(57)【要約】【課題】従来の推薦機能では、新しい趣向及び傾向のコンテンツや、良く売れてはいないが趣味に合うかもしれないコンテンツなどを見つけ出すことは難しいという欠点があった。現実世界では新しい分野の勉強や知識の習得、また、新しい趣味の開拓には、すでにその道で知識を持っている他者に参考となる本や良書を推薦してもらうことがあるが、従来の推薦機能はそれができない。【解決手段】ユーザが指定した特定分野において、すでにその分野で知識を持っている他者の選択を基準に推奨を作成する。これにより、新しい分野の知識の習得や趣味の開拓において、現実世界で行われている、すでにその道で知識を持っている他者に参考となるコンテンツを推薦してもらうことができるようになる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのクライアント・デバイスへ所定のコンテンツデータを送信するサービスを提供するサーバ・システムにおけるコンテンツ推奨方法であって、それぞれのコンテンツユーザについて、予めユーザが目標にすることを定めた分野において、参照の対象とすることを定めた推奨情報提供者である他ユーザの所持するコンテンツと比較して、当該ユーザに対して推奨するコンテンツデータを抽出することを特徴とするコンテンツ推奨方法。
【請求項２】
ユーザのクライアント・デバイスへ所定のコンテンツデータを送信するサービスを提供するサーバ・システムにおける前記コンテンツ推奨方法で、サーバ・システムを提供するサービスプロバイダーによって参照の対象と認定された特定のユーザである推奨情報提供者が、コンテンツデータに、前記コンテンツユーザが参照する情報として付加した情報をもとに推奨するコンテンツデータを抽出することを特徴とする請求項１のコンテンツ推奨方法。
【請求項３】
ユーザのクライアント・デバイスへ所定のコンテンツデータを送信するサービスを提供するサーバ・システムにおける前記コンテンツ推奨方法で、コンテンツユーザが特定分野を目標にすると定めた時に、当該ユーザがすでに所持しているコンテンツを、請求項２の推奨情報提供者が付加した情報と、同じコンテンツを所持している他ユーザの情報と比較して、当該ユーザのスキルレベル設定を行うことを特徴とする請求項１のコンテンツ推奨方法。
【請求項４】
ユーザのクライアント・デバイスへ所定のコンテンツデータを送信するサービスを提供するサーバ・システムにおける前記コンテンツ推奨方法で、コンテンツユーザがコンテンツを要求し入手した時に、請求項２の推奨情報提供者が付加した情報と、同じコンテンツを所持している他ユーザの情報と比較して当該ユーザのスキルレベル設定を行うことを特徴とする請求項１のコンテンツ推奨方法。
【請求項５】
ユーザのクライアント・デバイスへ所定のコンテンツデータを送信するサービスを提供するサーバ・システムにおける前記コンテンツ推奨方法で、コンテンツユーザの指定回数とコンテンツユーザが推奨されたコンテンツを入手する頻度によって、請求項２の推奨情報提供者の情報提供者としてのレベルを算出することを特徴とする請求項１のコンテンツ推奨方法。
【請求項６】
ユーザのクライアント・デバイスへ所定のコンテンツデータを送信するサービスを提供するサーバ・システムにおける前記コンテンツ推奨方法で、コンテンツユーザが所持するコンテンツを、同じコンテンツを所持している他ユーザの情報と、同じコンテンツを推奨している推奨情報提供者が提供する情報と比較して、コンテンツユーザが指定した分野以外の分野を推奨することを特徴とする請求項１のコンテンツ推奨方法。
【請求項７】
ユーザのクライアント・デバイスへ所定のコンテンツデータを送信するサービスを提供するサーバ・システムにおける前記コンテンツ推奨方法で、コンテンツユーザが所持するコンテンツを、同じコンテンツを所持している他ユーザの情報と、同じコンテンツを推奨している推奨情報提供者が提供する情報と比較して、コンテンツユーザが指定した推奨情報提供者以外の推奨情報提供者を推奨することを特徴とする請求項１のコンテンツ推奨方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子書籍などコンテンツを購入するユーザに、それぞれのユーザの目的に沿った適切なコンテンツを選択及び推奨（レコメンデーション）し、自己啓発・学習の促進を支援する、推奨によるコンテンツの配信の仕組みに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
昨今のタブレット型パーソナルコンピュータの普及により、電子書籍市場は拡大しつつある。大手通信販売会社は専用の端末を販売し、また、大手書店や出版社は、専用の電子書籍ビューアーを提供し、それぞれの電子書籍市場を開拓している。
【０００３】
読者は数ある電子書籍の中から、カテゴリー、検索機能、人気ランキングなどを参考にして本を購入する。紙媒体の書籍を販売する、物理的な店舗を持つ一般的な書店の場合は、それぞれの本棚の前に本屋が推薦する本が平積みにされていたり、POP広告が添付されていたりする。そのような形の本の推薦は書店オーナーや店長、店員の趣向が反映されており、消費者はそのような趣向を参考に本を購入する場合も多い。
【０００４】
一方で電子書籍の場合、画面面積が限られていることと、店舗ごとの特性がないことから、そのような店舗独自のレイアウトによる本の推薦や販売促進はできない。しかし推薦（レコメンデーション）の観点では、大手通信販売会社の場合は、すでに浸透している紙媒体の書籍のオンライン販売で実装している、それぞれの消費者の過去の購買行動に合致した書籍の推薦機能を、電子書籍販売においても活用している。この機能はその消費者の購買履歴から、似た傾向を示す複数の他ユーザが購入している書籍を統計分析によって判断し推薦するもので、確度の高い分析結果の条件を満たす、多くのユーザが購入している書籍が推薦されることから、一般的には良く売れている本が推薦される。
【０００５】
しかしこの推薦の仕組みの場合、自分のこれまでの購買履歴と同様の傾向の書籍を探すことはできるが、上記の物理的な店舗の例にあるような、店長や店員など他者に属人的な推薦はできない。また同様のことが音楽やゲームなど、他のコンテンツについても言える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−２１８３７６
【特許文献１】特開２０１０−１１３５５７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以上に述べた従来の推薦機能では、新しい趣向及び傾向の書籍や、良く売れてはいないが趣味に合うかもしれない書籍や知識を習得するために役に立つかもしれない書籍を見つけ出すことは難しいという欠点があった。現実世界では新しい分野の勉強や知識の習得、また、新しい趣味の開拓には、すでにその道で知識を持っている他者に参考となる本や良書を推薦してもらうことがあるが、従来の推薦機能は自分自身の購買履歴や現在の趣向から推薦する書籍を導出するものなので、それができない。
【０００８】
本発明は、そのような状況を鑑みてなされたもので、その目的はユーザが特定分野における知識の習得や良いコンテンツの選択をすることを支援し、その分野で条件を満たす人が読んでいる本や聞いている音楽などのコンテンツを推奨することにある。また、本発明ではユーザが選んだ分野における知識の習得及び自己啓発を促進するための動機付けになる仕組みを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、コンピュータを用いて情報を処理しサービスを提供するシステムであり、本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要は次の通りである。まず本システムに関わるのは、主に、サービス提供者、専門家、ユーザである。そして本システムの中心となる構成要素は電子書籍を管理する電子本棚に代表される、コンテンツを管理するコンポーネントである。
【００１０】
サービスを提供するための状態として、サービス提供者は各分野の専門家を選出し、各専門家の同意のもとサービスを提供する。分野は例えば「経済」「数学」「情報技術」など学術的なものから「会社経営」「営業」「マーケティング」「ＩＴアーキテクト」などビジネス的なもの、「Ｊ−ＰＯＰ」「少年漫画」「ファッション」など趣味的なものなどが挙げられる。専門家は各分野で１人以上存在する。
【００１１】
各専門家は自分の本棚の中で、その分野で知識を得るために役に立った本や、その分野を追求したい人に薦める本に印を付け、システムは専門家ごとの本棚の内容としてデータベースに保持する。この本棚にはサービス提供中も継続的に各専門家が読んだ本が追加される。各専門家はそれぞれの本について、感想や推薦する点、難易度などの情報を付加する。
【００１２】
ユーザは自分が習得したい目標分野、もしくはキーワードを登録する。システムはユーザが登録した情報から分野を特定し、ユーザの本棚の内容をスコアリングし、その分野におけるスキルレベルを算出する。このスキルレベルは、すでに所持している本について、購入時期、数、各専門家が付加した本の難易度、その本を読んでいる他のユーザのスキルレベル、他のユーザがその本を購入した時期、などから算出される。その上で、ユーザはその分野で自分が目指す専門家を目標専門家として１人以上選択する。
【００１３】
システムはユーザが購入する本を選択する際に、当該ユーザのスキルレベルと目標専門家として選択されている専門家の本棚の内容から推薦書籍（レコメンデーション）を算出する。ユーザは推薦書籍と、目標専門家が付加した情報を考慮し書籍を選択する。このように選択した書籍をユーザが自分の本棚に入れて読むことで、スキルレベルが再算出され、レベルアップした場合にそれがユーザに通知される。また、自分の本棚が、対象分野においてどの程度目標専門家の本棚と近似しているかという近似度も通知される。
【００１４】
システムはその分野で目標専門家として選択されている頻度や、他の専門家によって目標専門家に選択されているかどうか、などから専門家をスコアリングし、そのスコアリング結果とユーザの本棚の内容から、ユーザに追加の目標専門家として専門家を推薦する。
【００１５】
システムはユーザの本棚の内容と、ユーザの選択した分野とは別の分野を選択した他ユーザ達の本棚との類似度を算出し、類似度が一定の値を超えている場合、追加の分野とその分野の専門家を推薦する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明のうち、代表的なものによって得られる効果は次の通りである。本発明によって、ユーザはスキルを身につけたい分野の先駆者の導きのもと、効果的に対象分野の書籍を選択することができ、また、学習の道筋を得られる。
【００１７】
また、既存のレコメンデーションでは、マイナーな分野や、良書であるもののあまり知られていない書籍、統計上有意な値が得られない場合や関連性があるとは機械的に判断されない場合には推薦の結果に出てこないことも多いが、本発明では、ITによる機械的な統計・分析による推薦と、人（専門家）の主観による推薦が相互に作用することで、あまり知られていない本や一般的には関連性が無いとされる書籍でも、専門家が専門性を高めるために有益であると判断した本が推薦の対象となるため、より効果的に広範囲に良書を見つけることができる。
【００１８】
さらに、本棚の内容からスキルレベルを数値化することで、レベルアップが知識の習得及び自己啓発を促進するための動機付けとなる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は本発明の実施の形態の情報処理システムのうち、推薦の仕組みのコンポーネント構成を示す図である。
【図２】図２は本発明の実施の形態の情報処理システムのうち、推薦の仕組みのオブジェクト関係を示すオブジェクト図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の実施の形態であるシステムの実装例を図面に基づいて説明する。図１で、ユーザはPCやスマートフォンなどの端末１を通じてコンテンツ配信サイト（ECサイト）２にアクセスする。コンテンツ配信サイト２では本や音楽など複数の種類のコンテンツを配信しているが、この説明では便宜上「本（電子書籍）」ということにする。コンテンツ配信サイト２を構成する実行モジュールの一つがユーザに合ったコンテンツを推奨する推奨モジュール３である。推奨モジュール３は分野情報のマスターである分野DB４、ユーザ情報を管理するユーザDB５、ユーザの本棚情報を管理する本棚DB６などを参照し、ユーザに合ったコンテンツを推奨する。
【００２１】
推奨モジュール３が参照する、４から６のDBで管理されている情報を図２に例示している。軸となる情報として、コンテンツ配信サイト７が管理する本の商品情報８、ユーザ情報９、専門家情報１３がある。
【００２２】
ユーザ９は端末内のアプリケーションとして電子本棚１０を所有している。この本棚には、ユーザ９が所有する電子書籍である本１１が入っている。
【００２３】
専門家１３は、サービスを提供するための状態として、サービス提供者が選出した各分野の専門家である。ここでは例として「山田太郎」が「営業」の専門家として登録されている。専門家１３も電子本棚１４を所有しており、そこには専門家１３が所有する電子書籍である本１５が入っている。
【００２４】
専門家１３は電子本棚１４ですでに所持している本や新しく購入する電子書籍について、推奨書籍にする場合、対象分野、難易度、推奨度を設定した上で、補足解説や推奨ポイントなどの独自の情報を付加する。
【００２５】
ユーザ９が目標としている分野は目標分野情報１２として管理される。ユーザ９は新しい分野の習得を始める時に、目標分野情報１２を登録する。システムは登録された目標分野情報１２に照らし合わし、ユーザ９の電子本棚１０の現行の中身について、購入時期、数、各専門家が付加した本の難易度、その本を読んでいる他のユーザの分野レベル、他のユーザがその本を購入した時期などから、目標分野本棚情報１８の本棚分野レベルを算出する。
【００２６】
ユーザ９が目標分野を登録した後、システムはユーザ９の現行の分野レベルと電子本棚１０の内容、及び、同じ分野で他のユーザが目標専門家として選択している専門家の情報を元にユーザ９に目標専門家として推奨する専門家を選出し、分野に登録されている全専門家のリストと共にユーザの端末１に提示する。
【００２７】
ユーザ９はシステムに推奨された専門家の情報を参考にしながら、その分野で自分が目指す専門家１３を目標専門家１６として１人以上選択する。システムは目標専門家１６の電子本棚１４を参照し、ユーザ９の電子本棚１０と目標専門家１６の電子本棚１４の本棚一致度１９を計算する。ユーザの分野レベル１７は、目標分野本棚情報１８の本棚分野レベルとその本棚一致度１９から算出する。
【００２８】
システムはユーザの分野レベル１７、目標専門家１６のリスト、本棚一致度１９、目標専門家がその分野で推奨する電子書籍１５の情報を元に、ユーザ９に推奨する電子書籍を選出し、目標専門家が付加した情報と共にユーザの端末１に提示する。
【００２９】
ユーザが電子書籍を購入すると、システムは各専門家が付加した本の難易度、その本を読んでいる他のユーザの分野レベル、他のユーザがその本を購入した時期などから、目標分野本棚情報１８の本棚分野レベルが再度算出する。同時に、ユーザ９の電子本棚１０と目標専門家１６の電子本棚１４の本棚一致度１９を再計算し、ユーザの分野レベル１７を目標分野本棚情報１８の本棚分野レベルとその本棚一致度１９から再度算出する。
【００３０】
専門家１３は参考レベル２０の情報を保持しており、参照レベル２０は専門家１３を目標専門家にしているユーザが専門家１３の推奨している電子書籍を購入する回数や頻度で算出される。
【００３１】
システムは、ユーザ９に、新しく登録できる専門家として、同じ専門家を目標専門家として登録している別のユーザが他に登録している目標専門家のリストを提示することで推奨する。
【００３２】
システムは、ユーザ９の電子本棚１０の中身の情報を元に、新しく登録できる分野を推奨する。つまり例えば「システムアーキテクト」を目標分野にしているユーザの電子本棚の内容が、「ITストラテジスト」分野で専門家が推奨している本と一致度が高ければ、ユーザが追加で登録する目標分野として「ITストラテジスト」を推奨する。
【図１】
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【図２】
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