JP7601203B2 - 情報処理装置、情報処理方法、および、制御プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、および、制御プログラム Download PDF

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Description

本発明は、データの価値を評価する技術に関する。
ある企業が持つターゲットデータを、別の企業が持つ別データと組み合わせて分析すれば、特定の利用者（例えば、上述のターゲットデータの保持者）にとって非常に利用価値が高い分析結果が得られる可能性がある。以下では、ターゲットデータと組み合わされて、ターゲットデータの分析結果の価値を向上させることが可能な別データを「分析支援データ」と称する。
しかし、通常、企業が自社データを他の企業に積極的に提供するとは考えられない。
ここで、分析支援データとして活用できるデータが、既に公開されている、または、公開が予定されているような公開データであれば、自社データであっても他の企業に提供することは厭わないものと考えられる。
しかし、様々な企業が、多様な形態で膨大な量の公開データを保有していると考えられる。そのため、公開データを分析支援データとして活用できるとしても、その適正な価値を決定することは容易ではない。
例えば、特許文献１には、ウェブページに係るデータ群を分類して、ユーザへのおすすめ度を評価し、ユーザに対して推薦するデータ分析システムが記載されている。
また、非特許文献１には、地理的情報製品（ＧＩＰ；Geoinformation Product）の販売価格を決定する方法が記載されている。上述の方法によれば、販売価格は、地理的情報製品の元になるデータの収集、合成、メンテナンスなど、データ作製作業にかかるコストを考慮して決定される。
国際公開ＷＯ２０１６／１０３５１９号公報
Frank, A.. "PRICE DETERMINATION FOR GEOGRAPHIC DATA." (1999) "因果分析技術について"、[online］、日本電気株式会社、[２０２１年３月５日検索]、インターネット（ＵＲＬ：https://jpn.nec.com/press/202010/images/0201-01-01.pdf） Ding, Rui et al. "QuickInsights: Quick and Automatic Discovery of Insights from Multi-Dimensional Data." Proceedings of the 2019 International Conference on Management of Data (2019)
先行技術文献のいずれにも、公開データの価値を買い手にもたらされる利益の観点から評価することは記載されていない。売り手の公開データの価値を定量的に評価するためには、該公開データをターゲットデータの分析に活用することによりもたらされる買い手の利益を推定することが求められる。
本発明の一態様は、売り手のデータを活用することによりもたらされる買い手の利益を推定することによりデータの価値を評価する技術を提供することである。
本発明の一側面に係る情報処理装置は、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する拡張手段と、拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する推定手段と、を備えている。
本発明の一側面に係るデータ流通方法は、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張して分析した場合に前記買い手が得る利益に基づいて、拡張された後の前記ターゲットデータを分析するサービスの販売価格を、少なくとも１つのプロセッサが決定すること、前記販売価格に相当する報酬を対価として、前記公開データを用いて拡張された前記ターゲットデータを分析した結果である分析結果データを前記買い手に供給すること、および、前記公開データを用いた対価として、前記販売価格の一部に相当する報酬を、前記売り手に支払うこと、とを含む。
本発明の一側面に係る情報処理方法は、少なくとも１つのプロセッサが、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張することと、拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定することと、を含む。
本発明の一側面に係る制御プログラムは、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する拡張処理、および、拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する推定処理を、コンピュータに実行させる。
本発明の一態様によれば、データの価値を評価することができる。
本発明の例示的実施形態１に係る情報処理装置の要部構成を示すブロック図である。 本発明の例示的実施形態１に係る情報処理方法の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の例示的実施形態２に係るデータ流通システムの概略構成を示す図である。 本発明の例示的実施形態２に係るデータ流通方法の流れを示すフローチャートである。 本発明の例示的実施形態３に係る情報処理装置の要部構成を示すブロック図である。 査定要求画面の一例を示す図である。 査定結果画面の一例を示す図である。 検索要求画面の一例を示す図である。 検索結果画面の一例を示す図である。 本発明の例示的実施形態３に係る情報処理装置の拡張部について詳細な構成の一例を示す図である。 拡張部において入出力される各種データのデータ構造の一例を示す図である。 本発明の例示的実施形態３に係る情報処理装置の推定部について詳細な構成の一例を示す図である。 変形例における拡張前データのデータ構造の一例を示す図である。 本発明の例示的実施形態３に係る情報処理装置の分析部が出力する第１因果関係データ（第１分析結果）のデータ構造の一例を示す図である。 変形例における拡張後データのデータ構造の一例を示す図である。 本発明の例示的実施形態３に係る情報処理装置の分析部が出力する第２因果関係データ（第２分析結果）のデータ構造の一例を示す図である。 本発明の例示的実施形態３に係る情報処理装置の記憶部に記憶されている、購入実績情報のデータ構造の一例を示す図である。 本発明の例示的実施形態３に係る情報処理方法の処理の流れを示すシーケンス図である。 本発明の各例示的実施形態における情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
〔例示的実施形態１〕
本発明の第１の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。本例示的実施形態は、後述する例示的実施形態の基本となる形態である。
＜情報処理装置の構成＞
図１は、本例示的実施形態に係る情報処理装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すとおり、情報処理装置１は、拡張部２１および推定部２２を備えている。拡張部２１は、本例示的実施形態において拡張手段を実現する構成である。推定部２２は、本例示的実施形態において推定手段を実現する構成である。
拡張部２１は、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する。
推定部２２は、拡張される前のターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後のターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する。
以下では、拡張される前のターゲットデータを拡張前データ、拡張された後のターゲットデータを拡張後データと称する。
第２分析結果の価値向上度は、第１分析結果と比較して第２分析結果が、ターゲットデータを保有する買い手にとって、どれだけ利用価値が高い有意な情報となったのか、を示す指標である。第１分析結果は、公開データを用いずに現状買い手が保有している状態のままの拡張前データを分析した結果得られる分析結果である。第２分析結果は、公開データを用いて拡張した拡張後データを分析した結果得られる分析結果である。すなわち、価値向上度は、買い手にとっての利益、具体的には、売り手が保有する公開データの分析支援データとしての利用価値を示す。
情報処理装置１は、コンピュータおよび制御プログラムによって実現されてもよい。上述の制御プログラムは、上述のコンピュータを上述の拡張部２１および推定部２２として機能させる制御プログラムである。
＜情報処理方法の処理フロー＞
図２は、本例示的実施形態に係る情報処理方法の処理の流れを示すフローチャートである。情報処理方法は、情報処理装置１によって実行される。
ステップＳ１（拡張処理）では、拡張部２１は、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する。
ステップＳ２（推定処理）では、推定部２２は、拡張前データを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張後データを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する。
以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理装置１は、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する拡張部２１と、拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する推定部２２とを備えている構成が採用されている。
また、本例示的実施形態に係る情報処理方法は、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを少なくとも１つのプロセッサが拡張することと、拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を少なくとも１つのプロセッサが推定することと、を含む構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１および情報処理方法によれば、買い手のターゲットデータの分析に売り手の公開データを活用することによりもたらされる買い手の利益を、価値向上度として定量的に推定することが可能になる。結果として、売り手の公開データの価値を、買い手にもたらされる利益の観点から評価することができるという効果が得られる。
〔例示的実施形態２〕
本発明の第２の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、例示的実施形態１にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を繰り返さない。
＜データ流通システムの概要＞
図３は、本開示の情報処理装置１が適用されるデータ流通システム１００の一例を示す図である。
データ流通システム１００は、売り手が保有する公開データを流通させるためのシステムである。データ流通システム１００は、少なくとも本開示の情報処理装置１を含む。
データ流通システム１００を利用するエンティティとしては、公開データを購入する買い手、公開データを販売する売り手、および、買い手と売り手とを仲介するサービスプロバイダがある。
サービスプロバイダは、一例として、分析サービスを買い手に提供するサービスプロバイダＰであってもよい。サービスプロバイダＰによって提供される上述の分析サービスは、具体的には、買い手が保有するターゲットデータＤ１を公開データＤ２と組み合わせて分析し、それにより得た買い手にとってより有益な分析結果データＤ３を買い手に供給するサービスである。
また、サービスプロバイダＰは、情報処理装置１を所有する。情報処理装置１は、売り手の公開データをデータ流通システム１００において流通させるために、公開データの市場的価値を評価する、すなわち、公開データを査定する機能を有する。
情報処理装置１は、上述の分析サービスの販売価格、すなわち、公開データＤ２の販売価格を、少なくとも１つのプロセッサを用いて決定する。情報処理装置１は、販売価格の決定を、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データＤ２を用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータＤ１を拡張して分析した場合に買い手が得る利益に基づいて行う。情報処理装置１は、例えば、例示的実施形態１に係る情報処理装置１であってもよいし、後述する各例示的実施形態に係る情報処理装置１であってもよい。
買い手は、一例として、自社のターゲットデータＤ１を分析して得た分析結果を活用してより有利な経済活動を行いたいと所望している買い手企業Ｂであってもよい。買い手企業Ｂは、必要に応じて買い手端末２を所有していてもよい。
売り手は、一例として、自社の公開データＤ２を分析支援データとして活用してもらうことにより、公開データＤ２の販売を収益につなげたいと所望している売り手企業Ｓであってもよい。売り手企業Ｓは、必要に応じて売り手端末３を所有していてもよい。
サービスプロバイダＰは、情報処理装置１によって決定された販売価格に相当する報酬を対価として、公開データＤ２を用いて拡張されたターゲットデータＤ１を分析した結果である分析結果データＤ３を買い手企業Ｂに供給する。決定された販売価格に相当する報酬は、図３に示すように、例えば、分析サービスの利用料金として、買い手企業ＢからサービスプロバイダＰに支払われてもよい。
そして、サービスプロバイダＰは、公開データＤ２を分析支援データとして用いた対価として、上述の販売価格の一部に相当する報酬を、売り手に支払う。販売価格の一部に相当する報酬は、図３に示すように、例えば、公開データの使用料金として、サービスプロバイダＰから売り手企業Ｓに支払われてもよい。
上述のデータ流通システム１００によれば、買い手企業Ｂにおいては、上述の販売価格を支払う代わりに、自社でターゲットデータＤ１の分析を行うよりも内容が充実した有益な分析結果データＤ３を得て、有利な経済活動を行えるというメリットが生まれる。販売価格は、公開データＤ２を活用した場合に買い手が得ると予測される利益に基づいて決定されているため、買い手企業Ｂにとって、合理的な販売価格であると考えられる。
サービスプロバイダＰは、合理的な販売価格を決定し、買い手企業Ｂと売り手企業Ｓとの仲介役として、買い手企業Ｂから受け取った分析サービスの利用料金と、売り手企業Ｓに支払った公開データの使用料金との差分を利益として得ることができる。
売り手企業Ｓは、既存の、なおかつ、公開することが可能な内容で構成された公開データＤ２を、分析支援データとして買い手企業Ｂに活用してもらうことにより、新たなコストをかけたり、機密情報を他社に流出させたりすることなく、利益を得ることができる。
以上のとおり、公開データを商品として流通させる市場を構築することが可能となる。
＜データ流通方法の処理フロー＞
図４は、データ流通システム１００において実行されるデータ流通方法の流れを示すフローチャートである。以下のデータ流通方法は、例えば、情報処理装置１として機能する少なくとも１つのプロセッサにより実行される。
ステップＳ１１（販売価格決定処理）では、情報処理装置１は、売り手が保有する公開データを用いて、買い手のターゲットデータを拡張して分析した場合に買い手が得る利益に基づいて、拡張後データを分析するサービスの販売価格を決定する。買い手が得る利益は、例示的実施形態１で説明された情報処理方法に基づいて、情報処理装置１によって決定される。
ステップＳ１２（供給処理）では、情報処理装置１は、決定された販売価格に相当する報酬を対価として、公開データを用いて拡張された拡張後データを分析した結果である分析結果データを買い手企業に供給する。
ステップＳ１３（支払処理）では、情報処理装置１は、上述の公開データを用いた対価として、販売価格の一部に相当する報酬を、売り手に支払う。
以上のように、本例示的実施形態に係るデータ流通方法は、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張して分析した場合に前記買い手が得る利益に基づいて、拡張された後の前記ターゲットデータを分析するサービスの販売価格を、少なくとも１つのプロセッサが決定すること、前記販売価格に相当する報酬を対価として、前記公開データを用いて拡張された前記ターゲットデータを分析した結果である分析結果データを前記買い手に供給すること、および、前記公開データを用いた対価として、前記販売価格の一部に相当する報酬を、前記売り手に支払うこと、とを含む構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係るデータ流通方法によれば、例示的実施形態１に係る情報処理装置１の奏する効果に加えて、公開データを商品として流通させる市場を構築できるという効果が得られる。
（データ流通方法の変形例）
上述のＳ１２における分析結果データの授受は、情報処理装置１と買い手端末２との間で電子的に実行されてもよいし、サービスプロバイダと買い手企業との間でその他の手段を用いて物理的に実行されてもよい。
サービスプロバイダが買い手企業から、販売価格に相当する上述の報酬を受け取る処理は、Ｓ１２の前に実行されてもよいし、後に実行されてもよい。また、上述の報酬の授受は、買い手端末２と情報処理装置１との間で電子的に実行されてもよいし、買い手企業とサービスプロバイダとの間でその他の手段を用いて物理的に実行されてもよい。
情報処理装置１が売り手企業の公開データを取得する処理は、Ｓ１２より前の任意のタイミングで実行されているものとする。情報処理装置１は、公開データを、売り手端末３から直接取得しなくてもよい。情報処理装置１は、既に公開されている公開データを記憶している別の記憶装置から、該公開データを取得してもよい。
Ｓ１３の支払処理は、上述の公開データを取得する処理の前に実行されてもよいし、後に実行されてもよい。また、Ｓ１３の支払処理は、情報処理装置１と売り手端末３との間で電子的に実行されてもよいし、サービスプロバイダと売り手企業との間でその他の手段を用いて物理的に実行されてもよい。
公開データＤ２は、例えば、売り手企業Ｓのウェブサイトを構成するウェブページデータであってもよい。売り手企業Ｓは、ウェブページデータを、広報の手段として活用することに加えて、分析支援データとしての利用価値を持つウェブページデータを買い手企業Ｂに販売し利益を得ることができる。売り手企業Ｓは、ウェブページデータを販売することについて、すでに広く一般に公開が済んでいるデータであるから買い手企業Ｂに販売することについて特段のリスクを負わないと考えられる。さらに、売り手企業Ｓは、既存のウェブページデータをサービスプロバイダＰに提供するだけでよく、ウェブページデータを販売用に加工するためのコストなど、別途のコストをかけずに利益を得られるというメリットがある。
なお、サービスプロバイダＰが分析結果データＤ３を得るために使用する分析ツールは、サービスプロバイダＰが自社で所有しているものであってもよいし、他社が所有しているものであってもよい。また、サービスプロバイダＰは、分析結果データＤ３を得るための分析処理を他社に外部委託してもよい。この場合、情報処理装置１は、分析結果データＤ３の価値向上度を分析処理業者ごとに推定して、最適な分析ツールまたは分析処理を提供する分析処理業者を委託先として選択してもよい。サービスプロバイダＰは、分析処理業者から買い手企業Ｂに提供するための分析結果データＤ３を受け取る対価として、買い手企業Ｂから受け取った分析サービスの利用料金の一部を分析処理業者に支払ってもよい。
〔例示的実施形態３〕
本発明の第３の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、既述の各例示的実施形態にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
本例示的実施形態では、一例として、情報処理装置１は、例示的実施形態２で説明されたデータ流通システム１００に適用されている。すなわち、情報処理装置１は、サービスプロバイダＰに帰属する。また、情報処理装置１は、買い手企業Ｂに帰属する買い手端末２および売り手企業Ｓに帰属する売り手端末３と、インターネットなどの通信ネットワークを介して通信可能に接続されているものとする。
本例示的実施形態では、データ流通システム１００は、データ流通システム１００のユーザから、売り手の公開データの査定を開始する指示を受け付けて、査定結果を該ユーザに提示することができる。また、データ流通システム１００は、買い手のターゲットデータの分析結果の価値を高めてくれる公開データを検索する指示をユーザから受け付けて、検索結果を該ユーザに提示することができる。
データ流通システム１００のユーザとしては、情報処理装置１を直接操作するサービスプロバイダＰの操作者、買い手端末２を操作する買い手企業Ｂの操作者、および、売り手端末３を操作する売り手企業Ｓの操作者などが想定される。
＜ユーザインタフェースについて＞
（情報処理装置の構成）
図５は、本例示的実施形態に係る情報処理装置１の構成を示すブロック図である。図５に示すとおり、情報処理装置１は、制御部１０、記憶部１１、操作部１２、通信部１３および表示部１４を備えている。
制御部１０は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）または専用プロセッサなどの演算装置により構成されている。図５を参照して後述する制御部１０の各部は、上述の演算装置が、ＲＯＭ（read only memory）などで実現された記憶装置（例えば、記憶部１１）に記憶されているプログラムをＲＡＭ（random access memory）などに読み出して実行することで実現できる。
記憶部１１は、制御部１０によって用いられる各種データを記憶するものである。本例示的実施形態では、記憶部１１は、ターゲットデータのデータベース（以下、ターゲットデータＤＢ１１１）を不揮発的に記憶している。また、記憶部１１は、公開データのデータベース（以下、公開データＤＢ１１２）を不揮発的に記憶していてもよい。また、記憶部１１は、購入実績情報１１３を不揮発的に記憶していてもよい。記憶部１１は、情報処理装置１がアクセス可能な外部の記憶装置として構成されていてもよい。
操作部１２は、情報処理装置１を操作するユーザの入力操作を受け付けるための入力装置である。操作部１２は、受け付けた入力操作に対応する指示信号を制御部１０に入力する。
表示部１４は、制御部１０が処理した情報を、情報処理装置１のユーザに視認可能に提示する出力装置である。例えば、表示部１４は、液晶表示装置（ＬＣＤ；Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどによって構成される。一例として、表示部１４は、操作部１２とともにタッチパネルを構成してもよい。
上述の構成により、情報処理装置１を直接操作するサービスプロバイダＰの操作者は、データ流通システム１００のユーザとして、各種の操作を行い情報処理装置１から情報を得ることができる。なお、情報処理装置１を直接操作するサービスプロバイダＰの操作者がおらず、情報処理装置１が、買い手端末２および売り手端末３などのクライアント装置に対するサーバ装置として動作する場合が想定される。このような場合には、操作部１２および表示部１４は、適宜省略されてもよい。また、この場合、買い手端末２または売り手端末３を操作する操作者を、データ流通システム１００のユーザとして捉えることができる。
通信部１３は、買い手端末２および売り手端末３などの他の装置と、インターネットなどの通信ネットワークを介して通信するための通信装置である。
制御部１０は、一例として、例示的実施形態１で説明された拡張部２１および推定部２２に加えて、さらに、データ取得部２３、出力制御部２４、価格算定部２５および分析部２６のうちの１つ以上を備えていてもよい。
データ取得部２３は、本例示的実施形態においてデータ取得手段を実現する構成である。出力制御部２４は、本例示的実施形態において出力制御手段を実現する構成である。価格算定部２５は、本例示的実施形態において価格算定手段を実現する構成である。分析部２６は、本例示的実施形態において分析手段を実現する構成である。分析部２６は、分析手段として、例えば、非特許文献２などに記載されている統計的因果探索手段を実現する構成であってもよい。
データ取得部２３は、ユーザからの入力指示にしたがって、ユーザにより指定されたデータを取得する。例えば、データ取得部２３は、ユーザにより指定された公開データ４０を取得してもよい。公開データ４０は、一例として、売り手企業Ｓのウェブサイトを構成するウェブページデータであってもよい。この場合、データ取得部２３は、ユーザにより指定されたＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に基づいてウェブページデータを取得する。
出力制御部２４は、取得されたウェブページデータを用いて拡張された後のターゲットデータにより得られる第２分析結果の価値向上度を、ターゲットデータを保有する買い手ごとに出力する。
本例示的実施形態では、複数の買い手企業Ｂごとの複数のターゲットデータが予めターゲットデータＤＢ１１１に登録されていてもよい。推定部２２は、登録されている買い手企業Ｂのターゲットデータごとに、上述のように取得されたウェブページデータに基づく第２分析結果の価値向上度を推定することができる。
出力制御部２４は、ウェブページデータの査定結果として、少なくとも買い手企業Ｂのターゲットデータごとの価値向上度がユーザに提示されるように出力動作を担う各部を制御する。例えば、出力制御部２４は、ターゲットデータごとの価値向上度を表示部１４に表示させて査定結果を情報処理装置１のユーザに提示してもよい。他の例では、出力制御部２４は、通信部１３を介して、査定結果を売り手端末３に送信し、査定結果を売り手端末３の表示部に表示させて売り手端末３のユーザに提示してもよい。
他の例では、データ取得部２３は、ユーザにより指定されたターゲットデータを取得してもよい。例えば、データ取得部２３は、ユーザにより指定されたターゲットデータの格納場所に基づいて、該格納場所からターゲットデータを取得し、ターゲットデータＤＢ１１１に登録してもよい。あるいは、データ取得部２３は、買い手端末２から送信されたターゲットデータを受信して、ターゲットデータＤＢ１１１に登録してもよい。また、データ取得部２３は、ユーザにより指定されたターゲットデータをターゲットデータＤＢ１１１から読み出してもよい。
出力制御部２４は、取得されたターゲットデータが、ウェブページデータを用いて拡張されたことにより得られる第２分析結果の前記価値向上度を、ウェブページデータを保有する売り手ごとに出力する。
上述の他の例では、複数の売り手企業Ｓごとの複数のウェブページデータが予め公開データＤＢ１１２に登録されていてもよい。例えば、データ取得部２３は、クローラ技術などを使って、各売り手企業Ｓのウェブサイトを定期的に巡回し、該ウェブサイトを構成しているウェブページデータを取得し、公開データＤＢ１１２に登録しておいてもよい。推定部２２は、上述のように取得されたターゲットデータについて、登録されている売り手企業Ｓのウェブページデータごとに、該ウェブページデータを用いて拡張されたことにより得られる第２分析結果の価値向上度を推定することができる。
出力制御部２４は、ウェブページデータの検索結果として、少なくとも売り手企業Ｓのウェブページデータごとの価値向上度がユーザに提示されるように出力動作を担う各部を制御する。例えば、出力制御部２４は、ウェブページデータごとの価値向上度を表示部１４に表示させて検索結果を情報処理装置１のユーザに提示してもよい。他の例では、出力制御部２４は、通信部１３を介して、検索結果を買い手端末２に送信し、検索結果を買い手端末２の表示部に表示させて買い手端末２のユーザに提示してもよい。
推定部２２は、指定されたウェブページデータに基づいて、ターゲットデータＤＢ１１１に登録されているすべてのターゲットデータごとに価値向上度を推定してもよい。あるいは、推定部２２は、ターゲットデータＤＢ１１１に登録されているターゲットデータのうち、所定の規則に基づいて抽出された一部のターゲットデータごとに価値向上度を推定してもよい。推定部２２は、例えば、指定されたウェブページデータとの類似度が所定値以上のターゲットデータを抽出して価値向上度を推定してもよい。ウェブページデータと、ターゲットデータとの類似度は、互いのデータに含まれているキーワードのうち、一致するキーワードの多さに基づいて判断されてもよい。ウェブページデータおよびターゲットデータは、テキストデータに限らず、画像データおよび音声データなどのあらゆる形式のデータを含んでいてもよい。例えば、ウェブページデータに含まれている画像データに写る内容とターゲットデータに含まれているキーワードとが同じ事物を指していることに基づいて類似度が高いと判断されてもよい。
推定部２２は、指定されたターゲットデータに基づいて、公開データＤＢ１１２に登録されているすべてのウェブページデータごとに価値向上度を推定してもよい。あるいは、推定部２２は、公開データＤＢ１１２に登録されているターゲットデータのうち、所定の規則に基づいて抽出された一部のウェブページデータごとに価値向上度を推定してもよい。推定部２２は、例えば、指定されたターゲットデータとの類似度が所定値以上のウェブページデータを抽出して価値向上度を推定してもよい。
（画面例）
図６は、ユーザに提示される査定要求画面５０の一例を示す図である。出力制御部２４は、査定要求画面５０を生成し、生成した査定要求画面５０をユーザに提示する。査定要求画面５０は、ユーザが情報処理装置１に対して、公開データ４０の査定を要求する操作を行うためのユーザインタフェース（ＵＩ）である。出力制御部２４は、ＵＩをサービスプロバイダＰのユーザに提供するために、査定要求画面５０を情報処理装置１の表示部１４に表示させてもよい。出力制御部２４は、ＵＩを売り手企業Ｓのユーザに提供するために、通信部１３を介して売り手端末３と通信し、査定要求画面５０を売り手端末３の表示部に表示させてもよい。
一例として、査定要求画面５０は、査定対象のウェブページデータを有するウェブサイトのＵＲＬを入力する領域６０を含んでいてもよい。例えば、売り手端末３の操作者は、領域６０に販売価格が知りたい自社のウェブサイトのＵＲＬを入力し、査定の開始を指示するためのボタン６１を押下する。この押下に応じて、売り手端末３は、領域６０に入力されたＵＲＬを含む査定要求を情報処理装置１に送信する。
このように、ユーザは、査定要求画面５０を操作することにより、ウェブページデータの査定要求を情報処理装置１に対して行うことができる。
図７は、ユーザに提示される査定結果画面５１の一例を示す図である。出力制御部２４は、査定結果画面５１を生成し、生成した査定結果画面５１をユーザに提示する。査定結果画面５１は、ユーザに査定結果について情報を提供するためのＵＩである。出力制御部２４は、査定結果画面５１を情報処理装置１の表示部１４に表示させてもよいし、売り手端末３の表示部に表示させてもよい。
一例として、査定結果画面５１には、推定部２２によって推定された価値向上度４６が買い手企業Ｂごとに並べて配置されていてもよい。価値向上度４６に基づいて算定された販売価格も価値向上度４６と併せて表示されてもよい。
このように、ユーザは、査定結果画面５１を介して、ウェブページデータの買い手の候補を知ることができる。さらに、ユーザは、買い手の候補とともに表示されている価値向上度４６または販売価格に基づいて、ウェブページデータの市場価値を把握することができる。
図８は、ユーザに提示される検索要求画面５２の一例を示す図である。出力制御部２４は、検索要求画面５２を生成し、生成した検索要求画面５２をユーザに提示する。検索要求画面５２は、ユーザが情報処理装置１に対して、ターゲットデータと組み合わせて分析に活用できる公開データ４０の検索を要求する操作を行うためのＵＩである。出力制御部２４は、検索要求画面５２を情報処理装置１の表示部１４に表示させてもよいし、売り手端末３の表示部に表示させてもよい。
一例として、検索要求画面５２は、分析対象のターゲットデータを指定する情報を入力する領域６２を含んでいてもよい。例えば、買い手端末２の操作者は、領域６２に分析対象のターゲットデータをドラッグアンドドロップし、検索の開始を指示するためのボタン６３を押下する。この押下に応じて、買い手端末２は、領域６２にドロップされたターゲットデータを含む検索要求を情報処理装置１に送信する。ターゲットデータが事前に情報処理装置１に登録されている場合には、領域６２は、ターゲットデータまたは検索の依頼主である買い手企業Ｂを識別する識別情報を入力する領域であってもよい。情報処理装置１は、検索要求に含まれている識別情報に基づいて、ターゲットデータＤＢ１１１から、依頼主の買い手企業Ｂのターゲットデータを読み出すことができる。
このように、ユーザは、検索要求画面５２を操作することにより、ターゲットデータと組み合わせられる公開データ４０の検索要求を情報処理装置１に対して行うことができる。
図９は、ユーザに提示される検索結果画面５３の一例を示す図である。出力制御部２４は、検索結果画面５３を生成し、生成した検索結果画面５３をユーザに提示する。検索結果画面５３は、ユーザに検索結果について情報を提供するためのＵＩである。出力制御部２４は、検索結果画面５３を情報処理装置１の表示部１４に表示させてもよいし、買い手端末２の表示部に表示させてもよい。
一例として、検索結果画面５３には、推定部２２によって推定された価値向上度４６が売り手企業Ｓごとに並べて配置されていてもよい。図示していないが、価値向上度４６に基づいて算定された販売価格も価値向上度４６と併せて表示されてもよい。
このように、ユーザは、検索結果画面５３を介して、ターゲットデータに組み合わせる公開データ４０の売り手の候補を知ることができる。さらに、ユーザは、売り手の候補とともに表示されている価値向上度４６に基づいて、ターゲットデータに公開データ４０を組み合わせたときに、買い手にとってどの程度のメリットがあるのかを、公開データ４０ごとに定量的に把握することができる。
（結果の表示方法の変形例）
出力制御部２４は、図７に示す査定結果画面５１および図９に示す検索結果画面５３の少なくとも１つにおいて、以下の表示方法を実行してもよい。
例えば、出力制御部２４は、買い手企業Ｂまたは売り手企業Ｓの候補の一覧を表示するとき、マッチングした買い手企業Ｂのターゲットデータと売り手企業Ｓの公開データとの類似度が高い順に、上述の候補の一覧を表示させてもよい。類似度は、上述したとおり、互いのデータに含まれているテキスト、画像および音声などが同じ事物を指している頻度または割合などに基づいて決定されてもよい。
あるいは、例えば、出力制御部２４は、買い手企業Ｂまたは売り手企業Ｓの候補の一覧を表示するとき、候補ごとに推定された価値向上度が高い順に、上述の候補の一覧を表示させてもよい。
あるいは、例えば、出力制御部２４は、買い手企業Ｂまたは売り手企業Ｓの候補の一覧を表示するとき、候補ごとに算出された販売価格が高い順に、上述の候補の一覧を表示させてもよい。
あるいは、例えば、出力制御部２４は、買い手企業Ｂの候補の一覧を表示するとき、候補が過去に公開データを購入した価格が高い順に、または、公開データを購入した回数が多い順に、上述の候補の一覧を表示させてもよい。
あるいは、例えば、出力制御部２４は、売り手企業Ｓの候補の一覧を表示するとき、候補の公開データが過去に購入された価格が高い順に、または、公開データを販売した回数が多い順に、上述の候補の一覧を表示させてもよい。
以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理装置１は、ユーザにより指定されたＵＲＬに基づいて前記ウェブページデータを取得するデータ取得部２３と、取得された前記ウェブページデータを用いて拡張された後の前記ターゲットデータにより得られる前記第２分析結果の前記価値向上度を、前記ターゲットデータを保有する前記買い手ごとに出力する出力制御部２４とをさらに備えている構成が採用されている。
また、本例示的実施形態に係る情報処理装置１は、ユーザにより指定された前記ターゲットデータを取得するデータ取得部２３と、取得された前記ターゲットデータが、前記ウェブページデータを用いて拡張されたことにより得られる前記第２分析結果の前記価値向上度を、前記ウェブページデータを保有する前記売り手ごとに出力する出力制御部２４とをさらに備えている構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、上述の各例示的実施形態に係る情報処理装置１の奏する効果に加えて、ユーザが情報処理装置１に対する指示入力を行う場合に、ユーザに対して優れた操作性を提供できるという効果が得られる。さらに、ユーザが情報処理装置１から情報を得る場合に、ユーザに対して優れた視認性を提供することができるという効果が得られる。
＜ターゲットデータの拡張について＞
（拡張部２１の構成）
図１０は、情報処理装置１の制御部１０が備える拡張部２１の詳細な構成の一例を示す図である。本例示的実施形態に係る拡張部２１は、一例として、公開データ４０に含まれる情報のうち、ターゲットデータに関連する情報を、ターゲットデータに追加することにより、ターゲットデータを拡張する。以下では、公開データ４０に含まれている情報の中でターゲットデータに関連する情報を関連情報と称する。例えば、拡張部２１は、図示のとおり、抽出部２１１と結合部２１２とを有していてもよい。抽出部２１１は、本例示的実施形態において抽出手段を実現する構成である。結合部２１２は、本例示的実施形態において結合手段を実現する構成である。
抽出部２１１は、拡張される前のターゲットデータである拡張前データ４１と、公開データ４０とを比較し、公開データ４０に含まれる情報のうち拡張前データ４１と関連がある関連情報４２を抽出する。
結合部２１２は、拡張前データ４１に関連情報４２を結合して、拡張後データ４３を生成する。
（データ構造）
図１１は、拡張部２１において入出力される各種データのデータ構造の一例を示す図である。データ取得部２３は、売り手企業ＳのＵＲＬに基づいて、売り手企業Ｓのウェブサイトから図１１に示す公開データ４０を取得したものとする。一例として、公開データ４０は、図示のように複数のテキストデータを含むウェブページデータである。公開データ４０は、データ取得部２３から拡張部２１に入力される。
一方、ターゲットデータＤＢ１１１から読み出されたターゲットデータとして、図１１に示す拡張前データ４１が拡張部２１に入力される。一例として、ターゲットデータは、買い手企業Ｂの売上記録情報である。この売上記録情報は、拡張前データ４１の段階では、例えば、「商品名」、および、売上金額を示す「売上」の２つのデータ項目で構成されているものとする。
拡張部２１の抽出部２１１は、公開データ４０において、拡張前データ４１に含まれているキーワードと近接して出現する頻度が所定値を超える情報を、関連情報４２として公開データ４０から抽出してもよい。そして、結合部２１２は、抽出された関連情報４２を、拡張前データ４１に対して、新たなデータ項目として結合してもよい。
具体例を挙げると、抽出部２１１は、拡張前データ４１からキーワードを抽出する。抽出部２１１は、例えば、所定の辞書にしたがって、拡張前データ４１から所定の形態素をキーワードとして抽出してもよい。拡張前データ４１には、商品名のデータ項目に「田中太郎」および「ピヨヤン」などのようにアニメまたはゲームなどに登場するキャラクタ名が含まれている。抽出部２１１は、こうしたキャラクタ名をキーワードとして抽出してもよい。
一方、公開データ４０には、キーワード「田中太郎」と近接して頻出する「コミック」というテキスト情報が含まれている。抽出部２１１は、キーワード「田中太郎」と近接して頻出する「コミック」というテキスト情報を、拡張前データ４１に関連する情報として抽出することができる。抽出部２１１は、他にも、拡張前データ４１の中の複数のキーワードについて、近接して頻出するテキスト情報を公開データ４０から抽出してもよい。
さらに、抽出部２１１は、拡張前データ４１のキーワードと、公開データ４０に含まれているテキスト情報との組ごとに、公開データ４０における近接出現頻度を算定してもよい。抽出部２１１は、拡張前データ４１のキーワードに近接して頻出したテキスト情報を関連情報４２として結合部２１２に出力してもよい。図示の例では、「田中太郎」に近接して「コミック」というテキスト情報が頻出し、「ピヨヤン」に近接して「スーツ」というテキスト情報が頻出したという結果が出た。例えば、各テキスト情報は、近接出現頻度が７以上であることに基づいて頻出したと判定されてもよい。この結果に基づいて、抽出部２１１は、テキスト情報「コミック」および「スーツ」を関連情報４２として結合部２１２に出力してもよい。
結合部２１２は、抽出部２１１から入力された関連情報４２を、ターゲットデータの新たなデータ項目として拡張前データ４１に結合する。具体的には、結合部２１２は、テキスト情報「コミック」および「スーツ」のそれぞれを、新しいデータ項目として拡張前データ４１に対して追加する。この結果、拡張後のターゲットデータ、すなわち、拡張後データ４３は、「商品名」および「売上」に加えて「コミック」および「スーツ」のデータ項目を有する。
さらに、結合部２１２は、図示のとおり、キーワードを含む商品名と、新たにデータ項目として追加されたテキスト情報との組に対して、近接出現頻度に基づく頻出有無の判定フラグ情報を拡張後データ４３において関連付けてもよい。「田中太郎」と「コミック」との組は、近接出現頻度が７以上であることに基づいて、結合部２１２は、この組に対して「頻出した」ことを意味する「１」の判定フラグ情報を関連付ける。「田中太郎」と「スーツ」との組は、近接出現頻度が７未満であることに基づいて、結合部２１２は、この組に対して「頻出していない」ことを意味する「０」の判定フラグ情報を関連付ける。
（拡張部２１の変形例）
拡張部２１の抽出部２１１は、公開データ４０において、拡張前データ４１に含まれているキーワードとの類似度が所定値を超える情報を、関連情報４２として公開データ４０から抽出してもよい。そして、結合部２１２は、抽出された関連情報４２を、拡張前データ４１に対して、新たなデータ項目として結合してもよい。
例えば、抽出部２１１は、「ヨナン 田中次郎」または「ヨナン 中田三郎」などのテキスト情報または画像情報が公開データ４０に含まれていた場合、これらを、拡張前データ４１の「ヨナン 田中太郎」と類似度が高い関連情報４２として抽出してもよい。
結合部２１２は、抽出部２１１によって抽出された関連情報４２を、拡張前データ４１と同じデータ項目の構成に成形してレコードとして追加してもよい。例えば、拡張前データ４１が、「商品名」と「売上」の２つのデータ項目からなる売上記録情報であって、アニメ関連商品１００種について１００個のレコードを有するデータベースであるとする。これに対して、抽出部２１１が、公開データ４０から、別のアニメ関連商品１０種について売上の情報を関連情報４２として抽出したとする。
この場合、結合部２１２は、別のアニメ関連商品１０種について、「商品名」と「売上」の２つのデータ項目からなる売上記録情報を成形し、拡張前データ４１に追加してもよい。この結果、拡張後データ４３は、アニメ関連商品１１０種について１１０個のレコードを有するデータベースへと拡張される。データベースにおけるレコード数、または、テーブルにおける行数など、ターゲットデータが擁するサンプル数が増えることは、有意な分析結果を出力することにつながる。
以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理装置１においては、拡張部２１は、前記公開データに含まれる情報のうち、前記ターゲットデータと関連する情報を、前記ターゲットデータに追加する構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、拡張前のターゲットデータと親和性の高い関連情報を追加して、ターゲットデータの内容を充実化させることができる。結果として、上述の各例示的実施形態に係る情報処理装置１の奏する効果に加えて、買い手にとって価値がより高い第２分析結果を得ることを可能にするという効果が得られる。第２分析結果の買い手にとっての価値が上がるということは、公開データの市場価値を高めることにもつながり、延いては、データ流通の市場を活性化させることにもつながる。
さらに、本例示的実施形態に係る情報処理装置１においては、拡張部２１は、前記ターゲットデータに含まれているキーワードと近接して出現する頻度が所定値を超える情報を、前記公開データから抽出する抽出部２１１と、抽出された前記情報を、前記ターゲットデータのデータ項目として結合する結合部２１２とを含む構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、拡張前のターゲットデータに含まれているキーワードと近接して頻出する関連情報を追加して、ターゲットデータの内容を充実化させることができる。結果として、第２分析結果の買い手にとっての価値をより一層高められるという効果が得られる。
あるいは、本例示的実施形態に係る情報処理装置１においては、拡張部２１は、前記ターゲットデータに含まれているキーワードとの類似度が所定値を超える情報を、前記公開データから抽出する抽出部２１１と、抽出された前記情報を、前記ターゲットデータのデータ項目として結合する結合部２１２とを含む構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、拡張前のターゲットデータに含まれているキーワードと類似する関連情報を追加して、ターゲットデータの内容を充実化させることができる。結果として、第２分析結果の買い手にとっての価値をより一層高められるという効果が得られる。
＜価値向上度の推定について＞
（推定部２２の構成）
図１２は、情報処理装置１の制御部１０が備える推定部２２の詳細な構成の一例を示す図である。本例示的実施形態に係る推定部２２は、一例として、以下の差分の少なくともいずれかに基づいて価値向上度４６を推定する。以下の差分とは、すなわち、（１）拡張前データ４１と拡張後データ４３との差分、および、（２）拡張前データ４１を分析した結果である第１分析結果と拡張後データ４３を分析した結果である第２分析結果との差分である。具体的には、推定部２２は、上述の差分が大きいほど価値向上度４６が上がるように推定を行う。
本例示的実施形態において、分析部２６は、ターゲットデータを分析し、分析した結果である分析結果を出力するものである。分析部２６は、拡張前データ４１を分析し、その結果である第１分析結果４４を出力してもよい。分析部２６は、拡張後データ４３を分析し、その結果である第２分析結果４５を出力してもよい。
例えば、分析部２６は、ターゲットデータを分析して、所定の事象を示す予測結果を出力する予測器であってもよい。この場合、分析部２６から出力される第１分析結果４４は、拡張前データ４１を分析して得られた第１予測結果であり、第２分析結果４５は、拡張後データ４３を分析して得られた第２予測結果である。
推定部２２は、第１予測結果を実際に起きた事象と比較して第１予実誤差を求めてもよい。また、推定部２２は、第２予測結果を実際に起きた事象と比較して第２予実誤差を求めてもよい。そして、推定部２２は、第１予実誤差と比較して、第２予実誤差が小さいほど、第２分析結果４５の第１分析結果４４に対する価値向上度が上がるように該価値向上度を推定する。すなわち、推定部２２は、第２予測結果における予測の精度が高まるほど、価値向上度が上がるように推定を行う。
また、例えば、分析部２６は、ターゲットデータを分析して、所定の事象を判定し、判定結果を出力する分類器であってもよい。この場合、分析部２６から出力される第１分析結果４４は、拡張前データ４１を分析して得られた第１判定結果であり、第２分析結果４５は、拡張後データ４３を分析して得られた第２判定結果である。
推定部２２は、第１判定結果を正解データと比較して第１正解率を求めてもよい。また、推定部２２は、第２判定結果を正解データと比較して第２正解率を求めてもよい。そして、推定部２２は、第１正解率と比較して、第２正解率が高いほど、第２分析結果４５の第１分析結果４４に対する価値向上度が上がるように該価値向上度を推定する。すなわち、推定部２２は、第２判定結果における判定の精度が高まるほど、価値向上度が上がるように推定を行う。
例えば、推定部２２は、拡張前データ４１と比較して、拡張後データ４３におけるデータ項目数およびサンプル数の少なくともいずれかの増加量が多いほど、価値向上度を上げてもよい。上述のとおり、ターゲットデータのデータ項目数およびサンプル数の少なくともいずれかが増加するほど、有意な分析結果が得られやすい。
あるいは、例えば、分析部２６は、ターゲットデータを分析して、視覚的に認知可能な可視化情報を分析結果として出力するＢＩ（business intelligence）ツールであってもよい。この場合、分析部２６から出力される第１分析結果４４は、拡張前データ４１を分析して得られた第１可視化情報であり、第２分析結果４５は、拡張後データ４３を分析して得られた第２可視化情報である。
推定部２２は、第１可視化情報と第２可視化情報とを比較し、第２可視化情報の有意性が向上するほど価値向上度を上げてもよい。例えば、可視化情報において、一覧性、重要なポイントが一目で分かること、閲覧者の意思決定を支援する洞察に優れた結果の見せ方、などが優れていることが有意性が高いと判断され得る。
推定部２２は、可視化情報を入力値とし、該可視化情報の有意性を表す指標値を出力値とする有意性決定部２２１を含んでいてもよい。有意性決定部２２１は、本例示的実施形態において、有意性決定手段を実現する構成である。推定部２２は、有意性決定部２２１が出力した指標値が高い有意性を示すほど、価値向上度を上げてもよい。有意性決定部２２１は、例えば、非特許文献３に記載されている技術を用いて実現されてもよい。
（変形例；統計的因果探索）
あるいは、例えば、分析部２６は、統計的因果探索技術を用いてターゲットデータを分析する統計的因果探索部であってもよい。統計的因果探索部としての分析部２６は、本例示的実施形態において統計的因果探索手段を実現する構成である。分析部２６は、ターゲットデータ、および、該ターゲットデータに含まれる目的変数を入力値とし、ターゲットデータに含まれる、複数のキーワードと各キーワード間の因果関係を示す情報とを少なくとも含む因果関係データを出力値として出力する。統計的因果探索部としての分析部２６は、例えば、非特許文献２に記載されている技術を用いて実現されてもよい。
分析部２６は、拡張前データ４１を入力値として、第１因果関係データを第１分析結果４４を出力値として出力する。分析部２６は、拡張後データ４３を入力値として、第２因果関係データを第２分析結果４５を出力値として出力する。この２つの分析のいずれにおいても、ターゲットデータ内の同一のキーワードが目的変数として指定される。
推定部２２は、第２分析結果４５が、第１分析結果４４と比較して、因果関係を有するキーワードの組み合わせを多く含むほど、価値向上度を上げてもよい。
図１３は、本変形例における拡張前データ４１のデータ構造の一例を示す図である。一例として、ターゲットデータは、買い手企業Ｂの販売記録情報であって、拡張前データ４１の段階では、例えば、「商品ＩＤ」、「商品名」、「価格」および「評価」の４つのデータ項目で構成されているものとする。例えば、拡張前データ４１における上述の４つのデータ項目のうち、重要成功要因（ＫＳＦ；Key Success Factor）が「評価」であると分かっている場合、「評価」が目的変数であるとして、拡張前データ４１とともに分析部２６に入力されてもよい。
図１４は、図１３に示す拡張前データ４１および目的変数「評価」を入力値として、分析部２６が出力値として出力する第１因果関係データ（第１分析結果４４）のデータ構造の一例を示す図である。因果関係データは、図示のとおり、拡張前データ４１から抽出された複数のキーワードと、キーワード間の因果関係を示す情報とを含む。
拡張前データ４１から得られた第１分析結果４４では、価格と評価との因果関係しか判明せず、第１分析結果４４は、買い手企業Ｂにとって価値がある有意な情報であるとは言い難い。
図１５は、本変形例における拡張後データ４３のデータ構造の一例を示す図である。拡張後データ４３は、例えば、上述したように、拡張部２１が公開データ４０を用いて新しいデータ項目を拡張前データ４１に追加することにより得られてもよい。図示の例では、「スマートウォッチ」、「フィットネス」、「Ｇ社製」、および、「マニア」のデータ項目が新たに追加されている。
図１６は、図１５に示す拡張後データ４３および目的変数「評価」を入力値として、分析部２６が出力値として出力する第２因果関係データ（第２分析結果４５）のデータ構造の一例を示す図である。因果関係を示す情報は、因果関係の強さ、因果関係の方向、および、その結びつきが肯定的なものか否定的なものか、などの情報を含んでいてもよい。
拡張後データ４３から得られた第２分析結果４５では、第１分析結果４４と比較して、評価と相関があると判断された価格以外のキーワードが複数抽出されている。このような第２分析結果４５に基づいて、買い手企業Ｂは、高評価につながる商品の重要な要素、または、反対に評価を下げてしまう否定的な要素に着目できる可能性が高まる。第２分析結果４５は、第１分析結果４４と比較して、買い手企業Ｂにとって価値がある有意な情報であると言える。
推定部２２は、第１分析結果４４と第２分析結果４５とを比較して、因果関係を有するキーワードの組み合わせが増えるほど、第２分析結果４５の価値向上度が上がるように推定を行う。
以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理装置１においては、推定部２２は、拡張される前の前記ターゲットデータと拡張された後の前記ターゲットデータとの差分、および、前記第１分析結果と前記第２分析結果との差分の少なくともいずれかに基づいて、前記差分が大きいほど前記価値向上度を上げる構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、上述の各例示的実施形態に係る情報処理装置１の奏する効果に加えて、売り手の公開データの価値を、買い手にもたらされる利益の観点から定量的に評価することができるという効果が得られる。
さらに、本例示的実施形態においては、前記第１分析結果および前記第２分析結果は、それぞれ、拡張前後の前記ターゲットデータを用いて所定の事象を予測または判定した結果を示していてもよい。この場合、推定部２２においては、前記第２分析結果の予測または判定の精度が向上するほど前記価値向上度を上げる構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、買い手にもたらされる利益として、予測精度または判定精度がどの程度向上するかという観点から、売り手の公開データの価値を定量的に評価することができるという効果が得られる。
本例示的実施形態に係る情報処理装置１においては、推定部２２は、拡張前と比較して、拡張後の前記ターゲットデータにおけるデータ項目数およびサンプル数の少なくともいずれかの増加量が多いほど、前記価値向上度を上げる構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、買い手にもたらされる利益として、ターゲットデータの情報量がどれだけ増加するかという観点から、売り手の公開データの価値を定量的に評価することができるという効果が得られる。
さらに、本例示的実施形態においては、前記第１分析結果および前記第２分析結果は、それぞれ、拡張前後の前記ターゲットデータから変換された、視覚的に認知可能な可視化情報を含んでいてもよい。この場合、推定部２２においては、前記第２分析結果に含まれる前記可視化情報の有意性が向上するほど前記価値向上度を上げる構成が採用されている。
本例示的実施形態に係る情報処理装置１においては、推定部２２は、前記可視化情報を入力値とし、該可視化情報の有意性を表す指標値を出力値とする有意性決定部２２１を含み、前記指標値が高い有意性を示すほど、前記価値向上度を上げる構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、買い手にもたらされる利益として、ターゲットデータから得られた分析結果がどれだけ買い手の関心をひく魅力的な情報を呈しているかという観点から、売り手の公開データの価値を定量的に評価することができるという効果が得られる。
本例示的実施形態に係る情報処理装置１は、前記ターゲットデータおよび該ターゲットデータに含まれる目的変数を入力値とし、前記ターゲットデータに含まれる、複数のキーワードと各キーワード間の因果関係を示す情報とを出力値として出力する統計的因果探索技術を適用した分析部２６をさらに備えていてもよい。このような情報処理装置１の推定部２２においては、拡張された後の前記ターゲットデータを入力値として分析部２６によって前記出力値として出力された前記第２分析結果が、拡張される前の前記ターゲットデータを入力値として分析部２６によって前記出力値として出力された前記第１分析結果と比較して、因果関係を有するキーワードの組み合わせを多く含むほど、前記価値向上度を上げる構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、買い手にもたらされる利益として、ターゲットデータから得られた因果関係データが、目的変数と相関がある重要な要素をどれだけ多く含んでいるかという観点から、売り手の公開データの価値を定量的に評価することができるという効果が得られる。
＜販売価格の算定について＞
情報処理装置１の制御部１０は、さらに、推定部２２によって推定された価値向上度に応じて、売り手の公開データ４０の販売価格を算定する価格算定部２５を備えていてもよい。価格算定部２５は、本例示的実施形態において、価格算定手段を実現する構成である。
価格算定部２５は、例えば、推定された価値向上度に比例して販売価格が高額になるように販売価格を決定する。例えば、価格算定部２５は、販売価格として、買い手企業Ｂが情報処理装置１に対して支払う分析サービス利用料金（図３）を算出してもよいし、売り手企業Ｓが情報処理装置１から受け取る公開データ使用料金を算出してもよい。あるいは、価格算定部２５は、分析サービス利用料金と公開データ使用料金との両方を算出してもよい。この場合、出力制御部２４は、買い手企業Ｂに販売価格を提示するときは、分析サービス利用料金を、売り手企業Ｓに販売価格を提示するときは、公開データ使用料金を採用してもよい。
価格算定部２５は、買い手企業Ｂが公開データ４０を購入したときの購入金額と、該公開データ４０に基づく価値向上度４６とを関連付けた購入実績情報を参照してもよい。そして、価格算定部２５は、購入金額が高いほど、販売価格を上方に修正してもよい。
（購入実績情報１１３）
図１７は、記憶部１１に記憶されている購入実績情報１１３のデータ構造の一例を示す図である。購入実績情報１１３は、一例として、購入者ＩＤ、購入者名、購入金額、および、価値向上度の４つのデータ項目を有していてもよい。購入実績情報１１３は、必要に応じて、販売者ＩＤ、販売者名、ＵＲＬ、および、購入日の不図示の４つのデータ項目をさらに有していてもよい。
購入者ＩＤは、買い手企業Ｂを一意に識別する識別情報を示す。購入者名は、買い手企業Ｂの名称を示す。購入金額は、買い手企業Ｂが公開データ４０を購入した購入金額を示す。価値向上度は、購入された公開データ４０を用いることによりターゲットデータを分析した第２分析結果４５の価値向上度を示す。
販売者ＩＤは、買い手企業Ｂが購入した公開データ４０の保有者である売り手企業Ｓを一意に識別する識別情報を示す。販売者名は、売り手企業Ｓの名称を示す。ＵＲＬは、購入された公開データ４０（ウェブページデータ）を特定する情報を示す。購入日は、公開データ４０が購入された日時を示す。
価格算定部２５は、価値向上度に基づいて算出した販売価格を、購入実績情報１１３に基づいて修正することができる。例えば、価格算定部２５は、ある買い手企業Ｂの、価値向上度に対する購入金額が他の買い手よりも高額である場合には、該買い手企業Ｂに提示する販売価格を上方に修正してもよい。あるいは、価格算定部２５は、ある売り手企業Ｓの公開データ４０が購入されたときの価値向上度に対する購入金額が、他の売り手よりも低額である場合には、該売り手企業Ｓの公開データ４０の販売価格を下方に修正してもよい。
以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理装置１は、推定部２２によって推定された前記価値向上度に応じて、前記売り手の前記公開データの販売価格を算定する価格算定部２５をさらに備えている構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、上述の各例示的実施形態に係る情報処理装置１の奏する効果に加えて、価値向上度に基づく合理的な価格設定が可能になるという効果が得られる。
本例示的実施形態に係る情報処理装置１においては、価格算定部２５は、前記買い手が前記公開データを購入したときの購入金額と、該公開データに基づく前記価値向上度とを関連付けた購入実績情報１１３を参照し、前記購入金額が高いほど、前記販売価格を上方に修正する構成が採用されている。
このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置１によれば、上述の各例示的実施形態に係る情報処理装置１の奏する効果に加えて、価値向上度と買い手の需要とに基づく合理的な価格設定が可能になるという効果が得られる。
＜処理フロー＞
図１８は、データ流通システム１００において実行される本例示的実施形態の情報処理方法の一例を示すシーケンス図である。図１８に示される情報処理方法は、一例として、例示的実施形態２のデータ流通方法によって売り手の公開データを流通させるために、公開データの市場的価値を評価する、すなわち、査定するための方法である。なお、本開示の情報処理方法は、図１８に示す例に限らず、買い手のターゲットデータを分析対象とした分析結果の価値を高める公開データを検索するための方法にも適用できる。
図示の例では、査定を開始する指示の入力、および、査定結果の表示を、売り手企業の売り手端末３に実行させるケースについて説明する。しかし、このような例に限らず、本開示の情報処理方法は、査定を開始する指示の入力、および、査定結果の表示を含めて、全てのステップをサービスプロバイダの情報処理装置１に実行させるケースに適用し得る。前者のケースでは、「ユーザ」は、売り手端末３を操作する売り手企業の操作者を指し、後者のケースでは、「ユーザ」は、情報処理装置１を操作するサービスプロバイダの操作者を指す。
ステップＳ１０１では、売り手端末３は、自端末の表示部に図６に示す査定要求画面５０を表示させる。例えば、情報処理装置１の出力制御部２４は、売り手端末３から査定要求画面５０を要求するメッセージを受け付けて、売り手端末３の表示部に査定要求画面５０を表示させるように、査定要求画面５０に関する情報を返信してもよい。
ステップＳ１０２では、売り手端末３は、査定の開始を指示する入力操作をユーザから受け付ける。例えば、売り手端末３は、査定要求画面５０の領域６０に公開データのＵＲＬが入力された状態でボタン６１が押下されたことに応じて、査定の開始指示を受け付けてもよい。売り手端末３は、査定の開始指示を受け付けると、Ｓ１０２のＹＥＳからＳ１０３に進む。
ステップＳ１０３では、売り手端末３は、査定要求を情報処理装置１に送信する。売り手端末３は、領域６０に入力されたＵＲＬを少なくとも含む査定要求を情報処理装置１に送信する。査定要求は、さらに、ＵＲＬが指し示す公開データを保有する売り手企業Ｓを識別する売り手企業ＳのＩＤを含んでいてもよい。
ステップＳ１０４では、情報処理装置１のデータ取得部２３は、査定要求を売り手端末３から受信する。
ステップＳ１０５では、データ取得部２３は、受信した査定要求に含まれているＵＲＬが示すウェブサイトのウェブページデータを取得する。
ステップＳ１０６では、データ取得部２３は、記憶部１１に事前に記憶されているターゲットデータＤＢ１１１から、ターゲットデータを取得する。データ取得部２３は、依頼元の売り手企業Ｓにマッチするように所定の条件に適合する買い手企業Ｂのターゲットデータだけを抽出してもよい。ここで、データ取得部２３は、査定を依頼された公開データにマッチングさせるターゲットデータの候補を複数取得してもよい。データ取得部２３は、ターゲットデータの候補を複数取得した場合には、その後、候補の中から価値向上度を推定する処理にかけるターゲットデータを１つ読み出す。Ｓ１０６～Ｓ１１１の処理群は、取得されたターゲットデータの数だけ繰り返される。
ステップＳ１０７では、拡張部２１は、ウェブページデータに含まれる情報の中から、ターゲットデータに関連する関連情報を抽出する。
ステップＳ１０８では、拡張部２１は、抽出した関連情報に基づいて、ターゲットデータを拡張する。
ステップＳ１０９では、推定部２２は、拡張後データを用いて分析を行った場合に得られる第２分析結果の価値向上度を推定する。
ステップＳ１１０では、価格算定部２５は、推定された価値向上度に基づいて、依頼元の売り手企業Ｓから上述のターゲットデータを保有する買い手企業Ｂに、上述のウェブページデータを販売する場合の販売価格を算定する。
ステップＳ１１１では、データ取得部２３は、Ｓ１０６で取得した複数のターゲットデータのうち、価値向上度の推定および販売価格の算定が済んでいないターゲットデータが残っているか否かを判定する。未査定のターゲットデータが残っている場合、処理は、Ｓ１１１のＹＥＳからＳ１０６の処理に戻され、以降の処理が繰り返される。Ｓ１０６で取得されたすべてのターゲットデータについて査定が完了した場合、処理は、Ｓ１１１のＮＯからＳ１１２に進められる。
ステップＳ１１２では、出力制御部２４は、査定結果を依頼元の売り手端末３に送信する。出力制御部２４は、例えば、候補となる買い手企業Ｂと該買い手企業Ｂにもたらされる価値向上度とを含む査定結果を売り手端末３に送信する。出力制御部２４は、さらに、価値向上度に基づいて算出された販売価格を査定結果に含めてもよい。
ステップＳ１１３では、売り手端末３は、情報処理装置１から査定結果を受信する。
ステップＳ１１４では、売り手端末３は、自端末の表示部に、受信した査定結果に含まれている価値向上度および販売価格を、買い手企業Ｂごとに表示させる。売り手端末３は、例えば、上述の査定結果が反映された図７に示す査定結果画面５１を表示部に表示させてもよい。
〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置１の一部又は全部の機能は、集積回路（ＩＣチップ）等のハードウェアによって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
後者の場合、情報処理装置１は、例えば、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータによって実現される。このようなコンピュータの一例（以下、コンピュータＣと記載する）を図１９に示す。コンピュータＣは、少なくとも１つのプロセッサＣ１と、少なくとも１つのメモリＣ２と、を備えている。メモリＣ２には、コンピュータＣを情報処理装置１として動作させるためのプログラムＰが記録されている。コンピュータＣにおいて、プロセッサＣ１は、プログラムＰをメモリＣ２から読み取って実行することにより、情報処理装置１の各機能が実現される。
プロセッサＣ１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＦＰＵ（Floating point number Processing Unit）、ＰＰＵ（Physics Processing Unit）、マイクロコントローラ、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。メモリＣ２としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。
なお、コンピュータＣは、プログラムＰを実行時に展開したり、各種データを一時的に記憶したりするためのＲＡＭ（Random Access Memory）を更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、他の装置との間でデータを送受信するための通信インタフェースを更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、キーボードやマウス、ディスプレイやプリンタなどの入出力機器を接続するための入出力インタフェースを更に備えていてもよい。
また、プログラムＰは、コンピュータＣが読み取り可能な、一時的でない有形の記録媒体Ｍに記録することができる。このような記録媒体Ｍとしては、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、又はプログラマブルな論理回路などを用いることができる。コンピュータＣは、このような記録媒体Ｍを介してプログラムＰを取得することができる。また、プログラムＰは、伝送媒体を介して伝送することができる。このような伝送媒体としては、例えば、通信ネットワーク、又は放送波などを用いることができる。コンピュータＣは、このような伝送媒体を介してプログラムＰを取得することもできる。
〔付記事項１〕
本発明は、上述した実施形態に限定されるものでなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。例えば、上述した実施形態に開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。
〔付記事項２〕
上述した実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載され得る。ただし、本発明は、以下の記載する態様に限定されるものではない。
（付記１）
売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する拡張手段と、
拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する推定手段と、を備えている情報処理装置。
（付記２）
前記公開データは、前記売り手のウェブサイトを構成するウェブページデータである、付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
ユーザにより指定されたＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に基づいて前記ウェブページデータを取得するデータ取得手段と、
取得された前記ウェブページデータを用いて拡張された後の前記ターゲットデータにより得られる前記第２分析結果の前記価値向上度を、前記ターゲットデータを保有する前記買い手ごとに出力する出力制御手段とをさらに備えている付記２に記載の情報処理装置。
（付記４）
ユーザにより指定された前記ターゲットデータを取得するデータ取得手段と、
取得された前記ターゲットデータが、前記ウェブページデータを用いて拡張されたことにより得られる前記第２分析結果の前記価値向上度を、前記ウェブページデータを保有する前記売り手ごとに出力する出力制御手段とをさらに備えている付記２または３に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記拡張手段は、前記公開データに含まれる情報のうち、前記ターゲットデータと関連する情報を、前記ターゲットデータに追加する、付記１から４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（付記６）
前記拡張手段は、
前記ターゲットデータに含まれているキーワードと近接して出現する頻度が所定値を超える情報を、前記公開データから抽出する抽出手段と、
抽出された前記情報を、前記ターゲットデータのデータ項目として結合する結合手段とを含む、付記５に記載の情報処理装置。
（付記７）
前記拡張手段は、
前記ターゲットデータに含まれているキーワードとの類似度が所定値を超える情報を、前記公開データから抽出する抽出手段と、
抽出された前記情報を、前記ターゲットデータのデータ項目として結合する結合手段とを含む、付記５に記載の情報処理装置。
（付記８）
前記推定手段は、
拡張される前の前記ターゲットデータと拡張された後の前記ターゲットデータとの差分、および、
前記第１分析結果と前記第２分析結果との差分
の少なくともいずれかに基づいて、前記差分が大きいほど前記価値向上度を上げる付記１から７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（付記９）
前記第１分析結果および前記第２分析結果は、それぞれ、拡張前後の前記ターゲットデータを用いて所定の事象を予測または判定した結果を示し、
前記推定手段は、前記第２分析結果の予測または判定の精度が向上するほど前記価値向上度を上げる、付記８に記載の情報処理装置。
（付記１０）
前記推定手段は、拡張前と比較して、拡張後の前記ターゲットデータにおけるデータ項目数およびサンプル数の少なくともいずれかの増加量が多いほど、前記価値向上度を上げる、付記８に記載の情報処理装置。
（付記１１）
前記第１分析結果および前記第２分析結果は、それぞれ、拡張前後の前記ターゲットデータから変換された、視覚的に認知可能な可視化情報を含み、
前記推定手段は、前記第２分析結果に含まれる前記可視化情報の有意性が向上するほど前記価値向上度を上げる、付記８に記載の情報処理装置。
（付記１２）
前記推定手段は、
前記可視化情報を入力値とし、該可視化情報の有意性を表す指標値を出力値とする有意性決定手段を含み、
前記指標値が高い有意性を示すほど、前記価値向上度を上げる、付記１１に記載の情報処理装置。
（付記１３）
前記ターゲットデータおよび該ターゲットデータに含まれる目的変数を入力値とし、前記ターゲットデータに含まれる、複数のキーワードと各キーワード間の因果関係を示す情報とを出力値として出力する統計的因果探索手段をさらに備え、
前記推定手段は、
拡張された後の前記ターゲットデータを入力値として前記統計的因果探索手段によって前記出力値として出力された前記第２分析結果が、拡張される前の前記ターゲットデータを入力値として前記統計的因果探索手段によって前記出力値として出力された前記第１分析結果と比較して、因果関係を有するキーワードの組み合わせを多く含むほど、前記価値向上度を上げる、付記８に記載の情報処理装置。
（付記１４）
前記推定手段によって推定された前記価値向上度に応じて、前記売り手の前記公開データの販売価格を算定する価格算定手段をさらに備えている付記１から１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（付記１５）
前記価格算定手段は、
前記買い手が前記公開データを購入したときの購入金額と、該公開データに基づく前記価値向上度とを関連付けた購入実績情報を参照し、
前記購入金額が高いほど、前記販売価格を上方に修正する、付記１４に記載の情報処理装置。
（付記１６）
売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張して分析した場合に前記買い手が得る利益に基づいて、拡張された後の前記ターゲットデータを分析するサービスの販売価格を、少なくとも１つのプロセッサが決定すること、
前記販売価格に相当する報酬を対価として、前記公開データを用いて拡張された前記ターゲットデータを分析した結果である分析結果データを前記買い手に供給すること、および、
前記公開データを用いた対価として、前記販売価格の一部に相当する報酬を、前記売り手に支払うこと、とを含む、データ流通方法。
（付記１７）
前記公開データは、前記売り手のウェブサイトを構成するウェブページデータである、付記１６に記載のデータ流通方法。
（付記１８）
少なくとも１つのプロセッサが、
売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張することと、
拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定することと、を含む、情報処理方法。
（付記１９）
コンピュータを、
売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する拡張手段、および、
拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する推定手段、として機能させる制御プログラム。
前記出力制御手段は、買い手または売り手の候補を前記価値向上度とともに表示部に表示させるとき、買い手のターゲットデータと売り手の公開データとの類似度が高い順に表示されるように前記表示部を制御してもよい。
前記出力制御手段は、買い手または売り手の候補を前記価値向上度とともに表示部に表示させるとき、該価値向上度が高い順に表示されるように前記表示部を制御してもよい。
前記出力制御手段は、買い手または売り手の候補を前記価値向上度とともに表示部に表示させるとき、前記販売価格が高い順に表示されるように前記表示部を制御してもよい。
前記出力制御手段は、買い手の候補を前記価値向上度とともに表示部に表示させるとき、前記候補が過去に公開データを購入した価格が高い順に、または、公開データを購入した回数が多い順に表示されるように前記表示部を制御してもよい。
前記出力制御手段は、売り手の候補を前記価値向上度とともに表示部に表示させるとき、前記候補の公開データが過去に購入された価格が高い順に、または、公開データが購入された回数が多い順に表示されるように前記表示部を制御してもよい。
〔付記事項３〕
上述した実施形態の一部又は全部は、更に、以下のように表現することもできる。
少なくとも１つのプロセッサを備え、前記プロセッサは、売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する拡張処理と、拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する推定処理と、を実行する情報処理装置。
なお、この情報処理装置は、更にメモリを備えていてもよく、このメモリには、前記拡張処理と、前記推定処理とを前記プロセッサに実行させるためのプログラムが記憶されていてもよい。また、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な一時的でない有形の記録媒体に記録されていてもよい。
１ 情報処理装置
２ 買い手端末
３ 売り手端末
１０ 制御部
１１ 記憶部
１２ 操作部
１３ 通信部
１４ 表示部
２１ 拡張部（拡張手段）
２２ 推定部（推定手段）
２３ データ取得部（データ取得手段）
２４ 出力制御部（出力制御手段）
２５ 価格算定部（価格算定手段）
２６ 分析部（統計的因果探索手段）
４０ 公開データ（ウェブページデータ）
４１ 拡張前データ
４２ 関連情報
４３ 拡張後データ
４４ 第１分析結果
４５ 第２分析結果
４６ 価値向上度
５０ 査定要求画面
５１ 査定結果画面
５２ 検索要求画面
５３ 検索結果画面
１００ データ流通システム
１１１ ターゲットデータＤＢ
１１２ 公開データＤＢ
１１３ 購入実績情報
２１１ 抽出部（抽出手段）
２１２ 結合部（結合手段）
２２１ 有意性決定部（有意性決定手段）

Claims (13)

  1. 売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する拡張手段と、
    拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する推定手段と、を備え、
    前記ターゲットデータは、データ項目およびデータサンプルの少なくとも何れかを含み、
    前記拡張手段は、前記公開データに含まれる情報のうち、前記ターゲットデータに関連する情報を抽出し、抽出した情報を、前記ターゲットデータの新たなデータ項目およびデータサンプルの少なくとも何れかとして追加することにより当該ターゲットデータを拡張し、
    前記推定手段は、前記拡張手段による拡張前後の前記ターゲットデータのデータ項目数およびサンプル数の少なくとも何れかの増加量から、前記価値向上度を推定する、情報処理装置。
  2. 売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する拡張手段と、
    拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する推定手段と、を備え、
    前記ターゲットデータおよび前記公開データはテキストデータを含み、
    前記拡張手段は、前記公開データに含まれるテキストデータから前記ターゲットデータに関連する情報を抽出し、抽出した情報を前記ターゲットデータに追加することにより当該ターゲットデータを拡張し、
    前記推定手段は、拡張される前の前記ターゲットデータに含まれる複数のキーワードのうち因果関係を有するキーワードの組み合わせの数と、拡張された後の前記ターゲットデータに含まれる複数のキーワードのうち因果関係を有するキーワードの組み合わせの数と、の差から前記価値向上度を推定する、情報処理装置。
  3. 前記公開データは、前記売り手のウェブサイトを構成するウェブページデータである、請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. ユーザにより指定されたＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に基づいて前記ウェブページデータを取得するデータ取得手段と、
    取得された前記ウェブページデータを用いて拡張された後の前記ターゲットデータにより得られる前記第２分析結果の前記価値向上度を、前記ターゲットデータを保有する前記買い手ごとに出力する出力制御手段とをさらに備えている請求項３に記載の情報処理装置。
  5. ユーザにより指定された前記ターゲットデータを取得するデータ取得手段と、
    取得された前記ターゲットデータが、前記ウェブページデータを用いて拡張されたことにより得られる前記第２分析結果の前記価値向上度を、前記ウェブページデータを保有する前記売り手ごとに出力する出力制御手段とをさらに備えている請求項３または４に記載の情報処理装置。
  6. 前記拡張手段は、
    前記ターゲットデータに含まれているキーワードと近接して出現する頻度が所定値を超える情報を、前記公開データから抽出する抽出手段と、
    抽出された前記情報を、前記ターゲットデータのデータ項目として結合する結合手段とを含む、請求項１または２に記載の情報処理装置。
  7. 前記拡張手段は、
    前記ターゲットデータに含まれているキーワードとの類似度が所定値を超える情報を、前記公開データから抽出する抽出手段と、
    抽出された前記情報を、前記ターゲットデータのデータ項目として結合する結合手段とを含む、請求項１または２に記載の情報処理装置。
  8. 前記推定手段によって推定された前記価値向上度に応じて、前記売り手の前記公開データの販売価格を算定する価格算定手段をさらに備えている請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  9. 前記価格算定手段は、
    前記買い手が前記公開データを購入したときの購入金額と、該公開データに基づく前記価値向上度とを関連付けた購入実績情報を参照し、
    前記購入金額が高いほど、前記販売価格を上方に修正する、請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 少なくとも１つのプロセッサが、
    売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張することと、
    拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定することと、を含み、
    前記ターゲットデータは、データ項目およびデータサンプルの少なくとも何れかを含み、
    前記ターゲットデータの拡張において、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記公開データに含まれる情報のうち、前記ターゲットデータに関連する情報を抽出し、抽出した情報を、前記ターゲットデータの新たなデータ項目およびデータサンプルの少なくとも何れかとして追加することにより当該ターゲットデータを拡張し、
    前記価値向上度の推定において、前記少なくとも１つのプロセッサは、拡張前後の前記ターゲットデータのデータ項目数およびサンプル数の少なくとも何れかの増加量から、前記価値向上度を推定する、情報処理方法。
  11. 少なくとも１つのプロセッサが、
    売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張することと、
    拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定することと、を含み、
    前記ターゲットデータおよび前記公開データはテキストデータを含み、
    前記ターゲットデータの拡張において、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記公開データに含まれるテキストデータから前記ターゲットデータに関連する情報を抽出し、抽出した情報を前記ターゲットデータに追加することにより当該ターゲットデータを拡張し、
    前記価値向上度の推定において、前記少なくとも１つのプロセッサは、拡張される前の前記ターゲットデータに含まれる複数のキーワードのうち因果関係を有するキーワードの組み合わせの数と、拡張された後の前記ターゲットデータに含まれる複数のキーワードのうち因果関係を有するキーワードの組み合わせの数と、の差から前記価値向上度を推定する、情報処理方法。
  12. コンピュータを、
    売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する拡張手段、および、
    拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する推定手段、として機能させ、
    前記ターゲットデータは、データ項目およびデータサンプルの少なくとも何れかを含み、
    前記拡張手段は、前記公開データに含まれる情報のうち、前記ターゲットデータに関連する情報を抽出し、抽出した情報を、前記ターゲットデータの新たなデータ項目およびデータサンプルの少なくとも何れかとして追加することにより当該ターゲットデータを拡張し、
    前記推定手段は、前記拡張手段による拡張前後の前記ターゲットデータのデータ項目数およびサンプル数の少なくとも何れかの増加量から、前記価値向上度を推定する、制御プログラム。
  13. コンピュータを、
    売り手が保有する、公開済みまたは公開が予定されている公開データを用いて、買い手が保有する、分析の対象となるターゲットデータを拡張する拡張手段、および、
    拡張される前の前記ターゲットデータを分析した結果である第１分析結果に対する、拡張された後の前記ターゲットデータを分析した結果である第２分析結果の価値向上度を推定する推定手段、として機能させ、
    前記ターゲットデータおよび前記公開データはテキストデータを含み、
    前記拡張手段は、前記公開データに含まれるテキストデータから前記ターゲットデータに関連する情報を抽出し、抽出した情報を前記ターゲットデータに追加することにより当該ターゲットデータを拡張し、
    前記推定手段は、拡張される前の前記ターゲットデータに含まれる複数のキーワードのうち因果関係を有するキーワードの組み合わせの数と、拡張された後の前記ターゲットデータに含まれる複数のキーワードのうち因果関係を有するキーワードの組み合わせの数と、の差から前記価値向上度を推定する、制御プログラム。
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