JP2023154330A - 買物支援システム、買物支援方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 顧客による買い物の容易化を図ることができる。【解決手段】 買物支援システムは、取得部と、消費傾向特定部と、商品決定部と、出力制御部と、を備える。取得部は、顧客の購入履歴を取得する。消費傾向特定部は、購入履歴に基づいて、顧客の消費傾向を特定する。商品決定部は、特定された消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定する。出力制御部は、決定された推奨商品を顧客に推奨する。【選択図】 図１

Description

本開示は、買物支援システムなどに関する。

顧客は、予算を決めて買い物をする場合がある。例えば、特許文献１には、食費の目標値に基づいて、献立を提案すること、家族単位で献立を提案することが記載されている。また、例えば、特許文献１には、ユーザに関連する履歴情報を管理し、機械学習により、ユーザの生活パターンおよび嗜好性により合った献立を決定して提案することが記載されている。また、例えば、特許文献２には、ユーザの属性に応じてユーザの嗜好を特定し、ユーザの嗜好により合致する食材およびレシピを提案する技術が記載されている。

国際公開第２０２１／１６７０３０号 特開２０２０－１９７８８９号公報 国際公開第２０１７／１７５３５３号

しかしながら、顧客は買い物に手間がかかる場合がある。例えば、顧客は、どの食材を購入するかなどを決めるのに手間がかかる。

本開示の目的の一例は、顧客による買い物の容易化を図る買物支援システムなどを提供することにある。

本開示の一態様における買物支援システムは、顧客の購入履歴を取得する取得手段と、前記購入履歴に基づいて、前記顧客の消費傾向を特定する消費傾向特定手段と、特定された前記消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定する商品決定手段と、決定された前記推奨商品を前記顧客に推奨する出力制御手段と、を備える。

本開示の一態様における買物支援方法は、顧客の購入履歴を取得し、取得した前記購入履歴に基づいて、前記顧客の消費傾向を特定し、特定した前記消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定し、決定した前記食材を前記顧客に推奨する。

本開示の一態様におけるプログラムは、コンピュータに、顧客の購入履歴を取得し、取得した前記購入履歴に基づいて、前記顧客の消費傾向を特定し、特定した前記消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定し、決定した前記食材を前記顧客に推奨する処理を実行させる。

プログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体に記憶されていてもよい。

本開示によれば、顧客による買い物の容易化を図ることができる。

実施の形態１にかかる買物支援システムの一構成例を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる買物支援システムの一動作例を示すフローチャートである。 買物支援システムと他の装置との接続例を示す説明図である。 実施の形態２にかかる買物支援システムの一構成例を示すブロック図である。 予算の入力および所定の期間の選択を受け付ける例を示す説明図である。 顧客の端末装置に推奨商品の情報および推奨献立の情報が表示される例を示す説明図である。 顧客の端末装置の表示装置に推奨献立を含む投稿が表示される例を示す説明図である。 実施の形態２にかかる買物支援システムの一の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかる買物支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。 コンピュータのハードウェア構成例を示す説明図である。

以下に図面を参照して、本開示にかかる買物支援システム、買物支援方法、プログラム、およびプログラムを記録する非一時的な記録媒体の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態は、開示の技術を限定するものではない。

（実施の形態１）
まず、実施の形態１では、買物支援システムの基本機能について説明する。図１は、実施の形態１にかかる買物支援システムの一構成例を示すブロック図である。買物支援システム１０は、取得部１０１と、消費傾向特定部１０２と、商品決定部１０３と、出力制御部１０４と、を備える。

取得部１０１は、顧客の購入履歴を取得する。例えば、顧客の購入履歴には、顧客が購入した商品に関する情報を記憶する。顧客の購入履歴には、顧客が購入した商品の数量を記憶する。ここでの商品は、食品である。食品は、野菜、果物、肉類などの食材であってもよいし、食材を加工した加工品であってもよい。商品に関する情報は、例えば、商品の情報であってもよいし、商品を識別する商品識別情報であってもよい。例えば、商品識別情報は、商品を一意に識別可能な情報であれば、特に限定されない。例えば、商品識別情報によって商品の情報が特定可能である。

商品の情報は、商品識別情報に関連付けられて購入履歴に含まれていてもよいし、商品識別情報によって管理されるデータベースなどに記憶されていてもよい。例えば、商品の情報は、商品の名称、商品の価格、商品の産地、商品の栽培方法、商品の原材料、商品の加工方法、商品の調理方法、商品の賞味期限や消費期限、商品の材料情報などである。

例えば、商品の産地は、商品に含まれる各食材の産地であってもよい。産地は、例えば、日本産、アメリカ産、メキシコ産のような産出国であってもよいし、千葉県産、熊本県産のように各国内のローカルな産地であってもよい。

例えば、商品の生産方法は、商品である食材や商品に含まれる各食材の栽培方法であってもよい。例えば、商品が野菜や果物である場合が想定される。例えば、栽培方法は、有機栽培、特別栽培、ビニールハウス栽培などの各種栽培方法であり、より詳細な栽培方法であってもよい。また、商品の生産方法は、魚や肉の生産方法であってもよい。魚の生産方法には、養殖、天然などがある。肉の生産方法には、飼料の種類によって分類される飼育方法、飼育場所によって分類される飼育方法などがある。以降の説明において、生産方法として、栽培方法を例に挙げて説明する。

例えば、商品の原材料は、商品に含まれる各食材である。例えば、商品の加工方法は、手作りや工場の機械での加工方法などであってもよいし、各種宗教に適した加工方法などであってもよい。商品の調理方法は、電子レンジ、湯煎、炒めるなどの調理方法である。

商品の材料情報は、商品に含まれる特定の食材およびそれに準ずるものである。特定の食材とは、一般的にアレルギーの発生要因となりうる食材である。商品の材料情報は、アレルギーに関する情報の一例である。アレルギーに関する情報は、材料名などの材料に関する情報の一部であってもよい。

また、商品の情報は、店内に陳列されている同種の商品内で、価格帯のランキング情報であってもよい。ランキング情報とは、例えば、順位であってもよいし、高価格帯、普通価格帯、低価格帯などの価格帯の分類であってもよい。商品の分類は、肉、野菜、菓子、調味料などの大分類であってもよいし、菓子のうちのスナック、調味料のうちのカレールーなどの小分類であってもよい。

具体的に取得部１０１が購入履歴を取得する取得方法として、例えば、取得部１０１は、顧客別に購入履歴を記憶するデータベースから、対象の顧客の購入履歴を取得する。また、他の取得方法として、例えば、取得部１０１は、端末装置などを介して対象の顧客の購入履歴の入力を受け付けてもよい。

消費傾向特定部１０２は、購入履歴に基づいて、顧客の消費傾向を特定する。そして、商品決定部１０３は、特定された消費傾向に基づいて、推奨商品を決定する。ここでの推奨商品は、食材そのものである商品、および食材を含む商品の少なくともいずれかである。具体的に、例えば、商品決定部１０３は、特定された消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定する。ここで、消費傾向に応じた食材である商品は、消費傾向に応じた食材そのものである商品および消費傾向に応じた食材を含む商品である。

例えば、消費傾向は、顧客が購入した商品に使用される食材の産地の傾向である。または、例えば、消費傾向は、購入される商品に使用される食材の栽培方法の傾向である。または、例えば、消費傾向は、顧客が購入する商品の価格帯の傾向である。消費傾向は、購入される商品の材料情報の傾向である。材料情報は、例えば、アレルギーに関する情報などである。このように、消費傾向は、購入履歴に含まれる情報から特定可能な傾向であって、特に限定されない。

ここで、消費傾向が、顧客が購入した商品に使用される食材の産地の傾向である場合を例に挙げて説明する。消費傾向特定部１０２は、購入履歴に基づいて、顧客が所定期間内に購入した商品の産地を特定する。そして、例えば、消費傾向特定部１０２は、特定された産地の食材を所定数以上または所定割合以上購入している場合、特定の産地を購入する傾向にあることを特定する。例えば、消費傾向が食材の産地の傾向である場合、商品決定部１０３は、特定された産地の傾向に基づいて、当該産地の食材である商品を推奨商品として決定する。例えば、消費傾向が食材の産地の傾向である場合、商品決定部１０３は、特定された産地の傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定する。より具体的に、例えば、消費傾向としてｘｘｘ産の食材を購入する傾向が特定された場合、商品決定部１０３は、複数の商品から、ｘｘｘ産の食材である商品を優先して推奨商品として決定する。

つぎに、消費傾向は、購入される商品に使用される食材の栽培方法の傾向である場合を例に挙げる。消費傾向特定部１０２は、購入履歴に基づいて、顧客が所定期間内に購入した商品の栽培方法または商品に含まれる食材の栽培方法を特定する。そして、消費傾向特定部１０２は、特定された栽培方法の食材を所定数以上または所定割合以上購入している場合、特定された栽培方法を購入する傾向にあることを特定する。そして、商品決定部１０３は、特定された栽培方法の傾向に基づいて、当該栽培方法によって栽培された食材である商品を推奨商品として決定する。

つぎに、消費傾向が、顧客が購入する商品の価格帯の傾向である場合を例に挙げて説明する。消費傾向特定部１０２は、購入履歴に基づいて、所定の期間内に購入した商品の同種商品内での価格帯を特定する。より具体的に、例えば、消費傾向特定部１０２は、購入履歴に基づいて、顧客が購入した商品の各価格帯での商品数または割合を集計し、最も多い価格帯を、商品の価格帯の傾向として特定する。これにより、推奨する食材の価格帯が特定される。例えば、顧客は、肉類は低価格帯を購入するが、調味料は高価格帯を購入するなどのように商品の分類によって購入する価格帯の傾向が異なる場合がある。このため、価格帯は、商品の分類ごとに決定されてもよい。商品決定部１０３は、特定された価格帯の傾向およびランキング情報に基づいて、当該価格帯である商品を推奨商品として決定する。例えば、消費傾向として、ある食材について、２００円から４００円を購入する傾向にあることが特定されると、商品決定部１０３は、２００円から４００円の食材である商品を推奨商品として決定する。

つぎに、消費傾向が、購入される商品の材料情報の傾向である場合を例に挙げて説明する。材料情報は、例えば、アレルギーに関する情報などである。所定期間内に購入した食品の材料情報に基づいて、推奨商品を決定する。消費傾向特定部１０２は、特定の食材である商品を購入しているかを判定する。複数の特定の食材があってもよい。特定の食材である商品を購入していないと判定された場合、消費傾向特定部１０２は、特定の食材を購入しない傾向にあることを特定する。そして、商品決定部１０３は、特定の食材以外の食材である商品または特定の食材を含まない商品を推奨商品として決定する。

複数通りの消費傾向が特定されてもよい。例えば、産地がｘｘｘ産であり、栽培方法がオーガニックであり、価格帯が２００円から４００円であってもよい。例えば、商品決定部１０３は、複数通りの消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定してもよい。

出力制御部１０４は、決定された推奨商品を顧客に推奨する。具体的に、推奨する方法として、例えば、出力制御部１０４は、電子メッセージや電子メールなどによって決定された推奨商品を顧客に通知してもよい。また、推奨する別の方法として、例えば、出力制御部１０４は、出力装置に、推奨商品の情報を出力させてもよい。出力させる推奨商品の情報は、推奨商品の名称、推奨商品の画像、店舗における推奨商品の陳列位置など特に限定されない。なお、陳列位置は、店舗における地図上における位置であってもよい。

出力装置は、表示装置であってもよいし、音声出力装置であってもよいし、特に限定されない。例えば、出力装置が表示装置である場合、出力制御部１０４は、表示装置に推奨商品の情報を表示させる。出力装置が音声出力装置である場合、出力制御部１０４は、音声出力装置に推奨商品の情報を音声出力させてもよい。また、出力装置は、例えば、可搬型の端末装置に備えられていてもよいし、店舗に設置された装置であってもよい。前述の通り、端末装置は、例えば、顧客の端末装置であってもよい。

図２は、実施の形態１にかかる買物支援システム１０の一動作例を示すフローチャートである。取得部１０１は、顧客の購入履歴を取得する（ステップＳ１０１）。消費傾向特定部１０２は、購入履歴に基づいて、顧客の消費傾向を特定する（ステップＳ１０２）。

そして、商品決定部１０３は、特定された消費傾向に応じた推奨商品を決定する（ステップＳ１０３）。最後に、出力制御部１０４は、決定された推奨商品を顧客に推奨する（ステップＳ１０４）。

以上、実施の形態１において、買物支援システム１０は、購入履歴に基づいて、顧客の消費傾向を特定し、特定された消費傾向に応じた推奨商品を顧客に推奨する。これにより、顧客は、推奨商品を確認して買い物することができる。したがって、消費者による買い物の容易化を図ることができる。

（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２について図面を参照して詳細に説明する。実施の形態２では、推奨商品の他に、さらに、献立を決定する例を説明する。また、実施の形態２では、予算を超えないような、推奨献立および推奨商品を決定する例を説明する。以下、本実施の形態２の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。

図３は、買物支援システムと他の装置との接続例を示す説明図である。例えば、買物支援システム２０は、端末装置２１などと通信ネットワークＮＴを介して接続される。図３において、端末装置２１の数は、特に限定されない。端末装置２１の種類は、スマートフォン、タブレット型の装置、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のように特に限定されない。例えば、端末装置２１には、推奨商品や推奨献立が通知されるようなアプリケーションプログラムが予めインストールされていてもよい。端末装置２１は、顧客の端末装置であってもよいし、店舗の端末装置であってもよい。以下の例では、端末装置２１が顧客の端末装置である場合を例に挙げて説明する。

図３において、例えば、買物支援システム２０は、ウエブ２２などと通信ネットワークＮＴを介して接続される。ここで、ウエブ２２とは、分析対象のウエブ２２である。例えば、分析対象のウエブ２２とは、インターネットサービスである。分析の対象であるインターネットサービスは、例えば画像が掲載可能なサービスである。例えば、画像が掲載可能なサービスは、Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ（以下、ＳＮＳ）、ブログ、ホームページ、ＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトなどがある。ＳＮＳは、オンライン上で人間関係を構築可能なコミュニティサイトである。例えば、ＳＮＳには、画像が投稿可能である。例えば、分析の対象であるウエブ２２は、顧客が利用しているインターネットサービスであってもよい。または、例えば、分析の対象であるウエブ２２は、顧客によって指定されたインターネットサービスであってもよい。または、分析の対象であるウエブ２２は、店舗によって指定されたインターネットサービスであってもよい。このように、分析の対象であるウエブ２２は、特に限定されない。

図３において、通信ネットワークＮＴは、説明の容易化のために、１つを例に挙げているが、買物支援システム２０は、各装置別に異なる通信ネットワークＮＴによって接続されてもよいし、特に限定されない。

図４は、実施の形態２にかかる買物支援システム２０の一構成例を示すブロック図である。買物支援システム２０は、取得部２０１と、消費傾向特定部２０２と、商品決定部２０３と、出力制御部２０４と、嗜好特定部２０５と、献立決定部２０６と、受付部２０７と、予算推定部２０８と、を備える。

実施の形態２にかかる買物支援システム１０は、実施の形態１にかかる買物支援システム２０に対して、嗜好特定部２０５と、献立決定部２０６と、受付部２０７と、予算推定部２０８と、が追加される。取得部２０１は、実施の形態１にかかる取得部１０１の機能を基本機能として有する。消費傾向特定部２０２は、実施の形態１にかかる消費傾向特定部１０２の機能を基本機能として有する。商品決定部２０３は、実施の形態１にかかる商品決定部１０３の機能を基本機能として有する。出力制御部２０４は、実施の形態１にかかる出力制御部１０４の機能を基本機能として有する。

また、買物支援システム２０は、購入履歴ＤＢ２００１と、顧客ＤＢ２００２と、商品ＤＢ２００３と、を有する。

購入履歴ＤＢ２００１は、顧客別に、顧客が購入した商品に関する情報を記憶する。例えば、購入履歴ＤＢ２００１は、顧客を識別する顧客識別情報と、取引別に、顧客が購入した商品を識別する商品識別情報と、取引の日時と、を関連付けて記憶する。

顧客ＤＢ２００２は、例えば、顧客の情報を記憶する。例えば、顧客ＤＢ２００２には、顧客識別情報と、顧客の情報と、を関連付けて記憶する。顧客識別情報は、顧客を一意に識別可能であればよく、顧客の識別番号、顧客の氏名、顧客の電子メールアドレス、顧客の会員番号、顧客の電話番号など特に限定されない。顧客の情報は、例えば、顧客の属性情報、顧客の連絡先、顧客が保有するポイントの値などである。例えば、顧客の属性情報は、顧客の年齢、性別、家族構成、居住地、職業、出身地、宗教の少なくともいずれかである。連絡先とは、顧客の電子メールアドレス、顧客の電話番号など特に限定されない。

商品ＤＢ２００３は、商品別に、商品の情報を記憶する。商品ＤＢ２００３は、商品識別情報と、商品の情報と、を関連付けて記憶する。実施の形態１で説明した通り、例えば、商品の情報は、商品の名称、商品の価格、商品の産地、商品の原材料、商品の加工方法、商品の調理方法、商品の賞味期限や消費期限、商品の材料情報、商品の分類などである。

つぎに、各機能部の説明を行う。

取得部２０１は、対象の顧客の購入履歴を取得する。具体的に、例えば、取得部２０１は、購入履歴ＤＢ２００１から、対象の顧客の購入履歴を取得する。

また、取得部２０１は、対象の顧客の属性情報を取得する。具体的に、例えば、取得部２０１は、顧客ＤＢ２００２から、対象の顧客の属性情報を取得する。

つぎに、予算について説明する。顧客は予算を定めて買い物をする。しかしながら、顧客は、予算に応じた適切な買い物をすることは難しい。そこで、買物支援システム２０は、予算を超えないような食材や献立を推奨する。予算については、顧客の操作によって受け付けてもよいし、購入履歴から推定されてもよい。

＜予算を受け付ける例＞
受付部２０７は、予算を受け付ける。受け付ける予算は、所定の期間の予算である。所定の期間の予算とは、１か月の予算、１週間分の予算、１日の予算、数食分の予算などである。また、受付部２０７は、所定の期間を受け付けてもよい。例えば、受付部２０７は、端末装置２１を介した顧客の操作により、予算および所定の期間を受け付けてもよい。ここで、図５を用いて、予算の入力と所定の期間の選択を受け付ける例を説明する。

図５は、予算の入力および所定の期間の選択を受け付ける例を示す説明図である。例えば、出力制御部２０４は、予算の入力と所定の期間の選択を受け付け可能な画面を端末装置２１の表示装置に表示させる。画面には、ドロップダウンリストとして複数の期間が表示されている。また、画面では、複数の期間からいずれかの期間が選択可能である。図５において、所定期間として「１日」が選択されてある。

また、画面には、予算を入力可能な入力欄が表示されている。図５において、入力欄には、「１０００円」が入力されてある。

また、画面には、「確定」ボタンが表示されている。「確定」ボタンが押下されると、受付部２０７は、ドロップダウンリストの複数の期間から選択された期間および入力欄に入力された予算を受け付ける。具体的には、「確定」ボタンが押下されると、端末装置２１は、選択された期間および入力欄に入力された予算を買物支援システム２０へ送信する。そして、受付部２０７は、選択された期間および入力欄に入力された予算を受信することにより、これらを受け付ける。図５において、受付部２０７は、所定期間として「１日」と予算として「１０００円」とを受け付ける。

＜予算を推定する例＞
図４の説明に戻って、予算推定部２０８は、購入履歴に基づいて、予算を推定する。予算推定部２０８は、例えば、購入履歴に基づいて、所定の期間における合計の購入金額を予算として算出してもよい。所定の期間は、予算を受け付ける例と同じであり、顧客によって指定されてもよい。または、例えば、予算推定部２０８は、購入履歴に基づいて、所定の期間別に合計の購入金額を算出し、算出した各合計の購入金額の統計量を予算として算出してもよい。統計量とは、平均値、中央値、最頻値などの統計的な値である。

＜消費傾向の特定例＞
消費傾向特定部２０２は、取得された購入履歴に基づいて、顧客の消費傾向を特定する。例えば、消費傾向は、実施の形態１で説明した通り、購入履歴に含まれる情報から特定可能な傾向であって、特に限定されない。

＜料理の方向性の特定例＞
嗜好特定手段は、取得された属性情報に基づいて、料理の方向性を特定する。ここで、料理の方向性とは、例えば、顧客の嗜好や顧客の主義を表す料理の方向性である。例えば、料理の方向性は、脂っこい料理、肉料理、野菜料理、健康的な料理、糖質の低い料理、辛い料理などである。また、料理の方向性は、日本料理、中華料理、フランス料理などの料理の分野であってもよい。

具体的に、料理の方向性を特定する方法として、例えば、嗜好特定部２０５は、顧客の属性情報に含まれる年齢に応じた料理の方向性を特定する。例えば、料理の方向性が、年齢別にテーブルなどに定められてあり、嗜好特定部２０５は、テーブルから、取得された年齢に応じた料理の方向性を特定すればよい。例えば、年齢が、２０代などの場合に、料理の方向性は、脂っこい料理などであってもよい。年齢が、８０代などの場合に、料理の方向性は、塩分控えめなどであってもよい。

または、料理の方向性を特定する別の方法として、嗜好特定部２０５は、属性情報に含まれる性別に応じた料理の方向性を特定する。例えば、料理の方向性が、性別別にテーブルなどに定められてあり、嗜好特定部２０５は、テーブルから、取得された性別に応じた料理の方向性を特定すればよい。

または、料理の方向性を特定する別の方法として、例えば、嗜好特定部２０５は、属性情報に含まれる家族構成に応じた料理の方向性を特定する。料理の方向性は、家族構成別にテーブルなどに定められてあってもよい。家族構成は、独身、二人暮らし、子供あり、高齢者同居などであり、家族構成の表現方法は、特に限定されない。例えば、家族構成が、１０代の子供ありなどの場合に、料理の方向性は、脂っこい料理などであってもよい。家族構成が、高齢者ありなどの場合に、料理の方向性は、塩分控えめなどであってもよい。

＜推奨商品および推奨献立の決定例＞
例えば、商品決定部２０３は、特定された消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定する。商品決定部２０３が推奨商品を決定する方法は、実施の形態１で説明した通りである。また、商品決定部２０３は、所定期間の予算を超えないように、所定期間の推奨商品を決定する。なお、商品決定部２０３は、商品ＤＢ２００３に基づいて、所定期間の推奨商品の合計価格が所定期間の予算を超えないように推奨商品を決定する。

献立決定部２０６は、推奨献立を決定する。また、献立決定部２０６は、所定期間の予算を超えないように、所定期間の推奨献立を決定する。所定期間の献立とは、所定期間内の食事の回数分の献立であってもよい。ここでの食事の回数とは、朝晩の２回と日数との積算、朝昼版の３回と日数との積算などのように、固定値であってもよいし、指定された回数であってもよいし、特に限定されない。また、１食ごとに複数の推奨献立が特定されてもよい。よって、複数の推奨献立が特定される場合がある。

推奨献立を決定する方法として、献立決定部２０６は、特定された料理の方向性に基づいて、推奨献立を決定する。例えば、献立決定部２０６は、料理の方向性に合った推奨商品を決定する。例えば、料理の方向性が、塩分少なめであれば、献立決定部２０６は、塩分の少ない献立を推奨献立として決定する。

または、推奨献立を決定する別の方法として、例えば、献立決定部２０６は、顧客の属性情報に基づいて、ウエブ２２を分析することにより、推奨献立を決定する。前述の通り、分析対象のウエブ２２は、特に限定されないが、分析対象のウエブ２２としてＳＮＳを例に挙げて説明する。具体的に、例えば、献立決定部２０６は、顧客の属性情報に基づいて、ＳＮＳを分析することにより、ＳＮＳの投稿に含まれる献立から推奨献立を決定する。ここで、例えば、献立決定部２０６は、最近の投稿などのように指定された期間におけるＳＮＳへの投稿を分析してもよい。これにより、直近のトレンドなどの投稿が分析される。

より具体的に、例えば、献立決定部２０６は、顧客の属性情報に基づいて、ＳＮＳを分析することにより、ＳＮＳ上にある投稿のうち顧客に属性が類似する投稿者による投稿に含まれる献立から推奨献立を決定する。例えば、ＳＮＳの投稿から献立を特定する処理として、献立決定部２０６は、「献立」、「晩御飯の作り方」、「昼御飯」などの献立に関連する用語をハッシュタグとして含む投稿を特定することにより、投稿に含まれる献立を特定してもよい。例えば、献立決定部２０６は、作り方を含む投稿を特定し、特定した投稿に含まれる献立を特定してもよい。そして、献立決定部２０６は、属性情報が類似する投稿者が投稿した献立から、推奨献立を決定する。

または、推奨献立を決定する別の方法として、例えば、献立決定部２０６は、特定された料理の方向性に基づいて、ウエブ２２を分析することにより、ウエブ２２上にある献立から、推奨献立を決定する。前述の通り、分析対象のウエブ２２は、特に限定されないが、分析対象のウエブ２２としてＳＮＳを例に挙げて説明する。具体的に、例えば、料理の方向性に基づいて、ＳＮＳを分析することにより、ＳＮＳ上にある投稿に含まれる献立から、推奨献立を決定する。ＳＮＳの投稿から献立を特定する処理は、前述の通りである。より具体的に、例えば、献立決定部２０６は、ＳＮＳを分析することにより、ＳＮＳにおいて料理の方向性に合う献立を特定する。そして、献立決定部２０６は、料理の方向性に合う献立から、推奨献立を決定する。

さらに、例えば、献立決定部２０６は、顧客の属性情報が類似する投稿者が投稿した献立、および料理の方向性に合う献立の少なくともいずれから、投稿の注目度に基づいて、推奨献立を決定してもよい。

ここで、投稿の注目度は、投稿に対する共感や好意等の意志の数、投稿の閲覧数、投稿した人のフォロワー数、投稿が保存された数、投稿がスクリーンショットされた数などによって表される。ここで、共感や好意等の意志は、ＳＮＳに実装された共感や好意等の意志を表すボタンが押されることによって表される。共感や好意等の意志の数は、このボタンが押された回数によって表される。本開示において、共感や好意等の意志は、「いいね」とも呼び、共感や好意等の意志の数は、「いいね」の数とも呼ぶ。例えば、「いいね」の数、投稿の閲覧数、投稿した人のフォロワー数、投稿が保存された数、および投稿がスクリーンショットされた数は、多いほど、注目度が高いと推測される。

具体的に、例えば、献立決定部２０６は、注目度が所定注目度以上である投稿に含まれる投稿を推奨献立として決定する。所定注目度は、予め決められていればよい。例えば、注目度が「いいね」の数である場合を例に挙げる。献立決定部２０６は、投稿の「いいね」の数が所定数以上である場合に、

または、例えば、献立決定部２０６は、属性情報が類似する投稿者が投稿した献立、および料理の方向性に合う献立の少なくともいずれから、投稿の数に基づいて、推奨献立を決定してもよい。属性情報が類似するとは、属性情報が同一であってもよいし、同一と見なすことができる範囲であってもよい。具体的に、例えば、献立決定部２０６は、属性情報が類似する投稿者が投稿した献立、および料理の方向性に合う献立の少なくともいずれから、投稿の数が所定数以上の献立を推奨献立として決定してもよい。

ここで、食材および献立の決定する処理の順番は、特に限定されない。例えば、商品決定部２０３が推奨商品を決定した後に、献立決定部２０６が、推奨商品を含む推奨献立を決定してもよい。または、例えば、献立決定部２０６が推奨献立を決定した後に、商品決定部２０３が、推奨献立に含まれる食材である商品を推奨商品として決定してもよい。

＜献立および食材の推奨例＞
出力制御部２０４は、決定された推奨献立および決定された食材を顧客に推奨する。実施の形態１で説明したように、推奨する方法として、例えば、出力制御部２０４は、電子メッセージや電子メールなどによって決定された食材および推奨献立を顧客に通知してもよい。また、実施の形態１で説明したように、推奨する別の方法として、例えば、出力制御部２０４は、出力装置に、推奨商品の情報および推奨献立の情報を出力させてもよい。推奨商品の情報は、実施の形態１で説明した通りである。推奨献立の情報は、例えば、推奨献立の名称、推奨献立の画像、推奨献立の作り方、推奨献立の消費カロリー、推奨献立で使用する食材の情報などである。なお、具体的に、例えば、出力制御部２０４は、出力装置に、推奨商品の情報および推奨献立の情報を送信する。そして、端末装置２１は、買物支援システム２０から推奨商品の情報および推奨献立の情報を取得し、推奨商品の情報および推奨献立の情報を含む画面を表示する。ここで、図６を用いて、出力制御部２０４が、端末装置２１の表示装置に、推奨商品の情報および推奨献立の情報を含む画面を表示させる例を説明する。

図６は、顧客の端末装置２１に推奨商品の情報および推奨献立の情報が表示される例を示す説明図である。例えば、顧客の端末装置２１は、推奨商品の情報および推奨献立の情報を取得し、推奨商品の情報および推奨献立の情報を含む画面を表示装置に表示する。

図６において、画面には、推奨商品の情報として、商品名「ｘｘにんじん」、産地「ｘｘｘ産」、栽培方法「オーガニック」、価格「１１０円」が表示されている。画面には、推奨献立の情報として、献立名「野菜カレー」が表示されている。

また、画面には、「作り方」ボタンを含む。「作り方」ボタンが押下されると、出力制御部２０４は、推奨献立の情報として推奨献立の作り方を端末装置２１の表示装置に表示させる。そして、顧客の端末装置２１は、推奨献立の情報として推奨献立の作り方を含む画面を表示装置に表示する。

また、図４の説明に戻って、献立決定部２０６が、ウエブ２２を分析することにより、推奨献立を決定した場合に、出力制御部２０４は、推奨献立を含む投稿を推奨献立の情報として出力させてもよい。ここで、図７を用いて、出力制御部２０４が、推奨献立を含む投稿を推奨献立の情報として顧客の端末装置２１の表示装置に表示させる例を説明する。

図７は、顧客の端末装置２１の表示装置に推奨献立を含む投稿が表示される例を示す説明図である。例えば、顧客の端末装置２１は、推奨商品の情報および推奨献立の情報を取得し、推奨商品の情報および推奨献立の情報を含む画面を表示装置に表示する。

図７において、画面には、推奨献立の情報として、献立名「野菜カレー」と推奨献立を含むＳＮＳの投稿とが表示されている。

図７において、推奨商品の情報は、図６と同じであるため、詳細な説明を省略する。

図４の説明に戻って、推奨献立を含む投稿が複数ある場合、出力制御部２０４は、複数の投稿の少なくとも一部を推奨献立の情報として出力させてもよい。例えば、出力制御部２０４は、複数の投稿から選択された投稿を推奨献立の情報として出力させてもよい。複数の投稿から投稿を選択する方法として、例えば、出力制御部２０４は、複数の投稿から、注目度に基づいて選択された投稿を推奨献立の情報として出力させてもよい。より具体的に、例えば、出力制御部２０４は、複数の投稿から、注目度が最も高い投稿を推奨献立の情報として出力させてもよい。

また、複数の推奨献立が推奨される場合に、出力制御部２０４は、所定の順番に、複数の推奨献立を推奨してもよい。所定の順番は、特に限定されない。例えば、所定の順番は、注目度に基づく順番であってもよい。具体的に、例えば、出力制御部２０４は、注目度が高い順に、複数の推奨献立を推奨してもよい。

所定の順番は、投稿の数に基づく順番であってもよい。具体的に、例えば、出力制御部２０４は、投稿の数が多い順に、複数の推奨献立を推奨してもよい。

所定の順番は、材料の点数に基づく順番であってもよい。具体的に、例えば、出力制御部２０４は、材料の点数が多い順に、複数の推奨献立を推奨してもよい。または、例えば、具体的に、例えば、出力制御部２０４は、材料の点数が少ない順に、複数の推奨献立を推奨してもよい。

所定の順番は、使用される材料の合計価格に基づく順番であってもよい。なお、各商品の価格は、前述の通り、商品ＤＢ２００３に含まれる。具体的に、例えば、出力制御部２０４は、合計価格が高い順に、複数の推奨献立を推奨してもよい。具体的に、例えば、出力制御部２０４は、合計価格が安い順に、複数の推奨献立を推奨してもよい。

＜評価を受け付ける＞
例えば、受付部２０７は、顧客から、推奨献立の評価の値を受け付けてもよい。評価は、推奨献立の味に対する評価であってもよいし、特に限定されない。評価の値の表現方法は、特に限定されない。評価の値は、数値で表されてもよいし、数値以外で表されてもよい。例えば、評価の値は、「好き」、「嫌い」などであってもよい。

そして、献立決定部２０６は、新たに推奨献立を決定する際に、評価がよい献立を優先して推奨献立として決定する。または、例えば、献立決定部２０６は、評価が悪い献立を推奨献立として含めないようにしてもよい。

（フローチャート）
図８は、実施の形態２にかかる買物支援システム２０の一の動作例を示すフローチャートである。図８では、料理の方向性に基づいて推奨献立を決定した後に、消費傾向に基づいて推奨商品を決定する例を説明する。図８では、予算を受け付ける例を説明する。

まず、取得部２０１は、顧客の購入履歴および顧客の属性情報を取得する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１において、例えば、取得部２０１は、購入履歴ＤＢ２００１から、顧客の購入履歴を取得する。ステップＳ２０１において、例えば、取得部２０１は、顧客ＤＢ２００２から、顧客の購入履歴を取得する。

受付部２０７は、顧客の端末装置２１を介した顧客の操作により、所定の期間における顧客の予算を受け付ける（ステップＳ２０２）。消費傾向特定部２０２は、顧客の消費傾向を特定する（ステップＳ２０３）。嗜好特定部２０５は、料理の方向性を特定する（ステップＳ２０４）。

献立決定部２０６は、料理の方向性に基づいて、推奨献立を決定する（ステップＳ２０５）。つぎに、商品決定部２０３は、消費傾向に基づいて、決定された推奨商品に含まれる食材となる推奨商品を決定する（ステップＳ２０６）。

出力制御部２０４は、推奨献立および推奨商品を推奨する（ステップＳ２０７）。そして、買物支援システム２０は、一連の処理を終了する。

図９は、実施の形態２にかかる買物支援システム２０の他の動作例を示すフローチャートである。図９では、消費傾向に基づいて推奨商品を決定した後に、料理の方向性に基づいて推奨献立を決定する例を説明する。さらに、図９では、予算を推定し、評価の値を受け付ける例を説明する。

まず、取得部２０１は、顧客の購入履歴および顧客の属性情報を取得する（ステップＳ２１１）。ステップＳ２１１は、図８で説明したステップＳ２０１と同じである。

予算推定部２０８は、購入履歴に基づいて、所定の期間における顧客の予算を推定する（ステップＳ２１２）。消費傾向特定部２０２は、顧客の消費傾向を特定する（ステップＳ２１３）。嗜好特定部２０５は、料理の方向性を特定する（ステップＳ２１４）。

献立決定部２０６は、料理の方向性に基づいて、推奨献立を決定する（ステップＳ２１５）。つぎに、商品決定部２０３は、消費傾向に基づいて、決定された推奨商品に含まれる食材となる推奨商品を決定する（ステップＳ２１６）。

出力制御部２０４は、推奨献立および推奨商品を推奨する（ステップＳ２１７）。そして、受付部２０７は、推奨献立の評価の値を受け付け（ステップＳ２１８）、買物支援システム２０は、ステップＳ２１１へ戻る。これにより、ステップＳ２１１が始めるように、新たに推奨献立を決定する際に、献立決定部２０６は、評価の値に基づいて、新たな推奨献立を決定することができる。

図９において、フローチャートは、適宜終了されてもよいし、適宜開始されてもよい。

図８と図９において、各ステップの順番は、適宜変更可能である。また、図８に示す動作例と図９に示す動作例とは、適宜組み合わせられてもよい。

以上、実施の形態２において、買物支援システム２０は、購入履歴に基づいて、顧客の消費傾向を特定し、特定された消費傾向に応じた推奨商品を顧客に推奨する。これにより、顧客は、推奨商品を確認して買い物することができる。したがって、顧客による買い物の容易化を図ることができる。

また、買物支援システム２０は、購入履歴に基づいて、顧客が所定期間内に購入した商品に含まれる食材の産地の傾向を消費傾向として特定する。これにより、顧客が過去に購入した商品の産地の傾向に適した商品を推奨することができる。したがって、顧客による買い物の容易化をより図ることができる。

また、買物支援システム２０は、購入履歴に基づいて、所定期間内に購入した商品の材料情報の傾向を消費傾向として特定する。これにより、顧客が過去に購入した商品の材料情報の傾向に適した商品を推奨することができる。したがって、顧客による買い物の容易化をより図ることができる。

また、買物支援システム２０は、購入履歴に基づいて、所定期間内に購入した商品に含まれる食材の栽培方法の傾向を消費傾向として特定する。これにより、顧客が過去に購入した商品の栽培方法の傾向に適した商品を推奨することができる。したがって、顧客による買い物の容易化をより図ることができる。

買物支援システム２０は、購入履歴に基づいて、所定期間内に購入した商品と同種商品での価格帯の傾向を消費傾向として特定する。これにより、顧客が過去に購入した商品の価格帯に適した商品を推奨することができる。したがって、顧客による買い物の容易化をより図ることができる。

例えば、予算を満たしつつ、どの食材を購入するかを決定するのは、手間がかかる。そこで、買物支援システム２０は、予算を超えないように、特定された消費傾向に応じた推奨商品を決定する。また、買物支援システム２０は、予算を受け付けてもよいし、購入履歴から推定してもよい。これにより、買い物の手間を省くことができる。

例えば、顧客はどの献立を作るかを決めるのに手間がかかる場合がある。買物支援システム２０は、推奨献立を決定し、決定した推奨献立に含まれる食材としての推奨商品を、消費傾向に応じて決定する。そして、買物支援システム２０は、推奨献立および決定された推奨商品を推奨する。これにより、献立を決める手間を省きつつ、買い物の容易化を図ることができる。

また、買物支援システム２０は、決定された推奨商品を含む推奨献立を決定する。そして、買物支援システム２０は、推奨献立および決定された推奨商品を推奨する。これにより、献立を決める手間を省きつつ、買い物の容易化を図ることができる。

また、例えば、買物支援システム２０は、顧客の属性情報に基づいて、顧客の料理の方向性を特定し、料理の方向性に基づいて、推奨献立を決定してもよい。これにより、より顧客の嗜好に合った献立を推奨することができ、顧客の手間をより省くことができる。

また、買物支援システム２０は、顧客の属性情報に基づいて、ウエブ２２を分析することにより、ウエブ２２において属性情報が類似する投稿者が投稿した献立から、推奨献立を決定する。これにより、ウエブ２２にあるようなトレンドの献立であって、顧客に合った献立を推奨することができる。

また、買物支援システム２０は、顧客の属性情報に基づいて、ウエブ２２を分析することにより、投稿された献立から、料理の方向性が一致した献立を推奨献立として決定する。これにより、ウエブ２２にあるようなトレンドの献立であって、顧客に合った献立を推奨することができる。

また、買物支援システム２０は、推奨商品に対する顧客の評価の値を受け付けて、受け付けた評価の値に基づいて、新たな推奨商品を決定する。これにより、より顧客にあった献立を推奨することができる。例えば、顧客がより好む献立を推奨することができる。

以上、各実施の形態の説明を終了する。各実施の形態は、変形して用いられてもよい。以下に変形例を説明する。

＜変形例１＞
実施の形態２において、取得部２０１が、顧客の属性情報を取得する例を挙げているが、顧客の属性情報は、購入履歴から推定されてもよい。例えば、図示しない属性情報推定部が、購入履歴に基づいて、顧客の属性情報を推定する。例えば、属性情報推定部は、購入履歴に基づいて推定された予算から、家族構成、性別、および年齢の少なくともいずれかを推定してもよい。予算と、家族構成、性別、および年齢の少なくともいずれかとは、予め対応関係がテーブル化されていてもよい。そして、属性情報推定部は、テーブルから、推定された予算に対応する家族構成、性別、および年齢を特定してもよい。

または、例えば、属性情報推定部は、購入履歴から特定される購入された各食材の量に基づいて、家族構成、性別、および年齢の少なくともいずれかを推定してもよい。食材の量と、家族構成、性別、および年齢の少なくともいずれかとは、予め対応関係がテーブル化されていてもよい。そして、属性情報推定部は、テーブルから、食材の量に対応する家族構成、性別、および年齢を特定してもよい。

＜変形例２＞
実施の形態２において、受付部２０７が、推奨献立の評価の値を受け付けて、献立決定部２０６が、新たな推奨献立を決定する際に、評価の値を用いる例を説明した。例えば、受付部２０７は、推奨商品の評価の値を受け付けてもよい。そして、商品決定部２０３は、受け付けた評価の値を用いて、新たな推奨商品を決定してもよい。

具体的に、例えば、受付部２０７は、顧客の端末装置２１を介した顧客の操作により推奨商品の評価の値を受け付ける。評価は、推奨商品の味に対する評価であってもよいし、推奨商品の価格に対する評価であってもよいし、推奨商品の外観に対する評価であってもよいし、特に限定されない。推奨商品の評価の値の表現形式は、評価によって決められばよく、特に限定されない。そして、例えば、商品決定部２０３は、受け付けた評価が良い商品を優先して新たな推奨商品となるように決定する。例えば、商品決定部２０３は、受け付けた評価が悪い商品を除外して新たな推奨商品を決定してもよい。

評価が、推奨商品の価格に対する評価であり、消費傾向が、所定期間内に購入した商品と同種商品での価格帯の傾向である場合、消費傾向特定部２０２は、購入履歴および評価に基づいて、価格帯の傾向を特定してもよい。例えば、推奨商品の価格に対する評価が、「高い」である場合、消費傾向特定部２０２は、その推奨商品と同種商品での価格帯として、推奨商品の価格よりも低い価格帯を特定してもよい。これにより、顧客が好む価格帯の商品を推奨することができる。

以上、変形例の説明を終了する。各実施の形態および各変形例は、適宜組み合わせて用いられてもよい。また、各実施の形態において、買物支援システムは、各機能部および情報の一部が含まれる構成であってもよい。例えば、買物支援システム２０は、取得部２０１と、消費傾向特定部２０２と、商品決定部２０３と、出力制御部２０４と、嗜好特定部２０５と、献立決定部２０６と、予算推定部２０８と、を備える構成であってもよい。また、例えば、買物支援システム２０は、取得部２０１と、消費傾向特定部２０２と、商品決定部２０３と、出力制御部２０４と、嗜好特定部２０５と、献立決定部２０６と、受付部２０７と、を備える構成であってもよい。

また、各実施の形および各変形例については、上述した例に限られず、種々変更可能である。また、各実施の形態における買物支援システムの構成は特に限定されない。例えば、買物支援システムは、一台の端末装置、一台のサーバなどの一台の装置（例えば、買物支援装置）によって実現されてもよい。または、各実施の形態における買物支援システムは、機能もしくはデータ別に異なる装置によって実現されてもよい。例えば、買物支援システムは、複数のサーバで構成されてもよい。

各実施の形態において、各情報や各ＤＢは、前述の情報の一部を含んでもよい。また、各情報や各ＤＢは、前述の情報以外の情報を含んでもよい。各情報や各ＤＢが、より詳細に、複数のＤＢや複数の情報に分けられてもよい。このように、各情報や各ＤＢの実現方法は、特に限定されない。

また、各画面は、一例であり、特に限定されない。各画面において、図示しないボタン、リスト、チェックボックス、情報表示欄、入力欄などが追加されてもよい。また、画面の背景色などが、変更されてもよい。

また、例えば、各実施の形態において、端末装置に表示させる画面の情報等を生成する処理は、買物支援システムの出力制御部によって行われてもよい。また、この処理は、端末装置によって行われてもよい

（コンピュータのハードウェア構成例）
つぎに、各実施の形態において説明した買物支援システム１０，２０、端末装置２１などの各装置をコンピュータで実現した場合のハードウェア構成例について説明する。図１０は、コンピュータのハードウェア構成例を示す説明図である。例えば、各装置の一部又は全部は、例えば図１０に示すようなコンピュータ８０とプログラムとの任意の組み合わせを用いて実現することも可能である。

コンピュータ８０は、例えば、プロセッサ８０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）８０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）８０３と、記憶装置８０４と、を有する。また、コンピュータ８０は、通信インタフェース８０５と、入出力インタフェース８０６と、を有する。各構成部は、例えば、バス８０７を介してそれぞれ接続される。なお、各構成部の数は、特に限定されず、各構成部は１または複数である。

プロセッサ８０１は、コンピュータ８０の全体を制御する。プロセッサ８０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などが挙げられる。コンピュータ８０は、記憶部として、ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３および記憶装置８０４などを有する。記憶装置８０４は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などが挙げられる。例えば、記憶装置８０４は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラム、アプリケーションプログラム、各実施の形態にかかるプログラムなどを記憶する。または、ＲＯＭ８０２は、アプリケーションプログラム、各実施の形態にかかるプログラムなどを記憶する。そして、ＲＡＭ８０３は、プロセッサ８０１のワークエリアとして使用される。

また、プロセッサ８０１は、記憶装置８０４、ＲＯＭ８０２などに記憶されたプログラムをロードする。そして、プロセッサ８０１は、プログラムにコーディングされている各処理を実行する。また、プロセッサ８０１は、通信ネットワークＮＴを介して各種プログラムをダウンロードしてもよい。また、プロセッサ８０１は、コンピュータ８０の一部または全部として機能する。そして、プロセッサ８０１は、プログラムに基づいて図示したフローチャートにおける処理または命令を実行してもよい。

通信インタフェース８０５は、無線または有線の通信回線を通じて、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの通信ネットワークＮＴに接続される。なお、通信ネットワークＮＴは複数の通信ネットワークＮＴによって構成されてもよい。これにより、コンピュータ８０は、通信ネットワークＮＴを介して外部の装置や外部のコンピュータ８０に接続される。通信インタフェース８０５は、通信ネットワークＮＴとコンピュータ８０の内部とのインタフェースを司る。そして、通信インタフェース８０５は、外部の装置や外部のコンピュータ８０からのデータの入出力を制御する。

また、入出力インタフェース８０６は、入力装置、出力装置、および入出力装置の少なくともいずれかに接続される。接続方法は、無線であってもよいし、有線であってもよい。入力装置は、例えば、キーボード、マウス、マイクなどが挙げられる。出力装置は、例えば、表示装置、点灯装置、音声を出力するスピーカなどが挙げられる。また、入出力装置は、タッチパネルディスプレイなどが挙げられる。なお、入力装置、出力装置、および入出力装置などは、コンピュータ８０に内蔵されていてもよいし、外付けであってもよい。

コンピュータ８０のハードウェア構成は一例である。コンピュータ８０は、図１０に示す一部の構成要素を有していてもよい。コンピュータ８０は、図１０に示す以外の構成要素を有していてもよい。例えば、コンピュータ８０は、ドライブ装置などを有してもよい。そして、プロセッサ８０１は、ドライブ装置などに装着された記録媒体に記憶されたプログラムやデータをＲＡＭ８０３に読み出してもよい。非一時的な有形な記録媒体としては、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどが挙げられる。また、前述の通り、例えば、コンピュータ８０は、キーボードやマウスなどの入力装置を有してもよい。コンピュータ８０は、ディスプレイなどの出力装置を有していてもよい。また、コンピュータ８０は、入力装置および出力装置と、入出力装置とをそれぞれ有してもよい。

また、コンピュータ８０は、図示しない各種センサを有してもよい。センサの種類は特に限定されない。また、コンピュータ８０は、画像や映像を撮像可能な撮像装置を備えていてもよい。

以上で、各装置のハードウェア構成の説明を終了する。また、各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素ごとにそれぞれ異なるコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

また、各装置の各構成要素の一部または全部は、特定用途向けの回路で実現されてもよい。また、各装置の各構成要素の一部または全部は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）のようなプロセッサなどを含む汎用の回路によって実現されてもよい。また、各装置の各構成要素の一部または全部は、特定用途向けの回路や汎用の回路などの組み合わせによって実現されてもよい。また、これらの回路は、単一の集積回路であってもよい。または、これらの回路は、複数の集積回路に分割されてもよい。そして、複数の集積回路は、バスなどを介して接続されることにより構成されてもよい。

また、各装置の各構成要素の一部または全部が複数のコンピュータや回路などにより実現される場合、複数のコンピュータや回路などは、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。

各実施の形態で説明した買物支援方法は、買物支援システムが実行することにより実現される。また、例えば、買物支援方法は、予め用意されたプログラムをサーバや端末装置などのコンピュータが実行することにより実現される。各実施の形態で説明したプログラムは、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フレキシブルディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、ＵＳＢメモリなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録される。そして、プログラムは、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、プログラムは、通信ネットワークＮＴを介して配布されてもよい。

以上説明した、各実施の形態における買物支援システムの各構成要素は、コンピュータのように、その機能をハードウェア的に実現されてもよい。または、各構成要素は、プログラム制御に基づくコンピュータ、ファームウェアで実現されてもよい。

以上、各実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施の形態に限定されるものではない。各本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が把握し得る様々な変更を適用した実施の形態を含み得る。本開示は、本明細書に記載された事項を必要に応じて適宜に組み合わせ、または置換した実施の形態を含み得る。例えば、特定の実施の形態を用いて説明された事項は、矛盾を生じない範囲において、他の実施の形態に対しても適用され得る。例えば、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施の形態を実施するときには、その複数の動作の順番を内容的に支障しない範囲で変更することができる。

上記の実施の形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されることができる。ただし、上記の実施の形態の一部または全部は、以下に限られない。

（付記１）
顧客の購入履歴を取得する取得手段と、
前記購入履歴に基づいて、前記顧客の消費傾向を特定する消費傾向特定手段と、
特定された前記消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定する商品決定手段と、
決定された前記推奨商品を前記顧客に推奨する出力制御手段と、
を備える買物支援システム。
（付記２）
前記消費傾向特定手段は、前記購入履歴に基づいて、前記顧客が所定期間内に購入した商品に含まれる食材の産地の傾向を前記消費傾向として特定する、
付記１に記載の買物支援システム。
（付記３）
前記消費傾向特定手段は、前記購入履歴に基づいて、前記顧客が所定期間内に購入した商品の材料情報の傾向を前記消費傾向として特定する、
付記１に記載の買物支援システム。
（付記４）
前記消費傾向特定手段は、前記購入履歴に基づいて、前記顧客が所定期間内に購入した商品に含まれる食材の生産方法の傾向を前記消費傾向として特定する、
付記１に記載の買物支援システム。
（付記５）
前記消費傾向特定手段は、前記購入履歴に基づいて、前記顧客が所定期間内に購入した商品と同種商品での価格帯の傾向を前記消費傾向として特定する、
付記１に記載の買物支援システム。
（付記６）
予算を受け付ける受付手段、
を備え、
前記商品決定手段は、受け付けた前記予算を超えないように、特定された前記消費傾向に応じた前記推奨商品を決定する、
付記１から５のいずれかに記載の買物支援システム。
（付記７）
前記購入履歴に基づいて、予算を推定する予算推定手段、
を備え、
前記商品決定手段は、推定された前記予算を超えないように、特定された前記消費傾向に応じた前記推奨商品を決定する、
付記１から５のいずれかに記載の買物支援システム。
（付記８）
推奨献立を決定する献立決定手段、
を備え、
前記商品決定手段は、決定された前記推奨献立に含まれる食材である商品であって、前記消費傾向に応じた商品を前記推奨商品として決定し、
前記出力制御手段は、前記推奨献立および決定された前記推奨商品を推奨する、
付記１から５のいずれかに記載の買物支援システム。
（付記９）
前記顧客の属性情報に基づいて、前記顧客の料理の方向性を特定する嗜好特定手段、
を備え、
前記取得手段は、前記顧客の属性情報を取得し、
前記嗜好特定手段は、取得された前記属性情報に基づいて、前記料理の方向性を特定し、
前記献立決定手段は、前記料理の方向性に基づいて、前記推奨献立を決定する
付記８に記載の買物支援システム。
（付記１０）
前記献立決定手段は、特定された前記料理の方向性に基づいて、ウエブを分析することにより、前記ウエブ上にある献立のうち、前記料理の方向性に応じた献立を前記推奨献立として決定する、
付記９に記載の買物支援システム。
（付記１１）
前記取得手段は、前記顧客の属性情報を取得し、
前記献立決定手段は、前記顧客の属性情報に基づいて、ウエブを分析することにより、前記ウエブ上にある投稿のうち前記顧客に属性が類似する投稿者による投稿に含まれる献立から前記推奨献立を決定する、
付記８に記載の買物支援システム。
（付記１２）
前記推奨献立に対する評価の値を受け付ける受付手段
を備え、
前記献立決定手段は、前記評価の値に基づいて、新たな推奨商品を決定する、
付記８に記載の買物支援システム。
（付記１３）
前記商品決定手段によって決定された前記推奨商品を含む推奨献立を決定する献立決定手段、
を備え付記１から５のいずれかに記載の買物支援システム。
（付記１４）
前記顧客の属性情報に基づいて、前記顧客の料理の方向性を特定する嗜好特定手段、
を備え、
前記取得手段は、前記顧客の属性情報を取得し、
前記嗜好特定手段は、取得された前記属性情報に基づいて、料理の方向性を特定し、
前記献立決定手段は、前記料理の方向性に基づいて、前記推奨献立を決定する
付記１３に記載の買物支援システム。
（付記１５）
前記献立決定手段は、特定された前記料理の方向性に基づいて、ウエブを分析することにより、前記ウエブ上にある献立のうち、前記料理の方向性に応じた献立を前記推奨献立として決定する、
付記１４に記載の買物支援システム。
（付記１６）
前記取得手段は、前記顧客の属性情報を取得し、
前記献立決定手段は、前記顧客の属性情報に基づいて、ウエブを分析することにより、前記ウエブ上にある投稿のうち前記顧客に属性が類似する投稿者による投稿に含まれる献立から前記推奨献立を決定する、
付記１３に記載の買物支援システム。
（付記１７）
顧客の購入履歴を取得し、
取得した前記購入履歴に基づいて、前記顧客の消費傾向を特定し、
特定した前記消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定し、
決定した前記食材を前記顧客に推奨する
買物支援方法。
（付記１８）
コンピュータに、
顧客の購入履歴を取得し、
取得した前記購入履歴に基づいて、前記顧客の消費傾向を特定し、
特定した前記消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定し、
決定した前記食材を前記顧客に推奨する
処理を実行させるプログラム。
（付記１９）
コンピュータに、
取得した前記購入履歴に基づいて、前記顧客の消費傾向を特定し、
特定した前記消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定し、
決定した前記食材を前記顧客に推奨する
処理を実行させるプログラムを記録する、前記コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体。

１０，２０ 買物支援システム
２１ 端末装置
２２ ウエブ
１０１，２０１ 取得部
１０２，２０２ 消費傾向特定部
１０３，２０３ 商品決定部
１０４，２０４ 出力制御部
２０５ 嗜好特定部
２０６ 献立決定部
２０７ 受付部
２０８ 予算推定部
２００１ 購入履歴ＤＢ
２００２ 顧客ＤＢ
２００３ 商品ＤＢ
８０ コンピュータ
８０１ プロセッサ
８０２ ＲＯＭ
８０３ ＲＡＭ
８０４ 記憶装置
８０５ 通信インタフェース
８０６ 入出力インタフェース
８０７ バス
ＮＴ 通信ネットワーク

Claims (18)

1. 顧客の購入履歴を取得する取得手段と、
   前記購入履歴に基づいて、前記顧客の消費傾向を特定する消費傾向特定手段と、
   特定された前記消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定する商品決定手段と、
   決定された前記推奨商品を前記顧客に推奨する出力制御手段と、
   を備える買物支援システム。
2. 前記消費傾向特定手段は、前記購入履歴に基づいて、前記顧客が所定期間内に購入した商品に含まれる食材の産地の傾向を前記消費傾向として特定する、
   請求項１に記載の買物支援システム。
3. 前記消費傾向特定手段は、前記購入履歴に基づいて、前記顧客が所定期間内に購入した商品の材料情報の傾向を前記消費傾向として特定する、
   請求項１に記載の買物支援システム。
4. 前記消費傾向特定手段は、前記購入履歴に基づいて、前記顧客が所定期間内に購入した商品に含まれる食材の生産方法の傾向を前記消費傾向として特定する、
   請求項１に記載の買物支援システム。
5. 前記消費傾向特定手段は、前記購入履歴に基づいて、前記顧客が所定期間内に購入した商品と同種商品での価格帯の傾向を前記消費傾向として特定する、
   請求項１に記載の買物支援システム。
6. 予算を受け付ける受付手段、
   を備え、
   前記商品決定手段は、受け付けた前記予算を超えないように、特定された前記消費傾向に応じた前記推奨商品を決定する、
   請求項１から５のいずれかに記載の買物支援システム。
7. 前記購入履歴に基づいて、予算を推定する予算推定手段、
   を備え、
   前記商品決定手段は、推定された前記予算を超えないように、特定された前記消費傾向に応じた前記推奨商品を決定する、
   請求項１から５のいずれかに記載の買物支援システム。
8. 推奨献立を決定する献立決定手段、
   を備え、
   前記商品決定手段は、決定された前記推奨献立に含まれる食材である商品であって、前記消費傾向に応じた商品を前記推奨商品として決定し、
   前記出力制御手段は、前記推奨献立および決定された前記推奨商品を推奨する、
   請求項１から５のいずれかに記載の買物支援システム。
9. 前記顧客の属性情報に基づいて、前記顧客の料理の方向性を特定する嗜好特定手段、
   を備え、
   前記取得手段は、前記顧客の属性情報を取得し、
   前記嗜好特定手段は、取得された前記属性情報に基づいて、前記料理の方向性を特定し、
   前記献立決定手段は、前記料理の方向性に基づいて、前記推奨献立を決定する
   請求項８に記載の買物支援システム。
10. 前記献立決定手段は、特定された前記料理の方向性に基づいて、ウエブを分析することにより、前記ウエブ上にある献立のうち、前記料理の方向性に応じた献立を前記推奨献立として決定する、
    請求項９に記載の買物支援システム。
11. 前記取得手段は、前記顧客の属性情報を取得し、
    前記献立決定手段は、前記顧客の属性情報に基づいて、ウエブを分析することにより、前記ウエブ上にある投稿のうち前記顧客に属性が類似する投稿者による投稿に含まれる献立から前記推奨献立を決定する、
    請求項８に記載の買物支援システム。
12. 前記推奨献立に対する評価の値を受け付ける受付手段
    を備え、
    前記献立決定手段は、前記評価の値に基づいて、新たな推奨献立を決定する、
    請求項８に記載の買物支援システム。
13. 前記商品決定手段によって決定された前記推奨商品を含む推奨献立を決定する献立決定手段、
    を備える請求項１から５のいずれかに記載の買物支援システム。
14. 前記顧客の属性情報に基づいて、前記顧客の料理の方向性を特定する嗜好特定手段、
    を備え、
    前記取得手段は、前記顧客の属性情報を取得し、
    前記嗜好特定手段は、取得された前記属性情報に基づいて、料理の方向性を特定し、
    前記献立決定手段は、前記料理の方向性に基づいて、前記推奨献立を決定する
    請求項１３に記載の買物支援システム。
15. 前記献立決定手段は、特定された前記料理の方向性に基づいて、ウエブを分析することにより、前記ウエブ上にある献立のうち、前記料理の方向性に応じた献立を前記推奨献立として決定する、
    請求項１４に記載の買物支援システム。
16. 前記取得手段は、前記顧客の属性情報を取得し、
    前記献立決定手段は、前記顧客の属性情報に基づいて、ウエブを分析することにより、前記ウエブ上にある投稿のうち前記顧客に属性が類似する投稿者による投稿に含まれる献立から前記推奨献立を決定する、
    請求項１３に記載の買物支援システム。
17. 顧客の購入履歴を取得し、
    取得した前記購入履歴に基づいて、前記顧客の消費傾向を特定し、
    特定した前記消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定し、
    決定した前記食材を前記顧客に推奨する
    買物支援方法。
18. コンピュータに、
    顧客の購入履歴を取得し、
    取得した前記購入履歴に基づいて、前記顧客の消費傾向を特定し、
    特定した前記消費傾向に応じた食材である商品を推奨商品として決定し、
    決定した前記食材を前記顧客に推奨する
    処理を実行させるプログラム。

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