(57)【要約】【課題】本発明は、推薦商品情報抽出装置に関し、顧客データに基づいて推薦する商品についての商品データを抽出して当該顧客に提供することを目的とする。【解決手段】推薦商品情報抽出装置１は、複数の顧客データを格納する顧客データべース１３と、複数の商品データを格納する商品データベース１４と、複数の顧客データと複数の商品データとに基づいて、当該顧客に推薦する商品データを抽出する推薦商品抽出部１２とを備える。特に前記推薦商品抽出部１２が、前記複数の顧客データから選択した顧客データに基づいて、複数の商品データの中から当該顧客に推薦する商品データを抽出する。【選択図】　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の顧客データを格納する顧客データべースと、
複数の商品データを格納する商品データベースと、
前記複数の顧客データと複数の商品データとに基づいて、当該顧客に推薦する商品データを抽出する推薦商品抽出部とを備える
ことを特徴とする推薦商品情報抽出装置。
【請求項２】
前記推薦商品抽出部が、前記複数の顧客データから選択した顧客データに基づいて、複数の商品データの中から当該顧客に推薦する商品データを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の推薦商品情報抽出装置。
【請求項３】
前記推薦商品抽出部が、前記複数の商品データから選択した商品データに基づいて、複数の顧客データの中から当該商品を推薦する顧客データを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の推薦商品情報抽出装置。
【請求項４】
前記商品データは、当該商品についての詳細な情報である詳細データと、当該商品の対象となる顧客の条件を定めた少なくとも１個の対象顧客条件とからなる
ことを特徴とする請求項１に記載の推薦商品情報抽出装置。
【請求項５】
当該推薦商品情報抽出装置が、更に、
ライフプランのシミュレーションを行うと共に、当該シミュレーションのために入力されたデータに基づいて、当該顧客についての顧客データを作成して、前記顧客データべースに登録するシミュレーション部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の推薦商品情報抽出装置。
【請求項６】
前記シミュレーション部が、前記顧客データの各々の項目に対応した入力項目を備える入力画面を用意し、当該入力画面へ入力されたデータから当該顧客についての顧客データを作成する
ことを特徴とする請求項５に記載の推薦商品情報抽出装置。
【請求項７】
複数の顧客データを格納する顧客データべースと、複数の商品データを格納する商品データベースとを用意し、
これらに基づいて、当該顧客に推薦する商品データを抽出する
ことを特徴とする推薦商品情報抽出方法。
【請求項８】
前記抽出は、更に、
複数の顧客データを格納する顧客データべースから顧客データを選択し、
前記選択した顧客データに基づいて、複数の商品データを格納する商品データベースの中から当該顧客に推薦する商品データを抽出することからなる
ことを特徴とする請求項７に記載の推薦商品情報抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、推薦商品情報抽出装置及び方法に関し、特に、顧客情報に基づいて推薦する商品についての商品情報を抽出して当該顧客に提供する推薦商品情報抽出装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
生命保険や不動産等の種々の商品のマーケティングにおいては、ライフプラン（人生設計）のシミュレーションが多く行われる。例えば、顧客の家族構成、年収等についての情報や、顧客の結婚、子供の誕生、家の購入等についての情報等の顧客情報をシミュレーション装置に入力して、将来における当該顧客についての支出、必要な資金、資産や預貯金の推移等を予想して、例えばグラフ化して表示等する（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
このライフプランシミュレーションの結果は、通常、当該シミュレーション装置を提供した会社（のみ）の商品の販売のために使用される。例えば、保険会社がインターネット上の自社のホームページで当該シミュレーションを提供したとすると、当該保険会社（のみ）の保険商品の情報と合わせて提供されるのが通常である。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−１４７９５７号公報（第２頁〜第４頁）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
前述のライフプランシミュレーションを行うシミュレーション装置は、顧客情報に基づくシミュレーションは行うことができるが、この結果に基づいて、当該顧客に適した種々の商品（の商品情報）を抽出して、これを顧客に提供することはできなかった。即ち、当該シミュレーションの提供者の商品が得られるのみであった。従って、顧客からみると、シミュレーションにより得たライフプランを補う具体的な商品を得ることはできなかった。
【０００６】
また、前述のように、当該シミュレーションにより得たライフプランにおける商品の選択は、全く当該顧客に委ねられていた。このため、顧客は、ライフプランを提供してもらっても、殆どの場合、顧客の立場からみて当該ライフプランに適した商品を選択することはできなかった。即ち、多くの顧客は、殆ど専門的な知識なしで、多くの時間を費やして種々の手段により類似（と思われる）商品についての商品情報を収集し、その中から自己に適している（と思われる）商品を選択する他なかった。
【０００７】
本発明は、顧客情報に基づいて推薦する商品についての商品情報を抽出して当該顧客に提供する推薦商品情報抽出装置を提供することを目的とする。
【０００８】
また、本発明は、顧客情報に基づいて推薦する商品についての商品情報を抽出して当該顧客に提供する推薦商品情報抽出方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の推薦商品情報抽出装置は、複数の顧客データを格納する顧客データべースと、複数の商品データを格納する商品データベースと、複数の顧客データと複数の商品データとに基づいて、当該顧客に推薦する商品データを抽出する推薦商品抽出部とを備える。
【００１０】
また、本発明の推薦商品情報抽出方法は、複数の顧客データを格納する顧客データべースと、複数の商品データを格納する商品データベースとを用意し、これらに基づいて、当該顧客に推薦する商品データを抽出する。
【００１１】
本発明の推薦商品情報抽出装置及び方法によれば、顧客データに基づいて、当該顧客に適した種々の商品データを抽出して、これを顧客に提供することができる。従って、顧客からみると、予め得たライフプランを補う具体的な商品の商品データを得ることができる。また、顧客は、当該ライフプランに適した商品の商品データを得ることができる。即ち、顧客は、殆ど専門的な知識なしで、また、商品データを自ら収集することなく、多くの商品データの中から自己に適している商品の商品データを得ることができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１は、推薦商品情報抽出システム構成図であり、本発明の推薦商品情報抽出装置を備える推薦商品情報抽出システムの構成の一例を示す。
【００１３】
推薦商品情報抽出システムは、推薦商品情報抽出装置１、顧客端末２、これらの間を接続するネットワーク３からなる。推薦商品情報抽出装置１は、コンピュータからなり、例えば当該サービスを提供するＡＳＰ（アプリケーションサービスプロバイダ）又はＩＳＰ（インターネットサービスプロバイダ）に設けられる。顧客端末２は、パーソナルコンピュータからなり、例えば顧客の自宅に設けられる。顧客端末２は複数であってよい。ネットワーク３は、例えばインターネット３からなる。
【００１４】
推薦商品情報抽出装置１は、シミュレーション部１１、推薦商品抽出部（レコメンデーション部）１２、顧客データべース（ＤＢ）１３、商品データベース（ＤＢ）１４からなる。シミュレーション部１１は、シミュレーション結果１５を出力する。推薦商品抽出部１２は、お勧め商品情報１６を出力する。
【００１５】
なお、この例では、推薦商品情報抽出装置１は、他のネットワーク３’を介して、会社端末４と接続される。会社端末４は、例えば商品データを商品ＤＢ１４に登録する会社に設けられる。他のネットワーク３’も、例えばインターネット３からなる。会社端末４は複数であってよい。
【００１６】
シミュレーション部１１は、例えばライフプランのシミュレーションを行い、これに基づいてシミュレーション結果１５を作成して、インターネット３を介して、顧客端末２に送信する。この送信は、例えば電子メール又はＥメール（インターネットメール）によるか、Ｗｅｂページに掲載することによればよい。Ｗｅｂページに掲載する場合、推薦商品情報抽出装置１において、Ｗｅｂサーバ（図示せず）が設けられる。このＷｅｂサーバは、シミュレーション結果１５毎にＵＲＬを付して当該格納位置に保持し、顧客端末２から当該ＵＲＬにアクセスされると、当該シミュレーション結果１５を顧客端末２に送信する。シミュレーション結果１５は、これを印刷出力して、ファクシミリや郵送等の他の手段によって顧客に送ってもよい。
【００１７】
シミュレーション部１１は、ライフプランのシミュレーションのためのデータ（以下、基礎データと言う）を当該顧客から入力してもらうために、ライフプランの入力画面を顧客端末２に送信して表示させる。これを見た顧客は、当該入力画面に基礎データを入力して、推薦商品情報抽出装置１のシミュレーション部１１に返信する。これにより、顧客からアンケートへの記入等によって当該基礎データを得るよりも、正確なシミュレーション結果１５を得たいと言う心理から、より正確な基礎データを得ることができる。また、アンケート等の手書きのデータに基づいて推薦商品情報抽出装置１の入力端末（図示せず）からオペレータが入力するよりも、本人の直接入力によるので、入力ミスのない正確な基礎データを得ることができる。
【００１８】
基礎データの入力画面は、複数の画面からなり、シミュレーション部１１により用意される。基礎データの入力画面は、顧客データの各々の項目に対応した入力項目を備える。基礎データの入力画面は、その一部において、当該入力項目への入力をプルダウンメニューから選択して入力可能とされる。これにより、シミュレーション部１１は、当該入力画面へ入力されたデータから当該顧客についての顧客データを作成する。
【００１９】
基礎データの入力画面の一例を、図２及び図３に示す。図２は、家族（家族構成）、本人や配偶者の収入、支出、貯蓄等についての（現状の）基礎データを入力するための入力画面である。図３は、本人や配偶者の退職、子供の進学、住宅や自動車の購入等のライフイベント等の将来設計についての（将来の）基礎データを入力するための入力画面である。
【００２０】
例えば、図２の入力画面において、「現在年収」及び「予想退職金」なる入力項目は、後述する図４の顧客データの＜現状分析＞における「年収」及び「退職金」の項目に対応する。図２における「職業」なる入力項目は、プルダウンメニューからから選択して入力可能とされる。図３の入力画面において、入力された各々のライフイベントは、図４の顧客データの＜将来設計＞における当該入力年度のイベントに対応する。ライフイベントは、当該年度毎に（図の縦方向に）３個まで入力可能とされる。また、図２及び図３は入力画面の一部であり、図示しない他の入力画面と合わせて、顧客データの＜現状分析＞の項目の全てに対応した入力項目が用意される。更に、顧客データの＜将来設計＞へ入力可能と定められている入力項目の全てを入力可能なようにされた画面が用意される。例えば、ライフイベントの予算は、当該ライフイベントの選択入力に応じてポップアップ表示される予算入力画面等の他の入力画面から入力される。図３のライフイベントも、図示はしないが、プルダウンメニューから選択して入力可能とされる。なお、全ての入力項目をプルダウンメニューからの選択による入力可能な形式としてもよい。この場合、例えば年収は５０万円単位で数字を選択できるようにすればよい。
【００２１】
シミュレーション部１１は、シミュレーションのために入力された基礎データに基づいて、当該顧客についての顧客データを作成して、顧客ＤＢ１３に登録する。即ち、例えば、図２の入力画面の「現在年収」及び「予想退職金」なる入力項目から当該入力されたデータを取り出して、各々、対応する図４の顧客データの「年収」及び「退職金」の項目に格納する。図３の入力画面のライフイベントなる入力項目の各々に基づいて図４の顧客データのライフイベントの項目「住宅購入」「余暇・旅行１」等を生成し、当該入力項目から当該入力されたデータを取り出してこれを対応する前記生成した項目に格納する。他の入力項目についても同様である。
【００２２】
顧客ＤＢ１３は、複数の顧客データを格納する。顧客データは、推薦商品抽出部１２における処理に先立って、前述のように、シミュレーション部１１により予め用意される。なお、顧客ＤＢ１３は、シミュレーション部１１によらずに、顧客により提供された顧客データを推薦商品情報抽出装置１の入力端末（図示せず）から入力することにより作成してもよい。但し、この場合、顧客データの正確性は、シミュレーション部１１による顧客データよりも劣る。
【００２３】
顧客データの一例を図４に示す。図４（Ａ）は、顧客ＤＢ１３における１個の顧客データの構成の一例を示す。顧客ＤＢ１３は、複数の顧客データを格納する。１個の顧客データは、顧客毎に作成される。１個の顧客データは、図４（Ａ）に示すように、項目名毎にその値（内容）を格納してなる。顧客データの＜現状分析＞の項目名は、例えば「生年月日」「性別」等からなる。顧客データの＜将来設計＞の項目名は、例えば「住宅購入」等が生成される。図４（Ａ）に示す顧客データは、図２及び図３に示す基礎データの入力画面に基づいて、シミュレーション部１１により、図４（Ｂ）に示す顧客データとされる。例えば、図２の入力画面の「現在年収」及び「予想退職金」なる入力項目における値が各々「９００」及び「２０００」であるので、図４（Ｂ）の＜現状分析＞の「年収」及び「退職金」の項目に当該値を格納する。また、図３のライフイベントにおいて「住宅購入」なる入力項目が存在しこれに対応する値が「西暦２０１２年」であるので、図４（Ｂ）の＜将来設計＞において「住宅購入」の項目が生成され、その前半に当該値「西暦２０１２年」が格納され、その後半に前述のようにして他の画面から入力された当該予算「４千万円」が格納される。他の項目も、図２及び図３以外の入力画面に入力された基礎データから、同様にして得られる。
【００２４】
商品ＤＢ１４は、複数の商品データを格納する。商品データは、推薦商品抽出部１２における処理に先立って予め用意される。商品データの一例を、図５に示す。商品データは、図５に示すように、詳細データと、少なくとも１個の対象顧客条件とからなる。詳細データは、当該商品についての詳細な情報である。詳細データは、当該商品の商品名と、当該商品の商品情報とからなる。対象顧客条件は、当該商品の対象となる顧客の条件を定める。対象顧客条件は、当該商品の対象となる顧客の条件（条件式）と、当該条件の適用される項目名とからなる。対象顧客条件は、当該商品の選択のために、少なくとも１個定義されている必要がある。
【００２５】
商品データの具体的な一例を、図７に示す。図７（Ａ）は商品が不動産会社から登録された「家屋」である場合の一例を示し、図７（Ｂ）は商品が保険から登録された「年金保険」である場合の一例を示す。
【００２６】
図７（Ａ）の商品データにおいて、商品名は当該商品を表す「くつろぎの家」とされ、商品情報は当該商品の特徴を表す「４ＬＤＫ一戸建て、・・・」とされる。対象顧客条件において、３個（３行）の条件式が定義されている。即ち、項目名「住宅購入」についての条件式「住宅購入＝１（あり）」と、項目名「家賃」についての条件式「家賃＞０」と、項目名「年収」についての条件式「年収≧１０００万円」とである。これにより、この商品データは、住宅購入の予定があって、現在家賃の支出があり（賃貸住宅に住んでおり）、年収が１０００万円以上である顧客について、推薦する商品として選択される。なお、年収は、当該顧客個人の年収であるが、当該家族の合計の年収としてもよい。
【００２７】
図７（Ｂ）においても、同様に、商品名は当該商品を表すものとされ、商品情報は当該商品の特徴を表すものとされ、３個（３行）の条件式が定義されている。これにより、この商品データは、年令が３０歳から５０歳であって、年収が４００万円以上であって、老後のライフイベントが２個以上設定されている顧客について、推薦する商品として選択される。
【００２８】
個々の商品データは、前述のように、他のネットワーク（インターネット）３’を介して、複数の会社端末４から商品ＤＢ１４に登録される。このために、図示しないが、推薦商品情報抽出装置１において、商品データ登録部が他のネットワーク３’と商品ＤＢ１４との間に設けられる。商品データ登録部は、他のネットワーク３’を介して会社端末４からの商品データを受信して商品ＤＢ１４に登録する。
【００２９】
このように、商品ＤＢ１４は、種々の会社の種々の商品データを含む。これにより、後述するように、推薦商品抽出部１２が抽出する（推薦）商品データは、複数の会社の類似の商品の中から選択されるので、より広い範囲から最適な商品を選択することができる。更に、抽出された商品は、多くの商品の中から同一のかつ当該顧客個人の基準で商品を選択した結果であるので、その時点で、個人に最も適した商品を選択することができる。
【００３０】
推薦商品抽出部１２は、顧客ＤＢ１３の複数の顧客データと商品ＤＢ１４の複数の商品データとに基づいて、当該顧客に推薦する商品データを抽出する。そして、推薦商品抽出部１２は、抽出した商品データを用いて、お勧め商品情報１６を作成して当該顧客の顧客端末２に対して送信する。この送信は、シミュレーション結果１５と同様に、例えばＥメールによるか、Ｗｅｂページに掲載することによればよく、又は、お勧め商品情報１６を印刷出力して、ファクシミリや郵送等の他の手段によって顧客に送ってもよい。
【００３１】
この例では、推薦商品抽出部１２は、顧客ＤＢ１３の複数の顧客データから選択した１個の顧客データに基づいて、商品ＤＢ１４の複数の商品データの中から当該顧客に推薦する商品データを抽出する。抽出される商品データは、１個である必要はなく、複数であってもよい。具体的には、この例では、推薦商品抽出部１２は、最初に複数の顧客データを格納する顧客ＤＢ１３から１個の顧客データを選択し、この選択した顧客データに基づいて、複数の商品データを格納する商品ＤＢ１４の中から、当該顧客に推薦する商品データを抽出する。
【００３２】
例えば、図４（Ｂ）の顧客データを選択したとすると、この顧客データを用いて、商品ＤＢ１４の複数の商品データの各々について、対象顧客条件に適合するか否かを調べる。即ち、１個の商品データを取り出して、更に、その対象顧客条件を先頭から順に１個づつ取り出し、当該条件式の真偽（Ｔｒｕｅ　ｏｒ　Ｆａｌｓｅ　）を調べる。
【００３３】
例えば、図７（Ａ）の商品データにおいて、最初の対象顧客条件が、項目名「住宅購入」について条件式「住宅購入＝１（あり）」である。そこで、図４（Ｂ）の顧客データの項目名「住宅購入」のデータ「２０１２年・・・」を当該条件式の「住宅購入」に代入する。この場合、「２０１２年・・・＝１（あり）」となり、データが存在するので結果は「真」となる。なお、図４（Ｂ）の顧客データの項目名「住宅購入」のデータが存在しない（空である）場合、これを当該条件式の「住宅購入」に代入すると、「空（データなし）＝１（あり）」となり、当該式が成立しないので、結果は「偽」となる。
【００３４】
次の対象顧客条件が、項目名「家賃」について条件式「家賃＞０」である。そこで、図４（Ｂ）の顧客データの項目名「家賃」のデータ「９万円」を当該条件式の「家賃」に代入すると、「９万円＞０」となり、結果は「真」となる。
【００３５】
更に、次の対象顧客条件が、項目名「年収」について条件式「年収≧１０００万円」である。そこで、図４（Ｂ）の顧客データの項目名「年収」のデータ「９００万円」を当該条件式の「家賃」に代入すると、「９００万円≧１０００万円」となり、結果は「偽」となる。
【００３６】
従って、この例では、この第３の対象顧客条件について処理した段階で、図７（Ａ）の商品データは、図４（Ｂ）の顧客データの顧客については、推薦する商品として選択されない。これは、第３の対象顧客条件の「年収≧１０００万円」に適合しないためである。
【００３７】
なお、前述のように、年収の条件を当該顧客の家族の合計の年収として、配偶者やその他の家族の年収を加算した額により当該条件を満すこともできる。この場合には、図７（Ａ）の商品データは、図４（Ｂ）の顧客データの顧客については、推薦する商品として選択される。
【００３８】
次に、図７（Ｂ）の商品データを取り出して、同様にして、当該商品データの当該顧客への推薦の可否をチェックする。即ち、最初の対象顧客条件は項目名「生年月日」について条件式「Ｓ２７年≦生年月日≦Ｓ４７年」であるが、これに図４（Ｂ）の当該顧客の生年月日の値を代入すると、結果は「真」となる。次の対象顧客条件は項目名「年収」について条件式「年収≧４００万円」であるが、これに図４（Ｂ）の当該顧客の年収の値を代入すると、結果は「真」となる。更に、次の対象顧客条件は項目名「余暇・旅行」について条件式「余暇・旅行≧２」であるが、これに図４（Ｂ）の当該顧客の余暇・旅行の値を代入すると、結果は「真」となる。なお、この場合、図４（Ｂ）の当該顧客の余暇・旅行の値は、当該項目名が「余暇・旅行２」まで存在するので、「２」である。
【００３９】
従って、この例では、第１〜第３の対象顧客条件について処理した段階で、図７（Ｂ）の商品データは、図４（Ｂ）の顧客データの顧客については、推薦する商品として選択される。
【００４０】
以上の結果に基づいて、推薦商品抽出部１２は、お勧め商品情報１６を作成する。お勧め商品情報１６の一例を、図６に示す。これは図４（Ｂ）の顧客データの顧客について作成されたお勧め商品情報１６である。図４（Ｂ）の顧客データの顧客については、図７（Ａ）の商品データは推薦する商品として選択されず、図７（Ｂ）の商品データ（のみ）が推薦する商品として選択される。従って、図４（Ｂ）の顧客データの顧客へのお勧め商品情報１６は、図７（Ｂ）の商品である年金保険「ささやか」についてのものとなる。
【００４１】
なお、お勧め商品情報１６は、例えば予め用意される。この場合、例えば、図５に点線で示すように、当該商品データから対応するお勧め商品情報１６の格納位置をポイントするようにされる。又は、お勧め商品情報１６は、例えば予め用意されたテンプレートに当該抽出された商品データの各項目のデータを当て嵌めることにより、作成するようにしてもよい。
【００４２】
図８は、推薦商品情報抽出処理フローであり、推薦商品抽出部１２が実行する本発明の推薦商品情報抽出処理の一例を示す。
【００４３】
推薦商品抽出部１２が、自己の備える作業用ＤＢ（図示せず）の内容をクリアした後（ステップＳ１１）、顧客ＤＢ１３の先頭から順に１個（一人分）の顧客データを読み取り（ステップＳ１２）、商品ＤＢ１４から、商品情報の先頭から順に１個の商品データを取り出す（ステップＳ１３）。
【００４４】
推薦商品抽出部１２が、ステップＳ１３で取り出した商品情報の対象顧客条件の条件（即ち、項目名）に該当する項目名を当該顧客データの項目名から検索して、変数に項目名を転記する、即ち、前述のように当該条件式に代入する（ステップＳ１４）。この後、推薦商品抽出部１２は、条件式に変数を代入した結果の真偽について調べる（ステップＳ１５）。即ち、対象となる項目名の値を条件式に代入した式のＴｒｕｅ（真）又はＦａｌｓｅ　（偽）が判断される。
【００４５】
条件式に変数を代入した結果が「偽」であれば、推薦商品抽出部１２は、以下のステップＳ１６及びＳ１７を省略して、ステップＳ１８に進む。条件式に変数を代入した結果が「真」であれば、推薦商品抽出部１２は、ステップＳ１３で取り出した商品情報の対象顧客条件に、次の条件（条件式）があるか否かを調べる（ステップＳ１６）。次の条件式がある場合、推薦商品抽出部１２は、ステップＳ１４以下を繰り返す。次の条件がない場合、推薦商品抽出部１２は、商品データの詳細データを作業用ＤＢに記憶する（ステップＳ１７）。なお、商品データの詳細データに代えて、当該商品データにユニークな商品ＩＤを付与するようにして、当該商品ＩＤを作業用ＤＢに記憶するようにしてもよい。
【００４６】
これにより、１個の商品データにおいて規定されている条件式の全てについて「真」である場合、当該商品データが作業用ＤＢに記憶される。一方、当該条件式について１個でも「偽」がある場合、当該商品データは、作業用ＤＢに記憶されることなく、次の商品データの処理が行なわれる。従って、条件式の全てについて「真」である（ヒットした）商品データが、作業用ＤＢに抽出される。これが、当該顧客に推薦する商品データである。
【００４７】
この後、推薦商品抽出部１２は、商品ＤＢ１４を検索して次の商品データがあるか否かを調べ（ステップＳ１８）、次の商品データがある場合、ステップＳ１３以下を繰り返す。次の商品データがない場合、推薦商品抽出部１２は、作業用ＤＢに記憶された内容を読み取って、お勧め商品情報１６を作成して（ステップＳ１９）、当該顧客（当該商品データの対象となる顧客）に対して、作成したお勧め商品情報１６を送信する（ステップＳ１１０）。これにより、当該顧客個人に最適な商品を提供することができる。
【００４８】
この後、推薦商品抽出部１２は、顧客ＤＢ１３を検索して、全ての顧客データについての処理が終了したか否かを調べる（ステップＳ１１１）。終了していない場合、ステップＳ１１以下を繰り返す。終了した場合、処理を終了する。
【００４９】
以上、本発明をその実施の態様に従って説明したが、本発明はその主旨に従って、種々の変形が可能である。
【００５０】
例えば、本発明は、複数の商品データから選択した１個の商品データに基づいて、複数の顧客データの中から当該商品を推薦する顧客データを抽出するようにしてもよい。この場合、推薦商品抽出部１２は、図８のステップＳ１２において１個の顧客データを読み取り、ステップＳ１３において１個の商品データを取り出し、これらに基づいてステップＳ１４〜Ｓ１７を実行して、ステップＳ１７において顧客データを作業用ＤＢに記憶する。これにより、１個の商品データにおいて規定されている条件式の全てについて「真」である場合、当該顧客データ（又は顧客ＩＤ）が作業用ＤＢに記憶される。これが、当該商品データを推薦する顧客の顧客データである。そして、ステップＳ１８等によりこれらの処理を個々の顧客データについて繰り返し、更に、ステップＳ１１１等により個々の商品データについて繰り返す。これにより、当該商品データを推薦する顧客に対して、お勧め商品情報１６を提供することができる。
【００５１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、推薦商品情報抽出装置及び方法において、顧客データに基づいて、当該顧客に適した種々の商品データを抽出して、これを顧客に提供することができるので、顧客からみると、予め得たライフプランを補う具体的な商品の商品データを得ることができる。また、顧客は、当該ライフプランに適した商品の商品データを得ることができるので、殆ど専門的な知識なしで、また、商品データを自ら収集することなく、多くの商品データの中から自己に適している商品の商品データを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の推薦商品情報抽出装置を備える推薦商品情報抽出システムの構成の一例を示す。
【図２】基礎データ（現状）の入力画面の一例を示す図である。
【図３】基礎データ（将来）の入力画面の一例を示す図である。
【図４】顧客データの一例を示す図である。
【図５】商品データの一例を示す図である。
【図６】お勧め商品情報の一例を示す図である。
【図７】商品データの具体的な一例を示す図である。
【図８】推薦商品情報抽出処理フローであり、本発明の推薦商品情報抽出処理の一例を示す。
【符号の説明】
１　　推薦商品情報抽出装置
２　　顧客端末
３　　ネットワーク
１１　　シミュレーション部
１２　　推薦商品抽出部
１３　　顧客データべース（ＤＢ）
１４　　商品データベース（ＤＢ）
１５　　シミュレーション結果
１６　　お勧め商品情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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