JP6212013B2 - 商品推奨装置及び商品推奨方法 - Google Patents

Description

本発明は商品推奨装置及び商品推奨方法に係り、特に電子商取引（ＥＣ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）を利用するユーザに推奨商品を提示する商品推奨装置及び商品推奨方法に関する。

インターネット上におけるＥＣサイトで衣服等の商品を検索する際に、ユーザが自発的に探し出した商品や選択した商品に加え、推奨商品（リコメンド商品）がユーザに提示される場合がある。

推奨商品をユーザに提示することで、ユーザは膨大な数の商品の中から好みに合った適切な商品を効率良く探し出すことができ、一方、商品販売店舗は、ユーザの購買意欲を刺激して購買活動が効果的に促進されることを期待することができる。

推奨商品は、一般には、季節や流行等に基づいて決められたり、各ユーザの性別や年齢などの属性情報に基づいて決められたり、各ユーザのＥＣサイト上における操作履歴や注文履歴に基づいて決められたりする。また、各ユーザの嗜好に加えて他のユーザの嗜好に基づいて商品が推薦されるケースもある（例えば特許文献１参照）。

特開２０１０−１５５６５号公報

上述のように、ＥＣサイトを利用するユーザに対して提示される推奨商品が属性情報（例えば性別や年齢等）、操作履歴或いは注文履歴などの各ユーザのパーソナルデータに基づいて決められるケースがある。例えば、各ユーザが過去に購買した商品に関連する商品や過去に閲覧した商品の情報が、推奨商品としてユーザに提示されることがある。しかしながら、各ユーザのパーソナルデータのみに基づいて推奨商品を決める手法は推奨精度が低く、推奨商品が各ユーザの実際のニーズに全く合っていないケースも多い。またユーザ自身は気付いていないがユーザの潜在的欲求に合致した新規商品を、積極的に推奨することが難しい。

また他のユーザの嗜好や流行に基づいて推奨商品が決められるケースがある。例えば２０歳代の女性の間で赤いジャケットが流行している場合、２０歳代の女性ユーザに対しては赤いジャケットの商品が優先的に推奨商品として提示されることがある。このように他のユーザに関する情報を利用することで、流行に応じた推奨商品を提示することができ、またユーザの潜在的な購買意欲を効果的に刺激することができる。

しかしながら各ユーザに対する推奨商品を他のユーザに関する情報を利用して決めるケースにおいても、推奨商品が各ユーザのニーズや嗜好に全く合わないケースが多い。例えば推奨商品を決める際に参照する他のユーザの数が多い場合には、その他のユーザの嗜好が非常に多岐に亘るため、推奨商品を決める際に参照する他のユーザを性別や年齢などの属性情報に基づいて制限しても、各ユーザの嗜好とは全く異なる他のユーザの情報が反映されて推奨商品が決められる。また推奨商品を決める際に参照する他のユーザの数が少ない場合には、推奨商品を決める際に参照する他のユーザと推奨対象のユーザとの間で嗜好のズレが生じる可能性が高く、嗜好が異なる他のユーザの情報が推奨商品の決定に大きな影響を及ぼしうる。このように各ユーザに対する推奨商品を他のユーザに関する情報を利用して決める場合であっても、推奨精度が低く、ユーザの購買意欲を削ぐ推奨商品が提示されることもある。

一方、特許文献１には、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ：Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）の活用手法の一つとして、協調フィルタを使って特定のユーザの関心を他のユーザの関心に基づいて予測することで、その特定ユーザに衣服関連の商品や他の品目の商品を推薦する手法が開示されている。

ＳＮＳは、スマートフォンなどのモバイル機器やパソコンを通じて利用することができ、近年、急速に普及が進んでいる。ＳＮＳの各ユーザは、ＳＮＳを通じて特定のユーザ或いは不特定多数のユーザとの間でメッセージや写真をやり取りができるだけではなく、ＳＮＳ上で結成された特定のグループに属することで、その特定グループに属する他のユーザとの間でメッセージや写真のやり取りを行うことも可能である。

ＳＮＳ上で結成されるグループとして、例えば居住地域や所属組織などのパーソナルデータが共通するユーザによって結成されるグループや趣味嗜好が似たユーザ（例えばヘビメタパンク好きのユーザやロック好きのユーザ等）によって結成されるグループなど、様々な関係に基づいたグループが存在する。

このような特定の関係に基づいて結成されるグループ内のユーザ間ではファッションセンスが似る傾向があり、例えば共通の趣味嗜好を有するユーザによって結成されるグループ内では、その共通の趣味嗜好を反映した服装やアイテムが好まれる傾向がある。したがってグループ内の情報に基づいて推奨商品を決めることで、推奨精度を向上させることができる。

例えば黒系革ジャケットや細身のデニムパンツを好む傾向が強いヘビメタパンク好き青年によって結成されたグループに属するユーザに対しては、そのグループには属さない一般ユーザの趣味嗜好に基づく商品よりも、そのグループに属する他のユーザの趣味嗜好のみに基づく商品を推奨した方が、そのユーザの実際の嗜好及びニーズに沿う可能性が高い。同様に、例えばフリルやリボンの装飾を有するワンピースを好む傾向が強いガーリー系少女によって結成されたグループに属するユーザに対しては、同グループに属する他のユーザの趣味嗜好に基づく商品を推奨することで、ユーザの購買意欲を刺激して購買を促す可能性が高くなる。

このように特定の条件下で制限されたユーザのみが属するグループの情報に基づいて推奨商品を決めることで推奨精度を向上させることができるが、同一グループに属する複数のユーザに対しては同一の推奨商品が提示される可能性が高くなる。比較的広い範囲に分布するユーザ間で同一の商品を所持することになっても、各ユーザは、そのような事実を気にせずに推奨商品を購入して使用することも可能である。しかしながら比較的限定された範囲では、異なるユーザ間で同一の商品を所持することが好まれないケースもある。例えばグループが同じ居住地域や同じ所属組織に属するユーザによって構成される場合であって、同一の服飾品をグループ内の異なるユーザに対して推奨商品として提示して購買を促す場合、ユーザはその推奨商品の購入を後悔するケースがある。すなわち、同じ居住地域や同じ所属組織に属するユーザ同士は、日常生活の中ですれ違ったり、同じ会合に出席したり等、遭遇する可能性が高い。その一方で、自らの服装の全部又は一部が他者の服装と同一である場合には、心理的に、同じ服装をした者同士が非常に気まずい思いを感じることがある。

そのため遭遇する可能性が高い同一グループに属する複数のユーザに対して同一の服飾品等の商品を推奨してその推奨商品の購買を促すことは、必ずしも好ましいものとは言えず、ユーザは購入した推奨商品の使用を嫌ったり、そのＥＣサイトに対する不信感を募らせたりする。

本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、ユーザが顕在的又は潜在的に望む商品を効率的に推奨しつつ、遭遇する可能性が高いユーザ同士が同一の商品を購入することを効果的に防げる商品推奨装置及び商品推奨方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様は、端末装置にネットワークを介して接続される商品推奨装置であって、端末装置を使用するユーザを特定する使用ユーザ特定情報を取得する使用ユーザ特定部と、使用ユーザ特定情報に基づいて、端末装置を使用するユーザが属する参照グループを特定するグループ特定部と、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品の情報である推奨済商品情報を特定し、推奨済商品情報に基づいて、端末装置を使用するユーザに対する推奨商品を特定する推奨商品特定部と、推奨商品の情報を出力する推奨商品情報出力部と、を備える商品推奨装置に関する。

本態様によれば、端末装置を使用するユーザが属する参照グループの他のユーザに対して推奨された商品の情報に基づいて、推奨商品が特定される。そのため各ユーザに対する推奨商品は、参照グループの他のユーザに対して既に推奨された商品が考慮された上で決定される。このように参照グループ内の複数のユーザ間において推奨商品を調整することで、各ユーザが顕在的又は潜在的に望む商品を効率的に推奨しつつ、遭遇する可能性が高い参照グループ内のユーザ同士が同一の推奨商品を購入してしまうことを効果的に防ぐことが可能である。

望ましくは、推奨商品特定部は、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品を推奨商品として特定する。

本態様によれば、同一の参照グループに属する複数のユーザに対して同一の商品が推奨商品として提示されることを回避することができる。

本発明の他の態様は、端末装置にネットワークを介して接続される商品推奨装置であって、端末装置を使用するユーザを特定する使用ユーザ特定情報を取得する使用ユーザ特定部と、使用ユーザ特定情報に基づいて、端末装置を使用するユーザが属する参照グループを特定するグループ特定部と、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品の情報である推奨済商品情報を特定し、推奨済商品情報に基づいて、端末装置を使用するユーザに対する推奨商品を特定する推奨商品特定部と、推奨商品の情報を出力する推奨商品情報出力部と、を備え、推奨商品特定部は、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品を推奨商品として特定する商品推奨装置に関する。

望ましくは、推奨商品特定部は、参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報を取得する他ユーザ特定部と、他ユーザ特定情報に基づいて推奨済商品情報を特定する推奨済商品特定部と、推奨済商品情報に基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から推奨商品を決定する推奨商品決定部と、を有する。

本態様によれば、他ユーザ特定情報に基づいて、参照グループに属する他のユーザの推奨済商品情報を的確に取得することができ、同一の参照グループに属する複数のユーザに対して同一の商品が推奨商品として提示されることを回避することができる。

望ましくは、推奨商品特定部は、端末装置を使用するユーザに対する推奨候補の商品を特定する推奨候補特定部を更に有し、推奨商品決定部は、推奨候補の商品の中から、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品を推奨商品として決定する。

本態様によれば、推奨候補の商品の中からユーザが顕在的又は潜在的に望む商品を効率的に推奨しつつ、同一の参照グループに属する複数のユーザに対して同一の商品が推奨商品として提示されることを回避することができる。

望ましくは、推奨候補特定部は、端末装置を使用するユーザの登録情報に基づいて推奨候補の商品を特定する。

本態様によれば、ユーザの登録情報に基づいて、ユーザが顕在的又は潜在的に望む商品を推奨商品として特定することができる。なおユーザの登録情報は特に限定されず、例えばユーザの年齢や性別などの生態的特徴情報、ユーザの居住地域や所属組織などの生活情報、ユーザの趣味や嗜好などの性格的特徴情報、及びその他のユーザ関連情報を含みうる。

望ましくは、推奨候補特定部は、参照グループの情報に基づいて推奨候補の商品を特定する。

本態様によれば、端末装置を使用するユーザが属する参照グループの情報に基づいて推奨候補の商品が特定されるため、ユーザが顕在的又は潜在的に望む商品を効率的に推奨することができる。

望ましくは、推奨商品特定部は、参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報を取得する他ユーザ特定部と、他ユーザ特定情報に基づいて推奨済商品情報を特定する推奨済商品特定部と、推奨済商品情報に基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品に類似する商品の情報である類似商品情報を特定する類似商品特定部と、類似商品情報に基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品に類似する商品の中から推奨商品を決定する推奨商品決定部と、を有する。

本態様によれば、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品に類似する商品の中から推奨商品が決定されるため、ユーザが顕在的又は潜在的に望む商品を効率的に推奨することができる。

望ましくは、推奨商品は、単一の商品である。

本態様によれば、各ユーザに単一の商品を推奨することができる。

望ましくは、推奨商品は、複数の商品である。

本態様によれば、各ユーザに複数の商品を推奨することができる。

望ましくは、推奨商品に含まれる複数の商品は、カテゴリーの異なる商品であって相互にコーディネートされた商品である。

本態様によれば、各ユーザにコーディネートされた複数カテゴリーの商品を推奨することができる。

望ましくは、商品推奨装置は、第１のカテゴリーに属する第１商品の情報が入力される商品取得部を更に備え、推奨商品は、第１商品と組み合わせられる第２のカテゴリーに属する商品を含み、推奨商品特定部は、参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報を取得する他ユーザ特定部と、他ユーザ特定情報に基づいて推奨済商品情報を特定する推奨済商品特定部と、第１のカテゴリーの商品と第２のカテゴリーの商品との組み合わせのルールであるコーディネートルールを特定するコーディネートルール生成部と、推奨済商品情報及びコーディネートルールに基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から推奨商品を決定する推奨商品決定部と、を有する。

本態様によれば、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から、第１商品と組み合わせ可能な推奨商品を決定してユーザに推奨することができる。なお「第１のカテゴリーの商品」及び「第２のカテゴリーの商品」は、相互に異なるカテゴリーに属する商品であれば、いずれのカテゴリーに属する商品であってもよい。例えば「トップスのカテゴリーの商品」及び「ボトムスのカテゴリーの商品」によって、「第１のカテゴリーの商品」及び「第２のカテゴリーの商品」を構成することが可能である。

望ましくは、商品推奨装置は、第１のカテゴリーに属する第１商品の情報が入力される商品取得部と、第１商品に類似する第１のカテゴリーに属する第１の類似商品を特定する第１の類似商品検索部と、を更に備え、推奨商品は、第１の類似商品と組み合わせられる第２のカテゴリーに属する商品を含み、推奨商品特定部は、参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報を取得する他ユーザ特定部と、他ユーザ特定情報に基づいて推奨済商品情報を特定する推奨済商品特定部と、第１のカテゴリーの商品と第２のカテゴリーの商品との組み合わせのルールであるコーディネートルールを特定するコーディネートルール生成部と、推奨済商品情報及びコーディネートルールに基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から推奨商品を決定する推奨商品決定部と、を有する。

本態様によれば、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から、第１商品に類似する第１の類似商品と組み合わせ可能な推奨商品を決定してユーザに推奨することができる。

望ましくは、推奨商品決定部は、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から第２のカテゴリーに属する候補商品を特定する候補商品特定部と、候補商品に類似する第２のカテゴリーに属する推奨商品を決定する第２の類似商品検索部と、を有する。

本態様によれば、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から候補商品が特定されて、その候補商品に類似する商品を推奨商品として決定することができる。

望ましくは、推奨商品特定部は、端末装置を使用するユーザの居住地域を示すユーザ居住情報を取得し、ユーザ居住情報に基づいて、端末装置を使用するユーザの居住地域と関連のある関連地域を特定し、参照グループに属する他のユーザであって関連地域を居住地域とする他のユーザに対して推奨された商品の情報である推奨済商品情報に基づいて推奨商品を特定する。

本態様によれば、居住地域を基準に遭遇する可能性が高いユーザ同士が同一の商品を購入することを効果的に防げる。

望ましくは、推奨商品特定部は、端末装置を使用するユーザが属する組織を示すユーザ組織情報を取得し、ユーザ組織情報に基づいて、端末装置を使用するユーザが属する組織と関連のある関連組織を特定し、参照グループに属する他のユーザであって関連組織に属する他のユーザに対して推奨された商品の情報である推奨済商品情報に基づいて推奨商品を特定する。

本態様によれば、所属組織を基準に遭遇する可能性が高いユーザ同士が同一の商品を購入することを効果的に防げる。

望ましくは、グループ特定部は、端末装置を使用するユーザが属するグループを示すユーザグループ情報を取得し、ユーザグループ情報に基づいて、端末装置を使用するユーザが属するグループの中から参照グループを決定する。

本態様によれば、ユーザが属するグループの中から参照グループとするグループを適切に決定することで、ユーザが顕在的又は潜在的に望む商品を効率的に推奨しつつ、遭遇する可能性が高いユーザ同士が同一の商品を購入することを効果的に防げる。

望ましくは、グループ特定部は、使用ユーザ特定情報に基づいて、端末装置を使用するユーザが参照グループに属しているか否かを判定し、推奨商品特定部は、端末装置を使用するユーザが参照グループに属していると判定される場合には、推奨済商品情報に基づいて推奨商品を特定し、端末装置を使用するユーザが参照グループに属していないと判定される場合には使用ユーザ特定情報に基づいて推奨商品を特定する。

本態様によれば、端末装置を使用するユーザが参照グループに属していない場合であっても、ユーザが顕在的又は潜在的に望む商品を推奨することができる。

望ましくは、推奨商品は、服飾関係の商品である。

本態様によれば、遭遇する可能性が高いユーザ同士が同一の服飾関係の商品を購入することを効果的に防げる。ここでいう「服飾関係の商品」は、広義に解釈され、例えば各ユーザが身に纏うアイテム全般を含み、上半身に着せられるトップス、下半身に着せられるズボンやスカートなどのボトムス、下着類、靴下、帽子、靴、手袋、時計、アクセサリ、眼鏡等、各種のアイテムを含みうる。

本発明の他の態様は、端末装置にネットワークを介して接続される商品推奨装置が行う商品推奨方法であって、端末装置を使用するユーザを特定する使用ユーザ特定情報を取得するステップと、使用ユーザ特定情報に基づいて、端末装置を使用するユーザが属する参照グループを特定するステップと、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品の情報である推奨済商品情報を取得し、推奨済商品情報に基づいて、端末装置を使用するユーザに対する推奨商品を特定するステップと、推奨商品の情報を出力するステップと、を含む商品推奨方法に関する。

本発明の他の態様は、端末装置にネットワークを介して接続される商品推奨装置が行う商品推奨方法であって、端末装置を使用するユーザを特定する使用ユーザ特定情報を取得するステップと、使用ユーザ特定情報に基づいて、端末装置を使用するユーザが属する参照グループを特定するステップと、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品の情報である推奨済商品情報を取得し、推奨済商品情報に基づいて、端末装置を使用するユーザに対する推奨商品を特定するステップと、推奨商品の情報を出力するステップと、を含み、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品が推奨商品として特定される商品推奨方法に関する。

本発明によれば、端末装置を使用するユーザが属する参照グループの他のユーザに対して推奨された商品の情報に基づいて、推奨商品が特定される。そのため参照グループ内の複数のユーザ間において推奨商品を調整することで、各ユーザが顕在的又は潜在的に望む商品を効率的に推奨しつつ、遭遇する可能性が高い参照グループ内のユーザ同士が同一の商品を購入することを効果的に防げる。

図１は、本発明の一実施形態に係るクライアントサーバシステムの概念図である。 図２は、本発明の他の実施形態に係るクライアントサーバシステムの概念図である。 図３は、端末装置と商品推奨装置との間において送受信される情報（データ）を概念的に示す図である。 図４は、端末装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図５は、ユーザ識別データの入力画面の一例を示す。 図６は、商品推奨装置の機能構成例を示す図である。 図７は、第１実施形態に係る推奨商品特定部の機能構成例を示す図である。 図８は、ユーザデータベースが保持するユーザ情報のデータ構造例を示す概念図である。 図９は、商品データベースが保持する商品情報のデータ構造例を示す概念図である。 図１０は、第１実施形態に係る商品推奨装置が行う商品推奨方法のフローチャートである。 図１１は、第２実施形態に係る推奨商品特定部の機能構成例を示す図である。 図１２は、推奨候補特定部の処理の概要を説明するためのブロック図である。 図１３は、第３実施形態に係る推奨商品特定部の機能構成例を示す図である。 図１４は、第４実施形態に係る推奨商品特定部の機能構成例を示す図である。 図１５は、第５実施形態に係る推奨商品特定部の機能構成例を示す図である。 図１６は、第６実施形態に係るグループ特定部の機能構成例を示す図である。 図１７は、第７実施形態に係る商品推奨装置の機能構成例を示す図である。 図１８は、第７実施形態に係る推奨商品特定部の機能構成例を示す図である。 図１９は、コーディネートデータベースが保持するコーディネート情報の一例を示す概念図である。 図２０は、第７実施形態に係る商品推奨装置の一変形例の機能構成を示す図である。 図２１は、第７実施形態に係る商品推奨装置の他の変形例の処理フローを示すフローチャートである。 図２２は、第７実施形態に係る商品推奨装置の他の変形例の機能構成を示す図である。 図２３は、第７実施形態に係る商品推奨装置の他の変形例の機能構成を示す図である。 図２４は、第７実施形態に係る商品推奨装置の他の変形例の機能構成を示す図である。

図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。以下の実施形態では服飾関係の商品である「衣服」を推奨商品の対象とする例について説明するが、推奨商品の対象は衣服には限定されず、他の任意の商品を推奨商品の対象とする場合にも本発明を応用することが可能である。

図１は、本発明の一実施形態に係るクライアントサーバシステム１０の概念図である。

本例のクライアントサーバシステム１０は、複数の端末装置１２と、インターネット等のネットワーク１３を介して各端末装置１２に接続されるＳＮＳサーバ１１とを備える。またネットワーク１３には、ＥＣサイトを提供する複数のＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎが接続されている。したがってネットワーク１３を介し、ＳＮＳサーバ１１（商品推奨装置１４）、端末装置１２及びＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎの間で、情報（データ）の送受信を行うことができる。

端末装置１２は、ユーザが操作する機器類であり、例えばポータブル端末（スマートフォン及びタブレットデバイス等）及びパソコンなど、様々な形態をとりうる。

ＳＮＳサーバ１１は、端末装置１２を操作するユーザにＳＮＳを提供する装置であり、ネットワーク１３を介して各端末装置１２から送られてくる指令に応じて各種の処理を行い、またネットワーク１３を介して各端末装置１２に各種のデータを送信する。

また本例のＳＮＳサーバ１１は、商品推奨装置１４を有する。商品推奨装置１４は、詳細については後述するが、各ユーザに応じて決定される推奨商品の情報を各ユーザが操作する端末装置１２に送信する。

商品推奨装置１４は、図１に示すようにＳＮＳサーバ１１等の装置の一部として設けられてもよいし、図２に示すようにＳＮＳサーバ１１等の装置とは別体としてネットワーク１３に接続されてもよいが、いずれのケースにおいても商品推奨装置１４は各端末装置１２にネットワーク１３を介して接続される。

以下の実施形態では、ＳＮＳサーバ１１と商品推奨装置１４とが協働して推奨商品の決定及び情報送信を行う例について説明するが、商品推奨装置１４は、ＳＮＳサーバ１１以外の他の装置（例えばＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎ）と協働して推奨商品の決定及び情報送信を行ってもよい。

図３は、端末装置１２と商品推奨装置１４との間において送受信される情報（データ）を概念的に示す図である。本例では、端末装置１２から商品推奨装置１４にユーザ識別データＤ１が送信され、商品推奨装置１４から端末装置１２に推奨商品出力情報Ｄ２が送信される。

ユーザ識別データＤ１は、各端末装置１２を操作する個々のユーザを識別するための情報である。このユーザ識別データＤ１の形式は特に限定されず、例えば各ユーザに割り当てられるユーザＩＤとパスワードとの組み合わせをユーザ識別データＤ１とすることができる。

推奨商品出力情報Ｄ２は、端末装置１２を操作する各ユーザに提示される推奨商品の情報である。推奨商品出力情報Ｄ２の具体的な内容は特に限定されず、例えば推奨商品の画像データ、サイズ等のスペック情報及び在庫情報などの推奨商品に関する各種の情報を推奨商品出力情報Ｄ２は含みうる。また推奨商品出力情報Ｄ２は、推奨商品以外の商品に関連する情報や他の情報を含んでいてもよい。

なお端末装置１２と商品推奨装置１４とは、直接的に情報（データ）の送受信を行ってもよいし、他の装置を介して間接的に情報（データ）の送受信を行ってもよい。例えば図１に示すようなクライアントサーバシステム１０の場合、ユーザ識別データＤ１が各端末装置１２からネットワーク１３を介してＳＮＳサーバ１１に送信され、ＳＮＳサーバ１１の一部として設けられる商品推奨装置１４とＳＮＳサーバ１１を構成する他部との間でユーザ識別データＤ１が共有されてもよい。また図２に示すようなクライアントサーバシステム１０の場合、各端末装置１２からネットワーク１３を介してＳＮＳサーバ１１にユーザ識別データＤ１が送信され、ＳＮＳサーバ１１からネットワーク１３を介して商品推奨装置１４にユーザ識別データＤ１が送信されてもよい。また商品推奨装置１４からネットワーク１３を介してＳＮＳサーバ１１に推奨商品出力情報Ｄ２が送信され、ＳＮＳサーバ１１からネットワーク１３を介して各端末装置１２に推奨商品出力情報Ｄ２が送信されてもよい。

またユーザ識別データＤ１は、各端末装置１２からネットワーク１３を介してＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎに送信され、ＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎからネットワーク１３を介して商品推奨装置１４に送信されてもよい。また推奨商品出力情報Ｄ２は、商品推奨装置１４からネットワーク１３を介してＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎに送信され、ＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎからネットワーク１３を介して各端末装置１２に送信されてもよい。

次に、端末装置１２の構成例について説明する。

図４は、端末装置１２の機能構成の一例を示すブロック図である。本例の端末装置１２は、端末入力部２０、端末通信部２３（端末送信部２１及び端末受信部２２）、表示制御部２４、表示部２５及び端末システムコントローラ２６を有する。

端末入力部２０は、ユーザＩＤ、パスワード及び検索ワード等のデータ類を入力するためにユーザによって直接的に操作される操作部と、操作部を介して入力されたデータ類を特定する情報特定部とを含む。例えば端末装置１２がスマートフォン等のポータブル端末の場合、端末装置１２に設けられたボタン類やタッチパネルを操作部として利用することが可能である。ユーザは、操作部を介して任意の手法でデータ類を入力可能であり、データ類を直接的に入力してもよいし、表示部２５に表示される複数の候補の中から１以上の所望のデータ類を選択することで入力してもよい。

ユーザによって端末入力部２０の操作部を介して入力されたデータ類は、情報特定部によって特定されて端末送信部２１（端末通信部２３）に送信され、端末送信部２１からネットワーク１３に出力されてＳＮＳサーバ１１、商品推奨装置１４或いはＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎに送られる。一方、ＳＮＳサーバ１１、商品推奨装置１４或いはＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎから送られてくる推奨商品出力情報Ｄ２などのデータ類は、端末受信部２２（端末通信部２３）によって受信され、表示制御部２４に送られる。

表示制御部２４は表示部２５を制御し、端末受信部２２から送られてくる推奨商品出力情報Ｄ２などのデータ類を表示部２５に表示させる。例えば商品推奨装置１４によって決定された推奨商品の画像データが推奨商品出力情報Ｄ２に含まれる場合、表示制御部２４は、その推奨商品出力情報Ｄ２に含まれる推奨商品の画像データに基づいて、その推奨商品の画像を表示部２５に表示させる。

端末システムコントローラ２６は、端末通信部２３（端末送信部２１及び端末受信部２２）、端末入力部２０及び表示制御部２４を制御して、上述の処理或いは他の処理を各部に実行させ、また端末装置１２の図示しない各部も制御する。例えばユーザ認証処理では、端末システムコントローラ２６が端末入力部２０及び端末通信部２３を制御し、ユーザにより端末入力部２０を介して入力されたユーザ識別データＤ１を端末送信部２１及びネットワーク１３を介してユーザ認証を行う機器類（ＳＮＳサーバ１１、商品推奨装置１４或いはＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎ等）に送信する。また端末システムコントローラ２６が端末入力部２０、端末受信部２２及び表示制御部２４を制御して、ユーザ認証を行う機器類（ＳＮＳサーバ１１、商品推奨装置１４或いはＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎ等）から送信されるユーザ認証の結果を示す認証結果情報や推奨商品出力情報Ｄ２を受信し、表示部２５におけるユーザ認証の適否の表示や推奨商品の表示等が行われる。

図５は、端末装置１２の表示部２５におけるユーザ識別データＤ１の入力画面の一例を示す平面図である。本例では、ユーザ識別データＤ１がユーザＩＤ及びパスワードの組み合わせによって構成され、また表示部２５に設けられたタッチパネルを端末入力部２０とするポータブル端末を端末装置１２とする。

ユーザは、適正なユーザであることの認証のため、ユーザ毎に設定されるユーザＩＤ及びパスワードを端末装置１２に入力する。図５に示す例では、ＩＤ入力欄２７、パスワード入力欄２８及びソフトウエアキーボード２９が表示部２５に表示される。ＩＤ入力欄２７は、ユーザがユーザＩＤを入力する欄であり、パスワード入力欄２８は、ユーザがパスワードを入力する欄である。ユーザはソフトウエアキーボード２９を使って、自己に割り当てられているユーザＩＤをＩＤ入力欄２７に入力し、パスワードをパスワード入力欄２８に入力する。

ソフトウエアキーボード２９は、表示部２５に表示される任意の文字パレット及びタッチパネル（表示部２５及び端末入力部２０）によって構成され、タッチパネルのうち表示部２５に表示された各文字パレットに対応する箇所をユーザがタッチすることで、タッチ位置に対応する文字等がＩＤ入力欄２７又はパスワード入力欄２８に入力される。ソフトウエアキーボード２９として表示部２５に表示される文字パレットは特に限定されず、ひらがな、アルファベット、数字及び記号等の入力用文字だけではなく、スペースキー、エンターキー、デリートキー及び表示切り換えキー等のファンクションキーもソフトウエアキーボード２９として表示部２５に表示可能である。

例えばＩＤ入力欄２７に対応する位置のタッチパネル（表示部２５及び端末入力部２０）がユーザによってタッチされることで端末装置１２（端末システムコントローラ２６）はユーザＩＤ入力モードに移行し、ユーザはソフトウエアキーボード２９を使ってユーザＩＤをＩＤ入力欄２７に入力することができる。同様に、例えばパスワード入力欄２８に対応する位置のタッチパネルがユーザによってタッチされることで端末装置１２（端末システムコントローラ２６）はパスワード入力モードに移行し、ユーザはソフトウエアキーボード２９を使ってパスワードをパスワード入力欄２８に入力することができる。ユーザＩＤ及びパスワードが入力された状態で、ソフトウエアキーボード２９のエンターキーに対応する位置のタッチパネル（表示部２５及び端末入力部２０）をユーザがタッチすることで、認証処理が行われる。認証の結果、入力されたユーザＩＤ及びパスワードの組み合わせが適正な場合には表示部２５の表示はログイン後の処理画面に移行し、ユーザＩＤ及びパスワードの組み合わせが不適正な場合には表示部２５の表示は、ユーザＩＤ及びパスワードの再入力をユーザに促すログイン前の画面に移行する。

次に、商品推奨装置１４による推奨商品の決定手法及び情報提示手法の具体的な態様について説明する。

＜第１実施形態＞
図６は、商品推奨装置１４の機能構成例を示す図である。

本例の商品推奨装置１４は、使用ユーザ特定部３１、グループ特定部３２、推奨商品特定部３３及び推奨商品情報出力部３４を備える。

使用ユーザ特定部３１は、各端末装置１２を使用するユーザを特定するユーザ識別データＤ１を取得し、そのユーザ識別データＤ１に関連付けられているユーザを特定し、その特定したユーザに関する情報である使用ユーザ特定情報Ｄ１１を出力する。

なおユーザ識別データＤ１は、各端末装置１２から直接的に使用ユーザ特定部３１（商品推奨装置１４）に入力されてもよいし、各端末装置１２から他の装置（例えばＳＮＳサーバ１１又はＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎ等）を介して使用ユーザ特定部３１に入力されてもよい。

ユーザ識別データＤ１から使用ユーザ特定情報Ｄ１１を取得する手法は特に限定されないが、本例の使用ユーザ特定部３１は、ユーザデータベース３５にアクセスしてユーザデータベース３５に記憶されているユーザ情報（後述の図８参照）を参照することで、使用ユーザ特定情報Ｄ１１を取得する。なお使用ユーザ特定情報Ｄ１１は、端末装置１２を操作するユーザ（すなわち推奨対象のユーザ）に関する各種の情報を含みうる。

グループ特定部３２は、使用ユーザ特定部３１から出力される使用ユーザ特定情報Ｄ１１に基づいて、端末装置１２を使用するユーザが属する参照グループを特定し、その特定した参照グループを示す参照グループ情報Ｄ１２を出力する。

使用ユーザ特定情報Ｄ１１から参照グループ情報Ｄ１２を取得する手法は特に限定されないが、本例のグループ特定部３２は、ユーザデータベース３５にアクセスしてユーザデータベース３５に記憶されているユーザ情報（後述の図８参照）を参照することで、参照グループ情報Ｄ１２を取得する。

推奨商品特定部３３は、グループ特定部３２から出力される参照グループ情報Ｄ１２に基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品の情報である推奨済商品情報を特定し、その推奨済商品情報に基づいて、推奨対象のユーザに対する推奨商品を特定する。特に本例の推奨商品特定部３３は、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品を推奨商品として特定する。

図７は、第１実施形態に係る推奨商品特定部３３の機能構成例を示す図である。本例の推奨商品特定部３３は、他ユーザ特定部４１、推奨済商品特定部４２及び推奨商品決定部４３を有する。

他ユーザ特定部４１は、参照グループ情報Ｄ１２に基づいて、端末装置１２を使用するユーザ以外の他のユーザであって参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報Ｄ２１を取得する。この他ユーザ特定情報Ｄ２１の取得手法は特に限定されないが、本例の他ユーザ特定部４１は、ユーザデータベース３５にアクセスしてユーザデータベース３５に記憶されているユーザ情報（後述の図８参照）を参照することで、参照グループ情報Ｄ１２に基づいて他ユーザ特定情報Ｄ２１を取得する。

推奨済商品特定部４２は、他ユーザ特定部４１によって取得された他ユーザ特定情報Ｄ２１に基づいて、推奨済商品情報Ｄ２２を特定する。この推奨済商品情報Ｄ２２の取得手法は特に限定されないが、本例の推奨済商品特定部４２は、ユーザデータベース３５にアクセスしてユーザデータベース３５に記憶されているユーザ情報（後述の図８参照）を参照することで、他ユーザ特定情報Ｄ２１に基づいて推奨済商品情報Ｄ２２を取得する。

推奨商品決定部４３は、推奨済商品特定部４２によって特定される推奨済商品情報Ｄ２２に基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から推奨商品を決定し、この決定した推奨商品を示す推奨商品特定情報Ｄ１３を出力する。この推奨商品特定情報Ｄ１３の取得手法は特に限定されないが、本例の推奨商品決定部４３は、商品データベース３６にアクセスして商品データベース３６に保持されている商品情報を参照することで、推奨済商品情報Ｄ２２に基づいて推奨商品特定情報Ｄ１３を取得する（後述の図８及び図９参照）。

推奨商品決定部４３（推奨商品特定部３３）から出力される推奨商品特定情報Ｄ１３は、推奨商品情報出力部３４（図６参照）に送られる。

推奨商品情報出力部３４は、推奨商品特定部３３（推奨商品決定部４３）によって取得される推奨商品特定情報Ｄ１３に基づいて、推奨商品の情報を取得し、その推奨商品の情報を示す推奨商品出力情報Ｄ２を出力する。推奨商品出力情報Ｄ２は、上述のように推奨商品に関する各種の情報を含み、例えば推奨商品の画像データ、スペック情報及び在庫情報等を含みうる。この推奨商品出力情報Ｄ２の取得手法は特に限定されないが、本例の推奨商品情報出力部３４は、商品データベース３６にアクセスして商品データベース３６に保持されている商品情報（後述の図９参照）を参照することで、推奨商品特定情報Ｄ１３から推奨商品出力情報Ｄ２を取得する。

次に、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報及び商品データベース３６が保持する商品情報のデータ構造例について説明する。

図８は、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報のデータ構造例を示す概念図である。

ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報の内容は特に限定されないが、本例では、各ユーザのユーザＩＤ、氏名、年齢、性別、住所、電話番号、メールアドレス、パスワード、第１のＳＮＳグループＩＤ、第２のＳＮＳグループＩＤ、所属組織、最近購入した商品、欲しいものリスト、最近閲覧した商品、過去に推奨された商品、及びその他のデータを含むユーザ情報が、ユーザデータベース３５に記憶されている。

第１のＳＮＳグループＩＤ及び第２のＳＮＳグループＩＤは、ユーザが属するグループを表し、個々のグループに割り当てられる記号（数字、アルファベット及びその他の文字類を含む）によって構成される。なおユーザデータベース３５が記憶するユーザ情報が保持する各ユーザのグループの数は特に限定されず、ユーザデータベース３５は１又は２以上の任意の数のグループのＩＤをユーザ情報として保持可能である。またユーザ情報において保持可能なグループはＳＮＳグループには限定されず、他の任意のグループの情報をユーザデータベース３５のユーザ情報が含んでいてもよい。

また所属組織は、各ユーザが所属する組織を表し、例えば勤務会社、学校、及びその他の団体をユーザ情報の所属組織としてユーザデータベース３５に登録可能である。また最近購入した商品は、各ユーザが最近購入した商品を表す。また欲しいものリストは、各ユーザによって選択された商品であって欲せられている商品を表す。また最近閲覧した商品は、各ユーザが閲覧したサイトにおいて紹介されていた商品を表す。また過去に推奨された商品は、各ユーザに対して過去に推奨された商品を表す。

なおユーザデータベース３５に記憶するユーザ情報の形式は特に限定されず、ユーザデータベース３５に接続される各種の機器が必要に応じて必要な情報を読み出したり書き込んだりできるのであれば、ユーザデータベース３５は任意の形式でユーザ情報を保持することが可能である。またユーザデータベース３５は単数又は複数の記憶部によって構成可能であり、ユーザデータベース３５が保持する図８に示すようなユーザ情報も複数の記憶部に分割して記憶可能である。例えば、ユーザによって手動的に登録される情報（例えば氏名、年齢、性別、住所、電話番号、メールアドレス、パスワード、所属組織及び欲しいものリスト等の情報）と、ユーザの手動的な登録を必要とせずに自動的に登録可能な情報（例えば第１のＳＮＳグループＩＤ〜第２のＳＮＳグループＩＤ、最近購入した商品、最近閲覧した商品及び過去に推奨された商品等の情報）とを、別体として設けられる複数のデータベースに分離して記憶されてもよい。また本例では、とりわけ「過去に推奨された商品の情報」を記憶するデータベースを、他の情報を記憶するデータベースと別個に設けてもよい。

図９は、商品データベース３６が保持する商品情報のデータ構造例を示す概念図である。

商品データベース３６が保持する商品情報の内容は特に限定されないが、本例では、商品ＩＤ、カテゴリー、商品画像、デザイン特徴量（色、柄、形、質感及び感性語等）、ＥＣサイト（店舗）、ブランド、在庫、サイズ及び価格等のデータを含む商品情報が商品データベース３６に記憶されている。

商品ＩＤは、各商品を特定可能な情報であり、各商品に割り当てられる記号（数字、アルファベット及びその他の文字類を含む）によって構成される。カテゴリーは、商品のジャンルを示し、例えばトップス、パンツ又はボトムス等の種類に応じて分類される。デザイン特徴量は、各商品のデザイン的観点から定められる特徴量を示す。このデザイン特徴量は特に限定されないが、図９に示す例では、色、柄、形、質感及び感性語によってデザイン特徴量が構成されている。それぞれのデザイン特徴量を表す手法は特に限定されない。例えば色は色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）を使って表現可能であり、柄は柄サイズ及び柄密度を使って表現可能であり、形は全体の形やネック部分の形や一部分の特徴的な形を使って表現可能であり、質感は光沢度及び透け度を使って表現可能であり、感性語は商品から受ける心理的印象や他のデザイン特徴量から導き出される感覚的な用語を使って表現可能である。ＥＣサイト（店舗）は、各商品を取り扱っているサイト情報や店舗情報を使って表現可能である。ブランドは、各商品を製造及び／又は開発を行ったメーカの名称や各商品に割り当てられる付随的な名称を使って表現可能である。在庫は、各商品の在庫点数を示す。サイズは、各商品のサイズを表す。価格は、各商品の販売価格を示す。

なお商品データベース３６に記憶する商品情報の形式は特に限定されず、商品データベース３６に接続される各種の機器が、必要に応じて必要な情報を読み出したり書き込んだりできるのであれば、商品データベース３６は任意の形式でユーザ情報を保持することが可能である。また商品データベース３６は単数又は複数の記憶部によって構成可能であり、商品データベース３６が保持する図９に示すような商品情報も複数の記憶部に分割して記憶可能である。

例えば商品推奨装置１４の使用ユーザ特定部３１（図６参照）は、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報（図８参照）を参照し、ユーザ識別データＤ１（図８の「ユーザＩＤ」欄参照）に関連付けられた各種の情報を使用ユーザ特定情報Ｄ１１として取得することができる。またグループ特定部３２は、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報（図８参照）を参照し、使用ユーザ特定情報Ｄ１１（例えば図８の「ユーザＩＤ」欄参照）に関連付けられた参照グループの情報（例えば図８の「第１のＳＮＳグループＩＤ」及び「第２のＳＮＳグループＩＤ」欄参照）を参照グループ情報Ｄ１２として取得することができる。

また推奨商品特定部３３の他ユーザ特定部４１（図７参照）は、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報（図８参照）を参照し、参照グループ情報Ｄ１２が示す参照グループの情報（例えば図８の「第１のＳＮＳグループＩＤ」及び「第２のＳＮＳグループＩＤ」欄参照）に関連付けられたユーザであって推奨対象のユーザ以外の他のユーザを示す情報（例えば図８の「ユーザＩＤ」欄参照）を、他ユーザ特定情報Ｄ２１として取得することができる。また推奨済商品特定部４２は、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報（図８参照）を参照し、他ユーザ特定情報Ｄ２１が示す他のユーザの情報（例えば図８の「ユーザＩＤ」欄参照）に関連付けられた推奨済みの商品の情報（例えば図８の「過去に推奨された商品」欄参照）を、推奨済商品情報Ｄ２２として取得することができる。また推奨商品決定部４３は、商品データベース３６が保持する商品情報（図９参照）を参照し、推奨済商品情報Ｄ２２が示す「他のユーザに対して推奨済みの商品」以外の商品の情報（例えば図９の「商品ＩＤ」欄参照）を推奨商品特定情報Ｄ１３として取得することができる。

また商品推奨装置１４の推奨商品情報出力部３４（図６参照）は、商品データベース３６が保持する商品情報（図９参照）を参照し、推奨商品特定情報Ｄ１３が示す推奨商品の情報（例えば図９の「商品ＩＤ」欄参照）に関連付けられたその推奨商品の他の情報（例えば図９の「カテゴリー」、「商品画像」、「デザイン特徴量（「色」、「柄」、「形」、「質感」及び「感性語」）」、「ＥＣサイト（店舗）」、「ブランド」、「在庫」、「サイズ」及び「価格」欄参照）を推奨商品出力情報Ｄ２として取得することができる。

図１０は、第１実施形態に係る商品推奨装置１４が行う商品推奨方法のフローチャートである。

ユーザが端末装置１２を使って商品推奨装置１４を利用する場合、ユーザ識別データＤ１がユーザによって端末入力部２０に入力されて商品推奨装置１４の使用ユーザ特定部３１により受信され、端末装置１２を使用するユーザ（すなわち推奨対象のユーザ）を特定する使用ユーザ特定情報Ｄ１１が使用ユーザ特定部３１により取得される（図１０のＳ１１）。

そしてグループ特定部３２により、その取得された使用ユーザ特定情報Ｄ１１に基づいて、端末装置１２を使用するユーザが属する参照グループ（参照グループ情報Ｄ１２）が特定される（Ｓ１２）。

そして推奨商品特定部３３により、その参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品の情報（推奨済商品情報Ｄ２２）が取得され、その推奨済商品情報Ｄ２２に基づいて端末装置１２を使用するユーザに対する推奨商品が特定される（Ｓ１３）。

そして推奨商品情報出力部３４により、その推奨商品の各種の情報（推奨商品出力情報Ｄ２）が取得されて出力される（Ｓ１４）。

以上説明したように本実施形態によれば、端末装置１２を操作する各ユーザに対し、「自らが属する参照グループ内の他のユーザに対して既に推奨されている商品」は推奨商品として提示されない。そのため、参照グループ内の複数のユーザに対して同一の商品が推奨商品として提示されることはなく、参照グループ内の複数のユーザが同一の商品を購入してしまうことを効果的に回避できる。これにより端末装置１２を操作する各ユーザは、推奨商品が参照グループ内の他のユーザの推奨商品と同一になることを心配する必要がなくなり、提示される推奨商品の購入を決断し易くなる。

＜第２実施形態＞
本実施形態において、上述の第１実施形態と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図１１は、第２実施形態に係る推奨商品特定部３３の機能構成例を示す図である。本例の推奨商品特定部３３は、他ユーザ特定部４１、推奨済商品特定部４２及び推奨商品決定部４３に加え、推奨候補特定部４６を更に有する。

推奨候補特定部４６は、端末装置１２を使用するユーザに対する推奨候補の商品を特定し、その推奨候補の商品を示す推奨候補商品情報Ｄ２３を推奨商品決定部４３に送る。

図１２は、推奨候補特定部４６の処理の概要を説明するためのブロック図である。

推奨候補特定部４６による推奨候補商品情報Ｄ２３の決定手法は特に限定されないが、本例の推奨候補特定部４６は使用ユーザ特定情報Ｄ１１及び参照グループ情報Ｄ１２に基づいて推奨候補商品情報Ｄ２３を取得する。例えば、使用ユーザ特定部３１から推奨候補特定部４６に使用ユーザ特定情報Ｄ１１が入力され、グループ特定部３２から推奨候補特定部４６に参照グループ情報Ｄ１２が入力され、推奨候補特定部４６から推奨商品決定部４３に推奨候補商品情報Ｄ２３が出力される。

推奨候補特定部４６は、例えば使用ユーザ特定情報Ｄ１１、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報及び商品データベース３６が保持する商品情報に基づいて、各ユーザに対して推奨するのが適切だと予想される商品を推奨候補の商品として特定することができる。

より具体的には、推奨候補特定部４６は、端末装置１２を使用するユーザの登録情報に基づいて推奨候補の商品を特定してもよい。例えばユーザデータベース３５が保持するユーザ情報に登録された推奨対象のユーザのパーソナルデータ（例えば図８に示す「年齢」、「性別」、「住所」、「第１のＳＮＳグループＩＤ」、「第２のＳＮＳグループＩＤ」、「所属組織」「最近購入した商品」、「欲しいものリスト」、「最近閲覧した商品」、「過去に推奨された商品」、及び「その他」の中から選ばれる一種類又は複数種類のデータ等）に基づいて、推奨候補の商品が特定されてもよい。

また推奨候補特定部４６は、参照グループの情報に基づいて推奨候補の商品を特定してもよい。例えば参照グループ情報Ｄ１２が示す参照グループの情報（参照グループに属する他のユーザのパーソナルデータ等）に基づいて、推奨候補の商品が特定されてもよい。

推奨商品決定部４３（図１１参照）には、推奨済商品特定部４２から推奨済商品情報Ｄ２２が入力され、推奨候補特定部４６から推奨候補商品情報Ｄ２３が入力され、推奨商品決定部４３からは推奨商品特定情報Ｄ１３が出力される。すなわち推奨商品決定部４３は、推奨候補特定部４６によって特定された推奨候補の商品の中から、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品を推奨商品として決定する。

推奨商品決定部４３は、例えば推奨済商品情報Ｄ２２及び推奨候補商品情報Ｄ２３に基づいて、各ユーザに対して推奨するのが適切だと予想される商品を推奨商品として特定することができる。すなわち推奨商品決定部４３は、推奨候補商品情報Ｄ２３が示す「推奨候補の商品」から推奨済商品情報Ｄ２２が示す「参照グループに属する他のユーザに対して既に推奨されている商品」を除いて残った商品を、推奨商品として特定してもよい。

他の構成は、上述の第１実施形態と同様である。

以上説明したように本実施形態によれば、端末装置１２を操作するユーザに応じて定められる推奨候補の商品の中から選ばれる商品であって、参照グループに属する他のユーザに対して既に推奨されている商品以外の商品が推奨商品として特定される。そのため、参照グループ内の複数のユーザに対して同一の商品が推奨商品として推奨されることを回避しつつ、ユーザのニーズに応じた商品を精度良く推奨することができる。

＜第３実施形態＞
本実施形態において、上述の第１実施形態と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図１３は、第３実施形態に係る推奨商品特定部３３の機能構成例を示す図である。本例の推奨商品特定部３３は、他ユーザ特定部４１、推奨済商品特定部４２及び推奨商品決定部４３に加え、類似商品特定部４８を更に有する。

類似商品特定部４８は、推奨済商品情報Ｄ２２に基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品に類似する商品（以下、「類似商品」とも称する）の情報である類似商品情報Ｄ２４を特定する。

類似商品特定部４８による類似商品の特定手法は特に限定されず、類似商品特定部４８は、任意の手法に基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品に類似する商品を類似商品として特定し、その類似商品に関する情報を類似商品情報Ｄ２４として取得することが可能である。類似商品特定部４８は、例えば、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品（以下、「推奨済商品」とも称する）を推奨済商品情報Ｄ２２に基づいて特定し、商品データベース３６が保持する商品情報を参照してその推奨済商品のデザイン特徴量（図９の「色」、「柄」、「形」、「質感」及び「感性語」欄参照）を取得し、商品データベース３６が保持する商品情報を参照して推奨済商品のデザイン特徴量と同一又は類似のデザイン特徴量を持つ「推奨済商品以外の商品」を類似商品として特定してもよい。

推奨商品決定部４３は、類似商品情報Ｄ２４に基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品に類似する商品（類似商品）の中から推奨商品を決定し、推奨商品特定情報Ｄ１３を出力する。

推奨商品決定部４３による推奨商品の決定手法は特に限定されない。推奨商品決定部４３は、例えば、類似商品情報Ｄ２４が示す類似商品の中から、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報に登録された推奨対象のユーザのパーソナルデータ（例えば図８に示す「年齢」、「性別」、「住所」、「第１のＳＮＳグループＩＤ」、「第２のＳＮＳグループＩＤ」、「所属組織」、「最近購入した商品」、「欲しいものリスト」、「最近閲覧した商品」、「過去に推奨された商品」、及び「その他」の中から選ばれる一種類又は複数種類のデータ等）に基づいて選択される商品を、推奨商品として決定してもよい。

他の構成は、上述の第１実施形態と同様である。

以上説明したように本実施形態によれば、参照グループに属する他のユーザに対して既に推奨されている商品に類似する商品が推奨商品として特定される。そのため、参照グループ内の複数のユーザに対して同一の商品が推奨商品として推奨されることを回避しつつ、推奨対象のユーザと共通点を有する参照グループ内の他のユーザの嗜好を反映した商品が推奨商品として特定され、ユーザの潜在的な購買意欲を効果的に刺激することができる。

＜第４実施形態＞
本実施形態において、上述の第１実施形態と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図１４は、第４実施形態に係る推奨商品特定部３３の機能構成例を示す図である。本例の推奨商品特定部３３は、他ユーザ特定部４１、推奨済商品特定部４２及び推奨商品決定部４３に加え、居住情報取得部５０及び関連地域特定部５１を更に有する。

居住情報取得部５０（推奨商品特定部３３）は、端末装置１２を使用するユーザの居住地域を示すユーザ居住情報Ｄ３１を取得して出力する。居住情報取得部５０には、例えば使用ユーザ特定部３１から使用ユーザ特定情報Ｄ１１が入力される。居住情報取得部５０は、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報（図８参照）を参照し、使用ユーザ特定情報Ｄ１１（例えばユーザＩＤ）に基づいて推奨対象のユーザの居住地域を示す情報（図８の「住所」欄参照）をユーザ居住情報Ｄ３１として取得する。

関連地域特定部５１（推奨商品特定部３３）は、ユーザ居住情報Ｄ３１に基づいて、端末装置１２を使用するユーザ（推奨対象のユーザ）の居住地域と関連のある関連地域を特定し、その関連地域を示す関連地域情報Ｄ３２を出力する。この関連地域の特定手法は特に限定されず、ユーザ居住情報Ｄ３１に基づく任意の手法によって関連地域情報Ｄ３２が取得可能である。関連地域は、例えば推奨対象のユーザの居住地域と、その居住地域の周囲の地域とを含んでいてもよいし、推奨対象のユーザの居住地域のみを含んでいてもよい。関連地域特定部５１は、例えば地図情報を保持しておき、その地図情報を参照して、ユーザ居住情報Ｄ３１が示す「推奨対象のユーザの居住地域」からの特定の距離以内に位置する地域を関連地域として特定してもよい。また関連地域特定部５１は、各居住地域と関連地域とを予め関連付けたテーブル情報を保持しておき、そのテーブル情報を参照して、ユーザ居住情報Ｄ３１が示す「推奨対象のユーザの居住地域」に関連付けられた関連地域を特定してもよい。

他ユーザ特定部４１は、参照グループ情報Ｄ１２に加えて関連地域情報Ｄ３２に基づいて、端末装置１２を使用するユーザ以外のユーザであって参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報Ｄ２１を取得する。すなわち他ユーザ特定部４１は、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報を参照して、他ユーザ特定情報Ｄ２１によって特定される「参照グループに属する他のユーザ」を、関連地域情報Ｄ３２が示す関連地域を居住地域とするユーザに限定する。

これにより推奨済商品特定部４２から出力される推奨済商品情報Ｄ２２は、参照グループに属する他のユーザであって関連地域を居住地域とする他のユーザに対して推奨された商品の情報となる。また推奨商品決定部４３から出力される推奨商品特定情報Ｄ１３は、参照グループに属する他のユーザであって関連地域を居住地域とする他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から選ばれた推奨商品を特定することになる。

他の構成は、上述の第１実施形態と同様である。

以上説明したように本実施形態によれば、参照グループに属する他のユーザのうち、推奨対象のユーザの居住地域に応じて定められる関連地域を居住地域とする他のユーザに対して既に推奨されている商品以外の商品が推奨商品として特定される。そのため、遭遇の可能性が比較的高い関連地域を居住地域とする参照グループ内の複数のユーザに対し、同一の商品が推奨商品として推奨されることを回避できる。

＜第５実施形態＞
本実施形態において、上述の第１実施形態と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図１５は、第５実施形態に係る推奨商品特定部３３の機能構成例を示す図である。本例の推奨商品特定部３３は、他ユーザ特定部４１、推奨済商品特定部４２及び推奨商品決定部４３に加え、組織情報取得部５３及び関連組織特定部５４を更に有する。

組織情報取得部５３（推奨商品特定部３３）は、端末装置１２を使用するユーザが属する組織を示すユーザ組織情報Ｄ３３を取得して出力する。組織情報取得部５３には、例えば使用ユーザ特定部３１から使用ユーザ特定情報Ｄ１１が入力される。組織情報取得部５３は、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報（図８参照）を参照し、使用ユーザ特定情報Ｄ１１（例えばユーザＩＤ）に基づいて推奨対象のユーザが属する組織を示す情報（図８の「所属組織」欄参照）をユーザ組織情報Ｄ３３として取得する。

関連組織特定部５４（推奨商品特定部３３）は、ユーザ組織情報Ｄ３３に基づいて、端末装置１２を使用するユーザが属する組織と関連のある関連組織を特定し、その関連組織を示す関連組織情報Ｄ３４を出力する。この関連組織の特定手法は特に限定されず、ユーザ組織情報Ｄ３３に基づく任意の手法によって関連組織情報Ｄ３４が取得可能である。関連組織は、例えば推奨対象のユーザが属する組織とそのユーザが属する組織に対して特定関係にある組織とを含んでいてもよいし、推奨対象のユーザが属する組織の所在地を基準に特定の地理的条件を満たす地域に所在地を有する組織を含んでいてもよいし、推奨対象のユーザが属する組織のみを含んでいてもよい。関連組織特定部５４は、例えば各組織と関連組織とを予め関連付けたテーブル情報を保持しておき、そのテーブル情報を参照して、ユーザ組織情報Ｄ３３が示す「推奨対象のユーザが属する組織」に関連付けられた関連組織を特定してもよい。

他ユーザ特定部４１は、参照グループ情報Ｄ１２に加えて関連組織情報Ｄ３４に基づいて、端末装置１２を使用するユーザ以外のユーザであって参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報Ｄ２１を取得する。すなわち他ユーザ特定部４１は、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報を参照して、他ユーザ特定情報Ｄ２１によって特定される「参照グループに属する他のユーザ」を、関連組織情報Ｄ３４が示す関連組織に属するユーザに限定する。

これにより推奨済商品特定部４２から出力される推奨済商品情報Ｄ２２は、参照グループに属する他のユーザであって関連組織に属する他のユーザに対して推奨された商品の情報となる。また推奨商品決定部４３から出力される推奨商品特定情報Ｄ１３は、参照グループに属する他のユーザであって関連組織に属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から選ばれた推奨商品を特定するものとなる。

他の構成は、上述の第１実施形態と同様である。

以上説明したように本実施形態によれば、参照グループに属する他のユーザのうち、推奨対象のユーザが属する組織に応じて定められる関連組織に属する他のユーザに対して既に推奨されている商品以外の商品が推奨商品として特定される。そのため、遭遇の可能性が比較的高い関連組織に属する参照グループ内の複数のユーザに対し、同一の商品が推奨商品として推奨されることを回避できる。

＜第６実施形態＞
本実施形態において、上述の第１実施形態と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図１６は、第６実施形態に係るグループ特定部３２の機能構成例を示す図である。本例のグループ特定部３２は、グループ情報取得部５８及び参照グループ決定部５９を有する。

グループ情報取得部５８（グループ特定部３２）は、端末装置１２を使用するユーザが属するグループを示すユーザグループ情報Ｄ３６を取得する。

グループ情報取得部５８によるユーザグループ情報Ｄ３６の取得手法は特に限定されない。グループ情報取得部５８は、例えばユーザデータベース３５が保持するユーザ情報を参照することで、ユーザグループ情報Ｄ３６を取得することができる。例えばグループ情報取得部５８は、使用ユーザ特定情報Ｄ１１から「推奨対象のユーザ」を示す情報（例えばユーザＩＤ等）を取得し、ユーザデータベース３５が保持するユーザ情報からその推奨対象のユーザが属するグループの情報（図８の「第１のＳＮＳグループＩＤ」欄及び「第２のＳＮＳグループＩＤ」欄参照）をユーザグループ情報Ｄ３６として取得することができる。

参照グループ決定部５９（グループ特定部３２）は、ユーザグループ情報Ｄ３６に基づいて、端末装置１２を使用するユーザ（すなわち推奨対象のユーザ）が属するグループの中から参照グループを決定する。

参照グループ決定部５９による参照グループの決定手法は特に限定されない。参照グループ決定部５９は、例えば参照グループとしての適格性を有するグループを予めテーブル情報として保持しておき、そのテーブル情報を参照して、ユーザグループ情報Ｄ３６が示すグループの中から参照グループとしての適格性を有するグループを選び出して参照グループとして決定してもよい。参照グループの適格性は、同一商品がグループ内の複数のユーザに推奨されることが好ましくないか否かに基づいて定められることが好ましい。例えば、特定の服飾関係の情報に基づいて結成されたグループや、服飾関係の商品に直接的又は間接的に影響を及ぼしうる情報に基づいて結成されたグループは、上述の参照グループとしての適格性を有する可能性が高い。

他の構成は、上述の第１実施形態と同様である。

以上説明したように本実施形態によれば、推奨対象のユーザが属するグループの中から参照グループが選定され、その選定された参照グループに基づいて推奨商品が特定される。そのため、複数のユーザに対して同一の商品が推奨商品として推奨されることが好ましくないグループを参照グループとして選定することで、推奨商品を過度に制限することなく、多様な商品の中から推奨商品を特定することができる。

なお上述の各実施形態において、グループ特定部３２（参照グループ決定部５９）によって特定される参照グループに含まれるグループ数は、単数であってもよいし、複数であってもよい。

また推奨商品特定部３３（推奨商品決定部４３）によって特定される推奨商品は、単一の商品であってもよいし、複数の商品であってもよい。推奨商品が複数の商品を含む場合、推奨商品はカテゴリーの異なる商品を含んでいてもよく、相互にコーディネートされた複数商品を推奨商品は含んでいてもよい。

また推奨商品は、ある商品（第１のカテゴリーに属する第１商品）に対してコーディネート可能な商品（第２のカテゴリーに属する商品）であってもよい。以下、特定の商品に対してコーディネート可能な商品を推奨商品として特定する商品推奨装置１４の例について説明する。

＜第７実施形態＞
本実施形態において、上述の第１実施形態と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図１７は、第７実施形態に係る商品推奨装置１４の機能構成例を示す図である。本例の商品推奨装置１４は、使用ユーザ特定部３１、グループ特定部３２、推奨商品特定部３３及び推奨商品情報出力部３４に加え、商品取得部６１を更に備える。

商品取得部６１は、第１のカテゴリーに属する第１商品の情報である第１商品情報Ｄ３８が入力され、その第１商品情報Ｄ３８に基づいて第１商品解析情報Ｄ３９を取得して推奨商品特定部３３に出力する。

商品取得部６１よる第１商品情報Ｄ３８の取得手法は特に限定されないが、本実施形態では、ユーザが端末装置１２を操作して第１商品とする商品を特定し、その特定した商品に関する第１商品情報Ｄ３８が端末装置１２から商品取得部６１に送信される。第１商品情報Ｄ３８に含まれる情報は、第１商品を特定可能な情報に加えて様々な情報を含みうる。例えば第１商品の識別番号（識別ＩＤ）、第１商品のスペック情報及び第１商品の画像データ等が第１商品情報Ｄ３８に含まれうる。また商品取得部６１から出力される第１商品解析情報Ｄ３９も、第１商品を特定可能な情報に加えて様々な情報を含みうる。例えば第１商品の識別番号（識別ＩＤ）、第１商品のスペック情報及び第１商品の画像データ等が第１商品解析情報Ｄ３９に含まれうる。なお第１商品解析情報Ｄ３９は、第１商品情報Ｄ３８と同内容の情報を含んでいてもよい。

例えば商品データベース３６が保持する商品情報に第１商品に関する情報が含まれている場合、商品取得部６１は商品データベース３６にアクセスし、商品データベース３６が保持する商品情報から第１商品解析情報Ｄ３９を取得してもよい。また例えば第１商品の画像データが第１商品情報Ｄ３８に含まれる場合、商品取得部６１はその画像データを解析することによって第１商品解析情報Ｄ３９を取得してもよく、例えば第１商品のデザイン特徴量（例えば「色」、「柄」、「形」、「質感」及び「感性語」等）を画像データから取得することも可能である。

図１８は、第７実施形態に係る推奨商品特定部３３の機能構成例を示す図である。本例の推奨商品特定部３３は、他ユーザ特定部４１、推奨済商品特定部４２及び推奨商品決定部４３に加え、コーディネートルール生成部６４を更に備える。

コーディネートルール生成部６４は、第１のカテゴリーの商品と第２のカテゴリーの商品との組み合わせのルールであるコーディネートルールを特定し、そのコーディネートルールを示すコーディネートルール情報Ｄ４２を推奨商品決定部４３に出力する。コーディネートルール生成部６４によるコーディネートルールの特定方法は特に限定されない。本実施形態のコーディネートルール生成部６４は、コーディネートデータベース６２が保持するコーディネート情報を参照してコーディネートルールを作成する。

コーディネートデータベース６２が保持するコーディネート情報は特に限定されない。例えば端末装置１２を利用する複数のユーザによって過去に提供されたコーディネート情報をコーディネートデータベース６２に蓄積しておき、コーディネートデータベース６２に蓄積されたコーディネート情報をコーディネートルール生成部６４等によって利用可能としてもよい。

図１９は、コーディネートデータベース６２が保持するコーディネート情報の一例を示す概念図である。本例のコーディネート情報は、「コーディネート番号」、「第１のカテゴリーの商品」〜「第ｎのカテゴリーの商品」（ただし「ｎ」は２以上の整数を表す）、「ユーザＩＤ」、「ＳＮＳグループＩＤ」、「タイムスタンプ」及び「その他」の情報を含む。

図１９に示すコーディネート番号は、端末装置１２を利用する複数のユーザによって過去に提供されたコーディネート情報の識別番号である。第１のカテゴリーの商品〜第ｎのカテゴリーの商品は、過去に提供されたコーディネート情報によって特定される組み合わせ商品であって、相互にコーディネートされた各カテゴリーの商品を示し、例えば商品ＩＤによって表現可能である。図１９に示すユーザＩＤは、コーディネート情報を提供したユーザを特定する情報であり、ＳＮＳグループＩＤは、そのコーディネート情報を提供したユーザが属するグループ（ＳＮＳグループ）を示す。またタイムスタンプは、コーディネート情報が提供された日時情報を示す。

例えば端末装置１２を利用する複数のユーザが過去に行った商品の手動コーディネートに関する情報が、図１９に示すようなコーディネート情報としてコーディネートデータベース６２に記憶される。すなわちコーディネート情報は、手動コーディネートされた２種類以上の商品（第１のカテゴリーの商品〜第ｎのカテゴリーの商品）を特定する情報、手動コーディネートを行ったユーザのユーザＩＤ、手動コーディネートを行ったユーザが属するＳＮＳグループのＩＤ、及び手動コーディネートに関する情報が端末装置１２に登録された日時を示すタイムスタンプ等の情報を含む。

したがって図１９に示す例では、時間の経過に伴って、端末装置１２を利用する複数のユーザが行った手動コーディネートに関する情報がコーディネート情報として徐々にコーディネートデータベース６２に蓄積される。なお、手動コーディネートを行ったユーザのユーザＩＤが取得できない場合、ユーザＩＤは記録されないか、ユーザ不明であることを示す情報がコーディネート情報としてコーディネートデータベース６２に記録されてもよい。

推奨商品決定部４３（図１８参照）は、推奨済商品特定部４２からの推奨済商品情報Ｄ２２及びコーディネートルール生成部６４からのコーディネートルール情報Ｄ４２に基づいて、商品取得部６１（図１７参照）からの第１商品解析情報Ｄ３９によって特定される第１商品にコーディネートされる推奨商品を、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から決定する。

推奨商品決定部４３による推奨商品の決定手法は特に限定されない。例えば、端末装置１２を利用した複数のユーザによって過去に行われた第１のカテゴリーの商品及び第２のカテゴリーの商品の複数のコーディネート例に関する情報をコーディネートルール情報Ｄ４２が含み、その複数のコーディネート例に関する情報の中から第１商品と組み合わされている第２のカテゴリーの商品を推奨商品として決定してもよい。この例において推奨商品決定部４３は、推奨商品として一旦決定された商品が推奨済商品情報Ｄ２２によって特定される「参照グループの他のユーザに対して既に推奨された商品」に含まれているか否かを判定する。推奨商品として一旦決定された商品が「参照グループの他のユーザに対して既に推奨された商品」に含まれていない場合、その商品が推奨商品として最終的に決定されて推奨商品特定情報Ｄ１３が出力される。一方、推奨商品として一旦決定された商品が「参照グループの他のユーザに対して既に推奨された商品」に含まれる場合、コーディネートルール情報Ｄ４２に含まれる複数のコーディネート例に関する情報の中から第１商品と組み合わされている他の第２のカテゴリーの商品を推奨商品として一旦決定し、その推奨商品として新たに決定された商品が「参照グループの他のユーザに対して既に推奨された商品」に含まれるか否かが判定される。

他の構成は、上述の第１実施形態と同様である。

＜第１変形例＞
本変形例において、上述の第７実施形態と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図２０は、第７実施形態に係る商品推奨装置１４の一変形例の機能構成を示す図である。本例の商品推奨装置１４は、ユーザにコーディネート商品を提案するコーディネート提案装置としての機能と、端末装置１２を使ったユーザの操作に基づいて商品を検索する商品検索装置としての機能とを有する。また本例の商品推奨装置１４は、クライアントサーバシステム１０の中ではＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎ（図１及び図２参照）が取り扱っている商品を、ユーザに紹介するサービスを行うアフィリエイトサーバとして機能したり、ＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎに代行して端末装置１２との間で電子商取引する機能したりする。

本例の商品推奨装置１４は、上述の第７実施形態に係る商品推奨装置１４の機能構成（図１７及び図１８参照）に加え、推奨装置通信部７０（推奨装置送信部７１及び推奨装置受信部７２）、検索部７３及び記録部７４を更に備える。また本例では、ユーザデータベース３５、商品データベース３６及びコーディネートデータベース６２が商品推奨装置１４の一部として設けられている。なおユーザデータベース３５、商品データベース３６及びコーディネートデータベース６２のうちの一部又は全部は、商品推奨装置１４と別体として設けられてもよく、ネットワーク１３を介して商品推奨装置１４に接続されてもよい。

推奨装置受信部７２（推奨装置通信部７０）は、ネットワーク１３を介して端末装置１２から送信されるデータ類（例えばユーザ識別データＤ１、検索条件を表す検索データ及び商品購入等を指示するその他のアクション情報等）を受信し、検索データを検索部７３に送信し、ユーザ識別データＤ１を使用ユーザ特定部３１及びコーディネートルール生成部６４に送信する。

検索部７３は、商品データベース３６にアクセスして商品データベース３６が保持する商品情報を参照し、検索データが示す検索条件に該当する１又は複数の商品の検索を行う。検索部７３は、商品データベース３６が保持する商品情報を参照して、検索によって特定した商品の情報を取得し、その取得した商品情報を検索結果情報として推奨装置送信部７１（推奨装置通信部７０）及びネットワーク１３を介して端末装置１２に送信する。端末装置１２に送信される検索結果情報は、各種の情報を含み、例えば商品の画像データ、スペック情報及び在庫情報等を含みうる。端末装置１２は、検索結果情報に含まれる各種の情報を検索結果として表示部２５（図４参照）に表示する。

記録部７４は、コーディネートデータベース６２と協働してコーディネート情報収集部として機能する。すなわち記録部７４は、端末装置１２を介してユーザにより手動でコーディネートされた商品の組み合わせを示すコーディネート情報（図１９参照）を、端末装置１２からネットワーク１３を介して取得し、取得したコーディネート情報を、コーディネートデータベース６２に記録する。

記録部７４によるコーディネート情報の記録タイミングは特に限定されない。例えば、ユーザが端末装置１２を使用して２種類以上の商品の検索を行い、検索により特定された２種類以上の商品を手動でコーディネートし、コーディネートされた複数のカテゴリーの商品のうちの一部又は全部の商品の購入等のアクション情報が受信されると、記録部７４は、コーディネートされた複数のカテゴリーの商品を示すコーディネート情報をコーディネートデータベース６２に記録してもよい。また記録部７４は他のタイミングにおいて、端末装置１２を操作する複数のユーザによって提供されるコーディネート情報をコーディネートデータベース６２に記録してもよい。

商品取得部６１は、端末装置１２の操作に基づいてユーザが自動コーディネートを希望する商品（第１商品）を取得する部分である。第１商品を決定する基準は特に限定されないが、本例の第１商品は、商品データベース３６に登録されている商品群のうちの１の商品であり、端末装置１２での商品への関心を示す現在又は過去の操作履歴情報から特定される商品である。例えば、ユーザが端末装置１２を使用して所望の商品を検索し、検索した商品を、仮想の試着室に持ち込む操作が行われた場合には、仮想の試着室に持ち込まれた商品を第１商品とすることができる。また、ユーザが、商品推奨装置１４又はＥＣサーバＥＣ０〜ＥＣｎで過去に商品を購入した場合、その購入した商品を第１商品とすることができる。さらに、ユーザが、試着リストに登録した商品、仮想のマイクローゼットに登録（保持）した商品、お気に入りに登録した商品、他人に推薦した商品、商品の詳細情報を閲覧要求した商品を第１商品とすることができる。また、特定のＥＣサイトが勧める商品の画像が端末装置１２の表示部２５に表示されている場合、特定のＥＣサイトが勧める商品を第１商品としてもよい。また、商品取得部６１は、ユーザが端末装置１２を介して本サイト（商品推奨装置１４）にログインしたとき、ログインに使用した端末装置１２から取得したユーザＩＤを有するユーザの過去の操作履歴情報から特定される商品を自動的に第１商品とすることができる。そのような過去の操作履歴情報等は、例えばユーザデータベース３５にユーザ情報として記録されており、商品取得部６１はユーザデータベース３５にアクセスしてユーザ情報から各ユーザの過去の操作履歴情報等を取得してもよい。

商品取得部６１が取得した第１商品を示す情報は、それぞれコーディネートルール生成部６４、推奨商品決定部４３及び推奨商品情報出力部３４に出力される。

コーディネートルール生成部６４は、ユーザＩＤにより特定されるユーザに対してカスタマイズされたコーディネートルールを生成する。すなわちコーディネートルール生成部６４は、第１商品を示す情報とともに、ユーザＩＤが入力されると、第１商品に対して自動コーディネートされる第２のカテゴリーの商品（ユーザＩＤにより特定されるユーザのコーディネートの好みに合った第２のカテゴリーの商品）を選択するためのコーディネートルールを生成する。コーディネートルール生成部６４は、ユーザＩＤに基づいてユーザ毎に分類されたコーディネート情報を抽出する機能を有し、ユーザＩＤにより特定されるユーザが、過去に手動コーディネートしたコーディネート情報を、コーディネートデータベース６２が保持するコーディネート情報から抽出する。コーディネートルール生成部６４は、抽出したコーディネート情報に基づいて、ユーザＩＤにより特定されるユーザに対してカスタマイズされたコーディネートルールを生成する。

推奨商品決定部４３は、第１商品の情報と、コーディネートルール生成部６４により生成されたコーディネートルールとに基づいて、第１商品に対してコーディネートされる第２のカテゴリーの商品を、商品データベース３６に登録されている商品群の中から選択し、選択した第２のカテゴリーの商品の情報を推奨商品特定情報Ｄ１３として推奨商品情報出力部３４に出力する。

推奨商品情報出力部３４は、商品取得部６１により取得された第１商品の情報と、推奨商品決定部４３により選択された第２のカテゴリーの商品の情報とに基づいて、第１商品の画像と第２のカテゴリーの商品の画像とを、端末装置１２で同時に観察可能に出力する。推奨商品情報出力部３４は、第１商品の画像と第２のカテゴリーの商品の画像とをそれぞれ別個の画像（コーディネート画像）として出力してもよいし、例えば第１商品がトップスであり、第２のカテゴリーの商品がパンツの場合、トップスの画像とパンツの画像との画像サイズ、位置及び向き等を調整し、トップスの画像とパンツの画像とが連続したコーディネート画像を生成し、生成したコーディネート画像を出力してもよい。

推奨商品情報出力部３４から出力されたコーディネート画像の画像データは、推奨装置送信部７１（推奨装置通信部７０）を介して、自動コーディネートを希望する商品（第１商品）を指定したユーザの端末装置１２に送信される。これにより、端末装置１２の表示部２５にコーディネート画像を表示させることができる。

ユーザは、端末装置１２の表示部２５に表示されたコーディネート画像を見ながら、コーディネートされた商品に対する購入等のアクション情報を端末入力部２０に入力することができ、端末入力部２０に入力されたアクション情報は端末送信部２１（端末通信部２３）及びネットワーク１３を介して商品推奨装置１４に送信される。

他の構成は、上述の第７実施形態と同様である。

＜第２変形例＞
本変形例において、上述の第７実施形態と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

本変形例は、端末装置１２を操作するユーザ（推奨対象のユーザ）が参照グループに属していないケースにも好適な処理例に関する。

図２１は、第７実施形態に係る商品推奨装置１４の他の変形例の処理フローを示すフローチャートである。

まず端末装置１２の表示部２５に商品画像が表示され（図２１のＳ２１）、ユーザは端末入力部２０を操作して、第１のカテゴリーに属する第１商品を特定する。ユーザが第１商品を特定すると、その第１商品の情報（ユーザ識別データＤ１）が端末装置１２（端末入力部２０）から商品推奨装置１４に送られ、商品推奨装置１４の商品取得部６１（図１７参照）により受信される。

商品取得部６１は、ユーザによる第１商品の特定を待っており（Ｓ２２のＮ）、第１商品情報Ｄ３８が端末装置１２から送られてくると（Ｓ２２のＹ）、第１商品の特定が完了したことの通知をグループ特定部３２に送る。

グループ特定部３２は、端末装置１２から送られてくるユーザ識別データＤ１に応じて使用ユーザ特定部３１により特定される使用ユーザ特定情報Ｄ１１に基づいて、ユーザデータベース３５を参照し、端末装置１２を使用する推奨対象のユーザが参照グループに属しているか否かを判定する（Ｓ２３）。

端末装置１２を使用する推奨対象のユーザが参照グループに属していないと判定される場合（Ｓ２３のＮ）、推奨商品特定部３３は、使用ユーザ特定情報Ｄ１１に基づいて推奨商品を特定して推奨商品特定情報Ｄ１３を出力する。すなわち推奨商品特定部３３のコーディネートルール生成部６４（図１８参照）は、コーディネートデータベース６２が保持するコーディネート情報を参照し、推奨対象のユーザに関する個人用のコーディネートルール情報Ｄ４２を取得する（Ｓ２４）。この個人用のコーディネートルール情報Ｄ４２の取得手法は特に限定されないが、例えば、コーディネートデータベース６２が保持するコーディネート情報のうち推奨対象のユーザに関する情報のみに基づいて個人用のコーディネートルール情報Ｄ４２を作成及び取得することができる。推奨商品決定部４３は、コーディネートルール生成部６４からの個人用のコーディネートルール情報Ｄ４２と、商品取得部６１からの第１商品解析情報Ｄ３９と、推奨済商品特定部４２からの推奨済商品情報Ｄ２２とに基づいて、第１商品とコーディネート可能な第２のカテゴリーに属する商品を推奨商品として特定し（Ｓ２５）、推奨商品特定情報Ｄ１３を出力する。

なお推奨対象のユーザが参照グループに属していないと判定される場合（Ｓ２３のＮ）、グループ特定部３２が取得する参照グループ情報Ｄ１２は「参照グループ無し」を示し、他ユーザ特定部４１が取得する他ユーザ特定情報Ｄ２１は「他ユーザ無し」を示し、推奨済商品特定部４２が取得する推奨済商品情報Ｄ２２は「推奨済商品無し」を示す。この場合、推奨商品決定部４３は、実質的に推奨済商品特定部４２からの推奨済商品情報Ｄ２２を考慮することなく、コーディネートルール生成部６４からの個人用のコーディネートルール情報Ｄ４２と商品取得部６１からの第１商品解析情報Ｄ３９とに基づいて、第１商品とコーディネート可能な第２のカテゴリーに属する商品を推奨商品として特定してもよい（Ｓ２５）。

一方、端末装置１２を使用する推奨対象のユーザが参照グループに属していると判定される場合（Ｓ２３のＹ）、推奨商品特定部３３は推奨済商品情報Ｄ２２に基づいて推奨商品を特定して推奨商品特定情報Ｄ１３を出力する。すなわち推奨商品特定部３３のコーディネートルール生成部６４は、コーディネートデータベース６２が保持するコーディネート情報を参照し、推奨対象のユーザに関するグループ用のコーディネートルール情報Ｄ４２を取得する（Ｓ２６）。このグループ用のコーディネートルール情報Ｄ４２の取得手法は特に限定されないが、例えば、コーディネートデータベース６２が保持するコーディネート情報のうち推奨対象のユーザが属する参照グループに属するユーザに関する情報に基づいてグループ用のコーディネートルール情報Ｄ４２を作成及び取得することができる。推奨商品決定部４３は、コーディネートルール生成部６４からのグループ用のコーディネートルール情報Ｄ４２と、商品取得部６１からの第１商品解析情報Ｄ３９と、推奨済商品特定部４２からの推奨済商品情報Ｄ２２とに基づいて、第１商品とコーディネート可能な第２のカテゴリーに属する商品を推奨商品として特定する（Ｓ２７）。なお推奨商品決定部４３は、推奨商品として一旦特定した商品が、参照グループの他ユーザに対して既に推奨された商品に含まれるか否かを、推奨済商品情報Ｄ２２に基づいて判定する（Ｓ２８）。推奨商品として一旦特定された商品が、参照グループの他ユーザに対して既に推奨された商品に含まれると判定される場合（Ｓ２８のＹ）、推奨商品決定部４３は、他の第２のカテゴリーの商品を推奨商品として特定する（Ｓ２７）。一方、推奨商品として一旦特定した商品が、参照グループの他ユーザに対して既に推奨された商品に含まれないと判定される場合（Ｓ２８のＮ）、推奨商品決定部４３はその推奨商品に関する推奨商品特定情報Ｄ１３を出力する。

推奨商品情報出力部３４は、推奨商品特定部３３（推奨商品決定部４３）から出力される推奨商品特定情報Ｄ１３に基づいて、第１のカテゴリーに属する第１商品及び第２のカテゴリーに属する推奨商品に関するコーディネート画像を生成し、推奨商品出力情報Ｄ２として出力する（Ｓ２９）。

端末装置１２は、推奨商品情報出力部３４（商品推奨装置１４）から出力される推奨商品出力情報Ｄ２に基づいて、第１商品及び推奨商品に関するコーディネート画像を表示部２５において表示する（Ｓ３０）。これにより、端末装置１２を操作するユーザは、表示部２５を確認することで、第１商品に対する推奨商品の調和の程度等を確認することができ、必要に応じて、その推奨商品の購買アクション等を行うことができる。

他の構成は、上述の第７実施形態と同様である。

＜第３変形例＞
本変形例において、上述の第７実施形態の第１変形例と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図２２は、第７実施形態に係る商品推奨装置１４の他の変形例の機能構成を示す図である。本変形例に係る商品推奨装置１４は、上述の図２０に示す第１変形例の商品推奨装置１４と同様の機能構成を有し、第１の類似商品検索部７６を更に有する。なお図２２には、商品推奨装置１４の機能構成の一部のみが図示されている。

商品取得部６１は、上述の第７実施形態と同様に第１のカテゴリーに属する第１商品の情報（第１商品情報Ｄ３８）が入力されるが、第１商品解析情報Ｄ３９を第１の類似商品検索部７６及びコーディネートルール生成部６４に出力する。

第１の類似商品検索部７６は、商品取得部６１が取得した第１商品に関する情報（第１商品解析情報Ｄ３９）が入力され、第１商品に類似する第１のカテゴリーに属する第１の類似商品を、商品データベース３６の商品情報に登録された商品群の中から特定する。

第１の類似商品の具体的な特定手法は特に限定されない。例えば第１の類似商品検索部７６は、商品データベース３６にアクセスし、第１商品の画像のデザイン特徴量（色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量等の物理計測値、及び感性語）を取得してもよい。この場合、第１の類似商品検索部７６は、取得した第１商品の画像のデザイン特徴量と、第１商品以外の商品の画像のデザイン特徴量とを比較し、比較結果に基づいて第１商品に類似する第１の類似商品を特定する。例えば、商品画像の物理計測値である第１商品の画像のデザイン特徴量と、第１商品以外の商品の画像のデザイン特徴量との差分が、所定の閾値の範囲内（例えば１０％以内）の商品の検索が行われ、その検索により特定された商品が第１の類似商品とされてもよい。なお第１の類似商品検索部７６は、検索される商品の数が多い場合には閾値を小さくし、商品が検索されない場合には閾値を大きくして再度検索するようにしてもよい。

第１の類似商品検索部７６により特定された第１の類似商品の情報は、推奨商品決定部４３及び推奨商品情報出力部３４に出力される。本例における推奨商品は、第１の類似商品と組み合わせられる第２のカテゴリーに属する商品を含む。

すなわち本例においても、他ユーザ特定部４１（図２０参照）は参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報Ｄ２１を取得し、推奨済商品特定部４２は他ユーザ特定情報Ｄ２１に基づいて推奨済商品情報Ｄ２２を特定する。またコーディネートルール生成部６４は、第１のカテゴリーの商品と第２のカテゴリーの商品との組み合わせのルールであるコーディネートルールを特定してコーディネートルール情報Ｄ４２を推奨商品決定部４３に出力する。

ただし推奨商品決定部４３は、第１の類似商品検索部７６からの第１の類似商品の情報と、推奨済商品特定部４２からの推奨済商品情報Ｄ２２と、コーディネートルール生成部６４により生成されたコーディネートルール（コーディネートルール情報Ｄ４２）とに基づいて、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から第１の類似商品にコーディネートされる第２のカテゴリーに属する商品である推奨商品を決定する。より具体的には、推奨商品決定部４３は、第１の類似商品に対してコーディネート可能な第２のカテゴリーの商品を、商品データベース３６に登録されている商品群の中から選び出し、その選び出された第２のカテゴリーの商品を推奨商品として特定する。

推奨商品情報出力部３４は、第１の類似商品検索部７６により特定された第１の類似商品の情報と、推奨商品決定部４３により特定された推奨商品の情報（推奨商品特定情報Ｄ１３）とに基づいて、第１の類似商品の画像データ及び推奨商品の画像データを含む推奨商品出力情報Ｄ２を生成及び出力する。

これにより、端末装置１２の表示部２５に第１の類似商品及び推奨商品の画像（コーディネート画像）を表示させることができ、自動コーディネートを希望する第１商品とは異なる第１の類似商品と推奨商品との組み合わせに基づくコーディネートを提案することができる。

他の構成は、上述の第１変形例と同様である。

＜第４変形例＞
本変形例において、上述の第７実施形態の第１変形例と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図２３は、第７実施形態に係る商品推奨装置１４の他の変形例の機能構成を示す図である。本変形例に係る商品推奨装置１４は、上述の図２０に示す第１変形例の商品推奨装置１４と同様の機能構成を有するが、本例の推奨商品決定部４３は、候補商品特定部７７と第２の類似商品検索部７８とを有する。なお図２３には、商品推奨装置１４の機能構成の一部のみが図示されている。

候補商品特定部７７は、参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から第２のカテゴリーに属する推奨商品の候補商品を特定し、その候補商品を示す情報を第２の類似商品検索部７８に出力する。すなわち候補商品特定部７７には、推奨済商品特定部４２から推奨済商品情報Ｄ２２が入力され、商品取得部６１から第１商品解析情報Ｄ３９が入力され、コーディネートルール生成部６４からコーディネートルール情報Ｄ４２が入力される。候補商品特定部７７は、商品データベース３６が保持する商品情報を参照し、推奨済商品情報Ｄ２２及びコーディネートルール情報Ｄ４２に基づいて、第１商品解析情報Ｄ３９によって特定される第１商品にコーディネートされる第２のカテゴリーに属する候補商品を特定する。

第２の類似商品検索部７８は、候補商品特定部７７により特定された候補商品に類似する第２のカテゴリーに属する商品を、商品データベース３６に登録された商品群の中から選定して推奨商品として特定する。

なお、第２の類似商品検索部７８による「候補商品に類似する推奨商品」の特定手法は、上述の第３変形例の第１の類似商品検索部７６による第１の類似商品の特定手法と同様である。

第２の類似商品検索部７８により特定された推奨商品の情報は推奨商品特定情報Ｄ１３として推奨商品情報出力部３４に出力される。

推奨商品情報出力部３４は、商品取得部６１により取得された第１商品の情報と、第２の類似商品検索部７８（推奨商品決定部４３（推奨商品特定部３３））により特定された推奨商品の情報とに基づいて、第１商品の画像データ及び推奨商品の画像データを含む推奨商品出力情報Ｄ２を生成及び出力する。

これにより、端末装置１２の表示部２５に第１商品及び推奨商品の画像（コーディネート画像）を表示させることができ、コーディネートを希望する第１商品と、第１商品に対して自動コーディネートされる第２のカテゴリーの商品に類似する商品（推奨商品）との組み合わせに基づくコーディネートを提案することができる。

他の構成は、上述の第１変形例と同様である。

＜第５変形例＞
本変形例は、上述の第３変形例及び第４変形例の組み合わせに関する。本変形例において、上述の第７実施形態の第３変形例及び第４変形例と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図２４は、第７実施形態に係る商品推奨装置１４の他の変形例の機能構成を示す図である。本変形例に係る商品推奨装置１４は、上述の図２０に示す第１変形例の商品推奨装置１４と同様の機能構成を有し、第１の類似商品検索部７６を更に有する。また推奨商品決定部４３は、候補商品特定部７７と第２の類似商品検索部７８とを有する。なお図２４には、商品推奨装置１４の機能構成の一部のみが図示されている。

本変形例の推奨商品情報出力部３４には、第１の類似商品検索部７６により特定された第１の類似商品の情報と、第２の類似商品検索部７８により特定された推奨商品の情報（推奨商品特定情報Ｄ１３）とが入力される。推奨商品情報出力部３４は、これらの第１の類似商品の情報と推奨商品の情報とに基づいて、第１の類似商品の画像データ及び第２の類似商品の画像データを含む推奨商品出力情報Ｄ２を生成及び出力する。

本変形例によれば、自動コーディネートを希望する第１商品とは異なる第１の類似商品と、第１の類似商品に対して自動コーディネートされた候補商品に類似する推奨商品とのコーディネートを提案することができる
他の構成は、上述の第３変形例及び第４変形例と同様である。

＜他の変形例＞
上述の実施形態及び変形例のうち任意の形態及び例同士が組み合わされてもよい。また上述の実施形態及び変形例は例示に過ぎず、他の構成に本発明を適用してもよい。

例えば、上述の各構成及び機能は、任意のハードウェア、ソフトウエア、或いは両者の組み合わせによって適宜実現可能である。例えば、上述の処理ステップを実行する商品推奨方法、上述の処理手順をコンピュータに実行させるプログラム、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体（非一時的記録媒体）、或いはそのようなプログラムをインストール可能なコンピュータに対しても本発明を適用することが可能である。

１０…クライアントサーバシステム、１１…ＳＮＳサーバ、１２…端末装置、１３…ネットワーク、１４…商品推奨装置、２０…端末入力部、２１…端末送信部、２２…端末受信部、２３…端末通信部、２４…表示制御部、２５…表示部、２６…端末システムコントローラ、２７…ＩＤ入力欄、２８…パスワード入力欄、２９…ソフトウエアキーボード、３１…使用ユーザ特定部、３２…グループ特定部、３３…推奨商品特定部、３４…推奨商品情報出力部、３５…ユーザデータベース、３６…商品データベース、４１…他ユーザ特定部、４２…推奨済商品特定部、４３…推奨商品決定部、４６…推奨候補特定部、４８…類似商品特定部、５０…居住情報取得部、５１…関連地域特定部、５３…組織情報取得部、５４…関連組織特定部、５８…グループ情報取得部、５９…参照グループ決定部、６１…商品取得部、６２…コーディネートデータベース、６４…コーディネートルール生成部、７０…推奨装置通信部、７１…推奨装置送信部、７２…推奨装置受信部、７３…検索部、７４…記録部、７６…第１の類似商品検索部、７７…候補商品特定部、７８…第２の類似商品検索部

Claims (18)

1. 端末装置にネットワークを介して接続される商品推奨装置であって、
   前記端末装置を使用するユーザを特定する使用ユーザ特定情報を取得する使用ユーザ特定部と、
   前記使用ユーザ特定情報に基づいて、前記端末装置を使用するユーザが属する参照グループを特定するグループ特定部と、
   前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品の情報である推奨済商品情報を特定し、当該推奨済商品情報に基づいて、前記端末装置を使用するユーザに対する推奨商品を特定する推奨商品特定部と、
   前記推奨商品の情報を出力する推奨商品情報出力部と、を備え、
   前記推奨商品特定部は、前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品を前記推奨商品として特定する商品推奨装置。
2. 前記推奨商品特定部は、
   前記参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報を取得する他ユーザ特定部と、
   前記他ユーザ特定情報に基づいて前記推奨済商品情報を特定する推奨済商品特定部と、
   前記推奨済商品情報に基づいて、前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から前記推奨商品を決定する推奨商品決定部と、を有する請求項１に記載の商品推奨装置。
3. 前記推奨商品特定部は、前記端末装置を使用するユーザに対する推奨候補の商品を特定する推奨候補特定部を更に有し、
   前記推奨商品決定部は、前記推奨候補の商品の中から、前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品を前記推奨商品として決定する請求項２に記載の商品推奨装置。
4. 前記推奨候補特定部は、前記端末装置を使用するユーザの登録情報に基づいて前記推奨候補の商品を特定する請求項３に記載の商品推奨装置。
5. 前記推奨候補特定部は、前記参照グループの情報に基づいて前記推奨候補の商品を特定する請求項３に記載の商品推奨装置。
6. 前記推奨商品特定部は、
   前記参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報を取得する他ユーザ特定部と、
   前記他ユーザ特定情報に基づいて前記推奨済商品情報を特定する推奨済商品特定部と、
   前記推奨済商品情報に基づいて、前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品に類似する商品の情報である類似商品情報を特定する類似商品特定部と、
   前記類似商品情報に基づいて、前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品に類似する商品の中から前記推奨商品を決定する推奨商品決定部と、を有する請求項１に記載の商品推奨装置。
7. 前記推奨商品は、単一の商品である請求項１〜６のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
8. 前記推奨商品は、複数の商品である請求項１〜６のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
9. 前記推奨商品に含まれる複数の商品は、カテゴリーの異なる商品であって相互にコーディネートされた商品である請求項８に記載の商品推奨装置。
10. 第１のカテゴリーに属する第１商品の情報が入力される商品取得部を更に備え、
    前記推奨商品は、前記第１商品と組み合わせられる第２のカテゴリーに属する商品を含み、
    前記推奨商品特定部は、
    前記参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報を取得する他ユーザ特定部と、
    前記他ユーザ特定情報に基づいて前記推奨済商品情報を特定する推奨済商品特定部と、
    前記第１のカテゴリーの商品と前記第２のカテゴリーの商品との組み合わせのルールであるコーディネートルールを特定するコーディネートルール生成部と、
    前記推奨済商品情報及び前記コーディネートルールに基づいて、前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から前記推奨商品を決定する推奨商品決定部と、を有する請求項１に記載の商品推奨装置。
11. 第１のカテゴリーに属する第１商品の情報が入力される商品取得部と、
    前記第１商品に類似する第１のカテゴリーに属する第１の類似商品を特定する第１の類似商品検索部と、を更に備え、
    前記推奨商品は、前記第１の類似商品と組み合わせられる第２のカテゴリーに属する商品を含み、
    前記推奨商品特定部は、
    前記参照グループに属する他のユーザを特定する他ユーザ特定情報を取得する他ユーザ特定部と、
    前記他ユーザ特定情報に基づいて前記推奨済商品情報を特定する推奨済商品特定部と、
    前記第１のカテゴリーの商品と前記第２のカテゴリーの商品との組み合わせのルールであるコーディネートルールを特定するコーディネートルール生成部と、
    前記推奨済商品情報及び前記コーディネートルールに基づいて、前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から前記推奨商品を決定する推奨商品決定部と、を有する請求項１に記載の商品推奨装置。
12. 前記推奨商品決定部は、
    前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品の中から前記第２のカテゴリーに属する候補商品を特定する候補商品特定部と、
    前記候補商品に類似する前記第２のカテゴリーに属する前記推奨商品を決定する第２の類似商品検索部と、を有する請求項１０又は１１に記載の商品推奨装置。
13. 前記推奨商品特定部は、
    前記端末装置を使用するユーザの居住地域を示すユーザ居住情報を取得し、
    前記ユーザ居住情報に基づいて、前記端末装置を使用するユーザの居住地域と関連のある関連地域を特定し、
    前記参照グループに属する他のユーザであって当該関連地域を居住地域とする他のユーザに対して推奨された商品の情報である前記推奨済商品情報に基づいて前記推奨商品を特定する請求項１〜１２のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
14. 前記推奨商品特定部は、
    前記端末装置を使用するユーザが属する組織を示すユーザ組織情報を取得し、
    前記ユーザ組織情報に基づいて、前記端末装置を使用するユーザが属する組織と関連のある関連組織を特定し、
    前記参照グループに属する他のユーザであって当該関連組織に属する他のユーザに対して推奨された商品の情報である前記推奨済商品情報に基づいて前記推奨商品を特定する請求項１〜１２のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
15. 前記グループ特定部は、
    前記端末装置を使用するユーザが属するグループを示すユーザグループ情報を取得し、
    前記ユーザグループ情報に基づいて、前記端末装置を使用するユーザが属するグループの中から前記参照グループを決定する請求項１〜１４のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
16. 前記グループ特定部は、前記使用ユーザ特定情報に基づいて、前記端末装置を使用するユーザが前記参照グループに属しているか否かを判定し、
    前記推奨商品特定部は、前記端末装置を使用するユーザが前記参照グループに属していると判定される場合には、前記推奨済商品情報に基づいて前記推奨商品を特定し、前記端末装置を使用するユーザが前記参照グループに属していないと判定される場合には前記使用ユーザ特定情報に基づいて前記推奨商品を特定する請求項１〜１５のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
17. 前記推奨商品は、服飾関係の商品である請求項１〜１６のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
18. 端末装置にネットワークを介して接続される商品推奨装置が行う商品推奨方法であって、
    前記端末装置を使用するユーザを特定する使用ユーザ特定情報を取得するステップと、
    前記使用ユーザ特定情報に基づいて、前記端末装置を使用するユーザが属する参照グループを特定するステップと、
    前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品の情報である推奨済商品情報を取得し、当該推奨済商品情報に基づいて、前記端末装置を使用するユーザに対する推奨商品を特定するステップと、
    前記推奨商品の情報を出力するステップと、を含み、
    前記参照グループに属する他のユーザに対して推奨された商品以外の商品が前記推奨商品として特定される商品推奨方法。

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