JPWO2018220928A1 - 商品等情報生成装置、商品等情報生成プログラム、商品等情報生成システム、及び、商品等情報生成方法 - Google Patents

Abstract

商品又はサービス（以下、商品等という）に関するきめ細かな情報を自動生成する商品等情報生成装置を提供する。本発明は、商品等に関する複数の項目ごとに、商品等の内容を特定する属性情報を記憶する属性記憶手段と、商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較する属性情報比較手段と、項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成手段とを備え、商品等情報生成手段は、比較結果に応じた態様で、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせる、商品等情報生成装置に関する。【選択図】 図６

Description

本発明は、商品やサービスに関するレコメンド（推奨）の文章を生成する商品等情報生成装置、商品等情報生成プログラム、商品等情報生成システム、及び、商品等情報生成方法に関する。

従来、利用者の嗜好や関心に合わせてキャッチコピーを生成する技術がある（例えば、特許文献１参照）。また、将来起こり得るシナリオを予測する技術がある（例えば、特許文献２参照）。

特開２００９−１１６５４８号公報 特開２０１５−１２１８９７号公報

ところで、現実世界における商品やサービス販売の現場において、販売力のある優秀な店員や営業マンは、顧客ごとの要望と制約条件にあわせ、商品のアピールポイントばかりを強調するだけでなく、商品の相対的な弱点とそれを補完する機能を組み合わせた論理的な推奨により、顧客が限られた予算で合理的な取捨選択（トレードオフ）ができるよう導くことができる。顧客は、商品のメリット及びデメリットを勘案し、合理的な購入理由に至ることで、購入の決断をしやすくなる。特に、失敗できないような金額の高い商品等になるほど、商品の良い面ばかりを強調する画一的な売り文句では、販売や成約は実現しづらい。

しかし、昨今のイーコマースを中心とするバーチャル販売の世界では、商品やサービスの提案理由（ＷＨＹ）に関しては画一的且つ非論理的で、商品の良い面ばかりを抜き出しアピールするものが中心であり、商品推奨技術のレベルは優秀な店員や営業マンのものとは程遠い状態であった。例えば、特許文献１に記載されたシステムは、商品のメリットばかりを強調する「キャッチコピー」であり、個別顧客の事情にあわせた論理的な推奨理由にはなっていない。特許文献２に記載されたシステムは、未来予測のための文章生成であり、商品販売現場の実情を勘案した論理的な推奨理由を生成するものではない。

本発明の目的は、商品又はサービス（以下、商品等という）に関するきめ細かな情報を自動生成する商品等情報生成装置を提供することである。

本発明は、商品等に関する複数の項目ごとに、商品等の内容を特定する属性情報を記憶する属性記憶手段と、商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較する属性情報比較手段と、項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成手段とを備え、商品等情報生成手段は、比較結果に応じた態様で、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせる、商品等情報生成装置に関する。

本発明の商品等情報生成装置によれば、商品又はサービス（以下、商品等という）に関するきめ細かな情報を自動生成することができる。

より具体的には、例えば、推奨する商品等の推奨理由（ＷＨＹ）が商品のメリットばかりを強調する「キャッチコピー」ではなく、現実世界で優秀な店員や営業マンが行なっているような、商品特徴のトレードオフ説明を機械的に生成することが可能となる。その結果、提案方法の質を高めることができ、イーコマース等の非対面販売において膨大な数の商材を不特定多数の顧客に説明し分けなければならない局面でも、一人一人の商材のトレードオフを説明できるだけでなく、実際の対面販売において活用される場合にも、駆け出しの営業マン等が顧客に対して商品推奨理由をうまく説明できない場合のアシストとなり失注確率を減らせる、あるいは、営業品質の平準化を助けるという利益がある。また、提案を受ける側のユーザは、商品の推奨理由が論理的に説明されるため、理由が示されない推奨商品の掲出と比べて納得度が高くなり、商品の購入にあたって、より合理的な購入判断を下せるという利益がある。

本発明において、属性情報比較手段が、基準属性情報と対象商品等の属性情報との比較により、項目ごとの優劣を決定するものであって、商品等情報生成手段が、決定された優劣に基づいて、属性情報及び／又は比較情報を組み合わせるための組合せ情報を特定する組合せ情報特定手段とを備え、商品等情報生成手段が、複数の属性情報及び／又は複数の比較結果に応じた情報と特定された組合せ情報とを組み合わせることで商品等情報を生成することが好ましい。

本発明によれば、項目ごとの優劣に基づいて組合せ情報を特定し、特定された組合せ情報を用いて商品等情報を生成することで、機械的に生成した商品等情報から不自然さを除くことができ、より納得度の高い推奨理由を提供することが可能となる。

本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、商品等情報生成システムの構成を示す図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、端末装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、サーバ装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、端末装置の表示画面の一例を示す図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、商品マスタテーブルを表す図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、商品等情報生成処理のフローチャートの一例を示す図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、優劣マスタテーブルを表す図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、文章組合せ処理のフローチャートの一例を示す図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、比較結果文章マスタテーブルを表す図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、補完マスタテーブルを表す図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、階層型ニューラルネットワークを説明する図である。 本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、多層ニューラルネットワークを説明する図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明をする。以下、効果に関する記載は、本発明の実施の形態の効果の一側面であり、ここに記載するものに限定されない。また、以下で説明するフローチャートを構成する各処理の順序は、処理内容に矛盾や不整合が生じない範囲で順不同である。

本発明は、商品やサービスに関するレコメンド（推奨）の文章を生成する商品等情報生成装置やシステム、プログラムに関するものであるが、以下では、レコメンドの文章を生成する商品等情報生成システムについて説明をする。以下に述べるサービスには、民間企業のサービスだけでなく、行政機関の提供するサービスも含むものであり、その態様に限定されるものではない。

図１は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、商品等情報生成システムの構成を示す図である。図示するように、本発明の商品等情報生成システムは、複数の端末装置１（端末装置１ａ、１ｂ・・・１ｚ）と、通信ネットワーク２と、サーバ装置３とから構成される。端末装置１は、通信ネットワーク２を介してサーバ装置３と接続されている。

端末装置１は、ユーザが商品等を閲覧し、購入や申込み等を行う端末である。端末装置としては、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話、ＰＤＡ等が挙げられるが、これに限定されない。端末装置１は、通信ネットワーク２を介してサーバ装置３と接続可能な装置であれば良い。通信ネットワークは、例えば、インターネット、有線又は無線の公衆電話網、有線又は無線ＬＡＮ、専用回線等、有線又は無線の公知の各種の通信ネットワークを用いることができる。サーバ装置３は、端末装置１との間で情報を送受信し、端末装置１に情報を提供するサーバ装置である。

図２は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、端末装置の構成を示すブロック図である。図示するように端末装置１は、制御部１１、ＲＡＭ１２、表示部１３、表示画面１３ａ、ストレージ部１４、入力部１５及び通信インタフェース１６等を具備しており、通信インタフェース１６を介して通信ネットワーク２と接続している。

制御部１１は、ストレージ部１４等の記憶装置に格納されたプログラムやデータを参照し、実行する。ＲＡＭ１２は、制御部１１のワークエリアである。

表示部１３は、商品等に関する情報を表示する表示画面を有する。また、図示しないが、表示部１３の上面にはタッチパネルが設けられていてもよい。スタイラスや指等でタッチパネルを押圧する、あるいは、タッチパネル上でスタイラス等により移動させることで、入力情報を受け付けることができる。

ストレージ部１４は、プログラムやデータを保存するための記憶領域として用いられるものであり、サーバ装置３から受信したデータを記憶することができる。入力部１５は複数のキーを備えている。入力部１５及び表示部１３に設けられ得るタッチパネルからの入力情報は、ＲＡＭ１２に格納される。制御部１１は、ＲＡＭ１２に格納された入力情報をもとに各種の演算処理を実行する。

図３は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、サーバ装置の構成を示すブロック図である。図示するようにサーバ装置３は、制御部３１、ＲＡＭ３２、ストレージ部３３等を具備しており、通信インタフェース３４を介して通信ネットワーク２と接続が可能である。

制御部３１は、ストレージ部３３に格納されたプログラムやデータを参照し、実行する。また、制御部３１は、計時機能を有する。ＲＡＭ３２は、制御部３１のワークエリアである。ストレージ部３３には、端末装置１において入力されたデータや通信インタフェース３４を経由して受信したデータ等が記憶される。

次に、商品等情報生成システム４が有する機能について説明する。商品等情報生成システム４は、基準属性設定機能、比較対象商品等抽出機能、属性情報比較機能、比較情報抽出機能、及び商品等情報生成機能を少なくとも有する。

基準属性設定機能は、商品等の比較の基準となる基準属性を設定する機能を有する。比較対象商品等抽出機能は、比較の対象となる商品等を抽出する機能を有する。属性情報比較機能は、商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較する機能を有する。比較情報抽出機能は、比較対象となる商品等を所定の条件にしたがって抽出する機能を有する。商品等情報生成機能は、項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する機能を有する。

本発明の実施の形態では、一例として、中古車の販売サイトにおける商品閲覧画面を挙げる。ただし、本発明は中古車のように商品に限定されるものではなく、サービスの申込みに適用してもよい。

本発明の実施の形態における、商品等の閲覧画面について説明する。図４は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、端末装置の表示画面の一例を示す図である。端末装置１の表示画面１３ａには、商品等の閲覧画面５０が表示される。

商品等の閲覧画面５０は、表示部１３に表示された、選択可能な複数の商品等が並べられた商品等一覧画面において、ユーザにより選択されることで表示されるように設計し得る。また、商品等一覧画面に表示される内容は、ユーザの操作により表示条件を設定し、表示条件にしたがって変更され得る。

商品等の閲覧画面５０には、商品等名５１、商品等画像５２、商品等属性情報５３、対象商品等５４、対象商品等属性情報５５、対象商品等情報５６、及び、お気に入り追加ボタン５７が少なくとも表示される。商品等名５１、商品等画像５２、及び、商品等属性情報５３は、サーバ装置３のストレージ部３３に記憶された商品マスタテーブルから抽出され、表示される。

図５は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、商品マスタテーブルを表す図である。商品マスタテーブル１００には、商品Ｎｏ１０１に関連付けて、メーカ１０２、車種１０３、年式１０４、走行距離１０５、次回車検１０６、修復歴１０７、価格１０８、禁煙１０９、排気量１１０、ボディタイプ１１１、サイドエアバッグ１１２、特記事項（優）１１３、及び特記事項（劣）１１４が少なくとも記憶される。その他設計に応じて適宜情報が増えてもよい。

商品Ｎｏ１０１は、商品を一意に識別するための情報である。メーカ１０２は、商品である自動車のメーカを表す。車種１０３は、商品の種類を表す。年式１０４は、商品の年式を表し、日本国内で初めて登録された年を表す。走行距離１０５は、商品である自動車がこれまで走行してきた距離を表す。次回車検１０６は、車検の有効期限を表し、有効期限が切れている場合には情報が「−」で表示される。修復歴１０７は、商品が修復されたことがあるか否かを表す。価格１０８は、商品の販売価格を表す。禁煙１０９は、商品である自動車が禁煙車であったか否かを表し、禁煙である場合には「○」が示される。排気量１１０は、商品の排気量を表す。ボディタイプ１１１は、自動車の形状を表す。サイドエアバッグ１１２は、商品にサイドエアバッグのオプションが搭載されているか否かを表す。特記事項（優）１１３は、商品の長所となり得る特徴を表し、データ登録者により自由に記述可能な情報である。特記事項（劣）１１４は、商品の短所となり得る特徴を表し、データ登録者により自由に記述可能な情報である。

商品等名５１には、例えば、メーカ１０２及び車種１０３を組み合わせた情報が表示される。商品等画像５２には、商品マスタテーブルに記憶されたリンク情報（非図示）により、サーバ装置３のストレージ部３３に格納された商品画像が表示される。商品等属性情報５３には、年式１０４、走行距離１０５、次回車検１０６、修復歴１０７、及び価格１０８の情報あるいは複数の情報を組み合わせて表示される。なお、禁煙１０９や排気量１１０等その他商品マスタテーブル１００に記憶された情報を閲覧画面５０に表示するようにしてもよい。

対象商品等５４は、図４において表示されている商品と比較するための商品等が表示される。対象商品等属性情報５５及び対象商品等情報５６は、対象商品等５４に関連する情報が表示される。情報の抽出方法については後述する。

お気に入り追加ボタン５７は、ユーザが気に入った商品を、ユーザ情報に関連付けて端末装置１又はサーバ装置３に記憶させるためのボタンである。

続いて、商品等情報生成処理について説明する。図６は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、商品等情報生成処理のフローチャートの一例を示す図である。以下では商品を対象に説明するが、サービスも含まれる。

端末装置１は、ユーザの操作により、表示画面１３ａ上に表示された複数の商品から、商品の選択を受け付け（ステップＳ１）、閲覧画面５０を表示させる。ステップＳ１において選択された商品を基準商品として設定する。基準商品に関する情報（例えば、商品マスタテーブル１００の各項目に含まれる情報）は、基準属性情報ともいう。

端末装置１は、ステップＳ１において選択された基準商品を特定可能な情報をサーバ装置３へ送信する（ステップＳ２）。サーバ装置３は、基準商品を特定可能な情報を受信する（ステップＳ３）。サーバ装置３は、受信した基準商品に関する基準属性情報に基づいて、比較対象となる対象商品を抽出するための抽出条件を設定する（ステップＳ４）。抽出条件は、例えば、基準商品の価格１０８に対して、基準商品の価格から１５万円ずつ変動させた値を上限金額及び下限金額とする条件で抽出する。ステップＳ４において設定される抽出条件は初期条件であり、固定の条件でもよいし、ユーザの属性に応じて変動する条件でもよい。

サーバ装置３は、ステップＳ４において設定された抽出条件にしたがって商品マスタテーブル１００から、基準商品以外の、対象商品を抽出する（ステップＳ５）。なお、抽出件数が極端に少ない場合又は極端に多すぎる場合には、抽出条件を適宜変更し、表示に適した件数になるまで抽出条件を調整する。条件の調整は、他のサービスが提供するモジュールを組み込んで行うようにしてもよい。

次に、サーバ装置３は、ステップＳ５で抽出された対象商品について、優劣の照合を行い、各項目の属性情報が基準商品に対して優位であるか否かを設定する（ステップＳ６）。

優劣の判定は、予め定義された優劣マスタテーブルに記憶された情報を用いて行う。図７は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、優劣マスタテーブルを表す図である。優劣マスタテーブル１３０には、項目１３１と基準属性１３２に関連付けて、優位条件１３３及び劣位条件１３４が記憶される。項目１３１には、商品マスタテーブル１００に記憶された各々の列（項目）が対応する。基準属性１３２は、ステップＳ１において選択された基準商品の属性情報の値に応じて決定される。優位条件１３３は、基準属性情報と比較した際に優位であると判定されるための条件である。劣位条件１３４は、基準属性情報と比較した際に劣位であると判定されるための条件である。

例えば、項目１３１が「年式」で、基準商品の年式が「２００８年」であり、比較対象商品の年式が「２０１２年」であった場合には、優位条件１３３が「基準の数値より大」に該当するため優位であると判定される。一方、項目１３１が「次回車検」で、基準商品の次回車検が「２０１９年１２月」であり、比較対象商品の次回車検が「２０１８年６月」であった場合には、劣位条件１３４が「基準より短い」に該当するため劣位であると判定される。

比較対象商品の属性情報毎に優劣を判定し、優れていると判定された場合（ステップＳ７にてＹＥＳ）には、優位とされた項目の数を計数する（ステップＳ８）。一方、劣っていると判定された場合（ステップＳ７にてＮＯ）には、何もしない。

次に、サーバ装置３は、比較結果に対応する文章を関連付ける（ステップＳ７）。比較結果に対応する文章は、サーバ装置３のストレージ部３３に記憶された比較結果文章マスタテーブルから抽出する。図９は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、比較結果文章マスタテーブルを表す図である。比較結果文章マスタテーブル１４０には、項目１４１及び基準属性１４２に関連付けて、優位文章１４３、劣位文章１４４、及び表示順位１４５が記憶される。

優位文章１４３は、優劣マスタテーブル１３０を用いて優位であると判定された場合に用いられる文章である。劣位文章１４４は、優劣マスタテーブル１３０を用いて劣位であると判定された場合に用いられる文章である。表示順位１４５は、後述する文章の組合せ処理において表示する項目の順序を決定する際に用いる情報である。

表示順位は、生成される商品等情報において、後述する中間文章の表示位置を定めるための優先度を表す。ただし、後述する補完項目との関係によっては、処理された項目が先に表示され、表示順位の順番通りに表示されないこともあり得る。表示順位とは、項目の処理すべき順位を表しているともいえる。なお、表示順位は全ての商品の項目に対して一律に設定するようにしてもよいし、商品ごとに設定できるようにしてもよい。

比較結果文章マスタテーブル１４０のデータを更新して出力する文章を動的に変えることで、プログラムを更新せずに文章を変更でき、運用の負担を軽減することができるという利点がある。

次に、サーバ装置３は、対象製品ごとに商品等情報である文章を生成する。まず、対象商品を設定し（ステップＳ８）、設定された対象商品について、文章組合せ処理を行う（ステップＳ９）。すべての対象商品について文章を生成するまで、ステップＳ８及びステップＳ９の処理を繰り返し行う。文章組合せ処理については後述する。

すべての対象商品に対して文章生成処理が完了すると、サーバ装置３は、対象商品情報を端末装置１へ送信する（ステップＳ１０）。端末装置１は、対象商品情報を受信し（ステップＳ１１）、表示画面１３ａに対象商品情報を表示して（ステップＳ１２）、商品等情報生成処理を終了する。

［文章組合せ処理］
図８は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、文章組合せ処理のフローチャートの一例を示す図である。サーバ装置３は、項目表示順位を比較結果文章マスタテーブルから抽出する（ステップＳ２１）。サーバ装置３は、対象商品の属性情報を比較結果文章マスタテーブル１４０に記憶された表示順位１４５の昇順又は降順に並べ替える（ステップＳ２２）。

次に、項目に対応する属性情報を自然な文章として成立するように、複数の項目間に組合せ情報を補完する。補完の方法は一例として、組合せ情報として接続詞及び助詞を補完する例を挙げて説明する。

まず、表示順位に整列された項目のうち、文章生成が未処理の項目を設定する（ステップＳ２３）。次に、設定された項目に補完項目が有るか判定する（ステップＳ２４）。補完項目とは、例えば、項目により示される商品等の性質に関する情報（項目性質情報ともいう）が同一又は類似の項目をいう。

補完項目について詳細に説明する。図１０は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、補完マスタテーブルを表す図である。補完マスタテーブル１５０には、項目１５１に関連付けて、関連種別１５２が記憶されている。関連種別１５２の内容が同じ項目１５１同士は、補完項目同士であり、相補的な関係にあるといえる項目である。

例えば、項目１５１が「年式」である場合に、補完項目は、関連種別１５２が同一の項目の「走行距離」である。「年式」は自動車の登録年月を表すため、自動車の新しさを表す指標として用いることができる。同様に「走行距離」も、走行距離が短ければ自動車部品の消耗が少ない、つまり新品に近いことを表す指標として用いることができる。よって、「年式」及び「走行距離」の項目は、「新しさ」を表す項目として関連種別１５２に登録することができる。関連種別１５２は、例えば、項目１５１「ボディタイプ」のように、複数種類記憶されるように設計してもよい。

あるいは、図示しないが、項目間の組み合わせに関する優先度を設定するように設計してもよい。例えば、「年式」と「走行距離」とは、「価格」や「ボディタイプ」等他の項目よりも組合せの優先度を高く設定してもよい。このようにすることで、項目間に相関性を持たせることができ、より説得力のある文章を生成することが可能となる。

設定された項目に補完項目が有る場合（ステップＳ２４にてＹＥＳ）には、先のフレーズとしてステップＳ２３において設定された項目のフレーズ（先のフレーズ）を設定する（ステップＳ２５）。また、後のフレーズとして、補完項目のフレーズ（後のフレーズ）を設定する（ステップＳ２６）。「フレーズ」とは、例えば、有意の文章であって、より具体的には、ステップＳ７にて関連付けられた比較結果文章だけでもよいし、属性情報と組み合わせて文章にしたものであってもよい。

フレーズの設定について具体的に説明する。基準属性の自動車の「年式」が「２００７」、「走行距離」が「５．１万ｋｍ」であって、対象商品の自動車の「年式」が「２０１６」、「走行距離」が「０．７万ｋｍ」である場合には、ステップＳ６において「年式」「走行距離」がともに「優位」と設定されているため、先のフレーズとして優位文章１４３の「年式が新しい」が設定される。後のフレーズには、「年式」の補完項目である「走行距離」について、優位文章１４３の「走行距離が少ない」が設定される。補完項目である「走行距離」は、処理が済んだものとして、ステップＳ２３の未処理対象項目から除外される。

次に、先のフレーズが優位であり、かつ、後のフレーズが優位であるか否かを判定する（ステップＳ２７）。ステップＳ２７において真であると判定された場合（ステップＳ２７にてＹＥＳ）には、組合せ情報には添加の種類の文言が設定される（ステップＳ２８）。添加の種類の文言とは、例えば、「そして」、「そのうえ」、「おまけに」、「しかも」等が挙げられる。

ステップＳ２７において偽であると判定された場合（ステップＳ２７にてＮＯ）には、先のフレーズが優位であり、かつ、後のフレーズが劣位であるか否かを判定する（ステップＳ２９）。ステップＳ２９において真であると判定された場合（ステップＳ２９にてＹＥＳ）には、組合せ情報には補足の種類の文言が設定される（ステップＳ３０）。補足の種類の文言とは、例えば、「なお」、「ただし」、「もっとも」、「ちなみに」等が挙げられる。

ステップＳ２９において偽であると判定された場合（ステップＳ２９にてＮＯ）には、先のフレーズが劣位であり、かつ、後のフレーズが優位であるか否かを判定する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１において真であると判定された場合（ステップＳ３１にてＹＥＳ）には、組合せ情報には逆接の種類の文言が設定される（ステップＳ３２）。逆接の種類の文言とは、例えば、「しかし」、「しかしながら」、「ところが」、「なのに」等が挙げられる。

ステップＳ３１において偽であると判定された場合（ステップＳ３１にてＮＯ）には、処理対象の項目を処理済みに設定する。

組合せ情報が決定した場合には、先のフレーズと後のフレーズとの間に組合せ情報を補完して、中間文章を生成し（ステップＳ３３）、処理対象の項目及び補完項目を処理済みに設定する。中間文章は、商品等の項目に関するメリット及びデメリットを組み合わせた論理的な推奨文章であり、商品等情報の一部又は全部である。

より具体的には、上述の基準属性の自動車の「年式」が「２００７」、「走行距離」が「５．１万ｋｍ」で、対象商品の「年式」が「２０１６」、「走行距離」が「０．７万ｋｍ」であり、先後のフレーズともに優位である場合に、先のフレーズは「年式が新しい」、後のフレーズは「走行距離が少ない」、ステップＳ２８において設定される組合せ情報は添加の種類の文言となる。したがって、ステップＳ３３において作成される中間文章は、「『年式が新しい』、『そのうえ』、『走行距離が少ない』」となる。

一方、基準属性の自動車の「年式」が「２００７」、「走行距離」が「５．１万ｋｍ」で、対象商品の「年式」が「２０１２」、「走行距離」が「８．７万ｋｍ」である場合には、先のフレーズが優位、後のフレーズが劣位となる。このとき、先のフレーズは「年式が新しい」、後のフレーズが「走行距離が多い」、ステップＳ２８において設定される組合せ情報は補足の種類の文言となる。したがって、ステップＳ３３において作成される中間文章は、「『年式が新しい』、『ただし』、『走行距離が多い』」となる。

さらに、基準属性の自動車の「年式」が「２０１２」、「走行距離」が「８．７万ｋｍ」で、対象商品の「年式」が「２００７」、「走行距離」が「５．１万ｋｍ」である場合には、先のフレーズが劣位、後のフレーズが優位となる。このとき、先のフレーズは「年式が古い」、後のフレーズが「走行距離が少ない」、ステップＳ２８において設定される組合せ情報は逆接の種類の文言となる。したがって、ステップＳ３３において作成される中間文章は、「『年式が古い』、『しかし』、『走行距離が少ない』」となる。

このように、性質が同じ、あるいは近しい項目ごとに中間文章を生成することで、ユーザへの説得力が増してユーザの納得度合いが高くなり、ユーザは、商品の購入にあたってより合理的な判断を下せるようになる。

さらに、優劣マスタテーブル１３０と比較結果文章マスタテーブル１４０とを用いて文章を生成する方法は、テンプレートに単語を当てはめて文章を構成する方法と比較して、次のような効果を奏するものである。まず、テンプレートを作成する負担がなく、単純に単語を表示する方法よりも説得力を増すことができる。さらに、テンプレートへの当てはめ処理は、複層的で計算処理負荷が高くなるが、本発明の方法は、属性同士の因果関係の判断と、接続詞による結合処理だけであり、計算処理負荷を低く抑えることができる。その結果、表示速度も向上し、ユーザの不快感を軽減することができる。

補完項目が無い場合（ステップＳ２４にてＮＯ）には、処理対象の項目が優位か否かを判定する（ステップＳ３４）。優位である場合（ステップＳ３４にてＹＥＳ）には、補完情報を用いず処理対象の項目だけで、中間文章を生成し（ステップＳ３５）、処理対象の項目を処理済みに設定する。

より具体的には、基準属性の自動車の「修復歴」が「有」で、対象商品の「修復歴」が「無」である場合には、処理対象の項目が優位である。このとき、ステップＳ３５において作成される単独の中間文章は、「『修復歴がない』」となる。

すべての項目に対して処理を完了した場合には、中間文章を連結し（ステップＳ３６）、文章組合せ処理を終了する。具体的には、ステップＳ３３において生成された中間文章を、生成された順に連結する。中間文章の連結とは、例えば、「年式が新しい、そのうえ、走行距離が少ないです。エンジンは小さいですが、馬力は上です」というように、複数の中間文章を結合して一つの文章を生成することをいう。

上述の実施の形態では、基準となる商品をユーザが選択した商品にしたが、予め入力されたユーザの嗜好や興味・関心に関するデータを基準商品等に定めてもよい。基準となる商品に関する情報をユーザが入力して指定できるようにしてもよい。ユーザが、ユーザ自身の好みに合わせて基準属性を適宜入力することで、ユーザが商品等を探すことなく、ユーザの興味・関心に基づいた提案を受けることができ、商品等の探索作業を効率化することができる。

あるいは、ユーザが閲覧した商品の履歴データから導出される値、例えば、数値であれば平均値、閲覧回数、閲覧していた時間等を基準属性としてもよい。このようにすることで、ユーザは意識することなく基準を生成でき、ユーザに対して、ユーザが認識していない、潜在的なニーズを当人に自覚させ、それに合わせて訴求するような提案をすることができる。

ユーザが閲覧した商品の履歴データから導出された値から基準属性を生成した場合には、生成された基準属性をユーザが編集可能としてもよい。このようにすることで、設定された基準属性にユーザの意思を反映することができるだけでなく、ユーザが認識していない潜在的なニーズを自覚することができる。履歴データから導出された値から生成される基準属性とは、例えば、閲覧した内容のばらつきや、共通性を勘案して導出されることが挙げられる。具体的には、閲覧した商品の色が赤で共通していて、商品の値段が１００万から５００万まで幅があるような場合には、そのユーザは、商品の色が赤であることの優先順位が高く、商品の値段に関する優先順位は低いと感じていることがわかるので、そのように基準属性に設定することができる。

ユーザの基準属性は、ユーザがお気に入り追加ボタン５７を操作して追加された商品等に関する情報に基づいて生成されるようにしてもよい。このようにすることで、ユーザが基準情報を直接入力する手間を省くことができ、ユーザの嗜好を的確に反映させた基準情報を効率よく生成することができる。

ユーザの基準属性は、図示しないが、例えば、基準属性を表す項目別に軸を設けて、多角形のレーダーチャートとして表示されるようにしてもよい。また、レーダーチャートの値をユーザにより変更可能に設計してもよい。このようにすることで、ユーザが自身の基準属性を視覚的に把握しやすくなり、また、感覚的に基準属性を変更することができる。ユーザの基準属性がレーターチャートとして表示される場合に、ユーザがチャートを確認し、自分が優先させたい、あるいは優先させたくないと考える属性を編集できるようにしてもよい。このように、ユーザの潜在的な、無意識的に定められた条件を可視化させることで、システムの提案の根拠となる基準属性を明確にユーザに示すことでき、ユーザに安心感及び納得感を与えることができる。

上述の実施の形態では、補完マスタテーブルで相補的関係になった項目同士を組み合わせて中間文章を生成したが、補完マスタテーブルで相補的関係にならない項目であっても、ユーザの基準情報に設定された、ユーザの嗜好に合う項目を用いて中間文章を生成するようにしてもよい。つまり、相補的関係でない項目であっても、優位である項目に関する情報を組み合わせて中間文章を生成するようにしてもよい。例えば、黒い色の車がユーザの嗜好に合う場合には、「ボディタイプがハッチバックで、そのうえ、車体の色が黒です」というように中間文章を生成することができる。このようにすることで、項目の組合せの幅が広がり、かつ、根拠を示した説得力のある文章を自動生成することができる。また、ユーザの趣味、嗜好を反映した提案を受けられるようになり、ユーザの購買意欲を刺激した宣伝効果をより期待できるようになる。

上述の実施の形態では、商品等情報の生成に利用される属性情報の項目ごとの優先度を定めることにより、ユーザに対して優先的に伝えたい項目を設定することができ、より説得力のある提案をユーザに行うことができるようになる。

上述の実施の形態では、比較結果文章マスタテーブル１４０に記憶された表示順位１４５の更新を行わなかったが、ユーザが表示順位１４５を更新できるようにしてもよい。また、ユーザの操作履歴情報を入力情報として、機械学習のアルゴリズムを用いて自動的に更新するようにしてもよい。具体的には、システムを使用する複数のユーザの操作履歴情報に基づいて、ユーザを分類し、分類に対応する表示順位１４５に更新する。例えば、ユーザＡが閲覧している商品の色が「赤」ばかりである場合に、赤い商品を見ているユーザの分類に適合する表示順位を機械学習アルゴリズムにより決定することができる。上述の例は単純なものであるが、入力情報を所定の期間内に限定する、あるいは複数の入力情報を用いる等することで、より精度の高い表示順位を自動的に設定できるようになる。このようにすることで、ユーザの傾向を適切に把握した表示順位で商品等情報を生成することができ、ユーザにとって、より関心の高いと予測される項目から文章を自動生成することができる。

ここで、機械学習アルゴリズムについて説明する。機械学習とは、コンピュータ装置にデータを繰り返し学習させ、データの中にあるパターンや経験則を認識させたうえで、未知のデータに対してコンピュータ装置によりパターンや経験則を当てはめさせて、自律的に答を導き出す手法をいう。特に、回帰問題や分類問題に適用することができる。機械学習には、例えば、入力とそれに対応するべき出力を写像する関数を生成する教師あり学習、入力のみからモデルを構築する教師なし学習、周囲の環境を観測することで行動すべき行動を学習する強化学習等がある。教師あり学習は、例えば、判別分析、サポートベクトルマシン、ベイジアンネットワーク等である。教師なし学習は、データ・クラスタリング、主成分分析等である。強化学習は、例えば、Ｑ学習やマルコフ決定過程である。さらに、これらの手法を実現するうえで、入力された学習データの特徴を表す特徴量を自動で取得して学習する深層学習（ディープ・ラーニング、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）という手法がある。

ここで、機械学習のアルゴリズムにおける出力の仕組みについて説明する。図１１は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、階層型ニューラルネットワークを説明する図である。ニューラルネットワークの一例として、入力ｘ（ｘ_１、ｘ_２、・・・、ｘ_ｎ）に対して、出力（結果）ｚを出力するものを説明する。各入力ｘに対応する重みｗ（ｗ_１、ｗ_２、・・・、ｗ_ｎ）が設定されていて、ｘと、ｘに対応するｗとを乗じることによりｚが出力される。図１１に示すニューラルネットワークは、単純パーセプトロンモデルなどとよばれる。

一方、複数の階層を有するニューラルネットワークもある。図１２は、本発明の実施の形態の少なくとも１つに対応する、多層ニューラルネットワークを説明する図である。多層ニューラルネットワークは、図１１のニューラルネットワークに加え、中間層を有している。中間層は複数層有していてもよい。ノードとノードとを結ぶエッジには図１１と同様に重みが設定されている。中間層の各ノードに渡される入力値は、入力層の各ノードの値にエッジに設定された重みを乗じた値の総和となる。出力層の各ノードに渡される入力値も同様に、重みを乗じた値の総和となる。中間層を存在させることにより、ネットワークで表現可能な数式を複雑化させることができ、より精度の高い出力を求められるようになるという利点がある。ここで、層の数やノードの数はニューラルネットワークの設計時に定められる所与の情報である。学習とは、すなわち、重みを最適化することといえる。

本発明の実施の形態において、機械学習アルゴリズムにより出力させる結果は、ユーザの操作を受け付けるごとに出力されるようにしてもよいし、所定の期間経過毎に出力されるようにしてもよい。機械学習アルゴリズムは、例えば、商品の購入に関する重みが一番大きく、問い合わせが次に大きく、閲覧が一番小さくなるように所与のパラメータを設定して生成することが好ましい。

本発明の実施の形態において、機械学習アルゴリズムを用いて、自然言語解析技術（ＮＡＴＵＲＡＬ ＬＡＮＧＵＡＧＥ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ）を実現してもよい。例えば、商品ページに投稿されたユーザのコメントを解析して、比較結果文章マスタテーブル１４０に格納されていない商品の特徴を表す文章を生成するようにしてもよい。このようにすることで、ユーザが実際に使用した感想に基づいた商品の特徴を表現することができ、商品を選択するユーザへの訴求力をより高めることができる。

本発明の実施の形態において、機械学習アルゴリズムを用いて、ステップＳ３６において連結された文章を入力として、より自然言語に近づけた文章を出力とするように自然言語生成（ＮＡＴＵＲＡＬ ＬＡＮＧＵＡＧＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ）を行うようにしてもよい。このようにすることで、連結された文章が多少機械的なものであっても、人が書くような自然な文章に変えることができ、より説得力を高めることができる。

本発明の実施の形態において、畳み込み層とプーリング層とを備えるニューラルネットワーク（ＣＮＮ、ＣＯＮＶＯＬＵＴＩＯＮ ＮＥＵＲＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ）の技術を用いてもよい。例えば、商品を表す画像から、ＣＮＮを用いて商品の特徴的な情報を抽出することができる。このようにすることで、商品の写真データから機械的に特徴を抽出でき、商品の特徴を動的に変化させることができる。システムを運用する際に、商品の説明文章を定期的に更新しなくとも、商品の画像を変更するだけで自動的に文章を変更させることができるため、運用の負担を軽減することができる。

本発明の実施の形態において、「商品」とは、例えば、商取引の対象となるものをいい、有体物であっても無体物であってもよく、動産に限らず不動産をも含む概念である。「サービス」とは、例えば、他人のために行う労務又は便益であって、独立して商取引の対象となるものをいう。なお、本発明の実施の形態において、取引には対価の支払いを伴わない無償の取引も含める。

本発明の実施の形態において、「組合せ情報」とは、例えば、組合せに用いられる情報であって、接続詞を含むものである。「項目性質情報」とは、例えば、項目の性質を表す情報であって、項目の特徴、要素、あるいは目的等を示す情報である。「コンピュータ装置」とは、例えば、例えば、デスクトップ型又はノート型パーソナルコンピュータ、タブレットコンピュータ、又は、ＰＤＡ等をいい、表示画面にタッチパネルセンサを備える携帯型端末であってもよい。

［付記］
上で述べた実施の形態の説明は、下記の発明を、発明の属する分野における通常の知識を有する者がその実施をすることができるように記載した。

［１］ 商品又はサービス（以下、商品等という）に関する複数の項目ごとに、商品等の内容を特定する属性情報を記憶する属性記憶手段と、
商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較する属性情報比較手段と、
項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成手段と
を備え、
商品等情報生成手段は、比較結果に応じた態様で、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせる、商品等情報生成装置。

［２］ 属性情報比較手段が、基準属性情報と対象商品等の属性情報との比較により、項目ごとの優劣を決定するものであって、
商品等情報生成手段が、決定された優劣に基づいて、属性情報及び／又は比較情報を組み合わせるための組合せ情報を特定する組合せ情報特定手段とを備え、
商品等情報生成手段が、複数の属性情報及び／又は複数の比較結果に応じた情報と特定された組合せ情報とを組み合わせることで商品等情報を生成する、［１］に記載の商品等情報生成装置。

［３］ 商品等情報生成装置がさらに、
商品等情報生成手段における属性情報の組み合わせに関して、一の項目の属性情報に対して優先的に組み合わされる属性情報に対応する他の項目を記憶する組合記憶手段を備え、
商品等情報生成手段が、対象商品等の一の項目についての属性情報を、該一の項目の属性情報に対して優先的に組み合わされる他の項目の属性情報と組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する、
［１］又は［２］に記載された商品等情報生成装置。

［４］ 商品等情報生成装置がさらに、
商品等情報生成手段における商品等情報の生成に利用される属性情報の項目ごとの優先度を記憶する優先度記憶手段と、
商品等情報生成手段が、優先度記憶手段に記憶された優先度をもとに、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせることで商品等情報を生成する、［１］〜［３］のいずれかに記載の商品等情報生成装置。

［５］ 商品等情報生成装置がさらに、
ユーザの操作により、基準属性情報の入力を受け付ける基準属性入力手段
を備え、
属性情報比較手段が、受け付けた基準属性情報と、対象商品等の属性情報とを項目ごとに比較する、［１］〜［４］のいずれかに記載の商品等情報生成装置。

［６］ 商品等情報生成装置がさらに、
商品等に関する情報を表示する表示手段と、
表示された商品等に関する情報を基準属性情報として設定する基準属性設定手段と
を備え、
属性情報比較手段が、設定された基準属性情報と、対象商品等の属性情報とを項目ごとに比較する、［１］〜［４］のいずれかに記載の商品等情報生成装置。

［７］ 表示手段が、ユーザの操作により商品等に関する情報を表示するものであり、
商品等情報生成装置がさらに、
基準属性設定手段が、表示手段により表示された商品等の項目ごとの属性情報の履歴に基づいて、基準属性情報を設定する、［６］に記載の商品等情報生成装置。

［８］ 表示手段が、ユーザの操作により商品等に関する情報を表示するものであり、
商品等情報生成装置がさらに、
ユーザの操作により表示手段により表示された商品等に関する情報を関心商品等として記憶する関心商品等記憶手段と
を備え、
基準属性設定手段が、関心商品等記憶手段に記憶された商品等の項目ごとの属性情報に基づいて、基準属性情報を設定する、［６］又は［７］に記載の商品等情報生成装置。

［９］ コンピュータ装置において実行される、商品又はサービス（以下、商品等という）の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成プログラムであって、
コンピュータ装置を
商品等に関する複数の項目ごとに、商品等の内容を特定する属性情報を記憶する属性記憶手段、
商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較する属性情報比較手段、
項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成手段
として機能させ、
商品等情報生成手段は、比較結果に応じた態様で、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせる、商品等情報生成プログラム。

［１０］ コンピュータ装置と、該コンピュータ装置と通信により接続可能なサーバ装置を備えるシステムであって、
商品又はサービス（以下、商品等という）に関する複数の項目ごとに、商品等の内容を特定する属性情報を記憶する属性記憶手段と、
商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較する属性情報比較手段と、
項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成手段と
を備え、
商品等情報生成手段は、比較結果に応じた態様で、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせる、商品等情報生成システム。

［１１］ コンピュータ装置において実行される商品又はサービス（以下、商品等という）の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成方法であって、
制御部により、商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較するステップと、
項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、制御部により、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成するステップと
を有し、
商品等情報を生成するステップは、比較結果に応じた態様で、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせる、商品等情報生成方法。

１ 端末装置
２ 通信ネットワーク
３ サーバ装置
４ 商品等情報生成システム
１１ 制御部
１２ ＲＡＭ
１３ 表示部
１４ ストレージ部
１５ 入力部
１６ 通信インタフェース
３１ 制御部
３２ ＲＡＭ
３３ ストレージ部
３４ 通信インタフェース
１００ 商品マスタテーブル
１３０ 優劣マスタテーブル
１４０ 比較結果文章マスタテーブル
１５０ 補完マスタテーブル

Claims (7)

1. 商品又はサービス（以下、商品等という）に関する複数の項目ごとに、商品等の内容を特定する属性情報を記憶する属性記憶手段と、
   商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較する属性情報比較手段と、
   項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成手段と
   を備え、
   商品等情報生成手段は、比較結果に応じた態様で、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせる、商品等情報生成装置。
2. 属性情報比較手段が、基準属性情報と対象商品等の属性情報との比較により、項目ごとの優劣を決定するものであって、
   商品等情報生成手段が、決定された優劣に基づいて、属性情報及び／又は比較情報を組み合わせるための組合せ情報を特定する組合せ情報特定手段とを備え、
   商品等情報生成手段が、複数の属性情報及び／又は複数の比較結果に応じた情報と特定された組合せ情報とを組み合わせることで商品等情報を生成する、請求項１に記載の商品等情報生成装置。
3. 商品等情報生成装置がさらに、
   商品等情報生成手段における属性情報の組み合わせに関して、一の項目の属性情報に対して優先的に組み合わされる属性情報に対応する他の項目を記憶する組合記憶手段を備え、
   商品等情報生成手段が、対象商品等の一の項目についての属性情報を、該一の項目の属性情報に対して優先的に組み合わされる他の項目の属性情報と組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する、
   請求項１又は２に記載された商品等情報生成装置。
4. 商品等情報生成装置がさらに、
   商品等情報生成手段における商品等情報の生成に利用される属性情報の項目ごとの優先度を記憶する優先度記憶手段と、
   商品等情報生成手段が、優先度記憶手段に記憶された優先度をもとに、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせることで商品等情報を生成する、請求項１〜３のいずれかに記載の商品等情報生成装置。
5. コンピュータ装置において実行される、商品又はサービス（以下、商品等という）の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成プログラムであって、
   コンピュータ装置を
   商品等に関する複数の項目ごとに、商品等の内容を特定する属性情報を記憶する属性記憶手段、
   商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較する属性情報比較手段、
   項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成手段
   として機能させ、
   商品等情報生成手段は、比較結果に応じた態様で、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせる、商品等情報生成プログラム。
6. コンピュータ装置と、該コンピュータ装置と通信により接続可能なサーバ装置を備える商品等情報生成システムであって、
   商品又はサービス（以下、商品等という）に関する複数の項目ごとに、商品等の内容を特定する属性情報を記憶する属性記憶手段と、
   商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較する属性情報比較手段と、
   項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成手段と
   を備え、
   商品等情報生成手段は、比較結果に応じた態様で、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせる、商品等情報生成システム。
7. コンピュータ装置において実行される商品又はサービス（以下、商品等という）の内容を表す商品等情報を生成する商品等情報生成方法であって、
   制御部により、商品等の比較の基準となる基準属性情報と、比較の対象となる対象商品等の属性情報とを、項目ごとに比較するステップと、
   項目ごとの対象商品等の属性情報、及び／又は、比較結果に応じた比較情報を組み合わせることで、制御部により、対象商品等の内容を表す商品等情報を生成するステップと
   を有し、
   商品等情報を生成するステップは、比較結果に応じた態様で、項目ごとの対象商品等の属性情報を組み合わせる、商品等情報生成方法。

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