(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗毎に所定の項目に関する店舗情報を記憶する記憶手段と、
ユーザにより選択された選択店舗の店舗情報と、前記記憶手段に記憶された前記選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目毎に前記選択店舗と当該選択店舗以外の店舗の店舗情報とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたお勧め店舗のうち、当該抽出する際に用いた近似度の高い順に所定数のお勧め店舗を前記ユーザにレコメンドするレコメンド手段と、
を備え、
前記抽出手段は、さらに、前記ユーザにレコメンドされたお勧め店舗の中から当該ユーザが選択した第二選択店舗の店舗情報と、前記記憶手段に記憶された前記選択店舗及び前記第二選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目ごとに前記第二選択店舗と当該第二選択店舗及び前記選択店舗以外の店舗とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を再抽出し、
当該再抽出する際に用いた近似度は、前記第二選択店舗と、前記選択店舗と、の間で一致している前記比較要素毎に重み付けして算出され、
前記比較要素は、複数の要素からなることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記店舗情報には、店舗の空席情報が含まれ、
前記抽出手段は、
前記選択店舗が満席であった場合に、空席を有する店舗の中からお勧め店舗を抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記比較要素は、店舗間距離、価格帯、料理のジャンル、店舗名称、料理ジャンルの地域、提供されるメニューの種類、又は店舗の利用者層の少なくとも二つからなることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
ユーザによって、店舗内で席が離れてもよいか、又は、店舗が分かれてよいか、の少なくとも一方の検索条件選択できる検索手段を備え、
前記抽出手段は、
ユーザによって、店舗内で席が離れてもよい、又は、店舗が分かれてよい、の少なくとも一方の検索条件が選択された場合、
当該検索条件に合致する店舗の中から、前記所定の近似条件に合致するお勧め店舗を抽出することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
コンピュータ・ソフトウエアによる情報処理方法であって、
ユーザにより選択された選択店舗の店舗情報と、店舗毎に所定の項目に関する店舗情報を記憶する記憶手段に記憶された前記選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目毎に前記選択店舗と当該選択店舗以外の店舗の店舗情報とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出されたお勧め店舗のうち、当該抽出する際に用いた近似度の高い順に所定数のお勧め店舗を前記ユーザにレコメンドするレコメンドステップと、
を有し、
前記抽出ステップは、さらに、前記ユーザにレコメンドされたお勧め店舗の中から当該ユーザが選択した第二選択店舗の店舗情報と、前記記憶手段に記憶された前記選択店舗及び前記第二選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目ごとに前記第二選択店舗と当該第二選択店舗及び前記選択店舗以外の店舗とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を再抽出し、
当該再抽出する際に用いた近似度は、前記第二選択店舗と、前記選択店舗と、の間で一致している前記比較要素毎に重み付けして算出され、
前記比較要素は、複数の要素からなることを特徴とするコンピュータ・ソフトウエアによる情報処理方法。
【請求項６】
コンピュータを、
ユーザにより選択された選択店舗の店舗情報と、店舗毎に所定の項目に関する店舗情報を記憶する記憶手段に記憶された前記選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目毎に前記選択店舗と当該選択店舗以外の店舗の店舗情報とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出されたお勧め店舗のうち、当該抽出する際に用いた近似度の高い順に所定数のお勧め店舗を前記ユーザにレコメンドするレコメンド手段、
として機能させ、
前記抽出手段は、さらに、前記ユーザにレコメンドされたお勧め店舗の中から当該ユーザが選択した第二選択店舗の店舗情報と、前記記憶手段に記憶された前記選択店舗及び前記第二選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目ごとに前記第二選択店舗と当該第二選択店舗及び前記選択店舗以外の店舗とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を再抽出し、
当該再抽出する際に用いた近似度は、前記第二選択店舗と、前記選択店舗と、の間で一致している前記比較要素毎に重み付けして算出され、
前記比較要素は、複数の要素からなることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザが飲食店等の店舗をインターネット上で検索する際に、検索条件を指定することによって、ユーザの希望に沿った店舗が抽出され、抽出された店舗の空席情報等を含んだ店舗情報がユーザの携帯端末に送信される方法が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−０６７２６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、複数の店舗の店舗情報が送信された場合、その中からユーザが選択した店舗が満席であると、もう一度複数の店舗情報の中からユーザが選択し直す必要があった。この場合、気に入った店舗が他にないと、検索条件を新たに指定して検索しなければならず、煩雑であった。
【０００５】
また、ユーザの好みは多種多様であり、ユーザの希望する条件を全て満たすように検索条件設定することは手間を要する。さらに、ユーザは検索する時点において、希望する条件が明確となっていない場合も多いため、検索条件を少しずつ変更しながら検索し、候補となる店舗を見つけるまでに時間を要することが多かった。
【０００６】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、インターネット上でユーザが店舗を検索する場合に、簡易な操作でユーザの希望に沿った満足度の高い情報を配信することができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、上記目的を達成するためになされたものであり、
情報処理装置において、
店舗毎に所定の項目に関する店舗情報を記憶する記憶手段と、
ユーザにより選択された選択店舗の店舗情報と、前記記憶手段に記憶された前記選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目毎に前記選択店舗と当該選択店舗以外の店舗の店舗情報とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたお勧め店舗のうち、当該抽出する際に用いた近似度の高い順に所定数のお勧め店舗を前記ユーザにレコメンドするレコメンド手段と、
を備え、
前記抽出手段は、さらに、前記ユーザにレコメンドされたお勧め店舗の中から当該ユーザが選択した第二選択店舗の店舗情報と、前記記憶手段に記憶された前記選択店舗及び前記第二選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目ごとに前記第二選択店舗と当該第二選択店舗及び前記選択店舗以外の店舗とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を再抽出し、
当該再抽出する際に用いた近似度は、前記第二選択店舗と、前記選択店舗と、の間で一致している前記比較要素毎に重み付けして算出され、
前記比較要素は、複数の要素からなることを特徴とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、
前記店舗情報には、店舗の空席情報が含まれ、
前記抽出手段は、
前記選択店舗が満席であった場合に、空席を有する店舗の中からお勧め店舗を抽出することを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の情報処理装置において、
前記比較要素は、店舗間距離、価格帯、料理のジャンル、店舗名称、料理ジャンルの地域、提供されるメニューの種類、又は店舗の利用者層の少なくとも二つからなることを特徴とする。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の情報処理装置において、
ユーザによって、店舗内で席が離れてもよいか、又は、店舗が分かれてよいか、の少なくとも一方の検索条件選択できる検索手段を備え、
前記抽出手段は、
ユーザによって、店舗内で席が離れてもよい、又は、店舗が分かれてよい、の少なくとも一方の検索条件が選択された場合、
当該検索条件に合致する店舗の中から、前記所定の近似条件に合致するお勧め店舗を抽出することを特徴とする。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、
コンピュータ・ソフトウエアによる情報処理方法であって、
ユーザにより選択された選択店舗の店舗情報と、店舗毎に所定の項目に関する店舗情報を記憶する記憶手段に記憶された前記選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目毎に前記選択店舗と当該選択店舗以外の店舗の店舗情報とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出されたお勧め店舗のうち、当該抽出する際に用いた近似度の高い順に所定数のお勧め店舗を前記ユーザにレコメンドするレコメンドステップと、
を有し、
前記抽出ステップは、さらに、前記ユーザにレコメンドされたお勧め店舗の中から当該ユーザが選択した第二選択店舗の店舗情報と、前記記憶手段に記憶された前記選択店舗及び前記第二選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目ごとに前記第二選択店舗と当該第二選択店舗及び前記選択店舗以外の店舗とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を再抽出し、
当該再抽出する際に用いた近似度は、前記第二選択店舗と、前記選択店舗と、の間で一致している前記比較要素毎に重み付けして算出され、
前記比較要素は、複数の要素からなることを特徴とする。
【００１６】
請求項６に記載の発明は、
コンピュータを、
ユーザにより選択された選択店舗の店舗情報と、店舗毎に所定の項目に関する店舗情報を記憶する記憶手段に記憶された前記選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目毎に前記選択店舗と当該選択店舗以外の店舗の店舗情報とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出されたお勧め店舗のうち、当該抽出する際に用いた近似度の高い順に所定数のお勧め店舗を前記ユーザにレコメンドするレコメンド手段、
として機能させ、
前記抽出手段は、さらに、前記ユーザにレコメンドされたお勧め店舗の中から当該ユーザが選択した第二選択店舗の店舗情報と、前記記憶手段に記憶された前記選択店舗及び前記第二選択店舗以外の店舗の店舗情報と、前記所定の項目ごとに前記第二選択店舗と当該第二選択店舗及び前記選択店舗以外の店舗とを比較することで得られる比較要素の近似度と、に基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を再抽出し、
当該再抽出する際に用いた近似度は、前記第二選択店舗と、前記選択店舗と、の間で一致している前記比較要素毎に重み付けして算出され、
前記比較要素は、複数の要素からなることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、インターネット上でユーザが店舗を検索する場合に、簡易な操作でユーザの希望に沿った満足度の高い情報を配信することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】選択店舗の店舗情報ページの画面を示す模式図である。
【図３】選択店舗に対するお勧め店舗が表示された画面を示す模式図である。
【図４】第二選択店舗に対するお勧め店舗が表示された画面を示す模式図である。
【図５】情報配信処理のフローチャートである。
【図６】他の実施形態における選択店舗の店舗情報ページの画面を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。ただし、以下は本発明の実施形態の一例であって本発明を限定するものではない。
なお、以下の説明では、インターネット上における検索サイトにおいて、店舗を検索することを例として説明するが、「店舗」とは、広義な意味で商品又はサービスを提供する施設や輸送機関をも意味することとし、店舗の検索とは、例えば、宿泊施設の空室検索や鉄道やバス等の輸送機関の空席検索を含むこととする。
【００２０】
［１．情報処理システムの概要］
本実施形態に係る情報処理システム１は、インターネット上における飲食店を検索する検索サイトにおいて、ユーザが検索条件を指定して複数の店舗の店舗情報を受信し、その中からユーザが選択した店舗（以下「選択店舗」とする。）が満席であった場合に、選択店舗に類似した店舗をお勧め店舗としてレコメンドするものである。
【００２１】
［２．情報処理システムの構成］
情報処理システム１は、図１に示すように、端末装置１０及び情報配信サーバ２０を備えて構成されている。端末装置１０は、通信ネットワークＮを介して情報配信サーバ２０に接続されており、飲食店検索を行う検索サイトにおいて、情報配信サーバ２０からＷｅｂページを受信し、Ｗｅｂページを画面表示することができる。
【００２２】
［２−１．端末装置］
端末装置１０は、Ｗｅｂページを閲覧するためのユーザ端末であり、図１に示すように、制御部１１、操作部１２、表示部１３、記憶部１４、通信部１５及び位置取得部１６等を備えて構成されている。
【００２３】
具体的には、端末装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ、ノートコンピュータ、タブレットコンピュータ、又はスマートフォン等の携帯端末等の情報処理機器から構成され、ウェブブラウザ（ウェブコンテンツ閲覧ソフトウェア）を備えている。
【００２４】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成され、ＲＡＭの作業領域に展開されたＲＯＭや記憶部１４に記憶されたプログラムデータとＣＰＵとの協働により、端末装置１０の各部を統括制御する。
【００２５】
操作部１２は、例えば、タッチパネル、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーなどを有するキーボード、マウス等のポインティングデバイスなどを備え、ユーザからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部１１へと出力する。
【００２６】
表示部１３は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などのディスプレイを備え、制御部１１から出力された表示制御信号に基づいた画像を表示画面に表示する。
【００２７】
記憶部１４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、半導体メモリなどにより構成され、プログラムデータや各種データを制御部１１から読み書き可能に記憶している。
【００２８】
通信部１５は、通信用ＩＣ（Integrated Circuit）及び通信コネクタなどを有する通信インターフェイスであり、制御部１１の制御の下、所定の通信プロトコルを用いて通信ネットワークＮを介したデータ通信を行う。
【００２９】
位置取得部１６は、ＧＰＳモジュール、自律航法ユニット等を備えて構成されている。ＧＰＳモジュールは、ＧＰＳアンテナ等を備えて構成される。このＧＰＳアンテナは、地球低軌道に打ち上げられた複数のＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信する。ＧＰＳアンテナは、少なくとも３個のＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号に基づいて端末装置１０の絶対的な現在位置（緯度、経度）を検出し、検出した位置情報を基準位置情報として制御部１１に出力する。
【００３０】
［２−２．情報配信サーバ］
情報配信サーバ２０は、図１に示すように、例えば、制御部２１、操作部２２、表示部２３、記憶部２４及び通信部２５等を備えて構成されている。
【００３１】
制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を備えて構成され、ＲＡＭの作業領域に展開されたＲＯＭや記憶部２４に記憶されたプログラムデータとＣＰＵとの協働により、Ｗｅｂサーバ２０の各部を統括制御する。
【００３２】
また、制御部２１は、店舗の抽出手段としての機能を有しており、インターネット上における飲食店の検索サイトにおいて、ユーザが選択した選択店舗が満席の場合、ユーザから「似たお店を検索する」という要求を受信すると、選択店舗の店舗情報と店舗ＤＢ２４２に記憶された他の店舗の店舗情報とに基づいて、所定の比較要素の近似度を計算し、近似度が高いお勧め店舗を抽出する。
比較要素は、具体的には、（１）選択店舗との距離、（２）価格帯、（３）料理のジャンル、（４）店舗名称、（５）料理ジャンルの地域、（６）提供されるメニューの種類及び（７）店舗の利用者層であり、選択店舗の店舗情報と店舗ＤＢ２４２に記憶された他の店舗の店舗情報との項目から、評価基準ＤＢ２４５に基づいて近似度が計算される。
また、制御部２１は、レコメンド手段としての機能を有しており、抽出手段により抽出したお勧め店舗の中で、近似度が高い順に所定数（例えば、二つ）の店舗をユーザにレコメンドする。
【００３３】
操作部２２は、例えば、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーなどを有するキーボード、マウス等のポインティングデバイスなどを備え、ユーザからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部２１へと出力する。
【００３４】
表示部２３は、例えば、ＣＲＴやＬＣＤなどのディスプレイを備え、制御部２１から出力された表示制御信号に基づいた画像を表示画面に表示する。
【００３５】
記憶部２４は、例えば、ＨＤＤ、半導体メモリなどにより構成されており、Ｗｅｂページの本文情報等のＷｅｂページを表示させるためのプログラムデータや各種設定データ等のデータを制御部２１から読み書き可能に記憶している。
【００３６】
ページＤＢ２４１は、Ｗｅｂページの本文情報を記憶しており、端末装置１０からのＷｅｂページ取得要求に応じて必要な情報が読み出される。
【００３７】
店舗ＤＢ２４２は、店舗毎に、店舗ＩＤ、店舗位置（緯度経度）、価格帯、料理のジャンル、店舗名称、料理ジャンルの地域の位置（緯度経度）、提供されるメニューの種類及び店舗の利用者層等といった所定の項目に関する店舗情報が記憶されている。
【００３８】
空席ＤＢ２４３は、店舗の空席情報が記憶されており、空席数等の空席状況について、適宜の方法で記憶されている。
【００３９】
会員ＤＢ２４４は、飲食店を検索する検索サイトを利用する会員ユーザの生年月日、性別、住所、及び職業等のユーザの情報が、ユーザＩＤに紐づいて記憶されている。そして、店舗情報を表示する店舗ページにおいて、当該店舗へコメントをしている人のユーザＩＤから、店舗を利用している利用層の年齢、性別、住所、及び職業等の傾向が分析され、店舗利用者層の情報が店舗ＤＢ２４２に登録されている。
【００４０】
評価基準ＤＢ２４５は、比較要素の近似度を計算するためのパラメータが登録されている。具体的には、例えば、店舗からの距離の近似度を計算する場合は、選択店舗から１０ｍ以内なら５点、２００ｍ以内なら３点、３００ｍ以内なら１点等のように、評価するための基準となるパラメータが記憶されている。
【００４１】
通信部２５は、通信用ＩＣ及び通信コネクタなどを有する通信インターフェイスであり、制御部２１の制御の下、所定の通信プロトコルを用いて通信ネットワークＮを介したデータ通信を行う。
【００４２】
［３．近似度の計算］
本実施形態では、飲食店を検索した際に、ユーザが選択した選択店舗が満席であった場合、選択店舗と「似たお店を検索する」というユーザからの要求を受信すると、選択店舗と店舗ＤＢ２４２に記憶された他の店舗との間で近似度を計算し、近似度の高い店舗をお勧め店舗として抽出する。
【００４３】
具体的には、近似度の計算は、（１）選択店舗との距離、（２）価格帯、（３）料理のジャンル、（４）店舗の名称、（５）料理ジャンルの地域、（６）提供されるメニューの種類及び（７）店舗の利用者層という、７つの比較要素の値を７次元のベクトルの要素として、ベクトルの和を計算することによって行われる。そして、各比較要素に重み付けを設定して、ベクトル同士の距離を計算することによって近似度を評価している。
即ち、（１）〜（７）の近似度を算出して単純に足し合わせるのではなく、ユーザが重要視するものはより近似度に対する寄与が大きくなるように調整し、ユーザの好みに合わせた近似度の計算を行う。
【００４４】
重みづけは、例えば、ユーザが検索サイトで最初に指定していた条件によって行われる。具体的には、ユーザが検索サイトで価格帯のみを選択して検索していた場合は、価格帯の近似度の点数を２倍となるように重み付けをして、近似度の計算を行う。
以下、各比較要素の近似度の計算方法について説明する。
【００４５】
［３−１．比較要素（選択店舗との距離）］
（１）選択店舗との距離の近似度は、店舗ＤＢ２４２に記憶されている選択店舗の緯度経度情報と、店舗ＤＢ２４２に記憶されている他の店舗の緯度経度情報と、に基づいて、店舗間の直線距離を計算し、評価基準ＤＢ２４５に記憶されている距離の差を点数化するためのパラメータによって近似度を計算する。
具体的には、例えば、選択店舗から１００ｍ以内なら５点、２００ｍ以内なら３点、３００ｍ以内なら１点等のように、選択店舗に近ければ点数が高くなるように近似度を計算する。
【００４６】
なお、端末装置１０の位置取得部１６からユーザの現在位置を取得できる場合には、ユーザの現在位置からの距離も計算に含めることとしても良い。具体的には、選択店舗から１００ｍの店舗であっても、選択店舗の位置からユーザの位置に近くなる方向にある店舗であれば加点し、選択店舗の位置からユーザの位置に対して遠くなる方向であれば減点する。
【００４７】
［３−２．比較要素（価格帯）］
（２）価格帯の近似度は、店舗ＤＢ２４２に記憶されている店舗毎の価格帯と、評価基準ＤＢ２４５に記憶されている価格帯の差を点数化するためのパラメータと、によって計算する。
価格帯は、例えば、店舗ＤＢ２４２に店舗の利用者の平均予算が記憶されており、選択店舗の価格帯と、店舗ＤＢ２４２に記憶された他の店舗の価格帯と、を比較して近似度を計算する。
具体的には、例えば、誤差が５００円以内であれば５点、１０００円以内であれば３点、２０００円以内であれば１点等のように、選択店舗に価格帯が近ければ点数が高くなるように近似度を計算する。
【００４８】
［３−３．比較要素（料理のジャンル）］
（３）料理のジャンルの近似度は、店舗ＤＢ２４２に記憶されている店舗毎の料理のジャンルと、評価基準ＤＢ２４５に記憶されている料理のジャンルの差を点数化するためのパラメータと、によって計算する。
評価基準ＤＢ２４５には、料理のジャンルが階層構造となるように記憶されており、例えば、「うどん」であれば「和食＞麺類＞うどん」、そばであれば「和食＞麺類＞そば」、懐石料理であれば「和食＞懐石料理」、スペイン料理であれば「西洋料理＞スペイン料理」のように記憶されている。
【００４９】
そして、近似度の計算は、具体的には、選択店舗と店舗ＤＢに記憶された他の店舗との料理のジャンルが完全に一致すれば５点、一致しない場合であっても、「うどん」と「そば」のように小分類での違いであれば３点、「うどん」と「懐石料理」のように中分類での違いであれば１点、和食と西洋料理のように大分類での違いであれば０点のように、料理の種類の階層が近ければ点数が高くなるように計算する。
なお、単に階層単位で点数をつけるのではなく、仮に中華料理の間で多くのユーザが北京料理と四川料理を厳密に区別していないとすれば、例え分類が異なっていても、近似度が高くなるように計算しても良い。
【００５０】
［３−４．比較要素（店舗名称）］
次に、（４）店舗名称における近似度の計算について説明する。店舗名称の近似度は、店舗ＤＢ２４２に記憶されている店舗毎の店舗名称と、評価基準ＤＢ２４５に記憶されている店舗名称の差を点数化するためのパラメータと、によって計算する。
具体的には、選択店舗と店舗ＤＢに記憶された他の店舗との間で、店舗名称の文字種や、単語の意味を比較することによって近似度を計算する。例えば、アルファベット、ひらがな、又は漢字等において、同じ文字種が用いられていれば３点のように、近似度が高くなるように加点する。
【００５１】
また、店名に外国語を使用している場合には、店舗ＤＢ２４２に日本語での意味も記憶しておき、日本語の意味同士を比較する。そして、意味が一致する場合には３点のように、近似度が高くなるように加点する。
【００５２】
なお、文字種をさらに分類しても良く、例えば中国語であっても、繁体字が用いられているのか又は簡体字が用いられているのかによって、文字分類が同じであれば１点のように加点しても良い。
【００５３】
［３−５．比較要素（料理ジャンルの地域）］
（５）料理ジャンルの地域は、店舗ＤＢ２４２に記憶されている料理ジャンルの地域の位置情報と、評価基準ＤＢ２４５に記憶されている料理ジャンルの地域を点数化するためのパラメータと、によって計算する。
店舗ＤＢ２４２には、タイ料理、ベトナム料理、及びトルコ料理等の料理ジャンルがどの国のものであるかと、当該国の領域の重心その他の中央値や首都等を基準とした緯度経度情報が位置情報として記憶されている。
【００５４】
そして、近似度の計算は、選択店舗と店舗ＤＢ２４２に記憶された他の店舗との料理ジャンルの地域の位置情報を直線距離で計算し、料理ジャンルの地域間の距離によって点数化する。
具体的には、例えば、料理ジャンルの地域間の距離が１００ｋｍ以内なら５点、５００ｋｍ以内なら３点、１０００ｋｍ以内なら１点等のように、料理ジャンルの地域間の距離が近ければ点数が高くなるように計算する。
【００５５】
［３−６．比較要素（提供されるメニューの種類）］
（６）提供されるメニューの種類の近似度は、店舗ＤＢ２４２に記憶されている店舗毎のメニューの種類と、評価基準ＤＢ２４５に記憶されているメニューの種類を点数化するためのパラメータと、によって計算する。
具体的には、選択店舗と店舗ＤＢに記憶された他の店舗とのメニューの種類を突き合わせて、共通しているメニューの割合によって点数化する。例えば、選択店舗のメニューが９０％以上あれば５点、７０％以上あれば３点、５０％以上あれば１点等のように、提供されるメニューの種類の一致度が高くなるように点数化し、近似度を計算する。
なお、メニューは食べ物だけではなく飲み物も含み、飲み物については、単に種類が共通するということだけではなく、ブランド名が同じであるかを比較対象としても良い。
【００５６】
［３−７．比較要素（店舗の利用者層）］
（７）店舗の利用者層の近似度は、店舗ＤＢ２４２に記憶されている店舗の利用者層の情報と、評価基準ＤＢ２４５に記憶されている店舗の利用者層の近似度を点数化するためのパラメータと、によって計算する。
具体的には、選択店舗と店舗ＤＢに記憶された他の店舗との間で、店舗を利用する利用者の年代、性別、住所、及び職業等の要素が共通すれば加点する。例えば、選択店舗が３０代によく利用されるのであれば、同じく３０代によく利用されるお店には１点加点することによって近似度を計算する。
【００５７】
［４．情報配信処理］
本実施形態の情報配信処理について、図２〜５を用いて説明する。
情報配信処理は、情報配信サーバ２０の制御部２１によってステップ毎に制御されて実行される（図５）。これらの処理は、例えば、インターネット上の飲食店の検索サイトにおいて、ユーザが検索条件を指定して複数の店舗情報を受信し、当該複数の店舗の中から１つの店舗（選択店舗）を選択し、選択店舗の店舗情報ページを表示するためのクリック操作等を行うことによって開始される。
【００５８】
まず、情報配信サーバ２０の制御部２１は、端末装置１０から選択店舗の店舗情報取得要求を受信する。そして、情報サーバはページＤＢ２４１、店舗ＤＢ２４２、及び空席ＤＢ２４３から、Ｗｅｂページとして表示するための選択店舗情報を読み出し、端末装置１０に配信する（ステップＳ１０１）。
なお、選択店舗情報には、店舗の空席情報と、Ｗｅｂページには似たお店を検索するための「似たお店を検索」ボタン情報と、が含まれている。
【００５９】
次に、端末装置１０は、選択店舗情報を受信し、選択店舗の店舗情報ページを表示部１３に表示する。選択店舗情報には、店舗名、店舗の場所、料理のジャンル、店舗の住所、店舗へのアクセス、予算、店舗の写真、クチコミ、メニュー、クーポン、地図等の情報の他、店舗の空席情報が含まれており、ユーザの選択店舗が満席であった場合には、満席であると表示される（図２）。
また、空席情報の下には、似たお店を検索するための「似たお店を検索」ボタンが表示される。
【００６０】
そして、ユーザによって、「似たお店を検索」ボタンがクリックされると、端末装置１０の制御部１１は、情報配信サーバ２０に情報を送信する。
情報配信サーバ２０の制御部２１は、「似たお店を検索」ボタンがクリックされたか否かを判定する（ステップＳ１０２）。「似たお店を検索」ボタンがクリックされた場合（ステップＳ１０２；ＹＥＳ）には、次の処理（ステップＳ１０３）に進み、クリックされなかった場合（ステップＳ１０２；ＮＯ）には、処理を終了する。
なお、制御部１１による判定（ステップＳ１０２）は、端末装置１０の表示部１３に選択店舗情報ページが表示されている間に判定されるものであり、ユーザによってＷｅｂページの遷移操作や、閲覧終了操作等が行われた場合には、クリックされなかった（ステップＳ１０２；ＮＯ）として処理を終了する。
【００６１】
次に、ステップＳ１０３において、制御部２１は、選択店舗の情報を店舗ＤＢ２４２から取得する。なお、取得する選択店舗の情報は、ステップＳ１０１において配信した選択店舗の情報に限られず、近似度を計算するための種々の項目情報を取得する。
【００６２】
次に、制御部２１は、選択店舗の店舗情報と店舗ＤＢ２４２に記憶された他の店舗の店舗情報とに基づいて、所定の近似条件に合致するお勧め店舗を抽出する（ステップＳ１０４）。
具体的には、例えば、店舗ＤＢ２４２に記憶された項目毎に店舗情報同士を比較するための比較要素である、（１）選択店舗からの距離、（２）価格帯、（３）料理の種類、（４）施設名称、（５）料理ジャンルの地域、（６）提供されるメニューの種類、及び（７）店舗の利用者層について、評価基準ＤＢ２４５に基づいて近似度を数値化し、近似度の高い店舗をお勧めの店舗として抽出する。
なお、お勧め店舗を抽出する際には、空席ＤＢ２４３から店舗の空席情報についても取得し、空席を有する店舗の中から抽出する。
【００６３】
次に、制御部２１は、お勧め店舗の中から、近似度の高い順に二つの店舗をレコメンドして、店舗情報を端末装置１０に配信する（ステップＳ１０５）。そして、端末装置１０の制御部１１は、表示部１３に店舗情報を表示する。
具体的には、例えば、お勧め店舗の中から近似度の高い順に二つの店舗（Ａ１店とＡ２店）をレコメンドした場合、端末装置１０の表示部１３には、Ａ１店とＡ２店の店舗情報が並列して二つ表示される（図３）。
【００６４】
なお、表示されるＷｅｂページには、お勧め店舗を予約するための「予約」ボタンと、お勧め店舗に似た店舗をさらに検索することができる「似たお店を検索」ボタンを含んでいる。
また、レコメンドされた二つのお勧め店舗のうち、ユーザが選択した店舗（第二選択店舗）について「予約」ボタンがクリックされると、端末装置１０の制御部１１は情報配信サーバ２０に情報を送信する。
【００６５】
情報配信サーバ２０の制御部２１は、「予約」ボタンがクリックされたか否かを判定する（ステップＳ１０６）。「予約」ボタンがクリックされた場合（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）には、次の処理（ステップＳ１０７）に進み、クリックされなかった場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）には、ステップＳ１０２に戻る。
【００６６】
また、ステップＳ１０２に戻った場合に、レコメンドされた二つのお勧め店舗のうち、ユーザが選択した店舗（第二選択店舗）について「似たお店を検索」ボタンがクリックされた場合、後続の抽出処理（ステップＳ１０４）では、第二選択店舗に似た店舗がお勧め店舗として抽出される。
ここで、仮にステップＳ１０２において第二選択店舗にＡ２店を選んでいた場合には（図３）、制御部２１は、例えば、レコメンド処理（ステップＳ１０５）ではＡ２１店とＡ２２店をレコメンドし、端末装置１０に送信する。そして、端末装置１０の制御部１１は、表示部１３にＡ２１店とＡ２２店の店舗情報を表示する（図４）。
【００６７】
また、ステップＳ１０７では、制御部２１は、「予約」ボタンがクリックされたお勧め店舗について、ページＤＢ２４１及び店舗ＤＢ２４２から予約をするためのＷｅｂページを表示するための必要な情報を読み出し、端末装置に配信し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【００６８】
［５．その他の実施形態］
次に、本発明におけるその他の実施形態について説明する。
本実施形態の情報配信処理では、飲食店の検索サイトで選択した選択店舗が満席であった場合について説明したが、選択店舗が満席である場合に限られず、空席と表示された場合であっても、選択店舗に対して似たお店を検索できるようにしても良い。
【００６９】
具体的には、例えば、図６に示すように、選択店舗の店舗情報ページにおいて空席であると表示された場合にも「似たお店を検索」ボタンを表示し、図５に示した情報処理を実行することとしても良い。
このように、本発明は、空席情報の結果に関係なく、本発明の情報処理を行うことが可能であり、空席ＤＢ２４３を有しない構成とすることも可能である。
【００７０】
［６．まとめ］
以上のように、本発明では、インターネット上で、ユーザが飲食店等の店舗等の情報を検索する際に、ユーザが最初に選択した選択店舗が満席であった場合、ユーザが「似たお店を検索」ボタンをクリックすると、情報処理装置が、選択店舗と近似度が高く、ユーザの希望に沿ったお勧め店舗を抽出し、ユーザにレコメンドすることができる。
また、「似たお店を検索」ボタンをクリックするという簡易な操作だけでお勧め店舗が配信されるため、例え選択店舗が満席等で利用できない場合であっても、再度検索画面に戻って多数の店舗の中から再度選び直す必要がなくなり、検索時間が大幅に短縮される。
【００７１】
また、レコメンドされた所定数のお勧め店舗の中から一つの店舗（第二選択店舗）を選択して、さらに「似たお店を検索する」ボタンをクリックすれば、当該第二選択店舗に類似するお勧め店舗をレコメンドすることも可能である。
本発明では、このように具体的な店舗情報を見比べながら選択を繰り返すことができ、ユーザの希望に沿った店舗をレコメンドすることができる。
【００７２】
また、ユーザは、検索時点で希望する条件が明確となっていない場合も多く、検索した際の指定条件がユーザの希望に完全に合致しているとは限らないが、本発明の「似たお店を検索する」ボタンをクリックして選択を繰り返す中で、検索時点では明らかではなかった潜在的なユーザの需要を発掘することが可能である。
【００７３】
［７．その他］
本発明の今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した詳細な説明に限定されるものではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【００７４】
例えば、空席状況の表示の簡易例として、図２〜４及び図６では、「満席」や「空席１０人」等の表示されることを例にして説明したが、当然空席状況について詳細に表示するようにしても良い。具体的には、４人テーブルが２つ、１０人の個室が１室等、空席状況についてより具体的に表示されることとしても良い。
【００７５】
また、「似たお店を検索」ボタンをクリックする際に、店舗内で席が離れても良いか、又は、店舗が分かれても良いか、といった選択を可能とする検索手段を制御部２１に備えることとしても良い。
このような構成とすれば、例えば人数が多いために全員が隣接して着席可能なお店を見つけるのが困難な場合であっても、ユーザの状態に応じて、臨機応変な検索をすることが可能である。
【００７６】
また、本実施形態では、近似度の計算において、ユーザが最初に設定した検索条件を重み付けに利用することとしたが、選択店舗に似たお勧め店舗がレコメンドされ、レコメンドされたお勧め店舗の中から、ユーザが店舗（第二選択店舗）を選択した場合、選択店舗と第二選択店舗との間で一致している比較要素について重み付けしても良い。
具体的には、例えば、仮に飲食店の検索をした際に、「六本木にあるうどん屋のＡ店（選択店舗）」が満席であり（図２参照）、Ａ店に似たお勧めお店として「六本木にあるそば屋のＡ１店」と「赤坂にあるうどん屋のＡ２店」がレコメンドされた場合（図３参照）、ユーザがＡ２店（第二選択店舗）を選択したとする。この場合、「六本木にあるうどん屋のＡ店（選択店舗）」と「赤坂にあるうどん屋のＡ２店（第二選択店舗）」との間で比較要素を比較すると、うどんという料理のジャンルが一致しているため、料理ジャンルに重み付けを行うとしても良い。
また、上記では料理ジャンルが一致した場合の例を示したが、その他の比較要素（例えば、店舗との距離）の場合においては、一致しているか否かを判定するための評価基準を評価基準ＤＢ２４５に記憶しておき、当該評価基準に基づいて一致しているか否かを判定すれば良い。
【００７７】
また、重み付けを行う場合、単に選択中のユーザに対する重み付けに利用するだけでなく、他の人に対する重み付けに利用しても良い。
具体的には、２０代男性はどのような比較要素を重視するのか、Ａ店を選んだ人はどのような比較要素を重視する人が多いのか等、多数の人の傾向を分析することによって、ユーザの属性毎に一般化して使用することが可能である。
【００７８】
さらに、重み付けは、上記以外にも適宜の方法で行うことができ、例えば、似たお店を検索する際に、明示的にユーザに重要視する比較要素を選択させることによって、重み付けを行っても良い。
【００７９】
また、本発明において、ユーザの好みの店舗をお気に入りに設定できるようにしておき、そのお店に対して場所等の条件を別途設定して似たお店を検索できるようにしても良い。
具体的には、例えば、ユーザが東京駅の近くの店舗を好みの店舗としてお気に入りとして登録している場合に、大阪駅から１００ｍ以内を指定して、当該好みの店舗に似た店舗を検索することができるようにしても良い。
【００８０】
このようにすれば、ユーザが初めて訪れた土地で、自分の好みに合ったお店を検索したいと考えた場合に、お気に入り登録された好みの店舗と似たお店を簡単に検索することができ、ユーザの希望に沿った店舗を簡単に検索することができる。また、複雑な検索条件の設定は不要であるため、検索時間についても大幅に短縮させることができる。
【００８１】
また、本発明では、お勧め店舗の中から近似度の高い順に二つの店舗をレコメンドして、二つ店舗情報を並列して端末装置１０の表示部１３に表示することとしたが（図３参照）、表示される店舗数は適宜変更可能であり、例えば、上下左右に４つを並べて表示しても良い。このように選択肢を増やせば、ユーザの希望により合致された店舗が表示される確率が高くなる。
【００８２】
また、本発明では、近似度を計算する際に近似度を数値化して比較することとしたが、評価基準ＤＢ２４５に評価する基準を、例えば、Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・でランク分けしておき、Ａランクがいくつあるか等によって近似度を求めることとしても良い。
【００８３】
また、本発明では、選択店舗と似た店舗をお勧め店舗としてＷｅｂページに表示することで情報配信することとしたが、本実施例に限ることはなく、お勧め店舗の情報をメールで配信する等、様々なサービスに応用可能である。
【００８４】
また、本発明では、「予約」ボタンをクリックして、予約するための画面に遷移することとしたが、本実施例に限られることはなく、単に電話番号を表示することとしても良い。
【００８５】
また、本発明では、一例としてＷｅｂページに表示されたボタンをクリック操作することによって処理が実行される例を説明したが、本発明は、端末装置１０がスマートフォンやタブレットコンピュータ等のタッチパネルを有する端末装置１０にも当然適用可能であり、その場合はタップ操作等のタッチ操作やその他の選択操作で処理が実行される。
【００８６】
さらに、本発明の範囲は上記に限られることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
【符号の説明】
【００８７】
２０  情報配信サーバ（情報配信装置）
２１  制御部（抽出手段、レコメンド手段、検索手段）
２４  記憶部（記憶手段）
【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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