(57)【要約】【課題】一側面によれば、サービスに対する価格についてのレコメンド情報を生成することが可能な情報処理装置を提供する。【解決手段】データ相関分析部１３は、サービスＡ及びサービスＢについて、各サービスの複数のパラメータの各々の間の相関値を求め、求めた相関値に基づいて、サービスＡの相関値ｒａとサービスＢの相関値ｒｂとの組合せであって、１個のパラメータを共通に持つ相関値の組合せ（ｒａ，ｒｂ）を抽出し、抽出された組合せ（ｒａ，ｒｂ）の中で、組合せに属する相関値の和ｒａ＋ｒｂが最大となる組合せ（ｒａ，ｒｂ）を求める。概算算出部１４は、和が最大となる組合せ（ｒａ，ｒｂ）に基づいて、サービスＡ及びサービスＢについて、支払い金額のレコメンド情報６を生成する。【選択図】図２
2014134940.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のサービス及び第２のサービスについての利用記録を取得する収集部と、
取得された前記利用記録に基づいて、前記第１のサービス及び前記第２のサービスについて、各サービスの複数のパラメータの各々の間の相関値を求め、求めた前記相関値に基づいて、前記第１のサービスの相関値と前記第２のサービスの相関値との組合せであって、１個のパラメータを共通に持つ相関値の組合せを抽出し、抽出された前記組合せにおいて前記組合せに属する相関値の和が最大となる組合せを求める分析部と、
求めた前記和が最大となる組合せに基づいて、前記第１のサービス及び前記第２のサービスについてサービスの対価である支払い金額のレコメンド情報を生成する算出部とを含む
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記パラメータは、利用時間、登録ユーザ数、イベント数、前記第１のサービス及び前記第２のサービスの各々に固有のパラメータであるサービス固有パラメータである
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記組合せに属する相関値は、前記第１のサービスの相関値の中の予め定められた値以上の値を持つ１個の相関値と、前記第２のサービスの相関値の中の前記予め定められた値以上の値を持つ１個の相関値である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１のサービス及び前記第２のサービスについての前記利用記録は、各々、複数の標本データを含み、
前記分析部が、求めた前記和が最大となる組合せに属する前記第１のサービスの相関値と前記第２のサービスの相関値の各々について、前記第１のサービスの相関値に関連する標本データと、前記第２のサービスの相関値に関連する標本データとを、共通標本データとして抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記算出部が、抽出された前記共通標本データに基づいて、前記第１のサービス及び前記第２のサービスについての前記支払い金額を算出し、算出した前記支払い金額と取得された前記利用記録に含まれるユーザのステータスとに基づいて、前記支払い金額についての前記レコメンド情報を生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記収集部が、予め定められたタイミングで、前記利用記録の取得の対象となる予め定められたサービスである、前記第１のサービス及び前記第２のサービスについての利用記録を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
収集部が、第１のサービス及び第２のサービスについての利用記録を取得し、
分析部が、取得された前記利用記録に基づいて、前記第１のサービス及び前記第２のサービスについて、各サービスの複数のパラメータの各々の間の相関値を求め、求めた前記相関値に基づいて、前記第１のサービスの相関値と前記第２のサービスの相関値との組合せであって、１個のパラメータを共通に持つ相関値の組合せを抽出し、抽出された前記組合せにおいて前記組合せに属する相関値の和が最大となる組合せを求め、
算出部が、求めた前記和が最大となる組合せに基づいて、前記第１のサービス及び前記第２のサービスについてサービスの対価である支払い金額のレコメンド情報を生成する
ことを特徴とするレコメンド情報生成方法。
【請求項８】
レコメンド情報を生成するプログラムであって、
コンピュータに、
第１のサービス及び第２のサービスについての利用記録を取得し、
取得された前記利用記録に基づいて、前記第１のサービス及び前記第２のサービスについて、各サービスの複数のパラメータの各々の間の相関値を求め、
求めた前記相関値に基づいて、前記第１のサービスの相関値と前記第２のサービスの相関値との組合せであって、１個のパラメータを共通に持つ相関値の組合せを抽出し、
抽出された前記組合せにおいて前記組合せに属する相関値の和が最大となる組合せを求め、
求めた前記和が最大となる組合せに基づいて、前記第１のサービス及び前記第２のサービスについてサービスの対価である支払い金額のレコメンド情報を生成する処理とを、実行させる
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、情報処理装置、レコメンド情報生成方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットのようなネットワーク上の取引市場であるマーケットプレイスにおいては、同じような機能を持つサービスが、複数存在する。そこで、ユーザに対して、よりよい安いサービスをレコメンドする装置が開発されている。
【０００３】
例えば、レコメンド装置が、複数のユーザが利用したサービスの利用履歴を示す利用履歴情報であって、ユーザの特徴を示す複数のユーザ属性と、ユーザが選択したサービスの特徴を示す複数のサービス属性と、を関連付けた利用履歴情報に基づいて、サービス属性と、当該サービス属性を所望すると推定されるユーザモデルの特徴を示すユーザ属性モデルと、を関連付けたレコメンド基礎情報を算出し、レコメンド基礎情報算出手段によって算出されたレコメンド基礎情報と、要求ユーザのユーザ属性と、に基づいて、要求ユーザが所望すると推定されるサービスモデルの特徴を示すサービス属性モデルを算出することが提案されている。
【０００４】
また、通信会社から取得した明細データを固有のフォーマットに変換し、ＰＢＸ通信記録と比較して使用明細チェックを行うと共に、料金計算表を用いて通信料金を算出して請求金額チェックを行い、また、フォーマット変換した明細データをＰＢＸ通信記録によって補正し、更に社内サーバログの情報を付加し、時間的に蓄積した補強明細履歴データを用いて、集計、通信チェック、シミュレーション等の処理を行うことが提案されている。
【０００５】
また、荷物の保管場所を求める複数のユーザと、保管する荷物を求める複数の倉庫会社（サービス提供会社）と、ユーザからの求庫情報（サービス申込み）と、倉庫会社からの求荷情報（サービス提供情報）とをインターネットなどのネットワークのサーバを介して受信する求荷・求庫情報処理手段（サービス情報処理手段）と、この求荷・求庫情報処理手段からの情報を利用して荷物の保管サービスを成立させるサービス事業者とで概略構成することが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４５２２４３０号公報
【特許文献２】特開２００１−２９７２６４号公報
【特許文献３】特開２００２−０９２１３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ユーザに提供されるレコメンド情報は、例えば、購入履歴など、特定の時間におけるスタティックな情報に基づいて作成され表示される。また、ユーザに提供されるレコメンド情報は、同様のサービスを購入した他ユーザのサービス購入傾向に基づいて作成され表示される。
【０００８】
しかし、ユーザに提供されるレコメンド情報は、当該ユーザの嗜好や他のユーザの購入傾向に基づくだけである。従って、レコメンド情報には、サービスに対する価格への評価は含まれない。これは、マーケットプレイス上の類似サービスの内容それ自体が少しずつ異なり、また、課金方法が時間課金やユーザ数課金等で統一されていないためである。この結果、ユーザは、サービスに対する価格についてのレコメンド情報を得ることができない。このため、ユーザは、自分の判断だけに基づいて、マーケットプレイス上の類似サービスに対する価格への評価をしなければならず、事実上、価格の評価に基づくサービスの選択を適切に行うことができない。
【０００９】
本発明は、一側面によれば、サービスに対する価格についてのレコメンド情報を生成することが可能な情報処理装置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】
【００１０】
情報処理装置は、一側面によれば、収集部と、分析部と、算出部とを含む。収集部は、第１のサービス及び第２のサービスについての利用記録を取得する。分析部は、取得された前記利用記録に基づいて、前記第１のサービス及び前記第２のサービスについて、各サービスの複数のパラメータの各々の間の相関値を求め、求めた前記相関値に基づいて、前記第１のサービスの相関値と前記第２のサービスの相関値との組合せであって、１個のパラメータを共通に持つ相関値の組合せを抽出し、抽出された前記組合せにおいて前記組合せに属する相関値の和が最大となる組合せを求める。収集部は、求めた前記和が最大となる組合せに基づいて、前記第１のサービス及び前記第２のサービスについてサービスの対価である支払い金額のレコメンド情報を生成する。
【発明の効果】
【００１１】
情報処理装置は、一側面によれば、サービスに対する価格についてのレコメンド情報を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】情報処理システムの一例を示す図である。
【図２】情報処理装置の一例を示す図である。
【図３】情報処理装置の一例を示す図である。
【図４】相関処理の説明図である。
【図５】相関処理の説明図である。
【図６】相関処理の説明図である。
【図７】相関処理の説明図である。
【図８】レコメンド情報の一例を示す図である。
【図９】情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１０】レコメンド情報生成処理フローである。
【図１１】レコメンド情報生成処理フローである。
【図１２】レコメンド情報生成処理フローである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１は、情報処理システムの一例を示す図である。
【００１４】
情報処理システムは、例えばコンピュータネットワークであり、ユーザ管理サーバ１と、複数の端末２と、サービス管理サーバ３と、複数のサービス提供装置４と、ネットワーク５とを含む。ネットワーク５は、例えばインターネットであり、ユーザ管理サーバ１、端末２、サービス管理サーバ３、サービス提供装置４の間を相互に接続する。
【００１５】
ユーザ管理サーバ１及び複数の端末２は、企業のような１つの組織ユーザに属する管理コンピュータである。ユーザ管理サーバ１は、例えばウェブサーバであり、複数の端末２を管理する。複数の端末２は、各々、例えば組織ユーザに属するクライアント装置であり、サービスを利用するユーザが使用するコンピュータである。管理コンピュータであるユーザ管理サーバ１とユーザの使用するコンピュータである複数の端末２とを含むユーザを、組織ユーザという。
【００１６】
なお、ユーザ管理サーバ１が、サービスを利用するユーザ、換言すれば、端末２としての機能を含んでいてもよい。また、ユーザ管理サーバ１と複数の端末２の各々とが、ネットワーク５以外のネットワークにより接続されていてもよい。
【００１７】
サービスは、例えば、マーケットプレイスにおいて提供される。マーケットプレイスは、例えば、インターネットのようなネットワーク５上で提供されるサービスの取引市場である。従って、サービスは例えばインターネット上のサービスであり、ユーザはインターネットのユーザである。ユーザは、実際には、ユーザが使用するウェブクライアント装置によりサービスを利用する。
【００１８】
サービス管理サーバ３は、例えばウェブサーバであり、ネットワーク５上で提供される複数のサービスを管理する。複数のサービス提供装置４は、各々、例えばクライアント装置であり、サービス管理サーバ３を介して、ネットワーク５上でサービスを提供する。なお、各々のサービス提供装置４が、例えばウェブサーバであり、サービス管理サーバ３を介することなく、ネットワーク５上でサービスを提供するようにしてもよい。
【００１９】
各々のサービス提供装置４が提供するサービスは、類似ではあるが、相互に異なり、サービスの価格も異なる。例えば、あるサービス提供装置４はサービスＡを提供し、あるサービス提供装置４はサービスＢを提供する。従って、複数のサービス提供装置４の間で、サービスの内容が異なり、かつ、課金方法が統一されていない。例えば、複数のサービス提供装置４の間で、時間課金やユーザ数課金等を採用しており、課金のパラメータが異なる。
【００２０】
図２及び図３は、情報処理装置の一例を示す図である。図２は、主として、ユーザ管理サーバ１、端末２、サービス管理サーバ３、サービス提供装置４との間の関係について示す。図３は、主として、ユーザ管理サーバ１及びサービス管理サーバ３の構成について示す。
【００２１】
ユーザ管理サーバ１は、図２及び図３に示すように、イベント収集部１１と、利用記録格納部１２と、データ相関分析部１３と、概算算出部１４とを含む。サービス管理サーバ３は、図３に示すように、管理処理部３１と、ユーザ情報格納部３２とを含む。
【００２２】
図２において、サービス管理サーバ３は、複数のサービス提供装置４が提供するサービスの一覧であるサービスカタログを、ユーザの使用する端末２に送信する。サービス管理サーバ３は、例えば、複数のサービス提供装置４から提供するサービスを登録されることにより、サービスカタログを生成する。
【００２３】
サービスカタログを受信した端末２は、受信したサービスカタログを表示する。表示されたサービスカタログ見たユーザがサービスカタログからサービスを選択すると、端末２は、選択されたサービスの利用申請を、サービス管理サーバ３に送信する。
【００２４】
サービス管理サーバ３は、端末２から受信したサービスの利用申請を、サービスを提供するサービス提供装置４に送信する。サービスの利用申請を受信したサービス提供装置４は、受信したサービスの利用申請を審査して、サービスの利用を許可する。これにより、端末２は、サービス提供装置４が提供するサービスの利用を開始することができる。端末２は、サービス提供装置４から、又は、サービス管理サーバ３から、選択したサービスを提供される。
【００２５】
サービス管理サーバ３において、管理処理部３１は、サービスカタログ、サービスの利用申請、サービスの利用許可を管理することにより、サービスの提供についての管理データを取得して、ユーザ情報格納部３２に格納する。管理データの取得は、例えば、サービスの提供の都度に、換言すれば、ユーザによる端末２を用いたサービスの利用をトリガとして、実行される。管理処理部３１は、例えば、Ｓｙｓｔｅｍｗａｌｋｅｒ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｃａｔａｌｏｇ  Ｍａｎａｇｅｒ（ＣＴＭＧ）である。ユーザ情報格納部３２は、例えば、ユーザ情報データベースである。
【００２６】
管理データは、ユーザ管理サーバ１により取得されて、利用記録として用いられる。管理データは、例えば、提供されるサービスについての、利用時間、登録ユーザ数、イベント数、そのサービス固有のデータである。利用時間、登録ユーザ数、イベント数、そのサービス固有のデータは、サービスの利用についてのパラメータであり、利用時間の値、登録ユーザ数の値、イベント数の値、そのサービス固有のデータの値はパラメータの値である。パラメータの値が標本データである。利用時間、登録ユーザ数、イベント数、そのサービス固有のデータについては、図４を参照して後述する。
【００２７】
例えば、図２に示すように、サービスＢについて利用時間による課金が行われている場合、管理処理部３１は、ユーザが端末２からサービスＢの利用を開始したタイミングで、管理データを取得する。具体的には、管理処理部３１は、ユーザがサービスＢの利用を開始したタイミングで、端末２の属する組織ユーザにおけるユーザの数である登録ユーザ数を取得する。また、管理処理部３１は、ユーザがサービスＢの利用を開始したタイミングで、端末２によるサービスの利用時間をカウントし、イベント数をその時点の値に「＋１」し、そのサービス固有のデータの値を取得する。そして、管理処理部３１は、利用時間の値、登録ユーザ数の値、イベント数の値、そのサービス固有のデータの値はパラメータの値を、各々、標本データとして保持する。
【００２８】
なお、サービス管理サーバ３は、ユーザ管理サーバ１と同一のサーバであってもよい。換言すれば、ユーザ管理サーバ１が、管理処理部３１及びユーザ情報格納部３２を含むようにしてもよい。また、サービス管理サーバ３が、ユーザ管理サーバ１が管理する組織ユーザに属するサーバであって、ユーザ管理サーバ１により管理されるサーバであってもよい。
【００２９】
ユーザ管理サーバ１は、組織ユーザを管理するサーバであって、サービス管理サーバ３から管理データを収集し、収集した管理データを用いて組織ユーザの内部の複数の端末２を管理する。また、ユーザ管理サーバ１は、レコメンド情報６を生成するレコメンド情報生成装置である。
【００３０】
ユーザ管理サーバ１において、図３に示すように、イベント収集部１１は、収集部の一例であり、利用記録の取得の対象となる予め定められた複数のサービス、例えばサービスＡ及びサービスＢについての利用記録を取得する。利用記録は、例えば、サービス管理サーバ３から取得される。なお、イベント収集部１１が、複数の端末２から利用記録を収集するようにしてもよく、また、サービス管理サーバ３と同様の機能を含むことにより利用記録を収集するようにしてもよい。
【００３１】
複数のサービスが類似であるか否かは、予め知ることができる。換言すれば、利用記録の取得の対象となる複数のサービスは、類似のサービスであり、予め定められる。サービスＡは第１のサービスであり、サービスＢは第２のサービスである。なお、利用記録の取得の対象となる予め定められた複数のサービスは、２個とは限られず、３個以上のサービスであってもよい。
【００３２】
イベント収集部１１は、予め定められたタイミングで、利用記録の取得の対象となる予め定められた複数のサービス、例えばサービスＡ及びサービスＢについての利用記録を、サービス管理サーバ３から取得する。例えば、イベント収集部１１は、ユーザによりサービスＡ又はサービスＢが利用された場合に、サービス管理サーバ３にアクセスして利用記録を要求することにより、サービスＡ及びサービスＢについての利用記録を取得する。なお、イベント収集部１１が、１週間毎又は１月毎のように予め定められた時間間隔で、サービス管理サーバ３にアクセスして利用記録を要求することにより、サービスＡ及びサービスＢについての利用記録を取得するようにしてもよい。各サービスについての利用記録は、各々、複数の標本データを含む。
【００３３】
イベント収集部１１は、取得したサービスＡ及びサービスＢについての利用記録を、利用記録格納部１２に格納する。利用記録格納部１２は、例えば利用記録データベースである。利用記録の一例を図４に示す。
【００３４】
図４は、相関処理の説明図であり、ユーザ毎の利用記録の一例を示す。図４（Ａ）は、ユーザ＃１が使用する端末２、換言すれば、端末＃１が、サービスＡを利用した利用記録を示す。図４（Ｂ）は、ユーザ＃２が使用する端末２、換言すれば、端末＃２が、サービスＢを利用した利用記録を示す。
【００３５】
利用記録は、例えば、サービスＡについての複数のパラメータの値を含む。パラメータとしては、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、例えば、利用時間Ｔ、登録ユーザ数Ｕ、イベント数Ｅ、サービス固有パラメータＳが用いられる。パラメータの値は、例えば、各月毎に記録される。従って、利用記録は、実際には、例えば、図４（Ａ）に示すように、Ｘ月について、利用時間Ｔとして値ｔ１、登録ユーザ数Ｕとして値ｕ１等を含む。
【００３６】
利用時間Ｔは、サービスの利用時間の合計、具体的には、サービスの利用開始時刻から利用停止時刻までの時間の合計である。登録ユーザ数Ｕは、例えば、組織ユーザにおいて、サービスを利用するために登録したユーザの数の合計である。イベント数Ｅは、例えば、サービスへのログイン及びログアウトの回数の合計である。サービス固有パラメータＳは、そのサービスに固有のパラメータであり、例えば、ファイル数、ディスク容量等である。ファイル数及びディスク容量は、各々、サービスの利用において使用したファイルの数及びディスクの容量である。
【００３７】
イベント収集部１１は、サービスＡ及びサービスＢについての利用記録を取得の都度、各々のパラメータの値についての各月の合計を更新し、各月の合計の平均値を算出及び更新する。これにより、利用記録は最新の値に更新される。
【００３８】
イベント収集部１１は、例えば、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示す利用記録を、端末２毎に作成する。図４（Ａ）及び図４（Ｂ）の例では、１個の端末２毎に、利用する１人のユーザが予め定められており、利用する１個のサービスが予め定められている。なお、１個の端末２を複数のユーザが利用するようにしてもよく、１個の端末２から複数のサービスを利用するようにしてもよい。これらの場合には、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示す利用記録を、例えば、同一のユーザＩＤで同一のサービスで同一の端末２について、各々、作成するようにすればよい。
【００３９】
ここで、サービス管理サーバ３が取得する管理データは、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示す利用記録と同じ構成とされる。サービス管理サーバ３は、前述したように、端末２からのサービスの利用の開始及び終了を知ることができる。従って、サービス管理サーバ３は、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示す利用記録と同じ構成の管理データを取得することができる。
【００４０】
なお、例えば、サービス管理サーバ３が利用記録における複数のパラメータの中の登録ユーザ数Ｕのみを取得するようにし、ユーザ管理サーバ１が他のパラメータを取得するようにしてもよい。この場合、他のパラメータは、ユーザ管理サーバ１がサービスを利用した端末２との間で通信を行うことにより取得される。
【００４１】
データ相関分析部１３は、分析部の一例であり、取得された利用記録に基づいて、サービスＡ及びサービスＢについて、各サービスの複数のパラメータの各々の間の相関値、換言すれば、相関係数を求める。パラメータは、例えば、利用時間、登録ユーザ数、イベント数、サービスＡ及びサービスＢの各々に固有のパラメータであるサービス固有パラメータである。データ相関分析部１３は、求めた相関値を、利用記録格納部１２に格納する。相関値の算出の一例を、図５に示す。
【００４２】
図５は、相関処理の説明図であり、各サービスの相関分布の一例である。
【００４３】
図５（Ａ）は、例えば、サービスＡについての相関分布のグラフであって、利用時間Ｔａと登録ユーザ数Ｕａとの間の相関関係を示す。図５（Ａ）において、横軸が利用時間Ｔａを示し、縦軸が登録ユーザ数Ｕａを示す。
【００４４】
図５（Ｂ）は、例えば、サービスＢについての相関分布のグラフであって、利用時間Ｔｂとイベント数Ｅｂとの間の相関関係を示す。図５（Ｂ）において、横軸が利用時間Ｔｂを示し、縦軸がイベント数Ｅｂを示す。
【００４５】
例えば、図５（Ａ）において、利用記録に含まれる標本データが、グラフ上にプロットされる。図５（Ａ）において、プロットされた標本データが、ドットで表されている。利用記録に含まれる標本データとして、例えば、各月における利用時間Ｔａ及び登録ユーザ数Ｕａが用いられる。プロットされるドットの数、換言すれば、標本データの数は、相関値を求めるために十分な数とされ、例えば１５個〜２０個とされる。プロットされるドットの数は、これに限られない。
【００４６】
例えば、図４（Ａ）に示す端末＃１のサービスＡの利用記録として、Ｘ月については、利用時間Ｔとして値ｔ１、登録ユーザ数Ｕとして値ｕ１が記録されている。この場合、図５（Ａ）において、横軸における利用時間ｔ１からの垂線と、縦軸における登録ユーザ数ｕ１からの垂線との交点に、Ｘ月に対応するドットがプロットされる。
【００４７】
なお、実際には、データ相関分析部１３は、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）に示すように、グラフ上への標本データのプロットは行わない。データ相関分析部１３は、標本データを用いた演算により、相関値を算出する。
【００４８】
データ相関分析部１３は、図５（Ａ）に示すグラフに基づいて、利用時間Ｔａと登録ユーザ数Ｕａとの間の相関値ｒａ１を求める。データ相関分析部１３は、サービスＡの他のパラメータについても、順次、２個のパラメータの組合せを作り、組み合せた２個のパラメータの間の相関値を求める。
【００４９】
更に、データ相関分析部１３は、図５（Ｂ）に示すグラフに基づいて、利用時間Ｔｂとイベント数Ｅｂとの間の相関値ｒｂ２を求める。データ相関分析部１３は、サービスＢの他のパラメータについても、順次、２個のパラメータの組合せを作り、組み合せた２個のパラメータの間の相関値を求める。
【００５０】
データ相関分析部１３は、求めた相関値に基づいて、予め定められた条件に該当する相関値の組合せを抽出する。相関値の組合せは、異なる２個のサービスにおけるサービスＡの相関値ｒａとサービスＢの相関値ｒｂとの組合せであって、１個のパラメータを共通に持つ２個の相関値ｒａとｒｂとの組合せ（ｒａ，ｒｂ）である。データ相関分析部１３は、抽出した相関値の組合せを、利用記録格納部１２に格納する。
【００５１】
組合せ（ｒａ，ｒｂ）に属する相関値ｒａは、サービスＡの相関値の中の予め定められた値以上の値を持つ１個の相関値ｒａのいずれか１個である。組合せ（ｒａ，ｒｂ）に属する相関値ｒｂは、サービスＢの相関値の中の予め定められた値以上の値を持つ相関値ｒｂのいずれか１個である。
【００５２】
相関値は、「−１」以上「１」以下の値となる。一般に、相関値の絶対値が「０．４」以上の場合には、「かなりの相関がある」と言うことができる。従って、データ相関分析部１３は、相関値の絶対値が「０．４」以上の相関値を、高い相関があると判断して、組合せ（ｒａ，ｒｂ）に属する相関値の一方として抽出する。これにより、ある程度の相関関係があるパラメータを漏れなく抽出することができ、かつ、あまり相関関係がないパラメータを排除することができ、結果として、適切な数の組合せ（ｒａ，ｒｂ）を抽出することができる。抽出された組合せ（ｒａ，ｒｂ）の一例を図６に示す。
【００５３】
図６は、相関処理の説明図であり、サービスの相関データの一例を示す。図６（Ａ）は、サービスＡについて、絶対値が「０．４」以上である相関値を示す。図６（Ｂ）は、サービスＢについて、絶対値が「０．４」以上である相関値を示す。
【００５４】
例えば、サービスＡについて、図６（Ａ）に示すように、利用時間Ｔａと登録ユーザ数Ｕａとの間の相関値はｒａ１であり、利用時間Ｔａとイベント数Ｅａとの間の相関値はｒａ２であり、相関値ｒａ１及び相関値ｒａ２が「０．４」以上である。また、サービスＢについて、図６（Ｂ）に示すように、利用時間Ｔｂと登録ユーザ数Ｕｂとの間の相関値はｒｂ１であり、利用時間Ｔｂとイベント数Ｅｂとの間の相関値はｒｂ２であり、相関値ｒｂ１及び相関値ｒｂ２が「０．４」以上である。
【００５５】
この場合、サービスＡにおける相関値ｒａ１は、サービスＢにおける相関値ｒｂ１及び相関値ｒｂ２との間で、共通のパラメータとして、利用時間Ｔを持つ。また、サービスＡにおける相関値ｒａ２は、サービスＢにおける相関値ｒｂ１及び相関値ｒｂ２との間で、共通のパラメータとして、利用時間Ｔを持つ。従って、データ相関分析部１３は、相関値の組合せとして、４通りの組合せを抽出する。具体的には、組合せ（ｒａ１，ｒｂ１）、組合せ（ｒａ１，ｒｂ２）、組合せ（ｒａ２，ｒｂ１）、組合せ（ｒａ２，ｒｂ２）が抽出される。
【００５６】
なお、相関値の絶対値が「０．７」以上の場合には、一般に、「強い相関がある」と言うことができる。従って、相関値の絶対値が「０．７」以上の相関値を、極めて高い相関があると判断して、組合せ（ｒａ，ｒｂ）に属する相関値の一方として抽出するようにしてもよい。また、実際には、サービスのパラメータの間の相関は正の相関関係であることが殆どであるので、負の相関値を無視するようにしてもよい。
【００５７】
データ相関分析部１３は、抽出された組合せ（ｒａ，ｒｂ）において、当該組合せ（ｒａ，ｒｂ）に属する相関値の和、換言すれば、ｒａ＋ｒｂが最大となる組合せを求める。例えば、前述したように、４通りの組合せ（ｒａ１，ｒｂ１）、組合せ（ｒａ１，ｒｂ２）、組合せ（ｒａ２，ｒｂ１）、組合せ（ｒａ２，ｒｂ２）が抽出された場合、各々の相関値の和ｒａ１＋ｒｂ１、ｒａ１＋ｒｂ２、ｒａ２＋ｒｂ１、ｒａ２＋ｒｂ２が算出される。算出した４つの和の比較に基づいて、相関値の和が最大となる相関値の組合せとして、例えば組合せ（ｒａ１，ｒｂ２）が求まる。
【００５８】
データ相関分析部１３は、求めた和ｒａ＋ｒｂが最大となる組合せ（ｒａ，ｒｂ）に属するサービスＡの相関値ｒａとサービスＢの相関値ｒｂの各々について、サービスＡの相関値ｒａに関連する標本データｘ（ａ）と、サービスＢの相関値ｒｂに関連する標本データｘ（ｂ）とを、共通標本データｘとして抽出する。データ相関分析部１３は、共通標本データｘ、換言すれば、抽出した標本データｘ（ａ）と標本データｘ（ｂ）とを、例えば利用記録格納部１２に格納する。
【００５９】
例えば、相関値の和が最大となる相関値の組合せが（ｒａ１，ｒｂ２）である場合、サービスＡの相関値ｒａに関連する標本データｘ（ａ）として、図５（Ａ）において用いられたデータ、換言すれば、サービスＡの利用時間Ｔａの複数の標本データと、サービスＡの登録ユーザ数Ｕａの複数の標本データとが格納される。また、サービスＢの相関値ｒｂに関連する標本データｘ（ｂ）として、図５（Ｂ）において用いられたデータ、換言すれば、サービスＢの利用時間Ｔｂの複数の標本データと、サービスＢのイベント数Ｅｂの複数の標本データとが格納される。従って、実際には、共通標本データｘ、換言すれば、抽出した標本データｘ（ａ）及び標本データｘ（ｂ）は、各々、サービスＡの相関値ｒａに関連する２個の標本データの集合、及び、サービスＢの相関値ｒｂに関連する２個の標本データの集合である。
【００６０】
概算算出部１４は、算出部の一例であり、求めた和ｒａ＋ｒｂが最大となる組合せ（ｒａ，ｒｂ）に基づいて、サービスＡ及びサービスＢについてサービスの対価である支払い金額のレコメンド情報６を生成する。
【００６１】
具体的には、概算算出部１４は、抽出された共通標本データｘに基づいて、サービスＡ及びサービスＢについての支払い金額Ｍを算出する。支払い金額Ｍは、例えば、Ｍ ＝ Ｔ×Ｐｔ＋Ｕ×Ｐｕ＋Ｅ×Ｐｅ＋Ｓ×Ｐｓ＋・・・により算出される。ここで、Ｔは利用時間、Ｐｔは利用時間単価、Ｕは登録ユーザ数、Ｐｕは登録ユーザ数単価、Ｅはイベント数、Ｐｅはイベント数単価、Ｓはサービス固有パラメータ、Ｐｓはサービス固有パラメータ単価である。支払い金額Ｍの算出の一例を図７に示す。
【００６２】
図７は、相関処理の説明図であり、支払い金額Ｍの算出の一例、換言すれば、支払い金額Ｍのレコメンドを決定するためのグラフの一例を示す。
【００６３】
例えば、前述したように、相関値の和が最大となる相関値の組合せが（ｒａ１，ｒｂ２）である場合、サービスＡの相関値ｒａに関連する標本データｘ（ａ）は、サービスＡの利用時間Ｔａの複数の標本データと、サービスＡの登録ユーザ数Ｕａの複数の標本データとを含む。換言すれば、標本データｘ（ａ）は標本データの集合である。従って、前述の支払い金額Ｍの算出式において、Ｅ＝０かつＳ＝０である。これにより、図７に示すように、サービスＡについての支払い金額Ｍの直線又は曲線が求まる。
【００６４】
また、サービスＢの相関値ｒｂに関連する標本データｘ（ｂ）は、サービスＢの利用時間Ｔｂの複数の標本データと、サービスＢのイベント数Ｅｂの複数の標本データとを含む。換言すれば、標本データｘ（ｂ）は標本データの集合である。従って、前述の支払い金額Ｍの算出式において、Ｕ＝０かつＳ＝０である。これにより、図７に示すように、サービスＢについての支払い金額Ｍの直線又は曲線が求まる。
【００６５】
従って、図７は、サービスの課金対象に対して、共通に相関値の高い標本データを持つ場合に、支払い金額Ｍのレコメンド情報６を決定するためのグラフである。概算算出部１４は、図７のグラフに基づいて、ユーザの利用時間がｔ１からｔ２までの場合には、サービスＢを推薦することを決定し、ユーザの利用時間がｔ２からｔ３までの場合にはサービスＡを推薦することを決定する。
【００６６】
なお、支払い金額Ｍのレコメンドを決定するためのグラフにおいて、横軸は、利用時間に限られず、他の種々のパラメータであってもよい。
【００６７】
概算算出部１４は、算出した支払い金額Ｍと取得された利用記録に含まれるユーザのステータスとに基づいて、支払い金額Ｍについてのレコメンド情報６を生成する。ユーザのステータスは、例えば、パラメータである利用時間、登録ユーザ数、イベント数、サービス固有パラメータの実際の値である。例えば、図７の例において、ユーザのステータスは、利用時間である。例えば、サービスＢを利用するユーザの利用時間がｔ２からｔ３までの場合には、サービスＡを推薦する決定に基づいて、サービスＡを推薦するレコメンド情報６を生成する。この場合におけるレコメンド情報６の一例を図８に示す。
【００６８】
図８は、レコメンド情報の一例を示す図である。
【００６９】
レコメンド情報６は、例えば、「ｘｘ様」のような宛名と、「購読中のサービスＢ・・・」のような本文とを含む。レコメンド情報６は、図８に示す形式に限られず、他の種々の形式を取るようにしてもよい。本文は、図８に示す文章に限られず、他の種々の文章を含むようにしてもよい。
【００７０】
宛名は、ユーザの識別情報又は端末２の識別情報であり、ユーザ管理サーバ１が持つユーザ情報から取得することができる。宛名は、省略するようにしてもよい。本文は、「サービスＡをご使用になると、月額でｘｘｘｘｘ円を節約することができます。」という価格についてのレコメンドを含む。これにより、ユーザである「ｘｘ」は、利用するサービスを変更することができる。
【００７１】
また、本文は、価格についてのレコメンドに関連して、「分析の結果、類似の組織ではサービスＢよりもサービスＡを使う傾向があります。」という情報を含む。これにより、ユーザである「ｘｘ」は、同様のサービスを利用しているユーザの傾向を知ることができる。なお、サービス提供装置４に自身のサービスを利用しているユーザの傾向を知らせるようにしてもよい。
【００７２】
この後、図２に示すように、概算算出部１４は、生成したレコメンド情報６を、端末２に送信する。レコメンド情報６は、例えば、図２に示すように、レコメンド情報６がサービスＢに代えてサービスＡの利用を薦めるものである場合には、サービスＢを利用する端末２に送信される。この場合、概算算出部１４は、利用記録格納部１２に格納された利用記録を参照することにより、サービスＢを利用した利用記録を有する端末２を抽出して、抽出した端末２にレコメンド情報６を送信する。
【００７３】
なお、レコメンド情報６は、利用記録の取得のトリガとなった利用申請を送信した端末２に送信するようにしてもよい。また、レコメンド情報６は、複数の端末２の全てに送信するようにしてもよい。また、レコメンド情報６は、ユーザ管理サーバ１の管理者の使用する端末２に送信するようにしてもよい。
【００７４】
これにより、ユーザは、課金のパラメータが異なる複数のサービスについて、最適な相関関係に基づいた適切なレコメンド情報６を得ることができる。そして、ユーザは、レコメンド情報６に基づいて、複数の類似のサービスを容易に比較することができ、最も安いサービスを選ぶことができる。
【００７５】
なお、利用記録の取得の対象となる複数のサービスとして、例えば、サービスＡ及びサービスＢに加えて、サービスＣが存在するとする。この場合、サービスＡの相関値ｒａとサービスＢの相関値ｒｂとの組合せ（ｒａ，ｒｂ）と、サービスＢの相関値ｒｂとサービスＣの相関値ｒｃとの組合せ（ｒｂ，ｒｃ）と、サービスＣの相関値ｒｃとサービスＡの相関値ｒａとの組合せ（ｒｃ，ｒａ）とが抽出される。そして、組合せ（ｒａ，ｒｂ）に基づくレコメンド情報６、組合せ（ｒｂ，ｒｃ）に基づくレコメンド情報６、組合せ（ｒｃ，ｒａ）に基づくレコメンド情報６が生成される。これにより、ユーザにサービスＡ、サービスＢ及びサービスＣの選択についての判断材料を提供することができる。利用記録の取得の対象となるサービスの数は、４以上であってもよい。
【００７６】
図９は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００７７】
ユーザ管理サーバ１において、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、表示制御部１０３、ハードディスク装置（ＨＤＤ）１０５、入力装置１０６、ドライブ装置１０７、通信制御部１０９は、バス１１０を介して、相互に接続される。表示制御部１０３には表示装置１０４が接続される。
【００７８】
ＣＰＵ１０１は、主メモリであるメモリ１０２上に常駐するオペレーティングシステム（ＯＳ）に従って、コンピュータであるユーザ管理サーバ１を制御する。ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２上の相関処理プログラムを実行する。これにより、イベント収集部１１、データ相関分析部１３、概算算出部１４が実現される。相関処理プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の記録媒体１０８に格納され、記録媒体１０８からＣＤ−ＲＯＭドライブやＤＶＤドライブ等のドライブ装置１０７を介してハードディスク装置（ＨＤＤ）１０５に入力され、ハードディスク装置１０５からメモリ１０２にロードされる。
【００７９】
入力装置１０６は、例えばキーボードであり、マウス等を含んでも良い。表示制御部１０３は、ＣＰＵ１０１からの要求に従って、表示装置１０４を制御して、表示装置１０４に画面を表示する。表示装置１０４は、出力装置であり、例えばディスプレイである。出力装置として、プリンタ等の出力装置を含んでも良い。
【００８０】
通信制御部１０９は、例えば、送受信装置であり、ネットワーク５に接続され、ネットワーク５を介して他のコンピュータ、例えばサービス管理サーバ３に接続される。これにより、ユーザ管理サーバ１は、サービス管理サーバ３との間で通信を行う。
【００８１】
利用記録格納部１２は、例えばハードディスク装置１０５に設けられる。換言すれば、利用記録は、例えばハードディスク装置１０５に格納される。利用記録は、例えば、イベント収集部１１によりネットワーク５を介してサービス管理サーバ３から収集されてハードディスク装置１０５に入力され、ハードディスク装置１０５からメモリ１０２にロードされてデータ相関分析部１３及び概算算出部１４により処理される。
【００８２】
なお、サービス管理サーバ３も、図９に示すハードウェア構成を有する。
【００８３】
図１０は、レコメンド情報生成処理フローである。図１０は、ユーザ管理サーバにおけるレコメンド情報の生成処理の概略を示す。
【００８４】
イベント収集部１１が、ユーザによる端末２を用いたサービスの利用をトリガとして、図４に示すようなユーザの利用記録をサービス管理サーバ３から取得し、取得した利用記録を利用記録格納部１２に保存する（ステップＳ１１）。
【００８５】
データ相関分析部１３が、利用記録格納部１２に保存された利用記録に含まれる各標本データに基づいて、図５に示すような相関値ｒａ及びｒｂを求め（ステップＳ１２）、求めた相関値を用いて相関関係を比較することにより、図６に示すような相関関係の高い相関値の組合せ（ｒａ，ｒｂ）を抽出する（ステップＳ１３）。
【００８６】
概算算出部１４が、データ相関分析部１３により抽出された相関値の組合せ（ｒａ，ｒｂ）を用いて、利用者のステータス、例えば利用時間に基づいて、図７及び図８に示すような価格レコメンデーション、換言すれば、レコメンド情報６を決定し（ステップＳ１４）、決定したレコメンド情報６をユーザである端末２に送信する（ステップＳ１５）。
【００８７】
図１１は、レコメンド情報生成処理フローである。図１１は、情報処理システムにおけるレコメンド情報の生成処理の詳細を示す。換言すれば、図１１は、図１０の処理フローを具体化したものである。
【００８８】
サービス管理サーバ３から受信したサービスカタログ見たユーザがサービスカタログからサービスを選択すると、端末２は、選択されたサービスの利用申請を、サービス管理サーバ３を介して、サービス提供装置４に送信する。サービスの利用申請を受信したサービス提供装置４は、受信したサービスの利用申請についてのサービスの利用を許可する。これにより、端末２は、サービス提供装置４が提供するサービスの利用を開始する。
【００８９】
サービス管理サーバ３において、管理処理部３１は、サービスカタログ、サービスの利用申請、サービスの利用許可を管理することにより、サービスの提供についての管理データを取得して、ユーザ情報格納部３２に格納する。
【００９０】
イベント収集部１１は、ユーザによる端末２を用いたサービスの利用をトリガとして、図４に示すように、ユーザ管理サーバ１における全てのユーザの利用記録を取得し、ユーザ管理サーバ１の全体が利用する全てのサービスの各々についての支払い金額Ｍの算出式を取得し、取得した利用記録と算出式とを利用記録格納部１２に保存する（ステップＳ２１）。利用記録はサービス管理サーバ３から取得され、算出式はユーザ管理サーバ１から取得される。算出式は、ユーザ管理サーバ１の予め定められた記憶領域に記憶される。算出式は、各パラメータの単価を含む。
【００９１】
サービス管理サーバ３は、例えばサービスの提供が終了すると、ユーザが使用した端末２へ、提供したサービスに対する課金金額の通知を送信する。
【００９２】
端末２は、サービス管理サーバ３からの課金金額の通知を受信し、例えば、受信した課金金額の通知をユーザ管理サーバ１へ送信する。
【００９３】
イベント収集部１１は、端末２からの課金金額の通知を受信したか否か、換言すれば、トリガとなった利用申請に応じて提供されたサービスの利用が終了したか否かを判断する（ステップＳ２２）。課金金額の通知を受信しない場合（ステップＳ２２、Ｎｏ）、イベント収集部１１は、ステップＳ２１を繰り返す。なお、課金金額の通知を受信しない場合、イベント収集部１１がステップＳ２２を繰り返すようにしてもよい。
【００９４】
課金金額の通知を受信した場合（ステップＳ２２、Ｙｅｓ）、データ相関分析部１３は、利用記録格納部１２に保存された全てのユーザの利用記録を読み出して、読み出した全てのユーザの利用記録を用いて、標本データの各々に基づく相関分布を作成し、図５に示すように、相関値ｒを求める（ステップＳ２３）。
【００９５】
この後、データ相関分析部１３は、図６に示すように、各サービスに、相関のある標本データが共通に存在するか否かを判断する（ステップＳ２４）。ステップＳ２１については、図１２を参照して後述する。標本データが共通に存在しない場合（ステップＳ２４、Ｎｏ）、データ相関分析部１３は、ステップＳ２１を繰り返す。
【００９６】
標本データが共通に存在する場合（ステップＳ２４、Ｙｅｓ）、概算算出部１４は、利用記録格納部１２から全てのサービスの各々についての支払い金額Ｍの算出式を取得する（ステップＳ２５）。そして、概算算出部１４は、共通標本データｘと、共通標本データｘに関連するサービスの各々についての支払い金額Ｍの算出式と、利用者数や利用時間等のユーザのステータスとを用いて、図７及び図８に示すように、ユーザにレコメンデーションするサービスを決定し、レコメンド情報６を生成する（ステップＳ２６）。この後、概算算出部１４は、生成したサービスのレコメンデーション、換言すれば、レコメンド情報６を、例えば、レコメンド情報６に関連する端末２、換言すれば、ユーザへ送信する（ステップＳ２７）。
【００９７】
図１２は、データ相関分析部が実行するレコメンド情報生成処理フローであり、ステップＳ２４の詳細を示す。
【００９８】
データ相関分析部１３は、処理対象である２個のサービス、例えばサービスＡ及びサービスＢの相関値のデータの中から、最適相関処理の対象として、各々、１個のサービスＡの相関値ｒａと、１個のサービスＢの相関値ｒｂを読み出す（ステップＳ３１）。ここで、相関値ｒａ及び相関値ｒｂは、各々の相関値の基礎となった２つの標本データの中で、１つの標本データを共通に持つ。換言すれば、相関値ｒａ及び相関値ｒｂは、各々の相関値の基礎となった２つのパラメータの中で、１つのパラメータを共通に持つ。これを、最適相関処理における「条件１」ということとする。
【００９９】
データ相関分析部１３は、読み出した相関値ｒａ及び相関値ｒｂについて、「ｒａ≧０．４、かつ、ｒｂ≧０．４」が成立するか否かを判断する（ステップＳ３２）。「ｒａ≧０．４、かつ、ｒｂ≧０．４」が成立する場合には（ステップＳ３２、Ｙｅｓ）、２つの相関値ｒａ及びｒｂと、１つの標本データを共通に持つ相関値の基礎となった２つの標本データとを、配列ｔｍｐに保存する（ステップＳ３３）。相関値の基礎となった２つの標本データが、共通標本データｘである。配列ｔｍｐは、例えば、図６の表に対応する構造を持つ格納領域である。「ｒａ≧０．４、かつ、ｒｂ≧０．４」が成立しない場合には（ステップＳ３２、Ｎｏ）、データ相関分析部１３は、ステップＳ３３を省略する。
【０１００】
この後、データ相関分析部１３は、条件１を満たす相関値ｒａ及び相関値ｒｂの全ての組合せについて、ステップＳ３２における閾値である相関値「０．４」との比較が済んだか否かを判断する（ステップＳ３４）。全ての組合せについての比較が済んでいない場合には（ステップＳ３４、Ｎｏ）、データ相関分析部１３は、２つの相関値ｒａ及びｒｂを、条件１を満たす範囲で、例えば配列ｔｍｐにおける格納の位置に従って順に変更し（ステップＳ３５）、その後、ステップＳ３２を繰り返す。
【０１０１】
全ての組合せについての比較が済んでいる場合には（ステップＳ３４、Ｙｅｓ）、データ相関分析部１３は、ステップＳ３３において配列ｔｍｐに保存されたデータ、換言すれば、２つの相関値ｒａ及びｒｂと共通標本データｘとが、１組以上存在するか否かを判断する（ステップＳ３６）。
【０１０２】
１組以上存在する場合（ステップＳ３６、Ｙｅｓ）、データ相関分析部１３は、配列ｔｍｐに格納されたデータの中で、相関値ｒａと相関値ｒｂとの和ｒａ＋ｒｂが最大である組合せ（ｒａ，ｒｂ）を求め、求めた組合せ（ｒａ，ｒｂ）及びその共通標本データｘを利用記録格納部１２に保存し（ステップＳ３７）、その後、図１１のステップＳ２５を実行する。
【０１０３】
１組以上存在しない場合（ステップＳ３６、Ｎｏ）、図１１のステップＳ２１が実行される。
【符号の説明】
【０１０４】
１    ユーザ管理サーバ
２    端末
３    サービス管理サーバ
４    サービス提供装置
５    ネットワーク
６    レコメンド情報
１１    イベント収集部
１２    利用記録格納部
１３    データ相関分析部
１４    概算算出部
３１    管理処理部
３２    ユーザ情報格納部
【図１】
2014134940.tif 000003
【図２】
2014134940.tif 000004
【図３】
2014134940.tif 000005
【図４】
2014134940.tif 000006
【図５】
2014134940.tif 000007
【図６】
2014134940.tif 000008
【図７】
2014134940.tif 000009
【図８】
2014134940.tif 000010
【図９】
2014134940.tif 000011
【図１０】
2014134940.tif 000012
【図１１】
2014134940.tif 000013
【図１２】
2014134940.tif 000014