(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の商品群に含まれるいずれかの商品を購入したユーザのユーザ識別子と、当該購入された商品と、当該商品の購入日時とを含む履歴情報が記憶される履歴記憶部から、対象となるユーザのユーザ識別子に係る履歴情報を取得し、
前記所定の商品群に含まれる商品のそれぞれについて、平均的なユーザにより当該商品の利用が開始されてから当該商品の利用が終了するまでに要すると想定される想定時間が記憶される時間記憶部から、前記取得された履歴情報に係る商品について当該想定時間を取得し、
前記取得された履歴情報に係る商品の購入日時と、前記取得された想定時間のうち、前記ユーザが最後に購入した商品以外の商品の想定時間と、に基づいて、前記ユーザによる前記最後に購入した商品の利用を完了するまでの時間が前記平均的なユーザと比べてどの程度かかるかを示す指標を推定し、
前記推定された指標と、前記最後に購入した商品の購入日時と、前記最後に購入した商品の想定時間と、に基づいて、前記ユーザが前記最後に購入した商品の利用を終了する日時を推定する推定部、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記推定部は、
前記対象となるユーザについて前記履歴記憶部に記憶された履歴に係る商品を、購入日時の順に商品1、商品2、…、商品nのように並べ、
整数i = 1，2，…，n-1のそれぞれについて、当該ユーザが当該商品iを購入した購入日時T[i]と、当該ユーザが当該商品（i+1）を購入した購入日時T[i+1]と、当該商品iについて前記時間記憶部に記憶された想定時間A[i]と、から、比c[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i]を求め、
当該求められた比の列c[1]，c[2]，…，c[n-1]から、当該ユーザが最後に購入した商品nに係る比c[n]を推定し、
当該最後に購入した日時T[n]と、当該推定された比c[n]と、当該記憶された時間A[n]と、から、当該最後に購入した商品ｎの利用を当該ユーザが完了する日時を、T[n] + A[n]・c[n]と推定する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記推定部は、
古い購入履歴より求めた前記比c[i]（i = 1〜n-1）ほど、前記比c[n]に対する寄与率を低くする重み付き平均により、前記対象となるユーザが最後に購入した商品nに係る比c[n]を推定する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記推定部は、前記重み付き平均に前記購入日時T[n]の季節に応じてあらかじめ定められる季節係数を乗じた値を、比c[n]と推定する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
前記履歴情報には、購入した商品を売却した売却日時がさらに含まれ、
前記推定部は、前記対象となるユーザが購入した商品iを売却した場合は、前記商品iを売却した売却日時S[i]と前記商品（i+1）を購入した購入日時T[i+1]とを比較して、売却日時S[i]の方が先におとずれる場合、前記比c[i]を
c[i] = (S[i]-T[i])/A[i]
のように求める
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
前記履歴情報には、購入した商品を売却した売却日時がさらに含まれ、
前記推定部は、前記対象となるユーザが購入した商品iを売却した場合は、前記商品iを売却日時S[i]により、前記比c[i]を
c[i] = (S[i]-T[i])/A[i]
のように求める
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項５または６に記載の情報処理装置であって、
前記履歴情報のうち、購入日時と売却日時の双方を含む履歴情報から、当該履歴情報に係る商品の当該購入日時と当該売却日時との間隔を求め、当該求められた間隔に基づいて、当該商品の前記時間記憶部に記憶される想定時間を修正する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
前記履歴情報のうち、第１の商品に係る履歴情報と、当該第１の商品の購入後に同じユーザにより購入された商品のうち直近に購入された第２の商品に係る履歴情報と、のそれぞれに含まれる購入日時の間隔に基づいて、当該第１の商品の前記時間記憶部に記憶される想定時間を修正する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
前記最後に購入した商品の利用を終了する日時が推定されたユーザに対し、前記最後に購入した商品とは異なる他の商品を前記商品群から選択して、前記推定された日時に、当該選択された他の商品を推奨するメッセージを提示する提示部、
をさらに備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
所定の商品群に含まれるいずれかの商品を購入したユーザのユーザ識別子と、当該購入された商品と、当該商品の購入日時とを含む履歴情報が記憶される履歴記憶部から、対象となるユーザのユーザ識別子に係る履歴情報を取得し、
前記所定の商品群に含まれる商品のそれぞれについて、平均的なユーザにより当該商品の利用が開始されてから当該商品の利用が終了するまでに要すると想定される想定時間が記憶される時間記憶部から、前記取得された履歴情報に係る商品について当該想定時間を取得し、
前記取得された履歴情報に係る商品の購入日時と、前記取得された想定時間のうち、前記ユーザが最後に購入した商品以外の商品の想定時間と、に基づいて、前記ユーザによる前記最後に購入した商品の利用を完了するまでの時間が前記平均的なユーザと比べてどの程度かかるかを示す指標を推定し、
前記推定された指標と、前記最後に購入した商品の購入日時と、前記最後に購入した商品の想定時間と、に基づいて、前記ユーザが前記最後に購入した商品の利用を終了する日時を推定する推定工程、
を備えることを特徴とする処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
所定の商品群に含まれるいずれかの商品を購入したユーザのユーザ識別子と、当該購入された商品と、当該商品の購入日時とを含む履歴情報が記憶される履歴記憶部から、対象となるユーザのユーザ識別子に係る履歴情報を取得し、
前記所定の商品群に含まれる商品のそれぞれについて、平均的なユーザにより当該商品の利用が開始されてから当該商品の利用が終了するまでに要すると想定される想定時間が記憶される時間記憶部から、前記取得された履歴情報に係る商品について当該想定時間を取得し、
前記取得された履歴情報に係る商品の購入日時と、前記取得された想定時間のうち、前記ユーザが最後に購入した商品以外の商品の想定時間と、に基づいて、前記ユーザによる前記最後に購入した商品の利用を完了するまでの時間が前記平均的なユーザと比べてどの程度かかるかを示す指標を推定し、
前記推定された指標と、前記最後に購入した商品の購入日時と、前記最後に購入した商品の想定時間と、に基づいて、前記ユーザが前記最後に購入した商品の利用を終了する日時を推定する推定部、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品推奨装置、商品推奨方法、プログラム、ならびに記録媒体に関し、適切なタイミングでユーザに商品を推奨するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、Ｗｅｂページ等を通じて、商品やサービス等の取引を行うことを可能とするショッピングシステムが知られている。このようなシステムにおいて、ユーザに商品等の購買を促すために、ユーザに適した広告や商品の紹介を行う技術が知られている。例えば、特許文献１には、ユーザの属性やユーザが過去にクリックした広告の情報に基づいて、ユーザに提示する広告を選択する技術が開示されている。また、ユーザに商品を紹介する場合、過去に繰り返し購入された商品であれば、購入履歴から購入時期を予測することが一般的である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３９８４４７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ゲームや書籍等の商品については、全く同じ商品を購入することはほとんど無く、購入した商品を利用し終える期間は商品ごとに異なる。このような、商品について、購入履歴からそのような商品の次の購入時期を予測して、適切なタイミングで商品を推奨するのは困難であった。【０００５】
本発明は、上記のような課題を解決するもので、商品の利用を完了するのに要する時間が購入する商品ごとに異なる商品について、ユーザが商品の利用を完了する時期を予測して、適切なタイミングでユーザに商品を推奨するのに好適な商品推奨装置、商品推奨方法、プログラム、ならびに、記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の観点に係る商品推奨装置は、
所定の商品群に含まれる商品のそれぞれについて、当該商品の利用が開始されてから当該商品の利用が終了するまでに要すると想定される想定時間が記憶される時間記憶部と、
前記商品群に含まれるいずれかの商品を購入したユーザのユーザ識別子と、当該購入された商品と、当該商品の購入日時とを含む履歴情報が記憶される履歴記憶部と、
前記履歴記憶部に記憶される履歴情報のうち、商品の推奨を受けるユーザ（以下「被推奨ユーザ」という。）のユーザ識別子に係る履歴情報を取得し、当該取得された履歴情報から、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品以外の商品の利用が、当該被推奨ユーザにより開始されてから終了するまでに要した利用時間を求め、当該求められた利用時間と、当該取得された履歴情報に係る商品について前記時間記憶部に記憶される想定時間と、に基づいて、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品の利用を終了する日時を推定する推定部と、
前記被推奨ユーザが最後に購入した商品とは異なる他の商品を前記商品群から選択して、当該選択された他の商品を、前記推定された日時に、当該被推奨ユーザに推奨するメッセージを提示する提示部と、
を備えることを特徴とする。【０００７】
また、本発明の第１の観点に係る商品推奨装置において、
前記推定部は、
前記被推奨ユーザについて前記履歴記憶部に記憶された履歴に係る商品を、購入日時の順に商品1、商品2、…、商品nのように並べ、
整数i = 1，2，…，n-1のそれぞれについて、当該被推奨ユーザが当該商品iを購入した購入日時T[i]と、当該被推奨ユーザが当該商品（i+1）を購入した購入日時T[i+1]と、当該商品iについて前記時間記憶部に記憶された想定時間A[i]と、から、比c[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i]を求め、
当該求められた比の列c[1]，c[2]，…，c[n-1]から、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品nに係る比c[n]を推定し、
当該最後に購入した日時T[n]と、当該推定された比c[n]と、当該記憶された時間A[n]と、から、当該最後に購入した商品ｎの利用を当該被推奨ユーザが完了する日時を、T[n] + A[n]・c[n]と推定するようにしてもよい。【０００８】
また、本発明の第１の観点に係る商品推奨装置において、
前記推定部は、
古い購入履歴より求めた前記比c[i]（i = 1〜n-1）ほど、前記比c[n]に対する寄与率を低くする重み付き平均により、前記被推奨ユーザが最後に購入した商品nに係る比c[n]を推定するようにしてもよい。【０００９】
あるいは、本発明の第１の観点に係る商品推奨装置において、
前記推定部は、前記重み付き平均に前記購入日時T[n]の季節に応じてあらかじめ定められる季節係数を乗じた値を、比c[n]と推定するようにしてもよい。【００１０】
また、本発明の第１の観点に係る商品推奨装置において、
前記履歴記憶部には、購入した商品を売却した売却日時がさらに含まれ、
前記推定部は、前記被推奨ユーザが購入した商品iを売却した場合は、前記商品iを売却した売却日時S[i]と前記商品（i+1）を購入した購入日時T[i+1]とを比較して、売却日時S[i]の方が先におとずれる場合、前記比c[i]を
c[i] = (S[i]-T[i])/A[i]
のように求めることとしてもよい。【００１１】
あるいは、本発明の第１の観点に係る商品推奨装置において、
前記履歴記憶部には、購入した商品を売却した売却日時がさらに含まれ、
前記推定部は、前記被推奨ユーザが購入した商品iを売却した場合は、前記商品iを売却日時S[i]により、前記比c[i]を
c[i] = (S[i]-T[i])/A[i]
のように求めることとしてもよい。【００１２】
あるいは、本発明の第１の観点に係る商品推奨装置において、
前記履歴情報のうち、購入日時と売却日時の双方を含む履歴情報から、当該履歴情報に係る商品の当該購入日時と当該売却日時との間隔を求め、当該求められた間隔に基づいて、当該商品の前記時間記憶部に記憶される想定時間を修正するようにしてもよい。【００１３】
あるいは、本発明の第１の観点に係る商品推奨装置において、
前記履歴情報のうち、第１の商品に係る履歴情報と、当該第1の商品の購入後に同じユーザにより購入された商品のうち直近に購入された第２の商品に係る履歴情報と、のそれぞれに含まれる購入日時の間隔に基づいて、当該第１の商品の前記時間記憶部に記憶される想定時間を修正するようにしてもよい。【００１４】
本発明の第２の観点に係る商品推奨方法は、
所定の商品群に含まれる商品のそれぞれについて、当該商品の利用が開始されてから当該商品の利用が終了するまでに要すると想定される想定時間が記憶される時間記憶部と、前記商品群に含まれるいずれかの商品を購入したユーザのユーザ識別子と、当該購入された商品と、当該商品の購入日時とを含む履歴情報が記憶される履歴記憶部と、推定部と、提示部と、を備える商品推奨装置が実行する商品推奨方法であって、
当該商品推奨方法は、
前記推定部が、前記履歴記憶部に記憶される履歴情報のうち、商品の推奨を受けるユーザ（以下「被推奨ユーザ」という。）のユーザ識別子に係る履歴情報を取得し、当該取得された履歴情報から、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品以外の商品の利用が、当該被推奨ユーザにより開始されてから終了するまでに要した利用時間を求め、当該求められた利用時間と、当該取得された履歴情報に係る商品について前記時間記憶部に記憶される想定時間と、に基づいて、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品の利用を終了する日時を推定する推定工程と、
前記提示部が、前記被推奨ユーザが最後に購入した商品とは異なる他の商品を前記商品群から選択して、当該選択された他の商品を、前記推定された日時に、当該被推奨ユーザに推奨するメッセージを提示する提示工程と、
を備えることを特徴とする。【００１５】
本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
所定の商品群に含まれる商品のそれぞれについて、当該商品の利用が開始されてから当該商品の利用が終了するまでに要すると想定される想定時間が記憶される時間記憶部、
前記商品群に含まれるいずれかの商品を購入したユーザのユーザ識別子と、当該購入された商品と、当該商品の購入日時とを含む履歴情報が記憶される履歴記憶部、
前記履歴記憶部に記憶される履歴情報のうち、商品の推奨を受けるユーザ（以下「被推奨ユーザ」という。）のユーザ識別子に係る履歴情報を取得し、当該取得された履歴情報から、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品以外の商品の利用が、当該被推奨ユーザにより開始されてから終了するまでに要した利用時間を求め、当該求められた利用時間と、当該取得された履歴情報に係る商品について前記時間記憶部に記憶される想定時間と、に基づいて、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品の利用を終了する日時を推定する推定部、
前記被推奨ユーザが最後に購入した商品とは異なる他の商品を前記商品群から選択して、当該選択された他の商品を、前記推定された日時に、当該被推奨ユーザに推奨するメッセージを提示する提示部、
として機能させることを特徴とする。【００１６】
本発明の第４の観点に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータを、
所定の商品群に含まれる商品のそれぞれについて、当該商品の利用が開始されてから当該商品の利用が終了するまでに要すると想定される想定時間が記憶される時間記憶部、
前記商品群に含まれるいずれかの商品を購入したユーザのユーザ識別子と、当該購入された商品と、当該商品の購入日時とを含む履歴情報が記憶される履歴記憶部、
前記履歴記憶部に記憶される履歴情報のうち、商品の推奨を受けるユーザ（以下「被推奨ユーザ」という。）のユーザ識別子に係る履歴情報を取得し、当該取得された履歴情報から、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品以外の商品の利用が、当該被推奨ユーザにより開始されてから終了するまでに要した利用時間を求め、当該求められた利用時間と、当該取得された履歴情報に係る商品について前記時間記憶部に記憶される想定時間と、に基づいて、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品の利用を終了する日時を推定する推定部、
前記被推奨ユーザが最後に購入した商品とは異なる他の商品を前記商品群から選択して、当該選択された他の商品を、前記推定された日時に、当該被推奨ユーザに推奨するメッセージを提示する提示部、
として機能させることを特徴とするプログラムを記録する。【００１７】
また、本発明のプログラムは、コンパクトディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ディジタルビデオディスク、磁気テープ、半導体メモリ等のコンピュータ読取可能な情報記録媒体に記録することができる。【００１８】
上記プログラムは、プログラムが実行されるコンピュータとは独立して、コンピュータ通信網を介して配布・販売することができる。また、上記情報記録媒体は、コンピュータとは独立して配布・販売することができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、商品の利用を完了するのに要する時間が購入する商品ごとに異なる商品について、ユーザが商品の利用を完了する時期を予測して、適切なタイミングでユーザに商品を推奨するのに好適な商品推奨装置、商品推奨方法、プログラム、ならびに、記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施形態に係る商品推奨装置とユーザが操作する端末装置との関係を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る商品推奨装置が実現される典型的な情報処理装置の概要構成を示す図である。
【図３】商品推奨装置の概要構成を示す図である。
【図４】ユーザによる購入活動を示す図である。
【図５】実施形態１に係る履歴テーブルを説明するための図である。
【図６】実施形態１に係る平均利用時間テーブルを説明するための図である。
【図７】実施形態１に係る被推奨ユーザ履歴テーブルを説明するための図である。
【図８】被推奨ユーザに提示する商品推奨メッセージを説明するための図である。
【図９】実施形態１に係る商品推奨装置の各部が行う処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１０】実施形態１に係る商品推奨装置の推定部が行う利用完了日時推定処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１１】季節係数テーブルを説明するための図である。
【図１２】実施形態２に係る商品推奨装置の推定部が行う利用完了日時推定処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１３】ユーザによる購入・売却活動を示す図である。
【図１４】実施形態３に係る履歴テーブルを説明するための図である。
【図１５】実施形態３に係る被推奨ユーザ履歴テーブルを説明するための図である。
【図１６】実施形態３に係る商品推奨装置の各部が行う処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１７】実施形態３に係る商品推奨装置の推定部が行う利用完了日時推定処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１８】実施形態４に係る商品推奨装置の推定部が行う利用完了日時推定処理を説明するためのフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明の実施形態に係る商品推奨装置１００は、図１に示すように、インターネット３００に接続し、当該インターネット３００にはユーザが操作する複数の端末装置２０１、２０２〜２０ｎが接続されている。ユーザは、端末装置２０１、２０２〜２０ｎを用いて商品の購入や売却を行う。商品推奨装置１００は、インターネット３００を介して、複数のユーザの端末装置２０１、２０２〜２０ｎから、ユーザが購入した商品の情報等を受け付け、端末装置２０１、２０２〜２０ｎのユーザに対して、適切な時期に所定の商品の推奨を行うものである。
【００２２】
以下、本発明の実施形態に係る商品推奨装置１００が実現される典型的な情報処理装置４００について説明する。
【００２３】
情報処理装置４００は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１と、ＲＯＭ（Read only Memory）４０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）４０３と、ＮＩＣ（Network Interface Card）４０４、画像処理部４０５と、音声処理部４０６と、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc ROM）ドライブ４０７と、インターフェース４０８と、外部メモリ４０９と、コントローラ４１０と、モニタ４１１と、スピーカ４１２と、を備える。
【００２４】
ＣＰＵ  ４０１は、情報処理装置４００全体の動作を制御し、各構成要素と接続され制御信号やデータをやりとりする。
【００２５】
ＲＯＭ  ４０２には、電源投入直後に実行されるＩＰＬ（Initial Program Loader）が記録され、これが実行されることにより、所定のプログラムをＲＡＭ  ４０３に読み出してＣＰＵ  ４０１による実行が開始される。また、ＲＯＭ  ４０２には、情報処理装置４００全体の動作制御に必要なオペレーティングシステムのプログラムや各種のデータが記録される。
【００２６】
ＲＡＭ  ４０３は、データやプログラムを一時的に記憶するためのもので、ＤＶＤ−ＲＯＭから読み出したプログラムやデータ、その他、通信に必要なデータ等が保持される。
【００２７】
ＮＩＣ  ４０４は、情報処理装置４００をインターネット３００等のコンピュータ通信網に接続するためのものであり、ＬＡＮ（Local Area Network）を構成する際に用いられる１０ＢＡＳＥ−Ｔ／１００ＢＡＳＥ−Ｔ規格にしたがうものや、電話回線を用いてインターネットに接続するためのアナログモデム、ＩＳＤＮ（Integrated Services Digital Network）モデム、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）モデム、ケーブルテレビジョン回線を用いてインターネットに接続するためのケーブルモデム等と、これらとＣＰＵ  ４０１との仲立ちを行うインターフェース（図示せず）により構成される。
【００２８】
画像処理部４０５は、ＤＶＤ−ＲＯＭ等から読み出されたデータをＣＰＵ  ４０１や画像処理部４０５が備える画像演算プロセッサ（図示せず）によって加工処理した後、これを画像処理部４０５が備えるフレームメモリ（図示せず）に記録する。フレームメモリに記録された画像情報は、所定の同期タイミングでビデオ信号に変換され、モニタ４１１に出力される。これにより、各種の画像表示が可能となる。
【００２９】
音声処理部４０６は、ＤＶＤ−ＲＯＭ等から読み出した音声データをアナログ音声信号に変換し、これに接続されたスピーカ４１２から出力させる。また、ＣＰＵ  ４０１の制御の下、情報処理装置が行う処理の進行の中で発生させるべき音を生成し、これに対応した音声をスピーカ４１２から出力させる。
【００３０】
ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ４０７に装着されるＤＶＤ−ＲＯＭには、例えば、実施形態に係る商品推奨装置１００を実現するためのプログラムが記憶される。ＣＰＵ  ４０１の制御によって、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ４０７は、これに装着されたＤＶＤ−ＲＯＭに対する読み出し処理を行って、必要なプログラムやデータを読み出し、これらはＲＡＭ  ４０３等に一時的に記憶される。
【００３１】
インターフェース４０８には、外部メモリ４０９、コントローラ４１０、モニタ４１１、及びスピーカ４１２が、着脱可能に接続される。
【００３２】
外部メモリ４０９には、ユーザの個人情報に関するデータなどが書き換え可能に記憶される。
【００３３】
コントローラ４１０は、情報処理装置４００の各種の設定時などに行われる操作入力を受け付ける。情報処理装置４００のユーザは、コントローラ４１０を介して指示入力を行うことにより、これらのデータを適宜外部メモリ４０９に記録することができる。
【００３４】
モニタ４１１は、画像処理部４０５により出力されたデータを情報処理装置４００のユーザに提示する。
【００３５】
スピーカ４１２は、音声処理部４０６により出力された音声データを情報処理装置４００のユーザに提示する。
【００３６】
このほか、情報処理装置４００は、ハードディスク等の大容量外部記憶装置を用いて、ＲＯＭ  ４０２、ＲＡＭ  ４０３、外部メモリ４０９、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ４０７に装着されるＤＶＤ−ＲＯＭ等と同じ機能を果たすように構成してもよい。
【００３７】
以下、上記情報処理装置４００において実現される実施形態１乃至３に係る商品推奨装置１００の機能構成について、図１乃至１７を参照して説明する。情報処理装置４００の電源を投入することにより、実施形態に係る商品推奨装置１００として機能させるプログラムが実行され、実施形態１乃至３に係る商品推奨装置１００が実現される。
【００３８】
（実施形態１）
実施形態１に係る商品推奨装置１００は、平均的なユーザが商品を利用すると想定される時間の情報と、商品の購入間隔の情報とを利用して、ユーザが商品の利用を完了する日時を推測し、推測した日時が経過した時に所定の商品の推奨を行うものである。
実施形態１に係る商品推奨装置１００は、図３に示すように、履歴記憶部１０１と、時間記憶部１０２と、推定部１０３と、提示部１０４と、から構成される。
以下、ユーザＸが、図４に示すような購入活動をした場合を例に、各部の機能について説明する。
【００３９】
履歴記憶部１０１には、所定の商品群に含まれるいずれかの商品を購入したユーザのユーザ識別子と、当該購入された商品と、当該商品の購入日時とを含む履歴情報が記憶される。
したがって、ＲＡＭ  ４０３又は外部メモリ４０９が履歴記憶部１０１として機能する。
【００４０】
ここで、商品群とは、例えば、「食料品」、「ゲーム」、「書籍」、又は「ＤＶＤ」などであり、ユーザが同一の使用傾向を示す商品のカテゴリである。また、所定の商品群とは、同じ商品が反復して購入される可能性が低い商品のカテゴリであるとする。そして、所定の商品群に含まれる商品は、商品の使用開始と使用終了とが既定することができる商品であるとする。すなわち、「食料品」に含まれる「水」や「米」などの商品は、反復して購入されるものであるので、所定の商品群ではない。一方、「ゲーム」、「書籍」又は「ＤＶＤ」の商品群においては、同一の商品が反復して購入される可能性は低いので、所定の商品群である。そして、「書籍」の商品群に含まれる商品は、例えば、使用開始（読み始め）と使用終了（読み終わり）とがある「小説」や「雑誌」の商品である。一方、例えば、「辞書」の商品は、「書籍」の商品群に含まれるものであるが、一般的に、繰り返し継続して使用するものであって使用終了が既定できるものではない。したがって、このような商品は、「書籍」の商品群に含まれる商品から除く。
【００４１】
具体的には、履歴記憶部１０１には、商品を購入したユーザのユーザＩＤ  １０１ａ１と、当該ユーザが購入した商品が属する商品群１０１ａ２と、購入した購入商品１０１ａ３（p[i]（i = 1〜N、N：任意の数））と、購入日時１０１ａ４（t[i]（i = 1〜N））とを対応付けて登録するテーブル（以下、「履歴テーブル１０１ａ」という。）が格納される。履歴テーブル１０１ａに登録される購入の履歴は、所定の商品群に属する商品に関するものであり、所定の商品群以外の商品群に属する商品の購入履歴は登録されない。
【００４２】
図５に、ユーザＸ（ユーザＩＤは“Ｘ”であるとする）が、図４に示す購入活動を行った場合の履歴テーブル１０１ａの例を示す。
ユーザＸは、１５個の商品p[i]（i = 1〜15）を購入し、そのうち所定の商品群の商品（「ゲーム」、「書籍」、及び「ＤＶＤ」）の商品を、８個購入している。履歴テーブル１０１ａに登録される商品は、「ゲーム」、「書籍」又は「ＤＶＤ」などの、同じ商品が反復して購入される可能性が低い商品であり、食品等の、定期的、周期的に購入される商品は含まれない。したがって、「食料品１」の購入履歴は、履歴テーブル１０１ａには登録されない。ユーザＸが、所定の商品群に属する商品“ゲーム３”を４月７日２２時０分に購入したとすると、履歴テーブル１０１ａには、ユーザＩＤ“Ｘ”と、ゲーム３の商品群の“ゲーム”と、商品“ゲーム３”と、購入日時“４月７日２２時０分”と、が対応付けて登録される。
以下、同様に所定の商品群に属する商品についての購入履歴が履歴テーブル１０１ａに登録される。また、履歴テーブル１０１ａには、ユーザＸ以外のユーザについても、同様に購入の履歴が登録されている。
【００４３】
時間記憶部１０２には、所定の商品群に含まれる商品のそれぞれについて、当該商品の利用が開始されてから当該商品の利用が終了するまでに要すると想定される想定時間が記憶される。
したがって、ＲＡＭ  ４０３又は外部メモリ４０９が時間記憶部１０２として機能する。
【００４４】
想定時間は、例えば、平均的なユーザが商品を利用し始めてから利用し終えるのに要する時間（以下、「平均利用時間」という）である。平均利用時間は、例えば、ゲーム商品や書籍の製造販売元から提示される、平均的なユーザがゲームをクリアするまでの時間や書籍を読み終えるまでの時間である。あるいは、平均利用時間は、例えば、他のユーザが、商品推奨装置１００において、商品を購入してから当該商品と同じ商品群の他の商品を購入するまでの期間を平均した時間、又は、商品推奨他のユーザが、商品推奨装置１００において、商品を購入してから当該商品を売却するまでの期間を平均した時間であるとしてもよい。以下、時間記憶部１０２に記憶される想定時間を平均利用時間として説明する。
【００４５】
具体的には、時間記憶部１０２には、所定の商品群１０２ａ１と、当該商品群に含まれる商品１０２ａ２と、当該商品の平均利用時間１０２ａ３と、が対応付けて登録されるテーブル（以下、「平均利用時間テーブル１０２ａ」という）が格納される。平均利用時間テーブル１０２ａの例を図６に示す。平均利用時間テーブル１０２ａには、商品群“ゲーム”に属するｘ個の商品“ゲーム１”〜“ゲームｘ”、商品群“書籍”に属するｙ個の商品“書籍１”〜“書籍ｙ”、及び、商品群“ＤＶＤ”に属するｚ個の商品“ＤＶＤ１”〜“ＤＶＤｚ”等の平均利用時間１０２ａ３が登録されている。例えば、商品“ゲーム１”の平均利用時間“20”は、平均的なユーザが商品“ゲーム１”をクリアするまでに、20時間要することを示している。また、商品が書籍の場合は、平均的なユーザが当該書籍を読み終えるのに要する時間、商品がＤＶＤの場合には、平均的なユーザが視聴し終えるのに要する時間を示すものである。
【００４６】
推定部１０３は、履歴記憶部１０１に記憶される履歴情報のうち、商品の推奨を受けるユーザ（以下、「被推奨ユーザ」という。）のユーザ識別子に係る履歴情報を取得し、当該取得された履歴情報から、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品以外の商品の利用が、当該被推奨ユーザにより開始されてから終了するまでに要した利用時間を求め、当該求められた利用時間と、当該取得された履歴情報に係る商品について時間記憶部１０２に記憶される想定時間と、に基づいて、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品の利用を終了する日時（以下、「利用完了日時」という）を推定する。
したがって、ＣＰＵ  ４０１が推定部１０３として機能する。
【００４７】
以下、推定部１０３が、被推奨ユーザが最後に購入した商品P[n]（n：任意の数）の利用完了日時を推定する手法について示す。
【００４８】
まず、推定部１０３は、履歴テーブル１０１ａに記録された履歴情報のうち、被推奨ユーザが最後に購入した商品が属する商品群についての履歴情報を抽出し、当該履歴情報を購入日時順に並び替えて、一時的にＲＡＭ  ４０３に記憶させる。以下、並び替えたテーブルを「被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａ」という。被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａには、被推奨ユーザのユーザＩＤ  １０３ａ１と、当該ユーザが購入した商品が属する商品群１０３ａ２と、購入した購入商品１０３ａ３（P[i]（i = 1〜n））と、購入日時１０３ａ４（T[i]（i = 1〜n））と、が対応付けて登録される。また、推定部１０３は、平均利用時間テーブル１０２ａを参照して、購入商品P[i]（i = 1〜n）の平均利用時間A[i]（i = 1〜n）を求める。求めた平均利用時間A[i]（i = 1〜n）は、被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａの平均利用時間１０３ａ５として登録される。
【００４９】
図７に、被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａの例を示す。
例えば、被推奨ユーザをユーザＸとし、図５の履歴テーブル１０１ａに基づいて、購入商品“ゲーム２”の利用完了日時を求めるとする。この場合、推定部１０３は、図５の履歴テーブル１０１ａからユーザＸの履歴情報であって、商品群“ゲーム”に係る履歴情報を抽出し、図７の被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａに示すように購入日時の順に並び替える。次に、図６の平均利用時間テーブル１０２ａを参照して、商品群“ゲーム”に属する購入商品P[1]（ゲーム３）の平均利用時間A[1]（60時間）、商品P[2]（ゲーム１）の平均利用時間A[2]（20時間）、商品P[3]（ゲーム５）の平均利用時間A[3]（30時間）、商品P[4]（ゲーム４）の平均利用時間A[4]（40時間）、及び、商品P[5]（ゲーム２）の平均利用時間A[5]（50時間）、を求め、図７の被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａに登録する。
【００５０】
次に、推定部１０３は、被推奨ユーザが最後に購入した商品P[n]以外の商品P[i]（i = 1〜n-1）について、購入間隔T[i+1]-T[i]（i = 1〜n-1）を求める。一般的に、商品P[i]を購入した後に同じ商品群に属する商品P[i+1]を購入したということは、商品P[i]の利用は完了したと考えることができる。例えば、ユーザＸが商品“ゲーム３”を購入した後に、同じ商品群の“ゲーム１”を購入したということは、“ゲーム３”をクリアした、又は“ゲーム３”に飽きたので、新たな“ゲーム１”を購入したと考えることができる。したがって、本実施形態では、購入日時T[i+1]は、商品P[i]の利用を完了した日時とみなし、購入間隔T[i+1]-T[i]は、ユーザが商品P[i]の利用を完了するのに要した時間とみなすこととする。
【００５１】
推定部１０３は、ユーザが商品P[i]（i = 1〜n-1）の利用を完了するのに要した時間T[i+1]-T[i]（i = 1〜n-1）（以下、「利用時間」という）と、平均的なユーザが商品P[i]（i = 1〜n-1）の利用を完了するのに要する時間（平均利用時間）A[i]（i = 1〜n-1）との比c[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i]（以下、「利用時間比」という）を求める。利用時間比c[i]（i = 1〜n-1）は、値が大きいほど、被推奨ユーザが平均的なユーザに比べて、商品の利用を完了するまでに時間がかかったことを示す。なお、商品P[i]（i = 1〜n）の平均利用時間A[i]（i = 1〜n）は、連続して利用した場合に商品P[i]（i = 1〜n）を利用し終える時間であることが多く、一方、利用時間T[i+1]-T[i]は、購入間隔であるので、利用時間比c[i]（i = 1〜n-1）は1より大きくなるのが一般的である。
【００５２】
図７の例では、推定部１０３は、商品P[1]の利用時間T[2]-T[1]（= 216時間）、商品P[2]の利用時間T[3]-T[2]（= 97時間）、商品P[3]の利用時間T[4]-T[3]（= 144時間）、及び、商品P[4]の利用時間T[5]-T[4]（= 70時間）、を求める。そして、推定部１０３は、求めた利用時間T[i+1]-T[i]（i = 1〜n-1）と平均利用時間A[i]（i = 1〜n-1）とに基づいて、商品P[1]の利用時間比c[1]（= 3.60）、商品P[2]の利用時間比c[2]（= 4.85）、商品P[3]の利用時間比c[3]（= 4.80）、及び、商品P[4]の利用時間比c[4]（= 1.75）、を求める。
【００５３】
次に、推定部１０３は、最後に購入した商品P[n]の利用時間（T[n+1]-T[n]）と当該商品の平均利用時間A[n]との利用時間比c[n]を求める。商品P[n]の利用を完了する日時、すなわち、新たな商品P[n+1]の購入日時T[n+1]は測定されていない値であるので、求めたc[i]（i = 1〜n-1）に基づいて、c[n]を推定する。本実施形態では、古い購入履歴より求めた利用時間比c[i]（i = 1〜n-1）ほど、c[n]に対する寄与率が低いと仮定し、c[n]を以下の式により求める。
c[n] = Σi=1n-1 c[i]×wn-i-1/Σi=1n-1 wn-i-1  ・・・式（１）
wは0以上１以下の数であり、適宜設定することができる。
例えば、図７の例（n = 5）において、w = 0.95とすると、c[5] = 3.71と求めることができる。
【００５４】
そして、求めたc[n]を用いて、商品P[n]の利用完了日時T[n+1]を以下の式により求める。
T[n+1] = T[n] + A[n]・c[n]  ・・・式（２）
例えば、図７の例において、A[5]・c[5] = 185.5時間であるので、商品P[5]（ゲーム２）の利用完了日時T[6]は、“５月７日１４時３０分”と求められる。
【００５５】
提示部１０４は、被推奨ユーザが最後に購入した商品とは異なる他の商品を最後に購入した商品の商品群から選択して、当該選択された他の商品を、推定部１０３により推定された日時に、当該被推奨ユーザに推奨するメッセージ（以下、「商品推奨メッセージ」という）を提示する。
したがって、ＣＰＵ  ４０１、画像処理部４０５、及びモニタ４１１が提示部１０４として機能する。
【００５６】
例えば、推定部１０３により推定された利用完了日時T[n+1]に達すると、提示部１０４は、ユーザが購入した商品P[n]と同じ商品群に属する商品であって、ユーザＸに推奨するのに適当な商品の情報を示す画像５００（図８）をモニタ４１１に表示する。また、推定された利用完了日時に達した時に、予め登録されているユーザＸのメールアドレスに画像５００を送信してもよい。あるいは、推定された利用完了日時の経過後、ユーザが商品の購入サイト等にログインした時にブラウザに画像５００を表示させるようにしてもよい。
【００５７】
なお、推奨する商品の選び方は任意である。商品P[n]が属する商品群に含まれる商品であれば、過去に購入されていないものからランダムに選択するようにしてもよい。また、被推奨ユーザの購入履歴からユーザの趣向を判断して、最も購入されそうな商品を推奨する商品として選択してもよい。あるいは、最も人気のある商品を推奨する商品として選択してもよい。
【００５８】
なお、本実施形態では、所定の商品群を、「ゲーム」、「書籍」、又は「ＤＶＤ」等のコンテンツを例に説明したが、所定の商品群はこれに限らない。例えば、所定の商品群を、耐用年数が既定されている冷蔵庫等の「家電製品」や、「自動車」などとしてもよい。この場合、平均利用時間は、当該耐用年数を用いることができる。
【００５９】
次に、商品推奨装置１００の各部が行う動作について図９及び図１０のフローチャートを用いて説明する。商品推奨装置１００に電源が投入されると、ＣＰＵ  ４０１は、図９のフローチャートに示す商品推奨処理を開始する。以下、被推奨ユーザをユーザＸとして、ユーザＸが図４及び図５に示すような購入活動をした場合を例に説明する。
【００６０】
ＣＰＵ  ４０１は、所定の商品群に属する商品が購入されたか否かを判断する（ステップＳ１０１）。ＣＰＵ  ４０１は、商品が購入されたと判断すると（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、商品を購入したユーザのユーザＩＤと、購入商品の属する商品群と、購入商品p[N]と、購入日時t[N]と、を対応付けて履歴テーブル１０１ａに登録する（ステップＳ１０２）。一方、ＣＰＵ  ４０１が、所定の商品群に属する商品が購入されていない判断した場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、そのまま待機する。例えば、ユーザＸが、商品“ゲーム２”を４月２９日２１時０分に購入したとすると、ＣＰＵ  ４０１は、ユーザＩＤ“Ｘ”と、商品群“ゲーム”と、購入商品“ゲーム２”と、購入日時“４月２９日２１時０分”と、を履歴テーブル１０１ａに登録する。一方、ユーザＸが、“食料品１”を購入した場合、ＣＰＵ  ４０１はそのまま待機する。
【００６１】
購入履歴が履歴記憶部１０１に記憶されると（ステップＳ１０２）、次に、推定部１０３は、利用完了日時推定処理を開始する（ステップＳ１０３、図１０）。
【００６２】
まず、推定部１０３は、履歴テーブル１０１ａに記録された履歴のうち、被推奨ユーザが最後に購入した商品が属する商品群についての履歴を抽出し、当該履歴を購入日時順に並び替える（ステップＳ２０１）。すなわち、図５の履歴テーブル１０１ａに登録された履歴のうち商品群“ゲーム”の履歴を抽出し、図７の被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａに示すように、購入日時順に並び替える。
【００６３】
次に、推定部１０３は、購入商品の平均利用時間A[i]（i = 1〜n）を求める（ステップＳ２０２）。例えば、推定部１０３は、図６の平均利用時間テーブル１０２ａを参照して、図７に含まれる購入商品“ゲーム３”、“ゲーム１”、“ゲーム５”、“ゲーム４”、及び“ゲーム２”の平均利用時間を“60時間”、“20時間”、“30時間”、“40時間”、及び、“50時間”と求める。
【００６４】
次に、推定部１０３は、ユーザが購入商品P[i]（i = 1〜n-1）を利用する利用時間T[i+1]-T[i]（i = 1〜n-1）を求める（ステップＳ２０３）。例えば、推定部１０３は、図７に含まれる購入商品“ゲーム３”、“ゲーム１”、“ゲーム５”、及び“ゲーム４”の利用時間を“216時間”、“97時間”、“144時間”、及び、“70時間”と求める。
【００６５】
次に、推定部１０３は、被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａに登録されている商品P[i]（i = 1〜n-1）について利用時間比c[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i]（i = 1〜n-1）を求める（ステップＳ２０４）。例えば、推定部１０３は、ステップＳ２０２及びステップＳ２０３で求めた値から、購入商品“ゲーム３”、“ゲーム１”、“ゲーム５”、及び“ゲーム４”の利用時間比を“3.60”、“4.85”、“4.80”、及び“1.75”と求める。
【００６６】
次に、求めた利用時間比c[i]（i = 1〜n-1）を上記式（１）に代入して、最後に購入した商品P[n]の利用時間比c[n]を求める（ステップＳ２０５）。例えば、w = 0.95とすると、推定部１０３は、ステップＳ２０４で求めた購入商品の利用時間比c[i]（i = 1〜4）を式（１）に代入して、c[5] = 3.71と求める。
【００６７】
推定部１０３は、求めたA[n]及びc[n]を上記式（２）に代入して、P[n]の利用完了日時T[n+1]を求める（ステップＳ２０６）。例えば、推定部１０３は、ステップＳ２０２で求めた平均利用時間A[5]とステップＳ２０５で求めた利用時間比c[5]とを式（２）に代入して、図４の“ゲーム２”の利用完了日時T[6]を“５月７日１４時３０分”と求める。
なお、図１０に示すフローチャートの順序は一例であり、これに限られない。例えば、平均利用時間A[i]（i = 1〜n）を求める処理はステップＳ２０１以降、ステップＳ２０５の前であれば、どのタイミングで行われてもよい。
【００６８】
利用完了日時推定処理（ステップＳ１０３、図１０）により、P[n]の利用完了日時T[n+1]が求まると、提示部１０４は、現在時刻が、推定した利用完了日時に達しているか否かを判断する（ステップＳ１０４）。提示部１０４は、現在時刻が推定した利用完了日時に達していると判断した場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、ユーザに所定の商品を推奨する商品推奨メッセージを提示する（ステップＳ１０５）。例えば、図８に示すような画像５００をユーザＸのメールアドレス宛に送信する。一方、現在時刻が推定した利用完了日時に達していない場合（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、提示部１０４は、利用完了日時に達するまでそのまま待機する。提示部１０４が商品推奨メッセージを提示した後はステップＳ１０１に戻り、商品推奨装置１００の管理者等により処理の停止の指示があるまで、ステップＳ１０１以降の処理が繰り返し行われる。
【００６９】
本実施形態によれば、商品の利用を完了するのに要する時間が購入する商品ごとに異なる商品について、ユーザが商品の利用を完了する時期を予測し、当該時期に達した時に商品を推奨することにより、適切なタイミングでユーザに商品を推奨することができる。
【００７０】
（実施形態２）
実施形態２に係る商品推奨装置１００は、平均的なユーザが商品を利用すると想定される時間の情報と、商品の購入間隔の情報と、商品を購入した季節とに基づいて、ユーザが商品の利用を完了する日時を推測し、推測した日時が経過した時に所定の商品の推奨を行うものである。
実施形態２に係る商品推奨装置１００は、図２に示すように、履歴記憶部１０１と、時間記憶部１０２と、推定部１０３と、提示部１０４と、から構成される。本実施形態の履歴記憶部１０１、時間記憶部１０２、及び、提示部１０４は、実施形態１のものとの同様の機能を有する。以下、異なる機能を有する推定部１０３について説明する。
なお、以下では季節とは、“春”、“夏”、“秋”、“冬”のカテゴリに限らず、“年末年始”や“夏休み”等の所定の期間を含むものとする。
【００７１】
推定部１０３は、履歴記憶部１０１に記憶される履歴情報のうち、被推奨ユーザのユーザ識別子に係る履歴情報を取得し、当該取得された履歴情報から、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品以外の商品の利用が、当該被推奨ユーザにより開始されてから終了するまでに要した利用時間を求め、当該求められた利用時間と、当該取得された履歴情報に係る商品について時間記憶部１０２に記憶される想定時間と、季節係数と、に基づいて、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品の利用完了日時を推定する。ここで、季節係数Qは上記式（２）において利用時間比c[n]に乗じる係数であり、購入日時T[n]により定められる値である。季節係数が小さな値であるほど、利用完了日時T[n+1]は早く到来すると推定される。
したがって、ＣＰＵ  ４０１が推定部１０３として機能する。
【００７２】
一般的に、ユーザは、平日よりも休日の方が、ゲームや書籍などを利用する時間を多く取ることができると考えられる。すなわち、ユーザが商品を利用する利用時間は、暦の影響を受けて変動するものと考えられる。また、ユーザの休日は、ユーザの属性により異なるものである。例えば、ユーザが会社員である場合は、一般的に年末年始や祝日が休日となるが、ユーザが学生である場合は、これらの休日の他に、夏休みや春休みなどがある。季節係数は、このような暦による利用時間の変動を、ユーザの利用時間T[i+1]-T[i]（i = 1〜n-1）を求める際に反映させるためのものである。
【００７３】
季節係数に関して、ユーザＩＤ  ６０１ａ１と、属性６０１ａ２と、期間６０１ａ３と、季節係数６０１ａ４とを対応付けて登録するテーブル（以下、「季節係数テーブル６０１ａ」という。）が予め用意されているとする。季節係数テーブル６０１ａの例を図１１に示す。ユーザＸは学生であるとすると、祝日の期間（４月２９日〜５月５日）、夏休み（７月２５日〜８月３１日）、及び、冬休み（１２月２５日〜１月７日）などが、その他の期間に利用時間が比べて変動する（増加する）時期であると考えられる。したがって、これらの期間に値が１以下の季節係数が対応付けて登録される。また、ユーザＹが会社員であるとすると、祝日の期間（４月２９日〜５月５日）、及び年末年始（１２月３０日〜１月３日）などが、利用時間が変動する（増加する）時期であると考えられる。したがって、これらの期間に値が１以下の季節係数が対応付けて登録される。
【００７４】
本実施形態の推定部１０３は、被推奨ユーザが最後に購入した商品P[n]の利用完了日時T[n+1]を、以下の式により求める。
T[n+1] = T[n] + A[n]・Q・c[n]  ・・・式（３）
ここで、季節係数Qは、商品P[n]の購入日時T[n]から、季節係数テーブル６０１ａを参照して求める。例えば、図７の例に示すように、商品“ゲーム２”の購入日時T[5]は“４月２９日２１時０分”であるので、季節係数Qは“0.6”と求められる。利用時間比c[5] = 3.71と求められているとすると、A[5]・Q・c[5] = 111.3時間であるので、推定部１０３は、“ゲーム２”（P[5]）の利用完了日時T[6]を“５月４日１２時１８分”と求める。
【００７５】
以下、本実施形態の商品推奨装置１００の各部が行う動作について説明する。本実施形態の商品推奨装置１００は、利用完了日時推定処理において実施形態１と異なる処理を行い、利用完了日時推定処理以外は、図９のフローチャートに示す処理と同様の処理を行う。以下、異なる処理を行う利用完了日時推定処理について、図１２のフローチャートを用いて説明する。なお、図１２のフローチャートのステップＳ３０１〜ステップＳ３０５は、図１０のフローチャートのステップＳ２０１〜ステップＳ２０５と同様であるので、説明は省略する。
【００７６】
ステップＳ３０５において、利用時間比c[n]が求められた後、推定部１０３は、季節係数Qを求める（ステップＳ３０６）。例えば、図７の例に示すように、最後に購入した商品“ゲーム２”の購入日時T[5]が“４月２９日２１時０分”であるとすると、推定部１０３は、図１１の季節係数テーブル６０１ａを参照して季節係数Qを“0.6”と求める。
【００７７】
推定部１０３は、ステップＳ３０２で求めた平均利用時間A[n]と、ステップＳ３０５で求めた商品P[n]の利用時間比c[n]と、ステップＳ３０６で求めた季節係数Qと、を上記式（３）に代入して、商品P[n]の利用完了日時T[n+1]を求める（ステップＳ３０７）。例えば、A[5] = 50、c[5] = 3.71とすると、商品“ゲーム２”（P[5]）の利用完了日時T[6]は５月４日１２時１８分と求められる。
なお、季節係数Qを求める処理は、ステップＳ３０７の前であれば、どのタイミングで行われてもよい。
【００７８】
本実施形態によれば、暦によるユーザの利用時間の変動を考慮して、ユーザが購入商品の利用を完了する時刻を推定することができ、適切なタイミングでユーザに商品の購入を促すことができる。
【００７９】
（実施形態３）
実施形態３に係る商品推奨装置１００は、平均的なユーザが商品を利用すると想定される時間の情報と、商品の購入から売却までの間隔又は購入間隔の情報とを利用して、ユーザが商品の利用を完了する日時を推測し、推測した日時が経過した時に所定の商品の推奨を行うものである。
実施形態３に係る商品推奨装置１００は、図２に示すように、履歴記憶部１０１と、時間記憶部１０２と、推定部１０３と、提示部１０４と、から構成される。本実施形態の時間記憶部１０２、及び、提示部１０４は、実施形態１のものとの同様の機能を有する。以下、異なる機能を有する履歴記憶部１０１及び推定部１０３について説明する。
以下、ユーザＸが、図１３に示すような購入・売却活動をした場合を例に、各部の機能について説明する。
【００８０】
履歴記憶部１０１は、所定の商品群に含まれるいずれかの商品を購入したユーザのユーザ識別子と、当該購入された商品と、当該商品の購入日時と、当該購入した商品を売却した売却日時と、を含む履歴情報が記憶される。なお、所定の商品群とは、実施形態１に示すものと同様のものを指す。
したがって、ＲＡＭ  ４０３又は外部メモリ４０９が履歴記憶部１０１として機能する。
【００８１】
具体的には、履歴記憶部１０１には、購入したユーザのユーザＩＤ  １０１ａ１と、当該ユーザが購入した商品が属する商品群１０１ａ２と、購入した購入商品１０１ａ３（p[i]（i = 1〜N））と、購入日時１０１ａ４（t[j]（j = 1〜M、M：任意の数））と、売却日時１０１ａ５（t[j]（j = 1〜M））とを対応付けて登録するテーブル（履歴テーブル１０１ａ）が格納される。履歴テーブル１０１ａに登録される購入・売却の履歴は、所定の商品群に属する商品に関するものであり、所定の商品群以外の商品群に属する商品の購入・売却履歴は登録されない。
【００８２】
図１４に、ユーザＸが、図１３に示す購入・売却活動を行った場合の履歴テーブル１０１ａの例を示す。
ユーザＸは、１５個の商品p[i]（i = 1〜15）を購入し、そのうち所定の商品群の商品（「ゲーム」、「書籍」、及び「ＤＶＤ」）の商品を、８個購入している。また、所定の商品群の商品のうち、２個（“ゲーム５”、“ゲーム１”）の商品を売却している。例えば、ユーザ“Ｘ”は、商品“ゲーム１”を日時“４月１６日２２時０分”に購入し、商品“ゲーム１”を日時“４月２４日２２時０分”に売却しているので、履歴テーブル１０１ａには、ユーザＩＤ“Ｘ”と、ゲーム１の商品群の“ゲーム”と、商品“ゲーム１”と、購入日時“４月１６日２２時０分”と、売却日時“４月２４日２２時０分”と、が対応付けて登録される。
以下、同様に所定の商品群に属する商品についての購入履歴が履歴テーブル１０１ａに登録される。また、履歴テーブル１０１ａには、ユーザＸ以外の複数のユーザについても、同様に購入の履歴が登録されている。
【００８３】
推定部１０３は、履歴記憶部１０１に記憶される履歴情報のうち、被推奨ユーザのユーザ識別子に係る履歴情報を取得し、当該取得された履歴情報から、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品以外の商品の利用が、当該被推奨ユーザにより開始されてから終了するまでに要した利用時間を求め、当該求められた利用時間と、当該取得された履歴情報に係る商品について時間記憶部１０２に記憶される想定時間と、に基づいて、当該被推奨ユーザが最後に購入した商品の利用完了日時を推定する。
したがって、ＣＰＵ  ４０１が推定部１０３として機能する。
【００８４】
以下、推定部１０３が、被推奨ユーザが最後に購入した商品P[n]の利用完了日時を推定する手法について示す。
【００８５】
まず、推定部１０３は、履歴テーブル１０１ａに記録された履歴のうち、被推奨ユーザが最後に購入した商品が属する商品群についての履歴を抽出し、当該履歴を購入日時順に並び替えて、一時的にＲＡＭ  ４０３に記憶させる。以下、並び替えたテーブルを「被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａ」という。被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａには、被推奨ユーザのユーザＩＤ  １０３ａ１と、当該ユーザが購入した商品が属する商品群１０３ａ２と、購入した購入商品１０３ａ３（P[i]（i = 1〜n））と、購入日時１０３ａ４（T[i]（i = 1〜n））と、平均利用時間テーブル１０２ａを参照して求めた平均利用時間１０３ａ５（A[i]（i = 1〜n））と、購入商品を売却した売却日時１０３ａ６（S[i]（i = 1〜n））と、が対応付けて登録される。
【００８６】
図１５に、被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａの例を示す。
例えば、被推奨ユーザをユーザＸとし、図１４の履歴テーブル１０１ａに基づいて、購入商品“ゲーム２”の利用完了日時を求めるとする。この場合、推定部１０３は、図１４の履歴テーブル１０１ａからユーザＸの履歴であって、商品群“ゲーム”の履歴を抽出し、図１５の被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａに示すように購入日時の順に並び替える。次に、図６の平均利用時間テーブル１０２ａを参照して、商品群“ゲーム”に属する購入商品P[1]（ゲーム３）の平均利用時間A[1]（60時間）、P[2]（ゲーム１）の平均利用時間A[2]（20時間）、P[3]（ゲーム５）の平均利用時間A[3]（30時間）、P[4]（ゲーム４）の平均利用時間A[4]（40時間）、及び、P[5]（ゲーム２）の平均利用時間A[5]（50時間）、を求める。
【００８７】
次に、推定部１０３は、商品P[i]（i = 1〜n-1）について、購入から売却までの間隔S[i]-T[i]（i = 1〜n-1）を求める。一般的に商品P[i]を購入した後に商品P[i]を売却したということは、商品P[i]の利用は完了したと考えることができる。例えば、ユーザＸが商品“ゲーム３”を購入した後に、商品“ゲーム３”を売却したということは、“ゲーム３”をクリアした、又は“ゲーム３”に飽きたためと考えることができる。したがって、本実施形態では、売却日時S[i]は、商品P[i]の利用を完了した日時とみなし、購入から売却までの間隔S[i]-T[i]は、ユーザが商品P[i]の利用を完了するのに要した時間（利用時間）とみなすこととする。なお、商品P[i]（i = 1〜n-1）について、売却の履歴が無い場合は、実施形態１に示すように、購入間隔T[i+1]-T[i]（i = 1〜n-1）を利用時間とみなすこととする。
【００８８】
推定部１０３は、ユーザが商品P[i]（i = 1〜n-1）の利用時間比c[i] = (S[i]-T[i])/A[i]、又は、c[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i]を求める。
【００８９】
図１５の例では、推定部１０３は、商品P[1]の利用時間T[2]-T[1]（= 216時間）、商品P[2]の利用時間S[2]-T[2]（= 192時間）、商品P[3]の利用時間S[3]-T[3]（= 49時間）、及び、商品P[4]の利用時間T[5]-T[4]（= 70時間）、を求める。そして、商品P[1]の利用時間比c[1]（= 3.60）、商品P[2]の利用時間比c[2]（= 9.60）、商品P[3]の利用時間比c[3]（= 1.63）、及び、商品P[4]の利用時間比c[4]（= 1.75）、を求める。
【００９０】
次に、現在購入した商品P[n]の利用を完了するまでに要すると想定される時間（S[n]-T[n]、又はT[n+1]- T[n]）と平均利用時間A[n]との利用時間比c[n]を求める。商品P[n]の売却日時S[n]、又は、新たな商品P[n+1]の購入日時（商品P[n]の利用完了日時）T[n+1]は測定されていない値であるので、求めたc[i]（i = 1〜n-1）に基づいて、c[n]を推定する。c[n]は、c[i]（i = 1〜n-1）を上記式（１）に代入することにより求まる。
例えば、図１５の例（n = 5）において、w = 0.95とすると、c[5] = 4.06と求めることができる。
【００９１】
そして、求めたc[n]を用いて、商品P[n]の利用完了日時T[n+1]（= S[n]）を上記式（２）により求める。
例えば、図１５の例において、A[5]・c[5] = 203時間であるので、商品P[5]（ゲーム２）の利用完了日時T[6]は、“５月８日８時０分”と求められる。
【００９２】
次に、商品推奨装置１００の各部が行う動作について図１６及び図１７のフローチャートを用いて説明する。商品推奨装置１００に電源が投入されると、ＣＰＵ  ４０１は、図１６のフローチャートに示す商品推奨処理を開始する。以下、被推奨ユーザをユーザＸとして、ユーザＸが図１３及び図１４に示すような購入・売却活動をした場合を例に説明する。
【００９３】
ＣＰＵ  ４０１は、所定の商品群に属する商品が購入されたか否かを判断する（ステップＳ４０１）。ＣＰＵ  ４０１は、商品が購入されたと判断すると（ステップＳ４０１；Ｙｅｓ）、商品を購入したユーザのユーザＩＤと、購入商品の属する商品群と、購入商品p[N]と、購入日時t[M]と、履歴テーブル１０１ａに登録する（ステップＳ４０２）。一方、ＣＰＵ  ４０１が、所定の商品群に属する商品が購入されたと判断しない場合（ステップＳ４０１；Ｎｏ）、ＣＰＵ  ４０１は、履歴記憶部１０１に記憶された購入商品p[i]（i = 1〜N）のいずれかが売却されたか否かを判断する（ステップＳ４０３）。例えば、購入商品p[i]の商品群及び商品名と、売却された商品の商品群及び商品名とが一致又は類似した場合、履歴記憶部１０１に記憶された購入商品p[i]が売却されたと判断することとする。ＣＰＵ  ４０１は、購入商品p[i]（i = 1〜N）のいずれかが売却されたと判断すると（ステップＳ４０３；Ｙｅｓ）、商品を購入したユーザのユーザＩＤと、購入商品の属する商品群と、購入商品p[i]（i = 1〜N）と、購入日時t[j]（i = 1〜M）と、に対応付けて、売却日時t[j]（j = 1〜M）を履歴テーブル１０１ａに登録する（ステップＳ４０４）。そして、ＣＰＵ  ４０１は、当該売却された商品と同じ商品群に属する商品を推奨する商品推奨メッセージを提示する（ステップＳ４０７）。一方、ＣＰＵ  ４０１が、購入商品p[i]（i = 1〜N）のいずれかが売却されたと判断しない場合（ステップＳ４０３；Ｎｏ）、ステップＳ４０１に戻る。
【００９４】
例えば、図１３及び図１４に示すように、ユーザＸが、商品“ゲーム２”を４月２９日２１時０分に購入したとすると、ＣＰＵ  ４０１は、ユーザＩＤ“Ｘ”と、商品群“ゲーム”と、購入商品“ゲーム２”と、購入日時“４月２９日２１時０分”と、を履歴テーブル１０１ａに登録する。また、ユーザＸが、商品群“ゲーム”の商品“ゲーム５”を４月２３日０時０分に売却したとすると、ＣＰＵ  ４０１は、商品群“ゲーム”の商品“ゲーム５”とする購入商品が履歴テーブル１０１ａに登録されているか否かを判断する。図１４の履歴テーブルには、商品群“ゲーム”の商品“ゲーム５”が登録されているので、ＣＰＵ  ４０１は、ユーザＩＤ“Ｘ”と、商品群“ゲーム”と、購入商品“ゲーム５”と、購入日時“４月２０日２３時０分”とに対応付けて売却日時“４月２３日０時０分”を履歴テーブル１０１ａに登録する。そして、提示部１０４は、商品群“ゲーム”に属するいずれかの商品の商品推奨メッセージをユーザＸに提示する。一方、ユーザＸが、食料品１を購入した場合、ＣＰＵ  ４０１はステップＳ４０１に戻り、そのまま待機する。
【００９５】
購入履歴が履歴記憶部１０１に記憶されると（ステップＳ４０２）、次に、推定部１０３は、利用完了日時推定処理を開始する（ステップＳ４０５、図１７）。
【００９６】
まず、推定部１０３は、履歴テーブル１０１ａに記録された履歴のうち、被推奨ユーザが最後に購入した商品が属する商品群についての履歴情報を抽出し、当該履歴情報を購入日時順に並び替える（ステップＳ５０１）。すなわち、図１４の履歴テーブル１０１ａに登録された履歴のうち商品群“ゲーム”の履歴を抽出し、図１５の被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａに示すように、購入日時順に並び替える。
【００９７】
次に、推定部１０３は、購入商品の平均利用時間A[i]（i = 1〜n）を、平均利用時間テーブル１０２ａを参照して求める（ステップＳ５０２）。例えば、推定部１０３は、図６の平均利用時間テーブル１０２ａを参照して、図１５に含まれる購入商品“ゲーム３”、“ゲーム１”、“ゲーム５”、“ゲーム４”、及び“ゲーム２”の平均利用時間を“60時間”、“20時間”、“30時間”、“40時間”、及び、“50時間”と求める。
【００９８】
次に、推定部１０３は、被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａに登録された購入商品P[i]（i = 1〜n-1）について売却履歴があるか否か判断する（ステップＳ５０３）。推定部１０３は、売却履歴があると判断した場合（ステップＳ５０３；Ｙｅｓ）、購入商品P[i]（i = 1〜n-1）の利用時間をS[i]-T[i]（i = 1〜n-1）により求める（ステップＳ５０４）。一方、推定部１０３は、売却履歴が無いと判断した場合（ステップＳ５０３；Ｎｏ）、購入商品P[i]（i = 1〜n-1）の利用時間をT[i+1]-T[i]（i = 1〜n-1）により求める（ステップＳ５０５）。例えば、推定部１０３は、図１５に含まれる購入商品“ゲーム１”及び“ゲーム５”、の利用時間S[i]-T[i]（i = 2、3）を、“192時間”及び“49時間”と求め、“ゲーム３”、及び“ゲーム４”の利用時間をT[i+1]-T[i]（i = 1、4）を、“216時間”、及び、“70時間”と求める。
【００９９】
次に、推定部１０３は、被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａに登録されている商品P[i]（i = 1〜n-1）について利用時間比c[i]= (S[i]-T[i])/A[i]（i = 1〜n-1）又はc[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i]（i = 1〜n-1）を求める（ステップＳ５０６）。例えば、推定部１０３は、ステップＳ５０２、ステップＳ５０４、及びステップＳ５０５で求めた値から、購入商品“ゲーム３”、“ゲーム１”、“ゲーム５”、及び“ゲーム４”の利用時間比を“3.60”、“9.60”、“1.63”、及び“1.75”と求める。
【０１００】
次に、求めた利用時間比c[i]（i = 1〜n-1）を上記式（１）に代入して、最後に購入した商品P[n]の利用時間比c[n]を求める（ステップＳ５０７）。例えば、w = 0.95とすると、推定部１０３は、ステップＳ５０６で求めた購入商品の利用時間比c[i]（i = 1〜4）を式（１）に代入して、c[5] = 4.06と求める。
【０１０１】
推定部１０３は、求めたA[n]及びc[n]を上記式（２）に代入して、P[n]の利用完了日時T[n+1]（=S[n]）を求める（ステップＳ５０８）。例えば、推定部１０３は、ステップＳ５０２で求めた平均利用時間A[5]とステップＳ５０７で求めた利用時間比c[5]とを式（２）に代入して、図１３の“ゲーム２”の利用完了日時T[6]を“５月８日８時０分”と求める。
なお、図１７に示すフローチャートの順序は一例であり、これに限られない。例えば、平均利用時間A[i]（i = 1〜n）を求める処理はステップＳ５０１以降、ステップＳ５０８の前であれば、どのタイミングで行われてもよい。
【０１０２】
利用完了日時推定処理（ステップＳ４０５、図１７）により、P[n]の利用完了日時T[n+1]が求まると、提示部１０４は、現在時刻が、推定した利用完了日時に達しているか否かを判断する（ステップＳ４０６）。提示部１０４は、現在時刻が推定した利用完了日時に達していると判断した場合（ステップＳ４０６；Ｙｅｓ）、ユーザに所定の商品を推奨する商品推奨メッセージを提示する（ステップＳ４０７）。例えば、図８に示すような画像５００をユーザＸのメールアドレス宛に送信する。一方、現在時刻が推定した利用完了日時に達しない場合（ステップＳ４０６；Ｎｏ）、提示部１０４は、利用完了日時に達するまでそのまま待機する。
【０１０３】
本実施形態において、ユーザの利用時間を求める際に、被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａに売却履歴がある場合は売却日時を優先して用いるようにしているが、利用時間を求める手法はこれに限らない。例えば、推定部１０３は、売却日時S[i]と購入日時T[i+1]とを比較し、早い日時の方を商品P[i]の利用完了日時として利用時間を求めてもよい。図１５の例では、商品“ゲーム１”の売却日時S[2]は次の商品“ゲーム５”の購入日時T[3]よりも遅い。したがって、商品“ゲーム１”の利用完了日時を購入日時T[3]として、商品“ゲーム２”の利用時間をT[3]-T[2]（= 97時間）と求める。一方、商品“ゲーム５”の売却日時S[3]は次の商品“ゲーム４”の購入日時T[4]よりも早い。したがって、商品“ゲーム５”の利用完了日時を売却日時S[3]として、商品“ゲーム５”の利用時間をS[3]-T[3]（= 49時間）と求める。
【０１０４】
本実施形態によれば、ユーザが購入商品を売却した日時を用いることにより、ユーザが当該商品の利用を完了した日時を的確に推定することができ、適切なタイミングでユーザに商品を推奨することができる。
【０１０５】
（実施形態４）
実施形態４に係る商品推奨装置１００は、平均的なユーザが商品を利用すると想定される時間の情報を、被推奨ユーザの購入売却履歴に基づいて修正し、当該修正後の時間の情報と、商品の購入売却間隔又は購入間隔の情報とを利用して、ユーザが商品の利用を完了する日時を推測し、推測した日時が経過した時に所定の商品の推奨を行うものである。
実施形態４に係る商品推奨装置１００は、図２に示すように、履歴記憶部１０１と、時間記憶部１０２と、推定部１０３と、提示部１０４と、から構成される。本実施形態の履歴記憶部１０１、推定部１０３、及び、提示部１０４は、実施形態３のものとの同様の機能を有する。以下、異なる機能を有する時間記憶部１０２について説明する。
【０１０６】
時間記憶部１０２には、所定の商品群に含まれる商品のそれぞれについて、当該商品の利用が開始されてから当該商品の利用が終了するまでに要すると想定される想定時間が記憶される。そして、履歴情報のうち、購入日時と売却日時の双方を含む履歴情報から、当該履歴情報に係る商品の当該購入日時と当該売却日時との間隔を求め、当該求められた間隔に基づいて、当該商品の時間記憶部１０２に記憶される想定時間を修正する。
【０１０７】
図１５の被推奨ユーザ履歴テーブル１０１ａにおいて、被推奨ユーザ“Ｘ”の履歴情報のうち購入日時及び売却日時が登録されている“ゲーム５”を例に、図６の平均利用時間A[i]（i = 1〜n）を修正する手法について示す。
【０１０８】
例えば、修正後の平均利用時間A[i]（i = 1〜n）を以下の式により求める。
αA[i] + (1 - α)(S[i] - T[i])  ・・・式（４）
ここで、αは０以上１以下の任意の数であるとする。αの値が小さいほど、予め登録された平均利用時間に対して、被推奨ユーザの購入売却間隔の傾向が強く反映されることを示す。以下、αを0.95とする。
【０１０９】
ゲーム５（P[3]）の購入日時から売却日時までの間隔S[3] - T[3] は49時間であり、ゲーム５の平均利用時間A[3]は30時間である。したがって、式（４）より、修正後の平均利用時間A[3]は30.95時間と求められる。
【０１１０】
また、あるいは、履歴情報のうち、第１の商品に係る履歴情報と、当該第１の商品の購入後に同じユーザにより購入された商品のうち直近に購入された第２の商品に係る履歴情報と、のそれぞれに含まれる購入日時の間隔に基づいて、当該第１の商品の時間記憶部１０２に記憶される想定時間を修正する。
【０１１１】
例えば、修正後の平均利用時間A[i]（i = 1〜n）を以下の式により求める。
βA[i] + (1 - β)(T[i+1] - T[i])  ・・・式（５）
ここで、βは０以上１以下の任意の定数であるとする。αの値が小さいほど、予め登録された平均利用時間に対して、被推奨ユーザの購入間隔の傾向が強く反映されることを示す。以下、βを0.95とする。
【０１１２】
ゲーム３（P[1]）の購入日時T[1]から次のゲーム１（P[2]）の購入日時T[2]までの間隔T[2] - T[1] は216時間であり、ゲーム３の平均利用時間A[1]は60時間である。したがって、式（５）より、修正後の平均利用時間A[1]は67.8時間と求められる。
【０１１３】
以下、推定部１０３が、利用完了日時を推定する際に平均利用時間の修正を行うこととし、被推奨ユーザの売却日時の履歴情報が存在する場合は、式（４）に基づき平均利用時間を修正し、売却日時の履歴情報が存在しない場合は、式（５）に基づき平均利用時間を修正することとする。
【０１１４】
次に、本実施形態の商品推奨装置１００の各部が行う動作について説明する。本実施形態の商品推奨装置１００は、利用完了日時推定処理において実施形態３と異なる処理を行い、利用完了日時推定処理以外は、図１６のフローチャートに示す処理と同様の処理を行う。以下、異なる処理を行う利用完了日時推定処理について、図１８のフローチャートを用いて説明する。以下、被推奨ユーザをユーザＸとして、ユーザＸが図１３及び図１４に示すような購入・売却活動をした場合を例に説明する。なお、図１８のフローチャートのステップＳ６０１、Ｓ６０４、Ｓ６０６〜Ｓ６０９は、図１７のフローチャートのステップＳ５０１、Ｓ５０４、Ｓ５０５〜Ｓ５０８と同様であるので、説明は省略する。
【０１１５】
ステップＳ６０１において、履歴情報が購入日時順に並び替えられた後、推定部１０３は、被推奨ユーザ履歴テーブル１０３ａに登録された購入商品P[i]（i = 1〜n-1）について売却履歴があるか否か判断する（ステップＳ６０２）。推定部１０３は、売却履歴があると判断した場合（ステップＳ６０２；Ｙｅｓ）、購入商品P[i]（i = 1〜n-1）の購入日時と売却日時との間隔を求め、当該間隔に基づいて図６の平均利用時間テーブル１０２ａの平均利用時間を修正する（ステップＳ６０３）。そして、推定部１０３は、ステップＳ６０４以降の処理を行い、利用完了日時を推定する。一方、推定部１０３は、売却履歴がないと判断した場合（ステップＳ６０２；Ｎｏ）、購入商品P[i]（i = 1〜n-1）の購入日時から次の購入商品P[i+1]の購入日時までの間隔を求め、当該間隔に基づいて図６の平均利用時間テーブル１０２ａの平均利用時間を修正する。そして、推定部１０３は、ステップＳ６０６以降の処理を行い、利用完了日時を推定する。
【０１１６】
例えば、購入商品が“ゲーム５”である場合、推定部１０３は売却履歴があると判断し、図６の平均利用時間テーブル１０２ａの平均利用時間“30時間”を、式（４）に基づいて“30.95時間”と修正する。また、例えば、購入商品が“ゲーム３”である場合、推定部１０３は売却履歴がないと判断し、図６の平均利用時間テーブル１０２ａの平均利用時間“60時間”を、式（５）に基づいて“67.8時間”と修正する。
【０１１７】
なお、推定部１０３は、履歴情報として購入日時及び売却日時が登録されている商品については修正した平均利用時間を用い、売却履歴が登録されていない商品については、修正されていない平均利用時間を用いて、利用完了時間を推定するようにしてもよい。
【０１１８】
また、時間記憶部１０２に記憶される想定時間（平均利用時間）を修正する手法は、上記の手法に限られない。例えば、被推奨ユーザの購入間隔や購入売却間隔が他のユーザの購入間隔や購入売却間隔よりも長い傾向がある場合、平均利用時間テーブル１０２ａに登録されている平均利用時間を、１より大きい係数を乗じて、長い時間になるよう修正してもよい。
【０１１９】
本実施形態によれば、平均利用時間を求めるにあたり、被推奨ユーザの購買活動を反映させることにより、ユーザが当該商品の利用を完了した日時を的確に推定することができ、適切なタイミングでユーザに商品を推奨することができる。
【０１２０】
本発明は、２０１０年３月３０日に出願された日本国特許出願２０１０−０７７３５９号に基づく。本明細書中に日本国特許出願２０１０−０７７３５９号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。
【０１２１】
なお、本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【０１２２】
本発明によれば、商品の利用を完了するのに要する時間が購入する商品ごとに異なる商品について、ユーザが商品の利用を完了する時期を予測して、適切なタイミングでユーザに商品を推奨するのに好適な商品推奨装置、商品推奨方法、プログラム、ならびに、記録媒体を提供することができる。
【符号の説明】
【０１２３】
１００  商品推奨装置
１０１  履歴記憶部
１０１ａ  履歴テーブル
１０２  時間記憶部
１０２ａ  平均利用時間テーブル
１０３  推定部
１０３ａ  被推奨ユーザ履歴テーブル
１０４  提示部
２０１、２０２〜２０ｎ  端末装置
３００  インターネット
４００  情報処理装置
４０１  ＣＰＵ
４０２  ＲＯＭ
４０３  ＲＡＭ
４０４  ＮＩＣ
４０５  画像処理部
４０６  音声処理部
４０７  ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ
４０８  インターフェース
４０９  外部メモリ
４１０  コントローラ
４１１  モニタ
４１２  スピーカ
５００  画像
【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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