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技術 検索プログラム、検索方法、及び情報処理装置

出願人 富士通株式会社
発明者 伊藤史
出願日 2016年3月31日 (4年1ヶ月経過) 出願番号 2016-071057
公開日 2017年10月5日 (2年7ヶ月経過) 公開番号 2017-182581
状態 未登録
技術分野 検索装置 特定用途計算機
主要キーワード 観測項目 プラン画面 観測状況 野外活動 他ルート リレーションテーブル 同一ルート グラフモデル
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(2017年10月5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 (20)

課題

本発明の課題は、地域と時期の適した旅行プランを提供することを目的とする。

解決手段

上記課題は、入力されたキーワードに基づく検索要求受け付けると、キーワードと時期との対応関係を記憶する記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する時期を特定し、地域毎生物観測時期を記憶する記憶部を参照して、特定した前記時期に対応する時期が観測時期として記憶された地域を特定し、地域と時期又はキーワードとの組みに対応づけて旅行プランを記憶する記憶部を参照して、特定した前記時期又はキーワードと、特定した前記地域に対応する旅行プランを特定し、特定した前記旅行プランを出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする旅行プランの検索プログラムにより達成される。

概要

背景

近年、インターネットを介して、予め記憶しておいた顧客の嗜好、嗜好に関するキーワード検索された観光地への旅行プランが提供されるようになっている。

季節に関連する事項の入力に応じて、その事項の旬の季節を判定する技術、インターネット網上に提供されている観光地に関する情報を収集して観光地に関連付けておくことで、旅行案内リクエストによる検索条件で観光地を検索する技術等が知られている。

概要

本発明の課題は、地域と時期の適した旅行プランを提供することを目的とする。上記課題は、入力されたキーワードに基づく検索要求受け付けると、キーワードと時期との対応関係を記憶する記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する時期を特定し、地域毎生物観測時期を記憶する記憶部を参照して、特定した前記時期に対応する時期が観測時期として記憶された地域を特定し、地域と時期又はキーワードとの組みに対応づけて旅行プランを記憶する記憶部を参照して、特定した前記時期又はキーワードと、特定した前記地域に対応する旅行プランを特定し、特定した前記旅行プランを出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする旅行プランの検索プログラムにより達成される。

目的

本発明は、地域と時期の適した旅行プランを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

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請求項1

入力されたキーワードに基づく検索要求受け付けると、キーワードと時期との対応関係を記憶する記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する時期を特定し、地域毎生物観測時期を記憶する記憶部を参照して、特定した前記時期に対応する時期が観測時期として記憶された地域を特定し、地域と時期又はキーワードとの組みに対応づけて旅行プランを記憶する記憶部を参照して、特定した前記時期又はキーワードと、特定した前記地域に対応する旅行プランを特定し、特定した前記旅行プランを出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする旅行プランの検索プログラム

請求項2

入力されたキーワードに基づく検索要求を受け付けると、キーワードと季節との対応関係を記憶する第1記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する季節を特定し、生物の観測時期に基づいて得られた、地域毎の各季節の可能性を示す度数を記憶した第2記憶部を参照して、特定した前記季節の度数が最も高い地域を特定し、地域とキーワードの組みに対応付けて旅行プランを記憶する第3記憶部を参照して、特定した前記地域と、入力された前記キーワードに対応する旅行プランを取得し、取得した前記旅行プランを出力する、処理をコンピュータに行わせることを特徴とする旅行プランの検索プログラム。

請求項3

前記コンピュータに、第4記憶部に記憶された、地域毎に、各季節を象徴する前記生物が観測されてから隣接の地域で観測されるまでの観測日数パターンと類似する過去の観測日数のパターンを用いて、前記キーワードに対応する季節を象徴する該生物を観測するまでの日数を予測し、予測した前記日数に基づいて、地域毎の各季節の度数を算出して前記第2記憶部に記憶する処理を行わせることを特徴とする請求項2記載の旅行プランの検索プログラム。

請求項4

前記コンピュータに、各季節を象徴する複数の生物に対して記録された観測日数のパターンにおいて、各地域で最小の観測日数を採用した季節パターンを作成し、前記季節パターンを用いて、前記生物を観測するまでの日数を予測することを特徴とする請求項3記載の旅行プランの検索プログラム。

請求項5

入力されたキーワードに基づく検索要求を受け付けると、キーワードと季節との対応関係を記憶する第1記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する季節を特定し、生物の観測時期に基づいて得られた、地域毎の各季節の可能性を示す度数を記憶した第2記憶部を参照して、特定した前記季節の度数が最も高い地域を特定し、地域とキーワードの組みに対応付けて旅行プランを記憶する第3記憶部を参照して、特定した前記地域と、入力された前記キーワードに対応する旅行プランを取得し、取得した前記旅行プランを出力する、処理をコンピュータが行うことを特徴とする旅行プランの検索方法

請求項6

入力されたキーワードに基づく検索要求を受け付けると、キーワードと季節との対応関係を記憶する第1記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する季節を特定する第1特定部と、生物の観測時期に基づいて得られた、地域毎の各季節の可能性を示す度数を記憶した第2記憶部を参照して、特定した前記季節の度数が最も高い地域を特定する第2特定部と、地域とキーワードの組みに対応付けて旅行プランを記憶する第3記憶部を参照して、特定した前記地域と、入力された前記キーワードに対応する旅行プランを取得し、取得した前記旅行プランを出力する検索部とを有することを特徴とする情報処理装置

技術分野

0001

本発明は、検索プログラム検索方法、及び情報処理装置に関する。

背景技術

0002

近年、インターネットを介して、予め記憶しておいた顧客の嗜好、嗜好に関するキーワード検索された観光地への旅行プランが提供されるようになっている。

0003

季節に関連する事項の入力に応じて、その事項の旬の季節を判定する技術、インターネット網上に提供されている観光地に関する情報を収集して観光地に関連付けておくことで、旅行案内リクエストによる検索条件で観光地を検索する技術等が知られている。

先行技術

0004

特開2002−304398号公報
特開2010−39710号公報
特開2011−65633号公報
特開2015−18545号公報

発明が解決しようとする課題

0005

特産物、祭り、野外活動等のイベントを目的として旅行することが多い。季節性のあるイベントをキーワードとして旅行プランを検索した場合、多くは、人気ランキングにより旅行プランが推奨される。

0006

しかしながら、地域には各季節が訪れる時期には差があり、人気ランキングに基づいて、実際に旅行してみると、目的のイベントの旬を外してしまっている場合がある。

0007

したがって、1つの側面では、本発明は、地域と時期の適した旅行プランを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0008

一態様によれば、入力されたキーワードに基づく検索要求受け付けると、キーワードと時期との対応関係を記憶する記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する時期を特定し、地域毎生物観測時期を記憶する記憶部を参照して、特定した前記時期に対応する時期が観測時期として記憶された地域を特定し、地域と時期又はキーワードとの組みに対応づけて旅行プランを記憶する記憶部を参照して、特定した前記時期又はキーワードと、特定した前記地域に対応する旅行プランを特定し、特定した前記旅行プランを出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする旅行プランの検索プログラムが提供される。

0009

また、上記課題を解決するための手段として、上記方法を行う装置、コンピュータに上記処理を実行させるためのプログラム、及び、そのプログラムを記憶した記憶媒体とすることもできる。

発明の効果

0010

地域と時期の適した旅行プランを提供できる。

図面の簡単な説明

0011

本実施例におけるシステム構成例を示す図である。
旅行プラン提供サーバハードウェア構成を示す図である。
本実施例における旅行プラン提供サーバの機能構成例を示す図である。
旅行プランテーブルのデータ構成例を示す図である。
ルート履歴テーブルのデータ構成例を示す図である。
生物季節観測項目マスタのデータ構成例を示す図である。
イベント季節マスタ及びイベントキーワードマスタのデータ構成例を示す図である。
都道府県グラフモデルの一部を表わした例を示す図である。
生物季節観測情報テーブルのデータ例を示す図である。
ルートテーブル及びルート履歴テーブルのデータ構成例を示す図である。
生物季節前線テーブルのデータ構成例を示す図である。
ルートマスタテーブルのデータ構成例を示す図である。
リレーションテーブルのデータ構成例を示す図である。
ログ収集部によるログ取集処理を説明するためのフローチャート図である。
観測値一括取得部による観測値一括取得処理を説明するためのフローチャート図である。
観光情報抽出部による観光情報抽出処理を説明するためのフローチャート図である。
日次観測値取得部による日次観測値取得処理を説明するためのフローチャート図である。
観測地点関連付け部による観測地点関連付け処理を説明するためのフローチャート図である。
第1の旬の旅行検索処理の全体を説明するための図である。
第1の旬の旅行検索部による第1の旬の旅行検索処理を説明するためのフローチャート図である。
第2の旬の旅行検索処理の全体を説明するための図である。
第2の旬の旅行検索部による第2の旬の旅行検索処理を説明するためのフローチャート図である。

実施例

0012

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図1は、本実施例におけるシステム構成例を示す図である。

0013

図1において、システム1000は、複数のユーザ端末3と、全国の観測地点ホームページ91と、全国の観光関連ホームページ92と、旅行プラン提供サーバ100とを有する。複数のユーザ端末3と、全国の観測地点ホームページ91と、全国の観光関連ホームページ92と、旅行プラン提供サーバ100とは、ネットワーク2を介して接続される。

0014

複数のユーザ端末3は、旅行を計画中のユーザ等の情報処理端末であり、ブラウザ機能付きの携帯電話等である。

0015

全国の観測地点ホームページ91は、気象庁による各観測地点の植物季節及び動物季節の観測情報を提供する複数のWebページの総称である。全国の観測地点ホームページ91では、凡そ50年分の観測情報が提供され、観測項目毎の各観測地点において観測された観測日、及び観測日における気象情報等が公開されている。

0016

全国の観光関連ホームページ92は、市町村等で公開している観光地、名産等を紹介している複数のWebページの総称である。全国の観光関連ホームページ92は、観光スポット、食文化等の地域ならではの見どころ掲載している。

0017

旅行プラン提供サーバ100は、全国の観測地点ホームページ91及び全国の観光関連ホームページ92から各種情報を収集し、収集した各種情報を活用して、ユーザ端末3からのキーワード検索要求7a又はお勧めプラン検索要求7bに応じて、ユーザ端末3のユーザが所望する事項が最適な観光地を最適な時期(旬の時期)で旅行するプランの情報を、ユーザ端末3に提供する。

0018

キーワード検索要求7aは、ユーザがユーザ端末3に入力したキーワードでの旅行プランの検索要求である。キーワードには、「カニ」、「スキー」、「うめ」、「京都」等である。本実施例では、旅行プラン提供サーバ100は、キーワードとして入力された食べ物等が現在の気象状況に基づいて旬となる時期と、旬の時期に訪問する最も適切な観光地との組み合せを検索結果として、ユーザ端末3に表示させる。

0019

お勧めプラン検索要求7bは、ユーザがユーザ端末3から旅行プラン提供サーバ100のホームページにアクセスにより自動的に行われる検索要求である。旅行プラン提供サーバ100のホームページにアクセスに応じて、旅行プラン提供サーバ100は、過去に取得したユーザの趣味趣向の情報に基づいて旬となる時期と、旬の時期に訪問する最も適切な観光地との組み合せを検索結果として、ユーザ端末3に表示させる。

0020

旅行プラン提供サーバ100は、ユーザ端末3からの要求に応じてユーザ端末3へ旅行プランアプリケーション3pをダウンロードし、ユーザ端末3での旅行プランアプリケーション3pに係るアプリ利用ログ6aをユーザ端末3から収集し、収集したアプリ利用ログ6aからユーザの趣味趣向の情報を取得する。

0021

本実施例における旅行プラン提供サーバ100は、図2に示すようなハードウェア構成を有する。図2は、旅行プラン提供サーバのハードウェア構成を示す図である。図2において、旅行プラン提供サーバ100は、コンピュータによって制御される情報処理装置であって、CPU(Central Processing Unit)11と、主記憶装置12と、補助記憶装置13と、入力装置14と、表示装置15と、通信I/F(インターフェース)17と、ドライブ装置18とを有し、バスBに接続される。主記憶装置12と、補助記憶装置13とが記憶部130に相当する。

0022

CPU11は、主記憶装置12に格納されたプログラムに従って旅行プラン提供サーバ100を制御するプロセッサに相当する。主記憶装置12には、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等が用いられ、CPU11にて実行されるプログラム、CPU11での処理に必要なデータ、CPU11での処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。

0023

補助記憶装置13には、HDD(Hard Disk Drive)等が用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置13に格納されているプログラムの一部が主記憶装置12にロードされ、CPU11に実行されることによって、各種処理が実現される。

0024

入力装置14は、マウスキーボード等を有し、ユーザが旅行プラン提供サーバ100による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置15は、CPU11の制御のもとに必要な各種情報を表示する。入力装置14と表示装置15とは、一体化したタッチパネル等によるユーザインタフェースであってもよい。

0025

通信I/F17は、有線又は無線などのネットワーク2を通じて通信を行う。通信I/F17による通信は無線又は有線に限定されるものではない。ネットワーク2を介した通信は、インターネットを含む。

0026

旅行プラン提供サーバ100によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、CD−ROM(Compact Disc Read‐Only Memory)等の記憶媒体19によって旅行プラン提供サーバ100に提供される。

0027

ドライブ装置18は、ドライブ装置18にセットされた記憶媒体19(例えば、CD−ROM等)と旅行プラン提供サーバ100とのインターフェースを行う。

0028

また、記憶媒体19に、後述される本実施の形態に係る種々の処理を実現するプログラムを格納し、この記憶媒体19に格納されたプログラムは、ドライブ装置18を介して旅行プラン提供サーバ100にインストールされる。インストールされたプログラムは、旅行プラン提供サーバ100により実行可能となる。

0029

尚、プログラムを格納する記憶媒体19はCD−ROMに限定されず、コンピュータが読み取り可能な、構造(structure)を有する1つ以上の非一時的(non‐transitory)な、有形(tangible)な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、CD−ROMの他に、DVDディスクUSBメモリ等の可搬型記録媒体フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。

0030

図3は、本実施例における旅行プラン提供サーバの機能構成例を示す図である。図3において、旅行プラン提供サーバ100は、主に、事前処理部40aと、検索処理部40bとを有する。

0031

記憶部130には、旅行プランテーブル51、ルート履歴テーブル52、生物季節観測項目マスタ53、イベント季節マスタ54、イベントキーワードマスタ55、都道府県グラフモデル56、生物季節観測情報テーブル57、ルートテーブル58、生物季節前線テーブル59、ルートマスタ60、リレーションマスタ61、ユーザ趣味趣向テーブル69等が記憶される。

0032

事前処理部40aは、ユーザ端末3からのキーワード検索要求7a及びお勧めプラン検索要求7bに応じて旅行プランを提供する際に参照する種々のデータを収集して記憶部130に記憶する。

0033

事前処理部40aは、ログ収集部41と、観測値一括取得部42と、観光情報抽出部43と、日次観測値取得部44と、観測地点関連付け部45とを有する。ログ収集部41と、観測値一括取得部42と、観光情報抽出部43と、日次観測値取得部44と、観測地点関連付け部45とは、対応する夫々のプログラムをCPU11が実行することにより実現される。

0034

ログ収集部41は、ユーザ端末3での旅行プランアプリケーション3pの利用に応じて、ユーザ端末3からアプリ利用ログ6aを収集し旅行プランテーブル51に記憶する。アプリ利用ログ6aは、旅行のプラン名、イベント、地域等の旅行プランに関する情報を含む。

0035

観測値一括取得部42は、全国の観測地点ホームページ91に接続し、各観測地点のホームページから過去数10年等に渡る過去分観測情報6bを一括して取得する。過去分観測情報6bから観測項目と観測項目の種々の関連情報とが抽出され、ルート履歴テーブル52及び生物季節観測項目マスタ53に記憶される。

0036

項目は、観測対象を示す。観測対象の例として、つばき、あじさい、うぐいす等の季節を象徴する生物を特定する名称が、項目で示される。種々の項目関連情報は、生物が発する現象、生物の現象により定まる季節、年毎の隣接する地域間において生物の現象が伝搬する通過日数等を示す。

0037

観光情報抽出部43は、日毎に、全国の観光関連ホームページ92に接続し、各観光地の種々のホームページから観光情報6cを取得する。観光情報6cから、各観光地におけるイベントと、種々のイベント関連情報とが抽出され、イベント季節マスタ54及びイベントキーワードマスタ55に記憶される。

0038

イベントは、カニ、イチゴ等の特産物、祭り等の行事、スキー、ゴルフキャンプ等の野外活動等のいずれかを示す。イベント関連情報は、イベントが旬の季節、イベントの検索のキーワード等を示す。

0039

日次観測値取得部44は、日次バッチに相当し、日毎に、全国の観測地点ホームページ91から各観測地点の日次観測情報6dを取得し、ルートテーブル58及び生物季節前線テーブル59に記憶する。また、日次観測値取得部44は、現在の四季の変化が過去のどの年に類似するかを、コサイン類似度を算出して特定する。

0040

観測地点関連付け部45は、全国の観測地点ホームページ91に接続し、観測地点の住所の一部(都道府県)をノードと見なし、ルートの全パターンと、及び、ルートにおける隣接するノードの出発到着との関係(リレーションと言う)を特定し、ルートマスタ60とリレーションマスタ61とに記憶する。

0041

検索処理部40bは、ユーザ端末3からのキーワード検索要求7a又はお勧めプラン検索要求7bに応じて、ユーザ端末3のユーザが所望する事項が最適な観光地を最適な時期(旬の時期)で旅行するプランの情報を検索して、検索結果をユーザ端末3に提供する。

0042

検索処理部40bは、イベント季節マスタ54及びイベントキーワードマスタ55を参照して季節を特定し、生物季節前線テーブル59を参照して、特定した季節が旬の地域を特定し、特定した地域に関する旅行プラン情報を旅行プランテーブル51から検索する。

0043

従って、ユーザ端末3には、旬の季節の地域を観光する旅行プラン候補が一覧で表示される。従って、本実施例における旅行プラン候補の一覧は、人気の観光地の一覧とは必ずしも一致しない。

0044

検索処理部40bは、第1の旬の旅行検索部46と、第2の旬の旅行検索部47とを有する。

0045

第1の旬の旅行検索部46は、キーワード検索要求7aで指定される単語から、旬の季節の観光地を訪れる旅行プランを旅行プランテーブル51から検索する。キーワード検索要求7aで指定されるイベントが旬となる季節を特定し、特定した旬の季節の観光地を訪れる旅行プランを旅行プランテーブル51から検索する。検索した1又は複数の旅行プランは、旅行プラン候補として一覧にした検索結果がユーザ端末3に表示される。

0046

第2の旬の旅行検索部47は、お勧めプラン検索要求7bに応じて、ユーザ趣味趣向テーブル69からユーザ端末3又はユーザを特定する情報に基づいて得られるキーワードを用いて、旬の季節の観光地を訪れる旅行プランを旅行プランテーブル51から検索する。検索した1又は複数の旅行プランは、旅行プラン候補として一覧にした検索結果がユーザ端末3に表示される。ユーザ趣味趣向テーブル69は、ユーザを識別する情報に対応付けて過去にユーザが検索したキーワードが記憶されたテーブルである。

0047

次に、本実施例における種々のテーブル及びマスタのデータ構成例について図4図13で説明する。

0048

図4は、旅行プランテーブルのデータ構成例を示す図である。図4において、旅行プランテーブル51は、過去に計画された旅行プラン毎に、旅行目的となるイベントと、旅行する地域とを示したテーブルである。旅行プランテーブル51は、プラン名、イベント、地域等の項目を有する。

0049

プラン名は、ユーザが過去に立案した旅行プランの名称を示す。イベントは、旅行する主な目的に相当する。地域は、都道府県、市町村名等を示す。

0050

このデータ例では、プラン名「道央渓流釣りツアー」で特定される旅行プランは、イベント「渓流釣り」を旅行目的とし、地域で示される「北海道」を旅行するプランである。プラン名「福岡花見ツアー」で特定される旅行プランは、イベント「花見」を旅行目的とし、地域で示される「福岡」を旅行するプランである。

0051

また、プラン名「函カニ満腹ツアー」で特定される旅行プランは、イベント「カニ」を旅行目的とし、地域で示される「北海道函館」を旅行するプランである。プラン名「稚内カニツアー」で特定される旅行プランは、イベント「カニ」を旅行目的とし、地域で示される「北海道稚内」を旅行するプランである。

0052

図5は、ルート履歴テーブルのデータ構成例を示す図である。図5において、ルート履歴テーブル52は、予め定めたルート毎に、観測対象がある年にあるノードで初めて観測されてから、次のノードで初めて観測されるまでの日数をノード間のリレーション毎に記録したテーブルである。ルート履歴テーブル52は、ルートID、観測項目、年、リレーション1通過日数、リレーション2通過日数等の項目を有する。

0053

ルートIDは、ルートマスタテーブル70に登録されたルートIDを示す。観測項目は、観測する対象(観測対象という)を示す。年は、観測を実施した西を示す。リレーション1通過日数、リレーション2通過日数等は、ルートマスタテーブル70において同一のルートIDのレコードで示されるノードの順に、観測対象が確認される毎に次のノードで観測対象が確認されるまでの日数を通過日数として示す。

0054

このデータ例では、ルートID「XXXXX」で特定されるルートにおいて、観測項目「つばき」を観測した「1980」年では、リレーション1通過日数は「1日」、リレーション2通過日数は「3日」等であったことが示されている。

0055

ルートID「XXXXX」において、リレーション1が出発「庫」で到着「京都」が定義されている場合、リレーション1通過日数「1日」とは、出発「兵庫」で初めて「つばき」の開花を観測してから「1日」で到着「京都」で「つばき」の開花が観測されたことを意味する。リレーション2が出発「京都」で到着「奈良」が定義されている場合、リレーション2通過日数「3日」とは、出発「京都」で初めて「つばき」の開花を観測してから「3日」で到着「奈良」で「つばき」の開花が観測されたことを意味する。他のルートIDについても同様である。

0056

図6は、生物季節観測項目マスタのデータ構成例を示す図である。図6において、生物季節観測項目マスタ53は、全国の観測地点ホームページ91から取得した情報であり、観測項目、現象、季節等の項目を有する。

0057

観測項目は、観測対象を示す。現象は、観測対象を確認できたと判断するための現象を示す。季節は、観測対象が確認される季節を示す。季節は、「」、「」、「」、及び「」の1つ以上の季節を示す。本実施例では、季節を象徴する観測対象を確認できる日に基づいて、四季のいずれかを特定する。

0058

このデータ例では、観測項目「つばき」の「開花」を確認した場合、その日の季節は「冬」であると定める。地域によって、観測項目「つばき」の「開花」を確認する日は異なっている。従って、地域によって「冬」であると確定できる日は異なっている。その地域が「冬」であるか否かは、秋を確認した後に、「つばき」の「開花」を確認したか否かによって定まる。

0059

また、観測項目「あじさい」の「開花」を確認した場合、その日の季節は「夏」であると定める。同様に、観測項目「うぐいす」の「初鳴き」を確認した場合、その日の季節は「夏」であると定める。即ち、観測項目の現象の確認日を予測することで、地域毎に、適切な季節を特定できる。

0060

図7は、イベント季節マスタ及びイベントキーワードマスタのデータ構成例を示す図である。図7において、イベント季節マスタ54及びイベントキーワードマスタ55のデータは、全国の観光関連ホームページ92が定期的に解析されることによって作成及び更新される。

0061

イベント季節マスタ54は、イベント毎に季節を対応付けたテーブルであり、イベント、季節等の項目を有する。イベントは、特産物、行事、野外活動等のいずれかイベントを特定可能な名称を示す。季節は、イベントが旬となる「春」、「夏」、「秋」、及び「冬」の1つ以上の季節を示す。

0062

イベントキーワードマスタ55は、イベント毎に種々のキーワードを対応付けたテーブルであり、イベント、キーワード1、キーワード2等の項目を有する。イベントは、上述した通りであり、イベントによりイベント季節マスタ54と関連付けされる。キーワード1、キーワード2等は、イベントに関連して使用される単語を示す。

0063

イベントキーワードマスタ55のキーワード1、キーワード2等からイベントが特定され、特定されたイベントでイベント季節マスタ54を参照することで、季節を特定できる。

0064

このデータ例では、キーワード検索要求7aで「毛蟹」が指定された場合、イベントキーワードマスタ55を参照することでイベント「カニ」が特定され、特定されたイベント「カニ」でイベント季節マスタ54を参照することで、季節は「冬」であると決定できる。

0065

図8は、都道府県グラフモデルの一部を表わした例を示す図である。図8において、都道府県グラフモデル56の一部は、各都道府県をノードで表し、地理的に隣接するノードが連結されている。

0066

この例では、ノード「北海道」はノード「秋田」、ノード「青森」、及びノード「岩手」と連結される。そして、ノード「秋田」はノード「山形」及びノード「青森」と連結される。更に、ノード「青森」はノード「岩手」と連結される。他の都道府県についても同様に隣接する2つのノードを連結する。リレーションは、ノード間の連結を表わす。

0067

都道府県グラフモデル56において、2つのノードの連結は、都道府県名の対応付けで示されればよい。

0068

図9は、生物季節観測情報テーブルのデータ例を示す図である。図9において、生物季節観測情報テーブル57は、地域毎に、全国の観測地点ホームページ91から抽出した観測項目と現象とを記憶したテーブルである。生物季節観測情報テーブル57は、地域、観測項目、現象等の項目を有する。

0069

地域は、全国の観測地点ホームページ91で公開されている観測地点が所在する都道府県を示す。観測項目は、全国の観測地点ホームページ91から抽出した観測項目を示す。現象は、確認する観測項目の現象を示す。

0070

このデータ例では、地域「北海道」では、観測項目「つばき」の「開花」の現象を確認し、地域「奈良」では、観測項目「あじさい」の「開花」の現象を確認し、地域「大阪」では、観測項目「うぐいす」の「初鳴」の現象を確認する。他の地域についても同様である。

0071

図10は、ルートテーブル及びルート履歴テーブルのデータ構成例を示す図である。図10において、ルートテーブル58は、ルート毎の各観測項目について、ノード間のリレーションに基づいて、今年の通過日数を記録したテーブルであり、ルートID、観測項目、リレーション1、リレーション2等の項目を有する。

0072

ルートIDは、都道府県グラフモデル56を用いて定めたルートを特定する識別子を示す。観測項目は、生物季節観測項目マスタ53に登録されている観測項目を示す。リレーション1、2等は、ルートのノード間のリレーション毎の通過日数を示す。

0073

このデータ例では、ルートID「XXXXX」において、観測項目「つばき」は、リレーション1で観測日数は「1日」であり、リレーション2で観測日数は「3日」であったことが示されている。同一ルートIDで別の観測項目についても同様に観測項目毎に観測日数が示される。また、他のルートIDについても同様に観測項目毎に観測日数が示される。

0074

ルート履歴テーブル52は、ルート毎に、過去数年又は数十年分の通過日数を記録したテーブルであり、ルートID、観測項目、年、リレーション1、リレーション2等の項目を有する。

0075

ルートIDは、都道府県グラフモデル56を用いて定めたルートを特定する識別子を示す。観測項目は、生物季節観測項目マスタ53に登録されている観測項目を示す。年は、観測した西暦を示す。リレーション1、2等は、ルートのノード間のリレーション毎の通過日数を示す。

0076

このデータ例では、ルートID「XXXXX」において、観測項目「つばき」は、「1980」年には、リレーション1で観測日数は「1日」であり、リレーション2で観測日数は「3日」であったことが示されている。同一ルートID「XXXXX」において、同一観測項目「つばき」は、「1981」年には、リレーション1で観測日数は「1日」であり、リレーション2で観測日数は「1日」であったことが示されている。他の年、他のルートについても同様に各観測項目についてリレーション毎に観測日数が示される。

0077

本実施例では、ルートテーブル58のルートID及び観測項目で特定されるレコードのリレーション1、2、・・・の傾向が、ルート履歴テーブル52の同一ルートID及び観測項目で特定されるレコードのうち、リレーション1、2、・・・の傾向が最も類似する年を特定する。コサイン類似度を算出して最も値が高いレコードを選択する。

0078

このデータ例では、今年の観測項目「つばき」の観測傾向は、「1980」年が最も近いと判断されている。「1980」年の四季に関連する観測傾向を参照することで、各季節の到来を予測できる。

0079

図11は、生物季節前線テーブルのデータ構成例を示す図である。図11より、生物季節前線テーブル59は、各地域において季節毎に現在の可能性を示すテーブルであり、地域、季節、及び度数等の項目を有する。

0080

地域は、都道府県を示す。季節は、「春」、「夏」、「秋」、又は「冬」のいずれかを示す。度数は、生物季節の観測状況に基づいた現在の季節となり得る可能性を示す。度数「100」が最も確実にその季節であることを示し、度数「0」では最もその可能性のない季節であることを示す。

0081

このデータ例では、地域「北海道」について、季節「春」である可能性は「56」度数である。現在、北海道は「春」ではないと判断してもよい。季節「冬」である可能性は「100」度数である。現在、北海道は「冬」であると確信してよいことを示している。季節「夏」である可能性は「0」度数である。現在、北海道は「夏」ではないことを確信してよいことを示している。他の季節、他の地域についても同様に、各季節の確からしさが度数によって示される。ルートテーブル58の更新に応じて、生物季節前線テーブル59も更新される。

0082

図12は、ルートマスタテーブルのデータ構成例を示す図である。図12において、ルートマスタテーブル60は、都道府県グラフモデル56のリレーションに基づいて、過去に実際に観測項目の現象を確認した順序を示すルートが登録されたテーブルであり、ルートID、県1、県2、県3、県4、・・・等の項目を有する。

0083

ルートIDは、都道府県グラフモデル56を用いて定めたルートを特定する識別子を示す。県1、県2、県3、県4、・・・等は、リレーションに基づいて選択された次の都道府県名を示す。

0084

このデータ例では、ルートID「XXXXX」では、県1から県3において、「北海道」−>「青森」−>「岩手」へと観測項目の現象が確認される順序が定義されている。ルートID「YYYYY」では、県1から県4において、「北海道」−>「青森」−>「秋田」−>「山形」へと観測項目の現象が確認される順序が定義されている。他ルートIDについても同様に観測項目の現象の確認順序が定義される。

0085

図13は、リレーションテーブルのデータ構成例を示す図である。図13において、リレーションテーブル61は、各都道府県をノードとしたときに隣接するノード間のリレーションを記憶したテーブルであり、ルートID、リレーションID、県1、県2等の項目を有する。

0086

ルートIDは、ルートマスタテーブル60に登録済みのルートIDを示す。リレーションIDは、ルート上の隣接ノードペアを特定する識別子を示す。県1は、出発となる都道府県の1つを特定し、県2は、到着となる都道府県の1つを特定する。

0087

ルートIDとリレーションIDの指定によって、県1及び県2が特定される。つまり、出発側の県1で観測項目の現象が確認された場合、次に現象が確認される到着側の県2が決まる。

0088

このデータ例では、ルートID「XXXXX」のリレーション1は、出発側が「北海道」であり、到着側が「青森」であることを特定している。ルートID「XXXXX」のリレーション2では、出発側が「青森」であり、到着側が「岩手」であることを特定している。他も同様である。

0089

次に、事前処理部40aについて図14から図18で説明する。図14は、ログ収集部によるログ取集処理を説明するためのフローチャート図である。

0090

図14において、ログ収集部41は、旅行プランアプリケーション3pをダウンロードした各ユーザ端末3からアプリ利用ログ6aを受信する(ステップS4101)。ログ収集部41は、受信したアプリ利用ログ6aからプラン名、イベント、及び地域を取得して、旅行プランテーブル51に記憶する(ステップS4102)。その後、ログ収集部41は、ログ収集処理を終了する。

0091

図15は、観測値一括取得部による観測値一括取得処理を説明するためのフローチャート図である。図15において、観測値一括取得部42は、全国の観測地点ホームページ91にアクセスし、生物季節情報を過去分一括して取得する(ステップS4201)。

0092

生物季節情報は、全ての観測項目と、観測項目毎に定義された現象を確認した年月日とを含む。

0093

観測値一括取得部42は、都道府県グラフモデル56を参照して、年度毎かつ観測項目毎に通過したノードの順番をルートとして、ルート履歴テーブル52に登録する(ステップS4202)。また、観測値一括取得部42は、全国の観測地点で観測される観測項目を、代表的な季節と関連付けて生物季節観測項目マスタ53に登録する(ステップS4203)。生物季節観測項目マスタ53への登録時には、観測項目が重複しないようにする。

0094

ステップS4202とS4203の処理順を特定しない。ステップS4203の後にステップS4202を行ってもよい。

0095

図16は、観光情報抽出部による観光情報抽出処理を説明するためのフローチャート図である。図16において、観光情報抽出処理は、日次バッチで行われる。観光情報抽出部43は、全国の観光関連ホームページ92にアクセスして、観光情報を収集する(ステップS4301)。

0096

観光情報抽出部43は、収集した観光情報から単語を抽出し(ステップS4302)、単語間の関連性を解析する(ステップS4303)。

0097

次に、観光情報抽出部43は、解析結果に基づいて、季節に関連する単語からイベントを表わす単語を抽出し、イベント毎に季節を対応付けて、イベント季節マスタ54に登録する(ステップS4304)。同一イベントがイベント季節マスタ54に既に存在する場合は登録されない。

0098

また、観光情報抽出部43は、季節以外の単語の中からイベントとの関連付けが強い単語を特徴的なキーワードとして抽出して、イベントに抽出したキーワードを対応付けて、イベントキーワードマスタ55に記憶する(ステップS4305)。イベントキーワードマスタ55に、イベントが存在しない場合、新たにレコードを追加して、イベントとキーワードとを対応付けて記憶する。イベントが存在するがキーワードが存在しない場合、キーワードを追加する。イベント及びキーワードが存在する場合、重複しないように、イベントキーワードマスタ55には記憶しない。

0099

ステップS4304とS4305の処理順を特定しない。ステップS4305の後にステップS4304を行ってもよい。

0100

図17は、日次観測値取得部による日次観測値取得処理を説明するためのフローチャート図である。図17において、日次観測値取得処理、日次バッチで行われる。日次観測値取得部44は、全国の観測地点ホームページ91から今年の生物季節情報を取得する(ステップS4401)。

0101

日次観測値取得部44は、地域毎に観測項目及び現象を対応付けて生物季節観測情報テーブル57に記憶する(ステップS4402)。また、日次観測値取得部44は、取得した生物季節情報から観測項目毎に現在の日付が観測日に設定されている各観測地点を特定して、ルートテーブル58を更新する(ステップS4403)。

0102

次に、日次観測値取得部44は、ルートテーブル58の各レコードに対して、ルート履歴テーブル52の全レコードを対象として、ルート上の通過日数のパターンのコサイン類似度を算出する(ステップS4404)。

0103

日次観測値取得部44は、ルート履歴テーブル52から、ルートID及び観測項目毎に、最もコサイン類似度が高いレコードの通過日数のパターンをモデル履歴71として抽出する(ステップS4405)。最も類似した通過日数のパターンを示す年を特定することができる。モデル履歴71には、ルートID及び観測項目毎に通過日数のパターンを示しても良いし、通過日数のパターンが最も類似した西暦を示すようにすることで、ルート履歴テーブル52と関連付けしてもよい。

0104

日次観測値取得部44は、ルートテーブル58において、通過日数が未設定のリレーションに対して、モデル履歴71を用いて推定した推定テーブル72を作成する(ステップS4406)。

0105

日次観測値取得部44は、ルートテーブル58のルートID及び観測項目の組み合せ毎に通過日数を推定する。モデル履歴71から組み合せが一致する通過日数のパターンを取得して、ルートテーブル58の未設定の通過日数のリレーションに通過日数を設定することで、推定テーブル72が作成される。推定テーブル72では、ルートテーブル58で設定済みのリレーションが空欄となっている。

0106

次に、日次観測値取得部44は、生物季節観測項目マスタ53の観測項目を、季節毎にグループ化したクループ化テーブル73を作成する(ステップS4407)。クループ化テーブル73では、一例として、観測項目「カニ」、「スキー」等が「冬」にグループ化される。

0107

日次観測値取得部44は、ルートテーブル58において、同一季節の観測項目のレコードを用いて、各リレーションで最も少ない通過日数を採用することで、季節毎の通過日数のパターンを示した季節パターンテーブル74を作成する(ステップS4408)。季節パターンテーブル74では、ルートID毎に各季節の観測傾向が示される。即ち、ルートID毎に、「春」、「夏」、「秋」、及び「冬」の4つのレコードが作成される。

0108

そして、日次観測値取得部44は、地域毎に、各季節の度数を計算する(ステップS449)。一例として、からへと順に、「春」、「夏」、「秋」、及び「冬」の各々について、現在の季節となり得る可能性を示す度数が算出される。度数は、
[(365日 -残り日数)÷365] × 100
で求められる。

0109

地域「北海道」について、各季節の度数の算出例を説明する。リレーションテーブル61の県1を「北海道」で検索して、ルートID及びリレーションIDの組み合せを取得する。

0110

取得した組み合せで、季節パターンテーブル74を検索することで、「春」、「夏」、「秋」、及び「冬」の各々における通過日数を参照することができる。最初のリレーション1が空欄のレコードを対象とする。既に、該当季節の観測項目について現象が確認されていることを示す。対象のレコードで、組み合せで特定したセル直前までの通過日数を合算する。合算値が、該当する季節までの残り日数を示す。

0111

「冬」のレコードで残り日数が1日である場合、「100」度数を得る。残り日数がゼロの場合もあり得る。その場合は、既に、「冬」は到来していると判断し、度数を「100」とする。「春」のレコードで残り日数が160日である場合、「56」度数を得る。

0112

「夏」のレコードで最初のリレーション1で通過日数の予測値が設定されていた場合は、又は、「夏」のレコードが存在しない場合、「夏」の観測項目の現象はいずれも確認されていない場合である。従って、「夏」の可能性は無いと判断し、度数を「0」とする。「秋」のレコードで通過日数の予測値が設定されていた場合は、又は、「夏」のレコードが存在しない場合、同様に、度数を「0」とする。

0113

年毎では、「冬」、「春」、「夏」、「秋」の順となる。「冬」は「100」度数、「春」は「56」度数、そして、「夏」及び「秋」は「0」度数の結果を得る(図11)。これより、現在、「冬」のイベントは、「北海道」が旬であると判断できる。

0114

図18は、観測地点関連付け部による観測地点関連付け処理を説明するためのフローチャート図である。図18において、観測地点関連付け部45は、全国の観測地点ホームページ91から各観測地点の住所を取得する(ステップS4501)。

0115

観測地点関連付け部45は、観測地点をノードとした場合に、取得した観測地点の住所に基づいて、隣接するノード同士を連結した都道府県グラフモデル56(図8)を作成する(ステップS4502)。

0116

そして、観測地点関連付け部45は、都道府県グラフモデル56からルートの全パターンとリレーションの番号付けを行う(ステップS4503)。ルートID及びリレーションIDが付与される。

0117

ノードの大きさ(地域の大きさ)は、取得した各観測地点の住所からどの程度詳細な情報まで利用するかに応じて変化させることができる。上述では、都道府県名をノードとした例を説明したが、都道府県及び市町村までを1つのノードの大きさとしてもよい。

0118

都道府県及び市町村でノードを識別した場合、北海道のような広大な領域を例とすると、稚内と函館の生物季節前線の状況は異なってくる。稚内では、「冬」を観測できていても、函館では、未だ、「冬」を観測できていない場合がある。本実施例では、このような差に応じた旅行プランを提供することができる。

0119

次に、検索処理部40bによる検索処理について図19図22で詳述する。先ず、第1の旬の旅行検索部46について説明する。

0120

図19は、第1の旬の旅行検索処理の全体を説明するための図である。図19において、第1の旬の旅行検索部46は、更に、イベント旬地域特定部46aと、旅行プラン検索部46bとを有する。

0121

イベント旬地域特定部46aは、ユーザ端末3から受信したキーワード検索要求7aに対して、イベントが旬の地域を特定する。イベント旬地域特定部46aは、イベントキーワードマスタ55をキーワード検索要求で指定されたキーワードで検索してイベントを特定する。イベント旬地域特定部46aは、特定したイベントで、イベント季節マスタ54を検索して季節を特定し、生物季節前線テーブル59から、特定した季節のレコードを抽出して度数の最も高い地域を特定する。

0122

旅行プラン検索部46bは、旅行プランテーブル51から特定した地域で検索対象レコード数を絞込み、絞り込んだレコードをキーワードで検索して、検索されたレコードからプラン名を取得する。取得したプラン名が、検索結果として優先的にユーザ端末3に表示される。

0123

ユーザ端末3では、旅行プラン提供サーバ100から画面G31が提供される。画面G31は、入力領域3a、検索ボタン3b、メッセージ表示領域3c、検索結果表示域3d等を有する。

0124

入力領域3aは、ユーザが旅行の目的とするイベントを入力する領域である。検索ボタン3bは、入力したイベントをキーワードとして旅行プランを検索するためのボタンである。メッセージ表示領域3cは、検索結果は、入力したイベントが今が旬となる旅行プランであることを表示する領域である。検索結果表示域3dは、第1の旬の旅行検索部46による検索結果を表示する領域である。

0125

この例では、入力領域3aに「カニ」が入力され検索ボタン3bが押下されたことにより、「今が旬!」等のメッセージがメッセージ表示領域3cに表示されると共に、検索結果が検索結果表示域3dに表示されている。

0126

都道府県グラフモデル56において各都道府県をノードとした場合に、地域「北海道」の旅行プランが抽出される。検索結果表示域3dには、
函館カニ満腹ツアー
函館五めぐり
稚内カニツアー
・・・
のような順で旅行プラン名が表示される。本実施例では、「カニ」の旬の季節「冬」を特定し、現在、「冬」が確認されている地域「北海道」を特定する。旅行プランテーブル51から、イベントが「カニ」のレコードのうち、地域が「北海道」を示すレコードからプラン名を取得する。従って、ユーザは、確実に「カニ」が旬の地域への旅行プランを取得することができる。

0127

旅行プラン提供サーバ100において、キーワード検索要求7aのキーワードを、キーワード検索要求7aの送信元のユーザ端末3を特定する情報又はログインしたユーザID等に対応付けてユーザ趣味趣向テーブル69に記憶する。同一キーワード指定回数カウントしておいてもよい。

0128

図20は、第1の旬の旅行検索部による第1の旬の旅行検索処理を説明するためのフローチャート図である。図20において、ユーザ端末3において、ユーザが任意のキーワードで旅行プランを検索すると、キーワード検索要求7aが旅行プラン提供サーバ100へ送信される。第1の旬の旅行検索部46は、ユーザ端末3からキーワード検索要求7aを受信する(ステップS4601)。

0129

キーワード検索要求7aの受信に応じて、第1の旬の旅行検索部46のイベント旬地域特定部46aは、イベントキーワードマスタ55及びイベント季節マスタ54を参照して、キーワード検索要求で指定されたキーワードに対応する季節を特定する(ステップS4602)。そして、イベント旬地域特定部46aは、生物季節前線テーブル59を用いて、特定した季節が最も旬である地域を特定する(ステップS4603)。

0130

次に、旅行プラン検索部46bが、旅行プランテーブル51を参照して、特定した地域に登録されている旅行プランのうち、キーワードに該当する旅行プランを検索結果として優先的にユーザ端末3に表示する(ステップS4604)。その後、第1の旬の旅行検索部46は、第1の旬の旅行検索処理を終了する。

0131

図21は、第2の旬の旅行検索処理の全体を説明するための図である。図21において、第2の旬の旅行検索部47は、更に、趣味の旬地域特定部47aと、旅行プラン検索部47bとを有する。

0132

趣味の旬地域特定部47aは、ユーザ端末3から受信したお勧めプラン検索要求7bに対して、ユーザ趣味趣向テーブル69を参照して、ユーザが過去に用いたキーワードを用いて、キーワードに対応するイベントが旬の地域を特定する。趣味の旬地域特定部47aは、イベントキーワードマスタ55をユーザ趣味趣向テーブル69から取得したキーワードで検索してイベントを特定する。趣味の旬地域特定部47aは、特定したイベントで、イベント季節マスタ54を検索して季節を特定する。

0133

旅行プラン検索部47bは、旅行プランテーブル51から特定した地域で検索対象のレコード数を絞込み、絞り込んだレコードをキーワードで検索して、検索されたレコードからプラン名を取得する。取得したプラン名が、検索結果として優先的にユーザ端末3に表示される。

0134

ユーザ端末3では、旅行プラン提供サーバ100から画面G32が提供される。画面G32は、図20の画面G31の入力領域3a及び検索ボタン3bが省略される以外は同様であり、メッセージ表示領域3c、検索結果表示域3d等を有する。メッセージ表示領域3c及び検索結果表示域3dについては、画面G31と同様であるため、その説明を省略する。

0135

この例では、以前にユーザが「カニ」で旅行プランを検索した履歴がユーザ趣味趣向テーブル69に記憶されている場合を示している。その後、同じユーザが、旅行プラン提供サーバ100にアクセスすることで、お勧めプラン検索要求7bが旅行プラン提供サーバ100に送信さ、「カニ」をキーワードとして、「今が旬!」等のメッセージがメッセージ表示領域3cに表示されると共に、検索結果が検索結果表示域3dに表示されている。

0136

都道府県グラフモデル56において各都道府県より詳細な市町村をノードとし、ユーザが冬直前に本実施例における旅行プラン提供サーバ100を利用した場合を例として検索結果例を説明する。

0137

同じ北海道であっても、函館よりも稚内により早く冬が訪れる。従って、本実施例では、地域「北海道稚内」の旅行プランが抽出される。検索結果表示域3dには、
稚内カニツアー
稚内カニ尽くし
稚内カニ旅行
・・・
のような順で旅行プラン名が表示される。本実施例では、「カニ」の旬の季節「冬」を特定し、現在、「冬」が確認されている地域「北海道稚内」を特定する。旅行プランテーブル51から、イベントが「カニ」のレコードのうち、地域が「北海道稚内」を示すレコードからプラン名を取得する。従って、ユーザは、確実に「カニ」が旬の地域への旅行プランを取得することができる。

0138

本実施例では、住所の詳細さで地域(ノード)の大きさを小さくすることで、旬となる地域をより限定して特定できる。第1の旬の旅行検索処理においても同様である。都道府県グラフモデル56を、市町村レベルで関連付けした場合には、地域「北海道稚内」までを特定でき、画面G32の検索結果表示域3dの検索結果を得ることができる。

0139

また、第1の旬の旅行検索処理における例と同様に、地域(ノード)の大きさが都道府県である場合には、第2の旬の旅行検索処理においても、画面G31の検索結果表示域3dの検索結果を得る。

0140

図22は、第2の旬の旅行検索部による第2の旬の旅行検索処理を説明するためのフローチャート図である。

0141

図22において、ユーザ端末3において、ユーザが旅行プラン提供サーバ100が提供するお勧めプラン画面を開くと、ユーザ端末3は、旅行プラン提供サーバ100へお勧めプラン検索要求7bを送信する。第2の旬の旅行検索部47は、ユーザ端末3から、お勧めプラン検索要求を受信する(ステップS4701)。

0142

お勧めプラン検索要求7bの受信に応じて、第2の旬の旅行検索部47の趣味の旬地域特定部47aは、ユーザ趣味趣向テーブル69を参照して、ユーザに関連付けられたキーワードを取得する(ステップS4702)。

0143

そして、趣味の旬地域特定部47aは、イベントキーワードマスタ55及びイベント季節マスタ54を参照して、取得したキーワードに対応する季節を特定する(ステップS4703)。イベントキーワードマスタ55を取得したキーワードで検索してイベントを取得し、取得したイベントで、イベント季節マスタ54を検索することで、季節を特定できる。

0144

旅行プラン検索部47bは、生物季節前線テーブル59を用いて、特定した季節が最も旬である地域を特定する(ステップS4703)。旅行プラン検索部47bは、旅行プランテーブル51を参照して、特定した地域に登録されている旅行プランのうち、キーワードに該当する旅行プランを検索結果として優先的に表示する(ステップS4704)。ステップS4703及びS4704は、第1の旬の旅行検索部46での処理と同様である。その後、第2の旬の旅行検索部47は、第2の旬の旅行検索処理を終了する。

0145

上述したように、本実施例では、旅行プランを検索するキーワードとキーワードと季節との関連性に基づいて、生物季節の観測項目に係る現象を観測した記録から判定される季節を利用して、最も推奨される地域への旅行プランを検索する。

0146

従来からの、キーワードで検索された旅行プランの人気ランキングを参照して、実際に旅行してみたところ、旅行の目的である季節性のあるイベントの旬を外していたといった問題を解消することができる。

0147

上述した実施例において、季節を時期とすることでもよい。時期では、1月、2月、・・・春、夏、秋、冬等の区切りを表わす期間を示すようにしてもよい。また、キーワードと時期との対応関係を記憶したテーブル、地域毎の生物の観測時期を記憶したテーブル、地域と時期又はキーワードとの組みに対応づけて旅行プランを記憶したテーブル等を備えるようにする。

0148

旅行プラン提供サーバ100は、入力されたキーワードに基づく検索要求を受け付けると、キーワードと時期との対応関係を記憶するテーブルを参照して、入力された前記キーワードに対応する時期を特定する。

0149

次に、旅行プラン提供サーバ100は、地域毎の生物の観測時期を記憶するテーブルを参照して、特定した前記時期に対応する時期が観測時期として記憶された地域を特定する。

0150

そして、地域と時期又はキーワードとの組みに対応づけて旅行プランを記憶するテーブルを参照して、特定した前記時期又はキーワードと、特定した前記地域に対応する旅行プランを特定する。

0151

よって、旅行プラン提供サーバ100は、特定した前記旅行プランを出力するように構成すればよい。

0152

本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、主々の変形や変更が可能である。

0153

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
入力されたキーワードに基づく検索要求を受け付けると、キーワードと時期との対応関係を記憶する記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する時期を特定し、
地域毎の生物の観測時期を記憶する記憶部を参照して、特定した前記時期に対応する時期が観測時期として記憶された地域を特定し、
地域と時期又はキーワードとの組みに対応づけて旅行プランを記憶する記憶部を参照して、特定した前記時期又はキーワードと、特定した前記地域に対応する旅行プランを特定し、
特定した前記旅行プランを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする旅行プランの検索プログラム。
(付記2)
入力されたキーワードに基づく検索要求を受け付けると、キーワードと季節との対応関係を記憶する第1記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する季節を特定し、
生物の観測時期に基づいて得られた、地域毎の各季節の可能性を示す度数を記憶した第2記憶部を参照して、特定した前記季節の度数が最も高い地域を特定し、
地域とキーワードの組みに対応付けて旅行プランを記憶する第3記憶部を参照して、特定した前記地域と、入力された前記キーワードに対応する旅行プランを取得し、
取得した前記旅行プランを出力する、
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする旅行プランの検索プログラム。
(付記3)
前記検索要求は、入力された前記キーワードを含むことを特徴とする付記1記載の旅行プランの検索プログラム。
(付記4)
前記検索要求は、要求元識別情報を含み、
過去に前記要求元が入力した前記キーワードを記憶したテーブルを参照することで、前記検索要求に係るキーワードを取得することを特徴とする付記2記載の旅行プランの検索プログラム。
(付記5)
前記コンピュータに、
第4記憶部に記憶された、地域毎に、各季節を象徴する前記生物が観測されてから隣接の地域で観測されるまでの観測日数のパターンと類似する過去の観測日数のパターンを用いて、前記キーワードに対応する季節を象徴する該生物を観測するまでの日数を予測し、
予測した前記日数に基づいて、地域毎の各季節の度数を算出して前記第2記憶部に記憶する
処理を行わせることを特徴とする付記2乃至4のいずれか一項記載の旅行プランの検索プログラム。
(付記6)
前記コンピュータに、
各季節を象徴する複数の生物に対して記録された観測日数のパターンにおいて、各地域で最小の観測日数を採用した季節パターンを作成し、
前記季節パターンを用いて、前記生物を観測するまでの日数を予測することを特徴とする付記5記載の旅行プランの検索プログラム。
(付記7)
入力されたキーワードに基づく検索要求を受け付けると、キーワードと季節との対応関係を記憶する第1記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する季節を特定し、
生物の観測時期に基づいて得られた、地域毎の各季節の可能性を示す度数を記憶した第2記憶部を参照して、特定した前記季節の度数が最も高い地域を特定し、
地域とキーワードの組みに対応付けて旅行プランを記憶する第3記憶部を参照して、特定した前記地域と、入力された前記キーワードに対応する旅行プランを取得し、
取得した前記旅行プランを出力する、
処理をコンピュータが行うことを特徴とする旅行プランの検索方法。
(付記8)
入力されたキーワードに基づく検索要求を受け付けると、キーワードと季節との対応関係を記憶する第1記憶部を参照して、入力された前記キーワードに対応する季節を特定する第1特定部と、
生物の観測時期に基づいて得られた、地域毎の各季節の可能性を示す度数を記憶した第2記憶部を参照して、特定した前記季節の度数が最も高い地域を特定する第2特定部と、
地域とキーワードの組みに対応付けて旅行プランを記憶する第3記憶部を参照して、特定した前記地域と、入力された前記キーワードに対応する旅行プランを取得し、取得した前記旅行プランを出力する検索部と
を有することを特徴とする情報処理装置。

0154

2ネットワーク
3ユーザ端末、 3p旅行プランアプリケーション
6aアプリ利用ログ、 6b 過去分観測情報
6c観光情報、 6d 日次観測情報
6e観測地点情報
7aキーワード検索要求、 7b お勧めプラン検索要求
11 CPU
12主記憶装置、 13補助記憶装置
14入力装置、 15表示装置
17通信I/F、 18ドライブ装置
19記憶媒体
40a事前処理部
40b検索処理部
41ログ収集部、 42観測値一括取得部
43 観光情報抽出部、 44 日次観測値取得部
45 観測地点関連付け部
46 第1の旬の旅行検索部、 47 第2の旬の旅行検索部
51 旅行プランテーブル、 52 ルート履歴テーブル
53生物季節観測項目マスタ、 54イベント季節マスタ
55イベントキーワードマスタ
56 都道府県グラフモデル
57 生物季節観測情報テーブル
58ルートテーブル
59 生物季節前線テーブル
60ルートマスタ、 61リレーションマスタ
69 ユーザ趣味趣向テーブル

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