ネットワークを介して画像情報とテキスト情報からなる商品情報の複数を受信する受信部と、前記受信部で受信された複数の商品情報を並べて表示する表示部と、前記表示部で表示された複数の商品情報から購入する1つの商品を選択する指示を入力する入力部と、複数の商品情報のうちの2つの商品情報を比較し、情報の一致する割合に基づき、誤購入の可能性がある2つの商品を決定する制御部と、制御部で決定された2つの商品を記憶する記憶部と、を備え、前記制御部は、前記入力部により選択された商品が記憶部に記憶された2つの商品の一方である場合に、購入する商品として、当該選択した商品が誤りで、他方の商品が正しい可能性があることを表示部で表示させることを特徴とする商品購入装置。前記制御部は、2つの商品情報における、画像情報に係る形あるいは色、もしくは、テキスト情報に係る商品名、内容量あるいは価格を比較し、一致する割合を算出し、当該割合が各比較項目ごとの所定の閾値を上回る2つの商品を誤購入の可能性がある2つの商品として決定することを特徴とする請求項1に記載の商品購入装置。前記制御情報は、2つの商品情報における、画像情報に係る形あるいは色、もしくは、テキスト情報に係る商品名、内容量あるいは価格を比較し、一致する割合を算出し、当該割合について、各比較項目ごとの所定の閾値に基づき、形及び色のみが所定の閾値を上回る2つの商品、商品名のみが所定の閾値を下回る2つの商品、あるいは、内容量及び価格のみが所定の閾値を下回る2つの商品を誤購入の可能性がある2つの商品として決定することを特徴とする請求項1に記載の商品購入装置。画像情報とテキスト情報からなる商品情報の複数を並べて表示するステップと、表示された複数の商品情報から購入する1つの商品を選択するステップと、複数の商品情報のうちの2つの商品情報を比較し、情報の一致する割合に基づき決定された誤購入の可能性がある2つの商品を記憶するステップと、選択された商品が記憶された2つの商品の一方である場合に、購入する商品として、当該選択した商品が誤りで、他方の商品が正しい可能性があることを表示するステップと、を有することを特徴とする商品購入方法。前記記憶するステップは、2つの商品情報における、画像情報に係る形あるいは色、もしくは、テキスト情報に係る商品名、内容量あるいは価格を比較し、一致する割合を算出し、当該割合が各比較項目ごとの所定の閾値を上回る2つの商品を誤購入の可能性がある2つの商品として記憶することを特徴とする請求項4に記載の商品購入方法。前記記録すステップは、2つの商品情報における、画像情報に係る形あるいは色、もしくは、テキスト情報に係る商品名、内容量あるいは価格を比較し、一致する割合を算出し、当該割合について、各比較項目ごとの所定の閾値に基づき、形及び色のみが所定の閾値を上回る2つの商品、商品名のみが所定の閾値を下回る2つの商品、あるいは、内容量及び価格のみが所定の閾値を下回る2つの商品を誤購入の可能性がある2つの商品として記憶することを特徴とする請求項4に記載の商品購入方法。しかしながら、上記特許文献のそれぞれの手法は、利用者が購入したいと思われる商品を効率よく表示することを考慮してはいるが、逆に、商品に関する映像情報やテキスト情報が非常に類似した商品を誤って購入してしまうことを考慮してはいない。そこで、上記課題を鑑み、商品に関する映像情報やテキスト情報に関して見た目や商品名や価格などの情報が非常によく似た商品の誤購入を防止することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明では、商品に関する映像情報やテキスト情報が非常に類似した類似商品を定義しておき、商品選択時に誤購入の可能性をユーザに通知する。具体的には、特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本発明によれば、商品に関する映像情報やテキスト情報が非常に類似した類似商品の誤購入を防止することができる。以下、図面を用いて実施例を説明する。本実施例では、商品に関する画像情報や商品に関するテキスト情報が似ている商品をあらかじめ定義しておき、ユーザが選択した商品に対して類似商品がある場合はユーザに注意を促すメッセージを表示する例を示す。図1は、本実施例にかかる商品購入装置の構成の一例を示した図である。商品購入装置101は、マウス操作やタッチパネル操作などユーザからの指示を受け付けるユーザ操作入力部104と、ネットワーク経由でデータの送受信を行うネットワーク送受信部105と、ユーザに画面を提示する表示部106と、ユーザに提示する商品に関するテキスト情報を管理する商品情報108、ならびにユーザに提示する商品の画像情報を管理する商品画像109、ならびに商品の組み合わせに対して商品画像や商品情報の一致度を管理する商品類似度リスト110、ならびに一致度が高いか否かを判定する基準となる類似度閾値111、ならびに商品画像や商品情報の一致度から判定した類似度が高い商品の組み合わせを管理する類似商品リスト112を蓄積して保存するデータ蓄積部107と、ユーザ操作入力部104、ネットワーク送受信部105、表示部106、およびデータ蓄積部107を動作制御する制御部102と、制御部102での動作制御に係る処理データを一時的に保持する記憶部であるメモリ103と、を備え、各部が共通バスデータバス、アドレスバスを含むにより接続されて構成されている。このうち制御部102は、データ蓄積部107の商品情報108および商品画像109から商品の特徴の類似度を分析して商品類似度リスト110としてデータ蓄積部107に保存し、データ蓄積部107の商品類似度リスト110および類似度閾値111から類似度の高い商品の組み合わせを分析して類似商品リスト112としてデータ蓄積部107に保存するとともに、ユーザ操作入力部104でユーザが選択した商品がデータ蓄積部107の類似商品リスト112に存在する場合は、誤購入でないかどうか注意を促すメッセージを表示部106の表示画面上に表示する機能をもつ。また、制御部102は、ユーザがネット通信販売を利用する際、ネットワーク送受信部105により取得した商品情報を表示部106の表示画面上に提示し、マウスやタッチパネルを通じた商品選択操作をユーザ操作入力部104より受け付ける。データ蓄積部107の商品情報108および商品画像109は、ネットワーク送受信部105経由で受信して保存するものであり、類似度閾値111はあらかじめ保存されているものである。商品類似度リスト110と類似商品リスト112は、商品情報108と商品画像109とを用いて制御部102で算出されるものである。図2は、本実施例にかかる商品購入装置101と、ネット通信販売に関わる機器との接続構成の一例を示した図である。受注サーバ201はネット通信販売を行う事業者が管理するサーバであって、たとえばインターネットなど、ネットワークにより商品購入装置101と接続されている。商品購入装置101は、ユーザがネット通信販売を利用するインタフェースとなる装置である。ユーザは商品購入装置101を操作して商品を閲覧、選択する。商品購入装置101はネットワークにより受注サーバ201と接続されており、商品情報をダウンロードしたり、注文情報をアップロードしたりする。受注サーバ201は商品を管理しており、商品購入装置101の要求に応じて商品情報を送信する。また、受注サーバ201は商品購入装置101から注文情報を受信して、管理する。図3は、本実施例にかかる受注サーバ201の内部構成の一例を示した図である。受注サーバ201は、マウス操作やタッチパネル操作など管理者からの指示を受け付ける管理者操作入力部303と、ネットワーク経由でデータの送受信を行うネットワーク送受信部304と、管理者に画面を提示する表示部305と、ネット通信販売で扱う商品を管理する商品情報307、ならびに商品画像308と、ユーザからの注文を管理する注文情報309を蓄積して保存するデータ蓄積部306と、管理者操作入力部303、ネットワーク送受信部304、表示部305、およびデータ蓄積部306を動作制御する制御部301と、制御部301での動作制御に係る処理データを一時的に保持する記憶部であるメモリ302と、を備え、各部が共通バスデータバス、アドレスバスを含むにより接続されて構成されている。データ蓄積部306における商品情報307は、商品購入装置101からの要求に応じてネットワーク送受信部304を介して送信する。注文情報309は、商品購入装置101からネットワーク送受信部304を介して受信し、データ蓄積部306に保存する。また、受注サーバ201の管理者が管理操作を行う際には、マウスやタッチパネルを通じた管理操作を管理者操作入力部303より受け付け、処理結果を表示部305に提示する。管理者は表示部305によりデータ蓄積部306に保存されている商品情報307および、商品画像308、注文情報309の内容を閲覧することができる。図4は、本実施例にかかる商品購入装置101で買い物を行う手順を示した図である。商品購入装置101の電源を投入し、買い物を開始する段階から説明する。S401は、受注サーバ201から最新の商品情報を取得する処理である。商品購入装置101から受注サーバ201に対して要求を出し、受注サーバ201から送信されてきた商品情報を受信する。S402は、商品購入装置101の表示部106に商品情報を提示する処理である。S401で取得した商品情報を表示部106に表示できる形式に変換して、ユーザに提示する。ユーザは提示された画面を操作して商品を閲覧し、商品を選択する。ユーザに提示する画面の一例を図5に示す。画面501は、商品購入装置101が表示部106に提示する画面の領域である。商品情報は、商品画像503と、商品詳細504の組み合わせで表示する。商品詳細504には、商品名、産地、内容量、価格等のテキスト情報を含む。ユーザは数量指定領域505に購入する商品の数量を入力し、購入決定ボタン506を選択することで商品を購入候補として登録する。また、スクロールボタン502を選択することで画面を隣のページに切り替えて別の商品を閲覧したり、支払い画面遷移ボタン507を選択することで購入候補の商品を確定し決済をする画面に移行したりすることができる。S403は商品選択が完了したことを示すユーザ入力があったか否かを判定する処理である。例えば、支払い画面遷移ボタン507をユーザが押したことを検知する。商品選択が完了したことを示すユーザ入力があった場合はS406に、ない場合はS404に進む。S404は、ユーザによる商品選択の入力を受け付ける処理である。入力を受け付けたのち、S405に進む。S405は、S404で選択した商品について購入数量の指示を受け付ける処理である。指示を受け付けたのち、S403に戻って、商品選択が完了したことを示すユーザ入力があるか否かを再度判定する。S406は、支払いのための情報をユーザから受け付ける処理である。代引きやクレジットカード払いなど支払い方法の指定、配達希望日時の指定などを受け付ける。指定を受け付けたのち、S407に進む。S407は、ユーザ入力により購入候補の商品を確定する処理である。購入候補商品の一覧および、支払い方法や配達希望日時などを表示してユーザに確認を促したのち、ユーザ入力により注文を確定させる。確定した注文情報は、商品購入装置101から受注サーバ201に送信して、、蓄積部306に保存される。蓄積した注文情報は、ユーザ購買行動の分析などに用いる。注文情報を管理するテーブルの一例を図6に示す。注文情報テーブル601は、日付、商品コード、商品名、商品カテゴリコード、商品カテゴリ名、購入数量、消費期限等のフィールドを備える。商品は、商品購入装置101が処理を行う際に商品を識別するための商品コードと、ユーザに提示するための商品名により、購入した日付ごとに管理されている。また、類似の商品をまとめて扱うために、商品が属するカテゴリを表す商品カテゴリコードと、商品カテゴリ名が付与されている。購入した商品に付属する情報として、購入数量および、消費期限を関連付けて保存しておく。以下、商品同士の類似度を分析して、ユーザが選択した商品に対して類似度の高い商品があった場合に誤購入を防止する手順について説明する。図7は、データ蓄積部107において商品情報を管理するテーブルの一例である。商品情報テーブル701は、商品コード、商品名、内容量、価格のフィールドを備える。商品は、商品購入装置101が商品を識別するための商品コードと、ユーザに提示するための商品名により管理されている。また、商品に付属する情報として、内容量および、価格を関連付けて保持している。図8は、データ蓄積部107において管理される商品画像の一例である。商品画像801が商品コード001の画像、商品画像802が商品コード102の画像、商品画像803が商品コード103の画像である。これら商品画像は商品購入装置101が表示部106により表示画面上に提示するためのものであり、商品のパッケージ写真や商品をイメージさせる画像が事業者により登録される。図9に、商品同士の一致度を分析する処理のフローチャートを示す。S901は、すべての商品について、組み合わせによる一致度分析の処理が完了したか否かを判定する処理である。完了していない場合はS902に進んで分析を継続する。完了した場合は、本実施例における商品同士の一致度を分析する処理を終了する。S902は、一致度を分析する対象の商品を選択する処理である。商品情報テーブル701に登録されている商品のうち任意の商品を選択する。S903は、S902で選択した商品に対して組み合わせ対象となる商品すべてに対して組み合わせ実施が完了したか否かを判定する処理である。完了していない場合はS904に進んで分析を継続する。完了した場合は、S901に進んで分析完了の判定を行う。S904は、S902で選択した商品に対する組み合わせ商品を選択する処理である。商品情報テーブル701に登録されている商品のうち、分析対象となっていない商品の中から任意の一つを選択する。S905は、S902で選択した商品とS904で選択した商品の組み合わせについて、互いの商品画像の形の一致度を分析する処理である。画像認識処理により、互いの商品画像の特徴点を抽出して比較し、どの程度一致しているかを評価する。たとえば、商品コード001と商品コード002の商品画像の形の一致度を分析する場合、パッケージ外形がいずれも長方形であることから一致度として大きな数値を与える。S906は、S902で選択した商品とS904で選択した商品の組み合わせについて、互いの商品画像の色の一致度を分析する処理である。画像認識処理により、互いの商品画像に占める色の割合を算出し、どの程度一致しているかを評価する。たとえば、商品コード001と商品コード002の商品画像の色の一致度を分析する場合、同色塗り潰しが占める割合が同程度であることから一致度として大きな数値を与える。また、商品コード001と商品コード003の商品画像の色の一致度を分析する場合、画像の大半を占める色が異なるため、一致度として小さな値を与える。S907は、S902で選択した商品とS904で選択した商品の組み合わせについて、互いの商品情報の商品名の一致度を分析する処理である。テキスト処理により、互いの商品名を文字列として比較し、どの程度一致しているかを評価する。たとえば、商品コード011と商品コード012の商品名の一致度を分析する場合、商品名がまったく同一であることから、一致度として大きな数値を与える。また、商品コード021と商品コード022の商品名の一致度を分析する場合、商品名の前半は完全に一致しているが、後半がまったく一致していないことから、一致度として中程度の値を与える。S908は、S902で選択した商品とS904で選択した商品の組み合わせについて、互いの商品情報の内容量の一致度を分析する処理である。数値処理により、互いの内容量を数値として比較し、どの程度一致しているかを評価する。たとえば、商品コード011と商品コード012の内容量の一致度を分析する場合、内容量に3倍程度の開きがあることから一致度として小さな値を与える。また、商品コード021と商品コード022の内容量の一致度を分析する場合、内容量が同一であることから一致度として大きな値を与える。S909は、S902で選択した商品とS904で選択した商品の組み合わせについて、互いの商品情報の価格の一致度を分析する処理である。数値処理により、互いの価格を数値として比較し、どの程度一致しているかを評価する。たとえば、商品コード011と商品コード012の価格の一致度を分析する場合、価格に2倍以上の開きがあることから一致度として小さな値を与える。また、商品コード021と商品コード022の価格の一致度を分析する場合、価格が同一であることから一致度として大きな値を与える。S905からS909までで与えられた一致度の数値は、図10のようなテーブルで管理される。図10は、商品の組み合わせに対して判定した各観点の一致度を管理するテーブルの一例である。図10のテーブルは、蓄積部107の商品類似度リストとして保存される。商品コードで定められる2つの商品について、形、色、商品名、内容量及び価格の一致度を、最大を100とした割合で数値化して格納する。図11に、商品類似度リストから類似度が高いと判断できる商品の組み合わせを検索して、類似商品リストを生成する処理のフローチャートを示す。S1101は、商品類似度リストを分析する処理が完了したか否かを判定する処理である。完了していない場合はS1102に進む。完了した場合は本実施例における、類似商品リストを生成する処理を終了する。S1102は、商品類似度リストから任意のレコードを選択する処理である。選択したレコードをもって、S1103に進む。S1103は、S1102で選択したレコードについて、商品画像の形および色のみの一致度が高いか否かを判定する処理である。一致度が高いか否かは、データ蓄積部107における類似度閾値111をもって判断する。類似度閾値111は図12に示されるようなテーブルで管理され、形、色、商品名、内容量及び価格のそれぞれの閾値を管理する。商品画像の形および色の一致度が閾値より高く、かつ商品名と内容量と価格の一致度が閾値より小さい場合は、S1106に進む。それ以外の場合は、S1104に進む。S1104は、S1102で選択したレコードについて、商品名のみの一致度が低いか否かを判定する処理である。商品名の一致度が閾値より小さく、かつ商品画像の形と色、内容量と価格の一致度が閾値より大きい場合はS1106に進む。それ以外の場合は、S1105に進む。S1105は、S1102で選択したレコードについて、内容量および価格の一致度が高いか否かを判定する処理である。内容量と価格の一致度が閾値より小さく、かつ商品画像の形と色、商品名の一致度が閾値より大きい場合はS1106に進む。それ以外の場合は、S1101に戻って商品類似度リストの分析を継続する。S1106は、S1103、S1104、またはS1105においてある観点に関する一致度が条件を満たした場合に、その商品の組み合わせを類似商品として類似商品リストに登録する処理である。類似商品リストの一例を図13に示す。類似商品リスト1301は、商品コード1、商品コード2、理由コード、類似度のフィールドを有する。商品コード1および、商品コード2には、類似度が高いと判定した組み合わせの商品コード2つを格納する。理由コードには、この組み合わせについて類似度が高いと判定した理由をコード化して格納しておく。例えば、S1103において商品画像の形および色の一致度のみ高いと判定したことで類似商品リストに登録することになった場合は、その判定理由をコード00001として格納する。類似度には、この組み合わせの類似度の高さを数値化して格納しておく。S1106の処理ののち、S1101に戻って商品類似度リストの分析を継続する。ユーザが商品を選択した際に、類似商品があった場合は誤購入でないか注意喚起のメッセージを表示する処理について説明する。ユーザが商品を選択した際には、選択商品が類似商品リストに存在するか否かを確認する。ユーザが選択した商品の商品コードが、類似商品リストの商品コード1または商品コード2に格納されている商品コードと一致した場合は、その組み合わせになっているもう一方の商品コードの商品を類似商品と判定する。例えば、ユーザが選択した商品の商品コードが、類似商品リストのあるレコードの商品コード1と一致した場合、同じレコードの商品コード2に格納されている商品コードが類似商品である。ユーザが選択した商品に対して類似商品が存在した場合は、たとえば図14に示すように、ユーザが選択した商品に対して類似商品があることを通知し、誤購入でないか確認を促す。類似商品リストに登録した理由を表示してもよい。本実施例では、類似度が高い商品が1件のみ類似商品リストに登録される例で説明したが、複数件登録された場合にすべて画面に表示してもよい。また、類似商品リストの類似度にもとづいて優先度が高いものだけを上位から表示してもよい。画面1401は、商品購入装置101が表示部106の表示画面上に提示する画面の領域である。ユーザが選択した商品の情報は、商品画像1402と、商品情報詳細1403の組み合わせで提示する。ユーザは購入ボタン1404を選択することで現在提示されている商品を購入候補として登録することができる。また、戻るボタン1405を選択することで、商品一覧画面に戻ることもできる。ここで、類似商品情報1406は、図11の処理により類似度が高いと判定された商品の情報を提示する領域である。類似商品の商品画像や商品情報詳細を示すとともに、メッセージにより誤購入でないか確認を促す。もしユーザが誤った商品を選択しており、本当に購入したい商品が類似商品であった場合には、類似商品購入ボタン1407を選択することで商品選択を訂正してユーザの意図に合った商品を購入候補として登録することができる。また、ユーザへの提示は図15に示すように表示してもよい。画面1501は、商品購入装置101が表示部106の表示画面上に提示する画面の領域である。ユーザが選択した商品の情報は、商品画像1502と、商品情報詳細1503の組み合わせで提示する。ユーザは購入ボタン1504を選択することで現在提示されている商品を購入候補として登録することができる。また、戻るボタン1505を選択することで、商品一覧画面に戻ることもできる。ここで、類似商品情報1506は、図11の処理により類似度が高いと判定された商品の情報を提示する領域である。類似商品の商品画像や商品情報詳細を示すとともに、メッセージにより誤購入でないか確認を促す。このとき、類似商品の差異をユーザが認識しやすいように、商品名や内容量、価格の異なる部分を双方強調表示してもよい。もしユーザが誤った商品を選択しており、本当に購入したい商品が類似商品であった場合には、類似商品購入ボタン1507を選択することで商品選択を訂正してユーザの意図に合った商品を購入候補として登録することができる。本実施例の処理により、ユーザが選択した商品に対して類似商品があることを提示し、確認を促すことで、誤購入を防止することができる。実施例1では商品画像や商品情報をもとに類似度を判定してユーザへの注意喚起を行う例を示したが、ユーザの注文情報をもとにユーザが選択している商品に対する類似商品をよく購入している場合には、現在選択している商品は誤購入の可能性が高いと判断して注意喚起を行ってもよい。図16は、本実施例にかかる商品購入装置の構成の一例を示した図である。商品購入装置101のデータ蓄積部107に、ユーザが購入した商品の履歴を管理する注文情報1601、ならびにユーザの注文情報に基づいて類似度が高い商品の組み合わせを定義した注文情報ベース類似商品リスト1602を蓄積して保存している。注文情報1601は、ユーザ操作入力部104を介して指示された購入商品を逐次記憶しておいてもよいし、必要に応じて受注サーバ201からネットワーク送受信部105経由で受信して保存してもよい。注文情報ベース類似商品リスト1602は、類似商品リスト112と注文情報1601とを用いて制御部102で算出されるものである。図17は、実施例1において生成した類似商品リストと注文情報1601とをもとに、注文情報に基づいた類似商品リストを生成する処理のフローチャートである。S1701は、注文情報からの商品選択が完了したか否かを判定する処理である。完了していなければS1702に進む。完了した場合は、本実施例における注文情報ベース類似商品リスト生成処理を終了する。S1702は、注文情報から任意の購入商品を取り出す処理である。取り出した商品をもってS1703に進む。S1703は、類似商品リストの検索が完了したか否かを判定する処理である。完了していない場合はS1704に進む。完了した場合はS1701に戻って注文情報分析完了の判定を行う。S1704は、類似商品リストから任意のレコードを選択する処理である。選択したレコードをもってS1705に進む。S1705は、S1702で選択した商品がS1704で選択したレコードに含まれるか否かを判定する処理である。類似商品リストの商品コード1または商品コード2が、S1702で選択した商品の商品コードと一致しているかどうかを判定する。一致した場合はS1706に進む。一致しなかった場合はS1703に戻って検索完了の判定を行う。S1706は、S1702で選択した商品を含む類似商品リストのレコードを注文情報ベース類似商品リストに登録する処理である。図18は、注文情報ベース類似商品リストの一例である。注文情報ベース類似商品リスト1801は、購入済み商品コード、類似商品コード、理由コードおよび、類似度のフィールドを有する。登録する類似商品リストのレコードのうちS1702で選択した商品の商品コードを購入済み商品コードに、他方の商品コードを類似商品コードに格納する。例えば、類似商品リストのレコードの商品コード1がS1702で選択した商品コードと一致する場合、商品コード1を購入済み商品コードに、商品コード2を類似商品コードに格納する。この処理ののち、S1701に戻って注文情報分析完了の判定を行う。以上の処理を行うことで注文情報ベース類似商品リストを生成することができる。ユーザが商品を選択した際には、選択商品が注文情報ベース類似商品リストの類似商品コードに存在するか否かを判定し、存在する場合はそのレコードの購入済み商品コードを類似商品として図14または図15に示す表示方法によりユーザに通知する。本実施例では一度でも購入したことがある商品が類似商品として存在すればユーザに通知するようにしたが、購入回数を集計してある閾値を超える場合のみユーザに通知するようにしても構わない。実施例2では、ユーザの注文情報をもとにユーザが選択している商品に対する類似商品をよく購入している場合には、現在選択している商品は誤購入の可能性が高いと判断して注意喚起を行ったが、ユーザの操作履歴をもとに誤購入しかけた商品について特に注意喚起を行ってもよい。図19は、本実施例にかかる商品購入装置の構成の一例を示した図である。商品購入装置101のデータ蓄積部107に、ユーザが一度購入候補として登録したものの最終的な購入には至らなかった商品を管理するキャンセル商品リスト1901、ならびにユーザの操作履歴に基づいて類似度が高い商品の組み合わせを定義した操作履歴ベース類似商品リスト1902を蓄積して保存している。キャンセル商品リスト1901は、ユーザ操作入力部104を介して購入候補として登録を指示された商品を逐次記憶しておき、最終的に注文された商品を除いて蓄積しておく。操作履歴ベース類似商品リスト1902は、類似商品リスト112とキャンセル商品リスト1901とを用いて制御部102で算出されるものである。図20は、実施例1において生成した類似商品リストとキャンセル商品リスト1901とをもとに、操作履歴に基づいた類似商品リストを生成する処理のフローチャートである。S2001は、キャンセル商品リストからの商品選択が完了したか否かを判定する処理である。完了していなければS2002に進む。完了した場合は、本実施例における操作履歴ベース類似商品リスト生成処理を終了する。図21は、キャンセル商品リストの一例である。キャンセル商品リスト2101は例えば注文情報と同じフィールドを持ち、一度購入候補として登録されたものの最終的な注文時には取り消されていた商品のみが登録されている。S2002は、キャンセル商品リストから任意の商品を取り出す処理である。取り出した商品をもってS2003に進む。S2003は、類似商品リストの検索が完了したか否かを判定する処理である。完了していない場合はS2004に進む。完了した場合はS2001に戻ってキャンセル商品リスト分析完了の判定を行う。S2004は、類似商品リストから任意のレコードを選択する処理である。選択したレコードをもってS2005に進む。S2005は、S2002で選択した商品がS2004で選択したレコードに含まれるか否かを判定する処理である。類似商品リストの商品コード1または商品コード2が、S2002で選択した商品の商品コードと一致しているかどうかを判定する。一致した場合はS2006に進む。一致しなかった場合はS2003に戻って検索完了の判定を行う。S2006は、S2005において一致しなかったほうの商品コードを取り出す処理である。例えば、S2002で選択した商品がS2004で選択したレコードの商品コード1と一致した場合は、同じレコードの商品コード2を取り出す。取り出した商品コードをもってS2007に進む。S2007は、注文情報の検索が完了したか否かを判定する処理である。完了していなければS2008に進む。完了した場合は、S2001に戻ってキャンセル商品リスト分析完了の判定を行う。S2008は、注文情報からS2002で選択した商品の登録日と同じ日のレコードを選択する処理である。選択したレコードをもってS2009に進む。S2009は、S2006で取り出した商品コードがS2008で選択したレコードの商品コードと一致するか否かを判定する処理である。一致した場合はS2010に進む。一致しなかった場合はS2007に戻って注文情報検索完了の判定を行う。S2010は、S2006で選択した商品を含む類似商品リストのレコードを操作履歴ベース類似商品リストに登録する処理である。図22は、操作履歴ベース類似商品リストの一例である。操作履歴ベース類似商品リスト2201は、キャンセル商品コード、類似商品コード、理由コードおよび、類似度のフィールドを有する。登録する類似商品リストのレコードのうちS2002で選択した商品の商品コードをキャンセル商品コードに、他方の商品コードを類似商品コードに格納する。例えば、類似商品リストのレコードの商品コード1がS2002で選択した商品コードと一致する場合、商品コード1をキャンセル商品コードに、商品コード2を類似商品コードに格納する。この処理ののち、S2001に戻ってキャンセル商品リスト分析完了の判定を行う。以上の処理を行うことで操作履歴ベース類似商品リストを生成することができる。ユーザが商品を選択した際には、選択商品が操作履歴ベース類似商品リストのキャンセル商品コードに存在するか否かを判定し、存在する場合はそのレコードの類似商品コードを類似商品として図14または図15に示す表示方法によりユーザに通知する。本実施例では選択商品を一度でもキャンセルしたことがあればユーザに通知するようにしたが、キャンセル回数を集計してある閾値を超える場合のみユーザに通知するようにしても構わない。実施例1、実施例2および、実施例3ではユーザが商品を選択した際に類似商品が存在すれば誤購入でないかどうかユーザに対して注意喚起を行う例を示したが、類似商品が存在することを事業者に対して通知することにより表示方法の改善を促してもよい。図23は、本実施例にかかる受注サーバの構成の一例を示した図である。受注サーバ201のデータ蓄積部306には、類似商品リスト112、ならびに注文情報ベース類似商品リスト1602、ならびに操作履歴ベース類似商品リスト1902を蓄積して保存している。類似商品リスト112、注文情報ベース類似商品リスト1602および、操作履歴ベース類似商品リスト1902は、商品購入装置101からネットワーク送受信部304経由で受信して保存しておく。事業者が商品の管理を行う際には、図24に示す画面を表示して表示方法の改善を促す。事業者が図24に示すような画面の表示を明示的に指示した場合だけでなく、最初に管理画面を表示した際など任意のタイミングで自動的に表示してもよい。画面2401は、受注サーバ201が表示部305の表示画面上に提示する画面の領域である。商品を管理するための商品マスタを表示する際に、類似商品リスト112に登録されている商品コード1および、商品コード2について、特にユーザが誤購入しやすい商品であるとして強調表示することで、事業者に商品提示方法の改善を促す。類似商品と判断される理由を表示することで、さらにわかりやすく改善方法を示してもよい。また、類似商品リスト112だけではなく、注文情報ベース類似商品リスト1602および、操作履歴ベース類似商品リスト1902に登録されている商品コードをもとに商品提示方法の改善を促してもよい。商品購入装置101が複数存在する場合は、注文情報ベース類似商品リスト1602および、操作履歴ベース類似商品リスト1902を集計して、特に登録数が多い組み合わせについてのみ商品提示方法の改善を促してもよい。