(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アプリケーションの識別子を少なくとも含む基礎情報と該アプリケーションについての評価情報とを含むアプリケーション情報を格納する情報格納部と、
前記基礎情報を用いて互いに類似するアプリケーションを探す類似アプリケーション探索部と、
前記評価情報を用いて一定期間内に対するアプリケーション各々の評価値を算出する評価値算出部と、
アプリケーション同士の類似関係及び各アプリケーションの評価値を格納する類似アプリケーション情報格納部と、
前記類似アプリケーション情報格納部に格納されている前記類似関係及び前記評価値を参照することで、ユーザの通信端末により指定されているアプリケーションに類似するアプリケーションを判定し、前記類似するアプリケーションの評価値のうち相対的に良い評価値を有するアプリケーションを、前記類似するアプリケーションの中から選択するアプリケーション選択部と、
選択されたアプリケーションの情報を前記通信端末に通知する送信部と
を有するアプリケーション検索サーバ。
【請求項２】
前記評価値算出部が、アプリケーションのダウンロード数の増加率に基づいて該アプリケーションの評価値を算出する、請求項１記載のアプリケーション検索サーバ。
【請求項３】
当該アプリケーション検索サーバが、前記ユーザの前記通信端末にインストールされているアプリケーションの情報が含まれているユーザ情報をユーザ毎に格納しているユーザ情報格納部を更に有し、
前記評価値算出部が、アプリケーションをインストールしているユーザ数の増加率に基づいて該アプリケーションの評価値を算出する、請求項１又は２に記載のアプリケーション検索サーバ。
【請求項４】
前記ユーザ情報が、前記ユーザの前記通信端末にインストールされているアプリケーションが起動された回数を示す起動回数情報を含み、
前記評価値算出部は、前記ユーザ情報格納部に格納されている前記起動回数情報に基づいて前記アプリケーションの評価値を算出する、請求項３記載のアプリケーション検索サーバ。
【請求項５】
前記ユーザ情報は、一定期間内にアンインストールされたアプリケーションの情報を含み、
前記評価値算出部は、前記ユーザ情報からアプリケーションのアンインストール数の増加率を算出し、該増加率に基づいて該アプリケーションの評価値を算出する、請求項３又は４に記載のアプリケーション検索サーバ。
【請求項６】
前記アプリケーション選択部は、前記ユーザの前記通信端末にインストールされているアプリケーションを除き、前記指定されているアプリケーションに類似し且つ相対的に良い評価値を有するアプリケーションを選択する、請求項３ないし５の何れか１項に記載のアプリケーション検索サーバ。
【請求項７】
前記識別子に加えて、前記基礎情報が、アプリケーションの名称、説明文及びカテゴリを少なくとも含む、請求項１ないし６の何れか１項に記載のアプリケーション検索サーバ。
【請求項８】
前記識別子に加えて、前記評価情報が、アプリケーションについての評価コメント、評価値、投稿者及び投稿日時を少なくとも含む、請求項１ないし７の何れか１項に記載のアプリケーション検索サーバ。
【請求項９】
アプリケーションの識別子を少なくとも含む基礎情報を用いて互いに類似するアプリケーションを探し、アプリケーションについての評価情報を用いて一定期間内に対するアプリケーション各々の評価値を算出し、アプリケーション同士の類似関係及び各アプリケーションの評価値を格納し、
格納されている前記類似関係及び前記評価値を参照することで、ユーザの通信端末により指定されているアプリケーションに類似するアプリケーションを判定し、前記類似するアプリケーションの評価値のうち相対的に良い評価値を有するアプリケーションを、前記類似するアプリケーションの中から選択し、
選択されたアプリケーションの情報を前記通信端末に通知するステップ
を有するアプリケーション検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はアプリケーション検索サーバ及びアプリケーション検索方法に関連する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電気通信キャリアや端末メーカーにより、オープンなプラットフォームを採用した携帯端末が相次いで市場に投入されている。そのような携帯端末の典型例は、いわゆるスマートフォンである。
【０００３】
プラットフォームをオープンにして汎用性を持たせることで、様々な開発者は事実上制限なくアプリケーションを自由に開発できる。このため、様々な種類の膨大な数のアプリケーションがユーザに提供されている。多種多様な様々な選択肢の中からアプリケーションを選択して使用できる点に魅力を感じている利用者は少なくない。その反面、膨大な数の選択肢の中から適切なアプリケーションを見つけ出すことは困難になりつつある。
【０００４】
更に、特定の目的を達成することが可能なアプリケーションがいくつも存在し、それら各々の長所や短所の比較及び検討は必ずしも容易でない。通常、ユーザが携帯端末にインストールするアプリケーションを発見する状況として、アプリケーション検索サービスで偶然に発見又はヒットした場合、友人から紹介された場合、雑誌で発見した場合等が考えられる。しかしながらこれらの方法で発見されたアプリケーションが、そのユーザにとって真に相応しいことに対する客観的な保証はない。同じ目的を達成する別のアプリケーションの方が、多くの人々に高い評価を得ているかもしれないからである。
【０００５】
同一目的を達成できる複数のアプリケーションを比較検討し、高評価のアプリケーションを見つける場合、次のようにするのが一般的である。先ず、関連するキーワードやカテゴリを予想し、マーケットに存在するアプリケーションの中から、キーワードやカテゴリに該当するアプリケーションに絞り込む。あるいは、探しているアプリケーションの特定の機能を特集している記事を入手できた場合は、その特集記事からアプリケーションを或る程度絞り込むことができる。いずれにせよ、キーワード、カテゴリ、特集記事等によりアプリケーションを或る程度絞り込む必要がある。次に、候補数を絞り込んだアプリケーションに対する他ユーザのレビューを閲覧したり、試験的に実際に使用してみることで、現在利用しているアプリケーションと比較し、携帯端末に導入すべきか否かをユーザが自ら判断する必要がある。このように、アプリケーション各々の長所や短所の比較及び検討して導入の可否を判断することは必ずしも容易でない。
【０００６】
一方、アプリケーションは比較的短期間の内に開発及び更新されているので、現在のアプリケーションよりも評価の高いアプリケーションが以後の短期間の内に出現する可能性がある。一般に、アプリケーションの場合、アップデートにより機能の追加、変更及び削除等が行われるので、アップデートの前後における評価の内容が大きく変わる可能性がある。この点、楽曲のような単に再生できればよいコンテンツの場合と大きく異なる。従って、ある時点において高い評価を得ていたアプリケーションが携帯端末にインストールされた後に、そのアプリケーションがアップデートされたり或いは別の優れたアプリケーションが登場した結果、そのユーザに是非勧めるべきアプリケーションが変わる可能性がある。
【０００７】
従って、ユーザが自身に最適なアプリケーションを発見する場合、アプリケーションを比較及び検討する手間のかかる作業を頻繁に行わなければならないが、それは容易なことではない。
【０００８】
なお、アプリケーションに限った方法ではないが、ユーザに推薦するアイテムを探す方法として、協調フィルタリング（Collaborative  Filtering）と呼ばれる方法がある。この方法の場合、ユーザによるマーケットの利用履歴からユーザ同士の類似性が決定され、対象のユーザに類似するユーザが利用したアイテムから、対象のユーザに推薦するアイテムが決定される。このような方法については、例えば特許文献１に記載されている。しかしながらこのようにしてアイテムを決定する場合、対象のユーザによるマーケットの利用履歴を事前に知っておく必要がある。したがって、マーケットを未だ十分に利用した実績のないユーザに有益な情報を提供することは困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１０−１３４７３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の課題は、ユーザが利用するアプリケーションと同様な目的を達成し且つ高い評価を得ているアプリケーションを簡易に発見できるアプリケーション検索サーバ及びアプリケーション検索方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
一実施形態によるアプリケーション検索サーバは、
アプリケーションの識別子を少なくとも含む基礎情報と該アプリケーションについての評価情報とを含むアプリケーション情報を格納する情報格納部と、
前記基礎情報を用いて互いに類似するアプリケーションを探す類似アプリケーション探索部と、
前記評価情報を用いて一定期間内に対するアプリケーション各々の評価値を算出する評価値算出部と、
アプリケーション同士の類似関係及び各アプリケーションの評価値を格納する類似アプリケーション情報格納部と、
前記類似アプリケーション情報格納部に格納されている前記類似関係及び前記評価値を参照することで、ユーザの通信端末により指定されているアプリケーションに類似するアプリケーション及びアプリケーションの評価値を判定し、前記指定されているアプリケーションに類似し且つ相対的に良い評価値を有するアプリケーションを選択するアプリケーション選択部と、
選択されたアプリケーションの情報を前記通信端末に通知する送信部と
を有するアプリケーション検索サーバである。
【発明の効果】
【００１２】
一実施形態によれば、ユーザが利用するアプリケーションと同様な目的を達成し且つ高い評価を得ているアプリケーションを簡易に発見することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】アプリケーション検索サーバを使用する無線通信システムの一例を示す図。
【図２】アプリケーション検索サーバの一例を示す図。
【図３】アプリケーション基礎情報の一例をテーブル形式で示す図。
【図４】アプリケーション評価情報の一例をテーブル形式で示す図。
【図５】類似するアプリケーションを探すのに使用されるテーブルの一例を示す図。
【図６】類似アプリケーション情報の一例をテーブル形式で示す図。
【図７】携帯端末の一例を示す図である。
【図８】アプリケーション検索サーバ及び携帯端末の間で行われる動作例を示す図。
【図９】変形例において使用されるアプリケーション検索サーバの一例を示す図。
【図１０】ユーザ情報格納部に格納する情報の一例をテーブル形式で示す図である。
【図１１】変形例においてアプリケーション検索サーバ及び携帯端末の間で行われる動作例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の一形態によるアプリケーション検索サーバは、アプリケーションの類似関係及び最近の評価値のテーブルを参照することで、通信端末により指定されたアプリケーションについて、類似するアプリケーション及び評価値を判定する。アプリケーション検索サーバは、指定されているアプリケーションに類似し且つ相対的に良い評価値を有するアプリケーションを、ユーザに提示するアプリケーションとして選択する。これにより、ユーザが利用しているアプリケーションと同一の目的を達成可能であって且つより評価の高いアプリケーションを簡易に判定することができる。類似関係や評価値はアプリケーション検索サーバにより様々なユーザの情報に基づいて行われるので、ユーザに提示される情報は客観的な妥当性を有する。評価値は、様々なユーザの最近の動向を反映しているので、アプリケーション検索サーバは、ユーザに最新の情報を提供することができる。このような実施形態によるアプリケーションの選択方法は、ユーザによるマーケットの利用実績等を当てにしていないので、そのような実績に乏しいユーザにも適切な情報を提供できる。
【００１５】
以下、添付図面を参照しながら実施例を説明する。図中、同様な要素には同じ参照番号又は参照符号が付されている。実施例は次の観点から説明される。
【００１６】
１．無線通信システム
２．アプリケーション検索サーバ
３．携帯端末
４．動作例
５．変形例
５．１  ユーザ情報を利用する変形例
５．２  評価値の他の算出方法
【００１７】
＜１．無線通信システム＞
図１は、アプリケーション検索サーバ１００を使用する無線通信システムの一例を示す。無線通信システム１００は、携帯端末２００と、アプリケーション検索サーバ１００と、それらを通信可能に接続する通信網５０とを有する。一例として携帯端末２００が示されているが、固定端末が使用されてもよい。より一般的には、携帯端末２００は、アプリケーションをダウンロードして使用できる何らかのユーザ装置とすることが可能である。ユーザ装置は、例えば、携帯電話、情報端末、高機能携帯電話、スマートフォン、タブレット型コンピュータ、パーソナルディジタルアシスタント、携帯用パーソナルコンピュータ、パームトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ等であるが、これらに限定されない。携帯端末２００は、通信網５０を介して、アプリケーション検索サーバ１００にアクセスし、アプリケーションの情報やアプリケーション自体を取得することが可能である。例えば、該携帯端末２００は、アクセスポイント（図示なし）に接続し、該アクセスポイントが接続された通信網５０に接続されたアプリケーション検索サーバ１００にアクセスしてもよい。通信網５０は、例えば、移動通信ネットワークに接続されたインターネットであってもよい。また、携帯端末２００は基地局（図示なし）に接続し、基地局が接続された通信網５０に接続されたアプリケーション検索サーバ１００にアクセスしてもよい。図示の簡明化のため携帯端末２００が１台しか示されていないが、携帯端末の台数は任意である。
【００１８】
＜２．アプリケーション検索サーバ＞
図２は、図１に示されているようなアプリケーション検索サーバ１００の機能ブロック図を示す。図２にはアプリケーション検索サーバ１００に備わっている様々な要素の内、実施形態の説明に特に関連する要素が示されている。アプリケーション検索サーバ１００は、アプリケーション情報格納部１０２、類似アプリケーション探索部１０４、アプリケーション評価値算出部１０６、類似アプリケーション情報格納部１０８、受信部１１０、アプリケーション選択部１１２及び送信部１１４を有する。
【００１９】
アプリケーション情報格納部１０２は、アプリケーション基礎情報のテーブルとアプリケーション評価情報のテーブルとを格納している。アプリケーション基礎情報及びアプリケーション評価情報はアプリケーションマーケットから取得され、アプリケーション情報を構成する。アプリケーション基礎情報は、アプリケーションの識別子（ＩＤ）、アプリケーションの名称又は名前、アプリケーションの説明文、統計情報、アプリケーションのカテゴリ、アプリケーションの開発者等を示す情報を含む。統計情報は、アプリケーションのプロバイダや開発者側からアプリケーション検索サーバ１００に提供される情報に統計情報が含まれていてもよいし、或いは様々なユーザから取得した利用履歴情報やユーザ情報（後述）を集計及び分析することで取得されてもよい。統計情報の具体例は、例えば対象のアプリケーションをダウンロードした利用者数の累計値、その累計値が属するクラス（階級又は等級）等である。従って統計情報は必ずしもアプリケーション基礎情報に含まれる必要はない。アプリケーション評価情報は、個々のアプリケーションに対する評価又はレビューの内容、ユーザ評価値、評価又は投稿を行ったユーザの情報、評価又は投稿の日時等を示す情報を含む。概して、アプリケーション基礎情報はアプリケーション同士の類似関係を判別する際に使用され、アプリケーションの開発者やプロバイダ側から取得される情報として定義されてもよい。これに対して、アプリケーション評価情報は個々のアプリケーションの評価値を算出する際に使用され、ユーザの側から得られる情報として定義されてもよい。評価値は、例えば、個々のユーザ評価値の平均値として導出されてもよいが、他の方法で導出されてもよい。この点については後述する。
【００２０】
アプリケーション基礎情報及びアプリケーション評価情報の区別は厳密ではなく、図示の一方の情報に含まれている情報項目の一部が他方の情報に含まれるように定義されてもよい。例えば、アプリケーション基礎情報の統計情報が、アプリケーション評価情報に含まれてもよい。従って、より一般的には、図示のアプリケーション基礎情報及びアプリケーション評価情報双方が「アプリケーション情報」を構成し、アプリケーション情報を用いて後述の類似関係や評価値が算出される。更に、情報項目の数や種類は図示の例に限定されず、１つ以上の情報項目が省略されてもよいし、或いは１つ以上の別の情報項目（例えば、画像や価格についての情報）が追加されてもよい。
【００２１】
図３はアプリケーション基礎情報をテーブル形式で示す。図示の例の場合、アプリケーションを一意に特定するためのアプリケーションＩＤと、アプリケーション名と、アプリケーションの内容を説明している説明文と、アプリケーションのダウンロード数と、アプリケーションのカテゴリと、アプリケーションを開発した開発者情報とがテーブルに含まれている。アプリケーションＩＤである「０００１Ａ」、「０００１Ｂ」及び「０００１Ｃ」の各々は、アプリケーション名「アプリ１」、「アプリ２」及び「アプリ３」という名称をそれぞれ有する。図示の例の場合、アプリケーションのダウンロード数に関し、「５０，０００〜２５０，０００」、「１，０００〜５，０００」、「２５０，０００以上」のような数値範囲が示されているが、このことは必須ではない。多数のユーザにより実際にダウンロードされた具体的な数が「ダウンロード数」であってもよい。アプリケーションの評価の高低を判定するのに使用できればよいからである。カテゴリは、ジャンルと同義であり、「ツール」、「エンターテイメント」、「ゲーム」が一例として示されている。「ＡＡＡＡ」、「ＢＢＢＢ」及び「ＣＣＣＣ」のように例示されている開発者各々が、アプリ１−３を作成し、各々の説明文を作成している。図示の例は一例に過ぎず、より多くの情報項目が含まれてもよいし、一部の情報項目が省略されてもよいし、別の表現方法が使用されてもよい。例えば、ダウンロード数が、クラスの代わりに、具体的な数値で表現されてもよい。また、アプリケーションの情報として、開発者による一言コメント等のような他の情報を格納してもよい。
【００２２】
図４はアプリケーション評価情報をテーブル形式で示す。図示の例の場合、アプリケーションＩＤと、レビューの内容と、レビューを行ったユーザによるユーザ評価値と、投稿を行ったユーザと、投稿の日時とがテーブルに含まれている。図示の例の場合、アプリケーションＩＤが「０００１Ａ」であるアプリケーションについて、３人のユーザ「ユーザＸ」、「ユーザＹ」及び「ユーザＺ」がレビューを行っている。図示の例は一例に過ぎず、より多くの情報項目が含まれてもよいし、一部の情報項目が省略されてもよいし、別の表現方法が使用されてもよい。例えば、アプリケーション名のような他の情報が含まれてもよい。
また、図示の例ではユーザ評価値は０以上５以下の数値範囲内の値で表現されるが、他の数値範囲で表現されてもよいし、良否のような２者択一形式で表現されてもよい。
【００２３】
図２の類似アプリケーション探索部１０４は、アプリケーション情報格納部１０２に格納されているアプリケーション情報から、アプリケーションの類似関係を算出し、類似関係を示す情報をアプリケーション情報格納部１０８に格納する。アプリケーションの類似関係は、適切な如何なる方法で算出されてもよい。一例として、アプリケーションが属しているカテゴリの情報、アプリケーション名及び説明文に含まれる名詞（言葉又は文字列）の出現頻度から、アプリケーション同士の類似度が算出されてもよい。同じ目的を達成するアプリケーションは、同じカテゴリに属していることが多いからである。同様に、同じ目的を達成するならば、アプリケーション名や説明文に対して、アプリケーションの特性を表すキーワードの出現頻度が似ている傾向があるからである。一例として、カメラの撮影機能を利用するアプリケーションに類似するアプリケーションを探す場合を考察する。この場合、先ず、カメラを利用するアプリケーションが属しているカテゴリ（例えば、カメラカテゴリ、ツールカテゴリ）に属しているアプリケーションが抽出される（絞り込みを行う）。次に、絞り込まれたアプリケーションの名称及び/又は説明文を分析し、予め用意されているキーワード辞書に登録されている名詞を抽出する。キーワード辞書には、「カメラ」、「画像」、「ブラウザ」、「ゲーム」、「電話」等のようなアプリケーションの特徴を表す可能性が高い名詞（より一般的には言葉又は文字列）が登録されている。アプリケーションの名称及び/又は説明文から抽出した名詞の出現頻度が、アプリケーション毎に保存される。
【００２４】
図５は「カメラ」、「画像」、「ゲーム」、．．．「計算」のキーワードの出現頻度がアプリケーション毎にテーブル形式で保存されている様子を示す。このようなテーブルは図２の類似アプリケーション情報格納部１０８に保存される。２つのアプリケーションに関し、個々のキーワードの出現頻度が近ければそれらは類似しており、そうでなければ類似していないことになる。出現頻度の一致度が「類似度」として定義され、閾値以上の類似度を有する場合に、２つのアプリケーションは類似している、と判別されてもよい。一例としてコサイン（cosine）類似度を用いて類似度が算出されてもよい。図示の例の場合、アプリケーションＩＤ「０００１Ａ」と「０００１Ｄ」が比較的類似している。説明の便宜上、カテゴリ、アプリケーション名及び/又は説明文に含まれるキーワードにより、類似関係が判別されたが、このことは必須ではない。アプリケーション検索サーバの管理者が、類似関係をマニュアルで登録してもよい。あるいは、アプリケーション検索サーバの利用者に、アプリケーションの類似関係を問い合わせることで、互いに類似するアプリケーションが登録されてもよい。その場合、アプリケーション検索サーバ１００は、例えば「アプリ１」と「アプリ２」が類似しているか否かをユーザに問い合わせてもよい。
【００２５】
図２のアプリケーション評価値算出部１０６は、アプリケーション情報格納部１０２に格納されているアプリケーション情報を元に、アプリケーション評価値（又は単に「評価値」という）を算出する。アプリケーション評価値は、概して、ある評価期間内（例えば、直近の１ヶ月）において多数のユーザがそのアプリケーションをどの程度高く評価しているかを示す目安を与える。算出されたアプリケーション評価値は、類似アプリケーション情報格納部１０８に格納される。
【００２６】
アプリケーション評価値は、適切な如何なる方法で算出されてもよい。例えば、アプリケーション情報格納部１０２に格納されているアプリケーション評価情報を用いて、ある評価期間内に様々なユーザが投稿したユーザ評価値の算術平均値が、アプリケーション評価値として算出されてもよい。例えば、図４に示すアプリケーション評価情報の場合において、「評価期間」が８月中であった場合、アプリケーションＩＤ「０００１Ａ」に対するユーザ評価値は、ユーザＸの「５」とユーザＹの「４」であるので、アプリケーション評価値（又は評価値）は、（５＋４）÷２＝４．５となる。「現時点から過去１ヶ月間」というように評価期間が不動に指定されてもよいし、「将来アプリケーションがアップデートされた後の１ヶ月間」というように動的に指定されてもよい。アプリケーション評価値のこの計算方法は単なる一例に過ぎず、他の計算方法が使用されてもよい。この点については「変形例」において説明する。
【００２７】
類似アプリケーション情報格納部１０８は、類似アプリケーション探索部１０４により算出された類似関係の情報と、アプリケーション評価値算出部１０６から算出された評価値の情報とを互いに対応づけて格納する。
【００２８】
図６は、類似アプリケーション情報格納部１０８にテーブル形式で格納されている情報の一例を示す。図示のテーブルは、アプリケーションと、そのアプリケーションに類似するアプリケーションと、各アプリケーションの評価値とを互いに対応づけて含んでいる。「０００１Ａ」のアプリケーションは、「０００２Ａ」及び「０００３Ａ」と類似しており、各アプリケーションの評価値はそれぞれ「４．５」、「３．１」及び「４．１」である。「０００１Ａ」のアプリと「０００２Ａ」のアプリとの類似度は、「０００１Ａ」のアプリと「０００３Ａ」のアプリとの類似度以上である（より類似している）。同様に、「０００１Ｂ」のアプリケーションは、「０００２Ｂ」及び「０００３Ｂ」と類似しており、各アプリケーションの評価値はそれぞれ「３．１」、「３．３」及び「４．２」である。「０００１Ｃ」のアプリケーションは、「０００２Ｃ」及び「０００３Ｃ」と類似しており、各アプリケーションの評価値はそれぞれ「４．０」、「４．５」及び「３．８」である。図示の例では、１つのアプリケーションにつき、類似アプリケーションを２つ格納している又は対応付けているが、格納する類似アプリケーション数は１つ以上の任意の数値でよい。
【００２９】
図２の受信部１１０は、携帯端末２００又は他の情報源から、アプリケーション情報を受信する。アプリケーション情報のすべてが携帯端末２００から取得されてもよい。あるいは、アプリケーション情報の一部が携帯端末２００から取得され、他のアプリケーション情報が他の情報源から取得されてもよい。例えば、アプリケーションＩＤが携帯端末２００から取得され、そのアプリケーションＩＤに対応付けられている情報（図３及び図４における「アプリＩＤ」以外の情報）が、ネットワークを介して何らかの情報提供サーバから取得されてもよい。受信部１１０は、取得したアプリケーション情報をアプリケーション選択部１１２に通知する。
【００３０】
アプリケーション選択部１１２は、類似アプリケーション情報格納部１０８に格納されているテーブル（図６）を参照し、受信部１１０が取得したアプリケーション情報に対応する情報を取得する。取得された情報は、類似するアプリケーションとして送信部１１４に通知され、推薦されるアプリケーションとしてユーザに通知される。例えば、受信部１１０が取得したアプリケーション情報が、「０００１Ｂ」というアプリケーションを指定していた場合、アプリケーション選択部１１２は、図６に示すようなテーブルにおいて「０００１Ｂ」に対応する行を参照し、「０００２Ｂ」や「０００３Ｂ」のようなアプリケーションが類似アプリケーションであることを知る。一例として、このような場合に「０００２Ｂ」及び「０００３Ｂ」のアプリケーションが送信部１１４を介してユーザに通知される。別の動作例の場合、評価値の高低が加味される。「０００１Ｂ」のアプリケーションが指定されていた場合、このアプリケーションに類似するアプリケーション「０００２Ｂ」及び「０００３Ｂ」はいずれも「０００１Ｂ」の評価値（３．１）より高い評価値を有しているので、双方が送信部１１４に通知されてもよい。或いは、選択肢の中で最高の評価値を有する「０００３Ｂ」の方のアプリケーションのみが送信部１１４を介してユーザに通知されてもよい。或いは、指定されたアプリケーションの評価値よりも所定の閾値以上高い評価値を有するアプリケーションのみがユーザに通知されてもよい。仮に、「０００１Ａ」のアプリケーションが指定されていた場合、このアプリケーションに類似するアプリケーションは「０００２Ａ」及び「０００３Ａ」であるが、いずれも「０００１Ａ」の評価値（４．５）より低い評価値しか有していない。この場合、ユーザが既に所有しているアプリケーション「０００１Ａ」よりも評価の高いアプリケーションは今のところ存在しない。従って指定されたアプリケーションと同じ「０００１Ａ」が送信部１１４を介してユーザに通知されてもよいし、或いは「０００１Ａ」よりも評価の高いアプリケーションは存在しない旨のメッセージがユーザに通知されてもよい。
【００３１】
＜３．携帯端末＞
図７は、図１に示されているような携帯端末２００の機能を示す機能ブロック図を示す。図７には携帯端末２００に備わっている様々な要素の内、本実施形態の説明に特に関連する要素が示されている。携帯端末２００は、アプリケーション利用情報格納部２０２、アプリケーション選択部２０４、送信部２０６、受信部２０８及び表示部２１０を有する。
【００３２】
アプリケーション利用情報格納部２０２は、ユーザが携帯端末２００内に所有しているアプリケーションの利用履歴情報をアプリケーション毎に格納している。利用履歴情報は、例えば、アプリケーションを起動した日時、累積起動回数、アプリケーションの画面が表示部に表示された回数、アプリケーションをインストールした日時、アプリケーションをアンインストールした日時等のようなアプリケーションに対してユーザが行った操作の履歴を示す情報を含む。例えば、起動回数を示す利用履歴情報が、１日毎のような周期で記録されてもよい。あるいは、固定された期間ではなく、利用履歴情報をアプリケーション検索サーバに前回を送信して以来起動された起動回数、のような固定されていない期間にわたる起動回数が記録されてもよい。
【００３３】
アプリケーション選択部２０４は、アプリケーション利用情報格納部２０２を参照し、ユーザが選択又は指定したアプリケーションに対応する情報（例えば、アプリケーションＩＤと起動回数を含む）を送信部２０６に通知する。起動回数は単なる一例に過ぎず、利用履歴情報中の他の情報が使用されてもよい。あるいは、アプリケーション選択部２０４は、アプリケーション利用情報格納部２０２に格納されている起動回数の情報を自動的に選択し、アプリケーションＩＤとともに送信部２０６に通知してもよい。自動的に選択を行う場合、例えば、起動回数が一定の範囲内に該当することになったアプリケーションが選択されてもよい。下限の閾値をＮminとし、上限の閾値をＮmaxとし、あるアプリケーションＡの起動回数ＮＡが、Ｎmin＜ＮＡ＜Ｎmaxを満たす場合に、アプリケーションＡの起動回数の情報が送信部２０６に通知されてもよい。閾値Ｎmin及びＮmaxはすべてのアプリケーションに共通する値でもよいし、アプリケーションのカテゴリ毎に設定されていてもよい。頻繁に起動されることが前提とされるカテゴリと、そうでないカテゴリが存在するからである。また、アプリケーションのダウンロード数や、他ユーザの平均起動回数が携帯端末２００に通知され、それらの値が閾値に設定されてもよい。上記の例とは別に、起動回数が所定の閾値以上になった場合や、所定の閾値以下になった場合に、起動回数が通知されてもよい。更に、自動的に起動回数を報告する際に、報告対象のアプリケーションを選択する方法が複数個用意され、何れかの方法がユーザにより選択されてもよい。
【００３４】
送信部２０６は、利用履歴情報を定期的に又は不定期的にアプリケーション検索サーバ１００に送信する。また、送信部２０６は、特定のアプリケーションについての情報（少なくともＩＤを含む）をアプリケーション検索サーバ１００に送信する。その特定のアプリケーションに類似するアプリケーションの情報が、アプリケーション検索サーバ１００から提供されることになる。すなわち、そのような情報提供を希望する際の類似関係の中心となるアプリケーションの情報が、送信部２０６から送信される。送信される情報は、一般的には「アプリケーション情報」であるが、少なくとも、アプリケーションを特定するアプリケーションＩＤが含まれていればよい。アプリケーション検索サーバ１００は、アプリケーション情報中の他の情報を、携帯端末２００以外のソースから取得できるからである。送信部２０６から送信される情報は、アプリケーションの表示数を示す情報を含んでいてもよい。
【００３５】
受信部２０８は、アプリケーションのリストを示す情報を、アプリケーション検索サーバから受信する。アプリケーションのリストには、アプリケーションの名前、説明文、ダウンロード数、評価値、アイコン情報等のアプリケーションに関する情報の内の１つ以上が示されている。
【００３６】
表示部２１０は、アプリケーション検索サーバ１００から受信したアプリケーションのリスト（すなわち、類似アプリケーション情報）を表示する。すなわち、ユーザが指定したアプリケーションに類似し且つ最近の評価が高い１つ以上のアプリケーションが、リストとして表示部２１０に表示される。ユーザが指定したアプリケーションよりも評価の高い類似アプリケーションが存在しなかった場合は、表示すべきアプリケーションが存在しないこと又はユーザが指定したアプリケーションと同じアプリケーションがリスト中に表示される。表示部２１０は、例えば、ディスプレイ、キーパッドを備えた制御パネル、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機ＥＬパネル、タッチスクリーン等であるが、これらに限定されない。本実施形態において、表示部２１０は、接触感知式の透明パネルでカバーされており、携帯端末の動作を制御するためのユーザの指の動きを検知することができる。
【００３７】
なお、視覚的な表示部２１０が使用されることは必須ではなく、一般的には、ユーザに情報を提供する機能及びユーザから入力された情報を取得する機能を発揮する任意のユーザインタフェースを使用することができる。ユーザインタフェースは、視覚的、聴覚的又は機械的な任意の手段とすることができる。例えば、ユーザインタフェースは、典型的には選択可能なボタンを含むが、キーボード、マウス、トラックボール等のような任意の機械的な操作部を備えていてもよい。また、ユーザインタフェースは、ユーザが喋った操作を実行できるように、マイクロフォンのような音声入力部を備えていてもよいし、何らかの情報を音声でユーザに提供するスピーカのような音声出力部を備えていてもよい。
【００３８】
＜４．動作例＞
図８は、図１に示されるような無線通信システムにおいて、アプリケーション検索サーバ１００及び携帯端末２００の間で行われる動作例を示す。
【００３９】
ステップＳ３０１において、アプリケーション検索サーバ１００は、アプリケーション情報を用いて様々なアプリケーション同士の類似関係を調べ、類似関係の情報を類似アプリケーション情報格納部１０８に格納する。類似関係を調べるのに使用されるアプリケーション情報はアプリケーション情報格納部１０２に格納されており、特にアプリケーション基礎情報（図３）が使用される。
【００４０】
ステップＳ３０３において、アプリケーション検索サーバ１００は、アプリケーション情報を用いて個々のアプリケーションの評価値を算出し、評価値を類似アプリケーション情報格納部１０８に格納する。評価値を算出するのに使用されるアプリケーション情報はアプリケーション情報格納部１０２に格納されており、特にアプリケーション評価情報（図４）が使用される。
【００４１】
類似関係及び各アプリケーションの評価値は互いに関連付けられて類似アプリケーション情報格納部１０８に格納される。図示の例ではステップＳ３０１の後にステップＳ３０３の処理が示されているが、これらの処理の順序は図示の通りでもよいし、逆でもよいし、全部又は一部の処理が同時に行われてもよい。図６に示されるような対応関係を取得できればよいからである。
【００４２】
ステップＳ３０５において、携帯端末２００は、情報提供を要求する要求信号をアプリケーション検索サーバ１００に送信する。要求される情報は、アプリケーション検索サーバが携帯端末２００のユーザに導入を薦めるアプリケーションの情報であり。具体的には、要求信号で指定されたアプリケーションに類似する（同一目的を達成する）アプリケーションであり且つ最近の評判が良いアプリケーションの情報である。要求信号は、新たなアプリケーションを自ら探しているユーザにより意識的に送信されてもよいし、ユーザによる何らかの操作に起因して（例えば、特定の画面が表示された場合に）要求信号が送信されてもよい。或いはユーザの操作とは別に携帯端末２００に設定された所定のタイミングで要求信号が送信されてもよい。いずれにせよ、要求信号は少なくとも１つのアプリケーションを指定しているアプリケーション情報を含む。
【００４３】
ステップＳ３０７において、アプリケーション検索サーバ１００は、受信した要求信号により指定されているアプリケーションの識別子（ＩＤ）から、アプリケーション基礎情報及びアプリケーション評価情報を取得する。これらの情報が要求信号に含まれていなかった場合は、アプリケーションの識別子（ＩＤ）に基づいてアプリケーション情報格納部１０２から取得される。アプリケーション検索サーバ１００は、類似アプリケーション情報格納部１０８に格納されている類似関係及び評価値を参照することで、要求信号で指定されているアプリケーションに類似するアプリケーション及びそれらのアプリケーションの評価値を判定する。そして、アプリケーション検索サーバ１００は、指定されているアプリケーションに類似し且つ相対的に良い評価値を有するアプリケーションを原則として１つ以上選択する（例えば、類似し且つ評価値の良い上位３つを選択する）。指定されているアプリケーションの評価値よりも良い評価値を有するアプリケーションが存在しなかった場合は、指定されているアプリケーションが選択されてもよいし、或いはどのアプリケーションも選択されなくてもよい。
【００４４】
ステップＳ３０９において、アプリケーション検索サーバ１００は、ステップＳ３０７で選択されたアプリケーションの情報を携帯端末２００に送信する。
【００４５】
ステップＳ３１１において、携帯端末２００は、受信したアプリケーションの情報をユーザに提供する。ステップＳ３０５で指定されたアプリケーションに類似し且つ最近の評判が良い１つ以上のアプリケーションの情報が、例えば携帯端末２００の表示部に表示される。これによりユーザは、自身のニーズに合った客観的に信頼できるアプリケーションを携帯端末２００に導入できるようになる。
【００４６】
なお、図８に示す動作例を行うタイミングは、アプリケーション検索サーバ１００において予め設定（例えば、一定の周期で設定）されていてもよいし、あるいは必要に応じて（例えば、外部からの要求に応じて）行われてもよい。例えば１日毎に行われてもよい。いずれにせよ、これらの処理は反復的に行われる必要がある。類似関係や評価値は時間とともに変化するからである。
【００４７】
＜５．変形例＞
＜＜５．１  ユーザ情報を利用する変形例＞＞
図８に示す動作例の場合、アプリケーション検索サーバ１００は、ステップＳ３０５において受信した要求信号により指定されているアプリケーションに基づいて、ユーザに提示するアプリケーションを選択していた。しかしながら本発明はこのような動作例に限定されず、携帯端末２００に保存されているアプリケーションが何であるか等を示すユーザ情報を使用することも可能である。以下、このような変形例について説明する。
【００４８】
変形例においても図１に示すような無線通信システムを使用することが可能である。図９は変形例において使用されるアプリケーション検索サーバ１０１のブロック図を示す。アプリケーション検索サーバ１０１は図１のアプリケーション検索サーバ１００の代わりに使用することができる。概して、アプリケーション検索サーバ１０１はアプリケーション検索サーバ１００と同様であるが、ユーザ情報格納部１１６を追加的に含んでいる点が主に異なる。
【００４９】
ユーザ情報格納部１１６は、携帯端末２００から受信したユーザ情報を格納する。ユーザ情報は、ユーザが携帯端末２００にどのようなアプリケーションを保存しているか等を示す情報であり、定期的に又は不定期的に（必要に応じて）携帯端末２００からアプリケーション検索サーバ１０１に通知される。ユーザ情報は、上述した利用履歴情報の一部を構成していてもよいし、利用履歴情報とは別の情報であってもよい。
【００５０】
図１０は、ユーザ情報格納部１１６に格納されるユーザ情報をテーブル形式で示す。図示の例の場合、複数のユーザの各々と、ユーザ各自が所有するアプリケーションの識別子（ＩＤ）とが対応づけて管理されている。第１のユーザ「ユーザ１」は、３つのアプリケーション「０００１Ａ」、「０００１Ｂ」及び「０００１Ｃ」を所有している、すなわち携帯端末にインストールしている。第２のユーザ「ユーザ２」は、２つのアプリケーション「０００２Ａ」及び「０００２Ｂ」を所有している。第３のユーザ「ユーザ３」は、３つのアプリケーション「０００１Ａ」、「０００２Ｂ」及び「０００３Ｃ」を所有している。図示の例は簡明化の観点から示されているに過ぎず、他の情報がユーザ情報に含まれていてもよい。例えば、各ユーザが所有しているアプリケーションの情報の他に、アプリケーションの起動回数やアンインストールの情報等のような履歴情報が、ユーザ情報として格納されてもよい。
【００５１】
アプリケーション選択部１１２は、ユーザ情報格納部１１６に格納されているユーザ情報に基づいて、ユーザに通知するアプリケーションを選択する。選択の仕方については図１１を参照しながら説明する。
【００５２】
図１１はユーザ情報を使用する変形例においてアプリケーション検索サーバ１０１及び携帯端末２００の間で行われる動作例を示す。
【００５３】
ステップＳ４０１において、アプリケーション検索サーバ１００は、図８のステップＳ３０１の場合と同様に、アプリケーション情報を用いて様々なアプリケーション同士の類似関係を調べ、類似関係の情報を類似アプリケーション情報格納部１０８に格納する。
【００５４】
ステップＳ４０３において、定期的な又は不定期的なタイミングにおいて、携帯端末は、ユーザが所有しているアプリケーション（インストールされているアプリケーション）の情報を集計し、ユーザ情報を作成する。
【００５５】
ステップＳ４０５において、アプリケーション検索サーバ１０１は、携帯端末からユーザ情報を受信し、ユーザ情報格納部１１６に格納する。
【００５６】
ステップＳ４０７において、アプリケーション検索サーバ１００は、図８のステップＳ３０３と同様に、アプリケーション情報を用いて個々のアプリケーションの評価値を算出し、評価値を類似アプリケーション情報格納部１０８に格納する。
【００５７】
ステップＳ４１１において、アプリケーション検索サーバ１０１は、ユーザ情報で指定されているアプリケーションの識別子（ＩＤ）から、アプリケーション基礎情報及びアプリケーション評価情報を取得する。これらの情報が要求信号に含まれていなかった場合は、アプリケーションの識別子（ＩＤ）に基づいてアプリケーション情報格納部１０２から取得される。アプリケーション検索サーバ１０１は、類似アプリケーション情報格納部１０８に格納されている類似関係及び評価値を参照することで、ユーザ情報で指定されているアプリケーションに類似するアプリケーション及びそれらのアプリケーションの評価値を判定する。そして、アプリケーション検索サーバ１０１は、指定されているアプリケーションに類似し且つ相対的に良い評価値を有するアプリケーションを原則として１つ以上選択する（例えば、類似し且つ評価値の良い上位３つを選択する）。指定されているアプリケーションの評価値よりも良い評価値を有するアプリケーションが存在しなかった場合は、指定されているアプリケーションが選択されてもよいし、或いはどのアプリケーションも選択されなくてもよい。なお、アプリケーションを選択する際に、類似するアプリケーションのうち、ユーザが既に所有しているアプリケーションは除外されてもよい。
【００５８】
ステップＳ４１３において、アプリケーション検索サーバ１０１は、ステップＳ４１１で選択されたアプリケーションの情報を携帯端末２００に送信する。
【００５９】
ステップＳ４１５において、携帯端末２００は、受信したアプリケーションの情報をユーザに提供する。ユーザ情報で指定されたアプリケーションに類似し且つ最近の評判が良い１つ以上のアプリケーションの情報が、例えば携帯端末２００の表示部に表示される。これによりユーザは、自身のニーズに合った客観的に信頼できるアプリケーションを携帯端末２００に導入できるようになる。
【００６０】
なお、図１１に示す動作例を行うタイミングは、アプリケーション検索サーバ１０１において予め設定（例えば、一定の周期で設定）されていてもよいし、あるいは必要に応じて（例えば、外部からの要求に応じて）行われてもよい。例えば１日毎に行われてもよい。いずれにせよ、これらの処理は反復的に行われる必要がある。類似関係や評価値は時間とともに変化するからである。
【００６１】
＜＜５．２  評価値の他の算出方法＞＞
図２、図９のアプリケーション評価値算出部１０６、図８のステップＳ３０３及び図９１１のステップＳ４０９において評価値を算出する方法を更に説明する。
【００６２】
［１］上述したように、アプリケーションの評価値は、そのアプリケーションについてレビューを行った様々なユーザが付けたユーザ評価値を算術平均することで求められてもよい。
【００６３】
［２］評価値の他の算出方法として、アプリケーションのダウンロード数の増加率又は上昇率を用いることも考えられる。アプリケーションの評価が高いほど、アプリケーションのダウンロード数は増加する傾向があるからである。ダウンロード数は、アプリケーションの開発者が提供しているアプリケーション情報から抽出することができる。アプリケーションのダウンロード数は日毎に異なるので、例えば１日のダウンロード数をＤＬ（ｎ）とした場合、１週間前からの増加率は、ＤＬ（ｎ）／Σ（ｋ＝０，．．．，６）ＤＬ（ｎ−ｋ）により表現できる。ｎは日数を示すパラメータである。増加率を算出するための一定期間は１週間に限定されず、適切な如何なる長さの期間が使用されてもよい。このような数値が評価値としてそのまま反映されてもよいし、何らかの別の観点から決定された評価値に加えられてもよい。例えば、［１］の観点から算出された算術平均値と、上記の増加率との合計により評価値が算出されてもよい。
【００６４】
［３］評価値の他の算出方法として、アプリケーションの利用者数の増加率又は上昇率を用いることも考えられる。アプリケーションの評価が高いほど、アプリケーションの利用者数は増加する傾向があるからである。利用者数はダウンロード数と同様な大きさの数値になるが、情報の取得方法が異なる。ダウンロード数はアプリケーション情報（基礎情報）として開発者側からアプリケーション検索サーバに提供される。これに対して、利用者数は携帯端末からアプリケーション検索サーバに提供された利用履歴情報又はユーザ情報を集計することで得られる。例えば、アプリケーション検索サーバ１０１がユーザ情報格納部１１６のデータを更新した際、以前の期間におけるアプリケーションの利用者数をＵｂとし、最新の期間における利用者数をＵとした場合、増加率は、例えば（Ｕ―Ｕb）により表現されてもよい。或いは上記［２］に示す例のように以前の期間と今回の期間の利用者数の合計値で増加率を規格化してもよい。或いは、sqr（Ｕ―Ｕb）のような演算を行うことで増加率の値が調整されてもよい。
【００６５】
［４］評価値の他の算出方法として、アプリケーションの起動回数の増加率又は上昇率を用いることも考えられる。アプリケーションの評価が高いほど、アプリケーションの起動回数は増加する傾向があるからである。起動回数の情報は携帯端末からアプリケーション検索サーバに提供された利用履歴情報又はユーザ情報を集計することで得られる。例えば、アプリケーション検索サーバ１０１がユーザ情報格納部１１６のデータを更新した際、以前の期間におけるアプリケーションの総起動回数をＬｂとし、最新の期間における総起動回数をＬとした場合、増加率は、例えば（Ｌ―Ｌb）により表現されてもよい。或いは上記［２］に示す例のように以前の期間と今回の期間の総起動回数の合計値で増加率を規格化してもよい。或いは、sqr（Ｌ―Ｌb）のような演算を行うことで増加率の値が調整されてもよい。
【００６６】
［５］評価値の他の算出方法として、アプリケーションをアンインストールした利用者数の増加率又は上昇率を用いることも考えられる。アンインストールした利用者数は、上記のダウンロード数や利用者数と逆の行為をした利用者数に対応する。すなわち、アプリケーションの評価が低いほど、アプリケーションをアンインストールした利用者数は増加する傾向がある。アンインストールした利用者数の情報は携帯端末からアプリケーション検索サーバに提供された利用履歴情報又はユーザ情報を集計することで得られる。アプリケーションのアンインストール数は日毎に異なるので、例えば１日のアンインストール数をＤＥ（ｎ）とした場合、１週間前からの増加率は、ＤＥ（ｎ）／Σ（ｋ＝０，．．．，６）ＤＥ（ｎ−ｋ）により表現できる。ｎは日数を示すパラメータである。増加率を算出するための一定期間は１週間に限定されず、適切な如何なる長さの期間が使用されてもよい。アンインストールの増加率の上昇は評価値の下降に対応付けられ、アンインストールの増加率の下降は評価値の上昇に対応付けられる。従って、アンインストールの増加率をアプリケーションの肯定的な評価値に関連付けるには、例えば、マイナスの符号を付けて評価値に加えることが考えられる。
【００６７】
［１］−［５］に示す評価値の算出方法は単独で使用されてもよいし、２つ以上が組み合わせられてもよい。組み合わせる場合、個々の方法で算出された評価値は単に加算されてもよいし、或いは何らかの重み係数を用いて重み付け加算されてもよい。
【００６８】
以上本発明は特定の実施例を参照しながら説明されてきたが、それらは単なる例示に過ぎず、当業者は様々な変形例、修正例、代替例、置換例等を理解するであろう。例えば、本発明は、ネットワークを通じてユーザにアプリケーションを推薦する適切な如何なる移動通信システムに適用されてもよい。発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数値は単なる一例に過ぎず適切な如何なる値が使用されてもよい。実施形態又は項目の区分けは本発明に本質的ではなく、２以上の項目に記載された事項が必要に応じて組み合わせて使用されてよいし、ある項目に記載された事項が、別の項目に記載された事項に（矛盾しない限り）適用されてよい。機能ブロック図における機能部又は処理部の境界は必ずしも物理的な部品の境界に対応するとは限らない。複数の機能部の動作が物理的には１つの部品で行われてもよいし、あるいは１つの機能部の動作が物理的には複数の部品により行われてもよい。説明の便宜上、本発明の実施例に係る装置は機能的なブロック図を用いて説明されたが、そのような装置はハードウェアで、ソフトウェアで又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。ソフトウェアは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、レジスタ、ハードディスク（ＨＤＤ）、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、データベース、サーバその他の適切な如何なる記憶媒体に用意されてもよい。本発明は上記実施例に限定されず、本発明の精神から逸脱することなく、様々な変形例、修正例、代替例、置換例等が本発明に包含される。
【符号の説明】
【００６９】
５０  通信網
１００、１０１  アプリケーション検索サーバ
１０２  アプリケーション情報格納部
１０４  類似アプリケーション探索部
１０６  アプリケーション評価値算出部
１０８  類似アプリケーション情報格納部
１１０  受信部
１１２  アプリケーション選択部
１１４  送信部
１１６  ユーザ情報格納部
２００  携帯端末
２０６  送信部
２０２  アプリケーション利用情報格納部
２０６  アプリケーション選択部
２０８  受信部
２１０  表示部
【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】
0005706795.tif 000009
【図９】
0005706795.tif 000010
【図１０】
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【図１１】
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