(57)【要約】【課題】電子商取引においてユーザの商品の購買行動を促進することが可能な情報処理装置を提供する。【解決手段】電子商取引システムは、商品に対するシステム上でのユーザの行動を、前記商品の属性と関連付けて記憶する行動履歴記憶手段と、前記行動履歴記憶手段に記憶されたユーザの行動に、行動内容に応じた重み付けをして、ユーザに関するパーソナル情報を決定するパーソナル情報決定手段と、システム上で商品に関する情報を提供する際に、前記ユーザのパーソナル情報を考慮して提供内容を決定する情報提供手段と、を備える。衣服または装身具が商品の場合、前記パーソナル情報は、たとえば、ユーザの身体のサイズまたはユーザに適合する商品のサイズのいずれかとすることができる。【選択図】図７
2018018136.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品に対するシステム上でのユーザの行動を、前記商品の属性と関連付けて記憶する行動履歴記憶手段と、
前記行動履歴記憶手段に記憶されたユーザの行動に、行動内容に応じた重み付けをして、ユーザに関するパーソナル情報を決定するパーソナル情報決定手段と、
システム上で商品に関する情報を提供する際に、前記ユーザのパーソナル情報を考慮して提供内容を決定する情報提供手段と、
を備える、電子商取引システム。
【請求項２】
前記商品は、衣服または装身具であり、
前記パーソナル情報は、前記ユーザの身体のサイズまたは前記ユーザに適合する商品のサイズのいずれかである、
請求項１に記載の電子商取引システム。
【請求項３】
前記行動は、商品の購入、カート投入、お気に入り登録、詳細表示、検索、検索結果の絞り込み、の少なくともいずれかである、
請求項１または２に記載の電子商取引システム。
【請求項４】
前記情報提供手段は、前記パーソナル情報に対応する商品を優先的に提供する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の電子商取引システム。
【請求項５】
前記情報提供手段は、前記パーソナル情報に対応する商品に関連する商品を優先的に提供する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の電子商取引システム。
【請求項６】
前記パーソナル情報決定手段は、既定の重み付けと、前記既定の重み付けとは異なる重み付けとを使い分けて複数のパーソナル情報を決定し、購入実績が最も高くなるパーソナル情報を決定するために用いた重み付けを、新たな既定の重み付けとして採用する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の電子商取引システム。
【請求項７】
前記パーソナル情報決定手段は、一人のユーザの行動の履歴から、当該ユーザに関連する複数の人物それぞれに対して、人物像に応じた重み付けを用いて前記複数の人物のパーソナル情報を決定する、
請求項１から６のいずれか１項に記載の電子商取引システム。
【請求項８】
前記行動履歴記憶手段に記憶されたユーザの行動から、ユーザに関連する人物およびその人物像を求める関連人物決定手段をさらに備える、
請求項７に記載の電子商取引システム。
【請求項９】
電子商取引システムを構成するコンピュータによって実行される方法であって、
商品に対するシステム上でのユーザの行動を、前記商品の属性と関連付けて記憶する行動履歴記憶ステップと、
前記行動履歴記憶ステップにおいて記憶されたユーザの行動に、行動内容に応じた重み付けをして、ユーザに関するパーソナル情報を決定するパーソナル情報決定ステップと、
システム上で商品に関する情報を提供する際に、前記パーソナル情報決定ステップにおいて決定されたパーソナル情報を考慮して提供内容を決定する情報提供ステップと、
を含む、方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子商取引システムに関連し、特に、ユーザの手を煩わすことなくユーザに関するパーソナル情報を決定可能な電子商取引システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
オンラインショッピングサイト（以下、単にショッピングサイトと称する）では、ユーザに適合した商品を案内することが重要である。たとえば、衣服や装身具を取り扱うショッピングサイトでは、ユーザに合ったサイズの在庫がない商品を表示することは、ユーザ経験を損なうため、避けることが好ましい。
【０００３】
ユーザに適合するサイズの在庫があることを確認するために、従来のショッピングサイトでは次のような対応が取られている。第１は、衣服のサイズ（身幅、着丈、袖丈、肩幅など）を指定した検索を行ってもらう手法であり、第２は、適切なサイズをユーザにあらかじめ登録してもらい、登録サイズを利用して商品表示を行う手法である。これらの手法は実際に利用されれば効果的と言えるが、このような入力を行うことは手間がかかる上に、ユーザによっては身体のどの部分を測定すればよいかも分からず、なかなか利用されないという現状がある。
【０００４】
これに対して特許文献１は、より簡単にユーザに適合するサイズを登録することを提案する。具体的には、特許文献１は、ユーザが商品を購入して返品しなかったという事実や、返品したという事実あるいは返品の際の理由を考慮して、ユーザに適合するサイズを自動的に決定することを提案する。しかしながら、この手法では、ユーザが商品を実際に購入したり、あるいはさらに返品をしたりしないと、ユーザに適合するサイズを決定することができない。
【０００５】
なお、ここでは衣服のサイズを例として従来のショッピングサイトの問題を説明したが、色やテイストに関する嗜好についても同様の問題が生じる。さらには衣服以外の商品についても、ユーザに適合するか否かという同様の問題が生じる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表２０１３−５３２８７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の事情を考慮して、本発明は、ユーザに煩雑な作業を課すことなく、ユーザに適合する商品に関する情報を提供するために必要な、ユーザに特有な情報（以下、パーソナル情報と称する）を決定可能な手法であって、多くのユーザに適用可能な手法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】
【０００８】
本発明の一態様は、商品に対するシステム上でのユーザの行動を、前記商品の属性と関連付けて記憶する行動履歴記憶手段と、
前記行動履歴記憶手段に記憶されたユーザの行動に、行動内容に応じた重み付けをして、ユーザに関するパーソナル情報を決定するパーソナル情報決定手段と、
システム上で商品に関する情報を提供する際に、前記ユーザのパーソナル情報を考慮して提供内容を決定する情報提供手段と、
を備える、電子商取引システムである。
【０００９】
本態様における商品は、特に限定されないが、たとえば衣服または装身具を例として挙げることができる。商品が衣服又は装身具の場合には、パーソナル情報は、ユーザの身体のサイズまたはユーザの身体に適合する商品のサイズの少なくともいずれかが該当する。なお、サイズ以外にもユーザの好む色やテイストがパーソナル情報に含まれてもよい。衣服又は装身具以外が商品の場合も、その商品に応じた属性を用いればよい。また、商品は必ずしも一点のみからなる必要はなく、複数の商品からなる集合（たとえば、一つ一つが商品である複数の衣服・装身具からなるコーディネート）も一つの商品と捉えることができる。
【００１０】
また、本態様におけるユーザの行動は、システム上でユーザが取り得る行動であれば任意の行動であってよいが、たとえば商品の購入、商品のカート（現実のカートをシステム上で模したもの。買い物カゴとも称される。）への投入、商品のお気に入り登録（商品を気に入ったという意思表示行為も含む）、商品の詳細表示の実行、検索条件を指定しての検索の実行（カテゴリを選択しての商品一覧表示も含む）、検索結果に対するさらなる絞り込みの実行などが該当する。
【００１１】
本態様において、情報提供手段が情報提供をする際にパーソナル情報をどのように利用するかは特に限定されない。たとえば、情報提供手段は、パーソナル情報に対応する商品（例えば、パーソナル情報に含まれるサイズや色を有する衣服）、あるいは当該商品に関連する商品を優先的に提供するように提供内容を決定することが考えられる。ここで商品Ａと商品Ｂとが関連しているということは、たとえば、商品Ａと商品Ｂを同時に購入あるいは使用することが好ましいと考えられることを意味する。
【００１２】
本態様において利用するユーザの行動は、電子商取引システム上においてユーザが一般的に取る行動である。したがって、本態様に係る電子商取引システムは、ユーザのこのような自然な行動に基づいて、当該ユーザに適合する商品属性を有する商品またはその関連商品を案内することができる。言い換えると、ユーザが特別な操作を行わなくても、システムにおいてユーザのパーソナル情報を把握することが可能である。また、本態様においては、商品を購入しない場合にも取る行動を利用しているので、商品を購入していないユーザあるいは購入数が少ないユーザであっても、そのユーザのパーソナル情報を把握してユーザに応じた情報提供をすることができる。
【００１３】
本態様において、行動内容からパーソナル情報を決定するためのパーソナル情報決定手段は、たとえば、機械学習の手法を用いて構成できる。たとえば、教師あり学習を用いたり、強化学習のような教師無し学習を用いたりして、パーソナル情報決定手段において用いられる重み付け（アルゴリズム）を決定することができる。典型的には、本態様におけるパーソナル情報決定手段は、既定の重み付けと、前記既定の重み付けとは異なる重み付けとを使い分けて複数のパーソナル情報を決定し、購入実績が最も高くなるパーソナル情報の決定に用いた重み付けを新たな既定の重み付けとして採用すればよい。このようにすれば、より購入行動につながる情報提供が可能となる。
【００１４】
本態様におけるパーソナル情報決定手段は、一人のユーザの行動の履歴から、当該ユーザに関連する複数の人物それぞれに対して、人物像に応じた重み付けを用いて前記複数の人物のパーソナル情報を決定することも好ましい。一人のユーザが、自分以外の人物（たとえば、家族）のために商品を購入することが考えられる。このような状況に対応するために、各人物にあてはまらない行動に対する重み付けを小さくしてパーソナル情報決定処理を行うことで、当該人物について精度良く適合するパーソナル情報を決定することができる。
【００１５】
この場合における人物像は、各人物を分類できるような基準であれば任意のものであってよいが、たとえば、男性・女性、成人・子供などが該当する。一人のユーザに関連する人物としてどのような人物が存在するかは、あらかじめシステムに定められていてもよいし、ユーザが手動で登録可能としてもよいし、あるいは、システムがユーザの行動の履歴から自動的に算出してもよい。最後の例では、蓄積されている行動の履歴から、ユーザに関連する人物が何人いるか、およびそれぞれの人物の人物像を決定すればよい。
【００１６】
本発明における電子商取引システムは、商品の購入が可能なシステム（たとえば、オンラインショッピングサーバ）だけでなく、商品の購入を促す広告を配信するシステム（たとえば、広告配信サーバ）も含まれる。
【００１７】
本発明は、上記の手段の少なくとも一部を含む電子商取引システムあるいは情報処理装置（コンピュータ）として捉えることもできる。また、本発明は、上記手段が行う処理の少なくとも一部を含む電子商取引方法あるいはユーザのパーソナル情報の決定方法として捉えることもできる。本発明は、当該方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム、あるいはこのコンピュータプログラムを非一時的に記憶したコンピュータ可読記憶媒体として捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ユーザに煩雑な作業を課すことなくユーザのパーソナル情報を決定することが可能であり、多くのユーザに適用可能な手法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】電子商取引システムの構成を示す図である。
【図２】サイトトップ画面の例を示す図である。
【図３】カテゴリを選択した際に表示される画面の例を示す図である。
【図４】商品詳細画面の例を示す図である。
【図５】パーソナル情報に含まれる項目の例を示す図である。
【図６】行動履歴テーブルおよび重み付け係数の例を示す図である。
【図７】商品情報提供処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図８】商品一覧表示処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】商品詳細情報表示処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態におけるパーソナル情報決定のための重み付け係数の決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】第３の実施形態におけるパーソナル情報決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】第４の実施形態にかかる電子商取引システム（広告配信システム）の構成および処理の流れを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、実施形態の詳細について、図面を参照しながら説明する。ただし、以下に説明する実施の形態は一例にすぎず、本開示に係る電子商取引システム、情報処理装置、情報処理装置の制御方法および情報処理装置の制御プログラムを以下に説明する具体的構成に限定するものではない。実施にあたっては、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用され、また、種々の改良や変形が行われてよい。
【００２１】
（第１の実施形態）
＜構成概要＞
本発明の第１の実施形態は、衣服や装身具（ファッション用品）を販売するオンラインショッピングサイト（電子商取引システム）である。以下では、ファッション用品を専門に販売するオンラインショップピングサイトを例に説明するが、ファッション用品以外に生活雑貨、文房具、書籍などを取り扱うオンラインショッピングサイトの一部分と捉えてもよい。
【００２２】
本実施形態に係る電子商取引システム１は、ユーザがサイト上で取る行動の履歴に基づいて当該ユーザに特有なパーソナル情報を特定し、パーソナル情報を利用してユーザに適合する態様で商品に関する情報を提供する。
【００２３】
図１（Ａ）は、本実施形態に係る電子商取引システム１の概略構成を示す。図１（Ａ）に示すように、電子商取引システム１は、ショッピングサーバ１００とユーザ端末２００から構成される。ショッピングサーバ１００とユーザ端末２００は、インターネットなどのネットワーク３００を介して接続される。ユーザは、ユーザ端末２００を操作して、商品の検索・購入などを行う。ショッピングサーバ１００は、ユーザ認証・商品に関する情報提供・決済処理などを行う。
【００２４】
図１（Ｂ）は、ショッピングサーバ１００（以下、単にサーバ１００とも称する）のハードウェア構成を示す概略構成図である。サーバ１００は、図１（Ｂ）に示すように、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１００ａ、Random Access Memory（ＲＡＭ）１００ｂ
、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）１００ｃ、Network Interface Card（ＮＩＣ）１００ｄを
備える。ＨＤＤ１００ｃにＯＳ（Operating System）やアプリケーションソフトウェアのプログラムが格納されており、ＣＰＵ１００ａがこれらのプログラムを実行することで、以下で説明する機能が提供される。なお、サーバ１００は１台のコンピュータによって構成される必要はなく、複数台のコンピュータがネットワークを介して連携することでサーバ１００が実現されてもよい。
【００２５】
図１（Ｃ）は、サーバ１００の機能構成を示す図である。ＣＰＵ１００ａがプログラムを実行することによって、サーバ１００は、ユーザ操作入力部１１０、行動履歴記憶部１１５、パーソナル情報決定部１２０、パーソナル情報記憶部１２５、商品データベース（ＤＢ）１３０、処理実行部１４０、出力送信部１５０として機能する。なお、図１（Ｃ）では、パーソナル情報の決定およびパーソナル情報を用いた情報提供に関する機能のみを示しているが、サーバ１００はユーザの認証・決済・売り上げ管理など通常のショッピングサーバが備える機能も提供する。図１（Ｃ）に示していない機能は公知のものと同様であるため説明は省略する。
【００２６】
ユーザ操作入力部１１０は、ネットワーク３００を介してユーザ端末２００からのコマンド（ユーザ操作指示）を受け付ける。サーバ１００とユーザ端末２００がＨＴＴＰ（あるいはＨＴＴＰＳ）プロトコルを用いて通信する場合には、コマンドはＨＴＴＰコマンドの形式でユーザ操作入力部１１０に入力される。ユーザ操作入力部１１０に入力されたユーザの操作は、ユーザの行動として行動履歴記憶部１１５に蓄積される。ユーザ操作には、商品の検索、選択、詳細表示、カート投入、購入、お気に入り登録などが含まれる。詳細は後述する。
【００２７】
パーソナル情報決定部１２０は、行動履歴記憶部１１５に格納されている行動履歴に基づいて、ユーザに適合する商品を決定する上で有用な情報を決定する。この情報は、各ユーザに特有の情報であるため、本明細書中では「パーソナル情報」と称する。パーソナル情報の例は、ユーザの身体のサイズ、ユーザに適合する商品のサイズ、ユーザの好む色やテイストなどである。パーソナル情報決定部１２０は、ユーザごとのパーソナル情報を決定して、パーソナル情報記憶部１２５に格納する。
【００２８】
商品ＤＢ１３０には、商品に関する情報が格納される。商品に関する情報は、例えば、商品名、商品カテゴリ、販売価格、ブランド、サイズ、テイストなどが含まれる。サイズは、商品の各部位の寸法が数値で格納される。これは、ブランド独自の基準でサイズをＳ／Ｍ／Ｌなどに分類するとサイズ表記が統一されないので、本実施形態に係るショッピングサイトではサイト独自の基準にしたがった統一の取れたサイズ情報を提供するためである。テイストは、あらかじめ定められた複数の項目（たとえば、「カジュアル」「エレガント」「アウトドア」など）から１つまたは複数個が選択されて登録される。
【００２９】
処理実行部１４０は、ユーザ操作入力部１１０に入力されるユーザ操作に応じた処理を実行し、ユーザ端末２００の表示装置上に表示される表示内容を決定する。処理実行部１４０は、典型的には、商品ＤＢ１３０に含まれる商品のうちどの商品に関する情報をユーザ端末２００の画面上に表示するか、商品に関する複数の情報のうちのどの情報をユーザ端末２００の画面上に表示するかを決定する。処理実行部１４０は、決定した表示内容に基づいてＨＴＭＬデータを生成して、出力送信部１５０から当該ＨＴＭＬデータをユーザ端末２００へ送信する。ユーザ端末２００は、ユーザ操作への応答としてＨＴＭＬデータを受信して、その内容を表示装置に出力する。
【００３０】
ユーザ端末２００は、ユーザが操作するコンピュータ（情報処理装置）であり、デスクトップ型・ノート型・タブレット型のパーソナルコンピュータや、スマートフォン端末が該当する。ユーザは、ユーザ端末２００上のブラウザを用いてサーバ１００にアクセスしてもよいし、専用アプリを用いてサーバ１００にアクセスしてもよい。
【００３１】
＜画面表示の例＞
本実施形態は、ユーザの行動履歴に基づくパーソナル情報の決定や、パーソナル情報を考慮した提供情報の決定に特徴がある。これらの処理について説明する前に、本実施形態に係る電子商取引システム１における典型的な処理の流れを、表示画面の例と共に説明する。
【００３２】
図２は、サイトのトップ画面２０の例を示す。ナビゲーションメニュー２３は、「ファッショントップ」「レディース」「メンズ」「ボーイズ」「ガールズ」を含み、選択されたカテゴリの商品のみを表示することができる。トップ画面２０では、「ファッショントップ」が選択されて全ての商品が表示される。なお、前回の利用履歴が記憶されている場合には「ファッショントップ」以外が選択されていてもよい。
【００３３】
サイドメニューには、カテゴリ選択メニュー２４、ブランド選択メニュー２５、詳細検索メニュー２６が含まれる。カテゴリ選択メニュー２４は、「トップス」「ジャケット」のような商品カテゴリを選択するために用いられる。ブランド選択メニュー２５は、特定のブランドを選択するために用いられる。カテゴリやブランドが選択されると、選択されたカテゴリあるいはブランドの商品がメインペインに表示される。詳細検索メニュー２６は、詳細な検索条件を指定した検索を可能とするメニューである。例えば、衣服のカテゴリ、サイズ、価格、色、スタイルなどの条件を指定した検索を可能とする。
【００３４】
検索ウィンドウ２１は、フリーキーワードでの商品検索を行うためのＵＩ要素である。キーワードを入力して検索を実行すると、キーワードに合致する商品がメインペインに表示される。
【００３５】
パーソナライズ機能設定メニュー２２は、パーソナル情報を用いた出力内容の調整を有効とするか無効とするかを設定するためのメニューである。パーソナライズ機能を有効とすることで、ユーザのパーソナル情報に適合する商品が優先的に表示されたりする。また
、パーソナライズ機能が有効の時には、サイト上での行動が行動履歴として蓄積され、パーソナル情報の決定に利用される。ただし、行動履歴の蓄積の有効・無効と、パーソナル情報を用いた出力内容の調整の有効・無効は個別に設定できるようにしても構わない。
【００３６】
この例では、メインペインにセール商品情報２７とおすすめ商品情報２８が表示される。これらの欄に表示される商品は、システムにおいてセール商品として登録されている商品あるいはユーザに対して相応しいと推定される商品である。パーソナライズ機能が有効にされている場合には、さらにパーソナル情報を考慮してこれらの欄に表示される商品が決定される。詳しい処理は後述する。
【００３７】
図３に示す画面３０は、トップ画面２０において、ナビゲーションメニュー２３の「メンズ」を選択し、カテゴリ選択メニュー２４の「トップス」を選択した際に表示される画面である。
【００３８】
サイドメニューには、カテゴリ選択メニュー３１、テイスト選択メニュー３２、サイズ選択メニュー３３、カラー選択メニュー３４、条件設定メニュー３５が含まれる。それぞれのメニューは、メインペインに表示する商品の条件を指定するために用いられる。カテゴリ選択メニュー３１は、現在表示中の商品カテゴリ（ここでは「トップス」）の下位のカテゴリを含む。テイスト選択メニュー３２は、表示する商品のテイスト（スタイルなどとも称される）を指定するために用いられる。テイストの例は、「カジュアル」「エレガント」「アウトドア」などである。サイズ選択メニュー３３は、表示する商品のサイズを指定するために用いられる。なおここでは、メーカーの公表サイズではなく、商品の実際の寸法から本サイトの統一基準にしたがって決定されるサイズ（基準サイズ）が利用される。カラー選択メニュー３４は商品の色を指定するために用いられ、サイドメニューには代表的な色が表示される。条件設定メニュー３５は、より詳細な条件を指定するために用いられる。例えば、身幅・着丈・袖丈・価格などを数値によって範囲指定できる。
【００３９】
メインペイン３６には、条件に合致する商品の一覧が表示される。ここで、表示設定メニュー３７，３８を用いて、表示する商品の条件やあるいは表示の順序を指定することができる。メニュー３７は、在庫がある商品のみを表示するか、在庫がない商品を含めて表示するかを選択可能とする。ここで「在庫がある」というのは、パーソナライズ機能が有効な場合には、ユーザのサイズに合致する商品の在庫があることを意味し、パーソナライズ機能が無効な場合には、いずれかのサイズの商品の在庫があることを意味する。メニュー３８は、商品一覧の表示順序を指定するために用いられる。表示順序の例として、「おすすめ順」「値段順」「新着順」などが挙げられる。「おすすめ順」については、パーソナライズ機能が有効な場合には、ユーザのパーソナル情報を考慮した推奨度にしたがった表示がされ、パーソナライズ機能が無効な場合には、人気順やユーザの購入履歴などパーソナル情報以外の情報に基づいて決定される推奨度にしたがった表示がされる。また、「値段順」や「新着順」についても、パーソナライズ機能が有効な場合には、同一順序の複数商品の表示順序を決定する際にパーソナル情報を考慮した推奨度を用いることも好ましい。
【００４０】
図４に示す画面４０は、画面２０，３０においてある特定の商品を選択した際に表示される商品詳細画面である。商品画像４１には、商品の画像が表示される。ここでは、１枚の画像しか表示されていないが、複数の画像を切り替えて表示可能としてもよい。また、カラー選択メニュー４６に応じて、表示される商品の色が変更される。商品説明欄４２には、商品価格や商品に関する説明文などが表示される。
【００４１】
お気に入り登録ボタン４３は、気に入った商品を登録し、あとから参照しやすいようにするために用いられる。なお、ユーザが個人的に後から参照するためではなく、他のユー
ザに向けて商品を推奨するためのボタン（「いいね」や「＋１」）を用いてもよい。カート投入ボタン４４は、商品を「カート」あるいは「買い物カゴ」へ投入するためのボタンである。「カート」に投入された商品が、購買処理の対象となる。
【００４２】
サイズ指定メニュー４５およびカラー選択メニュー４６は、カートに投入する商品のサイズや色を指定するために用いられる。サイズ詳細情報４７には、各サイズにおける寸法が数値によって表示される。サイズ指定メニュー４５によって特定のサイズが指定されている場合には、指定サイズの欄が強調表示される。強調表示の例として、たとえば、ハイライト表示（背景色の反転表示）、文字色の目立つ色への変更、文字サイズの大型化、他の欄の表示化などが挙げられる。なお、カート投入の際には商品のサイズおよび色が指定されていることが必要であるが、お気に入り登録の際にはこれらの情報は必ずしも指定されていなくてもよい。
【００４３】
図４には示していないが、商品詳細画面には、詳細が表示されている商品に関連する商品の情報が表示されてもよい。関連商品とは、同時に購入あるいは使用することが好ましいと考えられる商品である。例えば、Ｔシャツの商品詳細画面に、このＴシャツと一緒に着用することがふさわしいと考えられるボトムスやジャケットなどが関連商品として表示される。
【００４４】
＜パーソナル情報＞
次に、パーソナル情報について説明する。パーソナル情報は、ユーザに適合する商品を決定する上で有用な、ユーザに特有な情報である。本実施形態では、ユーザの身体のサイズおよびユーザが好む色およびテイストを、パーソナル情報として用いる。なお、身体のサイズは、ユーザの身体に適合する衣服のサイズあるいはユーザが好む衣服のサイズと捉えることもできる。
【００４５】
図５は、パーソナル情報記憶部１２５に記憶されるパーソナル情報の例を示す。ここでは、トップスのサイズ５１、ズボンのサイズ５２、足のサイズ５３、身幅５４、着丈５５、肩幅５６、袖丈５７、カラー（色）５８、テイスト５９が例示されているが、その他の項目を含んでもよい。例えば、スカート、アンダーバスト、カップサイズ、ウェストに関する項目を含んでもよい。ここで、各種のサイズは、Ｓ／Ｍ／Ｌのような大まかなレベルで指定されてもよいし、より細かく数値あるいは数値範囲で指定されてもよい。
【００４６】
本実施形態では、パーソナル情報の各項目は、サイト上でのユーザの行動履歴に基づいてサーバ１００が自動的に推測する。このように推測に基づくので、パーソナル情報の各項目を特定の値として求めることは適切ではなく、本実施形態では、信頼度分布の形式で各項目を求める。例えば、トップスのサイズとしてＳＳ，Ｓ，Ｍ，Ｌ，ＬＬの５つのサイズがあったときに、それぞれの信頼度を２５％，５０％，１５％，５％，０％のような形式で求めてもよい。
【００４７】
パーソナル情報は、上述のようにサイト上でのユーザの行動履歴に基づいて推定される。したがって、ユーザ端末２００からのユーザ操作入力がサーバ１００に入力される度に、ユーザの行動内容を行動履歴記憶部１１５に蓄積する。図６（Ａ）は、行動履歴記憶部１１５に記憶される行動履歴テーブル６０の例を示す。行動履歴テーブル６０は、ユーザＩＤ６１、日時６２、行動内容６３、詳細情報６４を含む。ユーザＩＤ６１は、操作を行うユーザの識別子である。日時６２が、ユーザ操作入力が入力された日時である。行動内容６３は、あらかじめ定められた行動内容のいずれかである。定義される行動内容の例は、トップ画面の表示、サイドメニューなどを用いたジャンル・カテゴリ・サイズ・色・テイストの指定、フリーキーワードでの検索、商品一覧などからの商品の選択・表示、商品詳細画面におけるサイズや色の選択、商品のお気に入り登録・カート投入・購入などであ
る。詳細情報６４には、ユーザ操作の際に用いられるより詳細な情報が格納される。例えば、検索や絞り込み表示の場合には、どのような条件で検索や絞り込みが行われたのかが格納される。また、商品の表示・お気に入り登録・カート投入・購入などではどの商品が処理対象とされたかが格納される。
【００４８】
パーソナル情報決定部１２０は、行動履歴記憶部１１５に記憶された各ユーザの行動内容に基づいて、ユーザごとのパーソナル情報を決定する。パーソナル情報の決定にあたっては、それぞれの行動に行動内容に応じた重み付けを行う。図６（Ｂ）は行動内容６６ごとの重み付け係数６７の例を示す図である。ここでは重み付け係数６７の最大値を１として、各行動内容についての重み付けが定義されている。
【００４９】
なお、パーソナル情報決定部１２０は、図５に示す項目のそれぞれについてユーザの情報を決定する。行動内容に応じた重み付け係数は、パーソナル情報の項目に応じて異なっていてもよいし、同一であってもよい。ただし、パーソナル情報の項目に応じて、同じ行動内容であっても、対象とする商品に応じて重み付け係数を変える。例えば、ズボンのサイズに関するパーソナル情報を決定する際には、ズボン関連の商品に関する行動に対しては大きな重みを与え、ズボンと関係のない商品に関する行動に対しては小さな重み付けを与えることが好ましい。
【００５０】
パーソナル情報決定部１２０は、ユーザの行動履歴に対して行動内容に応じた重み付けをした結果に基づいてパーソナル情報を決定するものであれば、その具体的なアルゴリズムは限定されない。例えば、重み付けの結果を用いた所定の算出式にしたがってパーソナル情報を決定することができる。あるいは、パーソナル情報が既知のユーザの行動履歴を用いて機械学習処理によって作成した識別器を用いてパーソナル情報を決定することもできる。識別器を用いる場合には、重み付け係数６７は学習処理によって決定される。
【００５１】
パーソナル情報決定部１２０は、パーソナル情報を決定する際に、その信頼度も算出する。信頼度は、パーソナル情報の項目ごとに求めることが好ましいが、パーソナル情報全体に対して１つの信頼度を求めてもよい。パーソナル情報の信頼度は、ユーザ行動の対象商品の属性（サイズ）が、狭い範囲に限定されているほど高く求められ、広い範囲に広がっているほど低く求められる。
【００５２】
パーソナル情報決定部１２０が、行動履歴に基づいてパーソナル情報を決定（更新）するタイミングは任意であってよい。例えば、１時間や１日などの定期的な間隔でパーソナル情報を更新してもよいし、新たにユーザ行動が入力される度やパーソナル情報が必要になる度にパーソナル情報を更新してもよい。
【００５３】
＜パーソナル情報を用いた情報提供処理＞
次に、本実施形態に係るショッピングサイト上での商品情報の提供処理の概要について説明する。なお、当該処理の中にパーソナル情報を用いた処理が含まれるが、ここではパーソナル情報については既に決定されているものとして説明する。
【００５４】
図７は、商品情報提供処理の全体的な流れを示すフローチャートである。ここでは、商品情報提供処理の全般にあてはまる包括的な説明をする。より具体的な処理については図８，図９を用いて後ほど説明する。
【００５５】
まず、ステップＳ７０１において、ユーザ操作入力部１１０がユーザ端末２００からユーザ操作の入力を受け付ける。ステップＳ７０２において、入力されたユーザの操作が行動履歴記憶部１１５に蓄積される（図６（Ａ）参照）。
【００５６】
ステップＳ７０３において、処理実行部１４０がユーザ操作に応じた処理を実行する。例えば、商品の検索やカテゴリの絞り込みなどの場合には、処理実行部１４０は商品ＤＢ１３０を参照して、条件に該当する商品を抽出する。あるいは、トップ画面などにセール商品やおすすめ商品を表示する場合には、セール商品やおすすめ商品を抽出する。
【００５７】
ステップＳ７０４において、処理実行部１４０は、パーソナライズ機能が有効となっているか否かを判断する。パーソナライズ機能が有効な場合（Ｓ７０４−ＹＥＳ）には、ステップＳ７０５に進んで、パーソナル情報の信頼度が閾値以上であるか否かが判断される。ここで、パーソナル情報は複数項目を含むので、出力内容に関連した項目のみを対象として信頼度を判定することが好ましい。パーソナル情報の信頼度が閾値以上である場合（Ｓ７０５−ＹＥＳ）には、ステップＳ７０６に進んで、処理実行部１４０はパーソナル情報に適合するように出力内容を決定する。パーソナル情報を用いて具体的にどのように出力内容を決定するかについては、後述する。一方、パーソナル情報の信頼度が閾値未満（Ｓ７０５−ＮＯ）あるいはパーソナライズ機能が無効（Ｓ７０４−ＮＯ）の場合には、ステップＳ７０７に進んで、処理実行部１４０はデフォルトの規則に基づいて出力内容を決定する。
【００５８】
図８は、パーソナル情報を用いた商品情報提供処理の一例として商品一覧表示処理の流れを示すフローチャートである。商品一覧の表示画面の例は、図２および図３に示されている。ここでは、ユーザが検索条件や表示カテゴリなどを指定して商品一覧を表示する処理を想定する。ただし、図２に示すようなお買い得商品の一覧やおすすめ商品の一覧を表示する場合にも本フローチャートの処理を適用できる。
【００５９】
ステップＳ８０１において、ユーザ操作入力部１１０がユーザ端末２００から商品一覧を表示する際の条件を取得する。表示条件は、ナビゲーションメニュー２３によるカテゴリ選択（図２参照）、サイドメニューを用いたカテゴリ・ブランド・テイスト・サイズ・色などの選択（図２，図３参照）、検索ウィンドウ２１を用いた検索で指定されるキーワードなどが該当する。
【００６０】
ステップＳ８０２では、処理実行部１４０は、入力された表示条件に合致する商品を商品ＤＢ１３０から抽出する。ステップＳ８０３におけるパーソナライズ機能が有効であるか無効であるかの判定、およびステップＳ８０４におけるパーソナル情報の信頼度判定の処理は、図７における処理と同様であるため説明を省略する。
【００６１】
パーソナライズ機能が有効かつその信頼度が閾値以上の場合（Ｓ８０３−ＹＥＳかつＳ８０４−ＹＥＳ）は、ステップＳ８０５において、処理実行部１４０は、ユーザに適合するサイズが在庫切れの商品は表示対象から除外する。例えば、Ｔシャツの商品一覧を表示する際に、ユーザのパーソナル情報においてトップスのサイズ（基準サイズ）が「Ｓ」である信頼度が高い場合には、Ｓサイズの在庫がない商品については表示対象から除外する。なお、パーソナル情報において「Ｓ」と「Ｍ」の信頼度が共に高い場合には、両方のサイズに在庫がない商品を表示対象から除外することが好ましいが、いずれか一方のサイズの在庫がない商品を表示対象から除外したり、より信頼度の高い方のサイズの在庫がない商品を表示対象から除外したりしてもよい。
【００６２】
次に、ステップＳ８０６において、パーソナル情報に示されるユーザの嗜好との適合度にしたがって商品一覧の表示順序を決定する。具体的には、パーソナル情報におけるテイストにあてはまる商品をより上位に表示すればよい。ただし、ユーザからの指示において表示する商品のテイストが指定されている場合には、ステップＳ８０６の処理は省略してもよい。また、表示順序の設定メニュー３８（図３）において、価格順に表示するなどの条件が指定する場合には、ステップＳ８０６の処理を省略したり、同価格の商品について
表示順序を決定するためにパーソナル情報を利用したりしてもよい。
【００６３】
一方、パーソナライズ機能が無効であるか、パーソナル情報の信頼度が閾値未満の場合（Ｓ８０３−ＮＯまたはＳ８０４−ＮＯ）の場合には、処理実行部１４０は、デフォルトの規則に従って商品の表示順序を決定する。
【００６４】
ステップＳ８０８において、処理実行部１４０は商品一覧を表示するための出力データを生成し、出力送信部１５０を介してユーザ端末２００に送信する。これにより、パーソナライズ機能が有効な場合には、パーソナル情報が考慮された表示が行われる。
【００６５】
図９は、パーソナル情報を用いた商品情報提供処理の別の例として商品詳細情報の表示処理の流れを示すフローチャートである。商品詳細情報の表示画面の例は、図４に示される。
【００６６】
ステップＳ９０１において、処理実行部１４０は、詳細情報を表示する商品についての詳細情報を商品ＤＢ１３０から取得する。ステップＳ９０２およびＳ９０３の処理は、ステップＳ８０３およびＳ８０４の処理と同様であるため、繰り返しの説明は省略する。
【００６７】
パーソナライズ機能が有効かつその信頼度が閾値以上の場合（Ｓ９０２−ＹＥＳかつＳ９０３−ＹＥＳ）は、ステップＳ９０４では、処理実行部１４０は、ユーザに適合するサイズが選択されている状態で商品詳細画面が表示されるように処理をする。具体的には、パーソナル情報におけるユーザのサイズが「Ｓ」である場合に、図４の商品詳細画面４０のサイズ指定メニュー４５においてＳサイズが選択され、サイズ詳細情報４７においてＳサイズの欄がハイライト表示されるようにする。また、関連商品を表示する際に、現在の商品に関連する商品の中から、ユーザのパーソナル情報に適合する商品を選択して表示する。パーソナル情報に適合する関連商品として、例えば、ユーザのサイズの在庫があり、かつ、ユーザの好みの色やテイストを有する商品が選択される。
【００６８】
一方、パーソナライズ機能が無効であるか、パーソナル情報の信頼度が閾値未満の場合（Ｓ９０２−ＮＯまたはＳ９０３−ＮＯ）の場合には、ステップＳ９０５において、処理実行部１４０は、サイズが選択されていない状態で商品詳細画面が表示されるように処理をする。すなわち、商品詳細画面４０のサイズ指定メニュー４５やサイズ詳細情報４７において、いずれのサイズも選択されていない状態とする。また、関連商品を表示する際には、現在の商品に関連する商品をデフォルトの規則に従って選択・表示する。
【００６９】
ステップＳ９０６において、処理実行部１４０は商品詳細情報を表示するための出力データを生成し、出力送信部１５０を介してユーザ端末２００に送信する。これにより、パーソナライズ機能が有効な場合には、パーソナル情報が考慮された表示が行われる。
【００７０】
なお、ここではサイズ情報のみを考慮して商品詳細情報を表示しているが、場合によってユーザの好みの色やテイストを考慮して出力内容を決定してもよい。例えば、パーソナル情報におけるユーザの好みの色が「赤」である場合に、カラー選択メニュー４６において「赤」が選択され、商品画像４１には赤色の商品が表示されるようにしてもよい。
【００７１】
＜本実施形態の有利な効果＞
本実施形態によれば、ユーザがサイト上で取る自然な行動に基づいて、ユーザの身体のサイズや嗜好に関するパーソナル情報を把握でき、パーソナル情報に応じた適切な情報提供が行える。たとえば、商品の検索を行う際に、サイズや色などの情報を指定しない場合でもユーザに合った商品が優先的に表示される。また、ユーザに合うサイズの在庫がない商品を商品一覧から除外することで、商品詳細画面を表示してから自分に合うサイズの在
庫がないことに気づくといった事態を避けることができる。また、商品詳細画面においてユーザに最も合うサイズがハイライト表示されるので、ユーザにとって分かりやすく購入が促進されるという効果も期待できる。
【００７２】
パーソナル情報の決定は、サイト上でのユーザの全般的な行動に基づいて行われる。これにより、ユーザのサイズを数値によって手入力するという手間を省略できる。また、購買行動だけでなく、検索や条件指定などの行動を考慮しているので、購入回数が少ないあるいは購入経験が全くないユーザについてもパーソナル情報を決定できるという利点がある。
【００７３】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、行動履歴からパーソナル情報を決定する際に用いる重み付け係数（図６（Ｂ）参照）は固定であるとものとして説明した。本実施形態では、行動内容ごとの重み付け係数の最適化を行う。本実施形態は、基本的に第１の実施形態と同様であるため、異なる部分についてのみ説明する。
【００７４】
図１０は、本実施形態における重み付け係数の決定処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１００１において、パーソナル情報決定部１２０は、現在用いられている重み付け係数を取得する。ステップＳ１００２において、パーソナル情報決定部１２０は、行動履歴記憶部１１５に記憶されている行動履歴に対して、ステップＳ１００１で取得した重み付け係数を用いてパーソナル情報を決定する。ここで決定したパーソナル情報を以下では、「パーソナル情報Ａ」と称する。
【００７５】
次に、ステップＳ１００３において、現在用いられている重み付け係数とは異なる新たな重み付け係数を生成する。新たな重み付け係数の生成方法は特に限定されない。現在用いられている重み付け係数に微小な変動を加えて新たな重み付け係数を生成してもよいし、現在の重み付け係数とは無関係に新たな重み付け係数を生成してもよい。
【００７６】
ステップＳ１００４において、パーソナル情報決定部１２０は、行動履歴記憶部１１５に記憶されている行動履歴に対して、ステップＳ１００３で生成した新たな重み付け係数を用いてパーソナル情報を決定する。ここで決定したパーソナル情報を以下では、「パーソナル情報Ｂ」と称する。
【００７７】
なお、第１の実施形態において説明したように、パーソナル情報の決定は適宜のタイミングで行われて、パーソナル情報はその都度更新される。本実施形態においてもパーソナル情報を繰り返し決定されて、定期的にパーソナル情報Ａおよびパーソナル情報Ｂが更新される。
【００７８】
ステップＳ１００５においては、パーソナル情報Ａとパーソナル情報Ｂの両方を用いて運用を行い、それぞれのパーソナル情報を用いた時のＣＶＲ（Conversion Rate）を評価
する。具体的には、処理実行部１４０が表示内容を決定する際に、パーソナル情報Ａに基づいて決定するか、パーソナル情報Ｂに基づいて決定するかをランダムに選択する。ここでの選択はそれぞれ１／２の確率で行われてもよいし、現在の重み付け係数を選択する確率を１／２より大きくしてもよい。現在の重み付け係数は最適なものと考えられるので、それとは異なる重み付け係数を用いることはＣＶＲの低下を招く可能性もある。したがって、新しい重み付け係数を試す割合を下げることも好ましい。
【００７９】
ステップＳ１００６では、パーソナル情報決定部１２０は、パーソナル情報Ａとパーソナル情報Ｂのうち高いＣＶＲが得られる（すなわち、購入によりおおく結びつく）パーソナル情報を特定して、そのパーソナル情報が得られる重み付け係数を新たな重み付け係数
として採用する。
【００８０】
ステップＳ１００６の後はステップＳ１００３に戻り、さらに好適な重み付け係数を決定する。なお、ステップＳ１００５における評価期間は、システムの運用状況に応じて適宜決定すればよい。
【００８１】
なお、ここでは一人のユーザについてパーソナル情報Ａとパーソナル情報Ｂの両方を用いるものとして説明したが、ユーザごとにパーソナル情報Ａを用いるかパーソナル情報Ｂを用いるかを決定して評価を行ってもよい。すなわち、システム全体で異なる重み付け係数を用いた運用が評価できればよい。
【００８２】
また、ここでは２つの重み付け係数を評価する例を示したが、３つ以上の重み付け係数を同時に評価するような処理を採用しても構わない。
【００８３】
また、評価値として、購入行動に結びついた回数に基づく値を採用しているが、評価基準はこれに限られない。たとえば、カート投入やお気に入り登録も考慮して、これらの回数が高いほど評価値を高く求めてもよい。また、パーソナル情報に基づいてシステムが設定したサイズの指定が、どの程度ユーザによって変更されたかを評価の基準として用いてもよい。さらに、顧客の満足度も考慮して評価することも好ましい。
【００８４】
本実施形態によれば、実際の運用に基づいて、適切なパーソナル情報を決定することが可能となる。設計者が適切な重み付け係数を手動で決定することは困難であり、教師あり学習の機械学習を行うにしても学習データ（教師データ）を用意することは困難である。そこで、本実施形態のように実際のシステム運用の中でＣＶＲなどの評価値が高くなるような重み付け係数を決定することが好適である。
【００８５】
（第３の実施形態）
第１および第２の実施形態では、ユーザごとに一人分のパーソナル情報を決定している。しかしながら、一人のユーザが自分以外のために商品を購入することが考えられる。例えば、家庭において母親が父親や子供の服を購入することが想定される。このような場合、１ユーザについて一人分のパーソナル情報しか生成しないことは好ましくない。そこで本実施形態では、１ユーザに対して複数人分のパーソナル情報を決定可能とする。本実施形態は、基本的に第１あるいは第２の実施形態と同様であるため、異なる部分についてのみ説明する。
【００８６】
本実施形態においては、図２、図３に示すように「レディース」「メンズ」「ボーイズ」「ガールズ」の商品カテゴリが存在するので、これに対応して４人分のパーソナル情報を決定する。すなわち、本実施形態では、成人女性、成人男性、男児、女児の４人分のパーソナル情報を決定する。パーソナル情報として求める項目は人物像によって異なっていてよい。たとえば、成人男性についてはトップスやズボンのサイズという項目を含むのに対して、成人女性についてはそれに加えてスカート・アンダーバスト・カップサイズなどの項目を含んでいてもよい。また、男児や女児については、身長や足のサイズの項目のみであってもよい。
【００８７】
図１１（Ａ）は、本実施形態におけるパーソナル情報決定処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１１０１では、パーソナル情報を求める人物像が選択される。例えば、成人女性がパーソナル情報の決定対象として選択される。
【００８８】
ステップＳ１１０２において、パーソナル情報決定部１２０は、対象人物像に応じた、商品属性あるいは検索条件ごとの重み付け係数を取得する。本実施形態においては、人物
像に応じた、商品属性あるいは検索条件ごとの重み付け係数があらかじめ格納される。図１１（Ｂ）は、成人女性に対する商品属性ごとの重み付け係数の例を示す。図に示すように例えば、女性用商品であってサイズが閾値以上の大きさの商品については重み付け係数が大きく、サイズが小さくなると重み付け係数が小さくなるように定義することができる。また、男性用の商品については、重み付け係数を極めて小さく定義するとよい。また、男女兼用の商品については、主にサイズに基づいた重み付け係数を定義すればよい。
【００８９】
ステップＳ１１０３において、パーソナル情報決定部１２０は、ステップＳ１１０２で取得した商品属性／検索条件に対する重み付け係数と、第１の実施形態で説明した行動内容に対する重み付け係数（図６（Ｂ））の両方を用いて、対象人物用のパーソナル情報を決定する。
【００９０】
ステップＳ１１０４では、全ての人物像についてパーソナル情報の決定処理が完了したか否かを判定し、完了していない場合にはステップＳ１１０１に戻って次の人物像に対して同様の処理を行う。
【００９１】
このような処理によれば、例えば成人女性に対するパーソナル情報を決定する際には、成人女性用の商品属性に対するユーザの行動履歴が主に利用されることになる。その他の人物像についても同様である。したがって、一人のユーザがどの人物に対する商品検索等を行っているかをシステムに対して明示しなくても、システム側で自動的に判断して、それぞれの人物像についてのパーソナル情報を決定することができる。
【００９２】
本実施形態におけるパーソナル情報の利用方法についても簡単に述べておく。第１の実施形態では、図７のステップＳ７０６、図８のステップＳ８０５〜Ｓ８０６、図９のステップＳ９０４においてパーソナル情報が利用される。この際、処理実行部１４０は、現在表示しようとしている商品一覧あるいは商品詳細がどの人物像に対応するものであるかを判断し、該当する人物像のパーソナル情報を利用して表示内容を決定する。例えば、「レディース」カテゴリ内での商品検索や商品詳細表示を行う場合には、成人女性のパーソナル情報を用いればよいと判断できる。どの人物像についての表示が行われているかを処理実行部１４０が判断できない場合には、パーソナル情報を利用しないで表示内容を決定してもよいし、ランダムな選択を含めて何らかの基準でいずれかの人物像を選択して当該人物像のパーソナル情報を利用して表示内容を決定してもよい。あるいは、複数の人物像それぞれについての適合度を統合した結果に基づいて表示内容を決定してもよい。
【００９３】
本実施形態によれば、一人のユーザが複数の人物向けに商品を購入する場合に、どの人物に対する商品検索等を行っているかをユーザが明示しなくても、これら複数の人物についてのパーソナル情報をシステムが自動的に決定でき、それに応じた商品を表示することができる。
【００９４】
なお、本実施形態において、商品属性ごとの重み付け係数（図１１（Ｂ））はあらかじめ定められた固定の値とする必要はなく、ユーザの行動履歴に基づいて決定してもよい。例えば、行動履歴が蓄積されると、女性向けの商品についてはある特定のサイズ範囲に対する処理が多いことが分かるようになる。このような場合には、そのサイズ範囲に対する重み付け係数を大きくするとよい。あるいは、女性向けの商品について、例えば、処理対象のサイズに関して２つのピークが現れたりする。この場合、この分布に応じて成人女性向けのサイズに関する重み付け係数と、女児向けのサイズに関する重み付け係数を決定することも好ましい。
【００９５】
対象人物ごとのパーソナル情報の決定は、当該対象人物に応じた商品に対する行動履歴に基づいて行われれば、必ずしも上記で説明した手法とする必要はない。例えば、行動履
歴記憶部１１５に行動履歴を格納する際に、対象人物ごとの行動履歴ログを用意し、入力された行動がどの人物に対応するものであるかを判断して、対応する人物像の行動履歴ログのみに行動内容を蓄積してもよい。そして、ある人物のパーソナル情報を決定する際には、当該人物に対応する行動履歴ログに含まれる行動履歴を用いてもよい。このようにしても、同様の効果を得ることができる。
【００９６】
また、上記の説明ではパーソナル情報を求める人物像は、４つの商品カテゴリに応じて４つとしているが、必ずしも商品カテゴリの数に合わせる必要はない。また、人物像の数はユーザが手動で設定可能としても良い。この際、人物像ごとに、男性／女性や成人／子供の指定あるいは身長（サイズ）をユーザが設定すれば、どの行動履歴を用いて各人物像のパーソナル情報を求めるかを決定することが容易となる。
【００９７】
さらに、パーソナル情報決定部１２０は、行動履歴記憶部１１５に格納された行動履歴ログに基づいてユーザに関連する人物像の数を自動的に求める機能（関連人物決定機能）を有してもよい。典型的には、男性用と女性用の商品のどちらを対象とした行動であるか、および対象商品のサイズに応じてユーザに関連する人物像を決定することが考えられる。
【００９８】
（第４の実施形態）
第１から第３の実施形態はオンラインショッピングシステムであったが、本実施形態はオンラインショッピングサイトの商品広告を配信する広告配信システムである。広告配信によって電子商取引が促されるので、広告配信も電子商取引の一態様であり、本実施形態は電子商取引システムの一実施形態に相当する。
【００９９】
図１２（Ａ）は、本実施形態に係る電子商取引システムの構成を示す。本実施形態に係る電子商取引システムは、ショッピングサーバ１００、ユーザ端末２００、および広告配信サーバ４００が、インターネットなどのネットワーク３００を介して接続される。ここで、広告配信サーバ４００は、ＣＰＵやメモリなどを含む１台または複数台のコンピュータから構成され、図１（Ｃ）に示すパーソナル情報の決定・利用に関する各機能部を有する。ショッピングサーバ１００は、図１（Ｃ）に示す各機能を有していてもよいし、有していなくてもよい。
【０１００】
本実施形態では、ショッピングサーバ１００へのアクセス内容が、広告配信サーバ４００に送信され、ショッピングサイト上でのユーザの行動履歴が広告配信サーバ４００に蓄積される。広告配信サーバ４００は、蓄積された行動履歴からユーザのパーソナル情報を決定する。ユーザが一般のウェブサーバにアクセスし広告配信サーバ４００の広告を含むページを表示する際に、広告配信サーバ４００は当該ユーザのパーソナル情報を考慮してユーザに適合した商品を広告情報として選択する。
【０１０１】
本実施形態におけるより詳細な処理の流れを、図１２（Ｂ）を参照して説明する。まず、ステップＳ１２０１において、ショッピングサーバ１００が広告する商品に関する情報を広告配信サーバ４００に対してあらかじめ送信する。広告配信サーバ４００は、この情報を商品ＤＢ１３０に格納する。
【０１０２】
ステップＳ１２０２において、ユーザは、ユーザ端末２００からショッピングサーバ１００へアクセスする。このアクセスには、商品の検索、選択、詳細表示、カート投入、購入、お気に入り登録などが含まれる。ステップＳ１２０３において、ショッピングサーバ１００は、ユーザ端末２００からのアクセス内容に応じた処理を行い、処理結果を表示するための出力データを生成して、ユーザ端末２００へ送信する。この際、ショッピングサーバ１００は、広告サーバへの閲覧ページ情報の送信を促すタグ（閲覧タグなどと称され
る）を出力データに埋め込んで送信する。
【０１０３】
ステップＳ１２０４において、ユーザ端末２００は、ショッピングサーバ１００から送信されたデータに応じた表示を行うとともに、当該データに含まれる閲覧タグにしたがって閲覧ページ情報を広告配信サーバ４００に送信する。閲覧ページ情報には、ショッピングサイト上でのユーザの行動を特定可能な情報（図６（Ａ）参照）が含まれる。
【０１０４】
閲覧ページ情報にはさらに、ユーザあるいはユーザ端末２００を特定可能な情報が含まれる。ユーザがブラウザを介してショッピングサーバ１００や広告配信サーバ４００へアクセスしている場合には、この情報としてクッキー（Cookie）を用いることができる。あるいは、ユーザ端末２００を特定する情報として、個体識別番号、デバイスＩＤ、ＭＡＣアドレスなどを利用してもよい。また、ユーザＩＤが利用可能であればユーザＩＤを利用することが好ましい。
【０１０５】
広告配信サーバ４００（ユーザ操作入力部１１０）は、ユーザ端末２００から閲覧ページ情報を受信すると、これをショッピングサイト上でのユーザの行動履歴として行動履歴記憶部１１５に蓄積する。
【０１０６】
ステップＳ１２０２からＳ１２０４の処理は、ユーザがショッピングサーバ１００にアクセスするたびに実行される。
【０１０７】
ステップＳ１２０５において、広告配信サーバ４００（パーソナル情報決定部１２０）は、行動履歴記憶部１１５に蓄積されている行動履歴に基づいて、ユーザごとの（より正確には、クッキーや個体識別番号ごとの）パーソナル情報を決定する。パーソナル情報の決定タイミングは、第１の実施形態において述べたように任意のタイミングであってかまわない。
【０１０８】
このようにして、広告配信サーバ４００において、ショッピングサイト上でのユーザの行動履歴に基づくパーソナル情報を生成可能となる。次に、このようにして生成したパーソナル情報の利用方法について説明する。
【０１０９】
ステップＳ１２０６において、ユーザは一般のウェブサーバにアクセスする。このウェブサーバは、広告配信サーバ４００と契約をしており、広告配信サーバ４００から配信される広告情報をページに含めてユーザに提供するものである。したがって、ステップＳ１２０６において、当該ウェブサーバは、ユーザからのアクセスに対応するコンテンツデータに広告表示タグを埋め込んで送信する。
【０１１０】
ユーザ端末２００は、広告表示タグを含むコンテンツデータを受信すると、ステップＳ１２０８において広告表示タグにしたがって、広告表示サーバ４００へ広告表示リクエストを送信する。この広告表示リクエストには、クッキーのようなユーザまたはユーザ端末を特定可能な情報が含まれる。
【０１１１】
ステップＳ１２０９において、広告配信サーバ４００（処理実行部１４０）は、広告表示リクエストを受信すると、クッキーなどによって特定されるユーザまたはユーザ端末のパーソナル情報を用いて、どの商品に関する広告を配信するかを決定する。具体的には、ショッピングサーバ１００から広告情報として受け取っている商品の中から、ユーザの好みの色やテイストに合致し、ユーザのサイズに合う在庫がある商品を対象として広告配信するとよい。あるいはさらに、ユーザがすでに購入した商品と関連する商品であるという条件を付加して広告配信する商品を決定してもよい。ステップＳ１２１０において、広告配信サーバ４００（出力送信部１５０）は、このようにして選択した広告情報をユーザ端
末２００へ送信する。
【０１１２】
ユーザ端末２００は、広告配信サーバ４００から受信した広告情報を、ウェブサーバから受信したコンテンツデータの含まれる広告表示タグによって指定される位置に表示する。これにより、ウェブサーバから提供されるコンテンツ情報と広告配信サーバ４００から提供される広告情報が１つのページ上で同時に表示される。
【０１１３】
本実施形態によれば、ショッピングサイト上での行動履歴に基づく広告配信（いわゆる、行動ターゲティング広告）が実現できる。この際、単にユーザが以前に閲覧した商品に関する情報が繰り返し表示されるのではなく、ユーザのパーソナル情報に合致した商品が選択されて広告情報として表示される。
【０１１４】
本実施形態は、上記で説明した構成に限られず、種々の変更が可能である。例えば、パーソナル情報を利用した広告商品の決定は、上述した以外の基準によって行われてもよい。
【０１１５】
また、上記の説明では行動履歴情報やパーソナル情報を広告配信サーバ４００内で保持するようにしているが、いずれか一方または両方をユーザ端末２００に格納してもよい。この場合、ユーザ端末２００が広告配信サーバ４００にアクセスする際に、行動履歴あるいはパーソナル情報を一緒に送信することが望まれる。
【０１１６】
また、ショッピングサイト上での行動が閲覧ページ情報としてユーザ端末２００から広告配信サーバ４００に提供されているが、ショッピングサーバ１００が行動履歴情報（ユーザ操作）を広告配信サーバ４００に送信してもよい。
【０１１７】
（変形例）
以上が本発明の実施形態に関する説明であるが、本発明にかかる電子商取引システムの構成や処理は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想と同一性を失わない範囲内において種々の変更が可能である。
【０１１８】
たとえば、パーソナル情報の利用方法は上記で説明した方法に限られない。すなわち、ユーザのサイズに合う商品在庫の確認や、ユーザの好みにあった商品を優先的に表示する以外の目的にも、パーソナル情報が利用されてもよい。商品の広告を行う際に、パーソナル情報に合致する商品のみを表示してもよい。また、１ユーザについて複数人のパーソナル情報が含まれる場合には、これら複数人のパーソナル情報を総合的に用いて提供情報の内容を決定してもよい。
【０１１９】
また、上記の説明では商品が一つの物品からなる例（単品商品）を用いて説明したが、複数の物品の集合からなる商品（コーディネート商品）を扱ってもよい。コーディネート商品についても上記と同様に、パーソナル情報に含まれるユーザのサイズや好みなどを用いた情報提供を行うことができる。
【０１２０】
また、上記の実施形態では衣服や装身具を扱うファッションサイトを例に取り上げているが、本発明にかかる電子商取引システムが取り扱う商品はファッション用品に限られず任意の商品を対象とすることができる。
【０１２１】
＜コンピュータが読み取り可能な記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記情報処理装置の設定を行うための管理ツール、ＯＳその他を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体の
プログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。ここで、コンピュータは、例えば、サーバ等である。
【０１２２】
ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリ等のメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ等がある。
【符号の説明】
【０１２３】
１００：ショッピングサーバ    ２００：ユーザ端末
１１０：ユーザ操作入力部      １１５：行動履歴記憶部
１２０：パーソナル情報決定部  １２５：パーソナル情報記憶部
１３０：商品データベース      １４０：処理実行部      １５０：出力送信部
【図１】
2018018136.tif 000003
【図２】
2018018136.tif 000004
【図３】
2018018136.tif 000005
【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】
2018018136.tif 000011
【図１０】
2018018136.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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