WO2017126020A1 - 情報分析システム及び方法 - Google Patents

Abstract

情報分析システムが、それぞれがプッシュ型で情報が提供される提供先である複数の提供先のうちの少なくとも一部の提供先について、（Ａ）その少なくとも一部の提供先の行動履歴のうち、１以上の対象提供前履歴（対象情報の提供前の所定期間（提供前期間）に属する行動履歴）と、１以上の対象提供中履歴（対象情報の提供期間に属する行動履歴）とを参照し、（Ｂ）１以上の対象提供前履歴を基に、対象情報の提供の目的とする行動が提供前期間に得られた割合である提供前成功割合を算出し、且つ、１以上の対象提供中履歴を基に、対象情報の提供の目的とする行動が対象情報の提供期間に得られた割合である提供中成功割合を算出し、（Ｃ）提供前成功割合と提供中成功割合とを出力する。

Description

情報分析システム及び方法

　本発明は、概して、情報分析技術に関する。

　プッシュ型で（すなわち、ユーザからの明示的な要求無しに）ユーザへ情報を提供する技術が知られている。ユーザへの情報提供の観点として様々な観点が考えられる。例えば、ユーザが興味を持っている案内情報を特許文献１の技術に従い推定し、推定された案内情報が表す経路上にそのユーザがいる場合にそのユーザに対して情報を提供することが考えられる。

特開２０１２－２０３５０１号公報

　情報提供の効果の正確な測定結果を得る情報分析技術を実現できれば、情報提供技術の向上が期待できる。例えば、情報の提供先の改善、提供する情報の改善、及び、情報を提供するタイミングの改善のうちの少なくとも１つが期待できる。

　プッシュ型の情報提供として、ユーザから明示的なフィードバックが得られるタイプの情報提供がある。その一例が、クーポンの配布である。配布されたクーポンは、一般に、そのクーポンを使用するユーザから受け取る。このため、この種の情報提供の効果は、比較的測定し易いと考えられる。

　しかし、プッシュ型で提供された情報についてユーザから明示的なフィードバックの無い情報提供の効果を測定することは難しい。例えば、特許文献１の技術に従い推定された案内情報が表す経路上のユーザに対して情報を提供するシステムに関しては、案内情報が表す経路から外れた場所にいるユーザに対する情報提供の効果を測定することはできない。

　情報分析システムが、それぞれがプッシュ型で情報が提供される提供先である複数の提供先のうちの少なくとも一部の提供先について、
（Ａ）少なくとも一部の提供先の行動履歴のうち、１以上の対象提供前履歴と、１以上の対象提供中履歴とを参照し、
（Ｂ）１以上の対象提供前履歴を基に、対象情報の提供の目的とする行動が提供前期間(対象情報の提供前の所定期間)に得られた割合である提供前成功割合を算出し、且つ、１以上の対象提供中履歴を基に、対象情報の提供の目的とする行動が対象情報の提供期間に得られた割合である提供中成功割合を算出し、
（Ｃ）提供前成功割合と提供中成功割合とを出力する。

　１以上の対象提供前履歴の各々は、提供前期間に属することを含んだ１以上の条件である１以上の提供前条件を満たす行動履歴である。１以上の対象提供中履歴の各々は、対象情報の提供期間に属することを含んだ１以上の条件である１以上の提供中条件を満たす行動履歴である。

　対象情報は、配信される電子的な情報（例えば広告）であってもよいし、設置物（設置された物理的な物）に書かれている情報（例えば広告）であってもよい。従って、プッシュ型での対象情報の提供は、電子的な情報の配信であってもよいし、物の設置であってもよい。

　プッシュ型で提供された情報についてユーザから明示的なフィードバックの無い情報提供の効果を測定することができる。

実施形態に係る情報分析システムを含んだシステム全体の一例を示す。 自動車の構成の一例を示すブロック図である。 自動車の記憶部に格納されるプログラム及びテーブルの一例を示す。 情報収集サーバの構成例を示す。 情報配信サーバの構成例を示す。 効果測定サーバの構成例を示す。 搭乗者グループパターンテーブルの構成例を示す。 搭乗者グループ構成テーブルの構成例を示す。 自動車管理テーブルの構成例を示す。 提供管理テーブルの構成例を示す。 自動車状況管理テーブルの構成例を示す。 情報管理テーブルの構成例を示す。 搭乗者グループ構成判別処理の流れの一例を示す。 最適位置推定処理の流れの一例を示す。 図１４のＳ１４０２で抽出された移動履歴の一例を示す。 図１４のＳ１４０３における移動履歴の一例を示す。 効果測定処理（ミクロ）の一例を示す。 図１７のＳ１７０２で抽出された移動履歴の一例を示す。 ミクロ視点の効果測定結果を表示する画面の一例を示す。 効果測定処理（マクロ）の一例を示す。 マクロ視点の効果測定結果を表示する画面の一例を示す。

　以下、一実施形態を説明する。

　以下の説明では、「×××テーブル」の表現にて情報を説明することがあるが、情報は、どのようなデータ構造で表現されていてもよい。すなわち、情報がデータ構造に依存しないことを示すために、「×××テーブル」を「×××情報」と呼ぶことができる。また、以下の説明において、各テーブルの構成は一例であり、１つのテーブルは、２以上のテーブルに分割されてもよいし、２以上のテーブルの全部又は一部が１つのテーブルであってもよい。

　また、以下の説明では、要素の識別情報として、ＩＤ又は名前が使用されるが、それに代えて又は加えて他種の識別情報が使用されてもよい。

　また、以下の説明では、「記憶部」は、メモリを含んだ１以上の記憶デバイスでよい。例えば、記憶部は、主記憶デバイス（典型的には揮発性のメモリ）及び補助記憶デバイス（典型的には不揮発性の記憶デバイス）のうちの少なくとも主記憶デバイスでよい。

　また、以下の説明では、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶部（例えばメモリ）及び／又はインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主語がプロセッサとされてもよい。プログラムを主語として説明された処理は、プロセッサあるいはそのプロセッサを有する装置又はシステムが行う処理としてもよい。また、プロセッサは、処理の一部または全部を行うハードウェア回路を含んでもよい。プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバ、又は、計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

　また、以下の説明では、情報の提供先の一例として、移動体が採用され、移動体の一例として、自動車が採用される。以下の説明では、「自動車」とは、原動機の動力によってレールや架線を用いないで走る車のことを意味し、原動機の種類、自家用車（いずれかの搭乗者が所有する車）であるか或いはレンタカー（例えば、レンタカーサービス又はカーシェアリングサービスの下でレンタルされた車）であるか、車輪の数（例えば、二輪者、三輪車、四輪車等）等は限定されない。

　また、以下の説明では、「情報提供デバイス」は、入力された情報（例えば受信した情報）を出力（例えば表示又は音声出力）するデバイスである。情報の配信先の情報提供デバイス（例えば自動車内の情報提供デバイス）としては、搭乗者個別の情報提供デバイスと、搭乗者に共有される情報提供デバイスとのうちの少なくとも１つがある。前者の情報提供デバイスは、例えば、ヘッドアップディスプレイ、スマートデバイス（例えばスマートフォン又はタブレット端末）及び携帯電話機のうちの少なくとも１つである。後者の情報提供デバイスは、典型的には、カーナビゲーションデバイスである。カーナビゲーションデバイスは、車載型（据置型）のデバイスでもよいし、いずれかの搭乗者の情報提供デバイスであってカーナビゲーションデバイスとして使用されるデバイス（例えば、スマートフォンのＡＰＰ（アプリケーションプログラム）を実行することでカーナビゲーションデバイスとして機能するスマートフォン）でもよい。

　図１は、実施形態に係る情報分析システムを含んだシステム全体の一例を示す。

　情報分析システム１００は、情報収集サーバ１０１と、情報配信サーバ１０２と、効果測定サーバ１０３とのうちの少なくとも効果測定サーバ１０３を有する。情報収集サーバ１０１は、情報収集部の一例である。情報配信サーバ１０２は、情報配信部の一例である。効果測定サーバ１０３は、情報分析部の一例である。サーバ１０１～１０３の各々は、１以上の物理的な計算機で構成されていてもよいし、１以上の物理的な計算機に基づく仮想的な計算機であってもよい。サーバ１０１～１０３のうちの２以上のサーバが一体であってもよい。サーバ１０１の一部の要素（例えば機能）が、サーバ１０２及び１０３のいずれかにあってもよいし、サーバ１０２の一部の要素（例えば機能）が、サーバ１０１及び１０３のいずれかにあってもよいし、サーバ１０３の一部の要素（例えば機能）が、サーバ１０１及び１０２のいずれかにあってもよい。また、図１の例によれば、サーバ１０１及び１０２間とサーバ１０１及び１０３間が通信されるが、サーバ１０２及び１０３間で通信が行われてもよい。

　情報収集サーバ１０１は、自動車１１０からセンサ情報（センサにより検出された情報）等の情報を蓄積したり、その蓄積された情報の少なくとも一部を分析することにより得られた自動車状況情報（自動車の状況を表す情報）を蓄積したりする。情報配信サーバ１０２は、分析結果（例えば自動車状況）を基に情報を配信する。その情報配信は、プッシュ型の配信、すなわち、ユーザ（一例が搭乗者）からの要求無しに行われる配信である。効果測定サーバ１０３は、蓄積された自動車状況（情報）を分析することにより得られた移動履歴（自動車１１０の移動履歴）を参照して、情報提供に適した位置を推定したり、情報提供の効果を測定しその測定結果（例えば、情報提供の目的とされる地点に自動車１１０が到達した回数や割合）を出力（例えば表示）したりする。

　具体的には、下記の通りである。

　情報収集サーバ１０１は、自動車１１０（例えば、自動車１１０内の情報提供デバイス、又は、自動車１１０に設けられているセンサ）から情報を受信し、受信した情報を蓄積し、その蓄積された情報を分析することにより自動車１１０の自動車状況を特定し、特定された自動車状況を表す情報を蓄積する。各自動車１１０の自動車状況情報は、その自動車１１０の各時点での時刻及び位置を表す情報を含む。情報収集サーバ１０１は、情報配信サーバ１０２及び効果測定サーバ１０３のうちの少なくとも効果測定サーバ１０３に、各自動車１１０の自動車状況情報を送信する。自動車状況情報は、サーバ１０１～１０３のうちの少なくともサーバ１０１及び１０３が共有する物理的又は論理的な記憶デバイスに蓄積されてもよい。情報収集サーバ１０１が蓄積した自動車状況情報を効果測定サーバ１０３が参照できるようになっていてもよい。

　また、情報収集サーバ１０１は、自動車１１０から受信した情報に基づき、自動車１１０とその自動車１１０の搭乗者グループ構成を検出する。情報収集サーバ１０１は、その検出結果を、情報配信サーバ１０２及び効果測定サーバ１０３に送信する。

　自動車１１０からの情報は、情報収集サーバ１０１からの要求に応答して受信された情報でもよいし、情報収集サーバ１０１からの要求無しに受信された情報でもよい。例えば、自動車１１０からの情報の少なくとも一部は、いわゆるストリームデータ（例えば、センサからの複数の時系列データ）であってもよい。情報収集サーバ１０１から情報配信サーバ１０２及び効果測定サーバ１０３に送信される検出結果は、例えば、検出された自動車１１０を表す情報（例えば自動車ＩＤ）と、検出した搭乗者グループ構成を表す情報とを含む。検出結果は、サーバ１０２又は１０３からの要求に応答してサーバ１０２又は１０３に送信されてもよいし、サーバ１０２又は１０３からの要求無しにサーバ１０２又は１０３に送信されてもよい。

　なお、本実施形態において、「搭乗者グループ構成」とは、その搭乗者グループ構成に属する搭乗者のグループ（メンバ構成）と、その搭乗者グループに属する搭乗者の各々の座席位置で定義される。配信対象（配信される情報）は、その配信対象の配信先の情報提供デバイスと、その配信対象の配信先座席位置とのうちの少なくとも１つに適した情報である。また、その配信対象は、自動車１１０の自動車状況にも適した情報（例えば、自動車位置から近い飲食店の案内情報）でよい。自動車状況は、典型的には、自動車位置（自動車１１０の検出された位置）を含むが、自動車位置に代えて又は加えて、通過点（例えば直前の通過点）、進行方向、及び、運転状況（例えば、速度、加速度、アクセル開度、エンジントルク及びブレーキ圧力のうちの少なくとも１つ）のうちの少なくとも１つを含んでよい。

　搭乗者グループ構成は、手動、自動及び半自動のうちの少なくとも１つにより検出されてよい。

　「手動」の場合、情報収集サーバ１０１は、自動車１１０の所定の又はいずれかの情報提供デバイスから、少なくとも１人の搭乗者により手動で入力された情報（搭乗者グループ構成を表す情報）を受信し、その情報から、搭乗者グループ構成を検出してよい。つまり、受信した情報それ自体が、搭乗者グループ構成を表していてよい。「手動」の場合、情報収集サーバ１０１により検出された搭乗者グループ構成は正確である。

　「自動」の場合、情報収集サーバ１０１は、自動車１１０の複数のセンサの各々のセンサデータ（センサの検出結果を表すデータ）を受信し、複数のセンサにそれぞれ対応した複数のセンサデータに基づいて、搭乗者グループ構成を検出（推定）してよい。搭乗者グループ構成の推定のために、後述の登録者事前登録テーブルが参照されてもよい（すなわち、初回は、手動によって搭乗者の情報が事前に登録されていてよい）。「自動」の場合、搭乗者の情報入力負担を軽減できる（具体的には、例えば、乗車の都度の情報入力は不要である）。

　「半自動」は、「手動」と「自動」の組合せである。具体的には、例えば、情報収集サーバ１０１は、複数のセンサにそれぞれ対応した複数のセンサデータに基づき搭乗者グループ構成を推定し、推定された搭乗者グループ構成を表す情報を、自動車１１０内の所定の又はいずれかの情報提供デバイスに送信する。情報収集サーバ１０１は、その情報提供デバイスから、確定した搭乗者グループ構成を表す情報を受信する。「確定した搭乗者グループ構成」は、推定された搭乗者グループ構成それ自体であって搭乗者により承認された構成であることもあれば、推定された搭乗者グループ構成が手動により補正された構成であることもある。「補正」は、情報の追加、修正及び削除のうちのいずれも含んでよい。「半自動」の場合、情報収集サーバ１０１により検出された搭乗者グループ構成は正確であり、且つ、搭乗者の情報入力負担を「手動」の場合よりも軽減できる。

　情報配信サーバ１０２は、配信ルールを表す情報を含んだ提供管理情報を保持する。配信ルールは、情報配信に関するルールであり、例えば、自動車位置と搭乗者グループ構成と配信対象（情報）と配信先との関係を表す情報を含む。配信先は、座席位置及び情報提供デバイスのうちの少なくとも１つで定義されていてよい。情報配信サーバ１０２は、提供管理情報と、情報収集サーバ１０１からの検出結果とに基づいて、その自動車位置に対応した配信対象と配信先との組合せを特定する。特定された組合せの各々について、情報配信サーバ１０２は、その組合せに従い、配信対象を配信先の情報提供デバイスに配信する。これにより、例えば、交通情報（例えば、事故又は渋滞を表す情報）は、カーナビゲーションデバイスのような共有される情報提供デバイスに配信し、飲食店情報（例えば、飲食店の店名を含んだ広告情報）を、助手席にいる搭乗者のスマートフォンに配信したりする配信制御が可能である。

　効果測定サーバ１０３は、自動車１１０の蓄積された自動車状況情報を分析することで自動車１１０の移動履歴を特定する。移動履歴は、行動履歴の一例である。効果測定サーバ１０３は、自動車１１０の移動履歴に基づき、対象情報の提供により自動車１１０を到達させたい地点である目的地、又は、目的地と比較される地点である類似目的地に関し、複数の通過点のうち行動パターンに変化が起きる通過点を、対象情報の提供に効果的な位置である最適位置と推定する。その推定された最適位置から所定範囲内にいる自動車（例えば、最適位置に近づいている自動車であってその最適位置から所定範囲に入った自動車、又は、最適位置に位置した自動車）１１０に、対象情報が配信される。

　また、効果測定サーバ１０３は、自動車１１０の移動履歴に基づき情報提供の効果（例えば、自動車の位置（及び進行方向）と最適位置とに基づく情報配信の効果）を測定する。情報提供の効果測定は、マクロ視点とミクロ視点のいずれの視点についても可能である。マクロ視点では、複数の自動車１１０の全体について情報提供の効果が測定される。ミクロ視点では、管理者（例えば効果測定サーバ１０３のオペレータ）により指定された条件に該当する自動車１１０について情報提供の効果が測定される。効果測定サーバ１０３は、測定結果（例えば、情報提供の目的とされる地点に自動車１１０が到達した回数や割合）を出力（例えば表示）する。

　以下、本実施形態をより詳細に説明する。

　図２は、自動車１１０の構成の一例を示すブロック図である。

　自動車１１０は、駆動部２１２、駆動制御部２１１、タイマ２０８、センサ部２１３、芳香部２０７、ビーコン部２０６、車載カメラ２０５、通信部２０４、入力部２０９、出力部２０３、記憶部２０２、及び、それらに接続されたＣＰＵ２０１を有する。入力部２０９の少なくとも一部と出力部２０３の少なくとも一部は一体（例えばタッチパネル）であってもよい。

　駆動部２１２は、ホイールのモータ等を駆動する。駆動制御部２１１は、駆動部２１２を制御する。タイマ２０８は、現在時刻を測定するデバイスである。

　センサ部２１３は、複数種類のセンサを含んだ複数のセンサである。複数種類のセンサは、例えば、位置センサ２２１（例えばＧＰＳ（Global Positioning System）センサ）、座席にかかる荷重のセンサである座席重量センサ２２２、自動車１１０のドアの開閉のセンサであるドア開閉センサ２２３、シートの形状のセンサであるシート形状センサ２２４、シートベルトが着用されているか否かのセンサであるシートベルトセンサ２２５、自動車１１０にかかる荷重のセンサである車体重量センサ２２６、自動車１１０のエンジントルクセンサ２２７、自動車１１０の加速度センサ２２８、自動車１１０のブレーキ圧力センサ２２９、及び、自動車１１０のアクセル開度センサ２３０のうちの２種類以上のセンサである。

　芳香部２０７は、例えば電気式の芳香器である。ビーコン部２０６は、ビーコン通信を行うビーコン車載デバイスである。車載カメラ２０５は、車内及び車外のうちの少なくとも一方を撮影するカメラである。通信部２０４は、情報分析システム１００等の外部のシステムとネットワーク等を介して通信するインターフェースデバイスである。例えば、通信部２０４経由で、複数のセンサにそれぞれ対応した複数のセンサデータや、入力部２０９に入力された情報等が情報分析システム１００に送信される。

　入力部２０９は、情報の入力を受け付ける入力デバイスである。出力部２０３は、情報を表示する液晶表示デバイス等の表示デバイスと、表示以外の方法で情報を出力する出力デバイス（例えば音声出力デバイス）とのうちの少なくとも１つである。記憶部２０２には、ＣＰＵ２０１により実行されるプログラムやＣＰＵ２０１により参照される情報等が格納される。ＣＰＵ２０１は、記憶部２０２内のプログラムを実行する。

　自動車１１０には、情報提供デバイスの１つとして、車載カーナビゲーションデバイスが備えられてよい。

　図３は、自動車１１０の記憶部２０２に格納されるプログラム及びテーブルの一例を示す。

　情報取得プログラム３０１、搭乗者登録プログラム３０２、搭乗者分析プログラム３０３、搭乗者事前登録テーブル３０４、搭乗者グループパターンテーブル３０５、搭乗者グループ構成テーブル３０６、自動車管理テーブル３０７及び自動車状況管理テーブル３０８が、自動車１１０の記憶部２０２に格納される。これらのプログラムのうちの少なくとも一部の機能、及び、これらのテーブルのうちの少なくとも一部の情報が、情報分析システム１００（例えばサーバ１０１～１０３のうちの少なくとも１つ）に存在してもよい。

　情報取得プログラム３０１は、駆動制御に関する情報や、カメラ撮影画像の情報や、センサデータ等の情報を取得する。取得した情報のうちの少なくとも一部（例えば自動車位置等）が、情報取得プログラム３０１により情報分析システム１００に送信される。

　搭乗者登録プログラム３０２は、搭乗者に関する情報を後述の搭乗者事前登録テーブルに登録するプログラムである。搭乗者分析プログラム３０３は、搭乗者グループ構成を検出するプログラムである。

　搭乗者事前登録テーブル３０４は、搭乗者に関する情報が登録されるテーブルである。搭乗者グループパターンテーブル３０５は、搭乗者グループのパターンの情報が登録されるテーブルである。搭乗者グループ構成テーブル３０６は、搭乗者グループ構成の情報が登録されるテーブルである。自動車管理テーブル３０７は、自動車１１０の検出結果が登録されるテーブルである。自動車状況管理テーブル３０８は、自動車１１０のセンサ情報等の分析により特定された自動車状況を表す情報が登録されるテーブルである。

　図４は、情報収集サーバ１０１の構成例を示す。

　情報収集サーバ１０１は、通信部４０２、記憶部４０３、及び、それらに接続されたＣＰＵ４０１を有する。通信部４０２は、自動車１１０内の情報提供デバイス等の外部デバイスと通信するインターフェースデバイスである。通信部４０２経由でサーバ１０１及び１０２と通信可能である。記憶部４０３には、ＣＰＵ４０１により実行されるプログラムやＣＰＵ４０１により参照される情報等が格納される。ＣＰＵ４０１は、記憶部４０３内のプログラムを実行する。

　情報取得プログラム４１１、搭乗者分析プログラム４１２、搭乗者事前登録テーブル４１３、自動車管理テーブル４１４及び自動車状況管理テーブル４１５が、記憶部４０３に格納される。情報取得プログラム４１１は、自動車１１０から情報を受信（取得）するプログラムである。搭乗者分析プログラム４１２は、自動車１１０からの情報に基づき搭乗者グループ構成を検出するプログラムである。自動車１１０からの情報に、自動車１１０内の搭乗者分析プログラム３０３により検出された搭乗者グループ構成を表す情報が含まれていてもよい。つまり、搭乗者分析プログラム４１２が検出する搭乗者グループ構成は、搭乗者分析プログラム３０３からの情報が表す搭乗者グループ構成であってもよいし、自動車１１０からの情報（センサデータ等）を基に推定された搭乗者グループ構成であってもよい。

　搭乗者事前登録テーブル４１３、自動車管理テーブル４１４及び自動車状況管理テーブル４１５は、それぞれ、自動車１１０から収集されたテーブル３０４、３０７及び３０８である。つまり、これらのテーブル４１３～４１５の各々は、自動車１１０毎に存在する。なお、記憶部４０３には、搭乗者グループパターンテーブル及び搭乗者グループ構成テーブルのうちの少なくとも１つも、自動車１１０毎に存在してよい。また、搭乗者分析プログラム４１２、搭乗者事前登録テーブル４１３及び自動車管理テーブル４１４は、効果測定サーバ１０３に存在してもよい。

　図５は、情報配信サーバ１０２の構成例を示す。

　情報配信サーバ１０２は、通信部５０２、記憶部５０３、及び、それらに接続されたＣＰＵ５０１を有する。通信部５０２は、自動車１１０内の情報提供デバイス等の外部デバイスと通信するインターフェースデバイスである。通信部５０２経由でサーバ１０１（及び１０３）や自動車１１０内の情報提供デバイスと通信可能である。記憶部５０３には、ＣＰＵ５０１により実行されるプログラムやＣＰＵ５０１により参照される情報等が格納される。ＣＰＵ５０１は、記憶部５０３内のプログラムを実行する。

　配信プログラム５１１、提供管理テーブル５１２が、記憶部５０３に格納される。

　配信プログラム５１１は、検出された自動車位置（及び搭乗者グループ構成）と提供管理テーブル５１２とに基づき、配信対象（情報）を配信先の情報提供デバイスに送信する。提供管理テーブル５１２が、上述の提供管理情報の一例であり、配信ルール（例えば、自動車位置と搭乗者グループ構成と配信対象と配信先との関係を表す情報を含んだルール）を表す情報を含む。

　図６は、効果測定サーバ１０３の構成例を示す。

　効果測定サーバ１０３は、通信部６０２、記憶部６０３、入力部６０４、出力部６０６、及び、それらに接続されたＣＰＵ６０１を有する。入力部６０４の少なくとも一部と出力部６０６の少なくとも一部は一体（例えばタッチパネル）であってもよい。通信部６０２、入力部６０４及び出力部６０６のうちの少なくとも一部が、インターフェース部の一例でよい。

　通信部６０２は、サーバ１０１（及び１０２）のような外部デバイスと通信するインターフェースデバイスである。通信部６０２経由でサーバ１０１（及び１０２）と通信可能である。

　入力部６０４は、情報の入力を受け付ける入力デバイスである。出力部６０６は、情報を表示する液晶表示デバイス等の表示デバイスと、表示以外の方法で情報を出力する出力デバイス（例えば音声出力デバイス）とのうちの少なくとも１つである。なお、効果測定サーバ１０３が「表示用情報を表示する」ことは、サーバ１０３が有する出力部６０６に表示用情報（例えば、情報提供の効果の測定結果）を表示することであってもよいし、サーバ１０３が遠隔の計算機（例えば管理者が使用するクライアント計算機）に表示用情報を送信することであってもよい（後者の場合は遠隔の計算機によって表示用情報が表示される）。

　記憶部６０３には、ＣＰＵ６０１により実行されるプログラムやＣＰＵ４０１により参照される情報等が格納される。ＣＰＵ６０１は、記憶部６０３内のプログラムを実行する。

　最適位置推定プログラム６１０、効果測定プログラム６１１、自動車状況管理テーブル６１２、及び、情報管理テーブル６１３が、記憶部６０３に格納される。最適位置推定プログラム６１０は、自動車１１０の移動履歴に基づき情報提供の最適位置を推定する。効果測定プログラム６１１は、自動車１１０の移動履歴に基づき情報提供の効果（例えば、自動車の位置（及び進行方向）と最適位置とに基づく情報配信の効果）を測定する。自動車状況管理テーブル６１２は、自動車１１０の自動車状況を表す情報が登録されるテーブルである。情報管理テーブル６１３は、提供される情報に関する情報が登録されるテーブルである。なお、本実施形態において、自動車１１０の「移動履歴」とは、その自動車１１０の自動車状況（自動車状況管理テーブル６１２が表す自動車状況）を分析することにより特定された履歴である。そして、「自動車状況」は、自動車１１０から収集され蓄積された情報の少なくとも一部を分析することにより特定された状況である。このように、本実施形態では、自動車１１０から収集され蓄積された情報の少なくとも一部をすることにより自動車状況情報が生成され、蓄積された自動車状況情報を分析することにより移動履歴が生成される。一変形例として、自動車１１０から収集され蓄積された情報の少なくとも一部を基に自動車状況情報無しに移動履歴が生成されてもよいし、自動車状況情報の少なくとも一部と本実施形態での移動履歴の少なくとも一部とが組み合わされた移動履歴が生成されてもよい。いずれのケースにおいても、移動履歴は、最適位置推定処理及び効果測定処理において参照される情報であり、移動履歴には、自動車ＩＤ、構成ＩＤ（搭乗者グループ構成のＩＤ）、時刻（例えば年月日時分秒）、曜日、起点の位置データ、通過点の位置データ、到達点の位置データ、InfoID等のうちの少なくとも通過点の位置データ及び到達点の位置データが含まれている。詳細は後述する。

　以下、各種テーブルを説明する。

　搭乗者事前登録テーブル３０４（４１３）は、搭乗者グループ毎にレコードを有する。各レコードは、グループＩＤ（搭乗者グループのＩＤ）を保持する。また、各レコードは、対応する搭乗者グループに属する搭乗者（メンバ）毎に、搭乗者の氏名、身長、体重及び年齢を表す情報を保持する。また、各レコードは、対応する搭乗者グループに属する搭乗者間の関係を表すメンバ関係を表す情報を保持する。メンバ関係は、例えば、登録者を基準（本人）とした関係である。

　図７は、搭乗者グループパターンテーブル３０５の構成例を示す。

　搭乗者グループパターンテーブル３０５は、搭乗者グループパターン毎にレコードを有する。レコードは、パターンＩＤ（搭乗者グループパターンのＩＤ）と、パターン定義とを保持する。パターン定義は、座席ビットマップと、重量、ブレーキ圧力（停車時）及びアクセル開度（最大値）を含む。

　座席ビットマップは、自動車１１０内の座席にそれぞれ対応したビットで構成されている。ビット「１」は、そのビットに対応した座席に搭乗者がいることを意味する（例えば、その座席のシートベルトが着用されることを意味する）。ビット「０」は、そのビットに対応した座席に搭乗者がいないことを意味する（例えば、その座席のシートベルトが着用されないことを意味する）。重量は、搭乗者の重量の合計である。

　図８は、搭乗者グループ構成テーブル３０６の構成例を示す。

　搭乗者グループ構成テーブル３０６は、搭乗者グループ構成を表す。具体的には、例えば、搭乗者グループ構成テーブル３０６は、搭乗者グループ構成に割り振られたＩＤである構成ＩＤと、その搭乗者グループ構成の搭乗者グループパターンのＩＤであるパターンＩＤとを保持する。また、搭乗者グループ構成テーブル３０６は、その搭乗者グループ構成に属する搭乗者毎に、搭乗者の氏名、座席位置、デバイス種類（情報提供デバイスの種類）を保持する。搭乗者の情報提供デバイスについて、その情報提供デバイスのアドレス（例えば、ＩＰアドレス、電話番号等）も、搭乗者グループ構成テーブル３０６に登録されてよい。

　図９は、自動車管理テーブル３０７（４１４）の構成例を示す。

　自動車管理テーブル３０７（４１４）は、自動車ＩＤと、自動車１１０の検出結果を表す情報とを保持する。自動車１１０の検出結果は、自動車１１０のセンサ部２１３の検出結果であり、具体的には、例えば、検出された時刻と、その時刻のときの自動車位置（緯度及び経度）、シートベルト着用状況（座席位置とシートベルト着用有無（「１」が着用を意味））、重量（搭乗者全員の重量）、エンジントルク、加速度、アクセル開度、ブレーキ圧力、ドア開閉状況（座席位置とドア開閉（「１」がドア開閉があったことを意味））、及び、エンジン状況（Ｏｆｆ「０」がエンジン停止を意味）を含む。

　図１０は、提供管理テーブル５１２の構成例を示す。

　提供管理テーブル５１２は、配信ルール毎にレコードを有する。各レコードは、配信ルール、具体的には、自動車ＩＤ、パターンＩＤ（搭乗者グループパターンのＩＤ）、トリガー情報、及び、配信詳細を保持する。

　トリガー情報は、配信対象が配信されるトリガー（条件）を表し、例えば、自動車位置及び時間帯を含む。位置は、緯度経度で表現可能であるが、図１０（及び他の図）では、便宜上、小文字のアルファベットで表現される。時刻は、所定の単位（例えば年月日時分秒又は時分秒）で表現可能であるが、図１０（及び他の図）では、便宜上、「Ｔα」（αは０以上の整数）で表現される。

　配信詳細は、InfoID（配信対象のＩＤ）と、配信対象（例えば、画像及びテキストの少なくとも１つを含んだ文書、又は、その文書へのポインタ）と、配信先とを含む。配信先は、車載ナビゲーションデバイスでもよいし、搭乗者個別の情報提供デバイスでもよい。

　提供管理テーブル５１２のうち少なくともトリガー情報は、更新可能である。例えば、対象情報（例えばInfoID「Info1」の配信対象）に対応した位置（トリガー情報が表す位置）が、その対象情報について効果測定サーバ１０３により推定された最適位置に更新される。

　図１１は、自動車状況管理テーブル６１２の構成例を示す。

　自動車状況管理テーブル６１２は、自動車状況毎にレコードを有する。「自動車状況」とは、自動車１１０のセンサ情報等の情報（蓄積された情報）の少なくとも一部を分析することにより特定された状況である。自動車状況を特定する装置は、自動車１１０、情報収集サーバ１０１及び効果測定サーバ１０３のうちのいずれであってもよい。

　各レコードは、自動車ＩＤと、その自動車ＩＤが表す自動車の自動車状況を表す情報とを保持する。自動車状況を表す情報は、例えば、構成ＩＤ（搭乗者グループ構成のＩＤ）と、滞留情報（エンジンｏｆｆ（エンジン停止時刻）、エンジンｏｎ（エンジン駆動開始時刻）、滞留地点、滞留施設名）と、受信詳細（受信した情報のInfoID、情報を受信した時刻及び位置）と、直前位置情報とを含む。

　「滞留地点」とは、自動車１１０が滞留した位置である。「滞留施設」とは、滞留地点にある施設である。自動車１１０の「滞留」とは、エンジン停止（ｏｆｆ）からエンジン駆動開始（ｏｎ）までの時間長が一定時間長以上であることを意味する。滞留地点に施設が存在するか否かは、滞留地点の位置データ（緯度及び経度）と、図示しない地図データから特定可能である。なお、滞留施設に代えて、後述の起点、通過点及び到達点のうちの少なくとも１つの地点についても、施設の有無や施設名を、その地点の位置データと、図示しない地図データから特定可能である。

　「直前位置」とは、滞留施設に到達する一定時間前（又は一定走行距離前）に該当する位置である。直前位置も、緯度経度で表現可能であるが、図１１では、便宜上、ｐβ（βは０以上の整数）で表現される。滞留施設への到達時刻は、滞留施設にてエンジンが停止した時刻である。本実施形態では、滞留施設への到達時刻から１分前、２分前、…のように、１分毎に直前位置情報が更新される。なお、図１１の例によれば、直前位置は、２つ以上であるが、１つでもよい。

　なお、他種のテーブルの構成も図示の構成に限らないが、自動車状況管理テーブル６１２の構成も、図１１の構成に限らない。例えば、自動車１１０の位置毎に時刻及び構成ＩＤ等が自動車状況管理テーブル６１２に登録されてよい。自動車１１０からの情報は、自動車位置を含んだ情報のいわゆるストリームデータ（時系列データ）であってもよい。また、各レコードは、更に、天候情報（例えば、天気、湿度、気温等）のような他種の情報を保持してもよい。他種の情報は、例えば自動車１１０以外から取得され関連付けられた情報を含んでもよい。すなわち、自動車状況は、自動車１１０から収集され蓄積された情報の分析により特定された状況に加えて、自動車１１０以外の装置から収集され関連付けられた情報が表す状況を含んでもよい。

　また、自動車状況を表す蓄積された情報を分析することにより、本実施形態で言う「移動履歴」を表す情報が特定される。自動車１１０、サーバ１０１及びサーバ１０３の少なくとも１つにおいて、自動車状況管理テーブルに代えて又は加えて、特定された移動履歴を表す情報が登録される移動履歴管理テーブル（図示せず）が保持されてもよい。

　図１２は、情報管理テーブル６１３の構成例を示す。

　情報管理テーブル６１３は、提供対象毎にレコードを有する。各レコードは、InfoID（提供対象のＩＤ）、提供種類、目的地、提供期間及び影響範囲を保持する。

　提供種類は、提供対象の提供の種類であり、例えば、「配信」であるか「設置」であるかである。「配信」とは、自動車１１０への情報の配信である。「設置」とは、提供対象が表示される物理的な物の設置であり、例えば、物理的な看板又はデジタルサイネージ（例えば大型ディスプレイデバイス）の設置である。提供対象を表示する物理的な物の設置も、プッシュ型の情報提供の一例である。以下、設置された物理的な物を「設置物」と言う。

　「目的地」は、提供対象の提供が目的とする地点（提供対象の提供により自動車１１０を到達させたい地点（滞留させたい地点））である。１つのInfoIDに複数の目的地が関連付けられてもよい。

　「提供期間」は、提供対象が提供される期間である。提供期間であれば、提供対象が提供される（例えば、情報が配信される、又は、設置物が存在する）。提供期間前及び提供期間後は、提供対象は提供されない（例えば、情報は配信されない、又は、設置物が存在しない）。

　「影響範囲」は、提供対象の提供が物の設置の場合に有効な情報であり、設置物が影響すると定義された地理的な範囲である。緯度経度を用いて影響範囲が表現されてよい。

　以下、本実施形態で行われる処理の一例を説明する。

　図１３は、搭乗者グループ構成判別処理の流れの一例を示す。

　この処理は、自動車１１０において、情報取得プログラム３０１により取得され自動車管理テーブル３０７に登録された情報に基づいて、搭乗者分析プログラム３０３により行われる。

　プログラム３０３は、搭乗者事前登録テーブル３０４に少なくとも１つのレコード（搭乗者グループの情報）が登録されているか否かを判別する（Ｓ１３０１）。

　Ｓ１３０１の判別結果が肯定の場合（Ｓ１３０１：Ｙｅｓ）、プログラム３０３は、搭乗者選択処理を実行する（Ｓ１３０２）。搭乗者選択処理の結果、搭乗者グループ構成が確定されていなければ（Ｓ１３０３：Ｎｏ）、プログラム３０３は、搭乗者判別処理を実行する（Ｓ１３０４）。搭乗者選択処理の結果、搭乗者グループ構成が確定されていれば（Ｓ１３０３：Ｙｅｓ）、Ｓ１３０５に進む。

　Ｓ１３０４の後、又は、Ｓ１３０３：Ｙｅｓの後、プログラム３０３は、自動車１１０内の情報提供デバイスの種類等を特定する（Ｓ１３０５）。具体的には、例えば、プログラム３０３は、例えば車載カーナビゲーションデバイスのＧＵＩ（Graphical User Interface）を通じて、座席位置毎の情報提供デバイス種類の入力を搭乗者から受け付けてもよい。或いは、例えば、プログラム３０３は、ビーコン信号を受信した情報提供デバイスからの返信信号（例えば、情報提供デバイスの種類等を表すデバイス情報を含んだ返信情報）に基づき、自動車１１０内の情報提供デバイス種類を特定してもよい。その際、プログラム３０３は、下記のうちの少なくとも１つに基づいて、特定された情報提供デバイス毎に、その情報提供デバイスが存在する座席を特定（推定）してよい。
（＊）図示しないデバイス／搭乗者テーブル（例えば、搭乗者に関する情報（例えば、搭乗者の氏名、性別、身長、体重及び年齢のうちの少なくとも１つ）と座席に関する情報（例えば、運転席、助手席等）とのうちの少なくとも１つと、情報提供デバイスを表す情報（例えば、情報提供デバイスの種類、ベンダ等）との関係が登録されているテーブル）。
（＊）搭乗者と座席の関係（例えば、自動車の種々のセンサからの情報に基づき推定された関係）。

　プログラム３０３は、Ｓ１３０６において、例えば次の処理を実行する。プログラム３０３は、Ｓ１３０４の結果、又は、Ｓ１３０２の選択結果としての搭乗者グループ構成の情報と、Ｓ１３０５で特定された情報提供デバイス種類とを、搭乗者グループ構成テーブル３０６に登録する。また、プログラム３０３は、搭乗者グループ構成テーブル３０６及び自動車管理テーブル３０７の情報を含んだ検出結果情報を情報配信サーバ１０２に通知する。

　以上が、搭乗者グループ構成判別処理の説明である。

　なお、搭乗者グループ構成テーブル３０６及び自動車管理テーブル３０７の情報を含んだ分析結果情報の通知は、搭乗者グループ構成テーブル３０６及び自動車管理テーブル３０７のうちの少なくとも１つのテーブルが更新される都度に行われてよい。搭乗者グループ構成テーブル３０６及び自動車管理テーブル３０７の各々は、そのテーブルが保持する情報の少なくとも一部と異なる情報が取得された場合に更新される。また、搭乗者グループ構成判別処理は、自動車１１０に代えて情報収集サーバ１０１で行われてもよい。具体的には、情報収集サーバ１０１において、情報取得プログラム４１１により取得され記憶部４０３に格納された自動車管理テーブル４１４に基づいて、搭乗者分析プログラム４１２により行われてもよい。また、搭乗者グループ構成判別処理において参照される自動車管理テーブル３０７は、センサ部２１３の検出結果に基づき情報取得プログラム３０１により定期的に（又は不定期的に）更新されてよい。

　搭乗者選択処理（Ｓ１３０２）では、例えば、次の処理が行われてよい。プログラム３０３は、搭乗者事前登録テーブル３０４に登録されている搭乗者グループの情報の一覧（この段落において「グループ一覧」）を表示する。プログラム３０３は、グループ一覧から搭乗者により搭乗者グループの選択を受け付けた場合、搭乗者グループ構成を確定する。具体的には、例えば、プログラム３０３は、（ａ）選択された搭乗者グループの詳細と、（ｂ）選択された搭乗者グループに属する搭乗者の各々の詳細と、（ｃ）搭乗者グループパターンテーブル３０５と、（ｄ）自動車管理テーブル３０７とに基づいて、搭乗者グループ構成を推定する。（ａ）及び（ｂ）の情報は、搭乗者事前登録テーブル３０４から取得可能である。（ａ）及び（ｂ）の情報から、（ｃ）及び（ｄ）のテーブルを参照することで、搭乗者グループ構成の推定が可能である。なお、その推定には、搭乗者判別処理の少なくとも一部が採用されてもよい。グループ一覧には該当する搭乗者グループが無いことを搭乗者から受け付けた場合、プログラム３０３は、搭乗者グループの追加登録をするか否かを受け付ける。搭乗者グループの追加登録がされる場合、プログラム３０３は、搭乗者登録プログラム３０２を呼び出し、搭乗者登録プログラム３０２が、搭乗者グループの情報の入力を受け付け、入力された搭乗者グループの情報（レコード）を搭乗者事前登録テーブル３０４に追加登録する。

　搭乗者判別処理（Ｓ１３０４）では、例えば、次の処理が行われてよい。プログラム３０３は、自動車管理テーブル３０７を参照して、各ドア毎（座席）についてドア開閉があったか否かを特定する。プログラム３０３は、自動車管理テーブル３０７を参照して、各座席についてシートベルトが着用されているか否かを特定する。座席重量センサ２２２及び車体重量センサ２２６のいずれかがあれば、プログラム３０３は、いずれかの重量センサの検出結果に従う重量（搭乗者全員の重量）を、自動車管理テーブル３０７から特定する。座席重量センサ２２２及び車体重量センサ２２６の両方が無ければ、プログラム３０３は、自動車管理テーブル３０７に登録されているエンジントルク及びアクセル開度を基に、搭乗者全員の重量を推定する。プログラム３０３は、自動車管理テーブル３０７から、アクセル開度及びブレーキ圧力を特定し、特定されたアクセル開度及びブレーキ圧力から、運転手を推定する。　プログラム３０３は、各座席について、特定されたドア開閉有無と、特定されたシートベルト着用有無との両方から（ＡＮＤ条件）、搭乗者人数と搭乗者の座席位置とを特定する。ドア開閉有且つシートベルト着用有に対応した座席が、搭乗者有の座席であり、搭乗者有の座席数が、搭乗者人数である。また、プログラム３０３は、少なくとも搭乗者有の座席について、シート形状センサ２２４のセンサデータを基に、搭乗者の身長と、搭乗者の少なくとも一部の形状、搭乗者の年齢を推定する。また、プログラム３０３は、各搭乗者について、推定された身長と測定又は推定された重量とから、搭乗者の性別を推定する。プログラム３０３は、得られたシートベルト着用状況と、得られた重量と、得られたアクセル開度及びブレーキ圧力に最も近い搭乗者グループパターンを、搭乗者グループパターンテーブル３０５を参照することにより特定する。プログラム３０３は、特定された搭乗者グループパターンと、各搭乗者について、推定された身長と、測定又は推定された重量と、推定された性別と、推定された年齢とに最も近い搭乗者氏名を、搭乗者事前登録テーブル３０４から特定する。プログラム３０３は、特定された搭乗者グループパターンのＩＤと、各搭乗者の座席位置、特定された氏名とを、搭乗者グループ構成テーブル３０６に登録する。プログラム３０３は、搭乗者グループ構成テーブル３０６に、搭乗者グループ構成テーブル３０６のＩＤ（例えば通し番号）を、その搭乗者グループ構成テーブル３０６に登録する（デバイス種類は、この時点ではブランクであるが、その情報は、図１３のＳ１３０６で登録される）。

　次に、情報配信処理の流れの一例を説明する。

　情報配信処理は、例えば、情報収集サーバ１０１からの分析結果情報を受信する都度に開始される。配信プログラム５１１は、受信した分析結果情報と、提供管理テーブル５１２を参照し、情報を配信するか否かを判別する。具体的には、例えば、分析結果情報が表す搭乗者グループパターン、時刻及び自動車位置の全てに適合するレコードが提供管理テーブル５１２にあれば、配信プログラム５１１は、そのレコードに関連付けられている配信対象を、そのレコードに関連付けられている配信先に配信する。

　図１４は、最適位置推定処理の流れの一例を示す。

　最適位置推定プログラム６１０（以下、プログラム６１０）は、目的地ＩＤの入力を入力部６０４経由で管理者から受け付ける（Ｓ１４０１）。「目的地ＩＤ」とは、目的地を一意に特定するための１種類以上の情報であり、例えば、施設名、住所及び電話番号等のうちの少なくとも１つである。プログラム６１０は、オプションとして、他の条件（目的地ＩＤ以外の１以上の条件）の入力も受け付けてもよい。他の条件として、例えば、類似目的地ＩＤ、構成ＩＤ（搭乗者グループ構成のＩＤ）、InfoID、天候（例えば、天気、湿度及び気温のうちの少なくとも１つ）に関する条件、曜日に関する条件、及び、時刻に関する条件のうちの少なくとも１つを採用し得る。「類似目的地」とは、目的地と比較される地点（例えば施設）である。類似目的地が、第１の場所の一例である。目的地が、第２の場所の一例である。

　プログラム６１０は、複数の自動車１１０のうちの少なくとも１つの自動車１１０について、１以上の第１の移動履歴と１以上の第２の移動履歴とのうちの少なくとも一方を、自動車状況管理テーブル６１２（又は４１５）を基に抽出する（Ｓ１４０２）。１以上の第１の移動履歴の各々は、類似目的地に自動車１１０が到達したことを含んだ１以上の第１条件を満たす移動履歴である。１以上の第２の移動履歴の各々は、目的地に自動車１１０が到達したことを含んだ１以上の第２条件を満たす移動履歴である。「１以上の第１条件を満たす」とは、類似目的地に自動車１１０が到達したことに加えて、Ｓ１４０１で入力された他の条件を満たすことであってよい。同様に、「１以上の第２条件を満たす」とは、目的地に自動車１１０が到達したことに加えて、Ｓ１４０１で入力された他の条件を満たすことであってよい。オプションとして入力された他の条件は、Ｓ１４０２に代えて又は加えて、後述のＳ１４０３及びＳ１４０４のうちの少なくとも１つにおいて使用されてもよい。また、Ｓ１４０１で、他の条件として、提供対象（情報）のInfoID、及び、期間（例えば提供対象の提供期間）が入力されて、Ｓ１４０２で抽出される移動履歴は、InfoIDに関連付けられている提供期間より前の所定期間、又は、入力された期間に属する時刻が関連付けられている移動履歴であってよい。言い換えれば、例えば、本実施形態によれば、提供対象の提供期間前に、提供対象について最適位置を推定し推定された最適位置を提供対象のトリガー（位置）として設定しておき、その後、推定された最適位置（設定されたトリガー（位置））が適切か否かを後述の効果測定処理を実行することで管理者が判断するといったことが可能である。

　Ｓ１４０２で抽出された移動履歴の一例を図１５に示す。各移動履歴には、例えば、自動車ＩＤ、構成ＩＤ（搭乗者グループ構成のＩＤ）、起点の位置データ、通過点の位置データ、及び、到達点の位置データが含まれている。「起点」とは、移動履歴が表す移動の開始地点として定義された地点である。「到達点」とは、移動履歴が表す移動の終了地点（到達し滞留された地点）として定義された地点である。「通過点」とは、起点から到達点に至るまでに通過された地点である。「通過点」は、起点から到達点までの検出されたいずれの地点であってもよいし、起点から到達点までの多数の地点のうち定義された地点（例えば、交差点、施設等）であってもよい。起点、通過点及び到達点の各々の位置データは、緯度経度又は他種の情報で表現可能であるが、図１５では、便宜上、小文字のアルファベットで表現される。この例では、Ａ店が類似目的地であり、Ｂ店が目的地である。つまり、図１５の例によれば、１以上の第１の移動履歴として、類似目的地「Ａ店」が到達点となっている移動履歴＃１～＃１１が抽出され、１以上の第２の移動履歴として、目的地「Ｂ店」が到達点となっている移動履歴＃１２～＃１５が抽出されている。

　プログラム６１０は、Ｓ１４０２で抽出された移動履歴群に関連付けられている１以上の自動車１１０の各々について、Ｓ１４０３及びＳ１４０４を実行する。以下、１つの自動車１１０を例に取り、その自動車１１０を、図１４の説明において「対象自動車１１０」と言う。

　Ｓ１４０３は、対象自動車１１０の移動履歴に関連付けられている全ての通過点の各々について行われる。すなわち、プログラム６１０は、（ｑ１）及び（ｑ２）のうちの少なくとも一方を実行する。なお、下記において、第１所定値及び第２所定値は、同じ値（閾値）であってもよいし、異なる値であってもよい。
（ｑ１）１以上の第１の移動履歴が表す複数の通過点である複数の第１通過点の各々について、類似目的地に到達する確率である第１確率が第１所定値以上となるか否かをその第１通過点を表す移動履歴を基に判断することで、複数の第１通過点のうち第１確率が第１所定値以上となる第１通過点である第１期待通過点を特定する。
（ｑ２）１以上の第２の移動履歴が表す複数の通過点である複数の第２通過点の各々について、目的地に到達する確率である第２確率が第２所定値以上となるか否かをその第２通過点を表す移動履歴を基に判断することで、複数の第２通過点のうち第２確率が第２所定値以上となる第２通過点である第２期待通過点を特定する。

　（ｑ１）の一例は、次の通りである。図１５の例によれば、１以上の第１の移動履歴は、移動履歴＃１～＃１１である。故に、複数の第１通過点の一例が、通過点ｅ、ｈ及びｎである。対象自動車１１０が自動車ＩＤ「Ａｕ０１」の自動車の場合での通過点ｅ、ｈ及びｎの移動履歴の一例を、図１６に示す。すなわち、通過点ｅを表す移動履歴は、参照符号１６Ａが示す移動履歴＃１～＃１０であり、通過点ｈを表す移動履歴は、参照符号１６Ｂが示す移動履歴＃１１～＃１８であり、通過点ｎを表す移動履歴は、参照符号１６Ｃが示す移動履歴＃１９である。第１所定値＝１／２（５０％）とする。参照符号１６Ａによれば、通過点ｅを通過して類似目的地「Ａ店」に到達する第１確率は、７／１０、つまり、第１所定値以上である。このため、Ｓ１４０３において、通過点ｅは、第１期待通過点である。参照符号１６Ｂによれば、通過点ｈを通過して類似目的地「Ａ店」に到達する第１確率は、３／８、つまり、第１所定値未満である。このため、Ｓ１４０３において、通過点ｈは、第１期待通過点にはならない。参照符号１６Ｃによれば、通過点ｎを通過して類似目的地「Ａ店」に到達する第１確率は、１／１、つまり、第１所定値以上である。このため、Ｓ１４０３において、通過点ｎは、第１期待通過点である。

　Ｓ１４０３での（ｑ１）の一例は、上記の通りである。なお、Ｓ１４０３では、例えば、下記（１４０３－１）及び（１４０３－２）のうちの少なくとも１つが採用されてもよい。
（Ｓ１４０３－１）参照される移動履歴（例えば、第１確率の分母として参照される移動履歴）が、Ｓ１４０１で入力された他の条件（例えば天気や曜日等）を満たす移動履歴に絞り込まれる。例えば、他の条件として構成ＩＤ「ＧＣ１」が入力された場合、移動履歴＃１～＃１０から、構成ＩＤ「ＧＣ１」が関連付けられていない移動履歴＃５、＃８及び＃９は除かれる。このため、第１確率が、６／７になり、より向上することになる。このような条件追加が行われることで、例えば通過点ｈのように、第１確率が第１所定値未満となった通過点について、第１確率が第１所定値以上になることも期待できる。一方、逆に、このような条件追加により、到達点が類似目的地「Ａ店」ではなる移動履歴が多く間引かれることもあり得るので、第１確率が下がることもあり得る。
（Ｓ１４０３－２）Ｓ１４０２で抽出された移動履歴の数が所定数に満たない通過点の移動履歴はＳ１４０３の対象としない。これにより、移動履歴の数が比較的少ない通過点を第１期待通過点とすることから除外することができる。

　対象自動車１１０の移動履歴が表す各通過点についてＳ１４０３が行われた後、プログラム６１０は、Ｓ１４０３で特定された第１期待通過点及び第２期待通過点のうちの少なくとも１つを用いて、対象自動車１１０についての配信ルールを更新又は追加する（Ｓ１４０４）。Ｓ１４０４では、例えば、下記（Ｓ１４０１－１）～（Ｓ１４０４－５）のうちの少なくとも１つが採用されてよい。
（Ｓ１４０４－１）プログラム６１０は、対象自動車１１０の自動車ＩＤ（及び、例えばＳ１４０１で入力された構成ＩＤ等）と、トリガー位置とを含んだ配信ルール（レコード）を、提供管理テーブル５１２に追加する。「トリガー位置」とは、Ｓ１４０３で得られた通過点、つまり、推定された最適位置である。最適位置は、下記のうちの少なくとも１つ、
（＊）第１期待通過点及び第２期待通過点のうちの少なくとも１つ、
（＊）第１期待通過点のうち第１確率が最も高い第１期待通過点、
（＊）第２期待通過点のうち第２確率が最も高い第２期待通過点、
（＊）最も高い第１確率と最も高い第２確率のうちの高い確率に対応した通過点、
である。
（Ｓ１４０４－２）プログラム６１０は、対象自動車１１０の自動車ＩＤ（及び、例えばＳ１４０１で入力された構成ＩＤ等）を含んだ配信ルール（レコード）における位置を、上記推定された最適位置に更新する。
（Ｓ１４０４－３）プログラム６１０は、Ｓ１４０４－１及びＳ１４０４－２のうちの少なくとも１つで対象とされた配信ルールである対象配信ルールに管理者指定の条件を追加すること、及び、対象配信ルール中の条件を、管理者指定の条件に更新することのうちの少なくとも１つを実行する。
（Ｓ１４０４－４）対象配信ルールにおけるInfoIDは、Ｓ１４０１で入力された目的地と一致した「目的地」（情報管理テーブル６１３における「目的地」）に対応する少なくとも１つのInfoIDである。
（Ｓ１４０４－５）対象配信ルールにおける時間帯（トリガー）は、提供対象の提供期間中に最適位置付近にいる自動車にその提供対象が提供されるような時間帯、例えば「ANY」である。

　Ｓ１４０４－１及びＳ１４０４－２のうちの少なくとも１つにより、追加された又は更新された配信ルールに関連付けられている提供対象（配信対象）が、その提供対象の提供期間において最適位置から所定範囲内にいる対象自動車（例えば最適位置に近づいていて最適位置から所定範囲内に入った対象自動車）１１０に提供される。

　以上が、最適位置推定処理の一例である。

　なお、本実施形態では、配信ルールに自動車ＩＤが関連付けられるが、関連付けられる自動車ＩＤの値は「ANY」、すなわち、提供対象がいずれの自動車に提供されてもよい設定がされてもよい。この場合、その提供対象について、最適位置は、複数の自動車についての複数の通過点の各々について、第１確率は、複数の自動車についての複数の第１確率に基づく値（例えば、平均値、最大値又は最小値）であってもよいし、第２確率は、複数の自動車についての複数の第２確率に基づく値（例えば、平均値、最大値又は最小値）であってもよい。

　また、上述の説明では、（ｑ１）を例に取ったが、（ｑ２）についても、同様の処理が可能である。（ｑ２）については、（ｑ１）と同様の処理に加えて又は代えて、例えば次の処理が実行されてもよい。プログラム６１０は、目的地「Ｂ店」の第２期待通過点として通過点ｎを特定したとする。プログラム６１０は、第２期待通過点ｎを表す移動履歴のうち、第２期待通過点ｎを通過して類似目的地「Ａ店」に到達した移動履歴の自動車１１０を特定する。プログラム６１０は、配信ルールとして、その特定された自動車１１０の自動車ＩＤと、最適位置（トリガー位置）として通過点ｎとを含んだ配信ルールを提供管理テーブル５１２に設定する。これにより、目的地「Ｂ店」に到達する傾向の高い通過点ｎを通過する自動車１１０のうち類似目的地「Ａ店」に到達する傾向のある自動車を「Ａ店」に代えて「Ｂ店」に到達させる可能性を高めることができる。

　さて、次に、提供対象の提供の効果を測定する処理である効果測定処理を説明する。

　本実施形態では、効果測定処理として、効果測定処理（ミクロ）と効果測定処理（マクロ）とがある。

　効果測定処理（ミクロ）とは、提供対象（情報）の提供の効果をミクロ視点で測定する処理である。「ミクロ視点の効果測定」とは、複数の自動車１１０のうちの指定された一の自動車１１０の移動履歴を参照した効果測定である（自動車ＩＤの指定のように自動車１１０が個別に指定される）。

　一方、効果測定処理（マクロ）とは、提供対象（情報）の提供の効果をマクロ視点で測定する処理である。「マクロ視点の効果測定」とは、複数の自動車１１０の移動履歴を参照した効果測定である（自動車１１０の属性に関しての条件指定によって自動車１１０が絞り込まれることがあっても、自動車ＩＤの指定のように自動車１１０が個別には指定されない）。

　以下、効果測定処理（ミクロ）と効果測定処理（マクロ）の各々を説明する。

　図１７は、効果測定処理（ミクロ）の一例を示す。

　効果測定プログラム６１１（以下、プログラム６１１）は、自動車ＩＤ及びInfoIDの入力を入力部６０４経由で管理者から受け付ける（Ｓ１７０１）。プログラム６１１は、オプションとして、他の条件（自動車ＩＤ及びInfoID以外の１以上の条件）の入力も受け付けてもよい。他の条件として、例えば、構成ＩＤ（搭乗者グループ構成のＩＤ）、類似目的地ＩＤ、期間に関する条件、及び、曜日に関する条件のうちの少なくとも１つを採用し得る。

　プログラム６１１は、対象自動車１１０（Ｓ１７０１で入力された自動車ＩＤに対応した自動車１１０）についての移動履歴を、自動車状況管理テーブル６１２（又は４１５）を基に抽出する（Ｓ１７０２）。ここで抽出される移動履歴は、対象情報（InfoIDから識別される提供対象）に関わる移動履歴であって、対象提供前履歴、対象提供中履歴及び対象提供後履歴である。

　「対象情報に関わる移動履歴」とは、下記の通りである。
（＊）対象情報が、配信される情報の場合、「対象情報に関わる移動履歴」とは、対象情報のInfoIDが関連付けられている移動履歴である。
（＊）対象情報が、設置物が表す情報の場合、「対象情報に関わる移動履歴」とは、対象情報InfoIDが関連付けられている影響範囲に含まれる位置が関連付けられている移動履歴である。

　「対象提供前履歴」とは、提供前期間に属することを含んだ１以上の条件である１以上の提供前条件を満たす移動履歴である。「提供前期間に属する移動履歴」とは、関連付けられている時刻が提供前期間に属する移動履歴である。「提供前期間」とは、提供期間より前の所定期間（例えば、提供期間の開始日より前３０日の期間）である。

　「対象提供中履歴」とは、提供期間に属することを含んだ１以上の条件である１以上の提供中条件を満たす移動履歴である。「提供期間に属する移動履歴」とは、関連付けられている時刻が提供期間に属する移動履歴である。

　「対象提供後履歴」とは、提供後期間に属することを含んだ１以上の条件である１以上の提供後条件を満たす移動履歴である。「提供後期間に属する移動履歴」とは、関連付けられている時刻が提供後期間に属する移動履歴である。「提供後期間」とは、提供期間より前の所定期間（例えば、提供期間の終了日より後３０日の期間）である。

　Ｓ１７０２で抽出された移動履歴の一例を図１８に示す。この例によれば、対象自動車１１０（自動車ＩＤ「Ａｕ０１」の自動車１１０）について、参照符号１８Ａが示す対象提供前履歴＃１～＃６と、参照符号１８Ｂが示す対象提供中履歴＃７～＃１６と、参照符号１８Ｃが示す対象提供後履歴＃１７～＃２０とがある。図１８の例によれば、２０１５年２月が提供前期間であり、２０１５年３月が提供期間であり、２０１５年４月が提供後期間である。また、図１５及び図１６の例と同様、対象情報の目的地はＢ店である。

　プログラム６１１は、Ｓ１７０３を実行する。Ｓ１７０３において、プログラム６１１は、対象提供前履歴（＃１～＃６）を基に、提供前期間に目的地「Ｂ店」に到達した割合である提供前到達割合（０％＝０／６）を算出する。また、プログラム６１１は、対象提供中履歴（＃７～＃１６）を基に、提供期間に目的地「Ｂ店」に到達した割合である提供中到達割合（７０％＝７／１０）を算出する。また、プログラム６１１は、対象提供後履歴（＃１７～＃２０）を基に、提供後期間に目的地「Ｂ店」に到達した割合である提供後到達割合（２５％＝１／４）を算出する。「目的地「Ｂ店」に到達した」とは、「対象情報の提供の目的とする行動が得られた」の一例である。

　プログラム６１１は、Ｓ１７０３の結果に基づく測定結果画面を表示する（Ｓ１７０４）。画面の表示は、例えば、画面の表示用情報を出力部６０５に表示することであってもよいし、その表示用情報を通信部６０２を返して遠隔の計算機（例えば管理者のクライアント計算機）に送信することであってもよい。その画面の一例を、図１９に示す。測定結果画面１９００は、測定結果エリア１９１０と、条件入力エリア１９３０と、切替えボタン１９０１と、絞込みボタン１９０２とを有する。

　測定結果エリア１９１０には、提供中到達回数／割合、提供前到達回数／割合、提供後到達回数／割合、及び、新規誘導成否が表示される。「提供中到達回数／割合」は、対象提供中履歴（＃７～＃１６）から特定される到達回数（７回）と上記算出された提供中到達割合（７０％）とのうちの少なくとも１つである。「提供前到達回数／割合」は、対象提供前履歴（＃１～＃６）から特定される到達回数（０回）と上記算出された提供中到達割合（０％）とのうちの少なくとも１つである。「提供後到達回数／割合」は、対象提供後履歴（＃１７～＃２０）から特定される到達回数（１回）と上記算出された提供後到達割合（２５％）とのうちの少なくとも１つである。「新規誘導成否」は、提供前期間は到達回数０回であった自動車を提供期間に少なくとも所定回数（例えば１回）目的地に到達させることである新規誘導に成功したか否かを表す。「新規誘導成否」が“成功”の場合、対象自動車１１０が目的地に到達した回数（７回）も表示されてよい。

　測定結果エリア１９１０には、詳細エリア１９２０がある。詳細エリア１９２０には、Ｓ１７０２及びＳ１７０３のうちの少なくとも１つのステップに関しての詳細を表す情報が表示される。詳細エリア１９２０には、例えば、図１８に示した移動履歴の少なくとも一部が一覧表示されてよいし、提供中到達回数／割合、提供前到達回数／割合及び提供後到達回数／割合のグラフが表示されてもよい。

　条件入力エリア１９３０には、移動履歴についての１以上の条件の入力を受け付けるＵＩが表示される。ＵＩとしては、プルダウンメニュー、テキストボックス、チェックマーク、ラジオボタン等を採用可能である。入力可能な条件としては、例えば、構成ＩＤ（搭乗者グループ構成のＩＤ）、時間帯及び曜日のうちの少なくとも１つでよい。

　絞込みボタン１９０２は、ミクロ視点での到達割合の算出のために参照される移動履歴を絞り込むためのボタンである。条件入力エリア１９３０に条件が入力されて絞込みボタン１９０２が押された場合、プログラム６１１は、図１７の破線矢印で示すように、Ｓ１７０２で抽出された移動履歴のうち、入力された条件を更に満たす移動履歴を基に、Ｓ１７０３及びＳ１７０４を再度実行する。

　切替えボタン１９０１は、ミクロ視点の測定結果画面１９００をマクロ視点の測定結果画面に切り替えるためのＵＩ（ユーザインターフェース）の一例である。条件入力エリア１９３０に条件が入力されて切替えボタン１９０１が押された場合（図１７のＳ１７０５：Ｙｅｓ）、プログラム６１１は、効果測定処理（マクロ）を実行して、マクロ視点の測定結果画面を表示する。なお、効果測定処理（マクロ）は、図１７に示したように、効果測定処理（ミクロ）から呼び出されて行われる処理であってもよいし、効果測定処理（ミクロ）に依存することなく開始される処理であってもよい。

　図２０は、効果測定処理（ミクロ）の一例を示す。

　プログラム６１１は、InfoIDの入力を入力部６０４経由で管理者から受け付ける（Ｓ２００１）。プログラム６１１は、オプションとして、他の条件（InfoID以外の１以上の条件）の入力も受け付けてもよい。他の条件として、例えば、構成ＩＤ（搭乗者グループ構成のＩＤ）、類似目的地ＩＤ、期間に関する条件、及び、曜日に関する条件のうちの少なくとも１つを採用し得る。

　プログラム６１１は、複数の自動車１１０についての移動履歴を、自動車状況管理テーブル６１２（又は４１５）を基に抽出する（Ｓ２００２）。ここで抽出される移動履歴は、対象情報（InfoIDから識別される提供対象）に関わる移動履歴であって、対象提供前履歴、対象提供中履歴及び対象提供後履歴である。「対象情報に関わる移動履歴」、「対象提供前履歴」、「対象提供中履歴」及び「対象提供後履歴」の意味は、前述の通りである。

　プログラム６１１は、Ｓ２００２で抽出された対象提供前履歴を基に、マクロ視点での提供前到達割合を算出し、Ｓ２００２で抽出された対象提供中履歴を基に、マクロ視点での提供中到達割合を算出し、Ｓ２００２で抽出された対象提供後履歴を基に、マクロ視点での提供後到達割合を算出する（Ｓ２００３）。なお、Ｓ２００３では、プログラム６１１は、Ｓ２００２で抽出された移動履歴に関わる各自動車について、Ｓ１７０３と同様の処理、ミクロ視点での提供前到達割合（及び到達回数）、ミクロ視点での提供中到達割合（及び到達回数）、及び、ミクロ視点での提供後到達割合（及び到達回数）を算出し、算出結果を記憶部６０３に格納しておいてもよい。プログラム６１１は、各自動車の提供前到達割合（及び到達回数）、提供中到達割合（及び到達回数）、及び、提供後到達割合（及び到達回数）をそれぞれ用いて、マクロ視点での提供前到達割合（及び到達回数）、提供中到達割合（及び到達回数）、及び、提供後到達割合（及び到達回数）を算出してもよい。ミクロ視点の到達割合（到達回数）の算出でもマクロ視点での到達割合（到達回数）の算出でも参照される情報は、移動履歴という点で同じあり、マクロ視点では、複数の自動車の移動履歴が抽出されるため、このような並行した処理が可能である。

　プログラム６１１は、Ｓ２００３の結果に基づく測定結果画面を表示する（Ｓ２００４）。その画面の一例を、図２１に示す。測定結果画面２１００には、棒グラフ２１１０と、条件入力エリア２１２０と、絞込みボタン２１０２と、切替えボタン２１０１とが表示される。

　棒グラフ２１１０は、横軸が、時間軸であり、縦軸が、到達割合（及び非到達割合）である。棒グラフ２１１０には、マクロ視点での算出された提供前到達割合、提供中到達割合及び提供後到達割合をそれぞれ表すグラフ要素（棒状の要素）が表示される。また、棒グラフ２１１０には、図２１に示すように、提供前期間、提供期間及び提供後期間の各々について、到達割合のグラフ要素（棒状の要素）の隣に、非到達割合（１００％－到達割合の値）のグラフ要素が並べて表示されてもよい。また、測定結果画面２１００には、到達回数のグラフ要素（例えば棒状の要素）も表示されてもよい。また、測定結果画面２１００には、棒グラフに代えて又は加えて、測定結果画面１９００のように、提供中到達回数／割合、提供前到達回数／割合、提供後到達回数／割合、及び、新規誘導成否のうちの少なくとも１つや、検索ためのＵＩ等が表示されてもよい。

　条件入力エリア２１２０には、移動履歴についての１以上の条件の入力を受け付けるＵＩが表示される。ＵＩとしては、プルダウンメニュー、テキストボックス、チェックマーク、ラジオボタン等を採用可能である。入力可能な条件としては、例えば、自動車ＩＤ、構成ＩＤ（搭乗者グループ構成のＩＤ）、時間帯及び曜日のうちの少なくとも１つでよい。

　絞込みボタン２１０２は、マクロ視点での到達割合の算出のために参照される移動履歴を絞り込むためのボタンである。条件入力エリア２１２０に条件が入力されて絞込みボタン２１０２が押された場合、プログラム６１１は、図２０の破線矢印で示すように、Ｓ２１０２で抽出された移動履歴のうち、入力された条件を更に満たす移動履歴を基に、Ｓ２００３及びＳ２００４を再度実行する。

　切替えボタン２１０１は、マクロ視点の測定結果画面２１００をミクロ視点の測定結果画面に切り替えるためのＵＩの一例である。条件入力エリア２１２０に条件（少なくとも自動車ＩＤ）が入力されて切替えボタン２１０１が押された場合（図２１のＳ２１０５：Ｙｅｓ）、プログラム６１１は、効果測定処理（マクロ）を行うこと無しに、指定された自動車（入力された自動車ＩＤ）に対応する提供前到達割合（及び到達回数）、提供中到達割合（及び到達回数）、及び、提供後到達割合（及び到達回数）を記憶部６０３から読み出しその読み出された情報に基づくマクロ視点での測定結果画面（例えば画面１９００と同様の構成の画面）を表示する（Ｓ２００６）。マクロ視点の画面からミクロ視点の画面への切替え、及び、ミクロ視点の画面からマクロ視点の画面への切替えは、繰り返されてもよい。

　以上、本実施形態によれば、プッシュ型で提供された情報についてユーザから明示的なフィードバックの無い情報提供の効果を測定することができる。

　また、本実施形態によれば、情報を提供するトリガーとして効果的であると考えられる最適位置が推定され、その推定された最適位置が、情報提供のトリガーの１つとして設定される。これにより、情報提供の効果の向上が期待できる。

　そして、本実施形態によれば、その最適位置が設定された後の情報提供の効果を測定することができる。その測定の結果、推定された最適位置が設定された後の情報提供であっても到達割合が期待される割合に満たなければ、最適位置を推定するために参照される移動履歴を絞り込むための条件を調整する等により最適位置を変更する、或いは、提供対象の情報それ自体を変更する等を行うことができる。つまり、本実施形態によれば、情報分析技術を通じて情報提供技術を向上することが期待できる。

　以上、一実施形態を説明したが、本発明は、この実施形態に限定されるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。

　例えば、効果測定処理では、提供対象の提供の目的とする行動（つまり、提供対象の提供の成功）は、一例として、提供対象が提供された自動車１１０が目的地（提供対象の提供の目的とされる場所）に到達することであるが、別の一例として、提供対象が提供された自動車１１０が目的地に到達しないこと、であってもよい。例えば、目的地が、到達を回避する場所として定義された場所（例えば、渋滞している場所、又は、工事中の場所）の場合、自動車をそのような場所に到達させないことが、提供対象の提供の目的とする行動であってよい。

　例えば、効果測定処理（マクロ）及び効果測定処理（ミクロ）のうちの少なくとも１つでは、対象提供前履歴、対象提供中履歴及び対象提供後履歴のうち、少なくとも対象提供中履歴が参照され、少なくとも提供中到達割合が算出され出力されてもよい。対象提供前履歴、対象提供中履歴及び対象提供後履歴のうち対象提供中履歴のみが参照される場合、例えば、効果測定プログラム６１１は、提供期間を２以上のサブ期間に区切り、サブ期間毎に到達割合を算出し、２以上のサブ期間にそれぞれ対応した２以上の到達割合を出力してよい。これにより、提供期間中における到達割合の変化（例えば、提供期間において、開始の頃は効果が低いがその後効果が高くなっていくことを表す変化）がわかり、それは、情報提供の効果の測定の一例に該当する。この一変形例によれば、例えば下記のような表現か考えられる。
情報分析部は、それぞれがプッシュ型で情報が提供される提供先である複数の提供先のうちの少なくとも一部の提供先について、
（Ａ）前記少なくとも一部の提供先の行動履歴のうち、それぞれが（ｘ１）を満たす行動履歴である１以上の第１履歴と、それぞれが（ｘ２）を満たす行動履歴である１以上の第２履歴とを参照し、
（ｘ１）第１期間に属することを含んだ１以上の条件を満たす行動履歴、
（ｘ２）第２期間（前記第１期間より後の期間であり、対象情報の提供期間のうちの少なくとも一部の期間）に属することを含んだ１以上の条件を満たす行動履歴、
（Ｂ）前記１以上の第１履歴を基に、前記対象情報の提供の目的とする行動が前記第１期間に得られた割合である第１成功割合を算出し、且つ、前記１以上の第２履歴を基に、前記対象情報の提供の目的とする行動が前記第２期間に得られた割合である第２成功割合を算出し、
（Ｃ）前記第１成功割合と前記第２成功割合とを出力する。

　また、例えば、上述の説明において、「自動車１１０」は、「移動体」に読み替えられてもよい。本発明は、自動車１１０に限らず、自動車１１０以外の移動体にも適用することが期待できる。すなわち、複数の移動体の各々は、情報提供デバイスを所持するユーザ、ユーザが所持する情報提供デバイス、乗り物（例えば、自動車又はその他の乗り物）、乗り物に搭載された情報提供デバイス、及び、乗り物の少なくとも１人の搭乗者が所持する情報提供デバイス、のうちの少なくとも１つでよい。また、複数の移動体の各々が提供先の一例である。

　また、例えば、推定された最適位置は、行動傾向が変化するポイントである行動変化ポイントの一例である。行動変化ポイントは、位置以外のポイント、例えば、時刻であってもよいし、行動内容であってもよい。このような行動変化ポイントは、複数の提供先から収集され蓄積された情報を分析することにより得られる複数の行動履歴を情報分析部（一例が効果測定サーバ１０３）が分析することにより特定される。特定された行動変化ポイントが、情報分析部により、配信対象の配信のトリガー（配信対象の配信ルールに関連付けられるトリガー）の１つとされてよい。情報配信部（一例が情報配信サーバ１０２）が、配信対象の提供期間において、行動変化ポイントが検出された提供先（例えば、最近の行動履歴から行動変化ポイントを行うと推定された又は行ったと検出された提供先）に対して、配信対象を配信する。

１００：情報分析システム

Claims (15)

1. 　それぞれがプッシュ型で情報が提供される提供先である複数の提供先の少なくとも一部の提供先の行動履歴が格納される記憶部と、
   　前記記憶部に接続され１以上のプロセッサを含んだプロセッサ部と
   を備え、
   　前記プロセッサ部が、前記少なくとも一部の提供先について、
   　　（Ａ）前記少なくとも一部の提供先の複数の行動履歴のうち、それぞれが（ｘ１）を満たす行動履歴である１以上の対象提供前履歴と、それぞれが（ｘ２）を満たす行動履歴である１以上の対象提供中履歴とを参照し、
   　　　　（ｘ１）対象情報の提供期間より前の所定期間である提供前期間に属することを含んだ１以上の条件である１以上の提供前条件を満たす行動履歴、
   　　　　（ｘ２）前記対象情報の提供期間に属することを含んだ１以上の条件である１以上の提供中条件を満たす行動履歴、
   　　（Ｂ）前記１以上の対象提供前履歴を基に、前記対象情報の提供の目的とする行動が前記提供前期間に得られた割合である提供前成功割合を算出し、且つ、前記１以上の対象提供中履歴を基に、前記対象情報の提供の目的とする行動が前記提供期間に得られた割合である提供中成功割合を算出し、
   　　（Ｃ）前記提供前成功割合と前記提供中成功割合とを表示する、
   情報分析システム。
2. 　前記複数の提供先は、複数の移動体であり、
   　前記少なくとも一部の提供先の各々についての行動履歴には、その移動体について収集された位置とその位置での時刻とを表す情報が関連付けられており、
   　前記対象情報の提供の目的とする行動とは、前記対象情報の提供の目的とされる場所に前記対象情報が提供された移動体が到達すること、又は、前記対象情報の提供の目的とされる場所に前記対象情報が提供された移動体が到達しないこと、である、
   請求項１記載の情報分析システム。
3. 　前記プロセッサ部が、前記複数の移動体のうちの少なくとも１つの移動体について、
   　　（Ｐ）それぞれが（ｙ１）を満たす行動履歴である１以上の第１の行動履歴と、それぞれが（ｙ２）を満たす行動履歴である１以上の第２の行動履歴とのうちの少なくとも一方を参照し、
   　　　　（ｙ１）第１の場所に移動体が到達したことを含んだ１以上の第１条件を満たす行動履歴、
   　　　　（ｙ２）第２の場所に移動体が到達したことを含んだ１以上の第２条件を満たす行動履歴、
   　　（Ｑ）（ｑ１）及び（ｑ２）のうちの少なくとも一方を実行し、
   　　　　（ｑ１）前記１以上の第１の行動履歴が表す複数の通過点である複数の第１通過点の各々について、前記第１の場所に到達する確率である第１確率が第１所定値以上となるか否かをその第１通過点を表す行動履歴を基に判断することで、前記複数の第１通過点のうち前記第１確率が前記第１所定値以上となる第１通過点である第１期待通過点を特定する、
   　　　　（ｑ２）前記１以上の第２の行動履歴が表す複数の通過点である複数の第２通過点の各々について、前記第２の場所に到達する確率である第２確率が第２所定値以上となるか否かをその第２通過点を表す行動履歴を基に判断することで、前記複数の第２通過点のうち前記第２確率が前記第２所定値以上となる第２通過点である第２期待通過点を特定する、
   　前記第１の場所は、第２の場所と比較される場所であり、
   　前記第２の場所は、前記対象情報の提供の目的とされる場所であり、
   　前記プロセッサ部は、前記対象情報について設定された提供ルールに従い前記対象情報を提供し、
   　前記対象情報についての少なくとも１つの提供ルールが、前記特定された第１期待通過点と前記特定された第２期待通過点とのうちの少なくとも１つである最適位置から所定範囲内に前記提供期間にいる移動体に前記対象情報を提供することである、
   請求項２記載の情報分析システム。
4. 　前記プロセッサ部が、前記特定された第２期待通過点を表す行動履歴のうち、前記特定された第２期待通過点を通過して前記第１の場所に到達した行動履歴の移動体を特定し、
   　前記少なくとも１つの提供ルールが、前記最適位置から前記所定範囲内に前記提供期間にいる移動体であって前記特定された移動体に前記対象情報を提供することである、
   請求項３記載の情報分析システム。
5. 　前記複数の移動体の各々は、自動車であり、
   　前記２以上の第１条件のうちの１つが、自動車の搭乗者グループの構成である搭乗者グループ構成に関する条件であり、
   　搭乗者グループ構成は、その搭乗者グループ構成に属する搭乗者のグループと、その搭乗者グループに属する搭乗者の各々の座席位置で定義されている、
   請求項３記載の情報分析システム。
6. 　前記プロセッサ部が、前記第１の行動履歴に関する条件と前記第２の行動履歴に関する条件とのうちの少なくとも１つを追加する、
   請求項３記載の情報分析システム。
7. 　前記複数の移動体の各々は、自動車であり、
   　前記１以上の提供前条件のうちの１つ、及び、前記１以上の提供中条件のうちの１つの各々が、自動車の搭乗者グループの構成である搭乗者グループ構成に関する条件であり、
   　搭乗者グループ構成は、その搭乗者グループ構成に属する搭乗者のグループと、その搭乗者グループに属する搭乗者の各々の座席位置で定義されている、
   　前記複数の自動車の少なくとも１つについての行動履歴には、その自動車の搭乗者グループ構成を表す情報が関連付けられている、
   請求項２記載の情報分析システム。
8. 　前記複数の自動車の少なくとも１つが、複数種類のセンサを含む複数のセンサを有しており、
   　前記プロセッサ部が、前記複数の自動車の少なくとも１つについて、その自動車の複数のセンサのうちの少なくとも一部のセンサの検出結果を含んだデータである検出結果データに基づいて搭乗者グループ構成を推定し、その推定された搭乗者グループ構成を表す情報を、その自動車の行動履歴に関連付ける、
   請求項７記載の情報分析システム。
9. 　前記対象情報は、設置された物理的な物である設置物が表す情報であり、
   　プッシュ型での前記対象情報の提供は、前記物の設置であり、
   　前記１以上の提供前条件のうちの１つ、及び、前記１以上の提供中条件のうちの１つは、それぞれ、前記設置物が影響すると定義された１以上の地点のうちのいずれかを通過することである、
   請求項２記載の情報分析システム。
10. 　前記複数の移動体の各々は、情報提供デバイスを所持するユーザ、ユーザが所持する情報提供デバイス、自動車、自動車に搭載された情報提供デバイス、及び、自動車の少なくとも１人の搭乗者が所持する情報提供デバイス、のうちの少なくとも１つである、
    請求項２記載の情報分析システム。
11. 　前記プロセッサ部が、
    　　（Ａ）において、それぞれが（ｘ３）を満たす行動履歴である１以上の提供期間後履歴を参照し、
    　　　　（ｘ３）前記対象情報の提供開始後の所定期間である提供後期間に属することを含んだ１以上の条件である１以上の提供後条件を満たす行動履歴、
    　　（Ｂ）において、前記１以上の提供期間後履歴を基に、前記対象情報の提供の目的とする行動が前記提供後期間に得られた割合である提供後成功割合を算出し、
    　　（Ｃ）において、前記提供前成功割合及び前記提供中成功割合の他に前記提供後成功割合を表示する、
    請求項１記載の情報分析システム。
12. 　前記プロセッサ部が、
    　　前記複数の提供先のうちの各一部の提供先について（Ａ）及び（Ｂ）を実行し、
    　　（Ｃ）において、前記複数の提供先について前記提供前成功割合と前記提供中成功割合とを表示し、
    　　（Ｄ）一部の提供先の指定を受け付け、
    　　（Ｅ）算出済の前記提供前成功割合と前記提供中成功割合のうち、前記指定された一部の提供先についての前記提供前成功割合と前記提供中成功割合を表示する、
    請求項１記載の情報分析システム。
13. 　前記プロセッサ部が、前記少なくとも一部の提供先の行動履歴を参照することで、行動傾向が変化するポイントである行動変化ポイントを特定し、
    　前記プロセッサ部は、前記対象情報について設定された提供ルールに従い前記対象情報を提供し、
    　前記対象情報についての少なくとも１つの提供ルールが、前記特定された行動変化ポイントに従い前記提供期間に前記対象情報を提供することである、
    請求項１記載の情報分析システム。
14. 　前記プロセッサ部が、前記提供期間において、
    　　前記複数の移動体の各々の位置を表す位置データを含んだ情報を収集し、
    　　前記収集された情報に基づき得られた行動履歴を基に、前記最適位置から所定範囲内にいる移動体を特定し、
    　　前記特定した移動体に対して前記対象情報を提供し、
    　前記プロセッサ部が、前記提供期間において又は前記提供期間後に、（Ａ）乃至（Ｃ）を実行する、
    請求項３記載の情報分析システム。
15. 　それぞれがプッシュ型で情報が提供される提供先である複数の提供先のうちの少なくとも一部の提供先について、
    　　（Ａ）前記少なくとも一部の提供先の行動履歴のうち、それぞれが（ｘ１）を満たす行動履歴である１以上の対象提供前履歴と、それぞれが（ｘ２）を満たす行動履歴である１以上の対象提供中履歴とを参照し、
    　　　　（ｘ１）対象情報の提供前の所定期間である提供前期間に属することを含んだ１以上の条件である１以上の提供前条件を満たす行動履歴、
    　　　　（ｘ２）前記対象情報の提供期間に属することを含んだ１以上の条件である１以上の提供中条件を満たす行動履歴、
    　　（Ｂ）前記１以上の対象提供前履歴を基に、前記対象情報の提供の目的とする行動が前記提供前期間に得られた割合である提供前成功割合を算出し、且つ、前記１以上の対象提供中履歴を基に、前記対象情報の提供の目的とする行動が前記提供期間に得られた割合である提供中成功割合を算出し、
    　　（Ｃ）前記提供前成功割合と前記提供中成功割合とを出力する、
    情報分析方法。

Images