(57)【要約】【課題】ユーザの現在の熟練度に対応しかつ今後の熟練度の向上が見込める商品を推薦できるようにする。【解決手段】教材推薦処理サーバＳＶにおいて、熟練者が使用する端末から送信された熟練者ログデータを受信して熟練者ログデータベース１３１に蓄積すると共に、非熟練者ユーザの端末から現時点での当該ユーザの熟練度を表すデータを受信してユーザ熟練度データベース１３２に記憶させる。そして、上記蓄積された熟練者のログデータ及び非熟練者ユーザの現在の熟練度をもとに、教材推薦処理部１２３により上記非熟練者ユーザに対する全教材の推薦度を計算し、教材を購入したときの熟練者の熟練度がユーザの現在の熟練度と近く、かつ教材を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させることが可能な教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なして教材を推薦する。【選択図】図２
2013008197.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
熟練者が使用する端末から、当該熟練者による商品の購入又は使用履歴を表す情報と、当該商品の購入又は使用時における前記熟練者の熟練度を表す情報を少なくとも含む熟練者ログ情報を受信し記憶媒体に記憶する過程と、
非熟練者が使用する端末から、当該非熟練者の現在の熟練度を表す情報を受信する過程と、
前記記憶媒体に記憶された熟練者の熟練者ログ情報と、前記受信された非熟練者の現在の熟練度を表す情報とに基づいて、前記熟練者ログ情報に含まれる商品ごとに、当該商品の購入又は使用時における前記熟練者の熟練度と前記非熟練者の現在の熟練度との類似度を計算する過程と、
前記記憶媒体に記憶された熟練者の熟練者ログ情報に基づいて、前記熟練者ログ情報に含まれる商品ごとに、当該商品の購入又は使用後における前記熟練者の熟練度の変化を計算する過程と、
前記類似度の計算結果及び前記熟練度の変化の計算結果をもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きいほど大きくなる値を、前記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算する過程と、
前記商品ごとに計算された推薦度をもとに、前記非熟練者に対し推薦する商品を選択する過程と
を具備することを特徴とする商品推薦処理方法。
【請求項２】
前記類似度を計算する過程は、ｍB を熟練者が商品Ｂを購入したときの熟練度番号、ｌi [ｍB] を熟練者ｉのｍB 番目の熟練度、ｌu を非熟練者の熟練度としたとき、商品Ｂを購入した時の熟練者ｉの熟練度と非熟練者の現在の熟練度との類似度simi_B を
【数１】
2013008197.tif 000019
により計算し、
前記熟練者の熟練度の変化を計算する過程は、商品Ｂを購入又は使用後の熟練者ｉの熟練度の変化を
【数２】
2013008197.tif 000020
により計算し、
前記商品の推薦度を計算する過程は、ＥB を商品Ｂを購入又は使用した熟練者の集合、ｎB を商品Ｂを購入又は使用した熟練者の人数、ｗを各要素に付与される重みとしたとき、商品Ｂの推薦度recB を
【数３】
2013008197.tif 000021
により計算する
ことを特徴とする請求項１記載の商品推薦処理方法。
【請求項３】
前記商品の推薦度を計算する過程は、前記非熟練者に対する商品Ｂの推薦度recB を、熟練者間の和の重み付き和及び熟練者間の積の形を考慮して、
【数４】
2013008197.tif 000022
により計算する過程を、さらに備えることを特徴とする請求項２記載の商品推薦処理方法。
【請求項４】
前記商品の推薦度を計算する過程は、前記熟練者ログ情報に、熟練者による購入又は使用後の商品の使用時間を表す情報が含まれている場合に、前記類似度の計算結果と、前記熟練度の変化の計算結果と、前記購入又は使用後の商品の使用時間とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに前記熟練者による商品の使用時間が長いほど大きくなる値を、前記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算することを特徴とする請求項１記載の商品推薦処理方法。
【請求項５】
前記商品の推薦度を計算する過程は、前記熟練者ログ情報に、熟練者による商品の評価を表す情報が含まれている場合に、前記類似度の計算結果と、前記熟練度の変化の計算結果と、前記商品の評価を表す情報とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに前記熟練者による商品の評価が高いほど大きくなる値を、前記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算することを特徴とする請求項１記載の商品推薦処理方法。
【請求項６】
前記商品の推薦度を計算する過程は、
前記熟練者ログ情報をもとに、商品ごとに当該商品を購入又は使用した熟練者の数を計算する過程と、
前記類似度の計算結果と、前記熟練度の変化の計算結果と、前記商品を購入又は使用した熟練者の数の計算結果とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに前記購入又は使用した熟練者の数が多いほど大きくなる値を、前記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算する過程と
を有することを特徴とする請求項１記載の商品推薦処理方法。
【請求項７】
熟練者が使用する端末から、当該熟練者による商品の購入又は使用履歴を表す情報と、当該商品の購入又は使用時における前記熟練者の熟練度を表す情報を少なくとも含む熟練者ログ情報を受信し記憶媒体に記憶する手段と、
非熟練者が使用する端末から、当該非熟練者の現在の熟練度を表す情報を受信する手段と、
前記記憶媒体に記憶された熟練者の熟練者ログ情報と、前記受信された非熟練者の現在の熟練度を表す情報とに基づいて、前記熟練者ログ情報に含まれる商品ごとに、当該商品の購入又は使用時における前記熟練者の熟練度と前記非熟練者の現在の熟練度との類似度を計算する手段と、
前記記憶媒体に記憶された熟練者の熟練者ログ情報に基づいて、前記熟練者ログ情報に含まれる商品ごとに、当該商品の購入又は使用後における前記熟練者の熟練度の変化を計算する手段と、
前記類似度の計算結果及び前記熟練度の変化の計算結果をもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きいほど大きくなる値を、前記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算する手段と、
前記商品ごとに計算された推薦度をもとに、前記非熟練者に対し推薦する商品を選択する手段と
を具備することを特徴とする商品推薦処理装置。
【請求項８】
請求項７記載の商品推薦処理装置が具備する各手段が行う処理を、当該商品推薦処理装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザに対しその熟練度に応じた商品を推薦するための商品推薦処理方法、装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
大学等の教育機関や各種研修機関等においては、学習者又は研修者のレベルアップを図るための対策が種々検討されている。その一つとして、協調フィルタリングを用い、例えば学習者Ａと他の学習者Ｂ，Ｃとの間で教材コンテンツに対する閲覧回数の類似度を求め、その結果から共通の教材コンテンツを閲覧する回数の多い学習者Ｂ又はＣを学習パターンが類似する学習者として発見して、この学習者Ｂ又はＣから学習者Ａに対し苦手克服に有効な教材を教示する技術が提案されている（例えば非特許文献１又は２を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】David Goldberg, David Nichols, Brian M. Oki, Douglas Terry, “Using collaborative filtering to weave an information tapestry”, Communications of the ACM - Special issue on information filtering, 35(12), pp.61-70, 1992.
【非特許文献２】濱詰祐馬、和田雄次、土肥紳一、「ｅラーニングにおけるレコメンデーション技術の実装−苦手克服に貢献する教材の抽出」、情報科学技術フォーラム(FIT2009), pp. 615-618, 2009．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、類似する教材を購入又は閲覧した人々の集合には、教材を推薦しようとする人と学習レベル（熟練度）が異なる人も含まれる可能性がある。このため、非特許文献１又は２に記載された方法、つまり協調フィルタリングによって閲覧教材が類似する学習者を発見し、この学習者が使用する教材を推薦する方法では、推薦された教材がどのくらいの熟練度を持つ人向けなのかが不明であり、適切なレベルの教材を推薦できるとは限らない。また、教材によっては対象の熟練度を設定したものがある。しかしながら、その教材がレベルの向上に効果があるかどうかは不明である。
【０００５】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザの現在の熟練度に対応しかつ今後の熟練度の向上が見込める商品を推薦できるようにした商品推薦処理方法、装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するためにこの発明の一つの観点は、先ず熟練者が使用する端末から、当該熟練者による商品の購入又は使用履歴を表す情報と、当該商品の購入又は使用時における上記熟練者の熟練度を表す情報を少なくとも含む熟練者ログ情報を受信し記憶媒体に記憶する。そして、非熟練者が使用する端末から当該非熟練者の現在の熟練度を表す情報を受信した場合に、上記記憶媒体に記憶された熟練者の熟練者ログ情報と、当該受信された非熟練者の現在の熟練度を表す情報とに基づいて、上記熟練者ログ情報に含まれる商品ごとに、当該商品の購入又は使用時における上記熟練者の熟練度と上記非熟練者の現在の熟練度との類似度を計算すると共に、当該商品の購入又は使用後における上記熟練者の熟練度の変化を計算する。そして、上記類似度の計算結果及び上記熟練度の変化の計算結果をもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きいほど大きくなる値を、上記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算し、上記商品ごとに計算された推薦度をもとに、上記非熟練者に対し推薦する商品を選択するようにしたものである。
【０００７】
具体的には、上記類似度を計算する過程では、ｍB を熟練者が商品Ｂを購入したときの熟練度番号、ｌi [ｍB] を熟練者ｉのｍB 番目の熟練度、ｌu を非熟練者の熟練度としたとき、商品Ｂを購入した時の熟練者ｉの熟練度と非熟練者の現在の熟練度との類似度simi_B を
【数１】
2013008197.tif 000003
により計算し、
上記熟練者の熟練度の変化を計算する過程では、商品Ｂを購入又は使用後の熟練者ｉの熟練度の変化を
【数２】
2013008197.tif 000004
により計算し、
上記商品の推薦度を計算する過程では、ＥB を商品Ｂを購入又は使用した熟練者の集合、ｎB を商品Ｂを購入又は使用した熟練者の人数、ｗを各要素に付与される重みとしたとき、商品Ｂの推薦度recB を
【数３】
2013008197.tif 000005
により計算する。
【０００８】
したがって、熟練者が過去に購入した商品のうち、その購入当時の熟練者の熟練度が非熟練者の現在の熟練度に類似しかつ上記購入後の熟練者の熟練度の向上率が高い商品が、上記非熟練者に適した商品であると見なされて推薦される。このため、非熟練者ユーザにとっては、現在の熟練度に対応した適切な難易度を有し、かつ熟練者のように今後の成長の可能性が高い商品の推薦を受けることができる。
【０００９】
また、上記商品の推薦度を計算する過程において、上記非熟練者に対する商品Ｂの推薦度recB を、熟練者間の和の重み付き和及び熟練者間の積の形を考慮して、
【数４】
2013008197.tif 000006
により計算するようにしてもよい。  
このようにすると、非熟練者に対する商品の推薦度を、熟練者間平均の重み付き和だけでなく、熟練者間の和の重み付き和及び熟練者間の積の形も考慮して計算することが可能となる。
【００１０】
またこの発明の一つの形態は以下のような各種態様を備えることも特徴とする。  
第１の態様は、上記商品の推薦度を計算する過程において、上記熟練者ログ情報に、熟練者による購入又は使用後の商品の使用時間を表す情報が含まれている場合に、上記類似度の計算結果と、上記熟練度の変化の計算結果と、上記購入又は使用後の商品の使用時間とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに上記熟練者による商品の使用時間が長いほど大きくなる値を、上記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算するものである。  
このようにすると、「商品を購入したときの熟練者の熟練度が非熟練者の現在の熟練度と近い」、「商品を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させた」という２つの条件に加え、「熟練者による商品の使用時間が長い」という条件をさらに考慮して、商品の推薦度を計算することが可能となり、これにより推薦度の算出精度をさらに高めることができる。
【００１１】
第２の態様は、上記商品の推薦度を計算する過程において、上記熟練者ログ情報に、熟練者による商品の評価を表す情報が含まれている場合に、上記類似度の計算結果と、上記熟練度の変化の計算結果と、上記商品の評価を表す情報とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに上記熟練者による商品の評価が高いほど大きくなる値を、上記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算するものである。  
このようにすると、「商品を購入したときの熟練者の熟練度が非熟練者の現在の熟練度と近い」、「商品を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させた」という２つの条件に加え、「熟練者による商品の評価が高い」という条件をさらに考慮して、商品の推薦度を計算することが可能となり、これにより推薦度の算出精度をさらに高めることができる。
【００１２】
第３の態様は、上記商品の推薦度を計算する過程において、上記熟練者ログ情報をもとに、商品ごとに当該商品を購入又は使用した熟練者の数を計算し、上記類似度の計算結果と、上記熟練度の変化の計算結果と、当該商品を購入又は使用した熟練者の数の計算結果とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに上記購入又は使用した熟練者の数が多いほど大きくなる値を、上記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算するようにしたものである。  
このようにすると、「商品を購入したときの熟練者の熟練度が非熟練者の現在の熟練度と近い」、「商品を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させた」という２つの条件に加え、「商品が多くの熟練者に購入または使用された」という条件をさらに考慮して、商品の推薦度を計算することが可能となり、これにより推薦度の算出精度をさらに高めることができる。
【発明の効果】
【００１３】
すなわちこの発明によれば、ユーザの現在の熟練度に対応しかつ今後の熟練度の向上が見込める商品を推薦できるようにした商品推薦処理方法、装置及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】この発明の一実施形態に係る商品推薦処理装置を備えたシステムの概略構成図。
【図２】この発明の一実施形態に係る商品推薦処理装置である教材推薦処理サーバの機能構成を示すブロック図。
【図３】図１に示したシステムにおける情報の流れを示す図。
【図４】図２に示した教材推薦処理サーバの処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図５】熟練者から提供される熟練者ログデータの第１の例を示す図。
【図６】熟練者から提供される熟練者ログデータの第２の例を示す図。
【図７】熟練者から提供される熟練者ログデータの第３の例を示す図。
【図８】図２に示した教材推薦処理サーバによる教材の推薦結果の一例を従来技術による推薦結果と対比して示した図。
【図９】本実施形態により計算された推薦度に基づいて推薦された教材の特徴を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
［一実施形態］
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係わる商品推薦処理方法を実現するためのシステムの概略構成図であり、商品として教材を推薦するサービスを提供するものである。  
このシステムは、商品推薦処理装置としての機能を有する教材推薦処理サーバＳＶを備え、この教材推薦処理サーバＳＶと、熟練者が使用する端末ＭＳ１〜ＭＳｎ及び非熟練者ユーザが使用する端末ＵＴ１〜ＵＴｍとの間で、通信ネットワークＮＷを介して通信を可能にしたものである。通信ネットワークＮＷは、例えばインターネットに代表されるＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網に対しアクセスするための複数のアクセス網とから構成される。アクセス網としては、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、携帯電話網、有線電話網、ＣＡＴＶ（Cable Television）網が用いられる。
【００１６】
熟練者が使用する端末ＭＳ１〜ＭＳｎ及び非熟練者たるユーザが使用する端末ＵＴ１〜ＵＴｍは、いずれも携帯電話機やスマートホン、タブレット型端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ノート型のパーソナル・コンピュータ等の携帯端末からなり、ブラウザ等のＷｅｂアクセス機能及び電子メール送受信機能等を備えている。
【００１７】
熟練者の端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、熟練者ログデータを取得し送信する機能を有する。この機能は、熟練者ログデータを取得するためのモードとして、自動取得モード又は手動取得モードを有している。自動取得モードは、熟練者がオンラインサイトで教材を購入し、この教材を用いてｅラーニングサイトにアクセスして学習を行った際に、上記購入した教材の名称等の属性情報をオンラインサイトから取得し、当該熟練者の習熟度、上記教材の使用時間及び評価を表す情報をｅラーニングサイトから取得する。一方、手動取得モードは、熟練者自身が入力した上記購入教材の属性情報、熟練者の習熟度、上記購入教材の使用時間及び評価を表す情報を入力デバイスから取り込む。
【００１８】
また、上記熟練者ログデータ取得送信機能は、上記自動取得モード又は手動取得モードにより取得された、購入教材の属性情報、熟練者の習熟度、上記購入教材の使用時間及び評価を表す情報を熟練者ログデータとし、上記ブラウザ又は電子メールを用いて教材推薦処理サーバＳＶへ送信する。
【００１９】
ユーザの端末ＵＴ１〜ＵＴｍは、ユーザの習熟度を表す情報を取得し送信する機能を有する。この機能も、上記熟練者の端末ＭＳ１〜ＭＳｎと同様に自動取得モードと手動取得モードを有している。自動取得モードは、ユーザが例えばｅラーニングサイトを利用して講習を受けた場合に当該サイトから自身の習熟度を表す情報を取得する。手動取得モードは、ユーザ自身が入力した自身の習熟度を表す情報を入力デバイスから取り込む。  
また、上記ユーザ熟練度取得送信機能は、上記自動取得モード又は手動取得モードにより取得されたユーザの習熟度を表す情報を、上記ブラウザ又は電子メールを用いて教材推薦処理サーバＳＶへ送信する。
【００２０】
ところで、教材推薦処理サーバＳＶは例えばＷｅｂサーバからなり、以下のように構成される。図２はその機能構成を示すブロック図である。  
すなわち、教材推薦処理サーバＳＶは、通信インタフェースユニット１１と、制御ユニット１２と、記憶ユニット１３を備えている。
【００２１】
通信インタフェースユニット１１は、制御ユニット１２の制御の下で、上記熟練者が使用する端末ＭＳ１〜ＭＳｎ及び非熟練者ユーザが使用する端末ＵＴ１〜ＵＴｍからそれぞれ送信された熟練者ログデータ及びユーザの習熟度を表す情報を、通信ネットワークＮＷを介して受信する処理を行う。また、制御ユニット１２により生成された推薦結果を表す情報を、通信ネットワークＮＷを介して非熟練者の端末ＵＴ１〜ＵＴｍへ送信する処理を行う。
【００２２】
記憶ユニット１３は、例えばＨＤＤ（Hard Disc Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）を使用したランダムアクセス可能な不揮発性メモリを使用したもので、この発明の実施形態を実現するために必要な記憶部として、熟練者ログデータベース１３１と、ユーザ熟練度データベース１３２を備えている。
【００２３】
熟練者ログデータベース１３１は、熟練者の端末ＭＳ１〜ＭＳｎからそれぞれ収集した熟練者ログデータを記憶するために使用される。ユーザ熟練度データベース１３２は、非熟練者ユーザが使用する端末ＵＴ１〜ＵＴｍからそれぞれ収集したユーザの熟練度を表すデータを記憶するために使用される。
【００２４】
制御ユニット１２は、中央処理ユニット（ＣＰＵ；Central Processing Unit）を中核として備えるもので、この発明の実施形態を実施するために必要な制御機能として、熟練者ログ取得制御部１２１と、ユーザ熟練度取得制御部１２２と、教材推薦処理部１２３と、推薦情報送信制御部１２４を有している。これらの制御機能はいずれも、記憶ユニット３０内の図示ないプログラムメモリに格納されたアプリケーション・プログラムを、上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００２５】
熟練者ログ取得制御部１２１は、上記熟練者が使用する端末ＭＳ１〜ＭＳｎから熟練者ログデータが送信されるごとに、この熟練者ログデータを通信インタフェースユニット１１を介して受信する。そして、この受信された熟練者ログデータを、送信元の熟練者の識別情報（熟練者ＩＤ）と関連付けて、上記熟練者ログデータベース１３１に記憶させる処理を行う。
【００２６】
ユーザ熟練度取得制御部１２２は、上記非熟練者ユーザが使用する端末ＵＴ１〜ＵＴｍからユーザの熟練度を表すデータが送信されるごとに、このユーザ熟練度データを通信インタフェースユニット１１を介して受信する。そして、この受信されたユーザ熟練度データを、送信元のユーザの識別情報（ユーザＩＤ）と関連付けて、上記ユーザ熟練度データベース１３２に記憶させる処理を行う。
【００２７】
教材推薦処理部１２３は、あるユーザに教材を推薦しようとする際に、当該ユーザの熟練度を表すデータをユーザ熟練度データベース１３２から読み出すと共に、上記熟練者ログデータベース１３１から全ての熟練者のログデータを読み出す。そして、この読み出されたユーザの熟練度を表す情報及び全ての熟練者のログデータをもとに、上記あるユーザに対する全教材の推薦度を計算して、その結果をもとに上記ユーザに推薦する上で最適な教材を選定する処理を行う。
【００２８】
推薦度の計算及び選定方法には、以下の３種類が考えられる。  
第１の方法
「[1] 教材を購入したときの熟練者の熟練度がユーザの熟練度と近い」、「[2] 教材を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させた」という２つの条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法。
【００２９】
第２の方法
上記[1] 、[2] の条件に、さらに「[3] 熟練者による教材の使用時間が多い」、「[4] 熟練者による教材の評価が高い」、「[5] 多くの熟練者に購入または使用された」という３つの条件を加え、これらの条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法。
【００３０】
第３の方法
教材購入時の熟練度の代わりに教材使用時の熟練度に着目し、「[1] ′教材を使用したときの熟練者の熟練度がユーザの熟練度と近い」、「[2] ′教材を使用することによって熟練者が実際に熟練度を向上させた」という２つの条件を満たし、さらに上記[3] 、[4] 及び[5] の条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法。
【００３１】
推薦情報送信制御部１２４は、上記教材推薦処理部１２３により選定された教材に関する情報を、通信インタフェースユニット１１から通知対象のユーザの端末へ送信する処理を行う。
【００３２】
（動作）
次に、以上のように構成されたシステム及び教材推薦処理サーバＳＶの動作を説明する。図３はシステムの情報の流れを示す図である。  
（１）熟練者ログデータの収集処理
待ち受け状態において、制御ユニット１２は熟練者ログ取得制御部１２１を起動し、この熟練者ログ取得制御部２１の制御の下で、予め登録された熟練者が使用する端末ＭＳ１〜ＭＳｎに対しそれぞれ異なるタイミングで通信インタフェースユニット１１から熟練者ログ取得要求を送信する。そして、この要求に対し各端末ＭＳ１〜ＭＳｎからステップＳ１において送信される熟練者ログデータを、通信インタフェースユニット１１を介して受信する。そして、この受信された熟練者ログデータを、熟練者ログデータベース１３１に送信元の熟練者のＩＤと関連付けて記憶させる。なお、熟練者ログデータベース１３１には、短い場合で過去の約１ヶ月分、長い場合で過去の約１０年分のログデータが記憶される。
【００３３】
熟練者ログデータは、要素として、購入教材の書籍名等を表す属性情報と、当該教材購入時点における熟練者の熟練度と、当該教材の購入後の使用時間と、当該教材に対する評価を含む。図５（ａ），（ｂ）は、その一例として熟練者Ｍ１及びＭ２の熟練者ログデータを示したものである。この例では、熟練度としてＴＯＥＩＣ（登録商標）のスコアを用いている。
【００３４】
（２）非熟練者ユーザの熟練度データの取得処理
いま本システムに対し利用登録した非熟練者ユーザＵ１の端末ＵＴ１から、教材の紹介要求を受け取ったとする。そうすると、制御ユニット１２は先ずユーザ熟練度取得制御部１２２により、要求元の非熟練者ユーザＵ１の端末ＵＴ１に対し熟練度の送信要求を送信する。そして、この要求に対し端末ＵＴ１から現時点での当該ユーザＵ１の熟練度を表すデータが送信されると（ステップＳ２）、ユーザ熟練度取得制御部１２２は当該熟練度を表すデータを通信インタフェースユニット１１を介して受信する。そして、この受信された熟練度を表すデータを、送信元の非熟練者ユーザのユーザＩＤと関連付けてユーザ熟練度データベース１３２に記憶させる。なお、上記熟練度を表すデータとしては、先に述べた熟練者ログデータと同様にＴＯＥＩＣのスコアが用いられる。
【００３５】
（３）教材推薦処理
上記要求元の非熟練者ユーザＵ１の熟練度データ取得処理が終了すると、制御ユニット１２は教材推薦処理部１２３を起動し、以後この教材推薦処理部１２３の制御の下で以下のように教材推薦処理を実行する（図３のステップＳ３）。図４はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００３６】
教材推薦処理部１２３は、先ずステップＳ３１において、上記紹介要求元のユーザの熟練度を表すデータをユーザ熟練度データベース１３２から読み出す。続いてステップＳ３２において、上記熟練者ログデータベース１３１から、上記ユーザの熟練度データと同一種類の熟練度データを含む熟練者ログデータを読み出す。例えば、ユーザの熟練度がＴＯＥＩＣのスコアであれば、ＴＯＥＩＣのスコアを含む熟練者ログデータを読み出す。そして、該当する全ての熟練者ログデータの読み出しを終了したか否かをステップＳ３３で判定し、終了していなければステップＳ３２に戻って熟練者ログデータの読み出し処理を続ける。
【００３７】
全ての熟練者ログデータの読み出しが終了すると、教材推薦処理部１２３は次にステップＳ３４において、上記読み出されたユーザ熟練度データ及び熟練者ログデータをもとに、要求元ユーザに対する全教材の推薦度を、以下の３種類の方法を選択的に用いて計算する。
【００３８】
（３−１）第１の方法
第１の方法は、先に述べたように「[1] 教材を購入したときの熟練者の熟練度がユーザの熟練度と近い」、「[2] 教材を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させた」という２つの条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法である。
【００３９】
この第１の方法において、計算に用いる熟練者ログデータの要素は、図６に示すように購入教材の属性情報と熟練度のみとなる。  
いま、教材Ｂに着目し、ユーザに対するこの教材Ｂの推薦度を算出する場合を例にとって説明する。
[1] に示した条件、つまり教材Ｂ購入時の熟練者ｉの熟練度とユーザの熟練度との類似度simi_B は、次式で計算される。  
【数５】
2013008197.tif 000007
ただし、ｍB は熟練者が教材Ｂを購入したときの熟練度番号を示し、ｌi [ｍB] は熟練者ｉのｍB 番目の熟練度、ｌu はユーザの熟練度をそれぞれ示す。
【００４０】
[2] に示した条件は、熟練者ｉによる教材Ｂの推薦度reci_B として次式により計算される。  
【数６】
2013008197.tif 000008
ただし、低いほど良い熟練度（例えばゴルフスコア）の場合は、マイナスをかける。
【００４１】
[1] 及び[2] の条件を合成したときの推薦度、つまり[1] 及び[2] の計算式を合成して複数の熟練者のログデータを考慮した場合のユーザに対する教材Ｂの推薦度recB は、以下のように表される。  
【数７】
2013008197.tif 000009
ただし、ＥB は教材Ｂを購入した熟練者の集合を、ｎB は教材Ｂを購入した熟練者の人数をそれぞれ示す。また、ｗは各要素に付与される重みである。
【００４２】
さらに、上記式(1) について、熟練者間平均の重み付き和だけではなく、熟練者間の和の重み付き和や、熟練者間の積の形も考慮すると、上記ユーザに対する教材Ｂの推薦度recB は、
【数８】
2013008197.tif 000010
のように表される。  
上記式(3) において、類似度simi_B 及び推薦度recB が０以下の値になる場合は、代わりに０．１や０．０１などの低い値を割り当てる。
【００４３】
（３−２）第２の方法
第２の方法は、先に述べたように上記[1] 、[2] の条件に、さらに「[3] 熟練者による教材の使用時間が多い」、「[4] 熟練者による教材の評価が高い」、「[5] 多くの熟練者に購入または使用された」という３つの条件を加え、これらの条件を満たす教材ほどユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法である。
【００４４】
この第２の方法において、計算に用いる熟練者ログデータの要素は、図５に示す購入教材の属性情報、熟練度、使用時間、評価及び教材を購入した熟練者の人数となる。  
いま、第１の方法の場合と同様に、教材Ｂに着目し、ユーザに対するこの教材Ｂの推薦度を算出する場合を例にとって説明する。
【００４５】
先ず、[3] 及び[4] の条件を考慮した熟練者ｉによる教材Ｂの推薦度rec2i_B は、次式で表される。  
【数９】
2013008197.tif 000011
ただし、ｔi_j は熟練者ｉによる教材ｊの使用時間を、ｒi_j は熟練者ｉによる教材ｊの評価をそれぞれ示している。またＩi [ｍB] は、熟練者の熟練度がｌi [ｍB] のときに熟練者が使用した教材の集合を示している。  
また上記式において、
【数１０】
2013008197.tif 000012
は、Ｉi [ｍB] の中で、教材Ｂが次の熟練度番号への熟練度の向上にどれくらい貢献したかを表している。またｎB は、[5] の条件で述べた、教材Ｂを購入した熟練者の人数を示している。
【００４６】
そして、上記[1] 〜[5] の各条件を表す計算式をまとめ、複数の熟練者のログデータを考慮すると、熟練者ｉによる教材Ｂの推薦度rec2B は、次式で計算される。  
【数１１】
2013008197.tif 000013
また、上記式(4) についても、先に述べた式(1) と同様に、熟練者間平均の重み付き和だけではなく、熟練者間の和の重み付き和や、熟練者間の積の形も考慮する。
【００４７】
さらに、教材Ｂの推薦度rec2i_B については、熟練度を向上する直前に購入された教材の推薦度を向上させる以下の形を考慮する。  
【数１２】
2013008197.tif 000014
ただし、ｐは順番による貢献度を上げる割合を示し、その範囲は例えば０．０１＜ｐ＜１とする。ＯB はＩi [ｍB] の中で教材Ｂが購入された順番を示している。
【００４８】
また、逆に教材の使用時間が少ないほど推薦度を向上させるような場合も考慮すると、教材Ｂの推薦度Ｉi [ｍB] は以下のように表される。  
【数１３】
2013008197.tif 000015
【００４９】
（３−３）第３の方法
第３の方法は、先に述べたように教材購入時の熟練度の代わりに教材使用時の熟練度に着目し、「[1] ′教材を使用したときの熟練者の熟練度がユーザの熟練度と近い」、「[2] ′教材を使用することによって熟練者が実際に熟練度を向上させた」という２つの条件を満たし、さらに上記[3] 、[4] 及び[5] の条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法である。
【００５０】
この第３の方法において、計算に用いる熟練者ログデータの要素は、図７に示すように購入教材の属性情報、使用時の熟練度、使用時間、評価及び教材を購入した熟練者の人数となる。  
いま、第１の方法の場合と同様に、教材Ｂに着目し、ユーザに対するこの教材Ｂの推薦度を算出する場合を例にとって説明する。
【００５１】
教材使用時の熟練度に着目した際の、熟練者ｉによる教材Ｂの推薦度rec3i_B は、次式により計算される。  
【数１４】
2013008197.tif 000016
ただし、ｌi [ｍB][q] は熟練者ｉが教材Ｂをｑ回目に使用したときの熟練度、Ｉi [ｍB][q]はｌi [ｍB][q]のときに使用した教材の集合をそれぞれ表している。
【００５２】
また、sim3i_B は、教材使用時の熟練度に着目し、教材Ｂを使用したときの熟練者ｉとユーザの熟練度との類似度であり、次式で計算される。  
【数１５】
2013008197.tif 000017
そして、教材使用時の熟練度に着目した、ユーザに対する教材Ｂの推薦度rec3B は、次式により計算される。
【数１６】
2013008197.tif 000018
なお、以上の説明では、何れの方法も教材Ｂの推薦度を算出する場合を例にとって説明したが、同じ計算を熟練者ログデータに含まれるその他の各教材について繰り返し実行し、最終的に熟練者ログデータに含まれる全ての教材について推薦度を算出する。その算出結果は制御ユニット５内の作業用メモリに保存される。
【００５３】
（４）推薦教材の選択と送信
上記ステップＳ３４により全教材についての推薦度が算出されると、制御ユニット１２はこの算出された全ての教材についての推薦度を作業用メモリから読み出して、相互に比較する。そして、この比較の結果、推薦度が最も高い教材（本、ビデオ、音声教材）を選択し、この選択した教材の属性情報を熟練者ログデータベース１３１から読み出して、通信インタフェースユニット１１から紹介要求元のユーザ端末ＵＴ１へ送信する。
【００５４】
なお、教材の選択に際しては、推薦度が高いものから予め設定された数の教材を選択して、その属性情報を推薦順位を表す情報を付けてユーザ端末へ送信するようにしてもよい。また、その際推薦度が予め設定したしきい値に満たない教材については、除外するとよい。
【００５５】
（実施形態の作用効果）
以上詳述したようにこの実施形態では、教材推薦処理サーバＳＶにおいて、熟練者が使用する端末ＭＳ１〜ＭＳｎから送信された熟練者ログデータを受信して熟練者ログデータベース１３１に蓄積すると共に、非熟練者ユーザの端末ＵＴ１〜ＵＴｍから現時点での当該ユーザの熟練度を表すデータを受信してユーザ熟練度データベース１３２に記憶させる。そして、上記蓄積された熟練者のログデータ及び非熟練者ユーザの現在の熟練度をもとに、教材推薦処理部１２３により上記非熟練者ユーザに対する全教材の推薦度を計算し、この推薦度の計算結果をもとに推薦対象の教材を選択してその紹介情報をユーザ端末に送信するようにしている。  
その際、推薦度の計算方法としては、「[1] 教材を購入したときの熟練者の熟練度がユーザの現在の熟練度と近い」、「[2] 教材を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させた」という２つの条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法が用いられる。
【００５６】
したがって、熟練者が過去に購入した教材のうち、その購入当時の熟練者の熟練度が非熟練者ユーザの現在の熟練度に類似しかつ上記購入後の熟練者の熟練度の向上率が高い教材が、上記非熟練者ユーザに適した教材であると見なされて推薦される。このため、非熟練者ユーザにとっては、現在の熟練度に対応した適切な難易度を有し、かつ熟練者のように今後の成長の可能性が高い教材の推薦を受けることができる。
【００５７】
図９は、現在のＴＯＥＩＣスコアが４５０点の非熟練者ユーザに対し教材を推薦する際に、本実施形態により計算された推薦度に基づいて推薦された教材の特徴を示すものである。この例から明らかなように、非熟練者ユーザに対し今後の成長が見込まれる教材を推薦することができる。ちなみに、図８は従来の方法、つまり協調フィルタリングにより閲覧教材が類似する学習者を発見してこの学習者が使用する教材を推薦する従来の方法により推薦される教材の特徴を示すもので、単に熟練度が同レベルの学習者が使用している教材が推薦されるだけであるため、非熟練者ユーザの成長が見込めない場合が多い。
【００５８】
またこの実施形態では、上記[1] 、[2] の条件に、「[3] 熟練者による教材の使用時間が多い」、「[4] 熟練者による教材の評価が高い」、「[5] 多くの熟練者に購入または使用された」という３つの条件を加えて教材の推薦度を計算すると、これらの条件を満たす教材ほどユーザに対してより推薦に値する教材であると見なして推薦するようにしている。したがって、さらに上記[1] 、[2] の条件に加え、上記[3] 、[4] 及び[5] の条件も考慮されて教材の推薦度が算出されるので、推薦度の精度をさらに高めることができる。
【００５９】
さらにこの実施形態では、教材を使用したときの熟練者の熟練度と、教材を使用することによって実際に向上した熟練度をもとに推薦度を計算する方法も提案している。この提案による計算方法を使用すれば、教材の購入後の使用の状況をもとに推薦度が計算されるので、教材の使用開始後の実際の効果を反映した推薦処理を行うことが可能となる。
【００６０】
［他の実施形態］
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態では、教材の推薦度を計算する方法として、[1] 、[2] の条件に[3] 、[4] 及び[5] の条件を全て加えて非熟練者ユーザに対する教材の推薦度を計算するようにしたが、[1] 、[2] の条件に[3] 、[4] 及び[5] のいずれか一つ又は２つを加えて非熟練者ユーザに対する教材の推薦度を計算するようにしてもよい。
【００６１】
また、教材推薦処理サーバＳＶによる各熟練者端末ＭＳ１〜ＭＳｎからの熟練者ログデータの収集をポーリング方式を用いて行った場合を例にとって説明したが、各熟練者端末ＭＳ１〜ＭＳｎがプッシュ方式により熟練者ログデータを送信し、これを教材推薦処理サーバＳＶがその都度受信して熟練者ログデータベース１３１に記憶するようにしてもよい。
【００６２】
さらに、前記実施形態では熟練度としてＴＯＥＩＣスコアを適用してその教材を推薦する場合を例にとって説明したが、熟練度として各種模擬試験の点数やゴルフのスコア等を適用してその教材を推薦する場合にも、この発明を適用可能である。  
その他、教材推薦処理サーバの構成とその処理手順及び処理内容、熟練者が使用する端末及び非熟練者ユーザが使用する端末の種類やその機能、商品の種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【００６３】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００６４】
ＳＶ…教材推薦処理サーバ、ＭＳ１〜ＭＳｎ…熟練者が使用する端末、ＵＴ１〜ＵＴｍ…非熟練者ユーザが使用する端末、ＮＷ…通信ネットワーク、１１…通信インタフェースユニット、１２…制御ユニット、１３…記憶ユニット１３、１３１…熟練者ログデータベース１３１、１３２…ユーザ熟練度データベース、１２１…熟練者ログ取得制御部、１２２…ユーザ熟練度取得制御部、１２３…教材推薦処理部、１２４…推薦情報送信制御部。
【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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