(57)【要約】【課題】ユーザの効率的な取引を支援するための取引支援システム、取引支援方法及び取引支援プログラムを提供する。【解決手段】支援サーバ２０の制御部２１が、履歴情報記憶部２３に記録された取引履歴の場所情報、時期情報、取引内容を用いて、場所及び時期から取引内容を予測する予測モデルを生成する。そして、ユーザ端末１０の制御部１１は、現在地及び現在日時から、予測モデルを用いて、ユーザの行動を予測し、個人情報記憶部１５を用いて、予測した行動における取引に用いる決済手段を特定し、決済手段による取引に用いる連係情報を特定し、取引装置３０との間で取引処理を実行する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの決済手段及び連係情報を記憶した個人情報記憶部と、
ユーザの取引履歴を記憶した履歴情報記憶部と、
取引装置に接続される制御部を備えた取引支援システムであって、
前記制御部が、
前記履歴情報記憶部に記録された取引履歴の場所情報、時期情報、取引内容を用いて、場所及び時期から取引内容を予測する予測モデルを生成し、
現在地及び現在日時から、前記予測モデルを用いて、ユーザの行動を予測し、
前記個人情報記憶部を用いて、前記予測した行動における取引に用いる決済手段を特定し、
前記個人情報記憶部を用いて、前記決済手段による取引に用いる連係情報を特定し、前記取引装置との間で取引処理を実行することを特徴とする取引支援システム。
【請求項２】
前記制御部が、複数の決済手段を特定した場合、前記決済手段の一覧を表示装置に表示して選択を促すことを特徴とする請求項１に記載の取引支援システム。
【請求項３】
前記制御部が、現在地及び取引内容に基づいて、前記特定した決済手段において、前記ユーザに有利な順番に並べ替えて表示することを特徴とする請求項２に記載の取引支援システム。
【請求項４】
前記制御部が、取引を用いる連係情報を特定した場合、前記連係情報の一覧を表示装置に表示して選択を促すことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の取引支援システム。
【請求項５】
前記制御部が、現在地及び取引内容、前記特定した決済手段に基づいて、前記連係情報を並べ替えて表示することを特徴とする請求項４に記載の取引支援システム。
【請求項６】
前記制御部が、前記ユーザからのユーザ依頼を受け付け、
前記ユーザ依頼に基づいて予測したユーザの行動に応じたプランを特定して、出力することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の取引支援システム。
【請求項７】
ユーザの決済手段及び連係情報を記憶した個人情報記憶部と、
ユーザの取引履歴を記憶した履歴情報記憶部と、
取引装置に接続される制御部を備えた取引支援システムを用いて、取引支援を行なうための方法であって、
前記制御部が、
前記履歴情報記憶部に記録された取引履歴の場所情報、時期情報、取引内容を用いて、場所及び時期から取引内容を予測する予測モデルを生成し、
現在地及び現在日時から、前記予測モデルを用いて、ユーザの行動を予測し、
前記個人情報記憶部を用いて、前記予測した行動における取引に用いる決済手段を特定し、
前記個人情報記憶部を用いて、前記決済手段による取引に用いる連係情報を特定し、前記取引装置との間で取引処理を実行することを特徴とする取引支援方法。
【請求項８】
ユーザの決済手段及び連係情報を記憶した個人情報記憶部と、
ユーザの取引履歴を記憶した履歴情報記憶部と、
取引装置に接続される制御部を備えた取引支援システムを用いて、取引支援を行なうためのプログラムであって、
前記制御部を、
前記履歴情報記憶部に記録された取引履歴の場所情報、時期情報、取引内容を用いて、場所及び時期から取引内容を予測する予測モデルを生成し、
現在地及び現在日時から、前記予測モデルを用いて、ユーザの行動を予測し、
前記個人情報記憶部を用いて、前記予測した行動における取引に用いる決済手段を特定し、
前記個人情報記憶部を用いて、前記決済手段による取引に用いる連係情報を特定し、前記取引装置との間で取引処理を実行する手段として機能させることを特徴とする取引支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの取引を支援するための取引支援システム、取引支援方法及び取引支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが取引を行なう場合、キャッシュカードやクレジットカード等の決済カードを用いて取引を行なうことがある。この場合、複数のカードの中で、決済に利用するカードを決定する技術が検討されている（例えば、特許文献１、２参照）。この特許文献１に記載された技術においては、デバイスに保存されたカードに係わるカード使用履歴を獲得し、デバイスの決済環境に係わる情報を獲得し、獲得された決済環境に係わる情報及び保存されたカード使用履歴に基づいて、決済に利用されるカードを決定し、決定されたカードに係わる決済情報をＰＯＳ端末に提供する。
【０００３】
また、特許文献２に記載された技術においては、携帯端末に、複数のクレジットカード決済サービスに対応した複数のクレジットカード情報をクレジットカード情報格納部に格納する。クレジットカード優先度格納部は、各クレジットカード種類の優先度を格納し、クレジットカード情報選択部はクレジットカード優先度格納部の優先度にしたがって使用するクレジットカード種類を選択する。クレジットカード利用上限監視部は、その時点で最も優先度の高いクレジットカード種類の利用金額の累積がその利用上限を超えるか否かを監視し、超える場合にはクレジットカード優先度格納部の優先度を変更する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−４４７１９号公報
【特許文献２】国際公開第２００７／１１６５２１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ユーザの行動パターンによって、選択すべき決済手段を変更する場合がある。更に、カード情報だけでは、効率的な取引を実現できない場合がある。更に、取引時に、ユーザ情報の提供が必要な場合もある。しかし、ユーザ情報の提供に手間がかかっていたのでは、円滑な取引を実現できない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決する取引支援システムは、ユーザの決済手段及び連係情報を記憶した個人情報記憶部と、ユーザの取引履歴を記憶した履歴情報記憶部と、取引装置に接続される制御部を備える。前記制御部が、前記履歴情報記憶部に記録された取引履歴の場所情報、時期情報、取引内容を用いて、場所及び時期から取引内容を予測する予測モデルを生成し、現在地及び現在日時から、予測モデルを用いて、ユーザの行動を予測し、前記個人情報記憶部を用いて、前記予測した行動における取引に用いる決済手段を特定し、前記個人情報記憶部を用いて、前記決済手段による取引に用いる連係情報を特定し、前記取引装置との間で取引処理を実行する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ユーザは、多様な決済手段を用いて、効率的に取引を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態の取引支援システムの説明図。
【図２】第１実施形態のハードウェア構成の説明図。
【図３】第１実施形態の処理手順の説明図。
【図４】第１実施形態の処理手順の説明図。
【図５】第２実施形態の取引支援システムの説明図。
【図６】第２実施形態の処理手順の説明図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（第１実施形態）
以下、図１〜図４に従って、取引支援システム、取引支援方法及び取引支援プログラムを具体化した第１実施形態を説明する。
ここでは、図１に示すように、ユーザ端末１０、支援サーバ２０、取引装置３０を用いる。
【００１０】
（ハードウェア構成の説明）
図２を用いて、ユーザ端末１０、支援サーバ２０、取引装置３０を構成する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成を説明する。情報処理装置Ｈ１０は、通信装置Ｈ１１、入力装置Ｈ１２、表示装置Ｈ１３、記憶部Ｈ１４、プロセッサＨ１５を備える。なお、このハードウェア構成は一例であり、他のハードウェアにより実現することも可能である。
【００１１】
通信装置Ｈ１１は、他の装置との間で通信経路を確立して、データの送受信を実行するインタフェースであり、例えばネットワークインタフェースカードや無線インタフェース等である。
【００１２】
入力装置Ｈ１２は、利用者等からの入力を受け付ける装置であり、例えばマウスやキーボード等である。表示装置Ｈ１３は、各種情報を表示するディスプレイ等である。
記憶部Ｈ１４は、ユーザ端末１０、支援サーバ２０、取引装置３０の各種機能を実行するためのデータや各種プログラムを格納する記憶装置である。記憶部Ｈ１４の一例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等がある。
【００１３】
プロセッサＨ１５は、記憶部Ｈ１４に記憶されるプログラムやデータを用いて、ユーザ端末１０、支援サーバ２０における各処理を制御する。プロセッサＨ１５の一例としては、例えばＣＰＵやＭＰＵ等がある。このプロセッサＨ１５は、ＲＯＭ等に記憶されるプログラムをＲＡＭに展開して、各サービスのための各種プロセスを実行する。
【００１４】
プロセッサＨ１５は、自身が実行するすべての処理についてソフトウェア処理を行なうものに限られない。例えば、プロセッサＨ１５は、自身が実行する処理の少なくとも一部についてハードウェア処理を行なう専用のハードウェア回路（例えば、特定用途向け集積回路：ＡＳＩＣ）を備えてもよい。すなわち、プロセッサＨ１５は、（１）コンピュータプログラム（ソフトウェア）に従って動作する１つ以上のプロセッサ、（２）各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する１つ以上の専用のハードウェア回路、或いは（３）それらの組み合わせ、を含む回路（circuitry）として構成し得る。プロセッサは、ＣＰＵ並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを含み、メモリは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコード又は指令を格納している。メモリすなわちコンピュータ可読媒体は、汎用又は専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。
【００１５】
（各機能部の説明）
ユーザ端末１０は、利用者が用いるコンピュータ端末である。このユーザ端末１０は、制御部１１、決済手段マスタ記憶部１２、連係情報マスタ記憶部１３、学習結果記憶部１４、個人情報記憶部１５を備える。
【００１６】
制御部１１は、取引支援段階、支払支援段階等の各処理等を行なう。このため、ユーザ端末１０には、取引支援アプリケーション（端末用）が格納されている。取引支援アプリケーションを起動することにより、制御部１１は、情報取得部１１１、行動予測部１１２、ユーザ支援部１１３として機能する。
【００１７】
情報取得部１１１は、ユーザの状況を取得する処理を実行する。この状況には、ユーザの所在地や現在時刻、ユーザの希望等が含まれる。所在地情報は、ＧＰＳ（Global Positioning System）や、無線通信によるビーコン信号から取得することができる。そして、情報取得部１１１は、経度・緯度情報を用いて店舗を特定するための地図情報を保持する。情報取得部１１１は、特定した店舗情報から所在地カテゴリを特定するためのカテゴリ情報を保持する。また、情報取得部１１１は、現在時刻を、ユーザ端末１０内のシステムタイマから取得する。
行動予測部１１２は、ユーザ状況に応じて、予測モデルを用いてユーザの行動を予測する処理を実行する。
ユーザ支援部１１３は、ユーザの取引を支援する処理を実行する。
【００１８】
決済手段マスタ記憶部１２には、取引に用いることができる決済手段に関する決済手段マスタレコードが記録される。この決済手段マスタレコードは、取引に利用可能な決済手段が登録された場合に記録される。決済手段マスタレコードには、決済手段、利用可能店舗に関するデータが記録される。
【００１９】
決済手段データ領域には、各決済手段を特定するための識別子に関するデータが記録される。
利用可能店舗データ領域には、この決済手段を用いて、取引可能な店舗を特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００２０】
連係情報マスタ記憶部１３には、取引時に必要な連係情報に関する連係情報マスタレコードが記録される。この連係情報マスタレコードは、取引時に用いる連係情報が登録された場合に記録される。連係情報マスタレコードには、取引種別に応じて連係情報項目に関するデータが記録される。
【００２１】
取引種別データ領域には、取引の種別を特定するための識別子に関するデータが記録される。例えば、取引種別としては、「たばこの購入」等がある。
連係情報項目データ領域には、この取引種別の取引において利用する連係情報を特定するための識別子に関するデータが記録される。例えば、「たばこの購入」に対応する連係情報項目としては、「年齢確認が可能な身分証明書」等がある。
【００２２】
学習結果記憶部１４には、ユーザの行動を予測するための予測モデルが記録される。この予測モデルは、支援サーバ２０からダウンロードした場合に記録される。予測モデルの詳細は後述する。
【００２３】
個人情報記憶部１５には、ユーザが保有する決済手段や連係情報を含めた個人情報管理レコードが記録される。この個人情報管理レコードは、ユーザが保有する決済手段や連係情報が登録された場合に記録される。個人情報管理レコードには、情報種別に応じて詳細内容に関するデータが記録される。
【００２４】
情報種別データ領域には、決済手段や連係情報の種別を特定するための識別子に関するデータが記録される。
詳細内容データ領域には、各情報種別における詳細内容に関するデータが記録される。例えば、決済手段の詳細内容としては、口座番号やクレジットカード番号、ポイントカード番号に関する情報を用いることができる。連係情報の詳細内容としては、免許証番号、住所、勤務先情報、保険証番号、お薬手帳番号、マイナンバーの個人番号等を用いることができる。また、各診療機関の識別情報と関連付けた診察券番号、各利用サービスの識別情報と関連付けた利用者番号、電化製品等の利用商品の識別情報と関連付けた保証書番号等を用いることができる。
【００２５】
支援サーバ２０は、ユーザの行動を予測する予測モデルを生成するコンピュータシステムである。この支援サーバ２０は、制御部２１、ユーザ情報記憶部２２、履歴情報記憶部２３、学習結果記憶部２４を備える。
【００２６】
制御部２１は、ユーザ管理段階、学習段階等の各処理等を行なう。このため、ユーザ端末１０には、取引支援アプリケーション（サーバ用）が格納されている。取引支援アプリケーションを起動することにより、制御部２１は、ユーザ管理部２１１、学習部２１２として機能する。
【００２７】
ユーザ管理部２１１は、各ユーザを管理する処理を実行する。
学習部２１２は、ユーザの取引履歴に基づいて、ユーザの行動を予測する予測モデルを生成する処理を実行する。
【００２８】
ユーザ情報記憶部２２には、各ユーザについてのユーザ管理レコードが記録される。このユーザ管理レコードは、ユーザ登録が行なわれた場合に記録される。ユーザ管理レコードには、ユーザ識別子、端末識別子、自宅住所、勤務先住所、連絡先、個人情報等に関するデータが記録される。
【００２９】
ユーザ識別子データ領域には、各ユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
端末識別子データ領域には、このユーザが利用するユーザ端末１０を特定するための識別子が記録される。
【００３０】
自宅住所、勤務先住所の各データ領域には、それぞれユーザの居住地、勤務地の経度・緯度情報が記録される。
連絡先データ領域には、このユーザの連絡先（例えば電子メールアドレス）に関するデータが記録される。
個人情報データ領域には、個人情報記憶部１５と同様に、ユーザが保有する決済手段や連係情報について、情報種別に応じて詳細内容に関するデータが記録される。
【００３１】
履歴情報記憶部２３には、ユーザの取引履歴についての履歴管理レコードが記録される。この履歴管理レコードは、ユーザが取引を行なった場合に追加記録される。履歴管理レコードには、ユーザ識別子、取引識別子、取引日時、取引先、取引位置、取引内容に関するデータが記録される。
【００３２】
ユーザ識別子データ領域には、各ユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
取引識別子データ領域には、各取引を特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００３３】
取引日時データ領域には、このユーザが取引を行なった年月日及び時刻に関するデータが記録される。
取引先データ領域には、取引を行なった店舗を特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００３４】
取引位置データ領域には、この取引が行なわれた位置に関するデータが記録される。取引場所としては、例えば、経度・緯度を用いることができる。
取引内容データ領域には、取引の内容（例えば、たばこの購入等）を特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００３５】
学習結果記憶部２４には、ユーザの行動を予測するための予測モデルが記録される。この予測モデルは、機械学習を行なった場合に記録される。この予測モデルは、ユーザ識別子に関連付けられて記録される。
【００３６】
ユーザ識別子は、各ユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
予測モデルは、ユーザの行動パターンに応じて、ユーザの行動を予測するためのモデルである。この予測モデルは、ユーザの取引履歴を教師データとして機械学習を行なった場合に記録される。この予測モデルは、例えば、ユーザの状況についての場所情報（所在地の位置、所在地種類、自宅住所、勤務先住所等）、時期情報（暦日、時間帯等）を入力として、将来のユーザの行動（取引内容）の予測結果を出力する。ここで、所在地カテゴリとしては、ユーザの所在地の種類（例えば、コンビニエンスストア、百貨店、銀行、病院等のカテゴリ）を用いることができる。暦日としては、曜日、月初、月末、年末等、取引が行なわれた月日を特徴付ける日付を用いることができる。時間帯としては、６時〜８時、午前・午後、昼休み時間等を用いることができる。なお、各ユーザの予測モデルにおいては、自宅住所、勤務先住所は、入力値としてデフォルト設定される。従って、予測時には、場所情報（位置情報、所在地種類）、時期情報（暦日、時間帯）等を入力することにより、取引内容を予測することができる。
【００３７】
取引装置３０は、ユーザとの間で取引を行なうコンピュータシステムである。この取引装置３０は、ユーザ端末１０から、決済手段や連係情報を取得して、取引を行なう。
【００３８】
次に、図３、図４を用いて、取引支援処理を説明する。この取引支援処理は、学習時処理及び取引時処理により構成される。
（学習時処理）
図３を用いて、学習時処理を説明する。この学習時処理は、定期的に学習対象ユーザを特定して実行される。
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、購入履歴の特定処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御部２１のユーザ管理部２１１は、学習対象ユーザのユーザ識別子を特定し、このユーザ識別子に関連付けられた履歴管理レコードを履歴情報記憶部２３から抽出する。
【００３９】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、機械学習処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、制御部２１の学習部２１２は、ユーザ情報記憶部２２から、学習対象ユーザの自宅住所、勤務先住所を取得する。次に、学習部２１２は、履歴情報記憶部２３から抽出した履歴管理レコードを用いて、取引が行なわれた時期（暦日、時間帯）、場所（取引場所の位置情報、所在地カテゴリ）を特定する。そして、学習部２１２は、時期情報（暦日、時間帯）、場所情報（位置情報、所在地カテゴリ、自宅住所、勤務先住所）を入力として、取引内容（取引種別）を出力とする教師データを生成する。そして、学習部２１２は、教師データを用いた機械学習（例えば、深層学習）により、予測モデルを生成する。そして、学習部２１２は、生成した予測モデルを、学習結果記憶部２４に記録する。
【００４０】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、同期処理を実行する（ステップＳ１−３）。具体的には、制御部２１のユーザ管理部２１１は、ユーザ情報記憶部２２のユーザ管理レコードに記録されている端末識別子を特定する。次に、ユーザ管理部２１１は、この端末識別子のユーザ端末１０に対して、学習結果記憶部２４に記録された予測モデルをユーザ端末１０に提供する。この場合、ユーザ端末１０は、支援サーバ２０からダウンロードした予測モデルを、学習結果記憶部１４に記録する。
【００４１】
（取引時処理）
次に、図４を用いて、取引時処理を説明する。
ここでは、ユーザ端末１０の制御部１１は、ユーザの所在地の特定処理を実行する（ステップＳ２−１）。具体的には、制御部１１の情報取得部１１１は、現在地の位置情報を取得する。この位置情報には、ＧＰＳ（Global Positioning System）による経度・緯度情報や、ビーコン信号を用いることができる。更に、情報取得部１１１は、システムタイマから現在日時を取得する。なお、本実施形態では、ステップＳ２−１〜Ｓ２−４の処理は、ユーザがアプリケーションを意図的に起動しなくても自動的にバックグラウンドで実行される場合を想定する。
【００４２】
次に、ユーザ端末１０の制御部１１は、入店舗の特定処理を実行する（ステップＳ２−２）。具体的には、制御部１１の情報取得部１１１は、ユーザの所在地における店舗を特定する。経度・緯度情報を用いる場合には、地図情報を用いて、所在地に一致する店舗を特定する。なお、店舗の特定は、インターネットを介して、地図情報サイトにアクセスし、この地図情報サイトから経度・緯度に対応した店舗情報を取得するようにしてもよい。また、ビーコン情報を用いる場合には、ビーコンに含まれる店舗情報を特定する。そして、情報取得部１１１は、店舗情報を用いて、所在地カテゴリを特定する。
【００４３】
次に、ユーザ端末１０の制御部１１は、入店舗に応じて利用可能な決済手段候補の特定処理を実行する（ステップＳ２−３）。具体的には、制御部１１のユーザ支援部１１３は、特定した店舗において利用可能な決済手段を、決済手段マスタ記憶部１２から取得する。
【００４４】
次に、ユーザ端末１０の制御部１１は、ユーザの行動の予測処理を実行する（ステップＳ２−４）。具体的には、制御部１１の行動予測部１１２は、現在日時を用いて時間帯及び暦日を算出する。そして行動予測部１１２は、学習結果記憶部１４に記録された予測モデルに、現在地（位置情報、所在地カテゴリ）、時間帯、暦日を入力し、所在地での予測される取引内容（取引種別）を出力する。例えば、「勤務先の近くのコンビニエンスストア」（場所情報）において、「勤務時間前」（時期情報）の場合、取引内容として「たばこの購入」を予測する。
【００４５】
次に、ユーザ端末１０の制御部１１は、決済手段候補の表示処理を実行する（ステップＳ２−５）。具体的には、ユーザが決済を行なう場合、取引支援アプリケーションを起動する。この場合、制御部１１のユーザ支援部１１３は、個人情報記憶部１５からユーザが保有する決済手段を特定する。そして、ユーザ支援部１１３は、ユーザ保有の決済手段と、ステップＳ２−３で特定した決済手段とを比較し、ユーザが利用可能な決済手段候補を特定する。次に、ユーザ支援部１１３は、予測した取引種別に応じて、利用する可能性が高い順に決済手段候補を特定する。例えば、ユーザ支援部１１３は、支援サーバ２０の履歴情報記憶部２３から、このユーザについて、予測した取引種別について所定期間の取引履歴を取得する。そして、決済手段候補毎に取引件数をカウントし、利用頻度が高い順に決済手段候補の優先順位を高くする。そして、ユーザ支援部１１３は、特定した決済手段候補の一覧を表示装置に出力する。
【００４６】
次に、ユーザ端末１０の制御部１１は、決済手段候補の選択処理を実行する（ステップＳ２−６）。具体的には、ユーザが、この店舗で取引を行なう場合には、決済手段候補の一覧の中から、取引に用いる決済手段を選択する。この場合、制御部１１のユーザ支援部１１３は、決済手段候補の一覧の中から選択された決済手段を特定する。
【００４７】
次に、ユーザ端末１０の制御部１１は、連係情報候補の表示処理を実行する（ステップＳ２−７）。具体的には、制御部１１のユーザ支援部１１３は、連係情報候補として、予測した取引種別に関連付けられた連係情報を、連係情報マスタ記憶部１３から取得する。そして、ユーザ支援部１１３は、特定した連係情報候補の一覧を表示装置に出力する。例えば、たばこの購入の場合には、年齢確認のために、運転免許証情報を含める。
【００４８】
次に、ユーザ端末１０の制御部１１は、連係情報候補の選択処理を実行する（ステップＳ２−８）。具体的には、ユーザが、この店舗で取引を行なう場合には、連係情報を候補の一覧の中から、取引時に用いる連係情報を選択する。この場合、制御部１１のユーザ支援部１１３は、連係情報候補の一覧の中から選択された連係情報を特定する。
【００４９】
次に、ユーザ端末１０の制御部１１は、連係情報の提供処理を実行する（ステップＳ２−９）。具体的には、制御部１１のユーザ支援部１１３は、選択された連係情報を取引装置３０に送信する。なお、連係情報候補の一覧の中で連係情報が選択されなかった場合には、この連係情報の提供処理（ステップＳ２−９）をスキップする。
【００５０】
次に、ユーザ端末１０の制御部１１は、決済手段による取引処理を実行する（ステップＳ２−１０）。具体的には、制御部１１のユーザ支援部１１３は、選択された決済手段を利用するための取引指示を取引装置３０に送信する。
そして、取引装置３０は、ユーザ端末１０から取得した連係情報及び決済手段を用いて、取引を行なう。そして、取引装置３０は、取引結果を支援サーバ２０に提供する。この場合、支援サーバ２０の制御部２１は、この取引結果についての履歴管理レコードを生成し、履歴情報記憶部２３に記録する。この履歴管理レコードは、新たな学習時処理において利用される。
【００５１】
以上、本実施形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（１−１）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、購入履歴の特定処理（ステップＳ１−１）、機械学習処理（ステップＳ１−２）を実行する。これにより、購入履歴に基づいて、ユーザの行動を予測することができる。
【００５２】
（１−２）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、同期処理を実行する（ステップＳ１−３）。これにより、ユーザ端末１０において、ユーザの行動を予測することができる。
【００５３】
（１−３）本実施形態では、ユーザ端末１０の制御部１１は、ユーザの所在地の特定処理（ステップＳ２−１）、入店舗の特定処理（ステップＳ２−２）、入店舗に応じて利用可能な決済手段候補の特定処理（ステップＳ２−３）を実行する。これにより、店舗において利用可能な決済手段を特定することができる。
【００５４】
（１−４）本実施形態では、ユーザ端末１０の制御部１１は、ユーザの行動の予測処理（ステップＳ２−４）、決済手段候補の表示処理（ステップＳ２−５）を実行する。これにより、店舗におけるユーザの行動を予測して、この行動に応じた取引の決済手段を予測することができる。
【００５５】
（１−５）本実施形態では、ユーザ端末１０の制御部１１は、連係情報候補の表示処理を実行する（ステップＳ２−７）。これにより、店舗におけるユーザの行動を予測して、この行動に応じた取引に必要な連係情報を予測することができる。
【００５６】
（１−６）本実施形態では、ユーザ端末１０の制御部１１は、連係情報の提供処理（ステップＳ２−９）、決済手段による取引処理（ステップＳ２−１０）を実行する。これにより、連係情報を用いて効率的に、取引決済を行なうことができる。
【００５７】
（第２実施形態）
次に、図５、図６に従って、第２実施形態を説明する。上記第１実施形態では、ユーザ端末１０において取引を予測して、ユーザを支援する処理を行なったが、第２実施形態においては、支援サーバ２０においてユーザを支援する処理を行なう。このため、上記第１実施形態と同様の部分については、同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。
【００５８】
図５に示すように、本実施形態においても、支援サーバ２０は、制御部２１、ユーザ情報記憶部２２、履歴情報記憶部２３、学習結果記憶部２４を備える。本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１に、ユーザ管理部２１１、学習部２１２に加えて、情報取得部２１３、行動予測部２１４、ユーザ支援部２１５を設ける。情報取得部２１３、行動予測部２１４、ユーザ支援部２１５は、それぞれ第１実施形態における情報取得部１１１、行動予測部１１２、ユーザ支援部１１３に対応する処理を実行する。更に、支援サーバ２０には、決済手段マスタ記憶部２６、連係情報マスタ記憶部２７、個人情報記憶部２８を設ける。決済手段マスタ記憶部２６、連係情報マスタ記憶部２７、個人情報記憶部２８は、第１実施形態における決済手段マスタ記憶部１２、連係情報マスタ記憶部１３、個人情報記憶部１５に、それぞれ対応する。更に、個人情報記憶部２８には、複数のユーザの個人情報を記録するために、個人情報管理レコードにユーザ識別子、ユーザ認証情報を記録しておく。
【００５９】
（取引時処理）
図６を用いて、取引時処理を説明する。
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、ユーザの特定処理を実行する（ステップＳ３−１）。具体的には、制御部２１のユーザ管理部２１１は、アクセスしたユーザ端末１０からユーザ認証情報を取得し、本人認証を行なう。この本人認証の結果に基づいて、ユーザのユーザ識別子を特定する。
【００６０】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ユーザ依頼の取得処理を実行する（ステップＳ３−２）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１３は、ユーザ端末１０から、ユーザ依頼を取得する。例えば、「時期（５月連休）に場所（京都）への旅行の予約」という取引依頼を取得する。
【００６１】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ユーザの行動の予測処理を実行する（ステップＳ３−３）。具体的には、制御部２１の行動予測部２１４は、ユーザ依頼に関連するユーザの行動を予測する。例えば、予測モデルにおいて、時期（５月連休）や場所（京都）を入力する。ここで、履歴情報記憶部２３において、定期的な通院情報が記録されている場合、旅行中の通院を予測する。また、履歴情報記憶部２３において、自動車の給油情報が記録されている場合、自動車利用を予測する。また、履歴情報記憶部２３において、カメラの購入情報が記録されている場合、カメラ利用を予測する。
【００６２】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、プラン検索処理を実行する（ステップＳ３−４）。具体的には、制御部２１のユーザ支援部２１５は、ユーザ依頼に応じて、取引装置３０にアクセスする。そして、ユーザ支援部２１５は、取引装置３０から、ユーザ依頼に対応した取引候補（旅行プラン）を特定する。
【００６３】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ユーザの行動予測に応じてプラン候補の表示処理を実行する（ステップＳ３−５）。具体的には、制御部２１のユーザ支援部２１５は、特定した取引候補の中で、ユーザの行動予測に適した取引候補を特定する。例えば、旅行プランの場合、定期的な通院による疾病を考慮し、病院に近い宿泊先が含まれる旅行プランの優先順位を高くする。また、自動車利用を予測した場合、レンタカー利用の旅行プランの優先順位を高くする。そして、ユーザ支援部２１５は、特定したプラン候補の一覧をユーザ端末１０の表示装置に出力する。
【００６４】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、プラン候補の選択処理を実行する（ステップＳ３−６）。具体的には、ユーザは、表示装置に表示されたプラン候補の一覧の中で、所望のプラン候補を選択する。この場合、制御部２１のユーザ支援部２１５は、ユーザ端末１０において選択されたプラン候補を取得する。
【００６５】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、選択されたプランに関連する連係情報候補の表示処理を実行する（ステップＳ３−７）。具体的には、制御部２１のユーザ支援部２１５は、選択されたプラン候補の予約に必要な連係情報候補を、個人情報記憶部２８から取得する。例えば、ユーザの行動予測において通院が含まれる場合には、保険証情報を連係情報として特定する。また、レンタカー利用の旅行プランが選択された場合には、運転免許情報を連係情報として特定する。また、ユーザの行動予測においてカメラ利用が含まれる場合には、カメラの保証書を連係情報として特定する。
【００６６】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、連係情報候補の選択処理を実行する（ステップＳ３−８）。具体的には、制御部２１のユーザ支援部２１５は、プランの取引に必要な連係情報を情報記憶部から取得する。例えば、レンタカー利用が含まれるプランの場合には、運転免許情報を選択する。
【００６７】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、連係情報の提供処理を実行する（ステップＳ３−９）。具体的には、制御部２１のユーザ支援部２１５は、特定した連係情報を取引装置３０に提供する。
【００６８】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、プランの取引処理を実行する（ステップＳ３−１０）。具体的には、制御部２１のユーザ支援部２１５は、ユーザ依頼に対応する取引を、取引装置３０との間で行なう。
【００６９】
以上、本実施形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（２−１）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ユーザ依頼の取得処理（ステップＳ３−２）、ユーザの行動の予測処理（ステップＳ３−３）を実行する。これにより、ユーザ依頼に応じたユーザの行動を予測することができる。
【００７０】
（２−２）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、プラン検索処理（ステップＳ３−４）、ユーザの行動予測に応じてプラン候補の表示処理（ステップＳ３−５）を実行する。これにより、ユーザ依頼に応じたプラン候補の中で、予測したユーザ行動に適したプラン候補を優先して表示することができる。
【００７１】
（２−３）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、選択されたプランに関連する連係情報候補の表示処理（ステップＳ３−７）、連係情報の提供処理（ステップＳ３−９）を実行する。これにより、連係情報を用いて、効率的に取引を行なうことができる。
【００７２】
本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・上記第１実施形態では、ユーザ端末１０が取引時処理を実行する。この取引時処理を支援サーバ２０で実行するようにしてもよい。この場合には、ユーザ端末１０は、ユーザに対するインタフェース及び取引装置３０に対するインタフェースとして機能する。
【００７３】
・上記第１実施形態では、ユーザ端末１０の制御部１１は、決済手段候補の表示処理を実行する（ステップＳ２−５）。この場合、制御部１１のユーザ支援部１１３は、ユーザが保有し、この店舗で利用可能な決済手段候補の中で、利用する可能性が高い優先順位を特定する。この優先順位の特定は、ステップＳ２−３において実行するようにしてもよい。
【００７４】
・上記第１実施形態では、ユーザ端末１０の制御部１１は、決済手段候補の表示処理を実行する（ステップＳ２−５）。予測した取引種別に応じて、利用頻度が高い順に決済手段候補を特定する。ここで、優先順位は利用頻度を用いる場合に限定されるものではない。例えば、ユーザに有利な決済手段候補の順番に並べ替えて表示するようにしてもよい。この場合には、ユーザ端末１０が、取引装置３０から決済手段の取引条件を取得する。この取引条件には、例えばキャンペーン情報や特典情報を用いることができる。そして、取得した取引条件において、ユーザに有利な取引条件の決済手段を特定し、有利な条件の決済手段の優先順位を高くする。
また、予想される取引内容の金額に応じて、決済手段の優先順位を決めてもよい。この場合には、例えば、制御部１１に、金額に応じて、決済手段の優先順位を決めるための優先順位テーブルを保持させておく。そして、制御部１１のユーザ支援部１１３は、予測した取引種別についての金額に応じて、優先順位テーブルを用いて、優先順位を決める。
また、ユーザ保有の決済手段の残高や直近の利用額に応じて、優先順位を決めてもよい。この場合には、制御部１１に、残高や利用額に応じて、決済手段の優先順位を決めるための優先順位テーブルを保持させておく。この優先順位テーブルにおいては、例えば、残高や直近の利用額に応じてスコアを記録し、各決済手段のスコアにより優先順位を決める。そして、制御部１１のユーザ支援部１１３は、各決済手段の管理サーバにアクセスし、残高や直近の利用額を取得する。次に、ユーザ支援部１１３は、残高や利用額に応じて、優先順位テーブルを用いて、優先順位を決める。
また、ユーザ保有の決済手段の有効期限に応じて、優先順位を決めてもよい。例えば、ユーザが保有するポイントで決済可能な場合、ユーザのポイントの有効期限をポイント管理サーバから取得する。そして、有効期限が近いポイントの優先順位を高くする。
【００７５】
・上記第１実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、購入履歴の特定処理（ステップＳ１−１）、機械学習処理（ステップＳ１−２）を実行する。ユーザの行動を予測するための予測モデルの生成方法は、機械学習に限定されるものではない。例えば、履歴情報記憶部に記録された情報を用いて、ユーザの行動のパターン認識を行なうようにしてもよい。
・上記第１実施形態では、ユーザ端末１０の制御部１１は、連係情報候補の表示処理を実行する（ステップＳ２−７）。ここで、ステップＳ２−６で選択された決済手段に応じて、連係情報の優先順位を変更してもよい。例えば、選択された決済手段で利用可能なポイントカードを連係情報として優先順位を高くする。
【００７６】
・上記第１実施形態では、ユーザ端末１０の制御部１１は、連係情報の提供処理を実行する（ステップＳ２−９）。また、第２実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、連係情報の提供処理を実行する（ステップＳ３−９）。連係情報の提供先は、取引装置３０に限定されるものではない。
【００７７】
・上記第１、第２実施形態では、決済手段、連係情報を用いて取引を行なった。予測モデルを用いて予測したユーザの行動に利用可能な情報であれば、何れか一方のみを提供してもよい。
・上記第１、第２実施形態では、たばこの購入や旅行の予約において、連係情報を特定する。連係情報は、多様であり、これらに限定されるものではない。例えば、ユーザの履歴情報に基づいて、ユーザの所有物（電化製品等）を特定し、ユーザの行動として修理依頼を特定した場合には、保証書情報を提供するようにしてもよい。ここで、ユーザ支援部は、修理物の配送依頼を予測した場合には、配送先として、自宅住所を連係情報として提供するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７８】
１０…ユーザ端末、１１…制御部、１１１，２１３…情報取得部、１１２，２１４…行動予測部、１１３，２１５…ユーザ支援部、１２，２６…決済手段マスタ記憶部、１３，２７…連係情報マスタ記憶部、１４，２４…学習結果記憶部、１５，２８…個人情報記憶部、２０…支援サーバ、２１…制御部、２１１…ユーザ管理部、２１２…学習部、２２…ユーザ情報記憶部、２３…履歴情報記憶部、３０…取引装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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