(57)【要約】【課題】商品毎に適したタイミングで商品の購入等のための推薦を行う。【解決手段】本願に係る推薦装置は、特定部と、通信部とを有する。特定部は、商品の売上推移を示す売上情報に基づいて、所定期間内に売り上げが増加する商品を特定する。通知部は、特定部によって特定された商品の売り上げが増加する時期から所定期間前に、商品に関する通知を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の売上推移を示す売上情報に基づいて、所定期間内に売り上げが増加する商品を特定する特定部と、
前記特定部によって特定された前記商品の売り上げが増加する時期から所定期間前に、前記商品に関する通知を行う通知部と
を有することを特徴とする推薦装置。
【請求項２】
前記売上情報は、少なくとも商品を売り上げた日付を示す情報及び売上個数を示す情報を含むこと
を特徴とする請求項１に記載の推薦装置。
【請求項３】
前記商品の購入者に関する購入者情報に基づいて、前記商品の購入が見込まれるユーザを推定する推定部をさらに有し、
前記通知部は、前記推定部によって推定されたユーザに対して、前記商品に関する通知を行うこと
を特徴とする請求項１又は請求項２に記載の推薦装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記購入者が前記商品を購入した時点における前記購入者の生活環境に関する情報を含む前記購入者情報に基づいて、前記購入者の生活環境と同一又は類似する生活環境であるユーザを前記商品の購入が見込まれるユーザとして推定すること
を特徴とする請求項３に記載の推薦装置。
【請求項５】
前記推定部は、前記購入者によって入力された検索クエリ、前記購入者によって閲覧されたコンテンツに関する情報である閲覧履歴、及び、前記購入者によって購入された商品に関する情報である購入履歴の少なくともいずれか１つに基づいて、前記購入者の生活環境に関する情報を推定すること
を特徴とする請求項３又は請求項４に記載の推薦装置。
【請求項６】
前記特定部は、所定期間内に売り上げが増加する前記商品として、将来的に売り切れが予想される商品を特定すること
を特徴とする請求項１から請求項５のうち、いずれか一項に記載の推薦装置。
【請求項７】
前記通知部は、前記特定部によって特定された前記商品が必要となる時期を示す情報を含む前記通知を行うこと
を特徴とする請求項１から請求項６のうち、いずれか一項に記載の推薦装置。
【請求項８】
特定部が、商品の売上推移を示す売上情報に基づいて、所定期間内に売り上げが増加する商品を特定する特定ステップと、
通知部が、前記特定部によって特定された前記商品の売り上げが増加する時期から所定期間前に、前記商品に関する通知を行う通知ステップと
を有することを特徴とする推薦方法。
【請求項９】
推定部が、前記商品の購入者に関する購入者情報に基づいて、前記商品の購入が見込まれるユーザを推定する推定ステップをさらに有し、
前記通知ステップでは、前記通知部が、前記推定部によって推定されたユーザに対して、前記商品に関する通知を行うこと
を特徴とする請求項８に記載の推薦方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
商品の売上推移を示す売上情報に基づいて、所定期間内に売り上げが増加する商品を特定する特定部と、
前記特定部によって特定された前記商品の売り上げが増加する時期から所定期間前に、前記商品に関する通知を行う通知部として機能させること
を特徴とする推薦プログラム。
【請求項１１】
前記コンピュータを、
前記商品の購入者に関する購入者情報に基づいて、前記商品の購入が見込まれるユーザを推定する推定部として、さらに機能させ、
前記通知部は、前記推定部によって推定されたユーザに対して、前記商品に関する通知を行うこと
を特徴とする請求項１０に記載の推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推薦装置、推薦方法及び推薦プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日において、ネットワーク等を介して購入した商品の購入履歴に基づいて、購入された商品に関連する関連商品を、ユーザに推薦するサービスが知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１（特開２０１６−２０６７９４号公報）には、利用者本人の取引の履歴から得られる情報に基づいて取引対象を推薦する情報処理装置が開示されている。この情報処理装置の場合、商品を複数階層で項目分けした階層情報に基づいて、利用者が商品を購入又は閲覧した履歴の情報を、階層に含まれる項目毎に分割する。そして、項目毎に分割した履歴情報から、階層毎に算出したエントロピーに基づいて購買傾向をモデル化し、このモデル化した結果に対応する商品を利用者に推薦する。
【０００４】
また、特許文献２（特開２０１６−１８１１９６号公報）には、商品画像又は商品説明文の内容を含む商品情報に基づいて、ユーザの嗜好に合致する商品を推薦する情報処理装置が開示されている。この情報処理装置の場合、商品画像及び商品説明文を含む商品データを特徴量に変換し、商品を購入するユーザデータの特徴量と共に機械学習し、ユーザデータの特徴量と、商品データの特徴量との相関関係を学習した相関関係学習モデルを作成する。また、商品を購入するサイトにアクセスしたユーザに対応するユーザデータの特徴量及び商品データの特徴量を取得し、相関関係学習モデルを適用した機械学習を実行して適合度を算出する。そして、算出した適合度に基づいて推薦順位を決定し、決定した各商品をユーザに推薦する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−２０６７９４号公報
【特許文献２】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】
【０００６】
しかしながら、商品には、需要が多くなる時期等のように、推薦に適したタイミングが存在する。このため、商品の推薦は、商品毎に適したタイミングで行うことが好ましい。
【０００７】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、商品毎に適したタイミングで商品の購入等のための推薦を行う推薦装置、推薦方法及び推薦プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願に係る推薦装置は、商品の売上推移を示す売上情報に基づいて、所定期間内に売り上げが増加する商品を特定する特定部と、特定部によって特定された商品の売り上げが増加する時期から所定期間前に、商品に関する通知を行う通知部とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、商品毎に適したタイミングで商品の購入等のための推薦を行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、第１の実施形態及び第２の実施形態で行われる推薦処理の概要を説明するための図である。
【図２】図２は、第１の実施形態となる推薦システムのシステム構成図である。
【図３】図３は、第１の実施形態の推薦システムの推薦装置の主要部のブロック図である。
【図４】図４は、第１の実施形態の推薦システムの推薦装置に記憶されている売上情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態の推薦システムの推薦装置に記憶されているユーザ情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施形態の推薦システムの推薦装置における商品の推薦動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、月毎の商品の売り上げ数の遷移を説明するための図である。
【図８】図８は、第２の実施形態の推薦システムの推薦装置の主要部のブロック図である。
【図９】図９は、第２の実施形態の推薦システムの推薦装置に記憶されている購入履歴情報の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第２の実施形態の推薦システムの推薦装置に記憶されている検索情報の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、第２の実施形態の推薦システムの推薦装置における商品の推薦動作を説明するためのフローチャートである。
【図１２】図１２は、第１の実施形態及び第２の実施形態の推薦システムに設けられている推薦装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、一例として、本願に係る推薦装置、推薦方法及び推薦プログラムを適用した推薦システムを、本願に係る推薦装置、推薦方法及び推薦プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）として、図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推薦装置、推薦方法及び推薦プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、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。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１２】
〔推薦処理の一例〕
まず、図１を用いて、第１の実施形態及び第２の実施形態となる推薦処理の一例について説明する。第１の実施形態の推薦処理では、推薦装置１が、現時点から所定期間内に売り上げが増加する商品を検出する。なお、「商品」とは、有形の物品の他、人等に施すサービス等の無形の奉仕等を含む概念である。
【００１３】
図１に示す例は、ランドセル、靴下及び運動靴の売り上げの遷移を示している。この例の場合、ランドセルは、１２月に売り上げが増加し、靴下は、１年中、略々一律の売り上げであり、運動靴は４月及び９月に売り上げが増加することを示している。推薦装置１は、このような各商品の売り上げの推移を検出する。
【００１４】
また、推薦装置１は、現在の日付（現時点）が１０月１日である場合、この１０月１日から例えば２か月以内等の所定期間内に売り上げが増加する商品の有無を検出する。図１に示す例の場合、現時点である１０月１日から２か月以内に売り上げが増加する商品は、ランドセルである。このため、推薦装置１は、需要が多くなることで売り上げが増加する時期よりも、例えば一月前又は二月前等の所定期間前に、売り切れが見込まれる旨の通知等により、ユーザに対して商品の購入を勧める。
【００１５】
これにより、商品毎に適したタイミングで商品の購入をユーザに勧めることができる。また、時期的な売り上げの増加により商品が売り切れてしまい、商品の購入が困難となる前に、ユーザが将来的に必要となる可能性の高い商品の購入を勧めることができる。
【００１６】
以上が第１の実施形態の推薦処理の概要であるが、この他、第２の実施形態の推薦処理では、推薦装置１が、ユーザの購入履歴及び検索情報等に基づいて特定したユーザに対して、商品毎に適した上述のタイミングで商品の購入を勧める。また、単に購入履歴等に基づいてユーザと特定するのではなく、例えば６年前に乳児用品を購入したユーザに対しては、６年が経過したタイミングで、小学生用のランドセルの購入を勧める等のように、時間の経過と共にユーザが必要となる商品を推定し、上述の商品毎に適したタイミングで商品の購入をユーザに勧める。これにより、真に必要となる商品の購入の勧めを、真に必要とするユーザに対して行うことができる。
【００１７】
以下、このような推薦処理を行う推薦装置１及び推薦装置１を含む推薦システムの構成等を、実施形態毎に、詳細に説明する。
〔第１の実施形態〕
（システム構成）
図２に、第１の実施形態となる推薦システムのシステム構成図を示す。この図１に示すように、推薦システムは、一つ又は複数の推薦装置１、及び、一つ又は複数のユーザ端末２を有している。推薦装置１及びユーザ端末２は、例えばインターネット又はＬＡＮ（Local  Area  Network）等の所定のネットワーク３を介して相互に接続されている。
【００１８】
ユーザ端末２としては、デスクトップ型、ノート型のパーソナルコンピュータ装置の他、携帯電話機、スマートフォン端末及びタブレット型端末等の他、メガネ型又は時計型等のウエアラブル端末等を用いることができる。
【００１９】
（第１の実施形態の推薦装置の構成）
制御部６は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、推薦プログラム２２がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部６は、例えばＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。図３に示す制御部６は、ユーザ端末２との間の通信制御を行うと共に、推薦プログラム２２を実行することで特定部３１及び通知部３２を実現する。後述するが、制御部６は、特定部３１として機能することで、所定期間内に売り上げが増加する商品を検出する。また、制御部６は、通知部３２として機能することで、所定期間内に売り上げが増加する商品の存在をユーザに通知し、購入を勧める。
【００２０】
また、各機能を実現する推薦プログラム２２は、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータ装置で読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。また、推薦プログラム２２は、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、ブルーレイディスク（登録商標）、半導体メモリ等のコンピュータ装置で読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。また、推薦プログラム２２は、インターネット等のネットワーク経由でインストールするかたちで提供してもよい。また、推薦プログラム２２は、携帯端末内のＲＯＭ等に予め組み込んで提供してもよい。
【００２１】
（売上情報の様式）
図４は、記憶部７に記憶されている売上情報２３の様式の一例である。この売上情報２３及び後述するユーザ情報２４は、例えばネットワーク３上のショッピングサーバ装置により集計され配信される。推薦装置１は、ショッピングサーバ装置から売上情報２３及びユーザ情報２４を取得し、記憶部７に記憶する。なお、この例では、売上情報２３及びユーザ情報２４は、ショッピングサーバ装置から取得することとしたが、実店舗のコンピュータ装置等から売上情報及びユーザ情報を取得してもよい。
【００２２】
図４に例示するように、商品を購入したユーザのユーザ識別番号（ユーザＩＤ）、売上年月日、商品名、売上個数、売上店名及び商品の値段等が、売上情報２３としてショッピングサーバ装置から配信される。推薦装置１の制御部６は、ショッピングサーバ装置から取得した売上情報２３を記憶部７に記憶制御する。
【００２３】
図４に示す例は、ユーザＩＤが「Ａ１２３」のユーザが、２０１１年８月１０日にＡＢ服店から乳児用の靴下５足を１５００円で購入した場合の売上情報２３を示している。この場合、「Ａ１２３」のユーザＩＤ、「２０１１年８月１０日」の売上年月日、「靴下（乳児用）」の商品名、「５足」の売上個数、「ＡＢ服店」の売上店名、及び、「１５００円」の商品の値段を示す情報が売上情報２３としてショッピングサーバ装置から配信される。同様に、図４に示す例は、ユーザＩＤが「Ｂ９１１」のユーザが、２０１１年１２月１日にＦデパートウェブ店からランドセル１つを５１０００円で購入した場合の売上情報２３を示している。この場合、「Ｂ９１１」のユーザＩＤ、「２０１１年１２月１日」の売上年月日、「ランドセル」の商品名、「１つ」の売上個数、「Ｆデパートウェブ店」の売上店名、及び、「５１００円」の商品の値段を示す情報が売上情報２３としてショッピングサーバ装置から配信される。制御部６は、このような売上情報２３を、記憶部７に記憶制御する。
【００２４】
（ユーザ情報の様式）
図５は、記憶部７に記憶されているユーザ情報２４の様式の一例である。この図５に例示するように、ユーザＩＤ、ユーザ名、電子メールアドレス（携帯電話アドレス）、住所、及び、電話番号等がユーザ情報２４としてショッピングサーバ装置から配信される、推薦装置１の制御部６は、ショッピングサーバ装置から取得したユーザ情報２４を、記憶部７に記憶する。この図５の例は、「Ａ１２３」のユーザＩＤ、「○○○○」のユーザ名、「Ａ＠Ｂ．ｃｏｍ」の電子メールアドレス、「北海道札幌市○○」の住所、「０１１−○○○○−××××」の電話番号等が、ユーザ情報２４としてショッピングサーバ装置から配信された例を示している。同様に、図５の例は、「Ａ１２７」のユーザＩＤ、「○○××」のユーザ名、「Ｃ＠Ｄ．ｃｏ．ｊｐ」の電子メールアドレス、「神奈川県横浜市××」の住所、「０９０−○○○○−××××」の電話番号等が、ユーザ情報２４としてショッピングサーバ装置から配信された例を示している。制御部６は、このようなユーザ情報２４を、記憶部７に記憶制御する。
【００２５】
（第１の実施形態の商品の推薦動作）
次に、第１の実施形態の推薦システムにおける商品の推薦動作を説明する。図６は、第１の実施形態の推薦システムにおける商品の推薦動作の流れを示すフローチャートである。このフローチャートは、例えば３時間毎、一日毎又は一月毎等のように、所定時間毎に、図３に示す制御部６が、記憶部７に記憶されている推薦プログラム２２に基づいて実行する。なお、この例では、図６のフローチャートの処理は、所定時間毎に実行することとしたが、管理者等が指定したタイミング等の、任意のタイミングで実行してもよい。
【００２６】
ステップＳ１では、特定部３１が、図４に示した売上情報２３に基づいて、所定期間内に売り上げ数が増加する商品を特定する。例えば、図７は、ランドセルの売り上げ数の推移を示している。ランドセルは、翌年の４月から小学生となる新入生が必要となり、また、高価であることから、ボーナス時期である前の年の１２月に売上数が増加する傾向にある。そして、現在の日時から所定期間内に、このランドセルの売上が増加する時期となる場合、売り切れが予想されるため、特定部３１は、「ランドセル」を、所定期間内に売上が増加する商品として特定する。
【００２７】
なお、この例は、月単位で売り上げの増加の有無を特定する例であるが、１日の時間単位で売り上げが変動する場合は、時間単位で売り上げの増加の有無を特定してもよいし、１月の日単位で売り上げが変動する場合は、日単位で売り上げの増加の有無を特定してもよい。
【００２８】
次に、図６のフローチャートのステップＳ２において、特定部３１は、所定期間内に売り上げが増加する商品（推薦商品）が存在するか否かを判別する。例えば、図７を用いて説明したランドセルの場合、１２月が売り上げ増加時期となる。このため、特定部３１は、現在の日付が、ランドセルの売り上げが増加する１２月の月初め（１２月１日）から、例えば２か月等の所定期間内の日付であるか否かを判別する。
【００２９】
また、例えば「１０月１日」が現在の日付（現時点）である場合、この現在の日付は、ランドセルの売り上げが増加する１２月の月初めから２か月以内（所定期間内）の日付となる（ステップＳ２：Ｙｅｓ）。この場合、ステップＳ３に処理が進み、図３に示す通知部３２が、図５を用いて説明したユーザ情報２４に基づいて、各ユーザに、ランドセルの売り上げが増加する時期が近い旨の通知（売り切れのおそれがある月が迫っている旨の通知）を行う。
【００３０】
また、通知部３２は、推薦商品が必要となる時期を示す情報を含めて上述の通知を行う。具体的には、ランドセルの場合、翌年の４月の入学時に必要となる。このため、通知部３２は、例えば「来年の４月のご入学により、ランドセルが必要となります」等の推薦商品が必要となる時期を示す情報を含めて上述の通知を行う。これにより、各ユーザに対して推薦商品は、必要性が高い商品であることを知らせることができ、ユーザが推薦商品を購入する可能性を、より高めることができる。
【００３１】
ステップＳ３では、通知部３２が、例えば「小学校に進学のお子様をお持ちの場合、来年の４月にランドセルが必要となります。ランドセルは、毎年１２月が売り上げのピークとなり、売り切れが予想されます。お早目のご購入をお勧めいたします」等の、商品の売り切れ等を予告する電子メールを作成し、上述のユーザ情報２４に基づいて、各ユーザ宛てに送信するように、通信部１５を通信制御する。これにより、ユーザ情報２４が登録されている各ユーザは、商品が売り切れる前に、将来的に必要となる可能性の高い商品の購入の検討を行うことができる。
【００３２】
なお、この例は、ユーザに対して電子メールで通知することとしたが、上述の内容の文章等をポータルサイトの広告として表示することで、各ユーザに通知してもよいし、各ユーザに対してプッシュ通知を行ってもよい。
【００３３】
また、上述のステップＳ２において、特定部３１により、例えば２か月等の所定期間内に売り上げが増加する商品が存在しないと判別された場合は（ステップＳ２：Ｎｏ）、上述のユーザに対する通知を行うタイミングではないため、そのまま図６のフローチャートの処理が終了となる。
【００３４】
（第１の実施形態の効果）
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態の推薦システムは、所定期間内に売り上げが増加する時期となる商品を検出して各ユーザに通知する。これにより、売り上げが増加して売り切れとなる前に、各ユーザに対して商品の購入の検討を促し、ユーザの潜在的なニーズに合った商品の購入を推薦することができる。また、商品毎に適したタイミングで商品の購入等のための推薦を行うことができる。
【００３５】
また、第１の実施形態の推薦システムは、売り上げがピークとなる時期を迎える前から通常数以上の商品の販売を可能とすることができる。また、一例ではあるが、商品の在庫が最小限となった際に、商品の在庫を最大限とするように商品の発注を行うミニマックス方式で商品管理を行う販売業者であっても、余剰在庫の発生を極力防止して、商品の売り上げ向上を図ることができる。
【００３６】
〔第２の実施形態〕
次に、第２の実施形態の推薦システムの説明をする。上述の第１の実施形態の例は、売り上げが増加する時期となる商品を、各ユーザに通知する例であった。これに対して、以下に説明する第２の実施形態の推薦システムは、商品を推薦するユーザのうち、将来的に必要となる可能性の高いユーザを特定して商品を推薦する例である。なお、上述の第１の実施形態と以下に説明する第２の実施形態は、この点のみが異なる。このため、以下、両者の差異の説明のみ行い、重複説明は省略する。
【００３７】
（第２の実施形態の推薦装置の構成）
図８は、第２の実施形態の推薦システムにおける推薦装置１の主要部のブロック図である。この図８に示すように、第２の実施形態の場合、推薦装置１は、上述の第１の実施形態と同様に、通信部５、制御部６及び記憶部７を有している。記憶部７には、上述のオペレーションシステム（ＯＳ）２１、売上情報２３及びユーザ情報２４の他、第２の実施形態の推薦装置１用の推薦プログラム５１、購入履歴情報５２及び検索情報５３（ログ情報の一例）が記憶されている。
【００３８】
制御部６は、推薦プログラム５１を実行することで特定部３１及び通知部３２の他、推定部４１及び検出部４２を実現する。後述するが、制御部６は、特定部３１として機能することで、所定期間内に売り上げが増加する商品を検出する。また、制御部６は、検出部４２として機能することで、所定期間内に売り上げが増加する商品（推薦商品）を購入したユーザを検出する。また、制御部６は、推定部４１として機能することで。推薦商品を購入したユーザの検索履歴と同じ又は類似する検索履歴のユーザを、推薦商品を購入する可能性の高いユーザとして推定する。そして、制御部６は、通知部３２として機能することで、推薦商品の存在を、上述の検索履歴に基づいて検出したユーザに通知して購入を勧める。
【００３９】
（購入履歴情報の様式）
図９は、記憶部７に記憶されている購入履歴情報５２の様式の一例である。この購入履歴情報５２及び後述する検索情報５３は、上述の売上情報２３及びユーザ情報２４と共に、ネットワーク３上のショッピングサーバ装置により集計され配信される。推薦装置１は、ショッピングサーバ装置から売上情報２３及びユーザ情報２４と共に、購入履歴情報５２及び検索情報５３を取得し、記憶部７に記憶する。なお、この例では、購入履歴情報５２及び検索情報５３は、ショッピングサーバ装置から取得することとしたが、実店舗のコンピュータ装置等から購入履歴情報５２及び検索情報５３を取得してもよいことは、上述と同様である。
【００４０】
図９に例示するように、購入履歴情報５２としては、ユーザＩＤ，ユーザ名、購入年月日、商品名、購入個数、購入店名、及び、購入金額等がショッピングサーバ装置から配信される。この図９に示す例は、ユーザＩＤがＡ１２３のユーザが、２０１１年８月１０日に乳児用の靴下を、ＡＢ服店から５足購入し、購入金額は１５００円であったことを示す購入履歴情報５２が配信された例を示している。同様に、図９に示す例は、ユーザＩＤがＢ９１１のユーザが、２０１６年９月４日に運動靴１足を、Ｊシューズ店から購入し、購入金額は３５００円であったことを示す購入履歴情報５２が配信された例を示している。制御部６は、このような購入履歴情報５２を、記憶部７に記憶制御する。
【００４１】
（検索情報の様式）
図１０は、記憶部７に記憶されている検索情報５３の様式の一例である。この図１０に例示するように、検索情報５３としては、ユーザＩＤ，ユーザ名、検索時刻（検索年月日時分秒）、検索ワード等がショッピングサーバ装置から配信される。この図１０に示す例は、ユーザＩＤがＡ１２３のユーザは、２０１１年８月１０日に「くつ下、乳児用、綿」の検索ワード（クエリ）を用いてネットワーク検索を行ったことを示す検索情報５３が、配信されたことを示している。同様に、図１０に示す例は、ユーザＩＤがＢ９１１のユーザは、２０１１年６月１０日に「抱っこひも、値段」の検索ワードを用いてネットワーク検索を行ったことを示す検索情報５３が、配信されたことを示している。
【００４２】
なお、以下、ユーザ（購入者）によって入力された検索ワード（クエリ）を用いて、推薦商品を購入したユーザと同じ又は類似するネットワーク検索を行っている他のユーザを検出する例を説明する。しかし、検索ワードの代わりに、又は、検索ワードと共に、購入者によって閲覧されたコンテンツに関する情報である閲覧履歴情報、及び（又は）、購入者によって購入された商品に関する情報である購入履歴情報を用いてもよい。
【００４３】
（第２の実施形態の商品の推薦動作）
次に、第２の実施形態の推薦システムにおける商品の推薦動作を説明する。図１１は、第２の実施形態の推薦システムにおける商品の推薦動作の流れを示すフローチャートである。このフローチャートのステップＳ１及びステップＳ２の各処理は、図６のフローチャートのステップＳ１及びステップＳ２の各処理と同じ処理である。すなわち、ステップＳ１及びステップＳ２では、特定部３１が、所定期間内に売上が増加する推薦商品を特定する。これにより、処理がステップＳ１１に進む。なお、ステップＳ１及びステップＳ２の詳細な動作は、上述の第１の実施形態の説明を参照されたい。
【００４４】
次に、ステップＳ１１では、図８に示す検出部４２が、図９を用いて説明した各ユーザの購入履歴情報５２を参照することで、過去に推薦商品（ステップＳ２で特定した商品）を購入したユーザを検出する。具体的には、特定部３１により、推薦商品として例えば「ランドセル」が特定された場合、検出部４２は、この購入履歴情報５２を参照することで、ランドセルを購入したユーザを検出する。図９に示す例の場合、ユーザＩＤがＡ１２３のユーザが、２０１７年１２月１日にランドセルを購入している。このため、検出部４２は、ユーザＩＤがＡ１２３のユーザを、過去に推薦商品を購入したユーザとして検出する。
【００４５】
次に、ステップＳ１２では、推定部４１が、ステップＳ１１で検出したユーザのログ情報に基づいて、同じ又は類似するログ情報を有するユーザを検出する。具体的には、図９に示す購入履歴情報５２の例において、ユーザＩＤがＡ１２３のユーザは、２０１７年１２月１日にランドセルを購入している。図１０に示した検索情報５３を参照して、ユーザＩＤがＡ１２３のユーザの検索情報５３を調べると、ランドセルを購入した２０１７年１２月１日の６年前となる２０１１年８月１０日〜２０１１年９月３日の間に、「靴下」、「乳児用」、「抱っこひも」等の検索ワードで検索を行っている。これは、ユーザＩＤがＡ１２３のユーザ（又は親戚等）には、２０１１年に新生児が生まれ、６年後の２０１７年１２月１日に、２０１８年４月に行われる小学校の入学式の準備を行っていることを意味している。
【００４６】
このため、推定部４１は、ステップＳ１２において、６年前に、ユーザＩＤがＡ１２３のユーザと同様に「靴下」、「乳児用」、「抱っこひも」等の新生児用の検索ワードで検索を行っている他のユーザを検索情報５３から検出する。図１０の例の場合、ユーザＩＤがＢ９１１のユーザが、６年前である、ユーザＩＤがＡ１２３のユーザと略々同時期に、「抱っこひも」、「値段」の検索ワードで検索を行っている。このため、ユーザＩＤがＢ９１１のユーザ（又は親戚等）にも、２０１１年に新生児が生まれ、２０１８年４月に行われる小学校の入学式の準備を行っている可能性が高い。このため、推定部４１は、ユーザＩＤがＢ９１１のユーザを、推薦商品を購入したユーザ（ユーザＩＤがＡ１２３のユーザ）と同じ又は類似するログ情報のユーザとして検出する。
【００４７】
推薦商品を購入したユーザの検索情報５３と同様の検索情報５３で検索を行っている他のユーザを検出することで、推薦商品を購入したユーザの生活環境と同様の生活環境の他のユーザを検出することができる。すなわち、推薦商品が将来的に必要となる可能性が高く、また、推薦商品を購入する可能性が高いユーザを特定して検出（推定）することができる。
【００４８】
このように推薦商品を購入したユーザの生活環境と同様の生活環境の他のユーザが検出されると、通知部３２は、ステップＳ１３において、推薦商品を購入したユーザの検索情報５３と同様の検索情報５３で検索を行っている他のユーザに対して、上述のように電子メール等の通知制御を行う。これにより、より購入する可能性の高いユーザ、及び、将来的に購入が必要となるユーザに特定して、商品の購入を推薦する通知を行うことができる。
【００４９】
（第２の実施形態の効果）
以上の説明から明らかなように、第２の実施形態の推薦システムは、上述の第１の実施形態の推薦システムと同じ効果が得られる他、以下の効果を得ることができる。
【００５０】
推薦商品を購入したユーザの検索情報５３と同様の検索情報５３で検索を行っている他のユーザに対して推薦商品の購入の推薦を行うため、推薦商品を購入したユーザと同様の生活環境で生活している可能性の高いユーザに対して、推薦商品の購入を推薦できる。このため、より購入する可能性の高いユーザ、及び、将来的に購入が必要となるユーザに特定して、商品の購入を推薦できる。
【００５１】
〔ハードウェア構成〕
上述の各実施形態の推薦装置１及びユーザ端末２は、例えば図１２に示す構成のコンピュータ装置によって実現される。以下、推薦装置１を例に挙げて説明する。図１２は、推薦装置１の機能を実現するコンピュータ装置の一例を示すハードウェア構成図である。このコンピュータ装置は、ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、ＨＤＤ１４、通信部１５、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１６、及び、メディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）１７を有する。
【００５２】
ＣＰＵ１１は、図３及び図８に示す制御部６に相当する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３又はＨＤＤ１４に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３は、コンピュータ装置の起動時にＣＰＵ１１によって実行されるブートプログラム及びコンピュータ装置のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
【００５３】
ＲＡＭ１２〜ＨＤＤ１４は、図３及び図８に示す記憶部７に相当する。ＨＤＤ１４は、ＣＰＵ１１で実行されるプログラム、及び、これらのプログラムで用いられるデータ等を記憶する。通信部１５は、図３及び図８に示す通信部５に相当する。通信部１５は、図２に示したネットワーク３を介して、他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１へ転送し、ＣＰＵ１１が生成したデータを、ネットワーク３を介して他の機器へ送信する。
【００５４】
ＣＰＵ１１は、入出力インタフェース１６を介して、ディスプレイ装置、プリンタ装置等の出力装置、及び、キーボード装置、マウス装置等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１は、入出力インタフェース１６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１は、入出力インタフェース１６を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【００５５】
メディアインタフェース１７は、記録媒体１８に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２を介してＣＰＵ１１に提供する。ＣＰＵ１１は、かかるプログラムを、メディアインタフェース１７を介して記録媒体１８からＲＡＭ１２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００５６】
例えば、コンピュータ装置が実施形態に係る推薦装置１として動作する場合、コンピュータ装置のＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２上にロードされた上述の推薦プログラムを実行することで、制御部６の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４には、記憶部７内のデータが記憶される。コンピュータ装置のＣＰＵ１１は、これらのプログラムを記録媒体１８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワーク３を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００５７】
〔その他〕
上述の各実施形態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または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、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、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【００５８】
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、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。また、上述の各実施形態及び変形例は、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。
【００５９】
〔効果〕
上述してきたように、各実施形態の推薦システムの推薦装置１は、商品の売上推移を示す売上情報に基づいて、所定期間内に売り上げが増加する商品を特定する特定部３１と、特定部３１によって特定された商品の売り上げが増加する時期から所定期間前に、商品に関する通知を行う通知部３２とを有する。
【００６０】
これにより、売り上げが増加して売り切れとなる前に、各ユーザに対して商品の購入の検討を促し、ユーザの潜在的なニーズに合った商品の購入を推薦することができる。また、商品毎に適したタイミングで商品の購入等のための推薦を行うことができる。
【００６１】
また、少なくとも商品を売り上げた日付を示す情報及び売上個数を示す情報を含む売上情報を用いる。これにより、所定期間内に売り上げが増加する商品を、より明確に特定できる。
【００６２】
また、商品の購入者に関する購入者情報に基づいて、商品の購入が見込まれるユーザを推定する推定部４１をさらに有し、通知部３２は、推定部４１によって推定されたユーザに対して、商品に関する通知を行う。
【００６３】
これにより、推薦商品を購入したユーザの検索情報５３と同様の検索情報５３で検索を行っている他のユーザに対して推薦商品の購入の推薦を行うため、推薦商品を購入したユーザと同様の生活環境で生活している可能性の高いユーザに対して、推薦商品の購入を推薦できる。このため、より購入する可能性の高いユーザ、及び、将来的に購入が必要となるユーザに特定して、商品の購入を推薦できる。
【００６４】
また、推定部４１は、購入者が商品を購入した時点における購入者の生活環境に関する情報を含む購入者情報に基づいて、購入者の生活環境と同一又は類似する生活環境であるユーザを商品の購入が見込まれるユーザとして推定する。
【００６５】
これにより、より購入する可能性の高いユーザ、及び、将来的に購入が必要となるユーザに特定して、商品の購入を推薦できる。
【００６６】
また、推定部４１は、購入者によって入力された検索クエリ、購入者によって閲覧されたコンテンツに関する情報である閲覧履歴、及び、購入者によって購入された商品に関する情報である購入履歴の少なくともいずれか１つに基づいて、購入者の生活環境に関する情報を推定する。
【００６７】
これにより、より購入する可能性の高いユーザ、及び、将来的に購入が必要となるユーザに特定して、商品の購入を推薦できる。
【００６８】
また、特定部３１は、所定期間内に売り上げが増加する商品として、将来的に売り切れが予想される商品を特定する。
【００６９】
これにより、より必要性の高い商品の購入をユーザに進めることができる。
【００７０】
また、通知部３２は、特定部３１によって特定された商品が必要となる時期を示す情報を含む通知を行う。
【００７１】
これにより、ユーザに対して、商品が必要となる時期を明示することができる。
【００７２】
また、各実施形態の推薦システムの推薦装置１に適用されている推薦方法は、特定部３１が、商品の売上推移を示す売上情報に基づいて、所定期間内に売り上げが増加する商品を特定する特定ステップと、通知部３２が、特定部３１によって特定された商品の売り上げが増加する時期から所定期間前に、商品に関する通知を行う。
【００７３】
これにより、売り上げが増加して売り切れとなる前に、各ユーザに対して商品の購入の検討を促し、ユーザの潜在的なニーズに合った商品の購入を推薦することができる。また、商品毎に適したタイミングで商品の購入等のための推薦を行うことができる。
【００７４】
また、各実施形態の推薦システムの推薦装置１に適用されている推薦方法は、推定部４１が、商品の購入者に関する購入者情報に基づいて、商品の購入が見込まれるユーザを推定する推定ステップをさらに有し、通知ステップでは、通知部３２が、推定部４１によって推定されたユーザに対して、商品に関する通知を行う。
【００７５】
これにより、推薦商品を購入したユーザの検索情報と同様の検索情報で検索を行っている他のユーザに対して推薦商品の購入の推薦を行うため、推薦商品を購入したユーザと同様の生活環境で生活している可能性の高いユーザに対して、推薦商品の購入を推薦できる。このため、より購入する可能性の高いユーザ、及び、将来的に購入が必要となるユーザに特定して、商品の購入を推薦できる。
【００７６】
また、各実施形態の推薦システムの推薦装置１で実行される推薦プログラムは、コンピュータを、商品の売上推移を示す売上情報２３に基づいて、所定期間内に売り上げが増加する商品を特定する特定部３１と、特定部３１によって特定された商品の売り上げが増加する時期から所定期間前に、商品に関する通知を行う通知部３２として機能させる。
【００７７】
これにより、売り上げが増加して売り切れとなる前に、各ユーザに対して商品の購入の検討を促し、ユーザの潜在的なニーズに合った商品の購入を推薦することができる。また、商品毎に適したタイミングで商品の購入等のための推薦を行うことができる。
【００７８】
また、各実施形態の推薦システムの推薦装置１で実行される推薦プログラムは、コンピュータを、商品の購入者に関する購入者情報に基づいて、商品の購入が見込まれるユーザを推定する推定部４１として、さらに機能させ、通知部は、推定部４１によって推定されたユーザに対して、商品に関する通知を行う。
【００７９】
これにより、推薦商品を購入したユーザの検索情報２３と同様の検索情報２３で検索を行っている他のユーザに対して推薦商品の購入の推薦を行うため、推薦商品を購入したユーザと同様の生活環境で生活している可能性の高いユーザに対して、推薦商品の購入を推薦できる。このため、より購入する可能性の高いユーザ、及び、将来的に購入が必要となるユーザに特定して、商品の購入を推薦できる。
【００８０】
以上、本願の各実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【００８１】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、特定部は、特定手段又は特定回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【００８２】
１  推薦装置
２  ユーザ端末
３  ネットワーク
５  通信部
６  制御部
７  記憶部
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＡＭ
１３  ＲＯＭ
１４  ＨＤＤ
１５  通信部
２１  オペレーションシステム（ＯＳ）
２２  第１の実施形態に対応する推薦プログラム
２３  売上情報
２４  ユーザ情報
３１  特定部
３２  通知部
４１  推定部
４２  検出部
５１  第２の実施形態に対応する推薦プログラム
５２  購入履歴情報
５３  検索情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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