JP2007048171A - 推奨展示ブース選択プログラム、および推奨展示ブース選択方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザ個人の興味の対象を的確に判断し、展示会の最適な訪問先を立案できるようにする。
【解決手段】 学習内容別興味判定手段２により、ユーザの分野ごとの学習内容に応じて、各分野に対するユーザの興味の度合いを示すポイントが計算される。次に、展示ブース別興味判定手段４により、展示ブースそれぞれの展示内容に対応する分野が判定され、その分野に応じた学習経験に対するポイントが集計され、展示ブースに対するユーザの興味度合いを示すポイントが計算される。そして、推奨展示ブース選択手段５により、展示ブースそれぞれのポイントが高い展示ブースを優先的に選択され、ユーザの訪問対象として推奨する展示ブースを示す推奨訪問先リスト６が作成される。
【選択図】 図１

Description

本発明は展示会への訪問者に対してブースを案内するための推奨展示ブース選択プログラム、および推奨展示ブース選択方法に関し、特に訪問者個人の情報に応じて適当なブースを案内する推奨展示ブース選択プログラム、および推奨展示ブース選択方法に関する。

産業界では、各業者で提供する商品やサービスを紹介するために展示会を開くことがある。情報技術に関する展示会のように大規模な展示会になると、様々な出展者が展示ブースを設けている。訪問者は多忙なスケジュールを割いて訪問する場合が多く、業務上関心のあるブースを効率よく見て回る必要がある。

一般的に、訪問者は、訪問前もしくは展示会場に到着してから、自分が訪問すべきブースを選び、選択した展示ブースを訪問する。ただし、展示会の案内パンフレットを参照しただけでは、各展示ブースでの展示内容を的確に判断できない場合がある。また、業務に極めて関係の深い展示ブースがあるにも拘わらず、その展示ブースの存在を見落とす可能性もある。そのため、本来訪問すべき展示ブースに訪問できない場合があった。

また、目当ての展示ブースを訪問できたとしても、本人にとって全く新しい技術、製品、サービスに関するものの場合は、短時間の展示ブース滞在中に納得できるだけの情報を得ることは困難である。また、展示会場で興味のある技術を展示している展示ブースをたまたま訪問したとしても、その技術に関する更なる情報を入手したくても、その情報ソースを検索し、適切なものを取捨選択することは難しかった。そのため、展示会の各展示ブースの訪問を効率よくこなすのが難しかった。

そこで、上記の課題を解決する手段として、ブース訪問者の一人一人の興味を過去のブース訪問歴から推定し、展示に関連する情報を各訪問者向けにカスタマイズして提供する方法が提案されている（特許文献１参照）。
特開平１１−９６２３０号公報

しかし、特許文献１記載の発明では、単に過去のブース訪問歴のみを基に興味を推定しているのみであるため、ユーザの興味を判断するうえで的確性に欠けていた。例えば、ユーザが、ある展示ブースを過去に訪問したとしても、何が展示されているのかを確認するために立ち寄っただけで、結果的に興味のない展示内容の場合もある。特許文献１のようにブース訪問歴のみを判断基準とすると、興味のない展示ブースであっても、一度立ち寄ると、その展示ブースの展示内容が興味の対象としてカウントされてしまう。すなわち、ブース訪問をきっかけとして、その訪問者が本当にそのブースで展示していた技術、製品、サービスに関する知識・情報を必要としていたかどうかを推定することは困難である。

本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、ユーザ個人の興味の対象を的確に判断し、展示会の最適な訪問先を立案できる推奨展示ブース選択プログラム、および推奨展示ブース選択方法を提供することを目的とする。

本発明では上記課題を解決するために、図１に示すような推奨展示ブース選択プログラムが提供される。本発明に係る推奨展示ブース選択プログラムは、展示会におけるユーザの興味に応じた展示ブースを推奨の訪問先として選択するために、図１に示す機能をコンピュータに実行させることができる。

学習内容別興味判定手段２は、ユーザが学習した内容を示す学習履歴が格納された学習履歴記憶手段１を参照し、前記ユーザの分野ごとの学習内容に応じて、各分野に対する前記ユーザの興味の度合いを示すポイントを計算する。展示ブース別興味判定手段４は、開催される展示会に出店される展示ブースの展示内容を示す展示会情報が格納された展示会情報記憶手段３を参照し、前記展示ブースそれぞれの展示内容に対応する分野を判定し、その分野に応じた学習経験に対するポイントを集計し、前記展示ブースに対する前記ユーザの興味度合いを示すポイントを計算する。推奨展示ブース選択手段５は、前記展示ブースそれぞれのポイントが高い前記展示ブースを優先的に選択して、前記ユーザの訪問対象として推奨する展示ブースを示す推奨訪問先リスト６を作成する。

このような推奨展示ブース選択プログラムをコンピュータに実行させると、学習内容別興味判定手段２により、ユーザの分野ごとの学習内容に応じて、各分野に対するユーザの興味の度合いを示すポイントが計算される。次に、展示ブース別興味判定手段４により、展示ブースそれぞれの展示内容に対応する分野が判定され、その分野に応じた学習経験に対するポイントが集計され、展示ブースに対するユーザの興味度合いを示すポイントが計算される。そして、推奨展示ブース選択手段５により、展示ブースそれぞれのポイントが高い展示ブースが優先的に選択され、ユーザの訪問対象として推奨する展示ブースを示す推奨訪問先リスト６が作成される。

本発明では、ユーザの学習履歴に基づいてユーザの分野別の興味を判定し、ユーザが興味を有すると思われる展示内容の展示ブースを抽出し、推奨訪問先リストを生成するようにした。この推奨訪問先リストを参考にすることで、ユーザは、興味を持っている分野に関する展示ブースを効率よく訪問できるようになる。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本実施の形態の概略を示す図である。本実施の形態の基本構成として、学習履歴記憶手段１、学習内容別興味判定手段２、展示会情報記憶手段３、展示ブース別興味判定手段４、および推奨展示ブース選択手段５が設けられている。

学習履歴記憶手段１は、ユーザが学習した内容（技術、製品、サービス等に関する学習内容）を示す学習履歴が格納されている。格納される学習履歴は、例えば、ｅラーニング等のようにネットワークを用いてユーザに学習環境を提供する学習支援サーバによって提供される。

学習内容別興味判定手段２は、学習履歴記憶手段１を参照し、ユーザの分野ごとの学習内容に応じて、各分野に対するユーザの興味の度合いを示すポイントを計算する。興味の度合いを示すポイントは、例えば、学習内容の等級（初級、中級、上級等）が高いほど高い値とされる。

展示会情報記憶手段３は、開催される展示会に出店される展示ブースの展示内容を示す展示会情報が格納されている。展示会情報は、例えば、展示会開催の告知を見たシステムの管理者等が、操作入力によって登録する。

展示ブース別興味判定手段４は、展示会情報記憶手段３を参照し、展示ブースそれぞれの展示内容に対応する分野を判定し、その分野に応じた学習経験に対するポイントを集計する。そして、展示ブース別興味判定手段４は、展示ブースに対するユーザの興味度合いを示すポイントを計算する。

推奨展示ブース選択手段５は、展示ブースそれぞれのポイントが高い展示ブースを優先的に選択して、ユーザの訪問対象として推奨する展示ブースを示す推奨訪問先リスト６を作成する。このとき、推奨展示ブース選択手段５は、選択した展示ブース間の移動時間を考慮して適切な訪問順を判定し、その順に従って推奨する展示ブースを並べ替えることができる。また、推奨展示ブース選択手段５は、ユーザの興味の度合いに応じて、展示ブースの予定滞在時間を計算し、適切な訪問スケジュールを立てることもできる。

これにより、まず、学習内容別興味判定手段２により、ユーザの分野ごとの学習内容に応じて、各分野に対するユーザの興味の度合いを示すポイントが計算される。次に、展示ブース別興味判定手段４により、展示ブースそれぞれの展示内容に対応する分野が判定され、その分野に応じた学習経験に対するポイントが集計され、展示ブースに対するユーザの興味度合いを示すポイントが計算される。そして、推奨展示ブース選択手段５により、展示ブースそれぞれのポイントが高い展示ブースが優先的に選択され、ユーザの訪問対象として推奨する展示ブースを示す推奨訪問先リスト６が作成される。

このようにして、ユーザの過去の学習履歴に応じて興味のある展示ブースを適切に判断し、ユーザが興味を示すと思われる展示ブースをユーザに教えることができる。その結果、ユーザは、興味のある展示ブースを効率よく訪問することができる。

なお、学習内容のみならず、過去の展示会における過去の展示ブース訪問歴を参照することで、各分野への興味の度合いの判定精度を高めることができる。
次に、本発明の実施の形態を具体的に説明する。以下の実施の形態は、展示会での展示ブースを訪問するにあたり、訪問者の過去の訪問歴、興味、学習履歴に基づき、訪問するブースの選択、訪問する順番および滞在時間を最適化し、訪問することにより得られた最新技術情報をより訪問者の特性に合った教育コンテンツを配信するものである。

図２は、本実施の形態のシステム構成例を示す図である。図２に示すように、ネットワーク１０を介して、センタサーバ１００、クライアント２１、メールサーバ２３、学習支援サーバ２５および展示会場管理サーバ２１０が接続されている。

センタサーバ１００は、ユーザ２２個人の学習履歴を参照して、ユーザ２２に対して展示会におけるブースの最適な訪問先を立案し、ユーザ２２に通知する。また、センタサーバ１００は、展示会でのユーザ２２の訪問先の情報を収集し、順次最適な訪問先を更新し、ユーザ２２に通知する。

クライアント２１は、ユーザ２２が使用するコンピュータである。メールサーバ２３は、携帯電話網経由での電子メールサービスを行うためのサーバコンピュータである。メールサーバ２３は、携帯電話網の基地局２４を介して、ユーザ２２が所持する携帯電話３０に対して電子メールを送信する。学習支援サーバ２５は、ユーザ２２に対して様々な分野の学習教材の提供、書籍の販売、集合研修会への参加申し込み等のサービスをオンラインで行う。

携帯電話３０は、電話機能に加え、電子メールの送受信機能を備えている。また、携帯電話３０には、ＩＣタグ３１が内蔵されている。ＩＣタグ３１には、携帯電話３０を使用するユーザ２２を一意に識別するための識別情報が格納されている。

展示会場２００には、展示会場管理サーバ２１０が設置されている。展示会場管理サーバ２１０は、展示会場２００内の各展示ブース２２０，２３０，２４０，２５０，２６０，２７０に設けられたＩＣタグリーダ２２１，２３１，２４１，２５１，２６１，２７１に接続されている。

ＩＣタグリーダ２２１，２３１，２４１，２５１，２６１，２７１は、携帯電話３０に内蔵されたＩＣタグ３１が所定の範囲内に近づくと、そのＩＣタグ３１内の識別情報を読み取り、展示会場管理サーバ２１０に送信する。また、ＩＣタグリーダ２２１，２３１，２４１，２５１，２６１，２７１は、近くにあった携帯電話３０が所定の範囲外に出たことを、ＩＣタグ３１からの情報が受信できなくなることで検知し、携帯電話３０が所定の範囲外に出たことを展示会場管理サーバ２１０に通知する。

ここで、図２を参照して、実施の形態を用いたユーザへのサービス提供の流れを説明する。
まず、ユーザ２２は、クライアント２１を用いて、センタサーバ１００に対して入会手続きを行う。その際、ユーザ２２は、展示ブースに関する知識レベルを判定するための情報を入力する。例えば、年齢、性別、職種、業務履歴、保有資格・スキル、学習履歴、セミナー受講歴、展示ブース訪問履歴、読書歴等である。なお、ユーザ２２が学習支援サーバ２５において学習の支援を受けていた場合、センタサーバ１００は、知識レベルに関する情報を、学習支援サーバ２５から取得することができる。入会手続きが完了すると、専用ページにてログインするためのＩＤとパスワードが与えられる。

次に、ユーザ２２は、ある業務のために必要な情報を入手すべく、まず、会員ページにログインする。具体的には、ユーザ２２は、クライアント２１を用いてセンタサーバ１００にアクセスし、ＩＤとパスワードを入力する。すると、例えば、今から３ヶ月以内の、展示会の候補がクライアント２１の画面に表示される。

ユーザ２２が、１つの展示会を選択し、予定滞在時間を入力する。すると、センタサーバ１００は、ユーザ２２の知識レベルを参照し、ユーザの業務や興味の会員情報から、予め登録された重要度等に基づき、関連していると推定される展示ブースのリスト（訪問先リスト）を表示する。このとき、ユーザ２２は表示されたリストから、不適当だと思うものをこの段階で削除することができる。また、ユーザ２２は、表示されたもの以外の展示ブースをリストより選択し、訪問先に追加することもできる。

次に、センタサーバ１００は、ユーザ２２の業務・資格取得・学習履歴を参照し、訪問先として選択された展示ブースで、事前学習が必要と判断した場合は、該当する学習コンテンツを選択する。すると、そのコンテンツの情報が、クライアント２１に表示される。ここで、ユーザ２２がそのコンテンツを購入し、履修すると、学習履歴が学習支援サーバ２５に登録される。そして、履修したコンテンツの学習履歴が、学習支援サーバ２５からセンタサーバ１００に提供される。

上記の結果を基に、展示会会場での展示ブースの位置情報を踏まえ、センタサーバ１００が、最終的に訪問すべき展示ブースのリストと訪問順と各展示ブースでの予定滞在時間を決定する。すると、決定結果がクライアント２１に表示される。

展示会当日になると、ユーザ２２は、ＩＣタグ３１内蔵の携帯電話３０を持って展示会場２００を訪れる。展示会場２００では、ユーザ２２が携帯電話３０を持ち、実際に展示ブースを訪問すると、各展示ブースに設置されたＩＣタグリーダにより、展示ブースのＩＤ、到着時間、出発時間のログがセンターへ送られる。

そして、事前に設定された訪問スケジュールと差異が生じた場合（訪問順序、滞在時間等）は、センタサーバ１００は、その都度訪問すべき展示ブースの優先順位を組み替え、予定滞在時間を調整する。そして、センタサーバ１００は、組み替えた変更スケジュールを携帯電話３０にメールで送信する。

展示会訪問後、センタサーバ１００は、全ての訪問した展示ブースに関するテーマの中で、学習履歴を参照し、新規に学習すべき項目があれば、その内容をクライアント２１に送信することで、ユーザ２２に提示する。実際にその学習項目をユーザ２２が履修したら、学習履歴が更新される。

このようにして、展示会の展示ブースの訪問スケジュールを最適化できる。しかも、これから訪問を予定している展示ブースに関する予備知識を効率的に得ることができる。
さらに、展示ブースで得た知識を更に深めることが容易になる。具体的には、企業研修、eラーニング、書籍で得た技術、知識の最新動向を効率的に知ることができ、次の学習に効果的につなげられる。

次に、本実施の形態を実現するために必要な機能を、詳細に説明する。
図３は、本実施の形態に用いるセンタサーバのハードウェア構成例を示す図である。センタサーバ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０７を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ:Hard Disk Drive）１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、および通信インタフェース１０６が接続されている。

ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。ＨＤＤ１０３には、ＯＳやアプリケーションプログラムが格納される。

グラフィック処理装置１０４には、モニタ１１が接続されている。グラフィック処理装置１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ１１の画面に表示させる。入力インタフェース１０５には、キーボード１２とマウス１３とが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード１２やマウス１３から送られてくる信号を、バス１０７を介してＣＰＵ１０１に送信する。

通信インタフェース１０６は、ネットワーク１０に接続されている。通信インタフェース１０６は、ネットワーク１０を介して、他のコンピュータとの間でデータの送受信を行う。

以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、図３には、センタサーバ１００のハードウェア構成を示したが、クライアント２１や展示会場管理サーバ２１０も同様のハードウェア構成で実現することができる。

図４は、センタサーバの機能を示すブロック図である。センタサーバ１００は、展示会案内情報記憶部１１０、ブース訪問順演算部１３０、展示会情報通知部１４０、および訪問先情報更新部１５０を有している。

展示会案内情報記憶部１１０には、開催される展示会の情報や、個人の学習履歴等の情報が格納される。
ブース訪問順演算部１３０は、展示会案内情報記憶部１１０内の情報を参照し、ユーザの学習履歴に基づいて知識内容を判定し、そのユーザの知識に応じた展示ブースの訪問順を決定する。なお、図１に示した基本機能は、ブース訪問順演算部１３０に含まれる。

展示会情報通知部１４０は、ブース訪問順演算部１３０で決定された展示ブースの訪問順を、ユーザに通知する。具体的には、展示会情報通知部１４０は、展示会訪問前であれば、ユーザ２２の使用するクライアント２１宛に電子メール等によって、展示会開催のお知らせと共に、最適な展示ブース訪問順を通知する。また、展示会情報通知部１４０は、ユーザ２２が展示会場２００を訪問中であれば、そのユーザ２２が使用する携帯電話宛に電子メールで、展示ブースの訪問順の最新の情報を通知する。

訪問先情報更新部１５０は、ユーザ２２が展示会場２００を訪問中に立ち寄った展示ブースに関する情報を、展示会場管理サーバ２１０から取得し、その内容を展示会案内情報記憶部１１０に登録する。

次に、展示会案内情報記憶部１１０に格納される情報について詳細に説明する。
図５は、展示会案内情報記憶部に記憶される情報を示す図である。図５に示すように、展示会案内情報記憶部１１０には、第１の興味判定テーブル１１１、第２の興味判定テーブル１１２、滞在予定時間決定テーブル１１３、ブース別興味判定テーブル１１４、展示会データベース（ＤＢ）１１５、展示ブースＤＢ１１６、学習コンテンツＤＢ１１７、訪問者ＤＢ１１８、ブース訪問履歴ＤＢ１１９、訪問予定ブーステーブル１２０、ブース訪問順テーブル１２１、およびブース間移動時間テーブル１２２が記憶されている。

第１の興味判定テーブル１１１には、ユーザ２２の学習履歴に基づく興味判定基準が定義されている。第２の興味判定テーブル１１２には、ユーザ２２の展示ブースへの訪問履歴に基づく興味判定基準が定義されている。滞在予定時間決定テーブル１１３には、ユーザ２２の興味の度合いに応じた展示ブースへの滞在予定時間算出基準が格納されている。ブース別興味判定テーブル１１４には、ユーザ２２が各展示ブースにどの程度の興味を示すかを判定した判定結果が格納される。展示会データベース（ＤＢ）１１５には、展示会に関する情報が格納される。展示ブースＤＢ１１６には、展示会内の展示ブースの情報が格納される。学習コンテンツＤＢ１１７には、ｅラーニングによる教材の情報が格納される。訪問者ＤＢ１１８には、訪問者（ユーザ）に関する情報が格納される。ブース訪問履歴ＤＢ１１９には、ユーザの展示ブースの訪問履歴が格納されている。訪問予定ブーステーブル１２０には、ユーザ２２が訪問を予定している展示ブースの情報が格納されている。ブース訪問順テーブル１２１には、実際にユーザ２２が訪問した展示ブースの訪問状況が格納されている。ブース間移動時間テーブル１２２には、展示ブース間の移動に要する時間が格納されている。

以下、図５に示す各情報の詳細を説明する。
図６は、第１の興味判定テーブルのデータ構造例を示す図である。第１の興味判定テーブル１１１には、ユーザが過去に学習した内容に応じて、そのユーザの興味を判定するための、学習内容毎のポイントが登録されている。具体的には、第１の興味判定テーブル１１１には、集合研修、ｅラーニング、書籍購読およびニュース購読の欄が設けられている。

集合研修の欄内は、上級、中級、初級の詳細な欄に分割されている。この上級、中級、初級の欄には、各ランクの集合研修にユーザが参加した場合の、その集合研修の内容に対応する分野へのユーザの興味の度合いを示す数値が設定されている。ランクが高いほど（上級に近いほど）、興味の度合いも高くなる。

ｅラーニングの欄内は、上級、中級、初級の詳細な欄に分割されている。この上級、中級、初級の欄には、各ランクのｅラーニングを履修した場合の、そのｅラーニングの内容に対応する分野へのユーザの興味の度合いを示す数値が設定されている。ランクが高いほど、興味の度合いも高くなる。

書籍購読の欄内は、上級、中級、初級の詳細な欄に分割されている。この上級、中級、初級の欄には、各ランクの書籍を購読した場合の、その書籍の内容に対応する分野へのユーザの興味の度合いを示す数値が設定されている。ランクが高いほど、興味の度合いも高くなる。

ニュース購読の欄内は、専門、一般の詳細な欄に分割されている。専門の欄には、専門的な情報のニュース購読（例えば、インターネットで配信されるオンラインニュース）をしたときの、そのニュースの内容に対応する分野へのユーザの興味の度合いを示す数値が設定される。一般の欄には、一般的な情報のニュース購読をしたときの、そのニュースの内容に対応する分野へのユーザの興味の度合いを示す数値が設定される。専門分野のニュース購読の方が、一般分野のニュース購読よりも興味の度合いが高く設定される。

図７は、第２の興味判定テーブルのデータ構造例を示す図である。第２の興味判定テーブル１１２には、ユーザが訪問した展示ブースに応じて、ユーザの興味を判定するための計算式が定義されている。具体的には、第２の興味判定テーブル１１２には、滞在時間（ｎ）、指数、ポイント数の欄が設けられている。

滞在時間の欄は、訪問先の展示ブースにユーザが滞在した時間が設定される。指数の欄には、予め任意の数値（指数）が設定される。ポイント数の欄には、ユーザが訪問した展示ブースに対応する分野に対するユーザの興味を示すポイントが設定される。具体的には、ポイント数の欄には、滞在時間を指数で除算した結果が設定される。

図８は、滞在予定時間決定テーブルのデータ構造例を示す図である。滞在予定時間決定テーブル１１３には、任意の分野に対するユーザの興味の度合いに応じて、該当分野に対応する展示ブースへのユーザの滞在予定時間を決定するための対応関係が設定されている。具体的には、滞在予定時間決定テーブル１１３には、ポイント数と滞在予定時間との欄が設けられている。

ポイント数の欄には、任意の分野に対するユーザの興味の度合いを示すポイント数の範囲が設定されている。滞在予定時間の欄には、ポイント数の範囲に応じた滞在予定時間が分単位で設定されている。

この滞在予定時間決定テーブル１１３を参照することで、興味の度合いに応じた推奨の滞在予定時間を決定することができる。例えば、興味のポイント数が２．５である分野の展示ブースに対しては、１０分の滞在時間が推奨される。

図９は、ブース別興味判定テーブルのデータ構造例を示す図である。ブース別興味判定テーブル１１４には、ユーザが各展示ブースに対してどの程度の興味があるのかを示す情報が、その算出元となる情報と共に設定されている。具体的には、ブース別興味判定テーブル１１４には、ブースＩＤ、イベントＩＤ、イベントカテゴリ、等級、イベント名、発生日時、およびポイントの欄が設けられている。

ブースＩＤの欄には、展示ブースの識別番号が設定される。イベントＩＤの欄には、対応する展示ブースに関連する分野に関するユーザの学習イベントを示す識別番号が設定されている。イベントカテゴリの欄には、イベントのカテゴリ（学習の内容または展示会のブース訪問）が設定されている。等級の欄には、学習イベントにおける学習内容のレベルが設定されている。

イベント名の欄には、発生したイベントの名称が設定される。学習イベントであれば、学習内容が設定される。展示ブースの訪問であれば、展示内容が設定される。発生日時の欄には、イベントが発生した日時が設定される。ポイントの欄には、発生したイベントに応じて計算された興味の度合いを示すポイントが設定される。なお、ポイントの欄の最下段には、ポイントの合計値が設定されている。

図１０は、展示会ＤＢのデータ構造例を示す図である。展示会ＤＢ１１５には、展示会の開催予定や開催地等の情報が設定される。具体的には、展示会ＤＢ１１５には、展示会ＩＤ、名称、開始日、終了日および開催地の欄が設けられている。

展示会ＩＤの欄には、展示会の識別番号が設定されている。名称の欄には、展示会の名称が設定されている。開始日の欄には、展示会の開催開始日が設定されている。終了日の欄には、展示会の開催終了日が設定されている。開催地の欄には、展示会の開催場所が設定されている。

図１１は、展示ブースＤＢのデータ構造例を示す図である。展示ブースＤＢ１１６には、展示会への参加企業や展示ブースの場所等の情報が設定されている。具体的には、展示ブースＤＢ１１６には、展示会ＩＤ、ブースＩＤ、出展企業、テーマ、およびブロックの欄が設けられている。

展示会ＩＤの欄には、展示会の識別番号が設定されている。ブースＩＤの欄には、展示会に出店する展示ブースの識別番号が設定されている。出展企業の欄には、展示ブースに出店する企業の名称が設定されている。テーマの欄には、展示内容のテーマが設定されている。ブロックの欄には、展示ブースの展示会内での位置を示す識別情報が設定されている。

図１２は、学習コンテンツＤＢのデータ構造例を示す図である。学習コンテンツＤＢ１１７には、ユーザがネットワーク経由で学習可能な教材に関する情報が登録されている。具体的には、学習コンテンツＤＢ１１７には、ブースＩＤ、学習コンテンツＩＤ、名称、提供形態、提供元、および価格の欄が設けられている。

ブースＩＤの欄には、学習コンテンツに関連する展示ブースのＩＤが設定されている。学習コンテンツＩＤの欄には、学習コンテンツを一意に識別するための識別番号が設定されている。名称の欄には、学習コンテンツの名称が設定されている。提供形態の欄には、学習コンテンツを適用する際の形態（ｅラーニング、書籍、集合研修等）が設定されている。提供元の欄には、学習教材を提供する企業の名称が設定されている。価格の欄には、学習教材の販売価格が設定されている。

図１３は、訪問者ＤＢのデータ構造例を示す図である。訪問者ＤＢ１１８は、展示会の訪問スケジュールの提供サービスを受けるユーザに関する情報が設定される。具体的には、訪問者ＤＢ１１８には、訪問者ＩＤ、氏名、所属、および部署の欄が設けられている。

訪問者ＩＤの欄には、該当展示ブースを訪問したユーザ（訪問者）の識別番号が設定されている。氏名の欄には、訪問者の氏名が設定されている。所属の欄には、訪問者が所属する企業の名前が設定されている。部署の欄には、訪問者が所属する部署が設定されている。

図１４は、ブース訪問履歴ＤＢのデータ構造例を示す図である。ブース訪問履歴ＤＢ１１９には、ユーザが展示ブースに訪問した履歴に関する情報が設定されている。具体的には、ブース訪問履歴ＤＢ１１９には、訪問者ＩＤ、展示会ＩＤ、ブースＩＤ、訪問日、および滞在時間の欄が設けられている。

訪問者ＩＤの欄には、ユーザの識別番号が設定されている。展示会ＩＤの欄には、ユーザが訪問した展示会の識別番号が設定されている。ブースＩＤの欄には、ユーザが訪問した展示ブースの識別番号が設定される。訪問日の欄には、ユーザが訪問した日付が設定されている。滞在時間の欄には、ユーザが展示ブースに滞在した時間が設定されている。

図１５は、訪問予定ブーステーブルのデータ構造例を示す図である。訪問予定ブーステーブル１２０には、ユーザに対して提示した最適な展示ブースの訪問スケジュールが設定される。具体的には、訪問予定ブーステーブル１２０には、展示会ＩＤ、優先順位、ブースＩＤ、ポイント、推奨滞在時間、および訪問可否判定の欄が設けられている。

展示会ＩＤの欄には、開催される展示会の識別番号が設定されている。優先順位の欄には、展示会に出展する展示ブースに対する訪問の優先順位が設定されている。優先順位は、値が小さいほど優先度が高いことを表している。ブースＩＤの欄には、展示ブースの識別番号が設定されている。ポイントの欄には、ユーザの該当展示ブースに対する興味の度合いの計算結果が設定されている。推奨滞在時間の欄には、該当展示ブースでの滞在時間の推奨値が分単位で設定されている。訪問可否判定の欄には、訪問可能か否かの判定結果が設定されている。訪問可能であれば「ｙ」、訪問不可能であれば「ｎ」が設定される。

図１６は、ブース訪問順テーブルのデータ構造例を示す図である。ブース訪問順テーブル１２１には、ユーザが展示会に参加した当日のユーザの展示ブース訪問状況が設定されている。具体的には、ブース訪問順テーブル１２１には、当初訪問順、修正訪問順、ブースＩＤ、ポイント、次ブースへの移動時間、当初推奨滞在時間、実際滞在時間、予実差、当初訪問可否判定、修正訪問可否判定、および訪問実績の欄が設けられている。

当初訪問順の欄には、予めスケジューリングした際の訪問予定順が設定されている。修正訪問順の欄には、当日の状況に応じて修正された後の訪問順が設定されている。ブースＩＤの欄には、展示ブースの識別番号が設定されている。ポイントの欄には、該当展示ブースに対する興味の度合いを示す値が設定されている。次ブースへの移動時間の欄には、訪問順で予定されている次の展示ブースまでの移動時間が秒単位で設定されている。当初推奨滞在時間の欄には、予めスケジューリングした際の推奨滞在時間が分単位で設定されている。

実際滞在時間の欄には、実際に訪問したときの滞在時間が分単位で設定されている。予実差の欄には、推奨滞在時間と実際の滞在時間との差（実際滞在時間−推奨滞在時間）が分単位で設定されている。当初訪問可否判定の欄には、予めスケジューリングした際に判断された訪問可否の判定結果が設定されている。訪問可能と判定された場合「１」が設定され、訪問不可能と判定された場合「０」が設定される。修正訪問可否判定の欄には、訪問順修正後に、該当展示ブースを訪問可能か否かの判定結果が示されている。訪問実績の欄には、該当する展示ブースに訪問したか否かが示されている。訪問した場合「１」が設定され、未訪問の場合「０」が設定される。

なお、図１６の例では、ブースＩＤ「１３１２」の展示ブースを訪問可能であったが、他の訪問先での滞在時間が推奨滞在時間を超えているため、その展示ブースへの訪問ができなくなっている。

図１７は、ブース間移動時間テーブルのデータ構造例を示す図である。ブース間移動時間テーブル１２２には、各展示ブース間を移動するのに要する時間が設定されている。具体的には、展示ブースを識別するブースＩＤの組み合わせ毎に、その展示ブース間の移動時間が秒単位で設定されている。

以上のようなデータを有するセンタサーバ１００において、任意の展示会に参加するユーザ２２に対して、ブース訪問順演算部１３０が、そのユーザの興味に応じた最適な展示ブース訪問先および訪問順を演算する。以下、ブース訪問順演算部１３０が実行する処理を詳細に説明する。

図１８は、訪問ブースリスト決定処理の手順を示すフローチャートである。以下、図１８に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ１１］ブース訪問順演算部１３０は、訪問予定ブーステーブル１２０の作成処理を実行する。訪問予定ブーステーブル１２０には、展示会に出店する各展示ブースに対するユーザの興味の度合い（ポイント）や予定滞在時間等の情報が設定される。この処理の詳細は後述する。

［ステップＳ１２］ブース訪問順演算部１３０は、訪問予定ブーステーブル１２０に含まれる展示ブースを、興味の度合いを示すポイントの高い順に並べ直す。
［ステップＳ１３］ブース訪問順演算部１３０は、訪問予定ブーステーブル１２０における展示会予定滞在時間の情報を参照する。

［ステップＳ１４］ブース訪問順演算部１３０は、滞在時間内に収まらないポイント以下のブースを削除する。
［ステップＳ１５］ブース訪問順演算部１３０は、訪問順序決定処理を行う。この処理の詳細は後述する。

図１９は、訪問予定ブーステーブル作成処理の手順を示すフローチャートの前半である。以下、図１９に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ２１］ブース訪問順演算部１３０は、展示ブースＤＢ１１６から、未抽出の展示ブースを１つ抽出する。

［ステップＳ２２］ブース訪問順演算部１３０は、学習支援サーバ２５からユーザ２２の学習履歴を取得し、展示ブースのテーマと同じカテゴリ（分野）の学習履歴があるか否かを判断する。学習履歴がある場合には、ステップＳ２３へ、学習履歴がない場合には、ステップＳ２６へ進む。

なお、分野の同一性の判断は、例えば、展示ブースのテーマと学習コンテンツの名称とに、共通の技術用語が含まれた場合に、同一分野とすることができる。また、予め、学習コンテンツや展示ブースの属する分野をセンタサーバ１００内に設定しておくことで、属する分野の同一性を判断してもよい。

［ステップＳ２３］ブース訪問順演算部１３０は、展示ブースのテーマと同カテゴリの学習履歴のうち、未抽出の学習イベントの１つを抽出する。
［ステップＳ２４］ブース訪問順演算部１３０は、第１の興味判定テーブル１１１を参照し、ステップＳ２３で抽出した学習イベントに応じたポイント（学習ポイント）を算出する。

［ステップＳ２５］ブース訪問順演算部１３０は、抽出した展示ブースと同カテゴリの学習イベントの中で、未抽出の学習イベントがあるか否かを判断する。未抽出の学習イベントがあれば、処理がステップＳ２３に進められる。未抽出の学習イベントがなければ、処理がステップＳ２６に進められる。

［ステップＳ２６］ブース訪問順演算部１３０は、ブース訪問履歴ＤＢ１１９を参照し、抽出した展示ブースと同カテゴリの他の展示ブースへの過去の訪問履歴があるか否かを判断する。なお、各展示ブースの属するカテゴリは、展示会毎に設けられている展示ブースＤＢ１１６内のテーマの欄を参照することで判断される。訪問履歴があれば、処理がステップＳ２７に進められる。訪問履歴がなければ、処理がステップＳ３１（図２０参照）に進められる。

［ステップＳ２７］ブース訪問順演算部１３０は、ブース訪問履歴ＤＢ１１９から、抽出した展示ブースと同カテゴリの訪問イベント（該当レコード）を抽出する。
［ステップＳ２８］ブース訪問順演算部１３０は、抽出した訪問イベントから滞在時間の情報を抽出する。

［ステップＳ２９］ブース訪問順演算部１３０は、第２の興味判定テーブル１１２を参照し、ステップＳ２７で抽出した訪問イベントに応じたポイント（訪問ポイント）を算出する。

［ステップＳ３０］ブース訪問順演算部１３０は、抽出した展示ブースと同カテゴリの訪問イベントの中で、未抽出の訪問イベントがあるか否かを判断する。未抽出の訪問イベントがあれば、処理がステップＳ２７に進められる。未抽出の訪問イベントがなければ、処理がステップＳ３１（図２０参照）に進められる。

図２０は、訪問予定ブーステーブル作成処理の手順を示すフローチャートの後半である。以下、図２０に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ３１］ブース訪問順演算部１３０は、学習ポイントと訪問ポイントとを合算する。その後、ブース訪問順演算部１３０は、ポイントを計算した展示ブースに対応するブース別興味判定テーブル１１４を生成し、展示会案内情報記憶部１１０に格納する。

［ステップＳ３２］ブース訪問順演算部１３０は、滞在予定時間決定テーブル１１３を参照する。
［ステップＳ３３］ブース訪問順演算部１３０は、合算されたポイントに応じた予定滞在時間を決定する。これにより、ポイントが高い（興味の度合いが高い）ほど、滞在時間が長期となるように、推奨滞在時間が決定される。

［ステップＳ３４］ブース訪問順演算部１３０は、訪問予定ブーステーブル１２０に、ステップＳ２１で抽出した展示ブースの情報を追加する。
［ステップＳ３５］ブース訪問順演算部１３０は、他に未抽出の展示ブースがあるか否かを判断する。未抽出の展示ブースがあれば、処理がステップＳ２１（図１９参照）に進められる。未抽出の展示ブースがなければ、処理がステップＳ３６に進められる。

［ステップＳ３６］ブース訪問順演算部１３０は、訪問予定ブーステーブル１２０に設定された展示ブースのポイントが高いほど優先順位が高く（優先順位の値が小さく）なるように、各展示ブースの優先順位を設定する。

［ステップＳ３７］ブース訪問順演算部１３０は、優先順位が高い方から、ユーザ２２が予め設定した展示会場２００での滞在時間内に訪問可能な展示ブースを選択し、訪問可能（訪問可否判定「ｙ」）に設定する。また、ブース訪問順演算部１３０は、滞在時間内に訪問できない展示ブースを、訪問不可能（訪問可否判定「ｎ」）に設定する。この際、ブース訪問順演算部１３０は、展示ブース間の移動時間は考慮せずに、各展示ブースの推奨滞在時間の合算値に基づいて判断する。その後、処理が終了する。

図２１は、訪問順決定処理の手順を示すフローチャートである。以下、図２１に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ４１］ブース訪問順演算部１３０は、訪問予定ブーステーブル１２０から、ポイントが最も高い展示ブースを、ブース訪問順テーブル１２１の最上位に設置する。

［ステップＳ４２］ブース訪問順演算部１３０は、訪問予定ブーステーブル１２０から、訪問予定ブーステーブル１２０に対して直前に追加した展示ブースに最も近い（移動時間が最も短くなる）展示ブースを抽出する。

［ステップＳ４３］ブース訪問順演算部１３０は、該当展示ブースが複数あるか否かを判断する。複数の展示ブースが抽出された場合、処理がステップＳ４４に進められる。展示ブースが１つだけ抽出された場合、処理がステップＳ４６に進められる。

［ステップＳ４４］ブース訪問順演算部１３０は、抽出された展示ブースのポイントの大小を比較する。
［ステップＳ４５］ブース訪問順演算部１３０は、ポイントが高い方の展示ブースを追加対象にとして選択する。

［ステップＳ４６］ブース訪問順演算部１３０は、抽出された展示ブース（複数抽出された場合、ステップＳ４５で選択された展示ブース）を、ブース訪問順テーブル１２１の次の順番に追加する。

［ステップＳ４７］ブース訪問順演算部１３０は、訪問予定ブーステーブル１２０内に、訪問候補となる未抽出の展示ブースがあるか否かを判断する。未抽出の展示ブースがあれば、処理がステップＳ４２に進められる。未抽出の展示ブースがなければ、処理が終了する。

以上のようにして、ブース訪問順テーブル１２１が作成される。そして、ブース訪問順テーブル１２１の内容が、展示会情報通知部１４０によってクライアント２１に送られる。

そして、ユーザ２２が展示会場２００を訪れると、携帯電話３０に内蔵されたＩＣタグ３１によって、ユーザ２２が訪問した展示ブースおよび滞在時間が監視される。監視結果は、展示会場管理サーバ２１０からセンタサーバ１００に送られる。センタサーバ１００は、ユーザ２２の行動が予定とずれた場合、ブース訪問順の見直しを行う。

例えば、ユーザ２２が、訪問予定の展示ブースを飛ばし、別の展示ブースを訪問した場合、センタサーバ１００は、訪問予定ブース取り消し処理を行う。
図２２は、訪問予定ブース取り消し処理の手順を示すフローチャートである。以下、図２２に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ５１］ブース訪問順演算部１３０は、訪問予定ブースが飛ばされたことを検出する。すなわち、ブース訪問順演算部１３０は、ブース訪問順テーブル１２１上で次に訪問する予定となっている展示ブースを飛ばし、次の展示ブースをユーザ２２が訪問した場合、訪問予定ブースの飛ばしが発生したと判断する。

［ステップＳ５２］ブース訪問順演算部１３０は、未訪問の展示ブースの中で、他の訪問予定ブース（飛ばされた訪問予定ブースは除く）があるか否かを判断する。訪問予定ブースがある場合、処理がステップＳ５３に進められる。訪問予定ブースが無い場合、処理が終了する。

［ステップＳ５３］ブース訪問順演算部１３０は、減少時間調整処理を行う。この処理の詳細は後述する。
［ステップＳ５４］ブース訪問順演算部１３０は、訪問順序決定処理（図２１参照）を行う。その後、処理が終了する。

このようにして、ユーザ２２が訪問予定の展示ブースを飛ばした場合、訪問順序の組み替えが行われる。
また、ユーザ２２が予定外の展示ブースを訪問した場合、訪問予定ブース追加処理が行われる。

図２３は、訪問予定ブース追加処理の手順を示すフローチャートである。以下、図２３に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ６１］ブース訪問順演算部１３０は、ユーザ２２が訪問予定外の展示ブースに滞在したことを検出する。

［ステップＳ６２］ブース訪問順演算部１３０は、超過時間調整処理を実行する。この処理の詳細は後述する。
［ステップＳ６３］ブース訪問順演算部１３０は、訪問順序決定処理（図２１参照）を実行する。その後、処理が終了する。

このようにして、ユーザ２２が訪問予定にない展示ブースを訪問した場合、訪問順序の組み替えが行われる。
また、ユーザ２２が訪問した展示ブースに、滞在予定時間通り滞在するとは限らない。そこで、ブース訪問順演算部１３０は、ユーザ２２が滞在していた展示ブースから離れると、その展示ブースでの滞在時間に応じて、時間調整（滞在時間変更処理）を行う。

図２４は、滞在時間変更処理の手順を示すフローチャートである。以下、図２４に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ７１］ブース訪問順演算部１３０は、ブース滞在時間の予実差（予定時間と実際の時間の差）を検出する。

［ステップＳ７２］ブース訪問順演算部１３０は、「実際滞在時間−推奨滞在時間」を計算し、予実差が「＋」か「−」かを判断する。予実差が「＋」であれば、処理がステップＳ７３に進められる。また、予実差が「−」であれば、処理がステップＳ７４に進められる。

［ステップＳ７３］ブース訪問順演算部１３０は、超過時間調整処理を実行する。この処理の詳細な後述する。その後、処理が終了する。
［ステップＳ７４］ブース訪問順演算部１３０は、減少時間調整処理を実行する。この処理の詳細な後述する。その後、処理が終了する。

図２５は、超過時間調整処理の手順を示すフローチャートである。以下、図２５に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ８１］ブース訪問順演算部１３０は、ブース訪問順テーブル１２１を参照し、訪問可能と判定されている展示ブースを全て訪問した場合の合計時間が、展示会予定滞在時間（予めユーザ２２により設定された値）を超過したか否かを判断する。時間が超過していれば、処理がステップＳ８２に進められる。時間が超過していなければ、処理がステップＳ８３に進められる。

［ステップＳ８２］ブース訪問順演算部１３０は、ブース訪問順テーブル１２１内で未訪問（訪問実績「０」）の展示ブースのうち、優先順位（訪問予定ブーステーブル１２０を参照）が最下位の展示ブースを訪問不可（修正訪問可否判定の値を「０」）に設定する。その後、処理がステップＳ８１に進められる。

［ステップＳ８３］ブース訪問順演算部１３０は、訪問順決定処理（図２１参照）を実行する。その後、処理が終了する。
図２６は、減少時間調整処理の手順を示すフローチャートである。以下、図２６に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ９１］ブース訪問順演算部１３０は、現在訪問可能となっている展示ブースを全て訪問したときの所要時間を算出する。例えば、訪問予定ブースへの訪問の取りやめ等によって減少した場合、減少した所要時間が算出される。

［ステップＳ９２］ブース訪問順演算部１３０は、ブース訪問順テーブル１２１を参照し、残り時間で訪問可能な展示ブースがあるか否かを判断する。残り時間で訪問可能な展示ブースがある場合には、処理がステップＳ９３に進められる。該当する展示ブースが無い場合には、処理が終了する。

［ステップＳ９３］ブース訪問順演算部１３０は、残り時間で訪問可能な展示ブースが複数あるか否かを判断する。複数ある場合には、処理がステップＳ９４に進められる。１つだけの場合、処理がステップＳ９６に進められる。

［ステップＳ９４］ブース訪問順演算部１３０は、残り時間で訪問可能な展示ブースそれぞれのポイントを比較する。
［ステップＳ９５］ブース訪問順演算部１３０は、最もポイントが高い展示ブースを選択する。

［ステップＳ９６］ブース訪問順演算部１３０は、選択した展示ブースを訪問予定（修正訪問可否判定の値を「１」）に設定する。
［ステップＳ９７］ブース訪問順演算部１３０は、他に訪問の候補となる展示ブースがあるか否かを判断する。該当する展示ブースがある場合、処理がステップＳ９１に進められる。該当する展示ブースが無い場合、処理が終了する。

このように、ブースの訪問予定が適宜変更されると、その都度、ユーザ２２の使用する携帯電話３０に対して、電子メールで変更後のスケジュールが通知される。
図２７は、変更前に通知された訪問スケジュールの例を示す図である。これは、展示会場２００への訪問当日の朝、センタサーバ１００から携帯電話３０に送られる訪問スケジュールを示している。携帯電話３０の表示装置の画面３２には、訪問当日の訪問予定ブースのリストが表示されている。

その後、ユーザ２２が展示会場を訪問し、展示ブースを訪問すると、実際の滞在時間に基づいて訪問スケジュールが更新され、更新後の情報が携帯電話３０に通知される。
図２８は、変更後の訪問スケジュールの例を示す図である。携帯電話３０の画面３２には、訪問予定に含まれており、未訪問の展示ブースのリストが表示されている。そのうち、時間的に訪問ができなくなった展示ブースには「中止」の文字が表示されている。

このようにして、ユーザに対して、展示ブースの適切な訪問順を通知すると共に、当日の訪問が予定通り進まない場合、逐次、訪問スケジュールを更新してユーザに通知することができる。

なお、学習支援サーバ２５と連携することで、訪問前に、必要とあれば、事前に訪問予定の展示ブースに関する教育コンテンツの履修をユーザに提案することもできる。また、ブース訪問後は、訪問した展示ブースのうち、訪問者にとって新規の技術、製品、サービスに関するものを過去の訪問歴および学習履歴を参照して抽出し、その技術、製品、サービスに関する学習コンテンツの履修を提案することもできる。

展示会への参加後の学習履歴は、次回の展示会訪問スケジュール最適化に生かされる。その結果、ユーザの各分野への興味の度合いの判定精度を向上させることができる。
なお、上記の例では、携帯電話３０に内蔵されたＩＣタグ３１をＩＣタグリーダ２２１，２３１，２４１，２５１，２６１，２７１で読み取ることで、ユーザ２２の訪問先を把握していたが、別の方法でユーザ２２の訪問先を把握することもできる。例えば、ユーザ２２は展示ブースに設置したバーコードを携帯電話３０で読み取り、その内容をセンタサーバ１００に送信する。センタサーバ１００では、送られたバーコード情報に基づいて、ユーザ２２が訪問した展示ブースを識別する。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、センタサーバが有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等がある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ等がある。光ディスクには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等がある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等がある。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

なお、本発明は、上述の実施の形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変更を加えることができる。
以上説明した実施の形態の主な技術的特徴は、以下の付記の通りである。

（付記１） 展示会におけるユーザの興味に応じた展示ブースを推奨の訪問先として選択するための推奨展示ブース選択プログラムにおいて、
コンピュータを、
前記ユーザが学習した内容を示す学習履歴が格納された学習履歴記憶手段を参照し、前記ユーザの分野ごとの学習内容に応じて、各分野に対する前記ユーザの興味の度合いを示すポイントを計算する学習内容別興味判定手段、
開催される展示会に出店される展示ブースの展示内容を示す展示会情報が格納された展示会情報記憶手段を参照し、前記展示ブースそれぞれの展示内容に対応する分野を判定し、その分野に応じた学習経験に対するポイントを集計し、前記展示ブースに対する前記ユーザの興味度合いを示すポイントを計算する展示ブース別興味判定手段、
前記展示ブースそれぞれのポイントが高い前記展示ブースを優先的に選択して、前記ユーザの訪問対象として推奨する展示ブースを示す推奨訪問先リストを作成する推奨展示ブース選択手段、
として機能させることを特徴とする推奨展示ブース選択プログラム。

（付記２） 前記コンピュータを、さらに、
過去に開催された展示会で前記ユーザが訪問した展示ブースに関する展示会訪問履歴が格納された展示会訪問履歴記憶手段を参照し、前記ユーザの分野ごとの展示ブースへの訪問経験に応じて、各分野に対する前記ユーザの興味の度合いを示すポイントを計算する展示会訪問履歴別興味判定手段として機能させ、
前記展示ブース別興味判定手段は、前記展示ブースの展示内容に対応する分野に応じた学習経験に対するポイントと訪問経験に対するポイントとを集計し、前記展示ブースに対する前記ユーザの興味度合いを示すポイントを計算することを特徴とする付記１記載の推奨展示ブース選択プログラム。

（付記３） 前記コンピュータを、さらに、
開催中の展示会場で前記ユーザが訪問した展示ブースの情報を逐次取得し、開催中の展示会場において前記ユーザが訪問した展示ブースを示す訪問先情報を更新する訪問先情報更新手段として機能させ、
前記推奨展示ブース選択手段は、前記訪問先情報が更新される毎に、前記推奨訪問先リストを更新することを特徴とする付記１記載の推奨展示ブース選択プログラム。

（付記４） 前記推奨展示ブース選択手段は、選択された展示ブース間の移動時間に基づいて適切な訪問順を算出し、訪問順に沿って前記推奨訪問先リストを並べ替えることを特徴とする付記１記載の推奨展示ブース選択プログラム。

（付記５） 前記推奨展示ブース選択手段は、選択された展示ブースに対する前記ユーザの興味の度合いに応じて各展示ブースでの滞在時間を算出し、滞在時間に応じて各展示ブースを訪問するためのスケジュールを決定することを特徴とする付記１記載の推奨展示ブース選択プログラム。

（付記６） コンピュータにより、展示会におけるユーザの興味に応じた展示ブースを推奨の訪問先として選択するための推奨展示ブース選択方法において、
学習内容別興味判定手段が、前記ユーザが学習した内容を示す学習履歴が格納された学習履歴記憶手段を参照し、前記ユーザの分野ごとの学習内容に応じて、各分野に対する前記ユーザの興味の度合いを示すポイントを計算し、
展示ブース別興味判定手段が、開催される展示会に出店される展示ブースの展示内容を示す展示会情報が格納された展示会情報記憶手段を参照し、前記展示ブースそれぞれの展示内容に対応する分野を判定し、その分野に応じた学習経験に対するポイントを集計し、前記展示ブースに対する前記ユーザの興味度合いを示すポイントを計算し、
推奨展示ブース選択手段が、前記展示ブースそれぞれのポイントが高い前記展示ブースを優先的に選択して、前記ユーザの訪問対象として推奨する展示ブースを示す推奨訪問先リストを作成する、
ことを特徴とする推奨展示ブース選択方法。

（付記７） 展示会におけるユーザの興味に応じた展示ブースを推奨の訪問先として選択するための推奨展示ブース選択装置において、
前記ユーザが学習した内容を示す学習履歴が格納された学習履歴記憶手段を参照し、前記ユーザの分野ごとの学習内容に応じて、各分野に対する前記ユーザの興味の度合いを示すポイントを計算する学習内容別興味判定手段と、
開催される展示会に出店される展示ブースの展示内容を示す展示会情報が格納された展示会情報記憶手段を参照し、前記展示ブースそれぞれの展示内容に対応する分野を判定し、その分野に応じた学習経験に対するポイントを集計し、前記展示ブースに対する前記ユーザの興味度合いを示すポイントを計算する展示ブース別興味判定手段と、
前記展示ブースそれぞれのポイントが高い前記展示ブースを優先的に選択して、前記ユーザの訪問対象として推奨する展示ブースを示す推奨訪問先リストを作成する推奨展示ブース選択手段と、
を有することを特徴とする推奨展示ブース選択装置。

本実施の形態の概略を示す図である。 本実施の形態のシステム構成例を示す図である。 本実施の形態に用いるセンタサーバのハードウェア構成例を示す図である。 センタサーバの機能を示すブロック図である。 展示会案内情報記憶部に記憶される情報を示す図である。 第１の興味判定テーブルのデータ構造例を示す図である。 第２の興味判定テーブルのデータ構造例を示す図である。 滞在予定時間決定テーブルのデータ構造例を示す図である。 ブース別興味判定テーブルのデータ構造例を示す図である。 展示会ＤＢのデータ構造例を示す図である。 展示ブースＤＢのデータ構造例を示す図である。 学習コンテンツＤＢのデータ構造例を示す図である。 訪問者ＤＢのデータ構造例を示す図である。 ブース訪問履歴ＤＢのデータ構造例を示す図である。 訪問予定ブーステーブルのデータ構造例を示す図である。 ブース訪問順テーブルのデータ構造例を示す図である。 ブース間移動時間テーブルのデータ構造例を示す図である。 訪問ブースリスト決定処理の手順を示すフローチャートである。 訪問予定ブーステーブル作成処理の手順を示すフローチャートの前半である。 訪問予定ブーステーブル作成処理の手順を示すフローチャートの後半である。 訪問順決定処理の手順を示すフローチャートである。 訪問予定ブース取り消し処理の手順を示すフローチャートである。 訪問予定ブース追加処理の手順を示すフローチャートである。 滞在時間変更処理の手順を示すフローチャートである。 超過時間調整処理の手順を示すフローチャートである。 減少時間調整処理の手順を示すフローチャートである。 変更前に通知された訪問スケジュールの例を示す図である。 変更後の訪問スケジュールの例を示す図である。

符号の説明

１ 学習履歴記憶手段
２ 学習内容別興味判定手段
３ 展示会情報記憶手段
４ 展示ブース別興味判定手段
５ 推奨展示ブース選択手段
６ 推奨訪問先リスト

Claims (5)

1. 展示会におけるユーザの興味に応じた展示ブースを推奨の訪問先として選択するための推奨展示ブース選択プログラムにおいて、
   コンピュータを、
   前記ユーザが学習した内容を示す学習履歴が格納された学習履歴記憶手段を参照し、前記ユーザの分野ごとの学習内容に応じて、各分野に対する前記ユーザの興味の度合いを示すポイントを計算する学習内容別興味判定手段、
   開催される展示会に出店される展示ブースの展示内容を示す展示会情報が格納された展示会情報記憶手段を参照し、前記展示ブースそれぞれの展示内容に対応する分野を判定し、その分野に応じた学習経験に対するポイントを集計し、前記展示ブースに対する前記ユーザの興味度合いを示すポイントを計算する展示ブース別興味判定手段、
   前記展示ブースそれぞれのポイントが高い前記展示ブースを優先的に選択して、前記ユーザの訪問対象として推奨する展示ブースを示す推奨訪問先リストを作成する推奨展示ブース選択手段、
   として機能させることを特徴とする推奨展示ブース選択プログラム。
2. 前記コンピュータを、さらに、
   過去に開催された展示会で前記ユーザが訪問した展示ブースに関する展示会訪問履歴が格納された展示会訪問履歴記憶手段を参照し、前記ユーザの分野ごとの展示ブースへの訪問経験に応じて、各分野に対する前記ユーザの興味の度合いを示すポイントを計算する展示会訪問履歴別興味判定手段として機能させ、
   前記展示ブース別興味判定手段は、前記展示ブースの展示内容に対応する分野に応じた学習経験に対するポイントと訪問経験に対するポイントとを集計し、前記展示ブースに対する前記ユーザの興味度合いを示すポイントを計算することを特徴とする請求項１記載の推奨展示ブース選択プログラム。
3. 前記コンピュータを、さらに、
   開催中の展示会場で前記ユーザが訪問した展示ブースの情報を逐次取得し、開催中の展示会場において前記ユーザが訪問した展示ブースを示す訪問先情報を更新する訪問先情報更新手段として機能させ、
   前記推奨展示ブース選択手段は、前記訪問先情報が更新される毎に、前記推奨訪問先リストを更新することを特徴とする請求項１記載の推奨展示ブース選択プログラム。
4. 前記推奨展示ブース選択手段は、選択された展示ブース間の移動時間に基づいて適切な訪問順を算出し、訪問順に沿って前記推奨訪問先リストを並べ替えることを特徴とする請求項１記載の推奨展示ブース選択プログラム。
5. コンピュータにより、展示会におけるユーザの興味に応じた展示ブースを推奨の訪問先として選択するための推奨展示ブース選択方法において、
   学習内容別興味判定手段が、前記ユーザが学習した内容を示す学習履歴が格納された学習履歴記憶手段を参照し、前記ユーザの分野ごとの学習内容に応じて、各分野に対する前記ユーザの興味の度合いを示すポイントを計算し、
   展示ブース別興味判定手段が、開催される展示会に出店される展示ブースの展示内容を示す展示会情報が格納された展示会情報記憶手段を参照し、前記展示ブースそれぞれの展示内容に対応する分野を判定し、その分野に応じた学習経験に対するポイントを集計し、前記展示ブースに対する前記ユーザの興味度合いを示すポイントを計算し、
   推奨展示ブース選択手段が、前記展示ブースそれぞれのポイントが高い前記展示ブースを優先的に選択して、前記ユーザの訪問対象として推奨する展示ブースを示す推奨訪問先リストを作成する、
   ことを特徴とする推奨展示ブース選択方法。
   

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