JP2020123031A - データ処理装置、データ処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】決済データ、位置情報および移動情報に基づいて、ユーザの目的地を予測し、予測された目的地までの移動経路に関連付けられたレコメンドデータであって、ユーザの嗜好に沿うレコメンドデータを動的に生成して提供する。【解決手段】レコメンドデータを提供するデータ処理装置は、予測した目的地およびその周辺地域を所在地とする加盟店であって、予測したユーザの嗜好に従う加盟店の情報資源位置情報を取得し、予測した目的地までの移動経路上の地点を所在地とする加盟店であって、予測したユーザの嗜好に従う加盟店の情報資源位置情報を取得し、取得した加盟店の情報資源位置情報を含むレコメンドデータを動的に生成し、ユーザに関連付けられるユーザ端末にレコメンドデータを送信する。【選択図】図１０

Description

本発明は、データ処理装置、データ処理方法およびプログラムに関する。より詳細に言えば、本発明は、決済データ、位置情報および移動情報に基づいて、ユーザの目的地を予測し、予測された目的地までの移動経路に関連付けられたレコメンドデータであって、ユーザの嗜好に沿うレコメンドデータを動的に生成して提供するデータ処理装置、データ処理方法およびプログラムに関する。

様々なサービスがネットワークを介してユーザに提供されている。例えば、電子商取引サービスの分野では、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトが、ユーザの購買履歴や商品閲覧履歴に基づいて、ユーザの嗜好に沿った商品をレコメンド（推薦）する技術が知られている。また、履歴情報を多数取得しなくてもユーザの類似度を判断することでレコメンド情報を生成するシステム（特許文献１参照）も知られている。

近年では、日本人・外国人を問わず、日本国内の観光地を訪問したり、イベントが行われる土地を訪問したり、といった国内での人々の移動がますます盛んになってきている。移動する際、人々は、訪問先の観光資源（例えば、有名な食べ物や土産物、訪問先で体験できる様々なアクティビティ、など）を様々な情報提供媒体を利用して調べた上で訪問することが多い。

特開２００９−２５２１７７号公報

人々は、訪問先の観光資源を従来の情報提供媒体を利用して調べた上で、その場所に移動するようにしているが、このような調査では、自らの嗜好に沿ったモノが見つかりにくく、見つかるまでに時間がかかり過ぎてしまい、結局、より満足度の高い消費の機会を逃すこともあった。訪問先の周辺地や訪問地までの道中に自らの嗜好に沿ったモノが存在することもありうるが、そのようなモノを発見することは非常に困難であり、発見できたとしても非常に労力がかかるものであった。特に、訪日外国人観光客は、限られた主要な観光地の情報にしかアクセスできないこともあり、観光地周辺や移動経路上にある魅力ある観光資源に気付かないこともあった。さらに、訪問が急遽決まった場合には、事前に調査をする十分な時間もないため、訪問先での用事以外の空き時間は手持ち無沙汰になることもあった。

近年では、クレジットカード、デビットカード、プリペイドカードなどの決済手段が利用されることがますます多くなっているため、キャッシュレス決済の比率が徐々に上昇している。キャッシュレス決済を行うと、カード保有者の情報と決済内容が関連付けられるので、そのような情報は利用価値が非常に高いものとなっている。しかしながら、このような情報を適切に利用して、ユーザに還元することは未だ行われていないのが現状であった。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、決済データ、位置情報および移動情報に基づいて、ユーザの目的地を予測し、予測された目的地までの移動経路に関連付けられたレコメンドデータであって、ユーザの嗜好に沿うレコメンドデータを動的に生成して提供するデータ処理装置、データ処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様である、レコメンドデータを提供するデータ処理装置は、予測した目的地およびその周辺地域を所在地とする加盟店であって、予測したユーザの嗜好に従う加盟店の情報資源位置情報を取得し、予測した前記目的地までの移動経路上の地点を所在地とする加盟店であって、予測した前記ユーザの嗜好に従う加盟店の前記情報資源位置情報を取得し、取得した前記加盟店の前記情報資源位置情報を含むレコメンドデータを動的に生成し、前記ユーザに関連付けられるユーザ端末に前記レコメンドデータを送信するように構成されたことを特徴とする。

本発明の他の態様である、レコメンドデータを提供するデータ処理装置によって実行される方法は、予測した目的地およびその周辺地域を所在地とする加盟店であって、予測したユーザの嗜好に従う加盟店の情報資源位置情報を取得することと、予測した前記目的地までの移動経路上の地点を所在地とする加盟店であって、予測した前記ユーザの嗜好に従う加盟店の前記情報資源位置情報を取得することと、取得した前記加盟店の前記情報資源位置情報を含むレコメンドデータを動的に生成することと、前記ユーザに関連付けられるユーザ端末に前記レコメンドデータを送信することを備えることを特徴とする。

本発明によれば、データ処理装置は、決済データ、位置情報および移動情報に基づいて、ユーザの目的地を予測し、予測された目的地までの移動経路に関連付けられたレコメンドデータであって、ユーザの嗜好に沿うレコメンドデータを動的に生成して提供することができるようになる。ユーザは、このようなレコメンドデータを受信することにより、目的地およびその周辺地、並びに移動経路の周辺にある観光資源に容易にアクセスすることができるようになり、より満足度の高い消費の機会を得られるようになる。

本明細書において開示される実施形態の詳細な理解は、添付図面に関連して例示される以下の説明から得ることができる。
本発明に係るデータ処理装置を含むシステム全体の構成図である。 本発明に係るデータ処理装置のシステム構成図である。 ユーザマスタのデータ構造の一例を説明する図である。 加盟店マスタのデータ構造の一例を説明する図である。 カード利用履歴のデータ構造の一例を説明する図である。 予約・購買情報のデータ構造の一例を説明する図である。 位置・経路情報のデータ構造の一例を説明する図である。 購買傾向のデータ構造の一例を説明する図である。 移動傾向のデータ構造の一例を説明する図である。 データ処理装置がレコメンドデータを生成してユーザ端末に送信し、ユーザがレコメンドに従って購買行動をする際の処理を説明する図である。 レコメンドデータのデータ構造の一例を説明する図である。

（全体構成）
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。本明細書では、クレジットカード、デビットカードおよびプリペイドカードなどのカード決済の決済データを扱う実施形態を中心に説明するが、本発明の要旨は、このようなカード決済の決済データ以外の決済データ（例えば、二次元コード決済の決済データ、生体認証データ（例えば、人相、指紋、声紋、虹彩、静脈などの身体的特徴に基づく認証データ）に基づく決済の決済データ）を取り扱う実施形態の処理にも適用することができる。

図１は、本発明に係るデータ処理装置１０を含むシステム全体の構成図である。データ処理装置１０は、インターネットなどの既知のネットワークを介してユーザ端末１１と相互に通信可能なように接続される。データ処理装置１０は、インターネットや専用線などの既知のネットワークを介して、加盟店端末１２と相互に通信可能なように接続される。図１において、ユーザ端末１１および加盟店端末１２は、説明の便宜上、それぞれ１つずつしか示していないが、複数存在することができる。

データ処理装置１０は、ユーザ端末１１に対し、本発明に係るアプリケーションプログラム（以下、単に「ユーザアプリ」と呼ぶこともある）を提供する。データ処理装置１０は、ユーザアプリを介して、ユーザ端末１１から位置情報（例えば、ＧＰＳ情報）や経路情報（例えば、経時的なＧＰＳ情報、ルート検索アプリケーション利用時の移動経路情報など）を受信する。

データ処理装置１０は、加盟店端末１２から送信された決済データを受信する。データ処理装置１０は、決済データを蓄積して、購買傾向を示すデータとして利用することができる。購買傾向を示すデータは、ユーザの属性（例えば、日本人／外国人、居住地、性別、年代など）に基づいて分類されてもよい。データ処理装置１０は、ユーザ端末１１から受信した位置情報および経路情報を蓄積して、移動傾向を示すデータとして利用することができる。

データ処理装置１０は、決済データ、位置情報および移動情報に基づいて、ユーザの目的地を予測し、予測された目的地までの移動経路に関連付けられたレコメンドデータであって、ユーザの嗜好に沿うレコメンドデータを動的に生成し、ユーザ端末１１に対して提供することができる。このため、データ処理装置１０は、予測した目的地の観光資源についてのレコメンドデータのみならず、目的地の周辺地および移動経路の途中にある観光資源についてのレコメンドデータも提供することができる。本明細書では、「レコメンドデータ」は、ユーザに対するお勧めの商品等の情報および／またはユーザのために選択され、生成された電子クーポンを意味するものとする。

ユーザ端末１１は、自身の位置情報および経路情報を測定し、取得し、または算出する機能を有する。ユーザ端末１１は、ユーザアプリを介して、位置情報および経路情報をデータ処理装置１０に送信することができ、また、データ処理装置１０によって提供されるレコメンドデータを受信することができる。位置情報は、ＧＰＳ情報に基づく位置情報であってよい。経路情報は、経時的なＧＰＳ情報（例えば、第１の時点のＧＰＳ情報、第２の時点のＧＰＳ情報、・・・、第Ｎの時点のＧＰＳ情報）やルート検索アプリケーション利用時の移動経路情報などであってよい。経路情報は、移動情報と呼ぶこともできる。

ユーザ端末１１は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、スマートフォンやタブレット端末などの通信機能を備えたコンピュータであってよく、特定の装置に限定されることはない。

加盟店端末１２は、決済データを扱う会社（例えば、カード会社等）と加盟店契約を締結している加盟店の店頭に設置されているカード決済端末機であってもよいし、あるいは加盟店が運用している電子商取引のためのシステムであってもよい。加盟店端末１２は、ＰＯＳ端末に組み込まれていてもよい。加盟店端末１２は、決済時に決済データをデータ処理装置１０に送信し、その結果を受信する。

（システム構成）
図２は、本発明に係るデータ処理装置１０のシステム構成図である。データ処理装置１０は、一般的なコンピュータと同様に、バス１２０などによって相互に接続された制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、インターフェース（ＩＦ）部１０４および出力部１０５を備える。

制御部１０１は、中央処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれ、データ処理装置１０の各構成要素の制御やデータの演算を行い、また、補助記憶部１０３に格納されている各種プログラムを主記憶部１０２に読み出して実行することができる。主記憶部１０２は、メインメモリとも呼ばれ、受信した各種データ、コンピュータ実行可能な命令および当該命令による演算処理後のデータなどを記憶することができる。補助記憶部１０３は、ハードディスク（ＨＤＤ）などに代表される記憶装置であり、データやプログラムを長期的に保存する際に使用される。

図２の実施形態は、制御部１０１、主記憶部１０２および補助記憶部１０３を同一のコンピュータ内に設ける実施形態について説明するが、他の実施形態として、データ処理装置１０は、制御部１０１、主記憶部１０２および補助記憶部１０３を複数個使用することにより、複数のコンピュータによる並列分散処理を実現するように構成することもできる。また、他の実施形態として、データ処理装置１０のための複数のサーバを設置し、複数サーバが一つの補助記憶部１０３を共有する実施形態にすることも可能である。

ＩＦ部１０４は、他のシステムや装置との間でデータを送受信する際のインターフェースの役割を果たし、また、システムオペレータから各種コマンドや入力データ（各種マスタ、テーブルなど）を受け付けるインターフェースを提供することができる。出力部１０５は、処理されたデータを表示する表示画面や当該データを印刷するための印刷手段などを提供することができる。

なお、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、インターフェース（ＩＦ）部１０４および出力部１０５と同様な機能の構成要素は、ユーザ端末１１および加盟店端末１２にも存在するが、本明細書では説明を省略する。

また、データ処理装置１０は、補助記憶部１０３内にファイル／データベースなどの記憶手段の形式で、ユーザマスタ１０６、加盟店マスタ１０７、カード利用履歴１０８、予約・購買情報１０９、位置・経路情報１１０、購買傾向１１１、移動傾向１１２、およびレコメンドデータ１１３を備える。これらのファイル／データベースの詳細について、図３〜図９、図１１を参照しながら説明する。

（図３：ユーザマスタ１０６）
ユーザマスタ１０６は、カード会員についての情報（すなわち、決済手段のユーザの情報）を格納する。図３は、ユーザマスタ１０６のデータ構造の一例を説明する図である。ユーザマスタ１０６は、カード番号３０１、カード種別３０２、会員基本情報３０３、およびカード発行国コード３０４を含むが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

カード番号３０１は、カード会員が有するカードの識別子である。なお、カードは、クレジットカード、デビットカード、およびプリペイドカードなどのカードを示すが、本発明の他の実施形態では、カード番号３０１は、電子マネー、二次元コード決済、生体認証決済などの決済手段におけるユーザ識別子に相当する。また、本実施形態では、カード番号３０１は、ユーザアプリのユーザＩＤとしても利用可能である。

カード種別３０２は、カードの種類（例えば、ゴールドカード、女性向けカードなど）を示す。会員基本情報３０３は、カード会員の情報、例えば、氏名、居住地（住所）、生年月日、年齢（年代）、性別などの情報を示すが、ここに列挙した以外の情報を含むこともできる。カード発行国コード３０４は、カードのイシュアーの国を示すコードであり、カード発行国コード３０４の値によって日本人か外国人かを識別し、さらにどの外国からの訪日客であるかを識別する。

（図４：加盟店マスタ１０７）
加盟店マスタ１０７は、加盟店についての情報を格納する。図４は、加盟店マスタ１０７のデータ構造の一例を説明する図である。加盟店マスタ１０７は、加盟店ＩＤ４０１、加盟店基本情報４０２、業種コード４０３、および加盟店ＵＲＬ４０４を含むが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

加盟店ＩＤ４０１は、加盟店を識別する識別子である。加盟店基本情報４０２は、加盟店名称、加盟店所在地情報（郵便番号、住所、緯度・経度）、連絡先、加盟店口座（銀行振込用）などの情報を示すが、ここに列挙した以外の情報を含むこともできる。加盟店の所在地は、広域自治体（都道府県）や基礎自治体（市区町村）の情報ごとに分かれていてもよい。

業種コード４０３は、ＶＪＡグループによって定義されている加盟店業種（大分類４９種類・小分類３６２種類）であってもよいし、あるいは、加盟店の業種を示す別の分類体系であってもよい。なお、加盟店端末１２から送信される決済データにも業種コード４０３、あるいは業種コード４０３に対応する情報が含まれている。加盟店ＵＲＬ４０４は、加盟店を紹介するサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を示す。本明細書では、ＵＲＬを「情報資源位置情報」と呼ぶこともある。

（図５：カード利用履歴１０８）
カード利用履歴１０８は、それぞれのユーザのカード決済データを格納する。図５は、カード利用履歴１０８のデータ構造の一例を説明する図である。カード利用履歴１０８は、カード番号３０１、利用日時５０１、利用額５０２、加盟店ＩＤ４０１、業種コード４０３、会員基本情報３０３、およびカード発行国コード３０４を含むが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。例えば、カード利用履歴１０８は、加盟店の実際の店舗でカード決済が行われたのか、あるいは電子商取引でカード決済が行われたのかを示すデータ項目、すなわち、対面販売／非対面販売を識別するデータ項目を含むこともできる。なお、カード利用履歴１０８は、オーソリゼーションデータまたは売上データのいずれかに含まれる情報を含むことができる。

カード番号３０１、加盟店ＩＤ４０１、業種コード４０３、会員基本情報３０３、およびカード発行国コード３０４は、上記で説明した通りである。利用日時５０１は、加盟店にて決済が行われた日時を示し、利用額５０２は、決済金額を示す。本発明の一実施形態では、加盟店ＩＤ４０１に対応する加盟店基本情報４０２の一部または全部（例えば、加盟店名称、住所）がカード利用履歴１０８に含まれていてもよい。

（図６：予約・購買情報１０９）
予約・購買情報１０９は、ユーザアプリを介してユーザ端末１１によって予約された商品やサービス、あるいは購入された商品やサービスの情報を格納する。上述したように、データ処理装置１０は、ユーザアプリを介して、様々な電子商取引のサイトをユーザ端末１１に提供することができ、ユーザ端末１１は、ユーザアプリを介して、所望の商品やサービスを予約し、あるいは購入することができる。図６は、予約・購買情報１０９のデータ構造の一例を説明する図である。予約・購買情報１０９は、カード番号３０１、加盟店ＩＤ４０１、日時６０１、品目６０２、金額６０３、会員基本情報３０３、および加盟店基本情報４０２を含むが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

カード番号３０１、加盟店ＩＤ４０１、会員基本情報３０３、および加盟店基本情報４０２は、上記で説明した通りである。日時６０１は、ユーザ端末１１がユーザアプリを介して、所望の商品やサービスを予約した日時、あるいは購入した日時を示す。品目６０２は、ユーザが予約し、あるいは購入した商品やサービスの個々の品目を示す。よく知られているように、加盟店によっては、決済データを参照したとしても具体的な購入品目を知ることが困難である。予約・購買情報１０９は、ユーザが予約し、あるいは購入した商品やサービスの個々の品目の情報を有するため、具体的な購入品目を示すことができる。金額６０３は、ユーザ端末１１がユーザアプリを介して、所望の商品やサービスを予約し、あるいは購入した金額を示す。

（図７：位置・経路情報１１０）
位置・経路情報１１０は、ユーザ端末１１の位置情報および経路情報を格納する。上述したように、ユーザ端末１１は、ユーザアプリを介して、位置情報（例えば、ＧＰＳ情報）や経路情報（例えば、経時的なＧＰＳ情報、ルート検索アプリケーション利用時の移動経路情報など）をデータ処理装置１０に送信し、データ処理装置１０は、それらの情報を位置・経路情報１１０に格納する。図７は、位置・経路情報１１０のデータ構造の一例を説明する図である。位置・経路情報１１０は、カード番号３０１、日時情報７０１、現在地７０２、移動方向７０３、推定移動手段７０４、および候補目的地７０５を含むが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

カード番号３０１は、カード会員が有するカードの識別子であるが、本実施形態では、カード番号３０１は、ユーザアプリのユーザＩＤとしても利用可能である。日時情報７０１は、ユーザ端末１１が位置情報および経路情報を取得した日時を示す。現在地７０２は、ユーザ端末１１が取得した位置情報を示す。位置情報は、例えば、ＧＰＳ情報に基づく経度および緯度、住所（例えば、東京都、港区）、高度などの情報であってよい。

移動方向７０３は、同一のユーザ端末１１の直前の位置情報から算出した移動方向を示す。例えば、ユーザ端末１１に保持されている、現在および直前の位置情報から西の方向に移動していることが判定できるときは、移動方向の情報として「西」が格納される。推定移動手段７０４は、推定される移動手段（例えば、徒歩、電車など）を示す。移動手段は、現在および直前の位置情報によって示される地点がどの程度離れているかを所定の閾値に基づいて判定することにより推定することができる。また、位置情報が鉄道などの公共交通機関の路線上にあることを示す場合には、移動手段を「電車」であると推定してよく、位置情報が空港を示す場合には、移動手段を「飛行機」であると推定してよい。

候補目的地７０５は、ユーザアプリによって提供されるルート検索アプリで検索した目的地情報を示す。例えば、ルート検索アプリで東京から福岡までの経路検索がなされた場合、候補目的地７０５は「福岡」を示す。なお、候補目的地７０５は、経路検索がなされていない場合、Ｎｕｌｌ値であってよい。

（図８：購買傾向１１１）
購買傾向１１１は、カード利用履歴１０８に格納されているデータを所定の期間（例えば、１ヶ月）ごとに集計して生成する、購買傾向の情報を格納する。購買傾向１１１に格納されているデータは、都道府県ごと、市区町村ごと、業種ごと、国ごと、および加盟店ごとに所定の期間（例えば、１ヶ月）の決済金額の合計値を示すことができる。図８は、購買傾向１１１のデータ構造の一例を説明する図である。購買傾向１１１は、年月８０１、広域自治体８０２、基礎自治体８０３、カード発行国コード３０４、業種コード４０３、加盟店ＩＤ４０１、および決済金額合計８０４を含むが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

カード発行国コード３０４、業種コード４０３、および加盟店ＩＤ４０１は、上記で説明した通りである。年月８０１は、カード利用履歴１０８に格納されている利用日時５０１から導出される年月情報を示す。広域自治体８０２は、加盟店所在地の広域自治体（都道府県）の情報を示し、基礎自治体８０３は、加盟店所在地の基礎自治体（地区町村）の情報を示す。広域自治体８０２および基礎自治体８０３は、加盟店ＩＤ４０１に関連付けられる加盟店基本情報４０２に含まれる住所の情報から生成される。決済金額合計８０４は、年月８０１によって示される年月に決済された加盟店ＩＤ４０１に関連付けられる決済金額（利用額５０２）の合計値を示す。

（図９：移動傾向１１２）
移動傾向１１２は、多数のユーザ端末１１から受信した位置情報および経路情報（経時的なＧＰＳ情報）を蓄積し、編集した、人間（すなわち、ユーザ端末１１）の移動傾向の統計情報を示す。移動傾向１１２は、位置・経路情報１１０に格納されているデータを所定の期間（例えば、１ヶ月）ごとに集計・編集して生成する、移動傾向の統計情報を格納する。移動傾向１１２は、日本人あるいは訪日外国人（例えば、観光客）の国内での移動傾向を示すことができる。また、移動傾向１１２は、他の属性（例えば、年代、性別、居住地など）に基づく移動傾向を示してもよい。図９は、移動傾向１１２のデータ構造の一例を説明する図である。移動傾向１１２は、カード発行国コード３０４、年月９０１、出発地９０２、目的地９０３、移動方向９０４、および移動手段９０５を含むが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

カード発行国コード３０４は、カードのイシュアーの国を示すコードであり、カード発行国コード３０４の値によって日本人か外国人かを識別し、さらにどの外国からの訪日客であるかを識別する。年月９０１は、位置・経路情報１１０に格納されている日時情報７０１から導出される年月情報を示す。出発地９０２および目的地９０３は、ユーザ端末１１の実際の移動経路の出発地点および到着地点をそれぞれ示す。出発地９０２および目的地９０３は、決済データが発生する度に位置・経路情報１１０に格納されているデータを一まとめにして生成されてもよい。移動方向９０４は、出発地９０２および目的地９０３から導き出せる移動方向を示す。移動手段９０５は、推定移動手段７０４の情報に基づいて設定されることが可能である。

（レコメンドデータ生成処理）
図１０は、データ処理装置１０がレコメンドデータを生成してユーザ端末１１に送信し、ユーザがレコメンドに従って購買行動をする際の処理を説明する図である。この処理フローの前提として、ユーザは、ユーザ端末１１にてユーザアプリを起動し、ユーザ認証を完了しているものとする。ユーザのユーザＩＤは、ユーザのカード番号３０１と関連付けられて使用されてよい。データ処理装置１０がレコメンドデータを生成する処理は、一通りではなく、図１０の処理プロセスは、処理順序が変更されてもよい。

Ｓ１００１にて、データ処理装置１０は、本処理フローの処理開始のトリガーが発生したかどうかを判定する。より詳細に言えば、データ処理装置１０は、位置・経路情報１１０にアクセスし、ログインユーザのカード番号３０１に関連付けられたデータのうち、日時情報７０１が現在時間から最も近いデータ（第１のデータ）を取得する。データ処理装置１０は、第１のデータの候補目的地７０５に具体的な目的地情報が含まれているかどうかを判定し、含まれている場合には、Ｓ１００２に処理が進み、含まれていない場合には、所定時間の経過後、再び、Ｓ１００１の処理を実行する。あるいは、データ処理装置１０は、第１のデータの推定移動手段７０４に「立ち止まり」「徒歩」以外の値（例えば「電車」など、所定の閾値以上の距離を移動していることを示す値）が含まれている場合には、Ｓ１００２に処理が進み、含まれていない場合には、所定時間の経過後、再び、Ｓ１００１の処理を実行する。

Ｓ１００２にて、データ処理装置１０は、ユーザの目的地を予測する処理を行う。本発明の一実施形態では、データ処理装置１０は、予約・購買情報１０９にアクセスし、ログインユーザのカード番号３０１に関連付けられたデータのうち、日時６０１の値が現在時よりも未来を示すデータ（すなわち、予約データ）を取得する。データ処理装置１０は、取得した予約データの日時６０１の値が現在時から所定の範囲内しか離れていない場合、当該加盟店ＩＤ４０１から導出される加盟店の所在地が目的地であると予測する。

本発明の他の実施形態では、データ処理装置１０は、ユーザマスタ１０６にアクセスし、カード発行国コード３０４に基づいて、日本人であるか訪日外国人であるかを特定し、さらに、訪日外国人である場合にはその出身国を特定する。データ処理装置１０は、移動傾向１１２にアクセスし、第１のデータの現在地７０２の場所に相当する出発地９０２を特定する。出発地９０２を特定する際、特定した国によって絞り込みをしてもよい。さらに、データ処理装置１０は、第１のデータの移動方向７０３、推定移動手段７０４、および候補目的地７０５の一部または全部の情報に基づいて、特定した出発地９０２に対応する目的地９０３を予測する。

本発明の他の実施形態では、データ処理装置１０は、Ｓ１００１で取得した第１のデータの候補目的地７０５に具体的な目的地情報が含まれている場合には、そこを目的地と予測する。

本発明のさらなる他の実施形態では、このような予測処理を人工知能（ＡＩ）を利用して行ってもよい。なお、予測処理は、上記した手法の１または複数を組み合わせて行ってもよく、あるいは、他の方法を利用して行ってもよい。

Ｓ１００３にて、データ処理装置１０は、ユーザの購買傾向や趣味嗜好を予測する処理を行う。本発明の一実施形態では、データ処理装置１０は、Ｓ１００２で取得した予約データに含まれている加盟店ＩＤ４０１および品目６０２に基づいて、ユーザがどのような業種の加盟店に興味を持っているか、あるいはどのような商品・サービスに興味を持っているかを予測する。

本発明の他の実施形態では、データ処理装置１０は、カード利用履歴１０８にアクセスし、ログインユーザのカード番号３０１に関連付けられたデータを取得し、業種コード４０３ごとのデータ件数を算出し、算出したデータ件数の多い順に、１または複数の業種コード４０３を特定することによって、ユーザがどのような業種の加盟店に興味を持っているかを予測する。

本発明のさらなる他の実施形態では、このような予測処理を人工知能（ＡＩ）を利用して行ってもよい。なお、予測処理は、上記した手法の１または複数を組み合わせて行ってもよく、あるいは、他の方法を利用して行ってもよい。

Ｓ１００４にて、データ処理装置１０は、レコメンドデータを動的に生成し、ユーザ端末１１に送信する。より詳細に言えば、データ処理装置１０は、加盟店マスタ１０７にアクセスし、Ｓ１００２にて予測した目的地およびその周辺地域を所在地とする加盟店であって、Ｓ１００３にて予測したユーザの購買傾向や趣味嗜好（例えば、業種）に該当する加盟店の加盟店ＵＲＬ４０４の情報を取得する。さらに、データ処理装置１０は、予測した目的地までの移動経路上の地点（例えば、鉄道であれば駅のある地点）を所在地とする加盟店であって、Ｓ１００３にて予測したユーザの購買傾向や趣味嗜好（例えば、業種）に該当する加盟店の加盟店ＵＲＬ４０４の情報を取得してもよい。

データ処理装置１０は、取得した加盟店ＵＲＬ４０４の情報を使用して、ログインユーザ向けのレコメンドデータを動的に生成し、生成したレコメンドデータをレコメンドデータ１１３に格納するとともに、ユーザ端末１１に送信する。ここで、図１１を参照しながら、レコメンドデータ１１３について説明する。

図１１は、レコメンドデータ１１３のデータ構造の一例を説明する図である。レコメンドデータは、ユーザに対するお勧めの商品等の情報および／またはユーザのために選択され、生成された電子クーポンを含む。例えば、レコメンドデータは、加盟店の情報（加盟店ＵＲＬ４０４を含みうる）、加盟店が扱う商品の情報、および／または加盟店で使用可能な電子クーポンを含む。レコメンドデータ１１３は、カード番号３０１、作成日時１１０１、加盟店ＩＤ４０１、加盟店基本情報４０２、加盟店ＵＲＬ４０４、参照有無１１０２、訪問有無１１０３、および購買有無１１０４を含むが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

カード番号３０１、加盟店ＩＤ４０１、加盟店基本情報４０２、および加盟店ＵＲＬ４０４は、上記で説明した通りである。作成日時１１０１は、カード番号３０１に関連付けられるユーザ向けのレコメンドデータを生成した日時を示す。参照有無１１０２は、ユーザがレコメンドデータに含まれる加盟店ＵＲＬ４０４を介して加盟店の情報にアクセスしたかどうかを示す。ユーザ端末１１から加盟店ＵＲＬ４０４を介して加盟店の情報へのアクセスがあると、データ処理装置１０は、当該加盟店に関連付けられる参照有無１１０２の値を「有」に変更する。

訪問有無１１０３は、レコメンドデータによって示された加盟店にユーザが立ち寄ったかどうかを示す。データ処理装置１０は、ユーザ端末１１から位置情報を受信すると、ユーザ端末１１の位置が加盟店の所在地から所定の距離以内に入ったことを条件として、訪問有無１１０３の値を「有」に変更する。両者が所定の距離以内に入ったかどうかは、例えば、ＧＰＳ情報によって特定される経度・緯度の情報から判定されてよい。

購買有無１１０４は、レコメンドデータの生成後、ユーザがその加盟店で実際に購買行動をしたかどうかを示す。データ処理装置１０は、レコメンドデータ１１３にアクセスして取得したカード番号３０１および加盟店ＩＤ４０１のデータのセットが、作成日時１１０１が示す日時以降にカード利用履歴１０８に追加されたデータに存在するかどうかを判定する。存在すると判定された場合に、データ処理装置１０は、購買有無１１０４の値を「有」に変更する。

図１０に戻って説明すると、本発明の一実施形態では、Ｓ１００４にて、データ処理装置１０は、ログインユーザのカード番号３０１を検索キーにしてレコメンドデータ１１３にアクセスして、過去のレコメンドデータを取得し、取得したレコメンドデータの参照有無１１０２、訪問有無１１０３、および購買有無１１０４のいずれかが「有」となっている加盟店の情報を優先的に使用して新たなレコメンドデータを動的に生成することができる。あるいは、データ処理装置１０は、取得したレコメンドデータの参照有無１１０２、訪問有無１１０３、および購買有無１１０４のいずれかが「有」となっている加盟店の情報を使用せずに、新たなレコメンドデータを動的に生成してもよい。

Ｓ１００５にて、データ処理装置１０は、ユーザがレコメンドデータに従った行動を取ったかどうかを判定する。詳細に言えば、データ処理装置１０は、ユーザ端末１１が、レコメンドデータに含まれる加盟店ＵＲＬ４０４を介して加盟店の情報にアクセスしたかどうかを判定する。ユーザ端末１１から加盟店の情報へのアクセスがあったと判定されると、データ処理装置１０は、当該加盟店に関連付けられるレコメンドデータ１１３の参照有無１１０２の値を「有」に変更する（Ｓ１００６）。

また、データ処理装置１０は、ユーザ端末１１から位置情報を受信したことに応答して、ユーザ端末１１の位置が加盟店の所在地から所定の距離以内に入ったかどうかを、現在地７０２の情報（例えば、緯度・経度）と加盟店の加盟店基本情報４０２の情報（例えば、緯度・経度）とを比較することによって判定する。所定の距離以内に入ったと判定されると、データ処理装置１０は、当該加盟店に関連付けられるレコメンドデータ１１３の訪問有無１１０３の値を「有」に変更する（Ｓ１００６）。

また、データ処理装置１０は、レコメンドデータ１１３にアクセスして取得したカード番号３０１および加盟店ＩＤ４０１のデータのセットが、作成日時１１０１が示す日時以降にカード利用履歴１０８に追加されたデータに存在するかどうかを判定する。存在すると判定された場合に、データ処理装置１０は、購買有無１１０４の値を「有」に変更する（Ｓ１００６）。

なお、Ｓ１００５にて、ユーザがレコメンドデータに従っていないと判定された場合には、データ処理装置１０は、この処理フローを終了する。

本発明の一実施形態では、ユーザ端末１１は、ユーザアプリを介してレコメンドデータ１１３にアクセスし、レコメンドされた加盟店に対する評価、当該加盟店が扱う商品・サービスに対する評価などの感想を書き込むこともできる。このような書き込みは、例えば、ＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）からデータを受信して行ってもよい。かかる場合、レコメンドデータ１１３は、ユーザ評価を格納するためのデータ項目を有することができる。

本発明の一実施形態では、加盟店端末１２は、レコメンドデータに含まれている電子クーポンが使用されたことを示す情報をデータ処理装置１０に送信することができる。レコメンドデータ１１３は、電子クーポンが使用されたことを示す情報を格納するためのデータ項目を有することができる。

上述のように、データ処理装置１０は、決済データ、位置情報および移動情報に基づいて、ユーザの目的地を予測し、予測された目的地までの移動経路に関連付けられたレコメンドデータであって、ユーザの嗜好に沿うレコメンドデータを動的に生成して提供することができるようになる。ユーザは、このようなレコメンドデータを受信することにより、目的地およびその周辺地、並びに移動経路の周辺にある観光資源に容易にアクセスすることができるようになる。

以上、例示的な実施形態を参照しながら本発明の原理を説明したが、本発明の要旨を逸脱することなく、構成および細部において変更する様々な実施形態を実現可能であることを当業者は理解するだろう。すなわち、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。

１０ データ処理装置
１１ ユーザ端末
１２ 加盟店端末
１０１ 制御部
１０２ 主記憶部
１０３ 補助記憶部
１０４ インターフェース（ＩＦ）部
１０５ 出力部
１０６ ユーザマスタ
１０７ 加盟店マスタ
１０８ カード利用履歴
１０９ 予約・購買情報
１１０ 位置・経路情報
１１１ 購買傾向
１１２ 移動傾向
１１３ レコメンドデータ

Claims (15)

1. レコメンドデータを提供するデータ処理装置であって、
   予測した目的地およびその周辺地域を所在地とする加盟店であって、予測したユーザの嗜好に従う加盟店の情報資源位置情報を取得し、
   予測した前記目的地までの移動経路上の地点を所在地とする加盟店であって、予測した前記ユーザの嗜好に従う加盟店の前記情報資源位置情報を取得し、
   取得した前記加盟店の前記情報資源位置情報を含むレコメンドデータを動的に生成し、
   前記ユーザに関連付けられるユーザ端末に前記レコメンドデータを送信する
   ように構成されたデータ処理装置。
2. 前記目的地の前記予測は、
   前記ユーザのカード識別子に関連付けられた予約データを取得し、
   取得した前記予約データの日時情報の値が現在時から所定の範囲内しか離れていないことを条件として、前記予約データに関連付けられる前記加盟店の所在地を目的地であると予測することによって行われる、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記目的地の前記予測は、
   移動傾向データの中で、前記ユーザ端末の最新の位置情報によって示される場所に相当する出発地情報を特定し、前記ユーザ端末の前記位置情報によって示される少なくとも１つの情報に基づいて、特定した前記出発地情報に対応する目的地情報を予測することによって行われる、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
4. 前記目的地の前記予測は、
   前記ユーザ端末の最新の位置情報によって示される目的地を、前記目的地であると予測することによって行われる、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
5. 前記ユーザの嗜好の前記予測は、
   前記ユーザのカード識別子に関連付けられた予約データを取得し、
   取得した前記予約データに関連付けられる加盟店の業種情報、または商品若しくはサービスの情報に基づいて予測することによって行われる、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
6. 前記ユーザの嗜好の前記予測は、
   前記ユーザに関連付けられる決済データを取得し、
   取得した前記決済データに関連付けられる加盟店の業種ごとのデータ件数を算出し、
   算出した前記データ件数の多い順に、１または複数の前記業種を特定することによって行われる、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
7. 前記目的地の前記予測および前記ユーザの嗜好の前記予測は、
   前記ユーザ端末の最新の位置情報を取得し、取得した前記位置情報に含まれる推定移動手段情報が所定の値である場合に行われる、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
8. 前記レコメンドデータは、前記情報資源位置情報を含む前記加盟店の情報、前記加盟店が扱う商品の情報、および／または前記加盟店で使用可能な電子クーポンを含む、請求項１に記載のデータ処理装置。
9. 前記レコメンドデータは、前記ユーザ端末が前記情報資源位置情報を介して加盟店の情報を参照したかどうかを示す第１の識別情報を含み、
   前記第１の識別情報は、前記ユーザ端末が前記情報資源位置情報を介して前記加盟店の情報にアクセスしたことを条件として更新される、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
10. 前記レコメンドデータは、前記レコメンドデータによって示された加盟店にユーザが立ち寄ったかどうかを示す第２の識別情報を含み、
    前記第２の識別情報は、前記ユーザ端末から位置情報を受信したことに応答して、前記ユーザ端末の位置と加盟店の位置とが所定の距離以内であるかどうかを判定し、所定の距離以内であるという判定がなされたことを条件として更新される、
    請求項１に記載のデータ処理装置。
11. 前記レコメンドデータは、前記レコメンドデータの生成後、前記レコメンドデータによって示された加盟店でユーザが実際に購買行動をしたかどうかを示す第３の識別情報を含み、
    前記第３の識別情報は、前記レコメンドデータに含まれるカード識別子および加盟店識別子のデータのセットが、前記レコメンドデータの生成後の、前記ユーザに関連付けられる決済データに存在するかどうかを判定し、存在するという判定がなされたことを条件として更新される、
    請求項１に記載のデータ処理装置。
12. 前記レコメンドデータは、前記ユーザ端末が前記情報資源位置情報を介して加盟店の情報を参照したかどうかを示す第１の識別情報と、前記レコメンドデータによって示された加盟店にユーザが立ち寄ったかどうかを示す第２の識別情報と、前記レコメンドデータの生成後、前記レコメンドデータによって示された加盟店でユーザが実際に購買行動をしたかどうかを示す第３の識別情報とを含み、
    前記レコメンドデータの前記生成は、前記第１の識別情報、前記第２の識別情報、および前記第３の識別情報のうちの少なくとも１つに基づいて行われる、
    請求項１に記載のデータ処理装置。
13. 前記レコメンドデータは、前記レコメンドデータに関連付けられるユーザ評価情報をさらに含む、請求項１に記載のデータ処理装置。
14. レコメンドデータを提供するデータ処理装置によって実行される方法であって、
    予測した目的地およびその周辺地域を所在地とする加盟店であって、予測したユーザの嗜好に従う加盟店の情報資源位置情報を取得することと、
    予測した前記目的地までの移動経路上の地点を所在地とする加盟店であって、予測した前記ユーザの嗜好に従う加盟店の前記情報資源位置情報を取得することと、
    取得した前記加盟店の前記情報資源位置情報を含むレコメンドデータを動的に生成することと、
    前記ユーザに関連付けられるユーザ端末に前記レコメンドデータを送信することと
    を備える、方法。
15. 請求項１４に記載の方法をデータ処理装置に実行させるためのプログラム。

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