WO2008078464A1 - 情報提供システム - Google Patents

Abstract

各利用者の嗜好を正確に把握し、利用者の嗜好を正確に反映させた情報提供を行う。店舗情報格納部(100)内に用意された店舗情報を、各利用者に提供する。利用者嗜好情報格納部(110)には、各利用者ごとに、各ジャンルの特徴項目についての嗜好値を含む利用者嗜好情報(T)が格納され、店舗評価情報格納部(120)には、各店舗ごとに、そのジャンルの特徴項目についての評価値を含む店舗評価情報(E)が格納される。店舗情報提供部(130)は、利用者嗜好情報(T)に合致した店舗評価情報(E)をもつ店舗情報を選択して利用者に提供する。利用者が、特定の店舗情報を閲覧したり、特定の店舗を利用したりすると、当該特定の店舗が関心店舗記録部(150)に関心店舗として蓄積される。嗜好値更新部(140)は、蓄積された関心店舗の店舗評価情報(E)に基づき利用者嗜好情報(T)を更新する。

Description

明 細 書 情 報 提 供 シ ス テ ム 技 術 分 野

本発明は、 情報提供システムに関し、 特に、 ネットワークを利用して種々の 店舗に関する店舗情報を提供する情報提供システムに関する。 背 景 技 術

近年、 情報の提供手段は、 テレビ ·ラジォなどの放送を利用した旧来の情報 提供方法から、 インターネットの W e bページなどを利用した新たな情報提供 方法に移行しつつある。 特に、 携帯電話機などの携帯端末装置の普及により、 利用者は、 任意の場所から必要な情報にアクセスすることが可能になり、 利便 性は大いに高まっている。 また、 商品やサービスを提供する事業者側にとって は、 店舗の宣伝や案内の情報を W e bページを介して利用者に広く提供するこ とができる。 利用者は、 外出する場合、 事前にこのような W e bページを閲覧 することにより、 利用予定となる店舗について種々の情報を入手することが可 能になる。

このように、 インターネッ トを利用して情報にアクセスする場合、 大量の情 報の中から、 自分の要求に合致した情報を抽出することが重要である。 このた め、 利用者は、 検索サイトを利用して所望のキーワードを用いた検索を行い、 必要な情報が提示された W e bページへのアクセスを行っている。 たとえば、 食事や買物などを行う場合、 利用者は 「イタリア料理」 や 「婦人服」 な、どのキ 一ワードを用いた検索により、 イタリア料理店や婦人服店などの W e bページ を閲覧することができる。

また、 個々の利用者に対して、 それぞれ適切な情報を効率良く提供するため に、 様々な技術が提案されている。 たとえば、 特開 2 0 0 3 - 2 9 6 3 5 8号公 報には、 予め、 個々の利用者の嗜好を示す情報を収集しておき、 個人個人の嗜 好に合致した情報を提供する情報配信システムが開示されており、 特開 2 0 0 4- 3 2 6 2 1 1号公報には、 同伴者を含めた状況情報をもとにして、 各利用者 の嗜好度をプロファイルとして記憶させておく手法が開示されている。 更に、 特開 2 0 0 2 - 1 0 8 9 1 8号公報には、 利用者の行動履歴に基づき当該利用者 の嗜好を学習する嗜好学習装置が開示されている。

前掲の各特許文献に開示されているように、 個々の利用者の嗜好を把握して、 それぞれの利用者に適切な情報を提供する技術は、 既にいくつか提案されてい る。 しかしながら、 いずれの技術も、 個々の利用者の嗜好情報を正確に把握す ることが困難であるため、 利用者の嗜好を正確に反映させた情報提供を行うこ とが困難であった。

そこで本発明は、 個々の利用者の嗜好を正確に把握し、 利用者の嗜好を正確 に反映させた情報提供を行うことが可能な情報提供システムを提供することを 目的とする。 発 明 の 開 示

(1) 本発明の第 1の態様は、 情報提供システムにおいて、

個々の店舗に関する店舗情報をそれぞれ格納した店舗情報格納部と、 店舗を特定するための店舗 I Dと、 予め定められた特定の特徴項目について の当該店舗の評価値と、 を含む店舗評価情報を、 様々な店舗についてそれぞれ 格納した店舗評価情報格納部と、

利用者を特定するための利用者 I Dと、 特徴項目についての当該利用者の嗜 好値と、 を含む利用者嗜好情報を、 様々な利用者についてそれぞれ格納した利 用者嗜好情報格納部と、

利用者から特定の検索条件に合致する店舗情報の提供要求を受けたときに、 「利用者嗜好情報格納部に格納されている当該利用者の利用者嗜好情報」 と 「店 舗評価情報格納部に格納されている様々な店舗についての店舗評価情報」 とを 比較することにより、 検索条件に合致し、 かつ、 当該利用者に適した店舗情報 を取捨選択し、 選択された店舗情報を店舗情報格納部から抽出して、 これを当 該利用者の端末装置に提供する店舗情報提供部と、

利用者により特定の店舗に対する関心が示されたときに、 個々の利用者ごと に、 当該特定の店舗の店舗 I Dを、 関心店舗 I Dとして蓄積記録する関心店舗 記録部と、

個々の利用者ごとに、 関心店舗記録部に記録されている全部もしくは一部の 関心店舗 I Dを更新用店舗 I Dとして抽出し、 店舗評価情報格納部から更新用 店舗 I Dを含む店舗評価情報を更新用店舗評価情報として抽出し、 この更新用 店舗評価情報の評価値に基づいて、 利用者嗜好情報格納部に格納されている当 該利用者についての利用者嗜好情報の嗜好値を更新する嗜好値更新部と、 を設けたものである。

(2) 本発明の第 2の態様は、 上述の第 1の態様に係る情報提供システムに おいて、

利用者から特定の店舗の特徴項目についての個人評価値が投票されたときに、 当該投票結果を蓄積記録する投票結果記録部と、

個々の店舗ごとに、 投票結果記録部に記録されている全部もしくは一部の投 票結果を抽出し、 抽出した投票結果に基づいて、 店舗評価情報格納部に格納さ れている当該店舗についての店舗評価情報の評価値を更新する評価値更新部と、 を更に設けたものである。

(3) 本発明の第 3の態様は、 上述の第 1または第 2の態様に係る情報提供 システムにおいて、

複数の利用者がグループとして特定の店舗を利用した際に、 当該グループを 構成する利用者を特定するグループ構成情報と、 個々の利用者を特定するため の利用者 I Dと、 当該利用者の個人満足度と、 を含む個人満足情報を蓄積記録 する個人満足情報記録部と、

個人満足情報記録部に記録されている全部もしくは一部の個人満足情報に基 づいて、 「特定のグループで店舗を利用する」 というグループ利用条件下におけ る利用者相互の満足度比率を算出する満足度比率算出部と、

を更に設け、

店舗情報提供部が、 特定のグループ利用条件下における店舗情報の提供要求 を受けたときに、 当該特定のグループ利用条件に係る個々の利用者ごとにそれ ぞれ適した店舗情報を候補として抽出した後、 当該グループ利用条件下におけ る満足度比率に応じて、 候補として抽出した店舗情報を取捨選択して提供する ようにしたものである。

(4) 本発明の第 4の態様は、 情報提供システムにおいて、

個々の店舗に関する店舗情報をそれぞれ格納した店舗情報格納部と、 店舗を特定するための店舗 I Dと、 当該店舗のジャンルを示すジャンルコー ドと、 このジャンルコードに対応して予め定められた特定の特徴項目について の当該店舗の評価値と、 を含む店舗評価情報を、 様々な店舗についてそれぞれ 格納した店舗評価情報格納部と、

利用者を特定するための利用者 I Dと、 ジャンルコードと、 このジャンルコ 一ドに対応する特徴項目についての当該利用者の嗜好値と、 を含む利用者嗜好 情報を、 様々な利用者についてそれぞれ格納した利用者嗜好情報格納部と、 利用者から特定の検索条件に合致する店舗情報の提供要求を受けたときに、 「利用者嗜好情報格納部に格納されている当該利用者の利用者嗜好情報」 と 「店 舗評価情報格納部に格納されている様々な店舗についての店舗評価情報」 とを、 同一のジャンルコードを含むもの同士で比較することにより、 検索条件に合致 し、 かつ、 当該利用者に適した店舗情報を取捨選択し、 選択された店舗情報を 店舗情報格納部から抽出して、 これを当該利用者の端末装置に提供する店舗情 報提供部と、

利用者により特定の店舗に対する関心が示されたときに、 個々の利用者ごと に、 かつ、 個々のジャンルごとに、 当該特定の店舗の店舗 I Dを、 関心店舗 I Dとして蓄積記録する関心店舗記録部と、

個々の利用者ごとに、 関心店舗記録部に記録されている 「更新対象となる所 定のジャンルの全部もしくは一部の関心店舗 I D」 を更新用店舗 I Dとして抽 出し、 店舗評価情報格納部から更新用店舗 I Dを含む店舗評価情報を更新用店 舗評価情報として抽出し、 この更新用店舗評価情報の評価値に基づいて、 利用 者嗜好情報格納部に格納されている当該利用者についての更新対象となる所定 のジャンルに関する利用者嗜好情報の嗜好値を更新する嗜好値更新部と、 を設けたものである。

(5) 本発明の第 5の態様は、 上述の第 4の態様に係る情報提供システムに おいて、

利用者から特定の店舗の特徴項目についての個人評価値が投票されたときに、 個々の店舗ごとに、 当該投票結果を蓄積記録する投票結果記録部と、

個々の店舗ごとに、 投票結果記録部に記録されている全部もしくは一部の投 票結果を抽出し、 抽出した投票結果に基づいて、 店舗評価情報格納部に格納さ れている当該店舗についての店舗評価情報の評価値を更新する評価値更新部と、 を更に設けたものである。

(6) 本発明の第 6の態様は、 上述の第 4または第 5の態様に係る情報提供 システムにおいて、

複数の利用者が特定の店舗を利用した際に、 当該グループを構成する利用者 を特定するグループ構成情報と、 利用した店舗のジャンルと、 個々の利用者を 特定するための利用者 I Dと、 当該利用者の個人満足度と、 を含む個人満足情 報を蓄積記録する個人満足情報記録部と、

個人満足情報記録部に記録されている個人満足情報に基づレ、て、 「特定のダル ープで特定のジャンルの店舗を利用する」 というグループ利用条件下における 利用者相互の満足度比率を算出する満足度比率算出部と、

を更に設け、

店舗情報提供部が、 特定のグループ利用条件下における店舗情報の提供要求 を受けたときに、 当該特定のグループ利用条件に係る個々の利用者ごとにそれ ぞれ適した店舗情報を候補として抽出した後、 当該グループ利用条件下におけ る満足度比率に応じて、 候補として抽出した店舗情報を取捨選択して提供する ようにしたものである。

(7) 本発明の第 7の態様は、 上述の第 4一第 6の態様に係る情報提供シス テムにおいて、

各利用者が特定の店舗を利用したときに、 当該利用者の利用者 I Dと、 当該 店舗のジャンルコードと、 利用時間と、 を含む行動履歴情報を収集する行動履 歴情報収集部と、

収集された行動履歴情報を格納する行動履歴情報格納部と、

行動履歴情報に基づいて、 特定の利用者が所定のジャンルを利用した後、 こ れに後続して利用する可能性の高いジャンルを予測する後続ジャンル予測部と、 を更に設け、

店舗情報提供部が、 後続ジャンル予測部による予測結果を利用して、 利用者 からの提供要求に応じた店舗情報とともに、 当該店舗情報に係るジャンルの後 続ジャンルに係る店舗情報を付加情報として提供するようにしたものである。

(8) 本発明の第 8の態様は、 上述の第 1一第 7の態様に係る情報提供シス テムにおいて、

店舗情報提供部が、 インターネットを介して利用者が操作する端末装置に対 して W e bコンテンッデータを送信するようにし、 店舗情報格納部には、 店舗 情報が W e bコンテンツデータとして格納されるようにし、 この W e bコンテ ンッデータを特定するためのコンテンツ I Dを店舗 I Dとして利用するように したものである。

(9) 本発明の第 9の態様は、 上述の第 1一第 8の態様に係る情報提供シス テムにおいて、

店舗評価情報格納部に、 複数 N個の特徴項目のそれぞれについての評価値を 含む店舗評価情報を格納し、

利用者嗜好情報格納部に、 複数 N個の特徴項目のそれぞれについての嗜好値 を含む利用者嗜好情報を格納し、 .

店舗情報提供部が、 利用者から店舗情報の提供要求を受けたときに、 「当該利 用者の利用者嗜好情報に含まれている N個の特徴項目のそれぞれについての嗜 好値を、 N次元座標系の各座標軸にとることにより得られる嗜好べクトル」 と、 「各店舗の店舗評価情報に含まれている N個の特徴項目のそれぞれについての 評価値を、 N次元座標系の各座標軸にとることにより得られる評価べクトル」 とを比較し、 両ベクトルの近似の程度に基づいて、 店舗情報の取捨選択を行う ようにしたものである。

(10) 本発明の第 1 0の態様は、 上述の第 1一第 9の態様に係る情報提供シ ステムにおいて、

店舗情報提供部が、 店舗情報の提供を行う際に、 当該店舗情報に関する店舗 についての店舗評価情報に含まれる評価値を併せて提供するようにしたもので める。

(11) 本発明の第 1 1の態様は、 上述の第 1一第 1 0の態様に係る情報提供 システムにおいて、

店舗情報提供部が、 検索条件に合致し、 力つ、 禾 IJ用者に適した複数の店舗情 報を選択し、 選択した各店舗情報の概要のみを羅列したリストを提供する第 1 の提供ステップと、 このリストの中から利用者が指定した店舗に係る店舗情報 の全内容を提供する第 2の提供ステップと、 を実行するようにしたものである。

(12) 本発明の第 1 2の態様は、 上述の第 1 1の態様に係る情報提供システ ムにおいて、

関心店舗記録部が、 利用者の指定に基づき店舗情報提供部により第 2の提供 ステツプが実施されたときに、 当該第 2の提供ステップで店舗情報が提供され た店舗の店舗 I Dを、 当該利用者についての関心店舗 I Dとして蓄積記録する ようにしたものである。

(13) 本発明の第 1 3の態様は、 上述の第 1一第 1 1の態様に係る情報提供 システムにおいて、

関心店舗記録部が、 利用者から特定の店舗に関心がある旨の報告を受けた場 合、 もしくは、 特定の店舗を利用した旨の報告を受けた場合に、 当該利用者に ついて、 当該特定の店舗の店舗 I Dを、 関心店舗 I Dとして蓄積記録するよう にしたものである。

(14) 本発明の第 1 4の態様は、 上述の第 1一第 1 1の態様に係る情報提供 システムにおいて、

店舗情報提供部が、 利用者が所持する携帯端末装置に対して店舗情報を提供 する機能を有し、

関心店舗記録部が、 携帯端末装置の位置を認識する機能をもつた位置認識装 置からの情報に基づいて、 利用者が特定の店舗に位置することが検知された場 合に、 当該利用者について、 当該店舗の店舗 I Dを関心店舗 I Dとして蓄積記 録するようにしたものである。

(15) 本発明の第 1 5の態様は、 上述の第 1一第 1 1の態様に係る情報提供 システムにおいて、

店舗情報提供部が、 利用者が所持する携帯端末装置に対して店舗情報を提供 する機能を有し、

関心店舗記録部が、 所定の店舗に設置されている店舗設置装置と携帯端末装 置との間で交信が行われた場合に、 店舗設置装置もしくは携帯端末装置からの 通知を受けて、 当該利用者について、 当該店舗の店舗 I Dを関心店舗 I Dとし て蓄積記録するようにしたものである。

(16) 本発明の第 1 6の態様は、 上述の第 1一第 1 5の態様に係る情報提供 システムにおいて、

関心店舗記録部が、 関心店舗 I Dを記録する際に記録時の時間情報を併せて 記録し、

嗜好値更新部が、 関心店舗記録部に記録されている関心店舗 I Dのうち、 記 録時が所定期間内のもののみを更新用店舗 I Dとして抽出するようにしたもの である。

(17) 本発明の第 1 7の態様は、 上述の第 1一第 1 6の態様に係る情報提供 システムにおいて、

嗜好値更新部が、 更新用店舗評価情報の評価値の平均値を、 利用者嗜好情報 の新たな嗜好値とする更新を行うようにしたものである。

(18) 本発明の第 1 8の態様は、 上述の第 2または第 5の態様に係る情報提 供システムにおいて、

投票結果記録部が、 投票結果を記録する際に記録時の時間情報を併せて記録 し、

評価値更新部が、 投票結果記録部に記録されている投票結果のうち、 記録時 が所定期間内のもののみを抽出して店舗評価情報の評価値を更新するようにし たものである。

(19) 本発明の第 1 9の態様は、 上述の第 2、 第 5、 第 1 8の態様に係る情 報提供システムにおいて、

評価値更新部が、 抽出した投票結果に含まれる個人評価値の平均値を、 店舗 評価情報の新たな評価値とする更新を行うようにしたものである。

(20) 本発明の第 2 0の態様は、 上述の第 3または第 6の態様に係る情報提 供システムにおいて、

個人満足情報記録部が、 個人満足情報を記録する際に記録時の時間情報を併 せて記録し、

満足度比率算出部が、 個人満足情報記録部に記録されている個人満足情報の うち、 記録時が所定期間内のもののみを利用して満足度比率を算出するように したものである。

(21) 本発明の第 2 0の態様は、 上述の第 3、 第 6、 第 2 0の態様に係る情 報提供システムにおいて、

満足度比率算出部が、 算出に利用する個人満足情報に含まれる個人満足度の 個々の利用者ごとの平均値の比率を満足度比率として算出するようにしたもの である。

(22) 本発明の第 2 2の態様は、 上述の第 3、 第 6、 第 2 0、 第 2 1の態様 に係る情報提供システムにおいて、

店舗情報提供部が、 個々の利用者ごとに抽出された店舗情報の候補の中から、 個々の利用者ごとの満足度比率の正比に応じた確率、 もしくは、 個々の利用者 ごとの満足度比率の逆比に応じた確率で、 店舗情報を選択して提供するように したものである。

本発明の情報提供システムでは、 個々の店舗ごとにそれぞれ店舗評価情報が 設定されており、 利用者が関心を示した店舗についての店舗評価情報に基づい て当該利用者の嗜好情報が更新されるようになるので、 システムを運用してゆ く中で、 個々の利用者の正確な嗜好を自動収集することができるようになる。 したがって、 個々の利用者の嗜好を正確に把握し、 利用者の嗜好を正確に反映 させた情報提供を行うことが可能になる。 また、 § 6で述べる第 2の実施形態 に係る発明の場合、 更に、 利用者の投票によって店舗評価情報の自動更新も行 われるようになるため、 店舗評価情報を、 常にトレンドを反映した生きた情報 に保つ、 という効果も得られることになる。 一方、 § 7で述べる第 3の実施形 態に係る発明の場合、 同伴者の存在を加味した上で、 より適切な情報提供を行 うことができるという付加的な効果が得られ、 § 8で述べる第 4の実施形態に 係る発明の場合、 利用者の行動を予測した上で、 より適切な情報提供を行うこ とができるようになるという付加的な効果が得られる。 図 面 の 簡 単 な 説 明

図 1は、 本発明の第 1の実施形態に係る情報提供システムの基本構成を示す プロック図である。

図 2は、 図 1に示す情報提供システムの店舗情報格納部 1 0 0内に格納され た店舗情報の表示例を示す平面図である。

図 3は、 本発明に係る情報提供システムにおいて定義されるジャンルの一例 を示す表である。

図 4は、 図 1に示す第 1の実施形態に係る情報提供システムの店舗評価情報 格納部 1 2 0内に格納された店舗評価情報 Eの構成例を示す図である。

図 5は、 本発明に係る情報提供システムの店舗評価情報に含まれる評価値お よび利用者嗜好情報に含まれる嗜好値の概念を示す模式図である。

図 6は、 図 1に示す第 1の実施形態に係る情報提供システムの利用者嗜好情 報格納部 1 1 0内に格納された利用者嗜好情報 Tの構成例を示す図である。 図 7は、 図 1に示す第 1の実施形態に係る情報提供システムの店舗情報提供 部 1 3 0における店舗情報の取捨選択処理によって選択された店舗情報の概要 リストの一例を示す図である。

図 8は、 図 1に示す第 1の実施形態に係る情報提供システムの店舗情報提供 部 1 3 0における店舗情報の取捨選択処理に用いるベタトル空間の斜視図であ る。

図 9は、 図 1に示す第 1の実施形態に係る情報提供システムの関心店舗記録 部 1 5 0内に記録された関心店舗 I Dの一例を示す図である。

図 1 0は、 図 1に示す第 1の実施形態に係る情報提供システムの嗜好値更新 部 1 4 0によって抽出された更新用店舗評価情報の一例を示す図である。 図 1 1は、 本発明の第 2の実施形態に係る情報提供システムの基本構成を示 すプロック図である。

図 1 2は、 図 1 1に示す第 2の実施形態に係る情報提供システムの投票結果 記録部 1 7 0によって提示される投票用画面の一例を示す図である。

図 1 3は、 図 1 1に示す第 2の実施形態に係る情報提供システムの投票結果 記録部 1 7 0に記録された投票結果 （個人評価情報） および評価値更新部 1 6 0の処理によつて更新された店舗評価情報の一例を示す図である。

図 1 4は、 本発明の第 3の実施形態に係る情報提供システムの基本構成を示 すプロック図である。

図 1 5は、 図 1 4に示す第 3の実施形態に係る情報提供システムの個人満足 情報記録部 1 9 0によって提示される満足情報入力用画面の一例を示す図であ る。

図 1 6は、 図 1 2に示す投票用画面と図 1 5に示す満足情報入力画面とを統 合した入力画面の一例を示す図である。

図 1 7 A， 図 1 7 Bは、 図 1 4に示す第 3の実施形態に係る情報提供システ ムの個人満足情報記録部 1 9 0内に記録された個人満足情報の一例を示す図で ある。

図 1 8は、 図 1 4に示す第 3の実施形態に係る情報提供システムの満足度比 率算出部 1 8 0で算出された満足度比率に基づいて、 店舗情報提供部 1 3 0が 店舗情報の取捨選択を行う処理の概念を示す図である。

図 1 9は、 本発明の第 4の実施形態に係る情報提供システムの基本構成を示 すブロック図である。

図 2 0 A, 図 2 0 Bは、 図 1 9に示す第 4の実施形態に係る情報提供システ ムの行動履歴情報格納部 2 2 0に格納された行動履歴情報の一例を示す図であ る。

図 2 1 A, 図 2 1 Bは、 図 1 9に示す第 4の実施形態に係る情報提供システ ムにおける付加情報の提示形態の一例を示す図である。

図 2 2は、 図 1 9に示す第 4の実施形態に係る情報提供システムにおける付 加情報の提示形態の別な一例を示す図である。 発明を実施するための最良の形態

くぐく § 1 . 第 1の実施形態の基本構成 〉 >〉

図 1は、 本発明の第 1の実施形態に係る情報提供システムの基本構成を示す ブロック図である。 この第 1の実施形態は、 本発明の最も基本的な実施形態で あり、 各利用者の嗜好を正確に把握し、 利用者の嗜好を正確に反映させた情報 提供を行う機能を有する。

図示のとおり、 この情報提供システムは、 店舗情報格納部 1 0 0、 利用者嗜 好情報格納部 1 1 0、 店舗評価情報格納部 1 2 0、 店舗情報提供部 1 3 0、 嗜 好値更新部 1 4 0、 関心店舗記録部 1 5 0の各構成要素からなり、 ィンターネ ット 2 0 0を介して、 店舗情報格納部 1 0 0内に用意された店舗情報を、 各利 用者が操作する利用者端末 1 0， 2 0， 3 0に提供する機能を有する。 なお、 ここでは説明の便宜上、 各構成要素をそれぞれ独立したプロックで示してある 力 実際には、 本実施形態に係る情報提供システムは、 サーバ用コンピュータ に専用のプログラムを組み込むことによって実現されるものであり、 図示の各 プロック構成要素は、 このサーバ用コンピュータの C P Uや記憶装置といった ハードウェアに、 後述する各処理を実施するためのソフトウェアを組み込むこ とにより構成さ;^る。

このシステムの動作概要は次の通りである。 まず、 利用者嗜好情報格納部 1

1 0には、 各利用者ごとに、 各ジャンルの特徴項目についての嗜好値を含む利 用者嗜好情報 Tが格納され、 店舗評価情報格納部 1 2 0には、 各店舗ごとに、 そのジャンルの特徴項目についての評価値を含む店舗評価情報 Eが格納される。 店舗情報提供部 1 3 0は、 利用者嗜好情報 Tに合致した店舗評価情報 Eをもつ 店舗情報を選択して利用者の端末装置に提供する。 また、 利用者が、 特定の店 舗情報を閲覧したり、 特定の店舗を利用したりすると、 当該特定の店舗が関心 店舗記録部 1 5 0に関心店舗として蓄積される。 嗜好値更新部 1 4 0は、 蓄積 された関心店舗の店舗評価情報 Eに基づき利用者嗜好情報 Tを更新する。 以下、 このような動作を行うための仕組みを詳述する。

店舗情報格納部 1 0 0は、 個々の店舗に関する店舗情報をそれぞれ格納する 機能を有する。 ここで、 店舗情報とは、 個々の店舗の宣伝や案内の情報を広く 意味する。 図示する実施形態では、 店舗情報は、 店舗情報提供部 1 3 0によつ て、 インターネット 2 0 0を介して、 各利用者端末 1 0， 2 0， 3 0に提供さ れる。 このため、 店舗情報格納部 1 0 0には、 個々の店舗情報がそれぞれ W e bコンテンツデータ (たとえば、 H TM L形式のファイル) として格納されて おり、 店舗情報提供部 1 3 0は、 インターネット 2 0 0を介しャ、 各利用者端 末 1 0 , 2 0， 3 0に対して、 この W e bコンテンツデータを送信する機能を 有している。 各利用者端末 1 0 , 2 0 , 3 0には、 いずれも W e bブラウザ機 能が備わっており、利用者は、各利用者端末 1 0， 2 0 , 3 0の表示画面上で、 この W e bコンテンツデータ (すなわち、 提供された店舗情報） を閲覧するこ とができる。 '

なお、 図 1では、 利用者端末 1 0が携帯電話機、 利用者端末 2 0がノートパ ソコン、 利用者端末 3 0がデスクトップパソコンによって構成されている例が 示されているが、 もちろん、 利用者用の端末装置は、 これらの端末装置に限定 されるものではなく、 W e bコンテンツデータを受信してこれを閲覧する W e bブラウザ機能を備えたものであれば、 どのような端末装置であってもかまわ ない。 また、 図 1には 3台の利用者端末のみが描かれているが、 この情報提供 システムを商業的に運用した場合は、 より多数の利用者端末が用いられること になる。

図 2は、 図 1に示す情報提供システムの店舗情報格納部 1 0 0内に格納され た店舗情報の表示例を示す平面図である。 上述したとおり、 ここに示す実施形 態の場合、 各店舗情報はいずれも We bコンテンツデータで構成されており、 図 2に示す表示例は、 いずれも We bブラウザによる We bページの表示画面 である。 一般に店舗といっても、 レストラン、 喫茶店、 百貨店など様々な種類 がある。 そこで、 ここに示す実施形態の場合、 店舗の種類を特定するために、 いくつかのジャンルを定義している。 図 2 (a) , (b) , (c) は、 いずれも 「ィ タリア料理」 なるジャンルに入る店舗 （イタリア料理店） の店舗情報であり、 図 2 (d) , (e) , (f) は、 いずれも 「婦人服」 なるジャンルに入る店舗 （婦人 服店） の店舗情報であり、 図 2 (g) , (h) ， (i) は、 いずれも 「映画」 なるジ ヤンルに入る店舗 （映画館） の店舗情報である。

たとえば、 図 2 (a) に示す店舗情報「S 1301」 は、 「リストランテ PATJ なるイタリァ料理店の W e bページであり、 図 2 (b) に示す店舗情報 「 S 1 3 02」 は、 「ゆでたてスパゲティの店 XYZ」 なるイタリア料理店の We bぺー ジである。 ここで、 個々の店舗情報を示す符号 「S 1 301J， 「S 1 302」 は、当該 We bコンテンツデータを特定するためのコンテンツ I D (たとえば、 HTMLデータのファイル名） である。 なお、 ここで述べる例の場合、 1つの 店舗情報 （We bコンテンツデータ） は、 1つの店舗に関する宣伝や案内の情 報であり、 店舗情報と店舗とが 1対 1に対応している。 そこで、 以下に示す実 施形態では、 We bコンテンツデータを特定するためのコンテンツ I Dをその まま店舗 I Dとして利用する例を述べることにする。 たとえば、 「S 1 301」 なる I Dコードは、 図 2 (a) に示すような We bページを表示させるための W e bコンテンツデータを特定するためのコンテンツ I Dであり、 かつ、 「リスト ランテ PAT」 なるイタリア料理店を特定するための店舗 I Dでもある。

もちろん、 店舗情報 （We bコンテンツデータ） と店舗とは、 必ずしも 1対 1に対応させる必要はなく、 1つの店舗について複数の店舗情報を用意しても よいし、 複数の店舗の宣伝や案内の情報を含む 1つの店舗情報を用意してもよ い。 この場合、 個々の店舗情報を特定するためのコンテンツ I Dと個々の店舗 を特定するための店舗 I Dとは、 それぞれ別個の I Dコードを用いる必要があ るので、 どのコンテンツデータがどの店舗についての情報であるかを認識でき るように、 何らかの対応表を用意しておくようにする。

また、 ここで述べる実施形態では、 個々のジャンルにそれぞれジャンルコー ドを付与している。 例えば、 図 2には、 「ジャンル G 1 3 ：イタリア料理」、 「ジ ヤンル G 3 2 ：婦人服」、 「ジャンル G 4 1 ：映画」 なる見出しが示されている が、 これは、 「ィタリァ料理」 なるジャンルのジャンルコードが G 1 3、 「婦人 服」 なるジャンルのジャンルコードが G 3 2、 「映画」 なるジャンルのジャンル コードが G 4 1であることを示している。 なお、 説明の便宜上、 ここでは、 コ ンテンッ I D (店舗 I D ) の 4桁の数字の上 2桁は、 当該店舗が所属するジャ ンルのジャンルコードの 2桁の数字に一致させるようにした。 たとえば、 図 2 (a) に示す店舗情報 S 1 3 0 1は、 コンテンツ I D (店舗 I D ) として 「S 1 3 0 1」 が付された店舗情報であるが、 4桁の数字の上 2桁 「1 3」 は、 ジャ ンルコード G 1 3の 2桁 「1 3」 に一致させてある。

図 3は、 本発明に係る情報提供システムにおいて定義されるジャンルの一例 を示す表である。 この例では、 まず、 個々の店舗の種別を大分類で大まかに分 けた後、 個々の大分類ごとに細かなジャンルを定義する階層構造をとつている。 たとえば、大分類「食事」には、「日本料理」， 「フランス料理」， 「イタリア料理」， 「メキシコ料理」 なるジャンルが定義され、 それぞれジャンルコード G 1 1 , G 1 2 , G 1 3 , G 1 4が定められている。 同様に、 大分類 「喫茶」 には、 「純 喫茶」， 「ジャズ喫茶」， 「同伴喫茶」 なるジャンルが定義され、 それぞれジャン ルコード G 2 1 , G 2 2 , G 2 3が定められている。 もちろん、 この図 3に示 すジャンルは一例として示したものであり、 どのようなジャンルを設定するか、 ジャンルにどのような階層構造を設定するか、 といった事項は、 システムの設 計者が任意に決めるべき事項である。 なお、 本願において 「店舗」 という文言は、 利用者に対して種々の商品や役 務を提供する施設や場所を広く意味する文言として用いており、 いわゆる屋内 の 「お店」 と呼ばれている狭義の店舗のみならず、 屋外の施設なども含むもの である。 たとえば、 図 3の大分類「ショー」 には、 「映画」， 「観劇」， 「寄席」， 「コ ンサート」 なるジャンルが定義されているが、 これは 「映画館」， 「劇場」， 「コ ンサートホール」 や 「野外音楽場」 なども本願にいう 「店舗」 に含まれること を意味している。同様に、「屋外遊園地」， 「野球場」， 「サッカー場」， 「ゴルフ場」，

「プール」 なども本願にいう 「店舗」 であり、 「ホテル」， 「旅館」， 「ペンション」 などの宿泊施設も本願にいう 「店舗」 である。

さて、 図 1に示す店舗評価情報格納部 1 2 0には、 店舗情報格納部 1 0 0に その店舗情報が格納されている様々な店舗について、 それぞれ店舗評価情報 E が格納されている。 この店舗評価情報 Eは、 個々の店舗について、 提供する商 品や役務の内容や価格に関する特徴、 提供場所の特徴、 店舗スタッフの特徴な ど、 様々な特徴を定量的に評価するための情報である。 本発明では、 店舗評価 情報 Eを、 店舗を特定するための店舗 I D (ここに述べる実施形態の場合は、 上述したとおり、 店舗情報のコンテンツ I Dをそのまま店舗 I Dとして用いて いる） と、 当該店舗のジャンルを示すジャンルコ一ドと、 このジャンルコード に対応して予め定められた特定の特徴項目についての当該店舗の評価値と、 を 含む情報によって構成している。

図 4は、 店舗評価情報格納部 1 2 0内に格納された店舗評価情報 Eの構成例 を示す図である。 図 4 (a) —（i) には、 図 2 (a) —（i) に店舗情報 （W e bぺ ージ） を示した 9つの店舗についての店舗評価情報の一例が示されている。 た とえば、 図 4 (a) に示す店舗評価情報 E 1 3 0 1は、 図 2 (a) の W e bページ に店舗情報が掲載されている 「リストランテ P A T」 なる店舗についての店舗 情報であり、 店舗 I D 「S 1 3 0 1」 と、 ジャンルコード 「G 1 3」 と、 3種 類の特徴項目 （格式、 ボリューム、 価格） の評価値と、 によって構成されてい る。 この店舗評価情報 E 1 3 0 1は、 店舗 I D 「S 1 3 0 1」 で特定される店 舗のジャンルが、 ジャンルコード 「G 1 3」 で示されるジャンル （イタリア料 理） であることと、 当該店舗の特徴として、 格式 （店内の雰囲気） の評価値が 9 5、 ボリ ーム （提供食材の量） の評価値が 2 0、 価格 （提供品目の価格） の評価値が 8 0であることを示している。

ここでは、 説明の便宜上、 各評価値が 0— 1 0 0の範囲内の値をとるものと し、 特定の特徴項目の評価値が 1 0 0の場合、 当該特徴が最も顕著もしくは当 該特徴の程度が最も高いことを示し、 特定の特徴項目の評価値が 0の場合、 当 該特徴が最も隠微もしくは当該特徴の程度が最も低いことを示すものとする。 たとえば、 図 4 (a) の店舗評価情報 E 1 3 0 1の評価対象となるィタリァ料理 店は、 非常にフォーマルな雰囲気の店であり、 食材の量は少なめで、 価格はか なり高い店舗である、 との評価を受けていることになる。 一方、 図 4 (b) の店 舗評価情報 E 1 3 0 2の評価対象となるィタリァ料理店は、 図 2 (b) の W e b ページに店舗情報が掲載されている 「ゆでたてスパゲティの店 X Y Z」であり、 格式： 2 0、 ボリユーム： 8 3、 価格： 3 2なる評価値が与えられていること から、 かなりカジュアルな雰囲気の店であり、 食材の量は多めで、 価格は比較 的安！/、店舗である、 との評価を受けていることになる。

なお、 同じジャンルの店舗であれば、 同じ特徴項目についての評価を行うこ とが可能であるが、 ジャンルが異なる店舗では、 同じ特徴項目をそのまま適用 するのが不適切な場合がある。 たとえば、 同じ 「イタリア料理」 というジヤン ルの店であれば、 上述した例のように、 格式、 ボリューム、 価格という特徴項 目についての評価を行うことは適切である。 し力 し、 「婦人服」 や 「映画」 とい つた異なるジャンルの店舗の場合、 通常、 異なる特徴項目についての評価を行 つた方が適切である。

そこで、 ここで述べる実施形態では、 個々のジャンルコードごとに、 それぞ れ特定の特徴項目を予め定めている。 たとえば、 図 4 (a) , (b) , (c) に示す 店舗評価情報は、 いずれも 「イタリア料理」 なるジャンルの店舗についてのも のであるので、 格式、 ボリューム、 価格という特徴項目を設定しており、 図 4 (d) , (e) ， (f) に示す店舗評価情報は、 いずれも 「婦人服」 なるジャンルの 店舗についてのものであるので、 モダン （取り扱つている品物のデザイン）、 年 齢 （ターゲットの客層の年齢)、 価格 （提供品目の価格） という特徴項目を設定 しており、 図 4 (g) , (h) ， (i) に示す店舗評価情報は、 いずれも 「映画」 な るジャンルの店舗についてのものであるので、 ゆったり （座席 .館内のスぺー ス）、 売店 （売店の充実度）、 深夜 （深夜上映の回数） という特徴項目を設定し ている。

もちろん、 どのジャンルの店舗にどのような特徴項目を設定するかは、 シス テムの設計者が任意に決めるべき事項であり、 異なるジャンルに同一の特徴項 目を設定することも可能である （たとえば、 図 4に示す例では、 「価格」 という 特徴項目は、 「イタリア料理」 と 「婦人服」 との双方のジャンルで設定されてい る）。 また、 図 4に示す例では、 いずれのジャンルについても 3つの特徴項目が 設定されているが、 個々のジャンルについて、 それぞれいくつの特徴項目を設 定するか、 という事項も、 システムの設計者が任意に決めるべき事項である。 図 5は、 図 4に例示された店舗評価情報に含まれる各評価値の概念を示す模 式図である。 図の左側には、各特徴項目のタイトルが記載され、図の右側には、 0 - 1 0 0の評価値を示す数直線が描かれている。 このように、 本発明で設定 する特徴項目は、 何らかの定量的な評価が可能になる特徴であれば、 どのよう な項目を設定してもかまわない。たとえば、 「価格」や「年齢」 といった項目は、 もともと定量的な数値として与えられるものなので、 客観的な評価が可能であ るが、 本発明で設定する特徴項目は、 必ずしも客観的な評価が可能な項目にす る必要はない。 たとえば、 図 5の 「モダン」 なる特徴項目は 「モダン」 と 「ク ラシック」 という両極端に位置する概念上の尺度を示す項目であり、 評価値が 1 0 0の場合は「最もモダン寄り」 であることを示し、評価値が 0の場合は「最 もクラシック寄り」 であることを示す。 このような評価は、 主観的な評価にな らざるを得ないが、 定量的な評価が可能であれば、 それが主観的な評価であつ ても差し支えない。

本発明に係るシステムでは、 各評価値は人間の主観的な判断によって与えら れることになる。 したがって、 「価格」 や 「年齢」 のように、 客観的な数値に関 連した特徴項目であっても、 評価する人間の主観的判断によつて評価値が定め られる。 図 5に示すように、 「価格」 や 「年齢」 の評価値も 0— 1 0 0の範囲内 の数値で表現され、 具体的な価格の数値や年齢の数値とは直接的な関係はない。 「価格」 が高いか安いか、 といった評価基準は、 評価する人間によって異なる 力 本発明では、 何らかの定量的な評価値が定義できれば十分である。 また、 図 5に示す 「年齢」 なる項目も、 概念上は、 「熟年層向け」 カゝ 「若年層向け」 か という主観的な評価を与えるものとなっている。 結局、 「価格」 や 「年齢」 のよ うに、 客観的な数値に結びついた特徴項目であっても、 実用上は、 図 5に示す 例のように、 主観的な概念としての評価値を定義するのが好ましい。

続いて、 図 1に示す利用者嗜好情報格納部 1 1 0に格納される利用者嗜好情 報 Tについて説明する。 この利用者嗜好情報 Tは、 様々な利用者について、 そ れぞれの嗜好を示す情報であり、 ここに示す実施形態の場合、 利用者を特定す るための利用者 I Dと、 ジャンルコードと、 このジャンルコードに対応する特 徴項目についての当該利用者の嗜好値と、 を含む情報になっている。 ここで、 ジャンルコードに対応する特徴項目は、 店舗評価情報 Eについて設定された特 徴項目に一致する。 たとえば、 上述した例の場合、 「イタリア料理」 なるジヤン ルについては、 格式、 ボリューム、 価格なる 3つの特徴項目が設定されていた ので、利用者嗜好情報 Tにおいても、「ィタリァ料理」なるジャンルについては、 全く同じように、 格式、 ボリューム、 価格なる 3つの特徴項目が設定されるこ とになる。

図 6は、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0内に格納された利用者嗜好情報 Tの構 成例を示す図である。 図に示す情報は、 いずれも利用者 AAAの嗜好情報であ る。 すなわち、 図 6 (a) に示す利用者嗜好情報 T AAA 1 3は、 利用者 AAA のジャンルコード G 1 3 (イタリア料理） に関する嗜好を示し、 図 6 (b) に示 す利用者嗜好情報 T AA A 3 2は、 利用者 AA Aのジャンルコード G 3 2 (婦 人服）'に関する嗜好を示し、 図 6 (c) に示す利用者嗜好情報 T AAA 4 1は、 利用者 AA Aのジャンルコード G 4 1 (映画） に関する嗜好を示す。 利用者の 嗜好は嗜好値という数値で表現されており、 ここに述べる実施形態の場合、 嗜 好値は、 前述した評価値と同様に、 0— 1 0 0の範囲内の値をとる。

図 4に示す同じジャンルの店舗評価情報と比較すればわかるように、 「ィタリ ァ料理」 に関する利用者嗜好情報 （図 6 (a) ) の特徴項目は、 格式、 ボリユー ム、 価格であり、 これは 「イタリア料理」 に関する店舗評価情報 （図 4 (a) — (c) ) の特徴項目に一致する。 同様に、 「婦人服」 に関する利用者嗜好情報 （図 6 (b) ) の特徴項目は、 モダン、 年齢、 価格であり、 これは 「婦人服」 に関す る店舗評価情報 （図 4 (d) - (f) ) の特徴項目に一致し、 「映画」 に関する利用 者嗜好情報 （図 6 (c) ) の特徴項目は、 ゆったり、 売店、 深夜であり、 これは 「映画」 に関する店舗評価情報 （図 4 (g) —（i) ) の特徴項目に一致する。 もっとも、 図 4に示す店舗評価情報 Eは、 個々の店舗について、 各特徴項目 の評価値を示すものであるが、 図 6に示す利用者嗜好情報は、 利用者 AAAと いう特定の個人についての各ジャンルごとの嗜好値を示すものである。 このよ うに、 利用者嗜好情報 Tに含まれる嗜好値と、 店舗評価情報 Eに含まれる評価 値とは、 若干、 意味合いが異なる値であるが、 いずれも所定の特徴項目につい て、 0— 1 0 0の範囲内の定量的な値を示す点で共通する。 たとえば、 図 6 (a) に示す利用者嗜好情報 T AAA 1 3は、 利用者 AAAが、 「イタリア料理」 とい うジャンルに関して、 フォーマルと力ジュアルとのほぼ中間的な雰囲気の店が 好みであり （格式： 4 5 )、 食材の量は多めがよく （ボリューム： 7 8 )、 価格 は若干安めが好み （価格： 4 2 ) という嗜好をもっていることを示している。 図 6には、 利用者 A A Aの 3つのジャンルについての利用者嗜好情報を示し たが、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0内には、 必要に応じて、 利用者 AAAの他 のジャンルについての利用者嗜好情報 Tも格納される。 また、 利用者 AAAの みではなく、 利用者 B B Bや C C Cといった他の利用者についても、 同様に利 用者嗜好情報 Tが格納される。 もちろん、 各利用者について、 すべてのジヤン ルの利用者嗜好情報 Tを用意する必要はなく、 個々の利用者ごとにそれぞれ関 心のあるジャンルについて、利用者嗜好情報 Tを用意すれば十分である。なお、 ここでは便宜上、 利用者 AAA, B B B , C C Cの利用者 I Dとして、 そのま ま AAA, B B B , C C Cという文字列を用いた例を説明する力 S、一般的には、 個々の利用者ごとに、 数字やアルファベットを用いた記号からなる利用者 I D が定義される。

くぐく § 2 . 第 1の実施形態の店舗情報提供処理 〉〉 >

さて、 上述したように、 同じジャンルに関して、 店舗評価情報の特徴項目と 利用者嗜好情報の特徴項目とを同じにすると、 同一の特徴項目についての嗜好 値と評価値とを比較する処理を行うことができる。 図 1に示す店舗情報提供部 1 3 0は、 このような比較処理を行うことにより、 個々の利用者の嗜好に合致 した店舗情報を取捨選択して提供する機能を有している。 すなわち、 店舗情報 提供部 1 3 0は、 利用者から特定の検索条件に合致する店舗情報の提供要求を 受けたときに、 「利用者嗜好情報格納部 1 1 0に格納されている当該利用者の利 用者嗜好情報 T」 と 「店舗評価情報格納部 1 2 0に格納されている様々な店舗 についての店舗評価情報 Ε」 とを、 同一のジャンルコードを含むもの同士で比 較する。 そして、 その結果、 与えられた検索条件に合致し、 かつ、 当該利用者 に適した店舗情報を取捨選択し、 選択された店舗情報を店舗情報格納部 1 0 0 から抽出して、 これを当該利用者の端末装置に提供する処理を実行する。

店舗情報提供部 1 3 0による基本的な検索機能自体は、 W e bページ用検索 サイトで用いられている一般的な検索エンジンの機能と同じである。 たとえば、 利用者が、 何らかのキ一ヮ一ドを検索条件として入力すると、 店舗情報格納部

1 0 0内に格納されている店舗情報 （W e bページ用のコンテンツデータ） の 中から、 このキーワードに関連した店舗情報が検索されることになる。 このよ うな検索処理を可能にするためには、 予め、 店舗情報格納部 1 0 0内に格納さ れている個々の店舗情報について、 その内容から、 検索用キーワードをピック ァップして保存する作業を行つておけばよい。 このような一般的な検索ェンジ ンの機能は、 既に公知の技術であるため、 ここでは詳しい説明は省略する。 ここに示す実施形態では、 利用者は、 店舗情報提供部 1 3 0に対して所望の 店舗情報の提供要求を行う場合、まず、利用者 I Dを入力して口グインした後、 検索用のキーワードの入力を行う。 したがって、 店舗情報提供部 1 3 0は、 利 用者から店舗情報の提供要求を受けたときに、 当該利用者を特定することがで き、 与えられた検索条件に合致し、 かつ、 当該利用者に適した店舗情報を取捨 選択することができる。

図 7は、 利用者 A A Aが店舗情報提供部 1 3 0に対してログインした後、 検 索キーワードとして 「イタリアン」， 「レストラン」， 「東京」 なる語句を入力し て店舗情報の提供要求を行った場合に、 店舗情報提供部 1 3 0から提示される 店舗情報の概要リストの一例を示す図である。 利用者 A AAが 「イタリアン」， 「レストラン」， 「東京」 なるキーヮードの入力を行うと、 店舗情報提供部 1 3 0は、 まず、 一般的な検索エンジンの機能により、 当該キーヮードにヒットす る店舗情報 （コンテンツデータ） の検索を行う。 続いて、 検索結果として得ら れた個々の店舗情報に対応する店舗評価情報 Eを店舗評価情報格納部 1 2 0か ら読み出す一方、 利用者 AAAについての同じジャンルの利用者嗜好情報 Tを 利用者嗜好情報格納部 1 1 0から読み出し、両者を比較して、取捨選択を行う。 図 7に示す表示例は、 こうして選択された店舗情報の概要リストである。 こ の概要リストに掲載されている事項は、 各店舗情報の内容の一部分 （概要部分） のみであるが、 この概要リス トを閲覧した利用者 AAAが、 関心のある店舗部 分をクリックする操作を行うと、 本来の店舗情報全文が表示されることになる。 たとえば、 当該リス卜の一番目に表示されている 「1. ゆでたてスパゲティの 店 XYZ」 なるタイトル部分をクリックする操作を行うと、 図 2 (b) に示すよ うな本来の We bページへ移行することになる。このように、検索結果として、 まず概要リストを提示し、 利用者が、 このリストの中から 1つの店舗を特定し た場合に、 当該店舗の本来の店舗情報を We bページとして表示する技術は、 既に公知の技術であるため、 ここでは詳しい説明は省略する。

ここでは、一般的な検索エンジンの機能により、「イタリアン J, 「レストラン」， 「東京」 なるキーワードに対して、 図 2 (a) ， (b) , (c) に示す店舗情報 S I 301, S 1302, S 1303がヒットして抽出された場合を考えよう。 こ の場合、 店舗情報提供部 130は、 まず、 店舗評価情報格納部 1 20から、 上 記各店舗に対応した店舗評価情報 E 1301, E 1 302, E 1303 (図 4 (a) ， (b) ， (c) ) を読み出す。 これらの店舗評価情報内のジャンルコードは G 1 3 (イタリア料理） であるので、 店舗情報提供部 1 30は、 利用者嗜好情 報格納部 1 10から、検索を行った利用者と同一の利用者 I D： AAAをもち、 同一のジャンルコード： G 1 3をもつ利用者嗜好情報 T AAA 1 3 (図 6 (a) ) を読み出す。 そして、 両者を比較して、 各店舗情報 S 1 301， S 1 302, S 1 303のそれぞれが、 利用者 AAAに適したものである否かの取捨選択が 行われる。

図 6 (a) に示す利用者嗜好情報 T AAA 13によると、 利用者 AAAは、 「ィ タリァ料理」 なるジャンルに関して、 格式： 45， ボリユーム ： 78， 価格： 42という嗜好値を有していることが認識できる。 そこで、 店舗情報提供部 1 30は、 図 4 (a) ， (b) , (c) に示す各店舗評価情報 E 1 301， E 1 302, E 1 303の中から、 上記各嗜好値に近い評価値をもつものを選択し、 選択さ れた店舗評価情報に対応する店舗情報を概要リストに含ませる処理を行う。 図 7のリストの一番目に表示されている 「1. ゆでたてスパゲティの店 XYZJ という店舗情報の概要は、 このようにして選択されたものである。 なお、 「イタリアン」， 「レストラン」， 「東京」 なるキーワードに対して、 たま たま図 2 (e) に示す店舗情報 S 3 2 0 2 (「婦人服」 なるジャンルの店舗情報） がヒットして抽出されてしまった場合には、 これに対応する店舗評価情報は、 図 4 (e) に示す店舗評価情報 E 3 2 0 2ということになる。 そこで、 この店篩 評価情報 E 3 2 0 2の各評価値と、 同一のジャンルに係る利用者嗜好情報 T A AA 3 2 (図 6 (b) ) の嗜好値との比較が行われる。 なお、 同一のジャンルに 係る利用者嗜好情報が用意されていない場合には、 嗜好値と評価値との比較を 行うことができない。 このように比較ができない場合には、 当該店舗情報を失 格扱いとして、 利用者への提供対象として選択しないようにしてもよいし、 逆 に、 新ジャンルの店舗情報として、 利用者への提供対象として選択するように してもよレ、。

結局、 店舗情報提供部 1 3 0は、 店舗情報格納部 1 0 0に格納されている多 数の店舗情報を 2つのふるいにかけて取捨選択し、 最終的に選択された店舗情 報を概要リストに掲載して提示する処理を行うことになる。 ここで、 第 1のふ るいは、 利用者が入力した検索条件 （上述の例の場合、 キーワード） であり、 第 2のふるいは、 利用者嗜好情報 Tと店舗評価情報 Eとの比較である。 このよ うに 2つのふるいを通って吟味された店舗情報のみが利用者に提示されること になるので、 利用者の嗜好を反映させた情報提供が可能になる。

上記第 2のふるいによる取捨選択の基準は、 対比対象となる利用者嗜好情報 Tと店舗評価情報 Eとの類似度、 すなわち、 対比対象となる個々の特徴項目の 嗜好値と評価値との近似度ということになる。 ここに示す実施形態の場合、 各 嗜好値によって定義される嗜好べクトルと、 各評価値によって定義される評価 ベク トルとを定義し、 両者の近似の程度に基づいて、 上記第 2のふるいによる 取捨選択 行っている。 これを、 具体例で示そう。

いま、 第 1のふるい （たとえば、 「イタリアン」， 「レストラン」， 「東京」 なる キーワードの入力） によって、 図 2 (a) , (b) , (c) に示す 3つの店舗情報 S 1 301， S 1 302, S 1 303が選択された場合を考える。 第 2のふるい は、 これら 3つの店舗情報の中から、 利用者に適したもののみを選択する処理 であり、具体的には、図 6 (a) に示す利用者嗜好情報 T A A A 13と、図 4 (a) , (b) ， (c) に示す 3つの店舗評価情報 E 1 301， E 1 302, E 1303と を相互に比較する処理ということになる （ジャンルコードが同一のもの同士を 比較することになる）。 この比較は、 図 8に示すベクトル空間上で行われる。 こ のベクトル空間は、 「イタリア料理」 なるジャンルについて定義された 3種類の 特徴項目、格式 ·ボリューム'価格を各座標軸にとつた三次元座標空間であり、 図示のとおり、 各座標軸には、 評価値もしくは嗜好値の設定範囲である 0— 1 00の値が定義されている。

利用者嗜好情報 Tおよび店舗評価情報 Eは、 いずれもこのべタトル空間内の ベクトルとして定義できる。 たとえば、 図 6 (a) に示す利用者嗜好情報 TAA A 1 3は、 原点〇から座標値 （45, 78, 42) で示される点 TOへ向かう 嗜好べクトル V t 0として定義され、 図 4 (a) に示す店舗評価情報 E 1 301 は、 原点 Oから座標値 （95， 20， 80) で示される点 E 1へ向かう評価べ ク トル V e 1として定義され、 図 4 (b) に示す店舗評価情報 E 1302は、 原 点 Oから座標値 （20, 83， 32) で示される点 E 2へ向かう評価ベク トル V e 2として定義され、 図 4 (c) に示す店舗評価情報 E 1 303は、 原点 Oか ら座標値 （53, 62, 51 ) で示される点 E 3へ向かう評価ベクトル V e 3 として定義される。

2つのべクトルの近似の程度は、 両者の先端点の座標空間上のユークリッド 距離によって定義することができる。 たとえば、 嗜好ベクトル V t 0と評価べ クトル Ve 1との近似の程度は、 2点 TO- E 1間の距離で示される。 距離が短 いほど、 近似の程度が高いことになる。 上記第 2のふるいによる取捨選択は、 利用者の嗜好べクトルと個々の店舗の評価べクトルとの近似の程度 （先端点間 距離） に基づいて行うことができる。 取捨選択の基準は、 種々の方法で設定可 能である。 たとえば、 「先端点間距離が所定値 α以下 （近似の程度が所定レベル 以上） である店舗に係る店舗情報のみを提示対象として選択する」 という基準 を設定すれば、 利用者の嗜好値に近い評価値を有しているか否かという絶対的 な基準に基づく選択が行われる。 これに対して、 「先端点間距離の短い順にソー トして、 上位 m個の店舗に係る店舗情報のみを提示対象として選択する」 とい う基準を設定すれば、 第 1のふるいを通った店舗情報のうち、 近似の程度の高 い順に m個の店舗情報を選択するという相対的な基準に基づく選択が行われる。 このように、 特徴項目が 3つ存在する場合には、 図 8に示すような三次元座 標空間上でベク トルの比較が行われるが、 特徴項目が 4つ存在する場合には、 四次元座標空間上でベタトルの比較を行えばよい。 同様に、 店舗評価情報格納 部 1 2 0に、 複数 N個の特徴項目のそれぞれについての評価値を含む店舗評価 情報 Eが格納されており、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0に、 複数 N個の特徴項 目のそれぞれについての嗜好値を含む利用者嗜好情報 Tが格納されていた場合 の一般論に拡張した場合には、 次のような方法で第 2のふるいの取捨選択を行 えばよい。 すなわち、 店舗情報提供部 1 3 0が、 利用者から店舗情報の提供要 求を受けたときに、 「当該利用者の利用者嗜好情報 Tに含まれている N個の特徴 項目のそれぞれについての嗜好値を、 N次元座標系の各座標軸にとることによ り得られる嗜好ベクトル」 と、 「第 1のふるいを通った各店舗の店舗評価情報 E に含まれている N個の特徴項目のそれぞれについての評価値を、 N次元座標系 の各座標軸にとることにより得られる評価ベクトル」 とを比較し、 両ベクトル の近似の程度（先端点間距離） に基づいて、店舗情報の取捨選択を行えばよい。 なお、 こうして第 2のふるいを通った複数の店舗情報を、 図 7に示すような 概要リストとして提示する際には、 ベタトルの近似の程度の高い順 （先端点間 距離の短い順） にソートして、 提示するのが好ましい。 これは、 図 7に示すよ うなリストの提示を受けた利用者は、 通常、 リストの上の方にある項目を優先 的に選択してクリックする傾向があるためである。 近似の程度の高い順にソー トして提示すれば、 近似の程度の高い項目ほど選択される確率が高くなる。

< < < § 3 . 第 1の実施形態の更新処理 > > >

さて、 § 1および § 2では、 図 1に示す情報提供システムにおける店舗情報 格納部 1 0 0、 利用者嗜好情報格鈉部 1 1 0、 店舗評価情報格納部 1 2 0、 店 舗情報提供部 1 3 0の基本機能を説明し、 これら各部の機能により、 利用者の 嗜好を反映させた情報提供を行うことが可能になることを述べた。 しかし、 利 用者の嗜好を正確に把握し、 利用者の嗜好を正確に反映させた情報提供を行う ためには、 上記構成要素だけでは不十分である。 その理由は、 利用者嗜好情報 格納部 1 1 0内に、 個々の利用者の嗜好を正確に把握した利用者嗜好情報 τを 用意することが、 現実的には困難であるためである。 もちろん、 W e bページ 上でのアンケ一ト調査により、 趣味や興味のある事項を利用者に入力してもら うような運用も従来から行われているが、 このような調査では、 § 1で述べた ようなきめの細かな利用者の嗜好情報を収集することは困難である。

たとえば、 図 6には、 利用者 A AAの 3つのジャンルについての利用者嗜好 情報を例示した。 この例では、 各ジャンルにはそれぞれ 3つの特徴項目が設定 されているため、 3つのジャンルについての利用者嗜好情報を用意するために は、 合計 9つの特徴項目のそれぞれについて 0— 1 0 0の範囲をとる所定の嗜 好値を設定しなければならなレ、。 各ジャンルごとの特徴項目の数がより多い場 合や、 多数のジャンルについての嗜好情報をそれぞれ用意する必要がある場合 には、 設定すべき嗜好値の数は更に増えることになる。 しかも、 各利用者の嗜 好値は、 利用者個人個人でなければ知り得ない情報なので、 利用者嗜好情報格 納部 1 1 0内に各利用者の利用者嗜好情報 Tを用意するには、 個々の利用者に、 嗜好値の設定入力を行ってもらう必要がある。 このような手間のかかる入力作 業をアンケートとして利用者に行ってもらうことは現実的ではない。 また、 利 用者の嗜好は、 時間の経過とともに変遷するものであるから、 利用者の各時点 における嗜好を正確に把握するためには、 頻繁に嗜好値の修正を行ってもらう 必要がある。 個々の一般利用者に対して、 そのような労力を課することは極め て困難である。

本発明に係る情報提供システムの重大な特徴は、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0内に格納されている各利用者の利用者嗜好情報 Tを自動更新する仕組みが備 わっている点である。 図 1に示す嗜好値更新部 1 4 0および関心店舗記録部 1 5 0は、 この仕組みを実現するための構成要素である。

関心店舗記録部 1 5 0は、 利用者により特定の店舗に対する関心が示された ときに、 個々の利用者ごとに、 当該特定の店舗の店舗 I Dを、 関心店舗 I Dと して蓄積記録する処理を行う。 「利用者により特定の店舗に対する関心が示され た J という事実を認識するための具体的な手法は後述するが、 利用者が特定の 店舗に関心を示すたびに、 当該店舗の店舗 I Dが、 関心店舗記録 1 5 0に蓄 積記録されてゆくことになる。 ここに示す実施形態の場合、 前述したとおり、 店舗情報 （W e bコンテンツデータ） を特定するためのコンテンツ I Dをその まま店舗 I Dとして利用しているので、 関心店舗記録部 1 5 0には、 コンテン ッ I Dが店舗 I Dとして蓄積記録されることになる。

図 9は、 関心店舗記録部 1 5 0内に記録された関心店舗 I Dの一例を示す図 である。 図示の例は、 特定の利用者 1人 （たとえば、 利用者 AAA) について の記録内容を示しており、 関心店舗記録部 1 5 0内には、 このような記録が、 個々の利用者ごとにそれぞれ行われることになる。 また、 図示の例では、 個々 のジャンルごとに関心店舗 I Dの記録が行われており、 しかも関心店舗 I Dを 記録する際に記録時の時間情報も併せて記録されるようにしてある。 具体的に は、 図 9には、 「G 1 3 ：イタリア料理」 なるジャンルと 「G 3 2 ：婦人服」 な るジャンルについて、 それぞれ関心店舗 I Dが時間情報とともに記録された例 が示されている。 たとえば、 「G 1 3 ：イタリア料理」 なるジャンルについての 「S 1 3 8 0 ( 2 0 0 6 / 1 1 / 2 5 ) j なる記録内容は、 店舗 I D 「S 1 3 8 0」 （コンテンツ I D) が 2 0 0 6年 1 1月 2 5日に関心店舗 I Dとして記録さ れた事実を示すものである。 これは、 この利用者が、 2 0 0 6年 1 1月 2 5日 に、 店舗 I D 「S 1 3 8 0」 に対応する店舗に関心を示したことを意味する。 なお、 本願において、 「店舗に関心を示した」 とは、 店舗それ自体に直接関心を 示した場合のみならず、 当該店舗の W e bコンテンツなどに関心を示すことに よって間接的に当該店舗に関心を示した場合も含むものである。

結局、 関心店舗記録部 1 5 0内に図 9に示すような記録が行われていた場合、 この利用者は、これまでに、「G 1 3：イタリア料理」なるジャンルに関しては、 「S 1 3 8 0」， 「S 1 3 6 4」， 「S 1 3 0 2」 なる関心店舗 I Dで特定される 店舗に関心を示し、「G 3 2：婦人服」なるジャンルに関しては、「S 3 2 0 3」， 「S 3 2 1 8」 なる関心店舗 I Dで特定される店舗に関心を示したことになる。 嗜好値更新部 1 4 0は、 この関心店舗記録部 1 5 0内に蓄積記録された情報 に基づいて、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0内の利用者嗜好情報 Tを更新する処 理を行う。 すなわち、 嗜好値更新部 1 4 0は、 個々の利用者ごとに、 関心店舗 記録部 1 5 0に記録されている 「更新対象となる所定のジャンルの関心店舗 I D」 を更新用店舗 I Dとして抽出し、 店舗評価情報格納部 1 2 0から当該更新 用店舗 I Dを含む店舗評価情報 Eを更新用店舗評価情報として抽出し、 この更 新用店舗評価情報の評価値に基づいて、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0に格納さ れている当該利用者についての更新対象となる所定のジャンルに関する利用者 嗜好情報 Tの嗜好値を更新する。

この処理を、 図 9に示す具体例について説明しょう。 ここでは、 この図 9に 示す関心店舗記録部 1 5 0に記録されている関心店舗 I Dが、 利用者 AA Aに ついて蓄積記録されたものであり、 この利用者 A A Aの 「G 1 3 ：イタリア料 理」 なるジャンルを更新対象として更新処理を行う場合を考える。 嗜好値更新 部 1 4 0は、 まず、 関心店舗記録部 1 5 0に記録されている 「更新対象となる 所定のジャンルの関心店舗 I D」を更新用店舗 I Dとして抽出する。すなわち、 この場合の更新対象は 「G1 3 ：イタリア料理」 なるジャンルであるから、 図 9に示す関心店舗記録部 1 50から、 店舗 I D 「S 1 380」， 「S 1 364」， 「S 1 302」 が更新用店舗 I Dとして抽出される。 続いて、 店舗評価情報格 納部 1 20からこの更新用店舗 I D 「S 1 380」， 「S 1 364」， 「S 1 30 2」 を含む店舗評価情報 「E 1 380」， 「E 1 364」， 「E 1 302」 力 S、 更 新用店舗評価情報として抽出される。 図 10の上段は、 こうして抽出された更 新用店舗評価情報の一例を示す。 最後に、 こうして抽出された更新用店舗評価 情報の評価値に基づいて、 利用者嗜好情報格納部 1 10に格納されている当該 利用者 AAAについての更新対象となる 「G1 3 ：イタリア料理」 なるジヤン ルに関する利用者嗜好情報 T AAA 1 3の嗜好値の更新が行われる。 図 10の 下段は、 こうして更新された利用者嗜好情報 T AAA 13の一例を示す。

このような更新処理によって得られる利用者嗜好情報 T AAA 1 3は、 利用 者 A A Aの嗜好を十分に反映したものになる。 図 10の上段に示す各店舗評価 情報 「E 1 380」， 「E 1364」， 「E 1 302」 は、 利用者 AAAが関心を 示した店舗に関する各特徵項目の評価値を示すものである。 したがって、 利用 者 AAAの各特徴項目に関する嗜好値は、 これら店舗の各特徴項目の評価値に 近いものと予想される。 そこで、 嗜好値更新部 140は、 この更新用店舗評価 情報 「E 1 380」， 「E 1 364」， 「E 1 302」 に基づいて、 利用者嗜好情 報 T AAA 13の各特徴項目ごとの新たな嗜好値を決定する処理を行うのであ る。

ここに示す実施形態では、更新用店舗評価情報「E 1380」，「E 1364」， 「E 1 302」 の各特徴項目ごとの評価値の平均値を、 利用者嗜好情報 TAA A 1 3の同じ特徴項目についての新たな嗜好値とする更新処理を実行している。 たとえば、図 10の下段に示された利用者嗜好情報 T AAA 1 3の特徴項目 「格 式」 の嗜好値 36は、 図 10の上段に示された更新用店舗評価情報 「E 1 38 0」， 「E 1 364J, 「E 1 3◦ 2」 の特徴項目 「格式」 の各評価値 38, 50, 2 oの平均値として求められた値である。

なお、 上述した更新処理を実行する場合、 関心店舗記録部 1 5 0に記録され ている 「更新対象となる所定のジャンルの関心店舗 I Dの全部」 を更新用店舗 I Dとして抽出する代わりに、 関心店舗記録部 1 5 0に記録されている 「更新 対象となる所定のジャンルの関心店舗 I Dの一部」 を更新用店舗 I Dとして抽 出してもよい。 特に、 ここに述べる実施形態の場合、 前述したとおり、 関心店 舗記録部 1 5 0は、 関心店舗 I Dを記録する際に記録時の時間情報を併せて記 録している。 そこで、 嗜好値更新部 1 4 0は、 関心店舗記録部 1 5 0に記録さ れている関心店舗 I Dのうち、 記録時が所定期間内のもののみを更新用店舗 I Dとして抽出することが可能である。

たとえば、 現時点を基準として、 過去 3ヶ月以内に記録された関心店舗 I D のみを更新用店舗 I Dとして抽出するようにすれば、 最近 3ヶ月の間に関心を 示した店舗の評価値のみを参照した更新が可能になる。 一般に、 利用者の嗜好 は時とともに変遷することが少なくない。 関心店舗記録部 1 5 0には、 関心店 舗 I Dが逐次記録されてゆくことになるが、 1年も前に記録された関心店舗 I Dは、 もはや利用者の関心の的にはなっていない可能性もある。 上述の例のよ うに、 過去 3ヶ月以内に記録された関心店舗 I Dのみを更新用店舗 I Dとして 抽出するようにすれば、 常に、 最近の新しい嗜好のみを反映した利用者嗜好情 報の更新が可能になる。 もちろん、 この場合、 3ヶ月以上前に記録された関心 店舗 I Dは逐次消去するようにしてかまわない。

また、 関心店舗 I Dの記録時を利用して、 重みづけ平均値を求めるようなこ とも可能である。 図 1 0に示す例では、 各評価値の単純な平均値を新たな嗜好 値として更新を行っていたが、 たとえば、 より最近に記録された関心店舗 I D についての評価値に、 より大きな重みをつけるようにして重みづけ平均値を算 出し、 これを新たな嗜好値として更新を行うようにすれば、 より最近の嗜好に 重みをおいた利用者嗜好情報を得ることができる。 · くぐく § 4 . 第 1の実施形態の関心認識処理 〉 >〉

続いて、 関心店舗記録部 1 5 0により、 「利用者により特定の店舗に対する関 心が示された」 という事実を認識するための具体的な手法をいくつか述べてお く。 § 2で述べたとおり、 店舗情報提供部 1 3 0は、 利用者端末に対して、 た とえば図 7に示すような店舗情報の概要リストを提示する。 そして、 この概要 リストを閲覧した利用者が、 関心のある店舗部分をクリックする操作を行うと、 本来の店舗情報全文が表示されることになる。 たとえば、 図 7において 「1 . ゆでたてスパゲティの店 X Y Z」 なるタイトル部分をクリックする操作を行う と、 図 2 (b) に示すような本来の W e bページへと移行することになる。

店舗情報提供部 1 3 0によって実行される上記処理は、 結局、 「検索条件に合 致し、 かつ、 利用者に適した複数の店舗情報を選択し、 選択した各店舗情報の 概要のみを羅列したリストを提供する第 1の提供ステップ」 と、 「このリストの 中から利用者が指定した店舗に係る店舗情報の全内容を提供する第 2の提供ス テツプ」 との 2段階の処理から構成されている。 ここで、 第 2の提供ステップ への移行は、 利用者の指定操作 （クリック操作） に基づいて行われていること は重要である。

たとえば、 利用者によって、 図 7における 「1 . ゆでたてスパゲティの店 X Y Z J なるタイ トル部分をクリックする操作が行われた場合、 それは当該利用 者が、 当該店舗に関心を示したことを意味する。 この場合、 この利用者は、 こ の概要リストにおける 「ゆでたてスパゲティの店 X Y Z」 の説明文に記載され ている 「ボリューム満点」、 「ランチ 6 5 0円から」、 「お子様連れでも気楽に入 れる明るい店内」 といった特徴を参考にして、 当該店舗に関心を示したものと 推定される。 そこで、 このように、 利用者の指定に基づき店舗情報提供部 1 3 0により第 2の提供ステップが実施されたときには、 当該第 2の提供ステツプ で店舗情報が提供された店舗の店舗 I Dを、 当該利用者についての関心店舗 I Dとして蓄積記録するようにすればよい。 具体的には、 店舗情報提供部 1 3 0 力 第 2の提供ステップを実行する際に、 関心店舗記録部 1 5 0に対して、 利 用者が指定した店舗の店舗 I D (この実施形態の場合は、 コンテンツ I D ) を 送信すればよい。

「利用者による関心」 を認識するための別な方法は、 特定の店舗に関心があ る旨の報告を利用者自身によって行ってもらう方法である。 たとえば、 利用者 が端末装置を用いて、 店舗情報提供部 1 3 0から提供される様々な店舗の W e bページ （店舗情報） を閲覧しているときに、 もし関心をもった W e bページ に遭遇したら、 現在閲覧中の W e bページに関心をもったことを、 何らかの方 法で店舗情報提供部 1 3 0へ報告してもらえばよい。 たとえば、 店舗情報提供 部 1 3 0が各店舗の W e bコンテンツデータを利用者端末に提供する際に、 「関 心」 ボタンを表示するためのデータを併せて送信するようにし、 利用者が 「関 心」 ボタンをクリックした場合に、 関心を示す報告があったものとして取り扱 うようにすればよい。 「関心」 ボタンのクリックが検知された場合、 店舗情報提 供部 1 3 0力 利用者が現在閲覧中の W e bページに係る店舗 I Dを関心店舗 記録部 1 5 0に送信するようにすれば、 当該店舗 I Dを関心店舗 I Dとして、 関心店舗記録部 1 5 0に記録することができる。

もちろん、 「利用者による関心」 は、 利用者による W e bページの閲覧によつ てのみ示されるものではない。 たとえば、 利用者が、 特定の店舗を実際に利用 した場合 （たとえば、 レストランで実際に食事をした場合） に、 その旨を関心 店舗記録部 1 5 0に対して報告してもらうような運用をとれば、 当該利用者が 当該店舗に対して関心をもっていることを認識でき、 当該店舗の店舗 I Dを関 ■ 心店舗記録部 1 5 0に記録することができる。 具体的には、 店舗情報提供部 1 3 0が各店舗の W e bコンテンツデータを W e bページとして利用者端末に提 供した場合に、 利用者の操作により、 特定の W e bページを店舗情報提供部 1 3 0内に登録することができるようにしておけばよい。そうすれば、利用者は、 種々の店舗の W e bページを閲覧しながら、 利用したいと思った店舗を発見し たら、 当該店舗の W e bページを登録する操作を行うことができる。 そして、 実際にその店舗を利用した場合には、 登録しておいた W e bページを呼び出し、 当該 W e bページ上で実際に利用した旨の報告を行うようにすればよい。 この ような報告があった場合には、 当該 W e bページに係る店舗 I Dを関心店舗記 録部 1 5 0に送信するようにすれば、 当該店舗 I Dを関心店舗 I Dとして、 関 心店舗記録部 1 5 0に記録することができる。

あるいは、利用者が携帯端末装置（たとえば、携帯電話機） を所持しており、 店舗情報提供部 1 3 0が、 この携帯端末装置に対して店舗情報を提供している ような場合であれば、 携帯端末装置の位置を検知することにより、 特定の店舗 が利用された旨の判断を行うことが可能になる。 すなわち、 この携帯端末装置 の位置を認識する機能をもつた位置認識装置を用意しておき、 この位置認識装 置から関心店舗記録部 1 5 0に、 認識した位置の情報を送信させる。 関心店舗 記録部 1 5 0は、 この位置の情報に基づいて、 利用者が特定の店舗の所在位置 に来訪したことを認識することができるので、 その場合には、 当該利用者が当 該店舗を利用したものと判断し、 当該店舗の店舗 I Dを関心店舗 I Dとして蓄 積記録することができる。

たとえば、 利用者が、 G P S機能付きの携帯端末装置を所持している場合、 携帯端末装置は、 この G P S機能を利用して、 自分自身の位置 （たとえば、 緯 度経度情報） を認識することができる。 そこで、 所定のタイミングもしくは所 定周期で、 携帯端末装置が自分の位置情報を関心店舗記録部 1 5 0へと報告す るようにしておく。 一方、 関心店舗記録部 1 5 0には、 個々の店舗の位置情報 (たとえば、 緯度経度情報） を格納しておく。 そうすれば、 関心店舗記録部 1 5 0は、 携帯端末装置から報告された位置情報が、 特定の店舗の位置情報に一 致したときに、 当該携帯端末装置を所持する利用者が当該店舗を利用したもの と判断することができ、 当該店舗の店舗 I Dを関心店舗 I Dとして蓄積記録す ることができる。 なお、 より正確な判断を行うために、 当該店舗の位置に所定 時間以上 （たとえば、 レストランの場合は、 食事に必要な時間以上） にわたつ て滞在した場合に限り、 当該店舗を利用したという判断を行うようにしてもよ レ、。

また、 店舗が遊園地のような広い敷地を有する場合は、 かなり精度の低い位 置情報であっても、 利用者が当該店舗 （遊園地） を利用した旨の判断が可能に なる。 したがって、 G P Sのような精度の高い位置認識装置を用いないでも、 同様の判断が可能である。 たとえば、 携帯電話機は所定周期で基地局と交信し ているので、 「特定の利用者の所持する携帯電話機と交信した」 という事実を各 基地局から報告してもらうようにすれば、 基地局の設置密度に応じた精度で、 特定の利用者の現在位置を認識することができる。 したがって、 遊園地のよう な広い敷地を有する店舗について、 店舗の利用があったことを認識できる。

別なアプローチは、 所定の店舗に設置されている店舗設置装置と利用者が所 持する携帯端末装置との間で交信が行われた場合に、 関心店舗記録部 1 5 0カ この店舗設置装置もしくは携帯端末装置からの通知を受けて、 当該利用者が当 該店舗を利用したとの判断を行う方法である。 この場合も、 当該店舗の店舗 I Dを関心店舗 I Dとして蓄積記録することができる。

具体的には、 多くの店舗には、 店舗利用に対する対価の支払処理を行う支払 処理装置 （たとえば、 クレジットカードゃプリペイドカード用の課金処理装置） が設置されている。 最近では、 携帯電話機などの携帯端末装置に、 クレジット カードやプリペイドカードの機能をもたせる技術が実用化されており、 利用者 は、 自分が所持する携帯端末装置と店舗に設置された支払処理装置とを無線交 信させて、 支払処理を行うことができる。 利用者が、 このような方法で店舗に おいて支払処理を実行したときに、 当該利用者が所持する携帯端末装置と店舗 に設置された支払処理装置とが交信した旨の事実を、 当該携帯端末装置からも しくは当該支払処理装置から関心店舗記録部 1 5 0へと報告させるようにする。 そうすれば、 関心店舗記録部 1 5 0は、 どの利用者がどの店舗を利用したか、 という事実を把握することができるので、 当該店舗の店舗 I Dを関心店舗 I D として蓄積記録することができる。

なお、 利用者が所持する携帯端末装置と交信する機能をもつた店舗設置装置 は、 上述した支払処理装置に限られるものではない。 たとえば、 遊園地や映画 館などの入場ゲートを通過するためのパスとして、 携帯電話機などの携帯端末 装置が利用されている。 この場合、 入場ゲートには、 利用者が所持する携帯端 末装置と無線交信するゲート管理装置が設置されている。 そこで、 利用者が、 このようなゲート管理装置が設置された入場ゲートを通過して店舗へ入ったと きに、 当該利用者が所持する携帯端末装置と店舗に設置されたゲート管理装置 とが交信した旨の事実を、 当該携帯端末装置からもしくは当該ゲート管理装置 から関心店舗記録部 1 5 0へと報告させるようにする。 そうすれば、 関心店舗 記録部 1 5 0は、 どの利用者がどの店舗を利用したか、 という事実を把握する ことができるので、 当該店舗の店舗 I Dを関心店舗 I Dとして蓄積記録するこ とができる。

くくく § 5 . 第 1の実施形態の運用手順 〉>〉

これまで、 図 1に示す第 1の実施形態に係る情報提供システムの各構成要素 の機能を個別に述べてきた。 ここでは、 このシステム全体の運用手順を説明す る。

このシステムを動作させるためには、まず、店舗情報格納部 1 0 0内に、個々 の店舗ごとの店舗情報 （この実施形態の場合は、 W e bページを提示するため の W e bコンテンツデータ） を用意しておく必要がある。 もっとも、 この店舗 情報格納部 1 0 0は、本システム専用のものである必要はないので、実用上は、 既存の W e bサーバをそのまま転用することが可能である。 すなわち、 現在、 多くの店舗がそれぞれ独自の W e bサーバを用いて、 W e bページのサイトを 開設している。 図 1に示す店舗情報格納部 1 0 0は、 これらのサイトを提供す る既存の W e bサーバの集合体をそのまま流用することが可能なので、 本シス テムを構築するために新たな W e bサーバを設置する必要はなレ、。

一方、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0および店舗評価情報格納部 1 2 0は、 本 システムに固有の構成要素であり、 本システムを構築する上では、 新たに設置 する必要がある。 § 1で述べたとおり、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0内には、 個々の利用者ごと、 かつ、 個々のジャンルごとに、 それぞれ利用者嗜好情報 T を格納しておく必要があり、 店舗評価情報格納部 1 2 0内には、 個々の店舗ご とに （ここに示す実施形態の場合は、 個々の W e bコンテンツごとに）、 それぞ れ店舗評価情報 Eを格納しておく必要がある。

§ 3で述べたとおり、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0内の利用者嗜好情報 Tは、 本システムを運用している間に、 嗜好値更新部 1 4 0によって自動的に更新さ れてゆく。 しかしながら、 運用初期段階には、 何らかの利用者嗜好情報 τを用 意しておく必要がある。 そこで、 実用上は、 すべての利用者のすべてのジヤン ルのすべての特徴項目の嗜好値として、 何らかのデフォルト値を定義し、 この デフォルト値が定義された利用者嗜好情報 Tを利用者嗜好情報格納部 1 1 0内 に格納しておくようにすればよい。 たとえば、 嗜好値 = 5 0 (嗜好値の数値範 囲の中間値） をデフォルト値に定めておけば、 運用初期段階では、 いずれの利 用者のいずれのジャンルのいずれの特徴項目も嗜好値 = 5 0に設定されること になる。 また、 本システム運用後に、 新たに利用者となった者についても同様 である。 このような新利用者については、 すべての特徴項目の嗜好値 = 5 0と した利用者嗜好情報 Tを用意して、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0に格納すれば よい。

もちろん、 初期段階でデフォルト値を設定する代わりに、 個々の利用者にァ ンケート調査を行い、 各特徴項目についての嗜好値の初期値を自分自身で設定 してもらうようにすることも可能である。 ただ、 前述したとおり、 このような アンケート調査を行うと、 各利用者に多大な労力を課することになるので、 実 用上は、 上述したように、 初期段階でデフォルト値を設定するのが好ましい。 初期段階でデフオルト値を設定したとしても、 嗜好値更新部 1 4 0による最初 の更新処理が実行されれば、 利用者嗜好情報 Tは、 その時点で各利用者の嗜好 を反映した正しい嗜好値をもったものに修正されるので、 大きな問題は生じな レ、。

なお、 嗜好値更新部 1 4 0による更新処理のタイミングは、 システムの運用 形態に応じて、 種々の設定が可能である。 たとえば、 関心店舗記録部 1 5 0に 新たな関心店舗 I Dが記録されるたびに、 当該関心店舗 I Dに係る利用者およ びジャンルに関する利用者嗜好情報 Tを更新する処理を行うことも可能である。 あるいは、 個々の利用者ごとに、 1週間に 1回だけ更新を行う、 というスケジ ユールを定め、 このスケジュールに従って適宜更新を行うようにすることもで きる。

一方、 店舗評価情報格納部 1 2 0内には、 個々の店舗ごとに、 それぞれ店舗 評価情報 Eを格納しておく必要がある。 そこで、 この第 1の実施形態に係るシ ステムの場合、 システムの運用開始時までに、 システムの運用管理者が、 各店 舗についての店舗評価情報 Eを用意する作業を行うようにする。 店舗情報格納 部 1 0 0内の各店舗情報 （W e bコンテンツデータ） を閲覧しながら、 ジヤン ルコードと各特徴項目についての評価値を入力する作業を行えばよい。 場合に よっては、 実際に店舗を訪問して、 評価値を決めることできる。 もっとも、 実 用上は、 § 6で述べる第 2の実施形態に係るシステムを構築するのが好ましい。 この第 2の実施形態に係るシステムでは、 利用者の投票行為によって、 各店舗 の評価値が自動的に決定されるため、 運用初期段階には、 すべての店舗のすべ ての特徴項目について、 たとえば、 評価値 = 5 0のようなデフォルト値を与え ておけば足りる。

< < < § 6 . 第 2の実施形態の構成とその特徴 >〉 >

これまで述べてきた第 1の実施形態の特徴は、 § 3で述べたように、 嗜好値 更新部 1 4 0によって、 利用者嗜好情報格納部 1 1 0内の利用者嗜好情報丁が 自動的に更新される点である。 ここで述べる第 2の実施形態は、 更に、 店舗評 価情報格納部 1 2 0内の店舗評価情報 Eを自動的に更新する機能を付加したシ ステムに係るものである。

図 1 1は、 この第 2の実施形態に係る情報提供システムの基本構成を示すブ ロック図である。 この第 2の実施形態に係るシステムは、 図 1に示すシステム に、 評価値更新部 1 6 0と投票結果記録部 1 7 0を付加したものである。 そこ で、 以下、 これら 2つの新たな構成要素の機能について説明する。

まず、 投票結果記録部 1 7 0は、 利用者から特定の店舗の特徴項目について の個人評価値が投票されたときに、 個々の店舗ごとに、 当該投票結果を蓄積記 録する機能をもった構成要素である。 具体的には、 投票結果記録部 1 7 0は、 利用者端末に対して投票用の W e bページを提示する W e bサーバと、 この投 票用の W e bページ上で各利用者の個人評価値（投票値）を入力する入力部と、 投票結果を記憶する記憶部と、 によつて構成することができる。

図 1 2は、 この投票結果記録部 1 7 0によって、 利用者端末の画面上に提示 される投票用画面 （W e bページ） の一例を示す図である。 図示の例は、 「ゆで たてスパゲティの店 X Y Z」 なる店舗に関する評価値を、 利用者 A AAが投票 するための画面である。 利用者 A AAが、 利用者端末から投票結果記録部 1 7 0に対して、 「ゆでたてスパゲティの店 X Y Z」 なる店舗についての投票を行う 旨の指示を与えると、 図示のような W e bページ表示用のデータが投票結果記 録部 1 7 0から利用者端末に対して送信される。 利用者 AAAは、 この W e b ページ上で、 評価対象となる 「ゆでたてスパゲティの店 X Y Z」 なる店舗につ いての各特徴項目、すなわち、格式、 ボリューム、価格の 3つの項目について、 それぞれ 0— 1 0 0の範囲内の個人評価値を入力する。

図 1 2に示す例では、 この個人評価値の入力作業を容易にするために、 左側 に、 各特徴項目のタイトルを表示し、 その右側に、 0— 1 0 0の評価値を示す 数直線を表示するようにしてある。 この数直線上の所定箇所には、 黒い逆三角 形で示されたマーカが配置されており、 利用者は、 マウスなどを用いて、 この マーカを左右にドラッグすることにより、 0— 1 0 0の範囲内の所望の個人評 価値を設定することができる。 利用者が、 各特徴項目ごとに、 それぞれ所望の 個人評価値を設定し、 最後に、 「投票」 ボタンをクリックすると、 当該利用者が 設定した個人評価値が、 当該店舗についての個人評価情報として、 投票結果記 録部 1 7 0に記録されることになる。

この第 2の実施形態に係るシステムを運用する場合は、 個々の利用者に、 各 店舗を実際に利用した場合には、 当該店舗についての個人評価値の投票を行う よう協力を求める必要がある。 協力に応じる利用者は、 利用者端末から投票結 果記録部 1 7 0へとアクセスし、 自分の利用者 I Dと評価対象となる店舗 I D とを特定する入力を行い、 投票を行う旨の指示を与えればよい。

図 1 3の上段に、 投票結果記録部 1 7 0に記録された投票結果 （個人評価情 報） の一例を示す。 ここに示す 3通りの個人評価情報は、 いずれも店舗 I D 「S 1 3 0 2」 で特定される 「ゆでたてスパゲティの店 X Y Z」 なる店舗に関する ものであり、 それぞれ AAA, B B B , C C Cの 3人の利用者による投票結果 である。 各個人評価情報は、 店舗 I Dと、 利用者 I Dと、 個人評価値 （各特徴 項目のそれぞれについての利用者個人の評価値） と、 によって構成される。 た とえば、 一番左に示す個人評価情報 E 1 3 0 2 A A Aの場合、 「店舗 I D： S 1 3 0 2」， 「利用者 I D： AAA」， 「個人評価値：格式 1 8 , ボリューム 8 5 , 価格 4 1」 なるデータから構成されている。

なお、 この投票は、 匿名で行うようにしてもかまわない。 その場合、 利用者 は、 投票時に利用者 I Dを入力する必要はなく、 個人評価情報内に利用者 I D を含ませる必要もない。 ただ、 実用上は、 悪戯によるデタラメな投票行為を防 ぐために、 利用者 I Dを特定した投票を行わせるようにするのが好ましい。 も ちろん、 各個人評価値は、 個々の利用者が当該店舗を利用したときの主観的な 印象に基づいて恣意的に決定する値であるので、 個人個人によって差が生じる ことになる。 ただ、 多数の利用者による投票が行われれば、 評価の精度はそれ だけ向上することになる。

こうして、 投票結果記録部 1 70には、 個々の店舗ごとに、 多数の利用者に よる投票結果がそれぞれ蓄積記録されてゆく。そこで、評価値更新部 160は、 個々の店舗ごとに、 この投票結果記録部 1 70に記録されている投票結果を抽 出し、 抽出した投票結果に基づいて、 店舗評価情報格納部 1 20に格納されて いる当該店舗についての店舗評価情報 Eの評価値を更新する処理を行う。

図 1 3の下段は、 評価値更新部 160の処理によって更新された店舗評価情 報 Eの一例を示す図である。 ここに示す実施形態では、 個人評価情報 「E 1 3 02 AAAJ, 「E 1302BBB」， 「E 1 302 CCC」 の各特徴項目ごとの 個人評価値の平均値を、 店舗評価情報 E 1 302の同じ特徴項目についての新 たな評価値とする更新処理を実行している。 たとえば、 図 1 3の下段に示され た店舗評価情報 E 1302の特徴項目 「格式」 の評価値 21は、 図 13の上段 に示された個人評価情報 「E 1 302 AAA」， 「E 1 302BBB」， 「E 1 3 02 CCC」 の特徴項目 「格式」 の各評価値 1 8， 22, 23の平均値として 求められた値である。

なお、 上述した更新処理を実行する場合、 投票結果記録部 1 70に記録され ている 「個々の店舗ごとの投票結果の全部」 を抽出する代わりに、 「個々の店舗 ごとの投票結果の一部」 を抽出して更新に利用するようにしてもよい。 たとえ ば、 投票結果記録部 1 70力、 投票結果を記録する際に記録時の時間情報を併 せて記録するようにしておけば、 評価値更新部 1 60は、 投票結果記録部 1 7 0に記録されている投票結果のうち、 記録時が所定期間内のもののみを抽出し て店舗評価情報の評価値を更新することが可能になる。 そこで、 たとえば、 現 時点を基準として、 過去 3ヶ月以内に記録された投票結果のみを抽出して更新 に利用するようにすれば、 最近 3ヶ月の間の個人評価値のみを参照した更新が 可能になる。 したがって、店舗が内装を一新して新装開店したような場合にも、 各特徴項目の評価値を最新の評価値に保持することができるようになる。 もち ろん、 この場合、 3ヶ月以上前に記録された投票結果は逐次消去するようにし てかまわない。

また、 投票結果の記録時を利用して、 重みづけ平均値を求めるようなことも 可能である。 図 1 3に示す例では、 各個人評価値の単純な平均値を新たな評価 値とする更新を行っているが、 たとえば、 より最近に記録された投票結果に係 る個人評価値に、 より大きな重みをつけるようにして重みづけ平均値を算出し、 これを新たな評価値として更新を行うようにすれば、 より最近の評価に重みを おいた店舗評価情報を得ることができる。 - 評価値更新部 1 6 0による更新処理のタイミングは、 システムの運用形態に 応じて、 種々の設定が可能である。 たとえば、 投票結果記録部 1 7 0に新たな 投票結果 （個人評価情報） が記録されるたびに、 当該投票結果に係る店舗の店 舗評価情報 Eを更新する処理を行うことも可能である。 あるいは、 個々の店舗 ごとに、 1週間に 1回だけ更新を行う、 というスケジュールを定め、 このスケ ジュールに従って適宜更新を行うようにすることもできる。 このように、 自動 的な更新が行われるため、 本システムの運用初期段階では、 各店舗の店舗評価 情報 Eの評価値としてデフォルト値を設定しておいても、 システムを運用して ゆくことにより、 各評価値は適確な値へと自動的に是正されてゆく。

このように、 ここで述べた第 2の実施形態に係るシステムでは、 嗜好値更新 部 1 4 0によって利用者嗜好情報 Tが自動的に更新されるだけではなく、 評価 値更新部 1 6 0によって店舗評価情報 Eも自動的に更新されることになる。 前 述したとおり、 嗜好値更新部 1 4 0による利用者嗜好情報 Tの更新処理には、 店舗評価情報 E内の評価値が利用される。 この第 2の実施形態に係るシステム では、 店舗評価情報 E内の評価値が更新されて常に適正な値に維持されるため、 これを利用して更新される利用者嗜好情報 Tの内容も適正な値に維持されると いう相乗効果が見込まれる。 ところで、 § 4では、 関心店舗記録部 1 5 0による関心認識処理 （利用者に より特定の店舗に対する関心が示されたことを認識する処理） の具体的な方法 をいくつか例示した。 ここで述べた第 2の実施形態では、 利用者が特定の店舗 を利用した場合、 当該店舗について、 投票結果記録部 1 7 0に対して投票を行 うことになる。 この投票行為は、 利用者による 「当該店舗に関心をもっている」 との意思表示に他ならない。 そこで、 このような投票があった場合、 投票結果 記録部 1 7 0は、 当該投票結果を記録するとともに、 関心店舗記録部 1 5 0に 対して、 「特定の利用者が特定の店舗に対して投票を行った」 旨の報告を行うよ うにする。 そうすれば、 報告を受けた関心店舗記録部 1 5 0は、 当該利用者に ついて、 当該店舗 I Dを関心店舎甫 I Dとして記録することができる。

< < < § 7 . 第 3の実施形態の構成とその特徴 > > >

ここで述べる第 3の実施形態は、 同伴者の嗜好まで考慮した取り扱いを可能 にする情報提供システムに係るものである。 利用者が種々の店舗を利用する場 合、 通常、 同伴者を伴って利用することが多い。 このように、 複数の利用者か らなるグループとして、 特定の店舗を利用した場合、 当該店舗が、 自分の嗜好 どおりの店舗であった利用者は満足度が高くなるが、 自分の嗜好に合致しない 店舗であった利用者は満足度が低くなるであろう。 ここで述べる第 3の実施形 態に係るシステムは、 各利用者がグループとして店舗を利用した場合に、 当該 店舗についての満足度を報告させ、 この満足度を考慮して、 各利用者に提供す る店舗情報の選択を行う機能を有している。

図 1 4は、 この第 3の実施形態に係る情報提供システムの基本構成を示すブ ロック図である。 この第 3の実施形態に係るシステムは、 図 1に示す第 1の実 施形態に係るシステムに、 満足度比率算出部 1 8 0と個人満足情報記録部 1 9 0を付加したものである。 そこで、 以下、 これら 2つの新たな構成要素の機能 について説明する。

まず、 個人満足情報記録部 1 9 0は、 複数の利用者が特定の店舗を利用した 際に、 当該グループを構成する利用者を特定するグループ構成情報と、 利用し た店舗のジャンルと、 個々の利用者を特定するための利用者 I Dと、 当該利用 者の個人満足度と、 を含む個人満足情報を蓄積記録する機能を有する。 具体的 には、 個人満足情報記録部 1 90は、 利用者端末に対して個人満足情報入力用 の We bページを提示する We bサーバと、 この W e bページ上で各利用者の 個人満足情報を入力する入力部と、 入力された個人満足情報を記憶する記憶部 と、 によって構成することができる。

ここでは、 2人の利用者 AAA, BBBがー緒に、 「ゆでたてスパゲティの店 XYZ」 を利用した場合を考えよう。 この場合、 「ΑΑΑ， ΒΒΒ」 という 2人 の利用者からなるグループが、 当該店舗を利用したことになるが、 利用者 A A Aから見ると、 BBBを同伴して当該店舗を利用したことになり、 利用者 BB Bから見ると、 AAAを同伴して当該店舗を利用したことになる。 そこで、 A A A, BBB双方から、 利用後の満足度を報告してもらうようにする。

図 1 5は、 この個人満足情報記録部 1 90によって、 利用者端末の画面上に 提示される個人満足情報入力用画面 （We bページ） の一例を示す図である。 図示の例は、 「ゆでたてスパゲティの店 XYZ」 なる店舗に関する満足度を、 利 用者 AAAが入力するための画面である。 利用者 AAAが、 利用者端末から個 人満足情報記録部 1 90に対して、 「ゆでたてスパゲティの店 XYZ」 なる店舗 についての満足度を入力する旨の指示を与えると、 図示のような We bページ 表示用のデータが個人満足情報記録部 1 90から利用者端末に対して送信され る。 利用者 AAAは、 この We bページ上で、 同伴者および AAA自身の満足 度を入力する。

なお、 同伴者の情報は、 個人満足情報記録部 1 90内では、 利用者 I Dとし て取り扱われるが、 ここに示す実施形態の場合は、 入力操作を簡便にするため に、予め、利用者 AAAにとつての同伴者を登録させておき、入力画面上では、 この登録されている同伴者名をリストとして提示し、 所望の同伴者名を選択す るだけで同伴者を特定する入力作業が完了するようにしてある。 図 1 5に示す W e b画面では、 「御同伴者：」 の右側の欄に、 予め登録されている同伴者名が リスト表示されることになり、 利用者 AAAは、 このリストの中から 「： B B B J を選択する操作を行えばよい。

—方、 個人満足度は、 0— 1 0 0の範囲内の数値として定義している。 図 1 5に示す例では、 この個人満足度の入力作業を容易にするために、 0— 1 0 0 の評価値を示す数直線を表示し、 その所定箇所には、 黒い逆三角形で示された マーカを配置するようにしている。 利用者は、 マウスなどを用いて、 このマー 力を左右にドラッグすることにより、 0— 1 0 0の範囲内の所望の個人満足度 を入力することができる。 利用者が、 マーカを所望の位置に動かし、 「入力」 ボ タンをクリックすると、 当該利用者が入力した個人満足情報が、 個人満足情報 記録部 1 9 0に記録されることになる。

なお、 ここで述べる第 3の実施形態と前述した第 2の実施形態とを併合した システムを用いる場合には、 第 2の実施形態で必要な投票用画面と第 3の実施 形態で必要な満足情報入力用画面とを統合するのが好ましい。 図 1 6は、 図 1 2に示す投票用画面と図 1 5に示す満足情報入力画面とを統合した入力画面の 一例を示す図である。 この入力画面では、 「満足度」 、 「格式」， 「ボリューム」， 「価格」 と同列に取り扱われている。 もちろん、 システムの処理上は、 「満足度」 と、 「格式」， 「ボリューム」， 「価格」 とは、 全く異なるパラメータである。 後者 は、 § 6で述べたとおり、 評価値更新部 1 6 0による更新処理に利用される個 人評価値であるのに対して、 前者は、 後述するとおり、 店舗情報提供部 1 3 0 による取捨選択作業に利用される値である。 しかしながら、 利用者側から見れ ば、 いずれも 0—1 0 0の範囲をとる'数値であり、 ユーザインターフヱイス上 は、図 1 6に示す例のように、 同列に取り扱うと便利である。利用者 AAAは、 図 1 6に示す入力画面上で、 「格式」， 「ボリューム」， 「価格」， 「満足度」 なる 4 項目についての値を設定し、 「投票」 ボタンをクリックすればよい。 以上、 図 15およぴ図 16の入力画面例を参照しながら、 利用者 AAAの入 力作業を説明したが、 全く同様の入力作業が、 利用者 BBBによっても実行さ れる。 この場合、 「利用者： BBB、 同伴者： AAA」 という設定での入力が行 われることになる。 このように、 各利用者には、 複数の利用者同士が同伴して 店舗を利用した場合でも、 個々の利用者ごとに、 それぞれ個人満足情報を入力 してもらう。

図 1 7A, 図 1 7Bは、 こうして、 AAA, B B B双方の入力作業を経て、 個人満足情報記録部 1 90内に記録された個人満足情報の一例を示す図である。 図 1 7 Aは、 AAAの入力作業によって記録された個人満足情報 Ml AAAで あり、「利用者 I D： AAA」、「同伴者 I D： BBB」、「店舗 I D： S 1302」、 「ジャンルコード： G 1 3」、 「個人満足度： 85」 なるデータから構成される。 この個人満足情報 Ml AAAは、 利用者 AAA, BBBというグループで、 S 1 302なる店舗 I Dで特定されるジャンルコード G 1 3の店舗を利用したと きの、利用者 A A Aの個人満足度が 85である、 という事項を示す情報である。 一方、 図 1 7Bは、 B B Bの入力作業によって記録された個人満足情報 Ml B BBであり、 「利用者 I D」 と 「同伴者 I DJ が入れ替わつている点と、 個人満 足度の値が 23になっている点と力 個人満足情報 Ml AAAと異なる。

なお、 図 1 7A, 図 1 7 Bに示す各個人満足情報 Ml AAA, Ml BBBに は、 店舗 I Dが含まれているが、 この店舗 I Dは省略してもかまわない。 個人 満足情報の必須項目は、 特定の店舗を利用したグループを構成する利用者を特 定するグループ構成情報、利用した店舗のジャンルを示すジャンルコ一ド、個々 の利用者を特定するための利用者 I D、 当該利用者の個人満足度、 である。 図 1 7 Aに示す例の場合、 「利用者 I D： AAA」 および 「同伴者 I D： BBBJ がグループ構成情報として機能していることになり、 図 1 7Bに示す例の場合、 「利用者 I D： BBB」 および 「同伴者 I D： AAA」 がグループ構成情報と して機能していることになる。 さて、 満足度比率算出部 1 80は、 この個人満足情報記録部 1 90に記録さ れている個人満足情報 Mに基づいて、 「特定のグループで特定のジャンルの店舗 を利用する」 というグループ利用条件下における利用者相互の満足度比率を算 出する処理を行う。 これを具体例で説明しょう。

いま、 個人満足情報記録部 1 90内に、 図 1 7A, 図 17Bに示すような個 人満足情報 Ml AAA, Ml B B Bが記録されている場合を考える。 これらの 情報は、 「特定のグループで特定のジャンルの店舗を利用する」 というグループ 利用条件に対応している。 具体的には、 「利用者 AAA&BBBというグループ で、 ジャンルコー KG 1 3の店舗を利用する」 というグループ利用条件に対応 していることになる。 したがって、 これらの情報に基づいて、 当該グループ利 用条件下における利用者相互の満足度比率として、 「85 : 23」 という比率が 求められる。 この比率の意味するところは、 「利用者 AAA&B B Bというグル ープで、 ジャンルコー KG 1 3の店舗を利用する」 というグループ利用条件下 での過去の利用実績では、 AAAの個人満足度 85に対して、 BBBの個人満 足度は 23である、 という事実である。 別言すれば、 当該利用条件下では、 A A Aの満足度はかなり高いが、 B B Bの満足度はかなり低いことがわかる。 なお、 図 1 7A, 図 17 Bに示す例では、 「利用者 AAA&BBBというグル ープで、 ジャンルコード G 1 3の店舗を利用する」 という固有のグループ利用 条件における A A Aの個人満足度情報が 1組、 B B Bの個人満足度情報が 1組 だけ存在するため、 それぞれの個人満足度 85， 23の比をそのままとること により、 「85 : 23」 という満足度比率が算出できた。 しかしながら、 実際に は、 同一のグループ利用条件における各利用者の個人満足度情報が複数組存在 する場合もありうる。 たとえば、 利用者 AAA, BBBが、 「イタリア料理」 の レストラン 3軒で食事をした場合、 個々のレストランごとにそれぞれ個人満足 度情報が収集されることになる （合計 6件の個人満足情報が得られる）。 この場 合、 いずれもグループ利用条件は同一である。 このような場合は、 算出に利用 する個人満足情報に含まれる個人満足度の個々の利用者ごとの平均値の比率を 満足度比率として算出するようにすればよい。 たとえば、 A A Aの 3軒の個人 満足度がそれぞれ 8 5， 8 0 , 7 5であり、 B B Bの 3軒の個人満足度がそれ ぞれ 2 3， 2 5 , 2 1であった場合、 当該利用条件下の満足度比率は、 （（8 5 + 8 0 + 7 5 ) / 3 ) ： ( 2 3 + 2 5 + 3 0 ) / 3 ) = 8 0 : 2 6なる計算で求 めることができる。

また、 個人満足情報記録部 1 9 0には、 逐次、 個人満足情報が記録されてゆ くことになるが、 満足度比率算出部 1 8 0が、 満足度比率を算出するにあたつ て、 個人満足情報記録部 1 9 0に記録されている特定の利用条件下での個人満 足情報の全部を用いて算出を行う代わりに、 その一部を用いて算出を行うよう にしてもよい。 たとえば、 個人満足情報記録部 1 9 0が、 個人満足情報を記録 する際に記録時の時間情報を併せて記録するようにしておけば、 満足度比率算 出部 1 8 0は、 個人満足情報記録部 1 9 0に記録されている個人満足情報のう ち、 記録時が所定期間内のもののみを抽出して満足度比率の算出を行うことが 可能になる。 たとえば、 現時点を基準として、 過去 3ヶ月以内に記録された個 人満足情報のみを抽出して算出に利用するようにすれば、 最近 3ヶ月の間の個 人満足情報のみを参照した算出が可能になる。 もちろん、 この場合、 3ヶ月以 上前に記録された個人満足情報は逐次消去するようにしてかまわない。 もちろ ん、 個人満足情報の記録時を利用して、 重みづけ平均値を求めるようなことも 可能である。

なお、 満足度比率算出部 1 8 0による満足度比率の算出タイミングは、 シス テムの運用形態に応じて、 種々の設定が可能である。 たとえば、 個人満足情報 記録部 1 9 0に新たな個人満足情報が記録されるたびに、 当該個人満足情報に 係る所定の利用条件下での満足度比率を算出する処理を行うことも可能である。 あるいは、 各利用条件ごとに、 1週間に 1回だけ更新を行う、 というスケジュ ールを定め、 このスケジュールに従って適宜更新を行うようにすることもでき るし、 店舗情報提供部 1 3 0から要求を受けたときに、 当該要求に係る利用条 件についての満足度比率をその都度算出することもできる。

もちろん、 各グループ利用条件は、 グループの構成メンバーごとに異なり、 また、 利用する店舗のジャンルによっても異なる。 したがって、 たとえば、 「利 用者 AAA & C C Cというグループで、 ジャンルコード G 1 3の店舗を利用す る」 というグループ利用条件下での満足度比率は別個に定義されることになり、 「利用者 AAA & B B Bというグループで、 ジャンルコード G 2 1の店舗を利 用する」 というグループ利用条件下での満足度比率も別個に定義されることに なる。

ここで、 グループ利用条件をグループの構成メンバーごとにそれぞれ異なら せるのは、 「店舗選びの主導権を誰がとるか」 という命題に対する答えが、 利用 者の組合わせによって異なると考えられるからである。 たとえば、 「利用者 A A A & B B B」 というグループでは、 専ら A AAが店舗選びをする傾向があるの に、 「利用者 &じ。じ」 というグループでは、 専ら C C Cが店舗選びをす る傾向がある、 ということも少なくないであろう。 また、 グループ利用条件を 利用する店舗のジャンルごとにそれぞれ異ならせるのは、 「店舗選びの主導権を 誰がとる力 \| という命題に対する答えが、 店舗のジャンルによって異なると考 えられるからである。 たとえば、 同じ 「利用者 AAA & B B B」 というグルー プであっても、 「イタリア料理」 の店舗選びは A A Aが主導権をとり、 「婦人服」 の店舗選ぴは B B Bが主導権をとる、 といったケースも少なくないであろう。 こうして、 満足度比率算出部 1 8 0で算出された各グループ利用条件下にお ける利用者相互の満足度比率の値は、 店舗情報提供部 1 3 0における店舗情報 の取捨選択に利用される。 すなわち、 店舗情報提供部 1 3 0は、 特定のグルー プ利用条件下における店舗情報の提供要求を受けたときに、 当該特定のグルー プ利用条件に係る個々の利用者ごとにそれぞれ適した店舗情報を候補として抽 出した後、 当該グループ利用条件下における満足度比率に応じて、 候補として 抽出した店舗情報を取捨選択して提供する。

これを具体例を参照しながら、 より詳細に説明しょう。 いま、 図 1 4に示す システムにおいて、 利用者 A A Aが操作する端末装置から店舗情報提供部 1 3 0に対して、 「同伴者： B B B」 なる同伴者情報と、 「イタリアン レストラン 東京」 なるキーワードとを含む店舗情報の提供要求があったものとしょう （こ のような提供要求を可能にするためには、 検索指示を入力する W e bページの 画面上に、 キーワード入力欄と同伴者名入力欄とを用意しておけばよい)。 この 提供要求は、 結局、 「利用者 AAA& B B Bというグループで、 ジャンルコード G 1 3 (イタリア科理） の店舗を利用する」 という固有のグループ利用条件下 における店舗情報の提供要求ということになる。

このような提供要求を受けた店舗情報提供部 1 3 0は、 § 2で述べたように、 店舗情報格納部 1 0 0に格納されている多数の店舗情報を 2つのふるいにかけ て取捨選択し、 最終的に選択された店舗情報を概要リストに掲載して提示する 処理を行う。 ここで、第 1のふるいは、上記キーヮードに基づくふるいであり、 第 2のふるいは、 利用者嗜好情報 Tと店舗評価情報 Eとの比較に基づくふるい である。 ただ、 上記例のように、 同伴者情報を含む提供要求は、 グループで店 舗を利用する予定を立てていることが前提となっているので、 第 2のふるいに よる選択処理は、 本来、 当該グループを構成する個々の利用者の嗜好をすベて 反映させた処理にすべきである。 すなわち、 上記例の場合、 利用者 A AAの利 用者嗜好情報 T AAAと利用者 B B Bの利用者嗜好情報 T B B Bとの双方を考 慮した選択を行うべきである。

そこで、 この第 3の実施形態では、 この第 2のふるいを、 個々の利用者ごと に別個に行うようにしている。 すなわち、 個々の利用者ごとにそれぞれ適した 店舗情報が候補として抽出されることになる。 図 1 8の左側には、 利用者 A A Aについて抽出された店舗情報の候補を示し、 同図の右側には、 利用者 B B B について抽出された店舗情報の候補を示す。 利用者嗜好情報格納部 1 1 0内に 格納されている利用者 AAAについての利用者嗜好情報 T AAAと、 利用者 B

BBについての利用者嗜好情報 TBBBとは、 もちろん別個のものである。 そ して、図 18の左側に列挙された各候補は、前者を利用して抽出された候補（利 用者嗜好情報 TAAAと各店舗評価情報 Eとの比較に基づくふるい分けで抽出 された候補） であり、 同図の右側に列挙された候補は、 後者を利用して抽出さ れた候補 （利用者嗜好情報 T BBBと各店舗評価情報 Eとの比較に基づくふる い分けで抽出された候補） である。

このように、 第 2のふるいを利用者ごとに別々にかけると、 当然、 その結果 として抽出される候補も利用者ごとに別々のものとなる。 そこで、 この第 3の 実施形態では、 更に第 3のふるいをかけ、 これらの抽出候補を更に取捨選択す るようにしている。 この第 3のふるいの取捨選択処理に、 満足度比率算出部 1

80で算出された満足度比率を用いるのである。

上記例の場合、 「利用者 AAA&BBBというグループで、 ジャンルコード G

1 3 (イタリア料理） の店舗を利用する」 というグループ利用条件下における 店舗情報の提供要求がなされているので、 当該グループ利用条件下における満 足度比率に応じて、 候補として抽出した店舗情報の取捨選択 (第 3のふるい分 け） が行われる。 たとえば、 当該グループ利用条件下における満足度比率 「M (AAA) ： M (B B B)J 「85 ： 23」 と算出されていた場合であれば、 この 「85 ： 23」 という比率に応じて、 AAAについての抽出候補と B B B についての抽出候補とが含まれるような選択を行えばよい。 ここで、 「比率に応 じた選択」 を行う場合、 具体的には、 次の 2とおりの方針が考えられる。

第 1の方針は、個々の利用者ごとに抽出された店舗情報の候補の中から、個々 の利用者ごとの満足度比率の逆比に応じた確率で、 店舗情報を選択する方針で ある。 たとえば、 図 18に示す例において、 満足度比率 「M (AAA) ： M (B BB)」 = 「85 ： 23」 の逆比に応じた確率で店舗情報を選択すると、 図の左 側に示す A A Aについての抽出候補の中から選択される確率が 23/ (85 + 23)、 図の右側に示す BBBについての抽出候補の中から選択される確率が 8 5/ (85 + 23) となるような取捨選択が行われることになる。

この第 1の方針は、 「各利用者ごとに平等な満足度が得られるような調整を行 う」 という考え方に基づいている。 上記例の場合、 満足度比率 「M (AAA) ： M (BBB)J = 「85 : 23」 という結果が得られているが、 これは、 「利用 者 AAA&BBBというグループで、 ジャンルコード G 13 (イタリア料理） の店舗をこれまでに利用してきた結果、 AAAの満足度が 85であるのに対し て、 BBBの満足度が 23しかない」 という事実を示すものである。すなわち、 「これまで、 AAA, BBBでイタリア料理店を利用してきた結果、 AAAの 満足度はかなり高いのに、 BBBの満足度はかなり低い」 という事実を示すも のである。 したがって、 「各利用者ごとに平等な満足度が得られるような調整を 行う」 という考え方を採れば、 次回、 AAA, BBBでイタリア料理店を利用 する際には、 できるだけ BBBが満足するような店舗を推奨すべきである、 と いう結論が得られる。 満足度比率の逆比に応じた確率で店舗情報を選択すれば、 AAAの嗜好に合致した店舗情報は 23/ (85 + 23) の確率で選択される のに対し、 BBBの嗜好に合致した店舗情報は 85/ (85 + 23) の確率で 選択されることになり、 B B Bの嗜好に合致した店舗情報が優先的に選択され ることになる。，

これに対して、 第 2の方針は、 個々の利用者ごとに抽出された店舗情報の候 補の中から、 個々の利用者ごとの満足度比率の正比に応じた確率で、 店舗情報 を選択する方針である。 たとえば、 図 1 8に示す例において、 満足度比率 「M (AAA) ： M (BBB)J = 「85 : 23」 の正比に応じた確率で店舗情報を 選択すると、 図の左側に示す A A Aについての抽出候補の中から選択される確 率が 85ノ （85 + 23)、 図の右側に示す BBBについての抽出候補の中から 選択される確率が 23Z (85 + 23) となるような取捨選択が行われること になる。 この第 2の方針は、 「過去の店舗選びの主導権者を尊重する」 という考え方に 基づいている。 上記例の場合、 満足度比率 「M (AAA)： M (BBB)J = 「8 5 : 23」 という結果が得られているが、 これは、 「利用者 AAA&BBBとい うグループで、 ジャンルコード G 1 3 (ィタリァ料理） の店舗をこれまでに利 用してきた結果、 AAAの満足度が 85であるのに対して、 BBBの満足度が 23しかない」 という事実を示すものであるが、 これは裏を返せば、 「AAA， B B Bでィタリァ料理店を利用する場合、 店舗選びの主導権は AAAにある」 という事実を示すものである。 したがって、 「過去の店舗選びの主導権者を尊重 する」 という考え方を採れば、 次回も、 AAA, BBBでイタリア料理店を利 用する際には、 AAAが主導権をもって店舗選びを行う可能性が高いので、 で きるだけ A A Aの嗜好に合わせた店舗を推奨すベきである、 という結論が得ら れる。 満足度比率の正比に応じた確率で店舗情報を選択すれば、 A A Aの嗜好 に合致した店舗情報は 85/ (85 + 23) の確率で選択されるのに対し、 B B Bの嗜好に合致した店舗情報は 23Z (85 + 23) の確率で選択されるこ とになり、 AAAの嗜好に合致した店舗情報が優先的に選択されることになる。 第 1の方針 （逆比） を採るべき力、 第 2の方針 （正比） を採るべきかは、 一 般に、 グループを構成する利用者の関係によって異なる問題であろう。 したが つて、 実用上は、 AAA, BBBが恋人同士の場合、夫婦の場合、 同僚の場合、 同級生の場合などに分けて、 いずれの方針を採用するかを予め設定しておくよ うにすればよい。

なお、 第 3のふるい分けを行って統合された店舗情報を、 図 7に示すような 概要リストとして提示する際にも何通りかの方法が考えられる。 第 1の方法は、 第 2のふるい分けにおいて図 8に示すようなべクトル空間上で近似の程度が調 ベられたので、 この近似の程度の高い順 （ベタトルの先端点間距離の短い順） にソートしてリストに並べる、 という方法である。 この方法では、 図 18の左 側の候補と右側の候補とが入り乱れた状態で概要リストに並ぶことになる。 第 2の方法は、 満足度比率の小さい利用者についての候補をリストの先に配置す る、 という方法である。 上記例の場合、 BBBについて抽出された候補がリス トの先に並ぶことになる。 これは、 「各利用者ごとに平等な満足度が得られるよ うな調整を行う」 という考え方に合致した方法ということになる。 第 3の方法 は、 満足度比率の大きい利用者についての候補をリストの先に配置する、 とい う方法である。 上記例の場合、 AAAについて抽出された候補がリス トの先に 並ぶことになる。 これは、 「過去の店舗選びの主導権者を尊重する」 という考え 方に合致した方法ということになる。

以上、 AAA, BB B 2人のグループによる店舗利用を例にとって、 第 3の 実施形態を説明したが、 この実施形態は、 もちろん 3人以上のグループについ ても適用可能である。 たとえば、 AAA, BBB, CCCの 3名で店舗を利用 した場合、 それぞれが個人満足情報記録部 1 90に個人満足情報を入力すれば よレ、。 この場合、 たとえば、 AAAの入力画面では、 同伴者を BBB, CCC とする入力を行えばよい。 また、 満足度比率は、 「M (AAA) ： M (BBB) ： M (CCC)J のように、 3つの数比で与えられることになる。

<<< § 8. 第 4の実施形態の構成とその特徴 >>>

通常、 利用者が、 インターネットにアクセスして何らかの情報を得ようとす る場合、 何らかの行動を行うことを意図していることが多い。 たとえば、 レス トランの We bページをアクセスしている場合、 利用者は食事を行うことを意 図していると考えられる。 また、 映画館の We bページをアクセスしている場 合、 利用者は映画を見にゆくことを意図していると考えられる。 しかも、 個々 の利用者ごとに、 それぞれ独特の行動パターンが定着していることが多い。 たとえば、 同伴者と映画を見た後にレストランで食事をし、 映画の内容を語 りあう、 という行動パターンが日常化している利用者もいるであろうし、 先に 食事を済ませ、 満腹な状態で映画を楽しむ、 という行動パターンが日常化して いる利用者もいるであろう。 前者の場合、 利用者から映画の情報が要求された ときに、 併せて食事の情報を提供すると有意義であろう。 しかし、 後者の場合 は、 利用者から映画の情報が要求されたときには、 既に食事を済ませてしまつ ている可能性もあるので、 映画の情報とともに食事の情報を提供しても、 役に 立たないケースもあるであろう。

この § 8で述べる第 4の実施形態に係るシステムは、 個々の利用者ごとの日 常の行動パターンを考慮して、 的確な情報提供を行う機能をもったシステムで ある。

図 1 9は、 この第 4の実施形態に係る情報提供システムの基本構成を示すブ ロック図である。 この第 4の実施形態に係るシステムは、 図 1に示す第 1の実 施形態に係るシステムに、 後続ジャンル予測部 2 1 0、 行動履歴情報格納部 2 2 0、 行動履歴情報収集部 2 3 0を付加したものである。 そこで、 以下、 これ ら 3つの新たな構成要素の機能について説明する。

まず、 行動履歴情報収集部 2 3 0は、 各利用者が特定の店舗を利用したとき に、 当該利用者の利用者 I Dと、 当該店舗のジャンルコードと、 利用時間と、 を含む行動履歴情報を収集する機能を有する。 たとえば、 利用者 AAAが、 「ゆ でたてスパゲティの店 X Y Z」 を利用した場合、 「利用者 I D : AAA」， 「ジャ ンノレコード ·· G 1 3」， 「利用時間： 2 0 0 6 Z 1 1 2 5ダ1 7 ： 5 3」 のよ うなデータを含む行動履歴情報が収集される （店舗の利用順が特定できればよ いので、 利用時間のデータは、 必ずしも時分のデータまで含む必要はない）。 要 するに、 行動履歴情報は、 「いつ、 誰が、 どのジャンルの店を利用したか」 を示 す情報ということになる。

このような情報を収集するには、 「特定の利用者が特定の店舗を利用したこ と」 を認識する必要があるが、 それには、 たとえば、 § 4で述べた種々の方法 (利用者に店舗利用の事実を報告してもらう方法、 G P S機能付きの携帯端末 装置の位置を認識する方法、 店舗設置装置と利用者が所持する携帯端末装置と の間で交信が行われたことを認識する方法など） を用いればよい。 あるいは、 § 6で述べた第 2の実施形態や § 7で述べた第 3の実施形態を併用する場合で あれば、 利用者が、 図 15もしくは図 1 6に示すような We b画面上で所定事 項を入力する作業を行うことにより、 「特定の利用者が特定の店舗を利用したこ と」 を認識することができる。

こうして行動履歴情報収集部 230が収集した行動履歴情報は、 行動履歴情 報格納部 220に格納される。 図 20A, 図 20Bは、 この行動履歴情報格納 部 220に格納された行動履歴情報の一例を示す図である。図示のとおり、個々 の利用者ごとに別個独立した格納領域が確保されており、 図 20 Aに示す格納 領域には、 利用者 AAAに関する行動履歴情報が格納され、 図 20 Bに示す格 納領域には、 利用者 BBBに関する行動履歴情報が格納されている。

この図 20A, 図 20Bに示す例の場合、 個々の利用者ごとの行動履歴情報 は、 曜日ごとに 24時間単位の連続時間枠を設定し、 この連続時間枠内に時間 軸上での順列として、 ジャンルコードの大分類 （図 3参照） を羅列したデータ になっている。 たとえば、 図 2 OAには、 利用者 AAAに関する行動履歴情報 の格納例が示されている。 図には、 便宜上、 日曜日と月曜日の欄しか示されて いないが、 実際には、 火曜日一土曜日についての欄も設けられており、 利用者 A A Aに関する行動履歴情報が、 各曜日ごとに分類して格納されている。

たとえば、 日曜日の欄の 1行目に示されている 「2006/10/08」， 「シ ョ一」， 「食事」 なるデータは、 利用者 AAAが、 2006年 10月 8日に、 「シ ョー」 なる大分類のジャンルに属する店舗を利用した後、 「食事」 なる大分類の ジャンルに属する店舗を利用した事実を示している。 もちろん、「ショー」や「食 事」 といった大分類を用いる代わりに、 「イタリア料理」 や 「映画」 といったジ ヤンル自身のコードを用いるようにしてもかまわない。

さて、 この図 2 OA, 図 2 OBに示すような行動履歴情報を収集すると、個々 の利用者ごとの行動パターンを予測することができる。 たとえば、 利用者 AA Aの日曜日の行動パターンを見てみると、 「ショー」 を見た後には、 「食事」 を する習慣があることがわかる。 別言すれば、 利用者 AAAの日曜日の行動とし て、 「ショー」 というジャンルの店舗を利用した場合には、 後続して 「食事」 と いうジャンルの店舗を利用する可能性が高いことがわかる。 そこで、 後続ジャ ンル予測部 2 1 0は、 行動履歴情報格納部 2 2 0に格納されている行動履歴情 報に基づいて、 特定の利用者が所定のジャンルを利用した後、 これに後続して 利用する可能性の高いジャンルを予測する処理を行う。

一方、 店舗情報提供部 1 3 0は、 このような後続ジャンルの予測結果を利用 して、 利用者からの提供要求に応じた店舗情報とともに、 当該店舗情報に係る ジャンルの後続ジャンルに係る店舗情報を付加情報として提供することができ る。 別言すれば、 利用者 AAAが 「ショー」 に関する店舗情報を要求してきた 場合、 要求どおりの店舗情報を提供するとともに、 「ショー」 に関する店舗を利 用した後には、 「食事」 というジャンルの店舗が利用されるであろうとの予測を 行い、 「食事」 というジャンルの店舗情報を付加情報として提供するのである。 たとえば、 利用者 A A Aが日曜日に、 店舗情報提供部 1 3 0に対して、 「映画 東京」 のようなキーワードを用いた検索を伴う店舗情報の提供要求を行い、 そ の結果、 利用者 AAAの嗜好に合致した店舗情報の概要リストが提示され、 こ の概要リスト上で、 利用者 A AAが 「テアトル〇〇」 なるタイ トル部分をタリ ックする操作を行ったために、 この 「テアトル〇〇」 なる店舗 （映画館） の店 舗情報 D 1が提示されることになつたものとしょう。 この場合、 店舗情報提供 咅 1 3 0は、後続ジャンル予測部 2 1 0に対して、「利用者 A A Aの日曜日の『シ ョー』 に後続するジャンルを予測せよ」 との命令を与える。 後続ジャンル予測 部 2 1 0は、 この命令に応じて、 行動履歴情報格納部 2 2 0内に格納されてい る「利用者 AAAの日曜日の行動履歴」を参照し、「利用者 A A Aの日曜日の『シ ョー』 に後続するジャンル」 力 S 「食事」 であることを予測し、 これを店舗情報 提供部 1 3 0に報告する。 そこで、 店舗情報提供部 1 3 0は、 「食事」 のジヤン ルに属し、 利用者 A A Aの嗜好に合致する店舗情報 D 2を付加情報として選択 する。 そのためには、 店舗評価情報格納部 1 2 0内を検索し、 食事のジャンル コードをもった店舗 I D (コンテンツ I D ) の中から利用者 AAAの嗜好に合 致するものを選択すればよい。 そして、 利用者 AAAの要求に応じて、 「テアト ル〇〇」 なる店舗の店舗情報 D 1の提供を行う際に、 付加情報として選択され た 「食事」 のジャンルに属する店舗情報 D 2を併せて提供する。

図 2 1 A, 図 2 1 Bは、 上述の例についての、 具体的な提供形態の一例を示 す図である。 この例では、 利用者 AAAが操作する端末装置上に、 まず、 図 2 1 Aに示すように、 店舗情報 D 1が表示される。 この店舗情報 D 1は、 利用者 A A Aが要求した本来の店舗情報 （すなわち、 「映画 東京」 なるキーワードに 合致する店舗情報） である。 ただし、 図示のとおり、 「特別なお知らせ」 なる文 字列からなる移行ボタン Bが、 店舗情報提供部 1 3 0によって付加されている。 利用者 A A Aが、この移行ボタン Bをクリックすると、図 2 1 Bに示すように、 店舗情報 D 2の表示が行われる。 すなわち、 この図 2 1 A, 図 2 1 Bに示す提 示形態の場合、 まず、 店舗情報提供部 1 3 0が、 利用者 AAAの要求どおりの 店舗情報 D 1に移行ボタン Bを付加した W e bページデータを送信し、 移行ボ タン Bがクリックされた場合に、 店舗情報 D 2の W e bページデータを付加情 報として送信することになる。

一方、図 2 2は、上述の例についての、別な提供形態の一例を示す図である。 この例では、 店舗情報提供部 1 3 0が、 利用者 A A Aの要求どおりの店舗情報 に付加情報を融合させることにより新たな W e bぺージデータを作成して提供 する処理を行う。 その結果、 図示のような店舗情報 D 3が提示されることにな る。 この店舗情報 D 3は、 基本的には、 「テアトル〇〇」 なる映画;!官に係る店甫 情報であるが、 図示のとおり、 「リストランテ P A Tで本日お得なパスタフェア 開催中」なる文字列からなる付加情報 Aが付加されている。この付加情報 Aは、 後続ジャンルとして予測された 「食事」 のジャンルに属する店舗情報 D 2 (図 2 1 B参照） 内の一部から抽出した情報である。 利用者 AAAは、 「映画」 に関 連する店舗情報を要求するだけで、 図 2 2に示すような表示を得ることができ る。 この表示には、 要求に応じた 「映画」 に関連する店舗情報とともに付加情 報 Aが含まれており、 この付加情報 Aは、 利用者 AAAが 「映画」 の後に実行 すると期待される 「食事」 に関連した店舗情報になっている。

以上、 図 2 1 A, 図 2 1 Bおよび図 2 2に、 付加情報の具体的な提示形態の 例を示したが、 もちろん、 付加情報の提示形態はこれらの例に限定されるもの ではなく、 この他にも種々の形態で提示が可能である。 たとえば、 利用者端末 の表示画面を二分割して、 「映画」 に関連する店舗情報と 「食事」 に関連した店 舗情報（付加情報） とを同時に表示させるようにしてもよい。 あるいは、 「映画」 に関連する店舗情報を表示させた画面上の一部に、 小さな窓を重ねて表示し、 その窓内に 「食事」 に関連した店舗情報 （付加情報） を表示させるような形態 も可能である。

なお、 後続ジャンル予測部 2 1 0による予測は、 たとえば、 次のようないく つかのアルゴリズムに基づいて行うことができる。 第 1のアルゴリズムは、 特 定の利用者に関して、 過去に 「特定ジャンル」 の直後に実行された回数が所定 の基準値以上となるジャンルを 「当該特定ジャンルについての後続ジャンル」 として選出する方法である。 たとえば、 図 2 O Aに示す例の場合、 各曜日ごと にそれぞれ基準値を 3に設定しておくと、 日曜日に関しては、 「ショー」 の直後 に 「食事」 が実行された回数は 3回であるから、 「ショー」 なるジャンルの後続 ジャンルとして、 「食事」 なるジャンルが犟出されることになる。 一方、 図 2 0 Bに示す例の場合、 日曜日に関しては、 「ショー」 の直後に 「喫茶」 が実行され た回数は 2回、「ショー」の直後に「食事」が実行された回数は 1回であるから、 同じ基準の場合、 後続ジャンルが選出されることはない （この場合、 付加情報 は提供されない)。

条件を若干緩くした予測を行うことも可能である。 具体的には、 過去に 「特 定ジャンル」 の直後もしくは数回後までに実行された回数が所定の基準値以上 となる行動を r当該特定ジヤンルについての後続ジャンル」 として選出すれば よい。 ここで、 「数回後までに実行された」 なる意味は、 「直後」 でなく、 間に 別な行動が介在してもかまわない、 という意味である。 たとえば、 図 2 0 Bの 日曜日の欄の 5行目には、 「買物」 · 「ショー」 ·「食事」 ·「喫茶」 という順序の行 動履歴情報が格納されている。 ここで、 「喫茶」 は 「ショー」 の直後 （1回後） に実行された行動には該当しない。 しかしながら、 「2回後」 までに実行された 行動には該当する。 したがって、 この図 2 0 Bの日曜日の例の場合、 「数回後」 として 「2回後」 なる条件を設定し、 基準値を 3に設定し、 過去に 「特定ジャ ンル」 の直後もしくは 2回後までに実行された回数が 3以上となるジャンルを 「後続ジャンル」 として選出するようにすれば、 「ショー」 の直後もしくは 2回 後までに 「喫茶」 が実行された回数は 3回であるから、 「喫茶」 が 「ショー」 の 後続ジャンルとして選出されることになる。

もちろん、 「後続ジャンル」 として選出されるジャンルは複数であってもかま わない。 たとえば、 「ショー」 の後続ジャンルとして、 「食事」 と 「喫茶」 の両 方が選出された場合には、 「食事」 に関連した店舗情報と 「喫茶」 に関連した店 舗情報との双方を付加情報として提供すればよい。 もっとも、 付加情報の数が あまり多いと、 利用者にとって煩しいので、 実用上は、 回数の最も多いジヤン ルを 1つだけ、 もしくは、 上位のいくつかのジャンルのみを 「後続ジャンル」 として選出するのが好ましい。

また、過去に実行された回数ではなく、過去に実行された割合を基準にして、 「後続ジャンル」 の選出を行うことも可能である。 たとえば、 「ショー」 の直後 もしくは 2回後までに行われたジャンルを集計した結果、 「食事」 が 3回、 「喫 茶」 が 1回、 「スポーツ」 が 1回であった場合、 「ショー」 の直後もしくは 2回 後までに行われたジャンルの割合は、 「食事」 が 6 0 %、 「喫茶」 が 2 0 %、 「ス ポーッ」 が 2 0 %ということになる。 そこで、 たとえば、 この割合が 5 0 %以 上であるジャンルを「後続ジャンル」 として選出することにしておけば、 「食事」 が 「後続ジャンル」 として選出されることになる。

実際には、 回数を基準とした選出よりも、 割合を基準とした選出を行う方が 好ましい。 これは、 行動履歴情報収集部 2 3 0によつて収集された行動履歴情 報のサンプル数が増加した場合、 回数を基準とした選出を行うと基準値以上と なる行動が増えてしまうのに対して、 割合を基準とした選出を行えば、 基準値 以上となる行動が増えることはないからである。

なお、 回数を基準にする場合にも、 割合を基準にする場合にも、 共通して言 えることであるが、 直後に行われた行動回数を、 2回後に行われた行動回数よ りも重くカウントする、 といつた重みづけを考慮した集計を行うことも可能で ある。 たとえば、 直後に行われた場合の回数には係数 2を乗じ、 2回後に行わ れた回数には係数 1を乗じて集計するようにすれば、 直後に行われた場合をよ り重くカウントした集計が可能になる。

なお、 図 2 0 A, 図 2 0 Bに示す例で既に説明したとおり、 実際に 「後続ジ ャンル」 の予測を行う際には、 予測時点の曜日を認識し、 認識した曜日と同一 曜日に関する行動履歴情報を参照することにより 「後続ジャンル」 を予測する のが好ましい。 これは、 一般人の行動パターンは、 曜日ごとにそれぞれ異なつ ているケースが多いためである。 もちろん、 各曜日ごとに別個の取り扱いをす る代わりに、 土日と平日との 2通りの取り扱いを行うことも可能である。 ある いは、 祝日については、 日曜日と同じ取り扱いを行うというような運用も可能 である。

また、 実際に 「後続ジャンル」 の予測を行う際には、 2 4時間単位で設定し た連続時間枠内において、 「直後もしくは数回後までに実行された」 との判断を 行うのが好ましい。 たとえば、 図 2 O Aの日曜日の 1行目には、 「ショー」 '「食 事」 という順序の行動履歴情報が格納されており、 2行目には、 「喫茶」 ·「ショ 一」 '「食事」 という順序の行動履歴情報が格納されているが、 「後続ジャンル」 の予測を行う際に考慮する行動順序は、 各行ごと （すなわち、 2 4時間単位で 設定した連続時間枠内） に完結するものとし、 行を跨がった順序は考慮しない ようにする。 すなわち、 上記 1行目の情報から、 「ショー」 の直後に 「食事」 を 行った、という行動パターンを認識することができ、上記 2行目の情報から、「喫 茶」 の直後に 「ショー」 を行った、 あるいは、 「ショー」 の直後に 「食事」 を行 つた、 という行動パターンを認識することができるが、 1行目の最後の 「食事」 と 2行目の先頭の 「喫茶」 とについての時間的前後関係に基づいて、 「食事」 の 直後に 「喫茶」 を行った、 という行動パターンを認識するのは適切ではない。 これは、 一般人の行動パターンは、 通常、 1日単位で把握されるべきものであ るからである。

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最後に、 本発明のその他の変形例を述べておく。

( 1 ) ジャンル分けを行わなレ、変形例

これまで述べてきた実施形態は、 いずれも個々の店舗 （W e bコンテンツデ ータ） をいくつかのジャンルに分けて取り扱うために、 店舗評価情報 Eや利用 者嗜好情報 Tにジャンルコードを含ませるようにし、 両者の比較は、 同一のジ ヤンルコードを含むもの同士で行っていた。 しかしながら、 本発明を実施する 際には、 § 8で述べた第 4の実施形態を除き、 必ずしも店舗のジャンル分けを 行う必要はなく、 ジャンルコードを用いることも必須ではない。 たとえば、 飲 食店の店舗情報のみを提供するシステムとして運用する場合であれば、 取り扱 う店舗情報はすべて飲食店のジャンルに属するものであるので、 敢えてジヤン ル分けを行う必要はない。 もちろん、 この場合でも、 日本料理、 フランス料理、 ィタリァ料理のような細分化のジャンル分けを行う意味はある。

( 2 ) ' 評価値の提示を行う変形例

図 2 (a) —（i) には、 種々の店舗についての店舗情報の表示例を示したが、 店舗評価情報格納部 1 2 0内には、 これら各店舗についての店舗評価情報が用 意されており、 それぞれの店舗ごとに、 所定の特徴項目に関する評価値が保存 されている。 そこで、 店舗情報提供部 1 3 0力 店舗情報の提供を行う際に、 当該店舗情報に関する店舗についての店舗評価情報に含まれる評価値を併せて 提供するようにしておくと便利である。 そうすれば、 利用者は、 図 2 (a) —（i) に示すような店舗情報とともに、 図 4 (a) —（i) に示す各評価値を把握するこ とができるので、 店舗選びの参考に供することができる。

( 3 ) 第 1—第 4の実施形態の組合わせ

これまで、 第 2—第 4の実施形態を、 ベースとなる第 1の実施形態のシステ ムに新たな特徴を付加したシステムとして説明してきたが、 第 1一第 4の実施 形態のシステムは、 任意の組合わせで利用することが可能である。 たとえば、 第 2の実施形態と第 3の実施形態を組み合わせたシステムや、 第 1一第 4の実 施形態のすべてを組み合わせたシステムなども実現可能である。

( 4 ) 店舗情報提供部の取捨選択に利用される検索条件

本発明に係る情報提供システムの店舗情報提供部 1 3 0は、 利用者から、 特 定の検索条件に合致する店舗情報の提供要求を受けたときに、 当該検索条件に 合致し、 かつ、 当該利用者に適した店舗情報を取捨選択する機能を果たす。 す なわち、 店舗情報提供部 1 3 0は、 店舗情報格納部 1 0 0に格納されている多 数の店舗情報を、 2つのふるいにかけて取捨選択することになる。 第 1のふる いは 「特定の検索条件に合致する」 という基準に基づく選択であり、 第 2のふ るいは 「利用者に適した」 という基準に基づく選択である。 ここで、 第 2のふ るいが、 利用者嗜好情報 Tと店舗評価情報 Eとの比較に基づいて行われる点は 既に述べたとおりである。

一方、 第 1のふるいの基準となる 「特定の検索条件」 として、 これまで述べ てきた実施形態では、 「利用者自身が入力したキーワードに合致する」 という条 件を設定した例を示した。 たとえば、利用者が、 「イタリアン」， 「レストラン」， 「東京」 なるキーワードを入力して店舗情報の提供要求を行った場合、 これら のキーヮードに関連する店舗情報が第 1のふるいで選択されることになる。 し かしながら、 本発明に係る情報提供システムにおける第 1のふるいの基準とな る 「特定の検索条件」 は、 「利用者自身が入力したキーワードに合致する」 とい う条件に限定されるものではなく、 この他にも様々な条件設定が可能である。 たとえば、 「利用者自身が入力したジャンルに合致する」 という条件を検索条 件に設定することもできる。 この場合、 利用者は、 店舗情報の提供要求を行う 際に、 「イタリア料理」 や 「婦人服」 といったジャンルを指定する入力を行えば よレ、。 この場合、店舗情報提供部 1 3 0は、 キーワードに基づく検索ではなく、 ジャンルコードに基づく検索を行うことになる。 もちろん、「食事」， 「喫茶」， 「買 物」 といった大分類のジャンルを検索条件として指定してもかまわない。

また、 「特定の検索条件」 は、 必ずしも利用者自身に入力させる必要はない。 たとえば、 「利用者の現在位置」 を検索条件として設定することにすれば、 第 1 のふるいの基準は、「利用者の現在位置に合致する店舗情報」 ということになる。 この場合、 「利用者の現在位置 （たとえば、 緯度経度情報）」 は、 様々な手法で 自動認識することができるので、 必ずしも利用者自身に入力してもらう必要は ない。 「利用者の現在位置」 をシステムに認識させる手法としては、 § 4で例示 したとおり、 利用者に店舗利用の事実を報告してもらう方法、 G P S機能付き の携帯端末装置の位置を認識する方法、 店舗設置装置と利用者が所持する携帯 端末装置との間で交信が行われたことを認識する方法、 などを利用することが できる。 そこで、 「利用者の現在位置」 を検索条件として設定しておけば、 店舗 情報提供部 1 3 0は、上記手法により、個々の利用者の現在位置を自動認識し、 各利用者について現在位置に合致する店舗情報を選択することが可能になる。 たとえば、 「東京」 にいると認識された利用者に店舗情報の提供を行う場合は、 第 1のふるい分け処理において、 「東京」 地区にある店舗の店舗情報を選択すれ ばよい。

もちろん、 キーワードやジャンルという検索条件と、 現在位置という検索条 件とを組み合わせて利用することも可能である。 たとえば、 「イタリアン」， 「レ ストラン」 というキーワードを入力して店舗情報の提供要求を行った利用者の 現在位置が 「東京」 であることが認識できれば、 第 1のふるい分け処理におい て、 「東京」 地区に店舗があるイタリア料理店の店舗情報を選択すればよい。 別な検索条件として、 「利用者のスケジュール」 を検索条件として設定してお き、 第 1のふるい分けで、 「利用者のスケジュールに合致する店舗情報」 を選択 するようにしてもよレ、。 この場合、 利用者には、 予め自分の行動スケジュール を、 店舗情報提供部 1 3 0 (もしくは本願システム外のサーバ装置でもよい） に登録させておくようにする。 たとえば、 予定を記入したり閲覧したりできる 個人別カレンダーを W e bページの形式で利用者端末に提供し、 個々の利用者 に月間スケジュールなどを登録してもらうようにする。 そうすれば、 店舗情報 提供部 1 3 0は、 この登録内容を参照することにより、 どの利用者が、 いつ、 どのような行動を計画しているかを認識することができるので、 このスケジュ ールを検索条件として、 第 1のふるい分け処理を行うことができる。

たとえば、 ある利用者のスケジュールとして、 「2 0 0 6年 1 1月 2 0日午後 6 ： 0 0より結婚記念日の食事」 という計画が登録されていたものとしよう。 この場合、 「2 0 0 6年 1 1月 2 0日」 に当該利用者から店舗情報の提供要求が あれば、 「結婚記念日の食事」 というスケジュールを検索条件として用い、 第 1 のふるい分けで、 レス トランに関する店舗情報を選択することができる。 たと えば、 「結婚記念日」 AN D 「食事」 というキーワードで検索を行えばよい。 も ちろん、 「2 0 0 6年 1 1月 2 0日」 という日付だけでなく、 時間まで考慮して もよい。 たとえば、 利用者からの要求があった時刻から、 6時間以内に設定さ れているスケジュールに関する店舗情報を第 1のふるい分けで選択するように すれば、 上例の場合、 「2 0 0 6年 1 1月 2 0日の正午一午後 6時」 に要求があ つた場合に、 「結婚記念日」 AND 「食事」 というキーワードによる検索が行わ れることになる。 また、 「毎週金曜日は外食」 というように、 曜日ごとにスケジ ユールが設定されている利用者の場合は、 「金曜日」 に要求があった場合に、 レ ストランに関する店舗情報を第 1のふるい分けで選択することもできる。 一方、

「毎日、 正午からの昼食は外食」 というように、 時間帯ごとにスケジュールが 設定されている利用者の場合は、 たとえば、 現時点より 1時間以内に設定され ているスケジュールを参照することにしておけば、 「午前 1 1時一正午」 に要求 があった場合に、 レストランに関する店舗情報を第 1のふるい分けで選択する ことができる。 このように、 店舗情報の提供要求があった時点の日付、 時刻、 曜日に基づいて、 第 1のふるい分けを行うことが可能である。

( 5 ) 同伴者の認識

§ 8では、 第 4の実施形態として、 個々の利用者ごとの日常の行動パターン を収集し、 この収集結果に基づいて、 ある 1つのジャンルに係る行動の後に実 行されると期待される後続ジャンルを予測する手法を述べた。 すなわち、 図 1 9に示すように、 行動履歴情報収集部 2 3 0により、 「いつ、 誰が、 どのジヤン ルの店を利用したか」 を示す行動履歴情報を収集して行動履歴情報格納部 2 2 0に格納してゆき、 後続ジャンル予測部 2 1 0によって、 この行動履歴情報に 基づき、 特定の利用者が、 1つのジャンルに係る行動を行った場合に、 次にど のジャンルに係る行動を行う可能性が高いか、 を予測する処理が行われる。 この後続ジャンル予測は、 あくまでも個々の利用者自身の過去の行動パター ンを参照して、 「後続ジャンル」 を予測することを前提としたものであつたが、 同じ利用者であっても、 同伴者の相違によって、 その行動パターンが異なるの が一般的である。 たとえば、 同じ利用者の行動パターンであっても、 婚約者と 外出したときの行動パターン、 会社の同僚と外出したときの行動パターン、 大 学の同級生と外出したときの行動パターンは、 それぞれ異なることが多い。 そこで、 行動履歴情報収集部 2 3ひにより、 「いつ、 誰が、 誰と、 どのジヤン ルの店を利用したか」 を示す行動履歴情報を収集して行動履歴情報格納部 2 2 0に格納してゆけば、 後続ジャンル予測部 2 1 0は、 同伴者を考慮した後続ジ ヤンルの予測を行うことができるようになる。 たとえば、 図 2 O Aに示す行動 履歴情報は、 利用者 AAAについての行動パターンを示すものであるが、 利用 者 AAAが B B Bを同伴した場合の 「B B B同伴時の行動履歴情報」 や利用者 A A Aが C C Cを同伴した場合の 「C C C同伴時の行動履歴情報」 などをそれ ぞれ別個に収集するようにすれば、 もし、 現在、 利用者 AA Aが B B Bを同伴 して外出していることが認識できれば、 「B B B同伴時の行動履歴情報」 に基づ いて 「後続ジャンル」 の予測を行うことが可能になり、 より適切な予測が可能 になる。

もっとも、 このように同伴者を考慮した予測を行うためには、 個々の利用者 の行動を把握するだけでなく、 当該行動の同伴者を認識する必要がある。 行動 履歴情報収集部 2 3 0に、 同伴者の情報を含んだ行動履歴情報を収集させる具 体的な方法としては、 「各メンバーの自己申告による方法」 が最も簡単な方法で ある。 各メンバーに自己申告させる際に、 「誰と」 という同伴者を示す情報を含 ませるようにすればよレ、。 あるいは、 前述した 「予めスケジュールを入力させ ておく方法」 を用いてもよい。 この場合は、 スケジュールを入力する際に、 「誰 と」 という同伴者を示す情報を含ませるようにすればよい。

また、 同伴者が G P S付き携帯電話機などを所持していれば、 G P Sが認識 した位置情報を携帯電話機から本システムに定期的に自動報告させるようにし ておけば、 同伴者の位置情報の入手が可能であるから、 本人と同一位置に存在 する者を同伴者と認識することが可能になる。 あるいは、 店舗設置装置により 同伴者の情報を収集することも可能である。 たとえば、 同じ施設の入出ゲート 装置を用いれば、 本人のみならず同伴者の出入りに関する情報を入手すること ができるので、 当該入出ゲート装置からの報告により、 同伴者の認識が可能に なる。 他にも、 レストランなどの店舗施設に、 レストランカードやクーポン券 などを電子データとして配付する交信装置が設置されている場合は、 同伴者の 所持する携帯端末装置にも当該電子データを取り込んでもらうようにし、 この 電子データに含まれている店舗を特定する情報と当該同伴者の識別コードとを、 当該携帯端末装置もしくは当該交信装置から本システムに自動報告させるよう にすれば、本人と同一店舗に居る者として、同伴者の認識が可能である。 また、 同伴者の所持する携帯端末装置によって、 施設に配置されたチラシなどの媒体 上に印刷された二次元コードなどから店舗を特定する情報を含む電子データを 取り込んでもらうようにした場合も同様である。

別な方法は、 個々の利用者が所持する携帯端末装置間での通信機能を利用す る方法である。 最近利用されている携帯端末装置には、 赤外線、 Bluetooth (登 録商標）、 無線 L ANなどを利用して、 別な携帯端末装置と通信する機能が備わ つている。 そこで、 もし、 本人が所持する携帯端末装置と同伴者が所持する携 帯端末装置との間で、 上述したような通信機能 （端末間で直接情報のやりとり を行うことができれば、 どのような形態の通信機能でもよい） を利用して直接 通信を行うことが可能であれば、 この直接通信を介して、 同伴者を特定する情 報を入手することが可能になる。 たとえば、 赤外線通信機能を利用するのであ れば、 両方の携帯端末装置を向かい合わせて、 所定の通信操作を行えば、 同伴 者の携帯端末装置内に格納されている同伴者を特定する識另リコードを、 本人の 携帯端末装置側に取り込むことができる。 したがって、 この本人の携帯端末装 置から行動履歴情報収集部 2 3 0に対して、 これまで述べてきた様々な方法で 行動履歴情報を伝える際に、 同伴者を特定する識別コードを含んだ情報を伝え ることが可能になる。

また、 Bluetooth (登録商標） や無線 L ANなどの無指向性の通信機能が利用 できる場合は、 利用者が意図的な通信操作を行わなくても、 同伴者を特定する 識別コードの収集が可能である。 たとえば、 双方の携帯端末装置に、 所定周期 (たとえば、 5分間隔） で近隣に存在する他の携帯端末装置を探索して交信す る機能をもたせておけば、 何ら意図的な通信操作を行わなくても、 常に、 近隣 にいる携帯端末装置から、 相手方利用者の識別コードを入手することができ、 「現在、 誰と一緒にいるか」 という最新の情報を常に更新することができる。 また、 これらの方法を、 前述した 「予めスケジュールを入力させておく方法」 と組み合わせることも可能である。 すなわち、 予め、 同伴者識別コードを伴う スケジュール （誰と一緒に行う行動であるかを特定したスケジュール） を登録 しておいた場合、 「実際に店舗において取り込んだ同伴者識別コード」 と 「登録 されていたスケジュール内の同伴者識別コード」 とが一致したときに、 スケジ ユールに係る行動が実際に実行された、 との自動判断を行うことができる。 なお、 上述した同伴者を認識する種々の手法は、 § 7で述べた第 3の実施形 態に応用することも可能である。 この第 3の実施形態では、 たとえば、 利用者 A A Aが同伴者 BBBとともに何らかの店舗を利用する計画を立てている場合 に、 「利用者 AAA&BBB」 というグループ利用条件下での店舗情報の提供要 求を行うと、 両利用者 AAA&B B B双方の利用者嗜好情報を考慮した店舗情 報の選択が行われることになる。 そこで、 利用者 AAAからの店舗情報要求が あった場合に、 もし、 上述した種々の手法により、 AAAの同伴者が BBBで あることが自動認識できれば、 利用者 AAA自身が 「同伴者が BBBであるこ と」 を店舗情報提供部 1 30に積極的に伝えなくても、 AA A&B B B双方の 利用者嗜好情報を考慮した店舗情報の選択が可能になる。 産 業 上 の 利 用 可 能 性

本発明は、 インターネットを利用して種々の店舗に関する店舗情報を提供す る用途に利用することができる。

Claims

請 求 の 範 囲

1. 個々の店舗に関する店舗情報をそれぞれ格納した店舗情報格納部 （1 0 0) と、

店舗を特定するための店舗 I Dと、 予め定められた特定の特徴項目について の当該店舗の評価値と、 を含む店舗評価情報 （E) を、 様々な店舗についてそ れぞれ格納した店舗評価情報格納部 （120) と、

利用者を特定するための利用者 I Dと、 前記特徴項目についての当該利用者 の嗜好値と、 を含む利用者嗜好情報 （T) を、 様々な利用者についてそれぞれ 格納した利用者嗜好情報格納部 （1 10) と、

利用者から特定の検索条件に合致する店舗情報の提供要求を受けたときに、

「前記利用者嗜好情報格納部 （1 10) に格納されている当該利用者の利用者 嗜好情報 （T)」 と 「前記店舗評価情報格納部 （120) に格納されている様々 な店舗についての店舗評価情報 （Ε)」 とを比較することにより、 前記検索条件 に合致し、 かつ、 当該利用者に適した店舗情報を取捨選択し、 選択された店舗 情報を前記店舗情報格納部 （100) から抽出して、 これを当該利用者の端末 装置 （10, 20, 30) に提供する店舗情報提供部 （130) と、

利用者により特定の店舗に対する関心が示されたときに、 個々の利用者ごと に、 当該特定の店舗の店舗 I Dを、 関心店舗 I Dとして蓄積記録する関心店舗 記録部 (1 50) と、

個々の利用者ごとに、 前記関心店舗記録部 （1 50) に記録されている全部 もしくは一部の関心店舗 I Dを更新用店舗 I Dとして抽出し、 前記店舗評価情 報格納部 （120) から前記更新用店舗 I Dを含む店舗評価情報 （Ε) を更新 用店舗評価情報として抽出し、 この更新用店舗評価情報の評価値に基づいて、 前記利用者嗜好情報格納部 （1 1 0) に格納されている当該利用者についての 利用者嗜好情報 （Τ) の嗜好値を更新する嗜好値更新部 （140) と、 を有することを特徴とする情報提供システム

2 . 請求項 1に記載の情報提供システムにおいて、

利用者から特定の店舗の特徴項目についての個人評価値が投票されたときに、 当該投票結果を蓄積記録する投票結果記録部 （1 7 0 ) と、

個々の店舗ごとに、 前記投票結果記録部 （1 7 0 ) に記録されている全部も しくは一部の投票結果を抽出し、 抽出した投票結果に基づいて、 前記店舗評価 情報格納部 （1 2 0 ) に格納されている当該店舗についての店舗評価情報 （E ) の評価値を更新する評価値更新部 （1 6 0 ) と、

を更に備えることを特徴とする情報提供システム。

3 . 請求項 1または 2に記載の情報提供システムにおいて、

複数の利用者がグループとして特定の店舗を利用した際に、 当該グループを 構成する利用者を特定するグループ構成情報と、 個々の利用者を特定するため の利用者 I Dと、 当該利用者の個人満足度と、 を含む個人満足情報を蓄積記録 する個人満足情報記録部 （1 9 0 ) と、

前記個人満足情報記録部 （1 9 0 ) に記録されている全部もしくは一部の個 人満足情報に基づいて、 「特定のグループで店舗を利用する」 というグループ利 用条件下における利用者相互の満足度比率を算出する満足度比率算出部 （1 8 0 ) と、

を更に備え、

店舗情報提供部 （1 3 0 ) 、 特定のグループ利用条件下における店舗情報 の提供要求を受けたときに、 当該特定のグループ利用条件に係る個々の利用者 ごとにそれぞれ適した店舗情報を候補として抽出した後、 当該グループ利用条 件下における前記満足度比率に応じて、 候補として抽出した店舗情報を取捨選 択して提供することを特徴とする情報提供システム。

4. 個々の店舗に関する店舗情報をそれぞれ格納した店舗情報格納部 （10 0) と、

店舗を特定するための店舗 I Dと、 当該店舗のジャンルを示すジャンルコー ドと、 このジャンルコードに対応して予め定められた特定の特徴項目について の当該店舗の評価値と、 を含む店舗評価情報 （E) を、 様々な店舗についてそ れぞれ格納した店舗評価情報格納部 （120) と、

利用者を特定するための利用者 I Dと、 ジャンルコードと、 このジャンルコ 一ドに対応する前記特徴項目についての当該利用者の嗜好値と、 を含む利用者 嗜好情報 （T) を、 様々な利用者についてそれぞれ格納した利用者嗜好情報格 納部 （1 10) と、

利用者から特定の検索条件に合致する店舗情報の提供要求を受けたときに、

「前記利用者嗜好情報格納部 （1 10) に格納されている当該利用者の利用者 嗜好情報 （T)」 と 「前記店舗評価情報格納部 （120) に格納されている様々 な店舗についての店舗評価情報 （Ε)」 とを、 同一のジャンルコードを含むもの 同士で比較することにより、 前記検索条件に合致し、 かつ、 当該利用者に適し た店舗情報を取捨選択し、 選択された店舗情報を前記店舗情報格納部 （100) 力 ら抽出して、 これを当該利用者の端末装置 （1 0, 20， 30) に提供する 店舗情報提供部 (130) と、

利用者により特定の店舗に対する関心が示されたときに、 個々の利用者ごと に、 かつ、 個々のジャンルごとに、 当該特定の店舗の店舗 I Dを、 関心店舗 I Dとして蓄積記録する関心店舗記録部 （1 50) と、

個々の利用者ごとに、 前記関心店舗記録部 （1 50) に記録されている 「更 新対象となる所定のジャンルの全部もしくは一部の関心店舗 I D」 を更新用店 舗 I Dとして抽出し、 前記店舗評価情報格納部 （1 20) から前記更新用店舗 I Dを含む店舗評価情報 （E) を更新用店舗評価情報として抽出し、 この更新 用店舗評価情報の評価値に基づいて、 前記利用者嗜好情報格納部 （1 10) に 格納されている当該利用者についての前記更新対象となる所定のジャンルに関 する利用者嗜好情報 （T) の嗜好 を更新する嗜好値更新部 （140) と、 を有することを特徴とする情報提供システム。

5. 請求項 4に記載の情報提供システムにおいて、

利用者から特定の店舗の特徴項目についての個人評価値が投票されたときに、 個々の店舗ごとに、 当該投票結果を蓄積記録する投票結果記録部 (1 70) と、 個々の店舗ごとに、 前記投票結果記録部 （1 70) に記録されている全部も しくは一部の投票結果を抽出し、 抽出した投票結果に基づいて、 前記店舗評価 情報格納部 （120) に格納されている当該店舗についての店舗評価情報 （E) の評価値を更新する評価値更新部 （160) と、

を更に備えることを特徴とする情報提供システム。 6. 請求項 4または 5に記載の情報提供システムにおいて、

複数の利用者が特定の店舗を利用した際に、 当該グループを構成する利用者 を特定するグループ構成情報と、 利用した店舗のジャンルと、 個々の利用者を 特定するための利用者 I Dと、 当該利用者の個人満足度と、 を含む個人満足情 報を蓄積記録する個人満足情報記録部 （1 90) と、

前記個人満足情報記録部 （1 90) に記録されている個人満足情報に基づい て、 「特定のグループで特定のジャンルの店舗を利用する」 というグループ利用 条件下における利用者相互の満足度比率を算出する満足度比率算出部 （180) と、

を更に備え、

店舗情報提供部 （1 30) ί 特定のグループ利用条件下における店舗情報 の提供要求を受けたときに、 当該特定のグループ利用条件に係る個々の利用者 ごとにそれぞれ適した店舗情報を候補として抽出した後、 当該グループ利用条 件下における前記満足度比率に応じて、 候補として抽出した店舗情報を取捨選 択して提供することを特徴とする情報提供システム。 7. 請求項 4一 6のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、

各利用者が特定の店舗を利用したときに、 当該利用者の利用者 I Dと、 当該 店舗のジャンルコードと、 利用時間と、 を含む行動履歴情報を収集する行動履 歴情報収集部 （ 230 ) と、

収集された前記行動履歴情報を格納する行動履歴情報格納部 （220) と、 前記行動履歴情報に基づいて、 特定の利用者が所定のジャンルを利用した後、 これに後続して利用する可能性の高ぃジャンルを予測する後続ジャンル予測部

(210) と、

を更に備え、

店舗情報提供部 （1 30) 、 前記後続ジャンル予測部 （210) による予 測結果を利用して、 利用者からの提供要求に応じた店舗情報とともに、 当該店 舗情報に係るジャンルの後続ジャンルに係る店舗情報を付加情報として提供す ることを特徴とする情報提供システム。

8. 請求項 1一 7のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、

店舗情報提供部 （1 30) 力 インターネット （200) を介して利用者が 操作する端末装置 （10， 20, 30) に対して We bコンテンツデータを送 信する機能を有し、 店舗情報格納部 （100) には、 店舗情報が We bコンテ ンッデータとして格納されており、 この We bコンテンツデータを特定するた めのコンテンツ I Dを店舗 I Dとして利用することを特徴とする情報提供シス テム。

9 . 請求項 1一 8のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、 店舗評価情報格納部 （1 2 0 ) に、 複数 N個の特徴項目のそれぞれについて の評価値を含む店舗評価情報 （E) が格納されており、

利用者嗜好情報格納部 （1 1 0 ) に、 複数 N個の特徴項目のそれぞれについ ての嗜好値を含む利用者嗜好情報 （T) が格納されており、

店舗情報提供部 （1 3 0 ) 力 利用者から店舗情報の提供要求を受けたとき に、 「当該利用者の利用者嗜好情報 （T) に含まれている N個の特徴項目のそれ ぞれについての嗜好値を、 N次元座標系の各座標軸にとることにより得られる 嗜好ベク トル」 と、 「各店舗の店舗評価情報 （E ) に含まれている N個の特徴項 目のそれぞれについての評価値を、 前記 N次元座標系の各座標軸にとることに より得られる評価べクトル」 とを比較し、両べクトルの近似の程度に基づいて、 店舗情報の取捨選択を行うことを特徴とする情報提供システム。

1 0 . 請求項 1一 9のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、 店舗情報提供部 （1 3 0 ) 、 店舗情報の提供を行う際に、 当該店舗情報に 関する店舗についての店舗評価情報 （E ) に含まれる評価値を併せて提供する ことを特徴とする情報提供システム。

1 1 . 請求項 1一 1 0のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、 店舗情報提供部 （1 3 0 ) 力 S、 検索条件に合致し、 かつ、 利用者に適した複 数の店舗情報を選択し、 選択した各店舗情報の概要のみを羅列したリストを提 供する第 1の提供ステップと、 前記リス トの中から利用者が指定した店舗に係 る店舗情報の全内容を提供する第 2の提供ステップと、 を実行することを特徴 とする情報提供システム。

1 2 . 請求項 1 1に記載の情報提供システムにおいて、 関心店舗記録部 （1 50) 、 利用者の指定に基づき店舗情報提供部 （1 3 0) により第 2の提供ステップが実施されたときに、 当該第 2の提供ステップ で店舗情報が提供された店舗の店舗 I Dを、 当該利用者についての関心店舗 I Dとして蓄積記録することを特徴とする情報提供システム。

13. 請求項 1一 1 1のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、 関心店舗記録部 （1 50) 力 利用者から特定の店舗に関心がある旨の報告 を受けた場合、 もしくは、 特定の店舗を利用した旨の報告を受けた場合に、 当 該利用者について、 当該特定の店舗の店舗 I Dを、 関心店舗 I Dとして蓄積記 録することを特徴とする情報提供システム。

14. 請求項 1一 1 1のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、 店舗情報提供部 （1 30) 利用者が所持する携帯端末装置 （10， 20) に対して店舗情報を提供する機能を有し、

関心店舗記録部 （1 50) 、 前記携帯端末装置 （10, 20) の位置を認 識する機能をもった位置認識装置からの情報に基づいて、 前記利用者が特定の 店舗に位置することが検知された場合に、 前記利用者について、 前記店舗の店 舗 I Dを関心店舗 I Dとして蓄積記録することを特徴とする情報提供システム。 15. 請求項 1一 1 1のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、 店舗情報提供部 （1 30) 、 利用者が所持する携帯端末装置 （10， 20) に対して店舗情報を提供する機能を有し、

関心店舗記録部 （1 50) 、 所定の店舗に設置されている店舗設置装置と 前記携帯端末装置 （10， 20) との間で交信が行われた場合に、 前記店舗設 置装置もしくは前記携帯端末装置 （10， 20) からの通知を受けて、 前記利 ' 用者について、 前記店舗の店舗 I Dを関心店舗 I Dとして蓄積記録することを 特徴とする情報提供システム

16. 請求項 1一 15のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、 関心店舗記録部 （1 50) 力 関心店舗 I Dを記録する際に記録時の時間情 報を併せて記録し、

嗜好値更新部 （140) 関心店舗記録部 (1 50) に記録されている関 心店舗 I Dのうち、 記録時が所定期間内のもののみを更新用店舗 I Dとして抽 出することを特徴とする情報提供システム。 17. 請求項 1一 16のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、 嗜好値更新部 （140) 、 更新用店舗評価情報の評価値の平均値を、 利用 者嗜好情報の新たな嗜好値とする更新を行うことを特徴とする情報提供システ ム。 18. 請求項 2または 5に記載の情報提供システムにおいて、

投票結果記録部 （1 70) 、 投票結果を記録する際に記録時の時間情報を 併せて記録し、

評価値更新部 （160) 1S 投票結果記録部 （1 70) に記録されている投 票結果のうち、 記録時が所定期間内のもののみを抽出して店舗評価情報の評価 値を更新することを特徴とする情報提供システム。

19. 請求項 2, 5， 18のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、 評価値更新部 （160) 力 抽出した投票結果に含まれる個人評価値の平均 値を、 店舗評価情報の新たな評価値とする更新を行うことを特徴とする情報提 供システム。

20. 請求項 3または 6に記載の情報提供システムにおいて、 個人満足情報記録部 (1 90) 力 個人満足情報を記録する際に記録時の時 間情報を併せて記録し、

満足度比率算出部 （180) 力 個人満足情報記録部 (1 90) に記録され ている個人満足情報のうち、 記録時が所定期間内のもののみを利用して満足度 比率を算出することを特徴とする情報提供システム。

21. 請求項 3， 6, 20のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、 満足度比率算出部 （180) 、 算出に利用する個人満足情報に含まれる個 人満足度の個々の利用者ごとの平均値の比率を満足度比率として算出すること を特徴とする情報提供システム。

22. 請求項 3， 6， 20, 21のいずれかに記載の情報提供システムにお いて、

店舗情報提供部 （1 30) 、 個々の利用者ごとに抽出された店舗情報の候 補の中から、 個々の利用者ごとの満足度比率の正比に応じた確率、 もしくは、 個々の利用者ごとの満足度比率の逆比に応じた確率で、 店舗情報を選択して提 供することを特徴とする情報提供システム。