JP5658965B2 - 検証システム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、検証システム及び方法に関し、特に、コンピュータにインストールされたソフトウェア等からＷｅｂサイトに誘導された回数等（誘導数）の正当性を検証する技術に関する。

本発明に関連する技術が記載された公知文献として、特許文献１と２を挙げる。
特許文献１には、Ｗｅｂサイトのアクセス状況を集計するため、アクセス者に特定の識別番号を割り当て、アクセスログから同一の識別番号を持つアクセスを集計して、アクセス者の一連のページアクセスの遷移状況などのアクセス状況を把握する技術が開示されている。

特許文献２には、アンケートデータを集計する処理において、プライバシー情報を集計サーバ側で知ることのない処理をすることを目的として、アンケート回答装置で回答データから乱数を加算してサーバに送信して回答内容を攪乱する一方、サーバ側で同じ乱数を減算して攪乱を消去する旨の技術が開示されている。

特開２００５−１８９９４２号公報 特開２００６−０１８０５３号公報

いわゆるポータルサイトや電子商取引サイトが集客のために、パーソナルコンピュータにインストールされるアプリケーションソフトウェアプログラム中にリンクを配置し、当該コンピュータやアプリケーションのベンダーは、リンク配置の見返りとしてアフィリエイト収入を得るというビジネスモデルが、従来知られている。

上述のようなアフィリエイトは、ユーザが配置されたリンクをたどってそれらのサイトを閲覧した回数や、それらのサイトで購買した購買金額、広告が表示された回数などに応じて決定されるのが通常である。アフィリエイト額の決定要因となる、このような閲覧回数や購買金額などのことを、本明細書では、以下、「誘導数」と呼ぶ。

誘導数は、ポータルサイトや電子商取引サイトのサービサーから、ベンダーに報告されるが、ベンダー側ではその報告の正当性を検証する手段がなく、報告を鵜呑みにするしかなかった。

サービサーからの報告の正当性を検証するために、ベンダー側も個々のユーザのサービスごとの利用回数を取得し（例えば、特許文献１）、その合計値とサービサー側からの報告を照合するということも可能ではある。しかしながら、この場合はユーザのプライバシー情報を入手するため、厳重な管理を必要とする。そのため管理コスト増につながる恐れがある。

もっとも、個々のユーザのサービスごとの誘導数を取得する際に、ランダム変数で攪乱してしまい、あとで攪乱を消去するという方法も考えられる（例えば、特許文献２）。この方法では、ユーザとベンダー側サーバ間の通信路の機密性は高まるが、ベンダー側で結局ユーザのプライバシー情報を入手することになり、厳重な管理が必要となる課題は変わらず残る。

そこで本発明は、上記実情に鑑みて、実際の誘導数より大きく乖離した値の報告を効率的に割り出すことが可能な検証システム及び方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、第１の態様として、複数の端末とサーバが通信可能に接続された検証システムであって、前記複数の端末は、各々、サービサーが提供するサービスを利用した利用情報である誘導数を記憶する誘導数記憶手段と、分布が既知の乱数を発生させる第１の乱数発生手段と、前記誘導数に前記乱数を加算させた誤差付きの誘導数を前記サーバに送信する送信手段と、を備え、前記サーバは、各端末から送信された前記誤差付きの誘導数を集計し、前記分布に基づいて統計処理する集計手段と、前記サービサーから前記サービスの誘導数の報告を受信する手段と、前記集計手段による集計値及び前記報告を受信する手段による報告値を照合する照合手段と、を備えることを特徴とする、検証システムを提供するものである。

また、上記目的を達成するために、本発明は、第２の態様として、複数の端末とサーバが通信可能に接続されたシステムの検証方法であって、前記複数の端末の各々にて、サービサーが提供するサービスを利用した利用情報である誘導数を記憶し、分布が既知の乱数を発生させ、前記誘導数に前記乱数を加算させた誤差付きの誘導数を前記サーバに送信する処理を行い、前記サーバにて、各端末から送信された前記誤差付きの誘導数を集計し、集計した前記誤差付きの誘導数に対して前記分布に基づいて統計処理を行い集計値を算出し、前記サービサーから前記サービスの誘導数の報告を受信し、前記集計値及び前記報告による報告値を照合することを特徴とする、検証方法を提供するものである。

本発明によれば、実際の誘導数より大きく乖離した値の報告を効率的に割り出すことが可能な検証システム及び方法を提供することが可能となる。

本発明による実施形態全体の概略構成を示す図である。 本実施形態のランチャーの画面表示例を示す図である。 本実施形態の機能構成を示すブロック図である。 本実施形態の処理の流れを示すタイミングチャートである。 本発明による別の実施形態の機能構成を示すブロック図である。 本発明によるさらに別の実施形態の機能構成を示すブロック図である。

図１に、本実施形態全体の概略構成を示す。
図１に示すように、本実施形態に係る誘導数検証システム１（図３にて図示）を含む全体システムは、インターネット等のネットワークを介して、複数の端末１００と、サーバ２００と、複数のサービサー側サーバ３００（以下、単に「サービサー３００」と呼ぶ）が相互に通信可能に接続されている。
なお、サービサー３００は、図１で複数示されているが、複数でなくてもよい。

端末１００は、数千台〜数十万台というオーダーで存在し、各々、サーバ２００を管理するベンダーが提供するランチャーソフトウェア（以下、「ランチャー１２２」と呼ぶ）がインストールされている。

ランチャー１２２は、アプリケーションソフトウェア起動のリンク等を並べて、デスクトップ環境に常駐し、ユーザによるアプリケーションソフトウェアの起動を補助し高速化するものである。このリンクには、ＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）を引数にとってブラウザを起動させるものもある。

図２に、本実施形態のランチャーの画面表示例を示す。
図２には、ある端末１００にて生成されたデスクトップ画面１２０上に、カーソル１２１やランチャー１２２が描画されている画面例が示されている。ランチャー１２２は、サービサー３００が提供するサービスへのリンク１２４を提供する。他に、検索入力欄１２３を備え、ユーザに対して検索エンジンへの迅速なアクセス機能を提供してもよい。

ユーザは、このようなリンク１２４や検索入力欄１２３をインターフェースにした誘導手段１０１（図３を参照して後述する）によって、サービサー３００が提供するサービスへと誘導される。個々のサービスの誘導数は、各端末１００が保持するが、サービサー３００側もアクセス解析等によって、自社のサービスへの誘導数が、ユーザごとに把握できる。

サービサー３００は、月末や年度末などのタイミングで把握した誘導数の合計をサーバ２００に報告する。本実施形態は、この合計誘導数をあまりにも過少に報告していたり、手違いで実際の値より大幅に乖離した値を報告していたりするサービサー３００を割り出すのが目的の少なくとも一つである。

図３に、本実施形態の機能構成を示す。
図３に示す本実施形態の誘導数検証システム１は、端末１００が備える各ブロックと、サーバ２００が備える各ブロックによって構成される。これらの各ブロックは、汎用のコンピュータを利用して所定の情報処理を実行するソフトウェアプログラムによって構成される機能ブロックである。

端末１００は、各端末ごとに、誘導手段１０１と、誘導数記憶手段１０２と、乱数発生手段１０３と、誤差付きの誘導数送信手段１０４とを備える。

誘導手段１０１は、ユーザをリンク１２４や検索入力欄１２３を用いて、サービサー３００が提供するサービスへの誘導を試みる手段である。

誘導数記憶手段１０２は、誘導手段１０１により実際にサービスへの誘導が成功した回数（誘導数）を計測する。Ｗｅｂサイトのオープンや購買実行など、計測するアクション自体は、検証したい内容に応じて任意に設定できる。この誘導数記憶手段１０２は、端末１００上にあり、記憶する情報（誘導数の値や購買金額等）自体がそのままサーバ２００に報告されることはない。

乱数発生手段１０３は、サービスごとに第１の乱数を発生させる機能を備える。例えば、サービスが２５あれば、２５個の乱数を発生させる。また、乱数は送信の度毎に更新する。第１の乱数は、あらかじめ定められた範囲である（例えば、−１０００〜１０００）。また、その分布は、サーバ２００側には既知である。第１の乱数の絶対値は、想定される誘導数の範囲（０〜Ｎ_service-id）に比べて広い範囲とするとよい。

誤差付きの誘導数送信手段１０４は、誘導数記憶手段１０２に記憶されたサービスごとの誘導数に対して、サービス個々に発生させた第１の乱数を加算して、サーバ２００に送信する機能を備える。このように個別サービスごとの具体的な値に、乱数を加算すると、個別サービスごとの具体的な値は不明となる。

サーバ２００は、受信手段２０１と、誘導数集計手段２０２と、誘導数受信手段２０３と、照合手段２０４とを備える。

受信手段２０１は、多数存在する端末１００から、各端末にて乱数が加算されて個別サービスごとの具体的な値は不明となった算出値を受信する。

誘導数集計手段２０２は、すべての（理想的にはすべての）端末１００から受信した誤差付きの誘導数を合算して、サービスごとの誘導数を集計する。この集計のときに、サーバ２００にとっては分布が既知である乱数の、分布に基づいて所定の統計処理を行う。

なお、例えば、加算される第１の乱数が、−１０００〜１０００の範囲の二項分布をしているとすると、集計されたサービスごとの誘導数に、何も統計処理を行う必要がない。

このように、誘導数集計手段２０２により、各端末１００の誤差付きの誘導数をすべて合算して、且つ乱数の分布に基づく統計処理を施すと、個々の誘導数の誤差は希釈化されて、実際の誘導数に近いサービスごとの誘導数が得られる。

一方で、サービサー３００から報告を受ける、サービスごとの誘導数についても、誘導数受信手段２０３が受信する。

照合手段２０４は、サービスごとに、誘導数集計手段２０２による集計値と、誘導数受信手段２０３が受信した報告値とを照合する。理想的には両者は一致するが、ある程度の誤差があるのが通常である。しかしながら、所定の範囲を超えて集計値と報告値が大きく乖離しているようなサービス／サービサーがあれば、その旨を判定することによって、そのようなサービス／サービサーを効率的に割り出すことができる。

図４に、本実施形態の処理の流れを示す。
まず、各端末１００では、個々に、サービスごとの第１の乱数を発生させ（ステップＳ１０１）、サービスごとの誘導数に加算して（ステップＳ１０２）、誘導数をプライバシー情報とは言えない情報（誤差付きの誘導数）にしてから送信する（ステップＳ１０３）。

他方で、各サービサー３００からはサーバ２００に個々のサービスの誘導数が報告される（ステップＳ１０４）。誘導数の報告は、１ヶ月に１回や１週間に１回など、任意に決めてよく、端末１００からの誤差付きの誘導数の算出及び送信処理と前後してよい。

サーバ２００では、各端末１００から送信された誤差付きの誘導数を受信し（ステップＳ１０５）、すべての端末１００の受信した誤差付きの誘導数を集計及び統計処理して、サービスごとに誘導数を集計する（ステップＳ１０６）。

次に、サーバ２００は、サービスごとに、ステップＳ１０４の報告値とステップＳ１０６の集計値を照合する。照合によって、所定の範囲を超えて集計値と報告値が大きく乖離しているようなサービス／サービサーを効率的に割り出すことができる。
上記実施形態によれば、実際の誘導数より大きく乖離した値の報告を効率的に割り出すことが可能になる。

（他の実施形態）
上記実施形態は、以下のように構成を追加して実施することもできる。

図５に、上記実施形態の変形実施形態の機能構成を示す。
図５に示される端末１００は、図３に示した構成に加え、第２の乱数発生手段１０５を備える。第２の乱数発生手段１０５は、ユーザごとに同一であり一定期間ごとに更新される第２の乱数（例：−１００００〜１００００）を発生させる機能を備える。また、誤差付きの誘導数送信手段１０４は、サービスごとに第１の乱数を加算した上にさらに第２の乱数を加算して、サーバ２００に送信する。

第２の乱数の絶対値は、第１の乱数の範囲より広い範囲で、ユーザ数に比べて狭い範囲とするとよい。また、第２の乱数の更新タイミングは、第１の乱数の更新周期より長くする。例えば、第１の乱数範囲で除した値（例：２００００／２０００＝１０）回に１回以上更新するのがよい。

第１の乱数だけで誘導数を攪乱する構成にて、相当期間長く誘導数検証システム１を運用していくと、あるユーザについて、当該期間中の誘導数の実際の値を推測するために十分なだけの誤差付きの誘導数のサンプルが集まってしまう可能性がある。

そこで、上述のように第２の乱数も使って誘導数を攪乱する。第２の乱数の分布も既知である。したがって、誘導数集計手段２０２による集計及び統計処理によって、サービスごとの誘導数の集計値は、実際の値に近いものが得られる。一方で、長期間にわたって同一ユーザのサンプルが集まった場合でも、更新される第２の乱数により攪乱されているので、当該期間中の誘導数の実際の値を推測するにはより長期間のサンプルを必要とする。このため、実質的にサーバ２００側でプライバシー情報を持つことはない。

図６に、上記実施形態の、さらに別の変形実施形態の機能構成を示す。
図６に示されるサーバ２００は、図３に示した構成に加え、誘導数誤差大記憶手段２０６と、詐称判定手段２０７とを備える。

照合手段２０４は、上記実施形態の図４に示した処理を実行したあと、所定の範囲を超えて集計値と報告値が大きく乖離しているようなサービス／サービサーについて、詐称の疑い有りの印を付けて、誘導数誤差大記憶手段２０６に記憶しておく。

そうすると、誘導数検証システム１を相当期間にわたり運用していくと、長期間にわたり実際の値よりも大きく乖離した誘導数の値を報告してきたサービサーには、詐称の疑い有りの印が多く付されてくる。

詐称判定手段２０７は、照合手段２０５によって詐称の疑い有りの印が一定数あるいは一定割合以上付されたサービスについて、詐称の疑いがあるサービスとして判定する。言い換えれば、複数回の照合の結果、集計値と報告値の乖離が所定の範囲を超えて大きいという照合結果が続いたサービスを検出する。
集計値と報告値に多少の誤差があるのが通常であるが、このように誤差の大きいものを記憶していった上で判定を行うと、精度が向上する。

１ 誘導数検証システム
１００ 端末
１０１ 誘導手段
１０２ 誘導数記憶手段
１０３ 乱数発生手段
１０４ 誤差付きの誘導数送信手段
１０５ 第２の乱数発生手段
２００ サーバ
２０１ 受信手段
２０２ 誘導数集計手段
２０３ 誘導数受信手段
２０４ 照合手段
２０６ 誘導数誤差大記憶手段
２０７ 詐称判定手段

Claims (5)

1. 複数の端末とサーバが通信可能に接続された検証システムであって、
   前記複数の端末は、各々、
   サービサーが提供するサービスを利用した利用情報である誘導数を記憶する誘導数記憶手段と、
   分布が既知の乱数を発生させる第１の乱数発生手段と、
   前記誘導数に前記乱数を加算させた誤差付きの誘導数を前記サーバに送信する送信手段と、を備え、
   前記サーバは、
   各端末から送信された前記誤差付きの誘導数を集計し、前記分布に基づいて統計処理する集計手段と、
   前記サービサーから前記サービスの誘導数の報告を受信する手段と、
   前記集計手段による集計値及び前記報告を受信する手段による報告値を照合する照合手段と、を備える
   ことを特徴とする、検証システム。
2. 前記複数の端末は、各々、
   前記第１の乱数発生手段により前記乱数が発生される更新頻度よりも長い周期で更新され、分布が既知の第２の乱数を端末ごとに発生させる第２の乱数発生手段を備え、
   前記送信手段は、前記誤差付きの誘導数に前記第２の乱数を加算して送信する
   ことを特徴とする、請求項１記載の検証システム。
3. 前記サーバは、
   前記照合手段による照合結果に基づいて誘導数の誤差が大きなサービスに印を付して記憶する誘導数誤差大記憶手段を備え、
   複数回の印付けを行い、前記印が多数付されたサービスを検出することを特徴とする、請求項１又は２記載の検証システム。
4. 前記サービサーが複数であって、
   前記誘導数記憶手段は、前記サービサーが各々提供する複数のサービスを利用した利用情報である誘導数を記憶し、
   前記第１の乱数発生手段は、前記乱数を前記サービスごとに発生させ、
   前記送信手段は、前記サービスごとに前記誘導数に前記乱数を加算させ、
   前記集計手段は、前記誤差付きの誘導数を前記サービスごとに集計し、
   前記報告を受信する手段は、前記サービスごとの誘導数の報告を受ける
   ことを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項記載の検証システム。
5. 複数の端末とサーバが通信可能に接続されたシステムの検証方法であって、
   前記複数の端末の各々にて、
   サービサーが提供するサービスを利用した利用情報である誘導数を記憶し、
   分布が既知の乱数を発生させ、
   前記誘導数に前記乱数を加算させた誤差付きの誘導数を前記サーバに送信する処理を行い、
   前記サーバにて、
   各端末から送信された前記誤差付きの誘導数を集計し、
   集計した前記誤差付きの誘導数に対して前記分布に基づいて統計処理を行い集計値を算出し、
   前記サービサーから前記サービスの誘導数の報告を受信し、
   前記集計値及び前記報告による報告値を照合する
   ことを特徴とする、検証方法。

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