(57)【要約】【課題】Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、インターネット上のショッピングサイトへの設置を想定し、ユーザの商品検索を容易にする。ユーザは本システムを用いて友人や商品を提供する店員等とインターネットを用いてチャットをすることで、システムは会話の内容に応じてユーザの嗜好に合う商品をリアルタイムに変化させながら推薦する。【解決手段】Webチャットの観測に基づく商品推薦システム２０は、ユーザ１と他者２とのチャット中での発言をそれぞれ形態素解析５しながら、ユーザの発言、他者の発言情報７、さまざまな嗜好別に分類された単語組み合わせパターン９を用いてユーザの嗜好情報１１を更新し、ユーザの嗜好に合った商品を商品データベース１３から検索して推薦することで、常にユーザの嗜好を捉えながら推薦する商品をリアルタイムに変化させることができる。【選択図】図１
2009104450.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザと他者とのインターネット上でのチャットの内容に応じて、商品情報が記憶されたデータベースから、ユーザの嗜好に合った商品を変化させながら推薦することを特徴とする商品推薦システム。
【請求項２】
請求項１において、チャットインタフェースを備えユーザが他者とインターネット上でリアルタイムに会話することを特徴とする商品推薦システム。
【請求項３】
請求項１において、ユーザの嗜好情報を内部に持ち、それをチャットの内容に応じてリアルタイムに更新することを特徴とする商品推薦システム。
【請求項４】
請求項１において、単語組み合わせパターンを内部に持ち、ユーザの発言時の嗜好の変化を捉えることができること特徴とする商品推薦システム。
【請求項５】
請求項２において、チャット中に発言がある度に発言者および発言内容を獲得することを特徴とする商品推薦システム。
【請求項６】
請求項５記載の獲得した発言内容を形態素解析することを特徴とする商品推薦システム。
【請求項７】
請求項５記載の獲得した発言者が他者の場合、請求項６記載の発言内容の形態素解析結果を一時的に保持しておくことを特徴とした商品推薦システム。
【請求項８】
請求項５記載の獲得した発言者がユーザの場合、請求項６記載の発言内容の形態素解析結果を、請求項４記載の単語組み合わせパターンと照合させること特徴とした商品推薦システム。
【請求項９】
請求項５記載の獲得した発言者がユーザの場合、請求項６記載の発言内容の形態素解析結果と請求項７記載の保持してある他者の発言内容の形態素解析結果を、請求項４記載の単語組み合わせパターンと照合させること特徴とした商品推薦システム。
【請求項１０】
請求項８におよび請求項９において照合が成功した場合、照合結果に応じて請求項３記載のユーザの嗜好情報の更新を行うことを特徴とした商品推薦システム。
【請求項１１】
請求項３記載のユーザの嗜好情報に合う商品を、商品情報が記憶されたデータベースから検索することを特徴とする商品推薦システム。
【請求項１２】
商品検索結果の表示として、請求項１１記載の検索した商品を請求項２記載のチャットインタフェースと同じ画面に表示することを特徴とする請求項１記載の商品推薦システム。
【請求項１３】
請求項１２において、請求項３記載のユーザの嗜好情報のリアルタイムな更新に同期して商品を表示することを特徴とする商品推薦システム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
インターネット上には様々なショッピングサイトが存在し、ユーザはこれらのサイトを利用することで店頭に出向く必要もなく好きな商品を購入できることから多くのユーザに利用されている。
このようなショッピングサイトでは、商品の検索に商品に関連したキーワードやジャンルに基づいた検索を用いている。ユーザが商品を検索する時は、常に好みに合った商品に関連したキーワードやジャンルを連想し商品を検索する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
ところが、上記のような従来のショッピングサイトでは、ユーザに自らの嗜好にあった商品に関連するキーワードやジャンルを常に連想して検索を行うという負担が生じ、場合によってユーザは好みに合う商品を見つけることができない場合もあり、商品検索時にこのようなユーザの負担が軽減される仕組みが求められていた。
また、商品検索時に自らの好みが曖昧な場合や商品に対する有益な情報が不足している場合、ユーザには欲しい商品を見つけることが困難であり、商品検索時にユーザの曖昧な好みを明確にして、有益な情報を提供するしくみが求められていた。
さらに、ユーザの嗜好は時間とともに変化するので、ユーザへの商品推薦の際には、ユーザの嗜好の変化を常に捉えることができるしくみが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００３】
そこで本発明は、商品情報を記憶したデータベースからの商品情報検索時において、チャットを用いてユーザの嗜好に合った商品を推薦する商品推薦システムを提供することを目的として、次のような方法、システムを提案する。
請求項１の商品推薦システムは、ユーザと他者とのインターネット上でのチャットの内容に基づき、商品情報を記憶したデータベースからユーザの嗜好に合った商品を推薦することを特徴とする。
システムは、ユーザと他者とのインターネット上での文字による会話を可能にするチャットインタフェースを備え、ユーザと他者とのチャットの内容を分析しながらユーザの嗜好情報をリアルタイムに更新し、ユーザの嗜好に合った商品をチャットの内容に合わせて変化させながら推薦商品として表示する。
請求項２の商品推薦システムは、ユーザと他者とのインターネット上での文字による会話を可能にするチャットインタフェースを備え、ユーザが他者と会話することを特徴とする。  
チャットインタフェースを用いて、ユーザはインターネットを利用して同じ場所に居ない他者と文字によって会話する。
請求項３の商品推薦システムは、ユーザの嗜好情報をシステム内部に持ち、それをチャットの内容に応じてリアルタイムに更新することを特徴とする。
請求項２におけるユーザと他者とのチャットインタフェースを用いた会話の内容を随時分析し、分析結果に応じてユーザの嗜好情報を更新する。
請求項４の商品推薦システムは、単語組み合わせパターンを内部に持ち、チャット中の発言の意味を捉えることができること特徴とする。
単語組み合わせパターンとして、さまざまな単語の原形とそれらの組み合わせを定義し、それぞれの組み合わせを意味別に分類する。
請求項５の商品推薦システムは、請求項２記載のチャットインタフェースに発言がある度に、発言者および発言内容を獲得することを特徴とする。
発言者および発言内容は、チャットインタフェースに表示される。
請求項６の商品推薦システムは、請求項５記載の獲得した発言内容を形態素解析することを特徴とする。
発言内容を形態素解析し、発言内容に含まれる単語の名詞、形容詞、動詞、助詞の原形を抽出する。
請求項７の商品推薦システムは、請求項５記載の獲得した発言者が他者の場合、請求項６記載の発言内容の形態素解析結果を一時的に保持しておくことを特徴とする。
形態素解析結果の内、発言内容に含まれる単語の名詞、形容詞を一時的に保持する。
請求項８の商品推薦システムは、請求項５記載の獲得した発言者がユーザの場合、請求項６記載の発言内容の形態素解析結果を、請求項４記載の単語組み合わせパターンと照合させること特徴とする。
ユーザの発言内容の形態素解析結果である名詞、形容詞、動詞、助詞を用いて、請求項４記載の単語組み合わせパターンと照合する。
請求項９の商品推薦システムは、請求項５記載の獲得した発言者がユーザの場合、請求項６記載の発言内容の形態素解析結果と請求項７記載の保持してある他者の発言内容の形態素解析結果を、請求項４記載の単語組み合わせパターンと照合させること特徴とする。
ユーザの発言内容の形態素解析結果である動詞、助詞および保持してある他者の発言内容に含まれる単語の名詞、形容詞を用いて、請求項４記載の単語組み合わせパターンと照合する。
請求項１０の商品推薦システムは、請求項８におよび請求項９において照合が成功した場合、照合結果に応じて請求項３記載のユーザの嗜好情報の更新を行うことを特徴とする。
照合が成功するとシステムはユーザの好みを把握して、ユーザの嗜好情報を更新する。
請求項１１の商品推薦システムは、請求項３記載のユーザの嗜好情報に合う商品を、商品情報が記憶されたデータベースから検索することを特徴とする。
ユーザの嗜好情報とデータベースに記憶された商品情報のマッチングを行うことで、システムはユーザの嗜好に合った商品をデータベースから検索する。
請求項１２の商品推薦システムは、商品検索結果の表示として、請求項１１記載の検索した商品を、請求項２記載のチャットインタフェースと同じ画面に表示することを特徴とする。
商品をチャットインタフェースと同じ画面に表示することで、ユーザは他者とチャットをしながら商品推薦を受けることになる。
請求項１３の商品推薦システムは、請求項３記載のユーザの嗜好情報のリアルタイムな更新に同期して商品を表示することを特徴とする。
ユーザの嗜好情報が更新されると、その度に請求項１１記載の商品検索を行い、最新のユーザの嗜好に合った商品を推薦商品として、請求項１２記載の商品表示を行う。
【発明の効果】
【０００４】
請求項１、２によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムを用いると、ユーザはチャットインタフェースで他者とチャットをすることで、自らの嗜好に合った商品の推薦を受けている。従来の商品検索と異なり、ユーザに自らの嗜好にあった商品に関連するキーワードやジャンルを常に連想して検索を行う必要はなく、チャットで他者と会話するだけで商品推薦を受けられるので、ユーザの商品検索時の負担は大幅に軽減する。
請求項２記載のチャットインタフェースを備えたWebチャットの観測に基づく商品推薦システムを用いることで、ユーザは自らの曖昧な好みを明確にしたり、自らの嗜好に合う商品に繋がる有益な情報を他者から得ることができる。
請求項５、６によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、チャット中に発言がある度に発言者および発言内容を獲得し、発言内容については形態素解析を行う。このようにすることで、システムは発言者がユーザ自身であるか他者であるかを把握でき、形態素解析された発言内容はコンピュータでの処理を容易にすることができる。
請求項３、１０、１１、１３によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、ユーザの嗜好情報をシステム内部に持ち、そのリアルタイムな更新に同期して、商品情報が記憶されたデータベースから最新のユーザの嗜好情報に合う商品を推薦する。このようなしくみを持つことで、ユーザの嗜好の時間による変化を常に捉えた商品推薦が可能である。
請求項４、８、９によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、内部に持つ単語組み合わせパターンとユーザの発言（場合によっては他者の発言も含む）を照合させることで、ユーザの発言時の意図を捉えることができる。このように、あらかじめ定義された単語組み合わせパターンとの照合を行うことで、ユーザの発言時の嗜好の変化を正確に捉えることが可能である。
請求項７、９によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、チャット中の他者の発言内容も利用して、ユーザの発言時の嗜好の変化を捉えようとしている。このように、他者とのコミュニケーションを利用するしくみを持つことで、より効率良くユーザの嗜好の変化を捉えることが可能である。
請求項１２、１３によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、チャットインタフェースと同じ画面に推薦する商品を表示して、ユーザの嗜好情報の変化と同期させて表示する商品も変化させる。このようにすることで、ユーザはチャットを続けながら、自らの嗜好に合わせて変化する商品推薦を受けることができ、ユーザにとって非常に使い易いシステムである。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
ここに、本発明を実施するための最良の形態を図に従って説明する。
図１は本発明によるWebチャットの観測に基づく商品推薦システムの基本構成を示すブロック図である。
Webチャットの観測に基づく商品推薦システム２０は、チャットにおける発言情報獲得する機構Ａ、形態素解析を行う機構Ｂ、他者の発言内容を一時保存する機構Ｃ、単語組み合わせパターンとの照合を行う機構Ｄ、ユーザの嗜好情報を更新する機構Ｆ、商品検索を行う機構Ｇ、チャットの内容と推薦商品を表示する機構Ｈから構成される。
機構Ａでは、ユーザ１と他者２がチャットインタフェースに入力３しながら会話しているときの発言情報を獲得４する。処理結果１５として、発言者および発言内容を得る。
機構Ｂでは、処理結果１５中の発言内容を形態素解析する。処理結果１６として、名詞、形容詞、動詞、助詞の原形を得る。処理結果１５中の発言内容によっては、名詞、形容詞、動詞、助詞についてすべて得られない場合もある。さらに、処理結果１５中の発言者について、処理結果１６に引き継ぐ。
機構Ｃでは、処理結果１６中の発言者が他者２の場合、発言内容の一部を一時的に保持する。他者の発言情報７として保持されるのは、処理結果１６の内、名詞および形容詞である。他者の発言内容によっては、名詞および形容詞について両方得られない場合もある。
機構Ｄでは、処理結果１６中の発言者がユーザ１の場合、処理結果１６中の名詞、形容詞、動詞、助詞の原形を用いて、ユーザの好みの変化を捉える。つまり、さまざまな単語の原形とそれらの組み合わせが定義され、それぞれの組み合わせが意味別に分類された単語組み合わせパターン９と処理結果１６中の名詞、形容詞、動詞、助詞の原形の組み合わせとのパターン照合８を行う。照合が成功すると照合結果に応じてユーザの嗜好情報を得る。つまり、処理結果１７として、ユーザがどのようなものを好んでいるか又は好んでいないかを得る。
また機構Ｄでは、処理結果１６中の名詞および形容詞の不足によりユーザの嗜好情報が十分に得られない場合、他者の発言情報７も利用してユーザの嗜好情報を得る。つまり、ユーザが何かを好んでいる又は好んでいないということは得ることは認識出来ても、どのようなものを好んでいる又は好んでいないとは認識出来ない場合、他者の発言情報７を利用する。具体的には、単語組み合わせパターン９と、処理結果１６中の動詞および助詞かつ他者の発言情報７として保持されている名詞および形容詞の組み合わせとのパターン照合８を行う。照合が成功すると照合結果に応じてユーザの嗜好情報を得る。つまり、処理結果１７として、ユーザがどのようなものを好んでいるか又は好んでいないかを得る。
機構Ｆでは、処理結果１７のユーザがどのようなものを好んでいるか又は好んでいないかという情報を利用して、ユーザの嗜好情報を更新１０する。ユーザの嗜好情報１１として、図４のように５つの指標を定める。それぞれの指標はユーザがどのようなものを好んでいるかを表し、１から５の５段階の値に設定され、初期値は３とする。「珍しさ度」は珍しいものや面白いデザインのもの、「可愛さ度」は可愛いものや女の子らしいデザインのもの、「格好良さ度」は格好良いものやクールなデザインのもの、「シンプル度」はシンプルなものやスッキリしたデザインのもの、「高級感度」は高級感のあるものやゴージャスなデザインのもので、ユーザの好みに応じてそれぞれの指標の値が更新される。値の更新は、ある指標の値を１段階上げる又は下げることで行う。例えば、処理結果１７でユーザが珍しいものを好んでいると得られた場合、システムは珍しい度を１上げる。
機構Ｄの単語組み合わせパターン９には、さまざまな単語の原形とそれらの組み合わせが定義され、それぞれの組み合わせが意味別に分類されているが、具体的にはこのようなユーザの嗜好情報１１を更新させるのに適当な組み合わせが意味別に分類されている。例えば、形容詞「珍しい」と動詞「好き」の組み合わせは、「珍しい度」の値を上げる組み合わせとして分類されている。
機構Ｇでは、更新されたユーザの嗜好情報１１を参照して、商品データベース（ＤＢ）１３から商品検索１２を行う。商品ＤＢ１３は商品情報を記録したデータベースであり、図３はデータベース中の１つの商品データ構造を示す。商品は品番、名前、画像データを持ち、さらにその商品の特徴として５つの指標を持つ。これら５つのの指標は、図４に示すユーザの嗜好情報１１と同じ指標であり、１から５の５段階の値があらかじめそれぞれの指標に設定されている。例えば、とても面白いデザインを持つような商品には、最大値である５の値が付けられている。商品検索１２の方法としては、ユーザの嗜好情報１１中の値が５の指標について、商品ＤＢ中のその指標の値が４以上の商品を推薦商品として抽出し、処理結果１８とする。
機構Ｈでは、処理結果１５で得た発言者および発言内容からチャットインタフェースにチャットの内容を表示する。また、処理結果１８で得た推薦商品について、商品詳細ページへのリンク付き画像を、チャットインタフェースと同じ画面上にある推薦商品出力部に表示する。チャットインタフェースと商品出力部は処理結果１９としてまとめ、同じ画面上に出力１４として表示する。
図２は、ユーザが商品推薦を受けるまでのフローを示す説明図である。チャットインタフェースに入力されたユーザや他者の発言は、形態素解析されて品詞別に名詞、形容詞、動詞、助詞に分けられる。発言者が他者のとき、名詞および形容詞を一時的に保持しておく。発言者がユーザの場合は、ユーザの発言の形態素解析結果より、ユーザが何かを好んでいる又は好んでいないか判断する。判断できない場合は何もしない。判断できた場合、ユーザの発言の形態素解析結果より、ユーザがどのようなものを好んでいる又は好んでいないか判断する。判断できた場合、ユーザの嗜好情報を更新する。判断できない場合は、一時保持してある他者の発言の形態素解析結果中の名詞、形容詞を用いて判断を行い、ユーザの嗜好情報を更新する。更新されたユーザの嗜好情報と商品情報をマッチングすることでユーザの嗜好に合う商品を検索し、推薦商品として表示する。以上の処理の流れを繰り返して、ユーザは他者とチャットしながらリアルタイムに商品推薦を受ける。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明によるWebチャットの観測に基づく商品推薦システムの基本構成を示す説明図である。
【図２】ユーザが商品推薦を受けるまでのフローを示す説明図である。
【図３】商品情報を記録したデータベースのデータ構造を示す説明図である。
【図４】ユーザの嗜好情報の構造を示す説明図である。
【符号の説明】
【０００７】
１            ユーザ
２            他者
３            入力
４            発言情報獲得
５            形態素解析
６            発言内容一時保持
７            他者の発言情報
８            パターン照合
９            単語組み合わせパターン
１０          ユーザの嗜好情報更新
１１          ユーザの嗜好情報
１２          商品検索
１３          商品データベース（DB）
１４          出力
１５乃至１９  処理結果
２０          Webチャットの観測に基づく商品推薦システム
【図１】
2009104450.tif 000003
【図２】
2009104450.tif 000004
【図３】
2009104450.tif 000005
【図４】
2009104450.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成19年10月31日(2007.10.31)
【手続補正１】
【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、商品情報を記憶しているデータベースからユーザの嗜好に合った商品情報を検索し、商品を推薦する商品システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上には様々なショッピングサイトが存在し、ユーザはこれらのサイトを利用することで店頭に出向く必要もなく好きな商品を購入できることから多くのユーザに利用されている。
【０００３】
このようなショッピングサイトでは、商品の検索に商品に関連したキーワードやジャンルに基づいた検索を用いている。ユーザが商品を検索する時は、常に好みに合った商品に関連したキーワードやジャンルを連想し商品を検索する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、上記のような従来のショッピングサイトでは、ユーザに自らの嗜好にあった商品に関連するキーワードやジャンルを常に連想して検索を行うという負担が生じ、場合によってユーザは好みに合う商品を見つけることができない場合もあり、商品検索時にこのようなユーザの負担が軽減される仕組みが求められていた。
【０００５】
また、商品検索時に自らの好みが曖昧な場合や商品に対する有益な情報が不足している場合、ユーザには欲しい商品を見つけることが困難であり、商品検索時にユーザの曖昧な好みを明確にして、有益な情報を提供するしくみが求められていた。
【０００６】
さらに、ユーザの嗜好は時間とともに変化するので、ユーザへの商品推薦の際には、ユーザの嗜好の変化を常に捉えることができるしくみが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで本発明は、商品情報を記憶したデータベースからの商品情報検索時において、チャットを用いてユーザの嗜好に合った商品を推薦する商品推薦システムを提供することを目的として、次のような方法、システムを提案する。
【０００８】
請求項１の商品推薦システムは、ユーザと他者とのインターネット上でのチャットの内容に基づき、商品情報を記憶したデータベースからユーザの嗜好に合った商品を推薦することを特徴とする。
【０００９】
システムは、ユーザと他者とのインターネット上での文字による会話を可能にするチャットインタフェースを備え、ユーザと他者とのチャットの内容を分析しながらユーザの嗜好情報をリアルタイムに更新し、ユーザの嗜好に合った商品をチャットの内容に合わせて変化させながら推薦商品として表示する。
【００１０】
請求項２の商品推薦システムは、ユーザと他者とのインターネット上での文字による会話を可能にするチャットインタフェースを備え、ユーザが他者と会話することを特徴とする。  
【００１１】
チャットインタフェースを用いて、ユーザはインターネットを利用して同じ場所に居ない他者と文字によって会話する。
【００１２】
請求項３の商品推薦システムは、ユーザの嗜好情報をシステム内部に持ち、それをチャットの内容に応じてリアルタイムに更新することを特徴とする。
【００１３】
請求項２におけるユーザと他者とのチャットインタフェースを用いた会話の内容を随時分析し、分析結果に応じてユーザの嗜好情報を更新する。
【００１４】
請求項４の商品推薦システムは、単語組み合わせパターンを内部に持ち、チャット中の発言の意味を捉えることができること特徴とする。
【００１５】
単語組み合わせパターンとして、さまざまな単語の原形とそれらの組み合わせを定義し、それぞれの組み合わせを意味別に分類する。
【００１６】
請求項５の商品推薦システムは、請求項２記載のチャットインタフェースに発言がある度に、発言者および発言内容を獲得することを特徴とする。
【００１７】
発言者および発言内容は、チャットインタフェースに表示される。
【００１８】
請求項６の商品推薦システムは、請求項５記載の獲得した発言内容を形態素解析することを特徴とする。
【００１９】
発言内容を形態素解析し、発言内容に含まれる単語の名詞、形容詞、動詞、助詞の原形を抽出する。
【００２０】
請求項７の商品推薦システムは、請求項５記載の獲得した発言者が他者の場合、請求項６記載の発言内容の形態素解析結果を一時的に保持しておくことを特徴とする。
【００２１】
形態素解析結果の内、発言内容に含まれる単語の名詞、形容詞を一時的に保持する。
【００２２】
請求項８の商品推薦システムは、請求項５記載の獲得した発言者がユーザの場合、請求項６記載の発言内容の形態素解析結果を、請求項４記載の単語組み合わせパターンと照合させること特徴とする。
【００２３】
ユーザの発言内容の形態素解析結果である名詞、形容詞、動詞、助詞を用いて、請求項４記載の単語組み合わせパターンと照合する。
【００２４】
請求項９の商品推薦システムは、請求項５記載の獲得した発言者がユーザの場合、請求項６記載の発言内容の形態素解析結果と請求項７記載の保持してある他者の発言内容の形態素解析結果を、請求項４記載の単語組み合わせパターンと照合させること特徴とする。
【００２５】
ユーザの発言内容の形態素解析結果である動詞、助詞および保持してある他者の発言内容に含まれる単語の名詞、形容詞を用いて、請求項４記載の単語組み合わせパターンと照合する。
【００２６】
請求項１０の商品推薦システムは、請求項８におよび請求項９において照合が成功した場合、照合結果に応じて請求項３記載のユーザの嗜好情報の更新を行うことを特徴とする。
【００２７】
照合が成功するとシステムはユーザの好みを把握して、ユーザの嗜好情報を更新する。
【００２８】
請求項１１の商品推薦システムは、請求項３記載のユーザの嗜好情報に合う商品を、商品情報が記憶されたデータベースから検索することを特徴とする。
【００２９】
ユーザの嗜好情報とデータベースに記憶された商品情報のマッチングを行うことで、システムはユーザの嗜好に合った商品をデータベースから検索する。
【００３０】
請求項１２の商品推薦システムは、商品検索結果の表示として、請求項１１記載の検索した商品を、請求項２記載のチャットインタフェースと同じ画面に表示することを特徴とする。
【００３１】
商品をチャットインタフェースと同じ画面に表示することで、ユーザは他者とチャットをしながら商品推薦を受けることになる。
【００３２】
請求項１３の商品推薦システムは、請求項３記載のユーザの嗜好情報のリアルタイムな更新に同期して商品を表示することを特徴とする。
【００３３】
ユーザの嗜好情報が更新されると、その度に請求項１１記載の商品検索を行い、最新のユーザの嗜好に合った商品を推薦商品として、請求項１２記載の商品表示を行う。
【発明の効果】
【００３４】
請求項１、２によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムを用いると、ユーザはチャットインタフェースで他者とチャットをすることで、自らの嗜好に合った商品の推薦を受けている。従来の商品検索と異なり、ユーザに自らの嗜好にあった商品に関連するキーワードやジャンルを常に連想して検索を行う必要はなく、チャットで他者と会話するだけで商品推薦を受けられるので、ユーザの商品検索時の負担は大幅に軽減する。
【００３５】
請求項２記載のチャットインタフェースを備えたWebチャットの観測に基づく商品推薦システムを用いることで、ユーザは自らの曖昧な好みを明確にしたり、自らの嗜好に合う商品に繋がる有益な情報を他者から得ることができる。
【００３６】
請求項５、６によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、チャット中に発言がある度に発言者および発言内容を獲得し、発言内容については形態素解析を行う。このようにすることで、システムは発言者がユーザ自身であるか他者であるかを把握でき、形態素解析された発言内容はコンピュータでの処理を容易にすることができる。
【００３７】
請求項３、１０、１１、１３によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、ユーザの嗜好情報をシステム内部に持ち、そのリアルタイムな更新に同期して、商品情報が記憶されたデータベースから最新のユーザの嗜好情報に合う商品を推薦する。このようなしくみを持つことで、ユーザの嗜好の時間による変化を常に捉えた商品推薦が可能である。
【００３８】
請求項４、８、９によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、内部に持つ単語組み合わせパターンとユーザの発言（場合によっては他者の発言も含む）を照合させることで、ユーザの発言時の意図を捉えることができる。このように、あらかじめ定義された単語組み合わせパターンとの照合を行うことで、ユーザの発言時の嗜好の変化を正確に捉えることが可能である。
【００３９】
請求項７、９によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、チャット中の他者の発言内容も利用して、ユーザの発言時の嗜好の変化を捉えようとしている。このように、他者とのコミュニケーションを利用するしくみを持つことで、より効率良くユーザの嗜好の変化を捉えることが可能である。
【００４０】
請求項１２、１３によれば、Webチャットの観測に基づく商品推薦システムは、チャットインタフェースと同じ画面に推薦する商品を表示して、ユーザの嗜好情報の変化と同期させて表示する商品も変化させる。このようにすることで、ユーザはチャットを続けながら、自らの嗜好に合わせて変化する商品推薦を受けることができ、ユーザにとって非常に使い易いシステムである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
ここに、本発明を実施するための最良の形態を図に従って説明する。
図１は本発明によるWebチャットの観測に基づく商品推薦システムの基本構成を示すブロック図である。
【００４２】
Webチャットの観測に基づく商品推薦システム２０は、チャットにおける発言情報獲得する機構Ａ、形態素解析を行う機構Ｂ、他者の発言内容を一時保存する機構Ｃ、単語組み合わせパターンとの照合を行う機構Ｄ、ユーザの嗜好情報を更新する機構Ｆ、商品検索を行う機構Ｇ、チャットの内容と推薦商品を表示する機構Ｈから構成される。
【００４３】
機構Ａでは、ユーザ１と他者２がチャットインタフェースに入力３しながら会話しているときの発言情報を獲得４する。処理結果１５として、発言者および発言内容を得る。
【００４４】
機構Ｂでは、処理結果１５中の発言内容を形態素解析する。処理結果１６として、名詞、形容詞、動詞、助詞の原形を得る。処理結果１５中の発言内容によっては、名詞、形容詞、動詞、助詞についてすべて得られない場合もある。さらに、処理結果１５中の発言者について、処理結果１６に引き継ぐ。
【００４５】
機構Ｃでは、処理結果１６中の発言者が他者２の場合、発言内容の一部を一時的に保持する。他者の発言情報７として保持されるのは、処理結果１６の内、名詞および形容詞である。他者の発言内容によっては、名詞および形容詞について両方得られない場合もある。
【００４６】
機構Ｄでは、処理結果１６中の発言者がユーザ１の場合、処理結果１６中の名詞、形容詞、動詞、助詞の原形を用いて、ユーザの好みの変化を捉える。つまり、さまざまな単語の原形とそれらの組み合わせが定義され、それぞれの組み合わせが意味別に分類された単語組み合わせパターン９と処理結果１６中の名詞、形容詞、動詞、助詞の原形の組み合わせとのパターン照合８を行う。照合が成功すると照合結果に応じてユーザの嗜好情報を得る。つまり、処理結果１７として、ユーザがどのようなものを好んでいるか又は好んでいないかを得る。
【００４７】
また機構Ｄでは、処理結果１６中の名詞および形容詞の不足によりユーザの嗜好情報が十分に得られない場合、他者の発言情報７も利用してユーザの嗜好情報を得る。つまり、ユーザが何かを好んでいる又は好んでいないということは得ることは認識出来ても、どのようなものを好んでいる又は好んでいないとは認識出来ない場合、他者の発言情報７を利用する。具体的には、単語組み合わせパターン９と、処理結果１６中の動詞および助詞かつ他者の発言情報７として保持されている名詞および形容詞の組み合わせとのパターン照合８を行う。照合が成功すると照合結果に応じてユーザの嗜好情報を得る。つまり、処理結果１７として、ユーザがどのようなものを好んでいるか又は好んでいないかを得る。
【００４８】
機構Ｆでは、処理結果１７のユーザがどのようなものを好んでいるか又は好んでいないかという情報を利用して、ユーザの嗜好情報を更新１０する。ユーザの嗜好情報１１として、図４のように５つの指標を定める。それぞれの指標はユーザがどのようなものを好んでいるかを表し、１から５の５段階の値に設定され、初期値は３とする。「珍しさ度」は珍しいものや面白いデザインのもの、「可愛さ度」は可愛いものや女の子らしいデザインのもの、「格好良さ度」は格好良いものやクールなデザインのもの、「シンプル度」はシンプルなものやスッキリしたデザインのもの、「高級感度」は高級感のあるものやゴージャスなデザインのもので、ユーザの好みに応じてそれぞれの指標の値が更新される。値の更新は、ある指標の値を１段階上げる又は下げることで行う。例えば、処理結果１７でユーザが珍しいものを好んでいると得られた場合、システムは珍しい度を１上げる。
【００４９】
機構Ｄの単語組み合わせパターン９には、さまざまな単語の原形とそれらの組み合わせが定義され、それぞれの組み合わせが意味別に分類されているが、具体的にはこのようなユーザの嗜好情報１１を更新させるのに適当な組み合わせが意味別に分類されている。例えば、形容詞「珍しい」と動詞「好き」の組み合わせは、「珍しい度」の値を上げる組み合わせとして分類されている。
【００５０】
機構Ｇでは、更新されたユーザの嗜好情報１１を参照して、商品データベース（ＤＢ）１３から商品検索１２を行う。商品ＤＢ１３は商品情報を記録したデータベースであり、図３はデータベース中の１つの商品データ構造を示す。商品は品番、名前、画像データを持ち、さらにその商品の特徴として５つの指標を持つ。これら５つのの指標は、図４に示すユーザの嗜好情報１１と同じ指標であり、１から５の５段階の値があらかじめそれぞれの指標に設定されている。例えば、とても面白いデザインを持つような商品には、最大値である５の値が付けられている。商品検索１２の方法としては、ユーザの嗜好情報１１中の値が５の指標について、商品ＤＢ中のその指標の値が４以上の商品を推薦商品として抽出し、処理結果１８とする。
【００５１】
機構Ｈでは、処理結果１５で得た発言者および発言内容からチャットインタフェースにチャットの内容を表示する。また、処理結果１８で得た推薦商品について、商品詳細ページへのリンク付き画像を、チャットインタフェースと同じ画面上にある推薦商品出力部に表示する。チャットインタフェースと商品出力部は処理結果１９としてまとめ、同じ画面上に出力１４として表示する。
【００５２】
図２は、ユーザが商品推薦を受けるまでのフローを示す説明図である。チャットインタフェースに入力されたユーザや他者の発言は、形態素解析されて品詞別に名詞、形容詞、動詞、助詞に分けられる。発言者が他者のとき、名詞および形容詞を一時的に保持しておく。発言者がユーザの場合は、ユーザの発言の形態素解析結果より、ユーザが何かを好んでいる又は好んでいないか判断する。判断できない場合は何もしない。判断できた場合、ユーザの発言の形態素解析結果より、ユーザがどのようなものを好んでいる又は好んでいないか判断する。判断できた場合、ユーザの嗜好情報を更新する。判断できない場合は、一時保持してある他者の発言の形態素解析結果中の名詞、形容詞を用いて判断を行い、ユーザの嗜好情報を更新する。更新されたユーザの嗜好情報と商品情報をマッチングすることでユーザの嗜好に合う商品を検索し、推薦商品として表示する。以上の処理の流れを繰り返して、ユーザは他者とチャットしながらリアルタイムに商品推薦を受ける。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明によるWebチャットの観測に基づく商品推薦システムの基本構成を示す説明図である。
【図２】ユーザが商品推薦を受けるまでのフローを示す説明図である。
【図３】商品情報を記録したデータベースのデータ構造を示す説明図である。
【図４】ユーザの嗜好情報の構造を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５４】
１            ユーザ
２            他者
３            入力
４            発言情報獲得
５            形態素解析
６            発言内容一時保持
７            他者の発言情報
８            パターン照合
９            単語組み合わせパターン
１０          ユーザの嗜好情報更新
１１          ユーザの嗜好情報
１２          商品検索
１３          商品データベース（DB）
１４          出力
１５乃至１９  処理結果
２０          Webチャットの観測に基づく商品推薦システム