JP2018142033A - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】商品の購入検討しているユーザに対して、当該商品が他のユーザに関心が持たれているかどうかを迅速に通知することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】システム制御部は、ユーザＵ１の操作により検出対象となった商品を検出対象商品として特定し、特定した検出対象商品の情報に基づいて、当該検出対象商品の特定時点より前に登録された商品であって、ユーザＵ２の参照対象として登録された商品を通知対象商品として特定する。そして、システム制御部は、特定した通知対象商品の参照情報を少なくとも取得し、当該通知対象商品を所定の通知条件を満たす商品であると判定た場合、当該参照情報に対応付けられたユーザＩＤが示すユーザＵ２に対して、当該通知条件を満たす通知対象商品が他のユーザに関心が持たれている可能性があることを示す通知情報を通知する。【選択図】図５

Description

本発明は、ユーザによる商品の購入を支援するシステム等の技術分野に関する。

従来、ユーザによる商品の購入を支援する技術が知られている。例えば、特許文献１には、商品についての平均閲覧数を商品ごとにグラフ化して表示することで、購入者予定者は、人気商品がどれであるかを簡単に索出することができる技術が開示されている。また、特許文献２には、商品予約希望者の顧客ランクと商品の販売状況とから商品予約希望者が予約できる商品一覧を顧客端末に表示させ、商品予約希望者により商品予約がなされると店舗により商品の取り置きがなされる技術が開示されている。

特開２００３−１１５００６号公報 特開２０１０−００３１３９号公報

しかしながら、特許文献１のような技術では、あるユーザが所望の条件を満たす商品を発見した後に、より条件の良い商品がないかを更に探している期間に発見済の商品が他のユーザに売れてしまうといった不都合がある。一方、特許文献２の技術のように、ユーザに対して商品の取り置きを許容すると、少なからず販売者の販売機会を棄損するおそれがある。

そこで、本発明は、上記点に鑑みてなされたものであり、商品の購入検討しているユーザに対して、当該商品が他のユーザに関心が持たれているかどうかを迅速に通知することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、第１のユーザの操作により検出対象となった商品を特定する商品特定手段と、第２のユーザの参照対象として登録された商品の参照情報と、当該商品の登録時刻と、当該第２のユーザのユーザ識別情報とを第２のユーザ毎に対応付けて記憶する記憶手段から、前記商品特定手段により特定された商品の情報に基づいて当該商品の特定時点より前に登録された前記商品の参照情報を取得する参照情報取得手段と、前記参照情報取得手段により取得された前記参照情報に示される商品が所定の通知条件を満たす商品である場合、当該参照情報に対応付けられた前記ユーザ識別情報が示す第２のユーザに対して、前記通知条件を満たす商品が他のユーザに関心が持たれている可能性があることを示す通知情報を通知する通知手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、商品の購入検討しているユーザに対して、当該商品が他のユーザに関心が持たれているかどうかを迅速に通知することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記記憶手段には、前記参照情報に示される商品の登録に至る際に用いられた検索語が、当該参照情報に対応付けられて記憶されており、前記通知手段は、前記参照情報取得手段により取得された前記参照情報に対応付けられた前記検索語に関連する関連検索語を用いて当該参照情報に示される商品の登録後に前記第２のユーザの操作により他の商品の検索が行われた場合、当該参照情報に示される商品が前記通知条件を満たす商品であるとして、前記第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする。

この発明によれば、商品の購入検討しているユーザが関心を持ち続けている商品を、通知対象とすることができる。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置において、前記通知手段は、前記第２のユーザの操作により検索された前記他の商品の検索履歴から取得された検索語の所定数以上が、前記参照情報に対応付けられた前記検索語に関連する関連検索語である場合に限り、当該参照情報に示される商品が前記通知条件を満たす商品であるとして、前記第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする。

この発明によれば、参照情報に対応付けられた検索語に関連しない検索語で検索が一定以上行われている場合、当該参照情報に示される商品を通知対象としないようにすることができるので、不必要な通知を減らすことができる。

請求項４に記載の発明は、請求項２または３に記載の情報処理装置において、互いに異なる前記ユーザ識別情報が対応付けられた複数の前記参照情報であって、同一の商品の複数の前記参照情報それぞれに対応付けられた前記検索語を、当該同一の商品についての前記関連検索語として決定する関連検索語決定手段を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、商品の購入検討しているユーザが関心を持ち続けている商品が通知対象として、より適しているかどうかの判定精度を、より一層、高めることができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記参照情報取得手段により取得された前記参照情報に示される商品の在庫量と当該商品の需要量とを比較する比較手段と、前記在庫量の減る速度が速いほど相対的に低い閾値を設定する閾値設定手段と、を更に備え、前記通知手段は、前記比較手段による比較結果から前記在庫量に対する前記需要量の割合が、前記閾値設定手段により設定された閾値以上である場合、前記参照情報に示される商品が前記通知条件を満たす商品であるとして、前記第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする。

この発明によれば、在庫量の減る速度が速く、早く購入しないと在庫がなくなってしまうことが予想される商品を、通知対象とすることができる。

請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５の何れか一項に記載の情報処理装置において、商品の優位性についての優位性条件が前記通知条件の一つとして設定されており、前記参照情報取得手段は、前記商品特定手段により特定された商品と同一の商品、及び当該商品に関連する商品それぞれの前記参照情報を取得し、前記通知手段は、前記参照情報取得手段により取得された複数の前記参照情報それぞれに示される商品の中で、前記商品特定手段により特定された商品と同一の商品が少なくとも前記優位性条件に最も合致する商品である場合、当該商品が前記通知条件を満たす商品であるとして、前記第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする。

この発明によれば、複数の商品の中で優位性があり、早く購入しないと売れてしまうことが予想される商品を、通知対象とすることができる。

請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６の何れか一項に記載の情報処理装置において、商品の優位性についての優位性条件が前記通知条件の一つとして設定されており、前記商品特定手段は、前記第１のユーザの操作により検出対象となった商品、及び当該商品に関連する商品を特定し、前記通知手段は、前記商品特定手段により特定された商品の中で、前記検出対象となった商品が少なくとも前記優位性条件に最も合致する商品である場合、当該最も合致する商品の情報に基づいて取得された前記参照情報に示される商品が前記通知条件を満たす商品であるとして、前記第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする。

この発明によれば、複数の商品の中で優位性があり、早く購入しないと売れてしまうことが予想される商品を、通知対象とすることができる。

請求項８に記載の発明は、請求項１乃至７に記載の情報処理装置において、前記第１のユーザの操作により購入された商品の購入履歴に基づいて、前記第１のユーザの操作から商品の購入完了までの時間を推定する時間推定手段を更に備え、前記通知手段は、少なくとも前記通知情報の通知開始から前記時間推定手段により推定された時間に至るまで通知内容が段階的に強調される通知情報を通知することを特徴とする。

この発明によれば、ユーザによる商品の購入完了までの時間が考慮された購入検討のための急ぎの度合いを第２のユーザに一見して把握させることができる。

請求項９に記載の発明は、請求項１乃至８の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記記憶手段に記憶された複数の前記参照情報それぞれに示される商品の登録間隔の連続性に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記参照情報をグループに分類する分類手段を更に備え、前記参照情報取得手段は、前記分類手段により分類されたグループのうち、前記商品特定手段により特定された商品と同一の商品の前記参照情報が属する前記グループに含まれる複数の前記参照情報を取得し、前記参照情報取得手段により取得された複数の前記参照情報それぞれに示される商品のうち、前記通知条件を満たす商品の前記参照情報に対応付けられた前記ユーザ識別情報が示す第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする。

この発明によれば、比較対象となった商品が時間の区切りで除外されることを防ぎ、情報処理装置の処理負荷を低減することができる。

請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の情報処理装置において、前記参照情報取得手段により取得された前記参照情報に示される商品に対する複数の評価項目に対応する評価値に基づいて、当該商品毎に通知優先度を算出する優先度算出手段を更に備え、前記通知手段は、前記通知条件を満たす複数の商品のうち、前記通知優先度が相対的に低い商品を除外した商品の前記通知情報を通知することを特徴とする。

この発明によれば、通知のためのリソースの増大を抑制することができる。

請求項１１に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、第１のユーザの操作により検出対象となった商品を特定する商品特定ステップと、第２のユーザの参照対象として登録された商品の参照情報と、当該商品の登録時刻と、当該第２のユーザのユーザ識別情報とを第２のユーザ毎に対応付けて記憶する記憶手段から、前記商品特定ステップにより特定された商品の情報に基づいて当該商品の特定時点より前に登録された前記商品の参照情報を取得する参照情報取得ステップと、前記参照情報取得ステップにより取得された前記参照情報に示される商品が所定の通知条件を満たす商品である場合、当該参照情報に対応付けられた前記ユーザ識別情報が示す第２のユーザに対して、前記通知条件を満たす商品が他のユーザに関心が持たれている可能性があることを示す通知情報を通知する通知ステップと、を含むことを特徴とする。

請求項１２に記載の発明は、コンピュータを、第１のユーザの操作により検出対象となった商品を特定する商品特定手段と、第２のユーザの参照対象として登録された商品の参照情報と、当該商品の登録時刻と、当該第２のユーザのユーザ識別情報とを第２のユーザ毎に対応付けて記憶する記憶手段から、前記商品特定手段により特定された商品の情報に基づいて当該商品の特定時点より前に登録された前記商品の参照情報を取得する参照情報取得手段と、前記参照情報取得手段により取得された前記参照情報に示される商品が所定の通知条件を満たす商品である場合、当該参照情報に対応付けられた前記ユーザ識別情報が示す第２のユーザに対して、前記通知条件を満たす商品が他のユーザに関心が持たれている可能性があることを示す通知情報を通知する通知手段として機能させることを特徴とする。

この発明によれば、商品の購入検討しているユーザに対して、当該商品が他のユーザに関心が持たれているかどうかを迅速に通知することができる。

本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成例を示す図である。 （Ａ）は、本実施形態に係る情報提供サーバＳＡの概要構成例を示すブロック図である。（Ｂ）は、システム制御部４における機能ブロックの一例を示す図である。 参照情報データベース２４の内容の一例を示す図である。 商品の登録間隔の連続性に基づいて複数の参照情報がグループに分類された例を示す概念図である。 情報提供システムＳで実施される動作の一例を示すシーケンス図である。 Ｗｅｂブラウザにプラグインされたツールバー上に通知情報が表示される際の画面例を示す図である。 Ｗｅｂブラウザのウインドウにおける検索結果表示ページ上に通知情報が表示される際の例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、情報提供システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。

［１．情報提供システムの構成及び機能概要］
先ず、図１等を参照して、本実施形態に係る情報提供システムＳの構成及び概要機能について説明する。図１は、本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成例を示す図である。図１に示すように、情報提供システムＳは、複数の売主端末ＳＴｍ（ｍ＝１，２，３・・・）、複数のユーザ端末ＵＴｎ（ｎ＝１，２，３・・・）、及び情報提供サーバＳＡ等を含んで構成される。売主端末ＳＴｍ、ユーザ端末ＵＴｎ、及び情報提供サーバＳＡは、夫々、ネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網（基地局等を含む）、及びゲートウェイ等により構築される。

売主端末ＳＴｍは、商品を販売（提供）する売主ＳＨｍ（ｍ＝１，２，３・・・）により使用される端末装置である。売主ＳＨｍは、情報提供システムＳを通じて商品を販売する提供主体である。本実施形態では、売主ＳＨｍとして、個人、法人、または団体により経営される店舗（各種施設も含む）を例にとって説明する。本実施形態における商品とは、取引対象となるアイテムである。このような商品のカテゴリ（商品カテゴリ）の例として、家電（例えば、テレビ、オーディオ、パソコン、カメラ等）、食品、ファッション、インテリア、書籍、雑貨、車、デジタルコンテンツ、チケットなどが挙げられるが特に限定されるものではない。例えば、商品には、宿泊施設や旅行代理店等により販売される宿泊プランや旅行プラン、さらには、ゴルフ施設や遊戯施設等により販売される利用プラン等も該当する。ユーザ端末ＵＴｎは、商品の購入を検討（または商品を購入）するユーザＵｎ（ｎ＝１，２，３・・・）により使用される端末装置である。

売主端末ＳＴｍ、及びユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、操作・表示部、通信部、記憶部、及び制御部等を備える。操作・表示部は、例えば、人の指やペン等による操作（ユーザ操作）を受け付ける入力機能と、情報を表示画面に表示する表示機能を有するタッチパネルを備える。なお、ユーザ操作の種別として、検索操作、閲覧操作、ブックマーク登録操作、買い物カゴ登録操作等がある。通信部は、ネットワークＮＷに接続して通信を行う機能を担う。記憶部は、オペレーティングシステム（ＯＳ），アプリケーションプログラム，Ｗｅｂブラウザプログラム等を記憶する。制御部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit），ＲＯＭ（Read Only Memory），及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を備え、ＯＳ上でアプリケーションプログラムやＷｅｂブラウザプログラム等を実行する。なお、売主端末ＳＴｍ、及びユーザ端末ＵＴｎには、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話機、携帯情報端末 (ＰＤＡ：Personal Digital Assistant)、携帯電話機と携帯情報端末を融合させた携帯端末（Smartphone）、または携帯ゲーム機等が適用可能である。売主端末ＳＴｍ、及びユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、通信部及びネットワークＮＷを介して情報提供サーバＳＡにアクセスし、情報提供サーバＳＡと通信可能になっている。売主端末ＳＴｍ、及びユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、例えば、情報提供サーバＳＡへの要求により当該情報提供サーバＳＡから送信された例えばＷｅｂページをＷｅｂブラウザのウインドウに表示する。

情報提供サーバＳＡは、本発明の情報処理装置の一例であり、例えばショッピングサイト、オークションサイト、旅行予約サイト、宿泊予約サイト、施設利用予約サイト等のＷｅｂサイトを提供するサーバである。図２（Ａ）は、本実施形態に係る情報提供サーバＳＡの概要構成例を示すブロック図である。図２（Ａ）に示すように、情報提供サーバＳＡは、通信部１、記憶部２（記憶手段の一例）、入出力インターフェース部３、及びシステム制御部４等を備える。システム制御部４と入出力インターフェース部３とは、システムバス５を介して接続される。通信部１は、ネットワークＮＷに接続して通信を行う機能を担う。記憶部２は、例えば、ハードディスクドライブ等からなり、オペレーティングシステム（ＯＳ），サーバプログラム（本発明の情報処理プログラムを含む）等を記憶する。なお、サーバプログラムは、所定のサーバから情報提供サーバＳＡにダウンロードされる。或いは、サーバプログラムは、ＣＤ、ＤＶＤなどの記録媒体に記録（コンピュータにより読み取り可能に記録）されており、当該記録媒体から読み込まれて記憶部２に記憶されるようにしてもよい。また、記憶部２には、例えばＷｅｂページ等を構成する電子データ等が記憶される。更に、記憶部２には、売主情報データベース（ＤＢ）２１、ユーザ情報データベース（ＤＢ）２２、商品情報データベース（ＤＢ）２３、及び参照情報データベース（ＤＢ）２４等が構築される。

売主情報データベース２１は、本情報提供システムＳの利用会員となった売主ＳＨｍの情報を格納するデータベースである。売主情報データベース２１には、例えば、売主ＳＨｍの売主ＩＤ、パスワード、売主名、及び売主商品情報が売主ＳＨｍ毎に対応付けられて格納されている。売主ＩＤは、売主ＳＨｍ毎に固有の識別情報である。売主ＩＤ及びパスワードは、売主ＳＨｍがシステムにログインするために必要な認証情報である。売主商品情報には、例えば、売主ＳＨｍにより販売可能な商品の商品ＩＤ、当該商品の共通商品コード、当該商品の名称、当該商品の属性情報（例えば、販売価格、仕様等）、及び当該商品の在庫量（例えば、個数）等が含まれる。商品ＩＤは、例えば各売主ＳＨｍにより同一仕様（同一型式）の商品に固有の識別情報であり、当該システムＳにおいて重複しないコードである。また、同一仕様の商品であっても、販売する売主ＳＨｍが異なれば、商品ＩＤは異なることになる。例えば、あるメーカにより生産された同一仕様のコンパクトカメラ（型式：Ｃ−１２３）という商品であっても、販売する売主ＳＨｍが異なれば商品ＩＤが異なり、当該商品の販売価格も売主ＳＨｍが個別により設定するので様々である。

共通商品コードは、商品毎に固有のコード（例えば、商品の型式、または当該型式に応じて固有の商品番号）であり、複数の売主ＳＨｍ間で共通するコード（売主を跨いで通用するコード）である。例えば、あるメーカにより生産された商品（例えば、家電）を店舗が販売するというようなケース（つまり、商品の生産主と販売主が同一主体でないケース）では、商品の仕様及びメーカ価格（定価）が同一の商品には、同一の共通商品コードが付与される。また、宿泊施設等の店舗により生成された商品（例えば、宿泊プラン）を当該店舗が販売するというようなケース（つまり、商品の生成主と販売主が同一主体であるケース）では、当該商品には共通商品コードが付与されないこともある。また、商品の属性情報は、複数種類の属性項目に区分されており、それぞれの属性項目の属性値を含む。属性項目の種類は、商品カテゴリによって異なる場合がある。例えば、カメラの属性情報には、販売価格、画素数、ズーム倍率、寸法、及び質量等の属性項目毎に属性値が設定されている。画素数、ズーム倍率、寸法、及び質量は、商品の仕様である。また、宿泊プランの属性情報には、販売価格、食事、風呂、及び利用人数等の属性項目毎に属性値が設定される。なお、売主商品情報は、例えば、情報提供サーバＳＡにアクセスした売主端末ＳＴｍからの格納要求に応じて格納される。売主商品情報に含まれる商品の在庫量は、例えば、商品の取引が成立（つまり、商品の販売が完了）する度または所定時間間隔で更新される。なお、１つの売主ＳＨｍで、商品の属性情報が異なる複数種類の商品を販売する場合、売主情報データベース２１には、複数種類の商品の売主商品情報が格納されることになる。

次に、ユーザ情報データベース２２は、本情報提供システムＳの利用会員となったユーザＵｎの情報を格納するデータベースである。ユーザ情報データベース２２には、例えば、会員となったユーザＵｎのユーザＩＤ、パスワード、性別、年齢、電子メールアドレス、ブックマークリスト、買い物カゴリスト、検索履歴、閲覧履歴、及び購入履歴等がユーザＵｎ毎に対応付けられて格納されている。なお、検索履歴、閲覧履歴、及び購入履歴は、それぞれ、商品に対するユーザＵｎの操作履歴（行動履歴）の一例である。ユーザＵｎの操作履歴は、ユーザ情報データベース２２とは別に設けられた履歴情報データベースに、ユーザＵｎ毎のユーザＩＤに対応付けられて格納されてもよい。ユーザＩＤは、ユーザＵｎ毎に固有の識別情報である。ユーザＩＤ及びパスワードは、ユーザＵｎがシステムにログインするために必要な認証情報である。

ブックマークリストは、ユーザＵｎのブックマーク登録操作により指定された商品を登録するためのリストである（お気に入りリストという場合もある）。ユーザＵｎのブックマーク登録操作により指定される商品は、当該ユーザＵｎが関心（興味）を持った商品として、後から参照したい参照対象となる商品と言うことができる。つまり、ブックマークリストに登録（以下、「ブックマーク登録」という）された商品は、参照対象として登録された商品である。ブックマークリストには、例えば、ブックマーク登録時刻、ブックマーク登録操作により指定された商品の商品ＩＤ、当該商品の共通商品コード、当該商品を販売する売主ＳＨｍの売主ＩＤと売主名、当該商品が属する商品カテゴリ、当該商品の名称、及び当該商品の属性情報等の情報が対応付けられて含まれる。ここで、ブックマーク登録時刻とは、例えば、ブックマーク登録操作により指定された商品のブックマーク登録要求（当該商品の商品ＩＤ等を含む）が情報提供サーバＳＡにより受信された時刻、またはブックマーク登録要求された商品がブックマークリストに登録された時刻である。ブックマーク登録時刻は、日＋時刻で表されてもよいし、月日＋時刻で表されてもよいし、年月日＋時刻で表されてもよい（後述する買い物カゴ登録時刻、検索時刻、閲覧時刻、及び購入時刻についても同様）。ブックマーク登録操作には、例えば、商品の情報を表示する画面（例えば、Ｗｅｂページやアプリケーションの画面）上に設けられたブックマーク登録ボタンを指定（例えば、マウスでクリック、指等でタップ）することが該当する。なお、ブックマーク登録とは、ブックマークリストを記憶するメモリ領域に商品の情報が格納されることを意味する。また、ブックマーク登録は、ユーザＵｎのブックマーク登録解除操作により解除することができる。ブックマーク登録解除操作には、例えば、ブックマーク登録された商品の情報を表示する画面上に設けられた商品削除ボタンを指定することが該当する。例えば、ブックマーク登録解除操作により指定された商品のブックマーク登録解除要求が情報提供サーバＳＡにより受信された場合、ブックマーク登録解除対象となった商品の情報はブックマークリストから削除される。

買い物カゴリストは、ユーザＵｎの買い物カゴ登録操作により指定された商品を登録するためのリストである（ショッピングカートリストという場合もある）。ユーザＵｎの買い物カゴ登録操作により指定される商品は、当該ユーザＵｎが購入するつもりの商品、または購入を検討している商品として、後から参照したい参照対象となる商品と言うことができる。つまり、買い物カゴリストに登録（以下、「買い物カゴ登録」という）された商品は、参照対象として登録された商品と言うことができる。買い物カゴリストには、例えば、買い物カゴ登録時刻、買い物カゴ登録操作により指定された商品の商品ＩＤ、当該商品の共通商品コード、当該商品を販売する売主ＳＨｍの売主ＩＤと売主名、当該商品が属する商品カテゴリ、当該商品の名称、及び当該商品の属性情報等の情報が対応付けられて含まれる。ここで、買い物カゴ登録時刻とは、例えば、買い物カゴ登録操作により指定された商品の買い物カゴ登録要求（当該商品の商品ＩＤ等を含む）が情報提供サーバＳＡにより受信された時刻、または買い物カゴ登録要求された商品が買い物カゴリストに登録された時刻である。買い物カゴ登録操作には、例えば、商品の情報を表示する画面上に設けられた買い物カゴ登録ボタンを指定することが該当する。なお、買い物カゴ登録とは、買い物カゴリストを記憶するメモリ領域に商品の情報が格納されることを意味する。また、買い物カゴ登録は、ユーザＵｎの買い物カゴ登録解除操作により解除することができる。買い物カゴ登録解除操作には、例えば、買い物カゴ登録された商品の情報を表示する画面上に設けられた商品削除ボタンを指定することが該当する。例えば、買い物カゴ登録解除操作により指定された商品の買い物カゴ登録解除要求が情報提供サーバＳＡにより受信された場合、買い物カゴ登録解除対象となった商品の情報は買い物カゴリストから削除される。

検索履歴には、検索時刻、検索クエリ、セッションＩＤ、及び検索結果等が対応付けられて含まれる。ここで、検索時刻とは、例えば、検索クエリを含む検索要求が情報提供サーバＳＡにより受信された時刻、または情報提供サーバＳＡにより検索が実行された時刻である。検索クエリは、商品の絞りこみ条件であり、検索語（例えば、１または複数の品詞）から構成される。検索語は、ユーザＵｎの検索操作により指定される。検索操作には、例えば、商品を検索する画面上に設けられた検索語入力欄に上記検索語が入力された後（或いは商品カテゴリの一覧から上記検索語が選択された後）、検索ボタンを指定することが該当する。セッションＩＤは、１セッション毎に固有の識別コードである。１セッションとは、例えば、ユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザから情報提供サーバＳＡへアクセスした時からＷｅｂブラウザを閉じるまで（或いは、アプリケーションを終了するまで）である。検索結果には、検索クエリに基づく検索によりヒットした商品の商品ＩＤ、当該商品の共通商品コード、当該商品を販売する売主ＳＨｍの売主名、当該商品が属する商品カテゴリ、当該商品の名称、及び当該商品の属性情報等の情報が対応付けられて含まれる。検索クエリに基づく検索によりヒットした商品とは、検索クエリ（例えば、“カメラ＆コンパクト”）を満たす商品である（ここで、“＆”は、通常、スペース（空白）で指定される）。このような検索履歴は、例えば、ユーザ端末ＵＴｎからの検索クエリを含む検索要求毎に区別されるレコードから構成される。なお、検索クエリに基づく検索により商品がヒットしなかった場合、検索結果にはヒットしなかったことを示す情報（ＮＵＬＬ）が含まれる。

閲覧履歴には、閲覧時刻、セッションＩＤ、閲覧時間（長さ）、ユーザＵｎの閲覧操作により閲覧された商品の商品ＩＤ、当該商品の共通商品コード、当該商品を販売する売主ＳＨｍの売主ＩＤと売主名、当該商品が属する商品カテゴリ、当該商品の名称、及び当該商品の属性情報等が対応付けられて含まれる。ここで、閲覧時刻とは、例えば、閲覧操作により指定された商品の詳細情報の閲覧要求（当該商品の商品ＩＤ等を含む）が情報提供サーバＳＡにより受信された時刻、または閲覧要求された商品の詳細情報を情報提供サーバＳＡからユーザ端末ＵＴｎへ送信した時刻である。なお、閲覧時刻は、閲覧要求された商品の詳細情報が画面に表示、または商品の詳細情報を表示する商品詳細表示ページがＷｅｂブラウザのウインドウに表示された時刻であってもよい。閲覧操作には、例えば、検索クエリによる検索結果を表示する画面（例えば、検索結果表示ページ）上の商品の名称や商品の画像等に設定された商品リンクを指定すること、及び、例えばＷｅｂページ上に設けられたバナー広告エリアに設定された商品リンクを指定することなどが該当する。商品リンク（ハイパーリンク）には、商品の詳細情報の所在を示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が含まれる。閲覧時間は、例えば、商品の表示開始時刻（上記閲覧時刻）から表示終了時刻である。表示終了時刻は、例えば画面遷移（例えばページ遷移）が行われた時刻、または画面の表示が終了した時刻である。このような閲覧履歴は、例えば、ユーザ端末ＵＴｎからの閲覧要求毎に区別されるレコードから構成される。このレコードの数が商品ＩＤ毎にカウントされることで商品ＩＤ毎の閲覧回数が算出される。なお、閾値（例えば、１０秒）以上の閲覧時間を含むレコードの数が商品ＩＤ毎にカウントされることで商品ＩＤ毎の閲覧回数が算出されてもよい。

購入履歴には、購入時刻、セッションＩＤ、購入額、購入された商品の商品ＩＤ、当該商品の共通商品コード、当該商品を販売する売主ＳＨｍの売主ＩＤと売主名、当該商品が属する商品カテゴリ、当該商品の名称、及び当該商品の属性情報等の情報が対応付けられて含まれる。ここで、購入時刻とは、例えば、購入操作により指定された商品の購入要求（当該商品の商品ＩＤ等を含む）が情報提供サーバＳＡにより受信された時刻、または購入要求された商品の決済処理が完了した時刻である。購入操作には、例えば、買い物カゴリストに登録された商品の情報を表示する画面（例えば、購入手続ページ）に設けられた購入ボタンを指定することが該当する。このような購入履歴は、例えば、ユーザ端末ＵＴｎからの購入要求毎に区別されるレコードから構成される。

次に、商品情報データベース（アイテムデータベース）２３は、売主情報データベース２１に格納された売主商品情報に示される商品のうち、売主ＳＨｍから取引対象として出品された商品の情報を格納するデータベースである。商品情報データベース２３には、例えば、売主ＳＨｍから取引対象として出品された商品の商品ＩＤ、当該商品の共通商品コード、当該商品が属する商品カテゴリ、当該商品の名称、当該商品の属性情報、当該商品の在庫量（出品した売主ＳＨｍにおける当該商品の在庫量）、当該売主ＳＨｍの売主ＩＤ及び売主名等が商品毎に対応付けられて格納されている。

次に、参照情報データベース２４は、ユーザＵｎの参照対象として登録された商品の参照情報を格納するデータベースである。図３は、参照情報データベース２４の内容の一例を示す図である。参照情報データベース２４には、図３に示すように、ユーザＵｎの参照対象として登録された商品の参照情報、当該商品の登録時刻、及び当該ユーザＵｎのユーザＩＤがユーザＵｎ毎に対応付けられて格納されている。また、図３の例では、参照情報データベース２４には、参照情報に示される商品の登録に至る際に用いられた検索クエリが、当該参照情報に対応付けられて格納されている。例えば、ユーザＵｎの検索クエリに基づいてヒットした商品が、当該ユーザＵｎのブックマーク登録操作により参照対象として登録された場合、当該商品の参照情報に対して当該検索クエリが対応付けられて格納される。このように、参照情報に対応付けられた検索クエリは、通知対象商品に対する関心の継続性についての継続性条件の判定に用いる（詳細は後述する）ことができる。

参照情報には、例えば、ブックマークリストと買い物カゴリストの少なくとも何れか一方に登録された商品の商品ＩＤ、当該商品の共通商品コード、当該商品を販売する売主ＳＨｍの売主ＩＤと売主名、当該商品が属する商品カテゴリ、当該商品の名称、当該商品の属性情報、及び当該商品の在庫量等の情報が対応付けられて含まれる。なお、商品の共通商品コード、当該商品を販売する売主ＳＨｍの売主ＩＤと売主名、当該商品が属する商品カテゴリ、当該商品の名称、当該商品の属性情報、及び当該商品の在庫量は、上記商品の商品ＩＤをキーとして商品情報データベース２３等から取得できるので、参照情報には、商品ＩＤだけが含まれるように構成してもよい。商品の登録時刻とは、当該商品がブックマークリストまたは買い物カゴリストに登録された時刻である。商品の参照情報、及び当該商品の登録時刻は、例えばブックマークリストまたは買い物カゴリストに商品が登録される度に参照情報データベース２４に格納され、ブックマークリストまたは買い物カゴリストから商品が登録解除される度に参照情報データベース２４から削除される。或いは、所定時間（例えば１２時間）間隔で、ユーザＩＤ毎に、ブックマークリスト及び買い物カゴリストの内容が確認され、その確認結果が参照情報データベース２４に反映されてもよい。なお、ブックマークリスト及び買い物カゴリストに登録されていない商品であっても、後述するように、ユーザＵｎの閲覧操作により閲覧された商品の閲覧履歴により特定される閲覧時間または閲覧回数が所定の閲覧条件を満たす商品は、当該閲覧履歴に対応するユーザＵｎの参照対象として登録（自動登録）される。この場合、自動登録された商品の参照情報、当該商品の登録時刻、及び当該ユーザＵｎのユーザＩＤは、参照情報データベース２４に格納されることになる。

コンピュータとしてのシステム制御部４は、ＣＰＵ４１（プロセッサ），ＲＯＭ４２，及びＲＡＭ４３（記憶手段の一例）等を備え、ＯＳ上でサーバプログラム等を実行する。図２（Ｂ）は、システム制御部４における機能ブロックの一例を示す図である。システム制御部４（システム制御部４内のプロセッサ）は、サーバプログラム等の実行により、図２（Ｂ）に示すように、検出対象商品特定部４１ａ、参照情報取得部４１ｂ、参照情報分類部４１ｃ、通知条件判定部４１ｄ、関連検索語決定部４１ｅ、ユーザ通知部４１ｆ、及び商品登録部４１ｇ等として機能する。なお、検出対象商品特定部４１ａは、商品特定手段の一例である。参照情報取得部４１ｂは、参照情報取得手段の一例である。参照情報分類部４１ｃは、分類手段の一例である。通知条件判定部４１ｄは、比較手段の一例である。関連検索語決定部４１ｅは、関連検索語決定手段の一例である。ユーザ通知部４１ｆは、通知手段の一例である。商品登録部４１ｇは、登録手段の一例である。

検出対象商品特定部４１ａは、ユーザＵ１（第１のユーザの一例）の操作により検出対象となった商品を特定（例えば商品ＩＤにより特定）する。検出対象となった商品とは、例えば、ユーザ端末ＵＴ１からの検索要求、閲覧要求、ブックマーク登録要求、または買い物カゴ登録要求に応じて検出対象となった商品である。つまり、検索要求の場合、検索クエリに基づき検索される商品が、検出対象となった商品に該当する。閲覧要求の場合、閲覧要求に含まれる商品ＩＤ等により識別される商品が、検出対象となった商品に該当する。ブックマーク登録要求の場合、ブックマーク登録要求に含まれる商品ＩＤ等により識別される商品が、検出対象となった商品に該当する。買い物カゴ登録要求の場合、買い物カゴ登録要求に含まれる商品ＩＤ等により識別される商品が、検出対象となった商品に該当する。このように、ユーザＵ１の検索操作、閲覧操作、ブックマーク登録操作、及び買い物カゴ登録操作（言い換えれば、検索要求、閲覧要求、ブックマーク登録要求、及び買い物カゴ登録要求）は、商品の検出トリガになるが、検索操作（検索要求）を検出トリガとすると、商品のヒット件数に応じて情報提供サーバＳＡの処理負荷が増大する。このため、検索操作（検索要求）については検出トリガから除外してもよい。この場合、検出対象商品特定部４１ａは、ユーザＵ１の検索操作では商品を特定しない。なお、検索要求、閲覧要求、ブックマーク登録要求、及び買い物カゴ登録要求以外の要求に応じて検出対象となった商品が特定されてもよい。

検出対象となった商品は、ユーザＵ１に関心が持たれている可能性がある。ただし、ユーザＵ１の関心度は、これらの要求毎に異なると言うことができる。例えば、買い物カゴ登録要求に応じて検出対象となった商品に対する関心度は、検索要求、閲覧要求、またはブックマーク登録要求に応じて検出対象となった商品に対する関心度よりも高いと言うことができる。つまり、買い物カゴ登録要求に応じて検出対象となった商品は、ユーザＵ１が購入するつもりであろうと推定できるため、当該ユーザＵ１に最も関心が持たれている可能性がある。また、例えば、ブックマーク登録要求に応じて検出対象となった商品に対する関心度は、検索要求、または閲覧要求に応じて検出対象となった商品に対する関心度よりも高いと言うことができる。また、例えば、閲覧要求に応じて検出対象となった商品に対する関心度は、検索要求に応じて検出対象となった商品に対する関心度よりも高いと言うことができる。ところで、検出対象となった商品に対するユーザ操作が検索要求、閲覧要求、ブックマーク登録要求、及び買い物カゴ登録要求の何れかで同一である商品については関心度が同程度であることも考えられる。この場合、検出対象となった商品の被検索回数または被閲覧回数が他の商品（例えば、検出対象となった商品と同一の商品カテゴリに属する商品）の被検索回数または被閲覧回数と比べて相対的に多いほど、検出対象となった商品の関心度が高いと言うことができる。また、検出対象となった商品の要求時点からの経過時間が、上記他の商品の要求時点からの経過時間と比べて相対的に短いほど、検出対象となった商品の関心度が高いと言うことができる。また、検出対象となった商品の被閲覧時間が上記他の商品の被閲覧時間と比べて相対的に長いほど、検出対象となった商品の関心度が高いと言うことができる。なお、被検索回数は、ユーザＵ１の検索履歴から特定される検索回数、または複数のユーザＵｎの検索履歴から特定される検索回数を集計することで算出される。また、被閲覧回数は、ユーザＵ１の閲覧履歴から特定される閲覧回数、または複数のユーザＵｎの閲覧履歴から特定される閲覧回数を合計することで算出される。また、被閲覧時間は、ユーザＵ１の閲覧履歴から特定される閲覧時間、または、複数のユーザＵｎの閲覧履歴から特定される閲覧時間を合計することで算出される。

次に、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品特定部４１ａにより特定された商品（以下、「検出対象商品」という）の情報に基づいて、当該検出対象商品の特定時点（特定時刻）より前に登録された商品であって、ユーザＵ１とは異なるユーザＵ２（第２のユーザ）の参照対象として登録された商品を通知対象となる商品（以下、「通知対象商品」という）として、当該通知対象商品の参照情報を参照情報データベース２４等から取得する。ここで、第２のユーザは、１人のユーザＵ２に限定されず、複数人の場合もあるが、説明の便宜上、１人のユーザＵ２に着目して説明する。また、「検出対象商品の特定時点より前に登録された」とは、検出対象商品が例えば閲覧または買い物カゴ登録された時に、既に参照対象として登録されていることを意味する。通知対象商品は、ユーザＵ１に関心が持たれている可能性があるとして、ユーザＵ２へ通知される対象（この段階では、通知される候補）となる商品である。このため、検出対象商品の商品ＩＤと通知対象商品の商品ＩＤとは一致することが望ましい。この場合、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品の商品ＩＤをキーとして、当該検出対象商品の商品ＩＤと同一の商品ＩＤが付与された通知対象商品（つまり、同一の売主ＳＨｍにより販売される同一の商品（在庫が複数ある場合も含む））の参照情報を取得する。ただし、通知対象商品の範囲を広げてもよく、この場合、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品の共通商品コードをキーとして、当該検出対象商品の共通商品コードと同一の共通商品コードが付与された通知対象商品（つまり、異なる売主ＳＨｍにより販売される同一の商品）の参照情報を取得する。この場合、複数の通知対象商品それぞれの参照情報が取得されうる。

なお、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品の特定時点から所定時間（例えば３０分）遡った時点までの間に登録された通知対象商品に限って、その参照情報を取得することが望ましい。これは、特定時点からあまりに過去に登録された商品は、通知する必要性が少ないと考えられるためである。これにより、情報提供サーバＳＡの処理負荷を低減することができる。この場合、特定時点から所定時間遡った時点までの間に登録された通知対象商品がなければ、参照情報は取得されない。一方、特定時点から所定時間遡った時点までの間に登録された通知対象商品があれば、取得される参照情報には、検出対象商品の特定時点から所定時間遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報に加えて、当該通知対象商品に関連する関連商品（言い換えれば、検出対象商品に関連する関連商品）の参照情報も含まれてもよい。この場合、通知対象商品に関連する関連商品とは、当該通知対象商品と同一の商品カテゴリに属する商品であり、例えば、当該通知対象商品の名称の一部（例えば、コンパクトカメラ）を含む商品である。或いは、通知対象商品に関連する関連商品は、当該通知対象商品と競合する商品として予めデータベースに登録（例えば、通知対象商品を販売する売主ＳＨｍの登録操作によって登録）された商品であってもよい。或いは、通知対象商品に関連する関連商品は、当該通知対象商品の共通商品コードと同一の共通商品コードが付与された商品であってもよい。なお、関連商品を通知対象商品としてもよく、この場合、多数の通知対象商品それぞれの参照情報が取得されうる。

また、検出対象商品の特定時点からの所定時間は動的に決定されてもよい。例えば、システム制御部４は、ユーザＵ２により閲覧された商品詳細表示ページ等のＷｅｂページの閲覧時間（つまり、個別のＷｅｂページへのアクセス継続時間）に基づいて、上記所定時間を決定する。ここで、Ｗｅｂページの閲覧時間は、ユーザＵ２の閲覧履歴から取得することができる。ユーザＵ２の閲覧履歴から、Ｗｅｂページの閲覧時間が複数取得された場合、これらの閲覧時間の平均値、標準偏差値、または最大値が上記所定時間として決定される。この場合、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品の特定時点から、当該決定された所定時間（例えば、４０分）遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得することになる。また、システム制御部４は、ユーザＵ２（または複数のユーザＵｎ）により閲覧された複数種別のＷｅｂページを商品カテゴリ毎に分類し、当該分類した商品カテゴリ毎に、Ｗｅｂページの閲覧時間の平均値、標準偏差値、または最大値を算出することで、上記所定時間として決定してもよい。この場合、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品の特定時点から、検出対象商品（または通知対象商品）が属する商品カテゴリについて決定された上記所定時間（例えば、２０分）遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得することになる。また、システム制御部４は、ユーザＵ２（または複数のユーザＵｎ）による情報提供サーバＳＡへのアクセス時間帯（例えば、朝の時間帯（６時〜１２時ころ）、昼の時間帯（１２時〜１８時ころ）、及び夜の時間帯（１８時から０時ころ））毎に、Ｗｅｂページの閲覧時間の平均値、標準偏差値、または最大値を算出することで、上記所定時間として決定してもよい。この場合、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品の特定時点が含まれる時間帯について決定された上記所定時間（例えば、昼の時間帯であれば２０分、夜の時間帯であれば６０分）遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得することになる。また、システム制御部４は、複数のユーザＵｎをユーザセグメント（例えば、性別、年齢層、居住地域、嗜好などで分類されるユーザ層）毎に分類し、当該分類したユーザセグメント毎に、Ｗｅｂページの閲覧時間の平均値、標準偏差値、または最大値を算出することで、上記所定時間として決定してもよい。この場合、参照情報取得部４１ｂは、ユーザＵ２が属するユーザセグメントについて決定された上記所定時間遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得することになる。なお、上記商品カテゴリ、時間帯、及びユーザセグメントのうち何れか２つ以上の組み合わせに基づき上記所定時間が決定されてもよい。例えば、システム制御部４は、複数のユーザＵｎをユーザセグメント毎に分類し、当該分類したユーザセグメント毎に複数のユーザＵｎにより閲覧された複数種別のＷｅｂページを商品カテゴリ毎に分類し、当該分類した商品カテゴリ毎に、Ｗｅｂページの閲覧時間の平均値、標準偏差値、または最大値を算出することで、上記所定時間として決定してもよい。この場合、参照情報取得部４１ｂは、ユーザＵ２が属するユーザセグメントで、且つ、検出対象商品（または通知対象商品）が属する商品カテゴリについて決定された上記所定時間遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得することになる。

或いは、システム制御部４は、ユーザＵ２によるＷｅｂアクセス時間（つまり、Ｗｅｂブラウザで何れかのＷｅｂサイトへアクセスしている継続時間）に基づいて、上記所定時間を決定してもよい。ここで、Ｗｅｂアクセス時間は、例えばユーザＩＤをキーとして、Ｗｅｂサイトのへアクセス履歴が情報提供サーバＳＡにより取得されることで特定することができる。ユーザＵ２によるＷｅｂアクセス時間が複数取得された場合、これらのＷｅｂアクセス時間の平均値、標準偏差値、または最大値が上記所定時間として決定される。この場合、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品の特定時点から、当該決定された所定時間遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得することになる。また、システム制御部４は、ユーザＵ２（または複数のユーザＵｎ）によりアクセスされたＷｅｂサイト（この場合、商品情報提供サイト）を商品カテゴリ毎に分類し、当該分類した商品カテゴリ毎に、Ｗｅｂアクセス時間の平均値、標準偏差値、または最大値を算出することで、上記所定時間として決定してもよい。この場合、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品の特定時点から、検出対象商品（または通知対象商品）が属する商品カテゴリについて決定された上記所定時間遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得することになる。また、システム制御部４は、ユーザＵ２（または複数のユーザＵｎ）による情報提供サーバＳＡへのアクセス時間帯（例えば、朝の時間帯（６時〜１２時ころ）、昼の時間帯（１２時〜１８時ころ）、及び夜の時間帯（１８時から０時ころ））毎に、Ｗｅｂアクセス時間の平均値、標準偏差値、または最大値を算出することで、上記所定時間として決定してもよい。この場合、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品の特定時点が含まれる時間帯について決定された上記所定時間（例えば、昼の時間帯であれば２０分、夜の時間帯であれば６０分）遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得することになる。また、システム制御部４は、複数のユーザＵｎをユーザセグメント（例えば、性別、年齢層、居住地域、嗜好などで分類されるユーザ層）毎に分類し、当該分類したユーザセグメント毎に、Ｗｅｂアクセス時間の平均値、標準偏差値、または最大値を算出することで、上記所定時間として決定してもよい。この場合、参照情報取得部４１ｂは、ユーザＵ２が属するユーザセグメントについて決定された上記所定時間遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得することになる。なお、上記商品カテゴリ、時間帯、及びユーザセグメントのうち何れか２つ以上の組み合わせに基づき上記所定時間が決定されてもよい。例えば、システム制御部４は、複数のユーザＵｎをユーザセグメント毎に分類し、当該分類したユーザセグメント毎に複数のユーザＵｎによりアクセスされたＷｅｂサイトを商品カテゴリ毎に分類し、当該分類した商品カテゴリ毎に、Ｗｅｂアクセス時間の平均値、標準偏差値、または最大値を算出することで、上記所定時間として決定してもよい。この場合、参照情報取得部４１ｂは、ユーザＵ２が属するユーザセグメントで、且つ、検出対象商品（または通知対象商品）が属する商品カテゴリについて決定された上記所定時間遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得することになる。

なお、例えばユーザＵ２のユーザ端末ＵＴ２と情報提供サーバＳＡとのセッションが、上記所定時間前から検出対象商品の特定時点まで継続している（言い換えれば、上記所定時間前から上記特定時点までアクセス継続中の）場合に限り、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品の特定時点から、上記所定時間遡った時点までの間に登録された通知対象商品の参照情報を取得するように構成するとよい。

このように検出対象商品の特定時点から所定時間遡った時点までの間に登録された上記関連商品は、通知対象商品と比較対象（例えば、購入検討のために比較対象）となった商品として推定することができる。このような関連商品の参照情報を利用することで、通知対象商品がユーザＵ２へ通知される商品として、より適しているかどうかを適切に判断することができる。ただし、参照情報の取得範囲を単に時間（例えば、３０分）で区切ると、通知対象商品と実際に比較対象となった商品が上記時間の区切りで除外される場合もありえ、また、関連商品を通知対象商品とする場合、通知対象商品が上記時間の区切りで除外される場合もありうる。このため、商品の登録間隔の連続性に基づいて分類された参照情報のグループ単位で参照情報が取得されるように構成するとよい。この場合、参照情報分類部４１ｃは、参照情報データベース２４に格納された複数の参照情報（例えば、通知対象商品及びその関連商品の参照情報）それぞれに示される商品の登録間隔（つまり、登録時刻の時間差）の連続性に基づいて、当該複数の参照情報を複数のグループに分類する。例えば、参照情報分類部４１ｃは、通知対象商品及びその関連商品の参照情報それぞれに対応付けられている登録時刻に連続性がある範囲毎に区切ることで、当該範囲毎にグループを生成する。ここで、連続性がある範囲とは、最も近い２つの登録時刻の時間差が閾値（以下、「連続性の閾値」という）以内で２つ以上連続している範囲を意味する。これにより、ある時間帯で互いに比較された複数の商品の参照情報を一纏まりとして扱うことができる。連続性の閾値は、例えばデフォルト設定される。ただし、登録間隔は、ユーザＵｎの閲覧時間等により影響されるため、連続性の閾値は、ユーザＵｎの閲覧履歴に基づき設定されるとよい。さらに、登録間隔は、参照情報に対応付けられた登録時刻間において閲覧されたが登録されていない商品がある場合にも影響されるため、連続性の閾値は、商品の登録間隔内における商品閲覧個数に基づき補正されるとよい。

そして、参照情報取得部４１ｂは、参照情報分類部４１ｃにより分類されたグループのうち、検出対象商品と同一の通知対象商品（つまり、商品ＩＤが検出対象商品と同一の通知対象商品）の参照情報が属するグループに含まれる複数の参照情報（通知対象商品及びその関連商品の参照情報）を取得する。これにより、通知対象商品と実際に比較対象となった商品が時間の区切りで除外されることを防ぎ、情報提供サーバＳＡの処理負荷を低減することができる。

図３は、商品の登録間隔の連続性に基づいて複数の参照情報（通知対象商品及びその関連商品の参照情報）がグループに分類された例を示す概念図である。図４（Ａ）〜（Ｃ）の例では、いずれも、ユーザＵ２のユーザＩＤ“U0002”には、１０個の商品の参照情報が対応付けられている。これらの１０個の商品のうち通知対象商品の商品ＩＤ“Item062”は、ユーザＵ１の操作による検出対象商品の商品ＩＤ“Item062”と一致している。先ず、図４（Ａ）は、連続性の閾値が５分にデフォルト設定された例を示す。この場合、参照情報分類部４１ｃは、デフォルト設定された閾値に基づいて、複数の参照情報それぞれに対応付けられている登録時刻に連続性がある範囲毎に区切る（つまり、登録時刻順に並べられた参照情報において登録間隔が閾値を超える位置で区切る）ことで、当該範囲毎にグループを生成する。これにより、図４（Ａ）に示すように、１０個の参照情報が３つのグループＧ１〜Ｇ３に分類される。

図４（Ａ）において、検出対象商品の特定時点（11:00）に最も近い登録時刻（10:57）から遡って、商品ＩＤが“Item088”と“Item012”との間、“Item012”と“Item062”との間、“Item062”と“Item242”との間の登録間隔は、それぞれ、連続性の閾値（５分）以内であるため、商品ＩＤが“Item088”から“Item242”までの商品の参照情報は連続性がある範囲として認識される。しかし、商品ＩＤが“Item242”と“Item950”との間の登録間隔（８分）は、連続性の閾値（５分）を超えるため、商品ＩＤが“Item950”の商品の参照情報は連続性がある範囲から除外される。したがって、連続性がある範囲内に含まれる参照情報によりグループＧ１が生成される。また、登録時刻（10:35）から遡って、商品ＩＤが“Item950”と“Item102”との間、“Item102”と“Item022”との間の登録間隔は、それぞれ、連続性の閾値（５分）以内であるため、商品ＩＤが“Item950”から“Item022”までの商品の参照情報は連続性がある範囲として認識される。しかし、商品ＩＤが“Item022”と“Item002”との間の登録間隔（１４分）は、連続性の閾値（５分）を超えるため、商品ＩＤが“Item002”の商品の参照情報は連続性がある範囲から除外される。したがって、連続性がある範囲内に含まれる参照情報によりグループＧ２が生成される。同様にして、連続性がある範囲内に含まれる参照情報によりグループＧ３が生成される。

そして、図４（Ａ）の場合、参照情報取得部４１ｂは、参照情報分類部４１ｃにより分類されたグループＧ１〜Ｇ３のうち、検出対象商品と同一の通知対象商品（商品ＩＤ“Item062”）の参照情報が属するグループＧ１に含まれる全ての参照情報（商品ＩＤが“Item088”から“Item242”までの商品（通知対象商品及びその関連商品）の参照情報）を取得する。この場合、検出対象商品の特定時点から所定時間（例えば３０分）遡った時点までの間に登録された商品の参照情報が取得されるように設定されていても、グループ単位での取得が優先されるため、図４（Ａ）に示すように、参照情報が取得される範囲は連続性がある範囲で止まる。つまり、検出対象商品の特定時点から所定時間（例えば３０分）遡った時点がグループＧ２内にあっても、当該グループＧ２に含まれる参照情報は取得されない。なお、この場合、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品と同一の共通商品コード“C-123”が付与された商品の参照情報が属するグループに含まれる全ての参照情報を取得してもよい。この場合、検出対象商品の特定時点から所定時間（例えば３０分）遡った時点がグループＧ２内にあるので、グループＧ１に加えて当該グループＧ２に含まれる参照情報についても取得されることになる。

次に、図４（Ｂ）は、連続性の閾値が閲覧履歴に基づき設定された例を示す。この場合、参照情報分類部４１ｃは、ユーザＵ２のユーザＩＤに対応付けられた閲覧履歴（例えば、通知対象商品と同一の商品カテゴリに属する商品の閲覧履歴）をユーザ情報データベース２２から複数取得する。そして、参照情報分類部４１ｃは、取得した複数の閲覧履歴それぞれに含まれる閲覧時間の中で、閲覧時間の最大値を連続性の閾値（図４（Ｂ)の例では８分）として設定する。そして、参照情報分類部４１ｃは、閲覧履歴に基づき設定された閾値に基づいて、複数の参照情報それぞれに対応付けられている登録時刻に連続性がある範囲毎に区切ることで、当該範囲毎にグループを生成する。これにより、図４（Ｂ）に示すように、１０個の参照情報が２つのグループＧ１，Ｇ２に分類される。

図４（Ｂ）において、検出対象商品の特定時点（11:00）に最も近い登録時刻（10:57）から遡って、商品ＩＤが“Item088”と“Item012”との間、“Item012”と“Item062”との間、“Item062”と“Item242”との間、“Item242”と“Item950”との間、“Item950”と“Item102”との間、“Item102”と“Item022”との間の登録間隔は、それぞれ、連続性の閾値（８分）以内であるため、商品ＩＤが“Item088”から“Item022”までの商品の参照情報は連続性がある範囲として認識される。しかし、商品ＩＤが“Item022”と“Item002”との間の登録間隔（１４分）は、連続性の閾値（８分）を超えるため、商品ＩＤが“Item002”の商品の参照情報は連続性がある範囲から除外される。したがって、連続性がある範囲内に含まれる参照情報によりグループＧ１が生成される。同様にして、連続性がある範囲内に含まれる参照情報によりグループＧ２が生成される。

そして、図４（Ｂ）の場合、参照情報取得部４１ｂは、参照情報分類部４１ｃにより分類されたグループＧ１，Ｇ２のうち、検出対象商品と同一の通知対象商品（商品ＩＤ“Item062”）の参照情報が属するグループＧ１に含まれる全ての参照情報（商品ＩＤが“Item088”から“Item022”までの商品の参照情報）を取得する。この場合、検出対象商品の特定時点から所定時間（例えば３０分）遡った時点までの間に登録された商品の参照情報が取得されるように設定されていても、グループ単位での取得が優先されるため、図４（Ｂ）に示すように、グループＧ１に含まれていれば、所定時間（例えば３０分）遡った時点より更に過去に登録された商品の参照情報も（例えば、商品ＩＤが“Item022”の商品の参照情報も含めて）取得される。

次に、図４（Ｃ）は、連続性の閾値が参照情報の登録間隔内における商品閲覧個数に基づき補正された例を示す。この場合も、図４（Ｂ）と同様、参照情報分類部４１ｃは、ユーザＵ２のユーザＩＤに対応付けられた閲覧履歴を取得して、閲覧時間の最大値を連続性の閾値として設定する。そして、参照情報分類部４１ｃは、閲覧履歴に基づき設定された閾値を超える登録間隔がある場合、当該登録間隔内に、閲覧されたが登録されていない商品を閲覧履歴から検索する。図４（Ｃ）の例では、“Item022”と“Item002”との間の時間差が１４分であり、連続性の閾値である８分を超えているため、この登録間隔（10:12〜10:26）の間に、閲覧時刻が含まれる商品（参照対象として登録されている商品を除く）が検索される。ここで検索対象となる商品は、例えば、商品ＩＤが“Item022”と“Item002”の商品と共に同一の検索結果に含まれ、当該検索結果中の商品リストにおいて“Item022”の商品と“Item002”の商品との間に挟まれてユーザＵｎに提示された商品である可能性が高いということができる。このため、参照情報分類部４１ｃは、上記登録間隔（10:12〜10:26）の間に閲覧時刻が含まれる商品を検索することに代えて、上記検索結果中の商品リストから登録間隔の基準となった商品（“Item022”の商品と“Item002”の商品）との間に挟まれる商品を検索するように構成してもよい。

そして、参照情報分類部４１ｃは、当該検索により商品が発見された場合、発見された商品の数を商品閲覧個数として特定し、当該特定された商品閲覧個数に、上記取得された閲覧履歴に含まれる閲覧時間の平均値（最大値でもよい）を乗算することで上記登録間隔内の推定閲覧時間（例えば、７分）を算出する。そして、参照情報分類部４１ｃは、上記設定された閾値に上記算出された推定閲覧時間を加算する（つまり、閾値に下駄をはかせる）ことで補正閾値（例えば、１５分）を決定する。そして、参照情報分類部４１ｃは、決定された補正閾値に基づいて、複数の参照情報それぞれに対応付けられている登録時刻に連続性がある範囲毎に区切る（つまり、登録時刻順に並べられた参照情報において登録間隔が補正閾値を超える位置で区切る）ことで、当該範囲毎にグループを生成する。図４（Ｃ）の例では、検出対象商品の特定時点（11:00）に最も近い登録時刻（10:57）から遡って、全ての登録間隔が、連続性の補正閾値（１５分）以内であるため、商品ＩＤが“Item088”から“Item111”までの商品の参照情報は連続性がある範囲として認識され、その結果、１つのグループＧ１が生成される。

そして、図４（Ｃ）の場合、参照情報取得部４１ｂは、検出対象商品と同一の通知対象商品（商品ＩＤ“Item062”）の参照情報が属するグループＧ１に含まれる全ての参照情報（商品ＩＤが“Item088”から“Item111”までの商品の参照情報）を取得する。この場合、検出対象商品の特定時点から所定時間（例えば３０分）遡った時点までの間に登録された商品の参照情報が取得されるように設定されていても、グループ単位での取得が優先されるため、図４（Ｃ）に示すように、グループＧ１に含まれていれば、所定時間（例えば３０分）遡った時点より更に過去に登録された商品の参照情報も（例えば、商品ＩＤが“Item022”〜“Item111”の商品の参照情報も含めて）取得される。

次に、通知条件判定部４１ｄは、参照情報取得部４１ｂにより取得された参照情報に示される通知対象商品が、所定の通知条件を満たす商品であるか否かを判定（通知対象商品が複数ある場合、複数の通知対象商品毎に所定の通知条件を満たす商品であるか否かを判定）する。つまり、通知条件判定部４１ｄにより、通知対象商品がユーザＵ２へ通知される通知対象として、より適しているかどうかが判定される。通知条件を設定することで通知対象となる商品を絞ることができるので、情報提供サーバＳＡの処理負荷を低減することができる。ここで、通知条件として、（ａ）通知対象商品に対する関心（ここでは、ユーザＵ２の関心）の継続性についての継続性条件、（ｂ）通知対象商品の在庫量についての在庫条件、（ｃ）通知対象商品の優位性についての優位性条件、（ｄ）検出対象商品の優位性についての優位性条件のうちの何れかの条件が設定されている。なお、通知条件は、（ａ）〜（ｄ）に示す条件のうち何れか複数の条件の組合せ（ＡＮＤ条件）であってもよい。組合せに係る条件の数が増えるほど、通知対象商品がユーザＵ２へ通知される通知対象として、より適しているかどうかの判定精度を高めることができる。以下、（ａ）〜（ｄ）に示す条件について説明する。

（ａ）通知対象商品に対する関心の継続性についての継続性条件の場合
通知条件判定部４１ｄは、参照情報取得部４１ｂにより取得された参照情報に示される通知対象商品に対するユーザＵ２の関心の継続性が上記検出対象商品の特定時点で継続性条件を満たすか否かを判定する。継続性条件には、例えば、ユーザＵ２が使用するユーザ端末ＵＴ２と情報提供サーバＳＡとの間のセッションの継続性を示す条件が含まれる。これは、ユーザＵ２の関心の継続性がユーザ端末ＵＴ２と情報提供サーバＳＡとの間のセッションの継続性に依存するという考えに基づく。より具体的には、ユーザＵ２が使用するユーザ端末ＵＴ２と情報提供サーバＳＡのセッションが通知対象商品の登録時刻から現時点（つまり、通知条件判定部４１ｄの判定処理時点）まで継続していることが継続性条件となる。ここで、「継続している」とは、通知対象商品の登録時刻から現時点まで同一のセッションＩＤでユーザ端末ＵＴ２と情報提供サーバＳＡとがやり取りしていることを意味する。通知条件判定部４１ｄは、ユーザＵ２が使用するユーザ端末ＵＴ２と情報提供サーバＳＡのセッションが通知対象商品の登録時刻から現時点まで継続している場合、通知対象商品に対するユーザＵ２の関心の継続性が当該継続性条件を満たすと判定することで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。これにより、ユーザＵ２が関心を持ち続けている商品を、通知対象とすることができる。

或いは、継続性条件には、ユーザＵ２が使用する複数の端末（例えば、ユーザ端末ＵＴ２、及びユーザ端末ＵＴ２以外の携帯端末）と情報提供サーバＳＡとの間のログインの継続性を示す条件が含まれてもよい。これは、ユーザＵ２の関心の継続性が複数の端末を跨いだログインの継続性に依存するという考えに基づく。例えば、ユーザＵ２がユーザ端末ＵＴ２からユーザＩＤ及びパスワードを用いてログインし、ブックマーク登録操作等により指定した商品が登録された後、ユーザ端末ＵＴ２以外の携帯端末から別のユーザＩＤ及びパスワードを用いてログインして、携帯端末から商品の検索や閲覧を行っている場合、複数の端末を跨いだログインの継続性がある。より具体的には、通知対象商品の登録時刻におけるログイン情報（何のユーザＩＤ及びパスワードでログインしているかを示す）と、現時点におけるログイン情報とが同一または対応付けられていることが継続性条件となる。なお、一般に、ユーザ端末ＵＴ２で用いられるユーザＩＤ及びパスワードは、ユーザ端末ＵＴ２以外の携帯端末で用いられるユーザＩＤ及びパスワードと異なることが多いが、ユーザ端末ＵＴ２で用いられるユーザＩＤ及びパスワードと、携帯端末で用いられるユーザＩＤ及びパスワードとが対応付けられてデータベースに登録されていることがある。通知条件判定部４１ｄは、通知対象商品の登録時刻におけるログイン情報と、現時点におけるログイン情報とが同一または対応付けられている場合、通知対象商品に対するユーザＵ２の関心の継続性が当該継続性条件を満たすと判定することで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。これによっても、ユーザＵ２が関心を持ち続けている商品を、通知対象とすることができる。

また、継続性条件には、通知対象商品の参照情報に対応付けられた検索クエリの検索語に関連する関連検索語を用いて当該通知対象商品の登録後にユーザＵ２の操作により他の商品の検索が行われたことを示す条件が含まれるとよい。これは、ユーザＵ２の関心の継続性が、通知対象商品の登録に至る際に用いられた検索クエリに関連する関連検索語を用いた他の商品の検索に依存するという考えに基づく。この検索は、例えばユーザＵ２が通知対象商品をとりあえず確保しておきつつ、当該通知対象商品とほぼ同じ属性情報を有するが当該通知対象商品より優位（例えば価格が安い）な商品を探していることを意味する。通知条件判定部４１ｄは、ユーザＵ２のユーザＩＤに対応付けられた検索履歴から、通知対象商品の登録後（現時点まで）の検索時刻に対応付けられた検索クエリの検索語を取得し、当該取得された検索語の所定数以上（全てでもよい）が通知対象商品の参照情報に対応付けられた検索クエリの検索語に関連する関連検索語であるか否かを判定する。もし、上記検索履歴から取得された検索語の所定数以上が通知対象商品の参照情報に対応付けられた検索クエリの検索語に関連する関連検索語である場合、当該通知対象商品の参照情報に対応付けられた検索クエリの検索語に関連する関連検索語を用いて当該通知対象商品の登録後にユーザＵ２の操作により他の商品の検索が行われたと言うことができる。

ここで、検索クエリに関連する関連検索語は、例えば関連語データベースから特定されるか、或いは強調フィルタリング等の技術を用いて特定される。例えば、検索クエリが「カメラ＆コンパクト＆防水」という検索語で構成される場合、「コンパクトカメラ＆衝撃」は「カメラ＆コンパクト＆防水」の関連検索語となる（双方に「カメラ」という共通語が含まれているため）。そして、通知条件判定部４１ｄは、上記検索履歴から取得された検索語の所定数以上が通知対象商品の参照情報に対応付けられた検索クエリの検索語に関連する関連検索語である場合、通知対象商品に対するユーザＵ２の関心の継続性が当該継続性条件を満たすと判定する（ユーザＵ２の操作により検索された他の商品の検索履歴から取得された検索語の所定数以上が、当該参照情報に対応付けられた検索語に関連する関連検索語である場合に限り、通知対象商品に対するユーザＵ２の関心の継続性が当該継続性条件を満たすと判定するとよい）ことで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。これによっても、ユーザＵ２が関心を持ち続けている商品を、通知対象とすることができる。言い換えれば、当該参照情報に対応付けられた検索語に関連しない検索語で検索が一定以上行われている場合、当該参照情報に示される商品を通知対象としないようにすることができるので、不必要な通知を減らすことができる。なお、上述したように関連検索語を用いて通知対象商品の登録後にユーザＵ２の操作により他の商品の検索が行われたことを示す条件は、上述したセッションまたはログインの継続性を示す条件に加えて（この場合、ＡＮＤ条件となる）または代えて継続性条件に含まれる。

ところで、関連検索語の範囲が広いと、例えばユーザＵ２が通知対象商品より優位な商品（例えば、カメラ）を探しているのではなく、当該通知対象商品と属性情報が異なる商品（例えば、カメラカバー）を探し始めた場合にも、当該通知対象商品に対するユーザＵ２の関心の継続性が当該継続性条件を満たすと判定されてしまい、好ましくない。このため、関連検索語決定部４１ｅは、互いに異なるユーザＩＤが対応付けられた複数の参照情報であって、通知対象商品と同一の商品（例えば、商品ＩＤが同一、または共通商品コードが同一の商品）の複数の参照情報それぞれに対応付けられた検索語を、当該同一の商品についての関連検索語として決定するとよい。この場合、通知条件判定部４１ｄは、上記検索履歴から取得された検索語の所定数以上が、通知対象商品についての関連検索語（つまり、関連検索語決定部４１ｅにより決定された関連検索語）である場合、通知対象商品に対するユーザＵ２の関心の継続性が当該継続性条件を満たすと判定することで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。例えば、ユーザＵ２の検索操作により検索語「カメラ＆コンパクト＆防水」を用いて検索されたカメラＸが登録された後に、検索語「コンパクトカメラ＆衝撃」を用いて検索が行われた場合を想定する。この場合、カメラＸの検索語として、どのユーザＵ３，Ｕ４・・・の参照情報にも検索語「コンパクトカメラ＆衝撃」が対応付けられていない場合、「カメラ＆コンパクト＆防水」と「コンパクトカメラ＆衝撃」とは関連検索語とはならない。このため、通常の関連検索語の範囲を、実質的に絞ることができ、通知対象商品が通知対象として、より適しているかどうかの判定精度を、より一層、高めることができる。

また、継続性条件には、通知対象商品の登録後に当該通知対象商品が属する商品カテゴリの商品をユーザＵ２が閲覧したことを示す条件が含まれるとよい。これは、ユーザＵ２の関心の継続性が、通知対象商品の登録後の当該通知対象商品が属する商品カテゴリの商品の閲覧に依存するという考えに基づく。この閲覧は、例えばユーザＵ２が通知対象商品をとりあえず確保しておきつつ、当該通知対象商品とほぼ同じ属性情報を有するが当該通知対象商品より優位（例えば価格が安い）な商品を閲覧していることを意味する。通知条件判定部４１ｄは、ユーザＵ２のユーザＩＤに対応付けられた閲覧履歴から、通知対象商品の登録後（現時点まで）の閲覧時刻に対応付けられた商品カテゴリを取得し、当該通知対象商品が当該取得された商品カテゴリに属するか否かを判定する。もし、通知対象商品が上記閲覧履歴から取得された商品カテゴリに属する場合、通知対象商品の登録後に当該通知対象商品が属する商品カテゴリの商品をユーザＵ２が閲覧したと言うことができる。そして、通知条件判定部４１ｄは、上記閲覧履歴から取得された商品カテゴリに、当該通知対象商品が属する場合、通知対象商品に対するユーザＵ２の関心の継続性が当該継続性条件を満たすと判定することで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。これによっても、ユーザＵ２が関心を持ち続けている商品を、通知対象とすることができる。なお、上述したように通知対象商品の登録後に当該通知対象商品が属する商品カテゴリの商品をユーザＵ２が閲覧したことを示す条件は、上述したセッションまたはログインの継続性を示す条件に加えてまたは代えて継続性条件に含まれる。また、通知対象商品の登録後に当該通知対象商品が属する商品カテゴリの商品をユーザＵ２が閲覧したことを示す条件は、関連検索語を用いて通知対象商品の登録後にユーザＵ２の操作により他の商品の検索が行われたことを示す条件に加えて継続性条件に含まれてもよい。

さらに、上述した条件に加えて、継続性条件には、通知対象商品と同一の商品（例えば、商品ＩＤが同一、または共通商品コードが同一の商品）を購入していないことを示す条件が含まれるとよい。これは、ユーザＵ２の関心の継続性は、通知対象商品と同一の商品（通知対象商品と競合する商品でもよい）の購入により途絶えるという考えに基づく。通知条件判定部４１ｄは、ユーザＵ２のユーザＩＤに対応付けられた購入履歴から、通知対象商品の登録後（現時点まで）の購入時刻に対応付けられた商品ＩＤ（または共通商品コード）を取得し、当該取得された商品ＩＤ（または共通商品コード）が、当該通知対象商品の商品ＩＤ（または共通商品コード）と一致するか否かを判定する。そして、通知条件判定部４１ｄは、上記購入履歴から取得された商品ＩＤ（または共通商品コード）と、当該通知対象商品の商品ＩＤ（または共通商品コード）と一致しない場合、上述した他の条件も満たされるのであれば、通知対象商品に対するユーザＵ２の関心の継続性が当該継続性条件を満たすと判定することで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。

なお、通知条件判定部４１ｄは、上記以外の条件を用いて、通知対象商品に対するユーザＵ２の関心の継続性が上記検出対象商品の特定時点で継続性条件を満たすか否かを判定してもよい。

（ｂ）通知対象商品の在庫量についての在庫条件の場合
通知条件判定部４１ｄは、参照情報取得部４１ｂにより取得された参照情報に示される通知対象商品の在庫量が上記検出対象商品の特定時点で在庫条件を満たすか否かを判定する。在庫条件には、例えば、通知対象商品の在庫量が所定数以下であることを示す条件が含まれる。ここでの所定数（閾値）は、例えば通知対象商品を販売する売主ＳＨｍにより任意に設定される。通知条件判定部４１ｄは、通知対象商品の在庫量が所定数以下である場合、当該通知対象商品の在庫量が当該在庫条件を満たすと判定することで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。これにより、例えば在庫が十分でなく、早く購入しないと在庫がなくなってしまうことが予想される商品を、通知対象とすることができる。なお、在庫が十分であるかどうかは、商品の需要量（つまり、当該商品を欲する消費者の数）に依存する。例えば、在庫量が３つであるけれども、需要量がこれより少ない場合、在庫が十分であると言うことができる。このため、通知条件判定部４１ｄは、参照情報取得部４１ｂにより取得された参照情報に示される通知対象商品の在庫量と当該通知対象商品の需要量とを比較し、この比較結果から、通知対象商品の在庫量（つまり、需要に対する相対的な在庫量）が在庫条件を満たすか否かを判定するとよい。ここで、通知対象商品の需要量は、例えば通知対象商品を買い物カゴ登録（ブックマーク登録でもよい）しているユーザＵｎ（ユーザＵ２を除く）の数をカウントすることにより算出することができる。この場合、通知条件判定部４１ｄは、通知対象商品の在庫量が当該通知対象商品の需要量より少ない場合に限り、当該通知対象商品の在庫量が当該在庫条件を満たすと判定することで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。これにより、通知対象商品が通知対象として、より適しているかどうかの判定精度を、より一層、高めることができる。また、在庫条件における在庫量の閾値を在庫量の減り方（例えば、１個／３０分）に基づいて決定してもよい。例えば、在庫量の減り方が基準値より大きい場合は在庫量の閾値を高くし、在庫量の減り方が基準値より小さい場合は在庫量の閾値を低くする。また、通知条件判定部４１ｄは、上記比較結果から在庫量に対する需要量の割合（＝需要量／在庫量、つまり、需要量を在庫量で割った値）が閾値以上である場合、当該通知対象商品の在庫量が当該在庫条件を満たすと判定することで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定してもよい。この場合において、システム制御部４は、閾値設定手段として、在庫量が減る速度（在庫量の減少分／単位時間、つまり、在庫量の減少分を単位時間で割った値）が速いほど相対的に低い閾値を設定するとよい。これにより、在庫量の減る速度が速く、早く購入しないと在庫がなくなってしまうことが予想される商品を、通知対象とすることができる。

（ｃ）通知対象商品の優位性についての優位性条件の場合
通知条件判定部４１ｄは、参照情報取得部４１ｂにより取得された複数の参照情報それぞれに示される商品（つまり、通知対象商品及びその関連商品）の中で、通知対象商品が優位性条件に最も合致する商品であるか否かを判定する。優位性条件には、例えば、通知対象商品がその関連商品より優位な属性値を有することを示す条件が含まれる。ここで、優位であるか否かは、属性項目毎に予め設定される。例えば、属性項目が販売価格である場合、より安い商品の方が優位であるとされる。また、例えば、属性項目が画素数である場合、より多い商品の方が優位であるとされる。また、例えば、属性項目がズーム倍率である場合、より高い商品の方が優位であるとされる。また、例えば、属性項目が質量である場合、より軽い商品の方が優位であるとされる。通知条件判定部４１ｄは、通知対象商品の所定の属性項目（例えば、販売価格）の属性値と、通知対象商品に関連する関連商品の所定の属性項目（例えば、販売価格）の属性値とを比較し、当該通知対象商品が当該関連商品より優位な属性値を有する場合、当該通知対象商品が優位性条件に最も合致する商品であると判定することで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。これにより、関連商品よりも優位性があり、早く購入しないと売れてしまうことが予想される商品を、通知対象とすることができる。一方で、関連商品よりも優位性がない通知対象商品を通知対象外とすることができるので、不必要な通知の増大を防ぎ、情報提供サーバＳＡの処理負荷を低減することができる。なお、複数の関連商品それぞれを通知対象商品とする場合、通知条件判定部４１ｄは、複数の関連商品のうち何れか１つの関連商品を通知対象商品にセットし、当該セットした通知対象商品の上記属性項目の属性値と、他の関連商品の上記属性項目の属性値とを比較し、当該通知対象商品が当該関連商品より優位な属性値を有する場合、当該通知対象商品が優位性条件に最も合致する商品であると判定する。この判定は、複数の関連商品が１つずつ通知対象商品としてセットされて行われる。

例えば、図４（Ａ）の場合、参照情報取得部４１ｂにより取得されたグループＧ１に含まれる複数の参照情報に示される商品ＩＤが“Item088”から“Item242”までの商品の中で、通知対象商品（“Item062”）が、その関連商品より優位な属性値を有する（つまり、販売価格が最も安い）ため、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定される。なお、関連商品（“Item242”）を通知対象商品とした場合、当該通知対象商品（“Item242”）が、グループＧ１内の他の関連商品（上記商品（“Item062”）を含む）より優位な属性値を有する場合、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定される。一方、図４（Ｂ）の場合、参照情報取得部４１ｂにより取得されたグループＧ１に含まれる複数の参照情報に示される商品ＩＤが“Item088”から“Item022”までの商品の中で、通知対象商品（“Item062”）が、その関連商品より優位な属性値を有するが、当該通知対象商品と同等の販売価格（\7,500）を有する関連商品（“Item022”）もある。このような場合、当該通知対象商品が優位性条件に最も合致する商品であると判定されないように設定してもよい。一方、図４（Ｃ）の場合、参照情報取得部４１ｂにより取得されたグループＧ１に含まれる複数の参照情報に示される商品ＩＤが“Item088”から“Item111”までの商品の中で、通知対象商品（“Item062”）よりも、優位な属性値（販売価格：\7,000）を有する関連商品（“Item111”）があるため、当該通知対象商品が優位性条件に最も合致する商品でないと判定される。

（ｄ）検出対象商品の優位性についての優位性条件の場合
検出対象商品の情報に基づいて通知対象商品の参照情報が取得された場合において、検出対象商品特定部４１ａは、当該検出対象商品の特定時点から所定時間（例えば３０分）遡った時点までの間にユーザＵ１の操作により検索、閲覧、ブックマーク登録、または買い物カゴ登録された商品（検出対象商品に関連する関連商品）を、当該ユーザＵ１のユーザＩＤに対応付けられた操作履歴から特定する。そして、通知条件判定部４１ｄは、検出対象商品特定部４１ａにより特定された商品（つまり、検出対象商品、及びその関連商品）の中で、当該検出対象商品が優位性条件に最も合致する商品であるか否かを判定する。この優位性情報は、通知対象商品の優位性についての優位性条件の場合と同様である。通知条件判定部４１ｄは、検出対象商品の所定の属性項目（例えば、販売価格）の属性値と、検出対象商品に関連する関連商品の所定の属性項目（例えば、販売価格）の属性値とを比較し、当該検出対象商品が当該関連商品より優位な属性値を有する場合、当該検出対象商品が優位性条件に最も合致する商品であると判定することで、当該検出対象商品と同一の上記通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。これによっても、関連商品よりも優位性があり、早く購入しないと売れてしまうことが予想される商品を、通知対象とすることができる。一方で、関連商品よりも優位性がない商品を通知対象外とすることができるので、不必要な通知の増大を防ぎ、情報提供サーバＳＡの処理負荷を低減することができる。

なお、上述した通知条件として、通知対象商品の通知優先度（つまり、当該商品の通知対象としての優先度）についての条件が設定されてもよい。この場合、システム制御部４は、優先度算出手段として、通知対象商品に対する複数の評価項目それぞれに対応する評価値に基づいて、当該通知対象商品の通知優先度を算出する。ここで、評価項目の例として、商品に対するユーザの興味度、商品の属性情報（例えば、販売価格）、及び商品の競争力（競争の激しさ）などが挙げられる。例えば、システム制御部４は、閲覧時間が短いまたは閲覧回数が少ない商品ほど、当該商品に対するユーザの興味度に対応する評価値を低く決定（評価）する。また、システム制御部４は、販売価格が高い商品ほど、当該商品の属性情報に対応する評価値を低く決定（評価）する。なお、複数の通知対象商品がある場合、所定パーセンタイル以下で販売価格が高い商品が優先的に除外されてもよい。また、システム制御部４は、在庫量に対する需要量の割合が閾値より大きい商品ほど、当該商品の競争力に対応する評価値を高く決定（評価）する。なお、当該閾値は、在庫量が減る速度が速いほど低く設定されるとよい。そして、システム制御部４は、上述したように決定した複数の評価項目それぞれに対応する評価値を総合した値を当該通知対象商品の通知優先度として算出する。通知条件判定部４１ｄは、上記算出された通知優先度が予め設定された基準優先度（閾値）以上である場合、当該通知対象商品の通知優先度についての条件を満たすと判定することで、当該通知対象商品が通知条件を満たす商品であると判定する。

次に、ユーザ通知部４１ｆは、参照情報取得部４１ｂにより取得された参照情報に示される通知対象商品が、通知条件判定部４１ｄにより上記通知条件を満たす商品であると判定された場合、当該参照情報に対応付けられたユーザＩＤが示すユーザＵ２に対して、当該通知条件を満たす通知対象商品が他のユーザに関心が持たれている可能性があることを示す通知情報を通知する。ここで、通知情報は、テキストデータと画像データの少なくとも何れか一方から構成される。ユーザ通知部４１ｆは、例えば、上記通知情報が本文に記述された電子メールを、ユーザＵ２のユーザＩＤに対応付けられた電子メールアドレス宛てに送信することでユーザＵ２に当該通信情報を通知する。或いは、ユーザ通知部４１ｆは、セッション継続中のユーザ端末ＵＴ２へ上記通知情報を送信することでユーザＵ２に当該通信情報を通知する。この場合、例えば、ユーザ通知部４１ｆは、セッション継続中のユーザ端末ＵＴ２へ上記通知情報を送信することでＷｅｂブラウザにプラグインされたツールバー上に当該通知情報を表示させる。或いは、ユーザ通知部４１ｆは、セッション継続中のユーザ端末ＵＴ２へ上記通知情報を送信することでＷｅｂブラウザのウインドウに表示中の検索結果表示ページまたは商品詳細表示ページ上に当該通知情報を表示させる。或いは、ユーザ通知部４１ｆは、セッション継続中のユーザ端末ＵＴ２へ上記通知情報を表すＷｅｂページを送信することでＷｅｂブラウザのウインドウに当該Ｗｅｂページを表示させてもよい。なお、ユーザ通知部４１ｆは、上記通知条件を満たす通知対象商品が複数ある場合、当該複数の通知対象商品のうち、上記通知優先度が相対的に低い通知対象商品を一定数除外（例えば、通知優先度が最も低い順に一定数除外）した通知対象商品の上記通知情報を通知するとよい。

次に、商品登録部４１ｇは、処理対象となったユーザＵｎ（例えば、ユーザＵ２）の閲覧操作により閲覧された商品の閲覧履歴を取得し、取得した閲覧履歴により特定される閲覧時間または閲覧回数が所定の閲覧条件を満たすか否かを、閲覧履歴に示される商品（既に、参照対象として登録されている商品を除く）毎に判定する。ここで、閲覧条件には、例えば、処理対象となったユーザＵｎのブックマーク操作によりブックマーク登録されている商品の閲覧時間または閲覧回数から算出される基準値（例えば、最大値、平均値、標準偏差値、または中央値）以上であることが設定される。或いは、閲覧条件には、処理対象となったユーザＵｎの購入操作により購入された商品の閲覧時間または閲覧回数から算出される基準値（例えば、最大値、平均値、標準偏差値、または中央値）以上であることが設定される。商品登録部４１ｇは、処理対象となったユーザＵｎの閲覧履歴により特定される閲覧時間または閲覧回数が上記基準値以上である場合、上記閲覧条件を満たすと判定する。そして、商品登録部４１ｇは、上記閲覧条件を満たす商品を、上記処理対象となったユーザＵｎ（つまり、上記操作履歴に対応するユーザＵｎ）の参照対象として登録（自動登録）する処理を行うことで、当該閲覧条件を満たす商品の参照情報及び登録時刻を、当該ユーザＵｎのユーザＩＤに対応付けて参照情報データベース２４に格納する。これにより、ユーザＵｎによる登録操作の手間を省くことができる。

［２．情報提供システムＳの動作］
次に、図５を参照して、本実施形態に係る情報提供システムＳの動作について説明する。図５は、情報提供システムＳで実施される動作の一例を示すシーケンス図である。先ず、ユーザ端末ＵＴ２がネットワークＮＷを介して情報提供サーバＳＡへアクセスし、ユーザＵ２の認証情報によりログインが行われる。その後、ユーザ端末ＵＴ２からの検索要求に応じて情報提供サーバＳＡにより検索された商品の中から、ユーザＵ２の閲覧操作により指定された商品の詳細情報がユーザ端末ＵＴ２における画面に表示される。そして、ユーザＵ２が商品の詳細情報が表示された画面上に設けられた買い物カゴ登録ボタンを指定すると、買い物カゴ登録要求（当該商品の商品ＩＤ等を含む）がユーザ端末ＵＴ２からネットワークＮＷを介して情報提供サーバＳＡへ送信される（ステップＳ１）。情報提供サーバＳＡのシステム制御部４は、ユーザ端末ＵＴ２からの買い物カゴ登録要求を受信すると、当該買い物カゴ登録要求に含まれる商品ＩＤにより識別される商品を、ユーザＵ２のユーザＩＤに対応付けられた買い物カゴリストに登録する（ステップＳ２）。次いで、情報提供サーバＳＡのシステム制御部４は、ステップＳ２で買い物カゴリストに登録された商品の参照情報及び登録時刻を、ユーザＵ２のユーザＩＤに対応付けて参照情報データベース２４に格納し（ステップＳ３）、処理を終了する。なお、当該商品の参照情報及び登録時刻には、当該商品が検索されたときに用いられた検索クエリが対応付けられて格納されるとよい。このように、ユーザ端末ＵＴｎから買い物カゴ登録要求（或いは、ブックマーク登録または自動登録）がある度に、参照情報データベース２４には、上記登録された商品の参照情報が格納されることになる。

次に、ユーザ端末ＵＴ１がネットワークＮＷを介して情報提供サーバＳＡへアクセスし、ユーザＵ１の認証情報によりログインが行われる。その後、ユーザ端末ＵＴ１からの検索要求に応じて情報提供サーバＳＡにより検索された商品の中から、ユーザＵ１の閲覧操作により指定された商品の閲覧要求がユーザ端末ＵＴ１からネットワークＮＷを介して情報提供サーバＳＡへ送信される（ステップＳ４）。情報提供サーバＳＡのシステム制御部４は、ユーザ端末ＵＴ１からの閲覧要求を受信すると、当該閲覧要求に含まれる商品ＩＤにより識別される商品の商品詳細表示ページを、ネットワークＮＷを介してユーザ端末ＵＴ１へ送信する（ステップＳ５）。

次いで、システム制御部４（検出対象商品特定部４１ａ）は、受信された閲覧要求に含まれる商品ＩＤにより識別される商品を検出対象商品として特定する（ステップＳ６）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ６で特定された検出対象商品と同一の商品（例えば、商品ＩＤが同一、または共通商品コードが同一の商品）の参照情報が参照情報データベース２４に格納されているか否かを判定する（ステップＳ７）。システム制御部４は、上記検出対象商品と同一の商品の参照情報が参照情報データベース２４に格納されていると判定した場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、当該検出対象商品と同一の商品を通知対象商品として特定（ユーザＩＤ毎に区別して特定）し、処理をステップＳ８へ進める。なお、上記ステップＳ７の判定に共通商品コードを用いる場合、１つのユーザＩＤに関して、検出対象商品と同一の商品の参照情報が参照情報データベース２４に複数格納されている場合が想定される。この場合、例えば、検出対象商品と同一の複数の商品のうち、登録時刻が検出時点に最も近い１つの商品、またはランダムに選定された１つの商品、または最も優位な属性値を有する商品が通知対象商品として特定されるとよい。或いは、検出対象商品と同一の複数の商品が特定されてもよい。一方、システム制御部４は、上記検出対象商品と同一の商品の参照情報が参照情報データベース２４に格納されていないと判定した場合（ステップＳ７：ＮＯ）、処理を終了する。

ステップＳ８では、システム制御部４は、上記特定された通知対象商品の参照情報に対応付けられたユーザＩＤを１つ選定（つまり、ユーザＵｎを選定）する。このとき、システム制御部４は、ユーザＵｎ毎のＷｅｂアクセス時間に基づいて、ユーザＩＤを選定してもよい。このＷｅｂアクセス時間は、上述したように、ユーザＩＤをキーとして、Ｗｅｂサイトのへアクセス履歴が情報提供サーバＳＡにより取得されることで特定することができる。この場合、システム制御部４は、上記検出対象商品の特定時点（例えば、20:30）が、Ｗｅｂアクセス開始時刻（例えば、20:05）からＷｅｂアクセス時間内に含まれるユーザＵｎのユーザＩＤを選定する。つまり、Ｗｅｂアクセス開始時刻から上記特定時点までの経過時間（例えば、20:05-20:30、２５分）が、Ｗｅｂアクセス時間以下のユーザＵｎが選定される。Ｗｅｂアクセス開始時刻は、ユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザが例えば情報提供サーバＳＡにより提供されるＷｅｂサイトへのアクセス開示時刻である。例えば、ユーザＵ２のＷｅｂアクセス時間が３０分、ユーザＵ３のＷｅｂアクセス時間が２５分、ユーザＵ４のＷｅｂアクセス時間が２０分であるとすると、ユーザＵ２とユーザＵ３が選定されることになる。こうして選定されたユーザＵ２とユーザＵ３それぞれのユーザＩＤに対応する通知対象商品の参照情報が、以降の処理で取得されることになる。これにより、不必要な通知の増大を防ぎ、情報提供サーバＳＡの処理負荷を低減することができる。

次いで、システム制御部４は、ステップＳ８で選定されたユーザＩＤに対応付けられ、且つ上記特定された通知対象商品の参照情報に対応付けられた登録時刻（つまり、通知対象商品の登録時刻）が、上記検出対象商品の特定時点から、上述した所定時間遡った時点までの間（つまり、過去所定時間前まで）に含まれるか否かを判定する（ステップＳ９）。システム制御部４は、上記通知対象商品の登録時刻が、上記検出対象商品の特定時点から所定時間（例えば３０分）遡った時点までの間に含まれると判定した場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１０へ進める。なお、ステップＳ８で選定されたユーザＩＤが示すユーザＵｎ（例えば、ユーザＵ２）のユーザ端末ＵＴｎと情報提供サーバＳＡとのセッションが、上記所定時間前から検出対象商品の特定時点まで継続している（言い換えれば、上記所定時間前から検出対象商品の特定時点までアクセス継続中）場合に限り、処理をステップＳ１０へ進めるように構成してもよい。つまり、ステップＳ８で選定されたユーザＩＤが示すユーザＵｎ（例えば、ユーザＵ２）のユーザ端末ＵＴｎと情報提供サーバＳＡとのセッションが、上記所定時間前から上記特定時点までの間に切断された場合（例えば、当該特定時点の直前に商品の比較検討のための閲覧が終了しブラウザを閉じたことなどによる）、当該ユーザＩＤが示すユーザＵｎに対して、上述した通知情報は通知されない。これにより、不必要な通知の増大を防ぎ、情報提供サーバＳＡの処理負荷を低減することができる。一方、システム制御部４は、上記通知対象商品の登録時刻が、上記検出対象商品の特定時点から所定時間（例えば３０分）遡った時点までの間に含まれないと判定した場合（ステップＳ９：ＮＯ）、処理をステップＳ１４に進める。

ステップＳ１０では、システム制御部４（参照情報分類部４１ｃ）は、ステップＳ８で選定されたユーザＩＤに対応付けられた参照情報から、上記通知対象商品の参照情報及び当該通知対象商品に関連する関連商品の参照情報を抽出し、当該抽出した参照情報それぞれに示される商品の登録間隔の連続性に基づいて、上述したように、当該複数の参照情報をグループに分類する。次いで、システム制御部４（参照情報取得部４１ｂ）は、ステップＳ１０で分類されたグループのうち、上記通知対象商品の参照情報が属するグループに含まれる複数の参照情報を取得する（ステップＳ１１）。

次いで、システム制御部４（通知条件判定部４１ｄ）は、上記通知対象商品が、上述した（ａ）〜（ｄ）に示す条件のうち少なくとも何れか１つの通知条件を満たす商品であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。なお、複数の通知対象商品が特定された場合、それぞれの通知対象商品毎に、上記通知条件を満たす商品であるか否かが判定される。システム制御部４（通知条件判定部４１ｄ）は、上記通知対象商品が上記通知条件を満たす商品であると判定した場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１３へ進める。一方、システム制御部４（通知条件判定部４１ｄ）は、上記通知対象商品が上記通知条件を満たす商品でないと判定した場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、処理をステップＳ１４に進める。

ステップＳ１３では、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、ステップＳ１２で通知条件を満たすと判定された通知対象商品の参照情報に対応付けられたユーザＩＤが示すユーザＵｎ（つまり、通知対象のユーザＵｎ、例えば、ユーザＵ２）に対して、上述したように、当該通知条件を満たす通知対象商品が他のユーザに関心が持たれている可能性があることを示す通知情報を通知する。例えば、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、セッション継続中のユーザ端末ＵＴ２へ上記通知情報を送信することでＷｅｂブラウザにプラグインされたツールバー上に当該通知情報を表示させる。または、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、セッション継続中のユーザ端末ＵＴ２へ上記通知情報を送信することでＷｅｂブラウザのウインドウに表示中の検索結果表示ページ上に当該通知情報を表示させる。なお、通知条件を満たすと判定された通知対象商品が複数ある場合（例えば、ステップＳ１０で分類されたグループ内に通知条件を満たすと判定された通知対象商品が複数ある場合）、それぞれの通知対象商品毎の上記通知情報がユーザＵｎに通知される。この場合において、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、通知条件を満たすと判定された通知対象商品が所定数を超えた場合、それぞれの通知対象商品の通知優先度を算出し、算出した通知優先度が低い順に通知対象商品から除外し、通知対象商品の数を一定数に保つように制御するとよい。なお、この所定数は、ユーザ１人あたり、１つのジャンル（例えば商品カテゴリ）あたり、または本システム全体に対して設定すればよい。このように、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、通知対象商品の数を一定数に保つように制御しつつ、当該通知対象商品の上記通知情報を通知する。これにより、通知のためのリソースの増大を抑制することができる。

ステップＳ１４では、システム制御部４は、上記特定された通知対象商品の参照情報に対応付けられたユーザＩＤのうち、まだ選定されていないユーザＩＤがあるか否かを判定する。システム制御部４は、上記特定された通知対象商品の参照情報に対応付けられたユーザＩＤのうち、まだ選定されていないユーザＩＤがあると判定した場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、ステップＳ８に処理を戻し、まだ選定されていないユーザＩＤを１つ選定して、上記ステップＳ９以降の処理を実行する。一方、システム制御部４は、上記特定された通知対象商品の参照情報に対応付けられたユーザＩＤのうち、まだ選定されていないユーザＩＤがないと判定した場合（ステップＳ１４：ＮＯ）、処理を終了する。

図６は、Ｗｅｂブラウザにプラグインされたツールバー上に通知情報が表示される際の画面例を示す図である。図６（Ａ）は、通知情報が表示される前の画面例を示し、図６（Ｂ）は、通知情報が表示された時の画面例を示している。図６（Ａ），（Ｂ）に示す画面には、Ｗｅｂブラウザのツールバー５１及びウインドウ５２が設けられており、ウインドウ５２には、検索結果表示ページが表示されている。この検索結果表示ページには、検索語入力部５２ａ、及び検索結果表示部５２ｂが設けられている。なお、検索結果表示ページは、例えばユーザＵ２のスクロール操作によるスクロールバー５３の移動に応じて、ウインドウ５２上をスクロールするようになっている。検索語入力部５２ａには、検索語入力欄が設けられており、検索語入力欄に検索語が入力された後、検索ボタンが指定されることで、検索クエリを含む検索要求が情報提供サーバＳＡへ送信されることになる。また、検索結果表示部５２ｂには、検索クエリにより検索された複数の商品の情報それぞれを表示するための表示エリアが設けられている。この表示エリアには、検索された商品の名称、共通商品コード、販売価格、売主名（ここでは、店舗名）、及び商品画像等が表示される。また、表示エリアに表示された名称及び共通商品コードには、商品詳細表示ページへの商品リンクが設定されている。さらに、この表示エリアには、ブックマーク登録ボタンが設けられており、当該ブックマーク登録ボタンが指定されることで、当該表示エリアに対応付けられた商品のブックマーク登録要求が情報提供サーバＳＡへ送信されることになる。そして、図６（Ｂ）の例では、ツールバー５１上に通知情報５１ａが表示されている。図６（Ｂ）に示す通知情報５１ａには、通知内容として、通知対象商品が他のユーザに関心が持たれている可能性がある旨を表す文字列（ここでは、「他のユーザによりコンパクトカメラＣ−１２３が閲覧されました！！」を表す文字列）が含まれている。この文字例には、商品詳細表示ページへの商品リンクが設定されている。なお、通知対象商品が他のユーザに関心が持たれている可能性がある旨を表す画像がツールバー５１上に表示されるように構成してもよい。

一方、図７は、Ｗｅｂブラウザのウインドウにおける検索結果表示ページ上に通知情報が表示される際の例を示す図である。図７（Ａ）は、通知情報が表示される前の画面例を示し、図７（Ｂ）は、通知情報が表示された時の画面例を示している。図７に示す画面の基本的な構成（通常情報の表示を除く構成）は図６に示す画面と同様である。図７（Ｂ）の例では、検索結果表示ページ上の空きエリア（文字列及び画像が表示されていないエリア）に通知情報５２ｃが組み込まれて表示されている。なお、検索結果表示ページ上に表示されている文字列及び画像上に通知情報が重畳されて表示されてもよい。図７（Ｂ）に示す通知情報５２ｃには、通知内容として、通知対象商品が他のユーザに関心が持たれている可能性がある旨を表す文字列（ここでは、「他のユーザにより、以下の商品が閲覧されました。」を表す文字列）、当該通知対象商品の名称、共通商品コード、属性情報（ここでは、販売価格）、商品画像、及び売主名が含まれている。これにより、例えばユーザＵ２が興味を持った通知対象商品の特徴を例えばユーザＵ２に一見して把握させたり、思い出させることができる。図７（Ｂ）の例でも、当該商品の名称及び共通商品コードには、商品詳細表示ページへの商品リンクが設定されている。さらに、通知情報５２ｃには、例えばユーザＵ２が通知対象商品を購入するための購入手続処理へのダイレクトリンク（購入手続ページのＵＲＬへのハイパーリンク）が含まれており、このダイレクトリンクは「購入手続きへ」ボタン５１ｄに設定されている。これにより、例えばユーザＵ２は迅速に通知対象商品を購入（例えば、ユーザＵ１よりも先に購入）することができる。なお、通知情報５２ｃには、商品の購入予約を行うための予約手続処理へのダイレクトリンクが含まれてもよく、この場合のダイレクトリンクは、購入予約ボタン（図示せず）に設定される。この購入予約ボタンには、例えば、予約キャンセル条件が設定されてもよい。

なお、図６及び図７の例は、ユーザＵ１の閲覧操作（言い換えれば、閲覧要求）が商品の検出トリガになった場合の例である。ところで、例えば上記ステップＳ５で商品詳細表示ページがユーザ端末ＵＴ１へ送信されて表示された後、当該商品詳細表示ページ上に設けられたブックマーク登録ボタンまたは買い物カゴ登録ボタンが、ユーザＵ１の操作により指定された場合、ブックマーク登録要求または買い物カゴ登録要求がユーザ端末ＵＴ１からネットワークＮＷを介して情報提供サーバＳＡへ送信される。これにより、システム制御部４（検出対象商品特定部４１ａ）は、受信されたブックマーク登録要求または買い物カゴ登録要求に含まれる商品ＩＤにより識別される商品を、上記ステップＳ６において検出対象商品として特定し、ステップＳ７以降の処理を実行することになる。この場合の上記通知情報には、通知内容として、通知対象商品が他のユーザに関心が持たれている可能性がある旨を表す文字列として、例えば「他のユーザによりコンパクトカメラＣ−１２３がブックマーク登録されました！！」または「他のユーザによりコンパクトカメラＣ−１２３が買い物カゴ登録されました！！」を表す文字列）が含まれることになる。すなわち、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、検出対象商品の検出に至った操作の種別に応じて、通知内容が異なる通知情報を通知する。これにより、通知対象商品の購入検討のための急ぎの度合いを例えばユーザＵ２に一見して把握させることができる。

また、上記通知情報には、通知内容として、検出対象商品の検出に至った操作の種別に応じた関心度レベルを表す数値が含まれてもよい。この関心度レベルは、例えば数値が高いほど関心度が高くなるものである。例えば、検出対象商品の検出に至った操作が検索操作であった場合、関心度レベルは“１”に設定（通知情報中に設定）され、検出対象商品の検出に至った操作が閲覧操作であった場合、関心度レベルは“２”に設定され、検出対象商品の検出に至った操作がブックマーク登録操作であった場合、関心度レベルは“３”に設定され、検出対象商品の検出に至った操作が買い物カゴ登録操作であった場合、関心度レベルは“４”に設定される。このような関心度レベルにより、通知対象商品の購入検討のための急ぎの度合いを例えばユーザＵ２に一見して把握させることができる。

また、検出対象商品の検出に至った操作の種別に応じて通知情報に含まれる文字または画像の色やサイズを変化させるように構成してもよい。例えば、検出対象商品の検出に至った操作がブックマーク登録操作または買い物カゴ登録操作であった場合の文字または画像のサイズは、検出対象商品の検出に至った操作が検索操作または閲覧操作であった場合の文字または画像のサイズより大きく設定（通知情報中に設定）される。また、例えば、検出対象商品の検出に至った操作がブックマーク登録操作または買い物カゴ登録操作であった場合の文字または画像の色は、検出対象商品の検出に至った操作が検索操作または閲覧操作であった場合の文字または画像の色より明るく（例えば、明度または彩度を高く）設定される。さらに、検出対象商品の検出に至った操作の種別に応じて通知情報が表示される表示エリア（例えば、図７（Ｂ）に示すように、通知情報５２ｃが表示されるエリア）のサイズを変化させるように構成してもよい。例えば、検出対象商品の検出に至った操作がブックマーク登録操作または買い物カゴ登録操作であった場合の上記表示エリアのサイズは、検出対象商品の検出に至った操作が検索操作または閲覧操作であった場合の上記表示エリアのサイズより大きく設定されるように構成するとよい。

また、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、通知情報の通知開始（例えば、ユーザ端末ＵＴｎにおける表示開始）からの時間経過にしたがって通知内容が段階的に強調される通知情報を通知してもよい。これにより、通知対象商品の購入検討のための急ぎの度合いを例えばユーザＵ２に一見して把握させることができる。この場合の通知情報には、通知内容として含まれる文字または画像のサイズが時間経過にしたがって段階的に大きくなるように設定される。また、通知情報には、例えば、通知内容として含まれる文字または画像の色が時間経過にしたがって段階的に明るく（例えば、明度または彩度を高く）なるように設定されてもよい。また、通知情報には、例えば、通知内容として含まれる文字または画像が点滅し、時間経過にしたがって点滅間隔が短くなるように設定されてもよいまた、通知情報には、例えば、通知内容として含まれる文字または画像が表示される表示エリアのサイズが時間経過にしたがって段階的に大きくなるように設定されてもよい。

このように、通知内容の強調が最も大きくなる時点は、検出対象商品が検出トリガとなった操作を行ったユーザＵ１による商品の購入完了までの例えば平均的な時間が考慮されて決定されるとよい。この場合、システム制御部４は、時間推定手段として機能し、ユーザＵ１の操作により購入された商品の購入履歴等に基づいて、ユーザＵ１の操作から商品の購入完了までの時間（以下、「商品購入完了時間」という）を推定する。より具体的には、システム制御部４は、ユーザＵ１のユーザＩＤに対応付けられた閲覧履歴（検索履歴でもよい）及び購入履歴を取得し、当該閲覧履歴と当該購入履歴との双方に含まれる商品ＩＤであって、上記検出対象商品が属する商品カテゴリの商品の商品ＩＤを所定数特定する。システム制御部４は、特定された商品ＩＤ毎に、取得された閲覧履歴に含まれる閲覧時刻から、取得された購入履歴に含まれる購入時刻までの経過時間を商品ＩＤ毎に算出する。そして、システム制御部４は、商品ＩＤ毎に算出された経過時間に基づいて、商品購入完了時間を推定する。例えば、商品ＩＤ毎に算出された経過時間の平均値、標準偏差値、または中央値が商品購入完了時間として推定される。こうして、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、通知情報の通知開始から、上記推定された商品購入完了時間に至るまで通知内容が段階的に強調される通知情報を通知する。これにより、ユーザＵ１による商品の購入完了までの時間が考慮された購入検討のための急ぎの度合いを例えばユーザＵ２に一見して把握させることができる。

なお、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、通知情報の通知開始からの緊急性にしたがって通知内容が段階的に強調される通知情報を通知してもよい。ここで、緊急性は、例えばユーザＵ１の購入手続完了までの速さ、またはユーザＵ１の購入期待値などに基づく。購入手続完了までの速さが適用される場合、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、ユーザＵ１の閲覧履歴及び購入履歴を参照して、商品閲覧から商品購入までの時間（例えば、平均値または最大値）を取得し、当該取得した時間（例えば、０〜２分の時間、２分〜５分の時間、５分〜１０分の時間等）に応じて、通知内容が段階的に強調される通知情報を通知する。一方、ユーザＵ１の購入期待値が適用される場合、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、ユーザＵ１の閲覧履歴及び購入履歴を参照して、購入期待値を算出し、当該算出した購入期待値に応じて、通知内容が段階的に強調される通知情報を通知する。或いは、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、上記緊急性に応じた表示態様で通知内容が強調される通知情報を通知してもよい。例えば、緊急性が高いほど、通知内容の表示態様が初めから（つまり、通知情報の表示開始時から）、より強調された態様で強調される。購入手続完了までの速さが適用される場合、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、ユーザＵ１の閲覧履歴及び購入履歴を参照して、商品閲覧から商品購入までの時間（例えば、平均値または最大値）を取得し、当該取得した時間が長いほど、通知内容の表示態様が初めから、より強調された態様で強調される通知情報を通知する。一方、ユーザＵ１の購入期待値が適用される場合、システム制御部４（ユーザ通知部４１ｆ）は、ユーザＵ１の閲覧履歴及び購入履歴を参照して、購入期待値を算出し、当該算出した購入期待値が高いほど、通知内容の表示態様が初めから、より強調された態様で強調される通知情報を通知する。ここで、購入期待値とは、検出対象商品が購入される期待度合いを定量的に示す値である。例えば、最新の購入時刻から現時点までの経過時間がユーザＵ１の購入間隔（例えば、購入履歴から特定される）以上である（言い換えれば、通常の購入間隔に対して十分な時間が経過している）場合、当該経過時間と購入間隔との差が大きいほど購入期待値が高く決定される。或いは、購入期待値は、ユーザＵ１による検出対象商品の購入検討レベル（初期であるか、或いは後期であるか）に基づいて決定されてもよい。例えば、ユーザＵ１の閲覧履歴から、検出対象商品の閲覧時間と閲覧回数の少なくとも一方を含む閲覧状況と、過去に商品の購入に至ったときまでの閲覧時間と閲覧回数（例えば、閲覧時間または閲覧回数の平均値）の少なくとも一方を含む購入時閲覧実績が特定される。そして、検出対象商品の閲覧状況に含まれる閲覧時間または閲覧回数が、購入時閲覧実績に含まれる閲覧時間または閲覧回数未満であれば、購入検討レベルが初期であるとして第１の購入期待値（想定的に低い値）に決定される一方、閲覧状況に含まれる検出対象商品の閲覧時間または閲覧回数が、購入時閲覧実績に含まれる閲覧時間または閲覧回数以上であれば、購入検討レベルが後期であるとして第１の購入期待値より高い第２の購入期待値に決定される。或いは、購入期待値は、ユーザＵ１による検出対象商品の閲覧開始時刻（または検索開始時刻）からの経過時間に基づいて決定されてもよい。この場合、例えば、ユーザＵ１の閲覧履歴（または検索履歴）から、検出対象商品の閲覧開始時刻（または検索開始時刻）が特定される。そして、上記閲覧開始時刻（または検索開始時刻）から現時点までの経過時間が短いほど購入期待値が高く決定される。

以上説明したように、上記実施形態によれば、システム制御部４は、ユーザＵ１の操作により検出対象となった商品を検出対象商品として特定し、特定した検出対象商品の情報に基づいて、当該検出対象商品の特定時点より前に登録された商品であって、ユーザＵ２の参照対象として登録された商品を通知対象商品として特定する。そして、システム制御部４は、特定した通知対象商品の参照情報を少なくとも取得し、当該通知対象商品が所定の通知条件を満たす商品であると判定された場合、当該参照情報に対応付けられたユーザＩＤが示すユーザＵ２に対して、当該通知条件を満たす通知対象商品が他のユーザに関心が持たれている可能性があることを示す通知情報を通知するように構成したので、商品の購入検討しているユーザＵ２に対して、当該商品が他のユーザに関心が持たれているかどうかを迅速に通知することができる。これにより、ユーザＵ２が所望する商品の購入を適切に促すことができる。

１ 通信部
２ 記憶部
３ 入出力インターフェース部
４ システム制御部
ＳＴｍ 売主端末
ＵＴｎ ユーザ端末
ＳＡ 情報提供サーバ

Claims (12)

1. 第１のユーザの操作により検出対象となった商品を特定する商品特定手段と、
   第２のユーザの参照対象として登録された商品の参照情報と、当該商品の登録時刻と、当該第２のユーザのユーザ識別情報とを第２のユーザ毎に対応付けて記憶する記憶手段から、前記商品特定手段により特定された商品の情報に基づいて当該商品の特定時点より前に登録された前記商品の参照情報を取得する参照情報取得手段と、
   前記参照情報取得手段により取得された前記参照情報に示される商品が所定の通知条件を満たす商品である場合、当該参照情報に対応付けられた前記ユーザ識別情報が示す第２のユーザに対して、前記通知条件を満たす商品が他のユーザに関心が持たれている可能性があることを示す通知情報を通知する通知手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記記憶手段には、前記参照情報に示される商品の登録に至る際に用いられた検索語が、当該参照情報に対応付けられて記憶されており、
   前記通知手段は、前記参照情報取得手段により取得された前記参照情報に対応付けられた前記検索語に関連する関連検索語を用いて当該参照情報に示される商品の登録後に前記第２のユーザの操作により他の商品の検索が行われた場合、当該参照情報に示される商品が前記通知条件を満たす商品であるとして、前記第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記通知手段は、前記第２のユーザの操作により検索された前記他の商品の検索履歴から取得された検索語の所定数以上が、前記参照情報に対応付けられた前記検索語に関連する関連検索語である場合に限り、当該参照情報に示される商品が前記通知条件を満たす商品であるとして、前記第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 互いに異なる前記ユーザ識別情報が対応付けられた複数の前記参照情報であって、同一の商品の複数の前記参照情報それぞれに対応付けられた前記検索語を、当該同一の商品についての前記関連検索語として決定する関連検索語決定手段を更に備えることを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記参照情報取得手段により取得された前記参照情報に示される商品の在庫量と当該商品の需要量とを比較する比較手段と、
   前記在庫量の減る速度が速いほど相対的に低い閾値を設定する閾値設定手段と、
   を更に備え、
   前記通知手段は、前記比較手段による比較結果から前記在庫量に対する前記需要量の割合が、前記閾値設定手段により設定された閾値以上である場合、前記参照情報に示される商品が前記通知条件を満たす商品であるとして、前記第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。
6. 商品の優位性についての優位性条件が前記通知条件の一つとして設定されており、
   前記参照情報取得手段は、前記商品特定手段により特定された商品と同一の商品、及び当該商品に関連する商品それぞれの前記参照情報を取得し、
   前記通知手段は、前記参照情報取得手段により取得された複数の前記参照情報それぞれに示される商品の中で、前記商品特定手段により特定された商品と同一の商品が少なくとも前記優位性条件に最も合致する商品である場合、当該商品が前記通知条件を満たす商品であるとして、前記第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の情報処理装置。
7. 商品の優位性についての優位性条件が前記通知条件の一つとして設定されており、
   前記商品特定手段は、前記第１のユーザの操作により検出対象となった商品、及び当該商品に関連する商品を特定し、
   前記通知手段は、前記商品特定手段により特定された商品の中で、前記検出対象となった商品が少なくとも前記優位性条件に最も合致する商品である場合、当該最も合致する商品の情報に基づいて取得された前記参照情報に示される商品が前記通知条件を満たす商品であるとして、前記第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記第１のユーザの操作により購入された商品の購入履歴に基づいて、前記第１のユーザの操作から商品の購入完了までの時間を推定する時間推定手段を更に備え、
   前記通知手段は、少なくとも前記通知情報の通知開始から前記時間推定手段により推定された時間に至るまで通知内容が段階的に強調される通知情報を通知することを特徴とする請求項１乃至７の何れか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記記憶手段に記憶された複数の前記参照情報それぞれに示される商品の登録間隔の連続性に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記参照情報をグループに分類する分類手段を更に備え、
   前記参照情報取得手段は、前記分類手段により分類されたグループのうち、前記商品特定手段により特定された商品と同一の商品の前記参照情報が属する前記グループに含まれる複数の前記参照情報を取得し、
   前記参照情報取得手段により取得された複数の前記参照情報それぞれに示される商品のうち、前記通知条件を満たす商品の前記参照情報に対応付けられた前記ユーザ識別情報が示す第２のユーザに対して、前記通知情報を通知することを特徴とする請求項１乃至８の何れか一項に記載の情報処理装置。
10. 前記参照情報取得手段により取得された前記参照情報に示される商品に対する複数の評価項目に対応する評価値に基づいて、当該商品毎に通知優先度を算出する優先度算出手段を更に備え、
    前記通知手段は、前記通知条件を満たす複数の商品のうち、前記通知優先度が相対的に低い商品を除外した商品の前記通知情報を通知することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
    第１のユーザの操作により検出対象となった商品を特定する商品特定ステップと、
    第２のユーザの参照対象として登録された商品の参照情報と、当該商品の登録時刻と、当該第２のユーザのユーザ識別情報とを第２のユーザ毎に対応付けて記憶する記憶手段から、前記商品特定ステップにより特定された商品の情報に基づいて当該商品の特定時点より前に登録された前記商品の参照情報を取得する参照情報取得ステップと、
    前記参照情報取得ステップにより取得された前記参照情報に示される商品が所定の通知条件を満たす商品である場合、当該参照情報に対応付けられた前記ユーザ識別情報が示す第２のユーザに対して、前記通知条件を満たす商品が他のユーザに関心が持たれている可能性があることを示す通知情報を通知する通知ステップと、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
12. コンピュータを、
    第１のユーザの操作により検出対象となった商品を特定する商品特定手段と、
    第２のユーザの参照対象として登録された商品の参照情報と、当該商品の登録時刻と、当該第２のユーザのユーザ識別情報とを第２のユーザ毎に対応付けて記憶する記憶手段から、前記商品特定手段により特定された商品の情報に基づいて当該商品の特定時点より前に登録された前記商品の参照情報を取得する参照情報取得手段と、
    前記参照情報取得手段により取得された前記参照情報に示される商品が所定の通知条件を満たす商品である場合、当該参照情報に対応付けられた前記ユーザ識別情報が示す第２のユーザに対して、前記通知条件を満たす商品が他のユーザに関心が持たれている可能性があることを示す通知情報を通知する通知手段として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。

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