(57)【要約】【課題】従来の情報処理システムにおいては、トレンドリーダーの商品等の購買行動から商品等のレコメンドができなかった。【解決手段】２以上の購入履歴情報から、商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する購入者識別情報を、２以上の購入履歴情報から取得するトレンドリーダー検出部と、トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する1以上の商品等識別情報を取得するレコメンド商品等取得部と、レコメンド商品等取得部が取得した1以上の商品等識別情報を情報出力装置に送信するレコメンド商品等送信部を具備するサーバ装置により、トレンドリーダーの商品等の購買行動から商品等のレコメンドができる。【選択図】図２
2008198163.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバ装置と情報出力装置を具備する情報処理システムであって、
前記サーバ装置は、
２以上の購入者の商品またはサービスである商品等の購入履歴を示す情報であって、購入者を識別する購入者識別情報と商品等を識別する商品等識別情報と商品等の購入時期を示す購入時期情報を有する購入履歴情報を２以上格納している購入履歴情報格納部と、
前記購入履歴情報格納部から２以上の購入履歴情報を読み出し、当該２以上の各購入履歴情報が有する２以上の商品等識別情報と購入時期情報から、一定の時期的条件を満たす早期に1以上の商品等を購入しているトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を検出し、当該購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出部と、
前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する１以上の商品等識別情報を前記購入履歴情報格納部から取得し、記憶媒体に格納するレコメンド商品等取得部と、
前記レコメンド商品等取得部が取得した1以上の商品等識別情報を前記情報出力装置に送信するレコメンド商品等送信部を具備し、
前記情報出力装置は、
前記サーバ装置から1以上の商品等識別情報を受信するレコメンド商品等受信部と、
前記レコメンド商品等受信部が受信した1以上の商品等識別情報を出力する出力部を具備する情報処理システム。
【請求項２】
前記２以上の購入履歴情報を読み出し、一定以上の流行度で購入されている商品等である流行商品等を識別する商品等識別情報を１以上選択し、記憶媒体に格納する流行商品等選択部をさらに具備し、
前記トレンドリーダー検出部は、
前記流行商品等選択部が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する購入者識別情報を、前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する請求項1記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記トレンドリーダー検出部は、
前記購入履歴情報格納部から２以上の購入履歴情報を読み出し、1以上の各商品等を示す商品等識別情報に対応する購入者識別情報と購入時期情報を取得し、取得した２以上の購入時期情報から購入時期の順に２以上の購入者識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する有向グラフ情報構成手段と、
前記有向グラフ情報構成手段が構成した有向グラフ情報から、リンクの起点となっている度合いであり、流行の発信源である度合いを示す情報であるトレンドリーダー度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー度算出手段と、
前記トレンドリーダー度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する購入者識別情報取得手段を具備する請求項1記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記サーバ装置は、
前記情報出力装置のユーザを識別する購入者識別情報を格納しているユーザ識別情報格納部をさらに具備し、
前記トレンドリーダー検出部は、
前記有向グラフ情報構成手段が構成した有向グラフ情報から、リンクの起点をフォローする度合いであり、トレンドを追いかける度合いを示す情報であるトレンドフォロワ度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体に格納するトレンドフォロワ度算出手段をさらに具備し、
前記購入者識別情報取得手段は、
前記トレンドリーダー度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度と、前記トレンドフォロワ度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドフォロワ度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する請求項３記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記サーバ装置は、
前記情報出力装置のユーザを識別する購入者識別情報を格納しているユーザ識別情報格納部をさらに具備し、
前記レコメンド商品等取得部は、
前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する商品等識別情報であり、前記ユーザ識別情報格納部に格納されている購入者識別情報を読み出し、当該購入者識別情報で識別されるユーザが未購入の商品等を識別する1以上の商品等識別情報を取得し、記憶媒体に格納する請求項１記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記サーバ装置は、
商品等識別情報と、当該商品等識別情報で識別される商品等の１以上の属性値を有する商品等情報を２以上格納している商品等情報格納部と、
前記情報出力装置のユーザが商品等を購入することを示す情報であり、当該ユーザを識別する購入者識別情報と、商品等を識別する商品等識別情報を有する購入情報を前記情報出力装置から受信する購入情報受信部と、
前記購入情報受信部が受信した購入情報を用いて、購入履歴情報を構成し、当該購入履歴情報を前記購入履歴情報格納部に蓄積する購入履歴情報蓄積部をさらに具備し、
前記レコメンド商品等取得部は、
前記購入情報受信部が受信した購入情報が有する商品等識別情報と対になる１以上の属性値を取得し、当該１以上の属性値と所定の関係のある１以上の属性値を有する商品等の商品等識別情報であり、
前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する商品等識別情報を取得する請求項１から請求項５いずれか記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記サーバ装置は、
前記情報出力装置に対して、購入者が入力した情報である入力情報と、購入者識別情報の組を２組以上受信する入力情報受信部と、
前記入力情報受信部が受信した入力情報と購入者識別情報を記憶媒体に蓄積する入力情報蓄積部と、
前記入力情報蓄積部が蓄積した２以上の入力情報を用いて、各入力情報と対になる購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する購入者分類部をさらに具備し、
前記トレンドリーダー検出部は、
前記ユーザ識別情報格納部に格納されている購入者識別情報が属するグループに属する1以上の購入者識別情報を有する２以上の購入履歴情報を前記購入履歴情報格納部から読み出し、当該２以上の各購入履歴情報が有する２以上の商品等識別情報と購入時期情報から、一定の時期的条件を満たす早期に1以上の商品等を購入しているトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を検出し、当該購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する請求項１記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記購入者分類部は、
前記入力情報蓄積部が蓄積した入力情報と購入者識別情報を読み出し、当該入力情報と購入者識別情報を用いて、各購入者の嗜好を分析し、嗜好に基づいて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する請求項７記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記入力情報受信部が受信する入力情報は、
購入者識別情報で識別される購入者が購入する商品等を識別する商品等識別情報を有し、
前記入力情報蓄積部は、
前記入力情報受信部が受信した商品等識別情報と、購入者識別情報と購入時期情報を有する購入履歴情報を、前記購入履歴情報格納部に蓄積し、
前記購入者分類部は、
前記入力情報蓄積部が蓄積した２以上の購入履歴情報を用いて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する請求項８記載の情報処理システム。
【請求項１０】
サーバ装置と情報出力装置を具備する情報処理システムであって、
前記サーバ装置は、
２以上の購入者の商品またはサービスである商品等の購入履歴を示す情報であって、購入者を識別する購入者識別情報と商品等を識別する商品等識別情報と商品等の購入時期を示す購入時期情報を有する購入履歴情報を２以上格納している購入履歴情報格納部と、
前記購入履歴情報格納部から２以上の購入履歴情報を読み出し、当該２以上の各購入履歴情報が有する２以上の商品等識別情報と購入時期情報から、一定の時期的条件を満たす早期に1以上の商品等を購入しているトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を検出し、当該購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出部と、
前記トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情報と対になる商品等識別情報を、前記購入履歴情報格納部から取得するレコメンド商品等取得部と、
前記情報出力装置から、前記情報出力装置のユーザが商品等を購入することを示す情報であり、当該ユーザを識別する購入者識別情報と、商品等を識別する商品等識別情報を有する購入情報を受信する購入情報受信部と、
前記購入情報受信部が受信した購入者識別情報が、前記トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情に含まれるか否かを判断する判断部と、
前記判断部が、前記購入情報受信部が受信した購入者識別情報が、トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情に含まれると判断した場合、前記購入情報受信部が受信した商品等識別情報を送信するレコメンド商品等送信部を具備し、
前記情報出力装置は、
前記サーバ装置から1以上の商品等識別情報を受信するレコメンド商品等受信部と、
前記レコメンド商品等受信部が受信した1以上の商品等識別情報を出力する出力部を具備する情報処理システム。
【請求項１１】
前記サーバ装置は、
前記トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情報で識別される購入者がトレンドリーダーである旨を示す情報を出力するトレンドリーダー出力部をさらに具備する請求項１から請求項１から請求項１０いずれか記載の情報処理システム。
【請求項１２】
請求項１から請求項１１いずれか記載の情報処理システムを構成するサーバ装置。
【請求項１３】
トレンドリーダー検出部と、レコメンド商品等取得部と、レコメンド商品等送信部を用いて商品等のレコメンドを実施する情報処理方法であって、
前記トレンドリーダー検出部により、２以上の購入者の商品またはサービスである商品等の購入履歴を示す情報であって、購入者を識別する購入者識別情報と商品等を識別する商品等識別情報と商品等の購入時期を示す購入時期情報を有する購入履歴情報を２以上格納している購入履歴情報格納部から２以上の購入履歴情報を読み出し、当該２以上の各購入履歴情報が有する２以上の商品等識別情報と購入時期情報から、一定の時期的条件を満たす早期に1以上の商品等を購入しているトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を検出し、当該購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出ステップと、
前記レコメンド商品等取得部により、前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する１以上の商品等識別情報を前記購入履歴情報格納部から取得し、記憶媒体に格納するレコメンド商品等取得ステップと、
前記レコメンド商品等送信部により、前記レコメンド商品等取得部が取得した1以上の商品等識別情報を前記情報出力装置に送信するレコメンド商品等送信ステップを具備する情報処理方法。
【請求項１４】
前記トレンドリーダー検出ステップは、
前記購入履歴情報格納部から２以上の購入履歴情報を読み出し、1以上の各商品等を示す商品等識別情報に対応する購入者識別情報と購入時期情報を取得し、取得した２以上の購入時期情報から購入時期の順に２以上の購入者識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する有向グラフ情報構成ステップと、
前記有向グラフ情報構成ステップで構成した有向グラフ情報から、リンクの起点となっている度合いであり、流行の発信源である度合いを示す情報であるトレンドリーダー度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー度算出ステップと、
前記トレンドリーダー度算出ステップで算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する購入者識別情報取得ステップを具備する請求項1３記載の情報処理方法。
【請求項１５】
前記トレンドリーダー検出ステップは、
前記有向グラフ情報構成ステップで構成した有向グラフ情報から、リンクの起点をフォローする度合いであり、トレンドを追いかける度合いを示す情報であるトレンドフォロワ度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体に格納するトレンドフォロワ度算出ステップをさらに具備し、
前記購入者識別情報取得ステップは、
前記トレンドリーダー度算出ステップで算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度と、前記トレンドフォロワ度算出ステップで算出した各購入者識別情報のトレンドフォロワ度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する請求項１４記載の情報処理方法。
【請求項１６】
流行商品等選択部と、トレンドリーダー検出部と、レコメンド商品等取得部と、レコメンド商品等送信部と、入力情報受信部と、入力情報蓄積部と、購入者分類部を用いて商品等のレコメンドを実施する請求項１３記載の情報処理方法であって、
前記入力情報受信部により、前記情報出力装置に対して、購入者が入力した情報である入力情報と、購入者識別情報の組を２組以上受信する入力情報受信ステップと、
前記入力情報蓄積部により、前記入力情報受信ステップで受信した入力情報と購入者識別情報を記憶媒体に蓄積する入力情報蓄積ステップと、
前記購入者分類部により、前記入力情報蓄積ステップで蓄積した２以上の入力情報を用いて、各入力情報と対になる購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する購入者分類ステップをさらに具備し、
前記トレンドリーダー検出ステップにおいて、
前記レコメンド対象の購入者を識別する購入者識別情報に対応するグループに属する1以上の購入者識別情報の中から、前記流行商品等選択ステップで選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する１以上の購入者識別情報を取得する請求項１３記載の情報処理方法。
【請求項１７】
コンピュータを、
２以上の購入者の商品またはサービスである商品等の購入履歴を示す情報であって、購入者を識別する購入者識別情報と商品等を識別する商品等識別情報と商品等の購入時期を示す購入時期情報を有する購入履歴情報を２以上格納している購入履歴情報格納部から、２以上の購入履歴情報を読み出し、当該２以上の各購入履歴情報が有する２以上の商品等識別情報と購入時期情報から、一定の時期的条件を満たす早期に1以上の商品等を購入しているトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を検出し、当該購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出部と、
前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する１以上の商品等識別情報を前記購入履歴情報格納部から取得し、記憶媒体に格納するレコメンド商品等取得部と、
前記レコメンド商品等取得部が取得した1以上の商品等識別情報を前記情報出力装置に送信するレコメンド商品等送信部として機能させるためのプログラム。
【請求項１８】
前記トレンドリーダー検出部を、
前記購入履歴情報格納部から２以上の購入履歴情報を読み出し、1以上の各商品等を示す商品等識別情報に対応する購入者識別情報と購入時期情報を取得し、取得した２以上の購入時期情報から購入時期の順に２以上の購入者識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する有向グラフ情報構成手段と、
前記有向グラフ情報構成手段が構成した有向グラフ情報から、リンクの起点となっている度合いであり、流行の発信源である度合いを示す情報であるトレンドリーダー度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー度算出手段と、
前記トレンドリーダー度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する購入者識別情報取得手段を具備するものとして、コンピュータを機能させる請求項１７記載のプログラム。
【請求項１９】
前記トレンドリーダー検出部を、
前記有向グラフ情報構成手段が構成した有向グラフ情報から、リンクの起点をフォローする度合いであり、トレンドを追いかける度合いを示す情報であるトレンドフォロワ度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体に格納するトレンドフォロワ度算出手段をさらに具備するものとして、コンピュータを機能させ、
前記購入者識別情報取得手段は、
前記トレンドリーダー度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度と、前記トレンドフォロワ度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドフォロワ度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するものとしてコンピュータを機能させる請求項１８記載のプログラム。
【請求項２０】
コンピュータを、
前記情報出力装置に対して、購入者が入力した情報である入力情報と、購入者識別情報の組を２組以上受信する入力情報受信部と、
前記入力情報受信部が受信した入力情報と購入者識別情報を記憶媒体に蓄積する入力情報蓄積部と、
前記入力情報蓄積部が蓄積した２以上の入力情報を用いて、各入力情報と対になる購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する購入者分類部としてさらに機能させる請求項１７記載のプログラムであって、
前記トレンドリーダー検出部は、
前記レコメンド対象の購入者を識別する購入者識別情報に対応するグループに属する1以上の購入者識別情報の中から、前記流行商品等選択部が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する１以上の購入者識別情報を取得する請求項１７記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザに商品やサービスをレコメンドする情報処理システム等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、利用者の興味の高い項目名、項目値に基づく確度の高いコンテンツレコメンドと、コンテンツ利用の順序性を考慮したコンテンツレコメンドの双方を同時に実現する情報処理システムがある（特許文献１参照）。本システムは、利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理するコンテンツ利用履歴情報格納管理部と、コンテンツ利用履歴情報からコンテンツ利用遷移情報を算出するコンテンツ利用遷移情報算出部と、コンテンツ利用遷移情報を格納管理するコンテンツ利用遷移情報格納管理部と、コンテンツメタデータ情報を格納管理するコンテンツメタデータ情報格納管理部と、コンテンツ利用履歴情報、コンテンツ利用遷移情報及びコンテンツメタデータ情報とに基づきコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド情報生成部を有する。
【０００３】
また、個人の項目名毎の特徴を抽出し、個人の項目名毎の特徴に基づくコンテンツのレコメンドを行うシステムがある（特許文献２参照）。本システムは、予め設定されている項目名に関し、対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得し、取得した利用者項目別志向情報を参照してその項目名に関し予め設定しておいた閾値以上の出現回数の項目値を抽出し、この項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報を取得し、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドするシステムである。
【０００４】
さらに、商品購入に結びつく可能性を向上させ、また、総合的なレコメンデーション・サービスを実現するシステムがある（特許文献３参照）。本システムは、音楽ソフト配信ショップＡのサーバに対して、ユーザが携帯電話機によりネット接続サービスを介してアクセスして音楽ソフトを例えば購入すると、ショップＡのサーバはその購入情報をセンタに送信し、センタはその歌手によるコンサート情報をレコメンドルールから検索してそのレコメンデーションを、ネット接続サービスを介して携帯電話に送信するシステムである。そして、本システムは、チケット販売ショップＢのサーバに対して、ユーザが携帯電話によりコンサートチケットを購入すると、ショップＢのサーバはその購入情報をセンタに送信し、センタは、この購入情報のコンサートの開催日における飛行機などの予約状況をレコメンドルールから検索してそのレコメンデーションを携帯電話に送信するシステムである。
【０００５】
また、関連する技術として、コミュニティ分割のアルゴリズムがある（非特許文献１、２、３）。
【特許文献１】特開２００５−２９３３８４号公報（第１頁、第１図等）
【特許文献２】特開２００４−３６２０１１号公報（第１頁、第１図等）
【特許文献３】特開２００２−１１７２９２号公報（第１頁、第１図等）
【非特許文献１】M. E. J. Newman他１名，「Finding and evaluating community structure in networks」Aug 11 2003.
【非特許文献２】Aaron Clauset，「Finding local community structure in networks」，February 21, 2005.
【非特許文献３】Aaron Clauset他２名，「Finding community structure in very large networks」Aug 30 2004.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の情報処理システムにおいては、トレンドを創り出している購入者の購買行動を考慮した商品等のレコメンドを実施できないので、ユーザにとって十分に満足度が高い商品等のレコメンドができず、販売促進が不十分である、という課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本第一の発明の情報処理システムは、サーバ装置と情報出力装置を具備する情報処理システムであって、前記サーバ装置は、２以上の購入者の商品またはサービスである商品等の購入履歴を示す情報であって、購入者を識別する購入者識別情報と商品等を識別する商品等識別情報と商品等の購入時期を示す購入時期情報を有する購入履歴情報を２以上格納している購入履歴情報格納部と、前記購入履歴情報格納部から２以上の購入履歴情報を読み出し、当該２以上の各購入履歴情報が有する２以上の商品等識別情報と購入時期情報から、一定の時期的条件を満たす早期に1以上の商品等を購入しているトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を検出し、当該購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出部と、前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する１以上の商品等識別情報を前記購入履歴情報格納部から取得し、記憶媒体に格納するレコメンド商品等取得部と、前記レコメンド商品等取得部が取得した1以上の商品等識別情報を前記情報出力装置に送信するレコメンド商品等送信部を具備し、前記情報出力装置は、前記サーバ装置から1以上の商品等識別情報を受信するレコメンド商品等受信部と、前記レコメンド商品等受信部が受信した1以上の商品等識別情報を出力する出力部を具備する情報処理システムである。
【０００８】
かかる構成により、商品の購買履歴からトレンドリーダーを検出し、トレンドリーダーが購入した商品をレコメンドできる。その結果、ユーザが欲する商品等をレコメンドでき、かつ、商品等の販売促進が実現できる。
【０００９】
また、本第二の発明の情報処理システムは、第一の発明に対して、前記２以上の購入履歴情報を読み出し、一定以上の流行度で購入されている商品等である流行商品等を識別する商品等識別情報を１以上選択し、記憶媒体に格納する流行商品等選択部をさらに具備し、前記トレンドリーダー検出部は、前記流行商品等選択部が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する購入者識別情報を、前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する情報処理システムである。
【００１０】
かかる構成により、流行物を早い段階で購入したトレンドリーダーを検出し、トレンドリーダーが購入した商品をレコメンドできる。その結果、ユーザが欲する商品等をレコメンドでき、かつ、商品等の販売促進が実現できる。
【００１１】
また、本第三の発明の情報処理システムは、第一の発明に対して、前記トレンドリーダー検出部は、前記購入履歴情報格納部から２以上の購入履歴情報を読み出し、１以上の各商品等を示す商品等識別情報に対応する購入者識別情報と購入時期情報を取得し、取得した２以上の購入時期情報から購入時期の順に２以上の購入者識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する有向グラフ情報構成手段と、前記有向グラフ情報構成手段が構成した有向グラフ情報から、リンクの起点となっている度合いであり、流行の発信源である度合いを示す情報であるトレンドリーダー度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー度算出手段と、前記トレンドリーダー度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する購入者識別情報取得手段を具備する情報処理システムである。
【００１２】
かかる構成により、精度高くトレンドリーダーを検出できる。その結果、ユーザが欲する商品等を適切にレコメンドでき、かつ、商品等のさらなる販売促進が実現できる。
【００１３】
また、本第四の発明の情報処理システムは、第三の発明に対して、前記サーバ装置は、前記情報出力装置のユーザを識別する購入者識別情報を格納しているユーザ識別情報格納部をさらに具備し、前記トレンドリーダー検出部は、前記有向グラフ情報構成手段が構成した有向グラフ情報から、リンクの起点をフォローする度合いであり、トレンドを追いかける度合いを示す情報であるトレンドフォロワ度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体に格納するトレンドフォロワ度算出手段をさらに具備し、前記購入者識別情報取得手段は、前記トレンドリーダー度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度と、前記トレンドフォロワ度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドフォロワ度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する情報処理システムである。
【００１４】
かかる構成により、精度高くトレンドリーダーを検出できる。その結果、ユーザが欲する商品等を適切にレコメンドでき、かつ、商品等のさらなる販売促進が実現できる。
【００１５】
また、本第五の発明の情報処理システムは、第一の発明に対して、前記サーバ装置は、前記情報出力装置のユーザを識別する購入者識別情報を格納しているユーザ識別情報格納部をさらに具備し、前記レコメンド商品等取得部は、前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する商品等識別情報であり、前記ユーザ識別情報格納部に格納されている購入者識別情報を読み出し、当該購入者識別情報で識別されるユーザが未購入の商品等を識別する１以上の商品等識別情報を取得し、記憶媒体に格納する情報処理システムである。
【００１６】
かかる構成により、レコメンド対象者が購入していない商品等をレコメンドでき、その結果、レコメンドの精度を高めることができる。
【００１７】
また、本第六の発明の情報処理システムは、第一から第五いずれかの発明に対して、前記サーバ装置は、商品等識別情報と、当該商品等識別情報で識別される商品等の１以上の属性値を有する商品等情報を２以上格納している商品等情報格納部と、前記情報出力装置のユーザが商品等を購入することを示す情報であり、当該ユーザを識別する購入者識別情報と、商品等を識別する商品等識別情報を有する購入情報を前記情報出力装置から受信する購入情報受信部と、前記購入情報受信部が受信した購入情報を用いて、購入履歴情報を構成し、当該購入履歴情報を前記購入履歴情報格納部に蓄積する購入履歴情報蓄積部をさらに具備し、前記レコメンド商品等取得部は、前記購入情報受信部が受信した購入情報が有する商品等識別情報と対になる１以上の属性値を取得し、当該１以上の属性値と所定の関係のある１以上の属性値を有する商品等の商品等識別情報であり、前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する商品等識別情報を取得する情報処理システムである。
【００１８】
かかる構成により、商品は、レコメンド対象者が購入した商品に関連する商品等をレコメンドできる。その結果、ユーザがさらに欲する商品等をレコメンドでき、かつ、商品等のさらなる販売促進が実現できる。なお、レコメンド対象者が購入した商品に関連する商品等とは、例えば、レコメンド対象者が服を購入した場合には、アクセサリーなど、同時に購入する可能性の高い商品等である。
【００１９】
また、本第七の発明の情報処理システムは、第一の発明に対して、前記サーバ装置は、前記情報出力装置に対して、購入者が入力した情報である入力情報と、購入者識別情報の組を２組以上受信する入力情報受信部と、前記入力情報受信部が受信した入力情報と購入者識別情報を記憶媒体に蓄積する入力情報蓄積部と、前記入力情報蓄積部が蓄積した２以上の入力情報を用いて、各入力情報と対になる購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する購入者分類部をさらに具備し、前記トレンドリーダー検出部は、前記ユーザ識別情報格納部に格納されている購入者識別情報が属するグループに属する１以上の購入者識別情報を有する２以上の購入履歴情報を前記購入履歴情報格納部から読み出し、当該２以上の各購入履歴情報が有する２以上の商品等識別情報と購入時期情報から、一定の時期的条件を満たす早期に１以上の商品等を購入しているトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を検出し、当該購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する情報処理システムである。
【００２０】
かかる構成により、ユーザをグループ化し、レコメンド対象者が属するグループに対して、トレンドリーダーを決定できる。その結果、レコメンド対象者の嗜好に近い嗜好を有するトレンドリーダーが購入した商品をレコメンドできる。したがって、ユーザがさらに欲する商品等をレコメンドでき、かつ、商品等のさらなる販売促進が実現できる。
【００２１】
また、本第八の発明の情報処理システムは、第七の発明に対して、前記購入者分類部は、前記入力情報蓄積部が蓄積した入力情報と購入者識別情報を読み出し、当該入力情報と購入者識別情報を用いて、各購入者の嗜好を分析し、嗜好に基づいて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する情報処理システムである。
【００２２】
かかる構成により、ユーザの行動（購入履歴、ウェブサイト・ウェブページの閲覧履歴などを含む）を用いて、ユーザをグループ化できる。そのため、グループ化の精度が高まる。その結果、ユーザがさらに欲する商品等をレコメンドでき、かつ、商品等のさらなる販売促進が実現できる。
【００２３】
また、本第六の発明の情報処理システムは、第五の発明に対して、前記入力情報受信部が受信する入力情報は、購入者識別情報で識別される購入者が購入する商品等を識別する商品等識別情報を有し、前記入力情報蓄積部は、前記入力情報受信部が受信した商品等識別情報と、購入者識別情報と購入時期情報を有する購入履歴情報を、前記購入履歴情報格納部に蓄積し、前記購入者分類部は、前記入力情報蓄積部が蓄積した２以上の購入履歴情報を用いて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する情報処理システムである。
【００２４】
かかる構成により、ユーザの商品等の購入履歴を用いて、ユーザをグループ化できる。そのため、グループ化の精度がさらに高まる。その結果、ユーザがさらに欲する商品等をレコメンドでき、かつ、商品等のさらなる販売促進が実現できる。
【００２５】
また、本第九の発明の情報処理システムは、第八の発明に対して、前記入力情報受信部が受信する入力情報は、購入者識別情報で識別される購入者が購入する商品等を識別する商品等識別情報を有し、前記入力情報蓄積部は、前記入力情報受信部が受信した商品等識別情報と、購入者識別情報と購入時期情報を有する購入履歴情報を、前記購入履歴情報格納部に蓄積し、前記購入者分類部は、前記入力情報蓄積部が蓄積した２以上の購入履歴情報を用いて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する情報処理システムである。
【００２６】
かかる構成により、ユーザの購入履歴の情報を用いて、ユーザをグループ化できる。
【００２７】
また、本第十の発明の情報処理システムは、サーバ装置と情報出力装置を具備する情報処理システムであって、前記サーバ装置は、２以上の購入者の商品またはサービスである商品等の購入履歴を示す情報であって、購入者を識別する購入者識別情報と商品等を識別する商品等識別情報と商品等の購入時期を示す購入時期情報を有する購入履歴情報を２以上格納している購入履歴情報格納部と、前記２以上の購入履歴情報を読み出し、一定以上の流行度で購入されている商品等である流行商品等を識別する商品等識別情報を１以上選択し、記憶媒体に格納する流行商品等選択部と、前記流行商品等選択部が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する購入者識別情報を、前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出部と、前記トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情報と対になる商品等識別情報を、前記購入履歴情報格納部から取得するレコメンド商品等取得部と、前記情報出力装置から、前記情報出力装置のユーザが商品等を購入することを示す情報であり、当該ユーザを識別する購入者識別情報と、商品等を識別する商品等識別情報を有する購入情報を受信する購入情報受信部と、前記購入情報受信部が受信した購入者識別情報が、前記トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情に含まれるか否かを判断する判断部と、前記判断部が、前記購入情報受信部が受信した購入者識別情報が、トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情に含まれると判断した場合、前記購入情報受信部が受信した商品等識別情報を送信するレコメンド商品等送信部を具備し、前記情報出力装置は、前記サーバ装置から１以上の商品等識別情報を受信するレコメンド商品等受信部と、前記レコメンド商品等受信部が受信した１以上の商品等識別情報を出力する出力部を具備する情報処理システムである。
【００２８】
かかる構成により、トレンドリーダーが商品等を購入すれば、その商品等の情報をユーザに直ちに知らしめることができる。その結果、商品等のさらなる販売促進が実現できる。
【００２９】
また、本第十一の発明の情報処理システムは、第一から第十いずれかの発明に対して、前記サーバ装置は、前記トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情報で識別される購入者がトレンドリーダーである旨を示す情報を出力するトレンドリーダー出力部をさらに具備する情報処理システムである。
【００３０】
かかる構成により、トレンドリーダーに対して報償を与えることができる。その結果、ユーザは、トレンドリーダーになりたいと欲するようになる。その結果、商品等のさらなる販売促進が実現できる。
【発明の効果】
【００３１】
本発明による情報処理システムによれば、購入者の購買行動を考慮し、流行を作り出しているトレンドリーダーを決定し、トレンドリーダーの商品等の購買行動から商品等のレコメンドができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、情報処理システム等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００３３】
（実施の形態１）
本実施の形態において、流行物を早い段階で購入したトレンドリーダーを検出し、トレンドリーダーが購入した商品をレコメンドする情報処理システムについて説明する。また、レコメンドする商品は、通常、レコメンドの対象者が購入していない商品またはサービスである。また、レコメンドする商品は、レコメンドの対象者が購入した商品等に関連する商品等である。商品等に関連する商品等とは、商品等の属性が一致したり類似したりする商品等である。つまり、例えば、本情報処理システムにおいて、例えば、レコメンドの対象者がスカートを購入した場合、スカートに組み合わせるジャケットをレコメンドする。この際、例えば、商品の種類「スカート」と、商品の種類「ジャケット」が関連付けられている。
【００３４】
図１は、情報処理システムの概念図である。情報処理システムは、サーバ装置１１と、1以上の情報出力装置１２（１２（１）、１２（２）、・・・、１２（ｎ））を具備する。サーバ装置１１と1以上の情報出力装置１２は、ネットワークで情報の送受信が可能である。サーバ装置１１と、1以上の情報出力装置１２は、通常、インターネットや無線通信網や電話網や専用回線などのネットワークで接続されている。
【００３５】
図２は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。サーバ装置１１は、商品等情報格納部１１０１、入力情報受信部１１０２、商品等情報送信部１１０３、購入履歴情報格納部１１０４、購入情報受信部１１０５、購入履歴情報蓄積部１１０６、ユーザ識別情報格納部１１０７、流行商品等選択部１１０８、トレンドリーダー検出部１１０９、レコメンド商品等取得部１１１０、レコメンド商品等送信部１１１１、トレンドリーダー出力部１１１２を具備する。
【００３６】
情報出力装置１２は、入力受付部１２０１、入力情報送信部１２０２、商品等情報受信部１２０３、レコメンド商品等受信部１２０４、出力部１２０５を具備する。
【００３７】
商品等情報格納部１１０１は、商品等情報を２以上格納している。商品等情報は、商品等識別情報と、当該商品等識別情報で識別される商品等の１以上の属性値を有する。商品等とは、購入や貸与対象の商品またはサービスなどである。商品等とは、衣服や電子機器などの有体物でも、音楽や映画や、何らかの権利などの無体物でも良い。また、商品等とは、動産でも不動産でも良い。つまり、商品等とは、商取引の対象となるものであれば何でも良い。商品等識別情報とは、商品等を識別できる情報であれば何でも良い。商品等識別情報とは、例えば、商品等の識別ＩＤや、商品等の名称などである。商品等の属性値とは、商品等の価格や形状や色やサイズやデータ形式やジャンルや種別や種類などである。なお、商品等識別情報に、商品等の属性値（価格や形状や色やサイズなど）が含まれる、と考えても良い。商品等情報格納部１１０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００３８】
入力情報受信部１１０２は、当該情報出力装置１２のユーザが、情報出力装置１２に対して、入力した情報である入力情報を受信する。入力情報とは、例えば、商品等を購入するためのホームページを表示するための命令や、商品等を購入するためのユーザＩＤやパスワードなどである。その他、入力情報は、情報出力装置１２に対して、ユーザが入力した情報である。入力情報受信部１１０２は、入力情報と購入者識別情報の組を受信しても良い。入力情報受信部１１０２は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００３９】
商品等情報送信部１１０３は、入力情報受信部１１０２が、商品等を購入するためのホームページを表示するための命令を受信した場合、当該ホームページに表示される（ユーザから要求された）商品等の情報である商品等情報を商品等情報格納部１１０１から読み出し、当該読み出した商品等情報を情報出力装置１２に送信する。なお、商品等情報送信部１１０３は、例えば、情報出力装置１２に、１以上の商品等情報を含むホームページを送信する。商品等情報送信部１１０３は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００４０】
購入履歴情報格納部１１０４は、購入履歴情報を２以上格納している。購入履歴情報とは、購入者が購入した商品またはサービスである商品等の購入履歴を示す情報である。購入履歴情報は、購入者を識別する購入者識別情報と商品等を識別する商品等識別情報と商品等の購入時期を示す購入時期情報を有する。購入者識別情報は、購入者のＩＤや、情報出力装置１２のＩＤ（例えば、ＩＰアドレスやＭＡＣアドレスや電話番号など）などである。購入時期情報は、商品等を購入した日付（年月日でも月日でも良い）や、日時（年月日時分でも良い）など、商品等を購入した時間的情報である。購入履歴情報格納部１１０４は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００４１】
購入情報受信部１１０５は、情報出力装置１２から購入情報を受信する。購入情報は、情報出力装置１２のユーザが商品等を購入することを示す情報であり、当該ユーザを識別する購入者識別情報と、商品等を識別する商品等識別情報を有する。購入情報受信部１１０５は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００４２】
購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入情報受信部１１０５が受信した購入情報を用いて、購入履歴情報を構成し、当該購入履歴情報を購入履歴情報格納部１１０４に蓄積する。購入履歴情報蓄積部１１０６は、保持している時計から現在時刻を取得して、購入履歴情報を構成する購入時期情報としても良い。また、購入情報受信部１１０５が情報出力装置１２から購入時期情報を受信しており、購入履歴情報蓄積部１１０６は、当該受信した購入時期情報をも用いて、購入履歴情報を構成しても良い。購入履歴情報蓄積部１１０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。購入履歴情報蓄積部１１０６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４３】
ユーザ識別情報格納部１１０７は、情報出力装置１２のユーザを識別する購入者識別情報を格納している。情報出力装置１２のユーザを識別する購入者識別情報は、通常、購入情報受信部１１０５が受信した購入情報に含まれている。なお、購入情報受信部１１０５が購入情報を受信する前に、本購入者識別情報は、入力情報受信部１１０２が、受信していても良い。ユーザ識別情報格納部１１０７は、通常、一時的に購入者識別情報を保持している。ユーザ識別情報格納部１１０７は、不揮発性の記録媒体でも、揮発性の記録媒体でも良い。
【００４４】
流行商品等選択部１１０８は、２以上の購入履歴情報を読み出し、一定以上の流行度で購入されている商品等である流行商品等を識別する商品等識別情報を１以上選択し、記憶媒体（メモリ等の揮発性の媒体でも良いし、ハードディスク等の不揮発性の媒体でも良い）に格納する。流行商品等は、購入履歴情報格納部１１０４の購入履歴情報から、流行の商品やサービスであると判断されるものである。つまり、一定以上の流行度とは、予め格納されている閾値（例えば、５００００など）以上の数の購入者が存在する場合、または閾値以上の割合の購入数である場合（例えば、全体の販売数の５％以上を占める場合、対象のユーザの５％以上が購入している場合）などである。また、一定以上の流行度とは、ある短い期間（例えば、１ヶ月）に一定数（例えば、１０００）以上の購入者から購入されている場合や、ロングランの商品（５年に渡って、一定数以上販売されている、など）である場合などである。つまり、流行商品等選択部１１０８は、流行商品等であるか否かを判断するための条件である流行商品等条件情報を格納しており、当該流行商品等条件情報を読み出し、当該流行商品等条件情報を満たす商品等の商品等識別情報を１以上選択し、記憶媒体に格納する。この流行商品等条件情報は、上述したように、例えば、「販売数>５００００」、「販売者数>＝１０００」、「販売者割合>＝５％」などである。一定以上の流行度とは、上記の流行商品等条件情報で特定される条件を満たす場合である。流行商品等選択部１１０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。流行商品等選択部１１０８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４５】
トレンドリーダー検出部１１０９は、流行商品等選択部１１０８が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たすほど早期に購入した購入者を識別する購入者識別情報を、２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体（メモリ等の揮発性の媒体でも良いし、ハードディスク等の不揮発性の媒体でも良い）に格納する。一定の時期的条件を満たすほど早期に購入した購入者とは、例えば、最も早い時刻や日付を示す購入時期情報を有する購入履歴情報に含まれる購入者識別情報で特定される購入者である。また、一定の時期的条件を満たすほど早期に購入した購入者とは、例えば、２以上の流行商品等を購入した購入者であり、２以上の各流行商品等について、５番目以内の時刻や日付を示す購入時期情報を有する購入履歴情報に含まれる購入者識別情報で特定される購入者である。かかる購入者を、以下、適宜、トレンドリーダーという。なお、トレンドリーダーの決定アルゴリズムは、上記の例に限らない。つまり、トレンドリーダーは、流行した商品等を早期に購入している者をいう。どのぐらい早期でなければトレンドリーダーとしないか否かは、種々のアルゴリズムが考えられる。トレンドリーダー検出部１１０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。トレンドリーダー検出部の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４６】
レコメンド商品等取得部１１１０は、情報出力装置１２のユーザに対して、レコメンド（推奨）する商品等の商品等識別情報を取得する。また、レコメンドする商品等の商品等識別情報は、トレンドリーダー検出部１１０９が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する1以上の商品等識別情報である。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、トレンドリーダー検出部１１０９が取得した１以上の購入者識別情報を有する１以上の購入履歴情報を購入履歴情報格納部１１０４から読み出し、当該１以上の購入履歴情報から、一または１以上の商品等識別情報を取得する。そして、レコメンド商品等取得部１１１０は、取得した商品等識別情報を記憶媒体（メモリ等の揮発性の媒体でも良いし、ハードディスク等の不揮発性の媒体でも良い）に格納する。また、レコメンド商品等取得部１１１０は、トレンドリーダー検出部１１０９が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する商品等識別情報であり、ユーザ識別情報格納部１１０７に格納されている購入者識別情報を読み出し、当該購入者識別情報で識別されるユーザが未購入の商品等を識別する1以上の商品等識別情報（当該購入者識別情報を含まない購入履歴情報が有する商品等識別情報）を取得し、記憶媒体に格納することは好適である。つまり、レコメンドする商品等から、情報出力装置１２のユーザが既に購入した商品等を除くことは好適である。また、レコメンド商品等取得部１１１０は、購入情報受信部１１０５が受信した購入情報が有する商品等識別情報と対になる１以上の属性値を取得し、当該１以上の属性値と所定の関係のある１以上の属性値を有する商品等の商品等識別情報を取得することは好適である。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、トレンドリーダーが購入した商品等であり、情報出力装置１２のユーザが購入した商品等（例えば、ズボン）と関連のある商品等（例えば、ズボンと一緒に着るジャケットなど）の商品等識別情報を取得することは好適である。かかる場合、例えば、属性値「商品の種類（ズボン）」と属性値「商品の種類（ジャケット）」が関連する商品等であるとして、対応付けられて管理されている。レコメンド商品等取得部１１１０は、商品等識別情報（例えば、商品等のＩＤや名称など）だけではなく、商品の属性値（概観の写真、価格、販売会社、メーカーなど）も取得しても良い。さらに、レコメンド商品等取得部１１１０は、トレンドリーダー検出部１１０９が取得した１以上の購入者識別情報を有する１以上の購入履歴情報を購入履歴情報格納部１１０４から読み出し、当該１以上の購入履歴情報から、一または１以上の商品等識別情報を取得する場合、例えば、最も近日に購入した一の商品等識別情報のみ、または最近に購入した所定数（例えば、３つ）の商品等識別情報のみを取得することは好適である。レコメンド商品等取得部１１１０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。レコメンド商品等取得部１１１０の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４７】
レコメンド商品等送信部１１１１は、レコメンド商品等取得部１１１０が取得した1以上の商品等識別情報を情報出力装置１２に送信する。レコメンド商品等送信部１１１１は、商品等識別情報だけではなく、当該商品等識別情報で識別される商品の属性値（概観の写真、価格、販売会社、メーカーなど）も送信することは好適である。なお、かかる場合、商品の属性値は、レコメンド商品等送信部１１１１が商品等識別情報をキーとして商品等情報格納部１１０１から検索しても良いし、レコメンド商品等取得部１１１０が取得しても良い。また、ここで、レコメンド商品等送信部１１１１が送信する商品等識別情報と、レコメンド商品等取得部１１１０が取得した商品等識別情報が一致しなくても良い。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０が取得した商品等識別情報がＩＤであり、そのＩＤを用いて抽出された商品等の属性値が、レコメンド商品等送信部１１１１が送信する商品等識別情報である場合もある。つまり、商品等識別情報は、ユーザにとって商品等が識別できる情報であれば良い。レコメンド商品等送信部１１１１が商品等識別情報を情報出力装置１２に送信するタイミングは問わない。あるユーザが商品等を購入した直後でも良いし、あるユーザがサーバ装置１２にアクセスし、電子商取引の画面を送信する際でも良いし、実施の形態３で述べるように、レコメンドリーダーが商品等を購入した直後などでも良い。レコメンド商品等送信部１１１１は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００４８】
トレンドリーダー出力部１１１２は、トレンドリーダー検出部１１０９が取得した購入者識別情報で識別される購入者がトレンドリーダーである旨を示す情報を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置（例えば、トレンドリーダーが所有する情報出力装置１２）への送信、記憶媒体への蓄積等を含む概念である。また、トレンドリーダー出力部１１１２は、トレンドリーダーに選ばれた購入者に対して、何らかの報償を与えるためのポイントを付与し、トレンドリーダーを識別する購入者識別情報と対にしてポイントを、図示しない記憶手段に蓄積しても良い。そして、かかるポイントを例えば、トレンドリーダーが所有する情報出力装置１２に送信することにより、トレンドリーダーに通知し、ポイント分だけ、以後の商品等の購入に特典（値引きなど）を与えることは好適である。その他、トレンドリーダー出力部１１１２は、トレンドリーダーに選ばれた購入者に対して、何らかの報償を与えるためのポイントを付与し、トレンドリーダーを識別する購入者識別情報と対にしてポイントを、図示しない記憶手段に蓄積して、かつ、ポイント数で購入者をランキングし、当該ランクキングの情報を出力しても良い。ここで、ランクキングの情報の出力とは、例えば、格納されている購入者識別情報の有する情報出力装置１２への送信や、メールアドレス宛への送信などである。このように、トレンドリーダーの度合いを示すトレンドリーダー度をランキングすることによって，ユーザ同士が競い合い、その結果、商品等の販売促進に寄与する、という効果が生じる。トレンドリーダー出力部１１１２は、ディスプレイ等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。トレンドリーダー出力部１１１２は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００４９】
入力受付部１２０１は、情報出力装置１２のユーザから、情報や命令などの入力を受け付ける。ユーザが使用する入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。入力受付部１２０１は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００５０】
入力情報送信部１２０２は、入力受付部１２０１が受け付けた情報から入力情報を構成し、当該入力情報をサーバ装置１１に送信する。入力情報とは、電子商取引等のための商品等を閲覧できるホームページの表示命令などである。入力情報のデータ構造は問わない。入力情報送信部１２０２は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００５１】
商品等情報受信部１２０３は、購入するための商品等の情報を受信する。商品等情報受信部１２０３は、例えば、電子商取引のためのホームページ（画面を構成するためのＨＴＭＬまたはＸＭＬ等で記述されたファイル）を受信する。商品等情報受信部１２０３は、無線または有線の通信手段で実現され得る。
【００５２】
レコメンド商品等受信部１２０４は、サーバ装置１１から、レコメンドされた１以上の商品等識別情報を受信する。レコメンド商品等受信部１２０４は、通常、商品等識別情報だけではなく、商品等の属性値（商品等の写真、価格、サイズ、仕様など）も受信する。レコメンド商品等受信部１２０４は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００５３】
出力部１２０５は、商品等情報受信部１２０３が受信した商品等の情報を出力する。つまり、出力部１２０５は、電子商取引により商品等を購入するための情報（例えば、取引対象の商品等を閲覧でき、購入できるホームページなど）を出力する。また、出力部１２０５は、レコメンド商品等受信部１２０４が受信した1以上の商品等識別情報を出力する。つまり、出力部１２０５は、ユーザにレコメンドする商品等の情報を出力する。また、通常、情報出力装置１２のユーザは、出力部１２０５が出力したレコメンドする商品等を購入できる。つまり、入力受付部１２０１は、かかるレコメンドされた商品等の購入の命令等も受け付ける。ここで、上記の出力とは、ディスプレイへの表示、音出力、外部の装置（表示装置など）への送信、記憶媒体への蓄積等を含む概念である。出力部１２０５は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１２０５は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００５４】
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、サーバ装置１１の動作について、図３から図５のフローチャートを用いて説明する。
【００５５】
（ステップＳ３０１）入力情報受信部１１０２は、情報出力装置１２から入力情報を受信したか否かを判断する。入力情報を受信すればステップＳ３０２に行き、入力情報を受信しなければステップＳ３０７に行く。
【００５６】
（ステップＳ３０２）商品等情報送信部１１０３は、ステップＳ３０１で受信した入力情報が、商品等情報を送信する指示であるか否かを判断する。商品等情報の送信指示であればステップＳ３０３に行き、商品等情報の送信指示でなければステップＳ３０６に行く。
【００５７】
（ステップＳ３０３）商品等情報送信部１１０３は、商品等情報の送信指示に対応する１以上の商品等情報を商品等情報格納部１１０１から読み出す。
【００５８】
（ステップＳ３０４）商品等情報送信部１１０３は、ステップＳ３０３で読み出した１以上の商品等情報から送信する情報を構成する。
【００５９】
（ステップＳ３０５）商品等情報送信部１１０３は、ステップＳ３０４で構成した情報を送信する。なお、ステップＳ３０２からステップＳ３０５の処理は、情報出力装置１２から、電子商取引のための画面情報の送信指示を受信し、当該指示にしたがって画面情報を情報出力装置１２に送信する処理であり、公知の処理である。また、ステップＳ３０２からステップＳ３０５の処理は、他の手順における処理でも良い。
【００６０】
（ステップＳ３０６）図示しない手段が、ステップＳ３０１で受信した入力情報に応じた処理を行う。例えば、入力情報が情報出力装置１２のユーザのユーザＩＤ（購入者識別情報の一種）とパスワードである場合、図示しない手段は、認証処理を行い、認証許可になった場合のみ、以後の処理を継続させる、などの処理を行う。また、入力情報が、サーバ装置１１内の他のページの閲覧指示である場合、図示しない手段は、当該指示された他のページ（サーバ装置１１内の記憶媒体に、電子商取引のための多数のページが格納されている、とする）を読み出し、当該ページを送信する処理を行う。
【００６１】
（ステップＳ３０７）購入情報受信部１１０５は、購入情報を受信したか否かを判断する。購入情報を受信すればステップＳ３０８に行き、購入情報を受信しなければステップＳ３０１に戻る。購入情報は、例えば、「購入  商品等識別情報，１，購入者識別情報」というコマンドである。「購入  商品等識別情報，１，購入者識別情報」における「購入」はコマンド名であり、「１」は購入する商品等の個数である。
【００６２】
（ステップＳ３０８）購入履歴情報蓄積部１１０６は、図示しない時計から現在時刻（ここでは、例えば、年月日時）を取得する。この現在時刻は、購入時期情報である。そして、購入履歴情報蓄積部１１０６は、「購入者識別情報，商品等識別情報，購入時期情報」を有する購入履歴情報を構成する。そして、購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入履歴情報を購入履歴情報格納部１１０４に蓄積する。なお、購入時期情報は、購入情報受信部１１０５が受信した購入情報に含まれていてもよく、かかる場合、購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入時期情報を取得する必要はない。ただし、時刻の統一性を考慮して、サーバ装置１１が購入時期情報を取得することが好適である。
【００６３】
（ステップＳ３０９）購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入情報受信部１１０５が受信した購入情報から購入者識別情報を取得し、ユーザ識別情報格納部１１０７に当該購入者識別情報を一時格納する。
【００６４】
（ステップＳ３１０）レコメンド商品等取得部１１１０等は、レコメンド処理を行う。レコメンド処理について、図４、図５のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００６５】
（ステップＳ３１１）トレンドリーダー出力部１１１２は、トレンドリーダー処理を行う。トレンドリーダー処理とは、例えば、トレンドリーダー検出部１１０９が取得した購入者識別情報で識別される購入者がトレンドリーダーである旨を示す情報を出力する処理である。また、トレンドリーダー検出部１１０９が取得した購入者識別情報に対応するポイントを１インクリメントする処理である。また、トレンドリーダー処理とは、例えば、トレンドリーダーを識別する購入者識別情報から、トレンドリーダーの属性値（例えば、氏名、写真など）をレコメンド対象の情報に付加する処理である。かかる場合、購入者識別情報とトレンドリーダーの属性値が対応付けられて管理されている。
【００６６】
（ステップＳ３１２）レコメンド商品等送信部１１１１は、ステップＳ３１０で取得した商品等識別情報（レコメンドする商品等の識別情報）を用いて、送信する情報を構成する。
【００６７】
（ステップＳ３１３）レコメンド商品等送信部１１１１は、ステップＳ３１２で構成した情報を、情報出力装置１２に送信する。ステップＳ３０１に戻る。
【００６８】
なお、図３のフローチャートにおいて、レコメンドした商品等情報に対して、情報出力装置１２のユーザが商品等を購入する情報を入力した場合に、さらに再帰的にレコメンドする商品等情報を情報出力装置１２に送信しても良いし、レコメンドは一度だけでも良い。
【００６９】
また、図３のフローチャートにおいて、トレンドリーダー出力部１１１２の処理は、最後でも良い。
【００７０】
また、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００７１】
次に、ステップＳ３１０のレコメンド処理について、図４、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００７２】
（ステップＳ４０１）レコメンド商品等取得部１１１０は、ステップＳ３０９でユーザ識別情報格納部１１０７に格納した購入者識別情報を、ユーザ識別情報格納部１１０７から読み出し、メモリ上に配置する。なお、ユーザ識別情報格納部１１０７がメモリである場合は、かかる処理は不要である。
【００７３】
（ステップＳ４０２）流行商品等選択部１１０８は、流行商品等であるか否かを判断するための条件である流行商品等条件情報を読み出し、メモリ上に配置する。
【００７４】
（ステップＳ４０３）流行商品等選択部１１０８は、カウンタｉに１を代入する。
【００７５】
（ステップＳ４０４）流行商品等選択部１１０８は、購入履歴情報格納部１１０４の購入履歴情報の中に、ｉ番目の商品等識別情報が存在するか否かを判断する。なお、購入履歴情報格納部１１０４の１以上の購入履歴情報を、商品等識別情報をキーとしてソートしておくことは好適である。ｉ番目の商品等識別情報が存在すればステップＳ４０５に行き、ｉ番目の商品等識別情報が存在しなければステップＳ４１０に行く。
【００７６】
（ステップＳ４０５）流行商品等選択部１１０８は、ｉ番目の商品等識別情報を含むすべての購入履歴情報を購入履歴情報格納部１１０４から読み出し、メモリ上に配置する。
【００７７】
（ステップＳ４０６）流行商品等選択部１１０８は、ステップＳ４０２で読み出した流行商品等条件情報が示す条件に、ｉ番目の商品等識別情報が合致するか否かを、ステップＳ４０５で読み出したｉ番目の商品等識別情報を含むすべての購入履歴情報から判断する。流行商品等条件情報が「販売数>＝１０００」である場合、流行商品等選択部１１０８は、ｉ番目の商品等識別情報を含む購入履歴情報が１０００以上存在するか否かにより、流行商品等条件情報が示す条件に合致するか否かを判断する。そして、流行商品等選択部１１０８は、判断結果をメモリ上に一時格納する。
【００７８】
（ステップＳ４０７）流行商品等選択部１１０８は、ステップＳ４０６における判断結果が、条件に合致するとの判断結果であればステップＳ４０８に行き、条件に合致しないとの判断結果であればステップＳ４０９に行く。
【００７９】
（ステップＳ４０８）流行商品等選択部１１０８は、ｉ番目の商品等識別情報をメモリ上に追記する。このｉ番目の商品等識別情報は、流行商品等識別情報である。
【００８０】
（ステップＳ４０９）流行商品等選択部１１０８は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０４に戻る。
【００８１】
（ステップＳ４１０）トレンドリーダー検出部１１０９は、カウンタｊに１を代入する。
【００８２】
（ステップＳ４１１）トレンドリーダー検出部１１０９は、ステップＳ４０８で追記した商品等識別情報の中に、ｊ番目の商品等識別情報が存在するか否かを判断する。ｊ番目の商品等識別情報が存在すればステップＳ４１２に行き、ｊ番目の商品等識別情報が存在しなければステップＳ４１４に行く。
【００８３】
（ステップＳ４１２）トレンドリーダー検出部１１０９は、ステップＳ４０５で読み出した購入履歴情報から、ｊ番目の商品等識別情報で識別される流行商品等を最も早く購入した購入者の購入者識別情報を取得し、メモリ上に配置する。トレンドリーダー検出部１１０９は、例えば、ステップＳ４０５で読み出した購入履歴情報を、購入時期情報をキーとして昇順に（購入時期情報が示す時期が古い順に）ソートし、最上位の購入履歴情報が有する購入者識別情報を取得し、メモリ上に配置する。なお、ここで取得した購入者識別情報は、トレンドリーダーを識別する情報である。なお、ここでメモリ上に配置した購入者識別情報を、トレンドリーダー識別情報とも言う。
【００８４】
（ステップＳ４１３）トレンドリーダー検出部１１０９は、カウンタｊを１、インクリメントする。
【００８５】
（ステップＳ４１４）レコメンド商品等取得部１１１０は、レコメンドする商品等を決定する処理を行う。レコメンドする商品等決定処理について、図５のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００８６】
なお、図４のフローチャートにおけるステップＳ４１２で、一のアルゴリズムにより、トレンドリーダーを識別する情報を取得した。しかし、トレンドリーダーを識別する情報の取得アルゴリズムは他のアルゴリズムでも良い。つまり、例えば、流行商品等の中でも最も販売数が多い商品等、または最も長く販売されている一の商品等の商品等識別情報を、購入履歴情報から決定し、かかる一の商品等識別情報を最も早期に購入した購入者をトレンドリーダーとして、当該購入者の購入者識別情報を取得しても良い。
【００８７】
また、ステップＳ４１２で取得された回数が最も多い購入者識別情報で識別される者をトレンドリーダーとして、当該トレンドリーダーの購入者識別情報を取得しても良い。また、実施の形態２で述べるように、購入者をグループ化し、グループの中でトレンドリーダーを選択しても良い。その他、トレンドリーダーを決定する方法は種々ある。
【００８８】
次に、ステップＳ４１４のレコメンドする商品等決定処理について、図５のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００８９】
（ステップＳ５０１）レコメンド商品等取得部１１１０は、カウンタｉに１を代入する。
【００９０】
（ステップＳ５０２）レコメンド商品等取得部１１１０は、ｉ番目のトレンドリーダーを示す購入者識別情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目のトレンドリーダーを示す購入者識別情報が存在すればステップＳ５０３に行き、ｉ番目のトレンドリーダーを示す購入者識別情報が存在しなければ上位処理にリターンする。
【００９１】
（ステップＳ５０３）レコメンド商品等取得部１１１０は、ｉ番目のトレンドリーダーが購入したすべての商品等識別情報を取得し、メモリ上に配置する。
【００９２】
（ステップＳ５０４）レコメンド商品等取得部１１１０は、ステップＳ５０３で取得した商品等識別情報から、レコメンドの対象者が未購入であり、かつ最も販売されている商品等の識別情報を取得し、メモリ上に配置する。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、レコメンドの対象者を識別する購入者識別情報を含む購入履歴情報を購入履歴情報格納部１１０４から読み出す。そして、レコメンド商品等取得部１１１０は、当該購入履歴情報に含まれない商品等識別情報で、ステップＳ５０３で取得した商品等識別情報を選択し、メモリ上に配置する。そして、レコメンド商品等取得部１１１０は、選択した商品等識別情報で特定される商品等の中で最も売れている商品等の商品等識別情報を取得する（つまり、最もレコード数が多い購入履歴情報に対応する商品等識別情報を取得する）。
【００９３】
（ステップＳ５０５）レコメンド商品等取得部１１１０は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。
【００９４】
なお、図５のフローチャートにおいて、レコメンドする商品等の選択アルゴリズムは、他のアルゴリズムでも良い。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、ステップＳ５０４で、レコメンドの対象者が未購入である商品等の識別情報を選択したが、購入／未購入に関わらず選択しても良い。かかる場合、レコメンドの効果は減少するが、処理は高速化される。また、ステップＳ５０４において、最も売れている商品等の識別情報を取得したが、上位３位までの売れ行きの商品等の識別情報を取得するなどしても良い。さらに、レコメンド商品等取得部１１１０は、トレンドリーダーが最も近日に購入した商品等の識別情報を選択しても良い。その他、レコメンドする商品等の選択アルゴリズムは、種々考えられる。
【００９５】
次に、情報出力装置１２の動作について、図６のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００９６】
（ステップＳ６０１）入力受付部１２０１は、情報出力装置１２のユーザから入力を受け付けたか否かを判断する。入力を受け付ければステップＳ６０２に行き、入力を受け付けなければステップＳ６０６に行く。
【００９７】
（ステップＳ６０２）入力情報送信部１２０２は、ステップＳ６０１で受け付けた入力が入力情報の送信指示か否かを判断する。入力情報の送信指示であればステップＳ６０３に行き、入力情報の送信指示でなければステップＳ６０５に行く。
【００９８】
（ステップＳ６０３）入力情報送信部１２０２は、ステップＳ６０１で受け付けた入力から、入力情報を構成する。
【００９９】
（ステップＳ６０４）入力情報送信部１２０２は、ステップＳ６０３で構成した入力情報をサーバ装置１１に送信する。なお、サーバ装置１１と通信するための情報（例えば、ＵＲＩ、ＵＲＬ、ＩＰアドレス、電話番号など）は、ステップＳ６０１で受け付ける。ステップＳ６０１に戻る。
【０１００】
（ステップＳ６０５）図示しない手段は、ステップＳ６０１で受け付けた入力に応じた処理を行う。
【０１０１】
（ステップＳ６０６）商品等情報受信部１２０３は、サーバ装置１１から商品等情報を受信したか否かを判断する。商品等情報を受信すればステップＳ６０７に行き、商品等情報を受信しなければステップＳ６０９に行く。
【０１０２】
（ステップＳ６０７）出力部１２０５は、受信した情報（例えば、商品等情報を含むホームページの情報）から、出力する画面を構成する。出力部１２０５は、例えば、商品等情報を含むホームページ（例えば、ＨＴＭＬで記述されている）を解釈し、画面を構成する。かかる技術は、いわゆるＷｅｂブラウザの技術であり、公知技術である。
【０１０３】
（ステップＳ６０８）出力部１２０５は、ステップＳ６０７で構成した画面を出力する。
【０１０４】
（ステップＳ６０９）レコメンド商品等受信部１２０４は、レコメンド商品等を示す商品等識別情報等を受信したか否かを判断する。情報を受信すればステップＳ６０７に行き、受信しなければステップＳ６０１に戻る。
【０１０５】
なお、図６のフローチャートにおいて、商品等情報受信部１２０３およびレコメンド商品等受信部１２０４は、レコメンドされる商品等の情報と一般の販売のための商品等の情報を一ファイルで受信しても良い。つまり、かかる場合、例えば、レコメンドされる商品等の情報がページの上側などの所定の位置に存在するページが、情報出力装置１２に表示される。
【０１０６】
また、図６のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１０７】
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。情報処理システムの概念図は図１である。
【０１０８】
今、商品等情報格納部１１０１に、図７に示す商品等情報管理表が格納されている。商品等情報管理表は、電子商取引の対象となる商品またはサービスの情報である商品等情報を１以上格納している表である。商品等情報管理表は、「ＩＤ」「商品等識別情報」「商品属性」を有する。「ＩＤ」は、表のレコードを識別する情報であり、表管理のために存在する。「商品等識別情報」は、商品等を識別する情報であり、ここでは、商品ＩＤである。ただし、「商品等識別情報」は商品の名称などでも良く、後述する商品属性を含む情報として考えても良い。「商品属性」は、商品等の１以上の属性値が格納される。属性値は、「商品名」「商品種」「サイズ」などである。「商品種」は、商品の種類を示す。
【０１０９】
また、購入履歴情報格納部１１０４は、図８に示す購入履歴情報管理表を格納している。購入履歴情報管理表は、過去の商品等の購入履歴を示す情報である購入履歴情報を格納している。購入履歴情報管理表は、「ＩＤ」「購入履歴情報」を有するレコードを１以上格納している。「購入履歴情報」は、「購入者識別情報」「商品等識別情報」「個数」「購入時期情報」を有する。
【０１１０】
かかる場合、情報出力装置１２のユーザは、「http://Ｄ社−Ｅ−ｓｈｏｐｐｉｎｇ.com/」というＤ社が運営する電子商取引のサイトを示すＵＲＬを入力し、そのサイトのホームページを呼び出す命令を入力した、とする。すると、情報出力装置１２は、「http://Ｄ社−Ｅ−ｓｈｏｐｐｉｎｇ.com/」で特定されるサーバ装置１１にアクセスし、サーバ装置１１から電子商取引のページ（例えば、ＨＴＭＬファイル）を受信し、そのページを解釈（例えば、ＨＴＭＬパーサによる解釈）し、図９に示す電子商取引の画面を表示する。かかる命令の入力方法、命令の受け付けから画面の表示までの処理については、公知技術（例えば、いわゆるＷｅｂブラウザの技術）であるので、詳細な説明を省略する。
【０１１１】
次に、情報出力装置１２のユーザは、購入者識別情報「１２３４５６７８」（この情報は、ユーザに付与されたＩＤである）を入力し、かつ、「３５，０００円」の「Ｊ１−ＸＸ」をチェックし、個数「１」、サイズ「Ｍ」などの必要な情報を入力した後、「買い物かごに入れる」ボタンを押下し、決済処理を行った、とする。
【０１１２】
すると、入力受付部１２０１は、購入情報「１２３４５６７８，Ｊ−００１，１，Ｍ」を受け付ける。ここで、「１２３４５６７８」は購入者識別情報、「Ｊ−００１」は商品等識別情報であり、商品等情報受信部１２０３がサーバ装置１１から受信した情報である。また「１」は購入する個数、「Ｍ」はサイズである。
【０１１３】
次に、入力情報送信部１２０２は、購入情報「１２３４５６７８，Ｊ−００１，１，Ｍ」をサーバ装置１１に送信する。
【０１１４】
次に、サーバ装置１１の購入情報受信部１１０５は、購入情報「１２３４５６７８，Ｊ−００１，１，Ｍ」を受信する。そして、購入履歴情報蓄積部１１０６は、保持している時計から現在時刻「２００６／１１／５  １５：４０」を取得する。そして、購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入履歴情報「１２３４５６７８，Ｊ−００１，１，２００６／１１／５  １５：４０，Ｍ」を構成する。そして、購入履歴情報蓄積部１１０６は、構成した購入履歴情報「１２３４５６７８，Ｊ−００１，１，２００６／１１／５  １５：４０，Ｍ」を購入履歴情報管理表に追記し、図１０に示す購入履歴情報管理表を得る。なお、購入履歴情報管理表における「ＩＤ」は自動的にインクリメントして付与される。
【０１１５】
次に、購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入者識別情報「１２３４５６７８」をユーザ識別情報格納部１１０７に一時格納する。
【０１１６】
次に、レコメンド商品等取得部１１１０は、以下のようにして、購入者識別情報「１２３４５６７８」で識別される購入者に商品等をレコメンドする。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、ユーザ識別情報格納部１１０７に格納した購入者識別情報「１２３４５６７８」を読み出し、メモリ上に配置する。
【０１１７】
次に、流行商品等選択部１１０８は、流行商品等であるか否かを判断するための条件である流行商品等条件情報（ここでは、５００以上の販売数を示す条件式「販売数>＝５００」）を読み出し、メモリ上に配置する。そして、流行商品等選択部１１０８は、購入履歴情報格納部１１０４の購入履歴情報の中に、「販売数>＝５００」を満たす商品等が存在するか否かを検査する。つまり、流行商品等選択部１１０８は、図８の購入履歴情報管理表に対して、商品等識別情報をキーとしてソートし、同一の商品等識別情報を含むレコード数が５００以上あるレコードに含まれる商品等識別情報を取得する。ここで、流行商品等選択部１１０８は、商品等識別情報「Ｚ−００１」と「Ｓ−００１」を取得し、メモリ上に一時的に格納する、とする。かかる商品等識別情報の選択処理は、データベースの公知の検索処理により可能である。
【０１１８】
次に、トレンドリーダー検出部１１０９は、商品等識別情報「Ｚ−００１」を含むすべての購入履歴情報の中で、購入時期情報が最も早い時期を示すレコード（ここでは、「ＩＤ＝１」のレコード）を読み出す。そして、トレンドリーダー検出部１１０９は、トレンドリーダーを示す購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」を取得し、メモリ上に配置する。
【０１１９】
また、次に、トレンドリーダー検出部１１０９は、商品等識別情報「Ｓ−００１」を含むすべての購入履歴情報の中で、購入時期情報が最も早い時期を示すレコード（ここでは、「ＩＤ＝５２６」のレコード）を読み出す。そして、トレンドリーダー検出部１１０９は、トレンドリーダーを示す購入者識別情報「１２３．２０２．１５８．２」を取得し、メモリ上に配置する。
【０１２０】
したがって、トレンドリーダー検出部１１０９は、購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」と、購入者識別情報「１２３．２０２．１５８．２」で識別される二人のトレンドリーダーを決定したこととなる。
【０１２１】
次に、レコメンド商品等取得部１１１０は、以下の処理にしたがって、レコメンドする商品等を決定する。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」で識別される１番目のトレンドリーダーが購入したすべての商品等識別情報を、図１０の購入履歴情報管理表から読み出し、メモリ上に配置する。ここで、レコメンド商品等取得部１１１０は、商品等識別情報（Ｓ−００２，Ｆ−００１）を取得し、メモリ上に配置した、とする。そして、レコメンド商品等取得部１１１０は、商品等識別情報（Ｓ−００２，Ｆ−００１）で識別される２つの商品等について、「１２３４５６７８」で識別されるレコメンドの対象者が未購入であるか否かを判断する。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、図１０の購入履歴情報管理表に、購入者識別情報「１２３４５６７８」および商品等識別情報「Ｓ−００２」を含むレコードが存在するか否かを判断する。ここで、図１０の購入履歴情報管理表には、かかるレコードは存在しなかった、とする。また、レコメンド商品等取得部１１１０は、図１０の購入履歴情報管理表に、購入者識別情報「１２３４５６７８」および商品等識別情報「Ｆ−００１」を含むレコードが存在するか否かを判断する。ここで、図１０の購入履歴情報管理表には、かかるレコードは存在しなかった、とする。
【０１２２】
次に、レコメンド商品等取得部１１１０は、選択した商品等識別情報（Ｓ−００２，Ｆ−００１）で特定される商品等の中で最も売れている商品等の商品等識別情報を取得する。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、図１０の購入履歴情報管理表から、商品等識別情報「Ｓ−００２」を含むレコード数、および商品等識別情報「Ｆ−００１」を含むレコード数を取得する。ここで、商品等識別情報「Ｓ−００２」を含むレコード数を「３６１」、商品等識別情報「Ｆ−００１」を含むレコード数を「１２１」であったとする。そして、レコメンド商品等取得部１１１０は、商品等識別情報「Ｓ−００２」をレコメンドする商品等に決定する。
【０１２３】
次に、購入者識別情報「１２３．２０２．１５８．２」で識別される２番目のトレンドリーダーが購入したすべての商品等識別情報を、図１０の購入履歴情報管理表から読み出し、メモリ上に配置する。ここで、レコメンド商品等取得部１１１０は、商品等識別情報（Ｚ−００１，Ｓ−００１，Ｊ−００１）を取得し、メモリ上に配置した、とする。そして、レコメンド商品等取得部１１１０は、商品等識別情報（Ｚ−００１，Ｓ−００５，Ｊ−００１）で識別される３つの商品等について、「１２３４５６７８」で識別されるレコメンドの対象者が未購入であるか否かを判断する。ここで、「１２３４５６７８」で識別されるレコメンドの対象者は、既に商品等識別情報「Ｊ−００１」で識別される商品等を購入しているので、かかる商品等はレコメンドする商品等から除外する。
【０１２４】
次に、レコメンド商品等取得部１１１０は、商品等識別情報「Ｚ−００１」、「Ｓ−００５」で識別される商品等の中で、最もよく売れている商品等の商品等識別情報「Ｚ−００１」を取得する。この商品等識別情報「Ｚ−００１」で識別される商品等も、レコメンドする商品等である。なお、例えば、商品等識別情報「Ｚ−００１」を有する購入履歴情報の数が２８９、商品等識別情報「Ｓ−００５」を有する購入履歴情報の数が１２３であった、とする。
【０１２５】
次に、レコメンド商品等送信部１１１１は、取得したレコメンドする商品等識別情報「Ｓ−００２」「Ｚ−００１」から、送信する情報を構成する。具体的には、例えば、レコメンド商品等送信部１１１１は、商品等識別情報「Ｓ−００２」「Ｚ−００１」をキーとして、各商品等の属性値（価格、画像など）を図７の商品等情報管理表から検索し、表示されるページの情報（ＨＴＭＬファイル）を構成する。そして、レコメンド商品等送信部１１１１は、構成した情報を、情報出力装置１２に送信する。なお、ページを構成する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【０１２６】
次に、レコメンド商品等受信部１２０４は、サーバ装置１１から、レコメンド商品等を示す商品等識別情報「Ｓ−００２」「Ｚ−００１」、およびそれらの商品等の属性値（商品名、価格、画像など）等を受信する。そして、出力部１２０５は、受信した情報（例えば、商品等情報を含むホームページの情報）から、出力する画面を構成する。出力部１２０５は、構成した画面を、例えば、図１１のように出力する。
【０１２７】
また、トレンドリーダー出力部１１１２は、トレンドリーダーに選ばれた購入者（購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」と、購入者識別情報「１２３．２０２．１５８．２」で識別される者）に対して、何らかの報償を与えるためのポイントを付与し、トレンドリーダーを識別する購入者識別情報と対にしてポイントを、図示しない記憶手段に蓄積する。図１２は、かかるポイントを管理するポイント管理表である。ポイント管理表は、「ＩＤ」「購入者識別情報」「ポイント」の属性を有する。
【０１２８】
そして、かかるポイントを例えば、トレンドリーダーが所有する情報出力装置１２に送信することにより、トレンドリーダーに通知し、ポイント分だけ、以後の商品等の購入に特典（値引きなど）を与えることは好適である。また、トレンドリーダー出力部１１１２は、トレンドリーダーに選ばれた購入者に対して、何らかの報償を与えるためのポイントを付与し、トレンドリーダーを識別する購入者識別情報と対にしてポイントを、図示しない記憶手段に蓄積して、かつ、ポイント数で購入者をランキングし、当該ランクキングの情報を出力しても良い。
【０１２９】
以上、本実施の形態によれば、購入者の購買行動を考慮し、流行を作り出しているトレンドリーダーを決定し、トレンドリーダーの商品等の購買行動から商品等のレコメンドができる。つまり、本実施の形態によれば、流行物を早い段階で購入したトレンドリーダーを検出し、トレンドリーダーが購入した商品をレコメンドする。そのために、ユーザが思いもしなかった素敵な商品等に出会うことができ得る。
【０１３０】
また、本実施の形態によれば、レコメンドする商品は、通常、レコメンドの対象者が購入していない商品またはサービスである。したがって、レコメンドの精度が向上する。
【０１３１】
なお、本実施の形態において、レコメンドする商品は、レコメンドの対象者が購入した商品等に関連する商品等でも良い。かかることは、他の実施の形態においても同様である。ここで、商品等に関連する商品等とは、商品等の属性が一致したり類似したりする商品等である。つまり、例えば、本情報処理システムにおいて、例えば、レコメンドの対象者がズボンを購入した場合、ズボンに組み合わせるジャケットをレコメンドする。この際、例えば、商品の種類「ズボン」と、商品の種類「ジャケット」が関連付けられている。さらに、具体的には、レコメンド商品等取得部１１１０は、図１３に示す関連商品等管理表を保持している。関連商品等管理表は、「ＩＤ」「商品種１」「商品種２」の属性を有するレコードを１以上格納している。本実施の形態において、「商品種１」または「商品種２」の属性値で識別される商品種の商品が購入された場合、「商品種２」または「商品種１」の属性値で識別される商品種の商品に限定してレコメンドすることは好適である。つまり、上述したように、情報出力装置１２のユーザが「３５，０００円」の「Ｊ１−ＸＸ」で識別される「ジャケット」を購入した場合、「ジャケット」と対になる「ズボン」を関連商品等管理表から選択し、メモリ上に配置する。
【０１３２】
次に、レコメンド商品等取得部１１１０は、「ズボン」であり、かつトレンドリーダー検出部１１０９が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する商品等識別情報を取得する。そして、レコメンド商品等取得部１１１０は、商品等識別情報「Ｚ−００１」のみを取得する。
【０１３３】
なお、ここで、流行商品等選択部１１０８は、関連商品等管理表から検索された「ズボン」の商品種の商品のみから流行商品等を決定し、トレンドリーダー検出部１１０９は、その流行商品等で識別される商品等識別情報を用いてトレンドリーダーを決定しても良い。
【０１３４】
また、本実施の形態によれば、サーバ装置１１が商品等情報格納部１１０１を保持しており、電子商取引の情報を情報出力装置１２に送信した。しかし、電子商取引の情報を情報出力装置１２に送信する装置は、別の図示しない装置でも良い。かかることも、他の実施の形態においても同様である。かかる場合、サーバ装置１１は、２以上の購入者の商品またはサービスである商品等の購入履歴を示す情報であって、購入者を識別する購入者識別情報と商品等を識別する商品等識別情報と商品等の購入時期を示す購入時期情報を有する購入履歴情報を２以上格納している購入履歴情報格納部と、前記２以上の購入履歴情報を読み出し、一定以上の流行度で購入されている商品等である流行商品等を識別する商品等識別情報を１以上選択し、記憶媒体に格納する流行商品等選択部と、前記流行商品等選択部が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する購入者識別情報を、前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出部と、前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する1以上の商品等識別情報を取得し、記憶媒体に格納するレコメンド商品等取得部と、前記レコメンド商品等取得部が取得した1以上の商品等識別情報を前記情報出力装置に送信するレコメンド商品等送信部を具備する装置となる。
【０１３５】
また、本実施の形態によれば、レコメンドする商品等は、ユーザが未購入の商品等に限られていた。しかし、ユーザが未購入か否かを判断せずに、レコメンドする商品等を決定しても良い。かかることも、他の実施の形態においても同様である。
【０１３６】
また、本実施の形態によれば、レコメンドする商品等、および電子商取引の対象の商品等の具体例は、衣服等であった。しかし、かかる商品等は、衣服などに限らないことは言うまでもない。かかる商品等は、家具や、書籍、電子機器などの有体物でも良いし、コンテンツや映画や音楽などでも良いし、権利などの無体物でも良い。かかることも、他の実施の形態においても同様である。
【０１３７】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、購入者識別情報と商品等識別情報と購入時期情報を有する２以上の購入履歴情報を記憶媒体から読み出し、一定以上の流行度で購入されている商品等である流行商品等を識別する商品等識別情報を１以上選択し、記憶媒体に格納する流行商品等選択部と、前記流行商品等選択部が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する購入者識別情報を、前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出部と、前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する1以上の商品等識別情報を取得し、記憶媒体に格納するレコメンド商品等取得部と、前記レコメンド商品等取得部が取得した1以上の商品等識別情報を前記情報出力装置に送信するレコメンド商品等送信部として機能させるためのプログラム、である。
【０１３８】
また、上記プログラムにおいて、前記レコメンド商品等取得部を、前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する商品等識別情報であり、前記購入者の購入者識別情報を読み出し、当該購入者識別情報で識別されるユーザが未購入の商品等を識別する1以上の商品等識別情報を取得し、記憶媒体に格納するものとして機能させるためのプログラム、であることは好適である。
【０１３９】
また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記情報出力装置のユーザが商品等を購入することを示す情報であり、当該ユーザを識別する購入者識別情報と、商品等を識別する商品等識別情報を有する購入情報を前記情報出力装置から受信する購入情報受信部と、前記購入情報受信部が受信した購入情報を用いて、購入履歴情報を構成し、当該購入履歴情報を前記購入履歴情報格納部に蓄積する購入履歴情報蓄積部としてさらに機能させ、前記レコメンド商品等取得部は、前記購入情報受信部が受信した購入情報が有する商品等識別情報と対になる１以上の属性値を取得し、当該１以上の属性値と所定の関係のある１以上の属性値を有する商品等の商品等識別情報であり、前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する商品等識別情報を取得するものとして機能させるためのプログラム、であることは好適である。
【０１４０】
また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情報で識別される購入者がトレンドリーダーである旨を示す情報を出力するトレンドリーダー出力部としてさらに機能させるプログラムであることは好適である。
【０１４１】
（実施の形態２）
本実施の形態において、ユーザをグループ化し、レコメンド対象者が属するグループに対して、トレンドリーダーを決定し、当該トレンドリーダーが購入した商品をレコメンドする情報処理システムについて説明する。さらに、グループは、例えば、ユーザの行動（商品等の行動履歴やホームページの閲覧状況など）に応じて、嗜好が同一または類似している者により構成される。また、グループは、例えば、ユーザの属性（年齢、性別、職業など）により構成されても良い。
【０１４２】
以下、本実施の形態における情報処理システムについて説明する。情報処理システムの概念図は図１である。図１４は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。情報処理システムは、サーバ装置と、1以上の情報出力装置１２（１２（１）、１２（２）、・・・、１２（ｎ））を具備する。
【０１４３】
サーバ装置１４１は、商品等情報格納部１１０１、入力情報受信部１４１０１、入力情報蓄積部１４１０２、商品等情報送信部１１０３、購入履歴情報格納部１１０４、購入情報受信部１１０５、購入履歴情報蓄積部１１０６、ユーザ識別情報格納部１１０７、流行商品等選択部１１０８、購入者分類部１４１０３、トレンドリーダー検出部１４１０９、レコメンド商品等取得部１１１０、レコメンド商品等送信部１１１１、トレンドリーダー出力部１１１２を具備する。
【０１４４】
入力情報受信部１４１０１は、入力情報と購入者識別情報の組を２組以上受信する。入力情報は、情報出力装置１２に対して、購入者が入力した情報である。また、入力情報受信部１４１０１は、２組以上の入力情報と購入者識別情報を、同時に受信する必要はない。入力情報とは、例えば、購入者識別情報で識別される購入者のプロファイル情報である。プロファイル情報は、例えば、氏名、年齢、性別、趣味、職業、年収、住所、電話番号などを有する。入力情報とは、例えば、商品等を識別する商品等識別情報を有する購入情報でも良い。ここでの購入情報は、通常、購入者識別情報を有さない。なお、入力情報受信部１４１０１が購入情報を受信する場合、購入情報受信部１１０５、および購入履歴情報蓄積部１１０６は不要である。かかる場合、後述する入力情報蓄積部１４１０２は、入力情報受信部１４１０１が受信した購入情報を用いて、購入履歴情報を構成し、当該購入履歴情報を購入履歴情報格納部１１０４に蓄積することとなる。入力情報受信部１４１０１は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【０１４５】
入力情報蓄積部１４１０２は、入力情報受信部１４１０１が受信した入力情報と購入者識別情報を、図示しない記憶媒体（不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも良い。）に蓄積する。また、入力情報蓄積部１４１０２は、入力情報受信部１４１０１が受信した商品等識別情報と、購入者識別情報と購入時期情報を有する購入履歴情報を、購入履歴情報格納部１１０４に蓄積しても良い。入力情報蓄積部１４１０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。入力情報蓄積部１４１０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１４６】
購入者分類部１４１０３は、購入者識別情報で識別される２以上の購入者を分類する。つまり、購入者分類部１４１０３は、入力情報蓄積部１４１０２が蓄積した２以上の入力情報を用いて、各入力情報と対になる購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する。購入者分類部１４１０３は、例えば、購入者識別情報と対に、グループを識別するグループ識別子を付与する。入力情報が、例えば、性別と年齢である場合、かかる性別と年齢の情報を元に、購入者分類部１４１０３は、購入者を分類し、対応するグループ識別子を購入者識別情報に付与する。例えば、「男性」は「０」、「女性」は「１」、年齢が「〜１９歳」を「１」、「２０〜２９歳」を「２」、「３０〜３９歳」を「３」、「４０〜４９歳」を「４」、「５０〜５９歳」を「５」、「６０歳〜」を「６」とする。そして、例えば、３５歳の女性は「３１」のグループ識別子を付与し、２１歳の男性は「２０」を付与する。なお、かかる場合、購入者分類部１４１０３は、かかる性別・年齢の情報とグループ識別子の対応情報を保持している。
【０１４７】
また、購入者分類部１４１０３は、入力情報蓄積部１４１０２が蓄積した入力情報と購入者識別情報を読み出し、当該入力情報と購入者識別情報を用いて、各購入者の嗜好を分析し、嗜好に基づいて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理しても良い。つまり、入力情報が閲覧したホームページのＵＲＬやブックマークを付与したホームページのＵＲＬである場合、購入者分類部１４１０３は、同一のホームページを閲覧していたり、同一のホームページにブックマークを付与していたりする購入者を識別する購入者識別情報に対して同一のグループ識別子を付与しても良い。また、購入者分類部１４１０３は、入力情報が閲覧したホームページやブックマークを付与したホームページの属性値を取得し、当該属性値を用いて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理しても良い。ここで、「各購入者の嗜好を分析し、嗜好に基づいて、２以上の購入者識別情報を分類する」とは、例えば、各購入者が、多数のホームページの中の各ホームページを閲覧したか否か、各ホームページにブックマークを付与したか否かを示すデータをベクトルデータ（例えば、（１，０，１，１，０，０，０））で取得し、２以上の購入者に対応するベクトルデータを比較し（コサイン値を算出し、差を求め）、ベクトルデータが所定以内の近さ（差が閾値以内）の購入者を同一のグループに属する購入者とする。
【０１４８】
また、購入者分類部１４１０３は、入力情報蓄積部１４１０２が蓄積した２以上の購入履歴情報を用いて、購入履歴情報が有する商品等識別情報を用いて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理しても良い。具体的には、購入者分類部１４１０３は、各購入者に対して、複数の商品等の中で購入した商品等に対応する要素に「１」、購入していない商品等に対応する要素に「０」を代入し、ベクトルデータ（例えば、（１，０，１，１，０，１，・・・））を構成する。そして、購入者分類部１４１０３は、２以上の購入者に対応するベクトルデータを比較し（コサイン値を算出し、差を求め）、ベクトルデータが所定以内の近さ（差が閾値以内）の購入者を同一のグループに属する購入者とする。また、購入者分類部１４１０３は、入力情報蓄積部１４１０２が蓄積した２以上の購入履歴情報を用いて、購入履歴情報が有する商品等識別情報で識別される商品等の商品等情報（例えば、価格、商品の色、サイズ、形状、材質など）を商品等情報格納部１１０１から読み出し、読み出した商品等情報から、各購入者の嗜好を分析し、嗜好に基づいて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理しても良い。また、購入者分類部１４１０３は、実施の形態４で述べるような分類アルゴリズムを用いても良い。購入者分類部１４１０３が、２以上の購入者識別情報を分類するためのアルゴリズムは、種々考えられる。購入者分類部１４１０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。購入者分類部１４１０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１４９】
トレンドリーダー検出部１４１０９は、トレンドリーダーと言える購入者を識別する購入者識別情報（トレンドリーダー識別情報）を取得し、記憶媒体に格納する。つまり、トレンドリーダー検出部１４１０９は、流行商品等選択部１１０８が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する購入者識別情報を、２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する。さらに、トレンドリーダー検出部１４１０９は、ユーザ識別情報格納部１１０７に格納されている購入者識別情報が属するグループに属する1以上の購入者識別情報の中から、流行商品等選択部１１０８が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する１以上の購入者識別情報を取得し、記憶媒体に格納する。トレンドリーダー検出部１４１０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。トレンドリーダー検出部１４１０９の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１５０】
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、サーバ装置１４１の動作について、図１５から図１７のフローチャートを用いて説明する。図１５のフローチャートにおいて、図３のフローチャートと異なるステップについてのみ説明する。
【０１５１】
（ステップＳ１５０１）入力情報蓄積部１４１０２は、ステップＳ３０１で受信した入力情報受信部１４１０１が受信した入力情報と購入者識別情報を、図示しない記憶媒体に蓄積する。また、入力情報が購入情報の場合、入力情報蓄積部１４１０２は、図示しない記憶媒体の代わりに、購入履歴情報格納部１１０４に入力情報と購入者識別情報を蓄積する。
【０１５２】
（ステップＳ１５０２）レコメンド商品等取得部１１１０、トレンドリーダー検出部１４１０９等は、レコメンド処理を行う。レコメンド処理について、図１６のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【０１５３】
なお、図１５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１５４】
次に、レコメンド処理について、図１６のフローチャートを用いて詳細に説明する。図１６のフローチャートにおいて、図４のフローチャートと異なるステップについてのみ説明する。
【０１５５】
（ステップＳ１６０１）レコメンド商品等取得部１１１０は、購入者識別情報に対応するグループ識別子を読み出す。なお、購入者分類部１４１０３は、入力情報蓄積部１４１０２が蓄積した入力情報や、購入履歴情報を用いて、購入者識別情報と対にグループ識別子を、記憶媒体に格納している、とする。かかる購入者分類部１４１０３の処理について、図１７のフローチャートを用いて説明する。
【０１５６】
（ステップＳ１６０２）レコメンド商品等取得部１１１０は、ステップＳ１６０１で読み出したグループ識別子と対になっている１以上のトレンドリーダー識別情報を取得し、メモリ上に配置する。なお、トレンドリーダー検出部１４１０９は、購入履歴情報格納部１１０４の購入履歴情報から、トレンドリーダーと言われる購入者の購入者識別情報を、既に記憶媒体に格納している、とする。かかる購入者識別情報をトレンドリーダー識別情報という。また、トレンドリーダー識別情報を取得する処理について、図１８のフローチャートを用いて説明する。
【０１５７】
なお、図１６のフローチャートにおいて、しても良い。
【０１５８】
次に、購入者分類部１４１０３が購入者識別情報で識別される購入者をグループに分類する処理について、図１７のフローチャートを用いて説明する。
【０１５９】
（ステップＳ１７０１）購入者分類部１４１０３は、カウンタｉに１を代入する。
【０１６０】
（ステップＳ１７０２）購入者分類部１４１０３は、ｉ番目の購入者識別情報を、購入履歴情報格納部１１０４または入力情報蓄積部１４１０２が蓄積した情報から読み出し、メモリ上に配置する。なお、購入者識別情報は、予めサーバ装置１４１の入力情報受信部１４１０１が受信し、入力情報蓄積部１４１０２が記録媒体に蓄積し、当該記録媒体に保持していることが好適である。
【０１６１】
（ステップＳ１７０３）購入者分類部１４１０３は、ｉ番目の購入者識別情報で識別されるｉ番目の購入者が購入したすべての商品等識別情報（所定の期間に購入された商品等識別情報でも良い）を購入履歴情報格納部１１０４から読み出し、メモリ上に配置する。なお、取得する商品等識別情報は、ｉ番目の購入者識別情報を有する購入履歴情報に含まれる商品等識別情報である。
【０１６２】
（ステップＳ１７０４）購入者分類部１４１０３は、ステップＳ１７０３で取得したすべての商品等識別情報から、ｉ番目の購入者のベクトルデータを構成する。さらに具体的には、購入者αが、商品等識別情報（Ａ，Ｂ，Ｆ，Ｇ）で識別される４つの商品を購入していた場合、購入者分類部１４１０３は、ベクトルデータ（1，１，０，０，０，１，１，０，・・・・，０）を構成する。また、購入者βが、商品等識別情報（Ｃ，Ｄ，Ｇ）で識別される３つの商品を購入していた場合、購入者分類部１４１０３は、ベクトルデータ（０，０，１，１，０，０，１，０，・・・・，０）を構成する。さらに、購入者βが、商品等識別情報（Ａ，Ｈ，Ｚ）で識別される３つの商品を購入していた場合、購入者分類部１４１０３は、ベクトルデータ（１，０，０，０，０，０，０，１，・・・・，１）を構成する。なお、ベクトルデータを構成する要素は、ＡからＺの２６であり、ベクトルデータは、購入者が、ベクトルデータの要素が「１」の値に対応する商品等を購入したことを示す。
【０１６３】
（ステップＳ１７０５）購入者分類部１４１０３は、ステップＳ１７０４で構成したベクトルデータから、ｉ番目の購入者に対応するグループを識別するグループ識別子を決定し、メモリ上に配置する。購入者分類部１４１０３は、例えば、ベクトルデータのコサイン値を演算により取得する。そして、購入者分類部１４１０３は、コサイン値の範囲とグループ識別子の対応を管理するグループ識別子管理表（予め、購入者分類部１４１０３が保持している表）を参照し、取得したコサイン値に対応するグループ識別子を、グループ識別子管理表から読み出す。
【０１６４】
（ステップＳ１７０６）購入者分類部１４１０３は、ｉ番目の購入者識別情報と対にして、ステップＳ１７０５で読み出したグループ識別子を、記憶媒体に蓄積する。
【０１６５】
（ステップＳ１７０７）購入者分類部１４１０３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１７０２に行く。
【０１６６】
なお、図１７のフローチャートにおいて、購入履歴情報を用いて、購入者をグループ分けしたが、購入者が閲覧したホームページの情報を用いて購入者をグループ分けしても良い。つまり、入力情報受信部１４１０１は、購入者が閲覧したホームページのＵＲＬの情報を、購入者が閲覧する都度、受信し、入力情報蓄積部１４１０２は蓄積しておく。そして、ステップＳ１７０３で、購入者分類部１４１０３は、ｉ番目の購入者が閲覧したホームページ、閲覧しなかったホームページの情報から、ベクトルデータを構成する。購入者分類部１４１０３がベクトルデータを（１，０，０）と決定した場合、例えば、当該購入者は、ページＡ，Ｂ，Ｃのうち、Ａのみ閲覧したことを示す。そして、購入者分類部１４１０３は、ステップＳ１７０５以降で同様の処理を行う。
【０１６７】
また、図１７のフローチャートにおいて、購入者が入力した購入者のプロファイル情報（性別、年齢、趣味、職業、住所、年収など）を用いて購入者をグループ分けしても良い。つまり、入力情報受信部１４１０１は、事前に購入者識別情報と、プロファイル情報（入力情報の一種）を受信し、入力情報蓄積部１４１０２は、購入者識別情報と、プロファイル情報を蓄積しておく。そして、購入者分類部１４１０３は、プロファイル情報から、ｉ番目の購入者に対応するグループを識別するグループ識別子を決定し、メモリ上に配置する。購入者分類部１４１０３は、例えば、性別と年齢からグループ識別子を決定する。つまり、購入者分類部１４１０３は、性別および年齢の範囲と、グループ識別子の対応を管理するグループ識別子管理表（予め、購入者分類部１４１０３が保持している表）を参照し、購入者の性別と年齢に対応するグループ識別子を、グループ識別子管理表から読み出す。そして、購入者分類部１４１０３は、購入者識別情報と対にして、読み出したグループ識別子を、記憶媒体に蓄積する。
【０１６８】
次に、トレンドリーダー識別情報を取得する処理について、図１８のフローチャートを用いて説明する。
【０１６９】
トレンドリーダー識別情報を取得する処理は、図１８に示すように、ステップＳ４０３からステップＳ４１３の処理により実現され得る。そして、ステップＳ４１２で、トレンドリーダー検出部１１０９が取得した1以上の購入者識別情報が、トレンドリーダー識別情報である。トレンドリーダー検出部１１０９は、ステップＳ４１２において、トレンドリーダー識別情報をハードディスク等の不揮発性の記録媒体に蓄積しても良いし、メモリ等の揮発性の記録媒体に格納しても良い
【０１７０】
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。情報処理システムの概念図は図１である。
【０１７１】
今、商品等情報格納部１１０１に、図７に示す商品等情報管理表が格納されている。また、購入履歴情報格納部１１０４は、図８に示す購入履歴情報管理表が格納されている。
【０１７２】
また、図１９は、グループ識別子管理表の例である。グループ識別子管理表は、「ＩＤ」「購入者識別情報」「グループ識別子」の属性を有する。「ＩＤ」は、表のレコードを識別する情報である。購入者分類部１４１０３は、各購入者が購入した図８に示す購入履歴情報を用いて、図１９に示すグループ識別子管理表を構成する。つまり、購入者分類部１４１０３は、図１７のフローチャートを用いて説明した処理により、図１９に示すグループ識別子管理表を構成する。
【０１７３】
さらに、図２０は、トレンドリーダー管理表である。トレンドリーダー管理表は、「ＩＤ」「トレンドリーダー識別情報」「グループ識別子」を有する。図２０のトレンドリーダー管理表の「トレンドリーダー識別情報」は、図１８で説明したように、トレンドリーダー検出部１４１０が、購入履歴情報格納部１１０４の購入履歴情報を用いて、トレンドリーダー識別情報を取得する。また、「トレンドリーダー識別情報」に対応する「グループ識別子」の値は、図１９のグループ識別子管理表から、トレンドリーダー識別情報をキーにして取得し、書き込む。なお、図２０のトレンドリーダー管理表において、「グループ識別子」を有さなくても良い。
【０１７４】
かかる場合、情報出力装置１２のユーザは、「http://Ｄ社−Ｅ−ｓｈｏｐｐｉｎｇ.com/」というＤ社が運営する電子商取引のサイトを示すＵＲＬを入力し、そのサイトのホームページを呼び出す命令を入力した、とする。すると、情報出力装置１２は、「http://Ｄ社−Ｅ−ｓｈｏｐｐｉｎｇ.com/」で特定されるサーバ装置１１にアクセスし、サーバ装置１１から電子商取引のページ（例えば、ＨＴＭＬファイル）を受信し、そのページを解釈（例えば、ＨＴＭＬパーサによる解釈）し、図９に示す電子商取引の画面を表示する。
【０１７５】
次に、情報出力装置１２のユーザは、購入者識別情報「１２３４５６７８」（この情報は、ユーザに付与されたＩＤである）を入力し、かつ、「３５，０００円」の「Ｊ１−ＸＸ」をチェックし、個数「１」、サイズ「Ｍ」などの必要な情報を入力した後、「買い物かごに入れる」ボタンを押下し、決済処理を行った、とする。
【０１７６】
すると、入力受付部１２０１は、購入情報「１２３４５６７８，Ｊ−００１，１，Ｍ」を受け付ける。ここで、「１２３４５６７８」は購入者識別情報、「Ｊ−００１」は商品等識別情報であり、商品等情報受信部１２０３がサーバ装置１１から受信した情報である。また「１」は購入する個数、「Ｍ」はサイズである。
【０１７７】
次に、入力情報送信部１２０２は、購入情報「１２３４５６７８，Ｊ−００１，１，Ｍ」をサーバ装置１１に送信する。
【０１７８】
次に、サーバ装置１１の購入情報受信部１１０５は、購入情報「１２３４５６７８，Ｊ−００１，１，Ｍ」を受信する。そして、購入履歴情報蓄積部１１０６は、保持している時計から現在時刻「２００６／１１／５  １５：４０」を取得する。そして、購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入履歴情報「１２３４５６７８，Ｊ−００１，１，２００６／１１／５  １５：４０，Ｍ」を構成する。そして、購入履歴情報蓄積部１１０６は、構成した購入履歴情報「１２３４５６７８，Ｊ−００１，１，２００６／１１／５  １５：４０，Ｍ」を購入履歴情報管理表に追記し、図１０に示す購入履歴情報管理表を得る。
【０１７９】
次に、購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入者識別情報「１２３４５６７８」をユーザ識別情報格納部１１０７に一時格納する。
【０１８０】
次に、レコメンド商品等取得部１１１０は、以下のようにして、購入者識別情報「１２３４５６７８」で識別される購入者に商品等をレコメンドする。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、ユーザ識別情報格納部１１０７に格納した購入者識別情報「１２３４５６７８」を読み出し、メモリ上に配置する。
【０１８１】
次に、レコメンド商品等取得部１１１０は、購入者識別情報「１２３４５６７８」に対応するグループ識別子「３」を、図１９のグループ識別子管理表から読み出す。
【０１８２】
レコメンド商品等取得部１１１０は、ステップＳ１６０１で読み出したグループ識別子と対になっている１以上のトレンドリーダー識別情報（ここでは、「０９０−２５６７−１１３８」のみ）を取得し、メモリ上に配置する。
【０１８３】
次に、レコメンド商品等取得部１１１０は、以下の処理にしたがって、レコメンドする商品等を決定する。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、購入者識別情報「０９０−２５６７−１１３８」で識別される１番目のトレンドリーダーが購入したすべての商品等識別情報を、図１０の購入履歴情報管理表から読み出し、メモリ上に配置する。ここで、レコメンド商品等取得部１１１０は、商品等識別情報（Ｊ−００２，Ｓ−００１７）を取得し、メモリ上に配置した、とする。そして、レコメンド商品等取得部１１１０は、商品等識別情報（Ｊ−００２，Ｓ−００１７）で識別される２つの商品等について、「１２３４５６７８」で識別されるレコメンドの対象者が未購入であるか否かを判断する。つまり、レコメンド商品等取得部１１１０は、図１０の購入履歴情報管理表に、購入者識別情報「１２３４５６７８」および商品等識別情報「Ｊ−００２」を含むレコードが存在するか否かを判断する。ここで、図１０の購入履歴情報管理表には、かかるレコードは存在しなかった、とする。また、レコメンド商品等取得部１１１０は、図１０の購入履歴情報管理表に、購入者識別情報「１２３４５６７８」および商品等識別情報「Ｓ−００１７」を含むレコードが存在するか否かを判断する。ここで、図１０の購入履歴情報管理表には、かかるレコードは存在した、とする。
【０１８４】
ここで、レコメンドする候補の商品等が一つであるので、レコメンド商品等取得部１１１０は、選択した商品等識別情報（Ｊ−００２）で特定される商品等をレコメンドする商品等に決定する。
【０１８５】
次に、レコメンド商品等送信部１１１１は、取得したレコメンドする商品等識別情報「Ｊ−００２」から、送信する情報を構成する。そして、レコメンド商品等送信部１１１１は、構成した情報を、情報出力装置１２に送信する。
【０１８６】
次に、レコメンド商品等受信部１２０４は、サーバ装置１１から、レコメンド商品等を示す商品等識別情報「Ｊ−００２」、およびそれらの商品等の属性値（商品名、価格、画像など）等を受信する。そして、出力部１２０５は、受信した情報（例えば、商品等情報を含むホームページの情報）から、出力する画面を構成する。出力部１２０５は、構成した画面を、例えば、図２１のように出力する。
【０１８７】
以上、本実施の形態によれば、ユーザをグループ化し、レコメンド対象者が属するグループに対して、トレンドリーダーを決定し、当該トレンドリーダーが購入した商品等をレコメンドできる。したがって、よりユーザの嗜好に合致した商品等をレコメンドできる。
【０１８８】
なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、購入者識別情報と商品等識別情報と購入時期情報を有する２以上の購入履歴情報を記憶媒体から読み出し、一定以上の流行度で購入されている商品等である流行商品等を識別する商品等識別情報を１以上選択し、記憶媒体に格納する流行商品等選択部と、前記流行商品等選択部が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する購入者識別情報を、前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出部と、前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する1以上の商品等識別情報を取得し、記憶媒体に格納するレコメンド商品等取得部と、前記レコメンド商品等取得部が取得した1以上の商品等識別情報を前記情報出力装置に送信するレコメンド商品等送信部として機能させるためのプログラム、である。
【０１８９】
また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記情報出力装置に対して、購入者が入力した情報である入力情報と、購入者識別情報の組を２組以上受信する入力情報受信部と、前記入力情報受信部が受信した入力情報と購入者識別情報を記憶媒体に蓄積する入力情報蓄積部と、前記入力情報蓄積部が蓄積した２以上の入力情報を用いて、各入力情報と対になる購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する購入者分類部としてさらに機能させるプログラムであって、前記トレンドリーダー検出部は、前記レコメンド対象の購入者を識別する購入者識別情報に対応するグループに属する1以上の購入者識別情報の中から、前記流行商品等選択部が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する１以上の購入者識別情報を取得するプログラムであることは好適である。
【０１９０】
また、上記プログラムにおいて、前記購入者分類部を、前記入力情報蓄積部が蓄積した入力情報と購入者識別情報を読み出し、当該入力情報と購入者識別情報を用いて、各購入者の嗜好を分析し、嗜好に基づいて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理するものとして機能させるプログラムであることは好適である。
【０１９１】
また、上記プログラムにおいて、前記入力情報受信部が受信する入力情報は、購入者識別情報で識別される購入者が購入する商品等を識別する商品等識別情報を有し、前記入力情報蓄積部は、前記入力情報受信部が受信した商品等識別情報と、購入者識別情報と購入時期情報を有する購入履歴情報を、前記購入履歴情報格納部に蓄積し、前記購入者分類部は、前記入力情報蓄積部が蓄積した２以上の購入履歴情報を用いて、２以上の購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理するものとして機能させるプログラムであることは好適である。
【０１９２】
また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情報で識別される購入者がトレンドリーダーである旨を示す情報を出力するトレンドリーダー出力部としてさらに機能させるプログラムであることは好適である。
【０１９３】
（実施の形態３）
本実施の形態において、流行物を早い段階で購入したトレンドリーダーを検出し、トレンドリーダーが購入した商品をレコメンドする情報処理システムについて説明する。特に、好ましくは、本情報処理システムは、トレンドリーダーでないユーザが、例えば、サーバ装置にアクセスした場合に、直ちに、トレンドリーダーが購入した商品をレコメンドする。さらに、本実施の形態において、レコメンドトレンドリーダーが商品等を購入したら直ちに、購入した商品等を、他のユーザに知らせる態様につて説明する。
【０１９４】
情報処理システムは、サーバ装置２２１、情報出力装置１２（１２（１）、１２（２）、・・・、１２（ｎ））を具備する。サーバ装置２２１と1以上の情報出力装置１２は、ネットワークで情報の送受信が可能である。サーバ装置２２１と、1以上の情報出力装置１２は、インターネットや無線通信網や電話網や専用回線などのネットワークで接続されている。
【０１９５】
図２２は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。サーバ装置２２１は、商品等情報格納部１１０１、入力情報受信部１１０２、商品等情報送信部１１０３、購入履歴情報格納部１１０４、購入情報受信部１１０５、購入履歴情報蓄積部１１０６、ユーザ識別情報格納部１１０７、流行商品等選択部１１０８、トレンドリーダー検出部１１０９、レコメンド商品等取得部１１１０、レコメンド商品等送信部２２１１１、トレンドリーダー出力部１１１２、判断部２２１０１を具備する。
【０１９６】
判断部２２１０１は、購入情報受信部１１０５が受信した購入者識別情報が、トレンドリーダーを識別する情報であるか否かを判断する。つまり、判断部２２１０１は、購入情報受信部１１０５が受信した購入者識別情報を取得し、当該購入者識別情報が、トレンドリーダー検出部１１０９が取得した１以上の購入者識別情報の中に存在するか否かを判断する。トレンドリーダー検出部１１０９がトレンドリーダー識別情報を取得するタイミングは、判断部２２１０１の判断のタイミングと異なっていても良い。トレンドリーダー検出部１１０９は、例えば、定期的に、トレンドリーダー識別情報を取得し、記憶媒体に蓄積する。判断部２２１０１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断部２２１０１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１９７】
レコメンド商品等送信部２２１１は、レコメンド商品等取得部１１１０が取得した1以上の商品等識別情報を送信する。レコメンド商品等送信部２２１１は、判断部２２１０１が、購入情報受信部１１０５が受信した購入者識別情報が、トレンドリーダー検出部１１０９が取得した購入者識別情に含まれると判断した場合、購入情報受信部１１０５が受信した商品等識別情報を送信することは好適である。かかる場合、レコメンド商品等送信部２２１１は、購入情報受信部１１０５がトレンドリーダーの購入情報を受信した場合に、直ちに上記の処理を行い、レコメンドする商品等識別情報を送信することは好適である。また、かかる送信は、電子メールを利用した通知でも良い。電子メールを利用して通知する場合、通常、1以上の通知先を示す1以上の電子メールアドレスを、予め保持している。レコメンド商品等送信部２２１１は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【０１９８】
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、サーバ装置２２１の動作について、図２３のフローチャートを用いて説明する。図２３のフローチャートにおいて、図３のフローチャートと異なるステップについてのみ説明する。
【０１９９】
（ステップＳ２３０１）判断部２２１０１は、ステップＳ３０９で一時格納した購入者識別情報を読み出す。
【０２００】
（ステップＳ２３０２）判断部２２１０１は、ステップＳ２３０１で読み出した購入者識別情報で識別される購入者がトレンドリーダーであるか否かを判断する。トレンドリーダーであればステップＳ２３０に行き、トレンドリーダーでなければステップＳ３０１に戻る。なお、購入者がトレンドリーダーであるか否かは、例えば、以下のように判断する。ステップＳ３１０において、トレンドリーダーを識別する1以上のトレンドリーダー識別情報が記憶媒体に格納される。そして、判断部２２１０１は、ステップＳ２３０１で読み出した購入者識別情報が、1以上のトレンドリーダー識別情報の中に含まれるか否かを判断する。含まれていれば、読み出した購入者識別情報で識別される購入者は、トレンドリーダーである。
【０２０１】
（ステップＳ２３０３）ステップＳ２３０２における判断結果が、トレンドリーダーであるとの判断結果の場合はステップＳ２３０４に行く、トレンドリーダーでないとの判断結果の場合はステップＳ３０１に戻る。
【０２０２】
（ステップＳ２３０４）レコメンド商品等送信部２２１１１は、トレンドリーダーが購入した商品等識別情報をキーとして商品等情報格納部１１０１を検索し、レコメンドする商品等の情報（商品属性を含む）を取得する。
【０２０３】
（ステップＳ２３０５）レコメンド商品等送信部２２１１１は、ステップＳ２３０４で取得した商品等情報を送信する。この送信は、例えば、予め登録された電子メールアドレスに向けての、電子メールを利用した送信である。この予め登録された電子メールアドレスは、例えば、トレンドリーダーが購入した商品等の情報を欲しているユーザの電子メールアドレスである。
【０２０４】
なお、図２３のフローチャートのステップＳ３１０のレコメンド処理において、トレンドリーダーが、最も近日に購入した商品等識別情報で識別される商品等をレコメンドすることは好適である。
【０２０５】
また、図２３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０２０６】
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。情報処理システムの概念図は図１である。
【０２０７】
実施の形態１、または実施の形態２で説明した処理と同様に、本実施の形態における情報処理システムにおいても、図１２または、図２０に示すように、トレンドリーダーを検出し、トレンドリーダーを識別する購入者識別情報（トレンドリーダー識別情報）を格納した、とする。
【０２０８】
そして、例えば、「０９０−１１１１−２２３４」で識別されるトレンドリーダーである購入者が、情報出力装置１２からサーバ装置２２１にアクセスし、情報出力装置１２は、図９に示すようなショッピングの画面を表示した、とする。そして、このトレンドリーダーが、商品等識別情報「Ｊ−００２」、商品名「Ｊ２−ＸＹ」のジャケットに対応する「買い物かごに入れる」ボタンを押下し、当該ジャケットを購入するための入力を行い、ジャケットを購入した、とする。
【０２０９】
すると、情報出力装置１２は、当該ジャケットを購入するための情報である購入情報（購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」、および商品等識別情報「Ｊ−００２」を有する情報）を構成し、サーバ装置２２１に送信する。
【０２１０】
次に、サーバ装置２２１の購入情報受信部１１０５は、購入情報を受信し、購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入履歴情報（購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」、商品等識別情報「Ｊ−００２」、および購入時期情報を有する情報）を構成し、蓄積する。購入履歴情報蓄積部１１０６の処理等については、実施の形態1等で説明済みである。
【０２１１】
次に、レコメンド商品等取得部１１１０等は、購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」で識別される購入者に対して、実施の形態１等で説明した商品等をレコメンドする処理を行う。なお、トレンドリーダーに対しても、他のトレンドリーダーが購入した商品等をレコメンドしたが、トレンドリーダーに対しては、レコメンドしなくても良い。
【０２１２】
次に、判断部２２１０１は、購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」から、本購入者がトレンドリーダーであるか否かを判断する。つまり、判断部２２１０１は、購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」が図１２のポイント管理表または、図２０のトレンドリーダー管理表に存在するか否かを判断する。ここで、購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」は、上記表に存在するので、判断部２２１０１は、購入者識別情報「０９０−１１１１−２２３４」で識別される購入者がトレンドリーダーである、と判断する。
【０２１３】
次に、レコメンド商品等送信部２２１１１は、トレンドリーダーが購入した商品等識別情報をキーとして商品等情報格納部１１０１を検索し、レコメンドする商品等の情報（商品属性を含む）を取得する。
【０２１４】
次に、レコメンド商品等送信部２２１１１は、予め登録された1以上の電子メールアドレス（トレンドリーダーが購入した商品等を知らせて欲しいと要求のあった購入者のメールアドレス）を読み出す。そして、レコメンド商品等送信部２２１１１は、読み出した電子メールアドレスに、取得した商品等情報（ジャケットＪ−００２の商品等情報）を送信する。
【０２１５】
また、本具体例において、トレンドリーダーが購入した商品等の商品等識別情報、またはトレンドリーダーが購入した商品等の商品等識別情報と商品等情報を予め記憶媒体に格納しており、あるユーザが、情報出力装置１２からサーバ装置２２１にアクセスした場合に、トレンドリーダーが購入した商品等を、情報出力装置１２にレコメンドしても良い。
【０２１６】
以上、本実施の形態によれば、流行にすぐさま追従したいユーザの欲求を満たすことができ、かつ、商品等の飛躍的な販売促進につながる。
【０２１７】
なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、購入者識別情報と商品等識別情報と購入時期情報を有する２以上の購入履歴情報を記憶媒体から読み出し、一定以上の流行度で購入されている商品等である流行商品等を識別する商品等識別情報を１以上選択し、記憶媒体に格納する流行商品等選択部と、前記流行商品等選択部が選択した１以上の商品等識別情報で識別される流行商品等を購入した購入者であり、一定の時期的条件を満たす早期に購入した購入者を識別する購入者識別情報を、前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出部と、前記トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情報と対になる商品等識別情報を、前記購入履歴情報格納部から取得するレコメンド商品等取得部と、前記情報出力装置から、前記情報出力装置のユーザが商品等を購入することを示す情報であり、当該ユーザを識別する購入者識別情報と、商品等を識別する商品等識別情報を有する購入情報を受信する購入情報受信部と、前記購入情報受信部が受信した購入者識別情報が、前記トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情に含まれるか否かを判断する判断部と、前記判断部が、前記購入情報受信部が受信した購入者識別情報が、トレンドリーダー検出部が取得した購入者識別情に含まれると判断した場合、前記購入情報受信部が受信した商品等識別情報を送信するレコメンド商品等送信部として機能させるためのプログラム、である。
【０２１８】
（実施の形態４）
本実施の形態において、トレンドリーダー度または、トレンドリーダー度とトレンドフォロワ度を用いて、トレンドリーダーを選択し、トレンドリーダーが購入した商品をレコメンドする情報処理システムについて説明する。また、レコメンドする商品は、通常、レコメンドの対象者が購入していない商品またはサービスである。また、本実施の形態における情報処理システムは、ユーザをグループ化し、レコメンド対象者が属するグループに対して、トレンドリーダーを決定し、当該トレンドリーダーが購入した商品をレコメンドする情報処理システムである。さらに、グループは、商品等の購入順序などを用いて、自動的にレコメンド対象者を分類することにより得られる。
【０２１９】
本実施の形態における情報処理システムの概念図は図１である。図２４は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。本情報処理システムは、サーバ装置２４１と、1以上の情報出力装置１２（１２（１）、１２（２）、・・・、１２（ｎ））を具備する。
【０２２０】
サーバ装置２４１は、商品等情報格納部１１０１、入力情報受信部１４１０１、入力情報蓄積部１４１０２、商品等情報送信部１１０３、購入履歴情報格納部１１０４、購入情報受信部１１０５、購入履歴情報蓄積部１１０６、ユーザ識別情報格納部１１０７、購入者分類部２４１０３[吉井3回目1][谷川英和2]、トレンドリーダー検出部２４１０９、レコメンド商品等取得部２４１０１０、レコメンド商品等送信部１１１１、トレンドリーダー出力部１１１２を具備する。
【０２２１】
トレンドリーダー検出部２４１０９は、有向グラフ情報構成手段２４１０９１、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３、購入者識別情報取得手段２４１０９４を具備する。
【０２２２】
購入者分類部２４１０３[吉井3回目3]は、購入者識別情報で識別される２以上の購入者を分類する。購入者分類部２４１０３は、商品等の時間的な購入順序を用いて、購入者識別情報を分類し、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する。さらに具体的には、購入者分類部２４１０３は、購入者識別情報で識別される購入者の商品等の時間的な購入順序から、購入者識別情報（購入者識別情報はノードとなる）をリンク付けし、２以上の購入者識別情報のネットワークを構成し、当該構成したネットワークを、購入者識別情報間のリンク関係により、２以上のサブネットワークを取得し、当該各サブネットワークのノードである1以上の購入者識別情報の集合を、各グループを構成する購入者識別情報として、購入者識別情報ごとに属するグループを識別可能に管理する。ネットワークをリンク関係から２以上のサブネットワークにする技術は、上述した非特許文献１から３のコミュニティ分割のアルゴリズムなどにより、公知となっている技術であるので詳細な説明を省略する。
【０２２３】
トレンドリーダー検出部２４１０９は、購入履歴情報格納部１１０４から２以上の購入履歴情報を読み出し、当該２以上の各購入履歴情報が有する２以上の商品等識別情報と購入時期情報から、一定の時期的条件を満たす早期に1以上の商品等を購入しているトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を検出し、当該購入者識別情報を２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体（主メモリ等の揮発性の記憶媒体でも、ハードディスク等の不揮発性の記憶媒体でも良い。）に格納する。「一定の時期的条件を満たす」とは、ある商品を他の購入者より早く購入している、という相対的な時期的条件を満たすことや、流行品を最も早く購入した者であることなど、も含まれる。トレンドリーダー検出部２４１０９は、例えば、後述する有向グラフ情報構成手段２４１０９１、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２、購入者識別情報取得手段２４１０９４により、トレンドリーダーを識別する購入者識別情報を検出する。トレンドリーダー検出部２４１０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。トレンドリーダー検出部２４１０９の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２２４】
有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、購入履歴情報格納部１１０４から２以上の購入履歴情報を読み出し、1以上の各商品等を示す商品等識別情報に対応する購入者識別情報と購入時期情報を取得し、取得した２以上の購入時期情報から購入時期の順に２以上の購入者識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する。有向グラフ情報は、例えば、リンクにより実現される。また、有向グラフ情報は、例えば、一の配列内に順にノード（購入者識別情報）を格納することにより実現され得る。また、有向グラフ情報は、例えば、行列により表現され、行列は配列に格納され得る。行列は、例えば、リンク関係のある場合の要素の値を「１」、無い場合の要素の値を「０」とする行列であり、具体例は後述する。その他、有向グラフ情報のデータ構造は問わない。
【０２２５】
トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、有向グラフ情報構成手段２４１０９１が構成した有向グラフ情報から、トレンドリーダー度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体（メモリ等）に格納する。トレンドリーダー度とは、リンクの起点となっている度合いであり、流行の発信源である度合いを示す情報である。トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、ある購入者が購入した一の商品が、時期的に後に、より多数の者により購入されている場合、その購入者のトレンドリーダー度を高く（大きく）するように算出する。トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、ある購入者が購入した商品が流行を作るような形で、他の者に購入されている場合に、その購入者のトレンドリーダー度を高く（大きく）するように算出する。トレンドリーダー度の具体的な算出アルゴリズムは、後述する。
【０２２６】
トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、有向グラフ情報構成手段２４１０９１が構成した有向グラフ情報から、トレンドフォロワ度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体（メモリ等）に格納する。トレンドフォロワ度とは、リンクの起点をフォローする度合いであり、トレンドを追いかける度合いを示す情報である。トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、多数の購入者が購入した商品等を後に購入している者に対して、トレンドフォロワ度を高く（大きく）するように算出する。トレンドフォロワ度の具体的な算出アルゴリズムは、後述する。
【０２２７】
購入者識別情報取得手段２４１０９４は、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２が算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する。また、購入者識別情報取得手段２４１０９４は、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２が算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度と、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３が算出した各購入者識別情報のトレンドフォロワ度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納しても良い。
【０２２８】
有向グラフ情報構成手段２４１０９１、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３、および購入者識別情報取得手段２４１０９４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。有向グラフ情報構成手段２４１０９１等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２２９】
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、サーバ装置２４１が購入者識別情報ごとに、トレンドリーダー度とトレンドフォロワ度を算出するアルゴリズムの例について、図２５、図２６のフローチャートを用いて説明する。
【０２３０】
（ステップＳ２５０１）有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、購入履歴情報格納部１１０４から２以上のすべての購入履歴情報を読み出し、1以上の各商品等を示す商品等識別情報に対応する購入者識別情報と購入時期情報を取得し、取得した２以上の購入時期情報から購入時期の順に２以上の購入者識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する。有向グラフ情報の構成のアルゴリズムの例は、図２６のフローチャートを用いて説明する。
【０２３１】
（ステップＳ２５０２）トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、トレンドリーダー度ベクトルを初期化する。トレンドリーダー度ベクトルとは、各購入者識別子に対応するトレンドリーダー度を要素とするベクトルデータである。トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、トレンドリーダー度ベクトルを初期化する。レンドフォロワ度ベクトルとは、各購入者識別子に対応するレンドフォロワ度を要素とするベクトルデータである。
【０２３２】
（ステップＳ２５０３）トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、ステップＳ２５０１で得た有向グラフ情報（行列）と、トレンドフォロワ度ベクトルを用いて、次のトレンドリーダー度ベクトルを得る。
【０２３３】
（ステップＳ２５０４）トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、ステップＳ２５０１で得た有向グラフ情報（行列）と、ステップＳ２５０３で得たトレンドリーダー度ベクトルまたはステップＳ２５０３の計算過程で得たトレンドリーダー度ベクトルの元になった情報を用いて、次のトレンドフォロワ度ベクトルを得る。
【０２３４】
（ステップＳ２５０５）トレンドリーダー度算出手段２４１０９２およびトレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、トレンドリーダー度、およびトレンドフォロワ度が収束しているか否かを判断する。具体的には、「｜トレンドリーダー度ベクトル−次のトレンドリーダー度ベクトル｜<ε」かつ「｜トレンドフォロワ度ベクトル−次のトレンドフォロワ度ベクトル｜<ε」を満たすか否かを判断する。ここで、εは、「０．０００１」など、非常に小さい数とすることが好ましい。収束していればステップＳ２５０６に行き、収束していなければステップＳ２５０７に行く。
【０２３５】
（ステップＳ２５０６）トレンドリーダー度算出手段２４１０９２およびトレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、次のトレンドリーダー度ベクトル、次のトレンドフォロワ度ベクトルの各要素を、各購入者のトレンドリーダー度、およびトレンドフォロワ度として、記憶媒体に蓄積する。
【０２３６】
（ステップＳ２５０７）トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、次のトレンドリーダー度ベクトルを、トレンドリーダー度ベクトルとして、トレンドリーダー度ベクトルが格納されている変数に代入する。
【０２３７】
（ステップＳ２５０８）トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、次のトレンドフォロワ度ベクトルを、トレンドフォロワ度ベクトルとして、トレンドフォロワ度ベクトルが格納されている変数に代入する。ステップＳ２５０３に戻る。
【０２３８】
以上の処理により、各購入者のトレンドリーダー度、トレンドフォロワ度が算出される。
なお、図２５のフローチャートにおいて、トレンドリーダー度を算出してから、トレンドフォロワ度を算出した（ステップＳ２５０３、ステップＳ２５０４）。しかし、トレンドリーダー度とトレンドフォロワ度の算出順序は問わないことは言うまでもない。つまり、図２５のフローチャートにおいて、トレンドフォロワ度を算出した後、トレンドリーダー度を算出しても良い。
【０２３９】
次に、有向グラフ情報の構成のアルゴリズムの例は、図２６のフローチャートを用いて説明する。ここで、購入者識別情報の数をｎとした場合、有向グラフ情報は、ｎ×ｎの行列である、とする。
【０２４０】
（ステップＳ２６０１）有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、カウンタｉに１を代入する。
【０２４１】
（ステップＳ２６０２）有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、ｉ番目の商品等が存在するか商品等情報格納部１１０１の商品等情報から判断する。ｉ番目の商品等が存在すればステップＳ２６０３に行き、ｉ番目の商品等が存在しなければ上位にリターンする。
【０２４２】
（ステップＳ２６０３）有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、ｉ番目の商品等の購入者の購入者識別子をすべて取得し、購入時期の順に一時的にメモリ等に格納する。格納された情報は、購入者識別子の集合である。
【０２４３】
（ステップＳ２６０４）有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、カウンタｊに１を代入する。
【０２４４】
（ステップＳ２６０５）有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、ステップＳ２６０３で格納した購入者識別子の集合の中に、「ｊ＋１」番目の購入者識別子が存在するか否かを判断する。「ｊ＋１」番目の購入者識別子が存在すればステップＳ２６０６に行き、「ｊ＋１」番目の購入者識別子が存在しなければステップＳ２６０９に行く。
【０２４５】
（ステップＳ２６０６）有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、ステップＳ２６０３で格納した購入者識別子の集合の中の、ｊ番目、および「ｊ＋１」番目の購入者識別子を取得する。
【０２４６】
（ステップＳ２６０７）有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、有向グラフ情報の中の要素であって、ステップＳ２６０６で取得した、ｊ番目、および「ｊ＋１」番目の購入者識別子に対応する要素の値を、「１」にする。つまり、ネットワークのリンクが張られている意味が「１」である。
【０２４７】
（ステップＳ２６０８）有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、ｊを１、インクリメントする。ステップＳ２６０５に戻る。
【０２４８】
（ステップＳ２６０９）有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、ｉを１、インクリメントする。ステップＳ２６０２に戻る。
【０２４９】
次に、サーバ装置２４１が、格納しているトレンドリーダー度とトレンドフォロワ度を用いて、商品等をレコメンドする動作について、説明する。本動作は、図１５のフローチャートの動作と比較して、レコメンド処理のみが異なる。図２７のフローチャートを用いて、本レコメンド処理を説明する。
【０２５０】
（ステップＳ２７０１）レコメンド商品等取得部２４１０１０は、レコメンド対象のユーザが購入した商品等識別情報を取得する。この商品等識別情報は、ステップＳ３０７で購入情報受信部１１０５が受信した購入情報に含まれる。
【０２５１】
（ステップＳ２７０２）レコメンド商品等取得部２４１０１０は、ステップＳ２７０１で取得した商品等識別情報をキーとして、購入履歴情報格納部１１０４を検索し、当該商品等識別情報で特定される商品等を購入した、他の購入者の購入者識別情報をすべて取得し、メモリ上に配置する。
【０２５２】
（ステップＳ２７０３）レコメンド商品等取得部２４１０１０は、ステップＳ２７０２で取得したすべての購入者識別情報で識別される購入者のトレンドリーダー度を取得し、最も大きいトレンドリーダー度に対応する購入者識別情報（トレンドリーダーを識別する情報）を決定し、当該購入者識別情報をメモリ上に配置する。
【０２５３】
（ステップＳ２７０４）レコメンド商品等取得部２４１０１０は、購入履歴情報格納部１１０４を検索し、ステップＳ２７０３で取得した購入者識別情報で識別される購入者が購入した商品等を識別する商品等識別情報をすべて取得し、メモリ上に配置する。そして、レコメンド商品等取得部２４１０１０は、購入履歴情報格納部１１０４を検索し、レコメンド対象のユーザが購入したすべての商品等を識別する１以上の商品等識別情報を取得し、メモリ上に配置する。そして、トレンドリーダーが購入した商品等を識別する商品等識別情報であり、レコメンド対象のユーザが購入していない商品等を識別する商品等識別情報を取得し、メモリ上に配置する。なお、かかる商品等識別情報がレコメンドする商品等を識別する情報である。
【０２５４】
なお、図２７のフローチャートにおいて、レコメンド商品等取得部２４１０１０は、購入者識別情報に対応するグループ識別子を読み出し、グループ識別子と対になっている１以上の購入者識別情報から、トレンドリーダー識別情報を取得する処理を行っても良い。また、各購入者識別情報に対応するグループ識別子を付与する処理は、購入者分類部２４１０３が上述した方法で行うことが好適である。
【０２５５】
また、図２７のフローチャートにおいて、レコメンド商品等取得部２４１０１０は、トレンドフォロワ度をも考慮して、レコメンドする商品等を決定しても良い。例えば、レコメンド商品等取得部２４１０１０は、ステップＳ２７０３において、トレンドフォロワ度が自分より大きいトレンドフォロワ度に対応する購入者識別情報を除く、その除いた中で最も大きいトレンドリーダー度に対応する購入者識別情報を決定し、当該購入者識別情報をメモリ上に配置することは好適である。つまり、自分より大きいトレンドフォロワ度を有する購入者は、自分より流行の下流にいるので、たとえ、トレンドリーダー度が高くてもレコメンドに利用する購入者（トレンドリーダー）には採用しないことは好適である。トレンドリーダー度、トレンドフォロワ度によって、流行伝播の順序関係を決定し、レコメンドに利用する購入者（トレンドリーダー）を選択することは好適である。
さらに、図２７のフローチャートにおいて、最も大きいトレンドリーダー度に対応する購入者識別情報を取得し（ステップＳ２７０３）、当該購入者識別情報で識別される購入者が購入した商品等のうち、レコメンド対象のユーザが購入していない商品等を識別する商品等識別情報を取得し、当該商品等識別情報で識別される商品等をレコメンドした。しかし、レコメンド対象のユーザのトレンドリーダー度と比較して、所定の値以上のトレンドリーダー度を有する購入者が購入した商品等をレコメンドしない、ということは好適である場合がある。例えば、先進度が違いすぎるユーザが購入した商品等をレコメンドしない方が適切である場合があるからである。また、かかる場合、例えば、レコメンド対象のユーザのトレンドリーダー度より、所定の閾値以内の、高いトレンドリーダー度を有する購入者購入した商品等をレコメンドすることは好適である。先進度が少し高いユーザが購入した商品等は、ユーザが気に入る可能性が高い、と考えられるからである。
【０２５６】
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。情報処理システムの概念図は図１である。
【０２５７】
今、サーバ装置２４１の購入履歴情報格納部１１０４は、図２８に示す購入履歴情報管理表を格納している、とする。つまり、ユーザＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが、商品［１］から［５］のいずれかを購入した、とする。なお、購入履歴情報管理表は、「ＩＤ」「購入履歴情報」を有するレコードを１以上格納している。「購入履歴情報」は、「購入者識別情報」「商品等識別情報」「購入時期情報」を有する。また、図２８の購入履歴情報管理表において、購入時期情報の属性値が示す時刻が早い順にレコードが格納されている。さらに、商品等情報格納部１１０１に、図７に示す商品等情報管理表と同様の構造を有する商品等情報が格納されている、とする。
【０２５８】
かかる場合、有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、図２８の購入履歴情報管理表から、購入履歴情報を読み出し、1以上の各商品等を示す商品等識別情報に対応する購入者識別情報と購入時期情報を取得し、取得した２以上の購入時期情報から購入時期の順に２以上の購入者識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する。つまり、有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、概念的に図２９に示すように、商品等の購入の順序に着目し、商品等識別情報ごとに、購入者識別情報のネットワークの情報を得る。さらに、図２９の概念図から商品等識別情報を消去し、有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、図３０に示すような購入者識別情報をリンク付ける、有向グラフ情報を構成する。図３０において、購入した時期が遅い購入者の購入者識別情報（ノード）から、購入した時期が早い購入者の購入者識別情報（ノード）に有向グラフ（矢印）が向いている。[吉井3回目4]この有向グラフ情報は、図３１に示すような行列（Ｍ）の情報として表現される。図３１において、行列（Ｍ）は、行がリンク元、列がリンク先を示し、例えば、「Ｅ→Ｂ」は、５行２列の要素の値「１」として表現されている。有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、５行５列の配列に、図３１に示す情報を書き込んで、有向グラフ情報を得る。なお、５行５列の配列の初期値は、すべての要素において「０」である。
【０２５９】
次に、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、トレンドリーダー度ベクトルを初期化し、トレンドリーダー度ベクトル（ＴＬ）「（１  １  １  １  １）Ｔ」を得る。なお、ベクトルの「Ｔ」は、転置である。また、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、トレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）を初期化し、「（１  １  １  １  １）Ｔ」を得る。
【０２６０】
次に、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、有向グラフ情報（行列（Ｍ））と、現在のトレンドリーダー度ベクトル（ＴＬ）を用いて、次のトレンドフォロワ度ベクトルを得る。ここでは、例えば、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、「ＴＦ＝Ｍ・ＴＬ、ＴＦ＝ＴＦ／｜ＴＦ｜」により、次のトレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）を得る。具体的には、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、行列の乗算回路により、有向グラフ情報（行列（Ｍ））とトレンドリーダー度ベクトル（ＴＬ）を乗算し、次のトレンドフォロワ度ベクトルの計算過程で得られるベクトル「（２  １  １  ２  ２）Ｔ」を得て、メモリ上に配置する。そして、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、ベクトル「（２  １  １  ２  ２）Ｔ」を、その絶対値（｜ＴＦ｜）で除算し、次のトレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）を得る。次のトレンドフォロワ度ベクトル（ＴＦ）は、「（０．５３  ０．２７  ０．２７  ０．５３  ０．５３）Ｔ」である（図３２の（１）、（３））。
【０２６１】
次に、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、有向グラフ情報（行列（Ｍ））と、計算過程で得たトレンドフォロワ度ベクトル「（２  １  １  ２  ２）Ｔ」を用いて、トレンドリーダー度ベクトル（ＴＬ）を得る。具体的には、ここでは、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、「ＴＬ＝ＭＴ・ＴＦ、ＴＬ＝ＴＬ／｜ＴＬ｜」により、次のトレンドリーダー度ベクトルを得る。トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、行列の乗算回路により、有向グラフ情報（行列（Ｍ））の転置[吉井3回目5]とトレンドフォロワ度ベクトル（（２  １  １  ２  ２）Ｔ）を乗算し、トレンドリーダー度ベクトル「（１  ７  ２  ４  ０）Ｔ」を得る（図３２の（１）、（２））。
【０２６２】
そして、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、ベクトル「（１  ７  ２  ４  ０）Ｔ」を、その絶対値（｜ＴＬ｜）で除算し、次のトレンドリーダー度ベクトル「（０．１２  ０．８４  ０．２４  ０．４８  ０．０）Ｔ」をメモリ上に配置する（図３２の（４））。
【０２６３】
次に、同様に、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、さらに次のトレンドフォロワ度ベクトルを算出する（図３２の（５）、（７））。そして、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、さらに次のトレンドフォロワ度ベクトル「（０．５７  ０．０５２  ０．３６  ０．４７  ０．５７）Ｔ」をメモリ上に配置する（図３２の（７））。
【０２６４】
そして、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、｜前のトレンドフォロワ度ベクトル−今のトレンドフォロワ度ベクトル｜を計算し、その値が所定の値（ε「εは例えば０．００１」）より小さいか否かを判断する。つまり、トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、トレンドフォロワ度ベクトルが収束したか否かを判断する。
【０２６５】
トレンドフォロワ度算出手段２４１０９３は、収束したと判断すれば処理は終了し、収束していないと判断すれば、さらに上記と同様の処理を収束するまで続けて行う。そして、ここでは、トレンドフォロワ度ベクトルが図３２の（９）に示す値になったときに、収束した、とする。
【０２６６】
また、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２も、さらに次のトレンドリーダー度ベクトルを算出する（図３２の（６）、（８））。そして、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、さらに次のトレンドリーダー度ベクトル「（０．０２２  ０．８５  ０．２０  ０．４９  ０．０）Ｔ」をメモリ上に配置する（図３２の（８））。
【０２６７】
そして、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、｜前のトレンドリーダー度ベクトル−今のトレンドリーダー度ベクトル｜を計算し、その値が所定の値（ε「εは例えば０．００１」）より小さいか否かを判断する。つまり、トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、トレンドリーダー度ベクトルが収束したか否かを判断する。
【０２６８】
トレンドリーダー度算出手段２４１０９２は、収束したと判断すれば処理は終了し、収束していないと判断すれば、さらに上記と同様の処理を収束するまで続けて行う。そして、ここでは、トレンドリーダー度ベクトルが図３２の（１０）に示す値になったときに、収束した、とする。
【０２６９】
以上の演算により、トレンドリーダー検出部２４１０９は、図３３に示す、各購入者のトレンドリーダー度、トレンドフォロワ度を得る。
【０２７０】
なお、上記において、有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、購入の順番や購入時刻を考慮せずに、購入時刻情報を利用した購入者識別情報の接続のみを考慮して、有向グラフ情報を構成した。このことは、図２９の「購入者識別情報」におけるネットワークから、図３０のネットワーク構造を構成していることから明らかである。
【０２７１】
しかし、有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、購入の順番を考慮して有向グラフ情報を構成しても良い。例えば、商品［１］を「Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ」の順に購入した場合、有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、順番を考慮した重み付けを行い（例えば、定数０．９を乗算し）、「Ａ←Ｂ」の重みを「１」、「Ｂ←Ｃ」の重みを「０．９」、「Ｃ←Ｄ」の重みを「０．８１」としても良い。この「１」「０．９」「０．８１」は、有向グラフ情報（行列）の要素の値を構成する。
【０２７２】
また、有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、購入時刻を考慮して有向グラフ情報を構成しても良い。例えば、商品［１］を「Ａ（時刻ｔａ）→Ｂ（時刻ｔｂ）→Ｃ（時刻ｔｃ）→Ｄ（時刻ｔｄ）」の順番、時刻に購入した場合、忘却係数「ｅ−ｔ」を用いた重み付けを行い、有向グラフ情報（行列）の要素の値を算出しても良い。
【０２７３】
その他、有向グラフ情報構成手段２４１０９１が有向グラフの情報を構成するアルゴリズムは種々有り得る。有向グラフ情報構成手段２４１０９１は、購入履歴情報格納部１１０４から２以上の購入履歴情報を読み出し、1以上の各商品等を示す商品等識別情報に対応する購入者識別情報と購入時期情報を取得し、取得した２以上の購入時期情報から購入時期の順に２以上の購入者識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成すればよい。この有向グラフ情報は、上述したように、重み付けされた値を有する情報であっても良い。
【０２７４】
かかる場合、購入者識別情報Ｘで識別されるユーザが、商品等識別情報［４］で識別される商品を購入した、とする。つまり、本ユーザの情報出力装置１２は、購入者識別情報Ｘと商品等識別情報［４］を有する購入情報をサーバ装置２４１に送信する。
【０２７５】
次に、サーバ装置２４１の購入情報受信部１１０５は、購入者識別情報Ｘ、および商品等識別情報［４］を有する購入情報を受信する。そして、購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入者識別情報Ｘで識別されるユーザの、商品等識別情報［４］の商品等の購入の購入履歴情報を蓄積する。次に、購入履歴情報蓄積部１１０６は、購入情報受信部１１０５が受信した購入情報から購入者識別情報Ｘを取得し、ユーザ識別情報格納部１１０７に当該購入者識別情報を一時格納する。
【０２７６】
次に、レコメンド商品等取得部２４１０１０は、受信された購入情報から、ユーザＸが購入した商品等識別情報［４］を取得する。
【０２７７】
次に、コメンド商品等取得部２４１０１０は、取得した商品等識別情報［４］をキーとして、図２８の購入履歴情報管理表を検索し、当該商品等識別情報で特定される商品等を購入した、他の購入者の購入者識別情報をすべて取得し、メモリ上に配置する。ここで、取得できた購入者識別情報は、「Ｂ」「Ｄ」「Ｅ」であった、とする。
【０２７８】
次に、レコメンド商品等取得部２４１０１０は、取得した購入者識別情報「Ｂ」「Ｄ」「Ｅ」で識別される各購入者のトレンドリーダー度「０．８５」「０．５０」「０．０」を取得し、最も大きいトレンドリーダー度に対応する購入者識別情報「Ｂ」を決定し、当該購入者識別情報「Ｂ」をメモリ上に配置する。
【０２７９】
次に、レコメンド商品等取得部２４１０１０は、図２８の購入履歴情報管理表を検索し、取得したトレンドリーダーである購入者識別情報「Ｂ」で識別される購入者が購入した商品等を識別する商品等識別情報［１］［３］［４］［５］をすべて取得し、メモリ上に配置する。そして、レコメンド商品等取得部２４１０１０は、図２８の購入履歴情報管理表を検索し、レコメンド対象のユーザＸが購入したすべての商品等を識別する１以上の商品等識別情報（ここでは［４］のみ）を取得し、メモリ上に配置する。そして、トレンドリーダーが購入した商品等を識別する商品等識別情報であり、レコメンド対象のユーザが購入していない商品等を識別する商品等識別情報［１］［３］［５］を取得し、メモリ上に配置する。なお、かかる商品等識別情報［１］［３］［５］がレコメンドする商品等を識別する情報である。
【０２８０】
次に、トレンドリーダー出力部１１１２は、上述したトレンドリーダー処理を行う。
【０２８１】
そして、レコメンド商品等送信部１１１１は、取得した３つの各商品等識別情報［１］［３］［５］を用いて、送信する情報を構成する。通常、トレンドリーダー出力部１１１２は、３つの各商品等識別情報［１］［３］［５］をそれぞれキーとして、商品等情報管理表を検索し、レコメンドするために必要な情報（例えば、商品名や価格などの商品属性や、商品のｂｉｔｍａｐデータなど）を取得し、送信する情報を構成する。そして、レコメンド商品等送信部１１１１は、ユーザＸに商品をレコメンドするために、構成した情報を、情報出力装置１２に送信する。
【０２８２】
以上、本実施の形態によれば、ユーザのトレンドリーダー度を算出できる。また、トレンドリーダー度を用いて、適切にトレンドリーダーを検出できる。その結果、ユーザに好適な商品等をレコメンドできる。
【０２８３】
また、本実施の形態によれば、トレンドフォロワ度も算出できる。また、トレンドフォロワ度とトレンドリーダー度を用いて、適切にトレンドリーダーを検出できる。その結果、ユーザに好適な商品等をレコメンドできる。
【０２８４】
なお、本実施の形態の具体例において、トレンドリーダーが購入しており、ユーザが購入していない商品等をレコメンドした。しかし、レコメンドする商品等を決定するアルゴリズムは問わない。例えば、トレンドリーダーが最近に購入した商品等をレコメンドしても良い。
【０２８５】
また、本実施の形態において、商品等をレコメンドするタイミングは問わない。実施の形態３で述べたように、トレンドリーダーでないユーザが、例えば、サーバ装置にアクセスした場合に、直ちに、トレンドリーダーが購入した商品をレコメンドしても良い。また、レコメンドトレンドリーダーが商品等を購入したら直ちに、購入した商品等を、他のユーザに知らせる態様でも良い。
【０２８６】
さらに、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、２以上の購入者の商品またはサービスである商品等の購入履歴を示す情報であって、購入者を識別する購入者識別情報と商品等を識別する商品等識別情報と商品等の購入時期を示す購入時期情報を有する購入履歴情報を２以上格納している購入履歴情報格納部から２以上の購入履歴情報を読み出し、当該２以上の各購入履歴情報が有する２以上の商品等識別情報と購入時期情報から、一定の時期的条件を満たす早期に1以上の商品等を購入しているトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を検出し、当該購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー検出部と、前記トレンドリーダー検出部が取得した１以上の購入者識別情報で識別される１以上の購入者が購入した商品等を識別する１以上の商品等識別情報を前記購入履歴情報格納部から取得し、記憶媒体に格納するレコメンド商品等取得部と、前記レコメンド商品等取得部が取得した1以上の商品等識別情報を前記情報出力装置に送信するレコメンド商品等送信部として機能させるためのプログラム、である。
【０２８７】
また、上記プログラムにおいて、前記トレンドリーダー検出部を、前記購入履歴情報格納部から２以上の購入履歴情報を読み出し、1以上の各商品等を示す商品等識別情報に対応する購入者識別情報と購入時期情報を取得し、取得した２以上の購入時期情報から購入時期の順に２以上の購入者識別情報をリンク付ける有向グラフの情報を構成する有向グラフ情報構成手段と、前記有向グラフ情報構成手段が構成した有向グラフ情報から、リンクの起点となっている度合いであり、流行の発信源である度合いを示す情報であるトレンドリーダー度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体に格納するトレンドリーダー度算出手段と、前記トレンドリーダー度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納する購入者識別情報取得手段を具備するものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
【０２８８】
さらに、上記プログラムにおいて、前記トレンドリーダー検出部は、前記有向グラフ情報構成手段が構成した有向グラフ情報から、リンクの起点をフォローする度合いであり、トレンドを追いかける度合いを示す情報であるトレンドフォロワ度を、購入者識別情報ごとに算出し、記憶媒体に格納するトレンドフォロワ度算出手段をさらに具備し、前記購入者識別情報取得手段は、前記トレンドリーダー度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドリーダー度と、前記トレンドフォロワ度算出手段が算出した各購入者識別情報のトレンドフォロワ度を用いて、流行の発信源である度合いが高いトレンドリーダーを識別する購入者識別情報を前記２以上の購入履歴情報から取得し、記憶媒体に格納するものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
【０２８９】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０２９０】
また、図３４は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態のサーバ装置、および情報出力装置を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図３４は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図３５は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。
【０２９１】
図３４において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブを含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４とを含む。
【０２９２】
図３５において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３４１３と、ＣＰＵ３４１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３４１５と、ＣＰＵ３４１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０２９３】
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の情報処理装置の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０２９４】
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の情報処理装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０２９５】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０２９６】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０２９７】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（入力情報受信部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０２９８】
また、上記各実施の形態において、各装置に存在する通信手段は、放送による情報の送信を行う手段、または放送を受信する手段（チューナーなど）により実現されていても良い。
【０２９９】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０３００】
以上のように、本発明にかかる情報処理システムは、効果的な商品等のレコメンド（推薦）ができる、という効果を有し、レコメンド情報システム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０３０１】
【図１】実施の形態１における情報処理システムの概念図
【図２】同情報処理システムのブロック図
【図３】同サーバ装置の動作について説明するフローチャート
【図４】同レコメンド処理の動作について説明するフローチャート
【図５】同レコメンド処理の動作について説明するフローチャート
【図６】同情報出力装置の動作について説明するフローチャート
【図７】同商品等情報管理表を示す図
【図８】同購入履歴情報管理表を示す図
【図９】同電子商取引の画面例を示す図
【図１０】同購入履歴情報管理表を示す図
【図１１】同構成した画面例を示す図
【図１２】同ポイント管理表を示す図
【図１３】同関連商品等管理表を示す図
【図１４】実施の形態２における情報処理システムのブロック図
【図１５】同サーバ装置の動作について説明するフローチャート
【図１６】同レコメンド処理の動作について説明するフローチャート
【図１７】同購入者分類処理の動作について説明するフローチャート
【図１８】同トレンドリーダー識別情報取得処理について説明するフローチャート
【図１９】同グループ識別子管理表を示す図
【図２０】同トレンドリーダー管理表を示す図
【図２１】同商品等をレコメンドする画面例を示す図
【図２２】実施の形態３における情報処理システムのブロック図
【図２３】同サーバ装置の動作について説明するフローチャート
【図２４】実施の形態４における情報処理システムのブロック図
【図２５】同トレンドリーダー度等の算出アルゴリズムについて説明するフローチャート
【図２６】同トレンドリーダー度等の算出アルゴリズムについて説明するフローチャート
【図２７】同レコメンド処理について説明するフローチャート
【図２８】同購入履歴情報管理表を示す図
【図２９】同有向グラフ情報構成手段が得る購入者識別情報のネットワークの概念図
【図３０】同有向グラフ情報構成手段が得る購入者識別情報のネットワークの概念図
【図３１】同有向グラフ情報の例を示す図
【図３２】同トレンドリーダー度等の算出手順を説明する図
【図３３】同取得したトレンドリーダー度、トレンドフォロワ度をを示す図
【図３４】同サーバ装置等を実現するコンピュータシステムの概観図
【図３５】同システムのブロック図
【符号の説明】
【０３０２】
１１、１４１、２２１、２４１  サーバ装置
１２  情報出力装置
１１０１  商品等情報格納部
１１０２  入力情報受信部
１１０３  商品等情報送信部
１１０４  購入履歴情報格納部
１１０５  購入情報受信部
１１０６  購入履歴情報蓄積部
１１０７  ユーザ識別情報格納部
１１０８  流行商品等選択部
１１０９、１４１０９、２４１０９  トレンドリーダー検出部
１１１０、２４１０１０  レコメンド商品等取得部
１１１１、２２１１１  レコメンド商品等送信部
１１１２  トレンドリーダー出力部
１２０１  入力受付部
１２０２  入力情報送信部
１２０３  商品等情報受信部
１２０４  レコメンド商品等受信部
１２０５  出力部
１４１０１  入力情報受信部
１４１０２  入力情報蓄積部
１４１０３、２４１０３  購入者分類部
２２１０１  判断部
２４１０９１  有向グラフ情報構成手段
２４１０９２  トレンドリーダー度算出手段
２４１０９３  トレンドフォロワ度算出手段
２４１０９４  購入者識別情報取得手段
【図１】
2008198163.tif 000003
【図２】
2008198163.tif 000004
【図３】
2008198163.tif 000005
【図４】
2008198163.tif 000006
【図５】
2008198163.tif 000007
【図６】
2008198163.tif 000008
【図８】
2008198163.tif 000009
【図１０】
2008198163.tif 000010
【図１２】
2008198163.tif 000011
【図１３】
2008198163.tif 000012
【図１４】
2008198163.tif 000013
【図１５】
2008198163.tif 000014
【図１６】
2008198163.tif 000015
【図１７】
2008198163.tif 000016
【図１８】
2008198163.tif 000017
【図１９】
2008198163.tif 000018
【図２０】
2008198163.tif 000019
【図２２】
2008198163.tif 000020
【図２３】
2008198163.tif 000021
【図２４】
2008198163.tif 000022
【図２５】
2008198163.tif 000023
【図２６】
2008198163.tif 000024
【図２７】
2008198163.tif 000025
【図２８】
2008198163.tif 000026
【図２９】
2008198163.tif 000027
【図３０】
2008198163.tif 000028
【図３１】
2008198163.tif 000029
【図３２】
2008198163.tif 000030
【図３３】
2008198163.tif 000031
【図３４】
2008198163.tif 000032
【図３５】
2008198163.tif 000033
【図７】
2008198163.tif 000034
【図９】
2008198163.tif 000035
【図１１】
2008198163.tif 000036
【図２１】
2008198163.tif 000037