JP6742254B2 - 提供装置、提供方法、及び提供プログラム - Google Patents

Description

本発明は、提供装置、提供方法、及び提供プログラムに関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、例えば、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトにおいて商品またはサービスを販売する技術が提供されている。例えば、インターネット経由で商品を購入する際の検討機能として、アンケート結果を活用して適合度合について情報提示する技術が知られている。

特開２０１３−１０９６４８号公報

しかしながら、上記の従来技術では、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができるとは限らない。例えば、ユーザからのアンケート結果に基づくだけでは、ユーザの主観的な情報であるため、商品またはサービスの提供元にとって適切な情報でない場合がある。例えば、提供元が自身の販売する商品またはサービスについて、その商品またはサービスの提供態様が売れ行き等の販売状況にどのような影響を与えるかについての確認に用いることが可能な情報が提供元に提供されることが望ましい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供する提供装置、提供方法、及び提供プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る提供装置は、一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る提供装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る索引情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る購入情報記憶部の一例を示す図である。 図１０は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係るモデルの生成処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る提供装置、提供方法、及び提供プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る提供装置、提供方法、及び提供プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．提供処理〕
図１及び図２を用いて、実施形態に係る提供処理の一例について説明する。図１及び図２は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。図１及び図２は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。具体的には、図１は、提供装置１００が商品またはサービスを提供する一の提供元への情報提供を行う際に用いるモデルを生成する一例を示す図である。ここでいう一の提供元とは、例えば、商品またはサービスを提供（販売）するストアである。以下では、一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスを購入対象ともいう。また、以下では、商品またはサービスを併せて「商品」と記載する場合がある。図１では、提供装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０に表示される商品に関する情報（以下、「商品情報」ともいう）を提供し、商品情報が表示された商品のユーザによる購入に関する情報（以下、「購入情報」ともいう）を収集し、収集した購入情報に基づいてモデルを生成する。また、図２は、提供装置１００が購入情報に基づいてストアに情報提供を行う処理を示すが、詳細は後述する。

〔提供システムの構成〕
まず、図１〜図３に示す提供システム１について説明する。図３に示すように、提供システム１は、端末装置１０と、ストア装置２０と、提供装置１００とが含まれる。なお、図１は、ストア装置２０の図示を省略した提供システム１を示す。また、図２は、端末装置１０の図示を省略した提供システム１を示す。端末装置１０と、ストア装置２０と、提供装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図３は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。なお、図３に示した提供システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台のストア装置２０や複数台の提供装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１に示す例においては、端末装置１０がユーザが利用するスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。具体的には、図１では、端末装置１０がユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」とする場合がある）が利用するスマートフォンである場合を示す。

また、図１に示す例においては、端末装置１０の画面の表示に応じて、端末装置１０を端末装置１０−１、１０−２として説明する。なお、端末装置１０−１、１０−２は同一の端末装置１０である。また、以下では、端末装置１０−１、１０−２について、特に区別なく説明する場合には、端末装置１０と記載する。

提供装置１００は、購入情報に基づいてモデルを生成する情報処理装置である。例えば、提供装置１００は、対象（カテゴリ）ごとにモデルを生成する。なお、提供装置１００は、対象はカテゴリに限らず各商品であってもよい。また、提供装置１００は、購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、購入対象の提供態様の評価に関する情報を一の提供元に提供する情報処理装置である。図２の例では、一のストアがストアＡである場合を示す。

なお、ここでいう提供態様には、「翌日配送」、「送料無料」、「最安値」等が含まれる。例えば、提供態様は、ユーザが商品選択を行う際の判断材料となり得る情報である。また、例えば、提供態様は、ユーザがどの商品を購入するかを決定する際に影響を与える可能性がある提供態様であってもよい。

また、提供装置１００は、端末装置１０から取得したクエリに対する検索結果を端末装置１０に提供する検索サービスを提供する。図１の例では、提供装置１００は、クエリに対応する商品情報を検索結果として、クエリの送信元である端末装置１０へ提供する。また、図１に示す例では、提供装置１００が電子商取引サービスを提供するものとする。

なお、図１では、提供装置１００が検索サービスや電子商取引サービスを提供する場合を示すが、外部の情報処理装置が検索サービスや電子商取引サービスを提供する場合、提供装置１００は検索サービスや電子商取引サービスを提供しなくてもよい。この場合、提供装置１００は、検索サービスや電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置等から各種情報を取得し、ストアへの情報提供のみを行ってもよい。

ストア装置２０は、販売元であるストアＡの管理者Ｍ１によって利用される情報処理装置である。例えば、ストアＡの管理者Ｍ１は、ストア装置２０を用いて、電子商取引サービスにおいて販売する商品を追加したり、在庫の管理や価格の設定を行ったりする。また、ストア装置２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。図２は、ストア装置２０がノート型ＰＣである場合を示す。

また、提供装置１００は、端末装置１０に表示された商品情報に対応する商品を購入したタイミングが所定の条件を満たす場合に、その購入に関する情報を購入情報として収集する。図１の例では、提供装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０における商品情報の表示後所定の期間内に、表示された商品情報に対応する商品を購入した場合、その購入に関する情報を購入情報として収集するものとする。具体的には、図１の例では、提供装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０における商品情報の表示後３０分以内に、表示された商品情報に対応する商品を購入した場合、その購入に関する情報を購入情報として収集するものとする。

〔１−１．購入情報の追加〕
まず、提供装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からクエリを取得する（ステップＳ１１）。図１の例では、提供装置１００は、行動情報記憶部１２３（図７参照）に示すように、日時ｄｔ１１において、端末装置１０−１からクエリ「スニーカーＹ」を取得する。

また、図７の例に示す各日時「ｄｔ＊」中の「ｄｔ」に続く「＊（＊は任意の数値）」は、対応する行動等が行われた日時を示し、日時「ｄｔ＊」は、「＊」の値が大きい程、日付が新しいものとする。例えば、日時「ｄｔ１２」は、日時「ｄｔ１１」に比べて、「ｄｔ」に続く数値が大きいため、日付がより新しいことを示す。図７に示す例では、日時「ｄｔ１２」においてユーザＵ１が行った行動は、日時「ｄｔ１１」においてユーザＵ１が行った行動よりも後に行われたことを示す。なお、図７の例では、「日時ｄｔ１１」等のように抽象的に図示するが、「日時ｄｔ１１」は、「２０１７年１月１２日２２時３１分５２秒」等の具体的な日時が対応するものとする。

図７中の行動情報記憶部１２３に示す「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。図７中の行動情報記憶部１２３に示す「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、図７中の行動情報記憶部１２３に示す「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。また、図７中の行動情報記憶部１２３に示す「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。図７中の行動情報記憶部１２３に示す行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）は、ユーザＵ１がクエリ「スニーカーＹ」を用いた検索を日時ｄｔ１１に行ったことを示す。

図１に示す例において、ユーザＵ１は、端末装置１０−１の画面に表示された提供装置１００が提供する電子商取引サービスに関するショップサイトＡのページＷ１１中の検索窓にクエリ「スニーカーＹ」を入力し、検索ボタンを押下する。そして、端末装置１０−１は、提供装置１００へクエリ「スニーカーＹ」を送信する。

端末装置１０−１からクエリを取得した提供装置１００は、クエリに対応する商品情報を検索結果として決定する（ステップＳ１２）。図１の例では、提供装置１００は、商品情報記憶部１２１からクエリ「スニーカーＹ」に対応する商品ＧＤ２、商品ＧＤ２２、商品ＧＤ５３６等に関する商品情報を検索結果として決定する。

なお、上記のように、「商品ＧＤ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その商品は商品ＩＤ「ＧＤ＊」により識別される商品であることを示す。例えば、「商品ＧＤ１」と記載した場合、その商品は商品ＩＤ「ＧＤ１」により識別される商品である。

そして、提供装置１００は、索引情報記憶部１２４に記憶された情報に基づいて、商品情報記憶部１２１からクエリに対応する商品情報を抽出（取得）する（ステップＳ１３）。図１の例では、提供装置１００は、商品情報記憶部１２１からクエリ「スニーカーＹ」に対応する商品ＧＤ２、商品ＧＤ２２、商品ＧＤ５３６等に関する商品情報を取得する。

そして、提供装置１００は、商品情報記憶部１２１から抽出した商品ＧＤ２、商品ＧＤ２２、商品ＧＤ５３６等に関する商品情報を検索結果として端末装置１０−１へ提供する（ステップＳ１４）。なお、図１の例では、提供装置１００が商品ＧＤ２２を表示順１位、商品ＧＤ５３６を表示順２位、商品ＧＤ２を表示順３位、及び商品ＧＤ１１１を表示順４位と決定した場合を示す。

なお、図１に示す例においては、図示を省略するが、商品情報記憶部１２１には、送料無料の設定有無や、翌日配送の設定有無等の種々の商品の提供態様に関する情報が記憶される。例えば、商品情報記憶部１２１は、「提供態様」といった項目を有する。また、「提供態様」には、「翌日配送」、「送料無料」、「最安値」といった項目が含まれる。例えば、商品情報記憶部１２１は、各商品について各提供態様の有無を示す情報を記憶する。図１の例では、購入情報記憶部１２５に示すように、ストアＡが提供する商品「スニーカーＹ」である商品ＧＤ２の提供態様には、送料無料及び最安値が含まれるものとする。

なお、図１の例では、クエリ「スニーカーＹ」に対応する商品として、商品「スニーカーＺ」である商品ＧＤ５３６が含まれる場合を示す。図１の例では、商品「スニーカーＺ」である商品ＧＤ５３６の商品情報に含まれる説明文中に文字列「スニーカーＹ」が含まれており、索引ＩＤ「ＩＮ１２」により識別される索引「スニーカーＹ」の対象には、商品ＧＤ５３６が含まれるものとする。

提供装置１００から商品ＧＤ２、商品ＧＤ２２、商品ＧＤ５３６等に関する商品情報等を含む検索結果を提供された端末装置１０は、検索結果を表示する（ステップＳ１５）。図１の例では、端末装置１０−１から端末装置１０−２へ表示が遷移される。

端末装置１０−２の画面には、検索結果を表示するページＷ１２が表示される。具体的には、端末装置１０−２の画面には、クエリ「スニーカーＹ」に対応する検索結果を表示するページＷ１２が表示される。図１の例では、端末装置１０−２の画面には、商品ＧＤ２２の商品情報、商品ＧＤ５３６の商品情報、商品ＧＤ２の商品情報、及び商品ＧＤ１１１の商品情報が並べて表示される。また、図１に示すように、各商品の商品情報として、商品の提供態様に関する情報が表示される。例えば、商品ＧＤ２２の商品情報には、商品ＧＤ２２が提供態様「翌日配送」で提供されることを示す情報が表示され、商品ＧＤ２の商品情報には、商品ＧＤ２が提供態様「送料無料」で提供されることを示す情報が表示される。なお、各商品情報として、複数の提供態様に関する情報が表示されてもよい。

なお、ページＷ１２に表示された商品ＧＤ２２の商品情報、商品ＧＤ５３６の商品情報、商品ＧＤ２の商品情報、及び商品ＧＤ１１１の商品情報は検索結果の一部である。例えば、商品ＧＤ１１１の商品情報の下部には、クエリ「スニーカーＹ」に対応する他の商品の商品情報が並べて配置されており、ユーザＵ１の操作に応じて商品ＧＤ１１１の商品情報の下部に位置する商品情報が端末装置１０−２の画面に表示される。例えば、ユーザは、端末装置１０−２の画面にタッチした指Ｆ１を下から上へ移動させる操作（以下、「フリック操作」とする場合がある）をすることにより、表示を下へスクロールさせて、下に続く残りのコンテンツを表示させることができる。

そして、端末装置１０−２の画面に表示されたページＷ１２を閲覧したユーザＵ１は、商品ＧＤ２を選択する（ステップＳ１６）。例えば、ユーザＵ１は、端末装置１０−２の画面に表示された商品ＧＤ２の商品情報を指Ｆ１でタッチすることにより、商品ＧＤ２を選択する。

その後、ユーザＵ１は、端末装置１０−２に表示されたページＷ１２に基づいて、ストアＡが販売するスニーカーＹを購入する（ステップＳ１７）。例えば、ユーザＵ１は、端末装置１０−２に表示された商品ＧＤ２を選択し、ストアＡのページを表示し、ストアＡのページにおいて所定の操作を行うことにより、ストアＡが販売するスニーカーＹを購入するものとする。例えば、端末装置１０−２は、ユーザＵ１の操作に応じて、ユーザＵ１がスニーカーＹを購入する意思を示す情報を提供装置１００へ送信する。

端末装置１０−２からユーザＵ１がスニーカーＹを購入する意思を示す情報を取得した提供装置１００は、スニーカーＹの購入処理を行う（ステップＳ１８）。例えば、提供装置１００は、ユーザＵ１の口座情報等を用いてスニーカーＹの決済処理を行ったり、スニーカーＹをユーザＵ１が指定する住所に配送する手続を行ったりする。

また、提供装置１００は、ユーザＵ１による商品ＧＤ２の購入に関する情報を購入情報として追加する（ステップＳ１９）。例えば、提供装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０における商品情報の表示後３０分以内に、その商品情報に対応する商品を購入した場合、その購入に関する情報を購入情報として追加する。図１の例では、提供装置１００は、行動情報記憶部１２３（図７参照）に示すように、日時ｄｔ１１にクエリ「スニーカーＹ」を用いた検索に対応する商品ＧＤ２の商品情報が端末装置１０に表示され、その後日時ｄｔ１２にストアＡにおいて商品「スニーカーＹ」である商品ＧＤ２を購入している。そのため、提供装置１００は、日時ｄｔ１１と日時ｄｔ１２との間の期間に基づいて、購入情報として追加するかを決定する。図１の例では、日時ｄｔ１１と日時ｄｔ１２との間は３０分以内であるものとする。そのため、図１の例では、提供装置１００は、ユーザＵ１による商品ＧＤ２の購入に関する情報を購入情報として追加すると決定する。

そして、提供装置１００は、購入情報に基づいてモデルを生成する（ステップＳ２０）。例えば、提供装置１００は、カテゴリごとにモデルを生成する。例えば、提供装置１００は、各提供態様を素性とするモデルを生成する。例えば、図１に示す例において、提供装置１００は、「翌日配送」、「送料無料」、「最安値」等の各提供態様を素性とするモデルを生成する。例えば、提供装置１００は、購入情報記憶部１２５に記憶された購入情報に対応する商品の多くに設定されていた提供態様の重みが重くなるように学習し、モデルを生成する。例えば、提供装置１００は、購入情報記憶部１２５に記憶された購入情報に対応する商品であって、カテゴリ「グルメ」に属する商品の多くが提供態様「翌日配送」で提供されていた場合、提供態様「翌日配送」に対応する素性の重みが重くなるようにモデルを生成する。

図１の例では、提供装置１００は、モデル情報記憶部１２６に示すように、カテゴリ「ファッション」に対応するモデルＭ３を生成する。例えば、提供装置１００は、生成したモデルを図１中に示すモデル情報記憶部１２６にカテゴリに対応付けて記憶する。図１に示すモデル情報記憶部１２６は、モデル情報として、各モデルＭ１〜Ｍ３等に対応させて「素性１」〜「素性３」等といった項目を有する。例えば、図１に示す例において、モデルＭ３に関するモデル情報は、カテゴリ「ファッション」に対応するモデルであることを示す。

例えば、図１に示す例において、各モデルの素性１は提供態様「翌日配送」に対応する素性であることを示す。また、例えば、図１に示す例において、各モデルの素性２は提供態様「送料無料」に対応する素性であることを示す。また、例えば、図１に示す例において、各モデルの素性３は提供態様「最安値」に対応する素性であることを示す。

例えば、図１に示す例において、モデルＭ３に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．０２」、素性２の重みが「０．５」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。この場合、モデルＭ３に対応するカテゴリ「ファッション」に属する商品については、素性１〜素性３のうち重みが最大である素性２に対応する提供態様「送料無料」が、素性１〜素性３の各々に対応する提供態様のうち最も影響が大きいと判定される。また、モデルＭ３に対応するカテゴリ「ファッション」に属する商品については、素性１〜素性３のうち重みが最小である素性１に対応する提供態様「翌日配送」が、素性１〜素性３の各々に対応する提供態様のうち最も影響が小さいと判定される。

このように、提供装置１００は、購入情報に基づいてモデルを生成する。これにより、提供装置１００は、各素性の重みが各カテゴリの商品の販売における各素性に対応する提供態様の影響の大小を示すモデルを生成することができる。なお、提供装置１００は、各モデルが出力する値が０〜１の範囲になるように各モデルを正規化してもよい。図１及び図２の例では、提供装置１００は、各モデルが出力する値が０〜１の範囲になるように各モデルが正規化された場合を示す。また、図２の例では、提供装置１００が各モデルにより出力される値（０〜１）を、ユーザにより購入され得る見込み（可能性の度合い）を示す百分率の値（０〜１００％。以下、「予測率」ともいう）としても用いる場合を示す。なお、各モデルは正規化されずに、１より大きい値を出力してもよい。例えば、下記の式（１）の「Ｆ」は１より大きい値となってもよい。

〔１−１−１．モデル〕
上述した例では、提供装置１００が商品のカテゴリごとにモデルを生成する場合を示したが、提供装置１００は、カテゴリごとに限らず、種々の対象についてモデルを生成してもよい。例えば、提供装置１００は、商品「スニーカーＸ」に関する情報が所定の閾値以上である場合、カテゴリ「スニーカーＸ」についてモデルを生成してもよい。例えば、提供装置１００は、「ファッション」、「靴」、「スニーカー」等の複数の階層的なカテゴリごとにモデルを生成してもよい。例えば、提供装置１００は、カテゴリ「スニーカー」に関する情報が所定の閾値以上である場合、カテゴリ「スニーカー」についてモデルを生成してもよい。また、例えば、提供装置１００は、カテゴリ「スニーカー」に関する情報が所定の閾値未満であり、カテゴリ「靴」に関する情報が所定の閾値以上である場合、カテゴリ「靴」についてモデルを生成してもよい。また、例えば、提供装置１００は、カテゴリ「靴」に関する情報が所定の閾値未満であり、カテゴリ「ファッション」に関する情報が所定の閾値以上である場合、カテゴリ「ファッション」についてモデルを生成してもよい。

〔１−１−２．提供態様〕
上述した例では、提供態様に「翌日配送」、「送料無料」、「最安値」等が含まれる場合を示したが、提供態様は、商品の提供態様に関するものであればどのようなものであってもよい。例えば、「返品可能」や「キャンペーン対象」や「ポイント２倍」や「３０％ＯＦＦ」等の種々の提供態様が含まれてもよい。

〔１−１−３．タイミング（セッション）〕
図１の例では、提供装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０における商品情報の表示後３０分以内に、ユーザが検索結果に含まれる商品を購入することを所定の条件とする場合を示したが、所定の条件は上記に限らず種々の条件であってもよい。

例えば、提供装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０における商品情報の表示と共通するセッション間にユーザが表示された商品情報に対応する商品を購入することを所定の条件としてもよい。この場合、提供装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０における商品情報の表示と共通するセッション間にユーザが表示された商品情報に対応する商品を購入した場合、その商品の購入に関する情報を購入情報として追加する。例えば、セッションとは、ユーザが所定の目的（意図）を持った行動を行う期間であってもよい。

例えば、提供装置１００は、ユーザが所定の行動を行った場合にセッションを開始し、開始後においてユーザが所定の期間（例えば３０分）行動を行わなかった場合、セッションを終了したと判定してもよい。例えば、提供装置１００は、セッションの継続中において、最後に行われたユーザの行動から所定の期間ユーザの行動がなかった場合に、セッションを初期化してもよい。例えば、提供装置１００は、セッションの継続中において、最後に行われたユーザの行動から３０分間ユーザの行動がなかった場合に、セッションを初期化してもよい。なお、ここでいう「初期化」とは、例えば、それまで継続していたセッションを終了し、新たなセッションを開始することを意味する。このように、提供装置１００は、ユーザの行動が継続している間、セッションを継続させてもよい。

なお、上述した所定の期間やセッション等は一例であり、提供装置１００は、種々の情報や条件を適宜用いて、購入情報として追加するかを判定（決定）してもよい。例えば、提供装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０における商品情報が表示された後、その商品情報に対応する商品がユーザにより購入されれば、条件を満たすと判定してもよい。

〔１−２．情報提供〕
次に、図２を用いて、提供装置１００が追加した購入情報に基づいて、ストアに対して情報提供を行う場合を説明する。図２の例では、提供装置１００は、ストアＡからの情報要求に応じて、ストアＡに情報提供を行う。まず、ステップＳ２１〜Ｓ２５により、ストアＡにユーザの商品購入において影響を与える提供態様に関する情報を提供する場合を示す。

図２に示すように、提供装置１００は、情報要求を取得する（ステップＳ２１）。図２の例では、提供装置１００は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０からカテゴリ「ファッション」に関する情報要求を取得する。

図２に示す例において、ストアＡの管理者Ｍ１は、ストア装置２０に表示された所定のページにキーワード「ファッション」を入力することにより、提供装置１００に情報要求を行う。例えば、提供装置１００が提供する電子商取引サービスのストアの管理画面にキーワード「ファッション」を入力することにより、ストア装置２０が提供装置１００へキーワード「ファッション」を送信し提供装置１００に情報要求を行う。

ストア装置２０からカテゴリ「ファッション」の指定を取得した提供装置１００は、カテゴリ「ファッション」に基づいて、情報提供に用いるモデルを決定する。図２の例では、提供装置１００は、モデル情報記憶部１２６に記憶されたモデルＭ１〜Ｍ３等のうち、カテゴリ「ファッション」に対応するモデルＭ３を情報提供に用いるモデルとして決定する。

そして、提供装置１００は、カテゴリ「ファッション」に属する商品の提供態様のうち、ユーザの商品購入の決定に影響度が大きい要素（影響大要素）を決定する（ステップＳ２２）。例えば、提供装置１００は、影響大要素の判定に用いる第１閾値である「０．３」よりも大きい重みを有する素性２に対応する提供態様を、影響大要素と決定する。図２の例では、提供装置１００は、モデルＭ３における素性２の重みが「０．５」であり、第１閾値「０．３」よりも大きいため、素性２に対応する提供態様「送料無料」を影響大要素と決定する。

また、提供装置１００は、カテゴリ「ファッション」に属する商品の提供態様のうち、ユーザの商品購入の決定に影響度が小さい要素（影響小要素）を決定する（ステップＳ２３）。例えば、提供装置１００は、影響小要素の判定に用いる第２閾値である「０．１」よりも小さい重みを有する素性１に対応する提供態様を、影響小要素と決定する。図２の例では、提供装置１００は、モデルＭ３における素性１の重みが「０．０２」であり、第２閾値「０．１」よりも小さいため、素性１に対応する提供態様「翌日配送」を影響小要素と決定する。なお、上述した第１閾値や第２閾値の値は一例であり、種々の情報を適宜用いて、値が適宜変更されてもよい。

そして、提供装置１００は、影響大要素や影響小要素に基づいて、評価情報を生成する（ステップＳ２４）。例えば、提供装置１００は、影響大要素や影響小要素である提供態様やその提供態様に対応する素性の重みに基づく評価情報を生成する。図２の例では、提供装置１００は、影響大要素や影響小要素である提供態様を示す情報やその提供態様に対応する素性の重みをスコアとする評価情報ＲＰ１１を生成する。

そして、提供装置１００は、生成した評価情報を提供する（ステップＳ２５）。図２の例では、提供装置１００は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０へ評価情報ＰＲ１１を提供する。これにより、ストアＡの管理者Ｍ１は、カテゴリ「ファッション」において、ユーザの商品購入に影響を与える提供態様がいずれの提供態様であるかを把握することができる。

ここから、ステップＳ２６〜Ｓ２８により、ストアＡが指定した商品及び提供態様において、その商品がユーザに購入される予測率を示す情報を提供する場合を示す。

図２に示すように、提供装置１００は、情報要求を取得する（ステップＳ２６）。図２の例では、提供装置１００は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０から商品「スマホＸ」及びその提供態様の指定に関する情報を取得する。例えば、提供装置１００は、ストア装置２０から商品「スマホＸ」の提供態様において、翌日配送が「無（０）」、送料無料が「無（０）」、及び最安値が「有（１）」等の指定を取得する。

図２に示す例において、ストアＡの管理者Ｍ１は、ストア装置２０に表示された所定のページに上述した指定に関する情報を入力することにより、提供装置１００に情報要求を行う。

ストア装置２０から商品「スマホＸ」の指定を取得した提供装置１００は、商品「スマホＸ」に基づいて、情報提供に用いるモデルを決定する。図２の例では、提供装置１００は、モデル情報記憶部１２６に記憶されたモデルＭ１〜Ｍ３等のうち、商品「スマホＸ」が属するカテゴリ「家電製品」に対応するモデルＭ２を情報提供に用いるモデルとして決定する。

そして、提供装置１００は、モデルＭ２を用いてユーザにより購入され得る見込み（可能性の度合い）を示す確率情報を生成する（ステップＳ２７）。なお、本願でいう「確率」とは、所定の事象が実際に発生した割合、すなわち実際に観測されたデータから算出される値ではなく、種々の情報に基づいて予測される所定の事象が起こることが期待される度合いを意味する。例えば、提供装置１００は、ストア装置２０から指定された翌日配送が「無（０）」、送料無料が「無（０）」、及び最安値が「有（１）」等の情報をモデルＭ２に入力することにより、確率情報を生成する。例えば、提供装置１００は、以下のような式（１）を用いて予測率を算出する。

Ｆ ＝ ａ１・ｘ１＋ａ２・ｘ２＋ａ３・ｘ３＋・・・＋ａｍ・ｘｍ …（１）

例えば、左辺中の「Ｆ」は、設定された提供態様に応じて商品が購入される予測率を示す。例えば、右辺中の「ａ１」は、素性１の重みに対応する。例えば、モデルＭ１を用いる場合、「ａ１」は、モデル情報記憶部１２６中のモデルＭ１の素性１の重み「０．４」が割り当てられる。例えば、右辺中の「ｘ１」は、素性１に対応する提供態様「翌日配送」の有無に応じて「０」または「１」が割り当てられる。例えば、右辺中の「ｘ１」は、ストア装置２０から指定された翌日配送が「無」の場合、「０」が割り当てられ、ストア装置２０から指定された翌日配送が「有」の場合、「１」が割り当てられる。例えば、右辺中の「ａ２」は、素性２の重みに対応する。例えば、モデルＭ１を用いる場合、「ａ２」は、モデル情報記憶部１２６中のモデルＭ１の素性２の重み「０．１」が割り当てられる。例えば、右辺中の「ｘ２」は、素性２に対応する提供態様「送料無料」の有無に応じて「０」または「１」が割り当てられる。なお、「ａｍ」の「ｍ」はモデルの素性の数（次元数）に対応し、モデルが１００次元のベクトルで表現される場合、ｍは「１００」になる。

図２の例では、カテゴリ「家電製品」に対応するモデルＭ２を用いるため、「ａ１」は、モデル情報記憶部１２６中のモデルＭ２の素性１の重み「０」が割り当てられる。このように、モデル中の素性の重みが「０」である場合、その素性は、そのモデルにおいて影響を与えない素性（特徴）であることを示す。このように、カテゴリによっては一部の素性を使わないモデルがある場合がある。また、図２の例では、「ｘ１」は、ストア装置２０から指定された提供態様「翌日配送」の設定が「無」であるため、「０」が割り当てられる。また、図２の例では、「ａ２」は、モデル情報記憶部１２６中のモデルＭ２の素性２の重み「０．２」が割り当てられる。また、図２の例では、右辺中の「ｘ１」は、ストア装置２０から指定された提供態様「送料無料」の設定が「無」であるため、「０」が割り当てられる。また、図２の例では、「ａ３」は、モデル情報記憶部１２６中のモデルＭ２の素性３の重み「０．５」が割り当てられる。また、図２の例では、右辺中の「ｘ１」は、ストア装置２０から指定された提供態様「最安値」の設定が「有」であるため、「１」が割り当てられる。図２の例では、提供装置１００は、商品「スマホＸ」がユーザに購入される予測率「Ｆ」が「０．７５」、すなわち７５％であると算出する。図２の例では、提供装置１００は、商品「スマホＸ」がユーザに購入される予測率は「７５（％）」であることを示す確率情報ＰＴ１１を生成する。

そして、提供装置１００は、生成した確率情報を提供する（ステップＳ２８）。図２の例では、提供装置１００は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０へ確率情報ＰＴ１１を提供する。これにより、ストアＡの管理者Ｍ１は、指定した提供態様で商品「スマホＸ」を販売した場合、商品「スマホＸ」が購入される予測率がどの程度であるかを把握することができる。

上述したように、提供装置１００は、影響大要素や影響小要素を示す評価情報や、指定された提供態様における商品が購入される予測率を示す情報等を提供することにより、ストアに自身の商品の販売状況を向上させるために情報を提供することが可能となる。したがって、提供装置１００は、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。

〔１−２−１．提供する情報〕
上述した例では、提供装置１００が影響大要素や影響小要素を示す評価情報や、指定された提供態様における商品が購入される予測率を示す情報等を提供する場合を示したが、提供装置１００は、上記に限らず、種々の情報を提供してもよい。例えば、提供装置１００は、各提供態様を重み順に順位付けしたランキング情報を提供してもよい。

〔２．提供装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る提供装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る提供装置の構成例を示す図である。図４に示すように、提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、提供装置１００は、提供装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば提供システム１に含まれる端末装置１０やストア装置２０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図４に示すように、商品情報記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、行動情報記憶部１２３と、索引情報記憶部１２４と、購入情報記憶部１２５と、モデル情報記憶部１２６とを有する。

（商品情報記憶部１２１）
実施形態に係る商品情報記憶部１２１は、商品に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。図５に示す商品情報記憶部１２１は、「ストア」、「商品ＩＤ」、「価格（円）」、「商品」、「カテゴリ」、「タイトル」、「説明文」といった項目を有する。

「ストア」は、対応する商品を提供する提供元、すなわち売主を示す。「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「商品」は、商品の具体的な名称等を示す。また、「価格（円）」は、対応する商品の販売価格を示す。また、「カテゴリ」は、対応する商品が属するカテゴリを示す。「タイトル」は、商品ＩＤにより識別される商品の商品情報に含まれるタイトルを示す。また、「説明文」は、商品ＩＤにより識別される商品の商品情報に含まれる説明文を示す。

図５に示す例において、ストアＡは、商品ＩＤ「ＧＤ１」により識別される商品（商品ＧＤ１）や商品ＩＤ「ＧＤ２」により識別される商品（商品ＧＤ２）等を提供する提供元であることを示す。また、例えば、図５に示す例において、商品ＧＤ１は、商品「スニーカーＸ」であり、価格が「８０００（円）」であることを示す。また、商品ＧＤ１のカテゴリは、「ファッション」であることを示す。また、商品ＧＤ１のタイトルは、「最新の…」であることを示す。また、商品ＧＤ１の説明文は、「送料無料で配送します…」であることを示す。また、例えば、図５に示す例において、商品ＧＤ２は、商品「スニーカーＹ」であり、価格が「７０００（円）」であることを示す。また、商品ＧＤ２のカテゴリは、「ファッション」であることを示す。また、商品ＧＤ２のタイトルは、「限定…」であることを示す。

また、図５に示す例においては、図示を省略するが、商品情報記憶部１２１には、送料無料の設定有無や、翌日配送の設定有無等の種々の商品の提供態様に関する情報が記憶される。例えば、商品情報記憶部１２１は、「提供態様」といった項目を有する。また、「提供態様」には、「翌日配送」、「送料無料」、「最安値」といった項目が含まれる。例えば、商品情報記憶部１２１は、各商品について各提供態様の有無を示す情報を記憶する。

なお、商品情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部１２１は、商品情報が追加された日時や商品情報が作成された日時に関する情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部１２１は、商品情報にについて、キャンペーンの所定の販売促進の設定有無に関する情報を記憶してもよい。各ストアの評価値に関する情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部１２１は、各ストアの評価値に関する情報を記憶してもよい。

（ユーザ情報記憶部１２２）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２２は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザ属性情報を記憶する。図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すユーザ情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。「年齢」は、端末装置１０を利用するユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。「性別」は、端末装置１０を利用するユーザの性別を示す。

例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「２０代」であり、ユーザの性別は、「女性」であることを示す。また、例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザの年齢は、「３０代」であり、ユーザの性別は、「男性」であることを示す。

なお、ユーザ情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２２は、氏名、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

（行動情報記憶部１２３）
実施形態に係る行動情報記憶部１２３は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部１２３は、各ユーザの端末装置１０に配信したコンテンツに対するユーザの行動情報等を含む種々の行動情報を記憶する。図７に示す行動情報記憶部１２３には、「ユーザＩＤ」、「行動ＩＤ」、「種別」、「内容」、「日時」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。また、「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「ｄｔ１１」等のように抽象的に図示するが、「２０１６年１２月２８日１９時３１分５２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。

例えば、図７に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＡＣ５等を行ったことを示す。また、例えば、図７に示す例においてユーザＵ１は、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）や行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動（行動ＡＣ１２）等を行ったことを示す。具体的には、図７に示す例においてユーザＵ１は、クエリ「スニーカーＹ」を用いた検索（行動ＡＣ１１）を日時ｄｔ１１に行ったことを示す。また、図７に示す例においてユーザＵ１は、日時ｄｔ１１においてクエリ「スニーカーＹ」を用いた検索を行った後の日時ｄｔ１２において商品「スニーカーＹ」をストアＡにおいて購入したことを示す。

なお、行動情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図７では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２３に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。

（索引情報記憶部１２４）
実施形態に係る索引情報記憶部１２４は、索引に関する各種情報を記憶する。図８は、実施形態に係る索引情報記憶部の一例を示す図である。図８に示す索引情報記憶部１２４は、「索引ＩＤ」、「索引」、「対象情報」といった項目を有する。また、「対象情報」には、「対象１」、「対象２」、「対象５０」といった項目を有する。

「索引ＩＤ」は、索引を識別するための識別情報を示す。「索引」は、索引（インデックス）を示す。「対象情報」中の「対象１」、「対象２」、「対象５０」等は、索引に対応する商品情報を示す。なお、「対象１」、「対象２」、「対象５０」等は、索引に対応する商品情報の順位に対応してもよい。例えば、「対象情報」中の「対象１」は、索引に対応する商品情報のうちランキングが「１位」の商品情報であってもよい。また、「対象情報」中の「対象５０」は、索引に対応する商品情報のうちランキングが「５０位」の商品情報であってもよい。

図８の例は、索引ＩＤ「ＩＮ１１」により識別される索引「スニーカーＸ」は、対応する商品情報が、商品ＧＤ１や商品ＧＤ２１や商品ＧＤ３１４等に関する商品情報であることを示す。また、図８の例は、索引ＩＤ「ＩＮ１２」により識別される索引「スニーカーＹ」は、対応する商品情報が、商品ＧＤ２や商品ＧＤ２２や商品ＧＤ５３６等に関する商品情報であることを示す。

なお、各索引に対応する商品情報は、索引に対応する商品名に関する商品情報であっても、なくてもよい。例えば、商品情報の説明文に一の索引に対応する文字列が含まれる商品情報は、一の索引の対象としても含まれてもよい。例えば、商品「スニーカーＡ」である商品ＧＤ１００の商品情報に含まれる説明文中に文字列「スニーカーＸ」が含まれる場合、索引ＩＤ「ＩＮ１１」により識別される索引「スニーカーＸ」の対象には、商品「スニーカーＡ」である商品ＧＤ１００が含まれてもよい。この場合、クエリ「スニーカーＸ」による検索が行われた場合、検索結果には、商品「スニーカーＡ」である商品ＧＤ１００が含まれてもよい。

また、索引情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、索引情報記憶部１２４は、各索引や各商品情報が追加された日時に関する情報を記憶してもよい。

（購入情報記憶部１２５）
実施形態に係る購入情報記憶部１２５は、収集した購入情報に関する各種情報を記憶する。図９は、実施形態に係る購入情報記憶部の一例を示す図である。図９に示す購入情報記憶部１２５は、「購入ＩＤ」、「対象」、「カテゴリ」、「ストア」、「提供態様」といった項目を有する。また、「提供態様」には、「翌日配送」、「送料無料」、「最安値」といった項目が含まれる。図９の例では、対応するマス目の値が「０」の場合、その提供態様が含まれないことを示し、対応するマス目の値が「１」の場合、その提供態様が含まれることを示す。

「購入ＩＤ」は、ユーザによる購入を識別するための識別情報を示す。「対象」は、対応する購入ＩＤにより識別される購入において取引対象となった商品を示す。「カテゴリ」は、対応する対象が属するカテゴリを示す。「ストア」は、対応する対象を販売したストアを示す。

例えば、「提供態様」中の「翌日配送」は、対応する購入ＩＤにより識別される購入における提供態様に「翌日配送」が含まれるかどうかを示す。また、例えば、「提供態様」中の「送料無料」は、対応する購入ＩＤにより識別される購入における提供態様に「送料無料」が含まれるかどうかを示す。

例えば、図９に示す例において、購入ＩＤ「ＢＹ１１」により識別される購入情報は、対象（商品）が、ストアＣにより提供されるカテゴリ「ファッション」に属する商品「スニーカーＫ」であることを示す。また、購入ＩＤ「ＢＹ１１」により識別される購入情報は、対象（商品）の提供態様は、提供態様「翌日配送」の値が「１」であり、ストアＣが提供する商品「スニーカーＫ」には翌日配送により提供される設定がされていたことを示す。また、購入ＩＤ「ＢＹ１１」により識別される購入情報は、対象（商品）の提供態様は、提供態様「送料無料」の値が「１」であり、ストアＣが提供する商品「スニーカーＫ」には送料無料により提供される設定がされていたことを示す。また、購入ＩＤ「ＢＹ１１」により識別される購入情報は、対象（商品）の提供態様は、提供態様「最安値」の値が「０」であり、ストアＣが提供する商品「スニーカーＫ」は、購入ＩＤ「ＢＹ１１」により識別される購入の時点において、商品「スニーカーＫ」の最安値ではなかったことを示す。

なお、購入情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。図９の例では、図示を簡単にするために、販売数のみを図示するが、購入情報記憶部１２５には、各購入に関連する情報であれば、どのような情報が記憶されてもよい。例えば、購入情報記憶部１２５は、各対象が購入された日時や購入したユーザに関する情報を記憶してもよい。例えば、購入情報記憶部１２５は、各対象（商品）がユーザに購入された際の価格に関する情報を記憶してもよい。

（モデル情報記憶部１２６）
実施形態に係るモデル情報記憶部１２６は、モデルに関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部１２６は、生成処理により生成されたモデル情報を記憶する。図１０は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。図１０に示すモデル情報記憶部１２６では、対象としてのカテゴリに対応するモデルが記憶される。図１０に示すモデル情報記憶部１２６は、モデル情報として、各モデルＭ１〜Ｍ３等に対応させて「素性１」〜「素性３」等といった項目を有する。

例えば、図１０に示す例において、モデルＭ１に関するモデル情報は、カテゴリ「グルメ」に対応するモデルであることを示す。また、例えば、図１０に示す例において、モデルＭ２に関するモデル情報は、カテゴリ「電化製品」に対応するモデルであることを示す。また、例えば、図１０に示す例において、モデルＭ３に関するモデル情報は、カテゴリ「ファッション」に対応するモデルであることを示す。

例えば、図１０に示す例において、各モデルの素性１は提供態様「翌日配送」に対応する素性であることを示す。また、例えば、図１０に示す例において、各モデルの素性２は提供態様「送料無料」に対応する素性であることを示す。また、例えば、図１０に示す例において、各モデルの素性３は提供態様「最安値」に対応する素性であることを示す。

例えば、図１０に示す例において、モデルＭ１に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．４」、素性２の重みが「０．１」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。この場合、モデルＭ１に対応するカテゴリ「グルメ」に属する商品については、素性１〜素性３のうち重みが最大である素性１に対応する提供態様「翌日配送」が、素性１〜素性３の各々に対応する提供態様のうち最も影響が大きいと判定される。また、モデルＭ１に対応するカテゴリ「グルメ」に属する商品については、素性１〜素性３のうち重みが最小である素性２に対応する提供態様「送料無料」が、素性１〜素性３の各々に対応する提供態様のうち最も影響が小さいと判定される。

例えば、モデルの素性（特徴量）がｍ次元のベクトルで表現される場合、素性数はｍ個になり、素性１〜素性ｍの重みが記憶される。なお、モデル情報記憶部１２６は、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図４の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、提供装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（提供プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、決定部１３２と、生成部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、商品情報記憶部１２１やユーザ情報記憶部１２２や行動情報記憶部１２３や索引情報記憶部１２４や購入情報記憶部１２５やモデル情報記憶部１２６から各種情報を取得する。

また、取得部１３１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得する。例えば、取得部１３１は、一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、購入情報記憶部１２５から購入対象の提供態様に関する情報を含む購入情報を取得する。

例えば、取得部１３１は、クエリを取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０を利用するユーザが検索に使用したクエリを取得する。図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からクエリを取得する。図１の例では、取得部１３１は、端末装置１０からクエリ「スニーカーＹ」を取得する。

また、図１の例では、取得部１３１は、索引情報記憶部１２４（図８参照）に記憶された情報に基づいて、商品情報記憶部１２１（図５参照）からクエリに対応する商品情報を取得する。図１の例では、取得部１３１は、商品情報記憶部１２１からキーワード「スニーカーＹ」に対応する商品ＧＤ２等に関する商品情報を取得する。

また、図１の例では、取得部１３１は、商品情報記憶部１２１からクエリ「スニーカーＹ」に対応する商品ＧＤ２、商品ＧＤ２２、商品ＧＤ５３６等に関する商品情報を取得する。図２の例では、取得部１３１は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０からカテゴリ「ファッション」に関する情報要求を取得する。また、図２の例では、取得部１３１は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０から商品「スマホＸ」に関する情報要求を取得する。図２の例では、取得部１３１は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０から商品「スマホＸ」及びその提供態様の指定に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ストア装置２０から商品「スマホＸ」の提供態様において、翌日配送が「無（０）」、送料無料が「無（０）」、及び最安値が「有（１）」等の指定を取得する。

（決定部１３２）
決定部１３２は、種々の情報を決定する。例えば、決定部１３２は、種々の情報を抽出する。

例えば、決定部１３２は、クエリに対応する商品情報を検索結果として決定する。図１の例では、決定部１３２は、商品情報記憶部１２１からクエリ「スニーカーＹ」に対応する商品ＧＤ２、商品ＧＤ２２、商品ＧＤ５３６等に関する商品情報を検索結果として決定する。図１の例では、決定部１３２は、ユーザＵ１による商品ＧＤ２の購入に関する情報を購入情報として追加すると決定する。

図２の例では、決定部１３２は、カテゴリ「ファッション」に基づいて、情報提供に用いるモデルを決定する。図２の例では、決定部１３２は、モデル情報記憶部１２６に記憶されたモデルＭ１〜Ｍ３等のうち、カテゴリ「ファッション」に対応するモデルＭ３を情報提供に用いるモデルとして決定する。

図２の例では、決定部１３２は、カテゴリ「ファッション」に属する商品の提供態様のうち、ユーザの商品購入の決定に影響度が大きい要素（影響大要素）を決定する。例えば、決定部１３２は、影響大要素の判定に用いる第１閾値である「０．３」よりも大きい重みを有する素性２に対応する提供態様を、影響大要素と決定する。図２の例では、決定部１３２は、モデルＭ３における素性２の重みが「０．５」であり、第１閾値「０．３」よりも大きいため、素性２に対応する提供態様「送料無料」を影響大要素と決定する。

図２の例では、決定部１３２は、カテゴリ「ファッション」に属する商品の提供態様のうち、ユーザの商品購入の決定に影響度が小さい要素（影響小要素）を決定する。例えば、決定部１３２は、影響小要素の判定に用いる第２閾値である「０．１」よりも小さい重みを有する素性１に対応する提供態様を、影響小要素と決定する。図２の例では、決定部１３２は、モデルＭ３における素性１の重みが「０．０２」であり、第２閾値「０．１」よりも小さいため、素性１に対応する提供態様「翌日配送」を影響小要素と決定する。

図２の例では、決定部１３２は、商品「スマホＸ」に基づいて、情報提供に用いるモデルを決定する。図２の例では、決定部１３２は、モデル情報記憶部１２６に記憶されたモデルＭ１〜Ｍ３等のうち、商品「スマホＸ」が属するカテゴリ「家電製品」に対応するモデルＭ２を情報提供に用いるモデルとして決定する。

（生成部１３３）
生成部１３３は、種々の情報を生成する。例えば、生成部１３３は、モデルを生成する。また、例えば、生成部１３３は、ストアに提供する情報を生成する。例えば、生成部１３３は、評価情報や確率情報を生成する。

図１の例では、生成部１３３は、購入情報に基づいてモデルを生成する。図１の例では、生成部１３３は、カテゴリごとにモデルを生成する。例えば、提供装置１００は、各提供態様を素性とするモデルを生成する。図１の例では、生成部１３３は、「翌日配送」、「送料無料」、「最安値」等の各提供態様を素性とするモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、購入情報記憶部１２５に記憶された購入情報に対応する商品の多くに設定されていた提供態様の重みが重くなるように学習し、モデルを生成する。図１の例では、生成部１３３は、購入情報記憶部１２５に記憶された購入情報に対応する商品であって、カテゴリ「グルメ」に属する商品の多くが提供態様「翌日配送」で提供されていた場合、提供態様「翌日配送」に対応する素性の重みが重くなるようにモデルを生成する。

図１の例では、生成部１３３は、モデル情報記憶部１２６に示すように、カテゴリ「ファッション」に対応するモデルＭ３を生成する。例えば、生成部１３３は、生成したモデルを図１中に示すモデル情報記憶部１２６（図１０）にカテゴリに対応付けて記憶する。

図２の例では、生成部１３３は、影響大要素や影響小要素に基づいて、評価情報を生成する。例えば、生成部１３３は、影響大要素や影響小要素である提供態様やその提供態様に対応する素性の重みに基づく評価情報を生成する。図２の例では、生成部１３３は、影響大要素や影響小要素である提供態様を示す情報やその提供態様に対応する素性の重みをスコアとする評価情報ＲＰ１１を生成する。

図２の例では、生成部１３３は、モデルＭ２を用いて確率情報を生成する（ステップＳ２７）。例えば、生成部１３３は、ストア装置２０から指定された翌日配送が「無（０）」、送料無料が「無（０）」、及び最安値が「有（１）」等の情報をモデルＭ２に入力することにより、確率情報を生成する。図２の例では、生成部１３３は、商品「スマホＸ」がユーザに購入される予測率は「７５（％）」であることを示す確率情報ＰＴ１１を生成する。例えば、予測率は、その事象が発生するかどうかの見込みを示す値（確率値）であってもよい。

（提供部１３４）
提供部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。例えば、提供部１３４は、取得部１３１により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、購入対象の提供態様の評価に関する情報を一の提供元に提供する。例えば、提供部１３４は、購入対象の提供態様に関する情報と、所定のモデルとに基づいて算出される購入対象がユーザに購入される確率を示すスコアを、一の提供元に提供する。例えば、提供部１３４は、商品またはサービスのカテゴリに応じて生成された複数のモデルのうち、購入対象のカテゴリに応じて選択されるモデルに基づいて算出されたスコアを、一の提供元に提供する。

また、例えば、提供部１３４は、購入対象の提供態様のうち、購入対象がユーザに購入される確率を向上させる割合が高い提供態様に関する情報を、一の提供元に提供する。例えば、提供部１３４は、購入対象の提供態様のうち、購入対象に対応するモデルにおける重みが所定の閾値より大きい提供態様に関する情報を、購入対象がユーザに購入される確率に影響が大きい提供態様に関する情報として、一の提供元に提供する。

また、例えば、提供部１３４は、購入対象の提供態様のうち、購入対象がユーザに購入される確率を向上させる割合が低い提供態様に関する情報を、一の提供元に提供する。例えば、提供部１３４は、購入対象の提供態様のうち、購入対象に対応するモデルにおける重みが所定の閾値未満である提供態様に関する情報を、購入対象がユーザに購入される確率に影響が小さい提供態様に関する情報として、一の提供元に提供する。

また、例えば、提供部１３４は、取得部１３１により取得されたクエリに対応する検索結果を提供する。図１の例では、提供部１３４は、商品情報記憶部１２１から抽出した商品ＧＤ２、商品ＧＤ２２、商品ＧＤ５３６等に関する商品情報を検索結果として端末装置１０−１へ提供する。

また、例えば、提供部１３４は、生成部１３３により生成された情報を提供する。例えば、提供装置１００は、生成部１３３により生成された評価情報や確率情報を提供する。図２の例では、提供部１３４は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０へ評価情報ＲＰ１１を提供する。また、図２の例では、提供部１３４は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０へ確率情報ＰＴ１１を提供する。

〔３．モデルの生成処理のフロー〕
ここで、図１１を用いて、実施形態に係る提供装置１００によるモデルの生成処理の手順について説明する。図１１は、実施形態に係るモデルの生成処理の一例を示すフローチャートである。

図１１に示すように、提供装置１００は、購入情報を取得する（ステップＳ１０１）。図１の例では、提供装置１００は、例えば購入情報記憶部１２５から購入情報を取得する。

その後、提供装置１００は、購入情報に基づいて所定の対象に関するモデルを生成する（ステップＳ１０２）。例えば、提供装置１００は、購入された商品のカテゴリに基づいて、各カテゴリに関するモデルを生成する。図１の例では、提供装置１００は、購入情報記憶部１２５に記憶された購入情報のうち、カテゴリ「ファッション」に対応する購入情報を用いてモデルＭ３を生成する。

〔４．提供処理のフロー〕
ここで、図１２を用いて、実施形態に係る提供装置１００による提供処理の手順について説明する。図１２は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。

図１２に示すように、提供装置１００は、情報要求を取得する（ステップＳ２０１）。図２の例では、提供装置１００は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０からカテゴリ「ファッション」に関する情報要求を取得する。

提供装置１００は、情報要求に応じた情報を生成する（ステップＳ２０２）。例えば、提供装置１００は、モデル情報記憶部１２６に記憶されたカテゴリ「ファッション」に対応するモデル情報に基づいてストアＡに提供する情報を生成する。図２の例では、提供装置１００は、カテゴリ「ファッション」に対応するモデルＭ２のうち、第１閾値「０．３」よりも大きい重み「０．５」である素性２に対応する提供態様「送料無料」を影響大要素とする評価情報ＲＰ１１を生成する。また、図２の例では、提供装置１００は、カテゴリ「ファッション」に対応するモデルＭ２のうち、第２閾値「０．１」よりも小さい重み「０．０２」である素性１に対応する提供態様「翌日配送」を影響小要素とする評価情報ＲＰ１１を生成する。

そして、提供装置１００は、生成した情報を提供する（ステップＳ２０３）。図２の例では、提供装置１００は、ストアＡの管理者Ｍ１が利用するストア装置２０へ評価情報ＲＰ１１を提供する。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る提供装置１００は、取得部１３１と、提供部１３４とを有する。取得部１３１は、一の提供元（実施形態においては「ストア」。以下同じ）が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する。提供部１３４は、取得部１３１により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、購入対象の提供態様の評価に関する情報を一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、購入情報に基づいて、一の提供元により提供される商品またはサービスである部分購入対象と、購入対象との関係を示す関係情報を、当該一の提供元に提供することができるため、所定の商品またはサービを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。このように、提供装置１００は、提供元が自身の販売する商品またはサービスについて、その商品またはサービスの提供態様が売れ行き等の販売状況にどのような影響を与えるかについての確認に用いることが可能な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、提供部１３４は、購入対象の提供態様に関する情報と、所定のモデルとに基づいて算出される購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを示すスコアを、一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、購入対象の提供態様に関する情報と、所定のモデルとに基づいて算出される購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを示すスコアを、一の提供元に提供することで、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。このように、提供装置１００は、提供元が自身の販売する商品またはサービスについて、現状の提供態様でどの程度売れる可能性の度合いがあるかの確認に用いることが可能な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、提供部１３４は、商品またはサービスのカテゴリに応じて生成された複数のモデルのうち、購入対象のカテゴリに応じて選択されるモデルに基づいて算出されたスコアを、一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、商品またはサービスのカテゴリに応じて生成された複数のモデルのうち、購入対象のカテゴリに応じて選択されるモデルに基づいて算出されたスコアを、一の提供元に提供することで、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。このように、提供装置１００は、提供元が自身の販売する商品またはサービスについて、現状の提供態様でどの程度売れる可能性の度合いがあるかの確認に用いることが可能な情報を商品またはサービスが属するカテゴリに応じて適切に提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、提供部１３４は、購入対象の提供態様のうち、購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを向上させる割合が高い提供態様に関する情報を、一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、購入対象の提供態様のうち、購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを向上させる割合が高い提供態様に関する情報を、一の提供元に提供することで、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。このように、提供装置１００は、提供元が自身の販売する商品またはサービスについて、その商品またはサービスの提供態様のうち、売れ行き等の販売状況に良い影響を与える提供態様の確認に用いることが可能な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、提供部１３４は、購入対象の提供態様のうち、購入対象に対応するモデルにおける重みが所定の閾値より大きい提供態様に関する情報を、購入対象がユーザに購入される可能性の度合いに影響が大きい提供態様に関する情報として、一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、購入対象の提供態様のうち、購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを向上させる割合が高い提供態様に関する情報を、一の提供元に提供することで、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。このように、提供装置１００は、提供元が自身の販売する商品またはサービスについて、その商品またはサービスの提供態様のうち、売れ行き等の販売状況に大きな影響を与える提供態様の確認に用いることが可能な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、提供部１３４は、購入対象の提供態様のうち、購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを向上させる割合が低い提供態様に関する情報を、一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、購入対象の提供態様のうち、購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを向上させる割合が低い提供態様に関する情報を、一の提供元に提供することで、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。このように、提供装置１００は、提供元が自身の販売する商品またはサービスについて、その商品またはサービスの提供態様のうち、売れ行き等の販売状況にあまり影響を与えない提供態様の確認に用いることが可能な情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００において、提供部１３４は、購入対象の提供態様のうち、購入対象に対応するモデルにおける重みが所定の閾値未満である提供態様に関する情報を、購入対象がユーザに購入される可能性の度合いに影響が小さい提供態様に関する情報として、一の提供元に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、購入対象の提供態様のうち、購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを向上させる割合が低い提供態様に関する情報を、一の提供元に提供することで、所定の商品またはサービスを販売する提供元に適切な情報を提供することができる。このように、提供装置１００は、提供元が自身の販売する商品またはサービスについて、その商品またはサービスの提供態様のうち、売れ行き等の販売状況にあまり影響を与えない提供態様の確認に用いることが可能な情報を提供することができる。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る提供装置１００は、例えば図１３に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１３は、提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ提供する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に生成することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態に記載された各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 提供システム
１００ 提供装置
１２１ 商品情報記憶部
１２２ ユーザ情報記憶部
１２３ 行動情報記憶部
１２４ 索引情報記憶部
１２５ 購入情報記憶部
１２６ モデル情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 決定部
１３３ 生成部
１３４ 提供部
１０ 端末装置
２０ ストア装置
Ｎ ネットワーク

Claims (14)

1. 一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供部と、
   を備え、
   前記提供部は、
   前記購入対象の提供態様に関する情報と、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示すモデルとに基づいて算出される前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを示すスコアを、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする提供装置。
2. 一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供部と、
   を備え、
   前記提供部は、
   商品またはサービスのカテゴリに応じて生成された複数のモデルであって、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示す複数のモデルのうち、前記購入対象のカテゴリに応じて選択されるモデルに基づいて算出されたスコアを、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする提供装置。
3. 一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供部と、
   を備え、
   前記提供部は、
   前記購入対象の提供態様のうち、前記購入対象に対応するモデルであって、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示すモデルにおける重みが所定の閾値より大きい提供態様に関する情報を、前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いに影響が大きい提供態様に関する情報として、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする提供装置。
4. 一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供部と、
   を備え、
   前記提供部は、
   前記購入対象の提供態様のうち、前記購入対象に対応するモデルであって、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示すモデルにおける重みが所定の閾値未満である提供態様に関する情報を、前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いに影響が小さい提供態様に関する情報として、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする提供装置。
5. 前記提供部は、
   前記購入対象の提供態様のうち、前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを向上させる割合が高い提供態様に関する情報を、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の提供装置。
6. 前記提供部は、
   前記購入対象の提供態様のうち、前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを向上させる割合が低い提供態様に関する情報を、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の提供装置。
7. コンピュータが実行する提供方法であって、
   一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供工程と、
   を含み、
   前記提供工程は、
   前記購入対象の提供態様に関する情報と、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示すモデルとに基づいて算出される前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを示すスコアを、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする提供方法。
8. 一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得手順と、
   前記取得手順により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供手順と、
   をコンピュータに実行させ、
   前記提供手順は、
   前記購入対象の提供態様に関する情報と、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示すモデルとに基づいて算出される前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いを示すスコアを、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする提供プログラム。
9. コンピュータが実行する提供方法であって、
   一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供工程と、
   を含み、
   前記提供工程は、
   商品またはサービスのカテゴリに応じて生成された複数のモデルであって、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示す複数のモデルのうち、前記購入対象のカテゴリに応じて選択されるモデルに基づいて算出されたスコアを、前記一の提供元に提供する
   ことを特徴とする提供方法。
10. 一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記提供手順は、
    商品またはサービスのカテゴリに応じて生成された複数のモデルであって、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示す複数のモデルのうち、前記購入対象のカテゴリに応じて選択されるモデルに基づいて算出されたスコアを、前記一の提供元に提供する
    ことを特徴とする提供プログラム。
11. コンピュータが実行する提供方法であって、
    一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供工程と、
    を含み、
    前記提供工程は、
    前記購入対象の提供態様のうち、前記購入対象に対応するモデルであって、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示すモデルにおける重みが所定の閾値より大きい提供態様に関する情報を、前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いに影響が大きい提供態様に関する情報として、前記一の提供元に提供する
    ことを特徴とする提供方法。
12. 一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記提供手順は、
    前記購入対象の提供態様のうち、前記購入対象に対応するモデルであって、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示すモデルにおける重みが所定の閾値より大きい提供態様に関する情報を、前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いに影響が大きい提供態様に関する情報として、前記一の提供元に提供する
    ことを特徴とする提供プログラム。
13. コンピュータが実行する提供方法であって、
    一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供工程と、
    を含み、
    前記提供工程は、
    前記購入対象の提供態様のうち、前記購入対象に対応するモデルであって、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示すモデルにおける重みが所定の閾値未満である提供態様に関する情報を、前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いに影響が小さい提供態様に関する情報として、前記一の提供元に提供する
    ことを特徴とする提供方法。
14. 一の提供元が提供する商品またはサービスであって、ユーザに購入された商品またはサービスである購入対象の提供態様に関する情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された購入対象の提供態様に関する情報に基づいて、前記購入対象の提供態様の評価に関する情報を前記一の提供元に提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記提供手順は、
    前記購入対象の提供態様のうち、前記購入対象に対応するモデルであって、各提供態様を素性とし、各素性の重みが各素性に対応する提供態様の影響の大小を示すモデルにおける重みが所定の閾値未満である提供態様に関する情報を、前記購入対象がユーザに購入される可能性の度合いに影響が小さい提供態様に関する情報として、前記一の提供元に提供する
    ことを特徴とする提供プログラム。

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