JP6975201B2 - 情報処理端末、及び行動分析システム、並びに行動分析方法、並びに行動分析プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理端末、及び行動分析システム、並びに行動分析方法、並びに行動分析プログラムに関するものである。

サービス等の向上のために、ユーザの行動データ（利用情報）を取得して分析が行われている（例えば、特許文献１）。ユーザの行動データが分析されることによって、例えば、動画広告のリターゲティング性能の向上等が行われ、ユーザビリティの向上が図られている。

特開２０１０−２６２５３４号公報

ユーザ端末内の行動データは、ユーザ端末側から所定の頻度でサーバ側へ送信されるが、サーバ側では、所定期間におけるアクセス回数（ユーザ端末がサーバへ情報を送信する回数）に制限がある場合がある。または、アクセス回数に制限を伴うため複数のサーバを管理するサーバ運営会社ではアクセス数により費用を算出することもあり、費用を考慮してアクセス回数を抑制したい場合もある。一方で、アクセス回数は、利用するユーザ数の増加やユーザの利用頻度の増加によって増える。このため、アクセス回数を調整することが求められてきた。

しかしながら、一律的なサンプリングや、特定回数以上のみ記録するような調整方法では、利用頻度の低いユーザの行動データが取得できなくなる可能性がある。このような場合には、ユーザの総利用数が正確に把握できなくなり、各ユーザの情報を網羅的に取得することができなくなる可能性がある。また、ユーザの総利用数がわからなければそもそもサンプル数や特定回数の値を正確に決めることができないジレンマを抱え持つことになり実現の困難性を伴う。各ユーザの情報を網羅的に取得することの重要性としては、たとえば動画広告における広告ジャンルや価格を決定づけることに直接的につながる。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、各ユーザの利用情報をより確実に取得することのできる情報処理装置、情報処理端末、及び行動分析システム、並びに行動分析方法、並びに行動分析プログラムを提供することを目的とする。

本発明の参考例は、ユーザが利用する複数の情報処理端末から送信された各前記情報処理端末の利用に関する情報を取得する取得部と、所定期間において各前記情報処理端末が前記情報を送信可能な最大送信回数を設定する設定部と、前記最大送信回数を各前記情報処理端末へ送信する送信部と、を備える情報処理装置である。

本発明の第１態様は、所定期間において情報処理端末の利用に関する情報を所定の情報処理装置へ送信可能な最大送信回数を取得する取得部と、前記所定期間における前記情報の推定送信回数を推定し、前記最大送信回数を前記推定送信回数で割った値を送信確率として設定し、前記送信確率に基づいて前記情報を前記情報処理装置へ送信するか否かを決定する制御部と、前記情報を前記情報処理装置へ送信する送信部と、を備える情報処理端末である。

本発明の第２態様は、上記の情報処理装置と、上記の情報処理端末と、を備える行動分析システムである。

本発明の参考例は、ユーザが利用する複数の情報処理端末から送信された各前記情報処理端末の利用に関する情報を取得する取得工程と、所定期間において各前記情報処理端末が前記情報を送信可能な最大送信回数を設定する設定工程と、前記最大送信回数を各前記情報処理端末へ送信する送信工程と、をコンピュータが実行する行動分析方法である。

本発明の第３態様は、所定期間において情報処理端末の利用に関する情報を所定の情報処理装置へ送信可能な最大送信回数を取得する取得工程と、前記所定期間における前記情報の推定送信回数を推定し、前記最大送信回数を前記推定送信回数で割った値を送信確率として設定し、前記送信確率に基づいて前記情報を前記情報処理装置へ送信するか否かを決定する制御工程と、前記情報を前記情報処理装置へ送信する送信工程と、をコンピュータが実行する行動分析方法である。

本発明の参考例は、ユーザが利用する複数の情報処理端末から送信された各前記情報処理端末の利用に関する情報を取得する取得処理と、所定期間において各前記情報処理端末が前記情報を送信可能な最大送信回数を設定する設定処理と、前記最大送信回数を各前記情報処理端末へ送信する送信処理と、をコンピュータに実行させるための行動分析プログラムである。

本発明の第４態様は、所定期間において情報処理端末の利用に関する情報を所定の情報処理装置へ送信可能な最大送信回数を取得する取得処理と、前記所定期間における前記情報の推定送信回数を推定し、前記最大送信回数を前記推定送信回数で割った値を送信確率として設定し、前記送信確率に基づいて前記情報を前記情報処理装置へ送信するか否かを決定する制御処理と、前記情報を前記情報処理装置へ送信する送信処理と、をコンピュータに実行させるための行動分析プログラムである。

本発明によれば、各ユーザの利用情報をより確実に取得することができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態に係る行動分析システムの概略構成を示す図である。 本発明の一実施形態に係るサーバのハードウェア構成について示した図である。 本発明の一実施形態に係るユーザ端末の概略外観図である。 本発明の一実施形態に係るユーザ端末のハードウェア構成について示した図である。 本発明の一実施形態に係る行動分析システムが備える機能の一例を示した機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る行動分析システムの送信制御のフローチャートを示した図である。 本発明の一実施形態に係る行動分析システムの送信制御のフローチャートを示した図である。 本発明の一実施形態に係る行動分析システムの送信制御の例を示した図である。

以下に、本発明に係る情報処理装置、情報処理端末、及び行動分析システム、並びに行動分析方法、並びに行動分析プログラムの一実施形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態に係る行動分析システム１０の概略構成図である。
図１に示すように、行動分析システム１０は、情報処理装置（以下、「サーバ」という。）１１と、ユーザが利用する複数の情報処理端末（以下、「ユーザ端末」という。）１２とを有している。サーバ１１と複数のユーザ端末１２とは、ネットワークを介して互いに情報の送受が可能とされている。なお、図１では、ユーザ端末１２が３台である場合を示しているが、サーバ１１へ接続されるユーザ端末１２の台数については複数台であればよい。

図２は、本実施形態に係るサーバ１１のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。サーバ１１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２１と、メインメモリ２２と、記憶部２３と、表示部５と、入力部４と、通信部２６と、を備えている。これら各部は直接的にまたはバス２８を介して間接的に相互に接続されており互いに連携して各種処理を実行する。

ＣＰＵ２１は、例えば、バス２８を介して接続された記憶部２３に格納されたＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）によりサーバ１１全体の制御を行うとともに、記憶部２３に格納された各種プログラムを実行することにより各種処理を実行する。

メインメモリ２２は、キャッシュメモリ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の書き込み可能なメモリで構成される。メインメモリ２２は、ＣＰＵ２１の実行プログラムの読み出し、実行プログラムによる処理データの書き込み等を行う作業領域として利用される。

記憶部２３は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等であり、例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ｉＯＳ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）等のユーザ端末１２全体の制御を行うためのＯＳ、周辺機器類をハードウェア操作するための各種ドライバ、特定業務に向けられたアプリケーション、及び各種データやファイル等を格納する。また、記憶部２３には、各種処理を実現するためのプログラムや、各種処理を実現するために必要とされる各種データが格納されている。

表示部５は、例えば、ＬＣＤであり、ＣＰＵ２１の制御に従って表示を行う。

入力部４は、例えば、キーボード、マウス等であり、使用者が入力操作を行うのに使用される。

通信部２６は、ネットワークに接続して他のユーザ端末１２と通信を行い情報の送受信を行うためのインターフェースである。

図３は、本実施形態に係るユーザ端末１２の概略外観図である。本実施形態では、行動分析の対象となっているユーザが使用するユーザ端末１２として、ノートＰＣを例示した場合について説明する。ユーザ端末１２としては、ノートＰＣに限られず、例えば、デスクトップ型ＰＣ、タブレット、折り畳み式タブレット、スマートフォン等の情報処理端末等であってもよい。

ユーザ端末１２は、図３に示すように、一例として、いずれも略直方体である本体側筐体２及びディスプレイ側筐体３を備える。

本体側筐体２は、入力部４を備える。入力部４は、使用者が入力操作を行うための使用者インターフェースであり、文字、コマンド等を入力する各種キーより構成されるキーボードや、画面上のカーソルを移動させたり、各種メニューを選択するタッチパッド等を備えている。

ディスプレイ側筐体３は、画像を表示する表示部５を備える。本実施形態において、表示部５は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）を例示するが、ＬＣＤに限らず有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等の他の表示機器、又はタッチパネルとされてもよい。ＬＣＤは、入力される表示データをビデオ信号に変換し、変換したビデオ信号に応じた各種情報を表示画面に表示する。

本体側筐体２及びディスプレイ側筐体３は、それぞれの端部で左右の一対の連結部６によって連結されている。連結部６は、ヒンジであり、本体側筐体２及びディスプレイ側筐体３を開閉自在に支持している。

図４は、本実施形態に係るユーザ端末１２のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。なお、図４の機能ブロックでは、図３におけるサーバ１１の機能ブロックと同様の機能に係るブロックについては同様の符号を付して表示している。すなわち、ユーザ端末１２は、例えば、ＣＰＵ２１と、メインメモリ２２と、記憶部２３と、表示部５と、入力部４と、通信部２６とを備えている。これら各部は直接的にまたはバス２８を介して間接的に相互に接続されており互いに連携して各種処理を実行する。ＣＰＵ２１と、メインメモリ２２と、記憶部２３と、表示部５と、入力部４と、通信部２６については図３に示す機能と同様である。

図５は、行動分析システム１０が備える機能の一例を示した機能ブロック図である。図５では、サーバ１１及びユーザ端末１２のそれぞれが有する機能ブロックが示されている。

図５に示すように、サーバ１１は、取得部３１と、設定部３２と、送信部３３と、分析部３４と、を主な構成として備えている。本実施形態では、これら各部によって実現される後述の各種処理は、例えば、サーバ１１におけるＣＰＵ２１において制御を実行される。

取得部３１は、ユーザが利用する複数のユーザ端末１２から送信された各ユーザ端末１２の利用に関する情報（以下、「利用情報」という。）を取得する。具体的には、取得部３１は、ネットワークを介してユーザ端末１２から送信された利用情報を、当該ユーザ端末１２におけるユーザの行動データをして取得する。

利用情報とは、ユーザ端末１２の識別情報と、ユーザにおけるユーザ端末１２の利用に関する履歴情報を含んでいる。ユーザ端末１２の識別情報は、ユーザまたはユーザが使用しているユーザ端末１２を直接的または間接的に識別可能な情報である。例えば、ユーザ端末１２の識別情報は、ユーザ端末１２にインストールされており、利用情報の取得対象となっているアプリケーション（例えば広告動画を表示するアプリケーション）の固有番号等である。固有番号（固有記号）は、たとえば非常に大きな桁数の数字や文字をアプリケーションインストール時にランダムに割り当て、端末毎に異なる番号とすることで識別できるようにするのが一般的であるが、これに限らず製造番号等を利用してもよい。アプリケーションの固有番号により、該アプリケーションを使用するユーザまたはユーザ端末１２を識別することができる。

ユーザ端末１２の利用に関する履歴情報とは、ユーザによってユーザ端末１２が利用されることにより蓄積されるログ情報である。例えば、利用情報の取得対象となっているアプリケーションにおけるユーザの行動データである。例えば広告動画等が表示されるアプリケーションの場合には、表示された（ユーザが見た）広告動画の識別情報（コンテンツＩＤ）や表示された動画の表示回数（ＰＶ数）等が履歴情報となる。

利用は、ユーザによる操作等によりユーザ端末１２が利用された場合（能動的利用）や、受動的にユーザ端末１２が利用された場合（受動的利用）が含まれる。能動的利用は、例えば、ユーザが意図的に選択したコンテンツの情報等である。受動的利用は、例えば、ユーザ端末１２において自動的に再生される広告動画のコンテンツ情報等である。

利用情報には、ユーザの行動データに関する他の情報が含まれることとしても良い。例えば、アプリケーションの時間に関する情報（起動した時刻や起動している期間）や、ＩＰドレス等が含まれることとしても良い。このような場合には、利用情報は、ユーザ端末１２の識別情報と、コンテンツＩＤと、時間と、ＩＰアドレスと、ＰＶ数とが含まれる。なお、利用情報には、アプリケーションの画面識別、ＧＰＳによる位置情報、ＯＳの種別等の付加情報を含むこととしてもよい。

利用情報に含まれる情報については、ユーザの行動分析に要する情報であれば上記に限定されず含むことが可能である。

取得部３１において取得された利用情報は、後述する分析部３４において分析される。

設定部３２は、所定期間において各ユーザ端末１２が情報を送信可能な最大送信回数を設定する。取得部３１において利用情報を所定期間に取得可能な回数（アクセス回数）は、制限されている場合がある。このため、設定部３２は、各ユーザ端末１２に対して、それぞれのユーザ端末１２が所定期間に利用情報を送信可能な回数の上限である最大送信回数を設定する。設定された最大送信回数は、後述する送信部３３により、ネットワークを介してユーザ端末１２へ送信される。所定期間とは、本実施形態では１ヶ月として説明するが、期間については１ヶ月に限定されない。

設定部３２は、所定期間において情報を取得可能な上限取得回数を、所定期間において情報を送信するユーザの数（ユーザ数）で割ることによって、最大送信回数を算出する。上限取得回数（アクセス上限回数）は、所定期間における複数のユーザ端末１２からサーバ１１へのアクセス回数の上限値である。取得回数は、サーバ１１の仕様等によって予め設定されおり、例えば、１ヶ月当たり１００万回等である。この場合には、サーバ１１は、１ヶ月に１００万回を上限として利用情報を取得できる。

所定期間において情報を送信するユーザの数については、所定期間にサーバ１１へアクセスする（利用情報を送信する）と想定されるユーザ端末１２の総数である。ユーザ数は、過去のユーザ数情報に基づいて推定される。例えば、過去におけるユーザ数の変動傾向（例えば増加傾向や減少傾向）に基づいて、これから利用情報を取得するための所定期間においてサーバ１１へアクセスすると想定されるユーザ端末１２の総数を推定する。ユーザ数はユーザ端末の出荷台数等に依存しているため、過去データに基づくことでユーザ数の変動傾向を把握することができるため、利用情報の取得対象となるユーザ数を容易に推定することが可能となる。著しく出荷台数が増える月等は確かに大きく伸びるがこれも過去データと出荷台数との関係性から予測することは容易である。出荷台数は例えば工場で生産した数等から認識できる。

設定部３２では、上限取得回数とユーザ数が設定されると、上限取得回数をユーザ数で割ることによって、各ユーザ端末１２における所定期間の最大送信回数を算出する。換言すると、最大送信回数とは、それぞれのユーザ端末１２において、所定期間に利用情報をサーバ１１へ送信可能な回数の上限値となる。各ユーザ端末１２に対して最大送信回数が設定されるため、複雑な処理を必要とすることなく、サーバ１１へのアクセス回数の制限超過を抑制することが可能となる。なお、サービス開始時等過去データが存在しない場合についても、端末の出荷台数を最大ユーザ数と代用可能である。

なお、設定部３２では、最大送信回数に対して、１未満の係数である安全係数を乗算することにより、最大送信回数を補正することとしてもよい。すなわち、最大送信回数について、マージンを考慮して設定すること（上限取得回数をユーザ数で割った値よりも低く設定すること）で、より確実にサーバ１１へのアクセス回数の制限超過を抑制することが可能となる。この場合には、例えば、上限取得回数をユーザ数で割ることによって算出した最大送信回数を、０より大きく１より小さい係数（割合）として予め設定された安全係数（例えば、０．９等）を乗算することにより補正し、新たに最大送信回数を算出する。また、ユーザ数に対して１以上に予め設定された係数を乗算してユーザ数のマージンを考慮して設定し、上限取得回数をユーザ数（係数が乗算されたユーザ数）で割ることで最大送信回数を算出することとしても良い。なお、この場合でも、上限取得回数をユーザ数で割って算出した最大送信回数に対して、１未満の係数である安全係数（１以上に予め設定された係数の逆数）を乗算することと同義となる。

送信部３３は、最大送信回数を各ユーザ端末１２へ送信する。ユーザ端末１２側では、最大送信回数に基づいて利用情報の送信回数が制御されるため、より簡便な処理でサーバ１１へのアクセス回数の制限超過を抑制することが可能となる。

なお、送信部３３は、所定期間毎に各ユーザ端末１２へ算出した最大送信回数を送信することとしてもよいし、ユーザ端末１２からの送信要求があった場合に、算出した最大送信回数を要求したユーザ端末１２へ送信することとしてもよい。

分析部３４は、取得部３１によって取得した各ユーザ端末１２の利用情報（行動データ）に基づいて、各ユーザの行動分析を行う。分析の方法については特定の方法に限定されず、取得した利用情報に基づいて様々な分析を行うことが可能である。取得した利用情報に対して行動分析を行うことによって、利用者の行動を把握し、サービス向上、広告利益向上等を図ることが可能となる。

このように、サーバ１１側では、各ユーザ端末１２に対して最大送信回数を設定し送信するため、ユーザ端末１２側で送信された最大送信回数に基づいて利用情報の送信回数が制御されることで各ユーザの利用情報をより確実に取得することが可能となる。例えば、利用頻度の低いユーザの利用情報についてもより確実に取得することが可能となる。

図５に示すように、ユーザ端末１２は、取得部４１と、制御部４２と、送信部４３と、を主な構成として備えている。本実施形態では、これら各部によって実現される後述の各種処理は、例えば、ユーザ端末１２におけるＣＰＵ２１において実行される。

取得部４１は、所定期間においてユーザ端末１２の利用に関する情報を所定のサーバ１１へ送信可能な最大送信回数を取得する。具体的には、取得部４１は、サーバ１１より、サーバ１１において設定された最大送信回数を取得する。なお、取得部４１は、定期的に（所定期間毎に）サーバ１１より最大送信回数を取得することとしてもよいし、取得を行う場合にサーバ１１へ送信要求を行い、該要求によって最大送信回数を取得することとしてもよい。

取得部４１にて最大送信回数を取得することによって、ユーザ端末１２側において所定期間にサーバ１１へ送信する回数の上限を把握することができるため、各ユーザ端末１２側において自律的に送信回数の制御を行うことが可能となる。

制御部４２は、最大送信回数に基づいて、サーバ１１へ送信する利用情報の送信回数を制御する。すなわち、制御部４２は、取得した最大送信回数に基づいて、所定期間においてサーバ１１へ利用情報を送信する回数が最大送信回数を上回らないように送信回数を制御する。上回らないようにするとは、確率的に上回らないようにすることと同義である。あくまで確率的なため上回るケース、下回るケースがあってもよく、複数台において平均すると最大送信回数を上回らないようになる。

具体的には、制御部４２は、所定期間における利用情報から推定送信回数を推定し、最大送信回数を推定送信回数で割った値を送信確率として設定する。ユーザ端末１２は各端末毎に利用する人がおり、日常的利用には明確な特定傾向があり推定送信回数を求めることが経験則から可能である。所定期間における利用情報の推定送信回数とは、行動分析の対象となっているアプリケーションにおいて予め設定されている送信条件に基づいた場合に利用情報の送信が行われる推定回数である。行動分析の対象となっているアプリケーションでは、例えば、ユーザがユーザ端末１２を利用した日毎に送信を行う等の送信条件が設定されている。しかしながら、このような予め設定された送信条件により送信を行った場合には、アクセス回数の制限を超過してしまう可能性がある。このため、制御部４２では、最大送信回数に基づいて送信回数を制御している。すなわち、推定送信回数は、最大送信回数を考慮しない場合において、ユーザ端末１２が所定期間にサーバ１１へ利用情報を送信すると推定される回数となる。

例えば、行動分析対象となっているアプリケーションにおいて利用した日毎に利用情報を送信する設定となっている場合には、１ヶ月を所定期間とし、１日、１０日、２０日に利用が行われると、推定送信回数は３回となる。推定送信回数は、行動分析対象となっているアプリケーションの送信条件により送信が行われる場合の回数の過去データ等に基づいて設定される。

そして、制御部４２では、サーバ１１より取得した最大送信回数を推定した推定送信回数で割った値を算出し、送信確率として設定する。そして、制御部４２は、アプリケーションの送信条件に基づいて送信を行う場合に、送信確率に基づいて送信を行うか否かを決定することにより、所定期間における送信回数を制御する。例えば、最大送信回数が２回で、推定送信回数が３回であった場合には、送信確率は２／３と設定される。このような場合には、推定送信回数分の送信を行ってしまうと、送信回数が最大送信回数を超過してしまう。このため、推定送信回数が３回である場合に、送信確率２／３に基づいて送信を行うこととすることで、所定期間において利用情報をサーバ１１へ送信する回数を２回とすることができる。

送信部４３は、利用情報をサーバ１１へ送信する。具体的には、送信部４３は、制御部４２において送信確率に基づいて利用情報をサーバ１１へ送信することが決定された場合に、利用情報をサーバ１１へ送信する。

例えば、１ヶ月を所定期間として、１日、１０日、２０日に利用者がユーザ端末１２を利用した場合（利用数が３）に、利用した日毎に送信を行うことが送信条件となっていると、所定期間である１ヶ月における推定送信回数は、１日、１０日、２０日の３回となる。このため、送信確率である２／３に基づいて送信を行うこととすると、１日、１０日、２０日のうち２回の送信が行われることとなる。

なお、送信確率に基づくことで、送信回数を適切に制限し低下することができる。送信部４３は、送信確率に基づいて送信回数を減少させる場合には、送信しない回の利用情報を送信しないこととしてもよいし、送信しない回の利用情報（全部または一部）を送信する回に併せて送信することとしてもよい。

例えば、利用情報に、コンテンツＩＤとＰＶ（画面ページの表示）回数とが含まれている場合には、送信確率に基づいて送信する回の利用者情報におけるコンテンツＩＤのＰＶ回数に対して、送信確率に基づいて送信しない回の当該コンテンツＩＤのＰＶ回数を加算して、サーバ１１へ送信することとしてもよい。

次に、上述の行動分析システム１０における利用者情報の送信制御について図６及び図７を参照して説明する。図６は、サーバ１１側における処理を示しており、図７は、ユーザ端末１２側における処理を示している。

まず、サーバ１１側の処理について図６を用いて説明する。
図６に示すフローは、所定の制御周期（所定期間毎）で繰り返し実行される。なお、本実施形態では、サーバ１１へのアクセス回数が設定されている所定期間を１ヶ月として説明するが、所定期間については１ヶ月に限定されない。

まず、所定期間において利用情報を送信するユーザ数を推定する（Ｓ１０１）。ユーザ数は、過去のユーザ数の変動傾向等に基づいて、所定期間において利用情報を送信するユーザの数として推定される。例えば、所定期間を１ヶ月として、利用情報をサーバ１１へ送信するユーザ数は５０万人等と推定される。

次に、サーバ１１にて所定期間に利用情報を取得可能な上限取得回数（アクセス上限回数）を、ユーザ数で割ることで、最大送信回数を算出する（Ｓ１０２）。上限取得回数を１００万回とすると、各ユーザ端末１２における最大送信回数は、２回（１００万回／５０万人）となる。

次に、設定した最大送信回数を、各ユーザ端末１２へ送信する（Ｓ１０３）。Ｓ１０３については、所定期間毎に最大送信回数が算出された場合に、自動的に各ユーザ端末１２へ最大送信回数を送信することとしても良いし、ユーザ端末１２から送信要求があった場合に、ユーザ端末１２へ算出した最大送信回数を送信することとしてもよい。

サーバ１１側では、図６のように処理が行われ、各ユーザ端末１２へ最大送信回数が送信される。

次に、ユーザ端末１２側の処理について図７を用いて説明する。
図７に示すフローは、サーバ１１から最大送信回数を取得した場合に、所定の制御周期で繰り返し実行される。最大送信回数は、サーバ１１にて所定期間毎に更新されるため、ユーザ端末１２では、所定期間毎に最大送信回数を取得して使用している。

まず、ユーザによるユーザ端末１２の利用があったか否かを判定する（Ｓ２０１）。ユーザによる利用とは、ユーザ端末１２において行動分析の対象となっているアプリケーションが起動され、ユーザの行動に関する情報である利用情報が取得された場合である。具体的には、行動分析の対象のアプリケーションにおいて広告動画等が表示されたことである。例えば、図７のフローでは、１日を所定の制御周期として処理を実行し、Ｓ２０１では該当する日にユーザによるユーザ端末の利用があったか否かを判定している。利用には、動画広告以外にもアプリケーションの入会数等、行動分析をしたい対象がある。

ユーザによる利用がない場合（Ｓ２０１のＮＯ判定）には、処理を終了し、所定の制御周期でＳ２０１が再度実行される。

ユーザによる利用があった場合（Ｓ２０１のＹＥＳ判定）には、ユーザ端末１２においてサーバ１１から最大送信回数を取得した後に、最初のユーザによる利用があり、その後、所定の蓄積期間（例えば１週間）が経過したか否かを判定する（Ｓ２０２）。なお、所定の蓄積期間の計測は、ユーザ端末１２において初めて最大送信回数が取得された後に最初のユーザによる利用があった場合に開始することとしてもよいし、ユーザ端末１２において最大送信回数が取得された後に（最大送信回数を何回か取得するたびに）最初のユーザによる利用があった場合に開始することとしてもよい。

所定の蓄積期間が経過していない場合（Ｓ２０２のＮＯ判定）には、利用数を１加算する（Ｓ２０３）。利用数とは、行動分析の対象となっているアプリケーションの送信条件に対応しており、送信条件が満たされた回数となる。利用を行った日毎に送信を行うことが送信条件となっている場合には、利用数は、利用が行われた日数となる。すなわち、利用数は、アプリケーションに予め設定されている送信条件に基づいて送信を行う回数となる。すなわち、所定の蓄積期間が経過するまでは、Ｓ２０１において利用の有無を判定し、利用数として１を加算するため、所定の蓄積期間（例えば１週間）における利用数（利用された日数）が計測される。

所定の蓄積期間が経過した場合（Ｓ２０２のＹＥＳ判定）には、１日当たりの利用数である頻度を算出する（Ｓ２０４）。Ｓ２０３では、所定の蓄積期間（例えば１週間）における利用数（利用された日数）を、該蓄積期間で割ることにより、１日当たりの利用数の割合を算出する。例えば、利用数を７日間で割ることにより、１日当たりの利用数の割合が算出される。

次に、算出した頻度に対して所定期間分の日数（例えば３０日）を乗算することによって、所定期間における推定送信回数を算出する（Ｓ２０５）。行動分析対象となっているアプリケーションにおいて利用があった日ごとに利用情報を送信する仕様となっている場合には、頻度（１日当たりの利用数の割合）に対して所定期間分の日数（例えば３０日）を乗算することにより、所定期間において利用情報が送信されると推定される推定送信回数を算出することが可能となる。

次に、推定送信回数に対する最大送信回数の割合（最大送信回数／推定送信回数）である送信確率を算出する（Ｓ２０６）。

次に、送信確率が１未満であるか否かを判定する（Ｓ２０７）。送信確率が１未満でない場合（Ｓ２０７のＮＯ判定）には、所定期間において利用情報が送信されると推定される回数が最大送信回数以下となるため、送信回数を調整することなく、利用情報を送信する（Ｓ２０８）。

送信確率が１未満である場合（Ｓ２０７のＹＥＳ判定）には、所定期間において利用情報が送信されると推定される回数が最大送信回数より大きくなるため、送信回数が調整される（Ｓ２０９）。具体的には、ユーザによる利用があった日毎に利用情報を送信する場合に、送信確率に基づいて実際に送信するか否かを決定する。Ｓ２０２においてＹＥＳ判定となり、Ｓ２０４以降の処理が実行されているため、所定の蓄積期間経過後において１回分の利用が行われている。このため、Ｓ２０９では、所定の蓄積期間経過後における該１回分の利用について、送信確率に基づいて送信を行う。このように、最大送信回数を用いて設定された送信確率に基づいて送信回数が調整されることによって、利用情報の送信回数を適切に調整し、サーバ１１側のアクセス制限超過を抑制する。

次に、所定の蓄積期間経過後における該１回分の利用を利用数に反映するために、利用数を１追加する（Ｓ２１０）。そして、Ｓ２０１の処理が実行される。

なお、Ｓ２１０が実行された後にＳ２０４を実行する場合には、それまでに積算された利用数を、該利用数の積算の要した期間で割ることによって算出される頻度を更新する。例えば、利用数が５で、該利用数の積算に要した期間が１０日である場合には、頻度は５／１０と算出される。

なお、図７のフローでは、推定送信回数を算出するために所定の蓄積期間において利用数を計測する必要がある。このため、所定の蓄積期間が経過するまでは、利用情報の送信は行われない。このため、蓄積期間の経過までの未送信の利用情報については、蓄積期間の経過後、Ｓ２０８およびＳ２０９の処理によって事後的に送信することとしてもよい。

次に、上述の行動分析システム１０による送信制御の例について図８を参照して説明する。図８には、所定期間においてユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤがサーバ１１へ利用情報を送信する回数が調整された場合の一例を示している。

図８の例では、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣは、利用頻度が高く、所定期間における利用数（推定送信回数）は最大送信回数を上回っている。しかしながら、送信確率に基づいて送信を行うため、実際の送信数は、最大送信回数となっている。

ユーザＤは、利用頻度が低く、所定期間における利用数（推定送信回数）は最大送信回数以下となっている。このため、ユーザＤについては、送信確率を用いず送信が行われる。

このように、サーバ１１にてアクセス制限を考慮して設定した最大送信回数を各ユーザ端末１２へ送信し、ユーザ端末１２側で最大送信回数を上回らないように所定期間における送信の回数が調整されるため、システム全体として、より確実に全てユーザの利用情報を取得することが可能となる。図８はわかりやすく定常的に説明したが、実際には確率的に送付することになり、端末が複数になることで平均すると最大送信回数に近づくことになる。多くの場合端末数は非常に大きく運用上問題無くなる。

以上説明したように、本実施形態に係る情報処理装置、情報処理端末、及び行動分析システム、並びに行動分析方法、並びに行動分析プログラムによれば、各ユーザの利用情報をより確実に取得することが可能となる。ユーザの行動分析を行うシステムにおいては、利用情報の取得回数が多すぎるとサーバの処理が追い付かなくなる問題によるサーバの設備強化等が発生するため、所定期間におけるユーザの利用情報の取得回数（アクセス回数）に制限がある。しかしながら、ユーザの数の増加やユーザの利用頻度が高い場合には利用情報が頻繁に送信されることとなるため、アクセス回数の制限の問題が顕著化する。限られたサーバ資源におけるアクセス回数の制限を満足するようにアクセス回数を調整しようとすると、利用頻度の低いユーザの利用情報を取得できなくなる場合があり、各ユーザの利用情報を網羅的に取得することが難しかった。このため、サーバ１１において、所定期間において各ユーザ端末１２が利用情報を送信可能な最大送信回数を設定し各ユーザ端末１２へ送信することとすることで、各ユーザ端末１２側で所定期間における最大送信回数を把握することができるため、最大送信回数を上限として、各ユーザ端末１２から利用情報をより確実に取得することが可能となる。

また、各ユーザ端末１２において最大送信回数を容易に設定することができるため、各ユーザ端末１２側の送信回数の調整によって、サーバのアクセス数を抑制することが可能となる。

各ユーザ端末１２は、最大送信回数以下の送信回数にて利用情報を送信することができるため、頻度の低いユーザの利用情報についてもより確実に取得することが可能となる。このため、各ユーザの利用情報を網羅的に取得することが可能となる。ユーザ数が正確にわかるのでユーザ数の増加を予測することが可能となり次の最大送信回数を設定に利用が可能となる。

本発明は、上述の実施形態のみに限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々変形実施が可能である。

２ ：本体側筐体
３ ：ディスプレイ側筐体
４ ：入力部
５ ：表示部
６ ：連結部
１０ ：行動分析システム
１１ ：サーバ
１２ ：ユーザ端末
２１ ：ＣＰＵ
２２ ：メインメモリ
２３ ：記憶部
２６ ：通信部
２８ ：バス
３１ ：取得部
３２ ：設定部
３３ ：送信部
３４ ：分析部
４１ ：取得部
４２ ：制御部
４３ ：送信部

Claims (7)

1. 所定期間において情報処理端末の利用に関する情報を所定の情報処理装置へ送信可能な最大送信回数を取得する取得部と、
   前記所定期間における前記情報の推定送信回数を推定し、前記最大送信回数を前記推定送信回数で割った値を送信確率として設定し、前記送信確率に基づいて前記情報を前記情報処理装置へ送信するか否かを決定する制御部と、
   前記情報を前記情報処理装置へ送信する送信部と、
   を備える情報処理端末。
2. 情報処理装置と、
   請求項１に記載の情報処理端末と、
   を備え、
   前記情報処理装置は、
   ユーザが利用する複数の情報処理端末から送信された各前記情報処理端末の利用に関する情報を取得する取得部と、
   所定期間において各前記情報処理端末が前記情報を送信可能な最大送信回数を設定する設定部と、
   前記最大送信回数を各前記情報処理端末へ送信する送信部と、
   を備える行動分析システム。
3. 前記情報は、前記情報処理端末の識別情報と、前記情報処理端末の利用に関する履歴情報とを含む請求項２に記載の行動分析システム。
4. 前記設定部は、前記所定期間において前記情報を取得可能な上限取得回数を、前記所定期間において前記情報を送信する前記ユーザの数で割ることによって、前記最大送信回数を算出する請求項２または３に記載の行動分析システム。
5. 前記設定部は、前記最大送信回数に対して、１未満の係数である安全係数を乗算することにより、前記最大送信回数を補正する請求項２から４のいずれか１項に記載の行動分析システム。
6. 所定期間において情報処理端末の利用に関する情報を所定の情報処理装置へ送信可能な最大送信回数を取得する取得工程と、
   前記所定期間における前記情報の推定送信回数を推定し、前記最大送信回数を前記推定送信回数で割った値を送信確率として設定し、前記送信確率に基づいて前記情報を前記情報処理装置へ送信するか否かを決定する制御工程と、
   前記情報を前記情報処理装置へ送信する送信工程と、
   をコンピュータが実行する行動分析方法。
7. 所定期間において情報処理端末の利用に関する情報を所定の情報処理装置へ送信可能な最大送信回数を取得する取得処理と、
   前記所定期間における前記情報の推定送信回数を推定し、前記最大送信回数を前記推定送信回数で割った値を送信確率として設定し、前記送信確率に基づいて前記情報を前記情報処理装置へ送信するか否かを決定する制御処理と、
   前記情報を前記情報処理装置へ送信する送信処理と、
   をコンピュータに実行させるための行動分析プログラム。

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