(57)【要約】【課題】  Ａｍａｚｏｎの「おすすめ機能」に代表される従来のレコメンドシステムは一定の成功をおさめているものの、レコメンドシステムへのインプット情報は、ユーザのインターネット上での購買履歴やサイト閲覧履歴に依存しており、ユーザがインターネットに接続していないときのユーザ情報は、十分に活用できていなかった。本発明の目的とするところは、従来のレコメンドシステムとは異なる、新たな手法でレコメンド情報をユーザ端末に送信することで、ユーザに、より快適な情報選択の機会を届けることである。【解決手段】  本発明は、複数の携帯型端末間の通信履歴から、携帯端末を所持しているユーザの間にある関係性を特定するためのアルゴリズムとユーザの位置情報から求められるユーザの趣味や関心を特定するアルゴリズム、さらに、株式会社サイバーエージェントと株式会社ＢＯＬＢＯＰの共同事業であるＱＩＸＩＬによって得られるユニークなユーザの関心データベースを活用し、ユーザに、より快適な情報選択の機会を届ける。【選択図】図１
2016033803.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線機能を有する複数のユーザ端末が当該無線機能を用いて通信接続可能なサーバシステムであって、
前記ユーザ端末それぞれの端末位置及び当該位置での所在時刻を取得する所在情報取得手段と、
ユーザ端末１およびユーザ端末２の前記端末位置及び前記所在時刻を用いて、
ユーザ端末１およびユーザ端末２の関係性判定手段と、
前記関係性判定手段に応じたレコメンド情報を取得するレコメンド情報構築手段を備え、
前記レコメンド情報構築手段により取得されたレコメンド情報をユーザ端末１またはユーザ端末２またはユーザ端末３に送信する手段を備えたサーバシステム。
【請求項２】
前記関係性判定手段は、ユーザ端末情報記憶手段を備えた、
請求項１に記載されたサーバシステム。
【請求項３】
前記関係性判定手段は、前記ユーザ端末１と前記ユーザ端末２に搭載されている前記無線機能が無線通信を行っている時間または前記無線機能が無線通信を行っていない時間を用いる、
請求項１または請求項２に記載されたサーバシステム。
【請求項４】
前記レコメンド情報構築手段は、レコメンド情報記憶手段を備え、
前記ユーザ端末情報記憶手段に記憶されたユーザ情報を用いてレコメンド情報を取得する、
請求項２または３に記載されたサーバシステム。
【請求項５】
前記ユーザ端末情報記憶手段は、ユーザの属性を記憶する
請求項４に記載されたサーバシステム。
【請求項６】
前記ユーザ端末情報記憶手段は、ユーザの趣味または関心を記憶する
請求項４に記載されたサーバシステム。
【請求項７】
前記ユーザ端末情報記憶手段は、ユーザの属性または趣味または関心に関する情報を、外部のサーバシステムより取得することを特徴とする
請求項５または請求項６に記載されたサーバシステム。
【請求項８】
前記外部のサーバシステムは、位置情報から、ユーザの趣味または関心を特定することを特徴とする
請求項７に記載されたサーバシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、複数のユーザ端末が無線機能を用いて通信接続可能なサーバシステム、および、その通信結果に基づいた関係性判定を行い、ユーザ端末にレコメンド情報を送信するレコメンドシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  近年、スマートフォンやウェアラブルに代表される携帯端末は、無線通信機能を備え、通信回線を介して、あるいは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈに代表される近距離無線通信によって、ときにサーバを介して、データ通信を行うことができる。また、こうした携帯端末は、ＧＰＳに代表される位置情報取得機能を持っていることも珍しくない。さらに、インターネットのプロトコルが旧来のバージョン（ＩＰｖ４）から、新しいバージョン（ＩＰｖ６）に以降しつつある。この以降が進むと、携帯端末の多くは、個々がサーバとして機能することが可能になり、あらゆる携帯端末がインターネットに接続されるようになっていく。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１５１７３５号公報
【特許文献２】特開２０１４−０４１５３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  例えば、Ａｍａｚｏｎの「おすすめ機能」に代表される従来のレコメンドシステムは、ユーザの過去の購買履歴を、他のユーザの購買履歴と比較し、購買履歴の類似性が高いユーザをグルーピングするといったことを行っている。グループ内で多くのユーザが購買している商材は、そのグループに入れられたユーザの中で、まだその商材を購入していないユーザに「おすすめ」されるようなアルゴリズム（協調フィルタリング）が組まれている。【０００５】  こうした従来のレコメンドシステムは一定の成功をおさめているものの、レコメンドシステムへのインプット情報は、ユーザのインターネット上での購買履歴やサイト閲覧履歴に依存しており、ユーザがインターネットに接続していないときのユーザ情報は、十分に活用できていなかった。【０００６】  本発明はこうした事情を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、従来のレコメンドシステムとは異なる、新たな手法でレコメンド情報をユーザ端末に送信することで、ユーザにより快適な情報選択の機会を届けることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】  本発明においては、まず、複数の携帯型端末間の通信（例えば、すれちがい通信）履歴から、携帯端末を所持しているユーザの間にある関係性を特定するためのアルゴリズム（Ｓｔｅｐ１）が求められる。
ここで、すれちがい通信とは、ニンテンドーＤＳの『ｎｉｎｔｅｎｄｏｇｓ』で提唱された機能として知られているものである。この機能は、すれちがい通信の設定が行われた携帯型端末同士がすれちがったときに通信が起こる仕様となっている。
ユーザがこの機能を設定した後は、ユーザが特に操作を行わなくても、携帯型端末のすれちがい通信が動作している携帯型端末は互いを通信範囲内において自動で探知し、自動で通信を行う。よって、例えば２人のユーザが鞄などにこの状態の携帯型端末を入れたまま接近すると、互いに自覚がなくとも通信が成立する。本発明においても、このすれちがい通信の概念を活用する。
例えば、すれちがい通信の結果として得られる情報（いつ、どこで、だれと）を、携帯型端末から外部のサーバに送信する。これにより、特定のユーザが、どのような他のユーザとすれちがっているのかが特定される。このとき、すれちがい頻度の高い曜日や時間、場所のパターンを解析することで、特定のユーザと、他のユーザの間にある関係性を特定することができる。例えば、週末や休日を高い頻度で特定のマンションにて共にしている（すれちがっている）ユーザ同士は、高い確率で家族であろう。また、週末や休日を野球場で共にしているユーザ同士は、高い確率で趣味を同じくする友人であろう。このようにして、すれちがい頻度を曜日や時間、場所とともに分析することで、ユーザ間の関係性を理解することが可能になる。【０００８】  次に、ユーザの位置情報から、ユーザの趣味や関心を特定するアルゴリズム（Ｓｔｅｐ２）が求められる。この技術は、Ｏ２Ｏマーケティングと呼ばれる分野で大きく発展してきている。
ユーザが、現在位置と目的位置の関係を携帯型端末の地図アプリケーションで確認するといったサービスが充実する一方、事業者側では携帯型端末の位置情報（時間や曜日も取得しつつ統計処理を行っている）を受け取り、その情報に合わせて、ユーザの興味や関心をひもづけるデータベース（趣味・関心データベース）を参照し、ユーザに対して特定の商材やイベント情報などを携帯型端末に表示させたり、音声による誘導を行ったり（レコメンドエンジン）といったことを行っている。
本発明においても、こうした趣味・感心データベースを活用する。【０００９】  さらに、本発明は、株式会社サイバーエージェントと株式会社ＢＯＬＢＯＰの共同事業であるＱＩＸＩＬ（キクシル）によって得られるユニークなユーザの関心データベースを活用する（Ｓｔｅｐ３）。ＱＩＸＩＬは、様々な業界の第一人者に質問できるメーリングリストによるコンサルティングプラットフォームであり、ユーザは特定のコミュニティに加入する事で、いつでも第一人者に直接メールで質問・相談を行う事ができるというサービスを基本とする、サービス群である。
ＱＩＸＩＬユーザの所属コミュニティ情報とＭＬでの投稿情報が蓄積される事により、特定のテーマに関心のある各ユーザが悩んでいることがらを、質問・疑問とそれらへの回答という形式で保存・処理する興味・関心データベースの一種である。先行する興味・関心データベースが、過去の購買履歴といったユーザの行動を統計処理するのに対して、ＱＩＸＩＬが生み出す興味・関心データベースは、ユーザの興味や関心を、ユーザの質問・疑問を統計処理することで得ている。この質問・疑問は、幅広いビジネス分野（マーケティング、人事、会計、オペーレーション、戦略、リーダーシップ、キャリア、各種分析、各種技術、ビジネス英語など）や、幅広い趣味分野（料理、スポーツ、語学、芸能、園芸、各種ゲーム、各種工作など）にも広がりを持つ素地を持っている。
【実施例】
【００１０】  １．位置情報にひも付く趣味・関心データベースとＡ、Ｂそれぞれの位置情報を照合し、Ａ、Ｂそれぞれの趣味・関心データとして扱う。（Ｓｔｅｐ２参照）
２．ＱＩＸＩＬの参加コミュニティや投稿状況から、Ａ、Ｂそれぞれの「関心」データを追加する。（Ｓｔｅｐ３参照）
３．Ａ、Ｂの関係性をすれ違い情報より特定する（Ｓｔｅｐ１参照）
４．Ａ、Ｂの関係性が、「仕事上の関係」だった場合、「関心」データにおいて一致度が高いと考えられるため、お互いの「関心」データに関連度の高い、ＱＩＸＩＬのコミュニティをレコメンドする事ができる。
【図１】
2016033803.tif 000003
【手続補正書】
【提出日】平成26年10月31日(2014.10.31)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、複数のユーザ端末が無線機能を用いて通信接続可能なサーバシステム、および、その通信結果に基づいた関係性判定を行い、ユーザ端末にレコメンド情報を送信するレコメンドシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  近年、スマートフォンやウェアラブルに代表される携帯端末は、無線通信機能を備え、通信回線を介して、あるいは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈに代表される近距離無線通信によって、ときにサーバを介して、データ通信を行うことができる。また、こうした携帯端末は、ＧＰＳに代表される位置情報取得機能を持っていることも珍しくない。さらに、インターネットのプロトコルが旧来のバージョン（ＩＰｖ４）から、新しいバージョン（ＩＰｖ６）に以降しつつある。この以降が進むと、携帯端末の多くは、個々がサーバとして機能することが可能になり、あらゆる携帯端末がインターネットに接続されるようになっていく。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１５１７３５号公報
【特許文献２】特開２０１４−０４１５３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  例えば、Ａｍａｚｏｎの「おすすめ機能」に代表される従来のレコメンドシステムは、ユーザの過去の購買履歴を、他のユーザの購買履歴と比較し、購買履歴の類似性が高いユーザをグルーピングするといったことを行っている。グループ内で多くのユーザが購買している商材は、そのグループに入れられたユーザの中で、まだその商材を購入していないユーザに「おすすめ」されるようなアルゴリズム（協調フィルタリング）が組まれている。【０００５】  こうした従来のレコメンドシステムは一定の成功をおさめているものの、レコメンドシステムへのインプット情報は、ユーザのインターネット上での購買履歴やサイト閲覧履歴に依存しており、ユーザがインターネットに接続していないときのユーザ情報は、十分に活用できていなかった。【０００６】  本発明はこうした事情を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、従来のレコメンドシステムとは異なる、新たな手法でレコメンド情報をユーザ端末に送信することで、ユーザにより快適な情報選択の機会を届けることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】  本発明においては、まず、複数の携帯型端末間の通信（例えば、すれちがい通信）履歴から、携帯端末を所持しているユーザの間にある関係性を特定するためのアルゴリズム（Ｓｔｅｐ１）が求められる。
ここで、すれちがい通信とは、ニンテンドーＤＳの『ｎｉｎｔｅｎｄｏｇｓ』で提唱された機能として知られているものである。この機能は、すれちがい通信の設定が行われた携帯型端末同士がすれちがったときに通信が起こる仕様となっている。ユーザがこの機能を設定した後は、ユーザが特に操作を行わなくても、携帯型端末のすれちがい通信が動作している携帯型端末は互いを通信範囲内において自動で探知し、自動で通信を行う。よって、例えば２人のユーザが鞄などにこの状態の携帯型端末を入れたまま接近すると、互いに自覚がなくとも通信が成立する。本発明においても、このすれちがい通信の概念を活用する。
例えば、すれちがい通信の結果として得られる情報（いつ、どこで、だれと）を、携帯型端末から外部のサーバに送信する。これにより、特定のユーザが、どのような他のユーザとすれちがっているのかが特定される。このとき、すれちがい頻度の高い曜日や時間、場所のパターンを解析することで、特定のユーザと、他のユーザの間にある関係性を特定することができる。例えば、週末や休日を高い頻度で特定のマンションにて共にしている（すれちがっている）ユーザ同士は、高い確率で家族であろう。また、週末や休日を野球場で共にしているユーザ同士は、高い確率で趣味を同じくする友人であろう。このようにして、すれちがい頻度を曜日や時間、場所とともに分析することで、ユーザ間の関係性を理解することが可能になる。【０００８】  次に、ユーザの位置情報から、ユーザの趣味や関心を特定するアルゴリズム（Ｓｔｅｐ２）が求められる。この技術は、Ｏ２Ｏマーケティングと呼ばれる分野で大きく発展してきている。
ユーザが、現在位置と目的位置の関係を携帯型端末の地図アプリケーションで確認するといったサービスが充実する一方、事業者側では携帯型端末の位置情報（時間や曜日も取得しつつ統計処理を行っている）を受け取り、その情報に合わせて、ユーザの興味や関心をひもづけるデータベース（趣味・関心データベース）を参照し、ユーザに対して特定の商材やイベント情報などを携帯型端末に表示させたり、音声による誘導を行ったり（レコメンドエンジン）といったことを行っている。
本発明においても、こうした趣味・感心データベースを活用する。【０００９】  さらに、本発明は、株式会社サイバーエージェントと株式会社ＢＯＬＢＯＰの共同事業であるＱＩＸＩＬ（キクシル）によって得られるユニークなユーザの関心データベースを活用する（Ｓｔｅｐ３）。ＱＩＸＩＬは、様々な業界の第一人者に質問できるメーリングリストによるコンサルティングプラットフォームであり、ユーザは特定のコミュニティに加入する事で、いつでも第一人者に直接メールで質問・相談を行う事ができるというサービスを基本とする、サービス群である。
ＱＩＸＩＬユーザの所属コミュニティ情報とＭＬでの投稿情報が蓄積される事により、特定のテーマに関心のある各ユーザが悩んでいることがらを、質問・疑問とそれらへの回答という形式で保存・処理する興味・関心データベースの一種である。先行する興味・関心データベースが、過去の購買履歴といったユーザの行動を統計処理するのに対して、ＱＩＸＩＬが生み出す興味・関心データベースは、ユーザの興味や関心を、ユーザの質問・疑問を統計処理することで得ている。この質問・疑問は、幅広いビジネス分野（マーケティング、人事、会計、オペーレーション、戦略、リーダーシップ、キャリア、各種分析、各種技術、ビジネス英語など）や、幅広い趣味分野（料理、スポーツ、語学、芸能、園芸、各種ゲーム、各種工作など）にも広がりを持つ素地を持っている。
【実施例】
【００１０】１．位置情報にひも付く趣味・関心データベースとＡ、Ｂそれぞれの位置情報を照合し、Ａ、Ｂそれぞれの趣味・関心データとして扱う。（Ｓｔｅｐ２参照）
２．ＱＩＸＩＬの参加コミュニティや投稿状況から、Ａ、Ｂそれぞれの「関心」データを追加する。（Ｓｔｅｐ３参照）
３．Ａ、Ｂの関係性をすれ違い情報より特定する（Ｓｔｅｐ１参照）
４．Ａ、Ｂの関係性が、「仕事上の関係」だった場合、「関心」データにおいて一致度が高いと考えられるため、お互いの「関心」データに関連度の高い、ＱＩＸＩＬのコミュニティをレコメンドする事ができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  すれ違い情報等を元に、関係性判定アルゴリズムによってユーザーＡとユーザーＢとの関係性を特定する。また、ユーザーＡ・Ｂ両者の趣味関心情報と、関係性によるレコメンド判定アルゴリズムを備えたレコメンドエンジンにより、関連性の高い情報をユーザーＢに提供することができる。