JP6459238B2 - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。
特許文献１には、登録によってネットワーク上での利用者の知人関係を構築し、利用者同士が相互に情報を交換するようなシステムの性質に適した広告の掲載を可能にする情報交換システムを提供することを課題とし、運営者サーバーは、提供情報の提供者が知人として登録している人数に応じた複数のランクを設定し、提供情報に掲載するための広告をランクに分けて管理しており、利用者端末は、第２の利用者の提供する提供情報を要求し、運営者サーバーは、利用者端末から、第２の利用者の提供情報の閲覧要求を受けると、第２の利用者の知人として登録されている人数を求め、その人数に応じたランクに該当する広告のデータを、提供情報と共に利用者端末に送信し、利用者端末は、得られた提供情報と広告を第１の利用者に提示することが開示されている。
特許文献２には、ＳＮＳの友達登録に基づいて、対象者のユーザー情報の延長とは反対の商品を推薦することを課題とし、属性や行動履歴など対象者のユーザー情報を基にその延長とは反対の関連度が低い商品を抽出し、その抽出した商品が、対象者のＳＮＳにおける友達登録の相手のユーザー情報と関連性が高ければ、その相手に関連してその商品を対象者に推薦し、この場合、対象者のユーザー情報の延長と反対の商品は通常の不特定向け広告では対象者の関心を惹かないが、ＳＮＳの友達登録の相手と関連度の高い商品をその相手に関連して推薦することにより、その相手への関心に関連して対象者の関心を惹くとともに、普段関心を持つ商品ジャンルと大きく異なるだけに新鮮な目新しさを対象者に与えるので、大きな販促効果が期待できることが開示されている。
本発明は、購入者とつながりがあるユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する場合にあって、その購入者が購入した商品又は役務が、身につけて外部から見える商品又は購入者とユーザーが出会う可能性がある役務である場合に、その商品又は役務の広告情報を、そのユーザーに表示しないようにした情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、商品又は役務の購入者に関する情報と該商品又は役務に関する情報を取得する取得手段と、前記購入者に関する情報を用いて、該購入者とつながりがあるユーザーを抽出する抽出手段と、分類情報として保持されたカテゴリ情報を前記商品又は前記役務に関する情報として取得し、該カテゴリ情報が身につけて外部から見えるもの又は役務で購入者とユーザーが出会う可能性があるものに該当するか否かを判定し、商品を身につけて外部から見えるもの又は役務で前記購入者と前記ユーザーが出会う可能性があるものである場合に、該購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として表示しないよう決定する決定手段を具備することを特徴とする情報処理装置である。
請求項１の発明は、商品又は役務の購入者に関する情報と該商品又は役務に関する情報を取得する取得手段と、前記購入者に関する情報を用いて、該購入者とつながりがあるユーザーを抽出する抽出手段と、分類情報として保持されたカテゴリ情報を前記商品又は前記役務に関する情報として取得し、該カテゴリ情報が身につけて外部から見えるもの又は役務で購入者とユーザーが出会う可能性があるものに該当するか否かを判定し、商品を身につけて外部から見えるもの又は役務で前記購入者と前記ユーザーが出会う可能性があるものである場合に、該購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として表示しないよう決定する決定手段を具備することを特徴とする情報処理装置である。
請求項２の発明は、前記決定手段は、前記判定の結果、商品を身につけて外部から見えないもの又は役務で前記購入者と前記ユーザーが出会う可能性があるものではない場合に、該購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として表示するよう決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項３の発明は、コンピュータを、商品又は役務の購入者に関する情報と該商品又は役務に関する情報を取得する取得手段と、前記購入者に関する情報を用いて、該購入者とつながりがあるユーザーを抽出する抽出手段と、分類情報として保持されたカテゴリ情報を前記商品又は前記役務に関する情報として取得し、該カテゴリ情報が身につけて外部から見えるもの又は役務で購入者とユーザーが出会う可能性があるものに該当するか否かを判定し、商品を身につけて外部から見えるもの又は役務で前記購入者と前記ユーザーが出会う可能性があるものである場合に、該購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として表示しないよう決定する決定手段として機能させるための情報処理プログラムである。
請求項１の情報処理装置によれば、購入者が購入した商品又は役務が、身につけて外部から見える商品又は購入者とユーザーが出会う可能性がある役務である場合に、その商品又は役務の広告情報を、そのユーザーに表示しないようにすることができる。
請求項２の情報処理装置によれば、商品が身につけて外部から見えないもの又は役務で購入者とユーザーが出会う可能性が一定以下であるものである場合に、その購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、そのユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として表示することができる。
請求項３の情報処理プログラムによれば、購入者が購入した商品又は役務が、身につけて外部から見える商品又は購入者とユーザーが出会う可能性がある役務である場合に、その商品又は役務の広告情報を、そのユーザーに表示しないようにすることができる。
まず、本実施の形態を説明する前に、その前提又は本実施の形態を利用する情報処理装置について説明する。なお、この説明は、本実施の形態の理解を容易にすることを目的とするものである。
ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）等のソーシャルメディアで利用される広告配信技術がある。
従来、ソーシャルメディアを利用した広告配信においては、ユーザー間のつながり情報を用い、ユーザーの購買履歴や推薦情報に応じて知人関係にある他ユーザーへ同種の商品を推薦する手法が用いられてきた。
しかし、商品又は役務（以下、単に商品という）の種類によってはつながりがあるがゆえに他ユーザーと同一の商品を購入することを控えたり、同一の商品を所持することに拒否感を覚えたりする場合が存在する。例えば同じ色のセーターを着た友人と遭遇することは避けたいという心理であったり、連休に同じ旅行先で知人に出会いたくないという心理であったり、周りと同じありきたりな流行に流されたくないという心理であったりする。
この心理的傾向を考慮せずやみくもに知人へ広告配信を行うことは広告配信者にとって広告費の浪費につながり、ひいてはユーザーへの適正広告を用いたマーケティング機会の損失にもつながっている。
ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）等のソーシャルメディアで利用される広告配信技術がある。
従来、ソーシャルメディアを利用した広告配信においては、ユーザー間のつながり情報を用い、ユーザーの購買履歴や推薦情報に応じて知人関係にある他ユーザーへ同種の商品を推薦する手法が用いられてきた。
しかし、商品又は役務（以下、単に商品という）の種類によってはつながりがあるがゆえに他ユーザーと同一の商品を購入することを控えたり、同一の商品を所持することに拒否感を覚えたりする場合が存在する。例えば同じ色のセーターを着た友人と遭遇することは避けたいという心理であったり、連休に同じ旅行先で知人に出会いたくないという心理であったり、周りと同じありきたりな流行に流されたくないという心理であったりする。
この心理的傾向を考慮せずやみくもに知人へ広告配信を行うことは広告配信者にとって広告費の浪費につながり、ひいてはユーザーへの適正広告を用いたマーケティング機会の損失にもつながっている。
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続のほか、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。また、「Ａである場合、Ｂをする」という意味を有する記載は、「Ａであるか否かを判断し、Ａであると判断した場合はＢをする」の意味で用いる。ただし、Ａであるか否かの判断が不要である場合を除く。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理ごとに又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理ごとに、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続のほか、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。また、「Ａである場合、Ｂをする」という意味を有する記載は、「Ａであるか否かを判断し、Ａであると判断した場合はＢをする」の意味で用いる。ただし、Ａであるか否かの判断が不要である場合を除く。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理ごとに又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理ごとに、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。
本実施の形態である情報処理装置１００は、ユーザーに配信する商品の広告情報を決定するものであって、図１の例に示すように、商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０、商品ＤＢ１１８、商品購入履歴ＤＢ１２２、各ユーザー情報抽出モジュール１２６、ユーザー近傍度計算モジュール１２８、ユーザーＤＢ１３０、購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４、近傍配信許可判定モジュール１３８、近傍配信許可情報ＤＢ１４０、配信ルールＤＢ１４２、広告生成モジュール１４６、広告ＤＢ１４８を有している。また、情報処理装置１００は、ＳＮＳ装置１６０と接続されており、ＳＮＳ装置１６０を介して商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２、各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４、対象者利用端末１６６と接続されている。
情報処理装置１００は、ソーシャルメディア等におけるユーザーのつながり情報を用いて広告の選択、配信対象者の選択を行うものであって、ソーシャルメディアと連携した広告配信に関するものである。
情報処理装置１００は、ソーシャルメディア等におけるユーザーのつながり情報を用いて広告の選択、配信対象者の選択を行うものであって、ソーシャルメディアと連携した広告配信に関するものである。
商品購入履歴ＤＢ１２２は、商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０から購入ユーザーＩＤ１１２、購入商品ＩＤ１１４、その他状況情報１１６を受け付け、これらを記憶し、近傍配信許可判定モジュール１３８からの取り出し要求によって購入履歴情報１２４を渡す。商品購入履歴ＤＢ１２２は、購入者を特定する情報（本実施の形態において購入者を一意に識別するための情報（購入ユーザーＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ））、購入ユーザーＩＤ１１２）と、購入商品を特定する情報（本実施の形態において商品を一意に識別するための情報（商品識別子）、購入商品ＩＤ１１４）のペア、そして、購入状況（場所、時間等のその他状況情報１１６）を記憶する。
ユーザーＤＢ１３０は、ユーザー情報を記憶し、購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４からの取り出し要求によって各ユーザー情報１３２を渡す。ユーザーＤＢ１３０は、ユーザー（購入者を含む）の基本情報（氏名、住所、年齢、性別等）と、他の各ユーザーとの近傍度、過去の配信実績、利用実績等（各ユーザー情報１３２）を記憶する。
商品ＤＢ１１８は、商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０から購入ユーザーＩＤ１１２、購入商品ＩＤ１１４、その他状況情報１１６を受け付け、これらを記憶し、近傍配信許可判定モジュール１３８からの取り出し要求によって商品情報１２０を渡す。商品ＤＢ１１８は、商品を特定する情報、その商品のカテゴリ、その商品の基本情報（名称、価格、仕様、商品イメージ（画像）等）を記憶する。
ユーザーＤＢ１３０は、ユーザー情報を記憶し、購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４からの取り出し要求によって各ユーザー情報１３２を渡す。ユーザーＤＢ１３０は、ユーザー（購入者を含む）の基本情報（氏名、住所、年齢、性別等）と、他の各ユーザーとの近傍度、過去の配信実績、利用実績等（各ユーザー情報１３２）を記憶する。
商品ＤＢ１１８は、商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０から購入ユーザーＩＤ１１２、購入商品ＩＤ１１４、その他状況情報１１６を受け付け、これらを記憶し、近傍配信許可判定モジュール１３８からの取り出し要求によって商品情報１２０を渡す。商品ＤＢ１１８は、商品を特定する情報、その商品のカテゴリ、その商品の基本情報（名称、価格、仕様、商品イメージ（画像）等）を記憶する。
近傍配信許可情報ＤＢ１４０は、近傍配信許可情報を記憶し、近傍配信許可判定モジュール１３８に近傍配信許可情報を渡す。近傍配信許可情報ＤＢ１４０は、任意の商品に関する広告を一定の距離にあるユーザーへ配信する際に同一の商品でよいか、又は別の商品へ変更すべきかといった情報（条件）を記憶している。
配信ルールＤＢ１４２は、配信ルールを記憶し、近傍配信許可判定モジュール１３８に配信ルールを渡す。配信ルールＤＢ１４２は、広告配信主の意向として、近傍配信が効率的である商品をどの範囲の距離にあるユーザーへ配信するか、また効率的でない商品の場合に商品を変更するかなどといった情報（条件）を記憶している。その他、配信数の上限等を記憶していてもよい。これらの情報は広告配信主等によって指定可能である。
広告ＤＢ１４８は、広告情報を記憶し、広告生成モジュール１４６に広告情報を渡す。広告ＤＢ１４８は、広告として商品情報を表示するために必要な雛型（テキスト、イメージ等）を記憶している。
配信ルールＤＢ１４２は、配信ルールを記憶し、近傍配信許可判定モジュール１３８に配信ルールを渡す。配信ルールＤＢ１４２は、広告配信主の意向として、近傍配信が効率的である商品をどの範囲の距離にあるユーザーへ配信するか、また効率的でない商品の場合に商品を変更するかなどといった情報（条件）を記憶している。その他、配信数の上限等を記憶していてもよい。これらの情報は広告配信主等によって指定可能である。
広告ＤＢ１４８は、広告情報を記憶し、広告生成モジュール１４６に広告情報を渡す。広告ＤＢ１４８は、広告として商品情報を表示するために必要な雛型（テキスト、イメージ等）を記憶している。
各ユーザー情報抽出モジュール１２６は、友人リスト１７２、ユーザー情報１７４、ブログ記事１７６、つぶやき１７８を受け付け、ユーザー近傍度計算モジュール１２８と接続されている。各ユーザー情報抽出モジュール１２６は、各種ソーシャルメディアを監視し、ＳＮＳ装置１６０上の各ユーザーのソーシャルメディア情報（ソーシャルメディアにおける他ユーザーとのつながり（友人リスト１７２）、ユーザーの個人情報（ユーザー情報１７４）、ブログ等の記事（ブログ記事１７６）、つぶやき（つぶやき１７８）等）を抽出する。これらの情報を元に各ユーザー間の近傍度を計算し最適な配信候補を決定する。
この処理は、各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４による自動実行によって収集された各ユーザーＳＮＳ情報１７０から、友人リスト１７２、ユーザー情報１７４、ブログ記事１７６、つぶやき１７８等を抽出し、ユーザーＤＢ１３０を更新する。なお、各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４は、ＳＮＳ装置１６０内に構成されていてもよいし、各ユーザーＳＮＳ情報１７０を収集可能であれば他の情報処理装置に構成されていてもよい。各ユーザー情報抽出モジュール１２６、各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４によって、広告配信に利用するため、対象となるユーザーと、その周囲のソーシャルメディア上の知人に関連するソーシャルメディアにおける詳細な情報を獲得する。
この処理は、各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４による自動実行によって収集された各ユーザーＳＮＳ情報１７０から、友人リスト１７２、ユーザー情報１７４、ブログ記事１７６、つぶやき１７８等を抽出し、ユーザーＤＢ１３０を更新する。なお、各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４は、ＳＮＳ装置１６０内に構成されていてもよいし、各ユーザーＳＮＳ情報１７０を収集可能であれば他の情報処理装置に構成されていてもよい。各ユーザー情報抽出モジュール１２６、各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４によって、広告配信に利用するため、対象となるユーザーと、その周囲のソーシャルメディア上の知人に関連するソーシャルメディアにおける詳細な情報を獲得する。
ユーザー近傍度計算モジュール１２８は、各ユーザー情報抽出モジュール１２６、ユーザーＤＢ１３０と接続されている。ユーザー近傍度計算モジュール１２８は、各ユーザー情報抽出モジュール１２６によって抽出された情報を利用して任意の２ユーザー間の“距離”を計算する。この距離は基本的には「実世界で接触する機会の頻度（つながりの度合いを示す値）」を表す。ソーシャルメディアネットワーク上の知人関係（直接のつながりか、知人の知人か等）を利用したり、情報交換の履歴（回数、頻度（予め定められた期間内における回数）、情報量（情報交換におけるテキスト量等）等）を利用したり、現在地情報から物理的な距離を利用したり、勤め先情報、リアルタイム情報（ＳＮＳにおけるつぶやき等を行った場所情報）を利用するなどして算出する。ユーザー近傍度計算モジュール１２８は、広告配信で対象となるユーザーを抽出するための処理を行う。なお、距離（値が大きいほど、つながりが浅いことを意味する）は、一例であって、つながりの度合いを示す値であれば、距離の逆数（値が大きいほど、つながりが深いことを意味する）等であってもよい。
商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０は、商品購入通知情報１６８を受け付け、商品ＤＢ１１８、商品購入履歴ＤＢ１２２に購入ユーザーＩＤ１１２、購入商品ＩＤ１１４、その他状況情報１１６を記憶させ、購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４に購入ユーザーＩＤ１１２を渡す。商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０は、商品の購入者に関する情報とその商品に関する情報を取得する。商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０は、各種ソーシャルメディアを監視し、ＳＮＳ装置１６０上の各ユーザーの商品購入イベントを検知し、購入者のユーザー情報（購入ユーザーＩＤ１１２）、商品情報（購入商品ＩＤ１１４）、購入状況（場所、時間等のその他状況情報１１６）等を抽出する。
この処理は、商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２による自動実行によって収集された商品購入通知情報１６８から、購入ユーザーＩＤ１１２、購入商品ＩＤ１１４、その他状況情報１１６等を抽出し、商品購入履歴ＤＢ１２２を更新する。この商品購入イベントの検知は、情報処理装置１００によるユーザーに配信する商品の広告情報として決定する処理における起点（トリガー）としてもよい。なお、商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２は、ＳＮＳ装置１６０内に構成されていてもよいし、商品購入通知情報１６８を収集可能であれば他の情報処理装置に構成されていてもよい。商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０は、どのユーザーがどのような商品を購入しているのかについての情報を取得し、配信対象者と配信広告の選択に利用する情報を収集する。
この処理は、商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２による自動実行によって収集された商品購入通知情報１６８から、購入ユーザーＩＤ１１２、購入商品ＩＤ１１４、その他状況情報１１６等を抽出し、商品購入履歴ＤＢ１２２を更新する。この商品購入イベントの検知は、情報処理装置１００によるユーザーに配信する商品の広告情報として決定する処理における起点（トリガー）としてもよい。なお、商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２は、ＳＮＳ装置１６０内に構成されていてもよいし、商品購入通知情報１６８を収集可能であれば他の情報処理装置に構成されていてもよい。商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０は、どのユーザーがどのような商品を購入しているのかについての情報を取得し、配信対象者と配信広告の選択に利用する情報を収集する。
購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４は、商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０から購入ユーザーＩＤ１１２を受け付け、ユーザーＤＢ１３０から各ユーザー情報１３２を取り出し、近傍配信許可判定モジュール１３８に購入ユーザーつながり情報１３６を渡す。購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４は、商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０によって抽出された購入者に関する情報を用いて、その購入者とつながりがあるユーザーを抽出する。具体的には、商品を購入したユーザー（購入者）とその他のユーザーとのつながり情報を生成する。購入ユーザー情報（購入ユーザーＩＤ１１２）と、ユーザーＤＢ１３０に記憶されている各ユーザー情報１３２（ユーザー近傍度情報を含む）を利用することで実現する。購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４は、配信対象者と配信広告の選択に利用できる情報（具体的には、商品を購入したユーザーとの関係性を表す情報である購入ユーザーつながり情報１３６）を生成する。
近傍配信許可判定モジュール１３８は、商品ＤＢ１１８から商品情報１２０を取り出し、商品購入履歴ＤＢ１２２から購入履歴情報１２４を取り出し、購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４から購入ユーザーつながり情報１３６を取り出し、近傍配信許可情報ＤＢ１４０から近傍配信許可情報を取り出し、配信ルールＤＢ１４２から配信ルールを取り出し、広告生成モジュール１４６に配信候補（ユーザー、商品）１４４を渡す。近傍配信許可判定モジュール１３８は、購入者に対する購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４によって抽出されたユーザーとのつながりの度合いを示す値と、その購入者が購入した商品に関する情報が、その購入者によって購入された商品を変更して広告する条件に該当する場合は、その購入者によって購入された商品以外の商品の広告情報を、ユーザーに配信する商品の広告情報として決定する。ここでつながりの度合いを示す値は、購入者と対象とするユーザーとが出会う可能性を反映する値であってもよい。また、近傍配信許可判定モジュール１３８が用いる条件として、商品が身につけて外部から見えるもの又は役務で購入者とユーザーが出会う可能性があるものであって、つながりの度合いを示す値と予め定められた値とを比較するという条件であってもよい。「身につけて外部から見えるもの」として、例えば、服装、装身具、傘、バッグ等が該当する。例えば、下着等は該当しない。「役務で購入者とユーザーが出会う可能性があるもの」として、例えば、行き先と日付けが同じ旅行、場所と日付けが同じ講習会、場所と日付けが同じ資格取得講座等が該当する。例えば、行き先又は日付けが異なる旅行等は該当しない。
また、近傍配信許可判定モジュール１３８は、購入者に対する購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４によって抽出されたユーザーとのつながりの度合いを示す値と、その購入者が購入した商品に関する情報が、その購入者によって購入された商品を変更して広告する条件に該当しない場合は、その購入者によって購入された商品の広告情報を、ユーザーに配信する商品の広告情報として決定するようにしてもよい。
また、近傍配信許可判定モジュール１３８は、購入者に対する購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４によって抽出されたユーザーとのつながりの度合いを示す値と、その購入者が購入した商品に関する情報が、その購入者によって購入された商品を変更して広告する条件に該当しない場合は、その購入者によって購入された商品の広告情報を、ユーザーに配信する商品の広告情報として決定するようにしてもよい。
具体的には、以下の処理を行うようにしてもよい。近傍配信許可判定モジュール１３８は、各ユーザー情報抽出モジュール１２６によって抽出された情報を利用して、任意の商品が過去にユーザー近傍度の近いユーザー同士で複数購入される傾向にあったか否かを判断し、同一商品に関する広告の近傍配信が効率的か否かを判断するようにしてもよい。
また、近傍配信許可判定モジュール１３８は、購入ユーザーつながり情報１３６、近傍配信許可情報ＤＢ１４０内の近傍配信許可情報を用いて、広告を配信する対象者を選択する処理を含むようにしてもよい。また、配信ルールＤＢ１４２内の配信ルールによって選択手法が異なる。近傍配信が効果的な場合、購入ユーザーとつながりが近いユーザーを選択し、逆に効果的でない場合、購入ユーザーとつながりが遠いユーザーを選択するといった方針が一例としてある。
また、近傍配信許可判定モジュール１３８は、対象ユーザーと配信対象商品の組み合わせを抽出する処理を含むようにしてもよい。購入ユーザーと同じ商品の広告配信が効果的な場合、同一の商品を選択し、逆に効果的でない場合、同一ではなく同種の商品や全く異なる商品を選択するといった方針が一例としてある。
これらは、対象となる商品情報１２０、商品購入履歴ＤＢ１２２内の過去の購入履歴情報１２４、購入ユーザーつながり情報１３６、近傍配信許可情報ＤＢ１４０内の近傍配信許可情報、配信ルールＤＢ１４２内の配信ルールを利用することで実現する。近傍配信許可判定モジュール１３８は、任意の商品広告をユーザー近傍度の近いユーザー群へ配信することが効果的か否かを判断する。そして、配信効果を大きくすると考えられる配信対象者、対象商品（配信候補（ユーザー、商品）１４４）の選択を行う。
また、近傍配信許可判定モジュール１３８は、購入ユーザーつながり情報１３６、近傍配信許可情報ＤＢ１４０内の近傍配信許可情報を用いて、広告を配信する対象者を選択する処理を含むようにしてもよい。また、配信ルールＤＢ１４２内の配信ルールによって選択手法が異なる。近傍配信が効果的な場合、購入ユーザーとつながりが近いユーザーを選択し、逆に効果的でない場合、購入ユーザーとつながりが遠いユーザーを選択するといった方針が一例としてある。
また、近傍配信許可判定モジュール１３８は、対象ユーザーと配信対象商品の組み合わせを抽出する処理を含むようにしてもよい。購入ユーザーと同じ商品の広告配信が効果的な場合、同一の商品を選択し、逆に効果的でない場合、同一ではなく同種の商品や全く異なる商品を選択するといった方針が一例としてある。
これらは、対象となる商品情報１２０、商品購入履歴ＤＢ１２２内の過去の購入履歴情報１２４、購入ユーザーつながり情報１３６、近傍配信許可情報ＤＢ１４０内の近傍配信許可情報、配信ルールＤＢ１４２内の配信ルールを利用することで実現する。近傍配信許可判定モジュール１３８は、任意の商品広告をユーザー近傍度の近いユーザー群へ配信することが効果的か否かを判断する。そして、配信効果を大きくすると考えられる配信対象者、対象商品（配信候補（ユーザー、商品）１４４）の選択を行う。
広告生成モジュール１４６は、近傍配信許可判定モジュール１３８から配信候補（ユーザー、商品）１４４を受け付け、広告ＤＢ１４８から広告情報を取り出し、広告配信モジュール１５４に配信対象者リスト１５０、広告情報１５２を渡す。広告生成モジュール１４６は、広告ＤＢ１４８の情報を用いて、配信対象商品（配信候補（ユーザー、商品）１４４内の商品情報）を推薦する広告（広告情報１５２）を作成する。広告情報１５２は、テキストであったりイメージ（画像）を含んでいたりしてもよい。また、配信候補（ユーザー、商品）１４４から配信を行うユーザーを抽出して、配信対象者リスト１５０を生成する。
ＳＮＳ装置１６０は、ＳＮＳの機能を有しており、広告配信モジュール１５４を有し、商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２からの商品購入通知情報１６８、各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４からの各ユーザーＳＮＳ情報１７０を記憶している。
広告配信モジュール１５４は、広告生成モジュール１４６から配信対象者リスト１５０、広告情報１５２を受け付け、対象者利用端末１６６に広告情報１５２を配信する。広告配信モジュール１５４は、配信対象者リスト１５０に沿って、広告情報１５２を配信する。具体的には、ソーシャルメディアの機能（バナー表示、メッセージ、リプライ等）を利用して配信するようにしてもよい。また、電子メール等のＳＮＳ以外の処理で代替するようにしてもよい。この場合、広告配信モジュール１５４は、ＳＮＳ装置１６０内に構築されていなくてもよい。
商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２は、ＳＮＳ装置１６０を日常的に監視し、イベント起点となる商品購入等を検知し、商品購入通知情報１６８を情報処理装置１００の商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０へ渡す。
各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４は、ＳＮＳ装置１６０を日常的に監視し、各ユーザーのＳＮＳ等における行動を検知し、各ユーザーＳＮＳ情報１７０内の友人リスト１７２、ユーザー情報１７４、ブログ記事１７６、つぶやき１７８を情報処理装置１００の各ユーザー情報抽出モジュール１２６へ渡す。
広告配信モジュール１５４は、広告生成モジュール１４６から配信対象者リスト１５０、広告情報１５２を受け付け、対象者利用端末１６６に広告情報１５２を配信する。広告配信モジュール１５４は、配信対象者リスト１５０に沿って、広告情報１５２を配信する。具体的には、ソーシャルメディアの機能（バナー表示、メッセージ、リプライ等）を利用して配信するようにしてもよい。また、電子メール等のＳＮＳ以外の処理で代替するようにしてもよい。この場合、広告配信モジュール１５４は、ＳＮＳ装置１６０内に構築されていなくてもよい。
商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２は、ＳＮＳ装置１６０を日常的に監視し、イベント起点となる商品購入等を検知し、商品購入通知情報１６８を情報処理装置１００の商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０へ渡す。
各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４は、ＳＮＳ装置１６０を日常的に監視し、各ユーザーのＳＮＳ等における行動を検知し、各ユーザーＳＮＳ情報１７０内の友人リスト１７２、ユーザー情報１７４、ブログ記事１７６、つぶやき１７８を情報処理装置１００の各ユーザー情報抽出モジュール１２６へ渡す。
図２は、本実施の形態を実現した場合のシステム構成例を示す説明図である。
情報処理装置１００、ＳＮＳ装置１６０Ａ、ＳＮＳ装置１６０Ｂ、ＳＮＳ装置１６０Ｃ、対象者利用端末１６６Ａ、対象者利用端末１６６Ｂ、対象者利用端末１６６Ｃ、対象者利用端末１６６Ｄ、対象者利用端末１６６Ｅ、商品等販売装置２６０Ａ、商品等販売装置２６０Ｂは、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９０は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット等であってもよい。図２では、３つのＳＮＳ装置１６０があり、５つの対象者利用端末１６６があり、また、２つの商品等販売装置２６０がある例を示している。ユーザーＡ（購入者）は、スマートフォンを含む携帯電話等の対象者利用端末１６６Ａを介して、商品等販売装置２６０の機能を利用して商品を購入する。また、ユーザーＡ（購入者）は、対象者利用端末１６６Ａを介して、ＳＮＳ装置１６０が提供しているＳＮＳを利用して、その購入した商品に関する記事を作成して公開等の処理をする。ユーザーＢ（ユーザーＡ以外の者）は、対象者利用端末１６６Ｂを介して、ＳＮＳ装置１６０が提供しているＳＮＳを利用して、ユーザーＡが作成した記事を公開する。その際に、情報処理装置１００は、ユーザーＡとユーザーＢとの間の距離に応じて、対象者利用端末１６６Ｂに対して、ユーザーＡが購入した商品の広告情報、又はその商品以外の商品の広告情報を送信する。
情報処理装置１００、ＳＮＳ装置１６０Ａ、ＳＮＳ装置１６０Ｂ、ＳＮＳ装置１６０Ｃ、対象者利用端末１６６Ａ、対象者利用端末１６６Ｂ、対象者利用端末１６６Ｃ、対象者利用端末１６６Ｄ、対象者利用端末１６６Ｅ、商品等販売装置２６０Ａ、商品等販売装置２６０Ｂは、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９０は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット等であってもよい。図２では、３つのＳＮＳ装置１６０があり、５つの対象者利用端末１６６があり、また、２つの商品等販売装置２６０がある例を示している。ユーザーＡ（購入者）は、スマートフォンを含む携帯電話等の対象者利用端末１６６Ａを介して、商品等販売装置２６０の機能を利用して商品を購入する。また、ユーザーＡ（購入者）は、対象者利用端末１６６Ａを介して、ＳＮＳ装置１６０が提供しているＳＮＳを利用して、その購入した商品に関する記事を作成して公開等の処理をする。ユーザーＢ（ユーザーＡ以外の者）は、対象者利用端末１６６Ｂを介して、ＳＮＳ装置１６０が提供しているＳＮＳを利用して、ユーザーＡが作成した記事を公開する。その際に、情報処理装置１００は、ユーザーＡとユーザーＢとの間の距離に応じて、対象者利用端末１６６Ｂに対して、ユーザーＡが購入した商品の広告情報、又はその商品以外の商品の広告情報を送信する。
図３に示す本実施の形態による処理例を説明する前に、前提となるデータ等を図４〜９等を用いて説明する。
まず、商品ＤＢ１１８に記憶されているデータ例として商品情報テーブル４００を説明する。図４は、商品情報テーブル４００のデータ構造例を示す説明図である。商品情報テーブル４００は、商品ＩＤ欄４１０、商品名欄４２０、価格欄４３０、分類情報欄４４０、その他情報欄４５０を有している。商品ＩＤ欄４１０は、本実施の形態において、商品を一意に識別するための情報（商品ＩＤ）を記憶している。商品名欄４２０は、その商品の商品名を記憶している。価格欄４３０は、その商品の価格を記憶している。分類情報欄４４０は、その商品の分類情報を記憶している。分類情報として、例えば、階層的なカテゴリ情報として「大分類：服（男性）、中分類：上着、小分類：セーター」等がある。その他情報欄４５０は、その商品におけるメーカー、発売日、色、素材などのその他の情報を記憶している。つまり、各商品はＩＤで一意に区別され、商品名、価格、分類情報等によって商品の特徴を保持している。
まず、商品ＤＢ１１８に記憶されているデータ例として商品情報テーブル４００を説明する。図４は、商品情報テーブル４００のデータ構造例を示す説明図である。商品情報テーブル４００は、商品ＩＤ欄４１０、商品名欄４２０、価格欄４３０、分類情報欄４４０、その他情報欄４５０を有している。商品ＩＤ欄４１０は、本実施の形態において、商品を一意に識別するための情報（商品ＩＤ）を記憶している。商品名欄４２０は、その商品の商品名を記憶している。価格欄４３０は、その商品の価格を記憶している。分類情報欄４４０は、その商品の分類情報を記憶している。分類情報として、例えば、階層的なカテゴリ情報として「大分類：服（男性）、中分類：上着、小分類：セーター」等がある。その他情報欄４５０は、その商品におけるメーカー、発売日、色、素材などのその他の情報を記憶している。つまり、各商品はＩＤで一意に区別され、商品名、価格、分類情報等によって商品の特徴を保持している。
ユーザーＤＢ１３０に記憶されているデータ例としてユーザー情報テーブル５００を説明する。図５は、ユーザー情報テーブル５００のデータ構造例を示す説明図である。ユーザー情報テーブル５００は、ユーザーＩＤ欄５１０、ユーザー名欄５２０、所属グループ欄５３０、基本情報欄５４０、つながり情報欄５５０、ＳＮＳ利用情報欄５６０を有している。ユーザーＩＤ欄５１０は、本実施の形態において、ユーザーを一意に識別するための情報（ユーザーＩＤ）を記憶している。ユーザー名欄５２０は、そのユーザーのユーザー名を記憶している。所属グループ欄５３０は、そのユーザーの所属グループを記憶している。基本情報欄５４０は、そのユーザーの基本情報（性別、年齢、住所、趣味等）を記憶している。つながり情報欄５５０は、そのユーザーのつながり情報を記憶している。つながり情報として、例えば、そのユーザーと情報交換を行ったユーザーＩＤ等がある。ＳＮＳ利用情報欄５６０は、そのユーザーのＳＮＳ利用情報を記憶している。例えば、「ユーザーＢへ連絡、ユーザーＣの配信情報を閲覧」等がある。また、これらの処理が行われた日時（年、月、日、時、分、秒、秒以下、又はこれらの組み合わせであってもよい）、場所（ＳＮＳの利用が行われた対象者利用端末１６６内のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（汎地球測位システム））を用いた位置情報）等を付加してもよい。つまり、各ユーザーはＩＤで一意に区別され、ユーザー名、所属グループ、基本情報、他ユーザーとのつながり情報、ＳＮＳで収集した行動情報などを保持している。このユーザー情報テーブル５００は、各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４により収集／更新作業が行われることで構築される。
図６の例を用いて、ユーザー近傍度計算モジュール１２８が計算する距離（つながりの度合いを示す値の一例）について説明する。
情報処理装置１００は、ユーザー間の距離を用いて配信対象を選定する。そのためユーザー間の距離（ユーザー近傍度）を事前に計算しておく必要がある。この計算には、図５の例に示すようなユーザー情報テーブル５００を用いる。
ユーザー情報の「つながり情報」を用いてユーザー間のつながりをグラフ化すると、図６のようになる。図６は、本実施の形態によってユーザー情報のつながり情報を用いてグラフ化した例を示す説明図である。ユーザーＡ：６１０Ａは、ユーザーＢ：６１０Ｂ、ユーザーＣ：６１０Ｃとつながっている。ユーザーＢ：６１０Ｂは、ユーザーＡ：６１０Ａとつながっている。ユーザーＣ：６１０Ｃは、ユーザーＡ：６１０Ａ、ユーザーＤ：６１０Ｄとつながっている。ユーザーＤ：６１０Ｄは、ユーザーＣ：６１０Ｃ、ユーザーＥ：６１０Ｅとつながっている。ユーザーＥ：６１０Ｅは、ユーザーＤ：６１０Ｄとつながっている。ユーザーＸ：６１０Ｘは、ユーザーＹ：６１０Ｙとつながっている。ユーザーＹ：６１０Ｙは、ユーザーＸ：６１０Ｘとつながっている。なお、ユーザーＤ：６１０ＤとユーザーＸ：６１０Ｘとの間に、９人のユーザーがあってつながっている。
仮に、ユーザー間に直接のつながりがある場合の距離を「１」とし、１人の別ユーザーを間に挟んでつながりがある場合の距離を「１＋１＝２」とした場合、各ユーザー間の近傍度は、図７に示す例のとおりに計算できる。例えば、ユーザーＡ：６１０ＡとユーザーＢ：６１０Ｂ間は距離１であり、ユーザーＢ：６１０ＢとユーザーＥ：６１０Ｅ間は距離４であり、ユーザーＤ：６１０ＤとユーザーＸ：６１０Ｘは直接的なつながりは無く、距離１０である。
ただし、この計算方法は一例であり、単純につながり情報のみを考慮した場合である。より実生活に即したユーザー間の距離を導出するために、他のユーザー情報を用いて計算してもよい。例えば、現住所や勤務先が近ければ距離を短くするような式を用いること、同じサークルや大学であれば距離を短くするような式を用いること、直接的な連絡交換の頻度が高ければ距離を短くするような式を用いること等がある。
情報処理装置１００は、ユーザー間の距離を用いて配信対象を選定する。そのためユーザー間の距離（ユーザー近傍度）を事前に計算しておく必要がある。この計算には、図５の例に示すようなユーザー情報テーブル５００を用いる。
ユーザー情報の「つながり情報」を用いてユーザー間のつながりをグラフ化すると、図６のようになる。図６は、本実施の形態によってユーザー情報のつながり情報を用いてグラフ化した例を示す説明図である。ユーザーＡ：６１０Ａは、ユーザーＢ：６１０Ｂ、ユーザーＣ：６１０Ｃとつながっている。ユーザーＢ：６１０Ｂは、ユーザーＡ：６１０Ａとつながっている。ユーザーＣ：６１０Ｃは、ユーザーＡ：６１０Ａ、ユーザーＤ：６１０Ｄとつながっている。ユーザーＤ：６１０Ｄは、ユーザーＣ：６１０Ｃ、ユーザーＥ：６１０Ｅとつながっている。ユーザーＥ：６１０Ｅは、ユーザーＤ：６１０Ｄとつながっている。ユーザーＸ：６１０Ｘは、ユーザーＹ：６１０Ｙとつながっている。ユーザーＹ：６１０Ｙは、ユーザーＸ：６１０Ｘとつながっている。なお、ユーザーＤ：６１０ＤとユーザーＸ：６１０Ｘとの間に、９人のユーザーがあってつながっている。
仮に、ユーザー間に直接のつながりがある場合の距離を「１」とし、１人の別ユーザーを間に挟んでつながりがある場合の距離を「１＋１＝２」とした場合、各ユーザー間の近傍度は、図７に示す例のとおりに計算できる。例えば、ユーザーＡ：６１０ＡとユーザーＢ：６１０Ｂ間は距離１であり、ユーザーＢ：６１０ＢとユーザーＥ：６１０Ｅ間は距離４であり、ユーザーＤ：６１０ＤとユーザーＸ：６１０Ｘは直接的なつながりは無く、距離１０である。
ただし、この計算方法は一例であり、単純につながり情報のみを考慮した場合である。より実生活に即したユーザー間の距離を導出するために、他のユーザー情報を用いて計算してもよい。例えば、現住所や勤務先が近ければ距離を短くするような式を用いること、同じサークルや大学であれば距離を短くするような式を用いること、直接的な連絡交換の頻度が高ければ距離を短くするような式を用いること等がある。
商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０が商品購入履歴ＤＢ１２２に記憶する情報（購入ユーザーＩＤ１１２、購入商品ＩＤ１１４、その他状況情報１１６）について説明する。商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２は、ＳＮＳ装置１６０等でユーザーの購買情報を収集しており、任意のユーザーによる購買を検知した場合、図８の例に示すように購入履歴情報（商品購入履歴テーブル８００）として、商品購入履歴ＤＢ１２２に格納する。図８は、商品購入履歴テーブル８００のデータ構造例を示す説明図である。商品購入履歴テーブル８００は、商品ＩＤ欄８１０、ユーザーＩＤ欄８２０、その他情報欄８３０を有している。商品ＩＤ欄８１０は、商品ＩＤを記憶している。ユーザーＩＤ欄８２０は、その商品を購入したユーザーのユーザーＩＤを記憶している。その他情報欄８３０は、その商品の購入日や購入方法等のその他の情報を記憶している。つまり、商品ＩＤとユーザーＩＤのペアのほか、購入日、購入方法を管理している。また、このほかに、例えば、購入価格、広告画像等の購入時の状況情報も管理するようにしてもよい。
配信ルールＤＢ１４２内に記憶されているデータ例として配信ルールテーブル９００を説明する。図９は、配信ルールテーブル９００のデータ構造例を示す説明図である。配信ルールテーブル９００は、配信方針ＩＤ欄９１０、配信方針(近傍配信許可時)欄９２０、配信方針(近傍配信不許可時)欄９３０、配信数上限欄９４０を有している。配信方針ＩＤ欄９１０は、本実施の形態において、配信方針を一意に識別するための情報（配信方針ＩＤ）を記憶している。配信方針(近傍配信許可時)欄９２０は、近傍配信許可時の配信方針を記憶しており、対象ユーザーとの距離をｎとする。配信方針(近傍配信不許可時)欄９３０は、近傍配信不許可時の配信方針を記憶している。配信数上限欄９４０は、配信数の上限を記憶している。つまり、商品購入者の近傍者への広告配信に関しての配信ルールであって、その配信ルール（配信ルールテーブル９００）は配信方針ＩＤとルールの詳細の組み合わせで構成される。近傍配信が効果的な商品の場合のルールと、効果的でない商品の場合のルール、配信数の上限等を指定できる。なお、配信ルールテーブル９００は、予め広告配信主等によって設定される。
例えば、配信ルール「配信方法：１−ａ」としての「近傍配信が効果的でないと判断される商品の場合、つながりの近いユーザーを選定し、購入商品の分類情報を用いて類似の商品、又は特徴の異なる商品等への変更を行い、広告を配信する」を具体化した例として、配信方針ＩＤ：０００１の配信方針(近傍配信不許可時)欄９３０の「商品変更＆ｎ≦１への配信」（購入商品とは異なる商品を広告対象として、距離１以下のユーザーに送信する）がある。また、近傍配信が効果的であると判断される商品の場合の具体化した例として、配信方針(近傍配信許可時)欄９２０の「商品変更無し＆ｎ≦１への配信」（購入商品を広告対象として、距離１以下のユーザーに送信する）がある。
また、例えば、配信ルール「配信方法：１−ｂ」としての「近傍配信が効果的でないと判断される商品の場合、つながりの近いユーザーへの広告の配信を行わず、つながりの遠いユーザーを選定する」を具体化した例として、配信方針ＩＤ：０００２の配信方針(近傍配信不許可時)欄９３０の「商品変更無し＆４≦ｎへの配信」（購入商品を広告対象として、距離４以上のユーザーに送信する）がある。また、近傍配信が効果的であると判断される商品の場合の具体化した例として、配信方針(近傍配信許可時)欄９２０の「商品変更無し＆ｎ≦３への配信」（購入商品を広告対象として、距離３以下のユーザーに送信する）がある。
なお、近傍配信とは、基準ユーザー（購入者）からの距離が基準値より小さい（又は未満の）ユーザーに対して広告配信を行うことである。基準値は距離の計算方法により変化するが、前述したようにＳＮＳ上の直接的なつながりを持つユーザー間の距離を「１」とすると、概ね基準値は１〜２になる。
例えば、配信ルール「配信方法：１−ａ」としての「近傍配信が効果的でないと判断される商品の場合、つながりの近いユーザーを選定し、購入商品の分類情報を用いて類似の商品、又は特徴の異なる商品等への変更を行い、広告を配信する」を具体化した例として、配信方針ＩＤ：０００１の配信方針(近傍配信不許可時)欄９３０の「商品変更＆ｎ≦１への配信」（購入商品とは異なる商品を広告対象として、距離１以下のユーザーに送信する）がある。また、近傍配信が効果的であると判断される商品の場合の具体化した例として、配信方針(近傍配信許可時)欄９２０の「商品変更無し＆ｎ≦１への配信」（購入商品を広告対象として、距離１以下のユーザーに送信する）がある。
また、例えば、配信ルール「配信方法：１−ｂ」としての「近傍配信が効果的でないと判断される商品の場合、つながりの近いユーザーへの広告の配信を行わず、つながりの遠いユーザーを選定する」を具体化した例として、配信方針ＩＤ：０００２の配信方針(近傍配信不許可時)欄９３０の「商品変更無し＆４≦ｎへの配信」（購入商品を広告対象として、距離４以上のユーザーに送信する）がある。また、近傍配信が効果的であると判断される商品の場合の具体化した例として、配信方針(近傍配信許可時)欄９２０の「商品変更無し＆ｎ≦３への配信」（購入商品を広告対象として、距離３以下のユーザーに送信する）がある。
なお、近傍配信とは、基準ユーザー（購入者）からの距離が基準値より小さい（又は未満の）ユーザーに対して広告配信を行うことである。基準値は距離の計算方法により変化するが、前述したようにＳＮＳ上の直接的なつながりを持つユーザー間の距離を「１」とすると、概ね基準値は１〜２になる。
また、次のような配信ルールを用いてもよい。
近傍配信が効果的でないと判断される商品の場合、配信済みであるその他のユーザーへの広告表示を別商品の広告へ差し替え（再配信）を行う。なお、配信済みであるか否かは、後述する広告配信履歴テーブルを用いればよい。
また、近傍配信が効果的でないと判断される商品の場合、配信済みであるその他のユーザーへの広告の配信を停止する。
また、近傍配信が効果的でないと判断される商品の場合、つながりの遠いユーザー群（別コミュニティなど）を選定し、同じ商品の広告配信を行う。
近傍配信が効果的でないと判断される商品の場合、配信済みであるその他のユーザーへの広告表示を別商品の広告へ差し替え（再配信）を行う。なお、配信済みであるか否かは、後述する広告配信履歴テーブルを用いればよい。
また、近傍配信が効果的でないと判断される商品の場合、配信済みであるその他のユーザーへの広告の配信を停止する。
また、近傍配信が効果的でないと判断される商品の場合、つながりの遠いユーザー群（別コミュニティなど）を選定し、同じ商品の広告配信を行う。
また、広告ＤＢ１４８は、広告配信履歴テーブルを記憶してもよい。つまり、過去に広告情報の配信を行った履歴データを格納する。例えば、図８の例に示した商品購入履歴テーブル８００と同じデータ構造とし、商品ＩＤとユーザーＩＤのペアのほか、購入日、購入方法、購入価格、広告画像、広告ＩＤ等の購入時の状況情報も管理する。また、各履歴は購入（又は利用）の有無に関する情報を持つようにしてもよい。
図３は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。なお、前述の「配信方法：１−ａ」を例として説明を行う。
ステップＳ３００では、商品購入検知による処理を開始する。より具体的には、任意のユーザーによる商品購入を検知し、処理を開始する。
例えば、商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２がＳＮＳ装置１６０等で、ユーザーの購入を検知した時点を開始タイミングとする。なお、図８の例を用いて説明したように、購入履歴情報の収集も行う。
以降では例として、ユーザーＤ（ＩＤ：ＤＤＤＤ）によるＡ社の赤色のカシミヤセーター（ＩＤ：００００１２３５）の購入を検知したとして、近傍への配信が効果的か否かを判断する処理の具体例を示す。これは、知人と同じであることが心理的に嫌悪されやすい商品の一例である。
ステップＳ３００では、商品購入検知による処理を開始する。より具体的には、任意のユーザーによる商品購入を検知し、処理を開始する。
例えば、商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２がＳＮＳ装置１６０等で、ユーザーの購入を検知した時点を開始タイミングとする。なお、図８の例を用いて説明したように、購入履歴情報の収集も行う。
以降では例として、ユーザーＤ（ＩＤ：ＤＤＤＤ）によるＡ社の赤色のカシミヤセーター（ＩＤ：００００１２３５）の購入を検知したとして、近傍への配信が効果的か否かを判断する処理の具体例を示す。これは、知人と同じであることが心理的に嫌悪されやすい商品の一例である。
ステップＳ３０２では、商品情報テーブル４００から商品情報を取得し、ユーザー情報テーブル５００からユーザー情報を取得する。
ステップＳ３０４では、商品情報とユーザー情報が取得できたか否かを判断し、取得できた場合はステップＳ３０６へ進み、それ以外の場合は処理を終了する（ステップＳ３９９）。
ステップＳ３０２、Ｓ３０４は、商品情報とユーザー情報の取得に関する処理である。ステップＳ３０２では、検知した商品とユーザーの情報を取得する。
もし該当する商品が無い場合、又はユーザー情報が無い場合は（ステップＳ３０４：ＮＯ）、広告主の取り扱い範囲外の商品又はユーザーであるとみなし、処理を終了する（ステップＳ３９９）。又は、取得できた特徴情報の範囲で商品ＤＢ１１８の中から類似の商品を１つ抽出し、それを商品情報とみなして処理を続けてもよい（ユーザー情報の抽出に関しても同様である）。例として、商品情報テーブル４００から該当する商品情報（例えば、分類情報欄４４０内の情報は同じであるが、その他情報欄４５０が異なる商品であったり、分類情報欄４４０内の大分類、中分類は同じであるが、小分類が異なる商品であってもよい）、ユーザー情報テーブル５００から該当するユーザー情報を取得する（例えば、所属グループ欄５３０内の情報は同じであるが、基本情報欄５４０が異なるユーザーであったり、基本情報欄５４０内の趣味、住所は同じであるが、年齢が異なるユーザーであってもよい）。
例として、商品情報テーブル４００から該当する商品情報（図１０の例に示す購入商品情報テーブル１０００内の商品ＩＤ：００００１２３５のカシミヤセーター）、ユーザー情報テーブル５００から該当するユーザー情報（図１１の例に示す購入ユーザー情報テーブル１１００内のユーザーＩＤ：ＤＤＤＤのユーザーＤ）を取得する。なお、購入商品情報テーブル１０００は、商品情報テーブル４００と同等のデータ構造を有しており、購入ユーザー情報テーブル１１００は、ユーザー情報テーブル５００と同等のデータ構造を有している。
ステップＳ３０４では、商品情報とユーザー情報が取得できたか否かを判断し、取得できた場合はステップＳ３０６へ進み、それ以外の場合は処理を終了する（ステップＳ３９９）。
ステップＳ３０２、Ｓ３０４は、商品情報とユーザー情報の取得に関する処理である。ステップＳ３０２では、検知した商品とユーザーの情報を取得する。
もし該当する商品が無い場合、又はユーザー情報が無い場合は（ステップＳ３０４：ＮＯ）、広告主の取り扱い範囲外の商品又はユーザーであるとみなし、処理を終了する（ステップＳ３９９）。又は、取得できた特徴情報の範囲で商品ＤＢ１１８の中から類似の商品を１つ抽出し、それを商品情報とみなして処理を続けてもよい（ユーザー情報の抽出に関しても同様である）。例として、商品情報テーブル４００から該当する商品情報（例えば、分類情報欄４４０内の情報は同じであるが、その他情報欄４５０が異なる商品であったり、分類情報欄４４０内の大分類、中分類は同じであるが、小分類が異なる商品であってもよい）、ユーザー情報テーブル５００から該当するユーザー情報を取得する（例えば、所属グループ欄５３０内の情報は同じであるが、基本情報欄５４０が異なるユーザーであったり、基本情報欄５４０内の趣味、住所は同じであるが、年齢が異なるユーザーであってもよい）。
例として、商品情報テーブル４００から該当する商品情報（図１０の例に示す購入商品情報テーブル１０００内の商品ＩＤ：００００１２３５のカシミヤセーター）、ユーザー情報テーブル５００から該当するユーザー情報（図１１の例に示す購入ユーザー情報テーブル１１００内のユーザーＩＤ：ＤＤＤＤのユーザーＤ）を取得する。なお、購入商品情報テーブル１０００は、商品情報テーブル４００と同等のデータ構造を有しており、購入ユーザー情報テーブル１１００は、ユーザー情報テーブル５００と同等のデータ構造を有している。
ステップＳ３０６では、配信ルールを取得する。例えば、配信ルール（配信ルールテーブル９００）内で配信ルールＩＤが指定されているか否かを確認する。具体的には、広告配信者が配信ルール（配信ルールテーブル９００）のうち、任意の配信ルールＩＤを指定しているか確認を行う。
例として「配信ルールＩＤ：０００１」（近傍者への配信を行う）を広告主が選択した場合、配信ルールテーブル９００から該当する商品情報（図１２の例に示す配信ルール情報テーブル１２００内の配信方針ＩＤ：０００１）を取得する。なお、配信ルール情報テーブル１２００は、配信ルールテーブル９００と同等のデータ構造を有している。
なお、配信ルールが指定されていない場合、デフォルト値を用いて処理を継続するようにしてもよい。
例として「配信ルールＩＤ：０００１」（近傍者への配信を行う）を広告主が選択した場合、配信ルールテーブル９００から該当する商品情報（図１２の例に示す配信ルール情報テーブル１２００内の配信方針ＩＤ：０００１）を取得する。なお、配信ルール情報テーブル１２００は、配信ルールテーブル９００と同等のデータ構造を有している。
なお、配信ルールが指定されていない場合、デフォルト値を用いて処理を継続するようにしてもよい。
ステップＳ３０８では、近傍配信許可情報テーブル１３００に該当商品の情報が存在するか否かを判断し、存在する場合はステップＳ３１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ３１２へ進む。
具体的には、購入商品と同一の商品の広告で、近傍ユーザーへの配信が効果的か否かの判断を行うためのテーブルが指定されているか確認を行う。このテーブルは、判定対象といくつかの判定条件と候補条件の組み合わせにより構築される。
例として、図１３の例に示すような近傍配信許可情報テーブル１３００が指定されているとする。図１３は、近傍配信許可情報テーブル１３００のデータ構造例を示す説明図である。近傍配信許可情報テーブル１３００は、判定対象欄１３１０、判定条件欄１３２０、候補条件欄１３３０を有している。判定対象欄１３１０は、判定対象（広告対象となっている商品）を記憶している。分類、メーカー等で指定されていてもよい。判定条件欄１３２０は、判定条件を記憶している。対象ユーザー（購入者）との距離をｎとした条件を記憶している。候補条件欄１３３０は、候補条件を記憶している。例えば、商品変更の場合、近傍配信不許可とみなすものである。例えば、小分類：セーターであり、ｎ＜３のユーザーに対しては、小分類：セーターであるが、色が不一致、メーカーが不一致である商品に変更する。
近傍配信許可情報テーブル１３００の判定条件は、判定対象ごとに全条件を包含するように設定されている。例えば、１つの判定対象に対して判定条件がｎ＜１のみの場合、距離ｎに対して部分的な包含関係のため許容されない。つまり、判定対象が決定されれば、判定条件欄１３２０内のいずれかの条件が該当し、候補条件が一意に定まる。
この情報が存在する場合は（ステップＳ３０８：ＹＥＳ）、ステップＳ３１０へ処理を進め、存在しない場合は（ステップＳ３０８：ＮＯ）、ステップＳ３１２へ処理を進める。
具体的には、購入商品と同一の商品の広告で、近傍ユーザーへの配信が効果的か否かの判断を行うためのテーブルが指定されているか確認を行う。このテーブルは、判定対象といくつかの判定条件と候補条件の組み合わせにより構築される。
例として、図１３の例に示すような近傍配信許可情報テーブル１３００が指定されているとする。図１３は、近傍配信許可情報テーブル１３００のデータ構造例を示す説明図である。近傍配信許可情報テーブル１３００は、判定対象欄１３１０、判定条件欄１３２０、候補条件欄１３３０を有している。判定対象欄１３１０は、判定対象（広告対象となっている商品）を記憶している。分類、メーカー等で指定されていてもよい。判定条件欄１３２０は、判定条件を記憶している。対象ユーザー（購入者）との距離をｎとした条件を記憶している。候補条件欄１３３０は、候補条件を記憶している。例えば、商品変更の場合、近傍配信不許可とみなすものである。例えば、小分類：セーターであり、ｎ＜３のユーザーに対しては、小分類：セーターであるが、色が不一致、メーカーが不一致である商品に変更する。
近傍配信許可情報テーブル１３００の判定条件は、判定対象ごとに全条件を包含するように設定されている。例えば、１つの判定対象に対して判定条件がｎ＜１のみの場合、距離ｎに対して部分的な包含関係のため許容されない。つまり、判定対象が決定されれば、判定条件欄１３２０内のいずれかの条件が該当し、候補条件が一意に定まる。
この情報が存在する場合は（ステップＳ３０８：ＹＥＳ）、ステップＳ３１０へ処理を進め、存在しない場合は（ステップＳ３０８：ＮＯ）、ステップＳ３１２へ処理を進める。
ステップＳ３１０では、近傍配信許可情報テーブル１３００から配信対象者及び商品情報のリストを取得する。
ステップＳ３１０は、近傍配信許可情報が指定されている場合（ステップＳ３０８：ＹＥＳ）の処理であり、図１４の例に示すようなフローチャートのとおりである。
ステップＳ３１０は、近傍配信許可情報が指定されている場合（ステップＳ３０８：ＹＥＳ）の処理であり、図１４の例に示すようなフローチャートのとおりである。
図１４は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１４００では、購入商品情報（購入商品情報テーブル１０００）、購入ユーザー情報（購入ユーザー情報テーブル１１００）、近傍配信許可情報テーブル（近傍配信許可情報テーブル１３００）、配信ルール情報（配信ルール情報テーブル１２００）、ユーザー間近傍度データ（購入ユーザーつながり情報１３６）を入力し、処理を開始する。つまり、図３の例に示すフローチャートのステップＳ３０８までで取得した各情報を利用する。
ステップＳ１４０２では、近傍配信許可情報テーブル１３００、配信ルール情報から対象商品を抽出する。具体的には、近傍配信許可情報テーブル１３００から、購入商品情報と合致する判定対象に対する候補条件を探し、商品ＤＢ１１８から条件に合致する商品を抽出する。購入商品情報と合致する判定対象が無い場合、購入商品をそのまま対象商品として抽出してもよいし、該当商品無しとして処理を終了してもよい（予めデフォルト処理を決めておく）。
例の場合、購入商品の小分類が「セーター」で、配信ルールが「近傍度１以内」なので、近傍配信許可情報テーブル１３００から、『商品変更（小分類：セーターかつ色が不一致かつメーカーが不一致）』が候補条件となる。商品変更が指定されているため、元の商品（ＩＤ：００００１２３５）は近傍配信が効果的でない（近傍配信不許可）と判断されたことを表す。
また、近傍配信が不許可の場合、指定された配信ルールでは「商品変更を行い、ｎ≦１への配信を行うこと」になっているため、変更対象となる候補を探索する。
例の場合、商品情報テーブル４００より、図１５の例に示す商品（１つ）が候補条件に該当する。具体的には、商品ＩＤ：００００２２３４、商品名：高級カシミヤセーターが広告対象となる商品（候補）となる。なお、該当商品情報テーブル１５００は、商品情報テーブル４００と同等のデータ構造を有している。
もし、配信ルールが「商品変更無し」の場合、元の商品（ＩＤ:００００１２３５）を候補のままとする。
ステップＳ１４００では、購入商品情報（購入商品情報テーブル１０００）、購入ユーザー情報（購入ユーザー情報テーブル１１００）、近傍配信許可情報テーブル（近傍配信許可情報テーブル１３００）、配信ルール情報（配信ルール情報テーブル１２００）、ユーザー間近傍度データ（購入ユーザーつながり情報１３６）を入力し、処理を開始する。つまり、図３の例に示すフローチャートのステップＳ３０８までで取得した各情報を利用する。
ステップＳ１４０２では、近傍配信許可情報テーブル１３００、配信ルール情報から対象商品を抽出する。具体的には、近傍配信許可情報テーブル１３００から、購入商品情報と合致する判定対象に対する候補条件を探し、商品ＤＢ１１８から条件に合致する商品を抽出する。購入商品情報と合致する判定対象が無い場合、購入商品をそのまま対象商品として抽出してもよいし、該当商品無しとして処理を終了してもよい（予めデフォルト処理を決めておく）。
例の場合、購入商品の小分類が「セーター」で、配信ルールが「近傍度１以内」なので、近傍配信許可情報テーブル１３００から、『商品変更（小分類：セーターかつ色が不一致かつメーカーが不一致）』が候補条件となる。商品変更が指定されているため、元の商品（ＩＤ：００００１２３５）は近傍配信が効果的でない（近傍配信不許可）と判断されたことを表す。
また、近傍配信が不許可の場合、指定された配信ルールでは「商品変更を行い、ｎ≦１への配信を行うこと」になっているため、変更対象となる候補を探索する。
例の場合、商品情報テーブル４００より、図１５の例に示す商品（１つ）が候補条件に該当する。具体的には、商品ＩＤ：００００２２３４、商品名：高級カシミヤセーターが広告対象となる商品（候補）となる。なお、該当商品情報テーブル１５００は、商品情報テーブル４００と同等のデータ構造を有している。
もし、配信ルールが「商品変更無し」の場合、元の商品（ＩＤ:００００１２３５）を候補のままとする。
ステップＳ１４０４では、抽出した商品数が０でないか否かを判断し、０でない場合はステップＳ１４０８へ進み、０である場合はステップＳ１４０６（該当商品無し）へ進む。
ステップＳ１４０６では、配信対象のユーザー、商品は無いと判断する。
ステップＳ１４０６では、配信対象のユーザー、商品は無いと判断する。
ステップＳ１４０８からステップＳ１４１６の処理では、ユーザー情報（ユーザー情報テーブル５００）を参照しながら、各ユーザーごとに「配信ルールの対象内であるか」判断し（ステップＳ１４１０）、「対象の商品」を決定する（ステップＳ１４１２）。これらのユーザー情報は配信候補リストに加える（ステップＳ１４１４）。
ステップＳ１４０８では、購入ユーザー以外で対象判定を実施していないユーザーを１つ選択する。
ステップＳ１４１０では、該当ユーザーは配信ルールの対象であるか否かを判断し、対象である場合はステップＳ１４１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４１６へ進む。
ステップＳ１４１２では、該当ユーザーと紐づける商品を１つ選択する。
ステップＳ１４１４では、該当ユーザー及び商品情報を配信候補リストに加える。
ステップＳ１４１６では、ユーザーを全て探索するまでステップＳ１４０８からステップＳ１４１４までの処理を繰り返し、全て探索した場合はステップＳ１４１８へ進む。
前述の例の場合、配信ルール（ｎ≦１への配信）の対象内であるユーザーは、図１６の例に示す該当ユーザー間近傍度情報テーブル１６００のとおり、ユーザーＣとユーザーＥであることがユーザー間近傍度情報テーブル７００から判断できる。なお、該当ユーザー間近傍度情報テーブル１６００は、ユーザー間近傍度情報テーブル７００の一部を抜き出して示したものである。
この例の場合、対象の商品は１つ（商品ＩＤ：００００２２３４）のため対象の商品を一意に決定できるが、複数候補が存在する可能性も考えられる。その場合、購入履歴情報（商品購入履歴テーブル８００）から購入確率のより高い商品を選択したり、ユーザー情報（ユーザー情報テーブル５００）から個人の嗜好に近いと判断できる商品を選択することで１つの商品を決定するようにしてもよい。
また、過去に対象ユーザーに対して同様の商品に関する広告を配信した履歴が配信履歴情報（前述の広告配信履歴テーブル）に存在する場合は配信が重複するため、そのユーザーを配信候補リストから除外するようにしてもよい。
ステップＳ１４０８では、購入ユーザー以外で対象判定を実施していないユーザーを１つ選択する。
ステップＳ１４１０では、該当ユーザーは配信ルールの対象であるか否かを判断し、対象である場合はステップＳ１４１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４１６へ進む。
ステップＳ１４１２では、該当ユーザーと紐づける商品を１つ選択する。
ステップＳ１４１４では、該当ユーザー及び商品情報を配信候補リストに加える。
ステップＳ１４１６では、ユーザーを全て探索するまでステップＳ１４０８からステップＳ１４１４までの処理を繰り返し、全て探索した場合はステップＳ１４１８へ進む。
前述の例の場合、配信ルール（ｎ≦１への配信）の対象内であるユーザーは、図１６の例に示す該当ユーザー間近傍度情報テーブル１６００のとおり、ユーザーＣとユーザーＥであることがユーザー間近傍度情報テーブル７００から判断できる。なお、該当ユーザー間近傍度情報テーブル１６００は、ユーザー間近傍度情報テーブル７００の一部を抜き出して示したものである。
この例の場合、対象の商品は１つ（商品ＩＤ：００００２２３４）のため対象の商品を一意に決定できるが、複数候補が存在する可能性も考えられる。その場合、購入履歴情報（商品購入履歴テーブル８００）から購入確率のより高い商品を選択したり、ユーザー情報（ユーザー情報テーブル５００）から個人の嗜好に近いと判断できる商品を選択することで１つの商品を決定するようにしてもよい。
また、過去に対象ユーザーに対して同様の商品に関する広告を配信した履歴が配信履歴情報（前述の広告配信履歴テーブル）に存在する場合は配信が重複するため、そのユーザーを配信候補リストから除外するようにしてもよい。
ステップＳ１４１８では、配信対象候補者数ｘを判定し、ｘ＝０の場合はステップＳ１４０６へ進み、配信ルールで規定された配信数上限＜ｘの場合はステップＳ１４２０へ進み、０＜ｘ≦配信ルールで規定された配信数上限の場合はステップＳ１４２２へ進む。
ステップＳ１４２０では、配信対象者を配信数の上限を下回るまで間引く。
ステップＳ１４１８、ステップＳ１４０６では、配信候補リストに加えられた対象ユーザー数が０の場合（ステップＳ１４１８：ｘ＝０）、対象ユーザー無しとして（ステップＳ１４０６）処理を終了する（ステップＳ１４９９）。
また、配信ルールで定められた配信上限数を上回る場合（ステップＳ１４１８：配信ルールで規定された配信数上限＜ｘ）、配信候補リストから対象ユーザー数を削減する必要がある。その場合、購入履歴情報（商品購入履歴テーブル８００）から購入確率のより高いユーザーを選択したり、近傍配信許可情報テーブル１３００の各条件を利用するなどして対象ユーザー数を削減する。例の場合、近傍配信の効果が低いと判断できるため、近傍度が高いほど効果が高まるので、距離が近いユーザーから優先的にリストから削除するといった方法がある（ステップＳ１４２０）。
ステップＳ１４２２では、配信対象のユーザー、商品を確定する。つまり、以上の処理を経て配信候補リストに残った対象ユーザーと対象商品の組み合わせを、実際の配信に使用する。
ステップＳ１４２０では、配信対象者を配信数の上限を下回るまで間引く。
ステップＳ１４１８、ステップＳ１４０６では、配信候補リストに加えられた対象ユーザー数が０の場合（ステップＳ１４１８：ｘ＝０）、対象ユーザー無しとして（ステップＳ１４０６）処理を終了する（ステップＳ１４９９）。
また、配信ルールで定められた配信上限数を上回る場合（ステップＳ１４１８：配信ルールで規定された配信数上限＜ｘ）、配信候補リストから対象ユーザー数を削減する必要がある。その場合、購入履歴情報（商品購入履歴テーブル８００）から購入確率のより高いユーザーを選択したり、近傍配信許可情報テーブル１３００の各条件を利用するなどして対象ユーザー数を削減する。例の場合、近傍配信の効果が低いと判断できるため、近傍度が高いほど効果が高まるので、距離が近いユーザーから優先的にリストから削除するといった方法がある（ステップＳ１４２０）。
ステップＳ１４２２では、配信対象のユーザー、商品を確定する。つまり、以上の処理を経て配信候補リストに残った対象ユーザーと対象商品の組み合わせを、実際の配信に使用する。
ステップＳ３１２では、購入履歴情報等から配信対象者、商品情報を予測し、リストを取得する。許可情報が存在しない場合の候補選択処理を行う。つまり、近傍配信許可情報が指定されていない場合（ステップＳ３０８：ＮＯ）の処理について説明する。
基本的な処理の流れは、ステップＳ３１０と同じである。図１４の例に示すフローチャートのステップＳ１４０２に該当する処理を以下の処理に代替する。
この場合、購入商品を近傍へ配信することが効果的か否かを別の情報で判断し、必要があれば商品の候補を変更する必要がある。
本実施の形態では、以下の手順に従い対象者と商品を決定する。これは、過去の購入履歴から分析をする手法である。
（ステップＳ３１２−１−１）購入履歴情報テーブル（商品購入履歴テーブル８００）から、対象商品（基準となるユーザーが購入した商品）を購入した全てのユーザーを抽出する。
（ステップＳ３１２−１−２）そのユーザー間（以下、ペアと呼ぶ）の距離を計算し、距離とペアの数の度数分布を作成する。
基本的な処理の流れは、ステップＳ３１０と同じである。図１４の例に示すフローチャートのステップＳ１４０２に該当する処理を以下の処理に代替する。
この場合、購入商品を近傍へ配信することが効果的か否かを別の情報で判断し、必要があれば商品の候補を変更する必要がある。
本実施の形態では、以下の手順に従い対象者と商品を決定する。これは、過去の購入履歴から分析をする手法である。
（ステップＳ３１２−１−１）購入履歴情報テーブル（商品購入履歴テーブル８００）から、対象商品（基準となるユーザーが購入した商品）を購入した全てのユーザーを抽出する。
（ステップＳ３１２−１−２）そのユーザー間（以下、ペアと呼ぶ）の距離を計算し、距離とペアの数の度数分布を作成する。
図１７は、ユーザー間の距離と該当するペア数との関係例（近傍への配信が効果的な商品の例）を示す説明図である。
図１８は、ユーザー間の距離と該当するペア数との関係例（近傍への配信が効果的ではない商品の例）を示す説明図である。
（ステップＳ３１２−１−３）距離の小さい領域（図１７の例に示す距離１〜３の領域１７１０内の予め定められた区間。距離の計算方法により異なる）において、距離が短いほど度数（ペア数）が大きくなる関係を有する場合、近傍配信が効果的な商品と判断する。逆に、距離の小さい領域（図１８の例に示す距離１〜３の領域１８１０内の予め定められた区間）において、距離が長くなるほど度数（ペア数）が大きくなる関係を有する場合、近傍配信が効果的ではない商品と判断する。
なお、商品の売り上げ数が多い場合であって、距離９以上の領域１７２０、距離９以上の領域１８２０に示すように距離が長い部分の度数（ペア数）は当然に大きくなるので、この部分は無視する。
図１８は、ユーザー間の距離と該当するペア数との関係例（近傍への配信が効果的ではない商品の例）を示す説明図である。
（ステップＳ３１２−１−３）距離の小さい領域（図１７の例に示す距離１〜３の領域１７１０内の予め定められた区間。距離の計算方法により異なる）において、距離が短いほど度数（ペア数）が大きくなる関係を有する場合、近傍配信が効果的な商品と判断する。逆に、距離の小さい領域（図１８の例に示す距離１〜３の領域１８１０内の予め定められた区間）において、距離が長くなるほど度数（ペア数）が大きくなる関係を有する場合、近傍配信が効果的ではない商品と判断する。
なお、商品の売り上げ数が多い場合であって、距離９以上の領域１７２０、距離９以上の領域１８２０に示すように距離が長い部分の度数（ペア数）は当然に大きくなるので、この部分は無視する。
（ステップＳ３１２−１−４）近傍への配信が効果的だと判断した場合、「近傍配信許可」とみなし、「商品変更無し」として元の商品を配信対象の商品とする。
また、近傍への配信が効果的ではないと判断した場合、「近傍配信不許可」とみなし、配信ルールから商品の変更の有無を判断する。商品の変更が必要な場合、商品の分類情報が一部異なる類似商品を抽出し、その商品に対し（ステップＳ３１２−１−１）から（ステップＳ３１２−１−３）の処理を再実施して再判断する。ただし、度数分布の作成は元の商品の購入者と類似商品の購入者のペア間の距離とする。類似商品のいずれもが「近傍配信不許可」の場合、配信対象の商品は無しとして処理を終了する。
また、近傍への配信が効果的ではないと判断した場合、「近傍配信不許可」とみなし、配信ルールから商品の変更の有無を判断する。商品の変更が必要な場合、商品の分類情報が一部異なる類似商品を抽出し、その商品に対し（ステップＳ３１２−１−１）から（ステップＳ３１２−１−３）の処理を再実施して再判断する。ただし、度数分布の作成は元の商品の購入者と類似商品の購入者のペア間の距離とする。類似商品のいずれもが「近傍配信不許可」の場合、配信対象の商品は無しとして処理を終了する。
ステップＳ３１４では、配信候補リストのレコード数が０でないか否かを判断し、０でない場合はステップＳ３１６へ進み、０の場合は処理を終了する（ステップＳ３９９）。つまり、ステップＳ３１０又はステップＳ３１２までで抽出した配信候補リスト（ユーザー、商品のペア）が空でないか否かを確認する（ステップＳ３１４）。空の場合（ステップＳ３１４：ＮＯ）、配信対象が存在しないため、処理を終了する（ステップＳ３９９）。
前述の例の場合、配信候補リストのレコード数は「２」のため、そのままステップＳ３１６へ移る。
ステップＳ３１６では、配信広告を生成し、対象者へ配信する。例えば、商品に対して広告ＤＢ１４８から広告情報を抽出し、商品情報を保持した広告の生成を行う。そして、対象のユーザーに対して広告の配信を行う。
前述の例の場合、「商品ＩＤ：００００２２３４」の商品に関する広告を「ユーザーＩＤ：ＣＣＣＣ」と「ユーザーＩＤ：ＤＤＤＤ」へ配信することで、本実施の形態による処理が完了となる。
なお、本実施の形態では主として「商品」を対象にしてモジュール構成、各種データ、処理フロー等の説明を行ったが、「商品」を「役務」に置き換えても同様の処理が行われることはもちろんである。
前述の例の場合、配信候補リストのレコード数は「２」のため、そのままステップＳ３１６へ移る。
ステップＳ３１６では、配信広告を生成し、対象者へ配信する。例えば、商品に対して広告ＤＢ１４８から広告情報を抽出し、商品情報を保持した広告の生成を行う。そして、対象のユーザーに対して広告の配信を行う。
前述の例の場合、「商品ＩＤ：００００２２３４」の商品に関する広告を「ユーザーＩＤ：ＣＣＣＣ」と「ユーザーＩＤ：ＤＤＤＤ」へ配信することで、本実施の形態による処理が完了となる。
なお、本実施の形態では主として「商品」を対象にしてモジュール構成、各種データ、処理フロー等の説明を行ったが、「商品」を「役務」に置き換えても同様の処理が行われることはもちろんである。
なお、本実施の形態としてのプログラムが実行されるコンピュータ（情報処理装置１００、ＳＮＳ装置１６０、対象者利用端末１６６、商品等販売装置２６０）のハードウェア構成は、図１９に例示するように、一般的なコンピュータであり、具体的にはパーソナルコンピュータ、サーバーとなり得るコンピュータ等である。つまり、具体例として、処理部（演算部）としてＣＰＵ１９０１を用い、記憶装置としてＲＡＭ１９０２、ＲＯＭ１９０３、ＨＤ１９０４を用いている。ＨＤ１９０４として、例えばハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）を用いてもよい。商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール１１０、各ユーザー情報抽出モジュール１２６、ユーザー近傍度計算モジュール１２８、購入ユーザーつながり情報取得モジュール１３４、近傍配信許可判定モジュール１３８、広告生成モジュール１４６、広告配信モジュール１５４、商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６２、各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール１６４等のプログラムを実行するＣＰＵ１９０１と、そのプログラムやデータを記憶するＲＡＭ１９０２と、本コンピュータを起動するためのプログラム等が格納されているＲＯＭ１９０３と、補助記憶装置（フラッシュメモリ等であってもよい）であるＨＤ１９０４と、キーボード、マウス、タッチパネル等に対する利用者の操作に基づいてデータを受け付ける受付装置１９０６と、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ等の出力装置１９０５と、ネットワークインタフェースカード等の通信ネットワークと接続するための通信回線インタフェース１９０７、そして、それらをつながりいでデータのやりとりをするためのバス１９０８により構成されている。これらのコンピュータが複数台互いにネットワークによって接続されていてもよい。
前述の実施の形態のうち、コンピュータ・プログラムによるものについては、本ハードウェア構成のシステムにソフトウェアであるコンピュータ・プログラムを読み込ませ、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働して、前述の実施の形態が実現される。
なお、図１９に示すハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１９に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えばＡＳＩＣ等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１９に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータのほか、情報家電、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。
なお、図１９に示すハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１９に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えばＡＳＩＣ等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１９に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータのほか、情報家電、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「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」の発明として捉えてもよい。
「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」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
前述の実施の形態は以下のように把握してもよい。
本実施の形態は、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する場合にあって、購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当する場合は、その購入者によって購入された商品又は役務以外の商品又は役務の広告情報を、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定するようにした情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。
［Ａ１］商品又は役務の購入者に関する情報と該商品又は役務に関する情報を取得する取得手段と、
前記購入者に関する情報を用いて、該購入者とつながりがあるユーザーを抽出する抽出手段と、
前記購入者に対する前記抽出されたユーザーとのつながりの度合いを示す値と前記商品又は役務に関する情報が、該購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当する場合は、該購入者によって購入された商品又は役務以外の商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する決定手段
を具備することを特徴とする情報処理装置。
［Ａ２］前記つながりの度合いを示す値は、前記購入者と対象とするユーザーとが出会う可能性を反映する値であり、
前記決定手段が用いる条件として、商品が身につけて外部から見えるもの又は役務で前記購入者と前記ユーザーが出会う可能性があるものであって、前記つながりの度合いを示す値と予め定められた値とを比較する
ことを特徴とする［Ａ１］に記載の情報処理装置。
［Ａ３］前記決定手段は、前記購入者に対する前記抽出されたユーザーとのつながりの度合いを示す値と前記商品又は役務に関する情報が、該購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当しない場合は、該購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、前記ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する
ことを特徴とする［Ａ１］又は［Ａ２］に記載の情報処理装置。
［Ａ４］コンピュータを、
商品又は役務の購入者に関する情報と該商品又は役務に関する情報を取得する取得手段と、
前記購入者に関する情報を用いて、該購入者とつながりがあるユーザーを抽出する抽出手段と、
前記購入者に対する前記抽出されたユーザーとのつながりの度合いを示す値と前記商品又は役務に関する情報が、該購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当する場合は、該購入者によって購入された商品又は役務以外の商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する決定手段
として機能させるための情報処理プログラム。
そして、前述の発明は、以下の効果を有する。
［Ａ１］の情報処理装置によれば、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する場合にあって、購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当する場合は、その購入者によって購入された商品又は役務以外の商品又は役務の広告情報を、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定することができる。
［Ａ２］の情報処理装置によれば、商品が身につけて外部から見えるもの又は役務で購入者とユーザーが出会う可能性があるものであって、つながりの度合いを示す値と予め定められた値とを比較することを条件として、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定することができる。
［Ａ３］の情報処理装置によれば、購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当しない場合は、その購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定することができる。
［Ａ４］の情報処理プログラムによれば、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する場合にあって、購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当する場合は、その購入者によって購入された商品又は役務以外の商品又は役務の広告情報を、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定することができる。
「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」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
前述の実施の形態は以下のように把握してもよい。
本実施の形態は、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する場合にあって、購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当する場合は、その購入者によって購入された商品又は役務以外の商品又は役務の広告情報を、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定するようにした情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。
［Ａ１］商品又は役務の購入者に関する情報と該商品又は役務に関する情報を取得する取得手段と、
前記購入者に関する情報を用いて、該購入者とつながりがあるユーザーを抽出する抽出手段と、
前記購入者に対する前記抽出されたユーザーとのつながりの度合いを示す値と前記商品又は役務に関する情報が、該購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当する場合は、該購入者によって購入された商品又は役務以外の商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する決定手段
を具備することを特徴とする情報処理装置。
［Ａ２］前記つながりの度合いを示す値は、前記購入者と対象とするユーザーとが出会う可能性を反映する値であり、
前記決定手段が用いる条件として、商品が身につけて外部から見えるもの又は役務で前記購入者と前記ユーザーが出会う可能性があるものであって、前記つながりの度合いを示す値と予め定められた値とを比較する
ことを特徴とする［Ａ１］に記載の情報処理装置。
［Ａ３］前記決定手段は、前記購入者に対する前記抽出されたユーザーとのつながりの度合いを示す値と前記商品又は役務に関する情報が、該購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当しない場合は、該購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、前記ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する
ことを特徴とする［Ａ１］又は［Ａ２］に記載の情報処理装置。
［Ａ４］コンピュータを、
商品又は役務の購入者に関する情報と該商品又は役務に関する情報を取得する取得手段と、
前記購入者に関する情報を用いて、該購入者とつながりがあるユーザーを抽出する抽出手段と、
前記購入者に対する前記抽出されたユーザーとのつながりの度合いを示す値と前記商品又は役務に関する情報が、該購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当する場合は、該購入者によって購入された商品又は役務以外の商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する決定手段
として機能させるための情報処理プログラム。
そして、前述の発明は、以下の効果を有する。
［Ａ１］の情報処理装置によれば、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する場合にあって、購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当する場合は、その購入者によって購入された商品又は役務以外の商品又は役務の広告情報を、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定することができる。
［Ａ２］の情報処理装置によれば、商品が身につけて外部から見えるもの又は役務で購入者とユーザーが出会う可能性があるものであって、つながりの度合いを示す値と予め定められた値とを比較することを条件として、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定することができる。
［Ａ３］の情報処理装置によれば、購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当しない場合は、その購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定することができる。
［Ａ４］の情報処理プログラムによれば、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定する場合にあって、購入者によって購入された商品又は役務を変更して広告する条件に該当する場合は、その購入者によって購入された商品又は役務以外の商品又は役務の広告情報を、ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として決定することができる。
１００…情報処理装置
１１０…商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール
１１２…購入ユーザーＩＤ
１１４…購入商品ＩＤ
１１６…その他状況情報
１１８…商品ＤＢ
１２０…商品情報
１２２…商品購入履歴ＤＢ
１２４…購入履歴情報
１２６…各ユーザー情報抽出モジュール
１２８…ユーザー近傍度計算モジュール
１３０…ユーザーＤＢ
１３２…各ユーザー情報
１３４…購入ユーザーつながり情報取得モジュール
１３６…購入ユーザーつながり情報
１３８…近傍配信許可判定モジュール
１４０…近傍配信許可情報ＤＢ
１４２…配信ルールＤＢ
１４４…配信候補（ユーザー、商品）
１４６…広告生成モジュール
１４８…広告ＤＢ
１５０…配信対象者リスト
１５２…広告情報
１５４…広告配信モジュール
１６０…ＳＮＳ装置
１６２…商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール
１６４…各ユーザーＳＮＳ情報収集エージェントモジュール
１６６…対象者利用端末
１６８…商品購入通知情報
１７０…各ユーザーＳＮＳ情報
１７２…友人リスト
１７４…ユーザー情報
１７６…ブログ記事
１７８…つぶやき
２６０…商品等販売装置
２９０…通信回線
１１０…商品購入ＳＮＳ情報抽出モジュール
１１２…購入ユーザーＩＤ
１１４…購入商品ＩＤ
１１６…その他状況情報
１１８…商品ＤＢ
１２０…商品情報
１２２…商品購入履歴ＤＢ
１２４…購入履歴情報
１２６…各ユーザー情報抽出モジュール
１２８…ユーザー近傍度計算モジュール
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１３２…各ユーザー情報
１３４…購入ユーザーつながり情報取得モジュール
１３６…購入ユーザーつながり情報
１３８…近傍配信許可判定モジュール
１４０…近傍配信許可情報ＤＢ
１４２…配信ルールＤＢ
１４４…配信候補（ユーザー、商品）
１４６…広告生成モジュール
１４８…広告ＤＢ
１５０…配信対象者リスト
１５２…広告情報
１５４…広告配信モジュール
１６０…ＳＮＳ装置
１６２…商品購入ＳＮＳ情報収集エージェントモジュール
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１７０…各ユーザーＳＮＳ情報
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２６０…商品等販売装置
２９０…通信回線
Claims (3)
- 商品又は役務の購入者に関する情報と該商品又は役務に関する情報を取得する取得手段と、
前記購入者に関する情報を用いて、該購入者とつながりがあるユーザーを抽出する抽出手段と、
分類情報として保持されたカテゴリ情報を前記商品又は前記役務に関する情報として取得し、該カテゴリ情報が身につけて外部から見えるもの又は役務で購入者とユーザーが出会う可能性があるものに該当するか否かを判定し、商品を身につけて外部から見えるもの又は役務で前記購入者と前記ユーザーが出会う可能性があるものである場合に、該購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として表示しないよう決定する決定手段
を具備することを特徴とする情報処理装置。 - 前記決定手段は、前記判定の結果、商品を身につけて外部から見えないもの又は役務で前記購入者と前記ユーザーが出会う可能性があるものではない場合に、該購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として表示するよう決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - コンピュータを、
商品又は役務の購入者に関する情報と該商品又は役務に関する情報を取得する取得手段と、
前記購入者に関する情報を用いて、該購入者とつながりがあるユーザーを抽出する抽出手段と、
分類情報として保持されたカテゴリ情報を前記商品又は前記役務に関する情報として取得し、該カテゴリ情報が身につけて外部から見えるもの又は役務で購入者とユーザーが出会う可能性があるものに該当するか否かを判定し、商品を身につけて外部から見えるもの又は役務で前記購入者と前記ユーザーが出会う可能性があるものである場合に、該購入者によって購入された商品又は役務の広告情報を、該ユーザーに配信する商品又は役務の広告情報として表示しないよう決定する決定手段
として機能させるための情報処理プログラム。
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| JP2014126915A JP6459238B2 (ja) | 2014-06-20 | 2014-06-20 | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
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Family Applications (1)
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