JP5633659B2 - 情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ユーザのアイテムに関する利用履歴を用いた情報処理、特にポイントに係る
情報処理を行う情報処理方法及び情報処理装置、その情報処理装置に接続される端末装置
、その端末装置における表示方法、並びに情報処理装置及び端末装置における情報処理プ
ログラムに関する。

近年、デジタル技術やネットワーク技術の進展により、ネットワークを使ってデジタル
コンテンツや物品などのアイテムを配信したり、販売することが増えている。これに伴い
、多数のアイテムの中から、ユーザが興味を持つ可能性の高いアイテムの情報を選択して
提供する技術へのニーズが高まっている。

また、ユーザが商品を購入する際に、購入金額や購入回数に応じてポイントを付与し、
次回の購入時にポイント相当分の割引を行うといった、いわゆるポイントサービスが広く
行われている。
そして、アイテムに関する情報提供とポイントサービスとを組合せた技術も提案されて
いる。例えば、特許文献１には、商品に関するアドバイスを他のユーザに対して行ったユ
ーザに対して、ポイントを付与し、アイテムの利用を促進する技術が開示されている。ま
た特許文献２には、対象ユーザに類似するユーザが推薦するアイテムを対象ユーザが選択
した回数に応じて、その類似するユーザにポイントを付与する技術が開示されている。

特開２００２−２８８５０３号公報 特開２００７−２０００９９号公報

上述の従来技術のように、情報提供ユーザの提供した情報に従って他のユーザがアイテ
ムを購入した場合に、情報提供ユーザにポイントを付与するシステムでは、ユーザからの
情報提供が促進されることが期待できる。更に、ポイントが付与されるタイミングを情報
提供ユーザが予測することは難しいため、購入した本人がポイントを取得する通常のポイ
ントサービスに比べて、より大きな意外性やある種の感動をユーザに与えることができる
。そして、各々のユーザには、自分のポイントが増えているかどうかを確認したいという
心理が働くので、そのサイトへのアクセス頻度が高まる場合がある。

しかしながら、上記の特許文献１および特許文献２においては、情報を提供するユーザ
と、その情報に従ってアイテムを利用するユーザの関係が１対１であるため、実際にポイ
ントが付与されるユーザがごく一部のユーザに限られたり、ポイントが増える頻度が少な
いという問題があった。すなわち、ユーザＡが提供した情報に基づきユーザＢがアイテム
を利用した場合に、ユーザＡのポイントは１回だけ増えるが、それ以外の大多数のユーザ
のポイントは全く変更されない。このため、自分のポイントが増えていることを期待して
、一時的にはサイトに頻繁にアクセスしても、なかなかポイントが増えないため、最終的
にはアクセス頻度が下がる場合があった。例えば、ポイントサービスに入会した直後には
、自分のポイントが増えているかを確認するために、サイトへ頻繁にアクセスするが、い
つまで経ってもポイントが増えないため、そのうちにサイトやアイテムへの興味を失って
しまうことがあった。

そこで本発明は、ユーザのポイントサービスに対する関心を高め、アイテムに関する利
用を促進することを目的とする。

情報処理装置における情報処理方法であって、アイテムに関するユーザの利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納工程と、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性情報格納工程と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性のアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成工程と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出工程とを含み、前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出工程は、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴形成工程と、前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出工程とを含むことを特徴とする情報処理方法を提供する。
情報処理装置における情報処理方法であって、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納工程と、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性情報格納工程と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成工程と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出工程とを含み、前記利用履歴格納工程では、前記関連データの前記関連属性とアイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムが利用された場合に、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記関連属性に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出工程は、前記利用履歴格納部から一の利用履歴を選択し、前記選択した一の利用履歴が前記特定情報をもつ場合に、前記一の利用履歴よりも古く、かつ第１の条件を満たす他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴集合形成工程と、前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出工程とを含み、前記先行利用履歴集合形成工程において、前記第１の条件は、前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される基準アイテム識別子と一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される一の基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子及び前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件のいずれかの条件であることを特徴とする情報処理方法を提供する。
アイテムに関するユーザの利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を格納する利用履歴格納部と、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報を格納するアイテム属性情報格納部と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性のアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成部と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出部とを備え、前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納部では、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を格納し、前記ポイント分配算出部は、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴形成部と、前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。
ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を格納する利用履歴格納部と、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報を格納するアイテム属性情報格納部と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成部と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出部とを備え、前記利用履歴格納部では、前記関連データの前記関連属性とアイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムが利用された場合に、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記関連属性に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を格納し、前記ポイント分配算出部は、前記利用履歴格納部から一の利用履歴を選択し、前記選択した一の利用履歴が前記特定情報をもつ場合に、前記一の利用履歴よりも古く、かつ第１の条件を満たす他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴集合形成部と、前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出部とを備え、前記先行利用履歴集合形成部において、前記第１の条件は、前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される基準アイテム識別子と一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される一の基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子及び前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件のいずれかの条件である、ことを特徴とする情報処理装置を提供する。
情報処理装置に実行させる情報処理プログラムであって、アイテムに関するユーザの利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納ステップと、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性情報格納ステップと、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性のアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成ステップと、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出ステップとを有し、前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納ステップでは、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出ステップは、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴形成ステップと、前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出ステップとを有することを特徴とする情報処理プログラムを提供する。
情報処理装置に実行させる情報処理プログラムであって、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納ステップと、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性情報格納ステップと、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成ステップと、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出ステップとを有し、前記利用履歴格納ステップでは、前記関連データの前記関連属性とアイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムが利用された場合に、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記関連属性に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出ステップは、前記利用履歴格納部から一の利用履歴を選択し、前記選択した一の利用履歴が前記特定情報をもつ場合に、前記一の利用履歴よりも古く、かつ第１の条件を満たす他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴集合形成ステップと、前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出ステップとを有し、前記先行利用履歴集合形成ステップにおいて、前記第１の条件は、前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される基準アイテム識別子と一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される一の基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子及び前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件、のいずれかの条件であることを特徴とする情報処理プログラムを提供する。

本発明の情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、及び情報処理プログラム
によれば、ユーザのポイントサービスに対する関心を高め、アイテムに関する利用を促進
することができる。

本発明の第１の実施形態におけるシステム全体の第１の構成図。 本発明の第１の実施形態におけるシステム全体の第２の構成図。 本発明の第１の実施形態におけるアイテム提供サーバ装置２の構成図。 本発明の第１の実施形態におけるユーザ情報格納部２４１の格納状態を示す図。 本発明の第１の実施形態におけるアイテム情報格納部２４２の格納状態を示す図。 本発明の第１の実施形態における利用履歴格納部２４３の格納状態を示す図。 本発明の第１の実施形態における類似アイテム情報格納部２４４の格納状態を示す図。 本発明の第１の実施形態における端末装置３の構成図。 本発明の第１の実施形態における表示部３４に表示するユーザページの表示例を示す図。 本発明の第１の実施形態における端末装置３でのアイテムの利用に関する手順の一例を示すフローチャート。 本発明の第１の実施形態における情報処理サーバ装置１の構成図。 本発明の第１の実施形態における被嗜好情報格納部１３２の格納状態を示す図。 本発明の第１の実施形態における分配情報格納部１３４の格納状態を示す図。 本発明の第１の実施形態における利用ポイント情報格納部１３５の格納状態を示す図。 本発明の第１の実施形態における利用ポイント算出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第１の実施形態における類似アイテム選出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第１の実施形態における被嗜好度算出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第１の実施形態における分配ユーザ選出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第１の実施形態における類似アイテム選出処理の例を示す図。 本発明の第１の実施形態における分配ユーザ選出処理の例を示す図。 本発明の第１の実施形態における表示部３４に表示する、利用アイテムごとの利用ポイントを追加したユーザページの表示例を示す図。 本発明の第１の実施形態における、ユーザごとアイテムごとに利用ポイントを格納する場合の、利用ポイント情報格納部１３５の格納状態を示す図。 本発明の第１の実施形態における表示部３４に表示する、類似アイテム情報ごとの利用ポイントを追加したユーザページの表示例を示す図。 本発明の第１の実施形態における、ユーザごと類似アイテム情報ごとに利用ポイントを格納する場合の、利用ポイント情報格納部１３５の格納状態を示す図。 本発明の第１の実施形態における表示部３４に表示する、利用ポイントが付与されたユーザの数を通知する情報を追加したユーザページの表示例を示す図。 本発明の第２の実施形態における情報処理サーバ装置６の構成図。 本発明の第２の実施形態における仮ポイント情報格納部６３８の格納状態を示す図。 本発明の第２の実施形態における仮ポイント算出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第２の実施形態における利用親ポイント分配処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第３の実施形態における情報処理サーバ装置７の構成図。 本発明の第３の実施形態における利用ポイント算出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第１の実施形態、及び、第２の実施形態において、分配率算出の第４、及び、第５の方法を用いる場合における分配情報格納部１３４の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態におけるシステム全体の第１の構成図。 本発明の第４の実施形態におけるシステム全体の第２の構成図。 本発明の第４の実施形態におけるアイテム提供サーバ装置２の構成図。 本発明の第４の実施形態におけるユーザ情報格納部２４１の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態におけるアイテム情報格納部２４２の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態における利用履歴格納部２４３の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態における関連属性情報格納部２４４の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態における端末装置３の構成図。 本発明の第４の実施形態における表示部３４に表示するユーザページの表示例を示す図。 本発明の第４の実施形態における端末装置３でのアイテムの利用に関する手順の一例を示すフローチャート。 本発明の第４の実施形態における情報処理サーバ装置１の構成図。 本発明の第４の実施形態におけるアイテム嗜好情報格納部１３２の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態における属性嗜好情報格納部１３３の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態における分配情報格納部１３５の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態における制約情報格納部１３６の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態における利用ポイント情報格納部１３７の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態における利用ポイント算出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第４の実施形態におけるアイテム嗜好情報作成処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第４の実施形態における属性嗜好情報作成処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第４の実施形態における関連属性選出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第４の実施形態における分配ユーザ選出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第４の実施形態における関連属性選出処理の例を示す図。 本発明の第４の実施形態における分配ユーザ選出処理の例を示す図。 本発明の第４の実施形態における表示部３４に表示する、利用したアイテム属性ごとの利用ポイントを追加したユーザページの表示例を示す図。 本発明の第４の実施形態における、ユーザごとアイテム属性ごとに利用ポイントを格納する場合の、利用ポイント情報格納部１３７の格納状態を示す図。 本発明の第４の実施形態における表示部３４に表示する、利用ポイントが付与されたユーザの数を通知する情報を追加したユーザページの表示例を示す図。 本発明の第５の実施形態における情報処理サーバ装置６の構成図。 本発明の第５の実施形態における仮ポイント情報格納部６３０の格納状態を示す図。 本発明の第５の実施形態における仮ポイント算出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第５の実施形態における利用親ポイント分配処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第６の実施形態における情報処理サーバ装置７の構成図。 本発明の第６の実施形態における利用ポイント算出処理の手順を示すフローチャート。 本発明の第４の実施形態、及び、第５の実施形態において、分配率算出の第６、及び、第７の方法を用いる場合における分配情報格納部１３５の格納状態を示す図。

以下、本発明の情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、及びプログラムに
ついて、添付図面を参照して説明する。なお、第１〜第３実施形態においては、図１〜図
３２、及び、数１〜数１２を用いて説明する。第１〜第３実施形
態における各符号についても、図１〜図３２における符号である。また、第４〜第６実施
形態においては、図３２〜図６５、及び数１３〜数２６を用いて説明す
る。第４〜第６実施形態における各符号についても、図３２〜図６５における符号である
。

＜第１の実施形態＞
以下に、本発明の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。図１は、本発明の第
１の実施形態におけるシステム全体の構成図である。本実施形態におけるシステムは、情
報処理サーバ装置１と、アイテム提供サーバ装置２と、１つ以上の端末装置３（３ａ〜３
ｎ）がネットワーク４を介して接続されている。なお、各実施形態において、情報処理サ
ーバ装置１，６，７のみが情報処理装置として機能してもよいし、情報処理サーバ装置１
，６，７が、アイテム提供サーバ装置２や端末装置と協働して情報処理装置として機能し
てもよい。

また、図２に示すように、２つのネットワークを用いてシステム全体を構成してもよい
。図２においては、情報処理サーバ装置１とアイテム提供サーバ装置２がネットワーク５
を介して接続されており、アイテム提供サーバ装置２と端末装置３（３ａ〜３ｎ）がネッ
トワーク４を介して接続されている。ネットワーク５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ
Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり、情報処理サーバ装置１と端末装置３（３ａ〜３ｎ）は、直接
接続できないようになっている。本実施形態では、特に断らない限り、システム全体の構
成が図１である場合を説明する。なお本実施形態では、情報処理サーバ装置１とアイテム
提供サーバ装置２を別々の装置とする場合を説明するが、この２つの機能を合わせて１つ
の装置として実現してもよい。
ネットワーク４は、例えばインターネット等のネットワークであり、情報処理サーバ装
置１とアイテム提供サーバ装置２と端末装置３との間の情報のやり取りを仲介する。

アイテム提供サーバ装置２は、端末装置３の要求に応じて、アイテムを提供する装置で
ある。ここでアイテムとは、テキスト、音声、音楽、映像等のデジタルコンテンツや様々
な物品であり、更には金融商品、不動産、人物に関する情報等であってもよい。すなわち
本実施形態におけるアイテムは、有形か無形かを問わず、有料か無料かも問わない。
アイテム提供サーバ装置２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（Ｈ
ＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（
プログラム）処理として実施することも可能である。
図３は、本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置２の構成図である。本実施形態に
おけるアイテム提供サーバ装置２は、アイテム提供サーバ制御部２１と、アイテム提供サ
ーバ通信部２２と、認証部２３と、アイテム提供サーバ格納部２４とで構成される。

認証部２３は、端末装置３又は端末装置３を利用するユーザを認証する。認証部２３は
、端末装置３を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別子、又は端末装置３を一意に
識別するための端末識別子と、パスワードとを関連付けて格納している。本実施形態では
、ユーザ識別子を用いる場合を例にして説明するが、端末識別子を用いる場合も同様であ
る。ユーザ識別子と端末識別子とを合わせた意味の総称として、利用主体識別子という用
語を用いる。また、ユーザ識別子とパスワードとの組合せを、利用者特定情報とする。認
証部２３では、端末装置３より受信した利用者特定情報と一致するものが格納されている
場合に、認証成功とする。そして、認証に成功した利用者特定情報に対応するユーザを認
証ユーザとする。
アイテム提供サーバ格納部２４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記
憶する。アイテム提供サーバ格納部２４は、ユーザ情報格納部２４１と、アイテム情報格
納部２４２と、利用履歴格納部２４３と、類似アイテム情報格納部２４４とで構成される
。

ユーザ情報格納部２４１は、ユーザ情報を複数記憶する。図４は、ユーザ情報格納部２
４１の格納状態を示す図である。ユーザ情報とは、端末装置３を利用するユーザを一意に
識別するユーザ識別子であるｕｓｅｒ＿ｉｄとユーザ属性情報であるｕｓｅｒ＿ｉｎｆｏ
とを関連付けたものであり、図４のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ属性情報とは
、ユーザの名前、年齢、性別、住所（地域）、趣味、会員になった時期（年月、日付、日
時など）、メールアドレス、電話番号などの情報である。また、アイテム提供サーバ装置
２にて商品の購入が可能であれば、商品の支払いを行うためのクレジットカード情報など
を含んでもよい。

アイテム情報格納部２４２は、アイテム情報を複数記憶する。図５は、アイテム情報格
納部２４２の格納状態を示す図である。アイテム情報とは、アイテム識別子であるｉｔｅ
ｍ＿ｉｄとアイテム属性情報であるｉｔｅｍ＿ｉｎｆｏとを関連付けたものであり、図５
のようなテーブル形式で記憶する。アイテム識別子とは、アイテムを一意に識別するため
のものである。また、アイテム属性情報とは、例えば、アイテムの名称、制作者、制作年
、ジャンル、価格、アイテムを利用するのに適したユーザの条件などの情報である。

利用履歴格納部２４３は、利用履歴を複数記憶する。利用履歴とは、端末装置３より受
信した、ユーザのアイテムに関する利用の履歴であり、少なくともユーザ識別子とアイテ
ム識別子（利用アイテム識別子）とアイテムを利用した日時（利用日時）とを含む。図６
（図６（ａ）〜図６（ｄ））は、利用履歴格納部２４３の格納状態を示す図である。以下
に図６を用いて、利用履歴の格納形式を４種類説明する。

利用履歴の第１の格納形式は、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と
アイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）とを関連付けて、図６（ａ）
のようなテーブル形式で記憶する。
利用履歴の第２の格納形式は、利用履歴に、ユーザのアイテムに対する利用回数が含ま
れている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）
とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と利用回数（ｃｏｕｎｔ）
とを関連付けて、図６（ｂ）のようなテーブル形式で記憶する。
利用履歴の第３の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して行った評価を数
値化した評価値（例えば、「１：非常に嫌い」、「２：やや嫌い」、「３：どちらでもな
い」、「４：やや好き」、「５：非常に好き」といったように、好みの度合いを数値化し
たもの）が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕ
ｓｅｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と評価値（
ｖａｌｕｅ）とを関連付けて、図６（ｃ）のようなテーブル形式で記憶する。

利用履歴の第４の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して支払った額（支
払い額）が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕ
ｓｅｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と支払い額
（ａｍｏｕｎｔ）とを関連付けて、図６（ｄ）のようなテーブル形式で記憶する。
以上が、利用履歴の格納形式の説明である。上記以外にも、利用履歴に含まれている全
ての情報を格納できるように、利用履歴の形態に合わせて格納形式を変更すればよい。

また、端末装置３より受信した利用履歴には、利用日時が含まれていることを前提にし
ているが、もし利用日時が含まれていない場合は、利用履歴格納部２４３に、利用日時の
代わりに、利用履歴を記憶するときの日時をｄａｔｅとして記憶すればよい。また、ｄａ
ｔｅを格納しなくてもよく、この場合でも、新しく追加されるデータは、必ずテーブルの
末尾（一番下の行）に追加されるので、テーブル内の上に位置する行データほど古く、下
に位置する行データほど新しいことになる。このため、２つの行の位置関係を調べること
により、２つのデータのどちらが古いかを容易に判定できる。また、利用履歴格納部２４
３に、端末装置３より受信した全ての利用履歴を記憶するが、記憶した利用履歴が一定数
を超えた場合は、古いものから削除してもよい。

類似アイテム情報格納部２４４は、アイテムごとに類似アイテム情報を複数記憶する。
図７は、類似アイテム情報格納部２４４の格納状態を示す図である。類似アイテム情報と
は、基準となるアイテム（基準アイテム）のアイテム識別子（基準アイテム識別子）であ
るｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと、基準アイテムと類似性の高いアイテム（類似アイテム）
のアイテム識別子（類似アイテム識別子）であるｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと、基準アイテ
ムと類似アイテムとの類似性を数値化した値（類似度）であるｖａｌｕｅを関連付けたも
のであり、図６のようなテーブル形式で記憶する。（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｓｉｍ
＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。基準アイテム識別子であ
るｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄを指定することで、ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄに対応する類
似アイテム識別子を全て取得することができる。ここでは、１つのテーブルに２種類のア
イテム識別子を格納するために、ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ、ｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと
いう名称を付けて区別しているが、これらはアイテム情報格納部２４２などに格納されて
いるｉｔｅｍ＿ｉｄと同じものである。また、類似アイテム情報格納部２４４に類似度を
格納しているが、類似度を格納する代わりに、例えば、アイテム間の類似性の高い順に１
番からの通し番号を付与した順位（類似順位）を格納してもよいし、類似度と類似順位の
両方を格納してもよい。また、類似度を格納せずに、基準アイテム識別子と類似アイテム
識別子のみを類似アイテム情報として格納してもよい。

アイテム提供サーバ通信部２２は、ネットワーク４を介して情報処理サーバ装置１や、
端末装置３と通信を行うための部である。

アイテム提供サーバ制御部２１は、アイテム提供サーバ装置２を構成する各部に対して
、全体的な制御を行う。アイテム提供サーバ制御部２１は、ユーザページ情報作成部２１
１と、類似アイテム情報取得部２１２と、利用情報中継部２１３とで構成される。

ユーザページ情報作成部２１１は、端末装置３から受信したデータに応じて、以下の３
種類の処理を行う。

ユーザページ情報作成部２１１の第１の処理は、ユーザページ情報送信処理であり、端
末装置３よりユーザページ情報取得要求を受信し、かつ、認証部２３にて認証成功した場
合に、この処理を行う。ユーザページ情報取得要求とは、ユーザページ情報の取得を要求
する情報であり、認証部２３にて認証を行うために、少なくとも利用者特定情報を含む。
ユーザページ情報とは、端末装置３に検索画面や、利用履歴の閲覧画面や、類似アイテム
情報の閲覧画面や、利用ポイントの確認画面を表示させるために必要な情報である。例え
ば、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式を用いて
ユーザページ情報を作成してもよいし、これ以外のデータ形式を用いてもよい。

ここで利用ポイントとは、ユーザが類似アイテムを利用した際に、類似アイテムと何ら
かの関係性のある他のユーザに付与される数値である。また、類似アイテムを利用したユ
ーザ本人に利用ポイントを付与してもよい。なお、アイテム提供サーバ装置２によるサー
ビスを提供している側（サービス提供側）が、そのサービスを利用するユーザに対して、
利用ポイントに応じて、そのポイントに応じた何らかの特典を与えてもよい。例えば、シ
ョッピングサイトであれば、商品購入の際に、代金の一部として利用ポイントを使用でき
るようにしてもよいし、利用ポイントに応じた値引きサービスを行ってもよい。なお、類
似アイテムと何らかの関係性のある他のユーザとは、類似アイテム、及び、類似アイテム
に対応する基準アイテムを利用しているユーザである。

ユーザページ情報送信処理とは、認証ユーザのユーザページ情報を作成し、認証ユーザ
が利用中の端末装置３に、作成したユーザページ情報を送信する処理であり、まず、利用
ポイント取得要求を作成し、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１に、作成し
た利用ポイント情報取得要求を送信する。利用ポイント情報取得要求とは、認証ユーザが
獲得した利用ポイントに関する情報を取得するための情報（利用ポイント情報）であり、
少なくとも認証ユーザのユーザ識別子を含む。

次に、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１より、送信した利用ポイント情
報取得要求に対応する利用ポイント情報を受信する。次に、利用履歴格納部２４４より、
認証ユーザのユーザ識別子に対応する全ての利用履歴を抽出する。次に、受信した利用ポ
イント情報と、抽出した利用履歴とを用いて、ユーザページ情報を作成する。そして、ネ
ットワーク４を介して、端末装置３に、作成したユーザページ情報を送信する。また、利
用履歴を全て抽出せずに、特定の条件を満たすもののみを抽出してもよい。特定の条件と
は、例えば、最新のものからサービス提供側が予め設定した件数を超えない範囲で抽出す
るとしてもよいし、過去の特定の時点から、ユーザページ情報送信処理を行っている時点
（現在）までの間の利用履歴を抽出するとしてもよい。過去の特定の時点は、サービス提
供側が予め決めておけばよく、例えば、ユーザページ情報送信処理を行っている時点から
３ヶ月前や、半年前や、１年前とすればよい。

ユーザページ情報作成部２１１の第２の処理は、検索結果送信処理であり、ネットワー
ク４を介して、端末装置３より検索条件を受信すると、この処理を行う。ここで検索条件
とは、利用するアイテムを絞り込むために用いる条件であり、例えば、ジャンル名、製作
者、キーワード、価格の上限や下限などである。検索結果送信処理とは、端末装置３に、
受信した検索条件を満たすアイテム情報を送信する処理であり、まず、アイテム情報格納
部２４２より、検索条件を満たすアイテム属性情報を有するアイテム情報を全て抽出する
。そして、ネットワーク４を介して、端末装置３に、抽出した全てのアイテム情報を送信
する。

ユーザページ情報作成部２１１の第３の処理は、類似アイテム情報送信処理であり、ネ
ットワーク４を介して、端末装置３より類似アイテム情報取得要求を受信すると、この処
理を行う。ここで類似アイテム情報取得要求とは、類似アイテム情報を取得する要求であ
り、少なくともアイテム識別子を含む。類似アイテム情報送信処理とは、端末装置３に、
受信した類似アイテム情報取得要求に対応する類似アイテム情報を送信する処理であり、
まず、類似アイテム情報格納部２４４より、類似アイテム情報取得要求に含まれるアイテ
ム識別子と、ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとを照合し、一致する類似アイテム情報を全て抽
出する。ネットワーク４を介して、端末装置３に、抽出した全ての類似アイテム情報を送
信する。

類似アイテム情報取得部２１２は、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１よ
り類似アイテム情報を受信すると、類似アイテム情報更新処理を行う。類似アイテム情報
更新処理とは、類似アイテム情報格納部２４４にて、記憶されている全てのデータを削除
した後に、受信した類似アイテム情報を記憶する処理である。

利用情報中継部２１３は、ネットワーク４を介して、端末装置３より利用者特定情報と
利用情報とを受信し、かつ、認証部２３にて認証が成功した場合に、利用情報中継処理を
行う。利用情報とは、利用ポイント算出処理を行う前の利用履歴を少なくとも含む。利用
情報が、類似アイテムの利用に関するものであれば、利用履歴に加え、特定情報を含む。
特定情報とは、閲覧した類似アイテム情報の基準アイテム識別子を特定するための情報で
あり、例えば、基準アイテム識別子や、閲覧した類似アイテム情報の類似アイテム情報格
納部２４４における格納位置を示す行番号を含む。特定情報が行番号を含む時は、前述し
たユーザページ情報作成部２１１の類似アイテム情報送信処理にて、類似アイテム情報に
加え、行番号も端末装置３に送信する必要がある。利用情報中継処理とは、まず、利用履
歴格納部２４３に、受信した利用情報に含まれる利用履歴を格納する。そして、ネットワ
ーク４を介して、情報処理サーバ装置１に、受信した利用情報を送信する処理である。

端末装置３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、ネットワークイン
タフェース等を備える一般的なコンピュータであり、内蔵されたプログラムにより所定の
動作を行う。図８は、本実施形態における端末装置３の構成図である。本実施形態におけ
る端末装置３は、端末制御部３１と、端末通信部３２と、入力部３３と、表示部３４とで
構成される。

端末通信部３２は、ネットワーク４を介してアイテム提供サーバ装置２と通信を行うた
めの部である。入力部３３は、例えば、端末装置３がＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐ
ｕｔｅｒ）であれば、マウスやキーボード、携帯電話であれば、ボタンといったように、
ユーザが端末装置３を操作するためのインタフェースである。表示部３４は、例えば、デ
ィスプレイといったように、様々な情報を表示し、ユーザに視覚的に示すためのインタフ
ェースである。

端末制御部３１は、端末装置３を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。端末制
御部３１は、ユーザページ表示部３１１と、利用情報作成部３１２とで構成される。ユー
ザページ表示部３１１は、入力部３３から取得した操作や、アイテム提供サーバ装置２か
ら受信したデータの種類に応じて、以下の６種類の処理を行う。

ユーザページ表示部３１１の第１の処理は、ユーザページ情報取得要求送信処理であり
、入力部３３よりユーザページの表示を要求する操作を取得すると、この処理を行う。ユ
ーザページとは、ユーザページ情報を基に、表示部３４に表示するために描画されたもの
である。ユーザページ情報取得要求送信処理とは、端末装置３を利用中のユーザである「
利用ユーザ」のユーザ識別子とパスワードの組合せである利用者特定情報を用いて、ユー
ザページ情報取得要求を作成し、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２に
、作成したユーザページ情報取得要求を送信する処理である。パスワードは、端末装置３
の図示しない格納部に記憶しておき、ユーザページ情報取得要求を作成するたびに図示し
ない格納部から取得してもよいし、ユーザページ情報取得要求を作成するたびにユーザに
入力させるようにしてもよい。

ユーザページ表示部３１１の第２の処理は、ユーザページ表示処理であり、アイテム提
供サーバ装置２よりユーザページ情報を取得すると、この処理を行う。ユーザページ表示
処理とは、アイテム提供サーバ装置２より取得したユーザページ情報を基に、ユーザペー
ジを作成し、表示部３４に、作成したユーザページを表示する処理である。
ユーザページ表示部３１１の第３の処理は、検索条件送信処理であり、入力部３３より
条件の入力操作と検索を要求する操作の内容を取得すると、この処理を行う。検索条件送
信処理とは、利用ユーザのユーザ識別子と、取得した条件を用いて検索条件を作成し、ア
イテム提供サーバ装置２に、作成した検索条件を送信する処理である。

ユーザページ表示部３１１の第４の処理は、検索結果表示処理であり、アイテム提供サ
ーバ装置２より、検索条件送信処理にて送信した検索条件に対するアイテム情報を取得す
ると、この処理を行う。検索結果表示処理とは、受信したアイテム情報を基にユーザペー
ジの更新を行う処理である。
ユーザページ表示部３１１の第５の処理は、類似アイテム情報取得要求送信処理であり
、入力部３３より利用履歴閲覧画面に表示されている利用履歴の選択や、検索結果閲覧画
面に表示されている検索結果の選択といった操作を取得すると、この処理を行う。類似ア
イテム情報取得要求送信処理とは、まず、操作の対象となった利用履歴や検索結果より、
アイテム識別子を抽出する。次に、抽出したアイテム識別子を用いて、類似アイテム情報
取得要求を作成する。そして、アイテム提供サーバ装置２に、作成した類似アイテム情報
取得要求を送信する処理である。

ユーザページ表示部３１１の第６の処理は、類似アイテム情報表示処理であり、アイテ
ム提供サーバ装置２より、類似アイテム情報取得要求送信処理にて送信した類似アイテム
情報取得要求に対する類似アイテム情報を取得すると、この処理を行う。類似アイテム情
報表示処理とは、受信した類似アイテム情報を基にユーザページの更新を行う処理である
。

表示部３４に表示するユーザページは、例えば、図９のユーザページの表示例のように
、現在獲得している利用ポイントが確認でき、アイテムの検索部が用意され、利用履歴と
、検索結果と、類似アイテム情報とを分けて表示できるようにすればよい。図９の表示例
では、左上に端末装置３を利用中のユーザのユーザ名と利用ポイントとを表示し、左下に
利用ユーザの利用履歴を表示している。また、中央上に検索条件を入力するテキストボッ
クスと検索条件送信処理のトリガーとなる「検索」ボタンとを表示し、中央下に検索条件
を満たすアイテム情報を表示している。また、右下に類似アイテム情報を表示している。
尚、図９の表示例では、右下に小説Ａの類似アイテムが表示されているが、入力部３３よ
り、検索結果の料理本Ｅが選択されることで、小説Ａの代わりに、料理本Ｅの類似アイテ
ムが表示されることになる。

利用情報作成部３１２は、入力部３３より、ユーザページに表示されたアイテムの利用
操作を取得すると、利用情報送信処理を行う。アイテムの利用操作とは、ユーザページに
表示されたアイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作や、アイテムが音楽であれ
ば、再生を行うという操作や、アイテムが映画であれば、視聴するという操作や、ユーザ
ページにてアイテムの購入が行える場合は、アイテムを購入候補に指定する（買い物かご
に入れる）操作や、購入候補として指定したアイテムを購入する操作等である。

利用情報送信処理とは、まず、利用ユーザのユーザ識別子とパスワードの組合せである
利用者特定情報を作成する。次に、利用ユーザのユーザ識別子と利用操作の対象となった
アイテムのアイテム識別子を基に作成した利用履歴を用いて利用情報を作成する。このと
き、利用操作の対象となったアイテムが類似アイテムだった場合には、利用履歴に加え、
その類似アイテム情報に含まれる基準アイテム識別子、又は、その類似アイテム情報に対
応する行番号を基に作成した特定情報を用いて、利用情報を作成する。そして、ネットワ
ーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２に、作成した利用者特定情報と利用情報とを
送信する処理である。つまり、図９の表示例において、検索結果である「料理本Ｅ」が利
用された場合は、「料理本Ｅ」の利用履歴のみを用いて利用情報を作成することになり、
類似アイテムである「本Ｄ」が利用された場合は、「本Ｄ」に対応する類似アイテム情報
に含まれる基準アイテム識別子（「小説Ａ」のアイテム識別子）、又は、「本Ｄ」に対応
する類似アイテム情報の行番号を基に作成した特定情報と、「本Ｄ」の利用履歴とを用い
て、利用情報を作成する。行番号を用いて特定情報を作成するには、ユーザページ表示部
３１１による類似アイテム情報処理の際に、類似アイテム情報と共に、その類似アイテム
情報の行番号も受信していなければならない。

また利用情報送信処理において、上述した以外の情報を利用履歴に追加することもでき
る。例えば、アイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作、アイテムを購入候補に
指定する操作、購入候補に指定したアイテムを購入する操作、アイテムを再生する操作、
などの各利用操作を区別するための利用形態情報を追加してもよい。また、ユーザにアイ
テムに対する評価を行わせた上で、その評価値（例えば、「１：非常に嫌い」、「２：や
や嫌い」、「３：どちらでもない」、「４：やや好き」、「５：非常に好き」といったよ
うに、好みの度合いを数値化したもの）を利用履歴に追加してもよい。また、一定期間ご
とに利用情報送信処理を行う場合は、その期間中に利用されたアイテムの利用回数を利用
履歴に追加してもよい。

ここで、図１０のフローチャートを用いて、端末装置３でのアイテムの利用に関する手
順の一例を説明する。
まず、端末装置３が、ユーザページ情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク４を介
して、アイテム提供サーバ装置２にユーザページ情報取得要求を送信する（ステップＳ１
０１）。
次に、アイテム提供サーバ装置２の認証部２３が、ネットワーク４を介して、端末装置
３よりユーザページ情報取得要求を受信すると、ユーザページ情報取得要求に含まれる利
用者特定情報を基に認証を行う（ステップＳ１０２）。認証に成功した場合は、ユーザペ
ージ情報作成部２１１に受信したユーザページ情報取得要求を送り、ステップＳ１０３へ
進み、失敗した場合はステップＳ１０１からやり直す。

ステップＳ１０３では、ユーザページ情報作成部２１１が、認証部２３よりユーザペー
ジ情報取得要求を取得し、ユーザページ情報送信処理を行い、ネットワーク４を介して、
端末装置３にユーザページ情報を送信する。
次に、端末装置３が、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２より、ユー
ザページ情報を受信すると、ユーザページ表示処理を行う（ステップＳ１０４）。
次に、表示されたユーザページを閲覧したユーザが、類似アイテムを取得する操作を行
うと、端末装置３は、類似アイテム情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク４を介し
て、アイテム提供サーバ装置２に類似アイテム情報取得要求を送信する（ステップＳ１０
５）。

次に、ユーザページ情報作成部２１１が、ネットワーク４を介して、端末装置３より、
類似アイテム情報取得要求を受信すると、類似アイテム情報送信処理を行い、ネットワー
ク４を介して、端末装置３に類似アイテム情報を送信する（ステップＳ１０６）。
次に、端末装置３が、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２より、類似
アイテム情報を受信すると、類似アイテム情報表示処理を行う（ステップＳ１０７）。
次に、表示された類似アイテム情報を閲覧したユーザが、アイテムに関する利用操作を
行うと、端末装置３は、利用情報を作成し、ネットワーク４を介して、アイテム提供サー
バ装置２に、利用情報と利用者特定情報とを送信する利用情報送信処理を行う（ステップ
Ｓ１０８）。

次に、アイテム提供サーバ装置２の認証部２３が、ネットワーク４を介して、端末装置
３より利用情報と利用者特定情報とを受信すると、利用者特定情報を基に認証を行う（ス
テップＳ１０９）。認証に成功した場合は、利用情報中継部２１３に受信した利用情報を
送り、ステップＳ１１０へ進み、失敗した場合はステップＳ１０８からやり直す。
ステップＳ１１０では、利用情報中継部２１３が、認証部２３より利用情報を取得し、
利用情報中継処理を行い、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１に、取得した
利用情報を送信する。
次に、情報処理サーバ装置１が、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２
より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行い（ステップＳ１１１）、ステ
ップＳ１０１からステップＳ１１１までの一連の処理を終了する。利用ポイント算出処理
については後述する。
以上が、端末装置３でのアイテムの利用に関する手順の一例の説明である。

情報処理サーバ装置１は、アイテム提供サーバ装置２に類似アイテム情報を送信したり
、アイテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポイント情報を送信する装置である。
情報処理サーバ装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）
、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログ
ラム）処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ装置１を複数のコン
ピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、情報処理サーバ装置
１の各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を行ってもよい。また
、情報処理サーバ装置１の一部の部の処理をあるコンピュータで実施し、他の部の処理を
別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。

図１１は、本実施形態における情報処理サーバ装置１の構成図である。本実施形態にお
ける情報処理サーバ装置１は、情報処理サーバ制御部１１と、情報処理サーバ通信部１２
と、情報処理サーバ格納部１３とで構成される。

情報処理サーバ格納部１３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶す
る。情報処理サーバ格納部１３は、利用履歴格納部１３１と、被嗜好情報格納部１３２と
、類似アイテム情報格納部１３３と、分配情報格納部１３４と、利用ポイント情報格納部
１３５と、ユーザ情報格納部１３６と、アイテム情報格納部１３７とで構成される。

利用履歴格納部１３１は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、利用履歴を複数記憶するも
のである。利用履歴格納部１３１は、アイテム提供サーバ装置２の利用履歴格納部２４３
と同様の格納形式であり、利用履歴格納部２４３に記憶されている利用履歴が全て記憶さ
れている。アイテム提供サーバ装置２の利用履歴格納部２４３に記憶されている利用履歴
を利用履歴格納部１３１にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部１１にて行う処理で、
利用履歴を利用するためである。もちろん、利用履歴格納部１３１を用意する代わりに、
アイテム提供サーバ装置２の利用履歴格納部２４３より利用履歴を取得できるようにして
もよいし、逆でもよい。

被嗜好情報格納部１３２は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、被嗜好情報を複数記憶す
る。図１２は、被嗜好情報格納部１３２の格納状態を示す図である。被嗜好情報とは、ア
イテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、アイテムに対
するユーザの好みの度合いを数値化した被嗜好度（ｐ＿ｖａｌｕｅ）とを関連付けたもの
であり、図１２のようなテーブル形式で記憶する。（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｕｓｅｒ＿ｉｄ）
の組合せは一意とし、重複登録ができない。

類似アイテム情報格納部１３３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、類似アイテム情報
を複数記憶する。類似アイテム情報格納部１３３は、アイテム提供サーバ装置２の類似ア
イテム情報格納部２４４と同様の格納形式であり、類似アイテム情報格納部２４４に記憶
されている類似アイテム情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置２の類似ア
イテム情報格納部２４４に記憶されている類似アイテム情報を類似アイテム情報格納部１
３３にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部１１にて行う処理で、類似アイテム情報を
利用するためである。もちろん、類似アイテム情報格納部１３３を用意する代わりに、ア
イテム提供サーバ装置２の類似アイテム情報格納部２４４より類似アイテム情報を取得で
きるようにしてもよいし、逆でもよい。

分配情報格納部１３４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、分配情報を複数記憶する。
図１３は、分配情報格納部１３４の格納状態を示す図である。分配情報とは、基準アイテ
ム識別子（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、類似アイテム識別子（ｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉ
ｄ）と、利用親ポイントの分配対象であり、かつ、基準アイテムと類似アイテムとを過去
に利用したユーザ（分配ユーザ）のユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、利用親ポイント
の分配率（ｒａｔｅ）とを関連付けたものであり、図１３のようなテーブル形式で記憶す
る。本実施形態における利用親ポイントとは、類似アイテムの利用を示す基準アイテム情
報を有する利用情報に対して与えられる利用ポイントの大本であり、この利用親ポイント
に分配率を掛け合わせることで、分配ユーザごとに利用ポイントが算出される。なお、１
つの類似アイテムに対する利用ポイントの総和が、利用親ポイントと等しくなるように、
分配率の総和を１とする必要がある。（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿
ｉｄ，ｕｓｅｒ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。

また利用情報に含まれる基準アイテム情報の基準アイテム識別子と、利用情報に含まれ
るアイテム識別子との組合せを、分配情報格納部１３４に記憶されているｂａｓｅ＿ｉｔ
ｅｍ＿ｉｄとｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せと照合し、合致する行のｕｓｅｒ＿ｉｄ
を抽出することにより、分配ユーザを容易に特定できる。
利用ポイント情報格納部１３５は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、利用ポイント情報
を複数記憶する。図１４は、利用ポイント情報格納部１３５の格納状態を示す図である。
利用ポイント情報とは、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、そのユーザ識別子に対応す
るユーザの利用ポイント（ｐｏｉｎｔ）とを関連付けたものであり、図１４のようなテー
ブル形式で記憶する。なお、記憶されている利用ポイントの初期値は「０」である。

ユーザ情報格納部１３６は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、ユーザ情報を複数記憶す
る。ユーザ情報格納部１３６は、アイテム提供サーバ装置２のユーザ情報格納部２４１と
同様の格納形式であり、ユーザ情報格納部２４１に記憶されているユーザ情報が全て記憶
されている。アイテム提供サーバ装置２のユーザ情報格納部２４１に記憶されているユー
ザ情報をユーザ情報格納部１３６にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部１１にて行う
処理で、ユーザ情報を利用する場合があるためである。もちろん、ユーザ情報格納部１３
６を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置２のユーザ情報格納部２４１よりユーザ
情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。

アイテム情報格納部１３７は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、アイテム情報を複数記
憶するものである。アイテム情報格納部１３７は、アイテム提供サーバ装置２のアイテム
情報格納部２４２と同様の格納形式であり、アイテム情報格納部２４２に記憶されている
アイテム情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置２のアイテム情報格納部２
４２に記憶されているアイテム情報をアイテム情報格納部１３７にも記憶するのは、情報
処理サーバ制御部１１にて行う処理で、アイテム情報を利用する場合があるためである。
もちろん、アイテム情報格納部１３７を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置２の
アイテム情報格納部２４２よりアイテム情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよ
い。

情報処理サーバ通信部１２は、ネットワーク４を介してアイテム提供サーバ装置２と通
信を行うための部である。

情報処理サーバ制御部１１は、情報処理サーバ装置１を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部１１は、利用ポイント算出部１１１と、類似アイテ
ム選出部（関連データ作成部）１１２と、分配ユーザ選出部１１３と、利用ポイント情報
取得部１１４とで構成される。なお、利用ポイント算出部１１１と分配ユーザ選出部１１
３とは協働してポイント分配算出部Ｄ１として機能する。

利用ポイント算出部１１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２よ
り、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理（ステップＳ１１１）を行う。
利用ポイント算出処理の手順を図１５のフローチャートを用いて説明する。
まず、利用ポイント算出部１１１が、アイテム提供サーバ装置２より、情報処理サーバ
通信部１２経由で、利用情報を取得する（ステップＳ２０１）。
次に、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０１にて取得した利用情報が特定情
報を含んでいる否かを判定する（ステップＳ２０２）。特定情報を含んでいる場合はステ
ップＳ２０３へ進み、含んでいない場合はステップＳ２０９へ進む。

ステップＳ２０３では、利用ポイント算出部１１１が、利用親ポイントを算出する。利
用親ポイントの算出方法は、例えば、利用情報１つにつき、サービス提供者側が予め設定
した一定のポイント（例えば１０ポイント）とするものである。また、有料のアイテムを
扱うショッピングサイト等であれば、購入代金から一定の割合（例えば購入代金の１％）
を利用親ポイントとして算出してもよい。また、利用情報に含まれる利用履歴に、アイテ
ムの利用形態情報（アイテムの詳細情報の表示する操作、アイテムを買い物かごに入れる
等の購入候補に指定する操作、アイテムの購入操作などの操作を区別する情報）を含ませ
、その利用形態ごとに一定のポイントを予めサービス提供側が設定し、利用親ポイントと
して付与してもよい。

次に、利用ポイント算出部１１１が、分配情報格納部１３４より、ステップＳ２０１に
て取得した利用情報に含まれる特定情報から基準アイテム識別子を抽出し、抽出した基準
アイテム識別子と利用情報に含まれる利用履歴（一の利用履歴）の利用アイテム識別子と
の組合せが、ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せと一致する
分配情報を全て取得する（ステップＳ２０４）。ここで取得した分配情報に含まれるｕｓ
ｅｒ＿ｉｄに対応する分配ユーザは全て、利用情報よりも早い時期に、基準アイテムと、
利用履歴に対応するアイテムとを利用したユーザである。特定情報が行番号を基に作成さ
れていた場合は、特定情報より基準アイテム識別子を抽出する際に、類似アイテム情報格
納部１３３より、行番号に対応する類似アイテム情報を特定し、特定した類似アイテム情
報から基準アイテム識別子を抽出すればよい。

次に、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０４にて取得した分配情報を、例え
ば取得した順に、１つ選択する（ステップＳ２０５）。
次に、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０３にて算出した利用親ポイントと
、ステップＳ２０５にて選択した分配情報に含まれるｒａｔｅとを掛け合わせることで利
用ポイントを変更するための変更値を算出する（ステップＳ２０６）。
次に、利用ポイント算出部１１１が、利用ポイント情報格納部１３５において、ステッ
プＳ２０５にて選択した分配情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する利用ポイント情報
を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、ステップＳ
２０６にて算出した変更値を加算する（ステップＳ２０７）。

次に、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０５にて全ての分配情報を選択した
か否かを判定する（ステップＳ２０８）。全て選択した場合は、ステップＳ２０９へ進み
、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップＳ２０５へ進む。
ステップＳ２０９では、利用ポイント算出部１１１が、利用履歴格納部１３１に、ステ
ップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれる利用履歴を記憶する。利用履歴を利用履歴
格納部１３１に格納することで、利用履歴は既処理であるとみなされる。類似アイテムを
利用したユーザにも一定の変更値を加算したい場合は、このステップにて加算すればよい
。このとき、利用ポイント情報格納部１３５において、ステップＳ２０１にて取得した利
用情報に含まれるユーザ識別子に対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイ
ント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、予めサービス提供側が設定した変更値を
加算する。
以上で、ステップＳ２０１からステップＳ２０９までの一連の処理は終了となる。

上記説明では、ステップＳ２０７にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポ
イントを更新しているが、加算処理の代わりに、元のポイントと以下に示す係数（変更値
）との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップＳ２０３
では、加算する利用ポイントの和である利用親ポイントの代わりに、増加率（元の利用ポ
イントをどの程度増加させるかを示す値であり、この値に１を加えることで係数となる）
の合計値である親増加率を算出する。そして、ステップＳ２０５にて選択した分配情報に
含まれる分配ユーザｕの、基準アイテムｉｂと類似アイテムｉｓとに関する分配率をｒａ
ｔｅ（ｕ，ｉｂ，ｉｓ）とし、親増加率をｓｒとして、式（１）により、係数ｍ（ｕ，ｉ
ｂ，ｉｓ）を算出する。

また、利用ポイントの初期値が「０」であると、いくら係数を掛け合わせても増加しな
いため、初期値を「０」を超える値で設定するか、初期値は「０」であるが、一番最初に
利用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。また、
類似アイテムを利用したユーザにも一定の係数を乗算したい場合も、ステップＳ２０９に
て、ステップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれるユーザ識別子に対応する利用ポイ
ント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、予
めサービス提供側が設定した係数をかければよい。
以上が、利用ポイント算出処理の説明である。

類似アイテム選出部１１２は、所定のタイミングごとに、被嗜好度格納部１３２に記憶
されている被嗜好情報と、類似アイテム情報格納部１３３に記憶されている類似アイテム
情報とを全て削除した後、類似アイテム選出処理を行う。所定のタイミングとしては、所
定の時間間隔（例えば２４時間ごと）を用いてもよいし、利用履歴を一定回数受信するご
ととしてもよい。また、月曜日〜金曜日までは３時間ごと、土曜日は６時間ごと、日曜日
は１２時間ごと、というように時間間隔が変動してもよい。また、夏は時間間隔を短くし
て、冬は時間間隔を長くするなど、季節に応じて時間間隔を変えてもよい。
ここで、類似アイテム選出処理の手順を図１６のフローチャートを用いて説明する。
まず、類似アイテム選出部１１２が、被嗜好度算出処理を行う（ステップＳ３０１）。
次に、類似アイテム選出部１１２が、被嗜好情報格納部１３２より、ｉｔｅｍ＿ｉｄを
重複無しで全て抽出する（ステップＳ３０２）。
次に、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ３０２にて抽出したｉｔｅｍ＿ｉｄの
うち、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ３０３）。

次に、類似アイテム選出部１１２が、被嗜好情報格納部１３２より、ステップＳ３０２
にて選択したｉｔｅｍ＿ｉｄに対応するアイテム（基準アイテムとみなす）の被嗜好情報
と、基準アイテムを利用したことのある何れかのユーザが利用したアイテム（類似候補ア
イテム）の全ての被嗜好情報を取得する（ステップＳ３０４）。類似候補アイテムの被嗜
好情報を全て取得するには、基準アイテムの被嗜好情報を除く全ての被嗜好情報のうち、
基準アイテムの全ての被嗜好情報に含まれるユーザ識別子の何れかを有する被嗜好情報を
全て取得すればよい。また、取得する類似候補アイテムの被嗜好情報に対して、基準アイ
テムの被嗜好情報との時間順序を考慮してもよい。例えば、基準アイテムより後に利用さ
れた類似候補アイテムの被嗜好情報のみを取得ればよい。時間順序を考慮するためには、
被嗜好情報格納部１３２に、利用日時の代表値（平均値や最大値や最小値や中央値）を格
納する列を追加し、後述する被嗜好度算出処理にて、利用日時の代表値を算出して、被嗜
好度とともに関連付けて記憶すればよい。また、被嗜好情報格納部１３２に、利用日時の
代表値を格納する代わりに、このステップで、利用履歴格納部１３１に記憶されている利
用情報を用いることで、利用日時の代表値を算出してもよい。

次に、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ３０４にて取得した被嗜好情報を用い
て、類似候補アイテムごとに、基準アイテムとの類似度を算出する（ステップＳ３０５）
。類似度を算出する方法として例えば、Ｊａｃｃａｒｄ（ジャカード）係数を用いること
ができる。Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いる場合は、アイテムｘを利用したことのあるユーザ
集合をＵｘ、アイテムｙを利用したことのあるユーザ集合をＵｙ、アイテムｘとアイテム
ｙを共に利用したことのあるユーザ数を｜Ｕｘ ∩ Ｕｙ｜とし、アイテムｘとアイテムｙ
の少なくとも一方を利用したことのあるユーザ数を｜Ｕｘ ∪ Ｕｙ｜としたとき、類似度
は式（２）で算出することができる。

また、類似度算出に、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。コ
サイン距離を用いる場合は、例えば、アイテムｘを利用したことのあるユーザ集合をＵｘ
とし、アイテムｘのユーザｕｘ（ｕｘ∈Ｕｘ）に対する被嗜好度をＶ（ｘ，ｕｘ）、アイ
テムｙを利用したことのあるユーザ集合をＵｙとし、アイテムｙのユーザｕｙ（ｕｙ∈Ｕ
ｙ）に対する被嗜好度をＶ（ｙ，ｕｙ）、アイテムｘとアイテムｙを共に利用したことの
あるユーザをＵｃとし、アイテムｘのユーザｕｃ（ｕｃ∈Ｕｃ）に対する被嗜好度をＶ（
ｘ，ｕｃ）、アイテムｙのユーザｕｃに対する被嗜好度をＶ（ｙ，ｕｃ）としたとき、類
似度は式（３）で算出することができる。

また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、アイテムｘとアイテムｙを共に
利用したことのあるユーザをＵｃとし、Ｕｃに属するユーザの数をｎとし、アイテムｘの
ユーザｕｃ（ｕｃ∈Ｕｃ）に対する被嗜好度をＶ（ｘ，ｕｃ）、アイテムｙのユーザｕｃ
に対する被嗜好度をＶ（ｙ，ｕｃ）としたとき、類似度は式（４）で算出することができ
る。これ以外にも、２アイテム間の類似性を表す指標であれば、どのようなものを用いて
もよい。

次に、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ３０５にて算出した類似度を基に、類
似候補アイテムの中から類似アイテムを選出する（ステップＳ３０６）。類似アイテムの
選出基準は、類似度の高い順に、予めサービス提供側が設定した数だけ選出すればよい。
また、予めサービス提供側が閾値を定め、その閾値より高い類似度を持つ類似候補アイテ
ムを類似アイテムとして選出してもよい。なおこの処理において、選出された類似アイテ
ムに対して、類似度の高い順に推薦順位を付け、その推薦順位を含めた情報を後述するス
テップＳ３０９において、アイテム提供サーバ装置２に送信してもよい。

次に、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ３０６にて選出した類似アイテムごと
に、類似アイテム情報格納部１３３に、基準アイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄ（ｂａｓｅ＿ｉｔ
ｅｍ＿ｉｄ）と、ステップＳ３０６にて選出した類似アイテムのアイテム識別子（ｓｉｍ
＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、基準アイテムと類似アイテムとの類似度（ｖａｌｕｅ）を関連付
けた類似アイテム情報を記憶する（ステップＳ３０７）。
次に、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ３０３にて抽出した全てのｉｔｅｍ＿
ｉｄを選択したか否かを判定する（ステップＳ３０８）。全て選択した場合はステップＳ
３０９へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ３０３へ進む。

ステップＳ３０９では、類似アイテム選出部１１２が、アイテム提供サーバ装置２に、
類似アイテム情報格納部１３３に格納されている全ての類似アイテム情報を送信し、ステ
ップＳ３０１からステップＳ３０９までの一連の処理を終了する。

次に、ステップＳ３０１の被嗜好度算出処理の手順を、図１７のフローチャートを用い
て説明する。
まず、類似アイテム選出部１１２が、被嗜好情報格納部１３２より、ｉｔｅｍ＿ｉｄを
重複無しで全て抽出する（ステップＳ４０１）。

次に、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ４０１にて抽出したｉｔｅｍ＿ｉｄの
うち、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ４０２）。
次に、類似アイテム選出部１１２が、利用履歴格納部１３１より、ステップＳ４０２に
て選択したｉｔｅｍ＿ｉｄを含む利用履歴を全て取得する（ステップＳ４０３）。
次に、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ４０３にて取得した利用履歴より、ｕ
ｓｅｒ＿ｉｄを重複なしで全て抽出する（ステップＳ４０４）。

次に、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ４０４にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄの
うち、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ４０５）。
次に、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ４０３にて取得した利用履歴のうち、
ステップＳ４０５にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄを含むもの（被嗜好度算出対象利用履歴）
のみを用いて、被嗜好度を算出する（ステップＳ４０６）。以下に、被嗜好度算出方法を
８種類説明する。

被嗜好度算出の第１の方法は、被嗜好度を「１」として算出する方法である。この方法
は、被嗜好度に対するユーザ一人ひとりの影響力（重み）を全て平等（同じ）に扱ってい
る。また、計算量が最も少なくなる。
被嗜好度算出の第２の方法は、全利用回数を被嗜好度として算出方法である。全利用回
数は、利用履歴格納部１３１の第２の格納形式のように利用回数が記憶されている場合に
、被嗜好度算出対象利用履歴に含まれる利用回数の和を全利用回数とすればよい。また、
利用回数を含まない場合は、被嗜好度算出対象利用履歴の数を全利用回数とすればよい。
この方法は、被嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、被嗜好
度算出対象のアイテムに対する全利用回数の多いユーザほど影響力が強いことになる。

被嗜好度算出の第３の方法は、利用履歴格納部１３１の第３の格納形式のように評価値
が記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、被嗜好度算出対象利用履歴
に含まれる評価値の代表値（評価値の和や平均値や最大値や最小値や中央値や最新の日付
に対応する評価値）を被嗜好度として算出する方法である。この方法は、被嗜好度に対す
るユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、被嗜好度算出対象のアイテムに対す
る評価が高いユーザほど影響力が強いことになる。
被嗜好度算出の第４の方法は、利用履歴に含まれる利用日時を用いて、利用日時の古い
利用履歴ほど大きな重みを付けて被嗜好度を算出する方法である。例えば、被嗜好度算出
対象利用履歴ごとに、類似アイテム選出処理を行う日付（現在）と、その利用日時との差
を算出し、その差の代表値（総和や平均値や最大値や最小値）を算出すればよい。この方
法は、被嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、被嗜好度算出
対象のアイテムを早く利用したユーザほど影響力が強いことになる。

被嗜好度算出の第５の方法は、利用履歴に含まれる利用日付を用いて、利用日時の新し
い利用履歴ほど大きな重みを付けて被嗜好度を算出する方法である。例えば、被嗜好度算
出対象利用履歴ごとに、類似アイテム選出処理を行う日付（現在）と、その利用日時との
差を算出し、その差の逆数の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を算出す
ればよい。この方法は、被嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えてお
り、被嗜好度算出対象のアイテムを後で利用したユーザほど影響力が強いことになる。ま
た、逆数を用いて、日付差が大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の
方法を用いてもよい。例えば、底が０より大きく、かつ１未満である指数関数（単調減少
関数）を用いてもよい。

ここで、被嗜好度算出の第４と第５の方法は、類似アイテム選出処理を行う日付（現在
）と、利用日時との差が「０」にならないような処理をする必要がある。
被嗜好度算出の第６の方法は、利用履歴格納部１３１の第４の格納形式のように支払い
額記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、被嗜好度算出対象利用履歴
に含まれる支払い額の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を被嗜好度とし
て算出する方法である。この方法は、被嗜好度に対する類似ユーザ１人ひとりの影響力（
重み）を変えており、被嗜好度算出対象のアイテムに対する支払い額が高いユーザほど影
響力が強いことになる。

被嗜好度算出の第７の方法は、ユーザ情報格納部１３６に記憶されたユーザ情報にユー
ザが会員になった日付（入会日）が含まれる場合に、入会日の古いユーザほど大きな重み
を付けて被嗜好度を算出する方法である。例えば、類似アイテム選出処理を行う日付（現
在）と、入会日との差の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を被嗜好度と
して算出すればよい。この方法は、被嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）
を変えており、早く会員になったユーザほど影響力が強いことになる。

被嗜好度算出の第８の方法は、ユーザ情報格納部１３６に記憶されたユーザ情報に入会
日が含まれる場合に、入会日の新しいユーザほど大きな重みを付けて被嗜好度を算出する
方法である。例えば、類似アイテム選出処理を行う日付（現在）と、入会日との差の逆数
の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を被嗜好度として算出すればよい。
この方法は、被嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、後で（
最近になって）会員になったユーザほど影響力が強いことになる。また、逆数を用いて、
日付差が大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい
。例えば、底が０より大きく、かつ１未満である指数関数（単調減少関数）を用いてもよ
い。

ここで、被嗜好度算出の第７と第８の方法は、類似アイテム選出処理を行う日付（現在
）と、入会日との差が「０」にならないような処理をする必要がある。
また、上記の被嗜好度算出の第１〜被嗜好度算出の第８の方法を組み合わせて被嗜好度
を算出してもよい。例えば、それぞれの方法で被嗜好度（被嗜好度１〜被嗜好度Ｎ）を算
出し、それらの被嗜好度を加算した値、乗算した値、それらの被嗜好度の平均値などを総
合的な被嗜好度として用いてもよい。また、被嗜好度算出の第３の方法と第６の方法を組
合せて、評価値と支払い額との積を算出し、その積の総和を被嗜好度として算出してもよ
い。

次に、類似アイテム選出部１１２が、被嗜好情報格納部１３２に、ステップＳ４０２で
選択したｉｔｅｍ＿ｉｄと、ステップＳ４０５にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップ
Ｓ４０６にて算出した被嗜好度（ｐ＿ｖａｌｕｅ）とを関連付けた被嗜好情報を記憶する
。（ステップＳ４０７）
次に、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ４０５にて抽出した全てのｕｓｅｒ＿
ｉｄを選択したか否かを判定する（ステップＳ４０８）。全て選択した場合はステップＳ
４０９へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ４０５へ進む。
ステップＳ４０９では、類似アイテム選出部１１２が、ステップＳ４０２にて抽出した
全てのｉｔｅｍ＿ｉｄを選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップＳ４０
１からステップＳ４０９までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合
はステップＳ４０２へ進む。

なお、類似アイテムを選出する対象のアイテムを制限してもよい。このとき、ステップ
Ｓ３０２にて、被嗜好情報格納部１３２よりｉｔｅｍ＿ｉｄを取得する際に、所定の条件
、例えば、所定数以上のユーザに利用されたアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄのみを取得すると
してもよい。所定数はサービス提供側が予め決めておけばよい。更に、特定の期間におい
て、所定数以上のユーザに利用されたｉｔｅｍ＿ｉｄのみを取得するとしてもよい。特定
の期間はサービス提供側が予め決めておけばよい。また、ステップＳ３０４にて、被嗜好
情報格納部１３２より、類似候補アイテムの被嗜好情報を取得する際に、類似候補アイテ
ムにも同様に制限をかけてもよい。このときも同様に、類似候補アイテムの中で、所定数
以上のユーザに利用された類似候補アイテムの被嗜好情報のみ取得してもよいし、特定の
期間において、所定数以上のユーザに利用された類似候補アイテムの被嗜好情報のみを取
得してもよい。

また、利用履歴を用いて２アイテム間の類似度を算出する代わりに、アイテム属性情報
を用いて２アイテム間の適合度を算出し、その適合度を用いて類似アイテムを選出しても
よい。適合度とは、アイテム属性情報を用いてアイテム同士の相性の良さを数値化したも
のである。このとき、ステップＳ３０２にて、更に、アイテム情報格納部１３７より、取
得したｉｔｅｍ＿ｉｄに対応するアイテム属性情報を全て取得する。そして、ステップＳ
３０４の処理を省略し、ステップＳ３０５にて類似度を算出する代わりに、ステップＳ３
０３にて選択したｉｔｅｍ＿ｉｄに対応するアイテム属性情報と、それ以外のアイテム属
性情報との間の適合度を算出すればよい。適合度として、２つのアイテム属性情報間の属
性値の一致数を用いることができる。例えば、属性情報に含まれる属性がジャンルと作者
と価格である場合に、一方の属性値が「ジャンルＹ」、「作者ｂ」、「１２００円」であ
り、他方の属性値が「ジャンルＹ」、「作者ｔ」、「１２００円」であるとき、一致する
属性数が２であるため、適合度を「２」とする。また、一致する属性値の条件は、属性ご
とにサービス提供者側が自由に決めてよく、例えば、価格なら属性値の差が「１０００円
」未満なら一致とするとしてもよい。「ジャンル」など他の属性についても同様の処理を
行ってよい。また、属性ごとに異なる重みをつけて適合度を算出してもよい。例えば、「
作者」が一致する場合には、「価格」が一致する場合よりも適合度が２倍大きくなるよう
に算出してもよい。

また、被嗜好度算出処理で用いる利用履歴を、過去の特定の時点から、被嗜好度算出処
理を行っている時点（現在）までの間に利用されたアイテムに関する利用履歴のみに制限
してもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例えば、被
嗜好度算出処理を行っている時点から３ヶ月前や、半年前や、１年前とすればよい。この
とき、ステップＳ４０１にて、利用履歴格納部１３１よりｉｔｅｍ＿ｉｄを抽出する際に
、過去の特定の時点以降の利用履歴に含まれるｉｔｅｍ＿ｉｄのみ抽出すればよい。また
、ステップＳ４０３にて、利用履歴格納部１３１より利用履歴を取得する際に、過去の特
定の時点以降の利用履歴を取得すればよい。

また、ユーザ情報格納部１３６に記憶されているユーザ情報に含まれるユーザ属性情報
を用いて、被嗜好度算出処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップＳ
４０１にて、利用履歴格納部１３１よりｉｔｅｍ＿ｉｄを抽出する際に、所定条件（例え
ば、「２０代女性」）のユーザ属性を持つユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄを含む利用履歴のみか
ら取得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。更に、ステップ
Ｓ４０３でも、同様に取得する利用履歴に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに所定条件を指定して
もよい。
また、アイテム情報格納部１３７に記憶されているアイテム情報に含まれるアイテム属
性情報を用いて、被嗜好度算出処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステ
ップＳ４０１にて、利用履歴格納部１３１よりｉｔｅｍ＿ｉｄを抽出する際に、所定条件
（例えば、ジャンル「フィクション」）のアイテム属性を持つアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄ
のみを取得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。
以上が、類似アイテム選出処理の手順の説明である。

分配ユーザ選出部１１３は、所定のタイミングごとに、分配情報格納部１３４に記憶さ
れている全てのデータを削除した後に、分配ユーザ選出処理を行う。この所定のタイミン
グとしては、類似アイテム選出処理を行う所定のタイミングと同様に種々のタイミングを
用いることができる。また、類似アイテム選出処理を行う所定のタイミングと同期してい
ても、同期していなくてもよい。

分配ユーザ選出処理の手順を図１８のフローチャートを用いて説明する。
まず、分配ユーザ選出部１１３が、類似アイテム情報格納部１３３より、全ての類似ア
イテム情報を取得する（ステップＳ５０１）。
次に、分配ユーザ選出部１１３が、ステップＳ５０１にて取得した類似アイテム情報の
うちの１つを選択する。例えば取得した順に、１つずつ選択すればよい（ステップＳ５０
２）。

次に、分配ユーザ選出部１１３が、被嗜好情報格納部１３２より、ステップＳ５０２に
て選択した類似アイテム情報における基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したこと
のあるユーザ（分配対象ユーザ）のｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する（ステップＳ５０３）。分
配対象ユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出するには、まず、類似アイテム情報に含まれるｂａ
ｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと一致するｉｔｅｍ＿ｉｄを有する被嗜好情報（基準アイテム被嗜
好情報）を特定する。次に、類似アイテム情報に含まれるｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと一致
するｉｔｅｍ＿ｉｄを有する被嗜好情報（類似アイテム被嗜好情報）を特定する。次に、
特定した基準アイテム被嗜好情報（第１の先行利用履歴を用いて作成された被嗜好情報）
と類似アイテム被嗜好情報（第２の先行利用履歴を用いて作成された被嗜好情報）におい
て、その両方に存在するｕｓｅｒ＿ｉｄを全て抽出する。分配対象ユーザに対してのみ分
配率が算出される。なお、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用することでポイント
が付与されるといった性質を開示すれば、基準アイテムと類似アイテムのうちのいずれか
一方のみを利用しているユーザに、「利用していない方のアイテムを利用すればポイント
を得ることができる」といったインセンティブが働くので、アイテムの利用が促進される
効果がさらに高くなる。

また、基準アイテムのみを利用したことのあるユーザも分配対象ユーザとしてもよい。
このようにすれば、ユーザにポイントが付与される頻度が増えるため、ユーザがさらに頻
繁にサイトにアクセスするようになるという効果がある。また、基準アイテムを利用した
ことのあるユーザを分配対象ユーザにした際に、基準アイテムと類似アイテムの両方を利
用したことのあるユーザには、基準アイテムのみを利用したことのあるユーザよりも多く
のポイントを付与することもできる。このとき、その性質を開示することで、「利用して
いない方のアイテムを利用すれば、より多くのポイントを得ることができる」といったイ
ンセンティブが働くので、アイテムの利用が促進される効果がさらに高くなる。
また、類似アイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよいし
、基準アイテムまたは類似アイテムのいずれか一方を利用したことのあるユーザを分配対
象ユーザとしてもよい。このときも、基準アイテムのみを利用したことのあるユーザを分
配対象ユーザとする場合と同様の効果が得られる。

次に、分配ユーザ選出部１１３が、分配対象ユーザごとに分配率を算出する（ステップ
Ｓ５０４）。分配率の算出方法として、以下の３種類の方法を用いることができる。以下
の分配率の算出方法の説明において、ステップＳ５０２にて選択した類似アイテム情報に
対応する基準アイテムをｉｂとし、類似アイテムをｉｓとし、ｉｂとｉｓを共に利用した
分配対象ユーザの集合をＵ（ｉｂ，ｉｓ）とする。なお、分配率算出の第２の方法に関し
ては、予め被嗜好情報格納部１３２より、基準アイテム被嗜好情報と類似アイテム被嗜好
情報の中で、ステップＳ５０３にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄのうちの何れかを含むものを
全て取得しておく必要がある。また、分配率算出の第３の方法に関しては、予め利用履歴
格納部１３１より、ステップＳ５０２にて選択した類似アイテム情報に含まれる基準アイ
テム識別子と類似アイテム識別子の何れかと利用アイテム識別子が一致する利用履歴の中
で、ステップＳ５０３にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄのうちの何れかを含むものを全て取得
しておく必要がある。

分配率算出の第１の方法は、分配対象ユーザに等比率となるように分配率を算出する方
法である。分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｂ，ｉｓ）の数を｜Ｕ（ｉｂ，ｉｓ）｜としたとき
、ユーザｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ｉｓ））の分配率ｒａｔｅ（ｕ，ｉｂ，ｉｓ）は、式（５）で
表わされる。この方法は、最も計算量が少ない。またこの方法は、全ての分配対象ユーザ
が、等しく類似アイテム選出に貢献したという考えの基に分配率を算出している。

分配率算出の第２の方法は、被嗜好情報を用いて分配率を算出する方法である。分配対
象ユーザｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ｉｓ））に対する２つの被嗜好度（基準アイテムの被嗜好度と
類似アイテムの被嗜好度）の平均値や最大値や最小値や和や積や何れか一方の値を統合被
嗜好度Ｖ（ｕ）とし、ユーザｕの分配率ｒａｔｅ（ｕ，ｉｂ，ｉｓ）は、式（６）で表わ
される。

分配率算出の第２の方法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｂ，ｉｓ）において、被嗜好度
の高い分配対象ユーザほど値が大きくなるように分配率を算出している。従ってこの方法
は、被嗜好度の算出方法によって、性質が変わってくる。

被嗜好度算出の第１の方法を用いた場合は、分配率算出の第１の方法と同様の性質を持
つ。被嗜好度算出の第２の方法を用いた場合は、利用回数に比例して得られる利用ポイン
トが増加するため、その性質をユーザに公開することで、ユーザのアイテムの利用を促進
させることができる。被嗜好度算出の第３の方法を用いた場合は、評価値の代表値の高い
ユーザほど分配率が高くなる。被嗜好度算出の第４の方法を用いた場合は、最近になって
から基準アイテムと類似アイテムとを利用し始めたユーザ（新規に会員になったユーザな
ど）に、ポイントを多く配分して、アイテム利用サービスからの脱会を防ぎやすい。なぜ
なら、被嗜好度算出の第４の方法以外の方法では、直近で利用したユーザは、早い時期に
利用したユーザに比べ、その基準アイテムと類似アイテムとに対応する類似アイテム情報
から得られる利用ポイントの合計値が、かなり少なくなってしまうが、この算出方法では
、アイテムを先に利用したユーザの利用ポイントの合計値と、後から利用したユーザの利
用ポイントの合計値との差を小さくすることができるからである。

被嗜好度算出の第５の方法は、早く利用したユーザほど多くの利用ポイントを得ること
ができるため、その性質をユーザに公開することで、アイテムの利用開始時期に大量に利
用ユーザを獲得することができる。被嗜好度算出の第６の方法を用いた場合は、支払額の
代表値の高いユーザほど分配率が高くなる。被嗜好度算出の第７の方法を用いた場合は、
最近会員になったユーザの利用ポイントが増えやすくなるため、入会したユーザがすぐに
退会するのを防ぎやすい。なぜなら、被嗜好度算出の第７の方法以外の方法では、最近会
員になったユーザの利用ポイントがたまりにくい傾向があるからである。特に、長い期間
アイテム利用サービスを行っている場合は、それだけ多くのユーザが存在し、更に、ユー
ザ１人あたりの利用アイテム数も多くなり、１つの類似アイテム情報に関係する分配対象
ユーザ数も増えるので、一度に得られる利用ポイントも低くなるからである。被嗜好度算
出の第８の方法を用いた場合は、入会日の早いユーザ（会員期間が長いユーザでもある）
ほど多くの利用ポイントを得ることができるため、その性質をユーザに公開することで、
ユーザは「一度入会したら、なるべく退会せずにいた方が得だ」という判断をする可能性
が高くなるので、途中で止めずに会員を継続するユーザを増やすことができる。

なお、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準ア
イテムに対する被嗜好度を、統合被嗜好度として分配率を算出すればよい。このとき、基
準アイテムと類似アイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザが、基準アイテム
のみを利用したことのある分配対象ユーザより、多くの利用ポイントを得られるように、
例えば、基準アイテムに対する被嗜好度に、サービス提供側が予め定めた定数を加算する
ことで統合被嗜好度を算出してもよい。また、基準アイテムに対する被嗜好度に、サービ
ス提供側が予め定めた「１」より大きい係数を掛け合わせることで統合被嗜好度を算出し
てもよい。また、基準アイテムに対する被嗜好度と類似アイテムに対する被嗜好度との和
を統合被嗜好度として算出してもよい。
また、類似アイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、類
似アイテムに対する被嗜好度を、統合被嗜好度として分配率を算出すればよい。
また、基準アイテムまたは類似アイテムのいずれか一方を利用したことのあるユーザを
分配対象ユーザとした場合、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したことのある分
配対象ユーザは、２つの被嗜好度を用いて統合被嗜好度を算出し、それ以外の分配対象ユ
ーザは、利用したことのあるアイテムに対する被嗜好度を、統合被嗜好度としてもよい。

分配率算出の第３の方法は、利用履歴を用いて分配率を算出する方法である。分配対象
ユーザｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ｉｓ））に対する２つのアイテム（基準アイテムと類似アイテム
）に対して、それぞれ参考値を算出し、算出した２つの参考値の平均値や最大値や最小値
や和や積や何れか一方の値を統合参考値Ｖ２（ｕ）としたとき、ユーザｕの分配率ｒａｔ
ｅ（ｕ，ｉｂ，ｉｓ）は、式（６）のＶ（ｕ）をＶ２（ｕ）で置き換えたもので表わされ
る。参考値は、被嗜好度算出の第１〜第８の方法を利用して、被嗜好度と同様に算出する
ことができる。もちろん。被嗜好度と同様に、被嗜好度算出の第１〜第８の方法を組み合
わせてもよい。分配率算出の第２の方法では、分配率が、被嗜好度算出処理で用いた算出
方法に依存してしまうが、分配率算出の第３の方法では、被嗜好度算出処理に用いた算出
方法に依存しない。つまり、被嗜好度算出処理の影響を受けずに、重視したい性質に応じ
て、自由に参考値の算出方法を決めることができる。

なお、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準ア
イテムに対する参考値を、統合参考値として分配率を算出すればよい。このとき、基準ア
イテムと類似アイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザが、基準アイテムのみ
を利用したことのある分配対象ユーザより、多くの利用ポイントを得られるように、例え
ば、基準アイテムに対する参考値に、サービス提供側が予め定めた定数を加算することで
統合参考値を算出してもよい。また、基準アイテムに対する参考値に、サービス提供側が
予め定めた「１」より大きい係数を掛け合わせることで統合参考値を算出してもよい。ま
た、基準アイテムに対する参考値と類似アイテムに対する参考値との和を統合参考値とし
て算出してもよい。

また、類似アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、類似ア
イテムに対する参考値を、統合参考値として分配率を算出すればよい。
また、基準アイテムまたは類似アイテムのいずれか一方を利用したことのあるユーザを
分配対象ユーザとした場合、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したことのある分
配対象ユーザは、２つの参考値を用いて統合参考値を算出し、算出した統合参考値を用い
て分配率を算出すればよい。また、それ以外の分配対象ユーザは、利用したことのあるア
イテムに対する参考値を、統合参考値として分配率を算出してもよい。
以上が、分配率の算出方法の説明である。

上記３種類の分配率の算出方法にて算出された分配率は「０」以上の値となる。そして
、分配率が「０」の場合は、変更値が「０」となるため、分配率が「０」でない分配対象
ユーザを、利用親ポイントを分配する対象となる分配ユーザ（分配ユーザで形成される集
合がユーザ集合となる）とする。
次に、分配ユーザ選出部１１３が、分配ユーザごとに、ステップＳ５０２で選択した類
似アイテム情報に含まれるｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと、分配
ユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップＳ５０４にて算出した分配ユーザの分配率（ｒａｔ
ｅ）とを関連付けた分配情報を分配情報格納部１３４に記憶する（ステップＳ５０５）。
次に、分配ユーザ選出部１１３が、ステップＳ５０２にて全ての類似アイテム情報を選
択したか否かを判定する（ステップＳ５０６）。全て選択した場合はステップＳ５０１か
らステップＳ５０６までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はス
テップＳ５０２へ進む。

アイテム情報格納部１３７に記憶されているアイテム情報に含まれるアイテム属性情報
を用いて、分配ユーザ選出処理対象の類似アイテム情報の制限を行ってもよい。このとき
、ステップＳ５０１にて、類似ユーザ情報を取得する際に、基準アイテム識別子と類似ア
イテム識別子とが、所定条件（例えば、ジャンル「フィクション」）のアイテム属性を持
つアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄの何れかと一致する類似ユーザ情報のみを取得すればよい。
もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。

また、１つの類似アイテム情報に対して、利用親ポイントを分配する分配ユーザの数を
制限してもよい。これは、ステップＳ５０３にて、基準アイテムと類似アイテムを共に利
用したユーザ（分配対象候補ユーザ）全てを、分配率算出の対象となる分配対象ユーザと
する代わりに、分配対象候補ユーザ集合から一部のユーザを分配対象ユーザとして抽出す
ればよい。分配対象候補ユーザから分配対象ユーザを抽出する方法は、例えば、分配対象
候補ユーザ集合から、所定数を超えない数だけランダムに分配対象ユーザとして抽出すれ
ばよい。つまり、分配対象候補ユーザの数が所定数より多い場合は、ランダムに所定数の
ユーザを抽出し、分配対象候補ユーザの数が所定数以下である場合は、全ての分配対象候
補ユーザを分配対象ユーザとして抽出すればよい。また、統合被嗜好度の高い順に所定数
を超えない数だけ分配対象ユーザを抽出してもよい。また、利用履歴を用いて参考値を算
出し、統合参考値の高い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数
を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子として抽出してもよい。

また、利用日時が古い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数
を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。また、逆に、利用日
時が新しい順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数
だけ分配対象ユーザのユーザ識別子として抽出してもよい。また、ユーザ情報格納部１３
６に、入会日が含まれる場合は、その入会日が古い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出
し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出しても
よい。また、逆に、入会日が新しい順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順
番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。

また、ユーザ情報格納部１３６に記憶されたユーザ情報に含まれるユーザ属性情報に基
づいて、サービス提供側が予め定めた条件（例えば、性別が「女」であるか否かや、年齢
が「２０」〜「２４」の範囲内であるか否かや、地域が「日本」であるか否かや、複数の
属性に対し、属性ごとに条件を設定し、それを全て満たすか否かや、少なくとも１つを満
たすか否かなど）を満たす分配対象候補ユーザを分配対象ユーザとしてもよい。
以上が、分配ユーザ選出処理の手順の説明である。
利用ポイント情報取得部１１４は、アイテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポ
イント情報送信処理を行う。利用ポイント情報送信処理とは、アイテム提供サーバ装置２
より受信した利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント
情報を、利用ポイント情報格納部１３５より取得し、アイテム提供サーバ装置２に、取得
した利用ポイント情報を送信する処理である。

ここで、本実施形態に沿って、会員Ａから会員Ｆの購入履歴を基に商品ａの類似アイテ
ムを選出し、商品ａに対する類似商品ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例を図を
用いて示す。まず、商品ａに対する類似商品を選出する例を図１９を用いて説明する。図
１９の左の表において、会員Ａから会員Ｆにおける、商品ａから商品ｆの購入状況を「○
」の有無で示す。例えば、会員Ａは、「商品ａ」と「商品ｂ」と「商品ｄ」を購入してい
ることを示している。商品ａと他の商品との類似度をｊａｃｃａｒｄ係数で算出し、閾値
を０．５と設定すると、図１９の右の表に示すように商品ａと他の商品との類似度が算出
され、商品ａの類似商品は、類似判定で「○」がついた商品ｂと商品ｅと商品ｆとなる。

次に、商品ａに対する類似商品ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例を、図２０
を用いて説明する。分配対象ユーザを基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したユー
ザとし、分配率の算出方法として分配率算出の第１の方法を用いると、図２０の表に示す
ように、類似商品ｂにおける分配対象ユーザである会員Ａと会員Ｅと会員Ｆの分配率が、
それぞれ「０．３３」となり、類似商品ｅにおける分配対象ユーザである会員Ｄと会員Ｅ
と会員Ｆの分配率が、それぞれ「０．３３」となり、類似商品ｆにおける分配対象ユーザ
である会員Ｃと会員Ｄと会員Ｅと会員Ｆの分配率が、それぞれ「０．２５」となる。全て
の分配対象のユーザの分配率が「０」より大きいため、全ての分配対象ユーザが分配ユー
ザとなる。

そして、会員Ｂが商品ａの類似アイテムとして紹介された類似商品ｂを購入すると、会
員Ａと会員Ｅと会員Ｆの３人に利用ポイントが付与され、会員Ｂが商品ａの類似アイテム
として紹介された類似商品ｅを購入すると、会員Ｄと会員Ｅと会員Ｆの３人に利用ポイン
トが付与され、会員Ｂが商品ａの類似アイテムとして紹介された類似商品ｆを購入すると
、会員Ｃと会員Ｄと会員Ｅと会員Ｆの４人に利用ポイントが付与されるといったように、
一度の購入で複数の会員がポイントを得ることができる。従来技術のように、商品を購入
したユーザが参考にした情報を提供した会員１人にポイントを付与するシステムでは、一
度の購入に対し１人の会員しかポイントが得られない。また、基準アイテムを利用したユ
ーザを分配ユーザとしてポイントを分配する場合は、商品ａを購入した全ての会員にポイ
ントが分配されるので、会員Ｂが類似商品ｂと類似商品ｅと類似商品ｆのいずれを購入し
た場合でも、会員Ａと会員Ｃと会員Ｄと会員Ｅと会員Ｆの５人に利用ポイントが付与され
るといったように、さらに多くの会員がポイントを得ることができる。

また、会員Ｂが商品ａの類似アイテムとして紹介された類似商品ｂと類似商品ｅと類似
商品ｆを全て購入した場合（購入回数３回の場合）、購入したユーザ本人にポイントを付
与する通常のポイントシステム、あるいは購入したユーザに情報を提供した他のユーザ１
人にポイントを付与するポイントシステムにおいては、ポイントが付与される回数は、ど
ちらのシステムにおいても延べ３回である。一方、本発明の場合、図２０の表に示したよ
うに、延べ１０回ポイントが付与されることになる。更に、購入ユーザ本人にもポイント
を付与すると、延べ１３回（１０＋３＝１３）ポイントが付与される。このように本発明
によれば、従来よりもポイントが更新される頻度やポイント付与されるユーザ数を多くす
ることができる。また、基準アイテムを利用したユーザを分配ユーザとしてポイントを分
配する場合は、会員Ｂが類似商品ｂと類似商品ｅと類似商品ｆを全て購入した場合、延べ
１５回ポイントが付与されることになる。更に、購入ユーザ本人にもポイントを付与する
と、延べ１８回（１５＋３＝１８）ポイントが付与されるといったように、ポイントが更
新される頻度やポイント付与されるユーザ数をさらに多くすることができる。このため、
「自分のポイントが今日増えているかも知れない」という期待感や、「予期せぬタイミン
グで急にポイントが増えて驚いた」といった意外性を多くのユーザに継続的に与えること
ができるので、アイテム提供サーバへのアクセス頻度を増やすことができる。そして、ア
イテムやアイテム提供サーバに対するユーザの関心を高めて、アイテム利用を促進するこ
とができる。

また本実施形態においては、ポイントが付与される対象のユーザは、購入ユーザと分配
ユーザに限定されるので、必要以上に多くのユーザにポイントが配分されることがなく、
ポイント付与されるユーザの１人当たりのポイント数を比較的多くすることができる。ま
た、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したユーザにのみポイントを付与する場合
においては、そのポイント付与の仕組みをあらかじめユーザに通知しておけば、ポイント
が付与されたユーザは、「自分が過去にあるアイテムを利用したことにより、類似アイテ
ム情報が形成され、それを見たユーザがアイテムを購入したので、自分のポイントが増え
た」という理由（因果関係）が分かる。すなわち、自分の過去の消費行動（利用行動）が
間接的に他のユーザの消費行動につながったことが分かるので、ポイントシステムへの納
得感や信頼感が得られやすい。
更に、他のユーザの消費行動を誘発することを狙って、自分の利用するアイテムを増や
したり、過去にあまり利用していないタイプのアイテムを利用する可能性も高まるため、
アイテム利用を促進することができる。また、早い時期にアイテムを利用したユーザほど
ポイントが増えるので、このようなポイントサービスの特性をユーザに通知することによ
り、「自分が以前購入したアイテムと類似するアイテムを予測して、いち早く利用しよう
」というインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用が促進されるという効果
が得られる。

なお、本実施形態において、端末装置３から利用情報を送信する際に、アイテム提供サ
ーバ装置２を経由して、情報処理サーバ装置１に送信しているが、アイテム提供サーバ装
置２を経由せずに直接送信してもよい。この場合、端末装置３と情報処理サーバ装置１と
が直接通信できるように、図１に示したシステム構成を用いる。また、端末装置３は、ア
イテム提供サーバ装置２を経由して、情報処理サーバ装置１から利用ポイント情報を取得
しているが、アイテム提供サーバ装置２を経由せずに直接送信してもよい。この場合、端
末装置３と情報処理サーバ装置１とが直接通信できるように、図１に示したシステム構成
を用いる。また、端末装置３にて類似アイテム情報を取得する際に、アイテム提供サーバ
装置２より取得しているが、情報処理サーバ装置１の類似アイテム情報格納部１３３より
取得できるようにしてもよい。この場合、端末装置３と情報処理サーバ装置１とが直接通
信できるように、図１に示したシステム構成を用いる。また、端末装置３における利用情
報を送信する処理や、利用ポイント情報を取得する処理や、類似アイテム情報を取得する
処理において、各処理ごとに、アイテム提供サーバ装置２と情報のやり取りを行うか、情
報処理サーバ装置１と情報のやり取りを行うかを決めてもよい。例えば、利用情報を送信
する処理と類似アイテム情報を取得する処理とにおいては、アイテム提供サーバ装置２と
情報のやり取りを行い、利用ポイント情報を取得する処理においては、情報処理サーバ装
置１と情報のやり取りを行うとすることができる。

また、情報処理サーバ装置１の利用ポイント算出部１１１にて利用親ポイントを算出し
、算出した利用親ポイントを利用ポイント算出対象のユーザに分配しているが、利用親ポ
イントを分配せずに、利用ポイント算出対象のユーザに一定の利用ポイントを付与しても
よい。このとき、利用ポイント算出部１１１の利用ポイント算出処理において、ステップ
Ｓ２０３とステップＳ２０６の処理を行わずに、ステップＳ２０７にて一定の利用ポイン
トを加算すればよい。更に、分配率を記憶や算出する必要がなくなるので、分配情報格納
部１３４に分配率であるｒａｔｅを記憶する必要がなくなり、分配ユーザ選出部１１３の
分配ユーザ選出処理において、ステップＳ５０４とステップＳ５０５の処理を行わずに、
ステップＳ５０６にて、分配対象ユーザごとに、ステップＳ５０２で選択した類似アイテ
ム情報に含まれるｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと、ｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと、分配対象ユ
ーザのｕｓｅｒ＿ｉｄとを関連付けた分配情報として記憶すればよい。

また、端末装置３の表示部３４にユーザページを表示する際に、ユーザごとに利用ポイ
ントの総取得ポイント数を１つ表示しているが、図２１のユーザページの表示例が示すよ
うに、端末装置３を利用中のユーザの利用アイテムごとに利用ポイントを表示してもよい
。図２１の表示例では、左上に端末装置３を利用中のユーザのユーザ名と、獲得した利用
ポイントの合計値とを表示し、左下に端末装置３を利用中のユーザが過去に利用したアイ
テムと、アイテムごとの利用ポイントを表示している。また、中央上に検索条件を入力す
るテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる「検索」ボタンとを表示し、中
央下に検索条件を満たすアイテム情報を表示している。また、右下に、類似アイテム情報
を表示している。

このとき、利用ポイント情報格納部１３５に、ユーザごと、利用アイテムごとに利用ポ
イントを記憶する必要があるので、例えば、図２２の格納状態のように、ユーザ識別子（
ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、アイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、利用ポイント（ｐｏｉｎｔ
）とを、利用ポイント情報として関連付けて記憶する。また、利用ポイント情報を特定す
るために、ユーザ識別子だけでなく、アイテム識別子も必要になるため、利用ポイント算
出部１１１における利用ポイント算出処理のステップＳ２０７にて、利用ポイント情報を
特定する際に、ステップＳ２０５にて選択した分配情報に含まれるユーザ識別子と、ステ
ップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれる利用履歴の利用アイテム識別子とを用いる
。

また、ユーザページ情報作成部２１１にてユーザページ情報を作成する際に、ユーザペ
ージを作成するユーザの利用したアイテムごとの利用ポイントを用いる必要があるため、
利用ポイント情報取得部１１４が利用ポイント情報送信処理を行う際に、ユーザページを
作成するユーザの全ての利用ポイント情報を送信すればよい。具体的には、利用ポイント
情報取得部１１４が、利用ポイント情報格納部１３５より、利用ポイント情報取得要求に
含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント情報を全て取得し、アイテム提供サーバ装
置２に、取得した全ての利用ポイント情報を送信すればよい。

また、端末装置３の表示部３４にユーザページを表示する際に、図２３のユーザページ
の表示例が示すように、端末装置３を利用中のユーザの過去の利用アイテムのみで形成さ
れた類似アイテム情報ごとに利用ポイントを表示してもよい。図２３の表示例では、左上
に端末装置３を利用中のユーザのユーザ名と、獲得した利用ポイントの合計値とを表示し
、左下に端末装置３を利用中のユーザが過去に利用したアイテムと、類似アイテム情報ご
との利用ポイントを表示している。また、中央上に検索条件を入力するテキストボックス
と検索条件送信処理のトリガーとなる「検索」ボタンとを表示し、中央下に検索条件を満
たすアイテム情報を表示している。また、右下に、類似アイテム情報を表示している。

このとき、利用ポイント情報格納部１３５に、ユーザごと、類似アイテム情報ごとに利
用ポイントを記憶する必要があるので、例えば、図２４の格納状態のように、ユーザ識別
子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、基準アイテム識別子（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、類似ア
イテム識別子（ｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、利用ポイント（ｐｏｉｎｔ）とを、利用ポ
イント情報として関連付けて記憶する。また、利用ポイント情報を特定するために、ユー
ザ識別子だけでなく、基準アイテム識別子と類似アイテム識別子も必要になるため、利用
ポイント算出部１１１における利用ポイント算出処理のステップＳ２０７にて、利用ポイ
ント情報を特定する際に、ステップＳ２０５にて選択した分配情報に含まれるユーザ識別
子と基準アイテム識別子と類似アイテム識別子とを用いる。

また、ユーザページ情報作成部２１１にてユーザページ情報を作成する際に、ユーザペ
ージを作成するユーザが過去に利用したアイテムのみで形成される類似アイテム情報ごと
の利用ポイントを用いる必要があるため、利用ポイント情報取得部１１４が利用ポイント
情報送信処理を行う際に、ユーザページを作成するユーザの全ての利用ポイント情報を送
信すればよい。具体的には、利用ポイント情報取得部１１４が、利用ポイント情報格納部
１３５より、利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント
情報を全て取得し、アイテム提供サーバ装置２に、取得した全ての利用ポイント情報を送
信すればよい。

また、類似アイテムを利用したユーザに対して、類似アイテムの利用により、何人のユ
ーザに利用ポイントが付与されたかを示す情報を表示してもよい。このとき、利用ポイン
ト算出部１１１が、利用ポイント算出処理終了時に、ステップＳ２０４にて取得した分配
情報の数（利用ポイントが付与されたユーザの数）を、端末装置３に、直接、または、ア
イテム提供サーバ装置２経由で送信すればよい。そして、端末装置３は、表示部３４に表
示するユーザページに、受信した利用ポイントが付与されたユーザの数を通知する情報を
、例えば、図２５のユーザページの表示例のように表示すればよい。

また、利用ポイント算出部１１１は、アイテム提供サーバ装置２より、利用情報を受信
するごとに利用ポイント算出処理を行っているが、所定のタイミングごとに利用ポイント
算出処理を行ってもよい。このとき、情報処理サーバ格納部１３に、利用情報を格納する
ための利用情報格納部を設け、利用ポイント算出部１１１が、アイテム提供サーバ装置２
より、利用情報を受信した際に、利用ポイント算出処理を行う代わりに、利用情報格納部
に、受信した利用情報を記憶する。利用情報格納部に、受信した利用情報を記憶すること
で、その記憶された利用情報に含まれる利用履歴は未処理であるとみなされる。そして、
所定のタイミングごとに、利用ポイント算出部１１１が、利用情報格納部に記憶されてい
る全ての利用情報を取得し、取得した利用情報の集合から順次１つの利用情報を選択し、
利用ポイント算出処理を行い、利用情報格納部に記憶された利用情報を全て消去すればよ
い。この場合、利用ポイント算出処理において使われる利用履歴格納部１３１に格納され
ている利用履歴は、全て利用情報に含まれる利用履歴よりも先に利用された（古い）デー
タである。

所定のタイミングは、類似アイテム選出処理と同様に、様々なタイミングを用いること
ができる。例えば、２４時間ごとなど所定の時間間隔で処理を行えばよい。また、類似ア
イテム選出処理を行うタイミングと同期してもよいし、同期しなくてもよい。
また、利用情報格納部を設けずに、所定のタイミングごとに利用ポイント算出処理を行
うこともできる。これは、利用履歴格納部１３１に、利用履歴と特定情報とを関連付けた
利用情報を利用履歴として記憶することで実現できる。このとき、利用ポイント算出部１
１１は、アイテム提供サーバ装置２より、利用情報を受信した際に、利用ポイント算出処
理を行う代わりに、利用履歴格納部１３１に受信した利用情報を利用履歴として記憶する
。そして、利用ポイント算出部１１１は、所定のタイミングごとに、利用履歴格納部１３
１に記憶されている利用履歴の中で、まだ利用ポイント算出処理を行っていない利用履歴
を全て取得し、取得した利用履歴ごとに、利用ポイント算出処理のステップＳ２０１から
ステップＳ２０８までの処理を行えばよい。利用ポイント算出処理を行ったか否か、つま
り、その利用履歴が既処理であるか未処理であるかを判定するためには、２種類の方法が
ある。

第１の判定方法は、利用履歴格納部１３１に、利用ポイント算出処理を行ったか否かを
判定するための情報を記憶する領域を追加すればよい。そして、利用ポイント算出部１１
１が、利用履歴格納部１３１に、アイテム提供サーバ装置２より受信した利用情報を利用
履歴として記憶する際に、利用履歴に利用ポイント算出処理を行っていないという情報を
関連付けて記憶する。更に、利用ポイント算出処理のステップＳ２０１からステップＳ２
０８までの処理を行った直後に、その処理の対象となった利用履歴の利用ポイント算出処
理を行ったか否かを判定するための情報を、利用ポイント算出処理を行ったという情報に
更新すればよい

第２の判定方法は、利用履歴格納部１３１に記憶された利用日時を用いて判定する方法
である。このとき、情報処理格納部１３に、利用ポイント算出処理を行った日付を記憶す
る算出基準日格納部を設け、その記憶された日付より以前であれば、利用ポイント算出処
理を行ったと判定でき、そうでなければ利用ポイント算出を行っていないと判定できる。
そして、利用ポイント算出処理を行うごとに、その日付を更新すればよい。どちらの判定
方法を用いた場合でも、類似アイテム選出処理にて用いる利用履歴を制限する必要がある
。第１の判定方法を用いた場合は、利用ポイント算出処理を行ったという情報を有する利
用履歴のみを用い、第２の判定方法を用いた場合は、算出基準日格納部に記憶された日付
より以前に記憶された利用履歴のみを用いる必要がある。

また、類似アイテム選出処理や分配ユーザ選出処理において、被嗜好情報格納部１３２
を用いずに一連の処理を行うことができる。このとき、類似アイテム選出処理のステップ
Ｓ３０１の処理を省略する。また、ステップＳ３０２においては、被嗜好情報格納部１３
２の代わりに、利用履歴格納部１３１を用いることで同様の処理を行うことができる。ま
た、ステップＳ３０４においては、利用履歴格納部１３１より、基準アイテムに対応する
利用履歴と、類似候補アイテムに対応する利用履歴を全て取得する処理に置き換える。ま
た、ステップＳ３０５においては、類似度の算出の際に、被嗜好度を用いる場合のみ、ス
テップＳ３０４で取得した利用履歴から基準アイテムと類似候補アイテムの被嗜好度を算
出すればよい。分配ユーザ選出処理のステップＳ５０３においては、被嗜好情報格納部１
３２の代わりに、利用履歴格納部１３１を用いることで同様の処理を行うことができる。

具体的には、類似アイテム情報に含まれるｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと一致するｉｔｅ
ｍ＿ｉｄを有する利用履歴（基準アイテム利用履歴）を特定する。次に、類似アイテム情
報に含まれるｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと一致するｉｔｅｍ＿ｉｄを有する利用履歴（類似
アイテム利用履歴）を特定する。次に、特定した基準アイテム利用履歴（第１の先行利用
履歴）と類似アイテム利用履歴（第２の先行利用履歴）において、その両方に存在するｕ
ｓｅｒ＿ｉｄを重複無しで全て抽出する。また、ステップＳ５０４においては、分配率算
出の第１の方法、または、第３の方法を用いればよい。

＜第２の実施形態＞
以下に、本発明の第２の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第２
の実施形態では、１つの類似アイテムに対し、利用親ポイントを算出する代わりに、一定
の期間に対して付与する利用親ポイントをサービスの提供側が決め、その利用親ポイント
を基に利用ポイントを算出するようにしている。

本発明の第２の実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置１の代わ
りに情報処理サーバ装置６を用いる以外は本発明の第１の実施形態の場合と同様である。
アイテム提供サーバ装置２、端末装置３、ネットワーク４（およびネットワーク５）は、
本発明の第１の実施形態と同様である。

情報処理サーバ装置６は、アイテム提供サーバ装置２に類似アイテムを送信したり、ア
イテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポイントを送信する装置である。情報処理
サーバ装置６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネット
ワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム）処
理として実施することも可能である。
図２６は、本実施形態における情報処理サーバ装置６の構成図である。本実施形態にお
ける情報処理サーバ装置６は、情報処理サーバ制御部６１と、情報処理サーバ通信部１２
と、情報処理サーバ格納部６３とで構成される。情報処理サーバ通信部１２は、本発明の
第１の実施形態と同様である。

情報処理サーバ格納部６３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶す
る。情報処理サーバ格納部６３は、利用履歴格納部１３１と、被嗜好情報格納部１３２と
、類似アイテム情報格納部１３３と、分配情報格納部１３４と、利用ポイント情報格納部
１３５と、ユーザ情報格納部１３６と、アイテム情報格納部１３７と、仮ポイント情報格
納部６３８とで構成される。利用履歴格納部１３１と、被嗜好情報格納部１３２と、類似
アイテム情報格納部１３３と、分配情報格納部１３４と、利用ポイント情報格納部１３５
と、ユーザ情報格納部１３６と、アイテム情報格納部１３７は、本発明の第１の実施形態
と同様である。
仮ポイント情報格納部６３８は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、仮ポイント情報を複
数記憶する。図２７は、仮ポイント情報格納部６３８の格納状態を示す図である。仮ポイ
ント情報とは、ユーザ識別子であるｕｓｅｒ＿ｉｄと、そのユーザ識別子に対応するユー
ザの仮ポイントであるｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔを関連付けたものであり、図２７のようなテー
ブル形式で記憶する。なお、記憶されている仮ポイントの初期値は「０」である。

情報処理サーバ制御部６１は、情報処理サーバ装置６を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部６１は、利用ポイント算出部６１１と、類似アイテ
ム選出部１１２と、分配ユーザ選出部１１３と、利用ポイント情報取得部１１４とで構成
される。類似アイテム選出部１１２と、分配ユーザ選出部１１３と、利用ポイント情報取
得部１１４は、本発明の第１の実施形態と同様である。なお、利用ポイント算出部６１１
と分配ユーザ選出部１１３とは協働してポイント分配算出部Ｄ６として機能する。
利用ポイント算出部６１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２よ
り、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理の代わりに、仮ポイント算出処理を行
う。また、一定の期間ごとに利用親ポイント分配処理を行う。一定の期間ごととは、例え
ば、一日ごとや一週間ごとなど、一定の時間経過ごととしてもよい。また、サービス提供
側が自由に時間間隔を変えてもよい。

仮ポイント算出処理の手順を図２８のフローチャートを用いて説明する。仮ポイント処
理の手順は、本発明の第１の実施形態における利用ポイント算出処理の手順において、ス
テップＳ２０３の処理をなくし、ステップＳ２０６からステップＳ２０７までの処理をス
テップＳ６０６の処理で置き換えたものであるため、置き換えた処理についてのみ説明す
る。

ステップＳ６０６では、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント情報格納部６３８に
おいて、ステップＳ２０５にて選択した分配情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する仮
ポイント情報を特定し、特定した仮ポイント情報のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔに、ステップＳ２
０５にて選択した分配情報に含まれるｒａｔｅを加算する。次に、ステップＳ２０８へ進
む。以上が、仮ポイント算出処理の説明である。

次に、一定の期間ごとに行う利用親ポイント分配処理の手順について、図２９のフロー
チャートを用いて説明する。
まず、利用ポイント算出部６１１が、一定期間に付与する利用親ポイントを取得する（
ステップＳ７０１）。利用親ポイントを取得する方法は、予めサービスの提供側が設定し
ておき、その設定した値を取得してもよいし、図示しないキーボード等の利用親ポイント
を入力する部を用意し、利用親ポイント分配処理を行うたびに、サービス提供側が入力す
ることで取得してもよい。

次に、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント情報格納部６３８より、利用親ポイン
トの分配対象ユーザを抽出するために、ｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔの値が「０」を超える全ての
仮ポイント情報を取得する（ステップＳ７０２）。
次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ７０２にて取得した仮ポイント情報の
うち、例えば取得した順に、１つ選択する（ステップＳ７０３）。
次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ７０３にて選択した仮ポイント情報に
含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対する利用ポイントを変更するための変更値を算出する（ステ
ップＳ７０４）。変更値は、ステップＳ７０３にて選択した仮ポイント情報に含まれるｔ
ｍｐ＿ｐｏｉｎｔが、ステップＳ７０２にて取得した全ての仮ポイント情報に含まれるｔ
ｍｐ＿ｐｏｉｎｔの総和に占める割合に応じて、ステップＳ７０１にて取得した利用親ポ
イントを分配することで算出する。利用親ポイントｖｐを分配する対象となった全てのユ
ーザの集合をＵｔとし、利用ポイントを算出するユーザｕｂ（ｕｂ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐ
ｏｉｎｔをｔ（ｕｂ）とし、ユーザｕ（ｕ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔをｔ（ｕ）とす
ると、ユーザｕｂの利用ポイントｐｔ（ｕｂ）は、式（７）で算出される。

次に、利用ポイント算出部６１１が、利用ポイント情報格納部１３５において、ステッ
プＳ７０３にて選択した仮ポイント情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する利用ポイン
ト情報を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、ステ
ップＳ７０４にて算出した変更値を加算する（ステップＳ７０５）。
次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ７０３にて全ての仮ポイント情報を選
択したか否かを判定する（ステップＳ７０６）。全て選択した場合は、ステップＳ７０７
へ進み、未選択のものが残っている場合は、ステップＳ７０３へ進む。
ステップＳ７０７では、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント情報格納部６３８に
て、全ての仮ポイント情報のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔの値を「０」で置き換え、ステップＳ７
０１からステップＳ７０７までの処理を終了する。

上記説明では、ステップＳ７０５にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポ
イントを更新しているが、加算処理の代わりに、元の利用ポイントと以下に示す係数（変
更値）との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップＳ８
０１では、一定期間に付与する利用親ポイントの代わりに、増加率（元の利用ポイントを
どの程度増加させるかを示す値であり、この値に１を加えることで係数となる）の合計値
である親増加率を取得する。そして、親増加率ｓｒを分配する対象となった全てのユーザ
の集合をＵｔとし、利用ポイントを算出するユーザｕｂ（ｕｂ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉ
ｎｔをｔ（ｕｂ）とし、ユーザｕ（ｕ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔをｔ（ｕ）として、
式（８）により、ユーザｕｂに対して係数ｍ（ｕｂ）を算出する。

なお、利用ポイントの初期値が「０」であると、いくら係数を掛け合わせても増加しな
いため、初期値を「０」を超える値で設定するか、初期値は「０」であるが、一番最初に
利用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。以上が
、一定の期間ごとに行う利用親ポイント分配処理の説明である。

本実施形態における利用ポイントの付与方法によれば、サービスの提供側が一定期間に
付与する利用ポイントの総和を自由にコントロールできるので、事業運営者のポイントサ
ービスに係る予算に応じて、利用ポイントの付与を行うことが容易にできる。

＜第３の実施形態＞
以下に、本発明の第３の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第３
の実施形態では、所定のタイミングごとの分配ユーザ選出処理を行わずに、利用ポイント
算出処理を行うたびに、分配率を算出する。
本発明の第３の実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置１の代わ
りに情報処理サーバ装置７を用いる以外は本発明の第１の実施形態の場合と同様である。
アイテム提供サーバ装置２、端末装置３、ネットワーク４（およびネットワーク５）は、
本発明の第１の実施形態と同様である。

情報処理サーバ装置６は、アイテム提供サーバ装置２に類似アイテムを送信したり、ア
イテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポイントを送信する装置である。情報処理
サーバ装置６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネット
ワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム）処
理として実施することも可能である。
図３０は、本実施形態における情報処理サーバ装置６の構成図である。本実施形態にお
ける情報処理サーバ装置６は、情報処理サーバ制御部６１と、情報処理サーバ通信部１２
と、情報処理サーバ格納部６３とで構成される。情報処理サーバ通信部１２は、本発明の
第１の実施形態と同様である。

情報処理サーバ格納部７３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶す
る。情報処理サーバ格納部７３は、利用履歴格納部１３１と、被嗜好情報格納部１３２と
、類似アイテム情報格納部１３３と、利用ポイント情報格納部１３５と、ユーザ情報格納
部１３６と、アイテム情報格納部１３７とで構成される。利用履歴格納部１３１と、被嗜
好情報格納部１３２と、類似アイテム情報格納部１３３と、利用ポイント情報格納部１３
５と、ユーザ情報格納部１３６と、アイテム情報格納部１３７は、本発明の第１の実施形
態と同様である。
情報処理サーバ制御部７１は、情報処理サーバ装置７を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部７１は、利用ポイント算出部７１１と、類似アイテ
ム選出部１１２と、利用ポイント情報取得部１１４とで構成される。類似アイテム選出部
１１２と、利用ポイント情報取得部１１４は、本発明の第１の実施形態と同様である。な
お、本実施形態においては、利用ポイント算出部７１１のみでポイント分配算出部Ｄ７と
して機能する。

利用ポイント算出部７１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２よ
り、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行う。
本実施形態における利用ポイント算出処理を、図３１のフローチャートを用いて説明す
る。
本実施形態における利用ポイント処理の手順は、本発明の第１の実施形態における利用
ポイント算出処理の手順において、ステップＳ２０４からステップＳ２０８までの処理を
ステップＳ８０４からステップＳ８０９までの処理で置き換えたものであるため、置き換
えた処理についてのみ説明する。

ステップＳ８０４では、利用ポイント算出部７１１が、利用履歴格納部１３１より、ス
テップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれる特定情報に対応する基準アイテム識別子
に対応するアイテムと利用履歴の利用アイテム識別子に対応するアイテムの両方を利用し
たことのあるユーザ（分配対象ユーザ）のｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する。分配対象ユーザの
ｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出するには、まず、ステップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれ
る特定情報に対応する基準アイテム識別子と一致するｉｔｅｍ＿ｉｄを有する利用履歴（
基準アイテム利用履歴）を特定する。次に、ステップＳ２０１にて取得した利用情報に含
まれる利用履歴の利用アイテム識別子と一致するｉｔｅｍ＿ｉｄを有する利用履歴（類似
アイテム利用履歴）を特定する。次に、特定した基準アイテム利用履歴と類似アイテム利
用履歴において、その両方に存在するｕｓｅｒ＿ｉｄを全て抽出する。ｕｓｅｒ＿ｉｄの
抽出には、分配ユーザ選出処理のステップＳ５０２と同様に、被嗜好度情報格納部１３２
を用いてもよい。本実施形態においても、本発明の第１の実施形態と同様に、基準アイテ
ムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとすることができ、同様の効果を得るこ
とができる。同様に、類似アイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザと
してもよいし、基準アイテムまたは類似アイテムのいずれか一方を利用したことのあるユ
ーザを分配対象ユーザとしてもよい。

次に、利用ポイント算出部７１１が、分配対象ユーザごとに分配率を算出する（ステッ
プＳ８０５）。分配率の算出方法として、本発明の第１の実施形態における分配率算出の
第１〜第３の方法の３種類に加えて、以下の２種類を用いることができる。
分配率算出の第４の方法は、２ユーザ間の類似度を用いた方法である。具体的には、ス
テップＳ８０４にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄごとに、ステップＳ２０１にて取得した利用
情報に対応するユーザ（基準ユーザ）の全ての利用履歴と、ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する全
ての利用履歴とを用いることで類似度を算出し、その類似度に応じて分配率を算出する方
法である。分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｂ，ｉｓ）とし、基準ユーザｕｂとユーザｕ（∈Ｕ
（ｉｂ，ｉｓ））との類似度をｓｉｍ（ｕ，ｕｂ）としたとき、ユーザｕの分配率ｒａｔ
ｅ（ｕ，ｕｂ，ｉｂ，ｉｓ）は、式（９）で表わされる。分配率算出の第４の方法は、２
ユーザ間の類似度が高い分配対象ユーザほど分配率が高くなる。

２ユーザ間の類似度を算出する方法として例えば、Ｊａｃｃａｒｄ（ジャカード）係数
を用いることができる。Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いる場合は、ユーザｘが利用したことの
あるアイテム集合をＩｘ、ユーザｙが利用したことのあるユーザ集合をＩｙ、ユーザｘと
ユーザｙとが共に利用したことのあるアイテム数を｜Ｉｘ ∩ Ｉｙ｜とし、ユーザｘとユ
ーザｙの少なくとも一方が利用したことのあるアイテム数を｜Ｉｘ ∪ Ｉｙ｜としたとき
、類似度は式（１０）で算出することができる。また、２ユーザ間の類似度算出に、コサ
イン距離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。

コサイン距離を用いる場合は、例えば、ユーザｘが利用したことのあるアイテム集合を
Ｉｘとし、ユーザｘのアイテムｉｘ（ｉｘ∈Ｉｘ）に対する被嗜好度をＶ（ｉｘ，ｘ）、
ユーザｙが利用したことのあるアイテム集合をＩｙとし、ユーザｙのアイテムｉｙ（ｉｙ
∈Ｉｙ）に対する被嗜好度をＶ（ｉｙ，ｙ）、ユーザｘとユーザｙとが共に利用したこと
のあるアイテムをＩｃとし、ユーザｘのアイテムｉｃ（ｉｃ∈Ｉｃ）に対する被嗜好度を
Ｖ（ｉｃ，ｘ）、ユーザｙのユーザｉｃに対する被嗜好度をＶ（ｉｃ，ｙ）としたとき、
類似度は式（１１）で算出することができる。

また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、ユーザｘとユーザｙとが共に利
用したことのあるアイテムをＩｃとし、Ｉｃに属するアイテムの数をｎとし、ユーザｘの
アイテムｉｃ（ｉｃ∈Ｉｃ）に対する被嗜好度をＶ（ｉｃ，ｘ）、ユーザｙのユーザｉｃ
に対する被嗜好度をＶ（ｉｃ，ｙ）としたとき、類似度は式（１２）で算出することがで
きる。これ以外にも、２ユーザ間の類似性を表す指標であれば、どのようなものを用いて
もよい。

分配率算出の第５の方法は、２ユーザ間の適合度を用いた方法である。具体的には、ス
テップＳ８０４にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄごとに、基準ユーザのユーザ属性情報と、ｕ
ｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザ属性情報とを用いることで適合度を算出し、その適合度に
応じて分配率を算出する方法である。分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｂ，ｉｓ）とし、基準ユ
ーザｕｂとユーザｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ｉｓ））との適合度をｍａｔｃｈ（ｕ，ｕｂ）とした
とき、ユーザｕの分配率ｒａｔｅ（ｕ，ｕｂ，ｉｂ，ｉｓ）は、式（９）のｓｉｍ（ｕ，
ｕｂ）をｍａｔｃｈ（ｕ，ｕｂ）、ｓｉｍ（ｕ’，ｕｂ）をｍａｔｃｈ（ｕ’，ｕｂ）で
置き換えたもので表わされる。分配率算出の第５の方法は、２ユーザ間の適合度が高い分
配対象ユーザほど分配率が高くなる。

２ユーザ間の適合度を算出する方法として、２つのユーザの属性情報間の属性値の一致
数を用いることができる。例えば、属性情報に含まれる属性が性別と年齢と地域である場
合に、一方の属性値が「男」、「２４」、「東京」であり、他方の属性値が「女」、「２
４」、「東京」であるとき、一致する属性数が２であるため、適合度を「２」とする。ま
た、一致する属性値の条件は、属性ごとにサービス提供者側が自由に決めてよく、例えば
、年齢なら属性値の差が「５」未満なら一致とするとしてもよいし、属性値が「２０」〜
「２９」なら「２０代」、「３０」〜「３９」なら「３０代」と変換し、変換後の値を用
いて一致するか否かを判定してもよい。「地域」など他の属性についても同様の処理を行
ってよい。また、属性ごとに異なる重みをつけて適合度を算出してもよい。例えば、年齢
が一致する場合には、「地域」が一致する場合よりも適合度が２倍大きくなるように算出
してもよい。

なお、分配率算出の第４の方法で用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、所定の
条件、例えば、所定数以上のユーザに利用されたアイテムに対応する利用履歴のみを取得
するとしてもよい。所定数は「１」以上の整数であり、サービス提供側が予め決めておけ
ばよい。更に、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用されたアイテムに対応す
る利用履歴のみを取得するとしてもよい。特定の期間はサービス提供側が予め決めておけ
ばよい。

次に、利用ポイント算出部７１１が、ステップＳ８０４にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄの
うち、例えば、抽出した順に１つ選択する（ステップＳ８０６）。
次に、利用ポイント算出部７１１が、ステップＳ８０５にて算出した分配率のうち、ス
テップＳ８０６にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する分配率を選択し、ステップＳ２０
３にて算出した利用親ポイントと選択した分配率とを掛け合わせることで利用ポイントを
変更するための変更値を算出する（ステップＳ８０７）。
次に、利用ポイント算出部７１１が、利用ポイント情報格納部１３５において、ステッ
プＳ８０６にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する利用ポイント情報を特定し、特定した
利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、ステップＳ８０７にて算出した
変更値を加算する（ステップＳ８０８）。

次に、利用ポイント算出部７１１が、ステップＳ８０６にて全てのｕｓｅｒ＿ｉｄを選
択したか否かを判定する（ステップＳ８０９）。全て選択した場合は、ステップＳ２０９
へ進み、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップＳ８０６へ進む。
以上が、本実施形態における利用ポイント算出処理の手順の説明である。
本実施形態における利用ポイントの付与方法によれば、利用ポイント算出処理が行われ
るたびに分配対象ユーザを選出するので、例えば、基準アイテムを利用したユーザを分配
対象ユーザとする場合、本発明の第１の実施形態における分配ユーザ選出処理を実行した
所定のタイミング以降に、基準アイテムを利用したユーザに対しても、利用親ポイントを
分配することができる。このため、より多くのユーザにポイントを分配することができる
。

本発明の第３の実施形態における分配率算出の第４、及び、第５の方法を他の実施形態
でも利用することができる。このとき、本発明の第３の実施形態における基準ユーザごと
に、分配情報を予め用意する必要がある。
このため、図３２のように、分配情報格納部１３４に、基準ユーザのユーザ識別子（ｂ
ａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、基準アイテム識別子（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、類
似アイテム識別子（ｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、分配ユーザのユーザ識別子（ｕｓｅｒ
＿ｉｄ）と、利用親ポイントの分配率（ｒａｔｅ）とを関連付けたものを分配情報として
格納する必要がある。

また、分配ユーザ選出処理を行う前に、予め全ての２ユーザ間の類似度を算出しておき
、ユーザごとに、分配ユーザ選出処理を行う必要がある。つまり、全ユーザ識別子から、
基準ユーザのユーザ識別子として１つ選択し、選択した基準ユーザのユーザ識別子ごとに
分配ユーザ選出処理を繰り返し行う必要がある。そして、分配ユーザ選出処理の過程にお
いて、ステップＳ５０４では、基準ユーザと他のユーザとの類似度を用いる必要がある。
そして、ステップＳ５０５では、分配ユーザごとに、選択した基準ユーザのユーザ識別子
（ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、ステップＳ５０２で選択した類似アイテム情報に含ま
れるｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと、分配対象ユーザのｕｓｅｒ
＿ｉｄと、ステップＳ５０４にて算出した分配ユーザの分配率（ｒａｔｅ）とを関連付け
た分配情報を分配情報格納部１３４に記憶する必要がある。

また、利用ポイント算出処理のステップＳ２０４において、ステップＳ２０１にて取得
した利用情報に含まれる利用履歴のユーザ識別子と、特定情報から抽出した基準アイテム
識別子と、利用履歴の利用アイテム識別子との組合せが、ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄとｂ
ａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せと一致する分配情報を全て
取得する必要がある。

以上の条件を満たすことで、本発明の第３の実施形態以外の実施形態においても、分配
率算出の第４、及び、第５の方法を用いることができる。

以上のように、各実施形態の情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、及び
情報処理プログラムによれば、利用情報に含まれる特定情報の基準アイテム識別子と同じ
利用アイテム識別子を持ち、かつ利用情報よりも古い利用履歴（第１の先行利用履歴）を
特定する。そして、第１の先行利用履歴に関連する複数のユーザのポイントを更新するた
め、あるユーザの１回の利用行為をもとにして複数のユーザにポイントを付与することが
可能である。すなわち、従来の方法に比べて、ポイントが増加する頻度やポイントが付与
されるユーザ数を増やすことができる。このため、ユーザは自分のポイントを確認するた
めに頻繁にアイテム提供サーバにアクセスする傾向が強まり、アイテムに関する情報を見
る機会も増えるので、ユーザのアイテム利用を促進することができる。

また、多くの種類のアイテムを利用したユーザほど、同じアイテムを後から他のユーザ
が利用する可能性が高いので、それに伴って後からポイントが付与される可能性も高くな
る。このため、「より多くの種類のアイテムを利用しよう」というモチベーションが各々
のユーザで高まり、アイテムの利用が促進される。

更に、後から他の多くのユーザが利用するアイテムをいち早く利用したユーザに多くの
ポイントが溜まる傾向があるので、「今後人気の出そうなアイテムを予測して、他人より
も早く利用しよう」というインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用がより
一層促進される効果が得られる。

なお、本発明を適用したプログラムは、コンピュータをアイテム提供サーバ装置２、情
報処理サーバ装置１，６，７、及び／又は端末装置３の各手段もしくは各部として機能さ
せる。本発明を適用した別のプログラムは、アイテム提供サーバ装置２、情報処理サーバ
装置１，６，７、及び／又は端末装置３に適用される方法の各ステップをコンピュータに
実行させる。

なお、本発明は上述した実施の形態または実施例のみに限定されるものではなく、本発
明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更（付加及び削除も含む。）が可能であるこ
とは言うまでもない。たとえば、情報処理サーバ装置１で行う処理を複数の情報処理装置
によって分担して行うようにしてもよい。

本明細書は様々な範囲及びレベルの発明を開示している。それら発明は、本明細書で説
明した様々な技術的範囲及び具体的レベルの各装置及び各方法だけでなく、拡張ないし一
般化の範囲で、各装置及び各方法から独立の作用、効果を奏する１つ又は複数の要素を抽
出したものや、１つ又は複数の要素を拡張ないし一般化の範囲で変更したものや、さらに
、各装置間及び各方法間で１つ又は複数の要素の組合せを入れ換えたものを含む。

＜第４の実施形態＞
以下に、第４実施形態について、図を用いて詳細に説明する。なお、前述の通り、第４
〜第６実施形態においては、図３３〜図６５、及び数１３〜数２６を用いて説明する。第
４〜第６実施形態における各符号についても、図３３〜図６５における符号である。

図３３は、本発明の第４の実施形態におけるシステム全体の構成図である。本実施形態
におけるシステムは、情報処理サーバ装置１と、アイテム提供サーバ装置２と、１つ以上
の端末装置３（３ａ〜３ｎ）がネットワーク４を介して接続されている。なお、各実施形
態において、情報処理サーバ装置１，６，７のみが情報処理装置として機能してもよいし
、情報処理サーバ装置１，６，７が、アイテム提供サーバ装置２や端末装置と協働して情
報処理装置として機能してもよい。

また、図３４に示すように、２つのネットワークを用いてシステム全体を構成してもよ
い。図３４においては、情報処理サーバ装置１とアイテム提供サーバ装置２がネットワー
ク５を介して接続されており、アイテム提供サーバ装置２と端末装置３（３ａ〜３ｎ）が
ネットワーク４を介して接続されている。ネットワーク５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒ
ｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり、情報処理サーバ装置１と端末装置３（３ａ〜３ｎ）は、
直接接続できないようになっている。本実施形態では、特に断らない限り、システム全体
の構成が図３３である場合を説明する。なお本実施形態では、情報処理サーバ装置１とア
イテム提供サーバ装置２を別々の装置とする場合を説明するが、この２つの機能を合わせ
て１つの装置として実現してもよい。

ネットワーク４は、例えばインターネット等のネットワークであり、情報処理サーバ装
置１とアイテム提供サーバ装置２と端末装置３との間の情報のやり取りを仲介する。

アイテム提供サーバ装置２は、端末装置３の要求に応じて、アイテムを提供する装置で
ある。ここでアイテムとは、テキスト、音声、音楽、映像等のデジタルコンテンツや様々
な物品であり、更には金融商品、不動産、人物に関する情報等であってもよい。すなわち
本実施形態におけるアイテムは、有形か無形かを問わず、有料か無料かも問わない。
アイテム提供サーバ装置２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（Ｈ
ＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（
プログラム）処理として実施することも可能である。
図３５は、本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置２の構成図である。本実施形態
におけるアイテム提供サーバ装置２は、アイテム提供サーバ制御部２１と、アイテム提供
サーバ通信部２２と、認証部２３と、アイテム提供サーバ格納部２４とで構成される。

アイテム提供サーバ通信部２２は、ネットワーク４を介して情報処理サーバ装置１や、
端末装置３と通信を行うための部である。

認証部２３は、端末装置３又は端末装置３を利用するユーザを認証する。認証部２３は
、端末装置３を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別子、又は端末装置３を一意に
識別するための端末識別子と、パスワードとを関連付けて格納している。本実施形態では
、ユーザ識別子を用いる場合を例にして説明するが、端末識別子を用いる場合も同様であ
る。ユーザ識別子と端末識別子とを合わせた意味の総称として、利用主体識別子という用
語を用いる。また、ユーザ識別子とパスワードとの組合せを、利用者特定情報とする。認
証部２３では、端末装置３より受信した利用者特定情報と一致するものが格納されている
場合に、認証成功とする。そして、認証に成功した利用者特定情報に対応するユーザを認
証ユーザとする。

アイテム提供サーバ格納部２４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記
憶する。アイテム提供サーバ格納部２４は、ユーザ情報格納部２４１と、アイテム情報格
納部２４２と、利用履歴格納部２４３と、関連属性情報格納部２４４とで構成される。

ユーザ情報格納部２４１は、ユーザ情報を複数記憶する。図３６は、ユーザ情報格納部
２４１の格納状態を示す図である。ユーザ情報とは、端末装置３を利用するユーザを一意
に識別するユーザ識別子であるｕｓｅｒ＿ｉｄとユーザ属性情報であるｕｓｅｒ＿ｉｎｆ
ｏとを関連付けたものであり、図３６のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ属性情報
とは、ユーザの名前、年齢、性別、住所（地域）、趣味、会員になった時期（年月、日付
、日時など）、メールアドレス、電話番号などの情報である。また、アイテム提供サーバ
装置２にて商品の購入が可能であれば、商品の支払いを行うためのクレジットカード情報
などを含んでもよい。

アイテム情報格納部２４２は、アイテム識別情報と、属性種別情報と、属性値情報と、
属性対応情報（アイテム属性情報）を、それぞれ複数記憶する。図３７（図３７（ａ）〜
図３７（ｄ））は、アイテム情報格納部２４２の格納状態を示す図である。
アイテム識別情報とは、アイテムを一意に識別するためのアイテム識別子であるｉｔｅ
ｍ＿ｉｄと、アイテムの名称であるｉｔｅｍ＿ｎａｍｅとを関連付けたものであり、図３
７（ａ）のようなテーブル形式で記憶する。ｉｔｅｍ＿ｉｄは一意であり、重複を許容し
ない。

属性種別情報とは、アイテム属性の種別を一意に識別するための属性種別識別子である
ｔｙｐｅ＿ｉｄと、アイテム属性の種別の名称であるｔｙｐｅ＿ｎａｍｅとを関連付けた
ものであり、図３７（ｂ）のようなテーブル形式で記憶する。アイテム属性の種別は、ア
イテム属性の項目にあたるものであり、例えば、アイテムの「作成者」「ジャンル」「制
作年」「価格」「利用に適したユーザの条件」などになる。ｔｙｐｅ＿ｉｄは一意であり
、重複を許容しない。

属性値情報とは、属性種別識別子であるｔｙｐｅ＿ｉｄと、ｔｙｐｅ＿ｉｄに対応する
属性値を一意に識別するための属性値識別子であるａｔｔｒ＿ｉｄと、属性値であるａｔ
ｔｒ＿ｎａｍｅとを関連付けたものであり、図３７（ｃ）のようなテーブル形式で記憶す
る。例えば、アイテムが「本」に関するものであり、ｔｙｐｅ＿ｉｄが「ジャンル」に該
当する識別子である場合、属性値は、「フィクション」「恋愛」「料理」などになる。（
ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意であり、重複を許容しない。
属性対応情報とは、アイテムに対応する属性を関連付けた情報であり、アイテム識別子
であるｉｔｅｍ＿ｉｄと、属性種別識別子であるｔｙｐｅ＿ｉｄと、属性値識別子である
ａｔｔｒ＿ｉｄとを関連付けたものであり、図３７（ｄ）のようなテーブル形式で記憶す
る。（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意であり、重複
を許容しない。

図３７（ａ）〜図３７（ｄ）のテーブルを用いることで、アイテムが有する複数の属性
を、その属性の種別ごとに管理することができる。なお、あるアイテムに対応するアイテ
ム識別情報と、そのアイテムに対応する属性対応情報から特定される属性種別情報と属性
値情報とを合わせてアイテム属性情報とする。また、ｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄの
組合せ（アイテム属性識別子）や、ｔｙｐｅ＿ｎａｍｅとａｔｔｒ＿ｎａｍｅの組合せを
アイテム属性とする。

利用履歴格納部２４３は、利用履歴を複数記憶する。利用履歴とは、端末装置３より受
信した、ユーザのアイテムに関する利用の履歴であり、少なくともユーザ識別子とアイテ
ム識別子とアイテムを利用した日時（利用日時）とを含む。図３８（図３８（ａ）〜図３
８（ｄ））は、利用履歴格納部２４３の格納状態を示す図である。以下に図３８を用いて
、利用履歴の格納形式を４種類説明する。

利用履歴の第１の格納形式は、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と
アイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）とを関連付けて、図３８（ａ
）のようなテーブル形式で記憶する。
利用履歴の第２の格納形式は、利用履歴に、ユーザのアイテムに対する利用回数が含ま
れている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）
とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と利用回数（ｃｏｕｎｔ）
とを関連付けて、図３８（ｂ）のようなテーブル形式で記憶する。

利用履歴の第３の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して行った評価を数
値化した評価値（例えば、「１：非常に嫌い」、「２：やや嫌い」、「３：どちらでもな
い」、「４：やや好き」、「５：非常に好き」といったように、好みの度合いを数値化し
たもの）が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕ
ｓｅｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と評価値（
ｖａｌｕｅ）とを関連付けて、図３８（ｃ）のようなテーブル形式で記憶する。

利用履歴の第４の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して支払った額（支
払い額）が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕ
ｓｅｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と支払い額
（ａｍｏｕｎｔ）とを関連付けて、図３８（ｄ）のようなテーブル形式で記憶する。
以上が、利用履歴の格納形式の説明である。上記以外にも、利用履歴に含まれている全
ての情報を格納できるように、利用履歴の形態に合わせて格納形式を変更すればよい。
また、端末装置３より受信した利用履歴には、利用日時が含まれていることを前提にし
ているが、もし利用日時が含まれていない場合は、利用履歴格納部２４３に、利用日時の
代わりに、利用履歴を記憶するときの日時をｄａｔｅとして記憶すればよい。また、ｄａ
ｔｅを格納しなくてもよく、この場合でも、新しく追加されるデータは、必ずテーブルの
末尾（一番下の行）に追加されるので、テーブル内の上に位置する行データほど古く、下
に位置する行データほど新しいことになる。このため、２つの行の位置関係を調べること
により、２つのデータのどちらが古いかを容易に判定できる。また、利用履歴格納部２４
３に、端末装置３より受信した全ての利用履歴を記憶するが、記憶した利用履歴が一定数
を超えた場合は、古いものから削除してもよい。

関連属性情報格納部２４４は、アイテムごとに関連属性情報を複数記憶する。図３９は
、関連属性情報格納部２４４の格納状態を示す図である。関連属性情報とは、基準となる
アイテム（基準アイテム）のアイテム識別子（基準アイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ））
と、基準アイテムと関連性の高いアイテム属性（関連属性）に対応する属性種別識別子（
ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せ（関連アイテム属性識別子
）と、基準アイテムと関連属性との関連性を数値化した値（関連度（ｖａｌｕｅ））とを
関連付けたものであり、図３８のようなテーブル形式で記憶する。（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔ
ｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。基準アイテ
ムのｉｔｅｍ＿ｉｄを指定することで、そのｉｔｅｍ＿ｉｄに対応する関連属性に対応す
る属性種別識別子と属性値識別子との組合せを全て取得することができる。また、関連属
性情報格納部２４４に関連度を格納しているが、関連度を格納する代わりに、例えば、基
準アイテムとの関連性の高い順に１番からの通し番号を付与した順位（推薦順位）を格納
してもよいし、関連度と推薦順位の両方を格納してもよい。また、関連度を格納せずに、
（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せ（関連データ）のみを関
連属性情報として格納してもよい。

アイテム提供サーバ制御部２１は、アイテム提供サーバ装置２を構成する各部に対して
、全体的な制御を行う。アイテム提供サーバ制御部２１は、ユーザページ情報作成部２１
１と、関連属性情報取得部２１２と、利用情報中継部２１３とで構成される。
ユーザページ情報作成部２１１は、端末装置３から受信したデータに応じて、以下の４
種類の処理を行う。

ユーザページ情報作成部２１１の第１の処理は、ユーザページ情報送信処理であり、端
末装置３よりユーザページ情報取得要求を受信し、かつ、認証部２３にて認証成功した場
合に、この処理を行う。ユーザページ情報取得要求とは、ユーザページ情報の取得を要求
する情報であり、認証部２３にて認証を行うために、少なくとも利用者特定情報を含む。
ユーザページ情報とは、端末装置３に検索画面や、利用履歴の閲覧画面や、関連属性情
報の閲覧操作画面や、利用ポイントの確認画面を表示させるために必要な情報である。例
えば、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式を用い
てユーザページ情報を作成してもよいし、これ以外のデータ形式を用いてもよい。

ここで利用ポイントとは、ユーザが関連属性情報に対応するアイテムを利用した際に、
その関連属性情報と何らかの関係性のある他のユーザに付与される数値である。また、関
連属性情報に対応するアイテムを利用したユーザ本人に利用ポイントを付与してもよい。
なお、アイテム提供サーバ装置２によるサービスを提供している側（サービス提供側）が
、そのサービスを利用するユーザに対して、利用ポイントに応じて、そのポイントに応じ
た何らかの特典を与えてもよい。例えば、ショッピングサイトであれば、商品購入の際に
、代金の一部として利用ポイントを使用できるようにしてもよいし、利用ポイントに応じ
た値引きサービスを行ってもよい。なお、関連属性情報と何らかの関係性のある他のユー
ザとは、関連属性情報に対応する基準アイテムを利用しているユーザ、又は、関連属性を
有するアイテムと関連属性情報に対応する基準アイテムの両方を利用しているユーザであ
る。

ユーザページ情報送信処理とは、認証ユーザのユーザページ情報を作成し、認証ユーザ
が利用中の端末装置３に、作成したユーザページ情報を送信する処理であり、まず、利用
ポイント取得要求を作成し、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１に、作成し
た利用ポイント情報取得要求を送信する。利用ポイント情報取得要求とは、認証ユーザが
獲得した利用ポイントに関する情報（利用ポイント情報）を取得するための情報であり、
少なくとも認証ユーザのユーザ識別子を含む。

次に、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１より、送信した利用ポイント情
報取得要求に対応する利用ポイント情報を受信する。次に、利用履歴格納部２４４より、
認証ユーザのユーザ識別子に対応する全ての利用履歴を抽出する。次に、受信した利用ポ
イント情報と、抽出した利用履歴とを用いて、ユーザページ情報を作成する。そして、ネ
ットワーク４を介して、端末装置３に、作成したユーザページ情報を送信する。また、利
用履歴を全て抽出せずに、特定の条件を満たすもののみを抽出してもよい。特定の条件と
は、例えば、最新のものからサービス提供側が予め設定した件数を超えない範囲で抽出す
るとしてもよいし、過去の特定の時点から、ユーザページ情報送信処理を行っている時点
（現在）までの間の利用履歴を抽出するとしてもよい。過去の特定の時点は、サービス提
供側が予め決めておけばよく、例えば、ユーザページ情報送信処理を行っている時点から
３ヶ月前や、半年前や、１年前とすればよい。

ユーザページ情報作成部２１１の第２の処理は、検索結果送信処理であり、ネットワー
ク４を介して、端末装置３より検索条件を受信すると、この処理を行う。ここで検索条件
とは、利用するアイテムを絞り込むために用いる条件であり、例えば、ジャンル名、作成
者、キーワード、価格の上限や下限などである。検索結果送信処理とは、端末装置３に、
受信した検索条件を満たすアイテム属性情報を送信する処理であり、まず、アイテム情報
格納部２４２より、検索条件を満たすアイテム属性情報を全て抽出する。そして、ネット
ワーク４を介して、端末装置３に、抽出した全てのアイテム属性情報を送信する。

ユーザページ情報作成部２１１の第３の処理は、関連属性情報送信処理であり、ネット
ワーク４を介して、端末装置３より関連属性情報取得要求を受信すると、この処理を行う
。ここで関連属性情報取得要求とは、関連属性情報を取得する要求であり、少なくともア
イテム識別子を含む。関連属性情報送信処理とは、端末装置３に、受信した関連属性情報
取得要求に対応する関連属性情報を送信する処理であり、まず、関連属性情報格納部２４
４より、関連属性情報取得要求に含まれるアイテム識別子と、ｉｔｅｍ＿ｉｄとを照合し
、一致する関連属性情報を全て抽出する。ネットワーク４を介して、端末装置３に、抽出
した全ての関連属性情報を送信する。なお、後の処理で、関連属性情報格納部２４４にお
いて関連属性情報の格納位置を示す行番号を利用する場合は、関連属性情報に対応する行
番号を関連付ける必要がある。

ユーザページ情報作成部２１１の第４の処理は、関連属性対応アイテム属性情報送信処
理であり、ネットワーク４を介して、端末装置３より関連属性対応アイテム属性情報取得
要求を受信すると、この処理を行う。ここで関連属性対応アイテム属性情報取得要求とは
、関連属性情報に対応するアイテム属性情報を取得する要求であり、少なくとも関連属性
情報を含む。関連属性対応アイテム属性情報送信処理とは、端末装置３に、受信した関連
属性対応アイテム属性情報取得要求に対応するアイテム属性情報を送信する処理であり、
まず、アイテム情報格納部２４２より、関連属性対応アイテム属性情報取得要求に含まれ
る関連属性情報の属性種別識別子と属性値識別子と、属性対応情報とを照合し、一致する
属性対応情報のアイテム識別子を全て抽出する。次に、抽出したアイテム識別子に対応す
るアイテム属性情報を全て抽出する。ネットワーク４を介して、端末装置３に、抽出した
全てのアイテム属性情報を送信する。

関連属性情報取得部２１２は、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１より関
連属性情報を受信すると、関連属性情報更新処理を行う。関連属性情報更新処理とは、関
連属性情報格納部２４４にて、記憶されている全てのデータを削除した後に、受信した関
連属性情報を記憶する処理である。

利用情報中継部２１３は、ネットワーク４を介して、端末装置３より利用者特定情報と
利用情報とを受信し、かつ、認証部２３にて認証が成功した場合に、利用情報中継処理を
行う。利用情報とは、利用ポイント算出処理を行う前の利用履歴を少なくとも含む。利用
情報が、関連属性に対応するアイテムの利用に関するものであれば、利用履歴に加え、特
定情報を含む。特定情報とは、閲覧した関連属性情報を特定するための情報であり、例え
ば、閲覧した関連属性情報に含まれる基準アイテム識別子や、閲覧した関連属性情報その
ものや、閲覧した関連属性情報の関連属性情報格納部２４４における格納位置を示す行番
号を含む。特定情報が行番号を含む時は、前述したユーザページ情報作成部２１１の関連
属性情報送信処理にて、関連属性情報に加え、行番号も端末装置３に送信する必要がある
。閲覧した関連属性情報と何らかの関係性のあるユーザのみにポイントを付与する場合は
、特定情報の形式を関連属性情報や行番号とすればよい。また、閲覧した関連属性情報だ
けでなく、基準アイテムに対応するいずれかの関連属性情報と何らかの関係性のあるユー
ザにポイントを付与する場合は、特定情報の形式を基準アイテム識別子とすればよい。

利用情報中継処理とは、まず、利用履歴格納部２４３に、受信した利用情報に含まれる
利用履歴を格納する。そして、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１に、受信
した利用情報を送信する処理である。

端末装置３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、ネットワークイン
タフェース等を備える一般的なコンピュータであり、内蔵されたプログラムにより所定の
動作を行う。図４０は、本実施形態における端末装置３の構成図である。本実施形態にお
ける端末装置３は、端末制御部３１と、端末通信部３２と、入力部３３と、表示部３４と
で構成される。

端末通信部３２は、ネットワーク４を介してアイテム提供サーバ装置２と通信を行うた
めの部である。

入力部３３は、例えば、端末装置３がＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）で
あれば、マウスやキーボード、携帯電話であれば、ボタンといったように、ユーザが端末
装置３を操作するためのインタフェースである。

表示部３４は、例えば、ディスプレイといったように、様々な情報を表示し、ユーザに
視覚的に示すためのインタフェースである。

端末制御部３１は、端末装置３を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。端末制
御部３１は、ユーザページ表示部３１１と、利用情報作成部３１２とで構成される。ユー
ザページ表示部３１１は、入力部３３から取得した操作や、アイテム提供サーバ装置２か
ら受信したデータの種類に応じて、以下の８種類の処理を行う。

ユーザページ表示部３１１の第１の処理は、ユーザページ情報取得要求送信処理であり
、入力部３３よりユーザページの表示を要求する操作を取得すると、この処理を行う。ユ
ーザページとは、ユーザページ情報を基に、表示部３４に表示するために描画されたもの
である。ユーザページ情報取得要求送信処理とは、端末装置３を利用中のユーザである「
利用ユーザ」のユーザ識別子とパスワードの組合せである利用者特定情報を用いて、ユー
ザページ情報取得要求を作成し、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２に
、作成したユーザページ情報取得要求を送信する処理である。パスワードは、端末装置３
の図示しない格納部に記憶しておき、ユーザページ情報取得要求を作成するたびに図示し
ない格納部から取得してもよいし、ユーザページ情報取得要求を作成するたびにユーザに
入力させるようにしてもよい。

ユーザページ表示部３１１の第２の処理は、ユーザページ表示処理であり、アイテム提
供サーバ装置２よりユーザページ情報を取得すると、この処理を行う。ユーザページ表示
処理とは、アイテム提供サーバ装置２より取得したユーザページ情報を基に、ユーザペー
ジを作成し、表示部３４に、作成したユーザページを表示する処理である。
ユーザページ表示部３１１の第３の処理は、検索条件送信処理であり、入力部３３より
条件の入力操作と検索を要求する操作の内容を取得すると、この処理を行う。検索条件送
信処理とは、利用ユーザのユーザ識別子と、取得した条件を用いて検索条件を作成し、ア
イテム提供サーバ装置２に、作成した検索条件を送信する処理である。

ユーザページ表示部３１１の第４の処理は、検索結果表示処理であり、アイテム提供サ
ーバ装置２より、検索条件送信処理にて送信した検索条件に対するアイテム属性情報を取
得すると、この処理を行う。検索結果表示処理とは、受信したアイテム属性情報を基にユ
ーザページの更新を行う処理である。
ユーザページ表示部３１１の第５の処理は、関連属性情報取得要求送信処理であり、入
力部３３より利用履歴閲覧画面に表示されている利用履歴の選択や、検索結果閲覧画面に
表示されている検索結果の選択といった操作を取得すると、この処理を行う。関連属性情
報取得要求送信処理とは、まず、操作の対象となった利用履歴や検索結果より、アイテム
識別子を抽出する。次に、抽出したアイテム識別子を用いて、関連属性情報取得要求を作
成する。そして、アイテム提供サーバ装置２に、作成した関連属性情報取得要求を送信す
る処理である。

ユーザページ表示部３１１の第６の処理は、関連属性情報表示処理であり、アイテム提
供サーバ装置２より、関連属性情報取得要求送信処理にて送信した関連属性情報取得要求
に対する関連属性情報を取得すると、この処理を行う。関連属性情報表示処理とは、受信
した関連属性情報を基にユーザページの更新を行う処理である。

ユーザページ表示部３１１の第７の処理は、関連属性対応アイテム属性情報取得要求送
信処理であり、入力部３３より関連属性情報閲覧画面に表示されている関連属性情報の選
択といった操作を取得すると、この処理を行う。関連属性対応アイテム属性情報取得要求
送信処理とは、まず、操作の対象となった関連属性情報を用いて、関連属性対応アイテム
属性情報取得要求を作成する。そして、アイテム提供サーバ装置２に、作成した関連属性
対応アイテム属性情報取得要求を送信する処理である。
ユーザページ表示部３１１の第８の処理は、関連属性対応アイテム属性情報表示処理で
あり、アイテム提供サーバ装置２より、関連属性対応アイテム属性情報取得要求送信処理
にて送信した関連属性対応アイテム属性情報取得要求に対するアイテム属性情報を取得す
ると、この処理を行う。関連属性対応アイテム属性情報表示処理とは、受信したアイテム
属性情報を基にユーザページの更新を行う処理である。

表示部３４に表示するユーザページは、例えば、図４１のユーザページの表示例のよう
に、現在獲得している利用ポイントが確認でき、アイテムの検索手段が用意され、利用履
歴と、検索結果と、関連属性情報と関連属性情報に対応するアイテム属性情報と、検索に
より取得したアイテムとを分けて表示できるようにすればよい。図４１の表示例では、上
段左に端末装置３を利用中のユーザのユーザ名と利用ポイントとを表示し、中段左に利用
ユーザの利用履歴を表示している。また、上段右に検索条件を入力するテキストボックス
と検索条件送信処理のトリガーとなる「検索」ボタンとを表示し、中段右に検索条件を満
たすアイテム属性情報を表示している。また、下段左に関連属性情報を表示し、下段右に
選択された関連属性情報に対応するアイテム属性情報を表示している。尚、図４１の表示
例では、下段左に過去に利用した小説Ａの関連属性が表示されているが、入力部３３より
、検索結果の料理本Ｅが選択されることで、小説Ａの代わりに、料理本Ｅの関連属性が表
示されることになる。

利用情報作成部３１２は、入力部３３より、ユーザページに表示されたアイテムの利用
操作を取得すると、利用情報送信処理を行う。アイテムの利用操作とは、ユーザページに
表示されたアイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作や、アイテムが音楽であれ
ば、再生を行うという操作や、アイテムが映画であれば、視聴するという操作や、ユーザ
ページにてアイテムの購入が行える場合は、アイテムを購入候補に指定する（買い物かご
に入れる）操作や、購入候補として指定したアイテムを購入する操作等である。

利用情報送信処理とは、まず、利用ユーザのユーザ識別子とパスワードの組合せである
利用者特定情報を作成する。次に、利用ユーザのユーザ識別子と利用操作の対象となった
アイテムのアイテム識別子を基に作成した利用履歴を用いて利用情報を作成する。このと
き、利用操作の対象となったアイテムが関連属性情報に対応するアイテムだった場合には
、利用履歴に加え、その関連属性情報に含まれる基準アイテム識別子、又は、その関連属
性情報、又は、その関連属性情報に対応する行番号を基に作成した特定情報を用いて、利
用情報を作成する。そして、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２に、作
成した利用者特定情報と利用情報とを送信する処理である。つまり、図４１の表示例にお
いて、検索結果である「料理本Ｅ」が利用された場合は、「料理本Ｅ」の利用履歴のみを
用いて利用情報を作成することになる。

また、関連属性情報に対応するアイテムである「本Ｄ」が利用された場合は、「本Ｄ」
に対応する関連属性情報に含まれる基準アイテム識別子（「小説Ａ」のアイテム識別子）
、又は、「本Ｄ」に対応する関連属性情報（「小説Ａ」の「作成者：作者Ｂ」に対応する
関連属性情報）、又は、「本Ｄ」に対応する関連属性情報の行番号を基に作成した特定情
報と、「本Ｄ」の利用履歴とを用いて、利用情報を作成する。行番号を用いて特定情報を
作成するには、ユーザページ表示部３１１による関連属性情報処理の際に、関連属性情報
と共に、その関連属性情報の行番号も受信していなければならない。

また利用情報送信処理において、上述した以外の情報を利用履歴に追加することもでき
る。例えば、アイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作、アイテムを購入候補に
指定する操作、購入候補に指定したアイテムを購入する操作、アイテムを再生する操作、
などの各利用操作を区別するための利用形態情報を追加してもよい。また、ユーザにアイ
テムに対する評価を行わせた上で、その評価値（例えば、「１：非常に嫌い」、「２：や
や嫌い」、「３：どちらでもない」、「４：やや好き」、「５：非常に好き」といったよ
うに、好みの度合いを数値化したもの）を利用履歴に追加してもよい。また、一定期間ご
とに利用情報送信処理を行う場合は、その期間中に利用されたアイテムの利用回数を利用
履歴に追加してもよい。

ここで、図４２のフローチャートを用いて、端末装置３でのアイテムの利用に関する手
順の一例を説明する。
まず、端末装置３が、ユーザページ情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク４を介
して、アイテム提供サーバ装置２にユーザページ情報取得要求を送信する（ステップＳ１
０１）。
次に、アイテム提供サーバ装置２の認証部２３が、ネットワーク４を介して、端末装置
３よりユーザページ情報取得要求を受信すると、ユーザページ情報取得要求に含まれる利
用者特定情報を基に認証を行う（ステップＳ１０２）。認証に成功した場合は、ユーザペ
ージ情報作成部２１１に受信したユーザページ情報取得要求を送り、ステップＳ１０３へ
進み、失敗した場合はステップＳ１０１からやり直す。

ステップＳ１０３では、ユーザページ情報作成部２１１が、認証部２３よりユーザペー
ジ情報取得要求を取得し、ユーザページ情報送信処理を行い、ネットワーク４を介して、
端末装置３にユーザページ情報を送信する。
次に、端末装置３が、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２より、ユー
ザページ情報を受信すると、ユーザページ表示処理を行う（ステップＳ１０４）。
次に、表示されたユーザページを閲覧したユーザが、関連属性情報を取得する操作を行
うと、端末装置３は、関連属性情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク４を介して、
アイテム提供サーバ装置２に関連属性情報取得要求を送信する（ステップＳ１０５）。
次に、ユーザページ情報作成部２１１が、ネットワーク４を介して、端末装置３より、
関連属性情報取得要求を受信すると、関連属性情報送信処理を行い、ネットワーク４を介
して、端末装置３に関連属性情報を送信する（ステップＳ１０６）。

次に、端末装置３が、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２より、関連
属性情報を受信すると、関連属性情報表示処理を行う（ステップＳ１０７）。
次に、表示されたユーザページを閲覧したユーザが、関連属性情報に対応するアイテム
属性情報を取得する操作を行うと、端末装置３は、関連属性対応アイテム属性情報取得要
求送信処理を行い、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２に関連属性対応
アイテム属性情報取得要求を送信する（ステップＳ１０８）。
次に、ユーザページ情報作成部２１１が、ネットワーク４を介して、端末装置３より、
関連属性対応アイテム属性情報取得要求を受信すると、関連属性対応アイテム属性情報送
信処理を行い、ネットワーク４を介して、端末装置３にアイテム属性情報を送信する（ス
テップＳ１０９）。

次に、端末装置３が、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２より、アイ
テム属性情報を受信すると、関連属性対応アイテム属性情報表示処理を行う（ステップＳ
１１０）。
次に、表示された関連属性情報に対応するアイテム属性情報を閲覧したユーザが、アイ
テムに関する利用操作を行うと、端末装置３は、利用情報を作成し、ネットワーク４を介
して、アイテム提供サーバ装置２に、利用情報と利用者特定情報とを送信する利用情報送
信処理を行う（ステップＳ１１１）。

次に、アイテム提供サーバ装置２の認証部２３が、ネットワーク４を介して、端末装置
３より利用情報と利用者特定情報とを受信すると、利用者特定情報を基に認証を行う（ス
テップＳ１１２）。認証に成功した場合は、利用情報中継部２１３に受信した利用情報を
送り、ステップＳ１１３へ進み、失敗した場合はステップＳ１１１からやり直す。
ステップＳ１１３では、利用情報中継部２１３が、認証部２３より利用情報を取得し、
利用情報中継処理を行い、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１に、取得した
利用情報を送信する。
次に、情報処理サーバ装置１が、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２
より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行い（ステップＳ１１４）、ステ
ップＳ１０１からステップＳ１１４までの一連の処理を終了する。利用ポイント算出処理
については後述する。
以上が、端末装置３でのアイテムの利用に関する手順の一例の説明である。

情報処理サーバ装置１は、アイテム提供サーバ装置２に関連属性情報を送信したり、ア
イテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポイント情報を送信する装置である。情報
処理サーバ装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネ
ットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム
）処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ装置１を複数のコンピュ
ータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、情報処理サーバ装置１の
各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を行ってもよい。また、情
報処理サーバ装置１の一部の部の処理をあるコンピュータで実施し、他の部の処理を別の
コンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。

図４３は、本実施形態における情報処理サーバ装置１の構成図である。本実施形態にお
ける情報処理サーバ装置１は、情報処理サーバ制御部１１と、情報処理サーバ通信部１２
と、情報処理サーバ格納部１３とで構成される。

情報処理サーバ通信部１２は、ネットワーク４を介してアイテム提供サーバ装置２と通
信を行うための部である。
情報処理サーバ格納部１３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶す
る。情報処理サーバ格納部１３は、利用履歴格納部１３１と、アイテム嗜好情報格納部１
３２と、属性嗜好情報格納部１３３と、関連属性情報格納部１３４と、分配情報格納部１
３５と、制約情報格納部１３６と、利用ポイント情報格納部１３７と、ユーザ情報格納部
１３８と、アイテム情報格納部（アイテム属性情報格納部）１３９とで構成される。

利用履歴格納部１３１は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、利用履歴を複数記憶するも
のである。利用履歴格納部１３１は、アイテム提供サーバ装置２の利用履歴格納部２４３
と同様の格納形式であり、利用履歴格納部２４３に記憶されている利用履歴が全て記憶さ
れている。アイテム提供サーバ装置２の利用履歴格納部２４３に記憶されている利用履歴
を利用履歴格納部１３１にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部１１にて行う処理で、
利用履歴を利用するためである。もちろん、利用履歴格納部１３１を用意する代わりに、
アイテム提供サーバ装置２の利用履歴格納部２４３より利用履歴を取得できるようにして
もよいし、逆でもよい。

アイテム嗜好情報格納部１３２は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、アイテム嗜好情報
を複数記憶する。図４４は、アイテム嗜好情報格納部１３２の格納状態を示す図である。
アイテム嗜好情報とは、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、アイテム識別子（ｉｔｅｍ
＿ｉｄ）と、ユーザのアイテムに対する好みの度合いを数値化したアイテム嗜好度（ｉｐ
＿ｖａｌｕｅ）とを関連付けたものであり、図４４のようなテーブル形式で記憶する。（
ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｉｔｅｍ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。

属性嗜好情報格納部１３３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、属性嗜好情報を複数記
憶する。図４４は、属性嗜好情報格納部１３３の格納状態を示す図である。属性嗜好情報
とは、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性
値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）と、ユーザのアイテム属性に対する好みの度合いを数値化し
た属性嗜好度（ａｐ＿ｖａｌｕｅ）とを関連付けたものであり、図４５のようなテーブル
形式で記憶する。（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意
とし、重複登録ができない。

関連属性情報格納部１３４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、関連属性情報を複数記
憶する。関連属性情報格納部１３４は、アイテム提供サーバ装置２の関連属性情報格納部
２４４と同様の格納形式であり、関連属性情報格納部２４４に記憶されている関連属性情
報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置２の関連属性情報格納部２４４に記憶
されている関連属性情報を関連属性情報格納部１３４にも記憶するのは、情報処理サーバ
制御部１１にて行う処理で、関連属性情報を利用するためである。もちろん、関連属性情
報格納部１３４を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置２の関連属性情報格納部２
４４より関連属性情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。

分配情報格納部１３５は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、分配情報を複数記憶する。
図４５は、分配情報格納部１３５の格納状態を示す図である。分配情報とは、基準アイテ
ムのアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、関連属性に対応する属性種別識別子（ｔｙｐ
ｅ＿ｉｄ）と属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）との組合せと、利用親ポイントの分配対象
であり、かつ、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムとを過去に利用した
ユーザ（分配ユーザ）のユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、利用親ポイントの分配率（
ｒａｔｅ）とを関連付けたものであり、図４６のようなテーブル形式で記憶する。本実施
形態における利用親ポイントとは、関連属性を有するアイテムの利用を示す利用情報に対
して与えられる利用ポイントの大本であり、この利用親ポイントに分配率を掛け合わせる
ことで、分配ユーザごとに利用ポイントが算出される。なお、１つの関連属性に対する利
用ポイントの総和が、利用親ポイントと等しくなるように、分配率の総和を１とする必要
がある。（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ，ｕｓｅｒ＿ｉｄ）の組合
せは一意とし、重複登録ができない。

また、利用情報に含まれる特定情報が基準アイテム識別子である場合、その基準アイテ
ム識別子に対応する関連属性情報に含まれるアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識
別子との組合せを、分配情報格納部１３５に記憶されているｉｔｅｍ＿ｉｄとｔｙｐｅ＿
ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄとの組合せと照合し、合致する行のｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出すること
により、分配ユーザを容易に特定できる。基準アイテム識別子に対応する関連属性情報が
複数存在する場合は、関連属性情報ごとに、分配ユーザを抽出すればよい。

また、利用情報に含まれる特定情報が関連属性情報である場合、その関連属性情報のア
イテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子との組合せを、分配情報格納部１３５に記
憶されているｉｔｅｍ＿ｉｄとｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄとの組合せと照合し、合
致する行のｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出することにより、分配ユーザを容易に特定できる。
また、利用情報に含まれる特定情報が行番号である場合、その行番号に対応する関連属
性情報のアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子との組合せを、分配情報格納部
１３５に記憶されているｉｔｅｍ＿ｉｄとｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄとの組合せと
照合し、合致する行のｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出することにより、分配ユーザを容易に特定で
きる。

制約情報格納部１３６は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、制約情報を複数記憶する。
図４７は、制約情報格納部１３６の格納状態を示す図である。制約情報は、アイテム属性
の制約条件を構成する条件の１つであり、制約条件を識別するための制約条件識別子（ｒ
ｅｓｔ＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉ
ｄ）と、否定条件であるか否かを示す否定フラグ（ｉｓ＿ｎｏｔ）とを関連付けたもので
あり、図４７のようなテーブル形式で記憶する。
否定フラグは、例えば、図４７の１行目のように、その値が「０」であれば否定条件で
はないことを示し、図４７の２行目のように、その値が「１」であれば否定条件であるこ
とを示す。

制約情報は、属性値識別子が存在しない場合は属性種別を指定する条件となり、属性値
識別子が存在する場合が属性値を指定する条件となる。例えば、図４７の１行目の制約情
報を充足するには、アイテムに対応するいずれかのアイテム属性が属性種別識別子ｔａで
あればよい。また、図４７の２行目の制約情報を充足するには、ユーザに利用されたアイ
テムに対応する全てのアイテム属性が属性種別識別子ｔａかつ属性値識別子ｔａ２でなけ
ればよい。

制約条件は、１つ以上の制約情報で構成される。アイテムが１つの制約条件を充足する
には、その制約条件の制約条件識別子に対応する１つ以上の制約情報を全て充足しなけれ
ばならない。例えば、１つの制約条件が図４７の１行目と２行目の制約情報で構成されて
いる場合、その制約条件を充足するには、アイテムに対応するいずれかのアイテム属性が
属性種別識別子ｔａであり、かつ、全てのアイテム属性が属性種別識別子ｔａかつ属性値
識別子ｔａ２でなければよい。属性種別識別子ｔａが属性種別「作成者」に対する属性種
別識別子であり、属性値識別子をｔａ２が属性値「作者２」に対する属性値識別子とする
と、アイテム属性が、属性種別「作成者」でありかつ、その属性値が「作者２」でない場
合に制約条件を充足する。

また、制約情報格納部１３６には、複数の制約条件を格納することができる。そして、
複数の制約条件のうち、少なくとも１つの制約条件を充足するアイテムが利用ポイントの
付与対象となる。本実施形態においては、分配情報を用いて利用ポイントの付与対象を管
理しているので、後述する分配ユーザ選出処理において制約情報を用いる。
制約情報格納部１３６に格納させている制約情報をサービス提供側が更新することで、
容易に利用ポイントの付与対象であるアイテムを再設定することができる。

なお、全てのアイテム属性を利用ポイント付与の対象としたい場合に、制約情報格納部
１３６に、どのようなアイテム属性であってもなんらかの制約条件が充足するように、サ
ービス提供側が制約情報を登録する必要があるが、その手間をなくすために、制約情報格
納部１３６に、１つも制約情報が格納されていない場合に、全てのアイテム属性を利用ポ
イント付与の対象とするといったルールを設けてもよい。
また、利用ポイントの判定に制約条件を用いない場合は、制約情報格納部１３６は省略
できる。

利用ポイント情報格納部１３７は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、利用ポイント情報
を複数記憶する。図４８は、利用ポイント情報格納部１３７の格納状態を示す図である。
利用ポイント情報とは、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、そのユーザ識別子に対応す
るユーザの利用ポイント（ｐｏｉｎｔ）とを関連付けたものであり、図４８のようなテー
ブル形式で記憶する。なお、記憶されている利用ポイントの初期値は「０」である。

ユーザ情報格納部１３８は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、ユーザ情報を複数記憶す
る。ユーザ情報格納部１３８は、アイテム提供サーバ装置２のユーザ情報格納部２４１と
同様の格納形式であり、ユーザ情報格納部２４１に記憶されているユーザ情報が全て記憶
されている。アイテム提供サーバ装置２のユーザ情報格納部２４１に記憶されているユー
ザ情報をユーザ情報格納部１３８にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部１１にて行う
処理で、ユーザ情報を利用する場合があるためである。もちろん、ユーザ情報格納部１３
８を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置２のユーザ情報格納部２４１よりユーザ
情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。

アイテム情報格納部１３９は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、アイテム属性情報を複
数記憶するものである。アイテム情報格納部１３９は、アイテム提供サーバ装置２のアイ
テム情報格納部２４２と同様の格納形式であり、アイテム情報格納部２４２に記憶されて
いるアイテム属性情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置２のアイテム情報
格納部２４２に記憶されているアイテム属性情報をアイテム情報格納部１３９にも記憶す
るのは、情報処理サーバ制御部１１にて行う処理で、アイテム属性情報を利用する場合が
あるためである。もちろん、アイテム情報格納部１３９を用意する代わりに、アイテム提
供サーバ装置２のアイテム情報格納部２４２よりアイテム属性情報を取得できるようにし
てもよいし、逆でもよい。

情報処理サーバ制御部１１は、情報処理サーバ装置１を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部１１は、利用ポイント算出部１１１と、関連属性選
出部（関連データ作成部）１１２と、分配ユーザ選出部１１３と、利用ポイント情報取得
部１１４とで構成される。なお、利用ポイント算出部１１１と分配ユーザ選出部１１３と
は協働してポイント分配算出部Ｄ１として機能する。

利用ポイント算出部１１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２よ
り、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理（ステップＳ１１１）を行う。
利用ポイント算出処理の手順を図４９のフローチャートを用いて説明する。
まず、利用ポイント算出部１１１が、アイテム提供サーバ装置２より、情報処理サーバ
通信部１２経由で、利用情報を取得する（ステップＳ２０１）。
次に、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０１にて取得した利用情報が特定情
報を含むか否かを判定する（ステップＳ２０２）。特定情報を含む場合はステップＳ２０
３へ進み、含まない場合はステップＳ２０９へ進む。

ステップＳ２０３では、利用ポイント算出部１１１が、利用親ポイントを算出する。利
用親ポイントの算出方法は、例えば、利用情報１つにつき、サービス提供者側が予め設定
した一定のポイント（例えば１０ポイント）とするものである。また、有料のアイテムを
扱うショッピングサイト等であれば、購入代金から一定の割合（例えば購入代金の１％）
を利用親ポイントとして算出してもよい。また、利用情報に含まれる利用履歴に、アイテ
ムの利用形態情報（アイテムの詳細情報の表示する操作、アイテムを買い物かごに入れる
等の購入候補に指定する操作、アイテムの購入操作などの操作を区別する情報）を含ませ
、その利用形態ごとに一定のポイントを予めサービス提供側が設定し、利用親ポイントと
して付与してもよい。

次に、利用ポイント算出部１１１が、分配情報格納部１３５より、ステップＳ２０１に
て取得した利用情報に含まれる特定情報に対応する分配情報を取得する（ステップＳ２０
４）。
特定情報の形式ごとの、分配情報の取得方法を説明する。
特定情報が基準アイテム識別子である場合は、まず、関連属性情報格納部１３４より、
その基準アイテム識別子に対応する関連属性情報を全て取得する。そして、その関連属性
情報のアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子の組合せと、分配情報の（ｉｔｅ
ｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せとを照合し、一致する全ての分配
情報を取得する。基準アイテム識別子に対応する関連属性情報が２つ以上存在する場合は
、関連属性情報ごとに分配情報を取得すればよい。このとき、例えば、基準アイテムに対
応する関連属性情報の数が３つの場合、分配率の合計値が「３」となるといったように、
分配率の合計値が基準アイテム識別子に対応する関連属性情報の数と等しくなってしまう
。このため、基準アイテム識別子に対応する関連属性情報が２つ以上存在する場合は、分
配率の合計値を基準アイテム識別子に対応する関連属性情報の数で割ることで、分配率の
合計値を「１」にする必要がある。

特定情報が関連属性情報である場合は、その関連属性情報のアイテム識別子と属性種別
識別子と属性値識別子の組合せと、分配情報の（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔ
ｔｒ＿ｉｄ）の組合せとを照合し、一致する全ての分配情報を取得する。
ここで取得した分配情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する分配ユーザは全て、利用
情報よりも早い時期に、基準アイテムと、関連属性情報に対応するアイテムとを利用した
ユーザである。特定情報が行番号を基に作成されていた場合は、関連属性情報格納部１３
４より、行番号に対応する関連属性情報を取得し、取得した関連属性情報を用いればよい
。
また、後述する分配ユーザ選出処理にて、制約情報を用いてポイントを分配する関連属
性情報を制限した場合、関連属性情報に対応する分配情報が存在しない場合もある。

後述する分配ユーザ選出処理にて、制約情報を用いてポイントを分配する関連属性情報
を制限しない場合、関連属性情報を用いて分配情報を取得する際に、関連属性情報のアイ
テム属性が、制約情報格納部１３６に格納されている制約情報で構成される制約条件の少
なくとも１つを充足するか否かを判定し、少なくとも１つ充足する関連属性情報のみを用
いて分配情報を取得する必要がある。

次に、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０６にて全ての分配情報を選択した
か否かを判定する（ステップＳ２０５）。全て選択した場合は、ステップＳ２０９へ進み
、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップＳ２０６へ進む。
ステップＳ２０６では、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０４にて取得した
分配情報を、例えば取得した順に、１つ選択する。
次に、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０３にて算出した利用親ポイントと
、ステップＳ２０６にて選択した分配情報に含まれるｒａｔｅとを掛け合わせることで利
用ポイントを変更するための変更値を算出する（ステップＳ２０７）。

次に、利用ポイント算出部１１１が、利用ポイント情報格納部１３７において、ステッ
プＳ２０６にて選択した分配情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する利用ポイント情報
を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、ステップＳ
２０７にて算出した変更値を加算する（ステップＳ２０８）。次に、ステップＳ２０５へ
進む。

ステップＳ２０９では、利用ポイント算出部１１１が、利用履歴格納部１３１に、ステ
ップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれる利用履歴を記憶する。利用履歴を利用履歴
格納部１３１に格納することで、利用履歴は既処理であるとみなされる。関連属性情報に
対応するアイテムを利用したユーザにも一定の変更値を加算したい場合は、このステップ
にて加算すればよい。このとき、利用ポイント情報格納部１３７において、ステップＳ２
０１にて取得した利用情報に含まれる利用履歴のユーザ識別子に対応する利用ポイント情
報を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、予めサー
ビス提供側が設定した変更値を加算する。
以上で、ステップＳ２０１からステップＳ２０９までの一連の処理は終了となる。

上記説明では、ステップＳ２０８にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポ
イントを更新しているが、加算処理の代わりに、元のポイントと以下に示す係数（変更値
）との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップＳ２０３
では、加算する利用ポイントの和である利用親ポイントの代わりに、増加率（元の利用ポ
イントをどの程度増加させるかを示す値であり、この値に１を加えることで係数となる）
の合計値である親増加率を算出する。そして、ステップＳ２０６にて選択した分配情報に
含まれる分配ユーザｕの、基準アイテムｉｂと関連属性情報に対応するアイテム属性ａｓ
とに関する分配率をｒａｔｅ（ｕ，ｉｂ，ａｓ）とし、親増加率をｓｒとして、式（１３
）により、係数ｍ（ｕ，ｉｂ，ａｓ）を算出する。

また、利用ポイントの初期値が「０」であると、いくら係数を掛け合わせても増加しな
いため、初期値を「０」を超える値で設定するか、初期値は「０」であるが、一番最初に
利用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。また、
関連属性情報に対応するアイテムを利用したユーザにも一定の係数を乗算したい場合も、
ステップＳ２０９にて、ステップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれるユーザ識別子
に対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利
用ポイント）に、予めサービス提供側が設定した係数をかければよい。
以上が、利用ポイント算出処理の説明である。

関連属性選出部１１２は、所定のタイミングごとに、アイテム嗜好情報格納部１３２に
記憶されているアイテム嗜好情報と、属性嗜好情報格納部１３３に格納されている属性嗜
好情報と、関連属性情報格納部１３４に記憶されている関連属性情報とを全て削除した後
、アイテム嗜好情報作成処理、属性嗜好情報作成処理、関連属性選出処理の順に処理を行
う。所定のタイミングとしては、所定の時間間隔（例えば２４時間ごと）を用いてもよい
し、利用履歴を一定回数受信するごととしてもよい。また、月曜日〜金曜日までは３時間
ごと、土曜日は６時間ごと、日曜日は１２時間ごと、というように時間間隔が変動しても
よい。また、夏は時間間隔を短くして、冬は時間間隔を長くするなど、季節に応じて時間
間隔を変えてもよい。

まず、アイテム嗜好情報作成処理の手順を、図５０のフローチャートを用いて説明する
。
まず、関連属性選出部１１２が、利用履歴格納部１３１より、ｕｓｅｒ＿ｉｄを重複無
しで全て抽出する（ステップＳ３０１）。
次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ３０１にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄのうち
、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ３０２）。
次に、関連属性選出部１１２が、利用履歴格納部１３１より、ステップＳ３０２にて選
択したｕｓｅｒ＿ｉｄを含む利用履歴を全て取得する（ステップＳ３０３）。

次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ３０３にて取得した利用履歴より、ｉｔｅ
ｍ＿ｉｄを重複なしで全て抽出する（ステップＳ３０４）。
次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ３０４にて抽出したｉｔｅｍ＿ｉｄのうち
、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ３０５）。
次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ３０３にて取得した利用履歴のうち、ステ
ップＳ３０５にて選択したｉｔｅｍ＿ｉｄを含むもの（アイテム嗜好度算出対象利用履歴
）のみを用いて、アイテム嗜好度を算出する（ステップＳ３０６）。以下に、アイテム嗜
好度算出方法を８種類説明する。

アイテム嗜好度算出の第１の方法は、アイテム嗜好度を「１」として算出する方法であ
る。この方法は、アイテム嗜好度に対するユーザ一人ひとりの影響力（重み）を全て平等
（同じ）に扱っている。また、計算量が最も少なくなる。
アイテム嗜好度算出の第２の方法は、全利用回数をアイテム嗜好度として算出方法であ
る。全利用回数は、利用履歴格納部１３１の第２の格納形式のように利用回数が記憶され
ている場合に、アイテム嗜好度算出対象利用履歴に含まれる利用回数の和を全利用回数と
すればよい。また、利用回数を含まない場合は、アイテム嗜好度算出対象利用履歴の数を
全利用回数とすればよい。この方法は、アイテム嗜好度に対するアイテム１つひとつの嗜
好の度合いを変えており、アイテム嗜好度算出対象のアイテムに対する全利用回数が多い
ほど嗜好の度合いが強いことになる。

アイテム嗜好度算出の第３の方法は、利用履歴格納部１３１の第３の格納形式のように
評価値が記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、アイテム嗜好度算出
対象利用履歴に含まれる評価値の代表値（評価値の和や平均値や最大値や最小値や中央値
や最新の日付に対応する評価値）をアイテム嗜好度として算出する方法である。この方法
は、アイテム嗜好度に対するアイテム１つひとつの嗜好の度合いを変えており、アイテム
嗜好度算出対象のアイテムに対する評価が高いほど嗜好の度合いが強いことになる。
アイテム嗜好度算出の第４の方法は、利用履歴に含まれる利用日時を用いて、利用日時
の古い利用履歴ほど大きな重みを付けてアイテム嗜好度を算出する方法である。例えば、
アイテム嗜好度算出対象利用履歴ごとに、関連属性選出処理を行う日付（現在）と、その
利用日時との差を算出し、その差の代表値（総和や平均値や最大値や最小値）を算出すれ
ばよい。この方法は、アイテム嗜好度に対するアイテム１つひとつの嗜好の度合いを変え
ており、アイテム嗜好度算出対象のアイテムの利用日時が早いほど嗜好の度合いが強いこ
とになる。

アイテム嗜好度算出の第５の方法は、利用履歴に含まれる利用日付を用いて、利用日時
の新しい利用履歴ほど大きな重みを付けてアイテム嗜好度を算出する方法である。例えば
、アイテム嗜好度算出対象利用履歴ごとに、関連属性選出処理を行う日付（現在）と、そ
の利用日時との差を算出し、その差の逆数の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中
央値）を算出すればよい。この方法は、アイテム嗜好度に対するアイテム１つひとつの嗜
好の度合いを変えており、アイテム嗜好度算出対象のアイテムに対する利用日時が遅いほ
ど嗜好の度合いが強いことになる。また、逆数を用いて、日付差が大きくなるほど分配率
が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が０より大きく、
かつ１未満である指数関数（単調減少関数）を用いてもよい。

ここで、アイテム嗜好度算出の第４と第５の方法は、関連属性選出処理を行う日付（現
在）と、利用日時との差が「０」にならないような処理をする必要がある。
アイテム嗜好度算出の第６の方法は、利用履歴格納部１３１の第４の格納形式のように
支払い額記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、アイテム嗜好度算出
対象利用履歴に含まれる支払い額の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を
アイテム嗜好度として算出する方法である。この方法は、アイテム嗜好度に対するアイテ
ム１つひとつの嗜好の度合いを変えており、アイテム嗜好度算出対象のアイテムに対する
支払い額が多いほど嗜好の度合いが強いことになる。

また、上記のアイテム嗜好度算出の第１〜アイテム嗜好度算出の第６の方法を組み合わ
せてアイテム嗜好度を算出してもよい。例えば、それぞれの方法でアイテム嗜好度（アイ
テム嗜好度１〜アイテム嗜好度Ｎ）を算出し、それらのアイテム嗜好度を加算した値、乗
算した値、それらのアイテム嗜好度の平均値などを総合的なアイテム嗜好度として用いて
もよい。また、アイテム嗜好度算出の第３の方法と第６の方法を組合せて、評価値と支払
い額との積を算出し、その積の総和をアイテム嗜好度として算出してもよい。
次に、関連属性選出部１１２が、アイテム嗜好情報格納部１３２に、ステップＳ４０２
で選択したｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップＳ３０５にて選択したｉｔｅｍ＿ｉｄと、ステッ
プＳ４０６にて算出したアイテム嗜好度（ｉｐ＿ｖａｌｕｅ）とを関連付けたアイテム嗜
好情報を記憶する。（ステップＳ３０７）

次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ３０４にて抽出した全てのｉｔｅｍ＿ｉｄ
を選択したか否かを判定する（ステップＳ３０８）。全て選択した場合はステップＳ３０
９へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ３０５へ進む。
ステップＳ３０９では、関連属性選出部１１２が、ステップＳ３０２にて抽出した全て
のｕｓｅｒ＿ｉｄを選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップＳ３０１か
らステップＳ３０９までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はス
テップＳ３０２へ進む。

なお、アイテム嗜好情報作成処理で用いる利用履歴を、過去の特定の時点から、アイテ
ム嗜好情報作成処理を行っている時点（現在）までの間に利用されたアイテムに関する利
用履歴のみに制限してもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけば
よく、例えば、アイテム嗜好情報作成処理を行っている時点から３ヶ月前や、半年前や、
１年前とすればよい。このとき、ステップＳ３０１にて、利用履歴格納部１３１よりｕｓ
ｅｒ＿ｉｄを抽出する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄ
のみ抽出すればよい。また、ステップＳ３０３にて、利用履歴格納部１３１より利用履歴
を取得する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴を取得すればよい。

また、ユーザ情報格納部１３８に記憶されているユーザ情報に含まれるユーザ属性情報
を用いて、アイテム嗜好情報作成処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ス
テップＳ３０１にて、利用履歴格納部１３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する際に、所定条
件（例えば、「２０代女性」）を充足するユーザ属性を持つユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄのみ
を取得すればよい。もちろん、複数の条件を用意し、複数の条件のうちのいずれかを満た
す利用履歴を取得したり、そのうちの一定数を満たす利用履歴を取得するといったように
、複数の条件を組み合わせて所定の条件としてもよい。もちろん、所定条件として何も指
定しなくてもよい。更に、ステップＳ３０３でも、同様に取得する利用履歴に含まれるｕ
ｓｅｒ＿ｉｄに所定条件を指定してもよい。

また、アイテム情報格納部１３９に記憶されているアイテム属性情報を用いて、アイテ
ム嗜好情報作成処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップＳ３０１に
て、利用履歴格納部１３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する際に、所定条件を充足するアイ
テム属性を有するアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄを含む利用履歴のみからｕｓｅｒ＿ｉｄを取
得すればよい。所定条件は、例えば、属性の種別が「作成者」のみといったように、特定
の属性の種別のみに制限する条件である。また、属性の種別「ジャンル」の属性値「フィ
クション」のみといったように、特定のアイテム属性のみに制限する条件である。もちろ
ん、複数の条件を用意し、複数の条件のうちのいずれかを満たす利用履歴を取得したり、
そのうちの一定数を満たす利用履歴を取得するといったように、複数の条件を組み合わせ
て所定の条件としてもよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。更に、
ステップＳ３０３でも、同様に取得する利用履歴に含まれるｉｔｅｍ＿ｉｄに所定条件を
指定してもよい。
以上が、アイテム嗜好情報作成処理の手順の説明である。

次に、属性嗜好情報作成処理の手順を、図５１のフローチャートを用いて説明する。
まず、関連属性選出部１１２が、利用履歴格納部１３１より、ｕｓｅｒ＿ｉｄを重複無
しで全て抽出する（ステップＳ４０１）。
次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ４０１にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄのうち
、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ４０２）。
次に、関連属性選出部１１２が、利用履歴格納部１３１より、ステップＳ４０２にて選
択したｕｓｅｒ＿ｉｄを含む利用履歴を全て取得する（ステップＳ４０３）。

次に、関連属性選出部１１２が、アイテム情報格納部１３９より、ステップＳ４０３に
て取得した利用履歴に含まれるｉｔｅｍ＿ｉｄのうちのいずれかと一致する属性対応情報
を全て取得する（ステップＳ４０４）。
次に、ステップＳ４０４にて取得した属性対応情報より、ｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿
ｉｄの組合せを重複なしで全て抽出する（ステップＳ４０５）。
次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ４０５にて抽出したｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔ
ｔｒ＿ｉｄの組合せのうち、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ４０６）
。
次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ４０４にて取得した属性対応情報のうち、
ステップＳ４０５にて選択したｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄの組合せと一致するもの
よりｉｔｅｍ＿ｉｄを抽出する。そして、ステップＳ４０３にて取得した利用履歴のうち
、抽出したｉｔｅｍ＿ｉｄのうちのいずれかと一致する利用履歴（属性嗜好度算出対象利
用履歴）のみを用いて、属性嗜好度を算出する（ステップＳ４０７）。

以下に、属性嗜好度算出方法を６種類説明する。
属性嗜好度算出の第１の方法は、属性嗜好度を「１」として算出する方法である。この
方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性１つひとつの嗜好の度合いを全て平等（同じ）
に扱っている。また、計算量が最も少なくなる。
属性嗜好度算出の第２の方法は、全利用回数を属性嗜好度として算出方法である。全利
用回数は、利用履歴格納部１３１の第２の格納形式のように利用回数が記憶されている場
合に、属性嗜好度算出対象利用履歴に含まれる利用回数の和を全利用回数とすればよい。
また、利用回数を含まない場合は、属性嗜好度算出対象利用履歴の数を全利用回数とすれ
ばよい。この方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性１つひとつの嗜好の度合いを変え
ており、ユーザの属性嗜好度算出対象の属性を有するアイテムに対する全利用回数が多い
ほど嗜好の度合いが強いことになる。

属性嗜好度算出の第３の方法は、利用履歴格納部１３１の第３の格納形式のように評価
値が記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、属性嗜好度算出対象利用
履歴に含まれる評価値の代表値（評価値の和や平均値や最大値や最小値や中央値や最新の
日付に対応する評価値）を属性嗜好度として算出する方法である。この方法は、属性嗜好
度に対するアイテム属性１つひとつの嗜好の度合いを変えており、ユーザの属性嗜好度算
出対象の属性を有するアイテムに対する評価が高いほど嗜好の度合いが強いことになる。
属性嗜好度算出の第４の方法は、利用履歴に含まれる利用日時を用いて、利用日時の古
い利用履歴ほど大きな重みを付けて属性嗜好度を算出する方法である。例えば、属性嗜好
度算出対象利用履歴ごとに、属性嗜好情報作成処理を行う日付（現在）と、その利用日時
との差を算出し、その差の代表値（総和や平均値や最大値や最小値）を算出すればよい。
この方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性１つひとつの嗜好の度合いを変えており、
ユーザが属性嗜好度算出対象の属性を有するアイテムを早く利用するほど嗜好の度合いが
強いことになる。

属性嗜好度算出の第５の方法は、利用履歴に含まれる利用日付を用いて、利用日時の新
しい利用履歴ほど大きな重みを付けて属性嗜好度を算出する方法である。例えば、属性嗜
好度算出対象利用履歴ごとに、属性嗜好情報作成処理を行う日付（現在）と、その利用日
時との差を算出し、その差の逆数の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を
算出すればよい。この方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性１つひとつの嗜好の度合
いを変えており、ユーザが属性嗜好度算出対象の属性を有するアイテムを後で利用するほ
ど嗜好の度合いが強いことになる。また、逆数を用いて、日付差が大きくなるほど分配率
が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が０より大きく、
かつ１未満である指数関数（単調減少関数）を用いてもよい。

ここで、属性嗜好度算出の第４と第５の方法は、属性嗜好情報作成処理を行う日付（現
在）と、利用日時との差が「０」にならないような処理をする必要がある。
属性嗜好度算出の第６の方法は、利用履歴格納部１３１の第４の格納形式のように支払
い額記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、属性嗜好度算出対象利用
履歴に含まれる支払い額の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を属性嗜好
度として算出する方法である。この方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性１つひとつ
の嗜好の度合いを変えており、ユーザの属性嗜好度算出対象の属性を有するアイテムに対
する支払い額が高い嗜好の度合いが強いことになる。

また、上記の属性嗜好度算出の第１〜属性嗜好度算出の第６の方法を組み合わせて属性
嗜好度を算出してもよい。例えば、それぞれの方法で属性嗜好度（属性嗜好度１〜属性嗜
好度Ｎ）を算出し、それらの属性嗜好度を加算した値、乗算した値、それらの属性嗜好度
の平均値などを総合的な属性嗜好度として用いてもよい。また、属性嗜好度算出の第３の
方法と第６の方法を組合せて、評価値と支払い額との積を算出し、その積の総和を属性嗜
好度として算出してもよい。
次に、関連属性選出部１１２が、属性嗜好情報格納部１３３に、ステップＳ４０２で選
択したｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップＳ４０６にて選択したｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉ
ｄの組合せと、ステップＳ４０７にて算出した属性嗜好度（ｐ＿ｖａｌｕｅ）とを関連付
けた属性嗜好情報を記憶する。（ステップＳ４０８）

次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ４０６にて抽出した全てのｔｙｐｅ＿ｉｄ
とａｔｔｒ＿ｉｄとの組合せを選択したか否かを判定する（ステップＳ４０９）。全て選
択した場合はステップＳ４１０へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ
４０６へ進む。
ステップＳ４１０では、関連属性選出部１１２が、ステップＳ４０２にて抽出した全て
のｕｓｅｒ＿ｉｄを選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップＳ４０１か
らステップＳ４１０までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はス
テップＳ４０２へ進む。

なお、属性嗜好情報作成処理で用いる利用履歴を、過去の特定の時点から、属性嗜好情
報作成処理を行っている時点（現在）までの間に利用されたアイテムに関する利用履歴の
みに制限してもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例
えば、属性嗜好情報作成処理を行っている時点から３ヶ月前や、半年前や、１年前とすれ
ばよい。このとき、ステップＳ４０１にて、利用履歴格納部１３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを
抽出する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄのみ抽出すれ
ばよい。また、ステップＳ４０３にて、利用履歴格納部１３１より利用履歴を取得する際
に、過去の特定の時点以降の利用履歴を取得すればよい。

また、ユーザ情報格納部１３６に記憶されているユーザ情報に含まれるユーザ属性情報
を用いて、属性嗜好情報作成処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステッ
プＳ４０１にて、利用履歴格納部１３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する際に、所定条件（
例えば、「２０代女性」）のユーザ属性を持つユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄを含む利用履歴の
みから取得すればよい。もちろん、複数の条件を用意し、複数の条件のうちのいずれかを
満たす利用履歴を取得したり、そのうちの一定数を満たす利用履歴を取得するといったよ
うに、複数の条件を組み合わせて所定の条件としてもよい。もちろん、所定条件として何
も指定しなくてもよい。更に、ステップＳ４０３でも、同様に取得する利用履歴に含まれ
るｕｓｅｒ＿ｉｄに所定条件を指定してもよい。

また、アイテム情報格納部１３９に記憶されているアイテム属性情報を用いて、属性嗜
好情報作成処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップＳ４０１にて、
利用履歴格納部１３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する際に、所定条件のアイテム属性を持
つアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄを含む利用履歴からのみ取得すればよい。もちろん、所定条
件として何も指定しなくてもよい。更に、ステップＳ４０３でも、同様に取得する利用履
歴に含まれるｉｔｅｍ＿ｉｄに所定条件を指定してもよい。所定条件は、例えば、属性の
種別が「作成者」のみといったように、特定の属性の種別のみに制限する条件である。ま
た、属性の種別「ジャンル」の属性値「フィクション」のみといったように、特定のアイ
テム属性のみに制限する条件である。もちろん、複数の条件を用意し、複数の条件のうち
のいずれかを満たす利用履歴を取得したり、そのうちの一定数を満たす利用履歴を取得す
るといったように、複数の条件を組み合わせて所定の条件としてもよい。
以上が、属性嗜好情報作成処理の手順の説明である。

次に、関連属性選出処理の手順を図５２のフローチャートを用いて説明する。
まず、関連属性選出部１１２が、アイテム嗜好情報格納部１３２より、ｉｔｅｍ＿ｉｄ
を重複無しで全て抽出する（ステップＳ５０１）。
次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ５０１にて抽出したｉｔｅｍ＿ｉｄのうち
、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ５０２）。
次に、関連属性選出部１１２が、アイテム嗜好情報格納部１３２より、ステップＳ５０
２にて選択したｉｔｅｍ＿ｉｄに対応するアイテム（基準アイテムとみなす）のアイテム
識別子を含むアイテム嗜好情報を取得する（ステップＳ５０３）。
次に、関連属性選出部１１２が、属性嗜好情報格納部１３３より、関連候補属性の属性
嗜好情報を取得する（ステップＳ５０４）。

関連候補属性の属性嗜好情報を取得するには、ステップＳ５０３にて取得したアイテム
嗜好情報に含まれるユーザ識別子のいずれかを有する属性嗜好情報を取得すればよい。こ
のとき、属性種別が「作成者」といったように、属性種別に対応する属性値が多いものは
、基準アイテムのアイテム属性に対応する属性嗜好情報を除外することで、関連属性とし
て推薦されなくても、基準アイテムのアイテム属性を閲覧することで得られる基準アイテ
ムのアイテム属性が、関連属性として推薦されるのを避けることができる。また、属性種
別が「ジャンル」といったように、属性種別に対応する属性値が少ないため、基準アイテ
ムのアイテム属性を推薦から除外することで、関連属性として推薦するアイテム属性の数
が大幅に少なくなってしまう場合は、基準アイテムのアイテム属性を関連候補属性に含め
た方がよい。

また、取得する関連候補属性の属性嗜好情報に対して、基準アイテムのアイテム嗜好情
報との時間順序を考慮してもよい。例えば、基準アイテムより後に利用された関連候補属
性の属性嗜好情報のみを取得ればよい。時間順序を考慮するためには、アイテム嗜好情報
格納部１３２と属性嗜好情報格納部１３３に、利用日時の代表値（平均値や最大値や最小
値や中央値）を格納する列を追加し、アイテム嗜好情報作成処理や属性嗜好情報作成処理
にて、利用日時の代表値を算出して、アイテム嗜好度や属性嗜好度とともに関連付けて記
憶すればよい。また、アイテム嗜好情報格納部１３２や属性嗜好情報格納部１３３に、利
用日時の代表値を格納する代わりに、このステップで、利用履歴格納部１３１に記憶され
ている利用情報を用いることで、利用日時の代表値を算出してもよい。

次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ５０３にて取得したアイテム嗜好情報とス
テップＳ５０４にて取得した属性嗜好情報を用いて、関連候補属性ごとに、基準アイテム
との関連度を算出する（ステップＳ５０５）。関連度を算出する方法として例えば、Ｊａ
ｃｃａｒｄ（ジャカード）係数を用いることができる。Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いる場合
は、アイテムｉを利用したことのあるユーザ集合をＵｉ、アイテム属性ａに属するいずれ
かのアイテムを利用したことのあるユーザ集合をＵａ、アイテムｉとアイテム属性ａに属
するいずれかのアイテムを共に利用したことのあるユーザ数を｜Ｕｉ ∩ Ｕａ｜とし、ア
イテムｉとアイテム属性ａに属するいずれかのアイテムの少なくとも一方を利用したこと
のあるユーザ数を｜Ｕｉ ∪ Ｕａ｜としたとき、関連度は式（１４）で算出することがで
きる。

また、関連度算出に、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。コ
サイン距離を用いる場合は、例えば、アイテムｉを利用したことのあるユーザ集合をＵｉ
とし、アイテムｉのユーザｕｉ（ｕｉ∈Ｕｉ）に対するアイテム嗜好度をＶｉ（ｉ，ｕｉ
）、アイテム属性ａに属するいずれかのアイテムを利用したことのあるユーザ集合をＵａ
とし、アイテム属性ａのユーザｕａ（ｕａ∈Ｕａ）に対する属性嗜好度をＶａ（ａ，ｕａ
）、アイテムｉとアイテム属性ａに属するいずれかのアイテムを共に利用したことのある
ユーザをＵｃとし、アイテムｉのユーザｕｃ（ｕｃ∈Ｕｃ）に対するアイテム嗜好度をＶ
ｉ（ｉ，ｕｃ）、アイテム属性ａのユーザｕｃに対する属性嗜好度をＶａ（ａ，ｕｃ）と
したとき、関連度は式（１５）で算出することができる。

また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、アイテムｉとアイテム属性ａに
属するいずれかのアイテムを共に利用したことのあるユーザをＵｃとし、Ｕｃに属するユ
ーザの数をｎとし、アイテムｉのユーザｕｃ（ｕｃ∈Ｕｃ）に対するアイテム嗜好度をＶ
ｉ（ｉ，ｕｃ）、アイテム属性ａのユーザｕｃに対する属性嗜好度をＶａ（ａ，ｕｃ）と
したとき、関連度は式（１６）で算出することができる。これ以外にも、基準アイテムと
関連候補属性との関連性を表す指標であれば、どのようなものを用いてもよい。

次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ５０５にて算出した関連度を基に、関連候
補属性の中から関連属性を選出する（ステップＳ５０６）。関連属性の選出基準は、関連
度の高い順に、予めサービス提供側が設定した数だけ選出すればよい。また、予めサービ
ス提供側が閾値を定め、その閾値より高い関連度を持つ関連候補属性を関連属性として選
出してもよい。なおこの処理において、選出された関連属性に対して、関連度の高い順に
推薦順位を付け、その推薦順位を含めた情報を後述するステップＳ５０９において、アイ
テム提供サーバ装置２に送信してもよい。

次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ５０６にて選出した関連属性ごとに、関連
属性情報格納部１３４に、ステップＳ５０２にて選択したｉｔｅｍ＿ｉｄと、関連属性の
属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）との組合せと、基
準アイテムと関連属性との関連度（ｖａｌｕｅ）を関連付けた関連属性情報を記憶する（
ステップＳ５０７）。
次に、関連属性選出部１１２が、ステップＳ５０２にて抽出した全てのｉｔｅｍ＿ｉｄ
を選択したか否かを判定する（ステップＳ５０８）。全て選択した場合はステップＳ５０
９へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ５０３へ進む。
ステップＳ５０９では、関連属性選出部１１２が、アイテム提供サーバ装置２に、関連
属性情報格納部１３４に格納されている全ての関連属性情報を送信し、ステップＳ５０１
からステップＳ５０９までの一連の処理を終了する。

なお、関連属性を選出する対象のアイテムを制限してもよい。このとき、ステップＳ５
０１にて、アイテム嗜好情報格納部１３２よりｉｔｅｍ＿ｉｄを取得する際に、所定の条
件、例えば、所定数以上のユーザに利用されたアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄのみを取得する
としてもよい。所定数はサービス提供側が予め決めておけばよい。更に、特定の期間にお
いて、所定数以上のユーザに利用されたｉｔｅｍ＿ｉｄのみを取得するとしてもよい。特
定の期間はサービス提供側が予め決めておけばよい。
また、ステップＳ５０４にて、属性嗜好情報格納部１３３より、関連候補属性の属性嗜
好情報を取得する際に、関連候補属性にも同様に制限をかけてもよい。このときも同様に
、関連候補属性の中で、所定数以上のユーザに利用された関連候補属性の属性嗜好情報の
み取得してもよいし、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用された関連候補属
性の属性嗜好情報のみを取得してもよい。

また、関連度算出にアイテム間の類似性を数値化したアイテム間類似度（第１の類似度
）を用いることもできる。アイテム間類似度を用いて関連度を算出するには、ステップＳ
５０４からステップＳ５０５までの処理の代わりに、以下の処理を行う。
まず、関連属性選出部１１２が、アイテム嗜好情報格納部１３２より、類似度算出対象
アイテムのアイテム嗜好情報を取得する。類似度算出対象アイテムのアイテム嗜好情報を
取得するには、まず、ステップＳ５０３にて取得した基準アイテムのアイテム嗜好情報よ
り、全てのユーザ識別子を抽出する。そして、アイテム嗜好情報格納部１３２より、抽出
したユーザ識別子のいずれかを含むアイテム嗜好情報の中で、基準アイテム識別子以外の
アイテム識別子を含むものを全て取得する。

次に、関連属性選出部１１２が、アイテム間類似度を算出する。アイテム間類似度を算
出する方法として例えば、Ｊａｃｃａｒｄ（ジャカード）係数を用いることができる。Ｊ
ａｃｃａｒｄ係数を用いる場合は、基準アイテムｉｂを利用したことのあるユーザ集合を
Ｕｉｂ、類似度算出対象アイテムｉｓを利用したことのあるユーザ集合をＵｉｓ、アイテ
ムｉｂとアイテムｉｓを共に利用したことのあるユーザ数を｜Ｕｉｂ ∩ Ｕｉｓ｜とし、
アイテムｉｂとアイテムｉｓの少なくとも一方を利用したことのあるユーザ数を｜Ｕｉｂ
∪ Ｕｉｓ｜としたとき、アイテム間類似度は、式（１４）の｜Ｕｉ ∩ Ｕａ｜を｜Ｕｉ
ｂ ∩ Ｕｉｓ｜で、｜Ｕｉ ∪ Ｕａ｜を｜Ｕｉｂ ∪ Ｕｉｓ｜で置き換えた式を用いて算
出することができる。

また、アイテム間類似度算出に、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いることも
できる。コサイン距離を用いる場合は、例えば、基準アイテムｉｂを利用したことのある
ユーザ集合をＵｉｂとし、アイテムｉｂのユーザｕｉｂ（ｕｉｂ∈Ｕｉｂ）に対するアイ
テム嗜好度をＶｉ（ｉｂ，ｕｉｂ）、類似度算出対象アイテムｉｓを利用したことのある
ユーザ集合をＵｉｓとし、アイテムｉｓのユーザｕｉｓ（ｕｉｓ∈Ｕｉｓ）に対するアイ
テム嗜好度をＶｉ（ｉｓ，ｕｉｓ）、アイテムｉｂとアイテムｉｓを共に利用したことの
あるユーザをＵｃとし、アイテムｉｂのユーザｕｃ（ｕｃ∈Ｕｃ）に対するアイテム嗜好
度をＶｉ（ｉｂ，ｕｃ）、アイテムｉｓのユーザｕｃに対するアイテム嗜好度をＶｉ（ｉ
ｓ，ｕｃ）としたとき、アイテム間類似度は、式（１５）のＶｉ（ｉ，ｕｉ）をＶｉ（ｉ
ｂ，ｕｉｂ）で、Ｖａ（ａ，ｕａ）をＶｉ（ｉｓ，ｕｉｓ）で、Ｖｉ（ｉ，ｕｃ）をＶｉ
（ｉｂ，ｕｃ）で、Ｖａ（ａ，ｕｃ）をＶｉ（ｉｓ，ｕｃ）で置き換えた式を用いて算出
することができる。

また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、基準アイテムｉｂと類似度算出
対象アイテムｉｓを共に利用したことのあるユーザをＵｃとし、Ｕｃに属するユーザの数
をｎとし、アイテムｉｂのユーザｕｃ（ｕｃ∈Ｕｃ）に対するアイテム嗜好度をＶｉ（ｉ
ｂ，ｕｃ）、アイテムｉｓのユーザｕｃに対するアイテム嗜好度をＶｉ（ｉｓ，ｕｃ）と
したとき、アイテム間類似度は、式（１６）のＶｉ（ｉ，ｕｃ）をＶｉ（ｉｂ，ｕｃ）で
、Ｖａ（ａ，ｕｃ）をＶｉ（ｉｓ，ｕｃ）で置き換えた式を用いて算出することができる
。これ以外にも、基準アイテムと類似度算出対象アイテムとの類似性を表す指標であれば
、どのようなものを用いてもよい。ここで、アイテム間類似度が所定の値より大きい類似
度算出対象アイテム、またはアイテム間類似度が大きい順に所定数を超えないだけ選択し
た類似度算出対象アイテムを、関連候補属性を抽出する対象のアイテムである第１の関連
候補属性抽出対象アイテムとする。所定の値や所定数はサービス提供側が予め定めておけ
ばよい。もちろん、アイテム間類似度を算出した全ての類似度算出対象アイテムを第１の
関連候補属性抽出対象アイテムとしてもよい。

次に、関連属性選出部１１２が、関連候補属性を抽出する。関連候補属性を抽出するに
は、アイテム情報格納部１３９より、第１の関連候補属性抽出対象アイテムのいずれかに
対応する属性種別識別子と属性値識別子の組合せであるアイテム属性を関連候補属性（こ
こで抽出される関連候補属性の集合が第１の関連候補属性集合となる）として抽出すれば
よい。
次に、関連属性選出部１１２が、関連候補属性ごとに、関連度を算出する。関連度算出
には、基準アイテムと、関連候補属性を有する第１の関連候補属性抽出アイテムとのアイ
テム間類似度の代表値（アイテム間類似度の総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を
用いればよい。
以上の手順により、アイテム間類似度を用いて関連度を算出できる。

また、関連度算出に２アイテム間のアイテム属性の相性の良さを示すアイテム間適合度
（第１の適合度）を用いることもできる。アイテム間適合度を用いて関連度を算出するに
は、ステップＳ５０４からステップＳ５０５までの処理の代わりに、以下の処理を行う。
まず、関連属性選出部１１２が、基準アイテム以外のアイテムごとに、基準アイテムと
他のアイテム（適合度算出対象アイテム）とのアイテム間適合度を算出する。アイテム間
適合度として、２つのアイテム属性間の一致数を用いることができる。例えば、属性種別
がジャンルと作者と価格である場合に、一方の属性値が「ジャンルＹ」、「作者ｂ」、「
１２００円」であり、他方の属性値が「ジャンルＹ」、「作者ｔ」、「１２００円」であ
るとき、一致するアイテム属性数が２であるため、アイテム間適合度を「２」とする。

また、一致する属性値の条件は、属性種別ごとにサービス提供者側が自由に決めてよく
、例えば、価格なら属性値の差が「１０００円」未満なら一致とするとしてもよい。「ジ
ャンル」など他の属性種別についても同様の処理を行ってよい。また、属性種別ごとに異
なる重みをつけてアイテム間適合度を算出してもよい。例えば、「作者」が一致する場合
には、「価格」が一致する場合よりもアイテム間適合度が２倍大きくなるように算出して
もよい。ここで、アイテム間適合度が所定の値より大きい適合度算出対象アイテム、また
はアイテム間適合度が大きい順に所定数を超えないだけ選択した適合度算出対象アイテム
を、関連候補属性を抽出する対象のアイテムである第２の関連候補属性抽出対象アイテム
とする。所定の値や所定数はサービス提供側が予め定めておけばよい。もちろん、アイテ
ム間適合度を算出した全ての適合度算出対象アイテムを第２の関連候補属性抽出対象アイ
テムとしてもよい。

次に、関連属性選出部１１２が、関連候補属性を抽出する。関連候補属性を抽出するに
は、アイテム情報格納部１３９より、第２の関連候補属性抽出対象アイテムのいずれかに
対応する属性種別識別子と属性値識別子の組合せであるアイテム属性を関連候補属性（こ
こで抽出される関連候補属性の集合が第２の関連候補属性集合となる）として抽出すれば
よい。
次に、関連属性選出部１１２が、関連候補属性ごとに、関連度を算出する。関連度算出
には、基準アイテムと、関連候補属性を有する第２の関連候補属性抽出対象アイテムとの
アイテム間適合度の代表値（アイテム間適合度の総和や平均値や最大値や最小値や中央値
）を用いればよい。
以上の手順により、アイテム間適合度を用いて関連度を算出できる。

また、基準アイテムのアイテム属性をそのまま関連属性として用いてもよい。このとき
、ステップＳ５０４からステップＳ５０５までの処理の代わりに、以下の処理を行う。
まず、関連属性選出部１１２が、アイテム情報格納部１３９より、基準アイテム識別子
に対応するアイテム属性を関連候補属性として取得する。
次に、関連属性選出部１１２が、属性嗜好情報格納部１３３より、関連候補属性のいず
れかに対応する属性嗜好情報を全て取得する。このとき、関連候補属性のいずれかに対応
する属性嗜好情報のうち、ステップＳ５０３にて取得した基準アイテムに対応するアイテ
ム嗜好情報に含まれるいずれかのユーザ識別子を含むものに制限してもよい。

次に、関連属性選出部１１２が、関連候補属性ごとに、関連度を算出する。関連度算出
には、関連候補属性ごとに、取得した属性嗜好情報のうち、関連度を算出する関連候補属
性に対応する属性嗜好情報の属性嗜好度を抽出し、抽出した属性嗜好度の代表値（属性嗜
好度の総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を用いればよい。
以上の手順により、基準アイテムのアイテム属性をそのまま関連属性として用いること
ができる。
以上が、関連属性選出処理の手順の説明である。

分配ユーザ選出部１１３は、関連属性選出部１１２による関連属性選出処理が終了する
と、分配情報格納部１３５に記憶されている全てのデータを削除した後に、分配ユーザ選
出処理を行う。

分配ユーザ選出処理の手順を図５３のフローチャートを用いて説明する。
まず、分配ユーザ選出部１１３が、関連属性情報格納部１３４より、制約情報格納部１
３６に格納されている制約情報で構成された制約条件のうち、少なくとも１つを充足する
関連属性情報を全て取得する（ステップＳ６０１）。なお、利用ポイント算出処理のステ
ップＳ２０４にて関連属性情報に対応する分配情報を取得する際に、制約条件を少なくと
も１つ充足する関連属性情報に対応する分配情報のみ取得する場合は、関連属性情報格納
部１３４より、制約条件に関らず、全ての関連属性情報を取得してもよい。

次に、分配ユーザ選出部１１３が、ステップＳ６０３にて全ての関連属性情報を選択し
たか否かを判定する（ステップＳ６０２）。全て選択した場合はステップＳ６０１からス
テップＳ６０６までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステッ
プＳ６０３へ進む。
ステップＳ６０３では、分配ユーザ選出部１１３が、ステップＳ６０１にて取得した関
連属性情報のうちの１つを選択する。例えば取得した順に、１つずつ選択すればよい。

次に、分配ユーザ選出部１１３が、アイテム嗜好情報格納部１３２と属性嗜好情報格納
部１３３より、ステップＳ６０３にて選択した関連属性情報における基準アイテムと関連
属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したことのあるユーザ（分配対象ユーザ）
のｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する（ステップＳ６０４）。分配対象ユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄを
抽出するには、まず、関連属性情報に含まれるアイテム識別子と一致するｉｔｅｍ＿ｉｄ
を有するアイテム嗜好情報（基準アイテム嗜好情報）を特定する。次に、関連属性情報に
含まれる属性種別識別子と属性値識別子の組合せに一致する（ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ
＿ｉｄ）の組合せを有する属性嗜好情報（関連属性嗜好情報）を特定する。

次に、特定した基準アイテム嗜好情報（第１の先行利用履歴を用いて作成されたアイテ
ム嗜好情報）と関連属性アイテム嗜好情報（第２の先行利用履歴を用いて作成された属性
嗜好情報）において、その両方に存在するｕｓｅｒ＿ｉｄを全て抽出する。分配対象ユー
ザに対してのみ分配率が算出される。なお、基準アイテムと関連属性を有するいずれかの
アイテムの両方を利用することでポイントが付与されるといった性質を開示すれば、基準
アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムのうちどちらか一方のみを利用している
ユーザに、「利用していない方のアイテムを利用すればポイントを得ることができる」と
いったインセンティブが働くので、アイテムの利用が促進される効果がさらに高くなる。

また、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとすることができる
。このとき、ユーザにポイントが付与される頻度が増えるため、ユーザがさらに頻繁にサ
イトにアクセスするようになるという効果がある。また、基準アイテムを利用したことの
あるユーザを分配対象ユーザにした際に、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのア
イテムの両方を利用したことのあるユーザには、基準アイテムのみを利用したことのある
ユーザよりも多くのポイントを付与することもできる。このとき、その性質を開示するこ
とで、「利用していない方のアイテムを利用すれば、より多くのポイントを得ることがで
きる」といったインセンティブが働くので、基準アイテムと関連属性を有するいずれかの
アイテムの両方を利用したユーザを分配対象ユーザとした場合ほどではないが、アイテム
の利用が促進される効果がさらに高くなる。

また、関連属性を有するいずれかのアイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対
象ユーザとしてもよいし、基準アイテムまたは関連属性を有するいずれかのアイテムのう
ち少なくとも片方を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよい。このとき
も、基準アイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとする場合と同様の
効果が得られる。

次に、分配ユーザ選出部１１３が、分配対象ユーザごとに分配率を算出する（ステップ
Ｓ６０５）。分配率の算出方法として、以下の５種類の方法を用いることができる。以下
の分配率の算出方法の説明において、ステップＳ６０３にて選択した関連属性情報に対応
する基準アイテムをｉｂとし、関連属性をａｓとし、基準アイテムｉｂとアイテム属性ａ
ｓを有するいずれかのアイテムを共に利用した分配対象ユーザの集合をＵ（ｉｂ，ａｓ）
とする。

なお、分配率算出の第２の方法に関しては、予めアイテム嗜好情報格納部１３２より、
ステップＳ６０４にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄのうちの何れかを含むアイテム嗜好情報を
全て取得し、さらに、属性嗜好情報格納部１３３より、ステップＳ６０４にて抽出したｕ
ｓｅｒ＿ｉｄのうちの何れかを含む属性嗜好情報を全て取得しておく必要がある。また、
分配率算出の第３の方法に関しては、予め利用履歴格納部１３１より、ステップＳ６０３
にて選択した関連属性情報に含まれる基準アイテムのアイテム識別子と関連属性を有する
アイテムのアイテム識別子の何れかとｉｔｅｍ＿ｉｄが一致する利用履歴の中で、ステッ
プＳ６０４にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄのうちの何れかを含むものを全て取得しておく必
要がある。

分配率算出の第１の方法は、分配対象ユーザに等比率となるように分配率を算出する方
法である。分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｂ，ａｓ）の数を｜Ｕ（ｉｂ，ａｓ）｜としたとき
、ユーザｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ａｓ））の分配率ｒａｔｅ（ｕ，ｉｂ，ａｓ）は、式（１７）
で表わされる。

この方法は、最も計算量が少ない。またこの方法は、全ての分配対象ユーザが、等しく
関連属性選出に貢献したという考えの基に分配率を算出している。
分配率算出の第２の方法は、アイテム嗜好情報と属性嗜好情報とを用いて分配率を算出
する方法である。分配対象ユーザｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ａｓ））に対する基準アイテムのアイ
テム嗜好度と関連属性の属性嗜好度との平均値や最大値や最小値や和や積や何れか一方の
値を統合嗜好度Ｖｔ（ｕ）とし、ユーザｕの分配率ｒａｔｅ（ｕ，ｉｂ，ａｓ）は、式（
１８）で表わされる。

分配率算出の第２の方法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｂ，ａｓ）において、アイテム
嗜好度と属性嗜好度を用いて算出した統合嗜好度の高い分配対象ユーザほど値が大きくな
るように分配率を算出している。従ってこの方法は、アイテム嗜好度や属性嗜好度の算出
方法によって、性質が変わってくる。

アイテム嗜好度算出と属性嗜好度算出において、共に第１の方法を用いた場合は、分配
率算出の第１の方法と同様の性質を持つ。
共に第２の方法を用いた場合は、利用回数に比例して得られる利用ポイントが増加する
ため、その性質をユーザに公開することで、ユーザのアイテムの利用を促進させることが
できる。
共に第３の方法を用いた場合は、評価値の代表値の高いユーザほど分配率が高くなる。
共に第４の方法を用いた場合は、最近になってから基準アイテムや関連属性を有するい
ずれかのアイテムを利用し始めたユーザ（新規に会員になったユーザなど）に、ポイント
を多く配分して、アイテム利用サービスからの脱会を防ぎやすい。なぜなら、第４の方法
以外の方法では、直近で利用したユーザは、早い時期に利用したユーザに比べ、その基準
アイテムと関連属性とに対応する関連属性情報から得られる利用ポイントの合計値が、か
なり少なくなってしまうが、この算出方法では、アイテムを先に利用したユーザの利用ポ
イントの合計値と、後から利用したユーザの利用ポイントの合計値との差を小さくするこ
とができるからである。

共に第５の方法を用いた場合は、早く利用したユーザほど多くの利用ポイントを得るこ
とができるため、その性質をユーザに公開することで、アイテムの利用開始時期に大量に
利用ユーザを獲得することができる。
共に第６の方法を用いた場合は、支払額の代表値の高いユーザほど分配率が高くなる。
アイテム嗜好度と属性嗜好度の算出方法が異なる場合は、それぞれの算出方法の特性が
融合する。

なお、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準ア
イテムに対するアイテム嗜好度を、統合嗜好度として分配率を算出すればよい。このとき
、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したことのある分配
対象ユーザが、基準アイテムのみを利用したことのある分配対象ユーザより、多くの利用
ポイントを得られるように、例えば、基準アイテムに対するアイテム嗜好度に、サービス
提供側が予め定めた定数を加算することで統合嗜好度を算出してもよい。また、基準アイ
テムに対するアイテム嗜好度に、サービス提供側が予め定めた「１」より大きい係数を掛
け合わせることで統合嗜好度を算出してもよい。また、基準アイテムに対するアイテム嗜
好度と関連属性に対する属性嗜好度との和を統合嗜好度として算出してもよい。

また、関連属性を有するいずれかのアイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対
象ユーザとした場合、関連属性に対する属性嗜好度を統合嗜好度として分配率を算出すれ
ばよい。
また、基準アイテムまたは関連属性を有するいずれかのアイテムのうち少なくとも片方
を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準アイテムと関連属性に属
するいずれかのアイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザは、アイテム嗜好度
と属性嗜好度とを用いて統合嗜好度を算出する。また、基準アイテムのみを利用した分配
対象ユーザは、基準アイテムに対するアイテム嗜好度を統合嗜好度とし、関連属性を有す
るいずれかのアイテムのみを利用した分配対象ユーザは、関連属性に対する属性嗜好度を
統合嗜好度としてもよい。

分配率算出の第３の方法は、利用履歴を用いて分配率を算出する方法である。分配対象
ユーザｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ａｓ））に対する基準アイテムのアイテム参考値と関連属性に対
する属性参考値を算出し、算出したアイテム参考値と属性参考値との平均値や最大値や最
小値や和や積や何れか一方の値を統合参考値Ｖｔ２（ｕ）としたとき、ユーザｕの分配率
ｒａｔｅ（ｕ，ｉｂ，ａｓ）は、式（１８）のＶｔ（ｕ）をＶｔ２（ｕ）で、Ｖｔ（ｕ’
）をＶｔ２（ｕ’）で置き換えたもので表わされる。アイテム参考値は、アイテム嗜好度
算出の第１〜第６の方法を利用して、アイテム嗜好度と同様に算出することができる。も
ちろん、アイテム嗜好度と同様に、アイテム嗜好度算出の第１〜第６の方法を組み合わせ
てもよい。また、属性参考値は、属性嗜好度算出の第１〜第６の方法を利用して、属性嗜
好度と同様に算出することができる。もちろん、属性嗜好度と同様に、属性嗜好度算出の
第１〜第６の方法を組み合わせてもよい。

分配率算出の第２の方法では、分配率が、アイテム嗜好情報作成処理や属性嗜好情報作
成処理で用いた算出方法に依存してしまうが、分配率算出の第３の方法では、アイテム嗜
好情報作成処理や属性嗜好情報作成処理で用いた算出方法に依存しない。つまり、アイテ
ム嗜好情報作成処理や属性嗜好情報作成処理の影響を受けずに、重視したい性質に応じて
、自由に参考値の算出方法を決めることができる。

なお、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準ア
イテムに対するアイテム参考値を、統合参考値として分配率を算出すればよい。このとき
、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したことのある分配
対象ユーザが、基準アイテムのみを利用したことのある分配対象ユーザより、多くの利用
ポイントを得られるように、例えば、基準アイテムに対するアイテム参考値に、サービス
提供側が予め定めた定数を加算することで統合参考値を算出してもよい。また、基準アイ
テムに対するアイテム参考値に、サービス提供側が予め定めた「１」より大きい係数を掛
け合わせることで統合参考値を算出してもよい。また、基準アイテムに対するアイテム参
考値と関連属性に対する属性参考値との和を統合参考値として算出してもよい。

また、関連属性を有するいずれかのアイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユ
ーザとした場合、関連属性に対する属性参考値を統合参考値として分配率を算出すればよ
い。
また、基準アイテムまたは関連属性を有するいずれかのアイテムのうち少なくとも片方
を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準アイテムと関連属性を有
するいずれかのアイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザは、アイテム参考値
と属性参考値とを用いて統合参考値を算出し、算出した統合参考値を用いて分配率を算出
すればよい。また、基準アイテムのみを利用した分配対象ユーザは、基準アイテムに対す
るアイテム参考値を統合参考値として分配率を算出すればよい。また、関連属性を有する
いずれかのアイテムのみを利用した分配対象ユーザは、関連属性に対する属性参考値を統
合参考値として分配率を算出すればよい。

分配率算出の第４の方法は、ユーザ情報格納部１３８に記憶されたユーザ情報に含まれ
るユーザ属性情報にユーザが会員になった日付が含まれる場合に、その会員になった日付
から分配ユーザ選出処理を行うまでの期間が長いほど分配率が高くなるように算出する方
法である。例えば、ユーザｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ａｒ））の会員になった日付から分配ユーザ
選出処理を行うまでの期間をＤ（ｕ）（≧０）とすると、ユーザｕの分配率ｒａｔｅ（ｕ
，ｉｂ，ａｒ）は、式（１９）で算出される。

この方法は、入会日の早いユーザ（会員期間が長いユーザでもある）ほど多くの利用ポ
イントを得ることができるため、その性質をユーザに公開することで、ユーザは「一度入
会したら、なるべく退会せずにいた方が得だ」という判断をする可能性が高くなるので、
途中で止めずに会員を継続するユーザを増やすことができる。なお、式（１９）では、分
子と分母において、それぞれ「１」を加算しているが、これは分母を「０」にしないため
の処理である。加算する数値は「１」以外でもよく、また分母における「ΣＤ（ｕ）」の
部分を「０」より大きな数値として算出すれば、分子と分母における「１」の加算を省略
してもよい。

分配率算出の第５の方法は、分配率算出の第４の方法とは逆に、会員になった日付から
分配ユーザ選出処理を行うまでの期間（秒単位、分単位、時間単位、日単位、週単位、月
単位など）が短いほど分配率が高くなるように算出する方法である。例えば、分配対象ユ
ーザｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ａｒ））の会員になった日付から分配ユーザ選出処理を行うまでの
期間をＤ（ｕ）（≧０）とすると、ユーザｕの分配率ｒａｔｅ（ｕ，ｉｂ，ａｒ）は、式
（２０）で表わされる。

この方法は、最近会員になったユーザの利用ポイントが増えやすくなるため、入会した
ユーザがすぐに退会するのを防ぎやすい。なぜなら、第５の方法以外の方法では、最近会
員になったユーザの利用ポイントがたまりにくい傾向があるからである。特に、長い期間
アイテム利用サービスを行っている場合は、それだけ多くのユーザが存在し、更に、ユー
ザ１人あたりの利用アイテム数も多くなり、１つの関連属性情報に関係する分配対象ユー
ザ数も増えるので、一度に得られる利用ポイントも低くなるからである。なお、式（２０
）では、分子と分母において、それぞれ「１」を加算しているが、加算する数値は「１」
以外でもよい。また分子における「Ｄ（ｕ）」を「０」より大きな数値として算出し、分
母における「Ｄ（ｕ）」を「０」より大きな数値として算出すれば、分子と分母における
「１」の加算を省略してもよい。また、式（２０）では、Ｄ（ｕ）の逆数を用いて、Ｄ（
ｕ）が大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。
例えば、底が０より大きく、かつ１未満である指数関数（単調減少関数）を用いてもよい
。
以上が、分配率の算出方法の説明である。

上記５種類の分配率の算出方法にて算出された分配率は「０」以上の値となる。そして
、分配率が「０」の場合は、変更値が「０」となるため、分配率が「０」でない分配対象
ユーザを、利用親ポイントを分配する対象となる分配ユーザ（分配ユーザで形成される集
合がユーザ集合となる）とする。
次に、分配ユーザ選出部１１３が、分配ユーザごとに、ステップＳ５０２で選択した関
連属性情報に含まれる（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せと
、分配ユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップＳ６０５にて算出した分配ユーザの分配率（
ｒａｔｅ）とを関連付けた分配情報を分配情報格納部１３５に記憶する（ステップＳ６０
６）。次に、ステップＳ６０２へ進む。

１つの関連属性情報に対して、利用親ポイントを分配する分配ユーザの数を制限しても
よい。これは、ステップＳ６０４にて、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイ
テムを共に利用したユーザ（分配対象候補ユーザ）全てを、分配率算出の対象となる分配
対象ユーザとする代わりに、分配対象候補ユーザ集合から一部のユーザを分配対象ユーザ
として抽出すればよい。分配対象候補ユーザから分配対象ユーザを抽出する方法は、例え
ば、分配対象候補ユーザ集合から、所定数を超えない数だけランダムに分配対象ユーザと
して抽出すればよい。つまり、分配対象候補ユーザの数が所定数より多い場合は、ランダ
ムに所定数のユーザを抽出し、分配対象候補ユーザの数が所定数以下である場合は、全て
の分配対象候補ユーザを分配対象ユーザとして抽出すればよい。また、統合嗜好度の高い
順に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザを抽出してもよい。また、利用履歴を用いて
統合参考値を算出し、統合参考値の高い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出し
た順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子として抽出してもよい。

また、利用日時が古い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数
を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。また、逆に、利用日
時が新しい順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数
だけ分配対象ユーザのユーザ識別子として抽出してもよい。また、ユーザ情報格納部１３
８に、入会日が含まれる場合は、その入会日が古い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出
し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出しても
よい。また、逆に、入会日が新しい順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順
番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。

また、ユーザ情報格納部１３８に記憶されたユーザ情報に含まれるユーザ属性情報に基
づいて、サービス提供側が予め定めた条件（例えば、性別が「女」であるか否かや、年齢
が「２０」〜「２４」の範囲内であるか否かや、地域が「日本」であるか否かや、複数の
属性に対し、属性ごとに条件を設定し、それを全て満たすか否かや、少なくとも１つを満
たすか否かなど）を満たす分配対象候補ユーザを分配対象ユーザとしてもよい。
以上が、分配ユーザ選出処理の手順の説明である。

利用ポイント情報取得部１１４は、アイテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポ
イント情報送信処理を行う。利用ポイント情報送信処理とは、アイテム提供サーバ装置２
より受信した利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント
情報を、利用ポイント情報格納部１３７より取得し、アイテム提供サーバ装置２に、取得
した利用ポイント情報を送信する処理である。

ここで、本実施形態に沿って、会員Ａから会員Ｆの購入履歴を基に「商品ａ」の関連作
成者を選出し、「商品ａ」に対する関連作成者ごとに利用親ポイントの分配率を算出する
例を図を用いて示す。まず、「商品ａ」に対する関連作成者を選出する例を図５４を用い
て説明する。図５４の左上の表において、会員ごとの商品ａから商品ｆの購入状況を「○
」の有無で示している。例えば、会員Ａは、「商品ａ」と「商品ｄ」を購入していること
を示している。また、図５４の右上の表において、商品の作成者を示している。例えば、
「商品ａ」の作成者は「作者１」となる。また、図５４の左下の表において、会員ごとの
「作者１」から「作者４」の購入状況を「○」の有無で示している。例えば、会員Ａは「
作者１」の商品と「作者４」の商品を購入していることを示している。アイテム嗜好度と
属性嗜好度を共に「１」として算出し、「商品ａ」と「商品ａ」の作成者「作者１」を除
いた「作者２」「作者３」「作者４」との関連度をコサイン距離で算出すると、図５４の
右下の表に示すように、それぞれ「０．６７」、「０．２９」、「０．５２」となる。閾
値を「０．４」と設定すると、「商品ａ」の関連作成者は、図５４の右下の表の判定欄に
「○」で示したように、「作者２」と「作者４」となる。

次に、「商品ａ」に対する関連作成者ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例を、
図５５を用いて説明する。基準アイテムを利用し、かつ関連属性を有するいずれかのアイ
テムを利用したユーザを分配対象ユーザとし、分配率の算出方法として分配率算出の第１
の方法を用いると、「商品ａ」を利用し、かつ「作者２」のアイテムを利用しているユー
ザは、会員Ｄと会員Ｆであり、この２人に利用親ポイントを均等に分配するため、関連作
成者「作者２」に関する分配対象ユーザである会員Ｄと会員Ｆの分配率は、図５５の表に
示すように、それぞれ「０．５０」となる。同様に、「商品ａ」を利用し、かつ「作者４
」のアイテムを利用しているユーザは、会員Ａと会員Ｄと会員Ｆであり、、この３人に利
用親ポイントを均等に分配するため、関連作成者「作者４」に関する分配対象ユーザであ
る会員Ａと会員Ｄと会員Ｆの分配率は、それぞれ「０．３３」となる。

そして、会員Ｂが「商品ａ」の関連作成者として紹介された「作者２」の「商品ｂ」を
購入すると、会員Ｄと会員Ｆの２人に利用ポイントが付与され、会員Ｂが「商品ａ」の関
連作成者として紹介された「作者４」の「商品ｄ」を購入すると、会員Ａと会員Ｄと会員
Ｆの３人に利用ポイントが付与されるといったように、一度の購入で複数の会員がポイン
トを得ることができる。従来技術のように、商品を購入したユーザが参考にした情報を提
供した会員１人にポイントを付与するシステムでは、一度の購入に対し１人の会員しかポ
イントが得られない。また、基準アイテムを利用したユーザを分配ユーザとしてポイント
を分配する場合は、「商品ａ」を購入した全ての会員にポイントが分配されるので、会員
Ｂが「作者２」の商品や「作者４」の商品のいずれを購入した場合でも、会員Ａと会員Ｄ
と会員Ｆの３人に利用ポイントが付与されるといったように、さらに多くの会員がポイン
トを得ることができる。

また、会員Ｂが「商品ａ」の関連作成者として紹介された「作者２」の「商品ｂ」と、
「作者４」の「商品ｄ」と「商品ｅ」を全て購入した場合（購入回数３回の場合）、購入
したユーザ本人にポイントを付与する通常のポイントシステム、あるいは購入したユーザ
に情報を提供した他のユーザ１人にポイントを付与するポイントシステムにおいては、ポ
イントが付与される回数は、どちらのシステムにおいても延べ３回である。

一方、本発明において、基準アイテムを利用し、かつ関連属性を有するいずれかのアイ
テムを利用したユーザを分配対象ユーザとした場合、「作者２」の「商品ｂ」を購入した
際に、会員Ｄと会員Ｆの２人にポイントが付与され、「作者４」の「商品ｄ」を購入した
際に、会員Ａと会員Ｄと会員Ｆの３人にポイントが付与され、「作者４」の「商品ｅ」を
購入した際に、会員Ａと会員Ｄと会員Ｆの３人にポイントが付与される。この結果、延べ
８回（２人×１回＋３人×２回＝８回）ポイントが付与されることになる。更に、購入ユ
ーザ本人にもポイントを付与すると、延べ１１回（８＋３＝１１）ポイントが付与される
。

このように本発明によれば、従来よりもポイントが更新される頻度やポイント付与され
るユーザ数を多くすることができる。また、基準アイテムを利用したユーザを分配ユーザ
としてポイントを分配する場合は、「商品ａ」の関連作成者として紹介された「作者２」
の「商品ｂ」と、「作者４」の「商品ｄ」と「商品ｅ」を全て購入した場合、延べ９回（
３人×３回）ポイントが付与されることになる。更に、購入ユーザ本人にもポイントを付
与すると、延べ１２回ポイントが付与されるといったように、ポイントが更新される頻度
やポイント付与されるユーザ数をさらに多くすることができる。このため、「自分のポイ
ントが今日増えているかも知れない」という期待感や、「予期せぬタイミングで急にポイ
ントが増えて驚いた」といった意外性を多くのユーザに継続的に与えることができるので
、アイテム提供サーバへのアクセス頻度を増やすことができる。そして、アイテムやアイ
テム提供サーバに対するユーザの関心を高めて、アイテム利用を促進することができる。

また本実施形態においては、ポイントが付与される対象のユーザは、購入ユーザと分配
ユーザに限定されるので、必要以上に多くのユーザにポイントが配分されることがなく、
ポイント付与されるユーザの１人当たりのポイント数を比較的多くすることができる。ま
た、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したユーザにのみ
ポイントを付与する場合においては、そのポイント付与の仕組みをあらかじめユーザに通
知しておけば、ポイントが付与されたユーザは、「自分が過去にあるアイテムを利用した
ことにより、関連属性情報が形成され、それを見たユーザがアイテムを購入したので、自
分のポイントが増えた」という理由（因果関係）が分かる。すなわち、自分の過去の消費
行動（利用行動）が間接的に他のユーザの消費行動につながったことが分かるので、ポイ
ントシステムへの納得感や信頼感が得られやすい。

更に、他のユーザの消費行動を誘発することを狙って、自分の利用するアイテムを増や
したり、過去にあまり利用していないタイプのアイテムを利用する可能性も高まるため、
アイテム利用を促進することができる。また、早い時期にアイテムを利用したユーザほど
ポイントが増えるので、このようなポイントサービスの特性をユーザに通知することによ
り、「自分が以前購入したアイテムと関連するアイテム属性（関連属性）を予測して、そ
の関連属性を有するアイテムをいち早く利用しよう」というインセンティブが各々のユー
ザに働き、アイテムの利用が促進されるという効果が得られる。

なお、本実施形態において、端末装置３から利用情報を送信する際に、アイテム提供サ
ーバ装置２を経由して、情報処理サーバ装置１に送信しているが、アイテム提供サーバ装
置２を経由せずに直接送信してもよい。この場合、端末装置３と情報処理サーバ装置１と
が直接通信できるように、図３３に示したシステム構成を用いる。また、端末装置３は、
アイテム提供サーバ装置２を経由して、情報処理サーバ装置１から利用ポイント情報を取
得しているが、アイテム提供サーバ装置２を経由せずに直接送信してもよい。この場合、
端末装置３と情報処理サーバ装置１とが直接通信できるように、図３３に示したシステム
構成を用いる。また、端末装置３にて関連属性情報を取得する際に、アイテム提供サーバ
装置２より取得しているが、情報処理サーバ装置１の関連属性情報格納部１３４より取得
できるようにしてもよい。この場合、端末装置３と情報処理サーバ装置１とが直接通信で
きるように、図３３に示したシステム構成を用いる。

また、端末装置３における利用情報を送信する処理や、利用ポイント情報を取得する処
理や、関連属性情報を取得する処理において、各処理ごとに、アイテム提供サーバ装置２
と情報のやり取りを行うか、情報処理サーバ装置１と情報のやり取りを行うかを決めても
よい。例えば、利用情報を送信する処理と関連属性情報を取得する処理とにおいては、ア
イテム提供サーバ装置２と情報のやり取りを行い、利用ポイント情報を取得する処理にお
いては、情報処理サーバ装置１と情報のやり取りを行うとすることができる。

また、情報処理サーバ装置１の利用ポイント算出部１１１にて利用親ポイントを算出し
、算出した利用親ポイントを利用ポイント算出対象のユーザに分配しているが、利用親ポ
イントを分配せずに、利用ポイント算出対象のユーザに一定の利用ポイントを付与しても
よい。このとき、利用ポイント算出部１１１の利用ポイント算出処理において、ステップ
Ｓ２０３とステップＳ２０７の処理を行わずに、ステップＳ２０８にて一定の利用ポイン
トを加算すればよい。更に、分配率を記憶や算出する必要がなくなるので、分配情報格納
部１３５に分配率であるｒａｔｅを記憶する必要がなくなり、分配ユーザ選出部１１３の
分配ユーザ選出処理において、ステップＳ６０５の処理を行わずに、ステップＳ６０６に
て、分配対象ユーザごとに、ステップＳ６０３で選択した関連属性情報に含まれる（ｉｔ
ｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せと、分配対象ユーザのｕｓｅｒ
＿ｉｄとを関連付けた分配情報として記憶すればよい。

また、端末装置３の表示部３４にユーザページを表示する際に、ユーザごとに利用ポイ
ントの総取得ポイント数を１つ表示しているが、図５６のユーザページの表示例が示すよ
うに、端末装置３を利用中のユーザの利用したアイテム属性ごとに利用ポイントを表示し
てもよい。図５６の表示例では、上段左に端末装置３を利用中のユーザのユーザ名と、獲
得した利用ポイントの合計値とを表示し、中段左に端末装置３を利用中のユーザが過去に
利用したアイテムを表示している。また、上段中央に検索条件を入力するテキストボック
スと検索条件送信処理のトリガーとなる「検索」ボタンとを表示し、中段中央に検索条件
を満たすアイテム属性情報を表示している。また、中段右に、ユーザが過去に利用した属
性ごとの利用ポイントを表示している。また、下段左に関連属性情報を表示し、下段中央
に選択された関連属性情報に対応するアイテム属性を表示している。

このとき、利用ポイント情報格納部１３７に、ユーザごと、アイテム属性ごとに利用ポ
イントを記憶する必要があるので、図５７の格納状態のように、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ
＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）と
、利用ポイント（ｐｏｉｎｔ）とを、利用ポイント情報として関連付けて記憶する。また
、利用ポイント情報を特定するために、ユーザ識別子だけでなく、属性種別識別子と属性
値識別子との組合せも必要になるため、利用ポイント算出部１１１における利用ポイント
算出処理のステップＳ２０８にて、利用ポイント情報を特定する際に、ステップＳ２０６
にて選択した分配情報に含まれるユーザ識別子と属性種別識別子と属性値識別子とを用い
る。

また、ユーザページ情報作成部２１１にてユーザページ情報を作成する際に、ユーザペ
ージを作成するユーザの利用したアイテムごとの利用ポイントを用いる必要があるため、
利用ポイント情報取得部１１４が利用ポイント情報送信処理を行う際に、ユーザページを
作成するユーザの全ての利用ポイント情報を送信すればよい。具体的には、利用ポイント
情報取得部１１４が、利用ポイント情報格納部１３７より、利用ポイント情報取得要求に
含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント情報を全て取得し、アイテム提供サーバ装
置２に、取得した全ての利用ポイント情報を送信すればよい。

また、関連属性情報に対応したアイテムを利用したユーザに対して、関連属性情報に対
応したアイテムの利用により、何人のユーザに利用ポイントが付与されたかを示す情報を
表示してもよい。このとき、利用ポイント算出部１１１が、利用ポイント算出処理終了時
に、ステップＳ２０５にて取得した分配情報の数（利用ポイントが付与されたユーザの数
）を、端末装置３に、直接、または、アイテム提供サーバ装置２経由で送信すればよい。
そして、端末装置３は、表示部３４に表示するユーザページに、受信した利用ポイントが
付与されたユーザの数を通知する情報を、例えば、図５８のユーザページの表示例のよう
に表示すればよい。

また、利用ポイント算出部１１１は、アイテム提供サーバ装置２より、利用情報を受信
するごとに利用ポイント算出処理を行っているが、所定のタイミングごとに利用ポイント
算出処理を行ってもよい。このとき、情報処理サーバ格納部１３に、利用情報を格納する
ための利用情報格納部を設け、利用ポイント算出部１１１が、アイテム提供サーバ装置２
より、利用情報を受信した際に、利用ポイント算出処理を行う代わりに、利用情報格納部
に、受信した利用情報を記憶する。利用情報格納部に、受信した利用情報を記憶すること
で、その記憶された利用情報に含まれる利用履歴は未処理であるとみなされる。そして、
所定のタイミングごとに、利用ポイント算出部１１１が、利用情報格納部に記憶されてい
る全ての利用情報を取得し、取得した利用情報の集合から順次１つの利用情報を選択し、
利用ポイント算出処理を行い、利用情報格納部に記憶された利用情報を全て消去すればよ
い。この場合、利用ポイント算出処理において使われる利用履歴格納部１３１に格納され
ている利用履歴は、全て利用情報に含まれる利用履歴よりも先に利用された（古い）デー
タである。

所定のタイミングは、関連属性選出処理と同様に、様々なタイミングを用いることがで
きる。例えば、２４時間ごとなど所定の時間間隔で処理を行えばよい。また、関連属性選
出処理を行うタイミングと同期してもよいし、同期しなくてもよい。
また、利用情報格納部を設けずに、所定のタイミングごとに利用ポイント算出処理を行
うこともできる。これは、利用履歴格納部１３１に、利用履歴と特定情報とを関連付けた
利用情報を利用履歴として記憶することで実現できる。このとき、利用ポイント算出部１
１１は、アイテム提供サーバ装置２より、利用情報を受信した際に、利用ポイント算出処
理を行う代わりに、利用履歴格納部１３１に受信した利用情報を利用履歴として記憶する
。そして、利用ポイント算出部１１１は、所定のタイミングごとに、利用履歴格納部１３
１に記憶されている利用履歴の中で、まだ利用ポイント算出処理を行っていない利用履歴
を全て取得し、取得した利用履歴ごとに、利用ポイント算出処理のステップＳ２０１から
ステップＳ２０８までの処理を行えばよい。利用ポイント算出処理を行ったか否か、つま
り、その利用履歴が既処理であるか未処理であるかを判定するためには、２種類の方法が
ある。

第１の判定方法は、利用履歴格納部１３１に、利用ポイント算出処理を行ったか否かを
判定するための情報を記憶する領域を追加すればよい。そして、利用ポイント算出部１１
１が、利用履歴格納部１３１に、アイテム提供サーバ装置２より受信した利用情報を利用
履歴として記憶する際に、利用履歴に利用ポイント算出処理を行っていないという情報を
関連付けて記憶する。更に、利用ポイント算出処理のステップＳ２０１からステップＳ２
０８までの処理を行った直後に、その処理の対象となった利用履歴の利用ポイント算出処
理を行ったか否かを判定するための情報を、利用ポイント算出処理を行ったという情報に
更新すればよい

第２の判定方法は、利用履歴格納部１３１に記憶された利用日時を用いて判定する方法
である。このとき、情報処理格納部１３に、利用ポイント算出処理を行った日付を記憶す
る算出基準日格納部を設け、その記憶された日付より以前であれば、利用ポイント算出処
理を行ったと判定でき、そうでなければ利用ポイント算出を行っていないと判定できる。
そして、利用ポイント算出処理を行うごとに、その日付を更新すればよい。どちらの判定
方法を用いた場合でも、関連属性選出処理にて用いる利用履歴を制限する必要がある。第
１の判定方法を用いた場合は、利用ポイント算出処理を行ったという情報を有する利用履
歴のみを用い、第２の判定方法を用いた場合は、算出基準日格納部に記憶された日付より
以前に記憶された利用履歴のみを用いる必要がある。

また、関連属性選出処理や分配ユーザ選出処理において、アイテム嗜好情報格納部１３
２や属性嗜好情報格納部１３３を用いずに一連の処理を行うことができる。このとき、ア
イテム嗜好情報作成処理と属性嗜好情報作成処理を省略する。また、ステップＳ５０１に
おいては、アイテム嗜好情報格納部１３２の代わりに、利用履歴格納部１３１とアイテム
情報格納部１３９とを用いることで同様の処理を行うことができる。また、ステップＳ５
０３とステップＳ５０４においては、利用履歴格納部１３１より、基準アイテムに対応す
る利用履歴と、関連候補属性に対応する利用履歴を全て取得する処理に置き換える。

また、ステップＳ５０５においては、関連度の算出の際に、アイテム嗜好度や属性嗜好
度を用いる場合のみ、ステップＳ５０４で取得した利用履歴から基準アイテムのアイテム
嗜好度と関連候補属性の属性嗜好度を算出すればよい。分配ユーザ選出処理のステップＳ
６０４においては、アイテム嗜好情報格納部１３２と属性嗜好情報格納部１３３の代わり
に、利用履歴格納部１３１とアイテム情報格納部１３９とを用いることで同様の処理を行
うことができる。具体的には、関連属性情報に含まれるｉｔｅｍ＿ｉｄと一致するｉｔｅ
ｍ＿ｉｄを有する利用履歴（基準アイテム利用履歴）を特定する。次に、アイテム情報格
納部１３９より、関連属性情報に含まれる（ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）に対応す
るｉｔｅｍ＿ｉｄ（対応するｉｔｅｍ＿ｉｄで形成される集合が関連アイテム集合となる
）を全て取得する。次に、利用履歴格納部１３１より、取得したいずれかのｉｔｅｍ＿ｉ
ｄと一致するｉｔｅｍ＿ｉｄを有する利用履歴（関連属性利用履歴）を特定する。次に、
特定した基準アイテム利用履歴（第１の先行利用履歴）と関連属性利用履歴（第２の先行
利用履歴）において、その両方に存在するｕｓｅｒ＿ｉｄを重複無しで全て抽出する。ま
た、ステップＳ６０５においては、アイテム嗜好情報格納部１３２と属性嗜好情報格納部
１３３を利用する分配率算出の第２の方法のみ用いることができないので、それ以外の算
出方法を用いればよい。

＜第５の実施形態＞
以下に、本発明の第５の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第５
の実施形態では、１つの関連属性情報に対し、利用親ポイントを算出する代わりに、一定
の期間に対して付与する利用親ポイントをサービスの提供側が決め、その利用親ポイント
を基に利用ポイントを算出するようにしている。

本発明の第５の実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置１の代わ
りに情報処理サーバ装置６を用いる以外は本発明の第４の実施形態の場合と同様である。
アイテム提供サーバ装置２、端末装置３、ネットワーク４（およびネットワーク５）は、
本発明の第４の実施形態と同様である。
情報処理サーバ装置６は、アイテム提供サーバ装置２に関連属性情報を送信したり、ア
イテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポイントを送信する装置である。情報処理
サーバ装置６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネット
ワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム）処
理として実施することも可能である。

図５９は、本実施形態における情報処理サーバ装置６の構成図である。本実施形態にお
ける情報処理サーバ装置６は、情報処理サーバ制御部６１と、情報処理サーバ通信部１２
と、情報処理サーバ格納部６３とで構成される。情報処理サーバ通信部１２は、本発明の
第４の実施形態と同様である。
情報処理サーバ格納部６３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶す
る。情報処理サーバ格納部６３は、利用履歴格納部１３１と、アイテム嗜好情報格納部１
３２と、属性嗜好情報格納部１３３と、関連属性情報格納部１３４と、分配情報格納部１
３５と、制約情報格納部１３６と、利用ポイント情報格納部１３７と、ユーザ情報格納部
１３８と、アイテム情報格納部１３９と、仮ポイント情報格納部６３０とで構成される。
利用履歴格納部１３１と、アイテム嗜好情報格納部１３２と、属性嗜好情報格納部１３３
と、関連属性情報格納部１３４と、分配情報格納部１３５と、制約情報格納部１３６と、
利用ポイント情報格納部１３７と、ユーザ情報格納部１３８と、アイテム情報格納部１３
９は、本発明の第４の実施形態と同様である。

仮ポイント情報格納部６３０は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、仮ポイント情報を複
数記憶する。図６０は、仮ポイント情報格納部６３０の格納状態を示す図である。仮ポイ
ント情報とは、ユーザ識別子であるｕｓｅｒ＿ｉｄと、そのユーザ識別子に対応するユー
ザの仮ポイントであるｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔを関連付けたものであり、図６０のようなテー
ブル形式で記憶する。なお、記憶されている仮ポイントの初期値は「０」である。
情報処理サーバ制御部６１は、情報処理サーバ装置６を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部６１は、利用ポイント算出部６１１と、関連属性選
出部１１２と、分配ユーザ選出部１１３と、利用ポイント情報取得部１１４とで構成され
る。関連属性選出部１１２と、分配ユーザ選出部１１３と、利用ポイント情報取得部１１
４は、本発明の第４の実施形態と同様である。なお、利用ポイント算出部６１１と分配ユ
ーザ選出部１１３とは協働してポイント分配算出部Ｄ６として機能する。

利用ポイント算出部６１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２よ
り、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理の代わりに、仮ポイント算出処理を行
う。また、一定の期間ごとに利用親ポイント分配処理を行う。一定の期間ごととは、例え
ば、一日ごとや一週間ごとなど、一定の時間経過ごととしてもよい。また、サービス提供
側が自由に時間間隔を変えてもよい。
仮ポイント算出処理の手順を図６１のフローチャートを用いて説明する。仮ポイント処
理の手順は、本発明の第４の実施形態における利用ポイント算出処理の手順において、ス
テップＳ２０３の処理をなくし、ステップＳ２０７からステップＳ２０８までの処理をス
テップＳ６０６の処理で置き換えたものであるため、置き換えた処理についてのみ説明す
る。

ステップＳ７０７では、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント情報格納部６３０に
おいて、ステップＳ２０６にて選択した分配情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する仮
ポイント情報を特定し、特定した仮ポイント情報のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔに、ステップＳ２
０６にて選択した分配情報に含まれるｒａｔｅを加算する。次に、ステップＳ２０５へ進
む。
以上が、仮ポイント算出処理の説明である。

次に、一定期間ごとに行う利用親ポイント分配処理の手順について、図６２のフローチ
ャートを用いて説明する。
まず、利用ポイント算出部６１１が、一定期間に付与する利用親ポイントを取得する（
ステップＳ８０１）。利用親ポイントを取得する方法は、予めサービスの提供側が設定し
ておき、その設定した値を取得してもよいし、図示しないキーボード等の利用親ポイント
を入力する部を用意し、利用親ポイント分配処理を行うたびに、サービス提供側が入力す
ることで取得してもよい。
次に、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント情報格納部６３０より、利用親ポイン
トの分配対象ユーザを抽出するために、ｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔの値が「０」を超える全ての
仮ポイント情報を取得する（ステップＳ８０２）。

次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ８０２にて取得した仮ポイント情報の
うち、例えば取得した順に、１つ選択する（ステップＳ８０３）。
次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ８０３にて選択した仮ポイント情報に
含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対する利用ポイントを変更するための変更値を算出する（ステ
ップＳ８０４）。変更値は、ステップＳ８０３にて選択した仮ポイント情報に含まれるｔ
ｍｐ＿ｐｏｉｎｔが、ステップＳ８０２にて取得した全ての仮ポイント情報に含まれるｔ
ｍｐ＿ｐｏｉｎｔの総和に占める割合に応じて、ステップＳ８０１にて取得した利用親ポ
イントを分配することで算出する。利用親ポイントｖｐを分配する対象となった全てのユ
ーザの集合をＵｔとし、利用ポイントを算出するユーザｕｂ（ｕｂ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐ
ｏｉｎｔをｔ（ｕｂ）とし、ユーザｕ（ｕ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔをｔ（ｕ）とす
ると、ユーザｕｂの利用ポイントｐｔ（ｕｂ）は、式（２１）で算出される。

次に、利用ポイント算出部６１１が、利用ポイント情報格納部１３７において、ステッ
プＳ８０３にて選択した仮ポイント情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する利用ポイン
ト情報を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、ステ
ップＳ８０４にて算出した変更値を加算する（ステップＳ８０５）。
次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ８０３にて全ての仮ポイント情報を選
択したか否かを判定する（ステップＳ８０６）。全て選択した場合は、ステップＳ８０７
へ進み、未選択のものが残っている場合は、ステップＳ８０３へ進む。

ステップＳ８０７では、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント情報格納部６３０に
て、全ての仮ポイント情報のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔの値を「０」で置き換え、ステップＳ８
０１からステップＳ８０７までの処理を終了する。
上記説明では、ステップＳ８０５にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポ
イントを更新しているが、加算処理の代わりに、元の利用ポイントと以下に示す係数（変
更値）との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップＳ８
０２では、一定期間に付与する利用親ポイントの代わりに、増加率（元の利用ポイントを
どの程度増加させるかを示す値であり、この値に１を加えることで係数となる）の合計値
である親増加率を取得する。そして、親増加率ｓｒを分配する対象となった全てのユーザ
の集合をＵｔとし、利用ポイントを算出するユーザｕｂ（ｕｂ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉ
ｎｔをｔ（ｕｂ）とし、ユーザｕ（ｕ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔをｔ（ｕ）として、
式（２２）により、ユーザｕｂに対して係数ｍ（ｕｂ）を算出する。

なお、利用ポイントの初期値が「０」であると、いくら係数を掛け合わせても増加しな
いため、初期値を「０」を超える値で設定するか、初期値は「０」であるが、一番最初に
利用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。以上が
、一定の期間ごとに行う利用親ポイント分配処理の説明である。
本実施形態における利用ポイントの付与方法によれば、サービスの提供側が一定期間に
付与する利用ポイントの総和を自由にコントロールできるので、事業運営者のポイントサ
ービスに係る予算に応じて、利用ポイントの付与を行うことが容易にできる。

＜第６の実施形態＞
以下に、本発明の第６の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第６
の実施形態では、所定のタイミングごとの分配ユーザ選出処理を行わずに、利用ポイント
算出処理を行うたびに、分配率を算出する。
本発明の第６の実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置１の代わ
りに情報処理サーバ装置７を用いる以外は本発明の第４の実施形態の場合と同様である。
アイテム提供サーバ装置２、端末装置３、ネットワーク４（およびネットワーク５）は、
本発明の第４の実施形態と同様である。

情報処理サーバ装置６は、アイテム提供サーバ装置２に関連属性情報を送信したり、ア
イテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポイントを送信する装置である。情報処理
サーバ装置６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネット
ワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム）処
理として実施することも可能である。
図６３は、本実施形態における情報処理サーバ装置７の構成図である。本実施形態にお
ける情報処理サーバ装置７は、情報処理サーバ制御部７１と、情報処理サーバ通信部１２
と、情報処理サーバ格納部７３とで構成される。情報処理サーバ通信部１２は、本発明の
第４の実施形態と同様である。

情報処理サーバ格納部７３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶す
る。情報処理サーバ格納部７３は、利用履歴格納部１３１と、アイテム嗜好情報格納部１
３２と、属性嗜好情報格納部１３３と、関連属性情報格納部１３４と、制約情報格納部１
３６と、利用ポイント情報格納部１３７と、ユーザ情報格納部１３８と、アイテム情報格
納部１３９とで構成される。利用履歴格納部１３１と、アイテム嗜好情報格納部１３２と
、属性嗜好情報格納部１３３と、関連属性情報格納部１３４と、制約情報格納部１３６と
、利用ポイント情報格納部１３７と、ユーザ情報格納部１３８と、アイテム情報格納部１
３９は、本発明の第４の実施形態と同様である。

情報処理サーバ制御部７１は、情報処理サーバ装置７を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部７１は、利用ポイント算出部７１１と、関連属性選
出部１１２と、利用ポイント情報取得部１１４とで構成される。関連属性選出部１１２と
、利用ポイント情報取得部１１４は、本発明の第４の実施形態と同様である。なお、本実
施形態においては、利用ポイント算出部７１１のみでポイント分配算出部Ｄ７として機能
する。
利用ポイント算出部７１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２よ
り、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行う。

本実施形態における利用ポイント算出処理を、図６４のフローチャートを用いて説明す
る。
本実施形態における利用ポイント処理の手順は、本発明の第４の実施形態における利用
ポイント算出処理の手順において、ステップＳ２０２の処理をステップＳ９０２の処理で
置き換え、ステップＳ２０４からステップＳ２０８までの処理をステップＳ９０４からス
テップＳ９０９までの処理で置き換えたものであるため、置き換えた処理についてのみ説
明する。
ステップＳ９０２では、利用ポイント算出部７１１が、ステップＳ２０１にて取得した
利用情報が利用ポイントの付与対象であるか否かを判定する。ステップＳ２０１にて取得
した利用情報に特定情報が含まれており、かつ、特定情報である関連属性情報が、制約情
報格納部１３６に記憶されている制約条件のうち少なくとも１つ充足する場合は、付与対
象であると判定し、ステップＳ２０３へ進む。それ以外であれば付与対象でないと判定し
、ステップＳ２０９へ進む。

ステップＳ９０４では、利用ポイント算出部７１１が、アイテム嗜好情報格納部１３２
より、ステップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれる特定情報である関連属性情報に
に対応する基準アイテムと、関連属性情報に対応する関連属性を有するいずれかのアイテ
ムの両方を利用したことのあるユーザ（分配対象ユーザ）のｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する。

分配対象ユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出するには、まず、アイテム嗜好情報格納部１３
２より、ステップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれる特定情報である関連属性情報
に対応する基準アイテムのアイテム識別子と一致するｉｔｅｍ＿ｉｄを有するアイテム嗜
好情報（基準アイテム嗜好情報）を特定する。次に、ステップＳ２０１にて取得した利用
情報に含まれる特定情報である関連属性情報の属性種別識別子と属性値識別子の組合せと
一致する（ｔｙｐｅ＿ｉｄ．ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せを有する属性嗜好情報（関連属性
嗜好情報）を特定する。次に、特定した基準アイテム嗜好情報（第１の先行利用履歴によ
って作成されたアイテム嗜好情報）と関連属性嗜好情報（第２の先行利用履歴によって作
成された属性嗜好情報）において、その両方に存在するｕｓｅｒ＿ｉｄを全て抽出する。
ｕｓｅｒ＿ｉｄの抽出には、利用履歴格納部１３１を用いてもよい。本実施形態において
も、本発明の第４の実施形態と同様に、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配
対象ユーザとすることができ、同様の効果を得ることができる。同様に、関連属性を有す
るいずれかのアイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよいし、基
準アイテムまたは関連属性を有するいずれかのアイテムのうち少なくとも片方を利用した
ことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよい。

次に、利用ポイント算出部７１１が、分配対象ユーザごとに分配率を算出する（ステッ
プＳ９０５）。分配率の算出方法として、本発明の第４の実施形態における分配率算出の
第１〜第５の方法の５種類に加えて、以下の２種類を用いることができる。
分配率算出の第６の方法は、２ユーザ間の類似性を示すユーザ間類似度（第２の類似度
）を用いた方法である。具体的には、ステップＳ９０４にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄごと
に、ステップＳ２０１にて取得した利用情報に対応するユーザ（基準ユーザ）の全ての利
用履歴と、抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する全ての利用履歴とを用いることで類似度を
算出し、その類似度に応じて分配率を算出する方法である。分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｂ
，ａｓ）とし、基準ユーザｕｂとユーザｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ａｓ））との類似度をｓｉｍ（
ｕ，ｕｂ）としたとき、ユーザｕの分配率ｒａｔｅ（ｕ，ｕｂ，ｉｂ，ａｓ）は、式（２
３）で表わされる。

分配率算出の第４の方法は、ユーザ間類似度が高い分配対象ユーザほど分配率が高くな
る。
ユーザ間類似度を算出する方法として例えば、Ｊａｃｃａｒｄ（ジャカード）係数を用
いることができる。Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いる場合は、ユーザｘが利用したことのある
アイテム集合をＩｘ、ユーザｙが利用したことのあるユーザ集合をＩｙ、ユーザｘとユー
ザｙとが共に利用したことのあるアイテム数を｜Ｉｘ ∩ Ｉｙ｜とし、ユーザｘとユーザ
ｙの少なくとも一方が利用したことのあるアイテム数を｜Ｉｘ ∪ Ｉｙ｜としたとき、類
似度は式（２４）で算出することができる。また、ユーザ間類似度算出に、コサイン距離
やピアソン積率相関係数を用いることもできる。

コサイン距離を用いる場合は、例えば、ユーザｘが利用したことのあるアイテム集合を
Ｉｘとし、ユーザｘのアイテムｉｘ（ｉｘ∈Ｉｘ）に対するアイテム嗜好度をＶ（ｉｘ，
ｘ）、ユーザｙが利用したことのあるアイテム集合をＩｙとし、ユーザｙのアイテムｉｙ
（ｉｙ∈Ｉｙ）に対するアイテム嗜好度をＶ（ｉｙ，ｙ）、ユーザｘとユーザｙとが共に
利用したことのあるアイテムをＩｃとし、ユーザｘのアイテムｉｃ（ｉｃ∈Ｉｃ）に対す
るアイテム嗜好度をＶ（ｉｃ，ｘ）、ユーザｙのユーザｉｃに対するアイテム嗜好度をＶ
（ｉｃ，ｙ）としたとき、類似度は式（２５）で算出することができる。

また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、ユーザｘとユーザｙとが共に利
用したことのあるアイテムをＩｃとし、Ｉｃに属するアイテムの数をｎとし、ユーザｘの
アイテムｉｃ（ｉｃ∈Ｉｃ）に対するアイテム嗜好度をＶ（ｉｃ，ｘ）、ユーザｙのユー
ザｉｃに対するアイテム嗜好度をＶ（ｉｃ，ｙ）としたとき、類似度は式（２６）で算出
することができる。これ以外にも、２ユーザ間の類似性を表す指標であれば、どのような
ものを用いてもよい。

分配率算出の第７の方法は、２ユーザ間の相性の良さを示すユーザ間適合度（第２の適
合度）を用いた方法である。具体的には、ステップＳ８０４にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄ
ごとに、基準ユーザのユーザ属性情報と、抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザ属性
情報とを用いることでユーザ間適合度を算出し、そのユーザ間適合度に応じて分配率を算
出する方法である。分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｂ，ａｓ）とし、基準ユーザｕｂとユーザ
ｕ（∈Ｕ（ｉｂ，ａｓ））とのユーザ間適合度をｍａｔｃｈ（ｕ，ｕｂ）としたとき、ユ
ーザｕの分配率ｒａｔｅ（ｕ，ｕｂ，ｉｂ，ａｓ）は、式（２３）のｓｉｍ（ｕ，ｕｂ）
をｍａｔｃｈ（ｕ，ｕｂ）、ｓｉｍ（ｕ’，ｕｂ）をｍａｔｃｈ（ｕ’，ｕｂ）で置き換
えたもので表わされる。分配率算出の第７の方法は、ユーザ間適合度が高い分配対象ユー
ザほど分配率が高くなる。

ユーザ間適合度を算出する方法として、２つのユーザ属性情報間の属性値の一致数を用
いることができる。例えば、属性情報に含まれる属性が性別と年齢と地域である場合に、
一方の属性値が「男」、「２４」、「東京」であり、他方の属性値が「女」、「２４」、
「東京」であるとき、一致する属性数が２であるため、ユーザ間適合度を「２」とする。
また、一致する属性値の条件は、属性ごとにサービス提供者側が自由に決めてよく、例え
ば、年齢なら属性値の差が「５」未満なら一致とするとしてもよいし、属性値が「２０」
〜「２９」なら「２０代」、「３０」〜「３９」なら「３０代」と変換し、変換後の値を
用いて一致するか否かを判定してもよい。「地域」など他の属性についても同様の処理を
行ってよい。また、属性ごとに異なる重みをつけてユーザ間適合度を算出してもよい。例
えば、年齢が一致する場合には、「地域」が一致する場合よりもユーザ間適合度が２倍大
きくなるように算出してもよい。

なお、分配率算出の第６の方法で用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、所定の
条件、例えば、所定数以上のユーザに利用されたアイテムに対応する利用履歴のみを取得
するとしてもよい。所定数は「１」以上の整数であり、サービス提供側が予め決めておけ
ばよい。更に、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用されたアイテムに対応す
る利用履歴のみを取得するとしてもよい。特定の期間はサービス提供側が予め決めておけ
ばよい。

次に、利用ポイント算出部７１１が、ステップＳ９０４にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄの
うち、例えば、抽出した順に１つ選択する（ステップＳ９０６）。
次に、利用ポイント算出部７１１が、ステップＳ９０５にて算出した分配率のうち、ス
テップＳ９０６にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する分配率を選択し、ステップＳ２０
３にて算出した利用親ポイントと選択した分配率とを掛け合わせることで利用ポイントを
変更するための変更値を算出する（ステップＳ９０７）。

次に、利用ポイント算出部７１１が、利用ポイント情報格納部１３７において、ステッ
プＳ９０６にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する利用ポイント情報を特定し、特定した
利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、ステップＳ９０７にて算出した
変更値を加算する（ステップＳ９０８）。
次に、利用ポイント算出部７１１が、ステップＳ９０６にて全てのｕｓｅｒ＿ｉｄを選
択したか否かを判定する（ステップＳ９０９）。全て選択した場合は、ステップＳ２０９
へ進み、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップＳ９０６へ進む。
以上が、本実施形態における利用ポイント算出処理の手順の説明である。

本実施形態における利用ポイントの付与方法によれば、利用ポイント算出処理が行われ
るたびに分配対象ユーザを選出するので、例えば、基準アイテムを利用したユーザを分配
対象ユーザとする場合、本発明の第４の実施形態における分配ユーザ選出処理を実行した
所定のタイミング以降に、基準アイテムを利用したユーザに対しても、利用親ポイントを
分配することができる。このため、より多くのユーザにポイントを分配することができる
。
本発明の第６の実施形態における分配率算出の第６、及び、第７の方法を他の実施形態
でも利用することができる。このとき、同じ関連属性情報であっても、アイテムを利用し
たユーザ（基準ユーザ）によって分配率が異なるため、基準ユーザごとに関連属性情報に
対する分配情報を用意する必要がある。

このため、図６５のように、分配情報格納部１３５に、基準ユーザのユーザ識別子（ｂ
ａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、アイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、属性種別識別子（
ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）と、分配ユーザのユーザ識別子（
ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、利用親ポイントの分配率（ｒａｔｅ）とを関連付けたものを分配情
報として格納する必要がある。

また、分配ユーザ選出処理を行う前に、全てのユーザ間類似度またはユーザ間適合度を
算出しておき、基準ユーザごとに、分配ユーザ選出処理を行う必要がある。つまり、全て
のユーザ識別子から、基準ユーザのユーザ識別子として１つ選択し、選択した基準ユーザ
のユーザ識別子ごとに分配ユーザ選出処理を繰り返し行う必要がある。そして、分配ユー
ザ選出処理の過程において、ステップＳ６０５では、基準ユーザと他のユーザとのユーザ
間類似度を用いる必要がある。そして、ステップＳ６０６では、分配ユーザごとに、選択
した基準ユーザのユーザ識別子（ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、ステップＳ６０３で選
択した関連属性情報に含まれる（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の
組合せと、分配対象ユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップＳ６０５にて算出した分配ユー
ザの分配率（ｒａｔｅ）とを関連付けた分配情報を分配情報格納部１３５に記憶する必要
がある。

また、利用ポイント算出処理のステップＳ２０４において、ステップＳ２０１にて取得
した利用情報に含まれる利用履歴のユーザ識別子と、特定情報である関連属性情報のアイ
テム識別子と属性種別識別子と属性値識別子との組合せが、（ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ
，ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せと一致する分配情報を全
て取得する必要がある。
以上の条件を満たすことで、本発明の第６の実施形態以外の実施形態においても、分配
率算出の第６、及び、第７の方法を用いることができる。

以上のように、各実施形態の情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、及び
情報処理プログラムによれば、利用情報に含まれる特定情報である関連属性情報の基準ア
イテムのアイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ利用情報よりも古い利用
履歴（第１の先行利用履歴）を特定する。そして、第１の先行利用履歴に関連する複数の
ユーザのポイントを更新するため、あるユーザの１回の利用行為をもとにして複数のユー
ザにポイントを付与することが可能である。すなわち、従来の方法に比べて、ポイントが
増加する頻度やポイントが付与されるユーザ数を増やすことができる。このため、ユーザ
は自分のポイントを確認するために頻繁にアイテム提供サーバにアクセスする傾向が強ま
り、アイテムに関する情報を見る機会も増えるので、ユーザのアイテム利用を促進するこ
とができる。

また、多くの種類のアイテムを利用したユーザほど、同じアイテムを後から他のユーザ
が利用する可能性が高いので、それに伴って後からポイントが付与される可能性も高くな
る。このため、「より多くの種類のアイテムを利用しよう」というモチベーションが各々
のユーザで高まり、アイテムの利用が促進される。

更に、後から他の多くのユーザが利用するアイテムをいち早く利用したユーザに多くの
ポイントが溜まる傾向があるので、「今後人気の出そうなアイテムを予測して、他人より
も早く利用しよう」というインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用がより
一層促進される効果が得られる。

なお、本発明を適用したプログラムは、コンピュータをアイテム提供サーバ装置２、情
報処理サーバ装置１，６，７、及び／又は端末装置３の各手段もしくは各部として機能さ
せる。本発明を適用した別のプログラムは、アイテム提供サーバ装置２、情報処理サーバ
装置１，６，７、及び／又は端末装置３に適用される方法の各ステップをコンピュータに
実行させる。

なお、本発明は上述した実施の形態または実施例のみに限定されるものではなく、本発
明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更（付加及び削除も含む。）が可能であるこ
とは言うまでもない。たとえば、情報処理サーバ装置１で行う処理を複数の情報処理装置
によって分担して行うようにしてもよい。

本明細書は様々な範囲及びレベルの発明を開示している。それら発明は、本明細書で説
明した様々な技術的範囲及び具体的レベルの各装置及び各方法だけでなく、拡張ないし一
般化の範囲で、各装置及び各方法から独立の作用、効果を奏する１つ又は複数の要素を抽
出したものや、１つ又は複数の要素を拡張ないし一般化の範囲で変更したものや、さらに
、各装置間及び各方法間で１つ又は複数の要素の組合せを入れ換えたものを含む。

第１〜第３実施形態の符号の説明
１，６，７ 情報処理サーバ装置
２ アイテム提供サーバ装置
３ 端末装置
４，５ ネットワーク
２１ アイテム提供サーバ制御部
２１１ ユーザページ情報作成部
２１２ 類似アイテム情報取得部
２１３ 利用情報中継部
２２ アイテム提供サーバ通信部
２３ 認証部
２４ アイテム提供サーバ格納部
２４１ ユーザ情報格納部
２４２ アイテム情報格納部
２４３ 利用履歴格納部
２４４ 類似アイテム情報格納部
３１ 端末制御部
３１１ ユーザページ表示部
３１２ 利用情報作成部
３２ 端末通信部
３３ 入力部
３４ 表示部
１１，６１，７１ 情報処理サーバ制御部
Ｄ１，Ｄ６，Ｄ７ ポイント分配算出部
１１１，６１１，７１１ 利用ポイント算出部
１１２ 類似アイテム選出部
１１３ 分配ユーザ選出部
１１４ 利用ポイント情報取得部
１２ 情報処理サーバ通信部
１３，６３ 情報処理サーバ格納部
１３１ 利用履歴格納部
１３２ 被嗜好情報格納部
１３３ 類似アイテム情報格納部
１３４ 分配情報格納部
１３５ 利用ポイント情報格納部
１３６ ユーザ情報格納部
１３７ アイテム情報格納部
６３８ 仮ポイント情報格納部
第４〜第６実施形態の符号の説明
１，６，７ 情報処理サーバ装置
２ アイテム提供サーバ装置
３ 端末装置
４，５ ネットワーク
２１ アイテム提供サーバ制御部
２１１ ユーザページ情報作成部
２１２ 関連属性情報取得部
２１３ 利用情報中継部
２２ アイテム提供サーバ通信部
２３ 認証部
２４ アイテム提供サーバ格納部
２４１ ユーザ情報格納部
２４２ アイテム情報格納部
２４３ 利用履歴格納部
２４４ 関連属性情報格納部
３１ 端末制御部
３１１ ユーザページ表示部
３１２ 利用情報作成部
３２ 端末通信部
３３ 入力部
３４ 表示部
１１，６１，７１ 情報処理サーバ制御部
Ｄ１，Ｄ６，Ｄ７ ポイント分配算出部
１１１，６１１，７１１ 利用ポイント算出部
１１２ 関連属性選出部
１１３ 分配ユーザ選出部
１１４ 利用ポイント情報取得部
１２ 情報処理サーバ通信部
１３，６３，７３ 情報処理サーバ格納部
１３１ 利用履歴格納部
１３２ アイテム嗜好情報格納部
１３３ 属性嗜好情報格納部
１３４ 関連属性情報格納部
１３５ 分配情報格納部
１３６ 制約情報格納部
１３７ 利用ポイント情報格納部
１３８ ユーザ情報格納部
１３９ アイテム情報格納部
６３０ 仮ポイント情報格納部

Claims (29)

1. 情報処理装置における情報処理方法であって、
   アイテムに関するユーザの利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納工程と、
   アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性情報格納工程と、
   前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性のアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成工程と、
   前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出工程と
   を含み、
   前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、
   前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、
   前記ポイント分配算出工程は、
   前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴形成工程と、
   前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出工程と
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
2. 情報処理装置における情報処理方法であって、
   ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納工程と、
   アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性情報格納工程と、
   前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成工程と、
   前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出工程と
   を含み、
   前記利用履歴格納工程では、前記関連データの前記関連属性とアイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムが利用された場合に、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記関連属性に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、
   前記ポイント分配算出工程は、
   前記利用履歴格納部から一の利用履歴を選択し、前記選択した一の利用履歴が前記特定情報をもつ場合に、前記一の利用履歴よりも古く、かつ第１の条件を満たす他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴集合形成工程と、
   前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出工程と
   を含み、
   前記先行利用履歴集合形成工程において、前記第１の条件は、前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される基準アイテム識別子と一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される一の基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子及び前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件、のいずれかの条件である、
   ことを特徴とする情報処理方法。
3. 前記先行利用履歴集合形成工程では、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成し、前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第２の先行利用履歴集合を形成し、
   前記変更値算出工程では、前記第１の先行利用履歴集合と前記第２の先行利用履歴集合の両方に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
4. 前記先行利用履歴集合形成工程では、前記第１の条件として、前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される一の基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子一致する条件を用いると共に、前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第２の先行利用履歴集合を形成し、
   前記変更値算出工程では、前記第１の先行利用履歴集合と前記第２の先行利用履歴集合の両方に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理方法。
5. 前記利用履歴格納工程では、利用履歴を、複数の利用履歴の時間的な順序が判別可能であるように格納し、
   前記先行利用履歴集合形成工程では、前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴であるか否かを利用履歴間の時間的な順序に基づき判別して、前記第１の先行利用履歴集合を形成することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
6. 前記利用履歴格納工程では、それぞれの利用履歴を、前記ポイント先行利用履歴形成工程において、前記一の利用履歴として選択された既処理の利用履歴であるか、前記一の利用履歴として選択されていない未処理の利用履歴であるかが判別可能であるように格納し、
   前記先行利用履歴集合形成工程では、前記利用履歴に格納された未処理の利用履歴の中から古い順に前記一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴が特定情報を持つ場合に、前記第１の条件を満たし、かつ既処理の利用履歴を用いて前記第１の先行利用履歴集合を形成すると共に、前記一の利用履歴を既処理の利用履歴として前記利用履歴格納部に格納することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
7. 前記変更値算出工程では、前記利用履歴格納部に格納されている利用履歴を対象にして、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子ごとに、そのユーザまたは端末装置が所定のアイテムを利用した利用回数を算出し、その利用回数に応じた値となるように前記変更値を算出することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理方法。
8. 前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記アイテム識別子と、ユーザのアイテムに対する評価の高さを示す評価値と少なくとも関連付けた利用履歴を格納し、
   前記変更値算出工程では、前記ユーザ集合に含まれる一の利用主体識別子を選択し、前記第１の先行利用履歴集合から前記一の利用主体識別子に対応する評価値を読み出し、前記読み出した評価値に応じた値となるように前記一の利用主体識別子に対応する前記変更値を算出することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
9. 前記利用主体識別子と、ユーザ属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納工程を含み、
   前記変更値算出工程では、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子の内の、前記ユーザ属性情報が所定の条件を満たす利用主体識別子を対象にして前記変更値を算出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
10. 前記関連データ作成工程では、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴の内の、前記アイテム属性情報が所定の条件を満たすアイテム識別子を含む利用履歴に基づいて、前記関連データを作成することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の情報処理方法。
11. 前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、利用主体識別子間の類似度を算出する類似度算出工程を含み、
    前記変更値算出算出工程では、前記一の利用履歴に対応する利用主体識別子である一の利用主体識別子と、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子との前記類似度に応じて、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子ごとに前記変更値を算出することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の情報処理方法。
12. 前記利用主体識別子と、ユーザ属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納工程と、
    ユーザ同士の前記ユーザ属性情報に含まれている各ユーザ属性の一致数が多ければ多いほど、その値が大きくなるように適合度を算出する適合度算出工程と
    を含み、
    前記変更値算出工程では、前記一の利用履歴に対応する利用主体識別子である一の利用主体識別子と前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子との前記適合度に応じた値となるように、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子ごとに前記変更値を算出することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の情報処理方法。
13. 前記変更値算出工程では、前記利用主体識別子と前記アイテム識別子との組み合わせごとに管理されているポイント値を変更するために、前記ユーザ集合の少なくとも一部である利用主体識別子と、前記一の利用履歴の利用アイテム識別子または前記一の利用履歴の特定情報から特定される基準アイテム識別子に対応する組み合わせごとに変更値を算出することを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の情報処理方法。
14. 前記変更値算出工程では、前記変更値が算出されたユーザの人数を算出し、
    前記算出したユーザの人数を、端末装置に送信する送信工程を含むことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の情報処理方法。
15. 前記変更値算出工程では、所定期間における前記変更値の総和が所定の値となるように、前記変更値を算出することを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
16. 前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記アイテム識別子と、ユーザがアイテムを利用した時期または前記利用情報を受信した時期を示す利用時期情報とを少なくとも関連付けた利用履歴を格納し、
    前記関連データ作成工程では、前記利用履歴の内から、前記利用時期情報が示す時期が所定の範囲内にある利用履歴を抽出し、その抽出した利用履歴に基づいて、前記関連データを作成することを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１項に記載の情報処理方法。
17. 前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記アイテム識別子と、ユーザがアイテムを利用した時期または前記利用情報を受信した時期を示す利用時期情報とを少なくとも関連付けた利用履歴を格納し、
    前記変更値算出工程では、
    前記ユーザ集合に含まれる一の利用主体識別子を選択し、前記第１の先行利用履歴集合から前記一の利用主体識別子に対応する前記利用時期情報である第１の利用時期情報を読み出し、前記第１の利用時期情報に応じた値となるように前記一の利用主体識別子に対応する前記変更値を算出することを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の情報処理方法。
18. 前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記アイテム識別子と、アイテム利用に係るユーザの支払い額とを少なくとも関連付けた利用履歴を格納し、
    前記変更値算出工程では、
    前記ユーザ集合に含まれる一の利用主体識別子を選択し、前記第１の先行利用履歴集合から前記一の利用主体識別子に対応する前記支払い額を読み出し、前記読み出した支払い額に応じた値となるように前記一の利用主体識別子に対応する前記変更値を算出することを特徴とする請求項１〜１７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
19. 前記利用主体識別子と、ユーザがアイテム利用に係る資格を得た時期を示す入会時期情報を含むユーザ属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納工程を含み、
    前記変更値算出工程では、
    前記ユーザ集合に含まれる一の利用主体識別子を選択し、前記第１の先行利用履歴集合から前記一の利用主体識別子に対応する前記入会時期情報を読み出し、前記読み出した入会時期情報に応じた値となるように前記一の利用主体識別子に対応する前記変更値を算出することを特徴とする請求項１〜１８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
20. ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、請求項１３記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、
    一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信工程と、
    前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム情報とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信工程と、
    受信した前記アイテム情報と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御工程と
    を含むことを特徴とする表示方法。
21. ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を請求項１４記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、
    前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信する送信工程と、
    前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信工程と、
    受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御工程と
    を含むことを特徴とする表示方法。
22. アイテムに関するユーザの利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を格納する利用履歴格納部と、
    アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報を格納するアイテム属性情報格納部と、
    前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性のアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成部と、
    前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出部と
    を備え、
    前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、
    前記利用履歴格納部では、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を格納し、
    前記ポイント分配算出部は、
    前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴形成部と、
    前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出部と
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
23. ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を格納する利用履歴格納部と、
    アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報を格納するアイテム属性情報格納部と、
    前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成部と、
    前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出部と
    を備え、
    前記利用履歴格納部では、前記関連データの前記関連属性とアイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムが利用された場合に、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記関連属性に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を格納し、
    前記ポイント分配算出部は、
    前記利用履歴格納部から一の利用履歴を選択し、前記選択した一の利用履歴が前記特定情報をもつ場合に、前記一の利用履歴よりも古く、かつ第１の条件を満たす他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴集合形成部と、
    前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出部と
    を備え、
    前記先行利用履歴集合形成部において、前記第１の条件は、前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される基準アイテム識別子と一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される一の基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子及び前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件、のいずれかの条件である、
    ことを特徴とする情報処理装置。
24. ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、請求項１３記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、
    一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信するとともに、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム情報とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する端末通信部と、
    受信した前記アイテム情報と前記ポイント値とを表示装置に表示させる端末制御部と
    を備えることを特徴とする端末装置。
25. ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を請求項１４記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、
    前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信するとともに、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する端末通信部と、
    受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる端末制御部と
    を備えることを特徴とする端末装置。
26. 情報処理装置に実行させる情報処理プログラムであって、
    アイテムに関するユーザの利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納ステップと、
    アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性情報格納ステップと、
    前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性のアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成ステップと、
    前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出ステップと
    を有し、
    前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、
    前記利用履歴格納ステップでは、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、
    前記ポイント分配算出ステップは、
    前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴形成ステップと、
    前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出ステップと
    を有することを特徴とする情報処理プログラム。
27. 情報処理装置に実行させる情報処理プログラムであって、
    ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納ステップと、
    アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性情報格納ステップと、
    前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテムとアイテム属性間の関連度を算出し、基準アイテムとの前記関連度が所定値以上のアイテム属性または基準アイテムとの前記関連度が高い順に所定数のアイテム属性を関連属性として選択し、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた関連データを作成する関連データ作成ステップと、
    前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出ステップと
    を有し、
    前記利用履歴格納ステップでは、前記関連データの前記関連属性とアイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムが利用された場合に、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記関連属性に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、
    前記ポイント分配算出ステップは、
    前記利用履歴格納部から一の利用履歴を選択し、前記選択した一の利用履歴が前記特定情報をもつ場合に、前記一の利用履歴よりも古く、かつ第１の条件を満たす他の利用履歴の集合である第１の先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴集合形成ステップと、
    前記第１の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出する変更値算出ステップと
    を有し、
    前記先行利用履歴集合形成ステップにおいて、前記第１の条件は、前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される基準アイテム識別子と一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件、または前記他の利用履歴の利用アイテム識別子が前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される一の基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子及び前記一の基準アイテム識別子と前記関連データにより対応付けられた関連属性と前記アイテム属性情報を用いて対応付けられるアイテムのアイテム識別子のいずれかと一致する条件、のいずれかの条件である、
    ことを特徴とする情報処理プログラム。
28. ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、請求項１３記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、
    一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、
    前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム情報とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信ステップと、
    受信した前記アイテム情報と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御ステップと
    を実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。
29. ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を請求項１４記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、
    前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、
    前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信ステップと、
    受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御ステップと
    を実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。

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