(57)【要約】【課題】広告配信システムにおいて、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を容易に決定する。【解決手段】広告配信装置１００は、グループ遷移検出部１１０とレコメンド価値算出部１２０と広告配信先決定部１３０とを含む。ここで、グループ遷移検出部１１０は、複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出する。レコメンド価値算出部１２０は、検出された異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移の履歴を基に、遷移先のグループにおけるレコメンド情報の価値を算出する。広告配信先決定部１３０は、レコメンド情報の遷移先のグループにおける価値を基に、商品に関する広告情報の配信先となるユーザ端末を決定する。【選択図】      図１
2011191911.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、
前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部と
を含む広告配信装置。
【請求項２】
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
請求項１記載の広告配信装置。
【請求項３】
さらに、前記ユーザ端末のグループ内での発言頻度を含む発言頻度情報を記憶する発言頻度情報記憶部を含み、
前記レコメンド価値算出部は、前記発言頻度情報を参照し、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移に係わる当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末の、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける前記発言頻度を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
請求項１記載の広告配信装置。
【請求項４】
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間で前記レコメンド情報が遷移するときの、当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末が当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
請求項１記載の広告配信装置。
【請求項５】
前記レコメンド情報は、さらに、前記コメントデータと対応付けられた、当該コメントデータを追加した前記ユーザ端末が指定した当該レコメンド情報の送信先のグループの識別子である、コンタクト先グループ識別子を含む
請求項１乃至４のいずれかに記載の広告配信装置。
【請求項６】
さらに、前記商品の商品識別子と前記レコメンド情報の価値を算出するための評価関数とを含む評価関数情報を記憶する評価関数情報記憶部を含み、
前記レコメンド情報は、さらに、前記商品識別子を含み、
前記レコメンド価値算出部は、前記評価関数情報を参照し、前記レコメンド情報に含まれる前記商品識別子に対応した前記評価関数を用いて、当該レコメンド情報の価値を算出する
請求項１乃至５のいずれかに記載の広告配信装置。
【請求項７】
それぞれが複数のグループのうちの少なくとも１つに属し、
商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報を受信し、当該レコメンド情報に前記コメントデータを追加して前記複数のグループのうちの少なくとも１つのグループに送信するレコメンド情報転送部
を有する複数のユーザ端末と、
前記レコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、
前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部と
を有する広告配信装置と
を含む広告配信システム。
【請求項８】
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
請求項７記載の広告配信システム。
【請求項９】
複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、
検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する
広告配信方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、
検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する
処理を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のユーザ端末の中から広告を配信するユーザ端末を決定する広告配信装置、広告配信システム、広告配信方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザはさまざまなメディア（媒体）から多くの情報を収集できるようになった。ここで、メディアとはテレビ放送やインターネット上のブログ、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｓｅｒｖｉｃｅ））、携帯音楽プレーヤーでダウンロードして視聴するポッドキャストなどである。
【０００３】
このように、ユーザがさまざまなメディアを利用できるようになったため、例えば、広告代理店のような情報を配信する事業者が、テレビ放送など、これまで広告配信にとって有力なメディアに広告を配信しても、多くのユーザがその広告を見るとは限らない。このため、同じ広告を見たユーザ同士で、「あのテレビのコマーシャル見た？」という会話のような、その広告を話題にした口コミが行われる機会が減少し、広告に対する口コミ効果が期待できないという問題がある。したがって、情報を配信する事業者は、よりも多くのメディアに対して広く広告を配信しなければならず、広告費用が増加する。
【０００４】
このような問題を解決し、広告配信を効率的に行う方法の一例が、特許文献１に記載されている。特許文献１記載の情報提供装置は、複数のコミュニティの情報伝達潜在力を複数のユーザ間の関係性から算出し、算出した情報伝達潜在力を基に、情報提供を行うユーザを決定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２５７５１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述の特許文献１記載の情報提供装置においては、情報伝達潜在力を算出するために、コミュニティに参加するユーザのそれぞれについて、他のユーザとの間のコミュニケーションの内容を解析し、他のユーザとの結合量と距離を算出する必要がある。このため、コミュニティの数が多い場合や、コミュニティの参加者が多い場合、情報提供を行うユーザを決定するための情報伝達潜在力を算出する負荷が大きくなるという問題がある。
【０００７】
本発明は上記課題を鑑みてなされたものであって、その一つの目的は、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を容易に決定できる広告配信装置、広告配信システム、広告配信方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
広告配信装置は、複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部とを含む。
【０００９】
広告配信システムは、それぞれが複数のグループのうちの少なくとも１つに属し、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報を受信し、当該レコメンド情報に前記コメントデータを追加して前記複数のグループのうちの少なくとも１つのグループに送信するレコメンド情報転送部を有する複数のユーザ端末と、前記レコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部とを有する広告配信装置とを含む。
【００１０】
広告配信方法は、複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する。
【００１１】
プログラムは、コンピュータに、複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の効果は、広告配信システムにおいて、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を容易に決定できることである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第一の実施の形態における広告配信システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第一の実施の形態におけるグループ情報１５５の例を示す図である。
【図４】本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド履歴情報１６５の例を示す図である。
【図５】本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド情報の例を示す図である。
【図６】本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド情報の他の例を示す図である。
【図７】本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド情報の他の例を示す図である。
【図８】本発明の第一の実施の形態における広告配信グループリストの例を示す図である。
【図９】本発明の第一の実施の形態における商品情報提供処理を示すシーケンス図である。
【図１０】本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド情報配信処理を示すシーケンス図である。
【図１１】本発明の第一の実施の形態における広告情報配信処理を示すシーケンス図である。
【図１２】本発明の第一の実施の形態におけるメッセージ情報配信処理を示すシーケンス図である。
【図１３】本発明の第二の実施の形態における広告配信システムの構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の第二の実施の形態における、発言頻度情報１７５の例を示す図である。
【図１５】本発明の第二の実施の形態におけるレコメンド履歴情報１６５の例を示す図である。
【図１６】本発明の第二の実施の形態における広告配信グループリストの例を示す図である。
【図１７】本発明の第二の実施の形態における発言頻度情報更新処理を示すシーケンス図である。
【図１８】本発明の第二の実施の形態におけるレコメンド情報配信処理を示すシーケンス図である。
【図１９】本発明の第三の実施の形態における広告配信システムの構成を示すブロック図である。
【図２０】本発明の第三の実施の形態における、評価関数情報１８５の例を示す図である。
【図２１】本発明の第三の実施の形態におけるレコメンド履歴情報１６５の例を示す図である。
【図２２】本発明の第三の実施の形態における広告配信グループリストの例を示す図である。
【図２３】本発明の第三の実施の形態における商品情報提供処理を示すシーケンス図である。
【図２４】本発明の第三の実施の形態におけるレコメンド情報配信処理を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
（第一の実施の形態）
次に、本発明の第一の実施の形態について説明する。
【００１５】
はじめに、本発明の第一の実施の形態の構成について説明する。図２は、本発明の第一の実施の形態における広告配信システムの構成を示すブロック図である。
【００１６】
図２を参照すると、広告配信システムは、広告配信装置１００、複数のユーザ端末２００、及びサービス装置３００を含む。
【００１７】
広告配信装置１００、複数のユーザ端末２００、及びサービス装置３００は、インターネットやＮＧＮ（Ｎｅｘｔ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワークにより相互に接続される。ネットワークは、有線ネットワークでも無線ネットワークでもよい。
【００１８】
また、ユーザ端末２００は、複数のグループのうちの少なくとも１つに属するものとする。ここで、グループは、ユーザ端末２００間でコミュニケーションを行う際のユーザ端末２００の集合であり、ユーザ端末２００は、グループを送信先として指定することにより、グループに加入しているユーザ端末２００に情報を送信するものとする。
【００１９】
また、コミュニケーションの方式としては、電子メール、インスタントメッセージ、ショートメッセージサービス、チャット、標準化団体ＯＭＡ（Ｏｐｅｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ａｌｌｉａｎｃｅ）で策定されているＰｏＣ（Ｐｕｓｈ−ｔｏ−Ｔａｌｋ  ｏｖｅｒ  Ｃｅｌｌｕｌａｒ）など、ユーザ端末２００がグループを送信先として情報を送信できるものであれば、どのようなものでもよい。
【００２０】
さらに、それぞれのユーザ端末２００には、ユーザ端末２００を識別するためのユーザ識別子（以下、ユーザＩＤとする）が付与されているものとする。ユーザＩＤは、ユーザ端末２００を一意に識別できるものであればどのようなものであってもよい。例えば、ユーザＩＤは、ユーザ端末２００に付与されるＩＰアドレスまたはホスト名であってもよい。また、ユーザＩＤは、ユーザ端末２００が携帯電話の場合、ＳＩＭ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｉｄｅｎｔｉｔｉｙ  Ｍｏｄｕｌｅ  Ｃａｒｄ）カードに付与されている、ＩＭＳＩ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｉｄｅｎｔｉｔｉｙ）であってもよい。また、ユーザ端末２００がパソコンの場合、ユーザＩＤは、ログイン時に使用する文字列であってもよい。
【００２１】
同様に、それぞれのグループには、グループを識別するためのグループ識別子（以下、グループＩＤとする）が付与されているものとする。グループＩＤは、グループを一意に識別できるものであればどのようなものであってもよい。例えば、コミュニケーションの方式として、電子メールが用いられる場合、ユーザＩＤは、グループに付与されたメーリングリストのアドレスであってもよい。また、コミュニケーションの方式として、インスタントメッセージまたはショートメッセージサービスが用いられる場合、グループ（コミュニティ）に付与された名称であってもよい。
【００２２】
図２の例では、グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」のグループには、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」「ｕｓｅｒ０２」を含む複数のユーザ端末２００が属している。グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」のグループには、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」「ｕｓｅｒ０３」を含む複数のユーザ端末２００が属している。グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」のグループには、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」「ｕｓｅｒ０４」を含む複数のユーザ端末２００が属している。
【００２３】
広告配信装置１００は、グループ遷移検出部１１０、レコメンド価値算出部１２０、広告配信先決定部１３０、グループ通信制御部１４０、グループ情報記憶部１５０、及びレコメンド履歴情報記憶部１６０を含む。
【００２４】
グループ通信制御部１４０は、グループに属するユーザ端末２００への情報の配信を制御する。グループ通信制御部１４０が配信する情報には、レコメンド情報、メッセージ情報、及び広告情報を含むものとする。
【００２５】
ここで、レコメンド情報は、ユーザが、商品を他のユーザへ推奨するために、商品の使い勝手やデザインなどについて入力したコメントデータを含む情報である。また、メッセージ情報は、レコメンド情報以外に、ユーザ間でコミュニケーションを行うためのメッセージを含む情報である。なお、商品には、製品などの物だけでなく、サービスも含むものとする。
【００２６】
図５、図６、図７は、本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド情報の例を示す図である。レコメンド情報は、商品情報、及び１つ以上のコメント情報を含む。ここで、商品情報は、後述するように、ユーザ端末２００がサービス装置３００から受信した商品に関する情報である。商品情報は、商品識別子（以下、商品ＩＤとする）を含む。コメント情報は、レコメンド情報の送信先のグループのグループＩＤであるコンタクト先グループ識別子（以下、コンタクト先グループＩＤとする）、コメントデータを追加したレコメンド情報の送信元のユーザ端末２００のユーザＩＤであるコンタクト先ユーザ識別子（以下、コンタクト先ユーザＩＤとする）、及びコメントデータを含む。コメントデータは、商品情報に含まれる商品ＩＤの商品について、ユーザにより入力されたコメントである。
【００２７】
グループ情報記憶部１５０は、グループ情報１５５を記憶する。
【００２８】
図３は、本発明の第一の実施の形態におけるグループ情報１５５の例を示す図である。グループ情報１５５は、グループＩＤ、当該グループＩＤのグループに属するユーザのユーザＩＤ、当該グループＩＤのグループに属するユーザのユーザ数を含む。
【００２９】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移した（グループ間で転送された）ことを検出する。
【００３０】
レコメンド価値算出部１２０は、グループ遷移検出部１１０により検出された異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移の履歴を基に、レコメンド情報の価値（以下、レコメンド価値とする）を算出する。
【００３１】
レコメンド履歴情報記憶部１６０は、レコメンド履歴情報１６５を記憶する。
【００３２】
図４は、本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド履歴情報１６５の例を示す図である。レコメンド履歴情報１６５は、レコメンド情報の配信時刻毎にレコメンド情報の配信履歴を履歴データとして記録したものである。ここで、それぞれの履歴データは、レコメンド情報の配信時刻、レコメンド情報の送信元のユーザ端末２００を示す送信元ユーザＩＤ、レコメンド情報の送信先（遷移先）のグループを示す送信先グループＩＤ、レコメンド情報の送信先のユーザ端末２００を示す送信先ユーザＩＤ、レコメンド情報に含まれる商品ＩＤ、及び、レコメンド価値算出部１２０で算出されたレコメンド価値を含む。
【００３３】
広告配信先決定部１３０は、レコメンド価値を基に、広告情報の配信先を示す広告配信グループリストを生成する。
【００３４】
図８は、本発明の第一の実施の形態における広告配信グループリストの例を示す図である。広告配信グループリストは、広告情報の送信先グループを示す送信先グループＩＤ、及び広告配信の優先度を示す配信優先度を含む。
【００３５】
なお、広告配信装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、グループ情報記憶部１５０と、レコメンド履歴情報記憶部１６０とは、それぞれ個別の記憶媒体でも、１つの記憶媒体によって構成されてもよい。
【００３６】
また、グループ情報記憶部１５０とレコメンド履歴情報記憶部１６０には、ＲＤＢＭＳ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  ＤａｔａＢａｓｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ：リレーショナルＤＢ管理システム）を用いてもよい。
【００３７】
サービス装置３００は、商品情報提供部３１０、及び広告配信要求部３２０を含む。
【００３８】
商品情報提供部３１０は、ユーザ端末２００へ商品情報を送信する。
【００３９】
ここで、商品情報は、商品を識別するための商品ＩＤを含む。商品ＩＤとしては、バーコード規格で採用されているＪＡＮコード（Ｊａｐａｎｅｓｅ  Ａｒｔｉｃｌｅ  Ｎｕｍｂｅｒ）などを利用することができる。商品情報は、商品の概要、商品の仕様等、商品の詳細情報を含んでいてもよい。また、商品情報は、商品の詳細情報を提供するサーバのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）等を含んでいてもよい。
【００４０】
広告配信要求部３２０は、広告配信装置１００へ商品ＩＤを含む広告情報の配信を依頼する。
【００４１】
なお、サービス装置３００は、ＣＰＵとプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。
【００４２】
ユーザ端末２００は、パソコンや携帯電話などの情報処理端末であり、レコメンド情報転送部２１０、レコメンド情報記憶部２２０、レコメンド情報出力部２３０、広告出力部２４０、及びメッセージ交換部２５０を含む。
【００４３】
レコメンド情報転送部２１０は、サービス装置３００から受信した商品情報にコメントデータを追加することによりレコメンド情報を生成し、送信先グループを指定してレコメンド情報を送信する。また、レコメンド情報転送部２１０は、他のユーザ端末２００から受信したレコメンド情報にコメントデータを追加し、送信先グループを指定して当該レコメンド情報を送信（転送）する。
【００４４】
レコメンド情報記憶部２２０は、他のユーザ端末２００から受信したレコメンド情報を保存する。
【００４５】
レコメンド情報出力部２３０は、レコメンド情報記憶部２２０に記憶されたレコメンド情報をディスプレイ等の出力デバイス（図示せず）に出力する。
【００４６】
広告出力部２４０は、広告配信装置１００から受信した広告情報をディスプレイ等の出力デバイスに出力する。なお、広告情報は、文書広告だけでなく、オペレータや合成音声などの音声広告、プロモーションビデオのような動画広告でもよい。
【００４７】
メッセージ交換部２５０は、送信先グループＩＤを指定して、他のユーザ端末２００との間でメッセージ情報を送受信する。
【００４８】
なお、ユーザ端末２００は、ＣＰＵとプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータまたは通信端末であってもよい。
【００４９】
次に、本発明の第一の実施の形態における広告配信システムの動作について説明する。
【００５０】
＜商品情報提供処理＞
はじめに、サービス装置３００からの商品情報提供処理について説明する。図９は、本発明の第一の実施の形態における商品情報提供処理を示すシーケンス図である。
【００５１】
サービス装置３００の商品情報提供部３１０は、ユーザ端末２００へ商品情報を送信する（ステップＳ１０１）。
【００５２】
商品情報を送信するタイミングは、例えば、ユーザ端末２００が非接触ＩＣカードを内蔵した携帯電話の場合、ユーザが決済のためにユーザ端末２００をＰＯＳレジスターの非接触ＩＣカードリーダーへタッチしたタイミングでもよい。また、ユーザ端末２００がサービス装置３００の提供するホームページの内容の送信を要求する場合、商品情報を送信するタイミングは、サービス装置３００がホームページの内容を送信するタイミングでもよい。
【００５３】
ユーザ端末２００が商品情報を受信すると、レコメンド情報転送部２１０は受信した商品情報をディスプレイ等の出力デバイスに出力する（ステップＳ１０２）。
【００５４】
＜レコメンド情報配信処理＞
次に、ユーザ端末２００が送信したレコメンド情報を配信するレコメンド情報配信処理について説明する。図１０は、本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド情報配信処理を示すシーケンス図である。
【００５５】
ユーザ端末２００のユーザが、図９のステップＳ１０１でサービス装置３００から受信した商品情報を参照した結果、その商品を特定のグループへ推奨するために、商品の使い勝手やデザインなどについてのお薦めコメントを記述したコメントデータを入力した場合、レコメンド情報転送部２１０は、そのコメントデータを受信する。さらに、レコメンド情報転送部２１０は、サービス装置３００から受信した商品情報に、入力されたコメントデータを追加することにより、レコメンド情報を生成する。また、ユーザ端末２００のユーザが、後述するステップＳ２０３で他の端末２００から受信したレコメンド情報を参照した結果、当該レコメンド情報を受信したグループとは異なる他のグループに推奨するために、お薦めコメントを記述したコメントデータを入力した場合、レコメンド情報転送部２１０は、そのコメントデータを受信する。さらに、レコメンド情報転送部２１０は、当該レコメンド情報に、入力されたコメントデータを追加することにより、当該レコメンド情報を更新する（ステップＳ２０１）。
【００５６】
レコメンド情報転送部２１０は、レコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置１００へ送信する（ステップＳ２０２）。ここで、レコメンド配信要求は、ユーザにより指定されたレコメンド情報の送信先のグループを示す送信先グループＩＤ、レコメンド情報の送信元のユーザ端末２００を示す送信元ユーザＩＤ、及びコメントデータが追加されたレコメンド情報を含む。
【００５７】
レコメンド配信要求を受信した広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、グループ情報記憶部１５０に記憶されたグループ情報１５５を参照し、レコメンド情報の送信先グループＩＤで指定されたグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤを抽出する。さらに、グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、レコメンド情報の送信元ユーザＩＤを除いたユーザＩＤを送信先として、ユーザ端末２００へレコメンド情報を配信する（ステップＳ２０３）。ここで、グループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の送信先グループＩＤと送信元ユーザＩＤとを、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対応するコンタクト先グループＩＤとコンタクト先ユーザＩＤとにそれぞれ設定する。なお、グループ通信制御部１４０は、コンタクト先グループＩＤを当該グループＩＤに対応するグループの名前に変換して設定してもよい。また、グループ通信制御部１４０は、コンタクト先ユーザＩＤを当該ユーザＩＤに対応するユーザの名前やニックネームに変換して設定してもよい。さらに、これらのコンタクト先グループＩＤとコンタクト先ユーザＩＤとの設定や変換は、ステップＳ２０２でユーザ端末２００が行うようにしてもよい。
【００５８】
ユーザ端末２００がレコメンド情報を受信すると、レコメンド情報転送部２１０は受信したレコメンド情報をレコメンド情報記憶部２２０に保存し、ディスプレイ等の出力デバイスに出力する（ステップＳ２０４、Ｓ２０５）。ここで、レコメンド情報転送部２１０は、レコメンド情報に含まれる商品情報、及びそれぞれのコメント情報（コンタクト先グループＩＤ、コンタクト先ユーザＩＤ、コメントデータ）を出力する。
【００５９】
レコメンド情報の送信が完了した場合、グループ通信制御部１４０は、グループ遷移検出部１１０へレコメンド配信通知を送信する（ステップＳ２０６）。ここで、レコメンド配信通知は、レコメンド情報の配信時刻、送信元ユーザＩＤ、送信先グループＩＤ、送信先ユーザＩＤ、及び商品ＩＤを含むものとする。
【００６０】
レコメンド配信通知を受信したグループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報記憶部１６０のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤを含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤと一致する履歴データの送信先グループＩＤ、及びレコメンド価値を抽出する。ここで、抽出される送信先グループＩＤとレコメンド価値は、レコメンド情報を送信したユーザ端末２００が、当該レコメンド情報を更新する前に当該レコメンド情報を受信したときの送信先グループＩＤとレコメンド価値に相当する（ステップＳ２０７）。
【００６１】
なお、商品情報を受信したユーザ端末２００が、レコメンド情報を生成して送信した場合は、レコメンド履歴情報１６５に当該レコメンド情報についての履歴データが存在しないため、グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤ、及びレコメンド価値として「ＮＵＬＬ」を設定する。
【００６２】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤとレコメンド配信通知に含まれるグループＩＤとを基に、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したかどうかを判定する（ステップＳ２０８）。ここで、グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤとレコメンド配信通知に含まれる送信先グループＩＤが異なる場合、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。また、グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤが「ＮＵＬＬ」の場合も、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
【００６３】
グループ遷移検出部１１０は、ステップＳ２０８において、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したと判定した場合、レコメンド価値算出部１２０へレコメンド価値算出要求を送信する（ステップＳ２０９）。ここで、レコメンド価値算出要求は、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値を含むものとする。
【００６４】
なお、ステップＳ２０８において、グループ遷移検出部１１０は、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移していないと判定したとき、処理を終了する。
【００６５】
レコメンド価値算出要求を受信したレコメンド価値算出部１２０は、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する（ステップＳ２１０）。ここでは、レコメンド価値算出部１２０は、異なるグループ間を遷移した回数をレコメンド価値とし、レコメンド価値算出部１２０は、レコメンド価値算出要求に含まれるレコメンド価値に１を加えることにより、配信したレコメンド情報のレコメンド価値を算出する。また、レコメンド価値算出部１２０は、レコメンド価値算出要求に含まれるレコメンド価値が「ＮＵＬＬ」の場合、配信したレコメンド情報のレコメンド価値を「０」とする。
【００６６】
レコメンド価値算出部１２０は、算出したレコメンド価値をグループ遷移検出部１１０へ送信する（ステップＳ２１１）。
【００６７】
レコメンド価値を受信したグループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５に、配信したレコメンド情報の履歴データを追加し、レコメンド履歴情報記憶部１６０へ保存する（ステップＳ２１２）。ここで、グループ遷移検出部１１０は、配信時刻、送信元ユーザＩＤ、送信先グループＩＤ、送信先ユーザＩＤ、及び商品ＩＤに、レコメンド配信通知に含まれる配信時刻、送信元ユーザＩＤ、送信先グループＩＤ、送信先ユーザＩＤ、及び商品ＩＤを、レコメンド価値に、レコメンド価値算出部１２０で算出されたレコメンド価値をそれぞれ設定した履歴データを追加する。
【００６８】
例えば、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」のユーザ端末２００がサービス装置３００から商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含む商品情報を受信したときに、当該ユーザ端末２００のユーザが当該商品をグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」のグループに推奨するものとする。
【００６９】
ユーザ端末２００のレコメンド情報転送部２１０は、サービス装置３００から受信した商品情報とユーザにより入力されたコメントデータを基に、図５のようなレコメンド情報を生成する。レコメンド情報転送部２１０は、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」、及び生成したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置１００へ送信する。
【００７０】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」とコンタクト先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」とを設定する。グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１、ｕｓｅｒ０２、…」を抽出する。グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」を除いた２３個のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
【００７１】
レコメンド情報を受信したユーザ端末２００は、図５のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部２２０に保存し、出力デバイスに出力する。
【００７２】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、…」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部１１０へ送信する。
【００７３】
グループ遷移検出部１１０は、図４のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」を含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部１１０は、この条件を満たす履歴データが存在しないため、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤ、及びレコメンド価値として「ＮＵＬＬ」を設定する。
【００７４】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤが「ＮＵＬＬ」であるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
【００７５】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド価値算出部１２０へ、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値「ＮＵＬＬ」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
【００７６】
レコメンド価値算出部１２０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値が「ＮＵＬＬ」であるため、配信したレコメンド情報のレコメンド価値を「０」とする。
【００７７】
グループ遷移検出部１１０は、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、…」、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」、及びレコメンド価値「０」を設定した履歴データを図４のようにレコメンド履歴情報１６５に追加する。
【００７８】
次に、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」のユーザ端末２００がグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末２００のユーザが当該商品をグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」のグループに推奨するものとする。
【００７９】
ユーザ端末２００のレコメンド情報転送部２１０は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図６のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部２１０は、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置１００へ送信する。
【００８０】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」とコンタクト先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」とを設定する。グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、ｕｓｅｒ０３、…」を抽出する。グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」を除いた３２個のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
【００８１】
レコメンド情報を受信したユーザ端末２００は、図６のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部２２０に保存し、出力デバイスに出力する。
【００８２】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２９」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、…」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部１１０へ送信する。
【００８３】
グループ遷移検出部１１０は、図４のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」を含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部１１０は、この条件を満たす配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」の履歴データから、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、及びレコメンド価値「０」を抽出する。
【００８４】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
【００８５】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド価値算出部１２０へ、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値「０」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
【００８６】
レコメンド価値算出部１２０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値「０」に１を加えることにより、配信したレコメンド情報のレコメンド価値「１」を算出する。
【００８７】
グループ遷移検出部１１０は、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２９」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、…」、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」、及びレコメンド価値「１」を設定した履歴データを図４のようにレコメンド履歴情報１６５に追加する。
【００８８】
さらに、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」のユーザ端末２００がグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末２００のユーザが当該商品をグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」のグループに推奨するものとする。
【００８９】
ユーザ端末２００のレコメンド情報転送部２１０は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図７のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部２１０は、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置１００へ送信する。
【００９０】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」とコンタクト先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」とを設定する。グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、ｕｓｅｒ０４、…」を抽出する。グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」を除いた１１個のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
【００９１】
レコメンド情報を受信したユーザ端末２００は、図７のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部２２０に保存し、出力デバイスに出力する。
【００９２】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の配信時刻「２００９／０２／１０  １１：３８」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４、…」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部１１０へ送信する。
【００９３】
グループ遷移検出部１１０は、図４のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」を含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部１１０は、この条件を満たす配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２９」の履歴データから、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、及びレコメンド価値「１」を抽出する。
【００９４】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
【００９５】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド価値算出部１２０へ、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値「１」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
【００９６】
レコメンド価値算出部１２０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値「１」に１を加えることにより、配信したレコメンド情報のレコメンド価値「２」を算出する。
【００９７】
グループ遷移検出部１１０は、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：３８」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４、…」、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」、及びレコメンド価値「２」を設定した履歴データを図４のようにレコメンド履歴情報１６５に追加する。
【００９８】
＜広告情報配信処理＞
次に、サービス装置３００が送信した広告情報を配信する広告情報配信処理について説明する。図１１は、本発明の第一の実施の形態における広告情報配信処理を示すシーケンス図である。
【００９９】
サービス装置３００が、商品の広告情報を配信する場合、サービス装置３００の商品情報提供部３１０は、広告配信要求部３２０へ商品ＩＤを送信する（ステップＳ３０１）。
【０１００】
広告配信要求部３２０は、広告情報を配信する配信数、及び商品情報提供部３１０から受信した商品ＩＤの商品に関する広告情報を含む広告配信要求を広告配信装置１００へ送信する（ステップＳ３０２）。ここで、広告情報は、商品ＩＤと広告内容とを含む。また、広告内容は、電子クーポン券を含んでいてもよい。
【０１０１】
広告配信装置１００の広告配信先決定部１３０は、レコメンド履歴情報記憶部１６０のレコメンド履歴情報１６５を参照し、広告情報に含まれる商品ＩＤを含む履歴データを抽出する（ステップＳ３０３）。
【０１０２】
広告配信先決定部１３０は、抽出した履歴データを基に、広告配信グループリストを生成する（ステップＳ３０４）。ここで、広告配信先決定部１３０は、抽出した履歴データに含まれるレコメンド情報の送信先グループＩＤを広告配信グループリストの送信先グループＩＤに設定する。また、広告配信先決定部１３０は、設定した広告配信グループリストのそれぞれの送信先グループＩＤについて、対応するレコメンド価値が大きいグループの優先度が高くなるように配信優先度を算出し、設定する。すなわち、広告配信先決定部１３０は、異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報を受信したグループの優先度が高くなるように配信優先度を設定する。
【０１０３】
広告配信先決定部１３０は、生成した広告配信グループリスト、配信数、及び広告情報を含む広告配信要求をグループ通信制御部１４０へ送信する（ステップＳ３０５）。
【０１０４】
グループ通信制御部１４０は、広告配信要求を受信した場合、広告配信グループリストと配信数とを基に、広告情報の送信先となるユーザ端末２００のユーザＩＤを抽出する（ステップＳ３０６）。ここで、グループ通信制御部１４０は、広告配信先グループリストグループ情報記憶部１５０に記憶されたグループ情報１５５を参照し、広告配信グループリストに含まれる送信先グループＩＤのうち、配信優先度の高いグループから順番に、グループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤを配信数で示される個数分抽出する。なお、グループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤの全てを抽出することにより、抽出したユーザＩＤの総数が配信数を超える場合、グループ通信制御部１４０は、当該グループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤの中から、配信数を超えない個数のユーザＩＤをランダムに抽出してもよい。
【０１０５】
グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤを送信先として、広告情報を送信する（ステップＳ３０７）。
【０１０６】
例えば、サービス装置３００が、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」の商品の広告情報を配信する場合、商品情報提供部３１０は、広告配信要求部３２０へ商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を送信する
広告配信要求部３２０は、配信数「２０」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」の広告情報を含む広告配信要求を広告配信装置１００へ送信する。
【０１０７】
広告配信装置１００の広告配信先決定部１３０は、図４のレコメンド履歴情報１６５を参照し、広告情報に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含む配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」、「２００９／０２／１０  １１：２９」、「２００９／０２／１０  １１：３８」の履歴データを抽出する。
【０１０８】
広告配信先決定部１３０は、抽出した履歴データの送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、「ｇｒｏｕｐ０２」、「ｇｒｏｕｐ０３」を広告配信グループリストの送信先グループＩＤに設定する。また、広告配信先決定部１３０は、それぞれの送信先グループＩＤに対応するレコメンド価値を基に、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、「ｇｒｏｕｐ０２」、「ｇｒｏｕｐ０３」にそれぞれ配信優先度「３」、「２」、「１」を設定し、図８のような広告配信先グループリストを生成する。ここで、配信優先度「１」が最も優先度が高く、配信優先度「２」、「３」の順に優先度が低くなる。
【０１０９】
グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、配信優先度が「１」のグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、ｕｓｅｒ０４、…」（１２個）を抽出する。また、グループ通信制御部１４０は、配信優先度が「２」のグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤの中から８個のユーザＩＤをランダムに抽出する。
【０１１０】
グループ通信制御部１４０は、抽出した２０個のユーザＩＤを送信先として、広告情報を送信する。
【０１１１】
次に、ユーザ端末２００が広告情報を受信すると、広告出力部２４０は受信した広告情報をディスプレイ等の出力デバイスに出力する（ステップＳ３０８、Ｓ３０９）。
【０１１２】
＜メッセージ情報配信処理＞
次に、広告情報を受信したユーザ端末２００が、他のユーザ端末２００との間で、メッセージ情報を送受信するメッセージ情報配信処理について説明する。
【０１１３】
図１２は、本発明の第一の実施の形態におけるメッセージ情報配信処理を示すシーケンス図である。
【０１１４】
ユーザ端末２００のユーザは、図１１のステップＳ３０７で受信した広告情報に含まれる商品情報を参照した結果、さらに情報を収集したい場合、図示しない操作部の入力に基づき、当該商品情報に含まれる商品ＩＤを指定してレコメンド情報の出力を要求する。ユーザ端末２００のレコメンド情報出力部２３０は、その要求に基づき、レコメンド情報記憶部２２０のレコメンド情報から、当該商品ＩＤに対応するレコメンド情報を抽出し、ディスプレイ等の出力デバイスに出力する（ステップＳ４０１）。ここで、レコメンド情報出力部２３０は、ステップＳ２０４、Ｓ２０５と同様に、レコメンド情報に含まれる商品情報、及びそれぞれのコメント情報（コンタクト先グループＩＤ、コンタクト先ユーザＩＤ、コメントデータ）を出力する。
【０１１５】
ユーザが、出力されたレコメンド情報に含まれるコメントデータを参照した結果、商品についてコミュニケーションを行いたい場合、当該コメントデータに対応するコンタクト先グループＩＤを指定して、メッセージの送信をユーザ端末２００に要求する。ユーザ端末２００のメッセージ交換部２５０は、広告配信装置１００へ、メッセージ配信要求を送信する（ステップＳ４０２）。ここで、メッセージ配信要求は、ユーザにより指定されたコンタクト先グループＩＤを示す送信先グループＩＤ、メッセージ情報の送信元のユーザ端末２００を示す送信元ユーザＩＤ、及び商品に関する問い合わせ等、ユーザにより入力されたメッセージ情報を含む。また、ユーザにより入力されたメッセージ情報には、コンタクト先グループ内での問い合わせ先であるコンタクト先ユーザＩＤ（ユーザＩＤ、ユーザの名前、ニックネーム等）が含まれていてもよい。
【０１１６】
メッセージ配信要求を受信した広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、グループ情報記憶部１５０に記憶されたグループ情報１５５を参照し、メッセージ情報の送信先グループＩＤで指定されたグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤを抽出する。さらに、グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、メッセージ情報の送信元ユーザＩＤを除いたユーザＩＤを送信先として、ユーザ端末２００へメッセージ情報を配信する（ステップＳ４０３）。
【０１１７】
以後、メッセージ情報を受信したコンタクト先グループのユーザ端末２００は、メッセージ情報を送信したユーザ端末２００との間でコミュニケーションを行う。
【０１１８】
例えば、「ｇｒｏｕｐ０３」に所属するユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４」のユーザ端末２００のユーザが、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含む広告情報を参照した結果、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」ついてレコメンド情報の出力を要求した場合、レコメンド情報出力部２３０は、レコメンド情報記憶部２２０のレコメンド情報から、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」に対応する図７のレコメンド情報を抽出し、出力デバイスに出力する。
【０１１９】
ここで、レコメンド情報出力部２３０は、図７のレコメンド情報に含まれる商品情報、及びそれぞれのコメント情報（コンタクト先グループＩＤ、コンタクト先ユーザＩＤ、コメントデータ）を出力する。
【０１２０】
ユーザが、「ｕｓｅｒ０１によるコメントデータ」のコンタクト先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」を指定して、メッセージの送信を要求した場合、メッセージ交換部２５０は、広告配信装置１００へ、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４」、及びメッセージ情報を含むメッセージ配信要求を送信する。
【０１２１】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１、ｕｓｅｒ０２、…」を抽出し、抽出した３３個のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１、ｕｓｅｒ０２、…」を送信先としてメッセージ情報を配信する。
【０１２２】
以後、メッセージ情報を受信したグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」のユーザ端末２００は、メッセージ情報を送信したユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４」のユーザ端末２００との間でコミュニケーションを行う。
【０１２３】
以上のように、ユーザ端末２００が保持するレコメンド情報には、当該レコメンド情報が、異なるグループ間を遷移する度に、コンタクト先グループが追加される。レコメンド情報に含まれるそれぞれのコンタクト先グループに所属するユーザ端末２００は、レコメンド情報にコメントデータを追加したユーザ端末２００か、レコメンド情報を受信しているユーザ端末２００である。したがって、第１の実施の形態は、当該コンタクト先グループに所属するユーザ端末２００との間で、商品についてのコミュニケーション（口コミ）が行われることが期待できる。そして、異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報ほど、多数のコンタクト先グループを含んでいるため、広告配信装置１００は、このような異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報を受信したユーザ端末２００に広告情報を送信することにより、広告情報に含まれる商品について、活発なコミュニケーション（口コミ）が行われるという効果が期待できる。
【０１２４】
以上により、本発明の第一の実施の形態の動作が完了する。
【０１２５】
なお、本発明の第一の実施の形態においては、広告配信装置１００が広告情報の送信先となるユーザＩＤを抽出するときに、配信優先度の高いグループから順番に、配信数で示される個数分のユーザＩＤを抽出しているが、配信数を指定せずに、配信優先度の高いグループに所属する全てのユーザ端末２００に広告情報を送信するようにしてもよい。
【０１２６】
また、本発明の第一の実施の形態においては、グループ遷移検出部１１０が異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移を検出したときに、レコメンド価値算出部１２０がレコメンド情報のレコメンド価値を算出しているが、広告配信装置１００が広告配信要求を受信したときに、レコメンド価値算出部１２０が、異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移の履歴を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出するようにしてもよい。
【０１２７】
次に本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成について説明する。
【０１２８】
図１は、本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【０１２９】
広告配信装置１００は、グループ遷移検出部１１０とレコメンド価値算出部１２０と広告配信先決定部１３０とを含む。ここで、グループ遷移検出部１１０は、複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出する。レコメンド価値算出部１２０は、グループ遷移検出部１１０により検出された異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移の履歴を基に、遷移先のグループにおけるレコメンド情報の価値を算出する。広告配信先決定部１３０は、レコメンド情報の遷移先のグループにおける価値を基に、商品に関する広告情報の配信先となるユーザ端末を決定する。
【０１３０】
本発明の第一の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を容易に決定できる。その理由は、レコメンド価値算出部１２０が、異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移の履歴を基に、遷移先のグループにおけるレコメンド情報の価値を算出し、広告配信先決定部１３０が、レコメンド情報の遷移先のグループにおける価値を基に、商品に関する広告情報の配信先となるユーザ端末２００を決定するためである。
【０１３１】
また、本発明の第一の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、高い口コミ効果を得ることができる。その理由は、レコメンド価値算出部１２０が、異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、レコメンド情報の価値を算出し、広告配信先決定部１３０が、レコメンド情報の価値を基に、広告情報の配信先を決定するためである。異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報ほど、既にレコメンド情報を受信した、多数のコンタクト先グループＩＤを含んでいるため、このような異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報を受信したユーザ端末２００に広告情報を送信することにより、広告情報に含まれる商品について、活発なコミュニケーション（口コミ）が行われることが期待できる。また、グループ毎のユーザの特性が異なる場合、異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報ほど、異なる視点によるコメントデータが含まれている可能性が高く、異なる視点での活発なコミュニケーション（口コミ）が行われることが期待できる。
【０１３２】
また、本発明の第一の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、グループ内のコミュニケーションを活性化できる。その理由は、上述と同様に、レコメンド価値算出部１２０が、異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、レコメンド情報の価値を算出し、広告配信先決定部１３０が、レコメンド情報の価値を基に、広告情報の配信先を決定するためである。広告情報の配信先のユーザ端末２００は、既に、グループ内のユーザ端末２００により転送されたレコメンド情報を受信しており、グループ内のユーザ端末２００間で、広告情報を話題にしたコミュニケーションが行われることが期待できる。
【０１３３】
また、本発明の第一の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、ユーザの興味のない広告情報の送信を減らし、無駄なネットワークトラフィックを削減することができる。その理由は、広告配信先決定部１３０が、レコメンド情報の価値を基に、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を決定するためである。特に、広告情報をストリーミングによりプッシュ配信する場合は、ネットワークトラフィックの削減効果が高くなる。
【０１３４】
また、本発明の第一の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、少ない広告情報の配信数で高い広告効果を期待できる。その理由は、上述と同様に、広告配信先決定部１３０が、レコメンド情報の価値を基に、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を決定するためである。
【０１３５】
（第二の実施の形態）
次に、本発明の第二の実施の形態について説明する。
【０１３６】
本発明の第二の実施の形態においては、レコメンド価値算出部１２０が、ユーザ端末２００のグループ内での発言頻度を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する点において、本発明の第一の実施の形態と異なる。
【０１３７】
なお、本発明の第二の実施の形態において、本発明の第一の実施の形態と同一の符号を有する構成要素については、特に説明のない限り、本発明の第一の実施の形態と同様であるものとする。
【０１３８】
はじめに、本発明の第二の実施の形態の構成について説明する。図１３は、本発明の第二の実施の形態における広告配信システムの構成を示すブロック図である。
【０１３９】
図１３を参照すると、本発明の第二の実施の形態における広告配信装置１００は、本発明の第一の実施の形態の広告配信装置１００の構成に加えて、発言頻度情報記憶部１７０を含む。
【０１４０】
発言頻度情報記憶部１７０は、発言頻度情報１７５を記憶する。
【０１４１】
図１４は、本発明の第二の実施の形態における、発言頻度情報１７５の例を示す図である。発言頻度情報１７５は、グループＩＤ、当該グループＩＤのグループに属するユーザのユーザＩＤ、及び当該ユーザＩＤのユーザの発言回数と発言頻度を含む。ここでは、ユーザ端末２００からのグループ内へのレコメンド情報、及びメッセージ情報の送信を発言とする。また、発言回数はグループ内での総発言回数とし、発言頻度はグループ内で最も発言回数が多いユーザの発言回数に対する各ユーザの発言回数の割合とする。また、発言回数は、過去一ヶ月間の履歴情報でもよい。また、発言回数は、一ヶ月毎に０にリセットされてもよい。
【０１４２】
グループ通信制御部１４０は、ユーザ端末２００から送信されたレコメンド情報、及びメッセージ情報をグループ内に配信したときに、発言頻度情報１７５を更新する。
【０１４３】
レコメンド価値算出部１２０は、発言頻度情報１７５を基にレコメンド価値を算出する。
【０１４４】
なお、本発明の第二の実施の形態においては、メッセージ交換部２５０によるコミュニケーション方式として、音声通信を用いてもよい。
【０１４５】
次に、本発明の第二の実施の形態における広告配信システムの動作について説明する。
【０１４６】
＜発言頻度情報更新処理＞
はじめに、ユーザ端末２００からのメッセージ情報を配信したときに発言頻度情報１７５を更新する発言頻度情報更新処理について説明する。図１７は、本発明の第二の実施の形態における発言頻度情報更新処理を示すシーケンス図である。
【０１４７】
ユーザ端末２００のメッセージ交換部２５０は、グループ内のコミュニケーションのために、広告配信装置１００へメッセージ情報を含むメッセージ配信要求を送信する（ステップＳ５０１）。ここで、メッセージ配信要求は、ユーザにより指定された送信先グループＩＤ、送信元ユーザＩＤ、及びユーザにより入力されたメッセージ情報を含む。
【０１４８】
メッセージ配信要求を受信した広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、グループ情報記憶部１５０に記憶されたグループ情報１５５を参照し、メッセージ情報の送信先グループＩＤで指定されたグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤを抽出する。さらに、グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、メッセージ情報の送信元ユーザＩＤを除いたユーザＩＤを送信先として、ユーザ端末２００へメッセージ情報を配信する（ステップＳ５０２）。
【０１４９】
グループ通信制御部１４０は、発言頻度情報記憶部１７０の発言頻度情報１７５を更新する（ステップＳ５０３）。ここで、グループ通信制御部１４０は、発言頻度情報１７５上で、メッセージ情報の送信先グループＩＤにおける送信元ユーザＩＤの発言回数と、当該グループＩＤに属する各ユーザＩＤの発言頻度とを更新する。
【０１５０】
例えば、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」のユーザ端末２００が送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」にメッセージ情報を送信した結果、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」のグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」における発言回数が３３回となった場合、グループ通信制御部１４０は、図１４のように発言頻度情報１７５に発言回数３３回を設定する。また、グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」の中で最も発言回数の多いユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」の発言回数が３４回であるため、グループ通信制御部１４０は、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ００１」の発言頻度として、３３÷３４＝０．９７を算出し、発言頻度情報１７５に設定する。
【０１５１】
＜商品情報提供処理＞
本発明の第二の実施の形態における商品情報提供処理のシーケンス図は、本発明の第一の実施の形態（図９）と同様となる。
【０１５２】
＜レコメンド情報配信処理＞
次に、ユーザ端末２００が送信したレコメンド情報を配信するレコメンド情報配信処理について説明する。図１８は、本発明の第二の実施の形態におけるレコメンド情報配信処理を示すシーケンス図である。
【０１５３】
ユーザ端末２００がレコメンド情報を生成または更新してから、ユーザ端末２００がレコメンド情報を出力するまでの処理（ステップＳ２２１〜Ｓ２２５）は、本発明の第一の実施の形態（ステップＳ２０１〜Ｓ２０５）と同様となる。
【０１５４】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、発言頻度情報記憶部１７０の発言頻度情報１７５を更新する（ステップＳ２２６）。ここで、グループ通信制御部１４０は、発言頻度情報１７５上で、レコメンド情報の送信先グループＩＤにおける送信元ユーザＩＤの発言回数と、当該グループＩＤに属する各ユーザＩＤの発言頻度とを更新する。
【０１５５】
次に、グループ通信制御部１４０がグループ遷移検出部１１０へレコメンド配信通知を送信してから、グループ遷移検出部１１０が異なるグループ間でレコメンド情報が遷移したかどうかを判定するまでの処理（ステップＳ２２７〜Ｓ２２９）は、本発明の第一の実施の形態（ステップＳ２０６〜Ｓ２０８）と同様となる。
【０１５６】
グループ遷移検出部１１０は、ステップＳ２２９において、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したと判定した場合、レコメンド価値算出部１２０へレコメンド価値算出要求を送信する（ステップＳ２３０）。ここで、レコメンド価値算出要求には、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤと送信先グループＩＤを含むものとする。
【０１５７】
レコメンド価値算出要求を受信したレコメンド価値算出部１２０は、発言頻度情報記憶部１７０の発言頻度情報１７５を参照し、レコメンド配信通知に含まれる送信先グループＩＤにおける送信元ユーザＩＤの発言頻度を抽出する（ステップＳ２３１）。
【０１５８】
レコメンド価値算出部１２０は、抽出した発言頻度を基にレコメンド情報のレコメンド価値を算出する（ステップＳ２３２）。ここで、レコメンド価値算出部１２０は、以下のような評価関数により、レコメンド価値を算出する。
【０１５９】
レコメンド価値（ｔ）＝レコメンド価値（ｔ−１）×発言頻度×増加スケール
ここで、レコメンド価値（ｔ）は、レコメンド情報の送信先グループにおけるレコメンド価値である。また、レコメンド価値（ｔ−１）は、レコメンド情報を送信したユーザ端末２００が、当該レコメンド情報を更新する前に当該レコメンド情報を受信したときのレコメンド価値、すなわち、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値である。なお、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値が「ＮＵＬＬ」の場合は、レコメンド価値（ｔ−１）を「１」としてレコメンド価値（ｔ）を算出する。また、増加スケールは、レコメンド価値の増加の割合を示す任意の値である。例えば、増加スケールが「２」の場合、グループ内で発言回数が最も多いユーザ端末２００がレコメンド情報を転送したとき、レコメンド価値は２倍となる。
【０１６０】
レコメンド価値算出部１２０は、算出したレコメンド価値をグループ遷移検出部１１０へ送信する（ステップＳ２３３）。
【０１６１】
レコメンド価値を受信したグループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５に、配信したレコメンド情報の履歴データを追加し、レコメンド履歴情報記憶部１６０へ保存する（ステップＳ２３４）。
【０１６２】
例えば、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」のユーザ端末２００がサービス装置３００から商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含む商品情報を受信したときに、当該ユーザ端末２００のユーザが当該商品をグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」のグループに推奨するものとする。
【０１６３】
ユーザ端末２００のレコメンド情報転送部２１０は、サービス装置３００から受信した商品情報とユーザにより入力されたコメントデータを基に、図５のようなレコメンド情報を生成する。レコメンド情報転送部２１０は、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」、及び生成したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置１００へ送信する。
【０１６４】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」とコンタクト先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」とを設定する。グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１、ｕｓｅｒ０２、…」を抽出する。グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」を除いた２３個のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
【０１６５】
レコメンド情報を受信したユーザ端末２００は、図５のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部２２０に保存し、出力デバイスに出力する。
【０１６６】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、…」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部１１０へ送信する。
【０１６７】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、発言頻度情報１７５上で、レコメンド情報の送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」における送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」の発言回数と、当該グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」に属する各ユーザＩＤの発言頻度とを更新する。
【０１６８】
図１５は、本発明の第二の実施の形態におけるレコメンド履歴情報１６５の例を示す図である。グループ遷移検出部１１０は、図１５のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」を含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部１１０は、この条件を満たす履歴データが存在しないため、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤ、及びレコメンド価値として「ＮＵＬＬ」を設定する。
【０１６９】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤが「ＮＵＬＬ」であるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
【０１７０】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド価値算出部１２０へ、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値「ＮＵＬＬ」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」と送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
【０１７１】
レコメンド価値算出部１２０は、図１４の発言頻度情報１７５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」における送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」の発言頻度「０．９７」を抽出する。
【０１７２】
レコメンド価値算出部１２０は、上記の評価関数によって、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する。ここで、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値が「ＮＵＬＬ」であるため、レコメンド価値（ｔ−１）には「１」が設定される。増加スケールを「２」とすると、レコメンド価値（ｔ）は、１．００×０．９７×２＝１．９４のように算出される。
【０１７３】
グループ遷移検出部１１０は、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、…」、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」、及びレコメンド価値「１．９４」を設定した履歴データを図１５のようにレコメンド履歴情報１６５に追加する。
【０１７４】
次に、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」のユーザ端末２００がグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末２００のユーザが当該商品をグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」のグループに推奨するものとする。
【０１７５】
ユーザ端末２００のレコメンド情報転送部２１０は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図６のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部２１０は、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置１００へ送信する。
【０１７６】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」とコンタクト先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」とを設定する。グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、ｕｓｅｒ０３、…」を抽出する。グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」を除いた３２個のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
【０１７７】
レコメンド情報を受信したユーザ端末２００は、図６のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部２２０に保存し、出力デバイスに出力する。
【０１７８】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２９」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、…」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部１１０へ送信する。
【０１７９】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、発言頻度情報１７５上で、レコメンド情報の送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」における送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」の発言回数と、当該グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」に属する各ユーザＩＤの発言頻度とを更新する。
【０１８０】
グループ遷移検出部１１０は、図１５のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」を含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部１１０は、この条件を満たす配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」の履歴データから、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、及びレコメンド価値「１．９４」を抽出する。
【０１８１】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
【０１８２】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド価値算出部１２０へ、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値「１．９４」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」と送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
【０１８３】
レコメンド価値算出部１２０は、図１４の発言頻度情報１７５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」における送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」の発言頻度「１．００」を抽出する。
【０１８４】
レコメンド価値算出部１２０は、上記の評価関数によって、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する。レコメンド価値は、１．９４×１．００×２＝３．８８のように算出される。
【０１８５】
グループ遷移検出部１１０は、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２９」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、…」、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」、及びレコメンド価値「３．８８」を設定した履歴データを図１５のようにレコメンド履歴情報１６５に追加する。
【０１８６】
さらに、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」のユーザ端末２００がグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末２００のユーザが当該商品をグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」のグループに推奨するものとする。
【０１８７】
ユーザ端末２００のレコメンド情報転送部２１０は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図７のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部２１０は、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置１００へ送信する。
【０１８８】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」とコンタクト先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」とを設定する。グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、ｕｓｅｒ０４、…」を抽出する。グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」を除いた１１個のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
【０１８９】
レコメンド情報を受信したユーザ端末２００は、図７のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部２２０に保存し、出力デバイスに出力する。
【０１９０】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の配信時刻「２００９／０２／１０  １１：３８」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４、…」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部１１０へ送信する。
【０１９１】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、発言頻度情報１７５上で、レコメンド情報の送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」における送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」の発言回数と、当該グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」に属する各ユーザＩＤの発言頻度とを更新する。
【０１９２】
グループ遷移検出部１１０は、図１５のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」を含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部１１０は、この条件を満たす配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２９」の履歴データから、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、及びレコメンド価値「３．８８」を抽出する。
【０１９３】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
【０１９４】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド価値算出部１２０へ、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値「３．８８」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」と送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
【０１９５】
レコメンド価値算出部１２０は、図１４の発言頻度情報１７５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」における送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」の発言頻度「０．０８」を抽出する。
【０１９６】
レコメンド価値算出部１２０は、上記の評価関数によって、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する。レコメンド価値は、３．８８×０．０８×２＝０．６２のように算出される。
【０１９７】
グループ遷移検出部１１０は、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：３８」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４、…」、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」、及びレコメンド価値「０．６２」を設定した履歴データを図１５のようにレコメンド履歴情報１６５に追加する。
【０１９８】
＜広告情報配信処理＞
本発明の第二の実施の形態における広告情報配信処理のシーケンス図は、本発明の第一の実施の形態（図１１）と同様となる。
【０１９９】
例えば、サービス装置３００が、配信数「２０」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」の広告情報を含む広告配信要求を広告配信装置１００へ送信した場合、広告配信装置１００の広告配信先決定部１３０は、図１５のレコメンド履歴情報１６５を参照し、広告情報に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含む配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」、「２００９／０２／１０  １１：２９」、「２００９／０２／１０  １１：３８」の履歴データを抽出する。
【０２００】
図１６は、本発明の第二の実施の形態における広告配信グループリストの例を示す図である。広告配信先決定部１３０は、抽出した履歴データの送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、「ｇｒｏｕｐ０２」、「ｇｒｏｕｐ０３」を広告配信グループリストの送信先グループＩＤに設定する。また、広告配信先決定部１３０は、それぞれの送信先グループＩＤに対応するレコメンド価値を基に、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、「ｇｒｏｕｐ０２」、「ｇｒｏｕｐ０３」にそれぞれ配信優先度「２」、「１」、「３」を設定し、図１６のような広告配信先グループリストを生成する。
【０２０１】
グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、配信優先度が「１」のグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、ｕｓｅｒ０３、…」から２０個のユーザＩＤをランダムに抽出する。
【０２０２】
グループ通信制御部１４０は、抽出した２０個のユーザＩＤを送信先として、広告情報を送信する。
【０２０３】
＜メッセージ情報配信処理＞
本発明の第二の実施の形態における広告情報配信処理のシーケンス図は、本発明の第一の実施の形態（図１２）と同様となる。
【０２０４】
以上により、本発明の第二の実施の形態の動作が完了する。
【０２０５】
本発明の第二の実施の形態によれば、本発明の第一の実施の形態に比べて、より高い口コミ効果を得ることができる。その理由は、レコメンド価値算出部１２０が、ユーザ端末２００のグループ内での発言頻度を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出し、広告配信先決定部１３０が、レコメンド情報の価値を基に、広告情報の配信先を決定するためである。発言頻度の高いユーザ端末２００によりレコメンド情報が追加されたコメントデータは、当該レコメンド情報を配信したグループに対して高い影響力を持ち、グループ内のユーザによる注目度が高いことが予想される。このような発言頻度の高いユーザ端末２００により送信されたレコメンド情報を受信したユーザ端末２００に広告情報を送信することにより、広告情報に含まれる商品について、より活発なコミュニケーション（口コミ）が行われることが期待できる。
【０２０６】
（第三の実施の形態）
次に、本発明の第三の実施の形態について説明する。
【０２０７】
本発明の第三の実施の形態においては、レコメンド価値算出部１２０が、異なるグループ間でレコメンド情報が遷移するときの、レコメンド情報の送信元のユーザ端末２００がレコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する点において、本発明の第一の実施の形態と異なる。
【０２０８】
なお、本発明の第三の実施の形態において、本発明の第一の実施の形態と同一の符号を有する構成要素については、特に説明のない限り、本発明の第一の実施の形態と同様であるものとする。
【０２０９】
はじめに、本発明の第三の実施の形態の構成について説明する。図１９は、本発明の第三の実施の形態における広告配信システムの構成を示すブロック図である。
【０２１０】
図１９を参照すると、本発明の第二の実施の形態における広告配信装置１００は、本発明の第一の実施の形態の広告配信装置１００の構成に加えて、評価関数情報記憶部１８０を含む。
【０２１１】
ここで、評価関数情報記憶部１８０は、評価関数情報１８５を記憶する。
【０２１２】
図２０は、本発明の第三の実施の形態における、評価関数情報１８５の例を示す図である。評価関数情報１８５は、評価関数の登録時刻、商品ＩＤ、及び当該商品ＩＤに関するレコメンド情報のレコメンド価値を算出するために使用する評価関数を含む。
【０２１３】
レコメンド価値算出部１２０は、評価関数情報１８５に登録された評価関数を用いて、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する。また、レコメンド価値算出部１２０は、レコメンド情報の送信元のユーザ端末２００が、当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報のレコメンド価値を算出する。
【０２１４】
次に、本発明の第三の実施の形態における広告配信システムの動作について説明する。
【０２１５】
＜商品情報提供処理＞
はじめに、サービス装置３００からの商品情報提供処理について説明する。図２３は、本発明の第三の実施の形態における商品情報提供処理を示すシーケンス図である。
【０２１６】
サービス装置３００の商品情報提供部３１０は、ユーザ端末２００へ商品情報を送信する（ステップＳ１４１）。
【０２１７】
ユーザ端末２００が商品情報を受信すると、レコメンド情報転送部２１０は受信した商品情報をディスプレイ等の出力デバイスに出力する（ステップＳ１４２）。
【０２１８】
サービス装置３００の商品情報提供部３１０は、広告配信装置１００へ商品ＩＤと評価関数とを含む評価関数登録要求を送信する（ステップＳ１４３）。
【０２１９】
広告配信装置１００のレコメンド価値算出部１２０は、評価関数登録要求を受信すると、登録時刻、及び受信した商品ＩＤと評価関数を評価関数情報１８５に登録し、評価関数情報記憶部１８０に記憶する（ステップＳ１４４）。
【０２２０】
例えば、サービス装置３００の商品情報提供部３１０は、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」のユーザ端末２００へ商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含む商品情報を送信する。
【０２２１】
さらに、商品情報提供部３１０は、広告配信装置１００へ商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と以下の評価関数とを含む評価関数登録要求を送信する。
【０２２２】
レコメンド価値（ｔ）＝レコメンド価値（ｔ−１）×
（ＩＦ（現在時刻−受信時刻）＜＝３０［分］，
１．０−（（現在時刻−受信時刻）÷３０［分］）＾２，０．０）×２．０）
ここで、受信時刻は、レコメンド情報を送信したユーザ端末２００が、当該レコメンド情報を更新する前に当該レコメンド情報を受信したときの配信時刻である。
【０２２３】
広告配信装置１００のレコメンド価値算出部１２０は、登録時刻「２００９／０２／１０  １１：２５」、及び受信した商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と上記の評価関数を図２０のように評価関数情報１８５に登録する。
【０２２４】
＜レコメンド情報配信処理＞
次に、ユーザ端末２００が送信したレコメンド情報を配信するレコメンド情報配信処理について説明する。図２４は、本発明の第三の実施の形態におけるレコメンド情報配信処理を示すシーケンス図である。
【０２２５】
ユーザ端末２００がレコメンド情報を生成または更新してから、広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０がグループ遷移検出部１１０へレコメンド配信通知を送信するまでの処理（ステップＳ２４１〜Ｓ２４６）は、本発明の第一の実施の形態（ステップＳ２０１〜Ｓ２０６）と同様となる。
【０２２６】
レコメンド配信通知を受信したグループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報記憶部１６０のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤを含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤと一致する履歴データの配信時刻、送信先グループＩＤ、及びレコメンド価値を抽出する。ここで、抽出される配信時刻、送信先グループＩＤ、及びレコメンド価値は、レコメンド情報を送信したユーザ端末２００が、当該レコメンド情報を更新する前に当該レコメンド情報を受信したときの配信時刻、送信先グループＩＤ、及びレコメンド価値に相当する（ステップＳ２４７）。
【０２２７】
なお、商品情報を受信したユーザ端末２００が、レコメンド情報を生成して送信した場合は、レコメンド履歴情報１６５に当該レコメンド情報についての履歴データが存在しないため、グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した配信時刻、送信先グループＩＤ、及びレコメンド価値として「ＮＵＬＬ」を設定する。
【０２２８】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤとレコメンド配信通知に含まれるグループＩＤとを基に、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したかどうかを判定する（ステップＳ２４８）。
【０２２９】
グループ遷移検出部１１０は、ステップＳ２４８において、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したと判定した場合、レコメンド価値算出部１２０へレコメンド価値算出要求を送信する（ステップＳ２４９）。ここで、レコメンド価値算出要求には、レコメンド履歴情報１６５から抽出した配信時刻とレコメンド価値、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤと送信先グループＩＤと商品ＩＤを含むものとする。
【０２３０】
レコメンド価値算出要求を受信したレコメンド価値算出部１２０は、評価関数情報記憶部１８０の評価関数情報１８５を参照し、レコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤに対応する評価関数を抽出する（ステップＳ２５０）。
【０２３１】
レコメンド価値算出部１２０は、抽出した評価関数を用いて、レコメンド情報のレコメンド価値を計算する（ステップＳ２５１）。ここで、レコメンド価値算出部１２０は、評価関数の受信時刻にレコメンド履歴情報１６５から抽出した配信時刻を設定して、レコメンド価値（ｔ）を算出する。なお、レコメンド履歴情報１６５から抽出した配信時刻が「ＮＵＬＬ」の場合は、評価関数における受信時刻に現在時刻を設定する。また、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値が「ＮＵＬＬ」の場合は、評価関数におけるレコメンド価値（ｔ−１）を「１」としてレコメンド価値（ｔ）を算出する。
【０２３２】
レコメンド価値算出部１２０は、算出したレコメンド価値をグループ遷移検出部１１０へ送信する（ステップＳ２５２）。
【０２３３】
レコメンド価値を受信したグループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５に、配信したレコメンド情報の履歴データを追加し、レコメンド履歴情報記憶部１６０へ保存する（ステップＳ２５３）。
【０２３４】
例えば、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」のユーザ端末２００がサービス装置３００から商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含む商品情報を受信したときに、当該ユーザ端末２００のユーザが当該商品をグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」のグループに推奨するものとする。
【０２３５】
ユーザ端末２００のレコメンド情報転送部２１０は、サービス装置３００から受信した商品情報とユーザにより入力されたコメントデータを基に、図５のようなレコメンド情報を生成する。レコメンド情報転送部２１０は、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」、及び生成したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置１００へ送信する。
【０２３６】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」とコンタクト先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」とを設定する。グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１、ｕｓｅｒ０２、…」を抽出する。グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」を除いた２３個のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
【０２３７】
レコメンド情報を受信したユーザ端末２００は、図５のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部２２０に保存し、出力デバイスに出力する。
【０２３８】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、…」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部１１０へ送信する。
【０２３９】
図２１は、本発明の第三の実施の形態におけるレコメンド履歴情報１６５の例を示す図である。グループ遷移検出部１１０は、図２１のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」を含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部１１０は、この条件を満たす履歴データが存在しないため、レコメンド履歴情報１６５から抽出した配信時刻、送信先グループＩＤ、及びレコメンド価値として「ＮＵＬＬ」を設定する。
【０２４０】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤが「ＮＵＬＬ」であるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
【０２４１】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド価値算出部１２０へ、レコメンド履歴情報１６５から抽出した配信時刻「ＮＵＬＬ」とレコメンド価値「ＮＵＬＬ」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」と送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」と商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
【０２４２】
レコメンド価値算出部１２０は、図２０の評価関数情報１８５を参照し、レコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」に対応する評価関数を抽出する。
【０２４３】
レコメンド価値算出部１２０は、抽出した評価関数を用いて、レコメンド情報のレコメンド価値を計算する。ここで、レコメンド履歴情報１６５から抽出した配信時刻が「ＮＵＬＬ」であるため、評価関数の受信時刻には現在時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」が設定される。また、レコメンド履歴情報１６５から抽出したレコメンド価値が「ＮＵＬＬ」であるため、レコメンド価値（ｔ−１）には「１」が設定される。
【０２４４】
レコメンド価値（ｔ）は、１．００×１．０×２＝２．００のように算出される。
【０２４５】
グループ遷移検出部１１０は、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０１」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、…」、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」、及びレコメンド価値「２．００」を設定した履歴データを図２１のようにレコメンド履歴情報１６５に追加する。
【０２４６】
次に、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」のユーザ端末２００がグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末２００のユーザが当該商品をグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」のグループに推奨するものとする。
【０２４７】
ユーザ端末２００のレコメンド情報転送部２１０は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図６のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部２１０は、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置１００へ送信する。
【０２４８】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」とコンタクト先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」とを設定する。グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２、ｕｓｅｒ０３、…」を抽出する。グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」を除いた３２個のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
【０２４９】
レコメンド情報を受信したユーザ端末２００は、図６のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部２２０に保存し、出力デバイスに出力する。
【０２５０】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の配信時刻「２００９／０２／１０  １１：５１」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、…」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部１１０へ送信する。
【０２５１】
グループ遷移検出部１１０は、図２１のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」を含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部１１０は、この条件を満たす配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」の履歴データから、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、及びレコメンド価値「２．００」を抽出する。
【０２５２】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
【０２５３】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド価値算出部１２０へ、レコメンド履歴情報１６５から抽出した配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」とレコメンド価値「２．００」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」と送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」と商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
【０２５４】
レコメンド価値算出部１２０は、図２０の評価関数情報１８５を参照し、レコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」に対応する評価関数を抽出する。
【０２５５】
レコメンド価値算出部１２０は、抽出した評価関数を用いて、レコメンド情報のレコメンド価値を計算する。
【０２５６】
レコメンド価値（ｔ）は、現在時刻を「２００９／０２／１０  １１：５１」とすると、２．００×（１．０―（（１１：５１―１１：２７）÷３０）＾２）×２＝１．４４のように算出される。
【０２５７】
グループ遷移検出部１１０は、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：５１」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０２」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、…」、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」、及びレコメンド価値「１．４４」を設定した履歴データを図２１のようにレコメンド履歴情報１６５に追加する。
【０２５８】
さらに、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」のユーザ端末２００がグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末２００のユーザが当該商品をグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」のグループに推奨するものとする。
【０２５９】
ユーザ端末２００のレコメンド情報転送部２１０は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図７のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部２１０は、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置１００へ送信する。
【０２６０】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」とコンタクト先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」とを設定する。グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、ｕｓｅｒ０４、…」を抽出する。グループ通信制御部１４０は、抽出したユーザＩＤのうち、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」を除いた１１個のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
【０２６１】
レコメンド情報を受信したユーザ端末２００は、図７のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部２２０に保存し、出力デバイスに出力する。
【０２６２】
広告配信装置１００のグループ通信制御部１４０は、レコメンド情報の配信時刻「２００９／０２／１０  １１：５５」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４、…」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部１１０へ送信する。
【０２６３】
グループ遷移検出部１１０は、図２１のレコメンド履歴情報１６５を参照し、レコメンド履歴情報１６５の送信先ユーザＩＤにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」を含み、レコメンド履歴情報１６５の商品ＩＤがレコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部１１０は、この条件を満たす配信時刻「２００９／０２／１０  １１：５１」の履歴データから、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：５１」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」、及びレコメンド価値「１．４４」を抽出する。
【０２６４】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド履歴情報１６５から抽出した送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０２」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
【０２６５】
グループ遷移検出部１１０は、レコメンド価値算出部１２０へ、レコメンド履歴情報１６５から抽出した配信時刻「２００９／０２／１０  １１：５１」とレコメンド価値「１．４４」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」と送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」と商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
【０２６６】
レコメンド価値算出部１２０は、図２０の評価関数情報１８５を参照し、レコメンド配信通知に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」に対応する評価関数を抽出する。
【０２６７】
レコメンド価値算出部１２０は、抽出した評価関数を用いて、レコメンド情報のレコメンド価値を計算する。
【０２６８】
レコメンド価値（ｔ）は、現在時刻を「２００９／０２／１０  １１：５５」とすると、１．４４×（１．０―（（１１：５５―１１：５１）÷３０）＾２）×２＝２．８３のように算出される。
【０２６９】
グループ遷移検出部１１０は、配信時刻「２００９／０２／１０  １１：５５」、送信元ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３」、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」、送信先ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０４、…」、商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」、及びレコメンド価値「２．８３」を設定した履歴データを図２１のようにレコメンド履歴情報１６５に追加する。
【０２７０】
＜広告情報配信処理＞
本発明の第三の実施の形態における広告情報配信処理のシーケンス図は、本発明の第一の実施の形態（図１１）と同様となる。
【０２７１】
例えば、サービス装置３００が、配信数「２０」、及び商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」の広告情報を含む広告配信要求を広告配信装置１００へ送信した場合、広告配信装置１００の広告配信先決定部１３０は、図２１のレコメンド履歴情報１６５を参照し、広告情報に含まれる商品ＩＤ「ｐｒｏｄｕｃｔ０１」を含む配信時刻「２００９／０２／１０  １１：２７」、「２００９／０２／１０  １１：５１」、「２００９／０２／１０  １１：５５」の履歴データを抽出する。
【０２７２】
図２２は、本発明の第三の実施の形態における広告配信グループリストの例を示す図である。広告配信先決定部１３０は、抽出した履歴データの送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、「ｇｒｏｕｐ０２」、「ｇｒｏｕｐ０３」を広告配信グループリストの送信先グループＩＤに設定する。また、広告配信先決定部１３０は、それぞれの送信先グループＩＤに対応するレコメンド価値を基に、送信先グループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」、「ｇｒｏｕｐ０２」、「ｇｒｏｕｐ０３」にそれぞれ配信優先度「２」、「３」、「１」を設定し、図２２のような広告配信先グループリストを生成する。
【０２７３】
グループ通信制御部１４０は、図３のグループ情報１５５を参照し、配信優先度が「１」のグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０３」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０３、ｕｓｅｒ０４、…」（１２個）を抽出する。また、グループ通信制御部１４０は、配信優先度が「２」のグループＩＤ「ｇｒｏｕｐ０１」のグループに所属するユーザ端末２００のユーザＩＤの中から８個のユーザＩＤをランダムに抽出する。
【０２７４】
グループ通信制御部１４０は、抽出した２０個のユーザＩＤを送信先として、広告情報を送信する。
【０２７５】
＜メッセージ情報配信処理＞
本発明の第三の実施の形態における広告情報配信処理のシーケンス図は、本発明の第一の実施の形態（図１２）と同様となる。
【０２７６】
以上により、本発明の第三の実施の形態の動作が完了する。
【０２７７】
なお、本発明の第三の実施の形態においては、評価関数情報１８５により商品ＩＤと評価関数を関連付けていたが、評価関数情報１８５により商品ＩＤと評価関数に含まれるパラメータを関連付けるようにしてもよい。
【０２７８】
本発明の第三の実施の形態によれば、本発明の第一の実施の形態に比べて、より高い口コミ効果を得ることができる。その理由は、レコメンド価値算出部１２０が、異なるグループ間でレコメンド情報が遷移するときの、レコメンド情報の送信元のユーザ端末２００がレコメンド情報を受信してから送信するまでの時間（異なるグループ間を遷移する時間間隔）を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出し、広告配信先決定部１３０が、レコメンド情報の価値を基に、広告情報の配信先を決定するためである。異なるグループ間を遷移する時間間隔が短いレコメンド情報は、送信元のユーザ端末２００によって送信先グループにとって重要と判断された可能性が高く、グループ内のユーザによる注目度が高いことが予想される。このように、異なるグループ間を遷移する時間間隔が短いレコメンド情報を受信したユーザ端末２００に広告情報を送信することにより、広告情報に含まれる商品について、より活発なコミュニケーション（口コミ）が行われることが期待できる。
【０２７９】
また、本発明の第三の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、期限を伴う商品についての広告情報について、広告効果の高い配信先を決定できる。その理由は、上述と同様に、レコメンド価値算出部１２０が、異なるグループ間を遷移する時間間隔を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出し、広告配信先決定部１３０が、レコメンド情報の価値を基に、広告情報の配信先を決定するためである。異なるグループ間を遷移する時間間隔が短いレコメンド情報は、送信元のユーザ端末２００によって送信先グループにとって重要であり、かつ、商品またはサービスの期限が迫っているために、早く送信するべきと判断された可能性が高く、グループ内のユーザによる注目度が高いことが予想される。このように、異なるグループ間を遷移する時間間隔が短いレコメンド情報を受信したグループに広告情報を送信することにより、広告情報に含まれる期限を伴う商品に興味のあるユーザのユーザ端末に、広告情報を配信できる。例えば、タイムセールスに関するレコメンド情報に対して当該タイムセールスに対する広告情報を配信する場合、当該異なるグループ間を遷移する時間間隔が短いレコメンド情報を受信したグループに、当該タイムセールスの広告情報を送信することにより、当該タイムセールスに興味のあるグループを広告情報の配信先とすることができる。
【０２８０】
また、本発明の第三の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、広告情報の配信先を決定するためのレコメンド価値の算出方法を、広告情報の対象となる商品に応じて変更することができる。その理由は、レコメンド価値算出部１２０が、レコメンド情報に含まれる商品識別子に対応した評価関数を用いて、レコメンド情報の価値を算出するためである。
【０２８１】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０２８２】
例えば、本発明の第一から第三の実施の形態においては、レコメンド履歴情報１６５をレコメンド履歴情報記憶部１６０に記憶していたが、広告配信装置１００が、レコメンド履歴情報１６５をレコメンド情報に含めて配信してもよい。
【０２８３】
また、本発明の第一及び第二の実施の形態においても、本発明の第三の実施の形態と同様に、レコメンド価値算出部１２０が、評価関数情報１８５に登録された評価関数を用いてレコメンド価値を算出してもよい。
【０２８４】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０２８５】
（付記１）
複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、
前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部と
を含む広告配信装置。
【０２８６】
（付記２）
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記１）記載の広告配信装置。
【０２８７】
（付記３）
さらに、前記ユーザ端末のグループ内での発言頻度を含む発言頻度情報を記憶する発言頻度情報記憶部を含み、
前記レコメンド価値算出部は、前記発言頻度情報を参照し、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移に係わる当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末の、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける前記発言頻度を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記１）記載の広告配信装置。
【０２８８】
（付記４）
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間で前記レコメンド情報が遷移するときの、当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末が当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記１）記載の広告配信装置。
【０２８９】
（付記５）
前記レコメンド情報は、さらに、前記コメントデータと対応付けられた、当該コメントデータを追加した前記ユーザ端末が指定した当該レコメンド情報の送信先のグループの識別子である、コンタクト先グループ識別子を含む
（付記１）乃至（付記４）のいずれかに記載の広告配信装置。
【０２９０】
（付記６）
さらに、前記商品の商品識別子と前記レコメンド情報の価値を算出するための評価関数とを含む評価関数情報を記憶する評価関数情報記憶部を含み、
前記レコメンド情報は、さらに、前記商品識別子を含み、
前記レコメンド価値算出部は、前記評価関数情報を参照し、前記レコメンド情報に含まれる前記商品識別子に対応した前記評価関数を用いて、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記１）乃至（付記５）のいずれかに記載の広告配信装置。
【０２９１】
（付記７）
さらに、算出された前記レコメンド情報の価値と、前記レコメンド情報の遷移先のグループの情報とを対応付けたレコメンド履歴情報を記憶するレコメンド履歴情報記憶部を含み、
前記広告配信先決定部は、前記レコメンド履歴情報記憶部から前記レコメンド履歴情報を読み出し、前記レコメンド情報の価値と当該レコメンド情報の遷移先のグループの情報とに基づいて、当該レコメンド情報に係わる商品に関する広告情報の配布先となるユーザ端末を含むグループを検出する
（付記１）乃至（付記６）のいずれかに記載の広告配信装置。
【０２９２】
（付記８）
それぞれが複数のグループのうちの少なくとも１つに属し、
商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報を受信し、当該レコメンド情報に前記コメントデータを追加して前記複数のグループのうちの少なくとも１つのグループに送信するレコメンド情報転送部
を有する複数のユーザ端末と、
前記レコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、
前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部と
を有する広告配信装置と
を含む広告配信システム。
【０２９３】
（付記９）
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記８）記載の広告配信システム。
【０２９４】
（付記１０）
前記広告配信装置は、さらに、前記ユーザ端末のグループ内での発言頻度を含む発言頻度情報を記憶する発言頻度情報記憶部を有し、
前記レコメンド価値算出部は、前記発言頻度情報を参照し、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移に係る当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末の、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける前記発言頻度を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記８）記載の広告配信システム。
【０２９５】
（付記１１）
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間で前記レコメンド情報が遷移するときの、当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末が当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記８）記載の広告配信システム。
【０２９６】
（付記１２）
前記レコメンド情報は、さらに、前記コメントデータと対応付けられた、当該コメントデータを追加した前記ユーザ端末が指定した当該レコメンド情報の送信先のグループの識別子である、コンタクト先グループ識別子を含む
（付記８）乃至（付記１１）のいずれかに記載の広告配信システム。
【０２９７】
（付記１３）
前記広告配信装置は、さらに、前記商品の商品識別子と前記レコメンド情報の価値を算出するための評価関数とを含む評価関数情報を記憶する評価関数情報記憶部を有し、
前記レコメンド情報は、さらに、前記商品識別子を含み、
前記レコメンド価値算出部は、前記評価関数情報を参照し、前記レコメンド情報に含まれる前記商品識別子に対応した前記評価関数を用いて、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記８）乃至（付記１２）のいずれかに記載の広告配信システム。
【０２９８】
（付記１４）
前記広告配信装置は、さらに、算出された前記レコメンド情報の価値と、前記レコメンド情報の遷移先のグループの情報とを対応付けたレコメンド履歴情報を記憶するレコメンド履歴情報記憶部を含み、
前記広告配信先決定部は、前記レコメンド履歴情報記憶部から前記レコメンド履歴情報を読み出し、前記レコメンド情報の価値と当該レコメンド情報の遷移先のグループの情報とに基づいて、当該レコメンド情報に係わる商品に関する広告情報の配布先となるユーザ端末を含むグループを検出する
（付記８）乃至（付記１３）のいずれかに記載の広告配信装置。
【０２９９】
（付記１５）
複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、
検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する
広告配信方法。
【０３００】
（付記１６）
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記１５）記載の広告配信方法。
【０３０１】
（付記１７）
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記ユーザ端末のグループ内での発言頻度を含む発言頻度情報を参照し、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移に係わる当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末の、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける前記発言頻度を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記１５）記載の広告配信方法。
【０３０２】
（付記１８）
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記異なるグループ間で前記レコメンド情報が遷移するときの、当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末が当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記１５）記載の広告配信方法。
【０３０３】
（付記１９）
前記レコメンド情報は、さらに、前記コメントデータと対応付けられた、当該コメントデータを追加した前記ユーザ端末が指定した当該レコメンド情報の送信先のグループの識別子である、コンタクト先グループ識別子を含む
（付記１５）乃至（付記１８）のいずれかに記載の広告配信方法。
【０３０４】
（付記２０）
前記レコメンド情報は、さらに、前記商品の商品識別子を含み、
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記商品識別子と前記レコメンド情報の価値を算出するための評価関数とを含む評価関数情報を参照し、前記レコメンド情報に含まれる前記商品識別子に対応した前記評価関数を用いて、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記１５）乃至（付記１９）のいずれかに記載の広告配信方法。
【０３０５】
（付記２１）
前記広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する場合、算出された前記レコメンド情報の価値と、前記レコメンド情報の遷移先のグループの情報とを対応付けたレコメンド履歴情報を記憶するレコメンド履歴情報記憶部から前記レコメンド履歴情報を読み出し、前記レコメンド情報の価値と当該レコメンド情報の遷移先のグループの情報とに基づいて、当該レコメンド情報に係わる商品に関する広告情報の配布先となるユーザ端末を含むグループを検出する
（付記１５）乃至（付記２０）のいずれかに記載の広告配信方法。
【０３０６】
（付記２２）
コンピュータに、
複数のグループのうちの少なくとも１つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、
検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する
処理を実行させるプログラム。
【０３０７】
（付記２３）
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記２２）記載のプログラム。
【０３０８】
（付記２４）
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記ユーザ端末のグループ内での発言頻度を含む発言頻度情報を参照し、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移に係わる当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末の、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける前記発言頻度を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記２２）記載のプログラム。
【０３０９】
（付記２５）
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記異なるグループ間で前記レコメンド情報が遷移するときの、当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末が当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記２２）記載のプログラム。
【０３１０】
（付記２６）
前記レコメンド情報は、さらに、前記コメントデータと対応付けられた、当該コメントデータを追加した前記ユーザ端末が指定した当該レコメンド情報の送信先のグループの識別子である、コンタクト先グループ識別子を含む
（付記２２）乃至（付記２５）のいずれかに記載のプログラム。
【０３１１】
（付記２７）
前記レコメンド情報は、さらに、前記商品の商品識別子を含み、
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記商品識別子と前記レコメンド情報の価値を算出するための評価関数とを含む評価関数情報を参照し、前記レコメンド情報に含まれる前記商品識別子に対応した前記評価関数を用いて、当該レコメンド情報の価値を算出する
（付記２２）乃至（付記２６）のいずれかに記載のプログラム。
【０３１２】
（付記２８）
前記広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する場合、算出された前記レコメンド情報の価値と、前記レコメンド情報の遷移先のグループの情報とを対応付けたレコメンド履歴情報を記憶するレコメンド履歴情報記憶部から前記レコメンド履歴情報を読み出し、前記レコメンド情報の価値と当該レコメンド情報の遷移先のグループの情報とに基づいて、当該レコメンド情報に係わる商品に関する広告情報の配布先となるユーザ端末を含むグループを検出する
（付記２２）乃至（付記２７）のいずれかに記載のプログラム。
【符号の説明】
【０３１３】
１００    広告配信装置
１１０    グループ遷移検出部
１２０    レコメンド価値算出部
１３０    広告配信先決定部
１４０    グループ通信制御部
１５０    グループ情報記憶部
１６０    レコメンド履歴情報記憶部
１６５    レコメンド履歴情報
１７０    発言頻度情報記憶部
１７５    発言頻度情報
１８０    評価関数情報記憶部
１８５    評価関数情報
２００    ユーザ端末
２１０    レコメンド情報転送部
２２０    レコメンド情報記憶部
２３０    レコメンド情報出力部
２４０    広告出力部
２５０    メッセージ交換部
３００    サービス装置
３１０    商品情報提供部
３２０    広告配信要求部
【図１】
2011191911.tif 000003
【図２】
2011191911.tif 000004
【図３】
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【図４】
2011191911.tif 000006
【図５】
2011191911.tif 000007
【図６】
2011191911.tif 000008
【図７】
2011191911.tif 000009
【図８】
2011191911.tif 000010
【図９】
2011191911.tif 000011
【図１０】
2011191911.tif 000012
【図１１】
2011191911.tif 000013
【図１２】
2011191911.tif 000014
【図１３】
2011191911.tif 000015
【図１４】
2011191911.tif 000016
【図１５】
2011191911.tif 000017
【図１６】
2011191911.tif 000018
【図１７】
2011191911.tif 000019
【図１８】
2011191911.tif 000020
【図１９】
2011191911.tif 000021
【図２０】
2011191911.tif 000022
【図２１】
2011191911.tif 000023
【図２２】
2011191911.tif 000024
【図２３】
2011191911.tif 000025
【図２４】
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