(57)【要約】【課題】顧客の嗜好に応じたコンテンツを、顧客の嗜好に応じたデザインの画面に反映させてレコメンドできること。【解決手段】コンテンツレコメンドシステムは、顧客の属性を示す顧客属性情報と顧客の行動履歴を示す顧客行動履歴情報とを取得する取得部と、取得部が取得した顧客属性情報と、取得部が取得した顧客行動履歴情報とに基づいて、顧客にレコメンドするコンテンツに関する情報であるコンテンツ情報と、コンテンツ情報に含まれる情報を表示するための領域を含むテンプレートを示すテンプレート情報とを、学習型人工知能により生成するレコメンド情報生成部と、レコメンド情報生成部が生成したコンテンツ情報と、レコメンド情報生成部が生成したテンプレート情報が示すテンプレートが含む領域とが対応づけられた画像データを生成する画像生成部と、を備える。【選択図】図２
2019061525.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の属性を示す顧客属性情報と顧客の行動履歴を示す顧客行動履歴情報とを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記顧客属性情報と、前記取得部が取得した前記顧客行動履歴情報とに基づいて、前記顧客にレコメンドするコンテンツに関する情報であるコンテンツ情報と、前記コンテンツ情報に含まれる情報を表示するための領域を含むテンプレートを示すテンプレート情報とを、学習型人工知能により生成するレコメンド情報生成部と、
前記レコメンド情報生成部が生成した前記コンテンツ情報と、前記レコメンド情報生成部が生成した前記テンプレート情報が示す前記テンプレートが含む前記領域とが対応づけられた画像データを生成する画像生成部と、
を備えるコンテンツレコメンドシステム。
【請求項２】
顧客の属性を示す顧客属性情報と顧客の行動履歴を示す顧客行動履歴情報とを取得する取得過程と、
前記取得過程において取得された前記顧客属性情報と、前記取得過程において取得された前記顧客行動履歴情報とに基づいて、前記顧客にレコメンドするコンテンツに関する情報であるコンテンツ情報と、前記コンテンツ情報に含まれる情報を表示するための領域を含むテンプレートを示すテンプレート情報とを、学習型人工知能により生成するレコメンド情報生成過程と、
前記レコメンド情報生成過程において生成された前記コンテンツ情報と、前記レコメンド情報生成過程において生成された前記テンプレート情報が示す前記テンプレートが含む前記領域とが対応づけられた画像データを生成する画像生成過程と、
を備えるコンテンツレコメンド方法。
【請求項３】
コンピュータに、
顧客の属性を示す顧客属性情報と顧客の行動履歴を示す顧客行動履歴情報とを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された前記顧客属性情報と、前記取得ステップにおいて取得された前記顧客行動履歴情報とに基づいて、前記顧客にレコメンドするコンテンツに関する情報であるコンテンツ情報と、前記コンテンツ情報に含まれる情報を表示するための領域を含むテンプレートを示すテンプレート情報とを、学習型人工知能により生成するレコメンド情報生成ステップと、
前記レコメンド情報生成ステップにおいて生成された前記コンテンツ情報と、前記レコメンド情報生成ステップにおいて生成された前記テンプレート情報が示す前記テンプレートが含む前記領域とが対応づけられた画像データを生成する画像生成ステップと、
を備えるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツレコメンドシステム、コンテンツレコメンド方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電子商取引において、顧客の属性や購買履歴などの情報に基づいて、この顧客に商品をレコメンドすることが行われている。近年、商品をレコメンドする際に、人工知能や機械学習を利用し顧客の属性や購買履歴などの情報を分析し、分析結果に基づいて商品をレコメンドすることが行われている。
【０００３】
例えば、商品の画像や商品の説明文の内容を含む商品情報に基づいて、顧客の嗜好に合致する商品をレコメンドする情報処理装置が知られている（特許文献１）。特許文献１に記載の情報処理装置では、商品情報の特徴量と、商品を購入する顧客の情報の特徴量とを機械学習により学習し、双方の特徴量同士の相関を学習したモデルを作成する。特許文献１に記載の情報処理装置では、商品を購入するためのサイトにアクセスした顧客の情報と、商品情報の特徴量とを取得し、作成したモデルに基づく機械学習を実行して適合度を算出する。特許文献１に記載の情報処理装置では、算出した適合度に基づいて、商品のレコメンドの順位を決定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１８１１９６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、特許文献１に記載の情報処理装置のような情報処理装置では、商品情報の特徴量と、商品を購入する顧客の情報の特徴量とに基づいて算出された適合度に基づいて、商品のレコメンドの順位を決定することに留まるのみである。ここで、特許文献１に記載の情報処理装置のような情報処理装置では、顧客に商品をレコメンドする際に、商品が表示される画面のデザインが考慮されていない。
【０００６】
一般に電子商取引においては、顧客はショッピングサイトの画面に表示された商品の画像を見ながら商品を選択する。このようなショッピングサイトの画面のデザインは種々あるが、画面のデザインに対する嗜好性は顧客毎に異なると考えられる。そのため、画面のデザインが顧客の嗜好性に合致していた方が商品に対する理解がされやすく、顧客の購買意欲は喚起されると考えられる。そのため、顧客の購買意欲が十分喚起されるためには、顧客にレコメンドする商品だけでなく、ショッピングサイトの画面のデザインもまた顧客の嗜好に合致していることが望ましい。
【０００７】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、顧客の嗜好に応じたコンテンツを、顧客の嗜好に応じたデザインの画面に反映させることができるコンテンツレコメンドシステム、商品レコメンド方法、及びプログラムを提供する。ここで、コンテンツには、商品の画像や商品に関する口コミが含まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、顧客の属性を示す顧客属性情報と顧客の行動履歴を示す顧客行動履歴情報とを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記顧客属性情報と、前記取得部が取得した前記顧客行動履歴情報とに基づいて、前記顧客にレコメンドするコンテンツに関する情報であるコンテンツ情報と、前記コンテンツ情報に含まれる情報を表示するための領域を含むテンプレートを示すテンプレート情報とを、学習型人工知能により生成するレコメンド情報生成部と、前記レコメンド情報生成部が生成した前記コンテンツ情報と、前記レコメンド情報生成部が生成した前記テンプレート情報が示す前記テンプレートが含む前記領域とが対応づけられた画像データを生成する画像生成部と、を備えるコンテンツレコメンドシステムである。
【０００９】
（２）また、本発明の一態様は、顧客の属性を示す顧客属性情報と顧客の行動履歴を示す顧客行動履歴情報とを取得する取得過程と、前記取得過程において取得された前記顧客属性情報と、前記取得過程において取得された前記顧客行動履歴情報とに基づいて、前記顧客にレコメンドするコンテンツに関する情報であるコンテンツ情報と、前記コンテンツ情報に含まれる情報を表示するための領域を含むテンプレートを示すテンプレート情報とを、学習型人工知能により生成するレコメンド情報生成過程と、前記レコメンド情報生成過程において生成された前記コンテンツ情報と、前記レコメンド情報生成過程において生成された前記テンプレート情報が示す前記テンプレートが含む前記領域とが対応づけられた画像データを生成する画像生成過程と、を備えるコンテンツレコメンド方法である。
【００１０】
（３）また、本発明の一態様は、コンピュータに、顧客の属性を示す顧客属性情報と顧客の行動履歴を示す顧客行動履歴情報とを取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された前記顧客属性情報と、前記取得ステップにおいて取得された前記顧客行動履歴情報とに基づいて、前記顧客にレコメンドするコンテンツに関する情報であるコンテンツ情報と、前記コンテンツ情報に含まれる情報を表示するための領域を含むテンプレートを示すテンプレート情報とを、学習型人工知能により生成するレコメンド情報生成ステップと、前記レコメンド情報生成ステップにおいて生成された前記コンテンツ情報と、前記レコメンド情報生成ステップにおいて生成された前記テンプレート情報が示す前記テンプレートが含む前記領域とが対応づけられた画像データを生成する画像生成ステップと、を備えるプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、顧客の嗜好に応じたコンテンツを選択するとともに、複数の種類のテンプレートの中から顧客の嗜好に応じたデザインのテンプレートを選択することができる。そのため、本発明によれば、顧客の嗜好に応じたコンテンツを、顧客の嗜好に応じたデザインの画面に反映させてレコメンドできる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係るコンテンツレコメンドシステムの概要の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係るコンテンツレコメンドシステムＳ１の構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る感性学習データの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係るコンテンツ学習データの一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る画像表示生成装置の学習処理の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る画像表示生成処理の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る画像表示情報の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係るテンプレート及び画像表示の第１の例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係るテンプレート及び画像表示の第２の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。図１は、本実施形態に係るコンテンツレコメンドシステムＳ１の概要の一例を示す図である。コンテンツレコメンドシステムＳ１では、ネットショッピングやダイレクトメールにおいて、顧客の嗜好に応じたコンテンツを顧客にレコメンドする場合に、コンテンツが表示される画面や紙面のデザインも顧客の嗜好に応じて選択される。コンテンツレコメンドシステムＳ１では、コンテンツ及びデザインを選択するために、学習型人工知能が用いられる。ここでコンテンツとは、商品の画像などの商品に関する情報や、商品に関する口コミの情報などである。
【００１４】
コンテンツレコメンドシステムＳ１において用いられる学習型人工知能は、顧客属性情報及び顧客行動履歴情報を取得する（ａ）と、コンテンツを表示するためのテンプレート及びレコメンドするコンテンツを顧客毎に選択する（（ｂ）、（ｃ））。ここで、顧客属性情報とは、顧客の属性を示す情報である。顧客の属性とは、顧客の性別や年齢などである。顧客行動履歴情報とは、顧客の行動履歴を示す情報である。顧客の行動履歴とは、顧客の購買履歴や顧客のダイレクトメールへの反応の履歴などである。
コンテンツを表示するためのテンプレートは、レイアウトパターンやフォントパターンなどのデザインの情報を含む。
テンプレート及びコンテンツが選択されると、選択されたコンテンツが、選択されたテンプレートに埋め込まれ（ｄ）、これにより埋め込まれた画像が、レコメンドのための画面表示データまたは印刷レイアウトデータとして生成される（ｅ）。ここで画面表示データとは、ＷＥＢによってＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）により定義され、ブラウザにより表示される画像のデータや、その画像をラスター画像として変換した画像のデータである。印刷レイアウトデータとは、画面表示を紙媒体に印刷するためのデータである。このようにコンテンツレコメンドシステムＳ１では、用途毎の出力先に応じて、画面表示データが生成されてもよいし、印刷レイアウトデータが生成されてもよい。
【００１５】
ここで、コンテンツレコメンドシステムＳ１において用いられる学習型人工知能は、画像に対する反応と、顧客属性情報及び顧客行動履歴情報とを対応づけて、学習のモデルとなる顧客毎に学習する。この学習型人工知能は、学習した結果に基づいて、学習のモデルとなる顧客を嗜好性毎に分類している。コンテンツレコメンドシステムＳ１において用いられる学習型人工知能は、顧客属性情報及び顧客行動履歴情報と、予め分類している嗜好性とを対応づけ、コンテンツを表示するためのデザインとして、顧客の嗜好に合ったテンプレートを選択する。
【００１６】
コンテンツレコメンドシステムＳ１では、画像に対する反応と、顧客属性情報及び顧客行動履歴情報とを対応づけて、学習のモデルとなる顧客毎に学習している。そのため、コンテンツレコメンドシステムＳ１では、テンプレートを選択するために用いるデータの量や種類と、購買履歴などのデータとの量や種類とが異なっている場合であっても、画像に対する反応と、顧客属性情報及び顧客行動履歴情報とが対応づけられていない場合に比べて、効率よく顧客の嗜好性を分類することができる。
【００１７】
図２は、本実施形態に係るコンテンツレコメンドシステムＳ１の構成の一例を示す図である。コンテンツレコメンドシステムＳ１は、学習データベース１と、画像表示生成装置２と、顧客データベース３と、レコメンドデータベース４とを備える。
【００１８】
学習データベース１には、感性学習データ１０と、コンテンツ学習データ１１とが記憶される。
感性学習データ１０とは、顧客ＩＤと、顧客属性情報と、顧客の感性を示す情報と、分類ラベルとが互いに対応づけられたデータである。ここで、図３を参照して感性学習データ１０について説明する。図３は、本実施形態に係る感性学習データ１０の一例を示す図である。図３に示す例では、顧客の感性を示す情報としては、本実施形態では、アンケート回答情報と、１つ以上の画像特徴量反応情報とが用いられる場合が図示されている。
【００１９】
感性学習データ１０では、顧客のＩＤ毎に、顧客属性情報と、アンケート回答情報と、画像特徴量反応情報と、分類ラベルとが互いに対応づけられている。ただし、図３では顧客ＩＤの各々に対して、画像特徴量反応情報と分類ラベルとの組が１組しか示されていないが、画像特徴量反応情報と分類ラベルとは、顧客ＩＤの各々に対して、１つ以上の組が対応する。つまり、一人の顧客が複数の画像の各々に対して示した反応と、それらの画像の分類との複数の組が、この顧客の顧客ＩＤに対して対応している。顧客ＩＤに対して画像特徴量反応情報と分類ラベルとの組がいくつ対応しているかは、顧客ＩＤ毎に異なり得る。
【００２０】
顧客属性情報は、例えば、性別、年齢、居住地域及び家族構成を含む。顧客属性情報は、図３に示すこれらの項目の他に、既婚独身の区別、職業、最終学歴、及び支払方法などを含んでもよい。
【００２１】
アンケート回答情報とは、アンケートの質問に対する顧客の回答を示す情報である。
アンケート回答情報により回答が示されるアンケートの質問には、「性能がよいものを選びたい」、「デザインが良いものを選びたい」、「新商品を選びたい」、「なるべく価格が安いものを選びたい」、「今、売れている人気のものを選びたい」、及び「安心できるメーカーやブランドのものを選びたい」といった質問が含まれる。アンケート回答情報は、図３に示すこれらの質問の他に、「多くの機能がついているものを選びたい」、「割引やクーポン等でお得なものを選びたい」、及び「ネットや口コミで評判の良いものを選びたい」などの質問に対する回答を含んでもよい。
【００２２】
画像特徴量反応情報とは、顧客の画像特徴量に対する反応を示す情報である。ここで画像特徴量とは、画像における明度差や、画像における色差や、画像に含まれる記載情報量などである。ただし、画像特徴量には、明度差、色差、及び記載情報量の他に様々な画像の特徴を示す情報が含まれてよい。ここでいう顧客の画像特徴量に対する反応とは、ある画像を、視覚を通じて認識した顧客が何らかの印象をもち、この顧客に気持ちなどの変化があったか否かを示す。
分類ラベルは、画像特徴量反応情報が示す画像特徴量を分類した結果を示す。この分類は、Ｋ−ｍｅａｎｓ法などの公知のクラスタリングの手法を用いて予め行われる。分類ラベルは、顧客のデザインに対する嗜好性と対応づけられる。顧客のデザインに対する嗜好性とは、例えば、格好のよいデザインを好む、キュートなデザインを好む、上質なデザインを好むなどである。
【００２３】
感性学習データ１０では、入力（顧客属性情報、アンケート回答情報、画像特徴量反応情報）と、この入力に対する出力（分類ラベル）とが予め対応づけられて学習データベース１に記憶される。感性学習データ１０は、顧客モデルを生成するために用いられる。顧客モデルとは、顧客属性情報と、アンケート回答情報と、画像特徴量反応情報との組により指定される、顧客の分類を示す情報である。
【００２４】
図２に戻り、コンテンツレコメンドシステムＳ１の構成の説明を続ける。
コンテンツ学習データ１１とは、顧客ＩＤと、顧客属性情報と、１つ以上の顧客購買履歴情報と、１以上のダイレクトメール反応履歴情報が対応づけられたデータである。
【００２５】
ここで、図４を参照しコンテンツ学習データ１１の具体例について説明する。図４は、本実施形態に係るコンテンツ学習データ１１の一例を示す図である。コンテンツ学習データ１１では、顧客毎に、顧客属性情報と、１つ以上の顧客行動履歴情報と、１つ以上のダイレクトメール反応履歴情報とが対応づけられている。図４には、１つ以上の顧客行動履歴情報のうち、１つの顧客行動履歴情報が示されており、１つ以上のダイレクトメール反応履歴情報のうち、１つのダイレクトメール反応履歴情報が示されている。顧客ＩＤに対応する顧客行動履歴情報の数と、顧客ＩＤに対応するダイレクトメール反応履歴情報の数とは、顧客ＩＤ毎に異なり得る。
【００２６】
顧客購買履歴情報とは、顧客の購買行動の履歴を示す情報である。
顧客行動履歴情報には、例えば、購入商品、１回の購入価格、購入日、割引率、ウェブページの閲覧履歴、ウェブページにおいて登録されたお気に入りの商品、及びメディア反応率が含まれる。メディア反応率とは、例えば、購入商品についてダイレクトメールやメールマガジンなどを用いて顧客に対して広告をした場合に、顧客が反応した割合を示す数値である。
【００２７】
ダイレクトメール反応履歴情報とは、顧客に送信されたダイレクトメールのデザインや、このダイレクトメールへの顧客の反応の履歴を示す情報である。ここでいうダイレクトメールへの顧客の反応の履歴とは、ダイレクトメール等の店舗側から顧客に対する案内情報を通知したことに対する顧客のアクションである。
【００２８】
ダイレクトメール反応履歴情報には、例えば、ダイレクトメールのデザインやレイアウト、ダイレクトメールによって紹介された商品のＩＤ、ダイレクトメールが送付された日付、ダイレクトメールに対する反応などが含まれる。ダイレクトメールに対する反応とは、このダイレクトメールを開封したか否か、このダイレクトメールによって紹介された商品のリンクをクリックしたか否か、このダイレクトメールによって紹介された商品を購入したか否かなどである。
なお、図４に示すダイレクトメール反応履歴情報には、ダイレクトメールについての各種の情報が示されているが、メールマガジンについての各種の情報が含まれてもよい。ダイレクトメール反応履歴情報には、顧客がダイレクトメールやメールマガジンを受け取り、実際の店舗を訪れたか否かを示す情報が含まれてもよい。
【００２９】
コンテンツ学習データ１１は、顧客行動履歴情報に含まれる購入商品を示す情報、またはダイレクトメール反応履歴情報に含まれるダイレクトメールによって紹介された商品のＩＤの情報を通じて、不図示の商品情報と関連づいている。商品情報とは、購入商品のＩＤ、最少管理単位（ＳＫＵ：Ｓｔｏｃｋ  Ｋｅｅｐｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、商品画像、価格、発売日、商品カテゴリ、商品についての説明文、機能、性能、及び売上などが対応づけられた情報である。
【００３０】
コンテンツ学習データ１１は、顧客の購買傾向や、顧客の商品の口コミに対する反応を予測するために用いられる。
感性学習データ１０に含まれる顧客ＩＤと、コンテンツ学習データ１１に含まれる顧客ＩＤとは、互いに対応づいていてもよいし、対応づいていなくてもよい。
【００３１】
顧客の感性学習データ１０及びコンテンツ学習データ１１は、予め所定の数以上収集され、学習データベース１に記憶される。感性学習データ１０及びコンテンツ学習データ１１は、ＥＣサイト５から供給されてもよい。
【００３２】
図２に戻り、コンテンツレコメンドシステムＳ１の構成の説明を続ける。
顧客データベース３には、顧客属性情報３０と、顧客行動履歴情報３１とが記憶される。ここで、顧客属性情報３０は顧客の属性を示す。顧客行動履歴情報３１とは、顧客毎に、顧客購買履歴情報とダイレクトメール反応履歴情報とが互いに対応づけられた情報である。顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１は、画像表示生成装置２が顧客の嗜好性に合った画像表示データを生成するために用いられる。顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１は、例えばＥＣサイト５を利用する顧客のデータである。なお、顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１は、ＥＣサイト５を利用する顧客以外の顧客のデータが収集されたデータであってもよい。
【００３３】
レコメンドデータベース４には、コンテンツ情報が記憶される。コンテンツ情報とは、顧客にレコメンドされるコンテンツの候補を示す情報である。コンテンツ情報には、例えば、テンプレート情報４０と、商品情報４１と、挨拶情報４２と、口コミ情報４３とがある。テンプレート情報４０とは、コンテンツ情報に含まれる情報を表示するための領域を含むテンプレートを示す情報である。テンプレート情報４０には、顧客のデザインに対する嗜好性と、テンプレートの種類とが対応づけられている。
【００３４】
テンプレートには、レイアウトパターン及びフォントパターンが含まれる。レイアウトパターンとは、商品画像、割引を示す数字、挨拶文、及び口コミのテキストなどのコンテンツを表示するための領域が１つ以上設けられ、その領域のレイアウトが規定された情報である。これらのコンテンツを表示するための領域の数はテンプレート毎に異なる。
フォントパターンとは、レイアウト領域にテキストデータが埋め込まれた際に、テキストの文字を表示するフォントを指定する情報である。
なお、テンプレートは、少なくともレイアウトパターンを含んでいればよい。
【００３５】
商品情報４１とは、ＥＣサイト５において顧客に販売もしくはレコメンドされる商品を示す情報である。つまり、商品情報４１とは、顧客にレコメンドする商品に関する情報である。商品情報４１は、テンプレート情報４０の示すテンプレートに埋め込まれる商品画像の情報を含む。挨拶情報４２とは、テンプレート情報４０の示すテンプレートに埋め込まれる挨拶文を示す情報である。挨拶情報４２が示す挨拶文は、顧客の嗜好性毎に種類がある。口コミ情報４３とは、テンプレート情報４０の示すテンプレートに埋め込まれる口コミ情報のテキストを示す情報である。
【００３６】
画像表示生成装置２は、顧客にレコメンドするための画像表示データを生成する。画像表示生成装置２は、感性学習データ取得部２０と、コンテンツ学習データ取得部２１と、レコメンド情報生成部２２と、顧客情報取得部２３と、テンプレート情報取得部２４と、コンテンツ情報取得部２５と、画像表示生成部２６とを備える。
【００３７】
感性学習データ取得部２０は、学習データベース１から感性学習データ１０を取得する。感性学習データ取得部２０は、取得した感性学習データ１０をレコメンド情報生成部２２に供給する。
コンテンツ学習データ取得部２１は、学習データベース１からコンテンツ学習データ１１を取得する。コンテンツ学習データ取得部２１は、取得したコンテンツ学習データ１１をレコメンド情報生成部２２に供給する。
【００３８】
顧客情報取得部２３は、顧客データベース３から顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１を取得する。顧客情報取得部２３は、取得した顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１をレコメンド情報生成部２２に供給する。
テンプレート情報取得部２４は、レコメンドデータベース４からテンプレート情報４０を取得する。テンプレート情報取得部２４は、取得したテンプレート情報４０をレコメンド情報生成部２２に供給する。
【００３９】
コンテンツ情報取得部２５は、レコメンドデータベース４から商品情報４１を取得する。コンテンツ情報取得部２５は、取得した商品情報４１をレコメンド情報生成部２２に供給する。
コンテンツ情報取得部２５は、レコメンドデータベース４から挨拶情報４２を取得する。コンテンツ情報取得部２５は、取得した挨拶情報４２をレコメンド情報生成部２２に供給する。
コンテンツ情報取得部２５は、レコメンドデータベース４から口コミ情報４３を取得する。コンテンツ情報取得部２５は、取得した口コミ情報４３をレコメンド情報生成部２２に供給する。
【００４０】
レコメンド情報生成部２２は、顧客情報取得部２３が取得した顧客属性情報３０と、顧客情報取得部２３が取得した顧客行動履歴情報３１とに基づいて、コンテンツ情報（商品情報４１、挨拶情報４２、口コミ情報４３）から選択されるコンテンツ情報と、テンプレート情報４０から選択されるテンプレート情報とを、学習型人工知能（感性学習部２２０及びコンテンツ学習部２２１）により生成する。レコメンド情報生成部２２は、例えば、顧客の嗜好性に合ったコンテンツと、顧客の嗜好性に合ったテンプレートとを選択することにより、コンテンツ情報と、テンプレート情報とを生成する。
レコメンド情報生成部２２は、感性学習部２２０と、コンテンツ学習部２２１と、顧客モデル分類部２２２と、テンプレート選択部２２３と、コンテンツ選択部２２４とを備える。
【００４１】
感性学習部２２０は、感性学習データ取得部２０が取得した感性学習データ１０に基づいて、モデルとなる顧客毎に、顧客のデザインに対する嗜好性を学習する。感性学習部２２０は、顧客のデザインに対する嗜好性を学習することにより、顧客毎に顧客の感性を学習する。感性学習部２２０がモデルとする顧客は、顧客モデルによりモデル化される。つまり、感性学習部２２０がモデルとする顧客は、感性学習データ１０に含まれる顧客属性情報、アンケート回答情報、及び画像特徴量反応情報によりモデル化される。
【００４２】
感性学習部２２０は、個人感性学習部２２０−ｉ（ｉ＝１、２、・・・、Ｎ：Ｎはモデルとなる顧客の数）を備える。個人感性学習部２２０−ｉの各々は、モデルとなる顧客毎に割り当てられる。個人感性学習部２２０−ｉの各々は、モデルとなる顧客毎に、アンケート回答情報、画像特徴量反応情報が入力として与えられたときに、出力すべき分類ラベルを学習する。ここで分類ラベルとは、顧客のデザインに対する嗜好性示す情報である。つまり、個人感性学習部２２０−ｉは、割り当てられたモデルとなる顧客毎に感性を学習し、この顧客の感性をモデル化する。
【００４３】
コンテンツ学習部２２１は、コンテンツ学習データ取得部２１が取得したコンテンツ学習データ１１と、コンテンツ情報取得部２５が取得した商品情報４１とに基づいて、顧客毎に顧客の行動履歴を学習する。顧客の行動履歴とは、顧客の購買履歴や、顧客のダイレクトメールに対する反応の履歴である。コンテンツ学習部２２１がモデルとする顧客は、コンテンツ学習データ１１に含まれる顧客属性情報、顧客購買履歴情報、及びダイレクトメール反応履歴情報により分類される。
【００４４】
コンテンツ学習部２２１は、個人コンテンツ学習部２２１−ｉ（ｉ＝１、２、・・・、Ｎ：Ｎはモデルとなる顧客の数）を備える。個人コンテンツ学習部２２１−ｉの各々は、モデルとなる顧客毎に割り当てられる。個人コンテンツ学習部２２１−ｉの各々は、割り当てられたモデルとなる顧客毎に、このモデルとなる顧客の購買傾向や商品の口コミに対する反応を学習する。コンテンツ学習部２２１は、学習した結果に基づいて、モデルとなる顧客毎に、顧客の購買傾向や、顧客の商品の口コミに対する反応を予測する関数（予測商品スコア関数、予測口コミスコア関数）を算出する。
【００４５】
顧客モデル分類部２２２は、顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１を取得すると、顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１が示す顧客毎に顧客を顧客モデルに分類する。顧客モデル分類部２２２は、分類した結果を、テンプレート選択部２２３及びコンテンツ選択部２２４に供給する。
顧客モデル分類部２２２は、対応づけた結果に基づいて、個人感性学習部２２０−ｉの顧客モデルと、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの顧客モデルとを対応づける。ここで、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの顧客モデルとは、顧客属性情報と、顧客購買履歴情報と、ダイレクトメール反応履歴情報との組が顧客モデルへと対応づけられた情報である。
【００４６】
テンプレート選択部２２３は、顧客モデル分類部２２２から取得した顧客モデルに基づいて、複数の個人感性学習部２２０−ｉの中からこの顧客モデルに対応する個人感性学習部２２０−ｉを選択する。テンプレート選択部２２３は、選択した個人感性学習部２２０−ｉから、個人感性学習部２２０−ｉの学習結果を取得する。
テンプレート選択部２２３は、顧客情報取得部２３が取得した顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１と、取得した学習結果とに基づいて、顧客毎の嗜好性に応じたテンプレートを選択する。テンプレート選択部２２３は、選択したテンプレートを示す情報を画像表示生成部２６に供給する。
【００４７】
コンテンツ選択部２２４は、顧客モデル分類部２２２から取得した顧客モデルに基づいて、複数の個人コンテンツ学習部２２１−ｉの中からこの顧客モデルに対応する個人コンテンツ学習部２２１−ｉを選択する。コンテンツ選択部２２４は、選択した個人コンテンツ学習部２２１−ｉから、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの学習結果を取得する。
【００４８】
コンテンツ選択部２２４は、顧客情報取得部２３が取得した顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１と、取得した学習結果に基づいて、コンテンツ情報取得部２５が取得した商品情報４１の示す商品の中から、顧客毎に顧客の嗜好性に応じた商品を１つ以上選択する。コンテンツ選択部２２４は、選択した商品を示す情報を画像表示生成部２６に供給する。
【００４９】
コンテンツ選択部２２４は、顧客情報取得部２３が取得した顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１と、取得した学習結果に基づいて、コンテンツ情報取得部２５が挨拶情報４２の示す挨拶の中から、顧客毎に顧客の嗜好性に合う挨拶文を１つ以上選択する。コンテンツ選択部２２４は、選択した挨拶文を画像表示生成部２６に供給する。
【００５０】
コンテンツ選択部２２４は、顧客情報取得部２３が取得した顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１と、取得した学習結果に基づいて、コンテンツ情報取得部２５が取得した口コミ情報４３の示す口コミのテキストの中から、顧客毎に顧客の嗜好性に合う口コミのテキストを１つ以上選択する。コンテンツ選択部２２４は、選択した口コミのテキストを画像表示生成部２６に供給する。
【００５１】
コンテンツ選択部２２４は、選択した商品と、顧客情報取得部２３が取得した顧客行動履歴情報３１に基づいて、顧客毎に顧客の嗜好性に合う割引率または割引価格を算出する。コンテンツ選択部２２４は、算出した割引率または割引価格を画像表示生成部２６に供給する。
【００５２】
画像表示生成部２６は、レコメンド情報生成部２２が選択したコンテンツ（商品、挨拶文、口コミ、割引率または割引価格）と、レコメンド情報生成部２２が選択したテンプレートが含む領域とが対応づけられた画像表示データを生成する。ここで画像表示データは、例えば、テンプレートが含む領域にコンテンツが埋め込まれた画像を示すデータであってもよい。また、画像データは、例えば、コンテンツを示すデータと、テンプレートを示すデータと、テンプレートが含む領域にコンテンツを埋め込むことを示す命令とを含むデータであってもよい。
画像表示生成部２６は、生成した画像表示データをＥＣサイト５に供給する。画像表示生成部２６は、生成した画像表示データを、印刷のためのデータとして事業者のデータベースに供給してもよい。
【００５３】
ＥＣサイト５は、画像表示生成装置２から取得した画像表示を顧客端末６に供給する。ＥＣサイト５は、例えば、画像表示生成装置２から取得した画像表示データに基づいてダイレクトメールやメールマガジンを作成し、顧客端末６に供給する。また、ＥＣサイト５は、例えば、顧客端末６からのアクセスを受け付けると、画像表示生成装置２から取得した画像表示データを顧客端末６に供給する。
ＥＣサイト５は、顧客端末６から受け付けた情報に基づいて、顧客属性情報３０や顧客行動履歴情報３１を生成するための情報を収集する。ＥＣサイト５は、収集した情報を顧客データベース３に供給する。ＥＣサイト５は、収集した情報を学習データベース１に供給し、コンテンツ学習データ１１を更新してもよい。
【００５４】
図５を参照して、画像表示生成装置２の学習処理について説明する。図５は、本実施形態に係る画像表示生成装置２の学習処理の一例を示す図である。図５に示す学習処理は、コンテンツレコメンドシステムＳ１が運用される前に予め実行される。
【００５５】
感性学習データ取得部２０は、学習データベース１から感性学習データ１０を取得する（ステップＳ１０）。感性学習データ取得部２０は、取得した感性学習データ１０を感性学習部２２０に供給する。
【００５６】
感性学習部２２０は、感性学習データ取得部２０から取得した感性学習データ１０が示す顧客ＩＤ毎に、個人感性学習部２２０−ｉを割り当てる。感性学習部２２０は、取得した感性学習データ１０を、この感性学習データ１０が示す顧客ＩＤに割り当てた個人感性学習部２２０−ｉに供給する。
【００５７】
個人感性学習部２２０−ｉは、供給された感性学習データ１０に基づいて学習を実行する（ステップＳ２０）。個人感性学習部２２０−ｉは、割り当てられた顧客ＩＤに対応する顧客属性情報が示す顧客属性、アンケート回答情報が示すアンケート回答、及び画像特徴量反応情報が画像特徴量への反応が入力として与えられたときに、割り当てられた顧客ＩＤに対応する分類ラベルを出力するように、学習を実行する。ただし、画像特徴量反応情報と分類ラベルとの組は顧客ＩＤ毎に複数あるため、画像特徴量反応情報と分類ラベルとの組の数が、個人感性学習部２２０−ｉが学習に用いるデータの数となる。
【００５８】
個人感性学習部２２０−ｉは、機械学習の公知の手法を用いて学習を実行する。個人感性学習部２２０−ｉは、例えば、ランダムフォレストやニューラルネットワークを用いて学習を実行する。
【００５９】
コンテンツ学習データ取得部２１は、学習データベース１からコンテンツ学習データ１１を取得する（ステップＳ３０）。コンテンツ学習データ取得部２１は、取得したコンテンツ学習データ１１をコンテンツ学習部２２１に供給する。
【００６０】
コンテンツ情報取得部２５は、レコメンドデータベース４から、商品情報４１及び口コミ情報４３を取得する（ステップＳ４０）。コンテンツ情報取得部２５は、取得した商品情報４１及び口コミ情報４３をコンテンツ学習部２２１に供給する。
【００６１】
個人コンテンツ学習部２２１−ｉ（ｉ＝１、２、・・・、Ｎ：Ｎはモデルとなる顧客の数）は、コンテンツ学習データ取得部２１が取得したコンテンツ学習データ１１と、コンテンツ情報取得部２５が取得した商品情報４１とに基づいて、モデルとなる顧客毎に、顧客の購買傾向や、顧客の商品の口コミに対する反応を学習する（ステップＳ５０）。
【００６２】
コンテンツ学習部２２１は、取得した商品情報４１から、商品情報４１示す商品毎に商品特徴量ベクトルを算出する。ここで、商品特徴量ベクトルとは、例えば、商品画像に含まれる代表色、代表色が商品画像内に占める割合、ブランド、商品カテゴリ、価格、及び割引率などを各々数値に対応させた場合に、それらの数値を成分とするベクトルである。
コンテンツ学習部２２１は、取得した口コミ情報４３から口コミのテキストの各種の特徴を示す特徴量ベクトルである口コミ特徴量ベクトルを算出する。
コンテンツ学習部２２１は、算出した商品特徴量ベクトル、及び算出した口コミ特徴量ベクトルを、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの各々に供給する。
【００６３】
コンテンツ学習部２２１は、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの各々に、コンテンツ学習データ１１に含まれる顧客ＩＤを割り当てる。これによりコンテンツ学習部２２１は、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの各々にモデルとなる顧客を割り当てる。
個人コンテンツ学習部２２１−ｉは、割り当てられた顧客ＩＤに対応する顧客購買履歴情報を、コンテンツ学習データ１１から取り出す。
【００６４】
個人コンテンツ学習部２２１−ｉは、取り出した顧客購買履歴情報に基づいて、取得した商品情報４１が示す商品毎の商品スコアを算出する。ここで商品スコアとは、顧客の商品に対する評価を示す数値である。
個人コンテンツ学習部２２１−ｉは、割り当てられた顧客ＩＤに対して、算出した商品スコアと、この商品スコアに対応する商品の商品特徴量ベクトルとに基づいて、予測商品スコア関数を導出する。ここで、予測商品スコア関数とは、商品特徴量ベクトルが入力された場合に商品スコアを出力する関数である。個人コンテンツ学習部２２１−ｉは、公知の機械学習の手法を用いて予測商品スコア関数を導出する。
【００６５】
個人コンテンツ学習部２２１−ｉは、取り出した顧客購買履歴情報に基づいて、取得した商品情報４１が示す口コミ毎の口コミスコアを算出する。ここで口コミスコアとは、顧客の口コミに対する評価を示す数値である。
個人コンテンツ学習部２２１−ｉは、割り当てられた顧客ＩＤに対して、算出した口コミスコアと、この口コミスコアに対応する口コミの口コミ特徴量ベクトルとに基づいて、予測口コミスコア関数を導出する。ここで、予測口コミスコア関数とは、口コミ特徴量ベクトルが入力された場合に口コミスコアを出力する関数である。個人コンテンツ学習部２２１−ｉは、公知の機械学習の手法を用いて予測口コミスコア関数を導出する。
【００６６】
なお、本実施形態においては，個人コンテンツ学習部２２１−ｉが、各個人の情報のみに基づいて、予測商品スコア関数、及び予測口コミスコア関数を導出する形態について説明したが、個人コンテンツ学習部２２１−ｉが予測商品スコア関数、及び予測口コミスコア関数を導出する形態はこれに限らない。個人コンテンツ学習部２２１−ｉは、感性学習データを用いて規定される顧客間の距離情報を利用して、他の顧客の情報（顧客行動履歴情報３１）を利用しながら各スコアを予測する構成としてもよい。ここで、感性学習データを用いて規定される顧客間の距離情報とは、感性学習データを用いて表現される特徴量が顧客間においてどれだけ類似しているかを示す指標である。
【００６７】
顧客モデル分類部２２２は、個人感性学習部２２０−ｉの顧客モデルと、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの顧客モデルとを対応づける（ステップＳ６０）。顧客モデル分類部２２２は、個人感性学習部２２０−ｉの各々と、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの各々とを、感性学習データ１０と、コンテンツ学習データ１１とに基づいて対応づける。
【００６８】
顧客モデル分類部２２２は、個人コンテンツ学習部２２１−ｉが学習に用いたコンテンツ学習データ１１に含まれる顧客購買履歴を、感性学習データ１０に含まれるアンケート回答情報に対応づける。顧客モデル分類部２２２は、個人コンテンツ学習部２２１−ｉが学習に用いたコンテンツ学習データ１１に含まれるダイレクトメール反応履歴情報を、感性学習データ１０に含まれる画像特徴量反応情報に対応づける。
【００６９】
顧客モデル分類部２２２は、感性学習データ１０に含まれるアンケート回答情報のうち、回答が得られていない項目について、その回答をコンテンツ学習データ１１に含まれる顧客購買履歴から、所定のアルゴリズムを用いて生成する。この所定のアルゴリズムでは、顧客購買履歴からアンケート回答情報が示すアンケートの回答が一意に決定される。顧客モデル分類部２２２は、生成したアンケートの回答に基づいて、顧客購買履歴をアンケート回答情報に対応づける。
【００７０】
顧客モデル分類部２２２は、例えば、顧客購買履歴情報の購入商品と対応づけられた商品情報のうち機能や性能の情報を参照し、アンケート回答情報の「性能がよいものを選びたい」のアンケートに対する回答を生成する。
顧客モデル分類部２２２は、例えば、顧客購買履歴情報の購入商品と対応づけられた商品情報のうち商品画像の情報を参照し、アンケート回答情報の「デザインが良いものを選びたい」のアンケートに対する回答を生成する。
顧客モデル分類部２２２は、例えば、顧客購買履歴情報の購入商品と対応づけられた商品情報のうち発売日の情報や、顧客購買履歴情報のうち購入日の情報を参照し、アンケート回答情報の「新商品を選びたい」のアンケートに対する回答を生成する。
顧客モデル分類部２２２は、例えば、顧客購買履歴のうち割引率を参照し、アンケート回答情報の「なるべく価格が安いものを選びたい」のアンケートに対する回答を生成する。
顧客モデル分類部２２２は、例えば、顧客購買履歴情報の購入商品と対応づけられた商品情報のうち売上の情報を参照し、アンケート回答情報の「今、売れている人気のものを選びたい」のアンケートに対する回答を生成する。
顧客モデル分類部２２２は、例えば、顧客購買履歴情報の購入商品と対応づけられた商品情報のうち購入商品のＩＤの情報及び商品についての説明文の情報や、顧客購買履歴のうちＷｅｂの閲覧履歴の情報を参照し、アンケート回答情報の「安心できるメーカーやブランドのものを選びたい」のアンケートに対する回答を生成する。
【００７１】
顧客モデル分類部２２２は、コンテンツ学習データ１１においては顧客ＩＤに対して１つ以上の顧客購買履歴が対応しているため、顧客購買履歴毎にアンケートに対する回答を生成する。顧客モデル分類部２２２は、アンケート回答情報が示すアンケート毎に、例えば、顧客購買履歴毎に生成したアンケートに対する回答の「はい」、「いいえ」のうち多い方をこのアンケートに対する回答とする。
【００７２】
顧客モデル分類部２２２は、取得したコンテンツ学習データ１１含まれるダイレクトメール反応履歴情報から、感性学習データ１０に含まれる画像特徴量反応情報を、所定のアルゴリズムを用いて生成する。この所定のアルゴリズムでは、ダイレクトメール反応履歴情報から画像特徴量反応情報が一意に決定される。
顧客モデル分類部２２２は、例えば、ダイレクトメール反応履歴情報に含まれるダイレクトメールのデザインやレイアウトの情報、提示商品ＩＤに対応づけられた商品情報のうち商品画像の情報、及びダイレクトメールに対する反応から、画像特徴量反応情報を生成する。
【００７３】
顧客モデル分類部２２２は、コンテンツ学習データ１１においては顧客ＩＤに対して１つ以上のダイレクトメール反応履歴情報が対応しているため、ダイレクトメール反応履歴情報毎に画像特徴量反応情報を生成する。顧客モデル分類部２２２は、画像特徴量反応情報が示す画像特徴量に対する反応毎に、例えば、ダイレクトメール反応履歴情報毎に生成した画像特徴量反応情報が示す、反応することを示す情報と、反応しないことを示す情報のうち多い方をこの画像特徴量反応情報とする。
【００７４】
なお、本実施形態においては、顧客モデル分類部２２２が、ダイレクトメール反応履歴情報に基づいて、画像特徴量反応情報を生成する場合について説明したが、顧客モデル分類部２２２が画像特徴量反応情報を生成する方法はこれに限らない。顧客モデル分類部２２２は、例えば、アンケート等で事前に顧客に提示した画像に対する反応情報や、顧客購買履歴情報に含まれるアイテムの画像情報の特徴量情報から、画像特徴量反応情報を生成してもよい。
顧客購買履歴情報から画像特徴量反応情報を得る方法については、例えば、画像特徴量空間上において事前に指定された画像と近い画像特徴量を有する画像を、商品画像としてもつ商品に対する購買履歴情報から画像特徴量反応情報を得る方法が考えられる。顧客購買履歴情報から画像特徴量反応情報を得る方法の別の例として、購買履歴に含まれる商品画像の画像特徴量と、購買履歴に含まれる商品画像に対する反応とから画像特徴量反応情報を予測する機械学習器を用いる方法などが考えられる。
【００７５】
顧客モデル分類部２２２は、個人コンテンツ学習部２２１−ｉが学習に用いたコンテンツ学習データ１１に含まれる顧客属性情報と、個人コンテンツ学習部２２１−ｉが学習に用いたコンテンツ学習データ１１に含まれる顧客購買履歴に対応づけられたアンケート回答情報と、個人コンテンツ学習部２２１−ｉが学習に用いたコンテンツ学習データ１１に含まれるダイレクトメール反応履歴情報に対応づけられた画像特徴量反応情報との組に対応する顧客モデルを判定する。
顧客モデル分類部２２２は、判定した顧客モデルに基づいて個人感性学習部２２０−ｉを判定する。顧客モデル分類部２２２は、判定した個人感性学習部２２０−ｉの顧客モデルと、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの顧客モデルとを対応づける。
【００７６】
なお、顧客モデル分類部２２２は、判定した顧客ＩＤが複数ある場合、判定した顧客ＩＤが割り当てられている個人感性学習部２２０−ｉのうち、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの顧客モデルと対応づいていない個人感性学習部２２０−ｉの顧客モデルと、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの顧客モデルとを対応づける。
判定した顧客ＩＤが割り当てられている個人感性学習部２２０−ｉの全てが、個人コンテンツ学習部２２１−ｉの顧客モデルと既に対応づいている場合、この個人コンテンツ学習部２２１−ｉの顧客モデルは、個人感性学習部２２０−ｉの顧客モデルと対応づけられなくてよい。
【００７７】
図６を参照して、画像表示生成装置２の処理について説明する。図６は、本実施形態に係る画像表示生成処理の一例を示す図である。ここでは、図５に示す学習処理によって得られた学習結果を用いて、コンテンツとテンプレートとを、顧客のデザインに対する嗜好性に応じて選択する処理について説明する。
【００７８】
顧客情報取得部２３は、顧客データベース３から顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１を取得する（ステップＳ１００）。顧客情報取得部２３は、取得した顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１を顧客モデル分類部２２２に供給する。顧客情報取得部２３は、取得した顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１をテンプレート選択部２２３に供給する。テンプレート選択部２２３は、取得した顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１をコンテンツ選択部２２４に供給する。
【００７９】
テンプレート情報取得部２４は、レコメンドデータベース４からテンプレート情報４０を取得する（ステップＳ１０１）。テンプレート情報取得部２４は、取得したテンプレート情報４０をテンプレート選択部２２３に供給する。
【００８０】
コンテンツ情報取得部２５は、レコメンドデータベース４からコンテンツ情報として、商品情報４１、挨拶情報４２、及び口コミ情報４３を取得する（ステップＳ１０２）。コンテンツ情報取得部２５は、取得した商品情報４１、挨拶情報４２、及び口コミ情報４３をコンテンツ選択部２２４に供給する。
【００８１】
顧客モデル分類部２２２は、顧客情報取得部２３から顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１を取得する。顧客モデル分類部２２２は、取得した顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１が示す顧客ＩＤ毎に、顧客モデルを判定することにより顧客を分類する（ステップＳ１０３）。
【００８２】
顧客モデル分類部２２２は、取得した顧客行動履歴情報３１に含まれる顧客購買履歴情報からアンケート回答情報を生成する。顧客モデル分類部２２２は、取得した顧客行動履歴情報３１に含まれるダイレクトメール反応履歴情報から、画像特徴量反応情報を生成する。顧客モデル分類部２２２は、取得した顧客属性情報３０と、生成したアンケート回答情報と、生成した画像特徴量反応情報との組に基づいて、取得した顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１が示す顧客ＩＤ毎に顧客モデルを判定する。
なお、顧客モデル分類部２２２は、顧客属性情報３０や顧客行動履歴情報３１に含まれる情報の項目が不足している場合、これらの項目が不足していることを示す情報を顧客モデルの該当する項目に割り当てる。
顧客モデル分類部２２２は、顧客ＩＤと、算出した顧客モデルとの組をテンプレート選択部２２３に供給する。顧客モデル分類部２２２は、顧客ＩＤと、算出した顧客モデルとの組をコンテンツ選択部２２４に供給する。
【００８３】
テンプレート選択部２２３は、テンプレート情報取得部２４からテンプレート情報を取得する。テンプレート選択部２２３は、顧客モデル分類部２２２から顧客ＩＤと、顧客モデルとの組を取得する。テンプレート選択部２２３は、顧客情報取得部２３から顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１を取得する。
【００８４】
テンプレート選択部２２３は、取得した顧客ＩＤ毎に、この顧客ＩＤと組をなす顧客モデルを有する個人感性学習部２２０−ｉを選択する。テンプレート選択部２２３は、この顧客モデルを有する個人感性学習部２２０−ｉが複数ある場合、それらの複数の個人感性学習部２２０−ｉの中から所定の順序に従って個人感性学習部２２０−ｉを選択する。
【００８５】
テンプレート選択部２２３は、選択した個人感性学習部２２０−ｉから学習結果を取得する。ここで、個人感性学習部２２０−ｉが学習した結果とは、個人感性学習部２２０−ｉが、例えばランダムフォレストを用いて学習を実行する場合、決定木の情報である。個人感性学習部２２０−ｉが、例えばニューラルネットワークを用いて学習を実行する場合、個人感性学習部２２０−ｉが学習した結果とは、ニューラルネットワークの重みの情報である。
【００８６】
テンプレート選択部２２３は、顧客情報取得部２３から取得した顧客属性情報３０と、顧客情報取得部２３から取得した顧客行動履歴情報３１と、取得した学習結果に基づいて、顧客属性情報３０が示す顧客ＩＤ毎に分類ラベルを算出する。
テンプレート選択部２２３は、算出した分類ラベルに対応するテンプレートの種類を、取得したテンプレート情報４０から顧客ＩＤ毎に選択する（ステップＳ１０４）。分類ラベルと、テンプレートの種類とは予め対応づけられている。テンプレート選択部２２３は、選択したテンプレートの種類と顧客ＩＤとを対応づけて画像表示生成部２６に供給する。
【００８７】
なお、テンプレート選択部２２３は、取得した顧客ＩＤと組をなす顧客モデルの項目に、項目が不足していることを示す情報が含まれている場合、不足している項目については無視し、個人感性学習部２２０−ｉを選択してもよい。テンプレート選択部２２３は、顧客属性情報３０や顧客行動履歴情報３１に含まれる情報の種類が不足しいる場合であっても、顧客属性情報３０及び顧客行動履歴情報３１が示す顧客の感性に近い顧客の分類を示す顧客モデルを有する個人感性学習部２２０−ｉを選択してよい。テンプレート選択部２２３は、顧客属性情報３０や顧客行動履歴情報３１に含まれる情報の種類が不足しいる場合であっても、選択した個人感性学習部２２０−ｉの学習結果に基づいて、テンプレートを選択することができる。
【００８８】
コンテンツ選択部２２４は、コンテンツ情報取得部２５から商品情報４１と、挨拶情報４２と、口コミ情報４３とを取得する。コンテンツ選択部２２４は、顧客モデル分類部２２２から顧客ＩＤと、顧客モデルとの組を取得する。コンテンツ選択部２２４は、顧客情報取得部２３から顧客行動履歴情報３１を取得する。
【００８９】
コンテンツ選択部２２４は、テンプレート選択部２２３が選択した個人感性学習部２２０−ｉの顧客モデルと対応づけられている顧客モデルを有する個人コンテンツ学習部２２１−ｉを選択する。コンテンツ選択部２２４は、テンプレート選択部２２３が選択した個人感性学習部２２０−ｉの顧客モデルと対応づけられている顧客モデルを有する個人コンテンツ学習部２２１−ｉが複数ある場合、それらの複数の個人コンテンツ学習部２２１−ｉの中から所定の順序に従って個人コンテンツ学習部２２１−ｉを選択する。
コンテンツ選択部２２４は、選択した個人コンテンツ学習部２２１−ｉから予測商品スコア関数及び予測口コミスコア関数を取得する。
【００９０】
コンテンツ選択部２２４は、取得した予測商品スコア関数に基づいて、商品情報４１が示す商品の中から商品を選択する（ステップＳ１０５）。コンテンツ選択部２２４は、顧客行動履歴情報３１に含まれる顧客ＩＤ毎に商品を選択する。
コンテンツ選択部２２４は、取得した商品情報４１が示す商品毎に、この商品に対する商品特徴量ベクトルを算出する。コンテンツ選択部２２４は、算出した商品特徴量ベクトルと、取得した予測商品スコア関数とに基づいて、取得した商品情報４１が示す商品毎に商品スコアを算出する。コンテンツ選択部２２４は、算出した商品スコアが高い順に、商品情報４１に含まれる商品の中から所定の数だけ商品を選択する。ここで所定の数とは、テンプレートに含まれ得る商品画像を表示するための領域の最大の数と同じかそれ以上であればよい。本実施形態においては、所定の数は一例として１０個である。
【００９１】
コンテンツ選択部２２４は、挨拶情報４２に含まれる挨拶文の中から挨拶文を選択する（ステップＳ１０６）。
コンテンツ選択部２２４は、顧客行動履歴情報３１に含まれる顧客購買履歴情報が示す購入商品の中から、商品情報４１から選択した商品のうち商品スコアが最も高いと算出された商品と同じ商品カテゴリに該当する購入商品を抽出する。コンテンツ選択部２２４は、抽出した購入商品に対応する顧客購買履歴情報から、アンケート回答情報が示すアンケートの回答を、所定のアルゴリズムを用いて生成する。コンテンツ選択部２２４は、生成したアンケートの回答に応じて、コンテンツ情報取得部２５から取得した挨拶情報４２から挨拶文を選択する。挨拶情報４２が示す挨拶文は、例えば、「お得にゲットしたいあなたに！」、「上質なものを購入したあなたに」などである。
コンテンツ選択部２２４は、抽出した購入商品に応じて挨拶文を生成してもよい。コンテンツ選択部２２４は、例えば、抽出した購入商品が腕時計である場合、「腕時計をご購入のあなたに！」というテキストを挨拶文として生成する。
【００９２】
コンテンツ選択部２２４は、取得した予測口コミスコア関数に基づいて、口コミ情報４３が示す口コミの中から口コミを選択する（ステップＳ１０７）。コンテンツ選択部２２４は、顧客行動履歴情報３１に含まれる顧客ＩＤ毎に口コミを選択する。
コンテンツ選択部２２４は、取得した口コミ情報４３が示す口コミ毎に、この口コミに対する口コミ特徴量ベクトルを算出する。コンテンツ選択部２２４は、算出した口コミ特徴量ベクトルと、取得した予測口コミスコア関数とに基づいて、取得した口コミ情報４３が示す口コミ毎に口コミスコアを算出する。コンテンツ選択部２２４は、算出した口コミスコアが高い順に、口コミ情報４３に含まれる口コミのテキストの中から所定の数だけ口コミのテキストを選択する。ここで所定の数とは、テンプレートに含まれ得る口コミを表示するための領域の最大の数と同じかそれ以上であればよい。本実施形態においては、所定の数は一例として４個である。
【００９３】
コンテンツ選択部２２４は、割引率を選択する（ステップＳ１０８）。コンテンツ選択部２２４は、顧客行動履歴情報３１に含まれる顧客購買履歴情報が示す購入商品の中から、商品情報４１から選択した商品のうち商品スコアが最も高いと算出された商品と同じ商品カテゴリに該当する購入商品を抽出する。コンテンツ選択部２２４は、抽出した購入商品の割引率を、顧客購買履歴情報から選択する。
コンテンツ選択部２２４は、例えば、顧客行動履歴情報３１に含まれる顧客購買履歴情報の数が所定の数より少ない顧客に対しては、選択した割引率を割引価格へと変換してもよい。
【００９４】
コンテンツ選択部２２４は、顧客ＩＤと、所定の数の商品のＩＤと、とを対応づけて商品情報を生成する。コンテンツ選択部２２４は、生成した商品情報と、挨拶文のＩＤと、所定の数の口コミのＩＤと、割引率または割引価格とを、顧客ＩＤ毎に対応づけて画像表示生成部２６に供給する。
【００９５】
画像表示生成部２６は、テンプレート選択部２２３からテンプレートと顧客ＩＤとを取得する。画像表示生成部２６は、コンテンツ選択部２２４から顧客ＩＤと、所定の数の商品のＩＤと、挨拶文のＩＤと、所定の数の口コミのＩＤと、割引率または割引価格とを取得する。
画像表示生成部２６は、取得したテンプレートの種類と、取得した商品のＩＤと、取得した挨拶文のＩＤと、取得した所定の数の口コミのＩＤと、取得した割引率または割引価格と、取得した顧客ＩＤとを対応させて、画像表示情報を生成する。
画像表示生成部２６は、生成した画像表示情報に基づいて画像表示データを生成する（ステップＳ１０９）。画像表示生成部２６は、生成した画像表示データをＥＣサイト５に供給する。
【００９６】
図７は、本実施形態に係る画像表示情報の一例を示す図である。画像表示情報とは、顧客ＩＤと、テンプレートの種類と、所定の数の商品のＩＤと、挨拶文のテキストと、所定の数の口コミのテキストと、割引率または割引価格とが互いに対応づけられた情報である。
【００９７】
図８は、本実施形態に係るテンプレート及び画像表示の第１の例を示す図である。テンプレートＴＡには、可変領域ＲＡ１〜可変領域ＲＡ７が設けられている。画像表示ＧＡは、テンプレートＴＡの可変領域ＲＡ１〜可変領域ＲＡ７にコンテンツＣＡ１〜コンテンツＣＡ７が埋め込まれた画像の一例である。
【００９８】
可変領域ＲＡ１には、画像表示情報が示す商品のうち商品１及び商品２の商品画像であるコンテンツＣＡ１が埋め込まれる。可変領域ＲＡ２には、割引金額であるコンテンツＣＡ２が埋め込まれる。可変領域ＲＡ３には、挨拶文を埋め込まれる。可変領域ＲＡ４〜可変領域ＲＡ６には、口コミのテキストであるコンテンツＣＡ４、コンテンツＣＡ５及びコンテンツＣＡ６が各々埋め込まれる。可変領域ＲＡ７には、画像表示情報が示す商品のうち商品３から商品１０の商品画像であるコンテンツＣＡ７が埋め込まれる。
【００９９】
図９は、本実施形態に係るテンプレート及び画像表示の第２の例を示す図である。テンプレートＴＢには、可変領域ＲＢ１〜可変領域ＲＢ９が設けられている。画像表示ＧＢは、テンプレートＴＢの可変領域ＲＢ１〜可変領域ＲＢ９にコンテンツＣＢ１〜コンテンツＣＢ９が埋め込まれた画像の一例である。
テンプレートＴＢ（図９）は、テンプレートＴＡ（図８）に比べ、商品の商品画像を表示するための可変領域の数が異なる。テンプレートＴＢ（図９）は、テンプレートＴＡ（図８）に比べ、口コミを表示するための可変領域の数が異なる。
【０１００】
可変領域ＲＢ１には、画像表示情報が示す商品のうち商品１の商品画像であるコンテンツＣＢ１が埋め込まれる。可変領域ＲＢ２には、画像表示情報が示す商品のうち商品２の商品画像であるコンテンツＣＢ２が埋め込まれる。可変領域ＲＢ３には、割引率であるコンテンツＣＢ３が埋め込まれる。可変領域ＲＢ４には、挨拶文であるコンテンツＣＢ４が埋め込まれる。可変領域ＲＢ５〜可変領域ＲＢ８には、口コミのテキストであるコンテンツＣＢ６〜コンテンツＣＢ８が各々埋め込まれる。可変領域ＲＢ９には、画像表示情報が示す商品のうち商品３から商品６の商品画像であるコンテンツＣＢ９が埋め込まれる。テンプレートＴＢでは、画像表示情報が示す商品のうち商品７から商品１０の商品画像は表示されない。
【０１０１】
テンプレート情報４０は、テンプレート毎に、画像を埋め込むためのルールを示す情報を含んでもよい。画像を埋め込むためのルールとは、どの可変領域に、商品と、挨拶文と、口コミと、割引を示す数字とのうちいずれを埋め込むかを指定するルールである。画像を埋め込むためのルールは、コンテンツ学習データ１１の顧客購買履歴情報及びダイレクトメール反応履歴に基づいて更新されてよい。
また、テンプレート情報４０において、テンプレートのレイアウトの情報と、フォントの情報は別に保持されてもよい。
【０１０２】
以上に説明したように、本実施形態に係るコンテンツレコメンドシステムＳ１の画像表示生成装置２は、顧客情報取得部２３と、レコメンド情報生成部２２と、画像表示生成部２６とを備える。
顧客情報取得部２３は、顧客の属性を示す顧客属性情報３０と顧客の行動履歴を示す顧客行動履歴情報３１とを取得する。
レコメンド情報生成部２２は、顧客情報取得部２３が取得した顧客属性情報３０と、顧客情報取得部２３が取得した顧客行動履歴情報３１とに基づいて、顧客にレコメンドする商品に関する情報であるコンテンツ情報と、コンテンツ情報に含まれる情報を表示するための領域を含むテンプレートを示すテンプレート情報とを、学習型人工知能（感性学習部２２０及びコンテンツ学習部２２１）により生成する。
画像表示生成部２６は、レコメンド情報生成部２２が生成したコンテンツ情報と、レコメンド情報生成部２２が生成したテンプレート情報が示すテンプレートが含む領域とが対応づけられた画像データを生成する。
【０１０３】
この構成により、本実施形態に係るコンテンツレコメンドシステムＳ１では、顧客の嗜好に応じた商品を選択するとともに、複数の種類のテンプレートの中から顧客の嗜好に応じたデザインのテンプレートを選択することができる。そのため、本発明によれば、顧客の嗜好に応じた商品の画像を、顧客の嗜好に応じたデザインの画面に反映させてレコメンドできる。
また、本実施形態に係るコンテンツレコメンドシステムＳ１では、テンプレートの選択に用いるデータの量や種類と、商品の選択に用いられる顧客の購買履歴などのデータとの量や種類とが異なっている場合に、商品の選択に用いられる顧客の購買履歴などのデータの量や種類を、テンプレートの選択に用いるデータの量や種類に逐次合わせなくても、似た分類の顧客のデータにより補うことにより、効率よく顧客の嗜好性を分類することができる。
【０１０４】
なお、上述した実施形態における画像表示生成装置２の一部、例えば、感性学習データ取得部２０、コンテンツ学習データ取得部２１、レコメンド情報生成部２２、顧客情報取得部２３、テンプレート情報取得部２４、コンテンツ情報取得部２５、及び画像表示生成部２６をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、画像表示生成装置２に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
また、上述した実施形態における画像表示生成装置２の一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。画像表示生成装置２の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【０１０５】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【０１０６】
Ｓ１…コンテンツレコメンドシステム、１…学習データベース、１０…感性学習データ、１１…コンテンツ学習データ、２…画像表示生成装置、２０…感性学習データ取得部、２１…コンテンツ学習データ取得部、２２…レコメンド情報生成部、２３…顧客情報取得部、２４…テンプレート情報取得部、２５…コンテンツ情報取得部、２６…画像表示生成部、２２０…感性学習部、２２０−１、２２０−２、２２０−Ｎ…個人感性学習部、２２１…コンテンツ学習部、２２１−１、２２１−２、２２１−Ｎ…個人コンテンツ学習部、２２２…顧客モデル分類部、２２３…テンプレート選択部、２２４…コンテンツ選択部、３…顧客データベース、３０…顧客属性情報、３１…顧客行動履歴情報、４…レコメンドデータベース、４０…テンプレート情報、４１…商品情報、４２…挨拶情報、４３…口コミ情報、５…ＥＣサイト、６…顧客端末、ＴＡ、ＴＢ…テンプレート、ＧＡ、ＧＢ…画像表示、ＲＡ１、ＲＡ２、ＲＡ３、ＲＡ４、ＲＡ５、ＲＡ６、ＲＡ７、ＲＢ１、ＲＢ２、ＲＢ３、ＲＢ４、ＲＢ５、ＲＢ６、ＲＢ７、ＲＢ８、ＲＢ９…可変領域、ＣＡ１、ＣＡ２、ＣＡ３、ＣＡ４、ＣＡ５、ＣＡ６、ＣＡ７、ＣＢ１、ＣＢ２、ＣＢ３、ＣＢ４、ＣＢ５、ＣＢ６、ＣＢ７、ＣＢ８、ＣＢ９…コンテンツ
【図１】
2019061525.tif 000003
【図２】
2019061525.tif 000004
【図３】
2019061525.tif 000005
【図４】
2019061525.tif 000006
【図５】
2019061525.tif 000007
【図６】
2019061525.tif 000008
【図７】
2019061525.tif 000009
【図８】
2019061525.tif 000010
【図９】
2019061525.tif 000011