(57)【要約】【課題】ユーザにとって有効な情報を適切なタイミングで提供する【解決手段】情報推薦装置は、複数のユーザの商品の購入履歴情報５と購入周期情報６とを記憶する記憶装置と、これらからユーザの購入商品の変更の履歴６を抽出する機能と、購入履歴情報５と購入周期情報６とから、あるユーザが購入商品を変更する時期かどうかを判定する機能と、購入商品を変更する時期であると判定されると、他のユーザの購入変更履歴に基づき、あるユーザに対して推薦すべき商品８を決定する機能と、決定された商品に関する情報をあるユーザに提供する機能９、１０とを含む。【選択図】        図１
2004220152.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
品目ごとに分類される商品に関するユーザの購入履歴情報と購入周期情報とから，ユーザに適した情報を推薦する情報推薦装置であって、
複数のユーザの購入履歴情報と購入周期情報とを記憶するための履歴記憶手段と、
前記履歴記憶手段に記憶された、ユーザの前記購入履歴情報と購入周期情報とから当該ユーザの購入商品の変更の履歴を抽出するための購入変更履歴抽出手段と、
前記購入履歴情報と購入周期情報とから、あるユーザがある品目について購入商品を変更する時期かどうかを判定するための判定手段と、
前記判定手段により前記あるユーザがある品目について購入商品を変更する時期であると判定されたことに応答して、前記購入変更履歴抽出手段により抽出された他のユーザの購入変更履歴に基づき、前記あるユーザに対して推薦すべき商品を決定するための商品決定手段と、
前記商品決定手段により決定された商品に関する情報を前記あるユーザに提供するための情報提供手段とを含む、情報推薦装置。
【請求項２】
前記商品決定手段は、
前記履歴記憶手段を検索して、前記あるユーザの前記ある品目の商品の購入傾向と類似した購入傾向を持ち、かつ前記ある品目の購入商品を変更したユーザを抽出するための類似ユーザ抽出手段と、
前記類似ユーザ抽出手段により抽出されたユーザの、前記ある品目の購入商品の変更後の購入商品を前記あるユーザに対して推薦すべき商品として決定するための手段とを含む、請求項１に記載の情報推薦装置。
【請求項３】
前記類似ユーザ抽出手段は、前記あるユーザの前記ある品目の購入商品と同じ商品を、前記あるユーザの前記ある品目の前記購入商品の購入周期と実質的に同じ周期で購入した履歴を有し、かつ当該購入商品を変更したユーザを抽出するための手段を含む、請求項２に記載の情報推薦装置。
【請求項４】
前記情報提供手段は、
前記商品決定手段により決定された商品に関する情報を記憶するための推薦情報記憶手段と、
所定の情報推薦要求に応答して、前記推薦情報記憶手段に記憶されている情報を前記あるユーザに提供するための手段とを含む、請求項１に記載の情報推薦装置。
【請求項５】
品目ごとに分類される商品に関するユーザの購入履歴情報と購入周期情報とから、ユーザに適した情報を推薦する情報推薦装置であって、
あるユーザの購入履歴情報と購入周期情報とを記憶するための履歴記憶手段と、
前記履歴記憶手段に記憶された、前記あるユーザの前記購入履歴情報と購入周期情報とから購入商品の変更の履歴を抽出するための購入変更履歴抽出手段と、
前記購入履歴情報と購入周期情報とから、前記ユーザが、ある品目について購入商品を変更する時期かどうかを判定するための判定手段と、
前記判定手段により、前記ユーザが前記ある品目について購入商品を変更する時期であると判定されたことに応答して、同じ品目内でユーザの未購入の商品に関する情報を前記あるユーザに推薦するための未購入商品推薦手段とを含む、情報推薦装置。
【請求項６】
品目ごとに分類される複数の商品に関するユーザの購入履歴と購入周期情報とから、ユーザに適した商品の情報を推薦する情報推薦装置であって、
あるユーザの商品の購入履歴情報と購入周期情報とを記憶するための履歴記憶手段と、
前記履歴記憶手段に記憶された、前記あるユーザの商品の前記購入履歴情報と購入周期情報とから前記あるユーザの購入商品の変更の履歴を抽出するための購入変更履歴抽出手段と、
前記あるユーザの購入商品の変更の前後における、商品の特徴を表す所定のパラメータの変化の特徴を抽出するための特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段により抽出された前記所定のパラメータの変化の特徴に基づいて、別の品目に関する前記あるユーザの購入商品に対し、前記所定のパラメータの変化の特徴と類似したパラメータの変化を示す商品を特定するための手段と、
当該特定された商品に関する情報を前記あるユーザに推薦するための手段とを含む、情報推薦装置。
【請求項７】
前記情報提供手段は、
前記あるユーザの購入周期情報から前記商品決定手段により決定された商品に関する前記あるユーザの次回の購入予定日を算出するための手段と、
前記商品決定手段により決定された商品に関する情報と、前記次回の購入予定日とを記憶するための推薦情報記憶手段と、
所定の情報推薦要求に応答して、前記推薦情報記憶手段に記憶されている情報であって、かつその次回の購入予定日が前記所定の情報推薦要求の発生した日と所定の関係を充足するものを前記あるユーザに提供するための手段とを含む、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の情報推薦装置。
【請求項８】
商品に関するユーザの購入履歴から、所定の情報の推薦先として適切なユーザを抽出するための情報推薦先の抽出装置であって、
複数ユーザの商品の購入履歴を記憶するための購入履歴記憶手段と、
前記購入履歴記憶手段に記憶された前記複数ユーザの商品の購入履歴から、前記複数ユーザの購入商品の変更履歴をユーザごとに抽出するための購入変更履歴抽出手段と、
前記購入変更履歴抽出手段により抽出されたユーザごとの変更履歴の特徴が所定の条件を充足するユーザを情報の推薦先として抽出するためのユーザ抽出手段とを含む、情報推薦先の抽出装置。
【請求項９】
前記抽出手段は、前記購入変更履歴抽出手段により抽出された変更履歴に基づき、購入商品の変更回数が所定の条件を充足するユーザを情報の推薦先として抽出するための手段を含む、請求項８に記載の情報推薦先の抽出装置。
【請求項１０】
前記抽出手段は、前記購入変更履歴抽出手段により抽出された変更履歴に基づき、購入商品を最後に変更した後の、当該商品の購入回数が所定のしきい値より少ないユーザを情報の提供先として抽出するための手段を含む、請求項８に記載の情報推薦先の抽出装置。
【請求項１１】
請求項８〜請求項１０のいずれかに記載の情報推薦先の抽出装置と、
所定の情報推薦要求に応答して、前記情報推薦先の抽出装置により抽出されたユーザに情報を推薦するための手段とを含む、情報推薦装置。
【請求項１２】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを請求項１、請求項５、請求項６、または請求項１１に記載の情報推薦装置として稼動させるコンピュータプログラム。
【請求項１３】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを請求項８に記載の情報推薦先の抽出装置として動作させるコンピュータプログラム。
【請求項１４】
請求項１２または請求項１３に記載のコンピュータプログラムを記録した、コンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般的には、ユーザの購入履歴に基づいてユーザに対して次に購入する商品またはある商品を次に購入すべき時期などを推薦するためのシステムに関する。本発明は特に、ユーザの過去の商品の購入履歴に関する情報および購入周期に関する情報から、あるユーザに推薦する商品に関する情報を決定する情報推薦装置、情報推薦先の抽出装置、そのためのプログラム、およびそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ユーザの購入履歴情報からユーザに有益な買い物情報を提供するために、ある商品に関するユーザの購入履歴についての情報と購入周期についての情報とを利用する手法がある。そうした技術を開示したものに、後掲の特許文献１がある。特許文献１に記載の発明では、ある商品に関するユーザの購入履歴の情報からその商品に関するユーザの購入時期に周期性があるか否かを求め、その購入周期の情報に基づいてその商品の購入予定日近くにユーザに当該商品の購入を提案する手法をとっている。
【０００３】
さらに、特許文献１に記載の発明では、他のユーザの履歴を参照することによって、ユーザにとって新たな商品情報を提供することを可能にしている。すなわち、ユーザ同士の年齢、収入、購入履歴等の属性情報を比較することによって、類似するユーザを選択し、あるユーザと類似するユーザの購入履歴を参照してそのユーザが購入しそうな商品を推測し、提案している。
【０００４】
ここでの購入履歴の比較とは、図１７に示すような購入商品に関する比較である。図１７からわかるように、ユーザＸとユーザＹとはいずれも商品Ａ，Ｂ，Ｃを購入しており、購入商品が似ていることから類似ユーザとする。ユーザＸは商品Ｐを購入したことがあるが、ユーザＹはこの商品を購入していない。同様にユーザＹは商品Ｑを購入したことがあるが、ユーザＹは商品Ｑを購入していない。特許文献１に記載の発明では、過去に購入した商品群が類似しているユーザ同士は、同じような商品に対する嗜好があることを前提としている。そこで特許文献１に記載の発明では、ユーザＸにはユーザＸにとって未購入でありかつ類似ユーザであるユーザＹが購入している商品Ｑを推薦し、ユーザＹにはユーザＹにとって未購入でありかつ類似ユーザであるユーザＸが購入している商品Ｐを推薦する。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−２２８２６公報
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記特許文献１に開示された発明では、たとえばあるユーザＸにとって新たな商品Ｑに関する情報を提供する際には、その商品Ｑ以外の商品（Ａ，Ｂ，Ｃ）の購入履歴の類似性から類似ユーザを抽出し、抽出された類似ユーザの商品の購入履歴から推薦する商品を選択している。そのため、推薦する商品がユーザにとって真に有益かどうか不明であるという問題がある。
【０００６】
さらに、上記した特許文献１に開示された手法では、推薦するために参照する履歴情報を商品の識別情報、値段等で管理している。そのため、商品の識別情報または値段などには現れない嗜好のゆらぎについては扱うことができず、ユーザの微妙な嗜好の変化に対応できない。
【０００７】
たとえば、ユーザが脂肪分を控えるように食生活を変えた場合を想定する。牛乳を例にとれば、ユーザが長い間購入していた成分無調整の牛乳から低脂肪の加工牛乳に切り替える、というような行動が想定される。この場合には、他の商品についても脂肪分が少ない商品を勧めたほうが良い。例えば、ユーザがカマンベールチーズを定期的に購入していた場合は、より脂肪分の低いカッテージチーズを勧めるようにしたい。しかし、過去の購入履歴のみから商品を推薦する場合にはそのような対応をすることが難しく、ユーザの嗜好の変化に追随できない、またはユーザの生活スタイルの変化にあわせた商品の推薦が難しいという問題がある。
【０００８】
一方、ユーザの立場に立って考えると次のようの問題がある。例えば牛乳の場合には、「低脂肪牛乳」のように、一目で低脂肪だとわかる商品名の表示がされていることが多い。したがって、ユーザが低脂肪の食品を選ぶのは比較的簡単である。しかし一般的にすべての商品にそのような表示があるわけではない。たとえばチーズの場合、カッテージチーズは他の種類のチーズよりも脂肪分が少ないが、そうしたことは一般的なユーザには分かりにくい。そのため、ユーザが低脂肪のチーズを選択しようと思っても適切な商品を選択することは難しい。そのような場合に、ユーザに適切な情報を提供することが望ましい。
【０００９】
また、ユーザに新たな商品の情報を提供するタイミングも重要である。例えば、ユーザが新しい情報を欲しているときに新たな情報を提供するようにすれば効果的である。たとえば、ユーザがある商品に関して飽きているころに、別の商品の情報を提供すれば効果的であると考えられる。
【００１０】
それゆえに本発明の目的は、ユーザにとって有効な情報を適切なタイミングで提供することが可能な情報推薦装置を提供することである。
【００１１】
この発明の他の目的は、ユーザの好みの小さい変化にも対応し、その変化にそった情報を提供することができる情報推薦装置を提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明では、ユーザ毎に購入履歴と購入周期をとり、購入変化履歴を抽出する。前記３つの情報から、購入商品の変化時期かを判断し、変化時期の場合は、ユーザにとって新たな商品を推薦する。
【００１３】
変化時期かどうかは、定期的に購入していたある一つの商品の購入間隔が長くあいている場合、もしくはある一つの品目に関して定期的に購入商品を変更している場合、さらに、他の商品の購入変化によって、嗜好の変化がみられた場合で判断する。
【００１４】
新たに推薦する商品は、購入履歴が類似する他のユーザの購入変更履歴をもとに推薦したり、ある商品と同じ品目のなかで別の商品を推薦したり、さらに、ユーザの他の商品の購入の変更によって得られた嗜好の変化を基に推薦したりする。
【００１５】
すなわち、この発明の第１の局面にかかる情報推薦装置は、品目ごとに分類される商品に関するユーザの購入履歴情報と購入周期情報とから，ユーザに適した情報を推薦する情報推薦装置であって、複数のユーザの購入履歴情報と購入周期情報とを記憶するための履歴記憶手段と、履歴記憶手段に記憶された、ユーザの購入履歴情報と購入周期情報とから当該ユーザの購入商品の変更の履歴を抽出するための購入変更履歴抽出手段と、購入履歴情報と購入周期情報とから、あるユーザがある品目について購入商品を変更する時期かどうかを判定するための判定手段と、判定手段によりあるユーザがある品目について購入商品を変更する時期であると判定されたことに応答して、購入変更履歴抽出手段により抽出された他のユーザの購入変更履歴に基づき、あるユーザに対して推薦すべき商品を決定するための商品決定手段と、商品決定手段により決定された商品に関する情報をあるユーザに提供するための情報提供手段とを含む。
【００１６】
この場合例えば、ユーザ毎の購入履歴と購入周期、購入変更履歴の情報から、定期的に購入していたある購入商品Ａについて、購入間隔があいている場合に、ユーザが飽きていると判断する。購入履歴の類似する他のユーザの購入変更履歴から、このユーザが商品Ａから商品Ｂに変更していることがわかる。この場合であれば、商品Ｂをユーザに推薦する。これによって、ある商品Ａに飽きていたユーザに、別の商品Ｂを提供することによって、ユーザにとって良いタイミングで有効な情報を提供することが可能になる。
【００１７】
好ましくは、商品決定手段は、履歴記憶手段を検索して、あるユーザのある品目の商品の購入傾向と類似した購入傾向を持ち、かつある品目の購入商品を変更したユーザを抽出するための類似ユーザ抽出手段と、類似ユーザ抽出手段により抽出されたユーザの、ある品目の購入商品の変更後の購入商品をあるユーザに対して推薦すべき商品として決定するための手段とを含む。
【００１８】
より好ましくは、類似ユーザ抽出手段は、あるユーザのある品目の購入商品と同じ商品を、あるユーザのある品目の購入商品の購入周期と実質的に同じ周期で購入した履歴を有し、かつ当該購入商品を変更したユーザを抽出するための手段を含む。
【００１９】
商品の購入に際して、類似した行動を示すユーザであれば、購入商品の変更についても同様な行動を示す可能性が高い。そこで、そうしたユーザであってかつ最近になって購入商品を変更したユーザを抽出し、その変更後の購入商品に関する情報をもとのユーザに対して提示する。これにより、もとのユーザにとって商品の変更に際して有効な情報を提供できる。
【００２０】
さらに好ましくは、情報提供手段は、商品決定手段により決定された商品に関する情報を記憶するための推薦情報記憶手段と、所定の情報推薦要求に応答して、推薦情報記憶手段に記憶されている情報をあるユーザに提供するための手段とを含む。
【００２１】
予め推薦情報記憶手段に情報を記憶しておくことにより、情報推薦要求があったときに直ちにその情報を提供することができる。したがって、タイミング良く有効な情報を提供できる。
【００２２】
この発明の第２の局面にかかる情報推薦先の抽出装置は、品目ごとに分類される商品に関するユーザの購入履歴情報と購入周期情報とから、ユーザに適した情報を推薦する情報推薦装置であって、あるユーザの購入履歴情報と購入周期情報とを記憶するための履歴記憶手段と、履歴記憶手段に記憶された、あるユーザの購入履歴情報と購入周期情報とから購入商品の変更の履歴を抽出するための購入変更履歴抽出手段と、購入履歴情報と購入周期情報とから、ユーザが、ある品目について購入商品を変更する時期かどうかを判定するための判定手段と、判定手段により、ユーザがある品目について購入商品を変更する時期であると判定されたことに応答して、同じ品目内でユーザの未購入の商品に関する情報をあるユーザに推薦するための未購入商品推薦手段とを含む。
【００２３】
この場合、ユーザ毎の購入履歴、購入周期、および購入変更履歴の情報から、ある品目に関して定期的に購入商品を変更しているか否かを判定できる。定期的に購入商品を変更している場合、同じ品目の中でユーザの購入したことのない商品を推薦する。たとえば、ペットボトルのお茶について、毎回別の商品を購入していた場合は、今までに購入していない商品を推薦する。このように定期的に別の商品に変更するユーザは、多様な商品を楽しみたいという欲求を持ったユーザと考えられる。この情報推薦装置によれば、そうしたユーザにとって有効な情報を提供することが可能になる。
【００２４】
新たに推薦する商品の情報は購入周期にあわせて、次回購入予定日近くに提供することにしても良く、さらに、安売り日や新商品の発売日にあわせて提供しても良い。
【００２５】
この発明の第３の局面にかかる情報推薦先の抽出装置は、品目ごとに分類される複数の商品に関するユーザの購入履歴と購入周期情報とから、ユーザに適した商品の情報を推薦する情報推薦装置であって、あるユーザの商品の購入履歴情報と購入周期情報とを記憶するための履歴記憶手段と、履歴記憶手段に記憶された、あるユーザの商品の購入履歴情報と購入周期情報とからあるユーザの購入商品の変更の履歴を抽出するための購入変更履歴抽出手段と、あるユーザの購入商品の変更の前後における、商品の特徴を表す所定のパラメータの変化の特徴を抽出するための特徴抽出手段と、特徴抽出手段により抽出された所定のパラメータの変化の特徴に基づいて、別の品目に関するあるユーザの購入商品に対し、所定のパラメータの変化の特徴と類似したパラメータの変化を示す商品を特定するための手段と、当該特定された商品に関する情報をあるユーザに推薦するための手段とを含む。
【００２６】
ユーザの購入商品の変更があった場合に、変更前の商品と変更後の商品のパラメータの変化の特徴を抽出し、その特徴に基づいて情報を推薦する。先にあげた牛乳の例で説明すると、変更前の商品が成分無調整の牛乳であり、変更後の商品が低脂肪牛乳である場合は、牛乳の成分のうち脂肪分のパラメータが変更前後で変化している。この情報から、ユーザがより脂肪分の低いものを購入しようとする傾向に変化していると判定できる。したがって、別の品目に関しても脂肪分の低い商品を推薦する。たとえば、チーズの場合、チーズのなかでより脂肪分の低いカッテージチーズを推薦する。
【００２７】
このように、商品の細かい特徴をパラメータで評価し、その変化に注目することによって、商品名のみからではユーザの興味を引きにくい商品でもユーザの好みにあわせて提供することが可能になる。また、好みの変化時期にもあった情報提供を行なうことが可能になる。
【００２８】
新たに推薦する商品の情報は購入周期にあわせて、次回購入予定日近くに提供することにしても良く、さらに、安売り日や新商品の発売日にあわせて提供しても良い。先のチーズの例で説明すると、チーズの購入周期から次の購入予定日近くに、カッテージチーズの情報を提供するようにしても良い。
【００２９】
好ましくは、情報提供手段は、あるユーザの購入周期情報から商品決定手段により決定された商品に関するあるユーザの次回の購入予定日を算出するための手段と、商品決定手段により決定された商品に関する情報と、次回の購入予定日とを記憶するための推薦情報記憶手段と、所定の情報推薦要求に応答して、推薦情報記憶手段に記憶されている情報であって、かつその次回の購入予定日が所定の情報推薦要求の発生した日と所定の関係を充足するものをあるユーザに提供するための手段とを含む。
【００３０】
次回の購入予定日と所定の関係を充足するような情報をユーザに提供することで、ユーザにとって次回の購入予定日にその情報を有効利用することができる。
【００３１】
この発明の第４の局面にかかる情報推薦先の抽出装置は、商品に関するユーザの購入履歴から、所定の情報の推薦先として適切なユーザを抽出するための情報推薦先の抽出装置であって、複数ユーザの商品の購入履歴を記憶するための購入履歴記憶手段と、購入履歴記憶手段に記憶された複数ユーザの商品の購入履歴から、複数ユーザの購入商品の変更履歴をユーザごとに抽出するための購入変更履歴抽出手段と、購入変更履歴抽出手段により抽出されたユーザごとの変更履歴の特徴が所定の条件を充足するユーザを情報の推薦先として抽出するためのユーザ抽出手段とを含む。
【００３２】
変更履歴の特徴が所定の条件を充足するユーザを抽出することで、そのような特徴にしたがって購入商品を変更するユーザにとって有効かつ適切な情報を提供することができる。たとえばこの情報を商品の広告とすることで、広告の効果を高めることができる。
【００３３】
好ましくは、抽出手段は、購入変更履歴抽出手段により抽出された変更履歴に基づき、購入商品の変更回数が所定の条件を充足するユーザを情報の推薦先として抽出するための手段を含む。
【００３４】
購入商品の変更回数が所定の条件を充足している場合、その条件にあった情報をユーザに提供することが可能になる。たとえば変更回数が多い場合であれば新製品に関する情報を提供することでその製品をユーザが購入する可能性が高くなる。変更回数が少ないユーザの場合には、提供する情報の内容についてそれを配慮した内容のものを予め準備しておくことができる。
【００３５】
より好ましくは、抽出手段は、購入変更履歴抽出手段により抽出された変更履歴に基づき、購入商品を最後に変更した後の、当該商品の購入回数が所定のしきい値より少ないユーザを情報の提供先として抽出するための手段を含む。
【００３６】
購入商品を変更した後の購入回数が少ないユーザは、さらに購入商品を変更する可能性が他のユーザと比較して高い。したがって、そうしたユーザに情報を提供することによりその情報がより有効に利用される。
【００３７】
この発明の第５の局面にかかる情報推薦装置は、上記した情報推薦先の抽出装置と、所定の情報推薦要求に応答して、情報推薦先の抽出装置により抽出されたユーザに情報を推薦するための手段とを含む。
【００３８】
この発明の第６の局面にかかるコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを上記した情報推薦装置または情報推薦先の抽出装置として稼動させる。
【００３９】
この発明の第７の局面にかかるコンピュータ読取可能な記録媒体は、第４の局面にかかるコンピュータプログラムを記録したものである。
【００４０】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について図面を参照して以下に説明する。なお、本明細書において「商品」というときは、有形、無形を問わず一般的に取引の対象となるもののことをいう。また、一般的に取引であればそれに伴って金銭などの対価の移動が起こるが、本明細書における「商品」は、そのような金銭の移動が生ずるものはもちろん、金銭の移動が生じないようなものも含む概念である。
【００４１】
図１は、本実施の形態による情報推薦装置の構造を示すブロック図である。図１を参照して、この情報推薦装置は、ネットワークを介して多数のユーザの持つ携帯電話、パーソナル・デジタル・アシスタント（以下「ＰＤＡ」と呼ぶ。）などの携帯情報処理装置と通信することが可能な装置であって、具体的にはコンピュータおよびその周辺装置、ならびに当該コンピュータ上で実行されるプログラムにより実現される。
【００４２】
図１を参照して、この情報推薦装置は、オペレータによるユーザ識別情報と購入情報との入力を受け付け、さらに推薦要求を受け付けるための入力部１と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２と、ＣＰＵ２に接続され、ＣＰＵ２が実行するプログラムが実行時にロードされるメモリ３と、メモリ３にロードされＣＰＵ２により実行される、後述する情報推薦装置を実現するプログラムを記憶するためのプログラム記憶部４と、購入履歴テーブル５と、購入周期テーブル６と、購入変更履歴テーブル７と、推薦商品リスト８とを含む。各テーブルの構成の詳細については後述する。
【００４３】
情報推薦装置はさらに、情報推薦プログラムにより決定された推薦商品に関する情報を、対応するユーザにネットワークを介して送信するための送信部９と、推薦商品に関する情報を表示するための表示部１０とを含む。なお、送信部９および表示部１０とのうち、いずれか一方のみを設けるようにしても良い。
【００４４】
以下、購入履歴テーブル５、購入周期テーブル６、購入変更履歴テーブル７、および推薦商品リスト８について説明する。以下の説明では、ユーザの購入状況について図２に示すような例を想定する。
【００４５】
図２（Ａ）（Ｂ）にはそれぞれ、ユーザＸおよびユーザＹのヨーグルトの購入状況を時系列的に示す。ユーザＸは１月１日に商品Ａの購入を始め、以下１２月１６日まで５日毎に同じ商品を購入している。またユーザＹは同じく１月１日に商品Ａの購入を始め、１２月９日までは５日毎に同じ商品を購入していたが、１２月６日以降は商品Ｂを購入している。商品Ｂの購入間隔も５日毎である。
【００４６】
図３に、購入履歴テーブル５の例を示す。購入履歴テーブルとは、ユーザ毎に、購入商品の品目毎に、商品名、購入日、購入間隔を記録しておくテーブルである。購入履歴テーブル５はユーザが買い物するたびに更新され、購入したすべての商品について購入情報を記録する。同じ品目名で一番最近の購入日を検索し、その間の日数を購入間隔として記録する。
【００４７】
図４に購入周期テーブル６の例を示す。購入周期テーブルとは、ユーザ毎に、購入商品毎に、購入回数と平均購入周期とを記録するものである。購入周期テーブル６もユーザが買い物するたびに更新される。すなわち、購入履歴テーブルからユーザが購入した全ての商品について、前回購入日との購入間隔を読み取って平均購入周期を算出し、購入周期テーブル６内の情報を更新する。また更新のたびに、購入回数がインクリメントされる。
【００４８】
購入周期テーブル６の内容が図４に示される様なものである場合、ユーザＸの商品Ａの購入回数は７１回、平均購入周期は５日であること、およびユーザＹの商品Ａの購入回数は７０回、商品Ｂの購入回数は７３回、平均購入周期はどちらも５日であることがわかる。
【００４９】
図５に購入変更履歴テーブル７の例を示す。購入変更履歴テーブルとは、ユーザ毎に、各品目の購入商品の変更の履歴を記録するためのものである。本実施の形態では、購入変更履歴テーブル７は、各ユーザがある品目について商品を変更したときの、品目名と、変更前および変更後の商品名と、変更前の商品の平均購入周期と、変更前後の商品の購入回数とを記録するものである。購入変更履歴テーブル７は、各ユーザがある品目について前回購入商品と異なる商品を購入すると更新される。購入変更履歴テーブルには、あるユーザがある品目についての購入商品の変更を最初にしたときにそのユーザのその品目についてのエントリが作成され格納される。購入変更履歴テーブルに履歴が格納された後には、変更後の商品を購入するたびに変更後の購入回数が更新される。
【００５０】
図６に推薦商品リスト８の例を示す。推薦商品リストとは、ユーザ毎に存在し、ユーザに推薦すべき商品の品目、商品名、および購入予定日を格納するものである。
【００５１】
これら各テーブルは、以下に説明する処理の流れの中で更新および参照される。まず、具体的な例に基づいてこれらテーブルがどのように更新されるのか、その基本的な考え方を説明する。その後、これらテーブルを更新したり推薦商品を決定したりする更新・推薦処理を実現するプログラムのフローチャートについて説明する。
【００５２】
さらに、本実施の形態では、ユーザに商品情報を推薦する際に、他のユーザの変更履歴を利用する。以下、その内容につき説明する。
【００５３】
具体的な例として、ユーザＸがヨーグルトの中で商品Ａを定期的に購入していたが、最近ではその購入間隔があいている場合を想定する。すなわち、図２（Ａ）に示す通り、ユーザＸは商品Ａを５日の周期で購入しており、３５０日目の後、３５５日目に購入する筈であったのに、３６０日目になっても購入されていない場合があり得る。以前には定期的に購入していたのに、このように購入時期がきても購入しなくなったことから、ユーザＸは商品Ａに飽きており、商品Ａの品目について、購入商品の変更時期に入っていることが推測される。
【００５４】
このとき、図２（Ｂ）に示されるような別のユーザＹに着目する。すると、図２（Ｂ）から、ユーザＹはユーザＸと同じように商品Ａを周期的に長い期間購入していたが、ある時期に商品Ａから商品Ｂに購入商品を変えていることが分かる。このように過去の購入履歴から、ユーザＸと同じ商品Ａについて同様の購入周期で購入しており、かつ最近になって商品Ａから他の商品Ｂに乗り換えたユーザＹがいるときには、そのユーザＹが新たに購入を始めた商品ＢをユーザＸに薦める。
【００５５】
そのために、以下のような処理を行なう。購入履歴テーブル５と、購入周期テーブル４とから、ユーザＸがヨーグルトの商品Ａについて定期的に購入していたこと、および最終購入日から間隔があいているにもかかわらず商品Ａを購入していないことがわかる。最初は、ユーザＸの買い忘れかもしれないので、商品Ａを買い忘れていることをユーザＸに知らせれば良い。それでもユーザＸが商品Ａを購入しない場合には、ユーザＸが商品Ａに飽きていると判断することができる。この場合にはこの品目について、商品Ａとは別の新たな商品に関する情報をユーザＸに知らせる。
【００５６】
ユーザＸに新たな商品情報を提供するには、購入変更履歴テーブル７を利用する。購入変更履歴テーブル７内をサーチして、商品Ａに関しユーザＸと購入回数および購入周期が類似しているユーザの変更履歴を抽出する。さらに、このようにして抽出されたユーザがこの品目についてどのような購入行動をとっていたかに関する情報を利用してユーザＸに対する推薦商品を決定する。
【００５７】
図５に示された例では、変更前の購入商品が商品Ａであり、購入回数、購入周期がユーザＸに類似しているユーザＹを類似ユーザであると判断できる。このユーザＹは、図５に示される例ではヨーグルトという品目に関し、商品Ａから商品Ｂに購入商品を変更している。したがってこの場合、商品Ｂを新たな商品としてユーザＸに推薦する。
【００５８】
このように類似ユーザの購入変更履歴を使うことによって、ユーザＸが定期的に購入していた商品を同じ様に好んでいたユーザＹが、その後同じ品目のどの商品に変更したかを参照することができる。ユーザＸとユーザＹとが同じ商品を好んでいたこと、双方とも商品Ａの購入を止めたこと、などの点で両者は良く類似している。したがって、ユーザＹが購入商品を変更した後の商品（商品Ｂ）もユーザＸの好みに合致しやすいと考えられる。したがってこの情報をユーザＸに提示した場合、ユーザＸが商品Ｂに興味を持つ可能性は高く、ユーザＸに有益な情報を提供することができる。
【００５９】
なお本実施の形態では、類似ユーザを求める際の判断基準として、購入回数、購入周期の両方が類似していることとした。しかし本発明はそのような実施の形態に限定されるわけではない。たとえば、どちらか少なくとも一方が類似しているという条件でも良い。また類似の基準として数値を用いる場合にも、厳密に数値が一致していなくても良い。たとえば、二人のユーザがある商品を所定の回数以上購入している場合に、両ユーザが類似していると判断しても良いし、二人のユーザのある商品の購入周期が共に所定日数以下であれば両ユーザは類似していると判断しても良い。これによって、ある程度の幅の周期で定期購入していた人が類似ユーザと判断される様になる。
【００６０】
上記した処理で抽出される類似ユーザは一人でも複数でも良い。複数の類似ユーザを抽出した場合には、その中で対象ユーザに最も類似すると思われるユーザの変更後の商品を推薦しても良いし、抽出された複数の類似ユーザの変更後の商品のうち最も人気のある商品を推薦しても良い。
【００６１】
また、類似ユーザか否かについての判断には、変更前の商品の購入回数および購入周期ではなく、変更後の商品の購入回数を用いても良い。例えば、図５のユーザＷは変更前の商品Ａの購入回数は少ないが、変更後の商品Ｃの購入回数が多い。これより、商品Ａよりも商品Ｃのほうがユーザを満足させうる商品であることが予想される。したがってこの場合、商品Ｃを推薦するようにしても良い。
【００６２】
類似ユーザの購入変更履歴から推薦する商品を選択する際には、変更後の商品が一時的な変更商品かどうかを判断し、選別しても良い。変更後の商品購入回数が１回しかないか、変更後の商品購入回数が少なくさらにまた別の商品に変更している場合には、一時的な変更である。したがって、そうした場合にはその変更履歴は参照しないようにしても良い。
【００６３】
推薦する商品を決定した後、その商品と購入周期から算出した次回購入予定日とを図６に示す推薦商品リストに登録する。そして次回購入予定日近く、たとえば次回購入予定日の１週間前、または前日等、次回購入予定日と所定の関係の日になったらその商品を当該ユーザに推薦する。ただし、購入予定日を算出しない場合もあり得る。たとえば図３に示すユーザＸの場合、１２月１６日以降にはヨーグルトの購入をしていない。したがってこの場合にはすぐに新たな商品を推薦することにし、購入予定日は算出せず、したがって推薦商品リスト８には購入予定日は記録しない。そして、推薦商品リスト８のエントリのうち、購入予定日が記録されていないものについては直ちにユーザに推薦する。
【００６４】
以上より、購入履歴や、購入周期情報からユーザがある商品について飽きてきていると判断された場合に、他の類似ユーザの変更履歴から新たな商品を推薦することができる。この方法によって、ユーザにとって有意義な新たな情報を適切なタイミングで提供することが可能となる。
【００６５】
なお、ユーザの購入間隔があいており、購入変更時期かどうかを判断する際には、単なる買い忘れかも知れず、または購入を延期して安売り日に購入するつもりかも知れない。したがって、単に購入間隔がある閾値を超えたかどうかを判断するだけでなく、平均購入周期の分散をだしておき、その分散値も考慮に入れて判断しても良い。
【００６６】
またさらに、本実施の形態では、あるユーザに対して、同じ品目の別の商品を推薦する処理も行なう。以下、その詳細について説明する。
【００６７】
図７にユーザＸのペットボトルのお茶の購入履歴状況の例を示す。図７から、ユーザＸは２回毎に購入商品を変えていることがわかる。すなわち、このユーザＸは同じ商品を２回購入した後は別の商品に変更する。こうしたパターンを購入履歴状況から読取ることにより、ある商品をユーザＸが２回購入した後、次の購入予定日が近くなると、未購入の商品のうちから別の一つ商品を選択し、推薦するという方法を採ることができる。そうした情報をユーザＸに提示することにより、ユーザＸにとっては自分のお茶の購入パターンに合致した適切な情報を適切な時期に受取ることができる。
【００６８】
そのために、本実施の形態では次のような考え方で処理を行なう。図７に示される、ユーザＸのお茶の購入状況からは、図８に示されるような購入変更履歴テーブル７が得られる。図８の購入商品変更履歴テーブル７から、このユーザが、ある品目に関して、頻繁に購入商品を変更しているかどうかを判断する。図８に示されるように、ある商品について変更前および変更後の購入回数がいずれも少なく、変更回数も多い場合には頻繁に商品を変更していると判断される。したがってこの場合、当該ユーザが購入したことのない商品Ｏを図６の推薦商品リストに登録し、次のお茶購入予定日前に商品Ｏの情報を提供するようにする。
【００６９】
このように、ユーザの購入履歴情報に基づいて当該ユーザが商品を切り替えるタイミングがわかれば、変更が見込まれる時期に新たな情報をユーザに提示すれば良く、ユーザにとっても新たな情報を適切なタイミングで受取ることができる。
【００７０】
ここで推薦する商品は、同じ品目で未購入の商品であればどの商品でも良い。もちろん、他の情報に基づいて商品を決定するようにしても良い。たとえば購入予定日の近くで安売りが予定されている商品、新製品などを優先的に推薦しても良い。
【００７１】
さらに、本実施の形態の一つの特徴として、ユーザが購入商品を変化させた場合、その変更前後の商品のパラメータ変化の特徴から、他の商品を推薦する処理を行なう。以下、その詳細について説明する。
【００７２】
図９にあるユーザの牛乳とチーズの購入履歴状況の例を示す。このユーザは、牛乳について今まで購入していた商品Ａから低脂肪の牛乳である商品Ｂに変更している。低脂肪の牛乳に変えたことから、このユーザが脂肪分を控えようとしていることが分かる。こうした場合には、別の品目、たとえばチーズ等の品目についても脂肪分の低い商品を推薦するようにすることが望ましい。
【００７３】
図１０に、牛乳とチーズの、商品毎の成分の例を示す。図１０に示す例では、商品Ａと商品Ｂとでは、脂質の量が大きく違うことがわかる。そこで、購入する牛乳をユーザが商品Ａから商品Ｂに変更した場合には、このユーザに推薦するチーズとしては、商品Ｂと同じように他と比較して脂質が低い商品Ｙを推薦する。このようにして、変更前と変更後の商品の様々なパラメータを比較しその変化に、著しい特徴がある場合、その変化パラメータに着目し、その変化具合にあった商品を抽出する。
【００７４】
上記した処理により抽出された商品が存在する場合には、図１１に示されるように、このユーザの推薦商品リスト８に商品Ｙを登録し、次回チーズの購入予定日を格納しておく。そして、その購入予定日の前に、チーズを商品Ｘから商品Ｙに変更してはどうかと推薦する。
【００７５】
このように商品をパラメータで評価しておくことにより、ユーザの購入変更からユーザの好みの変化を読取り、好みの変化にあわせた商品を推薦することが可能になる。評価の対象とするパラメータは何でも良い。たとえば、成分表の記載、価格、会社名、材料名等が考えられる。
【００７６】
ここに挙げた例では、ユーザが定期的に購入していたチーズという品目内で商品を変更するように提案している。それと異なり、今まで当該ユーザが購入していなかった品目の商品を推薦することも可能である。
【００７７】
たとえば、あるユーザがダイエット法を低インシュリンダイエットにかえた為、いままでは肉や魚を購入しなかったが、肉を購入するようになり、逆に米を購入しなくなったものとする。この場合、ユーザが買わなくなった品目、買うようになった品目のそれぞれのパラメータを比較し、ＧＩ値（グリセミック・インデックス指数）のパラメータが低いものばかりを購入するようになったとわかった場合、摂食の傾向がＧＩ値の低いものを好む傾向に変化したと判断し、他の品目で、ＧＩ値の低い品目を推薦するようにする。なおＧＩ値とは、血糖上昇反応値ともいわれ、この数値が高い食品ほど太りやすい食品であるといわれている。
【００７８】
このように、ユーザの商品購入の傾向の変化をパラメータの変化から読み取ることにより、それまで当該ユーザが定期的に購入していた品目の商品の変更を提案するだけでなく、今まであまり購入していなかった品目も推薦することが可能になる。
【００７９】
以下では、上に説明した処理を実現する処理フローについて説明する。
【００８０】
図１２は、本発明による情報推薦装置を実現するプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。図１２を参照して、ユーザが買い物をしたか否かを判定する（１００）。ユーザが買い物をして購入情報が入力されたら（ステップ１００の判定結果がＹＥＳ）、ステップ１０２で全ての商品に対して情報の更新および推薦処理（ステップ１０４）を行なったか否かを判定する。この判定結果がＮＯであれば、ステップ１０４で情報の更新および推薦処理を実行し、再度ステップ１０２に制御を戻す。ステップ１０２で全ての商品に対して情報の更新および推薦処理が済んだと判定された場合には、制御はステップ１０６に進む。
【００８１】
ステップ１０６では、当該ユーザに関し、購入間隔のあいた商品があるか否かを判定する。そうした商品がなければ処理を終了する。購入間隔のあいた商品があれば、ステップ１０８でそのような商品の全てに対して、他のユーザの購入履歴を利用した情報の推薦を行なったか否かを判定する。全てに対して情報の推薦が終了していれば処理を終了する。間隔のあいた商品のうち、処理済みでないものがあれば、その商品についてステップ１１０で他のユーザの履歴を利用した情報の推薦処理を行ない、再び制御をステップ１０８に戻す。
【００８２】
以下では、図１２に示すステップ１０４の情報の更新・推薦処理の詳細と、ステップ１１０の他のユーザの履歴を利用した情報の推薦処理の詳細とについて説明する。
【００８３】
図１３に、図１２のステップ１０４で行なわれる情報の更新・推薦処理を実現するプログラムのフローチャートを示す。図１３を参照して、まずステップ１２０で購入商品を一つ選択する。ステップ１２２でこのユーザのこの商品の品目について購入履歴テーブルを更新し（１２２）、さらに購入周期テーブルを更新する（１２４）。
【００８４】
続いてステップ１２６で、このユーザが当該品目を以前に購入したことがあるか否かを判断する。以前に購入したことがある場合には制御はステップ１３２に進み、購入したことがない場合には制御はステップ１２８に進む。
【００８５】
ステップ１３２では、さらに今回の購入商品が前回の購入商品と同じか否かについて判定する。同じ場合には、ステップ１３３で購入変更履歴テーブルのうち、このユーザについてのエントリで、今回の購入商品が「変更後の商品」であるものを探し、「後の商品購入回数」に１を加算し、この処理を終了する。その結果、制御は図１２のステップ１０２に戻り、次の購入商品の処理に移る。
【００８６】
ステップ１３２で今回の購入商品が前回の購入商品と異なると判定された場合は、ステップ１３４で購入変更履歴テーブルを更新する。つまり、図５に示されるように、当該ユーザの当該商品の品目について、前回の購入商品と、今回の購入商品と、前回の商品の平均購入周期と、前回の商品の購入回数とを更新する。さらに、後の商品の購入回数として「１」を記録する。この後、この処理を終了する。
【００８７】
一方、ステップ１２６で、この商品の品目についてこのユーザが以前に購入したことがないと判定された場合には、ステップ１２８で購入変更履歴テーブルを更新する。ここでは、当該ユーザと品目との組合せについて、変更後の商品と購入回数（「１」）とを含む新たなエントリを作成し購入変更履歴テーブルに格納する。
【００８８】
続いて、制御はステップ１３０に進む。ステップ１３０では、今回購入した商品が以前に本装置から推薦した商品かどうかについて判定する。今回ユーザが購入した商品が、本装置によって推薦された商品である場合には、この処理を終了し次の購入商品の処理に移る。本装置によって推薦された商品でない場合には、制御はステップ１３６に進む。
【００８９】
ステップ１３６では、今回購入された商品の品目に関して、購入商品の変更に周期性があり、かつ次回の購入がその周期に従えば購入商品を変更する回に該当するか否かを判定する。ユーザがその品目に関して、１回ずつ又は２回ずつなどの短い周期を含んだある周期で周期的に購入商品を変更している場合には、同じ品目で未購入の商品を探索し（１３８）、商品が存在すれば（１４４）、推薦商品リストに登録する（１４６）。存在しなければ登録しない。
【００９０】
ステップ１３６で、その品目に関してほとんど購入商品を変更したことがないと判定された場合、または変更前の商品を長く購入していた場合は、ステップ１４０で、変更前後で購入商品の特性パラメータの変化があるかどうかを判断する。ここではたとえば、変更前後の購入商品の特性パラメータの各々について変化量を計算し、所定のしきい値を超えた変化量を示した特性パラメータがあるか否かを調べる。そのようなパラメータが複数個ある場合には、そのうちで変化量が最も大きなものを選択しても良いし、そうした複数個のパラメータの全部または一部の組合せを後の商品の探索に用いても良い。変化がない場合は、この処理を終了する。その結果、次の購入商品の処理に移る。
【００９１】
ステップ１４０でパラメータの変化があると判定された場合には、他の品目でパラメータの変化にあう商品を探索し（１４２）、そのような商品が存在した場合は（ステップ１４４でＹＥＳ）、推薦商品リストに登録する（１４６）。なければ次の購入商品の処理に移る。ステップ１４２の探索では、当該ユーザについて、他の品目の購入商品以外の商品の内、そのユーザのその品目の購入商品との間で上記したパラメータの変化と同じ傾向のパラメータ変化を示すものを探索する。
【００９２】
図１４は、図１２のステップ１１０で行なわれる、他のユーザの履歴を利用した推薦を行なう処理を実現するプログラムのフローチャートである。図１４を参照して、購入間隔のあいた商品がある場合は、商品を一つ選択し（１６０）、以前に間隔があいている商品としてユーザに推薦したかどうかを判断する（１６２）。以前に推薦していない場合は、ユーザが単に買い忘れている可能性があるため、その商品を推薦商品リストに登録する（Ｓ１７０）。推薦商品リストに登録することで、次にユーザから商品の推薦要求があったときにこの商品がユーザに推薦され、買い忘れがユーザに知らされる。この場合、推薦商品リストに登録したら処理を終了する。
【００９３】
ステップ１６２で、以前に推薦した商品であると判定された場合、制御はステップ１６４に進む。ステップ１６４に制御が進んだ場合、この商品については以前に推薦したにもかかわらず、ユーザが購入しなかったということであるから、購入変更時期となっているということである。したがって、今までと異なる商品をこのユーザに推薦することとし、ステップ１６４以下の処理を行なう。
【００９４】
まずステップ１６４で、購入周期テーブル６に基づいて類似ユーザを探索する。ステップ１６６で、類似ユーザが存在しているか否かを判定する。類似ユーザが存在していれば、類似ユーザの購入変更履歴テーブルから変更後の商品を抽出し（１６８）、推薦商品リスト８に登録する（１７０）。類似ユーザが存在していなければ、再度前回と同じ商品をユーザに推薦するため、ステップ１７０でこの商品を推薦商品リスト８に登録する。
【００９５】
図１２に戻り、このステップ１１０の処理を間隔のあいた商品について全て行なうとステップ１０８での判定結果がＹＥＳとなり、全処理が終了する。
【００９６】
以上の処理をユーザが商品を購入するごとに繰り返すことにより、推薦商品リスト８にユーザに対する推薦商品のリストが常に最新に維持されることになる。したがってユーザが商品の推薦処理を要求したときには、この推薦商品リスト８に格納されている商品を提示すれば良い。この場合、要求があれば推薦商品リスト８の内容に基づいて直ちに商品の提示をすることが可能であり、処理に時間を要することはない。
【００９７】
情報推薦時の処理の流れを説明する。図１５に情報推薦時の処理のフローチャート図を示す。このシステムでは、ユーザは端末として携帯電話、ＰＤＡ、ＩＣ（集積回路）カードなどを携帯しており、レジ清算直前または直後、次回買い物時などに端末に対して情報推薦の要求を行なうことを想定している。特にレジ清算直前または直後の情報推薦は、買い忘れの商品を知らせるのに効果的である。
【００９８】
なお、この推薦要求は、本実施の形態ではユーザが端末に対して直接に推薦要求をすることを想定している。しかし、本発明はそのような場合に限定されない。たとえば、端末にＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）機能を搭載することで端末がユーザの位置を検出し、特定の位置にユーザがいると判定されたときに装置が自動的に推薦要求を出しても良い。
【００９９】
図１５を参照して、ステップ１８０では推薦要求があったか否かを判定し、推薦要求があるまで待機する。推薦要求があれば（ステップ１８０の判定結果がＹＥＳ）、ステップ１８２で推薦商品リスト８から推薦商品を抽出する。ここでは、購入予定日が近い商品を推薦商品として優先的に抽出し、さらに、レジ清算の直前直後の場合には、購入間隔のあいている商品を優先的に抽出するものとする。
【０１００】
ステップ１８４で、抽出された推薦商品の情報をユーザに提供し、処理を終了させる。つまり、端末に備えられた表示画面に推薦商品を表示する。自動的に推薦処理を行なう場合には、アラーム音によりユーザに知らせるようにしても良い。
【０１０１】
以上のようにこの実施の形態の装置によれば、購入間隔のあいた商品について推薦商品としてユーザに提示する。そのため、商品の買い忘れなどを防止することができる。ユーザが同じ品目で別の商品を購入しようとしている可能性のある場合には、類似した他のユーザの購入履歴に基づいて適切な商品を適切な時期にユーザに提示する。ユーザはその情報に基づいて自分の気に入った商品を購入することができる。また、ユーザの商品購入の傾向に変化があった場合、その傾向の変化に合わせて、別の品目の商品を推薦することができるようになり、ユーザが自分の生活スタイルに合わせた商品を購入することが容易になる。
【０１０２】
なお、上に記載した実施の形態では、主として食品を例としたことからも分かる通り、有形かつ有料の商品に関する情報を推薦している。しかし本発明はそのような実施の形態に限定されず、無形または無料の商品、例えば、テキストまたは音楽等のコンテンツ、若しくはサービス等に適用することもできる。
【０１０３】
現在では、たとえば携帯電話などの端末を持つユーザに対して、端末上で広告を提供することも良く行なわれている。そのような広告提供に、購入履歴テーブル５を利用しても良い。例えば、新製品の広告を出すときに、購入変更履歴テーブル５から、広告する品目に関して頻繁に商品を切り替えるユーザを抽出し、そのユーザに優先的に広告を提供するようにしても良い。
【０１０４】
上のような広告の提供方法は、以下のような理由により効果が高いと思われる。すなわち、ある商品をずっと買い続けているユーザは、新商品が出ても買い替える可能性は低い。それに対して頻繁に商品を切り替え、いろんな商品を試すユーザは、広告に対して敏感に反応する可能性が高い。そのようなユーザに広告を提供したほうが広告効果は高くなることが期待できる。
【０１０５】
また、変更後の商品の購入回数の少ないユーザに対しても、広告提供効果は高いと考えられる。なぜなら、そのようなユーザは変更後の商品になじんでおらず、新商品に買い換える可能性が比較的高いと思われるためである。さらに、商品によっては、逆に長い間同じ商品を利用しているユーザに対して広告を提供したほうが効果的な場合もあるかも知れない。要は、広告に係る商品の性格と、ユーザの商品の購入の傾向とをあわせることが可能ということである。
【０１０６】
そのような広告提供は、図１５に示す情報推薦と同じタイミングで行なうことが効率的と思われる。図１６に広告提供の処理フローを示す。まずステップ２００で、広告要求があるか否かを判定する。この実施の形態では、広告要求は広告を出す者（商品等の提供者）が行なうものとする。したがって、図１２〜図１５に示す処理とは別のタイミングで、それらと独立にこの図１６に示す処理が実行されると考えて良い。
【０１０７】
ステップ２００の処理で広告提供要求があったと判定されると、情報推薦で提供される商品の品目の購入履歴テーブル５を参照し、変更履歴の多いユーザを抽出する（２０２）。ここでのユーザの抽出の方法も様々である。たとえば全ユーザの中から変更履歴回数の多いユーザの上位の所定人数を抽出しても良いし、変更履歴回数がしきい値以上のユーザを抽出しても良い。
【０１０８】
続いてステップ２０４で、ステップ２０２で抽出されたユーザに加えて、購入履歴テーブル５を参照して、購入商品の変更後の商品購入回数の少ないユーザを抽出する。ここでは、変更後の商品の購入回数が所定のしきい値（ステップ２０２で用いられるしきい値とは異なる。）以下のユーザを抽出する。
【０１０９】
最後に、ステップ２０６で、以上の処理により抽出されたユーザに対して、広告情報を提供する。より具体的には、推薦商品リスト８と同様のリストに広告情報のリストを格納しておき、ユーザに対する推薦情報の提供と同じタイミングで広告をユーザに提供する。
【０１１０】
このように、広告効果の高いユーザに広告を提供することによって、広告コストも小さく、高い広告効果が得られる。
【０１１１】
以上の実施の形態では、ユーザが携帯できる端末を用いて推薦商品に関する情報および広告を提供するものとした。しかし、本発明はそのような実施の形態には限定されない。たとえば、パーソナルコンピュータなど携帯されないものを用いて情報提供をすることも可能である。また、ユーザがＩＣカードなどを所持することにより、ＩＣカードとの通信でユーザを識別することができる場合には、スーパーマーケットのレジ清算時にレジの表示画面に推薦情報を表示したり、広告を提示したりすることも可能である。さらに、スーパーマーケットで使用されるショッピングバスケットにＩＣカードおよび本装置との通信機能と表示機能とを備えれば、ショッピングバスケットの表示装置上に推薦情報または広告を表示することができる。
【０１１２】
以上、本発明をその実施の形態に基づいて説明した。しかし本発明の実施の形態は上記した実施の形態のみに限定されるわけではなく、その他にも種々の変形を行なうことが可能である。また、上記した実施の形態で説明した各要素だけでなく、当該要素の機能と等価な機能を実現し、代替可能なものを用いた実施の形態も本発明の範囲に属することは言うまでもない。
【０１１３】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、ユーザにとって良いタイミングで有効な情報を提供することが可能になる。また、類似ユーザの購入商品の変更履歴を用いて情報を提供する場合、もとのユーザにとって商品の変更に際して有効な情報を提供できる。また、こうした情報提供をタイミング良く行なうことができる。
【０１１４】
ある品目に関してユーザが定期的に購入商品を変更している場合、同じ品目の中でユーザの購入したことのない商品を推薦すれば、そのような購入行動をとるユーザにとって、提供された情報は有効に利用できる。
【０１１５】
ユーザの購入商品の変更があった場合に、変更前の商品と変更後の商品のパラメータの変化の特徴を抽出し、その特徴に基づいて情報を推薦する場合、商品名のみからではユーザの興味を引きにくい商品でもユーザの好みにあわせて提供することが可能になる。また、好みの変化時期にもあった情報提供を行なうことが可能になる。
【０１１６】
次回の購入予定日と所定の関係を充足するような情報をユーザに提供すると、ユーザは次回の購入予定日にタイミング良くその情報を有効利用できる。
【０１１７】
変更履歴の特徴が所定の条件を充足するユーザを抽出すれば、そのような特徴にしたがって購入商品を変更するユーザにとって有効かつ適切な情報を提供することができる。たとえば変更回数が多い場合であれば新製品に関する情報を提供することでその製品をユーザが購入する可能性が高くなる。変更回数が少ないユーザの場合には、提供する情報の内容についてそれを配慮した内容のものを予め準備しておくことができる。その結果、低いコストで効果の大きな情報提供を行なう対象のユーザを抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態にかかる情報推薦装置の構造を示す構成図である。
【図２】本発明の実施の形態で用いるユーザの購入状況を表す図である。
【図３】本発明の実施の形態による情報推薦装置の実施の形態の購入履歴テーブルの構成を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態による情報推薦装置の実施の形態の購入周期テーブルの構成を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態による情報推薦装置の実施の形態の購入変更履歴テーブルの構成を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態による情報推薦装置の実施の形態の推薦商品リストの構成を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態で用いるユーザの購入状況を表す図である。
【図８】本発明の実施の形態による情報推薦装置の購入変更履歴テーブルの構成を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態で用いるユーザの購入状況を表す図である。
【図１０】本発明の実施の形態による情報推薦装置の商品のパラメータを示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態による情報推薦装置で利用される推薦商品リストを示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態による情報推薦装置を実現するプログラムの全体の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態による情報推薦装置で行なわれる、情報の更新・推薦処理の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態による情報推薦装置で行なわれる、他のユーザの履歴を利用した情報の推薦処理の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態による情報推薦装置で行なわれる情報推薦処理の処理の流れのフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態による情報推薦装置で行なわれる広告提供処理の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】従来例を説明する際のユーザの購入履歴を示す図である。
【符号の説明】
１  入力部、２  ＣＰＵ、３  メモリ、４  プログラム記憶部、５  購入履歴テーブル、６  購入周期テーブル、７  購入変更履歴テーブル、８  推薦商品リスト、９  送信部、１０  表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2004220152.tif 000006
【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】
2004220152.tif 000011
【図１０】
2004220152.tif 000012
【図１１】
2004220152.tif 000013
【図１２】
2004220152.tif 000014
【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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