【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、広告情報の提供技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の広告情報の提供技術として、新聞広告、新聞折り込み広告、ホームページ等がある。 そのひとつに特開平１１−６６１６８号公報（先行技術Ａと略称する）がある。

【０００３】顧客の商品購入に関する情報と、その情報の入手を希望する企業との情報の流通を仲介するシステムである。 このシステムは一般顧客の特定項目の情報を収集してデータベースとして管理し、契約している閲覧希望者すなわち企業に対して認証をして情報を閲覧させ課金するものである。

【０００４】また、ＵＳＰ５９４８０６１号公報（先行技術Ｂと略称する）の技術がある。 これはインターネットにおける広告を効果的にするために、アクセスしてきたユーザーのプロファイル特徴によって広告を変えること、ユーザがアクセスした回数などによって違う広告を見せたりする広告システムである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】これら従来技術では、
顧客の関心の有無にかかわらず広範囲に情報を提供しており、このことは、顧客を選択して、あるいは顧客の要望に応じて情報を提供することではないから、広告効率という面では最善とはいえない。

【０００６】特に、先行技術Ｂは顧客のプロファイルによって広告を変えているが、ある情報へのアクセスが広告表示のトリガーになっているわけではないため、顧客の関心に応じてあるいは顧客の関心レベルに合わせて情報を提供できない。

【０００７】また、近年、省エネを意識したサービスや電気製品が多く出回っている。 しかし、それらのサービスや電気製品の広告を提供する場合、顧客の生活スタイルに合わせたサービスの広告情報や電気製品の広告情報を提供することができていない。 例えば、従来の技術では、一人暮らしの電力消費に対しても、大型冷蔵庫の広告情報を提供しており、広告効率が悪かった。

【０００８】本発明の目的は、顧客の要求に応じて情報を提供することができる広告提供方法およびシステムを提供することにある。 また、本発明の目的は、顧客、特に電力需要家に対して、広告効率の高い、つまり、顧客のニーズや顧客の生活スタイルに適した広告情報を提供できる方法及びシステムを提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決する態様して、以下の態様がある。

【００１０】（態様１）広告主からの広告を電力需要家に対して提供する広告提供方法において、電力需要家の電力消費量を測定するセンサから、電力消費データを受け取り、前記電力消費データを基に、予めデータベースに登録されている広告の中から提供する広告を選択する。

【００１１】（態様２）顧客からの情報提示要求に対して広告主からの情報を前記顧客の要求に合わせて選択して顧客に提供する広告サービス方法であって、前記顧客が利用契約をしている顧客かどうかを確認し、前記顧客が既契約顧客のとき前記要求に応じて広告主が広告情報として登録記憶した情報を検索あるいは広告主に追加情報を要求し、得られた情報を顧客に配送し、顧客のアクセス記録および配送記録を基に顧客又は広告主への課金を演算する。

【００１２】（態様３）顧客の情報検索が契約に基づく範囲内かどうかをチェックし、契約外の検索事項を含む場合はそれを識別して検索を許可するとともに課金処理時に契約外検索分として課金処理すること、顧客の検索深度を記録し、課金処理時に前記検索深度に応じた課金をおこなうこと、顧客からの要求に応じて統計分析処理し、その結果を前記顧客に提供すること、顧客からの要求に応じて広告主が追加情報を登録したとき、広告料金の追加処理をおこなう。

【００１３】（態様４）広告主と通信回線で接続され、
前記顧客のアクセスに対して利用契約をしている顧客かどうかを確認する顧客認証部と、前記顧客が既契約顧客のとき前記要求に応じて広告主が広告情報として登録記憶した情報を検索する広告情報記憶ファイルと、広告主に対する追加情報要求部と、得られた情報を顧客に配送する広告情報配送処理部と、顧客のアクセス記録および配送記録を基に顧客又は広告主への課金を演算する顧客課金処理部と、から構成した広告サービスセンタを設けたことに特徴がある。 また、前記広告サービスセンタは顧客の要求に応じて統計分析処理をおこなう統計分析処理部を有すること、前記広告サービスセンタは顧客の契約内および契約外アクセスの記録部データを基に課金処理を行なう顧客課金処理部を有する。

【００１４】これらの態様により、広告情報を効率よく提供することが可能になる。

【００１５】

【発明の実施の形態】図１は本発明の広告提供システム（広告サービスシステム）の全体構成図である。 １０はＣＳ１〜ＣＳｍからなる顧客である。 顧客は例えば通信手段であるインターネット１４を介して広告サービス業者（広告サービスセンタ）ＡＣにアクセスし、そして顧客は自分の欲しい情報を得ることができる。 しかし、既登録情報で満足できない場合が少なくない。 顧客側から観点を変えた情報が欲しい場合がある。 また顧客側からさらに詳しい情報を要求し、より充実した情報を得たい場合がある。 こんな顧客の要求を満たすことができる広告システムを提供しようとするところに、本発明の特徴がある。

【００１６】また２０は広告主で例えばＡｄ１〜Ａｄｎ
がこのサービスセンタＡＣに登録していて、ＡＣとは例えばインターネット１２で結合され、必要に応じてサービスセンタＡＣに情報を提供する。 自発的に広告情報の更新などをおこなうことができる。 またサービスセンタの要請に応じて未登録情報などを補充することができるように構成されている。

【００１７】図２は、コンピュータで構成されているサービスセンタＡＣの概要を説明するための図である。 中央処理部２２はコンピュータで構成された広告情報あるいは統計、分析処理などを行なう部分である。 顧客要求受付け部は、アクセスしてきた顧客がこのサービスセンタＡＣに登録されている顧客かどうかの確認や、どんな情報を必要としているのかを大まかに把握する受付け処理部である。 ２６は顧客に対する広告情報やその他の情報を顧客に配送するための配送処理部である。 分析情報などを含め顧客に対する情報はこの処理部を経て顧客に提供される。 ２８は統計分析処理部で、顧客からの要求あるいはサービスセンタ独自でおこなうこともできる統計分析処理部である。 動向分析や、顧客の要求に応じて分析をおこない顧客に回答する。 ライブラリとしては例えば数値処理ライブラリ、クラスタリング分析ライブラリ、家庭電力消費モデル分析ライブラリ、分析画面のインタフェイスなどが用意されている。 詳細は後述する。

【００１８】３２はメーカ情報処理部である。 広告主は各種業種の場合があるが、ここではメーカ関係の情報を扱う。 ３４は販売店情報処理部である。 ここでは主として小売り業者の情報あるいは卸業者などの情報を扱う。
場合によっては記念セール、バーゲンセールなどのスケジュール情報なども提示されているので、顧客はそれらの情報を任意にアクセスして情報を得ることができる。
３６は複数の広告主から構成されるグループ情報、例えば商店街情報、あるいは関連企業グループの情報をまとめて提供するような、企業グループ情報である。 ３８はその他の情報処理部である。 ３０は課金処理部で、情報取得のためにアクセスした顧客に対する課金処理システム３０ａ、顧客からの要望に応じてこのセンタＡＣに登録している広告主に対する課金処理部３０ｂとから構成されている。

【００１９】上記のように広告サービスセンタを構成して情報の授受をおこなうが、主なものをあげると、次のようなサービスができる。 （１）広告主がサービスセンタＡＣに提供している情報の中から顧客が欲しい情報を検索し、検索結果情報を顧客が取得できること。 （２）
得られた検索情報をみてさらに詳しい情報が知りたい場合には対話形式でさらに情報の提供を要求すると、より詳しい情報を得ることができる。 顧客は、例えば家電商品の購入にあたり、人気度や新製品情報やその発売予定スケジュールなどの情報の提供を受けることができる。
（３）顧客が統計分析条件を指定した場合、サービスセンタＡＣは指定された条件によりトレンド統計処理、あるいは動向分析処理を実行し、その結果を顧客に提供することができる。 （４）顧客からの家電製品に関する情報提供により、その家電品の買い替え時期、寿命予測、
あるいはメインテナンス情報などの提供を受けることができる。 （５）その他の、顧客の要望に応じた情報の提供が可能である。

【００２０】はじめにサービスセンタに登録されている広告主の情報を顧客が検索して、情報を得る場合について説明する。 図３はこの場合の処理を説明するためのフローである。 ステップＳ１２ではインターネットなどの通信回線を介して送られてきた顧客からの要求を受け付ける。 そしてステップＳ１４では、情報の入手を希望してきた顧客が、契約済みの顧客かどうかの顧客認証をおこなう。 ステップＳ１５は一度回答したした結果について更に詳しい情報が知りたい要求かどうかを判断する。
ここでは情報の検索深度ｄとして扱っている。 データ構成の中では、例えば図5に示すような形で顧客からＡＣ
の方にデータが送られてくるのでそれをもって検索深度を判断している。 ステップＳ１５ではｄ＞１．０かどうかをチェックする。 ｄ＝１．０は広告主が予めＡＣに登録している範囲での広告情報の検索を意味し、ｄ＞１．
０の場合は、なんらかのかたちで広告主に追加情報あるいは調査分析した結果情報などの提供を依頼する場合である。 したがってステップＳ１５でＮの場合は既登録情報の中からの情報の選択の場合である。 Ｙの場合は図５
で述べる。

【００２１】アクセスがあった顧客が未契約顧客の場合には、ステップＳ１６でサービスアイテム情報と契約を促す情報を作成する。 ステップＳ１４でアクセスした顧客が既契約者であることがパスワードなどで確認できた場合には、ステップＳ１８で顧客の契約による範囲の基本的な要求事項かどうかを判断する。

【００２２】基本事項とは広告主が予め登録している情報のうち、例えば図４に示す基本情報である。 契約に依って取得できる基本事項は異なっている。 例えば、契約ランクＣＲ（ＣＲ１〜ＣＲＳ）によってそれぞれ検索取得できる情報が決められている。 契約ランクＣＲ１の場合は、メーカ情報ｍは基準情報ｍ１、販売店情報Ｓは基準情報Ｓ１が得られる契約である。 契約ランクＣＲ３の場合は、メーカ情報ｍ１〜ｍ３、販売店情報はｓ１〜ｓ
３で、さらにその他の情報ｓｐはｓｐ１〜ｓｐ３、特定情報ｏｐはｏｐ１が契約している基本要求事項である。
このように得られる情報の量と種類が契約によって異なってくる。 したがってステップＳ１８で契約に基づく基本的な要求事項であった場合は、ステップＳ２２で定形情報の検索を許可する。 もちろん契約ランクによって契約基本料金も違ってくる。 課金については後述する。 ステップ１８で顧客の要求を確認した結果、契約に基づく基本要求事項を超えるものであった場合でも、顧客は契約の枠を超えたサービスを受けることができる。 もちろん課金の方は別途考慮されることになる。 契約を超えた情報について、ステップ２０でそれはメーカに関する情報かどうかを確認し、メーカ情報の場合は契約の枠を超えてステップＳ２４でメーカ情報ファイルの検索を許可する。

【００２３】一方ステップＳ２０で確認した結果メーカ情報でない場合は、ステップＳ２６で販売店情報かどうかを確認する。 販売店情報の場合にはステップＳ２８で販売店ファイル（図２の３４）の検索を許可する。 メーカ情報あるいは販売店情報でもない場合は、ステップＳ
３０でその他のファイル検索を許可する。 次にステップＳ３２では検索結果情報および未契約者への表示画面を含め、顧客回答用のデータや画面が作成される。 ｛例示した方がいいかもしれない｝ そしてこれらのデータは図２の広告情報配送処理部２６を介して顧客に回答される。

【００２４】次に図3、Ｓ１５において検索深度ｄが、
ｄ＞１．０の場合について図6により説明する。 ステップＳ３６では既登録分の広告情報で対応が可能かどうかを確認する。 そしてステップＳ３８で顧客の要求に対応できる情報が提供可能の場合はステップＳ４０で既登録分の情報を使用して回答情報を作成する。 そし不可となった場合は広告主に追加情報を請求する。 ステップＳ４
２として示したように広告主は追加情報を作成する。 例えば広告主側の計算機システムにより追加情報を検索作成し、ステップＳ４４として示したように広告サービスセンタＡＣに情報を提供する。 ＡＣ側ではこれらの情報をもとに回答情報を作成しステップＳ４８により要求があった顧客に回答する。 課金処理のところで述べるが、
検索深度によって課金のレートは違うので、料金請求のところで加味される。

【００２５】次に顧客から統計分析処理の要求があった場合について、図７の処理フローにより説明する。 顧客からは通常の広告情報のほかに統計分析情報を要求（Ｓ
５２）することができる。 ステップＳ５４は分析情報の受け付け部で、例えば図５のデータＡＮ（分析情報の要求を表わしている）により分析情報を要求していることを判断する。 もちろん既登録者であるかどうかなども同時に判断して、分析要求を受け付ける。 ステップＳ５６
では予め用意されている分析メニューを参照し、顧客からの要求が分析メニューに用意されている分析かどうかをチェックする。

【００２６】その結果分析メニューに用意されている分析の場合は、ステップＳ５８で顧客から提示されたデータで充分かどうかをチェックする。 十分でない場合、Ｎ
１の場合は不足分のデータを顧客に要求し、Ｎ２の場合は広告主に不足データの補充を要求する。 広告主および顧客はその要求に応じてそれぞれのデータベースをステップＳ６４、ステップＳ６０で検索しその結果ステップＳ６２，Ｓ６６によりデータをＡＣに伝送する。 ＡＣではステップＳ６８で示したように、分析に必要なデータが全て用意されたかどうかを確認する。 そしてステップＳ７０で実際に分析処理をおこなう。 この場合、分析メニューとして用意された分析なので、既分析分の修正などで済む場合がほとんどである。 顧客側のステップＳ７
２では分析結果の表示などをおこなう。 分析された結果はステップＳ７４で示したように更新記憶し次の分析要求があったときに利用できるようにする。 ステップは省略したが、図２の２６を介して顧客に回答される。

【００２７】このシステムの特徴は、顧客の依頼によって分析結果のサービスを行なうとともに、分析に関連した広告情報を付して顧客に提供することに特徴がある。
例えば顧客が使用している家電品の電力消費の分析などを広告サービスセンタに依頼してきた時は、その分析に関係する情報、メーカからは新製品がどれだけエネルギ改善が図られているか、あるいはその製品名、販売店からは省エネを図った製品の売れ行きなどの予め対応づけられている情報が付されて顧客に配信される。 それは図７のステップＳ７６でおこなわれる。 顧客にとっては分析データとともに関連する情報が得られる。 これは分析結果を見て改めて関連広告情報を検索する手数が省け効率が良い。 また分析結果を見た顧客が、次にどんな広告情報を欲しがるかを予想して広告情報を付して配信する、と言ってもよい。

【００２８】このような関連情報の提供と関係づけられる顧客情報は、顧客の電力消費実体情報（電力消費カーブ、用途別電力消費カーブ）、あるいは他の顧客との比較情報（同じ契約電力量顧客との比較、あるいは同地域の平均値との比較情報）、また電気料金プラン変更時の電気料金の試算情報などの要求があった時に関連広告情報が付されて顧客に配信される。 このように顧客がＡＣ
に送付する情報あるいは要求した情報に対応づけられた情報を顧客に配信する方法もある。 この場合はＡＣと顧客間の交信回数を減少させることができる効果がある。

【００２９】図８は統計分析データの例を示す。 図８の（Ａ）は例えばエアコンの仕様、購入年、型式、メーカ等の情報を広告サービスセンタＡＣに送ると、現在の機器を使用した場合の、今後の電気料の推移を表わしている。 これによって顧客は機器の買い替え時期の判断などに利用することができる。 図８の（Ｂ）も同様で、修理回数ＮＦ、次回修理までの期間ＮＰの推移を予測した場合である。 これも図８の（Ａ）の場合と同じように顧客にとっては機器の買い替え時期を決める参考資料として利用できる。 また図８の（Ｃ）は、顧客から、機器の過去分の修理費データの提供があれば、今後の修理費の予測等を提示することができる場合の例示である。 図８の（Ｄ）は同じ機能をもつ機器に対して、各社の販売台数の推移を表わしている。 （ａ）社の製品は発売が早かったが、次第に販売台数が現象してきていることを表わし、（ｂ）社は徐々に販売台数が増えてきていること、
（ｃ）社の場合は、発売は遅れたが販売台数は増加傾向にある。 顧客はこれらのデータから製品の人気度を把握することができ、機器の購入、あるいは製品開発の参考にすることもできる。

【００３０】図９、図１０は表示画面の例を示している。 図９は図４における契約ＣＲ２の場合の表示例である。 契約による基本事項の回答画面で、メーカ情報はｍ
１、ｍ２、販売店情報はｓ１、ｓ２、その他の情報はｓ
ｐ１、ｓｐ２が得られた例である。 これに対してさらに詳しい情報、あるいは観点を変えた情報を希望する場合はキーワードカラムで選択あるいは記入する。 そして送信することによって、契約外検索が許可されるから、必要な情報を得ることができる。

【００３１】図１０はその画面表示例で（Ａ）は図８の（Ｄ）に相当する動向データを要求した場合であり、同図（Ｂ）は図８の（Ａ）、すなわち現在し使用している電気機器の電気料が今後どのように推移するかを表わしている。 もちろんこの場合は対話形式で顧客が使用している電気機器の仕様、購入年月日、メーカなどのデータ入力する必要がある。 同図（Ｃ）は顧客がエアコンの設定温度のモデルを要求しその回答結果を示している。 さらに詳細なあるいは分析結果を知りたい場合はキーワード等を入力し送信することによって、希望する情報を得ることができる。 図１０では検索深度はｄ３の場合である。 この検索深度によって課金のとき考慮される。

【００３２】また図１１は顧客への課金計算を説明するための処理フローである。 ステップＳ８２ではまず所定期間について、顧客別の利用状況を抽出する。 顧客が利用した場合、時系列的に記録が残されているので、そこから顧客別の利用状況が分かる。 例えば図１２に示したように顧客別のデータを収集することができる。 図１１
のステップＳ８４で図１２のように顧客ＣＳ１〜ｍ別のデータを作成する。 顧客ＣＳ１の場合について説明する。 ステップＳ８６ではこのデータに基づいて顧客への課金計算をおこなう。 例えば図１２の（Ａ）で利用深度１では５０回、利用深度３の利用は３０回、利用深度５
の利用回数は１０回だとする。 この場合の利用料金は、
（１×５０回＋３×３０回＋５×１０回）＝１９０、となる。 これは利用深度を考慮した料金計算である。 図１
２の次のカラムは統計分析に関する課金計算である。 ここでは予め用意されている定型分析メニューについて１
０回の利用があったことを表わしている。 そして非定型分の分析依頼は３件であった場合である。 そして料金計算上の計算の重み指標は４および１０であるから、統計分析分の料金は（４×１０回＋１０×３回）＝７０となる。 従って顧客ＣＳ１に対するこの期間の料金請求は２
７０となる。 ここで、単位情報量当たりの料金係数をかければ料金を求めることができる。 例えば１０円なら２
７００円となる。 このような料金計算はＳ８６でおこなわれる。

【００３３】またここで利用深度と料金の関係であるが、例えば図１２の（Ｂ）に示したように利用深度が大きくなるにしたがって料金も高くなる。 また所定期間当たりの利用回数が大きいほど、料金を低減するなどの方法をとってもよい。 図１２の（Ｃ）に示す例では利用回数が１０１〜２００回の場合の係数は０．８、２０１〜
３００回の場合の係数は０．７５などに設定し、利用回数が多くなるほど単位回数当たりの料金を安くするなどの方法をとってもよい。

【００３４】ステップＳ８８では特別料金の設定があるかどうかを判断し、特別料金ありの場合はステップＳ９
０でその特別料金を抽出し、ステップＳ９２でそれを加え、合計料金とする。 ステップＳ９４では全顧客について料金計算をおこなったかどうかをチェックし全顧客について料金を計算する。 ここで特別料金は、緊急度の高い利用による特別料金、顧客の依頼による分析が外部の機関からのデータを入手しておこなう必要があった、など特別にかかった料金である。

【００３５】図１３は広告主に対する料金の計算例を説明するためのフロー図である。 基本的には図１１の顧客に対する課金計算と同じである。 ステップＳ１０２では料金を計算しようとする所定期間のデータの抽出をおこなう。 ステップＳ１０４では前記図１０に対応する広告主用の被検索状況のまとめ図１４を参照する。 図１４の（Ａ）は広告主（Ａｄ１〜ｎ）別の被検索状況を示している。 まず広告ランクの欄は、図１４の（Ｂ）に示したように、広告に使用している記憶装置のメモリバイトなどで、メモリ容量を多く使用している場合は料金が高くなる例である（ａ＜ｂ＜……＜ｇ、)。 次のカラムは利用された回数である。 広告主にとって、顧客からアクセスがあったということは少なくとも知りたい広告があってアクセスしたわけで、広告主が製造販売している製品の売り上げに寄与する可能性は極めて高い。 したがって被アクセスされた回数によって広告料をいただくシステムである。 これも利用深度に応じて料金が異なる。

【００３６】したがって利用深度による料金の補正をおこなうと、深度１の利用回数が１００、深度２の利用回数が５０回、深度５の利用回数が３０回とすると、次のカラムに示したように料金は（１×１００＋３×５０＋
５×３０）＝４００となる。 また次のカラムでは追加広告の有無で、レベル１の追加広告が３０回、レベル２の追加広告が２０回でそれぞれ重みは６、１０であるから合計料金は７８０となる。 これをベースにして、さらにランク係数を加味して、広告主への料金が計算される。
図１３に戻って説明すると、ステップＳ１０６では図１
２をもとに広告主への料金が計算される。 ステップＳ１
０８では当該広告主への特別料金があるかどうかをチェックし、ある場合はステップＳ１１０で特別料金を計算し、ステップＳ１１２で加算される。 そしてステップＳ
１１４では全広告主について料金の計算が終わったかどうかをチェックしながら料金を計算する。

【００３７】図１５は顧客に（一般家庭からの家電品の購入、あるいはオフィスビルや集合住宅の経営者が家電製品のまとめ買い）家電製品等の電気製品の広告情報を提供する他の実施態様である。

【００３８】図示していないが、電力需要家である顧客１０にはセンサ付き情報端末ＭＯＤが備えられ、そのセンサからその電力需要家の消費電力量を電力供給会社に送られる。 その収集した電力消費データから顧客１０の消費電力パターンが求められる。 その消費電力パターンは、電力供給会社からＡＣへ伝えられる。 なお、この電力供給会社の処理はＡＣで行ってもよい。 また、センサは個別の電気製品及び顧客と電線の接続部に備えるようにすることがこのましい。 このように、各電気製品毎に消費電力量を測定することで、各電気製品の電力消費特性を分析で求めることが可能になり、現状よりも消費電力を抑えた電気製品の広告を提供することができるようになる。

【００３９】ＡＣは、その電力消費パターンから顧客に適した情報を選び出し、電力需要家である顧客から要求があった場合に、通信回線を用いてＦＡＸ送信やそのホームページへの掲載を行う。 なお、ホームページの閲覧許可は、電力需要家に対して識別子を割り振っておき、
その識別子をキーに行う。 なお、ここでいう顧客に適した情報とは、例えば各機器ごとの電力消費カーブ、エアコンの場合消費電力の室温との相関モデル、電気機器の使い方のモデル、居住地域、家族構成、収入、職業、所有家電製品、などを考慮した消費特性、その消費特性に適した電気製品の広告情報など顧客にとって有益なデータのことをいう。

【００４０】これはＡＣと家電メーカ、販売店が情報回線でつながっていることによってはじめて達成できる構成である。 したがって、顧客からみると、ＡＣは販売店でありメーカでもあり、またこれらを含んだ情報提供業者であり、例えば家電品の購入に当たっても広告サービスセンタＡＣと対話形式で、さまざまな分析動向データを参照しながら製品の購入をおこなうことができる効果がある。 これは情報回線で接続されていてはじめて達成できる効果でもある。 さらに図１５では金融機関とも接続されているので販売店および顧客にとっても便利である。

【００４１】このように顧客と広告主との間にあって、
必要な情報を顧客に提供することができるサービスシステムである。 また顧客側からみれば、自分の消費特性に応じた情報、特に、広告情報を特別な入力なしに得られるという利点がある。 また広告主にとっては、一人暮らしの世帯への大型冷蔵庫の広告情報など、顧客によってはニーズの小さい広告情報を提供せず、その分その顧客に適した広告情報（前述の例でいう小型から中型の冷蔵庫の広告情報）を提供することができるから、広告効果が大きい。 このように本広告提供方法およびシステムは両者にとっても便利なシステム構成である。

【００４２】

【発明の効果】本発明によれば、広告情報を効率よく顧客へ提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の広告サービスシステムの全体構成図である。

【図２】サービスセンタＡＣの概略構成を示す図である。

【図３】予め登録されている広告情報の検索入手を説明するためのフロー図である。

【図４】契約ランクと予め定められている入手可能情報を説明するための図である。

【図５】データ構成の説明の図である。

【図６】検索深度が大きい場合の情報作成を説明するための図である。

【図７】分析情報サービスの処理を説明するためのフロー図である。

【図８】統計分析の例を示す図である。

【図９】検索結果画面の表示例を示す図である。

【図１０】検索結果画面の表示例を示す図である。

【図１１】顧客への課金処理を説明するための処理フローである。

【図１２】顧客別の利用状況を把握し課金計算の基となる図である。

【図１３】広告主に対する料金処理を説明するためのフロー図である。

【図１４】広告主に対する広告被利用状況を把握するための図である。

【図１５】家電製品購入の場合の説明図である。

【符号の説明】

１０；顧客、１２、１４；インターネットなどの通信回線、２０；広告主、２２；データ処理部、２４；顧客要求受付け処理部（顧客認証部）、２６；広告情報配送処理部、２８；統計分析処理部、３０；課金システム、３
０ａ；顧客課金システム、３０ｂ；広告主課金システム、３２；メーカ情報処理部、３４；販売店情報処理部、３６；広告主グループ情報処理部、３８；その他の情報処理部

フロントページの続き (72)発明者 内ヶ崎 晴美 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 福井 千尋 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 小海 裕 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所情報制御システム事業部 内 (72)発明者 小林 延久 茨城県ひたちなか市市毛1070番地 株式会 社日立製作所ビルシステムグループ水戸ビ ルシステム本部内 Ｆターム(参考） 5B049 BB49 CC02 CC36 EE00 GG00 5G066 KA01 KB10