JP7308106B2 - User analysis system - Google Patents

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Description

本開示の一側面はユーザ分析システムに関する。 One aspect of this disclosure relates to a user analytics system.

顧客に合ったサービスの提供を支援するためのコンピュータシステムが知られている。例えば、特許文献1には、不動産に付随する商品またはサービスの費用の見積もりを提示する見積提示システムが記載されている。このシステムは、ユーザ端末から所定の不動産について所定の商品またはサービスの購入費用の見積要求を受信し、不動産情報記憶手段を参照して所定の不動産の不動産情報を抽出し、不動産情報と共に見積要求を業者端末に送信し、所定の不動産の仕様に即した購入費用の見積情報を業者端末から受信し、ユーザ端末に対して見積情報を送信する。 2. Description of the Related Art Computer systems are known for supporting the provision of services suitable for customers. For example, Patent Literature 1 describes an estimate presentation system that presents an estimate of the cost of goods or services associated with real estate. This system receives, from a user terminal, a request for an estimate of the purchase cost of a given product or service for a given piece of real estate, refers to the real estate information storage means, extracts real estate information on the given real estate, and sends an estimate request together with the real estate information. It transmits to the trader terminal, receives estimate information of the purchase cost conforming to the specifications of the predetermined real estate from the trader terminal, and transmits the estimate information to the user terminal.

特許第6424352号公報Japanese Patent No. 6424352

不動産情報を用いるだけでは顧客に合ったサービスを提供することが難しい。
そこで、サービスの顧客になり得るユーザをより精度良く推定するための仕組みが望まれている。
It is difficult to provide services suitable for customers only by using real estate information.
Therefore, a mechanism for more accurately estimating users who can be service customers is desired.

本開示の一側面に係るユーザ分析システムは少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、ユーザ情報に基づいてユーザの住所を特定し、不動産情報を記憶する不動産データベースを参照することで、住所に対応する不動産情報を取得し、ユーザの行動履歴を記憶する行動履歴データベースを参照することで、1以上の地理的位置のそれぞれでのユーザの滞在状況を推定し、取得された不動産情報と推定された滞在状況とに基づいてユーザのセグメントを推定する。 A user analysis system according to one aspect of the present disclosure includes at least one processor. At least one processor identifies a user's address based on user information, obtains real estate information corresponding to the address by referring to a real estate database storing real estate information, and stores an action history of the user. By referring to the database, the user's stay status at each of the one or more geographical locations is estimated, and the user's segment is estimated based on the obtained real estate information and the estimated stay status.

このような側面においては、不動産情報だけでなくユーザの行動履歴も考慮されてユーザのセグメントが推定されるので、この推定結果を用いることで、サービスの顧客になり得るユーザをより精度良く推定することができる。 In this aspect, user segments are estimated by considering not only real estate information but also the user's action history, so by using this estimation result, it is possible to more accurately estimate users who can become service customers. be able to.

本開示の一側面によれば、サービスの顧客になり得るユーザをより精度良く推定することができる。 According to one aspect of the present disclosure, it is possible to more accurately estimate users who can be service customers.

実施形態に係るユーザ分析システムの構成の一例を示す図である。It is a figure showing an example of composition of a user analysis system concerning an embodiment. 実施形態に係るユーザ分析システムの動作の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of operation of the user analysis system concerning an embodiment. 合計評価値とセグメントとの対応表の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the correspondence table of a total evaluation value and a segment. 家事代行サービスの提供のためにユーザのセグメントを推定する一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of estimating a user's segment for providing a housekeeping service; 家事代行サービスの提供のためにユーザのセグメントを推定する別の例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing another example of estimating user segments for the provision of housekeeping services; 実施形態に係るユーザ分析システムで用いられるコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the computer used with the user analysis system which concerns on embodiment.

以下、添付図面を参照しながら本開示での実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一または同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the drawings, the same or equivalent elements are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.

本開示に係るユーザ分析システムは、サービスの顧客になり得るユーザのセグメントを推定するコンピュータシステムである。サービスとは、人に対して価値、効用、または満足を提供する無形財のことをいう。サービスにおいて有形財の提供が付加されてもよい。ユーザ分析システムによって管理されるサービスの種類は限定されず、例えば、ユーザ分析システムは家事代行、宅配、介護、または見守りに関するサービスを管理してもよい。顧客とはサービスを受ける人のことをいい、ユーザとはその顧客になる可能性がある人のことをいう。顧客およびユーザはいずれも、一人でもよいし、複数人から成るグループでもよい。セグメントとは、サービスの利用に関する価値観または行動が似ているユーザの集団のことをいう。セグメントはユーザの生活水準を反映してもよい。「ユーザのセグメントを推定する」とはユーザがどのセグメントに属するかを推定することを意味する。「ユーザのセグメント」は「ユーザが属するセグメント」と言い換えることができる。 A user analysis system according to the present disclosure is a computer system that estimates a segment of users who may become service customers. Services are intangible goods that provide value, utility, or satisfaction to people. Provision of tangible goods in the service may be added. The types of services managed by the user analysis system are not limited. For example, the user analysis system may manage services related to housekeeping, home delivery, nursing care, or monitoring. A customer is a person who receives a service, and a user is a potential customer. Both customers and users can be one person or a group of people. A segment is a group of users with similar values or behaviors regarding the use of a service. A segment may reflect the user's standard of living. To "estimate a user's segment" means to estimate which segment the user belongs to. "User's segment" can be rephrased as "segment to which the user belongs".

一般に、サービスの提供においては、顧客は所与の複数のサービスから所望のサービスを選択するか、または該所与の複数のサービスから提供者によって提案されたサービスを選択して、そのサービスを享受する。顧客に合ったサービスを提供するためには、その顧客のセグメントを把握することが望ましい。例えば、顧客のセグメントを把握することで、顧客の実際のもしくは潜在的な要望、顧客の状況などに合ったサービスを提供することが可能になる。ユーザ分析システムはユーザのセグメントを推定することで、顧客に合ったサービスの提供に直接にまたは間接的に貢献し得る。例えば、サービス提供者はユーザ分析システムによって推定されたユーザのセグメントを参考にして、そのユーザに提供することが望ましいサービスを選択および提案することができる。 Generally, in providing services, a customer selects a desired service from a given plurality of services, or selects a service proposed by a provider from the given plurality of services, and enjoys the service. do. In order to provide services that match the customer, it is desirable to grasp the segment of the customer. For example, by understanding customer segments, it becomes possible to provide services that match customers' actual or potential needs, customer situations, and so on. By estimating user segments, the user analysis system can directly or indirectly contribute to the provision of customer-tailored services. For example, the service provider can refer to the segment of the user estimated by the user analysis system to select and suggest services that are desirable to provide to the user.

図1は実施形態に係るユーザ分析システム1の構成の一例を示す図である。ユーザ分析システム1は、ユーザのセグメントを推定するコンピュータであるサーバ10を備える。サーバ10は通信ネットワークを介してデータベース群20にアクセスすることができる。通信ネットワークの構成は限定されず、任意の方針で設計されてよい。例えば、通信ネットワークは移動体通信網、インターネット、イントラネット、WAN(Wide Area Network)のうちの少なくとも一つを含んで構成されてもよい。 FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a user analysis system 1 according to an embodiment. The user analysis system 1 includes a server 10 that is a computer that estimates user segments. Server 10 can access databases 20 via a communication network. The configuration of the communication network is not limited and may be designed according to any policy. For example, the communication network may include at least one of a mobile communication network, the Internet, an intranet, and a WAN (Wide Area Network).

サーバ10は機能要素としてユーザ取得部11、推定部12、および出力部13を備える。ユーザ取得部11は、セグメントを推定する対象となるユーザを特定する機能要素である。推定部12は特定されたユーザのセグメントを推定する機能要素であり、第1評価部121および第2評価部122を備える。第1評価部121はユーザの不動産情報に基づく評価値を居住評価値として算出する機能要素である。第2評価部122はユーザの行動履歴に基づく評価値を行動評価値として算出する機能要素である。出力部13は推定部12による推定結果を出力する機能要素である。 The server 10 includes a user acquisition unit 11, an estimation unit 12, and an output unit 13 as functional elements. The user acquisition unit 11 is a functional element that identifies a user whose segment is to be estimated. The estimating unit 12 is a functional element for estimating the segment of the specified user, and includes a first evaluating unit 121 and a second evaluating unit 122 . The first evaluation unit 121 is a functional element that calculates an evaluation value based on user's real estate information as a residence evaluation value. The second evaluation unit 122 is a functional element that calculates an evaluation value based on the user's action history as an action evaluation value. The output unit 13 is a functional element that outputs the result of estimation by the estimation unit 12 .

不動産情報に基づく評価値、すなわち居住評価値とは、不動産情報に所与のルールを適用することで得られる指数のことをいう。ユーザの行動履歴に基づく評価値、すなわち行動評価値とは、行動履歴から推定されるユーザの滞在状況に所与のルールを適用することで得られる指数のことをいう。ユーザの滞在状況は、ユーザが或る地理的位置に居たか居ないかを少なくとも示し、ユーザが該地理的位置にどのくらいの時間居たかをさらに示してもよい。居住評価値および行動評価値はいずれもユーザのセグメントを推定するために用いられる。一例では、第1評価部121は、ユーザの住所に対応する地理的位置の不動産価格が高くなるにつれて、その住所に対応する居住評価値が高くなるように、居住評価値を算出する。一例では、第2評価部122は、不動産価格が高い地理的位置での滞在時間が長いほど行動評価値が高くなるように、行動評価値を算出する。このような例では、推定部12はユーザの生活水準に応じて該ユーザのセグメントを推定するということができる。 An evaluation value based on real estate information, that is, a residence evaluation value is an index obtained by applying a given rule to real estate information. An evaluation value based on a user's action history, that is, an action evaluation value, refers to an index obtained by applying a given rule to the user's stay status estimated from the action history. A user's sojourn status indicates at least whether or not the user is at a certain geographic location, and may also indicate how long the user has been at the geographic location. Both the residential rating value and the behavioral rating value are used to estimate the user's segment. In one example, the first evaluation unit 121 calculates the residence evaluation value such that the higher the real estate price of the geographical position corresponding to the user's address, the higher the residence evaluation value corresponding to the address. In one example, the second evaluation unit 122 calculates the action evaluation value such that the longer the stay time at the geographical position where the real estate price is high, the higher the action evaluation value. In such an example, it can be said that the estimation unit 12 estimates the user's segment according to the user's standard of living.

サーバ10は少なくとも一つのコンピュータを用いて構成される。複数のコンピュータが用いられる場合には、これらのコンピュータが通信ネットワークを介して相互に接続することで、論理的に一つのサーバ10が構築される。 The server 10 is configured using at least one computer. When a plurality of computers are used, one server 10 is logically constructed by connecting these computers to each other via a communication network.

データベース群20は、ユーザ分析システム1において必要なデータを記憶するデータベースの集合である。本実施形態では、データベース群20はユーザデータベース21、不動産データベース22、位置情報データベース23、および購買履歴データベース24を含む。それぞれのデータベースはユーザ分析システム1の一部として構築されてもよいし、ユーザ分析システム1とは別のコンピュータシステムに設けられてもよい。サーバ10は個々のデータベースにアクセスしてデータを読み取ったり書き込んだりすることができる。 The database group 20 is a collection of databases that store necessary data in the user analysis system 1 . In this embodiment, database group 20 includes user database 21 , real estate database 22 , location information database 23 , and purchase history database 24 . Each database may be constructed as part of the user analysis system 1 or may be provided in a computer system separate from the user analysis system 1 . The server 10 can access individual databases to read and write data.

ユーザデータベース21は、ユーザに関するユーザ情報を永続的に記憶する非一時的な記憶媒体または記憶装置である。ユーザ情報の個々のレコードは、ユーザを一意に特定する識別子であるユーザIDと、ユーザ属性を示す1以上のデータ項目とを含む。ユーザ属性とは、ユーザに関連する性質、特徴、または状態を示す情報のことをいう。ユーザ属性のデータ項目の例として、名前、住所、電話番号、メールアドレス、生年月日、性別、職業、および家族構成が挙げられるが、ユーザ属性はこれらに限定されない。所与の会員情報または契約者情報を記憶するデータベースがユーザデータベース21として用いられてもよく、例えば、移動体通信の契約者情報がユーザデータベース21として用いられてもよい。 The user database 21 is a non-temporary storage medium or storage device that permanently stores user information about users. Each record of user information includes a user ID, which is an identifier that uniquely identifies a user, and one or more data items that indicate user attributes. User attributes refer to information indicative of dispositions, characteristics, or states associated with a user. Examples of user attribute data items include name, address, telephone number, email address, date of birth, gender, occupation, and family structure, but user attributes are not limited to these. A database that stores given member information or contractor information may be used as the user database 21 , for example, contractor information for mobile communication may be used as the user database 21 .

不動産データベース22は、不動産に関する不動産情報を永続的に記憶する非一時的な記憶媒体または記憶装置である。不動産とは、土地、または土地に定着している物のことをいい、より具体的には、土地および建物のうちの少なくとも一方のことをいう。建物は、例えば、一戸建てでもよいし、集合住宅の一物件でもよい。一例では、或る一つの不動産についてのレコードは、不動産の地理的位置(例えば地番、住所、座標など)、建物名、建物の築年数、不動産価格などの各種のデータ項目を含むが、不動産に関するデータ項目はこれらに限定されない。不動産情報の個々のレコードは個々の不動産に対応して設定されてもよいし、都道府県、市町村などの所与の行政区域に対応して設定されてもよいし、個々の郵便番号に対応して設定されてもよい。それぞれの行政区域またはそれぞれの郵便番号について不動産情報を設定する場合には、不動産価格は区域内での統計値(例えば平均値、中央値、最頻値など)によって表現されてもよい。不動産価格は物件価格ともいうことができる。不動産価格は、土地単価、建物の価格、成約価格のうちの少なくとも一つを含んでもよい。 The real estate database 22 is a non-temporary storage medium or storage device that permanently stores real estate information about real estate. Real estate refers to land or things attached to land, more specifically, at least one of land and buildings. The building may be, for example, a detached house or an apartment complex. In one example, a record about a certain real estate includes various data items such as the geographical location of the real estate (for example, lot number, address, coordinates, etc.), building name, age of building, real estate price. Data items are not limited to these. Individual records of real estate information may be set corresponding to individual real estate, may be set corresponding to given administrative districts such as prefectures and municipalities, or may be set corresponding to individual postal codes. may be set as When setting real estate information for each administrative district or each zip code, real estate prices may be represented by statistical values (for example, average, median, mode, etc.) within the district. Real estate prices can also be called property prices. The real estate price may include at least one of a land unit price, a building price, and a contract price.

位置情報データベース23は、ユーザの位置を示す位置情報を永続的に記憶する非一時的な記憶媒体または記憶装置である。一例では、ユーザが利用する携帯端末の現在の地理的位置を示す情報が位置情報として用いられる。この場合には、携帯端末の現在の地理的位置が全地球測位システム(GPS)または基地局情報によって定期的に取得および収集されることで位置情報が位置情報データベース23に蓄積される。一例では、位置情報の個々のレコードは、ユーザID、測定日時、および地理的位置を含む。測定日時とは、地理的位置が測定または取得された日時のことをいう。地理的位置の表現方法は限定されず、例えば地理的位置は座標で表されてもよいし、行政区域名によって表されてもよい。 The location information database 23 is a non-temporary storage medium or storage device that permanently stores location information indicating the location of the user. In one example, information indicating the current geographical location of the mobile terminal used by the user is used as the location information. In this case, the location information is accumulated in the location information database 23 by periodically acquiring and collecting the current geographical location of the mobile terminal by global positioning system (GPS) or base station information. In one example, each record of location information includes a user ID, measurement date and time, and geographic location. Measurement date and time refers to the date and time when the geographic location was measured or obtained. The method of representing the geographical location is not limited, and the geographical location may be represented by coordinates, or may be represented by administrative district names, for example.

位置情報データベース23は、ユーザの行動履歴を記憶する行動履歴データベースの一例である。行動履歴とは、時間の経過に伴うユーザの地理的位置の変化を示す情報のことをいう。この行動履歴を参照することで、ユーザ分析システム1はユーザの滞在状況を推定することができる。位置情報は時間の経過に伴うユーザの地理的位置の変化を示すので、位置情報はユーザの行動履歴の一例である。ユーザ分析システム1は位置情報を参照することで、それぞれのユーザが現実世界の中でどのように移動したかを推定することができる。すなわち、ユーザ分析システム1は位置情報に基づいて、それぞれのユーザの様々な地理的位置での滞在状況を推定することができる。 The position information database 23 is an example of an action history database that stores the user's action history. Action history refers to information that indicates changes in a user's geographical location over time. By referring to this action history, the user analysis system 1 can estimate the stay status of the user. Location information is an example of a user's behavior history, as it indicates changes in the user's geographical location over time. By referring to the position information, the user analysis system 1 can estimate how each user has moved in the real world. In other words, the user analysis system 1 can estimate the stay status of each user at various geographical locations based on the location information.

本開示において、地理的位置とは、現実世界に存在する位置または範囲のことをいう。地理的位置は点で示されてもよいし、2次元または3次元の範囲で示されてもよい。例えば、不動産、ユーザ、携帯端末などの様々な人または物について、その地理的位置は代表点の座標で示されてもよいし、行政区域などのような所与の範囲で示されてもよい。 In this disclosure, geographic location refers to a location or extent that exists in the real world. A geographic location may be indicated by a point, or may be indicated by a two-dimensional or three-dimensional area. For example, for various people or things such as real estate, users, mobile terminals, etc., their geographical locations may be indicated by the coordinates of representative points, or may be indicated by given ranges such as administrative areas. .

購買履歴データベース24は、商品またはサービスを購入した記録である購買情報を永続的に記憶する非一時的な記憶媒体または記憶装置である。一例では、購買情報の個々のレコードは、購入された商品またはサービスを示す商品情報と、その商品またはサービスを販売した店舗情報と、決済情報と、購入日時とを含む。商品情報を構成するデータ項目は限定されず、例えば、商品情報は1以上の商品名についての名称、購入数、購入数量を含んでもよい。店舗情報を構成するデータ項目も限定されず、例えば、店舗情報は名称、所在地、電話番号、およびメールアドレスを含んでもよい。決済情報は、決済金額および決済方法(例えば、現金、クレジットカード、電子マネーなど)を含んでもよい。購買情報はユーザに限らず様々な人々の購入履歴を示し、したがって、ビッグデータの一種であるといえる。 The purchase history database 24 is a non-temporary storage medium or storage device that permanently stores purchase information, which is a record of purchases of goods or services. In one example, each purchase information record includes product information indicating a purchased product or service, store information that sold the product or service, payment information, and purchase date and time. Data items constituting the product information are not limited, and the product information may include, for example, the name of one or more product names, the number of purchases, and the quantity of purchases. The data items constituting the store information are not limited either, and the store information may include, for example, name, location, telephone number, and e-mail address. The payment information may include payment amount and payment method (for example, cash, credit card, electronic money, etc.). Purchasing information indicates purchase histories not only for users but also for various people, and therefore can be said to be a kind of big data.

個々のデータベースに格納される個々の情報のデータ構造は限定されず、任意の方針で設計されてよい。例えば、ユーザ情報、不動産情報、位置情報、および購買情報の少なくとも一つが任意の方針で正規化または非正規化されて一または複数のデータテーブル上に記憶されてもよい。 The data structure of each piece of information stored in each database is not limited, and may be designed according to any policy. For example, at least one of user information, real estate information, location information, and purchase information may be normalized or non-normalized according to an arbitrary policy and stored on one or more data tables.

図2および図3を参照しながら、本実施形態に係るユーザ分析システム1(より具体的にはサーバ10)の動作の一例を説明する。図2はユーザ分析システム1の動作の一例を処理フローS1として示すフローチャートである。図3は合計評価値とセグメントとの対応表の一例を示す図である。 An example of the operation of the user analysis system 1 (more specifically, the server 10) according to this embodiment will be described with reference to FIGS. 2 and 3. FIG. FIG. 2 is a flow chart showing an example of the operation of the user analysis system 1 as a processing flow S1. FIG. 3 is a diagram showing an example of a correspondence table between total evaluation values and segments.

ステップS11では、ユーザ取得部11が処理対象のユーザを特定する。ユーザの特定方法は限定されない。例えば、ユーザ取得部11は、サービス提供者によって入力されたユーザIDを取得することで、あるいは所与のバッチ処理において選択されたユーザIDを取得することで、ユーザを特定してもよい。あるいは、ユーザ取得部11は所与の操作によってユーザの端末から送られてきたユーザIDを取得することでユーザを特定してもよい。 In step S11, the user acquisition unit 11 identifies a user to be processed. A user identification method is not limited. For example, the user acquisition unit 11 may identify a user by acquiring a user ID input by a service provider or by acquiring a user ID selected in a given batch process. Alternatively, the user acquisition unit 11 may specify the user by acquiring a user ID sent from the user's terminal by a given operation.

ステップS12では、第1評価部121が、特定されたユーザの住所に対応する不動産情報を取得する。第1評価部121はユーザデータベース21を参照することで、取得されたユーザIDを含むユーザ情報を特定し、そのユーザ情報で示される住所を取得する。そして、第1評価部121は不動産データベース22を参照することで、その住所に対応する不動産情報を取得する。住所に対応する不動産情報とは、不動産の地理的位置がその住所に対応する不動産情報のことをいい、より具体的には、不動産の地理的位置が住所と一致するかまたは該住所を含む不動産情報のことをいう。例えば、ユーザの住所が「東京都港区赤坂X-Y-ZマンションM301号室」であり、不動産情報で示される不動産の地理的位置が「東京都港区赤坂X-Y-ZマンションM301号室」、「東京都港区赤坂X-Y-ZマンションM」、「東京都港区赤坂X-Y-Z」、「東京都港区赤坂」、または「東京都港区」である場合には、この不動産情報はその住所に対応する。 In step S12, the first evaluation unit 121 acquires real estate information corresponding to the specified user's address. The first evaluation unit 121 refers to the user database 21 to identify user information including the acquired user ID, and acquires the address indicated by the user information. Then, the first evaluation unit 121 refers to the real estate database 22 to acquire real estate information corresponding to the address. Real estate information corresponding to an address refers to real estate information in which the geographical location of real estate corresponds to the address. means information. For example, the address of the user is "Akasaka XYZ Mansion M301, Minato-ku, Tokyo", and the geographical location of the real estate indicated by the real estate information is "Akasaka XYZ Mansion M301, Minato-ku, Tokyo". , “Akasaka XYZ Mansion M, Minato-ku, Tokyo”, “XYZ Akasaka, Minato-ku, Tokyo”, “Akasaka, Minato-ku, Tokyo”, or “Minato-ku, Tokyo”, This real estate information corresponds to that address.

ステップS13では、第1評価部121が、取得された不動産情報に基づいて居住評価値を算出する。例えば、第1評価部121はユーザの住所に対応する不動産価格に基づいて居住評価値を算出してもよい。居住評価値の具体的な計算方法は限定されない。 In step S13, the first evaluation unit 121 calculates a residence evaluation value based on the acquired real estate information. For example, the first evaluation unit 121 may calculate the residence evaluation value based on the real estate price corresponding to the user's address. A specific calculation method for the residence evaluation value is not limited.

一例では、第1評価部121はユーザの住所が属する区域(例えば行政区域)に対応する不動産情報を不動産データベース22から読み出し、その不動産情報に基づいて、該区域内に存在する不動産の価格の統計値(例えば平均値、中央値、最頻値など)を得る。この例において、第1評価部121は取得された不動産情報に基づいてユーザの建物の築年数を特定し、次いで、該区域内に存在し且つ築年数がユーザの建物と一致または近似する建物の価格の統計値(例えば平均値、中央値、最頻値など)を得てもよい。第1評価部121は不動産価格の統計値に基づいて居住評価値を算出する。例えば、第1評価部121は、地理的位置に対応する所与の重みを、統計値に基づく値に乗ずることで居住評価値を算出してもよい。 In one example, the first evaluation unit 121 reads from the real estate database 22 the real estate information corresponding to the area (for example, administrative area) to which the user's address belongs, and based on the real estate information, the price statistics of the real estate existing in the area. Obtain a value (e.g. mean, median, mode, etc.). In this example, the first evaluation unit 121 identifies the building age of the user's building based on the acquired real estate information, and then determines the age of the building that is in the area and has the same or similar age as the user's building. Price statistics (eg, mean, median, mode, etc.) may be obtained. The first evaluation unit 121 calculates a residence evaluation value based on the statistical value of real estate prices. For example, the first evaluation unit 121 may calculate the residence evaluation value by multiplying the value based on the statistical value by a given weight corresponding to the geographical location.

別の例では、第1評価部121はユーザの住所で示される不動産の価格、すなわちユーザの不動産の価格を不動産情報から特定し、その不動産価格に基づいて居住評価値を算出してもよい。この例でも、第1評価部121は、地理的位置に対応する所与の重みを、不動産価格に基づく値に乗ずることで居住評価値を算出してもよい。 In another example, the first evaluation unit 121 may specify the price of the real estate indicated by the user's address, that is, the price of the user's real estate from the real estate information, and calculate the residence evaluation value based on the real estate price. In this example as well, the first evaluation unit 121 may calculate the residence evaluation value by multiplying the value based on the real estate price by a given weight corresponding to the geographical location.

地理的位置に対応する重みを適用することで、個々の不動産情報を利用することで生じ得る地域差を少なくすることができる。例えば、統計値または不動産価格が4000万円であり、重みが1.5であると仮定する。この場合に、第1評価部121は居住評価値を4000×1.5=6000と計算する。 Applying weights that correspond to geographic locations can reduce regional differences that can arise from using individual real estate information. For example, assume that the statistic or real estate price is 40 million yen and the weight is 1.5. In this case, the first evaluation unit 121 calculates the residence evaluation value as 4000×1.5=6000.

ステップS14では、第2評価部122が、特定されたユーザの行動履歴を取得する。第2評価部122は位置情報データベース23を参照することで、取得されたユーザIDを含む位置情報を行動履歴として取得する。第2評価部122は現時点から所与の時間だけ遡った時点までの限定された過去期間(例えば、直近の3ヶ月間)における行動履歴のみを取得してもよい。 In step S14, the second evaluation unit 122 acquires the action history of the specified user. The second evaluation unit 122 refers to the location information database 23 to acquire location information including the acquired user ID as an action history. The second evaluation unit 122 may acquire only the action history for a limited past period (for example, the most recent three months) from the current time to the point of time preceding a given time.

ステップS15では、第2評価部122が、取得された行動履歴に基づいてユーザの滞在状況を推定する。一例では、第2評価部122は位置情報に基づいて、1以上の地理的位置のそれぞれでのユーザの滞在状況を推定する。具体的には、第2評価部122はそれぞれの地理的位置でのユーザの滞在時間を推定する。第2評価部122は、ユーザの自宅および職場以外の1以上の地理的位置のそれぞれに限って滞在状況(例えば滞在時間)を推定してもよい。第2評価部122は、滞在時間の降順に地理的位置をソートし、上位n個の地理的位置に限って滞在状況を取得してもよい。 In step S15, the second evaluation unit 122 estimates the stay status of the user based on the acquired action history. In one example, the second evaluator 122 estimates the stay status of the user at each of the one or more geographic locations based on the location information. Specifically, the second evaluator 122 estimates the user's stay time at each geographical location. The second evaluation unit 122 may estimate stay conditions (for example, stay time) only at each of one or more geographical locations other than the user's home and workplace. The second evaluation unit 122 may sort the geographic locations in descending order of length of stay, and acquire stay statuses only for the top n geographic locations.

ステップS16では、第2評価部122がユーザの滞在状況に基づいて行動評価値を算出する。例えば、第2評価部122は1以上の地理的位置のそれぞれでのユーザの滞在時間に基づいて行動評価値を算出してもよい。行動評価値の計算方法は限定されない。 In step S16, the second evaluation unit 122 calculates an action evaluation value based on the stay status of the user. For example, the second evaluation unit 122 may calculate the behavior evaluation value based on the user's stay time at each of one or more geographical locations. A method of calculating the behavior evaluation value is not limited.

一例では、第2評価部122は1以上の地理的位置のそれぞれについて、滞在時間と、該地理的位置の所与の基準評価値との積を算出し、その積の総和を行動評価値として設定してもよい。基準評価値の計算方法は限定されない。一例では、基準評価値は購買履歴データベース24内の購買情報に基づいて算出されてもよく、例えば、地理的位置に対応する店舗、商品、またはサービスに関する購入金額に基づいて算出されてもよい。算出された基準評価値は、行動評価値を計算するために予め所定のメモリ内に記憶される。 In one example, the second evaluation unit 122 calculates the product of the stay time and a given reference evaluation value of the geographical position for each of one or more geographical positions, and the sum of the products is used as the action evaluation value. May be set. A method for calculating the reference evaluation value is not limited. In one example, the reference evaluation value may be calculated based on the purchase information in the purchase history database 24, for example, based on the purchase amount for the store, product, or service corresponding to the geographical location. The calculated reference evaluation value is stored in advance in a predetermined memory in order to calculate the action evaluation value.

第2評価部122は以下の式によって行動評価値を計算してもよい。
行動評価値=(地理的位置1の基準評価値E)×(地理的位置1の滞在時間T)+(地理的位置2の基準評価値E)×(地理的位置2の滞在時間T)+…+(地理的位置nの基準評価値E)×(地理的位置nの滞在時間T
The second evaluation unit 122 may calculate the action evaluation value by the following formula.
Behavior evaluation value = (reference evaluation value E 1 at geographical position 1 ) x (stay time T 1 at geographical location 1 ) + (reference evaluation value E 2 at geographical location 2 ) x (stay time at geographical location 2 T 2 )+...+(reference evaluation value E n at geographical position n)×(visited time T n at geographical position n)

具体例として、第2評価部122がユーザの滞在状況として、六本木、銀座、および麻布での滞在時間がそれぞれ12時間、5時間、および6時間であったと推定したとする。また、六本木、銀座、および麻布の基準評価値がそれぞれ300、450、および270であるとする。この場合、第2評価部122は行動評価値を300×12+450×5+270×6=7470と計算する。 As a specific example, assume that the second evaluation unit 122 estimates that the user's stay status was 12 hours, 5 hours, and 6 hours in Roppongi, Ginza, and Azabu, respectively. Also assume that the reference evaluation values for Roppongi, Ginza, and Azabu are 300, 450, and 270, respectively. In this case, the second evaluation unit 122 calculates the action evaluation value as 300×12+450×5+270×6=7470.

ステップS17では、推定部12が居住評価値および行動評価値に基づいてユーザのセグメントを推定する。これら二つの評価値からセグメントを推定する方法は限定されない。例えば、推定部12は居住評価値と行動評価値との和を合計評価値として求め、この合計評価値に基づいてユーザのセグメントを推定してもよい。この処理のために、推定部12は合計評価値とセグメントとの対応表を参照して、合計値に対応するセグメントを特定する。図3はその対応表の一例を示す図である。図3に示す対応表を前提として、居住評価値が6000であり行動評価値が7470であれば合計評価値は13470であるので、推定部12はユーザがセグメントScに属すると推定する。 In step S17, the estimation unit 12 estimates the user's segment based on the residence evaluation value and the behavior evaluation value. A method for estimating a segment from these two evaluation values is not limited. For example, the estimation unit 12 may obtain the sum of the residence evaluation value and the behavior evaluation value as the total evaluation value, and estimate the user's segment based on this total evaluation value. For this process, the estimating unit 12 refers to the correspondence table between the total evaluation value and the segment to identify the segment corresponding to the total value. FIG. 3 is a diagram showing an example of the correspondence table. Assuming the correspondence table shown in FIG. 3, if the residence evaluation value is 6000 and the behavior evaluation value is 7470, the total evaluation value is 13470, so the estimation unit 12 estimates that the user belongs to the segment Sc.

ステップS18では、出力部13が、推定されたユーザのセグメントを推定結果として出力する。推定結果の出力方法は限定されない。例えば、出力部13は推定結果を、表示装置上に表示してもよいし、データベースなどの記憶装置に格納してもよいし、他のコンピュータに送信してもよい。あるいは、出力部13はユーザ分析システム1における後続の処理のために、ユーザ分析システム1の他の機能要素(図示せず)に向けて推定結果を出力してもよい。例えば、ユーザ分析システム1が、ユーザのセグメントに合致するサービスの種類を推定するレコメンド部を備える場合に、出力部13はこのレコメンド部に向けて推定結果を出力してもよい。 In step S18, the output unit 13 outputs the estimated segment of the user as an estimation result. A method for outputting the estimation result is not limited. For example, the output unit 13 may display the estimation result on a display device, store it in a storage device such as a database, or transmit it to another computer. Alternatively, the output unit 13 may output the estimation results toward other functional elements (not shown) of the user analysis system 1 for subsequent processing in the user analysis system 1 . For example, when the user analysis system 1 includes a recommendation section that estimates the type of service that matches the user's segment, the output section 13 may output the estimation result to this recommendation section.

ユーザ分析システム1は複数のユーザのそれぞれについてセグメントを推定してもよく、この場合にはユーザ分析システム1はそれぞれのユーザについて処理フローS1を実行する。 The user analysis system 1 may estimate segments for each of a plurality of users, and in this case the user analysis system 1 executes the processing flow S1 for each user.

上述したように、ユーザ分析システム1は任意の種類のサービスについてユーザのセグメントを推定してよい。例えば、ユーザ分析システム1は家事代行サービスの顧客になり得るユーザのセグメントを推定してもよい。家事代行サービスとは、作業員が顧客の家を訪問し、顧客に代わって家事を行うサービスのことをいう。家事とは、家庭生活を営むための仕事のことをいう。家事の具体的な種類は限定されず、例えば、掃除、炊事、洗濯、育児、買い物、介護、送迎、荷物の受け渡しなどがある。 As mentioned above, the user analytics system 1 may infer segments of users for any kind of service. For example, the user analysis system 1 may estimate a segment of users who can be customers of the housekeeping service. A housekeeping service is a service in which a worker visits a customer's house and performs housework on behalf of the customer. Household chores are work that is done to run a family life. The specific types of housework are not limited, and examples include cleaning, cooking, laundry, childcare, shopping, nursing care, transportation, delivery of luggage, and the like.

図4は、家事代行サービスの提供のためにユーザのセグメントを推定する一例を示す図である。この例では、ユーザ分析システム1はユーザUaがセグメントScに属し、ユーザUbがセグメントSaに属すると推定する。サービス提供者はこの推定結果に基づいてユーザUa,Ubのそれぞれに対して適切な家事代行サービスを提案することができる。図4の例では、サービス提供者はセグメントScのユーザUaには低料金で且つ簡易なシングルプランを提案し、セグメントSaのユーザUbにはシングルプランよりも料金が高くて且つより高級なメニューを有するハイランクプランを提案している。 FIG. 4 is a diagram showing an example of estimating user segments for the provision of housekeeping services. In this example, the user analysis system 1 presumes that user Ua belongs to segment Sc and user Ub belongs to segment Sa. The service provider can propose an appropriate housekeeping service to each of the users Ua and Ub based on this estimation result. In the example of FIG. 4, the service provider proposes a low-cost and simple single plan to the user Ua of the segment Sc, and proposes a more expensive menu than the single plan to the user Ub of the segment Sa. We are proposing a high-rank plan that has

図5は、家事代行サービスの提供のためにユーザのセグメントを推定する別の例を示す。この例では、ユーザ分析システム1は複数のユーザのそれぞれについてセグメントを推定する。この推定によって、サービス提供者は1以上のユーザが属するセグメント30を特定することができる。サービス提供者はそのセグメント30の個々のユーザに向けて家事代行サービスのプロモーションを行うことができる。図5の例では、サービス提供者はセグメント30の個々のユーザに、クーポンの配信とハイランクプランの案内とを含むプロモーションを行っている。 FIG. 5 shows another example of estimating user segments for the provision of housekeeping services. In this example, the user analysis system 1 estimates segments for each of a plurality of users. This estimation allows the service provider to identify segments 30 to which one or more users belong. The service provider can promote the housekeeping service to individual users of its segment 30 . In the example of FIG. 5, the service provider conducts promotions to individual users of segment 30, including distribution of coupons and guidance of high-rank plans.

図5の例に関して、推定部12は上記のステップS17において、居住評価値および行動評価値に加えて、住所以外のユーザ属性(例えば年齢、家族構成など)にも基づいてユーザのセグメントを推定してもよい。すなわち、推定部12は不動産情報と、滞在状況と、住所以外のユーザ属性とに基づいてユーザのセグメントを推定してもよい。例えば、推定部12は居住評価値および行動評価値に基づく合計評価値とユーザ属性とに基づいて個々のユーザのセグメントを推定してもよい。この処理によって、合計評価値が所与の範囲に含まれ、且つ、年齢または家族構成(独身か否か、共働きか否か、など)が特定の条件を満たすユーザのみを含む特定のセグメントが特定される。別の例として、推定部12は位置情報に基づいて個々のユーザの1日当たりの在宅時間を算出し、合計評価値とその在宅時間とに基づいて個々のユーザのセグメントを推定してもよい。この処理によって、例えば、合計評価値が所与の範囲に含まれ、且つ、算出された在宅時間が所与の閾値以下であるユーザのみを含む特定のセグメントを特定できる。あるいは、推定部12は合計評価値、ユーザ属性、および在宅時間に基づいて個々のユーザのセグメントを推定してもよい。この処理によって、例えば、合計評価値が所与の範囲に含まれ、年齢または家族構成が特定の条件を満たし、且つ在宅時間が所与の閾値以下であるユーザのみを含む特定のセグメントを特定できる。 Regarding the example of FIG. 5, in step S17 described above, the estimation unit 12 estimates user segments based on user attributes other than address (eg, age, family composition, etc.) in addition to the residence evaluation value and the behavior evaluation value. may That is, the estimation unit 12 may estimate the user's segment based on the real estate information, stay status, and user attributes other than the address. For example, the estimation unit 12 may estimate segments of individual users based on the total evaluation value based on the residence evaluation value and the behavior evaluation value and the user attributes. Through this processing, a specific segment is specified that includes only users whose total evaluation value is within a given range and whose age or family structure (single or not, dual-income or not, etc.) satisfies specific conditions. be done. As another example, the estimating unit 12 may calculate each user's home time per day based on the location information, and estimate the individual user's segment based on the total evaluation value and the home time. By this processing, for example, it is possible to identify a specific segment that includes only users whose total evaluation value is within a given range and whose calculated home time is less than or equal to a given threshold. Alternatively, the estimation unit 12 may estimate segments of individual users based on total evaluation values, user attributes, and home time. By this process, for example, it is possible to identify a specific segment that includes only users whose total evaluation value falls within a given range, whose age or family composition satisfies specific conditions, and whose home time is less than or equal to a given threshold. .

推定部12は上記のステップS17において、居住評価値および行動評価値に加えて、ユーザの同居者(例えばユーザの家族)の滞在状況にも基づいてユーザのセグメントを推定してもよい。すなわち、推定部12は不動産情報と、ユーザの滞在状況と、同居者の滞在状況とに基づいてユーザのセグメントを推定してもよい。あるいは、推定部12は不動産情報と、ユーザの滞在状況およびユーザ属性と、同居者の滞在状況とに基づいてユーザのセグメントを推定してもよい。一例では、推定部12はユーザ属性に基づいてユーザの同居者を特定し、その同居者の行動履歴を記憶する行動履歴データベースを参照することで、1以上の地理的位置のそれぞれでの同居者の滞在状況を推定する。例えば、推定部12はその同居者の1日当たりの在宅時間をユーザの在宅時間と同じ方法で算出する。そして、推定部12は、合計評価値と、ユーザの在宅時間と、同居者の在宅時間とに基づいてユーザのセグメントを推定する。この処理によって、例えば、合計評価値が所与の範囲に含まれ、ユーザの在宅時間が所与の第1閾値以下であり、且つ同居者の在宅時間が所与の第2閾値以下であるユーザのみを含む特定のセグメントを特定できる。あるいは、推定部12は、合計評価値と、ユーザの在宅時間およびユーザ属性と、同居者の在宅時間とに基づいてユーザのセグメントを推定してもよい。この処理によって、例えば、合計評価値が所与の範囲に含まれ、ユーザの在宅時間が所与の第1閾値以下であり、ユーザが特定のユーザ属性を有し、且つ同居者の在宅時間が所与の第2閾値以下であるユーザのみを含む特定のセグメントを特定できる。 In step S17 described above, the estimation unit 12 may estimate the user's segment based on the residence evaluation value and the behavior evaluation value, as well as the stay status of the user's cohabitants (for example, the user's family). That is, the estimation unit 12 may estimate the user's segment based on the real estate information, the user's stay status, and the stay status of cohabitants. Alternatively, the estimation unit 12 may estimate the user's segment based on the real estate information, the user's stay status and user attributes, and the stay status of cohabitants. In one example, the estimating unit 12 identifies a cohabitant of the user based on the user attributes, and refers to an action history database that stores the cohabitant's action history to determine whether the cohabitant at each of one or more geographical locations is identified. Estimate the stay situation of For example, the estimation unit 12 calculates the home time of the cohabitant per day by the same method as the home time of the user. Then, the estimation unit 12 estimates the user's segment based on the total evaluation value, the user's home time, and the cohabitant's home time. By this processing, for example, the total evaluation value is included in a given range, the user's home time is equal to or less than a given first threshold, and the cohabitant's home time is equal to or less than a given second threshold. You can identify specific segments that contain only Alternatively, the estimation unit 12 may estimate the user's segment based on the total evaluation value, the user's home time and user attributes, and the home time of the cohabitant. By this processing, for example, the total evaluation value is included in a given range, the user's home time is equal to or less than a given first threshold, the user has a specific user attribute, and the cohabitant's home time is A particular segment can be identified that contains only users who are below a given second threshold.

ユーザ分析システム1は不動産情報だけでなくユーザの行動履歴も考慮してユーザのセグメントを推定する。したがって、サービス提供者はその推定結果を用いて、サービスの顧客になり得るユーザをより精度よく推定することができる。図4および図5に示すように、サービス提供者は潜在的なニーズを抱えると予想されるユーザに対して適切な家事代行サービスを紹介または提案することができる。これは家事代行サービスの市場の拡大、適切な作業員の適切な配置、プロモーション効率の向上、客単価の向上などの様々な効果につながり得る。 The user analysis system 1 considers not only the real estate information but also the user's action history to estimate the user's segment. Therefore, the service provider can use the estimation results to more accurately estimate users who can be service customers. As shown in FIGS. 4 and 5, the service provider can introduce or propose an appropriate housekeeping service to users who are expected to have latent needs. This can lead to various effects such as expansion of the market for housekeeping services, appropriate assignment of appropriate workers, improvement of promotion efficiency, and improvement of unit price per customer.

上記実施形態ではユーザ分析システム1は居住評価値および行動評価値に基づいてユーザのセグメントを推定するが、居住評価値および行動評価値は必須ではない。ユーザ分析システムは、居住評価値とは別の指標または条件を用いて、不動産情報に基づいてユーザのセグメントを推定してもよい。あるいは、ユーザ分析システムは、行動評価値とは別の指標または条件を用いて、ユーザの滞在状況に基づいて該ユーザのセグメントを推定してもよい。 In the above embodiment, the user analysis system 1 estimates user segments based on the residence evaluation value and the behavior evaluation value, but the residence evaluation value and the behavior evaluation value are not essential. The user analysis system may use indicators or conditions other than residence evaluation values to estimate user segments based on real estate information. Alternatively, the user analysis system may estimate segments of the user based on the stay status of the user, using indices or conditions other than the behavior evaluation value.

上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した1つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的又は間接的に(例えば、有線、無線などを用いて)接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記1つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。 The block diagrams used in the description of the above embodiments show blocks for each function. These functional blocks (components) are implemented by any combination of at least one of hardware and software. Also, the method of realizing each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be implemented using one device physically or logically coupled, or directly or indirectly using two or more physically or logically separated devices (e.g. , wired, wireless, etc.) and may be implemented using these multiple devices. A functional block may be implemented by combining software in the one device or the plurality of devices.

機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知(broadcasting)、通知(notifying)、通信(communicating)、転送(forwarding)、構成(configuring)、再構成(reconfiguring)、割り当て(allocating、mapping)、割り振り(assigning)などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック(構成部)は、送信部(transmitting unit)または送信機(transmitter)と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。 Functions include judging, determining, determining, calculating, calculating, processing, deriving, examining, searching, checking, receiving, transmitting, outputting, accessing, resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, assuming, expecting, assuming, Broadcasting, notifying, communicating, forwarding, configuring, reconfiguring, allocating, mapping, assigning, etc. can't For example, the functional block responsible for transmission is called a transmitting unit or transmitter. In either case, as described above, the implementation method is not particularly limited.

例えば、本開示の一実施の形態におけるユーザ分析システム1またはサーバ10は、本開示の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図6は、ユーザ分析システム1またはサーバ10として機能するコンピュータ100のハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ100は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含んでもよい。 For example, the user analysis system 1 or server 10 in one embodiment of the present disclosure may function as a computer that performs the processing of the present disclosure. FIG. 6 is a diagram showing an example of a hardware configuration of a computer 100 functioning as the user analysis system 1 or server 10. As shown in FIG. Computer 100 may physically include processor 1001, memory 1002, storage 1003, communication device 1004, input device 1005, output device 1006, bus 1007, and the like.

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。サーバ10のハードウェア構成は、図に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。 Note that in the following description, the term "apparatus" can be read as a circuit, device, unit, or the like. The hardware configuration of the server 10 may be configured to include one or more of each device shown in the figure, or may be configured without some of the devices.

サーバ10における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることによって、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信を制御したり、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。 Each function in the server 10 is performed by causing the processor 1001 to perform calculations, controlling communication by the communication device 1004, controlling communication by the communication device 1004, and controlling the communication by the memory 1002 and the It is realized by controlling at least one of data reading and writing in the storage 1003 .

プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)によって構成されてもよい。 The processor 1001, for example, operates an operating system to control the entire computer. The processor 1001 may be configured by a central processing unit (CPU) including an interface with peripheral devices, a control device, an arithmetic device, registers, and the like.

また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ1003及び通信装置1004の少なくとも一方からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、サーバ10の各機能要素は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ1001によって実行される旨を説明してきたが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。 The processor 1001 also reads programs (program codes), software modules, data, etc. from at least one of the storage 1003 and the communication device 1004 to the memory 1002, and executes various processes according to these. As the program, a program that causes a computer to execute at least part of the operations described in the above embodiments is used. For example, each functional element of the server 10 may be stored in the memory 1002 and implemented by a control program running on the processor 1001 . Although it has been explained that the above-described various processes are executed by one processor 1001, they may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 1001. FIG. Processor 1001 may be implemented by one or more chips. Note that the program may be transmitted from a network via an electric communication line.

メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)などの少なくとも1つによって構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本開示の一実施の形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。 The memory 1002 is a computer-readable recording medium, and is composed of at least one of, for example, ROM (Read Only Memory), EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), and RAM (Random Access Memory). may be The memory 1002 may also be called a register, cache, main memory (main storage device), or the like. The memory 1002 can store executable programs (program code), software modules, etc. to perform a method according to an embodiment of the present disclosure.

ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD-ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu-ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ1002及びストレージ1003の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。 The storage 1003 is a computer-readable recording medium, for example, an optical disc such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disc, a magneto-optical disc (for example, a compact disc, a digital versatile disc, a Blu-ray disk), smart card, flash memory (eg, card, stick, key drive), floppy disk, magnetic strip, and/or the like. Storage 1003 may also be called an auxiliary storage device. The storage medium described above may be, for example, a database, server, or other suitable medium including at least one of memory 1002 and storage 1003 .

通信装置1004は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置1004は、例えば周波数分割複信(FDD:Frequency Division Duplex)及び時分割複信(TDD:Time Division Duplex)の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。 The communication device 1004 is hardware (transmitting/receiving device) for communicating between computers via at least one of a wired network and a wireless network, and is also called a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like. The communication device 1004 includes a high-frequency switch, a duplexer, a filter, a frequency synthesizer, and the like, for example, in order to realize at least one of frequency division duplex (FDD) and time division duplex (TDD). may consist of

入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカ、LEDランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。 The input device 1005 is an input device (for example, keyboard, mouse, microphone, switch, button, sensor, etc.) that receives input from the outside. The output device 1006 is an output device (for example, display, speaker, LED lamp, etc.) that outputs to the outside. Note that the input device 1005 and the output device 1006 may be integrated (for example, a touch panel).

また、プロセッサ1001、メモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007によって接続される。バス1007は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。 Devices such as the processor 1001 and the memory 1002 are connected by a bus 1007 for communicating information. The bus 1007 may be configured using a single bus, or may be configured using different buses between devices.

また、コンピュータ100は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つを用いて実装されてもよい。 Further, the computer 100 includes hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), and an FPGA (Field Programmable Gate Array). A part or all of each functional block may be implemented by the hardware. For example, processor 1001 may be implemented using at least one of these pieces of hardware.

以上説明したように、本開示の一側面に係るユーザ分析システムは少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、ユーザ情報に基づいてユーザの住所を特定し、不動産情報を記憶する不動産データベースを参照することで、住所に対応する不動産情報を取得し、ユーザの行動履歴を記憶する行動履歴データベースを参照することで、1以上の地理的位置のそれぞれでのユーザの滞在状況を推定し、取得された不動産情報と推定された滞在状況とに基づいてユーザのセグメントを推定する。 As described above, the user analysis system according to one aspect of the present disclosure includes at least one processor. At least one processor identifies a user's address based on user information, obtains real estate information corresponding to the address by referring to a real estate database storing real estate information, and stores an action history of the user. By referring to the database, the user's stay status at each of the one or more geographical locations is estimated, and the user's segment is estimated based on the obtained real estate information and the estimated stay status.

このような側面においては、不動産情報だけでなくユーザの行動履歴も考慮されてユーザのセグメントが推定されるので、この推定結果を用いることで、サービスの顧客になり得るユーザをより精度良く推定することができる。 In this aspect, user segments are estimated by considering not only real estate information but also the user's action history, so by using this estimation result, it is possible to more accurately estimate users who can become service customers. be able to.

他の側面に係るユーザ分析システムでは、不動産情報が不動産価格を含み、少なくとも一つのプロセッサが、住所に対応する不動産価格に基づいて居住評価値を算出し、該居住評価値に基づいてセグメントを推定してもよい。不動産価格に基づいてユーザの居住地を評価し、その評価に基づいて該ユーザのセグメントを推定することで、ユーザの生活水準を反映したセグメントを推定することができる。 In the user analysis system according to another aspect, the real estate information includes a real estate price, at least one processor calculates a residence evaluation value based on the real estate price corresponding to the address, and estimates a segment based on the residence evaluation value You may By evaluating the user's place of residence based on the real estate price and estimating the user's segment based on the evaluation, it is possible to estimate the segment that reflects the user's standard of living.

他の側面に係るユーザ分析システムでは、不動産情報が建物の築年数をさらに含んでもよい。少なくとも一つのプロセッサは、住所からユーザの建物の築年数を特定し、住所が属する区域内に存在し且つ築年数がユーザの建物と一致または近似する1以上の建物の価格の統計値を算出し、統計値に基づいて居住評価値を算出してもよい。ユーザが住む区域内に存在し且つユーザの建物と同じような築年数の建物の価格に基づいて居住評価値を求めることで、ユーザの生活水準をより正確に推定できるので、ユーザのセグメントをより精度良く推定することが可能になる。 In the user analysis system according to another aspect, the real estate information may further include the age of the building. At least one processor identifies the building age of the user's building from the address, and calculates price statistics for one or more buildings that are located in the area to which the address belongs and whose building age matches or approximates that of the user's building. , the residence evaluation value may be calculated based on the statistical value. By obtaining a residence evaluation value based on the price of a building that exists in the area where the user lives and has the same age as the user's building, the user's living standard can be estimated more accurately, so that the user's segment can be further divided. It becomes possible to estimate with high accuracy.

他の側面に係るユーザ分析システムでは、滞在状況が滞在時間を含み、少なくとも一つのプロセッサが、1以上の地理的位置のそれぞれでの滞在時間に基づいて行動評価値を算出し、該行動評価値に基づいてセグメントを推定してもよい。それぞれの地理的位置での滞在時間に基づいてユーザの行動を評価し、その評価に基づいて該ユーザのセグメントを推定することで、ユーザの生活水準を反映したセグメントを推定することができる。 In the user analysis system according to another aspect, the stay status includes stay time, at least one processor calculates a behavior evaluation value based on the stay time at each of the one or more geographical locations, and calculates the behavior evaluation value A segment may be estimated based on By evaluating the user's behavior based on the length of stay at each geographical location and estimating the user's segment based on the evaluation, it is possible to estimate a segment that reflects the user's standard of living.

他の側面に係るユーザ分析システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、1以上の地理的位置のそれぞれについて、該地理的位置の基準評価値と該地理的位置での滞在時間との積を算出し、1以上の積の総和を行動評価値として設定してもよい。このような計算方法によって、ユーザの生活水準をより正確に反映する行動評価値が得られるので、ユーザのセグメントをより精度良く推定することが可能になる。 In the user analysis system according to another aspect, at least one processor calculates, for each of one or more geographical positions, the product of the reference evaluation value of the geographical position and the stay time at the geographical position, A sum of one or more products may be set as the action evaluation value. With such a calculation method, an action evaluation value that more accurately reflects the user's standard of living can be obtained, so it is possible to more accurately estimate the user's segment.

他の側面に係るユーザ分析システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、ユーザの同居者の行動履歴を記憶する行動履歴データベースを参照することで、1以上の地理的位置のそれぞれでの同居者の滞在状況を推定し、取得された不動産情報と、ユーザの推定された滞在状況と、同居者の推定された滞在状況とに基づいてユーザのセグメントを推定してもよい。ユーザの同居者の滞在状況をさらに考慮することで、ユーザのセグメントをより精度良く推定することが可能になる。 In the user analysis system according to another aspect, at least one processor refers to an action history database that stores the action history of the user's cohabitants, so that the stay status of the cohabitants at each of one or more geographical locations may be estimated, and a segment of the user may be estimated based on the acquired real estate information, the estimated stay status of the user, and the estimated stay status of cohabitants. A user's segment can be more accurately estimated by further considering the stay status of the user's cohabitants.

他の側面に係るユーザ分析システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、ユーザへの家事代行サービスの提供のためにユーザのセグメントを推定してもよい。この場合には、家事代行サービスの顧客になり得るユーザをより精度良く推定することができる。 In another aspect of the user analysis system, at least one processor may estimate segments of the user for providing housekeeping services to the user. In this case, it is possible to more accurately estimate users who can be customers of the housekeeping service.

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。 Although the present disclosure has been described in detail above, it should be apparent to those skilled in the art that the present disclosure is not limited to the embodiments described in this disclosure. The present disclosure can be practiced with modifications and variations without departing from the spirit and scope of the present disclosure as defined by the claims. Accordingly, the description of the present disclosure is for illustrative purposes and is not meant to be limiting in any way.

情報の通知は、本開示において説明した態様/実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング(例えば、DCI(Downlink Control Information)、UCI(Uplink Control Information))、上位レイヤシグナリング(例えば、RRC(Radio Resource Control)シグナリング、MAC(Medium Access Control)シグナリング、報知情報(MIB(Master Information Block)、SIB(System Information Block)))、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、RRCシグナリングは、RRCメッセージと呼ばれてもよく、例えば、RRC接続セットアップ(RRC Connection Setup)メッセージ、RRC接続再構成(RRC Connection Reconfiguration)メッセージなどであってもよい。 Notification of information is not limited to the aspects/embodiments described in this disclosure, and may be performed using other methods. For example, notification of information includes physical layer signaling (e.g., DCI (Downlink Control Information), UCI (Uplink Control Information)), higher layer signaling (e.g., RRC (Radio Resource Control) signaling, MAC (Medium Access Control) signaling, It may be implemented by broadcast information (MIB (Master Information Block), SIB (System Information Block)), other signals, or a combination thereof. RRC signaling may also be called an RRC message, and may be, for example, an RRC connection setup message, an RRC connection reconfiguration message, or the like.

本開示において説明した各態様/実施形態は、LTE(Long Term Evolution)、LTE-A(LTE-Advanced)、SUPER 3G、IMT-Advanced、4G(4th generation mobile communication system)、5G(5th generation mobile communication system)、FRA(Future Radio Access)、NR(new Radio)、W-CDMA(登録商標)、GSM(登録商標)、CDMA2000、UMB(Ultra Mobile Broadband)、IEEE 802.11(Wi-Fi(登録商標))、IEEE 802.16(WiMAX(登録商標))、IEEE 802.20、UWB(Ultra-WideBand)、Bluetooth(登録商標)、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて(例えば、LTE及びLTE-Aの少なくとも一方と5Gとの組み合わせ等)適用されてもよい。 Each aspect/embodiment described in the present disclosure includes LTE (Long Term Evolution), LTE-A (LTE-Advanced), SUPER 3G, IMT-Advanced, 4G (4th generation mobile communication system), 5G (5th generation mobile communication system), FRA (Future Radio Access), NR (new Radio), W-CDMA (registered trademark), GSM (registered trademark), CDMA2000, UMB (Ultra Mobile Broadband), IEEE 802.11 (Wi-Fi (registered trademark) )), IEEE 802.16 (WiMAX®), IEEE 802.20, UWB (Ultra-WideBand), Bluetooth®, other suitable systems, and extended It may be applied to at least one of the next generation systems. Also, a plurality of systems may be applied in combination (for example, a combination of at least one of LTE and LTE-A and 5G, etc.).

本開示において説明した各態様/実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。 The processing procedures, sequences, flowcharts, etc. of each aspect/embodiment described in this disclosure may be rearranged as long as there is no contradiction. For example, the methods described in this disclosure present elements of the various steps using a sample order, and are not limited to the specific order presented.

本開示において基地局によって行われるとした特定動作は、場合によってはその上位ノード(upper node)によって行われることもある。基地局を有する1つ又は複数のネットワークノード(network nodes)からなるネットワークにおいて、端末との通信のために行われる様々な動作は、基地局及び基地局以外の他のネットワークノード(例えば、MME又はS-GWなどが考えられるが、これらに限られない)の少なくとも1つによって行われ得ることは明らかである。上記において基地局以外の他のネットワークノードが1つである場合を例示したが、複数の他のネットワークノードの組み合わせ(例えば、MME及びS-GW)であってもよい。 Certain operations that are described in this disclosure as being performed by a base station may also be performed by its upper node in some cases. In a network consisting of one or more network nodes with a base station, various operations performed for communication with a terminal may be performed by the base station and other network nodes other than the base station (e.g. MME or S-GW, etc. (including but not limited to). Although the case where there is one network node other than the base station is exemplified above, it may be a combination of a plurality of other network nodes (for example, MME and S-GW).

情報等は、上位レイヤ(又は下位レイヤ)から下位レイヤ(又は上位レイヤ)へ出力され得る。複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。 Information, etc., may be output from a higher layer (or lower layer) to a lower layer (or higher layer). It may be input and output via multiple network nodes.

入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。 Input/output information and the like may be stored in a specific location (for example, memory), or may be managed using a management table. Input/output information and the like can be overwritten, updated, or appended. The output information and the like may be deleted. The entered information and the like may be transmitted to another device.

判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真偽値(Boolean:true又はfalse)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。 The determination may be made by a value represented by one bit (0 or 1), by a true/false value (Boolean: true or false), or by numerical comparison (for example, a predetermined value).

本開示において説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的に行うものに限られず、暗黙的(例えば、当該所定の情報の通知を行わない)ことによって行われてもよい。 Each aspect/embodiment described in the present disclosure may be used alone, may be used in combination, or may be used by switching according to execution. In addition, the notification of predetermined information (for example, notification of “being X”) is not limited to being performed explicitly, but may be performed implicitly (for example, not notifying the predetermined information). good too.

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。 Software, whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language or otherwise, includes instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, and software modules. , applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executables, threads of execution, procedures, functions, and the like.

また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術(同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線(DSL:Digital Subscriber Line)など)及び無線技術(赤外線、マイクロ波など)の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。 Software, instructions, information, etc. may also be sent and received over a transmission medium. For example, the software uses wired technology (coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, Digital Subscriber Line (DSL), etc.) and/or wireless technology (infrared, microwave, etc.) to create websites, Wired and/or wireless technologies are included within the definition of transmission medium when sent from a server or other remote source.

本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。 Information, signals, etc. described in this disclosure may be represented using any of a variety of different technologies. For example, data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. that may be referred to throughout the above description may refer to voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, light fields or photons, or any of these. may be represented by a combination of

なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及びシンボルの少なくとも一方は信号(シグナリング)であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア(CC:Component Carrier)は、キャリア周波数、セル、周波数キャリアなどと呼ばれてもよい。 The terms explained in this disclosure and the terms necessary for understanding the present disclosure may be replaced with terms having the same or similar meanings. For example, the channel and/or symbols may be signaling. A signal may also be a message. A component carrier (CC) may also be called a carrier frequency, a cell, a frequency carrier, or the like.

本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。 As used in this disclosure, the terms "system" and "network" are used interchangeably.

また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。 In addition, the information, parameters, etc. described in the present disclosure may be expressed using absolute values, may be expressed using relative values from a predetermined value, or may be expressed using other corresponding information. may be represented. For example, radio resources may be indexed.

上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル(例えば、PUCCH、PDCCHなど)及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。 The names used for the parameters described above are not limiting names in any way. Further, the formulas, etc., using these parameters may differ from those expressly disclosed in this disclosure. Since the various channels (e.g., PUCCH, PDCCH, etc.) and information elements can be identified by any suitable names, the various names assigned to these various channels and information elements are in no way restrictive names. isn't it.

本開示においては、「基地局(BS:Base Station)」、「無線基地局」、「固定局(fixed station)」、「NodeB」、「eNodeB(eNB)」、「gNodeB(gNB)」、「アクセスポイント(access point)」、「送信ポイント(transmission point)」、「受信ポイント(reception point)、「送受信ポイント(transmission/reception point)」、「セル」、「セクタ」、「セルグループ」、「キャリア」、「コンポーネントキャリア」などの用語は、互換的に使用され得る。基地局は、マクロセル、スモールセル、フェムトセル、ピコセルなどの用語で呼ばれる場合もある。 In the present disclosure, "base station (BS)", "radio base station", "fixed station", "NodeB", "eNodeB (eNB)", "gNodeB (gNB)", " "access point", "transmission point", "reception point", "transmission/reception point", "cell", "sector", "cell group", " Terms such as "carrier", "component carrier" may be used interchangeably. A base station may also be referred to by terms such as macrocell, small cell, femtocell, picocell, and the like.

基地局は、1つ又は複数(例えば、3つ)のセルを収容することができる。基地局が複数のセルを収容する場合、基地局のカバレッジエリア全体は複数のより小さいエリアに区分でき、各々のより小さいエリアは、基地局サブシステム(例えば、屋内用の小型基地局(RRH:Remote Radio Head)によって通信サービスを提供することもできる。「セル」又は「セクタ」という用語は、このカバレッジにおいて通信サービスを行う基地局及び基地局サブシステムの少なくとも一方のカバレッジエリアの一部又は全体を指す。 A base station may serve one or more (eg, three) cells. When a base station serves multiple cells, the overall coverage area of the base station can be partitioned into multiple smaller areas, each smaller area being a base station subsystem (e.g., an indoor small base station (RRH: The term "cell" or "sector" refers to part or all of the coverage area of a base station and/or base station subsystem serving communication in this coverage. point to

本開示においては、「移動局(MS:Mobile Station)」、「ユーザ端末(user terminal)」、「ユーザ装置(UE:User Equipment)」、「端末」などの用語は、互換的に使用され得る。 In this disclosure, terms such as “Mobile Station (MS),” “user terminal,” “User Equipment (UE),” “terminal,” etc. may be used interchangeably. .

移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、又はいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。 A mobile station is defined by those skilled in the art as subscriber station, mobile unit, subscriber unit, wireless unit, remote unit, mobile device, wireless device, wireless communication device, remote device, mobile subscriber station, access terminal, mobile terminal, wireless It may also be called a terminal, remote terminal, handset, user agent, mobile client, client, or some other suitable term.

基地局及び移動局の少なくとも一方は、送信装置、受信装置、通信装置などと呼ばれてもよい。なお、基地局及び移動局の少なくとも一方は、移動体に搭載されたデバイス、移動体自体などであってもよい。当該移動体は、乗り物(例えば、車、飛行機など)であってもよいし、無人で動く移動体(例えば、ドローン、自動運転車など)であってもよいし、ロボット(有人型又は無人型)であってもよい。なお、基地局及び移動局の少なくとも一方は、必ずしも通信動作時に移動しない装置も含む。例えば、基地局及び移動局の少なくとも一方は、センサなどのIoT(Internet of Things)機器であってもよい。 At least one of a base station and a mobile station may be called a transmitter, a receiver, a communication device, and the like. At least one of the base station and the mobile station may be a device mounted on a mobile object, the mobile object itself, or the like. The mobile object may be a vehicle (e.g., car, airplane, etc.), an unmanned mobile object (e.g., drone, self-driving car, etc.), or a robot (manned or unmanned ). Note that at least one of the base station and the mobile station includes devices that do not necessarily move during communication operations. For example, at least one of the base station and the mobile station may be an IoT (Internet of Things) device such as a sensor.

また、本開示における基地局は、ユーザ端末で読み替えてもよい。例えば、基地局及びユーザ端末間の通信を、複数のユーザ端末間の通信(例えば、D2D(Device-to-Device)、V2X(Vehicle-to-Everything)などと呼ばれてもよい)に置き換えた構成について、本開示の各態様/実施形態を適用してもよい。この場合、基地局が有する機能をユーザ端末が有する構成としてもよい。また、「上り」及び「下り」などの文言は、端末間通信に対応する文言(例えば、「サイド(side)」)で読み替えられてもよい。例えば、上りチャネル、下りチャネルなどは、サイドチャネルで読み替えられてもよい。 Also, the base station in the present disclosure may be read as a user terminal. For example, communication between a base station and a user terminal is replaced with communication between multiple user terminals (for example, D2D (Device-to-Device), V2X (Vehicle-to-Everything), etc.) Regarding the configuration, each aspect/embodiment of the present disclosure may be applied. In this case, the user terminal may have the functions that the base station has. Also, words such as "up" and "down" may be replaced with words corresponding to inter-terminal communication (for example, "side"). For example, uplink channels, downlink channels, etc. may be read as side channels.

同様に、本開示におけるユーザ端末は、基地局で読み替えてもよい。この場合、ユーザ端末が有する機能を基地局が有する構成としてもよい。 Similarly, user terminals in the present disclosure may be read as base stations. In this case, the base station may have the functions that the user terminal has.

本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)(例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索)、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)(例えば、情報を受信すること)、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)(例えば、メモリ中のデータにアクセスすること)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断(決定)」は、「想定する(assuming)」、「期待する(expecting)」、「みなす(considering)」などで読み替えられてもよい。 As used in this disclosure, the terms "determining" and "determining" may encompass a wide variety of actions. "Judgement", "determining" are, for example, judging, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up, searching, inquiring (eg, lookup in a table, database, or other data structure), ascertaining as "judged" or "determined", and the like. Also, “judgment” and “decision” are used for receiving (e.g., receiving information), transmitting (e.g., transmitting information), input, output, access (accessing) (for example, accessing data in memory) may include deeming that something has been "determined" or "decided". In addition, "judgment" and "decision" are considered to be "judgment" and "decision" by resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, etc. can contain. In other words, "judgment" and "decision" may include considering that some action is "judgment" and "decision". Also, "judgment (decision)" may be read as "assuming", "expecting", "considering", or the like.

「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、2又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された2つの要素間に1又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、2つの要素は、1又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光(可視及び不可視の両方)領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。 The terms "connected", "coupled", or any variation thereof, mean any direct or indirect connection or coupling between two or more elements, It can include the presence of one or more intermediate elements between two elements being "connected" or "coupled." Couplings or connections between elements may be physical, logical, or a combination thereof. For example, "connection" may be read as "access". As used in this disclosure, two elements are defined using at least one of one or more wires, cables, and printed electrical connections and, as some non-limiting and non-exhaustive examples, in the radio frequency domain. , electromagnetic energy having wavelengths in the microwave and optical (both visible and invisible) regions, and the like.

本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。 As used in this disclosure, the phrase "based on" does not mean "based only on," unless expressly specified otherwise. In other words, the phrase "based on" means both "based only on" and "based at least on."

本開示において使用する「第1の」、「第2の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、2つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第1及び第2の要素への参照は、2つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第1の要素が第2の要素に先行しなければならないことを意味しない。 Any reference to elements using the "first," "second," etc. designations used in this disclosure does not generally limit the quantity or order of those elements. These designations may be used in this disclosure as a convenient method of distinguishing between two or more elements. Thus, reference to a first and second element does not imply that only two elements can be employed or that the first element must precede the second element in any way.

本開示において、「含む(include)」、「含んでいる(including)」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。 Where "include," "including," and variations thereof are used in this disclosure, these terms are inclusive, as is the term "comprising." is intended. Furthermore, the term "or" as used in this disclosure is not intended to be an exclusive OR.

本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。 In this disclosure, where articles have been added by translation, such as a, an, and the in English, the disclosure may include the plural nouns following these articles.

本開示において、「AとBが異なる」という用語は、「AとBが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「AとBがそれぞれCと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。 In the present disclosure, the term "A and B are different" may mean "A and B are different from each other." The term may also mean that "A and B are different from C". Terms such as "separate," "coupled," etc. may also be interpreted in the same manner as "different."

1…ユーザ分析システム、10…サーバ、11…ユーザ取得部、12…推定部、121…第1評価部、122…第2評価部、13…出力部、20…データベース群、21…ユーザデータベース、22…不動産データベース、23…位置情報データベース、24…購買履歴データベース。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... User analysis system 10... Server 11... User acquisition part 12... Estimation part 121... First evaluation part 122... Second evaluation part 13... Output part 20... Database group 21... User database, 22...Real estate database, 23...Location information database, 24...Purchase history database.

Claims (3)

少なくとも一つのプロセッサを備え、
前記少なくとも一つのプロセッサが、
ーザの行動履歴を記憶する行動履歴データベースを参照することで、1以上の地理的位置のそれぞれでのユーザの滞在時間を推定し、
前記1以上の地理的位置のそれぞれについて、該地理的位置の基準評価値と該地理的位置での前記滞在時間との積を算出し、
前記ユーザの住所に対応する不動産価格に基づいて算出された居住評価値、1以上の前記積の総和に基づいて設定されたユーザの行動評価値とに基づいて前記ユーザのセグメントを推定する、
ユーザ分析システム。
comprising at least one processor,
the at least one processor
Estimate the user's stay time at each of one or more geographical locations by referring to an action history database that stores the user's action history,
For each of the one or more geographical positions, calculating the product of the reference evaluation value of the geographical position and the stay time at the geographical position;
estimating the segment of the user based on the residence evaluation value calculated based on the real estate price corresponding to the user's address and the user's behavior evaluation value set based on the sum of one or more of the products;
User analytics system.
記少なくとも一つのプロセッサが、
前記住所から前記ユーザの建物の築年数を特定し、
前記住所が属する区域内に存在し且つ築年数が前記ユーザの建物と一致または近似する1以上の建物の価格の統計値を前記不動産価格として算出し、
前記不動産価格に基づいて前記居住評価値を算出する、
請求項に記載のユーザ分析システム。
the at least one processor
Identifying the building age of the user's building from the address,
calculating, as the real estate price, a statistic value of the price of one or more buildings that exist in the area to which the address belongs and whose building age matches or is similar to that of the building of the user;
calculating the residence evaluation value based on the real estate price ;
The user analysis system according to claim 1 .
前記少なくとも一つのプロセッサが、
前記ユーザの同居者の行動履歴を記憶する行動履歴データベースを参照することで、1以上の地理的位置のそれぞれでの前記同居者の滞在状況を推定し、
前記居住評価値と、前記ユーザの前記行動評価値と、前記同居者の前記推定された滞在状況とに基づいて前記ユーザのセグメントを推定する、
請求項1又は2に記載のユーザ分析システム。
the at least one processor
estimating the stay status of the cohabitant at each of one or more geographical locations by referring to an action history database that stores the cohabitant's action history of the user;
estimating a segment of the user based on the residence evaluation value , the behavior evaluation value of the user , and the estimated stay status of the cohabitant;
The user analysis system according to claim 1 or 2 .
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003256713A (en) 2002-02-28 2003-09-12 Hitachi Ltd Advertisement distribution device, advertisement distributing method and mobile communication device
JP2013061828A (en) 2011-09-14 2013-04-04 Zenrin Datacom Co Ltd Attribute information management server, attribute information management method, and attribute information management system
JP2014182611A (en) 2013-03-19 2014-09-29 Univ Of Tokyo Information processor, information processing method and program
JP2017091503A (en) 2015-11-05 2017-05-25 株式会社伊予エンジニアリング New potential customer identification and marketing support system
JP2018113023A (en) 2017-01-11 2018-07-19 ライフスタイルデザイン株式会社 Information collection device, lifestyle estimation device, recommendation presentation device, information collection method, and program for information collection
JP2019114019A (en) 2017-12-22 2019-07-11 株式会社ゼンリンデータコム Information processing device, determination method, and program
JP2019139272A (en) 2018-02-06 2019-08-22 豊浩 染谷 Customer attribute estimation system and customer attribute estimation method

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003256713A (en) 2002-02-28 2003-09-12 Hitachi Ltd Advertisement distribution device, advertisement distributing method and mobile communication device
JP2013061828A (en) 2011-09-14 2013-04-04 Zenrin Datacom Co Ltd Attribute information management server, attribute information management method, and attribute information management system
JP2014182611A (en) 2013-03-19 2014-09-29 Univ Of Tokyo Information processor, information processing method and program
JP2017091503A (en) 2015-11-05 2017-05-25 株式会社伊予エンジニアリング New potential customer identification and marketing support system
JP2018113023A (en) 2017-01-11 2018-07-19 ライフスタイルデザイン株式会社 Information collection device, lifestyle estimation device, recommendation presentation device, information collection method, and program for information collection
JP2019114019A (en) 2017-12-22 2019-07-11 株式会社ゼンリンデータコム Information processing device, determination method, and program
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