ユーザに対し情報を提供するための情報提供システムであって、情報提供システムにアクセス中のアクティブユーザの端末に定期的に質問を配信し、質問に対する回答を取得する手段と、取得した回答をユーザ別にデータベースに格納する手段と、前記データベースに蓄積された回答から各ユーザのプロフィールを生成する手段と、ユーザ同士のプロフィールの類似度を算出する手段と、アクティブユーザとプロフィールの類似度が高い他のユーザを選び出し、選び出された他のユーザに関する情報をアクティブユーザの端末に送信する手段と、アクティブユーザからの要求に応じて、前記データベースに蓄積されている他のユーザの回答をアクティブユーザの端末に送信する手段と、を備えることを特徴とする情報提供システム。前記質問には、少なくとも、ユーザのパーソナリティを問う質問と、商品又はサービスに対する関心を問う質問とが含まれており、前記情報提供システムは、アクティブユーザとプロフィールの類似する他のユーザが関心を有している商品又はサービスに関する情報をアクティブユーザの端末に送信することを特徴とする請求項1に記載の情報提供システム。前記情報提供システムは、アクティブユーザに対し商品又はサービスのクーポンを配信するクーポン配信手段を有しており、前記クーポン配信手段は、質問回答形式でアクティブユーザの商品又はサービスに対する関心度合いを調べると共に、当該商品又はサービスに対して関心を有しているアクティブユーザに対してクーポンの配信を行うことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報提供システム。前記情報提供システムは、アクティブユーザのプロフィールにマッチする商品又はサービスに関する情報を自動で抽出し、当該商品又はサービスの情報をアクティブユーザの端末に送信する手段を有していることを特徴とする請求項1~3のいずれかに記載の情報提供システム。レコメンデーションにおいては、ユーザ自身の趣味嗜好、価値観、ニーズを如何に正確に理解するかがきわめて重要である。またそれだけでなく、ユーザの趣味嗜好等と商品サービスとのマッチングをどのように実現するかも重要である。本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、その目的の一つは、ユーザのプロフィールを正確に理解し、且つ、有益な情報を効率的に提供し得るレコメンデーションを実現することにある。上記目的を達成するために本発明は、以下の構成を採用する。すなわち、ユーザに対し情報を提供するための情報提供システムであって、情報提供システムにアクセス中のアクティブユーザの端末に定期的に質問を配信し、質問に対する回答を取得する手段と、取得した回答をユーザ別にデータベースに格納する手段と、前記データベースに蓄積された回答から各ユーザのプロフィールを生成する手段と、ユーザ同士のプロフィールの類似度を算出する手段と、アクティブユーザとプロフィールの類似度が高い他のユーザを選び出し、選び出された他のユーザに関する情報をアクティブユーザの端末に送信する手段と、アクティブユーザからの要求に応じて、前記データベースに蓄積されている他のユーザの回答をアクティブユーザの端末に送信する手段と、を備えることを特徴とする情報提供システムである。ここで、前記質問には、少なくとも、ユーザのパーソナリティを問う質問と、商品又はサービスに対する関心を問う質問とが含まれていることが好ましく、前記情報提供システムは、アクティブユーザとプロフィールの類似する他のユーザが関心を有している商品又はサービスに関する情報をアクティブユーザの端末に送信することが好ましい。また、前記情報提供システムが、アクティブユーザに対し商品又はサービスのクーポンを配信するクーポン配信手段を有していることが好ましく、前記クーポン配信手段は、質問回答形式でアクティブユーザの商品又はサービスに対する関心度合いを調べると共に、当該商品又はサービスに対して関心を有しているアクティブユーザに対してクーポンの配信を行うことが好ましい。なお、本発明は、上記機能手段を有する情報提供システムとして特定することもできるし、コンピュータが上記処理を実行する情報提供方法として特定することもできるし、コンピュータを上記機能手段として機能させるプログラム或いはコンピュータに上記処理を実行させるためのプログラムとして特定することもできるし、そのようなプログラムが固定的に記録されたコンピュータ読取可能な記憶媒体として特定することもできる。例えば、本発明に係る情報提供方法は、ユーザに対し情報を提供するための情報提供方法であって、コンピュータが、前記コンピュータにアクセス中のアクティブユーザの端末に定期的に質問を配信し、質問に対する回答を取得するステップと、取得した回答をユーザ別にデータベースに格納するステップと、前記データベースに蓄積された回答から各ユーザのプロフィールを生成するステップと、ユーザ同士のプロフィールの類似度を算出するステップと、アクティブユーザとプロフィールの類似度が高い他のユーザを選び出し、選び出された他のユーザに関する情報をアクティブユーザの端末に送信するステップと、アクティブユーザからの要求に応じて、前記データベースに蓄積されている他のユーザの回答をアクティブユーザの端末に送信するステップと、を実行することを特徴とする情報提供方法である。また、本発明に係る情報提供プログラムは、ユーザに対し情報を提供するための情報提供方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータにアクセス中のアクティブユーザの端末に定期的に質問を配信し、質問に対する回答を取得するステップと、取得した回答をユーザ別にデータベースに格納するステップと、前記データベースに蓄積された回答から各ユーザのプロフィールを生成するステップと、ユーザ同士のプロフィールの類似度を算出するステップと、アクティブユーザとプロフィールの類似度が高い他のユーザを選び出し、選び出された他のユーザに関する情報をアクティブユーザの端末に送信するステップと、アクティブユーザからの要求に応じて、前記データベースに蓄積されている他のユーザの回答をアクティブユーザの端末に送信するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムである。本発明によれば、ユーザのプロフィールを正確に理解し、且つ、有益な情報を効率的に提供し得るレコメンデーションを実現することができる。<システム構成>図1は、本発明の実施形態に係る情報提供システムの全体構成を模式的に示している。この情報提供システム1以下単にシステムともよぶは、インターネットを通じてユーザに各種の情報提供を行うレコメンデーションサービスを提供するシステムである。情報提供システム1は、その機能として、質問エンジン10、レコメンデーションエンジン11、データベース12、クイズモジュール13、占いモジュール14、クーポンモジュール15を備えている。このシステム1は、ハードウエア資源として、CPUCentralProcessingUnit、主記憶装置例えばRAMRandomAccessMemory、補助記憶装置例えばハードディスク、入力装置例えばキーボード、マウス、出力装置例えばディスプレイ、ネットワークインターフェースなどを備える汎用のサーバコンピュータにより構成可能である。図1に示す各機能は、補助記憶装置に格納されたプログラムが主記憶装置にロードされCPUに実行されることにより実現されるものである。なお、図1は情報提供システム1の論理構成を示すものにすぎず、物理的には一台のコンピュータのみで構成してもよいし、複数台のコンピュータの協働により実現してもよい。またブレードサーバにより構成することも可能である。ユーザは、パソコン、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末などに例示される端末2を用いて、情報提供システム1のレコメンデーションサービスを利用することができる。情報提供システム1へのアクセスはウェブブラウザ又は専用のアプリを用いて行う。図2は、ユーザの端末2に表示される画面の一例を示している。ウェブブラウザで所定のURLUniformResourceLocatorを入力するか専用アプリを起動するとシステム1にアクセスし、図2aのログイン画面が表示される。ここでユーザがログインIDとパスワードを入力しログインボタンを押すと、ユーザ認証が行われた後、当該ユーザのホーム画面が表示される。図2bはユーザのプロフィールなどが表示されるプロフィール画面の一例を示している。画面の最下欄のアイコンを押すことで、質問画面、プロフィール画面、レコメンド画面、仲間画面、設定画面への切り替えが可能である。仲間画面とは、このシステム1内で形成されたコミュニティでの情報交換の場であり、設定画面とは、ユーザの登録情報や各種設定を変更するための画面である。その他の画面の詳細については後述する。<質問回答>質問エンジン10は、ユーザに対し様々な質問を配信し、その回答を取得することで、インタラクティブにユーザの趣味嗜好、価値観、ニーズ等の情報を収集する機能である。質問エンジン10は、本システム1にアクセス中のユーザアクティブユーザとよぶに対し、パーソナリティ質問とライフスタイル質問を適宜混在させつつ、各種の質問を定期的に投げかける。質問を配信する頻度は任意であるが、例えば、数十秒から数分程度に設定することができる。図3は質問の配信と回答の流れを説明するための画面遷移図である。aに示すように、まずはXさんから質問が届きましたというポップアップがユーザ操作中の画面に表示される。このとき周知のキャラクターや著名人から質問が届いたように見せると、ユーザの興味をひくことができ、好ましい。この質問に対してユーザが答えるを選択すると、bの質問画面に切り替わり、質問の内容と回答の選択肢が表示される。この例では、ハードロックって好きですかという質問と、回答の選択肢としてはい/いいえ/興味はある/興味がないのボタンが表示されている。ユーザから質問の回答が入力されたら、質問エンジン10は、その回答データをデータベース12に格納する。また質問エンジン10は、他のユーザから得られた回答結果と比較して、アクティブユーザの回答が多数意見か少数意見かを判定し、cのように判定結果をアクティブユーザにフィードバックする。なお、最初のポップアップにおいて閉じるが選択された場合、その質問は未回答質問として一時的に蓄積される。未回答質問の数は、画面最下欄の質問アイコンの右上に表示される。ユーザが質問アイコンを選択して質問画面に切り替えると、未回答質問に対して回答を行うことができる。また、bの質問画面において質問をメモっておくを押すと、この質問がお気に入り質問としてメモに記録される。1パーソナリティパーソナリティ質問は、ユーザのパーソナリティすなわち性格や価値観を問う内容であり、例えば、私は粘り強い人間である、私は掃除するのが楽しい人間である、私は誠実な人間であるなどの質問に対し、ユーザにはい/いいえ/どちらでもないの中から回答を選択させる。システム運営者によって予め用意された数百から数千個の質問群がデータベース12内に格納されており、質問エンジン10はデータベース12から適宜質問を読み込んでユーザの端末2に配信する。本実施形態では、直感的⇔論理的、現実的⇔空想的など、複数の軸に関するパーソナリティ質問が用意されている。2ライフスタイルライフスタイル質問は、商品又はサービスに対する関心すなわち趣味嗜好やニーズを問う内容であり、例えば、2月1日発売の週刊○○マガジンって読んだ、SF映画は好き、ジャズに興味ある、1月15日発売の○○のDVDに興味ある、ニンテンドー3DSって持ってるなどの質問に対し、はい/いいえ/興味はある/興味がないの中から回答を選択させる。ライフスタイル質問については、質問エンジン10が自動的に質問を生成する。具体的には、質問エンジン10は、ウェブAPIApplicationProgrammingInterfaceを利用して外部ウェブサービスシステム3例えばeコマースサイト、ソーシャルネットワーキングサービスサイト、オークションサイトから商品やサービスに関する情報を取得し、その情報に含まれる商品名、ジャンル、発売日、画像などを用いて質問を自動生成する。もちろんライフスタイル質問についても人が作成することもできるが、システムの管理運営の簡便さ、商品やサービスの情報の新鮮さという点からすると、ライフスタイル質問の自動生成は非常に有利である。なお本実施形態では、映画、音楽、本、雑誌、漫画、ゲームなど、複数のジャンルに関するライフスタイル質問が生成される。ライフスタイル質問、回答、お気に入り質問などの画面に表示されている商品の情報例えば、商品名、ジャンル、発売日、画像を選択すると、その商品を販売しているウェブサイトに自動的にアクセスし簡単に商品購入できるようにしてもよい。<データベース>データベース12は、質問の回答結果やプロフィールをユーザ別に格納する手段である。またデータベース12には、各ユーザの個人情報ログインID、パスワード、ニックネーム、性別、居住地、出身地、血液型、誕生日、ソーシャルアカウント、レベル、ポイントなどや各種設定も格納される。ログインIDとパスワードは、端末2から本システム1にアクセスする際のユーザ認証に用いる情報であり、ニックネームは、本システム1内で用いる名前である。ソーシャルアカウントは、例えば、Eメールアドレス、Twitterアドレス、ブログURLなどである。レベルは、本システム1の利用頻度や質問への回答数などに応じて上がっていくユーザステイタスである。ポイントとは、質問に回答したり、レコメンドされた商品等を購入したり、本システム1により提供される各種のサービスを利用したりすることで付与される仮想通貨である。このポイントは、例えば、商品等の購入、有料サービスの利用、クーポンへの交換、クイズ大会への参加、懸賞への応募などに使用することができる。<プロフィール>質問エンジン10は、データベース12に蓄積された回答から各ユーザのプロフィールを生成する機能を有している。プロフィールとは、趣味嗜好、価値観、ニーズ等の個人の特徴を表す情報のことである。ユーザから得た回答データ群をそのままプロフィールとして用いることもできるし、回答データ群に対してデータマイニングや特徴抽出等の処理を施したものをプロフィールとして用いてもよい。以下、プロフィール計算の一例をあげる。まず、パーソナリティ質問については、回答結果を数値化し、軸毎に集計してスコアを求める。例えば、直感的⇔論理的軸に関する質問として、1私は論理的な人間である、2私は思い立ったら直ぐに行動する人間である、3私は結果よりも過程を重視する人間であるの3つの質問の回答がユーザから得られたと仮定する。1と3は論理的なタイプかを問う質問であり、はい/いいえ/どちらでもないの各回答に1/-1/0の値を与える。一方、2は直感的なタイプかを問う質問であるため、はい/いいえ/どちらでもないの各回答に-1/1/0の値を与える。あるユーザYYY氏の各質問に対する回答が1はい1、2いいえ1、3どちらでもない0というものであった場合、合計値は2となり、これを質問総数3で除した値0.67がYYY氏のスコアとなる。このスコアがプラスの人は論理的、マイナスの人は直感的な傾向にあることを表し、スコアの絶対値が大きいほどその傾向が顕著であることを表す。YYY氏の場合は、論理的な性格であると分類できる。同様にして、他の軸についてもスコアが計算される。次に、ライフスタイル質問については、例えば、はい/いいえ/興味はある/興味がないの各回答に1/0/0.5/-1の値を与える。そしてジャンル毎に回答値を合計し、質問総数で割ることで、スコアを求める。ユーザがはいや興味はあると回答するほどスコアは大きくなり、興味がないと回答するほどスコアは小さくなる。したがって、スコアの値はユーザのそのジャンルに対する関心度合いを示すものといえる。以上のようにして、パーソナリティの各軸のスコアとライフスタイルの各ジャンルのスコアが求まる。例えばパーソナリティの軸が11個、ライフスタイルのジャンルが6個の場合、合わせて17項目のスコアからなるベクトルが得られる。本実施形態では、このベクトルをユーザのプロフィールベクトルとよぶ。各ユーザのプロフィールベクトルはデータベース12に格納される。なお、ここで述べたプロフィールの計算手法はあくまでも一例にすぎず、他のいかなる手法を採用しても構わない。また上記では17項目でプロフィールを評価したが、パーソナリティの軸やライフスタイルのジャンルをさらに増やしたり、各ジャンルの中をサブジャンルに細分化したりして、数十から数百項目でプロフィールを評価することもできる。図4aはプロフィールアイコンを押したときに端末2に表示されるプロフィール画面の一例である。プロフィール画面には、アクティブユーザのアバターとプロフィールが表示されている。アバターのハート部分の周りに配置された吹き出しがパーソナリティに関わるプロフィール項目を表し、アバターの頭部分の周りに配置された吹き出しがライフスタイルに関わるプロフィール項目を表している。吹き出しの大きさと吹き出しに併記された数値は、各項目の傾向の強さ或いは各項目に対する関心の強さを表している。図4aの例では、このユーザは頑固で悲観的な性格の持ち主であり、映画や音楽や本に関心が強く、ゲームや雑誌にはあまり関心が無いことが分かる。なお、アバターの頭部分にはユーザが登録した画像が表示される。ここで、ユーザが吹き出しの部分を押すと、その吹き出しに示されたプロフィール項目に関する質問の回答履歴が一覧表示される。図4bは、音楽という吹き出しが押された場合に表示される回答履歴の例である。音楽ジャンルのライフスタイル質問の回答内容だけが抽出されていることが分かる。さらにこの一覧において一つの質問を選択すると、cのように、その質問に対する他のユーザの回答内容を閲覧することができる。この閲覧画面では、全員の回答を見ることもできるし、回答毎にフィルタをかけて一部のユーザのみ例えばはいと回答したユーザのみを見ることも可能である。さらに、cの閲覧画面で一人のユーザを選択すると、dのように、その選択したユーザの他の質問に対する回答履歴を見ることができる。さらに、プロフィール画面には、パーソナリティ、ライフスタイル、クーポン、メモのボタンが設けられている。パーソナリティボタンを選択すると、アクティブユーザのパーソナリティ質問に対する回答履歴が一覧表示され、ライフスタイルボタンを選択すると、ライフスタイル質問に対する回答履歴が一覧表示される。回答履歴表示画面の挙動は、図4b~dで説明したものと同様である。また、クーポンボタンを選択すると、アクティブユーザが所有しているクーポンの一覧が表示され、メモボタンを選択すると、メモに記録されたお気に入り質問の一覧が表示される。<レコメンデーション>レコメンデーションエンジン11は、主に、ユーザ同士のプロフィールの類似度を算出する機能と、プロフィールの類似度に基づき他のユーザを紹介する機能これを人のレコメンデーションとよぶと、プロフィールの類似度に基づき商品やサービスを紹介する機能これを物のレコメンデーションとよぶとを提供する。例えば、各ユーザのプロフィールが上述したようなプロフィールベクトルとして与えられた場合には、ベクトル同士のなす角の余弦コサイン尺度を類似度として用いることができる。図5aはレコメンドアイコンを押したときに端末2に表示されるレコメンド画面の一例である。レコメンド画面の上半分には、アクティブユーザのアバターと、アクティブユーザとのプロフィールの類似度が高い他のユーザこの例では上位6名の画像とが表示されている。他のユーザの画像は類似度が高いほど大きいサイズで表示され、併せて、類似度の高さが数値表示されている。また、レコメンド画面の下部には、総合、映画、音楽、本、漫画、雑誌、ゲームのジャンルボタンが配置されている。これらのボタンは、類似度の算出に用いるプロフィール項目の重み付けを変更するためのものである。例えば、総合ボタンが押された場合には、全てのプロフィール項目を同じ重みで評価して類似度を計算するが、音楽ボタンが押された場合には、音楽ジャンルに関するプロフィール項目の重みを他のジャンルの重みよりも大きくして類似度を計算する。このようなレコメンド画面を見ることで、アクティブユーザは自分と似たような趣味嗜好や価値観をもった人を簡単に発見することができる。しかもジャンルボタンが設けられているので、例えば音楽の趣味が似ている人とか映画の趣味が似ている人のようにジャンル別に絞り込むことも容易である。これが本システム1における人のレコメンデーションである。なおアクティブユーザは、レコメンドされた人をコミュニティに招待したり、その人とメッセージを交換したりすることができる。また、レコメンドされた人に対しては、自動生成された質問を投げかける事も可能である。それにより例えばプロフィールが似ている特定の個人のより正確な趣味嗜好価値観を軸ではなく面として捉える事ができる。さらに、アクティブユーザは、レコメンド画面において他のユーザのプロフィールを閲覧することができる。具体的には、図5aの画面において他のユーザの画像を押すと、そのユーザのプロフィール画面に遷移する。図5bはJJJさんのプロフィール画面の例を示している。図5bと図4aを比較すると分かるように、他人のプロフィール画面と自分自身のプロフィール画面の構成はほぼ同じであり、その挙動も同じである。したがって、アクティブユーザは、他人のプロフィール画面を見たり回答履歴を閲覧することで、自分と似た趣味嗜好や価値観をもった人がどのようなジャンルのどのような商品サービスに関心を持っているか、という情報を得ることができる。またもちろん、レコメンドされた人だけでなく、その他の気になる人や特定のユーザが関心を示している情報をチェックすることも可能である。このような情報は、商品等の購入検討の参考にできるのはもちろんのこと、今までまったく知らなかったジャンルの商品サービスに対し興味を抱くきっかけともなる。これが本システム1における物のレコメンデーションである。なお、ユーザは、自分の回答履歴を開示する範囲を仲間のみとか特定のユーザのみのように制限することも可能である。<ユーザを楽しませる機能>クイズモジュール13、占いモジュール14、クーポンモジュール15の3つは、ユーザを楽しませてシステム1の利用頻度を上げるために用意された機能である。クイズモジュール13は、アクティブユーザに対してクイズを出す機能である。クイズに正解した場合にだけクーポンやポイントを付与したり特別な情報を配信したりすることで、ゲーム性が生まれ、ユーザの興味を惹くことができる。また占いモジュール14は、アクティブユーザに対してその日の運勢を配信する機能である。例えばログイン時のトップ画面で必ず占いを配信するようにしてもよい。占いのように毎日更新される情報を配信するようにすれば、ユーザが毎日システム1にアクセスすることを期待できる。クーポンモジュール15は、アクティブユーザに対して商品やサービスのクーポンを配信する機能クーポン配信手段である。クーポンモジュール15はまず、図6に示すように質問回答形式でユーザの関心度合いを調べる。図6の例では、新発売されたハンバーガーのクーポンを配信するにあたり、その商品を知っていたかどうかを質問し、知ってるもしくは知らないけど気になると回答した人に対してのみ、割引クーポンを配信する。配信されたクーポンは、プロフィール画面から確認することができる。また取得したクーポンを仲間やそのクーポンに関心がある若しくはありそうな人に譲渡したり、オススメしたりすることもできる。<情報提供システムの利点>質問回答形式でユーザの情報を収集する手法自体は従来から知られているが、本実施形態の情報提供システム1は、ユーザがシステム1にアクセスしている最中に定期的に質問を投げかける点に一つの特徴がある。つまり、従来の手法は、ユーザ登録の最初の段階で情報を入力させるだけのものが殆どであり、ユーザの情報は固定的静的である。それに対し、本システム1では、アクティブユーザに対して多様な質問を頻繁に投げかけることで、当該ユーザの情報を動的に更新していく。したがって、ユーザが本システム1を利用すればするほど、システム1にユーザの回答情報が蓄積され、ユーザの趣味嗜好、価値観、ニーズ等をより正確に理解することが可能となる。また本システム1の特徴の一つに、プロフィールの類似度という指標をレコメンデーションに利用した点があげられる。従来のレコメンデーションでは、ワインが好きと回答した人やワインの購入履歴がある人に対しおすすめワインやワイン関連商品を紹介するというように、単一ジャンルに限定された提案しかすることができなかった。これに対し、本システム1では、商品サービスのレベルではなくプロフィールのレベルでマッチングを行うため、例えばワインが好きという共通項をもつX氏に対しY氏の好きな映画や雑誌の情報を提供するというように、多種多様なジャンルのレコメンデーションが可能となる。ユーザとしては、自分と趣味嗜好や価値観の似た人がどのような商品サービスに関心を持っているのかを簡単に知ることができるため、購入検討の参考にしたり、まったく知らなかったジャンルの商品サービスに対し興味を抱くきっかけを得ることもできる。さらに、質問回答形式で商品又はサービスに対する関心度合いを調べ、当該商品又はサービスに対して関心を有しているアクティブユーザに対してのみクーポンの配信を行うようにした点も、本システム1の特徴の一つである。クーポンの対象となる商品やサービスについての質問回答を行うことにより、一方通行的なクーポン配信とは異なり、インタラクティブ広告としての効果を期待できる。加えて、ユーザの回答を集計し、ユーザのプロフィールと共に分析を行えば、有用なマーケティングリサーチとして活用することもできる。なお、上述した実施形態は本発明の一具体例を示したものにすぎず、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではなく、適宜変形することができる。例えば、プロフィールの類似度に基づき商品やサービスを紹介する機能を活用して、アクティブユーザのプロフィール趣味嗜好、価値観にマッチする商品サービスを自動抽出し、それらオススメ商品サービスの情報を集めたページを自動生成し、ユーザの端末で閲覧できるようにすることも好ましい。これにより、例えば、自分用の本屋さん電子書籍含む、自分用のCD、DVDショップレンタル含む、自分用の飲食店マップ、自分用のネットショッピングサイトネットスーパーなどを自動で構築できる。また、このような情報画面において、そこに表示された商品サービスについてのレビューや評価をできるようにしたり、他人のレビューや評価を閲覧できるようにしてもよい。それらの情報は、自分自身で商品を購入する際の参考にしたり、ギフトの際の参考にしたりすることができる。さらには、商品サービスを取り扱っているリアル店舗の地図を表示したり、GPS機能との連動により道案内をしたりすることで、リアル店舗への送客を行うこともできる。