JP5260785B1 - 属性情報最適化装置、属性情報最適化プログラム及び属性情報の最適化方法、並びにレコメンド対象選択装置、レコメンド対象選択プログラム及びレコメンド対象の選択方法 - Google Patents

属性情報最適化装置、属性情報最適化プログラム及び属性情報の最適化方法、並びにレコメンド対象選択装置、レコメンド対象選択プログラム及びレコメンド対象の選択方法 Download PDF

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Abstract

【課題】 顧客にレコメンドする商品等の選択に際し、顧客の属性情報及び商品等の属性情報をそれぞれ最適化可能な属性情報最適化装置等、さらに、この属性情報最適化装置等によって最適化された顧客の属性情報及び商品等の属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象商品等を選択するためのレコメンド対象選択装置等を提供する。
【解決手段】 レコメンド対象となる顧客と商品それぞれに共通の属性項目を設定し、属性の度合いを示すスコアを顧客毎、商品毎に、顧客属性マスタと商品属性マスタに記録する。顧客が商品を購買すると、共通する属性項目について、商品の属性の度合いを示すスコアをその商品を購買した顧客の属性の度合いを示すスコアに反映するとともに、商品の属性の度合いを示すスコアにもその商品を購買した顧客の属性の度合いを示すスコアを反映することによって、購買行動を通じて顧客の属性情報及び商品の属性情報がそれぞれ最適化されていく。
【選択図】 図３

Description

本発明は、顧客にレコメンドする商品又はサービスの選択などの用途に用いる、顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を最適化するための属性情報最適化装置、属性情報最適化プログラム及び属性情報の最適化方法、並びに、これらの装置、プログラム又は方法によって最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するため、もしくは商品又はサービスをレコメンドする対象となる顧客を選択するための、レコメンド対象選択装置、レコメンド対象選択プログラム及びレコメンド対象の選択方法に関するものである。
商品の販売やサービスの利用を促進するために、店舗におけるクーポン券の発行、電子商取引サイトにおけるおすすめ商品の表示など、顧客に対してそれぞれの嗜好に合致した商品やサービスに関する情報を提供する、いわゆるレコメンドが広く行われるようになっている。こうした顧客向けのレコメンドでは、顧客毎の商品等の購買情報を収集し、購買履歴から顧客の嗜好を分析して、レコメンド対象となる商品等を選択することが一般的である。
レコメンドの代表的な手法の１つとして、「嗜好が類似する顧客は購買履歴も類似する」という仮定に基づき、購買履歴が近似する顧客を相関関係によって抽出し、購買履歴が近似する顧客が購入した実績があるものの、当該顧客は未購入となっている商品をレコメンドする（顧客毎の購買履歴を示した図１の例であれば、顧客Ｘに商品Ｄを、顧客Ｖに商品Ｅをそれぞれレコメンドする）、協調フィルタリングと呼ばれる手法を挙げることができる。
協調フィルタリングを採用する場合に生じる課題としては、他人の購買履歴との対比によってレコメンド対象となる商品を選択するため、購買履歴に含まれない、すなわち購買実績がまだ蓄積されていない新商品を推奨の対象にできない、ということが挙げられる。また、購買履歴が類似する顧客を抽出するためには、大量の顧客の購買履歴を蓄積する必要がある、という問題も生じやすい。
こうした課題に対応し得る他の代表的なレコメンド手法として、顧客が過去に購買した商品から顧客が好んでいると推測される商品の特徴を抽出し、商品データベースから同様の特徴を備えた商品を選択してレコメンドする（ある顧客の購買履歴を示した図２の例であれば、当該顧客にＰ社のスナック菓子をレコメンドする）、ニーズ推測型と呼ばれる手法を挙げることができる。ニーズ推測型であれば、商品の特徴に関する情報を設定すれば、購買実績のない新商品であってもレコメンドの対象にすることができる。
ニーズ推測型において、顧客の嗜好に合った商品をどのように抽出するかについては、例えば、ユーザの嗜好に合ったＷｅｂページをレコメンドするために、コンテンツ（Ｗｅｂページ）に属性項目の評価ポイントを付し、閲覧したコンテンツの属性項目の評価ポイントからユーザのプロファイルを生成して、ユーザの好む属性に対応するコンテンツを選択してレコメンドする発明（特許文献１参照）や、ユーザの好みに合ったコンテンツを自動検索できるように、コンテンツの属性とユーザの好みの属性を同一座標上のベクトルとして把握し、座標上のユーザの位置とコンテンツの位置の近似計算からユーザの好みに合ったコンテンツを選択するとともに、コンテンツの選択結果に合わせてユーザの位置が変動する発明（特許文献２参照）のように、顧客と商品に共通の属性項目を設定してスコア化し、これらのスコアの近似計算によって顧客の嗜好に合った商品を抽出するとともに、選択した商品の属性によって顧客の属性が形成される方法が開示されている。
特開２００２−１６３５０８号公報 特開２００８−２５０９５７号公報
特許文献１、２で例示したような、顧客と商品に共通の属性項目を設定してスコア化し、これらのスコアの近似計算によって顧客の嗜好に合った商品を抽出する方法によると、商品の属性項目毎のスコアを設定すれば新製品もレコメンドの対象に加えることが可能であり、顧客が多くの商品を購買すればするほど顧客の嗜好がより精緻に反映されるようになるため、効果的なレコメンドが可能になると考えられる。しかしながら、この方法によってレコメンドを行う場合にも、以下のような問題が生じることが想定される。
特許文献１、２の発明では、選択したコンテンツによってユーザの属性を示す項目のスコア（ポイントや座標値）が変動する一方で、コンテンツ自体の属性項目については当初設定されたスコアが維持されることとなっている。そのため、初期の段階でコンテンツの属性を適切にスコア化しておかないと、当該コンテンツが適切に選択されなくなるとともに、ユーザがこうしたコンテンツを選択するとユーザの属性にも不適切な影響を与えることとなってしまう。すなわち、これを顧客への商品のレコメンドに用いる場合であれば、初期の段階で商品の属性を適切にスコア化しておかないと、当該商品が適切に選択されなくなるとともに、顧客がこうした商品を購買すると顧客の属性にも不適切な影響を与えることとなってしまう。
こうした問題に対処するために、例えば、各々の商品に対して、商品を購買した顧客の属性を収集して、男性が好んで購買する商品、２０代の若者が好んで購買する商品、といった購買実績に基づいて商品の属性を蓄積していく方法が考えられるが、例えば男性でも女性向けの商品を嗜好する顧客、２０代でも中高年者向けの商品を嗜好する顧客も存在するため、男性、２０代といった形式的に分類された属性だけでは、当該商品を好む顧客の属性を十分に反映できないおそれがある。
本発明は、このような課題に対応するためになされたものであり、顧客にレコメンドする商品又はサービスの選択などの用途において、商品又はサービスの属性情報から顧客の属性情報を生成するだけでなく、顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報をそれぞれ最適化することが可能な、属性情報最適化装置、属性情報最適化プログラム及び属性情報の最適化方法を提供することを目的とするものである。
さらに、本発明は、上記の属性情報最適化装置、属性情報最適化プログラム又は属性情報の最適化方法によって最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するため、もしくは商品又はサービスをレコメンドする対象となる顧客を選択するための、レコメンド対象選択装置、レコメンド対象選択プログラム及びレコメンド対象の選択方法を提供することも目的とするものである。
本願の課題を解決する属性情報最適化装置に関する発明は、顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を最適化するための属性情報最適化装置であって、顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されていて、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付手段と、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新手段と、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新手段と、を備えることを特徴とする属性情報最適化装置である。
以上のように構成される本発明によると、顧客による商品等の購買や選択に対して、顧客が購買等した商品等の属性の度合いを示すスコアをその顧客の属性の度合いを示すスコアに反映するだけでなく、商品等の属性の度合いを示すスコアにその商品等を購買等した顧客の属性の度合いを示すスコアが反映されることによって、顧客の属性の度合いを示すスコアと商品等の属性の度合いを示すスコアが、購買等を通じて相互に影響し合って調整されるため、顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を、顧客の購買等を契機としてそれぞれ最適化していくことが可能になる。
本発明は、前記商品属性情報更新手段は、前記顧客属性情報更新手段によって更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新することを特徴とすることもできる。
本発明において、顧客属性情報の更新、商品属性情報の更新には、いずれも更新前のスコアを用いて属性情報を更新することとしてもよいし、いずれか一方を更新した後にもう一方に更新後のスコアを用いて属性情報を更新することとしてもよいが、このように構成すると、購買情報によって更新された後の顧客属性情報が商品属性情報の更新に反映されるので、商品属性情報の最適化が顧客属性情報最適化より先行していると考えられる場合に好適である。
本発明は、前記顧客属性情報更新手段は、前記商品属性情報更新手段によって更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新することを特徴とすることもできる。
前述のとおり、本発明において、顧客属性情報の更新、商品属性情報の更新には、いずれも更新前のスコアを用いて属性情報を更新することとしてもよいし、いずれか一方を更新した後にもう一方に更新後のスコアを用いて属性情報を更新することとしてもよいが、このように構成すると、購買情報によって更新された後の商品属性情報が顧客属性情報の更新に反映されるので、顧客属性情報の最適化が商品属性情報最適化より先行していると考えられる場合に好適である。
また、本発明は、本発明にかかる属性情報最適化装置に備えられる属性情報最適化プログラムとして特定することもできる。
本発明にかかる属性情報最適化プログラムは、顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を最適化するための属性情報最適化プログラムであって、顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムに、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、を実行させることを特徴とする属性情報最適化プログラムである。
本発明にかかる属性情報最適化プログラムは、前記商品属性情報更新ステップでは、前記コンピュータシステムに、前記顧客属性情報更新ステップで更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新する処理を実行させることを特徴とすることもできる。
本発明にかかる属性情報最適化プログラムは、前記顧客属性情報更新ステップでは、前記コンピュータシステムに、前記商品属性情報更新ステップで更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新する処理を実行させることを特徴とすることもできる。
また、本発明は、本発明にかかる属性情報最適化装置、又は本発明にかかる属性情報最適化プログラムによって実行される、属性情報の最適化方法として特定することもできる。
本発明にかかる属性情報の最適化方法は、顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を最適化するための属性情報の最適化方法であって、顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムが、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、前記コンピュータシステムが、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、前記コンピュータシステムが、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、を有することを特徴とする属性情報の最適化方法である。
本発明にかかる属性情報の最適化方法は、前記商品属性情報更新ステップでは、前記コンピュータシステムが、前記顧客属性情報更新ステップで更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新することを特徴とすることもできる。
本発明にかかる属性情報の最適化方法は、前記顧客属性情報更新ステップでは、前記コンピュータシステムが、前記商品属性情報更新ステップで更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新することを特徴とすることもできる。
また、本発明は、本発明にかかる属性情報最適化装置によって最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するためのレコメンド対象選択装置として特定することもできる。
本願の課題を解決するレコメンド対象選択装置に関する第１の発明は、最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するためのレコメンド対象選択装置であって、顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されていて、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付手段と、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新手段と、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新手段と、顧客の指定を受け付けると、前記商品属性情報格納手段に格納された商品又はサービスの商品属性情報において、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記顧客の顧客属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する商品属性情報に対応する商品又はサービスを、前記顧客にレコメンドする商品又はサービスとして選択するレコメンド対象選択手段と、を備えることを特徴とするレコメンド対象選択装置である。
以上のように構成される第１の発明によると、最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択することが可能になる。
本願の課題を解決するレコメンド対象選択装置に関する第２の発明は、最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、商品又はサービスをレコメンドする対象となる顧客を選択するためのレコメンド対象選択装置であって、顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されていて、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付手段と、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新手段と、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新手段と、商品又はサービスの指定を受け付けると、前記顧客属性情報格納手段に格納された顧客の顧客属性情報において、前記商品属性情報格納手段に格納された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する顧客属性情報に対応する顧客を、前記商品又はサービスをレコメンドする顧客として選択するレコメンド対象選択手段と、を備えることを特徴とするレコメンド対象選択装置である。
以上のように構成される第２の発明によると、最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、商品又はサービスをレコメンドする対象となる顧客を選択することが可能になる。
尚、これらのレコメンド対象選択装置に関する発明において、属性情報を最適化するための構成は、本発明にかかる属性情報最適化装置と同様の構成とすることができる。
また、本発明は、本発明にかかるレコメンド対象選択装置に備えられるレコメンド対象選択プログラムとして特定することもできる。
本願の課題を解決するレコメンド対象選択プログラムに関する第１の発明は、最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するためのレコメンド対象選択装置であって、顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムに、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、顧客の指定を受け付けると、前記商品属性情報格納手段に格納された商品又はサービスの商品属性情報において、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記顧客の顧客属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する商品属性情報に対応する商品又はサービスを、前記顧客にレコメンドする商品又はサービスとして選択するレコメンド対象選択ステップと、を実行させることを特徴とするレコメンド対象選択プログラムである。
本願の課題を解決するレコメンド対象選択プログラムに関する第２の発明は、最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、商品又はサービスをレコメンドする対象となる顧客を選択するためのレコメンド対象選択プログラムであって、顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムに、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、商品又はサービスの指定を受け付けると、前記顧客属性情報格納手段に格納された顧客の顧客属性情報において、前記商品属性情報格納手段に格納された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する顧客属性情報に対応する顧客を、前記商品又はサービスをレコメンドする顧客として選択するレコメンド対象選択ステップと、を実行させることを特徴とするレコメンド対象選択プログラムである。
尚、これらのレコメンド対象選択プログラムに関する発明において、属性情報を最適化するための手順は、本発明にかかる属性情報最適化プログラムと同様の手順とすることができる。
また、本発明は、本発明にかかるレコメンド対象選択装置、又は本発明にかかるレコメンド対象選択プログラムによって実行される、レコメンド対象の選択方法として特定することもできる。
本願の課題を解決するレコメンド対象の選択方法に関する第１の発明は、最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するためのレコメンド対象の選択方法であって、顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムが、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、前記コンピュータシステムが、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、前記コンピュータシステムが、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、前記コンピュータシステムが、顧客の指定を受け付けると、前記商品属性情報格納手段に格納された商品又はサービスの商品属性情報において、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記顧客の顧客属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する商品属性情報に対応する商品又はサービスを、前記顧客にレコメンドする商品又はサービスとして選択するレコメンド対象選択ステップと、を有することを特徴とするレコメンド対象の選択方法である。
本願の課題を解決するレコメンド対象の選択方法に関する第２の発明は、最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するためのレコメンド対象の選択方法であって、顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムが、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、前記コンピュータシステムが、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、前記コンピュータシステムが、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、前記コンピュータシステムが、商品又はサービスの指定を受け付けると、前記顧客属性情報格納手段に格納された顧客の顧客属性情報において、前記商品属性情報格納手段に格納された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する顧客属性情報に対応する顧客を、前記商品又はサービスをレコメンドする顧客として選択するレコメンド対象選択ステップと、を有することを特徴とするレコメンド対象の選択方法である。
尚、これらのレコメンド対象の選択方法に関する発明において、属性情報を最適化するための動作は、本発明にかかる属性情報の最適化方法と同様の動作とすることができる。
本発明によると、顧客と商品等に共通の属性項目を設定してスコア化し、これらのスコアの近似計算等によって顧客の嗜好に合った商品等を抽出する方法を用いてレコメンドを行う際に、商品等の属性情報を反映して顧客の属性情報を生成するだけでなく、顧客の属性情報も商品等の属性情報に反映することによって、顧客の属性情報と商品等の属性情報を相互に最適化し、各々の属性をより正確に把握することが可能になる。
また、商品等のレコメンドにかかる最適化された属性情報を用いることによって、顧客にレコメンドする対象となる商品等をより効果的に選択することや、商品等をレコメンドする対象となる顧客をより効果的に選択することが可能になる。さらに、最適化された商品や顧客の属性情報の用途は、商品等のレコメンドに限られるものではなく、商品の属性を適切に把握して広告制作に活かす（例えば、男性向け商品と認識していた商品の男性の属性の度合いを示すスコアが予想外に低ければ、広告に少し女性向けの要素を加えることなどが考えられる）、商品の属性や顧客の属性を分析して商品の改良や新商品の開発に活かすなど、幅広く活用することが可能と考えられる。
協調フィルタリングによるレコメンドの一例を示す図である。 ニーズ推測型によるレコメンドの一例を示す図である。 本発明によって顧客属性情報と商品属性情報を最適化する方法の概要を示す図である。 本発明の実施形態の概要の一例を示す図である。 本発明にかかる属性情報最適化装置を備えたレコメンド対象選択装置の構成の一例を示す図である。 本発明によって顧客属性情報と商品属性情報を最適化するフローを示すフローチャートである。 本発明によって顧客属性情報と商品属性情報が最適化される一例を示す第１の図である。 本発明によって顧客属性情報と商品属性情報が最適化される一例を示す第２の図である。 本発明によって顧客属性情報と商品属性情報が最適化される一例を示す第３の図である。 本発明によって顧客属性情報と商品属性情報が最適化される一例を示す第４の図である。 本発明によって顧客属性情報と商品属性情報が最適化される一例を示す第５の図である。 本発明によって顧客属性情報と商品属性情報が最適化される一例を示す第６の図である。 本発明によって顧客属性情報と商品属性情報が最適化される一例を示す第７の図である。 本発明によって顧客にレコメンドする対象となる商品を選択するフローを示すフローチャートである。 本発明によって商品をレコメンドする対象となる顧客を選択するフローを示すフローチャートである。
本発明を実施するための形態について、図面を用いて以下に詳細に説明する。尚、以下の説明では、顧客が購買した商品の購買情報から、顧客と商品の属性情報を更新して最適化、これらを顧客に対する商品のレコメンドに用いる、本発明の実施形態の一例について説明するが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではない。例えば、本発明は、商品の購買のみでなくサービスの利用を対象にすることもできるし、商品の購買情報に換えて、商品ページの閲覧情報などを対象に属性情報を更新することもできる。
図３は、本発明によって、顧客属性情報と商品属性情報を最適化する方法の概要を示している。本発明では、レコメンドの対象となる顧客と商品それぞれに共通の属性項目を設定し、それぞれの属性の度合いを示すスコアを、顧客毎、商品毎に、顧客属性マスタと商品属性マスタに記録する。
ここで設定される属性項目の内容は特に限定されるものではないが、顧客のプロファイル（性別、年齢層、家族構成など）やインサイト（嗜好性、ライフスタイル、価値観、イベントなど）を属性項目として設定することとすればよい。これらの属性の度合いがそれぞれスコアとして示されるため、例えば、顧客属性マスタの属性項目「男性」に対するスコアによって、顧客の男性度の高さ（一般に男性が好みやすい商品をよく購入するかどうか）が把握できることになる。
一方、商品属性マスタにも顧客属性マスタと同じ属性項目が設けられ、属性の度合いがそれぞれスコアとして示されるため、例えば、商品属性マスタの属性項目「男性」に対するスコアによって、商品の男性度の高さ（一般に男性によって購入されやすい商品するかどうか）が把握できることになる。
以上のような顧客属性マスタ、商品属性マスタの存在を前提にして、本発明では、ある顧客がある商品を購買した購買情報を受け付けると、両者に共通する属性について、購買した商品の属性のスコアが購買した顧客の属性のスコアに、購買した顧客の属性のスコアが購買した商品の属性のスコアにそれぞれ反映され、顧客の属性情報と商品の属性情報が更新される。このように、顧客の購買行動を契機に、顧客の属性情報と商品の属性情報が相互に影響し合う仕組みによって、購買情報によって双方の属性情報が連続的に影響し合い、双方の属性情報が最適の状態に近づいていくことになる。
例えば、顧客が男性度のスコアが高い商品を購買すると、そのスコアが顧客の男性度に反映されるとともに、商品の男性度のスコアにも顧客の男性度のスコアが反映されることになる。その顧客の男性度のスコアが比較的低い場合は、男性に好まれやすい商品を購買したことによって顧客の男性度のスコアは上昇するものの、男性向けの商品をあまり好まない顧客がその商品を購買したことになるので、逆に商品の男性度のスコアは低下することになって、最適な状態に向けて両者が相互に影響し合うことになる。
図４は、本発明の実施形態の概要の一例を示したものである。図３を用いて説明した、顧客属性マスタが格納される顧客データベース、商品属性マスタが格納される商品データベースを備え、顧客の属性情報と商品の属性情報を最適化し、顧客にレコメンドする商品を選択する機能を備えたサーバが、図４のレコメンドサーバに対応する。
レコメンドサーバでは、顧客が購買した商品について、顧客（顧客コード）と商品（商品コード）が特定された購買情報を受け付けて、顧客属性マスタと商品属性マスタを更新するが、購買情報をどのような経路で受け付けるかは特に限定されるものではない。例えば、レジ端末で受け付けた顧客のポイントカードの会員番号（顧客コードに対応）と販売した商品に対応する商品コードを、販売管理サーバ経由で購買情報として受け付けることとしてもよいし、顧客がＰＣや携帯電話を用いてインターネットに接続し、ユーザＩＤ（顧客コードに対応）を入力してログインしたネットショップのＷｅｂページで購買した商品に対応する商品コードを、電子商取引サーバ経由で購買情報として受け付けることとしてもよい。
また、本発明において、顧客属性マスタと商品属性マスタの更新に用いる、顧客（顧客コード）と商品（商品コード）が特定された情報は、商品の購買に基づく情報に限定されるものではない。例えば、店舗に設置された店内端末で受け付けた顧客のポイントカードの会員番号（顧客コードに対応）と顧客が商品情報を確認するために選択した商品に対応する商品コードを、販売管理サーバ経由で受け付けることとしてもよいし、顧客がＰＣや携帯電話を用いてインターネットに接続し、ユーザＩＤ（顧客コードに対応）を入力してログインしたネットショップのＷｅｂページで検索して選択した商品ページの商品に対応する商品コードを、電子商取引サーバ経由で受け付けることとしてもよい。
レコメンドサーバでは、販売管理サーバや電子商取引サーバなどからの商品のレコメンドのリクエストによって、顧客属性マスタと商品属性マスタを検索し、レコメンド対象となる商品を選択して、リクエストを送信したサーバに返信する。例えば、店舗に来店した顧客が店内端末を操作して、ポイントカードの会員番号（顧客コードに対応）を入力して「おすすめ商品」を検索すると、販売管理サーバ経由でレコメンドサーバに商品のレコメンドのリクエストが送信され、レコメンド対象として選択された商品に関する情報が販売管理サーバ経由で返信されて、店内端末に出力される。顧客がＰＣや携帯電話を用いてインターネットに接続し、ユーザＩＤ（顧客コードに対応）を入力してネットショップの個人専用ページにアクセスすると、電子商取引サーバ経由でレコメンドサーバに商品のレコメンドのリクエストが送信され、レコメンド対象として選択された商品に関する情報が電子商取引サーバ経由で返信されて、ＰＣや携帯電話に出力される。
また、図２には示していないが、レコメンドサーバでは、Ｗｅｂサーバなどからのリクエストによって、顧客属性マスタと商品属性マスタを検索し、商品をレコメンドする対象となる顧客を選択して、リクエストを送信したサーバに返信することもできる。例えば、商品等の販売を担当する担当者がＰＣ等を操作してレコメンド管理用のＷｅｂページにアクセスし、商品コードを入力してある商品をレコメンドすべき顧客のリストをリクエストすると、Ｗｅｂサーバ経由でレコメンドサーバに顧客リストを送信するリクエストが送信され、レコメンド対象として選択された顧客に関する情報がＷｅｂサーバ経由で返信されて、ＰＣ等に出力される。
尚、ここでレコメンドサーバが顧客属性マスタと商品属性マスタを検索して、レコメンド対象となる商品や顧客を選択するための方法は特に限定されるものではないが、顧客属性マスタと商品属性マスタには共通の属性項目が設けられ、それぞれの属性の度合いを示すスコアが記録されているので、共通する属性項目についてのスコアの近似計算によって、顧客の嗜好に合った商品や商品を嗜好する顧客を検索することとすればよい。また、こうした近似計算のみによって商品や顧客を選択するのではなく、例えば、一般的な属性（年齢、居住地など）によって絞り込みを行うなど、他の方法と併用することによって商品や顧客を選択することとしてもよい。
また、本発明においてレコメンドの対象となるのは商品に限定されるものではなく、サービスの利用を対象にするものであってもよい。この場合は、商品をサービスに、商品の購買情報をサービスの利用情報に置き換えればよいことになる。
図５は、本発明にかかる属性情報最適化装置を備えたレコメンド対象選択装置の構成の一例を示している。図５において、レコメンドサーバ１０が、本発明にかかる属性情報最適化装置を備えたレコメンド対象選択装置に対応し、図４を用いて説明したレコメンドサーバの機能を備えるものである。
販売管理サーバ２０、電子商取引サーバ３０、Ｗｅｂサーバ４０は、いずれもレコメンドサーバ１０とネットワークを介して接続され、レコメンドサーバ１０と通信可能なサーバコンピュータである。いずれも物理的な構成は特に限定されるものではないが、それぞれ図４を用いて先に説明した販売管理サーバ、電子商取引サーバ、Ｗｅｂサーバに対応し、レコメンドサーバ４０はこれらのサーバから所定の情報やリクエストを受け付け、レコメンド対象となる商品や顧客リストなどの情報を返信する構成となる。
レコメンドサーバ１０の物理的な構成も特に限定されるものではないが、ＣＰＵ、メインメモリ、ＨＤＤ等の補助記憶装置を備え、データ通信機能を備えた、一般的なコンピュータを用いることができる。レコメンドサーバ１０における所定の機能は、ＨＤＤ等の補助記憶装置に格納されたアプリケーションプログラムがメインメモリに呼び出されて、ＣＰＵで演算処理を行うことによって実現される。
レコメンドサーバ１０に備えられる購買情報受信部１４、属性情報更新部１５、レコメンド対象選択部１６は、いずれも機能的に特定されるものであって、各部の機能に対応するアプリケーションプログラムが、ＨＤＤ等の補助記憶装置からメインメモリに呼び出され、ＣＰＵで演算処理を行うことによって、所定の機能が実現される。
レコメンドサーバ１０に備えられる顧客属性情報格納部１１（顧客属性マスタ）、商品属性情報格納部１２（商品属性マスタ）、商品情報格納部１３には、それぞれＨＤＤ等の補助記憶装置の所定の記憶領域が割り当てられるが、これらは物理的に１台のコンピュータに備えられることを要件とするものではない。その一部又は全部が、前述のアプリケーションプログラムを実行するサーバコンピュータとは異なる、データベースサーバ等の他のコンピュータに備えられるものであるなど、全体として一のコンピュータシステムを構成するものであればよい。
以上の構成を前提にして、図６のフローチャートを用いて、本発明によって顧客属性情報と商品属性情報を最適化するフローについて説明する。
販売管理サーバ２０や電子商取引サーバ３０から、顧客コードと商品コードが特定された、顧客が商品を購買した購買情報が送信されると、レコメンドサーバ１０では購買情報受信部１４が起動され、受信した購買情報を購買履歴としてデータベースに書き込むなど、購買情報を受け付ける所定の処理が実行される（Ｓ０１）。
続いて、属性情報更新部１５が起動され、顧客属性情報と商品属性情報を更新する処理が行われる。具体的には、購買情報に含まれる顧客コードを特定し（Ｓ０２）、顧客属性情報格納部１１（顧客属性マスタ）を検索する（Ｓ０３、Ｓ０４）。顧客コードに対応する顧客属性情報が格納されていれば、この顧客属性情報を読み出し（Ｓ０５）、顧客コードに対応する顧客属性情報が格納されていない場合には、顧客属性情報格納部１１（顧客属性マスタ）に新たに書き込むための顧客属性情報を生成する（Ｓ０６）。
さらに、購買情報に含まれる商品コードを特定し（Ｓ０７）、商品属性情報格納部１２（送品属性マスタ）を検索する（Ｓ０８、Ｓ０９）。商品コードに対応する商品属性情報が格納されていれば、この商品属性情報を読み出し（Ｓ１０）、商品コードに対応する商品属性情報が格納されていない場合には、商品属性情報格納部１２（商品属性マスタ）に新たに書き込むための商品属性情報を生成する（Ｓ１１）。
続いて、Ｓ０５で読み出した顧客属性情報、又はＳ０６で生成した顧客属性情報について、顧客属性情報に含まれるそれぞれの属性項目に記録された属性の度合いを示すスコアを、Ｓ１０で読み出した商品属性情報、又はＳ１１で生成した商品属性情報に含まれる共通する属性項目に記録された属性の度合いを示すスコアを反映して更新し、新たなスコアを含む更新された顧客属性情報として、顧客属性情報格納部１１（顧客属性マスタ）に書き込む（Ｓ１２）。
また、Ｓ１０で読み出した商品属性情報、又はＳ１１で生成した商品属性情報について、商品属性情報に含まれるそれぞれの属性項目に記録された属性の度合いを示すスコアを、Ｓ０５で読み出した顧客属性情報、又はＳ０６で生成した顧客属性情報に含まれる共通する属性項目に記録された属性の度合いを示すスコアを反映して更新し、新たなスコアを含む更新された商品属性情報として、商品属性情報格納部１２（商品属性マスタ）に書き込んで（Ｓ１３）、顧客属性情報と商品属性情報を更新する処理を終了する。
以上の顧客属性情報と商品属性情報を更新する処理の具体例を示したのが、図７〜図１３である。前提として、顧客属性情報と商品属性情報には、共通の属性項目として、属性１＝男性的、属性２＝若者らしい、属性３＝マメな性質、属性４＝アウトドア志向、といった属性の度合いを示すスコアが記録されているものとする。
図７において、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖはいずれも新規の顧客であり、左列にあるように、いずれも属性の度合いを示すスコアはゼロの状態（スコアが存在しない状態）となっているが、新規顧客の属性の度合いを示すスコアの初期値にどのような値を設定するかは、特に限定されるものではない。尚、この図で顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖの右横に記録されている「０」の数字は、それぞれの顧客の商品の購買件数の累計値を示すものとする。
この状態で、顧客Ｘが商品Ａ（育毛剤）、顧客Ｙが商品Ｂ（マスカラ）、顧客Ｚが商品Ｃ（絆創膏）、顧客Ｖが商品Ｄ（日焼け止めローション）を購買した購買情報を受け付けたとする。これらの商品の商品属性情報が図７の中央列のようになっていたとすると、それぞれ共通する属性項目に記録されたスコアを反映して、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖの顧客属性情報は、図７の右列のように更新される。この例では、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖはいずれも新規顧客でいずれの属性項目についてもスコアをもっていない状態なので、それぞれ購買した商品のスコアがそのまま反映されている。尚、この図で商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃ、商品Ｄの右横に記録されている数字は、それぞれの商品の購買数量の累計値を示すものとする。
尚、この例に示されているように、商品Ａの「育毛剤」は、男性の属性を示すスコアが９０．０と高い、すなわち男性に購入されやすい商品であり、その商品Ａを購入した顧客Ｘの男性の属性を示すスコアにも、この９０．０という高いスコアが反映される。但し、顧客Ｘを「男性である」と認識するのではなく、男性の属性を示すスコアを９０．０と認識することが、本発明の特徴である。一方、商品Ｂの「マスカラ」の男性の属性を示すスコアが０．０となっていることは、男性の属性を少しでも有する顧客が購入したことのない商品であることを示しており、この商品Ｂを購入した顧客Ｙの男性の属性を示すスコアも０．０となる。
以上の初回の商品の購買時には、更新前の顧客属性情報はいずれの属性項目についてもスコアをもっていない状態にあるため、商品属性情報に対して、顧客属性情報に含まれるスコアが反映されることはない。
次に、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖが２個目の商品を購買した際の顧客属性情報と商品属性情報を更新する処理を示したのが、図８と図９である。ここでは、顧客Ｘが商品Ｅ（ごはんパック）、顧客Ｙが商品Ｆ（シャンプー）、顧客Ｚが商品Ｇ（コンタクト洗浄液）、顧客Ｖが商品Ｈ（洗剤）を購入したとする。
図８の左列は、２個目の商品を購買する前の、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖの顧客属性情報を示している。ここで、それぞれが前述の商品を購買した購買情報を受け付け、それらの商品の商品属性情報が図８の中央列のようになっていたとすると、それぞれ共通する属性項目に記録されたスコアを反映して、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖの顧客属性情報は、図８の右列のように更新される。尚、この例では、例えば、顧客Ｘの属性１についてのスコアは、更新前の９０．０と購買した商品の４０．０の平均値を演算して６５．０としているが、ここでの演算式は新たに購買した商品の商品属性情報に含まれるスコアが反映されるものであればよく、具体的な演算式は特に限定されるものではない。
一方、図９の左列は、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖによって購買される前の、商品Ｅ、商品Ｆ、商品Ｇ、商品Ｈの商品属性情報を示している。ここで、それぞれが前述の顧客によって購買された購買情報を受け付けると、顧客の顧客属性情報が図９の中央列のようになっているので、それぞれ共通する属性項目に記録されたスコアを反映して、商品Ｅ、商品Ｆ、商品Ｇ、商品Ｈの商品属性情報は、図９の右列のように更新される。尚、この例では、例えば、商品Ｅの属性１についてのスコアは、更新前の４０．０に対して、購買数量を考慮して新たに購買した顧客Ｘの９０．０を加重平均（（４０．０×１００＋９０．０×１）÷（１００＋１））したスコアである４０．５に更新しているが、ここでの演算式は新たに商品を購買した顧客の顧客属性情報に含まれるスコアが反映されるものであればよく、具体的な演算式は特に限定されるものではない。
尚、図８、図９の例では、顧客属性情報と商品属性情報を更新する際には、それぞれ更新前のスコアを基準に、新たな購買情報から特定された顧客や商品の属性に関するスコアを反映して、スコアを更新することとしているが、顧客属性情報と商品属性情報のいずれか一方の属性情報に含まれるスコアを新たな購買情報から特定された顧客や商品の属性に関するスコアを反映して更新し、更新後のスコアを用いてもう一方の属性情報のスコアを更新することとしてもよい。
２個目の商品の購買の例であれば、図８に示したように顧客属性情報を更新した後に商品属性情報を更新する際には、更新時に反映する図９の中央列の顧客属性情報を、図８の右列にある２個目の商品の購買後の顧客属性情報に置換することも可能であり、このような手順で更新処理を行うと、購買情報によって更新された後の顧客属性情報が商品属性情報の更新に反映されるので、商品属性情報の最適化が顧客属性情報最適化より先行していると考えられる場合（顧客属性情報が十分に形成されていない場合）に好適である。
逆に、図９に示したように商品属性情報を更新した後に、顧客属性情報を更新する際には、更新時に反映する図８の中央列の商品属性情報を、図９の右列にある顧客による２個目の商品の購買後の商品属性情報に置換することも可能であり、このような手順で更新処理を行うと、購買情報によって更新された後の商品属性情報が顧客属性情報の更新に反映されるので、顧客属性情報の最適化が商品属性情報最適化より先行していると考えられる場合（商品属性情報が十分に形成されていない場合）に好適である。
次に、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖが３個目の商品を購買した際の顧客属性情報と商品属性情報を更新する処理を示したのが、図１０と図１１である。ここでは、顧客Ｘが商品Ｉ（納豆）、顧客Ｙが商品Ｊ（ガラス磨き）、顧客Ｚが商品Ｋ（ヒゲソリ刃）、顧客Ｖが商品Ｌ（風邪薬）を購入したとする。
図１０の左列は、３個目の商品を購買する前の、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖの顧客属性情報を示している。ここで、それぞれが前述の商品を購買した購買情報を受け付け、それらの商品の商品属性情報が図１０の中央列のようになっていたとすると、それぞれ共通する属性項目に記録されたスコアを反映して、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖの顧客属性情報は、図１０の右列のように更新される。尚、この例では、例えば、顧客Ｘの属性１についてのスコアは、更新前の６５．０に対して、購買件数を考慮して新たに購買した商品Ｉの５０．０を加重平均（（６５．０×２＋５０．０×１）÷（２＋１））したスコアである６０．０に更新しているが、ここでの演算式は新たに購買した商品の商品属性情報に含まれるスコアが反映されるものであればよく、具体的な演算式は特に限定されるものではない。
一方、図１１の左列は、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖによって購買される前の、商品Ｉ、商品Ｊ、商品Ｋ、商品Ｌの商品属性情報を示している。ここで、それぞれが前述の顧客によって購買された購買情報を受け付けると、顧客の顧客属性情報が図１１の中央列のようになっているので、それぞれ共通する属性項目に記録されたスコアを反映して、商品Ｉ、商品Ｊ、商品Ｋ、商品Ｌの商品属性情報は、図１１の右列のように更新される。尚、この例では、例えば、商品Ｉの属性１についてのスコアは、更新前の５０．０に対して、購買数量を考慮して新たに購買した顧客Ｘの６５．０を加重平均（（５０．０×５０＋６５．０×１）÷（５０＋１））したスコアである５０．３に更新しているが、ここでの演算式は新たに商品を購買した顧客の顧客属性情報に含まれるスコアが反映されるものであればよく、具体的な演算式は特に限定されるものではない。
また、顧客属性情報と商品属性情報を更新する際に、顧客属性情報と商品属性情報のいずれか一方の属性情報に含まれるスコアを新たな購買情報から特定された顧客や商品の属性に関するスコアを反映して更新し、更新後のスコアを用いてもう一方の属性情報のスコアを更新してもよいことは、図８、図９の例で説明したとおりである。
次に、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖが４個目の商品を購買した際の顧客属性情報と商品属性情報を更新する処理を示したのが、図１２と図１３である。ここでは、顧客Ｘが商品Ｌ（風邪薬）、顧客Ｙが商品Ｍ（整髪剤）、顧客Ｚが商品Ｅ（ごはんパック）、顧客Ｖが商品Ｎ（口紅）を購入したとする。
図１２の左列は、４個目の商品を購買する前の、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖの顧客属性情報を示している。ここで、それぞれが前述の商品を購買した購買情報を受け付け、それらの商品の商品属性情報が図１２の中央列のようになっていたとすると、それぞれ共通する属性項目に記録されたスコアを反映して、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖの顧客属性情報は、図１２の右列のように更新される。尚、この例では、例えば、顧客Ｘの属性１についてのスコアは、更新前の６０．０に対して、購買件数を考慮して新たに購買した商品Ｌの４８．３を加重平均（（６０．０×３＋４８．３×１）÷（３＋１））したスコアである５７．１に更新しているが、ここでの演算式は新たに購買した商品の商品属性情報に含まれるスコアが反映されるものであればよく、具体的な演算式は特に限定されるものではない。
一方、図１３の左列は、顧客Ｘ、顧客Ｙ、顧客Ｚ、顧客Ｖによって購買される前の、商品Ｌ、商品Ｍ、商品Ｅ、商品Ｎの商品属性情報を示している。ここで、それぞれが前述の顧客によって購買された購買情報を受け付けると、顧客の顧客属性情報が図１３の中央列のようになっているので、それぞれ共通する属性項目に記録されたスコアを反映して、商品Ｌ、商品Ｍ、商品Ｅ、商品Ｎの商品属性情報は、図１３の右列のように更新される。尚、この例では、例えば、商品Ｌの属性１についてのスコアは、更新前の４８．３に対して、購買数量を考慮して新たに購買した顧客Ｘの６０．０を加重平均（（４８．３×２１＋６０．０×１）÷（２１＋１））したスコアである４８．８に更新しているが、ここでの演算式は新たに商品を購買した顧客の顧客属性情報に含まれるスコアが反映されるものであればよく、具体的な演算式は特に限定されるものではない。
また、顧客属性情報と商品属性情報を更新する際に、顧客属性情報と商品属性情報のいずれか一方の属性情報に含まれるスコアを新たな購買情報から特定された顧客や商品の属性に関するスコアを反映して更新し、更新後のスコアを用いてもう一方の属性情報のスコアを更新してもよいことは、図８、図９の例で説明したとおりである。
以上のように、顧客の商品の購買情報から、顧客属性情報と商品属性情報に含まれる共通の属性項目のスコアを相互に反映して更新する処理を繰り返すことによって、顧客の属性情報、商品の属性情報が相互に影響し合って、多くの購買情報が蓄積されれば蓄積されるほど、それぞれの属性情報が最適化されていくことになる。
これによって、例えば、顧客Ｘの属性について、単に「若者ではない男性」というものではなく、やや男性向けの商品を好む傾向があり（男性の属性のスコア５７．１）、若者向け商品も購買するがそれほど強く好むわけではない（若者の属性のスコア４０．２）、こまめに商品を購買せず比較的まとめ買いをする傾向にある（マメの属性のスコア３２．５）、アウトドア関連の商品にはあまり興味がない（アウトドアの属性のスコア３２．５）といった形で、きめ細かな属性情報として把握することが可能になるものである。
続いて、図５に示した構成を前提にして、図１４のフローチャートを用いて、本発明によって顧客にレコメンドする対象となる商品を選択するフローについて説明する。
販売管理サーバ２０や電子商取引サーバ３０などから、顧客コードが特定された商品のレコメンドのリクエストが送信されると、レコメンドサーバ１０ではレコメンド対象選択部１５が起動され、レコメンドのリクエストに含まれる顧客コードが受け付けられる（Ｓ２１）。
受け付けた顧客コードをキーに顧客属性情報格納部１１（顧客属性マスタ）を検索し（Ｓ２２、Ｓ２３）、顧客コードに対応する顧客属性情報が格納されていれば、この顧客属性情報を読み出し（Ｓ２４）、顧客属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、共通する属性の度合いを示すスコアが近似するなど、所定の条件に合致する商品属性情報があるかを、商品属性情報格納部１２（商品属性マスタ）で検索する（Ｓ２５、Ｓ２６）。
尚、商品属性情報を検索する際の所定の条件は特に限定されるものではなく、顧客属性情報と商品属性情報に含まれる共通の属性項目についてのスコアが全て近似することを条件としてもよいし、その一部が近似することを条件とするものであってもよい。また、商品属性情報を検索する所定の条件は、共通する属性項目についてのスコアが近似することのみでなく、他の属性項目、例えば、単価が５００円以上であること、発売１ヶ月以内の商品であること、といった属性項目の値を、絞込みの条件として併用することとしてもよい。
Ｓ２３において、顧客コードに対応する顧客属性情報が存在しない場合、Ｓ２６において所定の条件に合致する商品属性情報が存在しない場合はエラー処理となるが（Ｓ２８）、所定の条件に合致する商品属性情報が存在する場合は、条件に合致した商品属性情報に対応する商品をレコメンド対象の商品として、商品情報格納部１３から対象となる商品の価格、商品説明、画像等の商品情報を読み出して顧客向けのレコメンド情報を生成し、リクエストを送信したサーバに返信する（Ｓ２７）。
続いて、図５に示した構成を前提にして、図１５のフローチャートを用いて、本発明によって商品をレコメンドする対象となる顧客を選択するフローについて説明する。
Ｗｅｂサーバ４０などから、商品コードが特定された商品をレコメンドすべき顧客の顧客リストのリクエストが送信されると、レコメンドサーバ１０ではレコメンド対象選択部１５が起動され、顧客リストのリクエストに含まれる商品コードが受け付けられる（Ｓ３１）。
受け付けた商品コードをキーに商品属性情報格納部１２（商品属性マスタ）を検索し（Ｓ３２、Ｓ３３）、商品コードに対応する商品属性情報が格納されていれば、この商品属性情報を読み出し（Ｓ３４）、商品属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、共通する属性の度合いを示すスコアが近似するなど、所定の条件に合致する顧客属性情報があるかを、顧客属性情報格納部１１（商品属性マスタ）で検索する（Ｓ３５、Ｓ３６）。
尚、顧客属性情報を検索する際の所定の条件は特に限定されるものではなく、顧客属性情報と商品属性情報に含まれる共通の属性項目についてのスコアが全て近似することを条件としてもよいし、その一部が近似することを条件とするものであってもよい。また、顧客属性情報を検索する所定の条件は、共通する属性項目についてのスコアが近似することのみでなく、他の属性項目、例えば、東京都内に在住であること、ポイントカード会員に入会後１ヶ月以内の顧客であること、といった属性項目の値を、絞込みの条件として併用することとしてもよい。
Ｓ３３において、顧客コードに対応する顧客属性情報が存在しない場合、Ｓ３６において所定の条件に合致する顧客属性情報が存在しない場合はエラー処理となるが（Ｓ３８）、所定の条件に合致する顧客属性情報が存在する場合は、条件に合致した顧客属性情報に対応する顧客を当該商品のレコメンド対象となる顧客として抽出し、これらの顧客の顧客リストを生成して、リクエストを送信したサーバに返信する（Ｓ３７）。
１０ レコメンドサーバ
１１ 顧客属性情報格納部
１２ 商品属性情報格納部
１３ 商品情報格納部
１４ 購買情報受信部
１５ 属性情報更新部
１６ レコメンド対象選択部
２０ 販売管理サーバ
３０ 電子商取引サーバ
４０ Ｗｅｂサーバ

Claims (9)

  1. 顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を最適化するための属性情報最適化装置であって、
    顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、
    商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、
    前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されていて、
    顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付手段と、
    前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新手段と、
    前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新手段と、を備えていて、
    前記顧客属性情報更新手段又は前記商品属性情報更新手段の少なくとも一方について、
    顧客属性情報の最適化が商品属性情報の最適化より先行している場合、前記顧客属性情報更新手段は、前記商品属性情報更新手段によって更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること、又は、
    商品属性情報の最適化が顧客属性情報の最適化より先行している場合、前記商品属性情報更新手段は、前記顧客属性情報更新手段によって更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること
    を特徴とする属性情報最適化装置。
  2. 顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を最適化するための属性情報最適化プログラムであって、
    顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムに、
    顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、
    前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、
    前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、を実行させ、
    前記顧客属性情報更新ステップ又は前記商品属性情報更新ステップの少なくとも一方において、
    顧客属性情報の最適化が商品属性情報の最適化より先行している場合、前記顧客属性情報更新ステップでは、前記商品属性情報更新ステップにおいて更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること、又は、
    商品属性情報の最適化が顧客属性情報の最適化より先行している場合、前記商品属性情報更新ステップでは、前記顧客属性情報更新ステップにおいて更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること
    を特徴とする属性情報最適化プログラム。
  3. 顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を最適化するための属性情報の最適化方法であって、
    顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムが、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、
    前記コンピュータシステムが、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、
    前記コンピュータシステムが、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、を有していて、
    前記顧客属性情報更新ステップ又は前記商品属性情報更新ステップの少なくとも一方において、
    顧客属性情報の最適化が商品属性情報の最適化より先行している場合、前記コンピュータシステムは、前記顧客属性情報更新ステップでは、前記商品属性情報更新ステップにおいて更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること、又は、
    商品属性情報の最適化が顧客属性情報の最適化より先行している場合、前記コンピュータシステムは、前記商品属性情報更新ステップでは、前記顧客属性情報更新ステップにおいて更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること
    を特徴とする属性情報の最適化方法。
  4. 最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するためのレコメンド対象選択装置であって、
    顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、
    商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、
    前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されていて、
    顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付手段と、
    前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新手段と、
    前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新手段と、
    顧客の指定を受け付けると、前記商品属性情報格納手段に格納された商品又はサービスの商品属性情報において、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記顧客の顧客属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する商品属性情報に対応する商品又はサービスを、前記顧客にレコメンドする商品又はサービスとして選択するレコメンド対象選択手段と、
    を備えていて、
    前記顧客属性情報更新手段又は前記商品属性情報更新手段の少なくとも一方について、
    顧客属性情報の最適化が商品属性情報の最適化より先行している場合、前記顧客属性情報更新手段は、前記商品属性情報更新手段によって更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること、又は、
    商品属性情報の最適化が顧客属性情報の最適化より先行している場合、前記商品属性情報更新手段は、前記顧客属性情報更新手段によって更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること
    を特徴とするレコメンド対象選択装置。
  5. 最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、商品又はサービスをレコメンドする対象となる顧客を選択するためのレコメンド対象選択装置であって、
    顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、
    商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、
    前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されていて、
    顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付手段と、
    前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新手段と、
    前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新手段と、
    商品又はサービスの指定を受け付けると、前記顧客属性情報格納手段に格納された顧客の顧客属性情報において、前記商品属性情報格納手段に格納された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する顧客属性情報に対応する顧客を、前記商品又はサービスをレコメンドする顧客として選択するレコメンド対象選択手段と、
    を備えていて、
    前記顧客属性情報更新手段又は前記商品属性情報更新手段の少なくとも一方について、
    顧客属性情報の最適化が商品属性情報の最適化より先行している場合、前記顧客属性情報更新手段は、前記商品属性情報更新手段によって更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること、又は、
    商品属性情報の最適化が顧客属性情報の最適化より先行している場合、前記商品属性情報更新手段は、前記顧客属性情報更新手段によって更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること
    を特徴とするレコメンド対象選択装置。
  6. 最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するためのレコメンド対象選択装置であって、
    顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムに、
    顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、
    前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、
    前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、
    顧客の指定を受け付けると、前記商品属性情報格納手段に格納された商品又はサービスの商品属性情報において、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記顧客の顧客属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する商品属性情報に対応する商品又はサービスを、前記顧客にレコメンドする商品又はサービスとして選択するレコメンド対象選択ステップと、を実行させ、
    前記顧客属性情報更新ステップ又は前記商品属性情報更新ステップの少なくとも一方において、
    顧客属性情報の最適化が商品属性情報の最適化より先行している場合、前記顧客属性情報更新ステップでは、前記商品属性情報更新ステップにおいて更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること、又は、
    商品属性情報の最適化が顧客属性情報の最適化より先行している場合、前記商品属性情報更新ステップでは、前記顧客属性情報更新ステップにおいて更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること
    を特徴とするレコメンド対象選択プログラム。
  7. 最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、商品又はサービスをレコメンドする対象となる顧客を選択するためのレコメンド対象選択プログラムであって、
    顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムに、
    顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、
    前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、
    前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、
    商品又はサービスの指定を受け付けると、前記顧客属性情報格納手段に格納された顧客の顧客属性情報において、前記商品属性情報格納手段に格納された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する顧客属性情報に対応する顧客を、前記商品又はサービスをレコメンドする顧客として選択するレコメンド対象選択ステップと、を実行させ、
    前記顧客属性情報更新ステップ又は前記商品属性情報更新ステップの少なくとも一方において、
    顧客属性情報の最適化が商品属性情報の最適化より先行している場合、前記顧客属性情報更新ステップでは、前記商品属性情報更新ステップにおいて更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること、又は、
    商品属性情報の最適化が顧客属性情報の最適化より先行している場合、前記商品属性情報更新ステップでは、前記顧客属性情報更新ステップにおいて更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること
    を特徴とするレコメンド対象選択プログラム。
  8. 最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するためのレコメンド対象の選択方法であって、
    顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムが、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、
    前記コンピュータシステムが、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、
    前記コンピュータシステムが、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、
    前記コンピュータシステムが、顧客の指定を受け付けると、前記商品属性情報格納手段に格納された商品又はサービスの商品属性情報において、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記顧客の顧客属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する商品属性情報に対応する商品又はサービスを、前記顧客にレコメンドする商品又はサービスとして選択するレコメンド対象選択ステップと、を有していて、
    前記顧客属性情報更新ステップ又は前記商品属性情報更新ステップの少なくとも一方において、
    顧客属性情報の最適化が商品属性情報の最適化より先行している場合、前記コンピュータシステムは、前記顧客属性情報更新ステップでは、前記商品属性情報更新ステップにおいて更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること、又は、
    商品属性情報の最適化が顧客属性情報の最適化より先行している場合、前記コンピュータシステムは、前記商品属性情報更新ステップでは、前記顧客属性情報更新ステップにおいて更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること
    を特徴とするレコメンド対象の選択方法。
  9. 最適化された顧客の属性情報及び商品又はサービスの属性情報を用いて、顧客にレコメンドする対象となる商品又はサービスを選択するためのレコメンド対象の選択方法であって、
    顧客の属性について各々の属性の度合いをスコアで示した顧客属性情報を、顧客毎に格納する顧客属性情報格納手段と、商品又はサービスの属性について各々の属性の度合いをスコアで示した商品属性情報を、商品又はサービス毎に格納する商品属性情報格納手段と、を備え、前記顧客属性情報における顧客の属性と前記商品属性情報における商品又はサービスの属性の少なくとも一部には、共通の属性が設定されたコンピュータシステムが、顧客が購入した商品又は利用したサービス、もしくは顧客が選択した商品又はサービスに関して、顧客と商品又はサービスが特定された購買情報を受け付ける購買情報受付ステップと、
    前記コンピュータシステムが、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する顧客属性情報更新ステップと、
    前記コンピュータシステムが、前記商品属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを、前記顧客属性情報格納手段に格納された前記購買情報から特定される顧客の顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを反映して更新する商品属性情報更新ステップと、
    前記コンピュータシステムが、商品又はサービスの指定を受け付けると、前記顧客属性情報格納手段に格納された顧客の顧客属性情報において、前記商品属性情報格納手段に格納された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる少なくとも一部の属性についての属性の度合いを示すスコアと、前記属性の度合いを示すスコアが所定の条件に合致する顧客属性情報に対応する顧客を、前記商品又はサービスをレコメンドする顧客として選択するレコメンド対象選択ステップと、を有していて、
    前記顧客属性情報更新ステップ又は前記商品属性情報更新ステップの少なくとも一方において、
    顧客属性情報の最適化が商品属性情報の最適化より先行している場合、前記コンピュータシステムは、前記顧客属性情報更新ステップでは、前記商品属性情報更新ステップにおいて更新された前記商品又はサービスの商品属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記顧客属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること、又は、
    商品属性情報の最適化が顧客属性情報の最適化より先行している場合、前記コンピュータシステムは、前記商品属性情報更新ステップでは、前記顧客属性情報更新ステップにおいて更新された前記顧客の顧客属性情報に含まれる属性の度合いを示すスコアを用いて、前記商品属性情報に含まれる前記属性の度合いを示すスコアを更新すること
    を特徴とするレコメンド対象の選択方法。
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