(57)【要約】  同時に購買されやすい商品のグループ同士を把握できるように、商品のグループを定めることができるグルーピングシステムを提供する。記憶手段７１は、１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する。グルーピング手段７２は、購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、購買コンテキストのグループと商品のグループと購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、購買コンテキストのグループと、商品のグループと、購買実績の分布のパラメータを決定する。
2016136147.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する記憶手段と、
前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記購買実績の分布のパラメータを決定するグルーピング手段とを備える
ことを特徴とするグルーピングシステム。
【請求項２】
記憶手段は、購買コンテキストと顧客とを対応付けた情報を記憶し、
グルーピング手段は、
前記購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータと、前記購買コンテキストのグループと前記顧客のグループの組み合わせに対応する購買事実の有無、および当該購買事実の有無の分布のパラメータとを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記顧客のグループと前記購買実績の分布のパラメータと前記購買事実の有無の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記顧客のグループと、前記購買実績の分布のパラメータと、前記購買事実の有無の分布のパラメータとを決定する
請求項１に記載のグルーピングシステム。
【請求項３】
記憶手段は、購買コンテキストと店舗とを対応付けた情報を記憶し、
グルーピング手段は、
前記購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータと、前記購買コンテキストのグループと前記店舗のグループの組み合わせに対応する購買事実の有無、および当該購買事実の有無の分布のパラメータとを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記店舗のグループと前記購買実績の分布のパラメータと前記購買事実の有無の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記店舗のグループと、前記購買実績の分布のパラメータと、前記購買事実の有無の分布のパラメータとを決定する
請求項１に記載のグルーピングシステム。
【請求項４】
記憶手段は、購買コンテキストと顧客と店舗とを対応付けた情報を記憶し、
グルーピング手段は、
前記購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータと、前記購買コンテキストのグループと前記顧客のグループと前記店舗のグループとの組み合わせに対応する購買事実の有無、および当該購買事実の有無の分布のパラメータとを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記顧客のグループと前記店舗のグループと前記購買実績の分布のパラメータと前記購買事実の有無の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記顧客のグループと、前記店舗のグループと、前記購買実績の分布のパラメータと、前記購買事実の有無の分布のパラメータとを決定する
請求項１に記載のグルーピングシステム。
【請求項５】
記憶手段は、顧客と顧客の年齢とを対応付けた情報を記憶し、
グルーピング手段は、前記年齢と、前記年齢の分布のパラメータを用いて算出される尤度を用いる
請求項２または請求項４に記載のグルーピングシステム。
【請求項６】
記憶手段は、顧客と顧客の性別とを対応付けた情報を記憶し、
グルーピング手段は、前記性別と、前記性別の分布のパラメータを用いて算出される尤度を用いる
請求項２、請求項４、請求項５のうちのいずれか１項に記載のグルーピングシステム。
【請求項７】
記憶手段は、店舗と、当該店舗の最寄り駅から当該店舗までの距離とを対応付けた情報を記憶し、
グルーピング手段は、前記距離と、前記距離の分布のパラメータを用いて算出される尤度を用いる
請求項３または請求項４に記載のグルーピングシステム。
【請求項８】
記憶手段は、商品と、当該商品に定められた商品分類とを対応付けた情報を記憶し、
グルーピング手段は、前記商品分類と、前記商品分類の分布のパラメータを用いて算出される尤度を用いる
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載のグルーピングシステム。
【請求項９】
記憶手段は、購買コンテキストと購買時刻とを対応付けた情報を記憶し、
グルーピング手段は、前記購買時刻と、前記購買時刻の分布のパラメータを用いて算出される尤度を用いる
請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載のグルーピングシステム。
【請求項１０】
記憶手段は、顧客と顧客の年齢および性別を対応付けた情報と、店舗と当該店舗の最寄り駅から当該店舗までの距離とを対応付けた情報と、購買コンテキストと購買時刻とを対応付けた情報とを記憶し、
グルーピング手段は、
前記年齢と、前記年齢の分布のパラメータと、前記性別と、前記性別の分布のパラメータと、前記距離と、前記距離の分布のパラメータと、前記購買時刻と、前記購買時刻の分布のパラメータとを用いて算出される尤度を用い、
顧客、顧客の年齢、顧客の性別、顧客のいる場所、時刻のうちの一部または全部の条件が指定された場合に、顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを前記条件に応じて決定し、当該商品グループ内の商品を前記推薦商品として決定する推薦商品決定手段を備える
請求項４に記載のグルーピングシステム。
【請求項１１】
顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報を記憶する情報記憶手段と、
顧客、時刻および前記顧客のいる場所が指定された場合に、前記情報を用いて、前記顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを決定し、当該商品グループ内の商品を前記推薦商品として決定する推薦商品決定手段とを備える
ことを特徴とする推薦商品決定システム。
【請求項１２】
１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する記憶手段を備えたグルーピングシステムに適用されるグルーピング方法であって、
前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記購買実績の分布のパラメータを決定する
ことを特徴とするグルーピング方法。
【請求項１３】
顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報を導出し、
顧客、時刻および前記顧客のいる場所が指定された場合に、前記情報を用いて、前記顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを決定し、当該商品グループ内の商品を前記推薦商品として決定する
ことを特徴とする推薦商品決定方法。
【請求項１４】
１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記購買実績の分布のパラメータを決定するグルーピング処理
を実行させるためのグルーピングプログラム。
【請求項１５】
顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報を記憶する情報記憶手段を備えたコンピュータに搭載される推薦商品決定プログラムであって、
前記コンピュータに、
顧客、時刻および前記顧客のいる場所が指定された場合に、前記情報を用いて、前記顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを決定し、当該商品グループ内の商品を前記推薦商品として決定する推薦商品決定処理
を実行させるための推薦商品決定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、購買コンテキストおよび商品をグループ化するグルーピングシステム、グルーピング方法およびグルーピングプログラム、ならびに、推薦商品を決定する推薦商品決定システム、推薦商品決定方法および推薦商品決定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一緒に買われる商品を見つけるための一般的な分析手法としてバスケット分析が知られている。このような一般的な分析手法の１つとして、アソシエーションルールマイニングに基づき商品と商品の併売を分析する手法が知られている。例えば、１回の購買活動で複数種類の商品が購買されているとする。そして、複数回の購買活動の購買データが存在しているとする。このような場合、上記の一般的な手法は、「第１の商品と第２の商品とを購買した人は第３の商品も購買する。」等のルールを出力する。そして、上記の一般的な手法は、このルールを基に顧客に商品を推薦する等の用途に利用される。【０００３】
また、商品購買における嗜好分析のための一般的な技術の例として、行列分解に基づく協調フィルタリングが挙げられる。この技術は、顧客を行とし商品を列とする行列を、よりランクの低い行列に分解する手法である。分解後の行は顧客のグループに対応し、分解後の列は商品のグループに対応する。協調フィルタリングは、複数の顧客の複数の購買活動に関するデータを分析対象とする。【０００４】
また、特許文献１には、アイテム（例えば、商品情報）と、ユーザが現在置かれている状況と、欲求との組み合わせを算出し、また、ユーザをクラスタリングする装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−２５６１８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
同一の購買活動でどのような商品同士が併売されているかを分析できることが好ましい。【０００７】
しかし、協調フィルタリングでは、そのような分析は行えない。【０００８】
また、本願発明の発明者は、アソシエーションルールマイニングに基づく分析手法（以下、分析手法１と記す。）に関して、以下のような課題を見出した。【０００９】
個別の商品に対して分析手法１を適用すると、顧客にとって似た価値（特徴）を持つ商品が複数存在する場合、適切なルールを得ることが困難になる。例えば、顧客にとって似た価値を有するおにぎりとして、おにぎりＡとおにぎりＢがあり、同様に、顧客にとって似た価値を有するお茶として、お茶ａとお茶ｂがあるとする。この場合、顧客にとって似た価値を有するおにぎりとお茶の組み合わせが４通り存在し、顧客にとって同様の価値を有するその４つの組み合わせがそれぞれ別の組として扱われる。また、個別の商品を対象として分析した場合、特定の商品同士が併売される頻度は少ない。上記の例では、４通りの各組をそれぞれ個別に着目した場合、個々の組の併売頻度は少ない。これらの結果、併売に関する適切なルールを見出しにくい。【００１０】
また、分析者が商品グループを定めた上で、併売される商品グループを、分析手法１によって見出すことも考えられる。しかし、この場合、人間が定めた商品グループが適切であるとは限らず、適切な併売傾向を捉えにくい。例えば、脂の多いばら肉と、脂の少ないひれ肉とが「肉類」という商品グループに含まれているとする。また、脂肪吸収抑制機能を有する飲料と、その機能を有さない飲料とが「飲料類」という商品グループに含まれているとする。そして、顧客は、ばら肉と、脂肪吸収抑制機能を有する飲料とを同時に購買する傾向が強いとする。この場合、「肉類」と「飲料類」とが併売されるという分析結果が得られたとしても、「肉類」には脂の少ないひれ肉も含まれ、「飲料類」には脂肪吸収抑制機能を有さない飲料も含まれているので、「肉類」と「飲料類」とが併売されるという分析結果からは、商品の併売傾向を精度よく把握しにくい。【００１１】
そこで、本発明は、同時に購買されやすい商品のグループ同士を把握できるように、商品のグループを定めるという技術課題を解決することができるグルーピングシステム、グルーピング方法およびグルーピングプログラムを提供することを目的とする。【００１２】
また、同時に購買されやすい商品のグループ同士を把握できるように定められたグループの結果を利用して顧客に推薦する商品を決定するという技術課題を解決することができる推薦商品決定システム、推薦商品決定方法および推薦商品決定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明によるグルーピングシステムは、１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する記憶手段と、購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、購買コンテキストのグループと商品のグループと購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、購買コンテキストのグループと、商品のグループと、購買実績の分布のパラメータを決定するグルーピング手段とを備えることを特徴とする。【００１４】
また、本発明による推薦商品決定システムは、顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報を記憶する情報記憶手段と、顧客、時刻および顧客のいる場所が指定された場合に、その情報を用いて、顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを決定し、当該商品グループ内の商品を推薦商品として決定する推薦商品決定手段とを備えることを特徴とする。【００１５】
また、本発明によるグルーピング方法は、１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する記憶手段を備えたグルーピングシステムに適用されるグルーピング方法であって、購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、購買コンテキストのグループと商品のグループと購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、購買コンテキストのグループと、商品のグループと、購買実績の分布のパラメータを決定することを特徴とする。【００１６】
また、本発明による推薦商品決定方法は、顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報を導出し、顧客、時刻および顧客のいる場所が指定された場合に、その情報を用いて、顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを決定し、当該商品グループ内の商品を推薦商品として決定することを特徴とする。【００１７】
また、本発明によるグルーピングプログラムは、１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、コンピュータに、購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、購買コンテキストのグループと商品のグループと購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、購買コンテキストのグループと、商品のグループと、購買実績の分布のパラメータを決定するグルーピング処理を実行させることを特徴とする。【００１８】
また、本発明による推薦商品決定プログラムは、顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報を記憶する情報記憶手段を備えたコンピュータに搭載される推薦商品決定プログラムであって、コンピュータに、顧客、時刻および顧客のいる場所が指定された場合に、その情報を用いて、顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを決定し、当該商品グループ内の商品を推薦商品として決定する推薦商品決定処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の技術手段により、同時に購買されやすい商品のグループ同士を把握できるように、商品のグループを定めることができるという技術効果が得られる。【００２０】
また、本発明の技術手段により、同時に購買されやすい商品のグループ同士を把握できるように定められたグループの結果を利用して顧客に推薦する商品を決定できるという技術効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施形態のグルーピングシステムの構成例を示すブロック図である。
【図２】購買コンテキストの例を示す模式図である。
【図３】購買コンテキストの例を示す模式図である。
【図４】購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとの対応関係の例を示す模式図である。
【図５】購買コンテキストＩＤと店舗ＩＤとの対応関係の例を示す模式図である。
【図６】購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤと店舗ＩＤとの対応関係の例を示す模式図である。
【図７】顧客マスタの例を示す模式図である。
【図８】店舗マスタの例を示す模式図である。
【図９】商品マスタの例を示す模式図である。
【図１０】グループ化前の購買コンテキストＩＤ、商品ＩＤ、および顧客ＩＤを順番に並べた状態を示す模式図である。
【図１１】推論手段によって決定された購買コンテキストグループ、商品グループ、および顧客グループの例を模式的に示す説明図である。
【図１２】購買コンテキストグループ、商品グループ、および店舗グループの決定結果の例を模式的に示す説明図である。
【図１３】購買コンテキストグループ、商品グループ、顧客グループ、および店舗グループの決定結果の例を模式的に示す説明図である。
【図１４】第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第２の実施形態のグルーピングシステムの構成例を示すブロック図である。
【図１６】グループに応じて定められた分布の一例を示す模式図である。
【図１７】推薦対象決定手段６が決定する商品グループの例を模式的に示す説明図である。
【図１８】第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。
【図２０】本発明のグルーピングシステムの概要を示すブロック図である。
【図２１】本発明の推薦商品決定システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２３】
最初に、購買コンテキストについて説明する。「購買コンテキスト」とは、１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である。ここで、「１回の購買活動」とは、１つの店舗に１回来店したときの購買活動全体を意味する。
【００２４】
また、１回の金銭支払いで購買された１種類以上の商品を示す情報をトランザクションと呼ぶ。トランザクションは、典型的には、金銭支払いの結果発行されたレシートに表される。従って、トランザクションを識別するトランザクションＩＤとして、レシートを識別するレシートＩＤを用いることができる。また、トランザクションをレシート情報と称することもできる。
【００２５】
１回の購買活動と、金銭支払いとの関係は、店舗形態によって変化する。例えば、店舗形態がコンビニエンスストアである場合、コンビニエンスストアでの１回の購買活動では、金銭支払いは１回である。従って、店舗形態がコンビニエンスストアである場合、トランザクションが購買コンテキストに該当し、購買コンテキストを識別する購買コンテキストＩＤとして、レシートＩＤを用いることができる。
【００２６】
また、店舗形態が百貨店である場合、顧客は、１つの店舗（百貨店）内の様々な売り場で商品を購買し、売り場毎に金銭を支払う。従って、店舗形態が百貨店である場合、百貨店に１回来店した際における売り場毎のトランザクションの集合が、購買コンテキストに該当する。この場合、同一の顧客が各売り場で商品を購買した結果生じたトランザクションの集合（換言すれば、レシート情報の集合）に、１つの購買コンテキストＩＤを割り当てることによって、購買コンテキストを識別する。このような百貨店における購買コンテキストＩＤとして、顧客ＩＤと、その顧客が百貨店で商品を購買した日付との組み合わせを用いてもよい。なお、顧客が百貨店の会員となっていて、百貨店が顧客ＩＤを管理している場合、百貨店は、各トランザクションと顧客ＩＤとを対応付けることができる。従って、同一の顧客が百貨店内の各売り場で商品を購買した結果生じたトランザクションの集合に対して、百貨店は、１つの購買コンテキストＩＤを割り当てることができる。
【００２７】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態のグルーピングシステムの構成例を示すブロック図である。本発明のグルーピングシステム１は、制御手段２と、データ記憶手段３と、推論手段４と、結果記憶手段５とを備える。
【００２８】
以下、顧客がコンビニエンスストアで商品を購買し、レシートＩＤを購買コンテキストＩＤとして用いる場合を例にして説明する。店舗が百貨店である場合には、一人の顧客が百貨店に１回来店した際における売り場毎のトランザクションの集合に対して割り当てたＩＤを購買コンテキストＩＤとして用いればよい。
【００２９】
データ記憶手段３は、少なくとも購買コンテキストを記憶する記憶装置である。予め収集された複数の購買コンテキストがデータ記憶手段３に記憶される。図２は、購買コンテキストの例を示す模式図である。図２に示す例では、様々な顧客がコンビニエンスストアで購買活動をした結果得られた購買コンテキストの例を示している。１つの購買コンテキストＩＤに対応付けられた、各商品が、１回の購買活動で購買された商品を表している。例えば、図２に例示する購買コンテキストＩＤ“１”に、「パンＡ」および「紅茶Ｐ」が対応付けられている。このことは、一人の顧客が、１回の購買活動で「パンＡ」および「紅茶Ｐ」を購買した実績があることを示している。なお、図２に商品として示した「パンＡ」等は、商品名であるが、購買コンテキストにおいて、商品は商品ＩＤで表されていてもよい。
【００３０】
また、図２に例示する購買コンテキストにおいて、各商品に購買実績を示す具体的な情報が対応付けられていてもよい。この場合の購買コンテキストの例を図３に示す。図３に示す例では、購買実績を示す情報として、購買数を商品に対応付けている。購買実績を示す情報として、商品毎の購買金額を用いてもよい。
【００３１】
また、図３に例示するように、個々の購買コンテキストに購買時刻の情報が対応付けられていてもよい。購買時刻は、例えば、レシートに記載されている購買時刻である。百貨店における購買コンテキストでは、例えば、各レシートに記載されている購買時刻の平均時刻を購買コンテキストに対応付ければよい。購買時刻は、購買コンテキストの属性であると言える。
【００３２】
また、データ記憶手段３は、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとの対応関係を記憶していてもよい。図４は、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとの対応関係の例を示す模式図である。顧客が店舗の会員となっていて、店舗が顧客ＩＤを管理している場合、店舗は、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとを対応付けることができる。そのような情報をデータ記憶手段３に記憶させていてもよい。購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとが対応付けられているということは、その顧客が購買したという購買事実があることを示している。
【００３３】
また、データ記憶手段３は、購買コンテキストＩＤと店舗ＩＤとの対応関係を記憶していてもよい。図５は、購買コンテキストＩＤと店舗ＩＤとの対応関係の例を示す模式図である。購買コンテキストＩＤと店舗ＩＤとが対応付けられているということは、その店舗での購買事実があることを示している。
【００３４】
また、データ記憶手段３は、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤと店舗ＩＤとの対応関係を記憶していてもよい。図６は、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤと店舗ＩＤとの対応関係の例を示す模式図である。購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤと店舗ＩＤとが対応付けられているということは、その顧客がその店舗で購買したという購買事実があることを示している。
【００３５】
また、データ記憶手段３は、顧客ＩＤと顧客の属性とを対応付けた情報である顧客マスタを記憶していてもよい。図７は、顧客マスタの例を示す模式図である。図７では、顧客ＩＤに顧客の年齢および性別を対応付けた顧客マスタを例示しているが、顧客ＩＤに年齢のみが対応付けられていても、顧客ＩＤに性別のみが対応付けられていてもよい。
【００３６】
また、データ記憶手段３は、店舗ＩＤと店舗の属性とを対応付けた情報である店舗マスタを記憶していてもよい。図８は、店舗マスタの例を示す模式図である。図８では、店舗ＩＤに、店舗の最寄り駅からその店舗までの距離を対応付けた店舗マスタを例示している。
【００３７】
また、データ記憶手段３は、商品ＩＤと、その商品の商品分類とを対応付けた商品マスタを記憶していてもよい。図９は、商品マスタの例を示す模式図である。商品分類は、商品の属性であると言うことができる。
【００３８】
なお、データ記憶手段３に記憶させる情報は、分析者が各店舗から入手し、分析者が事前にデータ記憶手段３に記憶させておけばよい。また、分析者は、複数の店舗を経営する会社の社員であってもよい。
【００３９】
制御手段２は、グルーピングシステム１を制御する。具体的には、制御手段２は、データ記憶手段３に記憶されている情報を推論手段４に送って、推論手段４に商品ＩＤのグルーピングや購買コンテキストＩＤのグルーピング等を行わせる。制御手段２は、推論手段４の処理の実行結果を結果記憶手段５に記憶させる。
【００４０】
結果記憶手段５は、推論手段４の処理の実行結果を記憶する記憶装置である。
【００４１】
推論手段４は、データ記憶手段３に記憶された情報を用いて、少なくとも、商品ＩＤのグループおよび購買コンテキストＩＤのグループを決定する。また、推論手段４は、商品ＩＤのグループおよび購買コンテキストＩＤのグループを決定するときに、同時に、顧客ＩＤのグループと店舗ＩＤのグループのいずれか、あるいは両方を決定してもよい。
【００４２】
以下、商品ＩＤのグループを単に商品グループと記す場合がある。購買コンテキストＩＤのグループ、顧客ＩＤのグループ、および店舗ＩＤのグループに関しても同様である。
【００４３】
以下、説明を簡単にするために、個々の商品ＩＤがそれぞれ１つの商品グループのみに属し、個々の購買コンテキストＩＤがそれぞれ１つの購買コンテキストグループに属するように、推論手段４が商品グループおよび購買コンテキストグループを決定する場合を例にして説明する。また、以下の説明では、推論手段４が、顧客グループや店舗グループを決定する場合にも、個々の顧客ＩＤがそれぞれ１つの顧客グループのみに属し、個々の店舗ＩＤがそれぞれ１つの店舗グループのみに属するように、顧客グループや店舗グループを決定するものとする。なお、このように、１つの要素が１つのグループのみに属するようにグループを定めることをクラスタリングと呼ぶ。
【００４４】
購買コンテキストＩＤを符号“ｘ”で表すこととする。また、購買コンテキストＩＤが“ｘ”である購買コンテキストを、購買コンテキスト“ｘ”と記す。
【００４５】
商品ＩＤを符号“ｉ”で表すこととする。また、商品ＩＤが“ｉ”である商品を商品“ｉ”と記す。
【００４６】
顧客ＩＤを符号“ｃ”で表すこととする。また、顧客ＩＤが“ｃ”である顧客を顧客“ｃ”と記す。
【００４７】
店舗ＩＤを符号“ｓ”で表すこととする。また、店舗ＩＤが“ｓ”である店舗を店舗“ｓ”と記す。
【００４８】
また、購買コンテキスト“ｘ”とその購買コンテキスト“ｘ”に対応する商品のうちの１つとに対応する購買実績をｖｘ，ｉと記す。例えば、図３に示すように購買実績が購買数で表されているとする。そして、図３に示す「パンＡ」の商品ＩＤが“１１”であり、「紅茶Ｐ」の商品ＩＤが“９”であるとする。購買コンテキスト“１”における「パンＡ」、「紅茶Ｐ」の購買実績（購買数）はそれぞれ“１”であるので、ｖ１，１１＝１、ｖ１，９＝１である。なお、前述のように、購買実績は、商品毎の購買金額であってもよい。また、購買実績を二値（０または１）で表し、購買実績があることを“１”で表し、購買実績がないことを“０”で表してもよい。例えば、ｖｘ，ｉ＝１、ｖｘ，ｉ＝０等のように購買実績を表してもよい。
【００４９】
また、購買事実の有無をｂｓ，ｃ，ｘで表す。ｂｓ，ｃ，ｘは、０または１の二値で表される。ｂｓ，ｃ，ｘにおける添え字のｓ，ｃ，ｘは、それぞれ、店舗ＩＤ、顧客ＩＤ、購買コンテキストＩＤを表している。店舗“ｓ”で顧客“ｃ”が購買を行ったことにより購買コンテキストＩＤ“ｘ”が生じたのであれば、ｂｓ，ｃ，ｘ＝１であり、そのような事実がなければｂｓ，ｃ，ｘ＝０である。換言すれば、図６に例示するように、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤと店舗ＩＤとの対応関係を示す情報が存在していれば、ｂｓ，ｃ，ｘ＝１であり、そのような対応関係を示す情報が存在していなければ、ｂｓ，ｃ，ｘ＝０である。図６に示す１行目の例では、ｂ５，３，１＝１である。
【００５０】
また、店舗に着目せず、顧客“ｃ”が購買を行ったことにより購買コンテキストＩＤ“ｘ”が生じたか否かを表す場合には、ｂｓ，ｃ，ｘにおける添え字ｓを“＊”と記す。例えば、図４に例示するように、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとの対応関係のみが示されているとする。この場合、購買事実の有無をｂ＊，ｃ，ｘで表す。そして、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとの対応関係を示す情報が存在していれば、ｂ＊，ｃ，ｘ＝１であり、そのような対応関係を示す情報が存在していなければ、ｂ＊，ｃ，ｘ＝０である。図４に示す１行目の例では、ｂ＊，３，１＝１である。
【００５１】
同様に、顧客に着目せず、店舗“ｓ”で購買活動が行われたことにより購買コンテキストＩＤ“ｘ”が生じたか否かを表す場合には、ｂｓ，ｃ，ｘにおける添え字ｃを“＊”と記す。例えば、図５に例示するように、購買コンテキストＩＤと店舗ＩＤとの対応関係のみが示されているとする。この場合、購買事実の有無をｂｓ，＊，ｘで表す。そして、購買コンテキストＩＤと店舗ＩＤとの対応関係を示す情報が存在していれば、ｂｓ，＊，ｘ＝１であり、そのような対応関係を示す情報が存在していなければ、ｂｓ，＊，ｘ＝０である。図５に示す１行目の例では、ｂ５，＊，１＝１である。
【００５２】
以下、推論手段４によるグループ決定動作を模式的に示す。推論手段４がグループを決定する際の具体的な演算については、後述する。
【００５３】
説明を簡単にするために、まず、推論手段４が、購買コンテキストＩＤ、商品ＩＤ、顧客ＩＤを対象にして、同時に、購買コンテキストグループ、商品グループ、および顧客グループを決定する場合を、模式的に示す。この場合、図５および図６に例示する情報はデータ記憶手段３に記憶されていなくてもよい。ただし、図４に例示する情報（すなわち、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとの対応関係を示す情報）は必要である。
【００５４】
図１０は、グループ化前の購買コンテキストＩＤ、商品ＩＤ、および顧客ＩＤを順番に並べた状態を図示している。図１０では、上半分で、購買コンテキストＩＤと商品ＩＤとの関係を示し、下半分で、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとの関係を示している。また、図１０では、購買コンテキストＩＤを横軸方向に順番に並べ、商品ＩＤおよび顧客ＩＤをそれぞれ、縦軸方向に順番に並べた状態を示している。また、購買コンテキストＩＤと、その購買コンテキストＩＤに対応する１つ１つの商品ＩＤとの組み合わせ毎に、その商品の購買実績ｖｘ，ｉを図示している。例えば、図１０に示すｖ１，２は、購買コンテキストＩＤ“１”に該当する購買活動で顧客が購買した商品“２”の購買数であり、ｖ１，４はその時に同時に顧客が購買した商品“４”の購買数である。また、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとの対応関係に基づいて、顧客の購買事実ｂ＊，ｃ，ｘを図示している。本例では、推論手段４は、店舗ＩＤのグループを決定しないため、店舗ＩＤには着目しない。そのため、ｂｓ，ｃ，ｘをｂ＊，ｃ，ｘと記す。図１０に示すｂ＊，１，１やｂ＊，４，３の値は１であり、顧客“１”が購買コンテキストＩＤ“１”に該当する購買活動を行ったことや、顧客“４”が購買コンテキストＩＤ“１”に該当する購買活動を行ったこと等を示している。なお、ｂ＊，ｃ，ｘは、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤとの組毎に存在し、その値は０または１である。
【００５５】
図１１は、推論手段４によって決定された購買コンテキストグループ、商品グループ、および顧客グループの例を模式的に示す説明図である。推論手段４は、購買コンテキストグループ、商品グループ、および顧客グループをそれぞれ複数決定する。ただし、図１１では、説明を簡単にするため、ＩＤ“９”の購買コンテキストグループと、ＩＤ“３”，“４”の商品グループと、ＩＤ“６”の顧客グループのみを図示している。購買コンテキストグループの数、商品グループの数、および顧客グループの数はそれぞれ、固定の値に定めてもよく、あるいは、固定の値に限定されなくてもよい。購買コンテキストグループの数はＫＸ個であり、各購買コンテキストグループのＩＤは１〜ＫＸであるとする。商品グループの数はＫＩ個であり、各商品グループのＩＤは１〜ＫＩであるとする。顧客グループの数はＫＣ個であり、各顧客グループのＩＤは１〜ＫＣであるとする。また、購買コンテキストグループのＩＤが“ｋ”（ｋは１〜ＫＸのうちのいずれか）である場合、その購買コンテキストグループを購買コンテキストグループ“ｋ”と記す。この点は、商品グループおよび顧客グループや、後述の店舗グループに関しても同様である。
【００５６】
また、図１１に示す例では、グループに属する購買コンテキストＩＤ、商品ＩＤ、および顧客ＩＤを括弧で示している。例えば、購買コンテキストグループ“９”には、購買コンテキストＩＤ“１”，“３”等が属している。商品グループ“３”には、商品ＩＤ“１”，“２”等が属し、商品グループ“４”には、商品ＩＤ“４”，“５”等が属している。また、顧客グループ“６”には、顧客ＩＤ“１”，“４”等が属している。
【００５７】
１つの購買コンテキストグループおよび１つの商品グループの組み合わせには、その購買コンテキストグループに属する購買コンテキストＩＤおよびその商品グループに属する商品ＩＤの組み合わせに応じた購買実績（本例では購買数）ｖｘ，ｉが対応している。例えば、図１１に示す例では、購買コンテキストグループ“９”および商品グループ“２”の組み合わせには、ｖ１，２、ｖ３，１等が対応している。本例では、購買実績として購買数を用いているので、購買実績を購買数と記す。
【００５８】
また、１つの購買コンテキストグループおよび１つの顧客グループの組み合わせには、その購買コンテキストグループに属する購買コンテキストＩＤおよびその顧客グループに属する顧客ＩＤの組み合わせに応じた購買事実ｂ＊，ｃ，ｘが対応している。例えば、図１１に示す例では、購買コンテキストグループ“９”および顧客グループ“６”の組み合わせには、ｂ＊，１，１，ｂ＊，４，３等が対応している。
【００５９】
１つの購買コンテキストグループおよび１つの商品グループの組み合わせに対応するｖｘ，ｉの分布から、分析者は、その商品グループに属する商品が多く購買されているか否かを判断できる。従って、分析者は、１つの購買コンテキストグループと、各商品グループとの個々の組み合わせ毎にｖｘ，ｉの分布を参照し、商品が多く購買されている商品グループを特定することができる。そして、分析者は、共通の購買コンテキストグループに対応する複数の商品グループであって、ｖｘ，ｉの分布から商品が多く購買されていると判断される複数の商品グループを特定することによって、同時に購買されやすい商品グループ同士を特定することができる。例えば、購買コンテキストグループ“９”と商品グループ“３”の組み合わせにおけるｖｘ，ｉの分布や、購買コンテキストグループ“９”と商品グループ“４”の組み合わせにおけるｖｘ，ｉの分布から、購買コンテキストグループ“９”に対応している場合に、商品グループ“３”，“４”の商品が多く購買されていると分析者が判断したとする。この場合、分析者は、商品グループ“３”に属する商品と、商品グループ“４”に属する商品とが、同時に購買されやすいという分析結果を得ることができる。
【００６０】
また、１つの購買コンテキストグループおよび１つの顧客グループの組み合わせに対応するｂ＊，ｃ，ｘの分布から、１つの購買コンテキストグループに対応する顧客グループであって、購買事実の多い顧客グループを分析者は特定できる。例えば、分析者は、購買コンテキストグループ“９”との組み合わせに関しては、顧客グループ“６”で購買事実が多い等を判断できる。
【００６１】
従って、分析者は、どの商品グループに属する商品と、どの商品グループに属する商品とが同時に購買されやすいかを分析でき、さらに、そのような購買傾向を有する顧客グループを特定できる。上記の例では、分析者は、商品グループ“３”に属する商品と、商品グループ“４”に属する商品とが、同時に購買されやすく、顧客グループ“６”に属する顧客がそのような傾向を有するという分析を行うことができる。
【００６２】
なお、図１１は、同一の購買コンテキストグループに属する購買コンテキストＩＤが連続して並び、同一の商品グループに属する商品ＩＤが連続して並び、同一の顧客グル―プに属する顧客ＩＤが連続して並ぶように、図１０を変形した図であるということができる。
【００６３】
図１０および図１１に示す例では、推論手段４が、購買コンテキストグループ、商品グループ、および顧客グループを決定する場合を模式的に示した。推論手段４は、少なくとも、購買コンテキストグループ、商品グループを決定し、顧客グループに関しては決定しなくてもよい。すなわち、推論手段４は、図１１に模式的に示す購買コンテキストグループおよび商品グループを決定し、図１１に模式的に示す顧客グループについては決定しなくてもよい。この場合、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤや店舗ＩＤとの対応関係を示す情報（図５、図６および図７に例示する情報）はデータ記憶手段３に記憶されていなくてよい。
【００６４】
また、推論手段４は、購買コンテキストＩＤ、商品ＩＤ、店舗ＩＤを対象にして、同時に、購買コンテキストグループ、商品グループ、および店舗グループを決定してもよい。この場合、図４および図６に例示する情報はデータ記憶手段３に記憶されていなくてもよい。ただし、図５に例示する情報（すなわち、購買コンテキストＩＤと店舗ＩＤとの対応関係を示す情報）は必要である。図１２は、購買コンテキストグループ、商品グループ、および店舗グループの決定結果の例を模式的に示す説明図である。図１２に示す購買事実ｂｓ，＊，ｘは、顧客に着目せずに店舗における購買事実を表している。
【００６５】
１つの購買コンテキストグループおよび１つの店舗グループの組み合わせに対応するｂｓ，＊，ｘの分布から、１つの購買コンテキストグループに対応する店舗グループであって、購買事実の多い店舗グループを分析者は特定できる。例えば、分析者は、購買コンテキストグループ“９”との組み合わせに関しては、店舗グループ“５”で購買事実が多い等を判断できる。従って、分析者は、どの商品グループに属する商品と、どの商品グループに属する商品とが同時に購買されやすいかを分析でき、さらに、そのような購買傾向を示す店舗グループを特定できる。
【００６６】
また、推論手段４は、購買コンテキストＩＤ，商品ＩＤ、顧客ＩＤ、店舗ＩＤを対象にして、同時に、購買コンテキストグループ、商品グループ、顧客グループ、および店舗グループを決定してもよい。この場合、図６に例示するように、購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤと店舗ＩＤとの対応関係を示す情報をデータ記憶手段３に予め記憶させておく。この場合、店舗“ｓ”で顧客“ｃ”が購買を行ったことにより購買コンテキストＩＤ“ｘ”が生じたか否かをｂｓ，ｃ，ｘで表すことができる。図１３は、購買コンテキストグループ、商品グループ、顧客グループ、および店舗グループの決定結果の例を模式的に示す説明図である。図１３に示すように、購買コンテキストグループを示す軸、商品グループを示す軸、および店舗グループを示す軸を考えることができ、この３軸で規定される空間内に、１つの購買コンテキストグループと１つの顧客グループと１つの店舗グループとの組み合わせに応じた領域を規定することができる。図１３では、購買コンテキストグループ“９”と顧客グループ“６”と店舗グループ“５”の組み合わせに応じた領域１００を例示している。このような個々の領域には、ある顧客がある店舗で購買したか否かを示すｂｓ，ｃ，ｘの集合が対応している。図１３に示す例では、領域１００に、ｂ７，１，１，ｂ９，４，３等が対応している場合を例示している。なお、図１３では領域１００のみを示しているが、３軸で規定される空間内に、１つの購買コンテキストグループと１つの顧客グループと１つの店舗グループとの組み合わせ毎に同様の領域が存在する。
【００６７】
推論手段４が、図１３に模式的に示すように、購買コンテキストグループ、商品グループ、顧客グループ、および店舗グループを決定することで、分析者は、どの商品グループに属する商品と、どの商品グループに属する商品とが同時に購買されやすいかを分析でき、さらに、そのような購買傾向を示す顧客グループや店舗グループを特定することができる。
【００６８】
また、推論手段４は、種々のグループを決定するときに、購買コンテキストＩＤに対応付けられた購買時刻（図３参照）を用いてもよい。
【００６９】
また、推論手段４は、種々のグループを決定するときに、顧客の属性（例えば、年齢と性別のいずれか一方、あるいは両方）を用いてもよい。
【００７０】
また、推論手段４は、種々のグループを決定するときに、店舗の属性（例えば、店舗の最寄り駅からその店舗までの距離）を用いてもよい。
【００７１】
また、推論手段４は、種々のグループを決定するときに、商品の属性（例えば、商品分類）を用いてもよい。
【００７２】
以下、推論手段４がグループを決定する際の演算について説明する。以下の説明では、推論手段４が、購買コンテキストグループ、商品グループ、顧客グループ、および店舗グループを決定する場合を例にして説明する。また、このとき、推論手段４が、購買コンテキストＩＤに対応付けられた購買時刻、顧客の年齢および性別、店舗の最寄り駅からその店舗までの距離、および商品分類も用いて、各グループを決定する場合を例にして説明する。
【００７３】
ここで、購買コンテキスト“ｘ”が属する購買コンテキストグループをｚＸｘと記す。例えば、購買コンテキスト“１”が属する購買コンテキストグループのＩＤが“３”である場合、ｚＸ１＝３と表すことができる。また、ｚＸｘを、購買コンテキストグループＩＤに対応する要素のみを１とし他の要素を０とするベクトルで表してもよい。例えば、上記の例において、ｚＸ１＝（０，０，１，０，０，・・・）Ｔと表してもよい。
【００７４】
また、商品“ｉ”が属する商品グループをｚＩｉと記す。例えば、商品“２”が属する商品グループのＩＤが“４”である場合、ｚＩ２＝４と表すことができる。また、ｚＩｉを、商品グループＩＤに対応する要素のみを１とし他の要素を０とするベクトルで表してもよい。例えば、上記の例において、ｚＩ２＝（０，０，０，１，０，・・・）Ｔと表してもよい。
【００７５】
また、顧客“ｃ”が属する顧客グループをｚＣｃと記す。例えば、顧客“３”が属する顧客グループのＩＤが“１”である場合、ｚＣ３＝１と表すことができる。また、ｚＣｃを、顧客グループＩＤに対応する要素のみを１とし他の要素を０とするベクトルで表してもよい。例えば、上記の例において、ｚＣ３＝（１，０，０，０，０，・・・）Ｔと表してもよい。
【００７６】
また、店舗“ｓ”が属する店舗グループをｚＳｓと記す。例えば、店舗“２”が属する店舗グループのＩＤが“３”である場合、ｚＳ２＝３と表すことができる。また、ｚＳｓを、店舗グループのＩＤに対応する要素のみを１とし他の要素を０とするベクトルで表してもよい。例えば、上記の例において、ｚＳ２＝（０，０，１，０，０，・・・）Ｔと表してもよい。なお、店舗グループの数はＫＳ個であり、各店舗グループのＩＤは１〜ＫＳであるとする。
【００７７】
また、定められた条件のもとで購買数ｖｘ，ｉが生じる確率をｐ（ｖｘ，ｉ）と記す。具体的には、ｐ（ｖｘ，ｉ）は、以下の式（１）のように表される。
【００７８】
ｐ（ｖｘ，ｉ）＝ｐ（ｖｘ，ｉ｜θ，ｚＸｘ，ｚＩｉ）    ・・・式（１）
【００７９】
式（１）において、θは、購買数の分布のパラメータの集合であり、ＫＸ個の購買コンテキストグループと、ＫＩ個の商品グループとの組み合わせとして、ＫＸ×ＫＩ個のパラメータからなる。式（１）は、パラメータ集合θのうち、購買コンテキスト“ｘ”が属する購買コンテキストグループ“ｚＸｘ”と商品“ｉ”が属する商品グループ“ｚＩｉ”との組み合わせに対応する購買数の分布のパラメータによって、ｖｘ，ｉの生成確率が決まることを表している。すなわち、ｐ（ｖｘ，ｉ）は、そのような分布のパラメータのもとで、ｖｘ，ｉが生じる確率である。なお、購買数の分布として、例えば、ポアソン分布を用いればよい。また、購買実績ｖｘ，ｉを購買金額で表す場合、購買金額の分布として、例えば、ガウス分布を用いればよい。
【００８０】
また、定められた条件のもとで、顧客“ｃ”が店舗“ｓ”で購買したことによって購買コンテキスト“ｘ”が生じる確率をｐ（ｂｓ，ｃ，ｘ）と記す。換言すれば、ｐ（ｂｓ，ｃ，ｘ）は、定められた条件のもとでｂｓ，ｃ，ｘ＝１となる確率である。具体的には、ｐ（ｂｓ，ｃ，ｘ）は、以下の式（２）のように表される。
【００８１】
ｐ（ｂｓ，ｃ，ｘ）＝ｐ（ｂｓ，ｃ，ｘ｜φ，ｚＳｓ，ｚＣｃ，ｚＸｘ）  ・・・式（２）
【００８２】
式（２）において、φは、購買事実の有無の分布のパラメータの集合であり、ＫＳ個の店舗グループと、ＫＣ個の顧客グループと、ＫＸ個の購買コンテキストグループとの組み合わせとして、ＫＳ×ＫＣ×ＫＸ個のパラメータからなる。式（２）は、この集合のうち、店舗“ｓ”が属する店舗グループ“ｚＳｓ”と、顧客“ｃ”が属する顧客グループ“ｚＣｃ”と、購買コンテキスト“ｘ”が属する購買コンテキストグループ“ｚＸｘ”との組み合わせに対応するｂｓ，ｃ，ｘの分布（購買事実の有無の分布）のパラメータによって、ｂｓ，ｃ，ｘの生成確率が決まることを表している。すなわち、ｐ（ｂｓ，ｃ，ｘ）は、そのような分布のパラメータの基で、ｂｓ，ｃ，ｘ＝１となる確率である。なお、ｂｓ，ｃ，ｘの分布として、例えば、ベルヌーイ分布を用いればよい。
【００８３】
なお、店舗に着目しない場合には、式（２）においてｚＳｓを除外してよい。その場合、φとして、顧客グループ“ｚＣｃ”と購買コンテキストグループ“ｚＸｘ”との組み合わせに対応するｂ＊，ｃ，ｘの分布のパラメータを用いればよい。同様に、顧客に着目しない場合には、式（２）においてｚＣｃを除外してよい。その場合、φとして、店舗グループ“ｚＳｓ”と購買コンテキストグループ“ｚＸｘ”との組み合わせに対応するｂｓ，＊，ｘの分布のパラメータを用いればよい。
【００８４】
また、購買コンテキスト“ｘ”に対応する購買時刻をｔｘとする。定められた条件のもとでｔｘが生じる確率をｐ（ｔｘ）と記す。具体的には、ｐ（ｔｘ）は、以下の式（３）のように表される。
【００８５】
ｐ（ｔｘ）＝ｐ（ｔｘ｜γ，ｚＸｘ）        ・・・式（３）
【００８６】
式（３）において、γは、購買時刻の分布のパラメータの集合であり、ＫＸ個の購買コンテキストグループのパラメータからなる。式（３）は、この集合のうち、購買コンテキスト“ｘ”が属する購買コンテキストグループ“ｚＸｘ”に対応する購買時刻の分布のパラメータによって、ｔｘの生成確率が決まることを表している。すなわち、ｐ（ｔｘ）は、そのような分布のパラメータのもとで、ｔｘが生じる確率である。購買時刻の分布として、例えば、フォン・ミーゼス分布またはガウス分布等を用いればよい。
【００８７】
店舗“ｓ”の最寄り駅から店舗“ｓ”までの距離をｄｓとする。定められた条件のもとで、ｄｓが生じる確率（換言すれば、最寄り駅から店舗“ｓ”までの距離がｄｓである確率）をｐ（ｄｓ）と記す。具体的には、ｐ（ｄｓ）は、以下の式（４）のように表される。
【００８８】
ｐ（ｄｓ）＝ｐ（ｄｓ｜δ，ｚＳｓ）        ・・・式（４）
【００８９】
式（４）において、δは、店舗の最寄り駅から店舗までの距離の分布のパラメータの集合であり、ＫＳ個の店舗グループのパラメータからなる。式（４）は、この集合のうち、店舗“ｓ”が属する店舗グループ“ｚＳｓ”に対応する距離の分布のパラメータによって、ｄｓの生成確率が決まることを表している。この距離は、店舗の最寄り駅から店舗までの距離を意味する。すなわち、ｐ（ｄｓ）は、そのような分布のパラメータのもとで、ｄｓが生じる確率である。距離の分布として、例えば、ガウス分布を用いればよい。
【００９０】
顧客“ｃ”の性別をｇｃとする。定められた条件のもとで、ｇｃが生じる確率（換言すれば、顧客“ｃ”の性別がｇｃである確率）をｐ（ｇｃ）と記す。具体的には、ｐ（ｇｃ）は、以下の式（５）のように表される。
【００９１】
ｐ（ｇｃ）＝ｐ（ｇｃ｜ψ，ｚＣｃ）        ・・・式（５）
【００９２】
式（５）において、ψは、性別の分布のパラメータの集合であり、ＫＣ個の顧客グループのパラメータからなる。式（５）は、この集合のうち、顧客“ｃ”が属する顧客グループ“ｚＣｃ”に対応する性別の分布のパラメータによって、ｇｃが決まることを表している。すなわち、ｐ（ｇｃ）は、そのような分布のパラメータのもとで、ｇｃが生じる確率である。性別の分布として、例えば、ベルヌーイ分布を用いればよい。
【００９３】
顧客“ｃ”の年齢をａｃとする。定められた条件のもとで、ａｃが生じる確率（換言すれば、顧客“ｃ”の年齢がａｃである確率）をｐ（ａｃ）と記す。具体的には、ｐ（ａｃ）は、以下の式（６）のように表される。
【００９４】
ｐ（ａｃ）＝ｐ（ａｃ｜α，ｚＣｃ）      ・・・式（６）
【００９５】
式（６）において、αは、顧客の年齢の分布のパラメータの集合であり、ＫＣ個の顧客グループのパラメータからなる。式（６）は、この集合のうち、顧客“ｃ”が属する顧客グループ“ｚＣｃ”に対応する年齢の分布のパラメータによって、ａｃが決まることを表している。すなわち、ｐ（ａｃ）は、そのような分布のパラメータのもとで、ａｃが生じる確率である。年齢の分布として、例えば、ガウス分布を用いればよい。
【００９６】
商品“ｉ”の商品分類をｕｉとする。定められた条件のもとで、ｕｉが生じる確率（換言すれば、商品“ｉ”の商品分類がｕｉである確率）をｐ（ｕｉ）と記す。具体的には、ｐ（ｕｉ）は、以下の式（７）のように表される。
【００９７】
ｐ（ｕｉ）＝ｐ（ｕｉ｜η，ｚＩｉ）      ・・・式（７）
【００９８】
式（７）において、ηは、商品分類の分布のパラメータの集合であり、ＫＩ個の商品グループのパラメータからなる。式（７）は、この集合のうち、商品“ｉ”が属する商品グループ“ｚＩｉ”に対応する商品分類の分布のパラメータによって、ｕｉが決まることを表している。すなわち、ｐ（ｕｉ）は、そのような分布のパラメータのもとで、ｕｉが生じる確率である。商品分類の分布として、例えば、多項分布を用いればよい。
【００９９】
なお、分布のパラメータは、その分布の種別に応じたパラメータであればよい。例えば、ガウス分布のパラメータは、平均および分散である。
【０１００】
推論手段４は、以下に示す式（８）を用いる。
【０１０１】
【数１】
2016136147.tif 000003
【０１０２】
式（８）は、個々の店舗ＩＤが属する各店舗グループ、個々の顧客ＩＤが属する各顧客グループ、個々の購買コンテキストＩＤが属する各購買コンテキストグループ、個々の商品ＩＤが属する各商品グループ、および、前述の各分布のパラメータθ，φ，γ，δ，ψ，α，ηの組み合わせの尤度である。
【０１０３】
また、式（８）において、Ｓｓは店舗ＩＤの集合である。同様に、Ｓｃは顧客ＩＤの集合であり、Ｓｘは購買コンテキストＩＤの集合であり、Ｓｉは商品ＩＤの集合である。
【０１０４】
式（８）において、ｐ（ｖｘ，ｉ，ｂｓ，ｃ，ｘ，ｔｘ，ｄｓ，ｇｃ，ａｃ，ｕｉ｜θ，φ，γ，δ，ψ，α，η，ｚＳｓ，ｚＣｃ，ｚＸｘ，ｚＩｉ）は、分布のパラメータθ，φ，γ，δ，ψ，α，ηのもとで、ｖｘ，ｉ，ｂｓ，ｃ，ｘ，ｔｘ，ｄｓ，ｇｃ，ａｃ，ｕｉが生じる確率である。
【０１０５】
推論手段４は、式（８）で算出される尤度を用いて、各購買コンテキストグループ、各商品グループ、各顧客グループ、および各店舗グループを決定する。このとき、推論手段４は、各種分布のパラメータも決定する。推論手段４は、購買数の分布のパラメータθを、購買コンテキストグループと商品グループの組み合わせ毎に決定する。また、推論手段４は、購買事実の有無の分布のパラメータφを、店舗グループと顧客グループと購買コンテキストグループとの組み合わせ毎に決定する。また、推論手段４は、購買時刻の分布のパラメータγを購買コンテキストグループ毎に決定する。また、推論手段４は、距離の分布のパラメータδを店舗グループ毎に決定する。また、推論手段４は、性別の分布のパラメータψ、および年齢の分布のパラメータαを顧客グループ毎に決定する。また、推論手段４は、商品分類の分布のパラメータηを商品グループ毎に決定する。
【０１０６】
例えば、推論手段４は、式（８）によって算出される尤度が増加するように、式（８）におけるｚＳｓ，ｚＣｃ，ｚＸｘ，ｚＩｉ，θ，φ，γ，δ，ψ，α，ηを更新していき、各購買コンテキストグループ、各商品グループ、各顧客グループ、各店舗グループ、および、上記の各種分布のパラメータをそれぞれ確定すればよい。また、例えば、推論手段４は、ｚＳｓ，ｚＣｃ，ｚＸｘ，ｚＩｉ，θ，φ，γ，δ，ψ，α，ηを更新していき、式（８）によって算出される尤度が最大になるように、各購買コンテキストグループ、各商品グループ、各顧客グループ、各店舗グループ、および、上記の各種分布のパラメータをそれぞれ決定してもよい。
【０１０７】
上記のように式（８）内の要素を更新するときに、尤度が最大になるように、各種グループや各種パラメータを決定する場合、あるいは、式（８）に事前分布を含め、事後分布を最大化する推定（ＭＡＰ推定）をする場合は、推論手段４は、ＥＭ（Expectation-Maximization）法を用いればよい。また、式中のパラメータを分布とし、その事後分布を求める場合には、例えば、変分ベイズ法等や、Ｇｉｂｂｓサンプリング法を用いればよい。
【０１０８】
制御手段２および推論手段４は、例えば、コンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵは、コンピュータのプログラム記憶装置（図１において図示略）等のプログラム記録媒体からグルーピングプログラムを読み込み、そのグルーピングプログラムに従って、制御手段２および推論手段４として動作すればよい。
【０１０９】
また、グルーピングシステム１は、２以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されている構成であってもよい。この点は、後述する実施形態においても同様である。
【０１１０】
次に、処理経過について説明する。図１４は、第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。データ記憶手段３には、図３に例示するように購買数および購買時刻を含む購買コンテキストと、図６に例示するように購買コンテキストＩＤと顧客ＩＤと店舗ＩＤとを対応付けた情報と、図７ないし図９に例示する顧客マスタ、店舗マスタ、商品マスタが記憶されているものとする。制御手段２は、データ記憶手段３からこれらの各情報を読み込み、その情報を推論手段４に送る（ステップＳ１）。
【０１１１】
推論手段４は、ステップＳ１で制御手段２から送られた情報を用いて、各種グループおよび各種分布のパラメータを決定する（ステップＳ２）。推論手段４は、式（８）で算出される尤度が増加するように、式（８）におけるｚＳｓ，ｚＣｃ，ｚＸｘ，ｚＩｉ，θ，φ，γ，δ，ψ，α，ηを更新していき、各購買コンテキストグループ、各商品グループ、各顧客グループ、各店舗グループ、および、各種分布のパラメータをそれぞれ確定する。前述のように、推論手段４は、購買数の分布のパラメータ集合θを、購買コンテキストグループと商品グループの組み合わせ毎に決定する。また、推論手段４は、購買事実の有無の分布のパラメータ集合φを、店舗グループと顧客グループと購買コンテキストグループとの組み合わせ毎に決定する。また、推論手段４は、購買時刻の分布のパラメータ集合γを購買コンテキストグループ毎に決定する。また、推論手段４は、距離の分布のパラメータ集合δを店舗グループ毎に決定する。また、推論手段４は、性別の分布のパラメータ集合ψ、および年齢の分布のパラメータ集合αを顧客グループ毎に決定する。また、推論手段４は、商品分類の分布のパラメータ集合ηを商品グループ毎に決定する。
【０１１２】
推論手段４は、ステップＳ２で決定した各商品グループ、各顧客グループ、各店舗グループ、および、各種分布のパラメータを制御手段２に返す。
【０１１３】
制御手段２は、ステップＳ２で決定された各顧客グループ、各店舗グループ、および、各種分布のパラメータを結果記憶手段５に記憶させる（ステップＳ３）。
【０１１４】
この結果、図１３に模式的に示すような、各購買コンテキストＩＤグループ、各商品グループ、各顧客グループ、および各店舗グループが得られる。
【０１１５】
前述のように、１つの購買コンテキストグループおよび１つの商品グループの組み合わせに対応するｖｘ，ｉの分布から、分析者は、その商品グループに属する商品が多く購買されているか否かを判断できる。従って、分析者は、どの商品グループに属する商品と、どの商品グループに属する商品とが同時に購買されやすいかを分析できる。
【０１１６】
また、分析者は、購買コンテキストグループと顧客グループと店舗グループの組み合わせに対応するｂｓ，ｃ，ｘの分布から、購買事実の多い顧客グループや店舗グループを特定することができる。従って、分析者は、どの商品グループに属する商品と、どの商品グループに属する商品とが同時に購買されやすいかを分析でき、さらに、そのような購買傾向を示す顧客グループおよび店舗グループを特定できる。
【０１１７】
また、式（８）に示すように尤度の算出式に購買時刻やその分布のパラメータ、商品の属性やその分布のパラメータ、顧客の属性やその分布のパラメータ、店舗の属性やその分布のパラメータ等を含めることによって、決定した各種グループに関して、より詳細な情報（属性に関する分布の情報）も得ることができる。
【０１１８】
また、このような分析を行えることによって、例えば、新商品を開発するメーカは、自社の既存の商品あるいは、競合商品が、どの客層に、どの時間帯に、どの商品群とともに併売されているのかを分析することができる。
【０１１９】
また、分析者は、新商品が発売された際に、各商品に付与された属性情報をもとに、その新商品が属するとみなすことができる商品グループを特定することができる。さらに、分析者は、その商品グループが購買される傾向が強い購買コンテキストグループを、商品グループと購買コンテキストグループとの組み合わせに応じた購買数の分布のパラメータに基づいて特定することができる。さらに、分析者は、その購買コンテキストグループと顧客グループと店舗グループとの組み合わせに応じたｂｓ，ｃ，ｘの分布のパラメータ集合に基づいて、どの店舗グループで、どれだけ購買されそうかを推定することができる。従って、分析者は、新商品を各店舗でどれくらい準備しておけばよいかを推定することができる。
【０１２０】
また、新たに店舗が設けられるとする。分析者は、新たな店舗の属性を参照し、その店舗が属するとみなすことができる店舗グループを特定することができる。さらに、分析者は、その店舗グループと、個々の購買コンテキストグループとの組み合わせ毎に、購買コンテキストの割合を求めることができる。分析者は、これと、購買コンテキストグループと商品グループとの組み合わせに応じた購買数の分布のパラメータとに基づいて、どの商品グループの商品が多く購買されそうかを推定することができる。
【０１２１】
上記の例では、推論手段４が、各購買コンテキストグループ、各商品グループ、各顧客グループ、および各店舗グループを決定する場合を例にして説明した。以下、推論手段４の動作の変形例について説明する。既に説明した点については、説明を省略する。
【０１２２】
推論手段４は、顧客グループおよび店舗グループについては決定せずに、各購買コンテキストグループおよび各商品グループを決定してもよい。この場合、推論手段４は、以下の式（９）で算出される尤度を用いればよい。
【０１２３】
【数２】
2016136147.tif 000004
【０１２４】
式（９）は、個々の購買コンテキストＩＤが属する各購買コンテキストグループ、個々の商品ＩＤが属する各商品グループ、および、各分布のパラメータ集合θ，γ，ηの組み合わせの尤度である。式（９）において、ｐ（ｖｘ，ｉ，ｔｘ，ｕｉ｜θ，γ，η，ｚＸｘ，ｚＩｉ）は、分布のパラメータθ，γ，ηのもとで、ｖｘ，ｉ，ｔｘ，ｕｉが生じる確率である。
【０１２５】
推論手段４は、この尤度が増加するように、ｚＸｘ，ｚＩｉ，θ，γ，ηを更新していき、各購買コンテキストグループ、各商品グループ、および、分布のパラメータ集合θ，γ，ηを確定すればよい。この結果、例えば、図１１の上側に模式的に示すような、各購買コンテキストＩＤグループおよび各商品グループが得られる。
【０１２６】
また、推論手段４は、店舗グループについては決定せずに、各購買コンテキストグループ、各商品グループおよび各顧客グループを決定してもよい。この場合、推論手段４は、以下の式（１０）で算出される尤度を用いればよい。
【０１２７】
【数３】
2016136147.tif 000005
【０１２８】
式（１０）は、個々の顧客ＩＤが属する各顧客グループ、個々の購買コンテキストＩＤが属する各購買コンテキストグループ、個々の商品ＩＤが属する各商品グループ、および、各分布のパラメータ集合θ，φ，γ，ψ，α，ηの組み合わせの尤度である。式（１０）において、ｐ（ｖｘ，ｉ，ｂ＊，ｃ，ｘ，ｔｘ，ｇｃ，ａｃ，ｕｉ｜θ，φ，γ，ψ，α，η，ｚＣｃ，ｚＸｘ，ｚＩｉ）は、分布のパラメータθ，φ，γ，ψ，α，ηのもとで、ｖｘ，ｉ，ｂ＊，ｃ，ｘ，ｔｘ，ｇｃ，ａｃ，ｕｉが生じる確率である。
【０１２９】
推論手段４は、この尤度が増加するように、ｚＣｃ，ｚＸｘ，ｚＩｉ，θ，φ，γ，ψ，α，ηを更新していき、各購買コンテキストグループ、各商品グループ、各顧客グループ、および、分布のパラメータ集合θ，φ，γ，ψ，α，ηを確定すればよい。この結果、図１１に模式的に示すような、各購買コンテキストＩＤグループ、各商品グループおよび各顧客グループが得られる。
【０１３０】
また、推論手段４は、顧客グループについては決定せずに、各購買コンテキストグループ、各商品グループおよび各店舗グループを決定してもよい。この場合、推論手段４は、以下の式（１１）で算出される尤度を用いればよい。
【０１３１】
【数４】
2016136147.tif 000006
【０１３２】
式（１１）は、個々の店舗ＩＤが属する各店舗グループ、個々の購買コンテキストＩＤが属する各購買コンテキストグループ、個々の商品ＩＤが属する各商品グループ、および、各分布のパラメータ集合θ，φ，γ，δ，ηの組み合わせの尤度である。式（１１）において、ｐ（ｖｘ，ｉ，ｂｓ，＊，ｘ，ｔｘ，ｄｓ，ｕｉ｜θ，φ，γ，δ，η，ｚＳｓ，ｚＸｘ，ｚＩｉ）は、分布のパラメータθ，φ，γ，δ，ηのもとで、ｖｘ，ｉ，ｂｓ，＊，ｘ，ｔｘ，ｄｓ，ｕｉが生じる確率である。
【０１３３】
推論手段４は、この尤度が増加するように、ｚＳｓ，ｚＸｘ，ｚＩｉ，θ，φ，γ，δ，ηを更新していき、各購買コンテキストグループ、各商品グループ、各店舗グループ、および、分布のパラメータ集合θ，φ，γ，δ，ηを確定すればよい。この結果、図１２に模式的に示すような、各購買コンテキストＩＤグループ、各商品グループおよび各店舗グループが得られる。
【０１３４】
また、式（８）、式（９）、式（１０）および式（１１）において、要素ｔｘおよびγが含まれていなくてもよい。この場合、推論手段４は、ｔｘおよびγを考慮せずに、各種グループおよび各種パラメータを決定する。ただし、推論手段４は、購買コンテキストグループ毎のγに関しては決定しない。
【０１３５】
同様に、式（８）、式（９）、式（１０）および式（１１）において、要素ｕｉおよびηが含まれていなくてもよい。この場合、推論手段４は、ｕｉおよびηを考慮せずに、各種グループおよび各種パラメータを決定する。ただし、推論手段４は、商品グループ毎のηに関しては決定しない。
【０１３６】
また、式（８）および式（１１）において、要素ｄｓおよびδが含まれていなくてもよい。この場合、推論手段４は、ｄｓおよびδを考慮せずに、各種グループおよび各種パラメータを決定する。ただし、推論手段４は、店舗グループ毎のδに関しては決定しない。
【０１３７】
また、式（８）および式（１０）において、要素ｇｃおよびψが含まれていなくてもよい。この場合、推論手段４は、ｇｃおよびψを考慮せずに、各種グループおよび各種パラメータを決定する。ただし、推論手段４は、顧客グループ毎のψに関しては決定しない。
【０１３８】
同様に、式（８）および式（１０）において、要素ａｃおよびαが含まれていなくてもよい。この場合、推論手段４は、ａｃおよびαを考慮せずに、各種グループおよび各種パラメータを決定する。ただし、推論手段４は、顧客グループ毎のαに関しては決定しない。
【０１３９】
また、推論手段４は、個々の購買コンテキストＩＤがそれぞれ１つ以上の購買コンテキストグループに属することを許容して、購買コンテキストグループを決定してもよい。同様に、推論手段４は、個々の商品ＩＤがそれぞれ１つ以上の商品グループに属することを許容して、商品グループを決定してもよい。推論手段４は、個々の顧客ＩＤがそれぞれ１つ以上の顧客グループに属することを許容して、顧客グループを決定してもよい。推論手段４は、個々の店舗ＩＤがそれぞれ１つ以上の店舗グループに属することを許容して、店舗グループを決定してもよい。
【０１４０】
また、推論手段４は、確率モデルではなく、その漸近展開であるブレッグマン・ダイバージェンスを用いて、各種グループを決定してもよい。一般に指数型分布族には、ブレッグマン・ダイバージェンスが存在する。推論手段４は、このブレッグマン・ダイバージェンスを用いて各種グループを決定してもよい。
【０１４１】
また、店舗が百貨店である場合、推論手段４は、商品の代わりに、売り場を分類してもよい。この場合においても、分析者は、どの売り場グループに属する売り場で売られている商品と、どの売り場グループに属する売り場で売られている商品とが同時に購買されやすいかを分析することができる。
【０１４２】
実施形態２．
第２の実施形態のグルーピングシステムは、第１の実施形態におけるグルーピングシステムと同様の処理を実行し、さらに、その処理結果に基づいて、指定された条件に応じて、顧客に推薦する商品を決定する。第２の実施形態のグルーピングシステムは、推薦商品決定システムと称することもできる。
【０１４３】
図１５は、本発明の第２の実施形態のグルーピングシステムの構成例を示すブロック図である。本実施形態のグルーピングシステム１は、制御手段２と、データ記憶手段３と、推論手段４と、結果記憶手段５と、推薦対象決定手段６とを備える。制御手段２、データ記憶手段３、推論手段４、および結果記憶手段５はそれぞれ、第１の実施形態における制御手段２、データ記憶手段３、推論手段４、および結果記憶手段５と同様であり、説明を省略する。
【０１４４】
以下、推論手段４が、式（８）で算出される尤度を用いて、各購買コンテキストグループ、各商品グループ、各顧客グループ、および各店舗グループを決定しているものとする。そして、制御手段２が、それらの各グループを結果記憶手段５に記憶させているものとする。ただし、以下に示す例では、推論手段４は、ｕｉおよびηを考慮せずに、各種グループおよび各種パラメータを決定してもよい。
【０１４５】
また、結果記憶手段５は、購買コンテキストグループと商品グループの組み合わせ毎に、購買数（換言すれば購買実績）の分布のパラメータを記憶しているものとする。同様に、結果記憶手段５は、店舗グループと顧客グループと購買コンテキストグループとの組み合わせ毎に、購買事実の有無の分布を記憶しているものとする。結果記憶手段５は、購買コンテキストグループ毎に購買時刻の分布のパラメータを記憶しているものとする。結果記憶手段５は、店舗グループ毎に、店舗の最寄り駅からその店舗までの距離の分布のパラメータを記憶しているものとする。結果記憶手段５は、顧客グループ毎に、性別の分布のパラメータ、および年齢の分布のパラメータを記憶しているものとする。これらの分布のパラメータは、推論手段４によって得られたものである。
【０１４６】
上記のように、グループに応じて定められた分布の一例を図１６に模式的に示す。なお、図１６では、購買コンテキストグループ“９”、顧客グループ“６”、および店舗グループ“５”に関する属性の分布の例を模式的に示しているが、各グループ毎に属性の分布のパラメータを図１６に例示するように模式的に示すことができる。
【０１４７】
また、結果記憶手段５と推薦対象決定手段６とを含む部分と、制御手段２とデータ記憶手段３と推論手段４とを含む部分とが、別のシステムに分けられていてもよい。この場合、結果記憶手段５と推薦対象決定手段６とを含む部分を、推薦商品決定システムと称することができる。
【０１４８】
結果記憶手段５には、顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報が記憶されているということができる。
【０１４９】
推薦対象決定手段６には、例えば、商品グループを特定するための条件が分析者によって指定される。推薦対象決定手段６は、結果記憶手段５に記憶されている各種グループや、各種分布のパラメータを考慮して、指定された条件に応じた商品グループを特定し、そのグループ内の商品を、顧客に推薦する商品（以下、推薦商品と記す。）として決定する。推薦対象決定手段６は、条件に応じて特定した商品グループに属する全ての商品を推薦商品としてもよく、あるいは、商品グループに属する商品のうちの一部を推薦商品としてもよい。なお、分析者は、例えば、グルーピングシステム１に設けられた入力デバイス（図１５において図示略。）を介して、条件を推薦対象決定手段６に入力すればよい。
【０１５０】
図１７は、推薦対象決定手段６が決定する商品グループの例を模式的に示す説明図である。推薦対象決定手段６は、指定された条件に応じた、購買コンテキストグループと顧客グループと店舗グループとの組み合わせを特定し（例えば、図１７に示す領域２００を特定し）、その組み合わせにおいて、最も購買されやすい商品グループを特定する。図１７では、推薦対象決定手段６が、商品グループ“４”を特定した場合を例示している。
【０１５１】
推薦対象決定手段６には、条件として、例えば、顧客、顧客の年齢、顧客の性別、顧客のいる場所、時刻のうちの一部または全部が指定される。
【０１５２】
以下、顧客の年齢、性別、顧客のいる場所、時刻が指定された場合を例にして説明する。
【０１５３】
また、購買コンテキストグループのＩＤを変数ｚＸで表す。同様に、商品グループのＩＤを変数ｚＩで表す。顧客グループのＩＤを変数ｚＣで表す。店舗グループのＩＤを変数ｚＳで表す。このとき、推薦対象決定手段６は、指定された年齢、性別、顧客のいる場所、時刻に応じた商品グループを以下に示す式（１２）の演算によって特定する。式（１２）の左辺におけるｋＩ＊は、推薦商品を含む最適な商品グループを意味する。
【０１５４】
【数５】
2016136147.tif 000007
【０１５５】
ここで、ａは、指定された年齢である。ｇは、指定された性別である。ｔは、指定された時刻である。なお、推薦対象決定手段６は、例えば、地図情報を有し、顧客のいる場所から所定範囲内の店舗の属性（店舗の最寄り駅からその店舗までの距離）をｄとして用いればよい。
【０１５６】
推薦対象決定手段６は、式（１２）の演算により、商品グループｋＩ＊を特定した後、その商品グループに属する商品を推薦商品として決定する。
【０１５７】
また、顧客ＩＤが条件として指定されてもよい。この場合、推薦対象決定手段６は、式（１２）における変数ｚＣの取り得る値（顧客グループのＩＤ）を、指定された顧客ＩＤが属する顧客グループのＩＤのみに固定的に定めればよい。また、顧客ＩＤが条件として指定された場合、その顧客ＩＤによって特定される顧客の年齢や性別が指定されていなくても、推薦対象決定手段６は、データ記憶手段３に記憶された顧客マスタを参照し、その顧客ＩＤに対応する年齢および性別が指定されたものとしてもよい。
【０１５８】
また、顧客ＩＤが条件として指定される場合、推薦対象決定手段６は、顧客ＩＤに対応付けられている購買コンテキストを参照することによって、その顧客ＩＤによって特定される顧客が購買済みの商品を特定してもよい。そして、推薦対象決定手段６は、商品グループｋＩ＊を特定した後、その商品グループに属する商品であって、その顧客が購買済みの商品を推薦商品として決定してもよい。あるいは、推薦対象決定手段６は、その商品グループに属する商品であって、その顧客が購買していない商品を推薦商品として決定してもよい。
【０１５９】
また、分析者が指定する条件に年齢が含まれていなくてもよい。この場合、推薦対象決定手段６は、式（１２）の演算を行う際に、式（１２）内の要素“ｐ（ａ｜α，ｚＣ＝ｋＣ）”を除外して演算を行うことによって商品グループｋＩ＊を特定してもよい。また、この場合、推論手段４は、ａｃおよびαを考慮せずに、各種グループおよび各種パラメータを決定していてもよい。
【０１６０】
また、分析者が指定する条件に性別が含まれていなくてもよい。この場合、推薦対象決定手段６は、式（１２）の演算を行う際に、式（１２）内の要素“ｐ（ｇ｜ψ，ｚＣ＝ｋＣ）” を除外して演算を行うことによって商品グループｋＩ＊を特定してもよい。また、この場合、推論手段４は、ｇｃおよびψを考慮せずに、各種グループおよび各種パラメータを決定していてもよい。
【０１６１】
また、分析者が指定する条件に、顧客のいる場所が含まれていなくてもよい。この場合、推薦対象決定手段６は、式（１２）の演算を行う際に、式（１２）内の要素“ｐ（ｄ｜δ，ｚＳ＝ｋＳ）”を除外して演算を行うことによって商品グループｋＩ＊を特定してもよい。また、この場合、推論手段４は、ｄｓおよびδを考慮せずに、各種グループおよび各種パラメータを決定していてもよい。
【０１６２】
また、分析者が指定する条件に時刻が含まれていなくてもよい。この場合、推薦対象決定手段６は、式（１２）の演算を行う際に、式（１２）内の要素“ｐ（ｔ｜γ，ｚＸ＝ｋＸ）”を除外して演算を行うことによって商品グループｋＩ＊を特定してもよい。この場合、推論手段４は、ｔｘおよびγを考慮せずに、各種グループおよび各種パラメータを決定していてもよい。
【０１６３】
以下、顧客（顧客ＩＤ）、その顧客のいる場所、および時刻が条件として指定される場合を例示する。この場合、結果記憶手段５は、顧客グループ毎の性別の分布のパラメータや、顧客グループ毎の年齢の分布のパラメータを記憶していなくてもよい。
【０１６４】
この場合、推薦対象決定手段６は、例えば、以下に示す式（１３）の演算によって、最適な商品グループｋＩ＊を特定すればよい。
【０１６５】
【数６】
2016136147.tif 000008
【０１６６】
前述のように、推薦対象決定手段６は、例えば、地図情報を有し、顧客のいる場所から所定範囲内の店舗の属性（店舗の最寄り駅からその店舗までの距離）をｄとして用いればよい。また、変数ｚＣの取り得る値（顧客グループのＩＤ）を、指定された顧客ＩＤが属する顧客グループのＩＤのみに固定的に定めればよい。
【０１６７】
そして、推薦対象決定手段６は、商品グループｋＩ＊内の商品を推薦商品として決定すればよい。
【０１６８】
制御手段２、推論手段４および推薦対象決定手段６は、例えば、コンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵは、コンピュータのプログラム記憶装置（図１５において図示略）等のプログラム記録媒体からグルーピングプログラムを読み込み、そのグルーピングプログラムに従って、制御手段２、推論手段４および推薦対象決定手段６として動作すればよい。なお、このプログラムは、推薦商品決定プログラムと称することもできる。
【０１６９】
図１８は、第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。ステップＳ１〜Ｓ３は、第１の実施形態におけるステップＳ１〜Ｓ３と同様であり、説明を省略する。ステップＳ３の後、推薦対象決定手段６は、指定された条件に応じた商品グループを特定し、推薦商品を決定する（ステップＳ４）。推薦対象決定手段６の動作については既に説明したので、ここでは説明を省略する。
【０１７０】
本実施形態によれば、推薦対象決定手段６は、結果記憶手段５に記憶された情報を参照し、指定された条件に応じた商品グループを特定し、その商品グループに属する商品を推薦商品とする。従って、そのような推薦商品を顧客に伝えることができ、その結果、商品の販売量を増加させることができる。
【０１７１】
また、第１の実施形態と同様の効果も得られる。
【０１７２】
また、上記の説明では、推薦対象決定手段６は、指定された条件に応じて最適な商品グループｋＩ＊を特定する演算を行う場合を説明した。推薦対象決定手段６は、事前に種々の条件毎に、その条件に応じた最適な商品グループｋＩ＊を特定し、どのような条件が指定された場合にどの商品グループが最適な商品グループになるかを示すルールを作成し、そのルールをデータベース化していてもよい。そして、推薦対象決定手段６は、分析者によって条件が指定されたときに、そのルールに従って、最適な商品グループを特定してもよい。この場合、推薦対象決定手段６は、分析者によって条件が指定されたときにおける演算量を少なくすることができるので、分析者への応答時間を短縮することができる。
【０１７３】
図１９は、本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、入力デバイス１００６とを備える。
【０１７４】
各実施形態のグルーピングシステムは、コンピュータ１０００に実装される。グルーピングシステムの動作は、プログラムの形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのプログラムに従って上記の処理を実行する。
【０１７５】
補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記の処理を実行してもよい。
【０１７６】
また、プログラムは、前述の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで前述の処理を実現する差分プログラムであってもよい。
【０１７７】
次に、本発明の概要を示す。図２０は、本発明のグルーピングシステムの概要を示すブロック図である。本発明のグルーピングシステムは、記憶手段７１と、グルーピング手段７２とを備える。
【０１７８】
記憶手段７１（例えば、データ記憶手段３）は、１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する。
【０１７９】
グルーピング手段７２（例えば、推論手段４）は、購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、購買コンテキストのグループと商品のグループと購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、購買コンテキストのグループと、商品のグループと、購買実績の分布のパラメータを決定する。
【０１８０】
また、図２１は、本発明の推薦商品決定システムの概要を示すブロック図である。本発明の推薦商品決定システムは、情報記憶手段８１と、推薦商品決定手段８２とを備える。
【０１８１】
情報記憶手段８１（例えば、結果記憶手段５）は、顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報を記憶する。
【０１８２】
推薦商品決定手段８２（例えば、推薦対象決定手段６）は、顧客、時刻および顧客のいる場所が指定された場合に、その情報を用いて、顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを決定し、当該商品グループ内の商品を推薦商品として決定する。
【０１８３】
上記の各実施形態は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下に限定されるわけではない。
【０１８４】
（付記１）１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する記憶手段と、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記購買実績の分布のパラメータを決定するグルーピング手段とを備えることを特徴とするグルーピングシステム。
【０１８５】
（付記２）記憶手段は、購買コンテキストと顧客とを対応付けた情報を記憶し、グルーピング手段は、前記購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータと、前記購買コンテキストのグループと前記顧客のグループの組み合わせに対応する購買事実の有無、および当該購買事実の有無の分布のパラメータとを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記顧客のグループと前記購買実績の分布のパラメータと前記購買事実の有無の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記顧客のグループと、前記購買実績の分布のパラメータと、前記購買事実の有無の分布のパラメータとを決定する付記１に記載のグルーピングシステム。
【０１８６】
（付記３）記憶手段は、購買コンテキストと店舗とを対応付けた情報を記憶し、グルーピング手段は、前記購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータと、前記購買コンテキストのグループと前記店舗のグループの組み合わせに対応する購買事実の有無、および当該購買事実の有無の分布のパラメータとを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記店舗のグループと前記購買実績の分布のパラメータと前記購買事実の有無の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記店舗のグループと、前記購買実績の分布のパラメータと、前記購買事実の有無の分布のパラメータとを決定する付記１に記載のグルーピングシステム。
【０１８７】
（付記４）記憶手段は、購買コンテキストと顧客と店舗とを対応付けた情報を記憶し、グルーピング手段は、前記購買コンテキストのグループと商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータと、前記購買コンテキストのグループと前記顧客のグループと前記店舗のグループとの組み合わせに対応する購買事実の有無、および当該購買事実の有無の分布のパラメータとを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記顧客のグループと前記店舗のグループと前記購買実績の分布のパラメータと前記購買事実の有無の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記顧客のグループと、前記店舗のグループと、前記購買実績の分布のパラメータと、前記購買事実の有無の分布のパラメータとを決定する付記１に記載のグルーピングシステム。
【０１８８】
（付記５）記憶手段は、顧客と顧客の年齢とを対応付けた情報を記憶し、グルーピング手段は、前記年齢と、前記年齢の分布のパラメータを用いて算出される尤度を用いる付記２または付記４に記載のグルーピングシステム。
【０１８９】
（付記６）記憶手段は、顧客と顧客の性別とを対応付けた情報を記憶し、グルーピング手段は、前記性別と、前記性別の分布のパラメータを用いて算出される尤度を用いる付記２、付記４、付記５のうちのいずれかに記載のグルーピングシステム。
【０１９０】
（付記７）記憶手段は、店舗と、当該店舗の最寄り駅から当該店舗までの距離とを対応付けた情報を記憶し、グルーピング手段は、前記距離と、前記距離の分布のパラメータを用いて算出される尤度を用いる付記３または付記４に記載のグルーピングシステム。
【０１９１】
（付記８）記憶手段は、商品と、当該商品に定められた商品分類とを対応付けた情報を記憶し、グルーピング手段は、前記商品分類と、前記商品分類の分布のパラメータを用いて算出される尤度を用いる付記１から付記７のうちのいずれかに記載のグルーピングシステム。
【０１９２】
（付記９）記憶手段は、購買コンテキストと購買時刻とを対応付けた情報を記憶し、グルーピング手段は、前記購買時刻と、前記購買時刻の分布のパラメータを用いて算出される尤度を用いる付記１から付記８のうちのいずれかに記載のグルーピングシステム。
【０１９３】
（付記１０）記憶手段は、顧客と顧客の年齢および性別を対応付けた情報と、店舗と当該店舗の最寄り駅から当該店舗までの距離とを対応付けた情報と、購買コンテキストと購買時刻とを対応付けた情報とを記憶し、グルーピング手段は、前記年齢と、前記年齢の分布のパラメータと、前記性別と、前記性別の分布のパラメータと、前記距離と、前記距離の分布のパラメータと、前記購買時刻と、前記購買時刻の分布のパラメータとを用いて算出される尤度を用い、顧客、顧客の年齢、顧客の性別、顧客のいる場所、時刻のうちの一部または全部の条件が指定された場合に、顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを前記条件に応じて決定し、当該商品グループ内の商品を前記推薦商品として決定する推薦商品決定手段を備える付記４に記載のグルーピングシステム。
【０１９４】
（付記１１）顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報を記憶する情報記憶手段と、顧客、時刻および前記顧客のいる場所が指定された場合に、前記情報を用いて、前記顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを決定し、当該商品グループ内の商品を前記推薦商品として決定する推薦商品決定手段とを備える
ことを特徴とする推薦商品決定システム。
【０１９５】
（付記１２）１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する記憶手段を備えたグルーピングシステムに適用されるグルーピング方法であって、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記購買実績の分布のパラメータを決定することを特徴とするグルーピング方法。
【０１９６】
（付記１３）顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報を導出し、顧客、時刻および前記顧客のいる場所が指定された場合に、前記情報を用いて、前記顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを決定し、当該商品グループ内の商品を前記推薦商品として決定することを特徴とする推薦商品決定方法。
【０１９７】
（付記１４）１回の購買活動で購買された１種類以上の商品を示す情報である購買コンテキストを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、前記コンピュータに、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループとの組み合わせに対応する購買実績、および購買実績の分布のパラメータを用いて算出される、前記購買コンテキストのグループと前記商品のグループと前記購買実績の分布のパラメータとの組み合わせの尤度を用いて、前記購買コンテキストのグループと、前記商品のグループと、前記購買実績の分布のパラメータを決定するグルーピング処理
を実行させるためのグルーピングプログラム。
【０１９８】
（付記１５）顧客グループに属する顧客が、いつ、どの店舗グループに属する店舗で、どの商品グループに属する商品とどの商品グループに属する商品を同時に購買したかを示す情報を記憶する情報記憶手段を備えたコンピュータに搭載される推薦商品決定プログラムであって、前記コンピュータに、顧客、時刻および前記顧客のいる場所が指定された場合に、前記情報を用いて、前記顧客に対する推薦商品を含む最適な商品グループを決定し、当該商品グループ内の商品を前記推薦商品として決定する推薦商品決定処理を実行させるための推薦商品決定プログラム。
【０１９９】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願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。
【０２００】
この出願は、２０１５年２月２５日に出願された日本特許出願２０１５−０３５２３８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。
【産業上の利用の可能性】
【０２０１】
本発明は、購買コンテキストおよび商品をグループ化するグルーピングシステムや、推薦商品を決定する推薦商品決定システムに好適に適用される。
【符号の説明】
【０２０２】
１  グルーピングシステム
２  制御手段
３  データ記憶手段
４  推論手段
５  結果記憶手段
６  推薦対象決定手段
【図１】
2016136147.tif 000009
【図２】
2016136147.tif 000010
【図３】
2016136147.tif 000011
【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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【国際調査報告】
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