(57)【要約】      （修正有）【課題】特定のアイテムと顧客との適合度を高い精度で算出する装置、方法およびプログラムを提供する。【解決手段】複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する個人属性取得部１２０と、複数のアイテムのそれぞれに対応して、複数の属性について各アイテムが有する複数の属性データを示すアイテム属性データを取得するアイテム属性取得部１３０と、複数のアイテムの中から一部のアイテムを選択するユーザの選択指示を取得する指示取得部１１０と、複数のアイテムのうち選択指示により選択される各アイテムを、個人属性データおよびアイテム属性データを比較した比較結果に基づいて優先付けして出力する出力処理部１５０と、を備える。【選択図】図１
2017037580.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する個人属性取得部と、
複数のアイテムのそれぞれに対応して、前記複数の属性について各アイテムが有する複数の属性データを示すアイテム属性データを取得するアイテム属性取得部と、
前記複数のアイテムの中から一部のアイテムを選択するユーザの選択指示を取得する指示取得部と、
前記複数のアイテムのうち前記選択指示により選択される各アイテムを、前記個人属性データおよび前記アイテム属性データを比較した比較結果に基づいて優先付けして出力する出力処理部と、
を備える装置。
【請求項２】
前記指示取得部は、前記選択指示として、前記複数のアイテムの中から一部のアイテムを検索するための検索キーを取得し、
前記出力処理部は、前記複数のアイテムのうち前記検索キーにヒットする各アイテムを、前記比較結果に基づいて優先付けして出力する
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記出力処理部は、
前記検索キーに対するアイテムの適合度を表すアイテム適合度を算出するアイテム適合度算出部と、
前記個人属性データおよびアイテムの前記アイテム属性データを比較した比較結果に基づいて属性適合度を算出する属性適合度算出部と、
前記複数のアイテムの中から前記アイテム適合度および前記属性適合度に基づいて、一部のアイテムを選択し優先付けして出力するアイテム出力部と、
を有する請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記アイテム属性取得部は、各アイテムを嗜好する複数の個人の前記個人属性データに基づいて生成された、各アイテムの前記アイテム属性データを取得する請求項１から３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５】
前記アイテム属性取得部は、各アイテムを嗜好する前記複数の個人についての複数の前記個人属性データに基づいて、各アイテムの前記アイテム属性データを生成する請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記アイテム属性取得部は、各アイテムを嗜好する前記複数の個人についての前記複数の個人属性データを前記複数の属性のそれぞれ毎に平均した結果に基づいて、各アイテムの前記アイテム属性データにおける各属性の属性データを生成する請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記アイテム属性取得部は、各アイテムを嗜好する前記複数の個人についての前記複数の個人属性データにおける、前記複数の属性のそれぞれ毎の分布に基づいて、各アイテムの前記アイテム属性データにおける各属性の属性データを生成する請求項５に記載の装置。
【請求項８】
前記アイテム属性取得部は、ユーザに提示する画面に含まれる複数の選択アイテムのそれぞれに対応する前記アイテム属性データを取得し、
前記指示取得部は、ユーザに提示された画面に含まれる２以上の選択アイテムの中からユーザが選択した選択アイテムを示す前記選択指示を取得し、
前記出力処理部は、ユーザが選択した前記選択アイテムに応じてユーザに提示されるべき次の画面に含める各選択アイテムを、前記個人属性データおよび前記アイテム属性データを比較した比較結果に基づいて優先付けして出力する
請求項１に記載の装置。
【請求項９】
コンピュータにより実行される方法であって、
複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する個人属性取得段階と、
複数のアイテムのそれぞれに対応して、前記複数の属性について各アイテムが有する複数の属性データを示すアイテム属性データを取得するアイテム属性取得段階と、
前記複数のアイテムの中から一部のアイテムを選択するユーザの選択指示を取得する指示取得段階と、
前記複数のアイテムのうち前記選択指示により選択される各アイテムを、前記個人属性データおよび前記アイテム属性データを比較した比較結果に基づいて優先付けして出力する出力処理段階と、
を備える方法。
【請求項１０】
実行されると、コンピュータを、
複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する個人属性取得部と、
複数のアイテムのそれぞれに対応して、前記複数の属性について各アイテムが有する複数の属性データを示すアイテム属性データを取得するアイテム属性取得部と、
前記複数のアイテムの中から一部のアイテムを選択するユーザの選択指示を取得する指示取得部と、
前記複数のアイテムのうち前記選択指示により選択される各アイテムを、前記個人属性データおよび前記アイテム属性データを比較した比較結果に基づいて優先付けして出力する出力処理部と、
して機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、装置、方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
データベースに蓄積された顧客の属性データを波形化し、複数の波形の近似度を算出して市場調査に用いる方法が提案されている（特許文献１参照）。
［特許文献１］特開２０１４−２１９７８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、ユーザがアイテム（例えば、商品）を選択した結果をユーザの属性とアイテムの属性により最適化して出力する方法は知られていない。また、上記の方法によると特定のアイテムと顧客との適合度を高い精度で算出することができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の態様においては、複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する個人属性取得部と、複数のアイテムのそれぞれに対応して、複数の属性について各アイテムが有する複数の属性データを示すアイテム属性データを取得するアイテム属性取得部と、複数のアイテムの中から一部のアイテムを選択するユーザの選択指示を取得する指示取得部と、複数のアイテムのうち選択指示により選択される各アイテムを、個人属性データおよびアイテム属性データを比較した比較結果に基づいて優先付けして出力する出力処理部と、を備える装置を提供する。
【０００５】
なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本実施形態に係るシステム１０を示す。
【図２】本実施形態における個人属性データの一例を示す。
【図３】本実施形態におけるアイテム属性データの一例を示す。
【図４】本実施形態に係る装置１００の第１の処理フローを示す。
【図５】個人属性データおよびアイテム属性データの一例を示す。
【図６】個人属性データおよびアイテム属性データの別の一例を示す。
【図７】本実施形態に係る装置１００の第２の処理フローを示す。
【図８】ユーザからの選択指示および装置１００の出力の一例を示す。
【図９】図８におけるアイテム出力部１５６によるアイテムの優先付けの一例を示す。
【図１０】本実施形態に係る装置１００の第３の処理フローを示す。
【図１１】選択アイテムの階層構造の一例を示す。
【図１２】第１階層における表示画面の一例を示す。
【図１３】選択指示を入力後の表示画面の一例を示す。
【図１４】アイテム１およびアイテム２に係る属性の分布を示す。
【図１５】アイテム１およびアイテム２の属性適合度の一例を示す。
【図１６】本実施形態に係るコンピュータ１９００の構成の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【０００８】
図１は、本実施形態に係るシステム１０を示す。システム１０は、複数のアイテムからユーザの選択指示に応じたアイテムを選択し、ユーザとアイテムの属性を比較した結果に基づいて選択されたアイテムを優先付けて出力する。システム１０は、ユーザ端末２０と、検索サーバ３０と、店舗端末４０と、履歴管理サーバ４６と、個人属性データベース５２と、アイテム属性データベース５４と、装置１００とを備える。
【０００９】
ユーザ端末２０は、１つ又は複数がネットワーク２２を介して装置１００に接続され、ユーザからアイテムを選択する選択指示をボタン、キーボード、タッチパネルおよび／または音声入力等により入力し、当該選択指示を装置１００に送信する。ここで、アイテムとは、ユーザがユーザ端末２０を介して選択可能な情報であってよく、例えば、商品、サービス、人物、作品、および／またはウェブサイト上の項目等であってよい。ユーザ端末２０は、装置１００から選択指示に応じた処理結果を受け取り、表示画面に表示する。ユーザ端末２０は、パーソナルコンピュータ、ノート型コンピュータ、携帯電話、スマートフォン、又は、データ入出力可能なその他の端末装置等であってよい。
【００１０】
ネットワーク２２は、インターネット、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク等の各種ネットワークまたはその組み合わせを含んで構成される。ネットワーク２２は、有線ネットワークまたは無線ネットワークの少なくとも一方による接続を各接続ポイントに含んでよい。例えば、ネットワーク２２は、インターネットにより実現されてよい。
【００１１】
検索サーバ３０は、ネットワーク２２を介して装置１００に接続され、装置１００から検索キーを受け取り、検索キーにヒットする一又は複数のアイテムを検索用データベース３２から抽出し、抽出された結果を装置１００に送信する。検索サーバ３０は、一般に利用可能な検索エンジン等により実現されてよい。
【００１２】
店舗端末４０は、１つ又は複数がネットワーク４２を介して装置１００に接続され、各種の店舗に設けられたＰＯＳ端末または同等の機能を有するコンピュータ等である。店舗端末４０は、対象者が商品またはサービス（以下「商品等」と総称する場合がある）を購入する場合に、対象者の購買データを履歴管理サーバ４６へと送信する。
【００１３】
ネットワーク４２は、インターネット、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク等の各種ネットワークまたはその組み合わせを含んで構成される。ネットワーク４２は、有線ネットワークまたは無線ネットワークの少なくとも一方による接続を各接続ポイントに含んでよい。例えば、ネットワーク４２は、ネットワーク２２と分離された専用回線により実現されてよい。また、ネットワーク２２およびネットワーク４２は同一のネットワーク（例えば、インターネット）であってもよい。
【００１４】
履歴管理サーバ４６は、例えばサーバ・コンピュータ等のコンピュータであり、ネットワーク４２を介して店舗端末４０および装置１００に接続され、各店舗に設けられた１または複数の店舗端末４０を管理する。履歴管理サーバ４６は、複数のコンピュータによる分散システムであってもよい。履歴管理サーバ４６は、店舗端末４０から受け取った購買データに基づく購買処理（販売処理）を行うと共に、ユーザの購買データを購買履歴データベース４４に記録する。また、履歴管理サーバ４６は、装置１００からのリクエストに応じてユーザの購買データを装置１００に提供する。
【００１５】
装置１００は、例えばサーバ・コンピュータ等のコンピュータであり、ユーザ端末２０から選択指示を受け取り、アイテムおよび当該ユーザの属性を比較した比較結果に基づいて選択指示に応じたアイテムを出力する。装置１００は、相互にバス接続された指示取得部１１０、個人属性取得部１２０、アイテム属性取得部１３０、および、出力処理部１５０を有する。装置１００は、これらの各構成または機能、もしくは各構成または機能の一部ずつを複数のコンピュータにより分散して処理する分散システムであってもよい。
【００１６】
指示取得部１１０は、ユーザ端末２０から、複数のアイテムの中から一部のアイテムを選択するユーザの選択指示を取得する。例えば、指示取得部１１０は、選択指示として、複数のアイテムの中から一部のアイテムを検索するための検索キー（例えば、検索キーワード）を取得する。また、例えば、指示取得部１１０は、選択指示として、ユーザに提示された画面に含まれる２以上の選択アイテムの中からユーザが選択した選択アイテムを示す入力（例えば、ハイパーリンクが付されたテキストのクリック等）を取得する。指示取得部１１０は、選択指示を入力したユーザを特定するために、ユーザを識別する個人識別情報（例えば、ログインＩＤ等）を別途取得してよい。
【００１７】
個人属性取得部１２０は、複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する。例えば、個人属性取得部１２０は、指示取得部１１０から検索キー等の選択指示を入力したユーザの個人識別情報を取得し、当該個人識別情報を含む個人属性データを、複数の個人の個人属性データを格納した個人属性データベース５２から探索して取得する。これにより、個人属性取得部１２０は、選択指示を入力したユーザの個人属性データを取得する。また、個人属性取得部１２０は、購買履歴データベース４４に格納された複数のユーザの購買履歴等から、複数のユーザの個人属性データを生成して個人属性データベース５２に格納してよい。個人属性データの詳細については後述する。
【００１８】
アイテム属性取得部１３０は、複数のアイテムのそれぞれに対応して、複数の属性について各アイテムが有する複数の属性データを示すアイテム属性データを取得する。例えば、アイテム属性取得部１３０は、複数のアイテムのアイテム属性データを格納したアイテム属性データベース５４から、指示取得部１１０が取得した検索キー等の選択指示にマッチするアイテムのアイテム属性データを取得する。また、アイテム属性取得部１３０は、各アイテムを嗜好する複数の個人についての複数の個人属性データに基づいて、各アイテムのアイテム属性データを生成してアイテム属性データベース５４に格納してよい。アイテム属性データの詳細については後述する。
【００１９】
出力処理部１５０は、複数のアイテムのうち選択指示により選択される各アイテムを、個人属性データおよびアイテム属性データを比較した比較結果に基づいて優先付けして出力する。ここで、「選択指示により選択される各アイテム」は、選択指示で直接選択されたアイテムであってもよい。例えば、出力処理部１５０は、複数のアイテムのうち検索キーにヒットする各アイテムを、比較結果に基づいて優先付けして出力する。また、「選択指示により選択される各アイテム」は、選択指示により選択されたアイテムから派生する別のアイテムであってもよい。例えば、出力処理部１５０は、選択指示により選択されたアイテムに応じてユーザに提示されるべき次の画面に含める各アイテムを、比較結果に基づいて優先付けして出力してもよい。出力処理部１５０は、アイテム適合度算出部１５２、属性適合度算出部１５４およびアイテム出力部１５６を含む。
【００２０】
アイテム適合度算出部１５２は、選択指示と当該選択指示により選択したアイテムとの適合度を表すアイテム適合度を算出する。例えば、アイテム適合度算出部１５２は、検索キーの少なくとも一部に適合するアイテムの検索を検索サーバ３０にリクエストし、検索サーバ３０から１又は複数のアイテムを含む検索結果を受け取り、受け取った各アイテムの検索キーに対する適合度を算出する。
【００２１】
属性適合度算出部１５４は、個人属性データおよびアイテムのアイテム属性データを比較した比較結果に基づいて属性適合度を算出する。例えば、属性適合度算出部１５４は、検索キーを入力したユーザの個人属性データと、アイテム適合度算出部１５２が検索サーバ３０から受け取った検索結果に含まれる各アイテムのアイテム属性データとを比較した属性適合度を算出する。
【００２２】
アイテム出力部１５６は、複数のアイテムの中からアイテム適合度および属性適合度に基づいて、一部のアイテムを選択し優先付けして出力する。例えば、アイテム出力部１５６は、選択指示により選択した複数のアイテムをアイテム適合度および属性適合度に基づいて順位づけし、アイテム適合度および属性適合度が総合的に最も高いアイテムから先に表示されるように、選択指示を入力したユーザ端末２０に出力結果を供給する。
【００２３】
このように本実施形態の装置１００は、ユーザから検索キー等の選択指示を受け取り、選択指示によるアイテムの選択を実行し、ユーザの個人属性データおよびアイテム属性データに基づき選択されたアイテムを優先付けした結果を出力する。これにより、装置１００は選択指示と選択結果との適合度に加え、ユーザとアイテムの属性の適合度合を加味した結果をユーザに提供することができる。これにより、装置１００は、選択指示をしたユーザの属性に応じて、より適切な検索結果等を提供することができる。
【００２４】
なお、システム１０の各要素は、複数が組み合わせて１つの要素が構成されてよい。例えば、個人属性データベース５２とアイテム属性データベース５４は単一のデータベースにより実現されてもよい。また、装置１００は、装置１００以外の要素（例えば、個人属性データベース５２）を含んでもよく、または装置１００内の要素（例えば、個人属性取得部１２０）を外部のサーバ装置等により実装してもよい。
【００２５】
図２は、本実施形態における個人属性データの一例を示す。図示するように、個人属性データは、複数の属性について各個人が有する複数の属性値を含み、グラフ上の波形として表現される。図２は、実線で表される個人１の個人属性データ、および、破線で表される個人２の個人属性データを示す。例えば、個人１の属性ｘ１（結婚）は１００％であり、属性ｘ２（子供）は５９％である。これは個人１が既婚者である統計上の確率が１００％（即ち、確実に既婚者）であり、個人１が子供を有する確率が６０％と推定されることを意味してよい。また、例えば、個人１の属性ｘ３（運転）は４８％であり、属性ｘ４（喫煙）は２０％である。これは個人１の運転に対する嗜好度合が０−１００のスケールで４８程度（例えば、月に２回程度の運転頻度）であり、個人１の喫煙に対する嗜好度合が０−１００のスケールが２０程度（例えば、月に１箱程度の喫煙量）であることを意味する。
【００２６】
装置１００は、個人１のＮ個の属性の属性値を特定することで、図２に示すような波形を形成する個人１の個人属性データを生成する。このように装置１００は複数の個人ごとの個人属性データを生成する。装置１００は、個人属性データを個人ごとに生成することに加えて／代えて、同一集団又は類似集団に属する複数の個人を表す個人属性データ（例えば、特定の世帯に属する家族全員の個人属性データまたは特定の団体のメンバー全員に対応する個人属性データ等）を生成してもよい。
【００２７】
図３は、本実施形態におけるアイテム属性データの一例を示す。アイテム属性データは、各アイテムを嗜好する複数の個人の個人属性データに基づいて生成され、各アイテム１を選択した個人の各属性の属性値の分布を含んで良い。例えば、図３は、１個の商品であるアイテム１を購入した複数の個人の個人属性データに基づいて生成されたアイテム属性データを示す。図示するようにアイテム１を購入した複数の個人のうち属性ｘ１の属性値が９０％以上の個人の分布割合が１０％であり、属性値が８０％以上９０％未満の個人の分布割合が５％であり、属性値が７０％以上８０％未満の個人の分布割合が０％であり、…属性値が０％以上１０％未満の個人の分布割合が５％であることを示す。また、アイテム１を購入した複数の個人の属性ｘ１の属性値の平均は４１％である。このようにアイテム属性データは、当該アイテムを嗜好する個人の各属性値の分布データとして表される。なお、アイテム属性データは、アイテムを嗜好する個人の分布割合（％）ではなく、アイテムを嗜好する個人の集計数で表されてもよい。
【００２８】
図４は、本実施形態に係る装置１００の第１の処理フローを示す。装置１００は、Ｓ１１０〜Ｓ１５０の処理を実行することにより、個人属性データおよびアイテム属性データを生成する。
【００２９】
まず、個人属性取得部１２０は、複数の個人についての基本属性データを取得する（Ｓ１１０）。例えば、個人属性取得部１２０は、店舗端末４０から複数の個人が会員登録時等において各店舗に提供した各個人の基本的な属性情報（一例として、年齢、性別、住所、居住エリア、職業、既婚・未婚の別、及び／又は、通勤通学エリア等）を、各個人の個人識別情報と紐づけて基本属性データとして取得する。なお、個人属性取得部１２０は、店舗端末４０に加えて／代えて、ユーザ端末２０を介してユーザから直接基本属性データを取得してもよい。
【００３０】
次に、個人属性取得部１２０は、複数の個人についての購買履歴データを取得する（Ｓ１２０）。例えば、個人属性取得部１２０は、履歴管理サーバ４６から個人識別情報が紐づけられた複数の個人の購買履歴（購買商品／サービスの名称、購買商品／サービスのカテゴリ、購買商品／サービスの特徴、購買商品／サービスの金額／価格帯、購買の日時、購買場所／店舗、及び／又は、決済手段等）を取得する。個人属性取得部１２０は、購買履歴に加えて／代えて、インターネット等の通信ネットワーク上での各個人の行動履歴を取得してよい。例えば、個人属性取得部１２０は、行動履歴として各個人がアクセスしたウェブサイトの名称、ウェブサイトのカテゴリ、推定滞在時間、回遊行動様式等を取得してよい。
【００３１】
次に、個人属性取得部１２０は、複数の個人についてのリサーチ系データを取得する（Ｓ１３０）。例えば、個人属性取得部１２０は、複数の個人から得られたアンケート回答結果（一例として、既婚・未婚の別、子供の有無、住居の態様、収入、運転免許の有無、信用状態、趣味嗜好、行動様式、高級志向性、価格志向性、伝統志向性、及び／又は、革新志向性等）を個人識別情報と紐づけてリサーチ系データとして取得してよい。リサーチ系データは、基本属性データと少なくとも一部の情報が重複するものであってもよい。
【００３２】
次に、個人属性取得部１２０は、個人属性データを生成する（Ｓ１４０）。個人属性取得部１２０は、取得した基本属性データ、購買履歴データ、行動履歴データ、リサーチ系データの少なくとも１つ以上に基づいて、複数の個人について各属性の属性値を割り当てる。例えば、個人属性取得部１２０は、基本属性データが既婚であることを示す場合、結婚の有無に関する属性ｘ１の属性値に１００％を割り当ててよい。また、例えば、リサーチ系データに含まれる高級志向性の値０〜１０のうち５であれば、高級志向性を示す属性ｘＮの属性値に５０％を割り当ててよい。
【００３３】
個人属性取得部１２０は、個人属性データに含まれる少なくとも一部の属性の属性値を推測してもよい。例えば、基本属性データを収集するための登録フォーム又はリサーチ系データを収集するためのアンケート等の項目の一部が欠落し、当該項目に対応する属性の属性値が得られなかった場合、個人属性取得部１２０は、当該属性の属性値を他の属性の属性値から予測してよい。例えば、個人属性取得部１２０は、リサーチ系データにおいてあるユーザの運転免許の有無の情報が得られなかったとしても、購買履歴データに車の購入の情報が含まれていた場合は、高い確率（例えば９５％）で当該ユーザが運転免許を有していると推定することができる。
【００３４】
個人属性取得部１２０は、全ての属性の属性値のデータが得られている学習用データから確率推論アルゴリズムを生成し、当該確率推論アルゴリズムに基づいて欠落した属性値を予測してよい。個人属性取得部１２０は、確率推論アルゴリズムとしてベイジアンネットワーク、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト等の各種手法を用いてよい。
【００３５】
ここで、個人属性取得部１２０は各個人について生成した個人属性データを個人識別情報と紐づけて個人属性データベース５２に格納する。
【００３６】
次に、アイテム属性取得部１３０は、各アイテムを嗜好する複数の個人についての複数の個人属性データに基づいてアイテム属性データを生成する（Ｓ１５０）。例えば、アイテム属性取得部１３０は、複数のアイテムについて、各アイテムを購入、売却、使用、レンタル、ブックマーク、または、アイテムに関するメッセージの送信・投稿等を行った個人の個人識別情報を履歴管理サーバ４６にリクエストし、履歴管理サーバ４６から各アイテムを購入した個人の個人識別情報を取得する。その後、アイテム属性取得部１３０は、各アイテムを購入した複数の個人の個人属性データを個人属性データベース５２から取得し、各属性の属性値を集計し、各属性の属性値の分布を作成する。アイテム属性取得部１３０は、各属性の属性値の分布そのもの、および／または、分布を表す数値をアイテム属性データとして生成する。
【００３７】
例えば、アイテム属性取得部１３０は、複数の個人属性データを複数の属性のそれぞれ毎に平均した結果に基づいて、各アイテムのアイテム属性データにおける各属性の属性データを生成する。これにより、アイテム属性取得部１３０は、図３の平均の行に示すように、当該アイテムを嗜好する個人の属性値の平均値を各属性の属性値として含むアイテム属性データを生成する。また、アイテム属性取得部１３０は、平均に加えて、アイテム属性データの各属性の分布に関する数値（分散、偏差、尖度、歪度、分布形の種類、ＫＬＤ、又はＪＳＤ等）をアイテム属性データの少なくとも一部として算出してよい。
【００３８】
また、例えば、アイテム属性取得部１３０は、各アイテムを嗜好する複数の個人についての複数の個人属性データにおける、複数の属性のそれぞれ毎の分布に基づいて、各アイテムのアイテム属性データにおける各属性の属性データを生成する。これにより、アイテム属性取得部１３０は、平均値等の一個の属性値ではなく、属性値の分布自体を各属性の特徴を表すアイテム属性データを生成することができ、より正確に各アイテムの各属性の状態をアイテム属性データに反映することができる。
【００３９】
このように装置１００は、Ｓ１１０〜Ｓ１５０の処理により個人属性データおよびアイテム属性データを生成する。ここで、装置１００は、指示取得部１１０がユーザから選択指示を取得する前にあらかじめＳ１１０〜Ｓ１５０の処理の全部又は一部を実行してよく、又は、指示取得部１１０がユーザから選択指示を取得する度にＳ１１０〜Ｓ１５０の処理の全部又は一部を実行してよい。
【００４０】
なお、装置１００は、必要に応じてＳ１１０〜Ｓ１３０の処理のいずれかを省いてもよい。例えば、装置１００は、個人属性データの生成にリサーチ系データが必要ない場合、Ｓ１３０の処理を省略してよい。また、個人属性データおよびアイテム属性データの生成に必要な処理があれば適宜実行することができる。例えば、装置１００は、特許文献１に記載した手法を用いて個人属性データおよびアイテム属性データを生成することができる。
【００４１】
図５は、個人属性データおよびアイテム属性データの一例を示す。図５は、装置１００は、第１の処理フローにより、個人１の個人属性データの波形およびアイテム１並びにアイテム２のアイテム属性データの波形を生成した場合の例を示す。本図において、アイテム１およびアイテム２のアイテム属性データの波形は、各アイテムを嗜好する個人の個人属性データの各属性の属性値の平均から形成されている。波形間の距離および形状の類似度は、個人およびアイテム、又は、複数のアイテム同士の親和性を表す。例えば、図５では、アイテム２の波形よりもアイテム１の波形の方が個人１の波形に近く、個人１がアイテム２よりもアイテム１を嗜好する可能性が高いことを示している。
【００４２】
図６は、個人属性データおよびアイテム属性データの別の一例を示す。図６は、装置１００は、第１の処理フローにより、個人１の個人属性データの波形およびアイテム１のアイテム属性データの分布を生成した場合を示す。点線で示す個人１の個人属性データおよび実線で示すアイテム１のアイテム属性データは図５で示したものと同一である。網点で示したアイテム属性データの分布は図３及び図５におけるアイテム１と対応する。網点の濃さはアイテム属性データの分布割合に対応する。
【００４３】
個人属性データの波形に対応するアイテム属性データの各属性上の分布割合は、個人およびアイテムの近似度を表す。装置１００は、アイテム属性データを分布で表すことにより、個人との親和性をより厳密に評価することができる。例えば、属性ｘ３におけるアイテム１のアイテム属性データの属性値と個人１の個人属性データの属性値の近似度を分布を考慮せずに平均により評価すると、図６の点線グラフと実線グラフで示されるように両者は比較的近似するものとして評価される。
【００４４】
しかし、属性ｘ３におけるアイテム属性データの分布は、個人属性データのグラフが通る付近の値（５０％前後）で周囲の領域と比較して疎となっており、実際には個人１とアイテム１の属性ｘ３の属性値はあまり近似していない可能性が高い。例えば、個人１は運転を中程度の頻度で行う個人（例えば月に２回）であるのに対し、アイテム１を嗜好する個人の集団は高い頻度で運転する個人（例えば、毎日）と運転頻度が低い個人（例えば、２月に１回）とで構成されるので、両者は性質が異なる可能性が高い。本実施形態の装置１００は、アイテム属性データを分布として扱うので、個人とアイテムの属性適合度、および、アイテム同士の属性適合度をより高い精度で推定することができる。
【００４５】
図７は、本実施形態に係る装置１００の第２の処理フローを示す。装置１００は、Ｓ２１０〜Ｓ２８０の処理を実行することにより、ユーザが入力した選択指示に応じて、アイテム属性データがユーザの個人属性データに適合するように、アイテムの優先付けをした出力を行う。ここでは、ユーザが選択指示として検索キーを入力する場合について説明する。
【００４６】
まず、個人属性取得部１２０は、ユーザ端末２０を操作する個人属性データを取得する（Ｓ２１０）。例えば、指示取得部１１０が、ネットワーク２２を介して、ユーザ端末２０にログイン画面を供給し、ログイン画面上でユーザに個人識別情報（例えば、ログインＩＤ、会員ＩＤ、氏名、又は、メールアドレス等）を入力させることによりユーザ端末２０を操作するユーザの個人識別情報を取得する。そして、個人属性取得部１２０は、指示取得部１１０からユーザの個人識別情報を受け取り、当該個人識別情報に紐づけられた個人属性データを個人属性データベース５２から取得することにより、ユーザ端末２０を操作するユーザの個人属性データを取得する。個人属性取得部１２０は、取得した個人属性データを出力処理部１５０の属性適合度算出部１５４に供給する。
【００４７】
次に、指示取得部１１０は、ユーザから選択指示として検索キーを取得する（Ｓ２２０）。検索キーは無数のアイテムから、検索キーに関連する一部のアイテムのみを選択するために用いられる。例えば、指示取得部１１０は、検索画面をユーザ端末２０に供給し、ユーザが選択したいアイテムに関連する商品・サービスの一般名称又は略称等のキーワードを、ユーザ端末２０に入力させて取得する。指示取得部１１０は、取得した検索キーを出力処理部１５０のアイテム適合度算出部１５２に供給する。
【００４８】
次に、アイテム適合度算出部１５２は、検索キーを用いた検索を実行して、検索キーにヒットするアイテムを取得する（Ｓ２３０）。例えば、アイテム適合度算出部１５２は、検索キーによる検索実行を検索サーバ３０にリクエストする。これに応じて、検索サーバ３０は、検索キーの一部又は全部と一致するアイテム、検索キーの一部又は全部の同義語、類義語、又は、関連語による検索を実行し、検索キーと同一又は予め定められた程度以上類似するアイテムに関連するデータを検索用データベース３２から抽出する。例えば、検索サーバ３０は、検索キーに対応するキーワードをタイトルおよび／またはコンテンツに含むウェブページを抽出してよい。一例として、検索キーが特定の商品である場合、検索サーバは当該商品に関連する複数のウェブページをアイテムに関連する情報として抽出する。検索サーバ３０は、検索でヒットした一又は複数のアイテムをアイテム属性取得部１３０およびアイテム適合度算出部１５２に供給する。
【００４９】
次に、アイテム属性取得部１３０は、Ｓ２３０の検索でヒットした各アイテムのアイテム属性データを取得する（Ｓ２４０）。例えば、アイテム属性取得部１３０は、検索でヒットした各アイテム（例えば、ウェブページに含まれる商品・サービス名称）をアイテム属性データベース５４から検索し、各アイテムに対応するアイテム属性データを取得する。これにより、アイテム属性取得部１３０は、Ｓ１５０において各アイテムを嗜好する複数の個人の個人属性データに基づいて生成された、各アイテムのアイテム属性データを、取得する。アイテム属性取得部１３０は、取得した各アイテムのアイテム属性データを属性適合度算出部１５４に供給する。
【００５０】
次に、アイテム適合度算出部１５２は、各アイテムの検索キーに対する適合度合であるアイテム適合度を算出する（Ｓ２５０）。例えば、アイテム適合度算出部１５２は、検索キーの文字列と、当該検索キーでヒットした各ウェブページの名称、本文、メタタグにおける検索キーと同一又は関連する文字列の出現回数、文字列の一致割合、配置位置、及び／又は、使用態様に基づき、アイテム適合度を算出する。一例として、アイテム適合度算出部１５２は、検索キーと各アイテムに対応するウェブページ中の文字列の一致度が高いほど、使用頻度が高いほど、及び／又は、より前方で使用されているほど各アイテムのアイテム適合度を高く算出してよい。アイテム適合度算出部１５２は、既に用いられている種々のキーワードマッチングの手法によりアイテム適合度を算出してよい。ここでは、アイテム適合度算出部１５２は、０〜１のスケールで各アイテムのアイテム適合度を算出するものとする。なお、アイテム適合度算出部１５２による算出に代えて、検索サーバ３０がアイテムの検索時にアイテム適合度を算出して、アイテム適合度算出部１５２に算出したアイテム適合度を供給してもよい。アイテム適合度算出部１５２は、各アイテムのアイテム適合度をアイテム出力部１５６に供給する。
【００５１】
属性適合度算出部１５４は、Ｓ２１０で取得したユーザの個人属性データおよびＳ２４０で取得したアイテムのアイテム属性データを比較した比較結果に基づいて、検索キーを入力したユーザとＳ２３０でヒットした各アイテムとの属性適合度を算出する（Ｓ２６０）。属性適合度算出部１５４は、ユーザの個人属性データの波形および各アイテムのアイテム属性データの波形（あわせて「両波形」ともいう）の近似度に基づいて属性適合度を算出してよい。ここでは、属性適合度算出部１５４は、０〜１のスケールで属性適合度を算出するものとする。
【００５２】
まず、（１）アイテム属性データの各属性の属性値として複数の個人の属性値の平均値を用いる場合の属性適合度の算出方法について説明する。
【００５３】
属性適合度算出部１５４は、両波形の距離に応じて属性適合度を算出してよい。例えば、属性適合度算出部１５４は、個人属性データの各属性の属性値と、アイテム属性データの対応する属性の属性値（平均値）の差分が、予め定められた閾値に収まっている割合により属性適合度を算出する。一例として、Ｎ＝１００個の属性のうち５０個の属性の属性値の差分が閾値１０％に収まっている場合は、０．５０を属性適合度として算出する。
【００５４】
また、属性適合度算出部１５４は、両波形の線分角度の近さに応じて属性適合度を算出してよい。例えば、属性適合度算出部１５４は、個人属性データにおける隣接する２個の属性の線分角度（例えば、個人属性データの属性ｘ１の属性値と属性ｘ２の属性値によりグラフ上で構成される線分の角度）と、アイテム属性データにおける対応する属性の線分角度（例えば、アイテム属性データの属性ｘ１の属性値と属性ｘ２の属性値によりグラフ上で構成される線分）との差が、予め定められた閾値に収まっている割合により属性適合度を算出してよい。具体的には、Ｎ＝１００個の属性から９９個の隣接区間が形成され、そのうちの５０個の区間における線分角度の差分が閾値１０度に収まっている場合は、約０．５１を属性適合度として算出する。
【００５５】
属性適合度算出部１５４は、両波形の距離および両波形の線分角度の近さの両方に基づいて属性適合度を算出してもよい。例えば、属性適合度算出部１５４は、両波形の距離および両波形の線分角度の近さの平均または重みづけ平均を属性適合度として算出してもよい。このように、（１）において属性適合度算出部１５４は、アイテム属性データを平均化された波形として表し、アイテム属性データの波形と個人属性データの位置および形状の近似度により属性適合度を算出する。なお、属性適合度算出部１５４は、（１）の方法でアイテム属性データの各属性の属性値（平均値）を用いる代わりに、アイテム属性データの各属性の属性値の最頻値を用いてもよい。
【００５６】
次に、（２）アイテム属性データの各属性の属性値として複数の個人の属性値の分布を用いる場合の属性適合度の算出方法について説明する。
【００５７】
属性適合度算出部１５４は、個人属性データの波形と、アイテム属性データの分布との近似度に応じて属性適合度を算出してよい。例えば、属性適合度算出部１５４は、アイテム属性データの複数の属性の分布データを取得し、各属性について、個人属性データの属性値を含む所定の区間のアイテム属性データの分布割合を算出し、これを各属性の適合度としてよい。一例として、個人属性データの属性ｘ１の属性値が１００％（図２の個人１に対応）であり、アイテム属性データの属性ｘ１の９０％以上の区間（１００％を含む）の分布割合が１０％（図３に示す分布に対応）である場合、属性適合度算出部１５４は、属性ｘ１の属性適合度を０．１（１０％）と算出してよい。属性適合度算出部１５４は、複数の属性についての属性適合度を算出し、複数の属性の属性適合度の平均または重みづけ平均等を個人属性データとアイテム属性データとの属性適合度としてよい。
【００５８】
属性適合度算出部１５４は、アイテム属性データの各属性の分布自体の情報に代えて、アイテム属性データの各属性の分布に関する数値に基づいて、個人属性データとアイテム属性データとの属性適合度を算出してよい。例えば、属性適合度算出部１５４は、アイテム属性データの各属性の分布の平均、分散、分布の種類等のデータからアイテム属性データの各属性の元の分布を仮想的に生成し、当該仮想的に生成した分布における個人属性データの属性ｘｎの属性値の分布割合を算出して、これを各属性の属性適合度としてよい。このように、（２）において属性適合度算出部１５４は、アイテム属性データを分布として表し、アイテム属性データの分布割合と個人属性データの属性値により属性適合度を算出する。
【００５９】
属性適合度算出部１５４は、（１）及び（２）の手法の両者（例えば、平均または重みづけ平均等）を用いて属性適合度を算出してもよい。属性適合度算出部１５４は、算出した属性適合度をアイテム出力部１５６に供給する。
【００６０】
次に、アイテム出力部１５６は、複数のアイテムの中からアイテム適合度および属性適合度に基づいて、一部のアイテムを選択し優先付けする（Ｓ２７０）。例えば、アイテム出力部１５６は、Ｓ２３０の検索でヒットした複数のアイテムについて、Ｓ２５０で算出したアイテム適合度、および、Ｓ２６０で算出した属性適合度の合計を算出し、合計値の大きさに応じてアイテムを順位づける。そして、アイテム出力部１５６は、高い順位のアイテム（すなわち合計値が大きいアイテム）により高い優先度を割り当てる。
【００６１】
次に、アイテム出力部１５６は、優先度に応じて複数のアイテムの全部又は一部を出力する（Ｓ２８０）。例えば、アイテム出力部１５６は、ユーザ端末２０に優先度が大きい順番にアイテムを上から並べた検索結果を生成し、ユーザ端末２０に供給する。また、アイテム出力部１５６は、優先度に応じた強調処理を実行して、複数のアイテムを出力してよい。例えば、アイテム出力部１５６は、優先度に応じて各アイテムの表示の大きさ（フォント又は画像の大きさ等）、または、表示の修飾（フォントの太字化、下線付与、又は色の変更等）を変更してよい。
【００６２】
このように本実施形態の装置１００は、Ｓ２１０〜Ｓ２８０のフローを実行することにより、ユーザが入力した検索キーでアイテムを検索し、検索キーにより選択されたアイテムのアイテム適合度、および、ユーザとアイテムの属性適合度の両方に基づいて、検索されたアイテムを適切な態様でユーザに対して提供することができる。
【００６３】
図８は、ユーザからの選択指示および装置１００の出力の一例を示す。例えば、装置１００は、Ｓ２２０において、ユーザからユーザ端末２０を介して「バニラアイス」を検索キーとして受け取る。すると、装置１００は、「バニラアイス」に関連するアイテム「ＡＢＣバニラバー」、アイテム「バニラアイスソフト」、および、アイテム「アイスバニラスーパー」等を選択する。さらに装置１００は、検索キー「バニラアイス」と選択された各アイテムのアイテム適合度、および、ユーザと各アイテムの属性適合度に応じて、アイテム「ＡＢＣバニラバー」、アイテム「バニラアイスソフト」、および、アイテム「アイスバニラスーパー」等を各アイテムのＵＲＬ情報等と共に優先付して出力する。ここでは、アイテム「ＡＢＣバニラバー」が最も高い優先度で出力され、次にアイテム「バニラアイスソフト」が高い優先度で出力されている。
【００６４】
図９は、図８におけるアイテム出力部１５６によるアイテムの優先付けの一例を示す。ここで、装置１００は、Ｓ２３０でヒットしたアイテム（「ＡＢＣバニラバー」等）のそれぞれについて、アイテム適合度および属性適合度を算出している。本例で示すように、アイテム出力部１５６は、各アイテムについて出力優先度を更に設定してもよい。例えば、装置１００は、各アイテムのメーカー等から提示された出稿金額等に基づいて出力優先度を設定してもよい。図示するように、アイテム出力部１５６は、アイテム適合度、属性適合度、および、出力優先度の合計を総合スコアとして算出してよい。図８に示すように、アイテム出力部１５６は、当該総合スコアの大きさの順番で、各アイテムを検索結果に並べて表示する。
【００６５】
図１０は、本実施形態に係る装置１００の第３の処理フローを示す。装置１００は、Ｓ３１０〜Ｓ３９０の処理を実行することにより、ユーザが入力した選択指示に応じて、ユーザの個人属性データおよびユーザが選択したアイテムのアイテム属性データに適合するアイテムの出力を行う。ここでは、ユーザが選択指示として、ユーザに提示された画面に含まれる２以上の選択アイテムの中からアイテムを選択する指示を入力する場合について説明する。
【００６６】
まず、個人属性取得部１２０は、ユーザ端末２０を操作する個人属性データを取得する（Ｓ３１０）。個人属性取得部１２０は、Ｓ２１０と同様の処理により個人属性データを取得してよい。
【００６７】
次に、指示取得部１１０は、複数の選択アイテムを含む画面をユーザ端末２０に供給する（Ｓ３２０）。例えば、指示取得部１１０は、ネットワーク２２を介してユーザ端末２０に選択可能な複数の選択アイテム（一例として、次の階層のウェブページへジャンプするハイパーリンクまたはボタン等が付与されたアイテム）を含むウェブページ画面を提供する。
【００６８】
次に、指示取得部１１０は、ユーザに提示された画面に含まれる２以上の選択アイテムの中からユーザが選択した選択アイテムを示す選択指示を取得する（Ｓ３３０）。例えば、指示取得部１１０は、ユーザ端末２０から、複数の選択アイテムからユーザが選択した１つのアイテムに対応する情報（例えば、アイテムのハイパーリンクをクリックしたこと等）を取得する。指示取得部１１０は、取得した選択指示をアイテム属性取得部１３０に供給する。
【００６９】
次に、アイテム属性取得部１３０は、ユーザに提示される画面に含まれる複数の選択アイテムのそれぞれに対応するアイテム属性データを取得する（Ｓ３４０）。すなわち、アイテム属性取得部１３０は、Ｓ１５０において各アイテムを嗜好する複数の個人の個人属性データに基づいて生成されたアイテム属性データを、ユーザに提示された複数の選択アイテムについて取得する。ここで、アイテム属性取得部１３０は、Ｓ３３０におけるユーザの選択によりＳ３２０で表示した画面以降に表示される可能性がある全部又は一部の画面に含まれる複数の選択アイテムのアイテム属性データを取得してよい。
【００７０】
例えば、アイテム属性取得部１３０は、Ｓ３２０で表示した画面において選択指示に係るアイテムを選択した後の次の画面で表示する複数の選択アイテムのアイテム属性データを取得してよい。さらに、アイテム属性取得部１３０は、当該次の画面以降の画面（例えば、次の画面、次の次の画面…等）に含まれる複数の選択アイテムのそれぞれを選択した後の更に次の画面で表示する全ての選択アイテムのアイテム属性データを取得してよい。アイテム属性取得部１３０は、選択指示に係るアイテムの次以降の画面（下位の画面とも言う）に表示される可能性がある全ての選択アイテムのアイテム属性データを取得してもよいし、最下位の画面（更に選択可能な選択アイテムが含まれない画面）以外の下位の画面に表示される可能性がある全ての選択アイテムのアイテム属性データを取得してもよい。このように、アイテム属性取得部１３０は、表示中の画面に係る選択アイテムの下位の階層に含まれる複数の選択アイテムのアイテム属性データを取得する。
【００７１】
また、アイテム属性取得部１３０は、Ｓ３３０におけるユーザの選択の前にＳ３２０で表示した画面以降に表示される可能性がある画面に含まれる複数の選択アイテムのアイテム属性データを取得してよい。アイテム属性取得部１３０は、取得した各アイテムのアイテム属性データを属性適合度算出部１５４に供給する。
【００７２】
次に、属性適合度算出部１５４は、Ｓ３１０で取得したユーザの個人属性データおよびＳ３４０で取得した選択アイテムのアイテム属性データを比較した比較結果に基づいて、選択指示を入力したユーザと各選択アイテムとの属性適合度を算出する（Ｓ３６０）。属性適合度算出部１５４は、Ｓ２６０で説明した手法と同様の手法により、属性適合度を算出してよい。属性適合度算出部１５４は、算出した属性適合度をアイテム出力部１５６に供給する。
【００７３】
次に、アイテム出力部１５６は、ユーザが選択した選択アイテムに応じてユーザに提示されるべき次の画面に含める各選択アイテムを、個人属性データおよびアイテム属性データを比較した比較結果に基づいて優先付けする（Ｓ３７０）。例えば、アイテム出力部１５６は、属性適合度が大きい順番に、Ｓ３６０で算出した次画面以降で表示する複数の選択アイテムに高い優先度を割り当てる。
【００７４】
次に、アイテム出力部１５６は、優先度に応じて次の選択アイテムを出力する（Ｓ３８０）。例えば、アイテム出力部１５６は、最も優先度の高い選択アイテム（最優先選択アイテムとする）に係る画面を表示画面としてユーザ端末２０に供給してよい。アイテム出力部１５６は、最優先選択アイテムの画面中に、最優先選択アイテムの次の階層の選択アイテム（最優先次階層選択アイテム）を複数表示してもよい。ここで、アイテム出力部１５６は、最優先次階層選択アイテムの優先度が高い順番に複数の最優先次階層選択アイテムを算出してよく、または、最優先次階層選択アイテムの優先度に応じて各アイテムの表示の大きさまたは表示の修飾を変更してよい。
【００７５】
次に、指示取得部１１０は、現在の表示画面が次に選択可能な選択アイテムを含むか否かを判断する（Ｓ３９０）。現在の表示画面が選択可能な選択アイテムを含む場合、指示取得部１１０は、処理をＳ３３０に戻して再び次の選択指示をユーザ端末２０から受け付け、そうでない場合、処理を終了してよい。
【００７６】
このように本実施形態の装置１００は、Ｓ３１０〜Ｓ３９０のフローを実行することにより、ユーザが複数の選択アイテムから選択した選択アイテムの次階層以降の選択アイテムから、属性適合度に基づいて次の画面に表示すべき選択アイテムを決定する。これにより、装置１００は、ユーザの個人属性データをヒントに例えばユーザがリンクを辿って目的のページを目指すことをサポートすることができる。
【００７７】
図１１は、選択アイテムの階層構造の一例を示す。装置１００は、第３の処理フローを実行する際に図１１に係る階層構造の複数の選択アイテムを前提としてよい。ユーザが、ユーザ端末２０の画面中の複数の選択アイテムの１つをクリックまたはタップ等で選択することに応答して、装置１００は、選択された選択アイテムの下位のいずれかの階層に含まれる選択アイテムを含む画面をユーザ端末２０に供給する。
【００７８】
図示するように、第１階層に「平日午後」という選択アイテムが存在し、「平日午後」の次の第２階層に「ひと休み」、「近くの駅探索」および「タクシー手配」という選択アイテムが存在し、「ひと休み」の次の第３階層に「コンビニ探索」、「喫茶店探索」および「ニュース検索」という選択アイテムが存在し、「喫茶店探索」の次の第４階層に「カフェ店Ａ」、「カフェ店Ｂ」および「コーヒー専門店Ｃ」という選択アイテムが存在する。図１１において、図示した以外の選択アイテムが存在してもよい。例えば、図示しないが「近くの駅探索」および「タクシー手配」等の一又は複数の下位階層に更に選択アイテムが存在してもよい。
【００７９】
図１２は、第１階層における表示画面の一例を示す。例えば、指示取得部１１０は、最初のＳ３２０の処理において、第１階層の「平日午後」に係る表示画面をユーザ端末２０に提供する。ここで、当該表示画面には第２階層に係る「ひと休み」等の３個の選択アイテムが選択可能なものとして表示される。ここで、例えば、ユーザが「ひと休み」のリンクをクリックして当該「ひと休み」を選択指示としてユーザ端末２０に入力すると、従来であれば、「ひと休み」の次の階層の「コンビニ探索」等の選択アイテムが選択可能な選択アイテムとして表示される。
【００８０】
図１３は、選択指示を入力後の表示画面の一例を示す。本実施形態の装置１００によると、例えばＳ３３０でユーザが図１２の「ひと休み」のリンクをクリックして当該「ひと休み」を選択指示としてユーザ端末２０に入力すると、装置１００はＳ３６０において「ひと休み」の下位の階層の全ての選択アイテム（「コンビニ探索」、「喫茶店探索」、「ニュース検索」、「カフェ店Ａ」、「カフェ店Ｂ」および「コーヒー専門店Ｃ」等）とユーザとの属性適合度を算出し、Ｓ３７０において最も属性適合度が高い「喫茶店探索」を最優先選択アイテムとして決定する。そして、装置１００は、Ｓ３８０で図１３に示す「喫茶店探索」に係る表示画面をユーザ端末２０に出力する。ここで、装置１００は、「喫茶店探索」に係る表示画面に次階層の複数の選択アイテム（「カフェ店Ａ」等）を選択可能な状態で含める。
【００８１】
通常であればユーザは第３階層の複数の選択アイテム（「コンビニ探索」等）から「喫茶店探索」を選択した後でなければ当該「喫茶店探索」に係る表示画面を表示することができないが、装置１００によると当該選択を省略していち早くユーザに「喫茶店探索」の画面を提供することができる。これにより、装置１００は、ユーザがウェブページ上の予め定められたリンク階層を辿る場合にも、ユーザと各リンク項目（アイテム）との適合度に応じて、ユーザに適合するウェブページを先回りして表示することができる。
【００８２】
上記の説明においては、装置１００が属性適合度算出部１５４により、選択指示を入力したユーザの個人属性データと各アイテムのアイテム属性データとの属性適合度を算出することを説明したが、属性適合度算出部１５４は、複数のアイテム同士の属性適合度を算出してもよい。例えば、属性適合度算出部１５４は、複数のアイテムの各属性の分布の重なりの程度に応じて、各属性ごとの属性適合度を算出してよい。
【００８３】
図１４は、アイテム１およびアイテム２に係る属性の分布を示す。ここでは、アイテム１の属性ｘ１の分布およびアイテム２の属性ｘ１の分布を示している。図示するようにアイテム１の分布とアイテム２の分布は一部が重なっている。属性適合度算出部１５４は、当該重なりの面積を、アイテム１およびアイテム２の属性ｘ１の属性適合度として算出してよい。
【００８４】
図１５は、アイテム１およびアイテム２の属性適合度の一例を示す。図示するように、属性適合度算出部１５４は、属性ｘ１、属性ｘ２、…属性ｘＮのＮ個の属性についてアイテム１およびアイテム２の属性適合度を算出する。例えば、属性適合度算出部１５４は、図１４における分布の重なりの面積から属性ｘ１の属性適合度を２５と計算してよい。属性適合度算出部１５４は、複数の属性の属性適合度を平均または重みづけ平均することでアイテム１およびアイテム２の最終的な属性適合度を算出してよい。
【００８５】
装置１００は、アイテム同士の属性適合度を様々な用途に用いてよい。例えば、あるアイテム１を嗜好するユーザに、アイテム１に対して高い属性適合度を有する別のアイテム２を推奨または広告する活動（ウェブページに表示またはダイレクトメール送信等）を行ってよい。
【００８６】
図１６は、本実施形態に係るコンピュータ１９００の構成の一例を示す。本実施形態に係るコンピュータ１９００は、装置１００として機能する。これに加えて、検索サーバ３０および／またはユーザ端末２０としてネットワーク２２と接続されるコンピュータ、店舗端末４０および／または履歴管理サーバ４６としてネットワーク４２と接続されるコンピュータは、コンピュータ１９００と同様の構成を採ってよい。
【００８７】
本実施形態に係るコンピュータ１９００は、ホスト・コントローラ２０８２により相互に接続されるＣＰＵ２０００、ＲＡＭ２０２０、グラフィック・コントローラ２０７５、及び表示装置２０８０を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ２０８４によりホスト・コントローラ２０８２に接続される通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、及びＤＶＤドライブ２０６０を有する入出力部と、入出力コントローラ２０８４に接続されるＲＯＭ２０１０、フラッシュメモリ・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０を有するレガシー入出力部を備える。
【００８８】
ホスト・コントローラ２０８２は、ＲＡＭ２０２０と、高い転送レートでＲＡＭ２０２０をアクセスするＣＰＵ２０００及びグラフィック・コントローラ２０７５とを接続する。ＣＰＵ２０００は、ＲＯＭ２０１０及びＲＡＭ２０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等がＲＡＭ２０２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置２０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
【００８９】
入出力コントローラ２０８４は、ホスト・コントローラ２０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、ＤＶＤドライブ２０６０を接続する。通信インターフェイス２０３０は、有線又は無線によりネットワークを介して他の装置と通信する。また、通信インターフェイスは、通信を行うハードウェアとして機能する。ハードディスクドライブ２０４０は、コンピュータ１９００内のＣＰＵ２０００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ２０６０は、ＤＶＤ２０９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。
【００９０】
また、入出力コントローラ２０８４には、ＲＯＭ２０１０と、フラッシュメモリ・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ２０１０は、コンピュータ１９００が起動時に実行するブート・プログラム、及び／又は、コンピュータ１９００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フラッシュメモリ・ドライブ２０５０は、フラッシュメモリ２０９０からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。入出力チップ２０７０は、フラッシュメモリ・ドライブ２０５０を入出力コントローラ２０８４へと接続するとともに、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ２０８４へと接続する。
【００９１】
ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供されるプログラムは、フラッシュメモリ２０９０、ＤＶＤ２０９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ２０２０を介してコンピュータ１９００内のハードディスクドライブ２０４０にインストールされ、ＣＰＵ２０００において実行される。
【００９２】
コンピュータ１９００にインストールされ、コンピュータ１９００を装置１００の少なくとも一部として機能させるプログラムは、指示取得モジュール、個人属性取得モジュール、アイテム属性取得もジュール、出力処理モジュール、アイテム適合度算出モジュール、属性適合度算出モジュール、および、アイテム出力モジュールのうち少なくとも１つを備える。これらのプログラム又はモジュールは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、指示取得部１１０、個人属性取得部１２０、アイテム属性取得部１３０、出力処理部１５０、アイテム適合度算出部１５２、属性適合度算出部１５４、およびアイテム出力部１５６としてそれぞれ機能させてよい。
【００９３】
これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１９００に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段であるＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、指示取得部１１０、個人属性取得部１２０、アイテム属性取得部１３０、出力処理部１５０、アイテム適合度算出部１５２、属性適合度算出部１５４、およびアイテム出力部１５６として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１９００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の装置１００が構築される。
【００９４】
一例として、コンピュータ１９００と外部の装置等との間で通信を行う場合には、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェイス２０３０に対して通信処理を指示する。通信インターフェイス２０３０は、ＣＰＵ２０００の制御を受けて、ＲＡＭ２０２０、ハードディスクドライブ２０４０、フラッシュメモリ２０９０、又はＤＶＤ２０９５等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。このように、通信インターフェイス２０３０は、ＤＭＡ（ダイレクト・メモリ・アクセス）方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、ＣＰＵ２０００が転送元の記憶装置又は通信インターフェイス２０３０からデータを読み出し、転送先の通信インターフェイス２０３０又は記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。
【００９５】
また、ＣＰＵ２０００は、ハードディスクドライブ２０４０、ＤＶＤドライブ２０６０（ＤＶＤ２０９５）、フラッシュメモリ・ドライブ２０５０（フラッシュメモリ２０９０）等の外部記憶装置に格納されたファイルまたはデータベース等の中から、全部または必要な部分をＤＭＡ転送等によりＲＡＭ２０２０へと読み込ませ、ＲＡＭ２０２０上のデータに対して各種の処理を行う。そして、ＣＰＵ２０００は、処理を終えたデータを、ＤＭＡ転送等により外部記憶装置へと書き戻す。このような処理において、ＲＡＭ２０２０は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはＲＡＭ２０２０及び外部記憶装置等をメモリ、記憶部、または記憶装置等と総称する。
【００９６】
例えば、装置１００の記憶部は、指示取得部１１０、個人属性取得部１２０、アイテム属性取得部１３０、出力処理部１５０、アイテム適合度算出部１５２、属性適合度算出部１５４、およびアイテム出力部１５６から受け取った及び／又はこれらへ提供するデータ、並びに個人属性データベース５２およびアイテム属性データベース５４内のデータベース等を適宜記憶してよい。例えば、記憶部は、個人属性取得部１２０が出力処理部１５０に供給する個人属性データを受け取って記憶してよい。また、記憶部は、属性適合度算出部１５４等が算出した属性適合度等を記憶してよい。
【００９７】
本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。なお、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。このような形態においても、キャッシュメモリはＲＡＭ２０２０の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもＲＡＭ２０２０、メモリ、及び／又は記憶装置に含まれるものとする。
【００９８】
また、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索・置換等を含む各種の処理を行い、ＲＡＭ２０２０へと書き戻す。例えば、ＣＰＵ２０００は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数または定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、等しい等の条件を満たすか否かを判断し、条件が成立した場合（又は不成立であった場合）に、異なる命令列へと分岐し、またはサブルーチンを呼び出す。
【００９９】
また、ＣＰＵ２０００は、記憶装置内のファイルまたはデータベース等に格納された情報を検索することができる。例えば、第１属性の属性値に対し第２属性の属性値がそれぞれ対応付けられた複数のエントリが記憶装置に格納されている場合において、ＣＰＵ２０００は、記憶装置に格納されている複数のエントリの中から第１属性の属性値が指定された条件と一致するエントリを検索し、そのエントリに格納されている第２属性の属性値を読み出すことにより、所定の条件を満たす第１属性に対応付けられた第２属性の属性値を得ることができる。
【０１００】
また、実施形態の説明において複数の要素が列挙された場合には、列挙された要素以外の要素を用いてもよい。例えば、「Ｘは、Ａ、Ｂ及びＣを用いてＹを実行する」と記載される場合、Ｘは、Ａ、Ｂ及びＣに加え、Ｄを用いてＹを実行してもよい。
【０１０１】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【０１０２】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【０１０３】
１０  システム
２０  ユーザ端末
２２  ネットワーク
３０  検索サーバ
３２  検索用データベース
４０  店舗端末
４２  ネットワーク
４４  購買履歴データベース
４６  履歴管理サーバ
５２  個人属性データベース
５４  アイテム属性データベース
１００  装置
１１０  指示取得部
１２０  個人属性取得部
１３０  アイテム属性取得部
１５０  出力処理部
１５２  アイテム適合度算出部
１５４  属性適合度算出部
１５６  アイテム出力部
１９００  コンピュータ
２０００  ＣＰＵ
２０１０  ＲＯＭ
２０２０  ＲＡＭ
２０３０  通信インターフェイス
２０４０  ハードディスクドライブ
２０５０  フラッシュメモリ・ドライブ
２０６０  ＤＶＤドライブ
２０７０  入出力チップ
２０７５  グラフィック・コントローラ
２０８０  表示装置
２０８２  ホスト・コントローラ
２０８４  入出力コントローラ
２０９０  フラッシュメモリ
２０９５  ＤＶＤ
【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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