"第1のユーザが複数の第2のユーザに所定の推薦対象を推薦することを示す推薦情報を該第1のユーザの端末から取得する第1取得部と、前記推薦情報に基づいて、前記推薦対象を前記複数の第2のユーザに推薦するための推薦メールを生成する第1生成部と、前記推薦メールを前記複数の第2のユーザ宛に送信する第1送信部と、前記複数の第2のユーザの一人が前記推薦メールで示される前記推薦対象を申し込んで該推薦対象の申込者になった場合に、該推薦対象の申込みを示す申込情報を該申込者の端末から取得する第2取得部と、前記申込情報を含む申込メールを生成する第2生成部と、前記申込メールを前記申込者以外の前記第2のユーザ宛に送信する第2送信部とを備える情報提供装置。前記第1のユーザと前記第2のユーザとが関連付けられた推薦データを記憶する第1記憶部を参照して前記第2のユーザの候補を複数選択し、選択された複数の候補を示す候補情報を前記第1のユーザの端末に送信する選択部を更に備え、前記第1取得部が、前記第1のユーザの端末において前記候補情報で示される候補から指定された前記複数の第2のユーザを示す前記推薦情報を取得する、請求項1に記載の情報提供装置。前記推薦データが、前記第2のユーザ宛に送信された最近の前記推薦メールの送信日時を該第2のユーザの属性情報として含んでおり、前記選択部が、前記送信日時の降順に前記複数の候補を選択する、請求項2に記載の情報提供装置。前記推薦データが、前記第2のユーザ宛に送信された最近の前記推薦メールの送信日時と、該推薦メールで示される推薦対象と、該推薦対象の申込日時とを該第2のユーザの属性情報として含んでおり、前記選択部が、前記送信日時から前記申込日時までの時間が短い順に前記複数の候補を選択する、請求項2に記載の情報提供装置。前記推薦データが、前記第2のユーザ宛に過去に送信された前記推薦メールの個数を該第2のユーザの属性情報として含んでおり、前記選択部が、前記推薦メールの個数の降順に前記複数の候補を選択する、請求項2に記載の情報提供装置。前記推薦データが、前記第2のユーザの趣味に対応する推薦対象のカテゴリを該第2のユーザの属性情報として含んでおり、前記選択部が、前記第1のユーザにより推薦される推薦対象のカテゴリと前記推薦データで示される推薦対象のカテゴリとの一致度が高い順に前記複数の候補を選択する、請求項2に記載の情報提供装置。前記選択部が、有向グラフで表されるユーザ間の関係を示す関係データを記憶する第2記憶部を参照して、前記第1のユーザと双方向の友人関係にある前記第2のユーザと、該第1のユーザへの一方向の友人関係にある前記第2のユーザと、該第1のユーザからの一方向の友人関係にある前記第2のユーザとを、それぞれ第1群、第2群、及び第3群として特定し、該第1群、該第2群、及び該第3群の順に前記複数の候補を選択する、請求項2に記載の情報提供装置。前記選択部が、推薦メールの送信日時と該推薦メールで示される推薦対象とを示す送信履歴を記憶する第3記憶部と、前記第2のユーザにより申し込まれた推薦対象及び申込日時を示す申込履歴を記憶する第4記憶部とを参照して、前記第1生成部により生成される推薦メールで示される推薦対象と同じカテゴリの他の推薦対象に対応する前記送信日時及び前記申込日時の差が小さい順に前記複数の候補を選択する、請求項2に記載の情報提供装置。前記選択部が、前記第2のユーザにより閲覧された推薦対象及び閲覧日時を示す閲覧履歴を記憶する第5記憶部を参照して、前記第1生成部により生成される推薦メールで示される推薦対象と同じカテゴリの他の推薦対象の閲覧数が多い順に前記複数の候補を選択する、請求項2に記載の情報提供装置。前記選択部が、前記第2のユーザにより申し込まれた推薦対象及び申込日時を示す申込履歴を記憶する第6記憶部を参照して、前記第1生成部により生成される推薦メールで示される推薦対象と同じカテゴリの他の推薦対象の申込数が多い順に前記複数の候補を選択する、請求項2に記載の情報提供装置。前記推薦対象が商品であり、前記推薦対象の申込みが商品の購入の申込みである、請求項1~10のいずれか一項に記載の情報提供装置。情報提供装置により実行される情報提供方法であって、第1のユーザが複数の第2のユーザに所定の推薦対象を推薦することを示す推薦情報を該第1のユーザの端末から取得する第1取得ステップと、前記推薦情報に基づいて、前記推薦対象を前記複数の第2のユーザに推薦するための推薦メールを生成する第1生成ステップと、前記推薦メールを前記複数の第2のユーザ宛に送信する第1送信ステップと、前記複数の第2のユーザの一人が前記推薦メールで示される前記推薦対象を申し込んで該推薦対象の申込者になった場合に、該推薦対象の申込みを示す申込情報を該申込者の端末から取得する第2取得ステップと、前記申込情報を含む申込メールを生成する第2生成ステップと、前記申込メールを前記申込者以外の前記第2のユーザ宛に送信する第2送信ステップとを含む情報提供方法。第1のユーザが複数の第2のユーザに所定の推薦対象を推薦することを示す推薦情報を該第1のユーザの端末から取得する第1取得部と、前記推薦情報に基づいて、前記推薦対象を前記複数の第2のユーザに推薦するための推薦メールを生成する第1生成部と、前記推薦メールを前記複数の第2のユーザ宛に送信する第1送信部と、前記複数の第2のユーザの一人が前記推薦メールで示される前記推薦対象を申し込んで該推薦対象の申込者になった場合に、該推薦対象の申込みを示す申込情報を該申込者の端末から取得する第2取得部と、前記申込情報を含む申込メールを生成する第2生成部と、前記申込メールを前記申込者以外の前記第2のユーザ宛に送信する第2送信部とをコンピュータに実行させる情報提供プログラム。第1のユーザが複数の第2のユーザに所定の推薦対象を推薦することを示す推薦情報を該第1のユーザの端末から取得する第1取得部と、前記推薦情報に基づいて、前記推薦対象を前記複数の第2のユーザに推薦するための推薦メールを生成する第1生成部と、前記推薦メールを前記複数の第2のユーザ宛に送信する第1送信部と、前記複数の第2のユーザの一人が前記推薦メールで示される前記推薦対象を申し込んで該推薦対象の申込者になった場合に、該推薦対象の申込みを示す申込情報を該申込者の端末から取得する第2取得部と、前記申込情報を含む申込メールを生成する第2生成部と、前記申込メールを前記申込者以外の前記第2のユーザ宛に送信する第2送信部とをコンピュータに実行させる情報提供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。しかしながら、推薦対象を単に相手に推薦するだけでは相手にその推薦対象への興味を生じさせることは難しい。このことは、推薦者の立場から見ると自身の推薦が相手に影響していないことを意味するので、推薦者は満足を得ることができない。そのため、推薦対象を他人に推薦するユーザの満足度を上げることが要請されている。本発明の一形態に係る情報提供装置は、第1のユーザが複数の第2のユーザに所定の推薦対象を推薦することを示す推薦情報を該第1のユーザの端末から取得する第1取得部と、推薦情報に基づいて、推薦対象を複数の第2のユーザに推薦するための推薦メールを生成する第1生成部と、推薦メールを複数の第2のユーザ宛に送信する第1送信部と、複数の第2のユーザの一人が推薦メールで示される推薦対象を申し込んで該推薦対象の申込者になった場合に、該推薦対象の申込みを示す申込情報を該申込者の端末から取得する第2取得部と、申込情報を含む申込メールを生成する第2生成部と、申込メールを申込者以外の第2のユーザ宛に送信する第2送信部とを備える。本発明の一形態に係る情報提供方法は、情報提供装置により実行される情報提供方法であって、第1のユーザが複数の第2のユーザに所定の推薦対象を推薦することを示す推薦情報を該第1のユーザの端末から取得する第1取得ステップと、推薦情報に基づいて、推薦対象を複数の第2のユーザに推薦するための推薦メールを生成する第1生成ステップと、推薦メールを複数の第2のユーザ宛に送信する第1送信ステップと、複数の第2のユーザの一人が推薦メールで示される推薦対象を申し込んで該推薦対象の申込者になった場合に、該推薦対象の申込みを示す申込情報を該申込者の端末から取得する第2取得ステップと、申込情報を含む申込メールを生成する第2生成ステップと、申込メールを申込者以外の第2のユーザ宛に送信する第2送信ステップとを含む。本発明の一形態に係る情報提供プログラムは、第1のユーザが複数の第2のユーザに所定の推薦対象を推薦することを示す推薦情報を該第1のユーザの端末から取得する第1取得部と、推薦情報に基づいて、推薦対象を複数の第2のユーザに推薦するための推薦メールを生成する第1生成部と、推薦メールを複数の第2のユーザ宛に送信する第1送信部と、複数の第2のユーザの一人が推薦メールで示される推薦対象を申し込んで該推薦対象の申込者になった場合に、該推薦対象の申込みを示す申込情報を該申込者の端末から取得する第2取得部と、申込情報を含む申込メールを生成する第2生成部と、申込メールを申込者以外の第2のユーザ宛に送信する第2送信部とをコンピュータに実行させる。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、第1のユーザが複数の第2のユーザに所定の推薦対象を推薦することを示す推薦情報を該第1のユーザの端末から取得する第1取得部と、推薦情報に基づいて、推薦対象を複数の第2のユーザに推薦するための推薦メールを生成する第1生成部と、推薦メールを複数の第2のユーザ宛に送信する第1送信部と、複数の第2のユーザの一人が推薦メールで示される推薦対象を申し込んで該推薦対象の申込者になった場合に、該推薦対象の申込みを示す申込情報を該申込者の端末から取得する第2取得部と、申込情報を含む申込メールを生成する第2生成部と、申込メールを申込者以外の第2のユーザ宛に送信する第2送信部とをコンピュータに実行させる情報提供プログラムを記憶する。このような形態によれば、推薦メールを受け取った複数の第2のユーザの誰かがその推薦メールで示される推薦対象を申し込むと、その申込を示す申込メールが生成されて申込者以外の他の第2のユーザに送られる。このように、誰かが推薦対象を実際に申し込んだという事実を、推薦対象を未だ申し込んでいない第2のユーザに示すことで、その第2のユーザに推薦対象の申込みの意思を生じさせることが期待できる。そして、申込メールに応じて他の第2のユーザも推薦対象を申し込めば、推薦者である第1のユーザの満足度が上がると期待できる。別の形態に係る情報提供装置では、第1のユーザと第2のユーザとが関連付けられた推薦データを記憶する第1記憶部を参照して第2のユーザの候補を複数選択し、選択された複数の候補を示す候補情報を第1のユーザの端末に送信する選択部を更に備え、第1取得部が、第1のユーザの端末において候補情報で示される候補から指定された複数の第2のユーザを示す推薦情報を取得してもよい。この場合には、第1のユーザに第2のユーザの候補が提示されるので、第1のユーザは簡単に第2のユーザを選ぶことができる。さらに別の形態に係る情報提供装置では、推薦データが、第2のユーザ宛に送信された最近の推薦メールの送信日時を該第2のユーザの属性情報として含んでおり、選択部が、送信日時の降順に複数の候補を選択してもよい。このように、最近推薦メールを送った第2のユーザを優先的に候補として第1のユーザに提示することで、第1のユーザは推薦対象の申込みが期待できる人を容易に選ぶことができる。さらに別の形態に係る情報提供装置では、推薦データが、第2のユーザ宛に送信された最近の推薦メールの送信日時と、該推薦メールで示される推薦対象と、該推薦対象の申込日時とを該第2のユーザの属性情報として含んでおり、選択部が、送信日時から申込日時までの時間が短い順に複数の候補を選択してもよい。このように、推薦メールに早く反応して推薦対象を申し込んだ第2のユーザを優先的に候補として第1のユーザに提示することで、第1のユーザは推薦対象の申込みが期待できる人を容易に選ぶことができる。さらに別の形態に係る情報提供装置では、推薦データが、第2のユーザ宛に過去に送信された推薦メールの個数を該第2のユーザの属性情報として含んでおり、選択部が、推薦メールの個数の降順に複数の候補を選択してもよい。このように、推薦メールを多く受け取った第2のユーザを優先的に候補として第1のユーザに提示することで、第1のユーザは推薦対象の申込みが期待できる人を容易に選ぶことができる。さらに別の形態に係る情報提供装置では、推薦データが、第2のユーザの趣味に対応する推薦対象のカテゴリを該第2のユーザの属性情報として含んでおり、選択部が、第1のユーザにより推薦される推薦対象のカテゴリと推薦データで示される推薦対象のカテゴリとの一致度が高い順に複数の候補を選択してもよい。このように、推薦対象のカテゴリとの一致度が高い趣味を持つ第2のユーザを優先的に候補として第1のユーザに提示することで、第1のユーザは推薦対象の申込みが期待できる人を容易に選ぶことができる。さらに別の形態に係る情報提供装置では、選択部が、有向グラフで表されるユーザ間の関係を示す関係データを記憶する第2記憶部を参照して、第1のユーザと双方向の友人関係にある第2のユーザと、該第1のユーザへの一方向の友人関係にある第2のユーザと、該第1のユーザからの一方向の友人関係にある第2のユーザとを、それぞれ第1群、第2群、及び第3群として特定し、該第1群、該第2群、及び該第3群の順に複数の候補を選択してもよい。このように、友人関係の強さや向きに基づいて第2のユーザの候補を決めることで、第1のユーザは推薦対象の申込みが期待できる人を容易に選ぶことができる。さらに別の形態に係る情報提供装置では、選択部が、推薦メールの送信日時と該推薦メールで示される推薦対象とを示す送信履歴を記憶する第3記憶部と、第2のユーザにより申し込まれた推薦対象及び申込日時を示す申込履歴を記憶する第4記憶部とを参照して、第1生成部により生成される推薦メールで示される推薦対象と同じカテゴリの他の推薦対象に対応する送信日時及び申込日時の差が小さい順に複数の候補を選択してもよい。このように、推薦メールに早く反応して推薦対象を申し込んだ第2のユーザを優先的に候補として第1のユーザに提示することで、第1のユーザは推薦対象の申込みが期待できる人を容易に選ぶことができる。さらに別の形態に係る情報提供装置では、選択部が、第2のユーザにより閲覧された推薦対象及び閲覧日時を示す閲覧履歴を記憶する第5記憶部を参照して、第1生成部により生成される推薦メールで示される推薦対象と同じカテゴリの他の推薦対象の閲覧数が多い順に複数の候補を選択してもよい。このように、推薦メールで示される推薦対象と同じカテゴリの他の推薦対象をより多く閲覧した第2のユーザを優先的に候補として第1のユーザに提示することで、第1のユーザは推薦対象の申込みが期待できる人を容易に選ぶことができる。さらに別の形態に係る情報提供装置では、選択部が、第2のユーザにより申し込まれた推薦対象及び申込日時を示す申込履歴を記憶する第6記憶部を参照して、第1生成部により生成される推薦メールで示される推薦対象と同じカテゴリの他の推薦対象の申込数が多い順に複数の候補を選択してもよい。このように、推薦メールで示される推薦対象と同じカテゴリの他の推薦対象をより多く申し込んだ第2のユーザを優先的に候補として第1のユーザに提示することで、第1のユーザは推薦対象の申込みが期待できる人を容易に選ぶことができる。さらに別の形態に係る情報提供装置では、推薦対象が商品であり、推薦対象の申込みが商品の購入の申込みであってもよい。本発明の一側面によれば、推薦対象を他人に推薦するユーザの満足度を上げることができる。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。図1は、実施形態に係る情報提供システム1の構成を示す図である。情報提供システム1は、サーバ11、インターネット12、クライアント13、クライアント14、ユーザ関係データベース15第2記憶部、及びユーザID変換テーブル16を備えている。サーバ11は、インターネットを介してクライアント13,14、ユーザ関係データベース15、及びユーザID変換テーブル16と接続されており、これにより各クライアント13,14、ユーザ関係データベース15、及びユーザID変換テーブル16と双方向に通信することができる。サーバ11は、商品を販売するためのウェブページをクライアント13またはクライアント14に提供し、クライアント13またはクライアント14から商品の購入の申し込みを受け付ける情報提供装置である。すなわち、サーバ11はユーザにオンラインショッピングサイトを提供する。なお、商品は有体物であってもよいし、サービスなどの無体物であってもよい。サーバ11は、専用サーバ、パーソナルコンピュータ、または仮想サーバであってもよいし、これらの組み合わせからなるシステムであってもよい。インターネット12は通信ネットワークの一例である。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、LANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetworkなどで構成される。クライアント13,14は、ブラウザ及びメール機能を備える端末である。クライアント13,14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てブラウザ上に表示する。また、クライアント13,14はサーバ11から送信されてきたメールを受信する。クライアント13,14の例としては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13,14の種類はこれらに限定されない。ユーザ関係データベース15は、ユーザ間の関係を示す関係データを記憶する手段である。本実施形態では、ユーザ関係データベース15はソーシャルネットワーキングサービスSNSを制御するコンピュータシステム内に設けられ、サーバ11とは別に存在している。もっとも、このデータベースの設置箇所は限定されず、例えばサーバ11がユーザ関係データベース15を備えてもよい。図2に示すように、関係データは、一のユーザのユーザIDと、そのユーザとSNSにおいて友人関係にあるユーザのID友人IDとが互いに関連付けられたデータである。図2の1~3行目のデータからは、ユーザID001で特定されるユーザが、それぞれユーザID002003で特定される二人のユーザと双方向の友人関係にあることが分かる。もっとも、友人関係は片方向であってもよい。例えば、図2における2,3行目のデータが無い場合には、ユーザID001で示されるユーザは、ユーザID002003で特定される二人のユーザと友人関係にあるが、当該二人のユーザから見ると、ユーザID001で示されるユーザは全くの他人となる。このように、関係データは、有向グラフにより示されるユーザの関係を示している。ユーザID変換テーブル16は、システム間でのユーザIDの対応を記憶する手段である。一人のユーザが一種類のユーザIDを複数のシステムで共通に用いるとは限らず、場合によっては当該ユーザがシステム毎にユーザIDを使い分ける場面もある。例えば、一人のユーザについて、オンラインショッピングサイトサーバ11で管理されているユーザIDと、SNSユーザ関係データベース15で管理されているユーザIDとが異なる場合もある。ユーザID変換テーブル16はこのようなシステム間でのユーザIDの相違を補うために用いられるので、各ユーザのIDがシステム間で完全に一致するならばユーザID変換テーブル16は不要である。ユーザID変換テーブル16の設置場所は限定されず、サーバ11内に設けられてもよいし、ユーザ関係データベース15と同じシステム内に設けられてもよい。ユーザID変換テーブル16内のデータは、認可情報の委譲に関する仕組みであるOAuthのトークンがサービス間でやり取りされることで生成される。図3の例では、1行目のデータは、オンラインショッピングサイトサーバ11側ではユーザID001で特定されるユーザが、SNSでは1001、他のサービスでは2001というユーザIDで登録されていることを示している。なお、2行目におけるID1002のように、一人のユーザについてサイト間で同一のユーザIDが割り当てられる場合もある。サーバ11について具体的に説明する。サーバ11は、クライアント13からの指示に応じて、1以上のクライアント14のユーザに、商品を推薦するための電子メール推薦メールを送信する。以下では、商品を推薦するクライアント13のユーザ第1のユーザを推薦者と称し、商品の推薦を受けるクライアント14のユーザ第2のユーザを相手ユーザと称する。なお、本願の優先権主張の基礎である2010年5月31日付提出の日本国特許出願2010-123683では、この相手ユーザのことを被推薦者と言っている。推薦メールを受信した相手ユーザが推薦された商品以下ではレコメンド商品ともいうを購入して該商品の購入者になると、サーバ11は、その購入者を除く相手ユーザに、商品の購入を示すメール購入メールを送信する。購入者は申込者の一種であり、購入メールは申込メールの一種である。図4は、情報提供システム1における商品の推薦を示す図である。図4では、Aは推薦者を示し、B1~B10は相手ユーザを示している。情報提供システム1において、紹介の報酬を得たい推薦者Aは推薦メールを送信することで相手ユーザに商品を推薦する。例えば、相手ユーザは、推薦者の会社の同僚や、推薦者と趣味が同じ人、オフ会での推薦者との知り合い、または推薦者と同じメーリングリストに登録されている人である。相手ユーザB1~B10はお互いのことを知らないこともある。また、相手ユーザB1~B10は、自分宛に送られた推薦メールが他の相手ユーザに送られたことを知らないこともある。したがって、単に推薦メールを送信しただけでは、相手ユーザにレコメンド商品の購入を促すことが難しい場合がある。これに対して、例えば相手ユーザB1が推薦メールに応じて商品を購入した場合に、その相手ユーザB1からお勧めに従い買いましたというようなメッセージが購入メールとして他の相手ユーザB2~B10に送信されれば、その相手ユーザB2~B10は他人が実際に商品を購入したことを知ることになる。そして、実際に商品が購入されたという事実により、相手ユーザB2~B10に商品購入の意思が生ずることが期待できる。このように商品の購入が促されれば、推薦者にとっては推薦の目的をある程度達することができ、したがって一定の満足を得ることができる。図5は、サーバ11のハードウェアの構成例を示すブロック図である。サーバ11では、CPUCentralProcessingUnit31、ROMReadOnlyMemory32、及びRAMRandomAccessMemory33がバス34を介して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と、ディスプレイやスピーカの出力部37と、ハードディスクや不揮発性メモリなどの記憶部38と、ネットワークインタフェースなどの通信部39と、磁気ディスクや光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブルメディア41を駆動するドライブ40とが接続されている。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11CPU31により実行される情報提供プログラムは、例えば、磁気ディスクフレキシブルディスクを含むや光ディスクCD-ROMやDVD-ROM、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア41に記録された態様で提供される。あるいは、情報提供プログラムは、インターネット12などの有線または無線の伝送媒体を介して提供される。情報提供プログラムは、リムーバブルメディア41をドライブ40に装着し、入出力インタフェース35を介して記憶部38に記憶されることで、コンピュータにインストールすることができる。また、情報提供プログラムは、通信部39で受信されて記憶部38に記憶されることで、コンピュータにインストールすることができる。さらに、情報提供プログラムはコンピュータに予めインストールされていてもよい。図6は、サーバ11の機能構成の例を示すブロック図である。サーバ11では、情報提供プログラムなどが実行されることで、ユーザデータベース61、商品データベース62、メーリングリストデータベース63、履歴データベース第1、第3、第4、第5、及び第6記憶部64、初期データ生成部65、Webサーバ機能第1取得部、第2取得部66、ページ生成部67、認証部68、販売処理部69、及び推薦部70が実現される。ユーザデータベース61は、ユーザデータを格納する手段である。ユーザデータは、ユーザIDと、各種ユーザ属性氏名、ニックネーム、住所、電話番号、電子メールアドレス、趣味などと、ログインパスワードとを含んでいる。商品データベース62は、商品データを格納する手段である。商品データは、商品を特定する商品IDと、各種商品属性商品名、商品の画像、商品のカテゴリ、商品の製造業者又は提供業者の名前、製造業者又は提供業者の住所、販売地域又は提供地域、商品を販売するウェブページのURLUniformResourceLocator、商品価格などとを含んでいる。メーリングリストデータベース63は、メーリングリストデータを格納する手段である。メーリングリストデータは、メーリングリストの代表のメールアドレスと、そのメーリングリストに含まれる1以上のユーザのメールアドレスとを含んでいる。履歴データベース64は、各種の履歴データ閲覧履歴、購入履歴、推薦履歴、及び送信履歴を記憶する手段である。閲覧履歴のレコードは、ユーザIDと、閲覧された商品のIDと、閲覧日時とを含む。購入履歴申込履歴のレコードは、ユーザIDと、購入された商品のIDと、購入日時申込日時とを含む。閲覧履歴は後述するWebサーバ機能66により生成及び格納され、購入履歴は後述する販売処理部69により生成及び格納される。推薦履歴推薦データは、推薦者を特定するユーザID推薦者IDと、1以上の相手ユーザの属性情報とが関連付けられたデータである。各相手ユーザの属性情報は、相手ユーザを特定するユーザID相手IDと、推薦メールの送信日時例えば、最近の送信日時と、相手ユーザの名前例えばニックネームと、推薦者からの最近の推薦メールで示されたレコメンド商品の商品IDと、その商品の購入実績および購入日時申込日時と、過去に推薦者から送信されたメールの個数と、相手ユーザの趣味と、その趣味に対応する商品カテゴリとを含んでいる。推薦履歴は相手ユーザが商品を購入したか否かも示すデータであるので、相手ユーザのユーザ情報の一例であるとも言える。推薦履歴の例を図7に示す。この例では、推薦者IDは001であり、相手IDは101~104である。この例からは、ユーザKが最近勧められた商品Aを購入したことや、ユーザJがその商品Aを未だ購入していないこと、ユーザLには商品Aに関する推薦メールが送られなかったことなどがわかる。カテゴリはCD/クラシックなどのように階層的に示されてもよい。推薦履歴においてカテゴリの項目が省略されていてもよい。送信履歴は、後述する推薦メール及び購入メールのそれぞれについて生成され記録される。送信履歴のレコードは、メールを特定するためのメールIDと、推薦者のユーザID及びメールアドレスと、1以上の相手ユーザのユーザID及びメールアドレスと、そのメールの送信日時と、そのメールで示されるレコメンド商品の商品IDとを含む。各履歴データの構成は上記の例に限定されず、様々な変形が可能である。例えば、推薦者及び相手ユーザのメールアドレスを送信履歴ではなく推薦履歴の方に含めてもよい。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が提供するファイルシステム上に直接構築されてもよいし、データベースマネジメントシステムにより構築されてもよい。初期データ生成部65は、推薦履歴の初期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。初期データ生成部65はユーザ間の関係が規定されたデータベースを参照して複数のユーザを推薦者と相手ユーザとして関連付けることで、推薦履歴のレコードを新規に生成する。初期データを生成する時期は任意であり、例えば初期データ生成部65は定期的にあるいはサーバ11の管理者の指示に応じて初期データを生成する。推薦履歴の初期データの生成方法は以下に示すようにいくつか考えられる。初期データ生成部65はユーザデータベース61及びユーザ関係データベース15を参照して初期データを生成してもよい。各ユーザについて、ユーザデータベース61内のユーザIDとユーザ関係データベース15内のユーザIDとが異なる可能性がある場合には、初期データ生成部65はユーザID変換テーブル16を参照して、事前にユーザ関係データベース15内のユーザIDをユーザデータベース61のユーザIDに変換しておく。初期データ生成部65は、ユーザデータベース61内の一のユーザIDを推薦者IDとして設定し、そのユーザIDに対応する他のユーザIDをユーザ関係データベース15から読み出す。この際に1以上の他のユーザIDを取得できた場合には、初期データ生成部65はそのユーザIDを相手IDとして設定する。続いて、初期データ生成部65は各相手ユーザのユーザデータをユーザデータベース61から読み出すことで各相手ユーザのユーザ名及び趣味を特定する。続いて、初期データ生成部65は各相手ユーザのカテゴリを特定する。初期データ生成部65は所定のウェブページを介して相手ユーザにカテゴリを入力させるか、あるいは予め保持している所定の対応表に基づいて趣味に対応する商品カテゴリを抽出することで、カテゴリを特定する。このように推薦者及び相手ユーザのユーザIDと、各相手ユーザのユーザ名、趣味、及びカテゴリとを特定すると、初期データ生成部65はこれらのデータを用いて推薦履歴の初期データを生成し履歴データベース64に格納する。図7の例は、初期データ生成部65が推薦者ID001に対応する相手ID101102103104をユーザ関係データベース15から読み出し、これら4人の相手ユーザのユーザ名、趣味、及びカテゴリを特定し、推薦者ID001に関する4個のレコードを生成したことを前提としている。初期データ生成部65はユーザデータベース61内の各ユーザIDについて上記の初期データ生成処理を実行する。対応する他のユーザIDがユーザ関係データベース15内で見つからない場合には初期データ生成部65はその時点で処理を終了するので、ユーザデータベース61内の全ユーザIDについて推薦履歴が生成されるとは限らない。初期データ生成部65はユーザデータベース61及びメーリングリストデータベース63を参照して推薦履歴の初期データを生成してもよい。初期データ生成部65はメーリングリストデータで示される代表メールアドレスに対応するユーザIDを推薦者IDとして設定する。さらに、初期データ生成部65はその代表メールアドレスと同じグループに属する他のメールアドレスに対応する1以上のユーザIDを相手IDとして設定する。各メールアドレスに対応するユーザIDはユーザデータを参照することで得られる。続いて、初期データ生成部65は上記のように各相手ユーザのユーザ名、趣味、及びカテゴリを特定し、推薦履歴の初期データを生成及び格納する。このように、ユーザ間の関係がユーザ関係データベース15やメーリングリストデータベース63などのデータベースに規定されていれば、初期データ生成部65は推薦履歴の初期データを生成することが可能である。初期データ生成時に空欄の項目送信日時、レコメンド商品、購入実績、購入日時、メール数は、後述する推薦部70の処理により更新される。Webサーバ機能66は、HTTPHypertextTransferProtocolに規定される手順に基づいて、任意のマークアップ言語例えばHTMLHypertextMarkupLanguageやcompactHTML、HDMLHandheldDeviceMarkupLanguage、XMLExtensibleMarkupLanguageで記述されたウェブページをクライアント13またはクライアント14に送信する。ウェブページには、テキストまたは画像などの各種のオブジェクトが含まれる。また、Webサーバ機能66は、クライアント13またはクライアント14から送信されてくる各種のデータを受信する。Webサーバ機能66は、クライアント13,14のユーザによるウェブページへのアクセスを監視しており、アクセスが発生する度に閲覧履歴を生成して履歴データベース64に格納する。Webサーバ機能66はWebサーバプログラムを実行することにより実現される。ページ生成部67は、Webサーバ機能66を介してクライアント13,14に送信されるウェブページを生成する手段である。ページ生成部67はクライアント13からのHTTPリクエストに応じて、商品の購入手続を行うためのウェブページ販売ページを生成する。ページ生成部67は、HTTPリクエストに対応する商品データを商品データベース62から取得し、その商品データを用いて販売ページを生成する。図8に示すように、販売ページには、商品名木製バットや商品画像、商品価格などの商品情報や、商品を買い物かごに入れるための買い物かごボタン、この商品に関する推薦メールを送信するためのリンク友達にメールですすめると表示されているリンクなどが配置される。生成された販売ページはWebサーバ機能66によりクライアント13に送信され、クライアント13上に表示される。販売ページ内のリンク友達にメールですすめるがクリックされると、クライアント13は推薦メールを送信するためのウェブページを要求し、Webサーバ機能66がその要求を受信する。この要求に応じて、ページ生成部67はクライアント13のユーザを認証するための認証ページを生成する。例えば、ページ生成部67は図9に示す認証ページを生成する。図9における次へボタンは、サーバ11に認証処理を実行させるためのインタフェースである。生成された認証ページはWebサーバ機能66によりクライアント13に送信され、クライアント13上に表示される。入力されたユーザID及びパスワードにより推薦者が認証されると、ページ生成部67は、推薦者に推薦メールの本文を入力させるとともに最終的な相手ユーザを選択させるためのウェブページ推薦メール送信ページを生成し、Webサーバ機能66を介してその推薦メール送信ページをクライアント13に送信する。クライアント13では推薦メール送信ページが表示され、推薦者が本文を入力し相手ユーザを選択する。図10に示すように、推薦メール送信ページには、相手ユーザの候補の一覧と、相手ユーザを選択するためのチェックボックスと、推薦者のメールアドレス及び名前と、推薦メールの本文を入力するためのフィールドと、レコメンド商品の名前及び取扱店舗と、入力内容をサーバ11に送信するためのボタン送信ボタンとが含まれる。図10の例では、推薦メールの本文としてこれは良い商品だというメッセージが入力され、ユーザK,J,Mという3人のユーザが相手ユーザとして選択されている。相手ユーザの候補の一覧候補情報は、後述する推薦候補選択部71により生成される。相手ユーザの一人が推薦メールで示された商品レコメンド商品を購入して購入者になると、ページ生成部67はその購入者に購入メールの本文を入力させるためのウェブページ購入メール送信ページを生成する。相手ユーザの一人が推薦メールで示されたレコメンド商品の販売ページへのリンクをクリックしてその販売ページにアクセスし、その販売ページで商品を購入すると、クライアント14が購入の申し込みのデータ申込データをサーバ11に送信する。この申込データには、購入者のユーザIDと、推薦メールを送信した推薦者のユーザIDと、推薦メールのリンクから販売ページをアクセスしたことを示す情報とが含まれる。ページ生成部67はその申込データに応じて購入メール送信ページを生成し、Webサーバ機能66を介してその購入メール送信ページを購入者のクライアント14に送信する。購入メール送信ページはレコメンド商品の商品情報を含む。なお、購入メールの本文は、申込データの一部としてサーバ11に送られてもよい。認証部68は、クライアント13,14のユーザを認証する手段である。クライアント13,14のユーザが認証ページ上でユーザID及びパスワードを入力して次へボタンをクリックすると、クライアント13,14はそのユーザIDおよびパスワードをサーバ11に送信し、Webサーバ機能66がこれらのデータを受信する。認証部68はそのユーザID及びパスワードを照合する処理を行うことで、ユーザを認証する。販売処理部69は、クライアント14から商品の購入が申し込まれた場合に、商品の手配や代金請求などの販売処理を行う手段である。販売処理部69は、クライアント14のユーザによる商品の購入を示す購入履歴を生成して履歴データベース64に格納する。推薦部70は、商品を推薦する推薦メールの本文をクライアント13から取得し、取得した本文と推薦する商品レコメンド商品に対応する商品情報とを含む推薦メールを相手ユーザ宛に送信する手段である。また、推薦部70は、一人の相手ユーザがレコメンド商品を購入した場合に、その相手ユーザ購入者からレコメンド商品の購入を示すメッセージを含む購入メールを、購入者を除く相手ユーザに送信する手段でもある。推薦部70で実行される処理は、クライアント13のユーザが認証部68により認証されたことを前提とする。推薦部70は、推薦候補選択部71、推薦メール生成部第1生成部72、推薦メール送信部第1送信部73、購入メール生成部第2生成部74、購入メール送信部第2送信部75、推薦履歴更新部76、送信履歴記録部77、および支払処理部78を含む。推薦候補選択部71は、履歴データベース64に記録されている推薦履歴に基づいて相手ユーザの候補を選択する手段である。販売ページ内の所定のリンク例えば図8における友達にメールですすめるというリンクがクリックされて推薦者が認証されると、推薦候補選択部71はその推薦者のユーザIDに基づいて以下の処理を実行する。候補の選択方法は限定されるものではなく、例えば以下に示す方法により候補を選択してもよい。[第1の例]推薦候補選択部71は、推薦者IDに対応する推薦履歴を読み出し、その推薦履歴で示される相手ユーザのすべてを候補として選択してもよい。[第2の例]推薦候補選択部71は、推薦者IDに対応する推薦履歴で示される相手ユーザを特定の項目に従って並べ替えた上で、先頭から所定数の相手ユーザを候補として選択してもよい。並べ替えの基準となる項目や並び順は任意に定めてよい。例えば、推薦候補選択部71は、送信日時の降順に相手ユーザを並べ替えてもよいし、過去のメール数の降順に相手ユーザを並べ替えてもよい。また、推薦候補選択部71は、推薦メールを送信してからそのメールで示されるレコメンド商品を購入するまでの期間が短い順に相手ユーザを並べ替えてもよい。これは、推薦履歴で示される購入日時と送信日時との差に基づいて、最近の推薦メールに対する反応が早い順に相手ユーザを並べ替えることを意味する。図7の例において購入日時と送信日時との差が小さい順に相手ユーザを並べ替えると、ユーザK、ユーザM、ユーザL、ユーザJの順となる。このように相手ユーザを並べ替えると、推薦候補選択部71は先頭から所定数の相手ユーザを候補として選択する。選択する相手ユーザの人数は、例えば10、8、4などのように任意に定めてよい。このように過去の推薦メールの送信実績に基づいて相手ユーザを並べ替えた上で候補を抽出したり、推薦メールに早く反応して商品を購入した相手ユーザを候補として優先的に抽出したりすることで、商品の購入が期待できる人を推薦者に提示することができる。[第3の例]推薦候補選択部71は、レコメンド商品の属性と相手ユーザの趣味との一致の度合いが高い順に相手ユーザを並べ替えた上で、先頭から所定数の相手ユーザを候補として選択してもよい。このような第3の例では、推薦履歴が図7に示すようにカテゴリの項目を備えていることを前提とする。また、推薦候補選択部71が、推薦者IDとともに、販売ページに示されたレコメンド商品の商品IDを取得することも前提とする。推薦候補選択部71は、推薦者IDに対応する推薦履歴を読み出すとともに、レコメンド商品の商品IDに対応する商品データを商品データベース62から読み出す。続いて、推薦候補選択部71は各推薦履歴で示されるカテゴリとレコメンド商品のカテゴリとを比較し、両者が似ている順に推薦履歴を並べ替える。カテゴリの類似性は予め任意の方法で対応表として定義されており、推薦候補選択部71はその対応表を参照して二つのカテゴリを比較する。このような並べ替えを行った後に、推薦候補選択部71は先頭から所定数の相手ユーザを候補として選択する。選択する相手ユーザの人数は任意に定めてよい。このように、商品カテゴリとの一致度が高い趣味を持つ相手ユーザを優先的に抽出することで、商品の購入が期待できる人を推薦者に提示することができる。[第4の例]推薦候補選択部71は、推薦者と相手ユーザとの間の友人関係の内容に基づいて相手ユーザを並べ替えた上で、先頭から所定数の推薦内定を候補として選択してもよい。推薦候補選択部71はユーザ関係データベース15を参照して、推薦者と相手ユーザとの関係が以下の関係a~cのどれに該当するかを判定する。Twitter商標または登録商標の例を用いて説明すると、関係aは相手ユーザと推薦者とが互いにフォローし合う関係であると言うことができ、関係bは相手ユーザが推薦者をフォローしている関係であると言うことができ、関係cは相手ユーザが推薦者にフォローされている関係であると言うことができる。a双方向の友人関係b相手ユーザから推薦者への一方向の友人関係相手ユーザのユーザIDに対応する友人IDとして推薦者のユーザIDが指定されている関係データは存在するが、これとは逆方向のつながりを示す関係データは存在しないc推薦者から相手ユーザへの一方向の友人関係推薦者のユーザIDに対応する友人IDとして相手ユーザのユーザIDが指定されている関係データは存在するが、これとは逆方向のつながりを示す関係データは存在しない続いて、推薦候補選択部71は、上記関係aに該当する相手ユーザ第1群、上記関係bに該当する相手ユーザ第2群、上記関係cに該当する相手ユーザ第3群の順に相手ユーザを並べ替える。そして、推薦候補選択部71は第1群のユーザから順に所定数の相手ユーザを候補として選択する。選択する相手ユーザの人数は任意に定めてよい。このように、友人関係の強さや向きに基づいて相手ユーザの候補を決めることで、商品の購入が期待できる人を推薦者に提示することができる。双方向の友人関係は一方向の友人関係よりも強いつながりなので、関係aが最優先される。関係bでは、相手ユーザは、自身が友人であると思っている推薦者から推薦メールを受け取るのに対し、関係cでは、相手ユーザにとっては推薦者は他人である。したがって、候補を選択する際には第2群の方が第3群よりも優先される。[第5の例]推薦候補選択部71は、履歴データベース65内の閲覧履歴又は購買履歴に基づいて相手ユーザを並べ替えた上で、先頭から所定数の推薦内定を候補として選択してもよい。例えば、推薦候補選択部71はレコメンド商品に対応するカテゴリの商品の閲覧数又は購入数が多い順に相手ユーザを並べ替えてもよい。また、推薦候補選択部71は送信履歴及び購入履歴を参照して、レコメンド商品に対応するカテゴリの商品への反応が早い者推薦メールを受け取ってから商品を購入するまでの時間が短い者から順に相手ユーザを並べ替えてもよい。これは、推薦メール生成部72により生成される推薦メールで示される商品と同じカテゴリの他の商品に対応する送信日時及び購入日時の差が小さい順に相手ユーザを並べ替えることを意味する。この場合には、第2の例最近の推薦メールについてのみ送信日時及び購入日時の差を求める場合とは異なり、過去の複数の送信履歴及び購入履歴に基づいて、複数のレコメンド商品に対応する複数の時間差が得られる場合がある。そのような場合には、推薦候補選択部71は送信日時及び購入日時の差に関する中央値や平均値などの統計値に基づいて相手ユーザを並べ替えてもよい。このように、推薦メールで示される商品と同じカテゴリの商品をより多く閲覧又は購入した相手ユーザや、推薦メールに早く反応して商品を購入した相手ユーザを候補として抽出することで、商品の購入が期待できる人を推薦者に提示することができる。推薦候補選択部71は、上記のいずれかの手法により選択した相手ユーザの候補のリストを候補情報としてページ生成部67に出力する。ページ生成部67はそのリストを用いて推薦メール送信ページを生成する。推薦候補選択部71は、候補の選択方法を推薦者に選択させ、選択された方法により相手ユーザの候補を抽出してもよい。例えば、上記第1~第5の例に示す方法の中から推薦者により選択された方法により相手ユーザの候補を抽出してもよい。推薦メール生成部72は、推薦者の指示に基づいて推薦メールを生成する手段である。推薦者が推薦メール送信ページにて必要な入力を行って送信ボタンを押すと、クライアント13はそのページに示されているデータをサーバ11に送信する。Webサーバ機能66はそのデータを受信して推薦メール生成部72に出力する。推薦メール生成部72は入力されたデータから推薦メールの本文を取得する。また、推薦メール生成部72は推薦者により実際に指定された相手ユーザのニックネームをそのデータから取得し、ユーザデータベース61を参照してニックネームからユーザIDへの変換を行う。続いて、推薦メール生成部72は、相手ユーザのユーザIDに対応するメールアドレスをユーザデータベース61から読み出す。続いて、推薦メール生成部72は、予め定められた件名と、推薦者IDと、取得した推薦メールの本文と、推薦メール送信ページ上に表示されていた商品情報商品名、製造業者又は提供業者の名前、販売ページのURL、価格などとが示され、且つ読み出されたメールアドレスを宛先とする推薦メールを生成する。ここで、推薦メールにおいては、レコメンド商品を販売するウェブページのURLはリンクとして配置される。推薦メール生成部72は生成した推薦メールを推薦メール送信部73に出力する。なお、推薦メールの本文は推薦情報の一例である。推薦情報は商品の推薦のための情報であればよいので、メール本文以外の形式で推薦情報を表してもよい。例えば、推薦者により指定されたレコメンド商品の評価のレベル1,2,3などやランキング例えば上位n位と示されたランキングなどが推薦メールに追記あるいは添付されたりしてもよい。推薦メール送信部73は、推薦メール生成部72から入力された推薦メールを指定された各相手ユーザに送信する手段である。購入メール生成部74は、相手ユーザが推薦メールで示されるレコメンド商品を購入したことを示す購入メールを生成する手段である。商品を購入した一人の相手ユーザ購入者が購入メール送信ページにて必要な入力を行って送信ボタンを押すと、クライアント14はそのページに示されているデータをサーバ11に送信する。入力されるデータには、購入メールの本文例えば、これは本当に良い商品だが含まれる。Webサーバ機能66はそのデータを受信して購入メール生成部74に出力する。購入メール生成部74は入力されたデータから購入メールの本文を取得する。また、購入メール生成部74は購入者及び購入商品に対応する送信履歴を履歴データベース64から読み出し、その購入者に送られたものと同じ推薦メールを受信した他の相手ユーザのメールアドレスを特定するとともに、その推薦メールの送信者である推薦者のメールアドレスをユーザデータベース61から取得する。続いて、購入メール生成部74は、予め定められた件名と、取得した購入メールの本文と、購入メール送信ページ上に表示されていた商品情報商品名、製造業者又は提供業者の名前、販売ページのURL、価格などとが示され、読み出されたメールアドレスを宛先とする購入メールを生成する。購入メールの宛先には購入者は含まれない。購入メール生成部74は生成した購入メールを購入メール送信部75に出力する。なお、購入メールの本文は購入情報申込情報の一例である。購入情報は商品を購入したことを示す情報であればよいので、メール本文以外の形式で購入情報を表してもよい。例えば、購入価格や商品の評価、商品画像などを購入情報として用いてもよい。購入メールには、購買者を特定する情報例えばニックネームや購買日時が含まれていてもよい。購入メール送信部75は、購入メール生成部74から入力された購入メールを推薦者及び他の相手ユーザに送信する手段である。推薦履歴更新部76は、履歴データベース64内の推薦履歴を更新する手段である。推薦履歴更新部76は、推薦メール送信部73による推薦メールの送信に応じて、推薦メールに対応する推薦者及び相手ユーザのレコードを更新する。ここで更新される項目は、送信日時、レコメンド商品、購入実績、購入日時及び過去のメール数である。購入実績は購入無に更新され,購入日時はクリアされる。さらに、推薦履歴更新部76は、購入メール送信部75による購入メールの送信に応じて、購入者のレコードを更新する。具体的には、購入者の購入実績が購入有に更新され、購入日時に購入メールの送信日時が設定される。送信履歴記録部77は、推薦メール送信部73により送信された推薦メールについての送信履歴、及び購入メール送信部75により送信された購入メールについての送信履歴を履歴データベース64に記録する手段である。支払処理部78は、相手ユーザが推薦メールの商品情報で示されるウェブページから商品を購入した場合に、推薦者に報酬を支払う処理を行う手段である。すなわち、支払処理部78はアフィリエイトに関する処理を行う。アフィリエイトの支払いは現金での支払いとは限らす、商品等と交換可能なポイントなどで支払いが行われてもよい。次に、図11~14を参照して、クライアント13のユーザからクライアント14のユーザに商品を推薦する処理情報提供方法を説明する。まず、サーバ11において、ページ生成部67がクライアント13からのHTTPリクエストに応じて販売ページを生成し、Webサーバ機能がその販売ページをクライアント13に送信するステップS1001,S1002。クライアント13はその販売ページを受信し表示するステップS2001,S2002。この販売ページにおいて、推薦メール送信ページへのリンクがクリックされると、クライアント13は当該送信ページをサーバ11にリクエストするステップS2003。サーバ11では、Webサーバ機能がそのHTTPリクエストを受け付け、ページ生成部67がそのHTTPリクエストに応じて認証ページを生成するステップS1003,S1004。そして、Webサーバ機能66が認証ページをクライアント13に送信するステップS1005。クライアント13は、その認証ページを受信し表示するステップS2004,S2005。この認証ページにおいてユーザIDおよびパスワードが入力され、認証を指示するためのボタンがクリックされると、クライアント13はこれらのユーザIDおよびパスワードを取得してサーバ11に送信するステップS2006,S2007。サーバ11では、Webサーバ機能66がユーザIDおよびパスワードを受信するステップS1006。続いて、認証部68がそれらのユーザIDおよびパスワードと、ユーザデータベース61に記録されているユーザIDおよびパスワードとを照合することでクライアント13のユーザを認証するステップS1007。クライアント13のユーザが認証されると、推薦候補選択部71が相手ユーザの候補を選択するステップS1008。推薦候補選択部71は上記第1~第5の例のような様々な手法を用いて候補を選択することができる。続いて、ページ生成部67が推薦メール送信ページを生成しステップS1009、Webサーバ機能66がその推薦メール送信ページをクライアント13に送信するステップS1010。クライアント13は、その推薦メール送信ページを受信し表示するステップS2008,S2009。このページにおいて相手ユーザが選択されるとともに推薦メールの本文が入力され、そして送信ボタンがクリックされると、クライアント13はその本文と相手ユーザを示すデータとを取得し、これらのデータをサーバ11に送信するステップS2010,S2011。サーバ11では、Webサーバ機能66が推薦メールの本文と相手ユーザを示すデータとを受信するステップS1011、第1取得ステップ。続いて、推薦メール生成部72がこれらのデータを用いて推薦メールを生成しステップS1012、第1生成ステップ、推薦メール送信部73が推薦者により選択された相手ユーザ宛にその推薦メールを送信するステップS1013、第1送信ステップ。この推薦メールは各クライアント14により受信されるステップS3001,S4001,S5001。サーバ11では、推薦履歴更新部76が推薦メールの送信に応じて推薦履歴を更新しステップS1014、送信履歴記録部77が推薦メールの送信履歴を履歴データベース64に記録するステップS1015。相手ユーザの一人であるクライアント14のユーザが推薦メールで示された商品レコメンド商品の販売ページへのリンクをクリックすると、クライアント14が販売ページをリクエストするステップS3002。サーバ11では、Webサーバ機能66がそのHTTPリクエストを受け付けるステップS1016。続いて、ページ生成部67がそのHTTPリクエストに応じてレコメンド商品の販売ページを生成しステップS1017、Webサーバ機能66がその販売ページをクライアント14に送信するステップS1018。クライアント14はその販売ページを受信し表示するステップS3003,S3004。クライアント14のユーザがその販売ページで商品を購入する一連の操作例えば、商品を買い物かごに入れる操作やユーザIDおよびパスワードを入力する操作、支払い方法を指定する操作などを実行すると、クライアント14は購入の申し込みのデータ申込データを取得してサーバ11に送信するステップS3005,S3006。サーバ11では、Webサーバ機能66がその申込データを受け付けるステップS1019。続いて、販売処理部69が一連の販売処理を実行しステップS1020、支払処理部78が推薦者に対するアフィリエイトの支払いの処理を行うステップS1021。続いて、ページ生成部67が購入メール送信ページを生成しステップS1022、Webサーバ機能66がその購入メール送信ページを購入者のクライアント14に送信するステップS1023。購入者のクライアント14は、その購入メール送信ページを受信し表示するステップS3007,S3008。購入者が購入メール送信ページで購入メールの本文を入力すると、クライアント14はその本文を取得してサーバ11に送信するステップS3009,S3010。サーバ11では、Webサーバ機能66が購入メールの本文を受信するステップS1024、第2取得ステップ。続いて、購入メール生成部74がその本文を含む購入メールを生成しステップS1025、第2生成ステップ、購入メール送信部75がその購入メールを推薦者と、購入者以外の他の相手ユーザとへ送信するステップS1026、第2送信ステップ。この購入メールは、クライアント13と、購入者以外のユーザのクライアント14とにより受信されるステップS2012,S4002,S5002。続いて、推薦履歴更新部76が推薦履歴の購入者に関するレコードを更新しステップS1027、送信履歴記録部77が購入メールに関する送信履歴を履歴データベース64に記録するステップS1028。以上で、推薦メール及び購入メールによる推薦処理が終了する。他のクライアント14のユーザがレコメンド商品を購入した場合にも、上述の処理が行われて、推薦者および相手ユーザレコメンド商品の購入者を除く宛に購入メールが送信される。したがって、複数の購入メールが送信され得る。上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムがプログラム記録媒体からコンピュータにインストールされる。なお、コンピュータが実行するプログラムは、本実施形態で示した順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであってもよいし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであってもよい。以上説明したように、本実施形態によれば、推薦メールを受け取った複数の相手ユーザの誰かがその推薦メールで示される商品を購入すると、その購入を示す購入メールが生成されて購入者以外の他の相手ユーザに送られる。このように、誰かが商品を実際に購入したという事実を、商品を未だ購入していない相手ユーザに示すことで、その相手ユーザに商品購入の意思を生じさせることが期待でき、商品の推薦を効率良く行うことができる。そして、購入メールに応じて他の相手ユーザも商品を購入すれば、推薦者の満足度が上がると期待できる。本実施形態のように推薦者がアフィリエイトの報酬を受け取る仕組みを用意すれば、推薦者は金銭的満足も得ることができる。すなわち、商品が多く購入されることでより多くの報酬を得ることができる。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。上記実施形態ではサーバ11が支払処理部78を備えていたが、支払処理部78は省略してもよい。すなわち、アフィリエイトの支払いに関する処理は省略可能である。各種データベース61~64はサーバ11とは異なるコンピュータ上に設けられていてもよい。この場合には、サーバ11はネットワークを介して各種データベースにアクセスすればよい。上記実施形態ではサーバ11が推薦メールにより商品が推薦されたが、推薦の対象は商品に限定されない。例えば、入会や会員カードへの誘い、キャンペーンへの参加などが推薦対象であってもよい。したがって、申込みの種類も購入の申込みに限定されず、入会の申込みや参加の申込みなどのように、様々な申込みの態様がありうる。"