JP2015097064A - 商品情報処理プログラム、商品情報処理方法および商品情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】商品をアピールするために適切な情報を商品に付与すること。【解決手段】商品情報処理装置１００は、顧客のアンケートの応答を取得し、アンケートの応答からキーワードを抽出し、顧客とキーワードとを対応付けて保持する。商品情報処理装置１００は、顧客によって商品が購入される度に、顧客に購入された商品に対応する顧客のキーワードを集計する。商品情報処理装置１００は、集計した商品に対する複数の顧客のキーワードを基にして、複数の顧客に共通するキーワードを抽出し、抽出したキーワードを商品に対応付けて記憶装置に記憶させる。【選択図】図１

Description

本発明は、商品情報処理プログラム等に関する。

近年、商品に情報を付与する技術の一例として、商品ＤＮＡが注目されている。商品ＤＮＡとは、商品に付与されたライフスタイルに関連する商品の属性のことである。例えば、茶カテキンなどを含む飲料に、健康という属性を付与することができる。商品に付与された属性は、顧客の購買履歴に対応付けられ、顧客を分類する場合に用いられる。

商品ＤＮＡを用いれば、顧客が商品を購買したという事実から、その顧客と商品の属性との関係を見出すことができる。例えば、健康を志向する商品があった場合、購買履歴データから「顧客がその商品を買った」という事実のみならず、商品ＤＮＡを用いることで、「顧客が健康という属性を買った」と解釈することができるようになる。このように、商品ＤＮＡを用いることで、例えば商品ＤＮＡ「健康」をよく購買する顧客には、商品ＤＮＡ「健康」を持つ別の商品を推奨するなど、顧客の嗜好に合った販売促進が実現できる。

なお、商品に商品ＤＮＡを付与する場合には、管理者等が人手によって設定する手法がある。また、顧客をクラスタリングし、同一のクラスタに属する顧客の特徴と、該顧客が購入した商品との関係から、商品の属性を設定する手法がある。

特開２００４−３１８５９７号公報

しかしながら、上述した従来技術では、適切な情報を商品に付与することができないという問題がある。

例えば、顧客をクラスタリングし、同一のクラスタに属する顧客の特徴と、該顧客が購入した商品との関係から、商品の属性を設定する手法では、顧客個別の趣向に対応することができない。また、人手によって商品に情報を付与する手法は、商品の種類が増えると、店員に係る負担が大きく、現実的ではない。

１つの側面では、商品に適切な情報を付与することができる商品情報処理プログラム、商品情報処理方法および商品情報処理装置を提供することを目的とする。

第１の案では、コンピュータに、下記の処理を実行させる。コンピュータに、商品を購入する顧客と該顧客の趣向情報とを対応付けて記憶する第一のデータを参照して、１の商品を購入した複数の顧客に対応する顧客の趣向情報を集計する処理を実行させる。コンピュータに、集計の結果得られる、１の商品に対する複数の趣向情報を基にして、該複数の趣向情報に共通するキーワードを抽出し、抽出したキーワードを該１の商品に対応付けて第二の記憶部に記憶する処理を実行させる。

本発明の１実施態様によれば、商品をアピールするために適切な情報を商品に付与することができる。

図１は、本実施例に係るシステムの構成を示す機能ブロック図である。 図２は、商品説明情報のデータ構造の一例を示す図である。 図３は、ＰＯＳ集計情報のデータ構造の一例を示す図である。 図４は、本実施例に係る商品情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図５は、商品ＤＮＡテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図６は、ライフスタイルカテゴリ情報の一例を示す図である。 図７は、ライフスタイルライブラリのデータ構造の一例を示す図である。 図８は、提供者キーワードテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図９は、キーワードテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１０は、お客様キーワードテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１１は、個人購買傾向情報のデータ構造の一例を示す図である。 図１２は、アンケートに対する応答のデータ構造の一例を示す図である。 図１３は、仮説検証部の処理の一例を示す図（１）である。 図１４は、仮説検証部の処理の一例を示す図（２）である。 図１５は、商品情報処理装置が実行する初期設定時の処理手順を示すフローチャートである。 図１６は、提供者キーワード特定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１７は、お客様キーワード特定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１８は、商品ＤＮＡテーブルを更新する処理手順を示すフロ−チャート（１）である。 図１９は、商品ＤＮＡテーブルを更新する処理手順を示すフロ−チャート（２）である。 図２０は、新商品に関する情報を商品ＤＮＡテーブルに登録する処理手順を示すフローチャートである。 図２１は、商品情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に、本願の開示する商品情報処理プログラム、商品情報処理方法および商品情報処理装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

本実施例に係るシステムの一例について説明する。図１は、本実施例に係るシステムの構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、このシステムは、会員端末１０ａ，１０ｂ，１０ｃ、業者端末２０、ＰＯＳ端末３０、商品情報処理装置１００を有する。会員端末１０ａ，１０ｂ，１０ｃ、業者端末２０、ＰＯＳ端末３０、商品情報処理装置１００は、ネットワーク５０を介して相互に接続される。

会員端末１０ａ，１０ｂ，１０ｃは、商品情報処理装置１００を利用する企業が提供するサービスの会員顧客が利用するコンピュータであり、例えば、ノートブックＰＣ（Personal Computer）や携帯電話、モバイル端末などに対応する。ここでは一例として、会員端末１０ａ，１０ｂ，１０ｃを示すが、その他の会員端末が存在しても良い。以下の説明では適宜、会員端末１０ａ，１０ｂ，１０ｃを纏めて、会員端末１０と表記する。会員端末１０は、後述する商品情報処理装置１００から、各種のアンケート情報を受信する。顧客は、会員端末１０を操作して、アンケートに応答する。

業者端末２０は、商品の製造や販売等に関わる業者、販売店に対する商品の納入元となる業者等が利用するコンピュータである。業者端末２０は、商品説明情報を、商品情報処理装置１００に送信する。商品説明情報は、その業者端末２０を利用する業者が納入する商品の特徴や成分、産地、その他商品を宣伝する文書を含む情報である。

図２は、商品説明情報のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、商品説明情報は、商品ＩＤ、商品名、メーカー、ブランド、商品属性、商品説明を対応付ける。商品ＩＤは、商品を一意に識別する情報である。商品名、メーカー、ブランド、商品属性は、それぞれ、該当商品の商品名、メーカー、ブランド、商品属性に対応する。商品説明は、該当商品の特徴や成分、産地、その他商品を宣伝する文書である。商品説明情報には、少なくとも、商品を直接的もしくは間接的に一意に識別可能な情報と、商品説明に関する情報とが対応付けて格納されていればよい。

ＰＯＳ（Point Of Sale）端末３０は、顧客が商品を購入した場合に、顧客の情報と、顧客が購入した商品の情報とを対応付けたＰＯＳ集計情報を、商品情報処理装置１００に送信する装置である。ＰＯＳ端末３０は、店舗に設置されたＰＯＳレジスターであってもよいし、商品販売を行うネットワーク上のサービスを実行し、顧客の識別子と商品の識別子とを対応付けた情報を生成できるコンピュータであってもよい。図３は、ＰＯＳ集計情報のデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、このＰＯＳ集計情報は、会員ＩＤ、商品ＩＤを対応付けた情報である。会員ＩＤは、顧客を一意に識別する情報である。商品ＩＤは、会員ＩＤに示される顧客によって購入された商品を一意に識別する情報である。

ＰＯＳ集計情報には、少なくとも、会員を一意に識別可能な情報と、商品を一意に識別可能な情報とが対応付けて格納されていればよいが、例えば、購入日時や購入店舗の情報なども対応付けて格納されていても構わない。なお、会員ＩＤにより特定される各顧客については、各会員についての、例えば、年齢や住所など、個人情報を管理するデータが、商品情報処理装置１００上に格納されていても構わない。

商品情報処理装置１００は、会員端末１０から取得するアンケート結果および業者端末２０から提供される商品説明情報を基にして、商品ＤＮＡを生成するコンピュータである。図４は、本実施例に係る商品情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、この商品情報処理装置１００は、通信部１１０、入力部１２０、表示部１３０、記憶部１４０、制御部１５０を有する。

通信部１１０は、無線または有線によってネットワーク５０に接続し、ネットワーク５０を介して、他の装置とデータ通信を行う処理部である。後述する制御部１５０は、通信部１１０を介して、会員端末１０、業者端末２０、ＰＯＳ端末３０とデータをやり取りする。

入力部１２０は、各種の情報を入力する入力装置である。入力部１２０は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。

表示部１３０は、制御部１５０から出力される情報を表示する表示装置である。例えば、表示部１３０は、モニタ、液晶ディスプレイ、タッチパネル等に対応する。

記憶部１４０は、商品説明情報１４１、ＰＯＳ集計情報１４２、商品ＤＮＡテーブル１４３、ライフスタイルライブラリ１４４、提供者キーワードテーブル１４５、キーワードテーブル１４６を有する。また、記憶部１４０は、お客様キーワードテーブル１４７、個人購買傾向情報１４８を有する。記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置に対応する。

商品説明情報１４１は、業者端末２０から取得する商品説明情報に対応する。商品説明情報１４１に関する説明は、図２を用いて説明した内容と同様である。図２に示す例では、商品ＩＤ「１００１」に対応する情報のみを示すが、商品説明情報１４１は、他の商品ＩＤに対応する情報も有していても良い。

ＰＯＳ集計情報１４２は、ＰＯＳ端末３０から取得するＰＯＳ集計情報に対応する。ＰＯＳ集計情報１４２に関する説明は、図３を用いて説明した内容と同様である。図３に示す例では、会員ＩＤ「Ｕ１０１」、「Ｕ１０２」に対する情報のみを示すが、ＰＯＳ集計情報１４２は、他の会員ＩＤに対応する情報も有していても良い。

商品ＤＮＡテーブル１４３は、各商品に対応する商品ＤＮＡの情報を有するテーブルである。図５は、商品ＤＮＡテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図５の例では、テーブル形式で各項目のデータが対応づけられて記憶されている例を示しているが、各項目のデータが対応づけられて記憶できるのであれば、どのような形式で記憶されていても構わない。図５に示すように、この商品ＤＮＡテーブル１４３は、商品ＩＤ、商品名、メーカー、ブランド、商品属性、商品ＤＮＡの各項目の情報を対応付ける。また、商品ＤＮＡは、提供者キーワード、お客様キーワード、ライフスタイルカテゴリの各項目の情報を含む。

図５において、商品ＩＤの項目には、商品を一意に識別する情報が格納される。商品名、メーカー、ブランド、商品属性の各項目は、それぞれ、該当商品の商品名、メーカー、ブランド、商品属性の情報が格納される。提供者キーワードの項目には、商品説明情報１４１を基にして特定されるキーワードの情報が格納される。お客様キーワードの項目には、商品情報処理装置１００が、例えば商品を販売する企業が顧客会員に対して行ったアンケートに対する回答を基にして特定されるキーワードの情報が格納される。ライフスタイルカテゴリの項目には、各顧客のライフスタイルを示す情報が格納される。例えば、ライフスタイルカテゴリの一例として、ＬＯＨＡＳ（Lifestyles Of Health And Sustainability）などが含まれる。

図５のライフスタイルカテゴリに格納されるライフスタイルカテゴリ情報の一例について説明する。図６は、ライフスタイルカテゴリ情報の一例を示す図である。図６に示すように、例えば、ライフスタイルカテゴリ情報は、名称と、フラグとを対応付けたデータである。名称は、ライフスタイルカテゴリを一意に識別可能な名称に対応する。フラグは、ある１の商品がいずれのライフスタイルカテゴリに対応するかを示すものである。フラグが「１」の場合には、その商品はそのライフスタイルに該当することを意味し、フラグが「０」の場合には、該当しないことを示す。

例えば、図６に示すライフカテゴリ情報が、商品ＩＤ「１００１」に対応する情報であるとする。この場合には、「ライフスタイルＡ」および「ライフスタイルＣ」のフラグが「１」であるため、商品ＩＤ「１００１」に対応するライフスタイルカテゴリは、「ライフスタイルＡ」および「ライフスタイルＣ」であることを示している。

図４の説明に戻る。ライフスタイルライブラリ１４４は、提供者キーワードまたはお客様キーワードから、ライフスタイルカテゴリを特定するために用いられる情報である。図７は、ライフスタイルライブラリのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、このライフスタイルライブラリ１４４は、複数のノードが、ツリー状に接続された情報である。図７の例では各ノードのデータがツリー状に接続された状態に管理された例を示しているが、各ノードのデータの関係が対応づけられて記憶できるのであれば、どのような形式で記憶されていても構わない。

図７の例では、ノード６０の配下にノード６１，６２が接続されている。ノード６１の配下にノード６１ａ，６１ｂ，６１ｃが接続されている。ノード６２の配下にノード６２ａ，６２ｂが接続されている。ノード７０の配下にノード７１，７２が接続されている。ノード７１の配下にノード７１ａ，７１ｂ，７１ｃが接続されている。ノード７２の配下にノード７２ａ，７２ｂが接続されている。

ノード６０，７０は根ノードであり、ライフスタイルカテゴリを一意に示す情報が対応付けられる。ノード６１ａ〜６１ｃ、６２ａ，６２ｂ、７１ａ〜７１ｃ、７２ａ，７２ｂには、提供者キーワードまたはお客様キーワードが対応付けられる。ノード６１，６２，７１，７２には、子ノードに対応付けられたキーワードを包含するキーワードが対応付けられる。ノード６１，６２，７１，７２には、提供者キーワードまたはお客様キーワードが対応付けられる場合もある。

提供者キーワードテーブル１４５は、提供者キーワードを保持するテーブルである。図８は、提供者キーワードテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図８の例では、テーブル形式で各項目のデータが対応づけられて記憶されている例を示しているが、各項目のデータが対応づけられて記憶できるのであれば、どのような形式で記憶されていても構わない。図８に示すように、提供者キーワードテーブル１４５は、商品ＩＤと、提供者キーワードとを対応付けて保持する。商品ＩＤおよび提供者キーワードに関する説明は、図５で説明した商品ＩＤおよび提供者キーワードに関する説明と同様である。

キーワードテーブル１４６は、各顧客に対して行ったアンケートから特定したキーワードと、顧客とを対応付けて保持するテーブルである。図９は、キーワードテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図９の例では、テーブル形式で各項目のデータが対応づけられて記憶されている例を示しているが、各項目のデータが対応づけられて記憶できるのであれば、どのような形式で記憶されていても構わない。図９に示すように、このキーワートテーブル１４６は、会員ＩＤと、キーワードとを対応付ける。会員ＩＤは、顧客を一意に識別する情報である。キーワードは、顧客に対するアンケートの回答から抽出されたキーワードを示す。

図９に示す例では、会員ＩＤ「１００１」に対するアンケートの回答から、キーワード「健康志向、ダイエット、減塩、オーガニック、ウォーキング、・・・」が抽出されたことが示されている。

お客様キーワードテーブル１４７は、商品と、該商品を購入した顧客のアンケート結果から特定されるキーワードとを対応付けて保持するテーブルである。図１０は、お客様キーワードテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図１０の例では、テーブル形式で各項目のデータが対応づけられて記憶されている例を示しているが、各項目のデータが対応づけられて記憶できるのであれば、どのような形式で記憶されていても構わない。図１０に示すように、このお客様キーワードテーブル１４７は、商品ＩＤおよびお客様キーワードを対応付ける。商品ＩＤおよびお客様キーワードに関する説明は、図５で説明した商品ＩＤおよびお客様キーワードに関する説明と同様である。

個人購買傾向情報１４８は、顧客が購入した商品に対応付けられた提供者キーワードおよびお客様キーワードを、顧客毎に集計したテーブルである。図１１は、個人購買傾向情報のデータ構造の一例を示す図である。図１１に示すように、この個人購買傾向情報１４８は、会員ＩＤおよび購入傾向を対応付ける。購入傾向は、顧客が購入した商品に対応付けられた提供者キーワードおよびお客様キーワードを有する。

図４の説明に戻る。制御部１５０は、受信部１５１、集計部１５２、第１抽出部１５３、第２抽出部１５４、特定部１５５、仮説検証部１５６、更新部１５７を有する。制御部１５０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１５０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路に対応する。

受信部１５１は、ネットワーク５０を介して、会員端末１０、業者端末２０、ＰＯＳ端末３０から情報を受信する処理部である。受信部１５１は、会員端末１０から、アンケートに対する応答を受信する。受信部１５１は、業者端末２０から商品説明情報を順次受信する。また、受信部１５１は、ＰＯＳ端末３０からＰＯＳ集計情報を受信する。

また、受信部１５１は、会員端末１０からアンケートに対する応答を受信し、集計部１５２に出力する。また、受信部１５１は、業者端末２０から、商品説明情報を受信し、商品説明情報を記憶部１４０に出力する。また、受信部１５１は、ＰＯＳ端末３０からＰＯＳ集計情報を受信し、ＰＯＳ集計情報を記憶部１４０に出力する。

集計部１５２は、顧客が商品を購入した情報に基づいて、顧客に購入された商品に対する顧客の趣向を集計する処理部である。以下において、集計部１５２の処理を具体的に説明する。

集計部１５２は、受信部１５１からアンケートに対する応答の情報を取得する。集計部１５２は、アンケートに対する応答の情報を基にして、顧客の趣向に対応するキーワードを抽出し、抽出したキーワードをキーワードテーブル１４６に格納する。

図１２は、アンケートに対する応答のデータ構造の一例を示す図である。図１２に示すように、アンケートに対する応答のデータは、会員ＩＤと、質問内容と、回答と、キーワードとを対応付ける。会員ＩＤは、アンケートに回答した顧客を一意に識別する情報である。質問内容は、アンケートに含まれる質問内容である。回答は、質問に対する顧客の回答である。キーワードは、回答が「Ｙｅｓ」となった場合に、該当する会員ＩＤに対応付けられるキーワードを示すものである。例えば、質問内容「毎日１時間以上歩きますか？」に対して回答「Ｙｅｓ」であった場合には、図９に示すキーワードテーブルで「健康志向」が会員ＩＤに対応付けて記憶される。なお、集計部１５２が、質問内容とキーワードとの関係を一意に識別する情報を保持していれば、図１２の応答の情報にキーワードの情報は含まれなくても良い。

集計部１５２は、アンケートの応答の情報を参照し、回答が「Ｙｅｓ」となるレコードを特定し、特定したレコードのキーワードと、該当する会員ＩＤとを対応付けて、キーワードテーブル１４６に登録する。図１２に示す例では、集計部１５２は、会員ＩＤ「Ｕ１０１」と、キーワード「健康志向、ダイエット、オーガニック」とを対応付けて、キーワードテーブル１４６に登録する。

例えば、顧客が会員端末１０を操作して、所定のＷｅｂページを参照した場合に、集計部１５２が、アンケートの情報を、会員端末１０に送信しても良い。また、集計部１５２が、アンケートの情報を、定期的に会員端末１０に送信しても良い。

続いて、集計部１５２は、受信部１５１からＰＯＳ集計情報１４２を取得し、ＰＯＳ集計情報と、キーワードテーブル１４６とを基にして、商品ＩＤおよびキーワードの関係を特定し、特定した情報を第１抽出部１５３に出力する。

具体的に、集計部１５２は、ＰＯＳ集計情報に含まれる商品ＩＤおよび会員ＩＤの関係と、キーワードテーブル１４６の会員ＩＤおよびキーワードの関係から、商品ＩＤに対応するキーワードを特定する。

第１抽出部１５３は、集計部１５２に特定された情報を基にして、１の商品を購入した複数の顧客に共通するキーワードを、お客様キーワードとして抽出し、お客様キーワードを、該１の商品の商品ＩＤと対応付けてお客様キーワードテーブル１４７に格納する処理部である。

例えば、第１抽出部１５３は、集計部１５２から、商品ＩＤとキーワードとの組を取得し、同一の商品ＩＤに対応するキーワードの発生回数を計数する。例えば、商品ＩＤ「１００１」について、あるＰＯＳ集計情報を基にして特定されたキーワードが「健康志向、減塩」であり、他のＰＯＳ集計情報を基にして特定されたキーワードが「健康志向、ダイエット」とする。この場合には、商品ＩＤ「１００１」に関するキーワード「健康志向」の発生回数が「２」となり、キーワード「減塩」、「ダイエット」の発生回数が「１」となる。

第１抽出部１５３は、発生回数が閾値以上となるキーワードをお客様キーワードとして特定する。第１抽出部１５３は、お客様キーワードと、商品ＩＤとを対応付けた情報を、お客様キーワードテーブル１４７に登録する。

第１抽出部１５３は、お客様キーワードテーブル１４７に格納した情報を基にして、商品ＤＮＡテーブル１４３のお客様キーワードを更新する。第１抽出部１５３は、所定時間毎に、商品ＤＮＡテーブル１４３のお客様キーワードを更新しても良いし、お客様キーワードテーブル１４７を更新したタイミングで、商品ＤＮＡテーブル１４３のお客様キーワードを更新してもよい。もしくは、本システムのユーザからの指示を受けたタイミングで、商品ＤＮＡテーブル１４３のお客様キーワードを更新してもよい。

第２抽出部１５４は、商品説明情報１４１を基にして、商品に関するキーワードを、提供者キーワードとして抽出する処理部である。第２抽出部１５４は、抽出した提供者キーワードと、商品ＩＤとを対応付けて、提供者キーワードテーブル１４５に登録する。

例えば、第２抽出部１５４は、商品説明情報１４１の商品説明の文書を読み取り、特徴的なキーワードを抽出し、この特徴的なキーワードを提供者キーワードとして特定する。第２抽出部１５４は、如何なる従来技術を用いて、特徴的なキーワードを抽出しても良い。

例えば、第２抽出部１５４は、商品説明の文書に対して形態素解析を実行し、単語を抽出する。第２抽出部１５４は、特徴的なキーワードを定義したテンプレートと、抽出した単語とを比較して、抽出した単語のうち、テンプレートに含まれる単語を、提供者キーワードとして特定してもよい。

第２抽出部１５４は、提供者キーワードテーブル１４５に格納された情報を基にして、商品ＤＮＡテーブル１４３の提供者キーワードを更新する。第２抽出部１５４は、所定時間毎に、商品ＤＮＡテーブル１４３の提供者キーワードを更新しても良いし、提供者キーワードテーブル１４５を更新したタイミングで、商品ＤＮＡテーブル１４３の提供者キーワードを更新してもよい。もしくは、本システムのオペレータからの指示を受けたタイミングで、商品ＤＮＡテーブル１４３の提供者キーワードを更新してもよい。

ところで、新商品が発売され、係る商品が市場に出回っていない段階で、商品に対応する情報を、商品ＤＮＡテーブル１４３に格納することもあり得る。この場合には、第２抽出部１５４は、上記処理と同様の処理を実行することで、新商品の提供者キーワードを抽出すると共に、予め設定されたお客様キーワードの初期設定情報を記憶部１４０から取得する。例えば、お客様キーワードの初期設定情報は、記憶部１４０に記憶されているものとする。第２抽出部１５４は、商品ＩＤと、提供者キーワードと、お客様キーワードの初期設定情報とを対応付けて、商品ＤＮＡテーブル１４３に格納する。

特定部１５５は、商品ＤＮＡテーブル１４３と、ライフスタイルライブラリ１４４とを基にして、商品ＤＮＡテーブル１４３のライフスタイルカテゴリを特定し、特定したライフスタイルカテゴリによって、商品ＤＮＡテーブル１４３を更新する処理部である。

特定部１５５は、商品ＤＮＡテーブル１４３の提供者キーワードおよびお客様キーワードと、ライフスタイルライブラリ１４４のノードに設定されたキーワードとを比較して、提供者キーワードおよびお客様キーワードに一致するノードを特定する。特定部１５５は、特定したノードを図７で示す上方向すなわちツリーの根本方向に辿って、対応する根ノードを特定し、特定した根ノードに設定されたライフスタイルカテゴリを特定し、特定したライフスタイルカテゴリのフラグを「１」に設定する。

例えば、図５の商品ＩＤ「１００１」の提供者キーワード「特保」に対応するノードは、図７のノード６１ａとなる。特定部１５５は、ノード６１ａから上方向に辿り、根ノード６０に対応付けられた「ライフスタイルＡ」を特定する。特定部１５５は、図５の商品ＤＮＡテーブル１４３の商品ＩＤ「１００１」に対応するライフスタイルカテゴリの「ライフスタイルＡ」に対応するフラグを「１」に設定する。特定部１５５は、他の提供者キーワード、お客様キーワードに対しても同様の処理を繰り返し実行し、ライフスタイルカテゴリのフラグを設定する。

特定部１５５は、後述する仮説検証部１５６によって、商品ＤＮＡテーブル１４３の提供者キーワードまたはお客様キーワードが更新されると、再度、更新された提供者キーワードまたはお客様キーワードを基に、ライスタイルカテゴリを特定する。特定部１５５は、特定したライフスタイルカテゴリによって、商品ＤＮＡテーブル１４３のライフスタイルカテゴリを更新する。

仮説検証部１５６は、商品ＤＮＡテーブル１４３が初期設定された後に、ＰＯＳ端末３０から送信されるＰＯＳ集計情報１４２を基にして、商品ＤＮＡテーブル１４３の情報を定期的に、もしくはオペレータに指示されたタイミングで更新する、望ましくは最適化する処理部である。仮説検証部１５６は、変更部の一例である。仮説検証部１５６は、商品ＤＮＡテーブル１４３に設定された提供者キーワードおよびお客様キーワードを更新する第１、２の更新処理を実行する。仮説検証部１５６は、第１、２の更新処理を双方とも実行しても良いし、どちらか一方の更新処理を実行しても良い。以下において、第１の更新処理、第２の更新処理について具体的に説明する。

仮説検証部１５６が実行する第１の更新処理について説明する。もし、商品Ｘに対応づけられているキーワード「健康」が正しく、また、顧客Ａに対応付けられているキーワード「健康志向」も正しい場合、顧客Ａはキーワードが「健康」である商品Ｘに関する広告には何らかの興味を示す可能性が高い。一方、商品Ｘに対応付けられた「健康」というキーワードが正しくなければ、顧客Ａは商品Ｘに関する「健康」を訴求する広告には興味を示さないことが考えられる。というのは、顧客Ａにとって、商品Ｘが「健康」関係する商品とは感じられないからである。そこで、商品と顧客とのそれぞれに対応付けられているキーワードが合致する場合に、そのキーワードを有する商品の広告を顧客に送信してみて、顧客からの反応有無を判断することで、商品に対応付けていたキーワードが依然として正しいかを検証し、必要に応じて削除する処理が必要になる。

そこで、仮説検証部１５６は、検証対象とする商品ＩＤに対応付けられた提供者キーワードまたはお客様キーワードを選択し、選択したキーワードに対応する広告情報を生成する。仮説検証部１５６は、各種のキーワードに対応する広告情報を予め保持しているものとする。なお、ここでは、広告情報をキーワードに基づいて生成する例を挙げて説明を記載するが、広告情報を生成する際には、商品に対応付けられているキーワードに加えてライフスタイルカテゴリにも基づいて広告を生成してもよいし、ライフスタイルカテゴリのみに基づいて広告を生成してもよい。

また一方で、仮説検証部１５６は、前記選択したキーワードもしくは選択したキーワードと関連があるキーワードが対応付けられている会員ＩＤを、個人購買傾向情報１４８を基にして特定する。そして、特定した会員ＩＤのアドレス、もしくは会員ＩＤに対応する会員端末１０に、生成した広告情報を送信する。会員端末１０への広告情報の送信の仕方として例えば、会員専用ウェブサイトに会員がログインした後に、ログインが行われた会員端末１０へ向けて、会員専用画面を送信することが考えられる。仮説検証部１５６は、広告情報に対して顧客の反応を検出した場合には、該当するキーワードを、商品ＤＮＡテーブル１４３に残し、顧客の反応を検出しない場合には、該当するキーワードを商品ＤＮＡテーブル１４３から削除する。

例えば、仮説検証部１５６が、商品ＩＤ「１００１」に対応づけられたお客様キーワード「健康志向」を検証対象とする場合について説明する。仮説検証部１５６は、商品ＩＤ「１００１」について生成した広告情報を、キーワード「健康志向」と対応付けられている会員ＩＤが利用する会員端末１０ａに送信し、会員端末１０ａから反応を得られるか否かを判定する。例えば、仮説検証部１５６は、広告情報に興味があるか否かを回答するためのボタンを組み込んでおき、顧客が会員端末１０ａを操作して、係るボタンを押下したか否かの情報を、会員端末１０ａから受信する。また例えば、広告情報の中に、商品についての詳細を説明するＷｅｂサイトのＵＲＬを埋め込んでおき、該ＵＲＬへの会員端末１０ａからのアクセスの有無を利用してもよい。

仮説検証部１５６は、ボタンが押下された旨の情報やＵＲＬへのアクセスを検出した旨の情報を取得した場合には、商品ＤＮＡテーブル１４３の商品ＩＤ「１００１」に対応づけられたお客様キーワード「健康志向」を残す。これに対して、仮説検証部１５６は、ボタンが押下された旨の情報を取得しない場合や、所定の時間が過ぎてもＵＲＬへのアクセスを検出しない場合には、商品ＤＮＡテーブル１４３の商品ＩＤ「１００１」に対応づけられたお客様キーワード「健康志向」を削除する。なおここで、お客様キーワードの追加や削除の処理は、１回の反応の有無に基づいて行うのではなく、複数回の広告情報の送付に対して何回の反応が得られたかに基づいて行ってもよい。例えば、１００人の顧客に対してお客様キーワード「健康志向」が対応付けられている商品Ｘの広告を送付した結果、数人の顧客からしか反応を得られなかった場合、削除の処理を実行することが考えられる。

仮説検証部１５６が実行する第２の更新処理について説明する。商品Ｘに対応づけられているキーワードが正しくても、不足している場合が考えられる。例えば、商品Ｘが新商品であって、まだ十分なＰＯＳ集計情報が得られない場合などは、お客様キーワードが不足している場合が多いだろう。また例えば、商品の納入元が想定している以外の特徴を、商品Ｘを購入している顧客達は見出している場合も、お客様キーワードが不足しているだろう。商品の納入元は、商品Ｘについて「健康」に関係する特徴づけをしていたとしても、商品Ｘを購入している顧客達に「高級志向」の顧客が多い場合、商品Ｘには「高級志向」という特徴も付与した方が、商品Ｘを今後購入する可能性が高い顧客層の判断に役立つだろう。そのため、商品Ｘと対応付けられた商品ＤＮＡ内のキーワードを追加する処理が必要になる。

また一方で、商品Ｘと対応付けられた商品ＤＮＡ内のキーワードを削除する処理も必要になる。例えば、商品Ｘに「ダイエット」というお客様キーワードが対応付けられていたとしても、実際に商品Ｘを購入している顧客達の大多数に対応付けられているお客様キーワードには「ダイエット」が含まれていない場合、商品Ｘはもはや、「ダイエット」を志向する顧客には購入されておらず、そのようなキーワードは対応付けておくべきではないと考えることができる。このような状態は、顧客達が商品Ｘの特徴としてとらえている観点が、先に商品Ｘにお客様キーワードを設定した時点からの時間の経過に伴い、変化したことが考えられる。

そこで、仮説検証部１５６は、ＰＯＳ集計情報１４２の会員ＩＤをキーにして、個人購買傾向情報１４８から、会員ＩＤに対応するお客様キーワードを抽出する。この個人購買傾向情報１４８から抽出したお客様キーワードを第１のお客様キーワードと表記する。

また、仮説検証部１５６は、第１のお客様キーワードを特定するために用いた会員ＩＤに対応する商品ＩＤを、ＰＯＳ集計情報１４２から特定する。仮説検証部１５６は、特定した商品ＩＤをキーにして、商品ＤＮＡテーブル１４３から、商品ＩＤに対応するお客様キーワードを抽出する。この商品ＤＮＡテーブル１４３から抽出したお客様キーワードを第２のお客様キーワードと表記する。

仮説検証部１５６は、第１のお客様キーワードと、第２のお客様キーワードとを比較し、一致するか否かを判定する。仮説検証部１５６は、第１，２のお客様キーワードが一致しない場合には、第１のお客様キーワードに存在し、第２のお客様キーワードに存在しないキーワードを、商品ＤＮＡテーブル１４３のお客様キーワードに追加する。これに対して、仮説検証部１５６は、第２のお客様キーワードに存在し、第１のお客様キーワードに存在しないキーワードを、第２のお客様キーワードから削除する。

なおここで、お客様キーワードの追加や削除の処理は、一人の顧客による購入の有無だけで実行されるものではない。複数の会員ＩＤの顧客に対して同様の処理を行なった結果として、例えば所定の割合以上の顧客に対応付けられているお客様キーワードが更新対象としている商品には対応付けられていなければ、商品に対するお客様キーワードの追加の処理を行うことになる。また、複数の会員ＩＤの顧客に対して同様の処理を行なった結果として、例えば所定の割合以上の顧客に対応付けられていないお客様キーワードが更新対象としている商品には対応付けられていれば、商品に対するお客様キーワードの削除の処理を行うことになる。

図１３は、仮説検証部の処理の一例を示す図（１）である。図１３に示す例では、ＰＯＳ集計情報１４２の会員ＩＤ「Ｕ１０１」と、個人購買傾向情報１４８とを基にして、第１のお客様キーワード８０ａが特定されたものとする。また、会員ＩＤ「Ｕ１０１」に対応する商品ＩＤ「１００１」と、商品ＤＮＡテーブル１４３とを基にして、第２のお客様キーワード８０ｂが特定されたものとする。仮説検証部１５６は、第１のお客様キーワード８０ａと、第２のお客様キーワード８０ｂとを比較する。そうすると、第１のお客様キーワード８０ａには「ｋｅｙｗｏｒｄ３」が存在するが、第２のお客様キーワード８０ｂには「ｋｅｙｗｏｒｄ３」が存在しない。このため、仮説検証部１５６は、商品ＤＮＡテーブル１４３の商品ＩＤ「１００１」に対応するお客様キーワードに「ｋｅｙｗｏｒｄ３」を追加する。

図１４は、仮説検証部の処理の一例を示す図（２）である。図１４に示す例では、ＰＯＳ集計情報１４２の会員ＩＤ「Ｕ１０１」と、個人購買傾向情報１４８とを基にして、第１のお客様キーワード８０ｃが特定されたものとする。また、会員ＩＤ「Ｕ１０１」に対応する商品ＩＤ「１００１」と、商品ＤＮＡテーブル１４３とを基にして、第２のお客様キーワード８０ｄが特定されたものとする。仮説検証部１５６は、第１のお客様キーワード８０ｃと、第２のお客様キーワード８０ｄとを比較する。そうすると、第２のお客様キーワード８０ｄには「ｋｅｙｗｏｒｄ３」が存在するが、第１のお客様キーワード８０ｃには「ｋｅｙｗｏｒｄ３」が存在しない。このため、仮説検証部１５６は、商品ＤＮＡテーブル１４３の商品ＩＤ「１００１」に対応するお客様キーワードの「ｋｅｙｗｏｒｄ３」を削除する。

更新部１５７は、ＰＯＳ集計情報１４２と、商品ＤＮＡテーブル１４３とを基にして、個人購買傾向情報１４８を更新する処理部である。以下において、更新部１５７の処理を具体的に説明する。

更新部１５７は、ＰＯＳ集計情報１４２を参照し、ある会員ＩＤに対応する商品ＩＤを特定する。更新部１５７は、特定した商品ＩＤをキーにして、商品ＤＮＡテーブル１４３から、提供者キーワードおよびお客様キーワードを抽出し、抽出した提供者キーワードおよびお客様キーワードを、個人購買傾向情報１４８の購入傾向に追加する。更新部１５７は、ＰＯＳ集計情報１４２が更新される度に、もしくは、所定の期間ごとに、もしくは、本システムのオペレータからの指示を受けたタイミングで、各会員ＩＤに対して上記処理を繰り返し実行することで、個人購買傾向情報１４８を更新する。

次に、本実施例に係る商品情報処理装置１００が実行する初期設定時の処理手順について説明する。図１５は、商品情報処理装置が実行する初期設定時の処理手順を示すフローチャートである。図１５に示すように、商品情報処理装置１００は、商品ＩＤごとに提供者キーワード特定処理を実行し（ステップＳ１０１）、また商品ＩＤごとにお客様キーワード特定処理を実行する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０１とステップＳ１０２はどちらが先に行われても、並行して実行されても構わない。

商品情報処理装置１００は、商品ＩＤ毎に、提供者キーワードおよびお客様キーワードを設定して、商品ＤＮＡテーブル１４３に格納する（ステップＳ１０３）。商品情報処理装置１００は、提供者キーワードおよびお客様キーワードと、ライフスタイルライブラリ１４４とを比較して、ライフスタイルカテゴリを特定し、商品ＤＮＡテーブル１４３に格納する（ステップＳ１０４）。

次に、図１５のステップＳ１０１に示した提供者キーワード特定処理の処理手順について説明する。図１６は、提供者キーワード特定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１６に示すように、商品情報処理装置１００の第２抽出部１５４は、業者端末２０から各商品の商品説明情報を取得する（ステップＳ１１１）。

第２抽出部１５４は、商品説明情報をスキャンして、特徴的なキーワードを抽出する（ステップＳ１１２）。第２抽出部１５４は、特徴的なキーワードを、提供者キーワードとして特定する（ステップＳ１１３）。第２抽出部１５４は、提供者キーワードを、提供者キーワードテーブル１４５に格納する（ステップＳ１１４）。

次に、図１５のステップＳ１０２に示したお客様キーワード特定処理の処理手順について説明する。図１７は、お客様キーワード特定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１７に示すように、商品情報処理装置１００の集計部１５２は、各会員端末１０からアンケートの応答を取得する（ステップＳ１２１）。集計部１５２は、アンケートの応答からキーワードを抽出し、会員ＩＤ毎にキーワードを設定する（ステップＳ１２２）。

集計部１５２は、会員ＩＤとキーワードとを対応付けてキーワードテーブル１４６に格納する（ステップＳ１２３）。集計部１５２は、ＰＯＳ集計情報１４２を取得する（ステップＳ１２４）。続いて、集計部１５２がＰＯＳ集計情報１４２とキーワードテーブル１４６とを基にして、商品ＩＤに対応するキーワードを特定し、集計部１５２に特定された情報に基づいて、第一抽出部１５４は、商品ＩＤごとに、同一の商品ＩＤの商品を購入した複数の会員ＩＤにして対応付けられているキーワードをお客様キーワードとして特定する（ステップＳ１２５）。第一抽出部１５４は、お客様キーワードをお客様キーワードテーブル１４７に格納する（ステップＳ１２６）。

次に、商品情報処理装置１００が、商品ＤＮＡテーブル１４３を更新する処理手順（１）について説明する。図１８は、商品ＤＮＡテーブルを更新する処理手順を示すフロ−チャート（１）である。図１８に示すように、商品情報処理装置１００の仮説検証部１５６は、商品ＤＮＡテーブル１４３を参照し、更新対象とする商品ＩＤに対応付けられた提供者キーワードまたはお客様キーワードを選択する（ステップＳ２０１）。

仮説検証部１５６は、選択した提供者キーワードまたはお客様キーワードを基にして、更新対象とする商品ＩＤの広告情報を生成し（ステップＳ２０２）、広告情報を会員端末１０に送信する（ステップＳ２０３）。仮説検証部１５６は、会員端末１０からの応答がある場合には（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、処理を終了する。

一方、仮説検証部１５６は、会員端末１０から応答がないとみなした場合には（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、更新対象とする商品ＩＤについて、前記選択した提供者キーワードまたはお客様キーワードを商品ＤＮＡテーブル１４３から削除する（ステップＳ２０５）。商品情報処理装置１００の特定部１５５は、商品ＤＮＡテーブル１４３のライフスタイルカテゴリを更新する（ステップＳ２０６）。

次に、商品情報処理装置１００が、商品ＤＮＡテーブル１４３を更新する処理手順（２）について説明する。図１９は、商品ＤＮＡテーブルを更新する処理手順を示すフロ−チャート（２）である。図１９に示すように、商品情報処理装置１００の仮説検証部１５６は、個人購買傾向情報１４８を取得し（ステップＳ３０１）、ＰＯＳ集計情報１４２を取得する（ステップＳ３０２）。

仮説検証部１５６は、ＰＯＳ集計情報の会員ＩＤと、個人購買傾向情報１４８とを基にして、お客様キーワードを特定する（ステップＳ３０３）。また、仮説検証部１５６は、ＰＯＳ集計情報１４２の商品ＩＤと、商品ＤＮＡテーブル１４３とを基にして、お客様キーワードを特定する（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０３とステップＳ３０４とはどちらが先に行われても、並行して実行されても構わない。

仮説検証部１５６は、各お客様キーワードを比較して、商品ＤＮＡテーブル１４３のお客様キーワードを更新する（ステップＳ３０５）。商品情報処理装置１００の特定部１５５は、商品ＤＮＡテーブル１４３のライススタイルカテゴリを更新する（ステップＳ３０６）。

次に、商品情報処理装置１００が、新商品に関する情報を商品ＤＮＡテーブル１４３に登録する処理手順について説明する。図２０は、新商品に関する情報を商品ＤＮＡテーブルに登録する処理手順を示すフローチャートである。図２０に示すように、商品情報処理装置１００の第２抽出部１５４提供者キーワード特定処理を実行する（ステップＳ４０１）。ステップＳ４０１に示す処理は、図１６に示した提供者キーワード特定処理の処理手順と同様である。

第２抽出部１５４は、お客様キーワードの初期設定情報を取得する（ステップＳ４０２）。第２抽出部１５４は、商品ＩＤに、提供者キーワードおよびお客様キーワードを対応付けて、商品ＤＮＡテーブル１４３に格納する（ステップＳ４０３）。商品情報処理装置１００の特定部１５５は、提供者キーワードおよびお客様キーワードと、ライフスタイルライブラリ１４４とを比較して、ライフスタイルカテゴリを特定し、商品ＤＮＡテーブル１４３に格納する（ステップＳ４０４）。

次に、本実施例に係る商品情報処理装置１００の効果について説明する。商品情報処理装置１００は、商品に対応する、該商品を購入した顧客のアンケート結果から得られたキーワードを集計する。そして、商品情報処理装置１００は、キーワードの集計結果を基にして、各顧客間でするキーワードを抽出し、抽出したキーワードを商品に対応付けて商品ＤＮＡテーブル１４３に格納する。このように、商品情報処理装置１００は、実際に商品を購入している顧客の特徴から、商品に対して付与するキーワードを決定する。従って、例えば、店舗側や商品の製造者の想定していない未知の客層によく売れている場合に、未知の客層にアピールできるキーワードを商品に対応付けることができる。

商品に対応付けられた商品ＤＮＡに示される情報は、該商品の特徴を表す情報であるといえる。商品ＤＮＡが付与されている商品を顧客が購入することにより、蓄積されたＰＯＳ情報を利用することで、該顧客が良く購入する商品の商品ＤＮＡ情報から、該顧客の特性を推定できるようになる。ひいては、顧客の特性が明らかになれば、該顧客に対する広告として、興味を持つであろう確度の高い広告情報を生成することができる。すなわち、顧客に対して商品をアピールしやすくできると言える。

また、商品情報処理装置１００は、商品の納入元となる業者が作成した商品説明情報を基にしてキーワードを抽出し、抽出したキーワードと該商品とを対応付けて商品ＤＮＡテーブル１４３に格納する。商品説明情報は、商品の特徴やアピールポイントを理解している業者が生成したものであるため、この商品説明情報からキーワードを抽出して商品情報に付与することで、商品の特徴を良く表した情報を、商品に対応付けることが出来る。

また、商品情報処理装置１００は、商品ＤＮＡテーブル１４３に格納された提供者キーワードおよびお客様キーワードと、ツリー構造のライフスタイルライブラリ１４４とを比較して、商品に対応するライフスタイルカテゴリを特定し、商品と対応付ける。このため、商品に対する情報として、提供者キーワード、お客様キーワードに加えて、商品を良く購入する顧客のライフスタイルカテゴリを追加して商品に付加する情報を拡充することができる。

また、商品情報処理装置１００は、商品に対応付けられたキーワードを利用して、複数の顧客の会員端末１０に対して商品の情報を送信し、会員端末１０から商品の情報に対応する反応を検出しない場合に、商品に対応付けられたキーワードを商品ＤＮＡテーブル１４３から削除する。これによって、商品ＤＮＡテーブル１４３に対応付けられたキーワードを、最適な状態に見直すことが出来る。

多数の種類の商品を販売する店舗を管理する企業は、例えば、業者端末２０を利用して商品情報処理装置１００に接続し、商品情報処理装置１００に上述の処理を行わせることで、店舗で取り扱う商品についてのＤＮＡ情報を容易に生成し、容易に更新することができるようになる。この場合に、記憶部１４０に格納されている１４１〜１４８の各データのうちの全部を店舗を管理する企業が準備する必要はない。例えば、店舗を管理する企業は、予めライフスタイルライブラリ１４４が格納されている状態の商品情報処理装置１００の利用を許可され、自社で取り扱う商品の情報や、自社で蓄積していた会員顧客、ＰＯＳ情報などを利用して、ライフスタイルライブラリ１４４以外のデータを登録することが考えられる。

また、商品情報処理装置１００を、複数の異なる企業に利用させる場合、ライフスタイルライブラリ１４４は、各社がそれぞれ利用する業者端末２０から参照可能とし、記憶部１４０に格納しているライフスタイルライブラリ１４４以外のデータは、それぞれの企業のみがアクセス可能な状態にされていてもよい。

次に、上記実施例に示した商品情報処理装置１００と同様の機能を実現する商品情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図２１は、商品情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図２１に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置３０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置３０５とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０６と、ハードディスク装置３０７とを有する。そして、各装置３０１〜３０７は、バス３０８に接続される。

ハードディスク装置３０７は、集計プログラム３０７ａ、第１抽出プログラム３０７ｂ、第２抽出プログラム３０７ｃ、特定プログラム３０７ｄ、仮説検証プログラム３０７ｅを有する。ＣＰＵ３０１は、各プログラム３０７ａ〜３０７ｅを読み出してＲＡＭ３０６に展開する。

集計プログラム３０７ａは、集計プロセス３０６ａとして機能する。第１抽出プログラム３０７ｂは、第１抽出プロセス３０６ｂとして機能する。第２抽出プログラム３０７ｃは、第２抽出プロセス３０６ｃとして機能する。特定プログラム３０７ｄは、特定プロセス３０６ｄとして機能する。仮説検証プログラム３０７ｅは、仮説検証プロセス３０６ｅとして機能する。

ＣＰＵ３０１がそれぞれのプロセスを実行することで、制御部１５０の各処理部を実現する。例えば、集計プロセス３０６ａが実行されることで、集計部１５２が実現される。第１抽出プロセス３０６ｂが実行されることで、第１抽出部１５３が実現される。第２抽出プロセス３０６ｃが実行されることで、第２抽出部１５４が実現される。特定プロセス３０６ｄが実行されることで、特定部１５５が実現される。仮説検証プロセス３０６ｅが実行されることで、仮説検証部１５６が実現される。

なお、各プログラム３０７ａ〜３０７ｅについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらから各プログラム３０７ａ〜３０７ｅを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータに、
商品を購入する顧客と該顧客の趣向情報とを対応付けて記憶する第一のデータを参照して、１の商品を購入した複数の顧客に対応する顧客の趣向情報を集計し、
集計の結果得られる、前記１の商品に対する複数の趣向情報を基にして、該複数の趣向情報に共通するキーワードを抽出し、抽出したキーワードを該１の商品に対応付けて第二の記憶部に記憶する
処理を実行させることを特徴とする商品情報処理プログラム。

（付記２）商品の納入を受け、該商品を販売する企業により利用されるコンピュータに、
前記商品の納入元が作成した該商品に関する情報を基にして、該商品に関する情報からキーワードを抽出し、
抽出した前記キーワードを前記商品に対応付けて記憶する
処理を実行させることを特徴とする商品情報処理プログラム。

（付記３）カテゴリの情報が親ノードに設定され各親ノードに至る配下のノードに各キーワードがそれぞれ設定されたツリー情報と、商品に対応付けられた第一のキーワードとを比較して、前記ツリー情報の中で、前記第一のキーワードに相当するノードから親ノードの方向に辿ることで前記商品に対応するカテゴリを特定し、特定したカテゴリと前記商品とを対応付けて記憶する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記１または２に記載の商品情報処理プログラム。

（付記４）コンピュータに、
複数の顧客のそれぞれについて対応付けられたキーワードの情報と、１の商品に対応付けられたキーワードの情報とを記憶装置から読出し、前記１の商品に対応付けられたキーワードと関連があるキーワードに対応付けられていると判断された複数の顧客のアドレスもしくは該顧客が利用する端末装置に対して、前記１の商品についての情報を送信し、
前記１の商品の情報の送信先である複数の前記顧客について、前記１の商品の情報を送信したことに対応する反応を検出しない場合に、前記１の商品に対応付けられた前記キーワードを変更する
処理を実行させることを特徴とする商品情報処理プログラム。

（付記５）コンピュータが実行する商品情報処理方法であって、
商品を購入する顧客と該顧客の趣向情報とを対応付けて記憶する第一のデータを参照して、１の商品を購入した複数の顧客に対応する顧客の趣向情報を集計し、
集計の結果得られる、前記１の商品に対する複数の趣向情報を基にして、該複数の趣向情報に共通するキーワードを抽出し、抽出したキーワードを該第一の商品に対応付けて第二の記憶部に記憶する
処理を実行することを特徴とする商品情報処理方法。

（付記６）商品の納入を受け、該商品を販売する企業により利用されるコンピュータが実行する商品情報処理方法であって、
前記商品の納入元が作成した該商品に関する情報を基にして、該商品に関する情報からキーワードを抽出し、
抽出した前記キーワードを前記商品に対応付けて記憶する
処理を実行することを特徴とする商品情報処理方法。

（付記７）カテゴリの情報が親ノードに設定され各親ノードに至る配下のノードに各キーワードがそれぞれ設定されたツリー情報と、商品に対応付けられた第一のキーワードとを比較して、前記ツリー情報の中で、前記第一のキーワードに相当するノードから親ノードの方向に辿ることで前記商品に対応するカテゴリを特定し、特定したカテゴリと前記商品とを対応付けて記憶する処理を更に実行することを特徴とする付記５または６に記載の商品情報処理方法。

（付記８）コンピュータが実行する商品情報処理方法であって、
複数の顧客のそれぞれについて対応付けられたキーワードの情報と、１の商品に対応付けられたキーワードの情報とを記憶装置から読出し、前記１の商品に対応付けられたキーワードと関連があるキーワードに対応付けられていると判断された複数の顧客のアドレスに対して前記１の商品の情報を送信し、
前記１の商品の情報の送信先である複数の前記顧客について、前記１の商品の情報を送信したことに対応する反応を検出しない場合に、前記１の商品に対応付けられた前記キーワードを変更する
処理を実行することを特徴とする商品情報処理方法。

（付記９）商品を購入する顧客と該顧客の趣向情報とを対応付けて記憶する第一の記憶部を参照して、１の商品を購入した複数の顧客に対応する顧客の趣向情報を集計する集計部と、
前記集計部によって集計された前記１の商品に対する複数の趣向情報を基にして、該複数の趣向情報に共通するキーワードを抽出し、抽出したキーワードを該１の商品に対応付けて第二の記憶部に記憶する抽出部と
を有することを特徴とする商品情報処理装置。

（付記１０）商品の納入を受け、該商品を販売する企業により利用される商品情報処理装置であって、
前記商品の納入元が作成した該商品に関する情報を基にして、該商品に関する情報からキーワードを抽出し、抽出したキーワードを商品に対応付けて記憶する抽出部
を有することを特徴とする商品情報処理装置。

（付記１１）カテゴリの情報が親ノードに設定され各親ノードに至る配下のノードに各キーワードがそれぞれ設定されたツリー情報と、商品に対応付けられた第一のキーワードとを比較して、前記ツリー情報の中で、前記第一のキーワードに相当するノードから親ノードの方向に辿ることで前記商品に対応するカテゴリを特定し、特定したカテゴリと前記商品とを対応付けて記憶する特定部を更に有することを特徴とする付記９または１０に記載の商品情報処理装置。

（付記１２）複数の顧客のそれぞれについて対応付けられたキーワードの情報と、１の商品に対応付けられたキーワードの情報とを記憶装置から読出し、前記１の商品に対応付けられたキーワードと関連があるキーワードに対応付けられていると判断された複数の顧客のアドレスに対して前記１の商品の情報を送信する通信部と、
前記１の商品の情報の送信先である複数の前記顧客について、前記１の商品の情報を送信したことに対応する反応を検出しない場合に、前記１の商品に対応付けられた前記キーワードを変更する変更部
を有することを特徴とする商品情報処理装置。

１０ａ，１０ｂ，１０ｃ 会員端末
２０ 業者端末
３０ ＰＯＳ端末
１００ 商品情報処理装置
１５１ 受信部
１５２ 集計部
１５３ 第１抽出部
１５４ 第２抽出部
１５５ 特定部
１５６ 仮説検証部
１５７ 更新部

Claims (6)

1. コンピュータに、
   商品を購入する顧客と該顧客の趣向情報とを対応付けて記憶する第一のデータを参照して、１の商品を購入した複数の顧客に対応する顧客の趣向情報を集計し、
   集計の結果得られる、前記１の商品に対する複数の趣向情報を基にして、該複数の趣向情報に共通するキーワードを抽出し、抽出したキーワードを該１の商品に対応付けて第二の記憶部に記憶する
   処理を実行させることを特徴とする商品情報処理プログラム。
2. 商品の納入を受け、該商品を販売する企業により利用されるコンピュータに、
   前記商品の納入元が作成した該商品に関する情報を基にして、該商品に関する情報からキーワードを抽出し、
   抽出した前記キーワードを前記商品に対応付けて記憶する
   処理を実行させることを特徴とする商品情報処理プログラム。
3. カテゴリの情報が親ノードに設定され各親ノードに至る配下のノードに各キーワードがそれぞれ設定されたツリー情報と、商品に対応付けられた第一のキーワードとを比較して、前記ツリー情報の中で、前記第一のキーワードに相当するノードから親ノードの方向に辿ることで前記商品に対応するカテゴリを特定し、特定したカテゴリと前記商品とを対応付けて記憶する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の商品情報処理プログラム。
4. コンピュータに、
   複数の顧客のそれぞれについて対応付けられたキーワードの情報と、１の商品に対応付けられたキーワードの情報とを記憶装置から読出し、前記１の商品に対応付けられたキーワードと関連があるキーワードに対応付けられていると判断された複数の顧客のアドレスもしくは該顧客が利用する端末装置に対して、前記１の商品についての情報を送信し、
   前記１の商品の情報の送信先である複数の前記顧客について、前記１の商品の情報を送信したことに対応する反応を検出しない場合に、前記１の商品に対応付けられた前記キーワードを変更する
   処理を実行させることを特徴とする商品情報処理プログラム。
5. コンピュータが実行する商品情報処理方法であって、
   商品を購入する顧客と該顧客の趣向情報とを対応付けて記憶する第一のデータを参照して、１の商品を購入した複数の顧客に対応する顧客の趣向情報を集計し、
   集計の結果得られる、前記１の商品に対する複数の趣向情報を基にして、該複数の趣向情報に共通するキーワードを抽出し、抽出したキーワードを該第一の商品に対応付けて第二の記憶部に記憶する
   処理を実行することを特徴とする商品情報処理方法。
6. 商品を購入する顧客と該顧客の趣向情報とを対応付けて記憶する第一の記憶部を参照して、１の商品を購入した複数の顧客に対応する顧客の趣向情報を集計する集計部と、
   前記集計部によって集計された前記１の商品に対する複数の趣向情報を基にして、該複数の趣向情報に共通するキーワードを抽出し、抽出したキーワードを該１の商品に対応付けて第二の記憶部に記憶する抽出部と
   を有することを特徴とする商品情報処理装置。

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