JP2020053053A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信をより効率よく行うことができるようにすること。また、複数のツールを使用するうえで煩雑になる操作手順や進捗管理を１つに集約することで効率化を図ること。【解決手段】所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信の支援を行う情報処理装置において、取得部１０１は、前記所定の属性に基づいて、前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報を取得する。分析部１０３は、取得部１０１により取得された第１情報の分析を行う。抽出部１０４は、分析部１０３による分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する。これにより、上記の課題を解決する。【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

従来より、インターネット上のＷｅｂサイトを閲覧するユーザや、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を利用するユーザをターゲットとする広告を行うための技術は存在する（例えば、特許文献１及び２参照）。

特開２０１４−１５４０１３号公報 特開２０１８−０４１４６２号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術では、ユーザの興味に対応させた内容の広告を行うに過ぎないため、ユーザの属性（例えば年収や資産等）に対応させた内容の広告を行うことはできない。また、特許文献２に記載された技術では、特定のチャットルームにユーザがログインするという積極的な行動を起こさない限り、当該ユーザをターゲットとする広告の配信を行うことはできない。
このようなことから、インターネットを利用した広告の分野では、所定の属性（例えば共通の属性）を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を、従来よりも効率よく行いたいとする要望がある。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を効率よく行うことができるようにすることを目的とする。またさらに、複数のツールを使用するうえで煩雑になる操作手順や進捗管理を１つに集約することで効率化を図ることを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信の支援を行う情報処理装置であって、
前記所定の属性に基づいて、前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第１情報の分析を行う分析手段と、
前記分析手段による分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する抽出手段と、
を備える。

本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムは、上述の本発明の一態様の情報処理装置に対応する処理方法及びプログラムである。

本発明によれば、所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を効率よく行うことができる。また、複数のツールを使用するうえで煩雑になる操作手順や進捗管理を１つに集約することで効率化を図ることができる。

本発明の情報処理装置の第１実施形態に係るサーバを含む、情報処理システムにより実現可能な本サービスの概要を示す図である。 ＩＰアドレスターゲティングの概要を示す図である。 富裕層マーケティング支援サービスの概要を示す図である。 位置情報ターゲティングの概要を示す図である。 本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバを含む、情報処理システムの構成を示す図である。 図５に示す情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図６のサーバを含む情報処理システムの機能的構成のうち、ターゲティング処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。 図４の位置情報ターゲティングの具体例を示す図である。 図１のデータマーケットプレイスにより提供される抽出根拠情報の具体例を示す図である。 図１のデータマーケットプレイスにより提供される抽出根拠情報のうち、クレジットカード会社、ショッピングモール提供会社、及び情報提供Ｗｅｂサイトより提供される情報の具体例を示す図である。 不動産販売業を営む広告主が、各ターゲット層にマンション購入の広告を配信する際の流れを示す図である。 富裕層マーケティング支援サービスのセグメントの具体例を示す図である。 リクルートコンシェルジュサービスのセグメントの具体例を示す図である。 本発明の情報処理装置の第２実施形態に係るサーバを含む、情報処理システムにより実現可能な本サービスの概要を示す図である。

[第１実施形態]
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。

まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理装置が適用される情報処理システム（後述する図６参照）の適用対象となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）の概要について説明する。

図１は、本発明の情報処理装置の第１実施形態に係るサーバを含む、情報処理システムにより実現可能な本サービスの概要を示す図である。

本サービスは、サービス提供者から広告主に対して提供されるサービスの一例である。「広告主」とは、ターゲットとなる層（以下、「ターゲット層」と呼ぶ）に対し広告の配信を行う者をいう。
広告主は、本サービスを利用することで、ターゲット層に対して適切に広告の配信を行うことができる。さらに、広告主は、ターゲット層を抽出するための根拠となる情報（以下、「抽出根拠情報」と呼ぶ）を取得して、各種の分析、活用、広告掲載、管理、及び集計を行うことができる。
ここで、「ターゲット層を抽出」とは、「ターゲット層」に対して広告の配信が可能になる情報（例えばメールアドレス、そのターゲット層が閲覧しているＷｅｂサイト等に広告を表示（露出）させるための情報等）を抽出することをいう。ただし、ターゲット層に属する各個人の氏名や住所等の個人情報は抽出されない。

具体的には例えば、本サービスでは、広告主毎に次のような処理が行われる。即ち、抽出根拠情報に基づいて、広告の配信先として、より適切となるターゲット層の抽出が行われる。そして、抽出されたターゲット層に対して配信されるものとしてより適切な広告が生成される。
抽出根拠情報は、サービス提供者の提携先である１以上の情報提供者から提供される情報であり、図１の破線内に示されている。抽出根拠情報には、ＩＰアドレス分析ツールにより得られるＩＰアドレスの情報と、エリアマーケティング情報と、データマーケットプレイスから得られる情報と、広告主に関する情報（以下、「広告主情報」と呼ぶ）と、企業に関する情報（以下、「企業情報」と呼ぶ）とが含まれる。

情報提供者から提供される抽出根拠情報のうちＩＰアドレスの情報は、ＩＰアドレス分析ツールから得られる。このＩＰアドレス分析ツールは、後述する分析・集計ツールの一例であり、ＩＰアドレスターゲティングに用いられるツールである。
「ＩＰアドレスターゲティング」とは、本サービスを提供するサーバにアクセスしてきた端末に振られているＩＰアドレスから、その端末が接続されているＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）やＷｉＦｉ等を提供する企業等を特定し、その企業等が属するターゲット層を抽出するサービスである。なお、ＩＰアドレス分析ツールの具体的内容については、図２を参照して後述する。

情報提供者から提供される抽出根拠情報のうち、エリアマーケティング情報は、居住エリア毎のマーケティング情報である。エリアマーケティング情報には、国勢調査結果、購買行動を示す情報、年収階級別推計世帯数等に関する情報等が含まれる。
具体的には、国勢調査結果には、居住エリア毎の、人口、年齢、配偶者の有無、居住年数、世帯構成、世帯の種類、子供の有無、世帯人数、教育施設数、及び最終学歴の夫々に関する情報等が含まれる。
また、購買行動を示す情報には、ダイレクトマーケティングサービス企業により提供される情報、メールオーダーの利用状況、高級ブランド品の購入の傾向等が含まれる。
また、年収階級別推計世帯数等に関する情報には、年収３００万円未満乃至１０００万円以上の５階級からなる情報が含まれる。なお、年収階級別推計世帯数等に関する情報は、国勢調査結果、及び住宅・土地統計調査に基づいて推計される情報である。
エリアマーケティング情報は、例えば富裕層の多い地域であるとか、築２０年以上の戸建てが〇％以上ある地域といった情報が生成される際の根拠情報となる。

情報提供者から提供される抽出根拠情報のうち、データマーケットプレイスから得られる情報は、企業間で共有する情報（以下、「企業間アライアンス情報」と呼ぶ）、及び各種の統計情報である。
具体的には例えば、企業間アライアンス情報には、ポイントカード事業者と加盟店との間で共有される情報、ＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトと出店者との間で共有される情報、共同開発のために共有される情報等が含まれる。各種の統計情報には、例えば調査会社が保有する人口統計学的な属性（例えば性別、年齢、居住地域、所得、職業等）に関する情報（デモグラフィック情報）、国勢調査結果等の統計情報、消費動向情報、位置情報等の情報が含まれる。なお、企業間アライアンス情報の具体例については、図９乃至図１１を参照して後述する。

情報提供者から提供される抽出根拠情報のうち、広告主・企業情報は、広告主に関する情報、及び企業情報である。広告主・企業情報には、例えば個人情報、広告配信結果、Ｗｅｂ行動履歴、アンケート回答結果等が含まれる。

このように、本サービスでは、情報提供者により提供される信頼性の高い抽出根拠情報が利用されるので、広告主のニーズに沿ったターゲットの抽出や、精度の高いソリューションの提供を実現させることができる。その結果、サービス提供者は、広告主を満足させるサービスを提供することができる。

本サービスは、「プライベートＤＭＰ（Ｄａｔａ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｌａｔｆｏｒｍ）」及び「ＣＤＰ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｄａｔａ ｐｌａｔｆｏｒｍ）」と、「管理ツール」と、「分析・集計ツール」とで構成されている。なお、「プライベートＤＭＰ」及び「ＣＤＰ」と、「管理ツール」と、「分析・集計ツール」とは、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）によって連携している。

「プライベートＤＭＰ」及び「ＣＤＰ」は、取得した抽出根拠情報を管理するためのプラットフォームである。

「管理ツール」は、本サービスを提供するサービス提供者の業務に携わるスタッフの業務効率の向上、及び利便性の向上を図るために用いられるツールである。
具体的には、管理ツールは、各システム・ツールのＡＰＩやサーバ連携した内容を、例えばＧｏｏｇｌｅ Ｓｈｅｅｔｓに落とし込んで、管理項目を表示、入力、操作指示させる機能を搭載したものとすることができる。
即ち、管理ツールは、各システム・ツールのＡＰＩや、情報提供者から提供された抽出根拠情報を所定の表計算用ソフトウェア等に落とし込むことで、管理項目を表示、入力、操作指示を実行可能にする。
管理ツールによれば、サービス提供者側における、（１）各種設定、（２）分析、（３）進捗管理、（４）広告主（クライアント）に対する結果納品までのフローを一元管理することができる。
即ち、本サービスで実現させる広告配信機能と、広告運用状況の運用進捗管理、運用結果の分析を一か所に集約させる独自運用管理機能とを連携させることができるので、スタッフの利便性の向上、又は改善させることができる。
その結果、作業の簡素化、効率化を図ることができる。

「分析・集計ツール」は、抽出根拠情報に基づきターゲット層を抽出するために用いられるツールである。

「マーケティングソリューションツール」は、広告の掲載を行うためのツールである。「マーケティングソリューションツール」は、ターゲット層に対する広告の配信を行うためのプラットフォームであるＤＳＰ（Ｄｅｍａｎｄ−Ｓｉｄｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ）と、広告主開拓におけるマーケティング活動を可視化又は自動化するためのツールであるマーケティングオートメーションと、で構成される。
また、本サービスには、広告とともに写真（静止画像）や動画像を掲載するための専用のＷｅｂサイト（以下、「オリジナル動画像掲載ＷＥＢサイト」と呼ぶ）が設けられている。これにより、ターゲット層に対する広告配信だけではなく、ターゲット層に対し有益な情報を画像や動画を用いて訴求できるオリジナル動画像掲載ＷＥＢサイトもセットで提供することが可能となる。
即ち、本サービスは、ターゲット層に対する広告配信と、オリジナル動画像掲載ＷＥＢサイトの提供と、スタッフに対する管理ツールの提供とがセットとなったサービスである。

本サービスによれば、広告主の訴求ターゲット、ニーズに沿った広告、マーケティングソリューションの展開を実現させることができる。その結果、広告主の求めるＫＰＩ（重要業績評価指標）の達成、改善、及び向上に寄与させることができる。

次に、図２乃至図５を参照して、抽出根拠情報を用いてターゲット層を抽出する手法について説明する。
図２は、ＩＰアドレスターゲティングの概要を示す図である。

図２（Ａ）には、ＩＰアドレスターゲティングの流れが示されている。図２（Ａ）に示すように、企業等の端末から本サービスの利用者向けの専用のＷｅｂサイト（以下、「専用サイト」と呼ぶ）にアクセスすると（ステップＳＳ１）、その端末に振られているＩＰアドレスについての分析が直ちに開始される。そして、１以上のＩＰアドレスに関する情報（以下、「ＩＰアドレス情報」と呼ぶ）が記憶され管理されているデータベース（以下、「ＩＰアドレスＤＢ」と呼ぶ）に対し、ＩＰアドレスの照会が行われる（ステップＳＳ２）。ＩＰアドレスの照会が済むと、本サービスを提供するサーバにアクセスしてきた端末の接続先であるネットワーク（例えばＬＡＮ、ＷｉＦｉ）を有する企業が属するターゲット層の抽出が行われる（ステップＳＳ３）。ターゲット層が抽出されると、そのターゲット層に対する広告の配信が行われる（ステップＳＳ４）。
即ち、ＩＰアドレスターゲティングによれば、本サービスを提供するサーバへのアクセス元となる企業等のＩＰアドレスを特定することができるので、その企業の属性と共通点を有する様々な業種の企業、又は特定の企業等への広告の配信が可能となる。

図２（Ｂ）及び（Ｃ）には、ＩＰアドレスターゲティングが行われる場合のターゲティング層のセグメントの例が示されている。
「セグメント」とは、市場の中で属性（例えば年収や資産等）を共通にする層のことをいう。
即ち、ＩＰアドレスターゲティングが行われる場合のターゲティング層のセグメントとしては、例えば図２（Ｂ）に示すように、業種（大区分）、業種（中区分）、従業員規模、売上高規模、上場区分、回線種別、職種、役職・職位がある。また例えば図２（Ｃ）に示すように、上場区分、売上高、資本金、従業員数、業種分類がある。なお、セグメントの詳細は図２（Ｂ）及び（Ｃ）に示すとおりである。
このように、ＩＰアドレスターゲティングによれば、上場区分、売上高、資本金、従業員数規模、業種区分等でのセグメントが可能となる。その結果、企業情報や、職種や職位といったパーソナライズされたオーディエンスデータを活用した広告配信やレポーティングが可能となる。

図３は、富裕層マーケティング支援サービスの概要を示す図である。

本サービスによれば、抽出根拠情報を用いることで、富裕層をターゲット層として抽出することができる。
具体的には例えば、全国の生活者に関する情報（以下、「生活者情報」と呼ぶ）が記録されたデータベース（以下、「生活者ＤＢ」と呼ぶ）から、所定のロジックに基づいて抽出された資産１億円以上の者を富裕層と定義する。そして、富裕層に関する情報を富裕層ＤＢに記憶させて管理する。
富裕層ＤＢに記憶されている情報は、広告主情報に対するクレンジング及び名寄せがなされた情報として管理されている。また、富裕層ＤＢに記憶されている情報には、広告主プロファイリングの分析結果、デプスインタビュー調査の結果、ライフスタイル調査の結果や、カルテやイベントに関する情報が含まれる。
富裕層ＤＢに記憶された情報は、様々な業界において活用することができる。具体的には例えば、図３の左側に示すように、銀行、証券、百貨店、ブランド、旅行、不動産、エネルギー、ＥＣ（Ｅコマース）、呉服着物、メーカー、化粧品、航空会社、コンサルティング、鉄道、及び音楽等の業界で活用することができる。

図３の右側には、富裕層マーケティング支援サービスの具体例が示されている。「富裕層マーケティング支援サービス」とは、本サービスのうち、広告主の富裕層へのリーチを支援するサービスのことをいう。図３では、富裕層マーケティング支援サービスの一例として、富裕層に不動産のＷｅｂターゲティング広告を配信するケースが示されている。
富裕層ＤＢには、生活者ＤＢに記憶されている情報から抽出された富裕層に関する情報（以下、「富裕層情報」と呼ぶ）が記憶されて管理されている。ここで、配信条件として「東京２３区在住」、「３０〜５９歳」、及び「富裕層世帯率１５％以上のエリア」という条件設定がなされた場合には、その配信条件を満たす者（ターゲット）が抽出される。抽出結果としては、例えば配信条件を満たす者（ターゲット）のＩＰアドレス、郵便番号、住所等が広告主に提示される。

また、本サービスでは、富裕層ＤＢや生活者ＤＢに記憶された情報に基づいたターゲティング以外に、ターゲットの位置に関する情報に基づいたターゲティング（以下、「位置情報ターゲティング」と呼ぶ）を行うこともできる。
図４は、位置情報ターゲティングの概要を示す図である。

従来から用いられているターゲティングの手法として、オーディエンスターゲティングがある。このターゲティングの手法は、「どのようなＷｅｂサイトを閲覧したのか」という視点でＷｅｂ閲覧履歴の分析が行われて、ターゲットＴが興味又は関心を示す情報、性別、年代等の推測が行われる。具体的には、オーディエンスターゲティングでは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）に保存されているブラウザのｃｏｏｋｉｅに基づいた分析が行われる。

これに対して、本サービスの位置情報ターゲティングは、ターゲットＴの現在位置に関する情報に基づいたターゲティングの手法である。このターゲティングの手法では、「どこに行ったのか」という視点でＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）位置情報や利用しているアプリケーションソフトウェア（以下、「アプリ」と呼ぶ）等の分析が行われる。そして、ターゲットＴが興味又は関心を示す情報、性別、年代、収入、職業、家族構成等の推測が行われる。具体的には、位置情報ターゲティングでは、スマートフォンにアプリがインストールされた際に振られる広告識別子に基づいた分析が行われる。なお、位置情報ターゲティングの具体例については、図８を参照して後述する。

次に、図５を参照して、上述した本サービスの提供を実現化させる情報処理システム、即ち本発明の情報処理装置の一実施形態に係る管理サーバ１を含む、情報処理システムの構成について説明する。
図５は、本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバを含む、情報処理システムの構成を示す図である。

図５に示す情報処理システムは、管理サーバ１と、広告主端末２−１乃至２−ｎ（ｎは１以上の整数値）と、ターゲット端末３−１乃至３−ｍ（ｍは１以上の整数値）と、連携先サーバ４とを含むように構成されている。
管理サーバ１、広告主端末２−１乃至２−ｎ、ターゲット端末３−１乃至３−ｍ、及び連携先サーバ４の夫々は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。

管理サーバ１は、サービス提供者Ｇにより管理される情報処理装置であり、広告主端末２−１乃至２−ｎ、ターゲット端末３−１乃至３−ｍ、及び連携先サーバ４の夫々と適宜通信をしながら、本サービスを実現するための各種処理を実行する。

広告主端末２−１乃至２−ｎの夫々は、広告主Ｃ１乃至Ｃｎの夫々により操作される情報処理装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット等で構成される。
以下、広告主端末２−１乃至２−ｎの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて、「広告主端末２」の夫々と呼ぶ。

ターゲット端末３−１乃至３−ｍの夫々は、ターゲットＴ１乃至Ｔｍの夫々により操作される情報処理装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット等で構成される。
以下、ターゲット端末３−１乃至３−ｍの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて、「ターゲット端末３」の夫々と呼ぶ。

連携先サーバ４の夫々は、情報提供者Ｒにより管理される情報処理装置であり、管理サーバ１に抽出根拠情報を提供する。なお、図５には情報提供者Ｒが１人のみ描画されているが、情報提供者Ｒの数は特に限定されない。

広告主Ｃ、及びターゲットＴの夫々は、本サービスの利用者向けの専用のアプリ（以下、「専用アプリ」と呼ぶ）がインストールされた広告主端末２、及びターゲット端末３の夫々を用いて本サービスを利用することができる。
また、広告主Ｃ、及びターゲットＴの夫々は、広告主端末２、及びターゲット端末３の夫々のブラウザ機能により表示される、専用サイトから本サービスを利用することもできる。
なお、以下、断りのない限り、「広告主Ｃが広告主端末２を操作する」と表現している場合、それは、次のいずれかを意味している。即ち、広告主Ｃが、広告主端末２にインストールされた専用アプリを起動して各種操作を行うこと、又は広告主端末２のブラウザ機能により表示される専用サイトから本サービスを利用することを意味している。
また、「ターゲットＴがターゲット端末３を操作する」と表現している場合、それは、次のいずれかを意味している。即ち、ターゲットＴが、ターゲット端末３にインストールされた専用アプリを起動して各種操作を行うこと、又はターゲット端末３のブラウザ機能により表示される専用サイトから本サービスを利用することを意味している。

図６は、図５に示す情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

管理サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、入力部１６と、出力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、入力部１６、出力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。

入力部１６は、例えばキーボード等により構成され、各種情報を入力する。
出力部１７は、液晶等のディスプレイやスピーカ等により構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（例えば図５の広告主端末２、ターゲット端末３、及び連携先サーバ４等）との間で通信を行う。

ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３０が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア３０は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。

なお、図示はしないが、図５の広告主端末２、ターゲット端末３、及び連携先サーバ４も、図６に示すハードウェア構成と基本的に同様の構成を有することができる。従って、広告主端末２、及び連携先サーバ４のハードウェア構成の説明については省略する。

このような図６の管理サーバ１の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、管理サーバ１におけるターゲティング処理を含む各種処理の実行が可能になる。その結果、サービス提供者Ｇは、広告主Ｃ、及びターゲットＴに対し、上述の本サービスを提供することができる。
「ターゲティング処理」とは、上述の本サービスを提供するために実行される処理のことをいう。
以下、本実施形態に係る管理サーバ１において実行される、ターゲティング処理を実行するための機能的構成について説明する。

図７は、図６のサーバを含む情報処理システムの機能的構成のうち、ターゲティング処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。

図７に示すように、管理サーバ１のＣＰＵ１１においては、ターゲティング処理の実行が制御される場合、取得部１０１と、管理部１０２と、分析部１０３と、抽出部１０４と、生成支援部１０５と、配信制御部１０６とが機能する。
また、管理サーバ１の記憶部１８の一領域には広告主ＤＢ１８１と、生活者ＤＢ１８２と、富裕層ＤＢ１８３と、ＩＰアドレスＤＢ１８４とが設けられている。広告主ＤＢ１８１には、広告主情報が記憶されて管理されている。生活者ＤＢ１８２には、生活者情報が記憶されて管理されている。富裕層ＤＢ１８３には、富裕層情報が記憶されて管理されている。ＩＰアドレスＤＢ１８４には、ＩＰアドレス情報が記憶されて管理されている。

取得部１０１は、所定の属性に基づいて、ターゲット層を抽出するための根拠となる抽出根拠情報を取得する。
具体的には、取得部１０１は、所定の属性（例えば年収や資産等）に基づいて、連携先サーバ４により提供された抽出根拠情報を取得する。取得部１０１により取得された抽出根拠情報は、広告主ＤＢ１８１、生活者ＤＢ１８２、富裕層ＤＢ１８３、及びＩＰアドレスＤＢ１８４のいずれかに記憶されて管理される。

管理部１０２は、取得部１０１により取得された抽出根拠情報を、広告主ＤＢ１８１、生活者ＤＢ１８２、富裕層ＤＢ１８３、及びＩＰアドレスＤＢ１８４のいずれか記憶させて管理する。

分析部１０３は、管理部１０２により管理されている抽出根拠情報の分析を行う。具体的には例えば、分析部１０３は、ターゲットＴとなり得る者の所定の属性（例えばターゲットＴの年収や資産等）に基づいて、ＩＰアドレスターゲティングや位置情報ターゲティングを行うための分析を行う。

抽出部１０４は、分析部１０３による各種の分析の結果に基づいて、ターゲティング層を抽出する。具体的には例えば、図３の例では、抽出部１０４は不動産のＷｅｂターゲティング広告のターゲティング層を抽出する。

生成支援部１０５は、抽出部１０４により抽出されたターゲティング層に配信する広告を生成する支援を行う。具体的には例えば、生成支援部１０５は、広告主Ｃが広告を製作するための支援を行う。

配信制御部１０６は、生成支援部１０５の支援に基づいて生成された広告主Ｃの広告を、ターゲット層に配信する制御を実行する。これにより、ターゲット層に対する広告の配信を行うことができる。

図８は、図４の位置情報ターゲティングの具体例を示す図である。

本サービスのＩＰアドレスターゲティングや位置情報ターゲティングを用いあることで、例えば図８に示すように、ターゲット層を地図上に表示させることができる。これにより、広告主Ｃは、ターゲット層の地図上の分布を、視覚を通じて容易に把握することができる。
即ち、図８には、エリアＡに、ターゲット層の区分を示す居住地クラスタを重畳的に表示させた地図が示されている。居住地クラスタには、例えば「１．都心の高層マンションセレブ」、「２．都心の若者ひとり暮らし」、「３．若手キャリア系ビジネスマン」、「４、都心への通勤独身貴族」、「５．都会の勝ち組ファミリー」、「６．都会のニューファミリー」、「７．超高級住宅地のエグゼクティブ」、「８．中高年ファミリーの持ち家高級住宅街」、「９．都会の新興高級マンション」、「１０．育児ニュータウンマンション」の他、図示はしないが「１１．お手ごろニュータウン」、「１２．子育てマイホーム」、「１３．高齢化の進むニュータウン」、「１４．ひとり暮らしの都市労働者」、「１５．繁華街の貧困地区」、「１６．低所得の外国人居住区」、「１７．念願の一戸建て」、「１８．近郊高層マンションで子育て」、「１９．大都市近郊の中流ファミリー」、「２０．下町」、「２１．団地」、「２２．地方都市駅前の若者ひとり暮らし、「２３．地方都市駅近く」、「２４．地方都市の中流世帯」、「２５．地方都市のエリート」、「２６．地方都市の賃貸組」、「２７．地方の観光地・中小都市」、「２８．工場勤めの子育てファミリー」、「２９．工場勤めの一軒家大家族」、「３０．工場勤めの高齢夫婦」、「３１．農家の大家族」、「３２．超高齢化が進む農村」、「３３．大学生の街」、「３４．公務員の街・研究都市」、「３５．病院・大学教員のひとり暮らし寮」、「３６．自衛隊の寮」等が含まれる。
図８の例では、エリアＡのうち、エリアＡ１には「５．都会の勝ち組ファミリー」、エリアＡ２には「７．超高級住宅地のエグゼクティブ」、エリアＡ３には「９．都会の新興高級マンション」、エリアＡ４には「２．都心の若者ひとり暮らし」の夫々が集中している。なお、模様のない居住地クラスタは、図８に図示されていない上記１１乃至３６のいずれかの居住地クラスタを示している。
これにより、広告主Ｃは、図８に示す地図を視認するだけで、ターゲット層を容易に把握することができる。

図９は、図１のデータマーケットプレイスにより提供される抽出根拠情報の具体例を示す図である。

図９（Ａ）には、通信会社より提供される抽出根拠情報のセグメントの具体例が例示されている。
通信会社より提供される抽出根拠情報には、当該通信会社が提供するサービスの利用者に関する高精度な情報が含まれる。このため、例えば図９（Ａ）に示すようなセグメントによるターゲット層の抽出を行うことができる。
即ち、性別（男又は女）、年代（例えば１０代、２０代、３０代等）、学年層（例えば中学生、高校生、大学生）、居住地（例えば４７都道府県のいずれか）、定額制アプリ会員（会員又は非会員）、デジタルコンテンツ利用（例えばプランの価格帯）、決済利用ランク（例えばランク毎の決済金額帯）、アプリ利用状況（例えばアプリの起動状況やダウンロード状況）、及び新規端末購入者（例えば新規端末の利用開始から間もない利用者かどうか）といったセグメントによるターゲット層の抽出を行うことができる。

図９（Ｂ）には、ポータルサービス提供会社より提供される抽出根拠情報のセグメントの具体例が例示されている。
ポータルサービス提供会社より提供される抽出根拠情報には、スマートフォンを中心とするターゲットの行動や嗜好性に関する情報が多く含まれる。このため、例えば図９（Ｂ）に示すようなセグメントによるターゲット層の抽出を行うことができる。
即ち、生活・ライフスタイル、趣味・娯楽（例えばファッション、グルメ等）、恋愛（例えば出会い系、交際後等）、料理、パソコン・ソフトウェア（例えばＷｅｂ、インターネット、タブレット等）、結婚、ビジネス・経済（例えば就職活動、転職活動）、健康・医療、妊娠、旅行（例えば海外旅行、国内旅行）、育児（例えば０乃至３歳の育児、３乃至６歳の子育て等）、不動産・住宅（例えば引越、住宅購買等）、美容・ビューティ（例えばメイク、女性の髪等）、マネー（例えば家計関心層、クレジットカード等）、語学・学習（例えば受験、進学、資格等）といったセグメントによるターゲット層の抽出を行うことができる。

図１０は、図１のデータマーケットプレイスにより提供される抽出根拠情報のうち、クレジットカード会社、ショッピングモール提供会社、及び情報提供Ｗｅｂサイトより提供される情報の具体例を示す図である。

例えば、図１０に示すように、クレジットカード会社より提供される抽出根拠情報には、クレジットカード会社の会員の属性を示す情報（以下、「会員属性情報」と呼ぶ）と、クレジットカードの会員の利用状況に関する情報（以下、「クレジットカード利用情報」と呼ぶ）とが含まれる。
このうち、会員属性情報のセグメントには、例えば会員の性別、年齢、居住地、未既婚、及びクレジットカードの種別が含まれる。また、クレジットカード利用情報のセグメントには、例えばクレジットカードの利用場所（例えば利用した店舗等）、利用金額（例えば月に〇万円以上を利用等）、利用頻度及び利用するタイミング（例えば月〇回利用、毎月利用等）が含まれる。
そして、このようなセグメントにより抽出されるターゲット層の抽出が行われる。抽出されるターゲット層のカテゴリには、例えば居住形態（例えば持ち家、賃貸）、職位（例えば役員、管理職等）、年収（例えば１００万円以上、２００万円以上等）、関心事項（例えば保険、住まい等）等が含まれる。

次に、本サービスの具体例について、広告主Ｃが不動産販売業を営む者であるケースを例に挙げて説明する。
図１１は、不動産販売業を営む広告主が、各ターゲット層にマンション購入の広告を配信する際の流れを示す図である。

図１１（Ａ）には、広告効果が期待できる不動産に興味を持つ層（以下、「不動産興味層」と呼ぶ）をターゲット層とする、物件購入の広告配信を行う場合の流れが示されている。
この場合、（１）オリジナルターゲティング、（２）オプティマイズ配信、（３）キーワードターゲティング、（４）エリア配信、（５）居住地指定配信、（６）リターゲティングの順で広告配信が行われる。

即ち、（１）オリジナルターゲティングでは、広告の対象となる物件（以下、「広告対象物件」と呼ぶ）の近隣に存在する、既に広告が配信された物件（以下、「広告済物件」と呼ぶ）の分析結果に基づいた広告配信が行われる。
具体的には、広告済物件の分析結果に基づいて、広告の配信先となるターゲット層が抽出され、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。

（２）オプティマイズ配信では、広告対象物件を紹介するホームページにアクセスした者、又は実際に成約に繋がった者と同一のセグメントを有する者に対する広告配信が行われる。
具体的には、抽出根拠情報のうち広告主情報と企業情報とに基づいた分析や、ＩＰアドレスターゲティング等が行われることで、広告の配信先となるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。

さらに具体的には、（１）オリジナルターゲティング、及び（２）オプティマイズ配信では、例えば以下のような情報が参照されて各種の分析が行われる。即ち、表示された広告やＷｅｂサイト等へのリンクボタンに対するクリック数を、リンクボタンの表示数で割った数値（以下、「ＣＴＲ」と呼ぶ）、成約率（以下、「ＣＶＲ」と呼ぶ）、Ｗｅｂサイトにアクセス後に直帰（そのＷｅｂサイトから直ちに退出）することなく所定数（例えば「２」）のＰＶ（ページビュー）以上表示させた割合（以下、「非直帰率」と呼ぶ）、表示時間が長いＷｅｂサイトのドメインに関する情報等が参照されて各種の分析が行われる。

（３）キーワードターゲティングでは、指定されたキーワードについての検索履歴がある者に対する広告配信が行われる。
具体的には、抽出根拠情報のうちデータマーケットプレイスにより提供される情報や、広告主・企業情報に基づいた検索履歴の分析が行われることで、広告の配信先となるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。
さらに具体的には、（３）キーワードターゲティングでは、ｈｔｔｐｓ化されていない様々な検索エンジンにおける検索履歴について分析が行われる。

（４）エリア配信では、指定されたエリア（例えば都道府県単位、市区町村単位）でインターネットを利用している者に対する広告配信が行われる。
具体的には、ＩＰターゲティングが行われることで、広告の配信先となるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。

（５）居住地指定配信では、指定されたエリア（例えば政令指定都市）の居住者に対する広告配信が行われる。
具体的には、抽出根拠情報のうちデータマーケットプレイスにより提供される情報や広告主・企業情報の分析等が行われることで、広告の配信先となるエリアに居住する者からなるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信される。

（６）リターゲティングでは、広告対象物件を紹介するホームページにアクセスした者のその後の行動が追跡され、その者に対する広告配信が行われる。
以上のような流れにより、不動産興味層に対する効率的・効果的な広告配信を行うことができる。

図１１（Ｂ）には、広告効果が期待できる中流層（以下、「ミドルレンジ層」と呼ぶ）をターゲット層とする、物件購入の広告配信を行う場合の流れが示されている。
この場合、（１）オリジナルターゲティング、（２）地域属性ターゲティング、（３）ビッグデータ活用配信、（４）エリア配信、（５）居住地指定配信、（６）リターゲティングの順で広告配信が行われる。

即ち、（１）オリジナルターゲティングでは、不動産興味層をターゲット層とする場合と同様に、広告対象物件の近隣に存在する広告済物件の分析結果に基づいた広告配信が行われる。
具体的には、広告済物件の分析結果に基づいて、広告の配信先となるターゲット層が抽出され、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。広告済物件の分析では、ＣＴＲ、ＣＶＲ、非直帰率、Ｗｅｂサイトの回遊に関する情報、表示時間が長いＷｅｂサイトのドメインに関する情報等が参照される。

（２）地域属性ターゲティングでは、対象となる地域（例えば都道府県）が設定され、その地域の属性に応じた広告配信が行われる。
具体的には、設定された地域が、ブルーカラー地域とホワイトカラー地域とに区分され、両者の属性に応じた広告配信が行われる。例えば地元勤務者が多い地域、共働きの世帯が多い地域、及び公営住宅に在住している者が多い地域はブルーカラー地域に分類することができる。また、世帯年収が５００万円以上である世帯が多い地域はホワイトカラー地域に分類することができる。
地域の設定は、抽出根拠情報のうちデータマーケットプレイスにより提供される情報や広告主・企業情報の分析、及び位置情報ターゲティング等に基づいて行われる。

（３）ビッグデータ活用配信では、指定された条件にマッチする者に対する広告配信が行われる。
具体的には、抽出根拠情報のうち通信会社により提供されるビッグデータから、指定された条件にマッチするターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信される。例えば年収が４００万円乃至８００万円、職業が公務員の管理職、職業が上場企業勤務者、６歳までの子供を持つ母親、既婚で子供を持たない夫婦、５０歳以上のシニア層、といった条件が指定される。

（４）エリア配信では、不動産興味層をターゲット層とする場合と同様に、指定されたエリア（例えば都道府県単位、市区町村単位）でインターネットを利用している者に対する広告配信が行われる。
具体的には、ＩＰターゲティングが行われることで、広告の配信先となるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信（又は露出）される。

（５）居住地指定配信では、不動産興味層をターゲット層とする場合と同様に、指定されたエリア（例えば政令指定都市）の居住者に対する広告配信が行われる。
具体的には、抽出根拠情報のうちデータマーケットプレイスにより提供される情報や広告主・企業情報の分析等が行われることで、広告の配信先となるエリアに居住する者からなるターゲット層が抽出されて、広告対象物件の広告が配信される。

（６）リターゲティングでは、不動産興味層をターゲット層とする場合と同様に、広告対象物件を紹介するホームページにアクセスした者のその後の行動が追跡され、その者に対する広告配信が行われる。
以上のような流れにより、ミドルレンジ層に対する効率的・効果的な広告配信を行うことができる。

図１２は、富裕層マーケティング支援サービスのセグメントの具体例を示す図である。

本サービスには、ターゲット層を富裕層に絞って広告配信を行う「富裕層マーケティングサービス」が含まれる。富裕層マーケティングサービスでは、図１２に示すようなセグメントによって、準富裕層、富裕層、及びハイクラス富裕層にターゲット層が区分される。

準富裕層は、次の条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層となる。即ち、準富裕層は、年収レンジが８００万円以上、クレジットカードのランクがゴールドカード以上、職業が管理職、医師（勤務医及び開業医）、士業（例えば弁護士、会計士等の有資格者）のいずれか、保有資産が５０００万円以上、ライフスタイルとして航空機の座席がファーストクラス、又はビジネスクラスである、という条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層である。

富裕層は、次の条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層となる。即ち、富裕層は、年収レンジが１０００万円以上、クレジットカードのランクがプラチナカード、職業が経営者役員、医師（勤務医及び開業医）、ＭＢＡ（経営修士）ホルダー、保有資産が５０００万円以上、という条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層である。

ハイクラス富裕層は、次の条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層となる。即ち、ハイクラス富裕層は、年収レンジが２０００万円以上、職業が開業医、保有資産が１億円以上という条件のいずれかを満たすターゲットＴが属するターゲット層である。
このように、ターゲット層としての富裕層をセグメントによって３種類の層に区分することで、富裕層に対する効率的・効果的な広告配信を行うことができる。

図１３は、リクルートコンシェルジュサービスのセグメントの具体例を示す図である。

本サービスには、就職活動を行う者（以下、「就活者」と呼ぶ）に絞って広告配信を行う「リクルートコンシェルジュサービス」が含まれる。リクルートコンシェルジュサービスでは、図１３に示すようなセグメントによって、広告の配信先となるターゲット層が抽出される。リクルートコンシェルジュサービスにより配信される広告は、各種の広告媒体に掲載されることで就活者に提示される。
即ち、リクルートコンシェルジュサービスでは、特定大学ＩＰアドレス指定（例えば工業系又は工科系）、エリア（例えば都道府県、市区町村）、年齢（例えば１８歳乃至２４歳、２０歳乃至２４歳）、興味関心（例えば新卒採用関連、就職活動・採用関連）、検索履歴（例えば就職関連Ｗｅｂサイト、新卒採用関連キーワード）、リターゲティング（例えばタグ設置可能ページ訪問者）といったセグメントによるターゲット層の抽出が行われる。
そして、各ターゲット層に配信される広告の掲載先は、セグメント毎に設定することができる。例えば工業系又は工科系をターゲット層とする広告配信は、広告媒体（４）に掲載されるようにすることができる。また例えば、ターゲット層が都道府県単位で抽出される場合には、広告媒体（１）及び広告媒体（２）に掲載されるようにすることができる。
なお、セグメント毎に設定される、広告の掲載先となる広告媒体の具体例は図１３に示すとおりである。

また、図１３に示すセグメントのみならず、例えば工業大学、工科大学、及び高等専門学校に属している（属していた）ことをセグメントとすることができる。
またさらに、学校の属性をセグメントとすることもできる。例えば偏差値が５０以上の理工学部であり、所定のロボットコンテストに出場経験のある大学をセグメントとすることもできる。

上述の第１実施形態では、広告主のニーズに沿ったターゲットの抽出や精度の高いソリューションの提供を実現させること、広告主の訴求ターゲット、ニーズに沿った広告、マーケティングソリューションの展開を実現させることを実現した。
本サービスでは、「プライベートＤＭＰ」、「ＣＤＰ」、及び「管理ツール」に加えて、さらに「レポート抽出ツール」を用いた第２実施形態を採用してもよい。
この第２実施形態を採用することで、様々なツールと連携し、１元管理することで、設定・分析・集計等の業務に携わるスタッフの業務効率や利便性を向上させることができる。

[第２実施形態]
図１４は、本発明の情報処理装置の第２実施形態に係るサーバを含む、情報処理システムにより実現可能な本サービスの概要を示す図である。

本サービスは、第１実施形態と同様、サービス提供者から広告主に対して提供されるサービスの一例である。
広告主は、本サービスを利用することで、ターゲット層に対して適切に広告の配信を行うことができる。さらに、広告主は、抽出根拠情報を取得して、各種の分析、活用、広告掲載、管理、及び集計を行うことができる。

具体的には例えば、本サービスでは、広告主毎に次のような処理が行われる。即ち、抽出根拠情報に基づいて、広告の配信先として、より適切となるターゲット層の抽出が行われる。そして、抽出されたターゲット層に対して配信されるものとしてより適切な広告が生成される。
抽出根拠情報は、サービス提供者の提携先である１以上の情報提供者から提供される情報であり、図１４の破線内に示されている。抽出根拠情報には、ＩＰアドレス分析ツールにより得られるＩＰアドレスの情報と、エリアマーケティング情報と、データマーケットプレイスから得られる情報と、広告主情報と、企業情報とが含まれる。

ここで、情報提供者から提供される抽出根拠情報のうちＩＰアドレスの情報及びエリアマーケティング情報は、第１実施形態のものと同様であるため、ここでは説明を省略する。

情報提供者から提供される抽出根拠情報のうち、データマーケットプレイスから得られる情報は、企業間アライアンス情報、及び各種の統計情報である。
具体的には例えば、企業間アライアンス情報には、ポイントカード事業者と加盟店との間で共有される情報、ＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトと出店者との間で共有される情報、共同開発のために共有される情報等が含まれる。各種の統計情報には、例えば調査会社が保有する人口統計学的な属性（例えば性別、年齢、居住地域、所得、職業等）に関する情報（デモグラフィック情報）、国勢調査結果等の統計情報、消費動向情報、位置情報等の情報が含まれる。
また、データマーケットプレイスから得られる情報は、２ｎｄ ｐａｒｔｙ ｄａｔａや、３ｒｄ ｐａｒｔｙ ｄａｔａ等の広告掲載ツール側が保有する匿名化されたデータも含まれる。

情報提供者から提供される抽出根拠情報のうち、広告主・企業情報は、広告主に関する情報、及び企業情報である。広告主・企業情報には、例えば個人情報、広告配信結果、Ｗｅｂ行動履歴、アンケート回答結果等が含まれる。
また、広告主・企業情報から得られる情報は、１ｓｔ ｐａｒｔｙ Ｄａｔａ等の情報も含まれる。

このように、本サービスでは、情報提供者により提供される信頼性の高い抽出根拠情報が利用されるので、各種データと連携し、その抽出根拠情報を活用することで、クライアントのニーズに沿ったターゲットの抽出や、精度の高いソリューションの提供を実現させることができる。その結果、サービス提供者は、広告主を満足させるサービスを提供することができる。

本サービスは、「プライベートＤＭＰ（Ｄａｔａ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｌａｔｆｏｒｍ）」及び「ＣＤＰ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｄａｔａ ｐｌａｔｆｏｒｍ）」と、「分析・集計ツール」と、「マーケティングソリューションツール」と、「管理ツール」と、「レポート抽出ツール」とで構成されている。なお、「プライベートＤＭＰ」及び「ＣＤＰ」と、「管理ツール」と、「分析・集計ツール」とは、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）接続やサーバ接続によって連携している。

「プライベートＤＭＰ」及び「ＣＤＰ」は、取得した抽出根拠情報を管理するためのプラットフォームである。

「分析・集計ツール」は、抽出根拠情報に基づきターゲット層の抽出や、広告配信の精度向上に用いられるツールである。サイト解析・ＩＰアドレス解析ツールクロスデバイス判別ツール、オンラインストレージ、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｐｐｓ Ｓｃｒｉｐｔ、ＢｉｇＱｕｅｒｙ、ＦＴＰクライアントアプリケーションで構成され、抽出したターゲット層データ（データＡ）と、解析したサイトアクセスデータ（データＢ）を照合や組合せをさせることで、より広告主の求めるＫＰＩ（重要業績評価指標）に近いデータを導き出すことができる。
また更には、「分析・集計ツール」には、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ、ＩＰアドレス判別ツール、クロスデバイス判別ツール、ｕｓｅｒ＿ａｇｅｎｔ取得ツール等も含まれる。

「マーケティングソリューションツール」は、広告の掲載を行うためのツールである。「マーケティングソリューションツール」は、ターゲット層に対する広告の配信を行うためのプラットフォームであるＤＳＰ（Ｄｅｍａｎｄ−Ｓｉｄｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ）と、広告主開拓におけるマーケティング活動を可視化又は自動化するためのツールであるマーケティングオートメーションと、で構成される。
また、本サービスには、広告とともに写真（静止画像）や動画像を掲載するための専用のＷｅｂサイト（以下、「オリジナル動画像掲載ＷＥＢサイト」と呼ぶ）が設けられている。これにより、ターゲット層に対する広告配信だけではなく、ターゲット層に対し有益な情報を画像や動画を用いて訴求できるオリジナル動画像掲載ＷＥＢサイトもセットで提供することが可能となる。
即ち、本サービスは、ターゲット層に対する広告配信と、オリジナル動画像掲載ＷＥＢサイトの提供と、スタッフに対する管理ツールの提供とがセットとなったサービスである。

本サービスによれば、広告主の求めるＫＰＩ（重要業績評価指標）の達成・改善・向上を目的とした広告・マーケティング・ソリューションの展開を実現させることができる。

「管理ツール」は、本サービスを提供するサービス提供者の業務に携わるスタッフの業務効率の向上、及び利便性の向上を図るために用いられるツールである。
具体的には、管理ツールは、各システム・ツールのＡＰＩやサーバ連携した内容を、例えばＧｏｏｇｌｅ Ｓｈｅｅｔｓに落とし込んで、管理項目を表示、入力、操作指示させる機能を搭載したものとすることができる。
即ち、管理ツールは、各システム・ツールのＡＰＩや、情報提供者から提供された抽出根拠情報を所定の表計算用ソフトウェア等に落とし込むことで、管理項目を表示、入力、操作指示を実行可能にする。
管理ツールによれば、サービス提供者側における、（１）各種設定、（２）分析、（３）進捗管理、（４）広告主（クライアント）に対する結果納品までのフローを一元管理することができる。
即ち、本サービスで実現させる広告配信機能と、広告運用状況の運用進捗管理、運用結果の分析を一か所に集約させる独自運用管理機能とを連携させることができるので、スタッフの利便性の向上、又は改善させることができる。
その結果、作業の簡素化、効率化を図ることができる。

「レポート抽出ツール」は、各種データを取り込んで、抽出、分類、並べ替え、グラフ化等を行い、広告主がターゲット層に対して適切に広告の配信を行うために活用できるレポートを提供するためや、マーケティング活動をするための元データを提供するためのツールである。
具体的には、集計期間を任意で設定でき、ＡＰＩおよびサーバ接続した各広告配信ツールより配信データを集約〜集計することができる。
なお、ＡＰＩおよびサーバ接続可能な配信ツールは全て集計対象となり、任意の集計フォーマットへ結果を反映できる。通常は、エクセルやＣＳＶデータをエクセルの計算式を使用し、人力で集計・合算・反映をしなければならないが、「レポート抽出ツール」では、ＷＥＢアプリケーション上のボタンワンクリックで集約・集計・反映ができる。
これにより、作業時間の削減に伴う業務効率の改善や、必要な情報や複雑なマルチ集計も対応できることで広告主や広告運用者のマーケティング活動においての利便性向上にもつながる。
また、「レポート抽出ツール」には、ＷＥＢアプリケーション等が用いられる。

このように、本サービスでは、様々なツールと連携し、１元管理することで、設定・分析・集計等の業務に携わるスタッフの業務効率や利便性を向上させることができる。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものとみなす。

例えば、広告の配信先は、上述の実施形態に限定されない。即ち、富裕層や就活者はターゲット層の一例に過ぎない。例えば看護師、３０歳代乃至４０歳代の独身女性、結婚活動（いわゆる婚活）中の女性、妊娠活動（いわゆる妊活）中の女性、妊娠中の女性、子育て中の女性、美容や健康（例えばエステ、コスメティクス、スパ、美容室等）に興味を有する層、旅行に興味を有する層、買い物に興味を有する層、料理に興味を有する層、エンターテイメント（例えばゲーム、映画、読書、音楽、ＴＶ（テレビジョン放送）等）に興味を有する各年代層、スポーツ（例えば野球、サッカー、テニス等）に興味を有する各年代層、ショッピング（例えばファッション、家電、インテリア等）に興味を有する各年代層、ビジネス（例えば金融、時事問題、職業等）に興味を有する各年代層、教育（資格、受験等）に興味を有する各年代層、アクティビティ（例えば旅行、自動車、園芸等）に興味を有する各年代層等をターゲット層とすることができる。

また例えば、本発明によれば、次のようなサービスを提供することができる。
即ち、ターゲット端末に広告バナーを表示させることで広告の配信が行われた場合には、広告バナーをクリックすることで表示される広告ページを作成する支援を行うサービスを提供することができる。
また、新聞購読率の低い地域をターゲット層とする広告配信を行うことができる。具体的には、若者に多い新聞を読まない層や、ブルーカラー層に対する広告配信を行う。これにより、新聞折込チラシでは届かない層に対する広告配信を実現させることができる。
また、自動車の所有者をターゲット層とする広告配信を行うことができる。この場合、車検に関する情報（例えば車種、車検満了日、走行距離等）、自動車の所有者の居住地に関する情報（例えば位置情報、デモグラフィック情報、ライフスタイル等）を取得する。そして、取得したこれらの情報を抽出根拠情報としてターゲット層を抽出する。具体的には例えば、車種、購入から〇年以上、車検期限間近、都心で働くホワイトカラー、といったセグメントによるターゲット層の抽出が行われる。

また、ターゲット層に対する広告配信が行われる際、本サービスを提供するサービス提供者の業務に携わるスタッフによる目視確認が行われる。これにより、広告掲載面のブランド的価値を保護することができる。
具体的には例えば、目視確認を行ったスタッフが「露出しても問題ない」と判断したドメインのみに広告配信を行う、あるいは、目視確認を行ったスタッフが「露出したら大問題」と判断したドメインのみをブロックする、といった運用が可能となる。

また、図１等に示すシステム構成やインターネット広告が関連する組織の定める指針や規則、法律の順守を前提とする情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムである。

また、図５に示すシステム構成、図６に示す管理サーバ１のハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。

また、図７に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図７の例に限定されない。

また、機能ブロックの存在場所も、図７に限定されず、任意でよい。
例えば、図７の例において、上述のターゲティング処理は管理サーバ１側で行われる構成となっているが、これに限定されず、広告主端末２側でターゲティング処理の少なくとも一部が行われてもよい。
即ち、ターゲティング処理の実行に必要となる機能ブロックは、管理サーバ１側が備える構成となっているが、これは例示に過ぎない。管理サーバ１側に配置された機能ブロックの少なくとも一部を、広告主端末２側が備える構成としてもよい。

また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、広告主にプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態で広告主に提供される記録媒体等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。

以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置（例えば図５の管理サーバ１）は、
所定の属性（例えば年収や資産等）を有する１以上のターゲット（例えば図５のターゲットＴ１乃至Ｔｍ）からなるターゲット層に対する広告の配信の支援を行う情報処理装置であって、
前記所定の属性に基づいて、前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報（例えば抽出根拠情報）を取得する取得手段（例えば図７の取得部１０１）と、
前記取得手段により取得された前記第１情報の分析を行う分析手段（例えば図７の分析部１０３）と、
前記分析手段による分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する抽出手段（例えば図７の抽出部１０４）と、
を備える。

これにより、取得された第１情報の分析結果に基づいて、所定の属性（例えば共通の属性）を有する１以上のターゲットからなるターゲット層が抽出される。その結果、所定の属性（例えば共通の属性）を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を、効率よく行うことができる。

また、前記取得手段は、
前記第１情報として、前記ターゲットのＩＰアドレスに関する第２情報（例えばＩＰアドレス情報）を含む情報を取得し、
前記分析手段は、
前記第１情報に含まれる前記第２情報の分析を行うことができる。

これにより、ターゲットのＩＰアドレスに関する第２情報の分析結果に基づいて、所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層が抽出される。その結果、所定の属性（例えば共通の属性）を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を、より効率よく行うことができる。

また、前記取得手段は、
前記第１情報として、前記ターゲットの位置に関する第３情報を含む情報を取得し、
前記分析手段は、
前記第１情報に含まれる前記第３情報の分析を行うことができる。

これにより、ターゲットの位置に関する第３情報の分析結果、又はターゲットのＩＰアドレスに関する第２情報とターゲットの位置に関する第３情報との分析結果に基づいて、ターゲット層が抽出される。その結果、所定の属性（例えば共通の属性）を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信を、さらに効率よく行うことができる。

１・・・管理サーバ、２，２−１乃至２−ｎ・・・広告主端末、３，３−１乃至３−ｍ・・・ターゲット端末、４・・・連携先サーバ、１１・・・ＣＰＵ、１２・・・ＲＯＭ、１３・・・ＲＡＭ、１４・・・バス、１５・・・入出力インターフェース、１６・・・入力部、１７・・・出力部、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、２０・・・ドライブ、３０・・・リムーバルメディア、１０１・・・取得部、１０２・・・管理部、１０３・・・分析部、１０４・・・抽出部、１０５・・・生成支援部、１０６・・・配信制御部、１８１・・・広告主ＤＢ、１８２・・・生活者ＤＢ、１８３・・・富裕層ＤＢ、１８４・・・ＩＰアドレスＤＢ、Ｇ・・・サービス提供者、Ｃ，Ｃ１乃至Ｃｎ・・・広告主、Ｔ，Ｔ１乃至Ｔｍ・・・ターゲット、Ｒ・・・情報提供者、Ｎ・・・ネットワーク、ＳＳ・・・各ステップ

Claims (5)

1. 所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信の支援を行う情報処理装置であって、
   前記所定の属性に基づいて、前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記第１情報の分析を行う分析手段と、
   前記分析手段による分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する抽出手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記取得手段は、
   前記第１情報として、前記ターゲットのＩＰアドレスに関する第２情報を含む情報を取得し、
   前記分析手段は、
   前記第１情報に含まれる前記第２情報の分析を行う、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得手段は、
   前記第１情報として、前記ターゲットの位置に関する第３情報を含む情報を取得し、
   前記分析手段は、
   前記第１情報に含まれる前記第３情報の分析を行う、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信の支援を行う情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   前記所定の属性に基づいて、前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにおいて取得された前記第１情報の分析を行う分析ステップと、
   前記分析ステップにおける分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する抽出ステップと、
   を含む情報処理方法。
5. 所定の属性を有する１以上のターゲットからなるターゲット層に対する広告の配信の支援を行う情報処理装置を制御するコンピュータに、
   前記ターゲット層を抽出するための根拠となる第１情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにおいて取得された前記第１情報の分析を行う分析ステップと、
   前記分析ステップにおける分析の結果に基づいて、前記ターゲット層を抽出する抽出ステップと、
   を含む制御処理を実行させるプログラム。
   
   

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