JPWO2016157426A1 - 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

Abstract

情報処理装置は、電子クーポンの提供対象となる対象ユーザの検索クエリとその検索時刻とを特定し、当該検索時刻から現在時刻までの経過時間と、当該対象ユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出する。そして、情報処理装置は、特定した検索クエリに対応する想定閲覧時間情報に含まれる商品のうち、上記算出した閲覧予想時間以下または未満の想定閲覧時間が対応付けられた商品を想定閲覧商品として特定し、当該対象ユーザの履歴情報に含まれる商品と、当該特定された想定閲覧商品とに基づいて、当該対象ユーザへ提供する電子クーポンを生成する。

Description

本発明は、ユーザの履歴情報に基づいて情報を提供するシステム等の技術分野に関する。

従来、ユーザが情報を閲覧した閲覧履歴に基づいて当該ユーザに対して情報を提供するサービスがある。特許文献１には、システムが知られている。このようなシステムでは、特許文献１に記載されるように、協調フィルタリングやデータマイニングなどの手法によっては、利用者が行った消費行動に関する長期間のログといった履歴情報を用いることで、利用者の趣味趣向に合わせた商品情報の提示などを行うことができる。

特開２００５−０５６１２０号公報

ところで、例えば、ユーザに対して電子メール等で情報が提供された後、当該提供された情報を実際にユーザが確認するまでの間に、当該ユーザが別の情報を閲覧する場合がある。これは、ユーザの閲覧履歴に基づいて提供する情報を生成するタイミングと、当該ユーザが提供された情報を確認するタイミングとで時間差が生じるからである。このような場合、電子メール等で提供された情報は、上記別の情報の閲覧履歴が反映されていない。そのため、ユーザの閲覧履歴に基づいて当該ユーザに対して提供される情報が当該ユーザにとって有益な情報とならず（例えば、当該情報の訴求力が弱い）、無駄なトラフィックが生じる可能性がある。

そこで、本発明は、上記点に鑑みてなされたものであり、ユーザの閲覧履歴に基づいて提供する情報を生成するタイミングと、当該ユーザが提供された情報を確認するタイミングとで時間差が生じる場合にも、当該ユーザにとって有益な情報を提供し、無駄なトラフィックが軽減することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、情報の提供対象となるユーザを特定する対象ユーザ特定手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報から、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定する検索クエリ特定手段と、前記検索クエリ特定手段により特定された前記検索時刻から現在時刻までの経過時間と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出する閲覧予想時間算出手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザを含む複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて特定された情報要素毎の想定閲覧時間を示す想定閲覧情報であって、前記検索クエリ特定手段により特定された検索クエリに対応する前記想定閲覧情報に含まれる前記情報要素のうち、前記閲覧予想時間算出手段により算出された閲覧予想時間以下または未満の前記想定閲覧時間が対応付けられた情報要素を特定する情報要素特定手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報に含まれる情報要素と、前記情報要素特定手段により特定された情報要素とに基づいて、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザへ提供する情報を生成する生成手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、ユーザの閲覧履歴に基づいて提供する情報を生成するタイミングと、当該ユーザが提供された情報を確認するタイミングとで時間差が生じる場合にも、当該ユーザにとって有益な情報を提供し、無駄なトラフィックが軽減することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、複数のユーザそれぞれの履歴情報から、それぞれの前記情報要素の検索時刻及び当該検索時刻以降の閲覧時刻を前記ユーザ毎に特定する時刻特定手段と、前記時刻特定手段により特定された、前記情報要素毎且つ前記ユーザ毎の検索時刻と、前記情報要素毎且つ前記ユーザ毎の閲覧時刻とに基づいて、前記複数のユーザ全体としての前記情報要素毎の想定閲覧時間を算出する第１想定閲覧時間算出手段と、を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、複数のユーザの閲覧行動が反映された想定閲覧時間を得ることができる。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置において、前記第１想定閲覧時間算出手段は、前記時刻特定手段により特定された検索時刻から前記閲覧時刻までの経過時間を、前記情報要素毎、且つ前記ユーザ毎に算出し、当該算出した経過時間に基づいて、前記複数のユーザ全体としての前記情報要素毎の想定閲覧時間を算出するものであり、前記複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて前記情報要素の平均的な閲覧時間を決定し当該決定された閲覧時間を、前記想定閲覧時間算出手段により算出される経過時間の上限として設定する設定手段を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、経過時間の上限を設けることで、より適切な想定閲覧時間を得ることができる。

請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置において、複数のユーザを所定の分類条件に基づいて複数のセグメントに分類する分類手段と、前記分類手段により分類された複数のセグメント毎に当該セグメントに属する複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて前記情報要素毎の想定閲覧時間を算出する第２想定閲覧時間算出手段と、を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、分類されたセグメント毎に合った適切な想定閲覧時間を得ることができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記情報の提供対象となるユーザに対して情報を送信してから当該ユーザの端末より所定の返信があるまでの時間を、前記閲覧に至るまでの予想時間として特定する予想時間特定手段を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、ユーザ毎の行動の傾向に応じた予想時間を特定できるので、より正確な閲覧予想時間を算出することができる。

請求項６に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報に基づいて、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザによる前記情報要素に対するアクセス頻度が相対的に高い時間帯における時刻を特定し、現在時刻から当該特定した時刻までの時間を、前記閲覧に至るまでの予想時間として特定する予想時間特定手段を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、ユーザ毎の行動の傾向に応じた予想時間を特定できるので、より正確な閲覧予想時間を算出することができる。

請求項７に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、情報の提供対象となるユーザを特定するステップと、前記特定されたユーザの履歴情報から、前記特定されたユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定するステップと、前記特定された前記検索時刻から現在時刻までの経過時間と、前記特定されたユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出するステップと、前記特定されたユーザを含む複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて特定された情報要素毎の想定閲覧時間を示す想定閲覧情報であって、前記特定された検索クエリに対応する前記想定閲覧情報に含まれる前記情報要素のうち、前記算出された閲覧予想時間以下または未満の前記想定閲覧時間が対応付けられた情報要素を特定するステップと、前記特定されたユーザの履歴情報に含まれる情報要素と、前記特定された情報要素とに基づいて、前記特定されたユーザへ提供する情報を生成する生成ステップと、を含むことを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、コンピュータを、情報の提供対象となるユーザを特定する対象ユーザ特定手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報から、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定する検索クエリ特定手段と、前記検索クエリ特定手段により特定された前記検索時刻から現在時刻までの経過時間と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出する閲覧予想時間算出手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザを含む複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて特定された情報要素毎の想定閲覧時間を示す想定閲覧情報であって、前記検索クエリ特定手段により特定された検索クエリに対応する前記想定閲覧情報に含まれる前記情報要素のうち、前記閲覧予想時間算出手段により算出された閲覧予想時間以下または未満の前記想定閲覧時間が対応付けられた情報要素を特定する情報要素特定手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報に含まれる情報要素と、前記情報要素特定手段により特定された情報要素とに基づいて、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザへ提供する情報を生成する生成手段として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの閲覧履歴に基づいて提供する情報を生成するタイミングと、当該ユーザが提供された情報を確認するタイミングとで時間差が生じる場合にも、当該ユーザにとって有益な情報を提供し、無駄なトラフィックが軽減することができる。

本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成例を示す図である。 （Ａ）は、本実施形態に係る情報提供サーバＳＡの概要構成例を示すブロック図である。（Ｂ）は、システム制御部４における機能ブロックの一例を示す図である。 想定閲覧時間情報を利用することで対象ユーザの閲覧履歴に補完される一例を示す概念図である。 システム制御部４により実行される想定閲覧時間情報の生成処理の一例を示すフローチャートである。 システム制御部４により実行される電子クーポンの発行処理（Ｐｕｌｌ型）の一例を示すフローチャートである。 発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格と、比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格の一覧を示す図である。 （Ａ）は、発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格と、比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、価格、及びログフラグの一覧を示す図である。（Ｂ）は、発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格と、比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、価格、ログフラグ、及び想定ログフラグの一覧を示す図である。 想定閲覧商品特定処理の一例を示すフローチャートである。 比較対象商品の中で最も低い価格の比較対象商品との差額に応じた特典に相当するクーポン額の例を示す図である。 システム制御部４により実行される電子クーポンの発行処理（Ｐｕｓｈ型）の一例を示すフローチャートである。 （Ａ）は、発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格の一覧を示す図である。（Ｂ）は、比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格と、比較対象商品毎に特定された対象ユーザのユーザＩＤを示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、情報提供システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。

［１．情報提供システムの構成及び機能概要］
先ず、図１等を参照して、用いて本実施形態に係る情報提供システムＳの構成及び概要機能について説明する。図１は、本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成例を示す図である。図１に示すように、情報提供システムＳは、複数のメーカ端末ＭＴｌ（ｌ＝１，２，３・・・）、複数の店舗端末ＳＴｍ（ｍ＝１，２，３・・・）、複数のユーザ端末ＵＴｎ（ｎ＝１，２，３・・・）、及び情報提供サーバＳＡ等を含んで構成される。メーカ端末ＭＴｌ、店舗端末ＳＴｍ、ユーザ端末ＵＴｎ、及び情報提供サーバＳＡは、夫々、ネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網（基地局等を含む）、及びゲートウェイ等により構築される。

メーカ端末ＭＴｌは、それぞれ、商品を生産するメーカＭｌ（ｌ＝１，２，３・・・）により使用される端末装置である。店舗端末ＳＴｍは、商品を販売する店舗ＳＨｍ（ｍ＝１，２，３・・・）により使用される端末装置である。メーカと店舗は、それぞれ、商品を提供する提供主体の一例である。ユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、商品の購入を希望するユーザＵｎ（ｎ＝１，２，３・・・）により使用される端末装置である。メーカ端末ＭＴｌ、店舗端末ＳＴｍ、及びユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、操作・表示部、通信部、記憶部、及び制御部等を備える。操作・表示部は、例えば、人の指やペン等による操作（ユーザ操作）を受け付ける入力機能と、情報を表示画面に表示する表示機能を有するタッチパネルを備える。通信部は、ネットワークＮＷに接続して通信を行う機能を担う。記憶部は、オペレーティングシステム（ＯＳ），アプリケーションプログラム，Ｗｅｂブラウザプログラム等を記憶する。制御部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit），ＲＯＭ（Read Only Memory），及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を備え、ＯＳ上でアプリケーションプログラムやＷｅｂブラウザプログラム等を実行する。なお、メーカ端末ＭＴｌ、店舗端末ＳＴｍ、及びユーザ端末ＵＴｎには、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話機、携帯情報端末 (ＰＤＡ：Personal Digital Assistant)、携帯電話機と携帯情報端末を融合させた携帯端末（Smartphone）、又は携帯ゲーム機等が適用可能である。メーカ端末ＭＴｌ、店舗端末ＳＴｍ、及びユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、通信部及びネットワークＮＷを介して情報提供サーバＳＡにアクセスし、情報提供サーバＳＡと通信可能になっている。メーカ端末ＭＴｌ、店舗端末ＳＴｍ、及びユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、例えば、情報提供サーバＳＡへの要求により当該情報提供サーバＳＡから送信された例えばＷｅｂページをＷｅｂブラウザのウインドウに表示する。

情報提供サーバＳＡは、本発明の情報処理装置の一例であり、例えばショッピングサイト、及びオークションサイト等のＷｅｂサイトを提供するサーバである。図２（Ａ）は、本実施形態に係る情報提供サーバＳＡの概要構成例を示すブロック図である。図２（Ａ）に示すように、情報提供サーバＳＡは、通信部１、記憶部２、入出力インターフェース部３、及びシステム制御部４等を備える。システム制御部４と入出力インターフェース部３とは、システムバス５を介して接続される。入出力インターフェース部３は、通信部１及び記憶部２とシステム制御部４との間のインターフェース処理を行うようになっている。通信部１は、ネットワークＮＷに接続して通信を行う機能を担う。記憶部２は、例えば、ハードディスクドライブ等からなり、オペレーティングシステム（ＯＳ），サーバプログラム（本発明の情報処理プログラムを含む）等を記憶する。なお、サーバプログラムは、所定のサーバから情報提供サーバＳＡにダウンロードされる。或いは、サーバプログラムは、ＣＤ、ＤＶＤなどの記録媒体に記録（コンピュータにより読み取り可能に記録）されており、当該記録媒体から読み込まれて記憶部２に記憶されるようにしてもよい。また、記憶部２には、例えばＷｅｂページを構成する電子データ等が記憶される。更に、記憶部２には、メーカ情報データベース（ＤＢ）２１、店舗情報データベース（ＤＢ）２２、ユーザ情報データベース（ＤＢ）２３、商品情報データベース（ＤＢ）２４、関連商品データベース（ＤＢ）２５、想定閲覧情報データベース（ＤＢ）２６、及びクーポン情報データベース（ＤＢ）２７等が構築される。

メーカ情報データベース２１は、本情報提供システムＳの利用会員となったメーカＭｌに関する情報を管理するデータベースである。メーカ情報データベース２１には、例えば、メーカＭｌのメーカＩＤ、パスワード、メーカコード、及びメーカ商品情報等がメーカＭｌ毎に対応付けられて登録されている。メーカＩＤは、メーカＭｌ毎に固有の識別情報である。メーカＩＤ及びパスワードは、メーカＭｌがシステムにログインするために必要な認証情報である。メーカコードは、メーカＭｌ毎に固有のコードであり、例えば店舗ＳＨｍやサイト運営者等の第三者がメーカＭｌを区別するために用いられる。メーカ商品情報には、例えば、メーカＭｌにより生産される商品の共通商品コード、当該商品の在庫数、当該商品の広告予算額、当該商品の売上目標額、及び当該商品の売上実績（売上額）等が含まれる。共通商品コードは、商品毎に固有のコード（例えば、商品の型式、または当該型式に応じて固有の商品番号）であり、複数の店舗ＳＨｍ間で共通するコード（店舗を跨いで通用するコード）である（例えば、商品仕様及びメーカ価格（定価）が同一の商品には、同一の共通商品コードが付与される）。メーカ商品情報は、例えば、情報提供サーバＳＡにアクセスしたメーカ端末ＭＴｌからの登録要求に応じて登録される。メーカ商品情報に含まれる商品の在庫数、及び商品の売上実績は、例えば、商品取引が成立（つまり、商品の販売が完了）する度または所定時間間隔で更新される。なお、１つのメーカＭｌで、商品仕様（型式）が異なる複数種類の商品を生産して提供する場合、メーカ情報データベース２１には、複数種類の商品のメーカ商品情報が登録されることになる。

次に、店舗情報データベース２２は、本情報提供システムＳの利用会員となった店舗ＳＨｍに関する情報を管理するデータベースである。店舗情報データベース２２には、例えば、店舗ＳＨｍの店舗ＩＤ、パスワード、店舗コード、及び店舗商品情報が店舗ＳＨｍ毎に対応付けられて登録されている。店舗ＩＤは、店舗ＳＨｍ毎に固有の識別情報である。店舗ＩＤ及びパスワードは、店舗ＳＨｍがシステムにログインするために必要な認証情報である。店舗コードは、店舗ＳＨｍ毎に固有のコードであり、例えばメーカＭｌやサイト運営者等の第三者が店舗ＳＨｍを区別するために用いられる。店舗商品情報には、例えば、店舗ＳＨｍにより販売される商品の店舗商品コード、当該商品の共通商品コード、当該商品の在庫数、当該商品の広告予算額、当該商品の売上目標額、及び当該商品の売上実績（売上額）等が含まれる。店舗商品コードは、例えば各店舗ＳＨｍにより同一仕様（同一型式）の商品に付与される商品識別情報であり、当該システムＳにおいて重複しないコードである。また、同一仕様の商品であっても、販売する店舗ＳＨｍが異なれば、店舗商品コードは異なることになる。例えば、メーカＭ１により生産された同一仕様の一眼レフカメラ（型式：Ｃ−１２３）という商品であっても、販売する店舗ＳＨｍが異なれば店舗商品コードが異なり、当該商品の価格も店舗ＳＨｍが個別により設定するので様々である。店舗商品情報は、例えば、情報提供サーバＳＡにアクセスした店舗端末ＳＴｍからの登録要求に応じて登録される。店舗商品情報に含まれる商品の在庫数、及び商品の売上実績は、例えば、商品の取引が成立（つまり、商品の販売が完了）する度または所定時間間隔で更新される。なお、１つの店舗ＳＨｍで、商品仕様が異なる複数種類の商品を販売（提供）する場合、店舗情報データベース２２には、複数種類の商品の店舗商品情報が登録されることになる。

次に、ユーザ情報データベース２３は、本情報提供システムＳの利用会員となったユーザＵｎに関する情報を管理するデータベースである。ユーザ情報データベース２３には、例えば、会員となったユーザＵｎのユーザＩＤ、パスワード、ユーザランク、性別、年齢、興味のある商品カテゴリ、電子メールアドレス、検索履歴、閲覧履歴、ブックマーク登録履歴、及び購入履歴等がユーザＵｎ毎に対応付けられて登録されている。なお、検索履歴、閲覧履歴、ブックマーク登録履歴、及び購入履歴は、ユーザＵｎの行動（操作）履歴を示す履歴情報の一例である。ユーザＵｎの履歴情報は、ユーザ情報データベース２３とは別に設けられた履歴情報データベースに、ユーザＵｎ毎のユーザＩＤに対応付けられて登録されてもよい。ユーザＩＤは、ユーザＵｎ毎に固有の識別情報である。ユーザＩＤ及びパスワードは、ユーザＵｎがシステムにログインするために必要な認証情報である。ユーザランクは、会員としてのランクを示し、例えば、シルバー会員、ゴールド会員、プラチナ会員、ダイヤモンド会員の順にランクが高くなる。高いランクになるほど、ユーザＵｎにとってお得な特典が受けられる。このようなユーザランクは、ユーザＵｎの商品の購入実績やアンケート回答実績等によって上がる（ランクアップする）ようになっている。商品カテゴリは、商品を区分するためものであり、大別すると、例えば、家電、食品、ファッション、インテリア、書籍等に区分される。また、家電は、さらに、例えば、テレビ、オーディオ、パソコン、カメラ等に区分され、カメラは、さらに、例えば、一眼レフカメラ、コンパクトカメラ等に区分される。このような商品カテゴリのうち、ユーザＵｎに興味のある商品カテゴリは、例えば、情報提供サーバＳＡにアクセスしたユーザ端末ＵＴｎからの登録要求に応じて登録される。また、ユーザＵｎに興味のある商品カテゴリは、当該ユーザＵｎの検索履歴、閲覧履歴、ブックマーク登録履歴、及び購入履歴に基づいて特定され適宜のタイミングで更新される。なお、情報提供サーバＳＡは、ユーザＵｎの性別、年齢、及び興味のある商品カテゴリの少なくとも何れか一つをユーザＵｎの分類条件として、複数のユーザＵｎを複数のユーザ層（セグメント）に分類することができる。ユーザ層（セグメント）の例として、“２０代の女性” “３０代の女性”、“２０代の男性” “３０代の男性” 、“カメラ好き男性”、“オーディオ好き男性”、“アクセサリ好き女性”、“香水好き女性”などがある。

検索履歴には、検索時刻、検索クエリ、セッションＩＤ、及び検索結果等が対応付けられて含まれる。検索時刻とは、例えば、情報提供サーバＳＡにより検索クエリが受信された時刻、または情報提供サーバＳＡにより検索が実行された時刻である。検索時刻は、検索日＋時刻で表されてもよいし、検索月日＋時刻で表されてもよいし、検索年月日＋時刻で表されてもよい（後述する閲覧時刻、ブックマーク登録時刻、購入時刻、及び電子クーポンの発行時刻についても同様）。検索クエリは、１または複数のワード（絞りこみ条件）から構成される。１または複数のワード（絞りこみ条件）や数値は、例えばユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザにより表示されたＷｅｂページ上のワード入力欄に入力されるか、或いは商品カテゴリの一覧から指定（クリックまたはタップ）されることで検索クエリとして情報提供サーバＳＡにより取得される。検索結果には、検索クエリに基づく検索によりヒットした商品（つまり、検索クエリ（例えば、“一眼レフ＆カメラ”）を満たす商品）の共通商品コード、当該商品の店舗商品コード、当該商品の生産元のメーカコード、当該商品の販売元の店舗コード、当該商品が属する商品カテゴリ等が含まれる。検索クエリに基づく検索により商品がヒットしなかった場合、検索結果にはヒットしなかったことを示す情報（ＮＵＬＬ）が含まれる。なお、検索履歴は、例えば、ユーザ端末ＵＴｎからの検索クエリを含む検索要求毎に区別されるレコードから構成され、１レコードで検索回数が１回となる。また、同一の検索クエリが、異なるレコードに含まれる場合もある（例えば、ユーザＵｎが異なる日に同じ検索クエリで検索した場合）、同一の検索クエリをまとめて１つの検索クエリとしてカウントされる。また、同一の検索クエリだけでなく、類似または関連する検索クエリをまとめて１つの検索クエリとしてカウントされてもよい。例えば、“一眼レフ＆カメラ”（ここで、“＆”は、通常、スペース（空白）で指定される）という検索クエリと、“デジタル一眼レフカメラ”という検索クエリと、“一眼レフ＆カメラ”という検索クエリと、“デジタルカメラ＆レフ”という検索クエリとは、類似または関連する検索クエリとして処理されることで、これらの検索クエリが４つのレコードに分けられていても、１つの検索クエリとしてカウントされる。なお、類似または関連する検索クエリの範囲は、例えば商品カテゴリに基づき、サイト運営者側で任意に決められる。

情報提供サーバＳＡは、検索履歴に基づき、例えばユーザＵｎにより商品が検索された検索時間や検索頻度等を特定する。検索時間は、例えば、１セッションにおける複数のレコード（つまり、同一のセッションＩＤを含む連続する複数のレコード）において、最初のレコードに含まれる検索時刻から最後のレコードに含まれる検索時刻までの時間である。検索頻度は、所定期間（例えば、過去１週間）内における上記検索回数である。また、情報提供サーバＳＡは、検索履歴に基づき、例えばユーザＵｎが商品について重視する項目（以下、「ユーザＵｎの重視項目」という）を特定する。ユーザＵｎの重視項目は、例えば検索クエリに含まれるワードや数値から特定可能される。例えば、ユーザＵｎの検索クエリに商品の価格を示す数値が含まれる割合（例えば、当該ユーザＵｎの検索クエリの総数に対する割合）が相対的に高ければ、ユーザＵｎの重視項目は商品の価格になる。また、例えば、検索クエリに商品の仕様を示すワードが含まれる割合が相対的に高ければ、ユーザＵｎの重視項目は商品の仕様になる。なお、情報提供サーバＳＡは、ユーザＵｎの検索時間、または重視項目をユーザＵｎの分類条件として、複数のユーザＵｎを複数のユーザ層（セグメント）に分類することができる。これによって、複数のユーザＵｎをタイプ別または傾向別に分類できる。この場合のユーザ層（セグメント）の例として、“検索時間が短い（例えば、１分未満）”、“検索時間が普通（例えば、１分以上１０分未満）”、“検索時間が長い（例えば、１０分以上）”、“価格重視”、“仕様重視”などがある。

閲覧履歴には、閲覧時刻、閲覧時間（長さ）、閲覧された商品の共通商品コード、当該商品の店舗商品コード、当該商品の生産元のメーカコード、当該商品の販売元の店舗コード、当該商品が属する商品カテゴリ、閲覧箇所情報、セッション開始時刻、及びセッション終了時刻等が含まれる。閲覧時刻とは、例えば、商品の詳細情報を表すＷｅｂページがユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザのウインドウ上に表示された時刻（表示開始時刻または表示開始時刻から数秒後の時刻）である。商品の詳細情報を表すＷｅｂページは、例えば、ユーザＵｎの検索クエリにより検索された検索結果（つまり、商品一覧）を表すＷｅｂページ上で、当該ユーザＵｎが閲覧操作により所望の商品を選択することで、情報提供サーバＳＡから取得されてＷｅｂブラウザのウインドウ上に表示される。閲覧時間は、例えば、閲覧された商品のレコードにおけるセッション開始時刻からセッション終了時刻までの時間である。また、閲覧箇所情報は、例えばＷｅｂページの表示中に、ユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザから情報提供サーバＳＡへ適宜のタイミングで送信される。閲覧箇所情報は、Ｗｅｂページ上における座標で示されてもよいし、画像またはテキストの別で示されてもよい。例えば、Ｗｅｂページ上に配置された画像が所定時間以上継続して表示された場合、画像を示す閲覧箇所情報が閲覧履歴に含まれることになる。なお、閲覧履歴は、例えば、ユーザ端末ＵＴｎからの閲覧要求毎に区別されるレコードから構成され、１レコードで閲覧回数が１回となる。情報提供サーバＳＡは、ユーザＵｎの閲覧時間、または閲覧箇所情報をユーザＵｎの分類条件として、複数のユーザＵｎを複数のユーザ層（セグメント）に分類することができる。これによっても、複数のユーザＵｎをタイプ別または傾向別に分類できる。この場合のユーザ層（セグメント）の例として、“閲覧時間が短い（例えば、３分未満）”、“閲覧時間が普通（例えば、３分以上１５分未満）”、“閲覧時間が長い（例えば、１５分以上）”、“画像重視”、“テキスト重視”などがある。

ブックマーク登録履歴には、ブックマーク登録時刻、ブックマーク登録された商品（例えばユーザＵｎのブックマーク登録操作により登録された商品）の共通商品コード、当該商品の店舗商品コード、当該商品の生産元のメーカコード、当該商品の販売元の店舗コード、及び当該商品が属する商品カテゴリ等が含まれる。購入履歴には、購入時刻、購入額、購入された商品の共通商品コード、当該商品の店舗商品コード、当該商品の生産元のメーカコード、当該商品の販売元の店舗コード、及び当該商品が属する商品カテゴリ等が含まれる。なお、購入履歴は、例えば、ユーザ端末ＵＴｎからの購入要求毎に区別されるレコードから構成され、１レコードで購入回数が１回となる。

次に、商品情報データベース２４は、店舗ＳＨｍから取引対象として出品された商品（アイテム）に関する情報を管理するデータベースである。商品情報データベース２４には、例えば、店舗ＳＨｍから取引対象として出品された商品の共通商品コード、当該商品の店舗商品コード、当該商品の生産元のメーカコード、当該商品の販売元の店舗コード、当該商品の名称、当該商品の価格、当該商品の仕様、当該商品が属する商品カテゴリ、当該商品の在庫数（出品した店舗ＳＨｍにおける当該商品の在庫数）、及びクーポン発行フラグ等が商品毎に対応付けられて登録されている。ここで、クーポン発行フラグは、電子クーポン（ユーザへ提供する情報の一例）の発行対象とする否かを示す。例えば、後述する電子クーポンの発行処理（Ｐｕｓｈ型）において用いられる。商品情報データベース２４は、店舗商品コードに対応付けられて商品の被検索回数、被閲覧回数、被ブックマーク登録数、及び被購入数が、店舗毎ＳＨｍまたはメーカＭｌ毎に区別されて登録されてもよい。関連商品データベース２５には、例えば、互いに関連する商品の共通商品コードが、互いに関連する商品のグループ毎に対応付けられて登録される。なお、関連する商品の範囲は、例えば商品カテゴリに基づき、サイト運営者側で任意に決められる。

次に、想定閲覧情報データベース２６は、複数のユーザＵｎそれぞれの履歴情報に基づいて特定された、商品（情報要素の一例）毎の想定閲覧時間を示す想定閲覧情報（以下、「想定閲覧時間情報」という）を管理するデータベースである。ここで、想定閲覧時間情報は、複数に区別された検索クエリ毎に生成され、検索クエリ毎に対応付けられて登録される。検索クエリ毎とは、“一眼レフ＆カメラ”という１つの検索クエリ毎であってもよいし、上述したように類似または関連する複数の検索クエリをまとめた検索クエリ群毎であってもよい。それぞれの想定閲覧時間情報には、例えば、商品の店舗商品コードと想定閲覧時間とが商品毎（本実施形態では、店舗商品コード毎）に対応付けられて含まれる。想定閲覧時間は、例えば、複数のユーザＵｎそれぞれの検索時刻から閲覧時刻までの経過時間（言い換えれば、検索から閲覧までに要した時間）の平均値（または標準偏差値）である。このような想定閲覧情報データベース２６により、情報の提供対象（例えば、電子クーポンの発行対象）となるユーザＵｎの履歴情報に含まれない商品であっても、ユーザＵｎが閲覧したであろう商品として特定して利用することができる。

次に、クーポン情報データベース２７は、生成及び発行された電子クーポンの管理情報を管理するデータベースである。クーポン情報データベース２７には、生成及び発行された電子クーポンのクーポンＩＤ、発行対象となった商品の共通商品コード、当該商品の店舗商品コード、当該商品の生産元のメーカコード、当該商品の販売元の店舗コード、発行対象となったユーザのユーザＩＤ、電子クーポンの発行時刻、電子クーポンの特典（クーポン額）、電子クーポンの有効期間、及び電子クーポンの利用有無等の管理情報が電子クーポン毎に対応付けられて登録されている。クーポンＩＤは、発行された電子クーポン毎に固有の識別情報である。

コンピュータとしてのシステム制御部４は、ＣＰＵ４１（プロセッサ），ＲＯＭ４２，及びＲＡＭ４３等を備え、ＯＳ上でサーバプログラム等を実行する。図２（Ｂ）は、システム制御部４における機能ブロックの一例を示す図である。システム制御部４（システム制御部４内のプロセッサ）は、サーバプログラム等の実行により、図２（Ｂ）に示すように、対象ユーザ特定部４１ａ、発行対象商品特定部４１ｂ、比較対象商品特定部４１ｃ、履歴情報取得部４１ｄ、想定閲覧情報生成部４１ｅ、想定閲覧情報取得部４１ｆ、想定閲覧商品特定部４１ｇ、特典決定部４１ｈ、及びクーポン発行部４１ｉ等として機能する。なお、対象ユーザ特定部４１ａは、対象ユーザ特定手段の一例である。履歴情報取得部４１ｄは、検索クエリ特定手段の一例である。想定閲覧情報生成部４１ｅは、時刻特定手段、第１想定閲覧時間算出手段、設定手段、分類手段、及び第２想定閲覧時間算出手段の一例である。想定閲覧商品特定部４１ｇ、予想時間特定手段、閲覧予想時間算出手段、及び情報要素特定手段の一例である。クーポン発行部４１ｉは、生成手段の一例である。

対象ユーザ特定部４１ａは、例えばユーザ情報データベース２３に登録（つまり、ユーザＩＤが登録）されたユーザＵｎの中から、電子クーポンの発行対象（情報の提供対象の一例）となるユーザＵｎ（以下、「対象ユーザ」という）を特定（例えば、当該ユーザのユーザＩＤを特定）する。

発行対象商品特定部４１ｂは、例えば商品情報データベース２４に登録（つまり、商品ＩＤが登録）された商品の中から、電子クーポンの発行対象となる商品（以下、「発行対象商品」という）を１または複数特定（例えば、当該商品の共通商品コード及び店舗商品コードを特定）する。

比較対象商品特定部４１ｃは、例えば商品情報データベース２４に登録された商品の中から、発行対象商品特定部４１ｂにより特定された発行対象商品と比較対象となる商品（以下、「比較対象商品」という）を１または複数特定（例えば、当該商品の共通商品コード及び店舗商品コードを特定）する。なお、発行対象商品が複数特定された場合、発行対象商品毎に比較対象商品が特定される。比較対象商品特定部４１ｃは、例えば、共通商品コードが発行対象商品と同一の商品であって店舗商品コードが発行対象商品と異なる商品を、比較対象商品として特定する。このような商品は、発行対象商品を販売する店舗以外の他の店舗ＳＨｍが販売する商品である。また、比較対象商品特定部４１ｃは、共通商品コードが発行対象商品と関連する商品であって店舗商品コードが発行対象商品と異なる商品を、比較対象商品として特定してもよい。このような商品も、発行対象商品を販売する店舗以外の他の店舗ＳＨｍが販売する商品である。共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品は、発行対象商品との間で販売を競い合う競合商品ということができる。なお、共通商品コードが発行対象商品と関連する商品は、関連商品データベース２５から特定できる。

また、比較対象商品特定部４１ｃは、共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品であって店舗商品コードが発行対象商品と異なる商品で、且つ、上記対象ユーザの履歴情報から特定された商品を比較対象商品として特定するとよい。ここで、履歴情報取得部４１ｄは、対象ユーザの履歴情報（つまり、対象ユーザのユーザＩＤに対応付けられた履歴情報）を、ユーザ情報データベース２３から取得する。そして、履歴情報取得部４１ｄは、例えば、取得した履歴情報に含まれる検索履歴、閲覧履歴、またはブックマーク登録履歴から、対象ユーザにより検索、閲覧、またはブックマーク登録された商品を特定する。そして、比較対象商品特定部４１ｃは、共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品の中で、履歴情報から特定された商品を比較対象商品として特定する。このような商品は対象ユーザにより関心（または興味）がある商品である可能性が高いため、このような商品を比較対象商品とすることで、特典決定部４１ｈにより適切な特典を決定することが可能となる。なお、比較対象商品特定部４１ｃは、共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品の中で、上記対象ユーザの履歴情報から特定された商品のうち、当該履歴情報（つまり、検索履歴または閲覧履歴）から特定される検索回数または閲覧回数が所定回数（閾値）以上の商品を比較対象商品として特定してもよい。これは、検索回数または閲覧回数が多いほど対象ユーザによる関心度（または興味度）が高い商品であるため、このような商品を比較対象商品とすることで、より一層、適切な特典を決定することが可能となる。

また、比較対象商品特定部４１ｃは、共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品の中で、発行対象商品の検索時刻（または閲覧時刻）と、共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品の検索時刻（または閲覧時刻）とを比較し、当該時刻間（検索時刻間または閲覧時刻間）の時間差が所定差（閾値：例えば、３０分程度）未満（または以下）である商品（つまり、共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品）を、比較対象商品として特定すれば、より効果的である。このような商品は、発行対象商品の検索時期または閲覧時期と同時期に検索または閲覧されていたと可能性が高いので、このような商品を比較対象商品とすることで、より一層、適切な特典を決定することが可能となる。なお、発行対象商品の検索時刻及び閲覧時刻と、共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品の検索時刻及び閲覧時刻とは、それぞれ、履歴情報取得部４１ｄにより取得された対象ユーザの履歴情報から特定される。

以上のように、対象ユーザの履歴情報を用いれば、より適切な比較対象商品を特定することができるが、対象ユーザの全ての履歴情報を取得することが困難な場合がある。例えば、仮に、対象ユーザの履歴情報に基づき比較対象商品が特定され、これに従って後述するように、クーポン発行部４１ｉにより発行された電子クーポンが対象ユーザに提供された後、当該対象ユーザが当該提供された電子クーポンを実際に確認するまでの間に、当該対象ユーザが別の商品を閲覧する場合がある。これは、対象ユーザの履歴情報に基づいて電子クーポンを発行（生成）するタイミングと、当該対象ユーザが提供された電子クーポンを確認するタイミングとで時間差が生じるからである。このような場合、対象ユーザの履歴情報に基づく比較対象商品の特定には、上記別の商品の閲覧履歴が反映されていない。このため、対象ユーザの履歴情報を用いたとしても、より適切な比較対象商品を特定することが困難なことが予想される。また、例えば、対象ユーザが複数種類のユーザ端末ＳＴｍ（例えば、パーソナルコンピュータ（デスクトップ）、携帯端末）、複数種類のＷｅｂブラウザプログラム、または複数のＷｅｂサイトを利用している場合、それらの履歴情報を一つに集約することが困難となる。また、対象ユーザが同一のＷｅｂサイトを利用する場合であっても、ログインしていない状態で利用する場合、当該対象ユーザの全ての履歴情報を取得することが困難となる。このような場合、対象ユーザの履歴情報を用いたとしても、より適切な比較対象商品を特定することが困難なことが予想される。

そこで、本実施形態では、想定閲覧情報データベース２６に登録された想定閲覧時間情報を利用することで、対象ユーザの履歴情報に含まれない商品が、対象ユーザにより閲覧されたであろう商品として特定され、特定された商品が当該対象ユーザの閲覧履歴に補完される。なお、想定閲覧時間情報は、想定閲覧情報生成部４１ｅに生成され、想定閲覧情報データベース２６に登録される。

ここで、図３を参照して、想定閲覧時間情報を利用することで特定された商品が対象ユーザの閲覧履歴に補完される方法について説明する。図３は、想定閲覧時間情報を利用することで対象ユーザの閲覧履歴に補完される一例を示す概念図である。この場合、想定閲覧情報取得部４１ｆは、対象ユーザの履歴情報に含まれる検索履歴から、対象ユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定する。次に、想定閲覧情報取得部４１ｆは、対象ユーザの検索履歴から特定された検索クエリに対応する想定閲覧時間情報を、想定閲覧情報データベース２６から取得する。例えば、対象ユーザの検索履歴から特定された検索クエリと一致する検索クエリが対応付けられた想定閲覧時間情報が取得される。或いは、対象ユーザの検索履歴から特定された検索クエリを含む検索クエリ群が対応付けられた想定閲覧時間情報が取得される。図３の例では、対象ユーザの検索履歴から特定された検索クエリ“一眼レフ＆カメラ”を含む検索クエリ群が対応付けられた想定閲覧時間情報が取得されている。

次に、想定閲覧商品特定部４１ｇは、対象ユーザの検索履歴から特定された検索時刻から現在時刻（つまり、当該処理の時刻）までの経過時間と、対象ユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間（図３の例では、３２分）を算出する。そして、想定閲覧商品特定部４１ｇは、想定閲覧情報取得部４１ｆにより取得された想定閲覧時間情報に含まれる商品のうち、上記算出した閲覧予想時間未満（または以下）の想定閲覧時間（つまり、閲覧予想時間＞or≧想定閲覧時間）が対応付けられた商品を特定する。こうして特定された商品（図３の例では、店舗商品コードがItem002からItem062までの商品）のうち、対象ユーザの履歴情報（つまり、閲覧履歴）に含まれない商品（図３の例では、店舗商品コードがItem022,Item242,Item082である商品）を想定閲覧商品（補完商品）という。想定閲覧商品特定部４１ｇは、上記特定した想定閲覧商品を、対象ユーザの閲覧履歴に補完することで、図３に示すように補完閲覧履歴を生成する。

そして、比較対象商品特定部４１ｃは、共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品であって店舗商品コードが発行対象商品と異なる商品で、且つ、想定閲覧商品特定部４１ｆにより特定された想定閲覧商品を、比較対象商品として特定する。これにより、対象ユーザの履歴情報に基づいて電子クーポンを発行するタイミングと、当該対象ユーザが提供された電子クーポンを確認するタイミングとで時間差が生じる場合や、対象ユーザの全ての履歴情報を取得することが困難な場合であっても、より適切な比較対象商品を特定することができ、より一層、適切な特典を決定することが可能となる。

次に、特典決定部４１ｈは、発行対象商品特定部４１ｂにより特定された発行対象商品の価格と、比較対象商品特定部４１ｃにより特定された比較対象商品の価格との差額に応じた特典（例えば、所定額値引きや、商品の価格から所定割合値引き）を決定する。例えば、発行対象商品の価格が比較対象商品の価格より大きい場合に、発行対象商品の価格から比較対象商品の価格を引いた差額が、当該特典に相当するクーポン額として決定される。つまり、この場合、価格の差額＝クーポン額となり、発行対象商品は、価格面において比較対象商品（例えば、競合商品）に対抗することができる。また、特典決定部４１ｈは、差額に所定額加算した額をクーポン額として決定してもよい。この場合、例えば、差額が￥１,０００であるとき、クーポン額が￥１,２００に決定（つまり、クーポン額を増額）される。なお、クーポン額の原資（言い換えれば、予算額）は、例えば、店舗ＳＨｍ、メーカＭｌ、サイト運営者や広告主により提供される。

次に、クーポン発行部４１ｉは、特典決定部４１ｈにより決定された特典に相当するクーポン額を示す電子クーポン（クーポンデータ）を生成する。つまり、対象ユーザ特定部４１ａにより特定された対象ユーザの履歴情報に含まれる商品と、想定閲覧商品特定部４１ｇにより特定された商品とに基づいて、対象ユーザへ提供する電子クーポンを生成する。そして、クーポン発行部４１ｉは、生成した電子クーポンを対象ユーザ特定部４１ａにより特定された対象ユーザに対して発行する。電子クーポンの発行では、例えば、生成された電子クーポンに対するクーポンＩＤの割り当て、当該電子クーポンの管理情報の登録（クーポン情報データベース２７への登録）、及び対象ユーザに対する当該電子クーポンの提供が行われる。ここで、電子クーポンの管理情報には、クーポンＩＤ、発行対象商品の共通商品コード、発行対象商品の店舗商品コード、発行対象商品の生産元のメーカコード、発行対象商品の販売元の店舗コード、対象ユーザのユーザＩＤ、発行時刻、特典（クーポン額）、有効期間等が含まれる。

［２．情報提供システムＳの動作］
次に、本実施形態に係る情報提供システムＳの動作について説明する。

（２−１．想定閲覧時間情報の生成処理）
先ず、図４を参照して、情報提供サーバＳＡのシステム制御部４（想定閲覧情報生成部４１ｅ）により実行される想定閲覧時間情報の生成処理について説明する。図４は、システム制御部４により実行される想定閲覧時間情報の生成処理の一例を示すフローチャートである。図４に示す処理は、例えば所定期間（例えば、２４時間）毎にタイマーにより設定された時刻が到来すると開始される。図４に示す処理が開始されると、システム制御部４は、複数のユーザＵｎ（例えば、全てのユーザＵｎ）それぞれの履歴情報をユーザ情報データベース２３から取得する（ステップＳ１）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ１で取得したそれぞれの履歴情報から検索クエリをユーザ（つまり、ユーザＩＤ）毎に特定する（ステップＳ２）。

次いで、システム制御部４は、ステップＳ２で特定された検索クエリのうち、１つの検索クエリ（または１つの検索クエリ群）を選定する（ステップＳ３）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ３で選定した検索クエリ（または検索クエリ群に含まれる何れかの検索クエリ）に基づく検索によりヒットした商品（以下、「検索クエリ（または検索クエリ群）に紐付く商品」という）を、上記取得された履歴情報からユーザ毎に特定（例えば店舗商品コードで特定）する（ステップＳ４）。

次いで、システム制御部４は、ステップＳ４で特定された商品（例えば店舗商品コード）の検索時刻、及び当該商品の閲覧時刻（当該検索時刻以降の閲覧時刻）を、上記取得された履歴情報から商品毎、且つユーザ毎に特定する（ステップＳ５）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ５で特定された検索時刻から閲覧時刻までの経過時間（つまり、検索から閲覧までに要した時間）を、商品毎、且つユーザ毎に算出（カウント）する（ステップＳ６）。

ここで、システム制御部４は、上記取得された履歴情報に基づいて、それぞれの商品の平均的な閲覧時間を決定（例えば、複数の閲覧時間を平均して決定）、当該決定した閲覧時間（例えば、Ｗｅｂブラウザにより商品の詳細情報を見ている時間）を、カウントする経過時間の上限（例えば、３０分）として設定するとよい。例えば、検索クエリに対応付けられた検索時刻が１１時００分であり、当該検索クエリに紐付く商品（Item001）の閲覧時刻が１１時１０分であり、商品（Item002）の閲覧時刻が１１時２０分であり、商品（Item003）の閲覧時刻が１６時１０分であるとすると、商品（item001）と商品（item002）の経過時間がそれぞれ１０分と２０分であるのに対して、商品（item003）の経過時間が５時間となり、これは商品の平均的な閲覧時間である３０分と比べて不自然に長く、経過時間のデータとしては信用性が低くなるため、カウントする経過時間の上限を設けることで、より適切な想定閲覧時間を得ることができる。

なお、カウントする経過時間の上限は、ユーザ毎またはユーザ層（セグメント）毎に設定されるとよい（例えば、ユーザ毎またはユーザ層毎に平均的な閲覧時間が異なる）。また、例えば、カウントする経過時間の上限は、時間帯毎に設定されてもよい。例えば、２０時から２時までの時間帯（例えばユーザが習慣的にアクセスする時間帯）にはカウントする経過時間の上限が２時間に設定され、その他の時間帯にはカウントする経過時間の上限が３０分に設定される。また、例えば、カウントする経過時間の上限は、ユーザ端末の種類（例えば、パーソナルコンピュータ（デスクトップ）、携帯端末）毎に設定されてもよい。例えば、パーソナルコンピュータにはカウントする経過時間の上限が２時間に設定され、携帯端末にはカウントする経過時間の上限が３０分に設定される。この場合、ユーザ端末の種類が検索時又は閲覧時に取得（例えばクッキーから取得）され履歴情報中に登録される。

また、ステップＳ６で算出された経過時間が所定時間（閾値：例えば１０秒）未満（または以下）の商品は、ノイズとして除外されてもよく、この場合、当該商品に対応する経過時間は、以下のステップＳ７での想定閲覧時間の算出演算から除外される。

次いで、システム制御部４は、ステップＳ６でユーザ毎に算出された経過時間に基づいて、複数のユーザ全体としての想定閲覧時間を商品毎に算出する（ステップＳ７）。つまり、システム制御部４は、商品毎且つユーザ毎の検索時刻と、当該商品毎且つ当該ユーザ毎の閲覧時刻とに基づいて、複数のユーザ全体としての商品毎の経過時間を想定閲覧時間として算出する。これにより、複数のユーザの閲覧行動が反映された想定閲覧時間を得ることができる。例えば、ステップＳ６で算出されたユーザ毎の経過時間の平均値または標準偏差値が複数のユーザ全体としての想定閲覧時間として商品毎に算出される。

次いで、システム制御部４は、ステップＳ７で商品毎に算出した想定閲覧時間と、それぞれの商品の店舗商品コードとを対応付けた想定閲覧時間情報を生成する（ステップＳ８）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ８で生成した想定閲覧時間情報を、上記ステップＳ３で選定された検索クエリ（または検索クエリ群）に対応付けて想定閲覧情報データベース２６に登録する（ステップＳ９）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ２で特定された検索クエリのうち、ステップＳ３でまだ選定されていない検索クエリがあるか否かを判定する（ステップＳ１０）。システム制御部４は、まだ選定されていない検索クエリがあると判定した場合（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、ステップＳ３に戻り、他の検索クエリに対して上記と同様の処理を行う。一方、システム制御部４は、選定されていない検索クエリがないと判定した場合（ステップＳ１０：ＮＯ）、図４に示す処理を終了する。

なお、システム制御部４は、図４に示す処理の開始後、ステップＳ１の処理を行う前に、複数のユーザを所定の分類条件（例えば、上述した検索時間（短い、普通、長い）、または重視項目（画像重視、テキスト重視）など）に基づいて複数のユーザ層（セグメント）に分類し、分類されたユーザ層毎に、当該ユーザ層に属する複数のユーザそれぞれの履歴情報をステップＳ１で取得してもよい。この場合、システム制御部４は、分類されたユーザ層毎にステップＳ２以降の処理を行うことで、分類されたユーザ層毎に想定閲覧時間を算出して想定閲覧時間情報を生成する。これにより、分類されたユーザ層毎に合った適切な想定閲覧時間を用いて想定閲覧時間情報を生成することができる。ることができる。こうして生成された想定閲覧時間情報は、検索クエリ（または検索クエリ群）及びユーザ層に対応付けられて想定閲覧情報データベース２６に登録される。

（２−２．電子クーポンの発行処理（Ｐｕｌｌ型））
次に、図５を参照して、情報提供サーバＳＡのシステム制御部４により実行される電子クーポンの発行処理（Ｐｕｌｌ型）について説明する。図５は、システム制御部４により実行される電子クーポンの発行処理（Ｐｕｌｌ型）の一例を示すフローチャートである。なお、図５に示す処理は、情報提供サーバＳＡにアクセスしたユーザ端末ＵＴ１からのログイン要求に応じて、当該ユーザ端末ＵＴ１のユーザＵ１のログインがなされることにより開始される。ここで、ログイン要求は、Ｗｅｂブラウザのツールバーからなされる場合もある。ツールバーとは、例えば、Ｗｅｂブラウザのウインドウの上部に表示され、種々の機能を実行させるボタンなどが配置される帯状の領域をいう。なお、情報提供サーバＳＡは、ユーザＵ１のログインにより、当該ユーザＵ１のユーザＩＤを特定する。

図５に示す処理が開始されると、情報提供サーバＳＡのシステム制御部４は、ログインしたユーザＵ１がクーポン発行条件を満たすユーザであるか否かを判定する（ステップＳ５１）。この判定は、例えば、ユーザＵ１のユーザＩＤに対応付けられてユーザ情報データベース２３に登録されているユーザランクや履歴情報等が参照されることにより行われる。ここで、クーポン発行条件の例として、以下の（i）〜（vii）に示す条件が挙げられる。
（i）ユーザのユーザランクが所定のユーザランクである（例えば、プラチナ会員以上である）こと
（ii）ユーザの所定期間内の検索回数が所定回数（閾値）以上である（例えば、過去１週間以内の検索回数が１０回以上である）こと
（iii）ユーザの所定期間内の検索クエリ数が所定数（閾値）以上である（例えば、過去１週間以内の検索クエリが２０個以上である）こと
（iv）ユーザの所定期間内の閲覧回数が所定回数（閾値）以上である（例えば、過去１週間以内の閲覧回数が２０回以上である）こと
（v）ユーザの所定期間内の閲覧時間が所定時間（閾値）以上である（例えば、過去１週間以内の累計閲覧時間が３０分以上である）こと
（vi）ユーザの所定期間内の購入金額が所定金額（閾値）以上である（例えば、過去１週間以内の購入金額が３万円以上である）こと
（vii）ユーザの所定期間内の購入回数が所定回数（閾値）以上である（例えば、過去１週間以内の購入回数が１０回以上である）こと

ここで、検索クエリ数とは、ユーザＵ１のユーザＩＤに対応付けられた検索履歴に含まれる全ての検索クエリの数である。或いは、検索クエリ数とは、ユーザＵ１のユーザＩＤに対応付けられた検索履歴に含まれる全ての検索クエリうち、検索によりヒットした商品が１つ以上である検索クエリの数であってもよい。或いは、検索クエリ数とは、ユーザＵ１のユーザＩＤに対応付けられた検索履歴に含まれる全ての検索クエリうち、同一の検索クエリと、類似または関連する検索クエリとをまとめて１つの検索クエリとしてカウントしたときの数であってもよい。

そして、システム制御部４は、クーポン発行条件を満たす（例えば上記（i）〜（vii）の条件うち少なくとも何れか１つ）ユーザであると判定した場合（ステップＳ５１：ＹＥＳ）、ステップＳ５２へ進む。一方、システム制御部４は、クーポン発行条件を満たさないユーザであると判定した場合（ステップＳ５１：ＮＯ）、図５に示す処理を終了する。

ステップＳ５２では、システム制御部４（対象ユーザ特定部４１ａ）は、ログインしたユーザＵ１を、電子クーポンの発行対象となる対象ユーザとして特定する。次いで、システム制御部４は、ステップＳ５２で特定した対象ユーザ（この例では、ユーザＵ１）のユーザ端末ＵＴ１のＷｅｂブラウザにより表示されたＷｅｂページから商品の情報（例えば、商品の店舗商品コード、商品の名称、商品の価格など）を取得できたか否かを判定する（ステップＳ５３）。例えば、情報提供サーバＳＡからユーザ端末ＵＴ１へ送信されたＷｅｂページ（例えば、商品の詳細情報を表すＷｅｂページ）である場合、システム制御部４は、当該Ｗｅｂページから商品（店舗ＳＨｍより出品された商品）の情報を取得することができる。一方、情報提供サーバＳＡ以外のサーバ（他のＷｅｂサイト）からユーザ端末ＵＴ１へ送信されたＷｅｂページ（例えば、商品の詳細情報を表すＷｅｂページ）である場合であっても、システム制御部４は、例えば、Ｗｅｂブラウザのツールバーにより当該Ｗｅｂページから当該商品の情報（例えば、商品の名称、商品の価格など）を取得することができる場合がある。

そして、システム制御部４は、商品の情報を取得できたと判定した場合（ステップＳ５３：ＹＥＳ）、ステップＳ５４へ進む。一方、システム制御部４は、ユーザ端末ＵＴ１の商品の情報を取得できないと判定した場合（ステップＳ５３：ＮＯ）、例えば商品以外のＷｅｂページが表示されている場合など、図５に示す処理を終了する。

ステップＳ５４では、システム制御部４は、ステップＳ５３で取得した商品の情報に基づいて店舗商品コード及び共通商品コードを特定できたか否かを判定する。例えば、情報提供サーバＳＡからユーザ端末ＵＴ１へ送信されたＷｅｂページから商品の情報が取得された場合、当該商品の店舗商品コード及び共通商品コードは例えば商品情報データベース２４から特定できる。一方、情報提供サーバＳＡ以外のサーバ（他のＷｅｂサイト）からユーザ端末ＵＴ１へ送信されたＷｅｂページから商品の情報が取得された場合において、例えば、この商品の名称等に予め対応付けられて競合商品の情報が設定（例えば、システム管理者等により任意に設定）されていれば、当該競合商品の店舗商品コード及び共通商品コードは、商品情報データベース２４から特定できる。この場合、Ｗｅｂページから情報が取得された商品は電子クーポンの発行のトリガとなる商品であり、当該競合商品は発行対象商品の候補である。

そして、システム制御部４は、店舗商品コード及び共通商品コードを特定できたと判定した場合（ステップＳ５４：ＹＥＳ）、ステップＳ５５へ進む。一方、システム制御部４は、店舗商品コード及び共通商品コードを特定できないと判定した場合（ステップＳ５４：ＮＯ）、図５に示す処理を終了する。

ステップＳ５５では、システム制御部４は、店舗商品コード及び共通商品コードを特定できた商品がクーポン発行条件を満たす商品であるか否かを判定する。この判定は、例えば、当該商品の店舗商品コードに対応付けられてメーカ情報データベース２１または店舗情報データベース２２に登録されている当該商品の在庫数、当該商品の広告予算額、当該商品の売上目標額、及び当該商品の売上額等が参照されることにより行われる。例えば、当該商品の在庫数が所定数（閾値：例えば５個）以上の場合、または、当該商品の売上額が売上目標額（閾値）未満（または以下）である場合、または、当該商品の在庫数が所定数以上であり且つ当該商品の売上額が売上目標額未満（または以下）である場合、当該商品がクーポン発行条件を満たす商品であると判定される。

そして、システム制御部４は、クーポン発行条件を満たす商品であると判定した場合（ステップＳ５５：ＹＥＳ）、ステップＳ５６へ進む。一方、システム制御部４は、クーポン発行条件を満たす商品でないと判定した場合（ステップＳ５５：ＮＯ）、図５に示す処理を終了する。

ステップＳ５６では、システム制御部４（発行対象商品特定部４１ｂ）は、ステップＳ５５でクーポン発行条件を満たすと判定された商品を、電子クーポンの発行対象となる発行対象商品として特定し、当該特定した発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、及び価格等の情報をＲＡＭの所定領域に記憶する。次いで、システム制御部４（比較対象商品特定部４１ｃ）は、ステップＳ５６で特定された発行対象商品と比較対象となる比較対象商品の特定処理を実行する（ステップＳ５７）。比較対象商品の特定処理の例として、以下の（ａ）〜（ｄ）が挙げられる。

（ａ）比較対象商品の特定処理（例１）
比較対象商品の特定処理（例１）では、システム制御部４は、共通商品コードが発行対象商品と同一の商品であって店舗商品コードが発行対象商品と異なる商品を、比較対象商品として商品情報データベース２４から特定し、当該特定した比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、及び価格等の情報をＲＡＭの所定領域に記憶する。図６（Ａ）は、ステップＳ５６で特定された発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格と、比較対象商品の特定処理（例１）で特定された比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格の一覧を示す図である。図６（Ａ）に示すように、発行対象商品の共通商品コードと、比較対象商品の共通商品コードとは互いに一致している。

（ｂ）比較対象商品の特定処理（例２）
比較対象商品の特定処理（例２）では、システム制御部４は、比較対象商品の特定処理（ａ）と同様に、共通商品コードが発行対象商品と同一の商品であって店舗商品コードが発行対象商品と異なる比較対象商品を特定し、当該特定した比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、及び価格等の情報をＲＡＭの所定領域に記憶する。次いで、システム制御部４は、共通商品コードが発行対象商品と関連する商品であって店舗商品コードが発行対象商品と異なる商品を、比較対象商品として商品情報データベース２４から特定し、当該特定した比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、及び価格等の情報をＲＡＭの所定領域に記憶する。例えば、システム制御部４は、発行対象商品の共通商品コードに対応付けられて関連商品データベース２５に登録されている発行対象商品に関連する関連商品の共通商品コードを取得し、取得した共通商品コードを用いて商品情報データベース２４から比較対象商品を特定する。図６（Ｂ）は、ステップＳ５６で特定された発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格と、比較対象商品の特定処理（例２）で特定された比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格の一覧を示す図である。図６（Ｂ）の例において、比較対象商品の共通商品コードN-510，RW-77，S1100，N-660，K1220Z，S1300，及びRW-35は、それぞれ、発行対象商品の共通商品コード「C-123」と関連するコードである。

（ｃ）比較対象商品の特定処理（例３）
比較対象商品の特定処理（例３）では、システム制御部４は、共通商品コードが発行対象商品と同一の商品であって店舗商品コードが発行対象商品と異なる商品と、共通商品コードが発行対象商品と関連する商品であって店舗商品コードが発行対象商品と異なる商品とを比較対象商品の候補として特定し、当該特定した比較対象商品の候補の店舗商品コード、共通商品コード、及び価格等の情報をＲＡＭの所定領域に記憶する。次いで、システム制御部４（履歴情報取得部４１ｄ）は、ステップＳ５２で特定された対象ユーザの履歴情報（当該対象ユーザのユーザＩＤに対応付けられた履歴情報）をユーザ情報データベース２３から取得し、取得した履歴情報に含まれる検索履歴、閲覧履歴、またはブックマーク登録履歴から商品を特定する。そして、システム制御部４は、上記特定された比較対象商品の候補の中で、履歴情報から特定された商品を、比較対象商品として特定し、当該特定した比較対象商品の店舗商品コードに対応付けてログフラグ“１”を記憶する。ログフラグは、対象ユーザにより閲覧等されたか否かを示す。なお、システム制御部４は、上記特定された比較対象商品の候補の中で、履歴情報（つまり、検索履歴または閲覧履歴）から特定される検索回数または閲覧回数が所定回数（閾値）以上の商品を比較対象商品として特定してもよい。また、システム制御部４は、上記特定された比較対象商品の候補の中で、発行対象商品の検索時刻（または閲覧時刻）と、共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品の検索時刻（または閲覧時刻）とを比較し、当該時刻間の時間差が所定差（閾値）未満（または以下）である商品を、比較対象商品として特定してもよい。図７（Ａ）は、ステップＳ５６で特定された発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格と、比較対象商品の特定処理（例３）で特定された比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、価格、及びログフラグの一覧を示す図である。図７（Ａ）の例において、ログフラグ“１”が対応付けられた店舗商品コードの商品が、比較対象商品である。

（ｄ）比較対象商品の特定処理（例４）
比較対象商品の特定処理（例４）では、システム制御部４は、比較対象商品の特定処理（ｃ）と同様に、上記特定された比較対象商品の候補の中で、履歴情報から特定された商品を、比較対象商品として特定し、当該特定した比較対象商品の店舗商品コードに対応付けてログフラグを記憶する。次いで、システム制御部４（想定閲覧商品特定部４１ｇ）は、後述する想定閲覧商品特定処理を実行することで想定閲覧商品を特定する。そして、システム制御部４は、上記特定された比較対象商品の候補の中で、想定閲覧商品特定処理により特定された想定閲覧商品を、比較対象商品として特定し、当該特定した比較対象商品の店舗商品コードに対応付けて想定ログフラグを記憶する。図７（Ｂ）は、ステップＳ５６で特定された発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格と、比較対象商品の特定処理（例４）で特定された比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、価格、ログフラグ、及び想定ログフラグの一覧を示す図である。図７（Ｂ）の例では、履歴情報に含まれていない商品についても想定ログフラグ“１”が対応付けられて記憶されている。

ここで、図８を参照して、想定閲覧商品特定処理について説明する。図８は、想定閲覧商品特定処理の一例を示すフローチャートである。図８に示す想定閲覧商品特定処理では、システム制御部４は、ステップＳ５２で特定された対象ユーザの履歴情報に含まれる検索履歴から、当該対象ユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定する（ステップＳ１０１）。次いで、システム制御部４（想定閲覧情報取得部４１ｆ）は、ステップＳ１０１で特定された検索クエリに対応する想定閲覧時間情報を、上述したように、想定閲覧情報データベース２６から取得する（ステップＳ１０２）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ１０２で特定された検索時刻から現在時刻（つまり、当該処理の時刻）までの経過時間と、当該対象ユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出する（ステップＳ１０３）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ１０２で取得された想定閲覧時間情報に含まれる商品のうち、ステップＳ１０３で算出された閲覧予想時間より短い想定閲覧時間が対応付けられた商品で、且つ対象ユーザの履歴情報に含まれない商品を、想定閲覧商品として特定する（ステップＳ１０４）。なお、閲覧に至るまでの予想時間は、以下のように決定される。

例えば、システム制御部４は、ユーザＵ１の電子メールアドレス宛てに所定の商品情報を送信してから当該ユーザＵ１のユーザ端末ＳＴ１より所定の返信が受信されるまでの返信時間を、当該ユーザＵ１が閲覧に至るまでの予想時間として特定する。なお、この処理は、図５に示す処理が実行される前に行われ、特定された予想時間は、当該ユーザＵ１のユーザＩＤに対応付けられてユーザ情報データベース２３に登録される。上記所定の返信には、例えば、ユーザＵ１のユーザ端末ＳＴ１より取得された上記電子メールの本文中に記述されたＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が、当該ユーザＵ１により指定（例えばマウスでクリックまたは指等でタップ）されることで当該ユーザ端末ＳＴ１から情報提供サーバＳＡへ送信されたリクエストが該当する。或いは、上記所定の返信には、例えば、ユーザＵ１のユーザ端末ＳＴ１より取得された上記電子メール（例えばＨＴＭＬメール）に設定されたコンテンツ（例えば画像）のダウンロード指定部が、当該ユーザＵ１により指定（例えばマウスでクリックまたは指等でタップ）されることで当該ユーザ端末ＳＴ１から情報提供サーバＳＡへ送信されたリクエストが該当する。なお、上記所定の返信は、電子メールにおけるＵＲＬまたはダウンロード指定部が指定されない場合であっても特定できる場合もある。例えば、システム制御部４は、ユーザＵ１の電子メールアドレス宛てに所定の商品情報を送信してから当該ユーザＵ１のユーザ端末ＳＴ１のＷｅｂブラウザから当該所定の商品情報に係る所定のＷｅｂサイト（情報提供サーバＳＡが提供するＷｅｂサイト）へアクセス（所定の返信の一例）されるまでの返信時間を、当該ユーザＵ１が閲覧に至るまでの予想時間として特定してもよい。このような状況には、例えば、ユーザＵ１が電子メールで興味のある商品情報を見たことで、ユーザ端末ＳＴ１のＷｅｂブラウザを起動させて上記Ｗｅｂサイトへアクセスさせるという状況が該当する。

また、別の例として、システム制御部４は、ログイン中のユーザＵ１のユーザ端末ＳＴ１のＷｅｂブラウザにツールバー宛てに所定の情報（例えばポップアップされるメッセージ等）を送信してから、当該ユーザＵ１により当該Ｗｅｂブラウザ上で当該情報が指定されることで所定のＷｅｂサイト（情報提供サーバＳＡが提供するＷｅｂサイト）へアクセスされるまでの返信時間を、当該ユーザＵ１が閲覧に至るまでの予想時間として特定してもよい。以上のように、情報提供サーバＳＡがユーザＵ１に対して情報を送信してから当該ユーザＵ１のユーザ端末ＳＴ１より所定の返信があるまでの返信時間に基づいて当該ユーザＵ１が閲覧に至るまでの予想時間として特定するように構成すれば、ユーザＵｎ毎の行動の傾向に応じた予想時間を特定できるので、より正確な閲覧予想時間を算出することが可能となる。なお、システム制御部４は、上記返信時間を複数回数取得してもよい。この場合、システム制御部４は、取得した複数の返信時間の平均値、最小値、または最大値を上記予想時間として特定してもよい。

また、別の例として、閲覧に至るまでの予想時間は、例えばユーザＵ１のユーザ端末ＳＴ１のＷｅｂブラウザから上記Ｗｅｂサイトへのアクセス履歴の習慣性に基づいて特定されたアクセスを行うことが多い時刻（時間帯）のうち、現在時刻（つまり、当該処理の時刻）から直近の時刻（時間帯）までの時間としてもよい。この場合、システム制御部４は、ユーザＵ１の履歴情報に基づいて、当該ユーザＵ１による商品に対するアクセス頻度が相対的に高い時間帯（例えば、７時から７時３０分と１２時３０分から１３時と２３時から２４時まで時間帯）における時刻（例えば、７時、１２時３０分、２３時）を特定し、現在時刻（例えば、午後２２時）から当該特定した時刻のうち最も近い時刻（２３時）までの時間を、閲覧に至るまでの予想時間として特定する。この構成によっても、ユーザ毎の行動の傾向に応じた予想時間を特定できるので、より正確な閲覧予想時間を算出することが可能となる。

なお、上述したように、電子クーポンの発行のトリガとなる商品との競合商品が発行対象商品として特定された場合、当該トリガとなる商品がステップＳ５７で比較対象商品として特定されることになる。

次いで、システム制御部４は、ステップＳ５７で特定された比較対象商品のうち、発行対象商品の価格より安い価格が対応付けられた比較対象商品があるか否かを判定する（ステップＳ５８）。そして、システム制御部４は、発行対象商品の価格より安い価格の比較対象商品があると判定した場合（ステップＳ５８：ＹＥＳ）、発行対象商品の価格より安い価格の比較対象商品を特定し（ステップＳ５９）、ステップＳ６０へ進む。一方、システム制御部４は、発行対象商品の価格より安い価格の比較対象商品がないと判定した場合（ステップＳ５８：ＮＯ）、図５に示す処理を終了する。なお、発行対象商品の価格より安い価格の比較対象商品がない場合であっても、電子クーポンが発行されるように構成してもよく、この場合も差額に応じた特典を決定してもよい。ステップＳ６０では、システム制御部４は、発行対象商品の価格と、ステップＳ５９で特定された比較対象商品の価格との差額を算出する。ここで、比較対象商品が複数特定されている場合、発行対象商品の価格と、それぞれの比較対象商品の価格との差額が算出される。

次いで、システム制御部４（特典決定部４１ｈ）は、ステップＳ６０で算出された差額に応じた特典に相当するクーポン額を決定する（ステップＳ６１）。ここで、比較対象商品が複数特定されている場合、システム制御部４は、発行対象商品の価格と、複数の比較対象商品の価格の中で最も低い価格との差額に応じた特典に相当するクーポン額を決定するとよい。これにより、比較対象商品に対して対抗力のある適切なクーポン額を決定することができる。図９は、比較対象商品の特定処理（例１）〜（例４）それぞれで特定された比較対象商品の中で最も低い価格（最安値）の比較対象商品との差額に応じた特典に相当するクーポン額の例を示す図である。

なお、比較対象商品が複数特定されている場合、システム制御部４は、複数の比較対象商品の中で対象ユーザによる発行対象商品との過去の比較において所定回数以上（閾値：例えば、所定期間内に５回以上）選ばれた比較対象商品の価格と、発行対象商品の価格との差額に応じた特典（クーポン額）を決定しても、比較対象商品に対して対抗力のある適切なクーポン額を決定することができる。ここで、過去の比較において選ばれた比較対象商品には、例えば、対象ユーザの検索クエリにより過去に検索された検索結果を表すＷｅｂページにおいて、発行対象商品と比較対象商品とが選択可能に一覧表示されている状態で、対象ユーザの閲覧操作により選択された比較対象商品が該当する。このような状態で選択された商品の履歴は対象ユーザの履歴情報から特定することができる。また、発行対象商品と比較対象商品との過去の比較において比較対象商品が選ばれたとは、当該比較において発行対象商品が負けたことを意味する。一方、発行対象商品と比較対象商品との過去の比較において発行対象商品が選ばれたとは、当該比較において発行対象商品が勝ったことを意味する。このように、発行対象商品が勝ったり負けたりする比較対象商品は、互いにライバル関係にあるライバル商品である。特に、システム制御部４は、例えば、発行対象商品の勝率が２割以上で且つ５割未満の発行対象商品をライバル商品として特定し、当該特定したライバル商品の価格と、発行対象商品の価格との差額に応じた特典を決定してもよい。これは、発行対象商品が一方的に負けている商品を除外することを意味する。なお、ライバル商品は、例えば、発行対象商品を販売する店舗ＳＨｍまたは発行対象商品を生産するメーカＭｌにより任意に設定され、上述した何れかのデータベースに登録されてもよい。また、ライバル商品は、例えば電子クーポンの原資提供元により任意に設定され、上述した何れかのデータベースに登録されてもよい。

また、特典が決定される元になった比較対象商品がライバル商品である場合、対象ユーザが発行対象商品を販売する店舗ＳＨｍのお得意様である場合、または商品流通（商品取引）が鈍化傾向にある場合など、所定の条件が満たされる場合に、システム制御部４は、ステップＳ６０で算出された差額に所定額加算した額をクーポン額として決定してもよい。ここで、お得意様には、例えば、発行対象商品を販売する店舗ＳＨｍにおける購入金額が所定金額（閾値）以上、または購入回数が所定回数（閾値）以上であるユーザＵｎなどが該当する。また、商品流通が鈍化傾向には、例えば、所定期間（例えば、１週間）における全商品（商品情報データベース２４に登録された全商品）の総売上額が減少傾向にある場合または全商品の総販売数が減少傾向にある場合が該当する。

次いで、システム制御部４は、ステップ６１で決定されたクーポン額を示す電子クーポンの有効期間を設定する（ステップＳ６２）。例えば、電子クーポンの有効期間が、所定の期間（例えば、数時間など）に設定される。また、システム制御部４は、上記発行対象商品を閲覧した複数のユーザＵｎのそれぞれの履歴情報に基づいて発行対象商品の検討時間を特定し、当該特定した検討時間（例えば、３０分）に基づいて上記電子クーポンの有効期間を設定（例えば、当該検討時間を有効期間（例えば、３０分）として設定）してもよい。ここで、検討時間は、複数のユーザＵｎの履歴情報それぞれから特定される閲覧時間（発行対象商品の閲覧時間）の平均値、最小値または最大値として特定される。これにより、電子クーポンが提供された対象ユーザに対して、発行対象商品の購入検討のために最低限必要な時間を与えて効果的に購入を促すことができる。また、システム制御部４は、ユーザ情報データベース２３に登録された複数のユーザＵｎからの所定の商品に対するアクセス数の推移を特定し、当該特定した推移からアクセス数が所定数（閾値）以上となるまでの推定期間を特定してもよい。この場合、システム制御部４は、当該特定した推定時間に基づいて、ステップＳ６１で決定されたクーポン額に相当する特典を示す電子クーポンの有効期間（例えば、当該推定時間を有効期間として設定）を設定する。これにより、商品に対するアクセス数が一定以上増加するまでの間に、電子クーポンが提供された対象ユーザに対して、発行対象商品の購入を促すことができる。ここで、所定の商品に対するアクセス数とは、商品情報データベース２４に登録された全商品に対するアクセス数、発行対象商品が属する商品カテゴリの商品に対するアクセス数、または共通商品コードが発行対象商品と同一または関連する商品に対するアクセス数である。このようなアクセス数は、例えば、所定数のユーザＵｎそれぞれの履歴情報に含まれる上記商品の検索回数または閲覧回数の総和として特定される。

次いで、システム制御部４（クーポン発行部４１ｉ）は、ステップＳ６１で決定されたクーポン額を示す電子クーポンを、ステップＳ５２で特定された対象ユーザに対して発行し（ステップＳ６３）、図５に示す処理を終了する。電子クーポンの発行では、上述したように、ステップＳ６１で決定されたクーポン額に相当する特典を示す電子クーポンに対するクーポンＩＤの割り当て、当該電子クーポンの管理情報の登録、及び対象ユーザに対する当該電子クーポンの提供が行われる。対象ユーザに対する当該電子クーポンの提供では、例えば、当該電子クーポンが、システム制御部４から当該対象ユーザのユーザ端末ＵＴ１のＷｅｂブラウザ、または当該対象ユーザの電子メールアドレス宛て等に送信される。そして、ユーザ端末ＵＴ１のＷｅｂブラウザに送信された電子クーポンは、当該Ｗｅｂブラウザのウインドウにポップアップ表示されるか、或いはＷｅｂブラウザのツールバー上に表示され、当該対象ユーザによる発行対象商品の購入時の支払いに利用可能となる。

（２−３．電子クーポンの発行処理（Ｐｕｓｈ型））
次に、図１０を参照して、情報提供サーバＳＡのシステム制御部４により実行される電子クーポンの発行処理（Ｐｕｓｈ型）について説明する。図１０は、システム制御部４により実行される電子クーポンの発行処理（Ｐｕｓｈ型）の一例を示すフローチャートである。例えば、システム制御部４は、例えば、所定時間間隔で、電子クーポンの発行処理の開始条件を満たすかどうかを判定しており、電子クーポンの発行処理の開始条件を満たすと判定した場合、図１０に示す処理を開始する。ここで、上記開始条件の例として、以下の（I）〜（VI）に示す条件が挙げられる。
（I）タイマーにより設定された時刻が到来したこと
（II）商品情報データベース２４に登録されている商品の広告予算額（例えば全部または一部の商品の累計）が所定期間内において所定額変動（特に、増加）したこと
（III）商品情報データベース２４に登録されている商品の在庫数（例えば全部または一部の商品の累計）が所定期間内において所定数変動（特に、増加）したこと
（IV）商品情報データベース２４に登録されている商品の被検索数（例えば全部または一部の商品の累計）が所定期間内において所定数増加したこと
（V）商品情報データベース２４に登録されている商品の被閲覧数（例えば全部または一部の商品の累計）が所定期間内において所定数増加したこと
（VI）商品情報データベース２４に登録されている商品の所定期間における売上額（例えば全部または一部の商品の累計）が比較対象となる他の所定期間における売上額と比較して所定額減少したこと
（VII）商品情報データベース２４に登録されている商品の所定期間における売上額（例えば全部または一部の商品の累計）の増加率が比較対象となる他の所定期間における売上額の増加率と比較して所定値以上減少したこと

図１０に示す処理が開始されると、システム制御部４（発行対象商品特定部４１ｂ）は、クーポン発行条件を満たす商品を、電子クーポンの発行対象となる発行対象商品として特定し（ステップＳ７１）、特定した発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、及び価格等の情報をＲＡＭの所定領域に記憶する。例えば、上記（I）の条件が満たされることにより、図１０に示す処理が開始された場合、システム制御部４は、例えば、商品情報データベース２４に登録された商品のうち、クーポン発行フラグが“１”（オン）の商品を、クーポン発行条件を満たす発行対象商品として特定する。一方、例えば、上記（II）の条件が満たされることにより、図１０に示す処理が開始された場合、システム制御部４は、例えば、商品情報データベース２４に登録された商品のうち、広告予算額が所定額（閾値）以上の店舗に対応する商品を、クーポン発行条件を満たす発行対象商品として特定する。一方、例えば、上記（III）の条件が満たされることにより、図１０に示す処理が開始された場合、システム制御部４は、例えば、商品情報データベース２４に登録された商品のうち、在庫数が所定数（閾値）以上の商品を、クーポン発行条件を満たす発行対象商品として特定する。一方、例えば、上記（IV）の条件が満たされることにより、図１０に示す処理が開始された場合、システム制御部４は、例えば、商品情報データベース２４に登録された商品のうち、被検索数が所定数（閾値）以上の商品（例えば、単位期間あたりの被検索数の合計が所定数以上の商品）を、クーポン発行条件を満たす発行対象商品として特定する。或いは、この場合、システム制御部４は、過去の平均増加数または直近の期間の増加数に対する単位期間あたりの被検索数の増加数の差分が所定値（閾値）以上の商品（所謂、トレンド商品）を、クーポン発行条件を満たす発行対象商品として特定してもよい。一方、例えば、上記（V）の条件が満たされることにより、図１０に示す処理が開始された場合、システム制御部４は、例えば、商品情報データベース２４に登録された商品のうち、被閲覧数が所定数（閾値）以上の商品（例えば、単位期間あたりの被閲覧数の合計が所定数以上の商品）を、クーポン発行条件を満たす発行対象商品として特定する。或いは、この場合、システム制御部４は、過去の平均増加数または直近の期間（例えば、２４時間前の時刻以前の単位期間）の増加数に対する、現在の単位期間（例えば、現在時刻以前の単位期間（例えば、２４時間程度））あたりの被閲覧数の増加数の差分が所定値（閾値）以上の商品（所謂、トレンド商品）を、クーポン発行条件を満たす発行対象商品として特定してもよい。一方、例えば、上記（VI）の条件が満たされることにより、図１０に示す処理が開始された場合、システム制御部４は、例えば、商品情報データベース２４に登録された商品のうち、売上額が所定額（閾値）未満（または以下）の商品を、クーポン発行条件を満たす発行対象商品として特定する。図１１（Ａ）は、ステップＳ７１で特定された発行対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格の一覧を示す図である。図１１（Ａ）の例では、３つの発行対象商品が特定されている。

次いで、システム制御部４（比較対象商品特定部４１ｃ）は、ステップＳ７１で特定された発行対象商品毎に、当該発行対象商品と比較対象となる比較対象商品の特定処理を実行する（ステップＳ７２）。なお、ステップＳ７２では、上述したステップＳ５７と同様の比較対象商品の特定処理（例１）または（例２）が実行される。これにより、比較対象商品が特定される。次いで、システム制御部４（対象ユーザ特定部４１ａ）は、ステップＳ７２で特定された比較対象商品毎に、当該比較対象商品に興味のあるユーザＵｎを、電子クーポンの発行対象となる対象ユーザとして特定（例えば、ユーザＩＤで特定）する（ステップＳ７３）。例えば、システム制御部４は、比較対象商品の店舗商品コードが含まれる履歴情報（例えば、閲覧履歴）をユーザ情報データベース２３から検索し、検索された履歴情報に対応付けられたユーザＩＤのユーザＵｎを、当該比較対象商品に興味のあるユーザＵｎとして特定する。なお、システム制御部４は、比較対象商品の店舗商品コードが含まれる履歴情報に基づいて、当該比較対象商品の閲覧回数が所定回数（閾値）以上であるユーザＵｎを、当該比較対象商品に興味のあるユーザＵｎとして特定してもよい。また、比較対象商品の店舗商品コードが履歴情報に含まれないユーザＵｎであっても、システム制御部４は、図８に示す想定閲覧商品特定処理により、ユーザＵｎ毎に特定された想定閲覧商品の店舗商品コードが、上記比較対象商品の店舗商品コードと一致する場合、当該ユーザＵｎを、当該比較対象商品に興味のあるユーザＵｎとして特定してもよい。図１１（Ｂ）は、ステップＳ７２で特定された比較対象商品の店舗商品コード、共通商品コード、店舗コード、及び価格と、ステップＳ７３で比較対象商品毎に特定された対象ユーザのユーザＩＤとを示す図である。図１１（Ｂ）の例では、比較対象商品に対応する対象ユーザは「１」で示されている。

次いで、システム制御部４は、ステップＳ７１で特定された発行対象商品の価格と、当該発行対象商品と比較対象としてステップＳ７２で特定された比較対象商品の価格（比較対象商品が複数ある場合、最も安い価格）との差額を、ステップＳ７３で特定された対象ユーザ毎に算出する（ステップＳ７４）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ７４で算出された差額に応じたクーポン額を、対象ユーザ毎に決定する（ステップＳ７５）。次いで、システム制御部４は、ステップ７５で決定されたクーポン額を示す電子クーポンの有効期間を対象ユーザ毎に設定する（ステップＳ７６）。次いで、システム制御部４（クーポン発行部４１ｉ）は、ステップＳ７５で決定されたクーポン額を示す電子クーポンを対象ユーザ毎に発行し（ステップＳ７７）、図１０に示す処理を終了する。

以上説明したように、上記実施形態によれば、システム制御部４は、電子クーポンの提供対象となる対象ユーザの検索クエリとその検索時刻とを特定し、当該検索時刻から現在時刻までの経過時間と、当該対象ユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出する。そして、システム制御部４は、特定した検索クエリに対応する想定閲覧時間情報に含まれる商品のうち、上記算出した閲覧予想時間以下または未満の想定閲覧時間が対応付けられた商品を想定閲覧商品として特定し、当該対象ユーザの履歴情報に含まれる商品と、当該特定された想定閲覧商品とに基づいて、当該対象ユーザへ提供する電子クーポンを生成するように構成したので、対象ユーザの閲覧履歴に基づいて提供する電子クーポンを生成するタイミングと、当該対象ユーザが提供された電子クーポンを確認するタイミングとで時間差が生じる場合であっても、当該対象ユーザにとって有益な情報を提供し、無駄なトラフィックが軽減することができる。

なお、上記実施形態においては、対象ユーザへ提供する情報として、電子クーポンを例にとって説明したが、本発明は、例えば、レコメンド情報等に対しても適用可能である。例えば、システム制御部４は、対象ユーザの閲覧履歴に含まれる商品と、対象ユーザの閲覧履歴に含まれないが想定閲覧商品特定部４１ｇにより特定された想定閲覧商品とに基づいて、例えば対象ユーザの興味や関心がある商品カテゴリを特定する。そして、システム制御部４は、当該特定した商品カテゴリに属する商品のレコメンド情報を生成し、当該生成したレコメンド情報を当該対象ユーザのユーザ端末ＵＴｍのＷｅｂブラウザや電子メールアドレス宛てに提供する。このとき、システム制御部４は、特定した商品カテゴリに属する商品のうち、閲覧履歴に含まれる商品と想定閲覧商品との何れにも一致しない（例えば、共通商品コードが一致しない）商品を特定し、当該特定した商品のレコメンド情報を生成して対象ユーザへ提供する。これにより、当該対象ユーザに対して新鮮な商品のレコメンド情報を提供することができるので、当該レコメント情報の訴求力を高めることができる。このことは、例えば本日あった出来事などのニュースにも適用できる。すなわち、システム制御部４は、対象ユーザの閲覧履歴に含まれるニュース（情報要素の一例）と、対象ユーザの閲覧履歴に含まれないが想定閲覧商品特定部４１ｇにより特定された想定閲覧ニュース（対象ユーザが見たであろうニュース）とに基づいて、いずれのニュースにも該当しない（例えば、ニュースのタイトルが一致しない）ニュースを特定し、特定したニュースを伝えるニュース情報（例えば、電子メール本文やＷｅｂページの記事）を生成して対象ユーザへ提供する。これにより、当該対象ユーザに対して新鮮なニュース情報を提供することができる。

１ 通信部
２ 記憶部
３ 入出力インターフェース部
４ システム制御部
ＭＴｌ メーカ端末
ＳＴｍ 店舗端末
ＵＴｎ ユーザ端末
ＳＡ 情報提供サーバ

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、情報の提供対象となるユーザを特定する対象ユーザ特定手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報から、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定する検索クエリ特定手段と、前記検索クエリ特定手段により特定された前記検索時刻から、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザが閲覧すると予想される時刻までの閲覧予想時間を算出する閲覧予想時間算出手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザを含む複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて特定された情報要素毎の想定閲覧時間を示す想定閲覧情報であって、前記検索クエリ特定手段により特定された検索クエリに対応する前記想定閲覧情報に含まれる前記情報要素のうち、前記閲覧予想時間算出手段により算出された閲覧予想時間以下または未満の前記想定閲覧時間が対応付けられた情報要素を特定する情報要素特定手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報に含まれる情報要素と、前記情報要素特定手段により特定された情報要素とに基づいて、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザへ提供する情報を生成する生成手段と、を備えることを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記閲覧予想時間算出手段は、前記検索クエリ特定手段により特定された前記検索時刻から現在時刻までの経過時間と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出し、前記情報の提供対象となるユーザに対して情報を送信してから当該ユーザの端末より所定の返信があるまでの時間を、前記閲覧に至るまでの予想時間として特定する予想時間特定手段を更に備えることを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記閲覧予想時間算出手段は、前記検索クエリ特定手段により特定された前記検索時刻から現在時刻までの経過時間と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出し、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報に基づいて、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザによる前記情報要素に対するアクセス頻度が相対的に高い時間帯における時刻を特定し、現在時刻から当該特定した時刻までの時間を、前記閲覧に至るまでの予想時間として特定する予想時間特定手段を更に備えることを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、情報の提供対象となるユーザを特定するステップと、前記特定されたユーザの履歴情報から、前記特定されたユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定するステップと、前記特定された前記検索時刻から、前記特定されたユーザが閲覧すると予想される時刻までの閲覧予想時間を算出するステップと、前記特定されたユーザを含む複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて特定された情報要素毎の想定閲覧時間を示す想定閲覧情報であって、前記特定された検索クエリに対応する前記想定閲覧情報に含まれる前記情報要素のうち、前記算出された閲覧予想時間以下または未満の前記想定閲覧時間が対応付けられた情報要素を特定するステップと、前記特定されたユーザの履歴情報に含まれる情報要素と、前記特定された情報要素とに基づいて、前記特定されたユーザへ提供する情報を生成する生成ステップと、を含むことを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、コンピュータを、情報の提供対象となるユーザを特定する対象ユーザ特定手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報から、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定する検索クエリ特定手段と、前記検索クエリ特定手段により特定された前記検索時刻から、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザが閲覧すると予想される時刻までの閲覧予想時間を算出する閲覧予想時間算出手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザを含む複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて特定された情報要素毎の想定閲覧時間を示す想定閲覧情報であって、前記検索クエリ特定手段により特定された検索クエリに対応する前記想定閲覧情報に含まれる前記情報要素のうち、前記閲覧予想時間算出手段により算出された閲覧予想時間以下または未満の前記想定閲覧時間が対応付けられた情報要素を特定する情報要素特定手段と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報に含まれる情報要素と、前記情報要素特定手段により特定された情報要素とに基づいて、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザへ提供する情報を生成する生成手段として機能させることを特徴とする。

Claims (8)

1. 情報の提供対象となるユーザを特定する対象ユーザ特定手段と、
   前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報から、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定する検索クエリ特定手段と、
   前記検索クエリ特定手段により特定された前記検索時刻から現在時刻までの経過時間と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出する閲覧予想時間算出手段と、
   前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザを含む複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて特定された情報要素毎の想定閲覧時間を示す想定閲覧情報であって、前記検索クエリ特定手段により特定された検索クエリに対応する前記想定閲覧情報に含まれる前記情報要素のうち、前記閲覧予想時間算出手段により算出された閲覧予想時間以下または未満の前記想定閲覧時間が対応付けられた情報要素を特定する情報要素特定手段と、
   前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報に含まれる情報要素と、前記情報要素特定手段により特定された情報要素とに基づいて、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザへ提供する情報を生成する生成手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 複数のユーザそれぞれの履歴情報から、それぞれの前記情報要素の検索時刻及び当該検索時刻以降の閲覧時刻を前記ユーザ毎に特定する時刻特定手段と、
   前記時刻特定手段により特定された、前記情報要素毎且つ前記ユーザ毎の検索時刻と、前記情報要素毎且つ前記ユーザ毎の閲覧時刻とに基づいて、前記複数のユーザ全体としての前記情報要素毎の想定閲覧時間を算出する第１想定閲覧時間算出手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１想定閲覧時間算出手段は、前記時刻特定手段により特定された検索時刻から前記閲覧時刻までの経過時間を、前記情報要素毎、且つ前記ユーザ毎に算出し、当該算出した経過時間に基づいて、前記複数のユーザ全体としての前記情報要素毎の想定閲覧時間を算出するものであり、
   前記複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて前記情報要素の平均的な閲覧時間を決定し当該決定された閲覧時間を、前記想定閲覧時間算出手段により算出される経過時間の上限として設定する設定手段を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 複数のユーザを所定の分類条件に基づいて複数のセグメントに分類する分類手段と、
   前記分類手段により分類された複数のセグメント毎に当該セグメントに属する複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて前記情報要素毎の想定閲覧時間を算出する第２想定閲覧時間算出手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記情報の提供対象となるユーザに対して情報を送信してから当該ユーザの端末より所定の返信があるまでの時間を、前記閲覧に至るまでの予想時間として特定する予想時間特定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報に基づいて、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザによる前記情報要素に対するアクセス頻度が相対的に高い時間帯における時刻を特定し、現在時刻から当該特定した時刻までの時間を、前記閲覧に至るまでの予想時間として特定する予想時間特定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。
7. コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
   情報の提供対象となるユーザを特定するステップと、
   前記特定されたユーザの履歴情報から、前記特定されたユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定するステップと、
   前記特定された前記検索時刻から現在時刻までの経過時間と、前記特定されたユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出するステップと、
   前記特定されたユーザを含む複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて特定された情報要素毎の想定閲覧時間を示す想定閲覧情報であって、前記特定された検索クエリに対応する前記想定閲覧情報に含まれる前記情報要素のうち、前記算出された閲覧予想時間以下または未満の前記想定閲覧時間が対応付けられた情報要素を特定するステップと、
   前記特定されたユーザの履歴情報に含まれる情報要素と、前記特定された情報要素とに基づいて、前記特定されたユーザへ提供する情報を生成する生成ステップと、
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
8. コンピュータを、
   情報の提供対象となるユーザを特定する対象ユーザ特定手段と、
   前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報から、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの検索クエリと当該検索クエリに対応付けられた検索時刻とを特定する検索クエリ特定手段と、
   前記検索クエリ特定手段により特定された前記検索時刻から現在時刻までの経過時間と、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザが現在時刻から閲覧に至るまでの予想時間とを加算して閲覧予想時間を算出する閲覧予想時間算出手段と、
   前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザを含む複数のユーザそれぞれの履歴情報に基づいて特定された情報要素毎の想定閲覧時間を示す想定閲覧情報であって、前記検索クエリ特定手段により特定された検索クエリに対応する前記想定閲覧情報に含まれる前記情報要素のうち、前記閲覧予想時間算出手段により算出された閲覧予想時間以下または未満の前記想定閲覧時間が対応付けられた情報要素を特定する情報要素特定手段と、
   前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザの履歴情報に含まれる情報要素と、前記情報要素特定手段により特定された情報要素とに基づいて、前記対象ユーザ特定手段により特定されたユーザへ提供する情報を生成する生成手段として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。

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