JP2011048667A - レコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顧客に対して商品を効果的に推薦することができるレコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムを提供する。
【解決手段】ＰＣ２００とネットワーク１を介して接続されたレコメンドサーバ１００において、推薦商品記憶部１１０は、商品を識別する商品ＩＤと商品に対する推薦商品の商品ＩＤとを対応付けて記憶し、商品情報記憶部１３０は、商品ＩＤと商品関連情報とを対応付けて記憶し、送受信部１０１は、ＰＣ２００から送信された商品ＩＤおよび表示条件を含む推薦リクエストを受信し、推薦商品取得部１０２は、商品ＩＤに対応する推薦商品の商品ＩＤを推薦商品記憶部１１０から取得し、表示商品情報生成部１０３は、推薦商品の商品ＩＤに対応する商品関連情報を商品情報記憶部１３０から取得し、表示条件に応じた表示商品情報を、推薦商品の商品ＩＤおよび商品関連情報に基づいて生成し、ＰＣ２００に送信する。
【選択図】図１

Description

本発明は、レコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムに関する。

近年のインターネット等のネットワークの発展に伴い、ネットワークを介した電子商取引が急激に増加している。このような電子商取引では、顧客は商取引サイトを訪問し商取引サイトで提供している商品を選択して購入する。その際、商取引サイトでは顧客が選択した商品に関連する商品を推薦し、多くの選択の対象を提示することにより、商品の購入率を向上させる工夫がなされている。

このような商品を推薦する技術（以下、レコメンド技術という）には様々な方式があり、一例として商品間の相関ルールを用いた技術が知られている（特許公報１参照）。かかる技術では、多数の顧客の履歴情報から商品間の相関ルールを作成し、現在訪問している顧客の履歴情報との適合度および類似度が高い相関ルールを適用して商品を推薦する。これにより、電子商取引サイトでは、顧客の嗜好に合う可能性の高い商品を提示することができ、商品の購入率を向上することができる。

特開２００２−１８３２０１号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載された技術では、商取引サイトで推薦された商品がランダムに（例えば商品情報が格納されている順に）表示されるため、顧客は推薦された商品を比較して選択することが難しく、購買意欲を減退させてしまう等、顧客に対して効果的に商品を推薦することができないという問題があった。

また、一般的なレコメンド技術では、不特定多数の顧客の購入・参照履歴から推薦する商品を選択するため、顧客が当初から購入の対象外と考えているような商品も数多く推薦される場合があり、顧客に対して効果的に商品を推薦することができないという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、顧客に対して効果的に商品を推薦することができるレコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置において、商品を識別する商品識別情報と、前記商品に対する推薦商品の商品識別情報とを対応付けて記憶する推薦商品記憶手段と、前記商品識別情報と、前記商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報、および、前記推薦商品の表示順序または前記推薦商品のうちの表示対象を定めた表示条件を含む商品推薦要求を受信する受信手段と、前記商品推薦要求に含まれた前記商品識別情報に対応する推薦商品の商品識別情報を前記推薦商品記憶手段から取得する推薦商品取得手段と、前記推薦商品取得手段によって取得された前記推薦商品の商品識別情報に対応する前記商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記受信手段によって受信された前記表示条件に応じた、商品の表示順序および表示対象を示す表示商品情報を、前記推薦商品取得手段によって取得された前記推薦商品の商品識別情報、および、取得した前記商品関連情報に基づいて生成する表示商品情報生成手段と、前記表示商品情報生成手段によって生成された前記表示商品情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続された、商品を識別する商品識別情報と、前記商品に対する推薦商品の商品識別情報とを対応付けて記憶する推薦商品記憶手段と、前記商品識別情報と、前記商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えるレコメンド装置で実行されるレコメンド方法であって、受信手段が、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報、および、前記推薦商品の表示順序または前記推薦商品のうちの表示対象を定めた表示条件を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、推薦商品取得手段が、前記商品推薦要求に含まれた前記商品識別情報に対応する推薦商品の商品識別情報を前記推薦商品記憶手段から取得する推薦商品取得ステップと、表示商品情報生成手段が、前記推薦商品取得ステップによって取得された前記推薦商品の商品識別情報に対応する前記商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記受信ステップによって受信された前記表示条件に応じた、商品の表示順序および表示対象を示す表示商品情報を、前記推薦商品取得ステップによって取得された前記推薦商品の商品識別情報、および、取得した前記商品関連情報に基づいて生成する表示商品情報生成ステップと、送信手段が、前記表示商品情報生成ステップによって生成された前記表示商品情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続された、商品を識別する商品識別情報と、前記商品に対する推薦商品の商品識別情報とを対応付けて記憶する推薦商品記憶手段と、前記商品識別情報と、前記商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えたコンピュータに、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報、および、前記推薦商品の表示順序または前記推薦商品のうちの表示対象を定めた表示条件を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、前記商品推薦要求に含まれた前記商品識別情報に対応する推薦商品の商品識別情報を前記推薦商品記憶手段から取得する推薦商品取得ステップと、前記推薦商品取得ステップによって取得された前記推薦商品の商品識別情報に対応する前記商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記受信ステップによって受信された前記表示条件に応じた、商品の表示順序および表示対象を示す表示商品情報を、前記推薦商品取得ステップによって取得された前記推薦商品の商品識別情報、および、取得した前記商品関連情報に基づいて生成する表示商品情報生成ステップと、前記表示商品情報生成ステップによって生成された前記表示商品情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、表示条件に応じた、商品の表示順序および表示対象を示す表示商品情報を、推薦商品記憶手段に記憶された商品に対する推薦商品の商品識別情報と、商品情報記憶手段に記憶された商品識別情報ごとの商品関連情報に基づいて生成することにより、顧客にとって選択し易い形で商品を表示することができるため、顧客に対して効果的に商品を推薦することができるという効果を奏する。

本実施例にかかるレコメンドシステム１０の構成を示すブロック図である。 推薦商品記憶部１１０のデータ構成の一例を示す説明図である。 表示条件記憶部１２０のデータ構成の一例を示す説明図である。 商品情報記憶部１３０のデータ構成の一例を示す説明図である。 顧客情報記憶部１４０のデータ構成の一例を示す説明図である。 ＰＣ２００で表示する表示画面の一例を示す説明図である。 レコメンドシステム１０が行なうレコメンド処理手順を示すフローチャートである。 表示商品情報生成部１０３が行なう表示商品情報生成処理（表示順序変更）手順を示すフローチャートである。 表示商品情報生成部１０３が行なう表示商品情報生成処理（表示対象限定）手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して本発明にかかるレコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムの実施の形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施例は本発明の実施の形態の一例であり、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。

図１は、本実施例にかかるレコメンドシステム１０の構成を示すブロック図である。レコメンドシステム１０は、レコメンドサーバ１００とパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという）２００とＥＣ（electronic commerce）サーバ３００とを、ネットワーク１を介して接続している。レコメンドサーバ１００、ＰＣ２００およびＥＣサーバ３００は互いに通信可能である。図１には、説明を簡便にするために１台のＰＣ２００のみを記載しているが、実際には複数のＰＣ２００がネットワーク１に接続され、レコメンドサーバ１００、ＥＣサーバ３００は複数のＰＣ２００それぞれと通信可能である。

レコメンドサーバ１００は、対象商品に対する推薦商品を示すレコメンド情報を提供するＷｅｂサーバである。また、ＥＣサーバ３００は、電子商取引サービスを提供するＷｅｂサーバである。ＰＣ２００は、商取引サービスを受ける顧客が使用する情報処理装置であって、Ｗｅｂブラウザ（以下、ブラウザという）が実装されている。

まず、簡単に処理の流れを説明する。ＰＣ２００のブラウザは、表示画面から受付けた指示に応じたリクエストをＥＣサーバ３００またはレコメンドサーバ１００に送信する。ＥＣサーバ３００またはレコメンドサーバ１００は、ネットワーク１を介してリクエストを受信し、Ｗｅｂアプリケーションによりリクエストに応じた処理を行い、その処理結果をＰＣ２００に送信する。ＰＣ２００のブラウザは、処理結果を受信し、表示画面に表示する。処理の詳細は後述する。

次に、レコメンドシステム１０を構成するレコメンドサーバ１００、ＰＣ２００、ＥＣサーバ３００それぞれの機能、構成について説明する。レコメンドサーバ１００は、送受信部１０１と、推薦商品取得部１０２と、表示商品情報生成部１０３と、推薦商品記憶部１１０と、表示条件記憶部１２０と、商品情報記憶部１３０と、顧客情報記憶部１４０とを備えている。

推薦商品記憶部１１０は、商品ごとの推薦商品を記憶する。図２は、推薦商品記憶部１１０のデータ構成の一例を示す説明図である。図２に示すように、推薦商品記憶部１１０は、商品識別情報（以下、商品ＩＤという）と、推薦商品の商品ＩＤとを対応付けて記憶する。商品ＩＤは、商取引サイト内において個々の商品を一意に識別する情報である。

商品ごとの推薦商品は、種々の方式を用いて蓄積する。推薦商品を蓄積する方法の一例を示す。レコメンドサーバ１００は、図示しない購入履歴情報記憶部に購入履歴情報を記憶している。ここで、購入履歴情報とは、１つの商取引に関する情報であり、購入した顧客を示す顧客ＩＤや、購入した商品を示す商品ＩＤ、購入日時等を記憶する。さらに、レコメンドサーバ１００は、購入履歴情報記憶部に記憶された購入履歴情報から、顧客それぞれが購入した商品を抽出し、推薦商品とする。例えばある顧客Ｘが商品Ａ、Ｂ、Ｃを購入していた場合は、商品Ａの推薦商品として商品Ｂ、Ｃの商品ＩＤを推薦商品記憶部１１０に記憶する。

また、推薦商品記憶部１１０に記憶する推薦商品の商品ＩＤは、所定の期間ごとにそれまでに蓄積された購入履歴情報を用いて更新する。これにより、推薦商品記憶部１１０には多数の顧客の嗜好を反映した推薦商品を随時蓄積することができる。

さらに、推薦商品記憶部１１０に推薦商品の商品ＩＤを格納する際に、購入履歴情報から算出した購入件数を推薦商品の商品ＩＤに対応付けて記憶し、後述する推薦商品取得処理でそれらの情報を参照して購入件数が所定数以上の推薦商品を選択するようにしてもよい。なお、推薦商品の選択は、上述した方式に限定される必要はなく、公知のレコメンド技術のいずれかを用いて推薦商品を推薦商品記憶部１１０に記憶すればよい。また、顧客が購入した商品に加え、顧客が参照した商品を推薦商品の対象としてもよい。

表示条件記憶部１２０は、Ｗｅｂページに含まれるレコメンド表示領域において商品を表示する条件に関する情報を記憶する。ここで、レコメンド表示領域とは、ＰＣ２００のブラウザで表示される商取引サイトのＷｅｂページの一部であり、１つまたは複数の商品について商品に関する情報を表示する領域である。なお、Ｗｅｂページに表示されるレコメンド表示領域は１つでも複数でもよく、レコメンド表示領域ごとに、表示条件を識別する表示条件識別情報（以下、表示条件ＩＤという）が設定することによって、レコメンド表示領域それぞれに応じた表示条件で商品を表示することができる。図３は、表示条件記憶部１２０のデータ構成の一例を示す説明図である。表示条件記憶部１２０は、表示条件ＩＤと、表示条件とを対応付けて記憶する。

表示条件とは、従来のレコメンド技術によって抽出される推薦商品をどのような表示順序で表示するか、または推薦商品のうちどのような商品を表示対象とするかを示すものであり、具体的には“価格が安い順に商品を表示”、“価格が高い順に商品を表示”、“顧客の購入価格帯の商品を表示”、“顧客の購入価格帯＋Ｘ円の商品を表示”、“顧客の購入価格帯−Ｘ円の商品を表示”、“商品区分ごとの顧客の購入価格帯の商品を表示”、“発売日が新しい順に商品を表示”等である。なお、この表示条件は、“価格が安い順に商品を表示”で、かつ“顧客の購入価格帯＋Ｘ円の商品を表示”のように、複数の表示条件を組み合せた表示条件としてもよい。

商品情報記憶部１３０は、商取引サイトで購入や参照が可能な商品に関する情報を記憶する。図４は、商品情報記憶部１３０のデータ構成の一例を示す説明図である。図４に示すように、商品情報記憶部１３０は、商品ＩＤと、価格と、商品区分とを対応付けて記憶する。この例では、特許請求の範囲に記載された商品関連情報の具体的な内容は価格である。商品関連情報として、さらに商品のメーカやサイズ、色、重量、発売日等の種々の情報を商品ＩＤに対応付けて記憶してもよい。なお、商品情報記憶部１３０には、上述した情報のほか、ＰＣ２００で商品情報を表示する際に必要な情報、例えば画像データや、商品名等の種々の情報も格納されている。

本実施例で取り扱う商品は、日用品等のような一般的な物品のほか、テキスト、文書、Ｗｅｂページ、画像、映像、音楽や音声等の電子データや金融商品、保険商品のような物理的な実体を伴わない商品、ストリーミングでの映像視聴サービスや情報提供サービス、宅配サービスのような種々のサービスも含む。また、商品は有償か無償かを問わない。

顧客情報記憶部１４０は、商取引サイトでの個々の顧客の購入履歴情報から導き出した、顧客ごとの商品の購入に関する情報（以下、顧客嗜好情報という）を記憶する。図５は、顧客情報記憶部１４０のデータ構成の一例を示す説明図である。図５に示すように、顧客情報記憶部１４０は、顧客識別情報（以下、顧客ＩＤという）と、平均購入価格と、最大購入価格と、最小購入価格とを対応付けて記憶する。この場合、顧客嗜好情報は、平均購入価格、最大購入価格、最小購入価格である。さらに、詳細情報として、商品区分ごとに、平均購入価格と、最大購入価格と、最小購入価格とを記憶してもよい。商品区分は、商品の種別を示す。

ここで、顧客ＩＤとは、商取引サイトに訪れる個々の顧客を識別する情報である。顧客ＩＤは、ＰＣ２００が商取引サイトにアクセスした際に、顧客が利用するＰＣごとに商取引サイトによって付与された識別情報であり、通常ＰＣ２００のＣｏｏｋｉｅに格納されている。なお、顧客が利用する情報端末装置がＰＣではなく携帯電話である場合は、顧客ＩＤは個々の携帯電話を一意に識別する携帯端末識別番号である。また、顧客が商取引サイトでログインする場合には、ログインの際に使用する会員番号を顧客ＩＤとしてもよく、その他顧客を一意に識別できる情報であればどのような情報を使ってもよい。

送受信部１０１は、通信ネットワーク１を介して接続されたＰＣ２００およびＥＣサーバ３００とデータを送受信する。より具体的には、送受信部１０１はＰＣ２００から送信された商品ＩＤ、表示条件ＩＤを含む推薦リクエストを受信する。ここで、推薦リクエストとは、ＰＣ２００で顧客が指示した商品に対応する推薦商品に対して、表示条件ＩＤに応じた処理を施した結果である商品情報（以下、表示商品情報という）をＰＣ２００に送信する要求（商品推薦要求）である。なお、推薦リクエストには、顧客ＩＤを含めてもよい。また、送受信部１０１は、表示商品情報をＰＣ２００に送信する。

推薦商品取得部１０２は、ＰＣ２００から受信した推薦リクエストに含まれる商品ＩＤに対応する推薦商品の商品ＩＤを推薦商品記憶部１１０から取得する。

表示商品情報生成部１０３は、表示条件に応じた、商品の表示順または表示対象を示す表示商品情報を生成する。より具体的には、表示商品情報生成部１０３は、推薦商品取得部１０２によって取得された推薦商品の商品ＩＤを用いて、推薦リクエストに含まれる表示条件ＩＤに対応する表示条件を表示条件記憶部１２０から取得し、取得した表示条件に応じた表示商品情報生成処理、例えば推薦商品をソートまたは選択を実行し、表示商品情報を生成する。

ここで、表示商品情報とは、レコメンド表示領域に表示する商品に関する情報である。表示商品情報は、商品ＩＤを含むとともに、Ｗｅｂページで商品を表示するために必要な情報を含んでいる。表示商品情報に含まれた商品ＩＤは、商品ＩＤ自身および商品ＩＤの格納順によって、レコメンド表示領域に表示する個々の商品および商品の表示順序を示す。

次に、ＰＣ２００について説明する。ＰＣ２００は、ブラウザからネットワーク１を介してＥＣサーバ３００の商取引サイトにＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）等の通信プロトコルでアクセスすることによって商取引サイトのＷｅｂページを表示する。また、ＰＣ２００は、商取引サイトのＷｅｂページ上で指示された商品の商品ＩＤおよび表示条件ＩＤ（および顧客ＩＤ）を含む推薦リクエストをレコメンドサーバ１００に送信する。ＰＣ２００は、レコメンドサーバ１００から送信された表示商品情報を用いてレコメンド表示領域の表示データを構成し、商品に関する情報を表示画面のレコメンド表示領域に表示する。

図６は、ＰＣ２００で表示する表示画面の一例を示す説明図である。表示画面６０は、商取引サイトのＷｅｂページを表示している。表示画面６０は、指示した商品に関する情報を表示する商品表示領域６１と、指示した商品に対する推薦商品を表示するレコメンド表示領域６２、レコメンド表示領域６３を含む。レコメンド表示領域６２、６３には、それぞれのレコメンド表示領域に設定されている表示条件に応じた１または複数の商品に関する情報が表示される。

なお、顧客が使用する情報処理装置は、ＰＣに限るものではなく、携帯電話やＰＤＡ(Personal Digital Assistant)、ゲーム機、その他ブラウザを備え、ネットワーク１を介して商取引サイトにアクセスできる電子機器であればどのようなものでもよい。

次に、ＥＣサーバ３００について説明する。ＥＣサーバ３００は、商取引サイトにアクセスしたＰＣ２００に対して、リクエストに応じたＷｅｂページを送信する。ＥＣサーバ３００は、顧客との取引が成立した場合に購入履歴情報を生成し、生成した購入履歴情報とともに、ＰＣ２００からレコメンドサーバ１００に購入履歴情報を送信するリクエストを含むスクリプトをＰＣ２００に送信する。ＰＣ２００は、受信したスクリプトを実行し、購入履歴情報をレコメンドサーバ１００に送信する。なお、情報処理装置がＰＣではなく携帯電話の場合は、ＥＣサーバ３００は、顧客との取引が成立するごとに購入履歴情報を生成して蓄積し、取引ごとまたは一定の期間ごとに購入履歴情報をレコメンドサーバ１００に送信する。

次に、上述のように構成されたレコメンドサーバ１００とＰＣ２００とＥＣサーバ３００からなるレコメンドシステム１０でのレコメンド処理について説明する。図７は、レコメンドシステム１０が行なうレコメンド処理手順を示すフローチャートである。なお、ＰＣ２００がＥＣサーバ３００の商取引サイトにアクセスした際に、商取引サイトでＰＣ２００を使用する顧客を識別する情報である顧客ＩＤはＰＣ２００のＣｏｏｋｉｅに格納されている。

ＰＣ２００は、ＥＣサーバ３００のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を指定し、Ｗｅｂページをリクエストする（ステップＳ７０１）。ＥＣサーバ３００は、ＰＣ２００からのリクエストを受信し、リクエストに対応するＷｅｂページをＰＣ２００に送信する（ステップＳ７０２）。

ＰＣ２００は、Ｗｅｂページを受信し、ブラウザで商取引サイトのＷｅｂページを表示する（ステップＳ７０３）。より具体的には、ＰＣ２００は、ＥＣサーバ３００から商取引サイトのＷｅｂページとして送信された、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイルと画像データ、映像データ、音声データ等の素材データを受信する。ＰＣ２００のブラウザは、ＨＴＭＬファイルを読込むことによってＷｅｂページを表示画面に表示する。

ＰＣ２００は、Ｗｅｂページ上の商品を指示することにより商品ＩＤを受付ける（ステップＳ７０４）。次に、ＰＣ２００は、Ｃｏｏｋｉｅから顧客ＩＤを取得する（ステップＳ７０５）。ＰＣ２００は、商品ＩＤ、表示条件ＩＤおよび顧客ＩＤを含む推薦リクエストをレコメンドサーバ１００に送信する（ステップＳ７０６）。より具体的には、ＨＴＭＬファイルに記述されている、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等によるスクリプトを実行することによって、商品ＩＤ、表示条件ＩＤおよび顧客ＩＤを含んだリクエストをレコメンドサーバ１００に送信する。

このように、スクリプトのパラメータとしてレコメンド表示領域に表示させたい表示条件に対応する表示条件ＩＤをＨＴＭＬファイルに記述しておくことにより、レコメンドサーバ１００では表示条件ＩＤに対応した表示条件で処理が実行される。このように、レコメンド表示領域に表示する商品の表示条件は、ＨＴＭＬファイルの記述によって変更が可能であるため、商取引サイトでの顧客の反応や販売戦略に応じて商取引サイト側でレコメンド表示領域の表示内容を変更することが可能となる。

レコメンドサーバ１００の送受信部１０１は、ＰＣ２００から送信された、商品ＩＤ、表示条件ＩＤおよび顧客ＩＤを含む推薦リクエストを受信する（ステップＳ７０７）。推薦商品取得部１０２は、推薦商品記憶部１１０から推薦リクエストに含まれた商品ＩＤに対応する推薦商品の商品ＩＤを取得する（ステップＳ７０８）。

表示商品情報生成部１０３は、表示条件ＩＤに対応した表示条件を表示条件記憶部１２０から取得する（ステップＳ７０９）。表示商品情報生成部１０３は、表示条件に応じた表示商品情報生成処理を行なう（ステップＳ７１０）。詳細は、後述する。なお、ステップＳ７０９の処理を行なうことなく、表示条件ＩＤで表示商品情報生成処理を振り分けることによって、表示条件に応じた表示商品情報生成処理を実行してもよい。送受信部１０１は、ＰＣ２００に表示商品情報を送信する（ステップＳ７１１）。

なお、ＰＣ２００で表示するＷｅｂページにレコメンド表示領域が複数存在する場合は、レコメンド表示領域ごとのＨＴＭＬファイルの記述に応じて、レコメンド表示領域それぞれに対応した推薦リクエストがレコメンドサーバ１００に送信される。レコメンドサーバ１００は、推薦リクエストに含まれる商品ＩＤ、表示条件および顧客ＩＤに応じた処理を実行して表示商品情報を生成し、ＰＣ２００に送信する。

ＰＣ２００は、表示商品情報を受信する（ステップＳ７１２）。ＰＣ２００は、商品ＩＤを含む表示商品情報からレコメンド表示領域の表示データを構成し、レコメンド表示領域に商品情報を表示する（ステップＳ７１３）。より具体的には、受信した表示商品情報をＨＴＭＬファイルに記載されたスクリプトに従って加工し、その結果をブラウザで表示画面に表示する。

次に、上述したステップＳ７１０での表示商品情報生成処理の詳細について説明する。表示商品情報生成処理では、推薦リクエストに含まれる表示条件ＩＤに対応する表示条件に応じた処理を実行する。表示商品情報生成処理の一例として、価格が安い順に商品を表示するための表示商品情報を生成する。図８は、表示商品情報生成部１０３が行なう表示商品情報生成処理（表示順序変更）手順を示すフローチャートである。

表示商品情報生成部１０３は、推薦商品取得部１０２によって取得された推薦商品の商品ＩＤそれぞれに対応する価格を商品情報記憶部１３０から取得する（ステップＳ８０１）。表示商品情報生成部１０３は、価格が昇順になるように商品ＩＤをソートする（ステップＳ８０２）。表示商品情報生成部１０３は、ソートした商品ＩＤから表示商品情報を生成する（ステップＳ８０３）。より具体的には、商品ＩＤに対応した商品関連情報を商品情報記憶部１３０から取得し、ＰＣ２００のレコメンド表示領域で商品を表示する際に必要な情報を含む表示商品情報を生成する。

このように、推薦商品を価格が安い順に表示することにより、顧客が商品を購入する際の決定要因の１つである価格を一定の規則に従って表示することができるため、顧客は商品を効率よく比較することができ、購買意欲が減退することを防ぐことができる。

なお、価格に関しては、推薦商品を価格が高い順に表示する場合にも、同様の効果を奏する。また、価格に限らず、顧客が比較したい商品の商品関連情報を一定の規則に従って並べ替えて表示する（例えば発売日が新しい順に表示する）ことによって、顧客は商品を比較することが容易になり、購買意欲が減退することを防ぐことができ、顧客に対して効果的に商品を推薦することができる。

次に、推薦商品の表示対象を限定する場合について説明する。図９は、表示商品情報生成部１０３が行なう表示商品情報生成処理（表示対象限定）手順を示すフローチャートである。一例として、顧客の購入価格帯の商品に表示対象を限定した場合の処理を示す。

まず、表示商品情報生成部１０３は、顧客ＩＤに対応する最大購入価格および最小購入価格を顧客情報記憶部１４０から取得する（ステップＳ９０１）。表示商品情報生成部１０３は、推薦商品取得部１０２によって取得された推薦商品の商品ＩＤそれぞれに対応する価格を商品情報記憶部１３０から取得する（ステップＳ９０２）。

表示商品情報生成部１０３は、推薦商品の商品ＩＤのうち、価格が最小購入価格以上で、かつ、最大購入価格以下である商品ＩＤを選択する（ステップＳ９０３）。表示商品情報生成部１０３は、選択した商品ＩＤから表示商品情報を生成する（ステップＳ９０４）。より具体的には、商品ＩＤに対応した商品関連情報を商品情報記憶部１３０から取得し、ＰＣ２００のレコメンド表示領域で商品を表示する際に必要な情報を含む表示商品情報を生成する。

このように、推薦商品を顧客がこれまで購入した商品の価格帯の商品に限定することにより、顧客が価格面で購入の対象外と考えている商品を除いて表示することができるため、個々の顧客が購入する可能性が高い商品を効果的に推薦することができる。その結果、商品の購入率の向上を期待することができる。

また、多くの顧客の購入履歴から抽出した推薦商品を、さらに個々の顧客の購入履歴から算出した価格に関する嗜好に基づいて限定することによって、幅広い商品をより顧客個別の嗜好に合った商品に限定することができるため、推薦する商品の多様性を損なうことなく、顧客それぞれの嗜好に応じた商品を効果的に推薦することができる。

また、他の例として、表示条件を“顧客の平均購入価格±Ｘ円の商品を表示”として、ステップＳ９０３において、価格が平均購入価格−Ｘ円以上で、かつ、平均購入価格＋Ｘ円以下である商品を選択してもよい。この場合も、推薦商品から選択する商品を平均購入価格±Ｘ円の商品に限定することにより、上述した効果を奏することができる。

また、他の例として、表示条件を“顧客の購入価格帯＋Ｘ円の商品を表示”として、ステップＳ９０３において、価格が最小購入価格＋Ｘ円以上で、かつ、最大購入価格＋Ｘ円以下である商品ＩＤを選択してもよい。このように、推薦商品から選択する商品を最小購入価格＋Ｘ円以上最大購入価格＋Ｘ円の価格の商品に限定することにより、上述した効果に加え、顧客が購入する可能性がある価格で、かつ、より価格の高い商品を表示することができるため、商取引サイトでは、より価格の高い商品の購入率を向上することができる。その結果、商取引サイトの売上の増加を図ることができる。

また、他の例として、表示条件を“顧客の購入価格帯−Ｘ円の商品を表示”として、ステップＳ９０３において、価格が最小購入価格−Ｘ円以上で、かつ、最大購入価格−Ｘ円以下である商品を選択してもよい。このように、推薦商品から選択する商品を最小購入価格−Ｘ円以上最大購入価格−Ｘ円の価格の商品に限定することにより、上述した効果に加え、顧客が購入する可能性がある価格で、かつ、より価格の安い商品を推薦することができるため、商取引サイトの商品の割安感を顧客に感じさせることができる。

また、顧客情報記憶部１４０において、商品区分ごとに平均購入価格、最大購入価格、最小購入価格を記憶することにより、推薦商品を商品区分ごとの平均購入価格、最大購入価格、最小購入価格を用いて限定してもよい。例えば、顧客の嗜好として商品区分“Ａ”は比較的高額の商品を購入し、商品区分“Ｂ”は比較的低額の商品を購入している場合には、商品区分の購入価格に応じた商品を表示することができる。これにより、よりきめ細かく顧客の嗜好に応じた商品を表示することができるため、個々の顧客が購入する可能性が高い商品をより効果的に推薦することができる。その結果、商品の購入率の向上を期待することができる。

上述した価格に関する情報のほかにも、顧客がこれまでに購入した商品のメーカ、サイズ、色、重量等の商品の属性を顧客嗜好情報として顧客情報記憶部１４０に記憶しておき、それらの情報で推薦商品を限定してもよい。

次に、本実施例のレコメンドサーバ１００のハードウェア構成について説明する。レコメンドサーバ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disk）ドライブ装置等の外部記憶装置と、ディスプレイ等の表示装置と、キーボードやマウス等の入力装置と、他の装置と通信を行う通信インタフェースとこれらを接続するバスを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成である。

本実施例では、上述した各部を備えるレコメンドサーバ１００がレコメンド装置として動作する。また、上述したレコメンドサーバ１００がレコメンド方法を実行する。

また、レコメンドサーバ１００内のＣＰＵがレコメンドプログラムをＲＯＭから読み出して実行することにより、各種デバイスを動作させることによって上述した実施例を実現する。レコメンドサーバ１００で実行されるレコメンドプログラムは、上述した各部（送受信部、推薦商品取得部、表示商品情報生成部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵがＲＯＭからレコメンドプログラムを読み出して実行することにより上述した各部が主記憶装置上にロードされ、送受信部１０１、推薦商品取得部１０２、表示商品情報生成部１０３が主記憶装置上に生成される。

なお、推薦商品記憶部１１０と、表示条件記憶部１２０と、商品情報記憶部１３０と、顧客情報記憶部１４０は、主記憶装置上に構成するほか、ＨＤＤ、光ディスク、メモリカードなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体によって構成することもできる。

また、レコメンドプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。

さらに、レコメンドプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、レコメンドプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

ＥＣサーバ３００についても、レコメンドサーバ１００と同様に通常のコンピュータを利用したハードウェア構成である。上述した実施例では、レコメンドサーバ１００とＥＣサーバ３００を別々のサーバとして説明したが、レコメンドサーバ１００とＥＣサーバ３００の機能を１つのサーバに備えた構成としてもよい。

また、顧客がＰＣではなく携帯電話を使用する場合は、上述した処理の流れが若干異なる場合がある。ＰＣ２００では、ＰＣ２００のブラウザがＨＴＭＬファイルを読込み、レコメンド表示領域ごとに記述されたスクリプトを実行することによって、レコメンドサーバ１００にアクセスし、表示商品情報を取得した。しかし、携帯電話では、スクリプトを実行することができない場合があるため、携帯電話からＥＣサーバ３００にＷｅｂページを取得する際に、予めＥＣサーバ３００においてレコメンド表示領域に対応して記述されたＰＨＰ（PHP: Hypertext Preprocessor）等によるプログラムを実行することによって、商品ＩＤ、表示条件ＩＤおよび顧客ＩＤを含んだリクエストをレコメンドサーバ１００に送信し、表示商品情報を取得する。さらに、ＥＣサーバ３００は、ＨＴＭＬファイルにその結果を取り込んだうえで、携帯電話にＨＴＭＬファイルを送信する。携帯電話は、送信されたＨＴＭＬファイルを読込むことによって、レコメンド表示領域に所定の表示順の商品、または表示対象が限定された商品が表示される。

携帯電話は、上述したような処理を行なうことにより、携帯電話でもＰＣと同様にレコメンドサーバ１００を介して上述したレコメンド処理を実行することができる。なお、上述した処理を行なう場合は、特許請求の範囲に記載されている情報処理装置は、ＥＣサーバ３００となる。

なお、本発明は、上述した実施例そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上述した実施例に開示されている複数の構成要素は適宜組み合わせてもよく、実施例に示される構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。

１ ネットワーク
１０ レコメンドシステム
１００ レコメンドサーバ
１０１ 送受信部
１０２ 推薦商品取得部
１０３ 表示商品情報生成部
１１０ 推薦商品記憶部
１２０ 表示条件記憶部
１３０ 商品情報記憶部
１４０ 顧客情報記憶部
２００ パーソナルコンピュータ
３００ ＥＣサーバ

Claims (7)

1. 情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置において、
   商品を識別する商品識別情報と、前記商品に対する推薦商品の商品識別情報とを対応付けて記憶する推薦商品記憶手段と、
   前記商品識別情報と、前記商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、
   前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報、および、前記推薦商品の表示順序または前記推薦商品のうちの表示対象を定めた表示条件を含む商品推薦要求を受信する受信手段と、
   前記商品推薦要求に含まれた前記商品識別情報に対応する推薦商品の商品識別情報を前記推薦商品記憶手段から取得する推薦商品取得手段と、
   前記推薦商品取得手段によって取得された前記推薦商品の商品識別情報に対応する前記商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記受信手段によって受信された前記表示条件に応じた、商品の表示順序および表示対象を示す表示商品情報を、前記推薦商品取得手段によって取得された前記推薦商品の商品識別情報、および、取得した前記商品関連情報に基づいて生成する表示商品情報生成手段と、
   前記表示商品情報生成手段によって生成された前記表示商品情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と、
   を備えることを特徴とするレコメンド装置。
2. 前記商品情報記憶手段は、前記商品関連情報として前記商品の価格を記憶し、
   前記受信手段は、前記商品識別情報、および、前記価格が昇順または降順になるように商品を表示する旨を示す表示条件を含む商品推薦要求を受信すること、
   を特徴とする請求項１に記載のレコメンド装置。
3. 顧客を識別する顧客識別情報と、前記顧客が購入した商品から抽出した顧客ごとの嗜好を示す顧客嗜好情報とを対応付けて記憶する顧客情報記憶手段、をさらに備え、
   前記受信手段は、前記商品識別情報および、前記推薦商品取得手段によって取得された前記推薦商品の商品識別情報が示す商品のうち、前記顧客情報記憶手段に記憶された前記顧客識別情報に対応付けられた前記顧客嗜好情報を用いて限定した商品を表示する旨を示す表示条件、さらに前記顧客識別情報を含む商品推薦要求を受信し、
   前記表示商品情報生成手段は、前記推薦商品の商品識別情報に対応する前記商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得するとともに、前記顧客識別情報に対応する前記顧客嗜好情報を前記顧客情報記憶手段から取得し、前記表示条件に応じた前記表示商品情報を、前記推薦商品取得手段によって取得された前記推薦商品の商品識別情報、および、取得した前記商品関連情報、および、取得した前記顧客嗜好情報に基づいて生成すること、
   を特徴とする請求項１に記載のレコメンド装置。
4. 前記商品情報記憶手段は、前記商品識別情報と、前記商品関連情報に、さらに商品の種別を示す商品区分を対応付けて記憶し、
   前記顧客情報記憶手段は、前記商品区分ごとに前記顧客嗜好情報を記憶し、
   前記受信手段は、前記商品識別情報と、前記推薦商品取得手段によって取得された前記推薦商品の商品識別情報が示す商品のうち、前記顧客識別情報および前記商品区分に対応する前記顧客嗜好情報を用いて限定した商品を表示する旨を示す表示条件と、前記顧客識別情報とを含む商品推薦要求を受信し、
   前記表示商品情報生成手段は、前記推薦商品の商品識別情報に対応する前記商品関連情報および前記商品区分を前記商品情報記憶手段から取得するとともに、前記顧客識別情報および前記商品区分に対応する前記顧客嗜好情報を前記顧客情報記憶手段から取得し、前記表示条件に応じた前記表示商品情報を、前記推薦商品取得手段によって取得された前記推薦商品の商品識別情報、および、取得した前記商品関連情報、および、取得した前記商品区分ごとの顧客嗜好情報に基づいて生成すること、
   を特徴とする請求項３に記載のレコメンド装置。
5. 前記商品情報記憶手段は、前記商品関連情報として前記商品の価格を記憶し、
   前記顧客情報記憶手段は、前記顧客嗜好情報として前記顧客が過去に購入した商品の価格に関する情報を記憶すること、
   を特徴とする請求項３または請求項４に記載のレコメンド装置。
6. 情報処理装置とネットワークを介して接続された、商品を識別する商品識別情報と、前記商品に対する推薦商品の商品識別情報とを対応付けて記憶する推薦商品記憶手段と、前記商品識別情報と、前記商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えるレコメンド装置で実行されるレコメンド方法であって、
   受信手段が、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報、および、前記推薦商品の表示順序または前記推薦商品のうちの表示対象を定めた表示条件を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、
   推薦商品取得手段が、前記商品推薦要求に含まれた前記商品識別情報に対応する推薦商品の商品識別情報を前記推薦商品記憶手段から取得する推薦商品取得ステップと、
   表示商品情報生成手段が、前記推薦商品取得ステップによって取得された前記推薦商品の商品識別情報に対応する前記商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記受信ステップによって受信された前記表示条件に応じた、商品の表示順序および表示対象を示す表示商品情報を、前記推薦商品取得ステップによって取得された前記推薦商品の商品識別情報、および、取得した前記商品関連情報に基づいて生成する表示商品情報生成ステップと、
   送信手段が、前記表示商品情報生成ステップによって生成された前記表示商品情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、
   を含むことを特徴とするレコメンド方法。
7. 情報処理装置とネットワークを介して接続された、商品を識別する商品識別情報と、前記商品に対する推薦商品の商品識別情報とを対応付けて記憶する推薦商品記憶手段と、前記商品識別情報と、前記商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えたコンピュータに、
   前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報、および、前記推薦商品の表示順序または前記推薦商品のうちの表示対象を定めた表示条件を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、
   前記商品推薦要求に含まれた前記商品識別情報に対応する推薦商品の商品識別情報を前記推薦商品記憶手段から取得する推薦商品取得ステップと、
   前記推薦商品取得ステップによって取得された前記推薦商品の商品識別情報に対応する前記商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記受信ステップによって受信された前記表示条件に応じた、商品の表示順序および表示対象を示す表示商品情報を、前記推薦商品取得ステップによって取得された前記推薦商品の商品識別情報、および、取得した前記商品関連情報に基づいて生成する表示商品情報生成ステップと、
   前記表示商品情報生成ステップによって生成された前記表示商品情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、
   を実行させることを特徴とするレコメンドプログラム。

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