(57)【要約】【課題】顧客および商品について種々の階層でおすすめ商品を選出することを特徴とする。【解決手段】複数の顧客情報と複数の商品情報と顧客の各商品情報に対する複数の好み度とを対応させて記憶するデータベース１と、所定のカテゴリ情報を入力する入力部７と、上記所定のカテゴリ情報に基づいて、上記所定のカテゴリ情報を構成要素に持つカテゴリに分類された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とを入力し、上記データベース１に上書きする上書き部１０と、上記上書きされた情報との中から、上記入力部７により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と、対応する好み度とを選出するリコメンデーションエンジン４とを備えたことを特徴する。【選択図】        図１
2004199544.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の顧客情報と複数の商品情報と上記複数の顧客情報の各顧客情報に対応する顧客の上記複数の商品情報の各商品情報に対する複数の好み度とを対応させて記憶するデータベースと、
所定のカテゴリ情報を入力する入力部と、
上記入力部により入力された所定のカテゴリ情報に基づいて、上記所定のカテゴリ情報を構成要素に持つカテゴリに分類された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とを入力し、入力された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とに上記データベースに記憶された複数の顧客情報と複数の商品情報とを上書きする上書き部と、
上記上書き部により上書きされた複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報との中から、上記入力部により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と、上記顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報とに上書きされた顧客情報と商品情報とに対応する上記データベースに記憶された好み度とを選出する選出部と、
上記選出部により選出された顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客カテゴリ情報に対応する顧客に上記商品カテゴリ情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促す出力部と
を備えたことを特徴する商品提案支援装置。
【請求項２】
上記商品提案支援装置は、さらに、上記複数の顧客情報を所定のカテゴリに分類した顧客カテゴリ情報を記憶する顧客カテゴリ情報記憶部を備え、
上記上書き部は、上記入力部により入力された所定のカテゴリ情報に基づいて、上記データベースに記憶された複数の顧客情報を複数の顧客カテゴリ情報に上書きする顧客上書き部を有することを特徴する請求項１記載の商品提案支援装置。
【請求項３】
上記商品提案支援装置は、さらに、上記複数の商品情報を所定のカテゴリに分類した商品カテゴリ情報を記憶する商品カテゴリ情報記憶部を備え、
上記上書き部は、上記入力部により入力された所定のカテゴリ情報に基づいて、上記データベースに記憶された複数の商品情報を複数の商品カテゴリ情報に上書きする商品上書き部を有することを特徴する請求項１記載の商品提案支援装置。
【請求項４】
上記入力部は、上記データベースに記憶された複数の顧客情報を複数の顧客カテゴリ情報に上書きすることを拒否する顧客上書き拒否情報を入力し、
上記上書き部は、上記入力部により入力された顧客上書き拒否情報に基づき、上記データベースに記憶された複数の顧客情報を複数の顧客カテゴリ情報に上書きせず、
上記選出部は、上記上書き部により上書きされた複数の商品カテゴリ情報と上記上書き部により上書きされなかった複数の顧客情報との中から、上記入力部により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客情報と、商品カテゴリ情報と、上記顧客情報と商品カテゴリ情報に上書きされた商品情報とに対応する上記データベースに記憶された好み度とを選出し、
上記出力部は、上記選出部により選出された顧客情報と商品カテゴリ情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客情報に対応する顧客に上記商品カテゴリ情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促すことを特徴する請求項１記載の商品提案支援装置。
【請求項５】
上記入力部は、上記データベースに記憶された複数の商品情報を複数の商品カテゴリ情報に上書きすることを拒否する商品上書き拒否情報を入力し、
上記上書き部は、上記入力部により入力された商品上書き拒否情報に基づき、上記データベースに記憶された複数の商品情報を複数の商品カテゴリ情報に上書きせず、
上記選出部は、上記上書き部により上書きされた複数の顧客カテゴリ情報と上記上書き部により上書きされなかった複数の商品情報との中から、上記入力部により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客カテゴリ情報と、商品情報と、上記顧客カテゴリ情報に上書きされた顧客情報と商品情報とに対応する上記データベースに記憶された好み度とを選出し、
上記出力部は、上記選出部により選出された顧客カテゴリ情報と商品情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客カテゴリ情報に対応する顧客に上記商品情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促すことを特徴する請求項１記載の商品提案支援装置。
【請求項６】
上記入力部は、上記データベースに記憶された複数の顧客情報を複数の顧客カテゴリ情報に上書きすることを拒否する顧客上書き拒否情報と上記データベースに記憶された複数の商品情報を複数の商品カテゴリ情報に上書きすることを拒否する商品上書き拒否情報とを入力し、
上記上書き部は、上記入力部により入力された顧客上書き拒否情報に基づき、上記データベースに記憶された複数の顧客情報を複数の顧客カテゴリ情報に上書きせず、上記入力部により入力された商品上書き拒否情報に基づき、上記データベースに記憶された複数の商品情報を複数の商品カテゴリ情報に上書きせず、
上記選出部は、上記上書き部により上書きされなかった複数の顧客情報と複数の商品情報との中から、上記入力部により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客情報と、商品情報と、上記顧客情報と商品情報とに対応する上記データベースに記憶された好み度とを選出し、
上記出力部は、上記選出部により選出された顧客情報と商品情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客情報に対応する顧客に上記商品情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促すことを特徴する請求項１記載の商品提案支援装置。
【請求項７】
上記入力部は、複数の所定のカテゴリ情報を入力し、
上記上書き部は、上記データベースに記憶された複数の顧客情報と複数の商品情報とを上記入力部により入力された複数の所定のカテゴリ情報に基づいて分類された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とに上書きし、
上記選出部は、上記上書き部により上書きされた複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報との中から、上記入力部により入力された複数の所定のカテゴリ情報のすべてに対応する顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と、上記顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報とに上書きされた顧客情報と商品情報とに対応する上記データベースに記憶された好み度とを選出し、
上記出力部は、上記選出部により選出された顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客カテゴリ情報に対応する顧客に上記商品カテゴリ情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促すことを特徴する請求項１記載の商品提案支援装置。
【請求項８】
複数の顧客情報と複数の商品情報と上記複数の顧客情報の各顧客情報に対応する顧客の上記複数の商品情報の各商品情報に対する複数の好み度とを対応させてデータベースに記憶する記憶工程と、
所定のカテゴリ情報を入力する入力工程と、
上記入力工程により入力された所定のカテゴリ情報に基づいて、上記所定のカテゴリ情報を構成要素に持つカテゴリに分類された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とを入力し、入力された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とに上記データベースに記憶された複数の顧客情報と複数の商品情報とを上書きする上書き工程と、
上記上書き工程により上書きされた複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報との中から、上記入力工程により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と、上記顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報とに上書きされた顧客情報と商品情報とに対応する上記データベースに記憶された好み度とを選出する選出工程と、
上記選出工程により選出された顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客カテゴリ情報に対応する顧客に上記商品カテゴリ情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促す出力工程とを備えたことを特徴する商品提案支援方法。
【請求項９】
複数の顧客情報と複数の商品情報と上記複数の顧客情報の各顧客情報に対応する顧客の上記複数の商品情報の各商品情報に対する複数の好み度とを対応させてデータベースに記憶する記憶処理と、
所定のカテゴリ情報を入力する入力処理と、
上記入力処理により入力された所定のカテゴリ情報に基づいて、上記所定のカテゴリ情報を構成要素に持つカテゴリに分類された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とを入力し、入力された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とに上記データベースに記憶された複数の顧客情報と複数の商品情報とを上書きする上書き処理と、
上記上書き処理により上書きされた複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報との中から、上記入力工程により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と、上記顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報とに上書きされた顧客情報と商品情報とに対応する上記データベースに記憶された好み度とを選出する選出処理と、
上記選出処理により選出された顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客カテゴリ情報に対応する顧客に上記商品カテゴリ情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促す出力処理とをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
複数の顧客情報と複数の商品情報と上記複数の顧客情報の各顧客情報に対応する顧客の上記複数の商品情報の各商品情報に対する複数の好み度とを対応させてデータベースに記憶する記憶処理と、
所定のカテゴリ情報を入力する入力処理と、
上記入力処理により入力された所定のカテゴリ情報に基づいて、上記所定のカテゴリ情報を構成要素に持つカテゴリに分類された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とを入力し、入力された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とに上記データベースに記憶された複数の顧客情報と複数の商品情報とを上書きする上書き処理と、
上記上書き処理により上書きされた複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報との中から、上記入力工程により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と、上記顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報とに上書きされた顧客情報と商品情報とに対応する上記データベースに記憶された好み度とを選出する選出処理と、
上記選出処理により選出された顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客カテゴリ情報に対応する顧客に上記商品カテゴリ情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促す出力処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、実店舗あるいはオンライン店舗を運営する小売業などにおいて、顧客の趣味、嗜好に応じた商品の提案をするリコメンデーション（推薦）システムに関するものであり、特に顧客の購買履歴および顧客の属性、商品の属性にもとづき推薦品目を総合的に選出するシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
古くより小売業においては、紙媒体あるいは放送などのメディアを通じて大衆に向けて広告を出し、お買い得品などの自社のおすすめ商品を提示するという活動が行なわれてきた。このような広告はあくまで大衆向けのものであり、見る人にとっては無意味であるということも少なくない。
【０００３】
別の広告手段として、郵便などによるダイレクトメールがある。これは顧客として登録された人すべて、あるいはその一部に割引券などとともに送付されるもので、広告効果とともに、店舗にとって重要顧客だという認識をもってもらうことによって顧客の中における店舗の存在感を高めるという効果もある。
【０００４】
また近年は、インターネット上での商店、すなわちオンライン店舗が増加している。オンライン店舗においては、ログインにより顧客を識別することができるため、Ｗｅｂブラウザの表示機能を活用することにより、顧客ごとに異なる広告を表示することが可能である。個々の顧客におすすめの商品を提示することにより、売上の増加はもちろんのこと、顧客の店舗に対する信頼感を得ることができる。
【０００５】
ここで、特徴付けを用いて仲間グループを生成し、ユーザへの推薦を個人化することを目的とした、以下のような手段が公知になっている。ここで仲間グループとは、以前に製品嗜好が保管されており、新たな顧客のものに類似の製品嗜好パターンを示す顧客の集合である。手段として、システムは、電子商取引環境において顧客と対話し、顧客照会に応答を提供するようにコンピュータに指示するプロセッサ及び記憶プログラムを有するコンピュータを提供する。記憶プログラムは、複数の製品の製品特徴付けを導出する手段と、顧客による製品特徴付けの利用にもとづき、顧客特徴付けを生成する手段と、顧客特徴付けの類似点にもとづきクラスタ化し、複数の仲間グループを形成する手段と、個々の顧客を仲間グループの１つに分類する手段と、顧客特徴付け及び仲間グループからの情報にもとづき、顧客照会に応答を提供する手段とを含む。（特許文献１参照）
【０００６】
また、例えば、顧客が未購入の商品の中から好きなジャンルの商品を抽出して推薦するという発明が開示されている（特許文献２参照）。
【０００７】
おすすめ商品を選出する方法のひとつに、協調フィルタリングがある。協調フィルタリングは、商品に対する興味の傾向が似通っている顧客をもとに、推薦する商品を選出する方法である。（例えば、非特許文献１参照）
【０００８】
【特許文献１】
特開２０００−１４８８６４号公報
【特許文献２】
特開２００１−２２９２８５号公報
【特許文献３】
特開平１１−７４５３号公報
【特許文献４】
特開平１０−２２８４８２号公報
【特許文献５】
特開２００１−１５５０３８号公報
【非特許文献１】
Ｊｏｓｅｐｈ  Ｋｏｎｓｔａｎ「Ｔｈｅ  ＧｒｏｕｐＬｅｎｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｐｒｏｊｅｃｔ」、ミネソタ大学、Ｗｉｎｔｅｒ  ２００２、ＧｒｏｕｐＬｅｎｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｔａｌｋ
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記特許文献１における従来技術においては、個々の商品を単語ではなく、カテゴリにまとめることができない。
また、上記特許文献２における従来技術においては、カテゴリ（ジャンル）の絞り込みだけでなく、推薦アイテムの算出を行なうことができない。
協調フィルタリングによるおすすめ商品の選出は、書籍、音楽ＣＤあるいは映画などのように対象物が対等である場合には有効であるが、スーパーマーケットやショッピングモールのように多種多様な商品がある場合に、個々の商品を対象とするのは必ずしも有効ではない。すなわちあるレストランで、前菜と主菜が決まっている人にデザートを推薦することは意味があるが、ある映画Ａと映画Ｂを見た人に、あるレストランのデザートを推薦することは意味がない。むしろ子供向け映画をみた人にはイタリアンレストランを推薦するといった、１ランク上のレベルでの推薦が有効となる。
【００１０】
この発明は、顧客および商品について種々の階層でおすすめ商品を選出することを特徴とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る商品提案支援装置は複数の顧客情報と複数の商品情報と上記複数の顧客情報の各顧客情報に対応する顧客の上記複数の商品情報の各商品情報に対する複数の好み度とを対応させて記憶するデータベースと、
所定のカテゴリ情報を入力する入力部と、
上記入力部により入力された所定のカテゴリ情報に基づいて、上記所定のカテゴリ情報を構成要素に持つカテゴリに分類された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とを入力し、入力された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とに上記データベースに記憶された複数の顧客情報と複数の商品情報とを上書きする上書き部と、
上記上書き部により上書きされた複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報との中から、上記入力部により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と、上記顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報とに上書きされた顧客情報と商品情報とに対応する上記データベースに記憶された好み度とを選出する選出部と、
上記選出部により選出された顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客カテゴリ情報に対応する顧客に上記商品カテゴリ情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促す出力部と
を備えたことを特徴する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１におけるリコメンデーションシステムを示す全体構成図である。
図１において、リコメンデーションシステム１００（商品提案支援装置の一例である）は、データベース１、顧客カテゴリ情報記憶部２、商品カテゴリ情報記憶部３、リコメンデーションエンジン４（選出部の一例である）、上書き部１０、入力部７、出力部８を備えている。上書き部１０は、顧客集約部５（顧客上書き部の一例である）、商品集約部６（商品上書き部の一例である）を有している。
【００１３】
データベース１は、複数の顧客情報と複数の商品情報と上記複数の顧客情報の各顧客情報に対応する顧客の上記複数の商品情報の各商品情報に対する複数の好み度とを対応させて記憶する。データベース１は各顧客の各製品に対する興味の度合いを示す。
入力部７は、所定のカテゴリ情報を入力する。
上書き部１０は、上記入力部７により入力された所定のカテゴリ情報に基づいて、上記所定のカテゴリ情報を構成要素に持つカテゴリに分類された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とを入力し、入力された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とに上記データベース１に記憶された複数の顧客情報と複数の商品情報とを上書きする。
リコメンデーションエンジン４は、上記上書き部１０により上書きされた複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報との中から、上記入力部７により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と、上記顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報とに上書きされた顧客情報と商品情報とに対応する上記データベース１に記憶された好み度とを選出する。言いかえれば、リコメンデーションエンジン４は、顧客グループと商品グループの関係から、ある顧客グループへのおすすめ商品グループを選出する。
出力部８は、上記リコメンデーションエンジン４により選出された顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客カテゴリ情報に対応する顧客に上記商品カテゴリ情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促す。
顧客カテゴリ情報記憶部２は、上記複数の顧客情報を所定のカテゴリに分類した顧客カテゴリ情報を記憶する。言いかえれば、顧客カテゴリ情報記憶部２は、顧客の階層構造を表す顧客カテゴリ情報を記憶する。
顧客集約部５は、上記入力部７により入力された所定のカテゴリ情報に基づいて、上記データベース１に記憶された複数の顧客情報を複数の顧客カテゴリ情報に上書きする。言いかえれば、顧客集約部５は、顧客カテゴリ情報をもとにデータベース１を顧客に関して集約する。
商品カテゴリ情報記憶部３は、上記複数の商品情報を所定のカテゴリに分類した商品カテゴリ情報を記憶する。言いかえれば、商品カテゴリ情報記憶部３は、商品の構想構造を表す商品カテゴリ情報を記憶する。
商品集約部６は、上記入力部７により入力された所定のカテゴリ情報に基づいて、上記データベース１に記憶された複数の商品情報を複数の商品カテゴリ情報に上書きする。言いかえれば、商品集約部６は、商品カテゴリ情報をもとにデータベース１を商品に関して集約する。
【００１４】
次に動作について説明する。
図２は、データベースの内容例を示す図である。
データベース１は、図２に示されるように顧客、商品、興味の度合い（好み度）の少なくとも３列からなる。ここで興味の度合いは、例えば、５＝大好き、４＝好き、３＝普通、２＝嫌い、１＝大嫌い、のように数値化されて表されるものとする。
【００１５】
図３は、顧客カテゴリ情報の例を示す図である。
顧客カテゴリ情報記憶部２に記憶された顧客カテゴリ情報は、図３に示されるように顧客、および１つ以上の顧客カテゴリの列からなる。顧客カテゴリは、属性などにより顧客を分類するためのもので、例としては性別、年代、居住地、職業などがある。
【００１６】
図４は、商品カテゴリ情報の例を示す図である。
商品カテゴリ情報記憶部３に記憶された商品カテゴリ情報は、図４に示されるように商品、および１つ以上の商品カテゴリの列からなる。商品カテゴリは、属性などにより商品を分類するためのもので、例としては野菜、生鮮食料品などの多階層の商品分類がある。
【００１７】
入力部７は、所定のカテゴリ情報の一例である所望の顧客カテゴリレベルおよび商品カテゴリレベルの各情報を入力する。すなわち、本実施例のリコメンデーションシステム１００に、所望の顧客カテゴリレベルおよび商品カテゴリレベルを指定すると、顧客集約部５は、データベース１と顧客カテゴリ情報記憶部２の顧客カテゴリ情報との突き合わせを行ない、データベース１の顧客列を指定した顧客カテゴリレベルに変換する。また商品集約部６は、データベース１と商品カテゴリ情報記憶部３の商品カテゴリ情報との突き合わせを行ない、データベース１の商品列を指定した商品カテゴリレベルに変換する。
【００１８】
図５は、リコメンデーションの例を示す図である。
図５では、顧客Ａ〜Ｈの書籍ａ〜ｈに対する興味の度合いが５段階で示されている。すなわち５は大好きであることを示し、１は大嫌いであることを示す。空欄は、顧客の書籍に対する興味の度合いが明らかでないことを示す。ここで顧客Ｇへのおすすめ商品を選ぶ場合を想定する。顧客Ｇは、書籍ｇに対し興味の度合いが高く、ｄに対し興味の度合いが低いという点で、顧客Ａ、Ｆに類似している。一方、顧客Ａ、Ｆは書籍ａに対する興味の度合いが高いので、顧客Ｇは書籍ａに興味をもつと推定され、書籍ａが顧客Ｇへのおすすめ商品となる。
【００１９】
リコメンデーションエンジン４は、顧客列、商品列が変換され抽象化されたデータベース１を分析し、各顧客グループへのおすすめ商品グループを選出する。
図６は、カテゴリにより抽象化したリコメンデーションの例を示す図である。
たとえば、図６では、図５に示す顧客と書籍の関係を、図３、図４に示すカテゴリ情報で集約した結果を示し、この結果、顧客グループ“え”には書籍グループ“エ”がおすすめとなる。
【００２０】
以上のようにすることにより、利用者が望む階層、あるいは抽象化レベルでのおすすめ商品グループの算出が可能となり、従来例では顧客Ｈへのおすすめ書籍を選出することは不可能であったが、本実施の形態におけるリコメンデーションシステム１００により顧客Ｈが属する顧客グループ“え”には書籍グループ“エ”、すなわち書籍ｇおよびｈがおすすめであると算出できる。
【００２１】
以上のように、顧客の趣味、嗜好に応じて商品を提案するリコメンデーションシステム１００は、
・各顧客の各製品に対する興味の度合いを示すデータベース１、
・顧客の階層構造を表す顧客カテゴリ情報、
・商品の構想構造を表す商品カテゴリ情報、
・顧客グループと商品グループの関係から、ある顧客グループへのおすすめ商品グループを選出するリコメンデーションエンジン４、
・前記データベースを顧客に関して集約する顧客集約部５、
・前記データベースを商品に関して集約する商品集約部６、
とを有し、
顧客集約部５は前記データベース１の顧客列を指定された顧客カテゴリレベルに変換し、商品集約部６は前記データベース１の商品列を指定された商品カテゴリレベルに変換し、リコメンデーションエンジン４は集約されたデータベースに対しておすすめ商品グループの選出を行なう。
【００２２】
実施の形態２．
実施形態２においては、指定により顧客集約部５はデータベース１と顧客カテゴリ情報の突き合わせを行なわず、データベース１の顧客列をそのまま出力する。また、指定により商品集約部６はデータベース１と商品カテゴリ情報の突き合わせを行なわず、データベース１の商品列をそのまま出力する。各構成は、図１と同様である。
【００２３】
上記入力部７は、上記データベース１に記憶された複数の顧客情報を複数の顧客カテゴリ情報に上書きすることを拒否する顧客上書き拒否情報を入力する。
上記上書き部１０は、上記入力部７により入力された顧客上書き拒否情報に基づき、上記データベース１に記憶された複数の顧客情報を複数の顧客カテゴリ情報に上書きせず、
上記リコメンデーションエンジン４は、上記上書き部１０により上書きされた複数の商品カテゴリ情報と上記上書き部１０により上書きされなかった複数の顧客情報との中から、上記入力部７により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客情報と、商品カテゴリ情報と、上記顧客情報と商品カテゴリ情報に上書きされた商品情報とに対応する上記データベース１に記憶された好み度とを選出する。
上記出力部８は、上記リコメンデーションエンジン４により選出された顧客情報と商品カテゴリ情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客情報に対応する顧客に上記商品カテゴリ情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促す。
【００２４】
或いは、以下のようにすることもできる。
上記入力部７は、上記データベース１に記憶された複数の商品情報を複数の商品カテゴリ情報に上書きすることを拒否する商品上書き拒否情報を入力する。
上記上書き部１０は、上記入力部７により入力された商品上書き拒否情報に基づき、上記データベース１に記憶された複数の商品情報を複数の商品カテゴリ情報に上書きせず、
上記リコメンデーションエンジン４は、上記上書き部１０により上書きされた複数の顧客カテゴリ情報と上記上書き部１０により上書きされなかった複数の商品情報との中から、上記入力部７により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客カテゴリ情報と、商品情報と、上記顧客カテゴリ情報に上書きされた顧客情報と商品情報とに対応する上記データベース１に記憶された好み度とを選出する。
上記出力部８は、上記リコメンデーションエンジン４により選出された顧客カテゴリ情報と商品情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客カテゴリ情報に対応する顧客に上記商品情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促す。
【００２５】
或いは、以下のようにすることもできる。
上記入力部７は、上記データベース１に記憶された複数の顧客情報を複数の顧客カテゴリ情報に上書きすることを拒否する顧客上書き拒否情報と上記データベース１に記憶された複数の商品情報を複数の商品カテゴリ情報に上書きすることを拒否する商品上書き拒否情報とを入力する。
上記上書き部１０は、上記入力部７により入力された顧客上書き拒否情報に基づき、上記データベース１に記憶された複数の顧客情報を複数の顧客カテゴリ情報に上書きしない。また、上記入力部７により入力された商品上書き拒否情報に基づき、上記データベース１に記憶された複数の商品情報を複数の商品カテゴリ情報に上書きしない。
上記リコメンデーションエンジン４は、上記上書き部１０により上書きされなかった複数の顧客情報と複数の商品情報との中から、上記入力部７により入力された所定のカテゴリ情報に対応する顧客情報と、商品情報と、上記顧客情報と商品情報とに対応する上記データベース１に記憶された好み度とを選出し、
上記出力部８は、上記選出部により選出された顧客情報と商品情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客情報に対応する顧客に上記商品情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促す。
【００２６】
このようにすることにより、顧客カテゴリ情報記憶部２の顧客カテゴリ情報と、商品カテゴリ情報記憶部３の商品カテゴリ情報とに特別に記述せずとも、顧客、商品の両方あるいは一方を抽象化しないで、おすすめ商品あるいはおすすめ商品グループの算出が可能となる。
【００２７】
以上のように、本実施の形態２におけるリコメンデーションシステム１００は、本実施の形態１における構成を用いて、さらに、指定により顧客集約部は前記データベースと顧客カテゴリ情報の突き合わせを行なわず、データベースの顧客列をそのまま出力することを特徴とする。
或いは、以上のように、本実施の形態２におけるリコメンデーションシステム１００は、本実施の形態１における構成を用いて、さらに、指定により商品集約部は前記データベースと商品カテゴリ情報の突き合わせを行なわず、データベースの商品列をそのまま出力することを特徴とする。
【００２８】
実施の形態３．
実施形態３においては、顧客カテゴリレベルを複数指定し、顧客列を指定されたカテゴリレベルの積に変換する。一例としては、カテゴリレベルとして性別、年代の２つを指定した場合（複数の所定のカテゴリ情報の一例である）、顧客列は、２０代男性、２０代女性、３０代男性、のように変換される。同様に、商品カテゴリレベルを複数指定し、商品列を指定されたカテゴリレベルの積に変換する。各構成は、図１と同様である。
【００２９】
上記入力部７は、複数の所定のカテゴリ情報を入力する。
上記上書き部１０は、上記データベース１に記憶された複数の顧客情報と複数の商品情報とを上記入力部７により入力された複数の所定のカテゴリ情報に基づいて分類された複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報とに上書きする。
上記リコメンデーションエンジン４は、上記上書き部１０により上書きされた複数の顧客カテゴリ情報と複数の商品カテゴリ情報との中から、上記入力部７により入力された複数の所定のカテゴリ情報のすべてに対応する顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と、上記顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報とに上書きされた顧客情報と商品情報とに対応する上記データベース１に記憶された好み度とを選出する。
上記出力部８は、上記リコメンデーションエンジン４により選出された顧客カテゴリ情報と商品カテゴリ情報と好み度とを対応させて出力し、ユーザに対し、上記顧客カテゴリ情報に対応する顧客に上記商品カテゴリ情報に対応する商品の提案をおこなう指針を促す。
【００３０】
このようにすることにより、様々な組み合わせによるおすすめ商品あるいはおすすめ商品グループの算出が可能となる。
【００３１】
以上のように、実施の形態３におけるリコメンデーションシステム１００において、顧客集約部５は前記データベース１の顧客列を指定された複数の顧客カテゴリレベルの積に変換することを特徴とする。
また、或いは／及び、商品集約部６は前記データベース１の商品列を指定された複数の商品カテゴリレベルの積に変換することを特徴とする。
【００３２】
以上の説明において、リコメンデーションシステム１００は、図示されていないが、システムユニット、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）表示装置、キーボード（Ｋ／Ｂ）、マウス、コンパクトディスク装置（ＣＤＤ）、プリンタ装置、スキャナ装置を備えている。ＣＲＴ表示装置、Ｋ／Ｂ、マウス、ＣＤＤ、プリンタ装置、スキャナ装置は、システムユニットにケーブルで接続されている。
また、リコメンデーションシステム１００は、図示されていないが、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵは、バスを介してＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）（記憶装置の一例である）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）（記憶装置の一例である）、ＣＲＴ表示装置、Ｋ／Ｂ、マウス、通信ボード、ＦＤＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、磁気ディスク装置（記憶装置の一例である）、ＣＤＤ、プリンタ装置、スキャナ装置と接続されている。通信ボード４４は、インターネットに接続されている。
ここで、通信ボードは、インターネットに限らず、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）に接続されていても構わない。
磁気ディスク装置には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、ウィンドウシステム、プログラム群、ファイル群が記憶されている。プログラム群は、ＣＰＵ、ＯＳ、ウィンドウシステムにより実行される。
【００３３】
また、以上の説明において、各実施の形態の説明において「〜部」として説明したものは、一部或いはすべてコンピュータで動作可能なプログラムにより構成することができる。これらのプログラムは、例えば、Ｃ言語により作成することができる。或いは、ＨＴＭＬやＳＧＭＬやＸＭＬを用いても構わない。或いは、ＪＡＶＡ（登録商標）を用いて画面表示を行っても構わない。
また、各実施の形態の説明において「〜部」として説明したものは、ＲＯＭに記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェア或いは、ハードウェア或いは、ソフトウェアとハードウェアとファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。
また、上記各実施の形態を実施させるプログラムは、また、磁気ディスク装置、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）、光ディスク、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＭＤ（ミニディスク）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のその他の記録媒体による記録装置を用いても構わない。
また、出力部は、ＣＲＴ表示装置、その他の表示装置、プリンタ装置等の出力装置を用いても構わない。
【００３４】
【発明の効果】
この発明によれば顧客および商品について種々の階層でおすすめ商品を選出することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１におけるリコメンデーションシステムを示す全体構成図である。
【図２】データベースの内容例を示す図である。
【図３】顧客カテゴリ情報の例を示す図である。
【図４】商品カテゴリ情報の例を示す図である。
【図５】リコメンデーションの例を示す図である。
【図６】カテゴリにより抽象化したリコメンデーションの例を示す図である。
【符号の説明】
１  データベース、２  顧客カテゴリ情報記憶部、３  商品カテゴリ情報記憶部、４  リコメンデーションエンジン、５  顧客集約部、６  商品集約部、７  入力部、８  出力部、１０  上書き部、１００  リコメンデーションシステム。
【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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