(57)【要約】【課題】本発明が解決しようとする課題は、顧客に対して的確な商品を推奨することが可能な情報処理装置およびプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の情報処理装置は、顧客が所有する情報端末からアクセスして、オンライン上で商品を購入する電子商取引に用いられる情報処理装置において、前記情報端末から商品の販売時刻情報、当該販売時刻における前記情報端末の位置を示す販売位置情報、および前記顧客の属性を示す属性情報を取得する情報取得部と、商品に関連する情報に対応付けられた販売時間帯、販売地域、属性が一致する推奨情報を記憶する記憶部から、前記情報取得部が取得した前記販売時刻情報、前記購入位置情報、および前記属性情報に基づいて一の前記推奨情報を取得する推奨情報取得部と、取得した前記推奨情報に基づいて推奨商品を決定する推奨商品決定部と、決定された前記推奨商品を前記情報端末に送信する推奨商品送信部と、を備える。【選択図】図９
2020160771.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客が所有する情報端末からアクセスして、オンライン上で商品を購入する電子商取引に用いられる情報処理装置において、
前記情報端末から商品の販売時刻情報、当該販売時刻における前記情報端末の位置を示す販売位置情報、および前記顧客の属性を示す属性情報を取得する情報取得部と、
商品に関連する情報に対応付けられた販売時間帯、販売地域、属性が一致する推奨情報を記憶する記憶部から、前記情報取得部が取得した前記販売時刻情報、前記購入位置情報、および前記属性情報に基づいて一の前記推奨情報を取得する推奨情報取得部と、
取得した前記推奨情報に基づいて推奨商品を決定する推奨商品決定部と、
決定された前記推奨商品を前記情報端末に送信する推奨商品送信部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記記憶部は、前記販売時刻情報、前記購入位置情報、および前記属性情報に係る商品の販売数のばらつきに対する偏差値に基づいて前記推奨情報を決定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記推奨情報取得部は、前記販売時刻情報、前記購入位置情報、および前記属性情報に基づいて取得した複数の商品を分類する分類のうち、最も偏差値が高い分類を前記推奨情報として取得する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記推奨商品決定部は、前記推奨情報取得部が取得した前記推奨情報と、他の手段で取得した推奨情報を総合劇に判断して前記推奨商品を決定する、
請求項１乃至３のいずれか一に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記記憶部を備えた、
請求項１乃至４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
顧客が所有する情報端末からアクセスして、オンライン上で商品を購入する電子商取引に用いられる情報処理装置としてのコンピュータを、
前記情報端末から商品の販売時刻情報、当該販売時刻における前記情報端末の位置を示す販売位置情報、および前記顧客の属性を示す属性情報を取得する情報取得部と、
商品に関連する情報に対応付けられた販売時間帯、販売地域、属性が一致する推奨情報を記憶する記憶部から、前記情報取得部が取得した前記販売時刻情報、前記購入位置情報、および前記属性情報に基づいて一の前記推奨情報を取得する推奨情報取得部と、
取得した前記推奨情報に基づいて推奨商品を決定する推奨商品決定部と、
決定された前記推奨商品を前記情報端末に送信する推奨商品送信部と、
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電子商取引において商品を購入した際に、アクセスした情報端末に対して、特定の商品を推薦していた。例えば、購入した商品に関連した多く購入される商品や、購入した商品の特徴が似ている商品を推薦していた。
【０００３】
しかしながら、これらの推薦のやり方では、顧客に対して的確な商品の推薦できない場合があった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、顧客に対して的確な商品を推奨することが可能な情報処理装置およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の情報処理装置は、顧客が所有する情報端末からアクセスして、オンライン上で商品を購入する電子商取引に用いられる情報処理装置において、前記情報端末から商品の販売時刻情報、当該販売時刻における前記情報端末の位置を示す販売位置情報、および前記顧客の属性を示す属性情報を取得する情報取得部と、商品に関連する情報に対応付けられた販売時間帯、販売地域、属性が一致する推奨情報を記憶する記憶部から、前記情報取得部が取得した前記販売時刻情報、前記購入位置情報、および前記属性情報に基づいて一の前記推奨情報を取得する推奨情報取得部と、取得した前記推奨情報に基づいて推奨商品を決定する推奨商品決定部と、決定された前記推奨商品を前記情報端末に送信する推奨商品送信部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、実施形態に係るリコメンドサーバを含む電子商取引システムを示す概略図である。
【図２】図２は、リコメンドサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、データ蓄積部を示すメモリ図である。
【図４】図４は、データサンプルを示す図である。
【図５】図５は、商品分類別に、販売時間帯別の偏差値を示す図である。
【図６】図６は、商品分類別に、販売地域別の偏差値を示す図である。
【図７】図７は、商品分類別に、顧客属性別の偏差値を示す図である。
【図８】図８は、リコメンドサーバの機能構成を示す機能ブロック図である。
【図９】図９は、リコメンドサーバの制御処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、図を参照して、本発明に係る実施形態を説明する。実施形態では、リコメンドサーバを情報処理装置の一例として説明する。なお、以下に説明する実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【０００８】
図１は、実施形態に係る電子商取引システムを示す概略図である。図１に示すように、電子商取引システムは、リコメンドサーバ１と、無線アクセスポイント３を介してインターネット等のネットワークＮに接続された情報端末５を備える。なお、実施形態では、リコメンドサーバ１は１台である。しかしながら、クラウドにおいてリコメンドサーバ１が用いられる場合には、複数台のリコメンドサーバ１であってもよい。
【０００９】
リコメンドサーバ１と無線アクセスポイント３は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）等の通信回線Ｌで接続されている。また、無線アクセスポイント３は、ネットワークＮを介して、リコメンドサーバ１と１台または複数台の情報端末５と接続する。
【００１０】
リコメンドサーバ１は、推奨商品取得部１ａと情報管理部１ｂとを備える。推奨商品取得部１ａは、アクセスされた情報端末５から情報を取得する。また、推奨商品取得部１ａは、取得した情報に基づいて推奨商品を決定する。また、推奨商品取得部１ａは、アクセスされた情報端末５に対して推奨商品情報を送信する。
【００１１】
情報管理部１ｂは、後述するデータ記憶部１４２（記憶部）（図２を参照）を備える。また、情報管理部１ｂは、電子商取引システムにおいて販売された商品を顧客別に記憶する。推奨商品取得部１ａは、情報管理部１ｂに記憶されたデータ記憶部１４２を検索し、情報端末５から取得した情報に対応した推奨情報を取得し、当該推奨情報を一つの選択肢とし、他の手段で収集した推奨情報をも含めて、総合的に一つの推奨商品を決定する。例えば、推奨商品取得部１ａは、他人が購入した商品の購入履歴情報や他人の閲覧履歴情報に基づいて抽出した推奨商品、商品の特徴を元に決定する推奨商品に、上記の推奨情報を加え、総合的に一つの推奨商品を決定する。
【００１２】
情報端末５は、例えばスマートフォン、携帯電話、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、ＰＣ（Personal  Computer）等が含まれる、ネットワークＮに接続可能なコンピュータである。
【００１３】
ここからは、リコメンドサーバ１のハードウェアについて説明する。図２は、リコメンドサーバ１のハードウェア構成を示すブロック図である。リコメンドサーバ１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１３、メモリ部１４等を備えている。ＣＰＵ１１は、制御主体となる。ＲＯＭ１２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ１３は、各種データを展開する。メモリ部１４は、各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、メモリ部１４は、互いにデータバス１５を介して接続されている。ＣＰＵ１１とＲＯＭ１２とＲＡＭ１３が、制御部１００を構成する。すなわち、制御部１００は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２やメモリ部１４に記憶されＲＡＭ１３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述するリコメンドサーバ１の制御処理を実行する。
【００１４】
メモリ部１４は、制御プログラム部１４１、データ記憶部１４２、売上情報部１４３を備える。制御プログラム部１４１は、リコメンドサーバ１を制御処理するためのプログラムを記憶する。データ記憶部１４２は、推奨商品を決定するための基準となる各種情報を記憶する。データ記憶部１４２については図３で後述する。売上情報部１４３は、電子商取引システムで販売した商品を例えば日時別や顧客別に分類して記憶する。
【００１５】
また、制御部１００は、データバス１５およびコントローラ１６を介して、操作部１７、表示部１８を備える。操作部１７は、リコメンドサーバ１を操作するためのタッチパネル式のキーボードである。表示部１８は、リコメンドサーバ１の操作者に情報を表示する。
【００１６】
また、制御部１００は、データバス１５を介して通信Ｉ／Ｆ１９、タイマー２０と接続する。通信Ｉ／Ｆ１９は、通信回線ＬおよびネットワークＮを介して、情報端末５と接続し、情報の送受信を行う。タイマー２０は、現在の時刻を計時して出力する。
【００１７】
続いて、データ記憶部１４２について説明する。データ記憶部１４２は、リコメンドサーバ１に接続した情報端末５に対して、送信する推奨商品を決定するための種々の情報を記憶する。データ記憶部１４２は、分類部１４２１、販売時間帯別偏差値部１４２２、販売地域別偏差値部１４２３、属性別偏差値部１４２４、平均偏差値部１４２５を備える。分類部１４２１は商品を当該商品の上位概念で括る、例えば菓子、野菜、肉、飲料等の商品の分類（商品に関連する情報）を記憶する。販売時間帯別偏差値部１４２２は、各分類に対応付けて、商品を購入した時刻を含む販売時間帯別（例えば１０時台（１０時００分〜１０時５９分）や１１時台（（１１時００分〜１１時５９分））に算出された販売時間帯別偏差値を記憶する。偏差値とは、ある数値がグループの中でどのくらいの位置にいるかを表した数値である。販売地域別偏差値部１４２３は、各分類に対応付けて、商品を購入した場所を含む地域別（例えば東京、大阪）に算出された販売地域別偏差値を記憶する。属性別偏差値部１４２４は、各分類に対応付けて、商品を購入した人の属性別（例えば、性別、年齢）に算出された属性別偏差値を記憶する。平均偏差値部１４２５は、分類部１４２１に記憶された分類別に、販売時間帯別偏差値と販売地域別偏差値と属性別偏差値を平均した平均偏差値を記憶する。
【００１８】
ここで、販売時間帯別偏差値、販売地域別偏差値、属性別偏差値の算出方法について説明する。図４は、個別の商品が販売された販売時間帯、販売地域、商品の分類、商品を購入した人の属性（性別）、当該分類の商品の販売数を記憶したデータである。例えば、午前１０時〜午前１０時５９分の販売時間帯に、属性が男性である人が東京で購入した、分類が菓子である商品は５個であることを示す。同様に、例えば、午前１０時〜午前１０時５９分の販売時間帯に、属性が女性である人が大阪で購入した、分類が飲料である商品は６０個であることを示す。なお、図４のデータは一例であり、その他の販売時間帯、販売地域、商品の分類、属性についてもデータが集計されている。
【００１９】
図４に示したデータによると、販売時間帯は１０時０分〜１０時５９分と１１時０分〜１１時５９分の２種類であって、販売地域は東京と大阪であって、商品の分類は菓子と飲料の２種類である。また、販売時間帯１０時０分〜１０時５９分に菓子の分類の商品は６５個販売され、販売時間帯１０時０分〜１０時５９分に飲料の分類の商品は８０個販売され、販売時間帯１１時０分〜１１時５９分に菓子の分類の商品は４５個販売され、販売時間帯１１時０分〜１１時５９分に飲料の分類の商品は９０個販売される。
【００２０】
このようなデータに基づいて、販売時間帯、販売地域、属性に基づく標準偏差を算出する。標準偏差とは、データの確立変数のばらつき具合を表す数値である。ばらつきが少ないほど標準偏差は小さくなる。標準偏差は式（１）で求める。ここで、σは標準偏差、ｎ（＝４）はデータ数、ｘは販売数、ｘｉ（＝７０）は販売数の平均値である。
【００２１】
【数１】
2020160771.tif 000003
【００２２】
式（１）に、分類別販売時間帯別に係るデータを入力すると、分類別の販売時間帯別標準偏差はσａは、
【００２３】
【数２】
2020160771.tif 000004
【００２４】
分類別の販売地域別標準偏差σｂは、
【００２５】
【数３】
2020160771.tif 000005
【００２６】
分類別の属性別標準偏差σｃは、
【００２７】
【数４】
2020160771.tif 000006
【００２８】
となる。
【００２９】
次に、求めた標準偏差に基づいて、販売時間帯、販売地域、属性における係る偏差値を求める。偏差値は、次の式(５)で求められる。式(５)において、Ｔｉは偏差値、ｘは販売数、ｘｉ（＝７０）は販売平均、σは標準偏差である。
【００３０】
【数５】
2020160771.tif 000007
【００３１】
この式(５)に、上記各式におけるｘｉ−ｘ、求めた標準偏差を代入すると、次のように偏差値が求められる。すなわち、図５、に示すように、
１．販売時間帯が１０時０分〜１０時５９分であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは４７
２．販売時間帯が１０時０分〜１０時５９分であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは５６
３．販売時間帯が１１時０分〜１１時５９分であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは３５
４．販売時間帯が１１時０分〜１１時５９分であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは６２
また、図６に示すように、
５．販売地域が東京であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは４６
６．販売地域が東京であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは４４
７．販売地域が大阪であって、菓子の分類の偏差値はＴｉ４２
８．販売地域が大阪であって、飲料の分類の偏差値はＴｉ６７
また、図７に示すように、
９．属性が男性であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは４４
１０．属性が男性であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは６３
１１．属性が女性であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは３７
１２．属性が女性であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは５６
である。そして、この結果を、分類別に整理して記憶したのが図３のデータ記憶部１４２である。すなわち、データ記憶部１４２は、分類を基準として、菓子に対応した販売時間帯別偏差値部１４２２に、販売時間帯が１０時０分〜１０時５９分における偏差値４７、１１時０分〜１１時５９分における偏差値５６が記憶される。また、飲料に対応した販売時間帯別偏差値部１４２２に、販売時間帯が１０時０分〜１０時５９分における偏差値５６、１１時０分〜１１時５９分における偏差値６２が記憶される。なお、他の時間帯も同様に偏差値が記憶される。
【００３２】
また、分類を基準として、菓子に対応した販売地域別偏差値部１４２３に、販売地域が東京に対応した偏差値４６と販売地域が大阪に対応した偏差値４６が記憶される。また、飲料に対応した販売地域別偏差値部１４２３に、販売地域が東京に対応した偏差値４２と販売地域が大阪に対応した偏差値６７が記憶される。
【００３３】
また、分類を基準として、菓子に対応した属性別偏差値部１４２４に、属性が男性に対応した偏差値４４と属性が女性に対応した偏差値３７が記憶される。また、飲料に対応した属性別偏差値部１４２４に、属性が男性に対応した偏差値６３と属性が女性に対応した偏差値５６が記憶される。なお、データ記憶部１４２には、菓子と飲料以外の分類についても、各分類に対応して、同様にして算出された偏差値が記憶される。
【００３４】
ここからは、リコメンドサーバ１の機能構成について説明する。図８は、リコメンドサーバ１の機能構成を示す機能ブロック図である。図８に示すように、リコメンドサーバ１の制御部１００は、ＲＯＭ１２やメモリ部１４に記憶されＲＡＭ１３に展開された制御プログラムに従うことで、情報取得部１０１、推奨情報取得部１０２、推奨商品決定部１０３、推奨商品送信部１０４として機能する。
【００３５】
情報取得部１０１は、情報端末５から、商品の購入時刻情報、当該購入時刻における前記情報端末の位置を示す販売位置情報、および前記顧客の属性を示す属性情報を取得する。具体的には、情報取得部１０１は、情報端末５がリコメンドサーバ１にアクセスし、ログインした際に、当該情報端末５から、顧客の属性情報を取得する。また、情報取得部１０１は、顧客が情報端末５を操作して商品を購入した場合に、商品を購入した販売時刻情報、商品を購入した販売位置情報（例えばＧＰＳ（Global  Positioning  System）情報）を取得する。
【００３６】
推奨情報取得部１０２は、情報取得部１０１が取得した販売時刻情報、販売位置情報、および属性情報に基づいて、当該商品が販売された販売時間帯、販売地域、属性を満たす推奨情報を記憶する記憶部に記憶されている推奨情報を取得する。具体的には、推奨情報取得部１０２は、情報取得部１０１が取得した属性情報と、情報取得部１０１が取得した販売時刻情報が含まれる販売時間帯情報と、情報取得部１０１が取得した販売位置情報が含まれる販売地域情報を、データ記憶部１４２に記憶された販売時間帯情報、属性情報、販売地域情報と比較し、すべてが一致する複数の推奨情報から、最も高い偏差値の推奨情報を取得する。
【００３７】
実施形態の場合、例えば、１０時３０分に、東京からアクセスした男性が商品を購入した場合、菓子に対応する、販売時間帯（１０時０分〜１０時５９分）に係る偏差値が４７、地域（東京）に係る偏差値が４６、属性（男性）に係る偏差値が４４であり、平均偏差値は４５．６（（４７＋４６＋４４）÷３）である。一方、飲料に対応する、販売時間帯（１０時０分〜１０時５９分）に係る偏差値が５６、地域（東京）に係る偏差値が４４、属性（男性）に係る偏差値が６３であり、平均偏差値は５４．３である。そのため、推奨情報取得部１０２は、平均偏差値が高い飲料の分類を推奨情報として取得する。
【００３８】
推奨商品決定部１０３は、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報に基づいて推奨商品を決定する。具体的には、推奨商品決定部１０３は、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報を、推奨商品を決定する一つの選択肢として、他の選択肢を考慮して総合的に一つの推奨商品を決定する。さらに具体的には、推奨商品決定部１０３は、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報と、他の推奨情報（例えば、他人が購入した商品の購入履歴情報や他人の閲覧履歴情報に基づいて抽出した推奨商品、商品の特徴を元に決定する推奨商品）に基づいて、総合的に一つの推奨商品を決定する。最終的な推奨商品の決め方は種々の方法がある。
【００３９】
推奨商品送信部１０４は、推奨商品決定部１０３によって決定された推奨商品を情報端末５に送信する。
【００４０】
ここからは、リコメンドサーバ１の制御について説明する。図９は、リコメンドサーバ１の制御処理の流れを示すフローチャートである。図９に示すように、リコメンドサーバ１の制御部１００は、情報端末５がログインされたかを判断する（Ｓ１１）。情報端末５がログインされたと判断した場合には（Ｓ１１のＹｅｓ）、情報取得部１０１は、情報端末５から、情報端末５に記憶された顧客の属性情報（男性か女性か）を取得する（Ｓ１２）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。
【００４１】
また、情報端末５のログインではないと判断した場合には（Ｓ１１のＮｏ）、制御部１００は、情報端末５の操作によって、電子商取引に係る商品が販売されたかを判断する（Ｓ２１）。商品が販売されたと判断した場合には（Ｓ２１のＹｅｓ）、情報取得部１０１は、タイマー２０が計時した現在の時刻を、商品が販売された販売時刻を示す販売時刻情報として取得する（Ｓ２２）。そして情報取得部１０１は、情報端末５から、商品が販売されたときに情報端末５が位置する販売位置情報を取得する（Ｓ２３）。
【００４２】
次に制御部１００は、取得した販売時刻情報に基づいて、販売時間帯情報を取得する。例えば取得した販売時刻情報が１０時３０分の場合、制御部１００は、当該販売時刻を含む１０時０分〜１０時５９分を販売時間帯を取得する。また、制御部１００は、取得した販売位置情報を含む販売地域情報を取得する。例えば制御部１００は、取得したＧＰＳ情報に基づいて、ＧＰＳが示す販売位置情報を含む地域の販売地域情報を取得する。
【００４３】
次に制御部１００は、取得した属性情報、販売時間帯情報、販売地域情報に基づいて、データ記憶部１４２を検索する（Ｓ２４）。そして推奨情報取得部１０２は、データ記憶部１４２から、当該販売時間帯、販売地域、属性がすべて一致する推奨情報を取得する（Ｓ２５）。具体的には、推奨情報取得部１０２は、取得した販売時間帯情報、販売地域情報、および属性情報がすべて一致するすべての分類を、データ記憶部１４２から抽出する。そして推奨情報取得部１０２は、抽出した分類のうち最も偏差値高い分類を、推奨情報として取得する（Ｓ２５）。
【００４４】
次に推奨商品決定部１０３は、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報に基づいて推奨商品を決定する（Ｓ２６）。次に推奨商品送信部１０４は、推奨商品決定部１０３によって決定された推奨商品を情報端末５に送信する（Ｓ２７）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。
【００４５】
また、商品の販売ではないと判断した場合には（Ｓ２１のＮｏ）、制御部１００は、情報端末５においてログアウトの操作がされたかを判断する（Ｓ３１）。情報端末５においてログアウトの操作がされたと判断した場合には（Ｓ３１のＹｅｓ）、制御部１００は、当該情報端末５についてログアウトの処理を実行する（Ｓ３２）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。また、情報端末５においてログアウトの操作がされていないと判断した場合には（Ｓ３１のＮｏ）、制御部１００はＳ１１に戻る。
【００４６】
このような実施形態によれば、リコメンドサーバ１は、販売時間帯情報、販売地域情報、および前記属性情報といった、電子商取引において使用されてこなかった情報に基づいて推奨商品を決定する。そのため、顧客に対して的確な商品を推奨することが可能となる。
【００４７】
また、実施形態によれば、リコメンドサーバ１は、他の手段で取得した推奨情報を含め、総合劇に判断して前記推奨商品を決定する。そのため、顧客に対して的確な商品を推奨することが可能となる。
【００４８】
以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００４９】
例えば、実施形態では、販売時間帯として１０時０分〜１０時５９分と１１時０分〜１１時５９分を時間帯の一例として説明した。しかしながらこれに限らず、もちろんその他の時間帯についても同様の処理を行う。
【００５０】
同様に、実施形態では、販売地域の一例として東京と大阪を用いて説明した。また、分類の一例として菓子と飲料を用いて説明した。しかしながらこれに限らず、もちろんその他の地域や分類についても同様の処理を行う。
【００５１】
また、実施形態では、推奨商品取得部１ａと情報管理部１ｂをリコメンドサーバ１として説明した。しかしながらこれに限らず、例えば、推奨商品取得部１ａをリコメンドサーバ１としてもよい。この場合、情報管理部１ｂは別のサーバとなる。
【００５２】
また、実施形態では、データ記憶部１４２はリコメンドサーバ１に備えられているとして説明した。しかしながらこれに限らず、データ記憶部１４２はリコメンドサーバ１以外のサーバに備えられていてもよい。
【００５３】
また、実施形態では、商品に関連する情報として商品を一定の法則で括る上位概念の分類を一例として説明した。しかしながらこれに限らず、商品に関連する情報は、商品を特定する商品特定情報であってもよい。
【００５４】
また、実施形態では、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報と他の手段で取得した推奨情報に基づいて、推奨商品決定部１０３は、総合的に一つの推奨商品を決定した。しかしながらこれに限らず、例えば、推奨商品決定部１０３は、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報のみに基づいて推奨商品を決定してもよい。
【００５５】
なお、実施形態のリコメンドサーバ１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（FD）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【００５６】
また、実施形態のリコメンドサーバ１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態のリコメンドサーバ１で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【００５７】
また、実施形態のリコメンドサーバ１で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【符号の説明】
【００５８】
１      リコメンドサーバ
１ａ    推奨商品取得部
１ｂ    情報管理部
５      情報端末
１１    ＣＰＵ
１２    ＲＯＭ
１３    ＲＡＭ
１４    メモリ部
１００  制御部
１０１  情報取得部
１０２  推奨情報取得部
１０３  推奨商品決定部
１０４  推奨商品送信部
１４２  データ記憶部
１４２１  分類部
１４２２  販売時間帯別偏差値部
１４２３  販売地域別偏差値部
１４２４  属性別偏差値部
１４２５  平均偏差値部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５９】
【特許文献１】特開２００９−１２２７８１号公報
【図１】
2020160771.tif 000008
【図２】
2020160771.tif 000009
【図３】
2020160771.tif 000010
【図４】
2020160771.tif 000011
【図５】
2020160771.tif 000012
【図６】
2020160771.tif 000013
【図７】
2020160771.tif 000014
【図８】
2020160771.tif 000015
【図９】
2020160771.tif 000016