JP2017062741A - 情報提供システム、情報提供方法、及びプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】ネットショッピングサイトの利用ユーザとの対話によって、そのユーザの嗜好性を判定し、判定された嗜好性に基づいて、おすすめ商品を決定する情報提供システムを提供することである。
【解決手段】情報提供システム１の情報提供サーバ２００は、ネットショッピングサイトの利用者であるユーザ１０の発話（入力）を、ユーザ端末１００を介して受信し、これに対する応答をユーザ端末１００に提供することで、ユーザ１０との会話を行うよう制御する。さらに、情報提供サーバ２００は、ユーザ１０からの入力とユーザ属性に基づいてユーザ１０のユーザタイプを決定し、ユーザ１０におすすめ商品を提示する場合に、そのユーザ１０のユーザタイプと同じユーザタイプである他のユーザの購入商品のなかから、おすすめ商品を決定する。
【選択図】図１６

Description

ユーザの入力に応答して情報を提供する情報提供システムに関する。
近年、ユーザからの質問に対して最適な解を検索し応答するシステムに関する研究が盛んに行われている。さらに、このようなシステムの開発に関連して、ユーザから入力された質問の構文や意味を解析したり、質問に対する解を検索したりするための、自然言語処理技術や人工知能技術についての研究も進められている。
例えば、質問に応答して、最適なものとして評価された回答候補を出力する質問応答システムが提案されている（特許文献１参照）。この質問応答システムでは、質問に対する回答候補を検索し、質問と回答候補の組合せのそれぞれについて、各回答候補が当該質問に対する正しい回答である度合いを示すスコアを、学習機能を用いて算出し、算出されたスコアに基づいて、質問に対する正しい回答である可能性が最も高い回答候補を出力するように構成される。
また、ユーザからの要求を自然言語で記述した入力文を解析し、当該入力文の要求内容が、事前に定義されている要求内容に該当するかどうかを判別し、これによって、入力文の要求内容を識別・出力する要求内容識別システムが開示されている（特許文献２参照）。
一方、ユーザがインターネットを介して商品等の購入を行う既存のネットショッピングサイトでは、ユーザが商品の名称やカテゴリによって所望の商品を選択すると、その選択された商品を購入した他のユーザがその商品と同時に購入した商品や、これまでに購入した商品を「おすすめ商品」として提示するようなレコメンド機能が提供されている。
特開２０１３−１７１５５０号公報 特許第５０９９３６７号公報
しかしながら、上述のような既存のネットショッピングサイトでは、レコメンド機能によって、他のユーザが購入した商品を利用ユーザに対して、おすすめ商品として提示することができるが、利用ユーザと他のユーザとの関係は、共通の商品を購入した（あるいは、共通の商品について購入の検討をした）という点のみであり、利用ユーザの実際の嗜好性や属性に基づくものではなく、利用ユーザの嗜好性に基づいた最適な商品に関する情報を提供できるものとはなっていない。
また、上述のような既存のネットショッピングサイトでは、利用ユーザが曖昧な検索ワードを入力した場合でも、その検索ワードに基づいた推測を行って、利用ユーザに適した商品を提示するといった機能はなく、また、利用ユーザとの対話によって、利用ユーザの嗜好性を判定するためのワードを引き出したり、ネットショッピングサイトの方から能動的に特定の商品を購入するように誘導したりするような機能も提供されていない。
上述した特許文献１の質問応答システムや特許文献２の要求内容識別システムでは、ユーザの入力に対して回答候補を提供することができるが、これらのシステムと既存のネットショッピングサイトのシステムを単に組み合わせただけでは、ネットショッピングの利用ユーザとの対話によって当該利用ユーザの嗜好性等を把握することはできず、結果的に、当該利用ユーザに適切なおすすめ商品を提示する機能を実現することはできない。
したがって、本発明の目的は、ネットショッピングサイトの利用ユーザとの対話によって、そのユーザの嗜好性を判定し、判定された嗜好性に基づいて、おすすめ商品を決定する情報提供システムを提供することにある。
本発明は、以下のような情報提供システム、情報提供方法、及びプログラムを提供する。
本発明の第１実施態様は、
ユーザ（例えば、ユーザ１０）が操作するユーザ端末（例えば、ユーザ端末１００）から前記ユーザの入力（例えば、ユーザ１０がユーザ端末１００から入力した文字列や音声から得られた文字列データ）を受信する入力受信手段（例えば、図７に示す情報提供サーバ２００の入力受信部２０１）と、
前記入力に応答して前記ユーザ端末に出力する応答（例えば、情報提供サーバ２００からユーザ端末１００に送信される応答文や効果音出力指示）の内容を決定する応答決定手段（例えば、図７に示す情報提供サーバ２００の応答制御部２０３に含まれる応答決定部２０３ｃ）と、
前記入力に基づいて得られたワード（例えば、図１２に示すような、こだわり項目に対応付けられたキーワード）によって、前記ユーザのユーザタイプ（例えば、図１３に示すような、ユーザタイプＡ〜Ｘ）を判定するユーザタイプ判定手段（例えば、図７に示す情報提供サーバ２００の応答制御部２０３に含まれるレコメンド関連データ更新部２０３ｂ）と、を備える情報提供システム（例えば、情報提供システム１）であって、
前記応答決定手段は、前記判定された前記ユーザのユーザタイプに基づいて前記ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定し、前記決定された商品又はサービスに関する情報（例えば、商品の名称、イメージデータ、詳細情報（ＵＲＬ）等）を前記応答の内容に含める（例えば、こうした応答の内容に含まれる商品に関する情報が、図３の商品表示部１２６に、おすすめ商品の一覧として表示される）よう制御する。
本発明のこのような構成によって、ネットショッピングサイトのユーザとの対話を通して、そのユーザの嗜好性が判定され、判定された嗜好性に基づいてユーザへのおすすめ商品が決定される。このため、ユーザの嗜好性が具体的かつ詳細に把握され、そのユーザに適した商品がおすすめ商品として提示される。
本発明の第２実施態様は、第１実施態様において、
前記応答決定手段が、前記判定された前記ユーザのユーザタイプ、及び前記ユーザ端末において前記ユーザが選択したカテゴリ（例えば、ユーザ端末１００に表示したネットショッピングサイトの画面においてユーザが選択したカテゴリや、表示・選択している商品のカテゴリ）に基づいて、前記ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定するよう構成される。
本発明のこのような構成によって、ネットショッピングサイトのユーザが現在興味を持っている商品等のカテゴリを反映した形でおすすめ商品が決定される。このため、ユーザの嗜好性と、ユーザが現在興味を持っているカテゴリが具体的かつ詳細に把握され、そのユーザに適した商品がおすすめ商品として提示される。
本発明の第３実施態様は、第１又は第２実施態様において、
前記応答決定手段が、前記判定された前記ユーザのユーザタイプと同じ、又は類似する（例えば、ユーザのユーザタイプと所定の共通性を有する、又は同じ上位分類に属する）ユーザタイプのユーザにおける購入情報（例えば、購入履歴データから把握される購入実績（購入商品に関する所定期間におけるランキング等を含む）、購入検討商品、商品閲覧履歴といった、商品やサービスの購入・予約に関連した情報）に基づいて、前記ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定するよう構成される。
本発明のこのような構成によって、ネットショッピングサイトのユーザと同じ又は類似するユーザタイプの他のユーザが購入した商品に基づいておすすめ商品が決定される。このため、ユーザと嗜好性が共通する他のユーザの購入商品等が具体的かつ詳細に把握され、そのユーザに適した商品がおすすめ商品として提示される。
本発明の第４実施態様は、第１実施態様において、
前記ユーザタイプ判定手段が、前記入力に基づいて得られた前記ワード、及び前記ユーザの属性（例えば、ユーザの性別や年代）に基づいて、前記ユーザのユーザタイプを判定するよう構成される。
本発明のこのような構成によって、ネットショッピングサイトのユーザと同じ属性のユーザが同じユーザタイプとして設定され、こうしたユーザ属性の共通性に基づいておすすめ商品が決定される。このため、ユーザの嗜好性とともにユーザの属性が具体的かつ詳細に把握され、そのユーザに適した商品がおすすめ商品として提示される。
本発明の第５実施態様は、第１又は第４実施態様において、
前記ユーザタイプ判定手段が、時間の経過とともに受信する前記ワードに応じて、前記ユーザのユーザタイプを更新する（例えば、所定時間経過後に、ユーザの入力において所定ワードが頻出し、ユーザの嗜好性やこだわり項目が他の項目に移行したような場合に、現在のユーザタイプに加えて（あるいは代えて）、新しいユーザタイプを設定する）よう構成される。
本発明のこのような構成によって、ネットショッピングサイトのユーザの嗜好性が変化した場合に、変化した嗜好性を反映させたユーザタイプに基づいておすすめ商品が決定される。このため、時間の経過に応じたユーザの嗜好性の変化に合わせて、当該嗜好性が具体的かつ詳細に把握され、そのユーザに適した商品が随時おすすめ商品として提示される。
本発明の第６実施態様は、
情報提供システムの情報提供サーバにおいて、
ユーザが操作するユーザ端末から前記ユーザの入力を受信する入力受信ステップと、
前記入力に応答して前記ユーザ端末に出力する応答の内容を決定する応答決定ステップと、
前記入力に基づいて得られたワードによって、前記ユーザのユーザタイプを判定するユーザタイプ判定ステップと、を備える情報提供方法であって、
前記応答決定ステップは、前記判定された前記ユーザのユーザタイプに基づいて前記ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定し、前記決定された商品又はサービスに関する情報を前記応答の内容に含めるよう制御する。
本発明のこのような構成によって、ネットショッピングサイトのユーザとの対話を通して、そのユーザの嗜好性が判定され、判定された嗜好性に基づいてユーザへのおすすめ商品が決定される。このため、ユーザの嗜好性が具体的かつ詳細に把握され、そのユーザに適した商品がおすすめ商品として提示される。
本発明の第７実施態様は、
コンピュータに、
ユーザが操作するユーザ端末から前記ユーザの入力を受信する入力受信手段、
前記入力に応答して前記ユーザ端末に出力する応答の内容を決定する応答決定手段、及び、
前記入力に基づいて得られたワードによって、前記ユーザのユーザタイプを判定するユーザタイプ判定手段として機能させるプログラムであって、
前記応答決定手段は、前記判定された前記ユーザのユーザタイプに基づいて前記ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定し、前記決定された商品又はサービスに関する情報を前記応答の内容に含めるよう制御する。
本発明のこのような構成によって、ネットショッピングサイトのユーザとの対話を通して、そのユーザの嗜好性が判定され、判定された嗜好性に基づいてユーザへのおすすめ商品が決定される。このため、ユーザの嗜好性が具体的かつ詳細に把握され、そのユーザに適した商品がおすすめ商品として提示される。
本発明に係る情報提供システムによって、ネットショッピングサイトのユーザとの対話を通したユーザの嗜好性判定が行われ、当該判定された嗜好性に基づいて、おすすめ商品が決定されるため、ユーザの嗜好性が具体的かつ詳細に把握され、このような嗜好性に合致した商品がおすすめ商品として提示される。また、このような嗜好性に合致した商品がおすすめ商品として提示されることにより、顧客単価の向上（アップセルやクロスセルの促進を含む）、利益率の向上、リピートユーザの増加など、ネットショップにおける様々なメリットが期待できる。
本発明の一実施形態に係る情報提供システムの概要を示す図である。 本発明の一実施形態に係るネットショッピングサイトのトップ画面を例示した図である。 本発明の一実施形態に係るネットショッピングサイトの会話画面を例示した図である。 本発明の一実施形態に係るネットショッピングサイトのおすすめ履歴表示画面を例示した図である。 本発明の一実施形態に係るネットショッピングサイトの会話履歴表示画面を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザ端末の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの情報提供サーバの機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの情報提供サーバの一部の機能を詳細に説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会員情報データの例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの商品データの例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムにおけるおすすめ商品の決定方法を概念的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第１のパターンにおいて、キーワード・こだわり項目対応表の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第１のパターンにおいて、ユーザタイプ対応表の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第１のパターンにおいて、ユーザタイプ決定方法を概念的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第１のパターンにおいて、ユーザタイプを決定するための処理手順を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第１のパターンにおいて、おすすめ商品決定方法を概念的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第１のパターンにおいて、おすすめ商品を決定するための処理手順を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第２のパターンにおいて、基本ユーザタイプの例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第２のパターンにおいて、基本ユーザタイプのあてはめの例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第２のパターンにおいて、ユーザタイプ決定方法を概念的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第３のパターンにおいて、ユーザタイプの例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第３のパターンにおいて、ユーザタイプの分布の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのユーザタイプ管理の第３のパターンにおいて、ユーザタイプ決定方法を概念的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 サ本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムのネットショッピングサイトのトップ画面を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの会話画面において、ユーザとコンシェルジュが会話する状況を例示した図である。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムにおけるユーザ対応処理手順の典型的なパターンを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る情報提供システムにおいて、おすすめ商品を表示するレコメンドを行うタイミングやレコメンドの是非をどのように判定するかを説明するための図である。 本発明の情報提供システムに含まれる情報提供サーバを構成するコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。
以下に、本発明の一実施形態に係る情報提供システム１について、図面を参照して説明する。
図１は、入力に対して応答を行うことでネットショップにおける接客・販売を提供する情報提供システム１を含むシステムの概要を示す図である。
ユーザ１０は、ユーザ端末１００（図１の上部参照）において実行されるＷＥＢブラウザにより表示されている所定のＷＥＢページの入力エリアに、（例えば、ユーザ端末１００のキーボードやタッチパネルを用いて）文字列を入力する。ここでユーザ１０により入力される文字列は、一般的には文章（入力文）の形態であり、例えば、そのＷＥＢページに係るＷＥＢサイトを提供している会社の製品に関する質問等を含み、自然言語によって表現される。以降、ユーザからの入力は便宜上、「入力文」と表現するが、文章の形態でなくてもよく、単語や文章の一部などを包含する、様々な入力文字列を意味する。
また、ここで、ＷＥＢブラウザにより表示される所定のＷＥＢページは、例えば、ネット上で商品を販売する、いわゆるネットショッピングのＷＥＢページ（サイト）である。ユーザ１０は、商品の詳細な内容や購入の手続などに関する情報を、本実施形態に係る情報提供システム１からの応答としてユーザ端末１００に表示させ、その情報を確認することによって、商品についての会話を行ったり、購入の手続を行ったりする。
なお、本実施形態では、商品の販売を行うネットショッピングのサイトを例として説明するが、サービスの提供や予約等を行うネットショッピングのサイトなど、ユーザに対する便益を提供する様々なサイトが本発明の対象に含まれる。
ユーザにより入力された文字列は、ユーザ端末１００のＷＥＢブラウザによりネットワーク３００を介して情報提供システム１に提供される。ここで、ネットワーク３００は、例えば、インターネットを含むネットワークである。
情報提供システム１は、ユーザ端末１００から文字列を受信すると、この文字列に対応する応答となる文字列（一般的には、応答文）や商品（群）を決定し、それを、ネットワーク３００を介してユーザ端末１００に送信する。このように、ユーザ１０が、文字列をＷＥＢページの入力エリアに入力すると、これに対応した応答（文字列）や商品の情報等がＷＥＢページの出力エリアに表示される。例えば、ユーザ１０が、商品に関する質問をＷＥＢページの入力エリアに入力すると、その質問に対する回答がＷＥＢページの応答表示エリアに表示され、場合によって、商品の情報等が商品表示エリアに表示される。
情報提供システム１は、情報提供サーバ２００を含むように構成される。情報提供サーバ２００は、会員情報データや商品データを含む情報提供管理ＤＢ２５０を備え、ユーザ端末１００から受信した入力に対応する応答として適した内容の文字列を、この情報提供管理ＤＢ２５０に記憶されたデータに基づいて決定し、応答表示エリア（ユーザ端末１００で実行されるＷＥＢブラウザにより表示されるＷＥＢページの応答表示エリア）に当該応答の文字列を表示するよう、ユーザ端末１００に応答データを送信する。
また、情報提供サーバ２００は、ユーザ端末１００から受信した入力に応じて、おすすめの商品に関する情報を、この情報提供管理ＤＢ２５０を用いて決定し、商品表示エリア（ユーザ端末１００で実行されるＷＥＢブラウザにより表示されるＷＥＢページの商品表示エリア）に商品（群）の情報を表示するよう、ユーザ端末１００に応答データを送信する。
情報提供サーバ２００の機能、及び情報提供管理ＤＢ２５０の内容については、後で詳細に説明する。
ここで、情報提供システム１が不特定のユーザに利用可能なものとして提供される場合、ユーザ１０としては、ＷＥＢサイトを提供する企業や組織（の商品やサービス等）に対して質問等を行う一般ユーザが想定され、ユーザ端末１００は、通常、インターネット等に接続可能なユーザ１０が所有するＰＣ（パーソナルコンピュータ）等である。
図１では、ユーザ１０が、ＷＥＢサイトの入力エリアに、キーボード等で文字列を入力することで、質問等を情報提供システム１に提供する構成となっているが、情報提供システム１としては、どのような方法・ルートで文字列が入力されてきてもよい。例えば、ユーザ１０が音声によって質問を発した場合に、この音声に対して音声認識処理を施して文字列に変換し、当該変換された文字列を情報提供システム１に提供することができる。また、印字された質問事項等をＯＣＲ（Optical Character Recognition）によって文字列に変換し、当該変換された文字列を情報提供システム１に提供することもできる。
なお、本実施形態の情報提供サーバ２００は、ユーザ端末１００において実行されるＷＥＢブラウザとｈｔｔｐ等のプロトコルによってデータ送受信を行い、当該ＷＥＢブラウザに所定のＷＥＢページを表示させるように動作するＷＥＢサーバの機能も有している。
また、情報提供サーバ２００は、ここでは１つのコンピュータとして示されているが、複数のコンピュータによって同様の機能を分散して実行するよう構成することもできる。また、情報提供管理ＤＢ２５０についても、記憶しているデータを様々な単位で分割し、複数のサイトやコンピュータに分散させることができる。
さらに、本実施形態では、情報提供サーバ２００を複数配置することができ、情報提供サーバ２００のそれぞれが、１つのネットショッピングサイトや商品等の提供を行う企業のサイトに関連付けられるが、１つのネットショッピングサイトを細分化して複数の情報提供サーバ２００で実現することもできるし、逆に、複数のネットショッピングサイトの機能を、１つの情報提供サーバ２００で実現するように構成することもできる。
図２は、ネットショッピングサイトのトップ画面１１０を例示した図である。ユーザ１０は、ユーザ端末１００でＷＥＢブラウザを起動し、そこでネットショッピングサイトのＵＲＬを入力し（ブックマーク等から選択し、あるいは直接ＵＲＬを入力する等して）、図２のトップ画面１１０をユーザ端末１００のディスプレイに表示する。
トップ画面１１０にはトップ画面表示部１１１が配置され、その上部にはタイトルが、左側にはカテゴリ一覧が表示される。ユーザ１０は、このトップ画面表示部１１１に表示される各種情報を閲覧し、リンクされたテキストやイメージをマウス等でクリックすることにより、商品の情報をさらに詳細に表示させたり、所望の商品の購入手続を行ったりする。また、トップ画面表示部１１１の右側には、本実施形態の情報提供システム１によって提供されるコンシェルジュ画像１１２が示され、ユーザ１０は、このコンシェルジュ画像１１２をマウス等でクリックして選択することにより、情報提供システム１と、商品の購入等について会話（ユーザ１０からの入力に対して、情報提供システム１から応答が行われる）を行うことができる。
コンシェルジュ画像１１２は、本実施形態の情報提供システム１において、ユーザ１０に各種情報を（人工知能等を用いて）提供するコンシェルジュ（案内役、エージェント）を表象するものである。
図３は、図２で示されたトップ画面表示部１１１において、ユーザ１０により、コンシェルジュ画像１１２が選択された後に、ユーザ端末１００のＷＥＢブラウザで表示される会話画面１２０である。コンシェルジュ画像１１２が選択された場合、ユーザＩＤとパスワードを入力するログインウインドウが表示されるが、ここでは省略した。
図３に示す会話画面１２０には、上部に会話表示部１２１が配置され、その右側に、コンシェルジュ画像１２２が表示される。会話表示部１２１の下には、ユーザ１０がタイプする文字列を入力する入力部１２４が配置され、その右側には、ユーザ１０の入力した文字列を情報提供システム１に送信するための送信ボタンとして機能する「はなす」ボタン１２５が配置される。
さらに、入力部１２４の下には、情報提供システム１がユーザ１０におすすめした商品の一覧が表示されている商品表示部１２６が配置される。この例では、商品アイコン１２６ａには商品Ｓ１の画像が示され、その下には、その商品をカート（購入のために一時的に利用される買い物かご）に入れるための「カートに入れる」ボタンが表示される。また、商品アイコン１２６ｂには商品Ｓ２の画像が示され、その下には、その商品をカートに入れるための「カートに入れる」ボタンが表示され、商品アイコン１２６ｃには商品Ｓ３の画像が示され、その下には、その商品をカートに入れるための「カートに入れる」ボタンが表示され、商品アイコン１２６ｄには商品Ｓ４の画像が示され、その下には、その商品をカートに入れるための「カートに入れる」ボタンが表示される。
商品アイコン１２６ａ等の商品アイコンがマウス等でクリックされると、対応する商品の詳細な情報が表示される。
会話画面１２０の最下部には、ボタン表示部１２８が配置され、そのボタン表示部１２８には、おすすめ履歴ボタン１２８ａ、会話履歴ボタン１２８ｂ、ヘルプボタン１２８ｃ、及びサンクスボタン１２８ｄが表示される。ここで、おすすめ履歴ボタン１２８ａは、おすすめ履歴表示画面（図４参照）を表示させるためのボタンであり、会話履歴ボタン１２８ｂは、会話履歴表示画面（図５参照）を表示させるためのボタンであり、ヘルプボタン１２８ｃは、情報提供システム１に関するヘルプ画面（不図示）を表示させるためのボタンであり、サンクスボタン１２８ｄは、ユーザ１０が、情報提供システム１の応答に対して、感謝したり、評価したりした場合にクリックするボタンであり、サンクスボタン１２８ｄのクリック数は、ユーザ１０の満足度を判定するために用いられる。
図４は、図３で示された会話画面１２０において、ユーザ１０により、おすすめ履歴ボタン１２８ａが選択された場合に、ユーザ端末１００のＷＥＢブラウザで表示されるおすすめ履歴表示画面１３０である。
図４に示すおすすめ履歴表示画面１３０には、これまで情報提供システム１の応答として、ユーザ１０におすすめした商品の一覧が表示されるおすすめ履歴表示部１３１が配置され、その右側に、コンシェルジュ画像１３２が表示される。なお、この例では、おすすめした商品は、これまでにおすすめした直近の１００個を表示しており、おすすめ履歴表示部１３１の右側に表示されたスクロールバーによって、他の商品を表示させることができる。
おすすめ履歴表示画面１３０の最下部には、会話画面１２０と同様にボタン表示部１３３が配置され、そのボタン表示部１３３には、「コンシェルジュと話す」ボタン１３３ａ、会話履歴ボタン１３３ｂ、及びヘルプボタン１３３ｃが表示される。ここで、「コンシェルジュと話す」ボタン１３３ａは、コンシェルジュとの会話を行うモードに遷移するためのボタンであり、会話履歴ボタン１３３ｂ、及びヘルプボタン１３３ｃは、図３に示す会話画面１２０の会話履歴ボタン１２８ｂ、ヘルプボタン１２８ｃとそれぞれ同じである。
図５は、図３で示された会話画面１２０や、図４で示されたおすすめ履歴表示画面１３０において、ユーザ１０により、会話履歴ボタン（１２８ｂ、１３３ｂ）が選択された場合に、ユーザ端末１００のＷＥＢブラウザで表示される会話履歴表示画面１４０である。
図５に示す会話履歴表示画面１４０には、これまで情報提供システム１の応答として、ユーザ１０に表示された応答内容とユーザ１０が入力した内容（図２に示す会話画面１２０の会話表示部１２１に示されてきた内容）が、履歴として表示される会話履歴表示部１４１が配置され、その右側に、コンシェルジュ画像１４２が表示される。なお、この例では、会話の履歴は、すべてが表示可能となっており、会話履歴表示部１４１に表示されていない内容は、会話履歴表示部１４１の右側に表示されたスクロールバーによって閲覧することができる。
会話履歴表示画面１４０の最下部には、会話画面１２０やおすすめ履歴表示画面１３０と同様にボタン表示部１４３が配置され、そのボタン表示部１４３には、「コンシェルジュと話す」ボタン１４３ａ、おすすめ履歴ボタン１４３ｂ、及びヘルプボタン１４３ｃが表示される。各ボタンは、会話画面１２０やおすすめ履歴表示画面１３０に関して説明したボタンと同様である。
次に、図６を参照して、ユーザ端末１００の構成について説明する。図６は、ユーザ端末１００の機能ブロック図である。
図６に示すユーザ端末１００は、入力制御部１０１、ＷＥＢブラウザ１０２、及びネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）部１０３を備える。
入力制御部１０１は、ユーザ端末１００に接続されたマウス、キーボード、タッチパネル等の入力装置をユーザ１０が操作した場合に、当該操作による信号を入力情報として受信する。ＷＥＢブラウザ１０２は、指定されたＷＥＢページを表示し、入力制御部１０１により受信された入力情報を、ＷＥＢページの入力エリアに表示させる。また、ユーザ１０の操作（例えば、送信ボタンとして機能する「はなす」ボタン１２５などのクリック等）に応じて、ｈｔｔｐリクエストを、ネットワークＩ／Ｆ部１０３を介してＷＥＢサーバとして機能する情報提供システム１に送信する。
さらに、ネットワークＩ／Ｆ部１０３を介して、情報提供システム１の情報提供サーバ２００等から、応答データを含んだＨＴＭＬデータ等を受信すると、それらのデータに基づいてＷＥＢページを表示する（ＷＥＢブラウザの表示を更新する）。
ネットワークＩ／Ｆ部１０３は、ネットワーク３００に接続し、情報提供システム１の情報提供サーバ２００等との間のデータ送受信を制御する。
図７は、情報提供システム１の情報提供サーバ２００の機能ブロック図である。
図７に示す情報提供サーバ２００は、入力受信部２０１、入力解析部２０２、応答制御部２０３、商品購入制御部２０４、おすすめ履歴・会話履歴管理部２０５、ＷＥＢアクセス制御部２０６、及びネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）部２０７を備える。
応答制御部２０３はさらに、入力評価部２０３ａ、レコメンド関連データ更新部２０３ｂ、及び応答決定部２０３ｃを含む。
また、情報提供サーバ２００は、情報提供管理ＤＢ２５０を備える。情報提供管理ＤＢ２５０は、辞書データ２５１、会員情報データ２６１、商品データ２６２、ユーザタイプ判定用データ２６３、嗜好商品データ２６４、おすすめ履歴データ２７１、購入履歴データ２７２、会話履歴データ２７３、シナリオデータ２８１、ＦＡＱ回答集２８２、ＨＴＭＬデータ２９１、及びイメージデータ２９２を含む。
入力受信部２０１は、ユーザ１０によってユーザ端末１００に入力された文字列をネットワーク３００、及びネットワークＩ／Ｆ部２０７を介して、例えば、ｈｔｔｐといったプロトコルにより受信する。
入力解析部２０２は、辞書データ２５１を用いた自然言語処理によってキーワードを抽出する（例えば、形態素解析等によるキーワード抽出を行う）。
応答制御部２０３の入力評価部２０３ａは、ユーザ１０からの入力と情報提供システム１による応答からなる会話を記憶し、必要に応じて、抽出されたキーワードの変換や補足を行う。
応答制御部２０３のレコメンド関連データ更新部２０３ｂは、ユーザ１０のユーザタイプを判定し、応答決定部２０３ｃがユーザ１０に対しておすすめ商品を決定する際に利用するユーザ特性データを必要に応じて更新する。
応答制御部２０３の応答決定部２０３ｃは、おすすめ商品を決定し、コンシェルジュからの応答という形でユーザ１０に提供する応答文や情報を、応答方針に基づいて決定する。
商品購入制御部２０４は、ユーザ１０が商品を購入する場合に、シナリオデータ２８１等を用いて、購入手続や、応答決定部２０３ｃによる購入手続の案内を制御する。また、ユーザ１０が購入した商品を購入履歴データ２７２に記憶する。
おすすめ履歴・会話履歴管理部２０５は、応答決定部２０３ｃによって決定されたおすすめ商品をおすすめ履歴データ２７１に記憶し、ユーザ１０とコンシェルジュによる会話の内容を、会話履歴データ２７３に記憶する。また、図４に示すように、ユーザ１０の操作に応じて、おすすめ履歴データ２７１に記憶されたおすすめ商品の情報を、おすすめ履歴表示画面１３０に表示し、図５に示すように、ユーザ１０の操作に応じて、会話履歴データ２７３に記憶された会話の情報を、会話履歴表示画面１４０に表示するよう制御する。
ＷＥＢアクセス制御部２０６は、ユーザ１０の操作に応じてユーザ端末１００のＷＥＢブラウザからｈｔｔｐリクエストが送信されてきた場合に、これを受信・解析して、これに対応するデータを用意し、ｈｔｔｐレスポンスとしてユーザ端末１００のＷＥＢブラウザに返信する。ｈｔｔｐレスポンスとして返信されるデータには、応答制御部２０３の応答決定部２０３ｃで生成されたおすすめ商品を表示等するためのＨＴＭＬデータが含まれるほか、おすすめ履歴・会話履歴管理部２０５により、おすすめ履歴表示画面１３０や会話履歴表示画面１４０を表示させるために生成されたＨＴＭＬデータが含まれる。また、情報提供管理ＤＢ２５０のＨＴＭＬデータ２９１やイメージデータ２９２のデータが含まれる。ＨＴＭＬデータ２９１は、ＷＥＢページを表示するためのＨＴＭＬデータであり、イメージデータ２９２は、ＷＥＢページで表示される画像データや動画データである。
ネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）部２０７は、ネットワーク３００に接続し、ユーザ端末１００等との間のデータ送受信を制御する。
なお、本明細書では、情報提供管理ＤＢ２５０に会員情報データ２６１等を含む各種データが記憶されるよう説明したが、当該各種データは、リレーショナルデータベースのテーブルやフラットファイルなどを含む様々な構造・形式のデータとして記憶されうる。
また、情報提供サーバ２００そのものは、図７で、情報提供管理ＤＢ２５０に記憶されるものとして示されたデータの少なくとも一部（例えば、商品データ２６２やシナリオデータ２８１など）を有さず、それらのデータを所定のコマンドによって、外部（例えば、インターネット等のネットワークを介して接続された外部サーバ）から取得してくるように構成することもできる。
図８は、情報提供サーバ２００の一部の機能をさらに詳細に説明するための図である。図８には、図７に示す、情報提供サーバ２００の応答制御部２０３の各機能部（すなわち、入力評価部２０３ａ、レコメンド関連データ更新部２０３ｂ、応答決定部２０３ｃ）が示されている。
入力評価部２０３ａは、ユーザ１０からの入力と情報提供システム１による応答からなる会話を会話履歴データ２７３に記憶する。さらに、抽出されたキーワードを検索でヒットし易いワードに変換、又は補足するとともに、当該キーワードを解釈し、情報提供システム１によって取り扱うことが容易な形に（例えば、シナリオデータ２８１等を利用し易い形に）変換・補足する。
レコメンド関連データ更新部２０３ｂは、受信したユーザ１０の発話、及び会員情報データ２６１から取得したデータに基づいて、ユーザ１０のユーザタイプを判定する。ユーザ１０の発話の内容は、会話履歴データ２７３から取得することができるが、リアルタイムに近いタイミングで、入力受信部２０１を介してユーザ端末１００から取得することもできる。また、ユーザタイプの判定において、ユーザタイプ判定用データ２６３に記憶されているキーワード・こだわり項目対応表（図１２参照）や、ユーザタイプ対応表（図１３参照）が参照される。
また、ユーザタイプ判定用データ２６３に記憶されているこだわり項目スコアや基本ユーザタイプ、嗜好商品データ２６４、おすすめ履歴データ２７１、購入履歴データ２７２等を含む様々なデータを参照して、ユーザタイプの判定を行うことができる。判定されたユーザ１０のユーザタイプは、会員情報データ２６１に、当該ユーザ１０に関連付けて記憶される。
また、レコメンド関連データ更新部２０３ｂは、必要に応じて各種ユーザ特性データを記憶、更新する。例えば、ユーザタイプ判定用データ２６３として、それぞれのユーザ１０に関するこだわり項目スコアを記憶する。さらに、嗜好商品データ２６４として、それぞれのユーザ１０に関するユーザ嗜好商品、ユーザ嗜好対象、購入検討商品、商品閲覧履歴等のデータを記憶する。こうして記憶されたユーザ特性データは、上述したように、応答決定部２０３ｃがユーザ１０に対しておすすめ商品を決定する際に利用される。
応答決定部２０３ｃは、会員情報データ２６１からユーザ１０のユーザタイプを取得するとともに、購入履歴データ２７２からユーザ１０のユーザタイプと同じユーザタイプのユーザに関する購入商品の情報を取得し、これらの情報に基づいて、商品データ２６２に記憶された商品のなかから、ユーザ１０に提示するおすすめ商品を決定する。決定されたおすすめ商品は、おすすめ履歴データ２７１に記憶される。
また、応答決定部２０３ｃは、おすすめ商品を決定する際に、会話履歴データ２７３、嗜好商品データ２６４、及びおすすめ履歴データ２７１等のデータを利用して、ユーザ１０に合った商品を判定することができる。また、ユーザ１０のユーザタイプと同じユーザタイプだけではなく、これに類似するユーザタイプの購入商品、購入検討商品、閲覧商品等に基づいて、おすすめ商品を決定することができる。
さらに、応答決定部２０３ｃは、シナリオデータ２８１等を参照して、ユーザ１０に対する応答方針を決定し、シナリオデータ２８１、ＦＡＱ回答集等のデータに基づいて、ユーザ１０に対する応答の内容を決定する。また、会話履歴データ２７３、会員情報データ２６１、おすすめ履歴データ２７１、購入履歴データ２７２、商品データ２６２等の各種データを参照し、これらのデータに基づいて応答の内容を決定するようにできる。シナリオデータ２８１には、ユーザ１０の入力パターンに応じた応答パターンが規定され、応答方針や応答内容は、この応答パターンに基づいて決定される。シナリオデータ２８１には知識データが含まれ、当該知識データは、ユーザ１０との会話を通した学習により更新するように構成することができる。
このような応答決定部２０３ｃにより、情報提供システム１は、ユーザ１０からの入力を受信して、ただその内容に応じた受け身的な応答を返すだけでなく、おすすめする商品等をより具体的、高精度に決定するために、ユーザ１０から追加のキーワードや情報を引き出すような能動的な質問を応答としてユーザ端末１００に出力することができる。
また、情報提供システム１において余剰在庫となっている商品や、利益率の高い商品に意図的に誘導するようにシナリオを構成し、ユーザ１０との会話において、当該商品をおすすめ商品として提示するような流れに持って行くこともできる。
なお、図８では、入力評価部２０３ａをはじめとする各機能部と各種データとのアクセスを矢印で示しているが、これらは各機能部の代表的な処理に関わるアクセスを示しているに過ぎず、このような形態に限定されるものではない。
図９は、情報提供システム１の情報提供サーバ２００等に利用される情報提供管理ＤＢ２５０に含まれる会員情報データ２６１の例を示す図である。
会員情報データ２６１は、図９に示すように、例えば、ユーザＩＤ、パスワード、ユーザタイプ、名前、性別、職業、年代、生年月日、居住エリア、結婚、趣味、興味のあるカテゴリ、興味のないカテゴリ、個人関心行事、購入履歴、購入価格、訪問回数、及び満足度等を記憶する。
これらの項目のうち、ユーザＩＤ、ユーザタイプ、購入履歴、購入価格、訪問回数、及び満足度は、本実施形態の情報提供システム１で自動的に設定、更新するシステム設定事項であり、その他の項目は、ユーザ１０が会員登録を行うときなどに登録するユーザ登録事項である。
ユーザＩＤは、ユーザ１０が最初に会員登録を行う場合に、情報提供システム１によって自動的に採番されるＩＤである。パスワードは、ログインを行う場合にユーザ１０が入力するもので、これは、ユーザ１０が最初に会員登録を行う場合に、ユーザ１０によって設定される。
ユーザタイプは、情報提供システム１が、ユーザ１０の会話の内容や、性別・年代といった会員情報等に基づいて各ユーザを分類し、そのユーザが属すると判定されたタイプを示すデータ（例えば、「Ａ」や「Ｃ」など）である。このようなユーザタイプの判定については、後で詳細に説明する。
名前は、ユーザ１０が設定する自身の名前であり、ニックネームのようなものであってもよい。性別、職業、年代、生年月日、居住エリア、結婚、趣味、興味のあるカテゴリ、興味のないカテゴリ、及び個人関心行事は、ユーザ１０が最初に会員登録等を行う場合に、情報提供システム１で示した選択肢から選択することによって設定される。
購入履歴には、ユーザ１０がこれまでに購入した商品を記録した購入履歴データ２７２に基づいて、例えば、前回購入商品や、よく購入する商品のカテゴリ等がセットされる。購入価格には、上記の購入履歴データ２７２に基づいて、例えば、購入商品の平均価格や、購入した商品の総額等がセットされる。
訪問回数には、ユーザ１０がこれまでに情報提供システム１と会話を行った履歴を記録した会話履歴データ２７３に基づいて、例えば、５〜９回の頻度であるか、１０回以上の頻度であるかを区別するデータがセットされる。満足度には、例えば、図３の会話画面１２０に表示されるサンクスボタン１２８ｄがクリックされた回数がカウントされセットされる。
図１０は、情報提供システム１の情報提供サーバ２００等に利用される情報提供管理ＤＢ２５０に含まれる商品データ２６２の例である。
商品データ２６２は、図１０に示すように、例えば、商品ＩＤ、商品名、メーカー名、商品カテゴリ、詳細情報、おすすめ情報、割引情報、顧客情報、新モデル情報、及びお徳用モデル情報等を記憶する。
商品カテゴリは、複数の基準によって分類されたカテゴリを含むことができ、例えば、商品分類等に基づく基本的な分類による商品カテゴリと、商品の使用目的に応じた分類による目的別カテゴリを含むように構成することができる。
詳細情報は、例えば、内容量、成分、商品説明等の情報である。おすすめ情報は、当該製品のおすすめの一言や季節のレコメンド文等であり、メーカーやネットショップがそれぞれ作成することもできる。割引情報は、割引やキャンペーンの情報であり、基本的には、ネットショップが作成し、付加するものである。割引情報を、商品ごとではなく、複数の商品群、所定のカテゴリや他の分類に対して関連付けるようにしてもよい。
顧客情報は、例えば、お客様の声や購入者の使用感を商品ごとに記憶したものである。新モデル情報は、例えば、その商品に関連する新機種や新モデルについて記憶したものであり、お徳用モデルは、例えば、その商品に関するお徳用モデルで、より大きなお徳用サイズの商品に関する商品ＩＤが記憶される。
次に、図１１を参照して、本実施形態の情報提供システム１において、ユーザ１０に対して提示されるおすすめ商品がどのように決定されるかを概念的に示したものである。情報提供システム１による、ユーザ１０へのおすすめ商品の提示は、例えば、図３の会話画面１２０の会話表示部１２１において、ユーザ１０である「○○様」が、「おしゃれなテーブルがほしいな」と入力（発話）した場合に、情報提供システム１のエージェントである「コンシェルジュ」が「こんな感じのものはいかがでしょうか。」と応答するのと同時に、おすすめの商品を商品表示部１２６に表示するような場合である。
図１１では、おすすめ商品を決定する場合、最初に、商品のカテゴリを選択し、その後、発話したユーザ１０と同じユーザタイプの購入商品のなかから所定の基準で選択される。
例えば、おすすめの第１商品は、ユーザ１０が現在、ＷＥＢページで閲覧しているカテゴリに属する商品であって、このユーザ１０のユーザタイプと同じ他のユーザにおける購入商品ランキング１位の商品を特定することによって決定される。なお、図３に示す会話画面１２０の会話表示部１２１のように、特定の商品カテゴリ（この例では、「テーブル」）に言及がある場合は、この発話の内容に基づいて、その商品カテゴリ（テーブル）から商品を検索する。また、ランキング１位は、この例では、直近の１週間内のランキングである。
おすすめの第２商品は、ユーザ１０が現在、ＷＥＢページで閲覧しているカテゴリに属する商品であって、このユーザ１０のユーザタイプと同じ他のユーザにおける購入商品ランキング２位の商品を特定することによって決定される。
おすすめの第３商品は、ユーザ１０が現在、ＷＥＢページで閲覧しているカテゴリに（あえて）属さない商品であって、このユーザ１０のユーザタイプと同じ他のユーザにおける購入商品ランキング１位の商品を特定することによって決定される。
おすすめの第４商品は、ユーザ１０が現在、ＷＥＢページで閲覧しているカテゴリに（あえて）属さない商品であって、このユーザ１０のユーザタイプと同じ他のユーザにおける購入商品ランキング２位の商品を特定することによって決定される。
おすすめの第５商品は、特にカテゴリを特定せず、ユーザ１０のユーザタイプと同じ他のユーザにおける購入商品からランダムに選択することによって決定される。
このように、本実施形態に係る情報提供システム１では、ユーザ１０と同じユーザタイプの他のユーザに関する購入情報（例えば、どのような商品に興味があるかを示す情報）に基づいて、おすすめ商品を決定することができる。購入情報としては、他のユーザが実際に購入した商品の情報（売れ筋ランキング等を含む）が含まれる。また、ＷＥＢページで閲覧した商品の情報、情報提供システム１との会話のなかで購入を検討した商品の情報などの、購入前の他のユーザの挙動に関する情報も、こうした購入情報に含まれる。
次に、図１２〜図１５を参照して、本実施形態の情報提供システム１におけるユーザタイプ管理の第１のパターンについて説明する。
図１２は、キーワードとこだわり項目を対応付けた対応表（キーワード・こだわり項目対応表）である。情報提供システム１に入力されたユーザ１０の発話は、辞書データ２５１などを利用した自然言語処理が行われ、図１２のキーワード・こだわり項目対応表に示すような、ユーザタイプの決定に関連するキーワードが抽出される。図１２のキーワード・こだわり項目対応表は、キーワードが、ユーザのこだわりを表すものと考え、それぞれのキーワードがどのようなこだわりに関連するかを設定する。なお、本明細書では、キーワードは、複数の単語を含む文節や文などの概念を含むものである。
例えば、ユーザ１０が、コンシェルジュとの会話のなかで、「マリン風」、「かわいい」、「クールだ」といったキーワードを発した場合、そのユーザ１０は、デザインにこだわっていると評価し、当該ユーザに対応するこだわり項目を「デザイン」（ＮＯ．１）とする。
また、ユーザ１０が、コンシェルジュとの会話のなかで、「エコ」、「早い」、「効果抜群」といったキーワードを発した場合、そのユーザ１０は、機能・効果・効能にこだわっていると評価し、当該ユーザに対応するこだわり項目を「機能・効果・効能」（ＮＯ．２）とする。
以下同様に、図１２のキーワード・こだわり項目対応表に示すように、それぞれのユーザ１０が、ＮＯ．１〜ＮＯ．１０のこだわり項目に関連付けされる。
図１３は、こだわり項目のＮＯ（上記の図１２に示したこだわり項目のＮＯ．１〜ＮＯ．１０）、性別、年代に基づいて、ユーザタイプがどのタイプ（ここでは、Ａ〜Ｘ）に対応付けられるかを示すユーザタイプ対応表を示す。
例えば、図１２のキーワード・こだわり項目対応表により、ＮＯ．１のこだわり項目（デザイン）であると評価されたユーザ１０が、１０代の男性である場合、そのユーザ１０のユーザタイプは、「Ｇ」と判断される。ユーザタイプ「Ｇ」のユーザの特性は、（この例の設定では）デザイン・感覚・趣向に高いこだわりがあるユーザである。
また、図１２のキーワード・こだわり項目対応表により、ＮＯ．２のこだわり項目（機能・効果・効能）であると評価されたユーザ１０が、３０代の女性である場合、そのユーザ１０のユーザタイプは、「Ｅ」と判断される。ユーザタイプ「Ｅ」のユーザの特性は、（この例の設定では）機能・効果・効能・使い勝手・品質に高いこだわりがあるユーザである。
以下同様に、図１２のキーワード・こだわり項目対応表により評価されたこだわり項目と、性別・年代に基づいて、図１３のユーザタイプ対応表によりユーザタイプが判定される。
図１４は、本実施形態の情報提供システム１において、それぞれのユーザ１０に関して、ユーザタイプがどのように決定されるかを概念的に示す図である。図１４に示すように、ユーザ１０のユーザタイプは、そのユーザ１０がユーザ端末１００に入力したデータ（例えば、会話履歴データ２７３に含まれるユーザ１０の発話、なお、商品購入前の発話や商品購入後の発話を含む）と、会員情報（例えば、会員情報データ２６１に含まれる性別、年代といったデータ）に基づいて決定される（図１３のユーザタイプ対応表参照）。
また、図１４に示すように、このようにして決定されたユーザタイプに基づいて、ユーザ１０の発話に対してシナリオが検索され、そのシナリオに応じて応答が生成される。
また、ユーザ１０のユーザタイプは、ユーザの特性を表すものであるため、ユーザ１０ごとに複数設定するように構成することもできる。また、ユーザ１０の発話は、ユーザ１０が情報提供システム１にアクセスするたびに行われ、蓄積されていくので、こうした発話の内容を所定のタイミングで抽出し、ユーザタイプを見直すようにすることもできる。
図１５は、図１２に示すキーワード・こだわり項目対応表や図１３に示すユーザタイプ対応表に基づいて、ユーザ１０の発話からユーザタイプを決定する処理手順を説明するためのフローチャートである。図１５に示す処理は、例えば、ユーザ１０が発話を行うたびに呼び出される。
最初に、ステップＳ１１で、情報提供システム１の情報提供サーバ２００は、ユーザ端末１００から、ユーザ１０の入力（発話）を受信し、その入力から辞書データ２５１等を用いた自然言語処理等を経て、キーワードを抽出する。次に、ステップＳ１２において、抽出すべきキーワードが存在するか否かを判定する。キーワードが存在しない場合（ステップＳ１２のＮＯ）、処理を終了する。
キーワードが存在する場合（ステップＳ１２のＹＥＳ）、ステップＳ１３において、抽出されたキーワードが、こだわり項目に対応するか否かを判定する（すなわち、図１２のキーワード・こだわり項目対応表で、キーワードに対応するこだわり項目が存在するか否かを判定する）。抽出されたキーワードが、こだわり項目に対応しない場合（ステップＳ１３のＮＯ）、ステップＳ１１に戻り、次のキーワードについての処理を行う。
抽出されたキーワードが、こだわり項目に対応する場合（ステップＳ１３のＹＥＳ）、ステップＳ１４において、ユーザごとに、こだわり項目に対応した頻度を集計する。このように集計されたこだわり項目の頻度は、例えば、ユーザタイプ判定用データ２６３として記憶される。
その後、ステップＳ１５において、集計されたこだわり項目の頻度が所定の基準を満たしているか否かを判定する。所定の基準を満たしていない場合（ステップＳ１５のＮＯ）、ステップＳ１１に戻り、次のキーワードについての処理を行う。所定の基準を満たしている場合（ステップＳ１５のＹＥＳ）、ステップＳ１６において、会員情報データ２６１を参照して、対応するユーザ１０の年代と性別を取得する。
次に、ステップＳ１７において、所定の基準を満たしたと判定されたこだわり項目と、ステップＳ１６で取得したユーザの年代、性別との組み合わせを、ユーザタイプ対応表（図１３に示すユーザタイプ対応表）にあてはめ、得られたユーザタイプを、そのユーザ１０のユーザタイプとして決定する。
その後、ステップＳ１８において、決定されたユーザタイプを、会員情報データ２６１の対応するユーザ１０のユーザタイプとして設定（すでに設定されている場合は、更新）する。
なお、この例では、ユーザ１０が、こだわり項目に対応するキーワードを何度か発した場合に、所定の基準を満たしたとして、そのこだわり項目をユーザ１０のこだわり項目としているが、これ以外の方法で、ユーザ１０の発話に基づき、そのユーザ１０のこだわり項目を判別するようにしてもよい。
次に、図１６、及び図１７を参照して、本実施形態の情報提供システム１において、おすすめ商品の決定方法について説明する。
図１６は、おすすめ商品の決定がどのように行われているかを概念的に示す図である。図１６に示すように、この例では、商品のカテゴリに関する基準と、ユーザ１０と、ユーザタイプの同じ他のユーザの購入商品に関する基準に基づいて、又は、ユーザタイプの同じ他のユーザの購入商品に関する基準のみに基づいて、おすすめ商品が決定され、ユーザ１０に提示される。なお、商品のカテゴリは、この例では、ユーザ１０がＷＥＢページで表示している商品のカテゴリである。
また、このようなおすすめ商品の決定について、商品のカテゴリに関する他の基準を用いたり、ユーザタイプの同じ他のユーザの購入商品に関する他の基準を用いたりすることもできる。さらに、おすすめ商品の決定について、商品のカテゴリやユーザタイプの同じ他のユーザの購入商品といった基準以外の基準を用いることもできる。
さらに、この例では、ユーザ１０と、ユーザタイプの同じ他のユーザの購入情報に基づいて、おすすめ商品が決定されるが、ユーザ１０のユーザタープと類似するユーザタイプの他のユーザや、ユーザ１０のユーザタープと所定の観点で同じ分類の属するユーザタイプの他のユーザに関する購入情報に基づいて、おすすめ商品を決定することができる。例えば、図１３に示すユーザタイプ対応表のように、ユーザタイプＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆは、ユーザの特性が共通するという点で、同じ分類に属すると捉えることができる。また、ユーザタイプＧ、Ｈ、Ｉは、同じ性別でかつユーザの特性が共通するという点で、同じ分類に属すると捉えることができる。
次に、図１７のフローチャートを参照して、図１５のフローチャートに示した処理手順で決定されたユーザ１０のユーザタイプに基づいて、そのユーザ１０に対するおすすめ商品を決定する処理手順について説明する。なお、この例では、ユーザ１０が閲覧中の商品カテゴリとユーザタイプに基づいておすすめ商品を決定するパターンについて説明する。
最初に、ステップＳ２１において、ユーザ１０の発話を受信し、その発話から、レコメンドタイミングを判定する。この処理は、例えば、ユーザ１０の発話から、辞書データ２５１等を用いた自然言語処理等によってキーワードを抽出し、抽出されたキーワードとシナリオデータ２８１等から、ユーザ１０におすすめ商品を提示するレコメンドタイミングを判定する。次に、ステップＳ２２で、現在がレコメンドタイミングであるか否かを判定し、レコメンドタイミングでない場合（ステップＳ２２のＮＯ）、ステップＳ２１に戻り、ユーザ１０の発話の受信を行う。
レコメンドタイミングである場合（ステップＳ２２のＹＥＳ）、ステップＳ２３において、ユーザ１０が現在閲覧しているＷＥＢページの商品カテゴリを取得する。次に、ステップＳ２４において、会員情報データ２６１から、ユーザタイプを取得する。ここで、ユーザ１０は、ネットショッピングのＷＥＢページの閲覧を行うにあたって、ユーザＩＤでログインをしているため、そのことから、現在のユーザ１０を特定することができ、対応するユーザタイプを会員情報データ２６１から取得することができる。
次に、ステップＳ２５において、購入履歴データ２７２を参照して、取得した商品カテゴリと同じ（又は異なる）カテゴリについて、同じユーザタイプのユーザが購入した商品のランキングを取得する。ここで、購入履歴データ２７２が、単に購入履歴だけを記録している場合は、関連する購入履歴をすべて取得し、その履歴からランキングデータを生成する。
その後、ステップＳ２６において、所定のランキングの商品（例えば、現在閲覧中の商品カテゴリにおいて、ユーザ１０と同じユーザタイプのユーザの購入商品ランキング１位の商品）をおすすめ商品として決定し、これをユーザ１０に提示するためのＨＴＭＬデータを生成する。
次に、図１８〜図２０を参照して、本実施形態の情報提供システム１における、ユーザタイプ管理の第２のパターンについて説明する。
第２のパターンでは、図１８に示すように、３つの基本ユーザタイプ（ＴＹＰＥ−１、ＴＹＰＥ−２、ＴＹＰＥ−３）が用意され、それぞれの基本ユーザタイプについて、３つの観点でのこだわり項目の程度が定義される。
例えば、ＴＹＰＥ−１では、製品へのこだわりが低く（スコア：２０〜４０）、価格へのこだわりが高く（スコア：７５〜９５）、レコメンドへの許容度（すなわち、情報提供システム１から提供されるおすすめ商品の提示を必要としているか、当該提示を受け入れるスタンスか）が高い（スコア：７５〜９５）といったこだわり項目の程度となっている。
また、ＴＹＰＥ−２では、製品へのこだわりが非常に高く（スコア：８０〜１００）、価格へのこだわりが非常に高く（スコア：８０〜１００）、レコメンドへの許容度が極めて高い（スコア：０〜１０）といったこだわり項目の程度となっている。さらに、ＴＹＰＥ−３では、製品へのこだわりがやや低く（スコア：３０〜５０）、価格へのこだわりが中程度で（スコア：４０〜６０）、レコメンドへの許容度がやや高い（スコア：５０〜６０）といったこだわり項目の程度となっている。
図１９の左側は、３つの観点のこだわり項目（すなわち、製品へのこだわり、価格へのこだわり、レコメンドへのこだわり）に関するスコアからなる、ユーザ１０の個別ユーザタイプである。これらの項目のスコアは、ユーザ１０の発話から抽出されたキーワードに基づいて、加算又は減算されることにより調整される。スコアは、０から１００までの値をとり、例えば、ユーザ１０が、製品へのこだわりが低いことを表すキーワードを発するごとに、製品へのこだわりの項目に関するスコアが減算され、この例では、スコア値が２８となっている。同様に、価格へのこだわりの項目に関するスコアは８０、レコメンドへの許容の項目に関するスコアは８０にそれぞれ調整されている。
図１９の右側は、図１８に示した基本ユーザタイプ「ＴＹＰＥ−１」であり、図１９の左側に示すユーザ１０についての個別ユーザタイプが、この基本ユーザタイプに当てはまり、それによって、ユーザ１０のユーザタイプが、「ＴＹＰＥ−１」に決定される。すなわち、図１９の左側の個別ユーザタイプでは、製品へのこだわりの項目に関するスコアが２８であり、右側に示す基本ユーザタイプ「ＴＹＰＥ−１」における製品へのこだわりの項目に関するスコアの範囲、２０〜４０に当てはまる。また、図１９の左側の個別ユーザタイプでは、価格へのこだわりの項目に関するスコアが８０であり、右側に示す基本ユーザタイプ「ＴＹＰＥ−１」における価格へのこだわりの項目に関するスコアの範囲、７５〜９５に当てはまる。同様に、図１９の左側の個別ユーザタイプでは、レコメンドへの許容の項目に関するスコアが８０であり、右側に示す基本ユーザタイプ「ＴＹＰＥ−１」におけるレコメンドへの許容の項目に関するスコアの範囲、７５〜９５に当てはまる。もちろん、ユーザ１０が発話するたびに、個別ユーザタイプのこだわり項目に関するスコアが変化するので、当てはまる基本ユーザタイプも時間の経過とともに変化する可能性がある。
図２０は、上述した第２のパターンにおいて、それぞれのユーザ１０に関して、ユーザタイプがどのように決定されるかを概念的に示す図である。図２０に示すように、ユーザ１０のユーザタイプのそれぞれのこだわり項目は、そのユーザ１０がユーザ端末１００に入力したデータ（例えば、会話履歴データ２７３に含まれるユーザ１０の発話、なお、商品購入前の発話や商品購入後の発話を含む）や会員情報等に基づいて（スコアが）調整される。
また、ユーザ１０に対して行われた初回診断テストの結果や、購入履歴データ２７２に記憶された購入履歴、購入に関する挙動等に応じてもスコアが調整されうる。また、ユーザタイプの初期値として、所定の基本ユーザタイプのスコアを用いることもできる。
所定期間、このようなスコアの調整が行われると、こうして調整されたユーザタイプにあてはまる基本ユーザタイプが判定され、それがそのユーザ１０のユーザタイプとして決定される。
また、図２０に示すように、このようにして決定された基本ユーザタイプに基づいて、ユーザ１０の発話に対してシナリオが検索され、そのシナリオに応じて応答が生成される。
また、ユーザ１０の発話は、ユーザ１０が情報提供システム１にアクセスするたびに行われ、蓄積されていくので、こうした発話の内容を所定のタイミングで抽出し、ユーザタイプを見直すようにすることもできる。
なお、この例では、会員情報に基づいてユーザタイプが決定されるようになっているが、会員情報を用いないようにすることもできる。
次に、図２１〜図２３を参照して、本実施形態の情報提供システム１における、ユーザタイプ管理の第３のパターンについて説明する。
第３のパターンでは、図２１に示すように、２つの観点でのこだわり項目の程度に応じて、９つのユーザタイプが設定される。こだわり項目の１つは、製品へのこだわりの程度であり、こだわり項目のもう１つは、価格へのこだわりの程度である。これらのこだわりがそれぞれ、「ある」、「そこそこある」、「ほとんどない」、「ない」の４つの程度に評価され、これらの組み合わせによって９つのユーザタイプが定義され、さらに、これらの複数のユーザタイプがいくつかに分類されている。
例えば、図２１に示すように、製品へのこだわりがあり、価格へのこだわりがほとんどない（タイプＡ）、製品へのこだわりがあり、価格へのこだわりもある（タイプＣ）、価格へのこだわりがあり、製品へのこだわりがほとんどない（タイプＩ）は、「こだわる派」に分類される。
また、製品へのこだわりがあり、価格へのこだわりがそこそこある（タイプＢ）、価格へのこだわりがあり、製品へのこだわりがそこそこある（タイプＦ）は、「一部こだわる派」に分類される。
また、価格へのこだわりはなく、製品へのこだわりがそこそこある（タイプＤ）、製品へのこだわりはなく、価格へのこだわりがそこそこある（タイプＨ）は、「こだわり少々派」に分類される。
また、製品や価格に、こだわりがそこそこある（タイプＥ）は、「普通にこだわる派」に分類され、製品にも価格にもこだわりがない（タイプＧ）は、「こだわらない派」に分類される。
このようなユーザタイプの分布をグラフに表したのが、図２２である。ここで、基本ユーザタイプＥ（普通にこだわる派）は、ユーザ１０のユーザタイプを判定する際に、初期値として設定される。
図２３は、上述した第３のパターンにおいて、それぞれのユーザ１０に関して、ユーザタイプがどのように決定されるかを概念的に示す図である。図２３に示すように、ユーザ１０のユーザタイプのそれぞれのこだわり項目は、そのユーザ１０がユーザ端末１００に入力したデータ（例えば、会話履歴データ２７３に含まれるユーザ１０の発話、なお、商品購入前の発話や商品購入後の発話を含む）等に基づいて（こだわり項目の程度が）判定される。
また、この例では、ユーザタイプの初期値として、上述のように、ユーザタイプＥが用いられる。
所定期間、このようなこだわり項目の程度の判定が行われると、こうして判定されたこだわり項目の程度に合致するユーザタイプが判定され、それがそのユーザ１０のユーザタイプとして決定される。
また、図２３に示すように、このようにして決定されたユーザタイプに基づいて、ユーザ１０の発話に対してシナリオが検索され、そのシナリオに応じて応答が生成される。
また、ユーザ１０の発話は、ユーザ１０が情報提供システム１にアクセスするたびに行われ、蓄積されていくので、こうした発話の内容を所定のタイミングで抽出し、ユーザタイプを見直すようにすることもできる。
次に、図２４を参照して、ユーザ１０による商品検索において、ユーザ１０である「○○」と情報提供システム１のエージェントである「コンシェルジュ」が会話する状況を、より具体的に例示する。図２４は、図３に示す会話画面１２０の会話表示部１２１に表示されるユーザ１０の入力と情報提供システム１の応答の内容を示す図であり、ここでは便宜上、会話表示部１２１を縦長の会話表示部６０１とし、スクロールバーの操作によって順次表示される内容についても同時に表示するものとする（以降、図示される会話表示部について同じ）。
なお、この例では、上述した第１のパターンのユーザタイプ管理が用いられるものとする。
図２４の会話表示部６０１に示される会話では、最初に、ユーザ１０のログインに応答して、情報提供システム１が、「いらっしゃいませ！」等の応答６０２を行う。その後、ユーザ１０は、「持ち運びしやすいヘッドセットを探しているんだけど」という入力６０３を行う。
ここで情報提供システム１は、ユーザ１０の入力から「持ち運びしやすい」というワードを抽出し、それを、「軽い」や「コンパクト」といった、検索でヒットしやすいキーワードに変換する。また、キーワードとして、「ヘッドセット」や「ワイヤレスヘッドセット」も抽出される。
また、このとき、情報提供システム１は、「コンパクト」というキーワードから、このユーザ１０のこだわり項目を「使い勝手」とし（図１２のＮＯ．６）、そのこだわり項目から、図１３のユーザタイプ対応表より、ユーザタイプ＝「Ａ」と判定する（ユーザ１０は、１０代の男性とする）。
次に、情報提供システム１は、複数の候補からメーカーを選択するよう表示するとともに（応答６０４）、商品表示部１２６（図３に示す会話画面１２０の商品表示部１２６）に、ヘッドセットのメーカー一覧を表示する（表示処理６０５）。このとき、情報提供システム１は、商品データ２６２等を参照して検索し、検索結果として得られたヘッドセットのメーカーを一覧表示する。
その後、ユーザ１０が、一覧表示されたメーカーから、メーカー１を選択すると（選択処理６０６）、情報提供システム１は、ユーザタイプ＝「Ａ」に属する他のユーザが購入した、メーカー１のヘッドセットであって、「軽い」・「コンパクト」のキーワード条件を満たすものを、購入履歴データ２７２等を参照して検索し、検索結果として得られたヘッドセットを商品表示部１２６に一覧表示する（表示処理６０７）。
なお、情報提供システム１は、表示処理６０５において、メーカー一覧を表示する場合に、ユーザタイプやキーワード条件による絞り込みを行うようにしてもよい。また、色や価格帯などをユーザ１０に問い合わせて、これらの情報によって商品を絞り込んでいくこともできる。さらに、最新機種や最安値のものを、ユーザ１０の嗜好に合わせて提示（又は並び替え）することもできる。ユーザ１０の嗜好は、例えば、ユーザタイプや、嗜好商品データ２６４等を参照することで把握することができる。
次に、情報提供システム１は、ユーザ１０に、興味のある商品について詳細の閲覧を促す（応答６０８）。これに応じて、ユーザ１０は、一覧表示のなかから商品１を選択する（選択処理６０９）。
ユーザ１０の選択処理に応じて、情報提供システム１は、選択された商品１の説明を表示するとともに、当該モデルの新機種の案内も行い、詳細ページの閲覧を促す（応答６１０）。商品１の説明や新機種の情報は、例えば、商品データ２６２のおすすめ情報や新機種情報等を参照することで得られる。
その後、情報提供システム１は、商品表示部１２６に商品１の詳細説明が記載されたメーカーのＷＥＢページを表示するよう制御する（表示処理６１１）。また、ユーザ１０が、新機種の案内を表示させるよう操作した場合、このユーザ１０のこだわり項目を「売れ筋」とし（図１２のＮＯ．７）、そのこだわり項目から、図１３のユーザタイプ対応表より、ユーザタイプ＝「Ｓ」と判定し、上記で判定したユーザタイプ＝「Ａ」に代えて（又は、「Ａ」とともに）、ユーザ１０のユーザタイプとして会員情報データ２６１を更新する。このように、情報提供システム１は、ユーザ１０の入力だけでなく、ユーザ１０のクリック等の選択操作を含む様々な挙動に応じて、ユーザタイプを判定することができる。
上記のようにして、情報提供システム１は、ユーザ１０の入力からユーザタイプを判定するために利用できるキーワードを抽出するとともに、商品を絞り込むためのキーワードを抽出し、ユーザタイプとキーワードをもとに、条件を満たす商品を一覧表示し、ユーザ１０にとって適した商品を案内することができる。
次に、図２５を参照して、レコメンドと購入商品の評価収集の場面において、ユーザ１０である「□□」と情報提供システム１のエージェントである「コンシェルジュ」が会話する状況を、より具体的に例示する。
なお、この例では、上述した第１のパターンのユーザタイプ管理が用いられるものとする。
図２５の会話表示部６２１に示される会話では、最初に、ユーザ１０のログインに応答して、情報提供システム１が、「いらっしゃいませ！」等のあいさつに続き、キャンペーンの案内、及び購入した商品についての評価を尋ねる応答６２２を行っている。このような情報提供システム１の応答内容は、ログインしたユーザ１０の購入価格の総額や訪問回数等に応じて調整することができる。なお、ユーザ１０の購入価格の総額や訪問回数は、会員情報データ２６１に記憶されている。
この応答６２２に応じて、ユーザ１０は、購入商品についての感想「とても軽くてコンパクトで持ち運びに便利で良かったわ」を入力する（入力６２３）。ここで、情報提供システム１は、この入力から、キーワード「軽い」、「コンパクト」を抽出し、「コンパクト」というキーワードから、このユーザ１０のこだわり項目を「使い勝手」とし（図１２のＮＯ．６）、そのこだわり項目から、図１３のユーザタイプ対応表より、ユーザタイプ＝「Ｄ」と判定する（ユーザ１０は、２０代の女性とする）。
次に、情報提供システム１は、ユーザ１０におすすめ商品の紹介を提案し（応答６２４）、ユーザ１０がこれを了承する（入力６２５）。これに応じて、情報提供システム１は、５つの商品をおすすめし、なかでもメーカー１のワイヤレスヘッドセットがおすすめである旨の応答を行うとともに（応答６２６）、商品表示部１２６に、その５つの商品を表示する（表示処理６２７）。このようなおすすめ商品は、ユーザ１０のユーザタイプ、平均購入価格、訪問回数、売れ筋ランキング、ユーザ属性（２０代・女性）等に基づいて選択される。
さらにここで、情報提供システム１が、特におすすめした商品（メーカー１のワイヤレスヘッドセット）の詳細を閲覧するか尋ねると（応答６２８）、ユーザ１０は、当該詳細を閲覧する意思を表明する（入力６２９）。そこで、情報提供システム１は、商品表示部１２６に、おすすめ商品の詳細説明が記載されたメーカーのＷＥＢページを表示するよう制御する（表示処理６３０）。
次に、図２６を参照して、顧客が要望を行う場面において、ユーザ１０である「○○」と情報提供システム１のエージェントである「コンシェルジュ」が会話する状況を、より具体的に例示する。
図２６の会話表示部６４１に示される会話では、最初に、ユーザ１０が、商品に「のし」をつけることができるかを尋ねている（入力６４２）。これに対し、情報提供システム１は、入力の内容から、対応する予め用意された応答文を表示し（応答６４３）、これとともに、「のし」について詳細に説明したＷＥＢページのＵＲＬをリンクテキストとして表示する（リンクテキスト６４４）。
その後、情報提供システム１は、ユーザ１０に、問題が解決した場合はサンクスボタンをクリックするよう促すと（応答６４５）、これに応じて、ユーザ１０は、サンクスボタンをクリックする（選択処理６４６）。このようなサンクスボタンのクリックは、カウントされ、会員情報データ２６１の満足度として記憶される。
次に、図２７を参照して、クレーム対応を行う場面において、ユーザ１０である「○○」と情報提供システム１のエージェントである「コンシェルジュ」が会話する状況を、より具体的に例示する。
図２７の会話表示部６６１に示される会話では、最初に、ユーザ１０が、商品の不備を伝え、返品ができるかどうかを尋ねている（入力６６２）。これに対し、情報提供システム１は、入力の内容から、対応する予め用意された応答文を表示し（応答６６３）、これとともに、電話やライブチャットの画面を商品表示部１２６に表示し、オペレータによる対応を開始する（対応処理６６４）。
次に、図２８〜図３５を参照して、ユーザ１０が、情報提供システム１による商品検索から購入対応を経て、商品を購入する場面において、ユーザ１０である「△△」と情報提供システム１のエージェントである「コンシェルジュ」が会話する状況を、より具体的に例示する。
図２８は、ネットショッピングサイト（ＡＡオンラインショップ）のトップ画面７０１を示した図である。ユーザ１０は、ユーザ端末１００でＷＥＢブラウザを起動し、そこでＡＡオンラインショップのＵＲＬを入力し（ブックマーク等から選択し、あるいは直接ＵＲＬを入力する等して）、図２８のトップ画面７０１をユーザ端末１００のディスプレイに表示する。
トップ画面７０１にはトップ画面表示部７０２が配置され、その上部にはタイトルが、左側にはカテゴリ一覧が表示される。ユーザ１０は、このトップ画面表示部７０２に表示される各種情報を閲覧し、リンクされたテキストやイメージをマウス等でクリックすることにより、商品の情報をさらに詳細に表示させたり、所望の商品の購入手続を行ったりする。
トップ画面表示部７０２の右側には、本実施形態の情報提供システム１に接続するためのログイン部７０３が表示され、ここでユーザ１０は、ユーザＩＤとパスワードを入力し、ログインボタンをマウス等でクリックする。このログインボタンをクリックすることにより、情報提供システム１と、商品の購入等について会話（ユーザ１０からの入力に対して、情報提供システム１から応答が行われる）を行うことができる。
ログインが行われると、会話画面に遷移するが、この会話画面は、図３に示す会話画面１２０と同様のものである。図２９から図３５は、図３に示す会話画面１２０の会話表示部１２１に対応する表示部に表示される、ユーザ１０の入力と情報提供システム１の応答の内容を示す図であり、ここでは便宜上、会話表示部１２１に対応する表示部を縦長の会話表示部とし、スクロールバーの操作によって順次表示される内容についても同時に表示するものとする。すなわち、図２９の会話表示部７１１から図３５の会話表示部７７１は、連結された１つの表示部を表すものである。
なお、この例では、上述した第２のパターンのユーザタイプ管理が用いられるものとする。
図２９の会話表示部７１１に示される会話では、最初に、ユーザ１０がＡＡオンラインショップのサイトにログインしたことに応答して、情報提供システム１が、「△△様、お久しぶりです。お元気でしたか？」等のあいさつと、キャンペーンの告知などを含む応答７１２を行う。このようなあいさつは、ニックネーム、キャンペーン情報、前回閲覧時間などに基づいて、シナリオに基づいて生成される。
ここで、ユーザ１０は、「前にすすめてもらったの買おうかな」という入力７１３を行う。ここで情報提供システム１は、ユーザ１０の入力から、前にすすめた商品（商品ＡＡ０１）について、カートに入れるか否かを尋ねる応答７１４を行う。以前にユーザ１０にすすめた商品は、例えば、おすすめ履歴データ２７１や、嗜好商品データ２６４の購入検討商品として記憶されている。また、このとき、情報提供システム１は、ユーザ１０に関して、当該商品に関する嗜好度がアップしたとして、当該商品の嗜好度スコアを加算する。このような嗜好度スコアは、嗜好商品データ２６４に記録されうる。
情報提供システム１は、上記の応答７１４とともに、商品ＡＡ０１の情報を、図３に示す会話画面１２０の商品表示部１２６に対応する商品表示部に表示する（表示処理７１５）。
ここで、情報提供システム１が、商品ＡＡ０１をカートに入れるか否かを尋ねると（応答７１６）、ユーザ１０は、これに応じて、商品ＡＡ０１をカートに入れる旨の意思表示を行う（入力７１７）。
このとき、情報提供システム１は、ユーザ１０が、おすすめ商品をそのまま購入するということで、そのユーザ１０のこだわり項目「レコメンドへの許容」のスコアを所定数だけ加算する。そして、このようなスコアの変化によってユーザ１０が他のユーザタイプに属することになった場合は、ユーザ１０と当該変更後のユーザタイプとを関連付けるように会員情報データ２６１を更新する。
ユーザ１０の入力７１７に応じて、情報提供システム１は、「凄くツヤのある睫毛は素敵ですよね。」といった応答７１８を行うが、これは、例えば、商品データ２６２に記憶されている当該商品ＡＡ０１のおすすめ情報から引用したものである。
情報提供システム１は、ここで、商品ＡＡ０１がカートに入れられたことを示す効果音を出力するようユーザ端末１００を制御する（効果音出力処理７１９）。
会話は、図３０の会話表示部７２１に進み、そこで、ユーザ１０が、いつも購入している商品についての購入を指示する（入力７２２）。この入力７２２に応じて、情報提供システム１は、購入履歴データ２７２を参照して、いつものメイク落とし（商品ＡＡ０２）を特定する。このとき、情報提供システム１は、そのユーザ１０が、使い慣れたものを好む特性であり、これにより、こだわり項目「製品へのこだわり」のスコアを所定数だけ加算する。また、これによってユーザタイプが変更になった場合は、上述のように、会員情報データ２６１を更新する。
また、情報提供システム１は、ユーザ１０に関して、当該商品に関する嗜好度がアップしたとして、当該商品の嗜好度スコアを加算する。
次に、情報提供システム１は、いつもの商品が、商品ＡＡ０２であることを確認する（応答７２３）。
ここで、ユーザ１０が、商品ＡＡ０２について、お徳用の存在を確認する（入力７２４）。ここで、情報提供システム１は、商品データ２６２を参照して、商品ＡＡ０２についてお徳用モデルがあるか否かを確認する。また、そのユーザ１０が、お得なものに敏感な特性であり、これにより、こだわり項目「価格へのこだわり」のスコアを所定数だけ加算する。また、これによってユーザタイプが変更になった場合は、上述のように、会員情報データ２６１を更新する。
情報提供システム１は、商品ＡＡ０２についてお徳用モデルがあったため、その事実と、商品ＡＡ０２との比較情報を生成し表示する（応答７２５）。ここで、ユーザ１０が値引きについての要望を行うと（入力７２６）、情報提供システム１は、そのユーザ１０が、お得なものに敏感な特性であり、これにより、こだわり項目「価格へのこだわり」のスコアを所定数だけ加算する。また、これによってユーザタイプが変更になった場合は、上述のように、会員情報データ２６１を更新する。
会話は、図３１の会話表示部７３１に進み、そこで、情報提供システム１が、値引きができない旨を伝える（応答７３２）。この情報は、商品データ２６２の当該商品に関する値引情報を参照することによって確認することができる。
次に、ユーザ１０が、その旨了解し、商品ＡＡ０２のお徳用モデルの購入を指示する（入力７３３）。この入力７３３に応じて、情報提供システム１は、「たっぷりお使いになるとお肌への負担も少なくて良いですね。」といった応答７３４を行うが、これは、例えば、商品データ２６２に記憶されている当該商品ＡＡ０２（１８０ｇ）のおすすめ情報から引用したものである。
情報提供システム１は、ここで、商品ＡＡ０２（１８０ｇ）がカートに入れられたことを示す効果音を出力するようユーザ端末１００を制御する（効果音出力処理７３５）。
この後、ユーザ１０は、「ありがと」の入力７３６を行い、これに応じて、情報提供システム１は、他の要望がないかを伺う応答７３７を行う。ここで、ユーザ１０が、要望を思い出そうと入力７３８を行っている間（又は、応答７３７から所定時間経過後）、情報提供システム１は、応答を少し待つほうが良いと判断し、コンシェルジュのキャラクタが期待した表情で待つように、表情を変更するよう制御する（表情変更処理７３９）。
会話は、図３２の会話表示部７４１に進み、ユーザ１０が、シミ対策の要望を入力する（入力７４２）。ここで、情報提供システム１は、ユーザ１０に関して、シミ対策商品に関する嗜好度がアップしたとして、当該商品の嗜好度スコアを加算する。このような嗜好度スコアは、嗜好商品データ２６４に記録されうる。
次に、情報提供システム１は、シミ関連商品について商品一覧を表示するよう促す（応答７４３）。このとき、情報提供システム１は、ユーザ１０のユーザタイプと同じ他のユーザの購入履歴を参照して、所定の基準により（例えば、売れている順に）シミ関連商品を一覧表示する（表示処理７４４）。また、情報提供システム１は、このようなおすすめ商品の決定に際して、ユーザ１０の購入履歴や商品閲覧履歴を参照して、これらの基づいておすすめ商品やおすすめ商品の表示順を決定することができる。
ここでさらに、情報提供システム１は、ユーザ１０が、シミ対策商品を購入したことがなく、何か質問があるかを尋ねる（応答７４５）。これに対して、ユーザ１０が、「どれが良いかわかんないなぁ」と入力すると（入力７４６）、情報提供システム１は、シミ関連商品を目的別分類で分類することを提案する（応答７４７）。なお、商品データ２６２では、各商品に、商品カテゴリの他、目的別分類が対応付けられている。
ここで、ユーザ１０が、「シミをなくしたいなー」といったつぶやきを入力すると（入力７４８）、情報提供システム１は、このユーザ１０の入力を「シミのケア」という目的であると判定し、商品ＡＡ０３をおすすめ商品として決定する（応答７４９）。なお、ここで、情報提供システム１は、ユーザ１０に関して、シミのケアに関する嗜好度がアップしたとして、「シミのケア」という嗜好対象の嗜好度スコアを加算する。このような嗜好度スコアは、嗜好商品データ２６４に記録されうる。
会話は、図３３の会話表示部７５１に進み、ユーザ１０が、おすすめの商品ＡＡ０３に対して、「これで消えるの？」という質問を発する（入力７５２）。このとき、情報提供システム１は、そのユーザ１０が、効果を気にする特性であり、これにより、こだわり項目「製品へのこだわり」のスコアを所定数だけ加算する。また、これによってユーザタイプが変更になった場合は、上述のように、会員情報データ２６１を更新する。
次に、情報提供システム１は、ユーザ１０の質問に対して、有効成分の説明、及びお客様の声を紹介する（応答７５３）。また、情報提供システム１は、この応答７５３とともに、商品表示部１２６に対応する商品表示部において、お客様の声を順次ポップアップ表示するよう制御する（表示処理７５４）。なお、有効成分の説明、及びお客様の声は、商品データ２６２に記憶されている商品の詳細情報と顧客情報から、所定の基準により抽出したものである。
その後、ユーザ１０から、「良さそうだね・・・。」といった入力７５５が行われると、情報提供システム１は、この入力７５５に基づいて、今がレコメンドタイミングと判断し、商品データ２６２に記憶されている商品の顧客情報から使用感を抽出し、それを表示させることで、使用イメージを持ってもらい、商品の購入をさらに促すようなプラスコメントをユーザ１０に提供する（応答７５６）。
その後、ユーザ１０が、「でも、今はいいや。・・・給料日にする！」と入力７５７を行ったところで、情報提供システム１は、レコメンドタイミングの終了と判断し、次回ご検討下さいといった旨の応答７５８を表示させる。また、ここで、情報提供システム１は、商品ＡＡ０３を、ユーザ１０の購入検討商品として、嗜好商品データ２６４に記憶する。
会話は、図３４の会話表示部７６１に進み、今度は、ユーザ１０が、引っ越しの際の手続について尋ねられる（入力７６２）。このとき、情報提供システム１は、質問の内容をＦＡＱ回答集２８２と照合して、質問に応じたＦＡＱの対応（応答７６３）を表示させる。ここでは、ユーザ１０に、問い合わせフォーム、又は電話で知らせるように促し、商品表示部１２６に対応する商品表示部に、問い合わせフォームと電話番号を表示する（表示処理７６４）。
そこで、ユーザ１０は、「じゃ、電話しよ。」と入力７６５を行い、情報提供システム１は、「はい、お待ちしております。」といった応答７６６を行う。
その後、ユーザ１０が、電話によって住所変更手続きを行い（住所変更処理７６７）、「住所変更完了！ありがとね。」と入力７６８を行うと、情報提供システム１は、ここで、ユーザ１０に買い物終了の意思があると判断し、ユーザ１０からの感謝の返答に加えて、送料無料の案内を行う（応答７６９）。
会話は、図３５の会話表示部７７１に進み、ユーザ１０が送料について質問する（入力７７２）。そうすると、情報提供システム１は、質問の内容をＦＡＱ回答集２８２と照合して、質問に応じたＦＡＱの対応（応答７７３）を表示させる。情報提供システム１は、カート内合計と送料の関係に基づいて送料を計算し、その金額を通知するとともに、あといくらの買い物をしたら送料が無料になり、仮に、購入検討商品である商品ＡＡ０３を購入したら送料が無料になるとの案内を応答７７３に含める。
その後、ユーザ１０が、「確かに・・・どうしようかな」と入力７７４を行ったところで、情報提供システム１は、今がレコメンドタイミングと判断し、商品データ２６２の商品ＡＡ０３のおすすめ情報に含まれる季節のレコメンド文と、割引情報に含まれるキャンペーン情報を応答７７５として表示させる。
ここで、ユーザ１０が、「うーん、それじゃ、買いましょう！」といった入力７７６を行うと、情報提供システム１は、このユーザ１０が、おすすめ商品を受け入れたことにより、こだわり項目「レコメンドへの許容」のスコアを所定数だけ加算する。また、これによってユーザタイプが変更になった場合は、上述のように、会員情報データ２６１を更新する。
情報提供システム１は、ユーザ１０の購入意思の表示（入力７７６）に基づいて、お礼の文言と、（商品データ２６２に記憶された）商品ＡＡ０３のおすすめ情報からおすすめの一言を表示させ（応答７７７）、購入手続を行うために、会話画面をカート情報確認画面に遷移させる（表示処理７７８）。また、このとき、情報提供システム１は、商品ＡＡ０３を、購入履歴データ２７２に、ユーザ１０と関連付けて記憶する。また、おすすめ商品の成功率を別途登録するようにしてもよい。
次に、図３６を参照して、本実施形態に係る情報提供システム１において、上述のようなユーザ対応処理の典型的なパターンについて説明する。図３６は、ユーザ対応処理の典型的手順を示すフローチャートである。
最初に、ステップＳ３１において、ユーザ１０のログインを受け付ける。ユーザ１０のユーザ端末１００（例えば、ネットショッピングのトップ画面）から入力されたユーザＩＤとパスワードは、情報提供システム１の会員情報データ２６１に基づいて認証が行われ、認証がＯＫであれば次のステップに進み、そうでなければ、ユーザ端末１００にエラーメッセージが出力される。
次に、ステップＳ３２において、情報提供システム１は、ユーザ１０の発話（入力）の内容や、抽出されたキーワード等から、そのユーザ１０におすすめ商品の案内を行う（すなわち、レコメンドを行う）か、ユーザ１０の発話を待つ（すなわち、ヒアリング）かを判断する。
ヒアリングを行うと判断した場合、ステップＳ３３に進み、そこで、ユーザ１０の発話を待ち、さらに、ユーザ１０の商品の嗜好に関する発話を引き出すように応答を出力してユーザ１０と会話を行う。次に、ステップＳ３４で、ユーザ１０との会話を継続するか否かを判断し、ユーザ１０の発話の内容から、商品や商品の購入について興味がないと判断した場合（ステップＳ３４のＮＯ）、処理を終了する。
ユーザ１０が、商品や商品の購入について興味があると判断した場合（ステップＳ３４のＹＥＳ）、再びステップＳ３２に戻って、レコメンドかヒアリングかの判定を繰り返す。
ステップＳ３２において、レコメンドを行うと判断した場合、ステップＳ３５に進み、そこで、ユーザ１０のユーザタイプ、発話の内容、購入履歴等に基づいて、おすすめ商品を決定する。おすすめ商品の決定は、例えば、図１７のフローチャートに示したような手順で行われる。次に、ステップＳ３６において、決定したおすすめ商品（又は、おすすめ商品の一覧）を、ユーザ端末１００のディスプレイに表示させる（例えば、商品表示部１２６に対応する商品表示部に表示させる）よう制御する。
次に、ステップＳ３７において、表示されたおすすめ商品に対して、ユーザ１０が興味を示したか否かが判定され、興味がなければ（ステップＳ３７のＮＯ）、会話を継続させながら、再びステップＳ３２に戻って、レコメンドかヒアリングかの判定を繰り返す。
ステップＳ３７において、興味があると判定された場合（ステップＳ３７のＹＥＳ）、ステップＳ３８において、おすすめ商品について、さらに詳細な情報（例えば、おすすめの一言、キャンペーン情報、お客様の声等のプラスコメント）を表示したり、商品表示部に表示された商品アイコンをクリックするよう促したりする。
次に、ステップＳ３９において、ユーザ１０が、購入意思を有しているか否かを、ユーザ１０の発話や挙動に基づいて判定する。ステップＳ３９で、購入意思がないと判定された場合（ステップＳ３９のＮＯ）、会話を継続させながら、再びステップＳ３２に戻って、レコメンドかヒアリングかの判定を繰り返す。
購入意思が有ると判定された場合（ステップＳ３９のＹＥＳ）、ステップＳ４０において、購入手続のフローを実行し、商品の購入に必要な手続をユーザ１０に案内する。
次に、図３７を参照して、本実施形態に係る情報提供システム１において、おすすめ商品を表示するレコメンドを行うタイミングやレコメンドの是非をどのように判定するかを説明する。図３７は、ユーザ１０からどのような入力がされた場合に、その入力をどのように判定し、最終的にどのようなレコメンドの方針をとるかについて、いくつかの例を示した図である。
図３７のＮＯ．１のパターンは、ユーザ１０の入力から「そうだね」、「ほんとだ」、「たしかに」といったキーワードが抽出された場合、ユーザ１０が単純な肯定を示していると判定し、「どうかな」、「そうでもない」といったキーワードが抽出された場合、ユーザ１０が単純な否定を示していると判定する。
図３７のＮＯ．２のパターンは、ユーザ１０の入力から「へー」、「そうなんだ」、「知っているよ」、「それ、いいね」といったキーワードが抽出された場合、ユーザ１０が興味を示していると判定し、「他なんかないの」といったキーワードが抽出された場合、ユーザ１０が興味を示していないと判定する。
図３７のＮＯ．３のパターンは、ユーザ１０の入力が、「クールというよりは、無機質な感じだね」といったものである場合、こうした入力は、デザイン、価格、機能、使い勝手、評判等の評価項目を含むコメントであると判定する。
図３７のＮＯ．４のパターンは、ユーザ１０の入力が、「確かにデザインはいいけど価格がね・・」といったものである場合、ユーザ１０が複合的な否定を示していると判定する。また、ＮＯ．５のパターンは、ユーザ１０の入力が、「会員って何か特典があるの？」といったものである場合は、その他として分類される。
そして、情報提供システム１では、上記のＮＯ．１〜ＮＯ．３のパターンについては、レコメンドの方針として、購入意欲があるかどうかを探りながらその商品、又は違う商品を勧めるフローに進むようにシナリオにしたがって制御が行われる。
一方、上記のＮＯ．４のパターンについては、評価対象項目を含む肯定・否定である場合、対象になった評価項目へのフォローやそれ以外の評価項目を追加して商品を勧め、購入意欲があるかどうかを探りながらその商品、又は違う商品を勧めるフローに進むようにシナリオにしたがって制御が行われる。
また、上記のＮＯ．５のパターンについては、上記のパターンに関連しないことを条件に、ユーザ１０からの入力があれば、その入力の後、その入力に対する確認をして、次の商品を紹介したり、そのまま待機したりするよう、シナリオにしたがって制御が行われる。
次に、図３８を参照して、本発明の実施形態に係る情報提供システム１の情報提供サーバ２００を構成するコンピュータのハードウェア構成の例について説明する。ただし、図３８に示す情報提供サーバ２００の構成は、その代表的な構成を例示したにすぎない。
情報提供サーバ２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００３、ネットワークインタフェース１００４、オーディオ制御部１００５、マイクロフォン１００６、スピーカ１００７、ディスプレイコントローラ１００８、ディスプレイ１００９、入力機器インタフェース１０１０、キーボード１０１１、マウス１０１２、外部記憶装置１０１３、外部記録媒体インタフェース１０１４、及びこれらの構成要素を互いに接続するバス１０１５を含んでいる。
ＣＰＵ１００１は、情報提供サーバ２００の各構成要素の動作を制御し、ＯＳの制御下で、本発明に係る入力解析部２０２や応答制御部２０３等の実行を制御する。
ＲＡＭ１００２には、ＣＰＵ１００１で実行される各処理を実行するためのプログラムや、それらのプログラムが実行中に使用するデータが一時的に格納される。ＲＯＭ１００３には、情報提供サーバ２００の起動時に実行されるプログラム等が格納される。
ネットワークインタフェース１００４は、ネットワーク１０２０に接続するためのインタフェースである。ネットワーク１０２０は、例えば、情報提供サーバ２００とユーザ端末１００との間のネットワークであり、図１に示すネットワーク３００に対応する。
オーディオ制御部１００５は、マイクロフォン１００６とスピーカ１００７を制御して音声の入出力を制御する。ディスプレイコントローラ１００８は、ＣＰＵ１００１が発行する描画命令を実際に処理するための専用コントローラである。ディスプレイ１００９は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）で構成される表示装置である。ディスプレイ１００９を、タッチ操作が可能なタッチパネルディスプレイとすることもできる。
入力機器インタフェース１０１０は、キーボード１０１１やマウス１０１２から入力された信号を受信して、その信号パターンに応じて所定の指令をＣＰＵ１００１に送信する。
外部記憶装置１０１３は、例えば、ハードディスクや半導体メモリのような記憶装置であり、この装置内には上述したプログラムやデータが記録され、実行時に、必要に応じてそこからＲＡＭ１００２にロードされる。例えば、図１に示す情報提供管理ＤＢ２５０なども、このような外部記憶装置１０１３に記憶されうる。
外部記録媒体インタフェース１０１４は、外部記録媒体１０３０にアクセスして、そこに記録されているデータを読み取る。外部記録媒体１０３０は、例えば、可搬型のフラッシュメモリ、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などである。ＣＰＵ１００１で実行され、本発明の各機能を実現するためのプログラムは、この外部記録媒体インタフェース１０１４を介して外部記録媒体１０３０から提供されうる。また、本発明の各機能を実現するためのプログラムの他の流通形態としては、ネットワーク上の所定のサーバから、ネットワーク１０２０及びネットワークインタフェース１００４を介して外部記憶装置１０１３やＲＡＭ１００２に格納されるというルート等も考えられる。
本発明の一実施形態に係る情報提供システム１の情報提供サーバ２００のハードウェア構成について、一例を説明したが、本発明のユーザ端末１００も基本的にこれと同様の構成を有するコンピュータである。ただし、ここで、情報提供サーバ２００については、オーディオ制御部１００５、マイクロフォン１００６、スピーカ１００７、ディスプレイコントローラ１００８、ディスプレイ１００９、入力機器インタフェース１０１０、キーボード１０１１、及びマウス１０１２は必須の構成要素ではない。
なお、ここまで、本発明の一実施形態に係る情報提供システム１について、本発明を実施することができる具体例を示しながら説明してきたが、これらの具体例は本発明を説明するための一例に過ぎず、本発明の権利範囲はこれらの具体例に限定されることはない。これら以外の様々な方法や構成によって、本発明の技術的思想を実現することができる。
１ 情報提供システム
１０ ユーザ
１００ ユーザ端末
２００ 情報提供サーバ
２５０ 情報提供管理ＤＢ
３００ ネットワーク
１００１ ＣＰＵ
１００２ ＲＡＭ
１００３ ＲＯＭ
１００４ ネットワークインタフェース
１００５ オーディオ制御部
１００６ マイクロフォン
１００７ スピーカ
１００８ ディスプレイコントローラ
１００９ ディスプレイ
１０１０ 入力機器インタフェース
１０１１ キーボード
１０１２ マウス
１０１３ 外部記憶装置
１０１４ 外部記録媒体インタフェース
１０１５ バス

Claims (7)

  1. ユーザが操作するユーザ端末から前記ユーザの入力を受信する入力受信手段と、
    前記入力に応答して前記ユーザ端末に出力する応答の内容を決定する応答決定手段と、
    前記入力に基づいて得られたワードによって、前記ユーザのユーザタイプを判定するユーザタイプ判定手段と、を備える情報提供システムであって、
    前記応答決定手段は、前記判定された前記ユーザのユーザタイプに基づいて前記ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定し、前記決定された商品又はサービスに関する情報を前記応答の内容に含めるよう制御することを特徴とする情報提供システム。
  2. 前記応答決定手段は、前記判定された前記ユーザのユーザタイプ、及び前記ユーザ端末において前記ユーザが選択したカテゴリに基づいて、前記ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定する、請求項１に記載の情報提供システム。
  3. 前記応答決定手段は、前記判定された前記ユーザのユーザタイプと同じ、又は類似するユーザタイプのユーザにおける購入情報に基づいて、前記ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定する、請求項１又は２に記載の情報提供システム。
  4. 前記ユーザタイプ判定手段は、前記入力に基づいて得られた前記ワード、及び前記ユーザの属性に基づいて、前記ユーザのユーザタイプを判定する、請求項１に記載の情報提供システム。
  5. 前記ユーザタイプ判定手段は、時間の経過とともに受信する前記ワードに応じて、前記ユーザのユーザタイプを更新する、請求項１又は４に記載の情報提供システム。
  6. 情報提供システムの情報提供サーバにおいて、
    ユーザが操作するユーザ端末から前記ユーザの入力を受信する入力受信ステップと、
    前記入力に応答して前記ユーザ端末に出力する応答の内容を決定する応答決定ステップと、
    前記入力に基づいて得られたワードによって、前記ユーザのユーザタイプを判定するユーザタイプ判定ステップと、を備える情報提供方法であって、
    前記応答決定ステップは、前記判定された前記ユーザのユーザタイプに基づいて前記ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定し、前記決定された商品又はサービスに関する情報を前記応答の内容に含めるよう制御することを特徴とする情報提供方法。
  7. コンピュータに、
    ユーザが操作するユーザ端末から前記ユーザの入力を受信する入力受信手段、
    前記入力に応答して前記ユーザ端末に出力する応答の内容を決定する応答決定手段、及び、
    前記入力に基づいて得られたワードによって、前記ユーザのユーザタイプを判定するユーザタイプ判定手段として機能させるプログラムであって、
    前記応答決定手段は、前記判定された前記ユーザのユーザタイプに基づいて前記ユーザに対して提示する商品又はサービスを決定し、前記決定された商品又はサービスに関する情報を前記応答の内容に含めるよう制御することを特徴とするプログラム。
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