に対して統計処理を行って、統計情報を生成し、
   利用者端末から受信した抽出条件に従って、前記統計情報から第１のデータを抽出し、
   前記利用者端末から受信したフォーマット情報に従って、前記第１のデータから、前記分析結果データを動的に生成し、
   生成した前記分析結果データを前記利用者端末での表示のために送信する
   ように構成されたデータ分析装置。
2. 前記フォーマット情報は、表、グラフ、あるいは時系列の変化を示す動画のいずれかを示す、請求項１に記載のデータ分析装置。
3. イベント情報を前記利用者端末から受信するようにさらに構成され、
   前記分析結果データは、前記イベント情報によって指定された日時および場所を識別可能なデータである、
   請求項１に記載のデータ分析装置。
4. 前記分析結果データは、カード利用者に関連付けられる第１の分析軸、加盟店に関連付けられる第２の分析軸、および／または前記カード決済データに関連付けられる第３の分析軸に基づいて提供される、請求項１に記載のデータ分析装置。
5. 前記分析結果データは、携帯電話ネットワークの仕組みによってカウントされた人口統計情報、経路探索情報、およびソーシャルネットワークサービスにおいて多頻度で出現する情報の１または複数の情報にさらに基づく、請求項１に記載のデータ分析装置。
6. カード決済データに基づく分析結果データを提供するクレジットカード会社システムのデータ分析装置によって実行される方法であって、前記カード決済データは、クレジットカードに関連付けられるカード決済データ、デビットカードに関連付けられるカード決済データ、およびプリペイドカードに関連付けられるカード決済データを含み、前記方法は、
   前記カード決済データ、前記カード決済データに関連付けられるカード会員情報、および前記カード決済データに関連付けられる加盟店情報に対して統計処理を行って、統計情報を生成することと、
   利用者端末から受信した抽出条件に従って、前記統計情報から第１のデータを抽出することと、
   前記利用者端末から受信したフォーマット情報に従って、前記第１のデータから、前記分析結果データを動的に生成することと、
   生成した前記分析結果データを前記利用者端末での表示のために送信することと
   を備える、方法。
7. 請求項６に記載の方法をクレジットカード会社システムのデータ分析装置に実行させるためのプログラム。

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