(57)【要約】【課題】過去に購入された数だけに基づいて商品を推薦する場合と比較して、消費者に商品を購入させようとする推薦の効果を高める。【解決手段】商品推薦装置１００は、複数の利用者が購入した複数の商品の販売履歴を取得する販売履歴取得部１１２と、各利用者に対する推薦の度合いを示す顧客推薦指標を商品毎に出力する顧客推薦指標計算部１１３と、利用者毎且つ商品毎に定まる顧客推薦指標が予め定められた基準を満たす商品をリスト化する推薦商品リスト生成部１１５とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
予め定められた期間における複数の商品の販売履歴の情報を取得する機能と、
取得した前記販売履歴の情報から、いずれかの商品を購入した複数の購入者のうちの一の購入者に関し、予め定められた基準よりも購入数が少ない商品を抽出する機能と
を実現させるプログラム。
【請求項２】
前記抽出する機能は、他の購入者の購入数よりも購入数が少ない商品を抽出すること
を特徴とする請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
前記抽出する機能は、前記一の購入者が購入したことのない商品に関し、前記販売履歴の情報から得た他の購入者による商品の購入数を用いて、当該一の購入者による商品の購入数を推定すること
を特徴とする請求項２記載のプログラム。
【請求項４】
前記抽出する機能は、それぞれの商品がいずれかの分類先に分類される場合に、一の商品の分類先に分類される商品の購入数を、当該一の商品の購入数とすること
を特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項記載のプログラム。
【請求項５】
前記抽出する機能は、それぞれの商品がいずれかの分類先に分類される場合に、一の商品の分類先に分類される商品の購入数に基づいて、当該一の商品の購入数を推定すること
を特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項記載のプログラム。
【請求項６】
前記抽出する機能は、前記販売履歴の情報の期間の時期に応じて、商品の購入数を補正すること
を特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項記載のプログラム。
【請求項７】
前記抽出する機能は、複数の購入者のうち実際に購入した購入者の割合が高い商品を抽出すること
を特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項記載のプログラム。
【請求項８】
抽出した商品を推薦する機能をさらに実現させることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項記載のプログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
予め定められた期間における複数の商品の販売履歴の情報から、いずれかの商品を購入した購入者数と、それぞれの商品の購入者数と、複数の購入者によるそれぞれの商品の購入数と、一の購入者によるそれぞれの商品の購入数との関係により、当該一の購入者に対する推薦の度合を示す顧客推薦指標を商品毎に出力する機能と、
商品毎に出力された前記顧客推薦指標が予め定められた基準を満たす商品を推薦する機能と
を実現させるプログラム。
【請求項１０】
前記販売履歴の情報から、それぞれの商品の購入数と購入者数との関係により、商品の推薦の度合いを示す商品推薦指標を商品毎に決定する機能と、
商品毎に決定された前記商品推薦指標が予め定められた基準を満たす商品を選択する機能と
をさらに実現させ、
前記出力する機能は、前記選択する機能にて選択された商品の顧客推薦指標を出力すること
を特徴とする請求項９記載のプログラム。
【請求項１１】
予め定められた期間における複数の商品の販売履歴の情報を取得する取得部と、
取得した前記販売履歴の情報から、いずれかの商品を購入した全購入者のうちの一の購入者に関し、予め定められた基準よりも購入数が少ない商品を抽出する抽出部と
を含む商品抽出システム。
【請求項１２】
予め定められた期間における複数の商品の販売履歴の情報から、いずれかの商品を購入した購入者数と、それぞれの商品の購入者数と、複数の購入者によるそれぞれの商品の購入数と、一の購入者によるそれぞれの商品の購入数との関係により、当該一の購入者に対する推薦の度合を示す顧客推薦指標を商品毎に出力する出力部と、
商品毎に出力された前記顧客推薦指標が予め定められた基準を満たす商品を推薦する推薦部と
を含む商品推薦システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、商品抽出システムおよび商品推薦システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、全ユーザの利用履歴データに基づいて対象ユーザへの推薦アイテムを抽出して提示するリコメンダシステムにおけるアイテム推薦度提示装置において、各ユーザの各アイテムに対する評価値を利用履歴データとして収集し、利用履歴データから対象ユーザの未評価アイテムに対する予測評価値を算出し、予測評価値に基づいて対象ユーザへの推薦アイテムを抽出し、利用履歴データを参照し、推薦アイテムの各々に対する推薦度を決定し、推薦アイテムを推薦度と共に提示することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１２２３６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
消費者の嗜好分布や購入履歴に基づいて消費者に対して商品の推薦を行う場合がある。このように消費者に対して商品を推薦する場合、例えば、過去に購入された数だけに着目し、購入された数が多い商品を推薦した場合には、そもそも推薦しなくても消費者が購入するような商品も推薦してしまう可能性がある。一方で、過去に購入された数が少ない商品であっても、消費者に推薦することで消費者が購入することも考えられる。
本発明は、過去に購入された数だけに基づいて商品を推薦する場合と比較して、消費者に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１記載の発明は、コンピュータに、予め定められた期間における複数の商品の販売履歴の情報を取得する機能と、取得した前記販売履歴の情報から、いずれかの商品を購入した複数の購入者のうちの一の購入者に関し、予め定められた基準よりも購入数が少ない商品を抽出する機能とを実現させるプログラムである。
請求項２記載の発明は、前記抽出する機能は、他の購入者の購入数よりも購入数が少ない商品を抽出することを特徴とする請求項１記載のプログラムである。
請求項３記載の発明は、前記抽出する機能は、前記一の購入者が購入したことのない商品に関し、前記販売履歴の情報から得た他の購入者による商品の購入数を用いて、当該一の購入者による商品の購入数を推定することを特徴とする請求項２記載のプログラムである。
請求項４記載の発明は、前記抽出する機能は、それぞれの商品がいずれかの分類先に分類される場合に、一の商品の分類先に分類される商品の購入数を、当該一の商品の購入数とすることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項記載のプログラムである。
請求項５記載の発明は、前記抽出する機能は、それぞれの商品がいずれかの分類先に分類される場合に、一の商品の分類先に分類される商品の購入数に基づいて、当該一の商品の購入数を推定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項記載のプログラムである。
請求項６記載の発明は、前記抽出する機能は、前記販売履歴の情報の期間の時期に応じて、商品の購入数を補正することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項記載のプログラムである。
請求項７記載の発明は、前記抽出する機能は、複数の購入者のうち実際に購入した購入者の割合が高い商品を抽出することを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項記載のプログラムである。
請求項８記載の発明は、抽出した商品を推薦する機能をさらに実現させることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項記載のプログラムである。
請求項９記載の発明は、コンピュータに、予め定められた期間における複数の商品の販売履歴の情報から、いずれかの商品を購入した購入者数と、それぞれの商品の購入者数と、複数の購入者によるそれぞれの商品の購入数と、一の購入者によるそれぞれの商品の購入数との関係により、当該一の購入者に対する推薦の度合を示す顧客推薦指標を商品毎に出力する機能と、商品毎に出力された前記顧客推薦指標が予め定められた基準を満たす商品を推薦する機能とを実現させるプログラムである。
請求項１０記載の発明は、前記販売履歴の情報から、それぞれの商品の購入数と購入者数との関係により、商品の推薦の度合いを示す商品推薦指標を商品毎に決定する機能と、商品毎に決定された前記商品推薦指標が予め定められた基準を満たす商品を選択する機能とをさらに実現させ、前記出力する機能は、前記選択する機能にて選択された商品の顧客推薦指標を出力することを特徴とする請求項９記載のプログラムである。
請求項１１記載の発明は、予め定められた期間における複数の商品の販売履歴の情報を取得する取得部と、取得した前記販売履歴の情報から、いずれかの商品を購入した全購入者のうちの一の購入者に関し、予め定められた基準よりも購入数が少ない商品を抽出する抽出部とを含む商品抽出システムである。
請求項１２記載の発明は、予め定められた期間における複数の商品の販売履歴の情報から、いずれかの商品を購入した購入者数と、それぞれの商品の購入者数と、複数の購入者によるそれぞれの商品の購入数と、一の購入者によるそれぞれの商品の購入数との関係により、当該一の購入者に対する推薦の度合を示す顧客推薦指標を商品毎に出力する出力部と、商品毎に出力された前記顧客推薦指標が予め定められた基準を満たす商品を推薦する推薦部とを含む商品推薦システムである。
【発明の効果】
【０００６】
請求項１記載の発明によれば、過去に購入された数だけに基づいて商品を推薦する場合と比較して、消費者に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
請求項２記載の発明によれば、他の購入者の購入数よりも購入数が多い商品を抽出する場合と比較して、推薦の効果の精度を向上させることができる。
請求項３記載の発明によれば、一の消費者（購入者）が購入したことのない商品についても、一の消費者に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
請求項４記載の発明によれば、一の商品に関する販売履歴のデータ量が少ない場合にも、一の商品を推薦する度合いを推定することができる。
請求項５記載の発明によれば、一の商品に関する販売履歴のデータ量が少ない場合にも、一の商品を推薦する度合いを推定することができる。
請求項６記載の発明によれば、季節等によって購入数が変動する商品についても、推薦の効果の精度を向上させることができる。
請求項７記載の発明によれば、複数の購入者のうち実際に購入した購入者の割合が低い商品を抽出する場合と比較して、推薦の効果の精度を向上させることができる。
請求項８記載の発明によれば、購入者毎に購入者に応じた商品を推薦することができる。
請求項９記載の発明によれば、過去に購入された数だけに基づいて商品を推薦する場合と比較して、消費者に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
請求項１０記載の発明によれば、例えば全ての商品について顧客推薦指標を求める場合と比較して、推薦の効果の精度を向上させることができる。
請求項１１記載の発明によれば、過去に購入された数だけに基づいて商品を推薦する場合と比較して、消費者に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
請求項１２記載の発明によれば、過去に購入された数だけに基づいて商品を推薦する場合と比較して、消費者に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施の形態が適用される商品推薦装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】実施の形態１における商品推薦装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図３】推薦指標の概念を説明するための図である。
【図４】推薦指標の概念を説明するための図である。
【図５】顧客推薦指標と推薦による商品の販売増加数との関係を説明するための図である。
【図６】販売履歴の一例を示す図である。
【図７】商品の分類先の一例を示す図である。
【図８】仮推薦商品リストの一例を示す図である。
【図９】（ａ）、（ｂ）は推薦商品リストの一例を示す図である。
【図１０】実施の形態１において、商品推薦装置が販売履歴から推薦商品リストを出力する処理手順の一例を示したフローチャートである。
【図１１】（ａ）は４つの商品の週別販売数の一例を示す図であり、（ｂ）は４つの商品の週別販売数に基づいて得られた販売補正係数の一例を示す図である。
【図１２】実施の形態２における商品推薦装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図１３】実施の形態２において、商品推薦装置が販売履歴から商品リストを出力する処理手順の一例を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
＜実施の形態１＞
［商品推薦装置のハードウェア構成例］
図１は、本実施の形態が適用される商品推薦装置１００のハードウェア構成例を示す図である。
商品抽出システムあるいは商品推薦システムの一例としての商品推薦装置１００は、例えば小売業などにおいて、消費者（購入者、利用者）に対して商品を推薦するために用いられるコンピュータ装置である。図示するように、商品推薦装置１００は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、記憶手段であるメインメモリ１０２および磁気ディスク装置１０３とを備える。
【０００９】
ここで、ＣＰＵ１０１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーション等の各種プログラムを実行し、商品推薦装置１００の各種機能を実現する。また、メインメモリ１０２は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域である。また、磁気ディスク装置１０３は、各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
【００１０】
さらに、商品推薦装置１００は、外部との通信を行うための通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構１０５と、キーボードやマウス等からなる入力デバイス１０６とを備える。
【００１１】
［商品推薦装置の機能構成例］
図２は、実施の形態１における商品推薦装置１００の機能構成例を示したブロック図である。
商品推薦装置１００は、商品の販売履歴を格納する販売履歴格納部１１１と、商品の販売履歴を取得する販売履歴取得部１１２と、商品の販売履歴を用いて、利用者毎且つ商品毎に商品を推薦する度合を示す指標（以下、顧客推薦指標と称する）を計算する顧客推薦指標計算部１１３とを備える。また、商品推薦装置１００は、顧客推薦指標が一覧で示されたリスト（以下、仮推薦商品リストと称する）を生成する仮推薦商品リスト生成部１１４と、仮推薦商品リストに示された顧客推薦指標を基に、各利用者に推薦する商品のリスト（以下、推薦商品リストと称する）を生成する推薦商品リスト生成部１１５と、商品に関する各種情報を格納する商品情報格納部１１６と、商品情報格納部１１６に格納された情報を基に、推薦商品リストに示された商品の情報を出力する商品情報出力部１１７とを備える。
【００１２】
販売履歴格納部１１１は、商品の販売履歴を格納する。この販売履歴は、販売されたことのある複数の商品のそれぞれに関する販売の記録を示すものであり、例えば、各商品について利用者に購入された個数や購入した利用者の人数などの情報を含んでいる。より具体的には、例えば店頭で商品を販売するスーパーマーケットやインターネットで通信販売を行う小売業者などにおいて、食料品や日用品等の各種商品に関する販売の記録を示すものを例示することができる。なお、販売履歴は、１店舗のものであってもよいが、複数の店舗や異なる複数の会社で販売された記録を示すものであってもよい。
【００１３】
取得部の一例としての販売履歴取得部１１２は、販売履歴格納部１１１から商品の販売履歴を取得する。ここで、販売履歴取得部１１２は、販売履歴格納部１１１に格納されている販売履歴を全て取得してもよいが、例えば、過去１年間の販売履歴や、昨年４月の１か月間の販売履歴などのように、期間を指定して販売履歴を取得してもよい。期間を指定して販売履歴を取得する場合には、例えば、予め期間が設定されていたり、商品推薦装置１００の使用者等の入力によって期間が設定されたりするものとする。
【００１４】
抽出部あるいは出力部の一例としての顧客推薦指標計算部１１３は、販売履歴取得部１１２が取得した販売履歴を基に、利用者毎且つ商品毎に顧客推薦指標を計算する。顧客推薦指標の詳細については、後述する。
【００１５】
仮推薦商品リスト生成部１１４は、販売履歴取得部１１２が取得した販売履歴と顧客推薦指標計算部１１３が計算した顧客推薦指標とを用いて、仮推薦商品リストを生成する。この仮推薦商品リストには、販売履歴取得部１１２が取得した販売履歴に含まれる各商品について、顧客推薦指標を含む各種情報が示されている。仮推薦商品リストの詳細については、後述する。
【００１６】
推薦部の一例としての推薦商品リスト生成部１１５は、仮推薦商品リストに示された顧客推薦指標を基に、推薦商品リストを生成する。ここで、推薦商品リスト生成部１１５は、各商品の顧客推薦指標を比較し、ある１人の利用者に推薦する商品として、顧客推薦指標が予め定められた基準を満たす商品を抽出する。そして、推薦商品リスト生成部１１５は、抽出した商品を一覧にして推薦商品リストを生成する。顧客推薦指標が予め定められた基準を満たす商品としては、例えば、顧客推薦指標が大きいものから一定数の商品を例示することができる。また、例えば、顧客推薦指標が予め定められた閾値以上の商品を例示することができる。
【００１７】
また、商品推薦装置１００の使用者等が、仮推薦商品リストに示された顧客推薦指標を確認し、利用者に推薦する商品を選択してもよい。この場合には、推薦商品リスト生成部１１５は、商品推薦装置１００の使用者等により選択された商品を、顧客推薦指標が予め定められた基準を満たす商品として抽出し、推薦商品リストを生成する。利用者に推薦する商品を抽出する手順や推薦商品リストの詳細については、後述する。
【００１８】
商品情報格納部１１６は、商品に関する各種情報を格納する。より具体的には、商品情報格納部１１６には、販売されたことのある商品や今後販売される予定の商品について、商品毎に、例えば、商品名、商品説明、商品価格、商品画像などの情報が格納される。また、商品情報格納部１１６は、商品毎に、後述する商品コード、大分類コード、中分類コード、小分類コードなどの情報を格納してもよい。
【００１９】
商品情報出力部１１７は、推薦商品リストに示された商品の情報を出力する。ここで、商品情報出力部１１７は、推薦商品リストに示された商品について、商品情報格納部１１６に格納されている情報を取得する。そして、商品情報出力部１１７は、商品情報格納部１１６から取得した商品の情報を、例えば、推薦商品リストの作成対象となった利用者が所持する端末装置等に送信する。このように、商品の情報が利用者の端末装置等に送信されることにより、利用者に対して商品の推薦が行われる。なお、本実施の形態では、利用者毎に求められた顧客推薦指標を用いて商品の推薦を行っているため、推薦される商品は、利用者毎に異なることがあり得る。
【００２０】
なお、図２に示す商品推薦装置１００を構成する各機能部は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。具体的には、ＣＰＵ１０１が、販売履歴取得部１１２、顧客推薦指標計算部１１３、仮推薦商品リスト生成部１１４、推薦商品リスト生成部１１５、商品情報出力部１１７等を実現するプログラムを、例えば磁気ディスク装置１０３からメインメモリ１０２に読み込んで実行することにより、これらの機能部が実現される。また、販売履歴格納部１１１、商品情報格納部１１６は、例えば磁気ディスク装置１０３により実現される。そして、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
【００２１】
［推薦指標の概念］
次に、本実施の形態における推薦指標の概念について説明する。
スーパーマーケットなどの小売業においては、例えば、米や牛乳など定期的に購入される売れ筋の商品や、少数の消費者がたまに購入するような商品が存在する。売れ筋の商品は、消費者に推薦しなくても購入される商品であると考えられる。また、少数の消費者がたまに購入するような商品は、需要が少なく、広く消費者に推薦したとしても購入される数は少ないと考えられる。すなわち、このような商品を消費者に推薦しても、売り上げが大幅に向上することは望めない。そこで、本実施の形態では、多くの消費者が購入の対象とするが、米や牛乳などの売れ筋の商品と比べると購入される総数の少ない商品を、消費者に推薦すべき商品とする。
【００２２】
図３および図４は、推薦指標の概念を説明するための図である。
まず、図３を参照しながら、推薦指標の概念について説明する。図３に示すグラフにおいて、縦軸は商品の購入総数、すなわち、各商品に関して消費者に購入された総数である。また、横軸は購入総数による商品ランキング、即ち、購入総数の多い商品から順番に図中左から右へ並べたものである。
【００２３】
ここで、領域Ａ１は、全ての商品の中で購入総数の多い商品が存在する領域である。例えば、上述の米や牛乳などの売れ筋の商品が該当する。また、領域Ａ３は、全ての商品の中で購入総数が少ない商品が存在する領域である。例えば、上述の少数の消費者がたまに購入するような商品が該当する。そして、これらの領域Ａ１や領域Ａ３に存在する商品は、上述したように、消費者に推薦しても売り上げが大幅に向上することは望めない。
【００２４】
一方、領域Ａ２は、全ての商品の中で購入総数が中間付近の商品が存在する領域である。この領域Ａ２には、例えば、多くの人が購入の対象とするが、売れ筋の商品と比べると購入総数の少ない商品が存在すると考えられる。言い換えると、領域Ａ２には、上述したように、本実施の形態において消費者に推薦すべき商品が含まれる。ただし、領域Ａ２には、例えば、特定の消費者が大量購入する商品も含まれると考えられる。このような特定の消費者が大量購入する商品は、特定の消費者以外の消費者が購入する可能性が低く、広く消費者に推薦したとしても売り上げが大幅に向上することは望めない。そのため、領域Ａ２に存在する商品から、特定の消費者が大量購入する商品を除外して、消費者に推薦すべき商品を抽出することが求められる。
【００２５】
図４を参照しながら、さらに説明を続ける。
図４に示すグラフにおいて、縦軸は商品の購入総数を商品の購入人数で除した値、即ち、購入者一人当たりの購入数である。また、横軸は商品の購入人数である。
ここで、座標平面を４つに分けたうちの第１象限である領域Ｂ１は、一人当たりの購入数及び購入人数の両方が多い商品が属する領域である。付言すると、図３に示す領域Ａ１の商品は、領域Ｂ１に含まれる可能性が高い。また、第３象限である領域Ｂ３は、一人当たりの購入数及び購入人数の両方が少ない商品が属する領域である。付言すると、図３に示す領域Ａ３の商品は、領域Ｂ３に含まれる可能性が高い。そのため、本実施の形態において、領域Ｂ１、領域Ｂ３に含まれる商品は、消費者に推薦すべき商品とはいえない。
【００２６】
そして、図３に示す領域Ａ２の商品は、領域Ｂ２及び領域Ｂ４の何れかに含まれる可能性が高い。ここで、第２象限である領域Ｂ２は、購入人数は少ないが、一人当たりの購入数は多い商品が属する領域である。言い換えると、領域Ｂ２の商品は、特定の消費者が大量購入する商品の可能性が高く、このような商品は消費者に推薦すべき商品とはいえない。
【００２７】
これに対し、第４象限である領域Ｂ４は、一人当たりの購入数は少ないが、購入人数が多い商品が属する領域である。言い換えると、領域Ｂ４の商品は、多くの消費者が購入の対象とするが、売れ筋の商品と比べると購入される総数の少ない商品である可能性が高く、本実施の形態において消費者に推薦すべき商品であるといえる。
【００２８】
また、第４象限である領域Ｂ４の商品については、購入数の平均値よりも購入数が多い消費者と少ない消費者とが存在することになる。ここで、領域Ｂ４の商品を、平均値よりも購入数が多い消費者に推薦したとしても、売り上げが大幅に向上することは望めない。そのため、領域Ｂ４の商品を、平均値よりも購入数が少ない消費者に推薦することが、売り上げを向上させるために望ましいと考えられる。
【００２９】
そこで、本実施の形態では、領域Ｂ４および領域Ｂ４に近い領域に存在する商品を特定するとともに、この商品の購入数が相対的に低い消費者（利用者）に推薦するための指標として、以下の式（１）から計算される値（顧客推薦指標）が用いられる。また、式（２）は式（１）における分母Ｘを示しており、式（３）は式（１）における分子Ｙを示している。
【００３０】
【数１】
2018092314.tif 000003
【００３１】
式（１）に示すように、顧客推薦指標は、「商品（ｉ）を購入した利用者数の全利用者に対する割合」（Ｙ）を、「利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入した頻度」（Ｘ）で除すことにより求められる。また、式（２）に示すように、式（１）における分母Ｘすなわち「利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入した頻度」は、「利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入した総数」（Ｘ２）を、「全利用者が商品（ｉ）を購入した総数」（Ｘ１）で除すことにより求められる。さらに、式（１）における分子Ｙすなわち「商品（ｉ）を購入した利用者数の全利用者に対する割合」は、「商品（ｉ）を購入した利用者数」（Ｙ２）を、「全利用者数」（Ｙ１）で除すことにより求められる。
【００３２】
式（１）〜（３）から明らかなように、顧客推薦指標の値が大きくなるのは、分母Ｘである「利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入した頻度」が『低い』場合、および／または、分子Ｙである「商品（ｉ）を購入した利用者数の全利用者に対する割合」が『高い』場合である。より具体的に説明すると、顧客推薦指標の値が大きくなるのは、「商品（ｉ）を購入した利用者数」（Ｙ２）が『多い』場合、「全利用者が商品（ｉ）を購入した総数」（Ｘ１）が『多い』場合、「利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入した総数」（Ｘ２）が『少ない』場合である。したがって、本実施の形態の顧客推薦指標は、その値が大きいほど、推薦すべき度合いが高くなることを意味していることになる。
【００３３】
式（１）〜（３）から明らかなように、利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入したことがない場合、言い換えれば、「利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入した総数」であるＸ２が０の場合、顧客推薦指標は発散してしまう。そこで、本実施の形態では、Ｘ２が０の場合にＸ２の推定を行う。このＸ２の推定の詳細については、後述する。
【００３４】
本実施の形態における顧客推薦指標は、情報検索や文書要約などの分野で使用され、文書（ドキュメント）からこのドキュメントを特徴付ける単語を見いだすＴＦＩＤＦ（Term Frequency Inverse Document Frequency）の逆数として把握することができる。ＴＦＩＤＦは、単語頻度（ＴＦ）をドキュメント頻度（ＤＦ）で除したものとして表現されるが、ドキュメントが利用者に、単語が商品に、それぞれ対応するものとみなせば、顧客推薦指標がＴＦＩＤＦの逆数として把握できることが理解される。
【００３５】
なお、図３および図４は、後述する実施の形態２で用いられる商品推薦指標を説明するためのものであり、厳密にいえば、本実施の形態の顧客推薦指標の考え方とは完全には一致しない。したがって、図３に示す領域Ａ１、Ａ３や、図４に示す領域Ｂ１〜Ｂ３に属する商品であっても、顧客推薦指標の数値が大きくなることはあり得る。
【００３６】
［顧客推薦指標と推薦による商品の販売増加数との関係］
図５は、顧客推薦指標と推薦による商品の販売増加数との関係を説明するための図である。
図５に示すグラフの縦軸は、商品の推薦を行った前後での商品の販売増加数である。また、横軸は、顧客推薦指標を示しており、ここでは、複数の利用者（１００人）を、顧客推薦指標が高い順に１０人ずつ１グループとすることで、合計で１０グループとしている。なお、図中の横軸に示した数値は、各グループを構成する１０人の利用者の顧客推薦指標の平均値である。そして、図５は、１００人の利用者を対象とし、ある特定の１つの商品（ここでは納豆とした）について、この商品の情報を例えば各利用者の端末装置に送付することで、この商品を推薦した場合に得られた販売結果である。
【００３７】
例えば、横軸において最も左側に位置する、顧客推薦指標の値が最も大きいグループ（顧客推薦指標の平均値が３５３．７４のグループ）の場合、商品を推薦する前後で、販売増加数が５３個となっていることがわかる。一方、横軸において最も右側に位置する、顧客推薦指標の値が最も小さいグループ（顧客推薦指標の平均値が５．５０のグループ）の場合、商品を推薦する前後で、販売増加数が２個となっていることがわかる。また、顧客推薦指標の平均値が大きいグループほど、販売増加数が多くなっていること、すなわち、顧客推薦指標と販売増加数との間に、正の相関関係が存在していることが把握される。
【００３８】
［販売履歴］
次に、販売履歴格納部１１１に格納される販売履歴について説明する。
図６は、販売履歴の一例を示す図である。
図６には、６回分の商品の販売記録を例示している。このような販売履歴は、例えば、商品推薦装置１００の使用者等が販売履歴のデータを外部から取得して、販売履歴格納部１１１に格納する。また、例えば、ＰＯＳ（Point of Sales）システムにより、不図示のネットワークを介して、各商品の販売の記録が店舗から送信されてくることにより、販売履歴を格納することとしてもよい。
【００３９】
ここで、「購入日」は、商品が購入された日付を示す。「利用者コード」は、商品を購入した利用者を識別するために利用者に付与される番号である。「商品名」は、商品の名称を示す。「大分類コード」、「中分類コード」、「小分類コード」は、商品が分類される分類先を識別するために付与される番号である。「大分類コード」は、大分類を示すコード、「中分類コード」は中分類を示すコード、「小分類コード」は小分類を示すコードである。「商品コード」は、商品を識別するために商品に付与される番号である。「購入数」は、購入された商品の数を示す。
【００４０】
図６に示す例では、上から順番に、商品名「Ａ社無調整牛乳」、「Ａ社コーヒー牛乳」、「Ｂ社ドーナツ」、「Ａ社無調整牛乳」、「Ｃ社冷凍ハンバーグ」、「Ｄ社絹ごし豆腐」の商品が購入されたことが記録されている。例えば、商品名「Ａ社無調整牛乳」の商品については、２０１６年１月２１日に、利用者コード「１２３４５６７」の利用者が１個購入したことが記録されている。また、この商品については、大分類コードが「０１」、中分類コードが「０１」、小分類コードが「０１」であり、商品コードが「０９８７６５」であることが記録されている。さらに、商品名「Ａ社コーヒー牛乳」の商品についても利用者コードが「１２３４５６７」であり、「Ａ社無調整牛乳」の商品を購入した利用者が「Ａ社コーヒー牛乳」も購入したといえる。さらにまた、商品名「Ａ社無調整牛乳」の商品については、２０１６年１月２１日に、別の利用者すなわち利用者コード「７３５７５４２」の利用者が１個購入したことも記録されている。
【００４１】
なお、「利用者コード」は、例えば、利用者がＷｅｂサイトにログインして商品を購入する場合にログインに必要な情報として付与されたり、利用者が店頭で商品を購入する場合に提示するカード等に付与されたりするものである。同じ利用者が購入した場合であっても、例えばＷｅｂサイトにログインせずに購入したり、店頭でカードを提示せずに購入したりして、同じ利用者であることが特定できない場合には、購入毎に異なる利用者コードが付与されたり、利用者コード自体が付与されなかったりするものとする。
【００４２】
また、「大分類コード」、「中分類コード」、「小分類コード」、「商品コード」は、同一の商品であっても、店舗毎や販売する企業毎に異なる番号が付与される場合がある。同一の商品に関して店舗毎、企業毎に異なる番号が付与される場合には、例えば組み換え表などを用いて、店舗毎、企業毎の番号を紐づけることにより、同一商品の記録を全店舗や全企業でまとめて扱うことができるようになる。
【００４３】
さらに、図６に示す例では、６回分（５種類８個）の商品の販売記録のみを示しているが、販売履歴には、商品が購入される毎に情報が追加されるものとする。
また、図６には示していないが、販売履歴は、図６に示す情報以外のデータを含んでもよい。例えば、商品の原価、商品の販売価格などの消費に関する情報や、利用者の性別や年齢などの利用者の属性、商品販売の際に使用されたキャッシュレジスター番号などの販売時の情報が、販売履歴に含まれてもかまわない。
【００４４】
［商品の分類先］
次に、商品が分類される分類先について、詳細に説明する。
図７は、商品の分類先の一例を示す図である。ここでは、「飲料」の商品を例として、分類先を説明する。
図７に示す例では、「大分類」、「中分類」、「小分類」の３階層で商品が管理される。大分類としては、「乳飲料」、「豆乳」が設けられている。この「乳飲料」、「豆乳」の大分類は、さらに中分類に分けられる。例えば「乳飲料」は、「牛乳」、「牛乳飲料」、「ヨーグルト」の中分類に分けられる。そして、「牛乳」、「牛乳飲料」、「ヨーグルト」の中分類は、さらに小分類に分けられる。例えば「牛乳」は、「無調整牛乳」、「低脂肪牛乳」、「カルシウム牛乳」の小分類に分けられる。そして、各商品は、何れかの小分類に分類される。例えば、商品名「Ａ社無調整牛乳」の商品は、小分類「無調整牛乳」に分類される。なお、商品名「Ａ社無調整牛乳」の商品は、小分類「無調整牛乳」に分類されることにより、中分類では「牛乳」に、大分類では「乳飲料」に分類される。
【００４５】
付言すると、図７に示す例において、例えば、「乳飲料」、「豆乳」の大分類コードはそれぞれ、「０１」、「０２」である。また、例えば、「乳飲料」の中分類である、「牛乳」、「牛乳飲料」、「ヨーグルト」の中分類コードはそれぞれ、「０１」、「０２」、「０３」である。さらに、例えば、「牛乳」の小分類である、「無調整牛乳」、「低脂肪牛乳」、「カルシウム牛乳」の小分類コードはそれぞれ、「０１」、「０２」、「０３」である。また、例えば、「牛乳飲料」の小分類である、「コーヒー牛乳」、「フルーツ牛乳」の小分類コードはそれぞれ、「０１」、「０２」である。
【００４６】
このような商品の分類は、店舗や販売する企業が異なっても共通する分類が行われる場合もあれば、店舗毎や企業毎に異なる分類が行われる場合もある。例えば、商品名「Ｃ社冷凍ハンバーグ」の商品は、ある店舗では「冷凍食品」に分類される一方で、他の店舗では「冷凍食品」ではなく「肉加工品」に分類される場合がある。このように、同一の商品に関して店舗毎、企業毎に異なる分類先に分類される場合には、例えば組み換え表などを用いて異なる分類先に属する同一の商品を紐付けることにより、同一商品の記録を全店舗や全企業でまとめて扱うことができるようになる。
【００４７】
なお、図７に示す例では、分類先の階層が３階層に分かれる場合について説明したが、分類先の階層は３階層とは限られず、３階層より少ない場合もあれば、３階層よりも多い場合もあり得る。
【００４８】
［仮推薦商品リスト］
次に、仮推薦商品リスト生成部１１４が生成する仮推薦商品リストについて説明する。
図８は、仮推薦商品リストの一例を示す図である。図８は、利用者コード「１２３４５６７」に対して生成される仮推薦商品リストを例示しており、５種類の商品に関する情報が記録されている。
ここで、「利用者コード」、「商品名」、「大分類コード」、「中分類コード」、「小分類コード」、「商品コード」は、図６に示す項目と同様であるためここでは説明を省略する。また、「顧客推薦指標」は、顧客推薦指標計算部１１３により計算された顧客推薦指標である。
【００４９】
図８に示す例では、上から順に、商品名「Ａ社無調整牛乳」、「Ａ社コーヒー牛乳」、「Ｂ社ドーナツ」、「Ｃ社冷凍ハンバーグ」、「Ｄ社絹ごし豆腐」の商品が記録されている。そして、利用者コード「１２３４５６７」に対する、「Ａ社無調整牛乳」、「Ａ社コーヒー牛乳」、「Ｂ社ドーナツ」、「Ｃ社冷凍ハンバーグ」、「Ｄ社絹ごし豆腐」の顧客推薦指標は、それぞれ、「１．２３」、「１２．５」、「２１０」、「１４０」、「９１．２」となっている。これら５種類の商品で比較すると、利用者コード「１２３４５６７」に対しては、「Ｂ社ドーナツ」の顧客推薦指標が最も高く、５種類の商品の中では最も利用者（利用者コード「１２３４５６７」が付与された利用者）に推薦すべき商品となる。
【００５０】
なお、図８に示す例では、５種類の商品の情報のみを示しているが、実際には販売履歴として記録されている各商品の情報が示されるため、６種類以上の商品が販売されていれば６種類以上の商品の情報が示される。
【００５１】
［推薦商品リスト］
次に、推薦商品リスト生成部１１５が生成する推薦商品リストについて説明する。
図９（ａ）、（ｂ）は推薦商品リストの一例を示す図である。図９（ａ）では、利用者コード「１２３４５６７」が付与された利用者に推薦する商品が、３種類選択されている。これに対し、図９（ｂ）では、利用者コード「１２３４５６７」が付与された利用者に推薦する商品が、２種類選択されている。なお、「利用者コード」、「商品名」、「大分類コード」、「中分類コード」、「小分類コード」、「商品コード」、「顧客推薦指標」は、図６または図８に示す項目と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００５２】
まず、図９（ａ）に示す例では、「Ｃ社冷凍ハンバーグ」、「Ｂ社ドーナツ」、「Ｄ社絹ごし豆腐」の３種類の商品が選択されている。
ここで、推薦商品リスト生成部１１５は、例えば、仮推薦商品リストに示された顧客推薦指標を比較して、上位３つの商品を抽出することにより、図９（ａ）に示す推薦商品リストを生成する。言い換えると、推薦商品リスト生成部１１５は、顧客推薦指標が予め定められた基準を満たす商品として、仮推薦商品リストの中で上位３つの顧客推薦指標の商品である「Ｃ社冷凍ハンバーグ」、「Ｂ社ドーナツ」、「Ｄ社絹ごし豆腐」を抽出し、推薦商品リストを生成する。なお、推薦商品リストに載せる商品の数については、例えば、推薦に必要となる予算やＷｅｂサイトのレイアウトなどを基に決められるものとする。
【００５３】
また、図９（ｂ）に示す例では、「Ｃ社冷凍ハンバーグ」、「Ｂ社ドーナツ」の２つの商品が選択されている。
ここで、推薦商品リスト生成部１１５は、例えば、仮推薦商品リストに示された顧客推薦指標を比較して、予め定められた閾値以上となる商品（数は限定されない）を抽出することにより、図９（ｂ）に示す推薦商品リストを生成する。言い換えると、推薦商品リスト生成部１１５は、顧客推薦指標が予め定められた基準を満たす商品として、仮推薦商品リストの中で顧客推薦指標が閾値（例えば１００）以上となった商品である「Ｃ社冷凍ハンバーグ」、「Ｂ社ドーナツ」を抽出し、推薦商品リストを生成する。なお、顧客推薦指標の閾値の大きさについては、例えば、予め定められていてもよいし、商品推薦装置１００を使用する使用者によって定められるものであってもよい。
【００５４】
［販売履歴から推薦商品リストを出力する処理手順］
次に、本実施の形態に係る商品推薦装置１００が、販売履歴から推薦商品リストを出力する処理手順について説明する。
図１０は、商品推薦装置１００が販売履歴から推薦商品リストを出力する処理手順の一例を示したフローチャートである。
【００５５】
まず、販売履歴取得部１１２は、販売履歴格納部１１１から、分析の対象とする期間（例えば直近１年分）の販売履歴を取得する（ステップ１０１）。ここで、販売履歴取得部１１２は、例えば、商品推薦装置１００の使用者等の操作を契機として、販売履歴を取得する。
【００５６】
次に、顧客推薦指標計算部１１３は、顧客推薦指標を求める利用者（ｕ）を１人選択する（ステップ１０２）。ステップ１０２で選択された利用者（ｕ）が、一の購入者に対応する。この例において、顧客推薦指標計算部１１３は、実際には、ステップ１０１で取得した販売履歴から利用者コードを１つ選択する。ただし、これに限られるものではなく、例えば利用者コードが列記された利用者リストから、利用者コードを選択するようにしてもかまわない。
【００５７】
続いて、顧客推薦指標計算部１１３は、顧客推薦指標を求める商品（ｉ）を１つ選択する（ステップ１０３）。この例において、顧客推薦指標計算部１１３は、実際には、ステップ１０１で取得した販売履歴から商品コードを１つ選択する。ただし、これに限られるものではなく、例えば商品コードが列記された商品リストから、商品コードを選択するようにしてもかまわない。
【００５８】
次いで、顧客推薦指標計算部１１３は、ステップ１０１で取得した販売履歴から、全利用者数（Ｙ１）をカウントし（ステップ１０４）、商品（ｉ）を購入した利用者数（Ｙ２）をカウントする（ステップ１０５）。また、顧客推薦指標計算部１１３は、ステップ１０１で取得した販売履歴から、全利用者が商品（ｉ）を購入した総数（Ｘ１）をカウントし（ステップ１０６）、利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入した総数（Ｘ２）をカウントする（ステップ１０７）。なお、これらステップ１０４〜ステップ１０７の順番は、入れ替わってもかまわない。
【００５９】
それから、顧客推薦指標計算部１１３は、ステップ１０７で取得した、利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入した総数（Ｘ２）が、０であったか否かを判断する（ステップ１０８）。ステップ１０８で否定の判断（ＮＯ）を行った場合は、後述するステップ１１０へと進む。
【００６０】
一方、ステップ１０８で肯定の判断（ＹＥＳ）を行った場合、顧客推薦指標計算部１１３は、例えば公知の協調フィルタリングの手法を用いて、利用者（ｕ）と購買傾向が類似する他の利用者の販売履歴から、利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入した総数（Ｘ２）を推定し（ステップ１０９）、ステップ１１０へと進む。なお、上記Ｘ２の推定手法は、協調フィルタリングに限られるものではなく、各種手法を採用してかまわない。
【００６１】
そして、顧客推薦指標計算部１１３は、ステップ１０４〜ステップ１０６およびステップ１０７あるいはステップ１０９で取得した各値を用い、上述した式（１）〜式（３）により、商品（ｉ）に対する利用者（ｕ）の顧客推薦指標を計算する（ステップ１１０）。
【００６２】
ステップ１１０において顧客推薦指標が計算された後、仮推薦商品リスト生成部１１４は、利用者（ｕ）の仮推薦商品リストに、顧客推薦指標を計算した商品（ｉ）の情報を追加する（ステップ１１１）。ここで、利用者（ｕ）の仮推薦商品リストがまだ生成されていない場合、仮推薦商品リスト生成部１１４は、新たに利用者（ｕ）の仮推薦商品リストを生成し、１つ目の商品（ｉ）の情報を追加する。それから、顧客推薦指標計算部１１３は、ステップ１０１で取得した販売履歴において、全ての商品を選択したか否かを判定する（ステップ１１２）。ステップ１１２において否定の判断（ＮＯ）を行った場合、すなわち、まだ選択されていない商品がある場合は、ステップ１０３に移行して、次の商品（ｉ（＝ｉ＋１））に関する処理を続行する。
【００６３】
一方、ステップ１１２において肯定の判断（ＹＥＳ）を行った場合、推薦商品リスト生成部１１５は、仮推薦商品リスト生成部１１４が生成した、利用者（ｕ）の仮推薦商品リストを基に、利用者（ｕ）の推薦商品リストを生成する（ステップ１１３）。ここで、推薦商品リスト生成部１１５は、利用者（ｕ）の仮推薦商品リストに示された各商品の顧客推薦指標を基に、予め定められた基準を満たす商品を抽出して、推薦商品リストを生成する。より具体的には、推薦商品リスト生成部１１５は、顧客推薦指標が上位の商品を抽出したり、顧客推薦指標が閾値以上となる商品を抽出したりすることにより、推薦商品リストを生成する。その後、商品情報出力部１１７は、利用者（ｕ）の推薦商品リストに示された各商品の情報を商品情報格納部１１６から取得するとともに、取得した情報を出力し（ステップ１１４）、一連の処理を終了する。
【００６４】
なお、別の利用者（ｕ）の推薦商品リストを作成したい場合には、上述した手順を繰り返すとともに、ステップ１０２において、この別の利用者（ｕ）を選択すればよい。
【００６５】
（第１の変形例）
図１０に示す処理手順では、商品毎（「Ａ社無調整牛乳」など）に顧客推薦指標を計算していたが、これに限られるものではない。例えば、その商品（商品Ｚとする）が属する分類先（例えば、大分類）に分類される商品の購入総数を、そのまま商品Ｚの購入総数として推定してもよい。この場合、顧客推薦指標計算部１１３は、例えば、商品Ｚが属する大分類に分類される商品を購入した利用者数等を用いて、商品Ｚが属する大分類に対応する顧客推薦指標を計算する。そして、計算した顧客推薦指標を商品Ｚの顧客推薦指標として推定する。言い換えると、顧客推薦指標計算部１１３は、商品Ｚが属する大分類に対応する顧客推薦指標を、そのまま商品Ｚの顧客推薦指標として推定する。なお、商品Ｚが属する中分類に対応する顧客推薦指標や、商品Ｚが属する小分類に対応する顧客推薦指標を計算し、商品Ｚの顧客指標として推定してもよい。
【００６６】
さらに、商品Ｚの顧客推薦指標を計算する他の例として、例えば、商品Ｚが属する分類先（例えば、大分類）に分類される他の商品の顧客推薦指標をそのまま、商品Ｚの顧客推薦指標として用いてもよい。この場合、顧客推薦指標計算部１１３は、例えば、商品Ｚが属する大分類に分類される他の商品の推薦指標をそのまま商品Ｚの推薦指標として推定する。また、顧客推薦指標計算部１１３は、商品Ｚの顧客推薦指標として、例えば、商品Ｚが属する中分類に分類される他の商品の顧客推薦指標や、商品Ｚが属する小分類に分類される他の商品の顧客推薦指標を、商品Ｂの顧客推薦指標として推定してもよい。
【００６７】
（第２の変形例）
ある商品が、例えば期間限定で販売された場合には、この商品に関する販売の記録が少ないことが考えられる。推薦指標の計算では、例えば１か月以上の記録など、販売の記録が予め定められた基準量よりも多いことが好ましい。そこで、顧客推薦指標計算部１１３は、この商品に関連する商品の販売記録を用いて、この商品を購入した総数（Ｘ１およびＸ２）を推定してもよい。
【００６８】
例えば、期間限定で販売される商品（ｉ）を年間で販売すると想定した場合、顧客推薦指標計算部１１３は、以下に示す式（４）を用いてＸ１を推定し、また、式（５）を用いてＸ２を推定する。
【００６９】
【数２】
2018092314.tif 000004
【００７０】
式（４）において、「全利用者が商品（ｉ）を含む上位分類商品を購入した総数（年間）」は、商品（ｉ）が属する分類先（例えば大分類）に分類される商品についての、全利用者による年間の購入総数である。また、「全利用者が商品（ｉ）を購入した総数（期間限定）」は、商品（ｉ）についての、全利用者による商品（ｉ）の販売期間における購入総数である。さらに、「全利用者が商品（ｉ）を含む上位分類商品を購入した総数（期間限定）」は、商品（ｉ）が属する分類先（例えば大分類）に分類される商品についての、全利用者による商品（ｉ）の販売期間における購入総数である。
【００７１】
式（５）において、「利用者（ｕ）が商品（ｉ）を含む上位分類商品を購入した総数（年間）」は、商品（ｉ）が属する分類先（例えば大分類）に分類される商品についての、利用者（ｕ）による年間の購入総数である。また、「利用者（ｕ）が商品（ｉ）を購入した総数（期間限定）」は、商品（ｉ）についての、利用者（ｕ）による商品（ｉ）の販売期間における購入総数である。さらに、「利用者（ｕ）が商品（ｉ）を含む上位分類商品を購入した総数（期間限定）」は、商品（ｉ）が属する分類先（例えば大分類）に分類される商品についての、利用者（ｕ）による商品（ｉ）の販売期間における購入総数である。
顧客推薦指標計算部１１３は、このようにしてＸ１およびＸ２を推定し、式（１）によりこの商品（ｉ）の顧客推薦指標を計算する。
【００７２】
（第３の変形例）
季節により収穫量が変わる野菜や魚介など、そして、気候に左右されるアイスクリームや鍋物の具材などは、年を通してその販売量に変動が生じる。
図１１（ａ）は、４つの商品（白菜、キャベツ、アイスクリームおよびサバ）の週別販売数の一例を示す図である。
図１１（ａ）に示すグラフの縦軸は、各商品の販売数を示しており、横軸は、ある１年間すなわち１月１週から１２月４週までを、週単位で示している。
【００７３】
図１１（ａ）から明らかなように、これら４つの商品には、それぞれ、販売数が多くなる時期と少なくなる時期とが存在する。また、商品によって、販売数がピークとなる時期も異なる。例えばキャベツは、５月および１０月の販売数が多くなっている。また、例えば白菜は、９月からの販売数が多くなっている。
【００７４】
図１０に示す処理手順では、分析の対象とする期間の販売履歴に基づいて、顧客推薦指標を計算している。このため、期間を１年未満に設定した場合には、商品の販売数の季節変動が、顧客推薦指標に大きな影響を与える。
【００７５】
そこで、このような季節変動の影響を低減するため、商品を購入した総数を補正してもよい。
図１１（ｂ）は、図１１（ａ）に示す４つの商品の週別販売数に基づいて得られた販売補正係数の一例を示す図である。
図１１（ｂ）に示す販売補正係数は、図１１（ａ）に示す各商品の各週の販売数を、その前後２週（計５週）と合わせて平均することで平滑化し、さらに、各商品の販売数の年平均値で除することで得られる。そして、対象となる商品を購入した総数（Ｘ１およびＸ２）を、その商品に対して設定された販売補正係数で除した値を、顧客推薦指標の計算で用いるようにすればよい。
【００７６】
＜実施の形態２＞
実施の形態１では、取得した販売履歴に存在する全ての商品に対し、顧客推薦指標の計算を行っていた。これに対し、本実施の形態では、取得した販売履歴に存在する全ての商品から、全利用者に推薦すべき商品を予め選択し、選択された推薦すべき商品に対し、利用者毎の顧客推薦指標の計算を行うようにしたものである。なお、本実施の形態において、実施の形態１と同様のものについては、同じ符号を付してその詳細な説明を省略する。
【００７７】
［商品推薦装置の機能構成例］
図１２は、実施の形態２における商品推薦装置１００の機能構成例を示したブロック図である。なお、本実施の形態における商品推薦装置１００のハードウェア構成は、実施の形態１と同じ（図１参照）である。
【００７８】
商品推薦装置１００は、販売履歴格納部１１１、販売履歴取得部１１２、顧客推薦指標計算部１１３、仮推薦商品リスト生成部１１４、推薦商品リスト生成部１１５、商品情報格納部１１６および商品情報出力部１１７に加えて、商品の販売履歴を用いて、商品毎に商品を推薦する度合いを示す指標（以下、商品推薦指標と称する）を計算する商品推薦指標計算部１１８と、商品推薦指標が一覧で示されたリスト（以下、仮商品リストと称する）を生成する仮商品リスト生成部１１９と、仮商品リストに示された商品推薦指標を基に、全利用者に推薦する商品のリスト（以下、商品リストと称する）を生成する商品リスト生成部１２０とを備える。
【００７９】
商品推薦指標計算部１１８は、販売履歴取得部１１２が取得した販売履歴を基に、商品毎に商品推薦指標を計算する。商品推薦指標の詳細については、後述する。
【００８０】
仮商品リスト生成部１１９は、販売履歴取得部１１２が取得した販売履歴と商品推薦指標計算部１１８が計算した商品推薦指標とを用いて、仮商品リストを生成する。この仮商品リストには、販売履歴取得部１１２が取得した販売履歴に含まれる各商品について、商品推薦指標を含む各種情報が示されている。仮商品リストの詳細については、後述する。
【００８１】
商品リスト生成部１２０は、仮商品リストに示された商品推薦指標を基に、商品リストを生成する。ここで、商品リスト生成部１２０は、各商品の商品推薦指標を比較し、消費者に推薦すべき商品として、商品推薦指標が予め定められた基準を満たす商品を抽出する。そして、商品リスト生成部１２０は、抽出した商品を一覧にして商品リストを生成する。商品推薦指標が予め定められた基準を満たす商品としては、例えば、商品推薦指標が大きいものから一定数の商品を例示することができる。また、例えば、商品推薦指標が予め定められた閾値以上の商品を例示することができる。
【００８２】
［商品推薦指標の説明］
次に、商品推薦指標について説明する。
実施の形態１で説明したように、図４に示す第４象限である領域Ｂ４の商品は、多くの消費者が購入の対象とするが、売れ筋の商品と比べると購入される総数の少ない商品である可能性が高く、消費者（利用者）に推薦すべき商品であるといえる。
【００８３】
そこで、本実施の形態では、領域Ｂ４を特定するための指標として、以下の式（６）から計算される値（商品推薦指標）が用いられる。
【００８４】
【数３】
2018092314.tif 000005
【００８５】
式（６）に示すように、商品推薦指標は、図４に示すグラフの横軸の値である購入人数（＝Ｙ２）を、グラフの縦軸の値である購入者一人当たりの購入数（＝Ｘ１／Ｙ２）で除すことにより計算される。
付言すると、図４に示すグラフにおいて、横軸の値が大きく縦軸の値が小さい領域、即ち、領域Ｂ４の商品は、他の領域Ｂ１〜Ｂ３の商品と比較して、商品推薦指標の値が大きくなる可能性が高い。一方、横軸の値が大きく縦軸の値も大きい領域、即ち、領域Ｂ１の商品は、領域Ｂ４の商品と比較して、商品推薦指標の値が小さくなる可能性が高い。また、横軸の値が小さく縦軸の値も小さい領域、即ち、領域Ｂ３の商品は、領域Ｂ４の商品と比較して、商品推薦指標の値が小さくなる可能性が高い。さらに、横軸の値が小さく縦軸の値が大きい領域、即ち、領域Ｂ２の商品は、他の領域Ｂ１、Ｂ３、Ｂ４の商品と比較して、商品推薦指標の値が小さくなる可能性が高い。
【００８６】
本実施の形態の商品推薦装置１００は、商品推薦指標の大きさを基に領域Ｂ４に含まれる商品を特定し、全利用者に推薦すべき商品を決定する。また、本実施の形態の商品推薦装置１００は、このようにして得られた、全利用者に推薦すべき商品の中から、顧客推薦指標の大きさを基に、各利用者に推薦すべき商品を決定する。
【００８７】
なお、仮商品リスト生成部１１９が生成する仮商品リストは、実施の形態１で説明した仮推薦商品リスト（図８参照）において、「顧客推薦指標」を「商品推薦指標」に置き換えたものとなる。また、商品リスト生成部１２０が生成する商品リストは、実施の形態１で説明した推薦商品リスト（図９参照）において、「顧客推薦指標」を「商品推薦指標」に置き換えたものとなる。
【００８８】
［販売履歴から商品リストを出力する処理手順］
次に、本実施の形態に係る商品推薦装置１００が、販売履歴から商品リストを出力する処理手順について説明する。
図１３は、実施の形態２において、商品推薦装置１００が販売履歴から商品リストを出力する処理手順の一例を示したフローチャートである。
【００８９】
まず、販売履歴取得部１１２は、分析の対象とする期間（例えば直近１年分）の販売履歴を取得する（ステップ２０１）。
【００９０】
次に、商品推薦指標計算部１１８は、販売履歴から、商品推薦指標を求める商品（ｉ）を１つ選択する（ステップ２０２）。続いて、商品推薦指標計算部１１８は、販売履歴から、全利用者が商品（ｉ）を購入した総数（Ｘ１）をカウントし（ステップ２０３）、商品（ｉ）を購入した利用者数（Ｙ２）をカウントする（ステップ２０４）。なお、これらステップ２０３およびステップ２０４の順番は、逆であってもかまわない。
【００９１】
それから、商品推薦指標計算部１１８は、ステップ２０３およびステップ２０４で取得した各値を用い、上述した式（６）により、商品（ｉ）に対する商品推薦指標を計算する（ステップ２０５）。
【００９２】
ステップ２０５において商品推薦指標が計算された後、仮商品リスト生成部１１９は、仮商品リストに、商品推薦指標を計算した商品（ｉ）の情報を追加する（ステップ２０６）。ここで、仮商品リストがまだ生成されていない場合、仮商品リスト生成部１１９は、新たに仮商品リストを生成し、１つ目の商品（ｉ）の情報を追加する。それから、商品推薦指標計算部１１８は、ステップ２０１で取得した販売履歴において、全ての商品を選択したか否かを判定する（ステップ２０７）。ステップ２０７において否定の判断（ＮＯ）を行った場合、すなわち、まだ選択されていない商品がある場合は、ステップ２０２に移行して、次の商品（ｉ）に関する処理を続行する。
【００９３】
一方、ステップ２０７において肯定の判断（ＹＥＳ）を行った場合、商品リスト生成部１２０は、仮商品リスト生成部１１９が生成した仮商品リストを基に、商品リストを生成する（ステップ２０８）。ここで、商品リスト生成部１２０は、仮商品リストに示された各商品の商品推薦指標を基に、予め定められた基準を満たす商品を抽出して、商品リストを生成する。より具体的には、商品リスト生成部１２０は、商品推薦指標が上位の商品を抽出したり、商品推薦指標が閾値以上となる商品を抽出したりすることにより、商品リストを生成する。その後、商品リスト生成部１２０は、生成した商品リストを、顧客推薦指標計算部１１３に出力し（ステップ２０９）、一連の処理を終了する。
【００９４】
その後、顧客推薦指標計算部１１３、仮推薦商品リスト生成部１１４、推薦商品リスト生成部１１５および商品情報出力部１１７は、基本的に、図１０に示す処理手順に従って処理を行う。ただし、ステップ１０３では、顧客推薦指標計算部１１３が、商品リスト生成部１２０によって生成された商品リストに記録されている商品の中から、商品（ｉ）を１つ選択することになる。また、ステップ１１２では、顧客推薦指標計算部１１３が、販売履歴ではなく、上記商品リストにおいて全ての商品を選択したか否かを判断することになる。
【００９５】
＜その他＞
なお、実施の形態１、２では、商品推薦装置１００を１つの装置で実現していたが、複数の装置に分けて実現することとしてもよい。例えば顧客推薦指標計算部１１３を含む各種機能部をクライアント装置で実現し、販売履歴格納部１１１および商品情報格納部１１６を含む各種記憶部を、ネットワークを介してクライアント装置と接続されたサーバ装置で実現するようにしてもかまわない。
【符号の説明】
【００９６】
１００…商品推薦装置、１０１…ＣＰＵ、１０２…メインメモリ、１０３…磁気ディスク装置、１０４…通信Ｉ／Ｆ、１０５…表示機構、１０６…入力デバイス、１１１…販売履歴格納部、１１２…販売履歴取得部、１１３…顧客推薦指標計算部、１１４…仮推薦商品リスト生成部、１１５…推薦商品リスト生成部、１１６…商品情報格納部、１１７…商品情報出力部、１１８…商品推薦指標計算部、１１９…仮商品リスト生成部、１２０…商品リスト生成部
【図１】
2018092314.tif 000006
【図２】
2018092314.tif 000007
【図３】
2018092314.tif 000008
【図４】
2018092314.tif 000009
【図５】
2018092314.tif 000010
【図６】
2018092314.tif 000011
【図７】
2018092314.tif 000012
【図８】
2018092314.tif 000013
【図９】
2018092314.tif 000014
【図１０】
2018092314.tif 000015
【図１１】
2018092314.tif 000016
【図１２】
2018092314.tif 000017
【図１３】
2018092314.tif 000018