(57)【要約】【課題】ニュース情報の発生に応じて、商品の販売に繋がる見込みのある顧客ユーザに対し、そのニュース情報やそのニュース情報に関連した商品情報等を通知する。【解決手段】ユーザの個人情報及び当該個人情報の履歴を記憶装置に記憶し、ユーザが配信を希望する情報の種類を指定する情報である指定情報及び当該指定情報の履歴を記憶装置に記憶する。ユーザの個人情報以外の一般情報を記憶する記憶装置である一般情報記憶装置に対し、新たな一般情報を記憶する。一般情報記憶装置への新たな一般情報の記憶に応じて、当該一般情報が、現にユーザが指定している指定情報に該当するか否かを処理装置にて判定する。該当する場合、当該ユーザの個人情報及びその履歴並びに当該ユーザの指定情報の履歴と、当該一般情報との関連性を処理装置にて分析し、分析結果に応じて当該一般情報をユーザの端末に発信する。【選択図】図１
2012168715.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶する記憶装置と、
指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶する記憶装置と、
記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を実行する処理装置と、
分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を実行する処理装置と
を備えることを特徴とする情報提供システム。
【請求項２】
注目情報の少なくとも一部は注目対象に関連した日時に関する第１の時刻情報を含み、
ユーザの購買行動に関する情報であって、ユーザが購買行動を行なった日時に関する第２の時刻情報を含む情報である購買情報を記憶する記憶装置を更に備え、
分析手段において、記憶装置に記憶された第１及び第２の時刻情報に基づいて、注目対象に関連した日時直前の予め定められた期間内にユーザが行なった購買行動と注目情報との関連性を分析する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項３】
指定情報はユーザの注目対象として個人又は団体を指定し、
注目情報の少なくとも一部は、指定情報にて指定された個人又は団体と、他の個人又は団体との間の競い合いに関する結果情報と、当該競い合いに関する第１の時刻情報とを含み、
分析手段において、記憶装置に記憶された第１及び第２の時刻情報に基づいて、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内にユーザが行なった購買行動と結果情報との関連性を分析する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報提供システム。
【請求項４】
前記購買情報はユーザが購買した商品名を含み、
分析手段において、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが各商品を購入した回数と結果情報との関連性を分析する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報提供システム。
【請求項５】
分析手段は、
競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数であるＮ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数ｎ（ｍ１）、ｎ（ｍ２）、ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）＝ｎ（ｍ１）／Ｎ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）＝ｎ（ｍ２）／Ｎ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）＝ｎ（ｍ３）／Ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
商品別確率が最も高い商品である最高確率商品ｍｘを求める手段と
を備えることを特徴とする請求項４に記載の情報提供システム。
【請求項６】
同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれの最高確率商品ｍｘの商品別確率である最高商品別確率Ｐ（ｍｘ）を求める手段と、
各ユーザの最高商品別確率Ｐ（ｍｘ）に基づいて、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザの序列を求める手段と
を備えることを特徴とする請求項５に記載の情報提供システム。
【請求項７】
分析手段は、
競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数であるＮ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数ｎ（ｍ１）、ｎ（ｍ２）、ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）＝ｎ（ｍ１）／Ｎ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）＝ｎ（ｍ２）／Ｎ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）＝ｎ（ｍ３）／Ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）、…に基づいて定められる評価値Ｃを求める手段と、
同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれについて求めた評価値Ｃに基づいてユーザの序列を求める手段と
を備えることを特徴とする請求項４に記載の情報提供システム。
【請求項８】
分析手段は、指定情報が同じ複数のユーザそれぞれについて、指定情報と一般情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行し、
分析の結果に基づいて複数のユーザを序列化する処理を処理装置にて実行する手段を更に含み、
通知手段は序列を予め定められた宛先に送信する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項９】
ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する手順と、
指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する手順と、
記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析手順と、
分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信手順と
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】
ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する段階と、
指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する段階と、
記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析段階と、
分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信段階と
を含むことを特徴とする情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は商品の販売促進を支援するための情報の提供に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータの普及、データ通信ネットワークの普及、携帯電話端末の普及及び機能の高度化等を背景として、商店は大量の販売情報や個人情報を収集可能となった。ここでいう商店は、店頭販売、通信販売、インターネット上のショッピングサイト等その販売形態を問わない。販売情報とは販売した商品に関する情報である。個人情報とは、例えば、そのユーザの住所、郵便番号、電話番号、そのユーザの身長、体重、体温、血圧等の身体情報、そのユーザの位置情報及びその履歴情報、そのユーザのネットワークアクセスの履歴情報、そのユーザが作成したデータ及びその履歴情報である。
【０００３】
このように収集・蓄積した情報に応じて、商品そのものの情報や商品に関連した情報を、それぞれの顧客に提供する要否を判定するシステムが従来から提案されている。
【０００４】
顧客である一ユーザがオンラインショッピングサイトから購入した商品やサービスに関する情報である購買情報、その履歴情報である購買履歴、各種の個人情報と、他のユーザの購買履歴及び個人情報との関連性を分析し、分析結果に応じてそのユーザに対して商品や行動を提案乃至推奨するシステムが存在している。ここで関連性とは因果関係を含む相関関係をいう。
【０００５】
関連する従来技術が特許文献１乃至３に記載されている。特許文献１には購買履歴、ＵＲＬ履歴を元に、商品情報データベースから推薦すべき商品を検索し、該当する商品情報をユーザに伝達する技術が開示されている。特許文献２にはユーザの個人情報及びユーザが指定した商品ジャンルに該当する商品をＤＢから検索し、商品情報をそのユーザに対して提供する技術が開示されている。特許文献３には購買履歴に応じてユーザ毎に異なる販売価格を記載した広告メールを作成する技術が開示されている。これら従来技術によれば、顧客、店主、システム管理者等からの要求に応じて顧客に対して情報を提供している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−２２９２８５（第００４６段落）
【特許文献２】特開２００２−１４０３６０（第００２３−００２４段落）
【特許文献３】特開２００２−３２４１８６（第００２８−００３０段落）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一般に、政治、経済、社会、文化、スポーツ等の各方面でのニュースが、特定の商品の売れ行きに影響を及ぼす場合がある。特に売れ行きに対してプラスの効果を有するニュースが起きた場合、売り手の立場では、その商品に対して関心を示しそうな顧客に対し、速やかに情報を提供することが望ましい。従来技術によれば、このようなニュース情報や関連商品情報を顧客に提供するには、顧客や店主等が意識して操作を行う必要があった。
【０００８】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、本発明が解決しようとする課題は、ニュース情報の発生に応じて、商品の販売に繋がる見込みのある顧客ユーザに対し、そのニュース情報やそのニュース情報に関連した商品情報等を通知する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述の課題を解決するため、本発明は以下の情報提供方法、コンピュータプログラム及び情報提供システムを提案する。
【００１０】
本発明は、その一態様として、ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶する記憶装置と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を実行する処理装置と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を実行する処理装置とを備えることを特徴とする情報提供システムを提供する。
【００１１】
また、本発明は、他の一態様として、ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する手順と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する手順と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析手順と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。
【００１２】
また、本発明は、他の一態様として、ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する段階と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する段階と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析段階と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信段階とを含むことを特徴とする情報提供方法を提供する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ユーザが予め指定情報にて指定した一般情報であって、かつ、個人情報及びその履歴並びに指定情報の履歴と関連性が高い一般情報が、その一般情報を一般情報記憶装置に記憶するのに応じて、そのユーザに配信される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施の形態である情報提供システム１００の機能ブロック図である。
【図２】情報提供システム１００のユーザ登録について説明するためのフローチャートである。
【図３】ユーザが店３で商品を購買したときの情報提供システム１００の動作について説明するためのフローチャートである。
【図４】ニュースを分析するときの一般情報管理サーバ４の動作について説明するためのフローチャートである。
【図５】ニュースを分析するときのデータ分析サーバ６の動作について説明するためのフローチャートである。
【図６】データ分析サーバ６の購買分析処理について説明するためのフローチャートである。
【図７】データ分析サーバ６の購買分析処理について説明するためのフローチャートである。
【図８】情報提供システム１００の変形である情報提供システム２００の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施の形態である情報提供システム１００について以下に説明する。図１を参照すると、情報提供システム１００は、端末１、プレゼンスサーバ２、店３、一般情報管理サーバ４、個人情報管理サーバ５、データ分析サーバ６及び懸賞サーバ７からなる。端末１、プレゼンスサーバ２、一般情報管理サーバ４、個人情報管理サーバ５、データ分析サーバ６、懸賞サーバ７は互いにデータ通信ネットワークを介して通信を行う。
【００１６】
端末１は顧客が使用する端末であり、携帯電話端末など購買活動の決済ができる端末、もしくはユーザによる入力ができる端末、もしくはセンサーによる入力ができる任意の端末である。端末１は、購買履歴管理部１１、ユーザプロファイル・嗜好入力部１２及び分析結果出力部１３を備える。端末１は更に電子マネーによる商取引を行なうための非接触型ＩＣカードを備えることが好ましい。
【００１７】
購買履歴管理部１１はユーザが端末１を用いて行った購買履歴、端末１以外を用いて行った購買履歴、もしくは購買を予約した内容を保存し、管理する。購買履歴はユーザが購入した商品名と購入した日時とを含む。
【００１８】
ユーザプロファイル・嗜好入力部１２は、ユーザの性別、年齢、住居・職場の所在地などのプロファイル情報や、好みや趣味などの嗜好情報の入力を受け付ける。また、ユーザプロファイル・嗜好入力部１２は指定情報の入力を受け付ける。指定情報はゲーム、競技会、試合、トーナメント等、互いに勝敗・優劣を競い合う複数の個人や団体の中で、ユーザが応援する個人或いは団体を指定する情報である。例えば、プロ野球でユーザが応援する球団、プロサッカーでユーザが応援するチーム、高校野球でユーザが応援する高校、テニス、ボクシング、各種陸上競技で応援する選手やチームを指定情報は示す。尚、必ずしもスポーツに限らず、例えば囲碁、将棋などであってもよい。
【００１９】
分析結果出力部１３は、データ分析サーバ６からの分析結果を受け、端末１や、端末1に関連づけられた各種のデータ通信端末、例えばコンピュータの表示装置上やデータ通信機能を備えるテレビ受像機上で情報を表示する。ここで端末１とデータ通信端末との関連づけは予め行なっておいてもいいし、端末１で情報を表示するときに行なうこととしてもよい。
【００２０】
プレゼンスサーバ２は端末１の現在の状態を示す状態情報や、その履歴を保存し、個人情報管理サーバ５に対しネットワークを介して、保存した情報を提供する。状態情報は、例えば、GPS(Global Positioning System)や端末と基地局との位置関係から得られる位置情報、IRC(Internet Relay Chat)等にもあるOnline, Don’t Disturb, Invisible, Business trip, Vacation, Out temporarily, Conference, Meal, Break, Go Home, Privacyなどのユーザの状態を通知するためにユーザが入力する情報がある。
【００２１】
店３はユーザが端末１を用いて購買活動をする時に、商品販売やサービス販売をする店舗である。この店舗は実際の建築物の中で販売を行うものでもよいし、通信販売であってもよいし、或いは、インターネット上のショッピングサイトであってもよい。
【００２２】
一般情報管理サーバ４はユーザプロファイル・嗜好入力部１１にて入力された指定情報を保存し、その履歴を指定情報履歴として保存する。また、一般情報管理サーバ４は、登録されている全ユーザの指定情報及び指定情報履歴のいずれかにおいて指定されている個人や団体に関するニュース情報、特に、その個人や団体が参加するゲーム、競技会、試合等の開始時刻と、その結果とを含むニュース情報を収集、保存する。一般情報管理サーバ４にニュース情報を収集する方法としては、その管理者が直接ニュース情報を入力して蓄積してもよいし、或いは、一般情報管理サーバ４がインターネット上の他のニュースサイトからニュース情報を収集して保存することとしてもよい。また、一般情報管理サーバ４は、個人情報管理サーバ５やデータ分析サーバ６と連携し、端末１からの要求に応じた情報を提供する。一般情報管理サーバ４は一般情報管理部４１と一般情報データベース４２とを備える。一般情報管理部４１は、外部と一般情報データベース４２間のアクセス処理を行い、一般情報が変化や追加された時に端末１へ情報を提供する。一般情報データベース４２は一般情報を保存する。
【００２３】
個人情報管理サーバ５は、購買履歴やユーザの個人情報を端末１やプレゼンスサーバ２から収集し、要求に応じて一般情報管理サーバ４やデータ分析サーバ６に伝達する。個人情報管理サーバ５は個人情報管理部５１と個人情報データベース５２からなる。個人情報管理部５１は、個人情報管理サーバ５の外部と個人情報データベース５２間のアクセス処理を行い、購買履歴やプロファイル、プレゼンス情報を処理する。個人情報データベース５２は各ユーザの個人情報、購買履歴、プロファイル、プレゼンス情報を保存する。個人情報データベース５２は特に電子メールアドレス等の各ユーザに連絡するためのアドレス情報を保存している。
【００２４】
データ分析サーバ６は、例えばあるチームＴを指定情報として登録したユーザＵが、チームＴの試合前に行なった購買行動と、チームＴが試合で勝利することとの関連を分析する。チームＴの試合Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、…それぞれの直前の所定の長さの期間内、例えば各試合の開始時刻直前の６時間以内に行なったユーザＵの購買行動Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、…に注目する。ユーザＵが、購買行動Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、…の中で、商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…をそれぞれ回数Ｎ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…だけ購買したとする。また、チームＴの勝ち試合直前の購買行動に限って言えば、同じユーザＵが同じ商品をそれぞれ回数ｎｖ（ｍ１）、ｎｖ（ｍ２）、ｎｖ（ｍ３）、…だけ購買したとする。このときデータ分析サーバは、商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…の商品別勝率として、Ｐ（ｍ１）＝ｎｖ（ｍ１）／Ｎ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）＝ｎｖ（ｍ２）／Ｎ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）＝ｎｖ（ｍ３）／Ｎ（ｍ３）、…をそれぞれ求める。また、求めた商品別勝率Ｐ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）、…を互いに比較して、商品別勝率が最も大きい商品ｍｘを判定する。これは、ユーザＵがチームＴの試合前に商品ｍｘを購買したときにチームＴの勝率が最も高かったことを意味する。言い換えると、ユーザＵが商品ｍｘを買った日はチームＴがよく勝つということであり、ユーザＵにとって商品ｍｘはチームＴが勝つ上で縁起のいい商品だということができる。ここで商品ｍｘをユーザＵの最高勝率商品と呼び、その商品の商品別勝率Ｐ（ｍｘ）をユーザＵの最高商品別勝率と呼ぶものとする。
【００２５】
また、データ分析サーバ６は、チームＴを指定情報としたユーザ毎に上述のようにして最高商品別勝率を求め、全ユーザの最高商品別勝率を互いに比較して、その中でも最も高いものとそのユーザを求める。このユーザを最大貢献ユーザと呼ぶものとする。これにより、チームＴの試合前にどのユーザがどの商品を購買したときにチームＴが勝利する可能性が最も高かったのかを求める。
【００２６】
懸賞サーバ７は、データ分析サーバ６での分析結果と、個人情報管理サーバ５に格納されているユーザのアドレス情報とに基づいて、各ユーザに対してそのユーザの最高勝率商品ｍｘを通知する。これによりユーザＵに商品ｍｘの購買を促す。同様にして、懸賞サーバ７は、最大貢献ユーザであることや、予め定められた賞品や懸賞金を提供すること等を最大貢献ユーザに対して通知する。
【００２７】
次に、図２を参照して、初めて使用するユーザを情報提供システム１００に登録する際の初期登録動作について説明する。
【００２８】
ユーザは、ユーザプロファイル・嗜好入力部１２からユーザの性別、年齢、住居・職場の位置などのプロファイル情報や、好みや趣味などの嗜好情報を入力する。ユーザプロファイル・嗜好入力部１２はプロファイル情報や嗜好情報を個人情報管理部５１に伝達する。これに応じて個人情報管理部５１はプロファイル情報及び嗜好情報を個人情報データベース５２に登録する（ステップＳ２０１、Ｓ２０２）。
【００２９】
次に、ユーザは、ユーザプロファイル・嗜好入力部１２から指定情報を入力する。ここではユーザがプロ野球チームＴを応援しており、指定情報としてチームＴを登録するものとする。ユーザプロファイル・嗜好入力部１２は指定情報を一般情報管理部４１に伝達する。これに応じて一般情報管理部４１は指定情報を一般情報データベース４２に登録する（ステップＳ２０３）。
【００３０】
このようにして、それぞれのユーザについて、個人情報データベース５２に、ユーザの購買情報、プロファイル情報、嗜好情報が登録され、一般情報データベース４２に指定情報が登録される。
【００３１】
次に、図３を参照して、ユーザが店３で商品を購買したときの情報提供システム１００の動作について説明する。
【００３２】
顧客であるユーザが店３にて商品を購買したとする（ステップＳ３０１）。このとき、購買した商品の名称、購買した日時等を含む購買に関する情報が購買情報として購買履歴管理部１１から個人情報管理サーバ５１に伝達され、個人情報データベース５２に登録される（ステップＳ３０２）。
【００３３】
尚、店３に不図示の店頭端末を設けることとしてもよい。例えば、端末１は電子マネーによる決済を行なうための近距離無線通信インタフェース装置を備えることとする一方、店頭端末は、データ通信ネットワークを介して個人情報管理サーバ５と通信するための通信インタフェース装置と、端末１との間で近距離無線データ通信を行なうための近距離無線通信インタフェース装置と、バーコードリーダーとを備えることとする。予め商品に添付した、その商品の名称、価格等を記録したバーコードをバーコードリーダーにて読み取り、商品の合計金額を算出し、近距離無線通信インタフェース装置を介して合計金額分の支払いを電子マネーにより決済する（ステップＳ３０１）と、その購買の日時及び購買した商品名を含む購買情報を、データ通信ネットワークを介して個人情報管理サーバ５に送信する（ステップＳ３０２）こととしてもよい。
【００３４】
次に、一般情報管理サーバ４へのニュース情報の登録について説明する。ここで、スポーツの結果等のニュース情報が何らかの経路で一般情報管理部４１に伝達されたとする。伝達経路は例えば一般情報管理サーバ４の管理者が直接入力してもよいし、または、インターネット上の各種のニュースサーバ等から一般情報管理サーバ４が自動収集することとしてもよい。一般情報管理サーバ４は登録されている全ユーザの指定情報を参照し、指定情報にて指定された個人、チーム等が行なったゲーム、競技、試合等に関する情報を収集する。ここで収集される情報はゲーム、競技、試合等の開催日、開始時刻、結果に関する情報を特に含むものとする。
【００３５】
新しいニュース情報が入力乃至収集されると、一般情報管理部４１はニュース情報を一般情報データベース４２に追加登録すると共に、そのニュース情報が指定情報に該当するか否かをユーザ毎に判断する。以下、このように一般情報データベース４２に追加登録されたニュース情報を追加ニュース情報と呼ぶものとする。指定情報に該当するユーザについては、そのユーザの指定情報の履歴を、一般情報管理部４１からデータ分析サーバ６に伝達する。
【００３６】
一般情報管理部４１から該当ユーザの指定情報履歴を受け取ると、データ分析サーバ６は、個人情報管理部５１に対し、該当ユーザの個人情報の履歴を要求し、取得する。そして、指定情報履歴及び個人情報履歴と、追加されたニュース情報との関連性を分析するニュース分析処理を行ない、分析結果を一般情報管理部４１に伝達する。ニュース分析処理について一般情報管理サーバ４及びデータ分析サーバ６の動作を中心に説明する。
【００３７】
図４を参照すると、一般情報ＤＢ４２に新たなニュース情報が追加ニュース情報として登録される（ステップＳ４０１）と、一般情報管理部４１は登録ユーザのいずれかを選択（ステップＳ４０２）し、追加ニュース情報がそのユーザの指定情報に該当するものか否かを判定する（ステップＳ４０３）。該当する場合、そのユーザの識別子、そのユーザの指定情報履歴及び追加ニュース情報をデータ分析サーバ６に送信する（ステップＳ４０４）。
【００３８】
これを受けたデータ分析サーバ６は図５に示すような処理を行なう。即ち、一般情報管理部４１からユーザ識別子、指定情報履歴、追加ニュース情報を受信する（ステップＳ５０１）と、ユーザ識別子を個人情報管理部５１に送信し、そのユーザの個人情報履歴を問い合わせる（ステップＳ５０２、Ｓ５０３）。データ分析サーバ６は、指定情報履歴及び個人情報履歴に基づいて、そのユーザと追加ニュース情報との関連性の強さを数値化（ステップＳ５０４）し、予め定められた閾値と比較して関連性の高低を判定（ステップＳ５０５）し、結果を分析結果として一般情報管理部４１に送信する（ステップＳ５０６）。
【００３９】
図４に戻ると、データ分析サーバ６から分析結果を受け取る（ステップＳ４０５）と、関連性が高い場合はそのユーザの端末１に追加ニュース情報を送信する（ステップＳ４０６、Ｓ４０７）。このとき必要であればユーザの端末１のアドレスは個人情報管理サーバ５に問い合わせる。
【００４０】
端末１では、伝達された追加ニュース情報を分析結果出力部１３にてユーザに対して表示する。このようにして、新たなニュース情報が発生すると、個人情報履歴及び指定情報履歴とそのニュース情報との関連性が高いユーザに対してそのニュース情報が通知されることにより、ユーザの購買活動や行動の促進を図る。
【００４１】
一般情報管理部４１から端末１へのニュース情報の伝達形態は、例えば電子メールや、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）が考えられる。電子メールを用いる場合、一般情報管理部４１はメールサーバとしての機能を備え、分析結果出力部１３はメーラーとしての機能を備える。ＷＷＷを用いる場合、一般情報管理部４１はウェブサーバとしての機能を備え、分析結果出力部１３はブラウザとしての機能を備える。
【００４２】
ステップＳ４０１にて登録された追加ニュース情報に関して、ステップＳ４０３〜Ｓ４０７の処理を全ての登録ユーザに対して行なったか否か判定（ステップＳ４０８）し、行なった場合は処理を終了する。ステップＳ４０３にて追加ニュース情報がそのユーザの指定情報に該当しない場合、ステップＳ４０６にて追加ニュース情報がそのユーザの指定情報との関連性が低い場合、及び、ステップＳ４０８にて全登録ユーザについて処理が終了していない場合は、別のユーザを選択（ステップＳ４０９）してステップＳ４０３〜Ｓ４０７を繰り返す。
【００４３】
次に、データ分析サーバ６にて行なう別のデータ分析処理である購買分析処理について図６を参照して説明する。ここでは指定情報としてプロ野球のチームＴを登録したユーザを対象とした購買分析処理を例に挙げる。データ分析サーバ６が購買分析処理を開始する契機としては、例えばチームＴの１ゲームの終了、１ヶ月毎、シーズン毎などが考えられる。
【００４４】
購買分析処理を行なうとき、データ分析サーバ６は、まず、一般情報管理サーバ４にアクセスして、チームＴが既に行なった各試合Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、…の開始時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、…と各試合の結果Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、…を取得する（ステップＳ６０１）。また、個人情報管理サーバ５にアクセスして、指定情報としてチームＴを登録している全てのユーザについて、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、…それぞれの直前の所定の長さの期間内に行なった購買行動に関する購買情報を取得する（ステップＳ６０２）。ステップＳ６０２にて購買情報を取得したユーザの中から一人を選択する（ステップＳ６０３）。
【００４５】
ここで選択したユーザをユーザＵとすると、ユーザＵの購買情報に基づいて、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、…それぞれの直前の所定長さの期間内（例えば開始時刻直前の６時間以内）に行なった購買行動の中で、ユーザＵが購入したことがある商品名ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を抽出（ステップＳ６０４）し、各商品の購入回数Ｎ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…を求める（ステップＳ６０５）。ここでＮ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…を合計購入回数と呼ぶものとする。合計購入回数は、チームＴの勝敗に関係なく、チームＴが参加した全ゲームの直前の所定期間内にユーザＵが各商品を購入した回数である。
【００４６】
次に、ステップＳ６０１にて取得した、各試合Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、…の開始時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、…と各試合の結果Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、…に基づいて、試合Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、…のうち、チームＴが勝利した試合の開始時刻ｔｖ１、ｔｖ２、ｔｖ３、…を求める。ユーザＵの購買情報に基づいて、時刻ｔｖ１、ｔｖ２、ｔｖ３、…それぞれの直前の所定長さの期間内に行なった購買行動の中で、商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…をそれぞれ購買した回数ｎｖ（ｍ１）、ｎｖ（ｍ２）、ｎｖ（ｍ３）、…を求める（ステップＳ６０６）。ここでｎｖ（ｍ１）、ｎｖ（ｍ２）、ｎｖ（ｍ３）、…を勝利時購入回数と呼ぶものとする。勝利時購入回数はチームＴが勝った試合の直前の所定期間内にユーザＵが各商品を購入した回数である。
【００４７】
ステップＳ６０５にて求めた合計購入回数Ｎ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…と、ステップＳ６０６にて求めた勝利時購入回数ｎｖ（ｍ１）、ｎｖ（ｍ２）、ｎｖ（ｍ３）、…とに基づいて、ユーザＵの商品別勝率Ｐｖを求める（ステップＳ６０７）。ユーザＵの商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…の商品別勝率Ｐｖ（ｍ１）、Ｐｖ（ｍ２）、Ｐｖ（ｍ３）、…を、それぞれＰｖ（ｍ１）＝ｎ（ｍ１）／Ｎ（ｍ１）、Ｐｖ（ｍ２）＝ｎ（ｍ２）／Ｎ（ｍ２）、Ｐｖ（ｍ３）＝ｎ（ｍ３）／Ｎ（ｍ３）、…とする。
【００４８】
ユーザＵの商品別勝率Ｐｖ（ｍ１）、Ｐｖ（ｍ２）、Ｐｖ（ｍ３）、…を互いに比較して、勝率が最大である商品とその商品別勝率を求める（ステップＳ６０８）。ユーザＵにとって商品別勝率が最大となる商品を最高勝率商品と呼び、ｍｘで表し、その勝率を最高商品別勝率と呼び、Ｐｖ（ｍｘ）で表すものとする。
【００４９】
ユーザＵがチームＴのゲーム開始直前の所定の期間内に購買した各商品について、そのゲームの勝率を比較すると、最高勝率商品ｍｘを購入したとき、チームＴの勝率が最も高いということが分かる。データ分析サーバ６は、このことを通知することにより最高勝率商品ｍｘの購買をユーザＵに促すメッセージを、ユーザＵの端末１に対して送出する（ステップＳ６０９）。ユーザＵの端末１のアドレス情報は個人情報管理サーバ５から取得する。
【００５０】
ステップＳ６０３からステップＳ６０９のステップを、指定情報としてプロ野球のチームＴを登録した全てのユーザに対して行ない、全ユーザの最高勝率商品ｍｘ、最高商品別勝率Ｐｖ（ｍｘ）を求める（ステップＳ６１０）。
【００５１】
チームＴを指定情報とするユーザを最高商品別勝率Ｐｖ（ｍｘ）に基づいて序列化（ステップＳ６１１）し、その序列を懸賞サーバ７に通知する（ステップＳ６１２）。
【００５２】
序列の通知を受けた懸賞サーバ７は、序列中で上位にあるユーザの端末１のアドレス情報を個人情報管理サーバ５１から取得し、順位に応じて予め定められた懸賞品や懸賞金を交付する旨のメッセージを該当する端末に送信する。例えば端末１が電子マネー取引のための非接触型ＩＣカードを備える場合、このような懸賞をかけることにより、ユーザに電子マネーの利用を促すことができる。
【００５３】
図６ではチームＴを指定情報として登録した各ユーザの最高勝率商品ｍｘ、最高商品別勝率Ｐｖ（ｍｘ）と、最高商品別勝率Ｐｖ（ｍｘ）に基づくユーザの序列化とを同じタイミングで行なうことを前提として説明したが、両者を別々のタイミングで行なうこととしてもよい。例えば、最高勝率商品ｍｘ、最高商品別勝率Ｐｖ（ｍｘ）をチームＴのゲーム終了毎に行なう一方、ユーザの序列化については１ヶ月毎やシーズン毎に行なうこととしてもよい。
【００５４】
図６に図示した購買分析処理では最高商品別勝率Ｐｖを基準としてユーザを序列化したが、他の基準に基づいてもよい。基準に基づく序列化を行なう購買分析処理について図７を参照して説明する。ステップＳ６０１〜Ｓ６０７については図６と同じなので説明を省略する。
【００５５】
図７の購買分析処理では、ステップＳ６０７で求めたユーザＵの商品別勝率に基づいてユーザＵの貢献度Ｃを算出する（ステップＳ７０１）。貢献度とはユーザＵの全ての商品別勝率を総合して算出する値である。貢献度Ｃの例としては、（イ）全ての商品別勝率を単に加算して求めた貢献度Ｃ１＝Ｐｖ（ｍ１）＋Ｐｖ（ｍ２）＋Ｐｖ（ｍ３）＋…、（ロ）商品別勝率からチームＴの平均勝率Ａを引いた値の絶対値を商品毎に求めて全ての商品について加算して求めた貢献度Ｃ２＝｜Ｐｖ（ｍ１）−Ａ｜＋｜Ｐｖ（ｍ２）−Ａ｜＋｜Ｐｖ（ｍ３）−Ａ｜＋…、（ハ）商品別勝率からチームＴの平均勝率Ａを引いたものを２乗した値を商品別に求めて全ての商品について加算して求めたＣ３＝｛Ｐｖ（ｍ１）−Ａ｝＾２＋｛Ｐｖ（ｍ２）−Ａ｝＾２＋｛Ｐｖ（ｍ３）−Ａ｝＾２＋…等が考えられる。（ロ）（ハ）の例は、ユーザが一度に購入するのは商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…のうちいずれかひとつを購入するような商品に対して本発明を適用する場合に好適である。商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…の具体例としては、何種類かの定食メニューのみを提供する学生食堂や社員食堂のようなレストランの券売機で販売する食券がある。
【００５６】
こうして各ユーザの貢献度を求めて貢献度が高い者から低い者にユーザを並べて、この序列を懸賞サーバ７に通知する（ステップＳ７０３、Ｓ７０４）。
【００５７】
以上のように、本実施形態によれば、ユーザが個人情報を追加・変更した時ではなく、一般情報が追加・変更された時にユーザの個人情報との関連性を示した、商品やサービスや行動をサジェストし購買活動を促進する。またその関連性の高いユーザに対して懸賞を与えることにより購買活動を促進する。
【００５８】
尚、上述の情報提供システム１００は、一般情報管理サーバ４、個人情報管理サーバ５、データ分析サーバ６を備えているが、これらの機能を端末１に内包することとしてもよい。そのような情報提供システム２００を図８に示す。情報提供システム２００では、端末１は、購買履歴管理部１１、ユーザプロファイル・嗜好入力部１２、分析結果出力部１３に加えて、一般情報管理部４１、一般情報データベース４２、個人情報管理部５１、個人情報データベース５２、データ分析部６を更に備える。一般情報管理部４１、一般情報データベース４２、個人情報管理部５１、個人情報データベース５２、データ分析部６は、それぞれ、上述の情報提供システム１００における一般情報管理部４１、一般情報データベース４２、個人情報管理部５１、個人情報データベース５２、データ分析サーバ６に対応する。
【００５９】
情報提供システム２００では、一般情報管理サーバ４、個人情報管理サーバ５及びデータ分析サーバ６の機能を端末1に取り込んでいるが、本発明はこれに限らず、一般情報管理サーバ４、個人情報管理サーバ５及びデータ分析サーバ６の一部を端末１に取り込み、残りをサーバとして構成することとしてもよい。
【００６０】
上記の実施形態及び実施例の一部又は全部は以下の付記のようにも記載されうるが、これらに限定されるものではない。
【００６１】
（付記１）
ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶する記憶装置と、
指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶する記憶装置と、
記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を実行する処理装置と、
分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を実行する処理装置と
を備えることを特徴とする情報提供システム。
【００６２】
（付記２）
注目情報の少なくとも一部は注目対象に関連した日時に関する第１の時刻情報を含み、
ユーザの購買行動に関する情報であって、ユーザが購買行動を行なった日時に関する第２の時刻情報を含む情報である購買情報を記憶する記憶装置を更に備え、
分析手段において、記憶装置に記憶された第１及び第２の時刻情報に基づいて、注目対象に関連した日時直前の予め定められた期間内にユーザが行なった購買行動と注目情報との関連性を分析する
ことを特徴とする付記１に記載の情報提供システム。
【００６３】
（付記３）
指定情報はユーザの注目対象として個人又は団体を指定し、
注目情報の少なくとも一部は、指定情報にて指定された個人又は団体と、他の個人又は団体との間の競い合いに関する結果情報と、当該競い合いに関する第１の時刻情報とを含み、
分析手段において、記憶装置に記憶された第１及び第２の時刻情報に基づいて、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内にユーザが行なった購買行動と結果情報との関連性を分析する
ことを特徴とする付記２に記載の情報提供システム。
【００６４】
（付記４）
前記購買情報はユーザが購買した商品名を含み、
分析手段において、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが各商品を購入した回数と結果情報との関連性を分析する
ことを特徴とする付記３に記載の情報提供システム。
【００６５】
（付記５）
分析手段は、
競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数であるＮ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数ｎ（ｍ１）、ｎ（ｍ２）、ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）＝ｎ（ｍ１）／Ｎ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）＝ｎ（ｍ２）／Ｎ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）＝ｎ（ｍ３）／Ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
商品別確率が最も高い商品である最高確率商品ｍｘを求める手段と
を備えることを特徴とする付記４に記載の情報提供システム。
【００６６】
（付記６）
同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれの最高確率商品ｍｘの商品別確率である最高商品別確率Ｐ（ｍｘ）を求める手段と、
各ユーザの最高商品別確率Ｐ（ｍｘ）に基づいて、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザの序列を求める手段と
を備えることを特徴とする付記５に記載の情報提供システム。
【００６７】
（付記７）
分析手段は、
競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数であるＮ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数ｎ（ｍ１）、ｎ（ｍ２）、ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）＝ｎ（ｍ１）／Ｎ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）＝ｎ（ｍ２）／Ｎ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）＝ｎ（ｍ３）／Ｎ（ｍ３）、…を求める手段と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）、…に基づいて定められる評価値Ｃを求める手段と、
同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれについて求めた評価値Ｃに基づいてユーザの序列を求める手段と
を備えることを特徴とする付記４に記載の情報提供システム。
【００６８】
（付記８）
分析手段は、指定情報が同じ複数のユーザそれぞれについて、指定情報と一般情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行し、
分析の結果に基づいて複数のユーザを序列化する処理を処理装置にて実行する手段を更に含み、
通知手段は序列を予め定められた宛先に送信する
ことを特徴とする付記１に記載の情報提供システム。
【００６９】
（付記９）
ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する手順と、
指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する手順と、
記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析手順と、
分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【００７０】
（付記１０）
注目情報の少なくとも一部は注目対象に関連した日時に関する第１の時刻情報を含み、
ユーザの購買行動に関する情報であって、ユーザが購買行動を行なった日時に関する第２の時刻情報を含む情報である購買情報を記憶装置に記憶する手順を更に含み、
分析手順において、記憶装置に記憶された第１及び第２の時刻情報に基づいて、注目対象に関連した日時直前の予め定められた期間内にユーザが行なった購買行動と注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する
ことを特徴とする付記９に記載のプログラム。
【００７１】
（付記１１）
指定情報はユーザの注目対象として個人又は団体を指定し、
注目情報の少なくとも一部は、指定情報にて指定された個人又は団体と、他の個人又は団体との間の競い合いに関する結果情報と、当該競い合いに関する第１の時刻情報とを含み、
分析手順において、記憶装置に記憶された第１及び第２の時刻情報に基づいて、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内にユーザが行なった購買行動と結果情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する
ことを特徴とする付記１０に記載のプログラム。
【００７２】
（付記１２）
前記購買情報はユーザが購買した商品名を含み、
分析手順において、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが各商品を購入した回数と結果情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する
ことを特徴とする付記１１に記載のプログラム。
【００７３】
（付記１３）
分析手順は、
競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数であるＮ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…を求める手順と、
競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数ｎ（ｍ１）、ｎ（ｍ２）、ｎ（ｍ３）、…を求める手順と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）＝ｎ（ｍ１）／Ｎ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）＝ｎ（ｍ２）／Ｎ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）＝ｎ（ｍ３）／Ｎ（ｍ３）、…を求める手順と、
商品別確率が最も高い商品である最高確率商品ｍｘを求める手順と
を含むことを特徴とする付記１２に記載のプログラム。
【００７４】
（付記１４）
同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれの最高確率商品ｍｘの商品別確率である最高商品別確率Ｐ（ｍｘ）を求める手順と、
各ユーザの最高商品別確率Ｐ（ｍｘ）に基づいて、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザの序列を求める手順と
を含むことを特徴とする付記１３に記載のプログラム。
【００７５】
（付記１５）
分析手順は、
競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数であるＮ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…を求める手順と、
競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数ｎ（ｍ１）、ｎ（ｍ２）、ｎ（ｍ３）、…を求める手順と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）＝ｎ（ｍ１）／Ｎ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）＝ｎ（ｍ２）／Ｎ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）＝ｎ（ｍ３）／Ｎ（ｍ３）、…を求める手順と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）、…に基づいて定められる評価値Ｃを求める手順と、
同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれについて求めた評価値Ｃに基づいてユーザの序列を求める手順と
を含むことを特徴とする付記１２に記載のプログラム。
【００７６】
（付記１６）
前記分析手順は、指定情報が同じ複数のユーザそれぞれについて、指定情報と一般情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行し、
前記分析の結果に基づいて前記複数のユーザを序列化する処理を処理装置にて実行する手順を更に含み、
前記通知手順と共に、或いは、前記通知手順に代って、前記序列を予め定められた宛先に送信する処理を処理装置にて実行する
ことを特徴とする付記９に記載のプログラム。
【００７７】
（付記１７）
ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する段階と、
指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する段階と、
記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析段階と、
分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信段階と
を含むことを特徴とする情報提供方法。
【００７８】
（付記１８）
注目情報の少なくとも一部は注目対象に関連した日時に関する第１の時刻情報を含み、
ユーザの購買行動に関する情報であって、ユーザが購買行動を行なった日時に関する第２の時刻情報を含む情報である購買情報を記憶装置に記憶する段階を更に含み、
分析段階において、記憶装置に記憶された第１及び第２の時刻情報に基づいて、注目対象に関連した日時直前の予め定められた期間内にユーザが行なった購買行動と注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する
ことを特徴とする付記１７に記載の情報提供方法。
【００７９】
（付記１９）
指定情報はユーザの注目対象として個人又は団体を指定し、
注目情報の少なくとも一部は、指定情報にて指定された個人又は団体と、他の個人又は団体との間の競い合いに関する結果情報と、当該競い合いに関する第１の時刻情報とを含み、
分析段階において、記憶装置に記憶された第１及び第２の時刻情報に基づいて、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内にユーザが行なった購買行動と結果情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する
ことを特徴とする付記１８に記載の情報提供方法。
【００８０】
（付記２０）
前記購買情報はユーザが購買した商品名を含み、
分析段階において、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが各商品を購入した回数と結果情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する
ことを特徴とする付記１９に記載の情報提供方法。
【００８１】
（付記２１）
分析段階は、
競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数であるＮ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…を求める段階と、
競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数ｎ（ｍ１）、ｎ（ｍ２）、ｎ（ｍ３）、…を求める段階と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）＝ｎ（ｍ１）／Ｎ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）＝ｎ（ｍ２）／Ｎ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）＝ｎ（ｍ３）／Ｎ（ｍ３）、…を求める段階と、
商品別確率が最も高い商品である最高確率商品ｍｘを求める段階と
を含むことを特徴とする付記２０に記載の情報提供方法。
【００８２】
（付記２２）
同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれの最高確率商品ｍｘの商品別確率である最高商品別確率Ｐ（ｍｘ）を求める段階と、
各ユーザの最高商品別確率Ｐ（ｍｘ）に基づいて、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザの序列を求める段階と
を含むことを特徴とする付記２１に記載の情報提供方法。
【００８３】
（付記２３）
分析段階は、
競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数であるＮ（ｍ１）、Ｎ（ｍ２）、Ｎ（ｍ３）、…を求める段階と、
競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品ｍ１、ｍ２、ｍ３、…を購入した回数ｎ（ｍ１）、ｎ（ｍ２）、ｎ（ｍ３）、…を求める段階と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）＝ｎ（ｍ１）／Ｎ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）＝ｎ（ｍ２）／Ｎ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）＝ｎ（ｍ３）／Ｎ（ｍ３）、…を求める段階と、
商品別確率Ｐ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）、Ｐ（ｍ３）、…に基づいて定められる評価値Ｃを求める段階と、
同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれについて求めた評価値Ｃに基づいてユーザの序列を求める段階と
を含むことを特徴とする付記２０に記載の情報提供方法。
【００８４】
（付記２４）
前記分析段階は、指定情報が同じ複数のユーザそれぞれについて、指定情報と一般情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行し、
前記分析の結果に基づいて前記複数のユーザを序列化する処理を処理装置にて実行する段階を更に含み、
前記通知段階と共に、或いは、前記通知段階に代って、前記序列を予め定められた宛先に送信する処理を処理装置にて実行する
ことを特徴とする付記１７に記載の情報提供方法。
【符号の説明】
【００８５】
１  端末
２  プレゼンスサーバ
３  店
４  一般情報管理サーバ
５  個人情報管理サーバ
６  データ分析サーバ（データ分析部）
１１  購買履歴管理部
１２  ユーザプロファイル・嗜好入力部
１３  分析結果出力部
４１  一般情報管理部
４２  一般情報データベース
５１  個人情報管理部
５２  個人情報データベース
【図１】
2012168715.tif 000003
【図２】
2012168715.tif 000004
【図３】
2012168715.tif 000005
【図４】
2012168715.tif 000006
【図５】
2012168715.tif 000007
【図６】
2012168715.tif 000008
【図７】
2012168715.tif 000009
【図８】
2012168715.tif 000010