ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶する記憶装置と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を実行する処理装置と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を実行する処理装置とを備えることを特徴とする情報提供システム。注目情報の少なくとも一部は注目対象に関連した日時に関する第1の時刻情報を含み、ユーザの購買行動に関する情報であって、ユーザが購買行動を行なった日時に関する第2の時刻情報を含む情報である購買情報を記憶する記憶装置を更に備え、分析手段において、記憶装置に記憶された第1及び第2の時刻情報に基づいて、注目対象に関連した日時直前の予め定められた期間内にユーザが行なった購買行動と注目情報との関連性を分析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。指定情報はユーザの注目対象として個人又は団体を指定し、注目情報の少なくとも一部は、指定情報にて指定された個人又は団体と、他の個人又は団体との間の競い合いに関する結果情報と、当該競い合いに関する第1の時刻情報とを含み、分析手段において、記憶装置に記憶された第1及び第2の時刻情報に基づいて、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内にユーザが行なった購買行動と結果情報との関連性を分析することを特徴とする請求項2に記載の情報提供システム。前記購買情報はユーザが購買した商品名を含み、分析手段において、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが各商品を購入した回数と結果情報との関連性を分析することを特徴とする請求項3に記載の情報提供システム。分析手段は、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品m1、m2、m3、...を購入した回数であるNm1、Nm2、Nm3、...を求める手段と、競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数nm1、nm2、nm3、...を求める手段と、商品別確率Pm1=nm1/Nm1、Pm2=nm2/Nm2、Pm3=nm3/Nm3、...を求める手段と、商品別確率が最も高い商品である最高確率商品mxを求める手段とを備えることを特徴とする請求項4に記載の情報提供システム。同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれの最高確率商品mxの商品別確率である最高商品別確率Pmxを求める手段と、各ユーザの最高商品別確率Pmxに基づいて、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザの序列を求める手段とを備えることを特徴とする請求項5に記載の情報提供システム。分析手段は、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品m1、m2、m3、...を購入した回数であるNm1、Nm2、Nm3、...を求める手段と、競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数nm1、nm2、nm3、...を求める手段と、商品別確率Pm1=nm1/Nm1、Pm2=nm2/Nm2、Pm3=nm3/Nm3、...を求める手段と、商品別確率Pm1、Pm2、Pm3、...に基づいて定められる評価値Cを求める手段と、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれについて求めた評価値Cに基づいてユーザの序列を求める手段とを備えることを特徴とする請求項4に記載の情報提供システム。分析手段は、指定情報が同じ複数のユーザそれぞれについて、指定情報と一般情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行し、分析の結果に基づいて複数のユーザを序列化する処理を処理装置にて実行する手段を更に含み、通知手段は序列を予め定められた宛先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。ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する手順と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する手順と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析手順と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信手順とをコンピュータに実行させるためのプログラム。ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する段階と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する段階と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析段階と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信段階とを含むことを特徴とする情報提供方法。一般に、政治、経済、社会、文化、スポーツ等の各方面でのニュースが、特定の商品の売れ行きに影響を及ぼす場合がある。特に売れ行きに対してプラスの効果を有するニュースが起きた場合、売り手の立場では、その商品に対して関心を示しそうな顧客に対し、速やかに情報を提供することが望ましい。従来技術によれば、このようなニュース情報や関連商品情報を顧客に提供するには、顧客や店主等が意識して操作を行う必要があった。本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、本発明が解決しようとする課題は、ニュース情報の発生に応じて、商品の販売に繋がる見込みのある顧客ユーザに対し、そのニュース情報やそのニュース情報に関連した商品情報等を通知する技術を提供することである。上述の課題を解決するため、本発明は以下の情報提供方法、コンピュータプログラム及び情報提供システムを提案する。本発明は、その一態様として、ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶する記憶装置と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を実行する処理装置と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を実行する処理装置とを備えることを特徴とする情報提供システムを提供する。また、本発明は、他の一態様として、ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する手順と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する手順と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析手順と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。また、本発明は、他の一態様として、ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する段階と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する段階と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析段階と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信段階とを含むことを特徴とする情報提供方法を提供する。本発明によれば、ユーザが予め指定情報にて指定した一般情報であって、かつ、個人情報及びその履歴並びに指定情報の履歴と関連性が高い一般情報が、その一般情報を一般情報記憶装置に記憶するのに応じて、そのユーザに配信される。本発明の実施の形態である情報提供システム100について以下に説明する。図1を参照すると、情報提供システム100は、端末1、プレゼンスサーバ2、店3、一般情報管理サーバ4、個人情報管理サーバ5、データ分析サーバ6及び懸賞サーバ7からなる。端末1、プレゼンスサーバ2、一般情報管理サーバ4、個人情報管理サーバ5、データ分析サーバ6、懸賞サーバ7は互いにデータ通信ネットワークを介して通信を行う。端末1は顧客が使用する端末であり、携帯電話端末など購買活動の決済ができる端末、もしくはユーザによる入力ができる端末、もしくはセンサーによる入力ができる任意の端末である。端末1は、購買履歴管理部11、ユーザプロファイル嗜好入力部12及び分析結果出力部13を備える。端末1は更に電子マネーによる商取引を行なうための非接触型ICカードを備えることが好ましい。購買履歴管理部11はユーザが端末1を用いて行った購買履歴、端末1以外を用いて行った購買履歴、もしくは購買を予約した内容を保存し、管理する。購買履歴はユーザが購入した商品名と購入した日時とを含む。ユーザプロファイル嗜好入力部12は、ユーザの性別、年齢、住居職場の所在地などのプロファイル情報や、好みや趣味などの嗜好情報の入力を受け付ける。また、ユーザプロファイル嗜好入力部12は指定情報の入力を受け付ける。指定情報はゲーム、競技会、試合、トーナメント等、互いに勝敗優劣を競い合う複数の個人や団体の中で、ユーザが応援する個人或いは団体を指定する情報である。例えば、プロ野球でユーザが応援する球団、プロサッカーでユーザが応援するチーム、高校野球でユーザが応援する高校、テニス、ボクシング、各種陸上競技で応援する選手やチームを指定情報は示す。尚、必ずしもスポーツに限らず、例えば囲碁、将棋などであってもよい。分析結果出力部13は、データ分析サーバ6からの分析結果を受け、端末1や、端末1に関連づけられた各種のデータ通信端末、例えばコンピュータの表示装置上やデータ通信機能を備えるテレビ受像機上で情報を表示する。ここで端末1とデータ通信端末との関連づけは予め行なっておいてもいいし、端末1で情報を表示するときに行なうこととしてもよい。プレゼンスサーバ2は端末1の現在の状態を示す状態情報や、その履歴を保存し、個人情報管理サーバ5に対しネットワークを介して、保存した情報を提供する。状態情報は、例えば、GPSや端末と基地局との位置関係から得られる位置情報、IRC等にもあるOnlineDon’tDisturbInvisibleBusinesstripVacationOuttemporarilyConferenceMealBreakGoHomePrivacyなどのユーザの状態を通知するためにユーザが入力する情報がある。店3はユーザが端末1を用いて購買活動をする時に、商品販売やサービス販売をする店舗である。この店舗は実際の建築物の中で販売を行うものでもよいし、通信販売であってもよいし、或いは、インターネット上のショッピングサイトであってもよい。一般情報管理サーバ4はユーザプロファイル嗜好入力部11にて入力された指定情報を保存し、その履歴を指定情報履歴として保存する。また、一般情報管理サーバ4は、登録されている全ユーザの指定情報及び指定情報履歴のいずれかにおいて指定されている個人や団体に関するニュース情報、特に、その個人や団体が参加するゲーム、競技会、試合等の開始時刻と、その結果とを含むニュース情報を収集、保存する。一般情報管理サーバ4にニュース情報を収集する方法としては、その管理者が直接ニュース情報を入力して蓄積してもよいし、或いは、一般情報管理サーバ4がインターネット上の他のニュースサイトからニュース情報を収集して保存することとしてもよい。また、一般情報管理サーバ4は、個人情報管理サーバ5やデータ分析サーバ6と連携し、端末1からの要求に応じた情報を提供する。一般情報管理サーバ4は一般情報管理部41と一般情報データベース42とを備える。一般情報管理部41は、外部と一般情報データベース42間のアクセス処理を行い、一般情報が変化や追加された時に端末1へ情報を提供する。一般情報データベース42は一般情報を保存する。個人情報管理サーバ5は、購買履歴やユーザの個人情報を端末1やプレゼンスサーバ2から収集し、要求に応じて一般情報管理サーバ4やデータ分析サーバ6に伝達する。個人情報管理サーバ5は個人情報管理部51と個人情報データベース52からなる。個人情報管理部51は、個人情報管理サーバ5の外部と個人情報データベース52間のアクセス処理を行い、購買履歴やプロファイル、プレゼンス情報を処理する。個人情報データベース52は各ユーザの個人情報、購買履歴、プロファイル、プレゼンス情報を保存する。個人情報データベース52は特に電子メールアドレス等の各ユーザに連絡するためのアドレス情報を保存している。データ分析サーバ6は、例えばあるチームTを指定情報として登録したユーザUが、チームTの試合前に行なった購買行動と、チームTが試合で勝利することとの関連を分析する。チームTの試合G1、G2、G3、...それぞれの直前の所定の長さの期間内、例えば各試合の開始時刻直前の6時間以内に行なったユーザUの購買行動B1、B2、B3、...に注目する。ユーザUが、購買行動B1、B2、B3、...の中で、商品m1、m2、m3、...をそれぞれ回数Nm1、Nm2、Nm3、...だけ購買したとする。また、チームTの勝ち試合直前の購買行動に限って言えば、同じユーザUが同じ商品をそれぞれ回数nvm1、nvm2、nvm3、...だけ購買したとする。このときデータ分析サーバは、商品m1、m2、m3、...の商品別勝率として、Pm1=nvm1/Nm1、Pm2=nvm2/Nm2、Pm3=nvm3/Nm3、...をそれぞれ求める。また、求めた商品別勝率Pm1、Pm2、Pm3、...を互いに比較して、商品別勝率が最も大きい商品mxを判定する。これは、ユーザUがチームTの試合前に商品mxを購買したときにチームTの勝率が最も高かったことを意味する。言い換えると、ユーザUが商品mxを買った日はチームTがよく勝つということであり、ユーザUにとって商品mxはチームTが勝つ上で縁起のいい商品だということができる。ここで商品mxをユーザUの最高勝率商品と呼び、その商品の商品別勝率PmxをユーザUの最高商品別勝率と呼ぶものとする。また、データ分析サーバ6は、チームTを指定情報としたユーザ毎に上述のようにして最高商品別勝率を求め、全ユーザの最高商品別勝率を互いに比較して、その中でも最も高いものとそのユーザを求める。このユーザを最大貢献ユーザと呼ぶものとする。これにより、チームTの試合前にどのユーザがどの商品を購買したときにチームTが勝利する可能性が最も高かったのかを求める。懸賞サーバ7は、データ分析サーバ6での分析結果と、個人情報管理サーバ5に格納されているユーザのアドレス情報とに基づいて、各ユーザに対してそのユーザの最高勝率商品mxを通知する。これによりユーザUに商品mxの購買を促す。同様にして、懸賞サーバ7は、最大貢献ユーザであることや、予め定められた賞品や懸賞金を提供すること等を最大貢献ユーザに対して通知する。次に、図2を参照して、初めて使用するユーザを情報提供システム100に登録する際の初期登録動作について説明する。ユーザは、ユーザプロファイル嗜好入力部12からユーザの性別、年齢、住居職場の位置などのプロファイル情報や、好みや趣味などの嗜好情報を入力する。ユーザプロファイル嗜好入力部12はプロファイル情報や嗜好情報を個人情報管理部51に伝達する。これに応じて個人情報管理部51はプロファイル情報及び嗜好情報を個人情報データベース52に登録するステップS201、S202。次に、ユーザは、ユーザプロファイル嗜好入力部12から指定情報を入力する。ここではユーザがプロ野球チームTを応援しており、指定情報としてチームTを登録するものとする。ユーザプロファイル嗜好入力部12は指定情報を一般情報管理部41に伝達する。これに応じて一般情報管理部41は指定情報を一般情報データベース42に登録するステップS203。このようにして、それぞれのユーザについて、個人情報データベース52に、ユーザの購買情報、プロファイル情報、嗜好情報が登録され、一般情報データベース42に指定情報が登録される。次に、図3を参照して、ユーザが店3で商品を購買したときの情報提供システム100の動作について説明する。顧客であるユーザが店3にて商品を購買したとするステップS301。このとき、購買した商品の名称、購買した日時等を含む購買に関する情報が購買情報として購買履歴管理部11から個人情報管理サーバ51に伝達され、個人情報データベース52に登録されるステップS302。尚、店3に不図示の店頭端末を設けることとしてもよい。例えば、端末1は電子マネーによる決済を行なうための近距離無線通信インタフェース装置を備えることとする一方、店頭端末は、データ通信ネットワークを介して個人情報管理サーバ5と通信するための通信インタフェース装置と、端末1との間で近距離無線データ通信を行なうための近距離無線通信インタフェース装置と、バーコードリーダーとを備えることとする。予め商品に添付した、その商品の名称、価格等を記録したバーコードをバーコードリーダーにて読み取り、商品の合計金額を算出し、近距離無線通信インタフェース装置を介して合計金額分の支払いを電子マネーにより決済するステップS301と、その購買の日時及び購買した商品名を含む購買情報を、データ通信ネットワークを介して個人情報管理サーバ5に送信するステップS302こととしてもよい。次に、一般情報管理サーバ4へのニュース情報の登録について説明する。ここで、スポーツの結果等のニュース情報が何らかの経路で一般情報管理部41に伝達されたとする。伝達経路は例えば一般情報管理サーバ4の管理者が直接入力してもよいし、または、インターネット上の各種のニュースサーバ等から一般情報管理サーバ4が自動収集することとしてもよい。一般情報管理サーバ4は登録されている全ユーザの指定情報を参照し、指定情報にて指定された個人、チーム等が行なったゲーム、競技、試合等に関する情報を収集する。ここで収集される情報はゲーム、競技、試合等の開催日、開始時刻、結果に関する情報を特に含むものとする。新しいニュース情報が入力乃至収集されると、一般情報管理部41はニュース情報を一般情報データベース42に追加登録すると共に、そのニュース情報が指定情報に該当するか否かをユーザ毎に判断する。以下、このように一般情報データベース42に追加登録されたニュース情報を追加ニュース情報と呼ぶものとする。指定情報に該当するユーザについては、そのユーザの指定情報の履歴を、一般情報管理部41からデータ分析サーバ6に伝達する。一般情報管理部41から該当ユーザの指定情報履歴を受け取ると、データ分析サーバ6は、個人情報管理部51に対し、該当ユーザの個人情報の履歴を要求し、取得する。そして、指定情報履歴及び個人情報履歴と、追加されたニュース情報との関連性を分析するニュース分析処理を行ない、分析結果を一般情報管理部41に伝達する。ニュース分析処理について一般情報管理サーバ4及びデータ分析サーバ6の動作を中心に説明する。図4を参照すると、一般情報DB42に新たなニュース情報が追加ニュース情報として登録されるステップS401と、一般情報管理部41は登録ユーザのいずれかを選択ステップS402し、追加ニュース情報がそのユーザの指定情報に該当するものか否かを判定するステップS403。該当する場合、そのユーザの識別子、そのユーザの指定情報履歴及び追加ニュース情報をデータ分析サーバ6に送信するステップS404。これを受けたデータ分析サーバ6は図5に示すような処理を行なう。即ち、一般情報管理部41からユーザ識別子、指定情報履歴、追加ニュース情報を受信するステップS501と、ユーザ識別子を個人情報管理部51に送信し、そのユーザの個人情報履歴を問い合わせるステップS502、S503。データ分析サーバ6は、指定情報履歴及び個人情報履歴に基づいて、そのユーザと追加ニュース情報との関連性の強さを数値化ステップS504し、予め定められた閾値と比較して関連性の高低を判定ステップS505し、結果を分析結果として一般情報管理部41に送信するステップS506。図4に戻ると、データ分析サーバ6から分析結果を受け取るステップS405と、関連性が高い場合はそのユーザの端末1に追加ニュース情報を送信するステップS406、S407。このとき必要であればユーザの端末1のアドレスは個人情報管理サーバ5に問い合わせる。端末1では、伝達された追加ニュース情報を分析結果出力部13にてユーザに対して表示する。このようにして、新たなニュース情報が発生すると、個人情報履歴及び指定情報履歴とそのニュース情報との関連性が高いユーザに対してそのニュース情報が通知されることにより、ユーザの購買活動や行動の促進を図る。一般情報管理部41から端末1へのニュース情報の伝達形態は、例えば電子メールや、WWWWorldWideWebが考えられる。電子メールを用いる場合、一般情報管理部41はメールサーバとしての機能を備え、分析結果出力部13はメーラーとしての機能を備える。WWWを用いる場合、一般情報管理部41はウェブサーバとしての機能を備え、分析結果出力部13はブラウザとしての機能を備える。ステップS401にて登録された追加ニュース情報に関して、ステップS403~S407の処理を全ての登録ユーザに対して行なったか否か判定ステップS408し、行なった場合は処理を終了する。ステップS403にて追加ニュース情報がそのユーザの指定情報に該当しない場合、ステップS406にて追加ニュース情報がそのユーザの指定情報との関連性が低い場合、及び、ステップS408にて全登録ユーザについて処理が終了していない場合は、別のユーザを選択ステップS409してステップS403~S407を繰り返す。次に、データ分析サーバ6にて行なう別のデータ分析処理である購買分析処理について図6を参照して説明する。ここでは指定情報としてプロ野球のチームTを登録したユーザを対象とした購買分析処理を例に挙げる。データ分析サーバ6が購買分析処理を開始する契機としては、例えばチームTの1ゲームの終了、1ヶ月毎、シーズン毎などが考えられる。購買分析処理を行なうとき、データ分析サーバ6は、まず、一般情報管理サーバ4にアクセスして、チームTが既に行なった各試合G1、G2、G3、...の開始時刻t1、t2、t3、...と各試合の結果R1、R2、R3、...を取得するステップS601。また、個人情報管理サーバ5にアクセスして、指定情報としてチームTを登録している全てのユーザについて、時刻t1、t2、t3、...それぞれの直前の所定の長さの期間内に行なった購買行動に関する購買情報を取得するステップS602。ステップS602にて購買情報を取得したユーザの中から一人を選択するステップS603。ここで選択したユーザをユーザUとすると、ユーザUの購買情報に基づいて、時刻t1、t2、t3、...それぞれの直前の所定長さの期間内例えば開始時刻直前の6時間以内に行なった購買行動の中で、ユーザUが購入したことがある商品名m1、m2、m3、...を抽出ステップS604し、各商品の購入回数Nm1、Nm2、Nm3、...を求めるステップS605。ここでNm1、Nm2、Nm3、...を合計購入回数と呼ぶものとする。合計購入回数は、チームTの勝敗に関係なく、チームTが参加した全ゲームの直前の所定期間内にユーザUが各商品を購入した回数である。次に、ステップS601にて取得した、各試合G1、G2、G3、...の開始時刻t1、t2、t3、...と各試合の結果R1、R2、R3、...に基づいて、試合G1、G2、G3、...のうち、チームTが勝利した試合の開始時刻tv1、tv2、tv3、...を求める。ユーザUの購買情報に基づいて、時刻tv1、tv2、tv3、...それぞれの直前の所定長さの期間内に行なった購買行動の中で、商品m1、m2、m3、...をそれぞれ購買した回数nvm1、nvm2、nvm3、...を求めるステップS606。ここでnvm1、nvm2、nvm3、...を勝利時購入回数と呼ぶものとする。勝利時購入回数はチームTが勝った試合の直前の所定期間内にユーザUが各商品を購入した回数である。ステップS605にて求めた合計購入回数Nm1、Nm2、Nm3、...と、ステップS606にて求めた勝利時購入回数nvm1、nvm2、nvm3、...とに基づいて、ユーザUの商品別勝率Pvを求めるステップS607。ユーザUの商品m1、m2、m3、...の商品別勝率Pvm1、Pvm2、Pvm3、...を、それぞれPvm1=nm1/Nm1、Pvm2=nm2/Nm2、Pvm3=nm3/Nm3、...とする。ユーザUの商品別勝率Pvm1、Pvm2、Pvm3、...を互いに比較して、勝率が最大である商品とその商品別勝率を求めるステップS608。ユーザUにとって商品別勝率が最大となる商品を最高勝率商品と呼び、mxで表し、その勝率を最高商品別勝率と呼び、Pvmxで表すものとする。ユーザUがチームTのゲーム開始直前の所定の期間内に購買した各商品について、そのゲームの勝率を比較すると、最高勝率商品mxを購入したとき、チームTの勝率が最も高いということが分かる。データ分析サーバ6は、このことを通知することにより最高勝率商品mxの購買をユーザUに促すメッセージを、ユーザUの端末1に対して送出するステップS609。ユーザUの端末1のアドレス情報は個人情報管理サーバ5から取得する。ステップS603からステップS609のステップを、指定情報としてプロ野球のチームTを登録した全てのユーザに対して行ない、全ユーザの最高勝率商品mx、最高商品別勝率Pvmxを求めるステップS610。チームTを指定情報とするユーザを最高商品別勝率Pvmxに基づいて序列化ステップS611し、その序列を懸賞サーバ7に通知するステップS612。序列の通知を受けた懸賞サーバ7は、序列中で上位にあるユーザの端末1のアドレス情報を個人情報管理サーバ51から取得し、順位に応じて予め定められた懸賞品や懸賞金を交付する旨のメッセージを該当する端末に送信する。例えば端末1が電子マネー取引のための非接触型ICカードを備える場合、このような懸賞をかけることにより、ユーザに電子マネーの利用を促すことができる。図6ではチームTを指定情報として登録した各ユーザの最高勝率商品mx、最高商品別勝率Pvmxと、最高商品別勝率Pvmxに基づくユーザの序列化とを同じタイミングで行なうことを前提として説明したが、両者を別々のタイミングで行なうこととしてもよい。例えば、最高勝率商品mx、最高商品別勝率PvmxをチームTのゲーム終了毎に行なう一方、ユーザの序列化については1ヶ月毎やシーズン毎に行なうこととしてもよい。図6に図示した購買分析処理では最高商品別勝率Pvを基準としてユーザを序列化したが、他の基準に基づいてもよい。基準に基づく序列化を行なう購買分析処理について図7を参照して説明する。ステップS601~S607については図6と同じなので説明を省略する。図7の購買分析処理では、ステップS607で求めたユーザUの商品別勝率に基づいてユーザUの貢献度Cを算出するステップS701。貢献度とはユーザUの全ての商品別勝率を総合して算出する値である。貢献度Cの例としては、イ全ての商品別勝率を単に加算して求めた貢献度C1=Pvm1Pvm2Pvm3...、ロ商品別勝率からチームTの平均勝率Aを引いた値の絶対値を商品毎に求めて全ての商品について加算して求めた貢献度C2=|Pvm1-A||Pvm2-A||Pvm3-A|...、ハ商品別勝率からチームTの平均勝率Aを引いたものを2乗した値を商品別に求めて全ての商品について加算して求めたC3={Pvm1-A}^2{Pvm2-A}^2{Pvm3-A}^2...等が考えられる。ロハの例は、ユーザが一度に購入するのは商品m1、m2、m3、...のうちいずれかひとつを購入するような商品に対して本発明を適用する場合に好適である。商品m1、m2、m3、...の具体例としては、何種類かの定食メニューのみを提供する学生食堂や社員食堂のようなレストランの券売機で販売する食券がある。こうして各ユーザの貢献度を求めて貢献度が高い者から低い者にユーザを並べて、この序列を懸賞サーバ7に通知するステップS703、S704。以上のように、本実施形態によれば、ユーザが個人情報を追加変更した時ではなく、一般情報が追加変更された時にユーザの個人情報との関連性を示した、商品やサービスや行動をサジェストし購買活動を促進する。またその関連性の高いユーザに対して懸賞を与えることにより購買活動を促進する。尚、上述の情報提供システム100は、一般情報管理サーバ4、個人情報管理サーバ5、データ分析サーバ6を備えているが、これらの機能を端末1に内包することとしてもよい。そのような情報提供システム200を図8に示す。情報提供システム200では、端末1は、購買履歴管理部11、ユーザプロファイル嗜好入力部12、分析結果出力部13に加えて、一般情報管理部41、一般情報データベース42、個人情報管理部51、個人情報データベース52、データ分析部6を更に備える。一般情報管理部41、一般情報データベース42、個人情報管理部51、個人情報データベース52、データ分析部6は、それぞれ、上述の情報提供システム100における一般情報管理部41、一般情報データベース42、個人情報管理部51、個人情報データベース52、データ分析サーバ6に対応する。情報提供システム200では、一般情報管理サーバ4、個人情報管理サーバ5及びデータ分析サーバ6の機能を端末1に取り込んでいるが、本発明はこれに限らず、一般情報管理サーバ4、個人情報管理サーバ5及びデータ分析サーバ6の一部を端末1に取り込み、残りをサーバとして構成することとしてもよい。上記の実施形態及び実施例の一部又は全部は以下の付記のようにも記載されうるが、これらに限定されるものではない。付記1ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶する記憶装置と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を実行する処理装置と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を実行する処理装置とを備えることを特徴とする情報提供システム。付記2注目情報の少なくとも一部は注目対象に関連した日時に関する第1の時刻情報を含み、ユーザの購買行動に関する情報であって、ユーザが購買行動を行なった日時に関する第2の時刻情報を含む情報である購買情報を記憶する記憶装置を更に備え、分析手段において、記憶装置に記憶された第1及び第2の時刻情報に基づいて、注目対象に関連した日時直前の予め定められた期間内にユーザが行なった購買行動と注目情報との関連性を分析することを特徴とする付記1に記載の情報提供システム。付記3指定情報はユーザの注目対象として個人又は団体を指定し、注目情報の少なくとも一部は、指定情報にて指定された個人又は団体と、他の個人又は団体との間の競い合いに関する結果情報と、当該競い合いに関する第1の時刻情報とを含み、分析手段において、記憶装置に記憶された第1及び第2の時刻情報に基づいて、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内にユーザが行なった購買行動と結果情報との関連性を分析することを特徴とする付記2に記載の情報提供システム。付記4前記購買情報はユーザが購買した商品名を含み、分析手段において、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが各商品を購入した回数と結果情報との関連性を分析することを特徴とする付記3に記載の情報提供システム。付記5分析手段は、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品m1、m2、m3、...を購入した回数であるNm1、Nm2、Nm3、...を求める手段と、競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数nm1、nm2、nm3、...を求める手段と、商品別確率Pm1=nm1/Nm1、Pm2=nm2/Nm2、Pm3=nm3/Nm3、...を求める手段と、商品別確率が最も高い商品である最高確率商品mxを求める手段とを備えることを特徴とする付記4に記載の情報提供システム。付記6同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれの最高確率商品mxの商品別確率である最高商品別確率Pmxを求める手段と、各ユーザの最高商品別確率Pmxに基づいて、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザの序列を求める手段とを備えることを特徴とする付記5に記載の情報提供システム。付記7分析手段は、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品m1、m2、m3、...を購入した回数であるNm1、Nm2、Nm3、...を求める手段と、競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数nm1、nm2、nm3、...を求める手段と、商品別確率Pm1=nm1/Nm1、Pm2=nm2/Nm2、Pm3=nm3/Nm3、...を求める手段と、商品別確率Pm1、Pm2、Pm3、...に基づいて定められる評価値Cを求める手段と、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれについて求めた評価値Cに基づいてユーザの序列を求める手段とを備えることを特徴とする付記4に記載の情報提供システム。付記8分析手段は、指定情報が同じ複数のユーザそれぞれについて、指定情報と一般情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行し、分析の結果に基づいて複数のユーザを序列化する処理を処理装置にて実行する手段を更に含み、通知手段は序列を予め定められた宛先に送信することを特徴とする付記1に記載の情報提供システム。付記9ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する手順と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する手順と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析手順と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信手順とをコンピュータに実行させるためのプログラム。付記10注目情報の少なくとも一部は注目対象に関連した日時に関する第1の時刻情報を含み、ユーザの購買行動に関する情報であって、ユーザが購買行動を行なった日時に関する第2の時刻情報を含む情報である購買情報を記憶装置に記憶する手順を更に含み、分析手順において、記憶装置に記憶された第1及び第2の時刻情報に基づいて、注目対象に関連した日時直前の予め定められた期間内にユーザが行なった購買行動と注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行することを特徴とする付記9に記載のプログラム。付記11指定情報はユーザの注目対象として個人又は団体を指定し、注目情報の少なくとも一部は、指定情報にて指定された個人又は団体と、他の個人又は団体との間の競い合いに関する結果情報と、当該競い合いに関する第1の時刻情報とを含み、分析手順において、記憶装置に記憶された第1及び第2の時刻情報に基づいて、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内にユーザが行なった購買行動と結果情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行することを特徴とする付記10に記載のプログラム。付記12前記購買情報はユーザが購買した商品名を含み、分析手順において、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが各商品を購入した回数と結果情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行することを特徴とする付記11に記載のプログラム。付記13分析手順は、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品m1、m2、m3、...を購入した回数であるNm1、Nm2、Nm3、...を求める手順と、競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数nm1、nm2、nm3、...を求める手順と、商品別確率Pm1=nm1/Nm1、Pm2=nm2/Nm2、Pm3=nm3/Nm3、...を求める手順と、商品別確率が最も高い商品である最高確率商品mxを求める手順とを含むことを特徴とする付記12に記載のプログラム。付記14同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれの最高確率商品mxの商品別確率である最高商品別確率Pmxを求める手順と、各ユーザの最高商品別確率Pmxに基づいて、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザの序列を求める手順とを含むことを特徴とする付記13に記載のプログラム。付記15分析手順は、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品m1、m2、m3、...を購入した回数であるNm1、Nm2、Nm3、...を求める手順と、競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数nm1、nm2、nm3、...を求める手順と、商品別確率Pm1=nm1/Nm1、Pm2=nm2/Nm2、Pm3=nm3/Nm3、...を求める手順と、商品別確率Pm1、Pm2、Pm3、...に基づいて定められる評価値Cを求める手順と、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれについて求めた評価値Cに基づいてユーザの序列を求める手順とを含むことを特徴とする付記12に記載のプログラム。付記16前記分析手順は、指定情報が同じ複数のユーザそれぞれについて、指定情報と一般情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行し、前記分析の結果に基づいて前記複数のユーザを序列化する処理を処理装置にて実行する手順を更に含み、前記通知手順と共に、或いは、前記通知手順に代って、前記序列を予め定められた宛先に送信する処理を処理装置にて実行することを特徴とする付記9に記載のプログラム。付記17ユーザの注目対象を指定するための情報である指定情報を記憶装置に記憶する段階と、指定情報にて指定された注目対象に関する情報である注目情報を少なくとも含む一般情報を記憶装置に記憶する段階と、記憶装置に記憶された一のユーザの指定情報と、記憶装置に記憶された注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行する分析段階と、分析の結果に応じて一のユーザの端末宛にメッセージを送信する処理を処理装置にて実行する送信段階とを含むことを特徴とする情報提供方法。付記18注目情報の少なくとも一部は注目対象に関連した日時に関する第1の時刻情報を含み、ユーザの購買行動に関する情報であって、ユーザが購買行動を行なった日時に関する第2の時刻情報を含む情報である購買情報を記憶装置に記憶する段階を更に含み、分析段階において、記憶装置に記憶された第1及び第2の時刻情報に基づいて、注目対象に関連した日時直前の予め定められた期間内にユーザが行なった購買行動と注目情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行することを特徴とする付記17に記載の情報提供方法。付記19指定情報はユーザの注目対象として個人又は団体を指定し、注目情報の少なくとも一部は、指定情報にて指定された個人又は団体と、他の個人又は団体との間の競い合いに関する結果情報と、当該競い合いに関する第1の時刻情報とを含み、分析段階において、記憶装置に記憶された第1及び第2の時刻情報に基づいて、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内にユーザが行なった購買行動と結果情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行することを特徴とする付記18に記載の情報提供方法。付記20前記購買情報はユーザが購買した商品名を含み、分析段階において、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが各商品を購入した回数と結果情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行することを特徴とする付記19に記載の情報提供方法。付記21分析段階は、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品m1、m2、m3、...を購入した回数であるNm1、Nm2、Nm3、...を求める段階と、競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数nm1、nm2、nm3、...を求める段階と、商品別確率Pm1=nm1/Nm1、Pm2=nm2/Nm2、Pm3=nm3/Nm3、...を求める段階と、商品別確率が最も高い商品である最高確率商品mxを求める段階とを含むことを特徴とする付記20に記載の情報提供方法。付記22同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれの最高確率商品mxの商品別確率である最高商品別確率Pmxを求める段階と、各ユーザの最高商品別確率Pmxに基づいて、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザの序列を求める段階とを含むことを特徴とする付記21に記載の情報提供方法。付記23分析段階は、競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動でユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数、又は、記憶装置に記憶されている全購買情報の中で商品m1、m2、m3、...を購入した回数であるNm1、Nm2、Nm3、...を求める段階と、競い合いの結果、指定情報にて指定した個人又は団体が、予め定められた結果を得た競い合いの日時直前の予め定められた長さの期間内における購買行動で、ユーザが商品m1、m2、m3、...を購入した回数nm1、nm2、nm3、...を求める段階と、商品別確率Pm1=nm1/Nm1、Pm2=nm2/Nm2、Pm3=nm3/Nm3、...を求める段階と、商品別確率Pm1、Pm2、Pm3、...に基づいて定められる評価値Cを求める段階と、同じ個人又は団体を指定情報にて指定したユーザそれぞれについて求めた評価値Cに基づいてユーザの序列を求める段階とを含むことを特徴とする付記20に記載の情報提供方法。付記24前記分析段階は、指定情報が同じ複数のユーザそれぞれについて、指定情報と一般情報との関連性を分析する処理を処理装置にて実行し、前記分析の結果に基づいて前記複数のユーザを序列化する処理を処理装置にて実行する段階を更に含み、前記通知段階と共に、或いは、前記通知段階に代って、前記序列を予め定められた宛先に送信する処理を処理装置にて実行することを特徴とする付記17に記載の情報提供方法。