JP6500151B1 - 商品提案サポートシステム - Google Patents

Abstract

【課題】商品の購入を希望するユーザに対してエージェントが商品の提案をするのをサポートすることが可能であり、エージェントによるレコメンドの精度を向上させることのできる商品提案サポートシステムを提供する。
【解決手段】商品提案サポートシステムは、複数のデータ項目に分類されたユーザの個人データが登録されている。商品に関するユーザのリクエストをユーザ端末から受信すると、その商品に関するレコメンドを提案するエージェントに提供すべきデータ項目を選択して、エージェント端末に送信する。エージェントからレコメンドを受けたユーザが商品を購入すると、ユーザによるエージェントの評価をユーザ端末から受信し、その評価に基づいてデータ項目の重み付けを行う。この重み付けの度合いに基づいて、エージェントに提供すべきデータ項目が選択される。
【選択図】図３

Description

本発明は、商品の購入を希望するユーザに対してエージェントが商品の提案をするのをサポートする商品提案サポートシステムに関する。

従来から、インターネット上のＥＣサイト等で、ユーザが商品を購入する際に、ユーザの過去の購入履歴や閲覧履歴に基づいて、そのユーザが購入しそうな商品をレコメンドするシステムが提案されている（例えば特許文献１参照）。

特開２０１３−１７１４３６号公報

ところで、インターネット上のＥＣサイト等で取り扱われる商品については、一般の生活者であっても、自らの得意分野については、専門家に勝るとも劣らない知識（暗黙知）を有している場合が少なくない。しかしながら、従来のシステムにおいては、商品をレコメンドする際に、そのような一般の生活者（エージェント）の知識（暗黙知）を活用することについて、何ら考慮がなされていない。したがって、当然のことながら、商品の購入を希望するユーザに対してエージェントが商品の提案をするのをサポートするシステムについても、何ら考慮がなされていない。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、商品の購入を希望するユーザに対してエージェントが商品の提案をするのをサポートすることが可能であり、しかも、エージェントによるレコメンドの精度を向上させることのできる商品提案サポートシステムを提供することを目的とする。

本発明の商品提案サポートシステムは、複数のデータ項目に分類されたユーザの個人データが登録されているデータベースと、購入を希望する商品に関するユーザのリクエストを、ユーザ端末から受信するリクエスト受信部と、前記リクエストを受けた商品に関するレコメンドを提案するエージェントに提供すべきデータ項目を、前記複数のデータ項目の中から選択するデータ項目選択部と、前記データ項目選択部によって選択されたデータ項目をエージェント端末に送信するデータ項目送信部と、前記エージェントからレコメンドを受けたユーザが商品を購入した場合に、前記ユーザによる前記エージェントの評価を前記ユーザ端末から受信する評価受信部と、前記ユーザによる前記エージェントの評価に基づいて、前記データ項目の重み付けを行う重み付け部と、を備え、前記データ項目選択部は、前記重み付けの度合いに基づいて前記エージェントに提供すべきデータ項目を選択する。

この構成によれば、データ項目選択部によって選択されたデータ項目（例えば、家族構成、家の種類、ペットの有無、デザイン嗜好など）がエージェント端末に送信される。そして、エージェントは、エージェント端末に送信されたデータ項目を考慮して、ユーザに商品（そのユーザからリクエストを受けた商品）に関するレコメンドを提案する。この場合、データ項目は、ユーザによるエージェントの評価（それ以前になされたエージェントの評価）に基づいて重み付けされており、その重み付けの度合いに基づいて、エージェント端末に送信されるデータ項目が選択されるので、エージェントによるレコメンドの精度が向上する。

また、本発明の商品提案サポートシステムでは、前記重み付け部で、前記ユーザによる前記エージェントの評価が高いほど前記データ項目の重み付けの値を大きくする重み付けが行われ、前記データ項目選択部で、前記データ項目の重み付けの値が大きいほど、当該データ項目が前記エージェントに提供すべきデータ項目として選択されてもよい。

この構成によれば、ユーザによるエージェントの評価が高いほどデータ項目の重み付けの値が大きくなり、エージェントに提供すべきデータ項目として選択されやすくなる。これにより、エージェントによるレコメンドの精度が向上する。

また、本発明の商品提案サポートシステムでは、前記データ項目送信部は、前記データ項目に対応する個人データを前記エージェント端末に送信してもよい。

この構成によれば、データ項目だけでなく、そのデータ項目に対応する個人データ（例えば、４人家族、２階建て、犬１匹、シンプルなど）もエージェント端末に送信される。したがって、エージェントは、データ項目に対応する個人データを考慮して、ユーザに商品のレコメンドを提案することができ、エージェントによるレコメンドの精度がさらに向上する。

また、本発明の商品提案サポートシステムでは、前記データ項目送信部は、前記ユーザの個人データを入力データとして当該ユーザに対する商品のレコメンドを出力する機能を有するレコメンドシステムに、前記データ項目選択部によって選択された前記データ項目に対応する個人データを送信してもよい。

この構成によれば、データ項目選択部によって選択されたデータ項目に対応する個人データ（例えば、４人家族、２階建て、犬１匹、シンプルなど）が、レコメンドシステムに送信される。レコメンドシステムは、ユーザの個人データを入力データとしてそのユーザに対する商品のレコメンドを出力する機能を備えているので、レコメンドシステムによるレコメンドの精度が向上する。

また、本発明の商品提案サポートシステムでは、前記ユーザ端末と前記エージェント端末との間で送受信されるメッセージを取得するメッセージ取得部と、前記メッセージ取得部で取得した前記メッセージに含まれる個人データを抽出する個人データ抽出部と、を備え、前記重み付け部は、前記メッセージから抽出された前記個人データに対応する前記データ項目の重み付けを行ってもよい。

この構成によれば、ユーザ端末とエージェント端末との間で送受信されるメッセージから、メッセージに含まれる個人データが抽出され、抽出された個人データに対応するデータ項目が、ユーザによるエージェントの評価（そのユーザによりなされるエージェントの評価）に基づいて重み付けされる。これにより、エージェントによるレコメンドの精度がさらに向上する。

また、本発明の商品提案サポートシステムでは、前記データベースに、前記メッセージから抽出された前記個人データが追加で登録されてもよい。

この構成によれば、メッセージから抽出された個人データがデータベースに追加で登録される。追加で登録された個人データが新しいデータ項目（それまでに登録されていないデータ項目）である場合には、その個人データとともにデータ項目（新しいデータ項目）が追加で登録される。データベースに登録される個人データやデータ項目が増加することにより、エージェントによるレコメンドの精度がさらに向上する。

また、本発明の商品提案サポートシステムでは、前記エージェント端末から前記ユーザに対する商品のレコメンドを受信するレコメンド受信部と、複数のエージェント端末からレコメンドを受信した場合に、複数の前記エージェントのレコメンドの中から前記ユーザ端末に送信すべきレコメンドを選択するレコメンド選択部と、を備え、前記レコメンド選択部は、前記評価の高いエージェントのレコメンドを、前記ユーザ端末に送信すべきレコメンドとして選択してもよい。

この構成によれば、複数のエージェントのレコメンドの中から、ユーザによる評価の高いエージェントのレコメンドが、選択されてユーザ端末に送信される。これにより、ユーザは、ユーザ（他のユーザも含む）による評価の高いレコメンドを受けることが可能になる。

また、本発明の商品提案サポートシステムは、前記ユーザ端末から前記リクエストを受信してから所定時間以内に、前記エージェントからのレコメンドを前記ユーザ端末へ送信するレコメンド送信部を備えてもよい。

この構成によれば、ユーザ端末からリクエストを受信してから所定時間以内（例えば２４時間以内）に、ユーザ端末にエージェントからのレコメンドが送信される。これにより、ユーザは、リクエストから所定時間以内（例えば２４時間以内）に、エージェントのレコメンドを受けることが可能になる。

本発明によれば、商品の購入を希望するユーザに対してエージェントが商品の提案をするのをサポートすることが可能であり、エージェントによるレコメンドの精度を向上させることができる。

本発明の実施の形態のシステム全体の構成を示す図である。 本発明の実施の形態における商品提案サポートシステムのブロック図である。 本発明の実施の形態における商品提案サポートシステムの動作を示すフロー図である。

以下、本発明の実施の形態の商品提案サポートシステムについて、図面を用いて説明する。本実施の形態では、インターネット上のＥＣサイト等に用いられる商品提案サポートシステムの場合を例示する。

本発明の実施の形態の商品提案サポートシステムの構成を、図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態のシステム全体の構成を示す図である。図１に示すように、商品提案サポートシステム１は、複数のユーザ端末２に第１のネットワーク３を介して接続されているとともに、複数のエージェント端末４に第２のネットワーク５を介して接続されている。

ユーザ端末２は、ユーザ（例えば、ＥＣサイトの利用者）が所持する端末装置であり、エージェント端末４は、エージェント（例えば、商品についての暗黙知を有する一般の生活者）が所持する端末装置である。ユーザ端末２やエージェント端末４は、例えばスマートフォンやパーソナルコンピュータなどである。また、第１のネットワーク３と第２のネットワーク５は、例えばインターネット網などである。第１のネットワーク３と第２のネットワーク５は、異なるネットワークであってもよく、同一のネットワークであってもよい。

また、図１に示すように、商品サポートシステムは、第１のネットワーク３を介してレコメンドシステム６に接続されている。レコメンドシステム６は、ユーザの個人データを入力として、そのユーザに対する商品のレコメンドを出力する機能を有している（後述する）。レコメンドシステム６から出力されたレコメンドは、第１のネットワーク３を介してユーザ端末２に送信される。

図２は、商品提案サポートシステム１のブロック図である。図２に示すように、商品提案サポートシステム１は、ユーザ処理部１０と、中央処理部２０と、エージェント処理部３０と備えている。ユーザ処理部１０は、ユーザ端末２との間のデータ通信を行う機能を備えており、エージェント処理部３０は、エージェント端末４との間のデータ通信を行う機能を備えている。そして、中央処理部２０は、ユーザ端末２やエージェント端末４から得られた各種のデータを処理する機能を備えている。

より具体的には、ユーザ処理部１０は、リクエスト受付部１１と、レコメンド送信部１２と、評価受信部１３を備えている。また、中央処理部２０は、データベース２１と、データ項目選択部２２と、重み付け部２３と、メッセージ取得部２４と、個人データ抽出部２５と、レコメンド選択部２６を備えている。また、エージェント処理部３０は、データ項目送信部３１と、レコメンド受信部３２を備えている。

データベース２１には、複数のデータ項目に分類されたユーザの個人データが登録されている。複数のデータ項目には、例えば、性別、年齢、家族構成、家の種類、ペットの有無、デザイン嗜好、・・・、などが含まれる。個人データは、ユーザごとに登録される。例えば、ユーザＡの個人データは、男性、４０歳、４人家族、２階建て、犬１匹、シンプルなデザインが好み、・・・、などであり、ユーザＢの個人データは、女性、３０歳、２人家族、２階建て、猫１匹、ナチュラルなデザインが好み、・・・、などであり、ユーザＣの個人データは、男性、２０歳、１人暮らし、マンション、犬１匹、モノトーンが好み、・・・、などである。

リクエスト受付部１１は、購入を希望する商品に関するユーザのリクエスト（例えば「５万円前後でいい掃除機が欲しい」など）を、ユーザ端末２から受信する。データ項目選択部２２は、リクエストを受けた商品（例えば、掃除機）に関するレコメンドを提案するエージェント（例えば、掃除機の暗黙知を有する一般の生活者）に提供すべきデータ項目を、複数のデータ項目の中から選択する。例えば、上述したような複数のデータ項目の中から、「家族構成、家の種類、ペットの有無、デザイン嗜好」の４つのデータ項目を、エージェントに提供すべきデータ項目として選択する。なお、データ項目選択部２２が、どのようにしてデータ項目を選択するかについては、後で詳しく説明する。

データ項目送信部３１は、データ項目選択部２２によって選択されたデータ項目（例えば、家族構成、家の種類、ペットの有無、デザイン嗜好、など）をエージェント端末４に送信する。この場合、データ項目送信部３１は、データ項目に対応する個人データ（例えば、４人家族、２階建て、犬１匹、シンプルなデザインが好み、など）をエージェント端末４に送信する。

エージェント端末４にデータ項目と個人データが送信されると、エージェントは、それらのデータ項目や個人データを考慮しながら、自らの知識（暗黙知）を活用して、ユーザに商品のレコメンド（例えば、「二階建てで移動が大変だから、コードレスで軽いものがおすすめです。さらにお子さんが寝ている夜でも、静かで安心なのがＸ社製の掃除機Ｙです。」など）を行う。

また、データ項目送信部３１は、レコメンドシステム６に、データ項目選択部２２によって選択されたデータ項目に対応する個人データ（例えば、４人家族、２階建て、犬１匹、シンプルなデザインが好み、など）を送信してもよい。

レコメンドシステム６に個人データが送信されると、レコメンドシステム６では、そのユーザ（例えば、ユーザＡ）と他のユーザの個人データの類似度を判定し、個人データの類似度の高い他のユーザ（例えば、ユーザＣ）が過去に購入した商品や、その他のユーザ（例えば、ユーザＣ）が過去にエージェントからレコメンドされた商品を、そのユーザ（例えば、ユーザＡ）にリコメンドする。なお、個人データの類似度の判定は、公知の技術を利用することができる。また、過去に購入した商品やレコメンドされた商品の履歴情報は、データベース２１に記憶することができる。

レコメンド受信部３２は、エージェント端末４からユーザに対する商品のレコメンドを受信する。レコメンド選択部２６は、多数のエージェント端末４からレコメンドを受信した場合に、それらのエージェントのレコメンドの中からユーザ端末２に送信すべきレコメンドを選択する。この場合、レコメンド選択部２６は、評価の高い所定数（例えば３人）のエージェントのレコメンドを、ユーザ端末２に送信すべきレコメンドとして選択する。レコメンド送信部１２は、エージェントからのレコメンド（レコメンド選択部２６によって選択されたレコメンド）をユーザ端末２へ送信する。

また、レコメンド送信部１２は、ユーザ端末２からリクエストを受信してから所定時間以内（例えば２４時間以内）に、エージェントからのレコメンドをユーザ端末２へ送信してもよい。例えば、レコメンド送信部１２は、レコメンド選択部２６によって２４時間以内に選択されたレコメンドをユーザ端末２へ送信してもよい。

なお、エージェントが商品のレコメンドを行うときに、エージェントとユーザとの間でメッセージ（例えば、「ペットの毛もちゃんと吸いますか」などのユーザの質問、「犬や猫の毛はもちろん、ダニもきちんと吸引します」などのエージェントの回答、「サイズも小さくて、デザインも自分好み。メンテナンスも簡単そうだし、音も静かでよさそう。」などのユーザのコメント、など）の送受信が行われてもよい。

メッセージ取得部２４は、ユーザ端末２とエージェント端末４との間で送受信されるメッセージを取得する機能を備えている。そして、個人データ抽出部２５は、メッセージ取得部２４で取得したメッセージに含まれる個人データ（例えば、小さいサイズが好き、メンテナンス重視、静音性を重視、など）を抽出する機能を備えている。個人データ抽出部２５で抽出された個人データは、データベース２１に追加で登録される。

そして、エージェントからレコメンドを受けたユーザが商品を購入すると、ユーザはエージェントの評価を行う。評価受信部１３は、ユーザによるエージェントの評価をユーザ端末２から受信する。エージェントの評価は、例えば、５段階評価（最も評価が高いと「評価５」、最も評価が低いと「評価１」）などで行われる。

重み付け部２３は、ユーザによるエージェントの評価に基づいて、データ項目によって選択されたデータ項目（例えば、家族構成、家の種類、ペットの有無、デザイン嗜好、など）の重み付けを行う。この場合、重み付け部２３では、ユーザによるエージェントの評価が高いほどデータ項目の重み付けの値を大きくする重み付けが行われる。例えば、ユーザによるエージェントの評価が「評価５」である場合には、これらのデータ項目の重み付けの値が１００％に設定され、ユーザによるエージェントの評価が「評価４」である場合には、これらのデータ項目の重み付けの値が８０％に設定される。また、ユーザによるエージェントの評価が「評価３」である場合には、これらのデータ項目の重み付けの値が６０％に設定され、ユーザによるエージェントの評価が「評価２」である場合には、これらのデータ項目の重み付けの値が４０％に設定され、ユーザによるエージェントの評価が「評価１」である場合には、これらのデータ項目の重み付けの値が２０％に設定される。また、重み付け部２３は、ユーザによるエージェントの評価に基づいて、メッセージから抽出された個人データに対応するデータ項目（例えば、小さいサイズが好き、メンテナンス重視、静音性を重視、など）の重み付けを行っても良い。

また、この場合、重み付け部２３は、「掃除機」という商品カテゴリーについて各データ項目の重み付けを行うが、どのデータ項目が重要であるか（重み付けの値を大きくするか）は、商品カテゴリーによって異なる。重み付け部２３は、商品カテゴリーごとにデータ項目の重み付けを行う機能を有している。これにより、商品カテゴリーごとに最適なデータ項目の重み付けを行うことができ、レコメンド精度を向上させることができる。

データ項目選択部２２は、重み付けの度合いに基づいて、エージェントに提供すべきデータ項目を選択する。この場合、データ項目選択部２２では、データ項目の重み付けの値が大きいほど、データ項目がエージェントに提供すべきデータ項目として選択される。

例えば、商品が「掃除機」であるときに、「性別」のデータ項目の重み付けの値が「２０％」であり、「年齢」のデータ項目の重み付けの値が「３０％」であり、「家族構成」のデータ項目の重み付けの値が「６０％」であり、「家の種類」のデータ項目の重み付けの値が「８０％」であり、「ペットの有無」のデータ項目の重み付けの値が「７０％」であり、「デザイン嗜好」のデータ項目の重み付けの値が「６５％」であるとする。この場合、データ項目選択部２２は、重み付けの値が大きい順に所定数（例えば４つ）のデータ項目（家族構成、家の種類、ペットの有無、デザイン嗜好）を選択する。

以上のように構成された商品提案サポートシステム１について、図３のフロー図を参照してその動作を説明する。

本実施の形態の商品提案サポートシステム１を用いて、商品の購入を希望するユーザに対してエージェントが商品の提案をするのをサポートする場合には、図３に示すように、まず、ユーザ（例えば、ユーザＡ）がユーザ端末２からリクエスト（例えば「５万円前後でいい掃除機が欲しい」など）を入力する（Ｓ１）。商品提案サポートシステム１にリクエストが送信されると（Ｓ２）、データ項目選択部２２によってエージェントに提供すべきデータ項目（例えば、家族構成、家の種類、ペットの有無、デザイン嗜好）が選択される（Ｓ３）。そして、商品提案サポートシステム１からエージェント端末４に、選択されたデータ項目（例えば、家族構成、家の種類、ペットの有無、デザイン嗜好）とそのユーザの個人データ（例えば、４人家族、２階建て、犬１匹、シンプルなデザインが好み）が送信される。

エージェント端末４では、商品提案サポートシステム１から送信されたデータ項目と個人データが表示され、エージェントは、それらのデータ項目や個人データを考慮しながら、自らの知識（暗黙知）を活用して、ユーザに商品のレコメンド（例えば、「二階建てで移動が大変だから、コードレスで軽いものがおすすめです。さらにお子さんが寝ている夜でも、静かで安心なのがＸ社製の掃除機Ｙです。」など）を行うが、その過程で、エージェントとユーザとの間でメッセージ（例えば、「ペットの毛もちゃんと吸いますか」などのユーザの質問、「犬や猫の毛はもちろん、ダニもきちんと吸引します」などのエージェントの回答、「デザインも自分好み。音も静かでよさそう。」などのユーザのコメント、など）の送受信が行われてもよい（Ｓ７）。その場合、ユーザ端末２とエージェント端末４との間で送受信されるメッセージが取得され（Ｓ８）、取得したメッセージに含まれる個人データ（例えば、・・・、など）が抽出される（Ｓ９）。

エージェントがエージェント端末４にレコメンドを入力すると（Ｓ１０）、商品提案サポートシステム１にレコメンドが送信される（Ｓ１１）。多数のエージェントからレコメンドを送信された場合には、それらの中からユーザ端末２に送信すべきレコメンドが選択され（Ｓ１２）。選択されたエージェント（例えば、評価の高い３人のエージェント）のレコメンドがユーザ端末２に送信され（Ｓ１３）、ユーザ端末２で表示される（Ｓ１４）。そして、エージェントからレコメンドを受けたユーザが商品を購入すると、ユーザはエージェントの評価を行い、ユーザ端末２に入力する（Ｓ１５）。ユーザ端末２に入力された評価は、商品提案サポートシステム１に送信され（Ｓ１６）、その評価に基づいてデータ項目の重み付けが行われる（Ｓ１７）。

このようにして、データ項目に重み付けがなされる。そして、次のユーザ（例えば、ユーザＢ）が商品を購入する場合には、データ項目の重み付けの度合い（重み付けの値）に基づいて、エージェントに提供すべきデータ項目が選択される。なお、次のユーザは、先のユーザと同じユーザ（例えば、ユーザＡ）であってもよい。

このような本実施の形態の商品提案サポートシステム１によれば、データ項目選択部２２によって選択されたデータ項目（例えば、家族構成、家の種類、ペットの有無、デザイン嗜好など）がエージェント端末４に送信される。エージェントは、エージェント端末４に送信されたデータ項目を考慮しながら、自らの知識（暗黙知）を活用して、ユーザに商品（そのユーザからリクエストを受けた商品）に関するレコメンドを提案することができる。

この場合、データ項目は、ユーザによるエージェントの評価（それ以前になされたエージェントの評価）に基づいて重み付けされており、その重み付けの度合いに基づいて、エージェント端末４に送信されるデータ項目が選択されるので、エージェントによるレコメンドの精度が向上する。

本実施の形態では、ユーザによるエージェントの評価が高いほどデータ項目の重み付けの値が大きくなり、エージェントに提供すべきデータ項目として選択されやすくなる。これにより、エージェントによるレコメンドの精度が向上する。

また、本実施の形態では、データ項目だけでなく、そのデータ項目に対応する個人データ（例えば、４人家族、２階建て、犬１匹、シンプルなデザインが好み、など）もエージェント端末４に送信される。したがって、エージェントは、データ項目に対応する個人データを考慮して、ユーザに商品のレコメンドを提案することができ、エージェントによるレコメンドの精度がさらに向上する。

また、本実施の形態では、データ項目選択部２２によって選択されたデータ項目に対応する個人データ（例えば、４人家族、２階建て、犬１匹、シンプルなデザインが好み、など）が、レコメンドシステム６に送信される。レコメンドシステム６は、ユーザの個人データを入力データとしてそのユーザに対する商品のレコメンドを出力する機能を備えているので、レコメンドシステム６によるレコメンドの精度が向上する。

また、本実施の形態では、ユーザ端末２とエージェント端末４との間で送受信されるメッセージから、メッセージに含まれる個人データが抽出され、抽出された個人データに対応するデータ項目が、ユーザによるエージェントの評価（そのユーザによりなされるエージェントの評価）に基づいて重み付けされる。これにより、エージェントによるレコメンドの精度がさらに向上する。

この場合、メッセージから抽出された個人データがデータベース２１に追加で登録される。追加で登録された個人データが新しいデータ項目（それまでに登録されていないデータ項目）である場合には、その個人データとともにデータ項目（新しいデータ項目）が追加で登録される。データベース２１に登録される個人データやデータ項目が増加することにより、エージェントによるレコメンドの精度がさらに向上する。

また、本実施の形態では、複数のエージェントのレコメンドの中から、ユーザによる評価の高いエージェントのレコメンドが、選択されてユーザ端末２に送信される。これにより、ユーザは、ユーザ（他のユーザも含む）による評価の高いレコメンドを受けることが可能になる。

また、本実施の形態では、ユーザ端末２からリクエストを受信してから所定時間以内（例えば２４時間以内）に、ユーザ端末２にエージェントからのレコメンドが送信される。これにより、ユーザは、リクエストから所定時間以内（例えば２４時間以内）に、エージェントのレコメンドを受けることが可能になる。

以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。

以上のように、本発明にかかる商品提案サポートシステムは、商品の購入を希望するユーザに対してエージェントが商品の提案をするのをサポートすることが可能であり、エージェントによるレコメンドの精度を向上させることができるという効果を有し、インターネット上のＥＣサイト等で用いられ、有用である。

１ 商品提案サポートシステム
２ ユーザ端末
３ 第１のネットワーク
４ エージェント端末
５ 第２のネットワーク
６ レコメンドシステム
１０ ユーザ処理部
１１ リクエスト受付部
１２ レコメンド送信部
１３ 評価受信部
２０ 中央処理部
２１ データベース
２２ データ項目選択部
２３ 重み付け部
２４ メッセージ取得部
２５ 個人データ抽出部
２６ レコメンド選択部
３０ エージェント処理部
３１ データ項目送信部
３２ レコメンド受信部

Claims (7)

1. 複数のデータ項目に分類されたユーザの個人データが登録されているデータベースと、
   購入を希望する商品に関するユーザのリクエストを、ユーザ端末から受信するリクエスト受信部と、
   前記リクエストを受けた商品に関するレコメンドを提案するエージェントに提供すべき商品カテゴリーに応じたデータ項目を、前記複数のデータ項目の中から選択するデータ項目選択部と、
   前記データ項目選択部によって選択されたデータ項目と、前記データ項目に対応する個人データを、エージェント端末に送信するデータ項目送信部と、
   前記エージェントからレコメンドを受けたユーザが商品を購入した場合に、前記ユーザによる前記エージェントの評価を前記ユーザ端末から受信する評価受信部と、
   前記ユーザによる前記エージェントの評価に基づいて、前記商品カテゴリーごとに前記データ項目の重み付けを行う重み付け部と、
   を備え、
   前記データ項目選択部は、前記重み付けの度合いに基づいて前記エージェントに提供すべきデータ項目を選択することを特徴する、商品提案サポートシステム。
2. 前記重み付け部では、前記ユーザによる前記エージェントの評価が高いほど前記データ項目の重み付けの値を大きくする重み付けが行われ、
   前記データ項目選択部では、前記データ項目の重み付けの値が大きいほど、当該データ項目が前記エージェントに提供すべきデータ項目として選択される、請求項１に記載の商品提案サポートシステム。
3. 前記データ項目送信部は、前記ユーザの個人データを入力データとして当該ユーザに対する商品のレコメンドを出力する機能を有するレコメンドシステムに、前記データ項目選択部によって選択された前記データ項目に対応する個人データを送信する、請求項１または請求項２に記載の商品提案サポートシステム。
4. 前記ユーザ端末と前記エージェント端末との間で送受信されるメッセージを取得するメッセージ取得部と、
   前記メッセージ取得部で取得した前記メッセージに含まれる個人データを抽出する個人データ抽出部と、
   を備え、
   前記重み付け部は、前記メッセージから抽出された前記個人データに対応する前記データ項目の重み付けを行う、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の商品提案サポートシステム。
5. 前記データベースには、前記メッセージから抽出された前記個人データが追加で登録される、請求項４に記載の商品提案サポートシステム。
6. 前記エージェント端末から前記ユーザに対する商品のレコメンドを受信するレコメンド受信部と、
   複数のエージェント端末からレコメンドを受信した場合に、複数の前記エージェントのレコメンドの中から前記ユーザ端末に送信すべきレコメンドを選択するレコメンド選択部と、
   を備え、
   前記レコメンド選択部は、前記評価の高いエージェントのレコメンドを、前記ユーザ端末に送信すべきレコメンドとして選択する、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の商品提案サポートシステム。
7. 前記ユーザ端末から前記リクエストを受信してから所定時間以内に、前記エージェントからのレコメンドを前記ユーザ端末へ送信するレコメンド送信部を備える、請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の商品提案サポートシステム。