JP7388793B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

販売店の商品棚に並ぶ商品が表示され、その商品の中から消費者が所望の商品を画面上で選択して買い物を行う時に、指定した商品の名称・価格及び内容量を表示する技術が開示されている。

特開平１１－１５４１７３号公報

しかしながら、上記の従来技術では、商品の内容量が表示されることが前提となっている。実際には、商品購入において、店舗の人が商品の容量の情報を入力してくれない場合がある。このような場合でも、商品の容量を予測して提示することができる手段が求められている。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、販売されている商品の容量を顧客の購入頻度から予測することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、利用者ごとに、容量の情報が明示されていない商品であって同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度に関する情報を収集する収集部と、利用者ごとに、前記同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、前記同一目的に使用される商品の使用期間に関連する指標値として、前記同一目的に使用される商品のうち異なる商品の相対的な容量を推定する推定部と、利用者ごとに、推定された前記同一目的に使用される商品のうち異なる商品の相対的な容量に関する情報を提供する提供部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、販売されている商品の容量を顧客の購入頻度から予測することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。 図５は、利用者情報データベースの一例を示す図である。 図６は、履歴情報データベースの一例を示す図である。 図７は、商品情報データベースの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）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情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の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。

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、販売されている商品の容量を顧客の購入頻度から予測する場合を例に挙げて説明する。

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。端末装置１０と情報提供装置１００とは、それぞれネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置１０は、情報提供装置１００と連携する。

端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Ｕから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０と連携し、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

また、情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報提供装置１００は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報提供装置１００は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

なお、情報提供装置１００は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの性別、年代、居住地域といった利用者Ｕの属性に関する情報を取得する。そして、情報提供装置１００は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者Ｕの属性に関する情報を記憶して管理する。

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴（決済履歴）を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。

本実施形態では、情報提供装置１００は、ユーザの履歴情報に基づいて、ユーザの商品の購入に関連する行動の頻度から、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定する。電子商取引や実店舗での商品購入において、店舗の人（出品者）が商品の容量や耐用期間等の情報を明示してくれないことがある。そこで、情報提供装置１００は、ユーザが商品を購買してから次に同種の商品を購入するまでの期間（間隔）に応じて、商品の容量や耐用期間等を推定する。具体的には、情報提供装置１００は、購買履歴と、商品購入の期間とに基づいて、相対的な容量や耐用期間等を推定する。

図１に示すように、情報提供装置１００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、各利用者Ｕの端末装置１０から、商品の購入に関連する行動を受け付ける（ステップＳ１）。

続いて、情報提供装置１００は、商品の購入に関連する行動の頻度を特定する（ステップＳ２）。例えば、情報提供装置１００は、以前に商品の購入に関連する行動をとった時から、次に商品の購入に関連する行動をとるまでの期間を特定する。

続いて、情報提供装置１００は、商品の購入に関連する行動の頻度から、商品の容量を推定する（ステップＳ３）。

続いて、情報提供装置１００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、以降、各利用者Ｕの端末装置１０に、商品の容量に関する情報を提供する（ステップＳ４）。

例えば、同一目的に使用されるメーカー違い（別ブランド）の商品Ａ、Ｂ、Ｃについて、ユーザが、商品Ａ→（期間Ｔ）→商品Ｂ→（期間２Ｔ）→商品Ｃの順で商品購入した場合、情報提供装置１００は、期間に応じて、商品Ａより商品Ｂの容量が多いと判定する。ここでは、情報提供装置１００は、商品Ａの購入から商品Ｂの購入までのリードタイムは期間Ｔであり、商品Ｂの購入から商品Ｃの購入までのリードタイムは期間２Ｔであるため、商品Ｂの容量は商品Ａの容量の２倍であると推定する。また、ユーザが、商品Ａ→（期間Ｔ）→商品Ａ→（期間Ｔ）→商品Ａの順で商品購入した場合、情報提供装置１００は、商品Ａの容量を期間Ｔから算出又は推定してもよいし、期間Ｔを用いて表現してもよい。このようにして、情報提供装置１００は、ショッピングサイト内で販売されている商品容量を顧客の購入頻度から予測する。

なお、ユーザによる商品購入の履歴は、電子商取引や店舗等における購買履歴に限らず、端末装置１０を用いた電子決済用アプリの利用履歴（決済履歴）等から取得することもできる。電子商取引の例として、オンラインモール、オンラインショップ、オークション、フリマ等のＥＣサイト／アプリ等がある。

また、商品の購入に関連する行動は、実際の商品購入に限らず、商品の購入の前段階となる行動や商品の購入につながりそうな行動を含む。例えば、商品の購入に関連する行動は、商品の検索、商品ページや商品広告の閲覧、商品をカート（ショッピングカート）に入れる、普段商品を購入している店舗への入店、商品が置かれているフロア又は商品コーナー（陳列棚）への接近及び停止等であってもよい。

また、同種の商品とは、対象商品と同一の商品、又は対象商品の代替品（代用品）となり得る商品である。例えば、同種の商品は、例えばプリンタのインクカートリッジやタンクの純正品と非純正品等でもよい。同一の製品（プリンタ）に使うものであれば、容量を推定できる。

例えば、プリンタのトナー（インク）は種類が豊富であり、インク単品での販売やパッケージ販売など、販売されているトナー（インク）の容量はバラバラである。販売されているトナーの容量を把握するために、複数商品の購入リードタイムを用いて、トナーの相対的な容量を推測する。例えば、あるユーザが、トナー１を購入し次にトナー２を購入その次にトナー３を購入した場合、トナー１～２を購入するまでのリードタイムＴと、トナー２～３を購入するまでのリードタイム２Ｔの比を求めることでトナー１とトナー２の相対的な容量を知ることができる。リードタイムＴが７日、リードタイム２Ｔが１４日の場合、トナー２の容量はトナー１の２倍であると推測する。同様に、全商品で購入のリードタイムの比を求めることで、ショッピングサイト内で購買行動が行われているトナーの相対的な容量を全て把握することができる。

ここで、情報提供装置１００は、プリンタのトナー（インク）の色ごとに、ユーザの商品の購入に関連する行動の頻度から、相対的なインクの容量を推定する。例えば、プリンタのインクの６色パック（６色セット等）を購入した場合、それぞれの色ごとに商品を購入したものと判定する。インクの色によって消費量（減り具合）は異なるため、不足した色のインクを単品で購入することは一般的によくある。そこで、情報提供装置１００は、プリンタのインクのセット＝青、赤、黄等の各インク単品の同時購入と判定して、次に特定の色のインク単品を購入した場合、色ごとに前の購入（セット購入等）から次の購入までの期間を見てインクの容量を推定する。

また、情報提供装置１００は、ユーザの持ち物を推定して、商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。例えば、情報提供装置１００は、購入履歴のうち、ある持ち物（特定メーカーのプリンタ等）と対応する商品（インクカートリッジ等）の購入頻度を見て、相対的に商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。

また、情報提供装置１００は、対象商品の関連商品の購入量や購入頻度に応じて、ユーザが商品を購入する期間の重みづけを制御する。例えば、プリンタのトナー（インク）の関連商品として印刷用紙を多く買っていたら、１．５倍の期間にする。このとき、印刷用紙の量だけではなく、用紙の種別（普通紙、光沢紙等）やサイズ（Ａ４、Ｂ５等）に応じて、ユーザが購入する期間の重みづけを制御してもよい。

また、情報提供装置１００は、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザの属性ごとに、ユーザの商品の購入に関連する行動の頻度から、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定する。例えば、ユーザの家族に中学受験を控えた児童等がいる場合にはプリンタの使用頻度が増えるという経験則があるため、ユーザの家族構成に応じて、ユーザの商品の購入に関連する行動の頻度から、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。

また、情報提供装置１００は、ユーザが家族５人暮らし等である場合、一人当たりの期間を考慮してもよい。また、情報提供装置１００は、ユーザの家族に中高生や高齢者がいる、ユーザが定年退職している等、ユーザ属性に応じて期間を考慮してもよい。また、情報提供装置１００は、ルールベースで、この属性のユーザは、他の属性のユーザよりも期間が長い短い等を考慮する。また、情報提供装置１００は、商品の買い方によってユーザ属性を推定してもよい。

また、情報提供装置１００は、ユーザの商品の購入が企業等の代表購入（組織・団体を代表して購入）である場合、商品の購入頻度から、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。

また、情報提供装置１００は、同種の商品の購入から当該商品の利用頻度を推定し、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。また、情報提供装置１００は、当該商品とともに購入される他の商品の購入から当該商品の利用頻度を推定し、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。

また、購入商品の合計金額が所定金額を超えると送料無料となるＥＣサイト（オンラインモール等）等も多い。しかし、例えばインク単体で購入すると、商品の金額によっては所定金額を超えずに送料が有料となることもある。そのため、購入したい商品があっても、合計金額が所定金額を超えない場合には、他に購入したい商品ができるまで商品の購入を待つユーザもいる。そこで、情報提供装置１００は、対象となるユーザが、送料無料になるまで商品の購入を待つユーザがどうかを考慮してもよい。例えば、情報提供装置１００は、このユーザは購買傾向として送料無料まで待つ傾向にあるから、期間は短め（０．８×）にする等の処理を行うようにしてもよい。

また、情報提供装置１００は、このユーザは購買傾向として以前に購入したオンラインショップとは別のオンラインショップで商品を購入する傾向にあるので、期間は短めにする等の処理を行うようにしてもよい。例えば、情報提供装置１００は、ユーザがその都度異なるオンラインショップで商品を購入する場合、期間は短めにする等の処理を行うようにしてもよい。

また、情報提供装置１００は、１人のユーザの商品購入までの期間に限らず、多数のユーザの商品購入までの期間の平均値や中央値を取って、商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。例えば、複数のユーザの商品の購入から次の購入までの期間を多数収集して平均化してもよい。このとき、情報提供装置１００は、ユーザの属性に応じて、多数のユーザをセグメント化し、セグメントごとに商品購入までの期間の平均値や中央値を取って、商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。不特定多数のユーザのビッグデータを用いることで、より精度の高い推定が可能になる。

また、情報提供装置１００は、期間に応じて、何ミリリットル等の容量を算出してもよい。このとき、情報提供装置１００は、期間に応じて、１つの基準について容量を算出してもよい。

また、情報提供装置１００は、期間に対する商品の購入回数や購入数量が平均よりも多い場合は、同種の大容量の商品を提案するようにしてもよい。

このように、情報提供装置１００は、商品の購入期間から容量の予測精度を向上させることができる。なお、ユーザが購入する商品が日常的に頻繁に使用する商品（日用品等）であるほど、容量の予測精度はより高くなるものと推測される。例えば、ハンドソープやシャンプー、リンス、ボディソープ、食器用洗剤や洗濯用洗剤、化粧品等であれば、日常的に決まった量が使用されることが多いため、プリンタのトナー（インク）よりも容量の予測精度は高くなるものと推測される。また、情報提供装置１００は、推測された要領から、商品の残量が無くなりそうになったら商品購入をレコメンドするようにしてもよい。

なお、例えばシャンプーとリンスを購入する際、そろえて買いたいので、容量に差があっても一緒に購入（同時購入）してしまう場合がある。そこで、情報提供装置１００は、ルールベースで、リンスの期間をシャンプーの期間で補正してもよい。すなわち、情報提供装置１００は、同時購入される商品のうち、期間が短い（又は長い）商品に合わせて、同時購入される商品の購入までの期間を補正する。また、シャンプーとリンスに限らず、同時使用されるが容量が異なる商品に対して有効である。

なお、商品はレフィル（refill：詰め替え用品）であってもよい。また、商品が浄水器のカートリッジや空気清浄機のフィルター等のような交換部品であれば、容量の代わりに寿命（耐用期間）等を推測してもよい。

また、情報提供装置１００は、ユーザごとに、期間に基づいて、丁度よい容量の商品を見つけて、消費しやすい容量の商品の提案に使用してもよい。

また、情報提供装置１００は、ユーザが同種の商品を同時に複数購入する場合、ユーザが購入した商品の数量と、ユーザの商品の購入に関連する行動の頻度とから、商品の容量や耐用期間等を推定する。

このように、情報提供装置１００は、利用者が商品を購入してから次に購入するまでの期間に基づいて、どの程度の期間使えるかの指標値を相対的に推定する。すなわち、情報提供装置１００は、商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、商品の使用期間に関連する指標値（容量等）を推定する。

商品の使用期間に関連する指標値は、例えば内容物を使用する商品の容量や、交換部品等の商品の耐用期間等であってもよいし、使用中の商品に故障や不具合が発生する時期や経過時間等であってもよいし、ユーザが自宅等にストックしている商品の在庫に欠品が発生する時期や経過時間等であってもよい。なお、商品は、消耗品や備品等であってもよい。

本実施形態によるメリットとして、以下の点が挙げられる。
（１）商品情報の補強、商品ターゲティング精度の向上
商品の「容量」に関する特徴量を追加し、機械学習の予測精度の向上へ貢献することができる。
（２）消費量が多い顧客の発見
同じリードタイムで商品購入をしているユーザの中でも、商品の消費量の多いセグメントのユーザ（いわゆる大量消費者、ヘビーユーザ）を抽出可能である。同様に、商品ターゲティングなどに応用可能である。また、リードタイムに基づくサブスクリプションのサービスの提案や提供、及びサービスの効率化・最適化も可能である。

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。

端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、通信機能を備えたゲーム機やＡＶ機器、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス等である。

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報提供装置１００と通信することができる。

情報提供装置１００は、例えばＰＣやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報提供装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。

（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。

例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、利用者Ｕの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、利用者Ｕの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを備える。

（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介して情報提供装置１００へ送信することができる。

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、情報提供装置１００から提供される各種情報や、情報提供装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信された情報提供装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。

（記憶部４０）
記憶部４０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、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。

〔４．情報提供装置の構成例〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報提供装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（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。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。

（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、又は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、利用者情報データベース１２１と、履歴情報データベース１２２と、商品情報データベース１２３とを有する。

（利用者情報データベース１２１）
利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、利用者情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕの連絡先（電話番号、メールアドレス等）であってもよいし、利用者Ｕの端末装置１０を識別するための識別情報であってもよい。

また、「年齢」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Ｕの具体的な年齢（例えば３５歳など）を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの年代（例えば３０代など）を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Ｕの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの世代（例えば８０年代生まれなど）を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの性別を示す。

また、「自宅」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの自宅の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

また、「勤務地」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの勤務地（学生の場合は学校）の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

また、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Ｕが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ（キーワード）等であってもよい。なお、図５に示す例では、「興味」は、各利用者Ｕに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

例えば、図５に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「スポーツ」に興味があることを示す。

ここで、図５に示す例では、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。

なお、利用者情報データベース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、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、氏名、家族構成、出身地（地元）、職業、職位、収入、資格、居住形態（戸建、マンション等）、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

（履歴情報データベース１２２）
履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図６は、履歴情報データベース１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、履歴情報データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Ｕの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者Ｕによる購買の履歴である購買履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Ｕによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Ｕの所有物に関する質問を含んでいてもよい。

例えば、図６に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「位置履歴＃１」の通りに移動し、「検索履歴＃１」の通りに検索し、「閲覧履歴＃１」の通りにコンテンツを閲覧し、「購買履歴＃１」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことを示す。

ここで、図６に示す例では、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購買履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購買履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、履歴情報データベース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、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの端末装置１０を用いた決済（電子決済）での決済履歴等を記憶してもよい。

（商品情報データベース１２３）
商品情報データベース１２３は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図７は、商品情報データベース１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、商品情報データベース１２３は、「利用者ＩＤ」、「カテゴリ」、「商品ＩＤ」、「購入日時」、「期間」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「カテゴリ」は、商品が属するカテゴリを示す。ここでは、カテゴリは、商品の使用目的や、商品が消耗品として使用される製品等を示す。例えば、商品としてのインクカートリッジが使用されるプリンタのブランド名、機種名及び／又は型番等を示す。また、「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。例えば、商品ＩＤは、商品名や商品コード（ＪＡＮコード等）等を示す。また、「購入日時」は、利用者Ｕが商品を購入した日時を示す。なお、実際には、利用者Ｕが購入自体を行った日時に限らず、利用者Ｕが購入に関連する行動をとった日時であってもよい。また、「期間」は、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの期間を示す。

例えば、図７に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「カテゴリ＃１」に属する商品１「商品＃１Ａ」を「購入日時＃１Ａ」に購入し、同じ「カテゴリ＃１」に属する商品２「商品＃２Ａ」を「購入日時＃２Ａ」に購入したため、「商品＃１Ａ」を購入してから「商品＃２Ａ」を購入するまでの期間は「期間＃１Ａ」であることを示す。

ここで、図７に示す例では、「Ｕ１」、「カテゴリ＃１」、「商品＃１Ａ」、「購入日時＃１Ａ」、「期間＃１Ａ」、「商品＃２Ａ」、「購入日時＃２Ａ」及び「期間＃２Ａ」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「カテゴリ＃１」、「商品＃１Ａ」、「購入日時＃１Ａ」、「期間＃１Ａ」、「商品＃２Ａ」、「購入日時＃２Ａ」及び「期間＃２Ａ」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、商品情報データベース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。例えば、商品情報データベース１２３は、商品の使用期間に関連する指標値（容量、耐用期間等）に関する情報等を記憶してもよい。また、商品情報データベース１２３は、利用者Ｕが商品を購入した場所（サイト、アプリ、実店舗等）に関する情報等を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報提供装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、収集部１３１と、特定部１３２と、推定部１３３と、提供部１３４とを有する。

（収集部１３１）
収集部１３１は、利用者Ｕにより入力された検索クエリを収集する。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを収集する。すなわち、収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを収集する。

また、収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに関する利用者情報を収集する。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）や、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕの属性情報等を収集する。また、収集部１３１は、利用者Ｕのユーザ登録時に、利用者Ｕを示す識別情報や、利用者Ｕの属性情報等を収集してもよい。そして、収集部１３１は、利用者情報を、記憶部１２０の利用者情報データベース１２１に登録する。

また、収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を収集する。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報を収集する。そして、収集部１３１は、各種の履歴情報を、記憶部１２０の履歴情報データベース１２２に登録する。

本実施形態では、収集部１３１は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０から、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度に関する情報を収集する。

例えば、収集部１３１は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの期間に関する情報を収集する。

また、収集部１３１は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を検索するまでの期間に関する情報を収集する。

また、収集部１３１は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品に関する商品ページ又は広告を閲覧するまでの期間に関する情報を収集する。

また、収集部１３１は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品をカートに入れるまでの期間に関する情報を収集する。

また、収集部１３１は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの第１の期間と、同種の商品を購入してから次に他の同種の商品を購入するまでの第２の期間とに関する情報を収集する。

（特定部１３２）
特定部１３２は、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報の中から、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度に関する情報を特定する。

例えば、特定部１３２は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの期間に関する情報を特定する。

また、特定部１３２は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を検索するまでの期間に関する情報を特定する。

また、特定部１３２は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品に関する商品ページ又は広告を閲覧するまでの期間に関する情報を特定する。

また、特定部１３２は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品をカートに入れるまでの期間に関する情報を特定する。

また、特定部１３２は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの第１の期間と、同種の商品を購入してから次に他の同種の商品を購入するまでの第２の期間とに関する情報を特定する。

（推定部１３３）
推定部１３３は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度に基づいて、商品の使用期間に関連する指標値を推定する。

例えば、推定部１３３は、商品の使用期間に関連する指標値として、商品の容量又は商品の耐用期間を推定する。

また、推定部１３３は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの第１の期間と、同種の商品を購入してから次に他の同種の商品を購入するまでの第２の期間とに基づいて、商品に対する同種の商品の相対的な指標値を推定する。

（提供部１３４）
提供部１３４は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０に、商品の使用期間に関連する指標値に関する情報を提供する。例えば、提供部１３４は、商品の使用期間に関連する指標値に関する情報として、商品の容量又は商品の耐用期間に関する情報を提供する。また、提供部１３４は、商品の使用期間に関連する指標値に基づいて、各利用者Ｕに商品購入をレコメンドしてもよい。

〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて実施形態に係る情報提供装置１００による処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

図８に示すように、情報提供装置１００の収集部１３１は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０から、商品の購入に関する利用者Ｕの行動に関する情報を収集する（ステップＳ１０１）。例えば、収集部１３１は、各利用者Ｕの端末装置１０から、商品の購入の要求を受け付けて、商品の購入に関する処理を行い、各利用者Ｕの履歴情報（購買履歴、決済履歴等）に記憶する。

続いて、情報提供装置１００の特定部１３２は、各利用者Ｕの履歴情報から、第１商品の購入日時を特定する（ステップＳ１０２）。

続いて、情報提供装置１００の特定部１３２は、各利用者Ｕの履歴情報から、第２商品の購入日時を特定する（ステップＳ１０３）。なお、第２商品は、第１商品と同じ目的／対象に使用される同種の商品である。

続いて、情報提供装置１００の特定部１３２は、各利用者Ｕの履歴情報から、第３商品の購入日時を特定する（ステップＳ１０４）。なお、第３商品は、第１商品及び第２商品と同じ目的／対象に使用される同種の商品である。

続いて、情報提供装置１００の推定部１３３は、各利用者Ｕが第１商品を購入してから第２商品を購入するまでの第１期間を推定する（ステップＳ１０５）。

続いて、情報提供装置１００の推定部１３３は、各利用者Ｕが第２商品を購入してから第３商品を購入するまでの第２期間を推定する（ステップＳ１０６）。

続いて、情報提供装置１００の推定部１３３は、第１期間と第２期間とに基づいて、第１商品に対する第２商品の相対的な容量を推定する（ステップＳ１０７）。このとき、推定部１３３は、第１期間に基づいて第１商品の容量を推定し、第２期間に基づいて第２商品の容量（予測量）を推定してもよい。

続いて、情報提供装置１００の提供部１３４は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０に、第１商品に対する第２期間の相対的な容量に関する情報を提供する（ステップＳ１０８）。このとき、提供部１３４は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０に、第１商品の容量及び第２商品の容量（予測量）に関する情報を提供してもよい。

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及び情報提供装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

上記の実施形態において、情報提供装置１００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。例えば、スタンドアローン（Stand-alone）で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態における情報提供装置１００の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置１０は情報提供装置１００と連携しているため、利用者Ｕから見れば、情報提供装置１００の処理も端末装置１０が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置１０は、情報提供装置１００を備えているともいえる。

また、上記の実施形態において、商品に限らず、サービス（役務）等を対象としてもよい。すなわち、情報提供装置１００は、商品の使用期間に関連する指標値（容量等）に限らず、サービスの利用期間に関連する指標値を推定してもよい。例えば、情報提供装置１００は、ユーザが消耗品や備品等を補充／交換するサービスを利用する頻度に基づいて、当該サービスの利用期間に関連する指標値を推定してもよい。当該サービスの利用期間に関連する指標値は、例えば消耗品や備品等の容量や耐用期間等であってもよいし、消耗品や備品等に欠品が発生する時期や経過時間等であってもよい。

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及び情報提供装置１００）は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度に関する情報を収集する収集部と、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度に基づいて、商品の使用期間に関連する指標値を推定する推定部と、を備える。

また、収集部は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの期間に関する情報を収集する。

また、収集部は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を検索するまでの期間に関する情報を収集する。

また、収集部は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品に関する商品ページ又は広告を閲覧するまでの期間に関する情報を収集する。

また、収集部は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品をカートに入れるまでの期間に関する情報を収集する。

また、推定部は、商品の使用期間に関連する指標値として、商品の容量を推定する。

また、推定部は、商品の使用期間に関連する指標値として、商品の耐用期間を推定する。

また、収集部は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、利用者Ｕが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの第１の期間と、同種の商品を購入してから次に他の同種の商品を購入するまでの第２の期間とに関する情報を収集する。推定部は、商品の購買に関する利用者Ｕの行動の頻度として、第１の期間と第２の期間とに基づいて、商品に対する同種の商品の相対的な指標値を推定する。

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、販売されている商品の容量を顧客の購入頻度から予測することができる。

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報提供装置１００は、例えば図９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。以下、情報提供装置１００を例に挙げて説明する。図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。

ネットワークＩ／Ｆ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０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。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

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又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又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変更することができる。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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、上述した情報提供装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、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、収集部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報提供装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報データベース
１２２ 履歴情報データベース
１２３ 商品情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 収集部
１３２ 特定部
１３３ 推定部
１３４ 提供部

Claims (10)

1. 利用者ごとに、容量の情報が明示されていない商品であって同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度に関する情報を収集する収集部と、
   利用者ごとに、前記同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、前記同一目的に使用される商品の使用期間に関連する指標値として、前記同一目的に使用される商品のうち異なる商品の相対的な容量を推定する推定部と、
   利用者ごとに、推定された前記同一目的に使用される商品のうち異なる商品の相対的な容量に関する情報を提供する提供部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記収集部は、前記同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度として、利用者が第１の商品を購入してから次に同一目的に使用される第２の商品を購入するまでの期間と、前記第２の商品を購入してから次に同一目的に使用される第３の商品を購入するまでの期間とに関する情報を収集し、
   前記推定部は、前記第１の商品を購入してから次に前記第２の商品を購入するまでの期間と、前記第２の商品を購入してから次に前記第３の商品を購入するまでの期間とに基づいて、前記第１の商品に対する前記第２の商品の相対的な容量を推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記収集部は、前記同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度として、利用者が第１の商品を購入してから次に同一目的に使用される第２の商品を検索するまでの期間と、前記第２の商品を購入してから次に同一目的に使用される第３の商品を検索するまでの期間とに関する情報を収集し、
   前記推定部は、前記第１の商品を購入してから次に前記第２の商品を検索するまでの期間と、前記第２の商品を購入してから次に前記第３の商品を検索するまでの期間とに基づいて、前記第１の商品に対する前記第２の商品の相対的な容量を推定する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記収集部は、前記同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度として、利用者が第１の商品を購入してから次に同一目的に使用される第２の商品に関する商品ページ又は広告を閲覧するまでの期間と、前記第２の商品を購入してから次に同一目的に使用される第３の商品に関する商品ページ又は広告を閲覧するまでの期間とに関する情報を収集し、
   前記推定部は、前記第１の商品を購入してから次に前記第２の商品に関する商品ページ又は広告を閲覧するまでの期間と、前記第２の商品を購入してから次に前記第３の商品に関する商品ページ又は広告を閲覧するまでの期間とに基づいて、前記第１の商品に対する前記第２の商品の相対的な容量を推定する
   ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記収集部は、前記同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度として、利用者が第１の商品を購入してから次に同一目的に使用される第２の商品をカートに入れるまでの期間と、前記第２の商品を購入してから次に同一目的に使用される第３の商品をカートに入れるまでの期間とに関する情報を収集し、
   前記推定部は、前記第１の商品を購入してから次に前記第２の商品をカートに入れるまでの期間と、前記第２の商品を購入してから次に前記第３の商品をカートに入れるまでの期間とに基づいて、前記第１の商品に対する前記第２の商品の相対的な容量を推定する
   ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記推定部は、前記同一目的に使用される商品がプリンタのインクカートリッジの純正品と非純正品である場合、プリンタのインクの色ごとに、利用者の商品の購入に関連する行動の頻度から、相対的なインクの容量を推定する
   ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記収集部は、利用者ごとに、耐用期間の情報が明示されていない商品であって同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度に関する情報を収集し、
   前記推定部は、利用者ごとに、前記同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、前記同一目的に使用される商品の使用期間に関連する指標値として、前記同一目的に使用される商品のうち異なる商品の相対的な耐用期間を推定し、
   前記提供部は、利用者ごとに、推定された前記同一目的に使用される商品のうち異なる商品の相対的な耐用期間に関する情報を提供する
   ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記推定部は、同時購入される商品のうち、購入までの期間が最も短い又は最も長い商品に合わせて、前記同時購入される商品の購入までの期間を補正する
   ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   利用者ごとに、容量の情報が明示されていない商品であって同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度に関する情報を収集する収集工程と、
   利用者ごとに、前記同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、前記同一目的に使用される商品の使用期間に関連する指標値として、前記同一目的に使用される商品のうち異なる商品の相対的な容量を推定する推定工程と、
   利用者ごとに、推定された前記同一目的に使用される商品のうち異なる商品の相対的な容量に関する情報を提供する提供工程と、
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
10. 利用者ごとに、容量の情報が明示されていない商品であって同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度に関する情報を収集する収集手順と、
    利用者ごとに、前記同一目的に使用される商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、前記同一目的に使用される商品の使用期間に関連する指標値として、前記同一目的に使用される商品のうち異なる商品の相対的な容量を推定する推定手順と、
    利用者ごとに、推定された前記同一目的に使用される商品のうち異なる商品の相対的な容量に関する情報を提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

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