JP2023006401A - 提案装置、提案プログラム、提案方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに適した電子タバコを選択する支援をすること。【解決手段】ユーザに対して電子タバコに関する内容を提案する提案装置であって、前記ユーザの嗜好性に関する情報を取得する嗜好情報取得部と、前記ユーザに対するアンケートへの回答の情報を取得するアンケート回答情報取得部と、前記嗜好情報と前記アンケート回答情報から、前記内容を提案する提案部と、を備えることを特徴とする、提案装置、を提供する。【選択図】図１

Description

本開示は、提案装置、提案プログラム、提案方法に関する。

タバコは嗜好品として流通しており、紙巻タバコが主流である。

近年、電子タバコと総称されるタバコが広がりを見せており、電子タバコの装置に関する発明が開示されている（特許文献１）。

特願第２０１４－５３２２３０号公報

特許文献１に記載の技術は、電子タバコの技術的な課題を解決するものであるが、ユーザは、電子タバコの種類や、味、香り、成分など多岐に渡る選択肢がある中で、自らに適したものを選択することが困難である。

そこで、本開示は上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザに適した電子タバコを選択する支援をすることである。

本開示によれば、ユーザに対して電子タバコに関する内容を提案する提案装置であって、前記ユーザの嗜好性に関する情報を取得する嗜好情報取得部と、前記ユーザに対するアンケートへの回答の情報を取得するアンケート回答情報取得部と、前記嗜好情報と前記アンケート回答情報から、前記内容を提案する提案部と、を備えることを特徴とする、提案装置、が提供される。

その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄および図面により明らかにされる。

本開示によれば、ユーザは自身に適した電子タバコに関する製品を選択することができる。

本開示の一実施形態に係る健康支援システムの全体構成例を示す図である。 同実施形態に係るサーバ装置１のハード構成例を示す図である。 同実施形態に係るサーバ装置１の機能構成例を示す図である。 同実施形態に係るユーザ情報記憶部１３１に記憶される情報の構成例を示す図である。 同実施形態に係る嗜好情報記憶部１３２に記憶される情報の構成例を示す図である。 同実施形態に係るアンケート情報記憶部１３３に記憶される情報の構成例を示す図である。 同実施形態に係る判定情報記憶部１３４に記憶される情報の構成例を示す図である。 同実施形態に係る注文情報記憶部１３５に記憶される情報の構成例を示す図である。 同実施形態に係るＦＢ情報記憶部１３６に記憶される情報の構成例を示す図である。 同実施形態に係るサーバ装置１の処理の例を示す図である。

本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の一実施形態は、以下のような構成を備える。
［項目１］
ユーザに対して電子タバコに関する内容を提案する提案装置であって、
前記ユーザの嗜好性に関する情報を取得する嗜好情報取得部と、
前記ユーザに対するアンケートへの回答の情報を取得するアンケート回答情報取得部と、
前記嗜好情報と前記アンケート回答情報から、前記内容を提案する提案部と、
を備えることを特徴とする、提案装置。
［項目２］
前記嗜好情報と前記アンケート回答情報と、の項目に対して評価が付与された判定情報を記憶する判定情報記憶部と、
を更に備え、
前記提案部は、前記嗜好情報と、前記アンケート回答情報と、前記判定情報と、をもとに前記内容を提案すること、
を特徴とする、項目１に記載の提案装置。
［項目３］
前記内容は、少なくとも電子タバコの味と香りに関する提案を含むこと、
を特徴とする、項目１または２に記載の提案装置。
［項目４］
ユーザに対して電子タバコに関する内容を提案する提案プログラムであって、
プロセッサに、
前記ユーザの嗜好性に関する情報を取得する嗜好情報取得機能と、
前記ユーザに対するアンケートへの回答の情報を取得するアンケート回答情報取得機能と、
前記嗜好情報と前記アンケート回答情報から、前記内容を提案する提案機能と、
を実行させるための、提案プログラム。
［項目５］
ユーザに対して電子タバコに関する内容を提案する提案方法であって、
プロセッサが、
前記ユーザの嗜好性に関する情報を取得する嗜好情報取得ステップと、
前記ユーザに対するアンケートへの回答の情報を取得するアンケート回答情報取得ステップと、
前記嗜好情報と前記アンケート回答情報から、前記内容を提案する提案ステップと、
を備えることを特徴とする、提案方法。
＜実施の形態の詳細＞

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

＝＝概要＝＝
図１は機関選定支援システムの全体構成を示す図である。図１に示すように、推薦システムは、サーバ装置１、ユーザ端末３を有する。サーバ装置１は、ネットワーク２を介してユーザ端末３と接続される。サーバ装置１、ユーザ端末３は１台だけ示してあるが、これ以上存在してもよいことは言うまでもない。

＝＝ユーザ端末３＝＝
ユーザ端末３は、電子タバコ製品の購入を検討しているユーザが操作するコンピュータである。ユーザ端末３は、たとえば、スマートフォンやタブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどであるが、それらに限定されない。ユーザは、たとえばユーザ端末３で実行されるアプリケーションやＷｅｂブラウザによりサーバ装置１にアクセスすることができる。

以下、サーバ装置１の構成について説明する。

＝＝サーバ装置１＝＝
図２は、本実施形態のサーバ装置１のハードウェア構成例を示す図である。サーバ装置１は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース１０４、入力装置１０５、出力装置１０６を備える。記憶装置１０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース１０４は、ネットワーク２に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置１０５は、たとえばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどを通じてデータの入力を受け付ける装置である。出力装置１０６は、データを出力する、たとえば、ディスプレイやプリンタ、スピーカーなどを備える。

図３は、サーバ装置１の機能構成を示すブロック図である。図３に示すように、サーバ装置１は、ユーザ情報取得部１１１と、嗜好情報取得部１１２と、アンケート回答情報取得部１１３と、提案部１１４と、販売支援部１１５と、ＦＢ情報取得部１１６と、モデル生成部１１７と、の各処理部と、ユーザ情報記憶部１３１と、嗜好情報記憶部１３２と、アンケート回答情報記憶部１３３と、判定情報記憶部１３４と、注文情報記憶部１３５と、ＦＢ情報記憶部１３６と、の各記憶部と、を含んで構成される。

なお、上記各機能部は、サーバ装置１が備えるプロセッサ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現され、上記各記憶部は、サーバ装置１が備えるメモリ１０２及び記憶装置１０３が提供する記憶領域の一部として実現される。

ここで、本実施の形態において、ユーザ情報記憶部１３１と、嗜好情報記憶部１３２と、アンケート回答情報記憶部１３３と、判定情報記憶部１３４と、注文情報記憶部１３５と、ＦＢ情報記憶部１３６と、のデータ構成について示す。

ユーザ情報記憶部１３１は、ユーザ情報取得部１１１が取得した、図４に一例を示すユーザ情報を記憶する。図４に示すように、発注者情報は、一例として、氏名、住所、連絡先、などの情報を含む。

嗜好情報記憶部１３２は、嗜好情報取得部１１２が取得した、図５に一例を示す嗜好情報を記憶する。図５に示すように、嗜好情報は、一例として、嗜好品の使用歴、使用したことのある嗜好品の種類（タバコ、酒、コーヒー、ガム、エナジードリンク、菓子、サウナ等）、好みの嗜好品の銘柄（製品名や産地等）、好みの嗜好品の味、香り、成分（メンソール、柑橘系、カフェイン等）、嗜好品の使用頻度、嗜好品を使用する場所や時間帯などの使用シーンなどの情報を含む。

アンケート回答情報記憶部１３３は、アンケート回答情報取得部１１３が取得した、図６に一例を示す、アンケートへの回答情報を記憶する。図６に示すように、アンケート回答情報は、一例として、性別、年齢、嗜好品を使う理由、自身の課題、理想の自分像、好きな食べ物、飲み物、疲れているときに食べたくなるもの、苦手な食べ物、想定している嗜好品の使用頻度、などの情報を含む。

判定情報記憶部１３４は、ユーザから取得した情報をもとに、ユーザに適した電子タバコの内容を判定するために必要な判定情報を記憶する。判定情報記憶部１３４は、図７に一例を示すように、ユーザ情報、嗜好情報、アンケート回答情報のいずれかまたは複数の各項目に対応する、電子たばこのハードの種類（低温型、加熱型などの温度タイプ、リキッド型、カートリッジ式などの形式の違い、本体の色など）、味、成分、電子タバコのリキッドの量、リキッドの配合率（例えば、味のリキッドと成分のリキッドの配合率など）、成分の配合率（例えば、成分リキッドを構成する成分Ａと成分Ｂの配合率など）などに関する評価情報を記憶する。当該評価情報は、一例として、嗜好情報の項目である「今使用している嗜好品は？」に対するユーザの回答が「電子タバコ（低温型）」であった場合に、電子タバコ（低温型）は＋３、電子タバコ（加熱型）は＋２などと設定される。当該評価は数値（点数など）でもよいし、○、△、×、サムアップ、サムダウンなどのサインを選択する評価でもよいが、これらに限定されない。

注文情報記憶部１３５は、販売支援部１１５が取得した、ユーザからの注文の情報を記憶する。図８に一例を示すように、ユーザＩＤに紐づけて、注文日、注文ハード、注文味、注文成分、注文配合（成分１と成分２の配合比）、数量などの情報を含む。

ＦＢ情報記憶部１３６は、ＦＢ情報取得部１１６が取得した、ユーザからのフィードバック（ＦＢ）情報を記憶する。図９に一例を示すように、ユーザＩＤに紐づけて、評価対象のハードと評価、評価対象の味と評価、評価対象の成分と評価、などの情報を含む。当該評価は数値（点数など）、○、△、×、サムアップ、サムダウンなどのサインを選択する評価などでよいが、これらに限定されない。そのほか、ＦＢ情報記憶部１３６は、フィードバックをテキスト情報で取得してもよい。

以上がサーバ装置１のデータ構成についての説明である。

ここで、本実施の形態において、ユーザ情報取得部１１１と、嗜好情報取得部１１２と、アンケート回答情報取得部１１３と、提案部１１４と、販売支援部１１５と、ＦＢ情報取得部１１６と、モデル生成部１１７と、の機能について示す。

ユーザ情報取得部１１１は、一例として、ネットワーク２を介して、ユーザ端末３にユーザ情報に関する入力フォームを提示し、ユーザ端末３からユーザに関する情報を取得する。当該送受信における通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。なお、当該ユーザ情報の一部または全体を、サーバ装置１を用いる事業者が、当該ユーザへのヒアリングやアンケート等で回収した情報を、サーバ装置１に直接入力してもよいし、ネットワーク２を介して事業者が用いる端末から入力してもよい。ユーザ情報取得部１１１は、当該発注者情報を、ユーザ情報記憶部１３１に記憶する。

嗜好情報取得部１１２は、一例として、ネットワーク２を介して、ユーザ端末３に嗜好情報に関する入力フォームを提示し、ユーザ端末３からユーザの嗜好に関する情報を取得する。当該送受信における通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。なお、当該嗜好情報の一部または全体を、サーバ装置１を用いる事業者が、当該ユーザへのヒアリングやアンケート等で回収した情報を、サーバ装置１に直接入力してもよいし、ネットワーク２を介して事業者が用いる端末から入力してもよい。嗜好情報取得部１１２は、当該嗜好情報を、嗜好情報記憶部１３２に記憶する。

アンケート回答情報取得部１１３は、一例として、ネットワーク２を介して、ユーザ端末３にアンケート回答入力フォームを提示し、ユーザ端末３からアンケート回答情報を取得する。当該送受信における通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。なお、当該アンケート回答情報の一部または全体を、サーバ装置１を用いる事業者が、当該ユーザへのヒアリングやアンケート等で回収した情報を、サーバ装置１に直接入力してもよいし、ネットワーク２を介して事業者が用いる端末から入力してもよい。アンケート回答情報取得部１１３は、当該アンケート回答情報を、アンケート回答情報記憶部１３３に記憶する。

提案部１１４は、ユーザの嗜好に合うと想定される電子タバコに関する提案を行う。提案部１１４は、前記ユーザ情報、前記嗜好情報、前記アンケート回答情報、前記注文情報、前記ＦＢ情報の一部または複数の情報をもとに、ユーザの嗜好に合う電子タバコに関する内容を、ユーザ端末３に提示する。提案部１１４は、電子タバコのハード、味、成分、リキッドの量、リキッドの配合率、成分の配合率の、いずれかまたは複数の提案を行うが、これらに限定されない。

提案部１１４は、判定情報記憶部１３４に記憶された、前記嗜好情報、前記アンケート回答情報の各項目に設定された判定情報を読み出し、ユーザから取得した前記嗜好情報、前記アンケート回答情報毎に評価を行う。提案部１１４は、電子たばこのハードの種類（低温型、加熱型などの温度タイプ、リキッド型、カートリッジ式などの形式の違い、本体の色など）、味、成分、電子タバコのリキッドの量、リキッドの配合率（例えば、味のリキッドと成分のリキッドの配合率など）、成分の配合率（例えば、成分リキッドを構成する成分Ａと成分Ｂの配合率など）、などに関し、前記評価の合計値を算定したり、高い評価の数が多いものなどを判定したりすることで、提案する内容を決定する。提案部１１４が提案する内容が、味と、香りと、リキッドの量に関するものであれば、ハード所有者に対する提案となり、ハードと、味と、香りと、リキッドの量であれば、新規購入者に対する提案となる。

提案部１１４は、判定した前記内容を、ユーザ端末３に提示する。提示する内容は、最も合計値が大きかったものや、高い評価の数が多かったものだけでもよいし、上位３個など、上位から規定の個数をランキング形式で提示してもよい。

提案部１１４は、提案した内容に関するユーザの反応と、フィードバックをもとに、前記判定情報を変更しても良い。提案部１１４は、ユーザに提案した内容が注文に至った場合と、注文に至らなかった場合と、を判別し、注文に至った場合の前記判定情報に加点してもよいし、注文に至らなかった場合の前記判定情報を減点してもよい。更に、購入に至ったあとに、ユーザからポジティブなフィードバックを得た場合に、前記判定情報に加点してもよいし、ネガティブなフィードバックを得た場合に前記判定情報を減点しても良い。

更に、提案部１１４は、注文情報をもとに、売れ筋の内容を提案してもよい。この場合、提案部１１４は、注文情報に紐づけて、前記ユーザ情報、前記嗜好情報、前記アンケート回答情報、前記ＦＢ情報の一部または全体を分析することで、統計的に提案する内容を決定する。提案部１１４は、前記ユーザ情報、前記嗜好情報、前記アンケート回答情報の一つ以上の項目と、売上の関係性を統計的に解析し、提案する内容を決定しても良い。例えば、前記嗜好情報において、「現在紙タバコを吸っている」と入力したユーザの多くが、電子タバコ（加熱式）を購入している場合に、提案部１１４は、「現在紙タバコを吸っている」と入力したユーザに対して、電子タバコ（加熱式）を提案しても良い。また、提案部１１４は、単純に売れた数の多い商品を前記注文情報から分析し、それらを提案しても良い。

更に、提案部１１４は、後述するモデル生成部１１７が生成したモデルをもとに、ユーザに対し電子タバコに関する内容を提案しても良い。

更に、提案部１１４は、電子タバコに関する内容に限らず、他の嗜好品に関する内容を、ユーザに対して提案しても良い。嗜好品としては、紙タバコ、パイプ、葉巻、煙管、シーシャ、嗅ぎタバコ、噛みタバコ、などの非食品嗜好品だけでなく、酒、炭酸飲料、コーヒー、茶、菓子などの食品・飲料の嗜好品などを含んでもよい。この場合、嗜好情報取得部１１２、アンケート回答情報取得部１１３が、当該嗜好品に関する情報を取得する。さらに、提案部１１４が、判定情報記憶部１３４に記憶された、当該嗜好情報、当該アンケート回答情報の各項目に設定された判定情報を読み出し、ユーザから取得した前記嗜好情報、前記アンケート回答情報毎に評価を行い、適した嗜好品を提案すれば良い。

販売支援部１１５は、ユーザからの注文の情報を取得する。販売支援部１１５は、提案部１１４がユーザに提示する内容について、注文できる注文機能を併せてユーザ端末３に提示する。当該注文機能は、一般的なＥＣサイトの機能でよく、商品に紐付けた注文ボタンや、複数の商品をカートに入れて、一度に複数の商品の注文をすることなどができ、オンライン決済をしても良い。また、販売支援部１１５は、注文情報を取得した場合に、注文を受け付けたことや、納期を知らせる通知を、ユーザ端末３に提示しても良い。販売支援部１１５は、ユーザが注文した注文情報を、注文情報記憶部１３５に記憶する。

ＦＢ情報取得部１１６は、一例として、ネットワーク２を介して、ユーザ端末３にＦＢの入力フォームを提示し、ユーザ端末３からＦＢ情報を取得する。当該送受信における通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。なお、当該ＦＢ情報の一部または全体を、サーバ装置１を用いる事業者が、当該ユーザへのヒアリングやアンケート等で回収した情報を、サーバ装置１に直接入力してもよいし、ネットワーク２を介して事業者が使用する端末から入力してもよい。ＦＢ情報取得部１１６は、当該ＦＢ情報を、ＦＢ情報記憶部１３６に記憶する。

モデル生成部１１７は、ユーザの特性に合わせて、ユーザに対する電子タバコに関する提案を生成する予測モデルを生成する。モデル生成部１１７は、前記ユーザ情報、前記嗜好情報、前記アンケート情報、前記注文情報、前記ＦＢ情報をもとに、ユーザの嗜好や、嗜好品を使う目的などを同じくするユーザグループにとって、適した電子タバコに関する内容を予測する予測モデルを、学習などの統計的な手法によって生成する。モデル生成部１１７の用いる予測モデル生成のための手法としては、分類、回帰、相関分析、特徴量重要度の算出、クラスタリングなどを行ってもよく、また、これらの統計モデルは一般的に統計学で用いられる実装を用いればよくここでは詳細な説明を省略する。これら手法によって生成した、関係性が導けるモデルに対する入力データは、前記ユーザ情報、前記嗜好情報、前記アンケート情報、前記注文情報、前記ＦＢ情報である。また、提案部１１４の提案どおりに、販売支援部１１５がユーザからの注文情報を取得した内容や、提案部１１４の提案に対し、ＦＢ情報取得部１１６がポジティブなＦＢを取得した内容に対して、教師ラベルを付与して教師データとして用いれば良い。

更に、上述の通りモデル生成部１１７は予測モデルを学習などの統計的な手法で生成してもよいが、一例として、具体的な機械学習モデルに関して説明する。モデル生成部１１７が生成する予測モデルは、一例として、機械学習モデルに対する入力データは前記嗜好情報とアンケート回答情報と注文情報であり、出力データは電子タバコに関する提案内容であるが、これに限定されない。また、モデル生成部１１７が生成する予測モデルは、モデル生成部１１７が生成する予測モデルは、一例として、機械学習モデルに対する入力データは前記嗜好情報とアンケート回答情報とＦＢ情報であり、出力データは電子タバコに関する提案内容であるが、これに限定されない。

図１０を用いて、本実施形態の代表的な処理の流れを説明する。ユーザ情報取得部１１１はユーザ端末３からユーザ情報を取得し、ユーザ情報記憶部１３１に記憶する（１００１）。嗜好情報取得部１１２はユーザ端末３から嗜好情報を取得し、嗜好情報記憶部１３２に記憶する（１００２）。アンケート回答情報取得部１１３はユーザ端末３からアンケート回答情報を取得し、アンケート回答情報記憶部１３３に記憶する（１００３）。提案部１１４は、前記嗜好情報と前記アンケート回答情報と、判定情報をもとに、ユーザに対して電子タバコに関する内容を提案する（１００４）。販売支援部１１５は、ユーザ端末３に注文機能を提示し、注文情報を取得する（１００５）。ＦＢ情報取得部１１６はユーザ端末３からＦＢ情報を取得し、ＦＢ情報記憶部１３６に記憶する（１００６）。モデル生成部１１７は、前記ユーザ情報、前記嗜好情報、前記アンケート情報、前記注文情報、前記ＦＢ情報をもとに、予測モデルを生成する（１００７）。

ユーザ情報取得部１１１と、嗜好情報取得部１１２と、アンケート回答情報取得部１１３は、ユーザ端末３に対してそれぞれ別々にフォームを提示してもよいし、それぞれのフォームの幾つかまたは全部を併せて提示してもよい。

提案部１１４は、ＳＮＳ（ソーシャルネットワークサービス）の情報をもとに、電子タバコに関する内容を提案しても良い。提案部１１４は、ユーザがＳＮＳに投稿した情報（テキスト、画像、映像等）を解析し、ユーザの嗜好性を解析する。提案部１１４は、ユーザが利用しているＳＮＳより、投稿情報を取得する。投稿情報がテキスト情報の場合、文章埋め込みを計算し、埋め込みベクトルを計算する。文章埋め込みは、入力となる文章から何らかの固定次元でのベクトルが出力されれば良いため、例えば、ｄｏｃ２ｖｅｃ、ｓｅｎｔ２ｖｅｃ、ｉｎｆｅｒｓｅｎｔやその他類似手法を用いて実行されてもよい。また、提案部１１４は、すでに嗜好性が判明している（前記嗜好情報、前記アンケート回答情報、前記注文情報、前記ＦＢ情報などが得られている）ユーザのＳＮＳから、同様に埋め込みベクトルを計算する。両者の埋め込みベクトルの類似度を比較し、類似度の高いユーザの前記注文情報をもとに、電子タバコに関する内容を提案してもよい。提案部１１４は、上述した判定情報をもとにする方法と、予測モデルを用いる方法と、本段落に記載したＳＮＳの情報をもとにする方法と、のいずれかまたは複数を組み合わせて、電子タバコに関する内容を、提案をユーザ端末３に提示しても良い。

なお、本実施形態においては、電子タバコに関する提案をする

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

本明細書において説明した装置は、単独の装置として実現されてもよく、一部または全部がネットワークで接続された複数の装置（例えばクラウドサーバ）等により実現されてもよい。例えば、サーバ装置１の各機能部および各記憶部は、互いにネットワークで接続された異なるサーバにより実現されてもよい。

本明細書において説明した装置による一連の処理は、ソフトウェア、ハードウェア、及びソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。本実施形態に係るサーバ装置１の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。

また、本明細書においてフローチャート図を用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

１ サーバ装置
２ ネットワーク
３ ユーザ端末
１０１ プロセッサ
１０２ メモリ
１０３ 記憶装置
１０４ 通信インタフェース
１０５ 入力装置
１０６ 出力装置
１１１ ユーザ情報取得部
１１２ 嗜好情報取得部
１１３ アンケート回答情報取得部
１１４ 提案部
１１５ 販売支援部
１１６ ＦＢ情報取得部
１１７ 学習部
１３１ ユーザ情報記憶部
１３２ 嗜好情報記憶部
１３３ アンケート回答情報記憶部
１３４ 判定情報記憶部
１３５ 注文情報記憶部
１３６ ＦＢ情報記憶部

Claims (5)

1. ユーザに対して電子タバコに関する内容を提案する提案装置であって、
   前記ユーザの嗜好性に関する情報を取得する嗜好情報取得部と、
   前記ユーザに対するアンケートへの回答の情報を取得するアンケート回答情報取得部と、
   前記嗜好情報と前記アンケート回答情報から、前記内容を提案する提案部と、
   を備えることを特徴とする、提案装置。
2. 前記嗜好情報と前記アンケート回答情報と、の項目に対して評価が付与された判定情報を記憶する判定情報記憶部と、
   を更に備え、
   前記提案部は、前記嗜好情報と、前記アンケート回答情報と、前記判定情報と、をもとに前記内容を提案すること、
   を特徴とする、請求項１に記載の提案装置。
3. 前記内容は、少なくとも電子タバコの味と香りに関する提案を含むこと、
   を特徴とする、請求項１または２に記載の提案装置。
4. ユーザに対して電子タバコに関する内容を提案する提案プログラムであって、
   プロセッサに、
   前記ユーザの嗜好性に関する情報を取得する嗜好情報取得機能と、
   前記ユーザに対するアンケートへの回答の情報を取得するアンケート回答情報取得機能と、
   前記嗜好情報と前記アンケート回答情報から、前記内容を提案する提案機能と、
   を実行させるための、提案プログラム。
5. ユーザに対して電子タバコに関する内容を提案する提案方法であって、
   プロセッサが、
   前記ユーザの嗜好性に関する情報を取得する嗜好情報取得ステップと、
   前記ユーザに対するアンケートへの回答の情報を取得するアンケート回答情報取得ステップと、
   前記嗜好情報と前記アンケート回答情報から、前記内容を提案する提案ステップと、
   を備えることを特徴とする、提案方法。
   
   

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