JP2023085594A - 情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに適した物品を特定する情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１０において、複数の物品それぞれの属性を示す属性情報１１ａとユーザによる物品の利用履歴を示す利用履歴情報１１ｂを記憶する記憶部１１と、属性情報１１ａと利用履歴情報１１ｂとに基づいて、所定の時間範囲ごとにユーザが利用した物品の属性の割合を集計し、利用履歴情報１１ｂに関する時点である基準時点からの経過時間と時間範囲ごとの割合の推移とに基づいて、複数の物品の情報のうちユーザに推薦する物品の情報を特定する処理部１２と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置に関する。

図書館などにおける蔵書の検索にＯＰＡＣ（Online Public Access Catalog）と呼ばれる検索システムが利用されることがある。
例えば、複数の図書館から貸し出し記録を収集し、各図書館から収集された貸し出し記録に基づくレコメンド情報を提供する図書館蔵書検索システムの提案がある。提案の図書館蔵書検索システムは、貸し出し記録を収集するに際し、プライバシーの侵害にあたり得る情報は削除し、ユーザの所属属性情報（例えば学部や学年の情報）を利用する。当該図書館蔵書検索システムは、「この本を借りた人はこんな本も借りています」といったレコメンド情報を提供する。

また、ユーザが本当に興味を持っている情報を示すインサイトワードが、重みを持って順位付けられているインサイトデータに基づいて書籍を推薦する書籍推薦サーバの提案もある。提案の書籍推薦サーバは、端末から受け付ける選択書籍で機械可読目録データを検索し、選択書籍に対応付けられている件名を取得し、当該件名でインサイトデータのテーブルを検索し、重みが大きいインサイトワードを取得する。そして、書籍推薦サーバは、取得したインサイトワードで機械可読目録データを検索し、インサイトワードと同一の単語が含まれている件名が対応付けられている書籍、またはインサイトワードを含む書籍名の書籍を、推薦書籍として端末に提供する。

更に、画面上に表示される本棚ユーザインターフェースを構造化ファイルによって定義し、構造化ファイルを構成する各モジュールで独立してそれぞれの情報を収集する電子書籍の情報管理システムの提案もある。

特開２０１２－１０３７５９号公報 特開２０１３－２１０７８７号公報 国際公開第２０１３／０８９０８３号

ユーザが利用する、図書や動画コンテンツなどの物品の傾向は、時間の経過とともに変わり得る。例えば、ユーザが読む本の内容の傾向は、時間の経過とともに変わり得る。このため、情報処理装置によりユーザに適した物品を特定するのが難しいことがある。例えば、ユーザに対する最新の貸し出し記録の情報に従って推薦する図書を特定する方法では、該当のユーザに対して直近の貸し出し記録の情報がない場合、情報処理装置は当該ユーザの現在の読書傾向を得られず、ユーザに適した図書を特定できないことがある。

１つの側面では、本発明は、ユーザに適した物品を特定することができる情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置を提供することを目的とする。

１つの態様では、情報処理プログラムが提供される。この情報処理プログラムは、コンピュータに、複数の物品それぞれの属性を示す属性情報とユーザによる物品の利用履歴を示す利用履歴情報とに基づいて、所定の時間範囲ごとにユーザが利用した物品の属性の割合を集計し、利用履歴情報に関する時点である基準時点からの経過時間と時間範囲ごとの割合の推移とに基づいて、複数の物品の情報のうちユーザに推薦する物品の情報を特定する、処理を実行させる。

また、１つの態様では、情報処理方法が提供される。
また、１つの態様では、情報処理装置が提供される。

１つの側面では、ユーザに適した物品を特定することができる。

第１の実施の形態の情報処理装置を説明する図である。 第２の実施の形態の情報処理システムを示す図である。 サーバ装置のハードウェア例を示す図である。 サーバ装置の機能例を示す図である。 ユーザテーブルの例を示す図である。 図書テーブルの例を示す図である。 貸し出し履歴テーブルの例を示す図である。 貸し出し履歴集計テーブルの第１の例を示す図である。 貸し出し履歴集計テーブルの第２の例を示す図である。 パラメタファイルの例を示す図である。 パラメタファイル取得処理の例を示すフローチャートである。 集計処理の例を示すフローチャートである。 図書抽出処理の例を示すフローチャートである。 推奨対象年齢予測処理の例を示すフローチャートである。 平均成長率の計算例を示す図である。 推奨ジャンル構成決定処理の例を示すフローチャートである。 図書抽出処理の第１の具体例を示す図である。 図書抽出処理の第２の具体例を示す図である。 バーチャル書棚画面の例を示す図である。

以下、本実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
第１の実施の形態を説明する。

図１は、第１の実施の形態の情報処理装置を説明する図である。
情報処理装置１０は、ユーザに提供される物品の目録を管理する。第１の実施の形態では、物品の一例として図書を挙げる。この場合、情報処理装置１０は、図書館や書店などの施設における図書の目録を管理する。情報処理装置１０は、ユーザによる図書の目録の確認を支援する。図書は、図書館や書店などに所蔵されている書籍でもよいし、電子書籍でもよい。すなわち、情報処理装置１０は、図書館や書店などの施設に蔵書として保管されている図書の目録を管理してもよいし、電子書籍の目録を管理してもよい。

情報処理装置１０は、記憶部１１および処理部１２を有する。記憶部１１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性記憶装置でもよいし、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置でもよい。処理部１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などを含み得る。処理部１２はプログラムを実行するプロセッサでもよい。「プロセッサ」は、複数のプロセッサの集合（マルチプロセッサ）を含み得る。

記憶部１１は、属性情報１１ａおよび利用履歴情報１１ｂを記憶する。属性情報１１ａは、複数の物品それぞれの属性を示す情報である。属性には、例えば、物品の対象年齢に関する属性や物品のジャンルに関する属性などがある。例えば、属性情報１１ａは、物品ＩＤ（IDentifier）「ａ」、属性「α」のレコードを含む。物品ＩＤは、物品の識別情報である。前述のように、第１の実施の形態では、物品として図書が例示される。下記の説明における「図書」は、「物品」に読み替えらえれてもよい。物品ＩＤ「ａ」の図書は、図書ａと表記される。属性「α」は単に属性αと表記される。当該レコードは、図書ａが属性αであることを示す。属性情報１１ａは、図書ｂ，ｃ，ｄ，…のレコードも含む。例えば、図書ｂの属性は「α」である。図書ｃの属性は「β」である。図書ｄの属性は「γ」である。図書の対象年齢に関する属性の場合、例えばαは対象年齢「１歳以上」、βは対象年齢「２歳以上」のように、読者として対象とされる年齢を示す。図書のジャンルに関する属性の場合、例えばαは「推理・ミステリ」、βは「恐竜・化石」などのように図書が分類されるジャンルの名称を示す。また、ジャンルには、著者名や出版社名が含まれてもよい。

利用履歴情報１１ｂは、ユーザによる図書の利用履歴を示す情報である。図書の利用は、例えばユーザが図書を借りることである。図書の利用は、ユーザが図書を部分的に（例えば所定ページ数だけ）閲覧することでもよいし、ユーザが図書を読了することでもよい。この場合、例えば、情報処理装置１０は、ユーザによる電子書籍の閲覧状況や読了状況を利用履歴として管理してもよい。また、図書の利用は、ユーザが「お気に入り」である旨を示す識別情報を図書に付与することでもよい。あるいは、図書の利用は、ユーザが図書を購入することでもよい。

利用履歴情報１１ｂは、ユーザＩＤ「ｕ１」、利用日「ｔ１」、物品ＩＤ「ａ」のレコードを含む。ユーザＩＤは、ユーザの識別情報である。利用日は、図書の利用が行われた日付である。ユーザＩＤ「ｕ１」のユーザはユーザｕ１と表記される。当該レコードは、ユーザｕ１により、利用日「ｔ１」に、図書ａが利用されたことを示す。利用履歴情報１１ｂは、他の利用履歴のレコードも含む。図書の利用が行われた時点は、日付以外の情報で表されてもよい。例えば、図書の利用が行われた時点は、基準時から経過した時間で表されてもよい。

処理部１２は、属性情報１１ａと利用履歴情報１１ｂとに基づいて、所定の時間範囲ごとにユーザが利用した図書の属性の割合を集計する。所定の時間範囲は、記憶部１１に予め設定される。時間範囲は、例えば、１年を６か月や４か月などの期間で区切った範囲である。例えば１年を６か月で区切る場合、１つ目の時間範囲を第１年目の４月～９月とし、２つ目の時間範囲を第１年目の１０月～３月とし、３つ目の時間範囲を第２年目の４月～９月とするというように各時間範囲が定められる。

例えば、処理部１２は、ユーザＩＤ「ｕ１」に対して、利用履歴情報１１ｂからユーザＩＤ「ｕ１」のレコードを抽出し、当該レコードから利用日と物品ＩＤとを取得する。処理部１２は、利用日を時間範囲に対応付ける。ある利用日に対応する時間範囲は、当該利用日が属する時間範囲である。処理部１２は、時間範囲ごとに、ユーザｕ１が利用した図書の属性の割合を求める。処理部１２は、求めた割合を集計情報１１ｃに記録する。処理部１２は、集計情報１１ｃを記憶部１１に格納する。

集計情報１１ｃは、ユーザＩＤおよび時間範囲の組ごとの、当該ユーザＩＤのユーザが利用した図書の属性の割合の集計結果である。利用した図書の属性の割合は、利用割合と表記される。例えば、集計情報１１ｃは、ユーザＩＤ「ｕ１」、時間範囲「ｙ１」、属性「α」、利用割合「ｒ１」のレコードを含む。当該レコードは、ユーザｕ１の時間範囲「ｙ１」における属性αの利用割合、すなわち、属性αに分類される図書の利用割合が「ｒ１」であることを示す。一例では、ユーザｕ１に対する時間範囲「ｙ１」における属性αの利用割合は、ユーザｕ１が時間範囲「ｙ１」において利用した属性αの図書の数を、当該ユーザｕ１が時間範囲「ｙ１」において利用した図書の総数で割った値となる。集計情報１１ｃは、ユーザＩＤおよび時間範囲の他の組のレコードも含む。

処理部１２は、ユーザの年齢と時間範囲ごとの割合の推移とに基づいて、蔵書の情報のうち、当該ユーザに推薦する図書を決定する。蔵書の情報は、図書館や店舗などの施設に所蔵されている図書の目録を示す。蔵書の情報は、複数の物品の情報の一例である。蔵書は電子書籍でもよい。蔵書の情報は、記憶部１１に記憶されてもよいし、情報処理装置１０の外部の記憶装置に記憶されてもよい。例えば、図書の対象年齢やジャンルなどの情報は、蔵書の情報に含まれてもよい。

例えば、グラフ１１ｄは、集計情報１１ｃに基づくユーザｕ１の各属性の利用割合の推移を示す。グラフ１１ｄの横軸は時間である。グラフ１１ｄの縦軸は利用割合である。グラフ１１ｄは、例えば、属性αの利用割合の推移を表す系列、および、属性βの利用割合の推移を表す系列を含む。

例えば、処理部１２は、ユーザＩＤ「ｕ１」の入力を受け付けると、グラフ１１ｄで示される各属性の利用割合の推移およびユーザｕ１の現在の年齢から、ユーザｕ１の図書の属性に対する現在の読書傾向を推定する。具体的には、処理部１２は、グラフ１１ｄに基づいて、属性αの利用割合の平均変化量Δｒ１、および、属性βの利用割合の平均変化量Δｒ２を求める。そして、処理部１２は、基準時点の属性αの利用割合に、平均変化量Δｒ１と当該基準時点から現時点までの時間を乗じた値を加算することで、ユーザｕ１による属性αの現在の利用割合を推定する。同様に、処理部１２は、基準時点の属性βの利用割合に、平均変化量Δｒ２と当該基準時点から現時点までの時間を乗じた値を加算することで、ユーザｕ１による属性βの現在の利用割合を推定する。基準時点は、該当のユーザの過去の所定の年齢でもよい。現時点は該当のユーザの現在の年齢でもよい。基準時点は、該当のユーザに対して最後に図書の利用記録がある時点や当該時点におけるユーザの年齢でもよい。基準時点から現時点までの時間は、ユーザの過去の所定の年齢と現在の年齢との差でもよい。例えば、経過時間は、基準時点のユーザの年齢（あるいは月齢）と現時点のユーザの年齢（あるいは月齢）との差でもよい。また、基準時点から読書傾向を推定したい時期までの時間を経過時間としてもよい。

属性α，βそれぞれの現在の利用割合の推定値は、ユーザｕ１による図書の属性に対する現在の読書傾向を表す指標となる。例えば、処理部１２は、現在の利用割合の推定値が大きいほど、ユーザｕ１の該当の属性に対する興味が大きいと判断する。属性α，βそれぞれの現在の利用割合の推定値は、属性α，βそれぞれのユーザｕ１に対する推奨割合と表記されてもよい。推奨割合は、ユーザに推薦する図書に対して推奨される該当の属性の割合である。

更に、属性として図書の対象年齢を用いる場合、処理部１２は、グラフ１１ｄの各系列を、図書の対象年齢（例えば、対象年齢の下限）とユーザｕ１の各時間範囲における年齢との差に対して求め、当該各系列の推移によりユーザｕ１の現在の読書傾向を推定してもよい。この場合、当該各系列は、ユーザｕ１による実年齢、実年齢よりも下の年齢、あるいは、実年齢よりも上の年齢を対象年齢とする図書の利用割合の推移となる。例えば、ユーザｕ１が比較的低い年齢の場合、当該推移はユーザｕ１の成長度を表す指標となる。

このように、処理部１２は、図書の対象年齢と図書の利用時の実年齢との差に対する利用割合の推移を求め、当該推移とユーザｕ１の現在の年齢とから、図書の対象年齢に対するユーザｕ１の現在の利用割合（推奨割合）を推定してもよい。この場合、図書の対象年齢とユーザの実年齢との差は、図書の対象年齢に関する属性の一例である。例えば、処理部１２は、図書の対象年齢とユーザの実年齢との差「０」を属性α、図書の対象年齢とユーザの実年齢との差「＋１」を属性βのようにしてもよい。こうして、処理部１２は、ユーザの現在の年齢Ｘ歳に対して、例えば、対象年齢「Ｘ＋０歳」の図書の利用割合や、対象年齢「Ｘ＋１歳」の図書の利用割合などを推定してもよい。あるいは、対象年齢が年齢範囲で示される場合、処理部１２は、ユーザの現在の年齢Ｘ歳に対して、例えば、対象年齢に「Ｘ＋０歳」を含む図書の利用割合や、対象年齢に「Ｘ＋１歳」を含む図書の利用割合などを推定してもよい。

処理部１２は、ユーザｕ１に対して推定した現在の各属性の利用割合に基づいて、複数の図書から推薦物品１１ｅを決定する。推薦物品１１ｅは、処理部１２がユーザｕ１に推薦する物品である。本例では、推薦物品１１ｅは、処理部１２がユーザｕ１に推薦する図書であり、推薦図書と言われてもよい。例えば、処理部１２は、推定した利用割合となるように、蔵書の情報の中から所定の順序で所定の上限数に達するまで各属性の図書を抽出し、抽出した図書を推薦物品１１ｅとする。所定の順序は、例えば、出版日付の新しい図書を優先する順序である。あるいは、所定の順序は、出版日付の古い図書を優先する順序でもよい。こうして、処理部１２は、推薦物品１１ｅを含む複数の推薦図書を決定する。例えば、処理部１２は、複数の推薦図書のうち、推定した利用割合が最も大きい属性をもち、かつ、各出版日付などから最も優先度の高い推薦図書を推薦物品１１ｅとしてもよい。

処理部１２は、推薦物品１１ｅの情報を出力する。例えば、処理部１２は、決定した複数の推薦図書の情報を蔵書の情報から取得する。処理部１２は、情報処理装置１０に接続された表示装置に推薦物品１１ｅの情報を表示させてもよいし、ネットワークを介して情報処理装置１０と通信する他の情報処理装置に推薦物品１１ｅの情報を送信してもよい。

情報処理装置１０によれば、複数の物品それぞれの属性を示す属性情報１１ａとユーザによる物品の利用履歴を示す利用履歴情報１１ｂとに基づいて、所定の時間範囲ごとにユーザが利用した物品の属性の割合が集計される。利用履歴情報に関する時点である基準時点からの経過時間と時間範囲ごとの当該割合の推移とに基づいて、複数の物品の情報のうちユーザに推薦する物品の情報が特定される。

これにより、ユーザに適した物品を特定することができる。
例えば、ユーザが読む本の内容の傾向、すなわち、読書傾向は、時間の経過とともに変わり得る。例えば、ユーザの関心事は時間の経過とともに変わり、それに応じて当該ユーザの読書傾向が変わる。また、比較的低年齢のユーザでは、当該ユーザの成長に応じて当該ユーザが自身で読める本の内容が変わるため、それに応じて当該ユーザの読書傾向が変わる。このため、情報処理装置によりユーザに適した図書を特定するのが難しいことがある。例えば、ユーザに対する最新の貸し出し記録の情報に従って推薦する図書を特定する方法では、該当のユーザに対して直近の貸し出し記録の情報がない場合、情報処理装置は当該ユーザの現在の読書傾向を得られず、ユーザに適した図書を特定できないことがある。

そこで、情報処理装置１０は、利用履歴情報に関する時点である基準時点からの経過時間とユーザが過去に利用した図書の属性の割合の推移とに基づいて推薦図書を決定することで、当該ユーザに対する直近の利用履歴がなくても、当該ユーザの現在の読書傾向に合った図書を、推薦図書として決定できる。例えば、処理部１２は、過去６か月などにおける直近の利用履歴がある場合には最新の利用割合に基づいて推薦図書を決定し、当該直近の利用履歴がない場合には、それよりも前の利用履歴から把握される利用割合の推移に基づいて推薦図書を決定してもよい。物品として図書を例示したが、物品は、動画や音声などのコンテンツ、あるいは、当該コンテンツを記録した記録媒体などでもよい。

以下では、より具体的な例を示して、情報処理装置１０の機能を更に詳細に説明する。
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態を説明する。

図２は、第２の実施の形態の情報処理システムを示す図である。
第２の実施の形態の情報処理システムは、サーバ装置１００およびクライアント装置２００を含む。サーバ装置１００およびクライアント装置２００は、ネットワーク５０を介して接続される。ネットワーク５０は、ＬＡＮ（Local Area Network）でもよいし、ＷＡＮ（Wide Area Network）やインターネットでもよい。

サーバ装置１００は、ＯＰＡＣを提供するサーバコンピュータである。一例として、サーバ装置１００は、図書館におけるＯＰＡＣを提供する。例えば、サーバ装置１００は、Ｗｅｂサーバとして機能し、図書の検索に用いられるＧＵＩ（Graphical User Interface）をＷｅｂページとしてクライアント装置２００に提供する。サーバ装置１００は、書店における図書の検索や電子書籍の検索に用いられてもよい。サーバ装置１００は、第１の実施の形態の情報処理装置１０の一例である。また、図書は、書籍、本、資料、動画、書物、文献などと呼ばれてもよい。

クライアント装置２００は、ユーザにより操作されるクライアントコンピュータである。例えば、クライアント装置２００は、Ｗｅｂブラウザとして機能し、サーバ装置１００により提供されるＷｅｂページをユーザに提示する。

図３は、サーバ装置のハードウェア例を示す図である。
サーバ装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＨＤＤ１０３、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１０４、入力インタフェース１０５、媒体リーダ１０６およびＮＩＣ（Network Interface Card）１０７を有する。なお、ＣＰＵ１０１は、第１の実施の形態の処理部１２の一例である。ＲＡＭ１０２またはＨＤＤ１０３は、第１の実施の形態の記憶部１１の一例である。

ＣＰＵ１０１は、プログラムの命令を実行するプロセッサである。ＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０３に記憶されたプログラムやデータの少なくとも一部をＲＡＭ１０２にロードし、プログラムを実行する。なお、ＣＰＵ１０１は複数のプロセッサコアを含んでもよい。また、サーバ装置１００は複数のプロセッサを有してもよい。以下で説明する処理は複数のプロセッサまたはプロセッサコアを用いて並列に実行されてもよい。また、複数のプロセッサの集合を「マルチプロセッサ」または単に「プロセッサ」と言うことがある。

ＲＡＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムやＣＰＵ１０１が演算に用いるデータを一時的に記憶する揮発性の半導体メモリである。なお、サーバ装置１００は、ＲＡＭ以外の種類のメモリを備えてもよく、複数個のメモリを備えてもよい。

ＨＤＤ１０３は、ＯＳ（Operating System）やミドルウェアやアプリケーションソフトウェアなどのソフトウェアのプログラム、および、データを記憶する不揮発性の記憶装置である。なお、サーバ装置１００は、フラッシュメモリやＳＳＤ（Solid State Drive）などの他の種類の記憶装置を備えてもよく、複数の不揮発性の記憶装置を備えてもよい。

ＧＰＵ１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、サーバ装置１００に接続されたディスプレイ５１に画像を出力する。ディスプレイ５１としては、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、プラズマディスプレイ、有機ＥＬ（ＯＥＬ：Organic Electro-Luminescence）ディスプレイなど、任意の種類のディスプレイを用いることができる。

入力インタフェース１０５は、サーバ装置１００に接続された入力デバイス５２から入力信号を取得し、ＣＰＵ１０１に出力する。入力デバイス５２としては、マウス、タッチパネル、タッチパッド、トラックボールなどのポインティングデバイス、キーボード、リモートコントローラ、ボタンスイッチなどを用いることができる。また、サーバ装置１００に、複数の種類の入力デバイスが接続されていてもよい。

媒体リーダ１０６は、記録媒体５３に記録されたプログラムやデータを読み取る読み取り装置である。記録媒体５３として、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク（ＭＯ：Magneto-Optical disk）、半導体メモリなどを使用できる。磁気ディスクには、フレキシブルディスク（ＦＤ：Flexible Disk）やＨＤＤが含まれる。光ディスクには、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）が含まれる。

媒体リーダ１０６は、例えば、記録媒体５３から読み取ったプログラムやデータを、ＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３などの他の記録媒体にコピーする。読み取られたプログラムは、例えば、ＣＰＵ１０１によって実行される。なお、記録媒体５３は可搬型記録媒体であってもよく、プログラムやデータの配布に用いられることがある。また、記録媒体５３やＨＤＤ１０３を、コンピュータ読み取り可能な記録媒体と言うことがある。

ＮＩＣ１０７は、ネットワーク５０に接続され、ネットワーク５０を介して他のコンピュータと通信を行うインタフェースである。ＮＩＣ１０７は、例えば、スイッチやルータなどの通信装置とケーブルで接続される。ＮＩＣ１０７は、無線通信インタフェースでもよい。

クライアント装置２００はサーバ装置１００と同様のハードウェアにより実現される。
図４は、サーバ装置の機能例を示す図である。
サーバ装置１００は、記憶部１１０、集計部１２０、図書抽出部１３０および出力処理部１４０を有する。記憶部１１０は、ＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３の記憶領域により実現される。集計部１２０、図書抽出部１３０および出力処理部１４０は、ＣＰＵ１０１によりＲＡＭ１０２に記憶されたプログラムが実行されることで実現される。

記憶部１１０は、ユーザテーブル、図書テーブル、貸し出し履歴テーブル、貸し出し履歴集計テーブルおよびパラメタファイルを記憶する。
ユーザテーブルは、ユーザＩＤに対応付けてユーザの氏名や生年月日を保持するテーブルである。図書テーブルは、図書館に所蔵される図書の情報を保持するテーブルである。図書テーブルは、図書の属性の情報を含む。図書の第１の属性は、ジャンルに関する属性である。図書の第２の属性は、対象年齢に関する属性である。

貸し出し履歴テーブルは、ユーザに対する図書の貸し出しの履歴を保持するテーブルである。貸し出し履歴集計テーブルは、貸し出し期間と属性との組に対して、ユーザごとの貸し出し履歴を集計した結果を保持するテーブルである。貸し出し履歴の集計単位は、貸し出し期間とジャンルと対象年齢との組となる。

パラメタファイルは、集計部１２０や図書抽出部１３０の処理に用いられる各種のパラメタを保持する。例えば、パラメタファイルは、集計部１２０による集計処理の実行タイミングを示す情報や図書抽出部１３０による図書抽出処理において抽出する図書の優先度を示す情報などを含む。

集計部１２０は、所定のタイミングで、図書テーブルおよび貸し出し履歴テーブルに基づいて、当該ユーザＩＤに対応する貸し出し履歴の集計を行う。集計部１２０は、貸し出し履歴集計テーブルに集計結果を記録する。

図書抽出部１３０は、クライアント装置２００からユーザＩＤの入力を受け付けると、貸し出し履歴集計テーブルに基づいて、当該ユーザＩＤのユーザに推薦する図書、すなわち、推薦図書を、図書テーブルから抽出する。

出力処理部１４０は、図書抽出部１３０により抽出された推薦図書の情報を出力する。例えば、出力処理部１４０は、推薦図書の情報を含むＷｅｂページを、クライアント装置２００に送信する。出力処理部１４０は、図書が収納された書棚の画像を含むバーチャル書棚と呼ばれるＧＵＩをクライアント装置２００に提供してもよい。バーチャル書棚は、図書館に居なくても、図書館内に居るかのように図書を探す環境をユーザに提供する。バーチャル書棚は、例えば、推薦図書の背表紙が書棚に陳列された背表紙陳列棚形式の画像を含んでもよいし、推薦図書の表紙が並べて展示された展示棚形式の画像を含んでもよい。

図５は、ユーザテーブルの例を示す図である。
ユーザテーブル１１１は、記憶部１１０に記憶される。ユーザテーブル１１１は、ユーザＩＤ、氏名および生年月日の項目を含む。ユーザＩＤの項目には、ユーザを識別するユーザＩＤが登録される。氏名の項目には、ユーザの氏名が登録される。生年月日の項目には、ユーザの生年月日が登録される。

例えば、ユーザテーブル１１１は、ユーザＩＤ「ｕ１」、氏名「富士太郎」、生年月日「２０１２．８．１」のレコードを含む。当該レコードは、ユーザＩＤ「ｕ１」で識別されるユーザの氏名が「富士太郎」であり、生年月日が２０１２年８月１日であることを示す。ユーザテーブル１１１には、ユーザＩＤ「ｕ２」やユーザＩＤ「ｕ３」を含む、他のユーザＩＤのユーザのレコードも登録される。

集計部１２０および図書抽出部１３０は、ユーザの生年月日をユーザの年齢の特定に用いる。集計部１２０および図書抽出部１３０は、例えば１年を４月～３月に区切り、ある年におけるユーザの年齢を、当該年と、生年月日の年との年数差とする。

図６は、図書テーブルの例を示す図である。
図書テーブル１１２は、記憶部１１０に記憶される。図書テーブル１１２は、図書ＩＤ、図書名、ジャンルおよび対象年齢の項目を含む。図書ＩＤの項目には、図書を識別する図書ＩＤが登録される。図書名の項目には、図書の名称が登録される。ジャンルの項目には、図書のジャンルが登録される。ジャンルは、図書の内容に応じた分類である。対象年齢の項目には、図書の対象年齢が登録される。

例えば、図書テーブル１１２は、図書ＩＤ「ａ」、図書名「名探偵と怪人」、ジャンル「推理・ミステリ」、対象年齢「１０～１２」のレコードを含む。当該レコードは、図書ＩＤ「ａ」で識別される図書の名称が「名探偵と怪人」であり、当該図書のジャンルが「推理・ミステリ」であり、対象年齢が１０～１２歳であることを示す。

図書テーブル１１２には、他の図書のレコードも登録される。また、図書テーブル１１２の各レコードは、該当の図書が出版された出版年月や図書の背表紙の画像や表紙の画像、著者名、出版社名などの他の情報を含んでもよい。

図７は、貸し出し履歴テーブルの例を示す図である。
貸し出し履歴テーブル１１３は、記憶部１１０に記憶される。貸し出し履歴テーブル１１３は、ユーザＩＤ、貸し出し図書ＩＤおよび貸し出し日の項目を含む。ユーザＩＤの項目には、ユーザＩＤが登録される。貸し出し図書ＩＤの項目には、ユーザＩＤで識別されるユーザに貸し出された図書の図書ＩＤが登録される。貸し出し日の項目には、当該図書が貸し出された日付が登録される。

例えば、貸し出し履歴テーブル１１３は、ユーザＩＤ「ｕ３」、貸し出し図書ＩＤ「ｃ」、貸し出し日「２０１７／６／１０」のレコードを含む。当該レコードは、ユーザＩＤ「ｕ３」で識別されるユーザに、図書ＩＤ「ｃ」で識別される図書が、２０１７年６月１０日に貸し出されたことを示す。貸し出し履歴テーブル１１３は、他の貸し出しのレコードも登録される。

図８は、貸し出し履歴集計テーブルの第１の例を示す図である。
貸し出し履歴集計テーブル１１４ａ、記憶部１１０に記憶される。貸し出し履歴集計テーブル１１４ａは、ユーザＩＤ、実年齢、貸し出し期間、ジャンル、対象年齢、貸し出し冊数、ジャンル割合詳細およびジャンル割合の項目を含む。

ユーザＩＤの項目には、ユーザＩＤが登録される。実年齢の項目には、貸し出し時におけるユーザＩＤで識別されるユーザの実年齢が登録される。貸し出し期間の項目には、貸し出し日が属する期間が登録される。ジャンルの項目には、貸し出された図書のジャンルが登録される。対象年齢の項目には、貸し出された図書の対象年齢が登録される。貸し出し冊数の項目には、該当のユーザに対して、該当の期間に貸し出された、該当のジャンルおよび対象年齢に対応する図書の数、すなわち、貸し出し冊数が登録される。ジャンル割合詳細の項目には、ジャンル割合詳細が登録される。ジャンル割合詳細は、後述されるジャンル割合を図書の対象年齢別に詳細化した割合である。ジャンル割合の項目には、ジャンル割合が登録される。ジャンル割合は、該当のユーザに対して、該当の期間に貸し出された図書の総数のうち該当のジャンルの図書の数の割合である。

例えば、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａは、ユーザＩＤ「ｕ２」、実年齢「３」、貸し出し期間「２０１９／１０～３」、ジャンル「交通・のりもの」、対象年齢「３～４」、貸し出し冊数「５」、ジャンル割合詳細「６３％」、ジャンル割合「６３％」のレコードを含む。当該レコードは、ユーザＩＤ「ｕ２」で識別されるユーザに対して、２０１９年１０月～２０２０年３月の期間において、ジャンル「交通・のりもの」かつ対象年齢３歳～４歳の図書が、５冊貸し出されており、ジャンル「交通・のりもの」のジャンル割合が６３％、ジャンル割合詳細が６３％であることを示す。なお、当該ユーザに対し当該期間において、ジャンル「交通・のりもの」について対象年齢が３歳～４歳である図書のみが貸し出されているので、ジャンル割合とジャンル割合詳細とが同じ値となる。ここで、ジャンル割合は、該当期間における該当ジャンルの図書の貸し出し冊数の割合である。よって、当該レコードについてジャンル割合は｛５／（５＋３）｝×１００＝６３％と計算される。なお、ジャンル割合は、小数点以下を丸めた値で表記されている。

また、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａは、ユーザＩＤ「ｕ２」、実年齢「３」、貸し出し期間「２０１９／１０～３」、ジャンル「自然・いきもの」、対象年齢「３～４」、貸し出し冊数「３」、ジャンル割合詳細「３８％」、ジャンル割合「３８％」のレコードを含む。

また、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａは、ユーザＩＤ「ｕ２」、実年齢「４」、貸し出し期間「２０２０／４～９」、ジャンル「交通・のりもの」、対象年齢「３～４」、貸し出し冊数「３」、ジャンル割合詳細「２７％」、ジャンル割合「２７％」のレコードを含む。

また、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａは、ユーザＩＤ「ｕ２」、実年齢「４」、貸し出し期間「２０２０／４～９」、ジャンル「自然・いきもの」、対象年齢「３～４」、貸し出し冊数「３」、ジャンル割合詳細「２８％」、ジャンル割合「７３％」のレコードを含む。ここで、ジャンル割合詳細は、該当期間における該当ジャンルかつ該当対象年齢の図書の貸し出し冊数の割合である。よって、当該レコードについてジャンル割合詳細は７３％＊３／（３＋５）＝２８％と計算される。なお、ジャンル割合詳細は、小数点以下を丸めた値で表記されている。

更に、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａは、ユーザＩＤ「ｕ２」、実年齢「４」、貸し出し期間「２０２０／４～９」、ジャンル「自然・いきもの」、対象年齢「５～６」、貸し出し冊数「５」、ジャンル割合詳細「４５％」、ジャンル割合「－」のレコードを含む。ハイフン記号（－）は、設定なしを示す。ジャンル割合が設定なしである理由は、当該レコードのジャンル「自然・いきもの」に対するジャンル割合は、同一ユーザの同一期間の同一ジャンルに対する他のレコードに登録されているためである。

貸し出し履歴集計テーブル１１４ａは、他の貸し出し履歴の集計結果のレコードも登録される。
図９は、貸し出し履歴集計テーブルの第２の例を示す図である。

図９の貸し出し履歴集計テーブル１１４ｂは、ユーザＩＤ「ｕ３」に対する貸し出し履歴の集計結果を主に示す。
図１０は、パラメタファイルの例を示す図である。

パラメタファイル１１５は、記憶部１１０に記憶される。パラメタファイル１１５は、集計部１２０による集計処理および図書抽出部１３０の図書抽出処理の前に記憶部１１０に格納される。パラメタファイル１１５は、項目と当該項目の設定の内容とを含む。

例えば、パラメタファイル１１５は、項目「集計期間」に対する設定「６か月」を含む。集計期間は、集計処理で集計対象とする期間である。集計期間を６か月とする場合、例えば、集計部１２０は、１年を４～９月までの期間と、１０月～３月までの期間とに区分して、集計を行う。集計期間は、４月～３月までの１年など、他の長さの期間でもよい。

パラメタファイル１１５は、項目「実年齢推奨パラメタ」に対する設定「３０％」を含む。実年齢推奨パラメタは、図書抽出処理における推薦図書の抽出に用いられる。
パラメタファイル１１５は、項目「履歴無し時の年齢ごとの推奨構成」に対する設定内容を含む。図１０では当該設定内容の図示は省略されている。履歴無し時の年齢ごとの推奨構成は、貸し出し履歴テーブル１１３に該当のユーザに対応するレコードが存在しない場合に推薦図書の抽出に用いられる、年齢ごとのジャンル割合詳細のデフォルト値である。

パラメタファイル１１５は、項目「検索結果表示優先度」に対する設定「出版年月降順」を含む。検索結果表示優先度は、推薦図書を表示させる際の優先順である。出版年月降順は、出版年月が新しい図書ほど、優先度を高くすることを示す。

パラメタファイル１１５は、項目「検索結果表示条件」に対する設定「既貸し出し図書非表示」を含む。検索結果表示条件は、推薦図書を表示させる際の条件である。既貸し出し図書非表示は、該当のユーザに対して貸し出し済の図書については、推薦図書として表示させないことを示す。

次に、サーバ装置１００の処理手順を説明する。
図１１は、パラメタファイル取得処理の例を示すフローチャートである。
（Ｓ１０）集計部１２０は、パラメタファイル１１５の入力を受け付ける。前述のように、パラメタファイル１１５は、集計期間、実年齢推奨パラメタなどのパラメタを含む。

（Ｓ１１）集計部１２０は、パラメタファイル１１５を記憶部１１０に保存する。そして、集計部１２０は、パラメタファイル取得処理を終了する。
図１２は、集計処理の例を示すフローチャートである。

集計処理は、所定のタイミングで実行される。所定のタイミングは、例えば、集計期間に応じたタイミングである。例えば、集計部１２０は、集計期間が６か月の場合、集計処理を６か月に１回の頻度で行ってもよい。

（Ｓ２０）集計部１２０は、パラメタファイル１１５から集計期間を取得する。
（Ｓ２１）集計部１２０は、貸し出し履歴テーブル１１３のユーザごとの貸し出し履歴を、集計期間ごとに、ジャンル別かつ対象年齢別に集計する。集計部１２０は、図書テーブル１１２に基づいて、貸し出された図書のジャンルおよび対象年齢を特定する。

（Ｓ２２）集計部１２０は、ユーザごとの集計結果を、貸し出し履歴集計テーブル（例えば、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａまたは貸し出し履歴集計テーブル１１４ｂ）に記録する。そして、集計部１２０は、集計処理を終了する。

図１３は、図書抽出処理の例を示すフローチャートである。
図書抽出処理は、クライアント装置２００からサーバ装置１００へのユーザＩＤの入力に応じて実行される。図書抽出処理は、クライアント装置２００からサーバ装置１００へのユーザＩＤの入力と、バーチャル書棚の表示要求の入力とに応じて実行されてもよい。ユーザＩＤに対応するユーザが比較的低年齢の場合、当該ユーザの保護者が、当該ユーザに代わって、クライアント装置２００を操作して、当該ユーザのユーザＩＤをサーバ装置１００に入力してもよい。

（Ｓ３０）図書抽出部１３０は、該当のユーザ、すなわち、入力されたユーザＩＤに対応するユーザに対して、貸し出し履歴集計情報があるか否かを判定する。該当のユーザに対して、貸し出し履歴集計情報がない場合、図書抽出部１３０は、ステップＳ３１に処理を進める。該当のユーザに対して、貸し出し履歴集計情報がある場合、図書抽出部１３０は、ステップＳ３２に処理を進める。図書抽出部１３０は、貸し出し履歴集計テーブル（例えば、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａまたは貸し出し履歴集計テーブル１１４ｂ）に該当のユーザのレコード（貸し出し履歴集計情報）がない場合に、該当のユーザに対して貸し出し履歴集計情報がないと判定する。図書抽出部１３０は、貸し出し履歴集計テーブル（例えば、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａまたは貸し出し履歴集計テーブル１１４ｂ）に該当のユーザのレコードがある場合に、該当のユーザに対して貸し出し履歴集計情報があると判定する。

（Ｓ３１）図書抽出部１３０は、パラメタファイル１１５の設定に基づいて、推奨ジャンル構成を決定する。具体的には、図書抽出部１３０は、ユーザテーブル１１１から該当のユーザの生年月日を取得し、当該ユーザの現在の年齢を算出する。そして、図書抽出部１３０は、パラメタファイル１１５に含まれる「履歴無し時の年齢ごとの推奨構成」に基づいて、当該ユーザの現在の年齢に対応する推奨ジャンル構成を取得する。「履歴無し時の年齢ごとの推奨構成」における該当の年齢の推奨ジャンル構成は、該当の年齢に対するジャンル割合詳細のデフォルト値である。そして、図書抽出部１３０は、ステップＳ３７に処理を進める。

（Ｓ３２）図書抽出部１３０は、該当のユーザの貸し出し履歴集計情報から貸し出し期間ごとのジャンル割合を抽出する。
（Ｓ３３）図書抽出部１３０は、貸し出し履歴テーブル１１３に基づいて、該当のユーザに対して直近の所定期間内の貸し出し履歴情報があるか否かを判定する。該当のユーザに対して直近の所定期間内の貸し出し履歴情報がある場合、図書抽出部１３０は、ステップＳ３４に処理を進める。該当のユーザに対して直近の所定期間内の貸し出し履歴情報がない場合、図書抽出部１３０は、ステップＳ３５に処理を進める。ここで、直近の所定期間内は、例えば、現時点から過去６か月または１年などの期間内である。図書抽出部１３０は、貸し出し履歴テーブル１１３における該当のユーザのレコード（貸し出し履歴情報）のうち、貸し出し日が直近の所定期間に含まれる貸し出し履歴情報がある場合に、直近の所定期間内の貸し出し履歴情報があると判定する。図書抽出部１３０は、貸し出し日が直近の所定期間に含まれる貸し出し履歴情報がない場合に、直近の所定期間内の貸し出し履歴情報がないと判定する。

（Ｓ３４）図書抽出部１３０は、直近の貸し出し履歴集計情報に基づいて、推奨ジャンル構成を決定する。図書抽出部１３０は、該当のユーザに対する最新の貸し出し履歴集計情報におけるジャンル割合詳細を、そのまま推奨ジャンル構成として採用する。そして、図書抽出部１３０は、ステップＳ３７に処理を進める。

（Ｓ３５）図書抽出部１３０は、推奨対象年齢予測処理を行う。推奨対象年齢予測処理の詳細は、後述される。
（Ｓ３６）図書抽出部１３０は、推奨ジャンル構成決定処理を行う。推奨ジャンル構成決定処理の詳細は、後述される。

（Ｓ３７）図書抽出部１３０は、決定した推奨ジャンル構成で、該当のユーザに対する推薦図書を図書テーブル１１２から抽出する。このとき、図書抽出部１３０は、パラメタファイル１１５の「検索結果表示優先度」および「検索結果表示条件」に基づいて、推薦図書の抽出を行う。例えば、図書抽出部１３０は、検索結果表示優先度の設定に基づいて、発行年月が新しい図書を優先する。また、図書抽出部１３０は、検索結果表示条件の設定および貸し出し履歴テーブル１１３に基づいて、該当のユーザに貸し出し済の図書を抽出しない。また、図書抽出部１３０による推薦図書の抽出数の上限は予め定められる。出力処理部１４０は、図書抽出部１３０により抽出された推薦図書の情報を、出力する。例えば、出力処理部１４０は、推薦図書の情報を含むバーチャル書棚を示すＷｅｂページなどの画面情報を、クライアント装置２００に送信する。

なお、図書抽出部１３０は、ステップＳ３３の判定を、貸し出し履歴集計テーブル（例えば、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａまたは貸し出し履歴集計テーブル１１４ｂ）における該当のユーザのレコード（貸し出し履歴集計情報）に基づいて行ってもよい。具体的には、図書抽出部１３０は、該当のユーザに対して直近の所定期間内の貸し出し履歴集計情報があるか否かを判定してもよい。図書抽出部１３０は、該当のユーザ対して直近の所定期間内の貸し出し履歴集計情報がある場合に、ステップＳ３４に処理を進める。一方、図書抽出部１３０は、該当のユーザ対して直近の所定期間内の貸し出し履歴集計情報がない場合に、ステップＳ３５に処理を進める。

図１４は、推奨対象年齢予測処理の例を示すフローチャートである。
推奨対象年齢予測処理は、ステップＳ３５に相当する。
（Ｓ４０）図書抽出部１３０は、貸し出し履歴集計テーブル（例えば、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａまたは貸し出し履歴集計テーブル１１４ｂ）に基づいて、該当のユーザに関して、貸し出し期間ごとの貸し出し図書のジャンル構成と対象年齢構成とを取得する。

（Ｓ４１）図書抽出部１３０は、貸し出し時の実年齢と図書の対象年齢とから貸し出し期間ごとのジャンルごとの成長度を算出する。成長度は、図書の対象年齢からユーザの実年齢を引いた値の分布である。例えば、あるジャンルについて、対象年齢－実年齢＝－１である貸し出し図書の冊数が３であり、対象年齢－実年齢＝０である貸し出し図書の冊数が５であり、対象年齢－実年齢＝＋１である貸し出し図書の冊数が４である場合を考える。すなわち、対象年齢－実年齢＝－１である貸し出し図書の冊数の割合が２５％であり、対象年齢－実年齢＝０である貸し出し図書の冊数の割合が４２％であり、対象年齢－実年齢＝＋１である貸し出し図書の冊数の割合が３４％である。この場合、例えば、ｘ軸を（対象年齢－実年齢）とし、ｙ軸を貸し出し図書の冊数の割合としたヒストグラムを考えることができる。上記の例の場合、（ｘ，ｙ）＝（－１，２５％），（０，４２％），（＋１，３４％）のヒストグラムで表される分布は、該当のユーザの該当のジャンルに対する成長度を表す。なお、対象年齢が３～４歳のように範囲で表される場合、図書抽出部１３０は、当該範囲に属する下限の年齢および上限の年齢それぞれと実年齢との差をとり、絶対値が最小となる方を、対象年齢－実年齢の計算結果として採用する。

（Ｓ４２）図書抽出部１３０は、ジャンルごとの貸し出し期間の成長度に対する平均成長率を算出する。平均成長率は、上記成長度の変化の平均値である。例えば、図書抽出部１３０は、該当のユーザの該当のジャンルについて、対象年齢－実年齢＝－１に対し、貸し出し期間に応じた貸し出し冊数の割合の変化の平均値を算出する。例えば、対象年齢－実年齢＝－１に対し、（貸し出し期間、貸し出し冊数の割合）＝（期間１，２５％），（期間２，３０％），（期間３，３５％）が得られている場合を考える。この場合、図書抽出部１３０は、単位期間（本例では６か月）当たりの貸し出し冊数の割合の変化の平均値を｛（３０％－２５％）＋（３５％－３０％）｝／２＝＋５％と計算する。例えば、図書抽出部１３０は、対象年齢－実年齢＝０，１などの他の場合についても、同様に、貸し出し期間に応じた貸し出し冊数の割合の変化の平均値を算出する。

（Ｓ４３）図書抽出部１３０は、平均成長率から現在の推奨対象年齢を予測する。具体的には、図書抽出部１３０は、該当のユーザに対する最新の貸し出し履歴集計情報におけるジャンル割合詳細から、該当のジャンルの（対象年齢－当時の実年齢）の貸し出し冊数の割合を、（対象年齢－当時の実年齢）ごとに求める。そして、図書抽出部１３０は、求めた割合に対して、（対象年齢－当時の実年齢）に対応する割合の変化の平均値と当該最新の貸し出し履歴集計情報から現在までの時間範囲に含まれる貸し出し期間数との積を加算する。こうして、図書抽出部１３０は、該当のジャンルについて（対象年齢－実年齢）ごとに、該当のユーザが現在の実年齢において借りると推定される図書の冊数の割合、すなわち、推奨割合を得る。そして、図書抽出部１３０は、推奨対象年齢予測処理を終了する。

図１５は、平均成長率の計算例を示す図である。
例えば、図書抽出部１３０は、あるユーザについてジャンル「日本の物語」に対する平均成長率を次のように計算する。平均成長率情報１１６は、図書抽出部１３０により生成される、平均成長率の計算結果の一例である。平均成長率情報１１６は、記憶部１１０に格納される。

図書抽出部１３０は、該当のユーザの貸し出し履歴集計情報から、期間１～４それぞれについて、対象年齢区分として＋０歳相当と、＋１歳相当との貸し出し冊数の割合を得る。対象年齢区分は、図書の対象年齢－ユーザの実年齢による図書の分類である。対象年齢区分は、該当のユーザに対する図書の属性の一例である。期間１～４それぞれは、貸し出し期間で区分される時間範囲でもよいし、ユーザの年齢に対応する期間で区分される時間範囲でもよい。

例えば、＋０歳相当では、各期間の割合は次の通りである。期間１における割合は０．５である。期間２における割合は０．５である。期間２の前の期間１との割合の差は０．０である。期間３における割合は０．５である。期間３の前の期間２との割合の差は０．０である。期間４における割合は０．６である。期間４の前の期間３との割合の差は０．１である。よって、図書抽出部１３０は、該当のユーザのジャンル「日本の物語」における＋０歳相当の割合の変化の平均値、すなわち、平均成長率を（０．０＋０．０＋０．１）／３＝０．０３と計算する。

また、＋１歳相当では、各期間の割合は次の通りである。期間１における割合は０．５である。期間２における割合は０．６である。期間２の前の期間１との割合の差は０．１である。期間３における割合は０．５である。期間３の前の期間２との割合の差は－０．１である。期間４における割合は０．４である。期間４の前の期間３との割合の差は－０．１である。よって、図書抽出部１３０は、該当のユーザのジャンル「日本の物語」における＋１歳相当の割合の変化の平均値、すなわち、平均成長率を（０．１－０．１－０．１）／３＝－０．０３と計算する。なお、ある期間における割合の値の合計は、各値の切り上げや切り捨てなどの丸めの関係上、「１」にならないことがある。

図１６は、推奨ジャンル構成決定処理の例を示すフローチャートである。
推奨ジャンル構成決定処理は、ステップＳ３６に相当する。
（Ｓ５０）図書抽出部１３０は、該当のユーザの最新のジャンル構成を貸し出し履歴集計テーブル（例えば、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａまたは貸し出し履歴集計テーブル１１４ｂ）から取得する。ジャンル構成は、ジャンル割合およびジャンル割合詳細を含む。また、図書抽出部１３０は、パラメタファイル１１５から実年齢推奨パラメタを取得する。

（Ｓ５１）図書抽出部１３０は、該当のユーザの現在の実年齢と実年齢推奨パラメタとを基に、該当のユーザに対して抽出する図書のジャンル構成を決定する。具体的には、図書抽出部１３０は、最新のジャンル構成におけるジャンル割合を、現在のジャンル割合として採用する。そして、図書抽出部１３０は、１つのジャンルにおける各対象年齢の割合を、実年齢推奨パラメタおよびステップＳ４３で各対象年齢に対して求めた、該当のユーザが現在の実年齢において借りると推定される冊数の割合を基に決定する。こうして、図書抽出部１３０は、該当のユーザに対する現在のジャンル割合およびジャンル割合詳細、すなわち、推奨ジャンル構成を決定する。そして、図書抽出部１３０は、推奨ジャンル構成決定処理を終了する。

図１７は、図書抽出処理の第１の具体例を示す図である。
例えば、図書抽出部１３０は、図８で例示されるユーザＩＤ「ｕ２」のユーザに対して、次のように図書抽出処理を行う。図書抽出部１３０は、ユーザＩＤ「ｕ２」に対して、図１３の図書抽出処理のステップＳ３４を実行するものとする。

まず、図書抽出部１３０は、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａに基づいて、直近の貸し出し履歴（貸し出し期間「２０２０／４～９」）からジャンルおよび対象年齢を算出する。当該貸し出し履歴の時点におけるユーザの年齢は現在年齢に一致しており、４歳である。

図書抽出部１３０は、ジャンル「交通・のりもの」のジャンル割合として２７％を取得する。また、図書抽出部１３０は、ジャンル「交通・のりもの」について、対象年齢区分「＋０歳」の割合として１００％を取得する。この場合、ジャンル「交通・のりもの」では、対象年齢区分「＋０歳」の全体に対する割合、すなわち、全体割合は２７％＊１＝２７％である。

また、図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」のジャンル割合として７３％を取得する。図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」について、対象年齢区分「＋０歳」の割合として３８％を取得する。この場合、ジャンル「自然・いきもの」では、対象年齢区分「＋０歳」の全体割合は７３％＊０．３８＝２８％である。図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」について、対象年齢区分「＋１歳」の割合として６２％を取得する。この場合、ジャンル「自然・いきもの」では、対象年齢区分「＋１歳」の全体割合は７３％＊０．６２＝４５％である。

例えば、図書抽出部１３０は、ジャンル「交通・のりもの」かつ対象年齢３～４歳の図書の割合２７％、ジャンル「自然・いきもの」かつ対象年齢３～４歳の図書の割合２８％、同ジャンルかつ対象年齢５～６歳の図書の割合４５％を、推奨ジャンル構成とする。

出力処理部１４０は、算出された推奨ジャンル構成に従い推薦図書の検索結果を優先順位に応じてクライアント装置２００により表示させる。例えば、３０冊を表示、すなわち、抽出上限を３０とする場合、出力処理部１４０が出力する推薦図書の冊数は次のようになる。ジャンル「交通・のりもの」かつ対象年齢３～４歳の図書の冊数は、３０＊２７％≒８冊である。ジャンル「自然・いきもの」かつ対象年齢３～４歳の図書の冊数は、３０＊２８％≒８冊である。ジャンル「自然・いきもの」かつ対象年齢５～６歳の図書の冊数は、３０＊４５％≒１４冊である。なお、表示優先度は、パラメタファイル１１５に設定される。例えば、出版年月の降順、すなわち、出版年月の新しい図書が優先される。また、推薦図書の検索結果の表示条件もパラメタファイル１１５に設定される。例えば、該当のユーザに対して既に貸し出した図書については非表示とされる。

なお、図書抽出部１３０は、貸し出し履歴集計テーブル１１４ａに基づいて、ジャンル「交通・のりもの」かつ対象年齢３～４歳の図書の割合２７％、ジャンル「自然・いきもの」かつ対象年齢３～４歳の図書の割合２７％、同ジャンルかつ対象年齢５～６歳の図書の割合４６％を、推奨ジャンル構成としてもよい。この場合も、出力処理部１４０が出力する推薦図書の冊数は上記の説明と同様となる。

図１８は、図書抽出処理の第２の具体例を示す図である。
例えば、図書抽出部１３０は、あるユーザＩＤのユーザに対して、次のように図書抽出処理を行う。当該ユーザは、ユーザＩＤ「ｕ３」のユーザとは異なるユーザでもよい。図書抽出部１３０は、当該ユーザに対して、図１３の図書抽出処理のステップＳ３５，Ｓ３６を実行するものとする。

まず、図書抽出部１３０は、図９の貸し出し履歴集計テーブル１１４ｂに基づいて、該当のユーザの過去の貸し出し履歴からジャンルおよび対象年齢の割合を取得する。
該当のユーザの４歳時のジャンルおよび対象年齢の割合は次の通りである。

図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」のジャンル割合として１６％を取得する。また、図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」について、対象年齢区分「＋０歳」の割合として１００％を取得する。この場合、ジャンル「自然・いきもの」では、対象年齢区分「＋０歳」の全体に対する割合、すなわち、全体割合は１６％＊１＝１６％である。

また、図書抽出部１３０は、ジャンル「冒険・探検」のジャンル割合として４８％を取得する。図書抽出部１３０は、ジャンル「冒険・探検」について、対象年齢区分「＋０歳」の割合として１００％を取得する。この場合、ジャンル「冒険・探検」では、対象年齢区分「＋０歳」の全体割合は４８％＊１＝４８％である。

また、図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」のジャンル割合として３６％を取得する。図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」について、対象年齢区分「＋０歳」の割合として５６％を取得する。この場合、ジャンル「日本の物語」では、対象年齢区分「＋０歳」の全体割合は３６％＊０．５６＝２０％である。図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」について、対象年齢区分「＋１歳」の割合として４４％を取得する。この場合、ジャンル「日本の物語」では、対象年齢区分「＋１歳」の全体割合は３６％＊０．４４＝１６％である。

該当のユーザの５歳時のジャンルおよび対象年齢の割合は次の通りである。
図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」のジャンル割合として１１％を取得する。また、図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」について、対象年齢区分「＋０歳」の割合として１００％を取得する。この場合、ジャンル「自然・いきもの」では、対象年齢区分「＋０歳」の全体に対する割合、すなわち、全体割合は１１％＊１＝１１％である。

また、図書抽出部１３０は、ジャンル「冒険・探検」のジャンル割合として２１％を取得する。図書抽出部１３０は、ジャンル「冒険・探検」について、対象年齢区分「＋０歳」の割合として１００％を取得する。この場合、ジャンル「冒険・探検」では、対象年齢区分「＋０歳」の全体割合は２１％＊１＝２１％である。

また、図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」のジャンル割合として６８％を取得する。図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」について、対象年齢区分「＋０歳」の割合として６２％を取得する。この場合、ジャンル「日本の物語」では、対象年齢区分「＋０歳」の全体割合は６８％＊０．６２＝４２％である。図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」について、対象年齢区分「＋１歳」の割合として３８％を取得する。この場合、ジャンル「日本の物語」では、対象年齢区分「＋１歳」の全体割合は６８％＊０．３８＝２６％である。

次に、図書抽出部１３０は、ジャンルごとの所定期間の平均成長率を算出する。所定期間は、上記の割合の計算に用いられた貸し出し履歴情報における貸し出し期間の範囲である。例えば、図書抽出部１３０は、４歳時と５歳時との間におけるジャンルごとの平均成長率を算出する。

具体的には、図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」について、平均成長率を０％とする。ジャンル「自然・いきもの」については、４歳時と５歳時とで、対象年齢区分が＋０歳で１００％のまま変化がないからである。同様に、図書抽出部１３０は、ジャンル「冒険・探検」についても、平均成長率を０％とする。

一方、図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」について、対象年齢区分「＋０歳」の平均成長率を６２％－５６％＝６％とし、対象年齢区分「＋１歳」の平均成長率を３８％－４４％＝－６％とする。

したがって、図書抽出部１３０は、例えば、該当のユーザの８歳時点（５歳時点から３年後）のジャンル「日本の物語」に対する対象年齢の割合（推奨対象年齢）を次のように予測する。図書抽出部１３０は、対象年齢区分「＋０歳」について、５歳時の割合を基準に、６２％＋６％＊３＝６２％＋１８％＝８０％と予測する。図書抽出部１３０は、対象年齢区分「＋１歳」について、５歳時の割合を基準に、３８％＋（－６％）＊３＝３８％－１８％＝２０％と予測する。

そして、図書抽出部１３０は、パラメタファイル１１５の実年齢推奨パラメタと、該当のユーザの最新ジャンル構成とから８歳時の対象年齢およびジャンルの割合、すなわち、推奨ジャンル構成を決定する。例えば、実年齢推奨パラメタは３０％である。また、最新ジャンル構成は、本例では、５歳時のジャンル構成である。例えば、図書抽出部１３０は、８歳時のジャンル割合として、５歳時のジャンル割合を採用する。

そして、図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」かつ対象年齢区分「＋０歳」の図書の全体割合を１１％とする。図書抽出部１３０は、ジャンル「冒険・探検」かつ対象年齢区分「＋０歳」の図書の全体割合を２１％とする。ジャンル「自然・いきもの」および「冒険・探検」は、平均成長率が０だからである。

図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」かつ対象年齢区分「＋０歳」の図書の全体割合を５８％とする。より具体的には、図書抽出部１３０は、実年齢推奨パラメタに基づいて、当該全体割合を、６８％＊｛３０％＋８０％＊（１００％－３０％）｝＝６８％＊８６％＝５８％と計算する。

また、図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」かつ対象年齢区分「＋１歳」の図書の全体割合を１０％とする。より具体的には、図書抽出部１３０は、実年齢推奨パラメタに基づいて、当該全体割合を、６８％＊｛（１００％－３０％）＊２０％｝＝６８％＊１４％＝１０％と計算する。

例えば、図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」かつ対象年齢７～８歳の図書の割合１１％、ジャンル「冒険・探検」かつ対象年齢７～８歳の図書の割合２１％、ジャンル「日本の物語」かつ対象年齢７～８歳の図書の割合５８％、同ジャンルかつ対象年齢９～１０歳の図書の割合１０％を、推奨ジャンル構成とする。

なお、該当のユーザの８歳時点に対して決定されたジャンル「自然・いきもの」の全体割合１１％、ジャンル「冒険・探検」の全体割合２１％、ジャンル「日本の物語」の全体割合６８％はそれぞれ、各ジャンルの第１推奨割合である。また、ジャンル「日本の物語」の対象年齢区分「＋０歳」に対して決定された割合８６％、および、ジャンル「日本の物語」の対象年齢区分「＋１歳」に対して決定された割合１４％は、各対象年齢区分に対して決定された第２推奨割合である。図書抽出部１３０は、対象年齢区分をユーザの現在の年齢を基準とした図書の対象年齢に換算する。すなわち、図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」の対象年齢区分「＋０歳」および対象年齢区分「＋１歳」それぞれに対応する対象年齢ごとに、第２推奨割合を決定する。

そして、図書抽出部１３０は、ジャンル割合（第１推奨割合）およびジャンルに対する対象年齢の内訳の割合（第２推奨割合）に基づいて、各ジャンルの対象年齢ごとの全体割合を算出する。

なお、図書抽出部１３０は、実年齢推奨パラメタを用いずに第２推奨割合を決定してもよい。その場合、図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」の対象年齢区分「＋０歳」に対して割合８０％、および、ジャンル「日本の物語」の対象年齢区分「＋１歳」に対して割合２０％を、各対象年齢区分に対する第２推奨割合とする。

出力処理部１４０は、算出された推奨ジャンル構成に従い、図１７の場合と同様に、推薦図書の検索結果を優先順位に応じてクライアント装置２００により表示させる。
なお、上記の例では、ジャンルごとの所定期間の平均成長率に基づいて、推奨する図書のジャンル及び対象年齢の割合を決定していたが、ジャンル構成の割合から推薦する図書のジャンルの割合を決定してもよい。具体的な例を以下で説明する。該当のユーザの４歳時における貸し出し履歴に記録された図書のジャンルの割合が、ジャンル「自然・いきもの」が１６％、ジャンル「冒険・探検」が４８％、ジャンル「日本の物語」が３６％とする。また、該当のユーザの５歳時における貸し出し履歴に記録された図書のジャンルの割合が、ジャンル「自然・いきもの」が１８％、ジャンル「冒険・探検」が４２％、ジャンル「日本の物語」が４０％とする。図書抽出部１３０は、ジャンルごとの所定期間の平均ジャンル推移率を算出する。図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」について、平均ジャンル推移率を１８％－１６％＝２％とする。ジャンル「冒険・探検」の平均ジャンル推移率は、４２％－４８％＝－６％と算出される。また、図書抽出部１３０は、ジャンル「日本の物語」の平均ジャンル推移率を４０％－３６％＝４％と算出する。したがって、図書抽出部１３０は、例えば、該当のユーザの８歳時点（５歳時点から３年後）のそれぞれのジャンルの割合を次のように予測する。図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」について、５歳時の割合を基準に、１８％＋２％＊３＝２４％と予測する。同様に、図書抽出部１３０は、ジャンル「冒険・探検」について、４２％＋（－６％）＊３＝２４％、ジャンル「日本の物語」について、４０％＋４％＊３＝５２％と予測する。したがって、図書抽出部１３０は、ジャンル「自然・いきもの」の図書の割合２４％、ジャンル「冒険・探検」の図書の割合２４％、ジャンル「日本の物語」の図書の割合５２％を推奨ジャンル構成とする。出力処理部１４０は、算出された推奨ジャンル構成に従い、推薦図書の検索結果をクライアント装置２００により表示させる。

図１９は、バーチャル書棚画面の例を示す図である。
出力処理部１４０は、バーチャル書棚画面３００の画面情報を、クライアント装置２００に送信する。当該画面情報は、図書抽出部１３０により抽出された推薦図書の情報を含む。クライアント装置２００は、クライアント装置２００に接続されたディスプレイによりバーチャル書棚画面３００を表示する。ユーザは、クライアント装置２００に接続された入力デバイスを用いて、バーチャル書棚画面３００を操作する。

例えば、バーチャル書棚画面３００は、ボタン３０１，３０２および書棚画像３１０を含む。ボタン３０１は、書棚画像３１０を前の書棚画像に切り替えるためのユーザの入力を受け付ける。ボタン３０２は、書棚画像３１０を次の書棚画像に切り替えるためのユーザの入力を受け付ける。例えば、ユーザは、入力デバイスを用いてポインタ３４０を操作することで、バーチャル書棚画面３００に含まれるボタンに対する入力を行える。

書棚画像３１０は、ユーザに対して抽出された推薦図書を、背表紙陳列棚形式で表す画像である。書棚画像３１０は、第１棚画像３２０および第２棚画像３３０を含む。第１棚画像３２０および第２棚画像３３０それぞれは、各推薦図書の背表紙の画像を含む。

例えば、第１棚画像３２０に含まれる背表紙画像３２１は、推薦図書として抽出された「昆虫図鑑」の背表紙の画像である。また、第１棚画像３２０は、表紙画像３２２およびボタン３２３，３２４を含む。表紙画像３２２は、ポインタ３４０を用いて選択された背表紙画像に対応する図書の表紙の画像である。ボタン３２３は、表紙画像３２２で表される図書の詳細情報を表示するためのユーザの入力を受け付ける。ボタン３２４は、表紙画像３２２で表される図書の蔵書確認を行うためのユーザの入力を受け付ける。蔵書確認は、例えば、図書館が所蔵する当該図書が現在貸し出し中であるか否かの確認である。第２棚画像３３０も第１棚画像３２０と同様の画像要素を含む。

なお、書棚画像３１０は、各推薦図書の表紙画像を並べて配置した展示棚形式の画像でもよい。
このように、出力処理部１４０は、バーチャル書棚画面３００をクライアント装置２００に提供することで、ユーザが実際に図書館に居なくても、図書館内に居るかのように図書を探す環境をユーザに提供することができる。

ここで、ユーザが読む本の内容の傾向は、時間の経過とともに変わり得る。このため、情報処理装置によりユーザに適した図書を特定するのが難しいことがある。例えば、ユーザに対する最新の貸し出し記録の情報に従って推薦する図書を特定する方法では、該当のユーザに対して直近の貸し出し記録の情報がない場合、情報処理装置は当該ユーザの現在の読書傾向を得られず、ユーザに適した図書を特定できないことがある。

そこで、サーバ装置１００は、ユーザが利用した図書の属性の割合の推移に基づいて、推薦図書を決定することで、当該ユーザに対する直近の利用履歴がなくても、当該ユーザの現在の読書傾向に合った図書を、推薦図書として決定できる。こうして、サーバ装置１００によれば、ユーザに適した図書を特定することができる。

例えば、サーバ装置１００は、次の処理を実行する。
集計部１２０は、複数の物品それぞれの属性を示す属性情報とユーザによる物品の利用履歴を示す利用履歴情報とに基づいて、所定の時間範囲ごとに当該ユーザが利用した物品の属性の割合を集計する。図書抽出部１３０は、利用履歴情報に関する時点である基準時点からの経過時間と時間範囲ごとの当該割合の推移とに基づいて、複数の物品の情報のうちユーザに推薦する物品の情報を特定する。出力処理部１４０は、図書抽出部１３０により抽出された物品の情報を出力する。

これにより、サーバ装置１００は、ユーザに適した物品を特定することができる。例えば、物品が図書の場合、サーバ装置１００は、ユーザの年齢の変化に応じた読書傾向の変化を、ユーザに推薦する図書の出力に反映させることで、現時点のユーザの読書傾向に合った図書をユーザに提示できる。こうして、サーバ装置１００は、ユーザ自身が興味を惹かれる物品を容易に見つけ出せるように、ユーザによる物品の探索を支援できる。また、ユーザは、自身が興味を惹かれる物品を容易に見つけ出すことができる。なお、図書抽出部１３０は、「物品抽出部」と言われてもよい。

なお、図書テーブル１１２に含まれる図書のジャンルや対象年齢の情報は、属性情報の一例である。また、図書テーブル１１２における図書の対象年齢からユーザが当該図書を利用した時の年齢を引いた対象年齢区分の情報は、属性情報の一例である。貸し出し履歴テーブル１１３は、利用履歴情報の一例である。対象年齢区分の情報（属性情報）や貸し出し履歴情報は、図書だけでなく、動画や音声などのコンテンツに対しても存在し得る。

例えば、図書抽出部１３０は、ユーザが利用した物品の対象年齢とユーザが物品を利用したときの当該ユーザの年齢との差を、物品の属性として取得する。
これにより、サーバ装置１００は、ユーザの年齢の変化に対して、ユーザが自身の年齢と対象年齢が同等の物品を好む傾向や、自身の年齢と対象年齢が異なる物品を好むという傾向を、ユーザに推薦する物品の出力に反映させることができる。このため、サーバ装置１００は、例えば現時点のユーザの読書傾向により適合した図書をユーザに提示できる。なお、図書などの物品の対象年齢が年齢範囲を表す場合、図書抽出部１３０は、対象年齢の下限とユーザの年齢との差を求めてもよい。あるいは、第２の実施の形態で例示したように、図書抽出部１３０は、物品の対象年齢の年齢範囲に属する下限の年齢および上限の年齢それぞれとユーザの年齢との差をとり、絶対値が最小となる方を、物品の対象年齢とユーザの年齢との差として採用してもよい。また、上記の対象年齢区分は、ユーザが利用した物品の対象年齢とユーザが物品を利用したときの年齢との差の一例である。

また、図書抽出部１３０は、利用履歴情報に関する時点である基準時点からの経過時間とユーザが利用した物品の属性の推移とに基づいて、当該ユーザに推薦する物品の属性ごとの推奨割合を決定してもよい。図書抽出部１３０は、決定した属性ごとの推奨割合に従って当該ユーザに推薦する物品を決定してもよい。

これにより、サーバ装置１００は、現時点のユーザの物品の利用傾向に合った属性の割合で、推薦する物品をユーザに提示できる。このため、例えば、サーバ装置１００は、現時点のユーザの物品の利用傾向（例えば、読書傾向）に、より適合した物品（例えば、図書）をユーザに提示できる。

例えば、図書抽出部１３０は、ユーザが利用した物品の属性の割合の推移に基づいて当該割合の変化量の平均である平均変化量を属性ごとに算出する。図書抽出部１３０は、算出した属性ごとの平均変化量と過去の所定の年齢においてユーザが利用した物品の属性ごとの割合とユーザの現在の年齢とに基づいて、ユーザに推薦する物品の属性ごとの推奨割合を決定する。

これにより、サーバ装置１００は、ユーザが利用した物品の属性の割合の推移から、ユーザの現在の年齢における物品の利用傾向を高精度で予測できる。前述の対象年齢区分に対する平均成長率は、上記の平均変化量の一例である。また、過去の所定の年齢は、例えば、利用履歴情報に含まれる、該当のユーザの最も新しい利用履歴の時点における当該ユーザの年齢である。

また、図書抽出部１３０は、過去の所定の年齢においてユーザが利用した物品のジャンルに基づいて、ユーザに推薦する物品のジャンルごとの第１推奨割合を決定してもよい。図書抽出部１３０は、当該ジャンルに属する物品においてユーザが利用した物品の対象年齢とユーザが物品を利用したときの年齢との差に対する割合の推移に基づいて、当該ジャンルに関してユーザに推薦する物品の対象年齢ごとの第２推奨割合を決定してもよい。図書抽出部１３０は、決定した第１推奨割合および第２推奨割合に基づいてユーザに推薦する物品を決定してもよい。

これにより、サーバ装置１００は、ユーザに対し推薦する物品を、ジャンルおよび対象年齢の組ごとに、詳細に決定できる。このため、例えば、サーバ装置１００は、ユーザの現時点における読書傾向を高精度で予測できる。

図書抽出部１３０は、第２推奨割合の決定では、ユーザの現在の年齢に対応する対象年齢である物品の選択割合の下限値に基づいて、第２推奨割合を決定してもよい。
これにより、サーバ装置１００は、ユーザの現在の年齢に合う最低限の物品を、ユーザに提示することができる。パラメタファイル１１５における実年齢推奨パラメタの設定値は、上記の選択割合の下限値の一例である。

図書抽出部１３０は、利用履歴情報に基づいて、ユーザに対し、過去の所定時点から現在までの第１期間に属する利用履歴があるか否かを判定してもよい。そして、図書抽出部１３０は、第１期間に属する利用履歴がある場合、第１期間に属する利用履歴における当該ユーザが利用した物品の属性の割合を、当該ユーザに推薦する物品の属性の推奨割合と決定する。また、図書抽出部１３０は、第１期間に属する利用履歴がない場合、第１期間よりも前の利用履歴に基づいて、所定の時間範囲ごとにユーザが利用した物品の属性の割合を集計する。そして、図書抽出部１３０は、利用履歴情報に関する時点である基準時点からの経過時間と時間範囲ごとの当該割合の推移とに基づいて、ユーザに推薦する物品の属性の推奨割合を決定する。

こうして、サーバ装置１００は、直近の利用履歴を流用して、ユーザに推薦する物品の属性の割合を決定することで、当該割合の決定を高速化できるとともに、当該割合の決定に係る負荷を軽減できる。また、サーバ装置１００は、該当のユーザに対して直近の利用履歴がなかった場合でも、当該直近の期間よりも過去の利用履歴に基づいて、ユーザに合った物品を適切に特定できる。

更に、物品が図書の場合、例えばユーザが読む本の内容の傾向は年齢の変化とともに変わり得る。このため、サーバ装置１００は、ある程度古い利用履歴をそのまま流用しないようにすることで、現在のユーザにとって興味の薄い図書が推薦されることを抑制できる。第１期間の長さは、例えば、６か月や１年などである。第１期間の長さは、パラメタファイル１１５の集計期間の長さと同じでもよいし、異なってもよい。

また、物品が図書の場合、図書抽出部１３０は、例えば蔵書の出版時期に応じた優先度に基づいてユーザに推薦する図書を決定してもよい。
これにより、サーバ装置１００は、例えば、新しく出版された図書など、ユーザに推薦する図書を、出版時期に応じて制御可能となる。このため、例えば、サーバ装置１００は、ユーザに新刊をお薦めしたい、または、ユーザに古い書籍をお薦めしたいといった図書館や書店のお薦めの方針に対応可能となる。また、例えば、サーバ装置１００は、新刊をお薦めしてほしい、または、古い書籍をお薦めしてほしいといったユーザの要求を受け付けて、当該優先度を決定してもよい。パラメタファイル１１５における検索結果表示優先度の設定値は、上記の優先度の設定内容の一例である。

なお、上記実施形態は図書館のバーチャル書棚のサービスにおいて説明した。しかしながら、これに限られるものでなく、例えば、動画や書籍などの配信サービス、ショッピングサイトでの物品の購入においても応用可能である。

例えば、物品が図書の場合、出力処理部１４０は、ユーザに推薦する図書が収納された書棚の画像を含む画面を表示装置に表示させてもよい。出力処理部１４０は、当該画面を示す画面情報を、クライアント装置２００などの情報処理装置に送信してもよい。

これにより、サーバ装置１００は、図書館や書店などの施設に居なくても、当該施設に居るかのように、ユーザが図書の探索を行う環境を提供できる。バーチャル書棚画面３００は、ユーザに推薦する図書が収納された書棚の画像を含む画面の一例である。

なお、第１の実施の形態の情報処理は、処理部１２にプログラムを実行させることで実現できる。また、第２の実施の形態の情報処理は、ＣＰＵ１０１にプログラムを実行させることで実現できる。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体５３に記録できる。

例えば、プログラムを記録した記録媒体５３を配布することで、プログラムを流通させることができる。また、プログラムを他のコンピュータに格納しておき、ネットワーク経由でプログラムを配布してもよい。コンピュータは、例えば、記録媒体５３に記録されたプログラムまたは他のコンピュータから受信したプログラムを、ＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３などの記憶装置に格納し（インストールし）、当該記憶装置からプログラムを読み込んで実行してもよい。

１０ 情報処理装置
１１ 記憶部
１１ａ 属性情報
１１ｂ 利用履歴情報
１１ｃ 集計情報
１１ｄ グラフ
１１ｅ 推薦物品
１２ 処理部

Claims (11)

1. 複数の物品それぞれの属性を示す属性情報とユーザによる物品の利用履歴を示す利用履歴情報とに基づいて、所定の時間範囲ごとに前記ユーザが利用した前記物品の前記属性の割合を集計し、
   前記利用履歴情報に関する時点である基準時点からの経過時間と前記時間範囲ごとの前記割合の推移とに基づいて、前記複数の物品の情報のうち前記ユーザに推薦する前記物品の情報を特定する、
   処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
2. 特定した前記物品の情報を出力する、処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
3. 前記ユーザが利用した前記物品の対象年齢と前記ユーザが前記物品を利用したときの前記ユーザの年齢との差を、前記物品の前記属性として取得する、
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項１または２記載の情報処理プログラム。
4. 前記経過時間と前記推移とに基づいて、前記ユーザに推薦する前記物品の前記属性ごとの推奨割合を決定し、決定した前記属性ごとの前記推奨割合に従って前記ユーザに推薦する前記物品を決定する、
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項１～３の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
5. 前記推移に基づいて前記割合の変化量の平均である平均変化量を前記属性ごとに算出し、算出した前記属性ごとの前記平均変化量と過去の所定の年齢において前記ユーザが利用した前記物品の前記属性ごとの前記割合と前記ユーザの現在の年齢とに基づいて、前記ユーザに推薦する前記物品の前記属性ごとの前記推奨割合を決定する、
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項４記載の情報処理プログラム。
6. 過去の所定の年齢において前記ユーザが利用した前記物品のジャンルに基づいて、前記ユーザに推薦する前記物品の前記ジャンルごとの第１推奨割合を決定し、
   前記ジャンルに属する前記物品において前記ユーザが利用した前記物品の対象年齢と前記ユーザが前記物品を利用したときの年齢との前記差に対する前記割合の前記推移に基づいて、前記ジャンルに関して前記ユーザに推薦する前記物品の対象年齢ごとの第２推奨割合を決定し、
   決定した前記第１推奨割合および前記第２推奨割合に基づいて前記ユーザに推薦する前記物品を決定する、
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項３記載の情報処理プログラム。
7. 前記第２推奨割合の決定では、前記ユーザの現在の年齢に対応する対象年齢である前記物品の選択割合の下限値に基づいて、前記第２推奨割合を決定する、
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項６記載の情報処理プログラム。
8. 前記利用履歴情報に基づいて、前記ユーザに対し、過去の所定時点から現在までの第１期間に属する前記利用履歴があるか否かを判定し、
   前記第１期間に属する前記利用履歴がある場合、前記第１期間に属する前記利用履歴における前記ユーザが利用した前記物品の前記属性の前記割合を、前記推奨割合と決定し、
   前記第１期間に属する前記利用履歴がない場合、前記第１期間よりも前の前記利用履歴に基づいて、前記時間範囲ごとに前記ユーザが利用した前記物品の前記属性の前記割合を集計し、前記経過時間と前記時間範囲ごとの前記割合の前記推移とに基づいて、前記推奨割合を決定する、
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項４記載の情報処理プログラム。
9. 前記物品は図書であり、
   前記ユーザに推薦する前記図書が収納された書棚の画像を含む画面を表示装置に表示させる、または、前記画面を示す画面情報を情報処理装置に送信する、
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項１記載の情報処理プログラム。
10. コンピュータが、
    複数の物品それぞれの属性を示す属性情報とユーザによる物品の利用履歴を示す利用履歴情報とに基づいて、所定の時間範囲ごとに前記ユーザが利用した前記物品の前記属性の割合を集計し、
    前記利用履歴情報に関する時点である基準時点からの経過時間と前記時間範囲ごとの前記割合の推移とに基づいて、前記複数の物品の情報のうち前記ユーザに推薦する前記物品の情報を特定する、
    情報処理方法。
11. 複数の物品それぞれの属性を示す属性情報とユーザによる物品の利用履歴を示す利用履歴情報とを記憶する記憶部と、
    前記属性情報と前記利用履歴情報とに基づいて、所定の時間範囲ごとに前記ユーザが利用した前記物品の前記属性の割合を集計し、前記利用履歴情報に関する時点である基準時点からの経過時間と前記時間範囲ごとの前記割合の推移とに基づいて、前記複数の物品の情報のうち前記ユーザに推薦する前記物品の情報を特定する処理部と、
    を有する情報処理装置。

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