JP6283260B2 - 情報提供装置、情報提供方法、及び情報提供プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの行動情報に基づいて情報の提供を行う情報提供装置、情報提供方法、及び情報提供プログラムに関する。

従来、ユーザの行動予定に関する情報（スケジューラ登録情報）と、ユーザが情報提供サイトへアクセスした際の利用情報の履歴情報とに基づいて、レコメンドコンテンツを配信する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この装置では、履歴情報からユーザの潜在的要求を取得し、スケジューラ登録情報からユーザの明示的要求を取得し、これらに対応したレコメンドコンテンツ（配信情報）を決定して配信する。

特開２００９−３１８７５号公報

ところで、上記特許文献１の装置では、ユーザの行動予定と、検索等の履歴等とに基づいた配信情報を配信しているが、ユーザの現在のニーズ（行動状況）に対応した配信であるとは限られない。例えば、ユーザが家を購入するために、家について検索し、家を購入する日をスケジューラに登録した場合について説明する。この場合、上記特許文献１のような従来の装置では、家についての配信情報（例えば広告コンテンツ）がユーザに対して配信されることで、ユーザの興味対象である家の情報を配信することもでき、購買意欲を向上させることもできる。しかしながら、ユーザが家を購入した後は、家に対する広告コンテンツを配信しても、ユーザにとっては興味がない分野であり、有益な配信情報の配信が実施されていないという課題がある。

本発明は、ユーザの行動状況に応じた配信情報を配信可能な情報提供装置、情報提供方法、及び情報提供プログラムを提供することを目的とする。

本発明の情報提供装置は、ユーザが実施する１つのイベントに対する前記ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得手段と、前記ユーザ行動関連情報に基づいて、前記イベントに対して設定された複数の行動状況から、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対応する前記行動状況を判定する状況判定手段と、配信情報を記憶する記憶部から前記イベントに関連し、かつ前記行動状況に対応する配信情報を選択して配信する情報配信手段と、を具備し、前記ユーザ行動関連情報は、前記行動情報として前記ユーザの情報検索処理における検索ログを含み、前記状況判定手段は、前記検索ログに含まれるキーワードの時系列に沿った変化状態に基づいて、前記所定期間における前記行動状況を判定することを特徴とする。

本発明では、ユーザ行動関連情報に基づいて、所定期間におけるユーザの行動状況を判定し、その判定された行動状況に基づいた配信情報の配信を実施する。このため、ユーザの行動状況によりニーズがなくなった配信情報が配信される等の不都合がなく、ユーザにとって有益な価値ある配信情報を配信することができる。

第一実施形態における情報提供システムの概略を示すブロック図。 第一実施形態の情報提供装置であるサーバ装置の概略構成を示すブロック図。 第一実施形態における情報提供方法を示すフローチャート。 第四実施形態における情報提供方法を示すフローチャート。

以下、本発明に係る一実施形態の情報提供システムについて、図面に基づいて説明する。
［本実施形態の情報提供システムの概要］
図１は、本実施形態の情報提供システムの概略構成を示す図である。本実施形態の情報提供システム１では、図１に示すように、ユーザ端末１０と、本発明の情報提供装置であるサーバ装置２０とを備え、これらのユーザ端末１０及びサーバ装置２０がネットワーク（例えばインターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network））を介して通信可能に接続されている。
この情報提供システム１では、サーバ装置２０は、ユーザ端末１０から受信したユーザのユーザ行動関連情報に基づいて、当該ユーザ端末１０に配信するレコメンドコンテンツ（配信情報）を配信する。

［ユーザ端末の構成］
ユーザ端末１０は、例えばスマートフォンやタブレット端末、パーソナルコンピューター等により構成され、図１に示すように、表示部１１と、入力操作部１２と、端末通信部１３と、端末記憶部１４と、端末制御部１５と、を含んで構成される。
表示部１１は、例えば液晶ディスプレイ等により構成され、端末制御部１５の制御の下、所定の画像を表示させる。
入力操作部１２は、例えば表示部１１と一体に設けられたタッチパネルにより構成されてもよく、キーボードやマウス等の入力装置により構成されていてもよい。この入力操作部１２は、ユーザ操作による操作信号を端末制御部１５に出力する。
端末通信部１３は、サーバ装置２０やネットワーク上の所定の装置と通信する。

端末記憶部１４は、例えばメモリ、ハードディスク等のデータ記録装置により構成されている。端末記憶部１４には、例えば、情報提供システム１においてレコメンドコンテンツを受信して表示部１１等を用いて出力するための各種プログラム（アプリケーション等）や各種データが記録される。
端末記憶部１４には、ユーザ端末１０を制御するための各種プログラム等が記憶される。
また、端末記憶部１４には、ユーザ操作により設定入力されたユーザ行動関連情報が記録されている。このユーザ行動関連情報としては、例えばユーザの行動予定が記録された行動予定情報（本発明における行動情報）と、その行動予定日を示した予定日情報（本発明における行動タイミング）とを含むスケジュール登録情報が挙げられる。このようなスケジュール登録情報は、例えば端末記憶部１４に記憶されたスケジューラアプリケーションを端末制御部１５が読み込んで実行することで、ユーザが適宜入力することが可能となる。

また、ユーザが既に現実で行動した行動内容を示す行動済情報（本発明における行動情報）と、その行動日を示した行動日情報（本発明における行動タイミング）とを含むユーザ行動済情報が記録されている。
このような行動済情報としては、例えば、ユーザにより実施された情報検索処理における検索ログやサイト閲覧ログ等のログデータが含まれ、その検索日時やサイト閲覧日を行動タイミングとして関連付けられて記録されている。また、行動済情報として、表示部１１に表示された広告に対して、ユーザが選択（例えばマウスによるクリック等）した広告、その選択回数、選択された広告のカテゴリーが記録されていてもよい。この場合、広告を選択した選択日時が行動タイミングとして関連付けられて記憶される。
さらに、ユーザ行動済情報として、例えばユーザ端末１０において受信されたメールや、ユーザ端末１０で読み込まれた画像等が行動済情報として登録されてもよい。メールとしては、例えばユーザが所定の商品を購入した際に商品提供側から送信された完了メール等が例示できる。また、画像としては、例えば、商品を購入した際のレシートをカメラ等で撮像した画像等を例示できる。この行動済情報は、本発明における、配信情報に対応した行動が完了した旨を示す行動内容が記録された情報となる。

端末制御部１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算回路、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶回路により構成され、ユーザ端末１０の各部を制御する。端末制御部１５は、端末記憶部１４等に記憶されているプログラム（ソフトウェア）をＲＡＭに展開し、ＲＡＭに展開されたプログラムとの協働で、各種処理を実行する。具体的には、端末制御部１５は、上記プログラムを読み込み実行することで、ユーザの入力操作部１２の操作に応じて、スケジューラを起動させたり、ユーザ行動関連情報（スケジュール登録情報やユーザ行動済情報）を取得したり、これらのユーザ行動関連情報をサーバ装置２０に送信したりする。また、サーバ装置２０から受信したレコメンドコンテンツを例えば、表示部１１にプッシュ表示させたり、専用のアプリケーション（例えばブラウザ等）を起動した際に受信したレコメンドコンテンツを表示させたりする。

［サーバ装置の構成］
図２は、本実施形態のサーバ装置２０を示すブロック図である。
本実施形態のサーバ装置２０は、コンピュータであり、通信部２１と、記憶部２２（記憶手段）と、制御部２３と、等を含んで構成されている。
通信部２１は、例えばＬＡＮ等を介してネットワークに接続されており、ネットワークを介してユーザ端末１０と通信する。

記憶部２２は、例えばメモリ、ハードディスク等により構成されたデータ記録装置である。
この記憶部２２には、ユーザ端末１０に送信するレコメンドコンテンツの配信や配信タイミングの判定、配信停止タイミング等の判定を実施するための情報提供プログラム等の各種プログラムや、各種データが記録される。
具体的には、記憶部２２は、複数のユーザ端末１０から送信されたユーザ行動関連情報をユーザ毎に記憶した行動関連ＤＢ（データベース）を備えている。また、記憶部２２は、所定のイベントに対して配信するレコメンドコンテンツ、又はレコメンドコンテンツを配信するリンク先を記憶した配信ＤＢを備えている。

さらには、記憶部２２には、ユーザの行動状況（ステージ）を判定するための各種辞書情報が記録されている。この辞書情報としては、ユーザ行動関連情報等からキーワードを抽出するための関連用語辞書、キーワードに対するステージフローを示したステージフロー辞書等が挙げられる。

関連用語辞書は、例えば、イベントキーワード、ステージ判定キーワード等が記録されている。イベントキーワードは、例えばレコメンドコンテンツのカテゴリーを設定するためのキーワードであり、例えば、「家」「自動車」等の商品名や、「新宿」「熱海」等の地名等、様々なイベントを設定するためのキーワードと、当該キーワードに対するイベント名が対応付けられて記録されている。例えば、「家」「モデルハウス」等のイベントキーワードに対して、「家購入」とのイベント名が関連付けられて記憶される。
また、ステージ判定キーワードは、例えば「下調べ」「契約」「完了」「出発」「到着」等、ユーザの行動を判定するための用語が記録されている。

ステージフロー辞書としては、例えば、イベントと、当該イベントに対する複数のステージと、各ステージに対するステージ判定キーワードとが関連付けられて記録されている。例えば、「家購入」とのイベントに対して、「興味ステージ」、「比較ステージ」、「決意ステージ」、「引き際ステージ」といったステージが関連付けられている。また、各ステージに対して、そのステージに対応したユーザ行動や行動履歴が対応付けられて記録されている。例えば「比較ステージ」に対して、「不動産比較」「モデルハウス」「マンション説明会」等の検索キーワード（行動済情報におけるキーワード）や、「下調べ」「見学」等の行動予定情報（スケジュール登録情報）、「引き際ステージ」に対して、「契約」「購入」といった行動予定情報（又は行動済情報）が記録されている。

これらの辞書情報における各キーワードの設定としては、例えば専門家による判定やクラウドソーシング等を用いて人により設定されていてもよく、不特定多数のユーザのユーザ行動関連情報（スケジュール登録情報や、ログデータ等のユーザ行動済情報）に基づいて設定されていてもよい。
特に、ステージフロー辞書としては、不特定多数のユーザのユーザ端末１０から送信されるユーザ行動関連情報を蓄積することで、精度の高いキーワード設定を行うことができる。

制御部２３は、ＣＰＵ等の演算回路、ＲＡＭ等の記憶回路により構成され、記憶部２２等に記憶されているプログラム（ソフトウェア）をＲＡＭに展開し、ＲＡＭに展開されたプログラムとの協働で、各種処理を実行する。そして、制御部２３は、上記各種処理を実行することで、図２に示すように、行動情報取得手段２３１、辞書生成手段２３２、キーワード抽出手段２３３、ステージ判定手段２３４、及び情報配信手段２３５等として機能する。

行動情報取得手段２３１は、ユーザ端末１０からユーザ行動関連情報（スケジュール登録情報やユーザ行動済情報等）を取得する。
辞書生成手段２３２は、ユーザ行動関連情報から各ユーザのステージを判定するためのキーワードと、当該キーワードに対するステージとを関連付けた辞書情報を生成及び更新する。
キーワード抽出手段２３３は、ユーザ行動関連情報から、ユーザの所定期間における行動状況であるステージを判定するためのキーワードを抽出する。
ステージ判定手段２３４は、キーワード抽出手段２３３とともに本発明における状況判定手段として機能し、抽出されたキーワードに基づいて各ユーザのステージを判定する。
情報配信手段２３５は、判定されたステージに対応したレコメンドコンテンツを選択し、選択したレコメンドコンテンツ（レコメンドコンテンツの配信先リンク情報を含む）をユーザ端末１０に配信する。具体的には、情報配信手段２３５は、ユーザのステージに応じて、配信していたレコメンドコンテンツの配信の開始、中断、及び停止を実施する。

［情報提供システムの動作］
次に、上記のような情報提供システム１のサーバ装置２０の動作について、図面に基づいて説明する。
図３は、本実施形態の情報提供システム１における情報提供方法を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、ユーザ行動関連情報として、スケジュール登録情報を取得した際の処理について以下説明する。
本実施形態の情報提供システム１では、サーバ装置２０の行動情報取得手段２３１は、ユーザ端末１０からスケジュール登録情報を取得する（ステップＳ１）。このステップＳ１では、ユーザによるユーザ端末１０の操作により、端末記憶部１４に記憶されたスケジュール登録情報がサーバ装置２０に送信されることで、行動情報取得手段２３１は、送信されたスケジュール登録情報を取得する。

次に、サーバ装置２０のキーワード抽出手段２３３は、ステップＳ１で取得したスケジュール登録情報から、対象イベントを特定する（ステップＳ２）。
具体的には、キーワード抽出手段２３３は、記憶部２２に記憶された関連用語辞書を用いて、スケジュール登録情報の行動予定情報に含まれるイベントキーワード、及びステージ判定キーワードを抽出する。そして、キーワード抽出手段２３３は、抽出したイベントキーワードを対象イベントとして特定する。
例えば、「４月１５日 モデルハウス 見学」、「５月３日 家 契約」とのスケジュール登録情報を取得した場合では、「モデルハウス」「家」とのイベントキーワードを抽出し、これらに対応した対象イベント「家購入」を特定する。

次に、サーバ装置２０は、行動情報取得手段２３１によりユーザ端末１０からユーザ行動済情報であるログデータを取得したか否かを判定する（ステップＳ３）。
ステップＳ３において、ログデータが取得された場合、キーワード抽出手段２３３は、関連用語辞書を用いて、取得したログデータ（例えば検索キーワード）において、対象イベントに対応したキーワードを含むログデータがあるか否か判定する（ステップＳ４）。ここで、「Ｎｏ」と判定された場合（対象イベントに対するログデータがない場合）は、後述するステップＳ６に進む。

ステップＳ４において、「Ｙｅｓ」と判定された場合、ステージ判定手段２３４は、対象イベントに対応するキーワードを含むログデータに基づいて、ステージを判定する（ステップＳ５）。
これには、キーワード抽出手段２３３は、関連用語辞書を用いて取得したログデータから対象イベントに関連するログデータを抽出する。そして、ステージ判定手段２３４は、抽出されたログデータを時系列に沿って並べ、キーワード抽出手段２３３により各ログデータにおけるステージ判定キーワードを抽出する。そして、ステージ判定手段２３４は、ステージフロー辞書を用いて抽出されたステージ判定用キーワードに対応するステージを判定する。すなわち、ユーザの行動予定の行動予定日より前のログデータに基づいて、その行動予定日前におけるユーザのステージを判定する。
例えば、「５月３日 家契約」とのスケジュール登録情報があり、「４月１５日」において、「モデルハウス比較」との検索ログが取得され、対象イベントが「家購入」と判定されている場合、スケジュール登録情報から「契約」、検索ログから「比較」とのキーワードが抽出される。ここで、ステージフロー辞書において、「比較」に対して「比較」ステージ、「契約」に対して「引き際」ステージが関連付けられている場合、ステージ判定手段２３４は、「４月１５日」から「５月３日」までを「比較」ステージとして判定し、「５月３日」以降を「引き際」ステージとして判定する。

一方、ステップＳ３において、「Ｎｏ」と判定された場合、すなわち、行動情報取得手段２３１によりログデータが取得されなかった場合、及び、ステップＳ４において「Ｎｏ」と判定された場合、キーワード抽出手段２３３は、対象イベントに対応するスケジュール登録情報の行動予定情報からステージ判定キーワードを抽出する（ステップＳ６）。
そして、ステージ判定手段２３４は、対象イベントに対応するスケジュール登録情報を、時系列に並べ、ステップＳ６にて抽出した行動予定情報のステージ判定キーワードに基づいて現在におけるユーザのステージを判定する（ステップＳ７）。
例えば、「４月１５日 モデルハウス見学」「５月３日 家契約」とのスケジュール登録情報があり、対象イベントが「家購入」と判定されている場合、「見学」「契約」とのキーワードが抽出される。ここで、ステージフロー辞書において、「見学」に対して「比較」ステージ、「契約」に対して「引き際」ステージが関連付けられている場合、ステージ判定手段２３４は、「４月１５日」より前の所定日数（例えば１０日等）から「５月３日」までを「比較」ステージとして判定し、「５月３日」以降を「引き際」ステージとして判定する。
なお、「５月３日」よりも所定日数前（例えば７日前）までを「比較」ステージとして判定し、前記所定日数前から「５月３日」までを「決意」ステージ、「５月３日」以降を「引き際」ステージとして判定する等、より細かいステージに分類してもよい。

ステップＳ５及びステップＳ７の後、情報配信手段２３５は、判定されたステージが切り替わったか否かを判定する（ステップＳ８）。
すなわち、サーバ装置２０は、内部クロック等に基づいて、現在日時におけるユーザのステージが、ステージの切り替わりタイミングであるか否かを判定する。
ステップＳ８において、「Ｎｏ」と判定された場合、情報配信手段２３５は、内部クロック等により計時される現在日時におけるユーザのステージに対応した対象イベントに対するレコメンドコンテンツを配信ＤＢから選択し（ステップＳ９）、選択されたレコメンドコンテンツを対応するユーザ端末１０に配信する（ステップＳ１０）。

一方、ステップＳ８において、「Ｙｅｓ」と判定された場合、情報配信手段２３５は、さらに、切り替わったステージが「引き際」ステージであるか否かを判定する（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１において、「Ｙｅｓ」と判定された場合、情報配信手段２３５は、ステージが切り替わる前に配信していたレコメンドコンテンツの配信を停止する（ステップＳ１２）。すなわち、対象イベントのステージフローにおいて、レコメンドコンテンツの配信を許容する最後のステージが切り替わった、又は、ステージフローにおける全ステージが終了したと判定された場合は、当該対象イベントに対するレコメンドコンテンツの配信を停止する。
また、ステップＳ１１において、「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ９の処理を実施する。すなわち、切り替わったステージに対応したレコメンドコンテンツを選択して配信を開始する。

したがって、例えば、「４月１５日 モデルハウス見学」「５月３日 家契約」とのスケジュール登録情報において、ステップＳ５やステップＳ７において、「４月５日」から「４月２６日」が「家購入」のイベントにおける「比較」ステージ、「４月２７日」から「５月２日」まで「決意」ステージ、「５月３日」が「引き際」ステージと判定された場合では、以下のような処理が実施される。すなわち、「４月５日」から「４月２６日」の間では、サーバ装置２０は、「比較」ステージに対応した例えば、モデルハウスの紹介や、一戸建て及びマンションの比較サイトの紹介等、家購入に対してユーザが必要とする「比較」に関するレコメンドコンテンツをユーザ端末１０に配信する。一方、「４月２７日」から「５月２日」においては、例えば、「比較」に関するレコメンドコンテンツの配信を停止、若しくは少なくし、例えば契約に関する情報サイト等のレコメンドコンテンツを配信する。また、「５月３日」になると、サーバ装置２０は、「引き際」ステージと判定し、サーバ装置２０は、「比較」ステージや「決意」ステージにおいて配信されていた「家購入」に関するレコメンドコンテンツの配信を停止する。

［辞書更新処理］
また、サーバ装置２０は、ステップＳ１やステップＳ３で取得されたスケジュール登録情報やログデータ等のユーザ行動関連情報をそれぞれ記憶部２２における行動関連ＤＢに蓄積する。
そして、サーバ装置２０の辞書生成手段２３２は、これらの蓄積されたスケジュール登録情報やログデータ等に基づいて、関連用語辞書や、ステージフロー辞書の更新処理を実施する。
例えば、辞書生成手段２３２は、ログデータの検索ログに基づいて、検索キーワードを時系列に並べ、時系列アソシエーション分析等を実施することで、各ステージに対応したステージ判定キーワードをｎ−ｇｒａｍで表現したステージフロー辞書を生成してもよい。この場合、ユーザが実施する情報検索処理における検索キーワードの移り変わりに応じて、ユーザの現在のステージをさらに精度よく判定することができる。
各辞書としては、上述のように、専門家やクラウドソーシングを用いた不特定多数の人により設定されてもよいが、本システムを利用するユーザから送信される上記各情報を用いることで、容易かつ精度の高い辞書を生成することができる。

［本実施形態の作用効果］
本実施形態の情報提供システム１において、サーバ装置２０は、行動情報取得手段２３１により、ユーザの行動予定情報、及び予定日情報を含むスケジュール登録情報を取得する。また、ステージ判定手段２３４は、取得したスケジュール登録情報に基づいて対象イベントを特定し、その対象イベントに対するユーザの行動状況であるステージを判定する。そして、情報配信手段２３５は、ユーザの現在の状況であるステージに対応したレコメンドコンテンツをユーザ端末１０に配信する。
このため、サーバ装置２０は、ユーザの実際の行動予定に基づいたユーザの現在の行動状況（ステージ）に対応したレコメンドコンテンツをユーザ端末１０に配信することができる。これにより、例えば、対象イベントが完了した後（引き際ステージの後）に、対象イベントに対するレコメンドコンテンツが配信される等の不都合がなく、ユーザに現在のステージに対応した適切なレコメンドコンテンツを配信することができる。

本実施形態のサーバ装置２０は、行動情報取得手段２３１により、ユーザのウェブ上の検索履歴やサイト閲覧履歴等の行動履歴（行動済情報の履歴）であるログデータを取得する。そして、ステージ判定手段２３４は、ログデータを時系列に並べ、行動予定日より前のログデータに基づいて、行動予定日より前の所定期間におけるステージを判定する。
つまり、ユーザの行動予定に対してウェブの検索履歴やサイト閲覧履歴は、行動予定日の前の所定期間に集中することが多く、この期間は、対象イベントに対してユーザが強く興味を抱いている傾向がある。また、これらのログデータは、ユーザが実際に行動したウェブ上での行動済情報であり、信頼性が高いステージ判定が実施できる。従って、行動予定日の前のログデータに基づいて、ステージ判定を行うことで、現在のユーザのステージを適切に判定することができ、ユーザにとって有益なレコメンドコンテンツを配信することができる。

本実施形態では、ステージフロー辞書に、各ステージに対するログデータや行動予定情報のステージ判定キーワードが記録されている。したがって、時系列に沿ってログデータや行動予定情報を並べ、抽出されたキーワードの変化状態を判定することで、ユーザの現在のステージを容易に判定でき、ステージの切り替わりを適切に判定できる。したがって、各ステージに対応した最適なレコメンドコンテンツを配信することができる。

本実施形態では、ログデータが取得できなかった場合でも、キーワード抽出手段２３３により、行動予定情報からステージ判定キーワードを抽出し、ステージ判定手段は、各スケジュール登録情報を時系列に並べて、抽出されたキーワードに基づいて所定期間におけるステージを判定する。
このため、例えば、ユーザがユーザ端末１０を用いたウェブ検索等を行わず、行動履歴等のユーザ行動済情報が取得できない場合でも、スケジュール登録情報に基づいたステージ判定により適切なレコメンドコンテンツの配信を実施できる。

本実施形態では、対象イベントのステージフローにおいて、レコメンドコンテンツの配信を許容する最後のステージが切り替わった、又は、ステージフローにおける全ステージが終了したと判定された場合、それまで配信していたレコメンドコンテンツの配信を停止する。したがって、ユーザにとって不要なレコメンドコンテンツが配信される不都合を回避できる。

［第二実施形態］
以下、本発明に係る第二実施形態について説明する。
上記第一実施形態では、ステップＳ１において取得したスケジュール登録情報に基づいて、ユーザの各ステージを判定した。これに対して、第二実施形態では、さらに、ユーザ行動関連情報におけるユーザ行動済情報に基づいて引き際ステージを判定する。

本実施形態では、図３のステップＳ６において、スケジュール登録情報に加え、さらに、ユーザ行動関連情報のユーザ行動済情報を取得したか否かを判定する。そして、キーワード抽出手段２３３は、行動予定情報及び行動済情報からステージ判定キーワードを抽出する。
そして、ステップＳ７において、ステージ判定手段２３４は、これらの行動予定情報及び行動済情報から抽出されたステージ判定キーワードに基づいてステージを判定する。

この場合、例えば、行動済情報として契約完了を知らせる旨のメールや、クレジットカード等の支払い通知、商品を購入した際のレシート等の画像情報等を取得した場合、当該商品の購入が完了したとして、当該商品の購入イベントに対して引き際ステージであると判定する。すなわち、対象イベントに対応したユーザの行動が完了した旨の行動済情報を取得した場合に、引き際ステージとして判定する。

［本実施形態の作用効果］
本実施形態では、ユーザ行動済情報に基づいたステージ判定を実施する。この場合、既に実施されたユーザの実際の行動に基づいたステージ判定を実施できるので、現在のユーザのステージをより精度よく判定することができる。特に、引き際ステージにおいて、適切なタイミングで配信停止することができる。

［第三実施形態］
次に本発明に係る第三実施形態について説明する。
上記第一及び第二実施形態では、ステップ１１において、引き際ステージと判定された場合、ステップＳ１２により、レコメンドコンテンツの配信を停止した。これに対して、第三実施形態では、対象イベントに関連した他のレコメンドコンテンツを配信する点で、上記実施形態と相違する。

具体的には、サーバ装置２０は、記憶部２２に蓄積された不特定多数のユーザにおけるユーザ行動関連情報及びログデータを用い、引き際ステージの後のログデータから同じ対象イベントを示す関連キーワードが所定確率以上で検知された場合、当該対象イベントを新たな対象イベントとして設定する。そして、情報配信手段２３５は、この新たに設定された対象イベントに対応したレコメンドコンテンツを選択して所定期間の間配信する。この所定期間としては、例えば、ログデータにおいて関連キーワードが検索された期間の平均値等を設定してもよく、予め設定された期間を設定してもよい。

例えば、ステージ判定手段２３４は、「家購入」の引き際ステージの後の複数ユーザの情報検索処理における検索ログの統計結果により、「家具」や「引っ越し」等の検索キーワードが所定数（所定確率）以上あると判定された場合、「家具購入」「引っ越し」を新たな対象イベントとして設定する。これにより、「家購入」の引き際ステージから所定期間の間、これらの新たな対象イベントである「家具購入」「引っ越し」に関するレコメンドコンテンツがユーザ端末１０に配信され、ユーザにとってより有益なレコメンドコンテンツの配信が可能となる。

［第四実施形態］
次に、本発明に係る第四実施形態について、以下説明する。
上記第一実施形態において、１つのイベント（イベントキーワード）に対して、例えば「比較」ステージ、「決意」ステージ、「引き際」ステージ等のステージが関連付けられている例を示した。これに対して、第四実施形態では、ステージをより細分化してタスクを設定し、これらのタスクに対してさらにステージが設定される点で相違する。

第四実施形態では、ステージフロー辞書には、１つのイベント（イベントキーワード）に対して、複数の第一ステージ（第一行動状況）が設定され、各第一ステージには、当該ステージに関連する複数のタスクが関連付けられている。また、これらの各タスクにおいて、それぞれ、複数の第二ステージ（第二行動状況）が設定されている。

具体例を挙げると、例えば、「旅行」とのイベントに対して、「旅行計画」ステージ、「旅行実施中」ステージ、及び「旅行終了（引き際）」ステージの第一ステージが関連付けられている。このうち、各第一ステージがさらに複数のタスクに細分化され、例えば「旅行計画」ステージにおいて、「ホテル予約」タスク、「交通機関予約」タスク、「レストラン予約」タスク、「スポット下調べ」タスク等が関連付けられている。
また、各第一ステージにおける各タスクの時系列に沿った実施順が記録されている。すなわち、各第一ステージに対してタスクフローが関連付けられている。
なお、各タスク間における関連度が記録されていてもよい。例えば、「ホテル予約」タスクに対する「交通機関予約」タスクの関連度や「レストラン予約」タスクの関連度等、同一ステージに関連付けられた各タスクの関連度が記録されていてもよい。
さらに、これらの各タスクに対して第二ステージが設定され、例えば「ホテル予約」に対して、「興味」ステージ、「比較」ステージ、「決意」ステージ」、「引き際」ステージ等が設定されていている。

図４は、本実施形態の情報提供方法を示すフローチャートである。
本実施形態では、図４に示すように、ステップＳ１からステップＳ７は、上記第一実施形態と同様の処理を実施する。なお、本実施形態では、サーバ装置２０のステージ判定手段２３４は、ステップＳ５及びステップＳ７において、対象イベントに対する第一ステージを判定する。

次に、ステージ判定手段２３４は、ステージフロー辞書に基づき、判定された第一ステージに関連付けられたタスクがあるか否かを判定する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１において、「Ｎｏ」と判定された場合（タスクが無いと判定された場合）、上記第一実施形態と同様の処理を実施、すなわち、ステップＳ８からステップＳ１２の処理を実施する。

一方、ステップＳ２１において、「Ｙｅｓ」と判定された場合は、ステージ判定手段２３４は、対象イベントに対して判定された第一ステージに関連付けられたタスクのうちの、ユーザの現在の状況に対応したタスクを判定し（ステップＳ２２）、さらにタスクにおける第二ステージを判定する（ステップＳ２３）。
ステップＳ２２及びステップＳ２３の具体的な処理としては、ステージ判定手段２３４は、まず、ステージフロー辞書から第一ステージに関連付けられたタスクを読み出す。ここで、タスクフローが記録されている場合等では、最初に実施するタスクに対して、さらに当該タスクに対する第二ステージを判定する。この判定は、上述した第一実施形態におけるステップＳ５やステップＳ７と同様、スケジュール登録情報やログデータ等のユーザ行動関連情報に基づいて判定される。

例えば、第一ステージが「旅行計画」であり、ステージフロー辞書において、「旅行計画」に関連付けられたタスクフローの最初のタスクとして「ホテル予約」が記録されている場合では、ステージ判定手段２３４は、第一ステージが「旅行計画」、タスクが「ホテル予約」であり、第二ステージが「比較」ステージであると判定する。この場合では、情報配信手段２３５により、例えば「ホテルの比較」に関するレコメンドコンテンツ（例えば旅行先のホテル紹介の広告等）が配信されることになる。

ステップＳ２３の後、情報配信手段２３５は、第二ステージが切り替わったか否かを判定する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４において「Ｙｅｓ」と判定された場合は、切り替わった第二ステージが「引き際」ステージであるか否かを判定する（ステップＳ２５）。

ステップＳ２４及びステップＳ２５において、「Ｎｏ」と判定された場合は、ステップＳ９を実施し、切り替わった第二ステージに対応したレコメンドコンテンツを配信する。この際、情報配信手段２３５は、第二ステージの切り替わり前のタスクに対するレコメンドコンテンツの配信を停止、若しくは、その配信頻度を低下させる。
例えば「ホテル予約」のタスクの「比較」ステージにおいて、ユーザ端末１０から送信されたユーザ行動済情報として「ホテルの決定」が記録された行動済情報が取得されると、ステージ判定手段２３４は、第二ステージにおいて「比較」ステージから「決意」ステージに切り替わったと判定する。この場合では、情報配信手段２３５は、「ホテル比較」のレコメンドコンテンツの配信を停止又は配信頻度を低下させる。そして、「ホテル予約」のタスクの「決意」ステージに対応した、例えば「ホテル予約」や「支払」、「クーポン情報」等のレコメンドコンテンツを配信する。

一方、ステップＳ２５において、「Ｙｅｓ」と判定された場合は、ステップＳ２１に戻る。この場合、情報配信手段２３５は、「引き際」ステージとなったタスクに対するレコメンドコンテンツの配信を停止する。

なお、ステップ２５において「Ｙｅｓ」と判定された後のステップＳ２２の処理では、上述のように、ステージ判定手段２３４は、ステージフロー辞書に記録されているタスクフローに基づいて、次のタスクを特定してもよく、タスク間の関連度に基づいてタスクを特定してもよい。例えば、各タスク間の関連度が記録されている場合では、「引き際」ステージとなったタスクに対して、関連度が最も高いタスクを次のタスクとして設定してもよい。

例えば「ホテル予約」のタスクの「決意」ステージにおいて、ユーザ端末１０からユーザ行動済情報として「ホテル予約完了」が記録された行動済情報が取得されると、ステージ判定手段２３４は、第二ステージにおいて「決意」ステージから「引き際」ステージに切り替わったと判定する。ここで、タスクフローにおいて「ホテル予約」タスクの次に「交通機関予約」タスクがある場合や、「ホテル予約」タスクに対して「交通機関予約」タスクの関連度が高い場合、ステージ判定手段２３４は、「交通機関予覚」タスクを次のタスクとして特定する。

また、ステップＳ２２において、各タスク間の関連度が記録されている場合、引き際ステージとなったタスクに対して、関連度が高い順に複数個のタスクを設定してもよい。この場合、ステージ判定手段２３４は、ステップＳ２３において、例えば設定された複数のタスクのそれぞれおの第二ステージを判定し、情報配信手段２３５は、ステップＳ９及びステップＳ１０において、これらの各タスクの第二ステージに対するレコメンドコンテンツの配信を開始する。この際、情報配信手段２３５は、「引き際」ステージとなったタスクに対する関連度が高いタスクに対応したレコメンドコンテンツの配信頻度を、関連度が低いタスクに対応したレコメンドコンテンツの配信頻度に対して高くする等の処理をしてもよい。

例えば「ホテル予約」のタスクの「決意」ステージにおいて、ユーザ端末１０からユーザ行動済情報として「ホテル予約完了」が記録された行動済情報が取得されると、ステージ判定手段２３４は、第二ステージにおいて「決意」ステージから「引き際」ステージに切り替わったと判定する。ここで、「ホテル予約」タスクに対して「交通機関予約」タスク、「スポット下調べ」タスク、「レストラン予約」タスク等の関連度が所定値以上である場合、情報配信手段２３５は、これらのタスクに対する例えば「比較」ステージに対応したレコメンドコンテンツを配信する。
さらに、この場合、ステージ判定手段２３４は、ユーザ端末１０から送信されたユーザ行動関連情報に基づいて、例えば「交通機関検索」等の検索ログの頻度が高い場合では、「交通機関検索」の重み値を検索頻度に応じて上げ、他のタスクの重み値を下げる等の処理も可能となる。これにより、情報配信手段２３５は、「交通機関予約」タスクにおける「比較」ステージのレコメンドコンテンツの配信頻度を、他のレコメンドコンテンツの配信頻度よりも高くして、ユーザ端末１０に配信することができる。

なお、上記において、例えば、タスクフローがなく、第一ステージに対応した複数のタスクのうち、最初に実施するタスクが不明である場合等では、ステップＳ２２及びステップＳ２３で、第一ステージに関連する各タスク及び各タスクに対する第二ステージを判定する。そして、ステップＳ１０において、情報配信手段２３５は、これらの各タスクの第二ステージに対応したレコメンドコンテンツを例えば予め設定された重み値に基づいて配信してもよい。この場合、行動情報取得手段２３１により、例えばユーザ端末１０から送信されたユーザ行動関連情報を取得することで、ステージ判定手段２３４は、第一ステージにおいて、ユーザがどのタスクを主に実施しているかを判定することができる。例えば、ユーザ端末１０から、ホテルの検索ログの頻度が他の検索ログの頻度よりも高い場合では、「ホテル予約」タスクが実施されていると判定する。

以上のような本実施形態では、１つのイベントに対して、各タスクに対応したユーザにとってより有益なレコメンドコンテンツの配信が可能となり、サービスの一層の向上を図ることができ、ユーザ満足度の向上を図れる。また、タスクフローによって、順次タスク毎のレコメンドコンテンツを配信することで、イベントに対してユーザが実施すべきことや推奨すべきことをユーザに伝達できるので、例えば当該イベントに対してユーザが認識していない点をユーザに伝えることができ、さらにユーザ満足度を向上させることができる。
また、互いに関連する複数のタスクに対応したレコメンドコンテンツを配信し、ユーザ行動関連情報に基づいて、その配信頻度を変更することで、個々のユーザに対して、ユーザが最も興味があるタスクに対する適切なレコメンドコンテンツの配信が可能となる。

［変形例］
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲で、以下に示される変形をも含むものである。

［変形例１］
上記各実施形態では、ステージを判定するために関連用語辞書に基づいて、対象イベントに対してステージ判定キーワードを抽出し、ステージフロー辞書を用いてステージを判定したが、これに限定されない。
例えば、上記第一実施形態に示すように、サーバ装置２０は、広告選択ログをユーザ端末１０から取得する。サーバ装置２０は、この広告選択ログを用いてステージ判定を実施してもよい。

具体的には、サーバ装置２０のステージ判定手段２３４は、広告選択ログに基づき、ユーザ端末１０において対象イベントに対して選択された広告のクリック率の変化状態を監視する。そして、ステージ判定手段２３４は、対象イベントに対するレコメンドコンテンツとして配信された広告コンテンツのクリック率に基づいて、ユーザのステージを判定する。この場合、ステージ判定手段２３４は、クリック率が所定値以下（例えば「０」）となった際に、引き際ステージであると判定してもよい。

また、サーバ装置２０は、不特定多数のユーザ端末１０から送信されたユーザ行動関連情報及び広告選択ログを取得し、これらを関連付けて記憶部２２に蓄積している。したがって、辞書生成手段２３２は、蓄積されたユーザ行動関連情報及び広告選択ログを時系列に並べ、対象イベントに対応した広告がどのタイミングで選択されたかを集計することで、ステージフロー辞書を生成してもよい。この場合、ステージ判定手段２３４は、ユーザ端末１０において対象イベントに対して選択された広告のクリック率の変化状態を監視し、ステージフロー辞書から、クリック率に対応したステージを特定すればよい。

［変形例２］
上記第二実施形態において、スケジュール登録情報に基づいて対象イベントを実施し、その後、ユーザ行動済情報に基づいてステージ判定を実施する例を示したが、これに限定されない。
例えば、スケジュール登録情報に基づいたレコメンドコンテンツの配信を実施せず、ユーザ属性（ユーザの嗜好性等）や検索ログ等のログデータ等に基づいたレコメンドコンテンツの配信を実施し、ステージ判定手段２３４は、ユーザ行動済情報を取得した時点で、引き際ステージと判定して、それまで配信していたレコメンドコンテンツを停止してもよい。

［変形例３］
上記第一実施形態において、サーバ装置２０は、ステップＳ３でユーザ端末１０に蓄積されたログデータを取得したか否かを判定したが、これに限定されない。例えば、ユーザがユーザ端末１０から情報検索処理を実施した時点で当該検索キーワードがサーバ装置２０に送信されてもよく、この場合、サーバ装置２０の行動情報取得手段２３１は、送信された検索キーワードを行動済情報として取得する。

同様に、サーバ装置２０は、ステップＳ１でユーザ端末１０に記憶されたスケジュール登録情報を取得する例を示したが、これに限定されない。例えば、サーバ装置２０がウェブ上でユーザのスケジュールを登録可能なスケジューラを提供し、ユーザがユーザ端末１０を操作することで、サーバ装置２０に直接スケジュール登録情報を登録することで、行動情報取得手段２３１がスケジュール登録情報を取得する構成などとしてもよい。

［変形例４］
上記第一から第四実施形態において、ステージフロー辞書に、各イベントに対するステージとして、「比較」「引き際」等のテキスト文が記録されている例を示したがこれに限定されない。例えば、テキスト文に換えて、例えば対象イベントに対する興味率が記録されていてよい。
興味率を用いた例としては、例えば、ステージ判定キーワードとして、商品の比較に関するキーワードが含まれる場合は、興味率が「５０％」とし（例えば「比較」ステージに相当）、例えば「契約完了」「商品購入」等のキーワードが含まれる場合は、興味率が「０％」とする（「引き際」ステージに相当）。このような態様であっても、上記各実施形態と同様にユーザの現在のステージに対応した適切なレコメンドコンテンツの配信が可能となる。また、対象イベントに対して各ステージを個別に設定する場合では、ステージフロー辞書に記録する情報量が多く、ファイルサイズが増大するだけでなく、その生成処理も手間となる。これに対して、各ステージを興味率で示す場合では、対象イベント毎の興味率を個別に設定する必要がない。したがって、ファイルサイズを小さくでき、辞書生成処理も容易となる。
また、このような興味率でステージを示したステージフロー辞書では、興味率を複数段階に区分に、各区分の遷移状態を示したｎ−ｇｒａｍを用いることができる。

その他、本発明の実施の際の具体的な構造及び手順は、本発明の目的を達成できる範囲で他の構造などに適宜変更できる。

１…情報提供システム、１０…ユーザ端末、２０…サーバ装置（情報提供システム）、２１…通信部、２２…記憶部、２３…制御部、２３１…行動情報取得手段、２３２…辞書生成手段、２３３…キーワード抽出手段、２３４…ステージ判定手段（状況判定手段）、２３５…情報配信手段。

Claims (12)

1. ユーザが実施する１つのイベントに対する前記ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得手段と、
   前記ユーザ行動関連情報に基づいて、前記イベントに対して設定された複数の行動状況から、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対応する前記行動状況を判定する状況判定手段と、
   配信情報を記憶する記憶部から前記イベントに関連し、かつ前記行動状況に対応する配信情報を選択して配信する情報配信手段と、
   を具備し、
   前記ユーザ行動関連情報は、前記行動情報として前記ユーザの情報検索処理における検索ログを含み、
   前記状況判定手段は、前記検索ログに含まれるキーワードの時系列に沿った変化状態に基づいて、前記所定期間における前記行動状況を判定する
   ことを特徴とする情報提供装置。
2. ユーザが実施する１つのイベントに対する前記ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得手段と、
   複数のキーワードと各キーワードに対するイベントとが関連付けられて記憶された関連用語辞書を用いて、前記ユーザにおける複数の前記ユーザ行動関連情報から、前記ユーザが実施する１つのイベントに関連するキーワードを含む前記ユーザ行動関連情報を抽出するキーワード抽出手段と、
   前記ユーザ行動関連情報に基づいて、前記イベントに対して設定された複数の行動状況から、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対応する前記行動状況を判定する状況判定手段と、
   配信情報を記憶する記憶部から前記イベントに関連し、かつ前記行動状況に対応する配信情報を選択して配信する情報配信手段と、
   を具備し、
   前記状況判定手段は、前記キーワード抽出手段により抽出された前記ユーザ行動関連情報の前記行動タイミングの時系列に沿った変化状態に基づいて、前記所定期間における前記行動状況を判定する
   ことを特徴とする情報提供装置。
3. ユーザが実施する１つのイベントに対する前記ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得手段と、
   前記ユーザ行動関連情報に基づいて、前記イベントに対して設定された複数の行動状況から、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対応する前記行動状況を判定する状況判定手段と、
   配信情報を記憶する記憶部から前記イベントに関連し、かつ前記行動状況に対応する配信情報を選択して配信する情報配信手段と、
   を具備し、
   前記ユーザ行動関連情報は、前記行動情報として前記ユーザが実際に行動した行動内容を示す行動済情報を含み、
   前記状況判定手段は、前記行動済情報に、前記配信情報に対応した行動が完了した旨を示す行動内容が記録されている場合、当該行動済情報の行動が完了したか否かを判定し、
   前記情報配信手段は、前記状況判定手段により行動が完了したと判定された場合に、前記行動タイミングより後において、前記行動タイミングより前に配信した前記配信情報の配信を停止する
   ことを特徴とする情報提供装置。
4. ユーザが実施する１つのイベントに対する前記ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得手段と、
   前記ユーザ行動関連情報に基づいて、前記イベントに対して設定された複数の行動状況から、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対応する前記行動状況を判定する状況判定手段と、
   配信情報を記憶する記憶部から前記イベントに関連し、かつ前記行動状況に対応する配信情報を選択して配信する情報配信手段と、
   を具備し、
   前記状況判定手段は、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対する第一行動状況と、当該第一行動状況に関連するタスクと、前記所定期間における前記ユーザの前記タスクに対する第二行動状況とを判定し、
   前記情報配信手段は、前記行動情報に対する前記第一行動状況における、前記タスクの前記第二行動状況に応じた配信情報を配信する
   ことを特徴とする情報提供装置。
5. 請求項４に記載の情報提供装置において、
   前記状況判定手段は、前記第二行動状況のタスクが完了したか否かを判定し、完了したと判定した場合に、前記第一行動状況に関連するタスクのうち、完了した前記タスクに対して関連度が高いタスクにおける前記第二行動状況を判定する
   ことを特徴とする情報提供装置。
6. 請求項４又は請求項５に記載の情報提供装置において、
   前記状況判定手段は、前記ユーザ行動関連情報に基づいて、複数の前記タスクの重み値を設定し、
   前記情報配信手段は、複数の前記タスクの前記第二行動状況に応じた前記配信情報を、前記設定された重み値に基づいた配信頻度で配信する
   ことを特徴とする情報提供装置。
7. 請求項１、請求項２、及び、請求項４から請求項６のいずれか１項に記載の情報提供装置において、
   前記状況判定手段は、前記行動情報の行動が完了したか否かを判定し、
   前記情報配信手段は、前記状況判定手段により行動が完了したと判定された場合に、前記行動タイミングより後において、複数のユーザにおける前記ユーザ行動関連情報の前記行動タイミングより後の前記ユーザ行動関連情報の履歴の統計結果に基づいた配信情報を配信する
   ことを特徴とする情報提供装置。
8. コンピュータにより、ユーザに配信情報を配信する情報提供方法であって、
   前記コンピュータは、
   ユーザが実施する１つのイベントに対する前記ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得ステップと、
   前記ユーザ行動関連情報に基づいて、前記イベントに対して設定された複数の行動状況から、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対応する前記行動状況を判定する状況判定ステップと、
   配信情報を記憶する記憶部から前記イベントに関連し、かつ前記行動状況に対応する配信情報を選択して配信する情報配信ステップと、を実施し、
   前記ユーザ行動関連情報は、前記行動情報として前記ユーザの情報検索処理における検索ログを含み、
   前記コンピュータは、
   前記状況判定ステップにおいて、前記検索ログに含まれるキーワードの時系列に沿った変化状態に基づいて、前記所定期間における前記行動状況を判定する
   ことを特徴とする情報提供方法。
9. コンピュータにより、ユーザに配信情報を配信する情報提供方法であって、
   前記コンピュータは、
   ユーザが実施する１つのイベントに対する前記ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得ステップと、
   複数のキーワードと各キーワードに対するイベントとが関連付けられて記憶された関連用語辞書を用いて、前記ユーザにおける複数の前記ユーザ行動関連情報から、前記ユーザが実施する１つのイベントに関連するキーワードを含む前記ユーザ行動関連情報を抽出するキーワード抽出ステップと、
   前記ユーザ行動関連情報に基づいて、前記イベントに対して設定された複数の行動状況から、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対応する前記行動状況を判定する状況判定ステップと、
   配信情報を記憶する記憶部から前記イベントに関連し、かつ前記行動状況に対応する配信情報を選択して配信する情報配信ステップと、を実施し、
   前記状況判定ステップにおいて、前記キーワード抽出ステップにより抽出された前記ユーザ行動関連情報の前記行動タイミングの時系列に沿った変化状態に基づいて、前記所定期間における前記行動状況を判定する
   ことを特徴とする情報提供方法。
10. コンピュータにより、ユーザに配信情報を配信する情報提供方法であって、
    前記コンピュータは、
    ユーザが実施する１つのイベントに対する前記ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得ステップと、
    前記ユーザ行動関連情報に基づいて、前記イベントに対して設定された複数の行動状況から、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対応する前記行動状況を判定する状況判定ステップと、
    配信情報を記憶する記憶部から前記イベントに関連し、かつ前記行動状況に対応する配信情報を選択して配信する情報配信ステップと、を実施し、
    前記ユーザ行動関連情報は、前記行動情報として前記ユーザが実際に行動した行動内容を示す行動済情報を含み、
    前記コンピュータは、
    前記状況判定ステップにおいて、前記行動済情報に、前記配信情報に対応した行動が完了した旨を示す行動内容が記録されている場合、当該行動済情報の行動が完了したか否かを判定し、
    前記情報配信ステップにおいて、前記状況判定ステップにより行動が完了したと判定された場合に、前記行動タイミングより後において、前記行動タイミングより前に配信した前記配信情報の配信を停止する
    ことを特徴とする情報提供方法。
11. コンピュータにより、ユーザに配信情報を配信する情報提供方法であって、
    前記コンピュータは、
    ユーザが実施する１つのイベントに対する前記ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得ステップと、
    前記ユーザ行動関連情報に基づいて、前記イベントに対して設定された複数の行動状況から、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対応する前記行動状況を判定する状況判定ステップと、
    配信情報を記憶する記憶部から前記イベントに関連し、かつ前記行動状況に対応する配信情報を選択して配信する情報配信ステップと、を実施し、
    前記状況判定ステップにおいて、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対する第一行動状況と、当該第一行動状況に関連するタスクと、前記所定期間における前記ユーザの前記タスクに対する第二行動状況とを判定し、
    前記情報配信ステップにおいて、前記行動情報に対する前記第一行動状況における、前記タスクの前記第二行動状況に応じた配信情報を配信する
    ことを特徴とする情報提供方法。
12. コンピュータにより読み込み実行される情報提供プログラムであって、
    前記コンピュータを、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報提供装置として機能させる
    ことを特徴とする情報提供プログラム。

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