JP6900532B1 - 映画推奨装置、映画推奨方法、及び映画推奨プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが映画館に来館したという実際の行動を考慮して、そのユーザに推奨する映画を決定することが可能な映画推奨装置、映画推奨方法及び映画推奨プログラムを提供する。【解決手段】情報提供システムＳにおいて、情報提供サーバは、複数の映画館それぞれについて、映画館を識別する情報と、複数の映画のうち、映画館で上映される映画を識別する情報と、を含む映画館情報を記憶する記憶部から、映画館情報を取得し、複数の映画館のうち何れかに推奨先ユーザが来館したことを示す来館情報であって、推奨先ユーザが来館した来館映画館を示す来館情報を取得し、取得した映画館情報及び取得した来館情報に基づいて、複数の映画の中から、推奨先ユーザに推奨する映画を決定する。【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザに映画を推奨する方法の技術分野に関する。

従来、映画や映画館をユーザに推奨する技術が知られている。係る技術においては、推奨する映画や映画館の決定に、コンピュータネットワーク上においてユーザにより入力された情報や、コンピュータネットワーク上におけるユーザの行動の履歴等が往々に用いられている。

例えば、特許文献１には、ユーザにより入力された場所からユーザが指定することができる半径内の映画館のリストを表示することが開示されている。また、特許文献１には、ＤＶＤレンタルにおいて、ユーザがレコメンデーションをクリックすると、以前のレンタルに基づき、ユーザ向けに映画のＤＶＤが推奨されることが開示されている（段落［０１３５］〜［０１４１］）。

特許第５０３２３１１号公報

映画館で上映される映画を鑑賞するためには、ユーザは、その映画館に足を運ぶ必要がある。この点において、映画館での映画鑑賞は、動画配信やレンタルを利用した映画鑑賞にはないプロセスを要する。そうしたプロセスを伴う映画鑑賞をユーザに推奨するためには、推奨の根拠の少なくとも一つとして相応の情報が必要になるものと考えられる。しかしながら、従来の技術において用いられている情報では、その根拠としては不十分であった。その理由は、従来の技術においては、コンピュータネットワーク上で入手可能なユーザに関する情報が用いられるものの、それらの情報は、実際にユーザが映画館に来館したという事実とは関連性がないからである。例えば動画配信等でユーザ映画を鑑賞した事実をネットワーク上におけるユーザの履歴から特定することができたとしても、それは、実際に映画館に足を運んで映画鑑賞することと同一視することはできない。

本願発明は以上の点に鑑みてなされてものであり、その課題の一例は、ユーザが映画館に来館したという実際の行動を考慮して、そのユーザに推奨する映画を決定することが可能な映画推奨装置、映画推奨方法、及び映画推奨プログラムを提供することである。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、複数の映画館それぞれについて、前記映画館を識別する情報と、複数の映画のうち、前記映画館で上映される映画を識別する情報と、を含む映画館情報を記憶する記憶手段から、前記映画館情報を取得する映画情報取得手段と、前記複数の映画館のうち何れかに推奨先ユーザが来館したことを示す来館情報であって、前記推奨先ユーザが来館した来館映画館を示す来館情報を取得する来館情報取得手段と、前記取得された映画館情報及び前記取得された来館情報に基づいて、前記複数の映画の中から、前記推奨先ユーザに推奨する映画を決定する決定手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、映画館に関する映画館情報と、ユーザが来館した映画館を示す来館情報と、に基づいて、推奨する映画が決定される。従って、ユーザが映画館に来館したという実際の行動を考慮して、そのユーザに推奨する映画を決定することができる。

請求項２に記載の発明は、前記来館情報取得手段は、前記来館映画館で発券された映画チケットが撮影されることにより得られる画像データを、前記推奨先ユーザが利用する端末装置から取得し、前記取得された画像データに対する画像処理に基づいて、前記来館情報を取得することを特徴とする。

この発明によれば、映画館で発券された映画のチケットの画像データに基づいて、ユーザがその映画館に来館したことを示す来館情報が取得される。従って、ユーザが映画を見るために映画館に来館したという事実を適切に特定することができる。

請求項３に記載の発明は、前記複数の映画のうち、前記推奨先ユーザにより予め選択された映画及び映画館の少なくとも何れか一方を示すユーザ映画情報を取得するユーザ映画情報取得手段を更に備え、前記来館情報取得手段は、前記画像処理に基づいて前記画像データから認識された情報と、前記取得されたユーザ映画情報と、の比較に基づいて、前記来館情報を取得することを特徴とする。

この発明によれば、チケットの画像データに基づいて、ユーザが来館した事実を特定しようとする場合に、ユーザが来館した映画館又はユーザが映画館で見る映画が、そのユーザにより予め選択された映画館又は映画に限定される。従って、画像データから、予め選択された映画館及び映画の少なくとも何れか一方の名称を認識すればよいので、名称の認識精度を向上させることができる。従って、来館情報の認識精度を向上させることができる。

請求項４に記載の発明は、前記来館情報は、前記複数の映画のうち、前記来館映画館で前記推奨先ユーザが見る鑑賞映画を更に示し、前記記憶手段は、前記複数の映画それぞれについて、前記映画のジャンルを示すジャンル情報を更に記憶し、前記映画情報取得手段は、前記記憶手段から前記ジャンル情報を更に取得し、前記決定手段は、前記鑑賞映画のジャンルに基づいて、前記推奨する映画を決定することを特徴とする。

この発明によれば、ユーザが見る映画のジャンルに基づいて、推奨する映画が決定される。ユーザが見る映画のジャンルは、例えばユーザの嗜好や属性を示すので、推奨する映画を適切に決定することができる。

請求項５に記載の発明は、前記決定手段は、前記鑑賞映画のジャンルと同一のジャンルに属する他の映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする。

この発明によれば、ユーザが見る映画のジャンルと同一のジャンルの映画が推奨されるので、ユーザが、推奨される映画を見に映画館へ行く蓋然性を高めることができる。

請求項６に記載の発明は、前記来館情報取得手段は、前記推奨先ユーザを含む複数のユーザそれぞれについて、前記複数の映画館のうち何れかの映画館に前記ユーザが来館したことを示す前記来館情報であって、前記ユーザが来館した映画館で前記ユーザが見る映画を示す前記来館情報を取得し、前記取得された来館情報、及び前記取得されたジャンル情報に基づいて、前記複数のユーザそれぞれの属性を推定する鑑賞属性推定手段を更に備え、前記決定手段は、前記複数のユーザのうち、前記推奨先ユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする。

この発明によれば、ユーザが見る映画のジャンルに応じて、そのユーザの属性が推定される。そして、ユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画が、推奨する映画に決定される。鑑賞する映画のジャンルの傾向が同一又は類似するユーザは、同一の属性を有する蓋然性が高い。そして、同一の属性を有するユーザは、同一の映画を見る蓋然性が高い。従って、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

請求項７に記載の発明は、前記来館情報取得手段は、前記複数のユーザそれぞれについて、前記複数の映画館のうち何れかの映画館に前記ユーザが来館したことを示す前記来館情報であって、前記ユーザが来館した映画館で前記ユーザが見る映画を示す前記来館情報を取得し、コンピュータネットワーク上における複数のユーザそれぞれの行動履歴と、前記取得された来館情報と、に基づいて、前記複数の映画のうち少なくとも一の映画について、前記一の映画を見るユーザがとる傾向がある行動を特定する行動特定手段と、前記一の映画のジャンルと前記特定された行動とに関連付けられる新たなジャンルを示す前記ジャンル情報を、前記記憶手段に記憶させる記憶制御手段と、を更に備え、前記決定手段は、前記鑑賞映画について前記新たなジャンルを示す前記ジャンル情報が前記記憶手段に記憶されている場合、前記新たなジャンルに基づいて、前記推奨する映画を決定することを特徴とする。

この発明によれば、或る映画を見るユーザに特定の行動の傾向が見られる場合、その映画の本来のジャンルに、その行動が付加されることで、新たなジャンルが生じる。ジャンルは、映画が有する属性の一つである。その映画を見るユーザがコンピュータネットワーク上においてとる傾向がある行動も、その映画の属性となる可能性がある。ジャンルという属性を別の属性で限定することで生じる新たなジャンルを用いることで、推奨する映画をより適切に決定することができる。

請求項８に記載の発明は、前記記憶手段に記憶される前記映画館情報は、前記映画館の位置を示す映画館位置情報を更に含み、前記推奨先ユーザの位置を示すユーザ位置情報を取得する位置情報取得手段を更に備え、前記決定手段は、前記推奨先ユーザの位置及び前記来館映画館の位置に基づいて、前記複数の映画館のうち何れの映画館で上映される映画を推奨するかを決定することを特徴とする。

この発明によれば、ユーザの位置及び映画館の位置に基づいて、何れの映画館で上映される映画を推奨するかが決定される。従って、ユーザにとって利便性が高い映画館で上映される映画を推奨することができるので、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

請求項９に記載の発明は、前記位置情報取得手段は、前記推奨先ユーザの最新の位置と、前記推奨先ユーザの位置の履歴と、のうち少なくとも何れか一方を示す前記ユーザ位置情報を取得することを特徴とする。

この発明によれば、ユーザが現在行きやすい映画館又は普段行きやすい映画館で上映される映画を推奨することができる。

請求項１０に記載の発明は、コンピュータネットワーク上における前記推奨先ユーザの行動履歴を取得する行動履歴取得手段と、前記取得された推奨先ユーザの行動履歴に基づいて、前記推奨先ユーザの属性を推定する行動属性推定手段と、を更に備え、前記決定手段は、前記推定された属性に応じた映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする。

この発明によれば、ユーザがとる行動によって、そのユーザの属性が推定される。そして、ユーザの属性に応じた映画が推奨される。ユーザがとる行動は、そのユーザの属性を示す場合がある。ユーザの行動から推定される属性に応じた映画が推奨されるので、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

請求項１１に記載の発明は、前記行動履歴取得手段は、前記コンピュータネットワーク上における前記推奨先ユーザを含む複数のユーザそれぞれの前記行動履歴を取得し、前記行動属性推定手段は、前記複数のユーザそれぞれの属性を推定し、前記来館情報取得手段は、前記複数のユーザそれぞれについて、前記複数の映画館のうち何れかの映画館に前記ユーザが来館したことを示す前記来館情報であって、前記ユーザが来館した映画館で前記ユーザが見る映画を示す前記来館情報を取得し、前記決定手段は、前記複数のユーザのうち、前記推奨先ユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする。

この発明によれば、行動履歴に基づいて推定されたユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画が、推奨する映画に決定される。行動の傾向が同一又は類似するユーザは、同一の属性を有する蓋然性が高い。そして、同一の属性を有するユーザは、同一の映画を見る蓋然性が高い。従って、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

請求項１２に記載の発明は、前記来館情報は、前記複数の映画のうち、前記来館映画館で前記推奨先ユーザが見る鑑賞映画を更に示し、前記来館情報取得手段は、前記推奨先ユーザを含む複数のユーザそれぞれについて、前記ユーザが来館した映画館と、前記ユーザが来館した映画館で前記ユーザが見る映画と、前記映画を見るために前記ユーザに割り当てられた座席と、を示す前記来館情報を取得し、前記決定手段は、前記複数のユーザの中に、前記推奨先ユーザに割り当てられた座席に隣接する座席が割り当てられた隣接ユーザが存在する場合、前記隣接ユーザが見たことがある映画のうち、前記鑑賞映画と異なる映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする。

この発明によれば、映画を見るために推奨先のユーザが座る座席の隣に座る他のユーザが見たことがある映画が、推奨先のユーザに推奨される。推奨先のユーザの隣に座る他のユーザは、推奨先のユーザの知人である可能性がある。推奨先のユーザは、知人からの影響を受ける可能性があるので、推奨先のユーザが、知人が見たことがある映画を見る可能性がある。従って、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

請求項１３に記載の発明は、前記推奨先ユーザの知人を示す知人情報を取得する知人情報取得手段を更に備え、前記決定手段は、前記隣接ユーザが、前記取得された知人情報により示される知人である場合に、前記隣接ユーザが見たことがある映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする。

この発明によれば、推奨先のユーザが座る座席の隣に座る他のユーザが知人であることを適切に特定することができる。

請求項１４に記載の発明は、前記来館情報は、前記複数の映画のうち、前記来館映画館で前記推奨先ユーザが見る鑑賞映画と、前記鑑賞映画の上映時間と、を更に示し、前記来館映画館の周辺で商品及びサービスの少なくとも何れか一方を提供する複数の場所それぞれの営業時間を示す営業時間情報を取得する営業時間情報取得手段と、前記取得された営業時間情報に基づいて、前記複数の場所のうち、前記鑑賞映画の上映時間外に利用可能な場所を、前記推奨先ユーザに推奨する処理を実行する場所推奨手段と、を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、ユーザが来館した映画館の周辺にある場所が、そのユーザに推奨される。推奨される場所は、ユーザが見る映画の上映時間外に利用可能な場所である。ユーザは、来館した映画館の周辺にある場所を利用する可能性がある。上映時間中は映画を鑑賞するので、ユーザは、営業時間が映画の上映時間外の時間を含む場所を利用しやすい。従って、推奨された場所をユーザが利用する蓋然性を高めることができる。

請求項１５に記載の発明は、前記決定手段は、前記来館映画館及び前記複数の映画館のうち前記来館映画館から相対的に近い映画館の少なくとも何れか一方で上映される映画を、前記推奨先ユーザに推奨する映画に決定することを特徴とする。

この発明によれば、ユーザが来館したことがある映画館又はその映画館から相対的に近い映画館で上映される映画が推奨される。ユーザは、映画を見るために、同じ映画館に行く蓋然性が高い。また、ユーザは、ユーザが来館したことがある映画館から近い映画館にも行く蓋然性も高い。従って、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

請求項１６に記載の発明は、前記決定手段は、前記複数の映画館のうち、前記推奨先ユーザに推奨する映画館と、前記推奨する映画館で上映される映画のうち、前記推奨先ユーザに推奨する映画と、を決定することを特徴とする。

この発明によれば、何れの映画館で何れの映画を見るかを推奨することができる。

請求項１７に記載の発明は、コンピュータにより実行される映画推奨方法において、複数の映画館それぞれについて、前記映画館を識別する情報と、複数の映画のうち、前記映画館で上映される映画を識別する情報と、を含む映画館情報を記憶する記憶手段から、前記映画館情報を取得する映画情報取得ステップと、前記複数の映画館のうち何れかに推奨先ユーザが来館したことを示す来館情報であって、前記推奨先ユーザが来館した来館映画館を示す来館情報を取得する来館情報取得ステップと、前記取得された映画館情報及び前記取得された来館情報に基づいて、前記複数の映画の中から、前記推奨先ユーザに推奨する映画を決定する決定ステップと、を含むことを特徴とする。

請求項１８に記載の発明は、コンピュータを、複数の映画館それぞれについて、前記映画館を識別する情報と、複数の映画のうち、前記映画館で上映される映画を識別する情報と、を含む映画館情報を記憶する記憶手段から、前記映画館情報を取得する映画情報取得手段と、前記複数の映画館のうち何れかに推奨先ユーザが来館したことを示す来館情報であって、前記推奨先ユーザが来館した来館映画館を示す来館情報を取得する来館情報取得手段と、前記取得された映画館情報及び前記取得された来館情報に基づいて、前記複数の映画の中から、前記推奨先ユーザに推奨する映画を決定する決定手段と、として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザが映画館に来館したという実際の行動を考慮して、そのユーザに推奨する映画を決定することができる。

一実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成の一例を示す図である。 （ａ）は、お得情報一覧画面１００の表示例を示す図である。（ｂ）は、登録確認ウインドウ１１０の表示例を示す図である。（ｃ）は、ユーザお得情報一覧画面１２０の表示例を示す図である。 チケットの半券の撮影からポイント付与までの様子の一例を示す図である。 一実施形態に係る情報提供サーバ１の概要構成の一例を示すブロック図である。 データベースに記憶される内容の一例を示す図である。 一実施形態に係る情報提供サーバ１のシステム制御部１１における機能ブロックの一例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、推奨する映画の決定例を示す図である。 推奨する映画の決定例を示す図である。 情報提供システムＳの動作例を示すシーケンス図である。 情報提供サーバ１のシステム制御部１１による推奨映画決定処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成の一例を示す図である。 （ａ）は、オンラインショッピングサーバ３に備えられるデータベースに記憶される内容の一例を示す図である。（ｂ）は、変換ＤＢ１４ｈ及び行動属性ＤＢ１４ｉに記憶される内容の一例を示す図である。 推奨する映画の決定例を示す図である。 情報提供サーバ１のシステム制御部１１による推奨映画決定処理の一例を示すフローチャートである。 推奨する映画の決定例を示す図である。 情報提供サーバ１のシステム制御部１１による推奨映画決定処理の一例を示すフローチャートである。 鑑賞属性ＤＢ１４ｊに記憶される内容の一例を示す図である。 推奨する映画の決定例を示す図である。 情報提供サーバ１のシステム制御部１１による推奨映画決定処理の一例を示すフローチャートである。 新ジャンルＤＢ１４ｋに記憶される内容の一例を示す図である。 新たなジャンルの生成例を示す図である。 情報提供サーバ１のシステム制御部１１によるジャンル細分化処理の一例を示すフローチャートである。 家族ＤＢ１４ｌに記憶される内容の一例を示す図である。 映画館内における座席の配置と、ユーザが座る座席の一例を示す図である。 情報提供サーバ１のシステム制御部１１による推奨映画決定処理の一例を示すフローチャートである。 施設ＤＢ１４ｍに記憶される内容の一例を示す図である。 （ａ）は、映画館の周囲にある施設の例を示す図である。（ｂ）は、推奨する施設の決定例を示す図である。 情報提供サーバ１のシステム制御部１１による施設推奨処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。以下に説明する実施形態は、映画に関するお得な情報をユーザに提供し、その映画のチケットを映画館で受け取ったユーザに対して特典を付与する情報提供システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。お得情報は、映画館で特定の映画を鑑賞することを推奨する情報であり、映画を鑑賞するユーザに対して特典が付与されることを示す情報である。付与される特典は、例えば映画のチケットを購入する際に、そのチケットとの交換価値があるものであってもよい。或いは、特典は、実店舗又は所定のウェブサイトにおいてユーザが商品又はサービスを購入する際に、そのチケットとの交換価値があるものであってもよい。従って、付与される特典は、金銭的又は貨幣的な性質を有してもよい。特典の例として、ポイント、キャッシュバック、クーポン等が挙げられる。以下に説明する実施形態において、特典はポイントである。

［１．第１実施形態］
［１−１．情報提供システムの構成］
先ず、本実施形態に係る情報提供システムＳの構成及び機能概要について、図１乃至図３を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成の一例を示す図である。

図１に示すように、情報提供システムＳは、情報提供サーバ１と、複数のユーザ端末２とを備える。情報提供サーバ１及び各ユーザ端末２は、ネットワークＮＷを介して互いに接続される。ネットワークＮＷは、例えばインターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網（基地局等を含む）、及びゲートウェイ等により構築されている。

情報提供サーバ１は、映画のお得情報をユーザに提供するとともに、その映画のチケットを映画館で受け取ってチケット（またはその半券）を提示したユーザに対してポイントを付与するサーバ装置である。ユーザは、映画館で受け取ったチケットを撮影して、その画像を情報提供サーバ１へ送信する。これにより、ユーザに対してポイントが付与される。また、情報提供サーバ１は、チケットの画像に基づいて、来館情報を取得する。来館情報は、ユーザが何れかの映画館に来館したことを示す情報である。情報提供サーバ１は、来館情報に基づいて、そのユーザに推奨する映画を決定する。そして、情報提供サーバ１は、決定された映画のお得情報をユーザに提供する。

各ユーザ端末２は、情報提供システムＳを利用するユーザにより利用される携帯用の端末装置である。ユーザ端末２には、ウェブブラウザ等のプログラムが記憶される。また、ユーザ端末２には、お得情報用のアプリケーションプログラムが記憶されてもよい。ユーザ端末２の例として、スマートフォン、タブレット式コンピュータ等の携帯情報端末、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等が挙げられる。

各ユーザ端末２は、そのユーザ端末２の位置を示す端末位置情報を取得する機能を有してもよい。例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の衛星測位システムを利用して、端末位置情報として経緯度が計算されてもよい。また例えば、移動体通信事業者により、基地局を利用した端末位置情報がユーザ端末２に提供されてもよい。この場合、ユーザ端末２は、そのユーザ端末２の近くにある基地局の位置に対応した経緯度、住所又は郵便番号を、端末位置情報として取得してもよい。また例えば、ユーザ端末２は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）を利用して端末位置情報が取得可能であってもよい。例えば、ユーザ端末２は、複数のアクセスポイントから無線を受信したとき、各アクセスポイントからの電波強度を測定するとともに、各アクセスポイントのＳＳＩＤを取得する。ユーザ端末２は、電波強度及びＳＳＩＤを含む情報を、図示せぬ所定のサーバ装置へ送信する。このサーバ装置には、アクセスポイントの設置位置の経緯度等が記憶されている。サーバ装置は、ユーザ端末２から受信した情報を用いて、例えば三角測量により、ユーザ端末２の位置を算出する。

また、各ユーザ端末２はデジタルカメラを備える。このデジタルカメラは、例えばＣＣＤ（Charge-Coupled Device）センサ又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサ等により構成されている。

図２（ａ）は、お得情報一覧画面１００の表示例を示す図である。お得情報一覧画面１００は、１又は複数のお得情報１０１を含む画面である。この画面は、例えばウェブページであってもよいし、その他の情報であってもよい。お得情報１０１は、映画のタイトル及び映画の画像（例えばポスター画像等）のうち少なくとも何れか一方を含む。お得情報１０１は、更に対象の映画を上映する映画館の名称、対象の映画のチケットをユーザが提示した場合にそのユーザに付与されるポイント数等を含んでもよい。

図２（ｂ）は、登録確認ウインドウ１１０の表示例を示す図である。お得情報一覧画面１００に表示された映画の中から、ユーザがポイントを獲得可能な映画のお得情報を、ユーザお得情報としてそのユーザが選択可能に、情報提供サーバ１が構成されてもよい。ユーザが、お得情報一覧画面１００から何れかの映画のお得情報１０１を選択すると、ユーザ端末２は、図２（ｂ）に示すように、登録確認ウインドウ１１０を表示する。登録確認ウインドウ１１０は、選択されたお得情報、登録ボタン１１９等を含む。ユーザが登録ボタン１１９を押下すると、選択された映画についてユーザお得情報が登録される。

その後、ユーザは、ユーザが選択した映画館のチケットを購入する。例えば、ユーザは、映画館でチケットを購入する。或いは、ユーザは、チケット販売所、コンビニエンスストア、チケットを予約可能なウェブサイト等でチケットを購入する。この場合、チケットは販売所又はコンビニエンスストアで発券され、或いはチケットはユーザ宛てに郵送される。これらのチケットは、映画館で発券されるチケットの交換券としての役割を有する。ユーザは、映画館外で受け取ったチケットを映画館に持っていき、そのチケットを、映画館で発券されるチケットと交換する。何れの場合であっても、ユーザは、映画館で映画のチケットを受け取る。

図２（ｃ）は、ユーザお得情報一覧画面１２０の表示例を示す図である。映画館でチケットを受け取ると、ユーザは、図２（ｃ）に示すように、ユーザお得情報一覧画面１２０をユーザ端末２に表示させる。ユーザお得情報一覧画面１２０は、１又は複数のユーザお得情報１２１、及び交換ボタン１２２を含む。ユーザは、ユーザお得情報一覧画面１２０から何れかのユーザお得情報１２１を選択して交換ボタン１２２を押下する。すると、ユーザ端末２のカメラが起動する。

図３は、チケットの半券の撮影からポイント付与までの様子の一例を示す図である。図３に示すように、ユーザ端末２−１を携帯するユーザＵ１は、映画化でチケットを購入した。そのチケットの半券Ｔ１には、例えばタイトル１３１、映画館名１３２、上映日１３３、上映時間１３４、スクリーン番号１３５、座席番号１３６、発券日時１３７等が印刷される。タイトル１３１は、チケットで鑑賞可能な映画のタイトルを示す。映画館名１３２は、チケットで映画を鑑賞可能な映画館を示す。上映日１３３は、映画が上映される日付である。上映時間１３４は、映画の上映が開始される時刻からその上映が終了する時刻までの時間枠又は期間を示す。スクリーン番号１３５は、映画を上映するスクリーンの番号を示す。座席番号１３６は、映画を鑑賞するためにユーザに割り当てられた座席の番号を示す。発券日時１３７は、チケットが発券された日時を示す。ユーザＵ１がユーザ端末２−１のカメラで半券Ｔ１を撮影する。ユーザ端末２は、撮影された半券Ｔ１の画像を示すチケット画像データを情報提供サーバ１へアップロードする。情報提供サーバ１は、チケット画像データに基づいて、半券Ｔ１に印字された情報を認識する。情報提供サーバ１は、認識された情報に基づいて、来館情報を生成する。情報提供サーバ１は、来館情報に基づいて、ユーザにポイントを付与する。また、情報提供サーバ１は、来館情報に基づいて、ユーザに推奨する映画を決定する。例えば、推奨される映画は、ユーザが来館したことがある映画で上映される映画であって、ユーザが鑑賞したことがない映画であってもよい。また例えば、推奨される映画は、ユーザが鑑賞したことがある映画のジャンルと同一のジャンルの映画であって、ユーザが鑑賞したことがない映画であってもよい。

［１−２．情報提供サーバの構成］
次に、情報提供サーバ１の構成について、図４及び図５を用いて説明する。図４は、本実施形態に係る情報提供サーバ１の概要構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、情報提供サーバ１は、システム制御部１１と、システムバス１２と、入出力インターフェース１３と、記憶部１４と、通信部１５と、を備えている。システム制御部１１と入出力インターフェース１３とは、システムバス１２を介して接続されている。

システム制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１ｃ等により構成されている。

入出力インターフェース１３は、記憶部１４及び通信部１５とシステム制御部１１との間のインターフェース処理を行う。

記憶部１４は、例えば、ハードディスクドライブ等により構成されている。この記憶部１４には、会員ＤＢ１４ａ、映画ＤＢ１４ｂ、映画館ＤＢ１４ｃ、上映スケジュールＤＢ１４ｄ、端末位置情報ＤＢ１４ｅ、ユーザ映画情報ＤＢ１４ｆ、及び来館履歴ＤＢ１４ｇ等のデータベースが記憶されている。「ＤＢ」は、データベースの略語である。

図５は、データベースに記憶される内容の一例を示す図である。会員ＤＢ１４ａには、情報提供システムＳのユーザに関する会員情報がユーザごとに記憶されている。具体的に、会員ＤＢ１４ａには、会員情報として、ユーザＩＤ、氏名、性別、生年月日、住所、保有ポイント数等の情報が互いに関連付けて記憶されてもよい。ユーザＩＤは、ユーザを識別するための識別情報である。保有ポイント数は、ユーザが現在保有しているポイントの数である。

映画ＤＢ１４ｂには、少なくとも一の映画館で上映される映画に関する映画情報が、映画ごとに記憶されている。具体的に、映画ＤＢ１４ｂには、映画情報として、映画ＩＤ、ジャンルＩＤ、タイトル、映画画像、及び付与ポイント数等が、互いに関連付けて記憶されてもよい。映画ＩＤは、映画を識別するための識別情報である。ジャンルＩＤは、対応する映画のジャンルを識別するための識別情報である。ジャンルの例として、アクション、ＳＦ、コメディ、サスペンス、スリラー等が挙げられる。また例えば、監督や出演者等でジャンル分けが行われていてもよい。映画画像は、映画宣伝用の静止画である。付与ポイント数は、対応する映画のチケット又はその半券を撮影してチケット画像データをアップロードしたユーザに対して付与されるポイントの数である。

映画館ＤＢ１４ｃには、映画館に関する映画館情報が、映画館ごとに記憶される。具体的に、映画館ＤＢ１４ｃには、映画館情報として、映画館ＩＤ、映画館名、映画館位置情報、座席情報等が、互いに関連付けて記憶されてもよい。映画館ＩＤは、映画館を識別するための識別情報である。映画館位置情報は、対応する映画館の位置を示す情報である。例えば、映画館位置情報は、映画館の経緯度又は住所等であってもよい。或いは、映画館位置情報は、映画館が占める区画の境界上における各頂点の経緯度を示す情報であってもよい座席情報は、映画館において映画を鑑賞するための座席の配置を示す情報である。例えば、座席情報は、例えば座席番号の二次元配列であってもよい。映画館が複数のスクリーンを有する場合、スクリーンごとに、スクリーン番号に関連付けて座席情報が記憶されてもよい。

上映スケジュールＤＢ１４ｄには、映画館における映画の上映予定を示す上映スケジュール情報が、映画館と上映日との組み合わせごとに記憶される。具体的に、上映スケジュールＤＢ１４ｄには、上映スケジュール情報として、映画館ＩＤ、上映日、及び１以上のタイムリストが、互いに関連付けて記憶されてもよい。映画館ＩＤに示される映画館で、上映日に示される日に上映される映画ごとに、タイムリストは上映スケジュールＤＢ１４ｄに記憶される。タイムリストは、映画ＩＤ、スクリーン番号、及び１以上の上映時間を含んでもよい。映画ＩＤは、上映される映画を示す。スクリーン番号は、対応する映画が上映されるスクリーンの番号を示す。各上映時間は、対応する映画の上映が開始される時刻からその上映が終了する時刻までの時間枠又は期間を示す。

端末位置情報ＤＢ１４ｅには、各ユーザ端末２の位置を示す端末位置情報が記憶される。具体的に、情報提供サーバ１が何れかのユーザ端末２から端末位置情報を受信するごとに、情報提供サーバ１は、端末位置情報ＤＢ１４ｅに、ユーザＩＤ、記録日時、及び端末位置情報を互いに関連付けて記憶させてもよい。ユーザＩＤは、端末位置情報を送信してきたユーザ端末２のユーザを示す。記録日時は、端末位置情報がユーザ端末２によって記録された日時である。例えば、各ユーザ端末２は、所定の時間が経過するごとにそのユーザ端末２の端末位置情報を取得して、情報提供サーバ１へ端末位置情報、そのユーザ端末２のユーザＩＤ及び記録日時を送信してもよい。

ユーザ映画情報ＤＢ１４ｆには、映画のユーザお得情報に関するユーザ映画情報が、ユーザにより選択された映画、映画館、または映画と映画館との組み合わせごとに記憶される。具体的に、ユーザ映画情報ＤＢ１４ｆには、管理情報ＩＤ、ユーザＩＤ、映画ＩＤ、映画館ＩＤ、及び獲得予定ポイント数等が、互いに関連付けて記憶される。管理情報ＩＤは、ユーザ映画情報を識別するための識別情報である。ユーザＩＤは、ユーザお得情報を登録したユーザを示す。映画ＩＤは、お得情報としてユーザが選択した映画を示す。映画館ＩＤは、お得情報としてユーザが選択した映画館を示す。映画ＩＤにより示される映画は、映画館ＩＤにより示される映画館で上映される。なお、映画ＩＤ及び映画館ＩＤのうち一方のみが、ユーザ映画情報ＤＢ１４ｆに記憶されてもよい。獲得予定ポイント数は、対応するユーザが、対応する映画のチケットを撮影してチケット画像データをアップロードした場合に獲得するポイントの数である。

来館履歴ＤＢ１４ｇには、来館情報が記憶される。具体的に、来館履歴ＤＢ１４ｇには、来館情報として、ユーザＩＤ、映画館ＩＤ、映画ＩＤ、スクリーン番号、座席番号、上映日、及び上映時間等が、互いに関連付けて記憶されてもよい。ユーザＩＤは、映画館に来館したユーザを示す。映画館ＩＤは、ユーザが来館した映画館を示す。映画ＩＤは、来館した映画館でユーザが鑑賞する又は鑑賞した映画を示す。スクリーン番号は、ユーザが鑑賞する映画が上映されるスクリーンを示す。座席番号は、ユーザが映画を鑑賞するために割り当てられた座席を示す。上映日及び上映時間は、ユーザが鑑賞する映画される日及び時間である。

記憶部１４には、更に、オペレーティングシステム、ＤＢＭＳ（Database Management System）、サーバプログラム等の各種プログラムが記憶されている。サーバプログラムは、情報提供システムＳに関する各種処理をシステム制御部１１に実行させるプログラムである。特にサーバプログラムは、来館情報を取得するとともに、来館情報に基づいて映画を推奨するためのプログラムである。サーバプログラムは、例えば、他の装置からインターネットＮＷを介して取得されるようにしてもよいし、磁気テープ、光ディスク、メモリカード等の記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。

通信部１５は、ネットワークＮＷを介してオンラインショッピングサーバ３やユーザ端末２と接続し、これらの装置との通信状態を制御する。

［１−３．システム制御部の機能概要］
次に、図６乃至図８を用いて、情報提供サーバ１のシステム制御部１１の機能概要について説明する。図６は、本実施形態に係る情報提供サーバ１のシステム制御部１１における機能ブロックの一例を示す図である。システム制御部１１は、ＣＰＵ１１ａが、サーバプログラムに含まれる各種プログラムコードを読み出し実行することにより、図６に示すように、端末位置情報取得部１１１、ユーザ選択映画情報取得部１１２、来館情報取得部１１３、映画館情報取得部１１４、推奨映画決定部１１５、及び推奨部１１６等として機能する。

端末位置情報取得部１１１は、ユーザの位置を示す端末位置情報を取得する。例えば、端末位置情報取得部１１１は、ユーザ端末２から、そのユーザ端末２の最新の位置を示す端末位置情報を取得してもよい。或いは、端末位置情報取得部１１１は、端末位置情報ＤＢ１４ｅから、推奨先のユーザのユーザＩＤに関連付けられた端末位置情報を取得してもよい。この場合、端末位置情報取得部１１１は、ユーザ端末２の最新の位置を示す端末位置情報を取得してもよいし、端末位置情報の履歴を取得してもよい。

ユーザ選択映画情報取得部１１２は、複数の映画のうち、ユーザにより予め選択された映画及び映画館の少なくとも何れか一方を示すユーザ選択映画情報を取得する。例えば、ユーザによる操作に基づいて、ユーザ端末２は、ユーザお得情報要求を情報提供サーバ１へ送信する。ユーザお得情報要求は、ユーザお得情報を要求したユーザのユーザＩＤを含む。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザお得情報要求に含まれるユーザＩＤに関連付けられたユーザ映画情報を、ユーザ映画情報ＤＢ１４ｆから取得する。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザ映画情報に基づいて、ユーザお得情報一覧画面１２０をユーザ端末２に表示させるための情報を生成し、この情報をユーザ端末２へ送信する。図２（ｃ）に示すように、ユーザ端末２に表示されたユーザお得情報一覧画面１２０から、ユーザは、何れかのユーザお得情報１２１を選択して交換ボタン１２２を押下する。そして、チケットの撮影後、ユーザ端末２は、チケット画像データを、選択されたユーザお得情報１２１に対応する管理情報ＩＤを情報提供サーバ１へ送信する。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザ端末２から受信した管理情報ＩＤに関連付けられた映画ＩＤをユーザ映画情報ＤＢ１４ｆから取得する。或いは、ユーザ選択映画情報取得部１１２は、管理情報ＩＤに関連付けられた映画ＩＤ及び映画館ＩＤを取得する。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザ選択映画情報として、映画ＩＤに対応する映画のタイトルを映画ＤＢ１４ｂから取得し、又はユーザ端末２から受信した映画館ＩＤに対応する映画館名を映画館ＤＢ１４ｃから取得してもよい。

或いは、ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザ端末２にユーザお得情報一覧画面１２０を表示させなくてもよい。例えば、ユーザ端末２は、映画のチケットを撮影することにより得られたチケット画像データを、そのユーザ端末２のユーザＩＤとともに情報提供サーバ１へアップロードする。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザ端末２から受信したユーザＩＤに関連付けてユーザ映画情報ＤＢ１４ｆに記憶されている全ての映画ＩＤ及び映画館ＩＤの少なくとも何れか一方を取得する。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、映画ＩＤに対応するタイトル及び映画館ＩＤに対応する映画館名を、お得情報として取得してもよい。

来館情報取得部１１３は、複数の映画館のうち何れかにユーザが来館したことを示す来館情報であって、そのユーザが来館した映画館を示す来館情報を取得する。来館情報は、映画を見るためにユーザが特定の映画館に来館したことを特定するための情報である。来館情報は、映画館に加えて、ユーザが来館した映画館でそのユーザが見る映画、上映日、上映時間、スクリーン番号、及び座席番号のうち少なくとも何れか一つを更に示してもよい。

例えば、来館した映画館で発券された映画のチケットを受け取ったユーザは、そのチケット（または半券）を、そのユーザが利用するユーザ端末２で撮影する。来館情報取得部１１３は、その撮影により得られたチケット画像データをユーザ端末２から取得してもよい。そして、来館情報取得部１１３は、取得されたチケット画像データに対する画像処理に基づいて、来館情報を取得してもよい。具体的に、来館情報取得部１１３、文字認識により、チケット画像データから、チケットに印刷された文字列を特定してもよい。来館情報取得部１１３は、特定した文字列と、映画館ＤＢ１４ｃに記憶されている各映画館名とを比較してもよい。来館情報取得部１１３は、特定した文字及び映画館名のうち、特定した文字列と映画館名との間で一致する文字の割合を示す一致率を計算してもよい。そして、来館情報取得部１１３は、特定した文字列との一致率が所定の閾値以上である映画館名のうち、一致率が最も高い映画館名に対応する映画館ＩＤを、ユーザが来館した映画館を示す情報として取得してもよい。また、来館情報取得部１１３は、映画名、上映日、上映時間、スクリーン番号、及び座席番号のうち少なくとも一つについても、映画館名と同様にチケット画像データに基づいて取得してもよい。例えば、来館情報取得部１１３は、特定した文字列と、映画ＤＢ１４ｂに記憶されている各映画のタイトルとを比較してもよい。来館情報取得部１１３は、特定した文字列とタイトルとの間の一致率を計算し、一致率に基づいて、来館した映画館でユーザが見る映画を特定してもよい。

少なくともチケット画像データから、ユーザが来館した映画館が特定される必要がある。来館情報取得部１１３は、映画館を特定することができた場合にのみ、来館情報を取得し、ユーザにポイントを付与してもよい。また、映画館に加えて、映画名等、特定することが必要な情報が予め定められていてもよい。そして、来館情報取得部１１３は、必要な情報を全て特定することができた場合にのみ、来館情報を取得し、ユーザにポイントを付与してもよい。

チケットに印刷される情報のレイアウトは、映画館によって異なる場合がある。そこで、情報提供サーバ１の記憶部１４には、各映画館に関連付けて、チケット内の情報のレイアウトを示す情報が記憶されてもよい。来館情報取得部１１３は、チケット画像データから、チケットを発券した映画館を特定した場合、その映画館におけるチケット内の情報のレイアウトと、チケット画像データから特定された情報のレイアウトとが一致するか否かを判定してもよい。来館情報取得部１１３は、レイアウトが一致する場合にのみ、来館情報を取得し、ユーザにポイントを付与してもよい。

来館情報取得部１１３は、画像処理に基づいてチケット画像データから認識された情報と、ユーザ選択映画情報取得部１１２により取得されたユーザお得情報としての、映画のタイトル及び映画館名の少なくとも何れか一方と、の比較に基づいて、来館情報を取得してもよい。例えば、ユーザ選択映画情報取得部１１２は、前述したように、ユーザお得情報一覧画面１２０から選択されたユーザお得情報１２１に対応する映画のタイトル及び映画館名を取得する。来館情報取得部１１３は、前述と同様に、特定された文字と、ユーザお得情報としての映画館名との間の一致率を計算する。来館情報取得部１１３は、特定した文字との一致率が所定の閾値以上である映画館名のうち、一致率が最も高い映画館名に対応する映画館ＩＤを、ユーザが来館した映画館を示す情報として取得してもよい。また、来館情報取得部１１３は、特定した文字との一致率が所定の閾値以上である映画のタイトルのうち、一致率が最も高いタイトルに対応する映画ＩＤを、来館した映画館でユーザが見る映画を示す情報として取得してもよい。

ユーザお得情報を用いる場合、比較に用いられる映画のタイトル又は映画館名が限定される。従って、来館情報の認識精度を高めることができる。ユーザは、特定の映画を見るかもしれないと思って又は特定の映画館で映画を見るかもしれないと思って、その映画及び映画館の少なくとも何れか一方についてのユーザお得情報を登録する。従って、ユーザはその特定の映画を見る蓋然性又はその特定の映画館で映画を見る蓋然性が高い。そこで、例えば一致率の比較に用いられる閾値を、全映画のタイトル又は全映画館名を比較に用いる場合の閾値よりも低くすることができる。それによって、映画のタイトル又は映画館名の認識率を高めることができる。なお、来館情報取得部１１３がユーザお得情報を用いない場合、ユーザ映画情報ＤＢ１４ｆ及びユーザ選択映画情報取得部１１２は不要である。

来館情報取得部１１３は、チケット画像データに対する画像処理を用いる以外の方法で、来館情報を取得してもよい。例えば、来館情報取得部１１３は、端末位置情報取得部１１１により取得された端末位置情報と、映画館ＤＢ１４ｃに記憶された映画館位置情報と、に基づいて、来館情報を取得してもよい。来館情報取得部１１３は、端末位置情報により示される位置と、或る映画館の映画館位置情報により示される位置と、の間の距離が所定値未満である場合、その映画館を、そのユーザ端末２のユーザが来館した映画館であると判定してもよい。或いは、来館情報取得部１１３は、端末位置情報により示される位置が、或る映画館の映画館位置情報により示され区域内にある場合、その映画館を、ユーザが来館した映画館であると判定してもよい。

映画のチケットとして電子チケットが用いられる場合、来館情報取得部１１３は、例えば電子チケットのシステムと連携して、来館情報を取得してもよい。例えば、電子チケットを予約可能なウェブサイトで、ユーザは、電子チケットを購入して、電子チケットをユーザ端末２にダウンロードする。映画館に来館すると、ユーザは、ユーザ端末２に電子チケットを表示させ、表示された電子チケットを、映画館に設置された読み取り機に読み取らせる。すると、電子チケットのシステムは、読み取られた電子チケットから、例えばユーザＩＤ、映画館ＩＤ、映画ＩＤ等の情報を特定し、特定した情報を、来館情報として情報提供サーバ１へ送信する。

映画館情報取得部１１４は、複数の映画館それぞれについて、映画館ＩＤと、その映画館ＩＤに示される映画館で上映される映画の映画ＩＤと、を含む、映画館関係の情報を記憶する記憶部１４から、その情報を取得する。取得される映画館関係の情報は、映画館ＤＢ１４ｃに記憶される映画館情報及び上映スケジュールＤＢ１４ｄに記憶される上映スケジュール情報を少なくとも含んでもよい。取得される映画館関係の情報は、映画ＤＢ１４ｂに記憶される映画情報を更に含んでもよい。

推奨映画決定部１１５は、映画館情報取得部１１４により取得された映画館関係の情報及び来館情報取得部１１３により取得された来館情報に基づいて、複数の映画の中から、推奨先となるユーザに推奨する映画を決定する。また、推奨映画決定部１１５は、複数の映画館のうち、ユーザに推奨する映画館を決定するとともに、その映画館で上映される映画館のうち、そのユーザに推奨する映画を決定してもよい。推奨する映画及び映画館を決定するタイミングは、例えばユーザ端末２にお得情報一覧画面１００を表示させるときであってもよいし、ユーザ端末２からチケット画像データを受信することに応じて来館情報を取得したときであってもよいし、毎日決まった時間であってもよい。また、推奨映画決定部１１５は、映画を推奨するタイミングで、推奨する映画を決定してもよい。或いは、推奨映画決定部１１５は、推奨する映画を予め決定して、その後所定のタイミングで推奨が行われてもよい。

推奨映画決定部１１５は、例えばユーザが来館したことがある映画館を、推奨する映画館に決定し、その映画館で上映される映画を、推奨する映画に決定してもよい。来館情報から、ユーザがどの映画館に来館したことがあるかを特定することができる。映画館関係の情報から、如何なる映画館で如何なる映画が上映されるかを特定することができる。ユーザが来館したことがある映画館は、ユーザが将来にも来館する蓋然性が高い映画館である。従って、ユーザが来館する蓋然性が高い映画館で上映される映画を推奨することにより、ユーザが映画を見に映画館へ行く蓋然性を高めることができる。ユーザが来館したことがある映画館が複数存在する場合がある。その場合、推奨映画決定部１１５は、例えば来館度合い（例えば来館回数又は来館頻度）が高い映画館ほど、推奨する映画館に優先的に決定してもよい。

推奨映画決定部１１５は、複数の映画館のうち、ユーザが来館したことがある映画館から相対的に近い映画館で上映される映画を、推奨する映画に決定してもよい。例えば、推奨映画決定部１１５は、ユーザが来館したことがある映画館から所定距離以内にある映画館、又はユーザが来館したことがある映画館からの移動時間が所定時間以内である映画館を、推奨する映画館に決定してもよい。ユーザが来館したことがある映画館から近い映画館も、将来ユーザが来館する蓋然性が高い。移動時間の推定方法は、例えば従来のナビゲーションシステムにおける移動時間の推定方法と同様であってもよい。移動時間の推定は、情報提供サーバ１が行ってもよいし、他のサーバ装置が行ってもよい。例えば、情報提供サーバ１又は他のサーバ装置に地図ＤＢ、時刻表ＤＢ等のデータベースが記憶される。地図ＤＢには、所定地域（例えば日本）内における各道路の位置及び種類や、道路の接続関係を示す地図情報が記憶される。時刻表ＤＢには、鉄道等の交通機関における各路線の時刻表を示す時刻表情報が記憶される。地図ＤＢ及び時刻表ＤＢ等に基づいて、ダイクストラ法等の経路探索アルゴリズムを用いて、２地点間の移動経路が探索される。そして、探索された移動経路を移動に要する時間が計算される。

映画館関係の情報が映画館位置情報を含む場合、推奨映画決定部１１５は、端末位置情報取得部１１１により取得された端末位置情報及び映画館位置情報に基づいて、複数の映画館のうち何れの映画館を推奨するかを決定してもよい。例えば、推奨映画決定部１１５は、端末位置情報により示されるユーザの位置から近い映画館であるほど、推奨する映画館に優先的に決定してもよい。

推奨映画決定部１１５は、最新の端末位置情報又はユーザ端末２の現時点における位置を示す端末位置情報を用いてもよい。すなわち、推奨映画決定部１１５は、ユーザの現在位置から相対的に近い映画館を、推奨する映画館に決定してもよい。或いは、端末位置情報の履歴を用いてもよい。この場合、推奨映画決定部１１５は、ユーザの過去の位置から相対的に近い映画館を、推奨する映画館に決定してもよい。例えば、推奨映画決定部１１５は、端末位置情報の履歴から、日頃におけるユーザの行動範囲を特定してもよい。例えば、推奨映画決定部１１５は、ユーザが行ったことがある場所を、行動範囲と定めてもよい。そして、推奨映画決定部１１５は、特定された行動範囲から所定距離以内にある映画館を、推奨する映画館に決定してもよい。ユーザの行動範囲から近い映画館も、将来ユーザが来館する蓋然性が高い。また、ユーザが行ったことがある回数が多い場所又は行ったことがある頻度が高い場所であるほど、その場所から近い映画館を優先的に、推奨する映画館に決定してもよい。

また、推奨映画決定部１１５は、複数の映画館のうち、ユーザの住所から相対的に近い映画館を、推奨する映画館に決定してもよい。例えば、推奨映画決定部１１５は、ユーザの住所から所定距離以内にある映画館、又は住所からの移動時間が所定時間以内である映画館を、推奨する映画館に決定してもよい。

何れの条件を優先して、推奨する映画館を決定するかについては様々な例が考えられる。例えば、推奨映画決定部１１５は、先ずユーザが来館したことがある映画館を優先してもよい。ユーザが来館したことがある映画館が複数存在する場合、推奨映画決定部１１５は、それらの映画館のうち、ユーザの現在位置から相対的に近い映画館、ユーザが頻繁に来館する映画館又はユーザが頻繁に行く場所から近い映画館を優先してもよい。ユーザの位置から、ユーザが来館したことがある映画館まで遠い場合（例えば、距離が所定値を超える場合、又は移動時間が所定時間を超える場合）、推奨映画決定部１１５は、それらの映画館よりも、ユーザの現在位置からより近い方の映画館を優先してもよい。端末位置情報を取得することができない場合がある。例えば、衛星測位システムを用いる場合、ユーザ端末２が通信衛星からの電波を受信することができないことが挙げられる。その場合、推奨映画決定部１１５は、ユーザの住所から相対的に近い映画館を優先してもよい。

来館情報が、ユーザが見た映画を示す映画ＩＤを含む場合、推奨映画決定部１１５は、ユーザが見た映画とは異なる映画を、推奨する映画に決定してもよい。また、推奨映画決定部１１５は、ユーザが見た映画のジャンルに基づいて、推奨する映画を決定してもよい。例えば、推奨映画決定部１１５は、ユーザが見た映画のジャンルと同一のジャンルの映画であって、ユーザが見た映画とは異なる映画を、推奨する映画に決定してもよい。或るジャンルの映画を見たユーザは、そのジャンルの映画が好きである蓋然性が高い。従って、そのようなジャンルの映画を推奨することで、ユーザが映画を見に映画館へ行く蓋然性を高めることができる。ユーザが見た映画のジャンルが複数存在し、それら複数のジャンルそれぞれに対応する映画を推奨可能である場合がある。その場合、推奨映画決定部１１５は、例えば鑑賞度合い（例えば鑑賞回数又は鑑賞頻度）が高いジャンルほど、推奨する映画のジャンルに優先的に決定してもよい。

図７（ａ）及び（ｂ）は、推奨する映画の決定例を示す図である。例えば、ユーザ端末２−１を携帯するユーザＵ１は、映画館２１０及び２２０に来館したことはある。一方、ユーザＵ１は、映画館２３０に来館したことはない。ユーザＵ１は、現在映画館２３０の近くにいる。ユーザＵ１の位置からは映画館２１０も比較的近い。映画館２２０は、ユーザＵ１の位置から相当に遠い。そこで、図７（ａ）に示すように、ユーザが来館したことがある映画館のうち、ユーザの位置から比較的近い映画館２１０で上映される映画が優先して推奨されてもよい。

図７（ｂ）に示すように、映画館２１０には、ユーザが見たことがある映画のジャンルと同一のジャンルの映画は上映されていないとする。この場合、映画館２１０は、推奨される映画館から除外されてもよい。映画館２２０及び２３０では、そのようなジャンルの映画が上映されている。映画館２２０はユーザの位置から相当に遠いので、映画館２１０は、推奨される映画館から除外されてもよい。従って、ユーザＵ１の近くにある映画館２３０で上映される映画が推奨されてもよい。

映画館関係の情報が、上映スケジュール情報を含む場合、推奨映画決定部１１５は、現時点よりも後に上映される映画を、推奨する映画に決定してもよい。推奨される映画は、例えば今日上映される映画の中から選択されてもよいし、今日以降の所定期間内に上映される映画の中から選択されてもよい。端末位置情報を用いる場合、推奨映画決定部１１５は、ユーザが現在位置から映画館までの移動時間を推定し、現時点からこの移動時間が経過した以降に上映される映画を、推奨する映画に決定してもよい。

また、来館情報が、ユーザが見た映画の上映時間を含む場合、推奨映画決定部１１５は、この上映時間に基づいて、推奨する映画を決定してもよい。例えば、推奨映画決定部１１５は、ユーザが映画を見た時間帯と同時間帯に上映される映画を、推奨する映画に決定してもよい。ユーザが映画を見たことがある時間帯は、将来ユーザが映画館に行って映画を見る蓋然性が高い時間帯である。従って、ユーザが映画を見る蓋然性が高い時間帯に上映される映画を推奨することにより、ユーザがその映画を見に映画館へ行く蓋然性を高めることができる。時間帯の例として、午前（〜１２：００）、昼間（１２：００〜１７：００）、晩（１７：００〜２２：００）、深夜（２２：００〜）等が挙げられる。

図８は、推奨する映画の決定例を示す図である。図８に示すように、来館情報から、ユーザＵ１は、１８:００〜２０：００に上映された映画Ｘを見たことが特定される。従って、ユーザは晩に映画を見たことになる。或る映画館では、映画Ｙ及びＺが上映される。映画Ｙは、１５：００〜２３：００の間に４回上映される。映画Ｚは、１０：００〜１５：００の間に３回上映される。映画Ｙは晩に上映されるが、映画Ｚは晩に上映されない。従って、映画ＹがユーザＵ１に推奨されてもよい。ユーザが複数の時間帯に映画を見に行ったことがある場合、推奨映画決定部１１５は、例えば鑑賞度合いが高い時間帯に上映される映画であるほど、優先的に推奨される映画に決定してもよい。

推奨映画決定部１１５は、各映画館の来館度合い、各ジャンルの映画の鑑賞度合い、ユーザの位置から各映画館までの距離、上映時間帯等の情報を総合的に考慮して、各映画館又は各映画館で上映される各映画に対して、優先度を示すスコアを計算してもよい。そして、推奨映画決定部１１５は、スコアが高い順に所定数の映画館又は映画を、推奨する映画館又は映画に決定してもよい。

推奨部１１６は、推奨映画決定部１１５により決定された映画（または映画及び映画館）を、ユーザに推奨する処理を実行する。例えば、ユーザからの操作に基づいて、ユーザ端末２がお得情報用のウェブサイトにアクセスし、又はユーザ端末２がお得情報用のアプリケーションプログラムを起動する。このとき、推奨部１１６は、推奨する映画についてのお得情報１０１を含むお得情報一覧画面１００を、ユーザ端末２に表示させる。また、推奨部１１６は、ユーザ端末２からチケット画像データを受信することに応じて来館情報を取得したタイミングで、推奨する映画についてのお得情報１０１をユーザ端末２に表示させてもよい。また、推奨部１１６は、プッシュ通知を用いて、所定のタイミングで、推奨する映画の情報をユーザ端末２へ通知してもよい。来館情報が、ユーザが見る映画の上映時間を含む場合、推奨部１１６は、その上映時間外に通知を行ってもよい。

［１−４．情報提供システムの動作］
次に、情報提供システムＳの動作について、図９及び図１０を用いて説明する。図９は、情報提供システムＳの動作例を示すシーケンス図である。

図９に示すように、ユーザ端末２は、ユーザからの操作に応じて、お得情報要求を情報提供サーバ１へ送信する（ステップＳ１）。お得情報要求は、ユーザ端末２を利用するユーザのユーザＩＤを含む。お得情報要求を受信した情報提供サーバ１は、推奨映画決定処理を実行する（ステップＳ２）。推奨映画決定処理において、推奨映画決定部１１５は、ユーザに推奨する映画を決定する。そして、推奨映画決定部１１５は、推奨する映画の映画ＩＤを含むお得情報リストを生成する。推奨映画決定処理の詳細は後述する。

次いで、推奨部１１６は、決定された映画のお得情報の一覧画面１００を表示するための情報を、ユーザ端末２へ送信する（ステップＳ３）。例えば、推奨部１１６は、お得情報リストに含まれる映画ＩＤに関連付けられたタイトル、映画画像、付与ポイント数を、映画ＤＢ１４ｂから取得する。推奨部１１６は、取得された情報に基づいてお得情報１０１を生成する。推奨部１１６は、生成されたお得情報で構成されるお得情報一覧画面１００の情報を生成する。そして、推奨部１１６は、お得情報一覧画面１００の情報を送信する。

ユーザ端末２は、情報提供サーバ１から受信した情報に基づいて、お得情報一覧画面１００を表示する（ステップＳ４）。ユーザは、お得情報一覧画面１００から何れかのお得情報１０１を選択し、登録確認ウインドウ１１０において登録ボタン１１９を押下する（ステップＳ５）。これに応じて、ユーザ端末２は、ユーザお得情報登録要求を情報提供サーバ１へ送信する（ステップＳ６）。ユーザお得情報登録要求は、選択されたお得情報１０１に対応する映画の映画ＩＤ、及びユーザ端末２を利用するユーザのユーザＩＤを含む。ユーザお得情報登録要求を受信すると、ユーザ選択映画情報取得部１１２は、新しい管理情報ＩＤを生成する。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザお得情報登録要求に含まれるユーザＩＤ及び映画ＩＤ等を、管理情報ＩＤに関連付けて、ユーザ映画情報としてユーザ映画情報ＤＢ１４ｆに記憶させる（ステップＳ７）。

その後、ユーザは、映画を鑑賞するために映画館に行って、そこで映画のチケットを受け取る。そして、ユーザ端末２は、ユーザからの操作に応じて、ユーザお得情報要求を情報提供サーバ１へ送信する（ステップＳ８）。ユーザお得情報要求は、ユーザ端末２を利用するユーザのユーザＩＤを含む。ユーザお得情報要求を受信すると、ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザお得情報一覧画面１２０を表示するための情報を、ユーザ端末２へ送信する（ステップＳ９）。例えば、ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザお得情報要求に含まれるユーザＩＤに関連付けられたユーザ映画情報を、ユーザ映画情報ＤＢ１４ｆから取得する。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、取得されたユーザ映画情報に含まれる映画ＩＤに関連付けられたタイトル、映画画像、付与ポイント数を取得する。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、取得された情報及び管理情報ＩＤに基づいて、ユーザお得情報１２１を生成する。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、生成されたお得情報１２１で構成されるお得情報一覧画面１２０の情報を生成する。そして、推奨部１１６は、お得情報一覧画面１２０の情報を送信する。

ユーザ端末２は、情報提供サーバ１から受信した情報に基づいて、お得情報一覧画面１２０を表示する（ステップＳ１０）。ユーザは、ユーザお得情報一覧画面１２０から、チケットを購入した映画のユーザお得情報１２１を選択して、交換ボタン１２２を押下する（ステップＳ１１）。これに応じて、ユーザ端末２は、デジタルカメラを起動する。ユーザがこのデジタルカメラでチケットを撮影することにより、ユーザ端末２はチケット画像データを生成する（ステップＳ１２）。ユーザ端末２は、チケット画像データを、ユーザ端末２を利用するユーザのユーザＩＤ、及び選択されたユーザお得情報１２１に対応する管理情報ＩＤとともに、情報提供サーバ１へアップロードする（ステップＳ１３）。

チケット画像データを受信すると、来館情報取得部１１３は、チケット画像データに基づいて、来館情報を取得する（ステップＳ１４）。例えば、来館情報取得部１１３は、チケット画像データから少なくとも一の文字列を特定する。来館情報取得部１１３は、映画館ＤＢ１４ｃから、特定された文字列の何れかと映画館名との間の一致率が所定値以上である映画館を検索する。該当する映画館が存在しない場合、来館情報取得部１１３は、来館情報を生成せず、ポイントも付与しない。該当する映画館が存在する場合、来館情報取得部１１３は、チケット画像データとともに受信した管理情報ＩＤに関連付けられた映画ＩＤを、ユーザ映画情報ＤＢ１４ｆから取得する。来館情報取得部１１３は、取得された映画ＩＤに関連付けられた映画のタイトルと、チケット画像データから特定された文字列の何れかと、の一致率が所定値以上であるか否かを判定する。一致率が所定値未満である場合、来館情報取得部１１３は、来館情報を生成せず、ポイントも付与しない。一致率が所定値以上である場合、来館情報取得部１１３は、特定した映画館の映画館ＩＤ及び特定した映画の映画ＩＤを含む来館情報を生成する。来館情報取得部１１３は、上映スケジュールＤＢ１４ｄを参照し、特定した映画館で、特定した映画が上映される場合にのみ、来館情報を生成してもよい。来館情報取得部１１３は、チケット画像データから更に上映日、上映時間、スクリーン番号、座席番号、及び発券日時等の情報を特定して、特定した情報を、来館情報に含めてもよい。来館情報取得部１１３は、生成された来館情報を、ユーザ端末２を利用するユーザのユーザＩＤに関連付けて来館履歴ＤＢ１４ｇに記憶させる（ステップＳ１５）。次いで、来館情報取得部１１３は、ユーザにポイントを付与する（ステップＳ１６）。例えば、来館情報取得部１１３は、ユーザ映画情報に含まれる獲得予定ポイント数を、ユーザ端末２を利用するユーザのユーザＩＤに関連付けて会員ＤＢ１４ａに記憶されている保有ポイント数に加算して、この保有ポイント数を更新する。

推奨映画決定処理において、ユーザに推奨する映画及び映画館の組み合わせが決定された場合について、簡単に説明する。この場合、推奨する映画の映画ＩＤと推奨する映画館の映画館ＩＤとの組み合わせを含むお得情報リストを含むお得情報リストが生成される。ステップＳ３において、推奨部１１６は、お得情報リストに含まれる映画ＩＤに関連付けられたタイトル、映画画像及び付与ポイント数と、お得情報リストに含まれる映画館ＩＤに関連付けられた映画館名と、に基づいて、お得情報１０１を生成する。ステップＳ５において、何れかのお得情報１０１が選択された場合、ユーザ端末２は、ユーザＩＤ、映画ＩＤ、及び選択されたお得情報１０１に対応する映画館の映画館ＩＤを含むユーザお得情報登録要求を送信する。ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザお得情報登録要求に含まれるユーザＩＤ、映画ＩＤ及び映画館ＩＤを互いに関連付けてユーザ映画情報ＤＢ１４ｆに記憶させる。ステップＳ９において、ユーザ選択映画情報取得部１１２は、ユーザ映画情報に含まれる映画ＩＤに関連付けられたタイトル、映画画像及び獲得予定ポイント数と、ユーザ映画情報に含まれる映画館ＩＤに関連付けられた映画館名と、に基づいて、ユーザお得情報１２１を生成する。ステップＳ１４において、来館情報取得部１１３は、チケット画像データとともに受信した管理情報ＩＤに関連付けられた映画ＩＤ及び映画館ＩＤを、ユーザ映画情報ＤＢ１４ｆから取得する。来館情報取得部１１３は、取得された映画館ＩＤに関連付けられた映画館名と、チケット画像データから特定された文字列の何れかと、の一致率が所定値以上であるか否かを判定する。一致率が所定値未満である場合、来館情報取得部１１３は、来館情報を生成せず、ポイントも付与しない。

図１０は、情報提供サーバ１のシステム制御部１１による推奨映画決定処理の一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、端末位置情報取得部１１１は、お得情報要求に含まれるユーザＩＤに関連付けられた端末位置情報を、端末位置情報ＤＢ１４ｅから取得する（ステップＳ１０１）。次いで、来館情報取得部１１３は、このユーザＩＤに関連付けられた来館情報を、来館履歴ＤＢ１４ｇから取得する（ステップＳ１０２）。次いで、映画館情報取得部１１４は、各映画館の映画館情報を、映画館ＤＢ１４ｃから取得する（ステップＳ１０３）。次いで、推奨映画決定部１１５は、ステップＳ１０１においてユーザ端末２の現在位置を示す端末位置情報を取得することができたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ユーザ端末２の現在位置を示す端末位置情報を取得することができなかった場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、推奨映画決定部１１５は、ユーザの住所から所定距離内にある映画館を抽出する（ステップＳ１０５）。このとき、推奨映画決定部１１５は、お得情報要求に含まれるユーザＩＤに関連付けられた住所を取得する。推奨映画決定部１１５は、各映画館の映画館位置情報に基づいて、住所と映画館との間の距離を計算する。次いで、処理はステップＳ１０９に進む。

一方、ユーザ端末２の現在位置を示す端末位置情報を取得することができた場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、推奨映画決定部１１５は、ユーザ端末２の現在位置から所定距離内に、ユーザが来館したことがある映画館があるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。このとき、推奨映画決定部１１５は、各映画館の映画館位置情報に基づいて、ユーザ端末２の現在位置と映画館との間の距離を計算する。推奨映画決定部１１５は、ユーザ端末２の現在位置から所定距離内にある映画館の映画館ＩＤが、ステップＳ１０２で取得された来館情報の何れかに含まれているか否かを判定する。ユーザが来館したことがある映画館がない場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、推奨映画決定部１１５は、ユーザ端末２の現在位置から所定距離内にある映画館を抽出する（ステップＳ１０７）。次いで、処理はステップＳ１０９に進む。

一方、ユーザが来館したことがある映画館がある場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、推奨映画決定部１１５は、ユーザ端末２の現在位置から所定距離内にある映画館の中から、ユーザが来館したことがある映画館を抽出する（ステップＳ１０８）。次いで、処理はステップＳ１０９に進む。

ステップＳ１０９において、映画館情報取得部１１４は、ステップＳ１０５、Ｓ１０７又はＳ１０８で抽出された映画館で上映される映画の映画情報を、映画ＤＢ１４ｂから取得する。また、映画館情報取得部１１４は、ユーザが鑑賞したことがある映画の映画情報を取得する。例えば、映画館情報取得部１１４は、抽出された映画館の上映スケジュール情報を、上映スケジュールＤＢ１４ｄから取得する。映画館情報取得部１１４は、上映スケジュール情報に基づいて、現時点よりも後に上映される映画を特定する。また、映画館情報取得部１１４は、来館情報から、ユーザが鑑賞した映画を特定する。映画館情報取得部１１４は、特定された映画の映画館情報を取得する。

次いで、映画館情報取得部１１４は、ユーザが鑑賞したことがある映画のジャンルを特定する（ステップＳ１１０）。例えば、映画館情報取得部１１４は、ユーザが鑑賞したことがある映画のジャンルＩＤを、映画情報から取得する。

次いで、推奨映画決定部１１５は、抽出された映画館で上映される映画の中から、特定されたジャンルと同一のジャンルの映画であって、推奨先のユーザが見たことがない映画を、推奨する映画に決定する（ステップＳ１１１）。例えば、推奨映画決定部１１５は、来館情報から、ユーザが映画を鑑賞した上映時間を取得し、時間帯ごとに、映画の鑑賞度合いを計算する。推奨映画決定部１１５は、鑑賞度合いが所定値以上である時間帯を、ユーザが映画を鑑賞する時間帯として特定する。推奨映画決定部１１５は、抽出された映画館で上映される映画のうち、ユーザが映画を鑑賞する時間帯に上映される映画を、上映スケジュール情報に基づいて特定する。推奨映画決定部１１５は、特定された映画のジャンルＩＤを、映画情報から取得する。推奨映画決定部１１５は、ユーザが鑑賞したことがある映画と、特定された映画との間で、ジャンルＩＤを比較することにより、該当する映画を特定する。推奨映画決定部１１５は、来館情報に基づいて、推奨先のユーザが見たことがある映画は、推奨する映画から除外する。次いで、推奨映画決定部１１５は、決定した映画の映画ＩＤを含むお得情報リストを生成して（ステップＳ１１２）、推奨映画決定処理は終了する。或いは、推奨映画決定部１１５は、特定した映画の映画ＩＤと、抽出された映画館のうち、この映画を上映する映画館の映画館ＩＤと、の組み合わせを含むお得情報リストを生成してもよい。

以上説明したように、本実施形態によれば、情報提供サーバ１が、複数の映画館それぞれについて、映画館を識別する映画館ＩＤと、複数の映画のうち、映画館で上映される映画を識別する映画ＩＤと、を含む映画館関係の情報を記憶する記憶部１４から、映画館関係の情報を取得する。また、情報提供サーバ１が、複数の映画館のうち何れかに推奨先ユーザが来館したことを示す来館情報であって、推奨先ユーザが来館した映画館を示す来館情報を取得する。また、情報提供サーバ１が、取得された映画館関係の情報及び取得された来館情報に基づいて、複数の映画の中から、推奨先ユーザに推奨する映画を決定する。従って、ユーザが映画館に来館したという実際の行動を考慮して、そのユーザに推奨する映画を決定することができる。

情報提供サーバ１が、推奨先のユーザが来館した映画館で発券された映画チケットが撮影されることにより得られるチケット画像データを、推奨先のユーザが利用するユーザ端末２から取得してもよい。また、情報提供サーバ１が、取得されたチケット画像データに対する画像処理に基づいて、来館情報を取得してもよい。この場合、ユーザが映画を見るために映画館に来館したという事実を適切に特定することができる。

ここで、情報提供サーバ１が、複数の映画のうち、推奨先のユーザにより予め選択された映画及び映画館の少なくとも何れか一方を示すユーザ映画情報を取得してもよい。また、情報提供サーバ１が、画像処理に基づいてチケット画像データから認識された情報と、取得されたユーザ映画情報と、の比較に基づいて、来館情報を取得してもよい。この場合、チケット画像データから、予め選択された映画館及び映画の少なくとも何れか一方の名称を認識すればよいので、名称の認識精度を向上させることができる。従って、来館情報の認識精度を向上させることができる。

また、記憶部１４は、複数の映画それぞれについて、映画のジャンルを示すジャンルＩＤを更に記憶してもよい。また、情報提供サーバ１が、記憶部１４からジャンルＩＤを更に取得してもよい。また、情報提供サーバ１が、来館した映画館で推奨先のユーザが見る映画のジャンルに基づいて、推奨する映画を決定してもよい。この場合、ユーザが見る映画のジャンルは、例えばユーザの嗜好や属性を示すので、推奨する映画を適切に決定することができる。

また、情報提供サーバ１が、来館した映画館で推奨先のユーザが見る映画のジャンルと同一のジャンルに属する他の映画を、推奨する映画に決定してもよい。この場合、ユーザが見る映画のジャンルと同一のジャンルの映画が推奨されるので、ユーザが、推奨される映画を見に映画館へ行く蓋然性を高めることができる。

また、記憶部１４に記憶される映画館関係の情報は、映画館の位置を示す映画館位置情報を更に含んでもよい。また、情報提供サーバ１が、推奨先のユーザの位置を示す端末位置情報を取得してもよい。また、情報提供サーバ１が、推奨先のユーザの位置及び推奨先のユーザが来館した映画館の位置に基づいて、複数の映画館のうち何れの映画館で上映される映画を推奨するかを決定してもよい。この場合、ユーザにとって利便性が高い映画館で上映される映画を推奨することができるので、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

ここで、情報提供サーバ１が、推奨先のユーザの最新の位置と、推奨先のユーザの位置の履歴と、のうち少なくとも何れか一方を示す端末位置情報を取得してもよい。この場合、ユーザが現在行きやすい映画館又は普段行きやすい映画館で上映される映画を推奨することができる。

また、情報提供サーバ１が、推奨先のユーザが来館した映画館及び複数の映画館のうち推奨先のユーザが来館した映画館から相対的に近い映画館の少なくとも何れか一方で上映される映画を、推奨先のユーザに推奨する映画に決定してもよい。この場合、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

また、情報提供サーバ１が、複数の映画館のうち、推奨先のユーザに推奨する映画館と、推奨する映画館で上映される映画のうち、推奨先のユーザに推奨する映画と、を決定してもよい。この場合、何れの映画館で何れの映画を見るかを推奨することができる。

［２．第２実施形態］
次に、第２実施形態について説明する。本実施形態においては、ネットワークＮＷ等のコンピュータネットワーク上におけるユーザの行動履歴に基づいて、推奨する映画が決定される。コンピュータネットワーク上におけるユーザの行動は、例えば、ユーザ端末２等のコンピュータを介してコンピュータネットワークを利用することを通じて、ユーザがとった行動である。そのような行動の例として、ウェブページ等の情報の閲覧、ウェブページ等の情報の検索、動画等のコンテンツの視聴、商品の購入、サービスの予約、情報の投稿又は書き込み等が挙げられる。本実施形態において、コンピュータネットワーク上におけるユーザの行動は、オンラインショッピングのウェブサイトにおける商品の購入に適用される。

［２−１．情報提供システムの構成］
先ず、本実施形態に係る情報提供システムＳの構成及び機能概要について、図１１を用いて説明する。図１１は、本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成の一例を示す図である。図１１において、図１と同一の要素につては同一の符号が付されている。図１と図１１との間で異なる点は、図１１において、オンラインショッピングサーバ３が追加されている点である。オンラインショッピングサーバ３は、電子商取引が行われるオンラインショッピングサイトを管理するサーバ装置である。ユーザは、お得情報を利用する場合のユーザＩＤと同一のユーザＩＤで、オンラインショッピングサイトの利用が可能であってもよい。オンラインショッピングサイトにおいて商品を購入するとき、ユーザは、情報提供サーバ１から付与されたポイントを、購入代金の一部又は全部に充てることが可能であってもよい。オンラインショッピングサイトにおいては、単一の販売者から商品が販売されてもよいし、複数の店舗から商品が販売されてもよい。オンラインショッピングサーバ３は、商品ＤＢ３１及びオンライン購入履歴ＤＢ３２を備える。

［２−２．データベースの構成］
次に、各サーバに記憶されるデータベースについて、図１２を用いて説明する。図１２（ａ）は、オンラインショッピングサーバ３に備えられるデータベースに記憶される内容の一例を示す図である。商品ＤＢ３１には、オンラインショッピングサイトで販売される商品に関する商品情報が、商品ごとに記憶される。具体的に、商品ＤＢ３１には、商品情報として、商品ＩＤ、店舗ＩＤ、商品名、商品カテゴリＩＤ、価格等が、互いに関連付けて記憶される。商品ＩＤは、商品を識別するための識別情報である。店舗ＩＤは、対応する商品の販売元の店舗を示す。商品カテゴリＩＤは、対応する商品のカテゴリを識別するための識別情報である。商品カテゴリは階層的に定義されている。カテゴリの例として、ファッション、ファッション小物、玩具、スポーツ、家電等が挙げられる。ファッションの下位に属するカテゴリの例として、レディスファッション、メンズファッション等が挙げられる。通常、商品情報は、最下位に位置するカテゴリの商品カテゴリＩＤを含む。

オンライン購入履歴ＤＢ３２には、オンラインショッピングサイトにおける購入履歴が記憶される。例えば、オンライン購入履歴ＤＢ３２には、購入ログとして、ユーザＩＤ、商品ＩＤ、購入日時等が関連付けて記憶される。ユーザＩＤは、商品を購入したユーザを示す。商品ＩＤは、購入された商品を示す。

コンピュータネットワーク上におけるユーザの行動が、商品の購入以外の行動に適用される場合、その行動に応じた履歴を記憶するデータベースが、所定のサーバ装置に記憶される。

図１２（ｂ）は、変換ＤＢ１４ｈ及び行動属性ＤＢ１４ｉに記憶される内容の一例を示す図である。情報提供サーバ１の記憶部１４には、会員ＤＢ１４ａ〜来館履歴ＤＢ１４ｇに加えて、変換ＤＢ１４ｈ及び行動属性ＤＢ１４ｉが記憶される。

変換ＤＢ１４ｈには、商品のカテゴリと映画のジャンルとを互いに変換するための変換情報が記憶される。具体的に、変換情報は、商品カテゴリＩＤ及びジャンルＩＤを含む。特定のカテゴリの商品を購入するユーザは、特定のジャンルの映画を見る傾向がある可能性がある。或いは、特定のジャンルの映画を見るユーザは、特定のカテゴリの商品を購入する傾向があるかもしれない。変換情報により、この傾向が示される。例えば、情報提供サーバ１の管理者により、カテゴリＩＤとジャンルＩＤとの関連付けが行われてもよい。また例えば、商品のカテゴリの少なくとも一部について、自動的に関連付けが行われてもよい。例えば、情報提供サーバ１が、来館履歴ＤＢ１４ｇ及びオンライン購入履歴ＤＢ３２に基づいて、同一のユーザによる鑑賞する映画のジャンルの傾向と、購入する商品のカテゴリの傾向との関係を特定してもよい。また、或る商品のカテゴリは範囲が広いために、カテゴリと映画のジャンルとが一対一で対応しない場合がある。その場合、そのカテゴリを更に細分化したカテゴリのカテゴリＩＤが変換ＤＢ１４ｈに記憶されてもよい。例えば、カテゴリ「日用品」の範囲は比較的広い。そのため、「日用品」を特定のジャンルに関連付けることは難しい。「日用品」を、例えば「包丁」、「洗剤」等のカテゴリに細分化することで、それらのカテゴリをそれぞれ特定のジャンルに関連付けることができる可能性がある。或る商品が、細分化されたカテゴリのうち何れかに属するかを判断する方法の例として、商品名その他の情報を用いることが考えられる。例えば、或る日用品の商品名が「包丁」を含む場合、その日用品をカテゴリ「包丁」に分類することができる。

ユーザの行動が、商品の購入以外の行動である場合においても、その行動と映画のジャンルを関連付けることが可能である。例えば、ユーザの行動の種類又はカテゴリが予め複数定められる。そして、種類又はカテゴリとジャンルとが関連付けられる。

行動属性ＤＢ１４ｉには、コンピュータネットワーク上におけるユーザによる行動に基づいて特定されたそのユーザの属性を示す行動属性情報が、ユーザごとに記憶される。具体的に、行動属性ＤＢ１４ｉには、行動属性情報として、ユーザＩＤ、及び商品カテゴリＩＤと購入度合いとの組み合わせが記憶される。商品カテゴリＩＤと購入度合いとの組み合わせは、ユーザＩＤにより示されるユーザが購入したことがある商品のカテゴリごとに記憶される。商品カテゴリＩＤは、購入された商品のカテゴリを示す。購入度合いは、対応するユーザが対応するカテゴリの商品を購入する度合い（例えば購入回数又は購入頻度）を示す。ユーザが購入する商品の傾向によって、そのユーザの特徴又は属性が特定される。例えば、ゴルフ用品を頻繁に購入するユーザは、ゴルフ好きという属性を有する蓋然性が高い。行動属性情報はそのような属性を示す。

コンピュータネットワーク上におけるユーザの行動が、商品の購入以外の行動に適用される場合、その行動に応じた行動属性情報が、行動属性ＤＢ１４ｉに記憶される。

［２−３．システム制御部の機能概要］
次に、情報提供サーバ１のシステム制御部１１の機能概要について、図１３を用いて説明する。

推奨映画決定部１１５は、推奨先となるユーザによる行動の履歴を取得する。この行動は、コンピュータネットワーク上における行動である。例えば、推奨映画決定部１１５は、オンラインショッピングサーバ３から、オンライン購入履歴ＤＢ３２に記憶されているユーザの購入履歴を取得する。

推奨映画決定部１１５は、取得された行動履歴に基づいて、推奨先となるユーザの属性を推定する。例えば、推奨映画決定部１１５は、行動の種類ごとに、ユーザがその種類の行動をとる度合い（回数又は頻度）を計算してもよい。推奨映画決定部１１５は、計算された度合いが所定値以上である行動の種類を示す行動属性情報を生成してもよい。或いは、推奨映画決定部１１５は、計算された度合いと行動の種類とを組み合わせた行動属性情報を生成してもよい。本実施形態においては、購入履歴に基づいて、カテゴリごとの購入度合いを計算して、行動属性情報が生成される。推奨映画決定部１１５は、生成された行動属性情報を、そのユーザのユーザＩＤに関連付けて行動属性ＤＢ１４ｉに記憶させる。

推奨映画決定部１１５は、推定された属性に応じた映画を、推奨する映画に決定する。例えば、推奨映画決定部１１５は、ユーザの属性から、そのユーザが好きな映画を特定してもよい。本実施形態において、推奨映画決定部１１５は、変換ＤＢ１４ｈを用いて、推奨する映画を決定する。例えば、推奨映画決定部１１５は、行動属性情報に含まれる商品カテゴリＩＤに関連付けられたジャンルＩＤを、変換ＤＢ１４ｈから取得する。或いは、推奨映画決定部１１５は、行動属性情報に含まれる商品カテゴリＩＤのうち、購入度合いが最も高い商品カテゴリＩＤ又は購入度が所定値以上である商品カテゴリＩＤに関連付けられたジャンルＩＤを取得してもよい。そして、推奨映画決定部１１５は、取得されたジャンルＩＤにより示されるジャンルの映画を、推奨する映画に決定する。

図１３は、推奨する映画の決定例を示す図である。例えば、ユーザＵ１は、商品カテゴリｃの商品を頻繁に購入するとする。図１３に示すように、変換ＤＢ１４ｈにおいて、商品カテゴリｃはジャンルＣに関連付けられている。従って、推奨映画決定部１１５は、ジャンルＣの映画を、推奨する映画に決定してもよい。

［２−４．情報提供システムの動作］
次に、情報提供システムＳの動作について、図１４を用いて説明する。図１４は、情報提供サーバ１のシステム制御部１１による推奨映画決定処理の一例を示すフローチャートである。図１４において、図１０と同一の処理については同一のステップ番号が付されている。

図１４に示すように、先ず、第１実施形態の場合と同様に、ステップＳ１０１〜Ｓ１０９が実行される。次いで、推奨映画決定部１１５は、お得情報要求に含まれるユーザＩＤに関連付けられた行動属性情報を、行動属性ＤＢ１４ｉから取得する（ステップＳ２０１）。次いで、推奨映画決定部１１５は、ユーザが購入したことがある商品のカテゴリに関連付けられたジャンルを特定する（ステップＳ２０２）。例えば、推奨映画決定部１１５は、行動属性情報に含まれる商品カテゴリＩＤに関連付けられたジャンルＩＤを、変換ＤＢ１４ｈから取得する。次いで、推奨映画決定部１１５は、抽出された映画館で上映される映画のうち、特定されたジャンルと同一のジャンルの映画であって、推奨先のユーザが見たことがない映画を、推奨する映画に決定する（ステップＳ２０３）。そして、推奨映画決定部１１５は、決定した映画の映画ＩＤを含むお得情報リストを生成する（ステップＳ１１２）。

以上説明したように、本実施形態によれば、情報提供サーバ１が、ネットワークＮＷ上における推奨先のユーザの行動履歴を取得する。また、情報提供サーバ１が、取得された推奨先のユーザの行動履歴に基づいて、推奨先のユーザの属性を推定する。また、情報提供サーバ１が、推定された属性に応じた映画を、推奨する映画に決定する。従って、ユーザの行動から推定される属性に応じた映画が推奨されるので、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

［３．第３実施形態］
次に、第３実施形態について説明する。本実施形態においては、ネットワークＮＷ等のコンピュータネットワーク上におけるユーザの行動履歴に基づいて、そのユーザの属性を推定し、その属性に基づいて、推奨する映画が決定される。この点は第２実施形態と同様である。本実施形態においては、更に、推奨先のユーザ以外のユーザの属性及び来館履歴が考慮される。

本実施形態における情報提供システムＳは、第２実施形態における情報提供システムＳの構成と同様の構成を有してもよい。但し、本実施形態において、変換ＤＢ１４ｈはなくてもよい。

［３−１．システム制御部の機能概要］
次に、情報提供サーバ１のシステム制御部１１の機能概要について、図１５を用いて説明する。

推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザを含む複数のユーザそれぞれの行動履歴を取得する。例えば、推奨映画決定部１１５は、各ユーザの購入履歴をオンラインショッピングサーバ３から取得する。

推奨映画決定部１１５は、取得された行動履歴に基づいて、複数のユーザそれぞれの属性を推定する。例えば、推奨映画決定部１１５は、第２実施形態において説明した方法と同様の方法で、各ユーザの行動属性情報を生成して、各行動属性情報を行動属性ＤＢ１４ｉに記憶させる。

来館情報取得部１１３は、推奨先のユーザを含む複数のユーザそれぞれについて、来館情報を取得する。例えば、来館情報取得部１１３は、第１実施形態において説明した方法と同様の方法で、各ユーザの来館情報を取得する。

推奨映画決定部１１５は、複数のユーザのうち、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を、推奨する映画に決定する。同一の属性を有するユーザは同一の映画を見る傾向がある。そのため、同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を推奨することで、ユーザが映画を見に映画館へ行く蓋然性を高めることができる。

先ず、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザを特定する。具体的に、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの行動属性情報と、他のユーザの行動属性情報と、を比較する。例えば、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの行動属性情報に含まれる何れかの商品カテゴリＩＤと、他のユーザの行動属性情報に含まれる何れかの商品カテゴリＩＤと、が一致する場合、それらのユーザの属性は同一であると判定してもよい。或いは、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの行動属性情報に含まれる商品カテゴリＩＤ、及び他のユーザの行動属性情報に含まれる商品カテゴリＩＤのうち、推奨先のユーザと他のユーザとの間で一致する商品カテゴリＩＤの数を、一致率として計算してもよい。そして、推奨映画決定部１１５は、一致率が所定値以上である場合、それらのユーザの属性は同一であると判定してもよい。行動属性情報が購入度合いを含む場合、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの行動属性情報と他のユーザの行動属性情報との間のコサイン類似度を計算してもよい。この場合の購入度合いはベクトルとして扱われる。そして、推奨映画決定部１１５は、コサイン類似度が所定値以上である場合、それらのユーザの属性は同一であると判定してもよい。

推奨映画決定部１１５は、来館情報から、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を特定する。例えば、推奨映画決定部１１５は、他のユーザが見たことがある映画であれば、如何なるジャンルの映画であっても、推奨する映画に決定してもよい。推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが複数存在する場合、推奨映画決定部１１５は、例えば、それらのユーザのうち鑑賞したユーザの割合が所定値以上である映画、又はその割合が最も高い映画を、推奨する映画に決定してもよい。

図１５は、推奨する映画の決定例を示す図である。図１５に示すように、グループ３１０は、カー用品を頻繁に購入するユーザのグループである。グループ３１０は、ユーザＵ１〜Ｕ４を含む。これらのユーザのうち、ユーザＵ１が、推奨先のユーザである。ユーザＵ２〜Ｕ４はそれぞれ映画Ｘを見たことがある。一方、ユーザＵ１はまだ映画Ｘを見ていない。そこで、ユーザＵ１に対して映画Ｘが推奨されてもよい。

［３−２．情報提供システムの動作］
次に、情報提供システムＳの動作について、図１６を用いて説明する。図１６は、情報提供サーバ１のシステム制御部１１による推奨映画決定処理の一例を示すフローチャートである。図１６において、図１０と同一の処理については同一のステップ番号が付されている。

図１６に示すように、先ず、第１実施形態の場合と同様に、ステップＳ１０１〜Ｓ１０９が実行される。次いで、推奨映画決定部１１５は、各ユーザの行動属性情報を行動属性ＤＢ１４ｉから取得する（ステップＳ３０１）。次いで、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの行動属性情報と、他のユーザの行動属性情報とを比較して、複数のユーザの中から、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザを特定する（ステップＳ３０２）。次いで、来館情報取得部１１３は、特定された他のユーザのユーザＩＤに関連付けられた来館情報を、来館履歴ＤＢ１４ｇから取得する（ステップＳ３０３）。次いで、推奨映画決定部１１５は、来館情報に基づいて、抽出された映画館で上映される映画のうち、特定された他のユーザが鑑賞したことがある映画であって、推奨先のユーザが見たことがない映画を、推奨する映画に決定する（ステップＳ３０４）。例えば、推奨映画決定部１１５は、抽出された映画館で上映される各映画について、特定された他のユーザのうちその映画を鑑賞したユーザの人数をカウントする。推奨映画決定部１１５は、カウントされた人数が相対的に多い映画を、推奨する映画として決定する。そして、推奨映画決定部１１５は、決定した映画の映画ＩＤを含むお得情報リストを生成する（ステップＳ１１２）。

以上説明したように、本実施形態によれば、情報提供サーバ１が、ネットワークＮＷ上における推奨先のユーザを含む複数のユーザそれぞれの行動履歴を取得する。また、情報提供サーバ１が、複数のユーザそれぞれの属性を推定する。また、情報提供サーバ１が、複数のユーザそれぞれについて、複数の映画館のうち何れかの映画館にユーザが来館したことを示す来館情報であって、ユーザが来館した映画館でユーザが見る映画を示す来館情報を取得する。また、情報提供サーバ１が、複数のユーザのうち、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を、推奨する映画に決定する。従って、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

［４．第４実施形態］
次に、第４実施形態について説明する。本実施形態においては、ユーザの来館情報に基づいて、そのユーザの属性が推定される。また、推奨先のユーザ以外のユーザの属性及び来館履歴を用いて、推奨する映画が決定される。

本実施形態における情報提供システムＳは、第１実施形態〜第３実施形態のうち何れかの情報提供システムＳの構成と同様の構成を有してもよい。

［４−１．データベースの構成］
次に、情報提供サーバ１に記憶されるデータベースについて、図１７を用いて説明する。図１７は、鑑賞属性ＤＢ１４ｊに記憶される内容の一例を示す図である。情報提供サーバ１の記憶部１４には、会員ＤＢ１４ａ〜来館履歴ＤＢ１４ｇに加えて、鑑賞属性ＤＢ１４ｊが記憶される。

鑑賞属性ＤＢ１４ｊには、ユーザによる映画館への来館行動に基づいて特定されたそのユーザの属性を示す鑑賞属性情報が、ユーザごとに記憶される。具体的に、鑑賞属性ＤＢ１４ｊには、鑑賞属性情報として、ユーザＩＤ、及びジャンルＩＤと鑑賞度合いとの組み合わせが記憶される。ジャンルＩＤと鑑賞度合いとの組み合わせは、ユーザＩＤにより示されるユーザが鑑賞したことがある映画のジャンルごとに記憶される。ジャンルＩＤは、鑑賞された映画のジャンルを示す。鑑賞度合いは、対応するユーザが、対応するジャンルの映画を鑑賞する度合い（例えば鑑賞回数又は鑑賞頻度）を示す。ユーザが鑑賞する映画の傾向によっても、そのユーザの特徴又は属性が特定される。例えば、ＳＦ映画を頻繁に鑑賞するユーザは、ＳＦ好きであるという属性を有する蓋然性が高い。鑑賞属性情報はそのような属性を示す。

［４−２．システム制御部の機能概要］
次に、情報提供サーバ１のシステム制御部１１の機能概要について、図１８を用いて説明する。

来館情報取得部１１３は、推奨先のユーザを含む複数のユーザそれぞれについて、来館情報を取得する。例えば、来館情報取得部１１３は、第１実施形態において説明した方法と同様の方法で、各ユーザの来館情報を取得する。

推奨映画決定部１１５は、来館情報及び映画関係の情報に基づいて、複数のユーザそれぞれの属性を推定する。例えば、推奨映画決定部１１５は、ユーザが見たことがある映画のジャンルを特定する。推奨映画決定部１１５は、特定されたジャンルのジャンルＩＤを示す鑑賞属性情報を生成してもよい。また、推奨映画決定部１１５は、映画のジャンルごとに、ユーザによるそのジャンルの映画の鑑賞度合いを計算してもよい。推奨映画決定部１１５は、鑑賞度合いが所定値以上である行動の種類を示す鑑賞属性情報を生成してもよい。或いは、推奨映画決定部１１５は、鑑賞度合いとジャンルＩＤとを組み合わせた鑑賞属性情報を生成してもよい。推奨映画決定部１１５は、生成された鑑賞属性情報を、対応するユーザのユーザＩＤに関連付けて鑑賞属性ＤＢ１４ｊに記憶させる。

推奨映画決定部１１５は、複数のユーザのうち、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を、推奨する映画に決定する。同一の属性を有するユーザは同一の映画を見る傾向がある。そのため、同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を推奨することで、ユーザが映画を見に映画館へ行く蓋然性を高めることができる。

先ず、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザを特定する。同一の属性を有するユーザの特定方法は、第３実施形態において説明された方法と同様の方法であってもよい。本実施形態では、行動属性情報ではなく、鑑賞属性情報を用いることが、第３実施形態とは異なる。

推奨映画決定部１１５は、鑑賞属性情報及び行動属性情報の両方を用いてもよい。すなわち、推奨映画決定部１１５は、来館情報に基づく推奨先のユーザの属性と同一の属性を有し、且つ行動履歴に基づく推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザを特定してもよい。

推奨映画決定部１１５は、来館情報から、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を特定する。他のユーザが見たことがある映画の特定方法も、第３実施形態において説明された方法と同様の方法であってもよい。

図１８は、推奨する映画の決定例を示す図である。図１８に示すように、グループ３２０は、アクション映画を頻繁に見るユーザのグループである。グループ３２０は、ユーザＵ１、Ｕ５〜Ｕ７を含む。これらのユーザのうち、ユーザＵ１が、推奨先のユーザである。ユーザＵ５〜Ｕ７はそれぞれ映画Ｚを見たことがある。一方、ユーザＵ１はまだ映画Ｚを見ていない。そこで、ユーザＵ１に対して映画Ｚが推奨されてもよい。

［４−３．情報提供システムの動作］
次に、情報提供システムＳの動作について、図１９を用いて説明する。図１９は、情報提供サーバ１のシステム制御部１１による推奨映画決定処理の一例を示すフローチャートである。図１９において、図１６と同一の処理については同一のステップ番号が付されている。

図１９に示すように、先ず、第１実施形態の場合と同様に、ステップＳ１０１〜Ｓ１０９が実行される。次いで、推奨映画決定部１１５は、各ユーザの鑑賞属性情報を鑑賞属性ＤＢ１４ｊから取得する（ステップ４０１）。次いで、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの鑑賞属性情報と、他のユーザの鑑賞属性情報とを比較して、複数のユーザの中から、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザを特定する（ステップＳ４０２）。次いで、来館情報取得部１１３は、特定された他のユーザのユーザＩＤに関連付けられた来館情報を、来館履歴ＤＢ１４ｇから取得する（ステップＳ３０３）。次いで、推奨映画決定部１１５は、来館情報に基づいて、抽出された映画館で上映される映画のうち、特定された他のユーザが鑑賞したことがある映画であって、推奨先のユーザが見たことがない映画を、推奨する映画に決定する（ステップＳ３０４）。そして、推奨映画決定部１１５は、決定した映画の映画ＩＤを含むお得情報リストを生成する（ステップＳ１１２）。

以上説明したように、本実施形態によれば、情報提供サーバ１が、推奨先のユーザを含む複数のユーザそれぞれについて、複数の映画館のうち何れかの映画館にユーザが来館したことを示す来館情報であって、ユーザが来館した映画館でユーザが見る映画を示す来館情報を取得する。また、情報提供サーバ１が、取得された来館情報、及び取得されたジャンルＩＤに基づいて、複数のユーザそれぞれの属性を推定する。また、情報提供サーバ１が、複数のユーザのうち、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を、推奨する映画に決定する。従って、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

［５．第５実施形態］
次に、第５実施形態について説明する。各映画は特定のジャンルに分類されている。本実施形態においては、少なくとも一の映画が、これまで分類されていたジャンルよりも細分化されたジャンルに分類される。

本実施形態における情報提供システムＳは、オンラインショッピングサーバ３を含む。本実施形態における情報提供システムＳは、第２実施形態乃至第４実施形態のうち何れかの情報提供システムＳの構成と同様の構成を有してもよい。

［５−１．データベースの構成］
次に、情報提供サーバ１に記憶されるデータベースについて、図２０を用いて説明する。図２０は、新ジャンルＤＢ１４ｋに記憶される内容の一例を示す図である。情報提供サーバ１の記憶部１４には、会員ＤＢ１４ａ〜来館履歴ＤＢ１４ｇに加えて、新ジャンルＤＢ１４ｋが記憶される。

新ジャンルＤＢ１４ｋには、映画の既存のジャンルが細分化されることにより生じた、映画の新しいジャンルに関する情報が、新しいジャンルごとに記憶される。具体的に、新ジャンルＤＢ１４ｋには、新ジャンルＩＤ、既存ジャンルＩＤ及び商品カテゴリＩＤが、互いに関連付けて記憶される。新ジャンルＩＤは、新しいジャンルのジャンルＩＤである。既存ジャンルＩＤは、既存から存在するジャンルのジャンルＩＤである。商品カテゴリＩＤは、既存のジャンルに付加される商品のカテゴリのカテゴリＩＤである。限定要素として商品のカテゴリが、既存のジャンルに付加されることで、新しいジャンルが生成される。

［５−２．システム制御部の機能概要］
次に、情報提供サーバ１のシステム制御部１１の機能概要について、図２１を用いて説明する。

来館情報取得部１１３は、複数のユーザそれぞれについて来館情報の履歴を取得する。例えば、来館情報取得部１１３は、第１実施形態において説明した方法と同様の方法で、各ユーザの来館情報を取得する。

推奨映画決定部１１５は、コンピュータネットワーク上において、推奨先となるユーザの行動履歴を取得する。例えば、推奨映画決定部１１５は、各ユーザの購入履歴をオンラインショッピングサーバ３から取得する。

推奨映画決定部１１５は、来館情報及び行動履歴に基づいて、複数の映画のうち少なくとも一の映画について、その一の映画を見るユーザがとる傾向がある行動を特定する。例えば、ユーザの行動の種類又はカテゴリが予め複数定められる。推奨映画決定部１１５は、来館情報に基づいて、例えば或る映画を鑑賞したことがあるユーザを特定する。推奨映画決定部１１５は、特定された各ユーザがとった行動の種類を、行動履歴に基づいて特定する。そして、推奨映画決定部１１５は、特定されたユーザがとる傾向がある行動の種類を特定する。例えば、推奨映画決定部１１５は、特定されたユーザのうち所定割合以上のユーザがとった行動の種類を、特定されたユーザがとる傾向がある行動に決定してもよい。

本実施形態において、推奨映画決定部１１５は、オンライン購入履歴に基づいて、ユーザが購入した商品のカテゴリを特定してもよい。推奨映画決定部１１５は、オンライン購入履歴に基づいて、行動属性ＤＢ１４ｉを予め生成してもよい。行動属性情報は、ユーザがとった行動を示す情報又はユーザがとる傾向がある行動を示す情報でもある。推奨映画決定部１１５は、所定割合以上のユーザが購入した商品のカテゴリを、特定されたユーザが購入する傾向がある商品のカテゴリに決定してもよい。或いは、推奨映画決定部１１５は、各ユーザについて、購入度合いが所定値以上であるカテゴリを特定してもよい。そして、推奨映画決定部１１５は、購入度合いが所定値以上であるユーザの割合が所定割合以上であるカテゴリを、特定されたユーザが購入する傾向がある商品のカテゴリに決定してもよい。

推奨映画決定部１１５は、その一の映画のジャンルと特定された行動とに関連付けられた新たなジャンルを示す新ジャンルＩＤを、映画ＤＢ１４ｂに記憶させてもよい。映画は、ジャンルに加えて、その映画を見たユーザがとる傾向がある行動によっても特徴付けられることがある。すなわち、その映画は、特定の行動をとる傾向があるユーザによって見られるという属性を有することとなる。そこで、その映画が分類されていた既存のジャンルを、その映画を見るユーザがとる傾向がある行動で限定することで、限定された新たなジャンルが生じる。

本実施形態においては、その映画の既存ジャンルＩＤと特定されたカテゴリのカテゴリＩＤと、新ジャンルＩＤが関連付けて新ジャンルＤＢ１４ｋに記憶される。更に、その映画の映画ＩＤに関連付けて、新ジャンルＩＤが映画ＤＢ１４ｂに記憶される。これにより、その映画が、新たなジャンルに分類されることになる。映画のジャンルが絞り込まれることにより、推奨する映画を、ジャンルを用いて決定する場合に、より適切な決定を行うことができる。

図２１は、新たなジャンルの生成例を示す図である。２１に示すように、ユーザＵ１〜Ｕ３で構成されるグループ３３０は、カテゴリ「アクション」に分類される映画Ｘ１を見たことがあるユーザのグループである。グループ３３０に属するユーザは、カー用品を購入する傾向がある。そこで、ジャンル「アクション」にカテゴリ「カー用品」が付加されることで、例えば「カーアクション」というジャンルが生成される。そして、映画Ｘ１はカテゴリ「カーアクション」に分類される。説明の便宜上、「カーアクション」というカテゴリ名を示したが、カテゴリ名自体を生成する必要はない。ジャンル「アクション」をカテゴリ「カー用品」で限定することで、新たなジャンルＩＤが生成されればよい。一方、ユーザＵ４〜Ｕ６で構成されるグループ３４０は、カテゴリ「アクション」に分類される映画Ｘ２を見たことがあるユーザのグループである。グループ３４０に属するユーザは、格闘用品を購入する傾向がある。そこで、ジャンル「アクション」にカテゴリ「格闘用品」が付加されることで、例えば「格闘」というジャンルが生成される。そして、映画Ｘ２はカテゴリ「格闘」に分類される。このように、映画Ｘ１及びＸ２は、本来ジャンル「アクション」に分類されるが、「アクション」に属する「カーアクション」及び「格闘」にそれぞれ分類されることになる。

推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザが見たことがある映画について新ジャンルＩＤが映画ＤＢ１４ｂに記憶されている場合、新ジャンルＩＤにより示される新たなジャンルに基づいて、推奨する映画を決定する。例えば、推奨映画決定部１１５は、第１実施形態で説明したように、ユーザが鑑賞したことがある映画の新しいジャンルと同一の新しいジャンルの映画を、推奨する映画に決定してもよい。或いは、推奨映画決定部１１５は、第４実施形態で説明したように、新たなジャンルに基づいて、鑑賞属性情報を生成してもよい。そして、推奨映画決定部は、推奨先のユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見た映画を、推奨する映画に決定してもよい。

［５−３．情報提供システムの動作］
次に、情報提供システムＳの動作について、図２２を用いて説明する。図２２は、情報提供サーバ１のシステム制御部１１によるジャンル細分化処理の一例を示すフローチャートである。ジャンル細分化処理は、例えば所定時間（例えば、１日、１週間等）が経過するごとに、各映画について実行されてもよい。

図２２に示すように、来館情報取得部１１３は、対象となる映画の映画ＩＤを含む来館情報を、来館履歴ＤＢ１４ｇから検索する（ステップＳ５０１）。次いで、推奨映画決定部１１５は、対象の映画を見たことがあるユーザの行動属性情報を取得する（ステップＳ５０２）。例えば、推奨映画決定部１１５は、検索された各来館情報からユーザＩＤを取得する。推奨映画決定部１１５は、取得されたユーザＩＤに関連付けられた行動属性情報を、行動属性ＤＢ１４ｉから取得する。

次いで、推奨映画決定部１１５は、取得された行動属性情報に基づいて、対象の映画を見たことがあるユーザのうち、所定割合以上のユーザが購入した商品のカテゴリがあるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。所定割合以上のユーザが購入した商品のカテゴリがない場合（ステップＳ５０３：ＮＯ）、ジャンル細分化処理は終了する。

一方、所定割合以上のユーザが購入した商品のカテゴリがある場合（ステップＳ５０３：ＹＥＳ）、推奨映画決定部１１５は、対象の映画の映画ＩＤに関連付けられたジャンルＩＤを、映画ＤＢ１４ｂから取得する。そして、推奨映画決定部１１５は、取得されたジャンルＩＤと、所定割合以上のユーザが購入した商品のカテゴリのカテゴリＩＤと、の組み合わせが既に新ジャンルＤＢ１４ｋに記憶されているか否かを判定する（ステップＳ５０４）。組み合わせが新ジャンルＤＢ１４ｋに記憶されていない場合（ステップＳ５０４：ＮＯ）、推奨映画決定部１１５は、新ジャンルＩＤを生成する（ステップＳ５０５）。次いで、推奨映画決定部１１５は、新ジャンルＩＤ、対象の映画のカテゴリＩＤ、及び所定割合以上のユーザが購入した商品のカテゴリのカテゴリＩＤを互いに関連付けて、新ジャンルＤＢ１４ｋに記憶させ（ステップＳ５０６）、処理はステップＳ５０８に進む。一方、組み合わせが新ジャンルＤＢ１４ｋに記憶されている場合（ステップＳ５０４：ＹＥＳ）、推奨映画決定部１１５は、その組み合わせに関連付けて新ジャンルＤＢ１４ｋに記憶されている新ジャンルＩＤを取得して（ステップＳ５０７）、処理はステップＳ５０８に進む。ステップＳ５０８において、推奨映画決定部１１５は、ステップＳ５０５で生成された新ジャンルＩＤ又はステップＳ５０７で取得された新ジャンルＩＤを、対象の映画の映画ＩＤに関連付けて、映画ＤＢ１４ｂに記憶させて、ジャンル細分化処理は終了する。

推奨映画決定処理は、例えば第１実施形態又は第４実施形態で説明された処理（図１０又は図１９）と同様であってもよい。

以上説明したように、本実施形態によれば、情報提供サーバ１が、複数のユーザそれぞれについて、複数の映画館のうち何れかの映画館にユーザが来館したことを示す来館情報であって、ユーザが来館した映画館でユーザが見る映画を示す来館情報を取得する。また、情報提供サーバ１が、ネットワークＮＷ上における複数のユーザそれぞれの行動履歴を取得する。また、情報提供サーバ１が、取得された行動履歴と、取得された来館情報と、に基づいて、複数の映画のうち少なくとも一の映画について、その映画を見るユーザがとる傾向がある行動を特定する。また、情報提供サーバ１が、その映画のジャンルと特定された行動とに関連付けられる新たなジャンルを示すジャンルＩＤを、記憶部１４に記憶させる。また、情報提供サーバ１が、来館した映画館で推奨先のユーザが見る映画について新たなジャンルを示すジャンルＩＤが記憶部１４に記憶されている場合、新たなジャンルに基づいて、推奨する映画を決定する。従って、ジャンルという属性を別の属性で限定することで生じる新たなジャンルを用いることで、推奨する映画をより適切に決定することができる。

［６．第６実施形態］
次に、第６実施形態について説明する。本実施形態においては、映画館において、推奨先のユーザが座る座席の隣の座席に座る他のユーザの来館情報に基づいて、推奨する映画が決定される。

本実施形態における情報提供システムＳは、第１実施形態乃至第５実施形態のうち何れかの情報提供システムＳの構成と同様の構成を有してもよい。

［６−１．データベースの構成］
次に、情報提供サーバ１に記憶されるデータベースについて、図２３を用いて説明する。図２３は、家族ＤＢ１４ｌに記憶される内容の一例を示す図である。情報提供サーバ１の記憶部１４には、会員ＤＢ１４ａ〜来館履歴ＤＢ１４ｇに加えて、家族ＤＢ１４ｌが記憶される。情報提供サーバ１が家族ＤＢ１４ｌを記憶するのではなく、オンラインショッピングサーバ３等の他のサーバ装置が家族ＤＢ１４ｌを記憶してもよい。家族ＤＢ１４ｌには、ユーザの家族を示す家族情報が、ユーザごとに記憶される。具体的に、家族ＤＢ１４ｌには、家族情報として、本人ユーザＩＤ、及び１又は複数の家族ユーザＩＤが、互いに関連付けて記憶される。本人ユーザＩＤは、対象となるユーザ本人のユーザＩＤである。各家族ユーザＩＤは、対応するユーザの何れかの家族のユーザＩＤである。家族は、例えば親、兄弟、子供、配偶者を含んでもよい。また、家族は、対応するユーザと同居する親族を更に含んでもよい。ユーザが家族を登録することにより、家族ＤＢ１４ｌに家族ユーザＩＤが記憶される。

［６−２．システム制御部の機能概要］
次に、情報提供サーバ１のシステム制御部１１の機能概要について、図２４を用いて説明する。

来館情報取得部１１３は、推奨先ユーザを含む複数のユーザそれぞれについて、ユーザが来館した映画館で映画を見るためにそのユーザに割り当てられた座席を更に示す来館情報を取得する。例えば、来館情報は座席番号を含む。

推奨映画決定部１１５は、複数のユーザの中に、推奨先のユーザに割り当てられた座席に隣接する座席が割り当てられたユーザが存在する場合、そのユーザが見たことがある映画のうち、推奨先のユーザが見る映画と異なる映画を、推奨する映画に決定する。ユーザが、一人以上の知人と一緒に映画を見る場合、それらの知人のうち少なくとも一人は、そのユーザの隣の座席に座る蓋然性が高い。ユーザは、知人の影響を受ける可能性がある。例えば、ユーザは、知人が見た映画を知人から薦められる場合がある。従って、知人が見た映画をユーザが見る蓋然性は比較的に高い。そのような映画を推奨することで、ユーザが映画を見に映画館へ行く蓋然性を高めることができる。推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザに割り当てられた座席に隣接する座席が割り当てられた他のユーザが見た映画のジャンルと同一のジャンルに属する映画を、推奨する映画に決定してもよい。

図２４は、映画館内における座席の配置と、ユーザが座る座席の一例を示す図である。図２４に示すように、映画館２１０において、映画Ｘを上映するスクリーンにおいては、Ａ〜Ｆの６列の座席がある。各列は１〜８番の８個の座席を含む。ユーザＵ１は、ユーザＵ２と一緒に映画Ｘを見に映画館２１０に来た。そこで、ユーザＵ１は２枚のチケットを購入した。ユーザＵ１は、ユーザ端末２−１で、２枚のチケットのうちユーザＵ１のチケットを撮影して、チケット画像データをアップロードした。ユーザＵ２は、ユーザＵ２が携帯するユーザ端末２−２でユーザＵ２のチケットを撮影して、チケット画像データをアップロードした。来館情報取得部１１３は、チケット画像データに基づいて、ユーザＵ１には座席番号Ｃ−４が割り当てられ、ユーザＵ２には座席番号Ｃ−５が割り当てられたと特定する。すなわち、ユーザＵ１及びＵ２の座席は隣同士である。ユーザＵ２は映画Ｚを見たことがある。一方、ユーザＵ１は映画Ｚを見たことがない。そこで、ユーザＵ１に対して映画Ｚが推奨されてもよい。

ユーザの隣に座る人物が必ずしもそのユーザの知人であるとは限らない。そのため、推奨映画決定部１１５は、その人物が知人である蓋然性が高いときにのみ、ユーザの隣に座る人物を考慮してもよい。例えば、推奨映画決定部１１５は、ユーザとその人物との間で、チケットの発券日時が同一又は発券日時の差が所定時間内である場合に、その人物はユーザの知人であると判定してもよい。知人同士で映画を見に行く場合、一人のユーザが代表して全員分のチケットを購入したり、それらのユーザは並んでチケットを購入したりする蓋然性が高いからである。或いは、推奨映画決定部１１５は、推奨先ユーザの知人を示す知人情報を取得してもよい。家族ＤＢ１４ｌに記憶される家族情報は、知人情報の一例である。推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザに割り当てられた座席に隣接する座席が割り当てられたユーザが、知人情報により示される知人である場合に、その知人が見たことがある映画を、推奨する映画に決定してもよい。

［６−３．情報提供システムの動作］
次に、情報提供システムＳの動作について、図２５を用いて説明する。図２５は、情報提供サーバ１のシステム制御部１１による推奨映画決定処理の一例を示すフローチャートである。図２５において、図１０と同一の処理については同一のステップ番号が付されている。

図２５に示すように、先ず、第１実施形態の場合と同様に、ステップＳ１０１〜Ｓ１０９が実行される。次いで、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの座席の隣にある座席に座ったことがある他のユーザを特定する（ステップＳ６０１）。例えば、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの各来館情報から、上映日、上映時間、映画館ＩＤ、スクリーン番号及び座席番号を取得する。推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザについて取得された上映日、上映時間、映画館ＩＤ及びスクリーン番号と同一の上映日、上映時間、映画館ＩＤ及びスクリーン番号を含む来館情報であって、推奨先のユーザの座席の隣にある座席を示す座席番号を含む来館情報を、来館履歴ＤＢ１４ｇから検索する。そして、推奨映画決定部１１５は、検索された来館情報からユーザＩＤを取得する。

次いで、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザのユーザＩＤに関連付けられた家族情報を、家族ＤＢ１４ｌから取得する（ステップＳ６０２）。次いで、推奨映画決定部１１５は、推奨先のユーザの座席の隣にある座席に座ったことがある他のユーザの中に、推奨先のユーザの家族がいるか否かを判定する（ステップＳ６０３）。例えば、推奨映画決定部１１５は、ステップＳ６０１で取得されたユーザＩＤの中に、家族情報に含まれる何れかの家族ユーザＩＤと一致するユーザＩＤが存在するか否かを判定する。家族がいる場合（ステップＳ６０３：ＹＥＳ）、来館情報取得部１１３は、推奨先のユーザの座席の隣にある座席に座ったことがある家族のユーザＩＤに関連付けられた来館情報を、来館履歴ＤＢ１４ｇから取得する（ステップＳ６０４）。次いで、推奨映画決定部１１５は、その家族が見たことがある映画であって、推奨先のユーザが見たことがない映画を、推奨先の映画に決定して（ステップＳ６０５）、処理はステップＳ１１２に進む。例えば、推奨映画決定部１１５は、家族の来館履歴から、抽出された映画館で上映される映画のうち、家族が見たことがある映画を、候補として特定する。推奨映画決定部１１５は、候補の中から、推奨先のユーザが見たことがある映画以外の少なくとも一の映画を、推奨する映画に決定してもよい。推奨先のユーザの座席の隣にある座席に座ったことがある家族が２人以上いる場合、推奨映画決定部１１５は、家族ごとに、推奨する映画を決定してもよい。一方、家族がいない場合（ステップＳ６０３：ＮＯ）、推奨映画決定部１１５は、他の方法で、推奨する映画を決定して（ステップＳ６０６）、処理はステップＳ１１２に進む。例えば、推奨映画決定部１１５は、第１実施形態〜第５実施形態のうち何れかの方法で決定してもよい。ステップＳ１１２において、推奨映画決定部１１５は、ステップＳ６０５又はＳ６０５で決定した映画の映画ＩＤを含むお得情報リストを生成する。

以上説明したように、本実施形態によれば、情報提供サーバ１が、推奨先のユーザを含む複数のユーザそれぞれについて、ユーザが来館した映画館と、ユーザが来館した映画館でユーザが見る映画と、映画を見るためにユーザに割り当てられた座席と、を示す来館情報を取得する。また、情報提供サーバ１が、複数のユーザの中に、推奨先のユーザに割り当てられた座席に隣接する座席が割り当てられたユーザが存在する場合、そのユーザが見たことがある映画のうち、来館した映画館で推奨先のユーザが見る映画と異なる映画を、推奨する映画に決定する。従って、推奨された映画をユーザが見に映画館に行く蓋然性を高めることができる。

ここで、情報提供サーバ１が、推奨先のユーザの知人を示す知人情報を取得してもよい。また、情報提供サーバ１が、推奨先のユーザに割り当てられた座席に隣接する座席が割り当てられた他のユーザが、取得された知人情報により示される知人である場合に、そのユーザが見たことがある映画を、推奨する映画に決定してもよい。この場合、推奨先のユーザが座る座席の隣に座る他のユーザが知人であることを適切に特定することができる。

［７．第７実施形態］
次に、第７実施形態について説明する。本実施形態においては、映画館に来館したユーザに対して、その映画館の周辺にある施設が推奨される。

本実施形態における情報提供システムＳは、第１実施形態〜第６実施形態のうち何れかの情報提供システムＳの構成と同様の構成を有してもよい。

［７−１．データベースの構成］
次に、情報提供サーバ１に記憶されるデータベースについて、図２６を用いて説明する。図２６は、施設ＤＢ１４ｍに記憶される内容の一例を示す図である。情報提供サーバ１の記憶部１４には、会員ＤＢ１４ａ〜来館履歴ＤＢ１４ｇに加えて、施設ＤＢ１４ｍが記憶される。施設ＤＢ１４ｍには、商品又はサービスを提供する施設に関する施設情報が、施設ごとに記憶される。具体的に、施設ＤＢ１４ｍには、施設ＩＤ、施設名、施設画像、施設カテゴリＩＤ、施設位置情報、営業時間情報、商品サービス情報等が、互いに対応付けて記憶される。施設ＩＤは、施設を識別するための識別情報である。施設画像は、施設に関する画像である。施設カテゴリは、対応する施設が分類されるカテゴリを識別する識別情報である。施設位置情報は、対応する施設の位置を示す情報である。例えば、施設位置情報、施設の経緯度又は住所等であってもよい。営業時間情報は、対応する施設の営業時間を示す情報である。営業時間は、１日において、施設が営業を開始する時刻から営業を終了する時刻までの時間枠又は期間である。営業時間情報は、定休日を示す情報を更に含んでもよい。また、営業時間情報は、曜日ごとの営業時間を示してもよい。商品サービス情報は、対応する施設で提供される商品又はサービスに関する情報である。例えば、商品サービス情報は、商品若しくはサービスの名称、商品若しくはサービスに関する画像、商品若しくはサービスのカテゴリ、価格若しくは料金、及び説明等を含んでもよい。

［７−２．システム制御部の機能概要］
次に、情報提供サーバ１のシステム制御部１１の機能概要について、図２７を用いて説明する。

来館情報取得部１１３は、来館した映画館でユーザが見る映画の上映時間を更に示す来館情報を取得する。

映画館情報取得部１１４は、推奨先のユーザが来館した映画館の周辺で商品及びサービスの少なくとも何れか一方を提供する複数の場所それぞれの営業時間を示す営業時間情報を取得する。例えば、映画館情報取得部１１４は、推奨先のユーザが来館した映画館の映画館位置情報と、各施設の施設位置情報とに基づいて、推奨先のユーザが来館した映画館から所定距離以内にある施設を検索する。映画館情報取得部１１４は、検索された施設の営業時間情報を、施設ＤＢ１４ｍから取得する。

推奨部１１６は、映画館情報取得部１１４により取得された営業時間情報に基づいて、複数の場所のうち、来館した映画館で推奨先のユーザが見る映画の上映時間外に利用可能な場所を、推奨先のユーザに推奨する処理を実行する。ユーザが映画館に行った場合、ユーザは、その場所の周辺にある施設を利用する可能性がある。そこで、映画館の周辺にある施設を推奨することで、ユーザが施設を利用する蓋然性を高めることができる。しかしながら、定休日や営業時間外である施設を推奨しても、ユーザはその施設を利用することができない。また、映画の上映時間中にのみ利用可能な施設を推奨しても、ユーザは実質的にその施設を利用することができない。そこで、推奨部１１６は、ユーザが見る映画の上映時間及び施設の営業時間を考慮して、推奨する施設を決定する。

図２７（ａ）は、映画館の周囲にある施設の例を示す図である。図２７（ａ）に示すように、映画館２１０の周辺には、施設４１０、４２０及び４３０がある。ユーザＵ１は、映画Ｘを見るために映画館２１０に来館した。ユーザＵ１は、映画館２１０で購入した映画Ｘのチケットを、ユーザ端末２−１で撮影して、チケット画像データをアップロードした。これにより、来館情報取得部１１３は、ユーザＵ１が映画館２１０に来館し、映画Ｘを見ることを特定する。図２７（ｂ）は、推奨する施設の決定例を示す図である。図２７（ｂ）に示すように、来館情報取得部１１３は、ユーザが購入したチケットでユーザが見ることができる映画Ｘの上映時間は、１８：００〜２０：００であることを認識する。映画館情報取得部１１４は、施設４１０〜４３０の営業時間情報を取得する。施設４１０の営業時間は１０：００〜１７：００である。施設４２０の営業時間は１８：００〜２０：００である。施設４３０の営業時間は１９：００〜２３：００である。現在時刻は１７：３０であるとする。施設４１０は、今日の営業を既に終えている。従って、施設４１０は、推奨する施設から除外される。１８：００〜２０：００の間、ユーザＵ１は映画Ｘを見るので、その間、施設４２０の利用は不可能である。そのため、施設４２０は、推奨する施設から除外されてもよい。２０：００〜２２：００までの間、ユーザＵ１は施設４３０を利用することができる。従って、推奨部１１６は、施設４３０を推奨してもよい。

例えば、ユーザからの操作に基づいて、ユーザ端末２がお得情報用のウェブサイトにアクセスし、又はユーザ端末２がお得情報用のアプリケーションプログラムを起動する。このとき、推奨部１１６は、推奨する施設についてのお得情報を含むお得情報一覧画面１００を、ユーザ端末２に表示させてもよい。施設のお得情報は、例えば、施設名、施設に関する画像、付与ポイント数等を含んでもよい。ユーザが、施設のお得情報を、ユーザお得情報として登録する。その後、ユーザは、施設で商品を購入し又はサービスを利用する。このとき、ユーザは商品又はサービスの代金を支払うことで、施設からレシートを受け取る。ユーザは、このレシートをユーザ端末２で撮影して、レシートの画像データを情報提供サーバ１にアップロードすることにより、ユーザにポイントが付与されてもよい。推奨部１１６は、別のタイミングで施設のお得情報をユーザ端末２に表示させてもよい。例えば、推奨部１１６は、ユーザが映画のチケットを撮影することによりユーザ端末２からチケット画像データを受信することに応じて来館情報を取得したタイミングで、その来館情報から特定された映画館の周辺の施設を推奨してもよい。また、推奨部１１６は、プッシュ通知を用いて、所定のタイミングで、推奨する施設の情報をユーザ端末２へ通知してもよい。推奨部１１６は、推奨先のユーザが見る映画の上映時間外に通知を行ってもよい。

また、第６実施形態で説明されたように、知人情報に基づいて、推奨先のユーザの隣にある座席にそのユーザの知人が座ることを特定した場合、推奨部１１６は、推奨先のユーザに、その知人へのプレゼント用の商品を、周辺の施設で購入することを推奨したり、そのユーザと知人とがともに、周辺の施設でサービスを利用したりすることを推奨してもよい。例えば、推奨部１１６は、知人の購入履歴若しくは行動属性情報に基づいて、知人による購入度合いが相対的に高い商品のカテゴリを特定してもよい。推奨部１１６は、映画館の周辺にある利用可能な施設の商品カテゴリ情報に基づいて、その施設で販売される商品の中から、知人による購入度合いが高いカテゴリの商品を特定してもよい。そして、推奨部１１６は、特定した商品を知人のためのその施設で購入することを推奨するお得情報をユーザ端末２へ送信してもよい。或いは、推奨部１１６は、映画館の周辺にある利用可能な施設の商品カテゴリ情報に基づいて、その施設が提供するサービスのうち、ユーザと知人とが一緒に利用可能なサービスを特定してもよい。そして、推奨部１１６は、特定したサービスを知人と一緒にその施設で利用することを推奨するお得情報を、ユーザ端末２へ送信してもよい。例えば、図２４に示すように、映画館２１０において、ユーザＵ１及びＵ２が隣同士で座って映画Ｘを鑑賞する。この場合、推奨部１１６は、例えばユーザＵ１に対して、施設４３０で購入可能な商品を、ユーザＵ２に対するプレゼント用の商品として推奨してもよい。

［７−３．情報提供システムの動作］
次に、情報提供システムＳの動作について、図２８を用いて説明する。図２８は、情報提供サーバ１のシステム制御部１１による施設推奨処理の一例を示すフローチャートである。

図２８に示すように、推奨部１１６は、推奨先のユーザについての最新の来館情報を、来館履歴ＤＢ１４ｇから取得する。そして、推奨部１１６は、取得した来館情報から、ユーザが来館した映画館、並びにユーザが見る映画の上映日及び上映時間を特定する（ステップＳ７０１）。次いで、推奨部１１６は、今日が映画の上映日であって、且つ現在が上映時間外であるか否かを判定する（ステップＳ７０２）。今日が上映日ではなく又は現在が上映時間内である場合（ステップＳ７０２：ＮＯ）、施設推奨処理は終了する。

一方、今日が上映日であって且つ現在が上映時間外である場合（ステップＳ７０２：ＹＥＳ）、推奨部１１６は、ユーザが来館した映画館から所定距離以内にある施設を検索する（ステップＳ７０３）。例えば、推奨部１１６は、ユーザが来館した映画館の映画館ＩＤに関連付けられた映画館位置情報を、映画館ＤＢ１４ｃから取得する。また、推奨部１１６は、各施設の施設位置情報を、施設ＤＢ１４ｍから取得する。そして、推奨部１１６は、映画館と各施設との間の距離を計算して、所定距離以内にある施設を検索する。

次いで、推奨部１１６は、ユーザが来館した映画館から所定距離以内にある施設の施設ＩＤに関連付けられた営業時間情報を取得する。おして、推奨部１１６は、営業時間情報に基づいて、ユーザが来館した映画館から所定距離以内にある施設の中から、現在時刻以降営業している施設を抽出する（ステップＳ７０４）。次いで、推奨部１１６は、抽出された施設の中から、現在時刻以降であって、且つユーザが見る映画の上映時間外に営業している施設を、推奨する施設に決定する（ステップＳ７０５）。次いで、推奨部１１６は、決定された施設のお得情報を、推奨先のユーザのユーザ端末２へ送信して（ステップＳ７０６）、施設推奨処理が終了する。例えば、推奨部１１６は、決定された施設の施設ＩＤに関連付けられた施設名、施設画像及び商品サービス情報等の情報を、施設ＤＢ１４ｍから取得する。推奨部１１６は、取得された情報に基づいて、お得情報を生成する。

以上説明したように、本実施形態によれば、情報提供サーバ１が、推奨先のユーザが来館した映画館の周辺で商品及びサービスの少なくとも何れか一方を提供する複数の場所それぞれの営業時間を示す営業時間情報を取得する。また、情報提供サーバ１が、取得された営業時間情報に基づいて、複数の場所のうち、来館した映画館で推奨先のユーザが見る映画の上映時間外に利用可能な場所を、推奨先のユーザに推奨する処理を実行する。従って、推奨された場所をユーザが利用する蓋然性を高めることができる。

１ 情報提供サーバ
２ ユーザ端末
３ オンラインショッピングサーバ
１１ システム制御部
１２ システムバス
１３ 入出力インターフェース
１４ 記憶部
１４ａ 会員ＤＢ
１４ｂ 映画ＤＢ
１４ｃ 映画館ＤＢ
１４ｄ 上映スケジュールＤＢ
１４ｅ 端末位置情報ＤＢ
１４ｆ ユーザ映画情報ＤＢ
１４ｇ 来館履歴ＤＢ
１４ｈ 変換ＤＢ
１４ｉ 行動属性ＤＢ
１４ｊ 鑑賞属性ＤＢ
１４ｋ 新ジャンルＤＢ
１４ｌ 家族ＤＢ
１４ｍ 施設ＤＢ
１５ 通信部
３１ 商品ＤＢ
３２ オンライン購入履歴ＤＢ
１１１ 端末位置情報取得部
１１２ ユーザ選択映画情報取得部
１１３ 来館情報取得部
１１４ 映画館情報取得部
１１５ 推奨映画決定部
１１６ 推奨部
ＮＷ ネットワーク
Ｓ 情報提供システム

Claims (18)

1. 複数の映画館それぞれについて、前記映画館を識別する情報と、複数の映画のうち、前記映画館で上映される映画を識別する情報と、を含む映画館情報を記憶する記憶手段から、前記映画館情報を取得する映画情報取得手段と、
   前記複数の映画館のうち何れかに推奨先ユーザが来館したことを示す来館情報であって、前記推奨先ユーザが来館した来館映画館を示す来館情報を取得する来館情報取得手段と、
   前記取得された映画館情報及び前記取得された来館情報に基づいて、前記複数の映画の中から、前記推奨先ユーザに推奨する映画を決定する決定手段と、
   を備えることを特徴とする映画推奨装置。
2. 前記来館情報取得手段は、前記来館映画館で発券された映画チケットが撮影されることにより得られる画像データを、前記推奨先ユーザが利用する端末装置から取得し、前記取得された画像データに対する画像処理に基づいて、前記来館情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の映画推奨装置。
3. 前記複数の映画のうち、前記推奨先ユーザにより予め選択された映画及び映画館の少なくとも何れか一方を示すユーザ映画情報を取得するユーザ映画情報取得手段を更に備え、
   前記来館情報取得手段は、前記画像処理に基づいて前記画像データから認識された情報と、前記取得されたユーザ映画情報と、の比較に基づいて、前記来館情報を取得することを特徴とする請求項２に記載の映画推奨装置。
4. 前記来館情報は、前記複数の映画のうち、前記来館映画館で前記推奨先ユーザが見る鑑賞映画を更に示し、
   前記記憶手段は、前記複数の映画それぞれについて、前記映画のジャンルを示すジャンル情報を更に記憶し、
   前記映画情報取得手段は、前記記憶手段から前記ジャンル情報を更に取得し、
   前記決定手段は、前記鑑賞映画のジャンルに基づいて、前記推奨する映画を決定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の映画推奨装置。
5. 前記決定手段は、前記鑑賞映画のジャンルと同一のジャンルに属する他の映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする請求項４に記載の映画推奨装置。
6. 前記来館情報取得手段は、前記推奨先ユーザを含む複数のユーザそれぞれについて、前記複数の映画館のうち何れかの映画館に前記ユーザが来館したことを示す前記来館情報であって、前記ユーザが来館した映画館で前記ユーザが見る映画を示す前記来館情報を取得し、
   前記取得された来館情報、及び前記取得されたジャンル情報に基づいて、前記複数のユーザそれぞれの属性を推定する鑑賞属性推定手段を更に備え、
   前記決定手段は、前記複数のユーザのうち、前記推奨先ユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする請求項４又は５に記載の映画推奨装置。
7. 前記来館情報取得手段は、前記複数のユーザそれぞれについて、前記複数の映画館のうち何れかの映画館に前記ユーザが来館したことを示す前記来館情報であって、前記ユーザが来館した映画館で前記ユーザが見る映画を示す前記来館情報を取得し、
   コンピュータネットワーク上における複数のユーザそれぞれの行動履歴と、前記取得された来館情報と、に基づいて、前記複数の映画のうち少なくとも一の映画について、前記一の映画を見るユーザがとる傾向がある行動を特定する行動特定手段と、
   前記一の映画のジャンルと前記特定された行動とに関連付けられる新たなジャンルを示す前記ジャンル情報を、前記記憶手段に記憶させる記憶制御手段と、
   を更に備え、
   前記決定手段は、前記鑑賞映画について前記新たなジャンルを示す前記ジャンル情報が前記記憶手段に記憶されている場合、前記新たなジャンルに基づいて、前記推奨する映画を決定することを特徴とする請求項４乃至６の何れか一項に記載の映画推奨装置。
8. 前記記憶手段に記憶される前記映画館情報は、前記映画館の位置を示す映画館位置情報を更に含み、
   前記推奨先ユーザの位置を示すユーザ位置情報を取得する位置情報取得手段を更に備え、
   前記決定手段は、前記推奨先ユーザの位置及び前記来館映画館の位置に基づいて、前記複数の映画館のうち何れの映画館で上映される映画を推奨するかを決定することを特徴とする請求項１乃至７の何れか一項に記載の映画推奨装置。
9. 前記位置情報取得手段は、前記推奨先ユーザの最新の位置と、前記推奨先ユーザの位置の履歴と、のうち少なくとも何れか一方を示す前記ユーザ位置情報を取得することを特徴とする請求項８に記載の映画推奨装置。
10. コンピュータネットワーク上における前記推奨先ユーザの行動履歴を取得する行動履歴取得手段と、
    前記取得された推奨先ユーザの行動履歴に基づいて、前記推奨先ユーザの属性を推定する行動属性推定手段と、
    を更に備え、
    前記決定手段は、前記推定された属性に応じた映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする請求項１乃至９の何れか一項に記載の映画推奨装置。
11. 前記行動履歴取得手段は、前記コンピュータネットワーク上における前記推奨先ユーザを含む複数のユーザそれぞれの前記行動履歴を取得し、
    前記行動属性推定手段は、前記複数のユーザそれぞれの属性を推定し、
    前記来館情報取得手段は、前記複数のユーザそれぞれについて、前記複数の映画館のうち何れかの映画館に前記ユーザが来館したことを示す前記来館情報であって、前記ユーザが来館した映画館で前記ユーザが見る映画を示す前記来館情報を取得し、
    前記決定手段は、前記複数のユーザのうち、前記推奨先ユーザの属性と同一の属性を有する他のユーザが見たことがある映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする請求項１０に記載の映画推奨装置。
12. 前記来館情報は、前記複数の映画のうち、前記来館映画館で前記推奨先ユーザが見る鑑賞映画を更に示し、
    前記来館情報取得手段は、前記推奨先ユーザを含む複数のユーザそれぞれについて、前記ユーザが来館した映画館と、前記ユーザが来館した映画館で前記ユーザが見る映画と、前記映画を見るために前記ユーザに割り当てられた座席と、を示す前記来館情報を取得し、
    前記決定手段は、前記複数のユーザの中に、前記推奨先ユーザに割り当てられた座席に隣接する座席が割り当てられた隣接ユーザが存在する場合、前記隣接ユーザが見たことがある映画のうち、前記鑑賞映画と異なる映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする請求項１乃至１１の何れか一項に記載の映画推奨装置。
13. 前記推奨先ユーザの知人を示す知人情報を取得する知人情報取得手段を更に備え、
    前記決定手段は、前記隣接ユーザが、前記取得された知人情報により示される知人である場合に、前記隣接ユーザが見たことがある映画を、前記推奨する映画に決定することを特徴とする請求項１２に記載の映画推奨装置。
14. 前記来館情報は、前記複数の映画のうち、前記来館映画館で前記推奨先ユーザが見る鑑賞映画と、前記鑑賞映画の上映時間と、を更に示し、
    前記来館映画館の周辺で商品及びサービスの少なくとも何れか一方を提供する複数の場所それぞれの営業時間を示す営業時間情報を取得する営業時間情報取得手段と、
    前記取得された営業時間情報に基づいて、前記複数の場所のうち、前記鑑賞映画の上映時間外に利用可能な場所を、前記推奨先ユーザに推奨する処理を実行する場所推奨手段と、
    を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１３の何れか一項に記載の映画推奨装置。
15. 前記決定手段は、前記来館映画館及び前記複数の映画館のうち前記来館映画館から相対的に近い映画館の少なくとも何れか一方で上映される映画を、前記推奨先ユーザに推奨する映画に決定することを特徴とする請求項１乃至１４の何れか一項に記載の映画推奨装置。
16. 前記決定手段は、前記複数の映画館のうち、前記推奨先ユーザに推奨する映画館と、前記推奨する映画館で上映される映画のうち、前記推奨先ユーザに推奨する映画と、を決定することを特徴とする請求項１乃至１５の何れか一項に記載の映画推奨装置。
17. コンピュータにより実行される映画推奨方法において、
    複数の映画館それぞれについて、前記映画館を識別する情報と、複数の映画のうち、前記映画館で上映される映画を識別する情報と、を含む映画館情報を記憶する記憶手段から、前記映画館情報を取得する映画情報取得ステップと、
    前記複数の映画館のうち何れかに推奨先ユーザが来館したことを示す来館情報であって、前記推奨先ユーザが来館した来館映画館を示す来館情報を取得する来館情報取得ステップと、
    前記取得された映画館情報及び前記取得された来館情報に基づいて、前記複数の映画の中から、前記推奨先ユーザに推奨する映画を決定する決定ステップと、
    を含むことを特徴とする映画推奨方法。
18. コンピュータを、
    複数の映画館それぞれについて、前記映画館を識別する情報と、複数の映画のうち、前記映画館で上映される映画を識別する情報と、を含む映画館情報を記憶する記憶手段から、前記映画館情報を取得する映画情報取得手段と、
    前記複数の映画館のうち何れかに推奨先ユーザが来館したことを示す来館情報であって、前記推奨先ユーザが来館した来館映画館を示す来館情報を取得する来館情報取得手段と、
    前記取得された映画館情報及び前記取得された来館情報に基づいて、前記複数の映画の中から、前記推奨先ユーザに推奨する映画を決定する決定手段と、
    として機能させることを特徴とする映画推奨プログラム。

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