(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の仮想商品に係る選択属性を格納する仮想商品記憶手段と、
複数の実在商品に係る選択属性及び一般的属性を格納する実在商品記憶手段と、
上記仮想商品の選択属性が記述された複数の仮想商品カードを、複数の被験者が好ましい順に並び替えた際の順位情報と、この各被験者の順位情報についてコンジョイント分析を行い、被験者毎に算出した各選択属性の部分効用値と、この各被験者の各選択属性に係る部分効用値について因子分析を行うことにより、全被験者を複数のクラスタに分類した結果とを、被験者毎に格納しておく選好情報記憶手段と、
ディスプレイに上記仮想商品の選択属性が記述された複数のカードを表示させ、好ましい順に並び替えるようユーザに促す手段と、
入力手段を介してユーザが入力した各カードの順位と、上記の各クラスタに属する被験者によるカード別の平均順位とを比較し、最も距離の近いクラスタを当該ユーザの属するクラスタとして認定する手段と、
上記実在商品の各選択属性に対して、当該クラスタに属する被験者の平均部分効用値を当てはめ、これら各選択属性に係る平均部分効用値の積算値である全体効用値を求めた後、各実在商品をそれぞれの全体効用値の降順に整列させる手段と、
各実在商品の一般的属性を上記全体効用値の降順に所定数分表示させるリストを生成し、上記ディスプレイに表示させる手段とを備えたことを特徴とする適合商品推奨システム。
【請求項２】
ユーザの電子メールアドレスを、当該ユーザのクラスタに関連付けて登録しておく記憶手段と、
上記実在商品記憶手段に新規の実在商品が登録された場合に、当該実在商品の各選択属性に対して、各クラスタに属する被験者の平均部分効用値を当てはめ、これら各選択属性に係る平均部分効用値の積算値である全体効用値が所定値以上となる適合クラスタを特定する手段と、
当該実在商品の一般的属性が記述された推奨メールを生成する手段と、
上記推奨メールを上記適合クラスタに属するユーザの電子メールアドレス宛に送信する手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の適合商品推奨システム。
【請求項３】
コンピュータを、
複数の仮想商品に係る選択属性を格納する仮想商品記憶手段、
複数の実在商品に係る選択属性及び一般的属性を格納する実在商品記憶手段、
上記仮想商品の選択属性が記述された複数の仮想商品カードを、複数の被験者が好ましい順に並び替えた際の順位情報と、この各被験者の順位情報についてコンジョイント分析を行い、被験者毎に算出した各選択属性の部分効用値と、この各被験者の各選択属性に係る部分効用値について因子分析を行うことにより、全被験者を複数のクラスタに分類した結果とを、被験者毎に格納しておく選好情報記憶手段、
ディスプレイに上記仮想商品の選択属性が記述された複数のカードを表示させ、好ましい順に並び替えるようユーザに促す手段、
入力手段を介してユーザが入力した各カードの順位と、上記の各クラスタに属する被験者によるカード別の平均順位とを比較し、最も距離の近いクラスタを当該ユーザの属するクラスタとして認定する手段、
上記実在商品の各選択属性に対して、当該クラスタに属する被験者の平均部分効用値を当てはめ、これら各選択属性に係る平均部分効用値の積算値である全体効用値を求めた後、各実在商品をそれぞれの全体効用値の降順に整列させる手段、
各実在商品の一般的属性を上記全体効用値の降順に所定数分表示させるリストを生成し、上記ディスプレイに表示させる手段、
として機能させることを特徴とする適合商品推奨プログラム。
【請求項４】
請求項３に記載の適合商品推奨プログラムであって、
コンピュータを、
ユーザの電子メールアドレスを、当該ユーザのクラスタに関連付けて登録しておく記憶手段、
上記実在商品記憶手段に新規の実在商品が登録された場合に、当該実在商品の各選択属性に対して、各クラスタに属する被験者の平均部分効用値を当てはめ、これら各選択属性に係る平均部分効用値の積算値である全体効用値が所定値以上となる適合クラスタを特定する手段、
当該実在商品の一般的属性が記述された推奨メールを生成する手段、
上記推奨メールを上記適合クラスタに属するユーザの電子メールアドレス宛に送信する手段、
として機能させることを特徴とする適合商品推奨プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は適合商品推奨システム及び適合商品推奨プログラムに係り、特に、複数の仮想商品カードの並べ替えによって同種商品に対するユーザの潜在的なニーズを探知し、当該ユーザに最適な商品を提示するシステム及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
価値観の多様化に伴い、マスメディアを使った画一的な広告宣伝に代わり、個々のユーザに適合したOne to Oneの商品推奨活動が重要となってきている。
このためには、特定種類の商品に対するユーザのニーズを個別に把握することが不可欠であり、これまでもインターネットのWebサイトにおいてアンケートや心理テストを実施し、その回答データに基づいて当該ユーザの潜在的なニーズを探ることがなされてきた。
【０００３】
例えば、非特許文献１に示すように、「AHP（Analytic Hierarchy Process）住まい選びテスト」というサービスが実施されている。
このテストは、ディスプレイに表示される様々な設問に回答していくことにより、住宅に関する自己の潜在的な選択基準をユーザが認識できるようになるという触れ込みであり、最後に診断カルテが表示される。
【０００４】
【非特許文献１】
CHOICE & CHOICE／住まい選び心理テスト
［平成１５年２月１０日検索］
インターネットURL:http://www.itochu-housing.co.jp/ahp/top.html
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記テストにおいてユーザは、無味乾燥な多数の設問に回答していく必要があり、極めて煩雑な作業を強いられていた。
例えば、「最寄り駅のイメージや施設機能」について問う設問においては、「(1)駅の好感度が高い」、「(2)ターミナル駅である」、「(3)駅付帯施設が充実」の３つの項目間で、それぞれ「非常に重要」、「かなり重要」、「重要」、「やや重要」、「同程度」を選択する必要がある。
また、「価格、金利等」について問う設問においては、「(1) 納得できる価格である」、「(2) ランニングコストが安い」、「(3) 住宅ローン金利が低い」、「(4) 減税メリットが高い」の４つの項目間で、同様に「非常に重要」、「かなり重要」、「重要」、「やや重要」、「同程度」を選択しなければならない。
上記のように、判断に戸惑う設問が延々と続くため、途中で断念するか適当に回答するユーザが多くなることが想定される。
【０００６】
しかも、漸くの思いで全ての設問に回答し、希望沿線やエリア、アンケート情報を入力した挙げ句に表示される診断カルテには、単に当該ユーザの回答を集計したデータがパーセンテージで記述されているだけであり、具体的な推奨物件が直ちに提示されるものではない。
もちろん、ユーザ登録をした者に対しては、後日、電子メールやDM等によって物件情報を送付することが可能であるが、個別物件の属性情報と各ユーザの回答データとが連動しているわけではないため、当該ユーザのニーズに適合した物件情報のみが効率的に選定されるわけではない。
実際には、アンケート欄に記述した希望沿線やエリア、間取り、予算情報に該当する物件情報が抽出されるに過ぎず、ユーザのせっかくの回答データが生かされていないという問題があった。
【０００７】
この発明は、従来のシステムが抱えていた上記の問題を解決するためになされたものであり、特定種類の商品に対するユーザの潜在的なニーズを簡単な入力動作を通じて的確に検知することができると共に、当該ユーザに最適な実在商品を直ちに提示可能な技術を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、請求項１に記載した適合商品推奨システムは、複数の仮想商品に係る選択属性を格納する仮想商品記憶手段と、複数の実在商品に係る選択属性及び一般的属性を格納する実在商品記憶手段と、上記仮想商品の選択属性が記述された複数の仮想商品カードを、複数の被験者が好ましい順に並び替えた際の順位情報と、この各被験者の順位情報についてコンジョイント分析を行い、被験者毎に算出した各選択属性の部分効用値と、この各被験者の各選択属性に係る部分効用値について因子分析を行うことにより、全被験者を複数のクラスタに分類した結果とを、被験者毎に格納しておく選好情報記憶手段と、ディスプレイに上記仮想商品の選択属性が記述された複数のカードを表示させ、好ましい順に並び替えるようユーザに促す手段と、入力手段を介してユーザが入力した各カードの順位と、上記の各クラスタに属する被験者によるカード別の平均順位とを比較し、最も距離の近いクラスタを当該ユーザの属するクラスタとして認定する手段と、上記実在商品の各選択属性に対して、当該クラスタに属する被験者の平均部分効用値を当てはめ、これら各選択属性に係る平均部分効用値の積算値である全体効用値を求めた後、各実在商品をそれぞれの全体効用値の降順に整列させる手段と、各実在商品の一般的属性を上記全体効用値の降順に所定数分表示させるリストを生成し、上記ディスプレイに表示させる手段とを備えている。
【０００９】
このため、ディスプレイに表示された複数の仮想商品カードを並べ替えるという極めて簡単な操作をユーザに課すだけで当該ユーザの属するクラスタ、ひいては潜在的な選好傾向を把握することが可能となり、しかも当該ユーザのニーズに適合した実在商品のリストを直ちに生成することが可能となる。
このシステムは、好ましくは専用のアプリケーションプログラムをセットアップしたサーバと、インターネット等の通信ネットワークを介して当該サーバと接続された多数のクライアント端末によって構成される。
あるいは、専用のアプリケーションプログラムをＰＣ（パソコン）にセットアップすることにより、いわゆるスタンドアロンのシステムとして構成することもできる。
【００１０】
請求項２に記載した適合商品推奨システムは、請求項１に記載したシステムを前提とし、さらにユーザの電子メールアドレスを、ユーザの電子メールアドレスを、当該ユーザのクラスタに関連付けて登録しておく記憶手段と、上記実在商品記憶手段に新規の実在商品が登録された場合に、当該実在商品の各選択属性に対して、各クラスタに属する被験者の平均部分効用値を当てはめ、これら各選択属性に係る平均部分効用値の積算値である全体効用値が所定値以上となる適合クラスタを特定する手段と、当該実在商品の一般的属性が記述された推奨メールを生成する手段と、上記推奨メールを上記適合クラスタに属するユーザの電子メールアドレス宛に送信する手段とを備えたことを特徴としている。
この結果、登録ユーザに対して継続的に適合商品を推奨することが可能となる。
【００１１】
請求項３に記載した適合商品推奨プログラムは、コンピュータを、複数の仮想商品に係る選択属性を格納する仮想商品記憶手段、複数の実在商品に係る選択属性及び一般的属性を格納する実在商品記憶手段、上記仮想商品の選択属性が記述された複数の仮想商品カードを、複数の被験者が好ましい順に並び替えた際の順位情報と、この各被験者の順位情報についてコンジョイント分析を行い、被験者毎に算出した各選択属性の部分効用値と、この各被験者の各選択属性に係る部分効用値について因子分析を行うことにより、全被験者を複数のクラスタに分類した結果とを、被験者毎に格納しておく選好情報記憶手段、ディスプレイに上記仮想商品の選択属性が記述された複数のカードを表示させ、好ましい順に並び替えるようユーザに促す手段、入力手段を介してユーザが入力した各カードの順位と、上記の各クラスタに属する被験者によるカード別の平均順位とを比較し、最も距離の近いクラスタを当該ユーザの属するクラスタとして認定する手段、上記実在商品の各選択属性に対して、当該クラスタに属する被験者の平均部分効用値を当てはめ、これら各選択属性に係る平均部分効用値の積算値である全体効用値を求めた後、各実在商品をそれぞれの全体効用値の降順に整列させる手段、各実在商品の一般的属性を上記全体効用値の降順に所定数分表示させるリストを生成し、上記ディスプレイに表示させる手段として機能させることを特徴としている。
【００１２】
請求項４に記載した適合商品推奨プログラムは、請求項３に記載したプログラムを前提とし、さらにコンピュータを、ユーザの電子メールアドレスを、当該ユーザのクラスタに関連付けて登録しておく記憶手段、上記実在商品記憶手段に新規の実在商品が登録された場合に、当該実在商品の各選択属性に対して、各クラスタに属する被験者の平均部分効用値を当てはめ、これら各選択属性に係る平均部分効用値の積算値である全体効用値が所定値以上となる適合クラスタを特定する手段、当該実在商品の一般的属性が記述された推奨メールを生成する手段、上記推奨メールを上記適合クラスタに属するユーザの電子メールアドレス宛に送信する手段として機能させることを特徴としている。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１は、この発明に係る適合商品推奨システム10の全体構成を示す概念図であり、このシステムの運用者が管理するサーバ12と、多数のユーザが使用するクライアントＰＣ14とが、インターネット16を介して接続されている。
サーバ12は、Webサーバ機能、メールサーバ機能、アプリケーションサーバ機能、データベースサーバ機能等を備えており、実際にはネットワーク接続された複数のコンピュータによって構成されている。
【００１４】
図２は、このシステム10の主要な機能構成を示すブロック図であり、上記サーバ12は、ユーザ対応部20と、テスト処理部22と、ユーザ分類部24と、推奨商品抽出部26と、推奨メール配信部28と、仮想商品データベース30と、ユーザデータベース32と、選好情報データベース34と、実在商品データベース36を備えている。
これらの中、ユーザ対応部20、テスト処理部22、ユーザ分類部24、推奨商品抽出部26、及び推奨メール配信部28は、サーバ12を構成するコンピュータのＣＰＵが、ＯＳ及び各種専用プログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。
また、仮想商品データベース30、ユーザデータベース32、選好情報データベース34、及び実在商品データベース36は、同コンピュータのハードディスク内に格納されている。
【００１５】
上記仮想商品データベース30には、同種の仮想商品に関する選択属性の組合せが複数パターン分格納されている。
図３の表は、仮想商品が「分譲マンション」の場合の選択属性40を例示したものであり、「１．街の環境」〜「９．価格」の特性項目に対し、それぞれ２〜４の水準が設定されている。
「特性項目」には、一般人が分譲マンションを選択する際に考慮に入れる主要な検討項目が記述されており、各項目にはその際の選択肢が水準として複数記述されている。
この図３に掲げた選択属性40の数からすれば、属性の異なる仮想商品のパターンとしては1,536（２７×３×４）通りが考えられるが、実際には実験計画法における「直交配置（直交配列）」の考え方に則り、16通りに絞られた仮想商品の選択属性が格納されている。
図４に、仮想商品の一例を示す。
【００１６】
このシステム10は、消費者の選好構造（ニーズ）の定量的把握を目的として考案されたコンジョイント（conjoint）分析を前提として成り立っている。
コンジョイント分析とは、図４に示したような仮想商品（プロファイル）の選択属性が記述された複数枚のカードを多数の被験者に好みの順に並び替えをさせ、その順位データを数理的に解析することにより、当該商品の各属性に対する消費者の選好パターンを抽出するものであり、これにより商品属性の最適な組み合わせや、属性を変化させた場合のマインドシェアの推移を把握することが可能となる。
【００１７】
このシステム10においては、コンジョイント分析の手法に則り、予め多数の被験者に対して事前調査を実施し、各仮想商品に対する選好情報を収集しておく。
すなわち、各仮想商品の属性を記述した１６枚のカードを作成し、これらを各被験者に好ましい順に並び替えてもらい、その順位データを選好情報データベース34に蓄積しておく。
【００１８】
つぎに、コンジョイント分析においては「各仮想商品の全体効用＝各選択属性の部分効用の和」と規定されているため、カードの序列に各仮想商品の全体効用が近づくように、選択属性の部分効用の大きさが被験者毎に数値として算出される。
【００１９】
つぎに、上記によって得られた各被験者の選択属性に対する部分効用値（選好情報）を基に、全被験者を複数のクラスタに分類する。
具体的には、多変量解析の因子分析法（主成分分析法やバリマックス法等）により、各被験者の選好情報を16次元空間内に配置し、それぞれの距離に基づいてクラスタを認定する。
クラスタの数には特に限定がなく、各クラスタに属する被験者の数が所定以上となるように試行錯誤を繰り返し、妥当なクラスタ数（例えば７クラスタ）を見出す。
【００２０】
上記の事前調査の結果は、すべて選好情報データベース34に格納される。
また、各被験者を複数のクラスタに分類した後、システム運用者等によって各クラスタに属する被験者の傾向が分析され、そのクラスタ名（タイトル）と解説が選好情報データベース34に格納される（詳細は後述）。
【００２１】
実在商品データベース36には、実在の分譲マンションの物件情報が多数格納されている。
図５は、実在商品データベース36内に設定されたデータ項目例を示しており、物件IDを筆頭に、マンション名、ディベロッパー名、住所、最寄り駅、エリア、価格、間取りといった一般的な属性項目の他に、上記特性項目に対応した選択属性が登録されている。
これらの選択属性は、各物件の実際の属性に照らし、システム運用者等によって予め設定されている。
【００２２】
つぎに、図６のフローチャートに従い、このシステム10を一般ユーザが利用する際の処理手順について説明する。
まずユーザは、クライアントＰＣ14からインターネット16経由でシステム10のWebサイトにアクセスし、ディスプレイに表示されたサービスメニューの中から「最適物件の発見」を選択する（Ｓ10）。
このリクエストを受信したサーバ12のユーザ対応部20は、テスト処理部22を介して仮想商品カードが表示されたWebファイルをユーザのクライアントＰＣ14に送信する（Ｓ12）。
この結果、クライアントＰＣ14のWebブラウザ上に16枚の仮想商品カードが表示され（Ｓ14）、好みの順に並び替えるようにユーザは促される。
図７は、クライアントＰＣ14のディスプレイに表示された仮想商品カード42を例示しており、ユーザは上段に配置された［仮想物件１］〜［仮想物件１６］のカード42を、マウスを操作して下段に移動させることによって並び替える。
すなわち、下段に配置されたカード42には暫定順位が表示されており、例えば［仮想物件９］を６位に設定するためには、暫定５位と６位の間にカードをドラッグ＆ドロップすればよい。
【００２３】
以上のようにして１６枚の仮想商品カード42を好みの順に並び替えた後、ユーザが「決定」ボタン（図示省略）をクリックすると、当該ユーザによる順位情報がサーバ12に送信され（Ｓ16）、テスト処理部22を介してユーザデータベース32に格納される（Ｓ18）。
つぎにユーザ分類部24が起動し、図８に示すように、ユーザによる各カードの順位と、各クラスタに属する被験者によるカード別の平均順位とを比較し、当該ユーザが属するクラスタを特定する（Ｓ20）。
具体的には、ユーザの並べ替えた各カードの順位（ベクトル）と各クラスタ別の平均順位（ベクトル）との距離を求め、16次元空間上において最も距離の近いクラスタが当該ユーザの属すべきクラスタとして推定される。
ここで、あるクラスタについての距離は以下の式で表される。
【数１】
0004317588.tif 000002
各クラスタについてこの距離を計算し、距離が最小となるクラスタが当該ユーザについて最も近いクラスタということになる。
【００２４】
この所属クラスタの診断結果は、ユーザ対応部20によってクライアントＰＣ14に送信され（Ｓ22）、ディスプレイに表示される（Ｓ24）。
図９はその一例であり、当該ユーザの属するクラスタのタイトル44と、その解説46がWebページ48中に記述されている。
クラスタのタイトル44及び解説46は、上記のように予めシステム運用者等によって準備され、選好情報データベース34に格納されている。
ユーザが「他のタイプを見る」ボタン52をクリックすると、Webブラウザの別ウィンドウ52がディスプレイ上に起動し、全クラスタのタイトル及びその解説が表示される。
【００２５】
ユーザが自分の所属クラスタを認識した後、「最適物件の紹介」ボタン54をクリックすると（Ｓ26）、図示は省略したが、ユーザ対応部20から希望エリア及び希望価格帯を選択入力するためのフォームが送信され（Ｓ28）、Webブラウザ上に表示される（Ｓ30）。
これに対してユーザがエリア及び価格帯の選択情報を送信すると（Ｓ32）、推奨商品抽出部26が起動し、当該ユーザの希望に適合した物件情報を実在商品データベース36から抽出する（Ｓ34）。
すなわち、推奨商品抽出部26は実在商品データベース36に現時点で格納されている各物件の一般的属性をチェックし、ユーザが設定したエリア及び価格帯に該当する物件のみを抽出する。
つぎに推奨商品抽出部26は、上記物件の選択属性をチェックし、当該ユーザの属するクラスタに対する適合度（選好度）の高い順に整列させる。
具体的には、各実在物件の選択属性を当該クラスタの項目別平均効用値に換算し、これを積算することによって全体効用値を求めた後、降順にソートさせる。
例えば、図１０に示すように、ユーザが「クラスタＢ」に属しており、当該クラスタに属する被験者の平均効用値が図示の通りである場合、実在物件の選択属性に対して具体的な数値を当てはめ、全体効用値を導出する。
図示の例では、実在物件αの全体効用値は6.358となり、全体効用値が2.1の実在物件βに比べてクラスタＢに対する適合度が高いこととなる。
【００２６】
つぎに推奨商品抽出部26は、上位ｎ件分の物件リストを生成し、クライアントＰＣ14に送信する（Ｓ36）。
この結果、クライアントＰＣ14のディスプレイに物件リストが表示される（Ｓ38）。このリストには、物件名、最寄り駅、徒歩時間、価格、間取りなどの一般的属性が１行表示されている。
このリストに記載された特定の物件名をユーザがクリックして詳細情報の表示を要求すると（Ｓ40）、推奨商品抽出部26によって当該物件の詳細な情報（一般的属性情報、地図ファイル、カタログファイル、関連URL等）が抽出され、ユーザ対応部20を通じてクライアントＰＣ14に送信される（Ｓ42）。
この結果ユーザは、Webブラウザ上で自己に適合した物件の詳細情報を表示させ（Ｓ44）、内容を吟味することが可能となる。
ユーザに対して提示される物件数に限定はなく、最適物件を１件のみ提示することもできるし、ユーザが設定した件数分をリスト表示することもできる。
【００２７】
また、ユーザはシステム10のユーザデータベース32に電子メールアドレスを登録しておくことにより、自己に適合した新たな物件が実在商品データベース36に登録された場合に、電子メールによってその情報を得ることができる。
以下、この場合の手順を図１１のフローチャートに従って説明する。
まず、ユーザがWebブラウザ上に表示された「登録する」ボタンをクリックしてユーザ登録をリクエストすると（Ｓ50）、ユーザ対応部20からユーザ登録用のフォームが送信され（Ｓ52）、ディスプレイに表示される（Ｓ54）。
これに対しユーザが自己の電子メールアドレスを入力し、サーバ12に送信すると（Ｓ56）、ユーザ対応部20はこれを当該ユーザの所属クラスタに関連付けてユーザデータベース32に登録する（Ｓ58）。
【００２８】
一方、実在商品データベース36に新たな物件情報が登録される度に（Ｓ60）、推奨商品抽出部26によって当該物件の適合クラスタが特定される（Ｓ62）。
同時に、推奨メール配信部28によって物件推奨メールが生成され（Ｓ64）、当該クラスタに属する登録ユーザに宛てて送信される（Ｓ66）。
ユーザは、この物件推奨メールをクライアントＰＣ14で受信し、開封することによって内容を閲覧することができる（Ｓ68）。
この物件推奨メールの本文欄には、新規適合物件の一般的属性や対応WebサイトのURL、当該クラスタ向けのキャッチコピー等が記述されている。
ある実在物件が特定のクラスタに適合するか否かは、当該実在物件の特定クラスタに対する全体効用値が所定値以上であるか否かで判定される。
【００２９】
電子メールの代わりに、Webファイルを通じて新規適合物件情報を登録ユーザに配信することもできる。
この場合ユーザは、サーバ12のWebサイトにアクセスし、予め登録しておいた自己のアカウント及びパスワードを入力する。
これを受けたユーザ対応部20は、ユーザデータベース32を参照して当該ユーザの認証を行った後、推奨商品抽出部26を介して当該ユーザの所属クラスタに対応した新規物件情報を実在商品データベース36から抽出し、クライアントＰＣ14に送信する。
この結果ユーザは、Webブラウザ上で新規物件情報を閲覧することが可能となる。
【００３０】
上記にあっては、予め設定された１６枚の仮想商品カード42をテスト処理部22及びユーザ対応部20を通じてユーザに提示し、その全ての並び替えを求めることを前提に説明したが、この発明はこれに限定されるものではない。
コンジョイント分析の場合には、仮想商品カードの枚数が多いほど分析結果の精度が向上する特性があるが、正確さよりも簡便さを重視するユーザに対しては、より少ない枚数の仮想商品カードを提示して並び替えを促してもよい。
例えば、ユーザがWebサイトのサービスメニューの中から「最適物件の発見（簡易バージョン）」を選択した場合、当該ユーザのクライアントＰＣ14に対してはより少ない数（例えば８枚）の仮想商品カードが表示されたWebファイルを送信し、並べ替えを促すことができる。
この場合も上記と同様、クライアントＰＣ14から送信された順位情報に基づき、ユーザ分類部24によって当該ユーザの属するクラスタが特定されると共に、推奨商品抽出部26によって適合物件の提示がなされる。
【００３１】
この発明は、上記のようにインターネット16上のWebサイトにおいて多数のユーザに対してサービスを提供する形態に限定されるものではく、例えば専用アプリケーションプログラム及びデータベースをパソコンにセットアップしておくことで、スタンドアロンのシステムとして実現することも可能である。
また、上記おいては商品の一例として分譲マンションを挙げたが、自動車やパソコン、デジタルカメラ、保険など、他種商品・サービスをユーザに推奨するシステムとして構成することも当然に可能である。
【００３２】
ところで、このシステムを実現するためには、上記のように仮想商品の特性項目及び水準を十分に検討し、最適な選択属性の組合せを備えた仮想商品カードを設計することが重要となるが、この仮想商品カードの生成を半自動化する方法を以下に提案する。
(1)まず、予め特定商品分野における選択属性（特性項目及び水準）を重要度の高い順に列挙したデータを準備する。この作業は、当該商品分野の専門知識を持った人間の手によって行われる必要がある。
(2)つぎに、ユーザに並び替えさせる仮想商品の枚数を設定する。この枚数が多いほど精度が高まるが、回答するユーザに対する負担が大きくなるため、通常は３枚〜２０枚の範囲内で設定するのが望ましい。
(3)あとは、直交配置のアルゴリズムに従い、システムのコンピュータによって設定枚数に応じた選択属性の必要数が算出され、自動的に仮想商品カードの組み合わせが出力される。
なお、枚数を設定する代わりに、所要時間（例えば60秒）を設定することもできる。この場合、１枚のカードを並べるための平均時間（例えば５秒）を基に必要枚数（例えば１２枚）が算出される。
【００３３】
【発明の効果】
この発明に係る適合商品推奨システム及び適合商品推奨プログラムによれば、ディスプレイに表示された複数の仮想商品カードを並べ替えるという極めて簡単な操作をユーザに課すだけで当該ユーザの属するクラスタ、ひいては潜在的な選好傾向を把握することが可能となり、しかも当該ユーザのニーズに適合した実在商品のリストを直ちに生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明に係る適合商品推奨システムの全体構成を示す概念図である。
【図２】  上記適合商品推奨システムの主要な機能構成を示すブロック図である。
【図３】  仮想商品が分譲マンションである場合の選択属性例を示す図表である。
【図４】  仮想商品の一例を示す説明図である。
【図５】  実在商品データベース内に設定されたデータ項目例を示す説明図である。
【図６】  この適合商品推奨システムを一般ユーザが利用する際の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】  仮想商品カードを並び替える様子を示す画面レイアウト図である。
【図８】  ユーザによる各カードの順位と各クラスタに属する被験者によるカード別の平均順位とを比較し、当該ユーザが属するクラスタを特定する様子を示すイメージ図である。
【図９】  所属クラスタの診断結果をクライアントＰＣのディスプレイに表示した状態を示す画面レイアウト図である。
【図１０】  実在物件の選択属性を特定クラスタの項目別平均効用値に換算する様子を示すイメージ図である。
【図１１】  ユーザに対し電子メールで新規実在物件を推奨する際の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
10  適合商品推奨システム
12  サーバ
14  クライアントＰＣ
20  ユーザ対応部
22  テスト処理部
24  ユーザ分類部
26  推奨商品抽出部
28  推奨メール配信部
30  仮想商品データベース
32  ユーザデータベース
34  選好情報データベース
36  実在商品データベース
40  選択属性
42  仮想商品カード
【図１】
0004317588.tif 000003
【図２】
0004317588.tif 000004
【図３】
0004317588.tif 000005
【図４】
0004317588.tif 000006
【図５】
0004317588.tif 000007
【図６】
0004317588.tif 000008
【図７】
0004317588.tif 000009
【図８】
0004317588.tif 000010
【図９】
0004317588.tif 000011
【図１０】
0004317588.tif 000012
【図１１】
0004317588.tif 000013