(57)【要約】      （修正有）【課題】簡易的な処理によってユーザに提示する最適な商品画像を選択する環境を提供する。【解決手段】商品画像選択装置は、１の商品についての商品画像としてユーザに提示された複数種類の画像についての提示画像情報と複数種類の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、複数種類の画像に対するユーザの好みに基づく選択結果の情報と、を紐付けて管理する選択情報管理部と、複数の商品についての複数のユーザの選択結果の情報に基づいて各ユーザの情報が分類されたユーザクラスタを管理するユーザクラスタ管理部と、ユーザの回答に基づいて各商品が分類された商品クラスタを管理する商品クラスタ管理部と、ある商品について、ユーザクラスタ管理部及び商品クラスタ管理部に管理された各クラスタ同士の関係に基づいてユーザクラスタに属する任意の対象ユーザへ提示するための商品画像を提示画像として複数の提示候補画像から選択する提示画像選択部を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１の商品についての商品画像としてユーザに提示された複数種類の画像についての提示画像情報と該複数種類の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、該複数種類の画像に対するユーザの好みに基づく選択結果の情報と、を紐付けて管理する選択情報管理部と、
複数の商品についての複数のユーザの前記選択結果の情報に基づいて各ユーザの情報が分類されたユーザクラスタを管理するユーザクラスタ管理部と、
ユーザの回答に基づいて各商品が分類された商品クラスタを管理する商品クラスタ管理部と、
ある商品について、前記ユーザクラスタ管理部及び前記商品クラスタ管理部に管理された各クラスタ同士の関係に基づいて前記ユーザクラスタに属する任意の対象ユーザへ提示するための商品画像を提示画像として複数の提示候補画像から選択する提示画像選択部と、を備える
情報処理装置。
【請求項２】
前記提示画像選択部は、
ある商品についての複数の提示候補画像から前記対象ユーザに提示する提示画像を選択する処理において、前記対象ユーザが当該ある商品のいずれの種類の画像も選択した履歴がない場合、当該ある商品の画像に関する該対象ユーザの属するユーザクラスタにおける選択傾向に基づき提示候補画像を前記対象ユーザへの提示画像として選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
画像の傾向を表す評価軸を前記商品画像ごとに設定するための画像評価軸設定部を更に備え、
前記評価軸は、提示画像選択部における前記ユーザクラスタにおける選択傾向の判断に用いられる
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記商品クラスタ管理部は、
各商品画像について、前記画像評価軸設定部の定めた同一の評価軸に基づく評価値が第１閾値以上である画像同士について同一評価軸を具備する画像と判定し、
前記同一評価軸を具備する画像とされた商品画像の有する同一の評価軸のうち、前記評価値が前記第１閾値よりも高い第２閾値以上である評価軸を有する画像同士を類似傾向にある画像と判定し、
前記提示画像選択部は、前記類似傾向に基づき前記提示画像を前記対象ユーザへの提示画像として選択する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ユーザクラスタ管理部は、複数の前記選択結果の組み合わせに基づき前記ユーザクラスタを生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ユーザクラスタ管理部及び／または商品クラスタ管理部は、生成済みクラスタ内の個別のデータ同士の関係が一定以上分散したと判断した場合に、新たなクラスタを生成する
請求項１乃至請求項５の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
１の商品についての商品画像としてユーザに提示された複数種類の画像についての提示画像情報と該複数種類の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、該複数種類の画像に対するユーザの好みに基づく選択結果の情報と、を紐付けて管理する選択情報管理ステップと、
複数の商品についての複数のユーザの前記選択結果の情報に基づいて各ユーザの情報が分類されたユーザクラスタを管理するユーザクラスタ管理ステップと、
ユーザの回答に基づいて各商品が分類された商品クラスタを管理する商品クラスタ管理ステップと、
ある商品について、前記ユーザクラスタ管理ステップ及び前記商品クラスタ管理ステップで管理された各クラスタ同士の関係に基づいて前記ユーザクラスタに属する任意の対象ユーザへ提示するための商品画像を提示画像として複数の提示候補画像から選択する提示画像選択ステップと、を
情報処理装置が実行する情報処理方法。
【請求項８】
１の商品についての商品画像としてユーザに提示された複数種類の画像についての提示画像情報と該複数種類の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、該複数種類の画像に対するユーザの好みに基づく選択結果の情報と、を紐付けて管理する選択情報管理機能と、
複数の商品についての複数のユーザの前記選択結果の情報に基づいて各ユーザの情報が分類されたユーザクラスタを管理するユーザクラスタ管理機能と、
ユーザの回答に基づいて各商品が分類された商品クラスタを管理する商品クラスタ管理機能と、
ある商品について、前記ユーザクラスタ管理機能及び前記商品クラスタ管理機能により管理された各クラスタ同士の関係に基づいて前記ユーザクラスタに属する任意の対象ユーザへ提示するための商品画像を提示画像として複数の提示候補画像から選択する提示画像選択機能と、を
コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関し、特に、提示候補画像の中からユーザに提示する最適な画像を選択する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子商取引において商品情報を提示する場合に、商品についての画像（商品画像）はユーザの購買意欲を左右する重要な役割を担っている。
従って、商品情報の提示として商品画像を提示する場合には、適切な商品画像を選択することが重要である。
例えば、下記の特許文献１においては、ユーザに心理テストに関する設問に回答させ、該回答情報に基づいてユーザの心理特性を解析し、ユーザをグループ化する。そして、グループに基づいて適切と思われるウェブページのテンプレートが選択されて、商品画像を含む商品情報が提供される構成が開示されている。ここで、心理特性とは、ユーザ個人の性格に関する基本心理特性とユーザが商品購入する際に左右される要因に関する購買関連心理特性を含んでいる。また、基本心理特性は、心理学の分野で一般的に認められている基本的な特性であり、神経性因子、外向性因子、創造的探求性因子、勤勉性因子、調和性因子が含まれており、購買関連心理特性には、購買態度分類、公的自意識、自尊感情を含んでいるものとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３４６０４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような心理特性を考慮した設問生成は容易ではない。
そこで、本発明は、簡易的な処理によってユーザに提示する最適な商品画像を選択することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る情報処理装置は、１の商品についての商品画像としてユーザに提示された複数種類の画像についての提示画像情報と該複数種類の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、該複数種類の画像に対するユーザの好みに基づく選択結果の情報と、を紐付けて管理する選択情報管理部と、複数の商品についての複数のユーザの前記選択結果の情報に基づいて各ユーザの情報が分類されたユーザクラスタを管理するユーザクラスタ管理部と、ユーザの回答に基づいて各商品が分類された商品クラスタを管理する商品クラスタ管理部と、ある商品について、前記ユーザクラスタ管理部及び前記商品クラスタ管理部に管理された各クラスタ同士の関係に基づいて前記ユーザクラスタに属する任意の対象ユーザへ提示するための商品画像を提示画像として複数の提示候補画像から選択する提示画像選択部と、を備えたものである。
ある商品についての商品画像が複数提示され、その中からユーザに選択された画像は、そのユーザが商品についての魅力を感じる画像である可能性が高い。本構成によれば、そのような画像の選択情報がユーザ情報と紐付けて管理される。
【０００６】
上述した情報処理装置の前記提示画像選択部は、ある商品についての複数の提示候補画像から前記対象ユーザに提示する提示画像を選択する処理において、前記対象ユーザが当該ある商品のいずれの種類の画像も選択した履歴がない場合、当該ある商品の画像に関する該対象ユーザの属するユーザクラスタにおける選択傾向に基づき提示候補画像を前記対象ユーザへの提示画像として選択してもよい。
これにより、提示候補画像についての対象ユーザ自身の選択情報が無くても、同一ユーザクラスタに属する他ユーザの選択情報に基づいて、適切な画像選択が行われる。
【０００７】
上述した情報処理装置においては、画像の傾向を表す評価軸を前記商品画像ごとに設定するための画像評価軸設定部を更に備え、前記評価軸は、提示画像選択部における前記ユーザクラスタにおける選択傾向の判断に用いられてもよい。
これにより、商品画像に対する各ユーザの選択傾向に基づいて各商品画像が選択された要因となり得る評価軸が適切に設定される。
【０００８】
上述した情報処理装置の前記商品クラスタ管理部は、各商品画像について、前記画像評価軸設定部の定めた同一の評価軸に基づく評価値が第１閾値以上である画像同士について同一評価軸を具備する画像と判定し、前記同一評価軸を具備する画像とされた商品画像の有する同一の評価軸のうち、前記評価値が前記第１閾値よりも高い第２閾値以上である評価軸を有する画像同士を類似傾向にある画像と判定し、前記提示画像選択部は、前記類似傾向に基づき前記提示画像を前記対象ユーザへの提示画像として選択してもよい。
【０００９】
上述した情報処理装置の前記ユーザクラスタ管理部は、複数の前記選択結果の組み合わせに基づき前記ユーザクラスタを生成してもよい。
予めユーザクラスタを作成するのではなく、ユーザが実際に選択した選択画像の組み合わせに応じてユーザクラスタが生成される。従って、例えば誰も選ばないような選択画像の組み合わせのためのユーザクラスタなどが無駄に生成されることがない。
【００１０】
上述した情報処理装置の前記ユーザクラスタ管理部及び／または商品クラスタ管理部は、生成済みクラスタ内の個別のデータ同士の関係が一定以上分散したと判断した場合に、新たなクラスタを生成してもよい。
同一のユーザクラスタに属する各ユーザの選択情報に一定のばらつきが見られた場合、即ち分散した場合、当該ユーザクラスタの傾向の類似性が薄れてしまう虞がある。本構成によれば、そのようなユーザクラスタに属する各ユーザの再分類が行われる。
【００１１】
本発明に係る情報処理方法は、１の商品についての商品画像としてユーザに提示された複数種類の画像についての提示画像情報と該複数種類の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、該複数種類の画像に対するユーザの好みに基づく選択結果の情報と、を紐付けて管理する選択情報管理機能と、複数の商品についての複数のユーザの前記選択結果の情報に基づいて各ユーザの情報が分類されたユーザクラスタを管理するユーザクラスタ管理機能と、ユーザの回答に基づいて各商品が分類された商品クラスタを管理する商品クラスタ管理機能と、ある商品について、前記ユーザクラスタ管理機能及び前記商品クラスタ管理機能により管理された各クラスタ同士の関係に基づいて前記ユーザクラスタに属する任意の対象ユーザへ提示するための商品画像を提示画像として複数の提示候補画像から選択する提示画像選択機能と、を情報処理装置が実行するものである。
この情報処理方法により、簡易的な処理で、ユーザに適切な商品画像を選択することができる。
本発明に係るプログラムは、上記各ステップに相当する手順を情報処理装置に実行させるプログラムである。本発明に係る記憶媒体は、上記プログラムを記憶したものである。これらにより上述の情報処理装置の処理を実現する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、簡易的な処理で、ユーザに適切な商品画像を選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態の商品画像選択装置を含むネットワークの説明図である。
【図２】実施の形態のコンピュータ装置のブロック図である。
【図３】実施の形態の商品画像選択装置の機能構成の説明図である。
【図４】設問ウェブページの例を示す図である。
【図５】ユーザごとに異なる商品画像が選択される例について説明するための図である。
【図６】ユーザごとに異なる商品画像が選択される別の例について説明するための図である。
【図７】商品画像に設定される評価軸の例を説明するための図である。
【図８】商品ＤＢに記憶される商品画像情報の例を説明するための図である。
【図９】クラスタＤＢに記憶されるユーザクラスタ情報を説明するための図である。
【図１０】クラスタＤＢに記憶される商品クラスタ情報を説明するための図である。
【図１１】回答取得処理のフローチャートである。
【図１２】ユーザクラスタリング処理のフローチャートである。
【図１３】距離ｄの算出について説明するための図である。
【図１４】商品クラスタリング処理のフローチャートである。
【図１５】商品画像の評価傾向について説明するための図である。
【図１６】ユーザクラスタごとの選択傾向について説明するための図である。
【図１７】提示画像選択処理のフローチャートである。
【図１８】商品クラスタリング処理の変形例のフローチャートである。
【図１９】商品クラスタリング処理の変形例２のフローチャートである。
【図２０】嗜好評価軸抽出処理のフローチャートである。
【図２１】提示画像選択処理の変形例のフローチャートである。
【図２２】各ユーザが選択した商品画像の一例を示す図である。
【図２３】提示画像選択処理の変形例２を示すフローチャートである。
【図２４】提示画像選択処理の変形例２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】
【００１４】
以下、実施の形態を添付図に沿って説明する。
【００１５】
＜１．システム構成＞
本実施の形態としての商品画像選択装置７を含むネットワークシステム全体の構成について、図１を用いて説明する。
ネットワークシステム１は、通信ネットワーク２を介して各種の端末装置が相互に通信可能とされている。
ネットワークシステム１は、電子商取引システム３とユーザ端末４と店舗端末５を含んで構成されている。
【００１６】
なお、図１に示した通信ネットワーク２の構成は特に限定されるものではなく、上記したインターネット以外にも、例えばイントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＣＡＴＶ（Community Antenna TeleVision）通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網などが想定される。
また、通信ネットワーク２の全部又は一部を構成する伝送媒体についても多様な例が想定される。例えばＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineers）１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、電力線搬送、電話線などの有線でも、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）のような赤外線、ブルートゥース（登録商標）、８０２．１１無線、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網などの無線でも利用可能である。
【００１７】
電子商取引システム３は、ユーザが商品を購入するために利用する各種のサービスを提供するショッピングサーバ６、ユーザに提示する商品画像を選択する商品画像選択装置７を備えている。
【００１８】
ショッピングサーバ６が提供する各種機能は、例えば、該システムを用いて運営される電子商取引に加盟している複数の店舗がある場合に、該店舗の管理者（以降、販売者と記載）が販売する商品の情報（商品情報）を登録するための機能や、登録された商品情報を変更する機能などである。また、そのために、ショッピングサーバ６は、加盟店舗情報や販売者情報や商品情報を管理する機能を備える。
更に、ショッピングサーバ６は、電子商取引で扱っている商品群の中からユーザが所望する商品を検索して提示する機能や、ユーザが商品の購入操作を行った際に、販売者へ商品を発注する機能や、商品の売買が成立した際の代金のやりとりを仲介する決済処理機能、各ユーザへ商品を配送するための機能、そして、商品の購入が確定した際のユーザへの通知機能や商品を購入したユーザ情報を販売者へ通知する機能などを有する。
ユーザが商品を購入する際には、商品の送付先（住所）情報や、クレジットカード番号や連絡先（電子メールアドレスなど）の情報が必要とされる。ユーザが商品を購入するたびにこれらの情報を入力する手間を省くため、ショッピングサーバ６は、ユーザ情報を管理する機能を備える。
【００１９】
そして、ショッピングサーバ６は、上記の各種機能を実現するためのユーザインタフェースとしてのウェブページを他の情報処理装置（ユーザ端末４や店舗端末５）上に表示させるために、ウェブページデータの生成と送信を行う。
ウェブページデータは、例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）やＸＨＴＭＬ（Extensible HyperText Markup Language）などの構造化文書ファイルである。構造化文書ファイルには、商品の説明などのテキストデータや商品画像などの画像データと、それらの配置や表示態様（文字色やフォントや大きさや装飾など）が記述されている。
ウェブページとしては、例えば、ユーザや販売者にログイン情報を入力させるためのログインページや、商品検索の結果を表示させるための検索結果表示ページや、商品情報が表示される商品ページなどである。
また、ショッピングサーバ６は、ユーザや販売者の認証機能や各種データベースへの情報の登録機能、各種データベースから情報を取得する機能などを備える。
【００２０】
商品画像選択装置７は、ユーザに商品に関する情報を提供する際に提示される商品画像を選択する情報処理装置である。例えば、ショッピングサーバ６は、ユーザの検索要求に応じて、検索結果としての商品が羅列されたウェブページをユーザ端末４に送信する。該ウェブページには、商品の価格情報などと共に商品画像が掲載される。商品画像選択装置７は、価格情報などと共に検索結果ウェブページに掲載する商品画像が複数用意されている場合に、何れの商品画像を掲載するか選択する装置である。
【００２１】
また、電子商取引システム３は、ユーザに対して興味のある商品についてのレコメンド情報を送信する場合がある。このようなレコメンド情報に商品画像が付される場合には、商品画像選択装置７による選択処理が行われる。
【００２２】
更に、商品画像選択装置７は、ユーザ毎に適切な商品画像を選択するために、ユーザのクラスタリングを行いユーザクラスタＵＣを生成し、商品のクラスタリングを行い商品クラスタＳＣを生成する。
また、商品画像選択装置７は、各クラスタリングを行うための設問を生成する処理や、該設問をユーザに送信する送信処理を行う。
【００２３】
これまで説明してきた各種機能を実現するために、電子商取引システム３は、ユーザ情報が記憶されるユーザＤＢ（Database）５０、電子商取引で扱う商品の情報が記憶される商品ＤＢ５１、商品を販売する販売者（店舗）の情報が記憶される店舗ＤＢ５２や、ユーザの設問に対する選択情報が記憶される選択情報ＤＢ５３や、ユーザクラスタＵＣや商品クラスタＳＣの関する情報が記憶されるクラスタＤＢ５４を備えている。
他にも、各種ウェブページのウェブページデータが記憶される図示しないウェブページＤＢなどを管理する。
これらのＤＢは、例えばＬＡＮ等のネットワークを介して電子商取引システム３のショッピングサーバ６や商品画像選択装置７と通信可能とされており、このようなネットワークは通信ネットワーク２と同様に特に限定されるものではない。
【００２４】
ユーザ端末４は、電子商取引システム３が提供する各種のサービスを受けるためにユーザが使用する情報処理装置である。具体的には、商品情報の閲覧や商品の購入等を行う場合などに用いられる。
【００２５】
店舗端末５は、電子商取引システム３に自身が販売する商品を登録することにより、ユーザに商品情報を提供する店舗側で使用する情報処理装置である。店舗端末５は、電子商取引システム３に対して商品情報の登録や削除、変更などを行うための送受信処理などが行われる。
【００２６】
ユーザ端末４や店舗端末５は、例えば、通信機能を備えたＰＣ（Personal Computer）やフィーチャーフォンやＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、或いは、スマートフォンやタブレット端末などのスマートデバイスなどである。
【００２７】
＜２．コンピュータ装置のハードウェア構成＞
商品画像選択装置７をはじめとした各装置（ショッピングサーバ６、ユーザ端末４、店舗端末５、ユーザＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、選択情報ＤＢ５３、クラスタＤＢ５４）を構成するコンピュータ装置のハードウェア構成を図２に示す。各コンピュータ装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１は、ＲＯＭ( Read Only Memory)１０２に記憶されているプログラム、または記憶部１０８からＲＡＭ( Random Access Memory )１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１０３にはまた、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、およびＲＡＭ１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４には、入出力インタフェース１０５も接続されている。
入出力インタフェース１０５には、入力部１０６、出力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９が接続されている。
入力部１０６はキーボード、マウス、タッチパネルなどにより構成される。
出力部１０７はＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、有機ＥＬ（Electroluminescence）パネルなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどにより構成される。
記憶部１０８はＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ装置などにより構成される。
通信部１０９はネットワーク２を介しての通信処理や機器間通信を行う。
入出力インタフェース１０５にはまた、必要に応じてメディアドライブ１１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１が適宜装着され、リムーバブルメディア１１１に対する情報の書込や読出が行われる。
【００２８】
このようなコンピュータ装置では、通信部１０９による通信によりデータやプログラムのアップロード、ダウンロードが行われる。またリムーバブルメディア１１１を介したデータやプログラムの受け渡しが可能である。
ＣＰＵ１０１が各種のプログラムに基づいて処理動作を行うことで、商品画像選択装置７などの各装置（ショッピングサーバ６、ユーザ端末４、店舗端末５、ユーザＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、選択情報ＤＢ５３、クラスタＤＢ５４）としての必要な情報処理や通信が実行される。
なお、商品画像選択装置７などの各装置（ショッピングサーバ６、ユーザ端末４、店舗端末５、ユーザＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、選択情報ＤＢ５３、クラスタＤＢ５４）を構成する情報処理装置は、図２のようなコンピュータ装置が単一で構成されることに限らず、複数のコンピュータ装置がシステム化されて構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、ＬＡＮ等によりシステム化されていてもよいし、インターネット等を利用したＶＰＮ等により遠隔地に配置されたものでもよい。複数の情報処理装置には、クラウドコンピューティングサービスによって利用可能なサーバ群（クラウド）としての情報処理装置が含まれてもよい。
【００２９】
情報処理装置の各機能は、情報処理装置においてＣＰＵ１０１でプログラムに応じて実行される処理により実現される機能である。但し以下説明する全部または一部の各構成の処理をハードウェアにより実現してもよい。
また各機能をソフトウェアで実現する場合に、各機能がそれぞれ独立したプログラムで実現される必要はない。一つのプログラムにより複数の機能の処理が実行されてもよいし、一つの機能が複数のプログラムモジュールの連携で実現されてもよい。
また各機能は複数の情報処理装置に分散されていてもよい。更に機能の一つが、複数の情報処理装置によって実現されてもよい。
【００３０】
＜３．商品画像選択装置の機能構成＞
商品画像選択装置７の具体的な構成について、図３を参照して説明する。
商品画像選択装置７は、選択情報管理部７ａ、ユーザクラスタ管理部７ｂ、商品クラスタ管理部７ｃ、提示画像選択部７ｄ、評価軸設定部７ｅを備えている。
【００３１】
選択情報管理部７ａは、同一の商品についての画像として用意されている複数の商品画像について、何れの商品画像が好みかを選択させるアンケート形式の設問をユーザに提示する処理を行う。また、該設問に対するユーザの回答をユーザの選択情報として管理する処理を行う。具体的には、設問の回答者であるユーザの情報と選択情報を紐付けて選択情報ＤＢ５３へ記憶する処理を行う。
【００３２】
選択情報管理部７ａによって提示されるアンケート形式の設問は、例えばウェブページデータとしてユーザ端末４へ送信される。該設問は、電子商取引システム３による電子商取引で利用可能なポイントを付与することと引き替えに希望したユーザに送付してもよいし、電子商取引システム３を利用する全ユーザを対象として、該設問のウェブページのリンク情報を付した電子メールを送信し、回答を行ったユーザの回答情報（選択情報）のみを管理してもよい。また、電子商取引システム３が提供する電子商取引のトップページに設問に回答するためのウェブページへのリンク情報を設置し、ユーザの回答を促してもよい。更には、ユーザが電子商取引の利用を開始する際に行うユーザ登録の際に、該設問に回答させるようにしてもよい。
また、商品の購入を行ったユーザに対して、該商品の購入画面でその商品についての商品画像を選択させて、一つ一つの商品についての選択情報を蓄積していってもよい。
【００３３】
図４を参照して、ユーザに提示するアンケート形式の設問が掲載されたウェブページ（以降、設問ウェブページ）の例を説明する。
図４Ａに示すように、一つの設問ウェブページ１０には、回答を促す文言と共に一つの商品（図では財布）についての２枚の商品画像１１，１１が提示されている。それぞれの商品画像１１の下方には、選択ボタン１２，１２が設置されている。ユーザは、二つの商品画像１１，１１のうち、買いたいと感じる方の商品画像１１を選び、下方に設置された選択ボタン１２を押下する。
いずれかの選択ボタン１２が押下されると、続いて次の商品（衣装ケース）についての設問ウェブページ１０がユーザに提示される（図４Ｂ）。このようにして、回答が行われるごとに次の商品についての選択情報を得るための設問ウェブページがユーザに提示される。
【００３４】
一つの設問ウェブページが一つの商品を対象としていることにより、例えば、ユーザが途中で回答をやめた場合でもそれまで回答した商品についての選択情報を得ることができる。また、設問ウェブページは画像を含むことから通信量が比較的多くなることが考えられる。そのような場合であっても、途中で回答を止めた場合にユーザに送信される情報量（画像の枚数）は、一度の３０問の設問が設けられた設問ウェブページを送信するよりも少なくて済む。
なお、複数の商品についての設問が設けられた設問ウェブページを生成しユーザに送付してもよい。
【００３５】
選択情報管理部７ａは、各種方法によってユーザの選択情報を取得する。なお、電子商取引で扱う商品の数は膨大であり、一人のユーザに対して全ての商品の選択情報を得ることは難しい。従って、１０〜３０問程度で構成される設問に回答させることにより、１０〜３０個の商品についての選択情報を得るようにしてもよい。
そして、ユーザごとに設問の対象となる商品の組合せを変えることにより、可能な限り多くの商品がいずれかのユーザの設問の対象となるようにしてもよい。
【００３６】
ユーザに提示する設問の対象となる商品は、例えば、新たな商品が電子商取引で取り扱われる際に該新たな商品を含むように変更されてもよい。これにより、比較的新たな商品であっても、商品クラスタに適切に分類され、ユーザに対して適切な商品画像を提示することが可能となる。
また、ユーザに対する設問は、例えば、電子商取引システムを管理する管理者によって生成されてもよいし、電子商取引に出店している店舗の管理者によって生成されてもよい。
具体的には、設問の対象であるか否かを示すフラグ情報を各商品ＩＤに紐付けて商品ＤＢ５１に記憶しておき、ユーザに設問を提示する際には、該フラグを参照することにより、設問対象となる商品が選択されて、ユーザに提示されてもよい。勿論、ユーザに提示する設問情報を記憶するＤＢを別途設けてもよい。
【００３７】
商品画像は、例えば商品ＤＢ５１に記憶されている。なお、商品ＤＢ５１以外に商品画像を記憶するための商品画像ＤＢが設けられていてもよい。
【００３８】
ユーザクラスタ管理部７ｂは、選択情報に基づいてユーザを分類すると共に、該分類情報（例えば、ユーザが何れのクラスタに分類されたかを特定可能な情報と、分類基準の情報）をクラスタＤＢ５４へ記憶して管理する。即ち、どのような商品画像を好むかという観点からユーザをクラスタリングする。以降の説明においては、ユーザについてのクラスタをユーザクラスタとし、ユーザクラスタＵＣ１，ＵＣ２，・・・と記載する。
クラスタリングについての具体的な処理は後述する。
【００３９】
商品クラスタ管理部７ｃは、ユーザの選択情報に基づいて商品の分類を行う。即ち、商品ジャンルに基づいて商品を分類するのではなく、商品画像の選択傾向に基づいて商品が分類される。従って、商品ジャンルが全く異なる商品であっても同一のクラスタに属する可能性がある。
以降の説明においては、商品に付いてのクラスタを商品クラスタとし、商品クラスタＳＣ１，ＳＣ２，・・・と記載する。
クラスタリングについての具体的な処理は後述する。
【００４０】
提示画像選択部７ｄは、ユーザクラスタＵＣと商品クラスタＳＣに基づいて、ユーザに提示する商品画像を、候補となる商品画像（提示候補画像）から選択する処理を行う。商品画像の選択が行われる場面について、いくつかの例を示す。
先ず、ユーザが商品検索を行った際にユーザ端末４に提示される検索結果一覧ページにおいて、選択された商品画像が表示される例を図５に示す。
検索結果一覧ページでは、例えば、検索結果として抽出された商品ごとに、商品画像１３と商品名１４と価格１５と販売者名（店舗名）１６と評価値１７などが表示される。商品画像１３は、ユーザクラスタＵＣと商品クラスタＳＣによって選択された画像が表示される。即ち、同じ店舗が販売する同一商品であっても、ユーザによって商品画像１３として表示される画像が異なる。
【００４１】
商品の詳細情報が記載された商品ページにおいて、選択された商品画像が表示される例を図６に示す。
商品ページでは、例えば、複数の商品画像１３Ａ，１３Ｂ、商品名１４、価格１５、販売者名１６、評価値１７に加えて、商品の詳細な説明が表示される詳細説明欄１８、購入する際に個数を入力するための個数入力欄１９、商品をカート（買い物かご）に追加するための操作ボタンや商品をお気に入りに登録するための操作ボタンなどの各種操作ボタン２０，２０，・・・などが表示される。
複数の商品画像１３Ａ，１３Ｂには、同一商品についての画像の何れかが表示されるが、本例では、よりユーザの目に付きやすい上方に配置された商品画像１３Ａに選択された商品画像が選ばれる。即ち、上方に配置された商品画像１３Ａとして、ユーザによって異なる商品画像１３が表示される。
【００４２】
評価軸設定部７ｅは、同一の商品に対して用意された複数の商品画像について、評価軸を設定する。同一の商品に対して用意された複数の商品画像がある場合、ユーザはその商品画像の相違点に基づいて何れか一方を選択する。従って、その相違点を商品画像に対する評価の分岐点とし、一以上の該相違点を評価軸として設定する。評価軸は、一つの相違点につき一つ設定されてもよいし、複数の相違点について一つの評価軸が設定されてもよい。
【００４３】
具体的に、図７を参照して説明する。
図７Ａには、商品の外見を見せるための商品画像と商品の中身を見せるための商品画像の例である。二つの商品画像の相違点は、商品の外見が見えるものか中身が見えるものかという点である。従って、図７Ａに示す二つの商品画像に対して付与される評価軸は「外見・中身評価軸」とされる。該当の商品について、外見が確認できる商品画像を好むのか、中身が確認できる商品画像を好むのかは、ユーザによって異なる。設定された評価軸は、後述の各種処理で利用される。
【００４４】
図７Ｂは、商品画像の中にテキスト情報が含まれているか否かが異なる例である。従って、図７Ｂに示す二つの商品画像に対して付与される評価軸は、「テキスト有無評価軸」とされる。
図７Ｃは、商品の背景色が異なる商品画像の例である。図７Ｃに示す二つの商品画像に対して付与される評価軸は、「背景色寒色・暖色評価軸」とされる。
【００４５】
図７Ｄは、商品の数が単数であるか否かが異なる商品画像の例である。図７Ｄに示す二つの商品画像に対して付与される評価軸は、「商品数単数複数評価軸」とされる。
図７Ｅは、モデルが登場しているか否かが異なる商品画像の例である。図７Ｅに示す二つの商品画像に対して付与される評価軸は、「モデル有無評価軸」とされる。
【００４６】
図７に挙げた例以外にも、多くの評価軸の例が考えられる。また、二つの商品画像に対して、複数の評価軸が付与されることもある。例えば、一方の商品画像にはモデルが写っておらずテキスト情報が含まれており、他方の商品画像にはモデルが商品を手にした画像であり、テキスト情報が含まれていない場合には、相違点に基づいて付与される評価軸は、「モデル有無評価軸」と「テキスト有無評価軸」の二つとされる。
【００４７】
＜４．ＤＢに記憶される情報の例＞
［４−１．商品画像情報］
商品画像選択装置７とデータの送受信が可能なＤＢについて、具体例を挙げて説明する。
先ず、商品ＤＢ５１に記憶される商品ごとの商品画像について、図８を参照して説明する。
【００４８】
商品ＤＢ５１には、商品に関する情報（商品ＩＤや商品名、商品ページのＵＲＬ情報、販売者名等）が記憶されると共に、商品画像が複数記憶されている。
商品画像としては、商品の使用態様を説明するための画像等も含まれているが、本実施の形態で対象としている商品画像のみを抜粋して図８に示している。
本実施の形態で対象としている商品画像とは、即ちユーザに提示する設問ウェブページでユーザに選択させる商品画像であり、ユーザによって提示する画像を出し分ける商品画像（即ち上述の提示候補画像）である。従って、商品の使い方を説明するための画像などのように、何れのユーザに対しても同様に提示するような画像は、本実施の形態の対象としていない。
【００４９】
図８には、三つの商品（商品Ａ，Ｄ，Ｍ）についての提示候補画像である商品画像ａ１，ａ２，ｄ１，ｄ２，ｍ１，ｍ２を示している。各商品において、一方の商品画像を「第１商品画像」とし、他方を「第２商品画像」とする。勿論、一つの商品に対して三つ以上の提示候補画像が用意されていてもよい。
【００５０】
商品Ａ（財布）についての第１商品画像ａ１と第２商品画像ａ２は、商品の外見と中身をそれぞれ見せるための商品画像である。即ち、第１商品画像ａ１及び第２商品画像ａ２に付与される評価軸は、「外見・中身評価軸」とされる。
【００５１】
商品Ｄについての第１商品画像ｄ１と第２商品画像ｄ２は、商品の外見と中身をそれぞれ見せるための商品画像である。即ち、第１商品画像ｄ１及び第２商品画像ｄ２に付与される評価軸も「外見・中身評価軸」とされる。
【００５２】
商品Ｍについての第１商品画像ｍ１と第２商品画像ｍ２は、テキスト情報が含まれるか否かが異なる商品画像である。従って、第１商品画像ｍ１及び第２商品画像ｍ２に付与される評価軸は、「テキスト有無評価軸」とされる。
【００５３】
このように、商品ＤＢ５１に記憶される商品ごとの複数の商品画像の中には、ユーザによって提示する画像を変更する商品画像（即ち提示候補画像）が含まれている。勿論、商品によっては、全てのユーザに対して同じ商品画像が提示されるように構成されていてもよい。その場合には、提示候補画像がなく、各商品画像に評価軸は付与されない。また、ユーザクラスタＵＣや商品クラスタＳＣに応じて提示候補画像から提示画像を選択する処理も行われない。
【００５４】
［４−２．ユーザクラスタ情報］
次に、クラスタＤＢ５４に記憶されるユーザクラスタＵＣの情報について、図９を参照して説明する。
ユーザクラスタ情報は、一つのユーザクラスタＵＣを一意に特定可能なユーザクラスタＮｏに対して、基準回答情報と所属ユーザ情報が紐づけて記憶されている。
【００５５】
ここで基準回答情報について説明する。ユーザクラスタＵＣは、商品画像についての好みが似たようなユーザ、即ち設問ウェブページにおいて似たような選択情報が取得されたユーザが同一のクラスタとなるように分類したものである。しかし、全ての選択情報が一致したユーザのみが同一のユーザクラスタＵＣとなるように分類を行ってしまうと、ユーザクラスタＵＣの数が膨大となってしまう。
そこで、本実施の形態では、基準回答をユーザクラスタＵＣごとに設定し、選択情報が基準回答から大きく外れていないユーザ、即ち、選択情報が基準回答から一定の距離とされたユーザを同一のクラスタに分類する例を挙げる。
【００５６】
ユーザクラスタＮｏがＵＣ１とされたユーザクラスタＵＣ１は、ユーザＵ１とユーザＵ２を含んで構成されている。前述のように、ユーザＵ１とユーザＵ２は基準回答から一定の距離とされたユーザ同士であることから、同一商品についての回答情報は似ているものとされる。
ここで、基準回答の設定の仕方について説明する。
例えば、ユーザＵ１が商品Ａ〜Ｊについての設問ウェブページに回答していた場合、ユーザＵ１について得られた選択情報に基づいて、商品Ａ〜Ｊについての基準回答がユーザクラスタＵＣ１に設定される。即ち、商品Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｇ，Ｈ，Ｉについては第１商品画像ｘ１（商品画像ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１，ｇ１，ｈ１，ｉ１）が基準回答とされ、商品Ｅ，Ｆ，Ｊについては第２商品画像ｘ２（商品画像ｅ２，ｆ２，ｊ２）が基準回答とされる。
【００５７】
その状態でユーザＵ２が商品Ａ〜Ｅ且つ商品Ｊ〜Ｌについての設問ウェブページに回答していた場合、その回答情報に基づいて、ユーザＵ１の選択情報では設定できなかった商品Ｋ，Ｌについての基準回答が設定される。即ち、商品Ｋについては第２商品画像ｋ２が基準回答とされ、商品Ｌについては第１商品画像ｌ１が基準回答とされる。
【００５８】
このように、基準回答は所属する複数のユーザの選択情報に基づいて設定されていけばよい。勿論、一人のユーザの選択情報のみを用いて基準回答を設定してもよい。
なお、選択情報が基準回答から一定の距離とされたユーザを同一のユーザクラスタＵＣに分類するものであるから、ユーザＵ２の商品Ａについての選択情報が第２商品画像ａ２であってもよい。
基準回答設定についての具体的な処理については後述する。
【００５９】
［４−３．商品クラスタ情報］
クラスタＤＢ５４に記憶される商品クラスタＳＣの情報について、図１０を参照して説明する。
商品クラスタ情報は、一つの商品クラスタＳＣを一意に特定可能な商品クラスタＮｏに対して、共通の評価軸と商品画像の選択傾向が紐付けられて記憶されている。
【００６０】
共通の評価軸について説明する。例えば、商品Ａについて用意された提示候補画像は、第１商品画像ａ１と第２商品画像ａ２であり（図４、図８参照）、該二つの商品画像に対して設定される評価軸は「外見・中身評価軸」である（図７、図８参照）。
二つの異なる商品についての提示候補画像が同一の評価軸を有している場合は、一方の商品についてのユーザの好みからもう一方の商品についての好みを推測することが可能となる。そのような商品を同一のグループにまとめたものが商品クラスタＳＣである。従って、同一の商品クラスタＳＣに属する商品は、同一の評価軸（共通の評価軸）を備えているものである。
【００６１】
商品画像の選択傾向としては、第１商品画像ｘ１を選択したユーザクラスタＵＣと第２商品画像ｘ２を選択したユーザクラスタＵＣとが分けられて記憶されている。また、第１商品画像ｘ１が「外見」についての商品画像なのか「中身」についての商品画像なのかの別も記憶されている。
【００６２】
具体的に、商品クラスタＮｏがＳＣ１とされた商品クラスタＳＣ１は、商品クラスタＳＣ１に属する各商品の提示候補画像において、第１商品画像ｘ１を選択したユーザクラスタＵＣ（ＵＣ１〜ＵＣ３）と第２商品画像ｘ２を選択したユーザクラスタＵＣ（ＵＣ４〜ＵＣ７）とが記憶されている。この情報の意味するところは、商品クラスタＳＣ１に属する商品Ａ，Ｄ，Ｇ，Ｈ，・・・は、第１商品画像ｘ１と第２商品画像ｘ２の何れを選択するかはユーザクラスタＵＣによって異なるが、ユーザクラスタＵＣごとに同様の傾向が見られるということである。即ち、商品Ａについて第１商品画像ｘ１を選択したユーザクラスタＵＣ１は、商品Ｄについても第１商品画像ｘ１を選択する傾向が強いということである。
【００６３】
なお、ユーザクラスタＵＣ１に属する各ユーザに焦点を当ててみると、ユーザクラスタＵＣ１が前述のように基準回答から一定の距離とされたユーザを含むことから、ある商品については大勢とは異なる方の商品画像を好むユーザも含まれている場合がある。
【００６４】
なお、図１０から理解されるように、共通の評価軸を持つ商品が全て同一の商品クラスタＳＣに属するわけではない。具体的に、商品クラスタＳＣ１，ＳＣ２は、共通の評価軸が共に「外見・中身評価軸」とされているにも関わらず異なる商品クラスタとされている。
【００６５】
これについて、ユーザクラスタＵＣ２に属する一般的なユーザＸについて考える。ユーザＸは、商品Ａについては外見を確認可能な商品画像ａ１を好む。一方で、商品Ｂについては、中身を確認可能な商品画像ｂ２を好む。このような場合、商品によって好みの商品画像の傾向が異なるということである。このような商品Ａ，Ｂを同一の商品クラスタに含めてしまうと、商品Ａの選択情報に基づいて商品Ｂについての商品画像を提示した場合に、ユーザの好みと異なる商品画像が提示されてしまう可能性が高くなる。
このような問題点を鑑みて、ユーザクラスタＵＣごとの選択傾向に基づいて、共通の評価軸が同じであっても異なる商品クラスタＳＣが生成される。
【００６６】
なお、ユーザクラスタＵＣの選択傾向についての少々の相違点を許容するように商品クラスタＳＣを設定してもよい。例えば、図１０における商品クラスタＳＣ１，ＳＣ２は、ユーザクラスタＵＣ１〜ＵＣ７のうち、ユーザクラスタＵＣ２，ＵＣ５以外は同様の選択傾向とされている。即ち、５／７（＝７１．４％）のユーザクラスタＵＣの選択傾向は同一である。従って、商品クラスタＳＣ１，ＳＣ２をまとめた一つの商品クラスタを生成したとしても、ユーザの好みの商品画像と異なる方の商品画像が提示されてしまうことは少ないため、問題ないと考えることもできる。
【００６７】
また、上述したように、商品画像に対するユーザの選択傾向に基づいて、商品を各商品クラスタＳＣに分類するため、ジャンルが全く異なるような、即ち一見何の関係もないような商品同士が同一の商品クラスタＳＣに属することとなる。このような商品の分類は、ユーザの選択傾向に基づいた本実施の形態のような分類手法を用いなければ難しく、人が意識できないような（即ち無意識の）共通点に基づいたものとなる。
【００６８】
＜５．各種処理例＞
［５−１．回答取得処理］
前述したように、本実施の形態では、ユーザに商品画像を選択させた情報（選択情報）を取得し、その情報に基づいたクラスタリング処理を行う。
ここでは、ユーザの選択情報を取得するために実行する処理について、図１１を参照して説明する。
【００６９】
なお、以下の各処理は、例えば商品画像選択装置７が選択情報管理部７ａの機能を用いて実行する。
商品画像選択装置７は、ステップＳ１０１で、対象ユーザを特定する処理を実行する。
例えば電子商取引システム３が提供する電子商取引を利用するために新規登録した新規ユーザに対して図１１に示す回答取得処理を行う場合には、対象ユーザは該新規ユーザとされる。また、定期的に各ユーザに図４に示す設問ウェブページ情報を送信して回答してもらう場合には、対象ユーザは設問ウェブページの送信対象のユーザとされる。また、電子商取引で利用可能なポイント付与を対価として、回答情報を収集してもよい。その場合には、回答情報の収集対象となるユーザが対象ユーザとされる。
【００７０】
商品画像選択装置７は、ステップＳ１０２で、設問リストを生成する。設問リストとしては、例えば、対象ユーザに対して未提示の商品についての設問とされる。これは、提示済みの設問情報がユーザごとにＤＢに記憶されることにより実現可能である。
また、新たに電子商取引システム３で取り扱う商品を対象とした設問であってもよい。その場合には、電子商取引システム３で取り扱う新たな商品が増えるたびに、該新たな商品についての回答取得処理（図１１）を実行するようにしてもよい。
【００７１】
商品画像選択装置７は、ステップＳ１０３で設問リストの送付を行う。具体的には、ステップＳ１０２で生成した設問リストが掲載された設問ウェブページ（図４参照）の情報を対象ユーザのユーザ端末４に送信する。なお、設問ウェブページのリンク情報をユーザ端末４に送信してもよい。また、電子商取引システム３が運営する電子商取引を利用する対象ユーザのための個人ページに、設問リストへの回答を促す文言と共にリンク情報を掲載しておき、該リンク情報を対象ユーザが選択した場合に初めてユーザ端末４へ設問ウェブページの情報が送信されるようにしてもよい。即ち、ステップＳ１０２の処理を行った後すぐにステップＳ１０３の処理を実行するのではなく、数時間や数日などある程度の時間を経てステップＳ１０３の処理が実行されるようにしてもよい。
【００７２】
商品画像選択装置７はステップＳ１０４で、回答情報を取得する処理を行う。具体的には、設問に対するユーザの回答情報を取得する。回答情報は、ユーザが設問一つに対して画像を選択するたびに取得してもよいし、ユーザが複数の設問に対して行った選択画像の情報を一度に取得してもよい。
【００７３】
商品画像選択装置７はステップＳ１０５で、取得した回答情報を選択情報として選択情報ＤＢ５３に記憶する処理を行う。これにより、対象ユーザが各商品について何れの画像を選択したのかを示す情報（即ち選択情報）が選択情報ＤＢ５３に記憶され、後述する各種の処理で利用される。
【００７４】
［５−２．ユーザクラスタリング処理］
ユーザをユーザクラスタＵＣに分類するユーザクラスタリング処理について、図１２を参照して説明する。
なお、図１２に示す一連の処理は、例えば、商品画像選択装置７がユーザクラスタ管理部７ｂの機能を用いて実行する。
また、ユーザクラスタリング処理を実行するタイミングとしては、例えば、ユーザの選択情報を取得した際（即ち図１１に示す回答取得処理を実行後）などである。また、既にいずれかのユーザクラスタＵＣに分類済みのユーザであっても、該ユーザの新たな選択情報を取得した場合には、対象ユーザを再分類するための処理として図１２に示す一連の処理をおこなってもよい。
【００７５】
先ず、商品画像選択装置７はステップＳ２０１で、今回のクラスタリングの対象となるユーザを対象ユーザとして特定する。
商品画像選択装置７はステップＳ２０２で、対象ユーザについての選択情報を選択情報ＤＢ５３から取得する処理を実行する。
【００７６】
続いて、対象ユーザが何れのユーザクラスタＵＣに属するかを決定するために、既に生成済みのユーザクラスタＵＣを一つ一つ確認していく処理を実行する。
そのために、商品画像選択装置７はステップＳ２０３で、未処理のユーザクラスタＵＣが存在するか否かを判定する。
ユーザクラスタＵＣが一つも生成されていない場合や、全てのユーザクラスタＵＣを確認したが対象ユーザが属するのに適したユーザクラスタＵＣが無い場合は、ステップＳ２０４の処理へと進む。ステップＳ２０４では、商品画像選択装置７は、対象ユーザの選択情報が基準回答として設定された新たなユーザクラスタＵＣを生成する。勿論、対象ユーザは、該新たなユーザクラスタＵＣに属する。
生成された新たなユーザクラスタＵＣの情報は、クラスタＤＢ５４に記憶される。
【００７７】
未処理のユーザクラスタＵＣがある場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓの場合）、商品画像選択装置７はステップＳ２０５でユーザクラスタＵＣのうちの一つを対象ユーザクラスタとして選択する処理を行い、続くステップＳ２０６で対象ユーザクラスタの基準回答を取得する。基準回答は、例えば、図９に示すユーザクラスタ情報の一部として、クラスタＤＢ５４に記憶されている。
【００７８】
商品画像選択装置７はステップＳ２０７で、距離ｄを算出する。距離ｄは、対象ユーザの選択情報とステップＳ２０６で取得した対象ユーザクラスタの基準回答が相違している度合いを示す値である。
具体的に、図１３を参照して説明する。
図１３Ａ及び図１３Ｂには、各商品について、対象ユーザクラスタの基準回答と対象ユーザの選択情報と、その相違情報が示されている。例えば、図１３Ａに示す例では、商品Ａについては、基準回答と選択情報が共に商品画像ａ１とされており、対象ユーザと対象ユーザクラスタの選択傾向は似ているといえる。
また、商品Ｂについては、基準回答が商品画像ｂ１であるのに対し、選択情報が商品画像ｂ２であるため、相違情報は「異」とされている。距離ｄは、相違情報が「異」とされている商品数をカウントするものである。商品Ａ〜Ｇの範囲においては、距離ｄ＝２とされている。
【００７９】
なお、距離ｄの別の算出方法として、「異」とされた項目数を全項目数（「同」または「異」とされた項目数）で除算することで得られる数値を距離ｄとすることが考えられる。
例えば、図１３Ａに示す例では、商品Ａ〜Ｇについては、２／７＝０．２８６であることから、距離ｄ＝０．２８６とされる。また、１００を更に乗算することにより、距離ｄ＝相違率としてもよい。具体的には、距離ｄ＝相違率＝２８．６％とされる。
【００８０】
なお、対象ユーザクラスタの基準回答及び対象ユーザの選択情報は、同一の商品を対象にしているとは限らない。具体的に、図１３Ｂを用いて説明する。
図１３Ｂでは、商品Ｂについての選択情報が得られていない。即ち、対象ユーザに対して提示された設問ウェブページに、商品Ｂについての設問が設けられていなかった場合や、設問に対して回答が行われなかった場合などに起こり得る。
【００８１】
このような場合には、双方の情報を比較しても対象ユーザの選択傾向が対象ユーザクラスタに沿っているか否かを判定するのに適さないため、距離ｄの算出対象からは外す。即ち、相違情報としては、同でも異でもなく、「−」と記載されている。
また、商品Ｓについては、基準回答の情報が無い状態とされている。この場合にも相違情報は「−」と記載される。
更に、商品Ｔについては、基準回答と選択情報の双方が無い状態とされている。
図１３Ｂに示す基準回答と選択情報の距離ｄは、商品Ａ〜Ｇ，Ｓ，Ｕを元に算出すると、１（異の数）とされてもよいし、１／７＝０．１４３とされてもよいし、相違率として１４．３％とされていてもよい。
【００８２】
距離ｄを算出した後、商品画像選択装置７はステップＳ２０８で、距離ｄが距離閾値ＴＨｄよりも小さいか否かを判定する処理を行う。
距離閾値ＴＨｄは、例えば、相違率としての距離ｄと比較するための閾値とされ、２０％などの数値である。勿論、相違情報が「異」となる項目数（商品数）をカウントした距離ｄに対する閾値として「２」などの数値であってもよい。
【００８３】
距離ｄが距離閾値ＴＨｄよりも小さいということは、対象ユーザクラスタの基準回答と対象ユーザの選択情報が似ていることを示すものであり、即ち対象ユーザを対象ユーザクラスタに分類してもよいという判定をすることができる。
この場合（ステップＳ２０８：Ｙｅｓの場合）、商品画像選択装置７は、対象ユーザクラスタに対象ユーザを追加する処理をステップＳ２０９で行う。
【００８４】
また、距離ｄが距離閾値ＴＨｄ以上であることは、対象ユーザクラスタの基準回答と対象ユーザの選択情報が似ていないことを示すものであり、即ち対象ユーザは他のユーザクラスタに分類することが望ましいと換言することができる。
この場合（ステップＳ２０８：Ｎｏの場合）、商品画像選択装置７はステップＳ２０３乃至Ｓ２０８の各処理を再び実行する。即ち、他のユーザクラスタＵＣについて、ステップＳ２０５〜Ｓ２０８の各処理を行うか、或いは対象ユーザを分類するための新規ユーザクラスタＵＣを生成する処理（ステップＳ２０４）を行う。
【００８５】
［５−３．商品クラスタリング処理］
商品を商品クラスタＳＣに分類する商品クラスタリング処理について、図１４を参照して説明する。
図１４に示す商品クラスタリング処理は、例えば商品画像選択装置７が商品クラスタ管理部７ｃの機能を用いて実行する処理である。
また、商品クラスタリング処理の実行タイミングは、例えば、新たに電子商取引システム３で扱うこととなった商品について、所定数のユーザの選択情報が得られたタイミングなどである。換言すれば、対象商品についてのユーザの選択情報が得られるまで、商品クラスタリング処理は実行されない。
【００８６】
商品画像選択装置７はステップＳ３０１で、回答取得処理を終えた対象商品Ｎを特定する。即ち、例えば所定数以上の選択情報を得られた商品を対象商品Ｎとして特定する。
商品画像選択装置７はステップＳ３０２で、対象商品Ｎの評価軸を設定する。
前述したように、同一の商品クラスタＳＣに属する商品は、全て共通の評価軸を有しているものである（図１０参照）。従って、商品を分類するためには、評価軸が何であるのかを把握する必要がある。
ステップＳ３０２の処理は、例えば作業者によって入力された（或いは選択された）評価軸の情報を対象商品Ｎに紐付ける処理などである。また、対象商品Ｎの商品画像ｎ１，ｎ２について画像処理を施すことにより、評価軸の候補となる要素を自動的に判別し、作業者に提示してもよい。この場合、作業者によって選択された評価軸が対象商品Ｎに紐付けられる。
【００８７】
続いて、商品画像選択装置７は、既に生成済みの商品クラスタＳＣの特徴と、対象商品Ｎの特徴を比較することにより、対象商品Ｎが属する適切な商品クラスタＳＣを探すための処理を行う。
そのために、先ず、商品画像選択装置７はステップＳ３０３で、未処理の商品クラスタがあるか否かを判定する。未処理の商品クラスタＳＣがない場合、それまでに対象商品Ｎを分類する適切な商品クラスタＳＣが見つからなかったこととなる。或いは、生成済みの商品クラスタＳＣが未だ存在していない場合も未処理の商品クラスタＳＣがない場合となる。
この場合（ステップＳ３０３：Ｎｏの場合）、商品画像選択装置７はステップＳ３０４で、対象商品Ｎが所属する新たな商品クラスタＳＣを生成する処理を行う。新商品クラスタＳＣは、クラスタＤＢ５４に記憶される。
【００８８】
一方、未処理の商品クラスタＳＣがある場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓの場合）、商品画像選択装置７はステップＳ３０５で対象商品クラスタＳＣｎを一つ選択し、ステップＳ３０６で共通の評価軸を取得する。
そして、商品画像選択装置７はステップＳ３０７で対象商品Ｎの評価軸と対象商品クラスタＳＣｎの共通の評価軸が同一であるか否かを判定する。前述のように、共通の評価軸を備えていない商品同士は同じ商品クラスタＳＣに属することがないため、ステップＳ３０７で判定結果が「Ｎｏ」となった場合は、対象商品クラスタＳＣｎを変えて再びステップＳ３０３乃至Ｓ３０７の処理を実行する。
【００８９】
一方、ステップＳ３０７で判定結果が「Ｙｅｓ」となった場合、対象商品Ｎが対象商品クラスタＳＣｎに属するための最低限の条件はクリアしたこととなる。対象商品クラスタＳＣｎに属する商品の商品画像と、対象商品Ｎの商品画像ｎ１，ｎ２は、同一評価軸具備画像とされる。
この場合、商品画像選択装置７はステップＳ３０８で、対象商品Ｎの商品画像ｎ１，ｎ２の評価傾向と、対象商品クラスタＳＣｎの商品画像における評価傾向と同じか否かを判定する。
【００９０】
ここで、商品画像ｎ１，ｎ２の評価傾向と対象商品クラスタＳＣｎの商品画像の評価傾向について、図１５を参照して説明する。
例えば対象商品Ｎが商品Ｖ（財布）とされ、対象商品クラスタＳＣｎに属する商品の一つに商品Ｗ（すいか）が含まれるとする。
このとき、商品Ｖに設定されている評価軸は、「外見・中身評価軸」と「テキスト有無評価軸」である（図１５Ａ参照）。また、商品Ｗに設定されている評価軸も、「外見・中身評価軸」と「テキスト有無評価軸」である（図１５Ｂ参照）。
この場合、商品Ｖと商品Ｗは同じ商品クラスタＳＣに属する可能性がある。
【００９１】
ここで、商品Ｖについての商品画像ｖ１，ｖ２と商品Ｗについての商品画像ｗ１，ｗ２に着目してみる。
商品画像ｖ１は「外見且つテキスト無し」とされ、商品画像ｖ２は「中身且つテキスト有り」とされている。
一方、商品画像ｗ１は「外見且つテキスト有り」とされ、商品画像ｗ２は「中身且つテキスト無し」とされている。
【００９２】
このような状態で、あるユーザが商品画像ｖ１と商品画像ｗ１を選択した場合、「外見」という要素に着目すれば、商品の「外見」が確認可能な商品画像ｖ１と商品画像ｗ１を同一ユーザが選択したということで、商品Ｖ，Ｗを同じ商品クラスタＳＣに分類することが好ましいといえる。
【００９３】
しかし、「テキスト」という要素に着目した場合、当該あるユーザは、商品Ｗについてのテキスト情報を得ることができる商品画像ｗ１を選択した一方、商品Ｖについてはテキスト情報が含まれていないシンプルな商品画像ｖ１を選択したこととなる。このことから、商品Ｖと商品Ｗは好みの商品画像の傾向が異なる商品とみなすことができ、同一の商品クラスタＳＣに分類することは不適切なように思える。
【００９４】
このように、どのような要素に注目するかによって、同一の商品クラスタＳＣに分類することの適否が分かれるような場合については、即ち、図１５に示す商品Ｖと商品Ｗについては、同一の商品クラスタＳＣに分類することは適切でないと判定する。
【００９５】
商品画像ｎ１，ｎ２の評価傾向と対象商品クラスタＳＣｎの商品画像の評価傾向が一致している例について、図１５Ａ及び図１５Ｃを参照して説明する。
図１５Ｃは、商品Ｙ（すいか）についての商品画像ｙ１，ｙ２とされている。
商品画像ｙ１は、「外見且つテキスト無し」とされ、商品画像ｙ２は「中身且つテキスト有り」とされている。即ち、図１５Ａに示す商品Ｖについての商品画像ｖ１と、図１５Ｃに示す商品Ｙについての商品画像ｙ１は、同一の要素を含んでいる商品画像とされている。また、図１５Ａに示す商品Ｖについての商品画像ｖ２と、図１５Ｃに示す商品Ｙについての商品画像ｙ２も、同一の要素を含んでいる商品画像とされている。即ち、あるユーザが商品画像ｖ１と商品画像ｙ１を選択した場合、「外見」という要素に着目しても、「テキスト」という要素に着目しても、いずれにしても上述したような齟齬は起きず、同一の商品クラスタＳＣに分類することが適切と判定することができる。
図１４に示すステップＳ３０８の処理では、このような商品Ｖ（図１５Ａ）と商品Ｙ（図１５Ｃ）を、商品画像の評価傾向が一致していると判定する。
即ち、商品画像に設定されている評価軸をＤＢから取得し、更に対象商品クラスタＳＣｎの共通の評価軸を取得すると共に評価傾向が一致しているか否かを判定することにより、商品クラスタＳＣに該商品画像についての商品を分類する可能性があるか否かを判定する。
【００９６】
なお、商品画像ｎ１，ｎ２の評価軸が一つである場合や、対象商品クラスタＳＣｎの共通の評価軸が一つである場合は、上述したような齟齬は起き得ないため、ステップＳ３０８の処理を行わなくてもよい。
【００９７】
商品画像選択装置７はステップＳ３０９で、対象商品クラスタＳＣｎに属する各商品の商品画像に対する各ユーザクラスタＵＣの選択傾向と、商品画像ｎ１，ｎ２に対する各ユーザクラスタＵＣの選択傾向が同じであるか否かを判定する。
具体的に、商品クラスタＳＣ１に属する商品Ａと未分類の商品Ｅを用いて説明する（図１６参照）。
なお、商品クラスタＳＣ１の共通の評価軸は「外見・中身評価軸」とされており、商品Ｅの商品画像ｅ１，ｅ２に設定されている評価軸も同様に「外見・中身評価軸」とされている。また、第１商品画像は、「外見」を確認可能な商品画像（ａ１，ｅ１）とされており、第２商品画像は、「中身」を確認可能な商品画像（ａ２，ｅ２）とされている。
【００９８】
商品クラスタＳＣ１に属する商品Ａに対してユーザクラスタＵＣ１〜ＵＣ７の選択傾向は、第１商品画像ａ１を選択したユーザクラスタＵＣは、ＵＣ１〜ＵＣ３とされている。
また、第２商品画像ａ２を選択したユーザクラスタＵＣは、ＵＣ４〜ＵＣ７とされている。
一方、未分類である商品Ｅについての第１商品画像ｅ１を選択したユーザクラスタＵＣは、ＵＣ２，ＵＣ３，ＵＣ６，ＵＣ７とされており、第２商品画像ｅ２を選択したユーザクラスタＵＣは、ＵＣ１，ＵＣ４，ＵＣ５とされている。即ち、商品Ｅと商品Ａは、同一の評価軸を有しているが、商品画像の選択傾向は異なっており、同一の商品クラスタＳＣに分類してしまうと、一方の選択情報から最適ではない方の商品画像が選択されてしまう可能性が高い。
従って、図１０に示すように、商品Ｅは商品Ａが属する商品クラスタＳＣ１とは異なる商品クラスタＳＣに分類することが望ましい。
【００９９】
ステップＳ３０９の処理では、このように、商品画像に対する各ユーザクラスタＵＣの選択傾向が一致しているか否かを判定する処理である。
選択傾向が一致していると判定した場合、商品画像選択装置７はステップＳ３１０で対象商品クラスタＳＣｎに対象商品Ｎを追加する処理を行う。即ち、クラスタＤＢ５４に記憶されている情報を更新する処理を行う。
一方、選択傾向が一致していないと判定した場合、商品画像選択装置７はステップＳ３０３乃至Ｓ３０９の各処理を再び実行する。
【０１００】
［５−４．提示画像選択処理］
対象ユーザに対してある商品の商品画像を提示する際に、提示画像として何れの商品画像を提示するかを決定するための提示画像選択処理について、図１７を参照しながら説明する。
この処理は、例えば、対象ユーザに商品をレコメンドする際や、検索結果として提示する商品画像を選択する際に実行される。
なお、提示画像選択処理は、例えば、商品画像選択装置７が提示画像選択部７ｄの機能を用いて実行する。
【０１０１】
商品画像選択装置７は、ステップＳ４０１で、対象ユーザＵｎと対象商品Ｉｎを特定する処理を行う。なお、対象ユーザＵｎと対象商品Ｉｎは、図１７に示す一連の処理を実行する前に既に決定されていてもよい。
続いて、商品画像選択装置７はステップＳ４０２で、対象ユーザＵｎの選択情報を取得する。この段階では、未だ対象ユーザＵｎが属するユーザクラスタＳＣｎは考慮せずに、ユーザＵｎが直接回答した情報だけを元に処理を行う。
【０１０２】
商品画像選択装置７はステップＳ４０３で、対象商品Ｉｎに対する対象ユーザＵｎの選択情報の有無を確認する。
もし、対象商品Ｉｎの商品画像ｉｎ１，ｉｎ２について対象ユーザＵｎが回答を行っていた場合（ステップＳ４０３：Ｙｅｓの場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４０４で、対象ユーザＵｎの選択情報に基づいて商品画像ｉｎ１，ｉｎ２から何れかを提示画像として選択する。
これにより、ユーザが好む商品画像を確実に選択することが可能である。
【０１０３】
一方、対象商品Ｉｎの商品画像ｉｎ１，ｉｎ２について対象ユーザＵｎが回答を行っていない場合（ステップＳ４０３：Ｎｏの場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４０５で、対象商品Ｉｎと同一の商品クラスタＳＣｎに属する他商品についての対象ユーザＵｎの選択情報の有無を確認する。
もし、対象商品Ｉｎと選択傾向が似ている他商品について、直接対象ユーザＵｎの回答が得られている場合は、該回答結果（選択情報）に基づいて対象商品Ｉｎの商品画像を選択することが可能となる。即ち、ステップＳ４０５で判定結果が「Ｙｅｓ」となった場合は、商品画像選択装置７はステップＳ４０６で、対象ユーザＵｎの他商品の商品画像（代替画像とみなすことができる）に対する選択情報に基づいて対象商品Ｉｎについての商品画像を提示画像として選択する処理を行う。
これにより、対象ユーザＵｎの好みの商品画像が選択される可能性を高めることができる。
【０１０４】
一方、対象商品Ｉｎと選択傾向が似ている他商品について、直接対象ユーザＵｎの回答が得られている場合（ステップＳ４０５：Ｎｏの場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４０７で、対象ユーザＵｎと同一のユーザクラスタＵＣｎの基準回答を取得する。
なお、ステップＳ４０７で基準回答を取得する代わりに、ユーザクラスタＵＣｎに属する他ユーザの選択情報を取得してもよい。
【０１０５】
次に、取得した基準回答を用いて対象ユーザＵｎに最適な商品画像を選択する。即ち、商品画像選択装置７はステップＳ４０８で、対象商品Ｉｎについての基準回答の有無を判定する。ユーザクラスタの基準回答には、図１３Ｂに示す商品Ｓのように、全ての商品についての情報が含まれているわけではない。ステップＳ４０８では、対象商品Ｉｎについての基準回答があるか否かを判定する。
【０１０６】
対象商品Ｉｎについての基準回答がある場合（ステップＳ４０８：Ｙｅｓの場合）、対象ユーザＵｎが属するユーザクラスタＵＣｎが対象商品Ｉｎについてどのような商品画像を好むか、大体の傾向が把握可能である。
従って、商品画像選択装置７はステップＳ４０９で、対象商品Ｉｎに対する基準回答に基づいて商品画像を提示画像として選択する処理を行う。
これにより、対象ユーザＵｎの好みに適した最適な商品画像が選択される可能性が高まる。
【０１０７】
また、対象商品Ｉｎについての基準回答がない場合（ステップＳ４０８：Ｎｏの場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４１０で、対象商品Ｉｎと類似の（即ち同じ商品クラスタＳＣｎに属する）他商品に対する基準回答があるか否かを判定する。
【０１０８】
類似の他商品に対する基準回答がある場合（ステップＳ４１０：Ｙｅｓの場合）、対象ユーザＵｎと画像の好みが似ている他ユーザが、対象商品Ｉｎと選択される画像の傾向が似ている他商品について回答した結果に基づいて、対象ユーザＵｎに適切な商品画像を選択するための処理を行う。即ち、商品画像選択装置７はステップＳ４１１で、他商品に対する基準回答に基づいて商品画像を提示画像として選択する。
これにより、対象ユーザＵｎが対象商品Ｉｎについて行った回答情報（選択情報）が無く、更に、対象ユーザＵｎが対象商品Ｉｎと画像の選択傾向が類似する他商品について行った回答情報（選択情報）が無い場合であっても、他ユーザの他商品についての回答情報（選択情報）に基づいて、対象ユーザＵｎに適切な商品画像が選択される可能性を高めることができる。
【０１０９】
また、類似の他商品に対する基準回答がない場合（ステップＳ４１０：Ｎｏの場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４１２で対象商品Ｉｎの商品画像ｉｎ１，ｉｎ２から何れか一方を提示画像として選択する処理を行う。この処理では、商品画像ｉｎ１，ｉｎ２からランダムに選択してもよいし、対象ユーザＵｎが属するユーザクラスタＵｎと基準回答同士の距離が近い他のユーザクラスタＵｎの基準回答に基づいて選択してもよい。
【０１１０】
図１７に示すステップＳ４０１乃至Ｓ４１２の各処理を行うことにより、対象ユーザＵｎに対して対象商品Ｉｎについての一枚の商品画像が選択される。
【０１１１】
なお、対象ユーザＵｎが属するユーザクラスタＵＣｎの選択傾向を利用する例を説明したが、その場合にユーザクラスタＵＣｎの基準回答を用いずに属する他ユーザの選択情報を用いてもよい。その場合には、例えば、ステップＳ４０７〜Ｓ４１１の各処理はユーザクラスタＵＣｎに属する他ユーザの数だけループすることが考えられる。即ち、一人の他ユーザからは適切な情報を得られない可能性があるためである。また、複数の他ユーザの多数決をとることにより、ユーザクラスタＵＣｎの選択傾向を把握してもよい。
【０１１２】
＜６．変形例＞
［６−１．商品クラスタリング処理の変形例］
商品クラスタリング処理の変形例について、図１８を参照して説明する。
なお、図１４に示す各処理と同様の処理については、適宜説明を省略する。
【０１１３】
商品画像選択装置７は、ステップＳ３０１乃至Ｓ３０６を実行することにより、対象商品Ｎの評価軸を設定した上で、対象商品Ｎが属するのに適した商品クラスタＳＣを一つ一つ検討する処理を行っていく。そして、対象商品クラスタＳＣｎの共通の評価軸を取得した後、対象商品クラスタＳＣｎの共通の評価軸と対象商品Ｎの評価軸のうち、第１閾値以上が同一の評価軸を備えているか否かを判定する。
【０１１４】
例えば、対象商品Ｎの商品画像ｎ１，ｎ２が評価軸を１０個備えており、対象商品クラスタＳＣｎの共通の評価軸は５個設定されているとする。このとき、対象商品クラスタＳＣｎの共通の評価軸５個のうち、何％が対象商品Ｎの商品画像ｎ１，ｎ２に設定されているかによって分岐する。例えば第１閾値ＴＨ１として、「６０％」が設定されている場合、共通の評価軸５個のうちの３個の評価軸を商品画像ｎ１，ｎ２が備えていればよい。
【０１１５】
備えていない場合（ステップＳ３１１：Ｎｏの場合）、商品画像選択装置７は、ステップＳ３０３の処理へ戻る。
一方、備えている場合（ステップＳ３１１：Ｙｅｓの場合）、商品画像選択装置７は、商品画像ｎ１，ｎ２と、対象商品クラスタＳＣｎに属する商品の商品画像は、同一評価軸具備画像であると判定し、ステップＳ３１２の処理へと進む。
【０１１６】
例えば、対象商品Ｎの商品画像ｎ１，ｎ２が評価軸を１０個の中に、対象商品クラスタＳＣｎの共通の評価軸５個が全て含まれている例を考える。
この場合において、ステップＳ３１２では、商品画像選択装置７は、共通の評価軸５個のうち、画像の傾向が同一の評価軸が第２閾値ＴＨ２（例えば８０％）以上であるか否かを判定する。即ち、本例では、共通の評価軸５個のうち、８０％である４個以上の評価軸が画像の傾向が似ているか否かによって分岐する。
例えば、図１５Ａの商品画像ｖ１と図１５Ｂの商品画像ｗ１においては、同一の評価軸が２個（「外見・中身評価軸」と「テキスト有無評価軸」）とされているが、画像の傾向が同一の評価軸は１個とされている。即ち、５０％の評価軸が画像の傾向が同一とされている。
一方、図１５Ａの商品画像ｖ１と図１５Ｃの商品画像ｙ１においては、同一の評価軸が２個とされ、画像の傾向が同一の評価軸も２個とされている。即ち１００％の評価軸が画像の傾向が同一とされている。
【０１１７】
図１８の説明に戻る。
共通の評価軸５個のうち、画像の傾向が同一の評価軸が第２閾値ＴＨ２未満である場合、商品画像選択装置７はステップＳ３０３の処理を再度実行する。
一方、第２閾値ＴＨ２以上である場合、商品画像選択装置７は、対象商品Ｎの商品画像ｎ１，ｎ２と対象商品クラスタＳＣｎに属する商品の商品画像は、類似評価画像であると判定し、続くステップＳ３１３へ処理を進める。
【０１１８】
ステップＳ３１３では、商品画像選択装置７は、同一のユーザクラスタＵＣに属するユーザであって且つ対象商品Ｎの商品画像ｎ１，ｎ２と対象商品クラスタＳＣｎに属する商品の商品画像の双方についての選択情報を有するユーザのうち、第３閾値ＴＨ３以上のユーザの選択傾向が同じであるか否かを判定する。
例えば、あるユーザクラスタＵＣに属するユーザが１００人おり、その中で、対象商品Ｎの商品画像ｎ１，ｎ２についての選択情報と、対象商品クラスタＳＣｎに属するいずれかの商品の商品画像についての選択情報の双方が記憶されたユーザが５０人いたとする。この場合に、当該５０人のユーザのうち、第３閾値ＴＨ３（例えば７０％＝３５人）のユーザの選択傾向が同じであった場合、対象商品Ｎを対象商品クラスタＳＣｎに分類してもよいと考えることができる。なお、全てのユーザクラスタＵＣについて、ステップＳ３１３の処理を行い、一定数（第３閾値ＴＨ３）以上のユーザの選択傾向がユーザクラスタＵＣごとに類似していた場合に、対象商品Ｎを対象商品クラスタＳＣｎに分類すると判定することが望ましい。
【０１１９】
ステップＳ３１３の判定結果が「Ｎｏ」である場合、商品画像選択装置７はステップＳ３０３の処理に戻る。
一方、判定結果が「Ｙｅｓ」である場合、商品画像選択装置７はステップＳ３１０の処理を行い、対象商品Ｎを対象商品クラスタＳＣｎに追加する処理を実行する。
【０１２０】
［６−２．商品クラスタリング処理の変形例２］
商品クラスタリング処理の変形例２では、ユーザクラスタＵＣごとに商品のクラスタリングが行われる例について説明する。なお、ここでは、三つの商品クラスタＳＣに各商品を分類する例を挙げる。三つの商品クラスタＳＣは、第１商品クラスタＳＣ１，第２商品クラスタＳＣ２，第３商品クラスタＳＣ３とする。
具体的に、図１９を参照して説明する。
【０１２１】
商品画像選択装置７は、ステップＳ５０１で処理対象のユーザクラスタＵＣ（対象ユーザクラスタＵＣ）を選択し、続けてステップＳ５０２で商品を一つ選択する。選択した商品を対象商品Ｎとする。
次に、商品画像選択装置７はステップＳ５０３で、対象ユーザクラスタＵＣに属する各ユーザの対象商品Ｎについての選択情報を選択情報ＤＢ５３から取得する。
商品画像選択装置７は取得した選択情報に基づいて、対象商品Ｎを第１商品クラスタＳＣ１〜第３商品クラスタＳＣ３の何れかに分類する。
【０１２２】
例えば、商品画像選択装置７はステップＳ５０４で、対象ユーザクラスタＵＣに属するユーザのうち第４閾値以上のユーザが対象商品Ｎについて同一の商品画像を選択しているか否かを判定する。
【０１２３】
この処理について、具体例を挙げて説明する。
対象ユーザクラスタＵＣには１００人のユーザが所属しているとする。また、対象商品Ｎについて二つの商品画像ｎ１，ｎ２が用意されている。
１００人のユーザのうち、第４閾値（例えば８５％とされる）以上のユーザとされる９０人のユーザが商品画像ｎ１を選択している場合、ステップＳ５０４の判定処理は「Ｙｅｓ」判定となる。
この場合には、対象商品Ｎの商品画像に対して多くのユーザが同じ画像を選択していることとなる。即ち、対象ユーザクラスタＵＣに属するユーザの好みに合致している商品画像があるということになる。
【０１２４】
ステップＳ５０４で「Ｙｅｓ」判定とした場合、商品画像選択装置７はステップＳ５０５で、対象商品Ｎを第１商品クラスタＳＣ１に分類する。
【０１２５】
ステップＳ５０４で「Ｎｏ」判定とした場合、商品画像選択装置７はステップＳ５０６で、対象ユーザクラスタＵＣに属するユーザのうち第５閾値以上のユーザが対象商品Ｎについて同一の商品画像を選択しているか否かを判定する。
第５閾値は第４閾値よりも小さな値とされる。例えば、第４閾値が「８５％」とされ、第５閾値は「７０％」とされる。
ステップＳ５０６で「Ｙｅｓ」判定とした場合、対象商品Ｎについての商品画像ｎ１，ｎ２に対して、所属ユーザの選択は多少ばらついているものの、一方の商品画像にある程度偏っていることとなる。例えば、商品画像ｎ１を選択したユーザが７５％であり、商品画像ｎ２を選択したユーザが２５％である場合には、ステップＳ５０６の判定は「Ｙｅｓ」となる。
【０１２６】
ステップＳ５０６の判定結果が「Ｙｅｓ」とされた場合、商品画像選択装置７はステップＳ５０７で、対象商品Ｎを第２商品クラスタＳＣ２に分類する。
一方、ステップＳ５０６の判定結果が「Ｎｏ」である場合、商品画像選択装置７はステップＳ５０８で、対象商品Ｎを第３商品クラスタＳＣ３に分類する。
第３商品クラスタＳＣ３に分類された対象商品Ｎは、該商品について用意された商品画像に対する各ユーザの選択傾向にばらつきが見られる商品である。
【０１２７】
ステップＳ５０５，Ｓ５０７，Ｓ５０８の処理を実行した後、商品画像選択装置７はステップＳ５０２の処理へと戻り、次の商品を一つ選択する。なお、他にクラスタリングすべき商品が無い場合には、図１９に示す一連の処理を終了する。
【０１２８】
図１９に示す各処理を実行することにより、対象ユーザクラスタＵＣについて三つの商品クラスタＳＣ１〜ＳＣ３が生成され、各商品が分類される。
また、第１商品クラスタＳＣ１には、対象ユーザクラスタＵＣの所属ユーザの選択傾向がほぼ一致している商品が分類される。
第２商品クラスタＳＣ２には、所属ユーザの選択傾向がある程度一致している商品が分類される。第２商品クラスタＳＣ２に分類された商品についての選択傾向の一致具合は、第１商品クラスタＳＣ１に分類された各商品よりは低くなる。
第３商品クラスタＳＣ３には、所属ユーザの選択傾向がばらついている商品が分類される。例えば、商品画像ｎ１を選択したユーザと商品画像ｎ２を選択したユーザが共に５０％となるような商品が分類される。
【０１２９】
第１商品クラスタＳＣ１乃至第３商品クラスタＳＣ３に各商品を分類した後、商品画像選択装置７は図２０に示す嗜好評価軸抽出処理を実行する。嗜好評価軸抽出処理では、各商品クラスタＳＣに属する商品の共通要素を嗜好される評価軸（即ち嗜好評価軸）として抽出する処理である。
なお、図２０に示す例は、第１商品クラスタＳＣ１についての嗜好評価軸を抽出する処理である。第２商品クラスタＳＣ１，第３商品クラスタＳＣ３の嗜好評価軸についても図２０に示す各処理と同等の処理を行うことにより抽出することが可能である。
【０１３０】
嗜好評価軸抽出処理では、商品画像選択装置７はステップＳ６０１において、第１商品クラスタＳＣ１に属する商品の中から一つの商品（例えば商品Ａ）を選択する。
商品画像選択装置７はステップＳ６０２で、選択した商品の商品画像（例えば商品画像ａ１，ａ２）の情報を商品ＤＢ５１から取得する。
【０１３１】
商品画像選択装置７はステップＳ６０３で、取得した商品画像（例えば二つの商品画像）についての差分に基づいて、該商品画像についての評価軸を設定する。即ち、前述したように、評価軸は、ユーザが好みによって二つの商品画像から一方の画像を選択する場合に、該選択の根拠となり得る要素である。
商品画像について設定された評価軸、即ち選択した商品について設定された評価軸は、一つであってもよいし、複数であってもよい。例えば、商品画像ａ１，ａ２について設定された評価軸が、「外見・中身評価軸」と「テキスト有無評価軸」の二つの評価軸であってもよい。
【０１３２】
商品画像選択装置７はステップＳ６０４で、第１商品クラスタＳＣ１に属する未処理の商品、即ちステップＳ６０３の処理対象となっていない商品があるか否かを判定する。
未処理の商品がある場合、商品画像選択装置７はステップＳ６０１に戻り、未処理の商品の一つを選択し、ステップＳ６０２及びＳ６０３の両処理を行う。
【０１３３】
一方、未処理の商品が無い場合、商品画像選択装置７はステップＳ６０５へ進み、第１商品クラスタＳＣ１の嗜好評価軸となるべき評価軸を抽出する処理を行う。具体的には、複数の商品に設定された評価軸を第１商品クラスタＳＣの嗜好評価軸として抽出する処理を行う。
【０１３４】
ここで、嗜好評価軸となるべき評価軸には、幾つか条件がある。
例えば、第１商品クラスタＳＣ１に属する商品として、商品Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅがあり、
それぞれ商品画像として、商品画像ａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２，ｃ１，ｃ２，ｄ１，ｄ２，ｅ１，ｅ２が紐付けられている例について説明する。
商品画像ａ１，ａ２に基づいて商品Ａに設定された評価軸が「外見・中身評価軸」とされ、商品画像ｄ１，ｄ２に基づいて商品Ｄに設定された評価軸も「外見・中身評価軸」とされている（例えば図８）。更に、商品画像ａ１，ｄ１が商品の「外見」を見せるための商品画像とされ、商品画像ａ２，ｄ２が商品の「中身」を見せるための商品画像とされている。
【０１３５】
例えば、対象ユーザクラスタＵＣに属するユーザのほとんどが商品画像ａ１及び商品画像ｄ１を選択した場合、対象ユーザクラスタＵＣに属するユーザの共通の嗜好として、「外見」を確認可能な商品画像を好むという分析結果が得られる。このような評価軸は、第１商品クラスタＳＣ１の嗜好評価軸として抽出される。
但し、第１商品クラスタＳＣ１に属する他の商品（例えば商品Ｅ）について、「外見」を確認可能な商品画像が用意されているにも関わらず、対象ユーザクラスタＵＣに属するほとんどのユーザが「中身」を確認可能な商品画像を選択していた場合には、「外見・中身評価軸」は対象ユーザクラスタＵＣに属するユーザの共通の選択要因となり得るとは言えないため、嗜好評価軸として抽出しない。
【０１３６】
なお、「外見」を確認可能な商品画像が選択された商品（商品Ａ，Ｄなど）の数に対して、「中身」を確認可能な商品画像が選択された商品（例えば商品Ｅなど）の数が著しく少ない場合は、対象ユーザクラスタＵＣの嗜好傾向として「外見」を確認可能な商品画像が好まれやすいということを認定可能であるため、「外見・中身評価軸」を嗜好評価軸として抽出してもよい。
なお、商品Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ全てに「外見・中身評価軸」が設定されている必要はない。
また、第１商品クラスタＳＣ１の嗜好評価軸として抽出された評価軸を他の商品クラスタＳＣの嗜好評価軸としては抽出しないように構成してもよい。即ち、ある評価軸が嗜好評価軸として抽出される場合には、一つの商品クラスタＳＣの嗜好評価軸としてのみ抽出されるようにしてもよい。
【０１３７】
このようにして、ステップＳ６０５では、少なくとも一つ以上の評価軸が嗜好評価軸として抽出される。嗜好評価軸は、対象ユーザクラスタＵＣに属する各ユーザの嗜好を表す評価軸である。即ち、嗜好評価軸を備える２枚の商品画像がある場合には、対象ユーザクラスタＵＣに属する各ユーザが選択する可能性の高い商品画像が何れであるのか推測可能となる。
【０１３８】
また、嗜好評価軸は、商品ジャンルのような人手で設定される商品グループの枠を超えて抽出されるものであるため、対象ユーザクラスタＵＣに属する各ユーザが本質的・本能的に抱いている商品画像に対する好みの傾向が反映されやすい。そのような嗜好評価軸に基づいて商品画像を選択する（例えば後述する提示画像選択処理の変形例）ことにより、ユーザに対して本能的に好む商品画像を提示することが可能となる。
【０１３９】
［６−３．提示画像選択処理の変形例］
提示画像選択処理の変形例について説明する。この選択処理は、商品クラスタリング処理の変形例２によってクラスタリングされた商品クラスタを利用して画像選択を行う処理である。
具体的に、図２１を参照して説明する。なお、一部の処理は図１７を参照して説明した提示画像選択処理と同様の処理であるため、図１７と同じステップ番号を付し詳述を省く。
【０１４０】
商品画像選択装置７は、ステップＳ４０１で対象ユーザと対象商品を特定し、ステップＳ４０２で対象ユーザの選択情報を取得し、ステップＳ４０３で対象商品に対する対象ユーザの選択情報の有無を判定する。対象商品に対する対象ユーザの選択情報が存在する場合には、商品画像選択装置７はステップＳ４０４へ進み、対象ユーザの選択情報に基づいて商品画像を選択する。これにより、ユーザに提示する商品画像が決定される。
【０１４１】
対象ユーザの対象商品に対する選択情報が無い場合、商品画像選択装置７はステップＳ４２０で、対象商品について、対象ユーザと同一のユーザクラスタＵＣに属する他ユーザの選択情報が存在するか否かを判定する。対象ユーザと同一のユーザクラスタＵＣに属する他ユーザは商品画像に対する選択傾向が類似しているユーザであるため、該他ユーザを「類似ユーザ」と記載する。
【０１４２】
他ユーザの選択情報が存在する場合、商品画像選択装置７はステップＳ４２１で、商品クラスタＳＣに応じた分岐処理を行う。具体的には、対象商品が所属している商品クラスタＳＣが第１商品クラスタＳＣ１である場合（図中の「ｎ＝１」の場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４２２で、対象商品に対する他ユーザの選択情報に基づいて提示候補画像からユーザに提示する商品画像を選択する。
第１商品クラスタＳＣ１に属する各商品は、対象ユーザと類似ユーザの選択傾向がほぼ同じ商品である。従って、類似ユーザの選択情報に基づいて提示候補画像から商品画像を選択することが好ましい。
【０１４３】
対象商品が所属している商品クラスタＳＣが第２商品クラスタＳＣ２である場合（図中の「ｎ＝２」の場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４２３で、第２商品クラスタＳＣ２に応じた選択処理を実行する。第２商品クラスタＳＣ２に属する各商品は、対象ユーザ及び類似ユーザの選択傾向がある程度一致している商品である。従って、ステップＳ４２３では、多くの類似ユーザが選択した商品画像を対象ユーザへの提示画像として選択する。但し、第２商品クラスタＳＣ２に属する商品は、第１商品クラスタＳＣ１に属する商品と比較して選択傾向に多少のばらつきが見られることを考慮し、適度な頻度で提示候補画像からランダムに商品画像を選択してもよい。
例えば、８０％の割合で類似ユーザの選択傾向に基づく画像選択を行い、２０％の割合で類似ユーザの選択傾向に反する画像選択を行う。
【０１４４】
対象商品が所属している商品クラスタＳＣが第３商品クラスタＳＣ３である場合（図中の「ｎ＝３」の場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４２４で、第３商品クラスタＳＣ３に応じた選択処理を実行する。
例えば、第３商品クラスタＳＣ３に属する各商品は、商品画像に対する各ユーザの選択傾向にばらつきが見られる商品であるため、提示候補画像からランダムに商品画像を選択し、ユーザへの提示画像とする。
【０１４５】
ステップＳ４２２，Ｓ４２３，或いはＳ４２４の何れかを実行した後、商品画像選択装置７は図２１に示す一連の処理を終了する。
【０１４６】
ステップＳ４２０で、他ユーザの選択情報が存在しないと判定した場合、商品画像選択装置７はステップＳ４２５で、対象商品の商品画像に評価軸を設定する処理を実行する。
評価軸は、前述したように、商品画像の相違点に基づいて設定されるものであり、ユーザの画像選択の動機となりうる要素である。対象商品の商品画像には、複数の評価軸が設定され得る。
【０１４７】
商品画像選択装置７はステップＳ４２６で、対象商品の所属先として適切な商品クラスタを第１商品クラスタＳＣ１〜第３商品クラスタＳＣ３のうちから特定する。
具体的には、ステップＳ４２５で設定した対象商品についての評価軸と、先の図２０で抽出した各商品クラスタＳＣについての嗜好評価軸を比較し、適切な商品クラスタを特定する。
【０１４８】
例えば、対象商品に設定された評価軸に第１商品クラスタＳＣ１の嗜好評価軸が含まれており、第２商品クラスタＳＣ２及び第３商品クラスタＳＣ３の嗜好評価軸が含まれていない場合、対象商品が属する適切な商品クラスタＳＣは第１商品クラスタＳＣ１であると判定する。
また、対象商品に設定された評価軸に第１商品クラスタＳＣ１の嗜好評価軸が一つ含まれており、第２商品クラスタＳＣ２の嗜好評価軸が三つ含まれており、第３商品クラスタＳＣ３の嗜好評価軸が含まれていない場合、対象商品が属する適切な商品クラスタＳＣは、第２商品クラスタＳＣ２であると判定する。
【０１４９】
商品画像選択装置７はステップＳ４２７で、ステップＳ４２６で特定した商品クラスタＳＣによる分岐処理を行う。
特定した商品クラスタＳＣが第１商品クラスタＳＣ１である場合（図中の「ｎ＝１」の場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４２８で第１商品クラスタＳＣ１に応じた選択処理を行う。第１商品クラスタＳＣ１に属する各商品は、対象ユーザと類似ユーザの選択傾向がほぼ同じ商品であるため、類似ユーザの選択情報に基づいて提示候補画像から商品画像を選択する。
【０１５０】
対象商品が所属している商品クラスタＳＣが第２商品クラスタＳＣ２である場合（図中の「ｎ＝２」の場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４２９で、第２商品クラスタＳＣ２に応じた選択処理を実行する。具体的には、８０％の割合で類似ユーザの選択傾向に基づく画像選択を行い、２０％の割合でランダムな画像選択を行うなど、基本的に類似ユーザの選択傾向に従うと共に、それよりも低い頻度でランダムな画像選択などを行う。
【０１５１】
対象商品が所属している商品クラスタＳＣが第３商品クラスタＳＣ３である場合（図中の「ｎ＝３」の場合）、商品画像選択装置７はステップＳ４３０で、第３商品クラスタＳＣ３に応じた選択処理を実行する。
例えば、第３商品クラスタＳＣ３に属する各商品は、商品画像に対する各ユーザの選択傾向にばらつきが見られる商品であるため、提示候補画像からランダムに商品画像を選択し、ユーザへの提示画像とする。
【０１５２】
ステップＳ４２８，Ｓ４２９，Ｓ４３０の各処理を実行することにより、ユーザに提示する商品画像が提示候補画像から選択される。ステップＳ４２８，Ｓ４２９，Ｓ４３０の各処理を実行した後、商品画像選択装置７は図２１に示す一連の処理を終了する。
【０１５３】
［６−４．提示画像選択処理の変形例２］
提示画像選択処理の変形例２について説明する。
この変形例においては、商品画像同士の関係性を「評価値」を用いて評価し、商品画像同士の関係性を考慮した上でユーザに提示する商品画像を選択する。
【０１５４】
先ず、商品Ａについての商品画像ａ１，ａ２と商品Ｂについての商品画像ｂ１，ｂ２について、８人のユーザＵ１〜Ｕ８の選択情報を図２２に示す。
図２２に示すように、ユーザＵ１〜Ｕ４の４人は、商品Ａについては商品画像ａ１を選択し、商品Ｂについては商品画像ｂ２を選択している。
ユーザＵ５については、商品Ａについては商品画像ａ１を選択し、商品Ｂについては商品画像ｂ１を選択している。
また、ユーザＵ６，Ｕ７の２人は、商品Ａについては商品画像ａ２を選択し、商品Ｂについては商品画像ｂ１を選択している。
ユーザＵ８については、商品Ａについては商品ａ１を選択しているが、商品Ｂについての選択情報は無いものとされる。
【０１５５】
ここで、商品画像ａ１と商品画像ｂ２の評価値について説明する。
商品画像ａ１を選択したユーザは、図２２によればＵ１〜Ｕ５，Ｕ８の６人である。その６人のうち、商品Ｂについての選択情報が存在しているのは、ユーザＵ１〜Ｕ５の５人である。
商品画像ａ１を選択しており、且つ、商品Ｂについての選択情報が存在するユーザ（ユーザＵ１〜Ｕ５）のうち、商品画像ｂ２を選択しているのは４人（ユーザＵ１〜Ｕ４）である。このとき、商品画像ａ１と商品画像ｂ２の選択傾向の類似度を表す数値は、例えば、４／５×１００＝８０として算出される。即ち、８割のユーザが同じ商品画像を選択しているということを示している。
【０１５６】
次は商品画像ｂ２を基準に考えてみる。
商品画像ｂ２を選択したユーザは４人おり、その中で商品Ａについての商品画像ａ１を選択したユーザは４人である。即ち、両商品画像の選択傾向の類似度を表す数値は４／４×１００＝１００である。即ち、商品画像ｂ２を選択したユーザの全てが商品画像ａ１を選択しているということになる。
【０１５７】
商品画像ａ１，ｂ２の類似度を表す評価値は、上記で算出した二つの数値（例では１００と８０）の平均値（即ち９０）を算出してもよいし、何れか低い方（即ち８０）としてもよい。
このように、商品画像同士の類似性を表す評価値を算出する。評価値が高いほど、二つの商品画像は選択傾向が似ていると考えることが可能である。換言すれば、一方の商品画像を好むユーザは、高い確率でもう一方の商品画像も好むことが推定される。
【０１５８】
商品画像同士の関係性を評価値を用いて評価する処理では、評価値が高い画像を類似傾向画像として判定する。
例えば、第１評価閾値Ｔｅ１として例えば「７０」を設定し、第２評価閾値Ｔｅ２として例えば「９０」を設定する。
【０１５９】
評価値が第１評価閾値Ｔｅ１（例えば７０）以上となった商品画像同士は、ある程度似たような選択傾向になることから、ユーザが画像を選択する要因となる何かしらの同一の評価軸が存在すると推定できる。例えば、商品画像が全体的にモノトーンの画像とされていることが選択される要因となるケースや、カラフルな画像とされていることが選択される要因となるケースなどである。
そのような商品画像同士、即ち評価値が第１評価閾値７０以上とされた商品画像同士は、「同一評価軸具備画像」と認定する。
【０１６０】
また、評価軸が第２評価値Ｔｅ２（例えば９０）以上となった商品画像同士は、一方の商品画像を選択したユーザがもう一方の商品画像を選択する傾向が極めて強いことが分かる。このような商品画像同士は、何らかの共通点を有している商品画像か、或いは、何かが類似している商品画像であることが強く推認される。そのため、このような商品画像「類似傾向画像」と認定する。
【０１６１】
なお、同一評価軸具備画像や類似傾向画像の認定は、ユーザクラスタＵＣごとに行われてもよい。即ち、ある商品画像ａ１と他の商品画像ｂ２について、ユーザクラスタＵＣ１では類似傾向画像とされるが、他のユーザクラスタＵＣ２では選択傾向の類似性が見られない画像とされてもよい。このような現象は、ユーザクラスタＵＣごとに評価値を算出し、その結果、ユーザクラスタＵＣ１では高い値（例えば９５）が算出されたのに対し、ユーザクラスタＵＣ２では低い値（例えば４０）が算出された場合に起き得る。
【０１６２】
次に、商品画像同士の評価値に基づいてユーザに提示する商品画像を選択する処理について、図２３乃至図２４を参照して説明する。
なお、一部の処理は図１７を参照して説明した提示画像選択処理と同様の処理であるため、図１７と同じステップ番号を付し詳述を省く。
【０１６３】
商品画像選択装置７は、ステップＳ４０１で対象ユーザと対象商品を特定し、ステップＳ４０２で対象ユーザの選択情報を取得し、ステップＳ４０３で対象商品に対する対象ユーザの選択情報の有無を判定する。対象商品に対する対象ユーザの選択情報が存在する場合には、商品画像選択装置７はステップＳ４０４へ進み、対象ユーザの選択情報に基づいて商品画像を選択する。これにより、ユーザに提示する商品画像が決定される。
【０１６４】
対象ユーザの対象商品に対する選択情報が無い場合、商品画像選択装置７はステップＳ４２０で、対象商品について、対象ユーザと同一のユーザクラスタＵＣに属する他ユーザの選択情報が存在するか否かを判定する。
他ユーザの選択情報が存在する場合、商品画像選択装置７はステップＳ４２２で、対象商品に対する他ユーザの選択情報に基づいて提示候補画像からユーザに提示する商品画像を選択する。
即ち、対象ユーザと選択傾向が似ている他ユーザの選択情報に基づいて、対象ユーザに提示する商品画像を決定することとなる。
【０１６５】
一方、対象商品についての他ユーザの選択情報が無い場合、商品画像選択装置７はステップＳ４４０で、提示候補画像の何れかと類似傾向画像の関係にある商品画像の有無を判定する。類似傾向画像は、少なくとも対象商品とは異なる他の商品についての商品画像である。
提示候補画像の何れかと類似傾向画像の関係にある商品画像がある場合、類似傾向画像に対する選択傾向に基づいて提示候補画像を選択することが可能となる。
【０１６６】
即ち、ステップＳ４４０で「Ｙｅｓ」判定とした場合、商品画像選択装置７はステップＳ４４１で、類似傾向画像の関係にある商品画像のうち対象ユーザが選択した画像があるかどうかを判定する。対象ユーザが選択した画像がある場合、商品画像選択装置７はステップＳ４４２で、該選択した画像に類似している類似傾向画像を提示候補画像から選択する。これにより、ユーザに提示する商品画像が決定される。
即ち、選択傾向が類似している商品画像が２枚あり、一方を好みで選択した実績のある対象ユーザは、もう一方の商品画像も好む可能性が高いことが推認されるためである。
【０１６７】
一方、類似傾向画像である商品画像に対するユーザの選択情報がない場合（ステップＳ４４１：Ｎｏ判定）、図２４Ａの処理へと進む。即ち、商品画像選択装置７はステップＳ４４３で、類似傾向画像の関係にある商品画像のうち、対象ユーザと同一のユーザクラスタＵＣに属する他ユーザが選択した画像があるかどうかを判定する。
ステップＳ４４３で「Ｙｅｓ」判定の場合、即ち、対象ユーザと選択傾向が類似している他ユーザの選択情報を利用できる場合、商品画像選択装置７はステップＳ４４４で、他ユーザが選択した画像に類似している類似傾向画像を提示候補画像から選択する。これにより、ユーザに提示する商品画像が決定される。
【０１６８】
一方、ステップＳ４４３で「Ｎｏ」判定の場合、商品画像選択装置７は図２３のステップＳ４４５への処理へと進む。なお、ステップＳ４４０において、提示候補画像の何れかと類似傾向画像の関係にある商品画像が無い場合についても、ステップＳ４４５の処理へと進む。
【０１６９】
商品画像選択装置７はステップＳ４４５において、提示候補画像の何れかと同一評価軸具備画像の関係にある商品画像が存在するか否かを判定する。即ち、提示候補画像との類似性が強く推定される商品画像が無い場合、提示候補画像との類似性がある程度高い商品画像（即ち同一評価軸具備画像）があるか否かを判定する。
【０１７０】
ステップＳ４４５で、同一評価軸具備画像が存在すると判定した場合、商品画像選択装置７はステップＳ４４６で、提示候補画像の何れかと同一評価軸具備画像の関係にある商品画像のうち、対象ユーザの選択情報があるか否かを判定する。
同一評価軸具備画像についての対象ユーザの選択情報がある場合、商品画像選択装置７はステップＳ４４７で、選択情報がある画像と同一評価軸具備画像の関係にある画像を提示候補画像から選択する。
【０１７１】
一方、ステップＳ４４６でユーザの選択情報がないと判定した場合、商品画像選択装置７は図２４ＢのステップＳ４４８へと処理を進める。即ち、商品画像選択装置７はステップＳ４４８で、同一評価軸具備画像の関係にある商品画像のうち、対象ユーザと同一のユーザクラスタＵＣに属する他ユーザが選択した画像があるか否かを判定する。
同一評価軸具備画像のうち、対象ユーザと選択傾向が類似している他ユーザが選択した商品画像がある場合、対象ユーザに提示すべき商品画像を提示候補画像から選択することが可能となる。
即ち、商品画像選択装置７はステップＳ４４９で、他ユーザが選択した画像に対する同一評価軸具備画像を提示候補画像から選択する。これによって、ユーザに提示する商品画像が決定される。
【０１７２】
一方、ステップＳ４４８で同一評価軸具備画像について他ユーザの選択情報が無い場合、商品画像選択装置７は図２３のステップＳ４１２の処理へと進む。なお、ステップＳ４４５で「Ｎｏ」と判定した場合も、ステップＳ４１２の処理へ進む。
商品画像選択装置７はステップＳ４１２で、対象商品の商品画像を一つ選択する。選択方法は、例えば、ランダムであってもよいし、他の方法であっても構わない。
【０１７３】
ステップＳ４０４の処理、ステップＳ４４２の処理、ステップＳ４４４の処理、ステップＳ４４７の処理、ステップＳ４４９の処理、ステップＳ４１２の処理の何れかを実行することにより、ユーザに提示する商品画像が提示候補画像の中から選択される。
ユーザに提示する商品画像が決定された後、商品画像選択装置７は図２３及び図２４に示す一連の提示画像選択処理を終了する。
【０１７４】
なお、本例によれば、図２２に示すように、商品画像ａ１を選択したユーザがどの程度重複して商品画像ｂ２を選択しているかを数値化し、該数値（即ち評価値）に基づいて商品画像ａ１と商品画像ｂ２の類似性を判断している。即ち、各商品画像がどのような評価軸を備えているかの判定は行っていない。
そこで、評価値が高く類似傾向画像と判定された商品画像同士、上述の具体的な例においては、商品画像ａ１，ｂ２を画像解析するなどして、共通の評価軸を設定してもよい。共通の評価軸の設定処理は、例えば、評価軸設定部７ｅによって行われる。
【０１７５】
例えば、商品画像ａ１，ｂ２が共に白黒の画像であった場合、白黒画像が一部のユーザにとって画像選択における重要な要素（評価軸）であると判定できる。そのような場合には、該要素を共通の評価軸として設定する。共通の評価軸は、ユーザに提示する商品画像を選択する際に用いることができる。例えば、図２３に示す処理を行う代わりに、提示候補画像に共通の評価軸を有する商品画像があるかどうかを判定し、即ち、白黒画像があるか否かを判定し、合致する商品画像がある場合には、当該商品画像をユーザに提示する画像として選択する。
【０１７６】
なお、商品画像ａ１，ｂ２が白黒画像であるが、商品画像ａ２，ｂ１も白黒画像である場合には、白黒画像であることを要因として商品画像ａ１，ｂ２が選択されたわけでは無いことは明白である。そのため、そのような要素は共通の評価軸として選択しないことが望ましい。
【０１７７】
［６−４．その他の変形例］
なお、商品を商品クラスタＳＣに分類するための商品クラスタリング処理について上述したが、特定の商品については商品クラスタＳＣに分類しないことも考えられる。例えば、特定の商品Ａについての商品画像ａ１，ａ２のうち、ほぼ全てのユーザが商品画像ａ１を選択する場合は、商品Ａのクラスタリングを行わなくてもよい。即ち、何れのユーザに対しても、商品画像ａ１を提示しておけば問題が無いためである。これにより、商品クラスタリングを実行するための処理負担が軽減される。
【０１７８】
ユーザクラスタＵＣの基準回答は、該ユーザクラスタＵＣを生成する際の一人のユーザの選択情報に基づいて設定する例について説明した。この代替案として、同一のユーザクラスタＵＣに属するユーザの選択情報の多数決を取り、その結果を基準回答に反映させてもよい。これにより、ユーザクラスタＵＣ内の少数派の選択情報が基準回答となってしまうことが防止される。
【０１７９】
上述した例では、ユーザクラスタＵＣに属する各ユーザの選択情報が多少相違してもよい例を挙げた。即ち基準回答からの距離ｄが距離閾値ＴＨｄよりも小さければ、同一のユーザクラスタＵＣに分類される。従って、それぞれの商品について、基準回答とは異なる選択情報を有したユーザがいる可能性がある。
そこで、特定の商品については、基準回答と同じ選択情報を有しているユーザでなければ同一のユーザクラスタＵＣに分類しないように構成されていてもよい。
例えば、人気のある商品などについては、ユーザにレコメンドする機会が多いことが考えられる。そのような特定の商品について、基準回答とは異なる選択情報を有したユーザがいた場合、基準回答に基づいた商品画像の選択を行ってしまうと、最適ではない商品画像が選択されてしまう。
そのような事態を防止するために、特定の商品については、基準回答との距離ｄが０でなければ、同一のユーザクラスタＵＣに分類されないようにしてもよい。
【０１８０】
上述した第１閾値ＴＨ１は、第１所定割合であってもよく、第２閾値ＴＨ２は第２所定割合であってもよく、第３閾値ＴＨ３は第３所定割合であってもよい。
【０１８１】
上述したユーザクラスタリング処理では、基準回答からの距離ｄが距離閾値ＴＨｄ以上となった場合に新たなユーザクラスタを生成し得る例について述べた。
ユーザクラスタリング処理の変形例としては、あるユーザクラスタに属する各ユーザの選択情報の分散が一定値以上となった場合に、当該ユーザクラスタに属する各ユーザを分類するためのユーザクラスタを二つ用意し、当該二つのユーザクラスタに各ユーザを分類していってもよい。
【０１８２】
ユーザから回答情報を取得する場合に、設問が掲載された専用のウェブページデータを送信する例を挙げたが、それ以外の例も考えられる。例えば、ユーザが何らかのアクションをした際に、一つの設問に回答させるようにしてもよい。具体的には、ユーザが商品を購入する際に注文内容を確認するウェブページが生成され、ユーザに提示される。該注文内容確認ページに、設問を一つ載せておき、ユーザに該設問に回答させ、回答情報を取得してもよい。また、注文確認ボタンを押下させる代わりに、何れか一方の好みの商品画像を選択させるように、ウェブページデータを構成してもよい。
他には、各種操作が人の手で行われているか否かを判定するために画像を選択させることがあるが、その代わりに、回答情報を取得したい商品の商品画像の何れかを選択させるようにしてもよい。例えば、「何れか好きな方の商品画像を選択し、その画像内に写っている商品の個数を入力してください」のようにユーザに指示することにより、ユーザに好みの商品画像を選択させると共に、行われている操作が本当に人の手によるものであるかどうかを判定してもよい。
【０１８３】
＜７．まとめ＞
上述の各種の例で説明したように、商品画像選択装置７は、ある商品（商品Ａ）についての商品画像（商品画像ａ１，ａ２）としてユーザに提示された複数の画像についての提示画像情報と該複数の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、該複数の画像に対するユーザの選択情報と、を紐付けて管理する選択情報管理部７ａと、選択情報に基づいてユーザが分類されたユーザクラスタＵＣを管理するユーザクラスタ管理部７ｂと、ユーザの回答に基づいて商品が分類された商品クラスタＳＣを管理する商品クラスタ管理部７ｃと、ユーザクラスタＵＣと商品クラスタＳＣに基づいてユーザへ提示するための商品画像を提示画像として選択する提示画像選択部７ｄと、を備えている。
ある商品についての商品画像が複数提示され、その中からユーザに選択された画像は、そのユーザが商品についての魅力を感じる画像である可能性が高い。本構成によれば、そのような画像の選択情報がユーザ情報と紐付けて管理される。
これによって、あるユーザに訴求したい商品がある場合に、商品画像を自動的に選択するためのデータベースが構成される。
更に、ユーザクラスタＵＣを用いてユーザを分類することにより、ユーザの嗜好が不明な場合であっても、同一のユーザクラスタＵＣに属する他のユーザの嗜好に基づいて最適な商品画像を選択することが可能となる。
そして、商品クラスタＳＣを用いて商品を分類することにより、対象ユーザにとって未知の商品であっても同一の商品クラスタＳＣに属する他の商品に対する対象ユーザの嗜好に基づいて商品画像を選択することが可能となる。
即ち、ユーザ及び商品についてのクラスタリングを行うことにより、機械学習のような計算コストの高い高度な処理を用いることなく、簡易な処理（計算コストが安価な処理）で、ユーザに最適な商品画像を選択することが可能となる。
【０１８４】
また、提示画像選択処理の例（特にステップＳ４０８，Ｓ４０９）で説明したように、提示画像選択部７ｄは、ある商品Ｉｎについての提示候補画像ｉｎ１，ｉｎ２から対象ユーザＵｎに提示する提示画像を選択する処理において、対象ユーザＵｎと同一ユーザクラスタＵＣｎに属する他のユーザの選択画像が提示候補画像に含まれている場合は該提示候補画像を対象ユーザＵｎへの提示画像として選択してもよい。
これにより、提示候補画像についての対象ユーザＵｎ自身の選択情報が無くても、同一ユーザクラスタＵＣｎに属する他ユーザの選択情報に基づいて、適切な画像選択が行われる。
従って、対象ユーザＵｎに適切な画像を提示することができる。また、対象ユーザＵｎ自身の選択情報が無くてもよいことから、選択情報を記憶する記憶領域の削減を図ることができる。
【０１８５】
更に、提示画像選択処理の例（特にステップＳ４１０，Ｓ４１１）で説明したように、提示画像選択部７ｄは、ある商品Ｉｎについての提示候補画像ｉｎ１，ｉｎ２から対象ユーザＵｎに提示する提示画像を選択する処理において、ある商品Ｉｎと同一の商品クラスタＳＣｎに属する他の商品についての代替画像が対象ユーザＵｎと同一ユーザクラスタＵＣｎに属する他のユーザの選択画像に含まれている場合は提示候補画像のうち該代替画像と傾向が同一とされた画像を対象ユーザＵｎへの提示画像として選択してもよい。
これにより、提示候補画像について対象ユーザＵｎ自身の選択情報がなく、且つ同一ユーザクラスタＵＣｎに属する他ユーザの選択情報もない場合において、ある商品Ｉｎと同一商品クラスタＳＣｎに属する他の商品についての該他のユーザの選択情報がある場合には、他のユーザが選択した他の商品についての商品画像の傾向に基づいてある商品についての商品画像が選択される。
即ち、ある商品Ｉｎの商品画像についての選択情報に乏しい場合であっても、ある商品Ｉｎがクラスタリングされていれば、適切な提示候補画像が選択される可能性を高めることができる。これにより、選択情報についての情報量が少なくても、適切な商品画像の選択を行うことができる。即ち、記憶領域の有効利用を図り、必要な記憶容量の削減を図ることができる。
【０１８６】
また、回答取得処理の例で説明したように、商品画像選択装置７の選択情報管理部７ａは、複数の画像を一組とした複数組の画像（図４Ａ，図４Ｂ参照）について、一組ごとに一つの画像が選択されるような提示に応じてユーザが選択した選択画像の組み合わせを管理してもよい。
例えば、商品Ａについての商品画像ａ１，ａ２、商品Ｂについての商品画像ｂ１，ｂ２、商品Ｃについての商品画像ｃ１，ｃ２からそれぞれの商品画像を選択したことに応じてユーザの分類が行われる。
単に一つの商品についての商品画像に対してユーザが選択した選択情報によってユーザをクラスタリングするよりも細かなクラスタリングが行われるため、同一のユーザクラスタＵＣに属する他のユーザの選択情報に基づいて提示画像を選択した場合に、対象ユーザの嗜好に合致した画像が選択される可能性を高めることができる。
【０１８７】
更に、ユーザクラスタリング処理の例で説明したように、商品画像選択装置７のユーザクラスタ管理部７ｂは、組み合わせに基づいてユーザクラスタＵＣを生成してもよい。
予めユーザクラスタＵＣを作成するのではなく、ユーザが実際に選択した選択画像の組み合わせに応じてユーザクラスタＵＣが生成される。従って、例えば誰も選ばないような選択画像の組み合わせのためのユーザクラスタＵＣなどが無駄に生成されることがない。
即ち、情報処理装置（商品画像選択装置７）の記憶領域や処理能力などのリソースの無駄遣いを省くことができる。
【０１８８】
更にまた、図９に示すユーザクラスタ情報の例で説明したように、ユーザクラスタ管理部７ｂは、選択画像の組み合わせを基準回答としてユーザクラスタＵＣを生成してもよい。
一つのユーザクラスタＵＣは、それに属するユーザが全く同一の嗜好を有しているわけではなく、ある程度の嗜好の違いを許容していることが考えられる。このような場合に、当該ユーザクラスタＵＣの嗜好の理想モデルを設定することは難しい。特に、予めユーザクラスタＵＣを生成した上でユーザを分類していく場合に比べて、ユーザの実際の選択画像の組み合わせに応じてユーザクラスタＵＣを生成する場合はどのような嗜好モデルを当該ユーザクラスタＵＣの嗜好モデルとすべきかを判定するのが難しい。しかし、本構成によれば、新たなユーザクラスタＵＣを生成する場合に、ユーザが実際に選択した選択画像の組み合わせが該ユーザクラスタＵＣの基準回答（即ち理想モデル）として設定されるため容易である。
即ち、ユーザクラスタＵＣごとに嗜好の中央値や平均値などを算出する必要がないため、情報処理装置（商品画像選択装置７）の処理負担の軽減を図ることができる。
【０１８９】
加えて、ユーザクラスタリング処理の例で説明したように、ユーザクラスタ管理部７ｂは、生成済みのユーザクラスタＵＣの基準回答それぞれに対して相違（距離ｄ）が一定以上とされた選択画像の組み合わせが新たに生じた場合に、該新たな組み合わせを基準回答としたユーザクラスタＵＣを生成してもよい。
ユーザの選択画像の組み合わせが既にあるユーザクラスタＵＣの何れとも一定以上の距離を有している場合に、新たなユーザクラスタＵＣが生成されることで、似たような傾向のユーザクラスタＵＣが生成されてしまうことが防止される。
また、新たなユーザクラスタ生成の要因となったユーザの選択画像の組み合わせが該新たなユーザクラスタＵＣの基準回答とされることで、前述したような嗜好モデルの設定についての煩わしさを排除することができ、情報処理装置（商品画像選択装置７）の処理負担の軽減にも繋がる。
【０１９０】
そして、商品画像選択装置７の機能構成の例で説明したように、画像の傾向を表す評価軸を画像ごとに設定する評価軸設定部７ｅを備えていてもよい。
例えば、ある商品についての画像として、商品だけが写っている画像とモデルが商品を持って写っている画像がある場合に、「モデル有無評価軸」が当該画像に設定される。このような評価軸とユーザの選択情報に基づいて、ユーザのクラスタリングを行うことにより、ユーザクラスタＵＣがどのような嗜好モデルを有したユーザによって構成されているかを適切に把握することが可能となる。
また、ユーザに商品画像を提示する場合に、何れの画像がユーザの嗜好に合致しているか（或いは適しているか）を画像に設定された評価軸に基づいて判定することが可能となる。
【０１９１】
また、商品クラスタリング処理の変形例（図１８参照）で説明したように、商品クラスタ管理部７ｃは、対象商品が異なる２枚の商品画像について、同一の評価軸を第１閾値以上備えた画像については、該２枚の商品画像を同一評価軸具備画像と判定し、同一評価軸具備画像とされた２枚の商品画像が有する同一の評価軸のうち第２閾値以上の評価軸について該画像の傾向が同一である場合に該２枚の商品画像を類似評価画像と判定し、同一のユーザクラスタに属するユーザであり且つ該２枚の商品画像についての選択情報を得るために該２枚の商品画像を提示されたユーザのうち、第３閾値以上のユーザが類似評価画像とされた２枚の画像の双方を選択した場合に、該２枚の画像それぞれの対象商品を同一の商品クラスタに分類してもよい。
例えば、商品Ａについての商品画像ａ１と商品Ｂについての商品画像ｂ１それぞれに評価軸が２個付与されているとする。２個の評価軸の中には、同一の評価軸もあれば、一方の画像にしか付与されていない評価軸もある。本構成によれば、２個ずつの評価軸の中で共通の評価軸が第１閾値以上（例えば半数以上）付与されているかを判定する。
これによって、商品画像ａ１，ｂ１がそもそも同一商品クラスタに属するか否かの判定を行うべきか否かがまず判定される。即ち、共通（同一）の評価軸が無ければ、商品クラスタが同一か否かの判定を行う必要がないためである。従って、同一商品クラスタに属するか否かの判定処理を行うべきか否かについて簡易な処理で判定することにより、無駄な処理の実行を回避することができるため、処理負担の軽減が図られる。
また、商品画像ａ１，ｂ１に同一の評価軸が第１閾値以上付与されている場合、即ち商品画像ａ１，ｂ１が同一評価軸具備画像と判定された場合、同一評価軸とされたそれぞれの評価軸の傾向が同じであるか否かが判定される。具体的には、第２閾値以上（例えば８割）の評価軸の傾向が同じであるかを確認する。第２閾値以上の評価軸の傾向が同じである場合は、商品画像ａ１，ｂ１を類似評価画像と判定する。
ここで、商品画像ａ１，ｂ１が類似していることが判明したため、商品画像ａ１を好むユーザに対して商品Ｂについての画像を提示する際には商品画像ｂ１を提示することが考えられる。しかし、本構成によれば、商品画像ｂを提示するか否かを判定するために更なる判定処理を行う。
具体的には、類似評価画像とされた商品画像ａ１，ｂ１に対して、同一ユーザクラスタに属するユーザのうちどの程度のユーザが商品画像ａ１，ｂ１を共に嗜好するかを判定する。例えば、同一のユーザクラスタに属するユーザのうち、ユーザの選択情報を得るために商品Ａについての商品画像ａ１を含む複数の画像が提示され、且つ商品Ｂについての商品画像ｂ１を含む複数の画像が提示されたユーザが３０人いたとして、そのうちの第３閾値（例えば８割）以上、即ち２４人以上のユーザが商品画像ａ１，ｂ１を双方とも選択した場合に、商品Ａ，Ｂを同一商品クラスタに分類する。
これは、簡易的に説明すれば、モデルが写っている写真か否かを考えたときに、商品画像ａ１にはモデルが写っており、商品画像ｂ１にもモデルが写っている場合、商品画像ａ１を好むユーザは商品画像ｂ１も好むはずであると考えがちである。しかし、商品Ａが衣類であり、商品Ｂが食品であった場合には、衣類についての商品画像はモデルが着用した状態の商品画像を好み、且つ食品についての商品画像はモデルが手に持った状態の商品画像を好まないユーザがいることが考えられる。
そこで、同一のユーザクラスタに属するユーザが類似評価画像である商品画像ａ１，ｂ１を共に嗜好するか否かを判定することにより、最適な画像選択が行われやすくなる。
【０１９２】
上述の各例で説明したように、商品画像選択装置７は、１の商品についての商品画像としてユーザに提示された複数種類の画像についての提示画像情報と該複数種類の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、該複数種類の画像に対するユーザの好みに基づく選択結果の情報と、を紐付けて管理する選択情報管理部７ａと、複数の商品についての複数のユーザの選択結果の情報に基づいて各ユーザが分類されたユーザクラスタを管理するユーザクラスタ管理部７ｂと、
ユーザの回答に基づいて各商品が分類された商品クラスタを管理する商品クラスタ管理部７ｃと、ある商品について、ユーザクラスタ管理部及び商品クラスタ管理部に管理された各クラスタ同士の関係に基づいてユーザクラスタの何れかに属する任意の対象ユーザへ提示するための商品画像を提示画像として複数の提示候補画像から選択する提示画像選択部７ｄと、を備えている。
換言すれば、１の商品についての商品画像としてユーザに提示された複数種類の画像についての提示画像情報と該複数種類の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、該複数種類の画像に対するユーザの好みに基づく選択結果の情報と、を紐付けて管理する選択情報管理部７ａと、複数の商品についての複数のユーザの選択結果の情報に基づいて各ユーザの情報が分類されたユーザクラスタを管理するユーザクラスタ管理部７ｂと、ユーザの回答に基づいて各商品が分類された商品クラスタを管理する商品クラスタ管理部７ｃと、ある商品について、ユーザクラスタ管理部及び商品クラスタ管理部に管理された各クラスタ同士の関係に基づいてユーザクラスタに属する任意の対象ユーザへ提示するための商品画像を提示画像として複数の提示候補画像から選択する提示画像選択部７ｄと、を備えている。
これにより、ユーザの選択傾向（好みの傾向）やユーザに類似した他ユーザの選択傾向に基づいて、適切な商品画像がユーザに提示される。
例えば、商品クラスタリング処理の変形例２で説明した実施態様によれば、ユーザが商品画像を選択したことに応じて、選択傾向によるユーザのクラスタリングが行われる。また、ユーザの選択情報に基づいて、商品のクラスタリングも行われる。即ちユーザの選択情報に基づいて、ユーザクラスタＵＣ及び商品クラスタＳＣの双方のクラスタリングが行われるため、複雑な方法を用いる必要がなく、且つ、過大な処理負担が課せられることもない。
【０１９３】
提示画像選択処理の例（特にステップＳ４０８，Ｓ４０９）や提示画像選択処理の変形例（特にステップＳ４２０，Ｓ４２２やステップＳ４４３，Ｓ４４４やステップＳ４４８，Ｓ４４９など）で説明したように、提示画像選択部７ｄは、ある商品についての複数の提示候補画像から対象ユーザに提示する提示画像を選択する処理において、対象ユーザが当該ある商品についての複数の提示候補画像のいずれも選択した履歴がない場合、当該ある商品について該対象ユーザが属するユーザクラスタにおける選択傾向に基づいて選択を行ってもよい。
換言すれば、提示画像選択部７ｄは、ある商品についての複数の提示候補画像から対象ユーザに提示する提示画像を選択する処理において、対象ユーザが当該ある商品のいずれの種類の画像も選択した履歴がない場合、当該ある商品の画像に関する該対象ユーザの属するユーザクラスタにおける選択傾向に基づき提示候補画像を対象ユーザへの提示画像として選択してもよい。
これにより、ユーザの選択情報が無い場合であっても、当該ユーザに選択の傾向が似ている他ユーザの選択情報に基づいて適切な商品画像が選択され、ユーザに提示される。
【０１９４】
提示画像選択処理の変形例で説明したように、画像の傾向を表す評価軸を商品画像ごとに設定するための画像評価軸設定部（評価軸設定部７ｅ）を更に備え、ユーザクラスタにおける選択傾向は、評価軸を用いて決定されてもよい。
換言すれば、画像の傾向を表す評価軸を商品画像ごとに設定するための画像評価軸設定部（評価軸設定部７ｅ）を更に備え、評価軸は、提示画像選択部７ｄにおけるユーザクラスタにおける選択傾向の判断に用いられてもよい。
これにより、商品画像に対する各ユーザの選択傾向に基づいて各商品画像が選択された要因となり得る評価軸が適切に設定されると共に、該評価軸を利用してユーザに提示する商品画像を容易に決定することができる。
【０１９５】
提示画像選択処理の変形例で説明したように、商品クラスタ管理部７ｃは、各商品画像について、画像評価軸設定部（評価軸設定部７ｅ）の定めた同一の評価軸に基づく評価値が第１閾値（上述の例でいう第１評価閾値Ｔｅ１）以上である画像同士について同一評価軸を具備する画像と判定し、同一評価軸を具備する画像とされた商品画像の有する同一の評価軸のうち、評価値が第１閾値よりも高い第２閾値（上述の例でいう第２評価閾値Ｔｅ２）以上である評価軸を有する画像同士を類似傾向にある画像と判定し、提示画像選択部７ｄは、類似傾向に基づき提示画像の選択を行ってもよい。
換言すれば、商品クラスタ管理部７ｃは、各商品画像について、画像評価軸設定部（評価軸設定部７ｅ）の定めた同一の評価軸に基づく評価値が第１閾値以上である画像同士について同一評価軸を具備する画像と判定し、同一評価軸を具備する画像とされた商品画像の有する同一の評価軸のうち、評価値が第１閾値よりも高い第２閾値以上である評価軸を有する画像同士を類似傾向にある画像と判定し、提示画像選択部７ｄは、類似傾向に基づき提示画像を対象ユーザへの提示画像として選択してもよい。
これにより、ユーザの選択傾向が似ている商品画像について適切に類似傾向画像が判定される。また、類似傾向画像を適切に利用することにより、ユーザに提示するのに相応しい商品画像が選択される。
【０１９６】
図９に示すユーザクラスタ情報の例で説明したように、ユーザクラスタ管理部７ｂは、複数の商品についての選択情報の組み合わせに基づきユーザクラスタを生成してもよい。
換言すれば、ユーザクラスタ管理部７ｂは、複数の選択結果の組み合わせに基づきユーザクラスタを生成してもよい。
これにより、同じような選択傾向、換言すれば嗜好の傾向が類似しているユーザが同一のユーザクラスタに分類される。
【０１９７】
その他の変形例で説明したように、ユーザクラスタ管理部７ｂは、１のユーザクラスタに属する各ユーザの選択情報についての分散が一定値以上とされた場合に新たなユーザクラスタを生成してもよい。
換言すれば、ユーザクラスタ管理部及び／または商品クラスタ管理部は、生成済みクラスタ内の個別のデータ同士の関係が一定以上分散したと判断した場合に、新たなクラスタを生成してもよい。
同様に、商品クラスタについても、一つの商品クラスタに属する各商品の情報が一定以上分散した場合に、該当する各商品を新たな商品クラスタに分類し直してもよい。
これにより、商品クラスタの傾向の統一性が図られ、ユーザに提示する商品画像を適切に選択することが可能となる。
【０１９８】
＜８．プログラム及び記憶媒体＞
実施の形態のプログラムは、商品画像選択装置７の演算処理装置（ＣＰＵ等）に各種の処理を実行させるプログラムである。
【０１９９】
実施の形態のプログラムは、ある商品についての商品画像としてユーザに提示された複数の画像についての提示画像情報と該複数の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、該複数の画像に対するユーザの選択情報と、を紐付けて管理する選択情報管理機能を演算処理装置に実行させる。
また、選択情報に基づいてユーザが分類されたユーザクラスタを管理するユーザクラスタ管理機能を演算処理装置に実行させる。
更に、ユーザの回答に基づいて商品が分類された商品クラスタを管理する商品クラスタ管理機能を演算処理装置に実行させる。
加えて、ユーザクラスタと商品クラスタに基づいてユーザへ提示するための商品画像を提示画像として選択する提示画像選択機能を演算処理装置に実行させる。
【０２００】
また、実施の形態のプログラムは、１の商品についての商品画像としてユーザに提示された複数種類の画像についての提示画像情報と該複数種類の画像の提示を受けたユーザのユーザ情報と、該複数種類の画像に対するユーザの好みに基づく選択結果の情報と、を紐付けて管理する選択情報管理機能を演算処理装置に実行させる。
また、複数の商品についての複数のユーザの前記選択結果の情報に基づいて各ユーザの情報が分類されたユーザクラスタを管理するユーザクラスタ管理機能を演算処理装置に実行させる。
更に、ユーザの回答に基づいて各商品が分類された商品クラスタを管理する商品クラスタ管理機能を演算処理装置に実行させる。
更にまた、ある商品について、前記ユーザクラスタ管理機能及び前記商品クラスタ管理機能により管理された各クラスタ同士の関係に基づいて前記ユーザクラスタに属する任意の対象ユーザへ提示するための商品画像を提示画像として複数の提示候補画像から選択する提示画像選択機能を演算処理装置に実行させる。
【０２０１】
即ちこれらのプログラムは、情報処理装置の演算処理装置に対して図１１，図１２，図１４，図１７，図１８，図１９，図２３，図２４に示す各処理を実行させるプログラムである。
【０２０２】
このようなプログラムにより、上述した商品画像選択装置７としての１または複数の情報処理装置を実現できる。
【０２０３】
そしてこのようなプログラムはコンピュータ装置等の機器に内蔵されている記憶媒体としてのＨＤＤや、ＣＰＵを有するマイクロコンピュータ内のＲＯＭ等に予め記憶しておくことができる。あるいはまた、半導体メモリ、メモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスクなどのリムーバブル記憶媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記憶）しておくことができる。またこのようなリムーバブル記憶媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、このようなプログラムは、リムーバブル記憶媒体からパーソナルコンピュータ等にインストールする他、ダウンロードサイトから、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。
【符号の説明】
【０２０４】
１  ネットワークシステム、２  通信ネットワーク、３  電子商取引システム、４  ユーザ端末、５  店舗端末、６  ショッピングサーバ、７  商品画像選択装置、７ａ  選択情報管理部、７ｂ  ユーザクラスタ管理部、７ｃ  商品クラスタ管理部、７ｄ  提示画像選択部、７ｅ  評価軸設定部、５０  ユーザＤＢ、５１  商品ＤＢ、５２  店舗ＤＢ、５３  選択情報ＤＢ、５４  クラスタＤＢ
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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