JP6062525B1 - Information analysis apparatus, information analysis method, and information analysis program - Google Patents

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【課題】利用者が有用な情報を取得可能とする。【解決手段】情報分析サーバ１０の制御部２０内の情報収集部２２は、情報サーバ上のウェブサイトからタレントに関連する情報を収集する。指標化部２６は、収集されたタレントに関連する情報に基づいて、タレントの価値の指標である、タレントについての知名度、認知度等を反映した指標であるリーチ指標、対象に興味を有すると見なされる者の属性を示す顧客属性指標、及び、タレントに対するイメージを示すイメージ指標を判定する。【選択図】図２A user can acquire useful information. An information collecting unit 22 in a control unit 20 of an information analysis server 10 collects information related to a talent from a website on the information server. Based on the information related to the collected talents, the indexing unit 26 is considered to be interested in the target, which is the index of the talent value, the reach index that reflects the name recognition, recognition degree, etc. of the talent. A customer attribute index indicating an attribute of the person to be processed, and an image index indicating an image of the talent. [Selection] Figure 2

Description

本発明は、情報分析装置、情報分析方法及び情報分析プログラムに関する。   The present invention relates to an information analysis apparatus, an information analysis method, and an information analysis program.

従来より、インターネット上の情報をキーワード検索等により収集する装置がある。例えば、特許文献１に記載の技術では、話題性の変化を考慮した情報収集を行う。   Conventionally, there is an apparatus that collects information on the Internet by keyword search or the like. For example, in the technique described in Patent Document 1, information collection is performed in consideration of changes in topicality.

特許第２７２９３５６号公報Japanese Patent No. 2729356

しかしながら、情報収集については多種多様な収集の手法が提案されているものの、収集した情報を利用者にとってより有用なものとするための情報分析については、必ずしも十分ではなかった。   However, although various collection methods have been proposed for information collection, information analysis for making the collected information more useful to users has not always been sufficient.

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、利用者が有用な情報を取得可能とすることを目的とする。   The present invention has been made in view of such a problem, and an object thereof is to enable a user to obtain useful information.

上記目的を達成するために、本発明の第１の観点に係る情報分析装置は、
情報を分析する情報分析装置であって、
対象の属性情報を記憶する属性情報記憶手段と、
前記属性情報記憶手段に記憶された前記対象の属性情報を検索に用いて、情報媒体に記憶された対象に関連する情報を収集する情報収集手段と、
前記情報収集手段により収集された前記対象に関連する情報の件数、及び、前記対象に関連する情報が示す数値の少なくとも何れか一方を、対象の価値の指標として判定する指標化手段と、
を備え、
前記指標化手段は、複数の第１の対象について複数種類の価値の指標が特定可能であり、第２の対象について特定不能な価値の指標が存在する場合に、前記複数の第１の対象のうち、前記第２の対象と前記対象の属性情報が一致又は近似すると見なされる第１の対象を選択し、選択した前記第１の対象についての複数種類の価値の指標の間の比率を、前記第２の対象について適用することにより、前記第２の対象について特定不能な価値の指標を推定することを特徴とする。 In order to achieve the above object, an information analysis apparatus according to the first aspect of the present invention provides:
An information analysis device for analyzing information,
Attribute information storage means for storing target attribute information;
Information collection means for collecting information related to the object stored in the information medium using the attribute information of the object stored in the attribute information storage means for the search;
The number of pieces of information related to the object collected by the information collecting means, and indexing means for determining at least one of numerical values indicated by the information related to the object as an index of the value of the object;
With
The indexing means can identify a plurality of types of value indicators for a plurality of first objects, and if there is an unidentifiable value index for a second object, Among them, the second target and the first target that is considered to be the same or approximate attribute information of the target is selected, the ratio between the multiple types of value indicators for the selected first target, By applying to the second object, an unspecified value index is estimated for the second object.

このような構成によれば、情報分析装置は、対象に関連する情報を収集するのみならず、収集した情報に基づいて、対象の価値を示す指標を判定する。このため、利用者は、収集された情報よりも有用な情報である対象の価値を取得することができる。また、利用者は、収集された情報よりも有用な情報として、対象についての知名度、認知度等を反映した価値の指標を判定することができる。また、価値の指標を様々な態様で表現することができる。また、特定不能な価値の指標については推定することにより、対象の価値の指標を様々な態様で表現することを担保することができる。また、１の対象について特定不能な価値の指標を推定する際に、他の対象についての複数種類の価値の指標の間の比率を参照することで、推定の確度を向上させることができる。また、年齢、性別等の属性が一致又は近似する対象同士は、価値の指標についても同様の傾向を示す可能性が高い。このため、１の対象について特定不能な価値の指標を推定する際に、属性が一致又は近似すると見なされる他の対象についての価値の指標の間の比率を適用することで、推定の確度をより向上させることができる。 According to such a configuration, the information analysis apparatus not only collects information related to the object, but also determines an index indicating the value of the object based on the collected information. For this reason, the user can acquire the value of the object which is more useful information than the collected information. In addition, the user can determine an index of value that reflects the degree of familiarity, the degree of recognition, and the like of the target as information more useful than the collected information. In addition, the value index can be expressed in various ways. In addition, by estimating the unspecified value index, it is possible to ensure that the target value index is expressed in various forms. Further, when estimating an unspecified value index for one target, the accuracy of estimation can be improved by referring to the ratio between the multiple types of value indexes for other objects. Moreover, there is a high possibility that objects whose attributes such as age and sex match or approximate each other show the same tendency with respect to the value index. For this reason, when estimating an unidentifiable value index for one target, applying the ratio between the value indices for other targets that attributes are considered to match or approximate, can improve the accuracy of the estimation. Can be improved.

前記対象の属性情報及び前記情報媒体に応じた重み付けを示す第１の重み付け情報を記憶する第１の重み付け情報記憶手段を備え、A first weighting information storage unit that stores first weighting information indicating weighting according to the target attribute information and the information medium;
前記指標化手段は、前記対象の価値の指標について、前記第１の重み付け情報記憶手段に記憶された第１の重み付け情報のうち、前記情報収集手段による収集の対象に合致する前記対象の属性情報と、前記情報収集手段によって取得された前記対象に関連する情報が記憶された前記情報媒体とに応じた第１の重み付け情報を用いて重み付けを行うようにしてもよい。The indexing means, for the index of the value of the object, out of the first weighting information stored in the first weighting information storage means, the attribute information of the object that matches the object to be collected by the information collecting means In addition, weighting may be performed using first weighting information corresponding to the information medium in which information related to the object acquired by the information collecting unit is stored.

対象の属性によっては、一般的な知名度等の傾向を離れて、１の対象の価値の指標が他の対象の価値の指標よりも常に小さくなるといった偏りを示す場合がある。このため、単に価値の指標を判定したのみでは、正確な対象の価値の指標を判定することができない可能性がある。そこで、複数種類の価値の指標について、対象の属性に応じた重み付けを行うことにより、対象の価値を示す指標をより正確に判定することができる。 Depending on the attribute of the target, there is a case where a tendency such as a general degree of familiarity is left, and the index of the value of one target is always smaller than the index of the value of another target . Therefore, by merely to determine the index value, it may not be able to determine an indication of the value of the correct target. Therefore, the index indicating the value of the target can be determined more accurately by weighting the plurality of types of value index according to the attribute of the target.

分析が必要となる期間及び前記情報媒体に応じた重み付けを示す第２の重み付け情報を記憶する第２の重み付け情報記憶手段を備え、A second weighting information storage unit that stores second weighting information indicating a period in which analysis is necessary and weighting according to the information medium;
前記指標化手段は、前記対象の価値の指標について、前記第２の重み付け情報記憶手段に記憶された第２の重み付け情報のうち、予め定められた分析が必要となる期間と、前記情報収集手段によって取得された前記対象に関連する情報が記憶された前記情報媒体とに応じた第２の重み付け情報を用いて重み付けを行うようにしてもよい。The indexing means includes a period in which a predetermined analysis is required among the second weighting information stored in the second weighting information storage means for the target value index, and the information collecting means Weighting may be performed using second weighting information corresponding to the information medium in which information related to the object acquired by the method is stored.

複数種類の価値の指標のそれぞれは、短期間に増減する場合や長期間に増減する場合等、増減の期間について異なる傾向を示すことが多い。このため、分析が必要となる期間が短い場合には短期間に増減する価値の指標が適し、長期間に増減する価値の指標は適さないというように、分析が必要となる期間に適した価値の指標と適さない価値の指標とが存在する可能性がある。そこで、複数種類の価値の指標について、分析が必要となる期間に応じた重み付けを行うことにより、対象の価値を示す指標をより正確に判定することができる。 Each of the multiple types of value indicators often shows different tendencies for the period of increase / decrease, such as when increasing / decreasing in a short period of time or when increasing / decreasing in a long period of time. Therefore, analysis suitable indicator value to increase or decrease in a short period of time when a short period required, so that it is not suitable indicators value to increase or decrease the long-term, value analysis suitable period required there is a possibility that the index value is not suitable as an indicator of the presence. Therefore, the indication of a plurality of types of value, by performing analysis in accordance with the time period required weighting, it is possible to determine the indicators indicating the value of the target more precisely.

前記指標化手段は、前記対象に関連する情報の鮮度を重視する場合に、短期間での変化が大きいと見なされる前記対象の価値の指標を重視する重み付けを行い、前記対象に関連する情報の安定性を重視する場合に、短期間での変化が小さいと見なされる前記対象の価値の指標を重視する重み付けを行うようにしてもよい。 The indexing unit performs weighting that emphasizes an index of the value of the target that is considered to have a large change in a short period when the freshness of the information related to the target is emphasized, and When emphasizing stability, weighting may be performed in which emphasis is placed on the value index of the object, which is considered to have a small change in a short period of time.

対象の情報の鮮度を重視する場合には、短期間での変化が大きいと見なされる価値の指標を重視する重み付けを行い、対象に関連する情報の安定性を重視する場合には、短期間での変化が小さいと見なされる価値の指標を重視する重み付けを行うことで、対象の価値を示す指標をより有用な情報とすることができる。 If importance is placed on the freshness of the target information, weighting is performed with emphasis on the value index that is considered to change significantly in the short term, and if importance is placed on the stability of information related to the target, by performing the weighting to emphasize an indication of value changes in are considered small, it is possible to the indicators indicating the value of the target more useful information.

前記対象の価値の指標は、ニュースサイトにおける前記対象の記事数、ソーシャルネットワーキングサービスにおいて前記対象を登録した者の数、及び、前記対象に関する団体の会員数の少なくとも何れかであるようにしてもよい。 The target value index may be at least one of the number of articles of the target on a news site, the number of persons who registered the target in a social networking service, and the number of members of an organization related to the target. .

このように、ニュースサイトにおける対象の記事数、ソーシャルネットワーキングサービスにおいて対象を登録した者の数、及び、対象に関する団体の会員数は、価値の指標を示すものとして適切な数値であると考えられる。このため、これらの数値を取得することで、対象の価値の指標をより正確に表すことができる。 As described above, the number of articles of interest in the news site, the number of persons who registered the object in the social networking service, and the number of members of the group related to the object are considered to be appropriate numerical values indicating the value index . For this reason, by acquiring these numerical values, it is possible to more accurately represent the target value index .

前記対象の価値の指標の種別に応じた前記情報媒体を示す情報媒体指定情報を記憶する情報媒体指定情報記憶手段を備え、
前記情報収集手段は、前記情報媒体指定情報記憶手段に記憶された前記情報媒体指定情報のうち、前記指標化手段による判定の対象となる前記対象の価値の指標の種別に応じた前記情報媒体指定情報が示す前記情報媒体から前記対象に関連する情報を収集するようにしてもよい。 Comprising information medium designation information storage means for storing information medium designation information indicating the information medium according to the type of the target value index;
The information collecting means specifies the information medium designation according to the type of the target value index to be determined by the indexing means among the information medium designation information stored in the information medium designation information storage means. Information related to the object may be collected from the information medium indicated by the information.

情報媒体毎に情報の内容の傾向は異なっていると考えられる。このため、対象の価値の指標の種類に応じた情報媒体を特定し、その情報媒体からの情報を収集することにより、より正確に対象の価値の指標を判定することができる。   It is considered that the information content has a different tendency for each information medium. For this reason, by identifying an information medium corresponding to the type of the target value index and collecting information from the information medium, the target value index can be determined more accurately.

前記指標化手段により判定された前記対象の価値の指標を含む配信情報を生成する配信情報生成手段を備えるようにしてもよい。   You may make it provide the delivery information production | generation means which produces | generates the delivery information containing the parameter | index of the value of the said object determined by the said indexing means.

このような構成によれば、利用者に対象の価値を認識可能な配信情報を提供することができる。   According to such a configuration, distribution information capable of recognizing the target value can be provided to the user.

前記属性情報記憶手段に記憶された前記対象の属性情報が一致又は近似すると見なされる複数の対象を特定する競合対象特定手段を備え、
前記配信情報生成手段は、前記競合対象特定手段により特定された前記複数の対象について、前記配信情報を生成するようにしてもよい。 Competing target specifying means for specifying a plurality of targets that are considered to match or approximate the attribute information of the target stored in the attribute information storage means ,
The distribution information generating unit may generate the distribution information for the plurality of targets specified by the competition target specifying unit.

このような構成によれば、利用者に対して、競合する対象同士の価値の比較を簡易に行うことが可能となる配信情報を提供することができる。   According to such a configuration, it is possible to provide distribution information that enables a user to easily compare the values of competing targets.

上記目的を達成するために、本発明の第２の観点に係る情報分析方法は、
情報を分析する情報分析装置における情報分析方法であって、
前記情報分析装置が、対象の属性情報を記憶する属性情報記憶ステップと、
前記情報分析装置が、前記属性情報記憶ステップにおいて記憶された前記対象の属性情報を検索に用いて、情報媒体に記憶された対象に関連する情報を収集する情報収集ステップと、
前記情報分析装置が、前記情報収集ステップにおいて収集された前記対象に関連する情報の件数、及び、前記対象に関連する情報が示す数値の少なくとも何れか一方を、対象の価値の指標として判定する指標化ステップと、
を含み、
前記情報分析装置が、前記指標化ステップにおいて、複数の第１の対象について複数種類の価値の指標が特定可能であり、第２の対象について特定不能な価値の指標が存在する場合に、前記複数の第１の対象のうち、前記第２の対象と前記対象の属性情報が一致又は近似すると見なされる第１の対象を選択し、選択した前記第１の対象についての複数種類の価値の指標の間の比率を、前記第２の対象について適用することにより、前記第２の対象について特定不能な価値の指標を推定することを特徴とする。 In order to achieve the above object, an information analysis method according to the second aspect of the present invention includes:
An information analysis method in an information analysis apparatus for analyzing information,
An attribute information storage step in which the information analysis apparatus stores target attribute information;
An information collecting step in which the information analysis device uses the attribute information of the object stored in the attribute information storage step to collect information related to the object stored in an information medium;
An index for the information analysis apparatus to determine at least one of the number of information related to the target collected in the information collecting step and a numerical value indicated by the information related to the target as an index of the value of the target Step,
Including
In the indexing step, the information analysis apparatus can specify a plurality of types of value indicators for a plurality of first objects, and if there are unspecified value indicators for a second object, the plurality of values Among the first objects, the first object that is considered to match or approximate the second object and the attribute information of the object is selected, and a plurality of types of value indicators for the selected first object are selected. An index of value that cannot be specified for the second object is estimated by applying the ratio between the second object and the second object.

上記目的を達成するために、本発明の第３の観点に係る情報分析プログラムは、
コンピュータを、
対象の属性情報を記憶する属性情報記憶手段、
前記属性情報記憶手段に記憶された前記対象の属性情報を検索に用いて、情報媒体に記憶された対象に関連する情報を収集する情報収集手段、
前記情報収集手段により収集された前記対象に関連する情報の件数、及び、前記対象に関連する情報が示す数値の少なくとも何れか一方を、対象の価値の指標として判定する指標化手段、
として機能させ、
前記指標化手段は、複数の第１の対象について複数種類の価値の指標が特定可能であり、第２の対象について特定不能な価値の指標が存在する場合に、前記複数の第１の対象のうち、前記第２の対象と前記対象の属性情報が一致又は近似すると見なされる第１の対象を選択し、選択した前記第１の対象についての複数種類の価値の指標の間の比率を、前記第２の対象について適用することにより、前記第２の対象について特定不能な価値の指標を推定することを特徴とする。 In order to achieve the above object, an information analysis program according to the third aspect of the present invention provides:
Computer
Attribute information storage means for storing target attribute information;
Information collecting means for collecting information related to the object stored in the information medium by using the attribute information of the object stored in the attribute information storage means for the search;
Indexing means for determining at least one of the number of information related to the object collected by the information collecting means and a numerical value indicated by the information related to the object as an index of the value of the object;
Function as
The indexing means can identify a plurality of types of value indicators for a plurality of first objects, and if there is an unidentifiable value index for a second object, Among them, the second target and the first target that is considered to be the same or approximate attribute information of the target is selected, the ratio between the multiple types of value indicators for the selected first target, By applying to the second object, an unspecified value index is estimated for the second object.

本発明によれば、利用者が有用な情報を取得可能となる。   According to the present invention, a user can acquire useful information.

情報ネットワークの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of an information network. 情報分析サーバの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of an information analysis server. タレント情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of talent information. リーチ指標用収集指定情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the collection specification information for reach indicators. 顧客属性指標用収集指定情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the collection specification information for customer attribute indicators. イメージ指標用収集指定情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the collection specification information for image indexes. リーチ指標関連情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of reach index relevant information. リーチ指標関連情報の推定の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the estimation of reach index relevant information. 第１重み付け情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of 1st weighting information. 第２重み付け情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of 2nd weighting information. リーチ指標情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of reach index information. 顧客属性指標情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of customer attribute parameter | index information. イメージ指標情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of image parameter | index information. 情報分析サーバによるタレント指標判定処理の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement of the talent index determination process by an information analysis server. 情報分析サーバによる配信レポート生成処理の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement of the delivery report production | generation process by an information analysis server. 相対レポートの表示例１を示す図である。It is a figure which shows the example 1 of a display of a relative report. 相対レポートの表示例２を示す図である。It is a figure which shows the example 2 of a display of a relative report. 相対レポートの表示例３を示す図である。It is a figure which shows the example 3 of a display of a relative report. 相対レポートの表示例４を示す図である。It is a figure which shows the example 4 of a display of a relative report.

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本発明は下記の実施形態及び図面によって限定されるものではない。本発明の要旨を変更しない範囲で下記の実施形態及び図面に変更を加えることができるのはもちろんである。また、図中同一または相当部分には同一符号を付す。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, this invention is not limited by the following embodiment and drawing. It goes without saying that the following embodiments and drawings can be modified without changing the gist of the present invention. Moreover, the same code | symbol is attached | subjected to the same or an equivalent part in a figure.

（１）情報ネットワークの構成
図１は、本発明の実施形態に係る情報ネットワーク１の構成を示す図である。情報ネットワーク１は、情報分析サーバ１０、端末装置１００−１、１００−２（以下、端末装置１００−１、１００−２をまとめて適宜「端末装置１００」と称する。）、無線基地局２００、通信ネットワーク２５０、情報サーバ３００−１、３００−２（以下、情報サーバ３００−１、３００−２をまとめて適宜「情報サーバ３００」と称する。）を備える。情報分析サーバ１０は、情報分析装置に対応する。 (1) Configuration of Information Network FIG. 1 is a diagram showing a configuration of the information network 1 according to the embodiment of the present invention. The information network 1 includes an information analysis server 10, terminal devices 100-1 and 100-2 (hereinafter, the terminal devices 100-1 and 100-2 are collectively referred to as “terminal device 100” as appropriate), a radio base station 200, A communication network 250 and information servers 300-1 and 300-2 (hereinafter, information servers 300-1 and 300-2 are collectively referred to as “information server 300” as appropriate). The information analysis server 10 corresponds to an information analysis device.

端末装置１００−１は、いわゆるスマートフォン等の携帯電話機であり、端末装置１００−２は、通信機能を有するパーソナルコンピュータ等である。通信ネットワーク２５０は、例えばインターネットである。情報分析サーバ１０は、通信ネットワーク２５０を介して、情報サーバ３００との間で通信を行うことができる。また、情報分析サーバ１０は、通信ネットワーク２５０及び無線基地局２００を介して、端末装置１００−１を介して端末装置１００−１との間で通信を行うことができ、通信ネットワーク２５０を介して端末装置１００−２との間で通信を行うことができる。   The terminal device 100-1 is a mobile phone such as a so-called smartphone, and the terminal device 100-2 is a personal computer having a communication function. The communication network 250 is, for example, the Internet. The information analysis server 10 can communicate with the information server 300 via the communication network 250. In addition, the information analysis server 10 can communicate with the terminal device 100-1 via the communication device 250-1 via the communication network 250 and the wireless base station 200. Communication can be performed with the terminal device 100-2.

情報ネットワーク１において、情報分析サーバ１０は、情報分析の対象である芸能人（タレント）に関連する情報を情報サーバ３００から収集し、当該タレントの価値の指標（タレント指標）である、後述するリーチ指標、顧客属性指標及びイメージ指標を判定する。更に、情報分析サーバ１０は、タレント指標を含んだ配信レポートを生成して、端末装置１００へ送信する。   In the information network 1, the information analysis server 10 collects information related to the entertainer (talent) that is the object of information analysis from the information server 300, and is a reach index (to be described later) that is an index of the talent value (talent index). Determine customer attribute index and image index. Further, the information analysis server 10 generates a distribution report including the talent indicator and transmits it to the terminal device 100.

（２）情報分析サーバの構成
図２は、実施形態における情報分析サーバ１０の構成を示す図である。情報分析サーバ１０は、制御部２０、記憶部４０、通信部６０及び操作部７０を備える。制御部２０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）により構成される。制御部２０は、記憶部４０に記憶されたプログラムを読み出して実行し、記憶部４０に記憶された各種データを処理することなどにより、情報分析サーバ１０の全体を制御する。 (2) Configuration of Information Analysis Server FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the information analysis server 10 in the embodiment. The information analysis server 10 includes a control unit 20, a storage unit 40, a communication unit 60, and an operation unit 70. The control unit 20 is configured by, for example, a CPU (Central Processing Unit). The control unit 20 reads and executes the program stored in the storage unit 40 and controls the entire information analysis server 10 by processing various data stored in the storage unit 40.

記憶部４０は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）である。記憶部４０は、情報分析サーバ１０の動作に必要なプログラムや各種データを記憶する。記憶部４０には、タレント情報データベース（ＤＢ）４１、収集指定情報ＤＢ４２、重み付け情報ＤＢ４３、リーチ指標ＤＢ４４、顧客属性指標ＤＢ４５及びイメージ指標ＤＢ４６が構成される。   The storage unit 40 is, for example, a RAM (Random Access Memory). The storage unit 40 stores programs and various data necessary for the operation of the information analysis server 10. The storage unit 40 includes a talent information database (DB) 41, a collection designation information DB 42, a weighting information DB 43, a reach index DB 44, a customer attribute index DB 45, and an image index DB 46.

通信部６０は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）カードである。通信部６０は、端末装置１００及び情報サーバ３００との間の通信を制御する。通信部６０と、端末装置１００及び情報サーバ３００との間の通信には、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）によるパケット通信等が採用される。また、通信部６０と、端末装置１００及び情報サーバ３００との間の通信には、必要に応じてＳＳＬ（Secure Socket Layer）等の安全な通信路が用いられる。操作部７０は、例えばキーボードであり、作業者の操作に応じた操作信号を制御部２０へ出力する。   The communication unit 60 is, for example, a LAN (Local Area Network) card. The communication unit 60 controls communication between the terminal device 100 and the information server 300. For communication between the communication unit 60 and the terminal device 100 and the information server 300, packet communication using TCP / IP (Transmission Control Protocol / Internet Protocol) or the like is employed. For communication between the communication unit 60 and the terminal device 100 and the information server 300, a secure communication path such as SSL (Secure Socket Layer) is used as necessary. The operation unit 70 is, for example, a keyboard, and outputs an operation signal corresponding to the operation of the operator to the control unit 20.

制御部２０は、情報収集部２２、指標化部２６及びレポート生成部３４の機能を実現する。情報収集部２２は情報収集手段に対応し、指標化部２６は指標化手段に対応し、レポート生成部３４は競合対象特定手段及び配信情報生成手段に対応する。また、指標化部２６は、リーチ指標判定部２８、顧客属性指標判定部２９、イメージ指標判定部３０、指標推定部３１及び重み付け部３２の機能を実現する。   The control unit 20 implements the functions of the information collection unit 22, the indexing unit 26, and the report generation unit 34. The information collection unit 22 corresponds to the information collection unit, the indexing unit 26 corresponds to the indexing unit, and the report generation unit 34 corresponds to the competition target specifying unit and the distribution information generation unit. Further, the indexing unit 26 realizes the functions of a reach index determining unit 28, a customer attribute index determining unit 29, an image index determining unit 30, an index estimating unit 31, and a weighting unit 32.

制御部２０内の情報収集部２２は、タレント指標の判定対象となるタレントを特定する。記憶部４０内のタレント情報ＤＢ４１には、個々のタレント毎にタレント情報が格納されている。図３は、タレント情報の一例を示す図である。図３に示すタレント情報は、タレントを一意に特定する識別情報であるタレントＩＤ、タレントの氏名、性別、年齢、分野（例えば、俳優、歌手等）等の情報を含んで構成される。情報収集部２２は、作業者による操作部７０の操作等に応じて、タレント情報ＤＢ４１に格納されているタレント情報の中からタレント指標の判定対象となるタレントのタレントＩＤを特定する。例えば、作業者による操作部７０の操作によってタレントの氏名が入力されると、情報収集部２２は、当該氏名を検索キーとしてタレント情報ＤＢ４１内のタレント情報を検索し、当該氏名を含んだタレント情報内のタレントＩＤを特定する。   The information collection unit 22 in the control unit 20 identifies a talent that is a determination target of the talent index. The talent information DB 41 in the storage unit 40 stores talent information for each individual talent. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of talent information. The talent information shown in FIG. 3 includes information such as a talent ID, which is identification information for uniquely identifying the talent, the name, gender, age, and field (for example, actor, singer, etc.) of the talent. The information collection unit 22 identifies the talent ID of the talent to be determined as a talent index from the talent information stored in the talent information DB 41 in accordance with the operation of the operation unit 70 by the operator. For example, when the name of the talent is input by the operation of the operation unit 70 by the operator, the information collecting unit 22 searches the talent information in the talent information DB 41 using the name as a search key, and the talent information including the name The talent ID within is identified.

また、情報収集部２２は、判定すべきタレント指標の種別を特定する。本実施形態において、タレント指標は、タレントに関する情報の広がりを示すリーチ指標と、タレントに興味を有すると見なされる者の年齢や性別等の属性を示す顧客属性指標と、タレントに対するイメージを示すイメージ指標の３種類が存在する。例えば、情報収集部２２は、作業者による操作部７０の操作によって入力されるタレント指標の種別を取得する。   Further, the information collecting unit 22 identifies the type of the talent index to be determined. In the present embodiment, the talent index includes a reach index indicating the spread of information related to the talent, a customer attribute index indicating attributes such as age and gender of a person considered to be interested in the talent, and an image index indicating an image of the talent. There are three types. For example, the information collection unit 22 acquires the type of the talent index input by the operation of the operation unit 70 by the operator.

指標化部２６内のリーチ指標判定部２８、顧客属性指標判定部２９及びイメージ指標判定部３０は、情報収集部２２により特定されたタレント指標の種別に応じて、タレントに関連する情報を保持している情報媒体を特定する。記憶部４０内の収集指定情報ＤＢ４２には、タレント指標の種別毎に、タレントに関連する情報を提供する情報媒体であるウェブサイトを特定する情報である収集指定情報が格納されている。図４、図５及び図６は、収集指定情報の一例を示す図であり、図４はリーチ指標用の収集指定情報、図５は顧客属性指標用の収集指定情報、図６はイメージ指標用の収集指定情報の一例を示す。収集指定情報には、ニュースのサイト、タレントの公式サイト、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）のサイトにおけるタレントの公式アカウントのウェブページ、検索サイト等のウェブサイトを一意に識別可能な情報（例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を含んで構成される。本実施形態において、収集指定情報により特定されるウェブサイトは、情報サーバ３００に構成される。   The reach index determination unit 28, the customer attribute index determination unit 29, and the image index determination unit 30 in the indexing unit 26 hold information related to the talent according to the type of the talent index specified by the information collection unit 22. Identify the information medium. The collection designation information DB 42 in the storage unit 40 stores collection designation information that is information for identifying a website, which is an information medium that provides information related to the talent, for each type of talent index. 4, 5, and 6 are diagrams illustrating an example of the collection designation information. FIG. 4 is a collection designation information for a reach index, FIG. 5 is a collection designation information for a customer attribute index, and FIG. 6 is an image index. An example of the collection designation information is shown. The collection designation information includes information that can uniquely identify a website such as a news site, a talent website, a social networking service (SNS) website, a search website, etc. In this embodiment, the website specified by the collection designation information is configured in the information server 300.

リーチ指標判定部２８は、特定されたタレント指標の種別がリーチ指標である場合、収集指定情報ＤＢ４２からリーチ指標用の収集指定情報を取得する。顧客属性指標判定部２９は、特定されたタレント指標の種別が顧客属性指標である場合、収集指定情報ＤＢ４２から顧客属性指標用の収集指定情報を取得する。イメージ指標判定部３０は、特定されたタレント指標の種別がイメージ指標である場合、収集指定情報ＤＢ４２からイメージ指標用の収集指定情報を取得する。   The reach index determination unit 28 acquires the collection designation information for the reach index from the collection designation information DB 42 when the identified talent index type is a reach index. The customer attribute index determination unit 29 acquires the collection designation information for the customer attribute index from the collection designation information DB 42 when the identified talent index type is the customer attribute index. The image index determination unit 30 acquires the collection designation information for the image index from the collection designation information DB 42 when the type of the identified talent index is an image index.

タレント指標としてリーチ指標の判定が行われる場合、リーチ指標判定部２８は、情報収集部２２に対して、リーチ指標用の収集指定情報により指定された情報媒体である情報サーバ３００上のウェブサイトにアクセスを指示する。情報収集部２２は、指示されたウェブサイトにアクセスしてタレントに関連する情報を収集し、リーチ指標判定部２８へ出力する。   When the reach index is determined as the talent index, the reach index determination unit 28 informs the information collection unit 22 to the website on the information server 300 that is an information medium specified by the collection specification information for reach index. Direct access. The information collection unit 22 accesses the instructed website, collects information related to the talent, and outputs the collected information to the reach index determination unit 28.

具体的には、リーチ指標判定部２８は、ニュースサイトからタレントに関連する情報を収集する場合、情報収集部２２に対してニュースサイトへのアクセスを指示するとともに、当該ニュースサイトにおいてタレントの氏名を用いて検索を行うことを指示する。情報収集部２２は、ニュースサイトにアクセスしてタレントの氏名で検索を行い、タレントに関連する情報として、タレントの氏名を含んだ記事の情報を収集する。また、リーチ指標判定部２８は、公式サイトからタレントに関連する情報を収集する場合、情報収集部２２に対して公式サイトへのアクセスを指示する。情報収集部２２は、公式サイトにアクセスして、タレントに関連する情報として、公式サイトの情報を収集する。また、リーチ指標判定部２８は、ＳＮＳサイトからタレントに関連する情報を収集する場合、情報収集部２２に対してＳＮＳサイトにおけるタレントの公式アカウントのウェブページへのアクセスを指示する。情報収集部２２は、ＳＮＳサイトにアクセスして、タレントに関連する情報として、ＳＮＳサイトにおけるタレントの公式アカウントのウェブページの情報を収集する。   Specifically, when collecting the information related to the talent from the news site, the reach index determination unit 28 instructs the information collecting unit 22 to access the news site, and sets the name of the talent in the news site. Use to instruct to search. The information collecting unit 22 accesses the news site, performs a search with the name of the talent, and collects information on articles including the name of the talent as information related to the talent. Further, the reach index determination unit 28 instructs the information collection unit 22 to access the official site when collecting information related to the talent from the official site. The information collecting unit 22 accesses the official site and collects information on the official site as information related to the talent. Further, when collecting information related to the talent from the SNS site, the reach index determination unit 28 instructs the information collection unit 22 to access the web page of the official account of the talent on the SNS site. The information collection unit 22 accesses the SNS site and collects information on the web page of the official account of the talent on the SNS site as information related to the talent.

次に、リーチ指標判定部２８は、収集されたタレントに関連する情報を分析し、リーチ指標の判定に用いる情報であるリーチ指標関連情報を取得する。具体的には、リーチ指標判定部２８は、ニュースサイトからタレントに関連する情報として、タレントの氏名を含んだ記事の情報を収集した場合、当該記事の情報の数を特定する。また、リーチ指標判定部２８は、公式サイトからタレントに関連する情報として、公式サイトの情報を収集した場合、当該公式サイトの情報に含まれるファンクラブの会員数や公式サイトのページビュー数を特定する。また、リーチ指標判定部２８は、ＳＮＳサイトからタレントに関連する情報として、タレントの公式アカウントのウェブページの情報を収集した場合、当該ウェブページの情報に含まれる、タレントを登録した者の数（例えば、フォロワー数、いいねの数）を特定する。更に、リーチ指標判定部２８は、図７に示すように、タレントＩＤと、各ウェブサイトに対応する特定した数値とを含んだリーチ指標関連情報を生成する。生成されたリーチ指標関連情報は、記憶部４０内のリーチ指標ＤＢ４４に格納される。   Next, the reach index determination unit 28 analyzes the information related to the collected talent, and acquires reach index related information that is information used for determination of the reach index. Specifically, the reach index determination unit 28 specifies the number of pieces of information of the article when information on the article including the name of the talent is collected as information related to the talent from the news site. In addition, the reach index determination unit 28 specifies the number of fan club members and the number of page views of the official website included in the official website information when collecting information on the official website as information related to the talent from the official website. To do. In addition, when the reach index determination unit 28 collects information on the web page of the talent's official account as information related to the talent from the SNS site, the number of persons who registered the talent included in the information on the web page ( For example, the number of followers and the number of likes are specified. Furthermore, as shown in FIG. 7, the reach index determination unit 28 generates reach index related information including a talent ID and a specified numerical value corresponding to each website. The generated reach index related information is stored in the reach index DB 44 in the storage unit 40.

ところで、上述したように、各ウェブサイトに対応する数値が特定されるが、一部の数値については、公式サイトが存在しない、公式サイトは存在するがファンクラブの会員数の記載がない等の理由により、特定不能（欠落）となる可能性がある。このような場合には、指標化部２６内の指標推定部３１は、特定不能である数値を推定する。   By the way, as mentioned above, the numbers corresponding to each website are specified, but for some numbers, there is no official website, there is an official website, but the number of fan club members is not described, etc. For some reason, it may become unspecified (missing). In such a case, the index estimation unit 31 in the indexing unit 26 estimates a numerical value that cannot be specified.

具体的には、指標推定部３１は、タレント情報ＤＢ４１に格納されている、リーチ指標の判定対象であるタレントのタレント情報を参照し、当該タレントの年齢、性別等の属性を特定する。次に、指標推定部３１は、リーチ指標の判定対象であるタレント以外のタレントのうち、リーチ指標の判定対象であるタレントと年齢、性別等の属性が一致、あるいは、近似するタレントのタレント情報に含まれるタレントＩＤ（他タレントＩＤ）を特定する。ここで、属性が近似するとは、年齢が所定の差以下（例えば、３歳差以下）である場合等を意味する。更に、指標推定部３１は、リーチ指標ＤＢ４４に格納されているリーチ指標関連情報のうち、他タレントＩＤを含み、且つ、各ウェブサイトに対応する数値を全て含んでいるリーチ指標関連情報（他タレントのリーチ指標関連情報）を特定する。更に、指標推定部３１は、他タレントのリーチ指標関連情報における各ウェブサイトに対応する数値間の比率を、リーチ指標の判定対象であるタレントのリーチ指標関連情報に適用することにより、特定不能である数値を推定する。   Specifically, the index estimation unit 31 refers to the talent information of the talent that is the reach index determination target stored in the talent information DB 41, and identifies attributes such as age and sex of the talent. Next, among the talents other than the talent that is the target of the reach index, the index estimating unit 31 uses the talent information that matches or approximates the talent that is the target of the reach index and the attributes such as age and gender. The included talent ID (other talent ID) is specified. Here, the attribute is approximate means that the age is equal to or less than a predetermined difference (for example, 3 years difference or less). Further, the index estimation unit 31 includes reach talent ID related information stored in the reach index DB 44 and includes all other numerical values corresponding to each website. Reach index related information). Furthermore, the index estimation unit 31 is not specified by applying the ratio between numerical values corresponding to each website in the reach index related information of other talents to the reach index related information of the talent that is the target of the reach index determination. Estimate a certain number.

例えば、図８（ｂ）に示すように、リーチ指標の判定対象であるタレントαについて、各ウェブサイトに対応する数値のうち公式サイト−Ｂαに対応するファンクラブの会員数が欠落している場合を考える。この場合、指標推定部３１は、タレントαと年齢、性別等の属性が一致し、且つ、各ウェブサイトに対応する数値を全て含んでいるタレントβのリーチ指標関連情報（図８（ａ））を参照する。図８（ａ）では、タレントβについて、公式サイト−Ｂβのファンクラブの会員数は８０００であり、ＳＮＳ−Ｃのサイトのフォロワー数とＳＮＳ−Ｄのサイトのいいね数との合計は４００００である。すなわち、公式サイトに対応する数値とＳＮＳサイトに対応する数値との比率は１：５である。一方、タレントαについて、ＳＮＳ−Ｃのサイトのフォロワー数とＳＮＳ−Ｄのサイトのいいね数との合計は３００００である。従って、指標推定部３１は、タレントβについての公式サイトに対応する数値とＳＮＳサイトに対応する数値との比率である１：５をタレントαに適用して、公式サイト−Ｂαに対応するファンクラブの会員数を３００００／５＝６０００と推定する。   For example, as shown in FIG. 8B, for the talent α that is the target of reach index determination, among the numbers corresponding to each website, the number of fan club members corresponding to the official site-Bα is missing. think of. In this case, the index estimator 31 includes the reach index related information of the talent β that includes all the numerical values corresponding to the respective websites, and the attributes such as the age α and the sex match the talent α (FIG. 8 (a)). Refer to In FIG. 8A, for the talent β, the number of members of the official site-Bβ fan club is 8000, and the total number of followers of the SNS-C site and likes of the SNS-D site is 40000. is there. That is, the ratio between the numerical value corresponding to the official site and the numerical value corresponding to the SNS site is 1: 5. On the other hand, for the talent α, the total of the number of followers of the SNS-C site and the number of likes of the SNS-D site is 30000. Therefore, the index estimation unit 31 applies 1: 5, which is the ratio of the numerical value corresponding to the official site for the talent β to the numerical value corresponding to the SNS site, to the talent α, and the fan club corresponding to the official site-Bα. Is estimated to be 30000/5 = 6000.

次に、指標化部２６内の重み付け部３２は、リーチ指標関連情報に含まれる各ウェブサイトに対応する数値について重み付けを行う。本実施形態では、タレントの年齢に対応する重み付けとリーチ指標の分析期間に対応する重み付けが行われる。   Next, the weighting unit 32 in the indexing unit 26 performs weighting on numerical values corresponding to each website included in the reach index related information. In this embodiment, weighting corresponding to the age of the talent and weighting corresponding to the reach index analysis period are performed.

タレントの年齢に対応する重み付けが行われる場合、例えば、年齢の低いタレントは、年齢の高いタレントと比較して、ニュースサイトにおける記事数が少なく、公式サイトにおけるファンクラブの会員数やＳＮＳサイトのフォロワー数、いいね数は多い傾向を示すと考えられる。このため、重み付け部３２は、ニュースサイトにおける記事数について実際の数値より多くする重み付けを行う。一方、年齢の高いタレントは、逆の傾向を示すと考えられる。このため、重み付け部３２は、ファンクラブの会員数やＳＮＳサイトのフォロワー数、いいね数について実際の数値より多くする重み付けを行う。   When weighting corresponding to the age of the talent is performed, for example, a younger talent has fewer articles on the news site than an older talent, and the number of fan club members on the official site and the followers on the SNS site Numbers and likes are considered to show a large tendency. For this reason, the weighting unit 32 performs weighting that makes the number of articles on the news site larger than the actual numerical value. On the other hand, it is considered that older talents show the opposite tendency. For this reason, the weighting unit 32 performs weighting that increases the number of fan club members, the number of followers of the SNS site, and the like number from the actual numerical values.

図９は、タレントの年齢に対応する重み付けを示す第１重み付け情報の一例を示す図である。図９では、各年齢層（０〜２０代、３０〜４０代、５０代〜）毎に、各ウェブサイトに対応する実際の数値に乗じる重み付けの数値が示されている。第１重み付け情報は、記憶部４０内の重み付け情報ＤＢ４３に格納されている。重み付け部３２は、リーチ指標の判定対象であるタレントのタレント情報に含まれる年齢を特定し、第１重み付け情報のうち、その年齢が含まれる年齢層に対応する第１重み付け情報を取得し、各ウェブサイトに対応する実際の数値に乗じる処理を行う。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of first weighting information indicating weighting corresponding to the age of the talent. In FIG. 9, for each age group (0 to 20 generations, 30 to 40 generations, 50 generations or more), numerical values of weights to be multiplied by actual numerical values corresponding to the respective websites are shown. The first weighting information is stored in the weighting information DB 43 in the storage unit 40. The weighting unit 32 specifies the age included in the talent information of the talent that is the determination target of the reach index, acquires first weighting information corresponding to the age group including the age among the first weighting information, Multiply the actual number corresponding to the website.

また、リーチ指標の分析期間に対応する重み付けが行われる場合、情報の鮮度を重視する場合（リーチ指標の分析期間が短期間である場合）には、短期間での変化が大きいと見なされるニュースサイトにおける記事数を重視することが適切であると考えられる。このため、重み付け部３２は、ニュースサイトにおける記事数について、実際の数値より多くする重み付けを行うことが適切であると考えられる。一方、情報の安定性を重視する場合（リーチ指標の分析期間が長期間である場合）には、短期間での変化が小さいと見なされる、公式サイトにおけるファンクラブの会員数やＳＮＳサイトのフォロワー数、いいね数を重視することが適切であると考えられる。このため、重み付け部３２は、公式サイトにおけるファンクラブの会員数やＳＮＳサイトのフォロワー数、いいね数について、実際の数値より多くする重み付けを行う。   In addition, when the weighting corresponding to the analysis period of the reach index is performed, or when emphasizing the freshness of information (when the analysis period of the reach index is a short period), news that is considered to have a large change in the short period It seems appropriate to focus on the number of articles on the site. For this reason, it is considered appropriate that the weighting unit 32 weights the number of articles on the news site more than the actual number. On the other hand, when importance is attached to the stability of information (when the analysis period of the reach index is long), the number of fan club members on the official site and the follower of the SNS site, which are considered to be small in the short term It seems appropriate to place importance on numbers and likes. For this reason, the weighting unit 32 weights the number of fan club members on the official site, the number of followers on the SNS site, and the number of likes on the official site more than the actual numerical values.

図１０は、リーチ指標の分析期間に対応する重み付けを示す第２重み付け情報の一例を示す図である。図１０では、各分析期間（１週間、１ヶ月、１年）毎に、各ウェブサイトに対応する実際の数値に乗じる重み付けの数値が示されている。第２重み付け情報は、記憶部４０内の重み付け情報ＤＢ４３に格納されている。重み付け部３２は、例えば、作業者による操作部７０の操作によって分析期間が指定されると、第２重み付け情報のうち、その分析期間に対応する第２重み付け情報を取得し、各ウェブサイトに対応する実際の数値に乗じる処理を行う。   FIG. 10 is a diagram illustrating an example of second weighting information indicating weighting corresponding to the reach index analysis period. In FIG. 10, for each analysis period (one week, one month, one year), a numerical value of weighting to be multiplied by an actual numerical value corresponding to each website is shown. The second weighting information is stored in the weighting information DB 43 in the storage unit 40. For example, when an analysis period is designated by an operation of the operation unit 70 by an operator, the weighting unit 32 acquires second weighting information corresponding to the analysis period from the second weighting information, and corresponds to each website. The process of multiplying the actual numerical value to be performed.

リーチ指標判定部２８は、上述した特定不能である数値の推定や重み付けの後における、リーチ指標関連情報に含まれる各ウェブサイトに対応する数値を加算し、図１１に示すように、タレントＩＤと対応付けたリーチ指標情報を生成する。生成されたリーチ指標情報は、記憶部４０内のリーチ指標ＤＢ４４に格納される。   The reach index determination unit 28 adds the numerical values corresponding to each website included in the reach index related information after the estimation and weighting of the numerical values that cannot be specified as described above, and as shown in FIG. The associated reach index information is generated. The generated reach index information is stored in the reach index DB 44 in the storage unit 40.

タレント指標として顧客属性指標の判定が行われる場合、顧客属性指標判定部２９は、情報収集部２２に対して、顧客属性指標用の収集指定情報により指定された情報媒体である情報サーバ３００上のウェブサイトにアクセスを指示する。情報収集部２２は、指示されたウェブサイトにアクセスしてタレントに関連する情報を収集し、顧客属性指標判定部２９へ出力する。   When the customer attribute index is determined as the talent index, the customer attribute index determination unit 29 performs the information collection unit 22 on the information server 300 which is an information medium specified by the collection specification information for the customer attribute index. Direct access to the website. The information collecting unit 22 accesses the instructed website, collects information related to the talent, and outputs the collected information to the customer attribute index determining unit 29.

具体的には、顧客属性指標判定部２９は、ＳＮＳサイトからタレントに関連する情報を収集する場合、情報収集部２２に対してＳＮＳサイトにおけるタレントの公式アカウントのウェブページへのアクセスを指示するとともに、更に、当該タレントを登録した者（例えば、フォロワー、いいねを選択した者等であり、以下、「顧客」と称する）のアカウントのウェブページへのアクセスを指示する。情報収集部２２は、ＳＮＳサイトにおけるタレントの公式アカウントのウェブページへアクセスし、更に、顧客のアカウントのウェブページへアクセスして、タレントに関連する情報として、当該顧客のアカウントのウェブページの情報を収集する。   Specifically, when collecting information related to the talent from the SNS site, the customer attribute index determination unit 29 instructs the information collection unit 22 to access the web page of the official account of the talent on the SNS site. Further, the user is instructed to access the web page of the account of the person who has registered the talent (for example, a follower, a person who has selected a favorite, etc., hereinafter referred to as “customer”). The information collecting unit 22 accesses the web page of the official account of the talent on the SNS site, and further accesses the web page of the customer's account to obtain information on the web page of the customer's account as information related to the talent. collect.

次に、顧客属性指標判定部２９は、収集された顧客のアカウントのウェブページの情報を分析し、顧客属性指標情報を生成する。具体的には、顧客属性指標判定部２９は、顧客のアカウントのウェブページの情報毎に、換言すれば、顧客毎に、当該ウェブページの情報に含まれる、当該顧客の属性（顧客属性）である年齢、性別、居住地域等を抽出する。更に、顧客属性指標判定部２９は、顧客属性を分類し、各分類毎に、当該分類に含まれる顧客の数を集計する。更に、顧客属性指標判定部２９は、タレントＩＤと分類毎の集計数とを対応付けた顧客属性指標情報を生成する。図１２は、顧客属性が年齢である場合の顧客属性指標情報の一例であり、タレントＩＤと、分類である年齢層（２０歳未満、２０代、３０代、４０代、５０代以上）毎に、当該年齢層の顧客の数を含んで構成される。生成された顧客属性指標情報は、記憶部４０内の顧客属性指標ＤＢ４５に格納される。   Next, the customer attribute index determination unit 29 analyzes the collected web page information of the customer's account and generates customer attribute index information. Specifically, the customer attribute index determination unit 29 uses the customer attribute (customer attribute) included in the web page information for each customer, in other words, for each customer web page information. A certain age, sex, residence area, etc. are extracted. Further, the customer attribute index determination unit 29 classifies the customer attributes and totals the number of customers included in the classification for each classification. Further, the customer attribute index determination unit 29 generates customer attribute index information in which the talent ID is associated with the total number for each classification. FIG. 12 is an example of customer attribute index information when the customer attribute is age, for each talent ID and age group (under 20 years, 20s, 30s, 40s, 50s and above) as a classification. , Including the number of customers of that age group. The generated customer attribute index information is stored in the customer attribute index DB 45 in the storage unit 40.

タレント指標としてイメージ指標の判定が行われる場合、イメージ指標判定部３０は、情報収集部２２に対して、イメージ指標用の収集指定情報により指定された情報媒体である情報サーバ３００上のウェブサイトにアクセスを指示する。情報収集部２２は、指示されたウェブサイトにアクセスしてタレントに関連する情報を収集し、イメージ指標判定部３０へ出力する。   When the image index is determined as the talent index, the image index determination unit 30 informs the information collection unit 22 to the website on the information server 300 that is the information medium specified by the image index collection specification information. Direct access. The information collection unit 22 accesses the instructed website, collects information related to the talent, and outputs the collected information to the image index determination unit 30.

具体的には、イメージ指標判定部３０は、情報収集部２２に対して、イメージ指標用の収集指定情報により指定された情報媒体である情報サーバ３００上の検索サイトにアクセスを指示するとともに、当該検索サイトにおいてタレントの氏名を用いて検索を行うことを指示する。情報収集部２２は、指示された検索サイトにアクセスして、検索時にタレントの氏名に付随して示されるキーワード（付随ワード）を特定する。付随ワードは、多くの者が検索時にタレントの氏名と組み合わせてキーワードとしたものであり、タレントから想起されると見なされるキーワードと見なし得る。更に、情報収集部２２は、タレントの氏名と付随ワードとの組合せをキーワードとして検索を行い、タレントに関連する情報として、検索結果の数を収集する。   Specifically, the image index determination unit 30 instructs the information collection unit 22 to access a search site on the information server 300 that is an information medium designated by the collection designation information for the image index. Instruct the search site to search using the name of the talent. The information collection unit 22 accesses the instructed search site, and specifies a keyword (accompanying word) indicated along with the name of the talent at the time of the search. The accompanying word is a keyword that many people use as a keyword in combination with the name of the talent when searching, and can be regarded as a keyword that is considered to be recalled from the talent. Further, the information collecting unit 22 performs a search using a combination of the name of the talent and the accompanying word as a keyword, and collects the number of search results as information related to the talent.

また、イメージ指標判定部３０は、情報収集部２２に対して、検索サイトにおける、タレントの氏名と付随ワードとの組合せをキーワードとする検索回数の収集を指示する。情報収集部２２は、検索サイトにアクセスして、タレントの氏名と付随ワードとの組合せをキーワードとする検索回数を収集する。   Further, the image index determination unit 30 instructs the information collection unit 22 to collect the number of searches using a combination of the name of the talent and the accompanying word as a keyword in the search site. The information collection unit 22 accesses the search site and collects the number of searches using a combination of the name of the talent and the accompanying word as a keyword.

次に、イメージ指標判定部３０は、タレントの氏名と付随ワードとの組合せをキーワードとして検索したときの検索結果の数、及び、タレントの氏名と付随ワードとの組合せをキーワードとする検索回数の少なくとも何れかを、付随ワード毎に集計して、イメージ指標情報を生成する。図１３は、イメージ指標情報の一例であり、タレントＩＤと、付随ワード（きれい、かわいい、子育て等）毎に、当該付随ワードとタレントの氏名とを検索キーワードとして検索したときの検索結果の数とを含んで構成される。生成されたイメージ指標情報は、記憶部４０内のイメージ指標ＤＢ４６に格納される。   Next, the image index determination unit 30 has at least the number of search results when the combination of the name of the talent and the accompanying word is searched as a keyword, and the number of searches using the combination of the name of the talent and the accompanying word as a keyword. One of these is aggregated for each accompanying word to generate image index information. FIG. 13 shows an example of the image index information. For each talent ID, the number of search results when searching for the associated word and the name of the talent for each associated word (beautiful, cute, parenting, etc.) It is comprised including. The generated image index information is stored in the image index DB 46 in the storage unit 40.

レポート生成部３４は、タレント指標を含んだ配信レポートを生成して、端末装置１００へ送信する。レポート生成部３４は、配信レポートとして、単一のタレントについてのタレント指標を含んだ一般レポートと、複数のタレントについてのタレント指標を対比可能な相対レポートとを生成することができる。   The report generation unit 34 generates a distribution report including the talent index and transmits it to the terminal device 100. The report generation unit 34 can generate a general report including a talent indicator for a single talent and a relative report capable of comparing the talent indicators for a plurality of talents as a distribution report.

レポート生成部３４は、一般レポートを生成する場合には、上述したタレント指標の判定により得られたタレント指標であるリーチ指標、顧客属性指標及びイメージ指標の少なくとも何れかを含んだ所定形式（例えば、メール形式）のレポートを生成する。   When generating a general report, the report generation unit 34 has a predetermined format (for example, including at least one of a reach index, a customer attribute index, and an image index, which is a talent index obtained by the determination of the talent index described above) (Email format) report.

一方、レポート生成部３４は、相対レポートを生成する場合には、レポートの生成対象となるタレント（レポート対象タレント）と競合すると見なされる他タレント（競合タレント）を特定する。具体的には、レポート生成部３４は、タレント情報ＤＢ４１に格納されている、レポート対象タレントのタレント情報を参照し、当該レポート対象タレントの年齢、性別等の属性を特定する。次に、レポート生成部３４は、レポート対象タレント以外のタレントのうち、レポート対象タレントと年齢、性別等の属性が一致、あるいは、近似するタレント（競合タレント）のタレント情報に含まれるタレントＩＤを特定する。ここで、属性が近似するとは、年齢が所定の差以下（例えば、３歳差以下）である場合等を意味する。更に、レポート生成部３４は、タレント指標（リーチ指標ＤＢ４４に格納されているリーチ指標関連情報、顧客属性指標ＤＢ４５に格納されている顧客属性指標関連情報、及び、イメージ指標ＤＢ４６に格納されているイメージ指標情報といったタレント指標）のうち、レポート対象タレントのタレントＩＤを含むタレント指標と、競合タレントのタレントＩＤを含むタレント指標とを取得し、これらを含んだ所定形式（例えば、メール形式）のレポートを生成する。   On the other hand, when generating a relative report, the report generation unit 34 identifies other talents (competing talents) that are considered to compete with the talents to be generated (report target talents). Specifically, the report generation unit 34 refers to the talent information of the report target talent stored in the talent information DB 41 and identifies attributes such as age and sex of the report target talent. Next, among the talents other than the report target talent, the report generation unit 34 identifies the talent ID included in the talent information of the talent that matches or approximates the attributes of the report target talent such as age and gender. To do. Here, the attribute is approximate means that the age is equal to or less than a predetermined difference (for example, 3 years difference or less). Further, the report generation unit 34 includes a talent index (reach index related information stored in the reach index DB 44, customer attribute index related information stored in the customer attribute index DB 45, and an image stored in the image index DB 46. Talent index such as index information), a talent index including the talent ID of the report target talent and a talent index including the talent ID of the competing talent are acquired, and a report in a predetermined format (for example, an email format) including these is obtained. Generate.

（３）情報分析サーバの動作
次に、フローチャートを参照しつつ、実施形態における情報分析サーバ１０の動作を説明する。図１４は、情報分析サーバ１０によるタレント指標判定処理の動作を示すフローチャートである。図１４に示す動作は、例えば１日に一度等の所定の間隔で繰り返して実行される。 (3) Operation of Information Analysis Server Next, the operation of the information analysis server 10 in the embodiment will be described with reference to a flowchart. FIG. 14 is a flowchart showing the operation of the talent index determination process by the information analysis server 10. The operation shown in FIG. 14 is repeatedly executed at a predetermined interval such as once a day.

制御部２０内の情報収集部２２は、作業者による操作部７０の操作等に応じて、タレント指標の判定対象となるタレント（タレントＩＤ）を特定する（ステップＳ１０１）。次に、情報収集部２２は、作業者による操作部７０の操作等に応じて、判定すべきタレント指標の種別を特定する（ステップＳ１０２）。   The information collection unit 22 in the control unit 20 specifies a talent (talent ID) that is a target of the talent index determination in accordance with the operation of the operation unit 70 by the operator (step S101). Next, the information collection unit 22 specifies the type of the talent index to be determined in accordance with the operation of the operation unit 70 by the operator (step S102).

次に、情報収集部２２は、判定すべきタレント指標の種別がリーチ指標であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。判定すべきタレント指標の種別がリーチ指標である場合（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、制御部２０の指標化部２６内のリーチ指標判定部２８は、収集指定情報ＤＢ４２からリーチ指標用の収集指定情報を取得する（ステップＳ１０４）。   Next, the information collecting unit 22 determines whether or not the type of the talent index to be determined is a reach index (step S103). When the type of the talent index to be determined is a reach index (step S103; YES), the reach index determination unit 28 in the indexing unit 26 of the control unit 20 obtains the collection designation information for the reach index from the collection designation information DB 42. Obtain (step S104).

次に、リーチ指標判定部２８は、情報収集部２２に対して、リーチ指標用の収集指定情報により指定された情報媒体である情報サーバ３００上のウェブサイトにアクセスを指示する。更に、リーチ指標判定部２８は、情報収集部２２によって収集されたタレントに関連する情報を取得し、当該タレントに関連する情報を分析して、リーチ指標の判定に用いる情報であるリーチ指標関連情報を取得する（ステップＳ１０５）。   Next, the reach index determination unit 28 instructs the information collection unit 22 to access a website on the information server 300 that is an information medium designated by the collection designation information for reach index. Further, the reach index determination unit 28 acquires information related to the talent collected by the information collection unit 22, analyzes the information related to the talent, and reaches the reach index related information that is information used for determination of the reach index. Is acquired (step S105).

次に、リーチ指標判定部２８は、リーチ指標関連情報内の各ウェブサイトに対応する数値の中に特定不能（欠落）があるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。リーチ指標関連情報内の各ウェブサイトに対応する数値に欠落がある場合、指標化部２６内の指標推定部３１は、リーチ指標の判定対象であるタレントと年齢、性別等の属性が一致、あるいは、近似するタレントのリーチ指標関連情報であって、各ウェブサイトに対応する数値を全て含んでいるリーチ指標関連情報（他タレントのリーチ指標関連情報）を特定する。更に、指標推定部３１は、他タレントのリーチ指標関連情報における各ウェブサイトに対応する数値間の比率を、リーチ指標の判定対象であるタレントのリーチ指標関連情報に適用することにより、欠落している数値を推定する（ステップＳ１０７）。   Next, the reach index determination unit 28 determines whether or not there is an unidentifiable (missing) value among the numerical values corresponding to each website in the reach index related information (step S106). When there is a missing numerical value corresponding to each website in the reach index related information, the index estimation unit 31 in the indexing unit 26 matches the attributes such as age, gender, etc. The reach index related information of the talents to be approximated and the reach index related information (reach index related information of other talents) including all the numerical values corresponding to the respective websites is specified. Furthermore, the index estimation unit 31 is missing by applying the ratio between numerical values corresponding to each website in the reach index related information of other talents to the reach index related information of the talent that is the target of the reach index. The numerical value is estimated (step S107).

ステップＳ１０７における数値の推定後、又は、ステップＳ１０６において欠落なしと判定された場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）、指標化部２６内の重み付け部３２は、リーチ指標関連情報に含まれる各ウェブサイトに対応する数値について、重み付け（タレントの年齢に対応する重み付けやリーチ指標の分析期間に対応する重み付け等）を行う（ステップＳ１０８）。   After the estimation of the numerical value in step S107 or when it is determined that there is no missing in step S106 (step S106; NO), the weighting unit 32 in the indexing unit 26 corresponds to each website included in the reach index related information. The numerical values to be weighted (weighting corresponding to the age of the talent, weighting corresponding to the analysis period of the reach index, etc.) are performed (step S108).

次に、リーチ指標判定部２８は、リーチ指標関連情報に含まれる各ウェブサイトに対応する数値を加算し、リーチ指標情報を生成する（ステップＳ１０９）。   Next, the reach index determination unit 28 adds a numerical value corresponding to each website included in the reach index related information, and generates reach index information (step S109).

一方、判定すべきタレント指標の種別がリーチ指標でない場合（ステップＳ１０３；ＮＯ）、情報収集部２２は、判定すべきタレント指標の種別が顧客属性指標であるか否かを判定する（ステップＳ１１１）。判定すべきタレント指標の種別が顧客属性指標である場合（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）、顧客属性指標判定部２９は、収集指定情報ＤＢ４２から顧客属性指標用の収集指定情報を取得する（ステップＳ１１２）。   On the other hand, when the type of the talent index to be determined is not a reach index (step S103; NO), the information collecting unit 22 determines whether or not the type of the talent index to be determined is a customer attribute index (step S111). . When the type of the talent index to be determined is the customer attribute index (step S111; YES), the customer attribute index determination unit 29 acquires the collection designation information for the customer attribute index from the collection designation information DB 42 (step S112).

次に、顧客属性指標判定部２９は、情報収集部２２に対して、顧客属性指標用の収集指定情報により指定された情報媒体である情報サーバ３００上のウェブサイトにアクセスを指示する。更に、顧客属性指標判定部２９は、情報収集部２２によって収集されたタレントに関連する情報としての顧客のアカウントのウェブページの情報を収集し、分析することにより、顧客属性指標情報を生成する（ステップＳ１１３）。   Next, the customer attribute index determination unit 29 instructs the information collection unit 22 to access a website on the information server 300 that is an information medium designated by the collection designation information for the customer attribute index. Further, the customer attribute index determination unit 29 generates customer attribute index information by collecting and analyzing the information on the web page of the customer account as information related to the talent collected by the information collecting unit 22 ( Step S113).

一方、判定すべきタレント指標の種別が顧客属性指標でない場合（ステップＳ１１１；ＮＯ）、イメージ指標判定部３０は、収集指定情報ＤＢ４２からイメージ指標用の収集指定情報を取得する（ステップＳ１１４）。   On the other hand, when the type of the talent index to be determined is not the customer attribute index (step S111; NO), the image index determination unit 30 acquires the collection designation information for the image index from the collection designation information DB 42 (step S114).

次に、イメージ指標判定部３０は、情報収集部２２に対して、イメージ指標用の収集指定情報により指定された情報媒体である情報サーバ３００上のウェブサイトにアクセスを指示する。更に、イメージ指標判定部３０は、タレントに関連する情報として、タレントの氏名と付随ワードとの組合せをキーワードとして検索を行った場合の検索結果の数や検索回数を取得して、イメージ指標情報を生成する（ステップＳ１１５）。   Next, the image index determination unit 30 instructs the information collection unit 22 to access a website on the information server 300 that is an information medium designated by the collection designation information for the image index. Furthermore, the image index determination unit 30 acquires the number of search results and the number of searches when the search is performed using a combination of the name of the talent and the accompanying word as a keyword as information related to the talent, and the image index information is obtained. Generate (step S115).

図１５は、情報分析サーバ１０による配信レポート生成処理の動作を示すフローチャートである。図１５に示す動作は、例えば１日に一度等の所定の間隔で繰り返して実行される。   FIG. 15 is a flowchart showing the operation of the delivery report generation process by the information analysis server 10. The operation shown in FIG. 15 is repeatedly executed at a predetermined interval such as once a day.

制御部２０内のレポート生成部３４は、作業者による操作部７０の操作等に応じて、レポートの生成対象となるタレント（タレントＩＤ）を特定する（ステップＳ２０１）。次に、レポート生成部３４は、作業者による操作部７０の操作等に応じて、レポートの種別を特定する（ステップＳ２０２）。更に、レポート生成部３４は、レポートの種別が相対レポートであるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。   The report generation unit 34 in the control unit 20 specifies a talent (talent ID) to be a report generation target in accordance with the operation of the operation unit 70 by the operator (step S201). Next, the report generation unit 34 specifies the type of report according to the operation of the operation unit 70 by the operator (step S202). Further, the report generation unit 34 determines whether or not the report type is a relative report (step S203).

レポートの種別が相対レポートである場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、レポート生成部３４は、レポートの生成対象となるタレント（レポート対象タレント）のタレント情報内の属性と、他のタレントのタレント情報内の属性とを参照して、レポート対象タレントの属性と一致又は近似する属性を有する他のタレントを、競合すると見なされるタレント（競合タレント）として特定する（競合タレントのタレントＩＤの特定）（ステップＳ２０４）。   When the report type is a relative report (step S203; YES), the report generation unit 34 includes attributes in the talent information of the talent to be generated (report target talent) and the talent information of other talents. Referring to the attribute, another talent having an attribute that matches or approximates the attribute of the reportable talent is identified as a talent that is considered to be in conflict (identification of the talent ID of the competitive talent) (step S204). .

次に、レポート生成部３４は、タレント指標（リーチ指標ＤＢ４４に格納されているリーチ指標関連情報、顧客属性指標ＤＢ４５に格納されている顧客属性指標関連情報、及び、イメージ指標ＤＢ４６に格納されているイメージ指標情報といったタレント指標）のうち、レポート対象タレントのタレントＩＤを含むタレント指標と、競合タレントのタレントＩＤを含むタレント指標とを取得し、これらを含んだ相対レポートを生成する（ステップＳ２０５）。   Next, the report generation unit 34 stores the talent index (reach index related information stored in the reach index DB 44, customer attribute index related information stored in the customer attribute index DB 45, and image index DB 46). Among the talent indices such as image index information), a talent index including the talent ID of the report target talent and a talent index including the talent ID of the competing talent are acquired, and a relative report including these is generated (step S205).

一方、レポートの種別が相対レポートでない場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、レポート生成部３４は、レポートの生成対象となるタレント（レポート対象タレント）のタレント指標を含んだ一般レポートを生成する。   On the other hand, when the report type is not a relative report (step S203; NO), the report generation unit 34 generates a general report including a talent index of a talent (report target talent) that is a report generation target.

ステップＳ２０５における相対レポートの生成後、又は、ステップＳ２０６における一般レポートの生成後、レポート生成部３４は、通信部６０を介して、配信先である端末装置１００へレポートを配信する（ステップＳ２０７）。   After the generation of the relative report in step S205 or the generation of the general report in step S206, the report generation unit 34 distributes the report to the terminal device 100 that is the distribution destination via the communication unit 60 (step S207).

図１６〜図１９は、相対レポートの表示例を示す。図１６に示す表示例１は、顧客属性指標としての顧客の性別を対比可能とするものであり、タレントαとタレントβのそれぞれについて顧客の男女の比率が示されている。図１７に示す表示例２は、顧客属性指標としての年齢を対比可能とするものであり、タレントαとタレントβのそれぞれについて顧客の年齢層の比率が示されている。図１８に示す表示例３は、顧客属性指標としての顧客の所在地域を対比可能とするものであり、タレントαとタレントβのそれぞれについて顧客の所在地域の比率が示されている。図１９に示す表示例４は、リーチ指標としての公式サイトのページビュー（ＰＶ）数を対比可能とするものであり、タレントαとタレントβのそれぞれについて公式サイトの月毎のページビュー数が示されている。   16 to 19 show display examples of relative reports. Display example 1 shown in FIG. 16 makes it possible to compare the gender of a customer as a customer attribute index, and shows the ratio of male and female customers for each of talent α and talent β. Display example 2 shown in FIG. 17 makes it possible to compare ages as customer attribute indexes, and shows the ratio of the customer's age group for each of talent α and talent β. Display example 3 shown in FIG. 18 makes it possible to compare the customer's location area as a customer attribute index, and shows the ratio of the customer's location area for each of talent α and talent β. Display example 4 shown in FIG. 19 makes it possible to compare the number of page views (PV) of the official site as a reach index, and shows the number of page views per month of the official site for each of talent α and talent β. Has been.

（４）作用・効果
上述したように、情報ネットワーク１内の情報分析サーバ１０は、情報サーバ３００上のウェブサイトからタレントに関連する情報を収集し、当該タレントに関連する情報に基づいて、タレントの価値の指標を判定する。このように、情報分析サーバ１０は、タレントに関連する情報を収集するのみならず、収集したタレントに関連する情報に基づいて、タレントの価値の指標を判定するため、利用者は、収集されたタレントに関連する情報よりも有用な情報であるタレントの価値の指標を取得することができる。 (4) Action / Effect As described above, the information analysis server 10 in the information network 1 collects information related to the talent from the website on the information server 300, and based on the information related to the talent, the talent Determining an indicator of value. In this way, the information analysis server 10 not only collects information related to the talent, but also determines an indicator of the value of the talent based on the collected information related to the talent. An index of the value of the talent, which is more useful information than the information related to the talent, can be acquired.

また、情報分析サーバ１０は、タレントの価値の指標として、リーチ指標と、顧客属性指標と、イメージ指標とを判定する。これにより、利用者は、収集されたタレントに関連する情報よりも有用な情報として、タレントについての知名度、認知度等を反映した指標であるリーチ指標、対象に興味を有すると見なされる者の属性を示す顧客属性指標、及び、タレントに対するイメージを示すイメージ指標とを取得することができる。   Further, the information analysis server 10 determines a reach index, a customer attribute index, and an image index as the talent value index. As a result, the user is more useful than the information related to the collected talent, as a reach index that reflects the name recognition degree, recognition degree, etc. of the talent, and attributes of the person considered to be interested in the target Can be acquired, and an image index indicating an image of the talent can be acquired.

また、リーチ指標の判定に用いられるリーチ指標関連情報において、各ウェブサイトに対応する数値が含まれる。これにより、リーチ指標が多様になることで、タレントの価値の指標を様々な態様で表現することができる。更には、リーチ指標関連情報において、各ウェブサイトに対応する数値のうち、特定不能な数値が存在する場合には、情報分析サーバ１０は、リーチ指標の判定対象であるタレントと属性が一致、あるいは、近似するタレントのリーチ指標関連情報であって、数値を全て含んでいるリーチ指標関連情報における各ウェブサイトに対応する数値間の比率を、リーチ指標の判定対象であるタレントのリーチ指標関連情報に適用することにより、特定不能である数値を推定する。これにより、タレントの価値の指標を様々な態様で表現することを担保することができる。また、属性が一致又は近似するタレント同士は、リーチ指標について同様の傾向を示す可能性が高いことに鑑み、リーチ指標の判定対象であるタレントと属性が一致、あるいは、近似するタレントのリーチ指標関連情報における各ウェブサイトに対応する数値間の比率を、特定不能な数値の推定に適用することで、推定の確度をより向上させることができる。   Further, the reach index related information used for the determination of the reach index includes a numerical value corresponding to each website. As a result, the reach index is diversified, so that the talent value index can be expressed in various ways. Furthermore, in the reach index related information, if there is a numerical value that cannot be specified among the numerical values corresponding to each website, the information analysis server 10 has the same attribute as the talent that is the target of the reach index determination, or , Reach index related information of the talent to be approximated, and the ratio between the numerical values corresponding to each website in the reach index related information including all the numerical values is included in the reach index related information of the talent to be determined as the reach index By applying it, a numerical value that cannot be specified is estimated. Thereby, it can be ensured that the index of the value of the talent is expressed in various ways. In addition, because talents with the same or similar attributes are likely to show the same tendency with respect to reach indicators, it is related to the reach indicators of talents that match or approximate the talent that is the target of the reach indicator judgment. By applying the ratio between the numerical values corresponding to each website in the information to the estimation of unspecified numerical values, the accuracy of the estimation can be further improved.

また、情報分析サーバ１０は、リーチ指標関連情報における各ウェブサイトに対応する数値について、年齢等のタレントの属性に応じた重み付けを行う。タレントの属性によっては、リーチ指標関連情報における各ウェブサイトに対応する数値に偏りが生じる傾向があるため、当該傾向を解消するための重み付けを行うことにより、タレントの価値の指標をより正確に判定することができる。   Further, the information analysis server 10 weights the numerical values corresponding to the respective websites in the reach index related information according to the talent attribute such as age. Depending on the attributes of the talent, there is a tendency for the numerical values corresponding to each website in the reach index related information to be biased. By weighting to eliminate the trend, the talent value index can be determined more accurately can do.

また、情報分析サーバ１０は、リーチ指標関連情報における各ウェブサイトに対応する数値について、分析が必要となる期間に応じた重み付け、具体的には、タレントに関連する情報の鮮度を重視する場合には、短期間での変化が大きいと見なされるニュースサイトに対応する数値を重視する重み付けを行い、タレントに関連する情報の安定性を重視する場合に、短期間での変化が小さいと見なされる公式サイトやＳＮＳに対応する数値を重視する重み付けを行う。これにより、分析が必要となる期間に適した重み付けを行うことができ、タレントの価値の指標としてのリーチ指標をより正確に判定することができる。   In addition, the information analysis server 10 weights the numerical values corresponding to each website in the reach index related information according to the period in which the analysis is necessary, specifically, when importance is attached to the freshness of the information related to the talent. Is a formula that is weighted with emphasis on numerical values corresponding to news sites that are considered to be large in the short term, and is considered small in the short term when emphasizing the stability of information related to the talent. Weighting is performed with emphasis on numerical values corresponding to sites and SNS. Thereby, weighting suitable for a period in which analysis is necessary can be performed, and a reach index as an index of a talent value can be determined more accurately.

また、ニュースサイトにおけるタレントの記事数、ソーシャルネットワーキングサービスにおいて対象を登録した者の数、及び、ファンクラブの会員数といった、リーチ指標を示すものとして適切な数値を取得することで、タレントの価値の指標としてのリーチ指標をより正確に判定することができる。   In addition, by acquiring appropriate figures to indicate reach indicators such as the number of articles of talent on news sites, the number of persons registered for social networking services, and the number of members of fan clubs, The reach index as the index can be determined more accurately.

また、情報分析サーバ１０は、イメージ指標として、検索サイトでの検索時にタレントの氏名に付随して示される付随ワードを、タレントから想起されると見なされるキーワードとして用いることで、イメージ指標をより正確に表すことができる。   In addition, the information analysis server 10 uses the accompanying word shown accompanying the name of the talent when searching on the search site as a keyword as a keyword that is considered to be recalled from the talent, thereby making the image index more accurate. Can be expressed as

また、情報分析サーバ１０は、タレントの氏名と付随ワードとの組合せをキーワードとする検索による検索結果の数や検索回数をイメージ指標とすることで、イメージ指標をより正確に表すことができる。   In addition, the information analysis server 10 can more accurately represent the image index by using the number of search results and the number of searches by the search using the combination of the name of the talent and the accompanying word as a keyword.

また、情報分析サーバ１０は、タレントの価値の指標の種別（リーチ指標、顧客属性指標、イメージ指標）に応じたウェブサイトからタレントに関連する情報を収集する。ウェブサイト毎に情報の内容は異なるため、タレントの価値の指標の種別に適したウェブサイトからタレントに関連する情報を収集することにより、より正確にタレントの価値の指標を判定することができる。   Further, the information analysis server 10 collects information related to the talent from the website according to the type of the talent value index (reach index, customer attribute index, image index). Since the content of information differs for each website, it is possible to more accurately determine the talent value index by collecting the information related to the talent from the website suitable for the type of the talent value index.

また、情報分析サーバ１０は、タレントの価値の指標を含む配信レポートを生成しており、特に、競合すると見なされるタレント同士の価値の指標を比較する相対レポートを生成することができる。これにより、利用者にタレントの価値の指標を認識可能に提供することができるとともに、競合するタレント同士の価値の指標を間意思比較することが可能となる。   In addition, the information analysis server 10 generates a distribution report including an index of talent values, and in particular, can generate a relative report that compares the index of values of talents considered to be competing. Thereby, it is possible to provide the user with a recognizable value index of the talent, and it is possible to compare the value indexes of competing talents.

（５）その他の実施形態
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は実施形態によって限定されるものではない。本発明は、実施形態及び以下の変形例を適宜組み合わせたものも含み、また、それらと均等なものも含む。 (5) Other Embodiments Although the embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the embodiment. The present invention includes a combination of the embodiments and the following modifications as appropriate, and includes equivalents thereof.

例えば、上述した実施形態では、情報分析サーバ１０は、タレントの価値の指標として、タレントについての知名度、認知度等を反映した指標であるリーチ指標、対象に興味を有すると見なされる者の属性を示す顧客属性指標、及び、タレントに対するイメージを示すイメージ指標を判定したが、これら以外のタレントの価値の指標を判定するようにしてもよい。   For example, in the above-described embodiment, the information analysis server 10 uses, as an index of the talent value, a reach index that is an index reflecting the name recognition degree, recognition degree, etc. of the talent, and an attribute of a person who is considered to be interested in the target. Although the customer attribute index to be shown and the image index to show the image of the talent are determined, other indicators of the value of the talent may be determined.

また、上述した実施形態では、情報分析サーバ１０は、タレントの価値の指標が判定されたが、タレント以外の様々な対象、例えば、商品、サービス等の価値の指標について判定するようにしてもよい。   In the above-described embodiment, the information analysis server 10 determines the index of the value of the talent. However, the information analysis server 10 may determine various indexes other than the talent, for example, the index of the value of the product, the service, and the like. .

また、上述した実施形態では、情報分析サーバ１０は、タレントの年齢に対応する重み付けとリーチ指標の分析期間に対応する重み付けを行ったが、重み付けはこれらに限定されない。   In the above-described embodiment, the information analysis server 10 performs weighting corresponding to the age of the talent and weighting corresponding to the analysis period of the reach index, but the weighting is not limited thereto.

また、情報ネットワーク１の構成は、図１に示すものに限定されない。例えば、情報分析サーバ１０と情報サーバ３００とが１つのサーバによって構成されていてもよい。また、例えば、情報分析サーバ１０の機能を実現するためのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されてもよいし、通信ネットワーク２５０を介してダウンロードされてもよい。   Further, the configuration of the information network 1 is not limited to that shown in FIG. For example, the information analysis server 10 and the information server 300 may be configured by a single server. Further, for example, a program for realizing the functions of the information analysis server 10 may be stored in a storage medium such as a CD-ROM or downloaded via the communication network 250.

１ 情報ネットワーク
１０ 情報分析サーバ
２０ 制御部
２２ 情報収集部
２６ 指標化部
２８ リーチ指標判定部
２９ 顧客属性指標判定部
３０ イメージ指標判定部
３１ 指標推定部
３２ 重み付け部
３４ レポート生成部
４０ 記憶部
４１ タレント情報ＤＢ
４２ 収集指定情報ＤＢ
４３ 重み付け情報ＤＢ
４４ リーチ指標ＤＢ
４５ 顧客属性指標ＤＢ
４６ イメージ指標ＤＢ
６０ 通信部
７０ 操作部
１００、１００−１、１００−２ 端末装置
２００ 無線基地局
２５０ 通信ネットワーク
３００、３００−１、３００−２ 情報サーバ DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Information network 10 Information analysis server 20 Control part 22 Information collection part 26 Indexing part 28 Reach index determination part 29 Customer attribute index determination part 30 Image index determination part 31 Index estimation part 32 Weighting part 34 Report generation part 40 Storage part 41 Talent Information DB
42 Collection specification information DB
43 Weighting information DB
44 Reach Index DB
45 Customer attribute index DB
46 Image index DB
60 communication unit 70 operation unit 100, 100-1, 100-2 terminal device 200 wireless base station 250 communication network 300, 300-1, 300-2 information server

Claims (10)

情報を分析する情報分析装置であって、
対象の属性情報を記憶する属性情報記憶手段と、
前記属性情報記憶手段に記憶された前記対象の属性情報を検索に用いて、情報媒体に記憶された対象に関連する情報を収集する情報収集手段と、
前記情報収集手段により収集された前記対象に関連する情報の件数、及び、前記対象に関連する情報が示す数値の少なくとも何れか一方を、対象の価値の指標として判定する指標化手段と、
を備え、
前記指標化手段は、複数の第１の対象について複数種類の価値の指標が特定可能であり、第２の対象について特定不能な価値の指標が存在する場合に、前記複数の第１の対象のうち、前記第２の対象と前記対象の属性情報が一致又は近似すると見なされる第１の対象を選択し、選択した前記第１の対象についての複数種類の価値の指標の間の比率を、前記第２の対象について適用することにより、前記第２の対象について特定不能な価値の指標を推定することを特徴とする情報分析装置。 An information analysis device for analyzing information,
Attribute information storage means for storing target attribute information;
Information collection means for collecting information related to the object stored in the information medium using the attribute information of the object stored in the attribute information storage means for the search;
The number of pieces of information related to the object collected by the information collecting means, and indexing means for determining at least one of numerical values indicated by the information related to the object as an index of the value of the object;
With
The indexing means can identify a plurality of types of value indicators for a plurality of first objects, and if there is an unidentifiable value index for a second object, Among them, the second target and the first target that is considered to be the same or approximate attribute information of the target is selected, the ratio between the multiple types of value indicators for the selected first target, An information analysis apparatus characterized by estimating an unspecified value index for the second target by applying the second target . 前記対象の属性情報及び前記情報媒体に応じた重み付けを示す第１の重み付け情報を記憶する第１の重み付け情報記憶手段を備え、
前記指標化手段は、前記対象の価値の指標について、前記第１の重み付け情報記憶手段に記憶された第１の重み付け情報のうち、前記情報収集手段による収集の対象に合致する前記対象の属性情報と、前記情報収集手段によって取得された前記対象に関連する情報が記憶された前記情報媒体とに応じた第１の重み付け情報を用いて重み付けを行うことを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。 A first weighting information storage unit that stores first weighting information indicating weighting according to the target attribute information and the information medium;
The indexing means, for the index of the value of the object, out of the first weighting information stored in the first weighting information storage means, the attribute information of the object that matches the object to be collected by the information collecting means 2. The information according to claim 1, wherein weighting is performed using first weighting information corresponding to the information medium storing information related to the object acquired by the information collecting unit. Analysis equipment. 分析が必要となる期間及び前記情報媒体に応じた重み付けを示す第２の重み付け情報を記憶する第２の重み付け情報記憶手段を備え、
前記指標化手段は、前記対象の価値の指標について、前記第２の重み付け情報記憶手段に記憶された第２の重み付け情報のうち、予め定められた分析が必要となる期間と、前記情報収集手段によって取得された前記対象に関連する情報が記憶された前記情報媒体とに応じた第２の重み付け情報を用いて重み付けを行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報分析装置。 A second weighting information storage unit that stores second weighting information indicating a period in which analysis is necessary and weighting according to the information medium;
The indexing means includes a period in which a predetermined analysis is required among the second weighting information stored in the second weighting information storage means for the target value index, and the information collecting means 3. The information analysis apparatus according to claim 1, wherein weighting is performed using second weighting information corresponding to the information medium in which information related to the object acquired by the method is stored . 前記指標化手段は、前記対象に関連する情報の鮮度を重視する場合に、短期間での変化が大きいと見なされる前記対象の価値の指標を重視する重み付けを行い、前記対象に関連する情報の安定性を重視する場合に、短期間での変化が小さいと見なされる前記対象の価値の指標を重視する重み付けを行うことを特徴とする請求項３に記載の情報分析装置。 The indexing unit performs weighting that emphasizes an index of the value of the target that is considered to have a large change in a short period when the freshness of the information related to the target is emphasized, and The information analysis apparatus according to claim 3 , wherein when importance is attached to the stability, weighting is performed to attach importance to an index of the value of the object that is considered to have a small change in a short period. 前記対象の価値の指標は、ニュースサイトにおける前記対象の記事数、ソーシャルネットワーキングサービスにおいて前記対象を登録した者の数、及び、前記対象に関する団体の会員数の少なくとも何れかであることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の情報分析装置。 The target value index is at least one of the number of articles of the target on a news site, the number of persons who registered the target in a social networking service, and the number of members of an organization related to the target. The information analysis device according to any one of claims 1 to 4 . 前記対象の価値の指標の種別に応じた前記情報媒体を示す情報媒体指定情報を記憶する情報媒体指定情報記憶手段を備え、
前記情報収集手段は、前記情報媒体指定情報記憶手段に記憶された前記情報媒体指定情報のうち、前記指標化手段による判定の対象となる前記対象の価値の指標の種別に応じた前記情報媒体指定情報が示す前記情報媒体から前記対象に関連する情報を収集することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の情報分析装置。 Comprising information medium designation information storage means for storing information medium designation information indicating the information medium according to the type of the target value index;
The information collecting means specifies the information medium designation according to the type of the target value index to be determined by the indexing means among the information medium designation information stored in the information medium designation information storage means. The information analysis apparatus according to claim 1 , wherein information related to the object is collected from the information medium indicated by the information. 前記指標化手段により判定された前記対象の価値の指標を含む配信情報を生成する配信情報生成手段を備えることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の情報分析装置。 The information analysis apparatus according to claim 1 , further comprising a distribution information generation unit configured to generate distribution information including an index of the target value determined by the indexing unit. 前記属性情報記憶手段に記憶された前記対象の属性情報が一致又は近似すると見なされる複数の対象を特定する競合対象特定手段を備え、
前記配信情報生成手段は、前記競合対象特定手段により特定された前記複数の対象について、前記配信情報を生成することを特徴とする請求項７に記載の情報分析装置。 Competing target specifying means for specifying a plurality of targets that are considered to match or approximate the attribute information of the target stored in the attribute information storage means ,
The information analysis apparatus according to claim 7 , wherein the distribution information generation unit generates the distribution information for the plurality of targets identified by the competition target identification unit. 情報を分析する情報分析装置における情報分析方法であって、
前記情報分析装置が、対象の属性情報を記憶する属性情報記憶ステップと、
前記情報分析装置が、前記属性情報記憶ステップにおいて記憶された前記対象の属性情報を検索に用いて、情報媒体に記憶された対象に関連する情報を収集する情報収集ステップと、
前記情報分析装置が、前記情報収集ステップにおいて収集された前記対象に関連する情報の件数、及び、前記対象に関連する情報が示す数値の少なくとも何れか一方を、対象の価値の指標として判定する指標化ステップと、
を含み、
前記情報分析装置が、前記指標化ステップにおいて、複数の第１の対象について複数種類の価値の指標が特定可能であり、第２の対象について特定不能な価値の指標が存在する場合に、前記複数の第１の対象のうち、前記第２の対象と前記対象の属性情報が一致又は近似すると見なされる第１の対象を選択し、選択した前記第１の対象についての複数種類の価値の指標の間の比率を、前記第２の対象について適用することにより、前記第２の対象について特定不能な価値の指標を推定することを特徴とする情報分析方法。 An information analysis method in an information analysis apparatus for analyzing information,
An attribute information storage step in which the information analysis apparatus stores target attribute information;
An information collecting step in which the information analysis device uses the attribute information of the object stored in the attribute information storage step to collect information related to the object stored in an information medium;
An index for the information analysis apparatus to determine at least one of the number of information related to the target collected in the information collecting step and a numerical value indicated by the information related to the target as an index of the value of the target Step,
Including
In the indexing step, the information analysis apparatus can specify a plurality of types of value indicators for a plurality of first objects, and if there are unspecified value indicators for a second object, the plurality of values Among the first objects, the first object that is considered to match or approximate the second object and the attribute information of the object is selected, and a plurality of types of value indicators for the selected first object are selected. An information analysis method , wherein an index of value that cannot be specified for the second object is estimated by applying a ratio between the second object and the second object . コンピュータを、
対象の属性情報を記憶する属性情報記憶手段、
前記属性情報記憶手段に記憶された前記対象の属性情報を検索に用いて、情報媒体に記憶された対象に関連する情報を収集する情報収集手段、
前記情報収集手段により収集された前記対象に関連する情報の件数、及び、前記対象に関連する情報が示す数値の少なくとも何れか一方を、対象の価値の指標として判定する指標化手段、
として機能させ、
前記指標化手段は、複数の第１の対象について複数種類の価値の指標が特定可能であり、第２の対象について特定不能な価値の指標が存在する場合に、前記複数の第１の対象のうち、前記第２の対象と前記対象の属性情報が一致又は近似すると見なされる第１の対象を選択し、選択した前記第１の対象についての複数種類の価値の指標の間の比率を、前記第２の対象について適用することにより、前記第２の対象について特定不能な価値の指標を推定することを特徴とする情報分析プログラム。 Computer
Attribute information storage means for storing target attribute information;
Information collecting means for collecting information related to the object stored in the information medium by using the attribute information of the object stored in the attribute information storage means for the search;
Indexing means for determining at least one of the number of information related to the object collected by the information collecting means and a numerical value indicated by the information related to the object as an index of the value of the object;
Function as
The indexing means can identify a plurality of types of value indicators for a plurality of first objects, and if there is an unidentifiable value index for a second object, Among them, the second target and the first target that is considered to be the same or approximate attribute information of the target is selected, the ratio between the multiple types of value indicators for the selected first target, An information analysis program for estimating an unspecified value index for the second object by applying the second object .
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