JP5955286B2 - 評価算出装置、評価算出方法及び評価算出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、評価算出装置、評価算出方法及び評価算出プログラムに関する。

近年、インターネットを介したオンラインショッピングが普及している。このようなオンラインショッピングに関する技術として、ユーザが購入する可能性の高い商品を取り扱う商品紹介ページを検索結果の上位にランキングする技術が知られている。例えば、購入された商品の商品属性を参照して、ユーザが購入する可能性の高い商品属性を評価するスコアを検索クエリ毎に算出し、検索クエリ毎に検索結果のランキングを生成する技術が知られている。

特開２０１２−２０３８２１号公報

しかしながら、上記の従来技術では、商品を適切に評価することができるとは限らなかった。具体的には、上記の技術では、ユーザの購入意欲に寄与する商品属性を評価するので、商品自体に対する評価がユーザにとって適切でない場合がある。このようなことから、上記の従来技術では、商品を適切に評価することができるとは限らなかった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、商品評価の精度を高めることができる評価算出装置、評価算出方法及び評価算出プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る評価算出装置は、商品毎に、当該商品に関するウェブページの閲覧回数と、当該ウェブページにアクセスしたユーザが当該ウェブページを提供する提供者の利益に繋がる行動である利益行動に至った行動回数とを記憶部に格納する格納部と、前記記憶部に記憶されている閲覧回数及び行動回数に基づいて、各商品に対するユーザの評価を算出する算出部とを備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、商品評価の精度を高めることができるという効果を奏する。

図１は、第１の実施形態に係る評価処理の一例を示す説明図である。 図２は、第１の実施形態に係る配信システムの構成例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る配信装置の構成例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る商品情報記記憶部の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る商品ページの一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態に係る配信装置による算出処理手順を示すフローチャートである。 図７は、第１の実施形態に係る配信装置による評価処理手順を示すフローチャートである。 図８は、変形例に係る評価処理の一例を示す説明図である。 図９は、変形例に係る商品情報記記憶部の一例を示す図である。 図１０は、変形例に係るソーシャルグラフの一例を示す図である。 図１１は、第２の実施形態に係る配信装置の構成例を示す図である。 図１２は、第２の実施形態に係る理由情報記憶部の一例を示す図である。 図１３は、第２の実施形態に係る受付画面の一例を示す図である。 図１４は、第２の実施形態に係る受付画面の一例を示す図である。 図１５は、第２の実施形態に係る比較ページの一例を示す図である。 図１６は、配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る評価算出装置、評価算出方法及び評価算出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る評価算出装置、評価算出方法及び評価算出プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（第１の実施形態）
〔１−１．評価処理〕
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る評価処理の一例について説明する。図１は、第１の実施形態に係る評価処理の一例を示す説明図である。図１の例では、後述する配信装置１００によって評価処理が行われる。

配信装置１００は、商品が紹介されている商品ページを提供する。また、配信装置１００は、商品毎に、商品が購入された購入回数と、商品ページがユーザに閲覧された閲覧回数とを記憶する。なお、配信装置１００は、商品ページが閲覧されたが商品が購入されなかった場合にも、閲覧回数を記憶する。

図１の左側の例では、配信装置１００は、商品Ｃ１１〜Ｃ１４に関する情報を記憶する。ここで、１人のユーザによって商品Ｃ１１、Ｃ１２及びＣ１３の商品ページが閲覧されたものとする。また、かかるユーザによって、閲覧された商品Ｃ１１〜Ｃ１３のうち商品Ｃ１１が購入されたものとする。この場合、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１１の購入回数には、「１」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１１の閲覧回数には、「１」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１２の購入回数には、「０」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１２の閲覧回数には、「１」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１３の購入回数には、「０」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１３の閲覧回数には、「１」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１４の購入回数には、「０」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１４の閲覧回数には、「０」が記憶される。このように、配信装置１００は、購入された商品Ｃ１１に関する情報とともに、商品Ｃ１１が購入される前までの所定の期間内に閲覧された商品ページ群の商品Ｃ１２及び商品Ｃ１３に関する情報を記憶する。

そして、配信装置１００は、保持している商品毎に、評価値を算出する。本実施形態では、評価値とは、例えば、商品の購入回数や、閲覧回数等に基づいて得られる情報を示す。具体的には、配信装置１００は、購入回数を閲覧回数で除することによって商品の評価値を算出する。例えば、配信装置１００は、商品Ｃ１１の購入回数「１」を閲覧回数「１」で除することによって商品の評価値「１」を算出する。また、配信装置１００は、商品Ｃ１２の購入回数「０」を閲覧回数「１」で除することによって商品の評価値「０」を算出する。また、配信装置１００は、商品Ｃ１３の購入回数「０」を閲覧回数「１」で除することによって商品の評価値「０」を算出する。

なお、配信装置１００は、商品の閲覧回数が「０」の場合には、商品の評価値を「０」として算出する。例えば、配信装置１００は、商品Ｃ１４の場合には、閲覧回数が「０」なので、商品の評価値として「０」を算出する。

続いて、図１の中央に示すように、ユーザによって商品Ｃ１３及びＣ１４の商品ページが閲覧されたものとする。また、かかるユーザによって、閲覧された商品Ｃ１３及びＣ１４のうち商品Ｃ１３が購入されたものとする。この場合、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１３の購入回数には、「１」が加算されることで「１」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１３の閲覧回数には、「１」が加算されることで「２」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１４の閲覧回数には、「１」が加算されることで「１」が記憶される。

そして、配信装置１００は、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１３の購入回数「１」を閲覧回数「２」で除することによって商品の評価値「０．５」を算出する。また、配信装置１００は、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１４の購入回数「０」を閲覧回数「１」で除することによって商品の評価値「０」を算出する。

続いて、図１の右側に示すように、ユーザによって商品Ｃ１１、Ｃ１２及びＣ１４の商品ページが閲覧されたものとする。また、かかるユーザによって、閲覧された商品Ｃ１１、Ｃ１２及びＣ１４のうち商品Ｃ１４が購入されたものとする。この場合、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１１の閲覧回数には、「１」が加算されることで「２」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１２の閲覧回数には、「１」が加算されることで「２」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１４の購入回数には、「１」が加算されることで「１」が記憶される。また、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１４の閲覧回数には、「１」が加算されることで「２」が記憶される。

そして、配信装置１００は、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１１の購入回数「１」を閲覧回数「２」で除することによって商品の評価値「０．５」を算出する。また、配信装置１００は、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１２の購入回数「０」を閲覧回数「２」で除することによって商品の評価値「０」を算出する。また、配信装置１００は、配信装置１００に記憶されている商品Ｃ１４の購入回数「１」を閲覧回数「２」で除することによって商品の評価値「０．５」を算出する。

なお、図１の左側、中央及び右側に示した例では、同一のユーザによる購入及び閲覧であってもよいし、異なるユーザによる購入及び閲覧であってもよい。

このように、第１の実施形態に係る配信装置１００は、商品毎に、商品の購入回数および閲覧回数に基づいて、商品の評価値を算出する。これにより、配信装置１００は、配信装置１００は、ユーザの実際の行動に裏づけされた評価を算出するので、信憑性が高く適切に商品を評価することができる。すなわち、配信装置１００は、商品評価の精度を高めることができる。

具体的には、図１の左側の例では、ユーザによって商品Ｃ１１〜Ｃ１３が閲覧され、商品Ｃ１１が購入されている。つまり、かかるユーザによって商品Ｃ１１〜Ｃ１３が比較され、商品Ｃ１１が選ばれて購入されたことを意味している。また、図１の例では、商品Ｃ１１は、図１の左側の例及び右側の例において他の商品と比較されているので、合計２回評価対象となっており、そのうち１回購入されたことを意味している。また、図１の例では、商品Ｃ１３は、図１の左側の例及び中央の例において比較されているので、合計２回評価対象となっており、そのうち１回購入されたことを意味している。すなわち、商品が比較された回数は、閲覧回数に該当する。また、商品が比較された回数のうちユーザに選ばれた回数は、購入回数に該当する。

これにより、配信装置１００は、評価対象になった回数が多いほど商品の評価値を低く算出し、商品が選ばれた回数が多いほど評価値を高く算出するので、商品自体に対する評価を適切に行うことができる。

〔１−２．配信システムの構成〕
次に、図２を用いて、第１の実施形態に係る配信システムの構成について説明する。図２は、第１の実施形態に係る配信システムの構成例を示す図である。図２に示すように、配信システム１には、端末装置１０と、配信装置１００とが含まれる。端末装置１０及び配信装置１００は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した配信システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の配信装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、スマートフォンや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、配信装置１００にアクセスすることで、配信装置１００からウェブページを取得し、取得したウェブページを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。

配信装置１００は、ウェブページを配信するサーバ装置である。配信装置１００が提供するウェブページには、例えば、ショッピングサイト、オークションサイト、飲食店紹介サイト、旅行サイトなどに関する各種ウェブページが挙げられる。具体的には、配信装置１００は、端末装置１０からアクセスされた場合に、商品ページを端末装置１０に配信する。なお、商品ページには、例えば、人気の商品を示すランキング枠やユーザに商品を推薦するレコメンド枠が設けられる。かかるレコメンド枠には、商品ページにアクセスするためのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が組み込まれた静止画像や、動画像や、テキストデータなどがレコメンド枠に表示される。例えば、配信装置１００は、商品の評価値が高い商品を優先してレコメンド枠に表示させた商品ページを端末装置１０に配信する。

〔１−３．配信装置の構成〕
次に、図３を用いて、第１の実施形態に係る配信装置の構成について説明する。図３は、第１の実施形態に係る配信装置の構成例を示す図である。図３に示すように、配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、配信装置１００は、配信装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部１２０は、図３に示すように、商品情報記憶部１２１を有する。

（商品情報記憶部１２１）
商品情報記憶部１２１は、商品に関する情報を記憶する。ここで、図４に、第１の実施形態に係る商品情報記記憶部の一例を示す。図４に示した例では、商品情報記憶部１２１は、「商品ＩＤ」、「閲覧商品ＩＤ」、「購入回数」、「閲覧回数」、「評価値」といった項目を有する。

「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「閲覧商品ＩＤ」は、所定の期間内に閲覧された他の商品の「商品ＩＤ」を示す。「購入回数」は、ユーザによって商品が購入された回数を示す。「閲覧回数」は、ユーザによって商品ページが閲覧された回数を示す。例えば、「閲覧回数」には、ユーザによって商品ページがアクセスされた回数の合計値が記憶される。「評価値」は、商品の人気度合いを示す。例えば、評価値が高いほど商品がユーザに購入されやすく人気が高いことを示す。「評価値」の算出例については後述する。

すなわち、図４では、所定の期間内に、商品ＩＤ「Ｃ１１」、「Ｃ１２」、「Ｃ１３」の商品ページが１人のユーザによって閲覧された例を示している。また、図４では、かかるユーザによって閲覧された商品Ｃ１１〜Ｃ１３のうち、商品Ｃ１１がかかるユーザによって購入された例を示している。このため、図４が示すように、閲覧商品ＩＤが「Ｃ１２」及び「Ｃ１３」の場合の商品ＩＤ「Ｃ１１」の購入回数は、「１」となる。また、閲覧商品ＩＤが「Ｃ１２」及び「Ｃ１３」の場合の商品ＩＤ「Ｃ１１」の閲覧回数は、「１」となる。

また、図４では、所定の期間内に、商品ＩＤ「Ｃ１１」、「Ｃ１２」、「Ｃ１４」の商品ページがユーザによって閲覧された例を示している。また、図４では、ユーザによって閲覧された商品Ｃ１１、Ｃ１２及びＣ１４のうち、商品Ｃ１４がかかるユーザによって購入された例を示している。このため、図４が示すように、閲覧商品ＩＤが「Ｃ１２」及び「Ｃ１４」の場合の商品ＩＤ「Ｃ１１」の購入回数は、「０」となる。また、閲覧商品ＩＤが「Ｃ１２」及び「Ｃ１４」の場合の商品ＩＤ「Ｃ１１」の閲覧回数は、「１」となる。さらに、図４では、商品Ｃ１１の評価値が「０．５」である例を示している。

なお、商品情報記憶部１２１に記憶される各レコードは、同一のユーザによる閲覧及び購入に限らず、異なるユーザによる閲覧及び購入でもよい。

また、図４の例では、ユーザが閲覧した商品のうち１つの商品を購入する例を挙げて説明したが、ユーザが閲覧した商品の中から複数の商品を購入する場合にも適用できる。この場合、例えば、商品情報記憶部１２１は、閲覧された商品のうち購入された商品同士と、閲覧されたが購入されなかった商品同士とに関する購入回数および閲覧回数を更新せず、購入された商品と閲覧されたが購入されなかった商品との間で購入回数および閲覧回数を更新する。ただし、この例に限らず、商品情報記憶部１２１は、閲覧された商品のうち購入された商品同士や閲覧されたが購入されなかった商品同士に関する情報を保持するようにしてもよい。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、配信装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（評価算出プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

かかる制御部１３０は、図３に示すように、算出部１３１と、受信部１３２と、抽出部１３３と、配信部１３４と、格納部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（算出部１３１について）
算出部１３１は、商品情報記憶部１２１に記憶されている商品の購入回数および閲覧回数に基づいて、商品の評価値を算出する。具体的には、算出部１３１は、商品が購入されやすく人気が高い商品ほど、大きい値となる評価値を算出する。言い換えれば、商品が売れにくく人気が低い商品ほど、小きい値となる評価値を算出する。

例えば、算出部１３１は、商品毎に、かかる商品の購入回数の合計値を閲覧回数の合計値で除することによって商品の評価値を算出する。図４の例では、算出部１３１は、商品ＩＤが「Ｃ１１」の商品の購入回数の合計値「１」を閲覧回数の合計値「２」で除することによって商品の評価値「０．５」を算出する。算出部１３１は、同様に、商品ＩＤが「Ｃ１２」の商品の評価値「０」、商品ＩＤが「Ｃ１３」の商品の評価値「０．５」、商品ＩＤが「Ｃ１４」の商品の評価値「０．５」を算出する。

なお、算出部１３１は、商品の閲覧回数が「０」である場合には、かかる商品の評価値を「０」として算出する。

（受信部１３２について）
受信部１３２は、端末装置１０から商品ページの取得要求を受信する。例えば、受信部１３２は、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエスト等により、商品ページの取得要求を受信する。

（抽出部１３３について）
抽出部１３３は、受信部１３２によって商品ページの取得要求が受信された場合に、算出部１３１によって算出された評価値に基づいて、人気の商品を示すランキング枠に表示させる商品を商品情報記憶部１２１から抽出する。具体的は、抽出部１３３は、商品ページの取得要求が受信された場合に、評価値が高い順にランキング枠に表示させる商品を抽出する。そして、抽出部１３５は、抽出した商品が評価値の高い順に並べられたランキングを組み込んだ商品ページを配信部１３４に出力する。

抽出部１３３による抽出処理の一例について、図４に示した商品情報記憶部１２１を用いながら説明する。例えば、算出部１３１によって、図４が示すように、商品ＩＤ「Ｃ１１」の評価値「０．５」、商品ＩＤ「Ｃ１２」の評価値「０」、商品ＩＤ「Ｃ１３」の評価値「０．５」、商品ＩＤ「Ｃ１４」の評価値「０．５」が算出されたものとする。また、ユーザが商品ＩＤ「Ｃ１１」の商品ページにアクセスしたものとする。この場合、抽出部１３５は、商品ＩＤ「Ｃ１１」の商品ページに含まれるランキング枠に表示する商品として、評価値が最も高い「０．５」である商品ＩＤ「Ｃ１３」及び商品ＩＤ「Ｃ１４」の商品を抽出する。そして、抽出部１３３は、抽出した商品ＩＤ「Ｃ１３」及び商品ＩＤ「Ｃ１４」の商品を評価値が高い順に並べたランキングを組み込んだ商品ページを配信部１３４に出力する。なお、評価値が同じ値の場合には、例えば、直近に購入された回数が多い商品を上の順位にして並べる。

なお、抽出部１３３は、配信する商品ページのレコメンド枠に表示させる商品を商品情報記憶部１２１から抽出してもよい。また、この場合、同時に閲覧された商品から評価値の高い商品を抽出してもよい。具体的には、抽出部１３３は、商品ページの取得要求が受信された場合に、評価値が高い順にレコメンド枠に表示させる商品を抽出する。なお、抽出部１３５は、商品を抽出する際に、ユーザがアクセスした商品ページの商品を除いて、評価値が最も高い商品を抽出する。そして、抽出部１３５は、抽出した商品をレコメンド枠に組み込んだ商品ページを配信部１３４に出力する。

（配信部１３４について）
配信部１３４は、受信部１３２によって受信された取得要求の送信元である端末装置１０に対して、抽出部１３３によって抽出された商品がランキング枠やレコメンド枠に組み込まれた商品ページを配信する。

図５は、第１の実施形態に係る商品ページの一例を示す図である。図５が示すように、商品ページには、商品ページに商品Ｃ１１が表示され、ランキング枠に抽出部１３３によって抽出された商品Ｃ１３及び商品Ｃ１４が表示される。図５の例では、商品Ｃ１３の方が商品Ｃ１４よりも直近に購入された回数が多いものする。この場合、図５に示すように、ランキングの１位の枠に商品Ｃ１３が表示され、２位の枠に商品Ｃ１４が表示される。また、図５の例では、例えば、商品Ｃ１３がクリックされた場合に、商品Ｃ１３の商品ページに遷移する。

（格納部１３５について）
格納部１３５は、商品情報記憶部１２１に記憶されている情報を更新する。具体的には、格納部１３５は、商品が購入されるたびに、商品情報記憶部１２１に記憶されている購入回数を更新する。また、格納部１３５は、商品が閲覧されるたびに、商品情報記憶部１２１に記憶されている閲覧回数を更新する。

例えば、所定の期間内に、１人のユーザによって商品Ｃ１１〜Ｃ１３が閲覧され、かかるユーザによって商品Ｃ１１が購入されたものとする。この場合、格納部１３５は、図に示す１番目のレコード、３番目のレコード及び５番目のレコードを更新する。具体的には、格納部１３５は、商品ＩＤ「Ｃ１１」、閲覧商品ＩＤ「Ｃ１２」、「Ｃ１３」の購入回数及び閲覧回数に「１」を記憶することで購入回数及び閲覧回数を更新する。また、格納部１３５は、商品ＩＤ「Ｃ１２」、閲覧商品ＩＤ「Ｃ１１」、「Ｃ１３」の購入回数に「０」、閲覧回数に「１」を記憶することで購入回数及び閲覧回数を更新する。また、格納部１３５は、商品ＩＤ「Ｃ１３」、閲覧商品ＩＤ「Ｃ１１」、「Ｃ１２」の購入回数に「０」、閲覧回数に「１」を記憶することで購入回数及び閲覧回数を更新する。

〔１−４．算出処理手順〕
次に、図６を用いて、第１の実施形態に係る配信装置による算出処理の手順について説明する。図６は、第１の実施形態に係る配信装置１００による算出処理手順を示すフローチャートである。

図６に示すように、配信装置１００の受信部１３２は、端末装置１０から商品ページがアクセスされたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。そして、受信部１３２は、商品ページがアクセスされていない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、商品ページがアクセスされるまで待機する。

一方、端末装置１０から商品ページがアクセスされた場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、配信部１３４は、商品ページを端末装置１０に配信する（ステップＳ１０２）。そして、格納部１３５は、かかる商品ページに対応する商品の閲覧回数に「１」を加えることで商品情報記憶部１２１に記憶されている閲覧回数を更新する（ステップＳ１０３）。

続いて、配信装置１００の受信部１３２は、端末装置１０から商品が購入されたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。そして、受信部１３２は、商品が購入されていない場合には（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、商品ページがアクセスされるまで待機する。

一方、端末装置１０から商品が購入された場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、格納部１３５は、かかる商品の購入回数に「１」を加えることで商品情報記憶部１２１に記憶されている購入回数を更新する（ステップＳ１０５）。

続いて、算出部１３１は、購入回数および閲覧回数に基づいて、商品毎に、商品の評価値を算出する（ステップＳ１０６）。そして、算出部１３１は、算出した評価値を商品情報記憶部１２１に格納する（ステップＳ１０７）。なお、算出部１３１は、上述した評価値の算出処理を任意のタイミングで行ってもよい。例えば、算出部１３１は、定期的（例えば、１日毎、１週間毎）に算出処理を行ってもよいし、商品ページがアクセスされた場合に、算出処理を行ってもよい。

〔１−５．配信処理手順〕
次に、図７を用いて、第１の実施形態に係る配信装置による配信処理の手順について説明する。図７は、第１の実施形態に係る配信装置１００による配信処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、配信装置１００の受信部１３２は、端末装置１０から商品ページの取得要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。そして、受信部１３２は、商品ページの取得要求が受信されていない場合には（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、商品ページの取得要求が受信されるまで待機する。

一方、商品ページの取得要求が受信された場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、抽出部１３３は、商品情報記憶部１２１に記憶されている評価値に基づいて商品を抽出する（ステップＳ２０２）。

続いて、配信装置１００の配信部１３４は、抽出部１３３によって抽出された商品が組み込まれた商品ページを、取得要求の送信元である端末装置１０に配信する（ステップＳ２０３）。

〔１−６．変形例〕
上述した第１の実施形態に係る配信装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記の配信装置１００の他の実施形態について説明する。

〔１−６−１．評価値の算出〕
上記実施形態では、商品毎に、商品の購入回数及び閲覧回数を記憶する例を挙げて説明したが、上述してきた配信装置１００は、所定の期間内に閲覧された商品ページ群のうち、購入された商品と対応付けて、購入に至らなかった他の商品毎に、購入回数及び閲覧回数を記憶することもできる。この点について図８及び図９を用いて説明する。図８は、変形例に係る評価処理の一例を示す説明図である。なお、図８の例では、配信装置１００は、商品ＩＤ「Ｃ１１」〜「Ｃ１４」の商品Ｃ１１〜Ｃ１４に関する情報を保持するものとする。

図８の左側の例では、所定の期間内に、商品ＩＤ「Ｃ１１」、「Ｃ１２」、「Ｃ１３」の商品ページが１回ずつ１人のユーザに閲覧され、閲覧された商品Ｃ１１〜Ｃ１３のうち、商品Ｃ１１が購入された例を示す。図８の左側が示すように、購入された商品と閲覧された商品との間で閲覧回数と購入回数が示される。例えば、商品Ｃ１１から商品Ｃ１２へ向かう矢印には、商品Ｃ１１の購入回数「１」、商品Ｃ１１の閲覧回数「１」であることを示す「１／１」が示される。ここで、矢印で結ばれている２つの商品は、同時に評価対象となったことを示す。また、矢印の起点となる側の商品は、かかる商品が購入されたことを示す。

一方、商品Ｃ１２から商品Ｃ１１へ向かう矢印には、商品Ｃ１２の購入回数「０」、商品Ｃ１２の閲覧回数「１」であることを示す「０／１」が示されている。ここで、矢印の終点となる側の商品は、かかる商品が閲覧されたものの購入されなかったことを示す。

また、商品Ｃ１１から商品Ｃ１３へ向かう矢印には、商品Ｃ１１の購入回数「１」、商品Ｃ１１の閲覧回数「１」であることを示す「１／１」が示されている。一方、商品Ｃ１３から商品Ｃ１１へ向かう矢印には、商品Ｃ１３の購入回数「０」、商品Ｃ１１の閲覧回数「１」であることを示す「０／１」が示されている。

なお、閲覧されたが購入されなかった商品Ｃ１２と商品Ｃ１３との間には、実際には商品Ｃ１２及び商品Ｃ１３の購入回数が「０」で、商品Ｃ１２及び商品Ｃ１３の閲覧回数が「１」であるけれども、矢印が示されない。ただし、この例に限らず、閲覧されたが購入されなかった商品同士に関する情報を保持するようにしてもよい。

図８の中央の例では、図８の左側が示す状態から、商品Ｃ１３及びＣ１４の商品ページが閲覧され、商品Ｃ１３が購入された例を示している。図８の中央が示すように、商品Ｃ１３から商品Ｃ１４へ向かう矢印には、商品Ｃ１３の購入回数「１」、商品Ｃ１３の閲覧回数「１」であることを示す「１／１」が示されている。一方、商品Ｃ１４から商品Ｃ１３へ向かう矢印には、商品Ｃ１４の購入回数「０」、商品Ｃ１４の閲覧回数「１」であることを示す「０／１」が示されている。

図８の右側の例では、図８の中央が示す状態から、商品Ｃ１２と商品Ｃ１４が閲覧され、そのうち商品Ｃ１４が購入され、さらに、商品Ｃ１１、Ｃ１３、Ｃ１４が閲覧されそのうち商品１１が閲覧され、さらに、同様に、商品Ｃ１１、Ｃ１３、Ｃ１４が閲覧されそのうち商品１１が閲覧された場合を示している。

図８の右側が示すように、商品Ｃ１４から商品Ｃ１２へ向かう矢印には、商品Ｃ１４の購入回数「１」、商品Ｃ１４の閲覧回数「１」であることを示す「１／１」が示されている。一方、商品Ｃ１２から商品Ｃ１４へ向かう矢印には、商品Ｃ１２の購入回数「０」、商品Ｃ１２の閲覧回数「１」であることを示す「０／１」が示されている。また、商品Ｃ１４から商品Ｃ１１へ向かう矢印には、商品Ｃ１４の購入回数「２」、商品Ｃ１４の閲覧回数「２」であることを示す「２／２」が示されている。一方、商品Ｃ１１から商品Ｃ１４へ向かう矢印には、商品Ｃ１１の購入回数「０」、商品Ｃ１１の閲覧回数「２」であることを示す「０／２」が示されている。また、商品Ｃ１１から商品Ｃ１３へ向かう矢印には、商品Ｃ１１の購入回数「３」、商品Ｃ１１の閲覧回数「３」であることを示す「３／３」が示されている。一方、商品Ｃ１３から商品Ｃ１１へ向かう矢印には、商品Ｃ１３の購入回数「３」、商品Ｃ１３の閲覧回数「０」であることを示す「０／３」が示されている。

ここで、図９に、変形例に係る商品情報記記憶部の一例を示す。図９は、図８の右側の状態のときの商品情報記記憶部１２１の例を示している。図９に示した例では、商品情報記憶部１２１は、「商品ＩＤ」、「閲覧商品ＩＤ」、「購入回数」、「閲覧回数」、「評価値」といった項目を有する。

「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「閲覧商品ＩＤ」は、所定の期間内に閲覧された他の商品の「商品ＩＤ」を示す。「購入回数」は、所定の期間内に閲覧された商品ページ群の商品のうち、購入された商品と対応付けて、購入に至らなかった他の商品毎に、商品ＩＤに対応する商品が購入された回数を示す。「閲覧回数」は、所定の期間内に閲覧された商品ページ群の商品のうち、購入された商品と対応付けて、購入に至らなかった他の商品毎に、商品ＩＤに対応する商品ページが閲覧された回数を示す。「評価値」は、閲覧商品ＩＤに対応する商品と比較した商品の人気度合いを示す。例えば、評価値が高いほど閲覧商品ＩＤに対応する商品より商品ＩＤに対応する商品がユーザに購入されやすく人気が高いことを示す。「評価値」は、例えば、商品ＩＤ毎に、各閲覧商品ＩＤにおける購入回数の合計値を、閲覧回数の合計値で除することによって算出される。

すなわち、図９では、商品ＩＤ「Ｃ１１」によって識別される商品は、所定の期間内に閲覧商品ＩＤ「Ｃ１２」、「Ｃ１３」、「Ｃ１４」に対応する商品ページが閲覧され、閲覧商品ＩＤ「Ｃ１２」との間で、購入回数が「１」、閲覧回数が「１」であり、閲覧商品ＩＤ「Ｃ１３」との間で、購入回数が「３」、閲覧回数が「３」であり、閲覧商品ＩＤ「Ｃ１４」との間で、購入回数が「０」、閲覧回数が「２」であり、評価値が「０．６７」である例を示している。なお、図８では、評価値の小数点第３位を四捨五入するものとする。

なお、「評価値」は、商品ＩＤの商品と対応付けて、閲覧商品ＩＤの商品毎に、算出されてもよい。例えば、算出部１３１は、閲覧商品ＩＤ「Ｃ１２」との間の商品ＩＤ「Ｃ１１」の評価値を、購入回数「１」を閲覧回数「１」で除することで評価値「１」を算出する。また、算出部１３１は、閲覧商品ＩＤ「Ｃ１３」との間の商品ＩＤ「Ｃ１１」の評価値を、購入回数「３」を閲覧回数「３」で除することで評価値「１」を算出する。さらに、算出部１３１は、閲覧商品ＩＤ「Ｃ１４」との間の商品ＩＤ「Ｃ１１」の評価値を、購入回数「０」を閲覧回数「２」で除することで評価値「０」を算出する。

また、図８及び図９の例では、ユーザが閲覧した商品のうち１つの商品を購入する例を挙げて説明したが、ユーザが閲覧した商品の中から複数の商品を購入する場合にも適用できる。この場合、例えば、商品情報記憶部１２１は、閲覧された商品のうち購入された商品同士と、閲覧されたが購入されなかった商品同士とに関する購入回数および閲覧回数を更新せず、購入された商品と閲覧されたが購入されなかった商品との間で購入回数および閲覧回数を更新する。ただし、この例に限らず、商品情報記憶部１２１は、閲覧された商品のうち購入された商品同士や閲覧されたが購入されなかった商品同士に関する情報を保持するようにしてもよい。

このように、配信装置１００は、所定の期間内に閲覧された商品ページ群のうち、購入された商品と対応付けて、購入されなかった他の商品毎に、購入回数及び閲覧回数を記憶した上で評価値を算出することにより、同時に評価対象となった他の商品との関係で評価値を算出することができる。これにより、配信装置１００は、所定の期間内に１人のユーザによって閲覧された商品のうち、購入された商品を判定することができるので、他の商品との間でどちらの商品が人気が高いか判定することができる。

例えば、図９の例では、商品Ｃ１１は、所定の期間内に商品Ｃ１３の商品ページとともに３回閲覧された場合に、３回の評価のうち３回とも購入されている。このため、商品Ｃ１１の方が商品Ｃ１３よりも人気が高いことがわかる。一方、商品Ｃ１１は、所定の期間内に商品Ｃ１４の商品ページとともに２回閲覧された場合に、２回の評価のうち１回も購入されていない。このため、商品Ｃ１４の方が商品Ｃ１１よりも人気が高いことがわかる。

〔１−６−２．所定の期間〕
上記実施形態では、所定の期間を、商品が前回購入された時点から今回購入されるまでの間としてもよい。例えば、格納部１３５は、商品が前回購入された時点から今回購入されるまでの間に、商品ページが閲覧された場合に、商品情報記憶部１２１に記憶されている閲覧回数及び行動回数を更新する。これにより、配信装置１００は、購入された商品に対する閲覧商品を特定することができる。

〔１−６−３．閲覧商品〕
上記実施形態では、商品情報記憶部１２１に記憶される閲覧商品ＩＤの商品を、所定の期間内に閲覧された同一カテゴリの他の商品に限定してもよい。例えば、格納部１３５は、所定の期間内に閲覧された商品ページの他の商品が、商品ＩＤの商品とカテゴリが同一である場合に、「閲覧商品ＩＤ」、「購入回数」、「閲覧回数」を更新する。これにより、配信装置１００は、商品ＩＤの商品の比較対象として適切な他の商品との間で評価値を算出することができる。

〔１−６−４．商品の抽出〕
上記実施形態では、評価値が高い順に商品に関する情報を抽出する例を挙げて説明したが、上述してきた配信装置１００は、所定の期間内に閲覧され同時に評価された商品同士の関係を示す距離に基づいて商品に関する情報を抽出してもよい。この点について図１０を用いて説明する。図１０は、変形例に係るソーシャルグラフの一例を示す図である。図１０は、商品Ａ〜Ｌの商品間の関係を示すソーシャルグラフの例である。ここで、商品間の関係を示す指標を「距離」とする。具体的には、「距離」は、所定の期間内に１人のユーザによって閲覧され同時に評価された商品同士の場合に、「１」とする。例えば、図８の左側の例では、商品Ｃ１１は、所定の期間内に商品Ｃ１３とともに閲覧され同時に評価されているので距離「１」となる。また、「距離」は、所定の期間内に１人のユーザによって閲覧された商品でなくても、他の１つの商品を経由してつながっている場合に、「２」とする。例えば、図８の左側の例では、商品Ｃ１２は、商品Ｃ１３との間で、商品Ｃ１１を経由してつながっているので、距離「２」となる。

図１０の例では、商品Ａが、商品Ｂ及び商品Ｅと直接つながっているので、距離「１」の関係にある例を示すものとする。また、図１０の例では、商品Ａが、商品Ｃとの間で、商品Ｂを介してつながっているので、距離「２」の関係にある例を示す。また、図１０の例では、商品Ａが、商品Ｄ、商品Ｆ、商品Ｇとの間で、他の商品１つを介してつながっているので、距離「２」の関係にある例を示す。また、図１０の例では、商品Ａが、商品Ｈ、商品Ｉ、商品Ｊとの間で、他の商品２つを介してつながっているので、距離「３」の関係にある例を示す。また、図１０の例では、商品Ａが、商品Ｌ、商品Ｋとの間、他の商品３つを介してつながっているので、距離「４」の関係にある例を示す。

ここで、抽出部１３３は、例えば、商品ページのレコメンド枠に表示させる商品として、かかる商品ページの商品から所定の距離内にある商品を抽出する。例えば、抽出部１３３は、商品ページの商品から距離が「２」以内の他の商品を抽出する。この場合、抽出部１３３は、商品Ａから距離「１」である商品Ｂ及び商品Ｅと、商品Ａから距離「２」である商品Ｃ、商品Ｄ、商品Ｆ及び商品Ｇとを抽出する。なお、抽出部１３３は、所定の距離内にある商品の中で評価値が高い商品を優先して抽出してもよい。

このように、配信装置１００は、所定の距離内にある商品を抽出することにより、所定の期間内に閲覧された他の商品に限らず、他の商品を介してつながりのある商品も抽出するので、バラエティに富んだ商品をユーザにレコメンドすることができる。

〔１−７．効果〕
上述してきたように、第１の実施形態に係る配信装置１００は、格納部１３５と、算出部１３１とを有する。格納部１３５は、商品毎に、かかる商品の商品ページ（商品に関するウェブページの一例に相当）の閲覧回数と、かかる商品ページにアクセスしたユーザがかかる商品ページを提供する提供者の利益に繋がる行動である購入回数（利益行動に至った行動回数の一例に相当）とを記憶部に格納する。算出部１３１は、記憶部に記憶されている閲覧回数及び購入回数に基づいて、各商品に対するユーザの評価を算出する。

これにより、配信装置１００は、ユーザの実際の行動に裏づけされた評価を算出するので、信憑性が高く適切に商品を評価することができる。すなわち、配信装置１００は、商品評価の精度を高めることができる。また、配信装置１００は、評価対象になった回数が多いほど商品の評価値を低く算出するので、商品自体に対する評価を適切に行うことができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、格納部１３５は、所定の期間内に閲覧された商品ページ群のうち、購入された商品と対応付けて、購入されなかった他の商品毎に、商品ページの閲覧回数及び購入回数を記憶部に格納する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定の期間内に閲覧された他の商品との関係で評価値を算出することができるので、他の商品との間でどちらの商品が人気が高いか判定することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、格納部１３５は、前回の購入から今回の購入までの間を所定の期間として、商品ページが閲覧された場合に、記憶部に記憶されている閲覧回数及び購入回数を更新する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、購入された商品に対する閲覧商品を特定することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、格納部１３５は、所定の期間内に閲覧された同一カテゴリの商品群毎に閲覧回数及び行動回数を更新する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、商品の比較対象として適切な他の商品との間で評価値を算出することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００は、抽出部１３３と、配信部１３４とをさらに有する。抽出部１３３は、記憶部に記憶されている閲覧回数及び行動回数に基づいて、商品に関する情報を抽出する。配信部１３４は、抽出部１３３によって抽出された商品に関する情報を比較対象としてユーザに配信する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、比較対象となる商品が組み込まれた商品ページをユーザに配信することができるので、ユーザの購買における意思決定を促進することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、抽出部１３３は、記憶部に記憶されている評価値が高い順に、他の商品に関する情報を抽出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、人気の高い商品が組み込まれた商品ページをユーザに配信することができるので、ユーザの購買意欲を高めることができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、抽出部１３３は、所定の期間内に閲覧され同時に評価された商品同士の関係を示す距離に基づいて商品に関する情報を抽出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定の期間内に閲覧され同時に評価された他の商品に限らず、他の商品を介してつながりのある商品も抽出することができるので、バラエティに富んだ商品をユーザにレコメンドすることができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、ユーザから商品を購入した理由をさらに受け付け、抽出された商品とともに受け付けた理由に関する情報が組み込まれた商品ページを端末装置１０に配信する処理について説明する。なお、配信システムの構成は、図１に示した例と同様であるので、以下では説明を省略する。

〔２−１．配信装置の構成〕
まず、図１１を用いて、第２の実施形態に係る配信装置の構成について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る配信装置２００の構成例を示す図である。図１１に示すように、配信装置２００は、配信装置１００と比較して、理由情報記憶部２２２と、受付部２３６とをさらに有する。

（理由情報記憶部２２２について）
理由情報記憶部２２２は、商品を購入した理由に関する各種情報を記憶する。例えば、理由情報記憶部２２２は、商品毎に、ユーザによって各種の購入理由項目が選択された数を記憶する。ここで、図１２に、第２の実施形態に係る理由情報記憶部の一例を示す。図１２に示すように、理由情報記憶部２２２は、「商品ＩＤ」、「閲覧商品ＩＤ」、「購入理由項目」といった項目を有する。

「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「閲覧商品ＩＤ」は、所定の期間内に閲覧された商品の「商品ＩＤ」を示す。「購入理由項目」は、「閲覧商品ＩＤ」の商品と比較して「商品ＩＤ」の商品を購入した各種の理由がユーザに選択された数を示す。図１２が示すように、「購入理由項目」は、例えば、「安い」、「高級感がある」、「手軽」、「メーカがよい」、「デザインがよい」、「フリーコメント」といった項目が挙げられる。なお、「安い」、「高級感がある」、「手軽」、「メーカがよい」、「デザインがよい」といった各種の項目には、購入した理由としてこれらの項目をユーザが選択した数の累計が記憶される。「フリーコメント」には、ユーザによって入力された文字列が記憶される。

なお、「購入理由項目」は、商品のカテゴリに基づいて決定される。また、配信装置２００は、ユーザが商品を購入するたびに、ユーザから受け付けた購入理由を理由情報記憶部２２２に反映する。

すなわち、図１２では、商品ＩＤ「Ｃ１１」の商品が、閲覧商品ＩＤ「Ｃ１３」の商品と比較して、「安い」が３０回、「高級感がある」が８７回、「手軽」が２０回、「メーカがよい」が４８回、「デザインがよい」が６５回ユーザに選択された例を示している。また、図１２では、「フリーコメント」として「Ａ社のサポートの方がしっかりしている。」とユーザに入力された例を示している。

（受付部２３６について）
受付部２３６は、端末装置１０から商品を購入した理由を受け付ける。具体的には、受付部２３６は、受付画面に表示された購入理由項目について入力された情報を受け付ける。図１３は、第２の実施形態に係る受付画面の一例を示す図である。ここで、商品Ｃ１１、Ｃ１３、Ｃ１４が１人のユーザによって閲覧され、かかるユーザによって商品Ｃ１１が購入されたものとする。この場合、図１３が示すように、受付画面には、購入した商品として商品Ｃ１１が表示される。また、図１３が示すように、受付画面には、閲覧したが購入しなかった商品として、商品Ｃ１３、Ｃ１４が表示される。

また、図１３が示すように、受付画面には、「購入理由項目」として「安い」、「高級感がある」、「手軽」、「メーカがよい」、「デザインがよい」といった各種の項目のチェックボックスが設けられる。これにより、ユーザが、購入しなかった商品と比較した購入した商品の購入理由に該当する項目のチェックボックスにチェックを入れることで、受付部２３６は、購入理由を受け付ける。

また、図１３が示すように、受付画面には、「購入理由項目」である「フリーコメント」のコメントを入力可能なテキストボックスが設けられる。これにより、ユーザが、購入しなかった商品と比較した購入した商品の購入理由をテキストボックスに入力することで、受付部２３６は、購入理由のコメントを受け付ける。なお、受付画面には、図１３が示すように、ユーザが購入した商品Ｃ１１と、閲覧したが購入しなかった商品Ｃ１３及びＣ１４が表示される。

また、受付画面は、ユーザが購入した商品と比べて、ユーザが商品を購入しなかった理由を受け付けてもよい。なお、ユーザが購入しなかった商品として受付画面に表示される商品は、同時に評価された商品のうち、購入されなかった商品の中からランダムに抽出してもよいし、順番に全部抽出してもよい。図１４は、第２の実施形態に係る受付画面の一例を示す図である。ここで、商品Ｃ１１、Ｃ１３、Ｃ１４が１人のユーザによって閲覧され、かかるユーザによって商品Ｃ１１が購入されたものとする。また、受付画面に表示されるユーザが購入しなかった商品として、商品Ｃ１３が抽出されたものとする。この場合、図１４が示すように、受付画面には、閲覧したが購入しなかった商品として商品Ｃ１３が表示される。また、図１４が示すように、受付画面には、購入した商品として商品Ｃ１１が表示される。

また、図１４が示すように、受付画面には、購入しなかった理由として、「高い」、「安っぽい」、「デザインが悪い」、「メーカがよくない」、「性能が悪い」といった各種の項目のチェックボックスが設けられてもよい。

（抽出部２３３について）
抽出部２３３は、受信部１３２によって商品ページの取得要求が受信された場合に、算出部１３１によって算出された評価値に基づいて、商品情報記憶部１２１から商品に関する情報を抽出する。また、抽出部２３３は、受信部１３２によって商品の購入理由の取得要求が受信された場合に、理由情報記憶部１２１から商品の購入理由に関する情報を抽出する。具体的には、抽出部２３３は、商品ページのランキング枠やレコメンド枠に表示される商品がクリックされた場合に、クリックされた商品に対応する購入理由項目を抽出する。例えば、抽出部２３３は、上位３つの購入理由項目の数値およびフリーコメントのコメントを抽出する。

抽出部２３３は、例えば、商品ページのランキング枠やレコメンド枠に表示された商品Ｃ１３がクリックされた場合に、商品ＩＤが「Ｃ１１」であって、閲覧商品ＩＤが「Ｃ１３」である購入理由項目の数値が上位３番以内である「高級感がある」、「デザインがよい」、「メーカがよい」の項目及び数値と、フリーコメント項目の「Ａ社のサポートの方がしっかりしている。」を抽出する。また、抽出部２３３は、商品ＩＤが「Ｃ１３」であって、閲覧商品ＩＤが「Ｃ１１」である購入理由項目の数値が上位３番以内である「手軽」、「安い」、「メーカがよい」の項目及び数値と、フリーコメント項目の「こちらの方が軽くて旅行にはお手軽。」を抽出する。

なお、抽出部２３３は、数値が高い上位３つの購入理由項目およびフリーコメントのコメント１つに限らず、任意の数の購入理由項目および複数のコメントを抽出してもかまわない。

また、抽出部２３３は、レコメンド枠に表示させる商品として、「安い」、「高級感がある」、「デザインがよい」といった各種の購入理由項目の数値が高い順に商品を抽出してもよい。例えば、抽出部２３３は、購入理由項目「安い」の数値が上位３番以内である商品を抽出する。これにより、レコメンド枠には、安いことがユーザに高く評価されている商品３つが表示されるので、商品の安さを重視するユーザの購入意欲を高めることができる。

（配信部２３４について）
配信部２３４は、受信部１３２によって受信された取得要求の送信元である端末装置１０に対して、抽出部２３３によって抽出された商品が組み込まれた商品ページを配信する。また、配信部２３４は、受信部１３２によって商品の購入理由の取得要求が受信された場合に、抽出部２３３によって抽出された商品の購入理由に関する情報が組み込まれた比較ページを、端末装置１０に配信する。具体的には、配信部２３４は、商品ページのランキング枠やレコメンド枠に表示された商品がクリックされた場合に、抽出部２３３によって抽出された購入理由項目の数値及びコメントが表示された比較ページを端末装置１０に配信する。

この点について、図５及び図１５を用いて説明する。図１５は、第２の実施形態に係る比較ページの一例を示す図である。例えば、配信装置２００は、図５に示す商品ページのランキング枠に表示されている商品Ｃ１３がクリックされた場合に、商品Ｃ１３と商品Ｃ１１との比較ページを配信する。

図１５の例では、比較ページには、商品ページが取り扱う商品Ｃ１１と、商品ページでクリックされた商品Ｃ１３が表示される。さらに、比較ページには、抽出部２３３によって抽出された商品Ｃ１１の「高級感がある」、「デザインがよい」、「メーカがよい」の項目及び数値と、フリーコメント項目の「Ａ社のサポートの方がしっかりしている。」が表示される。また、比較ページには、抽出部２３３によって抽出された商品Ｃ１３の「手軽」、「安い」、「メーカがよい」の項目及び数値と、フリーコメント項目の「こちらの方が軽くて旅行にはお手軽。」が表示される。

なお、比較ページには、抽出部２３３によって抽出された任意の数の購入理由項目および複数のコメントが表示されてもかまわない。

（格納部２３５について）
格納部２３５は、商品情報記憶部１２１に記憶されている情報を更新する。また、格納部２３５は、理由情報記憶部２２２に記憶されている情報を更新する。具体的には、格納部２３５は、受付部２３６によって購入理由が受け付けられるたびに、理由情報記憶部２２２に記憶されている購入理由項目を更新する。例えば、格納部２３５は、受付部２３６によって受け付けられた購入理由に対応する購入理由項目の数値を加算することで更新する。

〔２−２．効果〕
上述してきたように、第２の実施形態に係る配信装置２００は、受付部２３６と、配信部２３４とをさらに有する。受付部２３６は、ユーザから購入に至った理由を受け付ける。配信部２３４は、抽出部２３３によって抽出された商品に関する情報とともに、受付部２３６によって受け付けた理由が組み込まれた比較ページをユーザに配信する。

これにより、第２の実施形態に係る配信装置２００は、他の商品と比較可能な比較ページを配信することができるので、ユーザの購入意欲を高めることができる。

また、実施形態に係る配信装置２００において、受付部２３６は、商品ページを閲覧したものの購入に至らなかった理由を受け付ける。配信部２３４は、抽出部２３３によって抽出された商品に関する情報とともに、受付部２３６によって受け付けた理由が組み込まれた比較ページをユーザに配信する。

これにより、実施形態に係る配信装置２００は、購入に至らなかった理由がわかる比較ページを配信することができるので、商品購入に参考となる情報をユーザに提供することができる。

〔３．その他〕
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、図３に示した商品情報記憶部１２１は、配信装置１００及び配信装置２００が保持せずに、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、配信装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、商品に関する情報を取得する。

また、配信装置１００及び配信装置２００は、商品の抽出処理は行わず、算出部１３１による算出処理のみを行う算出装置であってもよい。この場合、算出装置は、少なくとも受信部１３２、抽出部１３３及び配信部１３４を有しない。そして、受信部１３２、抽出部１３３及び配信部１３４を有する配信装置が、算出装置によって算出された商品の評価値に基づいて商品を抽出する。また、配信装置１００及び配信装置２００は、商品ページの配信処理は行わず、抽出部１３３による抽出処理のみを行う抽出装置であってもよい。この場合、抽出装置は、少なくとも配信部１３４を有しない。そして、配信部１３４を有する配信装置が、抽出装置によって抽出された商品が組み込まれた商品ページを端末装置１０等に配信する。

なお、上記第１の実施形態における配信装置１００、第２の実施形態における配信装置２００は、例えば図１６に示すような構成のコンピュータ７０によって実現される。図１６は、配信装置１００、配信装置２００の機能を実現するコンピュータ７０の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ７０は、ＣＰＵ７１、ＲＡＭ７２、ＲＯＭ（Read Only Memory）７３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）７４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）７５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）７６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）７７を備える。

ＣＰＵ７１は、ＲＯＭ７３またはＨＤＤ７４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ７３は、コンピュータ７０の起動時にＣＰＵ７１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ７０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ７４は、ＣＰＵ７１によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス７５は、通信回線Ｎを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ７１へ送り、ＣＰＵ７１が生成したデータを、通信回線Ｎを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ７１は、入出力インターフェイス７６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ７１は、入出力インターフェイス７６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ７１は、生成したデータを、入出力インターフェイス７６を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス７７は、記録媒体７８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ７２を介してＣＰＵ７１に提供する。ＣＰＵ７１は、当該プログラムを、メディアインターフェイス７７を介して記録媒体７８からＲＡＭ７２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体７８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

コンピュータ７０が第１の実施形態における配信装置１００として機能する場合、コンピュータ７０のＣＰＵ７１は、ＲＡＭ７２上にロードされたプログラムを実行することにより、算出部１３１、受信部１３２、抽出部１３３、配信部１３４及び格納部１３５の各機能を実現する。また、ＨＤＤ７４には、商品情報記憶部１２１内のデータが格納される。

コンピュータ７０が第２の実施形態における配信装置２００として機能する場合、コンピュータ７０のＣＰＵ７１は、ＲＡＭ７２上にロードされたプログラムを実行することにより、算出部１３１、受付部２３６、受信部１３２、抽出部２３３、配信部２３４及び格納部２３５の各機能を実現する。また、ＨＤＤ７４には、商品情報記憶部１２１および理由情報記憶部２２２内のデータが格納される。

コンピュータ７０のＣＰＵ７１は、これらのプログラムを、記録媒体７８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信回線Ｎを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述した配信装置１００及び配信装置２００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、算出部は、算出手段や算出回路に読み替えることができる。

１ 配信システム
１００ 配信装置
１２１ 商品情報記憶部
１３１ 算出部
１３２ 受信部
１３３ 抽出部
１３４ 配信部
１３５ 格納部

Claims (11)

1. 商品毎に、所定の期間内に当該商品に関するウェブページがユーザによって閲覧された回数である閲覧回数と、前記所定の期間内に当該ウェブページにアクセスしたユーザが当該ウェブページを提供する提供者の利益に繋がる行動である利益行動に至った行動回数とを、前記所定の期間内にユーザによって閲覧されたウェブページ群における他の商品と対応付けて記憶部に格納する格納部と、
   前記記憶部に記憶されている閲覧回数及び行動回数に基づいて、前記所定の期間内にユーザによって閲覧された前記ウェブページ群における商品の中から購入されたことを示す各商品に対するユーザの評価を算出する算出部と
   を備えたことを特徴とする評価算出装置。
2. 前記格納部は、
   所定の期間内にユーザによって閲覧されたウェブページ群のうち、前記利益行動があったウェブページにおける商品と対応付けて、前記利益行動がなかった他のウェブページにおける他の商品毎に、前記ウェブページの前記閲覧回数及び前記行動回数を前記記憶部に格納する
   ことを特徴とする請求項１に記載の評価算出装置。
3. 前記格納部は、
   前回の利益行動から今回の利益行動までの間を前記所定の期間として、前記記憶部に記憶されている閲覧回数及び行動回数を更新する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の評価算出装置。
4. 前記格納部は、
   所定の期間内にユーザによって閲覧されたウェブページ群における同一カテゴリの商品群毎に閲覧回数及び行動回数を更新する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の評価算出装置。
5. 前記記憶部に記憶されている閲覧回数及び行動回数に基づいて、商品に関する情報を抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された商品に関する情報を比較対象としてユーザに配信する配信部
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の評価算出装置。
6. 前記抽出部は、
   前記記憶部に記憶されている評価値が高い順に、他の商品に関するウェブページが示す商品に関する情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項５に記載の評価算出装置。
7. 前記抽出部は、
   商品に関するウェブページにおいて、所定の期間内にユーザによって閲覧され同時に評価された商品同士の関係を示す距離に基づいて商品に関する情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の評価算出装置。
8. ユーザから前記利益行動に至った理由を受け付ける受付部
   をさらに備え、
   前記配信部は、
   前記抽出部によって抽出された商品に関する情報とともに、前記受付部によって受け付けた理由をユーザに配信する
   ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか１つに記載の評価算出装置。
9. 前記受付部は、
   ユーザが商品に関するウェブページを閲覧したものの前記利益行動に至らなかった理由を受け付け、
   前記配信部は、
   前記抽出部によって抽出された商品に関する情報とともに、前記受付部によって受け付けられた理由をユーザに配信する
   ことを特徴とする請求項８に記載の評価算出装置。
10. 評価算出装置が実行する評価算出方法であって、
    商品毎に、所定の期間内に当該商品に関するウェブページがユーザによって閲覧された回数である閲覧回数と、前記所定の期間内に当該ウェブページにアクセスしたユーザが当該ウェブページを提供する提供者の利益に繋がる行動である利益行動に至った行動回数とを、前記所定の期間内にユーザによって閲覧されたウェブページ群における他の商品と対応付けて記憶部に格納する格納工程と、
    前記記憶部に記憶されている閲覧回数及び行動回数に基づいて、前記所定の期間内にユーザによって閲覧された前記ウェブページ群における商品の中から購入されたことを示す各商品に対するユーザの評価を算出する算出工程と
    を含んだことを特徴とする評価算出方法。
11. 商品毎に、所定の期間内に当該商品に関するウェブページがユーザによって閲覧された回数である閲覧回数と、前記所定の期間内に当該ウェブページにアクセスしたユーザが当該ウェブページを提供する提供者の利益に繋がる行動である利益行動に至った行動回数とを、前記所定の期間内にユーザによって閲覧されたウェブページ群における他の商品と対応付けて記憶部に格納する格納手順と、
    前記記憶部に記憶されている閲覧回数及び行動回数に基づいて、前記所定の期間内にユーザによって閲覧された前記ウェブページ群における商品の中から購入されたことを示す各商品に対するユーザの評価を算出する算出手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする評価算出プログラム。

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