(57)【要約】  異なるサービス間におけるオファーリングが可能なマッチングシステム、マッチング方法及びプログラムを提供する。マッチングシステム（１００）は、マッチングルール生成エンジン（４）、オファーエンジン（６）を有する。マッチングルール生成エンジン（４）は、第１のサービスに属する第１のユーザと、第２のサービスに属する第２のユーザと、を対応付けたマッチングルールを生成する。オファーエンジン（６）は、マッチングルールに基づいて、第２のユーザにオファーし得る第２のサービスの商材を、第１のユーザにオファーする。
2015118587.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のサービスに属する第１のユーザと、第２のサービスに属する第２のユーザと、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成エンジンと、
前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーエンジンと、を有する
マッチングシステム。
【請求項２】
前記第２のユーザと、前記第２のサービスの商材と、を対応付けた記憶手段を有し、
前記オファーエンジンは、前記記憶手段を参照し、前記第２のユーザに対応付けられた前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
請求項１記載のマッチングシステム。
【請求項３】
前記マッチングルール生成エンジンは、前記第１のユーザと、複数の前記第２のユーザと、を網羅的に対応付けた前記マッチングルールを生成し、
前記マッチングルールから、所定の抽出条件に基づいて、前記第１のユーザと、特定の前記第２のユーザと、の組合せを抽出し、
前記オファーエンジンは、抽出した前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
請求項１又は２記載のマッチングシステム。
【請求項４】
前記オファーエンジンは、前記オファーに対する前記第１のユーザの反応に応じて、前記抽出条件を変更する
請求項３記載のマッチングシステム。
【請求項５】
前記マッチングルール生成エンジンは、前記第１のユーザに対応する第１のユーザモデルと、前記第２のユーザに対応する第２のユーザモデルと、を対応付けた前記マッチングルールを生成する
請求項１乃至４いずれか１項記載のマッチングシステム。
【請求項６】
前記第２のユーザに対応する前記第２のユーザモデルと、前記第２のサービスの商材に対応する第２の商品モデルと、を対応付けた第２の記憶手段を有し、
前記オファーエンジンは、前記第２の記憶手段を参照し、前記第２のユーザモデルに対応付けられた前記第２の商品モデルに対応する前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
請求項５記載のマッチングシステム。
【請求項７】
第１のサービスに属する第１のユーザと、第２のサービスに属する第２のユーザと、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成ステップと、
前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーステップと、を有する
マッチング方法。
【請求項８】
前記オファーステップでは、前記第２のユーザと前記第２のサービスの商材とを対応付けた記憶手段を参照し、前記第２のユーザに対応付けられた前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
請求項７記載のマッチング方法。
【請求項９】
前記マッチングルール生成ステップでは、前記第１のユーザと、複数の前記第２のユーザと、を網羅的に対応付けた前記マッチングルールを生成し、
前記マッチングルールから、所定の抽出条件に基づいて、前記第１のユーザと、特定の前記第２のユーザと、の組合せを抽出し、
前記オファーステップでは、抽出した前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
請求項７又は８記載のマッチング方法。
【請求項１０】
コンピュータに、第１のサービスに属する第１のユーザと、第２のサービスに属する第２のユーザと、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成ステップと、
前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーステップと、を実行させる
プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はマッチングシステム、マッチング方法及びプログラムに関し、例えば異なるサービス間におけるオファーリング技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、オファーリング又はレコメンド（以下、単にオファーリングという）と呼ばれる情報サービスが広く実施されている。オファーリングとは、情報提供対象を分析し、その分析結果に基づいて、情報提供対象にマッチする情報を提供するサービスをいう。テ系的なオファーリングサービスとしては、あるウェブサイトにおけるユーザの行動履歴を分析し、当該ユーザの好みを推測し、その好みにマッチする商品やサービス等（以下、商材という）を内容とする広告を、当該ウェブサイト上に表示させることにより、当該ユーザに対し商材のオファーリングを行うものがある。【０００３】
例えば特許文献１には、会員の嗜好を分析すること、会員と広告情報とを嗜好に応じてそれぞれ分類すること、会員と同一の嗜好に分類された広告情報を当該会員に配信すること、等を特徴とする広告情報配信方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−０４９８３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１のほか、商材のオファーリング手法は種々考え得る。例えば、同時によく購入される商材が判明しているならば、一方の商材が購入された場合、他方の商材をオファーすることが考えられる。また、ユーザの購入傾向を分析し、そのユーザが購入するであろう商材を推測し、オファーすることも考えられる。【０００６】
ところで、昨今では企業買収等の結果、１つの企業が複数の多様なサービスを展開していることも少なくない。このような場合、複数のサービスを跨いで、一方のサービスのユーザに、他方のサービスの商材をオファーしたいというニーズがある。すなわち、異なるサービス間での相互送客が求められている。【０００７】
しかしながら、サービスが異なれば、ユーザ及び商材に関する情報もそれぞれ別個に管理されていることが殆どである。このような場合、一方のサービスが有するユーザ及び商材の情報と、他方のサービスが有するユーザ及び商材の情報とを適切に関連付けるには、サービス運営者の特別な知見とともに、多くの時間とコストが必要とされていた。このことは、異なるカテゴリ（例えば業種等）間においては特に大きな問題であった。例えば、同時によく購入される商材をオファーするという手法は、異なる業種のサービス間では採用が難しい。異なる業種間で、そのような事象が発生することは稀であり、基礎となるデータの収集が困難だからである。また、ユーザの購入傾向や嗜好についても、異なる業種においては異なる観点で分析されることが少なくなく、一方のサービスにおける分析結果を他方のサービスにおいて活用することには制限がある。【０００８】
すなわち、特許文献１を含む従来のオファーリング方法においては、異なるサービス間、特に異なるカテゴリ（業種）間で、一方のサービスの商材を他方のサービスのユーザにオファーすることが困難であるという課題があった。【０００９】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、異なるサービス間におけるオファーリングが可能なマッチングシステム、マッチング方法及びプログラムを提供することを目的とする。【００１０】
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係るマッチングシステムは、第１のサービスに属する第１のユーザと、第２のサービスに属する第２のユーザと、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成エンジンと、前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーエンジンと、を有するものである。【００１２】
本発明に係るマッチング方法は、第１のサービスに属する第１のユーザと、第２のサービスに属する第２のユーザと、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成ステップと、前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーステップと、を有するものである。【００１３】
本発明に係るプログラムは、コンピュータに、第１のサービスに属する第１のユーザと、第２のサービスに属する第２のユーザと、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成ステップと、前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーステップと、を実行させるものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により、異なるサービス間におけるオファーリングが可能なマッチングシステム、マッチング方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態のマッチングシステム１００の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態のマッチングシステム１００の動作を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における商品情報記憶部１１、２１の例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態２におけるユーザ情報記憶部１２、２２の例の処理を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態におけるモデル情報３１、３２の商品モデルの例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態２におけるモデル情報３１、３２のユーザモデルの例の処理を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態２におけるマッチングルール記憶部５の例の処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
まず、図１を用いて、本発明の実施の形態１にかかるマッチングシステム１００の構成について説明する。
【００１７】
本実施の形態におけるマッチングシステム１００は、複数のサービス、例えばＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｍｍｅｒｃｅ、電子商取引）サイトと通信可能に接続され、これらのサービス間で相互送客を実施する。以下、最も単純な例として、異なる２つのサービス（ＥＣサイト１０、ＥＣサイト２０）間での相互送客を例として本発明について説明する。しかしながら、本発明は、２つのサービスに限らず、任意の複数のサービス間での相互送客に適用することができる。
【００１８】
ＥＣサイト１０、ＥＣサイト２０、マッチングサービス１００は、すべて同一の運営主体により運営されていてもよく、それぞれが別の運営主体により運営されていてもよい。
【００１９】
マッチングシステム１００は、情報収集部１、分析エンジン２、モデル情報記憶部３、マッチングルール生成エンジン４、マッチングルール記憶部５、オファーエンジン６を含む。
【００２０】
情報収集部１は、複数のサービス（ＥＣシステム１０及びＥＣシステム２０）がそれぞれ保持している商品情報記憶部１１及び２１、ユーザ情報記憶部１２及び２２の内容を取得し、マッチングシステム１００内の図示しない記憶領域に保持する処理を行う。
【００２１】
図３に、商品情報１１、２１の例を示す。商品情報には、サービスが取扱う商材に関する情報が格納される。この例では、ＥＣシステム１０及びＥＣシステム２０が取扱っている商品の商品名、商品の画像、商品の金額、商品説明の文章が、ユニークな商品ＩＤに紐づけられて格納されている。
【００２２】
図４に、ユーザ情報１２、２２の例を示す。ユーザ情報には、サービス内におけるユーザの行動（閲覧）履歴、購買履歴等に関する情報が格納される。この例では、ユーザＩＤ、アクション、商品ＩＤ、時間の各情報が、ユニークな履歴ＩＤに紐づけられて格納されている。ここで、アクション「閲覧」「購入」又は「カート」とは、「ユーザＩＤ」により特定されるユーザが、「時間」に記録された時間帯に、「商品ＩＤ」にかかる商品ページを閲覧したこと、当該商品を購入したこと、又は当該商品をカートに投入したことを示している。
【００２３】
分析エンジン２は、商品情報記憶部１１及び２１、ユーザ情報記憶部１２及び２２の内容を参照し、商品情報やユーザの嗜好をモデル化し、商品モデル及びユーザモデルを生成する処理を行う。なお、モデル化（セグメント化）処理は、例えば特願２０１３−２６０２０６、特願２０１３−０１５０１６に開示されているような既知の技術を利用して実施することができるため、ここでは詳細な説明を省略する。ここで、ＥＣシステム１０及び２０の商品情報及びユーザ情報をモデル化したものを、それぞれモデル情報３１及び３２とする。分析エンジン２は、モデル情報３１及び３２を、モデル情報記憶部３に格納する。
【００２４】
モデル情報記憶部３は、モデル情報３１及び３２を格納する記憶部である。モデル情報記憶部３は典型的にはデータベースである。モデル情報記憶部３の内容は、マッチングルール生成エンジン４により利用される。
【００２５】
図５に、商品モデルの例を示す。この例では、ある複数の「特徴語」において共通する１以上の商品の「商品ＩＤ」が、ユニークな「商品モデルＩＤ」に紐づけられている。この「商品モデルＩＤ」により識別される商品群を、商品モデルという。典型的には、分析エンジン２が、商品名や商品説明文等に特定の「特徴語」を含む商品を集約して、１つの商品モデルを生成する。すなわち、分析エンジン２は、商品情報１１、２１をそれぞれ参照し、当該商品ＩＤに関連付けられた商品の説明文等のテキスト情報を形態素解析するなどして、当該テキスト情報に含まれる名詞等の単語を特徴語として抽出する。また、抽出された特徴語と共に出現する単語を共起語として抽出し、特徴語と共起語を１つの集合体（トピック）として管理する。ここでいうトピックとは特徴語、共通語が共通にもつ意味をあらわす概念である（例、バット、ボール、ホームランなどの単語の集合は野球という共通の意味（トピック）を有する。この例にあるようにトピックは直接の単語としては文章に出現しないことを注意されたい）。分析エンジン２は、複数の商品ＩＤについて上記処理を実行して、トピックを複数個抽出する。なお、トピックは複数生成されるため、上限を商品ＩＤ数などをもとに制限するのが一般的である。
【００２６】
次に、分析エンジン２は、各商品の説明文等のテキスト情報がどのようなトピックによって構成されているかを算出する。その結果、各商品ＩＤごとに、トピックの構成率が算出される。その後、分析エンジン２は、トピック及びトピックの構成率において類似性がある商品ＩＤをグループ化することによって商品モデルを生成する。この際、分析エンジン２は、各商品モデルに対し商品モデルＩＤを割り振る。商品モデルの生成に関する詳細な手順については、例えば特願２０１３−２６０２０６、特願２０１３−０１５０１６を参照されたい。
【００２７】
図６に、ユーザモデルの例を示す。ユーザモデルとは、当該ユーザがどのような商品を好む者であるかという人物像を示すデータセットである。この例では、「商品モデルＩＤ」「構成率」がユニークな「ユーザモデルＩＤ」に紐づけられている。すなわち、このユーザモデルは、「商品モデルＩＤ」とその「構成率」によってユーザの人物像を表現している。ユーザモデルは例えば以下のように生成し得る。
【００２８】
まず、分析エンジン２は、ユーザ情報１２、２２を参照し、ユーザが閲覧等を行った複数の商品各々に紐づけられた上記「商品モデルＩＤ」を検索する。すなわち、ユーザが閲覧等した商品から、商品モデルを逆引きする。次に、分析エンジン２は、ユーザの閲覧等した商品が、どのような商品モデルで構成されているかを算出する。その結果、各ユーザごとに、商品モデルの構成率が算出される。その後、分析エンジン２は、商品モデル及び商品モデルの構成率において類似性があるユーザをグループ化することによってユーザモデルを生成する。この際、分析エンジン２は、各ユーザモデルに対しユーザモデルＩＤを割り振る。
【００２９】
なお、モデル化された情報には、人手等により任意のタグを付与することが可能である。この例では、各ユーザモデルに対して、「こだわり消費派」「家庭生活派」等のタグが付与されている。なお、タグ付けは必須ではなく、主に運営者がモデル情の管理を容易にするために行うことができる。
【００３０】
なお、上述の商品モデル、ユーザモデルの生成方法は一例にすぎない。商品の説明文等に基づいて、類似性のある商品を集約した商品モデルと、ユーザモデルが作成可能であれば、他の任意の方法を採用しても良い。
【００３１】
マッチングルール生成エンジン４は、モデル情報記憶部３に格納されたモデル情報３１及び３２を参照し、マッチングルールを生成する。マッチングルールとは、異なるサービスにおけるユーザモデル同士を対応付けた情報をいう。マッチングルール生成エンジン４は、生成したマッチングルールをマッチングルール記憶部５に記憶する。
【００３２】
図７に、マッチングルールの例を示す。この例では、ＥＣシステム１０のユーザモデルと、ＥＣシステム２０のユーザモデルと、ユニークな「ルールＩＤ」とが紐づけられている。また、それぞれの「ルールＩＤ」に対して、「優先度」としての数値が定義されている。本実施の形態では、この数値が大きいほど、優先度が高いことを意味する。
【００３３】
マッチングルール記憶部５は、マッチングルールを格納する記憶部であり、典型的にはデータベースである。なお、システムの規模によっては、データベースでなくファイルであってもよい。
【００３４】
オファーエンジン６は、マッチングルール記憶部５のマッチングルールを参照して、ユーザにオファーを行う処理部である。
【００３５】
つづいて、図２のフローチャートを用いて、本発明の実施の形態にかかるマッチングシステム１００の動作について説明する。
【００３６】
Ｓ１：商品情報、ユーザ情報の収集
情報収集部１は、マッチングシステム１００と接続されている複数のサービス、すなわちＥＣシステム１０及びＥＣシステム２０から、商品情報及びユーザ情報をそれぞれ収集する。具体的には、ＥＣシステム１０及びＥＣシステム２０が保持している商品情報記憶部１１及び２１、ユーザ情報記憶部１２及び２２の内容を参照し、マッチングシステム１００内の図示しない記憶領域にコピーする。
【００３７】
Ｓ２：モデル化
分析エンジン２が、Ｓ１にて収集したユーザ情報及び商品情報をモデル化する。なお、モデル化処理は、既存技術を採用して実施することができる。分析エンジン２は、ＥＣシステム１０及び２０の商品情報及びユーザ情報をモデル化した、モデル情報３１及び３２を、モデル情報記憶部３に格納する。
【００３８】
Ｓ３：モデルの紐付け
マッチングルール生成エンジンン４は、サービス毎に生成されたユーザモデル同士を紐づけた、マッチングルールを生成する。例えば、マッチングルール生成エンジン４は、ＥＣシステム１０及び２０のユーザモデル同士の全ての組み合わせパターンを生成する。また、マッチングルール生成エンジン４は、これらの組み合わせ（ルールＩＤ）それぞれについて、任意の優先度を付与する。この優先度は、サービス運営者により初期値が設定されてもよい。この場合、後述するＳ４のオファーリングにおいて、この優先度を適宜変更することにより、マッチングルールを最適化する処理を行うことが好ましい。
【００３９】
なお、マッチングルールは、サービス運営者の知見により生成、調整することも可能である。
【００４０】
Ｓ４：オファーリング
オファーエンジン６は、あるサービスを利用しているユーザに対し、他のサービスの商材をオファーする。より具体的には、まずオファーエンジン６は、サービスＡを利用するユーザのユーザモデルａを特定する。つぎに、オファーエンジン６は、マッチングルール記憶部５を参照し、そのユーザモデルａと紐づけられている他のサービスＢのユーザモデルｂを抽出する。なお、ユーザモデルａに複数の他のユーザモデルが紐づけられている場合、オファーエンジン６は、優先度の最も高いルールＩＤを選択し、抽出すべきユーザモデルを決定できる。そして、オファーエンジン６は、モデル情報記憶部３を参照し、抽出した他のサービスＢのユーザモデルｂに紐づけられている、他のサービスＢの商材を取得する。最後に、オファーエンジン６は、取得した他のサービスＢの商材に関する情報を、サービスＡのユーザに提供（オファー）する。
【００４１】
ここで、好ましくは、オファーエンジン６は、実行したオファーに対するユーザの反応に応じて、マッチングルールを最適化することができる。すなわち、オファーエンジン６は、例えば既知の種々の手法により、オファーによりＥＣサイト上に表示させた広告がユーザによりクリックされたことを検知する。そして、マッチングルール記憶部５を参照し、当該オファーを実行した際に採用したルールＩＤの優先度を上昇させる。これにより、ユーザの反応が良いルールＩＤの優先度は相対的に高く、ユーザの反応の鈍いルールＩＤは相対的に低くなってゆく。すなわち、マッチングルールが、より効果的なルールへと自動的に最適化されてゆく。
【００４２】
以下に、オファーエンジン６によるオファーの具体例をより詳細に示す。この例において、オファーエンジン６は、ＥＣサイト１０に来たユーザに対して、ＥＣサイト２０の商品をオファーする。
【００４３】
（１）ユーザが、ＥＣサイト１０を訪問し、商品ＩＤ「ＡＳ００１」のウェブページを閲覧する。
【００４４】
（２）ＥＣシステム１０は、この商品ＩＤ「ＡＳ００１」を、マッチングシステム１００のオファーエンジン６に通知する。あるいは、オファーエンジン６が、ユーザ情報記憶部１２を参照して、ユーザが閲覧等した商品ＩＤを取得してもよい。オファーエンジン６は、モデル情報３１の商品モデル情報（図５）を参照し、商品ＩＤ「ＡＳ００１」に紐づいた商品モデル「ＡＳＭ００１」を特定する。
【００４５】
（３）オファーエンジン６は、モデル情報３１のユーザモデル情報（図６）を参照し、商品モデル「ＡＳＭ００１」に紐づけられているユーザモデルを抽出する。ここで、商品モデル「ＡＳＭ００１」が紐づけられているユーザモデルが複数ある場合、オファーエンジン６は、当該商品モデルの構成率が最も高いユーザモデルを１つ抽出する。この例では、商品モデル「ＡＳＭ００１」に紐づけられているユーザモデルは「ＡＣＭ００１」「ＡＣＭ００２」の２つである。ここで、ユーザモデル「ＡＣＭ００１」における商品モデル「ＡＳＭ００１」の構成率は０．７、ユーザモデル「ＡＣＭ００２」における商品モデル「ＡＳＭ００１」の構成率は０．２であるから、オファーエンジン６は、当該商品モデルの構成率が最も高いユーザモデル「ＡＣＭ００１」を選択する。
【００４６】
（４）オファーエンジン６は、マッチングルール記憶部５を参照し、選択したユーザモデル「ＡＣＭ００１」に紐づけられたマッチングルールを抽出する。ここで、ユーザモデル「ＡＣＭ００１」が紐づけられているルールが複数ある場合、オファーエンジン６は、優先度が最も高いルールを１つ抽出する。この例では、ユーザモデル「ＡＣＭ００１」に紐づけられているルールはルールＩＤ「ＲＬ００１」「ＲＬ００２」「ＲＬ００３」の３つである。このうち、優先度が最も高いルールは「ＲＬ００１」である。オファーエンジン６は、ルールＩＤ「ＲＬ００１」において、ユーザモデル「ＡＣＭ００１」に紐づけられているＥＣサイト２０のユーザモデル「ＢＣＭ００１」を特定する。
【００４７】
（５）オファーエンジン６は、モデル情報３２のユーザモデル情報（図６）を参照し、ユーザモデル「ＢＣＭ００１」に紐づけられている商品モデルのうち、最も構成率が高い商品モデル「ＢＳＭ００１」を特定する。
【００４８】
（６）オファーエンジン６は、モデル情報３２の商品モデル情報（図５）を参照し、商品モデル「ＢＳＭ００１」に紐づけられている商品を、オファーすべき商品として特定する。この例では、オファーエンジン６は、ＥＣシステム２０の商品ＩＤ「ＢＳ００１」「ＢＳ００２」を、ＥＣシステム１０のユーザにオファーする。典型的には、商品ＩＤ「ＢＳ００１」「ＢＳ００２」に関するバナー広告等を、ＥＣシステム１０中のユーザが閲覧しているページに表示させる。
【００４９】
本実施の形態によれば、分析エンジン２が、各サービスのユーザをモデル化し、マッチングルール生成エンジン４が、生成したユーザモデル同士を紐付ける。また、分析エンジン２は、ユーザモデルにマッチする商品モデル商材を紐付ける。これにより、異なるサービス間においても、ユーザの嗜好に合わせて相互に商材をオファーすることができる。また、これにより、顧客単価の増加効果が期待できる。
【００５０】
また、本実施の形態によれば、オファーエンジン６が、マッチングルールを最適化する。これにより、より効果的なマッチングルールに基づくオファーを実施できる。また、自社のユーザモデルだけでなく、異なるサービスにおけるユーザモデル同士の相関関係を把握することが可能となる。これにより、新規サービスやキャンペーン施策等を実施する際の基礎となる情報を収集することができる。
【００５１】
さらに、本実施の形態によれば、マッチングルール生成ステップで生成されたマッチングはその時点では仮説であるが、その後のオファーによって仮説を評価証明することができる。したがって、違った業態間でのユーザ及び商品のマッチングの巧拙について、ノウハウすなわちマーケティング情報を蓄積することが可能になる。
【００５２】
＜その他の実施の形態＞
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述の実施の形態では、本発明を主にハードウェアの構成として説明したが、これに限定されるものではなく、任意の処理を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。この場合、コンピュータプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００５３】
本発明は、例えば以下のようにも表現し得る。
（付記１）
第１のサービスに属する第１のユーザと、第２のサービスに属する第２のユーザと、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成エンジンと、
前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーエンジンと、を有する
マッチングシステム。
（付記２）
前記第２のユーザと、前記第２のサービスの商材と、を対応付けた記憶部を有し、
前記オファーエンジンは、前記記憶部を参照し、前記第２のユーザに対応付けられた前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
付記１記載のマッチングシステム。
（付記３）
前記マッチングルール生成エンジンは、前記第１のユーザと、複数の前記第２のユーザと、を網羅的に対応付けた前記マッチングルールを生成し、
前記マッチングルールから、所定の抽出条件に基づいて、前記第１のユーザと、特定の前記第２のユーザと、の組合せを抽出し、
前記オファーエンジンは、抽出した前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
付記１又は２記載のマッチングシステム。
（付記４）
前記オファーエンジンは、前記オファーに対する前記第１のユーザの反応に応じて、前記抽出条件を変更する
付記３記載のマッチングシステム。
（付記５）
前記マッチングルール生成エンジンは、前記第１のユーザに対応する第１のユーザモデルと、前記第２のユーザに対応する第２のユーザモデルと、を対応付けた前記マッチングルールを生成する
付記１乃至４いずれか１項記載のマッチングシステム。
（付記６）
前記第２のユーザに対応する前記第２のユーザモデルと、前記第２のサービスの商材に対応する第２の商品モデルと、を対応付けた第２の記憶部を有し、
前記オファーエンジンは、前記第２の記憶部を参照し、前記第２のユーザモデルに対応付けられた前記第２の商品モデルに対応する前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
付記５記載のマッチングシステム。
（付記７）
第１のサービスに属する第１のユーザと、第２のサービスに属する第２のユーザと、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成ステップと、
前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーステップと、を有する
マッチング方法。
（付記８）
前記オファーステップでは、前記第２のユーザと前記第２のサービスの商材とを対応付けた記憶部を参照し、前記第２のユーザに対応付けられた前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
付記７記載のマッチング方法。
（付記９）
前記マッチングルール生成ステップでは、前記第１のユーザと、複数の前記第２のユーザと、を網羅的に対応付けた前記マッチングルールを生成し、
前記マッチングルールから、所定の抽出条件に基づいて、前記第１のユーザと、特定の前記第２のユーザと、の組合せを抽出し、
前記オファーステップでは、抽出した前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
付記７又は８いずれか１項記載のマッチング方法。
（付記１０）
前記オファーステップでは、前記オファーに対する前記第１のユーザの反応に応じて、前記抽出条件を変更する
付記９記載のマッチング方法。
（付記１１）
前記マッチングルール生成ステップでは、前記第１のユーザに対応する第１のユーザモデルと、前記第２のユーザに対応する第２のユーザモデルと、を対応付けた前記マッチングルールを生成する
付記７乃至１０記載のマッチング方法。
（付記１２）
前記オファーステップでは、前記第２のユーザに対応する前記第２のユーザモデルと、前記第２のサービスの商材に対応する第２の商品モデルと、を対応付けた第２の記憶部を参照し、前記第２のユーザモデルに対応付けられた前記第２の商品モデルに対応する前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーする
付記１１記載のマッチング方法。
（付記１３）
コンピュータに、第１のサービスに属する第１のユーザと、第２のサービスに属する第２のユーザと、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成ステップと、
前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のサービスの商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーステップと、を実行させる
プログラム。
【００５４】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００５５】
この出願は、２０１４年２月１０日に出願された日本出願特願２０１４−０２３６２８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００５６】
１００  マッチングシステム
１  情報収集部
２  分析エンジン
３  モデル情報記憶部
３１  モデル情報
３２  モデル情報
４  マッチングルール生成エンジン
５  マッチングルール記憶部
６  オファーエンジン
１０  ＥＣシステム
１１  商品情報記憶部
１２  ユーザ情報記憶部
２０  ＥＣシステム
２１  商品情報記憶部
２２  ユーザ情報記憶部
【図１】
2015118587.tif 000003
【図２】
2015118587.tif 000004
【図３】
2015118587.tif 000005
【図４】
2015118587.tif 000006
【図５】
2015118587.tif 000007
【図６】
2015118587.tif 000008
【図７】
2015118587.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成28年7月25日(2016.7.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のシステムに属する第１のユーザに基づく情報と、第２のシステムに属する第２のユーザに基づく情報と、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成エンジンと、
前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のシステムが取扱う商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーエンジンと、を有する
マッチングシステム。
【請求項２】
前記第２のユーザに基づく情報と、前記第２のシステムが取扱う商材と、を対応付けた第１の記憶手段を有し、
前記オファーエンジンは、前記第１の記憶手段を参照し、前記第２のユーザに基づく情報に対応付けられた前記第２のシステムが取扱う商材を、前記第１のユーザにオファーする
請求項１記載のマッチングシステム。
【請求項３】
前記マッチングルール生成エンジンは、前記第１のユーザに基づく情報と、複数の前記第２のユーザに基づく情報と、を網羅的に対応付けた前記マッチングルールを生成し、
前記マッチングルールから、所定の抽出条件に基づいて、前記第１のユーザに基づく情報と、特定の前記第２のユーザに基づく情報と、の組合せを抽出し、
前記オファーエンジンは、抽出した前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のシステムが取扱う商材を、前記第１のユーザにオファーする
請求項１又は２記載のマッチングシステム。
【請求項４】
前記オファーエンジンは、前記オファーに対する前記第１のユーザの反応に応じて、前記抽出条件を変更する
請求項３記載のマッチングシステム。
【請求項５】
前記マッチングルール生成エンジンは、前記第１のユーザに対応する第１のユーザモデルと、前記第２のユーザに対応する第２のユーザモデルと、を対応付けた前記マッチングルールを生成する
請求項１乃至４いずれか１項記載のマッチングシステム。
【請求項６】
前記第２のユーザに対応する前記第２のユーザモデルと、前記第２のシステムが取扱う商材に対応する第２の商品モデルと、を対応付けた第２の記憶手段を有し、
前記オファーエンジンは、前記第２の記憶手段を参照し、前記第２のユーザモデルに対応付けられた前記第２の商品モデルに対応する前記第２のシステムが取扱う商材を、前記第１のユーザにオファーする
請求項５記載のマッチングシステム。
【請求項７】
第１のシステムに属する第１のユーザに基づく情報と、第２のシステムに属する第２のユーザに基づく情報と、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成ステップと、
前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のシステムが取扱う商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーステップと、を有する
マッチング方法。
【請求項８】
前記オファーステップでは、前記第２のユーザに基づく情報と前記第２のシステムが取扱う商材とを対応付けた記憶手段を参照し、前記第２のユーザに基づく情報に対応付けられた前記第２のシステムが取扱う商材を、前記第１のユーザにオファーする
請求項７記載のマッチング方法。
【請求項９】
前記マッチングルール生成ステップでは、前記第１のユーザに基づく情報と、複数の前記第２のユーザに基づく情報と、を網羅的に対応付けた前記マッチングルールを生成し、
前記マッチングルールから、所定の抽出条件に基づいて、前記第１のユーザに基づく情報と、特定の前記第２のユーザに基づく情報と、の組合せを抽出し、
前記オファーステップでは、抽出した前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のシステムが取扱う商材を、前記第１のユーザにオファーする
請求項７又は８記載のマッチング方法。
【請求項１０】
コンピュータに、第１のシステムに属する第１のユーザに基づく情報と、第２のシステムに属する第２のユーザに基づく情報と、を対応付けたマッチングルールを生成するマッチングルール生成ステップと、
前記マッチングルールに基づいて、前記第２のユーザにオファーし得る前記第２のシステムが取扱う商材を、前記第１のユーザにオファーするオファーステップと、を実行させる
プログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
従来より、オファーリング又はレコメンド（以下、単にオファーリングという）と呼ばれる情報サービスが広く実施されている。オファーリングとは、情報提供対象を分析し、その分析結果に基づいて、情報提供対象にマッチする情報を提供するサービスをいう。典型的なオファーリングサービスとしては、あるウェブサイトにおけるユーザの行動履歴を分析し、当該ユーザの好みを推測し、その好みにマッチする商品やサービス等（以下、商材という）を内容とする広告を、当該ウェブサイト上に表示させることにより、当該ユーザに対し商材のオファーリングを行うものがある。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
図５に、商品モデルの例を示す。この例では、ある複数の「特徴語」において共通する１以上の商品の「商品ＩＤ」が、ユニークな「商品モデルＩＤ」に紐づけられている。この「商品モデルＩＤ」により識別される商品群を、商品モデルという。典型的には、分析エンジン２が、商品名や商品説明文等に特定の「特徴語」を含む商品を集約して、１つの商品モデルを生成する。すなわち、分析エンジン２は、商品情報１１、２１をそれぞれ参照し、当該商品ＩＤに関連付けられた商品の説明文等のテキスト情報を形態素解析するなどして、当該テキスト情報に含まれる名詞等の単語を特徴語として抽出する。また、抽出された特徴語と共に出現する単語を共起語として抽出し、特徴語と共起語を１つの集合体（トピック）として管理する。ここでいうトピックとは特徴語、共起語が共通にもつ意味をあらわす概念である（例、バット、ボール、ホームランなどの単語の集合は野球という共通の意味（トピック）を有する。この例にあるようにトピックは直接の単語としては文章に出現しないことを注意されたい）。分析エンジン２は、複数の商品ＩＤについて上記処理を実行して、トピックを複数個抽出する。なお、トピックは複数生成されるため、上限を商品ＩＤ数などをもとに制限するのが一般的である。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
なお、モデル化された情報には、人手等により任意のタグを付与することが可能である。この例では、各ユーザモデルに対して、「こだわり消費派」「家庭生活派」等のタグが付与されている。なお、タグ付けは必須ではなく、主に運営者がモデル情報の管理を容易にするために行うことができる。
【国際調査報告】
2015118587.tif 000010
2015118587.tif 000011