(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通機関を利用する利用者に対応づけて、該利用者が該交通機関を利用した利用地点、該交通機関を利用した利用日時、該利用者に物品あるいはサービスを提供した提供者、及び該利用者に物品あるいはサービスを提供した提供日時を記録した履歴情報格納手段と、
物品あるいはサービスの提供者に対応づけて、該物品あるいはサービスの提供種別を定義した提供者情報格納手段と、
前記交通機関の特定の利用地点を指定した指定利用地点、及び提供者の提供種別を指定した指定提供種別を受け付ける条件入力手段と、
前記履歴情報格納手段に記録された利用者ごとの情報に基づいて、いずれかの利用地点を利用者が利用してから次に同一又は他の利用地点を利用するまでの間に該利用者に対して物品あるいはサービスの提供をした提供者を特定し、該物品あるいはサービスの提供を受けた利用者および該利用者が該提供者から提供を受ける直前に利用した利用地点を特定するとともに、前記提供者情報格納手段に基づいて特定した該提供者に対応する提供種別を特定する利用者候補抽出手段と、
前記条件入力手段で受け付けた指定提供種別と前記利用者候補抽出手段で特定した提供種別とが同一で、かつ、前記条件入力手段で受け付けた指定利用地点と該利用者候補抽出手段で特定した前記利用地点が異なる前記利用者候補抽出手段で特定した前記利用者に対して前記指定利用地点及び指定提供種別に対応する提供者の情報を通知すると決定する決定手段と、
を有することを特徴とする情報提供装置。
【請求項２】
前記条件入力手段は、同一企業が運営する交通機関の路線区間内の利用地点を指定した指定利用地点を受け付け、
前記利用者候補抽出手段は、前記指定利用地点を含む前記同一企業が運営する交通機関の路線区間外の利用地点を利用してから次に同一又は他の利用地点を利用するまでの間に提供者から物品あるいはサービスの提供を受けた利用者を特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項３】
交通機関の特定の利用地点を指定した指定利用地点、及び提供者の提供種別を指定した指定提供種別を受け付ける条件入力工程と、
交通機関を利用する利用者に対応づけて、該利用者が該交通機関を利用した利用地点、該交通機関を利用した利用日時、該利用者に物品あるいはサービスを提供した提供者、及び該利用者に物品あるいはサービスを提供した提供日時を記録した履歴情報格納手段に記録された利用者ごとの情報に基づいて、いずれかの利用地点を利用者が利用してから次に同一又は他の利用地点を利用するまでの間に該利用者に対して物品あるいはサービスの提供をした提供者を特定し、該物品あるいはサービスの提供を受けた利用者および該利用者が該提供者から提供を受ける直前に利用した利用地点を特定するとともに、物品あるいはサービスの提供者に対応づけて、該物品あるいはサービスの提供種別を定義した提供者情報格納手段に基づいて特定した該提供者に対応する提供種別を特定する利用者候補抽出工程と、
前記条件入力工程で受け付けた指定提供種別と前記利用者候補抽出工程で特定した提供種別とが同一で、かつ、前記条件入力工程で受け付けた指定利用地点と該利用者候補抽出工程で特定した前記利用地点が異なる前記利用者候補抽出工程で特定した前記利用者に対して前記指定利用地点及び指定提供種別に対応する提供者の情報を通知すると決定する決定工程と、
をコンピュータが実行することを特徴とする情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、情報提供装置及び情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通機関（例えば電鉄）を事業展開する企業では、鉄道の利用客や各駅での乗降客を増やすための方策について種々検討がなされている。
【０００３】
特許文献１〜３には、特定の駅や店での購買を促すための方法が開示されている。例えば、特許文献１には、利用者の交通機関の利用開始を起点として、その予定利用区間内における途中下車地域の情報を提供することで、途中下車に対する利用者の心理的抵抗をなくす仕組みが開示されている。また、特許文献２には、利用者の交通機関利用や店舗購入などの行動履歴から、行動履歴を条件設定したキャンペーン情報を受信すると、条件に一致した利用者に該情報を提供する方法が開示されている。また、特許文献３には、交通機関を利用して店舗で購入した利用者に、その購入前後の利用駅が所定の条件に合致する場合、運賃等を割引する技術が開示されている。
【０００４】
一方、特許文献４には、店舗での購入者の利用駅が日常経路外からの利用が多い商品等（利用障壁の大きい商品等）は価値が高いものであるとし、当該商品等の広告を優先的に配信する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２９６４１３号公報
【特許文献２】特開２０１０−２７７３６０号公報
【特許文献３】特開２００６−１３４０１８号公報
【特許文献４】特開２００４−３８８８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
交通機関を事業展開する企業が交通機関の利用者に対して広告情報を提供する場合、交通機関事業者ならではのニーズや観点に基づいて、提供対象者となる利用者および提供すべき情報を選択する必要がある。例えば、交通機関事業者にとって、収益を上げるためには、駅の乗降客を増やすことが重要である。そこで、交通機関事業者は、意図的に特定の駅の乗降客を増やすためのキャンペーンを展開する。
【０００７】
上記特許文献１、３、４に記載の技術は、所定の利用者が通常利用しない場所（例えば、利用区間や利用駅）に関する情報を提供する。しかし、これらの技術では、特定の駅の乗降客を増やすのに適した利用者を選択することはできない。また、上記特許文献２に記載の技術は、複数の店舗（キャンペーンを展開する事業者）それぞれが登録したキャンペーン情報を利用者に仲介することが目的である。したがって、情報提供すべき利用者は選択しているものの、交通機関事業者特有の課題となる、いかに特定の駅の乗降客を増やすために適した利用者を選択するか、という発想がない。
【０００８】
そこで、本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、交通機関の特定の利用地点の利用者を効率的に増やすための情報提供を行うことが可能な情報提供装置及び情報提供方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本明細書に記載の情報提供装置は、交通機関を利用する利用者に対応づけて、該利用者が該交通機関を利用した利用地点、該交通機関を利用した利用日時、該利用者に物品あるいはサービスを提供した提供者、及び該利用者に物品あるいはサービスを提供した提供日時を記録した履歴情報格納手段と、物品あるいはサービスの提供者に対応づけて、該物品あるいはサービスの提供種別を定義した提供者情報格納手段と、前記交通機関の特定の利用地点を指定した指定利用地点、及び提供者の提供種別を指定した指定提供種別を受け付ける条件入力手段と、前記履歴情報格納手段に記録された利用者ごとの情報に基づいて、いずれかの利用地点を利用者が利用してから次に同一又は他の利用地点を利用するまでの間に該利用者に対して物品あるいはサービスの提供をした提供者を特定し、該物品あるいはサービスの提供を受けた利用者および該利用者が該提供者から提供を受ける直前に利用した利用地点を特定するとともに、前記提供者情報格納手段に基づいて特定した該提供者に対応する提供種別を特定する利用者候補抽出手段と、前記条件入力手段で受け付けた指定提供種別と前記利用者候補抽出手段で特定した提供種別とが同一で、かつ、前記条件入力手段で受け付けた指定利用地点と該利用者候補抽出手段で特定した前記利用地点が異なる前記利用者候補抽出手段で特定した前記利用者に対して前記指定利用地点及び指定提供種別に対応する提供者の情報を通知すると決定する決定手段と、を有する。
【００１０】
本明細書に記載の情報提供方法は、交通機関の特定の利用地点を指定した指定利用地点、及び提供者の提供種別を指定した指定提供種別を受け付ける条件入力工程と、交通機関を利用する利用者に対応づけて、該利用者が該交通機関を利用した利用地点、該交通機関を利用した利用日時、該利用者に物品あるいはサービスを提供した提供者、及び該利用者に物品あるいはサービスを提供した提供日時を記録した履歴情報格納手段に記録された利用者ごとの情報に基づいて、いずれかの利用地点を利用者が利用してから次に同一又は他の利用地点を利用するまでの間に該利用者に対して物品あるいはサービスの提供をした提供者を特定し、該物品あるいはサービスの提供を受けた利用者および該利用者が該提供者から提供を受ける直前に利用した利用地点を特定するとともに、前記提供者情報格納手段に基づいて特定した該提供者に対応する提供種別を特定する利用者候補抽出工程と、前記条件入力工程で受け付けた指定提供種別と前記利用者候補抽出工程で特定した提供種別とが同一で、かつ、前記条件入力工程で受け付けた指定利用地点と該利用者候補抽出工程で特定した前記利用地点が異なる前記利用者候補抽出工程で特定した前記利用者に対して前記指定利用地点及び指定提供種別に対応する提供者の情報を通知すると決定する決定工程と、をコンピュータが実行する情報提供方法である。
【発明の効果】
【００１１】
本明細書に記載の情報提供装置及び情報提供方法は、交通機関の特定の利用地点の利用者を効率的に増やすための情報提供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】
【００１２】
【図１】一実施形態に係る情報提供システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】図２（ａ）は、情報提供サーバのハードウェア構成図であり、図２（ｂ）は、オペレータ用端末のハードウェア構成図である。
【図３】図３（ａ）は、ユーザ端末のハードウェア構成図であり、図３（ｂ）は、情報収集サーバのハードウェア構成図である。
【図４】情報提供サーバの機能ブロック図である。
【図５】クライアントＴＢＬを示す図である。
【図６】カード利用履歴ＴＢＬを示す図である。
【図７】経路ＴＢＬを示す図である。
【図８】ユーザ別駅別集計ＴＢＬを示す図である。
【図９】ユーザ別生活圏ＴＢＬを示す図である。
【図１０】店ＴＢＬを示す図である。
【図１１】店評価ＴＢＬを示す図である。
【図１２】ユ―ザ別駅別カテゴリＴＢＬを示す図である。
【図１３】図１３（ａ）は、対象ユーザＴＢＬを示す図であり、図１３（ｂ）は、ユーザＴＢＬを示す図である。
【図１４】情報収集サーバの機能ブロック図である。
【図１５】情報提供サーバの一連の処理を示すフローチャートである。
【図１６】ログイン認証処理の具体的処理を示すフローチャートである。
【図１７】ユーザ別駅別集計ＴＢＬ作成処理の具体的処理を示すフローチャートである。
【図１８】ユーザ別生活圏ＴＢＬ作成処理の具体的処理を示すフローチャートである。
【図１９】店評価ＴＢＬ作成処理の具体的処理を示すフローチャートである。
【図２０】ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ作成処理の具体的処理を示すフローチャートである。
【図２１】リコメンド処理の具体的処理を示すフローチャートである。
【図２２】リコメンド判定処理の具体的処理を示すフローチャートである。
【図２３】カード利用履歴データの読み込み画面を示す図である。
【図２４】リコメンド対象抽出条件の画面を示す図である。
【図２５】リコメンドの画面を示す図である。
【図２６】一実施形態の効果を説明するための図である。
【図２７】リコメンド判定処理の変形例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、情報提供システムの一実施形態について、図１〜図２６に基づいて詳細に説明する。
【００１４】
図１には、一実施形態に係る情報提供システム１００の構成が概略的に示されている。図１に示すように、情報提供システム１００は、情報提供装置としての情報提供サーバ１０と、オペレータ用端末２０と、ユーザ端末３０と、情報収集サーバ４０と、カードリーダ５０と、を備える。これら各装置は、インターネットなどのネットワーク７０に接続されている。
【００１５】
情報提供サーバ１０は、特定の駅（交通機関の利用地点）における乗降客を増加させるため、交通機関を利用するユーザの中から抽出された特定のユーザに対して、特定の駅の近傍に位置する店舗の情報を提供するサーバである。情報提供サーバ１０は、図２（ａ）に示すようなハードウェア構成を有する。図２（ａ）に示すように、情報提供サーバ１０は、ＣＰＵ１９０、ＲＯＭ１９２、ＲＡＭ１９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））１９６、ネットワークインタフェース１９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えており、情報提供サーバ１０の構成各部は、バス１９８に接続されている。情報提供サーバ１０では、ＲＯＭ１９２あるいはＨＤＤ１９６に格納されているプログラム、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ１９９が可搬型記憶媒体１９１から読み取ったプログラムをＣＰＵ１９０が実行することにより、図４の各部の機能が実現される。なお、図４の詳細については、後述する。
【００１６】
オペレータ用端末２０は、ＰＣ（Personal Computer）などの端末であり、情報提供サーバ１０に対して各種設定内容等を入力するための端末である。このオペレータ用端末２０は、交通機関（例えば電鉄事業）を展開する企業から依頼を受けた者（以下、「オペレータ」と呼ぶ）が利用するものとする。オペレータ用端末２０は、図２（ｂ）に示すようなハードウェア構成を有する。すなわち、オペレータ用端末２０は、図２（ｂ）に示すように、ＣＰＵ２９０、ＲＯＭ２９２、ＲＡＭ２９４、記憶部（ここではＨＤＤ）２９６、ネットワークインタフェース２９７、表示部２９３、及び入力部２９５等を備えており、各部は、バス２９８に接続されている。
【００１７】
ユーザ端末３０は、ＰＣや携帯電話、スマートフォンなどの端末であり、電子メールの送受信が可能な端末であるものとする。ユーザ端末３０は、図３（ａ）に示すようなハードウェア構成を有する。すなわち、ユーザ端末３０は、図３（ａ）に示すように、ＣＰＵ３９０、ＲＯＭ３９２、ＲＡＭ３９４、記憶部（ここではＨＤＤ）３９６、ネットワークインタフェース３９７、表示部３９３、及び入力部３９５等を備えており、各部は、バス３９８に接続されている。
【００１８】
情報収集サーバ４０は、カードリーダ５０で取得される情報を収集するとともに、情報提供サーバ１０に対して収集した情報を提供するサーバである。情報収集サーバ４０は、図３（ｂ）に示すようなハードウェア構成を有する。すなわち、情報収集サーバ４０は、図３（ｂ）に示すように、ＣＰＵ４９０、ＲＯＭ４９２、ＲＡＭ４９４、記憶部（ここではＨＤＤ）４９６、ネットワークインタフェース４９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ４９９等を備えており、各部は、バス４９８に接続されている。情報収集サーバ４０では、ＲＯＭ４９２あるいはＨＤＤ４９６に格納されているプログラム、又は可搬型記憶媒体用ドライブ４９９が可搬型記憶媒体４９１から読み取ったプログラムをＣＰＵ４９０が実行することにより、図１４の各部の機能が実現される。なお、図１４の詳細については、後述する。
【００１９】
カードリーダ５０は、駅の改札や店舗のレジなどに設けられた、ＩＣカード６０と通信することが可能な読取端末である。ＩＣカード６０は、ユーザそれぞれが保有するカードであり、カードリーダ５０に接触させる又はかざすことにより、カードにチャージ（入金）された金額分だけ交通機関の利用や店舗での購買が可能なカードである。カードリーダ５０は、ＩＣカード６０の利用履歴を取得し、情報収集サーバ４０に対して送信する。
【００２０】
次に、図４に基づいて、情報提供サーバ１０の機能について詳細に説明する。図４は、情報提供サーバ１０の機能ブロック図である。図４に示すように、情報提供サーバ１０では、ＣＰＵ１９０がプログラムを実行することにより、ログイン認証部１０２、乗降駅抽出部１０４、評価部１０６、特定部１０８、利用者候補抽出手段としてのユーザ抽出部１１０、条件入力手段としての条件入力部１１１、及び決定手段としての提供部１１２、としての機能が実現されている。また、情報提供サーバ１０は、ＨＤＤ１９６等に格納された、クライアントテーブル（以下、「ＴＢＬ」と呼ぶ）１２０、履歴情報格納手段としてのカード利用履歴ＴＢＬ１２２、経路ＴＢＬ１２４、ユーザ別駅別集計ＴＢＬ１２６、ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８、提供者情報格納手段としての店ＴＢＬ１３０、店評価ＴＢＬ１３２、ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４、対象ユーザＴＢＬ１３６、ユーザＴＢＬ１３８、を有している。
【００２１】
ログイン認証部１０２は、オペレータ用端末２０からのログイン操作があった際に、従業員ＩＤやパスワードを用いてログインを許可するか否かの認証を行う。
【００２２】
乗降駅抽出部１０４は、カード利用履歴ＴＢＬ１２２を参照して、各ユーザの基本生活圏と、購買駅とを抽出する。また、乗降駅抽出部１０４は、経路ＴＢＬ１２４と各ユーザの基本生活圏とに基づいて、通過駅を抽出する。そして、乗降駅抽出部１０４は、抽出した情報をユーザ毎（カードＩＤ毎）に、ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８に格納する。ここで、「基本生活圏」は、各ユーザが交通機関を頻繁に乗降している駅を意味し、「購買駅」は、各ユーザが店舗で購買する前に交通機関を降車している駅を意味する。また、「通過駅」は、各ユーザが基本生活圏間を移動する際に通過する駅を意味する。
【００２３】
評価部１０６は、カード利用履歴ＴＢＬ１２２と、ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８の購買駅と、を参照して、いずれかのユーザが購買駅で下車した以後に購買した店舗を特定し、当該店舗を評価する。また、評価部１０６は、評価結果と店ＴＢＬ１３０とから店評価ＴＢＬ１３２を生成する。
【００２４】
特定部１０８は、評価部１０６の評価結果（店評価ＴＢＬ１３２）に基づいて、ユーザに対して情報を通知すべき（リコメンドすべき）店舗、すなわち情報を通知する価値のある店舗（以下、「対象店舗」と呼ぶ）を特定する。
【００２５】
ユーザ抽出部１１０は、カード利用履歴ＴＢＬ１２２に基づいて、各ユーザが各駅において購買した商品のカテゴリ（提供種別）を纏めて、ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４を生成する。また、ユーザ抽出部１０は、生成したユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４に基づいて、複数のユーザの中から、所定の基準を満たすユーザを情報提供対象のユーザ（以下、「対象ユーザ」と呼ぶ）として抽出する。なお、所定の基準については、後述する。
【００２６】
条件入力部１１１は、オペレータ用端末２０において入力されるリコメンド対象に関する条件（カテゴリ、駅）の入力を受け付ける。
【００２７】
提供部１１２は、ユーザＴＢＬ１３８に基づいて、ユーザ抽出部１１０が抽出したユーザに対象店舗の情報を提供する。なお、提供部１１２は、対象店舗の情報を電子メールにて対象ユーザ（ユーザ端末３０）に提供するものとする。
【００２８】
次に、情報提供サーバ１０が有する各テーブルの詳細について、説明する。
【００２９】
クライアントＴＢＬ１２０は、オペレータ用端末２０の使用が許可されているオペレータの情報を格納するテーブルである。クライアントＴＢＬ１２０には、図５に示すように、オペレータの識別子である「従業員ＩＤ」と、オペレータが定めた「パスワード」と、オペレータの「氏名」とが関連付けて格納されている。
【００３０】
カード利用履歴ＴＢＬ１２２は、ユーザ毎に集計されるＩＣカード６０の利用履歴を記憶するテーブルであり、交通機関を利用するユーザに対応付けて、ユーザが交通機関を利用した利用地点（乗降駅）と利用日時、および、ユーザに物品やサービスを提供した提供者（店舗）と提供日時等を記憶するテーブルである。具体的には、図６に示すように、カード利用履歴ＴＢＬ１２２には、各ユーザの保有するＩＣカード６０の「カードＩＤ」、「端末ＩＤ」、「端末種別」、「日付」、「時刻」、「入線区」、「入駅順」、「出線区」「出駅順」、「処理」、「金額」、「残高」、「備考」が関連付けて格納されている。これらのうち、「端末ＩＤ」及び「端末種別」の欄には、ＩＣカード６０と通信したカードリーダ５０のＩＤとカードリーダの種別とが記録される。カードリーダの種別には、改札端末、物販端末、改札機、連絡改札機などが含まれる。また、「入線区」及び「入駅順」の欄には、改札機でＩＣカード６０を利用して改札に入った場合の、当該改札の電鉄会社名及び駅名が記録される。「出線区」、「出駅順」の欄には、改札機でＩＣカード６０を利用して改札を出た場合、当該改札の電鉄会社名、駅名が記録される。なお、ＩＣカード６０を店舗等で利用した場合、「出線区」の欄に店舗名が記録され、「出駅順」には、店舗の支店名などが記録される（この場合、「入線区」、「入駅順」の欄には、何も記録されない）。更に、バスでＩＣカード６０を利用した場合、「出線区」の欄にバス会社名が記録され、「出駅順」には、バスの系統が記録される（この場合も「入線区」、「入駅順」の欄には、何も記録されない）。「処理」の欄には、ＩＣカード６０を用いて支払いを行ったのか、あるいはＩＣカード６０に入金（チャージ）を行ったのかが記録される。また、「金額」には支払い又は入金された金額が記録され、「残高」には、ＩＣカード６０に入金（チャージ）されている金額が記録され、「備考」には、「バス等」や「物販」などが記録される。
【００３１】
経路ＴＢＬ１２４は、予め用意されたテーブルであり、交通機関の各駅の隣接駅が定義されたテーブルである。具体的には、図７に示すように、経路ＴＢＬ１２４には、「路線名」、「電鉄会社」、「駅名」、「隣接駅」が関連付けて格納されている。
【００３２】
ユーザ別駅別集計ＴＢＬ１２６は、ユーザ毎に生成されるテーブルであり、各ユーザがどの駅を、どの程度利用しているかを、乗降駅抽出部１０４が集計したテーブルである。具体的には、ユーザ別駅別集計ＴＢＬ１２６には、図８に示すように、電鉄会社を示す「区」、駅名を示す「駅」に対し、「利用回数」、平日の利用回数を示す「平日」、休日の利用回数を示す「休日」、「入駅回数」、入駅の時間帯を示す「朝」、「昼」、「夕」、「夜」、「出駅回数」、出駅の時間帯を示す「朝」、「昼」、「夕」、「夜」、及び「物販回数」が関連付けて記録される。
【００３３】
ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８は、ユーザ毎に、基本生活圏と購買駅と通過駅とを格納するテーブルである。このユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８は、乗降駅抽出部１０４により生成される。ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８には、図９に示すように、ユーザが保有するＩＣカード６０の「カードＩＤ」と、「基本生活圏」と、「購買駅」と、「通過駅」が関連付けて格納される。
【００３４】
店ＴＢＬ１３０は、物品あるいはサービスの提供者（店舗）に対応付けて、物品あるいはサービスの提供種別（カテゴリ）を定義するなどして、店舗を管理するためのテーブルである。具体的には、図１０に示すように、店ＴＢＬ１３０には、店舗の識別子である「店舗ＩＤ」、「店舗名」、店舗種別を示す「店舗カテゴリ」、及び店舗の近傍の駅に関する「電鉄会社名」、「最寄駅名」が関連付けて格納されている。「最寄駅名」は、例えば、後述する店評価ＴＢＬ１３２が作成処理される際に設定される。すなわち、評価部１０６が、利用者購入の物販履歴の直前の下車駅が該利用者の購買駅と判断すると、該駅を一時的に保存し、全利用者の利用履歴を判定した時点で回数が多い駅を最寄駅に設定する。しかし、このような設定方法に限らず、「最寄駅名」を当システムの操作者・管理者が設定したり、インターネット等で検索、あるいは、第三者から情報提供された店舗の紹介情報に含まれる最寄駅を設定してもよい。
【００３５】
店評価ＴＢＬ１３２は、各店舗を評価部１０６の評価によるポイントを格納するテーブルである。具体的には、図１１に示すように、店評価ＴＢＬ１３２は、図１０の店ＴＢＬ１３０にポイントの欄が追加されたテーブルとなっている。
【００３６】
ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４は、各ユーザが各駅において購買した店舗のカテゴリを纏めたテーブルである。このユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４は、ユーザ抽出部１１０により生成される。ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４は、図１２に示すように、各ユーザが保有するＩＣカード６０の「カードＩＤ」と、「駅」と、「店舗カテゴリ」とを関連付けて格納する。なお、「店舗カテゴリ」の欄には、購買回数が記録される。
【００３７】
対象ユーザＴＢＬ１３６は、ユーザ抽出部１１０が抽出したユーザのカードＩＤを格納するテーブルである（図１３（ａ）参照）。ユーザＴＢＬ１３８は、ＩＣカード６０を有するユーザの情報を管理するテーブルである。具体的には、ユーザＴＢＬ１３８には、図１３（ｂ）に示すように、各ユーザが保有するカードの「カードＩＤ」と、各ユーザの「氏名」、「住所」、「性別」、「年齢」及び「e-mail」とが関連付けて格納されている。
【００３８】
次に、図１の情報収集サーバ４０の機能について、図１４に基づいて説明する。図１４には、情報収集サーバ４０の機能ブロック図が示されている。
【００３９】
図１４に示すように、情報収集サーバ４０では、ＣＰＵ４９０がプログラムを実行することで、情報収集部４０２及び情報提供部４０４としての機能を実現する。
【００４０】
情報収集部４０２は、カードリーダ５０から、ＩＣカード６０の利用履歴のデータを収集し、カード利用履歴ＴＢＬ１２２（図６）を生成する。情報提供部４０４は、情報収集部４０２で生成されたカード利用履歴ＴＢＬ１２２を、情報提供サーバ１０に対して送信する。なお、情報提供部４０４は、カード利用履歴ＴＢＬ１２２を所定間隔（例えば、１日あるいは１週間ごとなど）で情報提供サーバ１０に対して送信してもよい。また、情報提供部４０４は、オペレータ用端末２０を介してオペレータから入力される送信依頼に基づいて、カード利用履歴ＴＢＬ１２２を情報提供サーバ１０に送信してもよい。
【００４１】
次に、本実施形態の情報提供システム１００による処理（情報提供サーバ１０による情報提供処理）について、図１５〜図２１のフローチャートに沿って、かつその他図面を適宜参照しつつ説明する。
【００４２】
図１５は、情報提供サーバ１０の一連の処理を示すフローチャートである。図１５の処理では、ログイン認証処理（ステップＳ１０）、ファイル取り込み（ステップＳ１１）、ユーザ別駅別集計ＴＢＬ作成処理（ステップＳ１２）、ユーザ別生活圏ＴＢＬ作成処理（ステップＳ１３）、店評価ＴＢＬ作成処理（ステップＳ１４）、ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ作成処理（ステップＳ１５）、リコメンド処理（ステップＳ１６）が順次実行される。以下、図１５の各処理について、詳細に説明する。
【００４３】
（ログイン認証処理（ステップＳ１０））
ステップＳ１０のログイン認証処理では、図１６のフローチャートに沿った処理が実行される。図１６の処理では、まず、ステップＳ２０において、ログイン認証部１０２が、オペレータ用端末２０から従業員ＩＤとパスワードが入力されるまで待機する。ログイン認証部１０２は、従業員ＩＤとパスワードがオペレータによって入力された段階でステップＳ２２に移行する。
【００４４】
ステップＳ２２に移行すると、ログイン認証部１０２は、オペレータ用端末２０から入力された従業員ＩＤとパスワードを取得する。そして、次のステップＳ２４では、ログイン認証部１０２が、クライアントＴＢＬ１２０に、取得した従業員ＩＤとパスワードとが一致するレコード（該当するレコード）が存在するか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、図１６のステップＳ１１に移行する。一方、ステップＳ２４の判断が否定された場合（ログインに失敗した場合）には、ステップＳ２６に移行し、ログイン認証部１０２は、オペレータ用端末２０の表示部２９３に対してエラー表示を行う。そして、図１５の全処理を終了する。
【００４５】
（ファイル取り込み（ステップＳ１１））
ステップＳ１０においてログイン認証に成功した場合、乗降駅抽出部１０４は、ステップＳ１１において、ファイル取り込みを行う。具体的には、乗降駅抽出部１０４は、情報収集サーバ４０の情報提供部４０４に対してファイル送信依頼を出し、情報提供部４０４から送信されてきたファイル（カード利用履歴ＴＢＬ１２２）を取り込む。この場合、乗降駅抽出部１０４は、図２３に示すカード利用履歴データの読み込み画面をオペレータ用端末２０の表示部２９３上に表示し、当該画面上でオペレータが選択したファイルの送信依頼を出す。なお、乗降駅抽出部１０４が、情報提供部４０４から送信されてくるデータを所定時間間隔で自動的に取得する場合には、本ステップは省略されるものとする。また、取り込んだファイル（カード利用履歴ＴＢＬ１２２）のうち、どの期間のデータを利用するかについては、オペレータ等が設定することとしても良い。あるいは、オペレータ等が予め利用期間（直近の所定期間（１年等）など）を定めておいても良い。
【００４６】
（ユーザ別駅別集計ＴＢＬ作成処理（ステップＳ１２））
次のステップＳ１２では、図１７のフローチャートに沿った処理が実行される。なお、ステップＳ１２の処理が開始される段階では、ユーザ別駅別集計ＴＢＬ１２６（図８）の各値が全てクリアされているものとする。図１７の処理では、まず、ステップＳ３０において、乗降駅抽出部１０４が、カード利用履歴ＴＢＬ１２２（図６）の１レコードを読み込む。
【００４７】
次いで、ステップＳ３２では、乗降駅抽出部１０４が、読み込んだレコードが、物販の履歴か否かをレコードの「備考」欄から判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ４０に移行するが、否定された場合には、ステップＳ３４に移行する。
【００４８】
ステップＳ３４では、乗降駅抽出部１０４が、改札の履歴か否かを判断する。ここでは、読み込んだレコードの「端末種別」の欄に「改札機」が記録されている場合に、ステップＳ３４の判断が肯定され、ステップＳ３６に移行する。
【００４９】
ステップＳ３６に移行すると、乗降駅抽出部１０４が、レコードの内容をユーザ別駅別集計ＴＢＬ１２６（図８）に記録（該当する欄の数値をカウントアップ）する。その後は、ステップＳ３８に移行する。
【００５０】
なお、ステップＳ３４の判断が否定された場合、すなわち、改札の履歴では無かった場合には、ステップＳ３６を経ずに、ステップＳ３８に移行する。
【００５１】
また、レコードが物販の履歴であり（ステップＳ３２の判断が肯定され）、ステップＳ４０に移行した場合には、乗降駅抽出部１０４は、ユーザ別駅別集計ＴＢＬ１２６の、直前の出駅の物販回数の値をカウントアップする。すなわち、読み込んだレコードの「備考」の欄に物販と記録されており、その直前に下車した駅が例えば「元住吉駅」であった場合には、ユーザ別駅別集計ＴＢＬ１２６（図８）の元住吉駅の「物販回数」の欄の数値をカウントアップする。その後はステップＳ３８に移行する。
【００５２】
ステップＳ３８では、乗降駅抽出部１０４が、全レコード終了か否かを判断する。ここでの判断が否定された場合（読み込んでないレコードが存在する場合）には、ステップＳ３０に戻り、ステップＳ３０以降の処理を繰り返す。
【００５３】
そして、ステップＳ３８における判断が肯定されると、図１７の全処理を終了し、図１５のステップＳ１３に移行する。なお、ステップＳ１３に移行した段階では、全ユーザの人数分だけ、図８のようなユーザ別駅別集計ＴＢＬ１２６が生成（作成）されたことになる。
【００５４】
（ユーザ別生活圏ＴＢＬ作成処理（ステップＳ１３））
ステップＳ１３の処理では、図１８のフローチャートに沿った処理が実行される。なお、ステップＳ１３の処理が開始される時点では、ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８（図９）の各欄は全てクリアされているものとする。
【００５５】
図１８の処理では、まず、ステップＳ５０において、乗降駅抽出部１０４が、ユーザ別駅別集計ＴＢＬ１２６（図８）の１レコードを読み込む。
【００５６】
次いで、ステップＳ５２では、乗降駅抽出部１０４が、「利用回数」が基準値よりも大きいか否かを判断する。ここで、「基準値」とは、駅を頻繁に利用しているか否かを判断するための値（閾値）を意味し、例えば、全駅の利用回数の平均値や、当該平均値に所定数を積算した値などを設定することができるものとする。このステップＳ５２の判断が肯定された場合には、ステップＳ６０に移行するが、否定された場合には、ステップＳ５４に移行する。ステップＳ５２の判断が肯定された場合、すなわち、読み込んだレコードの駅が、頻繁に利用している駅である場合には、ステップＳ６０において、ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８（図９）の「基本生活圏」の欄に、読み込んだレコードの駅を記録し、ステップＳ５８に移行する。
【００５７】
一方、ステップＳ５２の判断が否定された場合、ステップＳ５４において、乗降駅抽出部１０４が、物販回数が０よりも大きいか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合、すなわち、読み込んだレコードの駅が、購買駅である場合には、ステップＳ５６に移行する。そして、ステップＳ５６では、乗降駅抽出部１０４が、ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８の「購買駅」の欄に読み込んだレコードの駅を記録し、ステップＳ５８に移行する。なお、ステップＳ５４の判断が否定された場合には、ステップＳ５６を経ずに、ステップＳ５８に移行する。
【００５８】
ステップＳ５８では、乗降駅抽出部１０４が、全レコード終了か否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ５０に戻り、ステップＳ５０以降の処理を繰り返す。そして、ステップＳ５８の判断が肯定された段階で、ステップＳ６２に移行する。
【００５９】
ステップＳ６２に移行すると、乗降駅抽出部１０４が、経路ＴＢＬ１２４を参照して、ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８の各レコードの基本生活圏の間の駅を、通過駅としてユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８に記録する。
【００６０】
以上のようにして、図１８の全処理が終了した段階で、図９のユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８の生成（作成）が完了する。例えば、図８のカードＩＤ＝１０００１１１のユーザは、元住吉駅と渋谷駅と浜松町駅を頻繁に利用しているので、これらの駅が「基本生活圏」となる。また、基本生活圏以外の駅で物販回数が０でない自由が丘駅と大井町駅は「購買駅」となり、基本生活圏の駅の間の駅が「通過駅」となる。
【００６１】
（店評価ＴＢＬ作成処理（ステップＳ１４））
図１５のステップＳ１４に移行すると、図１９のフローチャートに沿った処理が実行される。図１９の処理では、ステップＳ７０において、評価部１０６が、店ＴＢＬ１３０を店評価ＴＢＬ１３２にコピーする（この段階では、図１１の店評価ＴＢＬ１３２のポイントの欄は空白であるものとする）。
【００６２】
次いで、ステップＳ７２では、評価部１０６が、カード利用履歴ＴＢＬ１２２（図６）の１レコードを読み込む。
【００６３】
次いで、ステップＳ７４では、評価部１０６が、読み込んだレコードが物販の履歴か否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ８０に移行するが、肯定された場合には、ステップＳ７６に移行する。
【００６４】
ステップＳ７６に移行した場合（物販の履歴であった場合）には、評価部１０６は、直前の下車駅がユーザの購買駅か否かを判断する。評価部１０６は、この判断において、ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８を参照するものとする。ここでの判断が否定された場合は、ステップＳ８０に移行するが、肯定された場合には、ステップＳ７８に移行する。
【００６５】
ステップＳ７８に移行した場合（購買直前の下車駅が基本生活圏で無かった場合）には、評価部１０６は、店評価ＴＢＬ１３２の該当店舗にポイントを加算する。すなわち、評価部１０６は、ユーザがわざわざ下車してまで来店した店舗に対してポイントを加算する（評価する）ようにする。その後は、ステップＳ８０に移行する。
【００６６】
ステップＳ８０に移行すると、評価部１０６が、カード利用履歴ＴＢＬ１２２の全レコードの読み込みを終了したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ７２に戻り、ステップＳ７２以降の処理を繰り返す。そして、ステップＳ８０の判断が肯定された段階で、ステップＳ８２に移行する。なお、ステップＳ８２に移行した段階では、図１１の店評価ＴＢＬ１３２が生成（作成）された状態となっている。
【００６７】
ステップＳ８２では、特定部１０８が、店評価ＴＢＬ１３２のうち、ポイント数が予め定めた値以上の店舗を、情報を提供する価値のあるリコメンドの対象店舗として特定する。以上の処理が終了すると、図１５のステップＳ１５に移行する。
【００６８】
（ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ作成処理（ステップＳ１５））
図１５のステップＳ１５では、図２０のフローチャートに沿った処理が実行される。なお、ステップＳ１５の処理が開始される時点では、ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４（図１２）の各欄は全てクリアされているものとする。
【００６９】
図２０の処理では、まず、ステップＳ９０において、ユーザ抽出部１１０が、カード利用履歴ＴＢＬ１２２の１レコードを読み込む。
【００７０】
次いで、ステップＳ９２では、ユーザ抽出部１１０が、物販の履歴か否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ９６に移行するが、肯定された場合には、ステップＳ９４に移行する。
【００７１】
ステップＳ９４に移行した場合、ユーザ抽出部１１０は、読み込んだレコードの、ユーザ、駅、店舗名と、店ＴＢＬ１３０とに基づいて、ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４の該当欄の値をカウントアップする。ここで、図１０の店ＴＢＬ１３０の店舗カテゴリは、図１２のユーザ別駅別カテゴリＴＢＬのカテゴリと異なっている場合があるが、例えば、図１０の「高級洋菓子」は図１２のカテゴリの文字列「菓子」を含んでいる。したがって、ユーザ抽出部１１０は、図１０のカテゴリ「高級洋菓子」が図１２のカテゴリ「菓子」に包含されるものとして取り扱う。その他のカテゴリについても同様である。なお、図１０のカテゴリと図１２のカテゴリとは同一であってもよい。ステップＳ９４の処理が終了すると、ステップＳ９６に移行する。
【００７２】
ステップＳ９６に移行すると、ユーザ抽出部１１０は、全レコードの読み込みが終了したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ９０に戻り、上記と同様の処理を繰り返す。一方、ステップＳ９６の判断が肯定された場合には、図２０の全処理を終了し、図１５のステップＳ１６に移行する。なお、図１５のステップＳ１６に移行する段階では、図１２のユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４が生成（作成）された状態となる。
【００７３】
（リコメンド処理（ステップＳ１６））
図１５のステップＳ１６では、図２１のフローチャートに沿った処理が実行される。図２１の処理では、ステップＳ１００において、条件入力部１１１が、カテゴリ及び駅が選択されるまで待機する。具体的には、条件入力部１１１は、図２４に示すリコメンド対象抽出条件設定画面を、オペレータ用端末２０の表示部２９３に対して表示する。そして、条件入力部１１１は、オペレータが、図２４の画面上で、対象カテゴリと対象駅とを選択した後に、「抽出」ボタンを押すまで待機する。そして、ステップＳ１００の判断が肯定された段階で、ステップＳ１０２に移行する。なお、ここでは、図２４に示すように、オペレータにより、対象カテゴリとして「菓子」、対象駅（指定利用地点）として「学芸大学駅」が選択されたものとする。
【００７４】
ステップＳ１０２に移行すると、ユーザ抽出部１１０は、リコメンド判定処理を実行する。このリコメンド判定処理においては、図２２のフローチャートに沿った処理が実行される。
【００７５】
図２２の処理では、まず、ステップＳ１１０において、ユーザ抽出部１１０が、選択されたカテゴリ及び駅を取得する。次いで、ステップＳ１１２では、ユーザ抽出部１１０が、ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４の１ユーザのレコードを読み込む。
【００７６】
次いで、ステップＳ１１４では、ユーザ抽出部１１０が、ユーザ別駅別カテゴリＴＢＬ１３４を参照して、読み込んだユーザが、選択されたカテゴリ（菓子）の店舗で所定頻度（第１頻度）よりも多く購買しているか否かを判断する。ここで、所定頻度とは、オペレータ等が予め設定することが可能な購買回数であるものとする。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ１１６に移行するが、否定された場合には、ステップＳ１２４に移行する。
【００７７】
ステップＳ１１６に移行した場合、ユーザ抽出部１１０は、ステップＳ１１２で読み込んだユーザが、選択された駅（学芸大学駅）とは異なる駅でのみ選択されたカテゴリ（菓子）の店舗で購買しているか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ１１８に移行するが、否定された場合には、ステップＳ１２４に移行する。なお、ステップＳ１１６では、ユーザ抽出部１１０は、選択された駅（学芸大学駅）とは異なる駅の店舗で所定頻度（第２頻度（第２頻度＜第１頻度））よりも少ない頻度で購買しているか否かを判断することとしてもよい。
【００７８】
ステップＳ１１６の判断が肯定されて、ステップＳ１１８に移行すると、ユーザ抽出部１１０は、ユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８を読み込む。そして、ステップＳ１２０では、ユーザ抽出部１１０が、オペレータによって選択された駅（学芸大学駅）が、ステップＳ１１２で読み込んだユーザの通過駅か否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ１２２に移行するが、否定された場合には、ステップＳ１２４に移行する。
【００７９】
ステップＳ１２２に移行すると、ユーザ抽出部１１０は、対象ユーザＴＢＬ１３６にステップＳ１１２で読み込んだレコードに含まれるカードＩＤを書き込む。この場合、選択されたカテゴリ（菓子）の店舗で多く購買をしているが、選択された駅（学芸大学駅）の店舗では購買をしておらず、また選択された駅（学芸大学駅）が通過駅であるユーザが、対象ユーザＴＢＬ１３６に書き込まれることになる。その後は、ステップＳ１２４に移行する。
【００８０】
上記処理を経てステップＳ１２４に移行すると、ユーザ抽出部１１０は、全レコードの読み込みが終了したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ１１２に戻り、上記と同様の処理を繰り返す。一方、ステップＳ１２４の判断が肯定された場合には、図２２の全処理を終了し、図２１のステップＳ１０４に移行する。なお、図２１のステップＳ１０４に移行する段階では、図１３（ａ）の対象ユーザＴＢＬ１３６が生成（作成）された状態となっている。
【００８１】
図２１に戻り、ステップＳ１０４では、提供部１１２が、対象ユーザＴＢＬ１３６とユーザＴＢＬ１３８に基づいて、対象ユーザの宛先（メールアドレス）を特定する。また、提供部１１２は、対象ユーザの宛先と、選択されたカテゴリ及び駅と一致する対象店舗の情報を用いて、リコメンドを実行する。具体的には、提供部１１２は、学芸大学駅のカテゴリ「菓子」のうち店評価ＴＢＬ１３２のポイントが所定ポイント以上の店舗の情報（ここでは、図１１の「ＡＯＫスイーツ学芸大学駅店」であるものとする）を特定する。そして、提供部１１２は、特定されたメールアドレスに対して、図２５の画面に示すようなメールを送信する。なお、学芸大学駅の菓子店に所定ポイント以上の店舗が無かった場合には、情報提供を行うことなく、図２１の全処理を終了するものとする。なお、提供部１１２は、選択されたカテゴリ及び駅と一致する対象店舗の情報を電子メール以外の手段、例えば郵便、で対象ユーザＴＢＬ１３６に格納されているユーザに対して提供することとしてもよい。
【００８２】
以上のようにして、図２１の全処理が終了すると、図１５の全処理も終了する。ここで、本実施形態では、学芸大学駅の対象店舗（菓子店）の情報を提供するユーザとして、例えば、図２６に示すように、基本生活圏が、元住吉、渋谷、浜松町であり、購買駅が目黒、中目黒であるユーザで、かつ、菓子を頻繁に購買しているものの学芸大学駅では菓子を購買していないユーザが抽出される。このようなユーザは、学芸大学駅の菓子の店舗に関する価値の高い情報を提供することで、学芸大学駅でわざわざ途中下車して、菓子を購買する可能性が高いユーザであると考えられる。したがって、このようなユーザに学芸大学駅の菓子の店舗の情報を提供することで、学芸大学駅における乗降客を効率よく増加させることが可能となる。
【００８３】
これまでの説明から分かるように、本実施形態では、評価部１０６、特定部１０８、及び提供部１１２は、カード利用履歴ＴＢＬ１２２に記録されたユーザごとの情報（利用履歴）に基づいて、選択された駅（指定利用地点）で下車した後に購買があった店舗（選択された駅近傍の店舗）を特定し、その中から選択されたカテゴリと一致する店舗を特定している（Ｓ１４、Ｓ１０４）といえる。また、本実施形態では、ユーザ抽出部１１０が、カード利用履歴ＴＢＬ１２２に記録されたユーザごとの情報に基づいて、いずれかの駅で下車した後に購買があった店舗（いずれかの駅近傍の店舗）を特定し（Ｓ１５）、特定された店舗のうち選択されたカテゴリの店舗で購買をしたユーザ及び駅を特定している（Ｓ１０２）といえる。更に、本実施形態では、提供部１１２が、選択された駅とユーザ抽出部１１０で特定された駅との異同に基づき、ユーザ抽出部１１０で特定したユーザに対して、特定された店舗の情報を通知するか否かを決定しているといえる。
【００８４】
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、評価部１０６、特定部１０８、及び提供部１１２が、カード利用履歴ＴＢＬ１２２に記録されたユーザごとの情報（利用履歴）に基づいて、選択された駅で下車した後に購買があった店舗のうち、条件入力部１１１が入力を受け付けたカテゴリと一致する店舗を特定し、ユーザ抽出部１１０が、カード利用履歴ＴＢＬ１２２に記録された利用者ごとの情報に基づいて、いずれかの駅で下車した後に購買があった店舗を特定し、特定された店舗のうち選択されたカテゴリの店舗で購買をしたユーザ及び駅を特定する。また、提供部１１２は、選択された駅と、ユーザ抽出部１１０で特定された駅とが異なる場合に、そのユーザに対して、選択された駅及びカテゴリと一致する店舗の情報を通知する（リコメンドする）。これにより、本実施形態では、情報を通知する店舗と同一のカテゴリの商品を購買しているが、情報を通知する店舗自体では購買したことが無いユーザ、すなわち、当該店舗の情報を提供すれば来店する可能性が高いユーザ（適切なユーザ）に対して、当該店舗の情報を提供することが可能となる。これにより、無差別に抽出されるユーザに対して、選択されたカテゴリ及び駅が一致する店舗の情報を提供する場合よりも、選択された駅のユーザを効率的に増やすための情報提供を行うことが可能となる。
【００８５】
なお、上記実施形態では、例えば東急東横線を運営する会社が、本システムを利用する場合には、東横線を利用している（基本生活圏としている）ユーザの中で、カテゴリ「菓子」を頻繁に購買している一方、東横線外の店舗で「菓子」を購入しているユーザに対して、東横線沿線の「菓子」の店舗の情報を提供するようにしても良い。この場合、例えば、図２４のリコメンド対象抽出条件画面では、対象駅とともに対象路線が入力可能であるようにしても良い。また、条件画面上では対象駅のみだが、経路ＴＢＬ１２４に基づいて、ユーザ抽出部１１０が入力された対象駅に対応する路線名（あるいは電鉄会社）を特定してもよい。図２２のリコメンド判定処理Ｓ１０２に代えて、図２７のリコメンド判定処理（Ｓ１０２’）を実行することとする。この図２７の処理では、ステップＳ１１４とＳ１１６との間に、ステップＳ１１５の判断を行う。このステップＳ１１５では、選択された駅（例えば東横線内の駅（学芸大学駅）を選択するものとする）の路線（東横線）とは、異なる路線で選択されたカテゴリ（菓子）が購買されているという条件（第３条件）を満たすか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ１１６に移行する。一方、ステップＳ１１５の判断が否定された場合には、ステップＳ１２４に移行する。図２７のような処理を実行することで、他の路線で「菓子」を購入していたが、学芸大学駅での購買履歴が無いユーザを、自社の運営する路線内で途中下車させ購買させることが可能となる。これにより、路線の乗降客数を効率的に増加させることが可能となる。
【００８６】
さらに、ユーザ抽出部１１０が、路線の異同に関わらず、特定されたある一定の区間以外の駅で購買した購買履歴のある利用者をリコメンド対象にしてもよい。この場合、図２４のリコメンド対象抽出条件画面では、特定区間の両端となる対象駅が入力可能となるようにしておけば良い。
【００８７】
なお、上記実施形態では、図９のユーザ別生活圏ＴＢＬ１２８の通過駅を、基本生活圏の間の駅とする場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、通過駅としては、基本生活圏の間の駅と、その近傍（例えば、両隣）の駅とを含めてもよい。このようにすることで、通過駅近傍の駅に存在する店舗の情報をユーザに提供することが可能となる。この場合、基本生活圏の間に含まれない駅に存在する店舗（乗り過ごす必要のある店舗））の情報をユーザに提供することもできる。
【００８８】
なお、上記実施形態では、ユーザ抽出部１１０が、選択されたカテゴリ、駅と一致する対象店舗と同一のカテゴリの店舗で頻繁に購入するユーザを抽出する（ステップＳ１１４）こととしたが、これに限られるものではない。例えば、対象店舗（選択されたカテゴリ、駅と一致する対象店舗）と類似するカテゴリの商品を頻繁に購入するユーザを抽出することとしてもよい。
【００８９】
なお、上記実施形態では、オペレータがカテゴリと駅を選択し、これらと合致する対象店舗についての情報を、適切なユーザに提供する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、オペレータが、カテゴリと駅以外の内容（駅構内店舗、駅からの距離など）を選択できるようにし、これらと合致する対象店舗についての情報を、上記実施形態と同様に抽出される適切なユーザに提供することとしてもよい。また、オペレータは、カテゴリと駅の少なくとも一方を選択しないこととしてもよい。オペレータが何も選択しない場合には、対象店舗の情報それぞれを、上記実施形態と同様に抽出される適切なユーザに提供することとしてもよい。
【００９０】
また、上記実施形態では、図２４のリコメンド対象抽出条件画面においてカテゴリと駅が選択可能である場合（図２４参照）について説明したが、これに限らず、駅のみ選択可能であってもよい。この場合、情報提供対象の店舗が店評価ＴＢＬ１３２（図１１）に基づいて特定されたときに、当該店舗のカテゴリを店ＴＢＬ１３０から取得し、当該カテゴリと一致するカテゴリの店舗で購買しているユーザのうち、情報提供対象の店舗では購買していないユーザに対して情報提供を行うようにすることができる。
【００９１】
なお、上記実施形態では、交通機関が、鉄道である場合について説明し他が、これに限られるものではない。カードリーダ５０が、バスなどの他の交通機関の乗降履歴（乗降したバス停など）を取得することができる場合には、交通機関として、バスなどの他の交通機関を採用してもよい。
【００９２】
なお、上記実施形態では、カードリーダ５０がＩＣカード６０と通信する場合について説明したが、これに限られるものではなく、顧客端末３０と通信することとしてもよい。この場合、顧客端末３０には、ＩＣカード６０と同等の機能を有するＩＣチップを設けておく必要がある。
【００９３】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。
【００９４】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００９５】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００９６】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【００９７】
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）交通機関を利用する利用者に対応づけて、該利用者が該交通機関を利用した利用地点と利用日時、および、該利用者に物品あるいはサービスを提供した提供者と提供日時を記録した履歴情報格納手段と、
物品あるいはサービスの提供者に対応づけて、該物品あるいはサービスの提供種別を定義した提供者情報格納手段と、
前記交通機関の特定の利用地点を指定した指定利用地点を受け付ける条件入力手段と、
前記履歴情報格納手段に記録された利用者ごとの情報に基づいて、前記指定利用地点の利用日時よりも以降の提供日時を有する提供者を特定するとともに、前記提供者情報格納手段に基づいて特定した該提供者に対応する提供種別を特定する提供者候補抽出手段と、
前記履歴情報格納手段に記録された利用者ごとの情報に基づいて、いずれかの利用地点の利用日時より以降の提供日時を有する提供者を特定し、該利用日時に対応する利用者および利用地点を特定するとともに、前記提供者情報格納手段に基づいて特定した該提供者に対応する提供種別を特定する利用者候補抽出手段と、
前記提供者候補抽出手段および前記利用者候補抽出手段で特定したそれぞれの提供種別の異同、かつ、前記条件入力手段で受け付けた指定利用地点と該利用者候補抽出手段で特定した前記利用地点の異同に基づき、該利用者候補抽出手段で特定した前記利用者に対して該提供者候補抽出手段で特定した提供者の情報を通知するか否かを決定する決定手段と、を有することを特徴とする情報提供装置。
（付記２）  前記提供者候補抽出手段は、前記指定利用地点を含む特定区間内の利用地点の前記利用日時に基づいて、前記提供者を特定し、
前記利用者候補抽出手段は、前記特定区間外の利用地点の前記利用日時に基づいて前記利用者を特定する
ことを特徴とする付記１に記載の情報提供装置。
（付記３）  前記特定区間は、同一企業が運営する交通機関の路線区間であることを特徴とする付記２に記載の情報提供装置。
（付記４）  交通機関の特定の利用地点を指定した指定利用地点を受け付ける条件入力工程と、
交通機関を利用する利用者に対応づけて、該利用者が該交通機関を利用した利用地点と利用日時、および、該利用者に物品あるいはサービスを提供した提供者と提供日時を記録した履歴情報格納手段に記録された利用者ごとの情報に基づいて、前記指定利用地点の利用日時よりも以降の提供日時を有する提供者を特定するとともに、物品あるいはサービスの提供者に対応づけて、該物品あるいはサービスの提供種別を定義した提供者情報格納手段に基づいて特定した該提供者に対応する提供種別を特定する提供者候補抽出工程と、
前記履歴情報格納手段に記録された利用者ごとの情報に基づいて、いずれかの利用地点の利用日時より以降の提供日時を有する提供者を特定し、該利用日時に対応する利用者および利用地点を特定するとともに、前記提供者情報格納手段に基づいて特定した該提供者に対応する提供種別を特定する利用者候補抽出工程と、
前記提供者候補抽出工程および前記利用者候補抽出工程で特定したそれぞれの提供種別の異同、かつ、前記条件入力工程で受け付けた指定利用地点と該利用者候補抽出工程で特定した前記利用地点の異同に基づき、該利用者候補抽出工程で特定した前記利用者に対して該提供者候補抽出工程で特定した提供者の情報を通知するか否かを決定する決定工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする情報提供方法。
（付記５）  前記提供者候補抽出工程では、前記指定利用地点を含む特定区間内の利用地点の前記利用日時に基づいて、前記提供者を特定し、
前記利用者候補抽出工程では、前記特定区間外の利用地点の前記利用日時に基づいて前記利用者を特定することを特徴とする付記４に記載の情報提供方法。
（付記６）  前記特定区間は、同一企業が運営する交通機関の路線区間であることを特徴とする付記５に記載の情報提供方法。
【符号の説明】
【００９８】
１２２  カード利用履歴ＴＢＬ（履歴情報格納手段）
１０６  評価部（提供者候補抽出手段の一部）
１０８  特定部（提供者候補抽出手段の一部）
１１０  ユーザ抽出部（利用者候補抽出手段）
１１１  条件入力部（条件入力手段）
１１２  提供部（提供者候補抽出手段の一部、決定手段）
１３０  店ＴＢＬ（提供者情報格納手段）
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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