(57)【要約】【課題】異なる用途を有する商品の中から処分対象とする商品や買い換え対象とする商品を選択すること。【解決手段】選択装置は、利用者を識別する利用者情報に対応付けて、利用者により使用された商品を識別する商品情報と、商品が使用された状況を識別する状況情報とを含むレコードを複数記憶するレコード記憶部を有する。また、選択装置は、所定の利用者情報に対応付けられたレコードである利用者レコードについて、利用者情報とは異なる他の利用者情報に対応付けてレコード記憶部に記憶されたレコードに基づいて、効用比率を算出する。また、選択装置は、算出部によって算出された値である算出値により示される満足度が所定の満足度よりも低い利用者レコードの商品情報を選択して提示する。【選択図】図１
2011175478.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者を識別する利用者情報に対応付けて、該利用者により使用された商品を識別する商品情報と、該商品が使用された状況を識別する状況情報とを含むレコードを複数記憶するレコード記憶部と、
所定の利用者情報に対応付けられたレコードである利用者レコードについて、該利用者情報とは異なる他の利用者情報に対応付けて前記レコード記憶部に記憶されたレコードに基づいて、該利用者レコードの商品情報により識別される商品が該利用者レコードの状況情報により識別される状況で使用されたことが少ない場合には、多い場合と比較して利用者の満足度が高いことを示す値を算出し、使用されたことが多い場合には少ない場合と比較して利用者の満足度が低いことを示す値を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された値である算出値により示される満足度が所定の満足度よりも低い利用者レコードの商品情報を選択する選択部と、
前記選択部によって選択された商品情報を出力する出力部と
を備えたことを特徴とする選択装置。
【請求項２】
前記レコード記憶部は、前記商品情報として、前記利用者により使用された商品の種類を一意に識別する種類識別情報と、該種類に属する商品を一意に識別する商品識別情報とを記憶し、
前記選択部により選択された利用者レコードである選択レコードについて、該選択レコードの前記種類識別情報と同一の種類識別情報を含み、該選択レコードの商品識別情報とは異なる商品識別情報を含む他の利用者情報に対応付けられたレコードであって、該選択レコードについて前記算出部によって算出された値により示される満足度よりも高い満足度を示す値が算出されるレコードを抽出する抽出部をさらに備え、
前記出力部は、前記抽出部によって抽出されたレコードの商品識別情報を前記選択レコードの商品識別情報と併せて出力することを特徴とする請求項１に記載の選択装置。
【請求項３】
前記選択部は、維持費用が高い商品についての商品情報を、該維持費用が低い商品についての商品情報と比較して優先して選択することを特徴とする請求項１又は２に記載の選択装置。
【請求項４】
利用者を識別する利用者情報に対応付けて、該利用者により使用された商品を識別する商品情報と、該商品が使用された状況を識別する状況情報とを含むレコードを複数記憶するレコード記憶部を有するコンピュータが、
所定の利用者情報に対応付けられたレコードである利用者レコードについて、該利用者情報とは異なる他の利用者情報に対応付けて前記レコード記憶部に記憶されたレコードに基づいて、該利用者レコードの商品情報により識別される商品が該利用者レコードの状況情報により識別される状況で使用されたことが少ない場合には、多い場合と比較して利用者の満足度が高いことを示す値を算出し、使用されたことが多い場合には少ない場合と比較して利用者の満足度が低いことを示す値を算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出された値である算出値により示される満足度が所定の満足度よりも低い利用者レコードの商品情報を選択する低満足度商品選択ステップと、
前記選択ステップによって選択された商品情報を出力する出力ステップと
を実行することを特徴とする選択方法。
【請求項５】
利用者を識別する利用者情報に対応付けて、該利用者により使用された商品を識別する商品情報と、該商品が使用された状況を識別する状況情報とを含むレコードを複数記憶するレコード記憶部を有するコンピュータに、
所定の利用者情報に対応付けられたレコードである利用者レコードについて、該利用者情報とは異なる他の利用者情報に対応付けて前記レコード記憶部に記憶されたレコードに基づいて、該利用者レコードの商品情報により識別される商品が該利用者レコードの状況情報により識別される状況で使用されたことが少ない場合には、多い場合と比較して利用者の満足度が高いことを示す値を算出し、使用されたことが多い場合には少ない場合と比較して利用者の満足度が低いことを示す値を算出する算出手順と、
前記算出手順によって算出された値である算出値により示される満足度が所定の満足度よりも低い利用者レコードの商品情報を選択する低満足度商品選択手順と、
前記選択手順により選択された商品情報を出力する出力手順と
を実行させることを特徴とする選択プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、選択装置、選択方法及び選択プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
世の中には商品があふれており、消費者は十分な数の商品を既に所有する。商品とは、家電や車などの各種製品や、ネットワークを経由して音楽が配信される音楽配信サービスやスポーツジムを利用する権利などの各種サービスが該当する。このため、消費者は、様々な商品のうち、処分対象とする商品や買い換え対象とする商品を選択する機会を有する。ここで、選択の基準として、エネルギー効率を用いることが考えられる。例えば、消費者は、車であれば「燃費」を用いて選択し、家電であれば「消費電力」を用いて選択する。複数の車を所有する消費者を例に説明すると、消費者は、他の車と比較して相対的に燃費の悪い車を処分対象として選択する。
【０００３】
なお、店やブランドと顧客とが接触した接触回数が多いほど高くなる値を顧客ごとに算出し、算出した値を顧客ごとに管理する管理装置がある。なお、接触回数とは、例えば、来店回数や購入回数などが該当する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−２５６２８１号公報
【特許文献２】特開２００８−２１７４６８号公報
【特許文献３】特開２００８−１５８８２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来の手法では、異なる用途の商品を比較できないという問題があった。例えば、家電の用途と車の用途とは異なり、エネルギー効率を用いて家電と車とを単純に比較することはできない。この結果、家電と車との中から、処分対象とする商品や買い換え対象とする商品を選択できない。なお、上述した管理装置は、接触回数を用いて顧客を管理するにすぎず、異なる用途の商品を比較できない。
【０００６】
開示の技術は、上述に鑑みてなされたものであって、異なる用途の商品を比較でき、異なる用途を有する商品の中から処分対象とする商品や買い換え対象とする商品を選択可能な選択装置、選択方法及び選択プログラム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】
【０００７】
開示する選択装置は、一つの態様において、利用者を識別する利用者情報に対応付けて、該利用者により使用された商品を識別する商品情報と、該商品が使用された状況を識別する状況情報とを含むレコードを複数記憶するレコード記憶部を備える。また、選択装置は、所定の利用者情報に対応付けられたレコードである利用者レコードについて、該利用者情報とは異なる他の利用者情報に対応付けて前記レコード記憶部に記憶されたレコードに基づいて、該利用者レコードの商品情報により識別される商品が該利用者レコードの状況情報により識別される状況で使用されたことが少ない場合には、多い場合と比較して利用者の満足度が高いことを示す値を算出し、使用されたことが多い場合には少ない場合と比較して利用者の満足度が低いことを示す値を算出する算出部を備える。また、選択装置は、前記算出部によって算出された値である算出値により示される満足度が所定の満足度よりも低い利用者レコードの商品情報を選択する選択部を備える。また、選択装置は、前記選択部によって選択された商品情報を出力する出力部を備える。
【発明の効果】
【０００８】
開示する選択装置の一つの態様によれば、異なる用途の商品を比較でき、異なる用途を有する商品の中から処分対象とする商品や買い換え対象とする商品を選択して提示することが可能であるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例１に係る選択装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施例２に係る選択装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、実施例２におけるレコードテーブルに記憶された情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例２におけるレコード抽出部により抽出されたレコード群の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例２における算出部により算出された効用比率の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例２における算出部によって決定された効用比率の一例について説明する図である。
【図７】図７は、実施例２における買換対象選択部の詳細を示すブロック図である。
【図８】図８は、実施例２における買換新製品レコード抽出部により抽出されたレコード群の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例２における買換算出部により抽出されるレコード群の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例２に係る選択装置による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施例２における買換対象選択部による買換対象選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施例２に係る選択プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、開示する選択装置、選択方法及び選択プログラムの実施例について図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により開示する発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１１】
図１を用いて、実施例１に係る選択装置１００の構成の一例を示す。図１は、実施例１に係る選択装置の構成の一例を示すブロック図である。選択装置１００は、図１に示す例では、レコード記憶部１０１と、算出部１０２と、選択部１０３とを有する。
【００１２】
レコード記憶部１０１は、利用者を識別する利用者情報に対応付けて、利用者により使用された商品を識別する商品情報と、商品が使用された状況を識別する状況情報とを含むレコードを複数記憶する。
【００１３】
算出部１０２は、所定の利用者情報に対応付けられたレコードである利用者レコードについて、利用者情報とは異なる他の利用者情報に対応付けてレコード記憶部１０１に記憶されたレコードに基づいて、満足度を示す値を算出する。算出部１０２は、利用者レコードの商品情報により識別される商品が利用者レコードの状況情報により識別される状況で使用されたことが少ない場合には、多い場合と比較して利用者の満足度が高いことを示す値を算出する。また、算出部１０２は、使用されたことが多い場合には少ない場合と比較して利用者の満足度が低いことを示す値を算出する。そして、選択部１０３は、算出部１０２によって算出された値により示される満足度が所定の満足度よりも低い利用者レコードの商品情報を選択する。そして、必要に応じ、該商品情報を、買い替え候補あるいは処分候補の商品であるとして出力し利用者に提示することができる。
【００１４】
すなわち、選択装置１００は、満足している商品であれば他人が使用しない状況でも使用することに着目して使用状況から満足度を算出し、満足度が低い商品を選択する。この結果、選択装置１００は、異なる用途の商品を比較でき、異なる用途を有する商品の中から処分対象とする商品や買い換え対象とする商品を選択可能である。例えば、選択装置１００によれば、家電や車などの用途が異なる商品の中から、処分対象とする商品や買い換え対象とする商品を選択可能である。
【００１５】
また、異なる用途を有する商品の中から処分対象や買い換え対象とする商品を選択する手法として、利用回数の大小を用いる手法が考えられる。例えば、利用回数の少ない商品を多い商品と比較して優先して選択することが考えられる。しかしながら、利用回数の大小を用いる手法では、利用回数は少ないが利用者の満足度が高い商品１０Ｘと、利用回数は多いが利用者の満足度が低い商品１０Ｙとがある場合に、商品１０Ｘを商品１０Ｙよりも優先して処理対象として選択すると考えられる。このような手法と比較して、本願発明によれば、利用回数や利用頻度が異なる商品を比較したとしても、処分対象とする商品や買い換え対象とする商品を的確に選択可能である。
【実施例２】
【００１６】
［選択装置の構成］
実施例２に係る選択装置２００について説明する。選択装置２００は、例えば、サーバが該当する。図２を用いて、実施例２に係る選択装置２００の構成の一例を示す。図２は、実施例２に係る選択装置の構成の一例を示すブロック図である。図２に示す例では、選択装置２００は、複数の利用者端末５００と接続される。選択装置２００は、入力部２０１と、出力部２０２と、記憶部３００と、制御部４００とを有する。
【００１７】
利用者端末５００は、選択装置２００と接続される。利用者端末５００は、例えば、携帯電話、ＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）端末、移動体通信端末又はＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、ラップトップコンピュータなどが該当する。例えば、利用者端末５００は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）やカメラ、加速度センサ、高度計、時計などを有する。
【００１８】
利用者端末５００は、利用者によって携帯される。また、利用者端末５００は、利用者により使用された商品を識別する商品情報を取得し、利用者によって商品が使用されると、商品が使用された状況を識別する状況情報を取得する。そして、利用者端末５００は、利用者を識別する利用者情報に対応付けて、商品情報と状況情報とを含むレコードを選択装置２００に送信する。例えば、利用者端末５００は、利用者によって商品が使用されるごとにレコードを送信する。
【００１９】
利用者端末５００が商品情報を取得する処理について簡単に説明する。例えば、利用者によって使用される商品は、それぞれ、無線ＩＣタグを有する。そして、無線ＩＣタグが付与された商品が利用者によって使用されると、商品は、自己を識別する商品情報を周囲に送信する。利用者端末５００は、商品によって送信された商品情報を受信することで、商品情報を取得する。ただし、本発明はこれに限定されるものではなく、利用者端末５００は、任意の処理にて商品情報を取得して良い。例えば、利用者端末５００は、利用者から手動にて商品情報を入力されることで、商品情報を取得しても良い。
【００２０】
利用者端末５００が状況情報を取得する処理について簡単に説明する。状況情報とは、例えば、利用者が商品を使用した時刻や位置、高度、利用者によって商品が使用された位置における降水量や風向、照度、利用者によって商品が使用された時に利用者端末５００にかかった加速度などが該当する。
【００２１】
例えば、利用者端末５００は、内蔵の時計を用いて、利用者によって商品が使用された時刻を取得する。また、利用者端末５００は、ＧＰＳを用いて、利用者によって商品が使用された位置を取得する。また、利用者端末５００は、高度計を用いて、利用者によって商品が使用された位置の高度を取得する。また、利用者端末５００は、周囲の画像をカメラで撮像して画像の明るさを算出することで、利用者によって商品が使用された位置における照度を取得する。また、利用者端末５００は、加速度センサを用いて、利用者によって商品が使用された時に利用者端末５００にかかった加速度を取得する。また、利用者端末５００は、位置を検索キーとして各種のデータベースを検索することで、利用者によって商品が使用された位置における降水量や風量を取得する。
【００２２】
入力部２０１は、制御部４００と接続される。入力部２０１は、利用者端末５００によって送信された情報や指示を受け付け、受け付けた情報や指示を制御部４００に入力する。入力部２０１は、情報を受け付ける各種の端子などが該当する。出力部２０２は、制御部４００と接続される。出力部２０２は、制御部４００から情報を受け付け、受け付けた情報を利用者端末５００に出力する。出力部２０２は、情報を出力する各種の端子が該当する。なお、入力部２０１によって受け付けられる情報や指示の詳細や、出力部２０２によって出力される情報の詳細については、関係する各部について説明する際に併せて説明する。
【００２３】
記憶部３００は、制御部４００と接続される。記憶部３００は、制御部４００による各種処理に用いられるデータを記憶する。記憶部３００は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）やＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（flash  Memory）などの半導体メモリ素子、又は、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置である。図２に示す例では、記憶部３００は、レコードテーブル３０１を有する。
【００２４】
レコードテーブル３０１は、利用者を識別する利用者情報に対応付けて、商品情報と状況情報とを含むレコードを複数記憶する。図３に示すように、レコードテーブル３０１は、商品情報として、利用者により使用された商品の種類を一意に識別する種類識別情報と、商品を一意に識別する商品識別情報とを記憶する。また、レコードテーブル３０１は、状況情報として、例えば、時刻や位置、高度、降水量、風向、照度、加速度などを記憶する。図３は、実施例２におけるレコードテーブルに記憶された情報の一例を示す図である。以下では、状況情報として、時刻や位置、高度、降水量、風向、照度、加速度を用いる場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、任意の状況情報を用いて良い。
【００２５】
図３に示す例では、レコードテーブル３０１は、利用者情報「０００１」や「０００２」など複数の利用者情報について、それぞれレコードを記憶する。例えば、レコードテーブル３０１は、利用者情報「０００１」に対応付けて、商品情報として種類識別情報「自転車」と商品識別情報「001ｂ」とを含み、状況情報として時刻「2009／08／10  20：10：24」などを含むレコードを記憶する。すなわち、レコードテーブル３０１は、利用者「０００１」によって、「2009年8月10日の20時10分24秒」に「001ｂ」という商品名の自転車が使用されたことを記憶する。
【００２６】
レコードテーブル３０１に記憶されるレコードは、利用者端末５００によって選択装置２００に送信され、制御部４００によってレコードテーブル３０１に入力される。例えば、上述したように、利用者端末５００は、利用者が商品を使用するごとにレコードを送信する。このため、レコードテーブル３０１は、利用者が商品を使用するごとに、商品を使用した利用者についてのレコードを蓄積する。
【００２７】
制御部４００は、入力部２０１、出力部２０２及び記憶部３００と接続される。制御部４００は、各種の処理手順などを規定したプログラムを記憶する内部メモリを有し、種々の処理を制御する。制御部４００は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路である。制御部４００は、図２に示す例では、レコード格納処理部４１０と、レコード抽出部４２０と、算出部４３０と、処理対象選択部４４０と、買換対象選択部４５０とを有する。
【００２８】
レコード格納処理部４１０は、利用者情報に対応付けてレコードをレコードテーブル３０１に格納する。例えば、レコード格納処理部４１０は、利用者情報に対応付けられたレコードを利用者端末５００から受信すると、受信したレコードを受信した利用者情報に対応付けて格納する。
【００２９】
レコード抽出部４２０と算出部４３０とは、協働することで、所定の利用者情報に対応付けられたレコードである利用者レコードについて、所定の利用者情報とは異なる他の利用者情報に対応付けられたレコードに基づいて、商品に対する満足度を算出する。具体的には、レコード抽出部４２０と算出部４３０とは、利用者レコードの商品情報により識別される商品が利用者レコードの状況情報により識別される状況で使用されたことが少ない場合には、多い場合と比較して利用者の満足度が高いことを示す値を算出する。また、レコード抽出部４２０と算出部４３０とは、使用されたことが多い場合には、使用されたことが少ない場合と比較して利用者の満足度が低いことを示す値を算出する。
【００３０】
実施例２では、「商品情報０１、使用状況０２」を含む利用者レコードについて満足度を算出する場合に、使用状況０２に類似するレコード群を抽出し、抽出されたレコード群において商品情報０１が占める割合に基づいて算出する場合を用いて説明する。つまり、以下に詳細に説明するように、レコード抽出部４２０は、使用状況０２に類似するレコード群をレコードテーブル３０１から抽出する。そして、算出部４３０は、レコード抽出部４２０によって抽出されたレコード群において商品情報０１が占める割合を算出することで、満足度を示す値を算出する。また、実施例２では、利用者端末５００から利用者情報「０００１」を受信し、利用者情報「０００１」に対応付けられた利用者レコードについて処理を実行する場合を例に説明する。
【００３１】
レコード抽出部４２０は、利用者端末５００によって利用者情報が入力されると、利用者レコードをレコードテーブル３０１から抽出する。例えば、レコード抽出部４２０は、利用者情報「０００１」に対応付けられたレコードをすべて抽出する。
【００３２】
また、レコード抽出部４２０は、利用者レコード各々について、利用者レコードの状況情報と類似する状況情報を含む他の利用者情報に対応付けられたレコード群をレコードテーブル３０１から抽出する。例えば、レコード抽出部４２０は、利用者情報「０００１」に対応付けられた利用者レコードごとに、レコード群を抽出する。図３に示す例では、レコードテーブル３０１は、利用者情報「０００１」に対応付けられた利用者レコードを「１０個」記憶する。このため、レコード抽出部４２０は、「１０個」の利用者レコードそれぞれについて、レコード群を抽出する。ここで、レコード抽出部４２０は、公知の手法を用いてレコード群を抽出する。例えば、レコード抽出部４２０は、ＭＢＲ（Memory  Based  Reasoning）を用いることで、利用者レコードの状況情報と類似する状況情報を含むレコード群を抽出する。
【００３３】
より詳細な一例をあげて説明すると、レコード抽出部４２０は、種類識別情報「自転車」と商品識別情報「001ｂ」と時刻「2009／08／10  20：10：24」となどを含む利用者「０００１」の利用者レコードについて、図４に示すようなレコード群を抽出する。図４は、実施例２におけるレコード抽出部により抽出されたレコード群の一例を示す図である。図４に示すように、抽出されたレコードは、レコードテーブル３０１のレコードのうち利用者情報「０００１」以外に対応付けられたレコードであって、例えば、時刻「2009／08／10  20：10：24」と類似する時刻についてのレコードとなる。図４では、説明の便宜上、状況情報として時刻のみを示した。
【００３４】
算出部４３０は、レコード抽出部４２０によって抽出されたレコード群において利用者レコードの商品情報を含むレコードが占める割合が小さい場合には、大きい場合と比較して利用者の満足度が高いことを示す値を算出する。また、算出部４３０は、割合が大きい場合には、小さい場合と比較して利用者の満足度が低いことを示す値を算出する。
【００３５】
例えば、算出部４３０は、レコード抽出部４２０によって抽出されたレコード群に含まれる利用者情報の数をカウントする。また、算出部４３０は、レコード群に含まれる利用者情報のうち、利用者レコードの商品情報を含むレコードが抽出された利用者情報の数をカウントする。そして、算出部４３０は、レコード群に含まれる利用者情報の数を分子とし、利用者レコードの商品情報を含むレコードが抽出された利用者情報の数を分母とする値を算出する。ここで、算出部４３０は、分母の値に対して、処理対象となる利用者「０００１」を示す値「１」を加えた上で算出する。つまり、算出部４３０は、利用者が商品を使用した時点と類似する状況において、同じ商品を使用した利用者の割合の逆数を算出する。
【００３６】
図４に示すレコード群を用いて具体的に説明する。図４に示す例では、利用者情報「０００２」「０００３」「０００４」「０００５」があり、分子は「４」になる。また、図４に示す例では、種類識別情報「自転車」を含むレコードが抽出された利用者情報は、「０００５」である。このため、分母は「１＋１＝２」になる。つまり、算出部４３０は、「４／２＝２」を算出する。ここで、算出部４３０によって算出された値が大きければ大きいほど、他の利用者が使用しないようなユニークな状況において使用したことを示し、満足度が高いことを示す。算出部４３０によって算出された値が小さければ小さいほど、他の利用者が使用するようないわば当たり前の状況において使用したことを示し、満足度が低いことを示す。以下では、算出部４３０によって算出される値を「効用比率」と記載する。
【００３７】
例えば、利用者は、通常、晴れの日に自転車を使用し、雨の日には自転車を使用しない。ここで、自転車に対する満足度や愛着度が高い利用者は、他の人が自転車を通常使用する晴れの日に自転車を使用するだけでなく、他の人が自転車を通常使用しない雨の日にも自転車を使用することがある。このことを踏まえ、算出部４３０は、他の人が自転車を使用しない状況において自転車を使用した利用者について、例えば、雨の日に自転車を使用した利用者について、自転車についての満足度が高いことを示す効用比率を算出する。
【００３８】
図５に示すように、算出部４３０は、利用者レコードごとに満足度を示す値を算出する。図５は、実施例２における算出部により算出された効用比率の一例を示す図である。図５では、説明の便宜上、利用者レコードに含まれる情報のうち、種類識別情報と商品識別情報と時刻とを示した。図５に示すように、算出部４３０は、利用者情報「０００１」についての利用者レコードすべてについて、効用比率を算出する。
【００３９】
また、算出部４３０は、同一の商品情報について複数の効用比率が算出された場合には、商品情報ごとに最も大きな効用比率を一つ選択して決定する。つまり、算出部４３０は、利用者が最もユニークな状況において使用したと考えられる利用者レコードについての効用比率を選択する。例えば、図６に示すように、算出部４３０は、種類識別情報「自転車」について効用比率「２」を選択し、種類識別情報「携帯電話」について効用比率「１．５」を選択し、種類識別情報「ＴＶ」について効用比率「１．３３」を選択する。図６は、実施例２における算出部によって決定された効用比率の一例について説明する。
【００４０】
処理対象選択部４４０は、算出部４３０によって算出された値である算出値により示される満足度が所定の満足度よりも低い利用者レコードの商品情報を選択する。例えば、処理対象選択部４４０は、算出部４３０によって算出された効用比率が最も低い商品情報を選択する。また、例えば、処理対象選択部４４０は、所定の閾値よりも低い効用比率が算出された商品情報を選択する。所定の閾値とは、例えば、全利用者についての効用比率の平均値などが該当する。図６に示す例では、処理対象選択部４４０は、効用比率「１．３３」が算出された種類識別情報「ＴＶ」の商品識別情報「001ｔ」を処理対象となる商品として選択する。そして、処理対象選択部４４０は、利用者端末５００に対して、処理対象となる商品についての商品識別情報として「001ｔ」を出力する。
【００４１】
以下では、処理対象選択部４４０により選択された利用者レコードを「選択レコード」と記載する。つまり、例えば、選択レコードは、種類識別情報「ＴＶ」と商品識別情報「001ｔ」とを含む利用者レコードであって、効用比率「１．３３」が算出された利用者レコードが該当する。処理対象選択部４４０は「選択部」とも称する。
【００４２】
買換対象選択部４５０は、選択レコードの種類識別情報と同一の種類識別情報を含み、選択レコードの商品識別情報とは異なる商品識別情報を含む他の利用者情報に対応付けられたレコードをレコードテーブル３０１から抽出する。また、買換対象選択部４５０により抽出されるレコードは、選択レコードについて算出部４３０によって算出された値により示される満足度よりも高い満足度を示す値が算出されるレコードである。そして、買換対象選択部４５０は、抽出したレコードの商品識別情報を選択し、選択レコードの商品識別情報と併せて出力する。つまり、買換対象選択部４５０は、買い換えることで効用比率が上がると考えられる商品を識別する商品識別情報を利用者に出力する。
【００４３】
つまり、買換対象選択部４５０は、処理対象となる商品と類似する商品であって、満足度が高いと考えられる商品を併せて出力することで、利用者に買い換え商品の候補を提示する。
【００４４】
図７を用いて、実施例２における買換対象選択部４５０の詳細について説明する。図７は、実施例２における買換対象選択部の詳細を示すブロック図である。図７に示す例では、買換対象選択部４５０は、買換新製品レコード抽出部４５１と、買換算出部４５２と、買換判定部４５３とを有する。
【００４５】
買換新製品レコード抽出部４５１は、選択レコードの種類識別情報と同一の種類識別情報を含む他の利用者情報に対応付けられたレコードであって、利用者レコードの商品識別情報とは異なる商品識別情報を含むレコードをレコードテーブル３０１から抽出する。言い換えると、買換新製品レコード抽出部４５１は、選択レコードの商品と類似する他の商品についてのレコードを抽出する。
【００４６】
例えば、図８に示すように、買換新製品レコード抽出部４５１は、利用者「０００１」以外のレコードであって、種類識別情報が「ＴＶ」であり、商品「001ｔ」とは異なる商品についてのレコードを抽出する。図８は、実施例２における買換新製品レコード抽出部により抽出されたレコード群の一例を示す図である。図８に示す例では、買換新製品レコード抽出部４５１が、利用者「０００２」〜「０００７」についてのレコードであって商品「００２ｔ」についてのレコードを、「２７個」抽出した場合を示した。図８では、説明の便宜上、利用者レコードに含まれる情報のうち、種類識別情報と商品識別情報と時刻とを示し、レコードの数を識別する「ＩＤ」を示した。
【００４７】
ここで、買換新製品レコード抽出部４５１は、種類識別情報が「ＴＶ」であり、商品識別情報が「001ｔ」ではないレコードのうち、商品「001ｔ」を過去に所有していた利用者についてのレコードを選択的に抽出しても良い。すなわち、商品「001ｔ」を過去に所有していたが、新しい商品に買い換えた利用者についてのレコードを選択的に抽出しても良い。より詳細には、直近、又は、利用者によって指定された期間に商品「001ｔ」を使用したことがある利用者についてのレコードを抽出しても良い。また、買換新製品レコード抽出部４５１は、更に、種類識別情報が「ＴＶ」であり、商品識別情報が「001ｔ」ではないレコードのうち、商品識別情報「001ｔ」よりも発売日が新しい商品についてのレコードを選択的に抽出しても良い。
【００４８】
買換算出部４５２は、買換新製品レコード抽出部４５１によって抽出されたレコードごとに、効用比率を算出する。例えば、買換算出部４５２は、図８に示した「２７個」のレコード各々について、効用比率を算出する。効用比率を算出する処理については、レコード抽出部４２０と算出部４３０とによる処理と同様である。
【００４９】
例えば、買換算出部４５２は、図８のＩＤ「１」のレコードについて、使用状況が類似するレコード群をレコードテーブル３０１から抽出する。例えば、図９に示す例では、買換算出部４５２は、図８のＩＤ「１」のレコードについて、図９に示すように、「１４」個のレコードを抽出する。図９は、実施例２における買換算出部により抽出されるレコード群の一例を示す図である。買換算出部４５２は、抽出した「１４」個のレコード群において、レコード群に含まれる利用者情報の数を分子とし、商品識別情報「００２ｔ」を含むレコードが抽出された利用者情報の数を分母とする値を算出することで、効用比率を算出する。例えば、買換算出部４５２は、図８のＩＤ「１」のレコードについて、効用比率「４／５＝０．８０」を算出する。また、同様に、買換算出部４５２は、図８のＩＤ「２」〜「２７」のレコードについて、効用比率を算出する。そして、買換算出部４５２は、商品ごとに効用比率の平均値を算出する。例えば、買換算出部４５２は、商品「００２ｔ」について、効用比率の平均値「０．８２５」を算出する。
【００５０】
買換判定部４５３は、選択レコードについて算出された効用比率よりも、買換算出部４５２によって算出された効用比率が高いか否かを判定し、高いと判定された商品識別情報を買い換え商品の候補として選択する。例えば、商品「００２ｔ」について算出された効用比率「０．８２５」であり、選択レコードの商品情報について算出された効用比率「１．３３」である場合には、買換判定部４５３は、商品「００２ｔ」を商品「001ｔ」の買い換え商品の候補として選択しない。一方、例えば、商品「００３ｔ」について算出された効用比率が「２」であり、選択レコードの商品情報について算出された効用比率「１．３３」である場合には、商品「001ｔ」の買い換え商品の候補として選択する。そして、買換判定部４５３は、買い換え商品の候補として選択した商品識別情報を利用者端末５００に出力する。つまり、買換判定部４５３は、買い換えることによって効用比率が上がると考えられる商品についての商品識別情報を利用者に出力する。
【００５１】
［選択装置による処理］
実施例２に係る選択装置２００による処理の流れの一例を示す。図１０は、実施例２に係る選択装置による処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、レコード抽出部４２０は、利用者端末５００によって利用者情報が入力されると（ステップＳ１０１肯定）、利用者レコードを抽出する（ステップＳ１０２）。例えば、レコード抽出部４２０は、利用者情報「０００１」に対応付けられたレコードをすべて抽出する。
【００５２】
そして、レコード抽出部４２０は、利用者レコード各々について、利用者レコードの状況情報と類似する状況情報を含む他の利用者情報に対応付けられたレコード群をレコードテーブル３０１から抽出する（ステップＳ１０３）。例えば、利用者情報「０００１」に対応付けられた利用者レコードが「１０個」ある場合には、レコード抽出部４２０は、「１０個」の利用者レコードそれぞれについて、レコード群を抽出する。
【００５３】
そして、レコード抽出部４２０は、利用者レコードごとに、レコード抽出部４２０によって抽出されたレコード群に含まれる利用者情報の数をカウントする（ステップＳ１０４）。図４に示す例では、利用者情報「０００２」「０００３」「０００４」「０００５」があり、レコード抽出部４２０は、「４」とカウントする。そして、算出部４３０は、レコード群に含まれる利用者情報のうち、利用者レコードの商品情報を含むレコードが抽出された利用者情報の数をカウントする（ステップＳ１０５）。図４に示す例では、種類識別情報「自転車」を含むレコードが抽出された利用者情報は、「０００５」のみであり、「１」とカウントする。そして、算出部４３０は、利用者レコードごとに、効用比率を算出する（ステップＳ１０６）。例えば、算出部４３０は、レコード群に含まれる利用者情報の数を分子とし、利用者レコードの商品情報を含むレコードが抽出された利用者情報の数に「１」を加えた値を分母とする値を算出することで、効用比率を算出する。つまり、例えば、算出部４３０は、効用比率「４／２＝２」を算出する。
【００５４】
そして、算出部４３０は、商品ごとに、最大となる効用比率を選択する（ステップＳ１０７）。つまり、算出部４３０は、同一の商品情報について複数の効用比率が算出された場合には、商品情報ごとに最も大きな効用比率を一つ選択して決定する。
【００５５】
そして、処理対象選択部４４０は、算出部４３０によって算出された値である算出値により示される満足度が所定の満足度よりも低い利用者レコードの商品情報を選択する（ステップＳ１０８）。図６に示す例では、処理対象選択部４４０は、効用比率「１．３３」が算出された種類識別情報「ＴＶ」の商品識別情報「001ｔ」を処理対象となる商品として選択する。
【００５６】
そして、処理対象選択部４４０は、利用者端末５００に対して、処理対象となる商品についての商品識別情報を出力する（ステップＳ１０９）。例えば、処理対象選択部４４０は、商品識別情報「001ｔ」を出力する。
【００５７】
そして、買換対象選択部４５０は、買い換え対象選択処理を実行し（ステップＳ１１０）、買い換え商品の候補を利用者端末５００に出力する（ステップＳ１１１）。つまり、買換対象選択部４５０は、選択レコードの商品について、買い換えることで効用比率が上がると考えられる商品についての商品識別情報を利用者に出力する。例えば、買換対象選択部４５０は、ＴＶについての商品「００３ｔ」について算出された効用比率が「２」であり、選択レコードのＴＶについての商品情報について算出された効用比率「１．３３」である場合を用いて説明する。この場合、商品「００３ｔ」に買い換えることで効用比率が上がると考えられるので、買換対象選択部４５０は、商品「００３ｔ」を利用者端末５００に出力する。
【００５８】
［買換対象選択部による処理］
実施例２における買換対象選択部４５０による買い換え対象選択処理の流れの一例を示す。図１１は、実施例２における買換対象選択部による買い換え対象選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１に示す一連の処理は、図１０におけるステップＳ１１０に対応する。
【００５９】
図１１に示すように、買換対象選択部４５０では、買換新製品レコード抽出部４５１は、選択レコードの商品と類似する他の商品についてのレコードをレコードテーブル３０１から抽出する（ステップＳ２０１）。例えば、選択レコードの種類識別情報が「ＴＶ」であり、商品識別情報が「001ｔ」である場合には、買換新製品レコード抽出部４５１は、種類識別情報が「ＴＶ」であり、商品識別情報が「001ｔ」ではないレコードを抽出する。
【００６０】
そして、買換算出部４５２は、買換新製品レコード抽出部４５１によって抽出されたレコードごとに、効用比率の算出処理を実行する（ステップＳ２０２）。例えば、買換算出部４５２は、図８に示した「２７個」のレコード各々について、効用比率を算出する。なお、効用比率を算出する処理については、図１０におけるステップＳ１０３〜Ｓ１０６に対応する。
【００６１】
そして、買換算出部４５２は、商品ごとに、効用比率の平均値を算出する（ステップＳ２０３）。例えば、買換算出部４５２は、商品「００２ｔ」について、効用比率の平均値「０．８２５」を算出する。
【００６２】
そして、買換判定部４５３は、選択レコードについて算出された効用比率よりも、買換算出部４５２によって算出された効用比率が高いか否かを判定する（ステップＳ２０４）。ここで、買換判定部４５３は、高いと判定した場合には（ステップＳ２０５肯定）、買換算出部４５２によって算出された効用比率についての商品識別情報を買い換え商品の候補として選択する（ステップＳ２０６）。例えば、商品「００３ｔ」について算出された効用比率が「２」であり、選択レコードの商品情報について算出された効用比率「１．３３」である場合には、商品「001ｔ」の買い換え商品の候補として選択する。一方、買換判定部４５３は、高いと判定しなかった場合には（ステップＳ２０５否定）、買換算出部４５２によって算出された効用比率についての商品識別情報を買い換え商品の候補として選択しない（ステップＳ２０７）。例えば、商品「００２ｔ」について算出された効用比率「０．８２５」であり、選択レコードの商品情報について算出された効用比率「１．３３」である場合には、買換判定部４５３は、商品「００２ｔ」を商品「001ｔ」の買い換え商品の候補として選択しない。
【００６３】
［実施例２の効果］
上述したように、実施例２によれば、選択装置２００は、利用者情報に対応付けて、レコードを複数記憶するレコードテーブル３０１を有する。そして、選択装置２００は、所定の利用者情報に対応付けられたレコードである利用者レコードについて、利用者情報とは異なる他の利用者情報に対応付けてレコードテーブル３０１に記憶されたレコードに基づいて、効用比率を算出する。そして、選択装置２００は、効用比率が所定の効用比率よりも低い利用者レコードの商品情報を選択する。この結果、選択装置２００によれば、異なる用途を有する商品の中から処分対象とする商品や買い換え対象とする商品を選択可能である。つまり、満足度の高い商品であれば他人が使用しない状況でも使用することに着目して使用状況から満足度を算出し、満足度が低い製品を選択することで、異なる用途を有する商品の中から処分対象や買い換え対象とする商品を選択することが可能である。
【００６４】
また、実施例２によれば、選択装置２００では、レコードテーブル３０１は、商品情報として、種類識別情報と商品識別情報とを記憶する。そして、選択装置２００は、買換新製品レコード抽出部４５１は、選択レコードの商品と類似する他の商品についてのレコードであって、選択レコードの効用比率よりも高い効用比率が算出されるレコードを抽出する。そして、選択装置２００は、抽出したレコードの商品識別情報を選択レコードの商品識別情報の買い換え候補として出力する。この結果、利用者に対して買い換え候補となる商品を利用者に出力可能である。
【実施例３】
【００６５】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。
【００６６】
［状況情報］
例えば、上述した実施例では、利用者端末５００が状況情報を取得する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、選択装置２００も状況情報を取得するようにしても良い。例えば、選択装置２００は、利用者端末５００によって取得された状況情報を検索キーとしてインターネットを介して各種のデータベースを検索することで、選択装置２００によって取得された状況情報とは別の状況情報を取得しても良い。例えば、選択装置２００は、利用者端末５００によって取得された時刻や位置を検索キーとして用いて、降水量や高度などを取得しても良い。
【００６７】
［算出手法］
また、例えば、上述した実施例では、「商品情報０１、使用状況０２」というレコードについて算出する場合に、レコード抽出部４２０が、使用状況０２に類似するレコード群をレコードテーブル３０１から抽出する場合を用いて説明した。また、算出部４３０が、抽出されたレコード群において商品情報０１が占める割合を算出する場合を用いて説明した。ただし、本発明はこれに限定されるものではなく、レコード抽出部４２０は、商品情報０１と同一のレコード群を抽出し、算出部４３０は、抽出されたレコード群において使用状況０２に類似するレコードが占める割合を算出することで、効用比率を算出しても良い。
【００６８】
［処理対象選択］
また、例えば、算出部４３０は、維持費用が高い商品についての商品情報を、維持費用が低い商品についての商品情報と比較して優先して選択しても良い。例えば、選択装置２００は、商品ごとに維持費用を記憶する。例えば、選択装置２００は、自転車の維持コストとして「４．１７円／ｈ」を記憶し、携帯電話の維持費用として「６．９４円／ｈ」を記憶する。また、選択装置２００は、ＴＶの維持費用として「１．１２円／ｈ」を記憶する。そして、選択装置２００は、効用比率に維持費用を乗算した値を用いて商品情報を選択する。この結果、維持費用も考慮した上で商品情報を選択可能である。
【００６９】
［算出対象］
また、上述した実施例では、受信した利用者情報に対応付けられた利用者レコードすべてについて効用比率を算出する場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、選択装置２００は、利用者端末５００によって指定された利用者レコードについて効用比率を算出し、算出した効用比率を利用者端末５００に出力しても良い。
【００７０】
［効用比率］
また、例えば、選択装置２００は、他の利用者が使用しないようなユニークな状況において商品を使用するだけでなく、他の利用者の大半が使用するような状況においても商品を使用する場合に、満足度が高いと算出しても良い。すなわち、選択装置２００は、他の利用者が使用するような状況において使用するだけでなく、他の利用者が使用しないようなユニークな状況においても更に使用するような利用者について、満足度が高いと算出しても良い。この結果、単純に利用者が商品の使用に慣れていない結果、効用比率が高くなるような場合を除外することが可能である。また、同様に、選択装置２００は、一つの商品について複数の効用比率が算出された場合に、最も高い値から所定番目に大きい値を選択しても良い。
【００７１】
［システム構成］
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行っても良い。例えば、利用者が手動にてレコードをレコードテーブルに入力しても良い。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については（図１〜図１１）、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００７２】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図２を例に説明すると、選択装置２００は、利用者端末５００と統合されても良い。この場合、選択装置２００が統合された利用者端末５００は、他の利用者端末と情報を送受信することで他の利用者についてのレコードを取得し、一連の処理を実行する。
【００７３】
［コンピュータ］
また、上述の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１２を用いて、上述の実施例と同様の機能を有する選択プログラムを実行するコンピュータの一例を示す。なお、図１２は、実施例２に係る選択プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００７４】
図１２に示すように、実施例２におけるコンピュータ３０００は、通信部３００６、ＣＰＵ３０１０、ＲＯＭ３０１１、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）３０１２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３０１３をバス３００９などで接続して構成されている。また、コンピュータ３０００は、ネットワークを介して利用者端末４０００と接続される。なお、利用者端末４０００は、図２の利用者端末５００に対応する。
【００７５】
ＲＯＭ３０１１は、上述の実施例２で示したレコード格納処理部４１０と、レコード抽出部４２０と、算出部４３０と、処理対象選択部４４０と、買換対象選択部４５０と同様の機能を発揮する制御プログラムを記憶する。つまり、図１２に示すように、ＲＯＭ３０１１は、レコード格納処理プログラム３０１１ａと、レコード抽出プログラム３０１１ｂと、算出プログラム３０１１ｃと、処理対象選択プログラム３０１１ｄと、買換対象選択プログラム３０１１ｅとを記憶する。なお、これらのプログラム３０１１ａ〜３０１１ｅについては、図２に示した選択装置２００の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。
【００７６】
そして、ＣＰＵ３０１０が、これらのプログラム３０１１ａ〜３０１１ｄをＲＯＭ３０１１から読み出して実行する。この結果、図１２に示すように、各プログラムは、それぞれ、レコード格納処理プロセス３０１０ａと、レコード抽出プロセス３０１０ｂと、算出プロセス３０１０ｃと、処理対象選択プロセス３０１０ｄと、買換対象選択プロセス３０１０ｅとして機能する。なお、各プロセス３０１０ａ〜３０１０ｅは、図２に示した、レコード格納処理部４１０と、レコード抽出部４２０と、算出部４３０と、処理対象選択部４４０と、買換対象選択部４５０とにそれぞれ対応する。
【００７７】
そして、ＨＤＤ３０１２には、レコードテーブル３０１２ａが設けられている。なお、レコードテーブル３０１２ａは、図２に示した、レコードテーブル３０１に対応する。そして、ＣＰＵ３０１０は、レコードテーブル３０１２ａを読み出してＲＡＭ３０１３に格納し、ＲＡＭ３０１３に格納されたレコードデータ３０１３ａを用いて、選択プログラムを実行する。
【００７８】
［その他］
なお、本実施例で説明した選択プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、選択プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【符号の説明】
【００７９】
１００      選択装置
１０１      レコード記憶部
１０２      算出部
１０３      選択部
２００      選択装置
２０１      入力部
２０２      出力部
３００      記憶部
３０１      レコードテーブル
４００      制御部
４１０      レコード格納処理部
４２０      レコード抽出部
４３０      算出部
４４０      処理対象選択部
４５０      買換対象選択部
４５１      買換新製品レコード抽出部
４５２      買換算出部
４５３      買換判定部
５００      利用者端末
【図１】
2011175478.tif 000003
【図２】
2011175478.tif 000004
【図３】
2011175478.tif 000005
【図４】
2011175478.tif 000006
【図５】
2011175478.tif 000007
【図６】
2011175478.tif 000008
【図７】
2011175478.tif 000009
【図８】
2011175478.tif 000010
【図９】
2011175478.tif 000011
【図１０】
2011175478.tif 000012
【図１１】
2011175478.tif 000013
【図１２】
2011175478.tif 000014