情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置において、顧客ごとに、その顧客の嗜好性と一致する特徴を持つ商品を、それぞれの顧客IDに対応して推薦商品情報として記憶する嗜好性一致情報記憶手段と、顧客ごとに、その顧客に似た人が購買した商品を、それぞれの顧客IDに対応して推薦商品情報として記憶する似た人一致情報記憶手段と、嗜好性一致情報記憶手段を更新する際に使用する設定値や、顧客IDごとに顧客の嗜好性と商品の特徴を一致させるための条件を記憶する嗜好性一致定義情報記憶手段と、似た人一致情報記憶手段を更新する際に使用する設定値や、顧客IDごとの属性情報と行動情報と嗜好性情報の各項目が一致する似た人を探すための条件を記憶する似た人定義情報記憶手段と、商品ごとにその商品の特徴を、それぞれの商品IDに対応して特徴把握情報として記憶する特徴把握情報記憶手段と、顧客ごとに、その顧客の嗜好性を、それぞれの顧客IDに対応して顧客嗜好性情報として記憶する嗜好性把握情報記憶手段と、前記情報処理装置から送信された、顧客の属性情報と行動情報を受信する受信手段と、嗜好一致定義情報記憶手段と似た人定義情報記憶手段に記憶されたレコメンド条件に従って、前記受信手段によって受信された推薦リクエストに含まれる顧客IDに対応する推薦商品である推薦商品ID及び、それに紐付く商品情報を、嗜好性一致情報記憶手段と似た人一致情報記憶手段から取得するレコメンド情報生成手段と、前記レコメンド情報生成手段によって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と、を備えることを特徴とするレコメンド装置。情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置で実行されるレコメンド方法において、前記情報処理装置から送信された、顧客IDおよびユーザ情報を含む推薦リクエストを受信する受信ステップと、レコメンド情報生成手段にて、嗜好一致定義情報記憶手段および、似た人定義情報記憶手段より、それぞれのレコメンド条件を取得するレコメンド条件取得ステップと、レコメンド情報生成手段にて、レコメンド条件に従って、受信した顧客IDに対応する推薦商品IDとその商品IDに紐付く商品情報を、嗜好性一致情報記憶手段および、似た人一致情報記憶手段から取得し、それらの商品情報を用いてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、レコメンド情報生成手段にて、ユーザ行動情報記憶手段に記憶されたユーザ行動情報を用いて、顧客が既に購入している商品IDを取得した商品IDから削除するレコメンド重複情報削除ステップと、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、を含むことを特徴とするレコメンド方法。情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置を備えたコンピュータに、前記情報処理装置から送信された、顧客IDおよびユーザ情報を含む推薦リクエストを受信する受信ステップと、レコメンド情報生成手段にて、嗜好一致定義情報記憶手段および、似た人定義情報記憶手段より、それぞれのレコメンド条件を取得するレコメンド条件取得ステップと、レコメンド情報生成手段にて、レコメンド条件に従って、受信した顧客IDに対応する推薦商品IDとその商品IDに紐付く商品情報を、嗜好性一致情報記憶手段および、似た人一致情報記憶手段から取得し、それらの商品情報を用いてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、レコメンド情報生成手段にて、ユーザ行動情報記憶手段に記憶されたユーザ行動情報を用いて、顧客が既に購入している商品IDを取得した商品IDから削除するレコメンド重複情報削除ステップと、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、を実行させることを特徴とするレコメンドプログラム。しかしながら、上記特許文献1に記載された技術は、顧客が商品を購入する順序を考慮した推薦ランク情報を用いて商品を購入する可能性が高い商品を推薦対象とするものであるため、各顧客の選択嗜好性に応じた購入する可能性がある商品を幅広く推薦することができないという問題があった。また、かかる技術は、顧客が商品を購入する順序のみを考慮して商品を推薦するため、普段実際に購入する際に参考としているような友達からの口コミや販売員からのアドバイスとは違い、得られた推薦理由が納得できず受け入れ難いという問題があった。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、顧客が商品を選択する際に重要とされる、自分と選択基準が近い友達からの口コミおよび自分を良く知る販売員からのアドバイス、を聞くように商品を推薦することができるレコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムを提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置において、顧客ごとに、その顧客の嗜好性と一致する特徴を持つ商品を、それぞれの顧客IDに対応して推薦商品情報として記憶する嗜好性一致情報記憶手段と、顧客ごとに、その顧客に似た人が購買した商品を、それぞれの顧客IDに対応して推薦商品情報として記憶する似た人一致情報記憶手段と、嗜好性一致情報記憶手段を更新する際に使用する設定値や、顧客IDごとに顧客の嗜好性と商品の特徴を一致させるための条件を記憶する嗜好性一致定義情報記憶手段と、似た人一致情報記憶手段を更新する際に使用する設定値や、顧客IDごとの属性情報と行動情報と嗜好性情報の各項目が一致する似た人を探すための条件を記憶する似た人定義情報記憶手段と、商品ごとにその商品の特徴を、それぞれの商品IDに対応して特徴把握情報として記憶する特徴把握情報記憶手段と、顧客ごとに、その顧客の嗜好性を、それぞれの顧客IDに対応して顧客嗜好性情報として記憶する嗜好性把握情報記憶手段と、前記情報処理装置から送信された、顧客の属性情報と行動情報を受信する受信手段と、嗜好一致定義情報記憶手段と似た人定義情報記憶手段に記憶されたレコメンド条件に従って、前記受信手段によって受信された推薦リクエストに含まれる顧客IDに対応する推薦商品である推薦商品ID及び、それに紐付く商品情報を、嗜好性一致情報記憶手段と似た人一致情報記憶手段から取得するレコメンド情報生成手段と、前記レコメンド情報生成手段によって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と、を備えることを特徴とする。また、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置で実行されるレコメンド方法において、前記情報処理装置から送信された、顧客IDおよびユーザ情報を含む推薦リクエストを受信する受信ステップと、レコメンド情報生成手段にて、嗜好一致定義情報記憶手段および、似た人定義情報記憶手段より、それぞれのレコメンド条件を取得するレコメンド条件取得ステップと、レコメンド情報生成手段にて、レコメンド条件に従って、受信した顧客IDに対応する推薦商品IDとその商品IDに紐付く商品情報を、嗜好性一致情報記憶手段および、似た人一致情報記憶手段から取得し、それらの商品情報を用いてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、レコメンド情報生成手段にて、ユーザ行動情報記憶手段に記憶されたユーザ行動情報を用いて、顧客が既に購入している商品IDを取得した商品IDから削除するレコメンド重複情報削除ステップと、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、を含むことを特徴とする。また、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置を備えたコンピュータに、前記情報処理装置から送信された、顧客IDおよびユーザ情報を含む推薦リクエストを受信する受信ステップと、レコメンド情報生成手段にて、嗜好一致定義情報記憶手段および、似た人定義情報記憶手段より、それぞれのレコメンド条件を取得するレコメンド条件取得ステップと、レコメンド情報生成手段にて、レコメンド条件に従って、受信した顧客IDに対応する推薦商品IDとその商品IDに紐付く商品情報を、嗜好性一致情報記憶手段および、似た人一致情報記憶手段から取得し、それらの商品情報を用いてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、レコメンド情報生成手段にて、ユーザ行動情報記憶手段に記憶されたユーザ行動情報を用いて、顧客が既に購入している商品IDを取得した商品IDから削除するレコメンド重複情報削除ステップと、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、を実行させることを特徴とする。本発明によれば、顧客が商品を選択する際に重要とされる、自分と選択基準が近い友達からの口コミおよび自分を良く知る販売員からのアドバイス、を聞くように商品を推薦することができる。したがって、顧客の選択嗜好性を考慮して商品を推薦することができるため、顧客が購入する可能性がある商品を幅広く推薦することができるという効果を奏する。以下、添付図面を参照して本発明にかかるレコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムの実施の形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施例は本発明の実施の形態の一例であり、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。図1は、本実施例にかかるレコメンドシステム10の構成を示すブロック図である。レコメンドシステム10は、レコメンドサーバ100とパーソナルコンピュータ以下、PCというやスマートフォンなどの携帯電話以下、携帯端末という300とWEBサーバやDBdatabaseサーバ400とを、ネットワーク1を介して接続している。レコメンドサーバ100、PC/携帯端末300およびWEBサーバ/DBサーバ400は互いにHTTPHyperTextTransferProtocol等の通信プロトコルで通信可能である。図1には、説明を簡便にするために1台のPC/携帯端末300のみを記載しているが、実際には複数のPC/携帯端末300がネットワーク1に接続され、レコメンドサーバ100、WEBサーバ/DBサーバ400は複数のPC/携帯端末300それぞれと通信可能である。レコメンドサーバ100は、対象顧客に応じた推薦商品を示すレコメンド情報を提供するWEBサーバである。また、WEBサーバ/DBサーバ400は、既に登録してある顧客情報を提供するWEBサーバ/DBサーバである。PC/携帯端末300は、レコメンドサービスを受ける顧客が使用する情報処理装置であって、WEBブラウザ以下、ブラウザというまたは、レコメンドを受けるためのアプリケーションが実装されている。まず、レコメンドシステム10での処理の流れを簡単に説明する。PC/携帯端末300のブラウザ及びアプリケーションは、表示画面から受付けた指示に応じたリクエストをWEBサーバ/DBサーバ400またはレコメンドサーバ100に送信する。WEBサーバ/DBサーバ400またはレコメンドサーバ100は、ネットワーク1を介してリクエストを受信し、WEBアプリケーションによりリクエストに応じた処理を行い、その処理結果をPC/携帯端末300に送信する。PC/携帯端末300のブラウザ及びアプリケーションは、処理結果を受信し、表示画面に表示する。次に、レコメンドシステム10を構成するレコメンドサーバ100、PC/携帯端末300、WEBサーバ/DBサーバ400それぞれの機能、構成について説明する。レコメンドサーバ100は、送受信部101と、ユーザ属性情報生成部102と、ユーザ行動情報生成部103と、ユーザ統合情報生成部104と、特徴把握情報生成部105と、嗜好性把握情報生成部106と、嗜好性一致情報生成部107と、似た人一致情報生成部108と、レコメンド情報生成部109と、ユーザ属性情報記憶部200と、ユーザ行動情報記憶部201と、ユーザ統合情報記憶部202と、商品情報記憶部203と、特徴定義情報記憶部204と、特徴把握情報記憶部205と、嗜好性定義情報記憶部206と、嗜好性把握情報記憶部207と、嗜好一致定義情報記憶部208と、嗜好性一致情報記憶部209と、似た人定義情報記憶部210と、似た人一致情報記憶部211とを備えている。ユーザ属性情報記憶部200は、WEBサーバ/DBサーバ400に既に登録されているユーザ属性情報以下、属性情報というを記憶する。図2は、ユーザ属性情報記憶部200のデータ構成の一例を示す説明図である。図2に示すように、ユーザ属性情報記憶部200は、顧客識別情報以下、顧客IDというと、性別と、年齢と、趣味を対応付けて記憶する。ユーザ属性情報記憶部200には、その他顧客IDに紐づく属性情報を記憶してもよい。なお、属性情報には、同じ項目を複数記憶しても良い。その場合には、顧客IDそれぞれに対応付けて項目名と内容とを記憶する。本実施例で取り扱う属性情報は、性別や年齢のような一般的な属性のほか、趣味、好きな本等の個人的な好みや、ソーシャルネットワーキングサービス以下、SNSというでつながっている人同士の関係性のような物理的な実態を伴わないもの、今後の予定、お肌の悩みのような日々変化する様々な情報も含む。また、属性情報は、他サービスによる既存入力情報か、新規入力情報かを問わない。また、顧客IDは、SNSサイトなどのWEBサーバ/DBサーバ400を利用する個々の顧客を識別する情報である。顧客IDは、PC/携帯端末300がSNSサイトやWEBサーバ/DBサーバ400を利用するアプリケーションにアクセスした際に、顧客が利用するPC/携帯端末ごとにSNSサイトやWEBサーバ/DBサーバ400によって付与され、通常PC/携帯端末300のCookieに格納されている。なお、顧客が利用する情報端末装置がPCではなく携帯電話である場合は、顧客IDは個々の携帯電話を一意に識別する携帯端末識別番号である。また、顧客がSNSサイトやアプリケーションにログインする場合には、ログインの際に使用する会員番号を顧客IDとしてもよく、その他顧客を一意に識別できる情報であればどのような情報を使ってもよい。ユーザ行動情報定義部201は、WEBサーバ/DBサーバ400に既に登録されているユーザ行動情報以下、行動情報というを記憶する。図3は、ユーザ行動情報記憶部201のデータ構成の一例を示す説明図である。図3に示すように、ユーザ行動情報記憶部201は、顧客識別情報以下、顧客IDというと、購入年月日と、商品識別情報以下、商品IDというと、価格を対応付けて記憶する。ユーザ行動情報記憶部201には、その他顧客IDに紐づく行動情報を記憶してもよい。なお、行動情報には、同じ項目を複数記憶しても良い。その場合には、顧客IDそれぞれに対応付けて項目名と内容とを記憶する。本実施例で取り扱う行動情報は、購入年月日や商品IDのような一般的な購買履歴のほか、現在使っている商品等の個人の状態や、現在その人がいる場所や好きなSPOTなどを登録するような位置情報提供サービスにあるような様々な情報をも含む。また、行動情報は、どこで買った商品か、どのサービスで取得された情報かを問わない。また、本実施例で取り扱う商品は、日用品等のような一般的な物品のほか、テキスト、文書、Webページ、画像、映像、音楽や音声等の電子データや金融商品、保険商品のような物理的な実体を伴わない商品、ストリーミングでの映像視聴サービスや情報提供サービス、宅配サービスのような種々のサービスも含み、商品は有償か無償かを問わない。ユーザ行動情報記憶部の顧客IDは、商取引サイトや位置情報提供サービスなどのWEBサーバ/DBサーバ400を利用する個々の顧客を識別する情報である。顧客IDは、PC/携帯端末300が商取引サイトや位置情報提供サービスなどのWEBサーバ/DBサーバ400を利用するアプリケーションにアクセスした際に、顧客が利用するPC/携帯端末ごとに商取引サイトや位置情報提供サービスによって付与され、通常PC/携帯端末300のCookieに格納されている。なお、顧客が利用する情報端末装置がPCではなく携帯電話である場合は、顧客IDは個々の携帯電話を一意に識別する携帯端末識別番号である。また、顧客が商取引サイトや位置情報提供サービスなどにログインする場合には、ログインの際に使用する会員番号を顧客IDとしてもよく、その他顧客を一意に識別できる情報であればどのような情報を使ってもよい。また、商品IDは、商取引サイト内において、ここの商品を識別する情報である。ユーザ統合情報記憶部202は、ユーザ属性情報記憶部200とユーザ行動情報記憶部201をユーザIDで連結したユーザの属性情報と行動情報をユーザ統合情報を記憶する。図4は、ユーザ統合情報記憶部202のデータ構成の一例を示す説明図である。ユーザ統合情報記憶部202は、図2で示したユーザ属性情報と、図3で示したユーザ行動情報とをユーザIDで対応付けて記憶する。このようなデータ構造を採ることにより、同一の顧客の属性と行動を容易に検索することができる。商品情報記憶部203は、商取引サイトや店舗で購入や参照が可能な商品に関する情報を記憶する。図5は、商品情報記憶部203のデータ構成の一例を示す説明図である。図5に示すように、商品情報記憶部203は、商品IDと、商品名と、価格と、対象顧客と、商品説明文と、その他、サイズや、色、重量、発売日、画像データ等を対応付けて記憶する。対象顧客とは、この商品を作ったメーカなどが設定する対象顧客層であり、商品説明文とは、メーカもしくは販売店が各商品を説明する際に用いる文章である。なお、価格等のPC/携帯端末300で推薦商品を表示する際に必要な情報は、後述の、特徴把握情報記憶部205を介して、嗜好性一致情報記憶部209および似た人一致情報記憶部211にもコピーされ、それらの情報からレコメンドの際に表示する商品関連情報を構成する。特徴定義情報記憶部204は、特徴把握情報記憶部205を更新する際に使用する設定値や、商品IDごとに商品の特徴を追加する条件以下、特徴追加条件を記憶する。図6は、特徴定義情報記憶部204のデータ構成の一例を示す説明図である。特徴定義情報記憶部204は、更新頻度と、特徴A追加条件▲1▼と、特徴B追加条件▲2▼と、特徴C追加条件▲3▼等を記憶する。ここで、更新頻度とは、図5の商品情報から商品の特徴を把握して、特徴把握情報記憶部205の商品情報部分および、商品特徴の部分を更新する頻度を示す。特徴追加条件とは、特徴把握情報生成部105が商品情報記憶部203の対象顧客と商品説明文を用いて、商品の特徴を特定して、特徴把握情報記憶部205に追加する条件を示す。例えば、図6に示すように、特徴追加条件に特徴A追加条件▲1▼:男性を含む→男性向けと、特徴B追加条件▲2▼:中年を含む→中年向けと、特徴C追加条件▲3▼:ハイクラスを含む→高級が設定されている場合には、図7の特徴把握情報記憶部205の商品IDGID01に関する情報として、特徴Aに男性向け、特徴Bに中年向け、特徴Cに高級を記憶する。また、特徴追加条件に特徴A追加条件▲4▼:女性を含む→女性向け、特徴B追加条件▲5▼:若いを含む→若者向け、特徴B追加条件▲6▼:シニアを含む→シニア向け、特徴C追加条件▲7▼:おしゃれを含む→おしゃれ、特徴C追加条件▲8▼:長持ちを含む→長持ち、が設定されている場合は、特徴把握情報記憶部205の商品IDGID02に関する情報として、特徴Aに女性向け、特徴Bに若者向け、特徴Cにおしゃれを記憶し、商品IDGID03に関する情報として、特徴Aに女性向け、特徴Bにシニア向け、特徴Cに長持ちを記憶する。特徴把握情報記憶部205は、商品ごとにその商品の特徴を、それぞれの商品IDに対応して特徴把握情報として記憶する。図7は特徴把握情報記憶部205のデータ構成の一例を示す説明図である。特徴把握情報記憶部205は、図5で示した商品情報に複数の商品特徴を商品IDに対応付けて記憶している。特徴Aと特徴Bと特徴Cは、特徴把握情報の一例である。ここで、特徴Aは、性別に対する商品の特徴を示す。特徴Bは、年代に対する商品の特徴を示す。特徴Cは、該当商品が持つ他の商品にはない差別化ポイントを示す。例えば、特徴把握情報記憶部205は、商品IDGID01に関する情報として、特徴Aに男性向け、特徴Bに中年向け、特徴Cに高級をそれぞれ記憶している。嗜好性定義情報記憶部206は、嗜好性把握情報記憶部207を更新する際に使用する設定値や、顧客IDごとに顧客の嗜好性を追加する条件以下、嗜好性追加条件を記憶する。図8は、嗜好性定義情報記憶部206のデータ構成の一例を示す説明図である。嗜好性定義情報記憶部206は、更新頻度と、嗜好性A追加条件▲1▼と、嗜好性B追加条件▲2▼と、嗜好性C追加条件▲3▼等を記憶する。ここで、更新頻度とは、図4のユーザ統合情報から顧客の嗜好性を把握して、嗜好性把握情報記憶部207のユーザ統合情報部分および、顧客の嗜好性の部分を更新する頻度を示す。嗜好性追加条件とは、嗜好性把握情報生成部106がユーザ統合情報記憶部202と特徴把握情報記憶部205を用いて、ユーザの嗜好性を特定して、嗜好性把握情報記憶部207に追加する条件を示す。例えば、図8に示すように、嗜好性追加条件に嗜好性A追加条件▲1▼:女性→女性向けと、嗜好性B追加条件▲2▼:70歳以上→シニア向けと、嗜好性C追加条件▲3▼:購買商品の特徴Cが設定されている場合には、図9の嗜好性把握情報記憶部207の顧客IDUID01に関する情報として、嗜好性Aに女性向け、嗜好性Bにシニア向け、嗜好性Cに高級を記憶する。また、嗜好性追加条件に嗜好性A追加条件▲4▼:男性→男性向け、嗜好性B追加条件▲5▼:50歳~69歳→中年向け、嗜好性B追加条件▲6▼:25歳未満→若者向けが設定されている場合は、嗜好性把握情報記憶部207の顧客IDUID02に関する情報として、嗜好性Aに男性向け、嗜好性Bに中年向け、嗜好性Cに長持ちを記憶し、顧客IDUID03に関する情報として、嗜好性Aに女性向け、嗜好性Bに若者向け、嗜好性Cにおしゃれを記憶する。嗜好性把握情報記憶部207は、顧客ごとに、その顧客の嗜好性を、それぞれの顧客IDに対応して顧客嗜好性情報として記憶する。図9は嗜好性把握情報記憶部207のデータ構成の一例を示す説明図である。嗜好性把握情報記憶部207は、図4で示したユーザ統合情報に複数の顧客の嗜好性を顧客IDに対応付けて記憶している。嗜好性Aと嗜好性Bと嗜好性Cは、顧客嗜好性情報の一例である。ここで、嗜好性Aは、性別に関する顧客の嗜好性を示す。嗜好性Bは、年代に関する顧客の嗜好性を示す。嗜好性Cは、該当顧客が持つ独自の嗜好性を示す。例えば、嗜好性把握情報記憶部207は、顧客IDUID01に関する情報として、嗜好性Aに女性向け、嗜好性Bにシニア向け、嗜好性Cに高級をそれぞれ記憶している。嗜好一致定義情報記憶部208は、嗜好性一致情報記憶部209を更新する際に使用する設定値や、顧客IDごとに顧客の嗜好性と商品の特徴を一致させるための条件以下、嗜好一致条件を記憶する。図10は、嗜好一致定義情報記憶部208のデータ構成の一例を示す説明図である。嗜好一致定義情報記憶部208は、更新頻度と、嗜好一致条件▲1▼と、嗜好一致条件▲2▼と、嗜好一致条件▲3▼等を記憶する。ここで、更新頻度とは、図9の嗜好性把握情報記憶部207から顧客の嗜好性を把握し、特徴把握情報記憶部205を用いて嗜好性一致情報記憶部209の該当商品情報部分および該当商品の特徴部分、さらに顧客IDに対する推薦商品IDの部分を更新する頻度を示す。嗜好一致条件とは、嗜好性一致情報生成部107が特徴把握報記憶部205と嗜好性把握情報記憶部207を用いて、ユーザの嗜好性に合った特徴を持つ商品を特定して、嗜好性一致情報記憶部209に記憶する条件を示す。例えば、図10に示すように、嗜好性一致条件に嗜好一致条件▲1▼:嗜好性Aと特徴Aが一致と、嗜好一致条件▲2▼:嗜好性Bと特徴Bが一致と、嗜好一致条件▲3▼:嗜好性Cと特徴Cが一致が設定されている場合には、図11の嗜好性一致情報記憶部209の顧客IDUID01に対する推薦商品として、特徴Aに女性向け、特徴Bにシニア向け、特徴Cに高級が記憶されている商品IDGID04の商品情報を記憶し、推薦商品IDにGID04を追加する。また同様に、図11の嗜好性一致情報記憶部209の顧客IDUID02に対する推薦商品としては、特徴Aに男性向け、特徴Bに中年向け、特徴Cに長持ちが記憶されている商品IDGID07の商品情報を記憶し、推薦商品IDにGID07を追加する。顧客IDUID03に対する推薦商品としては、特徴Aに女性向け、特徴Bに若者向け、特徴Cにおしゃれが記憶されている商品IDGID06の商品情報を記憶し、推薦商品IDにGID06を追加する。嗜好性一致情報記憶部209は、顧客ごとに、その顧客の嗜好性と一致する特徴を持つ商品を、それぞれの顧客IDに対応して推薦商品情報として記憶する。図11は嗜好性一致情報記憶部209のデータ構成の一例を示す説明図である。嗜好性一致情報記憶部209は、図9で示した顧客の嗜好性把握情報と一致する商品特徴を持つ複数の商品情報を顧客IDに対応付けて記憶している。特徴Aと特徴Bと特徴Cは、顧客嗜好性情報と一致した商品特徴の一例である。ここで、特徴Aは、顧客の嗜好性Aと一致した商品の特徴Aを示す。特徴Bは、顧客の嗜好性Bと一致した商品の特徴Bを示し、特徴Cは同様に、顧客の嗜好性Cと一致した商品の特徴Cを示す。また、推薦商品IDは、それぞれの顧客IDに対して、推薦する商品の商品IDを示す。例えば、嗜好性一致情報記憶部209は、顧客IDUID01に関する情報として、顧客の嗜好性Aに一致する商品の特徴Aに女性向け、顧客の嗜好性Bに一致する商品の特徴Bにシニア向け、顧客の嗜好性Cに一致する商品の特徴Cに高級をそれぞれ記憶している。また、そのような特徴Aと特徴Bと特徴Cを商品特徴として持つ商品の商品IDであるGID04を、推薦商品IDに記憶する。同様の方法により、顧客IDUID02に対応する推薦商品IDはGID07を、顧客IDUID03に対応する推薦商品IDはGID06を記憶する。似た人定義情報記憶部210は、似た人一致情報記憶部211を更新する際に使用する設定値や、顧客IDごとの属性情報と行動情報と嗜好性情報の各項目が一致する似た人を探すための条件以下、似た人一致条件を記憶する。図12は、似た人定義情報記憶部210のデータ構成の一例を示す説明図である。似た人定義情報記憶部210は、更新頻度と、似た人一致条件▲1▼と、似た人一致条件▲2▼と、似た人一致条件▲3▼等を記憶する。ここで、更新頻度とは、図9の嗜好性把握情報記憶部207から顧客の属性情報と行動情報を嗜好性情報をを把握して、各項目が一致している似た人を探し、似た人一致情報記憶部211の似た人IDおよび似た人の属性情報と行動情報と嗜好性情報、さらに顧客IDに対する推薦商品IDの部分を更新する頻度を示す。似た人一致条件とは、似た人一致情報生成部108が嗜好性把握情報記憶部207を用いて、ユーザに似た人を特定して、似た人の情報を、似た人一致情報記憶部211に記憶する条件を示す。例えば、図12に示すように、似た人一致条件に似た人一致条件▲1▼:年齢±5歳にお互いが入ると、似た人一致条件▲2▼:趣味がお互いに一致と、似た人一致条件▲3▼:嗜好性Cがお互いに一致が設定されている場合には、図13の似た人一致情報記憶部211の顧客IDUID01に対する似た人として、年齢に75歳、趣味にAA、嗜好性Cに高級が記憶されている顧客IDUID08を特定し、似た人IDに、似た人の顧客IDであるUID08を記憶する。また、推薦商品には、似た人が購入した商品を記憶するため、顧客IDUID08に紐づく商品IDGID11を記憶する。また同様に、図13の似た人一致情報記憶部211の顧客IDUID02に関しては、年齢に53歳、趣味にBB、嗜好性Cに長持ちが記憶されている顧客IDUID10を似た人IDに記憶し、UID10が購入した商品である、商品IDGID13を推薦商品IDとして記憶する。顧客IDUID03に関しては、年齢に21歳、趣味にCC、嗜好性Cにおしゃれが記憶されている顧客IDUID09を似た人IDに記憶し、UID09が購入した商品である、商品IDGID12を推薦商品IDとして記憶する。似た人一致情報記憶部211は、顧客ごとに、その顧客に似た人が購買した商品を、それぞれの顧客IDに対応して推薦商品情報として記憶する。図13は似た人一致情報記憶部211のデータ構成の一例を示す説明図である。似た人一致情報記憶部211は、図9で示した顧客の属性情報と行動情報と嗜好性情報を用いて似た人を特定し、その似た人の様々な情報を顧客IDに対応付けて記憶している。また、その似た人が購買した商品IDを推薦商品IDとして記憶する。似た人IDは、顧客の属性情報と行動情報と嗜好性情報を用いて抽出した似た人の顧客IDの一例であり、その他の属性情報と行動情報を嗜好性情報は、似た人IDに紐づくものである。ここで、年齢は顧客IDに紐づく年齢の±5歳に入っている似た人の年齢を示す。趣味は、顧客IDに紐づく趣味と一致する似た人の趣味を示し、嗜好性Cは、顧客IDに紐づく嗜好性Cと一致する似た人の嗜好性Cを示す。例えば、似た人一致情報記憶部211は、顧客IDUID01に関する情報として、顧客IDに紐づく年齢の±5歳に含まれる似た人の年齢に75歳、顧客IDに紐づく趣味に一致する似た人の趣味にAA、顧客IDに紐づく嗜好性Cに一致する似た人の嗜好性Cに高級をそれぞれ記憶している。またそのような年齢と趣味と嗜好性Cを顧客情報として持つ顧客として、似た人IDに顧客IDUID08を記憶し、その似た人が購買した商品の商品IDGID11を推薦商品IDに記憶する。同様の方法により、顧客IDUID02に対応する推薦商品IDとしてGID13を、顧客IDUID03に対応する推薦商品IDとしてGID12を記憶する。送受信部101は、通信ネットワーク1を介して接続されたPC/携帯端末300およびWEBサーバ/DBサーバ400とデータを送受信する。より具体的には、送受信部101はPC/携帯端末300から送信された顧客IDを含む推薦リクエストを受信する。ここで、推薦リクエストとは、PC/携帯端末300で顧客が指示した顧客情報に応じた推薦商品に関する情報以下、レコメンド情報というをPC/携帯端末200に送信する要求商品推薦要求である。送受信部101は、レコメンド情報をPC/携帯端末300に送信する。また、送受信部101は、WEBサーバ/DBサーバ400からPC/携帯端末300を経由して送信された、顧客の属性情報と行動情報を受信し、受信した属性情報をユーザ属性情報記憶部200に格納し、行動情報をユーザ行動情報記憶部201に格納する。ユーザ属性情報生成部102は、送受信部101から受信した属性情報から求められた形式のユーザ属性情報を生成し、ユーザ属性情報記憶部200に格納する。より具体的には、ユーザ属性情報生成部102は、複数のWEBサーバ/DBサーバから得られた同一顧客の属性情報を統合し、そこから、求められる情報である性別と年齢と趣味等を抽出し、年齢等の項目は演算を行うことによってユーザ属性情報を生成し、求められた順序や形式に従って、ユーザ属性情報記憶部200に格納する。ユーザ行動情報生成部103は、送受信部101から受信した行動情報から求められた形式のユーザ行動情報を生成し、ユーザ行動情報記憶部201に格納する。より具体的には、ユーザ行動情報生成部103は、複数のWEBサーバ/DBサーバから得られた同一顧客の行動情報を統合し、そこから、求められる情報である購入年月日と商品IDと価格等を抽出し、位置情報については緯度や経度を取得することで、ユーザ行動情報を生成し、求められた順序や形式に従って、ユーザ行動情報記憶部201に格納する。ユーザ行動情報生成部104は、ユーザ属性情報記憶部200にあるユーザ属性情報とユーザ行動情報記憶部201にあるユーザ行動情報とを、お互いの顧客IDを用いて統合することにより、ユーザ統合情報を作成し、ユーザ統合情報記憶部202に格納する。このようなデータ構成を採ることにより、同一顧客の属性情報と行動情報を容易に検索することができる。特徴把握情報生成部105は、特徴定義情報記憶部204に記憶された集計頻度に応じた時に、商品情報記憶部203に記憶された対象顧客と商品説明文を用いて、特徴定義情報記憶部204の特徴追加条件に従って、商品ごとに特徴把握情報を生成し、生成した特徴把握情報を特徴把握情報記憶部205に格納する。特徴把握情報を生成する処理をより具体的に説明する。特徴把握情報生成部105は、商品情報記憶部203に記憶された対象顧客と商品説明文を抽出し、それらの文章に形態素解析を行うことにより、文章を要素に分解する。それにより得られた文章の要素から手主要な要素である、名詞と形容詞と動詞と副詞を抽出し、特徴定義情報記憶部204の特徴追加条件を用いて、商品ごとの特徴把握情報を特定する。例えば、商品GID01の対象顧客である中年男性であれば、文章の主要な要素は以下、主要な要素に該当する部分をで表す中年男性となり、商品説明文であるハイクラスな~であれば、文章の要素はハイクラスな~となる。これらの要素と図6の特徴追加条件により特定した特徴把握情報を、特徴把握情報記憶部205の該当する特徴箇所に記憶する。商品に対する特徴把握情報は対象顧客と商品説明文が長い場合には、数多くの要素が抽出され、数多くの特徴が特定される場合があるが、その場合は、重複を除く全ての商品特徴を同様に商品IDに紐付けて格納する。また逆に対象顧客と商品説明文が既に要素になっている場合には、形態素解析を行う必要はない。また、特徴定義情報記憶部204の更新頻度に、DBが更新される度が設定されている場合は、特徴把握情報生成部105が情報を取得しているDBであるユーザ統合情報記憶部202と、特徴定義情報記憶部204のどちらかの情報が更新された段階で、新たに特徴把握情報を生成し直し、特徴把握情報記憶部205の商品情報および、特徴把握情報を更新する。さらに、更新頻度の設定に設定なしが設定されている場合には、特徴把握生成部105による自動更新は行わない。更新頻度にいずれの値が設定されている場合においても、管理者が任意のタイミングで、手動で同様の更新作業を行うことができる。嗜好性把握情報生成部106は、嗜好性定義情報記憶部206に記憶された集計頻度に応じた時に、ユーザ統合情報記憶部202と特徴把握情報記憶部205を用いて、嗜好性定義情報記憶部206の嗜好性追加条件に従って、顧客IDごとに嗜好性把握情報を生成し、生成した嗜好性把握情報を嗜好性把握情報記憶部207に格納する。嗜好性把握情報を生成する処理をより具体的に説明する。まず、嗜好性把握情報生成部106は、ユーザ統合情報記憶部202のユーザ属性情報と図8の嗜好性定義情報記憶部206の嗜好性追加条件より、顧客嗜好性を求める。例えば、図8の嗜好性追加条件が嗜好性A追加条件▲1▼:女性→女性向けであるとき、顧客IDUID01の性別が女性であるため、UID01に紐付く嗜好性Aは女性向けを記憶する。同様に、嗜好性A追加条件▲2▼:70歳以上→シニア向けであるとき、顧客IDUID01の年齢が72歳であるため、UID01に紐付く嗜好性Bはシニア向けを記憶する。また、嗜好性把握情報生成部106は、ユーザ統合情報記憶部202のユーザ行動情報と、図7の特徴把握情報記憶部205の特徴把握情報を、ユーザごとに購買した商品の商品IDで紐付け、その特徴把握情報をユーザの嗜好性情報として記憶する。例えば、図8の嗜好性追加条件が嗜好性C追加条件▲3▼:購買商品の特徴Cであるとき、顧客IDUID01の購買した商品の商品IDがGID01であり、図7の特徴把握情報記憶部205の同じく商品IDGID01の商品特徴Cが高級であるため、UID01に紐付く嗜好性Cは高級を記憶する。図4のユーザ統合情報にて、同一の顧客が複数の商品を購買しており、顧客IDに紐付く商品IDが複数ある場合でも、同様の処理を行うが、その際は新たな嗜好性として追加する。例えば、嗜好性Cに該当するものに高級、おしゃれと複数ある場合には、嗜好性Cには高級を記憶し、おしゃれについては、嗜好性Dとして追加する。3つ目以上の嗜好性についても同様の追加処理を行う。また、嗜好性定義情報記憶部206の更新頻度に、DBが更新される度が設定されている場合は、嗜好性把握情報生成部106が情報を取得しているDBであるユーザ統合情報記憶部202と、特徴把握情報記憶部205と、嗜好性定義情報記憶部206のいずれかの情報が更新された段階で、新たに嗜好性把握情報を生成し直し、嗜好性把握情報記憶部207のユーザ属性情報とユーザ行動情報と嗜好性把握情報を更新する。さらに、更新頻度の設定に設定なしが設定されている場合には、嗜好性把握生成部106による自動更新は行わない。更新頻度にいずれの値が設定されている場合においても、管理者が任意のタイミングで、手動で同様の更新作業を行うことができる。嗜好性一致情報生成部107は、嗜好一致定義情報記憶部208に記憶された集計頻度に応じた時に、特徴把握情報記憶部205と嗜好性把握情報記憶部207を用いて、嗜好一致定義情報記憶部208の嗜好一致条件に従って、顧客IDごとに顧客の嗜好性と一致する特徴を持つ商品を特定し、その商品IDに紐付く商品情報を嗜好性一致情報記憶部209に記憶し、その商品IDを推薦商品IDに記憶する。嗜好性一致情報を生成する処理をより具体的に説明する。嗜好性一致情報生成部107は、特徴把握情報記憶部205の特徴把握情報と嗜好性把握情報記憶部207の嗜好性把握情報を用いて、嗜好一致定義情報記憶部208の嗜好一致条件により、顧客の嗜好性と一致する特徴把握情報を持つ商品を特定する。例えば、図10の嗜好一致条件が嗜好一致条件▲1▼:嗜好性Aと特徴Aが一致であるとき、顧客IDUID01の嗜好性Aが女性向けであるため、特徴把握情報記憶部205に記憶されている商品のうち、特徴Aが女性向けである商品に絞り込まれる。さらに、嗜好一致条件に嗜好一致条件▲2▼:嗜好性Bと特徴Bが一致が追加されると、顧客IDUID01の嗜好性Bがシニア向けであるため、特徴把握情報記憶部205に記憶されている商品で嗜好一致条件▲1▼で絞り込まれた商品の中から、さらに特徴Bがシニア向けである商品に絞り込まれる。つまり、絞り込まれる商品の商品特徴としては、嗜好一致条件▲1▼の嗜好性Aが女性向けであり、かつ嗜好一致条件▲2▼の嗜好性Bがシニア向けに該当する商品が選択される。また、図10のように、さらに、嗜好一致条件に嗜好一致条件▲3▼:嗜好性Cと特徴Cが一致が追加されると、同様の処理により、最終的に選択される商品の商品特徴としては、嗜好一致条件▲1▼の嗜好性Aが女性向けであり、かつ嗜好一致条件▲2▼の嗜好性Bがシニア向けであり、かつ嗜好一致条件▲3▼の嗜好性Cが高級の全てが該当する商品が選択される。該当する商品が複数ある場合には、全ての商品情報について、同様に嗜好性一致情報記憶部209の該当する顧客IDに紐付けて記憶する。また、複数の嗜好一致条件が設定されていて、全ての嗜好一致条件を満たす商品が特徴把握情報記憶部205に存在しない場合の処理について説明する。商品の検索順序は、まず設定されている全ての条件に該当する商品を検索するが、該当する商品が存在しない場合には、いくつかの嗜好一致条件を満たす商品を特定する。例えば、図10のように嗜好一致条件が3つ存在する場合には、まず、検索条件として、嗜好性一致条件▲1▼かつ嗜好性一致条件▲2▼かつ嗜好性一致条件▲3▼というように全ての条件を満たす商品を検索するが、存在しなかった場合には、次に嗜好性一致条件▲1▼かつ嗜好性一致条件▲2▼、嗜好性一致条件▲1▼かつ嗜好性一致条件▲3▼、嗜好性一致条件▲2▼かつ嗜好性一致条件▲3▼というようにそれぞれ2つの条件の組み合わせで検索を行う。これらについては、どの条件で検索されても、同様に該当する商品情報を嗜好性一致情報記憶部209に記憶するが、どの検索条件に該当する商品であるかという情報も、該当する商品情報と共に嗜好性一致情報記憶部209に記憶する。2つの条件に該当する商品が存在しなかった場合の処理については同様に、さらに条件を減らした1つの条件のみに該当する商品を検索する。例えば、先ほどの2つの条件の組み合わせである3つの組み合わせ条件の全てにおいて該当する商品が存在しない場合には、次の検索条件としては、嗜好性一致条件▲1▼と、嗜好性一致条件▲2▼と嗜好性一致条件▲3▼の3つになり、検索する手順及び、該当する商品の商品情報を嗜好性一致情報記憶部209に記憶する手順については、先程と同様に行う。また、嗜好一致定義情報記憶部208の更新頻度に、DBが更新される度が設定されている場合は、嗜好性一致情報生成部107が情報を取得しているDBである特徴把握情報記憶部205と、嗜好性把握情報記憶部207と、嗜好一致定義情報記憶部208のいずれかの情報が更新された段階で、新たに図10の嗜好一致条件に該当する商品を特徴把握情報記憶部205から検索し、嗜好性一致情報記憶部209の商品情報と特徴把握情報と推薦商品IDを更新する。さらに、更新頻度の設定に設定なしが設定されている場合には、嗜好一致情報生成部107による自動更新は行わない。更新頻度にいずれの値が設定されている場合においても、管理者が任意のタイミングで、手動で同様の更新作業を行うことができる。似た人一致情報生成部108は、似た人定義情報記憶部210に記憶された集計頻度に応じた時に、嗜好性把握情報記憶部207を用いて、似た人定義情報記憶部210の似た人一致条件に従って、顧客IDごとに顧客の属性情報と行動情報と嗜好性情報から、その顧客に似た人を特定する。その特定された顧客IDに紐付く顧客情報と、特徴把握情報記憶部205からその顧客が購買した商品IDに紐付く商品情報を抽出し、似た人一致情報記憶部211に記憶する。その際、似た人一致情報記憶部211にある推薦商品IDには、該当する顧客が購買した商品IDを格納する。似た人一致情報を生成する処理をより具体的に説明する。似た人一致情報生成部108は、嗜好性把握情報記憶部207の顧客の属性情報と行動情報と嗜好性情報を用いて、似た人定義情報記憶部210の似た人一致条件により、該当する顧客の属性情報と行動情報と嗜好性情報の指定の項目の値が一致する、似た人を特定する。例えば、図12の似た人一致条件が似た人一致条件▲1▼:年齢±5歳がお互いに入るであるとき、顧客IDUID01の年齢が72歳であるため、嗜好性把握情報記憶部207に記憶されている顧客のうち、年齢が72歳±5歳に入るを満たす顧客に絞り込まれる。さらに、似た人一致条件に似た人一致条件▲2▼:趣味がお互いに一致が追加されると、顧客IDUID01の趣味がAAであるため、嗜好性把握情報記憶部207に記憶されている顧客で似た人一致条件▲1▼で絞り込まれた顧客の中から、さらに趣味がAAである顧客に絞り込まれる。つまり、絞り込まれる顧客情報としては、似た人一致条件▲1▼の年齢が72歳±5歳であり、かつ似た人一致条件▲2▼の趣味がAAに該当する顧客が選択される。また、図12のように、さらに、似た人一致条件に似た人一致条件▲3▼:嗜好性Cがお互いに一致が追加されると、同様の処理により、最終的に選択される顧客情報としては、似た人一致条件▲1▼の年齢が72歳±5歳であり、かつ似た人一致条件▲2▼の趣味がAAであり、かつ似た人一致条件▲3▼の嗜好性Cが高級の全てが該当する顧客が選択される。該当する顧客が複数ある場合には、全ての似た人に該当する顧客の顧客情報について、同様に似た人一致情報記憶部211の該当する顧客IDに紐付けて記憶する。また、複数の似た人一致条件が設定されていて、全ての似た人一致条件を満たす顧客が嗜好性把握情報記憶部207に存在しない場合の処理について説明する。顧客の検索順序は、まず設定されている全ての条件に該当する顧客を検索するが、該当する顧客が存在しない場合には、いくつかの似た人一致条件を満たす顧客を特定する。例えば、図12のように似た人一致条件が3つ存在する場合には、まず、検索条件として、似た人一致条件▲1▼かつ似た人一致条件▲2▼かつ似た人一致条件▲3▼というように全ての条件を満たす顧客を検索するが、存在しなかった場合には、次に似た人一致条件▲1▼かつ似た人一致条件▲2▼、似た人一致条件▲1▼かつ似た人一致条件▲3▼、似た人一致条件▲2▼かつ似た人一致条件▲3▼というようにそれぞれ2つの条件の組み合わせで検索を行う。これらについては、どの条件で検索されても、同様に該当する顧客情報を似た人一致情報記憶部211に記憶するが、どの検索条件に該当する顧客であるかという情報も、該当する顧客情報と共に似た人一致情報記憶部211に記憶する。2つの条件に該当する顧客が存在しなかった場合の処理については同様に、さらに条件を減らした1つの条件のみに該当する顧客を検索する。例えば、先ほどの2つの条件の組み合わせである3つの組み合わせ条件の全てにおいて該当する顧客が存在しない場合には、次の検索条件としては、似た人一致条件▲1▼と、似た人一致条件▲2▼と似た人一致条件▲3▼の3つになり、検索する手順及び、該当する顧客である似た人の顧客情報を似た人一致情報記憶部211に記憶する手順については、先程と同様に行う。また、似た人定義情報記憶部210の更新頻度に、DBが更新される度が設定されている場合は、似た人一致情報生成部108が情報を取得しているDBである嗜好性把握情報記憶部207と、似た人定義情報記憶部210のいずれかの情報が更新された段階で、新たに図12の似た人一致条件に該当する似た人を嗜好性把握情報記憶部207から検索し、似た人一致情報記憶部211の似た人IDに紐付く属性情報と行動情報と嗜好性情報を推薦商品IDを更新する。また、商品が追加されたなどの特徴把握情報記憶部205が更新された場合には、似た人一致情報記憶部の似た人が購買した商品である推薦商品IDに紐付く商品情報を更新する。さらに、更新頻度の設定に設定なしが設定されている場合には、似た人一致情報生成部108による自動更新は行わない。更新頻度にいずれの値が設定されている場合においても、管理者が任意のタイミングで、手動で同様の更新作業を行うことができる。レコメンド情報生成部109は、嗜好一致定義情報記憶部208と似た人定義情報記憶部210に記憶されたレコメンド条件に従って、送受信部101によって受信された推薦リクエストに含まれる顧客IDに対応する推薦商品である推薦商品ID及び、それに紐付く商品情報を、嗜好性一致情報記憶部209と似た人一致情報記憶部211から取得する。次に、PC/携帯端末300について説明する。PC/携帯端末300は、ブラウザまたはアプリケーションからネットワーク1を介して、WEBサーバ/DBサーバ400の既存の顧客情報にアクセスすることによって、送信された顧客IDに対する顧客情報を取得する。また、PC/携帯端末300は、ブラウザまたはアプリケーションからアクセスされた顧客の顧客IDを含む推薦リクエストをレコメンドサーバ100に送信する。PC/携帯端末300は、レコメンドサーバ100から送信されたレコメンド情報を用いてレコメンド表示領域の表示データを構成し、推薦商品に関する情報を表示画面のレコメンド表示領域に表示する。なお、顧客が使用する情報処理装置は、PCや、携帯電話やPDAPersonalDigitalAssistant、スマートフォンなどの携帯端末に限るものではなく、ブラウザやアプリケーションを備え、ネットワーク1を介して、WEBサーバ/DBサーバ400および、レコメンドサーバ100にアクセスできる電子機器であればどのようなものであってもよい。次に、WEBサーバ/DBサーバ400について説明する。WEBサーバ/DBサーバ300は、ブラウザやアプリケーションを用いてアクセスした顧客に対して、その顧客IDに紐付く顧客情報を送信する。顧客情報には、顧客属性情報と顧客行動情報があるが、顧客属性情報とは、その顧客に関する既に登録されている様々な種類の情報のことであり、顧客行動情報とは、顧客がアクセスした際の位置情報や、過去に商取引が成立したことを示す商取引に関する履歴情報のことである。WEBサーバ/DBサーバ400は、生成したそれらの顧客情報とともに、レコメンドサーバ100に顧客情報を送信するリクエストを含むスクリプトをPC/携帯端末300に送信する。PC/携帯端末300は、受信したスクリプトを実行し、顧客情報をレコメンドサーバ100に送信する。次に、上述のように構成されたレコメンドサーバ100とPC/携帯端末300とWEBサーバ/DBサーバ400からなるレコメンドシステム10でのレコメンド処理について説明する。図14は、レコメンドシステム10が行なうレコメンド処理手順を示すフローチャートである。なお、PC/携帯端末300がECサーバ/DBサーバ400にアクセスした際に、顧客情報取得に使用する顧客IDはPC/携帯端末300のCookieに格納されている。まず、PC/携帯端末300は、既にインストールされているアプリケーションまたは、ブラウザを用いてURLUniformResourceLocatorを指定し、Webサイトを表示するステップS701。次に、PC/携帯端末300は、Cookieから顧客IDを取得するステップS702。次に、PC/携帯端末300は、WEBサーバ/DBサーバ400に、取得した顧客IDに紐付く顧客情報のリクエスト送信するステップS703。WEBサーバ/DBサーバ400は、PC/携帯端末300からのリクエストを受信し、リクエストに対応する顧客情報をPC/携帯端末300に送信するステップS704。以下、WEBサーバ/DBサーバから得られた顧客情報をユーザ情報と呼ぶ。PC/携帯端末300は、顧客IDおよびユーザ情報を含む推薦リクエストをレコメンドサーバ100に送信するステップ705。より具体的には、HTMLファイルに記述されている、JavaScript登録商標等によるスクリプトを実行することによって、商品IDおよび顧客IDを含んだリクエストをレコメンドサーバ100に送信する。レコメンドサーバ100の送受信部101は、PC/携帯端末300から送信された、顧客IDおよびユーザ情報を含む推薦リクエストを受信するステップS706。レコメンド情報生成部109は、嗜好一致定義情報記憶部208および、似た人定義情報記憶部より、それぞれのレコメンド条件を取得するステップS707。例えば、図10の全ての嗜好一致条件と図12の全ての似た人一致条件を取得する。レコメンド情報生成部109は、レコメンド条件に従って、受信した顧客IDに対応する推薦商品IDとその商品IDに紐付く商品情報を、嗜好性一致情報記憶部209および、似た人一致情報記憶部211から取得し、それらの商品情報を用いてレコメンド情報を生成するステップS708。例えば、受信した顧客IDがUID01で、レコメンド条件が図10の嗜好一致条件である場合には、嗜好性一致情報記憶部209から推薦商品IDであるGID04とそれに紐付く商品情報を取得する。また、受信した顧客IDがUID01で、レコメンド条件が図12の似た人一致条件である場合には、似た人一致情報記憶部211から推薦商品IDであるGID11とそれに紐付く商品情報を取得する。レコメンド情報生成部109は、ユーザ行動情報記憶部201に記憶されたユーザ行動情報を用いて、顧客が既に購入している商品IDを取得した商品IDから削除するステップS709。送受信部101は、PC/携帯端末300にレコメンド情報を送信するステップS710。PC/携帯端末300は、レコメンド情報をレコメンドサーバ100から受信するステップS711。PC/携帯端末300は、レコメンド情報からレコメンド表示領域の表示データを構成し、レコメンド表示領域に推薦商品に関する情報を表示するステップS712。このように、顧客がある商品を購入する際に、顧客が商品を選択する際に重要とされる、自分と選択基準が近い友達からの口コミ似た人一致情報記憶部211の推薦商品に対応するおよび自分を良く知る販売員からのアドバイス嗜好性一致情報記憶部209の推薦商品に対応する、を聞くように商品を推薦することができる。したがって、顧客の選択嗜好性を考慮して商品を推薦することができるため、顧客が購入する可能性がある商品を幅広く推薦することができる。レコメンドサーバ100は、CPUCentralProcessingUnit等の制御装置と、ROMReadOnlyMemoryやRAMRandomAccessMemory等の記憶装置と、HDDHardDiskDrive、CDCompactDiskドライブ装置等の外部記憶装置と、ディスプレイ等の表示装置と、キーボードやマウス等の入力装置と、他の装置と通信を行う通信インタフェースとこれらを接続するバスを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成である。本実施例では、上述した各部を備えるレコメンドサーバ100がレコメンド装置として動作する。また、上述したレコメンドサーバ100がレコメンド方法を実行する。また、レコメンドサーバ100内のCPUがレコメンドプログラムをROMから読み出して実行することにより、各種デバイスを動作させることによって上述した実施例を実現する。レコメンドサーバ100で実行されるレコメンドプログラムは、上述した各部送受信部、ユーザ属性情報生成部、ユーザ行動情報生成部、ユーザ統合情報生成部、特徴把握情報生成部、嗜好性把握情報生成部、嗜好性一致情報生成部、似た人一致情報生成部、レコメンド情報生成部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはCPUがROMからレコメンドプログラムを読み出して実行することにより上述した各部が主記憶装置上にロードされ、送受信部101、ユーザ属性情報生成部102、ユーザ行動情報生成部103、ユーザ統合情報生成部104、特徴把握情報生成部105、嗜好性把握情報生成部106、嗜好性一致情報生成部107、似た人一致情報生成部108、レコメンド情報生成部109が主記憶装置上に生成される。なお、ユーザ属性情報記憶部200と、ユーザ行動情報記憶部201と、ユーザ統合情報記憶部202と、商品情報記憶部203と、特徴定義情報記憶部204と、特徴把握情報記憶部205と、嗜好性定義情報記憶部206と、嗜好性把握情報記憶部207と、嗜好一致定義情報記憶部208と、嗜好性一致情報記憶部209と、似た人定義情報記憶部210と、似た人一致情報記憶部211は、主記憶装置上に構成するほか、HDD、光ディスク、メモリカードなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体によって構成することもできる。また、レコメンドプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD-ROM、フレキシブルディスクFD、CD-R、DVDDigitalVersatileDisk等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。さらに、レコメンドプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。WEBサーバ/DBサーバ400についても、レコメンドサーバ100と同様に通常のコンピュータを利用したハードウェア構成である。上述した実施例では、レコメンドサーバ100とWEBサーバ/DBサーバ400を別々のサーバとして説明したが、レコメンドサーバ100とWEBサーバ/DBサーバ400の機能を1つのサーバに備えた構成としてもよい。なお、本発明は、上述した実施例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することができる。また、上述した実施例に開示されている複数の構成要素は適宜組み合わせてもよく、実施例に示される構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。