JP6363859B2 - 表示制御プログラム、方法、及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、表示制御プログラム、方法、及び装置に関する。

商品販売サイト等で商品を購入する際、過去にユーザが購入又は検討した商品との類似性を評価して、ユーザのニーズに適合すると思われる商品、いわゆる、お勧め商品を画面に表示することで、ユーザの商品に対する購買意欲を向上させる手法が知られている。こうした手法を実現する技術はレコメンド技術と称され、インターネットショッピングの市場拡大に伴って、様々な技術が提案されている。

レコメンド技術の一例として、以下のようなものがある。

例えば、ユーザがユーザ端末に表示された商品一覧の中から商品を選択し、選択した商品と類似する商品を検索してユーザに提示する技術がある。この場合、ユーザが選択した商品の情報と共に、ユーザに入力フォームに入力させた色や形等の重視する類似項目に関する情報をサーバに送信させる。そして、サーバは、重視する類似項目においてユーザが選択した商品と類似する商品を検索し、検索した商品の画像を送信元に送信してユーザにお勧め商品を表示する。

また、多数の会員の中からユーザによる商品評価傾向と類似する他の会員を検索し、他の会員の商品評価傾向を分析することで、ユーザが購入していない商品に対する評価値を予測して、評価値が高い商品をお勧め商品としてユーザに提示する技術がある。

特開２００９−１８１４６８号公報 特開２００２−３３４２５７号公報

従来のレコメンド技術では、商品の購入履歴及び検索履歴や、年齢、性別、趣味等のユーザの個人情報といった、商品購入や会員登録の際に入力フォーム等を用いてユーザから意図的に入力された情報が用いられる。

しかしながら、ユーザが意図的に入力しない情報の中にも、ユーザへ商品の購買意欲を向上させるための有益な情報が含まれる場合がある。

1つの側面では、本発明は、ユーザからユーザの嗜好を示す意図的に入力された情報が存在しない場合でも、ユーザの注目度を向上させる商品の画像を表示することが目的である。

開示の技術は、同じ商品に関する複数の画像のそれぞれについての選択を示す選択情報を取得する。そして、開示の技術は、取得した選択情報に基づいて複数の画像それぞれについて、画像の表示回数及び表示時間を求め、求めた前記表示回数及び表示時間に基づいて、複数の画像に含まれる画像毎の注目率を算出する。そして、開示の技術は、算出した画像毎の注目率に基づいて、複数の画像の表示方法を変更する。

一つの側面として、ユーザからユーザの嗜好を示す意図的に入力された情報が存在しない場合でも、ユーザの注目度を向上させる商品の画像を表示することができる、という効果を有する。

図１は、システムの全体構成の一例を示した図である。 図２は、ユーザ端末に表示される画面の一例を示した図である。 図３は、第１実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。 図４は、表示回数テーブルのデータ構造の一例を示した図である。 図５は、画像じっくり視率テーブルのデータ構造の一例を示した図である。 図６は、第１実施形態に係るサーバとして機能するコンピュータのブロック図である。 図７は、第１実施形態に係る表示制御処理の全体の流れを示すフローチャートである。 図８は、画像の表示変更処理サブルーチンのフローチャートである。 図９は、画像の表示属性算出処理サブルーチンのフローチャートである。 図１０は、サブ画像表示属性更新処理サブルーチンのフローチャートである。 図１１は、代表画像表示属性更新処理サブルーチンのフローチャートである。 図１２は、第２実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。 図１３は、選定値テーブルのデータ構造の一例を示した図である。 図１４は、商品じっくり視率テーブルのデータ構造の一例を示した図である。 図１５は、表示回数比重マスタテーブルのデータ構造の一例を示した図である。 図１６は、じっくり視率比重マスタテーブルのデータ構造の一例を示した図である。 図１７は、画像登録枚数比重マスタテーブルのデータ構造の一例を示した図である。 図１８は、第２実施形態に係るサーバとして機能するコンピュータのブロック図である。 図１９は、第２実施形態に係る表示制御処理の全体の流れを示すフローチャートである。 図２０は、商品の表示順変更処理サブルーチンのフローチャートである。 図２１は、第２実施形態に係る画像の表示属性算出処理サブルーチンのフローチャートである。 図２２は、商品のじっくり視率更新処理サブルーチンのフローチャートである。

以下、図面を参照して、開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。

（第１実施形態）

従来のレコメンド技術では、ユーザに適合する商品を表示する際、ユーザの商品購入履歴、商品検索履歴、商品に関するアンケート、年齢や性別等の個人情報など、ユーザが画面に表示される入力フォーム等に意図的に入力した情報（特定情報）が利用される。

しかしながら、例えば、商品販売サイトにおいてユーザが商品を検討する際、ユーザにとって気になる商品の画像（商品画像）が画面に表示された場合、その商品画像の表示時間は無意識に長くなる傾向が見られる。

また、注目した商品に複数の画像が例えばサムネイル形式で用意されている場合、ユーザは複数の画像から、ユーザにとって商品の特徴をより表していると感じられる画像を選択すると共に、そのような画像は他の画像より長く表示する傾向が見られる。

こうした商品の画像表示に関する情報は、ユーザの商品に対する嗜好を示す有益な情報であるにもかかわらず、従来のレコメンド技術に利用されていない。

そこで、本実施形態では、１つの商品に対して複数の画像が用意される場合に、画像毎に画像表示に関する情報を取得し、当該情報に基づいて商品に対する複数の画像の表示方法を変更し、商品への注目度を向上させる手法について説明する。

図１に、本実施形態に係るシステムの全体構成を示す。

図１に示すように、本システムはユーザ端末１及びサーバ２を含み、各々が通信回線３に接続される。なお、図１には、ユーザ端末１が１台しか記載されていないが、通信回線３には複数のユーザ端末１が接続されている。また、サーバ２も１台しか記載されていないが、通信回線３に複数のサーバ２が接続されていてもよい。

また、図２は、ユーザ端末１に表示される画面の一例を示した図である。

サーバ２は、ユーザ端末１からの初期画面取得リクエストに対して、図２に示す初期画面を表示するための画面データを、通信回線３を介してユーザ端末１に送信する。

初期画面には、商品を表す商品情報、例えば商品の画像が商品毎に表示される。なお、図２の初期画面には商品Ａ〜商品Ｅで表される複数の商品の画像が表示されているが、初期画面に表示される商品数はこれに限らず、例えば、単一の商品が表示されるものであってもよい。また、商品情報は、商品を特定するための情報であればどのようなものであってもよく、例えば、商品名等の文字情報であってもよい。

ユーザが初期画面に表示される商品を選択した場合、ユーザ端末１は、選択した商品に関連付けられた識別子（ＩＤ：identification）をサーバ２に送信する。サーバ２は、受信したＩＤに基づいて、ＩＤに対応した商品の画像が複数表示された商品画面を表示するための画面データをユーザ端末１へ送信する。

例えば、ユーザが初期画面で商品Ｃを選択した場合、商品Ｃの画像が複数表示された商品画面がユーザ端末１に表示される。図２の商品画面の例では、商品Ｃに対して画像Ｃ１〜画像Ｃ４までの４枚の画像が表示される。

この際、商品画面に表示される商品の画像の各々の位置及び大きさは、サーバ２で実行される後述する表示制御処理で決定される。表示制御処理では、例えば、選択された商品を表す商品の画像のうち、最もユーザの注目度が高い画像を代表画像４とし、代表画像４以外の画像をサブ画像５とする。そして、代表画像４は、複数ある商品の画像の中から選択された商品を代表する画像として、サブ画像５の表示サイズより大きいサイズで表示される。なお、代表画像４の表示方法はこれに限られず、例えば、代表画像４をサブ画像５が表示される領域と異なる位置に表示したり、代表画像４を枠で囲ったりすることで、代表画像４と、サブ画像５と、を区別して表示するようにしてもよい。

一方、ユーザは選択した商品とは異なる別の商品の画像を見る場合には、例えば商品画面に設けられた図示しない「戻る」ボタン等の画面を遷移させるためのアイテムを選択する。この際、ユーザ端末１は、初期画面に関連付けられたＩＤをサーバ２に送信する。サーバ２は、受信したＩＤに基づいて、初期画面を表示するための画面データをユーザ端末１へ送信する。以上の処理によりユーザ端末１に初期画面が表示され、ユーザは他の商品の画像を選択することができるようになる。

なお、初期画面において商品を選択することは、当該商品の代表画像４を選択することであり、商品画面において「戻る」ボタンを選択することは、代表画像４の選択を終了することであるともいえる。

また、ユーザが商品画面に表示されたサブ画像５を選択した場合、ユーザ端末１は、選択したサブ画像５に関連付けられたＩＤをサーバ２へ送信する。そして、サーバ２は、受信したＩＤに基づいて、選択したサブ画像５を拡大した画像である拡大画像６のデータをユーザ端末１へ送信する。

例えば、ユーザが画像Ｃ２のサブ画像５を選択した場合、画像Ｃ２のサブ画像５を拡大表示した拡大画像６がユーザ端末１に表示される。

一方、ユーザが拡大画像６を選択した場合、ユーザ端末１は、選択した拡大画像６に関連付けられたＩＤをサーバ２へ送信する。そして、サーバ２は、受信したＩＤに基づいて、選択した拡大画像６の縮小画像であるサブ画像５のデータをユーザ端末１へ送信する。以上の処理により拡大画像６は元のサブ画像５に戻る。

なお、本実施形態では、説明を簡略化するため、拡大画像６表示中は、表示される拡大画像６のみ選択可能であるものとして話を進める。また、本実施形態では、扱う商品を商品Ａ〜商品Ｅの５つとし、商品毎に用意される商品の画像の枚数を４枚までとして説明するが、商品の数及び用意される商品の画像の枚数共、これらの値に限定されないことは言うまでもない。

図３には、本実施形態に係るサーバ２が示されている。なお、サーバ２は、開示の技術の表示制御装置の一例である。

サーバ２は、取得部１０、変更部２０、算出部３０、送信部４０、商品表示実績情報記憶部９０、及び表示情報記憶部９２を含む。

取得部１０は、画像を選択した際にユーザ端末１から通知される選択情報１２、すなわちＩＤを取得する。そして、取得部１０は、ＩＤの値に応じて受信したＩＤの通知先を振り分ける。具体的には、商品画面の表示を要求するＩＤの場合には変更部２０へＩＤを通知し、それ以外のＩＤの場合には、算出部３０へＩＤを通知する。

算出部３０は、取得部１０から通知されるＩＤの値及びＩＤの通知間隔に基づいて、各商品の画像毎の表示回数及び表示時間を算出する。

例えば、算出部３０は、拡大画像６を要求するＩＤが通知された際に、拡大画像６が要求された商品のサブ画像５の表示回数を１回増加し、商品表示実績情報記憶部９０へ記憶する。

また、算出部３０は、サブ画像５の拡大画像６を要求するＩＤが通知されてから、元のサブ画像５の表示を要求するＩＤが通知されるまでの時間、すなわち拡大画像６を表示してから閉じるまでの時間を算出する。そして、算出部３０は、算出した時間を、拡大表示が行われたサブ画像５の表示時間とする。

一方、算出部３０は、商品画面の表示を要求するＩＤが通知されてから初期画面の表示を要求するＩＤが通知されるまでの間に、サブ画像５の拡大画像６を要求するＩＤが通知されなかった場合に、商品画面の代表画像４の表示回数を１回増加する。そして、算出部３０は、商品画面の代表画像４の表示回数を、商品表示実績情報記憶部９０へ記憶する。

また、算出部３０は、商品画面に表示された代表画像４の表示回数を１回増加する場合に、商品画面の表示を要求するＩＤが通知されてから初期画面の表示を要求するＩＤが通知されるまでの時間を算出する。そして、算出部３０は、算出した時間を商品画面に表示された代表画像４の表示時間とする。

図４は、商品表示実績情報記憶部９０に記憶される、表示回数テーブルのデータ構造の一例を示した図である。

図４に示すように、画像の表示回数は商品毎及び画像毎に記憶される。図４の例では、商品Ａの画像１の表示回数は６５回、商品Ａの画像２の表示回数は９２回、商品Ａの画像３の表示回数は５８回、商品Ａの画像４の表示回数は７３回であることが示されている。また商品Ａの画像１〜画像４の表示回数を合計した値が、商品Ａの表示回数として示される。なお、用意された画像の枚数が４枚に満たない商品の場合、存在しない画像の表示回数は「画像なし」と設定され、０回として扱われる。

図５は、商品表示実績情報記憶部９０に含まれる、画像に対するユーザの注目率を表した画像じっくり視率テーブルのデータ構造の一例を示した図である。

ここで、画像に対するユーザの注目率とは、ユーザが画像に対してどの程度関心を持って閲覧したかを示す指標であり、算出部３０が画像の表示時間に基づいて算出する指標である。

ユーザが画像を閲覧し、商品の特徴を把握するために必要と考えられる時間Ｔｓを予め定めておき、算出部３０は、画像の表示時間が時間Ｔｓ未満である場合の回数をＴｓ未満欄に記憶し、画像の表示時間が時間Ｔｓ以上である場合の回数をＴｓ以上欄に記憶する。そして、Ｔｓ未満欄の回数をＮ１、Ｔｓ以上欄の回数をＮ２とした場合（Ｎ１及びＮ２は０以上の整数）、算出部３０は、（Ｎ１＋Ｎ２）を合計欄に記憶すると共に、Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２）をじっくり視率欄に記憶する。

換言すれば、画像のじっくり視率とは ユーザが画像を表示した場合に時間Ｔｓ以上継続して表示した回数の割合を示した指標であり、画像に対するユーザの注目率を表した指標ということができる。なお、画像のじっくり視率は、画像の閲覧率の一例である。

表示情報記憶部９２には、初期画面及び商品画面のレイアウト等が記述された画面データや、商品の画像データが記憶される。算出部３０は、取得部１０から通知されるＩＤに応じて、ＩＤに対応した画面データ又は画像データを送信部４０に通知する場合、該当するデータを表示情報記憶部９２から取得して、送信部４０に通知する。

変更部２０は、取得部１０から商品画面の表示を要求するＩＤを通知された場合に、要求された商品画面に表示する各々の画像の評価点を算出し、評価点に基づいて商品画面における画像の表示方法を変更する。具体的には、変更部２０は、要求された商品画面に表示する画像のうち、最も評価点が高い画像が代表画像４として表示され、他の画像がサブ画像５として表示されるように、表示情報記憶部９２から取得した商品画面の画面データを変更する。

画像の評価点は、商品表示実績情報記憶部９０に記憶される画像の表示回数と画像のじっくり視率との積によって算出される。具体的には、例えば商品Ａの商品画面が要求されている場合、図４及び図５の例に従えば、商品Ａの画像１の評価点は４０．３となる。同様に、商品Ａの画像２の評価点は３０．３６、商品Ａの画像３の評価点は２３．７８、商品Ａの画像４の評価点は６１．３２となる。従って、変更部２０は、商品Ａの商品画面において画像４が代表画像４、画像１〜画像３がサブ画像５となるように、商品画面の画面データを変更する。

なお、本実施形態では、画像の評価点を画像の表示回数と画像のじっくり視率との積によって算出したが、例えば画像の表示回数及び画像のじっくり視率の少なくとも一方に基づいて画像の評価点を算出してもよい。

そして、変更部２０は、取得部１０から通知された商品画面の表示を要求するＩＤを、算出部３０に通知すると共に、変更した商品画面の画面データを送信部４０に通知する。

送信部４０は、変更部２０及び算出部３０から通知された画面データ又は画像データを、通信回線３を介してユーザ端末１へ送信する。なお、画面データ又は画像データを、表示データ４２と称す場合がある。

こうしたサーバ２での表示制御処理により、初期画面において商品を選択した際、商品の画像の中で、より注目度の高い画像が代表画像として優先的に表示される。なお、商品表示実績情報記憶部９０に記憶される表示回数テーブル及び画像じっくり視率テーブルの内容は、複数のユーザ端末１からの選択情報１２に基づいて更新される。

以上に説明したサーバ２は、例えば、図６に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０は、ＣＰＵ５２、メモリ５４、及び不揮発性の記憶部５６を含み、これらはバス５８を介して互いに接続される。

また、記憶部５６はＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５６には、コンピュータ５０をサーバ２として機能させるための表示制御プログラム６０が記憶されている。ＣＰＵ５２は、表示制御プログラム６０を記憶部５６から読み出してメモリ５４に展開し、表示制御プログラム６０に含まれる各種プロセスを順次実行する。

表示制御プログラム６０は、取得プロセス６２、算出プロセス６４、変更プロセス６６、及び送信プロセス６８を含む。

ＣＰＵ５２は、取得プロセス６２を実行することで、図３に示す取得部１０として動作する。また、ＣＰＵ５２は、算出プロセス６４を実行することで、図３に示す算出部３０として動作する。また、ＣＰＵ５２は、変更プロセス６６を実行することで、図３に示す変更部２０として動作する。また、ＣＰＵ５２は、送信プロセス６８を実行することで、図３に示す送信部４０として動作する。

以上により、表示制御プログラム６０を実行したコンピュータ５０が、サーバ２として動作する。なお、一例として、ＣＰＵ５２にはリアルタイムクロックが内蔵され、表示制御プログラム６０からの要求により現在の時刻情報を提供するカレンダ機能を有するものとする。また、表示制御プログラム６０は、開示の技術における表示制御プログラムの一例を示したものである。

なお、サーバ２は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit)等で実現することも可能である。

次に、本実施形態に係るサーバ２の作用を説明する。本実施形態に係るサーバ２は、初期画面の表示後に図７に示す表示制御処理を実行する。

図７は、サーバ２で実行される表示制御処理の内容を示した全体フローチャートである。なお、サーバ２へ送信されるＩＤと当該ＩＤの意味との対応を含むＩＤ一覧情報記憶部及び商品表示実績情報記憶部９０の情報は、記憶部５６に予め記憶される。そして、これらの記憶部の情報は、ＣＰＵ５２が表示制御プログラム６０をメモリ５４に展開する際に、メモリ５４の予め定めた領域に展開されるものとする。また、表示情報記憶部９２及び時間Ｔｓも記憶部５６に予め記憶され、ＣＰＵ５２が表示制御プログラム６０をメモリ５４に展開する際に、メモリ５４の予め定めた領域に展開されるものとする。

まず、ステップＳ１００では、取得部１０は、ユーザ端末１から送信されたＩＤが、ユーザが初期画面において商品を選択した際にサーバ２へ送信されるＩＤか否かを判定する。そして、否定判定の場合にはステップＳ２００へ移行し、取得部１０は、ユーザ端末１から送信されたＩＤが初期画面表示の終了を選択した際にサーバ２へ送信されるＩＤか否かを判定する。ステップＳ２００の処理に対する判定が否定判定の場合には、ステップＳ１００へ移行し、取得部１０はユーザ端末１から送信されるＩＤの判定処理を繰り返す。また、ステップＳ２００の処理に対する判定が肯定判定の場合には、本プログラムを終了する。

一方、ステップＳ１００の処理に対する判定が肯定判定の場合には、ステップＳ３００へ移行する。

ステップＳ３００では、変更部２０は、商品表示実績情報記憶部９０を参照して、ステップＳ１００の処理で判定したＩＤに対応した商品（選択商品）の画像の中から、商品画面に代表画像４として表示する画像を決定する。そして、変更部２０は、予め定めた代表画像４の表示位置に本ステップで決定した画像が表示されるように、表示情報記憶部９２から取得した商品画面の画面データを変更する。

図８は、ステップＳ３００で実施される処理を示したサブルーチンのフローチャートである。

ステップＳ１０２では、変更部２０は、メモリ５４に記憶される商品表示実績情報記憶部９０を参照して、表示回数テーブルから選択商品に対応した各々の画像の表示回数を取得する。

ステップＳ１０４では、変更部２０は、メモリ５４に記憶される商品表示実績情報記憶部９０を参照して、画像じっくり視率テーブルから選択商品に対応した各々の画像のじっくり視率を取得する。

ステップＳ１０６では、変更部２０は、選択商品に対応した画像毎に、ステップＳ１０２の処理で取得した画像の表示回数と、ステップＳ１０４の処理で取得した画像のじっくり視率と、の積を求めて、画像の評価点を算出する。そして、変更部２０は、選択商品に対応した画像のうち最も評価点が高い画像が、他の画像より拡大され代表画像４の表示位置に表示されるように、表示情報記憶部９２から取得した商品画面の画面データを変更する。

以上の処理により、図７のステップＳ３００の処理が終了する。

そして、ステップＳ４００では、送信部４０は、ステップＳ３００の処理で変更された画面データをユーザ端末１へ送信する。本ステップの処理により、ユーザ端末１に代表画像４が更新された商品画面が表示される。

ステップＳ５００では、算出部３０は、通知されるＩＤに基づいて、商品画面に表示される画像の各々の表示回数及びじっくり視率を算出する表示属性算出処理を実行する。

図９は、ステップＳ５００で実施される処理を示したサブルーチンのフローチャートである。

まず、ステップＳ５０２では、算出部３０は、ＣＰＵ５２に時刻情報を要求して現在の時間Ｔ１を取得する。この時間Ｔ１は、商品画面が表示される際の時間を表す。

ステップＳ５０４では、算出部３０は、取得部１０から通知されたＩＤが、ユーザが商品画面のサブ画像５を選択した際にサーバ２へ送信されるＩＤか否かを判定する。肯定判定の場合には、例えばメモリ５４の予め定めた領域にステップＳ５０６へ移行したことを示すフラグを設定して、ステップＳ５０６へ移行する。

ステップＳ５０６では、算出部３０は、選択されたサブ画像５の表示回数及びじっくり視率を算出するサブ画像表示属性更新処理を実行する。なお、サブ画像表示属性更新処理の詳細については後述する。

一方、ステップＳ５０４の処理で否定判定となった場合には、ステップＳ５０８へ移行する。

ステップＳ５０８では、算出部３０は、取得部１０から通知されたＩＤが、ユーザが商品画面の「戻る」ボタンを選択した際にサーバ２へ送信されるＩＤか否かを判定する。否定判定の場合にはステップＳ５０４へ移行し、算出部３０は、ステップＳ５０４〜Ｓ５０８の処理を繰り返し、初期画面へ遷移する間、サブ画像５が選択される毎にステップＳ５０６のサブ画像表示属性更新処理を実行する。

一方、ステップＳ５０８の処理で肯定判定、すなわち初期画面への遷移要求が通知された場合には、ステップＳ５１０へ移行する。

ステップＳ５１０では、算出部３０は、ＣＰＵ５２に時刻情報を要求して現在の時間Ｔ２を取得する。この時間Ｔ２は、商品画面が閉じられる際の時間を表す。

ステップＳ５１２では、算出部３０は、ステップＳ５０４の処理からステップＳ５０６の処理へ移行する際にメモリ５４に設定されるフラグが存在するか否かに基づいて、商品画面表示中に一回もサブ画像５が選択されなかったか否かを判定する。そして、否定判定の場合、すなわちサブ画像５が選択された場合には、算出部３０は、当該フラグをリセットし、ステップＳ５１４の処理を省略してステップＳ５１６へ移行する。一方、肯定判定の場合、すなわち商品画面表示中に１回もサブ画像５が選択されなかった場合には、ステップＳ５１４へ移行する。

ステップＳ５１４では、算出部３０は、閉じられる商品画面における代表画像４の表示回数及びじっくり視率を算出する代表画像表示属性更新処理を実行する。なお、代表画像表示属性更新処理の詳細については後述する。このように、本実施形態では、商品画面表示中にユーザが１回もサブ画像５を選択しなかった場合に、ユーザが表示中の商品画面における代表画像４を閲覧したものとして、代表画像４の表示回数及びじっくり視率を算出する。

そして、ステップＳ５１６では、算出部３０は、表示情報記憶部９２に記憶される初期画面の画面データを送信部４０へ通知する。送信部４０は、算出部３０から通知された画面データをユーザ端末１へ送信する。

以上の処理により、図７に示したステップＳ５００の画像の表示属性算出処理が終了し、ユーザの画像選択内容に従って、商品表示実績情報記憶部９０に含まれる表示回数テーブル及び画像じっくり視率テーブルの内容が更新される。

そして、再びステップＳ１００へ移行し、サーバ２は、ユーザが初期画面で選択した内容に従ってステップＳ１００〜Ｓ５００の処理を繰り返す。以上の処理により、ユーザが初期画面から商品を選択した際、その時点で最も評価点の高い画像が、選択した商品の代表画像４として商品画面に表示される。

次に、図９において詳細な説明を省略したステップＳ５０６及びステップＳ５１４の処理について説明する。

図１０は、ステップＳ５０６で実施されるサブ画像表示属性更新処理を示したサブルーチンのフローチャートである。

まず、ステップＳ６００では、算出部３０は、ＣＰＵ５２に時刻情報を要求して現在の時間Ｔ３を取得する。この時間Ｔ３は、サブ画像５の拡大画像６が表示される際の時間を表す。

ステップＳ６０２では、算出部３０は、選択されたサブ画像５の拡大画像６を表示情報記憶部９２から取得して、送信部４０へ通知する。送信部４０は、算出部３０から通知された拡大画像６をユーザ端末１へ送信する。本ステップの処理により、ユーザ端末１に選択したサブ画像５の拡大画像６が表示される。

ステップＳ６０４では、算出部３０は、表示回数テーブルにおける選択されたサブ画像５に対応した画像の表示回数を１回増加させて、表示回数テーブルを更新する。

ステップＳ６０６では、算出部３０は、取得部１０から通知されたＩＤが、ユーザが拡大画像６を選択した際にサーバ２へ送信されるＩＤか否かを判定する。否定判定の場合には、拡大画像６が選択されるまでステップＳ６０６の処理を継続する。また、肯定判定の場合には、ステップＳ６０８へ移行する。

ステップＳ６０８では、算出部３０は、ＣＰＵ５２に時刻情報を要求して現在の時間Ｔ４を取得する。この時間Ｔ４は、拡大画像６が閉じられる際の時間を表す。

ステップＳ６１０では、算出部３０は、選択された拡大画像６に対応したサブ画像５を表示情報記憶部９２から取得して、送信部４０へ通知する。送信部４０は、算出部３０から通知されたサブ画像５をユーザ端末１へ送信する。本ステップの処理により、ユーザ端末１において、選択したサブ画像５に対応した拡大画像６の表示が終了し、元のサブ画像５が表示される。

ステップＳ６１２では、算出部３０は、ステップＳ６０８の処理で取得した時間Ｔ４からステップＳ６００の処理で取得した時間Ｔ３を減算して、選択されたサブ画像５に対応した拡大画像６の表示時間、すなわち、選択されたサブ画像５の表示時間を算出する。そして、算出部３０は、サブ画像５の表示時間がメモリ５４に記憶されている時間Ｔｓ以上か否かを判定し、肯定判定の場合にはステップＳ６１４へ移行する。否定判定の場合にはステップＳ６１６へ移行する。

ステップＳ６１４では、算出部３０は、画像じっくり視率テーブルに記憶されている、選択されたサブ画像５のＴｓ以上欄の回数及び合計欄の回数を１回増加する。そして、算出部３０は、選択されたサブ画像５に対して、合計欄の回数に対するＴｓ以上欄の回数の割合を算出し、算出した割合で選択されたサブ画像５のじっくり視率欄の値を更新する。

一方、ステップＳ６１６では、算出部３０は、画像じっくり視率テーブルに記憶されている、選択されたサブ画像５のＴｓ未満欄の回数及び合計欄の回数を１回増加する。そして、算出部３０は、選択されたサブ画像５に対して、合計欄の回数に対するＴｓ以上欄の回数の割合を算出し、算出した割合で選択されたサブ画像５のじっくり視率欄の値を更新する。

以上の処理により、図９のステップＳ５０６の処理が終了する。

一方、図１１は、図９のステップＳ５１４で実施される代表画像表示属性更新処理を示したサブルーチンのフローチャートである。

まず、ステップＳ７００では、算出部３０は、表示回数テーブルにおける代表画像４の表示回数を１回増加させて、表示回数テーブルを更新する。

ステップＳ７０２では、算出部３０は、図９のステップＳ５１０の処理で取得した時間Ｔ２から図９のステップＳ５０２の処理で取得した時間Ｔ１を減算して、代表画像４の表示時間を算出する。そして、算出部３０は、代表画像４の表示時間がメモリ５４に記憶されている時間Ｔｓ以上か否かを判定し、肯定判定の場合にはステップＳ７０４へ移行する。否定判定の場合にはステップＳ７０６へ移行する。

ステップＳ７０４では、算出部３０は、画像じっくり視率テーブルに記憶されている、代表画像４のＴｓ以上欄の回数及び合計欄の回数を１回増加する。そして、算出部３０は、代表画像４に対して、合計欄の回数に対するＴｓ以上欄の回数の割合を算出し、算出した割合で代表画像４のじっくり視率欄の値を更新する。

一方、ステップＳ７０６では、算出部３０は、画像じっくり視率テーブルに記憶されている、代表画像４のＴｓ未満欄の回数及び合計欄の回数を１回増加する。そして、算出部３０は、代表画像４に対して、合計欄の回数に対するＴｓ以上欄の回数の割合を算出し、算出した割合で代表画像４のじっくり視率欄の値を更新する。

以上の処理により、図９のステップＳ５１４の処理が終了する。

このように本実施形態では、画像の選択情報に基づいて、商品を表す複数の画像の中からユーザが注目している画像を算出し、商品の代表画像４として商品画面に表示する。多くのユーザから注目される画像は、例えば初めてその商品の画像を閲覧するユーザにとっても関心が惹きつけられやすい画像であると考えられるため、商品画面を表示する毎に表示する代表画像４を決定することで、商品への注目度を向上させることができる。

また、別の側面から見れば、ユーザから注目されている代表画像４は、商品を表す複数の画像の中で最も商品の特徴を示した画像であると捉えることもできる。従って、商品画面に表示する代表画像４をユーザの注目度合いに応じて決定することは、商品に対するユーザの理解を促す効果がある。

更に、別の側面から見れば、商品の販売及び開発者らは、代表画像４の特徴を分析することで、商品をアピールする際、商品のどの箇所をどのような角度で撮影した画像がユーザに好まれるのかを知る手がかりとすることができる。

（第２実施形態）

次に、開示の技術の第２実施形態について説明する。なお、第１実施形態と同一の部分には同一の符号を付して説明を省略し、第１実施形態と異なる部分を中心に説明する。

図１２は、本実施形態に係るサーバ２Ａが示されている。なお、サーバ２Ａは、開示の技術の表示制御装置の一例である。

本実施形態に係るサーバ２Ａが第１実施形態のサーバ２と異なる点は、商品適合情報記憶部９４、商品表示マスタ情報記憶部９６、及び選定部８０が追加された点である。その他、取得部１０Ａ、変更部２０Ａ、算出部３０Ａ、及び商品表示実績情報記憶部９０Ａの内容が変更されている。

第１実施形態に係るサーバ２は、図２に示した初期画面に表示される商品Ａ〜商品Ｅの商品情報の位置を固定としたが、サーバ２Ａは、商品のユーザへの適合度合いに従って商品情報の表示順を変更した初期画面の画面データをユーザ端末１に表示させる。

取得部１０Ａは、最初の初期画面の表示（起動）の際に、ユーザ端末１からユーザを識別するＩＤ（ユーザ識別ＩＤ）及び初期画面の表示を要求するＩＤ（初期画面要求ＩＤ）を取得した場合には、ＩＤを選定部８０に通知する。また、取得部１０Ａは、商品画面の表示を要求するＩＤを取得した場合にはＩＤを変更部２０Ａに通知する。また、取得部１０Ａは、それ以外のＩＤを取得した場合はＩＤを算出部３０Ａに通知する。

選定部８０は、取得部１０Ａからユーザ識別ＩＤ及び初期画面要求ＩＤを取得した場合、公知のレコメンド技術に基づいて、ユーザ識別ＩＤで表されるユーザに適合する商品の適合度合いを選定値として算出し、商品適合情報記憶部９４に記憶する。なお、公知のレコメンド技術としては特定情報が利用される。

図１３は、選定部８０によって設定される選定値テーブルのデータ構造の一例を示した図である。

商品適合情報記憶部９４には、商品と選定部８０で算出された商品の選定値とが関連付けられた図１３に示す選定値テーブルが、ユーザ毎に記憶されており、ユーザ識別ＩＤを用いてユーザに対応した選定値テーブルが取得される。なお、図１３の選定値テーブルの例では、選定値が大きい商品ほどユーザへの適合度合いの高い商品であることを示している。なお、商品適合情報記憶部９４には、選択値テーブルの他、商品の選定値を算出するためのデータ、例えば特定情報を含めるようにしてもよい。

そして、選定部８０は、商品の選定値を算出した後、初期画面における商品情報の表示方法を変更するため、ユーザ識別ＩＤ及び初期画面要求ＩＤを変更部２０Ａに通知する。

算出部３０Ａでは、第１実施形態に係る算出部３０での処理に加え、商品画面から初期画面へ遷移する要求が取得部１０Ａから通知された場合に、更に商品毎のじっくり視率を算出し、商品表示実績情報記憶部９０Ａに含まれる商品じっくり視率テーブルに記憶する。

図１４は、商品表示実績情報記憶部９０Ａに含まれる商品に対するユーザの注目率を表した商品じっくり視率テーブルのデータ構造の一例を示した図である。

ここで、商品に対するユーザの注目率とは、ユーザが商品に対してどの程度関心を持っているかを示す指標であり、算出部３０Ａが商品画面の表示時間に基づいて算出する指標である。

商品のじっくり視率を算出するため、まず、ユーザが商品の画面を閲覧して、商品の特徴を把握するために必要と考えられる時間Ｔｔを予め定める。そして算出部３０Ａは、商品画面の表示時間が時間Ｔｔ未満である場合の回数をＴｔ未満欄に記憶し、商品画面の表示時間が時間Ｔｔ以上である場合の回数をＴｔ以上欄に記憶する。そして、Ｔｔ未満欄の回数をＭ１、及びＴｔ以上欄の回数をＭ２とした場合（Ｍ１及びＭ２は０以上の整数）、算出部３０Ａは、（Ｍ１＋Ｍ２）を合計欄に記憶すると共に、Ｍ２／（Ｍ１＋Ｍ２）をじっくり視率欄に記憶する。

換言すれば、商品のじっくり視率とは ユーザが商品画面を表示した場合に時間Ｔｔ以上継続して表示した回数の割合を示した指標であり、商品に対するユーザの注目率を表した指標ということができる。なお、商品のじっくり視率は、商品の閲覧率の一例である。

変更部２０Ａは、第１実施形態に係る変更部２０での処理に加え、起動時に選定部８０からユーザ識別ＩＤ及び初期画面要求ＩＤを取得した場合、初期画面に表示する商品の評価点を算出し、評価点に基づいて初期画面における商品情報の表示方法を変更する。具体的には、変更部２０Ａは、例えば商品の評価点が高い順に商品に対応した商品情報が表示されるように、初期画面の画面データを変更する。

商品の評価点は、一例としてユーザ識別ＩＤで示されるユーザに対する商品の選定値、商品の表示回数に対応した重み、商品のじっくり視率に対応した重み、及び商品の画像枚数に対応した重みの各々の積によって算出される。

ここで、商品の表示回数とは、商品毎に用意されている画像の表示回数の合計である。また、「重み」とは、評価値に与える影響の度合いを示した値であり、変更部２０Ａは商品表示マスタ情報記憶部９６に記憶される各種マスタテーブルを参照して各々の値に対応した重みを取得する。

図１５は、商品の表示回数と重みとの対応を規定した表示回数比重マスタテーブルのデータ構造の一例を示した図である。

図１５に示すように、表示回数比重マスタテーブルは、商品の表示回数を予め定めた範囲に分割し、範囲毎に重みを対応づけたテーブルである。例えば、商品の表示回数が１２８回であれば、商品の表示回数に対応した重みは‘２’となる。

また、図１６は、商品のじっくり視率と重みとの対応を規定したじっくり視率比重マスタテーブルのデータ構造の一例を示した図である。

図１６に示すように、じっくり視率比重マスタテーブルは、商品のじっくり視率を予め定めた範囲に分割し、範囲毎に重みを対応づけたテーブルである。例えば、商品のじっくり視率が５１％であれば、商品のじっくり視率に対応した重みは‘３’となる。

また、図１７は、商品の画像枚数と重みとの対応を規定した画像登録枚数比重マスタテーブルのデータ構造の一例を示した図である。

図１７に示すように、画像登録枚数比重マスタテーブルは、画像の枚数がそのまま重みとして対応づけられたテーブルである。

ここで図４及び図１３〜図１７に示された数値例に従って商品Ｂの評価点を算出すると３．３６となり、商品Ｃの評価点を算出すると１０．８となる。このように、商品の評価点を算出する際に画像の表示状況を加味する場合、当然ながら、商品の選定値における大小関係と商品の評価点における大小関係とが変化する場合がある。

なお、図１５〜図１７に示したテーブルは一例であり、分割する範囲や重みをどのように設定してもよいことは言うまでもない。例えば画像登録枚数比重マスタテーブルにおいて、画像枚数を予め定めた範囲に分割し、範囲毎に重みを対応づけるようにしてもよく、逆に、例えば表示回数比重マスタテーブルにおいて、商品の表示回数をそのまま重みとするようにしてもよい。

なお、値が取る範囲に対して重みを設定した場合、値の変動が範囲内にとどまるならば対応する重みが変わらないことから、商品の評価点の変動を抑制する効果がある。逆に、画像登録枚数比重マスタテーブルのように値をそのまま重みとして設定した場合、値の変動がそのまま商品の評価点の変動につながることになる。

そして、変更部２０Ａは、変更した初期画面の画面データを送信部４０に通知する。

なお、本実施形態では商品の評価点を、商品の選定値、商品の表示回数に対応した重み、商品のじっくり視率に対応した重み、及び商品の画像枚数に対応した重みの各々の積によって算出したが、商品の評価点の算出方法はこれに限られない。

例えば、商品の表示回数に対応した重み、商品のじっくり視率に対応した重み、及び商品の画像枚数に対応した重みの少なくとも１つ以上の値と、商品の選定値と、の各々の積を商品の評価点としてもよい。また、各々の値の積は商品の評価点の演算方法の一例であり、他の演算式を用いて商品の評価点を算出してもよいことは言うまでもない。

こうしたサーバ２Ａでの表示制御処理により、初期画面に表示するユーザに適合した商品の表示順を、従来のレコメンド技術により決定した商品の選定値だけでなく、商品を表す画像の表示状況も加味して決定することができる。

なお、商品表示実績情報記憶部９０Ａには商品じっくり視率テーブルの他、第１実施形態で説明した表示回数テーブル及び画像じっくり視率テーブルが含まれている。また、表示回数テーブル、画像じっくり視率テーブル、及び商品じっくり視率テーブルの内容は、複数のユーザ端末１からの選択情報１２に基づいて更新される。

以上に説明したサーバ２Ａは、例えば、図１８に示すコンピュータ５０で実現することができる。

表示制御プログラム６０Ａは、取得プロセス６２Ａ、算出プロセス６４Ａ、変更プロセス６６Ａ、送信プロセス６８、及び選定プロセス７０を含む。

ＣＰＵ５２は、取得プロセス６２Ａを実行することで、図１２に示す取得部１０Ａとして動作する。また、ＣＰＵ５２は、算出プロセス６４Ａを実行することで、図１２に示す算出部３０Ａとして動作する。また、ＣＰＵ５２は、変更プロセス６６Ａを実行することで、図１２に示す変更部２０Ａとして動作する。また、ＣＰＵ５２は、選定プロセス７０を実行することで、図１２に示す選定部８０として動作する。

なお、サーバ２Ａもサーバ２と同様に、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。

次に、本実施形態に係るサーバ２Ａの作用を説明する。本実施形態に係るサーバ２Ａは、例えば、最初に初期画面を表示させるためのログイン処理に伴ってユーザ端末１から送信されるユーザ識別ＩＤ及び初期画面要求ＩＤを受信した際に、図１９に示す表示制御処理を実行する。

図１９は、サーバ２Ａで実行される表示制御処理の内容を示した全体フローチャートである。図１９のフローチャートが第１実施形態に係る表示制御処理を示した図７のフローチャートと異なる点は、新たにステップＳ５０の処理が追加された点と、ステップＳ５００の処理がステップＳ５００Ａの処理に置き換えられた点である。なお、ＩＤ一覧情報記憶部、商品表示実績情報記憶部９０Ａ、表示情報記憶部９２、商品適合情報記憶部９４、及び商品表示マスタ情報記憶部９６の情報は記憶部５６に予め記憶されている。そして、これらの記憶部の情報は、ＣＰＵ５２が表示制御プログラム６０Ａをメモリ５４に展開する際に、メモリ５４の予め定めた領域に展開される。

ステップＳ５０の処理は、起動後の初期画面にユーザに適合した商品を適合度合いが高い順に表示するための処理（商品の表示順変更処理）である。また、ステップＳ５００Ａの処理は、ステップＳ５００の処理に商品のじっくり視率を算出する処理を追加したものである。まず、ステップＳ５０の処理について説明する。

図２０は、ステップＳ５０で実施される商品の表示順変更処理を示したサブルーチンのフローチャートである。

ステップＳ５２では、選定部８０は、公知のレコメンド技術に基づいて、取得部１０Ａから通知されたユーザ識別ＩＤで表されるユーザに適合する商品の選定値を算出し、商品適合情報記憶部９４の選定値テーブルに記憶する。なお、公知のレコメンド技術を用いる際に利用する特定情報は、例えば商品適合情報記憶部９４に含まれているものとする。

ステップＳ５４では、変更部２０Ａは、商品適合情報記憶部９４を参照して、ユーザ識別ＩＤに対応したユーザの選定値テーブルから、ステップＳ５２の処理で選定部８０が設定した商品の選定値を取得する。

ステップＳ５６では、変更部２０Ａは、商品表示実績情報記憶部９０Ａの表示回数テーブルから商品の表示回数を取得する。

ステップＳ５８では、変更部２０Ａは、商品表示マスタ情報記憶部９６の表示回数比重マスタテーブルを参照して、ステップＳ５６で取得した商品の表示回数に対応した重みを取得する。

ステップＳ６０では、変更部２０Ａは、商品表示実績情報記憶部９０Ａの商品じっくり視率テーブルから商品のじっくり視率を取得する。

ステップＳ６２では、変更部２０Ａは、商品表示マスタ情報記憶部９６のじっくり視率比重マスタテーブルを参照して、ステップＳ６０で取得した商品のじっくり視率に対応した重みを取得する。

ステップＳ６４では、変更部２０Ａは、商品表示実績情報記憶部９０Ａの表示回数テーブルから商品の画像枚数を取得する。表示回数テーブルでは商品の画像が存在しない場合、その商品の画像番号欄に表示回数ではなく画像が存在しないことを示す識別子、例えば「画像なし」が設定されている。従って、変更部２０Ａは、表示回数テーブルを参照することで商品毎に用意されている商品の画像の枚数を取得できる。

ステップＳ６６では、変更部２０Ａは、商品表示マスタ情報記憶部９６の画像登録枚数比重マスタテーブルを参照して、ステップＳ６４で取得した商品の画像枚数に対応した重みを取得する。

ステップＳ６８では、変更部２０Ａは、商品の選定値、商品の表示回数に対応した重み、商品のじっくり視率に対応した重み、及び商品の画像枚数に対応した重みの各々の積を算出し、商品の評価点を算出する。

そして、ステップＳ７０では、変更部２０Ａは、初期画面において、商品に対応した商品情報がステップＳ６８で算出した評価点の高い順に表示されるように、表示情報記憶部９２から取得した初期画面の画面データを変更する。そして、変更した初期画面の画面データを送信部４０へ通知する。本ステップの処理により、ユーザ端末１に評価点が高い順に商品情報が配置された初期画面が表示される。

以上の処理により、図１９のステップＳ５０の処理が終了する。

次に、図１９のステップＳ５００Ａの処理について説明する。

図２１は、ステップＳ５００Ａで実施される処理を示したサブルーチンのフローチャートである。

図２１のフローチャートが、第１実施形態に係る画像の表示属性算出処理を示した図９のフローチャートと異なる点は、ステップＳ５１４とステップＳ５１６の間にステップＳ５１５の処理が追加された点である。ステップＳ５１５では、商品のじっくり視率を算出し、商品じっくり視率テーブルを更新する処理が行われる。

図２２は、ステップＳ５１５で実施される商品のじっくり視率更新処理を示したサブルーチンのフローチャートである。

ステップＳ８００では、算出部３０Ａは、図９のステップＳ５１０の処理で取得した時間Ｔ２から図９のステップＳ５０２の処理で取得した時間Ｔ１を減算して、選択商品の表示時間を算出する。すなわち、商品の表示時間は、初期画面において商品に対応した商品画面が選択されてから再び初期画面が選択されるまでの選択時間として表される。そして、算出部３０Ａは、選択商品の表示時間がメモリ５４に記憶されている時間Ｔｔ以上か否かを判定し、肯定判定の場合にはステップＳ８０２へ移行する。否定判定の場合にはステップＳ８０４へ移行する。

ステップＳ８０２では、算出部３０Ａは、商品じっくり視率テーブルに記憶されている、選択商品のＴｔ以上欄の回数及び合計欄の回数を１回増加する。そして、算出部３０Ａは、選択商品に対して、合計欄の回数に対するＴｔ以上欄の回数の割合を算出し、算出した割合で選択商品のじっくり視率欄の値を更新する。

一方、ステップＳ８０４では、算出部３０Ａは、商品じっくり視率テーブルに記憶されている、選択商品のＴｔ未満欄の回数及び合計欄の回数を１回増加する。そして、算出部３０Ａは、選択商品に対して、合計欄の回数に対するＴｔ以上欄の回数の割合を算出し、算出した割合で選択商品のじっくり視率欄の値を更新する。

以上の処理により、図２１のステップＳ５１５の処理が終了し、商品じっくり視率テーブルが更新される。

このように本実施形態では、サーバ２Ａは、ユーザによる画像の選択情報に基づいて、ユーザが選択した商品の表示時間を算出して商品のじっくり視率を取得すると共に、ユーザが選択した商品の表示回数を取得する。そして、サーバ２Ａは、従来のレコメンド技術を用いて算出した商品の選定値を、商品の表示時間、商品のじっくり視率、及び商品の画像枚数の各々に対応した重みで修正した商品の評価点を算出し、初期画面上に商品の評価点の高い順に商品情報を表示する。

従って、従来のレコメンド技術で利用される特定情報だけでなく商品画像の表示状況を含めてユーザへの適合商品を決定しているため、従来のレコメンド技術によって表示される商品と比べて、よりユーザの関心を惹きやすい商品を表示することができる。

なお、本実施形態に係るサーバ２Ａは選定部８０を含むものとして説明したが、サーバ２Ａにとって選択部８０は必ずしも必須ではない。例えば、通信回線３に接続される図示しない端末で算出した商品の選定値を、通信回線３を介して取得し、取得した商品の選定値を商品適合情報記憶部９４に記憶するようにしてもよい。

以上、開示の技術を実施形態を用いて説明したが、開示の技術は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、当該変更または改良を加えた形態も開示の技術の技術的範囲に含まれる。例えば、開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で処理の順序を変更してもよい。

また、上記では開示の技術に係る表示制御プログラムの一例である表示制御プログラム６０、６０Ａが記憶部５６に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されるものではない。開示の技術に係る表示制御プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されている形態で提供することも可能である。例えば、開示の技術に係る表示制御プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、及びＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、並びに、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等に記録されている形態で提供することも可能である。

また、開示の技術に係るサーバ２、２Ａは、単一のコンピュータ５０上で実現されるものとして説明した。しかし、プロセスを異なるコンピュータの記憶部５６に記憶させ、各々のコンピュータを有線又は無線の通信回線で接続した分散処理の形態で、サーバ２、２Ａを実現するようにしてもよい。

また、開示の技術に係るサーバ２、２Ａは、時刻情報をＣＰＵ５２のカレンダ機能を介して取得するようにしたが、時刻情報の取得方法はこれに限られない。例えば、通信回線３に接続される図示しない時刻サーバから時刻情報を取得するようにしてもよい。

以上の各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
コンピュータに、
同じ商品に関する複数の画像のそれぞれについての選択を示す選択情報を取得し、
取得した前記選択情報に基づいて前記複数の画像それぞれについて、画像の表示回数及び表示時間を求め、求めた前記表示回数及び表示時間に基づいて、前記複数の画像に含まれる画像毎の注目率を算出し、
算出した前記画像毎の注目率に基づいて、前記複数の画像の表示方法を変更する
ことを含む処理を実行させるための表示制御プログラム。

（付記２）
前記画像の表示時間が、ユーザが前記画像を注目して閲覧するのに要する時間として規定された第１の時間未満である場合には第１の回数を更新し、前記画像の表示時間が前記第１の時間以上である場合には第２の回数を更新して、前記第１の回数及び前記第２の回数を加算した合計回数に対する前記第２の回数の割合である前記画像の閲覧率を前記複数の画像毎に算出し、
前記画像の閲覧率及び前記画像の表示回数に基づいて、前記複数の画像毎に画像に対するユーザの注目度合いを示す画像評価点を算出し、前記画像評価点に基づいて前記複数の画像の表示方法を変更する
付記１記載の表示制御プログラム。

（付記３）
前記複数の画像のうち、前記画像評価点が最も高い画像が他の画像より大きく表示されるように、前記複数の画像の表示方法を変更する
付記２記載の表示制御プログラム。

（付記４）
前記選択情報に基づいて算出された、前記複数の画像の各々が表示された商品画面を選択してから複数の前記商品に対応する商品情報が表示された初期画面を選択するまでの時間を、前記商品画面に表示された前記複数の画像に対応する前記商品の表示時間として更新し、前記商品の表示時間が、ユーザが前記複数の画像の各々に関連付けられた前記商品を注目して閲覧するのに要する時間として規定された第２の時間未満である場合には第３の回数を更新し、前記商品の表示時間が前記第２の時間以上である場合には第４の回数を更新して、前記第３の回数及び前記第４の回数を加算した合計回数に対する前記第４の回数の割合である前記商品の閲覧率を前記商品毎に算出し、
前記画像の表示回数の合計として表される前記商品の表示回数、前記商品の閲覧率、及び前記画像の枚数の値と、ユーザに対する前記商品の適合度合いを示す選定値と、に基づいて、前記商品毎に前記商品に対するユーザの注目度合いを示す商品評価点を算出し、前記商品評価点に基づいて前記初期画面における前記商品情報の表示方法を変更する
付記１〜付記３の何れか１項に記載の表示制御プログラム。

（付記５）
前記商品評価点が高い順に前記商品情報が表示されるように、前記商品情報の表示順を変更する
付記４記載の表示制御プログラム。

（付記６）
コンピュータに、
同じ商品に関する複数の画像のそれぞれについての選択を示す選択情報を取得し、
取得した前記選択情報に基づいて前記複数の画像それぞれについて、画像の表示回数及び表示時間を求め、求めた前記表示回数及び表示時間に基づいて、前記複数の画像に含まれる画像毎の注目率を算出し、
算出した前記画像毎の注目率に基づいて、前記複数の画像の表示方法を変更する
ことを含む処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記７）
コンピュータに、
同じ商品に関する複数の画像のそれぞれについての選択を示す選択情報を取得し、
取得した前記選択情報に基づいて前記複数の画像それぞれについて、画像の表示回数及び表示時間を求め、求めた前記表示回数及び表示時間に基づいて、前記複数の画像に含まれる画像毎の注目率を算出し、
算出した前記画像毎の注目率に基づいて、前記複数の画像の表示方法を変更する
ことを含む処理を実行させる表示制御方法。

（付記８）
同じ商品に関する複数の画像のそれぞれについての選択を示す選択情報を取得する取得部と、
取得した前記選択情報に基づいて前記複数の画像それぞれについて、画像の表示回数及び表示時間を求め、求めた前記表示回数及び表示時間に基づいて、前記複数の画像に含まれる画像毎の注目率を算出する算出部と、
算出した前記画像毎の注目率に基づいて、前記複数の画像の表示方法を変更する変更部と、
を含む表示制御装置。

（付記９）
前記算出部は、前記画像の表示時間が、ユーザが前記画像を注目して閲覧するのに要する時間として規定された第１の時間未満である場合には第１の回数を更新し、前記画像の表示時間が前記第１の時間以上である場合には第２の回数を更新して、前記第１の回数及び前記第２の回数を加算した合計回数に対する前記第２の回数の割合である前記画像の閲覧率を前記複数の画像毎に算出し、
前記変更部は、前記画像の閲覧率及び前記画像の表示回数に基づいて、前記複数の画像毎に画像に対するユーザの注目度合いを示す画像評価点を算出し、前記画像評価点に基づいて前記複数の画像の表示方法を変更する
付記８記載の表示制御装置。

（付記１０）
前記変更部は、前記複数の画像のうち、前記画像評価点が最も高い画像が他の画像より大きく表示されるように、前記複数の画像の表示方法を変更する
付記９記載の表示制御装置。

（付記１１）
前記算出部は、前記選択情報に基づいて算出された、前記複数の画像の各々が表示された商品画面を選択してから複数の前記商品に対応する商品情報が表示された初期画面を選択するまでの時間を、前記商品画面に表示された前記複数の画像に対応する前記商品の表示時間として更新し、前記商品の表示時間が、ユーザが前記複数の画像の各々に関連付けられた前記商品を注目して閲覧するのに要する時間として規定された第２の時間未満である場合には第３の回数を更新し、前記商品の表示時間が前記第２の時間以上である場合には第４の回数を更新して、前記第３の回数及び前記第４の回数を加算した合計回数に対する前記第４の回数の割合である前記商品の閲覧率を前記商品毎に算出し、
前記変更部は、前記画像の表示回数の合計として表される前記商品の表示回数、前記商品の閲覧率、及び前記画像の枚数の値と、ユーザに対する前記商品の適合度合いを示す選定値と、に基づいて、前記商品毎に前記商品に対するユーザの注目度合いを示す商品評価点を算出し、前記商品評価点に基づいて前記初期画面における前記商品情報の表示方法を変更する
付記８〜付記１０の何れか１項に記載の表示制御装置。

（付記１２）
前記変更部は、前記商品評価点が高い順に前記商品情報が表示されるように、前記商品情報の表示順を変更する
付記１１記載の表示制御装置。

１ ユーザ端末
２、２Ａ サーバ
４ 代表画像
５ サブ画像
６ 拡大画像
１０、１０Ａ 取得部
２０、２０Ａ 変更部
３０、３０Ａ 算出部
４０ 送信部
５０ コンピュータ
６０、６０Ａ 表示制御プログラム
８０ 選定部
９０、９０Ａ 商品表示実績情報記憶部
９２ 表示情報記憶部
９４ 商品適合情報記憶部
９６ 商品表示マスタ情報記憶部

Claims (7)

1. コンピュータに、
   同じ商品に関する複数の画像のそれぞれについての選択を示す選択情報を取得し、
   取得した前記選択情報に基づいて前記複数の画像それぞれについて、画像の表示回数及び表示時間を求め、求めた前記表示回数及び表示時間に基づいて、前記複数の画像に含まれる画像毎の注目率を算出し、
   算出した前記画像毎の注目率に基づいて、前記複数の画像の表示方法を変更する
   ことを含み、
   前記画像の表示時間が、ユーザが前記画像を注目して閲覧するのに要する時間として規定された第１の時間未満である場合には第１の回数を更新し、前記画像の表示時間が前記第１の時間以上である場合には第２の回数を更新して、前記第１の回数及び前記第２の回数を加算した合計回数に対する前記第２の回数の割合である前記画像の閲覧率を、前記注目率として前記複数の画像毎に算出し、
   前記画像の閲覧率及び前記画像の表示回数に基づいて、前記複数の画像毎に画像に対するユーザの注目度合いを示す画像評価点を算出し、前記画像評価点に基づいて前記複数の画像の表示方法を変更する
   処理を実行させるための表示制御プログラム。
2. 前記画像評価点は、前記画像の閲覧率と前記画像の表示回数との積である、請求項１記載の表示制御プログラム。
3. 前記複数の画像のうち、前記画像評価点が最も高い画像が他の画像より大きく表示されるように、前記複数の画像の表示方法を変更する
   請求項１又は請求項２記載の表示制御プログラム。
4. 前記選択情報に基づいて算出された、前記複数の画像の各々が表示された商品画面を選択してから複数の前記商品に対応する商品情報が表示された初期画面を選択するまでの時間を、前記商品画面に表示された前記複数の画像に対応する前記商品の表示時間として更新し、前記商品の表示時間が、ユーザが前記複数の画像の各々に関連付けられた前記商品を注目して閲覧するのに要する時間として規定された第２の時間未満である場合には第３の回数を更新し、前記商品の表示時間が前記第２の時間以上である場合には第４の回数を更新して、前記第３の回数及び前記第４の回数を加算した合計回数に対する前記第４の回数の割合である前記商品の閲覧率を前記商品毎に算出し、
   前記画像の表示回数の合計として表される前記商品の表示回数、前記商品の閲覧率、及び前記画像の枚数の値と、ユーザに対する前記商品の適合度合いを示す選定値と、に基づいて、前記商品毎に前記商品に対するユーザの注目度合いを示す商品評価点を算出し、前記商品評価点に基づいて前記初期画面における前記商品情報の表示方法を変更する
   請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の表示制御プログラム。
5. 前記商品評価点が高い順に前記商品情報が表示されるように、前記商品情報の表示順を変更する
   請求項４記載の表示制御プログラム。
6. コンピュータに、
   同じ商品に関する複数の画像のそれぞれについての選択を示す選択情報を取得し、
   取得した前記選択情報に基づいて前記複数の画像それぞれについて、画像の表示回数及び表示時間を求め、求めた前記表示回数及び表示時間に基づいて、前記複数の画像に含まれる画像毎の注目率を算出し、
   算出した前記画像毎の注目率に基づいて、前記複数の画像の表示方法を変更する
   ことを含み、
   前記画像の表示時間が、ユーザが前記画像を注目して閲覧するのに要する時間として規定された第１の時間未満である場合には第１の回数を更新し、前記画像の表示時間が前記第１の時間以上である場合には第２の回数を更新して、前記第１の回数及び前記第２の回数を加算した合計回数に対する前記第２の回数の割合である前記画像の閲覧率を、前記注目率として前記複数の画像毎に算出し、
   前記画像の閲覧率及び前記画像の表示回数に基づいて、前記複数の画像毎に画像に対するユーザの注目度合いを示す画像評価点を算出し、前記画像評価点に基づいて前記複数の画像の表示方法を変更する
   処理を実行させる表示制御方法。
7. 同じ商品に関する複数の画像のそれぞれについての選択を示す選択情報を取得する取得部と、
   取得した前記選択情報に基づいて前記複数の画像それぞれについて、画像の表示回数及び表示時間を求め、求めた前記表示回数及び表示時間に基づいて、前記複数の画像に含まれる画像毎の注目率を算出する算出部と、
   算出した前記画像毎の注目率に基づいて、前記複数の画像の表示方法を変更する変更部と、
   を含み、
   前記算出部は、前記画像の表示時間が、ユーザが前記画像を注目して閲覧するのに要する時間として規定された第１の時間未満である場合には第１の回数を更新し、前記画像の表示時間が前記第１の時間以上である場合には第２の回数を更新して、前記第１の回数及び前記第２の回数を加算した合計回数に対する前記第２の回数の割合である前記画像の閲覧率を、前記注目率として前記複数の画像毎に算出し、
   前記変更部は、前記画像の閲覧率及び前記画像の表示回数に基づいて、前記複数の画像毎に画像に対するユーザの注目度合いを示す画像評価点を算出し、前記画像評価点に基づいて前記複数の画像の表示方法を変更する、
   表示制御装置。

Images