"商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた前記倍率及び前記当選確率とは異なる前記倍率及び前記当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成手段と、前記生成手段により生成された複数の抽選パターンを前記ユーザの端末に送信する送信手段と、前記端末における前記複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、前記ポイントに適用する前記倍率を決定する決定手段とを備えるポイント付与装置。前記生成手段が、購入される商品に関係なく、前記期待値が互いに等しい前記複数の抽選パターンを生成し、前記ユーザにより前記複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択される、請求項1に記載のポイント付与装置。前記生成手段が、前記倍率と、前記当選確率と、1以上の商品から成る商品群とが関連付けられた前記ポイントデータを記憶する記憶手段を参照して、前記商品群の中から購入される商品に対応する前記抽選パターンを生成し、前記ユーザによる商品の選択により前記複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択される、請求項1に記載のポイント付与装置。商品の特性に基づいて複数の商品を複数の商品群に分類し、一部の前記商品群についての前記期待値を変更し、続いて、各商品群の期待値の平均が一定になるように残りの前記商品群についての前記期待値を変更することで、前記記憶手段に記憶されているポイントデータを更新する調整手段をさらに備える請求項3に記載のポイント付与装置。前記生成手段が、前記ユーザが複数個の商品を購入する場合にのみ前記複数の抽選パターンを生成する、請求項1~4のいずれか一項に記載のポイント付与装置。ポイント付与装置により実行されるポイント付与方法であって、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成ステップであって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた前記倍率及び前記当選確率とは異なる前記倍率及び前記当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成ステップと、前記生成ステップにおいて生成された複数の抽選パターンを前記ユーザの端末に送信する送信ステップと、前記端末における前記複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、前記ポイントに適用する前記倍率を決定する決定ステップとを含むポイント付与方法。コンピュータを、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた前記倍率及び前記当選確率とは異なる前記倍率及び前記当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成手段と、前記生成手段により生成された複数の抽選パターンを前記ユーザの端末に送信する送信手段と、前記端末における前記複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、前記ポイントに適用する前記倍率を決定する決定手段として機能させるポイント付与プログラム。コンピュータを、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた前記倍率及び前記当選確率とは異なる前記倍率及び前記当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成手段と、前記生成手段により生成された複数の抽選パターンを前記ユーザの端末に送信する送信手段と、前記端末における前記複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、前記ポイントに適用する前記倍率を決定する決定手段として機能させるポイント付与プログラムを記録するコンピュータ読取可能な記録媒体。しかしながら、上記特許文献1に記載されているような仕組みでは付与されるポイントが予め定められているので、ユーザの購買意欲を喚起できない場合がある。そのため、ポイントを付与することがユーザの購入行動に何らの影響も及ぼさないことが考えられる。本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの購入に関する行動を、ポイント提供者やサービス提供者の所望の範囲に導くことが可能なポイント付与装置、ポイント付与方法、ポイント付与プログラム、及びそのプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することを目的とする。本発明の一形態に係るポイント付与装置は、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成手段と、生成手段により生成された複数の抽選パターンをユーザの端末に送信する送信手段と、端末における複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、ポイントに適用する倍率を決定する決定手段とを備える。本発明の一形態に係るポイント付与方法は、ポイント付与装置により実行されるポイント付与方法であって、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成ステップであって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成ステップと、生成ステップにおいて生成された複数の抽選パターンをユーザの端末に送信する送信ステップと、端末における複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、ポイントに適用する倍率を決定する決定ステップとを含む。本発明の一形態に係るポイント付与プログラムは、コンピュータを、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成手段と、生成手段により生成された複数の抽選パターンをユーザの端末に送信する送信手段と、端末における複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、ポイントに適用する倍率を決定する決定手段として機能させる。本発明の一形態に係るコンピュータ読取可能な記録媒体は、コンピュータを、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成手段と、生成手段により生成された複数の抽選パターンをユーザの端末に送信する送信手段と、端末における複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、ポイントに適用する倍率を決定する決定手段として機能させるポイント付与プログラムを記録する。このような形態によれば、それぞれが変更可能に設定された期待値に対応する複数の抽選パターンがユーザに提供され、ユーザは好みに応じた抽選パターンを選択してポイントを得ることができる。各抽選パターンの期待値を変更可能とすることで、ユーザによる各抽選パターンの選択比率を制御でき、これにより、ユーザの購入に関する行動を、ポイント提供者やサービス提供者の所望の範囲に導くことができる。本発明の一形態に係るポイント付与装置では、生成手段が、購入される商品に関係なく、期待値が互いに等しい複数の抽選パターンを生成し、ユーザにより複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択されてもよい。このような形態によれば、それぞれの期待値が等しい複数の抽選パターンが生成されてユーザに提供される。したがって、ユーザは、様々な抽選パターンの中から自身の好みに応じてその抽選パターンを選択することができる。また、各抽選パターンの期待値を一定にすることで、ポイントの提供者サービス提供者の支出を予想の範囲内に留めることができる。本発明の一形態に係るポイント付与装置では、生成手段が、倍率と、当選確率と、1以上の商品から成る商品群とが関連付けられたポイントデータを記憶する記憶手段を参照して、商品群の中から購入される商品に対応する抽選パターンを生成し、ユーザによる商品の選択により複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択されてもよい。このような形態によれば、抽選パターンが商品に対応付けられており、ユーザは商品を選択することで、対応する抽選パターンを選択する。このように様々な商品を何らかの抽選パターンに対応させておくことで、ユーザの購買意欲を効果的に喚起することができる。本発明の一形態に係るポイント付与装置は、商品の特性に基づいて複数の商品を複数の商品群に分類し、一部の商品群についての期待値を変更し、続いて、各商品群の期待値の平均が一定になるように残りの商品群についての期待値を変更することで、記憶手段に記憶されているポイントデータを更新する調整手段をさらに備えてもよい。このような形態によれば、商品の特性に基づいて、調整の前後で期待値の平均が一定になるようにポイントデータが調整される。したがって、ユーザの購買意欲を喚起するとともに、ポイントの提供者サービス提供者の支出を予想の範囲内に留めることができる。本発明の一形態に係るポイント付与装置では、生成手段が、ユーザが複数個の商品を購入する場合にのみ複数の抽選パターンを生成してもよい。このように複数の抽選パターンを提供する条件を設けることで、多くの商品の購入をユーザに促すことができる。本発明の一側面によれば、ユーザの購入に関する行動を、ポイント提供者やサービス提供者の所望の範囲に導くことができる。以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。第1実施形態図1~3を用いて、第1実施形態に係る情報処理システムの機能及び構成を説明する。情報処理システムは、サーバ11、インターネット12、および複数のクライアント13を備えている。サーバ11は、専用サーバ、パーソナルコンピュータ、仮想サーバ、あるいはこれらの組み合わせからなるポイント付与装置である。サーバ11は、インターネット12を介して、商品を販売するためのウェブページを各クライアント13に提供し、各クライアント13から商品の購入の申し込みを受け付ける。なお、本明細書における商品とは、製品だけでなくサービスの提供も含む概念である。本実施形態では、サーバ11が提供するウェブサイトにおいて、商品は都道府県に対応付けられている。サーバ11は必要に応じて、都道府県に対応付けられた商品のこれまでの購入履歴に応じて、ユーザが購入しようとしている商品の購入で生じるポイントに倍率ただし、倍率>1を乗じる。サーバ11は定期的に、その倍率が適用される都道府県を選択し、選択された各都道府県の倍率を決定する。本実施形態では、倍率が適用された上でユーザ購入者に付与されるポイントを特別ポイントという。ポイントとは、商品購入時の支払金額などに応じて、所定の条件で計算されてユーザに付与される値であり、次回以降の商品購入時において金銭と同様に支払いに利用できる。なお、本実施形態では倍率を都道府県毎に設定するが、倍率を付与する対象単位は任意に定めてよい。例えば、国や市町村などの他の地域区分毎に倍率を設定してもよいし、商品のカテゴリ例えば、ファッションや食品、家電など毎に倍率を設定してもよい。インターネット12は、有線または無線の汎用回線または専用回線や、有線または無線のLANLocalAreaNetworkまたはWANWideAreaNetworkなどで構成される通信ネットワークである。なお、情報処理システムにおける通信ネットワークの種類は限定されない。クライアント13は、ウェブブラウザを実行する端末装置である。クライアント13はユーザの操作に応じてサーバ11からウェブページを取得し表示する。クライアント13の例としてパーソナルコンピュータや携帯電話機などが挙げられるが、クライアント13の種類はこれらに限定されない。次に、サーバ11について詳細に説明する。図2に示すように、サーバ11はCPUCentralProcessingUnit31、ROMReadOnlyMemory32、RAMRandomAccessMemory33を備えている。これらの要素はバス34により相互に接続されている。バス34にはさらに入出力インタフェース35が接続されている。入出力インタフェース35には、キーボードやマウス、マイクロホンなどの入力部36、ディスプレイやスピーカなどの出力部37、ハードディスクや不揮発性メモリなどの記憶部38、ネットワークインタフェースなどの通信部39、リムーバブルメディア41例えば、磁気ディスクや光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリを駆動するドライブ40が接続されている。サーバ11では、CPU31が記憶部38に記憶されているポイント付与プログラムを入出力インタフェース35及びバス34を介してRAM33にロードして実行することにより、後述する一連の処理が行われる。サーバ11が実行するポイント付与プログラムは、例えばリムーバブルメディア41に記録された態様で、あるいは、インターネット12などの通信ネットワークを介して配信されることにより、提供される。そして、ポイント付与プログラムは、インストールにより記憶部38に記憶される。ポイント付与プログラムは、記憶部38に予め記憶インストールされていてもよい。図3に示すように、サーバ11は機能的構成要素としてユーザデータベース61、商品データベース62、地域データベース63、履歴データベース64、Webサーバ機能65、ページ生成部66、ページ管理部67、販売処理部68、及びポイント付与部69を備えている。これらの要素は、サーバ11上でのポイント付与プログラムの実行により実現される。ユーザデータベース61は、ユーザデータを記憶する手段である。ユーザデータは、ユーザを一意に特定するユーザIDと、ウェブページにログインするためのパスワードと、各種ユーザ属性氏名、住所、電話番号、電子メールアドレスなどと、商品購入により獲得したポイントとを含んでいる。商品データベース62は、商品データを記憶する手段である。商品データは、商品を一意に特定する商品IDと、各種商品属性商品の名前、価格、及び画像、メーカ又は提供者の名前及び住所、販売地域、商品が提示されるウェブページのURLとを含む。地域データベース63は、商品と都道府県との対応付けを示す地域データを記憶する手段である。地域データは商品IDと都道府県名とを含む。また、地域データベース63は、各都道府県のイベント例えばお祭りや花火大会などに関するイベントデータも記憶する。履歴データベース64は、都道府県に対応付けられた商品についての各ユーザの購入履歴を示す履歴データを記録する手段である。一のユーザについての履歴データは、ユーザIDと、購入商品のID、都道府県名、及び購入日時の1以上の組とを含む。これらのデータベース61~64は、オペレーティングシステムによって提供されるファイルシステム上に直接構築されてもよいし、データベース管理システムとして構築されてもよい。また、これらのデータベース61~64のうちのいずれか複数を統合してしてもよい。上記データベース61~64の構築方法は任意である。Webサーバ機能65はWebサーバプログラムを実行することにより実現され、HTTPHypertextTransferProtocolに規定される手順に基づいてウェブページをクライアント13に提供する手段である。このウェブページはHTMLHypertextMarkupLanguageやXMLExtensibleMarkupLanguageなどのマークアップ言語で記述され、テキストや画像などの各種のオブジェクトを含む。ページ生成部66は、Webサーバ機能65によって提供されるウェブページを生成する手段である。ページ管理部67は、商品を販売するためのウェブページをURLUniformResourceLocatorに対応付けるとともに、そのウェブページで表示されるオブジェクト及びその配置などを決定する手段である。また、ページ管理部67は、ウェブページで示される商品と都道府県とを対応付けて、その対応付けを示す地域データを地域データベース63に記録する。地域データの登録について説明する。商品データベース62に新たな商品データが登録されると、ページ管理部67はその商品データを取得し、このデータに基づいて、商品に関連する都道府県を特定する。例えば、ページ管理部67はメーカ又は提供者の住所や販売地域に基づいて都道府県を特定する。また、ページ管理部67はサーバ11の管理者から入力された都道府県をそのまま採用してもよい。あるいは、ページ管理部67は商品名をキーワードに検索したインターネット12上の情報に基づいて都道府県を特定してもよい。続いて、ページ管理部67はその商品と特定した都道府県との対応付けを示す地域データを生成して地域データベース63に格納する。販売処理部68は、クライアント13において商品購入の申し込みの手続きが完了した場合に、商品の手配や代金請求に関する処理を実行する手段である。ポイント付与部69は、商品を購入するユーザにポイントを付与すると共に、ユーザデータベース61に記録されている各ユーザのポイントを更新する手段である。ポイント付与部69は、倍率決定部71、ワイルドカード決定部72、ポイント決定部73、及び履歴記録部74を備えている。倍率決定部71は、一部の都道府県を選択し、選択した都道府県に応じた倍率を決定する手段である。倍率決定部71は、選択した各都道府県についての倍率を示す倍率データを倍率記憶部71aに格納する。ここで選択される都道府県は、特別ポイントの付与対象となる商品に関連する都道府県である。倍率決定部71はこの処理を定期的に実行する。倍率決定部71は所定の時刻に起動し、まず、一部の都道府県を選択する。倍率決定部71は所定数の都道府県をランダムに選択してもよいし、総売上が少ない方から順に所定数の都道府県を選択してもよい。また、倍率決定部71は現在の季節に合う名産品がある所定数の都道府県を選択してもよい。あるいは、倍率決定部71はサーバ11の管理者により入力された都道府県をそのまま選択してもよい。続いて、倍率決定部71は選択した各都道府県について倍率を決定する。例えば2個の都道府県を選択した場合には、倍率決定部71は、これらの都道府県のすべてで商品を購入したことを示す履歴が存在した場合に適用する倍率を2とする。3個の都道府県を選択した場合には、倍率決定部71はこれらの都道府県のすべてで商品を購入したことを示す履歴が存在した場合に適用する倍率を3とする。なお、倍率は1を超えていればよく、具体的な値は任意に決めてよい。このように倍率を決定すると、倍率決定部71はその決定に基づいて倍率データを生成し、現在記憶されている倍率データを今回生成した倍率データに置き換えることで倍率記憶部71aを更新する。したがって、ユーザ購入者が特別ポイントを獲得する条件が定期的に変わることになる。例えば、2月7日に都道府県A,Bに対して倍率2が設定され、2月8日に、都道府県C,D,Eに対して倍率3が決定され、2月9日に都道府県C,Gに対して倍率2.5が決定される。なお、倍率データの更新間隔は任意である。例えば、倍率決定部71は1日毎、2日毎、3日毎、1週間毎、あるいは1月毎に上記の更新を実行する。ワイルドカード決定部72は、一部の都道府県をワイルドカードとして選択する手段である。ワイルドカード決定部72は、ワイルドカードとして選択された都道府県を示すワイルドカードデータをワイルドカード記憶部72aに格納する。ワイルドカードとは、特別ポイントの対象となる都道府県との一致を考慮することなく無条件に特別ポイントを付与する対象となる、購入商品の都道府県のことである。このようなワイルドカードを用いることで、ユーザの購買意欲を刺激することができる。ワイルドカード決定部72は所定の時刻に起動し、まず、地域データベース63内のイベントデータを参照して、次の起動時までに実施される一または複数のイベントを特定する。続いて、ワイルドカード決定部72は、特定したイベントが開催される都道府県をワイルドカードとして選択する。続いて、ワイルドカード決定部72はその選択に基づいてワイルドカードデータを生成し、現在記憶されているワイルドカードデータを今回生成したワイルドカードデータに置き換えることでワイルドカード記憶部72aを更新する。なお、ワイルドカードの選択方法は上記に限定されない。ワイルドカード決定部72は、売上が少ない都道府県や、ランダムに選択した都道府県をワイルドカードに設定したり、名前順などの所定の順番に都道府県を選択したりしてもよい。また、ワイルドカードの更新間隔は任意である。例えば、ワイルドカード決定部72は1日毎、2日毎、3日毎、1週間毎、あるいは1月毎に上記の更新を実行する。ポイント決定部73は、商品購入により生じるポイントを決定する手段である。まず、ポイント決定部73は、支払代金に所定の率を乗算することにより基本ポイントを求める。ポイント決定部73は、商品データベース62から読み出した購入商品のデータで示されるポイントを基本ポイントとして取得してもよい。続いて、ポイント決定部73は、クライアント13のユーザ購入者のIDに対応する履歴データを履歴データベース64から読み出すと共に、倍率データを倍率記憶部71aから読み出す。なお、ユーザIDはユーザのログイン時に取得されている。続いて、ポイント決定部73は、その倍率データで示される都道府県、すなわち特定ポイント対象の都道府県が、履歴データで示される1以上の都道府県のリストに含まれているか否かを判定する。これは、特別ポイントの各都道府県に関連する1以上の商品をユーザが過去に購入したか否かを判定することを意味する。倍率データと履歴データとを比較する際に、ポイント決定部73は履歴データ内のワイルドカード情報を考慮する。ワイルドカード情報を含む履歴データについては、ポイント決定部73は、その履歴データで示される都道府県が何であるかに関わらず、特定ポイント対象の都道府県のうちの一つが履歴データに含まれていると判定する。特定ポイント対象の都道府県のすべてがユーザの履歴データに含まれている場合、すなわち、特別ポイントの各都道府県に関連する1以上の商品をユーザが過去に購入している場合には、ポイント決定部73は、倍率データで示される倍率を今回の購入で生じる基本ポイントに乗じることで特別ポイントを求める。一方、特定ポイント対象の都道府県のいずれかがユーザの履歴データに含まれていなければ、ポイント決定部73は基本ポイントをそのまま保持する。例えば、倍率データが都道府県C,D,Eと倍率3とを示しているとする。この場合、ポイント決定部73は購入者のユーザIDに対応する履歴データを参照して、都道府県C,D,Eのすべてについて履歴データが存在するか否かを判定する。そして、これら三つの都道府県のそれぞれに対応する履歴データが存在する場合には、ポイント決定部73は、今回の購入で生じる基本ポイントに倍率3を乗じることで特別ポイントを得る。一方、都道府県C,D,Eの少なくとも一つについて対応する履歴データが存在しなければ、ポイント決定部73は基本ポイントをそのまま保持する。また、購入者のユーザIDに対応する履歴データに、都道府県C,Dについてのデータと、ワイルドカード情報を含み且つ都道府県C,D,E以外の都道府県を示すデータとが含まれる場合には、ポイント決定部73はそのワイルドカードを都道府県Eとみなす。そして、ポイント決定部73は倍率データで示されるすべての都道府県が履歴データに存在すると判定し、今回の購入で生じる基本ポイントに倍率3を乗じることで特別ポイントを得る。一方、購入者のユーザIDに対応する履歴データに都道府県Cについてのデータと、ワイルドカード情報を含み且つ都道府県C,D,E以外の都道府県を示すデータとが含まれる場合には、ワイルドカードを都道府県D,Eのいずれか一方とみなしても、その他方に対応する履歴データは存在しないことになる。したがって、ポイント決定部73は基本ポイントをそのまま保持する。続いて、ポイント決定部73は求めた基本ポイント又は特別ポイントを、ユーザデータベース61内の、購入者に対応するユーザデータのポイントに加算する。これにより、商品を購入したユーザに対してポイントが付与される。履歴記録部74は、都道府県に対応付けられた商品を購入したことを示す履歴データを生成して履歴データベース64に格納する手段である。履歴記録部74は、ワイルドカード記憶部72aに記憶されているワイルドカードデータを参照して、今回購入された商品に対応する都道府県がワイルドカードとして指定されている否かを判定する。購入商品の都道府県がワイルドカードである場合には、履歴記録部74は購入者に対応する履歴データに、今回購入された商品のIDと、対応する都道府県名と、その都道府県がワイルドカードであることを示す情報ワイルドカード情報と、購入日時とを追加する。一方、購入商品の都道府県がワイルドカードでなければ、履歴記録部74は購入者に対応する履歴データに、今回購入された商品のIDと、対応する都道府県名と、購入日時とを追加する。履歴記録部74は、所定の期間が経過したワイルドカード情報を定期的に削除する処理も実行する。この削除処理が行われた履歴データは、ポイント決定部73の処理において、購入商品に対応する都道府県のみを示すこととなる。履歴記録部74は所定の時刻になると起動し、購入日時から所定の期間が経過し且つワイルドカード情報を含む履歴データを抽出する。そして、履歴記録部74は抽出された履歴データからワイルドカード情報を削除する。なお、抽出する基準となる所定の期間は任意に定めてよい。例えば、その期間を1日や3日、10日、1週間などとしてもよい。このようにワイルドカードに期間の制限を設けることで、その期間が経過する前においてユーザの購買意欲を刺激することができる。次に、図4~8を用いて、クライアント13のユーザがログインした後に行われる商品購入処理を説明する。まず、ページ生成部66がクライアント13からのリクエストに応じて、各都道府県の商品を紹介するウェブページを生成しステップS1001、Webサーバ機能65がそのページをクライアント13に送信するステップS1002。このウェブページの例を図6に示す。この例では、日本地図が示されると共に、各都道府県の商品が示されている。このウェブページには、各都道府県の商品を紹介する他のウェブページへのリンクが埋め込まれている。また、倍率記憶部71a内の倍率データに基づく、特別ポイントに関する情報宮城と熊本で買ったことがある人はポイント2倍もこのウェブページで示されている。特別ポイントに関する情報をユーザに示すことで、ユーザはより多くのポイントを得るために、選択された都道府県に対応付けられた商品を購入しようとする。その結果、ユーザの購買意欲を刺激することができる。なお、特別ポイントに関する情報として倍率のみを示してもよいし、この情報自体をウェブページ上に載せなくてもよい。クライアント13は、サーバ11から送信されてきたウェブページを受信し表示するステップS2001,S2002。その後ユーザがいずれかの都道府県をクリック選択すると、クライアント13は選択された都道府県に対応するウェブページをサーバ11に要求するステップS2003。サーバ11では、Webサーバ機能65がその要求を受け付けるステップS1003。続いて、ページ生成部66がその要求に応じて、選択された都道府県の商品を紹介するウェブページを生成するステップS1004。具体的には、ページ生成部66は地域データベース63から地域データを読み出して、選択された都道府県に対応する商品IDを取得する。そして、ページ生成部66はその商品IDに対応する商品データを商品データベース62から読み出し、その商品データを用いてウェブページを生成する。続いて、Webサーバ機能65が生成されたウェブページをクライアント13に送信するステップS1005。このときに生成されるウェブページの例を図7に示す。この例では、宮城県の地図が示されると共に、宮城県の各地域に対応する商品が示されている。各商品の画像及び名前を示すオブジェクトにはその商品を販売するウェブページへのリンクが埋め込まれている。なお、ページ生成部66は特別ポイントに関する情報をこのウェブページに含めてもよい。クライアント13は、サーバ11から送信されてきたウェブページを受信し表示するステップS2004,S2005。ユーザにより一の商品がクリック選択されると、クライアント13はその商品のウェブページをサーバ11に要求するステップS2006。サーバ11では、Webサーバ機能65がその要求を受け付けるステップS1006。続いて、ページ生成部66がその要求に応じて、選択された商品のウェブページを生成するステップS1007。具体的には、ページ生成部66は、選択された商品を販売するウェブページのURLに対応する商品データを商品データベース62から読み出し、その商品データを用いてウェブページを生成する。続いて、Webサーバ機能65が生成されたウェブページをクライアント13に送信するステップS1008。このときに生成されるウェブページの例を図8に示す。この例では、商品Qの画像および説明や買い物かごボタンなどが示されている。クライアント13のユーザは、買い物かごボタンをクリックして商品Qの購入を申し込むことができる。クライアント13は、サーバ11から送信されてきたウェブページを受信し表示するステップS2007,S2008。ユーザが買い物かごボタンをクリックし、その後配送先や支払方法を指定して最終的に注文を確定させると、クライアント13は、商品の購入の申込みを示すデータをサーバ11に送信するS2009。サーバ11では、Webサーバ機能65が申込みのデータを受け付けステップS1009、販売処理部68が購入商品の手配および代金請求の処理を実行するステップS1010。続いて、ポイント決定部73が付与ポイントを決定する。まず、ポイント決定部73は今回の購入による基本ポイントを求めるステップS1011。続いて、ポイント決定部73は、購入者の履歴データと倍率データとを読み出し、倍率データで示される都道府県が、履歴データで示される都道府県に含まれるか否かを判定するステップS1012~S1014。この判定では、ポイント決定部73はワイルドカード情報も考慮する。そして、ポイント決定部73は、倍率データで示される都道府県がすべて履歴データで示される都道府県に含まれている場合にのみ、基本ポイントに倍率を乗ずることで特別ポイントを求めるステップS1015。続いて、ポイント決定部73は取得した基本ポイント又は特別ポイントを、購入者を示すユーザデータのポイントに加算するステップS1016。続いて、履歴記録部74が購入者に対応する履歴データを更新するステップS1017。続いて、ページ生成部66が、購入の申し込みを受け付けた旨を通知するウェブページを生成しステップS1018、Webサーバ機能65がそのウェブページをクライアント13に送信するステップS1019。クライアント13は、サーバ11から送信されてきたウェブページを受信し表示するステップS2010,S2011。以上で、商品購入の処理が終了する。以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザは、特別ポイントの付与対象として選択された都道府県に対応付けられた商品を以前に購入していれば、通常よりも多くのポイントを得ることができる。選択される都道府県と倍率とは所定のタイミングで変わるので、ユーザは定期的にウェブサイトを確認しようとする。また、ユーザは特別ポイントを得るために、できるだけ多くの都道府県の商品を購入したくなる。すなわち、ユーザの購買意欲を刺激することができる。本実施形態において、単に都道府県を比較するだけでなく、各都道府県での商品の購入回数にも基づいて倍率を決めてもよい。以下にこの変形例について説明する。この場合には、倍率決定部71は、選択した都道府県の少なくとも一つに対して2以上の購入回数を設定する。例えば、倍率決定部71は都道府県A,B,C,Dを選択し、都道府県Cについて購入回数2を設定する。そして、倍率決定部71は、都道府県A,B,C,Dに対応する商品の購入に応じた第1の倍率4を設定すると共に、都道府県A,B,Dに対応する商品の購入と、都道府県Cに対応する商品の2回以上の購入回数とに応じた第2の倍率6を設定する。そして、倍率決定部71はこれら二種類の倍率のそれぞれについて倍率データを生成し、その倍率データを倍率記憶部71aに格納する。この場合には、ポイント決定部73は購入者の履歴データと倍率データとを比較し、履歴データが第2の倍率を適用する条件を満たしていれば該第2の倍率に基づいて特別ポイントを算出する。履歴データがその条件を満たしていなくても、第1の倍率を適用する条件を満たしていれば、ポイント決定部73は該第1の倍率に基づいて特別ポイントを算出する。履歴データがこれら二つの条件のいずれも満たしていなければ、ポイント決定部73は基本ポイントを購入者に付与すると決定する。上記の例のように第1及び第2の倍率が4及び6に設定されているとする。この場合に、購入者が、都道府県A,B,C,Dに対応する商品を以前に購入しており、且つ都道府県Cに対応する商品の購入回数が1であれば、倍率は4である。購入者が、都道府県A,B,C,Dに対応する商品を以前に購入しており、且つ都道府県Cに対応する商品の購入回数が2以上であれば、倍率は6である。本実施形態ではポイント決定部73がワイルドカードデータも参照して最終的なポイントを決定したが、ワイルドカードデータを用いることなくポイントを決定してもよい。第2実施形態図9,10を用いて、第2実施形態に係る情報処理システムの機能及び構成を説明する。情報処理システムの全体構成は図1に示すものと同様であるが、サーバ11に代えてサーバ20を備える点で第1実施形態と異なる。サーバ20は、専用サーバ、パーソナルコンピュータ、仮想サーバ、あるいはこれらの組み合わせからなるポイント付与装置である。インターネット12及びクライアント13の構成は第1実施形態と同様なので説明を省略し、以下ではサーバ20について特に説明する。サーバ20は、インターネット12を介して、商品を販売するためのウェブページ以下では購入ページともいうを各クライアント13に提供し、各クライアント13から商品の購入の申し込みを受け付ける。また、サーバ20は、商品購入により発生するポイントの倍率を決めるための抽選をユーザ購入者に行わせるためのウェブページ以下では抽選ページともいうをクライアント13に提供する。サーバ20のハードウェア構成は第1実施形態におけるサーバ11のものと同様なので、その説明は省略する図2参照。サーバ20においても、CPU31が記憶部38に記憶されているポイント付与プログラムを入出力インタフェース35及びバス34を介してRAM33にロードして実行することにより、後述する一連の処理が行われる。本実施形態においてポイント付与プログラムが提供される態様は第1実施形態と同様なので、その説明は省略する。図9に示すように、サーバ20は機能的構成要素としてユーザデータベース21、商品データベース22、履歴データベース23、ポイントデータベース記憶手段24、ポイント調整部調整手段25、ページ生成部生成手段26、Webサーバ機能送信手段27、販売処理部28、及び抽選部決定手段29を備えている。これらの要素は、サーバ20上でのポイント付与プログラムの実行により実現される。ユーザデータベース21は、ユーザデータを記憶する手段である。商品データベース22は、商品データを記憶する手段である。ユーザデータ及び商品データの構成は第1実施形態と同様なので、その説明は省略する。履歴データベース23は、各ユーザの商品購入履歴を示す履歴データを記録する手段である。一のユーザについての履歴データは、ユーザIDと、購入商品の商品ID、購入価格、及び購入日時の1以上の組とを含む。ポイントデータベース24は、商品を購入したユーザに付与するポイントに関するポイントデータを記憶する手段である。本実施形態では二種類のポイントデータを示す。一つは、1以上に設定された倍率と、その倍率が適用される確率当選確率とが関連付けられたポイントデータであり、以下ではこのようなポイントデータを第1のポイントデータともいう。もう一つは、倍率と、当選確率と、1以上の商品ID商品群とが関連付けられたポイントデータであり、以下ではこのようなポイントデータを第2のポイントデータともいう。ポイントデータベース24は、第1のポイントデータ及び第2のポイントデータの少なくとも一方を記憶する。第1のポイントデータは予め複数個用意されてポイントデータベース24に記憶されている。第1のポイントデータは、後述するポイント調整部25により更新調整されることはない。例えば、ポイントデータベース24は、倍率10及び当選確率10/100を示すポイントデータAと、倍率5及び当選確率20/100を示すポイントデータBと、倍率1及び当選確率100/100を示すポイントデータCなどを記憶する。各第1のポイントデータの期待値は等しい。例えば、ポイントデータA~Cの期待値は、下記に示すようにいずれも1.0である。ポイントデータA:10×10/100=1.0ポイントデータB:5×20/100=1.0ポイントデータC:1×100/100=1.0第2のポイントデータについては、初期値が予め用意されてポイントデータベース24に記憶され、その後、後述するポイント調整部25により値が更新調整される。例えば、ポイントデータベース24は、倍率10、当選確率10/100、及び1以上の商品ID商品群Gxを示すポイントデータDや、倍率5、当選確率20/100、及び1以上の商品ID商品群Gyを示すポイントデータE、倍率1、当選確率100/100、及び1以上の商品ID商品群Gzを示すポイントデータFなどを記憶する。第2のポイントデータの期待値の平均は、ポイント調整部25による更新処理の前後で一定に保たれる。上記の例では、各ポイントデータD~Fの期待値の平均は1.0に保たれるので、例えば、ポイント調整部25による更新処理により、ポイントデータD~Fの期待値はそれぞれ1.0、1.2、0.8に変わりうる。なお、更新処理により、各倍率及び当選確率に対応する商品IDが入れ替わる可能性がある。これらのデータベース21~24は、オペレーティングシステムによって提供されるファイルシステム上に直接構築されてもよいし、データベース管理システムとして構築されてもよい。また、これらのデータベース21~24のうちのいずれか複数を統合してしてもよい。上記データベース21~24の構築方法は任意である。ポイント調整部25は、第2のポイントデータで示される倍率及び当選確率を商品の特性に基づいて調整する手段である。言い換えれば、ポイント調整部25は、倍率と当選確率とから算出される期待値を調整する手段である。したがって、ポイントデータベース24が第1のポイントデータのみを記憶している場合には、ポイント調整部25は省略可能である。ポイント調整部25は定期的に、又はサーバ20の管理者の操作により起動し、以下の方法で第2のポイントデータを更新する。以下では、商品の特性として売上を例示する。ポイント調整部25は、売上が減少している商品に対応する期待値を増やし、売上が減少していない商品に対応する期待値を減らす。この際に、ポイント調整部25は調整の前後で各商品群の期待値の平均が一定になるように各商品群の期待値倍率又は当選確率を更新する。なお、売上に関する値は、売上数でもよいし売上金額でもよい。ポイント調整部25は、履歴データベース23内の履歴データを商品毎に集計することで、第1の期間における売上が、該第1の期間よりも過去の第2の期間における売上よりも減少している商品を特定する。また、ポイント調整部25は第2の期間から第1の期間の間に売上が増加した商品と、その間に売上が変わっていない商品も特定する。なお、第1及び第2の期間の長さは任意に定めてよい。例えば、ポイント調整部25は直前の一週間又は一月における売上第1の期間における売上と、それより前の一週間又は一月における売上第2の期間における売上とを比較してもよい。続いて、ポイント調整部25は、商品データベース22に記憶されている商品データで示される各商品を、売上の変化の態様に応じて複数の商品群に分類する。このとき、ポイント調整部25は、売上が増加又は減少している商品群を、その増加又は減少の度合いに応じて更に複数の商品群に分けてもよい。続いて、ポイント調整部25は、ポイントの倍率及び当選確率を商品群毎に設定する。この際の設定方法はいくつか考えられる。第1の方法として、ポイント調整部25は、売上が減少している商品群についての期待値を増やすように該商品群に対応するポイントデータを更新し、続いて、全商品群の期待値の平均が調整の前後で一定になるように、売上が減少していない商品群についての期待値を減らすように該商品群に対応するポイントデータを更新してもよい。この際に、ポイント調整部25は、売上の減少の度合いに応じて更に分類した各商品群について個別に倍率及び当選確率を設定してもよい。売上が減少している商品群の倍率及び当選確率は、サーバ20の管理者により指定されてもよいし、所定のアルゴリズムにより自動的に決められてもよい。売上が減少していない商品群の倍率及び当選確率は、期待値の平均を考慮してポイント調整部25により自動的に変更される。例えば、売上の減少率が30以上である商品群Gaと、売上の減少率が30未満である商品群Gbと、売上が減少していない商品群Gcとについて、調整前の倍率M、当選確率P、及び期待値Eが次のように設定されていたとする。この場合、期待値の平均は1.0である。商品群Ga:M=10,P=10/100,E=1.0商品群Gb:M=5,P=20/100,E=1.0商品群Gc:M=1,P=100/100,E=1.0この場合にポイント調整部25は、例えば、商品分類後の商品群Ga,Gbについて以下のように倍率M及び当選確率Pを調整し、続いて、商品分類後の商品群Gcの倍率M及び当選確率Pを調整する。この調整により各商品群の期待値は変わるが、期待値の平均は1.0のままである。商品群Ga:M=13,P=10/100,E=1.3商品群Gb:M=4,P=30/100,E=1.2商品群Gc:M=1,P=50/100,E=0.5第2の方法として、ポイント調整部25は、売上が増加している商品群についての期待値を減らすように該商品群のポイントデータを更新し、続いて、全商品群の期待値の平均が調整の前後で一定になるように、売上が増加していない商品群についての期待値を増やすように該商品のポイントデータを更新してもよい。この際に、ポイント調整部25は、売上の増加の度合いに応じて更に分類した各商品群について個別に倍率及び当選確率を設定してもよい。売上が増加している商品群の倍率及び当選確率は、サーバ20の管理者により指定されてもよいし、所定のアルゴリズムにより自動的に決められてもよい。売上が増加していない商品群の倍率及び当選確率は、期待値の平均を考慮してポイント調整部25により自動的に変更される。第2の方法は、第1の方法と逆の方法であると言える。例えば、売上が増加していない商品群Gaと、売上の増加率が20未満である商品群Gbと、売上の増加率が20以上である商品群Gcについて、調整前の倍率M、当選確率P、及び期待値Eが次のように設定されていたとする。この場合、期待値の平均は1.0である。商品群Ga:M=10,P=10/100,E=1.0商品群Gb:M=5,P=20/100,E=1.0商品群Gc:M=1,P=100/100,E=1.0この場合にポイント調整部25は、例えば、商品分類後の商品群Gb,Gcの倍率M及び当選確率Pを以下のように調整し、続いて、商品分類後の商品群Gaについて倍率M及び当選確率Pを調整する。この調整により各商品群の期待値は変わるが、期待値の平均は1.0のままである。商品Sa:M=13,P=10/100,E=1.3商品Sb:M=3,P=30/100,E=0.9商品Sc:M=1,P=80/100,E=0.8上記のように各商品群の倍率及び当選確率を調整すると、ポイント調整部25はポイントデータベース24内の第2のポイントデータを削除し、上記のように求めた新しい第2のポイントデータを登録する。これにより、第2のポイントデータが更新される。ページ生成部26は、クライアント13に提供するウェブページを生成する手段である。ページ生成部26は購入ページや抽選ページを生成してWebサーバ機能27に出力する。ページ生成部26は購入ページを例えば図8のように生成してもよいし、従来から知られている構成に基づいて生成してもよい。以下では特に、抽選ページの生成について詳細に説明する。Webサーバ機能27が商品の購入の申込みを示すデータを受信すると、ページ生成部26は、ポイントデータベース24に記憶されているポイントデータを用いて抽選ページを生成する。第1のポイントデータを用いる場合には、ページ生成部26は購入商品に関係なくポイントデータベース24内の複数のポイントデータを読み出し、ポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを含む抽選ページを生成する。抽選パターンは、ユーザにより操作可能に生成され、抽選ページに配置される。一の抽選パターンには一のポイントデータが対応し、複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられている。例えばページ生成部26は、図10に示すようなボタンA~Cを含む抽選ページを生成する。ボタンA~Cは抽選パターンに対応しており、このことは、各ボタンに倍率及び当選確率が関連付けられることを意味する。ボタンA~Cには、例えば以下のように倍率M及び当選確率Pが関連付けられる。なお、抽選パターンは、ボタン以外の態様例えばスロットのレバーで示されてもよい。ボタンA:M=1,P=100/100ボタンB:M=5,P=20/100ボタンC:M=10,P=10/100第2のポイントデータを用いる場合には、ページ生成部26は商品の購入の申込みを示すデータから購入商品のIDを特定する。続いて、ページ生成部26は特定した商品IDに対応するポイントデータをポイントデータベース24から読み出し、ポイントの抽選を行うための抽選パターンを含む抽選ページを生成する。ページ生成部26は、読み出したポイントデータを抽出して倍率及び当選確率の組を特定する。そして、ページ生成部26は各組に対応する抽選パターンを抽選ページ上に配置する。これにより、抽選ページ上に1以上の抽選パターンがボタンなどにより表示される。例えばページ生成部26は、一の商品群に含まれる購入商品と別の商品群に含まれる購入商品とに対応する下記のボタンA,Bを含む抽選ページを生成する。ボタンA,Bには、例えば以下のように倍率M及び当選確率Pが関連付けられる。ボタンA:M=1,P=100/100ボタンB:M=10,P=10/100ページ生成部26は、ユーザが購入商品の個数に関係なく複数の抽選パターンを選択できるように抽選ページを構成してもよい。あるいは、ページ生成部26は、商品の購買を促すために、複数個の商品が購入された場合にのみ、抽選パターンを含む抽選ページを生成してもよい。この場合には、購入者は複数個の商品を購入した場合にのみ抽選ページにアクセスすることができる。Webサーバ機能27は、ページ生成部26から入力された各種ウェブページをクライアント13に送信し、そのページを介して入力されたデータを受信する手段である。販売処理部28は、クライアント13において商品購入の申し込みの手続きが完了した場合に、商品の手配や代金請求に関する処理を実行する手段である。Webサーバ機能27及び販売処理部28の機能はそれぞれ、第1実施形態におけるWebサーバ機能65及び販売処理部28のものと同様である。抽選部29は、クライアント13における抽選ページの操作に応じて抽選処理を実行することで、商品の購入者に付与されるポイントに適用する倍率を決定する手段である。クライアント13において選択された1以上の抽選パターンを示すデータがWebサーバ機能27から入力されると、抽選部29はその抽選パターンに関連付けられている当選確率に基づいて所定の手法で抽選処理を行い、抽選パターン毎に当選か否かを決定する。1以上の抽選パターンで当選の結果を得た場合には、抽選部29はその抽選パターンに関連付けられている倍率の和を適用倍率として設定する。例えば、図10に示すボタンA~Cに倍率1,5,10がそれぞれ関連付けられており、ユーザがその3個のボタンをすべて選択したとする。この場合においてボタンA,Bに関して当選の結果が出た場合には適用倍率は6となり、すべてのボタンに関して当選の結果が出た場合には適用倍率は16となる。また、ボタンAに関してのみ当選の結果が出た場合には適用倍率は1となる。続いて、抽選部29は支払代金に所定の率を乗算したり、商品データベース62から読み出した購入商品のデータで示されるポイントを読み出したりすることで、基本ポイントを取得する。続いて、抽選部29は基本ポイントに適用倍率を乗ずることで最終的なポイントを得る。続いて、抽選部29は最終的なポイントを対応するユーザデータのポイントに加算することで、購入者にポイントを付与する。また、抽選部29は今回発生したポイントを示すウェブページ抽選結果ページを生成してクライアント13に送信する。次に、図11を用いて、クライアント13のユーザが購入ページを介して商品を購入した後に行われる抽選処理ポイント付与方法を説明する。ユーザが購入ページを介して商品購入の申込みを行うと、クライアント13がその申込みを示すデータを送信し、サーバ20のWebサーバ機能27がそのデータを受信するステップS3001。続いて、抽選部29がそのデータに基づいてポイントデータベース24を参照することで、抽選ページの生成に用いる倍率及び当選確率を取得するステップS3002。上述したように、この取得方法は、第1のポイントデータ及び第2のポイントデータのどちらを用いるかで異なる。続いて、抽選部29は取得した倍率及び当選確率に対応する抽選パターンを含む抽選ページを生成するステップS3003、生成ステップ。続いて、Webサーバ機能27がその抽選ページをクライアント13に送信するステップS3004、送信ステップ。クライアント13は、抽選ページに対する選択操作を受け付け、その操作を示すデータをサーバ20に送信するステップS3005,S3006。サーバ20では、Webサーバ機能27がそのデータを受信し、続いて、抽選部29がそのデータに基づいて、操作された抽選パターンに応じた抽選処理を実行するステップS3007、決定ステップ。そして、抽選部29は、その抽選結果に基づいて決定したポイントを対応するユーザデータのポイントに加算することで、購入者のポイントを更新するステップS3008。また、抽選部29は抽選結果ページを生成してクライアント13に送信する。これにより、ユーザは今回発生したポイントを知ることができる。以上説明したように、本実施形態によれば、それぞれが変更可能に設定された期待値に対応する複数の抽選パターンがユーザに提供され、ユーザは好みに応じた抽選パターンを選択してポイントを得ることができる。各抽選パターンの期待値を変更可能とすることで、ユーザによる各抽選パターンの選択比率を予め、またはサービス提供中にリアルタイムに制御でき、これにより、ユーザの購入に関する行動例えば購入回数や購入金額などを、ポイント提供者やサービス提供者の所望の範囲に導くことができる。第1のポイントデータを用いた場合には、それぞれの期待値が等しい複数の抽選パターンが生成されてユーザに提供される。したがって、ユーザは、例えば低確率であっても高いポイントを得ることが可能な抽選パターンや、ほぼ確実にポイントが得られる抽選パターンなどの中から、自身好みに応じて抽選パターンを選択することができる。また、各抽選パターンの期待値を一定に保つことで、ポイントの提供者サービス提供者の支出を予想の範囲内に留めることができる。また、第2のポイントデータを用いた場合には、商品群の中から購入される商品に対応する抽選パターンが生成され、ユーザによる商品の選択により複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択される。これにより、ユーザは、例えば低確率であっても高いポイントを得ることが可能な抽選パターンや、逆に確実にポイントが得られる抽選パターンを、対応する商品を選択することで選択する。したがって、例えば商品の様々な特徴定期的に購入されるような消耗品や、高価で稀にしか購入しない家電等に基づいて商品と抽選パターンとを対応させておくことで、ユーザの購買意欲を効果的に喚起することができる。第2のポイントデータを用いた場合には、商品の特性に基づいて、調整の前後で期待値の平均が一定になるようにポイントデータが調整され、このように調整されたポイントデータに基づいて抽選パターンが生成されてユーザに提供される。これにより、商品の人気所謂商品性や季節性、供給量の変動等の要因などの商品特性に基づいて、調整の前後で期待値の平均が一定になるようにポイントデータが調整される。このように各抽選パターンの期待値を一定に保つことで、ポイントの提供者サービス提供者の支出を予想の範囲内に留めることができる。したがって、ポイントの提供者サービス提供者に配慮しつつユーザの購買意欲を喚起することができる。本実施形態では、売上の変化に基づいて商品毎に倍率及び確率が調整される。具体的には、売上が減少している商品についての期待値が増大するようにポイントデータが更新される。これにより、販売が思わしくない商品の購入をユーザに促すことができる。本実施形態において、複数の商品が購入された場合にのみ抽選ページを提供するようにすれば、多くの商品の購入をユーザに促すことができる。本実施形態ではポイント調整部25が売上の変化に基づいて倍率及び当選確率を調整したが、ポイント調整部25は他の商品特性に基づいて倍率及び当選確率を調整してもよい。例えば、ポイント調整部25は人気度や在庫在庫数又は在庫金額の変化に基づいて上記と同様に調整を実行してもよい。また、ポイント調整部25は売上に応じて支払われたポイントの支出を考慮して、各商品群の期待値を調整してもよいフィードバック制御。本実施形態ではサーバ20が各種データベース21~24を備えていたが、これらのデータベースを他のサーバ又はシステムに配置してもよい。この場合には、ポイント付与装置が通信ネットワークを介して該データベースにアクセスする。本実施形態では、各抽選パターンの期待値が等しかったり、それぞれの期待値の平均が一定になるように各抽選パターンの期待値が調整されたりしたが、期待値を考慮することなく抽選パターンを生成してもよい。すなわち、生成される複数の抽選パターンのそれぞれについて、倍率及び当選確率を全く自由に設定及び変更してもよい。このように、ポイントの支出そのものを考えずに各抽選パターンの期待値を任意に変化させ、その抽選パターンによりユーザを誘導することで、単にポイントを増やすなどのような従来の方法と比較して、より興趣性の高いポイント付与方法を提供することができる。以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。"