JP4374016B2 - 訪問スポット抽出プログラムおよび関心度評価プログラム - Google Patents

Description

本発明は、訪問スポットの集合体から特定の訪問スポットを抽出する際に用いられる訪問スポット抽出プログラムに関する。同時に、本発明は、個人の嗜好その他の関心度を評価する関心度評価プログラムに関し、特に、選択対象の集合体から個人の関心度に見合った特定の対象を選択する際に役立つ関心度評価プログラムに関する。

例えば特開２００１−１８４３９３号公報に開示されるように、コンピュータといった情報処理端末上で旅行先の訪問スポットを提示する旅行プラン作成方法は知られる。この旅行プラン作成方法では、訪問スポットの選択にあたって個々の利用者の嗜好が参照される。個々の利用者の嗜好に応じて適切に旅行計画は立案されることが期待される。
特開平０９−２１８６４３号公報 特開２００１−１８４３９３号公報 特開２００１−２９０７２７号公報

利用者の嗜好はキーワードで判断される。例えば特定個人に「温泉」「和室」といったキーワードが設定されていれば、その特定個人には「温泉旅館」が提示されることができる。温泉旅館には予め「温泉」「和室」といったキーワードが関連付けられる。

例えば「豪華な」温泉旅館を好む個人には「豪華な」温泉旅館が提示されることが望まれる。しかしながら、「豪華」か否かの判断は個人の感性すなわち個人の主観に大きく依存する。この場合、温泉旅館にキーワードを設定する個人の感性と、訪問スポットの提示を受ける個人の感性とが完全に一致しなければ、「豪華な」温泉旅館を好む個人に確実に「豪華な」温泉旅館が提示されることはできない。前述の旅行プラン作成方法では、個人の感性に依存する嗜好は訪問スポットの選択にあたって全く考慮されてはいない。

本発明は、上記実状に鑑みてなされたもので、できる限り高い精度で個人の嗜好すなわち満足度に見合った訪問スポットを抽出する際に大いに役立つ訪問スポット抽出プログラムを提供することを目的とする。同時に、本発明は、できる限り高い精度で個人の嗜好すなわち関心度を評価することができる関心度評価プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、第１発明によれば、特定訪問スポットに対して少なくとも２段階で特定個人の満足度を特定する個人評価データを取得する工程と、特定訪問スポットに対して、個々の評価基準ごとに、不特定多数の評価に基づき形成される評価値を特定する基準評価データを取得する工程と、個人評価データで特定される特定個人の満足度に、基準評価データで特定される評価値を関連付ける工程と、特定個人の満足度に関連付けられた評価値に基づき、訪問スポットの集合体から特定個人の満足度に見合った訪問スポットを探し出す工程とをプロセッサに実行させることを特徴とする訪問スポット抽出プログラムが提供される。

こういった訪問スポット抽出プログラムによれば、不特定多数の評価に基づき形成される評価値に基づき特定個人の満足度は評価されることができる。すなわち、特定個人の感性は、不特定多数の感性に基づき構築される「物差し」で評価されることができる。こうして特定個人の感性は客観的に評価し直される。その結果、特定個人の満足度は高い精度で判断されることができる。こういった判断に基づき訪問スポットが抽出されれば、抽出された評価対象は確実に特定個人の満足度を反映すると考えられる。評価値は例えば不特定多数の「評価の平均値」で構成されればよい。

訪問スポット抽出プログラムは、地図を特定する地図情報データを取得する工程と、探し出した訪問スポットを地図に関連付ける工程とをさらにプロセッサに実行させてもよい。こうした地図を特定する画像情報信号は例えばインターネット通信網に向けて送り出されてもよい。こうして例えばパーソナルコンピュータ（パソコン）や携帯端末（ＰＤＡや携帯電話）では、地図上で抽出訪問スポットは提示されることができる。

基準評価データの形成にあたって、プロセッサは、個々の訪問スポットごとに前記評価基準に従って個人の評価を特定する評価情報信号を取得してもよい。こうして不特定多数の投票に基づき基準評価データは確立されていくことができる。こういった評価情報信号は例えばインターネット通信網から収集されればよい。

また、第２発明によれば、訪問スポットごとに少なくとも２段階で特定個人の満足度を特定する個人評価データを取得する工程と、個人評価データに基づき、訪問スポットの集合体から特定個人の満足度に見合った訪問スポットを抽出する工程と、少なくとも抽出された訪問スポットに対して不特定多数の評価に基づき形成される満足度の平均値を特定する評価情報データを取得する工程と、訪問スポットごとに特定個人の満足度に満足度の平均値を関連付ける工程とをプロセッサに実行させることを特徴とする訪問スポット抽出プログラムが提供される。

こういった訪問スポット抽出プログラムによれば、不特定多数の評価に基づき形成される「満足度の平均値」に基づき特定の訪問スポットは評価されることができる。こういった評価を参考に、特定個人は訪問スポットを選択することができる。こういった満足度の平均値を特定する画像情報信号は例えばインターネット通信網に向けて送り出されてもよい。こうして例えばパソコンや携帯端末では、訪問スポットごとに「満足度の平均値」は提示されることができる。

基準評価データの形成にあたって、プロセッサは、個々の訪問スポットごとに個人の満足度を特定する評価情報信号を取得してもよい。こうして不特定多数の投票に基づき基準評価データは確立されていくことができる。こういった評価情報信号は例えばインターネット通信網から収集されればよい。

さらに、第３発明によれば、訪問スポットごとに少なくとも２段階で特定個人の満足度を特定する個人評価データを取得する工程と、個人評価データに基づき、訪問スポットの集合体から特定個人の満足度に見合った訪問スポットを抽出する工程と、抽出された訪問スポットの集合体を特定する選択肢提示情報信号に基づき任意の表示画面上に集合体中の訪問スポットを表示させる工程と、集合体から選択された訪問スポットを特定する選択結果通知信号を受信する工程と、選択結果通知信号で特定される訪問スポットを記録する工程とをプロセッサに実行させることを特徴とする訪問スポット抽出プログラムが提供される。

こういった訪問スポット抽出プログラムによれば、特定個人は、予め個人の満足度に基づき抽出された訪問スポットの集合体から個別に訪問スポットを選択することができる。選択にあたって特定個人は自ら訪問スポットの善し悪しを確認することができる。こうして最適な訪問スポットは選択されることができる。こういった選択にあたっていわゆるサーバクライアントコンピュータシステムは構築されればよい。サーバコンピュータおよびクライアントコンピュータはインターネット通信網で相互に接続されればよい。このとき、サーバコンピュータのプロセッサは、インターネット通信網に向けて選択肢提示情報信号を送り出させばよく、インターネット通信網から選択結果通知信号を取得すればよい。

さらにまた、第４発明によれば、特定訪問スポットに対して、不特定多数からの投稿に含まれる文章表現を特定する投稿情報データを取得する工程と、投稿に含まれる文章表現から所定の基準に基づきキーワードを抽出する工程と、抽出されたキーワードを特定するキーワード情報信号に基づき任意の表示画面上にキーワードを表示させる工程とをプロセッサに実行させることを特徴とする訪問スポット抽出プログラムが提供される。こういったキーワードは訪問スポットの選択にあたって大いに利用されることができる。

さらにまた、第５発明によれば、特定個人に関連して訪問スポットの集合体から選択された特定訪問スポットを特定する行程情報データを取得する工程と、個々の特定訪問スポットごとに特定個人の投稿の有無を特定する投稿管理データを取得する工程と、未投稿が確認されると、特定訪問スポットに対して投稿を催促する督促通知信号を生成する工程とをプロセッサに実行させることを特徴とする訪問スポット抽出プログラムが提供される。こういった催促通知信号によれば、不特定多数から確実に投稿を収集することができる。

督促通知信号には、特定訪問スポットに関連して投稿用の入力フォームを特定する入力フォームデータが含まれてもよい。投稿には、特定訪問スポットに対して少なくとも２段階で特定個人の満足度を特定する個人評価データが含まれてもよい。

さらにまた、第６発明によれば、訪問順に従って訪問スポットを特定する行程情報データを取得する工程と、訪問済みの訪問スポットを特定する訪問済み情報データを取得する工程と、訪問済み情報データに基づき、行程情報データから未訪問の訪問スポットを特定する工程と、訪問スポットの集合体から新たに選択された寄り道訪問スポットを特定する追加選択情報データを取得する工程と、未訪問の訪問スポットおよび寄り道訪問スポットの訪問順を設定する工程とをプロセッサに実行させることを特徴とする訪問スポット抽出プログラムが提供される。こういった訪問スポット抽出プログラムは旅行中の寄り道に確実に対応することができる。

さらにまた、第７発明によれば、特定評価対象に対して少なくとも２段階で特定個人の関心度を特定する個人評価データを取得する工程と、特定評価対象に対して、個々の評価基準ごとに、不特定多数の評価に基づき形成される評価値を特定する基準評価データを取得する工程と、個人評価データで特定される特定個人の関心度に、基準評価データで特定される評価値を関連付ける工程とをプロセッサに実行させることを特徴とする関心度評価プログラムが提供される。こういった関心度評価プログラムは例えばインターネットに接続されるサーバコンピュータ内のプロセッサで実行されることができる。

こういった関心度評価プログラムによれば、不特定多数の評価に基づき形成される評価値に基づき特定個人の関心度は評価されることができる。すなわち、特定個人の感性は、不特定多数の感性に基づき構築される「物差し」で評価されることができる。こうして特定個人の感性は客観的に評価し直される。その結果、特定個人の関心度は高い精度で判断されることができる。評価値は例えば不特定多数の「評価の平均値」で構成されればよい。

こういった関心度評価プログラムは、特定個人の関心度に関連付けられた評価値に基づき、評価対象の集合体から特定個人の関心度に見合った評価対象を探し出す工程をさらにプロセッサに実行させてもよい。こうして探し出された評価対象は確実に特定個人の関心度を反映すると考えられる。

以上のように本発明によれば、できる限り高い精度で個人の嗜好すなわち満足度に見合った訪問スポットを抽出する際に大いに役立つ訪問スポット抽出プログラムは提供される。しかも、訪問スポット抽出プログラムでは、訪問スポットの抽出過程だけでなく、訪問中や訪問後といった様々な段階で個人の嗜好は理解されていくことができる。同時に、本発明によれば、できる限り高い精度で個人の嗜好すなわち関心度を評価することができる関心度評価プログラムは提供される。

以下、添付図面を参照しつつ本発明の一実施形態を説明する。

図１はコンピュータネットワークシステム１１を示す。このコンピュータネットワークシステム１１は、例えばインターネット１２といったネットワークに接続されるサーバコンピュータ１３と、同様にインターネット１２に接続される情報処理端末すなわちパーソナルコンピュータ（パソコン）１４とを備える。パソコン１４とサーバコンピュータ１３との間にはいわゆるＴＣＰ／ＩＰプロトコルに従ってデータのやり取りが実現される。

サーバコンピュータ１３は、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）といったプロセッサ１６と、このプロセッサ１６に接続されるメモリ１７とを備える。プロセッサ１６は、例えばハードディスク駆動装置（ＨＤＤ）１８に格納されるプログラムを実行することができる。プログラムの実行にあたってプロセッサ１６はメモリ１７内の作業領域を利用する。このサーバコンピュータ１３は、ホームページ「旅サイト」を提供するウェブサーバとして機能する。「旅サイト」の詳細は後述される。

サーバコンピュータ１３には例えばディスクアレイ装置１９が接続される。このディスクアレイ装置１９には、個人基本情報データベース２１、認証情報データベース２２、地図情報データベース２３、スポット情報データベース２４、評価情報データベース２５、個人嗜好情報データベース２６および行程情報データベース２７が構築される。これらのデータベース２１〜２７の詳細は後述される。プロセッサ１６は、各データベース２１〜２７にデータを送り込んだり、各データベース２１〜２７からデータを読み出したりすることができる。プロセッサ１６はデータベース２１〜２７相互間の関連性を把握することができる。

パソコン１４は、同様に、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）といったプロセッサ３１と、このプロセッサ３１に接続されるメモリ３２とを備える。プロセッサ３１は、例えばハードディスク駆動装置（ＨＤＤ）３３に格納されるプログラムを実行することができる。プログラムの実行にあたってプロセッサ３１はメモリ３２内の作業領域を利用する。パソコン１４には、キーボード３４やマウス３５といった入力装置と、ディスプレイ３６といった出力装置とが接続される。プロセッサ３１は、キーボード３４やマウス３５から様々な指令やデータを受け取ることができる。同様に、プロセッサ３１は、ディスプレイ３６の画面上に様々な画像（例えばグラフィックやテキスト）を映し出すことができる。

サーバコンピュータ１３のプロセッサ１６は、例えば「旅サイト」を実現するプログラムの実行にあたって、インターネット１２に接続されるサーバコンピュータ４１のプロセッサ４２と協働することができる。プロセッサ４２は例えばＣＰＵであればよい。プロセッサ４２は、例えばハードディスク駆動装置（ＨＤＤ）４３に格納されるプログラムを実行することができる。プログラムの実行にあたってプロセッサ４２はメモリ４４内の作業領域を利用する。このサーバコンピュータ４１は、ホームページ「路線情報サイト」を提供するウェブサーバとして機能する。こういった路線情報サイトの実現にあたって、サーバコンピュータ４１に接続されるディスクアレイ装置４５には路線情報データベース４６および時刻表情報データベース４７が構築される。路線情報データベース４６には鉄道やバスといった交通手段の路線情報が登録される。こういった路線情報に基づきプロセッサ４２は任意の２地点間の移動手段や移動時間を検索することができる。移動時間の検索にあたってプロセッサ４２は時刻表情報データベース４７を参酌する。時刻表情報データベース４７には各鉄道駅や各バス停留所ごとに最新の時刻表が登録される。プロセッサ４２は、時刻表に基づき正確に２地点間の移動時間を算出することができる。

その他、インターネット１２には例えば携帯端末５１が接続されることができる。携帯端末５１は、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）といったプロセッサ５２と、このプロセッサ５２に接続されるＲＡＭメモリ５３とを備える。プロセッサ５２は、例えば不揮発性メモリ５４に格納されるプログラムを実行することができる。プログラムの実行にあたってプロセッサ５２はＲＡＭメモリ５３内の作業領域を利用する。プロセッサ５２は例えば無線でインターネット１２に接続されることができる。こうしてプロセッサ５２とサーバコンピュータ１３との間でデータのやり取りは実現されることができる。

この携帯端末５１にはＧＰＳ（全地球測位システム）センサ５５が組み込まれる。ＧＰＳセンサ５５の出力信号に基づき携帯端末５１の位置は高い精度で特定されることができる。携帯端末５１の筐体には例えばキーボード５６やディスプレイ５７が組み込まれる。プロセッサ５２は、キーボード５６から様々な指令やデータを受け取ることができる。同様に、プロセッサ５２は、ディスプレイ５７の画面上に様々な画像（例えばグラフィックやテキスト）を映し出すことができる。こういった携帯端末５１はいわゆるＰＤＡ（携帯情報端末）や携帯電話であればよい。

図２に示されるように、個人基本情報データベース２１には、利用者ごとに個人ＩＤを特定する個人ＩＤデータ６１が格納される。個人ＩＤは個々の利用者に個別に割り当てられる。個人ＩＤに基づき利用者は相互に識別される。こういった個人ＩＤデータには、利用者ごとに利用者の氏名を特定する氏名データ６２と、利用者ごとに利用者の生年月日を特定する年令データ６３と、利用者ごとに利用者の性別を特定する性別データ６４と、利用者ごとに利用者の家族の有無を特定する家族データ６５とが共通に関連付けられる。氏名データ６２には例えば全角文字で氏名が記述されればよい。年令データ６３には例えば数字の羅列（ｙｙｙｙｍｍｄｄ）で生年月日が記述されればよい。性別データ６４には、男性ならば「０」値が記述されればよく、女性ならば「１」値が記述されればよい。家族データ６５には、未婚ならば「０」値が記述されればよく、既婚ならば「１」値が記述されればよい。

図３に示されるように、認証情報データベース２２には、個々の利用者ごとにパスワードを特定するパスワードデータ６６が登録される。パスワードデータ６６は例えば暗号化されて個人ＩＤデータ６１に関連付けられる。個人ＩＤデータ６１に基づきパスワードデータ６６は検索されることができる。

図４に示されるように、地図情報データベース２３には、例えば日本全国の地図を表現する地図情報データ６７が格納される。この地図情報データ６７には、例えば飲食店や宿泊施設、観光名所といった訪問スポットごとにその位置を特定するスポット位置情報データ６８が関連付けられる。各スポット位置情報データ６８はスポットＩＤに基づき相互に識別される。地図情報データ６７によれば、例えばパソコン１４ではディスプレイ３６の画面上に地図画像が映し出されることができる。地図画像上で各訪問スポットの位置は特定されることができる。

図５に示されるように、スポット情報データベース２４には、スポット位置情報データ６８で特定される個々の訪問スポットごとにスポット情報データ６９が格納される。各スポット情報データ６９はスポットＩＤに基づき相互に識別される。スポット情報データ６９には、訪問スポットの名称を特定するスポット名称データ７１と、訪問スポットの電話番号を特定する電話番号データ７２と、訪問スポットの所在地を特定する所在地データ７３と、訪問スポットの特色を記述する特色データ７４と、訪問スポットの営業時間を特定する営業時間データ７５と、訪問スポットの定休日を特定する定休日データ７６と、地球上で訪問スポットの座標値を特定する座標値情報データ７７と、訪問スポットの最寄り駅（またはバスの停留所）を特定する最寄り駅データ７８と、当該最寄り駅（または停留所）からの徒歩時間を特定する徒歩時間データ７９と、訪問スポットで平均的に見込まれる滞在時間を特定する滞在時間データ８１とが書き込まれる。これらのデータ７１〜７９、８１はテキストデータや数値データで記述されればよい。座標値情報データ７７ではＧＰＳで測位される程度の精度で緯度や経度に基づき訪問スポットの位置が記述されればよい。ただし、訪問スポットの位置は他の方法で特定されてもよい。各スポット情報データ６９はスポットＩＤに基づき地図情報データベース２３中の各スポット位置情報データ６８に関連付けられる。

図６に示されるように、個々の訪問スポットは予め決められた基準に従って分類される。ここでは、個々の訪問スポットは、例えば飲食店、宿泊施設および観光名所といった大分類で分類される。大分類「飲食店」は日本食、中華料理、ヨーロッパ系（例えばフランス料理やイタリア料理）、エスニックといった小分類に細分化される。同様に、大分類「宿泊施設」はホテルや旅館、温泉旅館といった小分類に細分化され、大分類「観光名所」は史跡や神社仏閣、テーマパークといった小分類に細分化される。こういった分類は例えばスポットＩＤに反映されればよい。すなわち、図６から明らかなように、各訪問スポットには所定の規則に従って特定のスポットＩＤが付与される。訪問スポットはスポットＩＤに基づき比較的に簡単に大分類や小分類に分類されることができる。その他、訪問スポットの分類にあたってその他の手法が用いられてもよい。

図７に示されるように、評価情報データベース２５には個々の訪問スポットごとに評価情報データ８２が格納される。この評価情報データ８２は、後述されるように、不特定多数の利用者の投票および投稿に基づき形成される。評価情報データ８２には基準評価データ８３が含まれる。基準評価データ８３は、特定訪問スポットに対して「評価の平均値」を特定する。ここでは、「評価の平均値」の形成にあたって個々の評価基準（例えば「雰囲気」「予算」「味」）ごとにいくつかの選択肢が設定される。不特定多数の投票に基づき評価基準ごとに最大得票数の１選択肢は抽出される。ただし、「評価の平均値」の形成にあたったその他の評価基準が用いられてもよい。こういった評価基準は例えば大分類ごとに個別に設定されればよい。

評価情報データ８２にはお薦め度データ８４がさらに含まれる。このお薦め度データ８４は、特定訪問スポットに対するお薦め度すなわち推奨度を特定する。こういったお薦め度は個々の利用者の感性に従って例えば５段階で評価される。お薦め度「５」は「ぜひとも訪問してほしい訪問スポット」を意味する。反対に、お薦め度「１」は「お薦めできない訪問スポット」を意味する。このお薦め度データ８４では、前述と同様に、最大得票数に基づきお薦め度の平均値が特定されてもよい。

評価情報データ８２には詳細統計データ８５がさらに含まれる。この詳細統計データ８５は、お薦め度「５」に投票した利用者の大まかな人物像を特定する。ここでは、「年令」「性別」および「独身か既婚か」の３条件に基づき人物像は例えば４４通りに分類される。各人物像ごとに、お薦め度「５」に投票した利用者の人数は特定される。

その他、評価情報データ８２には写真データ８６や日記データ８７が組み込まれる。写真データ８６には、特定訪問スポットの画像を特定する画像データが含まれればよい。こういった画像データは不特定多数の利用者から提供される。写真データによれば、特定訪問スポットの写真が例えばディスプレイ３６の画面上に映し出されることができる。日記データ８７には、特定訪問スポットに関して文章表現を特定するテキストデータが含まれればよい。テキストデータは不特定多数の利用者から投稿される。日記データ８７によれば、特定訪問スポットの文章表現が例えばディスプレイ３６の画面上に映し出されることができる。

図８に示されるように、個人嗜好情報データベース２６には、個々の利用者ごとに嗜好情報データ８８が格納される。嗜好情報データ８８は個々の訪問スポットごとに記述される。嗜好情報データ８８には基準評価データ８９が含まれる。この基準評価データ８９は、特定評価対象すなわち特定訪問スポットに対して、個々の評価基準（例えば「雰囲気」「予算」「味」）ごとに前述の「評価の平均値」を特定する。基準評価データ８９は、評価情報データ８２に含まれる基準評価データ８３に基づき作成されればよい。

嗜好情報データ８８には個人評価データ９１がさらに含まれる。この個人評価データ９１は、特定訪問スポットに対して、前述の個人ＩＤデータ６１で特定される特定個人の関心度すなわち嗜好の度合いを特定する。この個人評価データ９１は、前述のお薦め度データ８４と同様に、特定訪問スポットに対するお薦め度すなわち推奨度で表現されればよい。こういったお薦め度は、前述と同様に、個人の感性に従って例えば５段階で評価されればよい。

その他、嗜好情報データ８８には写真データ９２や日記データ９３が組み込まれてもよい。写真データ９２には、特定訪問スポットの画像を特定する画像データが含まれればよい。こういった画像データは、前述の個人ＩＤデータ６１で特定される特定個人から提供される。日記データ９３には、特定訪問スポットに関して文章表現を特定するテキストデータが含まれればよい。文章表現は、特定個人から提供される例えば日記で構成されればよい。

図９に示されるように、行程情報データベース２７には、個々の利用者ごとに行程情報データ９５が格納される。行程情報データ９５には、時刻を特定する時刻データ９６と、訪問スポットの識別子すなわちスポットＩＤを特定する訪問スポットデータ９７と、訪問スポット間の移動手段を特定する移動手段データ９８と、各訪問スポットごとに見込まれる滞在時間を特定する滞在予定時間データ９９とが記述される。これらのデータ９６〜９９は例えば１日付ごとに括られればよい。こうして１日ごとの行程表は特定される。しかも、この行程情報データ９５には、個々の訪問スポットごとに入力フラグ１０１が設定される。入力フラグ１０１の詳細は後述される。

いま、パソコン１４から「旅サイト」を閲覧する場面を想定する。利用者はパソコン１４からサーバコンピュータ１３にアクセスする。パソコン１４では例えばウェブブラウザが動作すればよい。図１０のフローチャートから明らかなように、サーバコンピュータ１３のプロセッサ１６は「旅サイト」のＨＴＭＬ文書を送り出す（ステップＳ１）。送り出されたＨＴＭＬ文書はインターネット１２からパソコン１４に取り込まれる。こうしてディスプレイ３６の画面上には、例えば図１１に示されるように、「旅サイト」のトップページは映し出される。

続くステップＳ２で、サーバコンピュータ１３のプロセッサ１６は初めての利用か２回目以降の利用かを確認する。こういった確認は前述のトップページに基づき実施されればよい。トップページ上で例えば「こちら」がクリックされれば、プロセッサ１６は初めての利用を認識する。初めての利用が認識されると、プロセッサ１６の処理動作はステップＳ３に移行する。プロセッサ１６は利用者との対話に基づき行程情報データ９５を作成する。「行程情報データの作成1)」の処理行程の詳細は後述される。

ステップＳ２で２回目以降の利用が認識されると、プロセッサ１６はステップＳ４で個人ＩＤおよびパスワードを受け付ける。利用者は、図１１から明らかなように、画面上の空欄１０２、１０３に個人ＩＤおよびパスワードを入力した後に「送信」ボタン１０４をクリックすればよい。入力された個人ＩＤを特定する個人ＩＤデータと、入力されたパスワードを特定するパスワードデータとはサーバコンピュータ１３に向けて送り出される。こういった個人ＩＤおよびパスワードの受け付けにあたっては例えばＣＧＩ技術やＡＳＰ技術が用いられればよい。

続くステップＳ５で、プロセッサ１６は、取得した個人ＩＤデータおよびパスワードデータに基づき利用者の認証を実施する。プロセッサ１６は、認証情報データベース２２から個人ＩＤデータに固有のパスワードデータ６６を読み出す。パスワードデータ同士が一致しなければ、プロセッサ１６は利用者のアクセスを拒否する。このとき、プロセッサ１６の処理動作はステップＳ３に移行すればよい。こうして利用者は「初めての利用者」として取り扱われる。パスワードデータ同士が一致すれば、サーバコンピュータ１３のプロセッサ１６はパソコン１４に向けて新たなＨＴＭＬ文書を送信する。送り出されたＨＴＭＬ文書に基づき、例えば図１２に示されるように、ディスプレイ３６の画面上にはメニュー画面が映し出される。

ステップＳ６でプロセッサ１６は「新規の旅行計画」ボタン１０５のクリックの有無を判定する。このボタン１０５がクリックされると、プロセッサ１６の処理動作はステップＳ７に移行する。プロセッサ１６は利用者との対話に基づき行程情報データ９５を作成する。「行程情報データの作成2)」の処理行程の詳細は後述される。２回目以降に作成される行程情報データ９５は初めて作成される行程情報データ９５と区別される。

ステップＳ８でプロセッサ１６は「ダウンロード」ボタン１０６のクリックの有無を判定する。メニュー画面上でいずれかのダウンロードボタン１０６がクリックされると、プロセッサ１６の処理動作はステップＳ９に移行する。プロセッサ１６は例えばインターネット１２に向けて行程情報データ９５のダウンロードデータを送り出す。こういったダウンロードボタン１０６のクリックは例えば携帯端末５１で実施されればよい。こうして携帯端末５１に行程情報データ９５のダウンロードデータが取り込まれれば、利用者は旅行中に携帯端末５１でダウンロードデータに基づき旅行の日程すなわち行程を確認することができる。「行程情報データのダウンロード」の処理工程の詳細は後述される。

ステップＳ１０ではプロセッサ１６は「評価情報および日記の登録」ボタン１０７のクリックの有無を判定する。このボタン１０７がクリックされると、プロセッサ１６の処理動作はステップＳ１１に移行する。利用者は、前述の行程情報データ９５に基づき特定される訪問スポットごとに、個々の評価基準に沿って評価を登録したり、個人評価データ９１を登録したり、写真データ９２や日記データ９３を登録したりすることができる。こうして登録される評価や個人評価データ９１、写真データ９２、日記データ９３に基づき前述の評価情報データ８２や嗜好情報データ８８は作成されることができる。「投票および投稿」の処理工程の詳細は後述される。

ステップＳ１２ではプロセッサ１６は「寄り道」ボタン１０８のクリックの有無を判定する。メニュー画面上でいずれかの寄り道ボタン１０８がクリックされると、プロセッサ１６の処理動作はステップＳ１３に移行する。プロセッサ１６は利用者との対話に基づき行程情報データ９５を作成し直す。こういった寄り道ボタン１０８のクリックは例えば携帯端末５１で実施されればよい。利用者は旅行中であっても行程情報データ９５を作成し直すことができる。こうして行程情報データ９５は利用者の寄り道に簡単に対応することができる。「行程情報データの再作成」の処理行程の詳細は後述される。

ここで、図１３のフローチャートを参照しつつ「行程情報データの作成1)」（図１０のステップＳ３）の処理工程を詳述する。プロセッサ１６は、前述のように初めての利用を認識すると、所定のプログラムモジュールを実行する。プロセッサ１６はステップＴ１で個人基本情報データを取得する。この取得にあたって、例えば図１４に示されるように、プロセッサ１６はディスプレイ３６の画面上に所定の画像を表示させる。この画像に基づき利用者は「氏名」「生年月日」「性別」「独身／既婚」を入力することができる。入力にあたって例えばキーボード３４やマウス３５が利用されればよい。「登録」ボタン１０９がクリックされると、例えばテキストデータで氏名を特定する氏名データと、８けたの数字で生年月日を特定する年令データと、前述のように「０」値か「１」値かで性別を特定する性別データと、前述のように「０」値か「１」値かで「独身／既婚」を特定する家族データとはサーバコンピュータ１３に向けて送り出される。こうしてプロセッサ１６は氏名データ、年令データ、性別データおよび家族データを取得する。

続くステップＴ２で、プロセッサ１６は個人基本情報データベース２１に新たに１個人ＩＤデータ６１を作成する。個人ＩＤデータ６１は例えばランダムなテキストデータで構成されればよい。こうして新たに作成された個人ＩＤデータ６１に関連付けられて、前述の氏名データ、年令データ、性別データおよび家族データといった個人基本情報データは個人基本情報データベース２１に格納される。

続くステップＴ３で、プロセッサ１６は、訪問スポットの検索範囲すなわち訪問先の地域範囲を設定する。この設定にあたって、プロセッサ１６は、移動手段を特定する移動手段データと、訪問先の地域名を特定する地域名データとを取得する。このとき、プロセッサ１６は、例えば図１５に示されるように、ディスプレイ３６の画面上に所定の画像を表示させる。この画像に基づき、利用者は、「車」や「徒歩」といった移動手段や、例えば市町村単位で訪問先の地域名を入力することができる。入力にあたって例えばキーボード３４やマウス３５が利用されればよい。「決定」ボタン１１０がクリックされると、入力された移動手段を特定する移動手段データと、入力された地域名を特定する地域名データとはサーバコンピュータ１３に向けて送り出される。こうしてプロセッサ１６は移動手段データおよび地域名データを取得する。

プロセッサ１６は、移動手段データで特定される移動手段に基づき訪問先の拠点や移動範囲を特定する。例えば移動手段に「徒歩」が設定されると、プロセッサ１６は鉄道駅から半径５キロ程度の地域範囲を設定する。プロセッサ１６は、設定した地域範囲に基づき地図情報データベース２３から地図情報データ６７を取得する。例えば移動手段に「車」が設定されると、プロセッサ１６は高速道路のインターチェンジから半径３０キロ程度の地域範囲を設定する。プロセッサ１６は、同様に、設定した地域範囲に基づき地図情報データベース２３から地図情報データ６７を取得する。

続くステップＴ４で、プロセッサ１６は、個人基本情報データベース２１に登録された年令データ６３や性別データ６４、家族データ６５に基づき、設定された地域範囲に存在する全訪問スポットの集合体から特定の訪問スポットを抽出する。この抽出にあたってプロセッサ１６は評価情報データベース２５内の評価情報データ８２を参照する。抽出方法の詳細は後述される。

続くステップＴ５で、プロセッサ１６は、抽出された訪問スポットの集合体から訪問スポットの選択を受け付ける。例えば図１６に示されるように、プロセッサ１６はディスプレイ３６の画面上で利用者に抽出後の訪問スポットを提示する。こういった提示にあたって各訪問スポットごとに旗印１１１は表示される。旗印１１１は、例えば色や形状に基づき訪問スポットの小分類ごとに区別される。利用者は、提示された訪問スポットから特定の訪問スポットを選択することができる。こういった選択はプロセッサ１６で受け付けられる。受け付け方法の詳細は後述される。

続くステップＴ６で、プロセッサ１６は、選択された訪問スポットに基づき旅行の行程表を作成する。作成方法の詳細は後述される。作成された行程表は例えば所定のＨＴＭＬ文書に埋め込まれる。作成されたＨＴＭＬ文書はパソコン１４に向けて送り出される。その結果、例えば図１７に示されるように、ディスプレイ３６の画面上に行程表は表示される。こうして行程表は利用者に提示される。

続くステップＴ７で、プロセッサ１６は利用者に個人ＩＤおよびパスワードを発行する。プロセッサ１６は、個人基本情報データベース２１から個人ＩＤデータ６１を取得する。同時に、プロセッサ１６は自動的にパスワードを作成する。こうして作成されたパスワードを特定するパスワードデータと個人ＩＤデータ６１とは例えば所定のＨＴＭＬ文書に埋め込まれる。作成されたＨＴＭＬ文書はパソコン１４に向けて送り出される。その結果、例えば図１８に示されるように、ディスプレイ３６の画面上に個人ＩＤおよびパスワードは表示される。こうして個人ＩＤおよびパスワードは利用者に提示される。同時に、プロセッサ１６は認証情報データベース２２に個人ＩＤデータ６１およびパスワードデータ６６を登録する。

ここで、図１９のフローチャートを参照しつつ「訪問スポットの抽出1)」（図１３のステップＴ４）の処理動作を詳述する。プロセッサ１６は、前述のように移動手段データおよび地域名データを受け取ると、所定のプログラムモジュールを実行する。プロセッサ１６は、ステップＵ１で、前述のように設定された訪問先の地域範囲に含まれる全訪問スポットのリストを作成する。作成にあたってプロセッサ１６は地図情報データベース２３からスポット位置情報データ６８を読み出す。リストでは各訪問スポットは例えばスポットＩＤで特定されればよい。

続くステップＵ２で、プロセッサ１６は前述の小分類にリスト内の訪問スポットを分類する。プロセッサ１６は、「飲食店の日本食」「飲食店の中華料理」「宿泊施設のホテル」といった各小分類ごとにグループを形成する。ただし、こういったグループ分けは前述のリストの作成と同時に実施されてもよい。

続くステップＵ３で、プロセッサ１６は、各訪問スポットの詳細統計データ８５に基づき訪問スポットの集合体から特定の訪問スポットを抽出する。このとき、プロセッサ１６は、前述の年令データ６３、性別データ６４および家族データ６５に基づき利用者の人物像を想定する。プロセッサ１６は、利用者の年令層や性別、独身か既婚か、といった条件に基づき訪問スポットごとに詳細統計データ８５を検索する。これらの条件に一致する不特定多数の利用者から支持される訪問スポットを抽出する。プロセッサ１６は、多くの人数に支持される訪問スポットから順番に規定数の訪問スポットを選び出す。年令層の特定にあたってプロセッサ１６は利用者の年令データ６３から利用者の年令を導き出す。

続くステップＵ４で、プロセッサ１６は、抽出された訪問スポットを記録する。訪問スポットは例えばサーバコンピュータ１３のＨＤＤ１８に一時的に書き込まれればよい。ステップＵ５で、プロセッサ１６は、全ての小分類に対して訪問スポットの抽出が完了したか否かを確認する。完了していなければプロセッサ１６の処理動作はステップＵ３に戻る。こうして小分類ごとに特定の件数の訪問スポットは抽出され記録される。抽出された訪問スポットの集合体を特定する選択肢提示情報信号は生成される。全ての小分類に対して訪問スポットの抽出が完了すると、プロセッサ１６の処理動作は「スポットの選択の受け付け」（図１３のステップＴ５）に移行する。

次に図２０のフローチャートを参照しつつ「スポットの選択の受け付け」（図１３のステップＴ５）の処理動作を詳述する。プロセッサ１６は、前述のように選択肢提示情報信号を生成すると、所定のプログラムモジュールを実行する。プロセッサ１６はステップＶ１で例えば地図情報データベース２３から表示範囲の地図情報データ６７を取得する。取得された地図情報データ６７に基づき所定のＨＴＭＬ文書は作成される。続くステップＶ２で、プロセッサ１６は選択肢提示情報信号に基づき訪問スポットの集合体を特定する。特定にあたってプロセッサ１６は各訪問スポットごとにスポットＩＤを取得すればよい。続くステップＶ３で、プロセッサ１６は、各スポットＩＤごとに旗印画像データを取得する。旗印画像データは地図情報データ６７に関連付けられる。その後、ステップＶ４で、作成されたＨＴＭＬ文書すなわち画像情報信号はインターネット１２に向けて送り出される。その結果、ディスプレイ３６の画面上には、例えば図１６に示されるように、地図上の旗印１１１に基づき抽出後の訪問スポットは提示されることができる。

ステップＶ５で、プロセッサ１６は、「決定」ボタンに対するクリック操作を監視する。「決定」ボタンがクリックされない限り、ステップＶ６で、プロセッサ１６はディスプレイ３６の画面上でマウス３５のポインタ１１２の動きを監視する。例えば図２１に示されるように、特定の旗印１１１にポインタ１１２が重ね合わせられると、プロセッサ１６は、その旗印１１１で特定される訪問スポットの簡易情報画像データを取得する。この簡易情報画像データには、例えば、その訪問スポットに関連するスポット名称や特色、「評価の平均値」、お薦め度の平均値を表示する画像データが含まれる。スポット名称や特色はスポット情報データ６９から取得されればよい。「評価の平均値」やお薦め度の平均値は評価情報データ８２から取得されればよい。このとき、プロセッサ１６は、各訪問スポットごとにポインタ１１２が重ね合わせられる回数や時間を記録してもよい。こういったログデータは例えば利用者の嗜好の判断に役立てられることができる。

続くステップＶ７で、プロセッサ１６はインターネット１２に向けて簡易情報画像データすなわち画像情報信号を送り出す。したがって、ディスプレイ３６の画面上で特定の旗印１１１にマウス３５のポインタ１１２が重ね合わせられると、例えば図２１に示されるように、ディスプレイ３６の画面上には簡易情報画像データに基づき所定の画像が表示される。この表示に基づき利用者は訪問スポットの簡易情報を確認することができる。その他、簡易情報画像データは前述の旗印画像データとともに予めＨＴＭＬ文書に埋め込まれてもよい。

ステップＶ８で、プロセッサ１６はマウス３５のクリック操作を監視する。特定の旗印１１１にポインタ１１２が重ね合わせられた後にクリック操作が実施されると、プロセッサ１６は、その旗印１１１で特定される訪問スポットの詳細情報画像データを取得する。この詳細情報画像データには、例えば、前述のスポット名称のほか、電話番号データ７２で特定される電話番号や、定休日データ７６で特定される店の定休日、営業時間データ７５で特定される店の営業時間、写真データ８６で特定される訪問スポットの画像、日記データ８７で特定される訪問スポットの文章表現を表示する画像データが含まれればよい。写真データ８６や日記データ８７は複数人分のものが用いられてもよい。

日記データ８７すなわち投稿情報データが詳細情報画像データに含まれる場合には、所定の基準に従って日記データ８７から特定のキーワードが抽出されてもよい。キーワードを特定するキーワード情報信号は例えば前述の簡易情報画像データとともにインターネット１２に送り出されてもよい。こうしてディスプレイ３６上には、キーワード情報信号および簡易情報画像データに基づきキーワードを含む画像が映し出されることができる。キーワードは例えば単純に主語および述語で構成されればよい。

続くステップＶ９で、プロセッサ１６は、パソコン１４に向けて詳細情報画像データを送り出す。したがって、ディスプレイ３６の画面上で特定の旗印１１１に対してクリック操作が実施されると、例えば図２２に示されるように、ディスプレイ３６の画面上には詳細情報画像データに基づき所定の画像が表示される。この表示に基づき利用者は訪問スポットの詳細情報を確認することができる。このとき、プロセッサ１６は、各訪問スポットごとにクリック操作の回数や画像の表示時間を記録してもよい。こういったログデータは例えば利用者の嗜好の判断に役立てられることができる。

続くステップＶ１０で、プロセッサ１６は、表示された画像に基づきその訪問スポットが選択されたか否かを確認する。この確認にあたってプロセッサ１６はインターネット１２すなわちパソコン１４から選択結果通知信号を受け取る。選択結果通知信号には、抽出された訪問スポットの集合体から選択された訪問スポットが特定される。プロセッサ１６は、続くステップＶ１１で、指定された各日付ごとに選択結果通知信号に基づき訪問スポットを仮登録する。訪問スポットは例えばスポットＩＤで特定されればよい。選択された訪問スポットは例えばサーバコンピュータ１３のＨＤＤ１８に一時的に保存されればよい。最終的にステップＶ５で「決定」ボタンのクリックが確認されると、プロセッサ１６の処理動作は「行程表の作成」（図１３のステップＴ６）に移行する。

次に図２３のフローチャートを参照しつつ「行程表の作成」（図１３のステップＴ６）の処理動作を詳述する。プロセッサ１６は、前述のように「決定」ボタンのクリックを確認すると、所定のプログラムモジュールを実行する。プロセッサ１６は、ステップＷ１で、各日付ごとに仮登録された訪問スポットを特定する。ステップＷ２で、プロセッサ１６は、各日付ごとに特定の出発点および最終地点を設定する。例えば旅行の初日であれば、駅やインターチェンジが出発点に設定されればよく、宿泊施設が最終地点に設定されればよい。旅行の中日であれば、出発点および最終地点に宿泊施設が設定されればよい。旅行の最終日であれば、出発点には宿泊施設が設定されればよく、最終地点には駅やインターチェンジが設定されればよい。こういった出発点や最終地点の設定にあたっては例えば利用者の意志が反映されてもよい。こういった場合には例えばＣＧＩ技術やＡＰＳ技術が利用されればよい。

続くステップＷ３でプロセッサ１６は時間帯固定の訪問スポットを設定する。この設定で、プロセッサ１６は、例えば昼食用に選択された飲食店や、特定の営業時間に拘束される訪問スポットに対して特定の時間帯を割り当てる。続くステップＷ４でプロセッサ１６は行程表を設定する。行程表の設定にあたって、プロセッサ１６は例えばサーバコンピュータ４１のプロセッサ４２と協働する。プロセッサ１６は、出発点や最終地点から訪問スポットとの距離、各訪問スポット間の距離、各訪問スポット間の移動手段、移動手段の時刻表、訪問スポットごとの滞在予定時間などに基づき訪問スポットの訪問順を決定していく。滞在予定時間は例えば滞在時間データ８１に基づき特定されればよい。こうして作成された行程表に基づきプロセッサ１６はステップＷ５で行程情報データベース２７に行程情報データ９５を登録する。こうして作成された行程情報データ９５に基づきプロセッサ１６は前述のようにＨＴＭＬ文書すなわち画像情報信号を生成する。ステップＷ６でＨＴＭＬ文書がパソコン１４に送り込まれると、図１７に示されるように、ディスプレイ３６の画面上に行程表は表示されることができる。その他、ディスプレイ３６の画面上には行程表に従って地図画像が表示されてもよい。こうした地図画像上では行程表に従って移動経路が記述されてもよい。

ここで、図２４のフローチャートを参照しつつ「行程情報データの作成2)」（図１０のステップＳ７）の処理工程を詳述する。プロセッサ１６は、前述のように「新規の旅行計画」ボタン１０５のクリックを認識すると、所定のプログラムモジュールを実行する。ステップＸ１で、プロセッサ１６は、前述のステップＴ３（図１３）と同様に、訪問スポットの検索範囲すなわち訪問先の地域範囲を設定する。続くステップＸ２で、プロセッサ１６は、それまでに蓄積された嗜好情報データ８８に基づき、設定された地域範囲に存在する全訪問スポットの集合体から特定の訪問スポットを抽出する。抽出方法の詳細は後述される。

続くステップＸ３で、プロセッサ１６は、前述のステップＴ５（図２０のフローチャート）と同様に、抽出された訪問スポットの集合体から訪問スポットの選択を受け付ける。続くステップＸ４で、プロセッサ１６は、前述のステップＴ６（図２３のフローチャート）と同様に行程表を作成する。作成された行程表は例えば所定のＨＴＭＬ文書に埋め込まれる。こうして前述と同様に、ディスプレイ３６の画面上に行程表は表示される（図１７参照）。行程表は利用者に提示される。

次に図２５のフローチャートを参照しつつ「訪問スポットの抽出2)」（図２４のステップＸ２）の処理動作を詳述する。プロセッサ１６は、前述のように移動手段データおよび地域名データを受け取ると、所定のプログラムモジュールを実行する。プロセッサ１６は、ステップＹ１で、前述と同様に、訪問先の地域範囲に含まれる全訪問スポットのリストを作成する。続くステップＹ２で、前述と同様に、プロセッサ１６は、小分類ごとに訪問スポットのグループを形成する。続くステップＹ３以下で、プロセッサ１６は、個人嗜好情報データベース２６に蓄積される嗜好情報データ８８に基づき各小分類ごとに規定数の訪問スポットを抽出していく。

まず、ステップＹ３で、プロセッサ１６は総数Ｎをリセットする。この総数Ｎは、続く処理動作で抽出されていく訪問スポットの件数を示す。同時に、プロセッサ１６は、お薦め度の度数Ｖに「５」を設定する。続くステップＹ４で、プロセッサ１６は、お薦め度の度数が「３」以下であるか否かを確認する。この場合には、お薦め度の度数は「５」であるから、プロセッサ１６の処理動作はステップＹ５に移行する。

ステップＹ５で、プロセッサ１６は、嗜好情報データ８８の個人評価データ９１でお薦め度「５」を検索する。この検索にあたってプロセッサ１６は例えば新しい個人評価データ９１から古い個人評価データ９１に向かって順番にお薦め度「５」を探していく。続くステップＹ６で１個人評価データ９１にお薦め度「５」が発見されると、プロセッサ１６の処理動作はステップＹ７に移行する。

ステップＹ７で、プロセッサ１６は、発見された個人評価データ９１で特定される嗜好情報データ８８から基準評価データ８９を読み出す。こうしてプロセッサ１６は、利用者のお薦め度「５」に対応する「評価の平均値」を取得する。「評価の平均値」は個々の評価基準（例えば「雰囲気」「予算」「味」）ごとに特定される。続くステップＹ８で、プロセッサ１６は、取得した「評価の平均値」に基づき、グループ分けされた訪問スポットの集合体から特定の訪問スポットを抽出する。すなわち、嗜好情報データ８８の基準評価データ８９に含まれる「雰囲気」「予算」「味」を同時に満たす基準評価データ８３が評価情報データベース２５の評価情報データ８２から探り出される。こうして特定利用者のお薦め度「５」に値する条件に基づき、グループ分けされた訪問スポットの集合体から特定の訪問スポットは抽出される。こういった訪問スポットは大いに利用者の嗜好を反映すると考えられる。

続くステップＹ９で、プロセッサ１６は、抽出された訪問スポットの件数Ａをカウントする。続くステップＹ１０で、プロセッサ１６は、カウントされた件数Ａに基づき、それまでに抽出された訪問スポットの総数Ｎを算出する。ステップＹ１１、Ｙ１２で、プロセッサ１６は訪問スポットの総数Ｎと予め決められた規定数とを比較する。総数Ｎが規定数に一致すれば、プロセッサ１６は、ステップＹ１３で、抽出された訪問スポットを記録する。各訪問スポットのスポットＩＤは例えばサーバコンピュータ１３のＨＤＤ１８に一時的に書き込まれればよい。

ステップＹ１４で、プロセッサ１６は、全ての小分類に対して訪問スポットの抽出が完了したか否かを確認する。完了していなければプロセッサ１６の処理動作はステップＹ３に戻る。こうして小分類ごとに規定数の訪問スポットは抽出され記録される。抽出された訪問スポットの集合体を特定する選択肢提示情報信号は生成される。全ての小分類に対して訪問スポットの抽出が完了すると、プロセッサ１６の処理動作は「スポットの選択の受け付け」（図２４のステップＸ３）に移行する。

ステップＹ１１で総数Ｎが規定数に達しない場合には、プロセッサ１６の処理動作はステップＹ６に戻る。このとき、ステップＹ１５で件数Ａはリセットされる。ステップＹ６で、プロセッサ１６は次のお薦め度「５」の出現を検索する。次のお薦め度「５」を含む個人評価データ９１が発見されると、プロセッサ１６の処理動作はステップＹ７に移行する。ステップＹ７以降、前述と同様にプロセッサ１６の処理動作は進行する。抽出される訪問スポットでは、新しい個人評価データ９１から優先的に規定数の訪問スポットは抽出されていく。こうして規定数の訪問スポットは確保される。しかも、抽出された訪問スポットは確実に利用者の嗜好の変化を反映することができる。

例えば、ステップＹ１１で総数Ｎが規定数に到達する以前に、個人評価データ９１にお薦め度「５」が全く発見されない場合には、プロセッサ１６の処理動作はステップＹ６からステップＹ４に移行する。このとき、ステップＹ１６でお薦め度の度数は１段階下げられる。したがって、ステップＹ５で、プロセッサ１６は、嗜好情報データ８８の個人評価データ９１でお薦め度「４」を検索する。検索にあたって、プロセッサ１６は、前述と同様に、新しい個人評価データ９１から古い個人評価データ９１に向かって順番にお薦め度「４」を探していく。続くステップＹ６で１個人評価データ９１にお薦め度「４」が発見されると、プロセッサ１６の処理動作はステップＹ７に移行する。ステップＹ７以降、前述と同様にプロセッサ１６の処理動作は進行する。こうしてお薦め度の度合いは引き下げられながら、規定数の訪問スポットは抽出されていく。

その一方で、ステップＹ４でお薦め度「３」が確認されると、プロセッサ１６の処理動作はステップＹ１３に移行する。抽出された訪問スポットが規定数に満たなくても、お薦め度「３」以降ではプロセッサ１６の処理動作は中断される。したがって、利用者の嗜好に見合った訪問スポットのみが確実に抽出されることができる。

その他、ステップＹ１２で総数Ｎが規定数を上回ると、プロセッサ１６の処理動作はステップＹ１７に移行する。このステップＹ１７で、プロセッサ１６は、各評価情報データ８２に含まれる詳細統計データ８５に基づき抽出後の訪問スポットを絞り込む。プロセッサ１６は、前述のステップＵ３（図１９）と同様に、利用者の年令層や性別、独身か既婚か、といった条件に基づき訪問スポットごとに詳細統計データ８５を検索すればよい。これらの条件に一致する不特定多数の利用者から支持される訪問スポットは抽出される。

ここで、図２６のフローチャートを参照しつつ「行程情報データのダウンロード」（図１０のステップＳ９）の処理動作を詳述する。プロセッサ１６は、前述のようにダウンロードボタン１０６のクリックを確認すると、所定のプログラムモジュールを実行する。プロセッサ１６はステップＺ１で行程情報データベース２７から行程情報データ９５を取得する。行程情報データ９５の取得にあたってプロセッサ１６は個人ＩＤや日付に基づき特定の行程情報データ９５を抽出する。続くステップＺ２で、プロセッサ１６は、行程情報データ９５に含まれるスポットＩＤに基づきスポット情報データベース２４からスポット名称データ７１および座標値情報データ７７を取得する。

続くステップＺ３で、プロセッサ１６は、例えば図２７に示されるように、各日付ごとにダウンロードデータを作成する。このダウンロードデータには、時刻データ９６やスポット名称データ７１、座標値情報データ７７、移動手段データ９８、滞在予定時間データ９９および訪問フラグ１１３が含まれる。訪問フラグ１１３の詳細は後述される。ダウンロードデータはインターネット１２に送り込まれる。こうして例えば携帯端末５１で行程情報データ９５のダウンロードデータは受信されることができる。

ここで、図２８のフローチャートを参照しつつ「投票および投稿」（図１０のステップＳ１１）の処理動作を詳述する。プロセッサ１６は、前述のように「評価情報および日記の登録」ボタン１０７のクリックを確認すると、所定のプログラムモジュールを実行する。プロセッサ１６はステップＰ１で例えば所定のＨＴＭＬ文書に基づき入力フォームを作成する。こうして作成されたＨＴＭＬ文書すなわち入力フォームデータはインターネット１２に向けて送り出される。送り出された入力フォームデータはパソコン１４で受信されてもよく携帯端末５１で受信されてもよい。ディスプレイ３６、５７の画面上には、例えば図２９に示されるように、入力フォームは映し出される。こういった入力フォームは例えば「飲食店」「宿泊施設」「観光名所」といった大分類ごとに用意されればよい。

利用者は、入力フォームに従って、写真データや訪問日時、個々の評価基準（例えば「雰囲気」「予算」「味」）に従った評価、日記を入力することができる。こうした入力にあたってキーボード３４、５６やマウス３５は利用されればよい。写真は例えばデジタルカメラから画像データの形で取り込まれればよい。「送信」ボタンがクリックされると、入力された写真データと、入力された訪問日時を特定する日時データと、個々の評価基準ごとに１選択肢を特定する評価データと、入力されたお薦め度を特定するお薦め度データと、例えばテキストデータで日記を特定する日記データとはサーバコンピュータ１３に向けて送り出される。こうしてプロセッサ１６は、ステップＰ２で、評価情報信号および投稿情報信号を受信する。評価情報信号には、例えば少なくとも評価データやお薦め度データが含まれればよい。投稿情報信号には、例えば写真データ、日時データおよび日記データなどが含まれればよい。続くステップＰ３で、プロセッサ１６は、取得した各種データに基づき評価情報データベース２５で訪問スポットごとに評価情報データ８２を更新する。更新方法の詳細は後述される。その後、ステップＰ４で、プロセッサ１６は、取得した各種データに基づき個人嗜好情報データベース２６に嗜好情報データ８８を登録する。登録方法の詳細は後述される。

こういった「投票および投稿」の処理動作はパスワードの認証（図１０のステップＳ５）後に自動的に実施されてもよい。この場合には、プロセッサ１６は、過去の日付の行程情報データ９５で入力フラグ１０１を参照すればよい。この入力フラグ１０１は、行程情報データ９５の作成時には「１」値すなわち「未入力」に設定される。前述のように投票および投稿が完了すると、入力フラグ１０１は「０」値すなわち「入力済み」に書き換えられる。こうして投票および投稿は行程情報データ９５に基づき管理されることができる。こうした管理に基づき投稿の督促通知は発信されることができる。督促通知信号には例えば前述の入力フォームデータが組み込まれてもよい。

次に図３０のフローチャートを参照しつつ「評価情報データの更新」（図２８のステップＰ３）の処理動作を詳述する。プロセッサ１６は、写真データ、日時データ、評価データ、お薦め度データおよび日記データを受け取ると、所定のプログラムモジュールを実行する。プロセッサ１６は、ステップＱ１で、前述のように入力フォームが作成された訪問スポットのスポットＩＤを特定する。続くステップＱ２で、プロセッサ１６は、特定したスポットＩＤに基づき評価情報データベース２５から評価情報データ８２を検索する。続くステップＱ３で、プロセッサ１６は、評価情報データ８２に含まれる基準評価データ８３で個々の評価基準（例えば「雰囲気」「予算」「味」）ごとに得票数を更新する。続くステップＱ４で、プロセッサ１６は、更新された得票数に基づき個々の評価基準ごとに「評価の平均値」を確認する。「評価の平均値」に変動があれば、変動後の「評価の平均値」を登録し直す。

続くステップＱ５で、プロセッサ１６は、お薦め度データに基づきお薦め度の度合いを確認する。お薦め度「５」であれば、プロセッサ１６はステップＱ６で入力フォームに基づき写真データや評価データ、日記データから「公開してもよい」項目を検索する。「公開してもよい」項目は同様に評価情報データ８２に登録される。評価情報データ８２では、新しいデータは最も古いデータに上書きされればよい。続くステップＱ７でプロセッサ１６は詳細統計データ８５を更新する。その後、プロセッサ１６の処理動作はステップＰ４（図２８）に移行する。

次に図３１のフローチャートを参照しつつ「嗜好情報データの登録」（図２８のステップＰ４）の処理動作を詳述する。プロセッサ１６は、前述の評価情報データ８２の更新が完了すると、続いてステップＲ１で、前述のように入力フォームが作成された訪問スポットのスポットＩＤを特定する。続くステップＲ２で、プロセッサ１６は、特定したスポットＩＤに基づき評価情報データベース２５から評価情報データ８２を検索する。続くステップＲ３で、プロセッサ１６は、個人嗜好情報データベース２６の嗜好情報データ８８に基準評価データ８３を登録する。この基準評価データ８３は、検索された評価情報データ８２の基準評価データ８３から取得される。

続くステップＲ４で、プロセッサ１６は、お薦め度データに基づき個人嗜好情報データベース２６に個人評価データ９１を登録する。この結果、特定訪問スポットに関し、評価情報データベース２５に蓄積される「評価の平均値」と、特定利用者の関心度すなわち評価とは相互に関連付けられる。すなわち、特定利用者の関心度すなわち嗜好は、不特定多数の投票で構築される「物差し」で評価される。例えば評価基準「雰囲気」で「評価の平均値」に「2)カジュアル」が特定されていれば、特定の利用者が「1)豪華」を選んだとしても、この利用者の評価は「評価の平均値」すなわち「2)カジュアル」として判断される。この利用者の感性「1)豪華」は不特定多数の感性「2)カジュアル」で評価し直される。こうして利用者の感性は客観的に評価されることができる。既に嗜好情報データ８８が存在する場合には、新たな嗜好情報データ８８で古い嗜好情報データ８８は上書きされればよい。続くステップＲ５で、プロセッサ１６は、個人嗜好情報データベース２６に残りの写真データ９２や日記データ９３を登録する。こうして嗜好情報データ８８の登録は完了する。

ここで、図３２のフローチャートを参照しつつ「行程情報データの再作成」（図１０のステップＳ１３）の処理動作を詳述する。プロセッサ１６は、前述のように「寄り道」ボタン１０８のクリックを確認すると、所定のプログラムモジュールを実行する。ここでは、「寄り道」ボタン１０８は携帯端末５１でクリックされたものと仮定する。携帯端末５１のプロセッサ５２は、寄り道ボタン１０８のクリックを認識すると、所定のプログラムモジュールを実行する。携帯端末５１ではその時点の日時および現在位置が確認される。プロセッサ５２は、確認した日時で特定されるダウンロードデータを検索する。検索されたダウンロードデータは例えばインターネット１２に向けて送り出される。こうして送り出されたダウンロードデータはサーバコンピュータ１３のプロセッサ１６で受信される。ダウンロードデータには、例えば携帯端末５１すなわち利用者の現在位置を特定する現在位置情報データが付加されてもよい。利用者の現在位置は携帯端末５１内のＧＰＳセンサ５５に基づき特定されればよい。

このとき、ダウンロードデータでは、訪問フラグ１１３に基づき「訪問済み」「未訪問」のいずれかが特定される。ダウンロードデータには予め「１」値が書き込まれればよい。特定の訪問スポットが訪問されると、その訪問スポットの訪問フラグ１１３は「０」値に書き換えられる。こういった「訪問」の事実は例えばＧＰＳセンサ５５の出力に基づき監視されればよい。こういった監視にあたって、ＧＰＳセンサ５５の出力に基づき算出される現在位置の座標値と、ダウンロードデータの座標値情報データ７７で特定される訪問スポットの座標値とは相互に比較されればよい。

プロセッサ１６は、例えばステップＬ１でダウンロードデータを受信すると、続くステップＬ２で例えばダウンロードデータに基づき訪問先の地域範囲を特定する。地域範囲の特定にあたっては、ダウンロードデータに含まれるスポットＩＤが用いられてもよく、現在位置情報データに含まれる現在位置の座標値が用いられてもよい。プロセッサ１６は、地図情報データベース２３に基づきスポットＩＤから地域範囲を特定することができる。

続くステップＬ３で、プロセッサ１６は、前述のステップＸ２（図２５のフローチャート）と同様に、設定された地域範囲に存在する全訪問スポットの集合体から特定の訪問スポットを抽出する。続くステップＬ４で、プロセッサ１６は、前述のステップＴ５、Ｘ３（図２０のフローチャート）と同様に、抽出された訪問スポットの集合体から訪問スポットの選択を受け付ける。このとき、ディスプレイ５７の画面上では、予め設定された行程情報データに含まれる訪問スポットと、行程情報データに含まれない訪問スポットとは識別されることが望まれる。利用者は、行程情報データに含まれる訪問スポット以外に新たに寄り道訪問スポットを選択することができる。寄り道訪問スポットを特定する追加選択情報データはプロセッサ１６に取得される。こうして寄り道訪問スポットが選択されると、プロセッサ１６の処理はステップＬ５に移行する。このステップＬ５で、プロセッサ１６は、行程情報データに含まれ、かつ、未訪問の訪問スポットと、新たに選択された寄り道訪問スポットとに基づき行程表を作成する。作成方法の詳細は後述される。訪問済みか否かは、ダウンロードデータに含まれる訪問フラグ１１３に基づき判断されればよい。

次に図３３のフローチャートを参照しつつ「行程表の再作成」（図３２のステップＬ５）の処理動作を詳述する。プロセッサ１６は、前述のように「決定」ボタンのクリックを確認すると、所定のプログラムモジュールを実行する。ステップＭ１で、プロセッサ１６は、携帯端末５１すなわち利用者の現在位置に基づき出発点を決定する。出発点には、現在位置に最も接近する訪問スポットが設定されればよい。続くステップＭ２でプロセッサ１６は行程表を設定する。行程表の設定にあたって、プロセッサ１６は、前述と同様に、例えばサーバコンピュータ４１のプロセッサ４２と協働する。プロセッサ１６は、出発点や最終地点から訪問スポットとの距離、各訪問スポット間の距離、各訪問スポット間の移動手段、移動手段の時刻表、訪問スポットごとの滞在予定時間などに基づき訪問スポットの訪問順を決定していく。このとき、出発点に続き寄り道訪問スポットの訪問予定は設定される。こうして設定された寄り道訪問スポットに続き、予め行程情報データに含まれ、かつ、未訪問の訪問スポットは順番に訪問予定に組み込まれていく。こうして作成された行程表に基づきプロセッサ１６はステップＭ３で行程情報データベース２７に行程情報データ９５を登録し直す。その後、ステップＭ４で、再作成された行程情報データ９５に基づきダウンロードデータは作成される。作成されたダウンロードデータはインターネット１２に向けて送り出される。こうして携帯端末５１は新しいダウンロードデータを受信することができる。新しいダウンロードデータは古いダウンロードデータに上書きされればよい。

コンピュータネットワークシステムの構成を概略的に示す概念図である。 ディスクアレイ装置に構築される個人基本情報データベースの構造を示す概念図である。 ディスクアレイ装置に構築される認証情報データベースの構造を示す概念図である。 ディスクアレイ装置に構築される地図情報データベースの構造を示す概念図である。 スポット情報データベースに登録されるスポット情報データの構造を示す概念図である。 スポットＩＤの構造を概略的に示す概念図である。 評価情報データベースに登録される評価情報データの構造を示す概念図である。 個人嗜好情報データベースに登録される嗜好情報データの構造を示す概念図である。 行程情報データベースに登録される行程情報データの構造を示す概念図である。 ホームページ「旅サイト」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 「旅サイト」のトップページを概略的に示す概念図である。 パスワードの認証後のメニュー画面を概略的に示す概念図である。 「行程情報データの作成1)」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 個人基本情報データの取得にあたって利用される画像の一具体例を示す概念図である。 移動手段および訪問先の地域名の取得にあたって利用される画像の一具体例を示す概念図である。 「旅サイト」で提案される訪問スポットを示す地図の画像の概念図である。 「旅サイト」で提案される行程表を示す画像の概念図である。 個人ＩＤおよびパスワードの提示にあたって利用される画像の一具体例を示す概念図である。 「訪問スポットの抽出1)」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 「スポットの選択の受け付け」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 簡易画像情報データに基づき表示される画像の一具体例を示す概念図である。 詳細画像情報データに基づき表示される画像の一具体例を示す概念図である。 「行程表の作成」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 「行程情報データの作成2)」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 「訪問スポットの抽出2)」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 「行程情報データのダウンロード」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 行程情報データのダウンロードデータの構造を示す概念図である。 「投票および投稿」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 投票および投稿にあって利用される入力フォームの一具体例を示す概念図である。 「評価情報データの更新」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 「嗜好情報データの更新」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 「行程情報データの再作成」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。 「行程表の再作成」の処理動作を概略的に示すフローチャートである。

符号の説明

１２ インターネット、１３ 「旅サイト」を提供するサーバコンピュータ、１６ 訪問スポット抽出プログラムを実行するプロセッサ、１８ プログラムを格納する記憶媒体すなわちハードディスク駆動装置（ＨＤＤ）、６７ 地図情報データ、８２ 評価情報データ、８３ 基準評価データ、８９ 基準評価データ、９１ 個人評価データ、９５ 行程情報データ、１０１ 投稿管理データとしての入力フラグ、１１３ 訪問済み情報データとしての訪問フラグ。

Claims (3)

1. 特定個人の認証処理に連動して、前記特定個人に関連して訪問スポットの集合体から選択された特定訪問スポットを特定する行程情報データを取得する工程と、個々の前記特定訪問スポットごとに少なくとも２段階で前記特定個人の満足度を特定する個人評価データを含む前記特定個人の投稿の有無を前記特定訪問スポットごとに特定する投稿管理フラグを取得する工程と、前記投稿管理フラグで未投稿が特定されると、前記未投稿の前記投稿管理フラグに関連する個々の前記特定訪問スポットごとに前記投稿用の入力フォームを特定する入力フォームデータを含む督促通知信号を生成する工程とをプロセッサに実行させることを特徴とする訪問スポット抽出プログラム。
2. 請求項１に記載の訪問スポット抽出プログラムにおいて、前記訪問スポットは予め決められた基準で分類され、前記入力フォームデータは前記訪問スポットの分類ごとに設定されることを特徴とする訪問スポット抽出プログラム。
3. 請求項１または２に記載の訪問スポット抽出プログラムにおいて、前記特定訪問スポットに対して、不特定多数からの前記投稿に含まれる文章表現を特定する投稿情報データを取得する工程と、それら投稿に含まれる文章表現から所定の基準に基づきキーワードを抽出する工程と、地図上で前記特定訪問スポットの位置を特定するスポット位置情報データを取得する工程と、抽出されたキーワードを特定するキーワード情報信号および前記スポット位置情報データに基づき、表示画面上の地図上に前記特定訪問スポットに関連づけて前記キーワードを表示させる工程とをプロセッサに実行させることを特徴とする訪問スポット抽出プログラム。

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