JP6800653B2 - 通信販売サーバ - Google Patents

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Description

本発明は、ネットスーパー等の通信販売システムを構成するための通信販売サーバに関する。
近年、インターネット上で食品や日用品を注文するネットスーパー等の通信販売システムが利用されている。このようなシステムでは、ユーザがPC(Personal Computer)やスマートフォン等から通信販売業者が提供するウェブサイトにアクセスし、商品を選択して注文すると、商品が自宅に配送される。
ユーザの好みに近い商品を抽出するために、人々がほぼ共通のイメージ(キュート、クール等)を持つイメージ画像をレイアウトした主観イメージ分類画面をユーザ端末に表示させ、ユーザによって選択されたイメージ画像と一致又は類似する商品画像をデータベースからピックアップして、ユーザ端末に表示させるネットショッピングサービス方法が提案されている(特許文献1参照)。
また、複数の商品同士の関係性を視覚的に表す商品マップにおいて、互いに類似する程度のより高い商品同士がより近くに配置される商品情報分析支援装置が提案されている(特許文献2参照)。
特開2002−133291号公報 特開2009−277067号公報
ところで、一般的な通信販売システムでは、利用者が操作する端末装置において、上下方向のスクロール操作によって商品一覧画面の表示範囲を変更する。表示対象となる商品が多い場合、スクロール範囲が広くなるか、ページャによるページ遷移操作が必要となり、商品を選択するまでの操作において、手間や時間がかかるという問題があった。
これを回避するために、通信販売システムには、テキスト入力による検索機能が設けられており、検索条件に応じて表示対象を絞ることで、目的の商品を見つけやすくしている。
しかし、テキスト入力も一定の手間と時間がかかり、特にスマートフォンのようなテキスト入力部が小さい端末においては、多数の商品を注文するために毎回テキスト入力を行うのは大きな負担となっていた。
本発明は、上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、複数の表示対象物の中から目的物を容易に探し出すことが可能な通信販売サーバを提供することを課題とする。
上記課題を解決するため、本発明は、
通信ネットワークを介して接続される端末装置に対して、複数の商品に関する商品情報を提供する通信販売サーバであって、
前記複数の商品が予め複数のカテゴリに分類されて記憶されている記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数の商品を、商品同士の類似度が高いほど商品間の距離が小さくなるように配置した、二次元的な商品マップを生成する商品マップ生成手段と、
前記端末装置からの拡大操作又は縮小操作に応じて、前記商品マップの一部又は全部を前記端末装置に表示させるための画面データを生成する画面データ生成手段と、
前記複数の商品の売り上げ実績を商品毎に集計する集計手段と、
を備え、
前記画面データ生成手段は、
表示範囲に含まれる商品の数が所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する商品のうち代表的商品のみを表示させ、当該代表的商品以外の商品の表示を省略するように、前記画面データを生成し、
前記同一カテゴリに属する各商品の売り上げ実績に基づいて、当該各商品の表示の優先順位を決定する。
このような構成によれば、表示範囲に含まれる商品の数が所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する商品のうち代表的商品のみを表示させ、代表的商品以外の商品の表示を省略するので、表示範囲が商品マップの比較的広い範囲である場合に、代表的商品のみを表示させ、大まかな商品の配置を提示することができる。また、拡大操作に応じて、表示範囲が商品マップのより狭い範囲となった場合に、省略されていた商品を表示させるので、類似した商品が次第に追加されていく。したがって、複数の表示対象物の中から目的物を容易に探し出すことが可能となる。
また、同一カテゴリに属する各商品の売り上げ実績(例えば、販売個数等)に基づいて、各商品の表示の優先順位を決定するので、動的に優先順位を決定することができる。
また、本出願の他の発明は、
通信ネットワークを介して接続される端末装置に対して、複数の商品に関する商品情報を提供する通信販売サーバであって、
前記複数の商品が予め複数のカテゴリに分類されて記憶されている記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数の商品を、商品同士の類似度が高いほど商品間の距離が小さくなるように配置した、二次元的な商品マップを生成する商品マップ生成手段と、
前記端末装置からの拡大操作又は縮小操作に応じて、前記商品マップの一部又は全部を前記端末装置に表示させるための画面データを生成する画面データ生成手段と、
前記複数の商品の商品同士の同時購入確率を取得する取得手段と、
を備え、
前記画面データ生成手段は、
表示範囲に含まれる商品の数が第1の所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する商品のうち代表的商品のみを表示させ、当該代表的商品以外の商品の表示を省略するように、前記画面データを生成し、
商品同士の類似度に基づく配置とは関係なく、同時購入確率が第2の所定の値より高い商品同士が近接するように、前記画面データを生成する。
このような構成によれば、表示範囲に含まれる商品の数が第1の所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する商品のうち代表的商品のみを表示させ、代表的商品以外の商品の表示を省略するので、表示範囲が商品マップの比較的広い範囲である場合に、代表的商品のみを表示させ、大まかな商品の配置を提示することができる。また、拡大操作に応じて、表示範囲が商品マップのより狭い範囲となった場合に、省略されていた商品を表示させるので、類似した商品が次第に追加されていく。したがって、複数の表示対象物の中から目的物を容易に探し出すことが可能となる。
また、同時購入確率が高い商品同士が近くに配置されるので、利用者が購入する可能性が高い商品を利用者に提案することができる。
本発明によれば、表示範囲に含まれる対象物の数が所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する対象物のうち代表的なもののみを表示させ、それ以外のものの表示を省略するので、大まかな対象物の配置を提示することができる。また、拡大操作に応じて、表示範囲がより狭い範囲となった場合に、省略されていた対象物を表示させるので、類似した対象物が次第に追加されていく。したがって、複数の表示対象物の中から目的物を容易に探し出すことが可能となる。
本発明の第1実施形態における通信販売システムのシステム構成図である。 商品情報テーブルの例である。 二分木モデルの例である。 二分木モデルにおいて、各階層における代表的商品を設定した例である。 N分木モデルを用いた商品配置決定処理を示すフローチャートである。 (a)は、商品画像を配置可能な枠の設定例である。(b)は、拡大操作時の商品追加イメージである。 端末装置に表示される商品選択画面の例である。 本発明の第2実施形態における最適配置探索手法を用いた商品配置決定処理を示すフローチャートである。 商品選択画面生成処理を示すフローチャートである。 本発明の第3実施形態における加工物情報テーブルの例である。 商品情報テーブルの例である。 (a)及び(b)は、端末装置に表示される料理選択画面の例である。(c)は、端末装置に表示される商品選択画面の例である。
以下、図面を参照しつつ、本発明に係る通信販売サーバの実施形態について説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。
<第1実施形態>
まず、本発明の第1実施形態における通信販売システム100について説明する。
〔通信販売システムの構成〕
図1に、通信販売システム100のシステム構成を示す。
図1に示すように、通信販売システム100は、通信販売サーバ10と、端末装置20と、を備える。通信販売サーバ10と端末装置20とは、インターネット等の通信ネットワークNTを介してデータ通信可能に接続される。なお、端末装置20の台数については、限定されない。
通信販売サーバ10は、ネットスーパー等の通信販売において注文された商品に関する情報を管理する。例えば、通信販売サーバ10は、利用者が操作する端末装置20に対して、通信販売における複数の商品に関する商品情報を提供し、端末装置20から商品の注文を受け付ける。通信販売サーバ10は、PC、WS(Work Station)等の情報機器である。
端末装置20は、PC、スマートフォン、タブレット端末等、利用者が所有する情報機器である。
〔通信販売サーバの構成〕
次に、通信販売サーバ10の構成について、詳細に説明する。
通信販売サーバ10は、制御部11、操作部12、表示部13、記憶部14、通信部15等を備えて構成されており、各部はバスにより接続されている。
制御部11は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等から構成され、通信販売サーバ10の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、CPUは、ROMや記憶部14に記憶されている各種処理プログラムを読み出してRAMに展開し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。
操作部12は、ユーザからの操作入力を受け付け、当該操作に応じた操作信号を制御部11に出力する。例えば、操作部12は、カーソルキー、文字入力キー及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された操作信号を制御部11に出力する。
表示部13は、LCD(Liquid Crystal Display)等によって構成されており、制御部11から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。
記憶部14は、HDD(Hard Disk Drive)や不揮発性の半導体メモリ等により構成され、各種処理プログラム、当該プログラムの実行に必要なパラメーターやファイル等を記憶している。記憶部14には、端末装置20に搭載されたウェブブラウザとHTTPプロトコルによる通信を行って、ウェブブラウザに各種ウェブ画面を提供するウェブサーバとしての機能を実現させるためのウェブサーバプログラムや、ウェブサーバ上で動作し、ウェブブラウザを介して端末装置20の利用者に通信販売サービスを提供するためのアプリケーションプログラム等が記憶されている。
また、記憶部14には、商品情報テーブルT11、売り上げ実績データD11、同時購入確率データD12が記憶されている。これらの情報は、毎日更新される等、常に最新の情報が反映されることが望ましい。
図2に、商品情報テーブルT11の例を示す。
商品情報テーブルT11では、複数の商品が予め複数のカテゴリ(野菜、果物、肉、魚等)に分類されている。具体的には、商品情報テーブルT11には、カテゴリ毎に分類された商品について、商品詳細、価格が格納されている。商品詳細には、例えば、数量、ブランド(品種)、産地等が含まれる。
売り上げ実績データD11は、端末装置20からの注文毎に、利用者(購入者)、商品、個数、価格等が対応付けられた情報である。
同時購入確率データD12は、同一の注文における複数の商品の商品同士の同時購入確率を示す情報であり、例えば、売り上げ実績データD11を解析することによって得られる。例えば、コーンフレークを買った場合には、牛乳を同時に買う確率が高く、食パンを買った場合には、バターやジャムを同時に買う確率が高い。
通信部15は、通信インターフェース等により構成され、所定の通信プロトコルを用いて、通信ネットワークNTを介して外部機器との間でデータの送受信を行う。
制御部11は、記憶部14に記憶されている複数の商品を、商品同士の類似度が高いほど商品間の距離が小さくなるように配置した、二次元的な商品マップを生成する。すなわち、制御部11は、商品マップ生成手段として機能する。この商品マップは、端末装置20において、商品の画像一覧を表示させるためのものであり、近いカテゴリの商品ほど、マップ上の近い位置に配置される。
また、制御部11は、端末装置20からの拡大操作又は縮小操作に応じて、商品マップの一部又は全部を端末装置20に表示させるための画面データを生成する。すなわち、制御部11は、画面データ生成手段として機能する。例えば、拡大操作に応じて、商品マップ全体に対する表示範囲の割合は小さくなり、表示範囲に含まれる商品の数は少なくなる(表示の省略を解除する前の状態において)。また、縮小操作に応じて、商品マップ全体に対する表示範囲の割合は大きくなり、表示範囲に含まれる商品の数は多くなる(表示を省略する前の状態において)。また、上下方向・左右方向のスクロール操作に応じて、端末装置20に表示される商品マップの表示範囲が移動する。
この際、制御部11は、表示範囲に含まれる商品の数が所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する商品のうち代表的商品のみを表示させ、当該代表的商品以外の商品の表示を省略するように、画面データを生成する。
ここで、所定の値は、固定値である必要はなく、拡大率に応じて異なる値であってもよい。
また、代表的商品とは、同一カテゴリに属する商品のうち当該カテゴリを代表する商品として予め定められた商品をいう。例えば、同一カテゴリに割り当てられた商品表示数に応じて、当該カテゴリに属する商品の中から表示の優先順位の高い順に、表示数分の商品が代表的商品となる。
制御部11は、通信販売サーバ10において扱われる複数の商品の売り上げ実績を商品毎に集計する。すなわち、制御部11は、集計手段として機能する。具体的には、制御部11は、売り上げ実績データD11に基づいて、各商品の販売個数、販売合計金額等を集計する。
制御部11は、同一カテゴリに属する各商品の売り上げ実績(販売個数、販売合計金額等)に基づいて、当該各商品の表示の優先順位を決定する。例えば、制御部11は、販売個数が多い順や、販売合計金額が多い順に、各商品の表示の優先順位を決定する。
商品マップは、通常の地図と同様、縮尺の概念を有している。具体的には、拡大、縮小操作により、特定の位置に対するズームイン、ズームアウトが可能となっている。また、ある程度縮小された状態(商品マップ上の表示範囲が比較的広い状態)では、多くのカテゴリが表示されるが、画面の大きさの制約上、全ての商品を表示することはできないため、代表的商品のみを表示し、類似商品や同一カテゴリに属する他の商品については表示を省略する。そして、拡大操作により、特定のカテゴリや商品に近付く操作を行うと、省略されていた類似商品や同一カテゴリに属する他の商品が表示されるようになる。これによって、目的の商品を探す時に、カテゴリを選択して具体的な商品を見つけ出す操作を連続的に行うことが可能になる。
また、制御部11は、複数の商品の商品同士の同時購入確率(同時購入確率データD12)を取得する。すなわち、制御部11は、取得手段として機能する。商品同士の同時購入確率については、売り上げ実績データD11の全利用者分のデータから算出してもよいし、売り上げ実績データD11のうち今回の利用者(端末装置20からアクセス中の利用者)のみのデータから算出してもよいし、一般的な情報を外部機器から取得してもよい。
制御部11は、商品同士の類似度に基づく配置とは関係なく、同時購入確率が所定の値より高い商品同士が近接するように、画面データを生成する。近接とは、商品同士が隣り合う位置関係等、相互に関係があることを認識可能な程度に近いことをいう。
制御部11は、端末装置20からの操作に応じて画面データを生成し直し、当該画面データを、通信部15を介して端末装置20に送信する。
商品同士が類似しているか否かを評価するには、まず人間が「似ている」と判断するための要素の定量化が必要となる。この要素は単一的なものではなく、様々な要素が組み合わされて、類似判断に用いられる。類似判断に用いる要素の組み合わせパターンや重要な項目の重み付けについては、状況やユーザの傾向の解析により変更可能とする。通信販売サーバ10に実装する際には、各要素の選択と重み付けをパラメーター化し、状況に応じて変化させることとする。
また、類似判断の際には、これらの要素を一次元の値に変換することが望ましいため、要素毎の重み付けを用いた類似度スコアを計算し、その値により類似度を評価する。類似度スコアとして、例えば、ユークリッド距離や二乗誤差合計等が用いられる。この場合、類似度スコアが小さいほど、類似度が高くなる(似ている)。
ユークリッド距離とは、複数次元のベクトル同士の距離であり、具体的には、要素毎の値の差の2乗の和の平方根である。ここでは、「商品の類似度」を「商品の意味的距離」で評価している。例えば、二つの商品のカロリー、栄養素(タンパク質、脂質、ビタミンA、ビタミンB等)の数値の差をそれぞれ2乗し、それらの和の平方根を求めることで得られた「距離」から、類似度を評価する。評価に用いる要素は、色、大きさ、価格等、数値化できるものであれば何でもよい。ただし、実際には、概念や本質が異なる数値を一次元化しているため、数値のオーダーが違い過ぎて、値が大きい要素だけが距離に反映されてしまうという問題がある。例えば、カロリー(100kcalのオーダー)とビタミン(10mgのオーダー)を用いてユークリッド距離を求める場合、キロとミリでビタミン量が無視されてしまうので、両方を0.0〜1.0の範囲になるように正規化したり、重要な要素の重み付けをより大きくしたりすることが一般的である。
汎用商品の類似判断に用いる属性(要素)としては、例えば、登録商品カテゴリの一致(0又は1)、登録属性タグ付けの一致(0又は1)、メーカー企業の一致(0又は1)、名称の一致文字数、名称の一致位置、名称の連続一致文字列長、大きさ(体積又は三辺の長さ)、重量、色、価格、購入頻度、説明文書の単語一致数、保管温度、使用温度、原材料の一致種類数、原材料の一致量等が挙げられる。
食品の類似判断に用いる属性(要素)としては、例えば、収穫時期・旬の時期、栄養の含有量、調理の有無フラグ(0又は1)、加熱の有無フラグ(0又は1)、消費期限の期間、レシピデータのビッグデータ分析による料理に対する同時使用確率、容器種別(紙パック、ペットボトル、ビニール袋等)、遺伝子組み換えフラグ、有機食品フラグ、産地の一致、産地の距離等が挙げられる。
〔端末装置の構成〕
次に、端末装置20の構成について、詳細に説明する。
端末装置20は、制御部21、操作部22、表示部23、記憶部24、通信部25等を備えて構成されており、各部はバスにより接続されている。
制御部21は、CPU、ROM、RAM等から構成され、端末装置20の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、CPUは、ROMや記憶部24に記憶されている各種処理プログラムを読み出してRAMに展開し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。
操作部22は、ユーザからの操作入力を受け付け、当該操作に応じた操作信号を制御部21に出力する。操作部22は、表示部23に積層されたタッチパネルにより構成され、ユーザの指等によるタッチ操作の位置に応じた操作信号を制御部21に出力することとしてもよい。操作部22を介して行われる拡大操作・縮小操作としては、タッチパネル上でのピンチアウト操作・ピンチイン操作、マウスホイールの所定方向の回転操作等が挙げられる。
表示部23は、LCD等によって構成されており、制御部21から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。
記憶部24は、不揮発性の半導体メモリ等により構成され、各種処理プログラム、当該プログラムの実行に必要なパラメーターやファイル等を記憶している。記憶部24には、ウェブブラウザを実現するためのウェブブラウザプログラム等が記憶されている。
通信部25は、通信インターフェース等により構成され、所定の通信プロトコルを用いて、通信ネットワークNTを介して外部機器との間でデータの送受信を行う。また、アンテナや通信回路を有し、制御部21による制御の下で、電気通信事業者等の電話回線網や携帯電話通信網等を介して外部機器との間で無線通信を行うこととしてもよい。
〔通信販売システムにおける動作〕
次に、通信販売システム100における動作について説明する。
通信販売サーバ10において、制御部11は、通信販売サービスを提供するための準備処理として、各商品同士の類似度に基づいて、N分木モデルの階層構造を作成する。具体的には、各商品同士の類似度スコアを距離として、N分木モデルの階層構造を作成する。階層構造を作成する際には、最短距離法、最長距離法、群平均法、ウォード法、モンテカルロ法等の手法を用いる。
N分木モデルの階層構造は、例えば、毎日更新される等、常に最新の情報が反映されることが望ましい。
N分木モデルとは、木構造と呼ばれるデータ同士の関係性をグラフィカルな関係で示し、二分木や三分木のように二股以上の枝が広がって上位階層から下位階層に接続されているネットワーク構造を持つモデルである。図3に、二分木モデルの例を示す。一般的に、下位階層ほど概念的に近いもの同士が接続され、上位階層ほど概念的に遠いもの同士が接続される。つまり、上位のリンクを抜き出し、それに繋がる代表的商品を選ぶと、それぞれ異なるカテゴリの代表的商品となる。下位で繋がっている商品同士は、類似度が高いものとなる。なお、「代表的商品」としては、例えば、そのリンクの下位に繋がっている商品の中から、「売り上げが多い商品」、「画面表示時間が長い商品」、「タップ(クリック)回数が多い商品」等を選択してもよいし、ランダムに選択してもよい。
図4は、商品A〜Hを二分木モデルで分類し、各階層における代表的商品を設定した例である。図4において、商品同士が接続されている位置で、四角で囲まれた商品が「代表的商品」であり、各商品に添えられた数字が表示の優先順位である。
具体的には、商品A〜Hの代表的商品として、「商品A」が選択されている。すなわち、商品A〜Hを代表して一つだけ商品を表示する際には、「商品A」が選択される。
表示対象商品を追加する際には、商品A〜Hを、商品A〜Dと商品E〜Hの二つのカテゴリと考え、商品A〜Dの代表的商品として「商品A」が選択され、商品E〜Hの代表的商品として「商品H」が選択される。
さらに、表示対象商品を追加する際には、商品A〜Dを、商品A,Bと商品C,Dの二つのカテゴリと考え、商品C,Dの代表的商品として「商品C」が追加される。
図4において、近い位置にある商品Gと商品Hは類似度が高く、ある程度離れた位置にある商品Cと商品Hは類似度が低いと言える。
最短距離法とは、分類対象の集合から、ユークリッド距離のような距離や類似性の評価指標を用いて二分木モデルを作成する手法のうち比較的単純なものである。ペアの距離計算を全ての組み合わせに対して行い、距離が近いペアの順にリンクを張る。この操作を繰り返すことで最終的に階層化された二分木モデルが出力される。
最長距離法、群平均法、ウォード法等も、異なる距離の計算方法を用いて同様の出力を得るものであるが、距離計算の考え方や使い方にある程度違いがあり、利点と欠点がある。
利用者が通信販売サービスを利用する際に、端末装置20において、操作部22によりウェブブラウザ上から通信販売サーバ10にアクセスするためのURLが入力されると、入力されたURLが通信部25により通信販売サーバ10に送信される。
通信販売サーバ10では、通信部15により端末装置20からURLが受信されると、ウェブサーバ機能により、通信販売サービスを提供するための各種ウェブ画面の画面データが生成され、生成された画面データが通信部15を介して端末装置20に送信される。
図5は、通信販売サーバ10により実行されるN分木モデルを用いた商品配置決定処理を示すフローチャートである。
まず、制御部11は、予め定められている初期状態の商品最大表示数に応じて、N分木モデルの上位商品を選択して、端末装置20に表示させるための画面データを生成する(ステップS1)。
図6(a)に、縦7×横4の28個の商品画像を配置可能な枠(商品配置枠)の例を示す。制御部11は、この枠内に配置する商品として、N分木モデルの上位28個を選択する。制御部11は、商品配置枠に対して、選択した28個の商品を、商品同士の類似度が高いほど商品間の距離が小さくなるように配置する。
このようにして決定された商品配置は、商品同士の類似度が高いほど商品間の距離が小さくなるように配置した商品マップにおいて、表示範囲に含まれる商品の数が所定の値(商品配置枠の数)より多い場合に、同一カテゴリに属する商品のうち代表的商品のみを表示させ、当該代表的商品以外の商品の表示を省略したものに相当する。
端末装置20では、通信販売サーバ10から送信された画面データに基づいて、表示部23に商品選択画面の初期画面が表示される。
次に、制御部11は、端末装置20において拡大操作が行われたか否かを判断する(ステップS2)。具体的には、制御部11は、通信部15を介して端末装置20から拡大操作を示す情報を受信したか否かを判断する。
端末装置20において拡大操作が行われたと判断した場合には(ステップS2;YES)、制御部11は、通信部15を介して端末装置20から拡大操作の中心位置と、拡大の度合いを取得する。制御部11は、拡大操作の中心位置となる商品を中心として、拡大の度合いに応じて商品間隔を拡大させる。これにより、制御部11は、表示範囲外となった商品の数だけ、表示範囲内の未表示商品のうち上位商品を追加する(ステップS3)。
つまり、一部の商品を中心に拡大操作を行うと、周辺の商品が表示範囲(画面領域)からはみ出す分、商品配置枠が空くため、拡大により生じた隙間に、表示が省略されていた商品(例えば、N分木モデルにおいて優先順位が29位以降の商品)のうち上位の商品を追加する。
制御部11は、新たに追加される商品を、既存の表示商品のうちN分木モデルで当該追加される商品と接続される上位商品の隣に配置し、端末装置20に表示させるための画面データを生成する(ステップS4)。N分木モデルにおいて、下位の商品は、いずれかの上位の商品と接続されている。図4の例において、商品Cは上位の商品Aと接続されているため、商品Cが追加される際には、商品Aの隣(上下左右等)に配置される。
端末装置20では、通信販売サーバ10から送信された画面データに基づいて、表示部23に表示される商品選択画面が変更される。
図6(b)は、拡大操作時の商品追加イメージである。図6(a)の状態から拡大され、商品間に隙間ができた場合に、そこに下位の商品が表示されるようになる。拡大操作に伴って追加される商品は、当該商品と接続される上位の商品(例えば、図6(b)に示す商品A)の隣に配置される。
このように、拡大操作が行われる度に同様の処理が繰り返され、最終的には最下位の商品まで表示されることになる。
ステップS4の後、又は、ステップS2において、拡大操作が行われないと判断した場合には(ステップS2;NO)、制御部11は、端末装置20において縮小操作が行われたか否かを判断する(ステップS5)。具体的には、制御部11は、通信部15を介して端末装置20から縮小操作を示す情報を受信したか否かを判断する。
端末装置20において縮小操作が行われたと判断した場合には(ステップS5;YES)、制御部11は、通信部15を介して端末装置20から縮小操作の中心位置と、縮小の度合いを取得する。制御部11は、縮小操作の中心位置となる商品を中心として、縮小の度合いに応じて商品間隔を縮小させる。これにより、制御部11は、新たに表示範囲内となった商品の数だけ、表示範囲内の商品のうち下位商品の表示を省略するように、端末装置20に表示させるための画面データを生成する(ステップS6)。
つまり、一部の商品を中心に縮小操作を行うと、表示範囲外であった商品が表示範囲内に入ってくる分、商品配置枠が足りなくなるため、表示範囲内の商品のうち下位の商品を非表示とする。
端末装置20では、通信販売サーバ10から送信された画面データに基づいて、表示部23に表示される商品選択画面が変更される。
ステップS6の後、又は、ステップS5において、縮小操作が行われないと判断した場合には(ステップS5;NO)、制御部11は、記憶部14の同時購入確率データD12を参照して、端末装置20に表示中の商品と同時購入確率が所定の値より高い商品があるか否かを判断する(ステップS7)。表示中の商品と同時購入確率が所定の値より高い商品があると判断した場合には(ステップS7;YES)、制御部11は、同時購入確率が高い商品を、表示中の商品(同時購入確率が高いと判断された商品ペアのうち、既に表示されている方の商品)の隣の商品のいずれかと入れ替えるように、端末装置20に表示させるための画面データを生成する(ステップS8)。
なお、同時購入確率が高い商品を、既に配置されている商品と入れ替えるのではなく、既に配置されている商品に割り込ませて、周囲の商品を表示範囲外に押し出すようにしてもよい。
端末装置20では、通信販売サーバ10から送信された画面データに基づいて、表示部23に表示される商品選択画面が変更される。
ステップS8の後、又は、ステップS7において、表示中の商品と同時購入確率が所定の値より高い商品がないと判断した場合には(ステップS7;NO)、制御部11は、端末装置20からの操作が終了したか否かを判断する(ステップS9)。
端末装置20からの操作が終了していないと判断した場合には(ステップS9;NO)、ステップS2に戻り、処理が繰り返される。
ステップS9において、端末装置20からの操作が終了したと判断した場合には(ステップS9;YES)、N分木モデルを用いた商品配置決定処理が終了する。
図7(a)〜(c)に、端末装置20の表示部23に表示される商品選択画面の例を示す。図7(a)に示すように、トップ画面(初期状態)では、各カテゴリの代表的商品のみが表示され、その他の商品は非表示状態となっている。ここで、野菜の代表的商品として「キャベツ」が表示され、果物の代表的商品として「リンゴ」が表示されている。
図7(a)に示すキャベツ、リンゴを含む領域30を中心として拡大操作が行われると、図7(b)に示すように、非表示となっていた各カテゴリに属する商品が表示されるようになる。例えば、「野菜」というカテゴリに属する商品として、「キャベツ」に加え、「トマト」、「ニンジン」、「レタス」、「ジャガイモ」が表示されている。
さらに拡大操作が行われると、図7(c)に示すように、数量、ブランド、産地等、より詳細な商品情報が表示されるようになる。また、各商品について、価格も合わせて表示される。図7(c)に示す商品選択画面上で、利用者は、希望の商品を選択することができる。
以上説明したように、第1実施形態における通信販売サーバ10によれば、表示範囲に含まれる商品の数が所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する商品のうち代表的商品のみを表示させ、代表的商品以外の商品の表示を省略するので、表示範囲が商品マップの比較的広い範囲である場合に、代表的商品のみを表示させ、大まかな商品の配置を提示することができる。また、拡大操作に応じて、表示範囲が商品マップのより狭い範囲となった場合に、省略されていた商品を表示させるので、類似した商品が次第に追加されていく。したがって、複数の表示対象物の中から目的物を容易に探し出すことが可能となる。
例えば、利用者は、商品マップ上で大多数の商品の表示が省略されていても、キャベツであれば野菜、リンゴであれば果物、牛ステーキ肉あれば肉というように、商品のおおよそのカテゴリを商品画像から類推可能である。そして、商品マップを拡大していくと、より詳細なカテゴリに表示が移っていき、キャベツの付近にトマト、ニンジン、レタス、ジャガイモ等のその他の野菜が表示されるようになる。ここで、さらに、根菜類、葉菜類、花菜類等の分類において類似度が高い商品を表示するようにしてもよい。さらに拡大していくと、同じ野菜であっても、数量、ブランド、産地、価格等が異なる商品が表示されるようになる。
このような商品の探し方は、現実のスーパー(店舗)における商品の探し方と同様である。店舗において、顧客は、リンゴを買うときに、リンゴ自体の商品配置位置を知らなくても、果物売り場の場所を探し出すことはできる。そして、果物売り場に着いてしまえば、リンゴはすぐに見つけ出せる。さらに、リンゴの中で複数のブランドを比較したり、その他の果物の購入を検討したりする場合も考えられる。本発明は、店舗における商品の探し方に近い画面インターフェースを提供するものであり、利用者は、直感的に短時間で商品を見つけることができる。
また、同一カテゴリに属する各商品の売り上げ実績(販売個数等)に基づいて、各商品の表示の優先順位を決定することで、動的に優先順位を決定することができる。
また、同時購入確率が高い商品同士が近くに配置されることで、利用者が購入する可能性が高い商品を利用者に提案することができる。
なお、同時購入確率が高い商品同士を近くに配置するか否かを、利用者の希望に応じて、選択可能としてもよい。
<第2実施形態>
次に、本発明を適用した第2実施形態について説明する。
第2実施形態における通信販売システムは、第1実施形態に示した通信販売システム100と同様の構成であるため、図1を援用し、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第2実施形態に特徴的な構成及び処理について説明する。
第2実施形態では、第1実施形態と商品配置の決定方法が異なる。第2実施形態では、商品配置を決定する際に、最適配置探索手法を用いる。
図8は、通信販売サーバ10により実行される最適配置探索手法を用いた商品配置決定処理を示すフローチャートである。この処理は、予め定められた複数の拡大率に応じた商品配置(レイアウト)を生成しておく処理である。
第2実施形態において、拡大率とは、表示範囲に対する商品マップ全体の長さにおける割合をいう。例えば、商品マップ全体が表示範囲にちょうど収まる状態、すなわち、記憶部14に記憶されている全ての商品(ただし、これらの商品のうち表示が省略されるものもある。)が表示範囲にちょうど収まる状態を、拡大率100%とする。また、地図の縮尺を変更する場合と同様、長さにおいて商品マップ全体が表示範囲の2倍(面積では4倍)の状態、すなわち、記憶部14に記憶されている全ての商品のうち1/4程度の商品(ただし、これらの商品のうち表示が省略されるものもある。)が表示範囲に含まれる状態を、拡大率200%とする。
まず、制御部11は、複数の拡大率のうちいずれかの拡大率を処理対象として設定する(ステップS11)。
次に、制御部11は、設定された拡大率に応じた商品数を決定し、商品数分の商品画像が配置される商品配置枠を定義する(ステップS12)。ここでは、枠の位置だけが決まった状態である。例えば、拡大率100%で縦7×横4=28個の商品配置枠である場合、拡大率200%では縦14×横8=112個の商品配置枠が用意される。
次に、制御部11は、商品数に応じて、表示の優先順位の高い商品を選択する(ステップS13)。つまり、制御部11は、商品配置枠に配置される代表的商品を抽出する。
次に、制御部11は、選択された優先順位の高い商品を商品配置枠に割り振る(ステップS14)。具体的には、モデルとして、処理対象の拡大率において、表示される商品同士の距離(商品配置枠に配置される候補位置間の距離)を、当該商品同士の類似度スコア(ユークリッド距離等)で重み付けして足し合わせ、その合計値(配置スコア)を計算する。この計算を全ての配置パターンで実施し、最も配置スコアが良い配置パターンを選択する。類似度が高い商品同士が近いほど、この合計値は小さい値となり、類似度が高い商品同士が遠いほど、合計値は大きくなる。合計値が小さい値であるほど望ましい配置パターンであると言える。
次に、制御部11は、予め商品配置を用意すべき複数の拡大率に対し、全ての拡大率について処理が終了したか否かを判断する(ステップS15)。複数の拡大率の中で、処理が終了していない拡大率があると判断した場合には(ステップS15;NO)、ステップS11に戻り、未処理の拡大率について、処理が繰り返される。
ステップS15において、全ての拡大率について処理が終了したと判断した場合には(ステップS15;YES)、最適配置探索手法を用いた商品配置決定処理が終了する。
以上の処理により、拡大率毎に、当該拡大率に応じた数の商品配置枠に、商品同士の類似度が高いほど商品間の距離が小さくなるように、複数の商品が配置された商品配置が生成される。これらの商品配置は、商品同士の類似度が高いほど商品間の距離が小さくなるように配置した商品マップにおいて、拡大率(商品配置枠)に応じた代表的商品のみを表示させ、代表的商品以外の商品の表示を省略したものに相当する。すなわち、最適配置探索手法を用いた商品配置決定処理は、商品マップから、拡大率(商品配置枠)に応じて、表示する商品・表示を省略する商品を適宜選択しておく処理である。
上記処理により求められた商品配置は、拡大率と対応付けられて、記憶部14に記憶される。また、拡大率を切り替える閾値についても、予め定められており、記憶部14に記憶されている。拡大率毎の商品配置は、例えば、毎日更新される等、常に最新の情報が反映されることが望ましい。
ただし、商品数が多くなると、配置の組み合わせが指数関数的に増大するため、ステップS14で、全ての組み合わせについて計算することは不可能に近くなる。その場合、グリーディ法、モンテカルロ法等による局所探索アルゴリズムを用いて、局所的な最適配置を見つけることとする。
グリーディ法(貪欲法)とは、全ての組み合わせの評価関数を計算するには組み合わせの数が多過ぎて計算がほぼ不可能な場合に、限られた計算量で局所最適パラメーターを推定する手法である。手順は最短距離法に近く、今回のモデルでは、いずれかの商品をいずれかの位置に一つ配置した場合に対する配置スコアを計算する。これを全ての商品と位置のペアで計算し、その中で最も配置スコアが良い商品と位置の組み合わせを一つ選び、配置を決定する。この操作を何度も繰り返して全ての位置に商品が配置されるまで行うことで、適した配置結果を得ることができる。「その時点で最も優れた選択のみ行う点」が特徴で、全体としての最適配置を考えないため計算量が少なくて済むが、結果が総合的に良い結果になるとは限らず、目先のスコアだけで選ぶ点で貪欲(グリーディ)であるとされる。
モンテカルロ法とは、グリーディ法と同じく有限の試行回数で最適なパラメーターを探索する手法である。相違点は、グリーディ法は決定論的に一つの解が定まるが、モンテカルロ法は評価関数を確率分布と見なし、その確率に沿ってランダム操作を繰り返すことで最適組み合わせを探索する。グリーディ法の問題点として、常に現状の最適値だけを選び、全体のパラメーターを探索しないために、本来の最適解とは大きく異なる場合がある。モンテカルロ法は、常に最適値を選択するのではなく、確率が高いものを選びながら低いものもたまに選ぶというランダム操作を行うため、探索範囲をより広く行うことができ、複雑なパラメーター探索を行うことができる点で優れる。
図9は、通信販売サーバ10により実行される商品選択画面生成処理を示すフローチャートである。この処理は、端末装置20からの操作に応じて端末装置20に提供する画面データを生成する処理である。
まず、制御部11は、予め定められている初期状態の拡大率に対応する商品配置に基づいて、端末装置20に表示させるための画面データを生成する(ステップS21)。例えば、拡大率100%の場合には、縦7×横4=28個の商品配置枠に対して割り振られた商品配置を用いて、画面データを生成する。
端末装置20では、通信販売サーバ10から送信された画面データに基づいて、表示部23に商品選択画面の初期画面が表示される。
次に、制御部11は、端末装置20において拡大操作又は縮小操作が行われたか否かを判断する(ステップS22)。具体的には、制御部11は、通信部15を介して端末装置20から拡大操作又は縮小操作を示す情報を受信したか否かを判断する。
端末装置20において拡大操作又は縮小操作が行われたと判断した場合には(ステップS22;YES)、制御部11は、端末装置20から拡大操作又は縮小操作の中心位置と、拡大又は縮小の度合いを取得する。そして、制御部11は、拡大操作又は縮小操作により、拡大率を切り替えるための閾値を跨いだか否かを判断する(ステップS23)。具体的には、制御部11は、拡大又は縮小の度合いに対応する変更後の拡大率を取得し、変更前の拡大率から変更後の拡大率への変更により、閾値を跨いだか否かを判断する。
拡大率を切り替える閾値を跨いだと判断した場合には(ステップS23;YES)、制御部11は、拡大率を切り替え、拡大率に対応する商品配置に基づいて、端末装置20に商品を表示させるための画面データを生成する(ステップS24)。具体的には、制御部11は、拡大操作又は縮小操作の中心位置に基づいて、拡大率毎に準備されている商品配置から表示範囲を決定し、商品表示を切り替える。例えば、拡大率100%から拡大率200%に拡大された場合には、縦14×横8=112個の商品配置枠に対して割り振られた商品配置のうち、指定された位置を中心とした縦7×横4=28個の商品配置を用いて、画面データを生成する。
端末装置20では、通信販売サーバ10から送信された画面データに基づいて、表示部23に表示される商品選択画面が変更される。
ステップS24の後、ステップS22において、拡大操作も縮小操作も行われないと判断した場合(ステップS22;NO)、又は、ステップS23において、拡大率を切り替える閾値を跨がないと判断した場合には(ステップS23;NO)、制御部11は、端末装置20からの操作が終了したか否かを判断する(ステップS25)。
端末装置20からの操作が終了しないと判断した場合には(ステップS25;NO)、ステップS22に戻り、処理が繰り返される。
ステップS25において、端末装置20からの操作が終了したと判断した場合には(ステップS25;YES)、商品選択画面生成処理が終了する。
以上説明したように、第2実施形態における通信販売サーバ10によれば、第1実施形態と同様、表示範囲に含まれる商品の数が所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する商品のうち代表的商品のみを表示させ、代表的商品以外の商品の表示を省略するので、表示範囲が商品マップの比較的広い範囲である場合に、代表的商品のみを表示させ、大まかな商品の配置を提示することができる。また、拡大操作に応じて、表示範囲が商品マップのより狭い範囲となった場合に、省略されていた商品を表示させるので、類似した商品が次第に追加されていく。したがって、複数の表示対象物の中から目的物を容易に探し出すことが可能となる。
なお、第2実施形態においても、第1実施形態と同様、類似度に基づく配置とは関係なく、同時購入確率が高い商品同士が近接するような表示方法を、併せて用いてもよい。
<第3実施形態>
次に、本発明を適用した第3実施形態について説明する。
第3実施形態における通信販売システムは、第1実施形態に示した通信販売システム100と同様の構成であるため、図1を援用し、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第3実施形態に特徴的な構成及び処理について説明する。
第3実施形態では、第1実施形態や第2実施形態と同様の表示方法を、商品を購入する目的(加工物)を選択する機能として利用する。具体的には、二次元マップに、ネットスーパーにおいて販売される商品(材料)ではなく、料理一覧を表示する。この料理は、ネットスーパーで販売されているものである必要はない。例えば、料理種別(和食、洋食、中華、イタリアン等)、材料の一致、色等によって類似度を評価し、類似料理同士を近くに表示し、拡大縮小によって料理一覧の詳細度を変化させる。目的の料理が選択されると、その料理の材料となる商品一覧を表示し、購入できるようにする。
通信販売サーバ10は、利用者が操作する端末装置20に対して、通信販売における複数の商品に関する商品情報や、各商品を材料として加工される複数の加工物に関する加工物情報を提供し、端末装置20から商品の注文を受け付ける。
通信販売サーバ10の記憶部14には、商品情報テーブルT11に代えて、加工物情報テーブルT21(図10参照)及び商品情報テーブルT22(図11参照)が記憶されている。
図10に、加工物情報テーブルT21の例を示す。
加工物情報テーブルT21では、複数の加工物(料理)が予め複数のカテゴリ(和食、洋食、中華、イタリアン等)に分類されている。具体的には、加工物情報テーブルT21には、カテゴリ毎に分類された加工物(料理)について、加工物の材料となる複数の商品が格納されている。例えば、「和食」というカテゴリに分類される「肉じゃが」という加工物の材料は、ジャガイモ、ニンジン、タマネギ、肉等である。
図11に、商品情報テーブルT22の例を示す。
商品情報テーブルT22には、各商品について、商品詳細、価格が格納されている。
制御部11は、記憶部14に記憶されている複数の加工物を、加工物同士の類似度が高いほど加工物間の距離が小さくなるように配置した、二次元的な加工物マップを生成する。すなわち、制御部11は、加工物マップ生成手段として機能する。この加工物マップは、端末装置20において、加工物の画像一覧を表示させるためのものであり、近いカテゴリの加工物ほど、マップ上の近い位置に配置される。
また、制御部11は、端末装置20からの拡大操作又は縮小操作に応じて、加工物マップの一部又は全部を端末装置20に表示させるための画面データを生成する。すなわち、制御部11は、画面データ生成手段として機能する。
この際、制御部11は、表示範囲に含まれる加工物の数が所定の値より多い場合には、同一カテゴリに属する加工物のうち代表的加工物のみを表示させ、当該代表的加工物以外の加工物の表示を省略するように、画面データを生成する。
ここで、所定の値は、固定値である必要はなく、拡大率に応じて異なる値であってもよい。
また、代表的加工物とは、同一カテゴリに属する加工物のうち当該カテゴリを代表する加工物として予め定められた加工物をいう。例えば、同一カテゴリに割り当てられた加工物表示数に応じて、当該カテゴリに属する加工物の中から表示の優先順位の高い順に、表示数分の加工物が代表的加工物となる。
制御部11は、端末装置20からの加工物の選択操作に応じて、当該選択された加工物の材料となる複数の商品を記憶部14から取得し、当該取得された複数の商品を端末装置20に表示させるための画面データ(第2画面データ)を生成する。すなわち、制御部11は、第2画面データ生成手段として機能する。具体的には、制御部11は、記憶部14の加工物情報テーブルT21を参照して、選択された加工物の材料となる複数の商品を特定し、記憶部14の商品情報テーブルT22を参照して、特定された各商品(材料)に対応する商品情報(商品詳細、価格)を取得する。
制御部11は、端末装置20からの操作に応じて画面データを生成し直し、当該画面データを、通信部15を介して端末装置20に送信する。
加工物マップの生成及び加工物の表示方法については、第1実施形態又は第2実施形態における商品マップの生成及び商品の表示方法と同様であるため、詳細な処理については、説明を省略する。料理(加工物)の表示の優先順位については、料理の人気ランキング等に基づいて決定されることとしてもよい。
図12(a)及び(b)に、端末装置20の表示部23に表示される料理選択画面の例を示す。図12(a)に示すように、トップ画面(初期状態)では、各カテゴリの代表的料理(代表的加工物)のみが表示され、その他の料理は非表示状態となっている。ここで、和食の代表的料理として「肉じゃが」が表示され、洋食の代表的料理として「ハンバーグ」が表示され、中華の代表的料理として「麻婆豆腐」が表示されている。
図12(a)に示す肉じゃがを含む領域40を中心として拡大操作が行われると、図12(b)に示すように、非表示となっていた各カテゴリに属する料理が表示されるようになる。例えば、「和食」というカテゴリに属する料理として、「肉じゃが」に加え、「かぼちゃの煮物」、「煮魚」、「すき焼き」、「牛丼」等が表示されている。
ここで、「肉じゃが」に対する選択操作(タップ、クリック等)が行われると、図12(c)に示すように、端末装置20の表示部23に商品選択画面が表示される。商品選択画面には、肉じゃがの材料となる商品について、詳細な商品情報(例えば、数量、ブランド、産地、価格等)が表示される。利用者は、この中から希望の商品を選択し、選択した商品を注文することができる。
以上説明したように、第3実施形態における通信販売サーバ10によれば、表示範囲に含まれる加工物の数が所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する加工物のうち代表的加工物のみを表示させ、代表的加工物以外の加工物の表示を省略するので、表示範囲が加工物マップの比較的広い範囲である場合に、代表的加工物のみを表示させ、大まかな加工物の配置を提示することができる。また、拡大操作に応じて、表示範囲が加工物マップのより狭い範囲となった場合に、省略されていた加工物を表示させるので、類似した加工物が次第に追加されていく。したがって、複数の表示対象物の中から目的物を容易に探し出すことが可能となる。
また、端末装置20からの加工物の選択操作に応じて、選択された加工物の材料となる複数の商品を端末装置20に表示させるので、加工物の材料を容易に探し出すことが可能となる。これにより、目的ベースで必要な商品をまとめて短時間で見つけることができるようになる。
なお、料理の分類については、和食・洋食・中華等の分類に限定されず、煮物・揚げ物・炒め物等の調理法による分類や、卵料理・肉料理・魚料理等の主な材料による分類であってもよい。
また、第3実施形態では、加工物として料理を例にして説明したが、布・皮・手芸パーツから加工される物や、木工・金工により加工される物等であってもよい。
なお、上記各実施形態における記述は、本発明に係る通信販売サーバの例であり、これに限定されるものではない。装置を構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
例えば、上記各実施形態では、図7(a)〜(c)、図12(a)〜(c)において、商品名や加工物名を表示する場合を図示したが、商品や加工物の写真、記号等を表示することとしてもよい。
10 通信販売サーバ
11 制御部
14 記憶部
15 通信部
20 端末装置
21 制御部
22 操作部
23 表示部
24 記憶部
25 通信部
100 通信販売システム
NT 通信ネットワーク
T11 商品情報テーブル
T21 加工物情報テーブル
T22 商品情報テーブル
D11 売り上げ実績データ
D12 同時購入確率データ

Claims (2)

  1. 通信ネットワークを介して接続される端末装置に対して、複数の商品に関する商品情報を提供する通信販売サーバであって、
    前記複数の商品が予め複数のカテゴリに分類されて記憶されている記憶手段と、
    前記記憶手段に記憶されている複数の商品を、商品同士の類似度が高いほど商品間の距離が小さくなるように配置した、二次元的な商品マップを生成する商品マップ生成手段と、
    前記端末装置からの拡大操作又は縮小操作に応じて、前記商品マップの一部又は全部を前記端末装置に表示させるための画面データを生成する画面データ生成手段と、
    前記複数の商品の売り上げ実績を商品毎に集計する集計手段と、
    を備え、
    前記画面データ生成手段は、
    表示範囲に含まれる商品の数が所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する商品のうち代表的商品のみを表示させ、当該代表的商品以外の商品の表示を省略するように、前記画面データを生成し、
    前記同一カテゴリに属する各商品の売り上げ実績に基づいて、当該各商品の表示の優先順位を決定することを特徴とする通信販売サーバ。
  2. 通信ネットワークを介して接続される端末装置に対して、複数の商品に関する商品情報を提供する通信販売サーバであって、
    前記複数の商品が予め複数のカテゴリに分類されて記憶されている記憶手段と、
    前記記憶手段に記憶されている複数の商品を、商品同士の類似度が高いほど商品間の距離が小さくなるように配置した、二次元的な商品マップを生成する商品マップ生成手段と、
    前記端末装置からの拡大操作又は縮小操作に応じて、前記商品マップの一部又は全部を前記端末装置に表示させるための画面データを生成する画面データ生成手段と、
    前記複数の商品の商品同士の同時購入確率を取得する取得手段と、
    を備え、
    前記画面データ生成手段は、
    表示範囲に含まれる商品の数が第1の所定の値より多い場合に、同一カテゴリに属する商品のうち代表的商品のみを表示させ、当該代表的商品以外の商品の表示を省略するように、前記画面データを生成し、
    商品同士の類似度に基づく配置とは関係なく、同時購入確率が第2の所定の値より高い商品同士が近接するように、前記画面データを生成することを特徴とする通信販売サーバ。
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