JP6469194B1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに適切な情報提供を行う情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶部と、今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出部と、今回の購入行為がイレギュラーな行為であるか否かを前記今回購入間隔と前記標準購入間隔情報に基づいて判定する判定部と、前記判定部によりイレギュラーな行為であると判定された場合に前記購入対象商品の補助商品の提示を行う推奨情報提示部と、を備えるものとした。
【選択図】図３

Description

本発明は情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体に関し、特にユーザに推奨情報を提供する技術に関する。

ネットワーク上におけるユーザの行動に基づいてユーザに有益と思われる情報を提供する技術が知られている。例えば、ユーザが商品を購入した際、該商品と合わせて購入されやすい他の商品を勧める技術が開示されている（例えば特許文献１）。

特開２００１−２６５８５３号公報

ところで、ユーザが商品を購入するのは、ユーザが商品を気に入ったときだけでなく、仕方なく行う場合もある。例えば、物を紛失したことや盗難にあったことにより仕方なく商品を購入するような場合である。
このような場合に、ユーザがそれ以上の不利益を被らないような情報提供を行うことが望ましい。

本発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、ユーザに適切な情報提供を行うことを目的とする。

本発明に係る情報処理装置は、商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶部と、今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出部と、前記今回購入間隔が前記標準購入間隔情報に対して短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定する第１判定処理と、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が前回の購入対象商品についての不利益が発生したことによる買い直し行為であるか否かを更に判定する第２判定処理を行う判定部と、前記判定部により今回の購入行為が買い直し行為であると判定された場合に今回の購入対象商品についての不利益を回避するための補助商品の提示を行う推奨情報提示部と、を備えたものである。
判定部は、購入間隔情報から今回の購入行為が普段の購入間隔と異なるものであるか否かを判定する。普段の購入間隔よりも異なるタイミングで今回の購入行為が行われた場合、今回の購入行為がイレギュラーなものである可能性がある。そして、イレギュラーな購入行為に対しては、次回の購入行為がイレギュラーなものとならないように補助商品の提示を行うことが可能となる。

上述した情報処理装置の前記判定部は、前記標準購入間隔の算出及び前記今回購入間隔の算出において、類似商品についても同一商品として扱ってもよい。
ユーザは一度購入した商品を紛失してしまった場合や壊してしまった場合に再度全く同じ商品を購入するとは限らない。例えば、複数のカラーバリエーションから商品を選択可能である場合には、異なる色の商品を選択する可能性もある。また、同様の機能を持つ異なるメーカーの商品を購入することも考えられる。判定部は、異なる色の商品や同様の機能を持つ商品を類似商品として扱うことにより、想定よりも短期間で行われた購入行為に対してイレギュラーな購入行為か否かを適切に判定する。

上述した情報処理装置の前記判定部は、前記今回購入間隔と前記標準購入間隔情報から前記今回購入間隔が短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定してもよい。
購入間隔が短くなった場合、その購入行為はイレギュラーな行為である可能性が高い。本構成によれば、このような購入行為がイレギュラーな行為であると判定される。

上述した情報処理装置の前記判定部は、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が不本意な行為であるか否かを更に判定する追加判定を行い、前記推奨情報提示部は、今回の購入行為が不本意な行為であると判定された場合に前記提示を行い、今回の購入行為が不本意な行為でないと判定された場合に前記提示を行わなくてもよい。
ユーザが短期間に同じ商品や類似の商品を購入した場合に、それらの購入行為が必ずしも商品の紛失や故障や破損に基づくものとは限らない。判定部は、イレギュラーな購入行為がユーザの不本意な行為であるか否かを判定する追加判定を行うことにより、ユーザに補助商品の提示を行うか否かを判定する。

上述した情報処理装置の前記判定部は、前記追加判定において今回の購入行為が贈答用の行為である場合に今回の購入行為は不本意な行為でないと判定してもよい。
ユーザが短期間に同じ商品や類似商品を購入したとしても、その購入が贈答用であった場合には、ユーザが最初に購入した商品に紛失や故障があったわけではないため、不本意な行為ではないと判定する。

上述した情報処理装置の前記判定部は、前記追加判定において今回の購入行為がまとめ買い用の行為である場合に今回の購入行為は不本意な行為でないと判定してもよい。
ユーザが短期間に同じ商品や類似商品を購入したとしても、その購入がまとめ買い用であった場合には、ユーザが最初に購入した商品に紛失や故障があったわけではないため、不本意な行為ではないと判定する。

上述した情報処理装置の前記判定部は、今回の購入行為の購入個数が所定数以上であった場合に今回の購入行為は前記まとめ買い用の行為と判定してもよい。
例えばユーザが一つの商品を購入した後、想定よりも短期間で更に二つ以上の複数の同一商品を購入した場合には、一つ目の商品の紛失や故障に応じて再度購入した可能性よりも、一つ目の商品が気に入ったため自分用や知人用に追加で購入した可能性が高い。このようなケースをまとめ買い用の行為として判定する。

上述した情報処理装置の前記判定部は、今回の購入行為を行う購入者情報を用いて前記判定を行ってもよい。
商品の購入間隔はユーザ毎に異なる可能性が高い。即ち、一般的なユーザにとっては１年に１回程度購入する商品であってもあるユーザにとっては１ヶ月に１回程度購入する商品である可能性がある。本構成によれば、ユーザごとの購入者情報に基づいて判定を行う。

上述した情報処理装置の前記判定部は、前記購入者情報として前記購入対象商品についての前回の購入行為と前々回の購入行為の購入間隔を用いてもよい。
ユーザ毎に異なる商品の購入間隔について、具体的にユーザの前々回の購入行為から前回の購入行為までの期間長を用いて、今回の購入行為がイレギュラーなものか否かを判定する。

上述した情報処理装置においては、前記補助商品は前記購入対象商品に係る保険商品とされてもよい。
ユーザがイレギュラーな購入行為を行った場合に該ユーザに対して保険商品が補助商品として提示される。例えば、商品の盗難保険や、保証期間延長のための商品や、購入商品の破損や破壊などに対応した保険商品などが補助商品として提示される。

上述した情報処理装置においては、前記補助商品はイレギュラーな購入行為を防止するための商品とされてもよい。
ユーザのイレギュラーな購入が例えば盗難などによって起きた場合のために、補助商品として盗難を防止するための商品を提示される。

本発明に係る情報処理方法は、商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶ステップと、今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出ステップと、今回の購入行為がイレギュラーな行為であるか否かを前記今回購入間隔と前記標準購入間隔情報に基づいて判定する判定ステップと、前記判定部によりイレギュラーな行為であると判定された場合に前記購入対象商品の補助商品の提示を行う推奨情報提示ステップと、を情報処理装置が実行するものである。
この情報処理方法により、ユーザに適切な情報提供を行うことができる。
本発明に係るプログラムは、上記各ステップに相当する手順を情報処理装置に実行させるプログラムである。本発明に係る記憶媒体は、上記プログラムを記憶したものである。これらにより上述の情報処理装置の処理を実現する。

本発明によれば、ユーザに適切な情報提供を行うことができる。

本発明の実施の形態の推奨サーバを含むネットワークの説明図である。 実施の形態で利用できるコンピュータ装置のブロック図である。 実施の形態の推奨サーバの機能構成の説明図である。 標準購入間隔情報記憶処理のフローチャートである。 補助商品提示処理のフローチャートである。 イレギュラー判定処理のフローチャートである。 不本意行為判定処理のフローチャートである。 補助商品提示処理の別例のフローチャートである。 補助商品提示処理の更に別例のフローチャートである。

以下、実施の形態を次の順序で説明する。
＜１．システム構成＞
＜２．コンピュータ装置のハードウェア構成＞
＜３．推奨サーバの機能構成及びＤＢ＞
＜４．各処理例＞
＜４−１．購入間隔情報記憶処理＞
＜４−２．補助商品提示処理＞
＜５．変形例＞
＜６．まとめ＞
＜７．プログラム及び記憶媒体＞

＜１．システム構成＞

本実施の形態としてのネットワークシステム全体の構成について、図１を用いて説明する。
ネットワークシステム１は、ＥＣ（ＥＣ：Electronic Commerce（電子商取引））システムとして機能する。
ネットワークシステム１は、例えばインターネット等の通信ネットワーク２を介して、ショッピングサイト運営システム３、複数のユーザ端末４、複数の店舗端末５が互いに通信可能に構成されている。

なお、図１等に示した通信ネットワーク２の構成は特に限定されるものではなく、上記したインターネット以外にも、例えばイントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＣＡＴＶ（Community Antenna TeleVision）通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網などが想定される。
また、通信ネットワーク２の全部又は一部を構成する伝送媒体についても多様な例が想定される。例えばＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineers）１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、電力線搬送、電話線などの有線でも、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）のような赤外線、ブルートゥース（登録商標）、８０２．１１無線、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網などの無線でも利用可能である。

ショッピングサイト運営システム３は、それぞれコンピュータ装置で構成されたショッピングサーバ６、推奨サーバ７、会員ＤＢ（Database）５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、履歴ＤＢ５３、推奨ＤＢ５４を備えている。これらの各装置は、例えばＬＡＮ等のネットワークを介して互いに通信可能とされている。
ショッピングサイト運営システム３を構成する各装置間の通信を可能とするためのネットワークは、通信ネットワーク２と同様に特に限定されるものではない。

ショッピングサイト運営システム３は、ショッピングサーバ６等により管理された仮想商店街のウェブサイト（ショッピングサイト）をユーザに提供する。ショッピングサイト内には複数の店舗（仮想商店街の加盟店）が存在する。各店舗のスタッフは、店舗端末５としてのコンピュータ装置を介して自店舗の商品をショッピングサイト運営システム３（例えばショッピングサーバ６）に登録することで、様々な店舗の様々な商品の情報がショッピングサイト上にアップロードされる。ユーザはユーザ端末４によりショッピングサイトにアクセスして所望の商品を購入することができる。

ここで、ユーザは、ショッピングサイトを利用するにあたり、ショッピングサイト運営システム３が提供する各種のサービスを受けるための会員登録を行うことができる。会員登録の際にユーザは、ユーザＩＤ（Identification）や商品の送付先情報（住所情報）、クレジットカード番号等の必要情報を登録する。ユーザは、登録したユーザＩＤによりショッピングサイトにログインすることで、ショッピングサイトでの商品の購入の際に必要情報を再度入力する手間が省かれる。ショッピングサーバ６は、これらの会員情報を管理するための各種の処理を行う。

ショッピングサーバ６は、ユーザ端末４から送られてきたＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエストに基づいて様々な処理を行う。例えば、各種ウェブページデータ（例えば商品ウェブページ、買い物かごウェブページ、注文ウェブページなど）の生成及び送信や、ユーザによる注文確定操作に応じた購入処理等を実行する。
ウェブページデータは、例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）やＸＨＴＭＬ（Extensible HyperText Markup Language）などの構造化文書ファイルである。構造化文書ファイルには、商品の名称や説明文などのテキストデータや商品に関する画像などの画像データと、それらの配置や表示態様（文字色やフォントや大きさや装飾など）が記述されている。
ウェブページとしては、例えば、ユーザにログイン情報を入力させるためのログインページや、商品の検索を行うための検索ページや、商品の詳細情報を表示するための商品詳細ページなどである。

ショッピングサーバ６により提供されるウェブページには、商品検索にあたっての検索クエリを入力するための入力欄が検索フォームとして配置されており、ユーザは該検索フォームに対して検索のためのキーワードを入力できる。検索フォームの近傍には検索ボタンが配置され、ユーザは該検索ボタンを操作することで検索フォームへの入力キーワードに基づく検索の実行指示を行うことができる。この実行指示に応じて、ユーザ端末４は入力キーワードを検索クエリとした検索リクエストをショッピングサーバ６に対して行う。即ちショッピングサーバ６は所謂検索サーバとしての役割を担う。

ショッピングサーバ６は、検索エンジンとして機能し、検索リクエストにより指定された検索クエリをユーザ端末４から受信し、該検索クエリに基づきショッピングサーバ６が管理している各種の商品ウェブページのうちから検索クエリに関連する商品ウェブページを検索し、それらの情報を検索結果としてユーザ端末４に送信する。
これによりユーザ端末４では検索結果として自身の指定した検索クエリに基づく各種の商品ページを閲覧することが可能である。

ショッピングサーバ６は、ユーザが指定した商品を仮想の買い物かごへ紐付ける処理や、買い物かごへ紐付けられた商品に関する購入処理や、購入された商品の配達処理を行う。これにより、ショッピングサイトで扱っている商品を購入することができる。

推奨サーバ７は、ユーザの購入行為に対して所定のタイミングで補助商品の提示を行う。所定のタイミングとは、例えば、購入直後や買い物かごにいれた瞬間、或いは、買い物かごに入れた商品の決済処理のときなどである。
補助商品については、具体的な例を挙げて後述するが、購入商品に関しての保険商品などである。

ユーザ端末４は、ウェブブページを閲覧可能なソフトウェアを備えたコンピュータ装置である。ユーザ端末４としては、例えば高機能携帯電話機（スマートフォン）や携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ：Personal Digital Assistant）、携帯型又は据置型のパーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）などが挙げられるが、ユーザ端末４の種類はこれらに限定されない。

ユーザ端末４は、ＨＴＴＰリクエストをショッピングサイト運営システム３に送信することで所望のウェブページデータの送信や所定の処理を要求する。またユーザ端末４は、ＨＴＴＰリクエストに応じて送られてきたウェブページデータを受信してウェブブラウザにより表示する。これにより、ユーザ端末４を利用するユーザは所望のウェブページを閲覧したり操作したりすることができる。

店舗端末５は、ショッピングサイト運営システム３が提供する電子商取引サービスを利用して、商品の販売を行う販売者が利用する端末である。

ユーザ端末４や店舗端末５では、必要に応じて各種の送受信処理や表示処理などが実行される。また、ユーザ端末４や店舗端末５は、例えば、通信機能を備えたＰＣやフィーチャーフォンやＰＤＡ、或いは、スマートフォンやタブレット端末などのスマートデバイスなどである。
なお、ユーザ端末４や店舗端末５は、利用する人物が商品を購入する立場にいる人物なのか、または、商品を販売する立場にいる人物なのかによって便宜上名前を使い分けているだけであり、実質的に端末の構成などは同じである。

＜２．コンピュータ装置のハードウェア構成＞

ショッピングサーバ６や推奨サーバ７をはじめとした各装置（会員ＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、履歴ＤＢ５３、推奨ＤＢ５４、ユーザ端末４、及び店舗端末５）を構成するコンピュータ装置のハードウェア構成を図２に示す。各コンピュータ装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１は、ＲＯＭ( Read Only Memory)１０２に記憶されているプログラム、または記憶部１０８からＲＡＭ( Random Access Memory )１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１０３にはまた、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、およびＲＡＭ１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４には、入出力インタフェース１０５も接続されている。
入出力インタフェース１０５には、入力部１０６、出力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９が接続されている。
入力部１０６はキーボード、マウス、タッチパネルなどにより構成される。
出力部１０７はＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、有機ＥＬ（Electroluminescence）パネルなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどにより構成される。
記憶部１０８はＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ装置などにより構成される。
通信部１０９はネットワーク２を介しての通信処理や機器間通信を行う。
入出力インタフェース１０５にはまた、必要に応じてメディアドライブ１１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１が適宜装着され、リムーバブルメディア１１１に対する情報の書込や読出が行われる。

このようなコンピュータ装置では、通信部１０９による通信によりデータやプログラムのアップロード、ダウンロードが行われる。またリムーバブルメディア１１１を介したデータやプログラムの受け渡しが可能である。
ＣＰＵ１０１が各種のプログラムに基づいて処理動作を行うことで、ショッピングサーバ６や推奨サーバ７をなどの各装置（会員ＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、履歴ＤＢ５３、推奨ＤＢ５４、ユーザ端末４、及び店舗端末５）としての必要な情報処理や通信が実行される。
なお、ショッピングサーバ６や推奨サーバ７などの各装置（会員ＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、履歴ＤＢ５３、推奨ＤＢ５４、ユーザ端末４、及び店舗端末５）を構成する情報処理装置は、図２のようなコンピュータ装置が単一で構成されることに限らず、複数のコンピュータ装置がシステム化されて構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、ＬＡＮ等によりシステム化されていてもよいし、インターネット等を利用したＶＰＮ等により遠隔地に配置されたものでもよい。複数の情報処理装置には、クラウドコンピューティングサービスによって利用可能なサーバ群（クラウド）としての情報処理装置が含まれてもよい。

情報処理装置の各機能は、情報処理装置においてＣＰＵ１０１でプログラムに応じて実行される処理により実現される機能である。但し以下説明する全部または一部の各構成の処理をハードウェアにより実現してもよい。
また各機能をソフトウェアで実現する場合に、各機能がそれぞれ独立したプログラムで実現される必要はない。一つのプログラムにより複数の機能の処理が実行されてもよいし、一つの機能が複数のプログラムモジュールの連携で実現されてもよい。
また各機能は複数の情報処理装置に分散されていてもよい。更に機能の一つが、複数の情報処理装置によって実現されてもよい。

＜３．推奨サーバの機能構成及びＤＢ＞

図３に１又は複数の情報処理装置で構成される推奨サーバ７としての機能構成および各種のＤＢを示す。
推奨サーバ７としての各機能は、情報処理装置においてＣＰＵ１０１でプログラムに応じて実行される処理により実現される機能である。但し以下説明する全部又は一部の各構成の処理をハードウェアにより実現してもよい。
また各機能をソフトウェアで実現する場合に、各機能がそれぞれ独立したプログラムで実現される必要はない。１つのプログラムにより複数の機能の処理が実行されてもよいし、１つの機能が複数のプログラムモジュールの連携で実現されてもよい。

推奨サーバ７は、記憶部７ａと算出部７ｂと判定部７ｃと推奨情報提示部７ｄを備える。
記憶部７ａは、ユーザの商品購入に応じて、当該商品に関する購買情報を記憶する。購買情報とは、例えば、購入の対象となった商品をそのユーザがどの程度の間隔（期間）で購入しているかなどの購入間隔情報などを含む。購入間隔情報は、ユーザごと商品ごとに記憶される。なお、商品ごととは、純粋に単一の商品ごととされてもよいし、類似商品（或いは同一ジャンルに属する商品）を同一商品としてみなした上での商品ごととされてもよい。
以降の説明においては、ユーザがこれまでにどの程度の間隔をあけて商品を購入しているかの情報を「標準購入間隔情報」と記載する。

算出部７ｂは、標準購入間隔情報をユーザごと及び商品ごとに算出する。また、ユーザの商品購入に応じて、今回の購入と前回の同一商品の購入の購入間隔を「今回購入間隔」として算出する。

判定部７ｃは、各種の判定処理を行う。例えば、ユーザの購入行為がイレギュラーなものであるか否かを判定する。イレギュラーな購入行為とは、例えば、ユーザが購入した品物を紛失してしまい、仕方なく再購入する行為などである。これらの購入行為は、ユーザが本来意図していた購入行為ではなく、紛失したことにより仕方なく行う購入行為と考えることができる。判定部７ｃは、少なくとも商品の標準購入間隔に関する情報を用いることにより、本来の購入間隔から外れた時期に行う購入行為をイレギュラーな購入行為と判定する。

また、判定部７ｃは、イレギュラーな購入行為の判定の後、更に、今回の購入行為が不本意なものであるか否かを判定する。
例えば、標準購入間隔情報と今回購入間隔からユーザの今回の購入行為がイレギュラーなものと判定した場合であっても、その購入が不本意でない可能性がある。購入した商品が気に入ったため追加購入する場合や、消耗品であるためにいずれ再購入する予定でいた購入対象商品が安売りされたために早めに購入してストックしておく場合などは、不本意な購入行為ではないと判定する。

推奨情報提示部７ｄは、ユーザの購入行為がイレギュラーなものである場合に、ユーザに購入対象の商品に関連する補助商品を提示する。例えば、購入商品が「自転車」である場合には、補助商品は「盗難防止用のチェーンロック」や「盗難保険商品」などである。

ショッピングサイト運営システム３は、各種の処理を実行するために、会員ＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、履歴ＤＢ５３、推奨ＤＢ５４などを管理する。

会員ＤＢ５０にはショッピングサイト運営システム３が提供する各種サービスを利用するユーザの情報がユーザごとに記憶されている。例えば、一人のユーザを特定可能な一つのユーザＩＤに対して、ログインパスワード、氏名、年齢、性別、年収、住所、メールアドレス、趣味などの個人的な情報が紐付けられて記憶される。また、決済情報や商品の購入履歴、商品のお気に入り登録情報などが記憶されていてもよい。勿論、一つのユーザＩＤに対してこれら全ての情報が必ず紐付けられている必要は無く、ユーザの開示意思のない情報は記憶されていなくてもよい。
なお、本実施の形態においては、商品ごと（或いは商品ジャンルごと）の標準購入間隔情報がユーザＩＤに紐付けられて記憶されていてもよい。

商品ＤＢ５１には、ショッピングサイト運営システム３を介して売買が可能な各商品についての情報が記憶される。例えば、商品を一意に識別可能な商品ＩＤに対して、商品ジャンル、商品画像、製造者（メーカー）情報、製造者によって付与される型番情報、販売開始日、取扱商品提供者情報、在庫情報、商品紹介文などが紐付けられて記憶される。
商品画像の情報は、画像データそのものでもよいし、保存されている画像データのリンク情報（ＵＲＬ情報など）でもよい。
また、商品ＤＢ５１には、上記以外にも、生産地や商品のスペック（色、大きさ、性能情報）などが記憶されてもよい。
なお、商品ＤＢ５１には、商品ページなどのウェブページデータも記憶されている。
また、類似している他商品についての情報が記憶されていてもよい。例えば、ある程度細分化された商品ジャンル情報が同じ商品は、代替可能な類似商品とみなす事ができる。そのような商品同士が類似商品としてＤＢに記憶される。これらの類似商品の情報は、購入間隔を算出する処理などで用いられる。

店舗ＤＢ５２には、ショッピングサイトに出店している加盟店舗の情報が記憶される。
例えば、それぞれの店舗を一意に識別可能な店舗ＩＤに対して、ログインパスワード、店舗名、店舗ロゴ、取扱商品の商品ＩＤ（ショッピングサイト運営システム３が商品ごとに付与する商品固有のコード情報）、商品ページＵＲＬ、商品ごとの価格、店舗ページのＵＲＬ、連絡先（電話番号やメールアドレスなど）などの各情報が紐付けられて記憶される。
商品ページＵＲＬは商品ページごとに付されるＵＲＬであり、同一商品であっても販売店舗が異なる場合には、異なる商品ページＵＲＬが付される。
店舗ロゴの情報は、画像データそのものでもよいし、保存されている画像データのリンク情報（ＵＲＬ情報）などでもよい。
これらの情報は、ショッピングサイト運営システム３におけるオペレータや店舗の従業員等により登録される。

履歴ＤＢ５３には、ユーザの購買履歴や閲覧履歴等の情報が記憶される。各レコードには、レコードＩＤに対して購入対象（閲覧対象）となった商品ＩＤ、購入行為や閲覧行為を行った日時情報、購入行為と閲覧行為を区別するための行動種別、操作を行った端末情報、ユーザＩＤ情報などが紐付けられて記憶される。

推奨ＤＢ５４には、商品ごとに推奨提示される補助商品が紐付けられて記憶される。例えば、商品ＩＤに対して、当該商品ＩＤに係る商品をイレギュラー購入したときに提示される補助商品として保険商品や盗難防止商品や破損防止商品などが紐付けられる。
なお、商品ごとではなく商品ジャンルごとに補助商品が紐付けられていてもよい。

＜４．各処理例＞

推奨サーバ７が実行する処理について、添付図を参照しながら説明する。

＜４−１．標準購入間隔情報記憶処理＞
商品の標準購入間隔に関する情報を生成して記憶する処理について説明する。
この処理は、例えばバッチ処理などにより定期的に行う。標準購入間隔情報を用いた演算や判定を行う前に標準購入間隔情報の生成及び記憶処理を行っておくことで、取得時の処理負担を軽減し、速やかに情報取得を行うことができる。
或いは、ユーザが商品を購入するたびにこの処理を行い、該購入商品に関する標準購入間隔情報を更新してもよい。
具体的な一例について、図４を参照して説明する。

推奨サーバ７は、標準購入間隔情報の生成について対象となるユーザを決定する処理をステップＳ１０１で行う。例えば、図４に示す処理が定期的に行われている場合には、前回の処理から今回の処理の間に商品を購入したユーザが対象となる。ステップＳ１０１の処理では、このようなユーザから以降の処理の対象とするユーザを一人選択する処理となる。ここで選択されたユーザを「対象ユーザ」と記載する。

次に、推奨サーバ７はステップＳ１０２で、対象商品を特定する処理を実行する。ステップＳ１０１で決定した対象ユーザが購入したことのある商品のうちの一つを特定する。標準購入間隔情報を生成するためには、２回以上同じ商品（或いは同じ商品ジャンルに属する商品や類似商品や代替商品）を購入していることが必要となる。従って、ここで特定する対象商品は、対象ユーザが購入したことのある商品のうち複数回購入したことのある商品となる。また、図４に示す処理が定期的に行われている場合には、前回の処理から今回の処理の間に購入した商品が対象商品となる。

推奨サーバ７は、ステップＳ１０３で購入間隔を算出する。購入間隔の算出方法については、いくつかの例が考え得る。例えば、対象ユーザが行った直近の２回の対象商品に対する購入行為から購入間隔を算出して標準購入間隔情報とする。
また、対象ユーザが対象商品を３回以上購入している場合に、各購入間隔の平均値を算出して標準購入間隔情報としてもよい。
他にも、新しい方から所定回数の購入行為の購入間隔の平均値を算出して標準購入間隔情報としてもよい。例えば、対象ユーザが対象商品を１０回購入している場合に、直近の３回の購入行為から購入間隔の平均値を算出して標準購入間隔情報とする。
更に、直近の購入間隔に重みを付けて複数の購入間隔から算出し、標準購入間隔情報としてもよい。
なお、ユーザが商品を購入するたびに図４の処理を行う場合には、少なくともステップＳ１０６の処理は不要となる。また、ユーザが購入した商品が１種類である場合には、ステップＳ１０５の処理も不要となる。

続いて、推奨サーバ７はステップＳ１０４で記憶処理を行う。即ち、ステップＳ１０３で算出した標準購入間隔情報を会員ＤＢ５０に記憶する。

推奨サーバ７はステップＳ１０５で現在処理中の対象ユーザに関する他の対象商品があるか否かを判定する。具体的には、ステップＳ１０３の標準購入間隔算出処理を行っていない対象商品の有無を判定する。
他の対象商品がある場合、推奨サーバ７はステップＳ１０２乃至Ｓ１０４の各処理を実行する。
他の対象商品がない場合、推奨サーバ７はステップＳ１０６へと進む。

ステップＳ１０６では、推奨サーバ７は他の対象ユーザの有無を判定する。この処理では、今回の処理対象となったユーザのうち、ステップＳ１０２乃至ステップＳ１０５の各処理の処理対象となっていないユーザがいないかを判定する。まだ処理すべきユーザがいる場合は、推奨サーバ７はステップＳ１０１乃至Ｓ１０５の各処理を実行する。
処理対象のユーザに関してステップＳ１０１乃至Ｓ１０５の各処理が終了している場合には、推奨サーバ７は図４に示す一連の処理を終了する。

＜４−２．補助商品提示処理＞
ユーザが商品を購入した際に行う補助商品の提示処理について、図５を参照して説明する。
なお、図５に示す各処理を行うタイミングについては各種考えられる。例えば、ユーザが仮想の買い物かごに商品を投入した段階で行ってもよいし、決済処理に進んだ段階で行ってもよい。また、決済後に提示するサンクスページで補助商品を提示してもよい。

推奨サーバ７はステップＳ２０１でユーザの購入行為を検出したか否かを判定する。検出していない場合には、再度ステップＳ２０１を実行する。即ち、購入行為を検出するまで推奨サーバ７はステップＳ２０１の処理を継続的に実行する。なお、ステップＳ２０１で待機する処理は行わずにユーザの購入行為をトリガとしてステップＳ２０２以降の各処理を実行するように推奨サーバ７が構成されていてもよい。

購入行為を検出した推奨サーバ７は、続くステップＳ２０２で、検出した購入行為がイレギュラーな行為であるか否かを判定する。
イレギュラー判定処理について具体的に図６を参照して説明する。
推奨サーバ７は、ステップＳ３０１でユーザの今回の購入行為の対象となった商品や商品ジャンルを特定する。そして、推奨サーバ７はステップＳ３０２で、購入対象となった商品や商品ジャンル（以降まとめて「購入対象商品」という）に関する標準購入間隔情報を会員ＤＢ５０から取得する。即ち今回の購入行為を行ったユーザに関する標準購入間隔情報を取得する。

次に、推奨サーバ７は、ステップＳ３０３で対象ユーザの購入対象商品に関する前回の購入履歴情報を履歴ＤＢ５３から取得し、ステップＳ３０４で今回の購入行為と前回の購入行為との差分時間を今回購入間隔として算出する。
推奨サーバ７はステップＳ３０５において、算出した差分時間と会員ＤＢ５０から取得した標準購入間隔情報を比較して、イレギュラーな購入行為か否かを判定する。

例えば、差分時間が標準購入間隔情報よりも極めて短かった場合に差分時間が短期間として判定し、今回の購入行為がイレギュラーな購入行為であると判定してもよい。また、差分時間が標準購入間隔情報よりも所定時間（或いは所定割合）短かった場合に差分時間が短期間と判定し、今回の購入行為がイレギュラーな購入行為であると判定してもよい。これは、例えば、１００日ごとに購入しているような商品を９９日で購入したからといってイレギュラーな購入行為とは言い難いためである。従って、標準購入間隔情報に対してある程度短い期間で今回の購入行為が発生したことにより、今回の購入行為をイレギュラーなものと判定する。
なお、ステップＳ３０２で取得した標準購入間隔情報は、ユーザに応じたものとしているが、そうでなくても構わない。例えば、今回の購入行為を行ったユーザによらない一般的なユーザの標準購入間隔情報を取得してもよい。この場合は、ユーザ毎に標準購入間隔情報を保持しなくてよいため、標準購入間隔情報が記憶されるデータベースの記憶容量の削減を図ることができる。

ステップＳ３０５でイレギュラーな行為と判定した場合、推奨サーバ７はステップＳ３０６でイレギュラーフラグをＯＮにし、ステップＳ３０５でイレギュラーな行為ではないと判定した場合、推奨サーバ７はステップＳ３０７でイレギュラーフラグをＯＦＦにする。これらのフラグは後述の処理で利用する。

図５の説明に戻る。
今回の購入行為がイレギュラーなものか否かを判定した推奨サーバ７は、続くステップＳ２０３でイレギュラーフラグがＯＮであるか否かを確認する。
イレギュラーフラグがＯＦＦである場合、推奨サーバ７は図５に示す一連の処理を終了する。即ち、今回の購入行為に際して補助商品の提示は行わない。

一方、イレギュラーフラグがＯＮである場合、推奨サーバ７はステップＳ２０４で今回の購入行為が不本意行為であるか否かの判定を行う。
不本意行為判定処理について、具体的に図７を参照して説明する。
推奨サーバ７は先ずステップＳ４０１で、今回の購入行為が贈答用の行為であるか否かを判定する。例えば、購入時のオプションとしてラッピングを選択していた場合などは、贈答用の購入行為と判定する。また、同時購入された商品にラッピング用の商品が含まれていた場合に該購入行為を贈答用の購入行為と判定してもよい。他にも、商品の送付先が通常の送付先や前回の送付先と異なる場合なども、贈答用の購入行為とみなす事が可能である。
今回の購入行為が贈答用の行為である場合、不本意行為ではないと判定する。

購入行為が贈答用の行為でないと判定した場合、推奨サーバ７はステップＳ４０２で、購入個数による判定を行う。具体的には、購入個数が所定数以上であるか否かを判定する。
購入個数が所定数以上である場合、購入商品を気に入ったために更にまとめ買いをした可能性が高いため、不本意行為ではないと判定する。
なお、所定数とは、例えば前回の購入時の購入個数などである。前回の購入行為で商品を１個購入したが当該購入商品が紛失してしまった場合には、再度同一の商品を購入する場合には１個購入することが考えられる。前回の購入個数が１個であるにも関わらず今回の購入個数が２個や３個等である場合には、まとめ買いの可能性が高いと判定する。

購入個数が所定数以上ではない場合、推奨サーバ７はステップＳ４０３で今回の購入行為の対象商品の購入価格が所定価格未満であるか否かを判定する。所定価格は、例えば、前回の購入価格や平均的な購入価格などである。また、購入価格が所定価格未満か否かを判定する代わりに今回の購入商品がセール品であるか否かを判定してもよい。
今回の購入価格が所定価格未満でないと判定した場合、即ち、安かったため買う予定になかった商品を購入した場合ではないため、推奨サーバ７はステップＳ４０４で不本意フラグをＯＮにする。即ち、今回の購入行為が贈答用の行為ではなく、購入個数が所定数以上でもなく、購入価格が所定価格未満でない場合には、今回の購入は不本意な購入行為であると判定し、不本意フラグをＯＮにする。

一方、今回の購入行為が贈答用の行為である場合や、購入個数が所定数以上である場合や、購入価格が所定価格未満である場合には、今回の購入行為は不本意な購入行為でないと判定し、推奨サーバ７はステップＳ４０５で不本意フラグをＯＦＦにする処理を行う。

図５の説明に戻る。
不本意行為判定処理を終えた推奨サーバ７は、続くステップＳ２０５で不本意フラグがＯＮであるか否かを確認する。
不本意フラグがＯＦＦである場合、推奨サーバ７は図５に示す一連の処理を終了する。即ち、今回の購入行為に際して補助商品の提示は行わない。

一方、不本意フラグがＯＮである場合、推奨サーバ７はステップＳ２０６で推奨情報抽出処理を実行する。即ち、イレギュラーな購入行為が不本意なものであった場合、そのような不本意な購入行為を再度行わなくても済むように推奨情報を抽出して提示する。具体的には、推奨ＤＢ５４に記憶されている情報から、今回の購入行為の対象となった購入対象商品に関する補助商品情報を取得する。補助商品は、単に今回の購入商品に関連する商品というだけでなく、不本意な購入行為を繰り返さないための商品である。例えば、購入対象商品が「自転車」である場合には、自転車の盗難を防止するための「盗難防止用のチェーンロック」や「盗難保険商品」、或いは、自転車の故障を修理するための「損害保険商品」などである。また、購入対象商品が「スマートフォン」である場合には、スマートフォンを落としたときの破損を防止するための「スマートフォン用ケース」や液晶画面の破損を防止するための「液晶保護シート」などの商品である。勿論、自転車と同様に保険商品であっても構わない。

続いて、推奨サーバ７はステップＳ２０７で、推奨情報の抽出ができたか否かを判定する。商品によっては、補助商品が推奨ＤＢ５４に記憶されていないこともあり得る。そのような場合は、推奨情報を抽出できなかったとして、ステップＳ２０８の処理を行わずに図５に示す一連の処理を終了する。
一方、推奨情報の抽出ができた場合、推奨サーバ７はステップＳ２０８で当該推奨情報をユーザに提示する提示処理を実行する。提示処理では、例えば、ユーザの閲覧中のウェブページに推奨情報として補助商品の購入を推薦する表示を行う。

＜５．変形例＞

図５に示す補助商品提示処理は、購入対象商品に応じて実行するか否かを判定してもよい。例えば、購入対象商品が日用品であり、頻繁に購入するもので有る場合には、算出する標準購入間隔情報がある程度ばらつくことが予想される。そのような標準購入間隔情報に基づいて補助商品提示処理を行うと、ユーザに対して提示される補助商品が適切なものでなくなる可能性が高まってしまう。従って、日用品や食料品など頻繁に購入される商品は対象外としてもよい。

同様に、購入対象商品の標準購入間隔情報が一定期間よりも短い場合には補助商品提示処理を行わなくてもよい。例えば、一般的に数年に一度購入するような商品は、補助商品提示処理を実行することが望ましい。しかし、あるユーザにとっては同じ商品が１週間に一度購入するような商品であることもある。このような場合には、１週間間隔で購入していた商品があるとき３日間隔で購入されたことをもってイレギュラーな購入行為と判断してしまうことは適切では無い可能性が高い。即ち、上記と同様に標準購入間隔情報がある程度ばらつくことが予想されるため、そのユーザに対しては補助商品提示処理を行わなくてもよい。

具体的な処理例を図８に示す。
推奨サーバ７はステップＳ２０１で購入行為を検出した後、購入した商品が補助商品提示処理の対象外の商品であるか否かを判定する処理をステップＳ２０９で実行する。
対象外である場合は、ユーザに補助商品の提示を行うことなく図８に示す一連の処理を終了する。一方、購入商品が対象外でない場合、推奨サーバ７はステップＳ２０２乃至ステップＳ２０８を実行する。ステップＳ２０２乃至ステップＳ２０８の各処理は、図５と同様の処理となるため、説明を省く。
図８に示す各処理を行うことにより、購入間隔が短いような商品を省き、適度に長い購入間隔となる商品に対して、適切に補助商品の提示の可否を判定することができる。即ち、ユーザにとって適切な情報提供がなされ、ユーザの利便性の向上を図ることができる。

上述した例では、購入行為をトリガとして図５に示す補助商品提示処理を行う例を説明したが、バッチ処理により定期的に図５に示す処理を行ってもよい。例えば、商品ごと（或いは商品ジャンルごと）にあるユーザが最後に行った購入行為とその前に行った購入行為の購入間隔と会員ＤＢ５０に記憶されている標準購入間隔情報を比較し、乖離している場合や乖離が大きい場合に補助商品提示処理を行うようにしてもよい。この方法であれば、推奨サーバ７の処理負担が軽い時間帯に補助商品提示処理を実行することができるため、情報処理装置に処理が集中してしまい性能が低下してしまう可能性を低減させることができる。

図５を用いた説明では、イレギュラー判定処理及び不本意行為判定処理の双方を行う例を示した。ここでは、イレギュラー判定処理のみを行う例について説明する。
例えば、図９に示すように、推奨サーバ７はステップＳ２０１でユーザの購入行為を検出した後、ステップＳ２０２及びステップＳ２０３の処理を実行することにより、当該購入行為がイレギュラーなものであるか否かを判定する。
イレギュラーなものであると判定した場合、推奨サーバ７はステップＳ２０６で推奨情報抽出処理を実行した後、抽出できた場合には（ステップＳ２０７）、ステップＳ２０８で提示処理を行う。
このような処理を実行することによっても、イレギュラーな購入行為を行ったユーザに対して補助商品の提示を行うことができる。また、不本意行為判定処理及びそれに係る処理を実行しないことにより、推奨サーバ７の処理負担を軽減することができ、処理時間の短縮も図ることができる。

＜６．まとめ＞

上記の各例で説明したように、推奨サーバ７は、商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶部７ａと、今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出部７ｂと、対象商品の購入行為がイレギュラーな行為であるか否かを今回購入間隔と標準購入間隔情報に基づいて判定する判定部７ｃと、判定部７ｃによりイレギュラーな行為であると判定された場合に対象商品の補助商品の提示を行う推奨情報提示部７ｄと、を備えている。
判定部７ｃは、標準購入間隔情報から今回の購入行為が普段の購入間隔と異なるものであるか否かを判定する。普段の購入間隔よりも異なるタイミングで今回の購入行為が行われた場合、今回の購入行為がイレギュラーなものである可能性がある。そして、イレギュラーな購入行為に対しては、次回の購入行為がイレギュラーなものとならないように補助商品の提示を行うことが可能となる。
例えば、ユーザが商品を買った直後に紛失してしまった場合には、再度同じ商品を購入することが考えられる。しかも、そのような購入行為は普段の購入間隔とは異なる購入間隔で行われることが考えられる。そのような場合には、ユーザが再びそのようなイレギュラーな購入行為をしなくて済むように、紛失を防止するような商品を合わせて購入するように推奨することが望ましい。
本構成によれば、このような一度ひどい体験をしたユーザに対して再度同様の事態を招いてしまうことを防止するような商品購入を推奨することができるため、高い訴求力を備えた情報提供を行うことが可能となる。
また、適切な補助商品の情報を提示することにより、ユーザが改めて検索等の操作を行う必要がなく、情報処理装置の処理負担軽減を図ることができる。

図５の補助商品提示処理で説明したように、判定部７ｃは、標準購入間隔の算出及び今回購入間隔の算出において、対象商品の類似商品（例えば商品ジャンルが同一となる商品）についても同一商品として扱ってもよい。
ユーザは一度購入した商品を紛失してしまった場合や壊してしまった場合に再度全く同じ商品を購入するとは限らない。例えば、複数のカラーバリエーションから商品を選択可能である場合には、異なる色の商品を選択する可能性もある。また、同様の機能を持つ異なるメーカーの商品を購入することも考えられる。即ち、購入した商品と商品ジャンルが同一となる商品は類似商品であり、同一商品として扱ってもよい。
従って、判定部７ｃは、異なる色の商品や同様の機能を持つ商品を類似商品として扱うことにより、想定よりも短期間で行われた購入行為に対してイレギュラーな購入行為か否かを適切に判定することができる。そのため、再度イレギュラーな購入行為が行われてしまうことを防止するための補助商品の推奨を適切に行うことができる。

図５の補助商品提示処理で説明したように、判定部７ｃは、今回購入間隔と標準購入間隔情報から今回購入間隔が短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定してもよい。
購入間隔が短くなった場合、その購入行為はイレギュラーな行為である可能性が高い。本構成によれば、このような購入行為がイレギュラーな行為であると判定され、適切な情報提供がなされる可能性を高めることができる。

図５の補助商品提示処理で説明したように、判定部７ｃは、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が不本意な行為であるか否かを更に判定する追加判定を行い、推奨情報提示部７ｄは、今回の購入行為が不本意な行為であると判定された場合に提示を行い、今回の購入行為が不本意な行為でないと判定された場合に提示を行わなくてもよい。
ユーザが短期間に同じ商品や類似の商品を購入した場合に、それらの購入行為が必ずしも商品の紛失や故障や破損に基づくものとは限らない。例えば、購入商品を気に入り同じ商品をプレゼント用に再度購入する場合などが考えられる。また、購入した商品が生産中止となるために予備用を再度購入した可能性もある。判定部７ｃは、イレギュラーな購入行為がユーザの不本意な行為であるか否かを判定する追加判定を行うことにより、ユーザに補助商品の提示を行うか否かを適切に判定することができる。
従って、ユーザにとって余計な推奨情報の提示がされないため、煩わしさを感じさせずに済む。
余分な情報提示がされないため、ユーザが補助商品の購入を行うか否か迷う必要がなく、購入行為をスムーズに行うことができる。
また、ユーザにとって不要な情報提示を行わなくて済むため、ユーザ端末や推奨サーバなどの情報処理装置の処理負担軽減を図ることができる。

図７の不本意行為判定処理で説明したように、判定部７ｃは、追加判定において今回の購入行為が贈答用の行為である場合に今回の購入行為は不本意な行為でないと判定してもよい。
ユーザが短期間に同じ商品や類似商品を購入したとしても、その購入が贈答用であった場合には、ユーザが最初に購入した商品に紛失や故障があったわけではないため、不本意な行為ではないと判定する。
従って、ユーザにとって不要な情報提供を回避することができ、ユーザに煩わしさを感じさせずに済む。

図７の不本意行為判定処理で説明したように、判定部７ｃは、追加判定において今回の購入行為がまとめ買い用の行為である場合に今回の購入行為は不本意な行為でないと判定してもよい。
ユーザが短期間に同じ商品や類似商品を購入したとしても、その購入がまとめ買い用であった場合には、ユーザが最初に購入した商品に紛失や故障があったわけではないため、不本意な行為ではないと判定する。例えば、ユーザが購入して気に入った商品の割引セールがあり、これを機会にストック用の商品を複数購入した場合などが該当する。
このような場合には不本意な行為でないとして、ユーザに補助商品についての情報を提供しないため、ユーザに煩わしさを感じさせずに済む。

図７の不本意行為判定処理で説明したように、判定部７ｃは、今回の購入行為の購入個数が所定数以上であった場合に今回の購入行為はまとめ買い用の行為と判定してもよい。
例えばユーザが一つの商品を購入した後、想定よりも短期間で更に二つ以上の複数の同一商品を購入した場合には、一つ目の商品の紛失や故障に応じて再度購入した可能性よりも、一つ目の商品が気に入ったため自分用や知人用に追加で購入した可能性が高い。このようなケースをまとめ買い用の行為として判定することにより、追加の購入行為が不本意な行為ではないと判定されるため、ユーザにとって不要な補助商品についての情報を提供せずに済み、ユーザに煩わしさを感じさせずに済む。

図６のイレギュラー判定処理で説明したように、判定部７ｃは、今回の購入行為を行う購入者情報を用いて判定を行ってもよい。
商品の購入間隔はユーザ毎に異なる可能性が高い。即ち、一般的なユーザにとっては１年に１回程度購入する商品であってもあるユーザにとっては１ヶ月に１回程度購入する商品である可能性がある。本構成によれば、ユーザごとの購入者情報に基づいて今回の購入行為がイレギュラーな購入行為であるのか否かを判定することが可能となる。
従って、ユーザにとっては通常の購入行為がイレギュラーな購入行為と判定される可能性を低減させることができるため、補助商品の情報提供を適切に行うことができる。

図４の購入間隔情報記憶処理で説明したように、判定部７ｃは、購入者情報として対象商品についての前回の購入行為と前々回の購入行為の購入間隔を用いてもよい。
ユーザ毎に異なる商品の購入間隔について、具体的にユーザの前々回の購入行為から前回の購入行為までの期間長を用いて、今回の購入行為がイレギュラーなものか否かを判定する。これにより、ユーザごとの適切な判定処理を具体的に実現することができる。

上述したように、補助商品は対象商品に係る保険商品としてもよい。
ユーザがイレギュラーな購入行為を行った場合に該ユーザに対して保険商品が補助商品として提示される。例えば、商品の盗難保険や、保証期間延長のための商品や、購入商品の破損や破壊などに対応した保険商品などが補助商品として提示される。
これにより、次回同様のイレギュラーな購入が起きたとしてもユーザの負担が軽減されるため、利便性の高い情報提供を行うことができる。

上述したように、補助商品はイレギュラーな購入行為を防止するための商品としてもよい。
ユーザのイレギュラーな購入が例えば盗難などによって起きた場合のために、補助商品として盗難を防止するための商品を提示される。
これにより、これ以上のイレギュラーな購入が起き難くされるため、ユーザにとって利便性の高い情報提供を行うことができる。

＜７．プログラム及び記憶媒体＞

実施の形態のプログラムは、推奨サーバ７の演算処理装置（ＣＰＵ等）に各種の処理を実行させるプログラムである。

実施の形態のプログラムは、商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶機能を演算処理装置に実行させる。
また、今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出機能を演算処理装置に実行させる。
更に、今回の購入行為がイレギュラーな行為であるか否かを前記今回購入間隔と前記標準購入間隔情報に基づいて判定する判定機能を演算処理装置に実行させる。
そして、前記判定機能によりイレギュラーな行為であると判定された場合に前記購入対象商品の補助商品の提示を行う推奨情報提示機能を演算処理装置に実行させる。
即ちこのプログラムは、情報処理装置の演算処理装置に対して図４乃至図７に示す各処理を実行させるプログラムである。

このようなプログラムにより、上述した推奨サーバ７としての１または複数の情報処理装置を実現できる。
そしてこのようなプログラムはコンピュータ装置等の機器に内蔵されている記憶媒体としてのＨＤＤや、ＣＰＵを有するマイクロコンピュータ内のＲＯＭ等に予め記憶しておくことができる。あるいはまた、半導体メモリ、メモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスクなどのリムーバブル記憶媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記憶）しておくことができる。またこのようなリムーバブル記憶媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、このようなプログラムは、リムーバブル記憶媒体からパーソナルコンピュータ等にインストールする他、ダウンロードサイトから、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。

１ ネットワークシステム、２ 通信ネットワーク、３ ショッピングサイト運営システム、４ ユーザ端末、５ 店舗端末、６ ショッピングサーバ、７ 推奨サーバ、７ａ 記憶部、７ｂ 算出部、７ｃ 判定部、７ｄ 推奨情報提示部、５０ 会員ＤＢ、５１ 商品ＤＢ、５２ 店舗ＤＢ、５３ 履歴ＤＢ、５４ 推奨ＤＢ

Claims (11)

1. 商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶部と、
   今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出部と、
   前記今回購入間隔が前記標準購入間隔情報に対して短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定する第１判定処理と、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が前回の購入対象商品についての不利益が発生したことによる買い直し行為であるか否かを更に判定する第２判定処理を行う判定部と、
   前記判定部により今回の購入行為が買い直し行為であると判定された場合に今回の購入対象商品についての不利益を回避するための補助商品の提示を行う推奨情報提示部と、を備えた
   情報処理装置。
2. 前記標準購入間隔の算出及び前記今回購入間隔の算出において、類似商品についても同一商品として扱う
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記判定部は、前記第２判定処理において、今回の購入行為の購入対象にラッピング商品が含まれていると判定した場合、または、購入対象商品をラッピングするように指定された場合に、今回の購入行為は買い直し行為でないと判定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記判定部は、前記第２判定処理において、今回の購入行為は購入対象商品の価格が安価であることに基づいて行われたと判定した場合に今回の購入行為は買い直し行為でないと判定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記今回の購入対象商品についての不利益は、盗難による紛失または破損とされ、
   前記補助商品は購入対象商品に係る保険商品とされた
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記今回の購入対象商品についての不利益は、盗難による紛失とされ、
   前記補助商品は盗難防止商品とされた
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記判定部は、今回の購入行為を行う購入者情報を用いて前記第１判定処理及び前記第２判定処理を行う
   請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記判定部は、前記購入者情報として購入対象商品についての前回の購入行為と前々回の購入行為の購入間隔を用いる
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶ステップと、
   今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出ステップと、
   前記今回購入間隔が前記標準購入間隔情報に対して短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定する第１判定処理と、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が前回の購入対象商品についての不利益が発生したことによる買い直し行為であるか否かを更に判定する第２判定処理を行う判定ステップと、
   前記判定ステップにより今回の購入行為が買い直し行為であると判定された場合に今回の購入対象商品についての不利益を回避するための補助商品の提示を行う推奨情報提示ステップと、を
   情報処理装置が実行する情報処理方法。
10. 商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶機能と、
    今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出機能と、
    前記今回購入間隔が前記標準購入間隔情報に対して短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定する第１判定処理と、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が前回の購入対象商品についての不利益が発生したことによる買い直し行為であるか否かを更に判定する第２判定処理を行う判定機能と、
    前記判定機能により今回の購入行為が買い直し行為であると判定された場合に今回の購入対象商品についての不利益を回避するための補助商品の提示を行う推奨情報提示機能と、を
    コンピュータに実行させるプログラム。
11. 商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶機能と、
    今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出機能と、
    前記今回購入間隔が前記標準購入間隔情報に対して短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定する第１判定処理と、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が前回の購入対象商品についての不利益が発生したことによる買い直し行為であるか否かを更に判定する第２判定処理を行う判定機能と、
    前記判定機能により今回の購入行為が買い直し行為であると判定された場合に今回の購入対象商品についての不利益を回避するための補助商品の提示を行う推奨情報提示機能と、を
    コンピュータに実行させるプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

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