JP6053093B1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム - Google Patents

Abstract

ある時期に売れそうな商品としての要素を持ちながら、現状、当該時期に売上が増加していない商品を抽出する。このために商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する。次に商品群と特定した複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する。そして検出した共通要素を有し、かつ商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する。

Description

本発明は情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関し、特に販売増加が見込まれる商品の抽出についての技術分野に関する。

特開２００５−１９６４６９号公報

インターネット等のネットワークを利用した電子商取引システムでは、個々のユーザにとって望ましい商品、興味のありそうな商品をお勧め商品として提示することが行われている。その１つ手法としていわゆる協調フィルタリングにより知られている。例えば属性が共通するユーザ間での商品購入履歴の関連性を用いて、対象のユーザが興味を持つと推定される商品を判定し、そのユーザにお勧め商品として提示するなどである。
上記特許文献１には、このような協調フィルタリングの一手法が開示されている。

ところで各種の商品の中には、特定の時期に販売数が増加する商品がある。例えば五角形鉛筆やタコの置物などは、受験に縁起が良いという理由で受験シーズンに応じた時期（例えば１２月〜２月）に販売数が伸びるという実績がある。
このように特定の時期に販売数が伸びる商品が存在するが、それらの商品と同じ時期に販売が伸びる理由（例えば受験に縁起が良いという理由）を有するにも関わらず、同じ時期に販売数が増加していない商品も存在する。特に販売数が少ない商品は協調フィルタリングによっても抽出されにくい。またある時期に売れるべき理由があるにも、その時期に顕著な売上増が見られない商品を抽出することは、各商品の種別、性質、機能、価格等の属性や、時期的適合性、さらには売上げ実績データなどを照合して、非常に困難な分析が必要となる。
そこで本発明では、協調フィルタリング等で抽出されにくいが、特定の時期に売れそうなものと推定できる商品を容易に抽出できるようにすることを目的とする。

本発明に係る情報処理装置は、商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する商品群特定部と、前記商品群特定部が商品群と特定した複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する共通要素検出部と、前記共通要素検出部が検出した共通要素を有し、かつ前記商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出部とを備えたものである。
この場合、商品群は売上増加時期が共通する商品のグループとなるが、商品群の中で、少なくとも２以上の商品の共通要素を検出すると、その時期に売上が増加する理由の１つが推定できる。そして共通要素を有する推奨商品とは、売上が増加する同じ理由を潜在的に有するにも関わらず、当該時期にさほど売上が増加していないものとなる。つまり推奨商品は、商品群の商品と同じ時期に売れそうな商品と推定できるものとなる。

上記した情報処理装置においては、前記推奨商品抽出部が抽出した推奨商品の取扱い店舗又は取扱い可能性を有する店舗を送信対象店舗として選択し、選択した送信対象店舗の端末装置に対して、少なくとも、当該推奨商品の情報と、前記商品群の売上増加時期の情報を含む販売提案情報の送信制御を行う販売提案情報提供部を備えることが考えられる。
即ち推奨商品を、商品群の商品の売上増加時期に売れそうな商品として推定されるものとして店舗に通知することで販売準備の機会を提供する。

上記した情報処理装置においては、前記販売提案情報提供部は、前記販売提案情報に、推奨商品が有する共通要素の情報も含めるようにすることが考えられる。
共通要素の情報は、推奨商品が共通要素検出対象の商品群の売上増加時期に売れる可能性があるとの推定の根拠になった情報であるので、店舗側にもその情報を共有させる。

上記した情報処理装置においては、前記販売提案情報提供部は、前記販売提案情報で通知する売上増加時期の開始日から所定日時前の時点で、前記販売提案情報を前記送信対象店舗に対して送信する制御を行うことが考えられる。
即ち店舗側で売上増加時期に合わせて商品販売準備を整えることができるように適切なタイミングで販売提案情報を送信する。

上記した情報処理装置においては、前記商品群に含まれる商品を対象とする特定のユーザアクションに応じて、当該ユーザアクションが行われたユーザ端末において、当該ユーザアクションの対象商品と共通要素を有する推奨商品の情報と、前記共通要素の情報とを含む商品紹介情報が提示されるように制御する商品紹介制御部を備えることが考えられる。
或る商品群の商品を対象として商品ウェブページ閲覧等のユーザアクションを行ったユーザは、或る目的でその商品の購入を考えているユーザであると推定できる。すると、その商品と共通要素を有する推奨商品は、そのユーザの商品購入の目的に合致する蓋然性が高いといえる。そこで商品紹介情報として、ユーザの目的に沿う商品として推奨商品を提示する。

上記した情報処理装置においては、前記商品紹介制御部は、前記ユーザアクションとして、前記商品群に含まれる商品を対象とする検索要求が行われた際に、検索結果画面において、前記商品紹介情報が提示されるように制御することが考えられる。
即ち、検索要求は或る商品に興味を持った場合に行うものであるため、その検索結果として提示される商品とともに、共通要素を持つ推奨商品を提示する。

上記した情報処理装置においては、前記商品紹介制御部は、前記ユーザアクションとして、前記商品群に含まれる商品を対象とする購入手続に関する画面において、前記商品紹介情報が提示されるように制御することが考えられる。
或る商品について購入手続を行ったか、或いはその購入手続過程においては、ユーザは共通要素を持つ他の商品も同時に購入候補と考えることが推定される。そこで購入商品と共通要素を持つ推奨商品を提示する。

上記した情報処理装置においては、前記商品紹介制御部は、前記商品群の売上増加時期に該当する時期に前記ユーザアクションが検出された場合に、前記ユーザアクションが行われたユーザ端末において、前記商品紹介情報が提示されるように制御することが考えられる。
推奨商品は、或る商品群の商品の売上増加時期に売れそうだと推定される商品であるため、その売上増加時期に該当するときに、商品紹介情報を提示することが好適な紹介タイミングとなる。

上記した情報処理装置においては、前記商品紹介制御部は、前記特定のユーザアクションが検出された場合に、推奨商品が前記ユーザアクションの対象商品との関係で所定の価格的条件又は店舗条件を満たすことに応じて、前記ユーザアクションが行われたユーザ端末において前記商品紹介情報が提示されるように制御することが考えられる。
例えばユーザアクションの対象となった商品と推奨商品が同価格帯であることなどの価格的条件や、推奨商品の取り扱い店舗であることなどの店舗条件などに応じて、商品紹介情報の提示をするか否かを決める。

上記した情報処理装置においては、前記商品群に含まれる共通要素を有する複数の商品とともに、当該複数の商品との共通要素を有する推奨商品を含めた商品一覧としての商品紹介情報が提示されるように制御する商品紹介制御部を備えることが考えられる。
即ち商品紹介制御部が、共通要素を有する商品として、これまでユーザ一般に認知されている商品とともに、ユーザにはあまり共通要素が知られていない可能性のある商品（推奨商品）を含めて一覧表示させるようにするものである。

本発明に係る情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法として、商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する商品群特定ステップと、前記商品群特定ステップで商品群と特定された複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する共通要素検出ステップと、前記共通要素検出ステップで検出された共通要素を有し、かつ前記商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出ステップと、を備える。
この情報処理方法により、特定の時期に売上が増加する理由を有するにも関わらず、当該時期にさほど売上が増加していない商品を抽出できる。
本発明に係るプログラムは、上記の各情報処理方法としての各ステップの処理を情報処理装置に実行させるプログラムである。

本発明によれば、現時点では特定の時期に売上がさほど増加してはいないが、増加する可能性のある商品を容易に抽出できるという効果がある。

本発明の実施の形態の電子商取引システムのブロック図である。 実施の形態で用いられるコンピュータ装置のブロック図である。 実施の形態の電子商取引サーバの機能構成及びデータベースの説明図である。 実施の形態の関連語データベースと購買履歴データベースの説明図である。 実施の形態の推奨商品データベースと商品群データベースの説明図である。 実施の形態の商品群特定処理のフローチャートである。 商品の売上増加時期の説明図である。 実施の形態の共通要素検出処理のフローチャートである。 実施の形態の推奨商品抽出処理のフローチャートである。 実施の形態の販売提案情報送信処理のフローチャートである。 実施の形態の販売提案の提示態様の説明図である。 実施の形態の商品紹介制御処理のフローチャートである。 実施の形態の紹介商品の提示態様の説明図である。 実施の形態の紹介商品の提示態様の説明図である。 実施の形態の商品紹介制御処理の変形例のフローチャートである。 実施の形態の商品一覧の提示態様の説明図である。 実施の形態の商品一覧の商品紹介情報生成処理のフローチャートである。

以下、実施の形態を次の順序で説明する。
＜１．電子商取引システム構成＞
＜２．ＥＣサーバの機能構成及びデータベース＞
＜３．商品群を元とする推奨商品の抽出＞
＜４．店舗への販売提案＞
＜５．ユーザへの商品紹介＞
＜６．ユーザへの商品一覧提示＞
＜７．まとめ及び変形例＞
＜８．プログラム及び記憶媒体＞

なお実施の形態では、本発明請求項にいう情報処理装置の例として、電子商取引システムを提供する電子商取引サーバ（ＥＣサーバ）を挙げる。電子商取引サーバは１又は複数の情報処理装置によって実現されるものであり、従って本発明請求項にいう情報処理装置は、１つの情報処理装置或いは複数の情報処理装置が連携して実現される。
また実施の形態で用いる主な語句については、以下の意味となる。
・ユーザ：電子商取引システムを利用して商品の閲覧、購入等を行うユーザ
・商品：電子商取引システム上で商取引の対象とされている商品である。物理的な品物としての商品だけでなく各種サービスとしての商品も含む
・店舗：電子商取引システムに出店された店舗
・ユーザアクション：ユーザ端末を用いてユーザが行う行動の総称であり、例えばリンク画像のクリック操作、検索ワード入力、検索実行操作、お気に入り登録操作、購入操作、ログイン操作などが例となる。

＜１．電子商取引システム構成＞
図１に複数の店舗が出店する仮想的な商店街を実現するＥＣ（electronic commerce：電子商取引）システムとして機能するネットワークシステムの構成例を示している。図１における電子商取引サーバ（以下「ＥＣサーバ」という）２が本発明請求項の情報処理装置の実施の形態に相当する。

図１に示すように、本実施の形態に係るＥＣシステムは、ＥＣサーバ２、複数の店舗端末４、複数のユーザ端末５がネットワーク１により相互に通信可能に接続されている。またＥＣサーバ２は電子商取引データベース６にアクセス可能とされている。
なお、以下では「データベース」を「ＤＢ」と表記する。

ネットワーク１の構成は多様な例が想定される。例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＣＡＴＶ（Community Antenna TeleVision）通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が想定される。
またネットワーク１の全部又は一部を構成する伝送媒体についても多様な例が想定される。例えばＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineers）１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、電力線搬送、電話線等の有線でも、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）のような赤外線、ブルートゥース（登録商標）、８０２．１１無線、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。

ＥＣサーバ２は、例えば仮想商店街のポータルとして機能する仮想商店街サーバである。ＥＣサーバ２は、店舗端末４やユーザ端末５から受信した処理要求に基づく処理を実行する。例えばユーザへの商品やサービスの検索ページの提供、各店舗に対する店舗ページの提供、ユーザの検索に応じた商品やサービスの検索、検索結果一覧表示、各ページでの広告やユーザへのお勧め商品等の表示、商品購入に関する処理、店舗管理、ユーザ管理などを行う。

店舗端末４は、仮想商店街に出店する店舗側で使用される情報処理装置として示している。店舗端末４は仮想商店街で販売する商品の情報等を、ＥＣサーバ２を介して電子商取引ＤＢ６に登録することなどに用いられる。例えば、ＥＣサーバ２から提供される専用画面が店舗端末４の表示部に表示される。店舗の担当者はこの専用画面を介して商品の情報等を電子商取引ＤＢ６に登録する。

ユーザ端末５は、仮想商店街を利用して商品やサービスの購入を行うユーザによって操作される情報処理装置として示している。ユーザ端末５は例えばパーソナルコンピュータ、携帯電話機、又は携帯情報端末等の情報処理装置により実現される。

本実施形態の場合、例えば、ＥＣサーバ２ではＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）デーモンが起動される。また店舗端末４又はユーザ端末５ではブラウザが起動され、店舗端末４又はユーザ端末５からは、ブラウザを介して処理要求（ＨＴＴＰリクエスト）がＥＣサーバ２に送信される。ＥＣサーバ２からは、上記の処理要求に対応する処理結果（ＨＴＴＰレスポンス）が店舗端末４又はユーザ端末５に送信される。例えば、ウェブページ記述言語で記述されたページデータが店舗端末４又はユーザ端末５に送信される。そして、このページデータに基づいて、処理結果に基づくウェブページ（画面）が店舗端末４又はユーザ端末５の表示部に表示される。
ＥＣサーバ２はこのような動作によりユーザ端末５に仮想商店街としてのウェブページを提供し、またユーザ端末５からの要求に応じた商品検索、商品提示、広告提示、決済処理等を行う。またＥＣサーバ２は店舗端末４に対しても同様の動作で、商品登録ページの提供や、店舗端末４からの要求に応じた商品登録などを行う。

ＥＣサーバ２がこれらの処理を行うために電子商取引ＤＢ６に必要な情報が格納される。図では本実施の形態の後述の処理に関連するＤＢとして、ユーザＤＢ６ａ、店舗ＤＢ６ｂ、商品ＤＢ６ｃ、広告ＤＢ６ｄ、購買履歴ＤＢ６ｅ、関連語ＤＢ６ｆ、推奨商品ＤＢ６ｇ、商品群ＤＢ６ｈを例示している。もちろんこれ以外にも仮想商店街のポータルとして機能するために必要なＤＢが各種存在する。

ユーザＤＢ６ａには、仮想商店街を利用するユーザに関するデータが登録される。例えば登録されたユーザ毎に、ユーザ識別情報であるユーザＩＤ（identification）、ログインのパスワード、住所、氏名、性別や年齢等の属性情報、決済情報、電子メールアドレスなどが登録される。また各ユーザの購入履歴として、仮想商店街で行われた取引の履歴に関するデータが登録される。例えばユーザＩＤ毎に、購入商品の商品ＩＤ及び商品に関する情報、購入店舗、購入日時、購入価格等が登録される。さらに各ユーザの閲覧履歴、お気に入り登録情報なども記憶される。

店舗ＤＢ６ｂには、仮想商店街に出店している店舗に関するデータが登録される。例えば各店舗について、店舗識別情報としての店舗ＩＤ、名称、住所、電話番号、及び店舗に関するウェブページ（店舗ページ）へのリンク情報（ＵＲＬ（Uniform Resource Locator））などが登録される。
商品ＤＢ６ｃには、仮想商店街で取り扱っている商品に関するデータが登録される。例えば商品テーブル６ｂには、各商品（サービスも含む）について、商品識別情報としての商品ＩＤ、当該商品を販売する店舗の店舗ＩＤ、商品のカテゴリー、名称、価格、在庫、商品に関するウェブページ（商品ページ）へのリンク情報（ＵＲＬ）などが登録される。
なお商品ＩＤとしては、品物の型番等に対応した１つの製品を識別するＩＤや、各店舗の商品を識別するＩＤ（つまり同じ商品であっても各店舗で異なるＩＤ）が用いられる場合があるが、本実施の形態でいう商品ＩＤは前者の例を想定して説明する。但し後者の例であっても実施の形態と同様の処理は可能である。

広告ＤＢ６ｄには、店舗によって登録された広告情報が登録されている。各広告情報としては、商品や店舗の写真やロゴなどの広告画像、広告文としてのテキスト情報、広告を選択するためのキーワード、ＵＲＬリンク、実績情報、広告単価情報などが紐づけられている。実績情報とは、表示回数（インプレッション）、クリック回数、ＣＴＲ（Click Through Rate）、アクセス数、コンバージョン数、ＣＶＲ（Conversion Rate）、商品売上値などである。
ＥＣサーバ２は、広告ＤＢ６ｅから選択した広告画像やテキストを各種ウェブページ上で表示させることができる。

購買履歴ＤＢ６ｅ、関連語ＤＢ６ｆ、推奨商品ＤＢ６ｇ、商品群ＤＢ６ｈについては後述する。
本実施の形態では、ＥＣサーバ２はこのような電子商取引ＤＢ６にアクセスして各種処理に必要な情報を取得する。
なお電子商取引ＤＢ６は、ＥＣサーバ２とは別のサーバコンピュータ内に構築されていてもよいし、ＥＣサーバ２内に構築されていてもよい。
また図示及び説明の便宜上、電子商取引ＤＢ６として示したが、ユーザＤＢ６ａ、店舗ＤＢ６ｂ、商品ＤＢ６ｃ、広告ＤＢ６ｄ、購買履歴ＤＢ６ｅ、関連語ＤＢ６ｆ、推奨商品ＤＢ６ｇ、商品群ＤＢ６ｈの各ＤＢは、ＥＣサーバ２がアクセス可能とされていればどのような形態で実現されていてもよい。例えばＥＣサーバ２と同一システム内の記憶部に各ＤＢのすべてが形成されていてもよいし、各ＤＢの一部又は全部が別体、遠隔地等のコンピュータシステムに設けられていてもよい。もちろん各ＤＢが一つの装置（例えば一つのＨＤＤ等）内に形成されている必要はない。また各ＤＢのそれぞれが、それぞれ１つのＤＢとして構成される必要もない。例えばユーザＤＢ６ａとして記憶される情報が、複数のユーザＤＢ（例えばログイン用のユーザＤＢと取引用のユーザＤＢなど）により記憶管理されてもよい。実施の形態で説明する上記各ＤＢは、実施の形態の処理に関連する情報の記憶部を、それぞれ１つのＤＢの形態で例示したものに過ぎない。

続いて図１に示したＥＣサーバ２、店舗端末４、ユーザ端末５を構成する情報処理装置のハードウエア構成を図２に示す。ＥＣサーバ２、店舗端末４、ユーザ端末５として示した各装置は、情報処理および情報通信が可能な図２に示すようなコンピュータ装置として実現できる。

図２において、コンピュータ装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１は、ＲＯＭ( Read Only Memory)１０２に記憶されているプログラム、または記憶部１０８からＲＡＭ( Random Access Memory )１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１０３にはまた、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、およびＲＡＭ１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４には、入出力インターフェース１０５も接続されている。
入出力インターフェース１０５には、キーボード、マウス、タッチパネルなどよりなる入力部１０６、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、有機ＥＬ（Electroluminescence）パネルなどよりなるディスプレイやスピーカなどよりなる出力部１０７、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ装置などより構成される記憶部１０８、ネットワーク１を介しての通信処理や機器間通信を行う通信部１０９が接続されている。
入出力インターフェース１０５にはまた、必要に応じてメディアドライブ１１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１が適宜装着され、リムーバブルメディア１１１に対する情報の書込や読出が行われる。

このようなコンピュータ装置では、通信部１０９による通信によりデータやプログラムのアップロード、ダウンロードが行われたり、リムーバブルメディア１１１を介したデータやプログラムの受け渡しをしたりすることが可能である。
ＣＰＵ１０１が各種のプログラムに基づいて処理動作を行うことで、ＥＣサーバ２、店舗端末４、ユーザ端末５としての必要な情報処理や通信が実行される。
なお、ＥＣサーバ２、店舗端末４、ユーザ端末５を構成する情報処理装置は、図２のようなコンピュータ装置が単一で構成されることに限らず、複数のコンピュータ装置がシステム化されて構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、ＬＡＮ等によりシステム化されていてもよいし、インターネット等を利用したＶＰＮ等により遠隔地に配置されたものでもよい。

＜２．ＥＣサーバの機能構成及びデータベース＞
図３に１又は複数の情報処理装置で構成されるＥＣサーバ２としての機能構成を示す。
ＥＣサーバ２としての各機能は、情報処理装置においてＣＰＵ１０１でプログラムに応じて実行される処理により実現される機能である。但し以下説明する全部又は一部の各構成の処理をハードウエアにより実現してもよい。
また各機能をソフトウエアで実現する場合に、各機能がそれぞれ独立したプログラムで実現される必要はない。１つのプログラムにより複数の機能の処理が実行されてもよいし、１つの機能が複数のプログラムモジュールの連携で実現されてもよい。

ＥＣサーバ２は、通信部２１、ウェブサーバ２２、管理部２３、検索部２４、商品群特定部２５、共通要素検出部２６、推奨商品抽出部２７、販売提案情報提供部２８、商品紹介制御部２９を有する。

通信部２１は、ネットワーク１を介してのユーザ端末５や店舗端末４、或いは他の情報処理装置との各種通信を行う。例えば通信部２１は、ユーザ端末５や店舗端末４においてブラウザ上で提示されるウェブページを構成するＨＴＭＬデータの送信や、ユーザ端末５や店舗端末４において行われたウェブ画面上での入力情報の受信等を行う。また通信部２１は、ユーザ端末５や店舗端末４に対する電子メール送信等を行う機能も含む。

ウェブサーバ２２は、仮想商店街を構成する各種ウェブページの生成（ＨＴＭＬデータ生成）を行う。例えばポータル画面、検索画面、検索結果画面、商品画面、店舗画面等の各種ページデータの生成を行う。このためにユーザＤＢ６ａ、店舗ＤＢ６ｂ、商品ＤＢ６ｃ、広告ＤＢ６ｄからの必要な情報の取得も行う。
管理部２３は、ユーザ登録、店舗登録、商品登録、ユーザ端末５や店舗端末４からのログイン処理、広告登録、決済処理等、電子商取引システムで必要な処理を行う。またこれらの処理に応じて、ユーザＤＢ６ａ、店舗ＤＢ６ｂ、商品ＤＢ６ｃ、広告ＤＢ６ｄ、購買履歴ＤＢ６ｅ、関連語ＤＢ６ｆの情報の登録・更新等の管理も行う。
検索部２４は、商品ＤＢ６ｃを用いた商品検索や、店舗ＤＢ６ｂを用いた店舗検索、広告ＤＢ６ｅを用いた広告検索等を行い、ウェブページに提示させる商品、店舗、広告等の情報を取得する。これらの情報は例えばウェブサーバ２２に受け渡され、ウェブページの生成に用いられる。

商品群特定部２５は、購買履歴ＤＢ６ｅに記憶された、商品毎に購買日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する処理を行う。つまり同時期に販売が好調となっている複数の商品を検出して、それらを１つの商品群とする。

共通要素検出部２６は、商品群特定部２５が商品群を構成する商品と特定した複数の商品のうちで、少なくとも２以上の商品に該当する共通要素を検出する処理を行う。これは、同時期に売れる商品に共通する「売れる理由」を検出する処理といえる。
共通要素とは、複数商品間で共通の「その時期に売れる理由」を指す各種の要素のことであり、商品の名称、機能、構造、用途などが共通という意味ではない。例えば、「五角形鉛筆」と「タコの置物」は、全く異なる商品であるが、特定時期に販売が伸びるのは「受験応援グッズ」であるという理由がある。そしてそれぞれ受験応援グッズとなりうる何らかの要素を備えている。このように複数の商品で「同じ特定の時期に売れる理由」のことを共通要素と呼んでいる。もしくはその「理由」の根拠（根拠自体は同一とは限らず同じ理由が導かれれば良い）のことを共通要素と考えても良い。
具体的な共通要素検出手法としては、例えば関連語を用いる。共通要素は、例えば各商品の商品説明やユーザレビューに現れる語句などとして、同一の語句や、関連する語句を探索するなどにより検出することができる。例えば「受験応援グッズ」という理由が含まれていたり、その理由を導く根拠（関連語）として「すべらない」「合格」「落ちない」といったような語句があるものは、共通要素を有していると把握すれば良い。

推奨商品抽出部２７は、共通要素検出部２６が検出した共通要素を有し、かつ、その共通要素を持つ複数商品が含まれる商品群には含まれていない商品を推奨商品として抽出する処理を行う。
上述のように「商品群」は、売上増加時期が共通する複数の商品のグループとなる。それらの商品の全部又は一部（２以上）に共通する共通要素が、当該特定の時期に売上が伸びている理由と推定される。一方で、商品群の商品と共通要素を有するのに商品群には含まれていない商品とは、特定の時期に売れる理由又はその理由の根拠である共通要素を持ちながら、当該特定の時期に売上が顕著に伸びてはいない商品である。推奨商品抽出部２７はこのような商品を推奨商品とする。
換言すれば、推奨商品とは、特定時期に売上が増加する理由を潜在的に有するにも関わらず、当該特定時期にさほど売上が増加していない商品である。つまり推奨商品は、商品群の商品と同じ時期に「売れそうな商品」と推定できる商品である。

販売提案情報提供部２８は、推奨商品抽出部２７が抽出した推奨商品の取扱い店舗又は取扱い可能性を有する店舗を送信対象店舗として選択し、選択した送信対象店舗の店舗端末４に対して、少なくとも、当該推奨商品の情報と、商品群の売上増加時期の情報を含む販売提案情報の送信制御を行う。
つまり販売提案情報提供部２８は、ある特定の時期に売れそうな商品を店舗に提案する処理を行う。

商品紹介制御部２９は、或る商品群に含まれる或る商品を対象とする特定のユーザアクションに応じて、当該ユーザアクションが行われたユーザ端末５において、当該ユーザアクションの対象商品と共通要素を有する推奨商品の情報と、共通要素の情報とを含む商品紹介情報が提示されるように制御する。
つまり商品紹介制御部２９は、或る特定の時期に売れそうな商品をユーザに紹介する処理を行う。特に推奨商品は、それまで当該特定の時期に売れていたものではないため、商品紹介制御部２９の処理は、ユーザの目的に適した商品を新たに紹介するという意味を持つ処理ともなり得る。

また商品紹介制御部２９は、或る商品群に含まれる共通要素を有する複数の商品とともに、当該複数の商品との共通要素を有する推奨商品を含めた商品一覧としての商品紹介情報がユーザ端末５において提示させる制御処理も行う。
つまり商品紹介制御部２９は、特定の時期にお勧めの商品一覧を、これまでの実績のある商品だけでなく、これまでは当該特定の時期に販売が伸びたものではないが、同じ理由でお勧めしたい商品（＝推奨商品）を含めたものとする。

これらの推奨商品の抽出や店舗端末４への提案、ユーザ端末５における紹介などを行うために用いる購買履歴ＤＢ６ｅ、関連語ＤＢ６ｆ、推奨商品ＤＢ６ｇ、商品群ＤＢ６ｈにいて、図４，図５で一例を挙げて説明する。
図４に関連語ＤＢ６ｆ、購買履歴ＤＢ６ｅの例を示している。

関連語ＤＢ６ｆは、各種の項目と、その項目に対する関連語を収集したＤＢである。ここでいう「項目」とは、或る特定の時期に売上が増加する理由を示したもので、「関連語」は、例えば、その理由の根拠となる語句である。
例えば特定時期に販売が増加する理由としての「項目」としては「受験応援」「母の日」「父の日」・・・など、商品販売につながる時期的な理由が挙げられる。
関連語は、それらの項目を導く語句であればよく、「受験応援」については「合格」「必勝」「滑らない」「落ちない」「オクトパス（置くとパス）」「五角」などが登録される。
これらの関連語は、予め管理者が設定しても良いし、商品説明やユーザレビューなどに頻出する用語を逐次自動的又は手動で追加登録していくようにしてもよい。例えば受験応援については、既に受験応援グッズとされている商品の説明文やレビュー文に頻出する用語を抽出して、関連語として登録することが考えられる。

購買履歴ＤＢ６ｅは、各商品について、仮想商店街において各種のユーザから購買された日時を登録したＤＢである。例えば図示のように、１つの商品を示す商品ＩＤ毎に、その商品が購買された日時情報が登録されている。
なお購買履歴ＤＢ６ｅは、例えば購買履歴ログ情報のような形式で、商品ＩＤと購買日時が時間軸に沿って並べられるものでもよい。いずれにしても、購買履歴ＤＢ６ｅは、各商品について、購買が発生した日時が検出できるものであれば良い。

図５に商品群ＤＢ６ｈと推奨商品ＤＢ６ｇを示している。
商品群ＤＢ６ｈでは、例えば商品群特定部２５が設定した商品群について、商品群毎に付与される商品群ＩＤ（ｇＩＤ１，ｇＩＤ２・・・）の単位で情報が管理される。
商品群の情報としては、売上増加時期、その商品群に含まれる商品、共通要素情報などである。
売上増加時期は、その商品群の商品が共通して売上数が増加する時期である。時期とは各種の期間が想定されるが、本実施の形態では説明の簡略化のため、１月から１２月の月単位の例とする。そのため図５の例では、１月が売上増加時期の商品群（ｇＩＤ１）から、１２月が売上増加時期の商品群（ｇＩＤ１２）までが管理される例としている。
そして各商品群については、該当する複数の商品が、例えば商品ＩＤにより登録される。なお図面では、商品ＩＤを“ｍ１２１５３６”などとして“ｍ”を付した数字により表している。

また商品群の共通要素情報として、上述の項目又は関連語に関する情報が登録される。
なお、例えば同じ時期に売上が増加する商品の全てが、必ずしも共通の理由によって売れているとは限らない。例えば１月は、「正月グッズ」「受験応援グッズ」「成人式グッズ」「冬期グッズ」などの売上が伸びる。
つまり例えば１月が売上増加時期となる商品群（ｇＩＤ１）に含まれる商品には、異なる理由で売れている商品が含まれている可能性がある。
そこで共通要素情報としては、その商品群において、「受験応援グッズ」という要素が共通する商品、「正月グッズ」という要素が共通する商品・・・など、各商品の共通要素を区別する情報が含まれているとよい。
またその意味では、単に売上増加時期が同時期の商品を商品群としてまとめるのではなく、売上増加時期が同時期で、かつ共通要素を有する複数の商品を、１つの商品群としてまとめたり、同時期商品群の中のサブ商品群としたりすることも考えられる。

図５に示す推奨商品ＤＢ６ｇは、推奨商品抽出部２７が抽出した推奨商品が登録される。
各推奨商品には推奨商品ＩＤ（ｓＩＤ１、ｓＩＤ２・・・）が付与される。そして推奨商品毎に、商品ＩＤ、共通要素情報、共通要素商品、商品群ＩＤ、推奨時期、価格帯等の情報が登録される。
商品ＩＤは、その推奨商品とされた商品のＩＤである。つまり商品ＤＢ６ｃに登録された１つの商品を特定する情報である。
共通要素情報とは、その商品が推奨商品とされた理由となった要素（抽出の元となった商品群の商品と共通の要素）を示す情報である。例えば「受験応援グッズ」「滑らない」などの情報である。
共通要素商品とは、その商品が推奨された元となった商品群において、共通要素を持つ商品の情報である。
商品群ＩＤは、その商品が推奨された元となった商品群の商品群ＩＤである。仮に上述のように商品群を月単位で設定した場合、複数の商品群をそれぞれ元として同一の商品が推奨商品として抽出される場合があるため、商品群ＩＤは複数登録されることもある。
推奨時期は、その推奨商品が売れると推定される時期である。即ち元となった商品群の各商品が売れている時期である。
価格帯は、その推奨商品の価格帯である。例えば“１０００円未満”“１０００〜４９９９円”“５０００〜９９９９円”“１万円〜３万円未満”などの情報である。

この推奨商品ＤＢ６ｇの情報の具体例は次のようになる。例えば商品群（ｇＩＤ１）に「五角形鉛筆」「タコの置物」などが含まれ、当該商品群（ｇＩＤ１）は受験応援グッズとしての共通要素を持っていたとする。この商品群（ｇＩＤ１）を元にして「滑らないハンガー」が推奨商品とされたとする。
この場合「滑らないハンガー」に関して、推奨商品ＩＤが設定され、その商品ＩＤ、共通要素情報（滑らない／受験応援グッズ）、共通要素商品（「五角形鉛筆」「タコの置物」）、商品群ＩＤ（ｇＩＤ１）、推奨時期（１月）、価格帯が登録される。
なお２月を対象として商品群（ｇＩＤ２）や１２月を対象とした商品群（ｇＩＤ１２）を元としても同じように「滑らないハンガー」が抽出された場合、つまり受験応援グッズが１２月から２月にかけて売上が伸びていた場合は、それらの商品群ＩＤや推奨時期、商品群に含まれる共通要素を持つ商品の商品ＩＤも登録される。
これによって、１つの推奨商品について、同じ理由で既に売れている商品と、その時期が管理される状態になる。

＜３．商品群を元とする推奨商品の抽出＞
以下、ＥＣサーバ２が実行する推奨商品の抽出処理を説明する。これは推奨商品を抽出して上記の推奨商品ＤＢ６ｇへ登録するまでの処理である。大きく分けて、商品群特定部２５の機能による商品群特定処理、共通要素検出部２６の機能による共通要素検出処理、推奨商品抽出部２７の機能による推奨商品抽出処理が、ＥＣサーバ２で行われる。

まず図６，図７により商品群特定処理について説明する。
ＥＣサーバ２は、図６Ａに示す商品群特定処理を行う。これは、各商品の売上増加時期を調査して商品群を設定し、商品群ＤＢ６ｈに登録するまでの処理である。

ＥＣサーバ２は図６ＡのステップＳ１０１で、各商品の売上増加時期の特定を行う。各種の商品のうちには、特定の時期に売上が伸びるものがある。今、時期を月単位とする例で説明すると、例えば図７に示すように、各種の商品は、その性質によって月ごとに売上が変動する（又は変動しない）。
図７において商品ｍ１、ｍ３は、１２月、１月、２月が売上増加時期となる。
商品ｍ２は、７月、８月、９月が売上増加時期となる。
商品ｍ４は、特に売上増加時期はなく、年間でまんべんなく売上がある商品である。

図６ＡのステップＳ１０１の処理は、電子商店街で販売される各商品について、このような売上増加時期を特定するか又は売上増加時期が存在しないことを判定する処理である。なお、もちろんこの処理は、電子商店街で取り扱われる全ての商品を対象としてもよいし、一部の商品を対象としてもよい。一部の商品とは、例えば選択した１又は複数のジャンルの商品、選択した１又は複数の価格帯の商品、年間売上数が所定数以上の商品などである。

このステップＳ１０１の処理の具体例を図６Ｂに示している。図６Ｂは１つの商品についての売上増加時期特定処理である。ＥＣサーバ２は、電子商店街で取り扱われる全商品又は一部の商品について、商品毎にそれぞれ図６Ｂの処理を行う。

まずステップＳ１１０でＥＣサーバ２は、売上増加時期の特定を行う商品として処理対象とする１つの商品ＩＤを特定する。
ステップＳ１１１でＥＣサーバ２は、その特定した商品についての購買履歴の情報を購買履歴ＤＢ６ｅから取得する。つまり特定の商品ＩＤについての購買があった日時情報を取得する。
ステップＳ１１２でＥＣサーバ２は、当該処理対象の商品についての時期毎の売上数（販売された個数）を計算する。例えば各月の購買数を算出する。なお、例えば各商品について、時期毎の売上数が管理されているＤＢが存在するのであれば、そのＤＢから時期毎の売上数の情報を取得するのみでよい。

ステップＳ１１３でＥＣサーバ２は、当該商品について、売上数の時期的変動を判定する。即ち特定の時期が売上増加時期となっているか、或いは売上増加時期が存在しないかを判定する。
例えば各月毎の売上数について、標準偏差や分散の値を求め、その値が所定値以上であれば、つまり時期による売上数の変動が認められる値であれば、時期的変動がある商品とし、標準偏差や分散の値が所定値未満であれば、時期的変動がない商品と判定することが考えられる。
時期的変動がない商品の場合は、ステップＳ１１４から、その商品についての図６Ｂの処理を終える。例えば図７の商品ｍ４のような場合である。

時期的変動がある商品であると判定した場合（例えば図７の商品ｍ１、ｍ２、ｍ３等の場合）は、ＥＣサーバ２はステップＳ１１４からＳ１１５に進み、売上増加時期の判定基準を設定する。判定基準とは、各時期の売上数を比較する値であり、各時期が売上増加時期であるか否かを判断する閾値である。
例えば月単位での売上数の平均値に或る加算値を加えた値を判定基準とする。図７には、各商品ｍ１、ｍ２、ｍ３について設定した判定基準ｒｆ１，ｒｆ２，ｒｆ３の例を示している。例えば判定基準ｒｆ１は、商品ｍ１の月ごとの売上数の平均値に、加算値を加算した値とする。
平均値に加算値を加えるのは、顕著に売上が増加している時期を判定するためである。

ステップＳ１１６でＥＣサーバ２は、その商品について売上増加時期を特定する。今、図７の商品ｍ１を処理対象としているとすると、ＥＣサーバ２は各時期（月）の売上数と判定基準ｒｆ１を比較して、売上数が判定基準ｒｆ１を越える時期を売上増加時期と特定する。
そしてステップＳ１１７でその商品の売上増加時期の情報を保存する。なおこの売上増加時期の情報は、例えば商品ＤＢ６ｃにおいて、その商品の属性の１つとして登録しても良いし、ＥＣサーバ２が推奨商品抽出の処理過程の情報として一時的に記憶しておくものでもよい。

以上の図６Ｂの処理を、処理対象とした全ての商品について完了することで、各商品の売上増加時期の特定ができたものとなり、図６ＡのステップＳ１０１を終える。
なおステップＳ１１５で判定基準を商品毎に設定しているのは、平均的な売上数は商品毎に異なることを考慮して、それぞれの商品に適した判定基準で売上増加時期の判定ができるようにするためである。その意味で、加算値も商品毎に設定するとよい。例えば平均値の２０％を加算値とするなどである。

図６ＡのステップＳ１０２では、ＥＣサーバ２は売上増加時期が共通する商品の抽出を行う。これはステップＳ１０１で特定した各商品の売上増加時期の情報を用いて各時期によく売れている商品のグループ化を行うものと言える。
例えば１月が売上増加時期とされた商品を抽出する。同様に、２月、３月・・・１２月のそれぞれについて、その月が売上増加時期とされた商品を抽出する。
そしてステップＳ１０３でＥＣサーバ２は、各時期について抽出された複数の商品について、商品群を設定する。
例えば、１月が売上増加時期とされた商品が複数存在した場合、それらを商品群としてグループ化する。２月〜１２月についても同様である。但し、或る時期（月）について、売上増加時期が該当するとして抽出された商品が１又は０の場合は、商品群を設定しない。

そしてステップＳ１０４でＥＣサーバ２は、各商品群を商品群ＤＢ６ｈに登録する処理を行う。この時点で登録する情報とは、例えば商品群ＩＤ、売上増加時期、含まれる商品の情報である。
例えば１月が売上増加時期とされた複数の商品について、商品群（ｇＩＤ１）として、各情報を登録する。２月〜１２月についても同様に、複数の商品が該当した場合、それぞれを商品群（ｇＩＤ２〜ｇＩＤ１２）として各情報を登録する。

なお、説明上、時期を月単位としているが、もちろん売上増加時期として想定する「時期」とは月単位に限られない。例えば週単位、任意設定した期間、シーズン（春期間、夏期間、秋期間、冬期間）や、例えば夏休み時期（７月及び８月）、正月期間（１月１日〜１月５日）、盆期間（８月５日〜８月１５日）、クリスマス期間（１２月１５日〜１２月２５日）などとして設定した期間なども想定される。またこれら各種の期間を併用してもよい。いずれにしても、図６の処理で、或る期間について、売上増加時期が共通の複数の商品を抽出し、それらを１つの商品群として商品群ＤＢ６ｈに登録するようにすればよい。

続いて図８により共通要素検出処理について説明する。
ＥＣサーバ２は、図８に示す共通要素検出処理として、各商品群について共通要素を検出し、その商品群についての共通要素情報として商品群ＤＢ６ｈに登録する処理を行う。図８の処理は、先の図６Ａの処理で商品群ＤＢ６ｈに登録された商品群それぞれを順次対象として行うことになる。

ＥＣサーバ２はステップＳ２０１で、商品群ＤＢ６ｈに登録されている商品群の中で、今回処理対象とする１つの商品群（商品群ＩＤ）を特定する。
そしてステップＳ２０２でＥＣサーバ２は、変数Ｘに商品数、変数ｘ＝１とセットする。変数Ｘに代入する商品数とは、現在処理対象とした商品群に含まれる商品の数である。

ステップＳ２０３からＳ２０６では、当該商品群の各商品についてそれぞれ商品情報を取得する。
即ちＥＣサーバ２はまずステップＳ２０３で対象の商品群の第（ｘ）の商品の商品ＩＤを商品群ＤＢ６ｈから取得する。そしてステップＳ２０３で、当該商品ＩＤに基づいて商品情報を取得する。例えば商品ＩＤを用いて商品ＤＢ６ｃを検索し、その商品に関する説明文情報や、ユーザのレビュー文の情報などを取得する。
これを、ステップＳ２０５で変数ｘが変数Ｘに達するまで、ステップＳ２０６で変数ｘをインクリメントしながら繰り返す。
つまり、処理対象の商品群に含まれるものとして登録されている各商品のそれぞれについて、順次商品情報を取得していく。

各商品についての商品情報を取得したら、ＥＣサーバ２はステップＳ２０７に進み、共通要素判定を行う。
これは、各商品の商品情報（説明文／レビュー文など）について、形態素解析、語句抽出等を行って、商品間で共通に使われている語句を探したり、関連語ＤＢ６ｆを参照して、各商品で使用される語句が共通の事項についての関連語にあたるかなどを判定する処理となる。
例えば或る商品の説明文やレビューに「合格」という語句が使用され、また他の商品でも「合格」という語句が使用されていた場合、２つの商品には「合格」という共通要素が存在することになる。
また例えば或る商品の説明文やレビューに「五角」という語句が使用されており、他の商品では「置くとパス（オクトパス）」が使われていたとする。これは関連語ＤＢ６ｆを参照すると、共に受験応援グッズの関連語として判定される。つまり或る商品の「五角」や、他の商品の「置くとパス（オクトパス）」も共通要素となる。

このように対象の商品群に含まれる各商品間での共通要素を判定したら、ＥＣサーバ２はステップＳ２０８で、その情報を当該商品群の共通要素情報として商品群ＤＢ６ｈに登録する。例えば「合格」「五角」「置くとパス（オクトパス）」や、それらを総称する「受験」や「受験応援」という情報を共通要素情報とすればよい。或いは共通要素情報は、関連語ＤＢ６ｆのうちの特定の項目（関連語のグループ）を示す情報でもよい。
ＥＣサーバ２は、以上の処理を、各商品群に対して実行し、各商品群について、共通要素情報を商品群ＤＢ６ｈに登録する。

なお、共通要素は、商品群内の全ての商品に共通な要素である必要はない。例えば同時期に異なる理由で売上が伸びる商品も考えられるためである。
例えば日本を想定して１月が売上増加時期となる商品群を考えると、「正月グッズ」「受験応援グッズ」「成人式グッズ」「冬期グッズ」等が混在する可能性がある。そこで少なくとも、２以上の商品において共通要素が検出されれば、その共通要素は当該商品群において共通要素情報に登録する有効な共通要素とすればよい。少なくとも２つの商品で共通する要素は、その時期に売上が伸びる理由となりうる要素として妥当性があると考えられるためである。
またそのため、１つの商品群に、複数の事項に関する共通要素（受験関連、成人式関連等）が検出される場合もある。それぞれが共通要素情報として登録されれば良い。
またこれらの事情から、共通要素情報には、商品群内でその共通要素に該当する商品を示す情報を含むようにするとよい。

続いて図９により推奨商品抽出処理について説明する。
ＥＣサーバ２は、図９に示す推奨商品抽出処理として、ある時期に売上増加が期待できる商品を推奨商品として抽出し、推奨商品ＤＢ６ｇに登録する処理を行う。

ＥＣサーバ２はステップＳ３０１で、商品群ＤＢ６ｈに登録されている商品群の中で、今回処理対象とする１つの商品群（商品群ＩＤ）を特定する。
ステップＳ３０２でＥＣサーバ２は、特定した商品群についての共通要素情報を商品群ＤＢ６ｈから読み出す。
そしてＥＣサーバ２は、ステップＳ３０３〜Ｓ３０９の処理で、当該共通要素情報として記憶された要素と共通要素（一致語又は関連語）を有し、かつ当該対象の商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する。

まずステップＳ３０３でＥＣサーバ２は、商品ＩＤを設定する。
なお、このステップＳ３０３〜Ｓ３０９で探索対象とする商品は、電子商店街で取り扱われる全ての商品を対象としてもよいし、一部の商品を対象としてもよい。一部の商品とは、例えば選択した１又は複数のジャンルの商品、選択した１又は複数の価格帯の商品、年間売上数が所定数以上の商品などである。
ＥＣサーバ２は、ステップＳ３０３においてこのような範囲の探索対象に含まれる１つの商品ＩＤを処理対象に特定する。

ステップＳ３０４では、処理対象とした商品（商品ＩＤ）が、ステップＳ３０１で特定した商品群に含まれるか否かを確認する。つまり当該商品ＩＤが、当該商品群ＩＤの商品の情報として商品群ＤＢ６ｈに登録されているか否かを確認すれば良い。
もし対象の商品ＩＤが対象の商品群に含まれていた場合、ステップＳ３０９に進み、まだ探索対象の全商品について処理を終えていなければステップＳ３０３に戻り、次の商品を処理対象とする。

対象の商品が対象の商品群に含まれていないものである場合とは、その商品が、その商品群の商品と同じ時期によく売れているものではないということである。つまりその商品は、売上増加時期が存在しないか、或いは売上増加時期が対象の商品群の商品とは異なる時期となっている場合である。
その場合ＥＣサーバ２はステップＳ３０５に進み、その商品の商品情報を取得する。例えばその商品の商品ＩＤを用いて商品ＤＢ６ｃを検索し、商品名を取得する。

次にステップＳ３０６でＥＣサーバ２は、その商品の商品情報（例えば商品名）と、対象の商品群の共通要素情報との間で要素比較を行う。具体的には、その商品の商品名に対象の商品群の共通要素情報と同一又は類似の語句や、同じ事項（関連語ＤＢ６ｆの項目）についての関連語が含まれているか否かを判定する。関連語の判断については関連語ＤＢ６ｆを参照する。
例えば商品名が「滑らないハンガー」であったとする。そして対象の商品群の共通要素情報が、「受験応援」項目や、「合格」「五角」「置くとパス（オクトパス）」などの語句とされていたとする。ここで商品名に含まれる「滑らない」は関連語ＤＢ６ｆを参照して、「受験応援」項目の関連語、或いは「合格」等の語句との同じ関連語グループの語句と判断される。
或いは商品名が「五角まんじゅう」であったとすると、対象の商品群の共通要素情報「五角」と一致する語句を有することになる。
このように商品名に、対象の商品群と同じグループの関連語や、関連語に一致する語句があった場合は、共通要素が有ると判定する。
また厳密には関連語と一致しなくとも、発音が一致、発音が類似の語句が存在する場合には、共通要素有りと判定してもよい。

なお、ここでは対象商品の商品名が共通要素を持つものであるか否かを判断するものとしたが、対象商品の商品情報として、その商品に関する説明文やユーザのレビュー文などを取得し、その中に関連語が存在するか否かを判断しても良い。
但し、名称に含まれる語句で共通要素を探索することによれば、より直接的に推奨される理由をユーザに認識させるものとして有効である。

処理対象の商品が、対象の商品群との間で共通要素がないものであれば、ＥＣサーバ２はステップＳ３０７からＳ３０９に進み、探索対象の全商品について処理を終えていなければステップＳ３０３に戻り、次の商品を処理対象とする。

ステップＳ３０６の要素比較で共通要素有りと判定された場合、その商品は、当該商品群の商品と同じ時期に売れる理由を持っていながら、現状、さほどその時期に売れているとは言えない商品ということになる。つまり、その特定の時期に売れる可能性を持つ商品ということができる。
そこでＥＣサーバ２は、共通要素有りとされた商品についてステップＳ３０８で、推奨商品とし、推奨商品ＤＢ６ｇへ登録する処理を行う。即ちその商品を推奨商品として推奨商品ＩＤを付与し、対応して商品ＩＤ、共通要素情報、共通要素商品、商品群ＩＤ、推奨時期、価格帯等の情報を登録する。共通要素情報は、例えば対象の商品群の共通要素情報や今回共通と判定された要素の情報を全て含めても良いし、例えば「受験応援グッズ」など、各種の関連語をまとめる項目の情報としてもよい。或いは関連語ＤＢ６ｆの特定の項目（関連語のグループ）を示す情報でもよい。
商品群ＩＤは、ステップＳ３０１で特定した商品群ＩＤとなる。推奨時期とは、その商品群についての売上増加時期の情報を用いる。

ＥＣサーバ２は、ステップＳ３０９で探索対象とした範囲の全商品について処理を終えたら図９の１回の処理を終える。つまり１つの商品群を元として推奨商品を抽出する処理である。これにより、１つの商品群を元として、１又は複数の推奨商品が抽出され、推奨商品ＤＢ６ｇに登録される。もちろん推奨商品が発見されない場合もある。
ＥＣサーバ２は、以上の図９の処理を、商品群ＤＢ６ｈに登録した各商品群を対象として実行することで、推奨商品ＤＢ６ｇには、各商品群を元にして推奨された商品が登録される状態となる。

以上の処理で、推奨商品ＤＢ６ｇには推奨商品が登録されている状態となる。
推奨商品は、ある時期に売れる可能性が有りながら、現状、さほどその時期に売上が顕著に伸びてはいない商品となる。これは、まだ一般に認知度が低い商品であったり、或いは知られている商品であっても店舗側や購入するユーザ側が、ある購入目的に適した理由に気づいていないような商品となる。
例えば「滑らないハンガー」という商品は、「滑らない」という語句から、受験応援に適していると考えられるが、一般にそのような認識がなされていないため、受験シーズンに特に売上増加が生じていないような場合が考えられる。この場合、上述の処理で「滑らないハンガー」が、受験シーズン（例えば１２月、１月、２月）を推奨時期とする推奨商品として抽出されることになる。

＜４．店舗への販売提案＞
続いて抽出した推奨商品の情報の利用について説明する。まずここでは店舗への販売提案について述べる。抽出した推奨商品は売れそうな商品と推定されるものであるため、この情報を店舗に提供することで、店舗の販売促進機会を創出する。

ＥＣサーバ２は主に販売提案情報提供部２８の機能により、以下の図１０の販売提案情報送信処理を行う。
ＥＣサーバ２は図１０のステップＳ４０１で、本日の年月日を確認し、本日＋αで推奨時期となる推奨商品を推奨商品ＤＢ６ｇから抽出する。ここで“α”とは、推奨商品の販売準備を考慮した日数であり、例えば店舗での販売企画、仕入れなどを考慮した日数であればよい。例えばα＝３０日、４５日、６０日などの固定値でもよいし、商品のジャンル、種別毎に設定した値などとしてもよい。
本日＋αで推奨時期となる推奨商品とは、例えば推奨商品ＤＢ６ｇに登録されている推奨時期からα日の前が本日となる商品である。例えばα＝６０日とした場合、本日が１０月２日であれば、推奨時期が“１２月，１月，２月”とされている推奨商品を抽出する。

続いてステップＳ４０２でＥＣサーバ２は、抽出した推奨商品の数を変数Ｚに代入する。そしてステップＳ４０３〜Ｓ４０９で、抽出した各推奨商品についての処理を行う。
ＥＣサーバ２はステップＳ４０３で変数Ｚ＝０であるか否かを確認する。変数Ｚ＝０とは、本日処理を行う推奨商品が存在しないか、或いは抽出した各推奨商品についての処理を終えた場合である。

変数Ｚ＝０でなければ、ＥＣサーバ２はステップＳ４０４で、抽出した推奨商品の１つを処理対象として選択する。そして選択した推奨商品の商品ＩＤを取得する。
ステップＳ４０５でＥＣサーバ２は、選択した推奨商品の商品情報を、商品ＩＤを用いて例えば商品ＤＢ６ｃから取得する。例えば商品名、ジャンル情報、製品コード、製品画像等を取得する。

ステップＳ４０６でＥＣサーバ２は、当該処理対象の推奨商品についての情報を提供する提供先の店舗を選択する。例えば処理対象の推奨商品の情報を、その種の商品の取り扱いを行わない店舗に通知しても無駄である。そこで、当該推奨商品を取り扱っている店舗、もしくは取り扱う可能性のある店舗を選択する。例えば店舗ＤＢ６ｂや商品ＤＢの情報を用いて、各店舗の取り扱い商品を確認し、当該推奨商品を既に扱っている店舗を検索する。また、現在は取り扱っていないが、当該推奨商品と同ジャンルの商品を扱っている店舗を取扱い可能性のある店舗として抽出してもよい。

ステップＳ４０７でＥＣサーバ２は、選択した推奨商品についての販売提案情報を生成する。例えば、当該対象の推奨商品についての推奨商品ＤＢ６ｇに登録された情報や、商品ＤＢ６ｃから取得した情報を用いて、ステップＳ４０６で選択した１又は複数の店舗に送信する情報を生成する。例えば商品名、製品コード、推奨理由、推奨時期の情報を含む販売提案情報を生成する。

図１１に、ステップＳ４０７で生成する販売提案情報の例を示している。例えば商品名、製品コード、推奨理由、推奨時期、商品画像を含む例としている。
商品名、製品コードにより、商品を特定する。商品画像は必ずしも必要ではないが、店舗スタッフに推奨商品を伝える場合に有用である。
推奨理由としては、その推奨商品について推奨商品ＤＢ６ｇに登録されている共通要素の情報を用いれば良い。例えば「受験応援グッズ」という共通要素情報があれば、それを推奨理由とする。このような推奨理由を含むことで、店舗スタッフが、どうしてこの商品が販売提案されたかを理解しやすくできる。
推奨時期は、その推奨商品について推奨商品ＤＢ６ｇに登録されている推奨時期の情報をそのまま用いる。

そして図１０のステップＳ４０８でＥＣサーバ２は、送信対象として選択した店舗へ、販売提案情報を送信する処理を行う。送信は、例えば電子メール形式でもよいし、店舗端末４への何らかのメッセージ送信機能が存在すれば、その機能を用いてもよい。
ＥＣサーバ２は、以上で１つの推奨商品についての販売提案情報の送信処理を終えたことに応じて、ステップＳ４０９で変数ＺをデクリメントしてステップＳ４０３に戻る。
ステップＳ４０３で変数Ｚ＝０となっていれば、図１０の処理を終える。変数Ｚ＝０でなければ、ステップＳ４０１で抽出した他の推奨商品についてのステップＳ４０４〜Ｓ４０９の処理を同様に行う。

以上の処理により、ＥＣサーバ２が特定の時期に売れる可能性が高いと推定した推奨商品の情報が、適切な時期に、適切な店舗に対して送信される。

＜５．ユーザへの商品紹介＞
次にユーザに対する推奨商品の紹介について説明する。
ＥＣサーバ２が推奨商品ＤＢ６ｇに登録した推奨商品は、或る理由で特定の時期に売れそうな商品と推定されるものである。そこで推奨商品の情報を適切にユーザに提示すれば、或る理由のために商品を探しているユーザにとって購入に適した商品を紹介できることになる。

ＥＣサーバ２は主に商品紹介制御部２９の機能により、以下の図１２の商品紹介制御処理を行う。
ＥＣサーバ２は図１２のステップＳ５０１で、特定のユーザアクションを監視している。
ユーザアクションとは、ユーザ端末を用いてユーザが行う各種の行動であるが、例えばその中で、商品検索操作、購入手続操作（購入手続へ移行する操作や、その過程の操作）などを特定のユーザアクションとする。
或るユーザ端末５において、特定のユーザアクションが行われたことを検知したら、ＥＣサーバ２はステップＳ５０２に進み、そのユーザアクションの対象となっている商品を特定する。例えば商品検索操作の場合、検索ワードに基づいて検索される商品を対象商品として特定する。購入手続操作の場合、購入対象の商品を対象商品とする。

ステップＳ５０３でＥＣサーバ２は、推奨商品ＤＢ６ｇにおいて共通要素商品として登録されている商品の中で、ステップＳ５０２で特定した対象商品に相当する商品が存在するか否かを確認し、存在した場合、その対象商品を共通要素商品としている推奨商品を抽出する。例えば検索操作に応じてリストアップされた商品や、購入対象の商品が、共通要素商品とされている推奨商品を、推奨商品ＤＢ６ｇから抽出すればよい。
ステップＳ５０４でＥＣサーバ２は、抽出した推奨商品の数を変数Ｗに代入する。この時点で変数Ｗ＝０、つまり推奨商品が抽出されなかった場合は、今回検知した特定のユーザアクションに対応しては特に商品紹介は行わずに処理を終える。

１以上の推奨商品が抽出され変数Ｗ＝０とされていなければ、ＥＣサーバ２はステップＳ５０６に進み、抽出した推奨商品の１つを処理対象として選択する。そして選択した推奨商品の商品ＩＤを取得する。
ステップＳ５０７でＥＣサーバ２は、処理対象の推奨商品について推奨商品ＤＢ６ｇに登録されている推奨時期を確認し、現在が、その推奨時期にあたるか否かを確認する。
現在がその推奨商品の推奨時期内であれば、ＥＣサーバ２はステップＳ５０８に進み、選択した推奨商品の商品情報を、商品ＩＤを用いて例えば商品ＤＢ６ｃや広告ＤＢ６ｄから取得する。例えば商品名、ジャンル情報、製品コード、製品画像、価格情報、その商品の広告情報等を取得する。また推奨商品ＤＢ６ｇから当該推奨商品の共通要素情報も取得する。

そしてステップＳ５０９でＥＣサーバ２は、対象の推奨商品についての商品情報、広告情報、共通要素情報等の全部又は一部を用いて商品紹介情報を生成し、ステップＳ５１０でユーザ端末５において提示する情報として処理する。例えば商品紹介情報が所定のページデータに組み込まれた状態でユーザ端末５において表示されるようにページデータ生成やユーザ端末５への送信を行う。

具体的にはこの場合、特定のユーザアクションに対応する態様で商品紹介情報の生成及び出力を行う。
例えば検索操作の場合、ユーザ端末５で図１３のような表示が行われるようにする。
図１３は検索結果画面５１を例示している。この検索結果画面５１には、ＥＣサーバ２が検索部２４の機能により検索した商品の一覧を提示する。
ここではユーザが五角形鉛筆を検索した場合の検索結果画面５１として、検索結果領域５３に五角形鉛筆としての各種の商品が提示された状態を示している。この検索結果画面５１において紹介領域５２を設定し、ここに対象の推奨商品の情報が提示されるようにする。

この場合の処理は次のようになる。
ユーザ端末５において五角形鉛筆についての検索操作が行われたことを、ＥＣサーバ２はステップＳ５０１で特定のユーザアクションとして検知する。ＥＣサーバ２はステップＳ５０２で五角形鉛筆を対象商品として特定する。そしてステップＳ５０３で推奨商品ＤＢ６ｇを参照し、五角形鉛筆が共通要素商品として登録されている推奨商品として「滑らないハンガー」を抽出する。ＥＣサーバ２は、ステップＳ５０６で「滑らないハンガー」を処理対象とする。そして現在が例えば１月であったため、ステップＳ５０８に進んだとする。ＥＣサーバ２は、ステップＳ５０８で「滑らないハンガー」の商品情報、広告情報、共通要素情報等のうちの必要な情報を取得し、ステップＳ５０９で商品紹介情報を生成する。例えば「滑らないハンガー」の広告情報と共通要素情報を用いて、「滑らないハンガー」を受験応援グッズとして紹介する情報を生成する。この商品紹介情報は、検索結果情報ともにウェブサーバ２２の機能によりページデータに合成された後、ユーザ端末５に送信され、図１３のような表示が実行される。

また購入関連操作としてユーザアクションを検出した場合の提示例を図１４Ａ、図１４Ｂに示している。
図１４Ａはユーザが、五角形鉛筆を買い物かごに入れ、購入手続を開始しようとする場合の例である。この場合、買い物かごの商品を提示するカート商品領域５５とともに紹介領域５６を設定し、ここに対象の推奨商品の情報が提示されるようにする。
この場合の処理は次のようになる。ユーザ端末５において五角形鉛筆が買い物かごに入れられて購入手続に移行したことを、ＥＣサーバ２はステップＳ５０１で特定のユーザアクションとして検知する。そしてこの場合、ステップＳ５０２で五角形鉛筆を対象商品とし、ステップＳ５０３で五角形鉛筆が共通要素商品とされている推奨商品として「滑らないハンガー」を抽出する。そしてステップＳ５０８、Ｓ５０９でＥＣサーバ２は、「滑らないハンガー」の商品紹介情報を生成する。この商品紹介情報は、ウェブサーバ２２の機能により購入手続のページデータに合成された後、ユーザ端末５に送信され、図１４Ａのような表示が実行される。

図１４Ｂはユーザが、五角形鉛筆の購入手続を完了した場合の例である。例えば購入完了を示す通知領域５７とともに紹介領域５８を設定し、ここに対象の推奨商品の情報が提示されるようにする。
この場合の処理としては、ユーザ端末５において五角形鉛筆の購入手続が完了に達したことを、ＥＣサーバ２はステップＳ５０１で特定のユーザアクションとして検知する。そしてステップＳ５０２以降で同様の処理が行われ、「滑らないハンガー」の商品紹介情報が生成され、商品紹介情報がウェブサーバ２２の機能により購入完了のページデータに合成された後、ユーザ端末５に送信され、図１４Ｂのような表示が実行される。

図１２のステップＳ５１０までの処理で、１つの推奨商品について以上の例のようにユーザ端末５において商品紹介が行われる。
ＥＣサーバ２はステップＳ５１１で変数ＷデクリメントしてステップＳ５０５に戻る。
ステップＳ５０５で変数Ｗ＝０となっていれば、図１２の処理を終える。変数Ｗ＝０でなければ、ステップＳ５０３で抽出した他の推奨商品についてのステップＳ５０６〜Ｓ５１１の処理を同様に行う。
なお、複数の推奨商品について商品紹介情報が生成された場合、最終的なユーザ端末への送信は、各推奨商品の商品紹介情報が生成された後において行われるようにするとよい。例えば複数の推奨商品の商品紹介情報をそれぞれページデータとして合成した後に、ユーザ端末への送信が行われるとよい。

ところで或る推奨商品についてのステップＳ５０７の判断で、もし現在が、その推奨商品の推奨時期でなければ、ステップＳ５１１に進んで変数ＷをデクリメントしステップＳ５０５に戻る。つまりその推奨商品についての商品紹介情報は生成せず、ユーザへの商品紹介は行わないようにしている。

なお、図１２のように商品紹介を行う場合のトリガとなる特定のユーザアクションとしては、検索操作や購入関連操作は一例である。
例えば或る商品についてのお気に入り登録操作を特定のユーザアクションとしてもよい。その場合、お気に入り登録後の画面、例えばお気に入り登録一覧画面で、推奨商品の紹介が行われれば良い。或いはお気に入り登録後に、各種ページ上での広告と同様の態様で推奨商品の紹介が行われるようにしてもよい。
また。或る商品についての検索結果画面のクリックや、広告のクリックなどを特定のユーザアクションとし、これらの場合に遷移するページ、例えば商品詳細ページや店舗ページなどにおいて、推奨商品の紹介情報が提示されてもよい。
もちろん他のユーザアクションも考えられる。いずれの場合も図１２と同様の処理が行われれば良い。

さらには、ユーザアクションに関わらず、推奨商品の紹介情報が提示されるようにすることも考えられる。例えば現在が推奨時期となる推奨商品を選択し、任意の時点でユーザ端末５に送信するような例である。或いはまた、現在が推奨時期となっている推奨商品の広告を表示させることも考えられる。

ここで図１２の処理の変形例を図１５に示す。
図１５Ａは、図１２のステップＳ５０７とＳ５０８の間にステップＳ５２０の処理を加えた例である。
ステップＳ５２０でＥＣサーバ２は、処理対象としている推奨商品とユーザアクションの対象商品との間での店舗条件を確認する。例えば店舗条件として、その推奨商品がユーザアクションの対象となった商品と同じ店舗で扱われているか否かを確認する処理を行う。
例えば図１４Ａ、図１４Ｂの例のトリガとした購入関連操作が行われた場合に、その購入店舗で、推奨商品が販売されているか否かを店舗ＤＢ６ｂ等の情報から確認する。そして取り扱われている場合のみ、ステップＳ５０８〜Ｓ５１０の処理を行う。
これにより、購入手続のページや、店舗ページ或いは商品詳細ページにおいて推奨商品の商品紹介情報を提示させるのは、その推奨商品が、その対象の店舗で取り扱われている場合のみとなる。これにより商品紹介情報を、当該店舗での販売促進に適した情報とすることができる。

図１５Ｂは、図１２のステップＳ５０７とＳ５０８の間にステップＳ５２１の処理を加えた例である。
ステップＳ５２１でＥＣサーバ２は、処理対象としている推奨商品とユーザアクションの対象商品との間での価格的条件を確認する。例えば同価格帯であるという条件である。このために推奨商品の価格帯を確認し、これがユーザアクションの対象となった商品と同じ価格帯であるか否かを確認する。そして同価格帯である場合のみ、ステップＳ５０８〜Ｓ５１０の処理を行う。
これにより、ユーザアクションが対象としている商品と、推奨商品が同価格帯の場合のみ、商品紹介情報が提示される。従って、ユーザにとっては、探している商品と同価格帯であって、探している商品と同様の理由で購入に適した商品が紹介されることとなる。つまりユーザがある程度想定している予算にあわせて、他の購入候補が提示されることになる。

商品紹介情報によりユーザに提示する推奨商品の選択条件は、店舗での取扱い有無や価格帯以外にも考えられる。
例えば複数の推奨商品が紹介する対象となった場合、ランダムに１つ又は所定数を紹介する商品として選択したり、ユーザの履歴や属性に応じて紹介する推奨商品を選択することも考えられる。
またウェブページ上で複数個（ｎ個）の商品紹介情報を提示可能な場合に、ｍ個（ｍ＞ｎ）の推奨商品が紹介する対象となった場合には、各種の価格帯の商品を均等に紹介することも考えられる。

＜６．ユーザへの商品一覧提示＞
次に商品紹介制御部２９の他の機能としてＥＣサーバ２が実行できるユーザへの商品一覧提示処理を説明する。
図１６に商品一覧提示態様の例を示す。例えばＥＣサーバ２が提供する仮想商店街の或るページにおいて、特選商品、バーゲン商品などとして、複数の商品を提示することがある。本実施の形態では、このような態様で、特定のテーマに合わせた商品一覧を提示する際に、推奨商品も含むようにするものである。
例えば、図のような受験応援のための商品の特集ページ５９において、通常、受験応援グッズとして認知されている商品ＭＪ（例えば「五角形鉛筆」や「合格はちまき」等）などとともに、受験応援グッズとの共通要素を有することで推奨商品とされた商品ＭＳ（例えば「滑らないハンガー」や「落ちないマスク」等）も含めるようにする。即ちそれまで受験応援グッズとしてはあまり認識されていなくても、受験関連の共通要素で推奨商品とされたものを、受験応援グッズとしての一覧に含める。
このようにすることで、或るテーマに合うものと一般には認識されていない商品を、そのテーマに沿うものとしてユーザに紹介できることになる。

このような商品一覧を提示させるための図１７にＥＣサーバ２の処理を示す。
ＥＣサーバ２はステップＳ６０１で、商品群ＤＢ６ｈに登録されている商品群の１つを選択する。ここでは、例えば現在が売上増加時期に当たる商品群を選択することが適当である。
ステップＳ６０２でＥＣサーバ２は、その商品群の中で、特定の共通要素を持つ商品を抽出する。例えば「受験応援グッズ」としての共通要素を持つ商品を抽出する。先に述べたように、単に売上増加期間のみでグループ化した商品群には、異なる理由（例えば「成人式用品」等）により、その時期に売れているものが含まれるからである。なお、商品群が、全ての商品が共通する要素を持つものとして管理されている場合は、このステップＳ６０２では、商品群に含まれる全商品を抽出すれば良い。

ステップＳ６０３でＥＣサーバ２は、ステップＳ６０２で抽出した商品と共通要素を持っている推奨商品を推奨商品ＤＢ６ｇから抽出する。具体的には、ステップＳ６０２で抽出した商品が共通要素商品として登録されている推奨商品を抽出すれば良い。
ＥＣサーバ２はステップＳ６０４で商品一覧情報を生成する。即ちステップＳ６０２で抽出した複数の商品と、ステップＳ６０３で抽出した１又は複数の推奨商品を含むように一覧情報を生成する。そしてステップＳ６０５、商品一覧情報をユーザ端末５に送信する。これにより例えば図１６のような商品一覧がユーザ端末５で表示されることとなる。

＜７．まとめ及び変形例＞
以上、実施の形態について説明してきたが、本実施の形態によれば、以下のような効果が得られる。
実施の形態のＥＣサーバ２（情報処理装置）は、商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴ＤＢ６ｅの情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する商品群特定部２５を有する。またＥＣサーバ２は、商品群特定部２５が商品群と特定した複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する共通要素検出部２６を備える。またＥＣサーバ２は、共通要素検出部２６が検出した共通要素を有し、かつ商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出部２７を備える。
商品群は売上増加時期が共通する商品のグループであるため、商品群の中で、少なくとも２以上の商品の共通要素を検出すると、その時期に売上が増加する理由の１つが推定できる。そして共通要素を有する推奨商品とは、売上が増加する同じ理由を潜在的に有するにも関わらず、当該時期にさほど売上が増加していないものとなる。
従って実施の形態のＥＣサーバ２は、或る特定の時期に売れる要素を持ちながら、あまりその時期に顕著な売上増加が無い商品を、推奨商品として抽出できるという効果があり、このような推奨商品を用いた効率的な情報の提供や市場運営が可能となる。
特に、実際に売れそうな理由がありながら特定の時期に売れていない商品を抽出するのは、従来は、各商品の種別、性質、機能、価格等の属性や、時期的適合性、さらには売上げ実績データなどを照合して、非常に困難な分析が必要となると考えられてきた。これに対して実施の形態の手法によれば、特定時期に売れる商品との共通要素に着眼して推奨商品を抽出するため、非常に簡易な処理で、特定時期に売れそうな商品を抽出できる。

またＥＣサーバ２（商品群特定部２５）は、各商品の売上増加時期については、売上数に時期的変動がある商品の、特定の売上増加時期に基づいて商品群を設定する。つまり時期による売上数変動が少ない商品は商品群には含めていない（図６ＢのステップＳ１１３，Ｓ１１４）。これにより商品群の商品の共通要素は、或る時期に売れる理由として信頼性が高いものとなる。

またＥＣサーバ２（共通要素検出部２６）は、商品群の中で少なくとも２以上の商品の共通要素を検出することとしている（図８のＳ２０７）。
商品群に含まれる、売上増加時期が重なっている複数の商品としては、或る理由で売上が増加する商品と、他の理由で売上が増加する商品が混在することがある。例えば日本での事情でいえば、受験応援商品と成人式関連商品がともに１２月、１月に顕著に売上が増大するなどである。このように売上増加時期が同じ商品が、必ずしも同じ要素を持つとは限らないためである。そして逆に言えば、商品群の中に少なくとも２つの商品の共通要素が検出されれば、その要素は、その時期に売上が伸びる理由として妥当性があるといえる。
そこで、商品群の中で少なくとも２以上の商品の共通要素を検出し、それを元に推奨商品を抽出することで、多様な理由による推奨商品を広くかつ適切に抽出できるようになる。

またＥＣサーバ２（推奨商品抽出部２７）は、例えば商品名に共通要素が含まれている商品を推奨商品としているが（図９のステップＳ３０５，Ｓ３０６）、商品名に共通要素が含まれているものを推奨商品とすることで、明示的に売れそうな理由がわかりやすい商品を推奨商品とできることになる。

またＥＣサーバ２は、図１０のように、推奨商品抽出部２７が抽出した推奨商品の取扱い店舗又は取扱い可能性を有する店舗を送信対象店舗として選択し（Ｓ４０６）、選択した送信対象店舗の端末装置に対して、少なくとも、当該推奨商品の情報と、商品群の売上増加時期の情報を含む販売提案情報の送信制御（Ｓ４０７，Ｓ４０８）を行う販売提案情報提供部２８を備えている。
推奨商品は、商品群の商品の売上増加時期に売れそうな商品として推定されるものであるため、販売機会を逃さないように店舗に通知することで、電子商取引を活性化することができる。
また取り扱い店舗、取扱い可能性のある店舗を送信対象店舗に選択して通知しているため、販売提案情報は通知された店舗において有用な情報となる。

またＥＣサーバ２（販売提案情報提供部２８）は、販売提案情報に、推奨商品が有する共通要素の情報も含めるようにしている（Ｓ４０７）。
共通要素の情報は、推奨商品が共通要素検出対象の商品群の売上増加時期に売れる可能性があるとの推定の根拠になった情報であるので、店舗側にもその情報を共有させる。これにより店舗側が、提案された商品が、なぜ売れる可能性があると推定されたのかが理解しやすいものとなる。

またＥＣサーバ２（販売提案情報提供部２８）は、販売提案情報で通知する売上増加時期の開始日から所定日時（α）前の時点で、販売提案情報を送信対象店舗に対して送信する制御を行うことようにしている（Ｓ４０１）。
これにより、店舗側で売上増加時期に合わせて商品販売準備を整えることができる適切なタイミングで販売提案情報を送信できる。

またＥＣサーバ２は、商品群に含まれる商品を対象とする特定のユーザアクションに応じて、当該ユーザアクションが行われたユーザ端末５において、当該ユーザアクションの対象商品と共通要素を有する推奨商品の情報と、共通要素の情報とを含む商品紹介情報が提示されるように制御する商品紹介制御部２９を備えている。
或る商品群の商品を対象として商品ウェブページ閲覧等のユーザアクションを行ったユーザは、或る目的でその商品の購入を考えているユーザであると推定できる。すると、その商品と共通要素を有する推奨商品は、そのユーザの商品購入の目的に合致する蓋然性が高いといえる。そこで商品紹介情報として、ユーザの目的に沿う商品として推奨商品を提示する。これによりユーザが或る目的により商品を探しているときに、ユーザが目的に合致しているがユーザが気づいていない商品を紹介できることにもなり、ユーザへの適切な商品の紹介が実現される。

またＥＣサーバ２（商品紹介制御部２９）は、特定のユーザアクションとして、商品群に含まれる商品を対象とする検索要求が行われた際に、検索結果画面において、前記商品紹介情報が提示されるように制御する（図１３参照）。
検索要求は或る商品に興味を持った場合に行うものであるため、その検索結果として提示される商品とともに、共通要素を持つ推奨商品を提示することで、ユーザに的確な商品紹介ができる。

またＥＣサーバ２（商品紹介制御部２９）は、特定のユーザアクションとして、商品群に含まれる商品を対象とする購入手続に関する画面において、商品紹介情報が提示されるように制御する（図１４参照）。
或る商品について購入手続を行ったか、或いはその購入手続過程においては、ユーザは共通要素を持つ他の商品も同時に購入候補と考えることが推定される。そこで購入商品と共通要素を持つ推奨商品を提示することでユーザに的確な商品紹介ができる。

またＥＣサーバ２（商品紹介制御部２９）は、商品群の売上増加時期に該当する時期に特定のユーザアクションが検出された場合に、特定のユーザアクションが行われたユーザ端末５において、商品紹介情報が提示されるように制御している（図１２のステップＳ５０７）する。
推奨商品は、或る商品群の商品の売上増加時期に売れそうだと推定される商品であるため、その売上増加時期に該当するときに、商品紹介情報を提示することが好適な紹介タイミングとなる。また他の時期にむやみに紹介を行いすぎて、ユーザに煩わしく感じさせることも防止できる。

またＥＣサーバ２（商品紹介制御部２９）は、特定のユーザアクションが検出された場合に、推奨商品がユーザアクションの対象商品との関係で所定の価格的条件又は店舗条件を満たすことに応じて、特定のユーザアクションが行われたユーザ端末において商品紹介情報が提示されるように制御するようにもしている。例えば図１５Ａのように、推奨商品が対象商品と同店舗で扱われている場合に商品紹介情報が提示されるようにしたり、図１５Ｂのように推奨商品が対象商品と同価格帯の場合に商品紹介情報が提示されるようにしている。
このような処理により、ユーザや店舗にとって、より適切な状況で、推奨商品の紹介が行われることになる。

またＥＣサーバ２（商品紹介制御部２９）は、図１６，図１７で説明したように、商品群に含まれる共通要素を有する複数の商品とともに、当該複数の商品との共通要素を有する推奨商品を含めた商品一覧としての商品紹介情報が提示されるように制御する。
即ち商品紹介制御部が、共通要素を有する商品として、これまでユーザ一般に認知されている商品とともに、ユーザにはあまり共通要素が知られていない可能性のある商品（推奨商品）を含めて一覧表示させることで、同じテーマの商品として新たな商品を提示でき、電子商取引を活性化できる。
なお、図１７のステップＳ６０１で或る商品群を選択する際に、現在が売上増加時期に当たる商品群を選択することで、現在の売上増が期待される商品の一覧表示を実現でき、店舗側にもユーザ側にも好ましい情報となる。

本発明は上述の実施の形態に限らず、多様な変形例が考えられる。
推奨商品抽出部２７による推奨商品の抽出には、共通要素の判定に加えて、各種条件設定を行ってもよい。
例えば商品群における共通要素を有する複数の商品と同価格帯の商品であるという条件を設定するなどである。
或いは、推奨商品として価格上限や価格下限を設定し、あまり高価な商品や安価過ぎる商品は推奨商品とは設定しないということも考えられる。
また、推奨商品の条件として、仮想商店街全体での在庫数が所定数以上、取扱い店舗数が所定数以上などとしての条件を設定してもよい。

商品群は、売上増加時期が同時期の商品としたが、同時期であって、さらに共通要素を持つ商品のグループとして商品群を管理してもよい。つまり商品群に含まれる全商品が共通要素を持つ商品として管理する例である。

＜８．プログラム及び記憶媒体＞
以上、本発明の情報処理装置の実施の形態としてのＥＣサーバ２を説明してきたが、実施の形態のプログラムは、ＥＣサーバ２における少なくとも商品群特定部２５，共通要素検出部２６、推奨商品抽出部２７の処理を情報処理装置（ＣＰＵ等）に実行させるプログラムである。

実施の形態のプログラムは、商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する商品群特定手順（Ｓ１０１〜Ｓ１０４）と、前記商品群特定手順で商品群と特定された複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する共通要素検出手順（Ｓ２０１〜Ｓ２０８）と、前記共通要素検出手順で検出された共通要素を有し、かつ前記商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出手順（Ｓ３０１〜Ｓ２０９）を情報処理装置に実行させる。
即ちこのプログラムは、情報処理装置に図６、図８、図９で説明した処理を実行させるプログラムである。またさらに図１０、図１２、図１５、図１７の処理を実行させるプログラムとしてもよい、

このようなプログラムにより上述したＥＣサーバ２としての情報処理装置を実現できる。
そしてこのようなプログラムはコンピュータ装置等の機器に内蔵されている記憶媒体としてのＨＤＤや、ＣＰＵを有するマイクロコンピュータ内のＲＯＭ等に予め記憶しておくことができる。あるいはまた、半導体メモリ、メモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスクなどのリムーバブル記憶媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記憶）しておくことができる。またこのようなリムーバブル記憶媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、このようなプログラムは、リムーバブル記憶媒体からパーソナルコンピュータ等にインストールする他、ダウンロードサイトから、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。

１ ネットワーク、２ ＥＣサーバ、４ 店舗端末、５ ユーザ端末、６ 電子商取引ＤＢ、６ａ ユーザＤＢ、６ｂ 店舗ＤＢ、６ｃ 商品ＤＢ、６ｄ 広告ＤＢ、６ｅ 購買履歴ＤＢ、６ｆ 関連語ＤＢ、６ｇ 推奨商品ＤＢ、商品群ＤＢ６ｈ、２１ 通信部、２２ ウェブサーバ、２３ 管理部、２４ 検索部、２５ 商品群特定部、２６ 共通要素検出部、２７ 推奨商品抽出部、２８ 販売提案情報生成部、２９ 商品紹介制御部

Claims (13)

1. 商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する商品群特定部と、
   前記商品群特定部が商品群と特定した複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する共通要素検出部と、
   前記共通要素検出部が検出した共通要素を有し、かつ前記商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出部と、
   前記商品群に含まれる商品を対象とする特定のユーザアクションに応じて、当該ユーザアクションが行われたユーザ端末において、当該ユーザアクションの対象商品と共通要素を有する推奨商品の情報と、前記共通要素の情報とを含む商品紹介情報が提示されるように制御する商品紹介制御部と、を備えた
   情報処理装置。
2. 前記商品紹介制御部は、前記特定のユーザアクションとして、前記商品群に含まれる商品を対象とする検索要求が行われた際に、検索結果画面において、前記商品紹介情報が提示されるように制御する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記商品紹介制御部は、前記特定のユーザアクションとして、前記商品群に含まれる商品を対象とする購入手続に関する画面において、前記商品紹介情報が提示されるように制御する
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記商品紹介制御部は、前記商品群の売上増加時期に該当する時期に前記特定のユーザアクションが検出された場合に、前記ユーザアクションが行われたユーザ端末において、前記商品紹介情報が提示されるように制御する
   請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
5. 前記商品紹介制御部は、前記特定のユーザアクションが検出された場合に、推奨商品が前記ユーザアクションの対象商品との関係で所定の価格的条件又は店舗条件を満たすことに応じて、前記ユーザアクションが行われたユーザ端末において前記商品紹介情報が提示されるように制御する
   請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の情報処理装置。
6. 商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する商品群特定部と、
   前記商品群特定部が商品群と特定した複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する共通要素検出部と、
   前記共通要素検出部が検出した共通要素を有し、かつ前記商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出部と、
   前記推奨商品抽出部が抽出した推奨商品の取扱い店舗又は取扱い可能性を有する店舗を送信対象店舗として選択し、選択した送信対象店舗の端末装置に対して、少なくとも、当該推奨商品の情報と、前記商品群の売上増加時期の情報を含む販売提案情報の送信制御を行う販売提案情報提供部と、を備えた
   情報処理装置。
7. 前記販売提案情報提供部は、前記販売提案情報に、推奨商品が有する共通要素の情報も含めるようにする
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記販売提案情報提供部は、前記販売提案情報で通知する売上増加時期の開始日から所定日時前の時点で、前記販売提案情報を前記送信対象店舗に対して送信する制御を行う
   請求項６又は請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記商品群に含まれる共通要素を有する複数の商品とともに、当該複数の商品との共通要素を有する推奨商品を含めた商品一覧としての商品紹介情報が提示されるように制御する商品紹介制御部を備えた
   請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の情報処理装置。
10. 情報処理装置が実行する情報処理方法として、
    商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する商品群特定ステップと、
    前記商品群特定ステップで商品群と特定された複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する共通要素検出ステップと、
    前記共通要素検出ステップで検出された共通要素を有し、かつ前記商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出ステップと、
    前記商品群に含まれる商品を対象とする特定のユーザアクションに応じて、当該ユーザアクションが行われたユーザ端末において、当該ユーザアクションの対象商品と共通要素を有する推奨商品の情報と、前記共通要素の情報とを含む商品紹介情報が提示されるように制御する商品紹介制御ステップと、を備えた
    情報処理方法。
11. 商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する商品群特定手順と、
    前記商品群特定手順で商品群と特定された複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する共通要素検出手順と、
    前記共通要素検出手順で検出された共通要素を有し、かつ前記商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出手順と、
    前記商品群に含まれる商品を対象とする特定のユーザアクションに応じて、当該ユーザアクションが行われたユーザ端末において、当該ユーザアクションの対象商品と共通要素を有する推奨商品の情報と、前記共通要素の情報とを含む商品紹介情報が提示されるように制御する商品紹介制御手順と、
    を情報処理装置に実行させるプログラム。
12. 情報処理装置が実行する情報処理方法として、
    商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する商品群特定ステップと、
    前記商品群特定ステップで商品群と特定された複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する共通要素検出ステップと、
    前記共通要素検出ステップで検出された共通要素を有し、かつ前記商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出ステップと、
    前記推奨商品抽出ステップで抽出した推奨商品の取扱い店舗又は取扱い可能性を有する店舗を送信対象店舗として選択し、選択した送信対象店舗の端末装置に対して、少なくとも、当該推奨商品の情報と、前記商品群の売上増加時期の情報を含む販売提案情報の送信制御を行う販売提案情報提供ステップと、を備えた
    情報処理方法。
13. 商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定し、売上増加時期が共通する複数の商品を商品群として特定する商品群特定手順と、
    前記商品群特定手順で商品群と特定された複数の商品のうちの少なくとも２以上の商品の共通要素を検出する共通要素検出手順と、
    前記共通要素検出手順で検出された共通要素を有し、かつ前記商品群には含まれない商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出手順と、
    前記推奨商品抽出手順で抽出した推奨商品の取扱い店舗又は取扱い可能性を有する店舗を送信対象店舗として選択し、選択した送信対象店舗の端末装置に対して、少なくとも、当該推奨商品の情報と、前記商品群の売上増加時期の情報を含む販売提案情報の送信制御を行う販売提案情報提供手順と、
    を情報処理装置に実行させるプログラム。

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