(57)【要約】【課題】顧客の嗜好をきめ細かく把握して、本当に顧客が嗜好する本を提供し、かつコストを低減できる書籍の自動提供システムを得る。【解決手段】新しく発売された商品を顧客の嗜好（和書２３００）に分類してサービスサイトのデータベース１に保存し、商品推薦サーバ４がｗｅｂサーバ５によってこれらの分類データから顧客の嗜好に応じた書籍をネットワーク２を介して顧客端末３ａ、…に送信し、推薦書籍として提供することで、顧客が最新の書籍を注文することを可能としている。また、注文があった書籍が仕入先（発注先）に存在するかどうかを仕入れ先サーバ７ａ、…に問い合わせ、入荷から発注まで、値引率が最適な仕入れ先を商品推薦サーバ４が判定し、その判定した最適な仕入先に発注する。また、仕入先のランキングを在庫率、入荷時間、値引率でランキングする。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータネットワークを介して、サービスサイトのサーバが顧客端末の嗜好に応じた書籍を推薦データとして送信し、該推薦データの購入通知が顧客端末から送信されたとき、前記ネットワークを介して特定の発注先端末に発注する書籍注文システムであって、
前記サーバは、
前記書籍のジャンルを大大分類、大分類、中分類、小分類に分類した商品嗜好別コードを割り付けて保存したジャンルファイルと、
前記顧客が購入した前記書籍の顧客購入履歴データが前記ジャンルファイルの商品嗜好別コード、顧客コード、メールアドレス、分類名、購入日に対応させられて保存された顧客購入履歴ファイルと、
新刊書籍のデータに前記ジャンルファイルの前記商品嗜好別コードが割り付けられて新刊データとして保存された新刊ファイルと、
前記顧客購入履歴ファイルの顧客コードを引き当て、該顧客コードに対応した前記顧客購入履歴データを一定数抽出する手段と、
前記抽出された顧客購入履歴データ毎に、その顧客購入履歴データの小分類の書籍名、前記商品嗜好別コードを前記ジャンルファイルから読み込み、該小分類の書籍名が前記発注先に在庫として保存されているかどうかを前記コンピュータネットワークを介して問い合わせる手段と、
前記発注先に前記問い合わせの書籍があるときは、前記引き当てた顧客コードのメールアドレスで前記問い合わせの書籍を推薦商品として送信する手段と
を有することを特徴とするネットワークによる書籍注文システム。
【請求項２】
前記新刊ファイルに保存された前記新刊データが起案日より後の場合は、前記新刊ファイルに、前記商品嗜好別コードを割り当てて登録した日を新刊発売日とし、該新刊発売日に前記新刊データを対応させた発売後データの前記商品嗜好別コードの小分類で前記問い合わせを行う手段と
を有することを特徴とする請求項１記載のネットワークによる書籍注文システム。
【請求項３】
前記サーバは、
前記書籍の在庫率、前記顧客に対する配送速度、誤り率等から前記発注先のランキングを決定する手段と、
前記推薦商品の決定は、前記発注先のランキングの上位の発注先に前記新刊データの発注データを送信する手段と
を有することを特徴とする請求項１又は２記載のネットワークによる書籍注文システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、顧客の嗜好をきめ細かく把握して、本当に顧客が嗜好する本を提供し、かつコストを低減できる書籍のネットワークによる書籍発注システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年はインタネットが普及して、本メーカから顧客の嗜好にあって本の情報が推薦品として顧客のパソコンに提供される方法が構築されている。
【０００３】
例えば、特開２００２−１９７２９６号公報（特許文献１）は、欲しいときに最寄り地において即座に入手でき、しかも利用者が必要としている情報を個別利用者用にカスタマイズして提供している。
【０００４】
このため、ネットワーク上に存在するデジタル著作物である原著作物を子組単位に分化して部品化し、原著作物を部品化された著作部品のデータの集合隊として管理しておく。
【０００５】
そして、単又は複数の原著作物を構成する著作部品群の中から利用者が求める情報内容に合致する著作部品を抽出する。次に、著作部品同士或いは他の原著作物と組み合わせて個別利用者用にカスタマイズされた再編著作物のデータを瀬性すると共に、この再編著作物のデータを利用者の最寄り地に設置された書籍自販機に配信する。つまり、書籍自販機が備える印刷製本機能によって利用者の最寄り地において印刷著作物に加工して提供する。
【０００６】
また、特開２００２−２６９３７２号公報（特許文献２）は、コンピュータネットワークを介して書籍を出版販売する方法である。
【０００７】
情報蓄積手段が書籍の紹介情報を利用者の情報閲覧手段に転送する。情報蓄積手段が紹介情報を元に利用者が発注した書籍を特定する情報と、利用者が発注した書籍の決済が完了したことを通知する情報とを受信し、情報蓄積手段が受信した情報に基づき利用者が発注した書籍の印刷データを利用者の印刷手段に転送する。
【０００８】
【特許文献１】
特開２００２−１９７２９６号公報
【０００９】
【特許文献２】
特開２００２−２６９３７２号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の方法は、ジャンル別、著作者名別、メーカ別程度の分類で分けた本の分類データから顧客の嗜好品に応じた本をインターネットで顧客の端末に送信するだけであるから、嗜好品の本と言っても多数の本が顧客端末に送信されることになる。
【００１１】
このため、顧客に取っては本当は嗜好品の本で無くとも、送られてくることになり、購買意欲に繋がらないという課題があった。
【００１２】
また、メーカ側にとっては、多くのデータを顧客端末に送信しなければならないので、通信コストがかかるという課題があった。
【００１３】
さらに、特許文献１は、利用者の興味に応じたジャンルを登録して、利用者に提供しているが、ジャンルといっても大分類程度のジャンルであるので、きめ細かく提供はできない。
【００１４】
本発明は以上の課題を解決するためになされたもので、顧客の嗜好をきめ細かく把握して、本当に顧客が嗜好する本を提供し、かつコストを低減できる書籍の自動提供システムを得ることを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、コンピュータネットワークを介して、サービスサイトのサーバが顧客端末の嗜好に応じた書籍を推薦データとして送信し、該推薦データの購入通知が顧客端末から送信されたとき、前記ネットワークを介して特定の発注先端末に発注する書籍注文システムである。
【００１６】
前記サーバは、前記書籍のジャンルを大大分類、大分類、中分類、小分類に分類した商品嗜好別コードを割り付けて保存したジャンルファイルと、前記顧客が購入した前記書籍の顧客購入履歴データが前記ジャンルファイルの商品嗜好別コード、顧客コード、メールアドレス、分類名、購入日に対応させられて保存された顧客購入履歴ファイルと、新刊書籍のデータに前記ジャンルファイルの前記商品嗜好別コードが割り付けられて新刊データとして保存された新刊ファイルと、前記顧客購入履歴ファイルの顧客コードを引き当て、該顧客コードに対応した前記顧客購入履歴データを一定数抽出する手段と、前記抽出された顧客購入履歴データ毎に、その顧客購入履歴データの小分類の書籍名、前記商品嗜好別コードを前記ジャンルファイルから読み込み、該小分類の書籍名が前記発注先に在庫として保存されているかどうかを前記コンピュータネットワークを介して問い合わせる手段と、前記発注先に前記問い合わせの書籍があるときは、前記引き当てた顧客コードのメールアドレスで前記問い合わせの書籍を推薦商品として送信する手段とを備えたことを要旨とする。
【００１７】
【発明の実施の形態】
図１は本実施の形態のネットワークによる書籍注文システムの概略構成図である。図１のシステムは、新しく発売された商品（年間和書６万タイトル、音楽３万タイトル、映画１万タイトル、洋書２０万タイトル）を顧客の嗜好（和書２３００、洋書３０００、音楽３００、映画２０分類）に分類してサービスサイトのデータベース１に保存し、商品推薦サーバ４がｗｅｂサーバ５によってこれらの分類データから顧客の嗜好に応じた書籍をネットワーク２を介して顧客端末３ａ、３ｂ、…に送信し、推薦書籍として提供することで、顧客が最新の書籍を注文することを可能としている。
【００１８】
また、注文があった書籍が仕入先（発注先）に存在するかどうかを仕入れ先サーバ７ａ、７ｂ、…に問い合わせ、入荷から発注まで、値引率が最適な仕入れ先を商品推薦サーバ４が判定し、その判定した最適な仕入先に発注する。また、仕入先のランキングを在庫率、入荷時間、値引率でランキングする。
【００１９】
図１に示すシステムの商品推薦サーバ４は、顧客別嗜好品作成部１０、商品在庫確認部１１、発注部１２等を備えている。これらの各部の構成を図２を用いて説明する。
【００２０】
図２は商品推薦サーバ４の概略構成図である。図２においてはデータベースサーバ１の構成を示して説明する。
【００２１】
データベースサーバ１は、ジャンルマスタ１ａ、顧客購入履歴ファイル１ｂ、新刊ファイル１ｄ、顧客嗜好品ファイル１ｅ、嗜好品データファイル１ｆ、発売前商品ファイル１ｇ、発売後商品ファイル１ｈ、推薦前商品ファイル１ｉ、品切れデータファイル１ｊ、推薦品商品ファイル１ｋ等を備えている。
【００２２】
ジャンルマスタ１ａは、和書２３００分類、洋書３０００分類、音楽３００分類、映画２０に分類した多分類データＡｉ（過去一年間分）を保存している。
【００２３】
この多分類データＡｉは図３、図４、図５に示すように、書籍を大大分類、大分類、中分類、小分類のジャンルＢｉに区分けしたものである。図３においては、大大分類は「文芸・一般」、…、「人文・芸術・社会」…、「趣味・生活」、…としている。また、大分類は「文芸」…、「人文」…、「スポーツ」、…としている。また、中分類は「ＳＦ・ミステリー」…、「国語学」…、「スポーツ」、…としている。
【００２４】
さらに、小分類は「ミステリー（海外）」…、「国語学」…、「ゴルフ入門」…、としている。
【００２５】
前述の大大分類、大分類、中分類には６桁の商品コード（図３においては、０１１５１０）が付加されており、先頭から「０１」は大大分類を示し、「１５」は大分類、「１０」は中分類を示している。
【００２６】
さらに、小分類には、２桁の小分類コードが付加さている。例えば、ミステリ（海外）は「０２」と付加されている。
【００２７】
つまり、「０１５１０」は大大分類〜中分類であり、「文芸・一般」「文芸」「ＳＦ・ミステリー」を示し、小分類コード「０２」で「ミステリー（海外）」を示す。従って、「０１５１００２」は、「文芸・一般」「文芸」「ＳＦ・ミステリー」「ミステリー（海外）」を示し、「０１５１００２」がジャンルコード（ＩＤ）である。
【００２８】
また、「０２１７１０」は、大大分類〜中分類が「人文・芸術・社会」「人文」「国語学」を示し、小分類コード「０１」で「国語学」を示す。従って、「０２１７１００１」は、「人文・芸術・社会」「人文」「国語学」「国語学」を示し、「０２１７１００１」がジャンルコードＣｉである。
【００２９】
すなわち、図６に示すように、大大分類、大分類、中分類、小分類毎に分類名と２桁のコードを割り振って（分類名と２桁の分類コードを総称して多分類データＡｉ）、階層的に分類することで、和書２３００分類、洋書３０００分類、音楽３００分類、映画２０分類を実現している。この処理は、多分類化処理部（図示せず）が行っている。また、多分類データＡｉに割り振られている２桁のコードを合計した８桁のコードを商品別嗜好コードＦｉと称する。
【００３０】
顧客購入履歴ファイル１ｂは、顧客ＩＤに、本名、ＩＳＢＮコード、購入日、メールアドレス、電話番号、口座名…を対応させた顧客購入履歴データＤｉが記憶され、この顧客購入履歴データＤｉに、前述の多分類データＡｉの２桁の分類コードが割り当てられて保存されている。この顧客購入履歴データＤｉに割り振られた８桁のコードを顧客嗜好別コードＥｉと称している。
【００３１】
つまり、前述の顧客購入履歴ファイル１ｂの顧客嗜好別コードＥｉというのは、オペレータがジャンルマスタ１ａの多分類データＡｉを画面に表示し、顧客が購入した書籍名、ＩＳＢＮコード等の顧客購入履歴データＤｉに、ジャンルマスタ１ａのジャンルコードＣｉ（商品別嗜好コードＦｉ）を割り当たものである。
また、顧客嗜好別コードＥｉというのは著作者に応じて分類されてもいるが、本実施の形態ではジャンル別の顧客嗜好別コードＥｉのみを説明する。
【００３２】
新刊ファイル１ｄは、書籍名とＩＳＢＮコード、発刊日、出版名、前述の商品別嗜好コードＦｉ（オペレータ入力）、著作者名等を対応させた新刊データＧｉを記憶している。
【００３３】
顧客嗜好品ファイル１ｅは、顧客ＩＤに嗜好品（分野、著作者等）を割り当てている。
【００３４】
顧客別嗜好データファイル１ｆは、顧客ＩＤに対応させられた顧客別特別嗜好データＨｉ（書籍の分類名、顧客嗜好別コードＥｉ）が格納されている。この顧客別特別嗜好データＨｉは、顧客購入履歴ファイル１６に記憶されている顧客購入履歴データＤｉの内の顧客の嗜好に基づいて上位５個を抽出したものであり、分類名は小分類のジャンルＢｉの書籍名である。また、和書、著作者、洋書、音楽、映画等がある。
【００３５】
発売前商品ファイル１ｇは、新刊ファイル１ｄに新刊データＧｉが記憶されたとき、起案日から２１日経過していないときは、その新刊データＧｉが発売前商品データＧｉａとして記憶されている。
【００３６】
発売後商品ファイル１ｈは、新刊ファイル１ｄに新刊データＧｉが記憶されたとき、この起案日から２１日以上経過しているときは、その新刊データＧｉが発売後商品データＧｉｂと判定され、記憶日が新刊書発刊日として記憶される。
【００３７】
推薦前商品ファイル１ｉは、発売後商品データＧｉｂの在庫を確認していなときに、推薦前商品データＪｉとされる。
【００３８】
品切れデータファイル１ｊは、出版者又は代理店に、推薦前商品データＪｉの書籍の在庫がないとされたものが品切れデータＫｉとして保存されている。
【００３９】
推薦品商品ファイル１ｋは、発売後商品データＧｉｂの書籍が在庫有りとされたとき、顧客に推薦する推薦商品データＬｉとして記憶される。
【００４０】
そして、商品推薦サーバ４は、顧客別嗜好品作成部１０、商品在庫確認部１１、発注部１２、発売前判定部１５、推薦前データ作成部１６、顧客別購入済削除部１７、ページ提供部１８、登録・削除更新部１９、メール配信部２０等を備えている。
【００４１】
顧客別嗜好品作成部１０は、顧客ＩＤ（オペレータ入力）が入力する毎に、購入履歴ファイル１ｂのこの顧客ＩＤにリンク付けされている多数の顧客購入履歴データＤｉからジャンル別に上位５種類を抽出する。この抽出は、和書、洋書、音楽、映画に分けて抽出しても良い。また、それぞれ著作名別に抽出しても良い。
【００４２】
例えば、ジャンル別で和書の場合は、顧客ＩＤに対応する上位５種類のジャンルを「海外ガイド」、「経営学全般」、「文芸評論」、「文化・民族事情（海外）」、「イタリア語」を抽出する。そして、これらの５種類の抽出データ（顧客別特別嗜好データＨｉ）をページ提供部１８に送出する。
【００４３】
ページ提供部１８は、各種ページを備え、例えば嗜好品ジャンル登録変更ページ、嗜好著者・アーティスト登録変更ページ、嗜好品ジャンル・著者削除ページ等を顧客端末に提供する。
【００４４】
発売前判定部１５は、新刊ファイル１ｄから新刊データＧｉを読み込むと共に、ジャンルマスタ１ａの多分類データＡｉを画面に表示させて、新刊データＧｉに該当する多分類データを選択させ、この選択された多分類データのジャンルコードＣｉを割り付ける。例えば新刊データ（ＩＳＢＮ、商品コード、…）の書籍に、「０１５１００２」としたジャンルコードＣｉ（割付らたジャンルコードを本実施の形態では商品別嗜好コードＦｉと称している）を割り付ける。
【００４５】
そして、発売前判定部１５は、新刊ファイル１ｄに保存されている多数の新刊データＧｉに、それぞれ商品別嗜好コードＦｉを割り振って登録した日が、それぞれ起案日から２１日以上経過しているかどうかを判断し、経過していない場合はそれぞれを発売前商品データＧｉａとしてファイル１ｇに保存する。
【００４６】
また、２１日経過していない場合は、登録日を新刊書発刊日とした発売後商品データＧｉｂを発売後商品ファイル１ｈに保存する。
【００４７】
推薦前データ作成部１６は、発売後商品ファイル１ｈに保存された発売後商品データＧｉｂ（多数）と嗜好品データファイル１ｆの顧客別特別嗜好データＨｉと比較し、顧客別特別嗜好データＨｉに一致した場合は、推薦前商品データとしてファイル１ｉに保存する（顧客ＩＤが対応づけられて保存される）。
【００４８】
登録・削除更新部１９は、ページ提供部１８が顧客端末に提供した商品、嗜好ジャンル変更登録ページ、著者変更ページにおいて、変更又は削除がなされたジャンル、著者名を取り込んで、嗜好品データファイル１ｆの顧客別特別嗜好データＨｉを変更する。
【００４９】
顧客別購入済削除部１７は、推薦前商品ファイル１ｉの推薦前商品データＪｉ（顧客ＩＤと商品別嗜好コードＦｉ）と顧客購入履歴ファイル１ｂの顧客購入履歴データＤｉ（顧客ＩＤと顧客嗜好別コードＥｉ）と比較し、顧客ＩＤ及びコード（Ｆｉ、Ｅｉ）が一致している場合は、既に購入済みとして推薦前商品ファイル１ｉに保存されている、その推薦前商品データＪｉを削除する。
【００５０】
商品在庫確認部１１は、発注先（出版先）のサーバ（図示せず）のＵＲＬを保存している。そして、推薦前商品ファイル１ｉに保存された推薦前商品データＪｉを読み出して、ネットワーク２を介して各発注先に在庫の有無を確認する在庫確認通知（推薦前商品データ、送信元アドレス、在庫確認コマンド、送信先ＵＲＬ）を順次送信する。
【００５１】
そして、在庫があることが知らせられると、その発注先ＵＲＬに推薦前商品データＪｉ（顧客ＩＤと商品別嗜好コードＦｉ）を対応させて、推薦品商品データＬｉとして推薦品商品ファイル１ｋに保存する。つまり、顧客に直ちに発送できる新刊データを推薦品商品ファイル１ｋに保存する。
【００５２】
また、どこの発注先においても、推薦前商品データＪｉに対応する在庫が存在しない場合は、この推薦前商品データＪｉを品切れデータＫｉ（商品別嗜好コードＦｉと分類名）として品切れデータファイル１ｊに保存する。
【００５３】
メール配信部２０は、推薦品商品ファイル１ｋに保存されている推薦商品データＬｉ（顧客ＩＤ、顧客別特別嗜好コードに基づく商品別嗜好コードＦｉ、Ｆｉの分類名）を順次読み出し、この推薦商品データＬｉの顧客ＩＤに対応する顧客購入履歴ファイル１ｂの顧客購入履歴データＤｉのメールアドレスを読み、直ぐに発送できるメッセージと、推薦商品データＬｉの書籍名（小分類）と購入有無を書き込んだメールをネットワーク２を介して送信する。
【００５４】
発注部１２は、顧客端末から購入情報（推薦商品データ、購入年月日、購入フラグ）を受信したとき、直ちに在庫有りとした発注先にこの購入情報と顧客の住所、電話番号を送信する。
【００５５】
購入履歴更新部２２は、発注部２１から購入情報を読み込み、顧客購入履歴ファイル１ｂに追加する。
【００５６】
上記のように構成されたシステムについて図７、図８のシーケンスを用いて以下に動作を説明する。
【００５７】
本実施の形態では、顧客購入履歴ファイル１ｂには、顧客ＩＤに、本名、ＩＳＢＮコード、購入日、メールアドレス、電話番号、口座名…を対応させた顧客購入履歴データＤｉが記憶され、この顧客購入履歴データＤｉに顧客嗜好別コードＥｉが割り振られている。そして、顧客嗜好品作成部１０がデータベース１の顧客購入履歴ファイル１ｂの中から顧客が良く購入している順上位５ジャンルの顧客購入履歴データＤｉを抽出する。例えば、海外ガイド、経営学一般、文芸評論、文化・民族事情（海外）、イタリア語という５ジャンル（小分類のジャンル）の顧客購入履歴データＤｉを抽出し、データベース１の顧客別嗜好データファイル１ｆに顧客別特別嗜好データＨｉ（書籍の分類名、顧客嗜好別コードＥｉ）として保存している。
【００５８】
一方、顧客端末Ａの顧客は、顧客端末Ａを操作して、サービスサイトにアクセスする（ｄ１０）。商品推薦サーバのページ提供部１８は、顧客端末Ａからのアクセスによって、図９（ａ）に示す新刊案内画面を提供する（ｄ１１）。
【００５９】
顧客端末Ａの顧客は、例えば、新刊案内画面から新刊案内設定を選択して、サービスサイトに送信する（ｄ１２）。
【００６０】
サービスサイトの商品推薦サーバ４のページ提供部１８は、端末Ａからの新刊案内設定の選択をを受信し、図９（ｂ）に示す嗜好品設定画面を顧客端末Ａに送信する（ｄ１３）。
【００６１】
顧客端末Ａの顧客は嗜好品設定画面において例えばジャンルで設定するを選択する。この選択結果を顧客端末Ａがサービスサイトに送信する（ｄ１４）。
【００６２】
次に、サービスサイトの商品推薦サーバ４のページ提供部１８は、ジャンルの選択を受信し、顧客Ａの現在のジャンルをデータベース１の顧客別嗜好データファイル１ｆから５種類読み出して（顧客別特別嗜好データＨｉ）、図９（ｃ）に示すようなジャンル設定画面を提供する（ｄ１５）。このジャンル設定画面は、顧客端末Ａの顧客が設定した図３、図４、図５に示す小分類を提供している。ページ提供部１８は、小分類の名称（海外ガイド、経営学全般、…）のみを端末に提供しているが、これらの小分類に対応する顧客別特別嗜好データＨｉの顧客嗜好別コードＥｉを登録・削除更新部１９に渡している。
【００６３】
顧客端末Ａの顧客は、ジャンル選択画面において、変更を行う。例えば、文芸評論のチェックボックスを選択して、変更ボタンを選択する。
【００６４】
このジャンル変更データ（顧客ＩＤ、ジャンル登録変更、例えば文芸評論（嗜好コード；０１１５１７０９）を顧客端末Ａは、サービスサイトに送信する（ｄ１６）。
【００６５】
サービスサイトの商品推薦サーバ４の登録・削除更新部１９は、このジャンル変更データを受信し、嗜好コードの先頭の２桁のコード「０１」で分類されている大大分類をジャンルマスタ１ａから全て読み出して、ページ提供部１８に渡して図１０（ａ）に示す大大分類指定画面を提供させる（ｄ１７）。
【００６６】
次に、顧客端末Ａの顧客は、大大分類指定画面から希望の分類を選択する。本実施の形態では文芸・一般を選択する。この大大分類選択データ「０１」を顧客端末Ａがサービスサイトに送信する（ｄ１８）。
【００６７】
次に、サービスサイトの商品推薦サーバ４の登録・削除更新部１９は、選択された大大分類選択データのコード「０１」を記憶して、このコード「０１」にリンク付けされている大分類データをジャンルファイル１ａから全て読み出し、ページ提供１８部に渡して大分類の指定画面を提供する（ｄ１９）。例えば図１０（ｂ）に示すように「文芸」「教養」「エンターティメント」「人文」…を提供する。
【００６８】
次に、顧客端末Ａの顧客は、大分類指定画面から希望の分類を選択する。本実施の形態では「文芸：１５」を選択する。この大分類選択データを顧客端末Ａがサービスサイトに送信する（ｄ２０）。
【００６９】
サービスサイトの登録・削除更新部１９は、大分類選択データを受信して記憶し、大分類選択データにリンク付けされている中分類データをジャンルファイル１ａから全て読み出して、ページ提供部１８に渡して図１０（ｃ）に示す指定画面を提供させる（ｄ２１）。
【００７０】
次に、顧客端末Ａの顧客は、中分類指定画面から希望の分類を選択する。本実施の形態では「紀行・エッセイ：１１」を選択する。この中分類選択データを顧客端末Ａがサービスサイトに送信する（ｄ２２）。
【００７１】
サービスサイトのｗｅｂサーバ５は、中分類選択データを受信して記憶し、商品提供サーバ４がこの中分類選択データにリンク付けされている小分類をジャンルマスタから全て読み出して、ページ提供部１８に渡して図１０（ｄ）の小分類指定画面を提供する（ｄ２３）。
【００７２】
前述の大大分類、大分類、中分類、小分類の指定画面の各ジャンルは、顧客嗜好品ファイル１ｅの顧客の嗜好と顧客購入履歴ファイル１ｂの嗜好履歴とを読み込んで、嗜好度が高いものを上位にして提供している。
【００７３】
次に、顧客端末Ａの顧客は、提供された小分類指定画面から希望の分類を選択する。本実施の形態では「国内紀行」を選択する。この小分類選択データを顧客端末Ａがサービスサイトに送信する（ｄ２４）。
【００７４】
すなわち、登録・削除更新部１９は図１２に示すように、ページ提供部から渡された変更する嗜好コード（０１１５１７０９）に、変更フラグを関連付け、この変更フラグに顧客端末ＩＤと顧客によって選択された大大分類（０１）、大分類（１５）、中分類（１１）、小分類（０１）を関連付けて保存する。つまり、図１２に示すように、サービスサイトには、大大分類が文芸・一般（０１）、大分類が文芸（１５）、中分類が紀行・エッセイ（１１）、小分類が国内旅行（０１）のコードと分類名とからなる変更用のデータ（０１１５１１０１）を保存する。
【００７５】
そして、登録・削除更新部１９は、変更用のデータ（０１１５１７０９）に一致する顧客別特別嗜好データＨｉを顧客別嗜好データファイル１ｆから検索し、検索した顧客別特別嗜好データＨｉを変更用のデータに更新する。
【００７６】
つまり、図１１に示す新たな顧客別特別嗜好データを作成している。次に、この新たな顧客別特別嗜好データＨｉをページ提供部１８によって顧客端末Ａに送信させる（ｄ２５）。
【００７７】
また、削除の場合は、上記の削除ボタンを選択してサービスサイトに送信し、この送信毎にサービスサイトのページ提供部１８は、上記のジャンルと同様に、ファイル１ｆに保存されている嗜好データ（大大分類、大分類、中分類、小分類）を読み込んで、小分類のみの名称を送信し、登録・削除更新部１９が削除されたチェックボックスの小分類に対応する顧客別特別嗜好データＨｉの顧客別嗜好データファイル１ｆから削除する。
【００７８】
一方、サービスサイトは、発注先の在庫を確認して顧客に推薦商品データＬｉを作成している。この動作を図８のシーケンスを用いて以下に説明する。
【００７９】
サービスサイトの発売前判定部１５は、新刊ファイル１ｄから新刊データＧｉ（嗜好コードが付加されている）を読み、多数の新刊データＧｉに商品別嗜好コードＦｉを割り振って登録した日がそれぞれ起案日から２１日以上経過しているかどうかを判断し、経過していない場合はそれぞれを発売前商品データＧｉａとして発売前商品ファイル１ｇに保存する。
【００８０】
また、２１日経過していない場合は、登録日を新刊書発刊日とした発売後商品データＧｉｂを発売後商品ファイル１ｈに保存している。
【００８１】
次に、推薦前データ作成部１６が発売後商品ファイル１ｈに保存された発売後商品データＧｉｂ（多数）と顧客別嗜好データファイル１ｆの顧客別特別嗜好データＨｉと比較して、発売後商品データのものを推薦前商品データＪｉとして推薦前ファイル１ｉに保存している。
【００８２】
そして、商品在庫確認部１１が、推薦前商品ファイル１ｉに保存された推薦前商品データＪｉを読み出して、ネットワーク２を介して各発注先に在庫の有無を確認する在庫問い合わせ通知（推薦前商品データ、送信元アドレス、在庫確認コマンド、送信先ＵＲＬ）を順次送信する（ｄ３０ａ、ｄ３０ｂ、…）。また、この問い合わせは、ランキングデータに基づいて送信する。
【００８３】
出版社のサーバは、在庫問い合わせ通知を受信する毎に、その商品の在庫有無の応答をサービスサイトに送信する（ｄ３１ａ、ｄ３１ｂ、……）。
【００８４】
商品在庫確認部１１は、在庫有無の応答通知を受信し、在庫があることを示している場合は、推薦品商品データＬｉとして推薦品商品ファイル１ｋに保存する。つまり、顧客に直ちに発送できる新刊データＧｉをファイル１ｋに保存する（ｄ３２ａ、ｄ３２ｂ、…）。
【００８５】
また、どこの発注先においても、推薦前商品データＪｉに対応する在庫が存在しない場合は、この推薦前商品データを品切れデータｋｉとしてファイル１ｊに保存する（ｄ３３ａ、ｄ３３ｂ、…）。
【００８６】
また、メール配信部２０は、ファイル１ｋに保存されている推薦商品データＬｉを順次読み出し、この推薦商品データＬｉの顧客ＩＤに対応する顧客購入履歴ファイル１ｂの顧客購入履歴データＤｉのメールアドレスを読み、直ぐに発送できるメッセージと、推薦商品データＬｉの書籍名（小分類）と購入有無を書き込んだメールをネットワーク２を介して送信する（ｄ３４）。本実施の形態では、顧客Ａの推薦前商品データが在庫有りとする（ｄ３５）。
【００８７】
顧客端末Ａの顧客は、推薦された商品を購入するとする。発注部１２は、顧客端末から購入情報（推薦商品データ、購入年月日、購入フラグ）を受信したとき、直ちに在庫有りとした発注先にこの購入情報と顧客の住所、電話番号を送信する（ｄ３６）。
【００８８】
購入履歴更新部２２は、発注部２１から購入情報を読み込み、ファイル１ｂに追加する。
【００８９】
すなわち、サービスサイトは、図１３、図１４、図１５に示す処理を実施している。
【００９０】
顧客嗜好作品作成部は、図１３に示すように、顧客ＩＤ（オペレータ入力）が入力する毎に、購入履歴ファイル１ｂのこの顧客ＩＤにリンク付けされている多数の顧客購入履歴データ（過去一年分）からジャンル別に上位５種類を抽出し（Ｓ１）、ファイル１ｆに保存する（Ｓ２）。そして、ページ提供部１８がこの上位５種類のジャンルを顧客端末に提供し登録、変更、削除を行わせる（登録・削除変更部）。
【００９１】
また、推薦前データ作成部１６は、発売後商品ファイル１ｈに保存された発売後商品データ（多数）を新商品発売データとして読み込み（Ｓ３）、この新商品発売データとファイル１ｆの顧客別特別嗜好データＨｉと比較し、顧客別特別嗜好データに属しているかどうかを判定する（Ｓ４）。そして、新商品発売データであるとしたときは、推薦前商品データとしてファイル１ｉに保存する（Ｓ５）。
【００９２】
一方、ページ提供部は嗜好商品ジャンル・著者アーチストを選択させるための画面を顧客端末に提供する（Ｓ１０）。例えば、商品嗜好ジャンル登録の画面を提供し（Ｓ１１）、この商品嗜好ジャンル登録画面においてジャンル登録、変更等が終わった後に、嗜好著者・アーチスト登録の画面を提供する（Ｓ１２）。
【００９３】
また、ページ提供部は、嗜好商品ジャンル・著者削除ページを提供して、不要なジャンル、著者を削除させる（Ｓ１３）。そして、  登録・削除更新部１９は、ページ提供部１８が顧客端末に提供した商品、嗜好ジャンル変更登録ページ、著者変更ページにおいて、変更又は削除がなされたジャンル、著者名を取り込んで、ファイル１ｆの嗜好品データを変更する（Ｓ１４）。
【００９４】
また、商品在庫確認部１１は、推薦前商品ファイル１ｉに保存された推薦前商品データを読み出して、ネットワーク２を介して各発注先に在庫の有無を確認する在庫確認通知（推薦前商品データ、送信元アドレス、在庫確認コマンド、送信先ＵＲＬ）を順次送信して（Ｓ１７）、その発注先に推薦前商品データの在庫があるかどうかを判定する（Ｓ１８）。
【００９５】
そして、在庫があることが知らせられると、その発注先ＵＲＬに推薦前商品データ（嗜好コードと、顧客ＩＤ）を対応させて、推薦品商品データとしてファイル１ｋに保存する（Ｓ１９）。
【００９６】
また、どこの発注先においても、推薦前商品データに対応する在庫が存在しない場合は（Ｓ２２、Ｓ２３）、この推薦前商品データを品切れデータとしてファイル１ｊに保存する（Ｓ２４）。
【００９７】
また、在庫が見つかったときは、ページ提供部が顧客別ＩＤ・パスワードのホームページを開いて、顧客を選択し（Ｓ２５）、メール配信部が推薦商品データの書籍名（小分類）と購入有無を書き込んだメールをネットワーク２を介して送信する（Ｓ２６）。
【００９８】
即ち、図１４に示すように、データベースの中から順上位５ジャンルを抽出する（Ｓ３０）。次に、商品推薦サーバ４のページ提供部１８は、図９、図１０に示すように新刊案内画面、嗜好品設定画面、ジャンル設定画面、ジャンル選択画面を顧客端末に提供して、新たな嗜好品登録を行う（Ｓ３１、Ｓ３２、Ｓ３３）。
【００９９】
また、新刊ファイル１ｄに新刊データが記憶されたとき、起案日から２１日経過していないときは、その新刊データが発売前商品データとして記憶し、新刊ファイル１ｄに新刊データが記憶されたとき、この起案日から２１日以上経過しているときは、その新刊データが発売後商品データＧｉｂ（新刊書データ）として記憶する（Ｓ３５）。
【０１００】
そして、新刊書データが顧客別データファイル１ｆにおいて、選択されて登録されたデータかどうかを判定する（Ｓ３６）。
【０１０１】
ステップＳ３６において、新刊書データが顧客別特別嗜好データＨｉと判定したときに、新刊書データを推薦前商品ファイル１ｉに保存する（Ｓ３７）。
【０１０２】
次に、商品在庫確認部１１は、発注先（出版先）と問い合わせを行って（Ｓ３９）、推薦前商品データＧｉｂの在庫があるかどうかを判定する（Ｓ３８）。
【０１０３】
ステップＳ３８において、全ての発注先に在庫がないときは、商品品切れデータＫｉとして保存する（Ｓ４０）。
【０１０４】
さらに、ステップＳ３８において、在庫があるときは、推薦商品としてファイル１ｋに保存する（Ｓ４１）。次に、メール配信部２０は、ファイル１ｋに保存されている推薦商品データを順次読み出し、この推薦商品データＬｉの顧客ＩＤに対応する顧客購入履歴ファイル１ｂの顧客購入履歴データＤｉのメールアドレスを読み、直ぐに発送できるメッセージと、推薦商品データの書籍名（小分類）と購入有無を書き込んだメールをネットワーク２を介して送信する（Ｓ４２）。
【０１０５】
＜実施の形態２＞
図１５は実施の形態２を説明するフローチャートである。このフローのプログラムはサーバに保存されている。
【０１０６】
実施の形態２のサーバは、発注部が発注した発注データ（発注先、新刊データ）を保存したファイル３０ａと、発注先からの入荷データ（発注先名、書籍情報）を保存したファイル３０ｂと、発注先毎の書籍の品切れ率を記憶したファイル３０ｃと、在庫データ精度を記憶したファイル３０ｄ等を備えている。これらのデータは、定期的に更新されている。
【０１０７】
また、仕入れ先の仕切り率を保存している（Ｓ５０）。
【０１０８】
次に、更新処理は、発注データ、入荷データ、品切れ率、在庫データ精度を読み、品切れ率の評価、入荷速度の評価、入荷ミス評価を行う（Ｓ５１、Ｓ５２、Ｓ５３、Ｓ５４、Ｓ５５）。
【０１０９】
そして、ランク確定処理が過去１年間の顧客購入履歴データＤｉの各ランキングの重要度（何を重要な評価とするかは、オペレータが決定する）と仕切率とから発注先優先ランキングを決定する（Ｓ５６、Ｓ５７、Ｓ５８）。例えば、入荷速度を最重要度としたときは、入荷速度が速い発注先がランキング上位となる。
【０１１０】
すなわち、発注優先確定ランキングテーブルを画面に表示させ、オペレータが第１引き当て仕入れ先（ランキング１位）を入力する（Ｓ６０）。
【０１１１】
次に、この第１引き当て仕入先に発注データ（推薦商品データ）の在庫があるかどうかを判定する（Ｓ６１）。在庫があると判定したときは、第１引き当て先に、発注する（Ｓ６２）。
【０１１２】
また、ステップＳ６１において、在庫がないと判定したときは、発注優先確定ランキングテーブルの第２引き当て仕入れ先（ランキング２位）を入力する（Ｓ６３）。
【０１１３】
次に、この第２引き当て仕入先に発注データ（推薦商品データ）の在庫があるかどうかを判定する（Ｓ６４）。在庫があると判定したときは、第２引き当て先に、発注する（Ｓ６５）。
【０１１４】
また、ステップＳ６４において、在庫がないと判定したときは、発注優先確定ランキングテーブルの第３引き当て仕入れ先（ランキング３位）を入力する（Ｓ６６）。
【０１１５】
次に、この第３引き当て仕入先に発注データ（推薦商品データ）の在庫があるかどうかを判定する（Ｓ６７）。在庫があると判定したときは、第３引き当て先に、発注する（Ｓ６８）。ステップＳ６７で在庫がないときは第４引き当仕入先に発注する（Ｓ６９）。
【０１１６】
従って、常に在庫があり、入荷ミスが無く、入荷速度が速い発注先に、推薦商品を発注する。
【０１１７】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、顧客端末に対して推薦商品をコンピュータネットワークを介して、送信するときは、書籍のジャンルを大大分類、大分類、中分類、小分類に分類した顧客別嗜好コードを割り付けた顧客購入履歴データを保存した顧客購入履歴ファイルから一定数の顧客購入履歴データを抽出し、新刊データがあったとき、これらの抽出した顧客購入履歴データに一致する書籍名を推薦データとして顧客端末に送信する。
【０１１８】
このため、顧客の嗜好をきめ細かく把握して、本当に顧客が嗜好する本を提供し、かつコストを低減できているという効果が得られている。
【０１１９】
また、推薦データは発注先に、その推薦データの書籍が存在しているときに、推薦データとしているので、顧客に直ちに書籍を配送させることができるという効果が得られている。
【０１２０】
さらに、どの発注先に推薦データの書籍を発注するかは、発注先のランキングに基づいているので、発注先は、高いランキングを得るために在庫、配送速度を上げる、配送書籍の誤り率を低減させる等をなくすように努力することになるから、全体として質の高いサービスを顧客に提供できることになるという効果が得られている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態のネットワークによる書籍注文システムの概略構成図である。
【図２】本実施の形態の商品推薦サーバの概略構成図である。
【図３】多分類データの説明図である。
【図４】多分類データの説明図である。
【図５】多分類データの説明図である。
【図６】多分類データの階層構造を説明する説明図である。
【図７】本実施の形態の動作を説明するシーケンス図である。
【図８】顧客端末の画面推移の説明図である。
【図９】顧客端末の画面推移の説明図である。
【図１０】顧客端末の画面推移の説明図である。
【図１１】顧客端末の画面推移の説明図である。
【図１２】ジャンル変更データを説明する説明図である。
【図１３】本実施の形態の動作を説明するフローチャートである。
【図１４】本実施の形態の動作を説明するフローチャートである。
【図１５】本実施の形態の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  サービスサイトのデータベース
４  商品推薦サーバ
５  ｗｅｂサーバ
７ａ  仕入れ先サーバ
１０  顧客別嗜好品作成部
１１  商品在庫確認部
１２  発注部
１ａ  ジャンルマスタ
１ｂ  顧客購入履歴ファイル
１ｅ  顧客嗜好品ファイル
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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