"熟練者が使用する端末から、当該熟練者による商品の購入又は使用履歴を表す情報と、当該商品の購入又は使用時における前記熟練者の熟練度を表す情報を少なくとも含む熟練者ログ情報を受信し記憶媒体に記憶する過程と、非熟練者が使用する端末から、当該非熟練者の現在の熟練度を表す情報を受信する過程と、前記記憶媒体に記憶された熟練者の熟練者ログ情報と、前記受信された非熟練者の現在の熟練度を表す情報とに基づいて、前記熟練者ログ情報に含まれる商品ごとに、当該商品の購入又は使用時における前記熟練者の熟練度と前記非熟練者の現在の熟練度との類似度を計算する過程と、前記記憶媒体に記憶された熟練者の熟練者ログ情報に基づいて、前記熟練者ログ情報に含まれる商品ごとに、当該商品の購入又は使用後における前記熟練者の熟練度の変化を計算する過程と、前記類似度の計算結果及び前記熟練度の変化の計算結果をもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きいほど大きくなる値を、前記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算する過程と、前記商品ごとに計算された推薦度をもとに、前記非熟練者に対し推薦する商品を選択する過程とを具備することを特徴とする商品推薦処理方法。前記類似度を計算する過程は、mBを熟練者が商品Bを購入したときの熟練度番号、limBを熟練者iのmB番目の熟練度、luを非熟練者の熟練度としたとき、商品Bを購入した時の熟練者iの熟練度と非熟練者の現在の熟練度との類似度simiBをにより計算し、前記熟練者の熟練度の変化を計算する過程は、商品Bを購入又は使用後の熟練者iの熟練度の変化をにより計算し、前記商品の推薦度を計算する過程は、EBを商品Bを購入又は使用した熟練者の集合、nBを商品Bを購入又は使用した熟練者の人数、wを各要素に付与される重みとしたとき、商品Bの推薦度recBをにより計算することを特徴とする請求項1記載の商品推薦処理方法。前記商品の推薦度を計算する過程は、前記非熟練者に対する商品Bの推薦度recBを、熟練者間の和の重み付き和及び熟練者間の積の形を考慮して、により計算する過程を、さらに備えることを特徴とする請求項2記載の商品推薦処理方法。前記商品の推薦度を計算する過程は、前記熟練者ログ情報に、熟練者による購入又は使用後の商品の使用時間を表す情報が含まれている場合に、前記類似度の計算結果と、前記熟練度の変化の計算結果と、前記購入又は使用後の商品の使用時間とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに前記熟練者による商品の使用時間が長いほど大きくなる値を、前記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算することを特徴とする請求項1記載の商品推薦処理方法。前記商品の推薦度を計算する過程は、前記熟練者ログ情報に、熟練者による商品の評価を表す情報が含まれている場合に、前記類似度の計算結果と、前記熟練度の変化の計算結果と、前記商品の評価を表す情報とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに前記熟練者による商品の評価が高いほど大きくなる値を、前記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算することを特徴とする請求項1記載の商品推薦処理方法。前記商品の推薦度を計算する過程は、前記熟練者ログ情報をもとに、商品ごとに当該商品を購入又は使用した熟練者の数を計算する過程と、前記類似度の計算結果と、前記熟練度の変化の計算結果と、前記商品を購入又は使用した熟練者の数の計算結果とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに前記購入又は使用した熟練者の数が多いほど大きくなる値を、前記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算する過程とを有することを特徴とする請求項1記載の商品推薦処理方法。熟練者が使用する端末から、当該熟練者による商品の購入又は使用履歴を表す情報と、当該商品の購入又は使用時における前記熟練者の熟練度を表す情報を少なくとも含む熟練者ログ情報を受信し記憶媒体に記憶する手段と、非熟練者が使用する端末から、当該非熟練者の現在の熟練度を表す情報を受信する手段と、前記記憶媒体に記憶された熟練者の熟練者ログ情報と、前記受信された非熟練者の現在の熟練度を表す情報とに基づいて、前記熟練者ログ情報に含まれる商品ごとに、当該商品の購入又は使用時における前記熟練者の熟練度と前記非熟練者の現在の熟練度との類似度を計算する手段と、前記記憶媒体に記憶された熟練者の熟練者ログ情報に基づいて、前記熟練者ログ情報に含まれる商品ごとに、当該商品の購入又は使用後における前記熟練者の熟練度の変化を計算する手段と、前記類似度の計算結果及び前記熟練度の変化の計算結果をもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きいほど大きくなる値を、前記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算する手段と、前記商品ごとに計算された推薦度をもとに、前記非熟練者に対し推薦する商品を選択する手段とを具備することを特徴とする商品推薦処理装置。請求項7記載の商品推薦処理装置が具備する各手段が行う処理を、当該商品推薦処理装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。ところが、類似する教材を購入又は閲覧した人々の集合には、教材を推薦しようとする人と学習レベル熟練度が異なる人も含まれる可能性がある。このため、非特許文献1又は2に記載された方法、つまり協調フィルタリングによって閲覧教材が類似する学習者を発見し、この学習者が使用する教材を推薦する方法では、推薦された教材がどのくらいの熟練度を持つ人向けなのかが不明であり、適切なレベルの教材を推薦できるとは限らない。また、教材によっては対象の熟練度を設定したものがある。しかしながら、その教材がレベルの向上に効果があるかどうかは不明である。この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザの現在の熟練度に対応しかつ今後の熟練度の向上が見込める商品を推薦できるようにした商品推薦処理方法、装置及びプログラムを提供することにある。上記目的を達成するためにこの発明の一つの観点は、先ず熟練者が使用する端末から、当該熟練者による商品の購入又は使用履歴を表す情報と、当該商品の購入又は使用時における上記熟練者の熟練度を表す情報を少なくとも含む熟練者ログ情報を受信し記憶媒体に記憶する。そして、非熟練者が使用する端末から当該非熟練者の現在の熟練度を表す情報を受信した場合に、上記記憶媒体に記憶された熟練者の熟練者ログ情報と、当該受信された非熟練者の現在の熟練度を表す情報とに基づいて、上記熟練者ログ情報に含まれる商品ごとに、当該商品の購入又は使用時における上記熟練者の熟練度と上記非熟練者の現在の熟練度との類似度を計算すると共に、当該商品の購入又は使用後における上記熟練者の熟練度の変化を計算する。そして、上記類似度の計算結果及び上記熟練度の変化の計算結果をもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きいほど大きくなる値を、上記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算し、上記商品ごとに計算された推薦度をもとに、上記非熟練者に対し推薦する商品を選択するようにしたものである。具体的には、上記類似度を計算する過程では、mBを熟練者が商品Bを購入したときの熟練度番号、limBを熟練者iのmB番目の熟練度、luを非熟練者の熟練度としたとき、商品Bを購入した時の熟練者iの熟練度と非熟練者の現在の熟練度との類似度simiBをにより計算し、上記熟練者の熟練度の変化を計算する過程では、商品Bを購入又は使用後の熟練者iの熟練度の変化をにより計算し、上記商品の推薦度を計算する過程では、EBを商品Bを購入又は使用した熟練者の集合、nBを商品Bを購入又は使用した熟練者の人数、wを各要素に付与される重みとしたとき、商品Bの推薦度recBをにより計算する。したがって、熟練者が過去に購入した商品のうち、その購入当時の熟練者の熟練度が非熟練者の現在の熟練度に類似しかつ上記購入後の熟練者の熟練度の向上率が高い商品が、上記非熟練者に適した商品であると見なされて推薦される。このため、非熟練者ユーザにとっては、現在の熟練度に対応した適切な難易度を有し、かつ熟練者のように今後の成長の可能性が高い商品の推薦を受けることができる。また、上記商品の推薦度を計算する過程において、上記非熟練者に対する商品Bの推薦度recBを、熟練者間の和の重み付き和及び熟練者間の積の形を考慮して、により計算するようにしてもよい。このようにすると、非熟練者に対する商品の推薦度を、熟練者間平均の重み付き和だけでなく、熟練者間の和の重み付き和及び熟練者間の積の形も考慮して計算することが可能となる。またこの発明の一つの形態は以下のような各種態様を備えることも特徴とする。第1の態様は、上記商品の推薦度を計算する過程において、上記熟練者ログ情報に、熟練者による購入又は使用後の商品の使用時間を表す情報が含まれている場合に、上記類似度の計算結果と、上記熟練度の変化の計算結果と、上記購入又は使用後の商品の使用時間とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに上記熟練者による商品の使用時間が長いほど大きくなる値を、上記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算するものである。このようにすると、商品を購入したときの熟練者の熟練度が非熟練者の現在の熟練度と近い、商品を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させたという2つの条件に加え、熟練者による商品の使用時間が長いという条件をさらに考慮して、商品の推薦度を計算することが可能となり、これにより推薦度の算出精度をさらに高めることができる。第2の態様は、上記商品の推薦度を計算する過程において、上記熟練者ログ情報に、熟練者による商品の評価を表す情報が含まれている場合に、上記類似度の計算結果と、上記熟練度の変化の計算結果と、上記商品の評価を表す情報とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに上記熟練者による商品の評価が高いほど大きくなる値を、上記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算するものである。このようにすると、商品を購入したときの熟練者の熟練度が非熟練者の現在の熟練度と近い、商品を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させたという2つの条件に加え、熟練者による商品の評価が高いという条件をさらに考慮して、商品の推薦度を計算することが可能となり、これにより推薦度の算出精度をさらに高めることができる。第3の態様は、上記商品の推薦度を計算する過程において、上記熟練者ログ情報をもとに、商品ごとに当該商品を購入又は使用した熟練者の数を計算し、上記類似度の計算結果と、上記熟練度の変化の計算結果と、当該商品を購入又は使用した熟練者の数の計算結果とをもとに、当該類似度が高くかつ熟練度の変化が大きく、さらに上記購入又は使用した熟練者の数が多いほど大きくなる値を、上記非熟練者に対する当該商品の推薦度として計算するようにしたものである。このようにすると、商品を購入したときの熟練者の熟練度が非熟練者の現在の熟練度と近い、商品を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させたという2つの条件に加え、商品が多くの熟練者に購入または使用されたという条件をさらに考慮して、商品の推薦度を計算することが可能となり、これにより推薦度の算出精度をさらに高めることができる。すなわちこの発明によれば、ユーザの現在の熟練度に対応しかつ今後の熟練度の向上が見込める商品を推薦できるようにした商品推薦処理方法、装置及びプログラムを提供することができる。以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。[一実施形態]構成図1は、この発明の一実施形態に係わる商品推薦処理方法を実現するためのシステムの概略構成図であり、商品として教材を推薦するサービスを提供するものである。このシステムは、商品推薦処理装置としての機能を有する教材推薦処理サーバSVを備え、この教材推薦処理サーバSVと、熟練者が使用する端末MS1~MSn及び非熟練者ユーザが使用する端末UT1~UTmとの間で、通信ネットワークNWを介して通信を可能にしたものである。通信ネットワークNWは、例えばインターネットに代表されるIPInternetProtocol網と、このIP網に対しアクセスするための複数のアクセス網とから構成される。アクセス網としては、例えばLANLocalAreaNetwork、無線LAN、携帯電話網、有線電話網、CATVCableTelevision網が用いられる。熟練者が使用する端末MS1~MSn及び非熟練者たるユーザが使用する端末UT1~UTmは、いずれも携帯電話機やスマートホン、タブレット型端末、PDAPersonalDigitalAssistant、ノート型のパーソナルコンピュータ等の携帯端末からなり、ブラウザ等のWebアクセス機能及び電子メール送受信機能等を備えている。熟練者の端末MS1~MSnは、熟練者ログデータを取得し送信する機能を有する。この機能は、熟練者ログデータを取得するためのモードとして、自動取得モード又は手動取得モードを有している。自動取得モードは、熟練者がオンラインサイトで教材を購入し、この教材を用いてeラーニングサイトにアクセスして学習を行った際に、上記購入した教材の名称等の属性情報をオンラインサイトから取得し、当該熟練者の習熟度、上記教材の使用時間及び評価を表す情報をeラーニングサイトから取得する。一方、手動取得モードは、熟練者自身が入力した上記購入教材の属性情報、熟練者の習熟度、上記購入教材の使用時間及び評価を表す情報を入力デバイスから取り込む。また、上記熟練者ログデータ取得送信機能は、上記自動取得モード又は手動取得モードにより取得された、購入教材の属性情報、熟練者の習熟度、上記購入教材の使用時間及び評価を表す情報を熟練者ログデータとし、上記ブラウザ又は電子メールを用いて教材推薦処理サーバSVへ送信する。ユーザの端末UT1~UTmは、ユーザの習熟度を表す情報を取得し送信する機能を有する。この機能も、上記熟練者の端末MS1~MSnと同様に自動取得モードと手動取得モードを有している。自動取得モードは、ユーザが例えばeラーニングサイトを利用して講習を受けた場合に当該サイトから自身の習熟度を表す情報を取得する。手動取得モードは、ユーザ自身が入力した自身の習熟度を表す情報を入力デバイスから取り込む。また、上記ユーザ熟練度取得送信機能は、上記自動取得モード又は手動取得モードにより取得されたユーザの習熟度を表す情報を、上記ブラウザ又は電子メールを用いて教材推薦処理サーバSVへ送信する。ところで、教材推薦処理サーバSVは例えばWebサーバからなり、以下のように構成される。図2はその機能構成を示すブロック図である。すなわち、教材推薦処理サーバSVは、通信インタフェースユニット11と、制御ユニット12と、記憶ユニット13を備えている。通信インタフェースユニット11は、制御ユニット12の制御の下で、上記熟練者が使用する端末MS1~MSn及び非熟練者ユーザが使用する端末UT1~UTmからそれぞれ送信された熟練者ログデータ及びユーザの習熟度を表す情報を、通信ネットワークNWを介して受信する処理を行う。また、制御ユニット12により生成された推薦結果を表す情報を、通信ネットワークNWを介して非熟練者の端末UT1~UTmへ送信する処理を行う。記憶ユニット13は、例えばHDDHardDiscDrive又はSSDSolidStateDriveを使用したランダムアクセス可能な不揮発性メモリを使用したもので、この発明の実施形態を実現するために必要な記憶部として、熟練者ログデータベース131と、ユーザ熟練度データベース132を備えている。熟練者ログデータベース131は、熟練者の端末MS1~MSnからそれぞれ収集した熟練者ログデータを記憶するために使用される。ユーザ熟練度データベース132は、非熟練者ユーザが使用する端末UT1~UTmからそれぞれ収集したユーザの熟練度を表すデータを記憶するために使用される。制御ユニット12は、中央処理ユニットCPU;CentralProcessingUnitを中核として備えるもので、この発明の実施形態を実施するために必要な制御機能として、熟練者ログ取得制御部121と、ユーザ熟練度取得制御部122と、教材推薦処理部123と、推薦情報送信制御部124を有している。これらの制御機能はいずれも、記憶ユニット30内の図示ないプログラムメモリに格納されたアプリケーションプログラムを、上記CPUに実行させることにより実現される。熟練者ログ取得制御部121は、上記熟練者が使用する端末MS1~MSnから熟練者ログデータが送信されるごとに、この熟練者ログデータを通信インタフェースユニット11を介して受信する。そして、この受信された熟練者ログデータを、送信元の熟練者の識別情報熟練者IDと関連付けて、上記熟練者ログデータベース131に記憶させる処理を行う。ユーザ熟練度取得制御部122は、上記非熟練者ユーザが使用する端末UT1~UTmからユーザの熟練度を表すデータが送信されるごとに、このユーザ熟練度データを通信インタフェースユニット11を介して受信する。そして、この受信されたユーザ熟練度データを、送信元のユーザの識別情報ユーザIDと関連付けて、上記ユーザ熟練度データベース132に記憶させる処理を行う。教材推薦処理部123は、あるユーザに教材を推薦しようとする際に、当該ユーザの熟練度を表すデータをユーザ熟練度データベース132から読み出すと共に、上記熟練者ログデータベース131から全ての熟練者のログデータを読み出す。そして、この読み出されたユーザの熟練度を表す情報及び全ての熟練者のログデータをもとに、上記あるユーザに対する全教材の推薦度を計算して、その結果をもとに上記ユーザに推薦する上で最適な教材を選定する処理を行う。推薦度の計算及び選定方法には、以下の3種類が考えられる。第1の方法1教材を購入したときの熟練者の熟練度がユーザの熟練度と近い、2教材を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させたという2つの条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法。第2の方法上記1、2の条件に、さらに3熟練者による教材の使用時間が多い、4熟練者による教材の評価が高い、5多くの熟練者に購入または使用されたという3つの条件を加え、これらの条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法。第3の方法教材購入時の熟練度の代わりに教材使用時の熟練度に着目し、1′教材を使用したときの熟練者の熟練度がユーザの熟練度と近い、2′教材を使用することによって熟練者が実際に熟練度を向上させたという2つの条件を満たし、さらに上記3、4及び5の条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法。推薦情報送信制御部124は、上記教材推薦処理部123により選定された教材に関する情報を、通信インタフェースユニット11から通知対象のユーザの端末へ送信する処理を行う。動作次に、以上のように構成されたシステム及び教材推薦処理サーバSVの動作を説明する。図3はシステムの情報の流れを示す図である。1熟練者ログデータの収集処理待ち受け状態において、制御ユニット12は熟練者ログ取得制御部121を起動し、この熟練者ログ取得制御部21の制御の下で、予め登録された熟練者が使用する端末MS1~MSnに対しそれぞれ異なるタイミングで通信インタフェースユニット11から熟練者ログ取得要求を送信する。そして、この要求に対し各端末MS1~MSnからステップS1において送信される熟練者ログデータを、通信インタフェースユニット11を介して受信する。そして、この受信された熟練者ログデータを、熟練者ログデータベース131に送信元の熟練者のIDと関連付けて記憶させる。なお、熟練者ログデータベース131には、短い場合で過去の約1ヶ月分、長い場合で過去の約10年分のログデータが記憶される。熟練者ログデータは、要素として、購入教材の書籍名等を表す属性情報と、当該教材購入時点における熟練者の熟練度と、当該教材の購入後の使用時間と、当該教材に対する評価を含む。図5a,bは、その一例として熟練者M1及びM2の熟練者ログデータを示したものである。この例では、熟練度としてTOEIC登録商標のスコアを用いている。2非熟練者ユーザの熟練度データの取得処理いま本システムに対し利用登録した非熟練者ユーザU1の端末UT1から、教材の紹介要求を受け取ったとする。そうすると、制御ユニット12は先ずユーザ熟練度取得制御部122により、要求元の非熟練者ユーザU1の端末UT1に対し熟練度の送信要求を送信する。そして、この要求に対し端末UT1から現時点での当該ユーザU1の熟練度を表すデータが送信されるとステップS2、ユーザ熟練度取得制御部122は当該熟練度を表すデータを通信インタフェースユニット11を介して受信する。そして、この受信された熟練度を表すデータを、送信元の非熟練者ユーザのユーザIDと関連付けてユーザ熟練度データベース132に記憶させる。なお、上記熟練度を表すデータとしては、先に述べた熟練者ログデータと同様にTOEICのスコアが用いられる。3教材推薦処理上記要求元の非熟練者ユーザU1の熟練度データ取得処理が終了すると、制御ユニット12は教材推薦処理部123を起動し、以後この教材推薦処理部123の制御の下で以下のように教材推薦処理を実行する図3のステップS3。図4はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。教材推薦処理部123は、先ずステップS31において、上記紹介要求元のユーザの熟練度を表すデータをユーザ熟練度データベース132から読み出す。続いてステップS32において、上記熟練者ログデータベース131から、上記ユーザの熟練度データと同一種類の熟練度データを含む熟練者ログデータを読み出す。例えば、ユーザの熟練度がTOEICのスコアであれば、TOEICのスコアを含む熟練者ログデータを読み出す。そして、該当する全ての熟練者ログデータの読み出しを終了したか否かをステップS33で判定し、終了していなければステップS32に戻って熟練者ログデータの読み出し処理を続ける。全ての熟練者ログデータの読み出しが終了すると、教材推薦処理部123は次にステップS34において、上記読み出されたユーザ熟練度データ及び熟練者ログデータをもとに、要求元ユーザに対する全教材の推薦度を、以下の3種類の方法を選択的に用いて計算する。3-1第1の方法第1の方法は、先に述べたように1教材を購入したときの熟練者の熟練度がユーザの熟練度と近い、2教材を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させたという2つの条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法である。この第1の方法において、計算に用いる熟練者ログデータの要素は、図6に示すように購入教材の属性情報と熟練度のみとなる。いま、教材Bに着目し、ユーザに対するこの教材Bの推薦度を算出する場合を例にとって説明する。1に示した条件、つまり教材B購入時の熟練者iの熟練度とユーザの熟練度との類似度simiBは、次式で計算される。ただし、mBは熟練者が教材Bを購入したときの熟練度番号を示し、limBは熟練者iのmB番目の熟練度、luはユーザの熟練度をそれぞれ示す。2に示した条件は、熟練者iによる教材Bの推薦度reciBとして次式により計算される。ただし、低いほど良い熟練度例えばゴルフスコアの場合は、マイナスをかける。1及び2の条件を合成したときの推薦度、つまり1及び2の計算式を合成して複数の熟練者のログデータを考慮した場合のユーザに対する教材Bの推薦度recBは、以下のように表される。ただし、EBは教材Bを購入した熟練者の集合を、nBは教材Bを購入した熟練者の人数をそれぞれ示す。また、wは各要素に付与される重みである。さらに、上記式について、熟練者間平均の重み付き和だけではなく、熟練者間の和の重み付き和や、熟練者間の積の形も考慮すると、上記ユーザに対する教材Bの推薦度recBは、のように表される。上記式において、類似度simiB及び推薦度recBが0以下の値になる場合は、代わりに0.1や0.01などの低い値を割り当てる。3-2第2の方法第2の方法は、先に述べたように上記1、2の条件に、さらに3熟練者による教材の使用時間が多い、4熟練者による教材の評価が高い、5多くの熟練者に購入または使用されたという3つの条件を加え、これらの条件を満たす教材ほどユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法である。この第2の方法において、計算に用いる熟練者ログデータの要素は、図5に示す購入教材の属性情報、熟練度、使用時間、評価及び教材を購入した熟練者の人数となる。いま、第1の方法の場合と同様に、教材Bに着目し、ユーザに対するこの教材Bの推薦度を算出する場合を例にとって説明する。先ず、3及び4の条件を考慮した熟練者iによる教材Bの推薦度rec2iBは、次式で表される。ただし、tijは熟練者iによる教材jの使用時間を、rijは熟練者iによる教材jの評価をそれぞれ示している。またIimBは、熟練者の熟練度がlimBのときに熟練者が使用した教材の集合を示している。また上記式において、は、IimBの中で、教材Bが次の熟練度番号への熟練度の向上にどれくらい貢献したかを表している。またnBは、5の条件で述べた、教材Bを購入した熟練者の人数を示している。そして、上記1~5の各条件を表す計算式をまとめ、複数の熟練者のログデータを考慮すると、熟練者iによる教材Bの推薦度rec2Bは、次式で計算される。また、上記式についても、先に述べた式と同様に、熟練者間平均の重み付き和だけではなく、熟練者間の和の重み付き和や、熟練者間の積の形も考慮する。さらに、教材Bの推薦度rec2iBについては、熟練度を向上する直前に購入された教材の推薦度を向上させる以下の形を考慮する。ただし、pは順番による貢献度を上げる割合を示し、その範囲は例えば0.01<p<1とする。OBはIimBの中で教材Bが購入された順番を示している。また、逆に教材の使用時間が少ないほど推薦度を向上させるような場合も考慮すると、教材Bの推薦度IimBは以下のように表される。3-3第3の方法第3の方法は、先に述べたように教材購入時の熟練度の代わりに教材使用時の熟練度に着目し、1′教材を使用したときの熟練者の熟練度がユーザの熟練度と近い、2′教材を使用することによって熟練者が実際に熟練度を向上させたという2つの条件を満たし、さらに上記3、4及び5の条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法である。この第3の方法において、計算に用いる熟練者ログデータの要素は、図7に示すように購入教材の属性情報、使用時の熟練度、使用時間、評価及び教材を購入した熟練者の人数となる。いま、第1の方法の場合と同様に、教材Bに着目し、ユーザに対するこの教材Bの推薦度を算出する場合を例にとって説明する。教材使用時の熟練度に着目した際の、熟練者iによる教材Bの推薦度rec3iBは、次式により計算される。ただし、limBqは熟練者iが教材Bをq回目に使用したときの熟練度、IimBqはlimBqのときに使用した教材の集合をそれぞれ表している。また、sim3iBは、教材使用時の熟練度に着目し、教材Bを使用したときの熟練者iとユーザの熟練度との類似度であり、次式で計算される。そして、教材使用時の熟練度に着目した、ユーザに対する教材Bの推薦度rec3Bは、次式により計算される。なお、以上の説明では、何れの方法も教材Bの推薦度を算出する場合を例にとって説明したが、同じ計算を熟練者ログデータに含まれるその他の各教材について繰り返し実行し、最終的に熟練者ログデータに含まれる全ての教材について推薦度を算出する。その算出結果は制御ユニット5内の作業用メモリに保存される。4推薦教材の選択と送信上記ステップS34により全教材についての推薦度が算出されると、制御ユニット12はこの算出された全ての教材についての推薦度を作業用メモリから読み出して、相互に比較する。そして、この比較の結果、推薦度が最も高い教材本、ビデオ、音声教材を選択し、この選択した教材の属性情報を熟練者ログデータベース131から読み出して、通信インタフェースユニット11から紹介要求元のユーザ端末UT1へ送信する。なお、教材の選択に際しては、推薦度が高いものから予め設定された数の教材を選択して、その属性情報を推薦順位を表す情報を付けてユーザ端末へ送信するようにしてもよい。また、その際推薦度が予め設定したしきい値に満たない教材については、除外するとよい。実施形態の作用効果以上詳述したようにこの実施形態では、教材推薦処理サーバSVにおいて、熟練者が使用する端末MS1~MSnから送信された熟練者ログデータを受信して熟練者ログデータベース131に蓄積すると共に、非熟練者ユーザの端末UT1~UTmから現時点での当該ユーザの熟練度を表すデータを受信してユーザ熟練度データベース132に記憶させる。そして、上記蓄積された熟練者のログデータ及び非熟練者ユーザの現在の熟練度をもとに、教材推薦処理部123により上記非熟練者ユーザに対する全教材の推薦度を計算し、この推薦度の計算結果をもとに推薦対象の教材を選択してその紹介情報をユーザ端末に送信するようにしている。その際、推薦度の計算方法としては、1教材を購入したときの熟練者の熟練度がユーザの現在の熟練度と近い、2教材を購入することによって熟練者が実際に熟練度を向上させたという2つの条件を満たす教材ほど、ユーザに対してより推薦に値する教材であると見なす方法が用いられる。したがって、熟練者が過去に購入した教材のうち、その購入当時の熟練者の熟練度が非熟練者ユーザの現在の熟練度に類似しかつ上記購入後の熟練者の熟練度の向上率が高い教材が、上記非熟練者ユーザに適した教材であると見なされて推薦される。このため、非熟練者ユーザにとっては、現在の熟練度に対応した適切な難易度を有し、かつ熟練者のように今後の成長の可能性が高い教材の推薦を受けることができる。図9は、現在のTOEICスコアが450点の非熟練者ユーザに対し教材を推薦する際に、本実施形態により計算された推薦度に基づいて推薦された教材の特徴を示すものである。この例から明らかなように、非熟練者ユーザに対し今後の成長が見込まれる教材を推薦することができる。ちなみに、図8は従来の方法、つまり協調フィルタリングにより閲覧教材が類似する学習者を発見してこの学習者が使用する教材を推薦する従来の方法により推薦される教材の特徴を示すもので、単に熟練度が同レベルの学習者が使用している教材が推薦されるだけであるため、非熟練者ユーザの成長が見込めない場合が多い。またこの実施形態では、上記1、2の条件に、3熟練者による教材の使用時間が多い、4熟練者による教材の評価が高い、5多くの熟練者に購入または使用されたという3つの条件を加えて教材の推薦度を計算すると、これらの条件を満たす教材ほどユーザに対してより推薦に値する教材であると見なして推薦するようにしている。したがって、さらに上記1、2の条件に加え、上記3、4及び5の条件も考慮されて教材の推薦度が算出されるので、推薦度の精度をさらに高めることができる。さらにこの実施形態では、教材を使用したときの熟練者の熟練度と、教材を使用することによって実際に向上した熟練度をもとに推薦度を計算する方法も提案している。この提案による計算方法を使用すれば、教材の購入後の使用の状況をもとに推薦度が計算されるので、教材の使用開始後の実際の効果を反映した推薦処理を行うことが可能となる。[他の実施形態]なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態では、教材の推薦度を計算する方法として、1、2の条件に3、4及び5の条件を全て加えて非熟練者ユーザに対する教材の推薦度を計算するようにしたが、1、2の条件に3、4及び5のいずれか一つ又は2つを加えて非熟練者ユーザに対する教材の推薦度を計算するようにしてもよい。また、教材推薦処理サーバSVによる各熟練者端末MS1~MSnからの熟練者ログデータの収集をポーリング方式を用いて行った場合を例にとって説明したが、各熟練者端末MS1~MSnがプッシュ方式により熟練者ログデータを送信し、これを教材推薦処理サーバSVがその都度受信して熟練者ログデータベース131に記憶するようにしてもよい。さらに、前記実施形態では熟練度としてTOEICスコアを適用してその教材を推薦する場合を例にとって説明したが、熟練度として各種模擬試験の点数やゴルフのスコア等を適用してその教材を推薦する場合にも、この発明を適用可能である。その他、教材推薦処理サーバの構成とその処理手順及び処理内容、熟練者が使用する端末及び非熟練者ユーザが使用する端末の種類やその機能、商品の種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。"