(57)【要約】  本技術は、イベントを見るための席又はエリアに対するユーザの満足度を向上させることができるようにする情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。ステップＳ１０２において、対象イベントにおいてユーザに割り当てられるの各席の特徴とユーザの特徴とのマッチングが行われる。そして、対象イベントの各席を推薦する対象となる対象ユーザが選択される。ステップＳ１０４において、選択された対象ユーザに推薦席とともに対象イベントが推薦される。本技術は、例えば、イベントの推薦を行うシステムに適用できる。
2015016094.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦部を
備える情報処理装置。
【請求項２】
前記推薦部は、席又はエリアの特徴を表すベクトルである席ベクトルとユーザの特徴を表すベクトルであるユーザベクトルとの間の距離に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザとの組み合わせを選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記イベントの席又はエリアの配置をユーザに提示する場合に、各席又はエリアの前記席ベクトルと前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離に基づいて、各席又はエリアを区別して提示するように制御する提示制御部を
さらに備える請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記推薦部は、第１の席又はエリアが割り当てられているユーザに対して、前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離が前記第１の席又はエリアより小さい前記席ベクトルを有する第２の席又はエリアを推薦する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
各席又はエリアに関するメタデータに基づいて、各席又はエリアの前記席ベクトルを生成する席ベクトル生成部と、
各ユーザに関するメタデータに基づいて、各ユーザの前記ユーザベクトルを生成するユーザベクトル生成部と
をさらに備える請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
ユーザに推薦する席又はエリアからの視界をシミュレートした画像の提示を制御する提示制御部を
さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記画像は、ユーザに推薦する席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方、及び、ユーザに推薦する席又はエリアの周囲の様子をシミュレートしたものである
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記席又はエリアの特徴は、当該席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴を含み、
前記推薦部は、ユーザの特徴、及び、各席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記推薦部は、前記イベントの属するカテゴリと推薦を行う対象となる対象ユーザが属するカテゴリとの組み合わせに基づいて、前記イベントの前又は前記イベントの後に前記対象ユーザが利用する施設及び席の推薦をさらに行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記席又はエリアの特徴は、当該席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われている領域であるイベント領域の見え方に関する特徴、当該席又はエリアにおける音の聴こえ方に関する特徴、当該席又はエリアの周囲の観客に関する特徴、当該席又はエリアの環境に関する特徴、及び、当該席又はエリアに優先して割り当てるユーザの特徴のうち少なくとも１つを含み、
前記ユーザの特徴は、当該ユーザの属性、当該ユーザの身体的特徴、当該ユーザの嗜好に関する特徴、及び、当該ユーザのイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つを含む
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
観客の属性、観客の身体的特徴、観客の嗜好に関する特徴、及び、観客のイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つに基づいて前記イベントの観客を複数のタイプに分類し、前記イベントの客席の観客の分布を前記タイプ毎に区別して提示するように制御する提示制御部を
さらに備える請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
ユーザへの推薦を行うか否かを示す販売戦略を前記イベントの席又はエリア毎に設定可能な販売戦略設定部を
さらに備え、
前記推薦部は、ユーザへの推薦を行うように設定されている席又はエリアの推薦を行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記販売戦略設定部は、キャンセルが発生した場合、所定の期限を過ぎても空席である場合、及び、それ以外の場合とで異なる前記販売戦略を設定可能である
請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記推薦部は、さらに前記イベントの料金及び前記イベントの参加者への特典の設定を行うとともに、前記イベントに対するユーザの嗜好度に基づいて、推薦する席又はエリア、前記料金、及び、前記特典の組み合わせの内容を調整する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記推薦部は、前記イベントがユーザの環境に映像を配信するイベントの場合、前記映像内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方を決める仮想的な席又はエリアの推薦を行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを
含む情報処理装置の情報処理方法。
【請求項１７】
イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを
含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関し、特に、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの推薦を行う場合に用いて好適な情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、飛行機や新幹線等の交通機関やホテル等の宿泊施設では、ユーザが自分で席や部屋を選んで購入又は予約したり、売り手側の意向で席又は部屋を選んで販売したりすることが可能である。【０００３】
また、従来、コンサート、演劇、映画等のイベントの中には、ユーザが空席の中から好みの席を選択して購入することが可能なものもある。【０００４】
さらに、従来、イベントのチケットを電子化し、会場のゲートでのユーザの誘導を円滑に実施できるようにすることが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−１９７２２４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、ユーザ自身でイベントの席を選択したからといって、必ずしもユーザが満足する保証はなく、購入時に期待したイメージと異なる席に座ることになり、ユーザが落胆することも少なくない。特許文献１に記載の発明では、この点について特に検討されていない。【０００７】
そこで、本技術は、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアに対するユーザの満足度を向上させるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本技術の一側面の情報処理装置は、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦部を備える。【０００９】
前記推薦部には、席又はエリアの特徴を表すベクトルである席ベクトルとユーザの特徴を表すベクトルであるユーザベクトルとの間の距離に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザとの組み合わせを選択させることができる。【００１０】
前記イベントの席又はエリアの配置をユーザに提示する場合に、各席又はエリアの前記席ベクトルと前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離に基づいて、各席又はエリアを区別して提示するように制御する提示制御部をさらに設けることができる。【００１１】
前記推薦部には、第１の席又はエリアが割り当てられているユーザに対して、前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離が前記第１の席又はエリアより小さい前記席ベクトルを有する第２の席又はエリアを推薦させることができる。【００１２】
各席又はエリアに関するメタデータに基づいて、各席又はエリアの前記席ベクトルを生成する席ベクトル生成部と、各ユーザに関するメタデータに基づいて、各ユーザの前記ユーザベクトルを生成するユーザベクトル生成部とをさらに設けることができる。【００１３】
ユーザに推薦する席又はエリアからの視界をシミュレートした画像の提示を制御する提示制御部をさらに設けることができる。【００１４】
前記画像は、ユーザに推薦する席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方、及び、ユーザに推薦する席又はエリアの周囲の様子をシミュレートしたものとすることができる。【００１５】
前記席又はエリアの特徴に、当該席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴を含ませ、前記推薦部には、ユーザの特徴、及び、各席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択させることができる。【００１６】
前記推薦部には、前記イベントの属するカテゴリと推薦を行う対象となる対象ユーザが属するカテゴリとの組み合わせに基づいて、前記イベントの前又は前記イベントの後に前記対象ユーザが利用する施設及び席の推薦をさらに行わせることができる。【００１７】
前記席又はエリアの特徴には、当該席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われている領域であるイベント領域の見え方に関する特徴、当該席又はエリアにおける音の聴こえ方に関する特徴、当該席又はエリアの周囲の観客に関する特徴、当該席又はエリアの環境に関する特徴、及び、当該席又はエリアに優先して割り当てるユーザの特徴のうち少なくとも１つを含ませ、前記ユーザの特徴には、当該ユーザの属性、当該ユーザの身体的特徴、当該ユーザの嗜好に関する特徴、及び、当該ユーザのイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つを含ませることができる。【００１８】
観客の属性、観客の身体的特徴、観客の嗜好に関する特徴、及び、観客のイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つに基づいて前記イベントの観客を複数のタイプに分類し、前記イベントの客席の観客の分布を前記タイプ毎に区別して提示するように制御する提示制御部をさらに設けることができる。【００１９】
ユーザへの推薦を行うか否かを示す販売戦略を前記イベントの席又はエリア毎に設定可能な販売戦略設定部をさらに設け、前記推薦部には、ユーザへの推薦を行うように設定されている席又はエリアの推薦を行わせることができる。【００２０】
前記販売戦略設定部には、キャンセルが発生した場合、所定の期限を過ぎても空席である場合、及び、それ以外の場合とで異なる前記販売戦略を設定可能とさせることができる。【００２１】
前記推薦部には、さらに前記イベントの料金及び前記イベントの参加者への特典の設定を行うとともに、前記イベントに対するユーザの嗜好度に基づいて、推薦する席又はエリア、前記料金、及び、前記特典の組み合わせの内容を調整させることができる。【００２２】
前記推薦部には、前記イベントがユーザの環境に映像を配信するイベントの場合、前記映像内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方を決める仮想的な席又はエリアの推薦を行わせることができる。【００２３】
本技術の一側面の情報処理方法は、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを含む。【００２４】
本技術の一側面のプログラムは、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを含む処理をコンピュータに実行させる。【００２５】
本技術の一側面においては、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングが行われ、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせが選択される。
【発明の効果】
【００２６】
本技術の一側面によれば、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアに対するユーザの満足度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】仮想席について説明するための図である。
【図３】推薦システムの機能の構成例を示すブロック図である。
【図４】席ベクトル生成処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】ユーザベクトル生成処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】プッシュ型のイベント推薦処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】推薦席の提示方法の例を示す図である。
【図８】推薦席の提示方法の例を示す図である。
【図９】推薦席の提示方法の例を示す図である。
【図１０】イベント会場の各エリアにタイプ毎にユーザを配置する例を説明するための図である。
【図１１】プル型のイベント推薦処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】席、チケット料金及び特典の調整方法の例を説明するための図である。
【図１３】席、チケット料金及び特典の調整方法の第１の例を示す図である。
【図１４】席、チケット料金及び特典の調整方法の第２の例を示す図である。
【図１５】席、チケット料金及び特典の調整方法の第３の例を示す図である。
【図１６】席、チケット料金及び特典の調整方法の第４の例を示す図である。
【図１７】イベント及びイベント前後の行動プランの推薦処理の概要を説明するための図である。
【図１８】イベント及びイベント前後の行動プランの推薦処理の概要を説明するための図である。
【図１９】イベント及びイベント前後の行動プランの推薦処理の概要を説明するための図である。
【図２０】イベント前後の行動希望ランキング更新処理を説明するためのフローチャートである。
【図２１】イベントカテゴリの分類例を示す図である。
【図２２】行動カテゴリの分類例を示す図である。
【図２３】イベント前及びイベント後の行動希望ランキングの例を示す図である。
【図２４】イベント前行動プラン推薦処理を説明するためのフローチャートである。
【図２５】イベント前行動希望ランキングの例を示す図である。
【図２６】施設ＤＢのデータ構成の例を示す図である。
【図２７】イベント前の行動プランを推薦する場合に提示される情報の例を示す図である。
【図２８】イベント後行動プラン推薦処理を説明するためのフローチャートである。
【図２９】イベント後行動希望ランキングの例を示す図である。
【図３０】イベント後の行動プランを推薦する場合に提示される情報の例を示す図である。
【図３１】販売戦略処理を説明するためのフローチャートである。
【図３２】販売戦略テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図３３】販売戦略実施処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図３４】販売戦略変更処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図３５】チケット販売状況の推移及び客席の販売状況を提示する場合に表示される画面の例を示す図である。
【図３６】販売状況推移提示処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図３７】チケット及び客席の販売状況の推移を提示する場合に表示される画面の例を示す図である。
【図３８】コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．変形例
【００２９】
＜１．実施の形態＞
［情報処理システム１１の構成例］
図１は、本技術を適用した情報処理システム１１の一実施の形態を示すブロック図である。
【００３０】
情報処理システム１１は、イベント及び席の推薦、イベントのチケットの販売等を行うシステムである。また、情報処理システム１１は、イベント前又はイベント後の行動プランの推薦も行う。
【００３１】
なお、情報処理システム１１が取り扱う対象となるイベントは、例えば、興行主や主催者が存在する興行イベントである。また、対象となるイベントの種類は、ユーザがイベントを見たり、イベントに参加したりするためにユーザに席又はエリアが割り当てられるイベントであれば、特に限定されるものではない。例えば、ライブ（例えば、コンサート、演劇、スポーツの試合等）、映画、講演会等の所定の会場で行われるイベントや、野外フェスティバル、お祭り、花火等の一時的に席やエリアが設けられる特設会場で行われるイベントが対象となる。また、例えば、街コン（街ぐるみで行う男女の出会いパーティ）等の参加型のイベントも対象となる。なお、参加型のイベントの場合、ユーザに割り当てられる席又はエリアは、イベントを見る以外に、ユーザ自身がイベントに加わるための席又はエリアとなる。また、例えば、ライブビューイング、ライブの動画配信等の遠隔からの参加が可能なイベントも対象となる。さらに、現実空間におけるイベントだけでなく、コンピュータグラフィックを用いたバーチャルライブ等の仮想空間におけるイベント（以下、仮想イベントと称する）も対象となる。なお、イベントの料金は有料であっても無料であってもよい。
【００３２】
また、イベントが行われる会場も、ユーザに席又はエリアが割り当てられる会場であれば、特に限定されるものではない。例えば、ホール、アリーナ、劇場、映画館、球技場、競技場、ライブハウス、飲食店、屋外の特設会場等が想定される。
【００３３】
なお、以下、イベントの会場内のイベントが行われる領域（例えば、会場内のコンサートや試合等が行われる領域、映像が映し出される領域、花火が打ち上げられる領域等）をイベント領域と称する。は、例えば、ステージ、スクリーン、球技場のグラウンド、フィールド、コート等、競技場のトラック、リンク等が想定される。
【００３４】
情報処理システム１１は、推薦システム２１、情報提示部２２、情報提示部２３、チケット販売システム２４、イベント情報データベース（ＤＢ）２５、客席販売状況データベース（ＤＢ）２６、ユーザプロファイルデータベース（ＤＢ）２７、購入履歴情報データベース（ＤＢ）２８、主催者プロファイルデータベース（ＤＢ）２９、及び、行動プランデータベース（ＤＢ）３０を含むように構成される。
【００３５】
推薦システム２１は、後述するように、各ＤＢに格納されている情報を用いて、ユーザにイベントの推薦、及び、イベント前後の行動プランの推薦を行う。また、推薦システム２１は、後述するように、イベントの推薦だけでなく、イベントの席の推薦も行うことが可能である。
【００３６】
なお、イベントの席の推薦は、席単位又はエリア単位で行われる。例えば、各ユーザに１つずつ席が割り当てられるイベントの場合、席単位で推薦を行うことも可能であるし、或いは、客席を複数のエリアに区分して、エリア単位で推薦を行うことも可能である。また、例えば、オールスタンディングのコンサートのようにユーザの席がエリア単位で割り当てられるイベントの場合、エリア単位で推薦が行われる。また、例えば、ライブビューイング等の複数の会場で分散して開催されるイベントであって、各会場内が自由席のイベントの場合、各会場が１つのエリアとして扱われ、エリア（会場）単位で推薦が行われる。
【００３７】
また、ライブの動画配信や仮想イベントのように、ユーザが会場に行かずに、ユーザの環境に映像を配信するイベントの場合、仮想的な席又はエリア（以下、仮想席と称する）が推薦対象となる。ここで、仮想席は、例えば、ユーザの環境に配信される映像内のイベントが行われる領域（イベント領域）の見え方を、現実の席と同様に擬似的に変化させることにより実現される。例えば、図２の上の図のように、料金又はグレードが高い仮想席のユーザには、ステージに近く出演者４１が大きく見える映像が配信される。一方、料金又はグレードが低い仮想席のユーザほど、真ん中や下の図に示されるように、ステージから遠く出演者４１が小さく見える映像が配信される。これにより、仮想席が実現される。
【００３８】
なお、以下、説明を分かりやすくするために、席とエリアを特に区別する必要がある場合を除いて、席にはエリアの概念も含むものとし、席又はエリアを単に席と総称する。
【００３９】
また、推薦システム２１は、推薦処理等の状況に応じて、客席販売状況ＤＢ２６、ユーザプロファイルＤＢ２７、購入履歴情報ＤＢ２８、主催者プロファイルＤＢ２９、及び、行動プランＤＢ３０の情報を逐次更新する。さらに、推薦システム２１は、チケット販売システム２４との間で処理に必要な情報の送受信を行う。
【００４０】
情報提示部２２は、推薦システム２１やチケット販売システム２４から送信される各種の情報をユーザに提示する。例えば、情報提示部２２は、ユーザに推薦するイベントや席に関する情報を提示する。また、情報提示部２２は、ユーザにより入力された情報を推薦システム２１やチケット販売システム２４に送信する。
【００４１】
なお、図内では、情報提示部２２を１つのみ図示しているが、実際には複数の情報提示部２２が設けられる。例えば、情報提示部２２は、ユーザが使用する端末（例えば、コンピュータ、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末等）、或いは、ユーザが使用する端末上で動作するアプリケーションプログラムにより構成される。また、例えば、情報提示部２２をチケット販売システム２４に組み込み、チケット販売店やコンビニエンスストア等の店頭に置かれる端末（例えば、マルチメディア端末）や、端末上で動作するアプリケーションプログラムにより構成することも可能である。
【００４２】
情報提示部２３は、推薦システム２１から送信される各種の情報をイベントの主催者等に提示する。例えば、情報提示部２３は、イベントのチケットの販売状況、販売戦略、過去のチケットの販売実績の分析データ等に関する情報を提示する。また、情報提示部２３は、主催者等により入力された情報を推薦システム２１に送信する。
【００４３】
なお、図内では、情報提示部２３を１つのみ図示しているが、実際には複数の情報提示部２３が設けられる。例えば、情報提示部２３は、主催者等が使用する端末（例えば、コンピュータ、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末等）、或いは、主催者等が使用する端末上で動作するアプリケーションプログラムにより構成される。
【００４４】
また、主催者等とは、例えば、イベントに関わる業者（例えば、興行主、チケット販売業者、イベント会場のオーナ等）や、イベント前後の行動プランで利用される施設のオーナ等を含む。
【００４５】
チケット販売システム２４は、各ＤＢに格納されている情報を用いて、イベントのチケットの販売や予約の管理を行うシステムである。また、例えば、チケット販売システム２４は、チケット販売店やコンビニエンスストア等の店頭に置かれる端末や各ユーザの情報提示部２２等に、チケット販売用の画面やウエブサイトを表示させて、チケットの販売サービスを提供する。また、チケット販売システム２４は、チケットの販売状況等に応じて、客席販売状況ＤＢ２６、ユーザプロファイルＤＢ２７、及び、購入履歴情報ＤＢ２８の情報を逐次更新する。
【００４６】
なお、チケット販売システム２４によるチケットの販売には、例えば、紙媒体等のチケットや電子的なチケットを発行せずに、イベントの席の権利を与える場合も含む。この場合、イベントの席の権利を与えられたユーザは、例えば、本人認証等により会場への入場や着席が許可される。
【００４７】
イベント情報ＤＢ２５は、情報処理システム１１が取り扱うイベントに関するイベント情報を保持する。イベント情報は、例えば、以下に挙げる情報の全て又はいくつかを含む。
【００４８】
例えば、イベント情報は、各イベントを識別するためのイベントＩＤ、開催日時、会場、イベントの内容、出演者、料金等を含む。
【００４９】
また、イベント情報は、例えば、タイムテーブル、出演者の出演順や出演予定時刻、セットリスト、照明やセットの動き等の各イベントの進行や演出等に関する情報を含む。
【００５０】
さらに、イベント情報は、例えば、各イベントの会場に関する会場情報を含む。会場情報は、主に客席の環境や客席からのイベント領域の見え方に影響する情報を含む。例えば、会場情報は、会場の種類、大きさ、席の配置、席の種類（Ｓ席、Ａ席、立見席、禁煙席、喫煙席等）、席の間隔、席の仕様（例えば、形、大きさ、材質等）、席の周囲の環境（例えば、出入口、通路、空調設備の位置等）等の情報を含む。また、会場情報は、例えば、イベント領域、セット、楽器、講演台、司会台、照明、音響設備、機材の位置や仕様等の各イベント会場の設備やセッティングに関する情報を含む。さらに、会場情報は、例えば、会場のセッティングが時系列で変化する場合には、その情報も含む。また、会場情報は、各席の特徴を表す席ベクトルを含む。
【００５１】
また、イベント情報は、例えば、仮想席と配信する映像内のイベント領域の見え方との関係等の仮想席に関する情報を含む。
【００５２】
さらに、イベント情報は、例えば、イベントの出演者の身体的特徴（例えば、身長、体型等）、動きやパフォーマンスの特徴、出演者の衣装等の、客席からの出演者の見え方に影響する情報を含む。
【００５３】
なお、本明細書において、出演者は、イベントにおいて見られる対象となる人及び動物等を含むものとする。例えば、スポーツの選手、サーカスの動物等も出演者に含まれる。
【００５４】
また、例えば、昼夜２公演のイベントや同じ会場で連日行われるイベント等、同様のイベントが同じ会場で続けて行われる場合、イベント情報は各回のイベント毎に作成され、保持される。また、例えば、ライブビューイング等の複数の会場で分散して行われるイベントについては、会場毎に会場情報が作成され、保持される。
【００５５】
客席販売状況ＤＢ２６は、各イベントの客席の販売又は予約の状況等を示す客席販売状況情報を保持する。客席販売状況情報は、例えば、イベントＩＤ、空席の位置を示す空席情報、席を購入又は予約したユーザを識別するためのユーザＩＤ等を含む。
【００５６】
ユーザプロファイルＤＢ２７は、情報処理システム１１が提供するサービスを利用する各ユーザに関する情報であるユーザプロファイルを保持する。ユーザプロファイルは、例えば、以下に挙げる情報の全て又はいくつかを含む。
【００５７】
例えば、ユーザプロファイルは、ユーザＩＤ、性別、年齢、国籍、住所、職業、出身地、学歴等のユーザの一般的な属性を含む。
【００５８】
また、ユーザプロファイルは、例えば、ユーザの身体的特徴を含む。特に、ユーザプロファイルは、例えば、身長、座高、体型、視力、車椅子の使用の有無等のユーザ自身及び周囲のユーザのイベント領域の見え方に影響するユーザの身体的特徴を含む。
【００５９】
さらに、ユーザプロファイルは、例えば、ユーザの嗜好に関する嗜好情報を含む。例えば、嗜好情報は、好きなアーティスト、好きなグループのメンバー、好きなチーム、好きな選手、好きなイベントの種類、好きなジャンル、好き又は得意な楽器、好きなステージセット等のユーザのイベント（出演者を含む）に対する嗜好情報を含む。また、例えば、嗜好情報は、好きな会場、好きな席の位置、好きなイベント領域を見る角度、好きな席の種類、好きな席の仕様等のユーザの会場や席に対する嗜好情報を含む。
【００６０】
また、ユーザプロファイルは、例えば、ユーザのイベントの見方の特徴を示す見方特徴情報を含む。見方特徴情報は、例えば、騒ぐ、歌う、踊る、動きが激しい、笑う、泣く、手を叩く、静かに見る、座って見る、立って見る、寝る、声援を送る、奇声を上げる、ヤジを飛ばす、つぶやく、周囲と話す、コスプレをする、応援用のグッズを使う、貧乏ゆすりをする、アルコールを飲む、よく席を外す、遅れて参加する、途中で帰る等の情報を含む。
【００６１】
なお、見方特徴情報は、ユーザの実際の特徴だけではなく、騒ぎたい、歌いたい、踊りたい等のユーザの希望を含んでいてもよい。また、イベントの種類や出演者毎にユーザのイベントの見方が異なることを考慮して、イベントの種類や出演者毎に各ユーザの見方特徴情報を分けて持つようにしてもよい。
【００６２】
また、見方特徴情報は、例えば、各ユーザからのアンケートの回答に基づいて作成したり、イベント中の各ユーザの席付近の映像、画像、音声の解析結果に基づいて作成したりすることが可能である。また、例えば、ユーザ自身及びユーザの周囲の席の観客のイベントに関するソーシャルメディアへの投稿などをテキスト解析することにより、そのユーザの見方の特徴に関する情報を抽出し、見方特徴情報に反映させることも可能である。
【００６３】
また、ユーザプロファイルは、ユーザの特徴を表すユーザベクトルを含む。
【００６４】
購入履歴情報ＤＢ２８は、各ユーザの過去のイベントのチケットの購入履歴に関する購入履歴情報を保持する。購入履歴情報は、例えば、以下に挙げる情報の全て又はいくつかを含む。
【００６５】
例えば、購入履歴情報は、ユーザＩＤ、購入回数、購入したイベントの会場、席種及び席の位置、イベントの種類（例えば、映画、演劇、コンサート、スポーツ等）、イベントの出演者等の情報を含む。また、購入履歴情報は、例えば、同種のイベント（例えば、同じアーティストのコンサート等）のチケットを繰り返し購入する、幅広いジャンルのチケットを購入する、滅多に購入しない等の各ユーザの購入パターンを示す情報を含む。さらに、購入履歴情報は、推薦したイベント前又はイベント後の行動プランに対する予約の履歴を含む。
【００６６】
なお、チケットの購入だけでなく、例えば、各ユーザがイベントに関する情報を閲覧したり、チケットの購入を検討するためにブックマーク等を付加した等の履歴も購入履歴情報に含めるようにしてもよい。また、購入履歴情報に基づいて、ユーザプロファイルＤＢ２７の各ユーザのユーザプロファイルを更新するようにしてもよい。
【００６７】
主催者プロファイルＤＢ２９は、各イベントについて主催者等から提供される情報である主催者プロファイルを格納する。主催者プロファイルは、例えば、以下に挙げる情報の全て又はいくつかを含む。
【００６８】
例えば、主催者プロファイルは、主催者等を識別するための主催者ＩＤ、イベントＩＤ、各イベントに対する主催者等の販売方針を示す販売方針情報、及び、各イベントの出演者のスケジュールや出来事を示す情報を含む。
【００６９】
販売方針情報は、例えば、販売目標（例えば、完売する又は何％以上販売する等）、及び、販売戦略情報を含む。販売戦略情報は、例えば、各イベントのプロモーションの有無、プロモーションの方法、プロモーションの時期、チケットの料金の割引の有無及び割引率、イベントの参加者への特典の有無及び特典の内容等の情報を含む。なお、特典の内容には、例えば、握手券、サイン会の参加券、関連グッズのプレゼント、楽屋訪問、ＡＲ（Augmented Reality）を使ったプレミアムコンテンツのダウンロードの権利等が想定される。
【００７０】
また、例えば、イベントの席又はエリア毎に異なる特典を設定することも可能である。例えば、特定の席にカメラやディスプレイを設けて、出演者や他の席の観客とコミュニケーションが取れる（例えば、話しかけたり、一緒に歌ったりできる）ようにしてもよい。また、ライブビューイング等の複数の会場で分散して開催されるイベントの場合、例えば、他の会場の観客とコミュニケーションを取れるようにすることも可能である。
【００７１】
また、販売戦略情報は、例えば、客席に観客を配置する際の方針を示す配席方針情報を含む。配席方針情報は、例えば、どの席又はどのエリアから優先的に観客を埋めるかといった情報や、各席又は各エリアに優先的に配置する観客のタイプを示す情報を含む。なお、観客のタイプは、例えば、属性、身体的特徴、嗜好に関する特徴、及び、イベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つに基づいて分類することができる。より具体的には、例えば、出演するグループの各メンバーのファン毎、コアなファンとライトファン、性別、年齢層等により観客のタイプが分類される。
【００７２】
なお、後述するように、販売戦略は、イベントの席毎に設定し、実施することが可能である。
【００７３】
行動プランＤＢ３０は、イベント前又はイベント後の行動プランの推薦に用いる情報を保持する。例えば、行動プランＤＢ３０は、行動プランにおいて利用される施設に関する施設データベース（ＤＢ）を保持する。また、例えば、行動プランＤＢ３０は、ユーザがイベント前及びイベント後に行うことを希望する行動をランキングにした行動希望ランキングを保持する。
【００７４】
［推薦システム２１の構成例］
図３は、推薦システム２１の機能の構成例を示すブロック図である。推薦システム２１は、席ベクトル生成部５１、ユーザベクトル生成部５２、推薦部５３、販売戦略設定部５４、情報分析部５５、及び、提示制御部５６を含むように構成される。
【００７５】
席ベクトル生成部５１は、イベント情報ＤＢ２５、客席販売状況ＤＢ２６、ユーザプロファイルＤＢ２７、及び、主催者プロファイルＤＢ２９の情報に基づいて、各イベントの各席の特徴を表す席ベクトルを生成する。席ベクトル生成部５１は、生成した席ベクトルを示す情報をイベント情報ＤＢ２５に記憶させる。
【００７６】
ユーザベクトル生成部５２は、ユーザプロファイルＤＢ２７及び購入履歴情報ＤＢ２８の情報に基づいて、各ユーザの特徴を表すユーザベクトルを生成する。ユーザベクトル生成部５２は、生成したユーザベクトルを示す情報をユーザプロファイルＤＢ２７に記憶させる。
【００７７】
推薦部５３は、各ＤＢの情報に基づいて、推薦するイベントとユーザの組み合わせ、及び、推薦するイベントの席とユーザの組み合わせを選択する。換言すれば、推薦部５３は、各ＤＢの情報に基づいて、ユーザに推薦するイベントやイベントの席の選択を行ったり、イベントやイベントの席の推薦を行うユーザの選択を行ったりする。また、推薦部５３は、各ＤＢの情報に基づいて、ユーザに推薦するイベント前及びイベント後の行動プランの選択を行う。さらに、推薦部５３は、ユーザプロファイルＤＢ２７及び主催者プロファイルＤＢ２９の情報に基づいて、イベントの料金及び特典の設定を行う。
【００７８】
販売戦略設定部５４は、情報提示部２３を介して入力される主催者等からの指令に基づいて、販売戦略情報の生成及び更新を行い、主催者プロファイルＤＢ２９に記憶させる。
【００７９】
情報分析部５５は、情報提示部２２を介して入力されるユーザからの情報、情報提示部２３を介して入力される主催者等からの情報、チケット販売システム２４からの情報、及び、各ＤＢの情報に基づいて、ユーザの行動や嗜好、イベントのチケットの販売状況等の各種の情報分析を行う。例えば、情報分析部５５は、ユーザにより入力される情報に基づいて、ユーザが希望するイベント前及びイベント後の行動を集計し、集計結果を示す行動希望ランキングを行動プランＤＢ３０に記憶させる。また、情報分析部５５は、客席販売状況ＤＢ２６及び購入履歴情報ＤＢ２８の情報に基づいて、イベントのチケット及び客席の販売状況の集計を行う。さらに、情報分析部５５は、必要に応じて、分析結果をチケット販売システム２４に供給したり、各ＤＢに記憶させたりする。
【００８０】
提示制御部５６は、情報提示部２２及び情報提示部２３による各種の情報の提示の制御を行う。例えば、提示制御部５６は、ユーザに推薦するイベント、イベントの席、イベント前の行動プラン、及び、イベント毎行動プランの情報提示部２２による提示を制御する。また、例えば、提示制御部５６は、イベントのチケットや客席の販売状況の情報提示部２３による提示を制御する。
【００８１】
［イベント及び席の推薦処理］
次に、図４乃至図１６を参照して、情報処理システム１１により実行されるイベント及び席の推薦処理について説明する。なお、以下、処理の対象となるイベントを対象イベントと称し、処理の対象となるユーザを対象ユーザと称する。
【００８２】
（席ベクトル生成処理）
まず、図４のフローチャートを参照して、推薦システム２１により実行される席ベクトル生成処理について説明する。
【００８３】
なお、この処理は、例えば、定期的に、或いは、イベント情報ＤＢ２５、客席販売状況ＤＢ２６又は主催者プロファイルＤＢ２９の対象イベントに関する情報の変更があったとき、或いは、ユーザに席の推薦を行うとき等に実行される。
【００８４】
ステップＳ１において、席ベクトル生成部５１は、イベント情報ＤＢ２５、客席販売状況ＤＢ２６、ユーザプロファイルＤＢ２７、及び、主催者プロファイルＤＢ２９から、対象イベントの客席に関する情報を収集する。このとき、対象イベントの客席に関する情報であれば、直接的又は間接的に関連するもの全てを収集するようにしてもよいし、或いは、収集する情報の範囲を限定するようにしてもよい。
【００８５】
ステップＳ２において、席ベクトル生成部５１は、収集した情報から各席のメタデータを抽出する。具体的には、席ベクトル生成部５１は、対象イベントの会場の席毎に、収集した情報の中から各席に関する情報を抽出し、抽出した情報を適切な単位に分けることにより、各席のメタデータを抽出する。このとき、席ベクトル生成部５１は、必要に応じて、収集した情報を加工して、各空席のメタデータを生成するようにしてもよい。例えば、ステージのセッティングに関する情報と席の位置から、各席から見える楽器等に関するメタデータを生成するようにしてもよい。
【００８６】
ステップＳ３において、席ベクトル生成部５１は、メタデータに基づいて、各席の席ベクトルを生成する。すなわち、席ベクトル生成部５１は、所定の方法により、各席のメタデータをベクトル化することにより、各席の特徴を表す席ベクトルを生成する。
【００８７】
ここで、席ベクトルが表す席の特徴は、例えば、席からのイベント領域の見え方に関する特徴、席における音の聴こえ方に関する特徴、席の周囲の観客に関する特徴、席の環境に関する特徴、及び、席に優先的に割り当てるユーザの特徴のうち少なくとも１つを含む。
【００８８】
また、席からのイベント領域の見え方に関する特徴は、例えば、席とイベント領域の位置関係、席とイベント領域の間の障害物の有無及び位置、席から見える楽器、席から見える出演者のメンバー、席から見えるセット等の位置及び大きさ等の特徴を含む。
【００８９】
席における音の聴こえ方に関する特徴は、例えば、会場の音響設備の仕様、席と音響設備の位置関係、席と音響設備の間の障害物の有無及び位置等の特徴を含む。
【００９０】
席の周囲の観客に関する特徴は、例えば、席の周囲の観客のユーザプロファイルから抽出される特徴であり、例えば、周囲の観客の属性、身体的特徴、嗜好の特徴、イベントの見方の特徴等を含む。
【００９１】
席の環境に関する特徴には、例えば、席の居心地等を表す特徴であり、会場の種類、席の間隔、席の仕様、席の周囲の環境等の特徴を含む。
【００９２】
席に優先的に割り当てるユーザの特徴は、例えば、上述した主催者プロファイルＤＢ２９の配席方針情報から抽出される情報であり、席に優先的に配置する観客のタイプ等を含む。
【００９３】
なお、メタデータをベクトル化する方法には、特開２０１１−１３５１８３号公報に示される方法など、任意の方法を採用することができる。
【００９４】
また、このとき、各メタデータに重要度に応じた重みをつけて、ベクトル化するようにしてもよい。例えば、後述する席推薦処理において、主催者等の意向を強く反映させてユーザに席を推薦したい場合（例えば、各席に座るユーザのタイプを主催者の意向により振り分けたい場合）、主催者プロファイルＤＢ２９の情報から抽出されたメタデータの重みを大きく設定することが考えられる。また、主催者等の意向のみを反映させたい場合、主催者プロファイルＤＢ２９の情報から抽出されたメタデータ以外のメタデータの重みを０に設定することが考えられる。逆に、例えば、主催者等の意向をあまり反映させたくない場合、主催者プロファイルＤＢ２９の情報から抽出されたメタデータの重みを小さく設定することが考えられる。また、主催者等の意向を全く反映させたくない場合、主催者プロファイルＤＢ２９の情報から抽出されたメタデータの重みを０に設定することが考えられる。
【００９５】
そして、席ベクトル生成部５１は、生成した対象イベントの各席の席ベクトルを示す情報をイベント情報ＤＢ２５に記憶させる。
【００９６】
その後、席ベクトル生成処理は終了する。
【００９７】
（ユーザベクトル生成処理）
次に、図５のフローチャートを参照して、推薦システム２１により実行されるユーザベクトル生成処理について説明する。
【００９８】
なお、この処理は、例えば、定期的に、或いは、ユーザプロファイルＤＢ２７又は購入履歴情報ＤＢ２８の対象ユーザに関する情報の変更があったとき、或いは、対象ユーザに席の推薦を行うとき等に実行される。
【００９９】
ステップＳ２１において、ユーザベクトル生成部５２は、ユーザプロファイルＤＢ２７及び購入履歴情報ＤＢ２８から、対象ユーザに関する情報を収集する。このとき、対象ユーザに関する情報であれば、直接的又は間接的に関連するもの全てを収集するようにしてもよいし、或いは、収集する情報の範囲を限定するようにしてもよい。
【０１００】
ステップＳ２２において、ユーザベクトル生成部５２は、収集した情報の中から対象ユーザのメタデータを抽出する。具体的には、ユーザベクトル生成部５２は、収集した情報を適切な単位に分けたり、不要な情報を捨てたりして、対象ユーザのメタデータを抽出する。このとき、ユーザベクトル生成部５２は、必要に応じて、収集した情報を加工して、対象ユーザのメタデータを生成するようにしてもよい。
【０１０１】
ステップＳ２３において、ユーザベクトル生成部５２は、メタデータに基づいて、対象ユーザのユーザベクトルを生成する。すなわち、ユーザベクトル生成部５２は、図４のステップＳ３の処理と同様の方法により、対象ユーザのメタデータをベクトル化することにより、対象ユーザの特徴を表すユーザベクトルを生成する。このとき、各メタデータに重要度に応じた重みをつけて、ベクトル化するようにしてもよい。
【０１０２】
ここで、ユーザベクトルが表す対象ユーザの特徴は、例えば、対象ユーザの属性、対象ユーザの身体的特徴、対象ユーザの嗜好に関する特徴、及び、対象ユーザのイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つを含む。
【０１０３】
そして、ユーザベクトル生成部５２は、生成した対象ユーザのユーザベクトルを示す情報をユーザプロファイルＤＢ２７に記憶させる。
【０１０４】
その後、ユーザベクトル生成処理は終了する。
【０１０５】
（イベント推薦処理（プッシュ型））
次に、図６のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行されるプッシュ型のイベント推薦処理について説明する。なお、この処理は、例えば、対象イベントに対するプッシュ型のプロモーションを行う場合に実行される。
【０１０６】
ステップＳ１０１において、推薦部５３は、必要に応じて、主催者等が提示する条件に基づいてユーザの絞り込みを行う。具体的には、推薦部５３は、主催者プロファイルＤＢ２９の情報に基づいて、必要に応じて、対象イベントを推薦する候補となる候補ユーザの絞り込みを行う。これにより、例えば、特定のアーティストのファン、特定の年齢層のユーザ、特定の性別のユーザ等に候補ユーザが絞り込まれる。
【０１０７】
なお、例えば、会場内の席又はエリア毎に候補ユーザを絞り込むようにしてもよい。すなわち、席又はエリア毎に異なる候補ユーザを抽出するようにしてもよい。また、例えば、ライブビューイング等の複数の会場で分散して行われるイベントの場合、会場毎に候補ユーザを絞り込むようにしてもよい。これにより、例えば、イベントに出演するグループの特定のメンバーのファンを、会場内の特定のエリア又は特定の会場に集めることが可能になる。
【０１０８】
なお、特に主催者等が条件を提示していない場合、全てのユーザが候補ユーザに選ばれる。
【０１０９】
ステップＳ１０２において、推薦部５３は、対象イベントの各席の特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、各席を推薦する対象ユーザを選択する。具体的には、推薦部５３は、対象イベントの各空席の席ベクトルをイベント情報ＤＢ２５から読み出す。なお、主催者等により推薦対象とする席が決められている場合、推薦部５３は、対象イベントの空席の中から推薦対象に設定されている席の席ベクトルのみを読み出す。また、推薦部５３は、各候補ユーザのユーザベクトルをユーザプロファイルＤＢ２７から読み出す。
【０１１０】
推薦部５３は、読み出した席ベクトルとユーザベクトルとの全ての組み合わせについて、ベクトルの間の距離（すなわち、対応する特徴量ベクトル間の類似度）を算出する。このベクトル間の距離には、例えば、コサイン距離、ユークリッド距離等が用いられる。
【０１１１】
そして、推薦部５３は、例えば、席毎にベクトル間の距離が所定の閾値以下となった候補ユーザを抽出し、各席を推薦する対象ユーザに選択する。或いは、推薦部５３は、例えば、席毎にベクトル間の距離が小さい順に候補ユーザを並べた場合に上位の所定の順位内に入る候補ユーザを、各席を推薦する対象ユーザに選択する。これにより、各席の特徴に合う特徴を有するユーザが対象ユーザに選択される。なお、同じユーザが複数の席の対象ユーザに選択される場合がある。
【０１１２】
なお、このとき、すでに対象イベントのチケットを購入済みのユーザを対象ユーザに選択することも可能である。すなわち、例えば、席のキャンセルが発生した場合、良い席が残っている場合、席のアップグレードを勧める場合等に、対象ユーザに対して、購入済みの席と交換する席を推薦するようにしてもよい。
【０１１３】
ステップＳ１０３において、推薦部５３は、必要に応じて、チケット料金及び特典を設定する。すなわち、推薦部５３は、ユーザプロファイルＤＢ２７及び主催者プロファイルＤＢ２９の情報に基づいて、対象ユーザに提示するチケット料金及び特典を設定する。
【０１１４】
なお、このとき、ユーザ間の不公平感を解消するために、推薦席、チケット料金、特典の組み合わせの内容を調整するようにしてもよい。なお、推薦席、チケット料金、特典の組み合わせの内容の調整方法については、図１２乃至図１６を参照して後述する。
【０１１５】
ステップＳ１０４において、情報処理システム１１は、対象ユーザに推薦席とともに対象イベントを推薦する。具体的には、提示制御部５６は、各対象ユーザに対して対象イベントを推薦するための推薦イベント情報を生成する。
【０１１６】
なお、この推薦イベント情報は、対象ユーザに推薦する推薦席に関する推薦席情報を含む。この推薦席情報は、例えば、推薦席からのイベント領域の見え方、推薦席における音の聴こえ方、推薦席の周囲の観客、推薦席の環境に関する情報等を含む。
【０１１７】
そして、提示制御部５６は、対象ユーザが利用する情報提示部２２に、生成した推薦イベント情報を送信する。情報提示部２２は、受信した推薦イベント情報を対象ユーザに提示する。
【０１１８】
なお、推薦イベント情報を提示する方法には、任意の方法を採用することができる。例えば、対象ユーザに推薦イベント情報を含む電子メールを送信するようにしてもよい。また、例えば、会員向けのウエブサイトの対象ユーザのページに推薦イベント情報を掲載するようにしてもよい。さらに、例えば、ＳＮＳ（Social Networking Service）等のソーシャルメディアを利用して推薦イベント情報を提示するようにしてもよい。
【０１１９】
また、例えば、対象ユーザがスマートフォンやタブレット端末を用いてイベント情報を見る場合、それらの上で動作するアプリケーションプログラムを利用して推薦イベント情報を提示するようにしてもよい。この場合、例えば、イベント情報の受信時にアプリケーションプログラムを自動的に起動したり、当該プログラムがポップアップ表示を自動的に行う等の方法により、対象ユーザにイベント情報を即座に通知するようにすることが可能である。
【０１２０】
さらに、例えば、主催者等がダイレクトメールやチラシなどの紙媒体により対象ユーザに情報を伝達する場合に、対象ユーザに対するお勧めのイベント情報を記載するようにすることも可能である。
【０１２１】
また、このとき、推薦する対象イベントに関する情報だけでなく、推薦席に関する情報も対象ユーザに提示される。さらに、推薦席の位置だけでなく、例えば、推薦席からのイベント領域の見え方や周囲の様子等を視覚的に提示することが可能である。
【０１２２】
ここで、図７乃至図９を参照して、推薦席に関する情報を視覚的に提示する方法の一例について説明する。
【０１２３】
まず、図７に模式的に示されるように、会場全体の俯瞰画像を含む全体画面が表示される。この全体画面には、イベント領域（この例では、ステージ）と客席の位置関係や、イベント領域上の楽器やセット等の位置が示される。また、会場内の推薦席の位置が示される。
【０１２４】
そして、対象ユーザが全体画面に示される推薦席の中から所望の席を選択した場合、選択した推薦席からの視界をシミュレートした画像を含む詳細画面が表示される。例えば、図７の全体画面から席Ａを選択した場合、図８に模式的に示される席Ａからの視界をシミュレートした画像を含む詳細画面が表示され、席Ｂを選択した場合、図９に模式的に示される席Ｂからの視界をシミュレートした画像を含む詳細画面が表示される。
【０１２５】
例えば、図８及び図９の詳細画面には、各席からのイベント領域（この例ではステージ）の見え方、及び、各席の周囲の様子をシミュレートした画像が表示されている。例えば、身長や体型等をシミュレートした出演者のモデル、楽器、セット等が、実際の配置に合わせてステージ上に表示されている。また、身長（座高）、体型、動き（例えば、立って見る、座って見る、激しく動く等）等をシミュレートした周囲の観客のモデルが、各観客の実際の席に合わせて表示されている。
【０１２６】
これにより、対象ユーザは、席の位置だけでは分からない詳細な情報を簡単に認識することができ、自分の好みや楽しみ方に適した満足度の高い席を選ぶことが可能になる。
【０１２７】
例えば、図７乃至図９の例では、席Ａは席Ｂよりステージに近く、中央寄りであるが、席Ａの前方には身長が高い観客や、立ったり、騒いだりする観客が多い。そのため、視界が遮られたり、座ってゆっくりとイベントを楽しむことができない可能性が高い。一方で周囲の観客とともに盛り上がったり、立ったり騒いだりすることができる可能性が高い。
【０１２８】
一方、席Ｂは席Ａよりステージより遠く、中央から外れているが、席Ｂの前方には身長が高い観客や、立ったり、騒いだりする観客が少ない。そのため、視界が遮られることなく、座ってゆっくりとイベントを楽しむことができる可能性が高い。一方で周囲の観客とともに盛り上がったり、立ったり騒いだりすることができない可能性が高い。
【０１２９】
従って、席の位置だけでは分からない情報に基づいて、例えば、身長が高いユーザや盛り上がりたいユーザは席Ａを選択し、身長が低いユーザや座ってゆっくりと楽しみたいユーザは席Ｂを選択することが可能になる。
【０１３０】
なお、人型のモデルではなく、例えば推薦席の周囲の雰囲気（例えば、盛り上がり度や静寂感等）を色やイメージ等で表すようにしてもよい。
【０１３１】
また、例えば、「乗りの良いお客様が多い席です」、「静かに鑑賞できる席です」、「出演者Ａのファンが周囲に多い席です」等の具体的な推薦理由を提示するようにしてもよい。
【０１３２】
また、例えば、推薦席に対して主催者等が設定した特典を推薦理由として提示するようにしてもよい。例えば、「このエリアのお客様には、当日出演者がステージから頻繁に視線を投げかけます（他に、手を振ります。投げキッスをします等）」、「出演者がこのエリアのお客様に向かってプレゼント（例えば、身に着けているもの等）を投げ込みます」「出演者がイベントの途中で歩いてきて、運が良ければ握手ができるエリアです」等の推薦理由を提示するようにしてもよい。なお、出演者が多数いるイベントの場合、例えば、対象ユーザが好きな出演者を対象にして席の推薦を行うとともに、これらの推薦理由の提示を行うようにしてもよい。
【０１３３】
また、例えば、「このエリアの様子は、当日テレビ局の生中継で少なくとも５回は放送される予定です」等の推薦理由を提示するようにしてもよい。さらに、例えば、「このエリアのお客様は、当日感動的な体験を味わうことができます。内容については当日まで乞うご期待」のように、具体的な特典の内容を明らかにしないようにしてもよい。そして、例えば、コンサートの終盤に会場全体が銀河系の中にいるような仕掛けになり、対象となるエリアの席が上昇し、壮大な演出と、特別な衣装を身に付けて歌うアーティストの両方を上空から見ることができる演出を行うようにしてもよい。
【０１３４】
このように、推薦席に設定されている特典を推薦理由として提示することにより、主催者等による販売戦略を推進しやすくなり、販売促進やイベントの盛り上げに繋げることができる。
【０１３５】
さらに、例えば、客席の配置及び空席の位置を提示するとともに、対象ユーザのユーザベクトルと各席の席ベクトルとの間の距離に基づいて、空席を色分け等により区別して提示するようにしてもよい。これにより、対象ユーザは、空席の中から自分の相性に合う席を容易に探すことが可能になる。
【０１３６】
また、推薦席毎に音の聴こえ方をシミュレートし、対象ユーザに聴かせるようにしてもよい。
【０１３７】
図６に戻り、ステップＳ１０５において、チケット販売システム２４は、対象ユーザが対象イベントのチケットを購入したか否かを判定する。対象ユーザが対象イベントのチケットを購入したと判定された場合、処理はステップＳ１０６に進む。
【０１３８】
ステップＳ１０６において、チケット販売システム２４は、客席販売状況ＤＢ２６及び購入履歴情報ＤＢ２８を更新する。
【０１３９】
その後、イベント推薦処理は終了する。
【０１４０】
一方、ステップＳ１０５において、対象ユーザが対象イベントのチケットを購入しなかったと判定された場合、ステップＳ１０６の処理はスキップされ、イベント推薦処理は終了する。
【０１４１】
以上のようにして、各ユーザの好みに合う満足度の高い席を推薦することができる。例えば、ピアノが好きなユーザに対して、ピアニストの指が良く見える席を推薦したり、騒ぐのが好きなユーザに対して、周囲に乗りの良い観客が多い席を推薦したり、静かに鑑賞したいユーザに対して、周囲に大人しい観客が多い席を推薦したりすることができる。また、各ユーザは、推薦された席からのイベント領域の見え方や周囲の様子を視覚的に確認することができ、より満足度の高い席を選択することができる。これにより、イベントの席に対するユーザの満足度が向上し、その結果、イベント全体に対するユーザの満足度も向上する。
【０１４２】
また、例えば、ユーザは、あまり良い席が残っていなくても、そのことを視覚的に確認し、納得した上で席を選択し、チケットを購入することができる。従って、例えば、ユーザが、購入時に期待したイメージと異なる席に座り、落胆してしまうことを未然に防ぐことができる。
【０１４３】
さらに、以上の処理では、例えば、図１０に示されるように、客席を丸で囲むいくつかのエリアに分け、エリア毎に優先的に配置するユーザのタイプを設定し、各タイプのユーザに設定したエリア内の席を推薦することも可能である。
【０１４４】
これにより、同じタイプのユーザを同じエリア内に集めることができる。例えば、出演するグループの各メンバーに近いエリア毎又は各メンバーを見やすいエリア毎に、それぞれのファンを振り分けて配置することが可能になる。また、例えば、熱狂的に盛り上がりたいユーザと、気軽に楽しみたいユーザを分けて配置することが可能になる。その結果、よりイベントを盛り上げたり、各ユーザの満足度を向上させたりすることができる。
【０１４５】
なお、例えば、イベントの途中に、各エリアの配置を変更するようにしてもよい。すなわち、例えば、イベントの途中に、エリアＡ内のユーザとエリアＢ内のユーザの席を交換するようにしてもよい。これにより、例えば、ジョイントコンサートのように複数の出演者が入れ替わるイベントの場合、出演者が入れ替わる毎に、各出演者のファンをステージの見やすい席に移動させることが可能になる。
【０１４６】
また、図１０の各エリア内の斜線部で示されるエリア（以下、代表エリアと称する）内に、客席を盛り上げるタイプのユーザを優先的に配置するようにしてもよい。これにより、盛り上げるタイプのユーザが分散され、その結果、盛り上がるエリアが特定のエリアに固まらずに、会場全体が盛り上がるようになる。
【０１４７】
さらに、例えば、各エリアの代表エリアに、そのエリアに優先的に配置するタイプのユーザを代表するユーザ（そのタイプを代表するユーザ）を優先的に配置するようにしてもよい。例えば、あるエリア内の席ベクトルの平均値との距離が所定の閾値以下のユーザベクトルを持つユーザを、そのエリアの代表エリアに優先的に配置するようにしてもよい。或いは、例えば、あるエリアに優先的に配置するタイプのユーザのユーザベクトルの平均値との距離が所定の閾値以下のユーザベクトルを持つユーザを、そのエリアの代表エリアに優先的に配置するようにしてもよい。
【０１４８】
また、例えば、エリア毎に優先的に配置するユーザのタイプを所定のタイミングで（例えば、定期的に）変更するようにすることも可能である。これにより、１つのエリア内に配置するユーザのタイプを分散することができる。
【０１４９】
なお、例えば、ライブビューイング等の複数の会場で分散して開催されるイベントの場合、会場毎に優先的に配置する観客のタイプを変えるようにしてもよい。これにより、例えば、出演者の各メンバーのファンをそれぞれ別の会場に集めて、各会場に対象となるメンバーを優先的に写した映像をそれぞれ配信することができる。
【０１５０】
また、例えば、同じ会場で続けて行われるイベントの場合、各回毎に優先的に配置する観客のタイプを変えるようにしてもよい。例えば、あるグループのコンサートが続けて行われる場合、各回でフィーチャーするメンバーが異なるとき、各回毎に、各メンバーのファンを優先的に入場させることが可能である。
【０１５１】
さらに、上述したように、以上の処理では、既にチケットを購入済みのユーザに対して別の席への交換を推薦することが可能である。例えば、席Ａが割り当てられているユーザに対して、そのユーザのユーザベクトルとの間の距離が席Ａより小さい席ベクトルを有する席Ｂを推薦することが可能である。これにより、ユーザの満足度を向上させることができる。また、例えば、席の交換時に交換料を徴収するようにしてもよい。
【０１５２】
また、席の特徴とユーザの特徴に加えて、販売者等の販売戦略を考慮して席の推薦を行うことができ、例えば、ユーザの満足度を向上させたり、従来にない新たなプロモーションを行ったり、イベントに関する話題作りを促進したりすることができる。
【０１５３】
（イベント推薦処理（プル型））
次に、図１１のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行されるプル型のイベント推薦処理について説明する。
【０１５４】
なお、この処理は、例えば、対象ユーザが、情報提示部２２を介して、イベントの推薦の指令を推薦システム２１に入力したとき開始される。
【０１５５】
ステップＳ１５１において、推薦部５３は、対象ユーザに推薦する対象イベントを選択する。例えば、推薦部５３は、対象ユーザから条件が与えられている場合、その条件を満足するイベントを対象イベントに選択する。また、例えば、推薦部５３は、対象ユーザから条件が与えられていない場合、所定の手法を用いて対象のユーザの嗜好に合うイベントを抽出し、対象イベントに選択する。
【０１５６】
なお、対象ユーザに推薦する対象イベントの数は１つに限定されるものではなく、複数であってもよい。なお、以下、説明を簡単にするために、対象ユーザに推薦する対象イベントの数が１つの場合について説明する。
【０１５７】
ステップＳ１５２において、推薦部５３は、対象イベントの各席の特徴と対象ユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦席を選択する。具体的には、推薦部５３は、対象イベントの各空席の席ベクトルをイベント情報ＤＢ２５から読み出す。なお、主催者等により推薦対象とする席が決められている場合、推薦部５３は、対象イベントの空席の中から推薦対象に設定されている席の席ベクトルのみを読み出す。また、推薦部５３は、対象ユーザのユーザベクトルをユーザプロファイルＤＢ２７から読み出す。さらに、推薦部５３は、読み出した席ベクトルとユーザベクトルとの全ての組み合わせについて、ベクトルの間の距離を算出する。
【０１５８】
そして、推薦部５３は、例えば、ベクトル間の距離が所定の閾値以下となった空席を対象ユーザに推薦する推薦席に選択する。或いは、推薦部５３は、例えば、ベクトル間の距離の小さい順に空席を並べた場合に上位の所定の順位内に入る空席を推薦席に選択する。これにより、対象ユーザの特徴に合う特徴を有する席が推薦席に選択される。
【０１５９】
その後、ステップＳ１５３乃至Ｓ１５６において、図６のステップＳ１０３乃至Ｓ１０６と同様の処理が実行され、対象ユーザに対して、対象イベント及び推薦席の推薦が行われる。
【０１６０】
その後、イベント推薦処理は終了する。
【０１６１】
（推薦席、チケット料金、特典の組み合わせの内容の調整方法）
上述した図６及び図１１のイベント推薦処理においては、チケット料金及び特典の設定を行う例を示した。このチケット料金及び特典の設定は、主に販売促進を目的にして行われるものであり、例えば、イベントの開催直前までチケットが売れ残っている場合等に、チケット料金の割引や特典の付与が行われる。
【０１６２】
一方、チケット料金の割引や特典の付与を行った場合、チケットの購入時期によりユーザ間で差が生じ、高い料金を払ったのに料金の安いユーザより席が悪いとか、特典が付いていない等の不公平感が生じるおそれがある。そこで、例えば、以下に述べるように、イベントに対する嗜好度、席、チケット料金、及び、特典の４つの要素のうち条件の同じものを除いた他の要素が、損得の観点で均衡するように調整を行うようにしてもよい。
【０１６３】
以下、図１２に示されるように、ユーザＡ及びユーザＢに対して、ユーザベクトルと席ベクトルのマッチングの結果に基づいて席の推薦を行うとともに、チケット料金及び特典を設定する場合について説明する。
【０１６４】
図１３乃至図１６は、図１２に示される場合において、ユーザＡ及びユーザＢのイベントに対する嗜好度（イベントの出演者に対する嗜好度を含む）に応じて、席、チケット料金、及び、特典の組み合わせの内容の調整を行う方法の例を示している。なお、図１３乃至図１６には、それぞれ同じ内容の４つの軸が示されている。
【０１６５】
左端の軸は、ユーザのイベントに対する嗜好度を示している。嗜好度は、嗜好の強さに応じて４つのクラスタに分類されており、下に行くほど嗜好度が高く（すなわち、コアファン）、上に行くほど嗜好度が低くなる。
【０１６６】
左から２番目の軸は、席のレベルを示している。席のレベルは、所定の基準により４つのクラスタに分類されており、下に行くほど席のレベルが悪くなり、上に行くほど席のレベルが良くなる。なお、図１３乃至図１６の例では、説明を分かりやすくするために、席の前後の順番をアルファベット順で示し、単純に前に行くほど良い席、後ろに行くほど悪い席としている。
【０１６７】
左から３番目の軸は、チケット料金を示している。チケット料金は、料金の高低により４つのクラスタに分類されており、下に行くほどチケット料金が高くなり、上に行くほどチケット料金が安くなる。
【０１６８】
右端の軸は、特典の有無及びレベルを示している。特典は、その内容により４つのクラスタに分類されており、一番下は特典がなく、上に行くほど特典の内容が良くなる。
【０１６９】
従って、左から２番目の軸から右端の軸は、上に行くほどユーザにメリットがある。
【０１７０】
例えば、ユーザＡとユーザＢのイベントに対する嗜好度が同程度である場合、推薦する席、チケット料金及び特典の組み合わせの内容が、両者の間で損得の観点で均衡するように調整される。
【０１７１】
具体的には、例えば、図１３に示されるように、両者の特典の内容が同程度に設定され、席とチケット料金とがトレードオフの関係に設定される。すなわち、ユーザＡにユーザＢより良い席が推薦される代わりに、ユーザＡのチケット料金がユーザＢより高く設定される。或いは、ユーザＡのチケット料金がユーザＢより高く設定される代わりに、ユーザＡにユーザＢより良い席が推薦される。このように、より高い料金を払うユーザに、より良い席を与えることで、両者の間の不公平感を抑制することができる。
【０１７２】
また、例えば、図１４に示されるように、両者に推薦する席のレベルが同程度に設定され、チケット料金と特典とがトレードオフの関係に設定される。すなわち、ユーザＡにユーザＢより安いチケット料金が設定される代わりに、ユーザＢのみに特典が付与されるか、又は、ユーザＢにユーザＡより良い特典が付与される。或いは、ユーザＢのみに特典が付与されるか、又は、ユーザＢにユーザＡより良い特典が付与される代わりに、ユーザＢのチケット料金がユーザＡより高く設定される。このように、より高い料金を払うユーザに、より良い特典を与えることで、両者の間の不公平感を抑制することができる。
【０１７３】
一方、例えば、ユーザＡの方がユーザＢよりイベントに対する嗜好度が高い場合、推薦する席、チケット料金及び特典の組み合わせの内容が、ユーザＡの方がユーザＢより損得の観点でメリットがあるように調整される。
【０１７４】
具体的には、例えば、図１５に示されるように、両者のチケット料金及び特典が同程度に設定され、ユーザＡにユーザＢより良い席が推薦される。また、例えば、図１６に示されるように、両者に同レベルの席が推薦されるとともに、ユーザＡのチケット料金がユーザＢより安く設定される。このように、嗜好度が高くイベントに対する要求が高いユーザに、より良い席を推薦したり、安いチケット料金を提示したりすることにより、両者の間の不公平感（特に、嗜好度の高いユーザの不公平感）を抑制することができる。
【０１７５】
なお、例えば、図１６の例において、追加でユーザＡに特典を付与するようにしてもよい。また、イベント開催直前に観客の誘引を行う場合、コアファンであるユーザＡにのみイベント情報の提示を行い、イベントの推薦を行うようにしてもよい。すなわち、イベント開催直前のため、チケットを購入する確率が高い嗜好度の高いユーザＡにのみ、お得な情報を提供するようにしてもよい。
【０１７６】
ここで、例えば、CRM（Customer Relationship Management）の一環として、同種のイベント（例えば、同じアーティストのコンサート等）への参加回数が多いユーザほど、その種のイベントに対する嗜好度が高いとみなし、そのユーザに対するメリットを大きく設定するようにしてもよい。これにより、常連客を増やしたり、上質な顧客の満足度を高めたりすることができる。
【０１７７】
なお、より不公平感を抑制するために、例えば、チケット料金や特典がチケットの売れ行き等によりユーザ間で変動する可能性があることを、予め告知しておくようにしてもよい。また、例えば、チケットの売れ行きとチケット料金の推移をユーザに逐次提示することにより、チケット料金の変動に対する透明性を高めるようにしてもよい。さらに、例えば、リピート率の高いユーザに、よりよい席、より高い割引率、又は、より良い特典を付与することにより、特にコアなファンが不公平感を抱くことを抑制するようにしてもよい。
【０１７８】
（仮想席を推薦する場合）
仮想イベントにおいても、現実空間のイベントと同様に、席ベクトルとユーザベクトルのマッチングを用いて、各ユーザに仮想席の推薦を行うことができるが、現実空間のイベントと異なる点がある。
【０１７９】
例えば、仮想席の席ベクトルは、現実の席の席ベクトルと成分（或いは、席ベクトルの元になるメタデータ）が異なる。例えば、仮想イベントでは、席の周囲の観客、席の環境（席の居心地）等の概念が存在しないため、それらの要素を席ベクトルに必ずしも含める必要はない。
【０１８０】
ただし、例えば、仮想イベントにおいても、周囲の環境や観客を擬似的に作り出すことも可能である。例えば、特定の出演者（仮想的な出演者）の仮想的なファンを集めたエリア等を擬似的に作り出し、映像に映すことが可能である。この場合は、周囲の観客や環境の要素を席ベクトルに反映するようにしてもよい。
【０１８１】
また、ユーザベクトルに仮想イベントならではの要素を含めるようにしてもよい。例えば、仮想イベントを視聴する位置（例えば、リビングのソファ、通勤時の電車等）、一緒に視聴するメンバー（例えば、一人、家族、友人、バーチャルの知り合い等）等の要素をユーザベクトルに反映させることができる。また、現実空間のイベントとは異なるユーザの特徴（例えば、声が大きくなる、踊る、歌う等）をユーザベクトルに反映させることができる。
【０１８２】
このように、仮想イベントに用いる席ベクトル及びユーザベクトルを現実空間のイベントと区別することにより、仮想イベントの仮想席をより適切に推薦することが可能になる。
【０１８３】
また、仮想イベントにおいては、例えば、ステージ上、ステージの真上、真下等の現実空間のイベントにはない席を設定することも可能である。
【０１８４】
さらに、仮想イベントにおいては、同じ仮想席に複数のユーザを配置することが可能であり、基本的に空席の概念がない。一方、仮想イベントの参加者を限定したり、１つの席に配置するユーザ数を限定することにより、空席の概念を導入することも可能である。
【０１８５】
また、仮想イベントにおいては、席の移動に物理的な制約がない。従って、仮想イベントの途中に仮想席を自由に移動できるようにしてもよい。この場合、例えば、上述した方法により、移動先の仮想席を推薦することが可能である。また、仮想席を移動する場合に追加料金を徴収するようにしてもよい。
【０１８６】
さらに、仮想イベントのサービスとソーシャルメディアとを連携させて、参加者間のコミュニケーションや情報の共有を促進することが可能である。例えば、同じ仮想席のユーザ間で情報交換したり、コミュニティを作ったりすることができる。また、例えば、異なる仮想席のユーザ間で情報交換することにより、より自分に適した仮想席を探すことが可能である。
【０１８７】
また、上述した内容は、同じく仮想席が設けられるライブの動画配信等にも適用することが可能である。なお、ライブの動画配信の場合、仮想席に対応する現実の会場の席の周囲の雰囲気を再現することにより、より臨場感を高めることも可能である。
【０１８８】
（変形例）
ここで、上述したイベント及び席の推薦処理の変形例について説明する。
【０１８９】
例えば、図６のプッシュ型のイベント推薦処理において、ステップＳ１０１とステップＳ１０２の処理の順序を入れ替えるようにしてもよい。すなわち、席ベクトルとユーザベクトルとのマッチングにより対象ユーザを選択した後、主催者等の意向により対象ユーザを絞り込むようにしてもよい。
【０１９０】
また、例えば、上述した図１０に示されるように客席を複数のエリアに分けた場合、エリア単位で席ベクトルを算出し、エリア単位でユーザに席を推薦するようにしてもよい。この場合、例えば、エリア内の各席の席ベクトルの平均値をそのエリアの席ベクトルとすることが可能である。
【０１９１】
さらに、イベントの推薦を行うときだけでなく、例えば、対象ユーザが、対象イベントのチケットの購入又は予約を行うときや、対象イベントに関する情報を閲覧するとき等に、その対象イベントの席を対象ユーザに推薦することが可能である。この場合の処理は、例えば、その対象イベントと対象ユーザの組み合わせについて、図１１のステップＳ１５２以降の処理を実行することにより実現することができる。
【０１９２】
また、例えば、席ベクトルとユーザベクトルのベクトル間の距離に応じて各席のチケットの料金をユーザ毎に変動させるようにしてもよい。例えば、ユーザとのベクトル間の距離が小さく、ユーザに適した席ほどチケット料金を高く設定し、ベクトル間の距離が大きく、ユーザに適さない席ほどチケット料金を安く設定するようにしてもよい。
【０１９３】
さらに、例えば、ベクトル間の距離が大きく、ユーザに適さない席を、あえてその理由を明示するとともに、チケット料金を割り引いて、ユーザに推薦するようにしてもよい。これにより、例えば、通常のユーザが敬遠しがちな席を、あまり席にこだわりのないユーザに販売し、席を埋めることができる。また、あまり席にこだわりのないユーザは、安い料金でチケットを入手することができる。
【０１９４】
［イベント前後の行動プランを推薦する場合の処理］
次に、図１７乃至図３０を参照して、イベント前後の行動プランを推薦する場合の処理について説明する。
【０１９５】
上述したように、推薦システム２１は、イベントに加えて、そのイベントの前後の行動プランの推薦も合わせて行うことができる。すなわち、上述したようにイベント及び席の推薦を行うだけでなく、その前後の行動、及び、その行動に適した場所や席を推薦することにより、イベントを中心にしたトータルな行動プランをユーザに提案することができる。
【０１９６】
（イベント及びイベント前後の行動プランの推薦処理の概要）
ここで、まず、図１７乃至図１９を参照して、イベント及びイベント前後の行動プランの推薦処理の概要について説明する。
【０１９７】
まず、図１７に示されるように、以下に挙げる情報の全て又はいくつかが、入力情報として推薦システム２１に与えられる。
【０１９８】
例えば、入力情報は、各ユーザのユーザ情報、及び、各ユーザにより提示される条件や希望を含む条件情報を含む。この条件情報は、例えば、希望日時、希望エリア、参加を希望するイベントの種類、一緒に参加する人数、雰囲気等を含む。また、条件情報は、例えば、イベントの前及び後に希望する行動の種類、参加人数、雰囲気等、当日のトータル予算、及び、トータル時間を含む。なお、トータル時間は、例えば、何時から何時までというように時間帯で指定してもよい。また、条件情報は、必ずしも詳細な情報でなくてもよく、ラフな情報で構わない。さらに、条件情報は、必ずしもユーザが全て入力する必要はなく、例えば、ユーザプロファイルＤＢ２７及び購入履歴情報ＤＢ２８の情報や、事前のアンケートの回答等に基づいて、推薦システム２１が条件情報の一部又は全部を推測するようにしてもよい。
【０１９９】
また、例えば、各イベントに関するイベント情報、及び、イベント会場の席の情報が入力情報として与えられる。さらに、例えば、イベントの前や後に行く候補場所の情報、及び、候補場所の席の情報が入力情報として与えられる。例えば、イベントの前に行く候補場所としては、サロン系（例えば、ヘアサロン、ネイルサロン、エステティックサロン等）、レストラン等が挙げられ、それらの場所の席の情報を含む詳細情報が入力情報として与えられる。
【０２００】
また、例えば、各ユーザの挙動情報が入力情報として与えられる。各ユーザの挙動情報には、例えば、イベントのチケットの購入履歴、アクセス履歴（例えば、各イベントの情報を含むサイト及びその前後にアクセスしたサイトの履歴）、過去のイベントの前後の行動とチケット購入の関係性を示す情報等が含まれる。
【０２０１】
そして、推薦システム２１は、入力情報を分析し、例えば、各ユーザのイベント参加率やリピート率を高める条件を見つけ、適切なタイミングで、各ユーザに提供する推薦情報を出力する。ここで、推薦情報には、例えば、推薦するイベント及びイベント前後の行動プラン（例えば、推薦する施設、席、店員等）が含まれる。
【０２０２】
ここで、図１８及び図１９を参照して、４０代の女性ユーザがミュージカルの鑑賞を希望する場合の例について説明する。
【０２０３】
例えば、ユーザは、情報提示部２２を用いて、図１８に示されるような自由なフォーマットで簡単に希望する条件を入力する。
【０２０４】
この例では、希望する日時（今週末の土曜の１２時から２３時まで）、希望するエリア（横浜界隈）、希望するイベントの種類と雰囲気（見終わった後やる気が湧くミュージカル）、トータル予算（最大２万円）が条件として与えられている。また、イベント前の行動プランに対する希望として、希望する場所（公演会場近く）、希望する行動及び施設の種類（サロン）、店員に対する希望（同年代の女性のスタッフ。演劇好き。）、希望する席（景色の見える窓側）が条件として与えられている。さらに、イベント後の行動プランに対する希望として、希望する行動及び施設の種類（レストラン）、参加人数（女友達３人）、店に対する希望（音楽かピアノ）、希望する席（半個室）が条件として与えられている。
【０２０５】
これに対して、推薦システム２１は、図１９に示されるように、イベント及びイベント前後の行動プランの推薦を行う。
【０２０６】
例えば、希望する日時及びエリア内で開催されるミュージカル及び劇場内の席が推薦される。そして、ミュージカルの鑑賞前の行動プランとして、鑑賞前の気分を高めることができるように、劇場の近くにあり、演劇鑑賞が趣味で腕の良い話上手な店員のいるヘアサロン、ネイルサロン、及び、エステティックサロンの明るい窓側の席が推薦される。また、ミュージカルの鑑賞後のプランとして、近くのレストラン&ピアノバーで、女性３人で鑑賞した演劇を振り返りながら近況も語り合える半個室の席が推薦される。
【０２０７】
このとき、図内に模式的に示されるように、イベント及びイベント前後の行動プランにおいて推薦する席に関する画像がユーザに提示される。例えば、ミュージカルの鑑賞前に推薦する各サロンの店内の様子及び推薦席（画像内の顔のマークが表示されている席）を示す画像がユーザに提示される。また、例えば、ミュージカルが開催される劇場の座席表と推薦席（画像内の顔のマークが表示されている席）を示す画像がユーザに提示される。さらに、例えば、ミュージカルの鑑賞後に推薦するレストランの座席表と推薦席（画像内の顔のマークが表示されている席）を示す画像がユーザに提示される。
【０２０８】
また、詳細な説明は省略するが、例えば、特定の球団のファンの男性に、その球団のナイターの観戦後に、球場から少し離れた知る人ぞ知るラーメン屋の、その球団の元二軍の選手だった店長と深い野球談義ができるカウンタ席を推薦するということも可能である。
【０２０９】
このように、イベントだけでなく、イベントの前後の行動プランを場所及び席ととともに推薦することにより、イベントの参加意欲を高め、チケットの購入率を上げることができる。また、ユーザは、限られた時間内で効率的に各自に適した付加価値を得ることができ、イベントのみを楽しむ場合と比べて、より満足度が高い上質な時間を過ごすことができる。これにより、またイベントに出かけたいという意欲が高まり、リピート率を上げることができる。
【０２１０】
図１７に戻り、また、例えば、推薦システム２１は、イベントの主催者（例えば、興行主等）、チケット販売業者、イベントの前後の行動プランの推薦対象となる各店舗のオーナ等に提供する販売促進のための戦略情報を出力することができる。この戦略情報には、例えば、イベント情報、店舗情報、及び、それらの席の情報をユーザに提供する方法や、イベントの前後の行動とチケット購入の関係性を示す情報（例えば、イベントの参加率が高い行動プランの予約情報）等が含まれる。
【０２１１】
次に、図２０乃至図３０を参照して、イベント前後の行動プランの推薦を行うための具体的な処理について説明する。
【０２１２】
（イベント前後の行動希望ランキング更新処理）
まず、図２０のフローチャートを参照して、イベント前後の行動希望ランキング更新処理について説明する。なお、この処理は、例えば、定期的に実行される。
【０２１３】
ステップＳ２０１において、情報分析部５５は、所定の期間内にチケットの購入又は予約を行ったユーザのカテゴリとイベントのカテゴリの組み合わせを特定する。具体的には、情報分析部５５は、購入履歴情報ＤＢ２８から、所定の期間前から現在までの間の各ユーザの購入履歴を抽出する。そして、情報分析部５５は、その期間内の全ての購入履歴について、チケットの購入又は予約を行ったユーザのユーザカテゴリと、その対象となるイベントのイベントカテゴリの組み合わせを特定する。
【０２１４】
例えば、情報分析部５５は、ユーザプロファイルＤＢ２７の情報や購入履歴情報ＤＢ２８の情報に基づいて、各ユーザのユーザカテゴリを特定する。例えば、ユーザカテゴリは、年齢層、性別、出身地、学歴等のユーザの属性や、ユーザの購入履歴に基づく嗜好や行動パターン等により分類される。なお、以下では、ユーザカテゴリを年齢層と性別の組み合わせにより分類する場合の例について説明する。
【０２１５】
また、情報分析部５５は、例えば、図２１に示される分類に従って、各イベントのイベントカテゴリを特定する。この例では、イベントカテゴリが、邦楽、洋楽、ジャズ、クラッシク、オペラ、演劇等に分類されている。なお、イベントカテゴリの分類方法は、この例に限定されるものではなく、任意の基準により分類することが可能である。
【０２１６】
ステップＳ２０２において、情報分析部５５は、イベントカテゴリとユーザカテゴリの組み合わせ毎に、ユーザがイベント前に希望する行動カテゴリ及び雰囲気カテゴリの集計を行う。すなわち、情報分析部５５は、上述した期間内にチケットの購入又は予約を行ったユーザが、イベント前に希望する行動のカテゴリ及びその雰囲気のカテゴリを、イベントカテゴリとユーザカテゴリの組み合わせ毎に分けて集計する。なお、この集計は、例えば、チケットの購入又は予約時にユーザにより入力されたアンケート等の情報に基づいて行われる。
【０２１７】
図２２は、行動カテゴリの分類例を示している。この例では、行動カテゴリが、食事、カラオケ、映画、サロン等に分類されている。また、食事については、和食、洋食、中華、イタリアン、ラーメン、カフェバー等の料理又は店のジャンルにより更に分類されている。サロンについては、エステティックサロン、ネイルサロン、ヘアサロン等のサロンの種類により分類されている。なお、行動カテゴリの分類方法は、この例に限定されるものではなく、任意の基準により分類することが可能である。
【０２１８】
また、雰囲気カテゴリは、例えば、”がやがや”、”じっくり”、”ゆっくり”等の雰囲気に分類される。なお、雰囲気カテゴリも、この例に限定されるものではなく、任意の基準により分類することが可能である。
【０２１９】
ステップＳ２０３において、情報分析部５５は、ステップＳ２０２と同様の処理により、イベントカテゴリとユーザカテゴリの組み合わせ毎に、ユーザがイベント後に希望する行動カテゴリ及び雰囲気カテゴリの集計を行う。
【０２２０】
ステップＳ２０４において、情報分析部５５は、先の集計結果に基づいて、イベント前及びイベント後の行動希望ランキングを更新する。ここで、行動希望ランキングとは、ユーザがイベント前又はイベント後に行いたい行動の行動カテゴリ及び雰囲気カテゴリの組み合わせをランキングにしたものである。
【０２２１】
図２３は、イベントカテゴリが邦楽でユーザカテゴリが３０代男性の場合の、イベント前及びイベント後の行動希望ランキングの例を示している。この例では、行動カテゴリ”カラオケ”、雰囲気カテゴリ”がやがや”の組み合わせが、イベント前の行動希望ランキングで１位になっている。すなわち、邦楽のイベントに参加する３０代の男性は、例えば、イベントの前にカラオケで賑やかに過ごすことを最も希望することが示されている。以下、”カラオケ”と”じっくり”の組み合わせが２位、”カラオケ”と”ゆっくり”の組み合わせが３位、”カフェバー”と”じっくり”の組み合わせが４位、”映画”と”じっくり”の組み合わせが５位となっている。
【０２２２】
一方、イベント後の行動希望ランキングでは、行動カテゴリ”中華”、雰囲気カテゴリ”じっくり”の組み合わせが１位になっている。すなわち、邦楽のイベントに参加する３０代の男性は、例えば、イベントの後に中華料理を味わいながらじっくり会話等を楽しむことを最も希望することが示されている。以下、”洋食”と”じっくり”の組み合わせが２位、”和食”と”ゆっくり”の組み合わせが３位、”和食”と”ゆっくり”の組み合わせが４位、”ラーメン”と”じっくり”の組み合わせが５位になっている。
【０２２３】
そして、情報分析部５５は、更新した行動希望ランキングを行動プランＤＢ３０に記憶させる。
【０２２４】
その後、イベント前後の行動希望ランキング更新処理は終了する。
【０２２５】
このようにして、参加するイベントとユーザの組み合わせに対して、各ユーザがイベント前及びイベント後に希望する行動のカテゴリ及び雰囲気の傾向を知ることができる。
【０２２６】
なお、例えば、イベントカテゴリ毎のランキングやユーザカテゴリ毎のランキングを作成するようにしてもよい。また、例えば、行動カテゴリのみのランキングや雰囲気カテゴリのみのランキングを作成するようにしてもよい。さらに、上述したカテゴリ及びその組み合わせは、その一例であり、他のカテゴリ及び他のカテゴリの組み合わせを用いるようにしてもよい。
【０２２７】
（イベント前行動プラン推薦処理）
次に、図２４のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行されるイベント前行動プラン推薦処理について説明する。
【０２２８】
なお、この処理は、例えば、対象ユーザが、対象イベントのチケット購入又は予約をしたとき、対象イベントに関する情報を閲覧したとき、又は、対象ユーザに対象イベントの推薦を行うときに実行される。或いは、この処理は、例えば、対象ユーザが、対象イベントのチケットの購入又は予約をした後、所定のタイミングで（例えば、対象イベントの開催日の直前や開催日等に）実行される。
【０２２９】
ステップＳ２３１において、推薦部５３は、対象イベントのイベントカテゴリと対象ユーザのユーザカテゴリの組み合わせを特定する。なお、イベントカテゴリとユーザカテゴリの分類は、上述した行動希望ランキング更新処理の場合と同様である。
【０２３０】
ステップＳ２３２において、推薦部５３は、行動プランＤＢ３０から、特定したイベントカテゴリとユーザカテゴリの組み合わせに対応するイベント前行動希望ランキングを取得する。例えば、対象ユーザが３０代の男性で、対象イベントがイベントカテゴリ”邦楽”に属するアーティストのコンサート場合、図２５に示されるイベントカテゴリ”邦楽”とユーザカテゴリ”３０代男性”の組み合わせに対するイベント前行動希望ランキングが取得される。
【０２３１】
ステップＳ２３３において、推薦部５３は、推薦に用いる行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせを決定する。例えば、推薦部５３は、対象ユーザから特に条件が指定されていない場合、ステップＳ２３２の処理で取得したイベント前行動希望ランキングの上位の行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせを採用する。例えば、図２５のイベント前行動希望ランキングの１位から５位までの行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせが採用される。
【０２３２】
一方、推薦部５３は、対象ユーザから条件が指定されている場合、指定された条件を満たす１以上の行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせを採用する。
【０２３３】
ステップＳ２３４において、推薦部５３は、決定した行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせに基づいて、推薦する候補となる施設及び席を抽出する。具体的には、推薦部５３は、行動プランＤＢ３０が保持する施設ＤＢの中から、対象ユーザに推薦する候補となる施設及び席を抽出する。
【０２３４】
図２６は、施設ＤＢのデータ構成の例を示している。施設ＤＢは、対象ユーザに推薦可能な行動プランにおいて利用可能な施設（例えば、店、娯楽施設、公共施設等）に関する情報を保持している。施設ＤＢは、施設名、行動カテゴリ、席種、雰囲気カテゴリの４項目を少なくとも含む。
【０２３５】
施設名は、各施設の名称を示す。例えば、店名の場合、支店名まで登録される。
【０２３６】
行動カテゴリは、各施設で行うことができる行動のカテゴリを示し、図２２を参照して上述した行動カテゴリの中から１つ以上が設定される。
【０２３７】
席種は、各施設が備える席の種類を示す。例えば、席種は、カウンタ席、テーブル席、個室、半個室、窓側の席、喫煙席、禁煙席等に分類される。
【０２３８】
雰囲気カテゴリは、各施設の各席種の雰囲気を表すカテゴリを示し、上述した雰囲気カテゴリの中から１つ以上が設定される。例えば、騒ぐことが可能な大広間の席は、雰囲気カテゴリ”がやがや”に設定され、じっくり話すことが可能な静かな席は、雰囲気カテゴリ”じっくり”に設定され、リラックスすることが可能な個室は、雰囲気カテゴリ”ゆっくり”に設定される。
【０２３９】
例えば、図２６の施設ＤＢには、行動カテゴリが”カフェバー”に属する施設”ＡＡＡカフェ  横浜店”、行動カテゴリが”和食”に属する施設”寿司ＢＢＢ  横浜店”が登録されている。また、”ＡＡＡカフェ”は、雰囲気カテゴリ”がやがや”に属するカウンタ席、雰囲気カテゴリ”じっくり”に属するテーブル席、雰囲気カテゴリ”じっくり”に属するテーブル窓側席を備えている。”寿司ＢＢＢ”は、雰囲気カテゴリ”じっくり”に属するテーブル席、雰囲気カテゴリ”ゆっくり”に属する個室を備えている。
【０２４０】
また、例えば、住所、電話番号、メールアドレス、営業時間、料金、メニュー、アクセス方法等の施設の一般的な情報や、予約状況、施設や従業員の雰囲気や特徴等の情報を、施設ＤＢに登録するようにしてもよい。なお、これらの情報は、施設ＤＢに登録せずに、各施設のウエブサイト等から入手するようにしてもよい。また、施設や従業員の雰囲気や特徴等は、例えば、施設側から提供される情報だけではなく、ウエブサイト、ソーシャルメディア等に掲載されている記事やユーザの口コミ、評価等から収集するようにしてもよい。
【０２４１】
推薦部５３は、施設ＤＢから、ステップＳ２３３の処理で決定した行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせの条件に該当する施設及び席を抽出する。例えば、行動カテゴリ”カフェバー”と雰囲気カテゴリ”がやがや”の組み合わせが条件として与えられている場合、図２６の施設ＤＢから、ＡＡＡカフェ横浜店のカウンタ席が抽出される。
【０２４２】
そして、推薦部５３は、抽出した施設及び席の中から、さらに対象ユーザにより指定された条件を満足する施設及び席を抽出する。例えば、ユーザにより指定されたエリア内にあり、指定された日時に予約可能な施設及び席が抽出される。また、例えば、対象ユーザにより席種が指定されている場合、指定された席種を備える施設が抽出される。さらに、例えば、施設又は従業員の特徴が条件と指定されている場合、指定された特徴を有する施設、又は、指定された特徴を有する従業員のいる施設が抽出される。
【０２４３】
ステップＳ２３５において、推薦部５３は、対象イベントの主催者や施設のオーナ等が提示する条件に基づいて、推薦する施設及び席を絞り込む。ここで、対象イベントの主催者や施設のオーナ等が提示する条件とは、例えば、推薦する施設や席の優先度などである。例えば、優先度が高く設定されている施設及び席が、ステップＳ２３４の処理で抽出された施設及び席の中から、優先して選択される。
【０２４４】
例えば、対象イベントの主催者と提携している施設がある場合、その施設の優先度が高く設定される。また、例えば、過去の各施設の予約情報とイベントのチケットの購入履歴のデータを分析することにより、イベントの参加率の向上に寄与する施設が見つかった場合、その施設の優先度が高く設定される。イベントの参加率の向上に寄与する施設とは、例えば、その施設を予約したユーザがイベントに参加する確率が高い施設や、イベント参加者のイベント前における予約率が高い施設等である。
【０２４５】
ステップＳ２３６において、情報処理システム１１は、対象ユーザにイベント前の行動プランを推薦する。具体的には、提示制御部５６は、対象ユーザに対してイベント前の行動プランを推薦するためのイベント前行動プラン情報を生成する。イベント前行動プラン情報は、例えば、対象ユーザに推薦する施設、席、及び、予約可能な時間等の情報を含む。そして、提示制御部５６は、対象ユーザが利用する情報提示部２２に、生成したイベント前行動プラン情報を送信する。
【０２４６】
情報提示部２２は、受信したイベント前行動プラン情報に基づいて、推薦する行動プランに関する情報を対象ユーザに提示する。なお、情報を提示する方法には、上述した図６のステップＳ１０４においてイベント及び席の推薦を行う場合と同様に、任意の方法を採用することができる。
【０２４７】
例えば、図２７は、このとき、対象ユーザの情報提示部２２において提示される情報の例を示している。この例では、対象イベント前のお薦めプランとして、推薦する施設名（店舗名）、席種、予約可能時間のリストが推薦順に表示されている。
【０２４８】
なお、このとき、対象イベントに参加した場合の割引情報（例えば、対象イベントに参加した人は２０％割引等）を合わせて提示するようにしてもよい。これにより、対象イベントの参加率、提示した行動プランに対する予約率がともに向上することが期待できる。
【０２４９】
その後、イベント前行動プラン推薦処理は終了する。
【０２５０】
（イベント後行動プラン推薦処理）
次に、図２８のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行されるイベント後行動プラン推薦処理について説明する。
【０２５１】
なお、この処理は、例えば、対象ユーザが、対象イベントのチケット購入又は予約をしたとき、対象イベントに関する情報を閲覧したとき、又は、対象ユーザに対象イベントの推薦を行うときに実行される。或いは、この処理は、例えば、対象ユーザが、対象イベントのチケットの購入又は予約をした後、所定のタイミングで（例えば、対象イベントの開催日の直前や開催日等に）実行される。
【０２５２】
ステップＳ２６１において、図２４のステップＳ２３１の処理と同様に、対象イベントのイベントカテゴリと対象ユーザのユーザカテゴリの組み合わせが特定される。
【０２５３】
ステップＳ２６２において、推薦部５３は、行動プランＤＢ３０から、特定したイベントカテゴリとユーザカテゴリの組み合わせに対応するイベント後行動希望ランキングを取得する。例えば、対象ユーザが３０代の男性で、対象イベントがイベントカテゴリ”邦楽”に属するアーティストのコンサート場合、図２９に示されるイベントカテゴリ”邦楽”とユーザカテゴリ”３０代男性”の組み合わせに対するイベント後行動希望ランキングが取得される。
【０２５４】
ステップＳ２６３において、図２４のステップＳ２３３の処理と同様に、推薦に用いる行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせが決定される。
【０２５５】
ステップＳ２６４において、図２４のステップＳ２３４の処理と同様に、決定した行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせに基づいて、推薦する候補となる施設及び席が抽出される。
【０２５６】
ステップＳ２６５において、図２４のステップＳ２３５の処理と同様に、対象イベントの主催者や施設のオーナ等が提示する条件に基づいて、推薦する施設及び席が絞り込まれる。
【０２５７】
ステップＳ２６６において、図２４のステップＳ２３６の処理と同様に、対象ユーザにイベント後の行動プランが推薦される。図３０は、図２７と同様の図であり、このとき対象ユーザの情報提示部２２に提示される情報の例を示している。なお、この図に示されるように、同じ施設であっても席種が異なる場合、別のプランとして提示される。
【０２５８】
その後、イベント後行動プラン推薦処理は終了する。
【０２５９】
以上のようにして、各ユーザに適したイベント及びイベント前後の行動をトータルなプランとして推薦することができる。これにより、ユーザのイベントへの参加意欲を高めることができ、チケットの購入率を上げることができる。また、推薦された施設の利用率も向上する。
【０２６０】
また、ユーザは、自分の条件や嗜好に合う行動プランを簡単に見付け、予約することができる。また、ユーザは、イベントだけでなく、イベントが始まるまでの時間及びイベントが終わった後の時間も有意義に過ごすことができ、全体的な満足度が上昇する。その結果、またイベントに参加したいという意欲が高まり、リピート率を上げることができる。
【０２６１】
（変形例）
ここで、上述したイベント前後の行動プランの推薦処理の変形例について説明する。
【０２６２】
以上の説明では、イベント前行動プラン推薦処理とイベント後行動プラン推薦処理を個別に行う例を示したが、２つの処理を合わせて行い、イベント前とイベント後の行動プランを合わせて推薦するようにしてもよい。
【０２６３】
また、イベント前及びイベント後の行動プランを、対象イベントとともに推薦するようにしてもよいし、対象イベントとは別のタイミングで推薦するようにしてもよい。また、対象イベントとともに推薦する場合、イベント前の行動プラン又はイベント後の行動プランのいずれか一方のみを推薦するようにしてもよい。さらに、対象ユーザが対象イベントのチケットの購入又は予約をした後に、その対象イベントの前又は後の行動プランを推薦するようにすることも可能である。
【０２６４】
また、推薦する行動プランの内容を、推薦する時期により変化させるようにしてもよい。例えば、対象イベントの開催当日に推薦する場合、当日の天候や気温等の条件を追加して、推薦に用いる行動カテゴリや雰囲気カテゴリを変化させたり、推薦する施設のエリアの範囲を変更したりすることが可能である。
【０２６５】
さらに、対象イベント後の行動プランは、対象イベントの開催前、対象イベントの途中、対象イベントの終了後のタイミングで推薦することが可能であるが、それぞれのタイミングで対象ユーザの気分が変化することが想定される。そこで、そのような気分の変化を想定して、例えば、推薦するタイミングに応じて、推薦に用いる行動カテゴリや雰囲気カテゴリを変化させるようにしてもよい。
【０２６６】
また、例えば、対象イベントの終了後に行動プランを推薦する場合、そのときの対象ユーザの気分は、参加した対象イベントの状況に左右されることが想定される。対象イベントの状況とは、例えば、対象イベントが盛り上がったか否か、対象イベントが長引いたか或いは早く終わったか、対象イベントがスポーツ系のイベントの場合、応援するチームが勝ったか否か等である。そこで、例えば、対象イベントの状況に応じて、推薦に用いる行動カテゴリや雰囲気カテゴリを変化させるようにしてもよい。
【０２６７】
また、例えば、単独の行動だけでなく、時間的に前後する２つ以上の行動を含む行動プランを推薦することも可能である。例えば、対象イベント後に食事するレストランの席と、食事後に出かけるカラオケの席等を含む行動プランを推薦することが可能である。
【０２６８】
さらに、推薦する行動プランは、必ずしも対象イベントの直前又は直後の行動プランに限定されるものではない。例えば、対象イベントの終了後に食事をした後に行くリラクゼーションサロンの席又は部屋を推薦したり、宿泊するホテルの部屋を推薦したりすることが可能である。
【０２６９】
また、推薦する行動プランは、必ずしも対象イベントと同じ日が対象とは限らない。例えば、遠方から対象イベントに参加するユーザのために、対象イベントの前日に宿泊するホテルの部屋やレストランの席等を推薦したり、対象イベントの翌日のレストランの席等を推薦したりすることが可能である。
【０２７０】
また、上述したカテゴリ及びその組み合わせは、その一例であり、他のカテゴリ及び他のカテゴリの組み合わせを用いることも可能である。
【０２７１】
さらに、例えば、イベント前後の行動希望ランキングを、実際の各ユーザのイベント前後の行動プランの予約状況等に基づいて更新するようにしてもよい。
【０２７２】
また、以上の説明では、ユーザカテゴリ毎に行動希望ランキングを作成する例を示したが、例えば、ユーザ毎に行動希望ランキングを作成するようにしてもよい。例えば、ユーザによる事前アンケート、ユーザの嗜好情報、ユーザのソーシャルメディア等への発言等に基づいて、ユーザ毎の行動希望ランキングを作成したり、更新したりすることが可能である。また、例えば、ユーザが実際に予約した行動プランの履歴に基づいて、各ユーザの行動希望ランキングを更新するようにしてもよい。そして、このユーザ毎の行動希望ランキングを用いることにより、より各ユーザに適した行動プランを推薦することが可能になる。
【０２７３】
さらに、例えば、対象イベントと行動プランを連携したサービスを提供することも可能である。例えば、対象イベントにちなんだ特別なサービスを行動プランで利用する施設において提供するようにしてもよい。例えば、対象イベントである演劇や映画の中で出てきた名物料理を、推薦する行動プランで利用するレストランにおいてイベント参加者に割安で提供する等のサービスを行うことが想定される。これにより、対象イベントと行動プランの相乗効果をより高めることができる。
【０２７４】
［販売戦略に関する処理］
次に、図３１乃至図３７を参照して、販売戦略に関する処理について説明する。
【０２７５】
イベントの主催者等は、以下に説明するように、推薦システム２１を利用して、イベントのチケットの販売戦略を席毎に設定し、実施するとともに、販売状況に応じて適宜変更を加えることができる。
【０２７６】
（販売戦略処理）
ここで、図３１のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行される販売戦略処理について説明する。
【０２７７】
なお、この処理は、例えば、対象イベントの主催者等が、情報提示部２３を用いて、販売戦略の設定の指令を入力したとき開始される。また、この処理は、例えば、対象イベントのチケット販売が終了するまで実行される。
【０２７８】
ステップＳ３０１において、情報処理システム１１は、販売戦略を設定する。具体的には、情報提示部２３は、主催者等により入力された販売戦略の設定の指令を推薦システム２１に送信する。推薦システム２１の販売戦略設定部５４は、受信した指令に基づいて、販売戦略情報を生成し、主催者プロファイルＤＢ２９に記憶させる。この販売戦略情報は、例えば、販売戦略を実施するタイミングを示す情報、及び、図３２に示される販売戦略テーブルを含む。
【０２７９】
販売戦略テーブルは、例えば、席番号、優先度、販売戦略（デフォルト）、販売戦略（キャンセル時）、及び、販売戦略（空席時）の各項目を含む。
【０２８０】
席番号は、対象イベントの会場の各席の席番号を示す。
【０２８１】
優先度は、各席を販売する優先順位を示し、例えば、”優先”又は”通常”のいずれかの値に設定される。そして、優先度が”優先”に設定されている席（以下、優先販売席と称する）が、”通常”に設定されている席（以下、通常販売席と称する）より優先して販売される。例えば、ユーザに席を推薦する場合、優先販売席が通常販売席より優先して推薦される。
【０２８２】
なお、優先度を３段階以上のレベルに分類するようにしてもよい。
【０２８３】
販売戦略（デフォルト）、販売戦略（キャンセル時）、及び、販売戦略（空席時）は、各席に適用する販売戦略を示す。販売戦略（デフォルト）は、通常実施される販売戦略を示す。販売戦略（キャンセル時）は、キャンセルが発生したときに実施される販売戦略を示す。販売戦略（空席時）は、例えば、期限を設定することが可能であり、設定された期限を過ぎても空席の場合に実施される販売戦略である。
【０２８４】
販売戦略は、例えば、”誘引”、”誘引（割引）”、”スワップ”、”通常”の４種類の中から設定される。
【０２８５】
販売戦略が”誘引”に設定されている席（以下、誘引席と称する）は、例えば、上述したイベント推薦処理においてユーザに推薦される対象となる。
【０２８６】
販売戦略が”誘引（割引）”に設定されている席（以下、誘引割引席と称する）は、例えば、上述したイベント推薦処理においてユーザに推薦される対象となり、かつ、チケット料金の割引対象となる。
【０２８７】
販売戦略が”スワップ”に設定されている席（以下、スワップ席と称する）は、例えば、上述したイベント推薦処理において、すでにチケットを購入済みのユーザに対して、購入済みの席から交換する席として推薦する対象となる。
【０２８８】
販売戦略が”通常”に設定されている席（以下、通常戦略席と称する）は、例えば、イベント推薦処理において、ユーザに推薦する対象とならない。
【０２８９】
例えば、席番号”Ｓ００１”の席は、優先度が”優先”に設定され、販売戦略（デフォルト）が”誘引”に設定され、販売戦略（キャンセル時）が”スワップ”に設定され、販売戦略（空席時）が”誘引”に設定されている。また、例えば、席番号”Ａ１０７”の席は、優先度が”通常”に設定され、販売戦略（デフォルト）が”通常”に設定され、販売戦略（キャンセル時）が”誘引”に設定され、販売戦略（空席時）が”誘引（割引）”に設定されている。
【０２９０】
なお、上に示した販売戦略の種類は、その一例であり、例えば、他の販売戦略を追加したり、或いは、数を減らしたりすることができる。
【０２９１】
ステップＳ３０２において、推薦部５３は、販売戦略を実施するタイミングであるか否かを判定する。販売戦略を実施するタイミングであると判定された場合、処理はステップＳ３０３に進む。
【０２９２】
ステップＳ３０３において、推薦部５３は、対象イベントの全ての席を販売戦略を実施する対象に設定する。
【０２９３】
ステップＳ３０４において、推薦部５３は、販売戦略実施処理を実行し、その後、処理はステップＳ３０５に進む。ここで、図３３を参照して、販売戦略実施処理の詳細について説明する。
【０２９４】
ステップＳ３３１において、推薦部５３は、販売戦略の実施内容を設定する対象となる対象席を選択する。すなわち、推薦部５３は、販売戦略を実施する対象となる席の中からまだ販売戦略の実施内容を設定していない席を１つ選択し、対象席に設定する。
【０２９５】
ステップＳ３３２において、推薦部５３は、対象席が空席であるか否かを判定する。対象席が空席であると判定された場合、処理はステップＳ３３３に進む。
【０２９６】
ステップＳ３３３において、推薦部５３は、対象席のキャンセルが発生しているか否かを判定する。対象席のキャンセルが発生していると判定された場合、処理はステップＳ３３４に進む。
【０２９７】
ステップＳ３３４において、推薦部５３は、対象イベントの販売戦略テーブルに基づいて、対象席の販売戦略をキャンセル時の販売戦略に設定する。
【０２９８】
その後、処理はステップＳ３３８に進む。
【０２９９】
一方、ステップＳ３３３において、対象席のキャンセルが発生していないと判定された場合、処理はステップＳ３３５に進む。
【０３００】
ステップＳ３３５において、推薦部５３は、対象席が期限を過ぎても空席のままか否かを判定する。推薦部５３は、現時点で対象席の空席時の販売戦略に設定されている期限を過ぎている場合、対象席が期限を過ぎても空席のままであると判定し、処理はステップＳ３３６に進む。
【０３０１】
ステップＳ３３６において、推薦部５３は、対象イベントの販売戦略テーブルに基づいて、対象席の販売戦略をキャンセル時の販売戦略に設定する。
【０３０２】
その後、処理はステップＳ３３８に進む。
【０３０３】
一方、ステップＳ３３５において、対象席の空席時の販売戦略に設定されている期限をまだ過ぎていないと判定された場合、処理はステップＳ３３７に進む。
【０３０４】
ステップＳ３３７において、推薦部５３は、対象イベントの販売戦略テーブルに基づいて、対象席の販売戦略をデフォルトの販売戦略に設定する。
【０３０５】
その後、処理はステップＳ３３８に進む。
【０３０６】
一方、ステップＳ３３２において、対象席が空席でないと判定された場合、ステップＳ３３３乃至Ｓ３３７の処理はスキップされ、処理はステップＳ３３８に進む。すなわち、対象席は既に埋まっているため、販売戦略は設定されない。
【０３０７】
ステップＳ３３８において、推薦部５３は、販売戦略を実施する対象となる全ての席について処理したか否かを判定する。まだ販売戦略を実施する対象となる全ての席について処理していないと判定された場合、処理はステップＳ３３１に戻る。
【０３０８】
その後、ステップＳ３３８において、販売戦略を実施する対象となる全ての席について処理したと判定されるまで、ステップＳ３３１乃至Ｓ３３８の処理が繰り返し実行される。これにより、販売戦略を実施する対象に設定された席に含まれる全ての空席に対して販売戦略の実施内容が設定される。
【０３０９】
一方、ステップＳ３３８において、販売戦略を実施する対象となる全ての席について処理したと判定された場合、処理はステップＳ３３９に進む。
【０３１０】
ステップＳ３３９において、図６を参照して上述したプッシュ型のイベント推薦処理が実行される。これにより、例えば、誘引席及び誘引割引席に設定された席が、その席の特徴に合う特徴を有するユーザに対象イベントとともに推薦される。また、例えば、スワップ席に設定された席が、その席の特徴に合う特徴を有するユーザであって、すでに別の席を購入済みのユーザに対して推薦される。
【０３１１】
その後、販売戦略実施処理は終了する。
【０３１２】
図３１に戻り、ステップＳ３０２において、販売戦略を実施するタイミングでないと判定された場合、ステップＳ３０３及びＳ３０４の処理はスキップされ、処理はステップＳ３０５に進む。
【０３１３】
ステップＳ３０５において、販売戦略設定部５４は、販売戦略の変更が指令されたか否かを判定する。販売戦略の変更が指令されていないと判定された場合、処理はステップＳ３０２に戻る。その後、ステップＳ３０５において、販売戦略の変更が指令されたと判定されるまで、ステップＳ３０２乃至Ｓ３０５の処理が繰り返し実行される。
【０３１４】
一方、ステップＳ３０５において、例えば、販売戦略設定部５４が、主催者等により入力された販売戦略の変更の指令を情報提示部２３から受信した場合、販売戦略の変更が指令されたと判定し、処理はステップＳ３０６に進む。
【０３１５】
ステップＳ３０６において、情報処理システム１１は、販売戦略変更処理を実行する。ここで、図３４を参照して、販売戦略変更処理の詳細について説明する。
【０３１６】
ステップＳ３６１において、情報処理システム１１は、チケットの販売状況の推移を提示する。具体的には、情報分析部５５は、購入履歴情報ＤＢ２８に保持されている購入履歴情報に基づいて、対象イベントのチケットの販売状況の集計を行う。例えば、情報分析部５５は、対象イベントのチケットの販売枚数を日毎に集計する。
【０３１７】
提示制御部５６は、情報分析部５５による集計結果に基づいて、対象イベントのチケットの販売状況の推移を提示するためのチケット販売状況情報を生成し、情報提示部２３に送信する。情報提示部２３は、受信したチケット販売状況情報に基づいて、対象イベントのチケットの販売状況の推移を提示する。
【０３１８】
ステップＳ３６２において、情報処理システム１１は、客席の販売状況を提示する。具体的には、情報提示部２３は、主催者等により客席の販売状況の提示の指令を入力された場合、その指令を推薦システム２１に送信する。
【０３１９】
推薦システム２１の情報分析部５５は、客席販売状況ＤＢ２６に格納されている情報に基づいて、現在の対象イベントの客席の販売状況の集計を行う。例えば、情報分析部５５は、対象イベントの各席が埋まっているか、空いているか、又は、キャンセルが発生しているかの集計を行う。
【０３２０】
また、情報分析部５５は、ユーザプロファイルＤＢ２７からすでに埋まっている席に割り当てられているユーザの特徴を示す情報を収集し、ユーザを複数のタイプに分類する。このとき、ユーザのタイプを分類する基準は、主催者等により指定される。例えば、ユーザの属性、身体的特徴、嗜好に関する特徴、及び、イベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つに基づいて、ユーザのタイプが分類される。
【０３２１】
提示制御部５６は、情報分析部５５の集計結果に基づいて、現在の対象イベントの客席の販売状況を提示するための客席販売状況情報を生成し、情報提示部２３に送信する。情報提示部２３は、受信した客席販売状況情報に基づいて、対象イベントの客席の販売状況を提示する。
【０３２２】
図３５は、ステップＳ３６１及びＳ３６２の処理において情報提示部２３において提示される画面の例を示している。この例では、チケットの販売開始日から現在までの対象イベントの日毎のチケットの販売枚数の推移を示すグラフが表示されている。
【０３２３】
そして、例えば、グラフをクリックすると、現在の客席の販売状況を示す画像がポップアップ表示される。例えば、ステージと客席の配置を模式的に示す図が表示されるとともに、各席が埋まっている席、空席、キャンセルが発生した席に分類して表示される。例えば、この例では、埋まっている席は斜線で示され、空席は白く塗りつぶされ、キャンセルが発生した席は黒く塗りつぶされている。
【０３２４】
なお、この現在の客席の販売状況を示す画像を、客席のキャンセルが発生したときに自動的にポップアップ表示するようにすることができる。
【０３２５】
これにより、主催者等はこれまでのチケットの販売枚数の推移と現在の客席の販売状況を一目で確認することができる。
【０３２６】
また、例えば、すでに埋まっている席を、各席に割り当てられているユーザのタイプ毎に色分け等により区別して表示するようにしてもよい。例えば、乗りの良いユーザと大人しいユーザ、男性と女性、年齢層別等に区別して表示するようにしてもよい。これにより、主催者等は、観客のタイプ別の席の分布を容易に確認することができ、例えば、イベントを盛り上げるために、どの席にどのタイプのユーザを誘引すべきかといった戦略を練ることができる。
【０３２７】
ステップＳ３６３において、情報処理システム１１は、販売戦略を変更する。具体的には、例えば、主催者等は、販売戦略を変更する席を指定し、指定した席の販売戦略の変更の指令を情報提示部２３に入力する。情報提示部２３は、入力された指令を推薦システム２１に送信する。
【０３２８】
推薦システム２１の販売戦略設定部５４は、受信した指令に基づいて、主催者プロファイルＤＢ２９に保持されている対象イベントの販売戦略テーブルの指定された席の販売戦略を変更する。このとき、複数の席の販売戦略をまとめて変更することが可能である。
【０３２９】
その後、販売戦略変更処理は終了する。
【０３３０】
図３１に戻り、ステップＳ３０７において、推薦部５３は、販売戦略を変更した席を販売戦略を実施する対象に設定する。
【０３３１】
ステップＳ３０８において、ステップＳ３０４の処理と同様に、販売戦略実施処理が実行される。すなわち、販売戦略が変更された席に対して変更後の販売戦略が実施される。
【０３３２】
その後、処理はステップＳ３０２に戻り、ステップＳ３０２以降の処理が実行される。
【０３３３】
以上のようにして、主催者等は、簡単に席毎に各席に応じた販売戦略を設定し、実施することができる。
【０３３４】
また、主催者等は、チケットや客席の販売状況を確認しながら、各席の販売戦略をリアルタイムに変更し、実施することができる。例えば、チケットの売れ行きが芳しくない場合には、誘引席や誘引割引席を増やして、メール配信等の手段により、ユーザに対して積極的に対象イベントへの誘引を行うことができる。また、例えば、イベントの開催直前にキャンセルが発生した場合、既にチケットを購入済みのユーザに対して、より良い席への誘引を行うことができる。
【０３３５】
［販売状況推移提示処理］
また、推薦システム２１は、チケット及び席の販売状況の推移を、上述した販売戦略変更処理で提示するときより詳細に提示し、チケットの売れ行きの変動要因等の分析を支援することができる。
【０３３６】
ここで、図３６のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行される販売状況推移提示処理について説明する。なお、この処理は、例えば、販売状況の推移を提示する対象となる対象イベントの主催者等により対象イベントの販売状況の推移の提示の指令が情報提示部２３に入力され、その指令が情報提示部２３から推薦システム２１に送信されたとき開始される。
【０３３７】
ステップＳ４０１において、情報処理システム１１は、対象イベントに関連する出来事とともにチケットの販売状況の推移を提示する。具体的には、情報分析部５５は、図３４のステップＳ３６１と同様の処理により、対象イベントのチケットの販売状況の集計を行う。
【０３３８】
また、提示制御部５６は、対象イベントに関連する出来事のうち、主にチケットの売れ行きに影響を与える可能性がある出来事に関する情報を主催者プロファイルＤＢ２９から収集する。例えば、提示制御部５６は、対象イベントのチケット販売の動き、プロモーションの動き、対象イベントの出演者の動き等に関する情報を主催者プロファイルＤＢ２９から収集する。
【０３３９】
提示制御部５６は、情報分析部５５による集計結果、及び、自身が収集した情報に基づいて、対象イベントに関連する出来事とともにチケットの販売状況の推移を提示するためのチケット販売状況情報を生成し、情報提示部２３に送信する。情報提示部２３は、受信したチケット販売状況情報に基づいて、対象イベントに関連する出来事とともにチケットの販売状況の推移を提示する。
【０３４０】
ステップＳ４０２において、情報処理システム１１は、指定された日の客席の販売状況を提示する。具体的には、情報提示部２３は、主催者により客席の販売状況を提示する日が指定された場合、指定された日を示す情報を推薦システム２１に送信する。
【０３４１】
推薦システム２１の情報分析部５５は、上述した図３４のステップＳ３６２と同様の処理により、指定された日の対象イベントの客席の販売状況の集計を行う。
【０３４２】
提示制御部５６は、情報分析部５５の集計結果に基づいて、指定された日の対象イベントの客席の販売状況を提示するための客席販売状況情報を生成し、情報提示部２３に送信する。情報提示部２３は、受信した客席販売状況情報に基づいて、指定された日の対象イベントの客席の販売状況を提示する。
【０３４３】
その後、販売状況推移提示処理は終了する。
【０３４４】
図３７は、この処理において情報提示部２３において提示される画面の例を示している。この例では、図３５の例と同様に、チケットの販売開始日から現在までの対象イベントの日毎のチケットの販売枚数の推移を示すグラフが表示されている。また、グラフの時間軸に沿って、対象イベントに関連する出来事（”新聞広告”、”アーティスト入院”、誘引メール配信”）が表示されている。これにより、主催者等は、チケットの売れ行きに影響を与えた出来事を容易に確認することができる。
【０３４５】
また、例えば、グラフをクリックすると、クリックした日付における図３５の例と同様の客席の販売状況を示す画像がポップアップ表示される。これにより、主催者等は、客席が埋まっていく推移を容易に確認することができ、例えば、人気のある席や人気のない席等を容易に把握することができる。
【０３４６】
なお、このポップアップ表示において、クリックした日付以降の客席の販売状況の推移を自動再生するようにすることができる。
【０３４７】
＜２．変形例＞
以下、上述した以外の本技術の実施の形態の変形例について説明する。
【０３４８】
例えば、上記の推薦処理を用いて、割り当てる席番号を動的に変更できる電子チケット等を利用して、イベントの会場で各ユーザに席を割り振ったり、席を変更したりすることが可能である。
【０３４９】
また、例えば、イベント前後の行動プランを推薦する場合に、イベントの推薦を行う場合と同様の処理により、推薦する行動プランで利用する施設の席の席ベクトルとユーザのユーザベクトルの間の距離に基づいて、推薦する席を選択するようにしてもよい。
【０３５０】
さらに、例えば、ユーザベクトルを用いて周囲の席の観客との相性を求め、相性の良い観客が周囲にいる席を推薦するようにしてもよい。ここで、相性の良い観客とは、例えば、嗜好が類似する観客、イベントの見方が類似する観客等である。これにより、例えば、イベントを通じて周囲の観客と良好なコミュニケーションを築いたり、一体感を味わったりすることができる可能性が高くなる。
【０３５１】
また、これを利用して、例えば、会場内の所定のエリア（１ヶ所でも複数ヶ所でも良い）に好みが合いそうな同人数の男女のグループを配置し、イベントを通じた出会いパーティのような企画を実施することも可能である。そして、さらにグループ間のコミュニケーションを深めることができるように、それらのグループに対して、上述した処理により、イベント後の行動プランを推薦するようにしてもよい。
【０３５２】
さらに、例えば、イベント以外の席、例えば、交通機関の席等についても、上述した方法により、席の席ベクトルとユーザのユーザベクトルの間の距離に基づいて、推薦する席とユーザの組み合わせを選択することができる。
【０３５３】
［コンピュータの構成例］
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
【０３５４】
図３８は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０３５５】
コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）４０１，ROM（Read Only Memory）４０２，RAM（Random Access Memory）４０３は、バス４０４により相互に接続されている。
【０３５６】
バス４０４には、さらに、入出力インタフェース４０５が接続されている。入出力インタフェース４０５には、入力部４０６、出力部４０７、記憶部４０８、通信部４０９、及びドライブ４１０が接続されている。
【０３５７】
入力部４０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部４０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部４０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部４０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ４１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア４１１を駆動する。
【０３５８】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU４０１が、例えば、記憶部４０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース４０５及びバス４０４を介して、RAM４０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０３５９】
コンピュータ（CPU４０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア４１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【０３６０】
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア４１１をドライブ４１０に装着することにより、入出力インタフェース４０５を介して、記憶部４０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部４０９で受信し、記憶部４０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM４０２や記憶部４０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０３６１】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０３６２】
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
【０３６３】
さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０３６４】
例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０３６５】
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０３６６】
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０３６７】
また、例えば、本技術は以下のような構成も取ることができる。
【０３６８】
（１）
イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦部を
備える情報処理装置。
（２）
前記推薦部は、席又はエリアの特徴を表すベクトルである席ベクトルとユーザの特徴を表すベクトルであるユーザベクトルとの間の距離に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザとの組み合わせを選択する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記イベントの席又はエリアの配置をユーザに提示する場合に、各席又はエリアの前記席ベクトルと前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離に基づいて、各席又はエリアを区別して提示するように制御する提示制御部を
さらに備える前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記推薦部は、第１の席又はエリアが割り当てられているユーザに対して、前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離が前記第１の席又はエリアより小さい前記席ベクトルを有する第２の席又はエリアを推薦する
前記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（５）
各席又はエリアに関するメタデータに基づいて、各席又はエリアの前記席ベクトルを生成する席ベクトル生成部と、
各ユーザに関するメタデータに基づいて、各ユーザの前記ユーザベクトルを生成するユーザベクトル生成部と
をさらに備える前記（２）乃至（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
ユーザに推薦する席又はエリアからの視界をシミュレートした画面の提示を制御する提示制御部を
さらに備える前記（１）、（２）、（４）又は（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記画面は、ユーザに推薦する席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方、及び、ユーザに推薦する席又はエリアの周囲の様子をシミュレートしたものである
前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記席又はエリアの特徴は、当該席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴を含み、
前記推薦部は、ユーザの特徴、及び、各席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する
前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記推薦部は、前記イベントの属するカテゴリと推薦を行う対象となる対象ユーザが属するカテゴリとの組み合わせに基づいて、前記イベントの前又は前記イベントの後に前記対象ユーザが利用する施設及び席の推薦をさらに行う
前記（１）乃至（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記席又はエリアの特徴は、当該席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われている領域であるイベント領域の見え方に関する特徴、当該席又はエリアにおける音の聴こえ方に関する特徴、当該席又はエリアの周囲の観客に関する特徴、当該席又はエリアの環境に関する特徴、及び、当該席又はエリアに優先して割り当てるユーザの特徴のうち少なくとも１つを含み、
前記ユーザの特徴は、当該ユーザの属性、当該ユーザの身体的特徴、当該ユーザの嗜好に関する特徴、及び、当該ユーザのイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つを含む
前記（１）乃至（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
観客の属性、観客の身体的特徴、観客の嗜好に関する特徴、及び、観客のイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つに基づいて前記イベントの観客を複数のタイプに分類し、前記イベントの客席の観客の分布を前記タイプ毎に区別して提示するように制御する提示制御部を
さらに備える前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
ユーザへの推薦を行うか否かを示す販売戦略を前記イベントの席又はエリア毎に設定可能な販売戦略設定部を
さらに備え、
前記推薦部は、ユーザへの推薦を行うように設定されている席又はエリアの推薦を行う
前記（１）乃至（１１）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
前記販売戦略設定部は、キャンセルが発生した場合、所定の期限を過ぎても空席である場合、及び、それ以外の場合とで異なる前記販売戦略を設定可能である
前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
前記推薦部は、さらに前記イベントの料金及び前記イベントの参加者への特典の設定を行うとともに、前記イベントに対するユーザの嗜好度に基づいて、推薦する席又はエリア、前記料金、及び、前記特典の組み合わせの内容を調整する
前記（１）乃至（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
前記推薦部は、前記イベントがユーザの環境に映像を配信するイベントの場合、前記映像内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方を決める仮想的な席又はエリアの推薦を行う
前記（１）乃至（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）
イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを
含む情報処理装置の情報処理方法。
（１７）
イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを
含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０３６９】
１１  情報処理システム，  ２１  推薦システム，  ２２，２３  情報提示部，  ２４  チケット販売システム，  ２５  イベント情報ＤＢ，  ２６  客席販売状況ＤＢ，  ２７  ユーザプロファイルＤＢ，  ２８  購入履歴情報ＤＢ，  ２９  主催者プロファイルＤＢ，  ３０  行動プランＤＢ，  ５１  席ベクトル生成部，  ５２  ユーザベクトル生成部，  ５３  推薦部，  ５４  販売戦略設定部，  ５５  情報分析部，  ５６  提示制御部
【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】
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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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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【国際調査報告】
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