JP7621699B1 - プログラム、情報処理装置、方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
【課題】 個人情報を特定せずに個人に対するレコメンドを受ける。
【解決手段】 プログラムは、プロセッサ（２９）に、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるステップ（Ｓ１４００）と、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０２）と、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザに関連する第２キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０３）と、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）と、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップ（Ｓ１４０７）と、を実行させる。
【選択図】 図１
【解決手段】 プログラムは、プロセッサ（２９）に、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるステップ（Ｓ１４００）と、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０２）と、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザに関連する第２キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０３）と、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）と、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップ（Ｓ１４０７）と、を実行させる。
【選択図】 図１
Description
本開示は、プログラム、情報処理装置、方法及びシステムに関する。
心理テスト等の結果に基づいて、アバターと一般的に称される人工生命体を、コンピュータシステムが構築する仮想空間内に生成し、このアバターに各種行動を起こさせる技術が存在する。
上述した技術に関連する技術として、特許文献１、特許文献２に開示された技術がある。
特許文献１には、仮想空間提供装置に関する技術が開示されている。仮想空間提供装置は、ユーザから入力される情報に基づいて、そのユーザに対応するアバターに設定するためのＤＮＡを生成する。仮想空間提供装置は、ＤＮＡに応じて決定される先天的パーツとユーザの選択指示に応じて選択される後天的パーツとからアバターを生成し、仮想空間内に配置させる。
また、特許文献２には、ユーザ本人を照合し、照合したユーザ本人の顔画像を取り込み、血液型性格判断等のデータベースやＡＩ学習機能ソフトを使用することで、取り込んだ顔画像に人格と会話能力を与えてマイクローンを生成するオンデマンドマイクローンシステムに関する技術が開示されている。
これら特許文献１、特許文献２に開示された技術は、いずれも、心理テスト等を用いてアバターの性格や行動を規定するものである。一方、個人情報を特定できる形で提供することなく、ショッピングサイト等においてその個人に好適な商品等をレコメンドするニーズが消費者側にある。
そこで、本開示は、上記課題を解決すべくなされたものであって、その目的は、個人情報を特定せずに個人に対するレコメンドを受けることが可能な技術を提供することである。
プロセッサとメモリとを備えるコンピュータを動作させるためのプログラムである。複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリに格納されている。プログラムは、プロセッサに、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得するステップと、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップと、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成するステップと、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２キーワードに係る登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップと、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップと、を実行させる。
本開示によれば、個人情報を特定せずに個人に対するレコメンドを受けることができる。
以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。なお、以下の実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。
また、以下の説明において、「プロセッサ」は、１以上のプロセッサである。少なくとも１つのプロセッサは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサであるが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、シングルコアでもよいしマルチコアでもよい。
また、少なくとも１つのプロセッサは、処理の一部又は全部を行うハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））といった広義のプロセッサでもよい。
また、以下の説明において、「ｘｘｘテーブル」といった表現により、入力に対して出力が得られる情報を説明することがあるが、この情報は、どのような構造のデータでもよいし、入力に対する出力を発生するニューラルネットワークのような学習モデルでもよい。従って、「ｘｘｘテーブル」を「ｘｘｘ情報」と言うことができる。
また、以下の説明において、各テーブルの構成は一例であり、１つのテーブルは、２以上のテーブルに分割されてもよいし、２以上のテーブルの全部又は一部が１つのテーブルであってもよい。
また、以下の説明において、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサによって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶部及び／又はインタフェース部などを用いながら行うため、処理の主語が、プロセッサ（或いは、そのプロセッサを有するコントローラのようなデバイス）とされてもよい。
プログラムは、計算機のような装置にインストールされてもよいし、例えば、プログラム配布サーバ又は計算機が読み取り可能な（例えば非一時的な）記録媒体にあってもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
また、以下の説明において、種々の対象の識別情報として、識別番号が使用されるが、識別番号以外の種類の識別情報（例えば、英字や符号を含んだ識別子）が採用されてもよい。
また、以下の説明において、同種の要素を区別しないで説明する場合には、参照符号（又は、参照符号のうちの共通符号）を使用し、同種の要素を区別して説明する場合は、要素の識別番号（又は参照符号）を使用することがある。
また、以下の説明において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。
＜０ システムの概要＞
図１は、本開示に係るシステムの動作の概要を示す図である。本開示のシステムは、第１ユーザから第１ユーザ固有の情報の入力を受け入れ、第１ユーザ固有の情報に基づいて第１ユーザに関連する第１キーワードを生成し、他の登録ユーザ固有の情報に基づいて登録ユーザに関連する第２キーワードを生成し、第１キーワードと第２キーワードとの類似性に基づいて登録ユーザの中から第１ユーザと相性のよいユーザを第１ユーザに提示する。
図１は、本開示に係るシステムの動作の概要を示す図である。本開示のシステムは、第１ユーザから第１ユーザ固有の情報の入力を受け入れ、第１ユーザ固有の情報に基づいて第１ユーザに関連する第１キーワードを生成し、他の登録ユーザ固有の情報に基づいて登録ユーザに関連する第２キーワードを生成し、第１キーワードと第２キーワードとの類似性に基づいて登録ユーザの中から第１ユーザと相性のよいユーザを第１ユーザに提示する。
ユーザに対して入力を求める情報は、ユーザの出生情報に関する第１情報の入力と、所定の日時に関する第２情報とである。第１ユーザの出生情報に関する第１情報は、第１ユーザ固有の情報である。第１ユーザの第１情報は、第１ユーザの生年月日に関する情報を必ず含み、第１ユーザの誕生時間に関する情報、第１ユーザの誕生場所の位置情報、第１ユーザの血液型のうち少なくとも一つが含まれうる。第２情報は、例えば、第１情報の入力を受け付けた時刻である。システムは、第１ユーザの第１情報及び第２情報に基づいて第１キーワードを生成する。
一方、システムのデータベースには、多数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報が格納されている。登録ユーザの第１情報は、登録ユーザの生年月日に関する情報を必ず含み、登録ユーザの誕生時間に関する情報、登録ユーザの誕生場所の位置情報、登録ユーザの血液型のうち少なくとも一つが含まれうる。システムは、登録ユーザの第１情報及び第２情報に基づいて第２キーワードを生成する。ここで、登録ユーザの第２情報は所定の日時に関する情報である。例えば、第１情報を登録ユーザが入力した日時である。
本開示に係るシステムにおいて、キーワードは占いエンジンが生成する。一般的に、占いは、出生情報、顔画像、掌画像等を入力データとし、これら入力データが定まることにより結果が導き出される統計処理であると言える。その意味で、占いエンジン毎の個体差は許容されているとはいえ、単体の占いエンジンであれば、入力データが定まれば、占いエンジンが出力するキーワードは一意に定まる。当然のように、本開示に係るシステムにおいて複数の占いエンジンを設けることができるし、単体の占いエンジンが複数のキーワードを出力することも可能である。
第１情報を入力とする占いエンジンの場合、第２情報が変われば、占いエンジンが出力するキーワードも変化する。例えば、第２情報が第１情報の入力日時に関する情報であれば、占いエンジンがキーワードを出力する日（より詳細には日時）に応じてキーワードが変化しうる。例えば、第２情報の変化に応じてバイオリズムやホロスコープが変化し、その変化に伴ってキーワードが変化する。
第１情報及び第２情報の入力形態は任意である。一例として、第１ユーザが所有するスマートフォン等の端末装置（情報処理装置）に構築される仮想空間内で自立的行動を行うアバターを生成し、このアバターとの会話、テキスト入出力を介して第１情報等の入力を第１ユーザに求め、第１ユーザから第１情報等を取得する形態があげられる。好ましくは、アバターの行動パターン及び性格の少なくとも一方を、占いエンジンが出力するキーワードに基づいて設定する。生成されたアバターは、本開示に係るシステム全般で利用されてもよい。
占いエンジンが出力したキーワードを、後述するマッチングエンジンに入力してもよいが、例えば占いエンジンが多数のキーワードを出力するなどして、マッチングエンジンの負荷が高くなる可能性がある。このため、本開示に係るシステムでは、占いエンジンが出力するキーワードに属性や重み付けを付与し、これら属性及び／または重み付けに基づいて、マッチングエンジンに入力するキーワードを選定してもよい。
キーワードに属性を付与する手法は任意であり、特段の限定はない。一例として、本開示に係るシステムがシソーラス辞書を有し、このシソーラス辞書に基づいてキーワードを分類し、カテゴライズして、このカテゴリーに紐付けられた属性をキーワードに付与する手法が挙げられる。同様に、本開示に係るシステムが形態素解析エンジンを有し、形態素解析エンジンの出力として得られるキーワードの品詞分類及び語順を参照して属性をキーワードに付与する手法が挙げられる。このような解析手法は、インターネットコンテンツの検索エンジン等で実施されているものも含まれており、既知のものである。
また、重み付けが持つ意味や重み付けを付与する手法についても特段の限定はない。一例として、後述するマッチングエンジンにおいて、ユーザに適切なサービスを提示できるか否か、という観点で重み付けを付与する手法が挙げられる。
占いエンジンが出力するキーワードは多種多様であり、マッチング相手を提示するためのキーワードとしての適切さの度合いが異なりうる。この適切さの度合いを重み付けの値とする手法が一例として挙げられる。好ましくは、キーワードに付与した属性に基づいて重み付けの値を付与してもよい。
占いエンジンは第１ユーザの第１情報及び第２情報から第１キーワード群を生成し、登録ユーザのうちの少なくとも一部のユーザの第１情報及び第２情報から第２キーワード群を生成する。
マッチングエンジンは、第１キーワード群と第２キーワード群とを比較し、重み付けを考慮した上で相性値を算出する。相性値は、第１ユーザの第１キーワード群と登録ユーザの第２キーワード群とを重み付けを考慮した類似性を評価するとともに第１ユーザと登録ユーザとの相性を数値化した評価値であって第１キーワード群と第２キーワード群との類似性が高いほど高い値をとる。相性値は、例えば、０以上１以下の実数である。相性値が１の場合に第１ユーザと登録ユーザとの相性が最もよく、相性値が０の場合に第１ユーザと登録ユーザとの相性が最も悪い。または、相性値は０以上１００以下の実数であってもよい。最大値および最小値はあくまで規格化の問題であり、自由に設定することができる。
マッチングエンジンは、複数の登録ユーザに対して相性値を算出し、算出した登録ユーザのうちから相性値の高い複数のユーザを抽出する。
なお、本開示においてメモリは、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ストレージ、その他の記憶装置を含んでよい。
＜第１実施形態＞
＜１ システム全体の構成図＞
図２は、システム１の全体構成の例を示すブロック図である。図２に示すシステム１は、例えば、複数の端末装置１０、サーバ２０を含む。複数の端末装置１０、サーバ２０は、例えば、ネットワーク８０を介して通信接続する。
＜１ システム全体の構成図＞
図２は、システム１の全体構成の例を示すブロック図である。図２に示すシステム１は、例えば、複数の端末装置１０、サーバ２０を含む。複数の端末装置１０、サーバ２０は、例えば、ネットワーク８０を介して通信接続する。
端末装置１０は、この端末を所有する、あるいは使用するユーザが、自身の固有情報である出生情報等を入力し、この固有情報に基づいてサービスの提示を受けることを希望するユーザが所持または利用する端末である。
本実施形態において、複数の装置の集合体を１つのサーバとしてもよい。１つ又は複数のハードウェアに対して本実施形態に係るサーバ２０を実現することに要する複数の機能の配分の仕方は、各ハードウェアの処理能力及び／又はサーバ２０に求められる仕様等に鑑みて適宜決定することができる。
図２に示す端末装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット等の携帯端末でもよいし、据え置き型のＰＣ（Personal Computer）、ラップトップＰＣであってもよい。また、ＨＭＤ（Head Mount Display）、腕時計型端末等のウェアラブル端末であってもよい。
端末装置１０は、通信ＩＦ（Interface）１２と、入力装置１３と、出力装置１４と、メモリ１５と、ストレージ１６と、プロセッサ１９とを備える。
通信ＩＦ１２は、端末装置１０が、例えば、サーバ２０等のシステム１内の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。
入力装置１３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための装置（例えば、タッチパネル、タッチパッド、マウス等のポインティングデバイス、キーボード等）である。
出力装置１４は、ユーザに対して情報を提示するための装置（ディスプレイ、スピーカー等）である。
メモリ１５は、プログラム、及びプログラム等で処理されるデータ等一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。
ストレージ１６は、データを保存するためのものであり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。
プロセッサ１９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路等により構成される。
サーバ２０は、端末装置１０から提供されたユーザの固有情報に基づいてキーワードを生成する。また、必要に応じて、生成したキーワードを選定してもよい。そして、サーバ２０は、第１ユーザの第１情報及び第２情報から第１キーワード群を生成し、登録ユーザの第１情報及び第２情報から第２キーワード群を生成する。そして、サーバ２０は、第１キーワード群と第２キーワード群との間で類似性を評価し、第１ユーザと登録ユーザとのマッチングを行う。
サーバ２０は、例えば、ネットワーク８０に接続されたコンピュータ（情報処理装置）により実現される。図２に示すように、サーバ２０は、通信ＩＦ２２と、入出力ＩＦ２３と、メモリ２５と、ストレージ２６と、プロセッサ２９とを備える。
通信ＩＦ２２は、サーバ２０が、例えば、端末装置１０等のシステム１内の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。
入出力ＩＦ２３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置、及び、ユーザに対して情報を提示するための出力装置とのインタフェースとして機能する。
メモリ２５は、プログラム、及び、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。
ストレージ２６は、データを保存するためのものであり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤである。
プロセッサ２９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路等により構成される。
＜１．１ 端末装置の機能的な構成＞
図３は、図２に示す端末装置１０の機能的な構成の例を表すブロック図である。図３に示す端末装置１０は、例えば、ＰＣ、携帯端末、またはウェアラブル端末により実現される。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１２０と、入力装置１３と、出力装置１４と、音声処理部１７と、マイク１７１と、スピーカー１７２と、カメラ１６０と、位置情報センサ１５０と、記憶部１８０と、制御部１９０とを備える。端末装置１０に含まれる各ブロックは、例えば、バス等により電気的に接続される。
図３は、図２に示す端末装置１０の機能的な構成の例を表すブロック図である。図３に示す端末装置１０は、例えば、ＰＣ、携帯端末、またはウェアラブル端末により実現される。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１２０と、入力装置１３と、出力装置１４と、音声処理部１７と、マイク１７１と、スピーカー１７２と、カメラ１６０と、位置情報センサ１５０と、記憶部１８０と、制御部１９０とを備える。端末装置１０に含まれる各ブロックは、例えば、バス等により電気的に接続される。
通信部１２０は、端末装置１０が他の装置と通信するための変復調処理等の処理を行う。通信部１２０は、制御部１９０で生成された信号に送信処理を施し、外部（例えば、サーバ２０）へ送信する。通信部１２０は、外部から受信した信号に受信処理を施し、制御部１９０へ出力する。
入力装置１３は、端末装置１０を操作するユーザが指示、または情報を入力するための装置である。入力装置１３は、例えば、キーボード、マウス、リーダー等により実現されてもよい。端末装置１０が携帯端末等である場合には、操作面へ触れることで指示が入力されるタッチ・センシティブ・デバイス１３１等により実現される。入力装置１３は、ユーザから入力される指示を電気信号へ変換し、電気信号を制御部１９０へ出力する。なお、入力装置１３には、例えば、外部の入力機器から入力される電気信号を受け付ける受信ポートが含まれてもよい。
出力装置１４は、端末装置１０を操作するユーザへ情報を提示するための装置である。出力装置１４は、例えば、ディスプレイ１４１等により実現される。ディスプレイ１４１は、制御部１９０の制御に応じたデータを表示する。ディスプレイ１４１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現される。
音声処理部１７は、例えば、音声信号のデジタル－アナログ変換処理を行う。音声処理部１７は、マイク１７１から与えられる信号をデジタル信号に変換して、変換後の信号を制御部１９０へ与える。また、音声処理部１７は、音声信号をスピーカー１７２へ与える。音声処理部１７は、例えば音声処理用のプロセッサによって実現される。マイク１７１は、音声入力を受け付けて、当該音声入力に対応する音声信号を音声処理部１７へ与える。スピーカー１７２は、音声処理部１７から与えられる音声信号を音声に変換して当該音声を端末装置１０の外部へ出力する。
カメラ１６０は、受光素子により光を受光し、撮影信号として出力するためのデバイスである。
位置情報センサ１５０は、端末装置１０の位置を検出するセンサであり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）モジュールである。ＧＰＳモジュールは、衛星測位システムで用いられる受信装置である。衛星測位システムでは、少なくとも３個または４個の衛星からの信号を受信し、受信した信号に基づいて、ＧＰＳモジュールが搭載される端末装置１０の現在位置を検出する。位置情報センサ１５０は、端末装置１０が接続する無線基地局の位置から、端末装置１０の現在の位置を検出してもよい。
記憶部１８０は、例えば、メモリ１５、およびストレージ１６等により実現され、端末装置１０が使用するデータ、およびプログラムを記憶する。記憶部１８０は、例えば、アカウント情報１８１を記憶する。
アカウント情報１８１は、電子商取引サーバ３０にログインする際に必要とされる端末装置１０のユーザ（のアカウント）を特定するための情報であり、一例として、ユーザＩＤ、ユーザパスワードである。
制御部１９０は、プロセッサ１９が記憶部１８０に記憶されるプログラムを読み込み、プログラムに含まれる命令を実行することにより実現される。制御部１９０は、端末装置１０の動作を制御する。制御部１９０は、プログラムに従って動作することにより、操作受付部１９１と、送受信部１９２と、提示制御部１９３としての機能を発揮する。
操作受付部１９１は、入力装置１３から入力される指示、または情報を受け付けるための処理を行う。具体的には、例えば、操作受付部１９１は、キーボード、マウス等から入力される指示に基づく情報を受け付ける。
また、操作受付部１９１は、マイク１７１から入力される音声指示を受け付ける。具体的には、例えば、操作受付部１９１は、マイク１７１から入力され、音声処理部１７でデジタル信号に変換された音声信号を受信する。操作受付部１９１は、例えば、受信した音声信号を分析して所定の名詞を抽出することで、ユーザからの指示を取得する。
送受信部１９２は、端末装置１０が、サーバ２０等の外部の装置と、通信プロトコルに従ってデータを送受信するための処理を行う。具体的には、例えば、送受信部１９２は、ユーザから入力された業務内容をサーバ２０へ送信する。また、送受信部１９２は、ユーザに関する情報を、サーバ２０から受信する。
提示制御部１９３は、サーバ２０から提供された情報をユーザに対して提示するため、出力装置１４を制御する。具体的には、例えば、提示制御部１９３は、サーバ２０から送信される情報をディスプレイ１４１に表示させる。また、提示制御部１９３は、サーバ２０から送信される情報をスピーカー１７２から出力させる。
＜１．２ サーバ２０の機能的な構成＞
図４は、サーバ２０の機能的な構成の例を示す図である。図４に示すように、サーバ２０は、通信部２０１と、記憶部２０２と、制御部２０３としての機能を発揮する。
図４は、サーバ２０の機能的な構成の例を示す図である。図４に示すように、サーバ２０は、通信部２０１と、記憶部２０２と、制御部２０３としての機能を発揮する。
通信部２０１は、サーバ２０が外部の装置と通信するための処理を行う。
記憶部２０２は、例えば、ユーザ情報ＤＢ２０２１と、キーワード情報ＤＢ２０２２と、アバター情報ＤＢ２０２５と、キーワードＤＢ２０２６等とを有する。
ユーザ情報ＤＢ２０２１は、本実施形態のシステム１（特にサーバ２０）を利用するユーザ（このユーザは端末装置１０のユーザでもある）に関する情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
キーワード情報ＤＢ２０２２は、サーバ２０（特に後述するキーワード生成モジュール２０３４）が生成したキーワードに関する情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
アバター情報ＤＢ２０２５は、サーバ２０が提供する仮想空間内において各種行動を行うアバターに関する情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
キーワードＤＢ２０２６は、サーバ２０のキーワード生成モジュール２０３４がキーワードを生成する際に参照するデータベースである。詳細は後述する。
制御部２０３は、プロセッサ２９が記憶部２０２に記憶されるプログラムを読み込み、プログラムに含まれる命令を実行することにより実現される。制御部２０３は、プログラムに従って動作することにより、受信制御モジュール２０３１、送信制御モジュール２０３２、出生情報等取得モジュール２０３３、キーワード生成モジュール２０３４、重み付けモジュール２０３５、相性値算出モジュール２０３６、相手選出モジュール２０３７、アバター管理モジュール２０３８として示す機能を発揮する。
受信制御モジュール２０３１は、サーバ２０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を受信する処理を制御する。
送信制御モジュール２０３２は、サーバ２０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。
出生情報等取得モジュール２０３３は、端末装置１０のユーザから、このユーザの固有情報である出生情報（第１情報）の入力を受け入れる。そして、出生情報等取得モジュール２０３３は、受け入れた固有情報のうち出生情報をユーザ情報ＤＢ２０２１に格納するとともに、出生情報を記憶部２０２に一時的に格納する。
ここに、出生情報は、ユーザの生年月日に関する情報を必ず含み、ユーザの誕生時間に関する情報、ユーザの誕生場所の位置情報、ユーザの血液型のうち少なくとも一つが含まれうる。ユーザの誕生時間を出生情報に含めるのは、後述する占いエンジンであるキーワード生成モジュール２０３４は、出生情報として誕生時間を含めることで、ユーザ固有の（その意味でユーザに適した）キーワードを出力することができる。ユーザの誕生場所の位置情報についても、マッチングがよりユーザに適したものになるために出生情報として含めている。血液型に関する情報は、ユーザを４つの区分にカテゴライズする情報であるが、同様に、マッチングがよりユーザに適したものになるために出生情報として含めている。
なお、出生情報等取得モジュール２０３３は、後述するアバター管理モジュール２０３８が生成するアバターを経由して、出生情報等の入力を受け入れてもよい。一例として、アバター管理モジュール２０３８が生成するアバターがユーザに対して出生情報等の入力を求める会話を行い、ユーザがアバターに対して出生情報等を回答する（入力する）ことで出生情報等の入力を受け入れてもよい。
キーワード生成モジュール２０３４は、出生情報等取得モジュール２０３３が入力を受け入れた出生情報等に基づいて、ユーザに関連するキーワードを生成し、生成したキーワードをキーワード情報ＤＢ２０２２に格納する。
キーワード生成モジュール２０３４は、上述した占いエンジンであり、占いが有する手順（アルゴリズムとも言える）に基づいて、出生情報等を入力とすることにより結果が導き出される統計処理を行うエンジンである。その意味で、占いエンジン毎の個体差は許容されているとはいえ、単体の占いエンジンであれば、入力データが定まれば、占いエンジンが出力するキーワードは一意に定まる。当然、キーワード生成モジュール２０３４が複数の占いエンジンを有し、これら複数の占いエンジンを用いて多数のキーワードを生成することも可能である。また、ユーザに対して占いエンジンの選択入力をさせ、選択された占いエンジンによりキーワードを生成してもよい。
あるいは、キーワード生成モジュール２０３４は、キーワードＤＢ２０２６を参照して、出生情報等を入力として一意に定められるキーワードを出力する。キーワードＤＢ２０２６そのものは、上述したアルゴリズムに基づいて出生情報等を入力として事前に複数生成したキーワードを格納することにより生成すればよい。この場合、キーワードＤＢ２０２６の説明の際にも言及するが、キーワードＤＢ２０２６では、一つの出生情報等の入力に対して複数個のキーワードが関連付けられていることが好ましい。これにより、キーワード生成モジュール２０３４は、出生情報等を入力として複数の関連するキーワードを出力することができる。
キーワード生成モジュール２０３４を構成する占いエンジンは、複数のキーワードを生成することができる。キーワード生成モジュール２０３４は、複数のキーワードを生成できるが、複数のキーワードのうちの一部のみを出力してもよい。
ここで、出生情報等取得モジュール２０３３が出生情報（第１情報）の入力を受け入れる場合、キーワード生成モジュール２０３４は、第１情報に加えて所定の日時に関する情報（第２情報）を取得し、これら第１情報及び第２情報に基づいてキーワードを生成する。所定の日時の例として挙げられるものの一例としては、キーワード生成モジュール２０３４によりキーワードを生成する時の現在日時である。
キーワード生成モジュール２０３４は、第１ユーザの第１情報及び第２情報から第１キーワード群を生成する。また、キーワード生成モジュール２０３４は、登録ユーザのうちの少なくとも一部の第１情報及び第２情報から第２キーワード群を生成する。
なお、第１キーワード及び第２キーワードは、第１情報及び第２情報に基づいて一意に定まるキーワードである。
重み付けモジュール２０３５は、キーワード生成モジュール２０３４が生成したキーワード群に対して重み付けを行う。重み付けモジュール２０３５は、第１ユーザの第１情報及び第２情報から第１キーワード群のそれぞれのキーワードに対して重み付けを行う。重み付けモジュール２０３５は、登録ユーザのうちの少なくとも一部の第１情報及び第２情報から第２キーワード群のそれぞれのキーワードに対して重み付けを行う。
相性値算出モジュール２０３６は、第１ユーザと登録ユーザのうちの少なくとも一部との相性値を算出する。相性値は、第１ユーザの第１キーワード群と登録ユーザの第２キーワード群とを重み付けを考慮した類似性を評価するとともに第１ユーザと登録ユーザとの相性を数値化した評価値である。第１キーワード群と第２キーワード群との間の類似性が高いほど相性値の値は高い。相性値は、例えば、０以上１以下の値である。相性値が１の場合、第１ユーザと登録ユーザとの間の相性は最もよい。相性値が０の場合、第１ユーザと登録ユーザとの間の相性は最も悪い。
相性値算出モジュール２０３６は、例えば、第１キーワード群のうちの１つのキーワードと第２キーワード群のうちの１つのキーワードの類似性を数値化し、その数値に重み付けを掛け合わせることとしてもよい。このときに、第１キーワード群の側の重み付け値と第２キーワード群の側の重み付け値との両方を掛け合わせるとよい。
類似性に関する相性値である類似相性値ＣＳ１は、例えば、次の数式で与えられる。
ＣＳ１ ＝ Σｉｊ （ａｉ × ｂｊ × Ｅｉｊ） ………（１）
ｉ ： 第１ユーザの複数のキーワードに対する通し番号
ｊ ： 登録ユーザの複数のキーワードに対する通し番号
Σｉｊ： ｉ，ｊについて和をとる
ａｉ ： 第１キーワードの重み付け値
ｂｊ ： 第２キーワードの重み付け値
Ｅｉｊ： 第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性の評価値
ＣＳ１ ＝ Σｉｊ （ａｉ × ｂｊ × Ｅｉｊ） ………（１）
ｉ ： 第１ユーザの複数のキーワードに対する通し番号
ｊ ： 登録ユーザの複数のキーワードに対する通し番号
Σｉｊ： ｉ，ｊについて和をとる
ａｉ ： 第１キーワードの重み付け値
ｂｊ ： 第２キーワードの重み付け値
Ｅｉｊ： 第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性の評価値
上記の式は、第１キーワード群のキーワードと第２キーワード群のキーワードとの類似性を評価値Ｅｉｊとして数値化し、それに第１キーワード群のキーワードの重み付け値ａｉと、第２キーワード群のキーワードの重み付け値ｂｊと、を掛け合わせたものをすべての組み合わせについて和をとったものである。
後述する図６のユーザ０００１とユーザ０００２との相性値を算出する場合を例に挙げる。まず、和の第１項は「赤い」というキーワードと「友達に連絡」というキーワードについての評価値である。ａ１は＋２であり、ｂ１は－２である。Ｅ１１は「赤い」というキーワードと「友達に連絡」というキーワードの類似性の評価値である。これらの類似性の評価値は、例えば、シソーラス辞書の階層をまたぐ数距離で定義することができる。すなわち、シソーラス辞書において２つの単語が非常に近い階層に位置していれば高い評価値を付与し、遠い階層に位置していれば低い評価値を付与する。また、これらの２つの単語がシソーラス辞書における下位の階層に位置している場合に、評価値Ｅｉｊの値として絶対値が大きな値を用いることとしてもよい。または、シソーラス辞書における２つの言葉の距離で類似性を評価してもよい。
和の第２項は「赤い」というキーワードと「一家団欒」というキーワードとについて評価値を算出する。このように、順次計算した評価値を足し合わせることにより、相性値ＣＳ１が算出される。
この際、第１キーワード群の側の重み付け値を大きくするように設定してもよい。例えば、第１キーワード群の側の重み付け値を２倍にしてもよい。また、逆に、第２キーワード群の側の重み付け値を大きくするように設定してもよい。
なお、相性値算出モジュール２０３６は、必ずしも最大値や最小値を設定しなくてもよい。または、計算後に、例えば、０以上１００以下の実数にスケーリングしてもよい。
相手選出モジュール２０３７は、相性値を算出した登録ユーザを相性値が高い順に並び替える。相手選出モジュール２０３７は、例えば、相性値が高い上位５人を選出する。相手選出モジュール２０３７は、例えば、その上位５人をユーザ名及び相性値を表示させる。表示する登録ユーザの数は適宜変更してもよい。
アバター管理モジュール２０３８は、サーバ２０内に仮想空間を形成し、この仮想空間内において、ユーザ毎のアバターを生成してこのアバターを仮想空間内において行動させる。アバター管理モジュール２０３８は、アバター情報ＤＢ２０２５を参照して、ユーザ毎のアバターの行動パターン及び性格を決定し、決定した行動パターン及び性格に基づいて仮想空間内において各種行動をさせる。アバター情報ＤＢ２０２５に格納されているユーザ毎のアバターの行動パターン及び性格は、アバター管理モジュール２０３８が事前に規定値を割り振る形で設定してもよいが、キーワード生成モジュール２０３４が生成した第１キーワードに基づいて、アバター管理モジュール２０３８が決定してもよい。また、ユーザとアバターとの間の会話入力（主にユーザからの入力）に基づいて、アバター管理モジュール２０３８がアバターの行動パターン及び性格を設定、変更してもよい。
＜２ データ構造＞
図５～図７は、サーバ２０が記憶するデータベースのデータ構造を示す図である。なお、図５～図７は一例であり、記載されていないデータを除外するものではない。
図５～図７は、サーバ２０が記憶するデータベースのデータ構造を示す図である。なお、図５～図７は一例であり、記載されていないデータを除外するものではない。
図５～図７に示すデータベースは、リレーショナルデータベースを指し、行と列によって構造的に規定された表形式のテーブルと呼ばれるデータ集合を、互いに関連づけて管理するためのものである。データベースでは、表をテーブル、表の列をカラム、表の行をレコードと呼ぶ。リレーショナルデータベースでは、テーブル同士の関係を設定し、関連づけることができる。
通常、各テーブルにはレコードを一意に特定するための主キーとなるカラムが設定されるが、カラムへの主キーの設定は必須ではない。サーバ２０及び電子商取引サーバ３０の制御部２０３、３０３は、各種プログラムに従ってプロセッサ２９に、記憶部２０２、３０２に記憶された特定のテーブルにレコードを追加、削除、更新を実行させることができる。
図５は、ユーザ情報ＤＢ２０２１のデータ構造を示す図である。図５に示すように、ユーザ情報ＤＢ２０２１のレコードの各々は、例えば、項目「ユーザＩＤ」と、項目「ユーザＰＷ」と、項目「誕生日時」とを含む。ユーザ情報ＤＢ２０２１に記憶された情報のうち、項目「ユーザＩＤ」「ユーザＰＷ」は、ユーザがはじめて本実施形態のシステム１にユーザ登録した際に制御部２０３が付与した情報であり、項目「誕生日時」は、サーバ２０の出生情報等取得モジュール２０３３がユーザから取得した情報である。ユーザ情報ＤＢ２０２１が記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。
項目「ユーザＩＤ」は、本実施形態のシステム１（特にサーバ２０）を利用するユーザを特定するためのＩＤである。項目「ユーザＰＷ」は、ユーザが本実施形態のシステム１にログインする際に用いるパスワードである。サーバ２０は、これら項目「ユーザＩＤ」「ユーザＰＷ」と、ログイン時にユーザが入力する情報とを用いてユーザの認証を行う。項目「誕生日時」は、出生情報等取得モジュール２０３３が取得した第１情報であるユーザの出生情報である。
図６は、キーワード情報ＤＢ２０２２のデータ構造を示す図である。図６に示すように、キーワード情報ＤＢ２０２２のレコードの各々は、例えば、項目「ユーザＩＤ」と、項目「生成年月日」と、項目「キーワードＩＤ」と、項目「キーワード」と、項目「属性」と、項目「重み付け」と、項目「パラメータ」とを含む。キーワード情報ＤＢ２０２２に記憶された情報のうち、項目「ユーザＩＤ」「生成年月日」「キーワードＩＤ」「キーワード」は、キーワード生成モジュール２０３４が、ユーザ情報ＤＢ２０２１を参照して生成した情報であり、項目「属性」「重み付け」は、例えば、重み付けモジュール２０３５が生成し、項目「パラメータ」は、例えば、重み付けモジュール２０３５が生成する。キーワード情報ＤＢ２０２２が記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。
項目「ユーザＩＤ」は、ユーザを特定するためのＩＤであり、ユーザ情報ＤＢ２０２１の項目「ユーザＩＤ」と共通である。項目「生成年月日」は、キーワード生成モジュール２０３４によりキーワードが生成された年月日を示す情報である。項目「キーワードＩＤ」は、キーワード生成モジュール２０３４により生成されたキーワードを特定するための情報である。項目「キーワード」は、キーワードＩＤにより特定されるキーワードを示す情報である。本実施形態のキーワード情報ＤＢ２０２２において、キーワードはユーザ毎、生成年月日毎に分類されている。よって、仮に「キーワード」が同じ情報であっても、ユーザ、生成年月日が違えば異なるキーワードとして管理される。項目「属性」は、キーワードＩＤにより特定されるキーワードの属性を示す情報である。項目「重み付け」は、キーワードＩＤにより特定されるキーワードの重み付けの値を示す情報である。図６に示す例では、重み付けの値は０を中心に正負の値を取るが、重み付けの値は図示例に限定されない。項目「パラメータ」は、キーワードＩＤにより特定されるキーワードのパラメータ値を示す情報である。図７に示す例では、パラメータ値は０以上の値であるが、パラメータ値は図示例に限定されない。
図７は、キーワードＤＢ２０２６のデータ構造を示す図である。図７に示すように、キーワードＤＢ２０２６のレコードの各々は、例えば、項目「キーワードＩＤ」と、項目「出生情報」と、項目「日時」と、項目「キーワード」とを含む。キーワード情報ＤＢ２０２２に記憶された情報は、キーワード生成モジュール２０３４が生成した情報である。キーワードＤＢ２０２６が記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。
項目「キーワードＩＤ」は、キーワード生成モジュール２０３４により生成されたキーワードを特定するための情報である。項目「出生情報」は、キーワードＩＤにより特定されるキーワードに一意に関連付けられた出生情報である。項目「日付」は、キーワードＩＤにより特定されるキーワードに一意に関連付けられた日付である。項目「キーワード」は、キーワードＩＤにより特定されるキーワードを示す情報である。
図７に示すように、キーワードＤＢ２０２６では、一つの出生情報等の入力に対して複数個のキーワードが関連付けられている。これにより、キーワード生成モジュール２０３４は、出生情報等を入力として複数の関連するキーワードを出力することができる。
＜３ 動作例＞
以下、サーバ２０の動作の一例について説明する。
以下、サーバ２０の動作の一例について説明する。
図８は、サーバ２０の動作の一例を表すフローチャートである。図８は、端末装置１０の第１ユーザが、出生情報である第１情報を入力し、第１ユーザの第１情報等に基づいてサーバ２０が第１キーワード群を生成し、登録ユーザの第１情報等に基づいてサーバ２０が第２キーワード群を生成し、第１キーワード群と第２キーワード群との類似性を評価する相性値を算出し、その相性値に基づいてサーバ２０がマッチング相手を第１ユーザに提示する際の動作の例を表すフローチャートである。
ステップＳ１４００において、制御部２０３は、端末装置１０に対して、端末装置１０のユーザの出生情報等の入力を求める画面データを送出する。具体的には、例えば、制御部２０３は、出生情報等取得モジュール２０３３により画面データを生成し、生成した画面データをネットワーク８０経由で端末装置１０に送出する。画面データが送出された端末装置１０の制御部１９０は、例えば、送受信部１９２、通信部１２０を介して画面データを受信し、提示制御部１９３により、受信した画面データに基づいてディスプレイ１４１に所定の表示画面を生成して表示する。
ステップＳ１４０１において、制御部２０３は、端末装置１０のユーザによる出生情報等の入力を待ち、ユーザの操作入力を受け入れたら（ステップＳ１４０１においてＹＥＳ）、ステップＳ１４０２に進む。具体的には、例えば、端末装置１０の制御部１９０の操作受付部１９１は、ユーザがタッチ・センシティブ・デバイス１３１経由で入力した出生情報等の操作入力を受け入れ、入力された出生情報等を、送受信部１９２、通信部１２０及びネットワーク８０を介してサーバ２０に送信する。サーバ２０の制御部２０３は、例えば出生情報等取得モジュール２０３３により、端末装置１０から送信されたユーザの出生情報等を受け入れ、ユーザ情報ＤＢ２０２１に格納する。このように、制御部２０３は、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得する。第２情報は、例えば、第１ユーザが第１情報を入力し、出生情報等取得モジュール２０３３がユーザ情報ＤＢ２０２１に第１情報を格納した時刻である。
ステップＳ１４０２において、制御部２０３は、ステップＳ１４０１において受け入れた端末装置１０のユーザの出生情報等、及び、必要に応じて第２情報である所定の日時（一般的には現在の日時）に基づいて第１キーワード群を生成する。具体的には、例えば、制御部２０３は、キーワード生成モジュール２０３４により、端末装置１０のユーザの出生情報等、及び、第２情報である所定の日時に基づいて第１キーワード群を生成する。
ステップＳ１４０３において、制御部２０３は、登録ユーザのうちの少なくとも一部のユーザの出生情報等、及び上記の第２情報に基づいて第２キーワード群を生成する。具体的には、例えば、制御部２０３は、キーワード生成モジュール２０３４により、登録ユーザの出生情報等、及び、第２情報である所定の日時に基づいて第１キーワード群を生成する。ここで、第２情報は、ステップＳ１４０２で用いるものと同じである。
ステップＳ１４０４において、重み付けモジュール２０３５は、第１キーワード群に対して属性、重み付けの値を付与し、付与した属性等をキーワード情報ＤＢ２０２２に格納する。また、属性に応じて重み付けの値を変更してもよい。
ステップＳ１４０５において、重み付けモジュール２０３５は、第２キーワード群に対して属性、重み付けの値を付与し、付与した属性等をキーワード情報ＤＢ２０２２に格納する。また、属性に応じて重み付けの値を変更してもよい。
ステップＳ１４０６において、相性値算出モジュール２０３６は、相性値を算出する。その際に、第１キーワード群のキーワードと第２キーワード群のキーワードとの間の類似性を数値化し、その数値に、第１キーワード群の側の重み付け値と、第２キーワード群の側の重み付け値と、を掛け合わせればよい。もちろん、その他の処理をしてもよい。
ステップＳ１４０７において、相手選出モジュール２０３７は、マッチング相手を選出する。その際に例えば、相手選出モジュール２０３７は、相性値を算出した登録ユーザのうちの上位５名のユーザ名及び相性値を端末装置１０に表示させる。その際に、例えば、相性値を０以上１００以下の値にスケーリングするとよい。提示を受ける第１ユーザが、ピックアップされた登録ユーザとの相性の良さをイメージしやすいからである。
＜４ 画面例＞
以下、端末装置１０に出力される画面の一例を、図９～図１２を参照して説明する。
以下、端末装置１０に出力される画面の一例を、図９～図１２を参照して説明する。
図９は、端末装置１０のユーザが、本実施形態のシステム１（サーバ２０）にログインした際に、端末装置１０に表示される画面を示す図である。
端末装置１０の画面１５００には、サーバ２０のアバター管理モジュール２０３８により生成されたアバター１５０１が表示され、また、このアバター１５０１からの質問が表示される領域１５０２が表示されている。領域１５０２には、端末装置１０のユーザの出生情報等の入力をユーザに求めることが記載されている。
図１０は、図９に示す画面が表示されたことに引き続いて、端末装置１０に表示される画面を示す図である。
サーバ２０のアバター管理モジュール２０３８及び出生情報等取得モジュール２０３３は、端末装置１０に対して、図１０に示すような画面１６００をそのディスプレイ１４１に表示させる。画面１６００には、引き続きアバター１６０１が表示されており、このアバター１６０１からの質問が表示される領域１６０２が表示されている。領域１５０２には、ユーザの出生情報等を入力する欄が設けられている。端末装置１０のユーザは、領域１６０２に出生情報等を入力し、入力した出生情報等をサーバ２０に送信してよいと判断した場合は、「ＯＫ！」１６０３ボタンをタッチする等して入力操作を行う。一方、ユーザが出生情報等の送信を希望しない場合、ユーザは「キャンセル」ボタン１６０４をタッチする等して入力操作を行う。「ＯＫ！」ボタン１６０３に対するタッチ等の入力操作があると、端末装置１０のユーザの出生情報等がサーバ２０に送出され、ユーザ情報ＤＢ２０２１に格納される。
図１１は、図１０において端末装置１０のユーザが「ＯＫ！」ボタン１６０３の入力操作を行ったことを受けて、端末装置１０のユーザに対して血液型情報の入力を求めるために端末装置１０に表示される画面を示す図である。
サーバ２０のアバター管理モジュール２０３８及び出生情報等取得モジュール２０３３は、端末装置１０に対して、図１１に示すような画面１７００をそのディスプレイ１４１に表示させる。画面１７００には、引き続きアバター１７０１が表示されており、このアバター１７０１からの質問が表示される領域１７０２が表示されている。領域１７０２には、ユーザの血液型を入力する欄が設けられている。端末装置１０のユーザは、領域１７０２に血液型を入力し、入力した血液型情報をサーバ２０に送信してよいと判断した場合は、「ＯＫ！」１７０３ボタンをタッチする等して入力操作を行う。一方、ユーザが血液型情報の送信を希望しない場合、ユーザーは「キャンセル」ボタン１７０４をタッチする等して入力操作を行う。「ＯＫ！」ボタン１７０３に対するタッチ等の入力操作があると、端末装置１０のユーザの血液型情報がサーバ２０に送出され、ユーザ情報ＤＢ２０２１に格納される。
図１２は、相手選出モジュール２０３７により提示されるサービスを表示する画面を示す図である。
サーバ２０のアバター管理モジュール２０３８は、端末装置１０に対して、図１２に示すような画面１８００をそのディスプレイ１４１に表示させる。画面１８００には、引き続きアバター１８０１が表示されており、このアバター１８０１からのメッセージが表示される領域１８０２が表示されている。領域１８０２には、相手選出モジュール２０３７により選出された登録ユーザのうち上位２名の情報が表示されている。領域１８０２には、Ａさん及びＢさんのユーザ名、相性値、年齢、血液型、星座、キーワードが表示されている。
ユーザは「続き」ボタン１８０３にタッチ等の入力操作をすることにより、例えば、Ａさんを選択してお気に入りに登録することができる。
ユーザが「終了」ボタン１８０４にタッチ等の入力操作をすることにより、マッチングを終了させることができる。
＜５ 第１実施形態の効果＞
以上詳細に説明したように、本実施形態のシステム１によれば、端末装置１０のユーザからユーザの固有情報である出生情報等の入力を受け入れ、この出生情報等に基づいてユーザに関連する第１キーワード群を生成し、一方、登録ユーザのうちの少なくとも一部のユーザの出生情報等に基づいて登録ユーザに関連する第２キーワード群を生成し、第１キーワード群と第２キーワード群との間の類似性を評価する相性値を算出し、相性値の高い登録ユーザの情報をユーザに提示する。これにより、ユーザ及び登録ユーザの出生情報等に基づいて相性のよい登録ユーザをユーザに提示することができる。
以上詳細に説明したように、本実施形態のシステム１によれば、端末装置１０のユーザからユーザの固有情報である出生情報等の入力を受け入れ、この出生情報等に基づいてユーザに関連する第１キーワード群を生成し、一方、登録ユーザのうちの少なくとも一部のユーザの出生情報等に基づいて登録ユーザに関連する第２キーワード群を生成し、第１キーワード群と第２キーワード群との間の類似性を評価する相性値を算出し、相性値の高い登録ユーザの情報をユーザに提示する。これにより、ユーザ及び登録ユーザの出生情報等に基づいて相性のよい登録ユーザをユーザに提示することができる。
例えば、第２情報として現在日時を用いるとともに、占術としてホロスコープを用いると、第１ユーザ及び登録ユーザの出生時及び現在日時のホロスコープに基づいたキーワードが追加されることになる。このように現在日時のホロスコープ情報が用いられるため、第２情報としての現在日時が変わると、それにともなって相性値も変わる。
＜６ 変形例＞
＜キーワード群＞
第１キーワード群及び第２キーワード群は、それぞれ、１個のキーワードであってもよい。すなわち、第１キーワード群は１つの第１キーワードであってもよい。第２キーワード群は１つの第２キーワードであってもよい。
＜キーワード群＞
第１キーワード群及び第２キーワード群は、それぞれ、１個のキーワードであってもよい。すなわち、第１キーワード群は１つの第１キーワードであってもよい。第２キーワード群は１つの第２キーワードであってもよい。
＜相性値＞
相性値ＣＳ１は、大きければ第１ユーザと登録ユーザとの相性がよいことを示し、小さければ第１ユーザと登録ユーザとの相性がよくないことを示している。相性値ＣＳ１を算出するにあたって、ａi及びｂｊを０以上１以下の実数で規格化してもよい。また、評価値Ｅｉｊが正または負の実数であるとよい。
相性値ＣＳ１は、大きければ第１ユーザと登録ユーザとの相性がよいことを示し、小さければ第１ユーザと登録ユーザとの相性がよくないことを示している。相性値ＣＳ１を算出するにあたって、ａi及びｂｊを０以上１以下の実数で規格化してもよい。また、評価値Ｅｉｊが正または負の実数であるとよい。
また、キーワードの数がそれほど多くない場合には、評価値Ｅｉｊをテーブル化してもよい。計算の度にシソーラス辞書の階層をまたぐ数を数えるより、計算が速いからである。
相性値をその他のアルゴリズムにより算出してもよい。
＜重み付け値の調整＞
第１キーワードに対して重み付けを行うステップにおいて、第１ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに大きい値に設定し、第２キーワードに対して重み付けを行うステップにおいて、登録ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに大きい値に設定してもよい。この場合には、出生情報に基づく相性が重要視される。長い期間にわたって相性のよい相手をピックアップすることができる。
第１キーワードに対して重み付けを行うステップにおいて、第１ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに大きい値に設定し、第２キーワードに対して重み付けを行うステップにおいて、登録ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに大きい値に設定してもよい。この場合には、出生情報に基づく相性が重要視される。長い期間にわたって相性のよい相手をピックアップすることができる。
上記とは反対に、第１キーワードに対して重み付けを行うステップにおいて、第１ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに小さい値に設定し、第２キーワードに対して重み付けを行うステップにおいて、登録ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに小さい値に設定してもよい。この場合には、例えば、その日の相性がよい相手をピックアップすることができる。
第１キーワード群及び第２キーワード群には必ずしも重み付けを付与しなくてもよい。その場合には、重み付け値を１にすればよい。
＜第２情報＞
第２情報は、第１ユーザ及び登録ユーザに共通の情報である。また、制御部２０３は、第２情報として所定の日時を第１ユーザから受け付けてもよい。また、場合によっては、第１ユーザの第２情報と登録ユーザの第２情報とは別々の年月日であってもよい場合がある。
第２情報は、第１ユーザ及び登録ユーザに共通の情報である。また、制御部２０３は、第２情報として所定の日時を第１ユーザから受け付けてもよい。また、場合によっては、第１ユーザの第２情報と登録ユーザの第２情報とは別々の年月日であってもよい場合がある。
＜ホロスコープ＞
プロセッサ２９は、ホロスコープを利用してもよい。この場合に、プロセッサ２９は、出生情報に第１共通点を有するユーザを含む第１ユーザ群を設定するステップと、出生情報に第２共通点を有し第１ユーザ群に含まれないユーザを含む第２ユーザ群を設定するステップと、第１共通点に基づいて第１群に関連する第１キーワードを生成するステップと、第２共通点に基づいて第２群に関連する第２キーワードを生成するステップと、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２ユーザ群のうちから第１ユーザ群のマッチング相手となる群を選出するステップと、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップと、を実行する。
プロセッサ２９は、ホロスコープを利用してもよい。この場合に、プロセッサ２９は、出生情報に第１共通点を有するユーザを含む第１ユーザ群を設定するステップと、出生情報に第２共通点を有し第１ユーザ群に含まれないユーザを含む第２ユーザ群を設定するステップと、第１共通点に基づいて第１群に関連する第１キーワードを生成するステップと、第２共通点に基づいて第２群に関連する第２キーワードを生成するステップと、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２ユーザ群のうちから第１ユーザ群のマッチング相手となる群を選出するステップと、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップと、を実行する。
例えば、第１ユーザ群は牡羊座であり、第１共通点は牡羊座の誕生日の期間であり、第２ユーザ群は乙女座であり、第２共通点は乙女座の誕生日の期間である。この場合には、プロセッサ２９は、牡羊座の特徴から第１ユーザ群に対するキーワードを作成するとともに乙女座の特徴から第２ユーザ群に対するキーワードを作成する。これにより、第１ユーザ群と第２ユーザ群との間で相性値を計算することができる。
プロセッサ２９は、第１ユーザの第１情報および第２情報とに基づいて第１ユーザが属するグループとして第１グループを指定するステップと、登録ユーザの第１情報および第２情報とに基づいて登録ユーザが属するグループとして第２グループを指定するステップと、を実行させ、第１キーワードを生成するステップにおいて、第１グループの特性から第１キーワード群に第１キーワードを追加し、第２キーワードを生成するステップにおいて、第２グループの特性から第２キーワード群に第２キーワードを追加する処理を実行してもよい。例えば、第１グループ及び第２グループは占星術における星座である。これにより、星座の特性からキーワードを辿って相性値を算出することができる。
＜お気に入り＞
プロセッサ２９は、マッチング相手を選出するステップにおいて複数のマッチング相手を選出し、マッチング相手を提示するステップにおいて複数のマッチング相手を提示し、複数のマッチング相手から第１ユーザによる１以上のマッチング相手の選択を受け付けるステップと、受け付けたマッチング相手のアカウント情報を特定するための情報を第１ユーザのアカウント情報と関連させて記憶させるステップと、を実行してもよい。第１ユーザは、マッチング相手の情報をお気に入りとして登録することができる。また、その際の第２情報等をこれらの情報に紐付けてデータベースに登録することができるようになっていてもよい。
プロセッサ２９は、マッチング相手を選出するステップにおいて複数のマッチング相手を選出し、マッチング相手を提示するステップにおいて複数のマッチング相手を提示し、複数のマッチング相手から第１ユーザによる１以上のマッチング相手の選択を受け付けるステップと、受け付けたマッチング相手のアカウント情報を特定するための情報を第１ユーザのアカウント情報と関連させて記憶させるステップと、を実行してもよい。第１ユーザは、マッチング相手の情報をお気に入りとして登録することができる。また、その際の第２情報等をこれらの情報に紐付けてデータベースに登録することができるようになっていてもよい。
＜アバター＞
プロセッサ２９は、第１キーワードに基づいて、第１ユーザを象徴するアバターを仮想空間内に生成するステップを実行してもよい。また、プロセッサ２９は、アバターの行動パターンと性格との少なくとも一方を、第１キーワードに基づいて設定してもよい。
プロセッサ２９は、第１キーワードに基づいて、第１ユーザを象徴するアバターを仮想空間内に生成するステップを実行してもよい。また、プロセッサ２９は、アバターの行動パターンと性格との少なくとも一方を、第１キーワードに基づいて設定してもよい。
図１３は、アバター情報ＤＢ２０２５のデータ構造の例を示す図である。図１３に示すように、ユーザごとにアバターの性格および行動パターンが決められている。また、アバターの性格または行動パターンに対応して、アバターのアニメーションがメモリ２５に格納されている。
＜キーワードの絞り込み＞
処理の作業量を削減する観点から、キーワードを削減してもよい。また、重み付け値に基づいてキーワードを選定する場合、重み付け値の大きい順に一定数のキーワードを選定する、重み付け値が所定値以上のキーワードに選定する、など、種々の選定作業が可能である。
処理の作業量を削減する観点から、キーワードを削減してもよい。また、重み付け値に基づいてキーワードを選定する場合、重み付け値の大きい順に一定数のキーワードを選定する、重み付け値が所定値以上のキーワードに選定する、など、種々の選定作業が可能である。
＜登録ユーザの絞り込み＞
処理の作業量を削減する観点から、マッチング相手として相性値を算出する対象となる登録ユーザの数を絞ってもよい。そのために、例えば、登録ユーザの登録順で１０００ユーザをピックアップしてもよい。もちろん、ピックアップするユーザの数は変更してもよい。または、ログイン日時が新しい登録ユーザから一定数のユーザをピックアップしてもよい。もしくは、第１ユーザの誕生年を基準にして予め定めた年の範囲内の登録ユーザをピックアップしてもよい。例えば、第１ユーザの年齢から前後５歳以下の登録ユーザをピックアップすることができる。この場合であっても、登録ユーザのうちの少なくとも一部について相性値を算出することに変わりは無い。
処理の作業量を削減する観点から、マッチング相手として相性値を算出する対象となる登録ユーザの数を絞ってもよい。そのために、例えば、登録ユーザの登録順で１０００ユーザをピックアップしてもよい。もちろん、ピックアップするユーザの数は変更してもよい。または、ログイン日時が新しい登録ユーザから一定数のユーザをピックアップしてもよい。もしくは、第１ユーザの誕生年を基準にして予め定めた年の範囲内の登録ユーザをピックアップしてもよい。例えば、第１ユーザの年齢から前後５歳以下の登録ユーザをピックアップすることができる。この場合であっても、登録ユーザのうちの少なくとも一部について相性値を算出することに変わりは無い。
または、第１ユーザから、最終ログインからの経過日数、マッチング相手の年齢の範囲、マッチング相手の地域、を受け付けてもよい。その場合には、プロセッサ２９は、その条件を満たす登録ユーザをピックアップし、相性値を計算する。ここで、必ずしも、条件を満たす全ての登録ユーザに対して相性値を計算する必要は無い。条件を満たす登録ユーザのうちの一部のユーザに対して相性値を算出してもよい。
＜形態素分解＞
制御部２０３は、形態素分解モジュールを有していてもよい。形態素分解モジュールは、キーワードを形態素分解する。例えば、「友達に連絡」というキーワードを「友達」と「連絡」という２つのキーワードに分解する。
制御部２０３は、形態素分解モジュールを有していてもよい。形態素分解モジュールは、キーワードを形態素分解する。例えば、「友達に連絡」というキーワードを「友達」と「連絡」という２つのキーワードに分解する。
＜複数の占術＞
キーワード生成モジュール２０３４がキーワードを生成するにあたって、いずれの占術を用いてもよい。また、キーワード生成モジュール２０３４は、複数の占術を用いてキーワードを生成してもよい。キーワード生成モジュール２０３４は、例えば、四柱推命と占星術とからキーワードを生成することができる。
キーワード生成モジュール２０３４がキーワードを生成するにあたって、いずれの占術を用いてもよい。また、キーワード生成モジュール２０３４は、複数の占術を用いてキーワードを生成してもよい。キーワード生成モジュール２０３４は、例えば、四柱推命と占星術とからキーワードを生成することができる。
＜第２実施形態＞
＜１．１ サーバ２０の機能的な構成＞
図１４は、システム１Ａの全体構成の例を示すブロック図である。図１４に示すシステム１Ａは、例えば、端末装置１０Ａ、サーバ２０Ａ、サービスサイトの一例である電子商取引サーバ３０を含む。端末装置１０Ａ、サーバ２０Ａ、及び電子商取引サーバ３０は、例えば、ネットワーク８０を介して通信接続する。
＜１．１ サーバ２０の機能的な構成＞
図１４は、システム１Ａの全体構成の例を示すブロック図である。図１４に示すシステム１Ａは、例えば、端末装置１０Ａ、サーバ２０Ａ、サービスサイトの一例である電子商取引サーバ３０を含む。端末装置１０Ａ、サーバ２０Ａ、及び電子商取引サーバ３０は、例えば、ネットワーク８０を介して通信接続する。
電子商取引サーバ３０のハードウェア構成はサーバ２０のハードウェア構成と同一である。
電子商取引サーバ３０は、例えば、ネットワーク８０に接続されたコンピュータにより実現される。電子商取引サーバ３０はいわゆるウェブサーバであり、商品、サービスを提示するページを多数用意し、このページを閲覧したユーザが、ページに提示された商品等の購入を希望する操作入力を受け入れ、この操作入力に基づいて、商品配送、代金決済等を行う。電子商取引サーバ３０は、かかる商品購入から商品発送、代金決済までのプラットフォームを提供するサーバであってもよく、この場合、ページに記載された内容の決定、商品発送等、いわゆる電子商取引手続の一部は、電子商取引プラットフォームに参加する個別の販売業者が行うことがある。電子商取引サーバ３０は、この電子商取引サーバ３０を利用するユーザの過去の購買履歴を有する。
図１４において、電子商取引サーバ３０は単体で設けられているが、複数の装置の集合体を１つの電子商取引サーバ３０としてもよい。
図１５は、第２の実施形態の端末装置１０Ａの機能的な構成の例を示す図である。端末装置１０Ａは、第１の実施系形態の端末装置１０Ａの記憶部１８０にサイト特定情報１８２を記憶させたものである。
サイト特定情報１８２は、電子商取引サーバ３０がユーザを特定するための情報であり、アカウント情報１８１等を用いて端末装置１０Ａのユーザがログインした際に、電子商取引サーバ３０から端末装置１０Ａに提供される情報である。このようなサイト特定情報１８２の一例として、HTTP Cookie（クッキー）と呼ばれる情報が知られている。但し、クッキーは個人情報保護の観点からユーザに忌避されることが最近増えてきているので、個人情報との結びつきが薄いサイト特定情報１８２を用いることが好ましい。
図１６は、第２の実施形態のサーバ２０Ａの機能的な構成の例を示す図である。サーバ２０Ａは、第１の実施系形態のサーバ２０にサイト閲覧情報ＤＢ２０２４及びサイト検索モジュール２０３９を付加したものである。
サイト閲覧情報ＤＢ２０２４は、端末装置１０Ａのユーザが電子商取引サーバ３０を閲覧した履歴情報を保持するためのデータベースである。この履歴情報には電子商取引サーバ３０の購買履歴情報も含まれる。
サイト検索モジュール２０３９は、電子商取引サーバ３０内を検索してキーワードを取得し、検索結果であるサイトキーワードを一時的に記憶部２０２に格納する。本実施形態のシステム１Ａでは、サーバ２０Ａが電子商取引サーバ３０を検索するパターンと、電子商取引サーバ３０自身が検索するパターンとの双方について説明する。いずれのパターンのみ、あるいは双方のパターンを併用するかは、システム１Ａによって定めればよい。サイト検索モジュール２０３９は、サーバ２０Ａが電子商取引サーバ３０を検索する際に用いられるモジュールである。サイト検索モジュール２０３９は、電子商取引サーバ３０のユーザのアカウント情報１８１がアカウント情報ＤＢ２０２３に格納されていれば、このアカウント情報１８１を用いて電子商取引サーバ３０に格納されているユーザ毎の購買履歴情報ＤＢ３０２１及びサイト閲覧情報ＤＢ３０２３を参照し、過去ユーザが電子商取引サーバ３０においてサービスを購買した履歴があるページから、あるいは、このページを優先して、サイトキーワードを取得してもよい。また、電子商取引サーバ３０がユーザ毎の購買履歴情報ＤＢ３０２１及びサイト閲覧情報ＤＢ３０２３の参照を許可しない場合などでは、サイト検索モジュール２０３９は、ユーザの購買履歴を参照せずに電子商取引サーバ３０内を検索してキーワードを取得し、検索結果であるサイトキーワードを一時的に記憶部２０２に格納してもよい。
サイト検索モジュール２０３９による電子商取引サーバ３０の検索のタイミングも任意である。
＜１．２ 電子商取引サーバ３０の機能的な構成＞
図１７は、電子商取引サーバ３０の機能的な構成の例を示す図である。図１７に示すように、電子商取引サーバ３０は、通信部３０１と、記憶部３０２と、制御部３０３としての機能を発揮する。
図１７は、電子商取引サーバ３０の機能的な構成の例を示す図である。図１７に示すように、電子商取引サーバ３０は、通信部３０１と、記憶部３０２と、制御部３０３としての機能を発揮する。
通信部３０１は、電子商取引サーバ３０が外部の装置と通信するための処理を行う。
記憶部３０２は、例えば、購買履歴情報ＤＢ３０２１と、画面ページデータ３０２２と、サイト閲覧情報ＤＢ３０２３等とを有する。
購買履歴情報ＤＢ３０２１は、電子商取引サーバ３０を利用するユーザがこの電子商取引サーバ３０においてサービス、商品等を購買した履歴に関する情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
画面ページデータ３０２２は、電子商取引サーバ３０に設けられるページを構成するためのデータである。
サイト閲覧情報ＤＢ３０２３は、端末装置１０Ａのユーザが電子商取引サーバ３０を閲覧した履歴情報を保持するためのデータベースである。この履歴情報には電子商取引サーバ３０の購買履歴情報も含まれる。
制御部３０３は、電子商取引サーバ３０のプロセッサが記憶部３０２に記憶されるプログラムを読み込み、プログラムに含まれる命令を実行することにより実現される。制御部３０３は、プログラムに従って動作することにより、受信制御モジュール３０３１、送信制御モジュール３０３２、サイト内検索モジュール３０３３、情報提示モジュール３０３４、サイト閲覧検出モジュール３０３５、電子商取引モジュール３０３６及び、決済モジュール３０３７として示す機能を発揮する。
受信制御モジュール３０３１は、電子商取引サーバ３０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を受信する処理を制御する。
送信制御モジュール３０３２は、電子商取引サーバ３０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。
サイト内検索モジュール３０３３は、電子商取引サーバ３０内を検索してキーワードを取得し、検索結果であるサイトキーワードを一時的に記憶部３０２に格納する。サイト内検索モジュール３０３３は、電子商取引サーバ３０が自身の電子商取引サーバ３０を検索する際に用いられるモジュールである。サイト内検索モジュール３０３３は、ユーザの購買履歴情報ＤＢ３０２１及びサイト閲覧情報ＤＢ３０２３を参照し、過去ユーザが電子商取引サーバ３０においてサービスを購買した履歴があるページから、あるいは、このページを優先して、サイトキーワードを取得してもよい。
サイト内検索モジュール３０３３による電子商取引サーバ３０の検索のタイミングも任意である。
情報提示モジュール３０３４は、サーバ２０Ａからの要求に応じて、マッチングの結果に基づく電子商取引サーバ３０内のサービスを選定し、このサービスについての情報をサーバ２０Ａの制御部２０３に送出する。
サイト閲覧検出モジュール３０３５は、ユーザを含む電子商取引サーバ３０内の訪問者が電子商取引サーバ３０を閲覧したことを検出し、この閲覧履歴をサイト閲覧情報ＤＢ２０２４に格納する。
電子商取引モジュール３０３６は、電子商取引サーバ３０を閲覧（訪問）したユーザを含む訪問者に対して、画面ページデータ３０２２等を用いて電子商取引のためのページを生成して訪問者の端末（含むユーザの端末装置１０）に送信し、訪問者からの操作入力に基づいてページを遷移させ、購買入力があったら入力に係るサービス、商品を訪問者に販売、提供する。電子商取引モジュール３０３６の動作は公知のものであり、これ以上の説明を省略する。
決済モジュール３０３７は、電子商取引モジュール３０３６によるサービス等の販売があったら、外部の決済サーバを含めた決済処理を行う。
＜２ データ構造＞
アカウント情報ＤＢ２０２３は、端末装置１０Ａのユーザが電子商取引サーバ３０にアクセスする際に使用するアカウント情報１８１を保持するためのデータベースである。
アカウント情報ＤＢ２０２３は、端末装置１０Ａのユーザが電子商取引サーバ３０にアクセスする際に使用するアカウント情報１８１を保持するためのデータベースである。
図１８は、アカウント情報ＤＢ２０２３のデータ構造を示す図である。図１８に示すように、アカウント情報ＤＢ２０２３のレコードの各々は、例えば、項目「ユーザＩＤ」と、項目「サイトＩＤ」と、項目「電子商取引サイト」と、項目「サイト＿ユーザーＩＤ」と、項目「サイト＿ユーザーＰＷ」とを含む。アカウント情報ＤＢ２０２３に記憶された情報のうち、項目「ユーザＩＤ」「サイトＩＤ」は制御部２０３が付与した情報であり、項目「電子商取引サイト」「サイト＿ユーザーＩＤ」「サイト＿ユーザーＰＷ」は、ユーザが端末装置１０内にあるアカウント情報１８１を制御部２０３に提供することにより取得した情報である。アカウント情報ＤＢ２０２３が記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。
項目「ユーザＩＤ」は、ユーザを特定するためのＩＤであり、ユーザ情報ＤＢ２０２１の項目「ユーザＩＤ」と共通である。項目「サイトＩＤ」は、アカウント情報１８１を必要とする電子商取引サーバ（サイト）３０を特定するための情報である。項目「電子商取引サイト」は、項目「サイトＩＤ」により特定される電子商取引サーバ（サイト）３０の名称に関する情報である。項目「サイト＿ユーザーＩＤ」は、項目「サイトＩＤ」により特定される電子商取引サーバ（サイト）３０にユーザ名義でログインする際に必要なユーザＩＤに関する情報である。項目「サイト＿ユーザーＰＷ」は、項目「サイトＩＤ」により特定される電子商取引サーバ（サイト）３０にユーザ名義でログインする際に必要なユーザパスワードに関する情報である。
図１９は、購買履歴情報ＤＢ３０２１のデータ構造を示す図である。図１９に示すように、購買履歴情報ＤＢ３０２１のレコードの各々は、例えば、項目「サイト＿ユーザーＩＤ」と、項目「閲覧ページＩＤ」と、項目「閲覧ページＵＲＬ」と、項目「購入商品」とを含む。購買履歴情報ＤＢ３０２１に記憶された情報は、サイト閲覧検出モジュール３０３５及び電子商取引モジュール３０３６が作成し、購買履歴情報ＤＢ３０２１に格納する。購買履歴情報ＤＢ３０２１が記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。
項目「サイト＿ユーザーＩＤ」は、電子商取引サーバ３０におけるユーザを特定するための情報であり、アカウント情報ＤＢ２０２３の項目「サイト＿ユーザーＩＤ」と共通である。項目「閲覧ページＩＤ」は、項目「サイト＿ユーザーＩＤ」により特定されるユーザが閲覧したページを特定するための情報であり、アカウント情報ＤＢ２０２３の項目「閲覧ページＩＤ」と共通である。項目「閲覧ページＵＲＬ」は、項目「閲覧ページＩＤ」により特定される電子商取引サーバ（サイト）３０のＵＲＬに関する情報であり、アカウント情報ＤＢ２０２３の項目「閲覧ページＵＲＬ」と共通である。項目「購入商品」は、項目「サイト＿ユーザーＩＤ」により特定されるユーザが、項目「閲覧ページＩＤ」により特定される電子商取引サーバ（サイト）３０のページにおいてサービス等を購入した場合、購入したサービス等の名称に関する情報である。
＜３ 動作例＞
以下、サーバ２０Ａの動作の一例について説明する。
以下、サーバ２０Ａの動作の一例について説明する。
図２０は、サーバ２０Ａの動作の一例を表すフローチャートである。
ステップＳ２４００において、ステップＳ１４００と同様に、制御部２０３は、端末装置１０Ａに対して、端末装置１０のユーザの出生情報等の入力を求める画面データを送出する。
ステップＳ２４０１において、ステップＳ１４０１と同様に、制御部２０３は、端末装置１０のユーザによる出生情報等の入力を待ち、ユーザの操作入力を受け入れたら（ステップＳ１４０１においてＹＥＳ）、ステップＳ１４０２に進む。
ステップＳ２４０２において、第１ユーザ及び登録ユーザのうちの少なくとも一部のユーザの購買履歴を取得する。まず、キーワード生成モジュール２０３４は、図１８に示すアカウント情報ＤＢ２０２３にアクセスする。キーワード生成モジュール２０３４は、第１ユーザ及び登録ユーザのサイトユーザ、電子商取引サイトのデータを取得する。
次に、図１９に示す購買履歴情報ＤＢ３０２１から購入商品のデータを取得する。サイト検索モジュール２０３９が電子商取引サーバ３０の記憶部３０２の購買履歴情報ＤＢ３０２１にアクセスする。購買履歴情報ＤＢ３０２１は、第１ユーザの購買履歴及び登録ユーザの購買履歴の情報を有している。制御部２０３は、購買履歴情報ＤＢ３０２１から第１ユーザの購買履歴及び登録ユーザの購買履歴の情報を取得する。そして、第１ユーザの購買履歴及び登録ユーザの購買履歴の情報をキーワード生成モジュール２０３４に送信する。
ステップＳ２４０３において、ステップＳ１４０２と同様に、制御部２０３は、ステップＳ２４０１において受け入れた端末装置１０のユーザの出生情報等、及び、必要に応じて第２情報である所定の日時（一般的には現在の日時）に基づいて第１キーワード群を生成する。具体的には、例えば、制御部２０３は、キーワード生成モジュール２０３４により、端末装置１０Ａのユーザの出生情報等、及び、第２情報である所定の日時に基づいて第１キーワード群を生成する。
また、制御部２０３は、電子商取引サーバ３０の購買履歴情報ＤＢ３０２１を参照し、第１ユーザの購買履歴情報に基づいて、キーワードを生成し、第１キーワード群にキーワードを追加する。ここで、購入商品自体をキーワードとしてもよいし、キーワード生成モジュール２０３４が購入商品と関連したキーワードを生成してもよい。または、キーワード生成モジュール２０３４は、電子商取引サイトのサイトキーワードに基づいてキーワードを生成してもよい。
ステップＳ２４０４において、ステップＳ１４０３と同様に、制御部２０３は、登録ユーザのうちの少なくとも一部のユーザの出生情報等、及び上記の第２情報に基づいて第２キーワード群を生成する。具体的には、例えば、制御部２０３は、キーワード生成モジュール２０３４により、登録ユーザの出生情報等、及び、第２情報である所定の日時に基づいて第１キーワード群を生成する。ここで、第２情報は、ステップＳ１４０２で用いるものと同じである。また、制御部２０３は、電子商取引サーバ３０の購買履歴情報ＤＢ３０２１を参照し、登録ユーザの購買履歴情報に基づいて、キーワードを生成し、第２キーワード群にキーワードを追加する。
ステップＳ２４０５において、ステップＳ１４０４と同様に、重み付けモジュール２０３５は、第１キーワード群に対して属性、重み付けの値を付与し、付与した属性等をキーワード情報ＤＢ２０２２に格納する。
ステップＳ２４０６において、ステップＳ１４０５と同様に、重み付けモジュール２０３５は、第２キーワード群に対して属性、重み付けの値を付与し、付与した属性等をキーワード情報ＤＢ２０２２に格納する。
ステップＳ２４０７において、ステップＳ１４０６と同様に、相性値算出モジュール２０３６は、相性値を算出する。
ステップＳ２４０８において、ステップＳ１４０７と同様に、相手選出モジュール２０３７は、マッチング相手を選出する。その際に例えば、相手選出モジュール２０３７は、相性値を算出した登録ユーザのうちの上位５名のユーザ名及び相性値を端末装置１０に表示させる。その際に、例えば、相性値を０以上１００以下の値にスケーリングするとよい。提示を受ける第１ユーザが、ピックアップされた登録ユーザとの相性の良さをイメージしやすいからである。
＜４ 第２実施形態の効果＞
第２実施形態のシステム１Ａは、第１ユーザのマッチング相手を登録ユーザのうちの少なくとも一部のユーザから選出する。その際に、第１ユーザ及び登録ユーザが利用する電子商取引サイトから購入履歴の情報を利用する。このシステムＡ１は、相性値を算出するに当たって、日々の購買行動に沿った共通点を考慮することができる。したがって、システムＡ１はより精度の高いマッチングを行うことができる。
第２実施形態のシステム１Ａは、第１ユーザのマッチング相手を登録ユーザのうちの少なくとも一部のユーザから選出する。その際に、第１ユーザ及び登録ユーザが利用する電子商取引サイトから購入履歴の情報を利用する。このシステムＡ１は、相性値を算出するに当たって、日々の購買行動に沿った共通点を考慮することができる。したがって、システムＡ１はより精度の高いマッチングを行うことができる。
＜５ 変形例＞
制御部２０３は、登録ユーザのうちの少なくとも一部を抽出するようにしてもよい。キーワードの生成及びマッチングを行うステップの処理時間を短くすることができるからである。
制御部２０３は、登録ユーザのうちの少なくとも一部を抽出するようにしてもよい。キーワードの生成及びマッチングを行うステップの処理時間を短くすることができるからである。
＜第２情報＞
第２情報として、提示されるサービスを実際にユーザが利用する（商品を購買する、サービスの提供を受けるなど）日時に関する情報を用いてもよい。第２情報を加味してキーワード生成モジュール２０３４がキーワードを生成することで、例えば同一のユーザが（この場合第１情報は共通である）サービスの提示を受ける場合でも、ユーザが本開示に係るシステム１を利用する日時により、提示されるサービスが異なりうることになり、これにより、ユーザが繰り返し本開示に係るシステム１を利用するインセンティブが生じる。
第２情報として、提示されるサービスを実際にユーザが利用する（商品を購買する、サービスの提供を受けるなど）日時に関する情報を用いてもよい。第２情報を加味してキーワード生成モジュール２０３４がキーワードを生成することで、例えば同一のユーザが（この場合第１情報は共通である）サービスの提示を受ける場合でも、ユーザが本開示に係るシステム１を利用する日時により、提示されるサービスが異なりうることになり、これにより、ユーザが繰り返し本開示に係るシステム１を利用するインセンティブが生じる。
＜属性による重み付け＞
キーワードに付与した属性に基づいて重み付けの値を付与してもよい。あくまで一例であるが、キーワードの属性が行動や場面についてのものであれば重み付けの値を大きくし、キーワードの属性がユーザの性格についてのものであれば重み付けの値を小さくすることが考えられる。つまり、行動や場面についてのキーワードであれば、マッチングエンジンが電子商取引サイトをクロールする（クローリング）ことにより取得するキーワード（以下、サイトキーワードと称する）とのマッチングが良好であるし、サービス提示のためのキーワードとして好適であると考えられる。一方、ユーザの性格についてのキーワードの場合、キーワードとしての抽象度が高く、サイトキーワードとのマッチングが必ずしも良好であるとは限らない。当然、マッチングの結果、どのような好適なサービスを抽出できるかはマッチングエンジンの性能にもよるし、ユーザの性格に関するキーワードに類似するサイトキーワードが抽出できる電子商取引サイトもあり得るので、ユーザの性格に関するキーワードの重み付けの値を必ず低くすることではない。
キーワードに付与した属性に基づいて重み付けの値を付与してもよい。あくまで一例であるが、キーワードの属性が行動や場面についてのものであれば重み付けの値を大きくし、キーワードの属性がユーザの性格についてのものであれば重み付けの値を小さくすることが考えられる。つまり、行動や場面についてのキーワードであれば、マッチングエンジンが電子商取引サイトをクロールする（クローリング）ことにより取得するキーワード（以下、サイトキーワードと称する）とのマッチングが良好であるし、サービス提示のためのキーワードとして好適であると考えられる。一方、ユーザの性格についてのキーワードの場合、キーワードとしての抽象度が高く、サイトキーワードとのマッチングが必ずしも良好であるとは限らない。当然、マッチングの結果、どのような好適なサービスを抽出できるかはマッチングエンジンの性能にもよるし、ユーザの性格に関するキーワードに類似するサイトキーワードが抽出できる電子商取引サイトもあり得るので、ユーザの性格に関するキーワードの重み付けの値を必ず低くすることではない。
本開示に係るシステムでは、マッチングエンジンが電子商取引サイトをクロールし、この電子商取引サイトに含まれるページからサイトキーワードを抽出する。マッチングエンジンによる電子商取引サイトのクローリングの頻度は任意であり、定期的にクロールする、電子商取引サイトのページ内容の更新を検知して、更新されたら更新されたページをクロールする、占いエンジンからキーワードが出力された（適宜選定された後でもよい）ことを契機にクロールする等、任意のタイミングでクロールすればよい。ページをクロールしてサイトキーワードを抽出する手法は、例えばインターネット検索サイト等において既知であり、ここではこれ以上の説明を省略する。
マッチングエンジンは単体で存在してもよいし、電子商取引サイトの一機能として実現されていてもよい。電子商取引サイトの一機能とは、一例として、電子商取引サイトのトップページ等に設けられている検索窓にキーワードを入力すると、このキーワードにマッチしたページが提示される形態を指す。この場合、占いエンジンが出力した（選定済みのものも含む）キーワードを検索窓に入力し、出力されたページに対して特徴的なサイトキーワードを抽出すればよい。
電子商取引サイトをユーザが以前から利用している場合、この電子商取引サイトにユーザの購買履歴が残っている場合が多い。マッチングエンジンは、この購買履歴を参照して、取得するキーワードをよりユーザに好ましいものにすることができる。この場合、購買履歴は電子商取引サイト内に通常格納されているので、どのユーザの購買履歴であるかを特定するために、電子商取引サイトにおけるユーザのアカウント情報を、マッチングエンジン及び／または電子商取引サイトが入手しておくことが好ましい。但し、ユーザがユーザ以外の人に商品をプレゼントするなどの状況、あるいは、電子商取引サイトのポリシー等の関係で購買履歴の参照を許可しない場合などでは、ユーザ自身の購買履歴を参照しない態様も可能である。
この後、マッチングエンジンは、占いエンジンが出力したキーワードと、電子商取引サイトをクロールして取得したサイトキーワードとのマッチングを行い、マッチした率が高いサイトキーワードに基づいて、電子商取引サイト内のサービスをユーザに提示する。
キーワードとサイトキーワードのマッチングを行う手法は種々知られており、その手法に特段の限定はない。一例として、キーワードとサイトキーワードとを単純にマッチングし、マッチング率（マッチングスコア）を算出する手法が挙げられる。また、キーワード、サイトキーワードの意味を解釈してそれぞれをクラスタリングし、クラスタ間の距離に基づいてマッチングをする手法もある。一般的にこのような手法をデータマイニングと言う。データマイニングで用いられる手法は一般的にキーワードとサイトキーワードとのマッチングに好適に用いられる。他に、キーワードとサイトキーワードとの単語ベクトルをそれぞれ生成し、単語ベクトル間の距離を類似の度合いとしてマッチングする手法も挙げられる。
マッチング率に基づいてユーザにサービスを提示する手法も種々存在し、その手法に特段の限定はない。一例として、マッチング率が高いサイトキーワードが含まれる電子商取引サイト内のページに提示されているサービスを提示する手法が挙げられる。この場合、ユーザに提示する情報としては、電子商取引サイトの該当ページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）及びページのタイトル情報（ページのＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）中のタイトルタグ（＜title＞）に記述されているページタイトル）が挙げられる。また、ページにサムネイル画像が指定されている場合（ＨＴＭＬのヘッダ（）に画像に関する記述がある場合はこの画像をサムネイル画像とすればよい）、このサムネイル画像もユーザに提示するとよい。
また、マッチング率が高いサイトキーワードが含まれるページそのものをユーザに提示することに加えて、あるいは、その代わりに、サイトキーワードが含まれるページよりも上位の階層に存在し、ページで提供するサービスを端的に示すページをユーザに提示してもよい。
マッチングエンジンがユーザにサービスを提示するタイミングも任意であり、例えば、マッチングエンジン、電子商取引サイトにおけるキーワードのクローリングは常時（一定の時間間隔を置いて繰り返し）行い、マッチングも常時行いつつ、ユーザへのサービス提示は、ユーザが活動していると考えられる時間に行うこともできる。一例として、ユーザが所有するスマートフォン等の端末装置を操作したことを検知して、また、いわゆるデイタイムになったことを検知して、検知結果に基づいてサービスを提示してもよい。加えて、上述したアバターとの会話をユーザが行ったことを検知して、サービスを提示してもよい。
なお、図１では、サービスサイトの一例として電子商取引サイトを例に取って説明したが、電子商取引サイト以外のサービスサイト、一例として旅行サイトなどにも本開示に係るシステムを適用することができる。
サーバ２０のキーワード生成モジュール２０３４が生成するキーワードは、ユーザの出生情報等に基づくとはいえ、ユーザの個人情報の大半を捨象した情報に基づくものである。つまり、ユーザは個人を特定する情報である氏名、住所をシステム１に提供することなく、ユーザに関連するキーワードを得ることができ、このキーワードに基づいて電子商取引サーバ３０内のサービスの提示を受けることができる。従って、端末装置１０のユーザは、氏名、住所等の個人情報をサーバ２０及び電子商取引サーバ３０に提供することなく、ユーザの性向に合致したサービスの提示を受けることができる。
＜第１実施形態の変形例との組み合わせ＞
第２実施形態と第１実施形態の変形例とを自由に組み合わせてよい。
第２実施形態と第１実施形態の変形例とを自由に組み合わせてよい。
＜第３実施形態＞
＜１ 相性値の定義＞
＜親疎性＞
第１実施形態では、第１ユーザと登録ユーザとの相性を類似性に基づいて相性値を算出する。すなわち、両者の共通点に基づいて両者の相性を評価する。しかし、相性は共通点のみにより評価するとは限らない。
＜１ 相性値の定義＞
＜親疎性＞
第１実施形態では、第１ユーザと登録ユーザとの相性を類似性に基づいて相性値を算出する。すなわち、両者の共通点に基づいて両者の相性を評価する。しかし、相性は共通点のみにより評価するとは限らない。
例えば、相性を評価する場合に、親疎性により評価することがある。親疎性とは、相手との関係が親しい場合と、相手との関係が疎遠である場合と、を示す関係性のことである。「親」の場合には両者は調和しており、相性がよい。「疎」の場合には両者は不調和であり、相性が悪い。親疎性について、五行、四柱推命、占星術を例に挙げて説明する。
＜五行＞
図２１は、五行の関係を示す図である。五行は占いの対象となる人に対して「木」「火」「土」「金」「水」の５つの要素を当てはめる。例えば、図２１において実線の矢印は良好な関係を示し、破線の矢印は不良な関係を示す。例えば、「木」と「火」の相性は良好であり、「木」と「土」の相性は不良であり、「木」と「木」の相性は良くも悪くもない（比和）。このような関係は、第１実施形態の式（１）では表現することができない。
図２１は、五行の関係を示す図である。五行は占いの対象となる人に対して「木」「火」「土」「金」「水」の５つの要素を当てはめる。例えば、図２１において実線の矢印は良好な関係を示し、破線の矢印は不良な関係を示す。例えば、「木」と「火」の相性は良好であり、「木」と「土」の相性は不良であり、「木」と「木」の相性は良くも悪くもない（比和）。このような関係は、第１実施形態の式（１）では表現することができない。
第１実施形態では共通点が多いほど相性はよいものとして相性値を算出する。しかし、占術によっては、自分（第１ユーザ）と相手（登録ユーザ）との相性は、五行のように共通点ではなく、要素が異なることで相性が良好と判断される場合がある。このように、第３実施形態では、第１ユーザの第１情報が含む要素と登録ユーザの第１情報が含む要素との関係を個別に評価する。
実際には、五行の関係は、前述の例で説明したものよりも複雑である。
相性値は、例えば、次の数式で与えられる。
ＣＳｆ ＝ Ｆｋｌ
ｋ ： 第１ユーザの五行の種類
ｌ ： 登録ユーザの五行の種類
Ｆｋｌ： 第１ユーザの五行と登録ユーザの五行の関係
ＣＳｆ ＝ Ｆｋｌ
ｋ ： 第１ユーザの五行の種類
ｌ ： 登録ユーザの五行の種類
Ｆｋｌ： 第１ユーザの五行と登録ユーザの五行の関係
例えば、「木」、「火」、「土」、「金」、「水」のそれぞれに１、２、３、４、５の番号を割り当てる。例えば、第１ユーザの五行が「土」であり、登録ユーザの五行が「水」である場合には、上の式から相性値ＣＳｆはＦ３５である。ここで、ｋ及びｌは、１から５のうちのいずれかの値である。
ここで、ｋ及びｌは、それぞれ、第１ユーザの五行の種類、登録ユーザの五行の種類を示している。五行の種類はユーザに固有であるため、ｋ及びｌについて和を取らない。なお、「木」、「火」、「土」、「金」、「水」に割り当てる数字は、システムの設計者で自由に決めてよい。
Ｆｋｌは、例えば、図２１の実線の矢印の関係の場合に＋１０、破線の矢印の関係の場合に－１０、同じ要素の関係の場合に０を与える。もちろん、上記以外の数値であってもよい。ここでは、正の値は両者の関係が「親」であることを示し、負の値は両者の関係が「疎」であることを示している。
＜四柱推命＞
四柱推命は五行の考え方を包含する。
四柱推命は五行の考え方を包含する。
図２２は、第１ユーザと登録ユーザの四柱推命の命式の一部を抜粋したものを例示する図である。命式には、年柱、月柱、日柱、時柱のそれぞれについて天干、地支が与えられている。
天干には、甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸の十種類がある。表１は、要素と天干との間の関係を示す。
［表１］
要素 天干
木 甲、乙
火 丙、丁
土 戊、己
金 庚、辛
水 壬、癸
要素 天干
木 甲、乙
火 丙、丁
土 戊、己
金 庚、辛
水 壬、癸
地支には、子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥の十二種類がある。表２は、要素と地支との間の関係を示す。
［表２］
要素 地支
木 寅、卯
火 巳、午
土 丑、辰、未、戌
金 申、酉
水 子、亥
要素 地支
木 寅、卯
火 巳、午
土 丑、辰、未、戌
金 申、酉
水 子、亥
四柱推命においては、相性をみるにあたって、第１ユーザの日柱の天干と、登録ユーザの日柱の天干と、の関係を考慮し、第１ユーザの日柱の地支と、登録ユーザの日柱の地支と、の関係を考慮する。すなわち、図２２において、行列の同じもの同士の関係を考慮する。
図２２において、第１ユーザの日柱の天干は「丁」である。表１から「丁」に対応する要素は「火」である。登録ユーザの日柱の天干は「戊」である。表１から「戊」に対応する要素は「土」である。図２１より、「火」と「土」との間の関係は良好である。
図２２において、第１ユーザの日柱の地支は「卯」である。表２から「卯」に対応する要素は「木」である。尊くユーザの日柱の地支は「午」である。表２から「午」に対応する要素は「火」である。図２１より、「木」と「火」との間の関係は良好である。
相性において、お互いの日柱の影響が最も大きいが、年柱、月柱、時柱の影響も少なからず存在する。
相性値ＣＳ２は次式（２）で与えられる。
ＣＳ２ ＝ Σｍ （ｃｍ × Ｆｋｌ） ………（２）
ｋ ： 第１ユーザの五行の種類
ｌ ： 登録ユーザの五行の種類
ｍ ： 柱及び天干、地支の種類
Ｆｋｌ： 第１ユーザの五行と登録ユーザの五行の関係による評価値
ｃｍ ： 柱及び天干、地支の種類の種類に対する重み付け値
ＣＳ２ ＝ Σｍ （ｃｍ × Ｆｋｌ） ………（２）
ｋ ： 第１ユーザの五行の種類
ｌ ： 登録ユーザの五行の種類
ｍ ： 柱及び天干、地支の種類
Ｆｋｌ： 第１ユーザの五行と登録ユーザの五行の関係による評価値
ｃｍ ： 柱及び天干、地支の種類の種類に対する重み付け値
ここで、ｍは、図２２の行列のそれぞれを数値で割り当てたものである。図２２は、４つの柱（４行）と、天干及び地支の２つ（２列）と、を有する。このため、ｍは８（４×２）までの値をとる。
ｃｍは、日柱の天干、日柱の地支のＦｋｌに対して大きい値をとり、その他のＦｋｌに対して小さい値を取る。
なお、四柱推命においては、天干、地支の他に、「天干通変星」、「蔵干通変星」等を加えて相性を評価することがある。その場合には、ｍの値はその分だけ大きい値をとりうる。また、式（２）では、ｋ及びｌは五行の種類であるが、五行の種類に変えて、天干または地支を直接に割り当ててもよい。すなわち、「火」と「土」の代わりに、「丁」と「戊」の関係を数値化したものを別途用意しておけばよい。
＜占星術＞
占星術を用いて相性を評価する場合について説明する。例えば、第１ユーザの天体の種類と、登録ユーザの天体の種類と、前述の天体同士の間の角度と、を考慮する。天体の種類は、例えば、太陽、月、水星、金星、火星、木星、土星、天王星、海王星、冥王星である。
占星術を用いて相性を評価する場合について説明する。例えば、第１ユーザの天体の種類と、登録ユーザの天体の種類と、前述の天体同士の間の角度と、を考慮する。天体の種類は、例えば、太陽、月、水星、金星、火星、木星、土星、天王星、海王星、冥王星である。
相性値ＣＳ３は次式（３）で与えられる。
ＣＳ３ ＝ Σｐｑ （ｄｐ × ｅｑ × Ｇｐｑｒ） ………（３）
ｐ ：第１ユーザの天体
ｑ ：登録ユーザの天体
ｒ ：ｐの天体とｑの天体との間の角度範囲
Σｐｑ ：ｐ，ｑについて和をとる
ｄｐ ：第１ユーザの天体についての重み付け値
ｅｑ ：登録ユーザの天体についての重み付け値
Ｇｐｑｒ：第１ユーザの天体と登録ユーザの天体との間の角度範囲による評価値
ＣＳ３ ＝ Σｐｑ （ｄｐ × ｅｑ × Ｇｐｑｒ） ………（３）
ｐ ：第１ユーザの天体
ｑ ：登録ユーザの天体
ｒ ：ｐの天体とｑの天体との間の角度範囲
Σｐｑ ：ｐ，ｑについて和をとる
ｄｐ ：第１ユーザの天体についての重み付け値
ｅｑ ：登録ユーザの天体についての重み付け値
Ｇｐｑｒ：第１ユーザの天体と登録ユーザの天体との間の角度範囲による評価値
ｐ及びｑについて、例えば、太陽、月、水星、金星、火星、木星、土星、天王星、海王星、冥王星の順に１から１０までの数字を割り当てる。このとき第１ユーザの太陽と登録ユーザの太陽とについての評価値ＧはＧ１１ｒである。また、第１ユーザの太陽と登録ユーザの月とについての評価値ＧはＧ１２ｒである。
前述のように、ｐ及びｑは太陽等の天体を表しており、各ユーザーに共通である。ここで、制御部２０３は、第１ユーザのホロスコープ及び登録ユーザのホロスコープを用いて、各天体の位置を算出する。この際に、第１ユーザの出生情報と登録ユーザの出生情報を用いる。
ホロスコープは、基準点に対する円周上のどの角度にそれぞれの天体が配置されているかを示すものである。第１ユーザのホロスコープと登録ユーザのホロスコープとを重ね合わせることにより、例えば、第１ユーザの木星と登録ユーザの金星との間の角度を算出することができる。もちろん、すべての天体の組み合わせについて角度を算出することができる。
表３は、第１ユーザの太陽と登録ユーザの月との間の角度範囲と評価値Ｇｐｑｒとの間の関係を例示する表である。例えば、両者のホロスコープの結果から、太陽と月との間の角度が６１．５°であったとすると、指標３の項目における評価値Ｇｐｑｒの値は＋１５である。
占星術においては一般に、天体同士の間の角度が、０°、６０°、９０°、１２０°、１８０°付近の場合に強い相関が現れる。例えば、表３においては、角度が６０°、１２０°の近傍で正の評価値が与えられ、角度が０°、９０°、１８０°の近傍で負の評価値が与えられ、それ以外の角度で０の評価値が与えられる。
第１ユーザの天体および登録ユーザの天体が他の天体であれば、表３の評価値Ｇｐｑｒの値はもちろん異なる値をとる。なお、表３の角度範囲及び評価値Ｇｐｑｒの値はあくまで例示であり、実際には、これと異なる表を用いてもよい。
［表３］
指標 角度範囲 評価値Ｇｐｑｒ
１ ０°以上 ５°未満 －１０
２ ５°以上 ５５°未満 ０
３ ５５°以上 ６５°未満 ＋１５
４ ６５°以上 ８５°未満 ０
５ ８５°以上 ９５°未満 －１０
６ ９５°以上１１５°未満 ０
７ １１５°以上１２５°未満 ＋１５
８ １２５°以上１７５°未満 ０
９ １７５°以上１８０°未満 －１０
指標 角度範囲 評価値Ｇｐｑｒ
１ ０°以上 ５°未満 －１０
２ ５°以上 ５５°未満 ０
３ ５５°以上 ６５°未満 ＋１５
４ ６５°以上 ８５°未満 ０
５ ８５°以上 ９５°未満 －１０
６ ９５°以上１１５°未満 ０
７ １１５°以上１２５°未満 ＋１５
８ １２５°以上１７５°未満 ０
９ １７５°以上１８０°未満 －１０
表３に示すように、重要な角度範囲（例えば、０°、６０°等）は占星術により定まるため、角度範囲の刻み幅（刻み角度）は等間隔である必要は無い。
天体の代わりに、または天体に加えて、牡羊座等の黄道十二宮の星座を考慮してもよい。また、架空の天体を考慮してもよい。
＜親疎性の組み合わせ＞
第１実施形態では、どの占術を用いても最終的にキーワードに落とし込むことができる。このため、どの占術を用いても式（１）を用いることができる。しかし、親疎性は、占術によって全く異なる。例えば、四柱推命においては対応する天干地支の要素の関係が相性を決める。占星術においては天体と天体との間の角度が相性を決める。このため、親疎性については同じ数式を用いることは原理的に不可能である。ただし、四柱推命は五行の考え方を含んでいるため、四柱推命と五行とを同じ数式に統合することができる。
第１実施形態では、どの占術を用いても最終的にキーワードに落とし込むことができる。このため、どの占術を用いても式（１）を用いることができる。しかし、親疎性は、占術によって全く異なる。例えば、四柱推命においては対応する天干地支の要素の関係が相性を決める。占星術においては天体と天体との間の角度が相性を決める。このため、親疎性については同じ数式を用いることは原理的に不可能である。ただし、四柱推命は五行の考え方を含んでいるため、四柱推命と五行とを同じ数式に統合することができる。
このように、占術によって親疎性の定義は異なる。しかし、異なる占術の数式を足し合わせることにより、複数の異なる占術の結果を用いた相性値を算出することができる。
親疎性に基づく相性値は次式（４）のように表すことができる。
ＣＳＤ ＝ ＣＳ２ ＋ ＣＳ３ ………（４）
ＣＳＤ ＝ ＣＳ２ ＋ ＣＳ３ ………（４）
ここで、式（４）の相性値ＣＳＤは、四柱推命の相性値ＣＳ２と占星術の相性値ＣＳ３との和である。相性値ＣＳＤは、四柱推命による相性と占星術による相性との両方を加味した相性値である。すなわち、相性値ＣＳＤは複数の異なる占術による相性値を足し合わせたものである。
なお、式（４）において、ＣＳ２及びＣＳ３のそれぞれに重み付け値をかけてもよい。これにより、例えば、四柱推命の結果を重視した相性値を算出することができる。
親疎性に基づく親疎相性値ＣＳ２、ＣＳ３、ＣＳＤは、いずれも占術に基づく親疎性により第１ユーザと登録ユーザとの相性を評価する評価値である。
このように、第３実施形態では、親疎性に基づく親疎相性値ＣＳ２、ＣＳ３、ＣＳＤのいずれをも用いることができる。
＜第１実施形態との組み合わせ＞
第３実施形態を第１実施形態と組み合わせてもよい。
第３実施形態を第１実施形態と組み合わせてもよい。
この場合の相性値ＣＳＡは次式（５）で表される。
ＣＳＡ ＝ ＣＳ１ ＋ ＣＳＤ
＝ ＣＳ１ ＋ ＣＳ２ ＋ ＣＳ３ ………（５）
ＣＳＡ ＝ ＣＳ１ ＋ ＣＳＤ
＝ ＣＳ１ ＋ ＣＳ２ ＋ ＣＳ３ ………（５）
この場合の相性値ＣＳＡは、第１ユーザと登録ユーザとの間の類似性（ＣＳ１）と、親疎性（ＣＳＤ）と、を含む。
本開示において、親和性とは、類似性と親疎性とを含むものとする。
＜２ サーバの機能的な構成＞
図２３は、第３実施形態のサーバ２０の機能的な構成を説明するためのブロック図である。制御部２０３は、第１実施形態の構成に加えて、親疎性算出モジュール２０４０を有する。親疎性算出モジュール２０４０は、四柱推命と、占星術と、その他の占術とのうちの少なくとも一つの占術を用いて、式（２）、（３）、（４）のいずれかを用いて親疎性による相性値ＣＳ２、ＣＳ３、ＣＳＤを算出する。
図２３は、第３実施形態のサーバ２０の機能的な構成を説明するためのブロック図である。制御部２０３は、第１実施形態の構成に加えて、親疎性算出モジュール２０４０を有する。親疎性算出モジュール２０４０は、四柱推命と、占星術と、その他の占術とのうちの少なくとも一つの占術を用いて、式（２）、（３）、（４）のいずれかを用いて親疎性による相性値ＣＳ２、ＣＳ３、ＣＳＤを算出する。
相性値算出モジュール２０３６は、親疎性算出モジュール２０４０により算出された相性値ＣＳ２、ＣＳ３、ＣＳＤのいずれかを用いて第１ユーザと登録ユーザとの間の相性を評価する。
また、相性値算出モジュール２０３６は、式（５）の相性値ＣＳＡを用いて、第１ユーザと登録ユーザとの間の相性を評価してもよい。
＜３ 動作例＞
図２４は、第３実施形態の制御部２０３が実行するフローを示すフローチャートである。図２４は、式（５）の相性値ＣＳＡを用いる場合を示している。第１実施形態と異なる点について説明する。
図２４は、第３実施形態の制御部２０３が実行するフローを示すフローチャートである。図２４は、式（５）の相性値ＣＳＡを用いる場合を示している。第１実施形態と異なる点について説明する。
ステップＳ３４０２においては、四柱推命、占星術の占術を実行する。第１情報に含まれる出生情報等があれば、制御部２０３は、四柱推命、占星術等の占術を実行可能である。場合により、第２情報を用いる。第１ユーザの第１情報と登録ユーザの少なくとも一部のユーザの第１情報とから、第１ユーザと登録ユーザとの間の親疎性に基づいて第１ユーザと登録ユーザとの相性を評価する複数の親疎相性値を複数の占術により算出する。
ステップＳ３４０３からステップＳ３４０６までにおいては、実行した占術の結果を用いて、第１実施形態と同様に実行する。
ステップＳ３４０７においては、制御部２０３は、式（５）の相性値ＣＳＡを計算する。すなわち、制御部２０３は、類似相性値と親疎相性値とに基づいて、第１ユーザと登録ユーザとの間の相性値を算出する。
なお、式（２）、式（３）、式（４）を用いる場合には、前述した内容から適宜ステップを省略すればよい。
＜４ 第３実施形態の効果＞
第３実施形態においては、制御部２０３は、占術固有の親疎性を用いて相性値を算出することができる。特に、式（５）では、両者の類似性と親疎性とを考慮して両者の相性を評価することができる。
第３実施形態においては、制御部２０３は、占術固有の親疎性を用いて相性値を算出することができる。特に、式（５）では、両者の類似性と親疎性とを考慮して両者の相性を評価することができる。
第１実施形態では、相性値ＣＳ１を算出するにあたって類似性を考慮する。どの占術を用いたとしても、第１ユーザに関する第１キーワード群と登録ユーザに関する第２キーワード群とに最終的に落とし込むことができる。このため、いずれの占術を用いても相性値ＣＳ１は式（１）の形式で表現することができる。
一方、親疎性については、占術に応じて関係性が異なる。このため、占術の種類が異なると、式（２）や式（３）のように別々の式で表現せざるをえないことがある。
＜５ 変形例＞
親疎相性値を算出するための占術は、四柱推命、ホロスコープに限らず、算命術等のその他の占術を用いてもよい。
親疎相性値を算出するための占術は、四柱推命、ホロスコープに限らず、算命術等のその他の占術を用いてもよい。
第１実施形態の変形例、第２実施形態およびその変形例と自由に組み合わせてもよい。
＜第４実施形態＞
第１実施形態では、出生情報の入力日時を第２情報として扱ったが、第１ユーザが任意に指定してもよい。例えば、第１ユーザがある年月のうち運勢が最もよい日時を占いエンジンで調べ、その日時を第２情報として取り扱ってもよい。これにより、運勢のいい日に相性がよいマッチング相手をピックアップすることができる。
第１実施形態では、出生情報の入力日時を第２情報として扱ったが、第１ユーザが任意に指定してもよい。例えば、第１ユーザがある年月のうち運勢が最もよい日時を占いエンジンで調べ、その日時を第２情報として取り扱ってもよい。これにより、運勢のいい日に相性がよいマッチング相手をピックアップすることができる。
図２５は、第４実施形態の制御部２０３が実行するフローを説明するためのフローチャートである。第４実施形態に特徴的な部分を説明する。
ステップＳ４４０２においては、占術を用いて第１ユーザの運気の好調な期間を導出する。この好調な期間とは、例えば、特定の日時であってもよいし、特定の一週間であってもよい。特定の一週間である場合については、その一週間のうちから最も幸運な日にちを導出する。そして、特定の日時または最も幸運な日にちを第２情報として設定する。すなわち、このステップＳ４４０２では、制御部２０３は、第１ユーザに対して好調な期間を導出するとともに、好調な期間に含まれる所定の日時を第２情報として設定する。
これにより、制御部２０３は、第１ユーザにとって運勢のいい日に相性がよいマッチング相手を選出することができる。
＜各実施形態の組み合わせ＞
上記の第１実施形態から第４実施形態までを自由に組み合わせてもよい。
上記の第１実施形態から第４実施形態までを自由に組み合わせてもよい。
＜付記＞
なお、上記した実施形態は本開示を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。
なお、上記した実施形態は本開示を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。
以上の各実施形態で説明した事項を以下に付記する。
（付記１）
プロセッサ（２９）とメモリ（２５）とを備えるコンピュータ（２０）を動作させるためのプログラムであって、複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリ（２５）に格納されており、プログラムは、プロセッサ（２９）に、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得するステップ（Ｓ１４０１）と、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０２）と、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０３）と、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２キーワードに係る登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）と、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップ（Ｓ１４０７）と、を実行させる、プログラム。
（付記２）
第１キーワード及び第２キーワードは、第１情報及び第２情報に基づいて一意に定まるキーワードである、付記１に記載のプログラム。
（付記３）
出生情報は、ユーザの生年月日に関する情報を必ず含み、ユーザの誕生時間に関する情報、ユーザの誕生場所の位置情報、ユーザの血液型のうち少なくとも一つが含まれうる付記１に記載のプログラム。
（付記４）
第１キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０２）において、複数の第１キーワードを生成し第１キーワード群を生成し、第２キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０３）において、複数の第２キーワードを生成し第２キーワード群を生成し、マッチング相手を選出するステップにおいて、第１キーワード群に含まれる第１キーワードと第２キーワード群に含まれる第２キーワードとの間の類似性に基づいて、マッチング相手を選出する、付記１に記載のプログラム。
（付記５）
プログラムは、プロセッサ（２９）に、さらに、第１キーワード群に含まれる複数の第１キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０４）と、第２キーワード群に含まれる複数の第２キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０５）と、を実行させる、付記４に記載のプログラム。
（付記６）
マッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）では、第１キーワード群の重み付けと第２キーワード群の重み付けとに基づいて、マッチング相手を選出する、付記５に記載のプログラム。
（付記７）
マッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）は、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性を評価するするとともに第１ユーザと登録ユーザとの相性を数値化した評価値であって第１ユーザと登録ユーザとの相性がよいほど高い値をとる類似相性値を算出するステップと、類似相性値が高いマッチング相手を抽出するステップと、を含む、付記１に記載のプログラム。
（付記８）
マッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）は、第１キーワード群と第２キーワード群との間の類似性および重み付けに基づいて、第１ユーザと登録ユーザとの相性がよいほど高い類似相性値に数値化するステップと、類似相性値が高いマッチング相手を抽出するステップと、を含む、付記７に記載のプログラム。
（付記９）
第１キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０４）において、第１ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに小さい値に設定し、第２キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０５）において、登録ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに小さい値に設定する、付記５に記載のプログラム。
（付記１０）
第１キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０４）において、第１ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに大きい値に設定し、 第２キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０５）において、登録ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに大きい値に設定する、付記５に記載のプログラム。
（付記１１）
プログラムは、プロセッサ（２９）に、さらに、マッチング相手を選出するステップにおいて複数のマッチング相手を選出し、マッチング相手を提示するステップにおいて複数のマッチング相手を提示し、複数のマッチング相手から第１ユーザによる１以上のマッチング相手の選択を受け付けるステップと、受け付けたマッチング相手のアカウント情報を特定するための情報を第１ユーザのアカウント情報と関連させて記憶させるステップと、を実行させる、付記１０に記載のプログラム。
（付記１２）
プログラムは、プロセッサ（２９）に、さらに、第１ユーザの第１情報および第２情報とに基づいて第１ユーザが属するグループとして第１グループを指定するステップと、登録ユーザの第１情報および第２情報とに基づいて登録ユーザが属するグループとして第２グループを指定するステップと、を実行させ、第１キーワードを生成するステップにおいて、第１グループの特性から第１キーワード群に第１キーワードを追加し、第２キーワードを生成するステップにおいて、第２グループの特性から第２キーワード群に第２キーワードを追加する。
（付記１３）
プログラムは、プロセッサ（２９）に、さらに、電子商取引サイトにおける第１ユーザの購買履歴を参照するステップ（Ｓ２４０２）と、第１ユーザの購買履歴からキーワードを生成して第１キーワード群に追加するステップ（Ｓ２４０３）と、電子商取引サイトにおける登録ユーザの購買履歴を参照するステップ（Ｓ２４０２）と、登録ユーザの購買履歴からキーワードを生成して第２キーワード群に追加するステップ（Ｓ２４０４）と、を実行させる、付記１に記載のプログ。
（付記１４）
プログラムは、さらに、プロセッサ（２９）に、第１キーワードに基づいて、第１ユーザを象徴するアバターを仮想空間内に生成するステップを実行させる、付記１に記載のプログラム。
（付記１５）
プログラムは、アバターの行動パターンと性格との少なくとも一方を、第１キーワードに基づいて設定する、付記１３に記載のプログラム。
（付記１６）
プログラムは、さらに、プロセッサ（２９）に、第１ユーザの第１情報と登録ユーザの少なくとも一部のユーザの第１情報とから、第１ユーザと登録ユーザとの間の親疎性に基づいて第１ユーザと登録ユーザとの相性を評価する親疎相性値を算出するステップと、類似相性値と親疎相性値とに基づいて、第１ユーザと登録ユーザとの間の相性値を算出するステップと、を実行させる、付記１に記載のプログラム。
（付記１７）
プログラムは、さらに、プロセッサ（２９）に、第１ユーザに対して好調な期間を導出するとともに、好調な期間に含まれる所定の日時を第２情報として設定するステップを実行させる、付記１に記載のプログラム。
（付記１８）
プロセッサ（２９）とメモリ（２５）とを備えるコンピュータを動作させるためのプログラムであって、複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリ（２５）に格納されており、プログラムは、プロセッサ（２９）に、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるステップと、第１ユーザの第１情報と登録ユーザの少なくとも一部のユーザの第１情報とから、第１ユーザと登録ユーザとの間の親疎性に基づいて第１ユーザと登録ユーザとの相性を評価する複数の親疎相性値を複数の占術により算出するステップと、複数の親疎相性値に基づいて、登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップと、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップと、を実行させる。
（付記１９）
プロセッサ（２９）とメモリ（２５）とを備えるコンピュータ（２０）を動作させるためのプログラムであって、複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリ（２５）に格納されており、プログラムは、プロセッサ（２９）に、出生情報に第１共通点を有するユーザを含む第１ユーザ群を設定するステップと、出生情報に第２共通点を有し第１ユーザ群に含まれないユーザを含む第２ユーザ群を設定するステップと、第１共通点に基づいて第１ユーザ群に関連する第１キーワードを生成するステップと、第２共通点に基づいて第２ユーザ群に関連する第２キーワードを生成するステップと、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２ユーザ群のうちから第１ユーザ群のマッチング相手となる群を選出するステップと、選出したマッチング相手に関する情報を登録ユーザに提示するステップと、を実行させる、プログラム。
（付記２０）
プロセッサ（２９）とメモリ（２５）とを備える情報処理装置（２０）であって、複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリに格納されており、プロセッサは、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得するステップ（Ｓ１４０１）と、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０２）と、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０３）と、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２キーワードに係る登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）と、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップ（Ｓ１４０７）と、を実行する、情報処理装置（２０）。
（付記２１）
プロセッサ（２９）とメモリ（２５）とを備えるコンピュータ（２０）により実行される方法であって、複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリに格納されており、プロセッサ（２９）は、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得するステップ（Ｓ１４０１）と、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０２）と、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０３）と、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２キーワードに係る登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）と、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップ（Ｓ１４０７）と、を実行する、方法。
（付記２２）
複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリに格納する手段と、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得する手段と、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成する手段と、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成する手段と、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２キーワードに係る登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出する手段と、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示する手段と、を具備する、システム（１）。
プロセッサ（２９）とメモリ（２５）とを備えるコンピュータ（２０）を動作させるためのプログラムであって、複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリ（２５）に格納されており、プログラムは、プロセッサ（２９）に、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得するステップ（Ｓ１４０１）と、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０２）と、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０３）と、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２キーワードに係る登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）と、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップ（Ｓ１４０７）と、を実行させる、プログラム。
（付記２）
第１キーワード及び第２キーワードは、第１情報及び第２情報に基づいて一意に定まるキーワードである、付記１に記載のプログラム。
（付記３）
出生情報は、ユーザの生年月日に関する情報を必ず含み、ユーザの誕生時間に関する情報、ユーザの誕生場所の位置情報、ユーザの血液型のうち少なくとも一つが含まれうる付記１に記載のプログラム。
（付記４）
第１キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０２）において、複数の第１キーワードを生成し第１キーワード群を生成し、第２キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０３）において、複数の第２キーワードを生成し第２キーワード群を生成し、マッチング相手を選出するステップにおいて、第１キーワード群に含まれる第１キーワードと第２キーワード群に含まれる第２キーワードとの間の類似性に基づいて、マッチング相手を選出する、付記１に記載のプログラム。
（付記５）
プログラムは、プロセッサ（２９）に、さらに、第１キーワード群に含まれる複数の第１キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０４）と、第２キーワード群に含まれる複数の第２キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０５）と、を実行させる、付記４に記載のプログラム。
（付記６）
マッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）では、第１キーワード群の重み付けと第２キーワード群の重み付けとに基づいて、マッチング相手を選出する、付記５に記載のプログラム。
（付記７）
マッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）は、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性を評価するするとともに第１ユーザと登録ユーザとの相性を数値化した評価値であって第１ユーザと登録ユーザとの相性がよいほど高い値をとる類似相性値を算出するステップと、類似相性値が高いマッチング相手を抽出するステップと、を含む、付記１に記載のプログラム。
（付記８）
マッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）は、第１キーワード群と第２キーワード群との間の類似性および重み付けに基づいて、第１ユーザと登録ユーザとの相性がよいほど高い類似相性値に数値化するステップと、類似相性値が高いマッチング相手を抽出するステップと、を含む、付記７に記載のプログラム。
（付記９）
第１キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０４）において、第１ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに小さい値に設定し、第２キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０５）において、登録ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに小さい値に設定する、付記５に記載のプログラム。
（付記１０）
第１キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０４）において、第１ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに大きい値に設定し、 第２キーワードに対して重み付けを行うステップ（Ｓ１４０５）において、登録ユーザの出生情報から生成されるキーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに大きい値に設定する、付記５に記載のプログラム。
（付記１１）
プログラムは、プロセッサ（２９）に、さらに、マッチング相手を選出するステップにおいて複数のマッチング相手を選出し、マッチング相手を提示するステップにおいて複数のマッチング相手を提示し、複数のマッチング相手から第１ユーザによる１以上のマッチング相手の選択を受け付けるステップと、受け付けたマッチング相手のアカウント情報を特定するための情報を第１ユーザのアカウント情報と関連させて記憶させるステップと、を実行させる、付記１０に記載のプログラム。
（付記１２）
プログラムは、プロセッサ（２９）に、さらに、第１ユーザの第１情報および第２情報とに基づいて第１ユーザが属するグループとして第１グループを指定するステップと、登録ユーザの第１情報および第２情報とに基づいて登録ユーザが属するグループとして第２グループを指定するステップと、を実行させ、第１キーワードを生成するステップにおいて、第１グループの特性から第１キーワード群に第１キーワードを追加し、第２キーワードを生成するステップにおいて、第２グループの特性から第２キーワード群に第２キーワードを追加する。
（付記１３）
プログラムは、プロセッサ（２９）に、さらに、電子商取引サイトにおける第１ユーザの購買履歴を参照するステップ（Ｓ２４０２）と、第１ユーザの購買履歴からキーワードを生成して第１キーワード群に追加するステップ（Ｓ２４０３）と、電子商取引サイトにおける登録ユーザの購買履歴を参照するステップ（Ｓ２４０２）と、登録ユーザの購買履歴からキーワードを生成して第２キーワード群に追加するステップ（Ｓ２４０４）と、を実行させる、付記１に記載のプログ。
（付記１４）
プログラムは、さらに、プロセッサ（２９）に、第１キーワードに基づいて、第１ユーザを象徴するアバターを仮想空間内に生成するステップを実行させる、付記１に記載のプログラム。
（付記１５）
プログラムは、アバターの行動パターンと性格との少なくとも一方を、第１キーワードに基づいて設定する、付記１３に記載のプログラム。
（付記１６）
プログラムは、さらに、プロセッサ（２９）に、第１ユーザの第１情報と登録ユーザの少なくとも一部のユーザの第１情報とから、第１ユーザと登録ユーザとの間の親疎性に基づいて第１ユーザと登録ユーザとの相性を評価する親疎相性値を算出するステップと、類似相性値と親疎相性値とに基づいて、第１ユーザと登録ユーザとの間の相性値を算出するステップと、を実行させる、付記１に記載のプログラム。
（付記１７）
プログラムは、さらに、プロセッサ（２９）に、第１ユーザに対して好調な期間を導出するとともに、好調な期間に含まれる所定の日時を第２情報として設定するステップを実行させる、付記１に記載のプログラム。
（付記１８）
プロセッサ（２９）とメモリ（２５）とを備えるコンピュータを動作させるためのプログラムであって、複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリ（２５）に格納されており、プログラムは、プロセッサ（２９）に、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるステップと、第１ユーザの第１情報と登録ユーザの少なくとも一部のユーザの第１情報とから、第１ユーザと登録ユーザとの間の親疎性に基づいて第１ユーザと登録ユーザとの相性を評価する複数の親疎相性値を複数の占術により算出するステップと、複数の親疎相性値に基づいて、登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップと、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップと、を実行させる。
（付記１９）
プロセッサ（２９）とメモリ（２５）とを備えるコンピュータ（２０）を動作させるためのプログラムであって、複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリ（２５）に格納されており、プログラムは、プロセッサ（２９）に、出生情報に第１共通点を有するユーザを含む第１ユーザ群を設定するステップと、出生情報に第２共通点を有し第１ユーザ群に含まれないユーザを含む第２ユーザ群を設定するステップと、第１共通点に基づいて第１ユーザ群に関連する第１キーワードを生成するステップと、第２共通点に基づいて第２ユーザ群に関連する第２キーワードを生成するステップと、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２ユーザ群のうちから第１ユーザ群のマッチング相手となる群を選出するステップと、選出したマッチング相手に関する情報を登録ユーザに提示するステップと、を実行させる、プログラム。
（付記２０）
プロセッサ（２９）とメモリ（２５）とを備える情報処理装置（２０）であって、複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリに格納されており、プロセッサは、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得するステップ（Ｓ１４０１）と、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０２）と、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０３）と、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２キーワードに係る登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）と、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップ（Ｓ１４０７）と、を実行する、情報処理装置（２０）。
（付記２１）
プロセッサ（２９）とメモリ（２５）とを備えるコンピュータ（２０）により実行される方法であって、複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリに格納されており、プロセッサ（２９）は、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得するステップ（Ｓ１４０１）と、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０２）と、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成するステップ（Ｓ１４０３）と、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２キーワードに係る登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出するステップ（Ｓ１４０６）と、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示するステップ（Ｓ１４０７）と、を実行する、方法。
（付記２２）
複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報がメモリに格納する手段と、第１ユーザから第１ユーザの出生情報に関する第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得する手段と、第１ユーザの第１情報と、所定の日時に関する第２情報とに基づいて、第１ユーザに関連する第１キーワードを生成する手段と、登録ユーザの第１情報と、第２情報とに基づいて、登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成する手段と、第１キーワードと第２キーワードとの間の類似性に基づいて、第２キーワードに係る登録ユーザのうちから１以上の第１ユーザのマッチング相手を選出する手段と、選出したマッチング相手に関する情報を第１ユーザに提示する手段と、を具備する、システム（１）。
１ システム、１０ 端末装置、２０ サーバ、２５ メモリ、２６ ストレージ、２９ プロセッサ、３０ 電子商取引サーバ、８０ ネットワーク、１８０、２０２、３０２ 記憶部、１８１ アカウント情報、１８２ サイト特定情報、１９０、２０３、３０３ 制御部、２０２１ ユーザ情報ＤＢ、２０２２ キーワード情報ＤＢ、２０２３ アカウント情報ＤＢ、２０２５ アバター情報ＤＢ、２０２６ キーワードＤＢ、２０３３ 出生情報等取得モジュール、２０３４ キーワード生成モジュール、２０３５ 重み付けモジュール、２０３６ 相性値算出モジュール、２０３７ 相手選出モジュール、２０３８ アバター管理モジュール、２０３９ サイト検索モジュール
Claims (20)
- プロセッサとメモリとを備えるコンピュータを動作させるためのプログラムであって、
複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報が前記メモリに格納されており、
前記プログラムは、前記プロセッサに、
第１ユーザから前記第１ユーザの前記出生情報に関する前記第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得するステップと、
前記第１ユーザの前記第１情報と、所定の日時に関する前記第２情報とに基づいて、前記第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップと、
前記登録ユーザの前記第１情報と、前記第２情報とに基づいて、前記登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成するステップと、
前記第１キーワードと前記第２キーワードとの間の類似性に基づいて、前記第２キーワードに係る前記登録ユーザのうちから１以上の前記第１ユーザのマッチング相手を選出するステップと、
選出した前記マッチング相手に関する情報を前記第１ユーザに提示するステップと、を実行させる、プログラム。 - 前記第１キーワード及び前記第２キーワードは、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて一意に定まる、請求項１に記載のプログラム。
- 前記出生情報は、前記ユーザの生年月日に関する情報を必ず含み、前記ユーザの誕生時間に関する情報、前記ユーザの誕生場所の位置情報、前記ユーザの血液型のうち少なくとも一つが含まれうる請求項１に記載のプログラム。
- 前記第１キーワードを生成するステップにおいて、複数の前記第１キーワードを生成して第１キーワード群を生成し、
前記第２キーワードを生成するステップにおいて、複数の前記第２キーワードを生成して第２キーワード群を生成し、
前記マッチング相手を選出するステップにおいて、前記第１キーワード群に含まれる前記第１キーワードと前記第２キーワード群に含まれる前記第２キーワードとの間の前記類似性に基づいて、前記マッチング相手を選出する、請求項１に記載のプログラム。 - 前記プログラムは、前記プロセッサに、さらに、
前記第１キーワード群に含まれる複数の前記第１キーワードに対して重み付けを行うステップと、
前記第２キーワード群に含まれる複数の前記第２キーワードに対して重み付けを行うステップと、を実行させる、請求項４に記載のプログラム。 - 前記マッチング相手を選出するステップでは、前記第１キーワード群の前記重み付けと前記第２キーワード群の前記重み付けとに基づいて、前記マッチング相手を選出する、請求項５に記載のプログラム。
- 前記マッチング相手を選出するステップは、
前記第１キーワードと前記第２キーワードとの間の前記類似性を評価するとともに前記第１ユーザと前記登録ユーザとの相性を数値化した評価値であって前記第１ユーザと前記登録ユーザとの相性がよいほど高い値をとる類似相性値を算出するステップと、
前記類似相性値が高い前記マッチング相手を抽出するステップと、を含む、請求項１に記載のプログラム。 - 前記第１キーワードを生成するステップにおいて、複数の前記第１キーワードを生成して第１キーワード群を生成し、
前記第２キーワードを生成するステップにおいて、複数の前記第２キーワードを生成して第２キーワード群を生成し、
前記マッチング相手を選出するステップにおいて、前記第１キーワード群に含まれる前記第１キーワードと前記第２キーワード群に含まれる前記第２キーワードとの間の前記類似性に基づいて、前記マッチング相手を選出し、
前記マッチング相手を選出するステップは、
前記第１キーワード群と前記第２キーワード群との間の前記類似性および重み付けに基づいて、前記第１ユーザと前記登録ユーザとの相性がよいほど高い前記類似相性値に数値化するステップと、
前記類似相性値が高い前記マッチング相手を抽出するステップと、を含む、請求項７に記載のプログラム。 - 前記第１キーワードに対して重み付けを行うステップにおいて、前記第１ユーザの前記出生情報から生成される前記第１キーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに小さい値に設定し、
前記第２キーワードに対して重み付けを行うステップにおいて、前記登録ユーザの前記出生情報から生成される前記第２キーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに小さい値に設定する、請求項５に記載のプログラム。 - 前記第１キーワードに対して重み付けを行うステップにおいて、前記第１ユーザの前記出生情報から生成される前記第１キーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに大きい値に設定し、
前記第２キーワードに対して重み付けを行うステップにおいて、前記登録ユーザの前記出生情報から生成される前記第２キーワードの重み付けの値を１次的に発生させ、その重み付けの値をさらに大きい値に設定する、請求項５に記載のプログラム。 - 前記プログラムは、前記プロセッサに、さらに、
前記マッチング相手を選出するステップにおいて複数の前記マッチング相手を選出し、
前記マッチング相手を提示するステップにおいて複数の前記マッチング相手を提示し、
前記複数のマッチング相手から前記第１ユーザによる１以上の前記マッチング相手の選択を受け付けるステップと、
受け付けた前記マッチング相手のアカウント情報を特定するための情報を前記第１ユーザのアカウント情報と関連させて記憶させるステップと、を実行させる、請求項１に記載のプログラム。 - 前記プログラムは、前記プロセッサに、さらに、
前記第１ユーザの前記第１情報および前記第２情報に基づいて前記第１ユーザが属するグループとして第１グループを指定するステップと、
前記登録ユーザの前記第１情報および前記第２情報に基づいて前記登録ユーザが属するグループとして第２グループを指定するステップと、を実行させ、
前記第１キーワードを生成するステップにおいて、前記第１グループの特性から前記第１キーワード群に前記第１キーワードを追加し、
前記第２キーワードを生成するステップにおいて、前記第２グループの特性から前記第２キーワード群に前記第２キーワードを追加する、請求項４に記載のプログラム。 - 前記プログラムは、前記プロセッサに、さらに、
電子商取引サイトにおける前記第１ユーザの購買履歴を参照するステップと、
前記第１ユーザの前記購買履歴からキーワードを生成して前記第１キーワード群に追加するステップと、
前記電子商取引サイトにおける前記登録ユーザの購買履歴を参照するステップと、
前記登録ユーザの前記購買履歴からキーワードを生成して前記第２キーワード群に追加するステップと、を実行させる、請求項４に記載のプログラム。 - 前記プログラムは、さらに、前記プロセッサに、
前記第１キーワードに基づいて、前記第１ユーザを象徴するアバターを仮想空間内に生成するステップを実行させる、請求項１に記載のプログラム。 - 前記プログラムは、
前記アバターの行動パターンと性格との少なくとも一方を、前記第１キーワードに基づいて設定する、請求項１４に記載のプログラム。 - 前記プログラムは、さらに、前記プロセッサに、
前記第１ユーザの前記第１情報と前記登録ユーザの少なくとも一部のユーザの前記第１情報とから、前記第１ユーザと前記登録ユーザとの間の親疎性に基づいて前記第１ユーザと前記登録ユーザとの相性を評価する親疎相性値を算出するステップと、
前記類似相性値と前記親疎相性値とに基づいて、前記第１ユーザと前記登録ユーザとの間の相性値を算出するステップと、を実行させる、請求項７に記載のプログラム。 - 前記プログラムは、さらに、前記プロセッサに、
前記第１ユーザに対して好調な期間を導出するとともに、前記好調な期間に含まれる所定の日時を前記第２情報として設定するステップを実行させる、請求項１に記載のプログラム。 - プロセッサとメモリとを備える情報処理装置であって、
複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報が前記メモリに格納されており、
前記プロセッサは、
第１ユーザから前記第１ユーザの出生情報に関する前記第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得するステップと、
前記第１ユーザの前記第１情報と、所定の日時に関する前記第２情報とに基づいて、前記第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップと、
前記登録ユーザの前記第１情報と、前記第２情報とに基づいて、前記登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成するステップと、
前記第１キーワードと前記第２キーワードとの間の類似性に基づいて、前記第２キーワードに係る前記登録ユーザのうちから１以上の前記第１ユーザのマッチング相手を選出するステップと、
選出した前記マッチング相手に関する情報を前記第１ユーザに提示するステップと、を実行する、情報処理装置。 - プロセッサとメモリとを備えるコンピュータにより実行される方法であって、
複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報が前記メモリに格納されており、
前記プロセッサは、
第１ユーザから前記第１ユーザの出生情報に関する前記第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得するステップと、
前記第１ユーザの前記第１情報と、所定の日時に関する前記第２情報とに基づいて、前記第１ユーザに関連する第１キーワードを生成するステップと、
前記登録ユーザの前記第１情報と、前記第２情報とに基づいて、前記登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成するステップと、
前記第１キーワードと前記第２キーワードとの間の類似性に基づいて、前記第２キーワードに係る前記登録ユーザのうちから１以上の前記第１ユーザのマッチング相手を選出するステップと、
選出した前記マッチング相手に関する情報を前記第１ユーザに提示するステップと、を実行する、方法。 - 複数の登録ユーザの出生情報に関する第１情報をメモリに格納する手段と、
第１ユーザから前記第１ユーザの出生情報に関する前記第１情報の入力を受け入れるとともに所定の日時に関する第２情報を取得する手段と、
前記第１ユーザの前記第１情報と、所定の日時に関する前記第２情報とに基づいて、前記第１ユーザに関連する第１キーワードを生成する手段と、
前記登録ユーザの前記第１情報と、前記第２情報とに基づいて、前記登録ユーザの少なくとも一部のユーザに関連する少なくとも一つの第２キーワードを生成する手段と、
前記第１キーワードと前記第２キーワードとの間の類似性に基づいて、前記第２キーワードに係る前記登録ユーザのうちから１以上の前記第１ユーザのマッチング相手を選出する手段と、
選出した前記マッチング相手に関する情報を前記第１ユーザに提示する手段と、を具備する、システム。
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