(57)【要約】【課題】  顧客である人の特性から導かれた特性情報（行動心理）を用いて抽選方法を決定することで、顧客それぞれの特性に合った抽選方法を用いる。【解決手段】  商品の特性情報を記憶している商品データベース手段と、顧客の特性情報を記憶している顧客データベース手段と、顧客の特性情報を顧客データベース手段から取得し、顧客の特性情報に基づいて商品データベースからいずれかの商品を選択し、所定の抽選方法によってその商品の当選を判定する抽選実行手段とを有する。【選択図】    図１
2005173907.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の特性情報を記憶している商品データベース手段と、
顧客の特性情報を記憶している顧客データベース手段と、
前記顧客の特性情報を顧客データベース手段から取得し、顧客の特性情報に基づいて商品データベースからいずれかの商品を選択し、所定の抽選方法によってその商品の当選を判定する抽選実行手段と
を有することを特徴とする抽選装置。
【請求項２】
前記顧客の特性情報は、その顧客の行動心理データに基づいて決定されていることを特徴とする請求項１に記載の抽選装置。
【請求項３】
前記所定の抽選方法は、顧客の特性情報及び選択された商品の特性情報の少なくとも一方によって決定されることを特徴とする請求項１に記載の抽選装置。
【請求項４】
前記所定の抽選方法は、顧客の購買履歴によって決定されることを特徴とする請求項１に記載の抽選装置。
【請求項５】
顧客を特定する情報に基づいて顧客の特性情報を取得するステップと、
前記顧客の特性情報に対応付けられた商品特性情報に基づいて、商品を選択するステップと、
前記商品の抽選を所定の抽選方法によって行うステップと、
を有することを特徴とする抽選を実行する方法。
【請求項６】
前記顧客の特性情報は、その顧客の行動心理データに基づいて決定されていることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記所定の抽選方法は、顧客の特性情報及び選択された商品の特性情報の少なくとも一方によって決定されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記所定の抽選方法は、顧客の購買履歴によって決定されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項９】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の抽選装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項５から請求項８のいずれかに記載の抽選を実行する方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、抽選装置、抽選を実行する方法、並びにこれらのプログラムに関し、より詳しくはユーザ及び商品等の特性に応じて抽選を行うことが可能な抽選装置、抽選を実行する方法、並びにこれらのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業・店舗間の競争の激化に伴い、様々な顧客集客方法、顧客ロイヤリティを高める手法、顧客の囲い込み方法などが提案され、実施されるようになってきている。これらの方法の一つとして顧客に抽選する機会を与え、抽選に当選した場合には顧客に商品やサービスなどの商品（必ずしも有体物に限られない）を取得させるという、顧客の維持を図るために、抽選を行う方法が行われるようになっている。
【０００３】
このような抽選を行う方法としては、例えば、商品等の抽選を行う際に、顧客の重要度に応じて差別化された抽選条件を設定し、その顧客が固定化する必要性の高い場合には、より高い確率で当選するように抽選処理を行う技術が提案されている（例えば、特許文献１）。
【特許文献１】実開２００１−５８４２号（段落［００２５］〜［００２６］）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のような抽選処理を行う技術では、購入数量、来店頻度等が多いと言ったように優良顧客が有利になるように抽選するのが一般的である。そのため、以下のような問題点があった。
【０００５】
（１）  現時点で優良顧客である者のみが有利になるため、現時点では優良顧客たる条件を満たさないが将来優良顧客にある可能性のある、潜在的な優良顧客層を確保することができない、若しくは逃がしてしまう。
【０００６】
（２）  抽選に当選し商品を獲得しても、その商品が当選者たる顧客の嗜好やニーズに合っている保証が無く、当選の効果が十分上がらない虞がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記の問題点を解決するための手段として、以下のような特徴を有する。
【０００８】
本発明の第１の態様は、抽選装置として提案される。
【０００９】
この抽選装置は、商品の特性情報（因子）を記憶している商品データベース（商品データベース）手段と、顧客の特性情報（因子）を記憶している顧客データベース手段（顧客データベース）と、顧客の特性情報を顧客データベース手段から取得し、顧客の特性情報に基づいて商品データベースからいずれかの商品を選択し、所定の抽選方法（当選確率）によってその商品の当選を判定する抽選実行手段とを有することを特徴としている。
【００１０】
また、顧客の特性情報は、その顧客の行動心理データに基づいて決定されるものであってもよい。このような顧客の特性情報を用いることにより、顧客の心理的特性を反映した抽選を行うことが可能となる。
【００１１】
また、所定の抽選方法は、顧客の特性情報及び選択された商品の特性情報の少なくとも一方によって決定されるようにしてもよい。かかる抽選方法により抽選を実行することによって、顧客／商品の特性に応じた抽選を実行することが可能となる。
【００１２】
また、所定の抽選方法は、顧客の購買履歴によって決定されるようにしてもよい。かかる抽選方法を採用することにより、顧客の購買行動に応じた抽選を行うことが可能となる。
【００１３】
本発明の第２の態様は、抽選を実行する方法として提案される。
【００１４】
この抽選を実行する方法は、顧客を特定する情報（ユーザ識別子）に基づいて顧客の特性情報（因子）を取得するステップと、顧客の特性情報に対応付けられた商品特性情報（因子）に基づいて、商品を選択するステップと、前記商品の抽選を所定の抽選方法（当選確率）によって行うステップと、
を有することを特徴としている。
【００１５】
かかる方法によれば、顧客の特性に応じた商品を選択して、より顧客の関心を引くことが可能な抽選を実行する方法を提供可能となる。
【００１６】
また、顧客の特性情報は、その顧客の行動心理データに基づいて決定されるものであってもよい。このような顧客の特性情報を用いることにより、顧客の心理的特性を反映した抽選を行うことが可能となる。
【００１７】
また、所定の抽選方法は、顧客の特性情報及び選択された商品の特性情報の少なくとも一方によって決定されるようにしてもよい。かかる抽選方法により抽選を実行することによって、顧客／商品の特性に応じた抽選を実行することが可能となる。
【００１８】
また、所定の抽選方法は、顧客の購買履歴によって決定されるようにしてもよい。かかる抽選方法を採用することにより、顧客の購買行動に応じた抽選を行うことが可能となる。
【００１９】
上記第１及び第２の態様において、顧客の特性情報、商品の特性情報は、それらの物性項目に関する情報（デモグラフィックデータ）とともに感性項目に関する情報（サイコグラフィックデータ）を統計的手法により分析して得られる情報であることが好ましい。かかる特性情報を用いることにより、通常数値に反映できない感性項目（かわいい、きれい、高級感あるなど、人間の感性によって判定される評価）をも反映させた顧客の志向と商品のマッチングを反映させた、抽選を行うことが可能となる。
「商品」とは、抽選の対象と可能となるものであれば、どのようなものでもよく、有体物に限定されない。例えば、サービス券やクーポン券などの有価証券やその他債権も、本発明にいう「商品」に含まれるものとする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、顧客である人の特性から導かれた特性情報（行動心理）を用いて抽選方法を決定することで、顧客それぞれの特性に合った抽選方法を用いることができる。
【００２１】
また、本発明によれば、商品である商品の特性を判断した上で抽選を行うことにより、顧客の嗜好・ニーズに合致する可能性の高い商品を顧客に獲得させることが可能となる。また、顧客の嗜好・ニーズに合致した商品である可能性が高いため、商品である商品に関する意見や評価を収集したい場合にも、顧客から意見や評価を得ることが容易になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
［Ａ．第１の実施の形態］
以下、図面を参照しながら本発明にかかる第１の実施の形態を説明する。  
［１．抽選装置］
まず、本実施の形態にかかる、抽選方法を実行するための装置（「抽選装置」と呼ぶ）について説明する。抽選装置は、ユーザから抽選実行命令を受け付けると、所定の抽選方法を実行し、抽選結果を提示する装置である。  
抽選装置は、たとえばコンピュータ、ワークステーション或いはこれらと同等の機能を有する店頭端末装置などの情報処理装置であって、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、及び必要に応じてハードディスク装置等の外部記憶装置を具備している装置で構成されている。前記ＲＯＭ、もしくは外部記憶装置などに情報処理装置を抽選装置として機能させるためのプログラム、もしくは抽選方法を実行する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが記憶されており、該プログラムを主メモリ上に載せ、ＣＰＵがこれを実行することにより本抽選装置が実現される。また、上記プログラムは必ずしも当該装置内の記憶装置に記憶されていなくともよく、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital
Video Disc）などのコンピュータ読み取り可能なプログラム記録媒体や、外部の装置（例えば、ＡＳＰ（アプリケーション・サービス・プロバイダ）のサーバなど）から提供され、これを主メモリに乗せる構成であっても良い。
【００２３】
［１．１．抽選装置の構成例］
次に、抽選装置の構成例について説明する。  
図１は、抽選装置の構成例を示す機能ブロック図である。抽選装置１は入力手段１０１と、この入力手段１０１に接続された抽選実行手段１０２と、抽選実行手段１０２に接続された商品データベース（ＤＢ）１０３及び顧客データベース（ＤＢ）１０４と、抽選実行手段１０２に接続された結果出力手段１０５とを有している。
【００２４】
［１．１．１．入力手段］
入力手段１０１は、抽選実行命令及び抽選対象となるユーザを一意に特定する情報（以下、「ユーザ識別子」という）を入力させ、入力された抽選実行命令及びユーザ識別子を抽選実行手段１０２に出力する。入力手段１０１としては、例えばキーボード、ポインティングデバイス、タッチパネルなどである。ユーザ識別子の入力は、ＩＣカードなどの記録媒体に記憶されたデータを読み取ることによって入力するようにしてもよい。この場合には、入力手段１０１にはＩＣカード読み取り装置のような記録媒体読み取り装置を入力手段１０１として設けることとなる。
【００２５】
［１．１．２．抽選実行手段］
抽選実行手段１０２は、ユーザ識別子に対応するユーザの特性情報に応じて、このユーザの特性情報に合致する特性情報を有する商品となる商品を定め、その商品について当選とするか否かを決定し、決定結果を結果出力手段１０５に渡す機能を有する。  
図２は、本実施の形態における抽選実行手段１０２の構成例を示す機能ブロック図である。
【００２６】
抽選実行手段１０２は、ユーザ特性情報取得部２０１と、ユーザ特性情報取得部２０１に接続された商品決定部２０２と、商品決定部２０２に接続された抽選結果判定部２０４と、抽選結果判定部２０４に接続された乱数発生部２０３とを有している。また、ユーザ特性情報取得部２０１は、顧客データベース１０４に接続されており、商品決定部２０２は、商品データベース１０３に接続されている。
【００２７】
ユーザ特性情報取得部２０１は、入力手段１０１からユーザ識別子を受け付け、このユーザ識別子に対応するユーザ特性情報を顧客データベース１０４から受け取り、このユーザ特性情報を商品決定部２０２に渡す。ユーザ特性情報を受け取った商品決定部２０２は、このユーザ特性情報に対応する商品特性情報を有する商品を商品データベース１０３から検索し、一の商品を商品として決定し、決定した商品（商品）を抽選結果判定部２０４に通知する。この通知を受けた抽選結果判定部２０４は、乱数発生部２０３から乱数を受け取り、その乱数の値が当選を示すか否かを判定し、判定結果を結果出力手段１０５に出力する。例えば、乱数発生部２０３は「０」から「２５５」までの乱数を発生し、抽選結果判定部２０４は、乱数発生部２０３より受け取った乱数が予め定められた当選を示す値（例えば、「７」，「７７」，「１７７」）であるかを判定し、受け取った乱数が当選を示す値であれば当選と判定し、一方受け取った乱数が当選を示す値でなければハズレと判定するように動作する。
【００２８】
［１．１．３．商品データベース］
商品データベース１０３は、商品となる商品ごとにその商品の特性を示す商品特性情報を格納する機能を有する。図３は、商品データベース１０３の記憶内容例を示す図である。この図に示す例では、２１の商品、商品００１から商品０２１のそれぞれに、商品特性情報である６種類の因子Ｉ１〜Ｉ６が定められて記憶されている。商品データベース１０３の記憶データ３００は、各商品ごとに一つのレコード３０３１〜３０３２１を有しており、それぞれのレコードは、商品を特定する情報である商品識別子を格納する商品識別子フィールド３０１と、その商品の特性情報である因子を格納する因子フィールド３０２とを有している。
【００２９】
上記商品データベースの記憶内容は、以下のように生成される。
【００３０】
上記因子は、メーカー視点の物性項目（デモグラフィックデータ）とユーザ視点の感性項目（サイコグラフィックデータ）とに基づいて統計的手法により導き出されるものである。図４は、各商品について因子を定めるためのデータの例を示す図である。各商品について因子を定めるためのデータ３００は、商品ごとにレコード４０４１、４０４２、…、４０４１０、…を有している。各レコードは、商品を特定するための商品識別子を格納する商品識別子フィールド４０１，物性項目に関する複数種類の項目を格納する物性項目フィールド４０２、感性項目に関する複数種類の項目を格納する感性項目フィールド４０３を有している。
【００３１】
物性項目は、商品のカタログデータ（長さ、幅、重量など）や形状など客観的に確定可能なデータを扱う。この図に示す例では、物性項目に含まれるデータとして、「電池寿命」「形」「文字盤」を選択している。一方、感性項目は、その商品から得られる看者の印象などの感性によるデータを扱う。この図に示す例では、「イメージ」「高級感」を選択している。
【００３２】
図３に示す因子は、このデータ３００を統計的手法（例えば、クラスター分析法、数量化ＩＩＩ類分析など）により解析することにより得られる。
【００３３】
図５は、クラスター分析法によりデータ３００を解析して商品を類似するものにグループ化するとともに、因子Ｉ１からＩ６を定めた状態を示す図である。クラスター分析とは，異なる性質のもの同士が混ざり合っている集団（対象）の中から，互いに似たものを集めて集落（クラスター）を作り，対象を分類しようという方法を総称したものであり，数値分類法とも呼ばれる。クラスター分析には，分析の目的や用途に応じて様々な方法が提唱されている。ここでは，凝集型の階層的クラスター分析法を取り上げる。
【００３４】
ｎ個の対象があり，対象と対象との間の類似の度合を表わす数値には，距離のように値の小さい方が類似性が高いことを表わす場合と，相関係数のように値の大きい方が類似性が高いことを表わす場合がある。このとき，前者を非類似度，後者を類似度と呼ぶ。これらの集まりを（非）類似度行列という。（非）類似度行列は相関行列の様に対称的になる。
【００３５】
階層的クラスター分析は，対象間の非類似度を手掛かりにして，樹形図（デンドログラム）を構成することが目的である。樹形図は，切断する断面によって，小分類，中分類，大分類などと分けることができる。
【００３６】
次に，この階層的クラスター分析のプロセスを説明する。
（１）まず，１つずつの対象を構成単位とするｎ個のクラスターから出発する。
（２）クラスター間の非類似度行列を見て，もっとも類似性の高い２つのクラスターを融合して，１つのクラスターを作る。
（３）新しくつくられたクラスターと，他のクラスターとの非類似度を計算して，非類似度行列を更新し，（２）に戻る。
（４）クラスターが１つになっていれば終了し，そうでなければ（２）〜（３）を繰り返す。
【００３７】
なお、データ３００のようなデータから、非類似度、類似度を算出する方法については、「クラスター分析入門」（１９９９年１０月３０日、森北出版株式会社、宮本定明  著）などに開示されている。
【００３８】
図５に示す樹形図の例では、クラスターの数が一つになるまで、６階層（６回のクラスター融合）を要している。この例では、第４階層（第４回目のクラスター融合）に因子を付しているが、どの階層を選んで因子付けをするかは任意である。
【００３９】
第４階層では、商品は以下の６つのクラスターに分類されている。
【００４０】
（１）  クラスターＧ１（商品０１６，００８，０１８）  
（２）  クラスターＧ２（商品００４，０１４，００９、００１，０２１）  
（３）  クラスターＧ３（商品０１７，０１０，００２）  
（４）  クラスターＧ４（商品００７，００３，０１２）  
（５）  クラスターＧ５（商品０１５，０１３）  
（６）  クラスターＧ６（商品０２０，００６，０１９，０１１，００５）  
クラスターＧ１〜Ｇ６のそれぞれには、商品の特性情報である因子Ｉ１〜Ｉ６が定められる。すなわち、クラスターＧ１に分類された商品商品０１６，００８，０１８は因子Ｉ１で表される特性を共通に有しており、同様にクラスターＧ２からグラスターＧ６に属する商品も、因子Ｉ２〜因子Ｉ６で表される特性を共通に有している。因子Ｉ１〜Ｉ６にはそれを示すタイトル（名称、名前）が与えられる。具体的な例としては、例えば「アクティブ」「エレガンス」「シック」「アグレッシブ」「ゴージャス」などそのクラスターに属する商品の特徴を言い表すことのできるラベルを選択する。この選択は、これら商品に関する知識を有する者などが行うようにすればよい。
【００４１】
図３に示す因子は、データ３００を数量化ＩＩＩ類分析により解析することによっても得られる。  
数量化ＩＩＩ類分析は、変量の特性を明らかにしたり、測定対象を分析したりするためのモデルであって、サンプルが、あるアイテムに対して反応したかどうかというデータがあるとき、同じアイテムに対して同じような反応をしたサンプルの距離がなるべく近くなるように、また、あるサンプルが同じように反応したアイテムの距離がなるべく近くなるように、サンプルやアイテムの座標を求める方法である。数量化ＩＩＩ類の多変量解析手法は、既知の解析手法であり、例えば“「多変量解析」杉原敏夫・藤田渉著；牧野書店”、“「多変量解析のはなし」有馬哲・石村貞夫著；東京図書刊”、“「やさしいマーケティング分析のための多変量解析」清水功次著；産能大学出版部刊”等に記載されている。
商品００１から０２１を数量化ＩＩＩ類による分析手法により二次元空間にマッピングすることにより、これら商品を複数のクラスター（グループ）に分類することができる。図６は、商品００１から０２１を数量化ＩＩＩ類による分析手法により二次元空間にマッピングした図である。図中の記号◆は、各商品を示している。商品を示す記号はクラスター（Ｇ１〜Ｇ６）ごとに近接しており、クラスターを視覚的に確認できる。また、各クラスターの商品は共通の特徴（因子）を有すると見ることができ、この因子Ｉ１〜Ｉ６は原点からの軸として表すことができる。
【００４２】
このように、数量化ＩＩＩ類分析を用いた場合においても、クラスター分析を用いた場合と同様に、クラスター分類及び各区ラスターに対応する因子を導出することが可能である。なお、上記クラスター分析、数量化ＩＩＩ類分析以外の統計的手法によっても、同様の結果を得ることが可能であって、例えば因子分析、主成分分析など他の統計的手法を用いても本発明は実現可能である。
【００４３】
［１．１．４．顧客データベース］
顧客データベース１０４は、顧客ごとにその特性を示す特性情報を格納する機能を有する。図７は、顧客データベース１０４の記憶内容例を示す図である。この図に示す例では、２０人の顧客である会員番号００１から０２０のそれぞれに、顧客特性情報である５種類の因子ｉ１〜ｉ５が定められて記憶されている。
【００４４】
顧客データベース１０４の記憶データ７００は、顧客ごとに一つのレコード７０３１〜７０３２０を有しており、それぞれのレコードは、顧客を特定する情報であるユーザ識別子を格納するユーザ識別子フィールド７０１と、その顧客特性情報である因子を格納する因子フィールド７０２とを有している。
【００４５】
上記商品データベースの記憶内容は、商品データベース１０３の場合と同様に、デモグラフィック特性に関する情報、及びサイコグラフィック特性に関する情報をクラスター分析や数量化ＩＩＩ類分析のような統計的手法により分析することにより得られる。図８は、各顧客について因子を定めるためのデータの例を示す図である。各顧客について因子を定めるためのデータ８００は、顧客ごとにレコード８０４１、８０４２、…、８０４１０、…を有している。各レコードは、顧客を特定するためのユーザ識別子を格納するユーザ識別子フィールド８０１，デモグラフィック特性項目に関する複数種類の項目を格納するデモグラフィック特性項目フィールド８０２、サイコグラフィック特性項目に関する複数種類の項目を格納するサイコグラフィック特性項目フィールド８０３を有している。なお、サイコグラフィック特性項目の情報は、心理検査テストを顧客に解答して貰うことにより収集すればよい。
【００４６】
図９は、クラスター分析法により上記データ８００を解析して顧客を類似するものごとにグループ化するとともに、因子ｉ１からｉ５を定めた状態を示す図である。この例では、顧客はｇ１からｇ５までの５つのクラスターに分類され、各クラスターを特徴付ける因子（顧客特性情報）としてｉ１からｉ５が附されている。クラスター分類、因子の導出方法については、商品データベース３００について説明したところと同様である。また、顧客の分類、因子の導出はクラスター分析に限られず、他の統計的主要によりこれらを導出することが可能なのは、商品データベース１０３の場合と同様である。
【００４７】
上述の顧客の因子と商品の因子は予め対応付けが行われている。どのように対応付けするかは、いろいろな方法が考えられるが、たとえば判定者が両者のラベルの意味するところから決定する方法も考えられるし、或いは統計的手法により両因子の対応付けを導くようにしてもよい。図１０は、上述の顧客の因子と商品の因子とが予め対応付されている状態の例を示している。この例では、顧客の因子が定まれば、商品の因子が少なくとも一つは定まるように両因子の対応付けが定められている。図１１は、図１０の対応付けを示すテーブルの例である。テーブル１１００は、顧客の因子ごとにレコード１１０３１〜１１０３５を有しており、各レコードは、顧客因子を格納する顧客因子フィールド１１０１と、この顧客因子に対応付けされた商品因子を格納する商品因子フィールド１１０２とを有している。図１１に示すようなテーブルは、商品決定部２０２が有しており、ユーザ特性情報取得部２０１から送られたユーザ特性情報（因子）とこのテーブル１１００を比較してユーザ特性情報（因子）に対応付けされた商品特性情報（商品因子）を特定し、さらに商品データベース１０３を参照してその商品特性情報（商品因子）を有する商品を抽出する。このように処理を行うことにより、ユーザの特性に合致した商品を選択することが可能となる。
【００４８】
［１．１．５．結果出力手段］
図１に戻り、抽選装置１の構成例について説明を続ける。  
結果出力手段１０５は、抽選実行手段の出力を受け取り、この出力に基づいて抽選の結果（当選している場合はその商品（商品））をユーザに示す機能を有し、例えば、液晶表示装置のような画像表示装置、プリンタのような印刷装置などである。なお、どのように抽選の結果を表示するかは、ユーザ層や抽選の目的などに応じて適宜選択されるようにしてよい。例えば、予めどの商品を獲得可能かを表示しておき、その後に当選結果を示すようにしてもよいし、商品を示さず当選した場合にのみ当選したことと当選した商品を表示するようにしてもよい。
【００４９】
［１．２．抽選装置の動作例、抽選を実行する方法］  
次に、上記抽選装置１の動作例について説明する。上記抽選装置１は動作することにより本実施の形態にかかる抽選を実行する方法を行う。  
図１２は、抽選装置１の動作の結果行われる、抽選を実行する方法の一例を示すフローチャートである。以下、図１２を参照しながら抽選装置１の動作の結果行われる抽選を実行する方法の例について説明する。
【００５０】
まず、ユーザ（顧客）が抽選装置１の入力手段１０１より、抽選の開始要求及びそのユーザ識別子（会員番号、ユーザＩＤなど）を入力する。抽選装置１は抽選実行手段１０２によりこの抽選の開始要求を受け付けるとともにユーザ識別子を取得する（ステップＳ１２０１）。
【００５１】
次に、抽選装置１は、ユーザの特性情報である因子を取得する。すなわち、抽選装置１の抽選実行手段１０２は、ステップ１２０１において取得したユーザ識別情報をキー情報として顧客データベース１０４を検索し、そのユーザ識別情報に対応付けられた因子を取得する（ステップＳ１２０２）。一例を挙げると、顧客データベース１０４が図７に示すデータ７００を記憶している場合、ユーザ識別子「００２」を取得した場合は、これに対応する因子「ｉ２」を取得する。
【００５２】
ユーザの因子を取得した抽選装置１は、その因子をキーとしてこの因子に応じた商品を抽出する（ステップＳ１２０３）。より詳しく述べると、抽選装置１の抽選実行手段１０２は、そのユーザの因子に対応付けされた商品の因子を、例えば図１１に示すテーブル１１００を用いて決定し、決定した商品の因子をキーとして、商品データベース１０３から該当する因子を有する商品を抽出する。上述の例では、ユーザの因子「ｉ２」に対応する商品の因子は「Ｉ５」である（図１１参照）。因子「Ｉ５」を有する商品はクラスターＧ５に属する商品０１５、及び商品０１３であるので（図５参照）、抽選実行手段１０２は、商品データベース１０３より商品０１５及び商品０１３を抽出する。なお、抽出された商品が２以上である場合は、いずれか一つを選択するように処理してもよい。どの商品を選択するかは、全くランダムに決められてもよいし、或いは最もその因子を強く有する者を選択するなど、予め定めた基準に従っていずれか一つを選択するようにしてもよい。
【００５３】
次に、抽選装置１は当選の判定を実行する（ステップＳ１２０４）。当選の判定方法の具体例を挙げると、乱数発生部２０３が刻々発生する乱数を所定のタイミングで取得し、この取得した乱数と予め定めた当選に該当する数値（例えば、７，７７，１７７など）とを比較し、一致する場合は当選と判定し、一致しない場合はハズレと判定する。
【００５４】
最後に、抽選装置１はその結果出力手段１０６に抽選結果を表示し（ステップＳ１２０５）、抽選を実行する方法を終了する。以上で、抽選装置の動作例及び抽選を実行する方法の説明を終了する。
【００５５】
［Ｂ．第２の実施の形態］  
［１．抽選装置の構成例］
次に、本発明にかかる第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は、ユーザの特性情報及び／又は商品の特性情報に応じて商品の当選確率を異ならせることを特徴とする。
【００５６】
第２の実施の形態にかかる抽選装置は、基本的に第１の実施の形態にかかる抽選装置と同様の構成を有し、図１に示す構成を有するが、抽選実行手段の構成が異なっている。他の構成については第１の実施の形態の場合と同様なので、それらの詳細の説明は省略する。
【００５７】
図１３は、第２の実施の形態にかかる抽選装置１の抽選実行手段１０２Ｂの構成例を示す。抽選実行手段１０２Ｂは、ユーザ特性情報取得部２０１と、ユーザ特性情報取得部２０１に接続された商品決定部２０２と、商品決定部２０２に接続された抽選結果判定部２０４と、抽選結果判定部２０４に接続された乱数発生部２０３及び当選確率テーブル部１３０１とを有している。また、ユーザ特性情報取得部２０１は、顧客データベース１０４に接続されており、商品決定部２０２は、商品データベース１０３に接続されている。この抽選実行手段１０２Ｂは、第１の実施の形態にかかる抽選実行手段１０２と、当選確率テーブル部１３０１をさらに有する点を除いて同様である。
【００５８】
当選確率テーブル部１３０１は、ユーザの特性情報及び／又は商品の特性情報に応じて商品の当選確率を異ならせるためのテーブル（以下、「当選確率テーブル」と呼ぶ）を記憶しており、抽選結果判定部２０４からの要求に応じて、対応する当選確率を抽選結果判定部２０４に渡す機能を有する。
【００５９】
図１４に、当選確率テーブルのデータ構成例を示す。この例では、ユーザの特性情報及び商品の特性情報に応じて当選確率が異なるように抽選を行う。図１４に示す例では当選確率テーブルは２つのテーブルで構成されており、図１４（Ａ）に示す第１のテーブルは商品と当選確率との関係を定めるテーブルであり、図１４（Ｂ）に示す第２のテーブルは、顧客の因子と当選確率との関係を定めるテーブルである。この当選確率テーブルは、まず第２のテーブルよりその顧客の因子に対応する当選確率が「低、普通、高」のいずれであるのかを定め、次に選択された商品について顧客の因子に対応する当選確率の数値を取得するように用いる。例えば、顧客の因子が「ｉ１」、商品が「００１」である場合は、顧客の因子に対応する当選確率は第２のテーブルより「普通」と決定され、次に、第１のテーブルを参照して商品００１について「普通」の当選確率と定められた「１／２４」の値がその場合の当選確率と決定される。
【００６０】
抽選結果判定部２０４は、上記当選確率を当選確率テーブル部１３０１より受け取ると、その当選確率に従って当選の判定を行う。
【００６１】
［２．抽選装置の動作例、抽選を実行する方法］  
次に、第２の実施の形態にかかる抽選装置１の動作例について説明する。上記抽選装置１は動作することにより本実施の形態にかかる抽選を実行する方法を行う。  
図１５は、抽選装置１の動作の結果行われる、抽選を実行する方法の一例を示すフローチャートである。以下、図１５を参照しながら抽選装置１の動作の結果行われる抽選を実行する方法の例について説明する。
【００６２】
まず、ユーザ（顧客）が抽選装置１の入力手段１０１より、抽選の開始要求及びそのユーザ識別子（会員番号、ユーザＩＤなど）を入力する。抽選装置１は抽選実行手段１０２によりこの抽選の開始要求を受け付けるとともにユーザ識別子を取得する（ステップＳ１５０１）。次に、抽選装置１は、ユーザの特性情報である因子を取得する。すなわち、抽選装置１の抽選実行手段１０２は、ステップ１２０１において取得したユーザ識別情報をキー情報として顧客データベース１０４を検索し、そのユーザ識別情報に対応付けられた因子を取得する（ステップＳ１５０２）。続いて、ユーザの因子を取得した抽選装置１は、その因子をキーとしてこの因子に応じた商品を抽出する（ステップＳ１５０３）。なお、ステップＳ１５０１〜Ｓ１５０３は、第１の実施の形態におけるステップＳ１２０１〜Ｓ１２０３と同様の処理が行われる。
【００６３】
次に、抽選装置１は、抽選方法の決定を行う（ステップＳ１５０４）。図１６は、抽選方法の決定処理の一例を示すフローチャートである。まず、抽選結果判定部２０４は、抽選の対象となるユーザの特性情報（因子）をユーザ特性情報取得部２０１などから受け取り、また商品決定部２０２から決定した商品の識別情報（商品番号など）を受け取る（ステップＳ１６０１）。次に、これらに基づいて当選確率テーブル部１３０１を参照し、対応する当選確率の値を取得する（ステップＳ１６０２）。以上で、抽選方法決定処理が終了し、図１５のフローに戻る。
【００６４】
次に、抽選装置１は前述の当選確率に従って当選の判定を実行する（ステップＳ１５０５）。最後に、抽選装置１はその結果出力手段１０６にステップＳ１５０５において得られた抽選結果を表示し（ステップＳ１２０６）、抽選を実行する方法を終了する。以上で、抽選装置の動作例及び抽選を実行する方法が終了する。
【００６５】
［３．変形例］  
上記第２の実施の形態では、ユーザの特性情報／商品の特性情報により、当選確率が選択されるとしたが、ユーザの購買履歴情報に応じて当選確率を選択するように、変形しても本発明は成立する。例えば、購買履歴に含まれる購入額に基づいて、購入費が高いと判定される顧客については、高価な商品を選択する。或いは、購入頻度（利用頻度）の高い人には、購入頻度の低い人より高い当選確率を用いる。
【００６６】
［Ｃ．その他］  
上記第１，第２の実施の形態では、抽選装置１は独立した単体の情報処理装置であるものとして、説明したが、抽選装置１は、ネットワークにより接続された複数の装置で構成されてもかまわない。例えば、入力手段１０１、結果出力手段１０２をクライアントとし、抽選実行手段１０２，商品データベース１０３，顧客データベース１０４をサーバとしてこのクライアント／サーバをネットワークを介して接続することにより、抽選装置１を構成しても本発明は成立する。
【００６７】
このサーバは、ネットワーク上に抽選によって景品を提供するサイトを構築する。このサイトは、商品提供者である店舗などによって運営され、商品提供者は、提供する商品を世間により広く認知させたり、商品の使用感想を得たり、優良顧客の獲得、囲い込みなどの目的をもってこのサイトを提供する。
【００６８】
ユーザは、クライアントである自宅のＰＣなどからこのサーバにアクセスし、会員番号、生年月日など顧客データベースに格納するためのデータの入力を行う。また、商品提供者は、会員カードや店舗のＰＯＳシステムにより購買履歴情報を収集しておき、抽選のために利用する。この入力されたデータなどに基づいて抽選方法が決定され、決定された内容で抽選が行われる。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】抽選装置の構成例を示す機能ブロック図
【図２】抽選実行手段の構成例を示す機能ブロック図
【図３】商品データベースの記憶内容例を示す図
【図４】各商品について因子を定めるためのデータの例を示す図
【図５】クラスター分析法により商品をグループ化するとともに、因子Ｉ１からＩ６を定めた状態を示す図
【図６】商品を数量化ＩＩＩ類による分析手法により二次元空間にマッピングした図
【図７】顧客データベースの記憶内容例を示す図
【図８】各顧客について因子を定めるためのデータの例を示す図
【図９】クラスター分析法により顧客をグループ化するとともに、因子ｉ１からｉ５を定めた状態を示す図
【図１０】顧客の因子と商品の因子とが予め対応付されている状態の例を示す図
【図１１】図１０の対応付けを示すテーブルの例
【図１２】抽選を実行する方法の一例を示すフローチャート
【図１３】第２の実施の形態にかかる抽選装置の抽選実行手段の構成例を示す機能ブロック図
【図１４】（Ａ）は、当選確率テーブルを構成する第１のテーブルのデータ構成例、（Ｂ）は、当選確率テーブルを構成する第２のテーブルのデータ構成例
【図１５】抽選を実行する方法の一例を示すフローチャート
【図１６】抽選方法の決定処理の一例を示すフローチャート
【符号の説明】
【００７０】
１  …  抽選装置
１０１  …  入力手段
１０２  …  抽選実行手段
１０３  …  商品データベース
１０４  …  顧客データベース
１０５  …  結果出力手段
２０１  …  ユーザ特性情報取得部
２０２  …  商品決定部
２０３  …  乱数発生部
２０４  …  抽選結果判定部
１３０１  …  当選確率テーブル部
【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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【図１６】
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