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技術 株式銘柄推薦装置、株式銘柄推薦方法、プログラム、および株式銘柄推薦システム

出願人 野村證券株式会社
発明者 箭内敏弘
出願日 2013年3月21日 (7年3ヶ月経過) 出願番号 2013-057831
公開日 2014年9月29日 (5年9ヶ月経過) 公開番号 2014-182701
状態 特許登録済
技術分野 金融・保険関連業務,支払い・決済 検索装置
主要キーワード 未経験者 生活形 ライフスタイル情報 自宅最寄り駅 日本橋 データマッチング コンシェルジュ 投資金額
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2014年9月29日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (8)

課題

利用者ライフスタイル情報に基づいて、利用者にとって保有意義のある株式銘柄推薦することが可能な株式銘柄推薦システム等を提供する。

解決手段

シソーラス展開部26は、入力受付部25から供給されたライフスタイル情報に含まれる各ワード類義語または派生語に展開する。位置分析部28は、入力受付部25から供給されたライフスタイル情報に含まれる位置に関するワードから位置情報緯度経度)を分析する。データマッチング・推薦部31は、シソーラス展開部26で展開されたワード、位置分析部28で分析された位置情報、および入力受付部25から供給されたライフスタイル情報に基づいて、株主優待情報DB22および製品サービスDB23に記憶されている株式銘柄に関する属性情報とのデータマッチングを行い、マッチした株式銘柄を推薦する。

概要

背景

従来、利用者に対する株式銘柄推薦は、例えば、ファンダメンタル分析バリュエーション分析、テクカル分析など、個別の株式銘柄の分析による手法が一般的に用いられている。

ファンダメンタルズ分析とは、投資対象財務諸表を使って企業価値推計し、投資対象を分析する手法である。
バリュエーション分析とは、株価収益率や株価純資産倍率などの投資尺度を用い、ファンダメンタルズ指標と株価の関係を見て、株価の割安、割高を判断する分析手法である。
テクニカル分析とは、チャート市場での取引高の統計などを用い、変動のパターン経験則から、株価変動売買のタイミングなどを予測する分析手法である。

一方、インターネットショッピングなどでよく使用される、利用者の興味ありそう商品サービスを推薦するシステム(いわゆるレコメンドシステム)は、データマイニングによる方法が一般的である。
データマイニングとは、小売店販売データクレジットカード利用履歴など、企業に大量に蓄積されるデータを解析し、その中に潜む項目間の相関関係やパターンなどを分析する手法である。

そこで、上述したレコメンドシステムを、株式銘柄を推薦する手法として適用することも技術的には可能である。

また、利用者に株式銘柄を推薦するだけでなく、利用者自身が、自己の関心のあるテーマに関連した投資信託を簡便に検索できるシステムが、例えば、特許文献1に提案されている。

概要

利用者のライフスタイル情報に基づいて、利用者にとって保有意義のある株式銘柄を推薦することが可能な株式銘柄推薦システム等を提供する。シソーラス展開部26は、入力受付部25から供給されたライフスタイル情報に含まれる各ワード類義語または派生語に展開する。位置分析部28は、入力受付部25から供給されたライフスタイル情報に含まれる位置に関するワードから位置情報緯度経度)を分析する。データマッチング・推薦部31は、シソーラス展開部26で展開されたワード、位置分析部28で分析された位置情報、および入力受付部25から供給されたライフスタイル情報に基づいて、株主優待情報DB22および製品・サービスDB23に記憶されている株式銘柄に関する属性情報とのデータマッチングを行い、マッチした株式銘柄を推薦する。

目的

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とする

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
1件

この技術が所属する分野

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請求項1

株式銘柄に関する属性情報を記憶する第1の記憶手段と、利用者生活形態に関するライフスタイル情報を取得する取得手段と、前記ライフスタイル情報に含まれる第1の単語を、類義語または派生語展開し、第2の単語とする展開手段と、前記ライフスタイル情報に含まれる場所に関する単語から第1の位置情報分析する位置情報分析手段と、前記第1の単語、前記第2の単語、および前記第1の位置情報に基づいて、前記第1の記憶手段に記憶されている前記属性情報とのマッチングを行い、マッチした前記株式銘柄を推薦する推薦手段と、を備えることを特徴とする株式銘柄推薦装置

請求項2

前記株式銘柄に関する属性情報は、株主優待情報、前記株式銘柄が所有する製品情報、前記株式銘柄が所有するサービス情報のうち、少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1に記載の株式銘柄推薦装置。

請求項3

前記推薦手段により推薦された前記株式銘柄の推薦度に対し、重み付けを行う重み付け手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の株式銘柄推薦装置。

請求項4

前記推薦手段により推薦された前記株式銘柄、前記重み付け手段により重み付けされた前記推薦度、および、前記推薦手段により推薦された要因を示す情報の表示を制御する表示制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項3に記載の株式銘柄推薦装置。

請求項5

複数の前記第1の位置情報を結ぶ経路上から、第2の位置情報を分析する経路分析手段をさらに備え、前記推薦手段は、前記第2の位置情報に基づいて、前記第1の記憶手段に記憶されている前記属性情報とのマッチングをさらに行うことを特徴とする請求項1に記載の株式銘柄推薦装置。

請求項6

前記ライフスタイル情報および、前記推薦手段により推薦された前記株式銘柄を紐付けて記憶する第2の記憶手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の株式銘柄推薦装置。

請求項7

前記推薦手段は、前記第1の記憶手段および前記第2の記憶手段に記憶されている情報に基づいて、前記株式銘柄に関する属性情報をさらに推薦することを特徴とする請求項6に記載の株式銘柄推薦装置。

請求項8

株式銘柄に関する属性情報を記憶する記憶手段を備えたコンピュータによる株式銘柄推薦方法であって、利用者の生活形態に関するライフスタイル情報を取得する取得ステップと、前記ライフスタイル情報に含まれる第1の単語を、類義語または派生語に展開し、第2の単語とする展開ステップと、前記ライフスタイル情報に含まれる場所に関する単語から位置情報を分析する位置情報分析ステップと、前記第1の単語、前記第2の単語、および前記位置情報に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記属性情報とのマッチングを行い、マッチした前記株式銘柄を推薦する推薦ステップと、を含むことを特徴とする株式銘柄推薦方法。

請求項9

コンピュータを、株式銘柄に関する属性情報を記憶する記憶手段、利用者の生活形態に関するライフスタイル情報を取得する取得手段、前記ライフスタイル情報に含まれる第1の単語を、類義語または派生語に展開し、第2の単語とする展開手段、前記ライフスタイル情報に含まれる場所に関する単語から位置情報を分析する位置情報分析手段、前記第1の単語、前記第2の単語、および前記位置情報に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記属性情報とのマッチングを行い、マッチした前記株式銘柄を推薦する推薦手段、を備える株式銘柄推薦装置として機能させるためのプログラム

請求項10

サーバ端末とがネットワークを介して接続される株式銘柄推薦システムであって、前記サーバは、株式銘柄に関する属性情報を記憶する記憶手段と、前記端末から送信されてきた、利用者の生活形態に関するライフスタイル情報を受信する受信手段と、前記ライフスタイル情報に含まれる第1の単語を、類義語または派生語に展開し、第2の単語とする展開手段と、前記ライフスタイル情報に含まれる場所に関する単語から位置情報を分析する位置情報分析手段と、前記第1の単語、前記第2の単語、および前記位置情報に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記属性情報とのマッチングを行い、マッチした前記株式銘柄を推薦する推薦手段と、を備え、前記端末は、前記ライフスタイル情報を入力する入力手段と、前記ライフスタイル情報を前記サーバに送信し、前記ライフスタイル情報に基づいて前記サーバの前記推薦手段により推薦された前記株式銘柄を受信し、表示する表示手段と、を備えることを特徴とする株式銘柄推薦システム。

技術分野

0001

本発明は、利用者の好みに合う株式銘柄推薦する株式銘柄推薦装置等に関するものである。

背景技術

0002

従来、利用者に対する株式銘柄の推薦は、例えば、ファンダメンタル分析バリュエーション分析、テクカル分析など、個別の株式銘柄の分析による手法が一般的に用いられている。

0003

ファンダメンタルズ分析とは、投資対象財務諸表を使って企業価値推計し、投資対象を分析する手法である。
バリュエーション分析とは、株価収益率や株価純資産倍率などの投資尺度を用い、ファンダメンタルズ指標と株価の関係を見て、株価の割安、割高を判断する分析手法である。
テクニカル分析とは、チャート市場での取引高の統計などを用い、変動のパターン経験則から、株価変動売買のタイミングなどを予測する分析手法である。

0004

一方、インターネットショッピングなどでよく使用される、利用者の興味ありそう商品サービスを推薦するシステム(いわゆるレコメンドシステム)は、データマイニングによる方法が一般的である。
データマイニングとは、小売店販売データクレジットカード利用履歴など、企業に大量に蓄積されるデータを解析し、その中に潜む項目間の相関関係やパターンなどを分析する手法である。

0005

そこで、上述したレコメンドシステムを、株式銘柄を推薦する手法として適用することも技術的には可能である。

0006

また、利用者に株式銘柄を推薦するだけでなく、利用者自身が、自己の関心のあるテーマに関連した投資信託を簡便に検索できるシステムが、例えば、特許文献1に提案されている。

先行技術

0007

特開2009−122807号公報

発明が解決しようとする課題

0008

従来の個別の株式銘柄の分析による手法では、株式銘柄毎の分析になるため、株式銘柄の格付け(例えば、レーティング)が行われてしまい、全ての投資家、あるいは、多くの投資家に対して、格付けの高い同一の株式銘柄を推薦することになってしまう課題があった。

0009

また、株式銘柄を推薦するシステムにレコメンドシステムを適用した場合、統計学的に有意な大量のバックデータが必要となるだけでなく、一定の説明力のために説明変数を追加する必要があり、使用可能なレベルのシステムを構築することは実質困難である課題があった。

0010

そこで、上述したような分析手法を適用せず、株式銘柄の推薦する担当者が、投資家(利用者)の投資性向(例えば、低PER(株価収益率)重視低位株重視)などをヒアリングし、その人が好む株式銘柄を推薦することも可能であるが、投資家側に十分な専門知識が必要になってしまうという課題があった。

0011

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、利用者のライフスタイル情報に基づいて、利用者にとって保有意義のある株式銘柄を推薦することが可能な株式銘柄推薦装置等を提供することである。

課題を解決するための手段

0012

前述した目的を達成するために、第1の発明は、株式銘柄に関する属性情報を記憶する第1の記憶手段と、利用者の生活形態に関するライフスタイル情報を取得する取得手段と、前記ライフスタイル情報に含まれる第1の単語を、類義語または派生語展開し、第2の単語とする展開手段と、前記ライフスタイル情報に含まれる場所に関する単語から第1の位置情報を分析する位置情報分析手段と、前記第1の単語、前記第2の単語、および前記第1の位置情報に基づいて、前記第1の記憶手段に記憶されている前記属性情報とのマッチングを行い、マッチした前記株式銘柄を推薦する推薦手段と、を備えることを特徴とする株式銘柄推薦装置である。
第1の発明によって、利用者のライフスタイル情報に合った株式銘柄を推薦することができる。

0013

前記株式銘柄に関する属性情報は、株主優待情報、前記株式銘柄が所有する製品情報、前記株式銘柄が所有するサービス情報のうち、少なくとも1つを含む。
これにより、株式銘柄に関する様々な情報とのデータマッチングを行うことができ、利用者のライフスタイル情報に合った株式銘柄を推薦することができる。

0014

前記推薦手段により推薦された前記株式銘柄の推薦度に対し、重み付けを行う重み付け手段をさらに備える。
これにより、利用者のライフスタイルにより密接な株式銘柄を推薦することができる。

0015

前記推薦手段により推薦された前記株式銘柄、前記重み付け手段により重み付けされた前記推薦度、および、前記推薦手段により推薦された要因を示す情報の表示を制御する表示制御手段をさらに備える。
これにより、利用者は、推薦された株式銘柄が、どの程度のおすす度合いであるか、および、何が理由となって推薦されているのかを把握することができる。

0016

複数の前記第1の位置情報を結ぶ経路上から、第2の位置情報を分析する経路分析手段をさらに備え、前記推薦手段は、前記第2の位置情報に基づいて、前記第1の記憶手段に記憶されている前記属性情報とのマッチングをさらに行う。
これにより、利用者の満足度がより高くなるような株式銘柄を推薦することができる。

0017

前記ライフスタイル情報および、前記推薦手段により推薦された前記株式銘柄を紐付けて記憶する第2の記憶手段をさらに備える。
これにより、利用者のライフスタイル情報および推薦した株式銘柄を管理し、のちのマーケティングにつなげることができる。

0018

前記推薦手段は、前記第1の記憶手段および前記第2の記憶手段に記憶されている情報に基づいて、前記株式銘柄に関する属性情報をさらに推薦する。
これにより、推薦した株式銘柄または保有銘柄株主優待活用できる場所や、その株式銘柄の製品やサービスを提案することができる。

0019

第2の発明は、株式銘柄に関する属性情報を記憶する記憶手段を備えたコンピュータによる株式銘柄推薦方法であって、利用者の生活形態に関するライフスタイル情報を取得する取得ステップと、前記ライフスタイル情報に含まれる第1の単語を、類義語または派生語に展開し、第2の単語とする展開ステップと、前記ライフスタイル情報に含まれる場所に関する単語から位置情報を分析する位置情報分析ステップと、前記第1の単語、前記第2の単語、および前記位置情報に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記属性情報とのマッチングを行い、マッチした前記株式銘柄を推薦する推薦ステップと、を含むことを特徴とする株式銘柄推薦方法である。
第2の発明によって、利用者のライフスタイル情報に合った株式銘柄を推薦することができる。

0020

第3の発明は、コンピュータを、株式銘柄に関する属性情報を記憶する記憶手段、利用者の生活形態に関するライフスタイル情報を取得する取得手段、前記ライフスタイル情報に含まれる第1の単語を、類義語または派生語に展開し、第2の単語とする展開手段、前記ライフスタイル情報に含まれる場所に関する単語から位置情報を分析する位置情報分析手段、前記第1の単語、前記第2の単語、および前記位置情報に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記属性情報とのマッチングを行い、マッチした前記株式銘柄を推薦する推薦手段、を備える株式銘柄推薦装置として機能させるためのプログラムである。
第3の発明に係るプログラムをコンピュータにインストールすることで、第1の発明に係る株式銘柄推薦装置を得ることができる。

0021

第4の発明は、サーバ端末とがネットワークを介して接続される株式銘柄推薦システムであって、前記サーバは、株式銘柄に関する属性情報を記憶する記憶手段と、前記端末から送信されてきた、利用者の生活形態に関するライフスタイル情報を受信する受信手段と、前記ライフスタイル情報に含まれる第1の単語を、類義語または派生語に展開し、第2の単語とする展開手段と、前記ライフスタイル情報に含まれる場所に関する単語から位置情報を分析する位置情報分析手段と、前記第1の単語、前記第2の単語、および前記位置情報に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記属性情報とのマッチングを行い、マッチした前記株式銘柄を推薦する推薦手段と、を備え、前記端末は、前記ライフスタイル情報を入力する入力手段と、前記ライフスタイル情報を前記サーバに送信し、前記ライフスタイル情報に基づいて前記サーバの前記推薦手段により推薦された前記株式銘柄を受信し、表示する表示手段と、を備えることを特徴とする株式銘柄推薦システムである。
第4の発明によって、利用者のライフスタイル情報に合った株式銘柄を推薦することができる。

発明の効果

0022

本発明により、利用者のライフスタイル情報に基づいて、利用者にとって保有意義のある株式銘柄を推薦することができる。

図面の簡単な説明

0023

本発明の実施の形態に係る株式銘柄推薦システムの構成例を示す図である。
サーバ(端末)のハードウェアの構成例を示すブロック図である。
サーバの機能構成例を示すブロック図である。
データベースに記憶される情報の一例を示す図である。
株式銘柄推薦処理を説明するフローチャートである。
ライフスタイル情報入力画面の表示例を示す図である。
推薦結果画面の表示例を示す図である。

実施例

0024

以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。

0025

[本発明の実施の形態]
(株式銘柄推薦システムの構成)
図1は、本発明の実施の形態に係る株式銘柄推薦システム1の構成例を示す図である。

0026

図1に示す株式銘柄推薦システム1は、サーバ2および端末3がネットワーク4を介して相互に接続されることで構成される。なお、サーバ2および端末3の数は、任意であり、それぞれ複数設けることも勿論可能である。

0027

本発明は、利用者(投資家)の生活形態に関連する利用者情報の入力を受付け、受け付けた利用者情報を分析し、株式銘柄に関する情報とのマッチングを行い、利用者の好みに合った株式銘柄を推薦することができるシステムを提供することである。以下、利用者の生活形態に関連する利用者情報を「ライフスタイル情報」と定義する。
ライフスタイル情報には、例えば、名前生年月日家族構成自宅住所勤務先住所、嗜好などがある。
株式銘柄に関する情報には、例えば、株主優待情報、当該企業が取り扱う製品情報やサービス情報などがある。

0028

サーバ2は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disc Drive)等からなるコンピュータシステムであって、株式銘柄に関連する情報をデータベースに予め記憶する。サーバ2は、端末3からネットワーク4を介して、利用者のライフスタイル情報を受信し、受信したライフスタイル情報を分析する。サーバ2は、データベースに記憶されている株式銘柄に関するデータ群の中から、分析したライフスタイル情報とマッチングの高いものを選出し、選出したデータに係る株式銘柄を推薦結果として端末3に送信する。

0029

端末3は、CPU、ROM、RAM、HDD、入力部、および表示画面などを実装したコンピュータである。端末3は、利用者に対して株式銘柄の推薦を行う担当者(以下、バーチャルコンシェルジュと記載する)により、利用者のライフスタイル情報の入力が行われると、その入力情報を、ネットワーク4を介してサーバ2に送信する。端末3は、サーバ2から送信されてきた、ライフスタイル情報にマッチングした株式銘柄を受信し、受信した株式銘柄を表示(推薦)する。

0030

ネットワーク4は、LAN(Local Area Network)やインターネット等のネットワークであり、有線無線は特に問わない。

0031

(サーバの構成)
図2は、サーバ2のハードウェアの構成例を示すブロック図である。なお、図2ハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。また、端末3も基本的にサーバ2と同様の構成を有する。

0032

サーバ2(端末3)を実現するコンピュータは、制御部11、記憶部12、メディア入出力部13、通信制御部14、入力部15、表示部16等が、バス17を介して接続される。

0033

制御部11は、CPU、ROM、RAM等で構成される。CPUは、記憶部12、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス17を介して接続された各装置を駆動制御し、サーバ2が行う後述する処理を実現する。ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS(Basic Input/Output System)等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。RAMは、揮発性メモリであり、記憶部12、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部11が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

0034

記憶部12は、HDDであり、制御部11が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(オペレーティングシステム)等が格納される。プログラムに関しては、OSに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部11により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて各種の手段として実行される。

0035

メディア入出力部13(ドライブ装置)は、データの入出力を行い、例えば、CDドライブ(−ROM、−R、−RW等)、DVDドライブ(−ROM、−R、−RW等)等のメディア入出力装置を有する。

0036

通信制御部14は、通信制御装置通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク4間の通信を媒介する通信インターフェイスであり、ネットワーク4を介して、端末3との通信制御を行う。

0037

入力部15は、データの入力を行い、例えば、キーボードマウス等のポインティングデバイステンキー等の入力装置を有する。入力部15を介して、コンピュータに対して、操作指示動作指示データ入力等を行うことができる。

0038

表示部16は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等(ビデオアダプタ等)を有する。バス17は、各装置間の制御信号データ信号等の授受を媒介する経路である。

0039

図3は、サーバ2の機能構成例を示すブロック図である。図3に示す機能部のうちの少なくとも一部は、図2の制御部11により、株式銘柄を推薦するための専用アプリケーションが実行されることによって実現される。

0040

個別銘柄情報記憶部21は、例えば、図4に示すような、株式銘柄の属性情報21Aを株式銘柄毎に記憶する。属性情報21Aには、銘柄コード、銘柄名、市場、株価、配当金配当利回り、最低投資金額、および優待内容などが含まれる。

0041

銘柄コードは、株式銘柄を一意識別するための情報を示す。銘柄名は、銘柄コードに紐付けられた株式銘柄の名称を示す。市場は、この株式銘柄が取引される株式市場の名称を示す。株価は、この株式銘柄の株価の情報を示す。配当金は、この株式銘柄の配当金の情報を示す。配当利回りは、この株式銘柄の配当利回りの情報を示す。最低投資金額は、この株式銘柄の最低投資金額の情報を示す。優待内容は、この株式銘柄を保有した場合に得られる優待の内容を示す。

0042

図4の例の場合、「****」の銘柄コードの属性情報21Aには、「R社」の銘柄名、「東証1部」の市場、「1,041円」の株価、「10.00円」の配当金、「0.96%」の配当利回り、「104,100円」の最低投資金額、所有株式数に応じて得られる株主優待券の優待額や優待券利用方法等が記載された優待内容が含まれている。

0043

なお、全ての株式銘柄で優待が実施されているわけではないため、株式銘柄によっては、属性情報21Aに優待内容が含まれない場合もある。また、属性情報21Aには、株式銘柄が所有する製品名、サービス名、ブランド名、広告情報などが含まれるようにしても良い。

0044

図3の説明に戻る。株主優待情報データベース(DB)22は、個別銘柄情報記憶部21に記憶されている株式銘柄の属性情報21Aに含まれる優待内容に基づいて、例えば、図4に示すように、少なくとも、株主優待情報を銘柄コードごとに記憶する。

0045

製品・サービスデータベース(DB)23は、個別銘柄情報記憶部21に記憶されている株式銘柄の属性情報21Aに基づいて、例えば、図4に示すように、少なくとも、株式銘柄が所有する製品情報(例えば、製品名、ブランド名、ジャンルなど)、および、株式銘柄が所有するサービス情報(例えば、サービス名、製品やサービスの取扱い店舗の位置情報など)を銘柄コードごとに記憶する。

0046

広告情報データベース(DB)24は、個別銘柄情報記憶部21に記憶されている株式銘柄の属性情報21Aに基づいて、例えば、図4に示すように、少なくとも、株式銘柄に関する広告情報(例えば、この株式銘柄のコマーシャルに起用されているタレント名など)を、銘柄コードごとに記憶する。

0047

図4に示すように、個別銘柄情報記憶部21および各データベースは、銘柄コードで紐付けられる。なお、各データベースは、制御部11の制御の下、個別銘柄情報記憶部21に記憶されている株式銘柄の属性情報21Aに基づいてデータ構築されるが、株主優待情報、製品情報、サービス情報、あるいは広告情報が個別銘柄情報記憶部21から得られない場合、制御部11は、データベース管理者の指示に基づいて、その株式銘柄が運営する公式イト等から、ネットワーク4を介して取得するようにしてもよい。

0048

再び図3の説明に戻る。入力受付部25は、バーチャルコンシェルジュが入力部15を操作することで、利用者の名前、自宅住所、趣味等のライフスタイル情報の入力を受け付ける。

0049

シソーラス展開部26は、入力受付部25からライフスタイル情報を入力し、ライフスタイル情報に含まれる各ワード(単語)を、同義語から広義・狭義の類義語、および派生語に展開(拡張)する。詳細には、例えば、「ピザ」から「イタリアン」に展開され、「自動車」から「自家用車」に展開され、「旅行」から「航空券」や「ホテル」に展開される。

0050

解釈部27は、入力受付部25からライフスタイル情報を入力し、ライフスタイル情報の各ワードから解釈できる他のワードがある場合、新たなワードとして追加する。詳細には、例えば、「3」の子供から「おもちゃ」や「玩具」が追加され、「映画鑑賞」から「ホームシアター」や「DVD(Digital Versatile Disc)レンタルショップ」が追加され、「読書」から「電子書籍」が追加される。

0051

位置分析部28は、入力受付部25からライフスタイル情報を入力し、ライフスタイル情報に含まれる位置(場所)に関するワードから位置情報(緯度経度)を分析する。詳細には、例えば、自宅住所、勤務先住所、最寄り駅等から緯度・経度が分析される。

0052

経路分析部29は、位置分析部28で複数の位置情報が分析された場合、それらの位置情報を入力し、複数の位置情報を結ぶ経路上の位置情報(緯度・経度)を新たに分析する。詳細には、例えば、自宅住所の緯度・経度と勤務先住所の緯度・経度から、それらを結ぶ経路が分析され、経路上にある乗換駅ランドマーク等の緯度・経度が新たに分析される。

0053

アイテム展開部30は、株主優待情報データベース22を参照し、当該企業の店舗情報とは無関係に利用できるような株主優待品を検索する。詳細には、例えば、全国共通図書カード登録商標)、QUOカード(登録商標)、全国共通おこめ券(登録商標)、全国百貨店共通商品券等が検索される。

0054

データマッチング・推薦部31は、シソーラス展開部26で展開されたワードを入力し、解釈部27で追加されたワードを入力し、位置分析部28および経路分析部29で分析された位置情報を入力し、アイテム展開部30で検索された株主優待品と銘柄コードを入力し、入力受付部25からライフスタイル情報を入力し、それらの情報に基づいて、株主優待情報データベース22、製品・サービスデータベース23、および広告情報データベース24に記憶されている情報群とのデータマッチングを行う。データマッチング・推薦部31は、データマッチングによりマッチした株式銘柄を推薦するとともに、推薦する理由となったマッチング要因および要因数を抽出する。

0055

マッチング要因とは、ライフスタイル情報と株式銘柄が結びついた要因のことである。例えば、「スポーツA社」の株式銘柄が選出された場合、製品・サービスデータベース23に記憶されている「ゴルフショップA(スポーツA社の店舗)」にマッチングしたライフスタイル情報に含まれる「ゴルフ(趣味)」が、マッチング要因とされる。
要因数とは、マッチング要因の数である。例えば、「スポーツA社」の株式銘柄が選出された場合、製品・サービスデータベース23に記憶されている「ゴルフショップA(スポーツA社の店舗)」にマッチングしたライフスタイル情報に含まれる「ゴルフ(趣味)」のマッチング要因、および、広告情報データベース24に記憶されている「下戸彩(「スポーツA社」のコマーシャルに起用されているタレント)」にマッチングしたライフスタイル情報に含まれる「下戸彩(好きな芸能人)」のマッチング要因から、要因数は「2」とされる。

0056

重み付け部32は、データマッチング・推薦部31で推薦された株式銘柄のマッチング要因および要因数に基づいて、株式銘柄毎に、株式銘柄の推薦すべき度合い(以下、推薦度と称する)に重み付けを行う。

0057

推薦結果出力部33は、重み付け部32で重み付けされた株式銘柄毎の推薦度およびマッチング要因に基づいて、株式銘柄の推薦結果一覧データを作成し、表示部16に出力するか、あるいは、ネットワーク4を介して端末3に出力する。

0058

利用者情報データベース34は、入力受付部25からライフスタイル情報を入力し、推薦結果出力部33から推薦結果(推薦された株式銘柄など)を入力し、それらの情報を紐付けて、利用者毎に記憶する。

0059

(株式銘柄推薦処理)
図5は、株式銘柄推薦システム1における、利用者のライフスタイル情報に合った株式銘柄を推薦する処理を説明するフローチャートである。なお、この処理では、端末3で入力されたライフスタイル情報に基づいて、サーバ2が株式銘柄の属性情報とのデータマッチングを行い、利用者のライフスタイル情報に合った株式銘柄を端末3に推薦(送信)するようにするが、サーバ2上で全ての処理を行うことも勿論可能である。

0060

ステップS1において、端末3の制御部11は、ライフスタイル情報の入力画面を表示部16に表示させる。

0061

図6は、ライフスタイル情報入力画面41の表示例を示す図である。

0062

図6に示すライフスタイル情報入力画面41には、利用者のライフスタイル情報を入力する入力エリア42、および、入力されたライフスタイル情報に基づいて株式銘柄の推薦を行う場合に選択されるボタン43が表示されている。

0063

図6に示すように、入力エリア42には、「名前」、「生年月日」、「性別」、「血液型」、「自宅住所」、「自宅最寄り駅」、「勤務先住所」、「勤務先最寄り駅」、「出身地」、「配偶者の生年月日」、「親の生年月日」、「子供の生年月日」、「孫の生年月日」、「趣味」、「好きなブランド」、「好きな製品・サービス」、「好きな食べ物」、「よく利用するお店」、「自家用車保有有無および車種」、「主食パン派?米派?」、「好きな芸能人」、「好きなテレビ番組」、「旅行してみたい場所」、および、「保有銘柄」が入力可能になされている。

0064

図6の例では、「野村太郎(名前)」、「1974/10/24(生年月日)」、「(性別)」、「B(血液型)」、「東京都江東区塩・・・(自宅住所)」、「東陽(最寄り駅)」、「東京都千代田区大手町・・・(勤務先住所)」、「大手町(勤務先最寄り駅)」、「福島県山市(出身地)」、「1977/10/24(配偶者の生年月日)」、「1940/12/15(親の生年月日)」、「2001/12/10、2008/11/19(子供の生年月日)」、「読書、映画鑑賞、ゴルフ、旅行(趣味)」、「ブランドA(好きなブランド)」、「ラーメン餃子焼き鳥(好きな食べ物)」、「ゴルフショップA(よく利用するお店)」、「米(主食)」、「下戸彩(好きな芸能人)」、および、「R社(保有銘柄)」などが入力されていることが示されている。

0065

なお、入力エリア41には、入力部15のキーボードを用いて直接入力させるだけでなく、ある程度入力内容が絞られる項目については、予め設定された選択内容(例えば、「男または」、「47都道府県」、「パンまたは米」など)の中から選択させるようにしてもよい。

0066

ステップS2において、端末3の制御部11は、バーチャルコンシェルジュによって、入力エリア42にライフスタイル情報の入力が行われ、ボタン43が押下されたことを検知すると、入力されたライフスタイル情報を、ネットワーク4を介してサーバ2に送信する。

0067

ステップS3において、サーバ2の入力受付部25は、ネットワーク4を介して端末3から送信されてきたライフスタイル情報を受信し、シソーラス展開部26、解釈部27、位置解析部28、データマッチング・推薦部31、および利用者情報データベース34に供給する。

0068

ステップS4において、サーバ2のシソーラス展開部26は、ステップS3の処理で入力受付部25から供給されたライフスタイル情報の各ワードを、類義語や派生語に展開する。例えば、図6に示すライフスタイル情報入力画面41の入力エリア42に入力されたライフスタイル情報において、「読書」から「雑誌」や「書籍」、「旅行」から「航空券」や「ホテル」などに、それぞれ展開される。

0069

ステップS5において、サーバ2の解釈部27は、ステップS3の処理で入力受付部25から供給されたライフスタイル情報の各ワードから解釈できる他のワードを追加する。例えば、図6に示すライフスタイル情報入力画面41の入力エリア42に入力されたライフスタイル情報において、「読書」から「電子書籍」、「映画鑑賞」から「ホームシアター」や「DVDレンタルショップ」などが追加される。

0070

ステップS6において、サーバ2の位置分析部28は、ステップS3の処理で入力受付部25から供給されたライフスタイル情報に含まれる位置に関するワードから緯度・経度を分析(算出)する。例えば、図6に示すライフスタイル情報入力画面41の入力エリア42に入力されたライフスタイル情報において、「東京都江東区塩浜・・・」、「東陽町(自宅最寄り駅)」、「大手町(勤務先最寄り駅)」などの緯度・経度が位置情報としてそれぞれ算出される。

0071

ステップS7において、サーバ2の経路分析部29は、ステップS6の処理で分析(算出)された位置情報が複数あった場合、それらを結ぶ経路を分析し、分析した経路上の緯度・経度を分析(算出)する。例えば、「東陽町(自宅最寄り駅)」の緯度・経度と「大手町(勤務先最寄り駅)」の緯度・経度を結ぶ経路が分析され、経路上にある「日本橋)」、「デパートA(ランドマーク)」などの緯度・経度が算出される。

0072

ステップS8において、アイテム展開部30は、株主優待情報データベース22を参照し、代表的な株主優待品を検索し、検索された株主優待品および銘柄コードをデータマッチング・推薦部31に供給する。例えば、「全国百貨店共通商品券」および「デパートA社」の銘柄コードなどが検索される。

0073

ステップS9において、データマッチング・推薦部31は、ステップS3の処理で入力受付部25から供給されたライフスタイル情報、ステップS4の処理でライフスタイル情報から展開されたワード、ステップS5の処理でライフスタイル情報から追加されたワード、ステップS6の処理でライフスタイル情報から得られた位置情報、ステップS7の処理でライフスタイル情報の位置情報からさらに得られた位置情報、ステップS8の処理で検索された代表的な株主優待品および銘柄コードに基づいて、株主優待情報データベース22、製品・サービスデータベース23、および広告情報データベース24に記憶されている情報群とのデータマッチングを行う。

0074

ここで、データマッチングの具体例について説明する。

0075

1.例えば、入力受付部25から供給されたライフスタイル情報に含まれる「ゴルフ(趣味)」と「ゴルフショップA(よく利用するお店)」、位置分析部28から供給された「東京都江東区塩浜・・・(自宅住所)」の位置情報(緯度・経度)、製品・サービスデータベース23に記憶されている「ゴルフショップA(自宅周辺所在)」から、株主優待情報データベース22に記憶されている「ゴルフショップA」の株主銘柄である「スポーツA社」がマッチングされる。これによって、「スポーツA社」の株主銘柄が推薦候補として選出され、マッチング要因は、「ゴルフ(趣味)」、「ゴルフショップA(よく利用するお店)」、「東京都江東区塩浜・・・(自宅住所)」、要因数は「3」とされる。

0076

2.例えば、経路分析部29から供給された「日本橋(自宅最寄り駅と勤務先最寄り駅の経路上の駅)」の位置情報(緯度・経度)、製品・サービスデータベース23に記憶されている「デパートB(日本橋駅周辺に所在)」から、株主優待情報データベース22に記憶されている「デパートB」の株主銘柄である「デパートB社」がマッチングされる。これによって、「デパートB社」の株主銘柄が推薦候補として選出され、マッチング要因は、「東陽町(自宅最寄り駅)」、「大手町(勤務先最寄り駅)」、要因数は「2」とされる。

0077

図5の説明に戻る。データマッチング・推薦部31は、データマッチングにより選出した株式銘柄を、マッチング要因および要因数とともに重み付け部32に供給する。ステップS10において、重み付け部32は、ステップS9の処理で選出された株式銘柄の推薦度に対し、マッチング要因および要因数に基づいて重み付けを行う。なお、マッチング時の株式銘柄の推薦度は、例えば、全て「1」とされ、マッチング要因および要因数に基づいて重み付けが行われる。

0078

ここで、重み付けの具体例について説明する。

0079

1.例えば、データマッチングにより選出された株式銘柄において、マッチング要因が「趣味」である場合、推薦度に2倍の重み付けが行われる。
2.例えば、データマッチングにより選出した株式銘柄において、要因数が閾値以上(例えば、3以上)である場合、推薦度に3倍の重み付けが行われる。

0080

図5の説明に戻る。重み付け部32は、データマッチングにより選出された株式銘柄を、重み付けされた推薦度およびマッチング要因とともに推薦結果出力部33に供給する。ステップS11において、推薦結果出力部33は、重み付け部32から供給された、株式銘柄毎の推薦度およびマッチング要因に基づいて、株式銘柄の推薦結果一覧データを作成し、ネットワーク4を介して端末3に出力(送信)する。

0081

ステップS12において、利用者情報データベース34は、制御部11の制御の下、ステップS3の処理で入力受付部25から供給されたライフスタイル情報、およびステップS11の処理で推薦結果出力部33から出力された推薦結果を紐付けて、利用者毎に登録する。

0082

ステップS13において、端末3の制御部11は、ネットワーク4を介してサーバ2から送信されてきた、株式銘柄の推薦結果一覧データを受信し、株式銘柄推薦画面として表示部16に表示させる。

0083

図7は、株式銘柄推薦画面51の表示例を示す図である。

0084

図7に示す株式銘柄推薦画面51には、サーバ2から受信した推薦結果である、株式銘柄名、銘柄コード、現在値時刻)、おすすめ度(推薦度)、おすすめポイントが株式銘柄毎に表示されている。

0085

おすすめ度を示す表示エリアには、推薦度を示す指標として星形状マーク52が表示されており、そのマークの数が多いほど、推薦度が高いことが示されている。おすすめポイントを示す表示エリアには、推薦の要因を示すマーク53〜58が表示されている。マーク53は、「自宅住所」または「自宅最寄り駅」などが推薦の要因であることを示す。マーク54は、「よく利用するお店」または「好きな食べ物を提供するお店」などが推薦の要因であることを示す。マーク58は、「趣味」などが推薦の要因であることを示す。マーク56は、「勤務先住所」または「勤務先最寄り駅」などが推薦の要因であることを示す。マーク57は、「よく利用するレストラン」などが推薦の要因であることを示す。マーク58は、「好きな食べ物」などが推薦の要因であることを示す。なお、おすすめ度およびおすすめポイントの表示方法は、図7に図示したものに限られるものではなく、その表示方法は特に問わない。

0086

図7の例では、「△△△△」の銘柄コードを持つ「スポーツA社」の株式銘柄が推薦されており、そのおすすめ度が、5つのマーク52で表示され、おすすめポイントが、マーク53、マーク54、マーク55で表示されている。これにより、利用者の「自宅住所(または自宅最寄り駅)」近くに「スポーツショップA(スポーツA社の店舗)」があり、「よく利用するお店」としても「スポーツショップA」が挙げられ、「趣味」として「ゴルフ」が挙げられていることが要因となって、「スポーツA社」の株式銘柄が推薦されていることがわかる。

0087

また、図7の例では、「○○○○」の銘柄コードを持つ「デパートA社」の株式銘柄が推薦されており、そのおすすめ度が、3つのマーク52で表示され、おすすめポイントが、マーク53、マーク56で表示されている。これにより、利用者の「自宅住所(または自宅最寄り駅)」および「勤務先住所(または勤務先最寄り駅)」近くに「デパートA(デパートA社の店舗)」があり、「好きなブランド」として「ブランドA(デパートA社で取り扱われているブランド)」が挙げられていることが要因となって、「デパートA社」の株式銘柄が推薦されていることがわかる。

0088

さらに、図7の例では、「××××」の銘柄コードを持つ「Z社」の株式銘柄が推薦されており、そのおすすめ度が、3つのマーク52で表示され、おすすめポイントが、マーク53、マーク57、マーク58で表示されている。これにより、利用者の「自宅住所(または自宅最寄り駅)」近くに「ラーメン店Z(Z社の店舗)」があり、「好きな食べ物」として「ラーメン」が挙げられていることが要因となって、「Z社」の株式銘柄が推薦されていることがわかる。

0089

以上のように、利用者は、図7に示す株式銘柄推薦画面51を見て、推薦された株式銘柄を知ることができるだけでなく、推薦された株式銘柄が、どの程度の推薦度(おすすめ度)であるか、および、何が理由(要因)となって推薦されているのかを容易に把握することができる。

0090

[発明の実施の形態における効果]
1.本実施の形態によれば、入力された利用者のライフスタイル情報に基づいて、株式銘柄が所有する製品情報、サービス情報、株主優待情報などの株主銘柄に関する様々な情報とのデータマッチングを行い、利用者のライフスタイル情報に合った株式銘柄を推薦することが可能となる。
2.従来より見受けられる誰にでも同じ株式銘柄を推薦することとは異なり、利用者毎に異なる株式銘柄を推薦することが可能になるため、金融商品取引法で禁止されている、一時的な株価の上昇を引き起こす大量推奨販売に対する留意が不要となる。
3.利用者は、「そこに住む限り」、「そこで働く限り」、「趣味等のライフスタイルが変わらない限り」、推薦された株を保有し続けることで、長きに渡り当該銘柄の保有意義を享受できる。
4.ライフスタイル情報が投資につながるというロジックが、株式購入未経験者への投資に関する啓蒙としても効果的である。
5.また、製品情報の更新(例えば、新製品発表)、サービス情報の更新(例えば、取扱い店舗の新規出店閉店)、株主優待情報の更新(例えば、新たな優待の実施や優待内容の変更)、ライフスタイル情報の更新(例えば、住所変更や勤務先変更)などの情報更新に応じて、再度データマッチングを行い、新たにマッチした株式銘柄を推薦したり、あるいは、保有する意義の減少した株式銘柄の売却を推薦したりすることも可能である。

0091

[変形例]
1.以上においては、利用者のライフスタイル情報に合った株式銘柄を推薦するようにしたが、これに限らず、例えば、任意のタイミングで、利用者情報データベース34から利用者が保有する株式銘柄を読み出し、株主優待情報データベース22および製品・サービスデータベース23を参照し、保有銘柄の株主優待が受けられる場所(例えば、利用者の訪問先近くにある店舗、株主優待が有効的に受けられる街や旅行先)などを推薦することも可能である。これによって、株主優待を活用できる場所への訪問を促し、保有意義をより高めることができる。
2.また、利用者情報データベース34から利用者が保有する株式銘柄を読み出し、製品・サービスデータベース23を参照し、保有する株式銘柄の製品やサービスを任意のタイミングで推薦することも可能である。これによって、利用者は、保有する株式銘柄の売上増加等の業績向上に貢献することが可能となる。

0092

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る株式銘柄推薦装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

0093

1………株式銘柄推薦システム
2………サーバ
3………端末
11………制御部
12………記憶部
21………個別銘柄情報記憶部
22………株主優待情報データベース
23………製品・サービスデータベース
25………入力受付部
26………シソーラス展開部
27………位置分析部
31………データマッチング・推薦部

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