JP7491904B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本技術は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

近年、ユーザの購買意欲を向上させる既存技術として、ユーザに対して様々な情報をレコメンドする技術が開示されている。

例えば特許文献１には、ユーザに関する属性、位置情報、決済手段、Ｗｅｂサイトのアクセス履歴などの各要素に基づく優先順序で並べ換えた広告をユーザに提示する技術が記載されている。また、特許文献２には、プリペイド式カードを使っているユーザに対して、クレジット付カードへの切り替えをレコメンドする技術が記載されている。

特開２００８－２５０７４０号公報 特開２０１６－０７１６５７号公報

特に近年においては、ポイントカード決済やクレジットカード決済、あるいはスマートフォン決済等、商品購入時にユーザに還元される還元率が多岐にわたるため、ユーザは数ある購入方法のうち、自身に最も適した購入方法を把握することが難しい。

本技術は以上のような事情に鑑み、例えば、ユーザに最も適した購入方法をレコメンドするものである。

上記課題を解決するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、取得部と、制御部とを有する。
上記取得部は、ユーザの購買行動に関する購買データを取得する。
上記制御部は、上記購買データに基づき、上記ユーザが商品を購入する上でのレコメンドデータを生成する。

上記ユーザの商品購入時に発行されるレシートデータを記憶する第１のデータベースをさらに具備し、
上記制御部は、上記購買データと上記レシートデータとに基づき、上記レコメンドデータを生成してもよい。

上記レシートデータは、電子レシート情報、電子マネー情報又はクレジットカードの利用履歴に関する情報の少なくとも１つを含んでもよい。

上記ユーザに関するユーザ情報を記憶する第２のデータベースをさらに具備し、
上記制御部は、上記購買データ、上記レシートデータ及び上記ユーザ情報に基づき、上記レコメンドデータを生成してもよい。

上記購買データと、上記ユーザが支払う金額に対する上記ユーザに還元される金額の割合である還元率に関する情報とが対応づけられたデータを記憶する第３のデータベースをさらに具備し、
上記制御部は、当該データ、上記レシートデータ及び上記ユーザ情報に基づき、上記レコメンドデータを生成してもよい。

上記制御部は、上記取得部から上記購買データを取得する毎に、上記購買データを上記第３のデータベースに出力し上記第３のデータベースを更新してもよい。

上記購買データは、店舗データ、決済データ、ポイントカードデータ又はキャンペーンデータの少なくとも１つを含んでもよい。

上記制御部は、上記第１，第２及び第３のデータベースを参照して、上記購買データにおける上記店舗データ、上記決済データ、上記ポイントカードデータ及び上記キャンペーンデータの組み合わせを決定し、上記組み合わせに基づいて上記レコメンドデータを生成してもよい。

上記制御部は、上記レコメンドデータとして、上記決定した組み合わせに基づいた購入方法を上記ユーザに促す情報を生成してもよい。

上記取得部は、上記レコメンドデータを取得する取得要求を上記ユーザから取得し、
上記制御部は、上記取得要求に応じて上記レコメンドデータを生成してもよい。

上記取得部は、上記取得要求として、上記商品に応じた上記レコメンドデータを取得する要求を取得し、
上記制御部は、当該要求に基づき、上記組み合わせを決定してもよい。

上記取得部は、上記ユーザ情報として、上記ユーザの嗜好性に関する情報を取得し、
上記制御部は、上記嗜好性に基づく優先順位に従って、上記組み合わせを決定してもよい。

上記レコメンドデータは、所定の作業を上記ユーザに促す情報を含んでもよい。

上記所定の作業は、クレジットカードの発行、ポイントカードの発行又はアプリケーションのダウンロードの少なくとも１つであってもよい。

上記所定の作業を上記ユーザに促す情報は、成功報酬型の広告情報であってもよい。

上記課題を解決するため、本技術の一形態に係る情報処理装置の情報処理方法は、
ユーザの購買行動に関する購買データが取得される。
上記購買データに基づき、上記ユーザが商品を購入する上でのレコメンドデータが生成される。

上記課題を解決するため、本技術の一形態に係るプログラムは、情報処理装置に以下のステップを実行させる。
ユーザの購買行動に関する購買データを取得するステップ。
上記購買データに基づき、上記ユーザが商品を購入する上でのレコメンドデータを生成するステップ。

本技術に係る情報処理システムのハードウェア構成例を示すシステム図である。 上記情報処理システムの情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 上記情報処理装置の構成例を機能的に示すブロック図である。 上記情報処理システムの典型的な動作の流れを示すフローチャートである。 上記情報処理システムの動作の一工程を詳細に示すシーケンス図である。 上記情報処理システムの動作の一工程を詳細に示すシーケンス図である。 レコメンドデータを生成する工程の詳細を示す概念図である。 上記情報処理システムの動作の一工程を詳細に示すシーケンス図である。 レコメンドデータを生成する工程の詳細を示す概念図である。 レコメンドデータを生成する工程の詳細を示す概念図である。 上記情報処理システムの動作の一工程を詳細に示すシーケンス図である。 スマートフォンの表示画面に表示されるポップアップメッセージの一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本技術の実施形態を説明する。

＜情報処理システムの構成＞
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１のハードウェア構成例を示すシステム図である。情報処理システム１は、図１に示すように、端末装置２０と、情報処理装置３０とを有する。端末装置２０と情報処理装置３０は、ネットワークＮを介して、相互に通信可能に接続されている。

［端末装置］
端末装置２０は、任意のアプリケーションを実行可能な装置である。端末装置２０の具体的な動作については後述するが、端末装置２０は、ユーザが任意のアプリケーションを実行することによって、情報処理装置３０が端末装置２０に提供する機能を情報処理装置３０に登録したり、情報処理装置３０に登録された機能を変更したりする。

端末装置２０は、例えば、モバイル端末、ウェアラブルデバイス又はＰＣ（Personal Computer）等であり、典型的にはモバイル端末である。

モバイル端末は、例えば、スマートフォン、携帯電話端末又はタブレット端末等である。ウェアラブルデバイスは、例えば、ＨＭＤ（Head Mounted Display）、スマートアイグラス等である。

［情報処理装置］
端末装置２０を介して取得した、ユーザの購買行動に関する購買データに基づき、ユーザに適した購入方法をレコメンドするレコメンドデータを生成するサーバである。本実施形態の情報処理装置３０は、典型的にはウェブサーバであるがこれに限られず、例えば、ＰＣ等の他の任意のコンピュータであってもよい。

図２は、情報処理装置３０のハードウェア構成例を示すブロック図である。情報処理装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、およびＲＡＭ（Random Access Memory）１０３を含む。

また、情報処理装置３０は、ホストバス１０４、ブリッジ１０５、外部バス１０６、インターフェース１０７、入力装置１０８、出力装置１０９、ストレージ装置１１０、ドライブ１１１、接続ポート１１２、通信装置１１３を含んでもよい。

さらに、情報処理装置３０は、ＣＰＵ１０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などの処理回路を有してもよい。

ＣＰＵ１０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ストレージ装置１１０、またはリムーバブル記録媒体５０に記録された各種プログラム（以下、レコメンドプログラム）に従って、情報処理装置３０内の動作全般またはその一部を制御する。

ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が使用するレコメンドプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１の実行において使用するレコメンドプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。

ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、およびＲＡＭ１０３は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス１０４により相互に接続されている。さらに、ホストバス１０４は、ブリッジ１０５を介して、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect/Interface）バスなどの外部バス１０６に接続されている。

入力装置１０８は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置１０８は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置３０の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器６０であってもよい。

入力装置１０８は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ１０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置１０８を操作することによって、情報処理装置３０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。

出力装置１０９は、取得した情報をユーザに対して視覚や聴覚、触覚などの感覚を用いて通知することが可能な装置で構成される。出力装置１０９は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの表示装置、スピーカーまたはヘッドフォンなどの音声出力装置、もしくはバイブレータなどでありうる。出力装置１０９は、情報処理装置３０の処理により得られた結果を、テキストもしくは画像などの映像、音声もしくは音響などの音声、またはバイブレーションなどとして出力する。

ストレージ装置１１０は、情報処理装置３０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置１１０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。ストレージ装置１１０は、例えばＣＰＵ１０１が実行するレコメンドプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。

ドライブ１１１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体５０のためのリーダライタであり、情報処理装置３０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ１１１は、装着されているリムーバブル記録媒体５０に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ１０３に出力する。また、ドライブ１１１は、装着されているリムーバブル記録媒体５０に記録を書き込む。

接続ポート１１２は、機器を情報処理装置３０に接続するためのポートである。接続ポート１１２は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート１１２は、ＲＳ－２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート１１２に外部接続機器６０を接続することで、情報処理装置３０と外部接続機器６０との間で各種のデータが交換されうる。

通信装置１１３は、例えば、ネットワークＮに接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置１１３は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、またはＷＵＳＢ（Wireless USB）用の通信カードなどでありうる。

また、通信装置１１３は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置１１３は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。

さらに、通信装置１１３に接続されるネットワークＮは、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などを含みうる。

図３は、情報処理装置３０の構成例を機能的に示すブロック図である。情報処理装置３０は、図３に示すように、制御部３１、ユーザ情報ＤＢ３２、レシートデータＤＢ３３、還元率ＤＢ３４及び通信部３５を有する。なお、上述の「ＤＢ」はデータベースを意味し、以下の説明においても同様である。

制御部３１は、情報処理装置３０内の動作全般またはその一部を制御する。制御部３１は、ＣＰＵ１０１であってもよい。ユーザ情報ＤＢ３２は、端末装置２０を扱うユーザに関するユーザ情報を記憶する。ユーザ情報は、端末装置２０を介してユーザ情報ＤＢ３２に出力される。

ユーザ情報ＤＢ３２は、特許請求の範囲の「第２のデータベース」の一例である。ユーザ情報ＤＢ３２は、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ストレージ装置１１０又はリムーバブル記録媒体５０に格納されてもよい。

ここで、ユーザ情報とは、例えば、ユーザの年齢、性別、職業、年収、既婚であるか否か、子供の有無、保有しているクレジットカードの種類、保有している電子マネーの種類、保有しているポイントカードの種類、保有している端末装置２０（例えば、端末装置２０の機種、ＯＳ、携帯電話会社、アプリケーション等）、ユーザの嗜好性又はレコメンドに対するユーザからのフィードバックに関する情報の少なくとも１つであり、以下の説明においても同様である。

レシートデータＤＢ３３は、ユーザの商品購入時に発行されるレシートデータを記憶する。これにより、情報処理装置３０を管理する事業者は、ユーザがどの店舗でどの決済手段を取り、どのようなポイントカードを提示して何を買ったのか等のユーザの購買行動や習慣を把握することができる。また、事業者はユーザの店舗及び決済方法の利用頻度等の購買傾向も把握することができる。

レシートデータは、例えば紙媒体のレシートに記載された情報を読み取った端末装置２０を介してレシートデータＤＢ３３に登録される。

レシートデータＤＢ３３は、特許請求の範囲の「第１のデータベース」の一例である。レシートデータＤＢ３３は、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ストレージ装置１１０又はリムーバブル記録媒体５０に格納されてもよい。

レシートデータとは、例えば、ユーザの商品購入日時、商品購入店舗（例えば店舗の業態、チェーン名、支店名及び住所等）、購入した商品（例えば商品名、ＪＡＮ（Japanese Article Number）コード、単価、個数等）、商品購入時の割引額、商品購入時の合計金額、決済方法（現金決済、クレジットカード決済、電子マネー決済、ポイント決済、商品券決済等）またはポイントカード（ポイントカードの種類、保有ポイント数、商品購入時に付与されたポイント数等）に関する情報の少なくとも１つであり、以下の説明においても同様である。

還元率ＤＢ３４は、ユーザの購買行動に関する購買データと還元率に関する情報とが対応づけられたデータ（以下、還元率データ）を記憶する。還元率データは、ユーザが商品購入時に取り得る購入方法を意味する。本実施形態の還元率ＤＢ３４は、複数の還元率データを含む還元率テーブルを記憶する（図７参照）。これにより、購入店舗毎に還元率データが定量的にリスト化される。なお、図７，９，１０の還元率テーブルにおける還元率の数値はあくまで一例であり、本実施形態の還元率はこれらの数値に限定されないのは勿論である。

還元率ＤＢ３４は、特許請求の範囲の「第３のデータベース」の一例である。還元率ＤＢ３４は、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ストレージ装置１１０又はリムーバブル記録媒体５０に格納されてもよい。

購買データは、例えば、店舗データ、決済データ、ポイントカードデータ及びキャンペーンデータの少なくとも１つを含む（図７参照）。

ここで、店舗データとは、例えば、ユーザが入店可能な店舗に関する情報であり、店舗の業態、チェーン名、支店名又は住所に関する情報の少なくとも１つを含む。

決済データとは、ユーザが商品購入時に取り得る決済方法に関する情報であり、この決済方法としては、例えば、現金決済、クレジットカード決済、電子マネー決済等が挙げられる。

ポイントカードデータとは、ユーザが商品購入時に提示可能なポイントカードに関する情報であり、このようなポイントカードとしては、各種共通ポイントカード（例えばＴポイント（登録商標）カード、ｄポイントカード（登録商標）、Ｐｏｎｔａ（登録商標）カード等）や、店舗限定カード（ビックカメラ POINTCARD（登録商標）等）が一例として挙げられる。

キャンペーンデータとは、ユーザが商品購入時に開催されているキャンペーンに関する情報（例えばユーザが入店可能な店舗で開催されているキャンペーン等）である。このようなキャンペーンでは、商品を購入するユーザに金額を還元する上での各種条件（期間限定、決済方法限定、年齢制限、最低購入金額等）が課せられる。

また、上述した還元率とは、商品購入時にユーザが支払う金額に対する当該ユーザに還元される合計金額の割合である。例えば、還元率ＤＢ３４に記憶されている店舗データがＡ種類、決済データがＢ種類、ポイントカードデータがＣ種類、キャンペーンデータがＤ種類である場合、還元率データの組み合わせはＡ×Ｂ×Ｃ×Ｄ通りとなる。本実施形態の還元率ＤＢ３４はＡ×Ｂ×Ｃ×Ｄ通りの還元率データ各々についての還元率を算出し、記憶する。

この場合、例えば図７に示す還元率データ５は、Ｘ％還元されるキャンペーンＡ期間中において、ユーザがＡマートでＹ％還元されるポイントカードＡを利用して現金決済する購入方法を意味するので、ユーザが支払う金額がＺ円の場合、還元率は例えば下記式（１）により算出される。

還元率（％）＝〔｛（Ｚ×（Ｘ／１００））＋（Ｚ×（Ｙ／１００））｝／Ｚ〕×１００・・・（１）

なお、上述した店舗データ、決済データ、ポイントカードデータ及びキャンペーンデータの定義は以下の説明においても同様である。

通信部３５は、ネットワークＮを介して、端末装置２０や情報処理装置３０等の外部装置との通信を行う。通信部３５は、情報処理装置３０の通信インターフェースとして機能する。通信部３５は、特許請求の範囲の「取得部」の一例である。通信部３５は、通信装置１１３であってもよい。

以上、情報処理システム１の構成例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化した部材により構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。

＜情報処理システムの動作＞
図４は、情報処理システム１の典型的な動作の流れを示すフローチャートである。以下、情報処理システム１の動作について、図４を適宜参照しながら説明する。

［ステップＳ１０１：還元率ＤＢ登録・更新］
図５は、ステップＳ１０１の詳細を示すシーケンス図である。ユーザは、端末装置２０を介してキャンペーンデータが記載されたＷＥＢサイトを提供する外部サーバ（図示略）にアクセスする。これにより、端末装置２０で実行されるブラウザアプリケーションに当該ＷＥＢサイトが表示される（ステップＳ１０１１）。

ユーザは、外部サーバ（図示略）にアクセスすることにより得られたキャンペーンデータと、店舗データ、決済データ及びポイントカードデータを含む購買データを、端末装置２０を利用して通信部３５に出力する。通信部３５は、端末装置２０から取得した当該購買データを還元率ＤＢ３４に登録する（ステップＳ１０１２）。

次に、自社が展開している店舗、決済方法、ポイントカード及びキャンペーンを開示したい事業者が、これらに関する店舗データ、決済データ、ポイントカードデータ及びキャンペーンデータを含む購買データを、端末装置２０を利用して通信部３５に出力する。通信部３５は、端末装置２０から取得した当該購買データを還元率ＤＢ３４に登録する（ステップＳ１０１３）。

続いて、ユーザは、テレビＣＭや雑誌の広告等、任意の方法により得られた店舗データ、決済データ、ポイントカードデータ及びキャンペーンデータを含む購買データを、端末装置２０を利用して通信部３５に出力する。通信部３５は、端末装置２０から取得した当該購買データを還元率ＤＢ３４に登録する（ステップＳ１０１４）。

［ステップＳ１０２：購入方法レコメンド］
（適用例１）
図６は、適用例１におけるステップＳ１０２の詳細を示すシーケンスである。ユーザは、端末装置２０を介して、ユーザ情報をユーザ情報ＤＢ３２に登録する（ステップＳ１０２１）。

次いで、ユーザは、端末装置２０にインストールされているアプリケーションを実行させる。端末装置２０は、アプリケーションを介してユーザの商品購入時に発行されるレシートに記載されたレシートデータを読み取る。端末装置２０は、読み取ったレシートデータをレシートデータＤＢ３３に登録する（ステップＳ１０２２）。

続いて、制御部３１は、ユーザ情報ＤＢ３２、レシートデータＤＢ３３及び還元率ＤＢ３４を参照し（ステップＳ１０２３～Ｓ１０２５）、これらのＤＢに登録されているユーザ情報、レシートデータ及び還元率データに基づきレコメンドデータを生成し、レコメンドデータを端末装置２０に出力する（ステップＳ１０２６）。これにより、ユーザは、現存する様々な購入方法のなかで、自身の普段の購買行動（利用店舗や決済方法等）に基づきメリットがあると判断された購入方法を把握することができる。

・適用例１の具体例
図７は、適用例１におけるレコメンドデータを生成する工程の詳細を示す概念図である。具体的には、例えば、制御部３１は還元率ＤＢ３４に記憶されている、店舗データ、決済データ、ポイントカードデータ及びキャンペーンデータを含む還元率データの組み合わせ（還元率テーブル）の中から最も還元率の高い還元率データを決定する（図７ａ）。

そして、制御部３１は、決定した還元率データと、ユーザ情報と、レシートデータとに基づいてレコメンドデータを生成し（図７ｂ）、レコメンドデータを端末装置２０に出力する。端末装置２０は、情報処理装置３０から取得したレコメンドデータを、先に決定された還元率データ（図７ａ参照）に基づく購入方法をユーザに促す情報として表示する（図１２参照）。これにより、ユーザは、端末装置２０に表示されたレコメンドデータを確認することによって、自身にとって最も経済メリットの大きい購入方法を定量的に把握することができる。

（適用例２）
図８は、適用例２におけるステップＳ１０２の詳細を示すシーケンス図である。なお、適用例２では、適用例１と同様のステップについては同様の符号を付し、その説明を省略又は簡略化する。

ユーザは、レコメンドデータを取得するための取得要求を、端末装置２０を利用して通信部３５に出力する（ステップＳ１０２７）。制御部３１は、通信部３５から当該取得要求を取得したことを受けて、ステップＳ１０２３～Ｓ１０２６を実行する。これにより、ユーザは、自身の所望とするタイミングで場所を選ばすにレコメンドデータを得ることができる。

・適用例２の具体例１
図９，１０は、適用例２におけるレコメンドデータを生成する工程の詳細を示す概念図である。具体的には、ユーザは購入する商品に応じたレコメンドデータを取得する取得要求を、端末装置２０を利用して通信部３５に出力する（ステップＳ１０２７）。

制御部３１は、通信部３５から上記取得要求を取得したことを受けて、レシートデータＤＢ３３に登録されているレシートデータとして購入商品に関する情報を取得する。制御部３１は、当該購入商品に関する情報と、還元率データと、ユーザ情報とに基つきレコメンドデータを生成する。

より詳細には、例えば、制御部３１はレシートデータＤＢ３３から取得した購入商品に関する情報とユーザ情報とに基づき、ユーザが当該商品を購入する上で実行可能な購入方法（還元率データ）を還元率テーブルの中から抽出する（図９ａ）。そして、制御部３１は、抽出した還元率データの中から最も還元率の高い還元率データを選択し（図９ｂ）、選択した還元率データに基づいてレコメンドデータを生成する（図９ｃ）。これにより、ユーザは、商品を購入する上で実行可能な購入方法のなかで、最も経済メリットの大きい購入方法を把握することができる。

・適用例２の具体例２
あるいは、ユーザは、レコメンドデータを取得するための取得要求を、端末装置２０を利用して通信部３５に出力する（ステップＳ１０２７）。制御部３１は、通信部３５から当該取得要求を取得したことを受けて、ユーザ情報ＤＢ３２に登録されているユーザの嗜好性に関する情報を取得する。

なお、上述した「ユーザの嗜好性」とは、ユーザにより設定された、ユーザの普段の購買行動における重要度（還元率重視、クレジットカード決済重視等）を意味する。ユーザの嗜好性に関する情報はユーザにより端末装置２０に入力され、ユーザ情報ＤＢ３２にユーザ情報として登録される。

次に、制御部３１は、ユーザ情報ＤＢ３２から取得したユーザの嗜好性に関する情報と、レシートデータと、還元率データとに基づきレコメンドデータを生成する。

より詳細には、例えば、制御部３１はユーザの嗜好性に関する情報とレシートデータとに基づき、還元率ＤＢ３４に記憶されている複数の還元率データ各々について優先順位をつける（図１０ａ）。そして、制御部３１は、優先順位に従って、複数の還元率データのなかから最も順位の高い還元率データを選択し（図１０ｂ）、選択した還元率データに基づいてレコメンドデータを生成する（図１０ｃ）。これにより、ユーザは、自身の嗜好に最もかなう購入方法を把握することができる。

なお、先のステップＳ１０２において述べたレコメンドデータを生成する方法はあくまで一例であり、当該方法に限定されないのは勿論である。

［ステップＳ１０３：ユーザからのフィードバック］
図１１は、ステップＳ１０３の詳細を示すシーケンス図である。ユーザは端末装置２０に表示されたレコメンドデータを確認し、このレコメンドデータに対するフィードバック情報を、端末装置２０を介して制御部３１に出力する（ステップＳ１０３１）。

制御部３１は、端末装置２０からフィードバック情報を取得したことを受けて、ユーザ情報ＤＢ３２に登録されているユーザ情報と、レシートデータＤＢ３３に登録されているレシートデータを更新する（ステップＳ１０３２，Ｓ１０３３）。

具体的には、例えば、ユーザが端末装置２０に表示されたレコメンドデータに応じてポイントカードを新たに発行した場合、制御部３１はポイントカードの発行というユーザからのフィードバックを受けて、ユーザ情報である保有ポイントカードの種類に関する情報と、レシートデータであるポイントカードに関する情報を更新する。

［ステップＳ１０４：購買方法のレコメンドを継続するか？］
情報処理装置３０がユーザに対する購入方法のレコメンドを継続する場合（ステップＳ１０４のＹＥＳ）、先のステップＳ１０１が繰り返し実行される。この際、ステップＳ１０１１～Ｓ１０１４の全て、あるいは、ステップＳ１０１２，Ｓ１０１３，Ｓ１０１４のうちの一つ又は２つが繰り返し実行される。

よって、制御部３１は、通信部３５から購買データ（店舗データ、決済データ、ポイントカードデータ及びキャンペーンデータ）を取得する毎に購買データを還元率ＤＢ３４に出力する。これにより、還元率ＤＢ３４（還元率テーブル）が更新され、常に最新の状態に維持される。

また、ステップＳ１０１～Ｓ１０３が繰り返し実行される過程において、先のステップＳ１０２，Ｓ１０３も繰り返し実行される。この際、ステップＳ１０２１，Ｓ１０２２，Ｓ１０３２，Ｓ１０３３が繰り返し実行されることでユーザ情報ＤＢ３２とレシートデータＤＢ３３が更新され、常に最新の状態に維持される。

本実施形態では、ステップＳ１０１～Ｓ１０３が繰り返し実行され、ユーザ情報ＤＢ３２、レシートデータＤＢ３３及び還元率ＤＢ３４が常に最新の状態に更新され続けることによって、ステップＳ１０２６において、よりユーザの購買行動や嗜好性に応じたレコメンドデータがユーザに提供される。

＜ユースケース＞
次に、情報処理システム１の具体的なユースケースの一例について、図４を適宜参照しながら説明する。

［ステップＳ１０２：購入方法レコメンド］
ユーザは、スマートフォン（端末装置２０）にインストールされているアプリケーションを実行させ、このアプリケーションにより表示されたスマートフォンの入力画面に自身の個人情報（年齢：３０代、性別：男性、年収：８００万円、居住地：東京都、配偶者の有無：無、決済可能方法：クレジットカード決済、電子マネー決済、モバイル決済）を入力し、この情報（ユーザ情報）をユーザ情報ＤＢ３２に登録する（ステップＳ１０２１）。

次に、ユーザは、コンビニエンスストアＡにて商品を購入する際に発行された紙レシートに記載されているレシートデータ（購入時間帯：朝、購入商品：コーヒー、食べ物、決済方法：交通系電子マネー決済）と、タクシーを利用することにより発行された紙レシートに記載されているレシートデータ（利用時間帯：夜、決済方法：クレジットカード決済）を、スマートフォンにインストールされているアプリケーションを利用して読み取り、これらのレシートデータをレシートデータＤＢ３３に登録する（ステップＳ１０２２）。

続いて、情報処理装置３０（制御部３１）は、レコメンドプログラムに従って、ユーザ情報ＤＢ３２，レシートデータＤＢ３３及び還元率ＤＢ３４を参照して（ステップＳ１０２３，Ｓ１０２４，Ｓ１０２５）、スマートフォンを介してユーザに対して最適な購入方法をレコメンドする（ステップＳ１０２６）。

ここで、ユーザがコンビニエンスストアＡで商品を購入する際にポイントカードを提示しておらず、タクシー利用時にサインが必要なクレジットカード決済を実行していることから、情報処理装置３０（制御部３１）はこれらの購買行動を考慮して、ポイントカードを提示する電子マネー決済を薦めるポップアップをスマートフォンに通知する。これにより、スマートフォンの表示画面は、図１２に示すようなポップアップメッセージ（レコメンドデータ）を表示する。これにより、ユーザは、レコメンドされた購入方法に同意した場合、将来的にどれくらいの経済メリットがあるのかを定量的に把握することができる。

なお、ポップアップメッセージには、図１２に示すように、電子マネーアプリケーション及びポイントカードアプリケーションのダウンロードをユーザに促すアフィリエイト広告であるアイコンが含まれる。当該アイコンは、特許請求の範囲の「所定の作業をユーザに促す情報」の一例である。図１２は、スマートフォンの表示画面に表示されるポップアップメッセージの一例を示す図である。

［ステップＳ１０３：ユーザからのフィードバック］
ユーザは、ポップアップメッセージのレコメンド内容に共感した場合、スマートフォンに表示されたアイコンをタップし、電子マネーアプリケーション及びポイントカードアプリケーションをダウンロードしてこれらのアプリケーションをスマートフォンにインストールする（ステップＳ１０３１）。これにより、情報処理装置３０を管理する事業者に、当該電子マネー及びポイントカードアプリケーションを提供するサービス事業者から成功報酬が支払われる。

従って、本技術によれば、情報処理装置３０を管理する事業者にとってはアプリケーションの利用をユーザに促すことによりこのアプリケーションを提供するサービス事業者から報酬を得る機会があり、サービス事業者にとっては自社サービスをまだ利用していない潜在ユーザに自社サービスを定量的に宣伝することができるという、両者にとって互いにメリットのあるビジネスを展開することが可能となる。

＜変形例＞
以上、本技術の実施形態について説明したが、本技術は上述の実施形態に限定されるものではなく種々変更を加え得ることは勿論である。

例えば上記実施形態では、レコメンドデータを生成する際に、レシートデータとして、紙媒体のレシートに記載された情報が利用されるがこれに限られず、例えば電子レシート情報、電子マネー情報又はクレジットカードの利用履歴に関する情報の少なくとも１つが利用されてもよい。

また、上記実施形態のユースケースでは、ポップアップメッセージに電子マネーアプリケーション及びポイントカードアプリケーションのダウンロードをユーザに促すアイコンが含まれるがこれに限られず、例えば、クレジットカード又はポイントカードの発行をユーザに促すアイコンが含まれてもよい。

＜補足＞
本技術の実施形態は、例えば、上記で説明したような情報処理装置、情報処理システム、情報処理装置または情報処理システムで実行される動作、情報処理装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。

また、本実施形態の情報処理システム１は、ユーザに購入方法をレコメンドすることを前提して説明したがこれに限られず、本技術の用途は特に限定されない。

さらに、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

以上、添付図面を参照しながら本技術の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本技術の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本技術の技術的範囲に属するものと了解される。

なお、本技術は以下のような構成もとることができる。

（１）
ユーザの購買行動に関する購買データを取得する取得部と、
上記購買データに基づき、上記ユーザが商品を購入する上でのレコメンドデータを生成する制御部と
を具備する情報処理装置。
（２）
上記（１）に記載の情報処理装置であって、
上記ユーザの商品購入時に発行されるレシートデータを記憶する第１のデータベースをさらに具備し、
上記制御部は、上記購買データと上記レシートデータとに基づき、上記レコメンドデータを生成する
情報処理装置。
（３）
上記（２）に記載の情報処理装置であって、
上記レシートデータは、電子レシート情報、電子マネー情報又はクレジットカードの利用履歴に関する情報の少なくとも１つを含む
情報処理装置。
（４）
上記（２）又は（３）に記載の情報処理装置であって、
上記ユーザに関するユーザ情報を記憶する第２のデータベースをさらに具備し、
上記制御部は、上記購買データ、上記レシートデータ及び上記ユーザ情報に基づき、上記レコメンドデータを生成する
情報処理装置。
（５）
上記（４）に記載の情報処理装置であって、
上記購買データと、上記ユーザが支払う金額に対する上記ユーザに還元される金額の割合である還元率に関する情報とが対応づけられたデータを記憶する第３のデータベースをさらに具備し、
上記制御部は、当該データ、上記レシートデータ及び上記ユーザ情報に基づき、前記レコメンドデータを生成する
情報処理装置。
（６）
上記（５）に記載の情報処理装置であって、
上記制御部は、上記取得部から上記購買データを取得する毎に、上記購買データを上記第３のデータベースに出力して上記第３のデータベースを更新する
情報処理装置。
（７）
上記（５）又は（６）に記載の情報処理装置であって、
上記購買データは、店舗データ、決済データ、ポイントカードデータ又はキャンペーンデータの少なくとも１つを含む
情報処理装置。
（８）
上記（７）に記載の情報処理装置であって、
上記制御部は、上記第１，第２及び第３のデータベースを参照して、上記購買データにおける上記店舗データ、上記決済データ、上記ポイントカードデータ及び上記キャンペーンデータの組み合わせを決定し、上記組み合わせに基づいて上記レコメンドデータを生成する
情報処理装置。
（９）
上記（８）に記載の情報処理装置であって、
上記制御部は、上記レコメンドデータとして、上記決定した組み合わせに基づいた購入方法を上記ユーザに促す情報を生成する
情報処理装置。
（１０）
上記（８）又は（９）に記載の情報処理装置であって、
上記取得部は、上記レコメンドデータを取得する取得要求を上記ユーザから取得し、
上記制御部は、上記取得要求に応じて上記レコメンドデータを生成する
情報処理装置。
（１１）
上記（１０）に記載の情報処理装置であって、
上記取得部は、上記取得要求として、上記商品に応じた上記レコメンドデータを取得する要求を取得し、
上記制御部は、当該要求に基づき、上記組み合わせを決定する
情報処理装置。
（１２）
上記（８）から（１１）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
上記取得部は、上記ユーザ情報として、上記ユーザの嗜好性に関する情報を取得し、
上記制御部は、上記嗜好性に基づく優先順位に従って、上記組み合わせを決定する
情報処理装置。
（１３）
上記（１）から（１２）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
上記レコメンドデータは、所定の作業を上記ユーザに促す情報を含む
情報処理装置。
（１４）
上記（１３）に記載の情報処理装置であって、
上記所定の作業は、クレジットカードの発行、ポイントカードの発行又はアプリケーションのダウンロードの少なくとも１つである
情報処理装置。
（１５）
上記（１３）又は（１４）に記載の情報処理装置であって、
上記所定の作業を上記ユーザに促す情報は、成功報酬型の広告情報である
情報処理装置。
（１６）
情報処理装置が、
ユーザの購買行動に関する購買データを取得し、
上記購買データに基づき、上記ユーザが商品を購入する上でのレコメンドデータを生成する
情報処理方法。
（１７）
ユーザの購買行動に関する購買データを取得するステップと、
上記購買データに基づき、上記ユーザが商品を購入する上でのレコメンドデータを生成するステップと
を情報処理装置に実行させるプログラム。

情報処理システム・・・１
端末装置・・・２０
情報処理装置・・・３０
制御部・・・３１
ユーザ情報ＤＢ・・・３２
レシートデータＤＢ・・・３３
還元率ＤＢ・・・３４
通信部・・・３５

Claims (17)

1. 店舗に関する店舗データと、対応する店舗で使用可能な決済方法を示す決済データとを含む購買データを取得する取得部と、
   店舗毎の前記店舗データと、決済方法毎の前記決済データと、ユーザが対応する店舗で対応する決済方法を利用して商品を購入したときの還元率との関係がテーブル化された還元率テーブルを記憶する還元率データベースと、
   商品購入時に発行されるレシートに含まれる、商品を購入した店舗の情報及び商品を購入時に使用された決済方法の情報を含む第１のレシートデータと、サービス提供時に発行されるレシートに含まれる、サービス提供時に使用された決済方法の情報を含む第２のレシートデータとを含むレシートデータを記憶するレシートデータベースと、
   前記還元率テーブル及び前記第１のレシートデータに基づき、対応する店舗での商品購入時に還元率が現在よりも高くなる決済方法を判定し、かつ、前記第２のレシートデータに基づいて、ユーザの行動を判断し、前記行動に基づいて、対応する店舗での商品購入時にユーザの行動に適した決済方法を判定することで、複数の決済方法の中から任意の決済方法を選択し、選択された決済方法を含むレコメンドデータを生成する制御部と
   を具備する情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記第２のレシートデータは、タクシーで使用された決済方法の情報を含む
   情報処理装置。
3. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記レシートデータは、電子レシート情報、電子マネー情報又はクレジットカードの利用履歴に関する情報の少なくとも１つを含む
   情報処理装置。
4. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記ユーザに関するユーザ情報を記憶するユーザ情報データベースをさらに具備し、
   前記制御部は、前記還元率テーブル、前記レシートデータ及び前記ユーザ情報に基づき、前記レコメンドデータを生成する
   情報処理装置。
5. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記取得部から前記購買データを取得する毎に、前記購買データを前記還元率データベースに出力し前記還元率テーブルを更新する
   情報処理装置。
6. 請求項４に記載の情報処理装置であって、
   前記購買データは、対応する店舗で使用可能なポイントカードを示すポイントカードデータ及び対応する店舗で開催中のキャンペーンを示すキャンペーンデータを含む
   情報処理装置。
7. 請求項６に記載の情報処理装置であって、
   前記還元率テーブルは、前記店舗毎の前記店舗データと、決済方法毎の前記決済データと、ポイントカード毎の前記ポイントカードデータと、キャンペーン毎の前記キャンペーンデータと、ユーザが対応する店舗で対応する決済方法、ポイントカード及びキャンペーンを利用して商品を購入したときの還元率との関係がテーブル化される
   情報処理装置。
8. 請求項７に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は前記還元率テーブル、前記レシートデータ及び前記ユーザ情報に基づいて、前記還元率テーブルにおける前記店舗データ、前記決済データ、前記ポイントカードデータ及び前記キャンペーンデータの組み合わせを決定し、前記組み合わせに基づいて前記レコメンドデータを生成する
   情報処理装置。
9. 請求項８に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記レコメンドデータとして、前記決定した組み合わせに基づいた購入方法を前記ユーザに促す情報を生成する
   情報処理装置。
10. 請求項９に記載の情報処理装置であって、
    前記取得部は、前記レコメンドデータを取得する取得要求を前記ユーザから取得し、
    前記制御部は、前記取得要求に応じて前記レコメンドデータを生成する
    情報処理装置。
11. 請求項１０に記載の情報処理装置であって、
    前記取得部は、前記取得要求として、前記商品に応じた前記レコメンドデータを取得する要求を取得し、
    前記制御部は、当該要求に基づき、前記組み合わせを決定する
    情報処理装置。
12. 請求項８に記載の情報処理装置であって、
    前記取得部は、前記ユーザ情報として、前記ユーザの嗜好性に関する情報を取得し、
    前記制御部は、前記嗜好性に基づく優先順位に従って、前記組み合わせを決定する
    情報処理装置。
13. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
    前記レコメンドデータは、所定の作業を前記ユーザに促す情報を含む
    情報処理装置。
14. 請求項１３に記載の情報処理装置であって、
    前記所定の作業は、クレジットカードの発行、ポイントカードの発行又はアプリケーションのダウンロードの少なくとも１つである
    情報処理装置。
15. 請求項１３に記載の情報処理装置であって、
    前記所定の作業を前記ユーザに促す情報は、成功報酬型の広告情報である
    情報処理装置。
16. 情報処理装置が、
    店舗に関する店舗データと、対応する店舗で使用可能な決済方法を示す決済データとを含む購買データを取得し、
    店舗毎の前記店舗データと、決済方法毎の前記決済データと、ユーザが対応する店舗で対応する決済方法を利用して商品を購入したときの還元率との関係がテーブル化された還元率テーブルを記憶し、
    商品購入時に発行されるレシートに含まれる、商品を購入した店舗の情報及び商品を購入時に使用された決済方法の情報を含む第１のレシートデータと、サービス提供時に発行されるレシートに含まれる、サービス提供時に使用された決済方法の情報を含む第２のレシートデータとを含むレシートデータを記憶し、
    前記還元率テーブル及び前記第１のレシートデータに基づき、対応する店舗での商品購入時に還元率が現在よりも高くなる決済方法を判定し、かつ、前記第２のレシートデータに基づいて、ユーザの行動を判断し、前記行動に基づいて、対応する店舗での商品購入時にユーザの行動に適した決済方法を判定することで、複数の決済方法の中から任意の決済方法を選択し、選択された決済方法を含むレコメンドデータを生成する
    情報処理方法。
17. 店舗に関する店舗データと、対応する店舗で使用可能な決済方法を示す決済データとを含む購買データを取得し、
    店舗毎の前記店舗データと、決済方法毎の前記決済データと、ユーザが対応する店舗で対応する決済方法を利用して商品を購入したときの還元率との関係がテーブル化された還元率テーブルを記憶し、
    商品購入時に発行されるレシートに含まれる、商品を購入した店舗の情報及び商品を購入時に使用された決済方法の情報を含む第１のレシートデータと、サービス提供時に発行されるレシートに含まれる、サービス提供時に使用された決済方法の情報を含む第２のレシートデータとを含むレシートデータを記憶し、
    前記還元率テーブル及び前記第１のレシートデータに基づき、対応する店舗での商品購入時に還元率が現在よりも高くなる決済方法を判定し、かつ、前記第２のレシートデータに基づいて、ユーザの行動を判断し、前記行動に基づいて、対応する店舗での商品購入時にユーザの行動に適した決済方法を判定することで、複数の決済方法の中から任意の決済方法を選択し、選択された決済方法を含むレコメンドデータを生成する
    処理を情報処理装置に実行させるプログラム。

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