WO2022270120A1 - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

情報処理システム、情報処理方法及びプログラム Download PDF

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WO2022270120A1
WO2022270120A1 PCT/JP2022/016532 JP2022016532W WO2022270120A1 WO 2022270120 A1 WO2022270120 A1 WO 2022270120A1 JP 2022016532 W JP2022016532 W JP 2022016532W WO 2022270120 A1 WO2022270120 A1 WO 2022270120A1
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Inventor
靖裕 日昔
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Bhi株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions

Definitions

  • the present invention relates to an information processing system, an information processing method, and a program.
  • Patent Document 1 describes acquisition of purchase information from email data for marketing purposes.
  • the present invention has been made in view of this background, and aims to provide a technology that can manage purchased products.
  • the main invention of the present invention for solving the above problems is an information processing system, comprising: an e-mail acquisition unit for acquiring e-mails from a plurality of e-commerce stores to a user; an extraction unit for extracting purchased product information indicating products purchased by the user from the store; an inventory list for storing the purchased product information indicating the products purchased by the user in association with the user; and a list output unit that outputs a list of the possession information.
  • purchased products can be managed.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example hardware configuration of a server device 20;
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the software configuration of the server device 20;
  • FIG. It is a figure explaining an example of e-mail data. It is a figure explaining the creation process of the property list
  • the present invention has, for example, the following configurations.
  • An information processing system comprising: [Item 2] The information processing system according to item 1, further comprising a rule storage unit that stores rules for each store; the extraction unit extracting the product from the email by applying the rule corresponding to the store; An information processing system characterized by [Item 3] The information processing system according to item 1 or 2, a product information storage unit that stores whether each product corresponds to a consumable item; a property list creation unit for registering in the property list items of the purchased product information that
  • the information processing system of this embodiment is intended to manage products (which may be tangible objects or digital data) purchased by users.
  • the information processing system of the present embodiment may be a store related to electronic commerce (EC) (anything that can be a subject that sells products, such as an EC site or an online shopping mall) (It may be a store, or an individual who sells things.)
  • EC electronic commerce
  • a user purchases a product an e-mail sent from the store to the user is utilized.
  • Transaction histories sent by e-mail have the same meaning as receipts in the real world. In the present embodiment, it is possible to confirm transaction details from such e-mails and create a list of products owned by the user.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of an information processing system according to this embodiment.
  • the information processing system of this embodiment includes a server device 20 .
  • the server device 20 is communicably connected to the user terminal 10 and the mail server 30 via the communication network 40 .
  • the communication network is, for example, the Internet, and can be constructed by a public telephone line network, a mobile telephone line network, a wireless communication channel, Ethernet (registered trademark), or the like.
  • the user terminal 10 is a computer operated by the user who is the purchaser of the product.
  • the user terminal 10 is, for example, a smart phone, a tablet computer, a personal computer, or the like.
  • the user terminal 10 has, for example, a web browser function. By operating the web browser on the user terminal 10, the user can purchase products through online shopping and browse paid contents.
  • the mail server 30 is a computer that manages e-mails.
  • the e-mail server 30 is a so-called MRA (Mail Retrieval Agent), has mailboxes, and can provide e-mails delivered to the mailboxes by protocols such as IMAP and POP, for example.
  • MRA Mail Retrieval Agent
  • the server device 20 is a computer that manages products purchased by users.
  • the server device 20 accesses the mail server 30, automatically acquires and analyzes the user's e-mail, and manages the products purchased by the user.
  • the server device 20 may be a general-purpose computer such as a workstation or personal computer, or may be logically implemented by cloud computing.
  • FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration example of the server device 20. As shown in FIG. Note that the illustrated configuration is an example, and other configurations may be employed.
  • the server device 20 includes a CPU 201 , a memory 202 , a storage device 203 , a communication interface 204 , an input device 205 and an output device 206 .
  • the storage device 203 is, for example, a hard disk drive, solid state drive, flash memory, etc., which stores various data and programs.
  • the communication interface 204 is an interface for connecting to the communication network 3, and includes, for example, an adapter for connecting to Ethernet (registered trademark), a modem for connecting to a public telephone network, and a wireless communication device for performing wireless communication.
  • the input device 205 is, for example, a keyboard, mouse, touch panel, button, microphone, etc. for inputting data.
  • the output device 206 is, for example, a display, printer, speaker, or the like that outputs data.
  • Each functional unit of the server device 20, which will be described later, is implemented by the CPU 201 reading a program stored in the storage device 203 into the memory 202 and executing it. is implemented as part of the storage provided by
  • FIG. 3 is a diagram showing a software configuration example of the server device 20.
  • the server device 20 includes an e-mail acquisition unit 211, a purchase data extraction unit 212, a property list creation unit 213, a property list transmission unit 214, a recommended product determination unit 215, a recommended store determination unit 216, a recommendation unit 217, and a sales information registration unit 218. , an authentication information storage unit 230 , a purchase data storage unit 231 , a rule storage unit 232 , a product information storage unit 233 , a sales information storage unit 234 , and a property list storage unit 235 .
  • the authentication information storage unit 230 stores authentication information used for user authentication in the mail server.
  • the authentication information storage unit 230 can store information specifying the mail server 30 and authentication information (for example, an account name and password) in association with a user ID indicating a user.
  • the authentication information storage unit 230 can register a plurality of mail servers and authentication information sets in association with one user ID.
  • the purchase data storage unit 231 stores information about purchased products (hereinafter referred to as purchase data).
  • the purchase data includes a purchase ID that is identification information of the purchase data, a user ID that indicates the user who purchased the product, the date and time when the user purchased the product, the product ID that indicates the purchased product, and the store that indicates the store where the product was purchased.
  • Can include name, payment amount, shipping, etc. These can be obtained from an e-mail sent by a seller (store) such as an EC site to a user who is a purchaser as information for confirmation.
  • the purchase data can also include store product identification information.
  • the store product identification information is information for identifying the product purchased by the user at the store.
  • Store product specific information is used to access products (digital content) purchased by users at stores that sell digital content (including only viewing rights and usage rights) as products, such as e-book provision services. information.
  • the store product identification information can be represented by, for example, a URL, and this URL can be given the product identification information in the store as an argument.
  • the rule storage unit 232 stores rules for analyzing email data.
  • the rule storage unit 232 can store rules for each store.
  • a rule may be, for example, a learning model learned by machine learning of e-mail data.
  • the rule storage unit 232 can also store a target (store discrimination target) for discriminating that the e-mail data is from the store and a pattern for discrimination in association with the store.
  • the store determination target may be, for example, the title of the e-mail data or the sender (From header).
  • the store determination target is the mail address of the sender, and the pattern of the address that is the sender of the email (it may be the address itself, or the pattern expressed by the regular expression etc.) may be specified. Can be set to the store discrimination pattern.
  • a plurality of parts included in the e-mail data, such as the header and body may be subject to store determination.
  • the product information storage unit 233 stores information about products (hereinafter referred to as product information).
  • the product information stored by the product information storage unit 233 may include a product name, a user's purpose related to the product, a product category, and a consumables flag in association with the product ID that identifies the product.
  • the product name may have a pattern that allows identification of variations in the notation of the product. Multiple objectives can be set. For example, it is possible to set the purpose of "writing" and "decoration" for a ballpoint pen. Categories can be set for each purpose. A category may have a plurality of hierarchies, and for example, large classification, medium classification, small classification, etc. can be set.
  • the consumables flag is information indicating whether or not the product corresponds to consumables.
  • product information may include product attributes.
  • the attribute may be, for example, information (demographic information, etc.) specifying a user segment assumed by this product, or information (segment information) for specifying a user or segment who likes this product.
  • the segment information can be a feature quantity common to users corresponding to purchase data including a product ID.
  • the sales information storage unit 234 stores information about products sold at the store (hereinafter referred to as sales information).
  • the sales information can include a sales price at which the product is sold at the store in association with a product ID that identifies the product and a store ID that indicates the store that sells the product.
  • Sales information can also include sales conditions. Sales conditions can be, for example, conditions for specifying users who can purchase, for example, that they live in a specific area, that the number of purchases of the product in the past is less than a threshold, etc. Conditions can be set.
  • the property list storage unit 235 stores a list of products owned (presumed) by the user (hereinafter referred to as a property list).
  • the inventory list can include product IDs indicating products owned by the user in association with user IDs indicating the user.
  • the inventory list can also include a purchase ID that identifies purchase data when the item was purchased.
  • the e-mail acquisition unit 211 acquires e-mail data addressed to the user.
  • the e-mail acquisition unit 211 can access the mail server 30 and acquire e-mail data from the user's mailbox according to protocols such as POP (Post Office Protocol) and IMAP (Internet Message Access Protocol).
  • the e-mail acquisition unit 211 can access the mail server 30 corresponding to the user ID and receive authentication from the mail server 30 using the authentication information stored in the authentication information storage unit 230 .
  • the purchase data extraction unit 212 analyzes the e-mail data and extracts purchase data related to the product purchased by the user. Among the e-mail data, those related to the purchased product contain information (purchase data) related to the product.
  • the e-mail data related to the purchased product is, for example, an e-mail sent from the EC site to the user for confirmation after the user purchases the product on the EC site. A user can confirm what and when he purchased products purchased from various product or service providers by looking only at e-mail data without being conscious of the servers of each provider.
  • the purchase data extraction unit 212 uses the store discrimination target and the store discrimination pattern registered in the rule storage unit 232, for example, depending on whether the store discrimination pattern matches the part indicated by the store discrimination target of the e-mail.
  • stores can be identified, and purchase data can be extracted from the email data according to rules corresponding to the identified stores.
  • the purchase data extraction unit 212 can read from the rule storage unit 232 a rule corresponding to an address pattern that matches the sender's address included in the e-mail data.
  • the purchase data extraction unit 212 extracts purchase data by applying all the rules stored in the rule storage unit 232 so that the rule storage unit 232 does not store store discrimination targets and store discrimination patterns. can be used, in which case the store name corresponding to the successful rule can be specified.
  • the purchase data extraction unit 212 can acquire a wide variety of purchase data from e-mails without accessing the servers of providers such as various e-commerce sites. .
  • FIG. 4 is a diagram explaining an example of e-mail data.
  • FIG. 4 shows an example of a purchase notification mail 31, which is an electronic mail notified when a product is purchased on an EC (electronic commerce) site.
  • the purchase notification mail 31 contains text data indicating the date and time 311 when the product was purchased, the product name 312 of the purchased product, and the transaction amount 313 (including the payment amount and shipping fee for the product).
  • the purchase data extractor 212 can extract these data from the e-mail data according to the rules and create the purchase data 32 based on the extracted data.
  • the purchase data extraction unit 212 can identify the product ID corresponding to the product name 312 from the product information storage unit 233 .
  • the purchase data extraction unit 212 can register the purchase data extracted from the e-mail in the purchase data storage unit 231.
  • the property list creation unit 213 creates a list of products owned by the user (property list).
  • the inventory list creation unit 213 reads the product information corresponding to the product ID included in the purchase data corresponding to the user ID from the purchase data storage unit 231, and reads out the user ID, the product ID of the product information, And records associated with purchase data and purchase IDs can be added to the inventory list.
  • the property list creation unit 213 can create a property list for each category of product information.
  • the inventory list creation unit 213 may include only items whose consumable item flag in the item information is "false" (a value indicating that the item is not a consumable item) in the inventory list.
  • the inventory list creation unit 213 may include only products related to purchase data corresponding to a specific store in the inventory list, regardless of the product category. Also, products related to purchase data corresponding to a specific store may be grouped into a property list by product category.
  • the inventory list creation unit 213 may include items related to purchase data corresponding to a specific store and similar stores in the inventory list.
  • the similarity of stores can be determined based on the similarity of store attributes, for example, by providing the server device 20 with a store information storage unit that manages store attributes.
  • the inventory list creation unit 213 determines that the time from the date and time of the purchase data to the current date and time is the purchase span ( If the threshold corresponding to the period from the purchase of an item to the next purchase of the same item is exceeded, it may not be added to the inventory list.
  • the purchase span can be obtained by analyzing the purchase data (for example, purchase data relating to the same product is arranged in chronological order and the average value of the two adjacent purchase data periods is calculated).
  • the property list transmission unit 214 transmits the property list to the user terminal 10.
  • the recommended product determination unit 215 determines products to be recommended to the user (hereinafter referred to as recommended products).
  • the recommended product determination unit 215 may receive a sales promotion instruction from an advertiser or the like and determine a product to be promoted as a recommended product.
  • the recommended product determination unit 215 may receive designation of a segment from the user together with the product to be promoted, and may determine recommended products only for users belonging to the received segment.
  • the recommended product determination unit 215 can also determine recommended products using general recommendation processing.
  • the recommended store determination unit 216 determines a store to recommend to the user (hereinafter referred to as a recommended store).
  • the recommended store determination unit 216 can, for example, acquire the sales prices corresponding to the recommended products from the sales information storage unit 234 and determine a predetermined number of stores as recommended stores in descending order of sales prices. In addition to the selling price, other information about the store (for example, word-of-mouth evaluation value for the store) may be taken into consideration. Also, the recommended store determining unit 216 may include the store included in the purchase data (that is, the store where the user has purchased in the past) in the recommended store.
  • the recommendation unit 217 proposes recommended products to the user.
  • the recommendation unit 217 can also propose a recommendation store to the user.
  • the recommendation unit 217 can transmit the recommended product to the user terminal 10 together with the recommendation store.
  • the sales information registration unit 218 creates and updates sales information.
  • the sales information registration unit 218 can accept input of sales information from the operator of the server device 20 and newly register or update the sales information in the sales information storage unit 234 .
  • the sales information registration unit 218 may also access a store such as an EC site and acquire the sales price of the product from the sales page of the product by, for example, scraping.
  • the sales information registration unit 218 can also obtain the selling price of the product by calling the API when a store such as an EC site provides the API.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the property list creation processing by the information processing system.
  • the server device 20 acquires the user's e-mail data (S401), analyzes the acquired e-mail data to extract purchase data (S402), and registers the extracted purchase data in the purchase history storage unit 231 (S403). ).
  • the server device 10 creates a property list from the purchase data (S404).
  • the server device 10 may, for example, put only items that are not consumables into the inventory list.
  • the server device 10 transmits the property list to the user terminal 10 (S405).
  • the property list may be transmitted in response to a request from the user terminal 10.
  • the information processing system of the present embodiment it is possible to automatically create a list of products owned by the user simply by linking e-mails. Since purchase data extracted from e-mails from a plurality of stores is used, for example, independently purchased videos from a plurality of video distribution services can be aggregated and displayed in one place. Similarly, e-books purchased from multiple e-book services can be aggregated and displayed in one place.
  • FIG. 6 is a diagram explaining product recommendation processing by the information processing system.
  • the server device 20 estimates the purchase interval for each product based on the purchase data for the same product corresponding to the user ID stored in the purchase data storage unit 231 (S421). As described above, for each pair of adjacent purchase data arranged in order of date and time, the period between the date and time of the two purchase data is obtained, and the aggregate value (e.g., average value, median value, etc.) of that period is estimated as the purchase span. can do.
  • the aggregate value e.g., average value, median value, etc.
  • the server device 20 determines recommended products according to the elapsed time from the date and time of the latest purchase data to the current date and time and the purchase span (S422). For example, if the time obtained by subtracting a predetermined time from the purchase span has passed, the product may be determined as a recommended product.
  • the server device 20 reads the sales price of each store for the recommended product from the sales information storage unit 234 (S423), and determines the recommended store according to the sales price (S424). For example, a predetermined number of stores can be determined as recommended stores in descending order of selling price. The server device 20 can also determine a store included in past purchase data as a recommended store.
  • the server device 20 can transmit the recommended product together with the recommended store to the user terminal 10 to recommend the recommended product and the recommended store (S425).

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Abstract

【課題】購入した商品を管理することができるようにする。 【解決手段】情報処理システムであって、電子商取引の複数のストアからユーザへの電子メールを取得する電子メール取得部と、電子メールを解析して、ユーザがストアから購入した商品を示す購入商品情報を抽出する抽出部と、ユーザに対応付けて、ユーザが購入した商品を示す購入商品情報を記憶する持ち物リストと、カテゴリ別に所有情報の一覧を出力する一覧出力部と、を備えることを特徴とする。

Description

情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
　本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
　特許文献１には、マーケティングのためにメールデータから購買情報を取得することが記載されている。
特開２０２０－１８１５８０号公報
　しかしながら、特許文献１に記載のシステムでは、ユーザ（パネラー）は特典を得ることはできるものの、購買情報をユーザのために活かすことができない。
　本発明はこのような背景を鑑みてなされたものであり、購入した商品を管理することができる技術を提供することを目的とする。
　上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、情報処理システムであって、電子商取引の複数のストアからユーザへの電子メールを取得する電子メール取得部と、前記電子メールを解析して、前記ユーザが前記ストアから購入した商品を示す購入商品情報を抽出する抽出部と、前記ユーザに対応付けて、前記ユーザが購入した前記商品を示す前記購入商品情報を記憶する持ち物リストと、カテゴリ別に前記所有情報の一覧を出力する一覧出力部と、を備えることを特徴とする。
　その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
　本発明によれば、購入した商品を管理することができる。
本実施形態に係る情報処理システムの全体構成例を示す図である。 サーバ装置２０のハードウェア構成例を示す図である。 サーバ装置２０のソフトウェア構成例を示す図である。 電子メールデータの一例を説明する図である。 情報処理システムによる持ち物リストの作成処理について説明する図である。 情報処理システムによる商品のレコメンド処理について説明する図である。
＜発明の概要＞
　本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明は、たとえば、以下のような構成を備える。
［項目１］
　電子商取引の複数のストアからユーザへの電子メールを取得する電子メール取得部と、
　前記電子メールを解析して、前記ユーザが前記ストアから購入した商品を示す購入商品情報を抽出する抽出部と、
　前記ユーザに対応付けて、前記ユーザが購入した前記商品を示す前記購入商品情報を記憶する持ち物リストと、
　カテゴリ別に前記所有情報の一覧を出力する一覧出力部と、
　を備えることを特徴とする情報処理システム。
［項目２］
　項目１に記載の情報処理システムであって、
　前記ストアごとにルールを記憶するルール記憶部をさらに備え、
　前記抽出部は、前記ストアに対応する前記ルールを適用して前記電子メールから前記商品を抽出すること、
　を特徴とする情報処理システム。
［項目３］
　項目１又は２に記載の情報処理システムであって、
　前記商品ごとに消耗品に該当するか否かを記憶する商品情報記憶部と、
　前記購入商品情報のうち、前記消耗品に該当しないものを前記持ち物リストに登録する持ち物リスト作成部と、
　をさらに備えることを特徴とする情報処理システム。
［項目４］
　項目１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システムであって、
　前記ストアごとに前記商品の販売価格を記憶する販売情報記憶部と、
　前記購入商品情報に基づいて前記ユーザにレコメンドする前記商品を決定する商品決定部と、
　決定した前記商品に対応する前記販売価格に応じて前記ユーザにレコメンドする前記ストアを決定するストア決定部と、
　前記商品及び前記ストアを前記ユーザにレコメンドするレコメンド部と、
　をさらに備えることを特徴とする情報処理システム。
［項目５］
　電子商取引の複数のストアからユーザへの電子メールを取得するステップと、
　前記電子メールを解析して、前記ユーザが前記ストアから購入した商品を示す購入商品情報を抽出するステップと、
　前記ユーザに対応付けて、前記ユーザが購入した前記商品を示す前記購入商品情報を記憶するステップと、
　カテゴリ別に前記所有情報の一覧を出力するステップと、
　を情報処理装置が実行することを特徴とする情報処理方法。
［項目６］
　電子商取引の複数のストアからユーザへの電子メールを取得するステップと、
　前記電子メールを解析して、前記ユーザが前記ストアから購入した商品を示す購入商品情報を抽出するステップと、
　前記ユーザに対応付けて、前記ユーザが購入した前記商品を示す前記購入商品情報を記憶するステップと、
　カテゴリ別に前記所有情報の一覧を出力するステップと、
　を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
＜システム概要＞
　以下、本発明の一実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態の情報処理システムは、ユーザが購入した商品（有体物であってもよいし、デジタルデータであってもよい。）を管理しようとするものである。本実施形態の情報処理システムは、電子商取引（ＥＣ）に係るストア（商品を販売する主体となりうるものであればよく、例えば、ＥＣサイトであってもよいし、オンラインショッピングモールに出店している店舗であってもよいし、物を販売する個人であってもよい。）からユーザが商品を購入した場合にストアからユーザに宛てて送信される電子メールを利用する。電子メールで送信される取引履歴は実世界でのレシートと同様の意味をなしているものの、大量の電子メールに埋もれて有効活用されていないのが現状である。本実施形態では、このような電子メールから取引内容を確認し、ユーザが所有している商品の一覧を作成することができる。
　図１は、本実施形態に係る情報処理システムの全体構成例を示す図である。本実施形態の情報処理システムは、サーバ装置２０を含んで構成される。サーバ装置２０は、ユーザ端末１０及びメールサーバ３０と通信ネットワーク４０を介して通信可能に接続される。通信ネットワークは、たとえばインターネットであり、公衆電話回線網や携帯電話回線網、無線通信路、イーサネット（登録商標）などにより構築されうる。
　ユーザ端末１０は、商品の購入者であるユーザが操作するコンピュータである。ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンやタブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどである。ユーザ端末１０は、例えば、Ｗｅｂブラウザの機能を備え、ユーザはユーザ端末１０においてＷｅｂブラウザを操作することにより、オンラインショッピングにより商品を購入したり、有料コンテンツを閲覧したりすることができる。
　メールサーバ３０は、電子メールを管理するコンピュータである。電子メールサーバ３０は、いわゆるＭＲＡ（Mail Retrieval Agent）であり、メールボックスを備え、例えば、ＩＭＡＰやＰＯＰなどのプロトコルによりメールボックスに配送されている電子メールを提供することができる。
　サーバ装置２０は、ユーザが購入した商品を管理するコンピュータである。サーバ装置２０は、メールサーバ３０にアクセスして自動的にユーザの電子メールを取得して解析し、ユーザが購入した商品を管理する。サーバ装置２０は、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、あるいはクラウド・コンピューティングによって論理的に実現されてもよい。
＜サーバ装置２０：ハードウェア＞
　図２は、サーバ装置２０のハードウェア構成例を示す図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。サーバ装置２０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を備える。記憶装置２０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース２０４は、通信ネットワーク３に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置２０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置２０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。なお、後述するサーバ装置２０の各機能部はＣＰＵ２０１が記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより実現され、サーバ装置２０の各記憶部はメモリ２０２及び記憶装置２０３が提供する記憶領域の一部として実現される。
＜サーバ装置２０：ソフトウェア＞
　図３は、サーバ装置２０のソフトウェア構成例を示す図である。サーバ装置２０は、電子メール取得部２１１、購入データ抽出部２１２、持ち物リスト作成部２１３、持ち物リスト送信部２１４、レコメンド商品決定部２１５、レコメンドストア決定部２１６、レコメンド部２１７、販売情報登録部２１８、認証情報記憶部２３０、購入データ記憶部２３１、ルール記憶部２３２、商品情報記憶部２３３、販売情報記憶部２３４、持ち物リスト記憶部２３５を備える。
＜記憶部＞
　認証情報記憶部２３０は、メールサーバにおけるユーザの認証に用いる認証情報を記憶する。認証情報記憶部２３０は、ユーザを示すユーザＩＤに対応付けて、メールサーバ３０を特定する情報と、認証情報（例えば、アカウント名とパスワードとすることができる。）とを記憶することができる。なお、認証情報記憶部２３０は、１つのユーザＩＤに対応付けて、複数のメールサーバ及び認証情報の組を登録することができる。
　購入データ記憶部２３１は、購入した商品に関する情報（以下、購入データという。）を記憶する。購入データには、当該購入データの識別情報である購入ＩＤ、商品を購入したユーザを示すユーザＩＤ、ユーザが商品を購入した日時、購入した商品を示す商品ＩＤ、商品を購入したストアを示すストア名、支払金額、送料などを含めることができる。これらは、ＥＣサイトなどの販売者（ストア）が購入者であるユーザに対して確認のための情報として送信した電子メールから取得することができる。また、購入データには、ストア商品特定情報を含めることができる。ストア商品特定情報は、ストアにおいてユーザが購入した商品を特定するための情報である。ストア商品特定情報は、例えば、電子書籍提供サービスなど、デジタルコンテンツ（閲覧権や使用権だけの場合もふくむ。）を商品として販売するストアにおいて、ユーザが購入した商品（デジタルコンテンツ）にアクセスするための情報である。ストア商品特定情報は、例えば、ＵＲＬにより表現することができ、このＵＲＬに、ストアにおける商品の識別情報を引数として与えることができる。
　ルール記憶部２３２は、電子メールデータを解析するためのルールを記憶する。ルール記憶部２３２は、ストアごとにルールを記憶することができる。ルールは、例えば、電子メールデータを機械学習により学習した学習モデルであってもよい。
　ルール記憶部２３２にはまた、ストアに対応付けて、当該ストアからの電子メールデータであることを判別するための対象（ストア判別対象）と、判別のためのパターンとを記憶することができる。ストア判別対象は、例えば、電子メールデータのタイトルとしてもよいし、送信元（Ｆｒｏｍヘッダ）としてもよい。例えば、ストア判別対象を送信元のメールアドレスとし、電子メールの送信元となるアドレスのパターン（アドレスそのものであってもよいし、アドレスを正規表現等により表現したパターンであってもよい。）をストア判別パターンに設定することができる。また、ヘッダや本文など電子メールデータに含まれる複数の部分をストア判別対象とするようにしてもよい。
　商品情報記憶部２３３は、商品に関する情報（以下、商品情報という。）を記憶する。商品情報記憶部２３３が記憶する商品情報には、商品を特定する商品ＩＤに対応付けて、商品名、商品に関連するユーザの目的、商品のカテゴリ、及び消耗品フラグが含まれうる。商品名は、商品の表記揺れを特定可能なパターンとしてもよい。目的は、複数設定することができる。例えば、ボールペンについて、「筆記」及び「装飾」の目的を設定するなどすることもできる。カテゴリは、目的ごとに設定することができる。カテゴリは複数階層であってもよく、例えば、大分類、中分類、小分類などを設定することができる。消耗品フラグは、当該商品が消耗品に該当するか否かを示す情報である。また、商品情報には、商品の属性を含めるようにしてもよい。属性は、例えば、この商品が想定するユーザセグメントを特定する情報（デモグラフィック情報など）としてもよいし、この商品を好きなユーザ又はセグメントを特定するための情報（セグメント情報）としてもよい。セグメント情報は、ある商品ＩＤを含む購入データに対応するユーザに共通する特徴量とすることができる。
　販売情報記憶部２３４は、ストアで販売されている商品に関する情報（以下、販売情報という。）を記憶する。販売情報は、商品を特定する商品ＩＤと、当該商品を販売しているストアを示すストアＩＤとに対応付けて、当該ストアにおいて当該商品が販売されている販売価格を含むことができる。また、販売情報には、販売条件を含めることができる。販売条件は、例えば、購入可能なユーザを特定するための条件とすることができ、例えば、特定のエリアに居住していること、過去に当該商品を購入した個数が閾値以下であることなどの条件を設定することができる。
　持ち物リスト記憶部２３５は、ユーザが所有している（と推定される）商品のリスト（以下、持ち物リストという。）を記憶する。持ち物リストは、ユーザを示すユーザＩＤに対応付けて、当該ユーザが所有する商品を示す商品ＩＤを含むことができる。持ち物リストにはまた、当該商品を購入したときの購入データを特定する購入ＩＤを含めることができる。
＜機能部＞
　電子メール取得部２１１は、ユーザ宛ての電子メールデータを取得する。電子メール取得部２１１は、メールサーバ３０にアクセスして、ＰＯＰ（Post Office Protocol）、ＩＭＡＰ（Internet Message Access Protocol）などのプロトコルに従って、ユーザのメールボックスから電子メールデータを取得することができる。電子メール取得部２１１は、ユーザＩＤに対応するメールサーバ３０にアクセスして、認証情報記憶部２３０に記憶されている認証情報を用いてメールサーバ３０の認証を受けることができる。
　購入データ抽出部２１２は、電子メールデータを解析して、ユーザが購入した商品に係る購入データを抽出する。電子メールデータのうち、購入した商品に関連するものには、その商品に関連する情報（購入データ）が含まれている。購入した商品に関連する電子メールデータとは、例えば、ＥＣサイトなどにおいてユーザが商品を購入した後に、ＥＣサイトからユーザに対して確認のための通知される電子メールである。ユーザは、多様な商品又はサービスの提供者から購入した商品について、各提供者のサーバを意識することなく、電子メールデータのみを見ることで何をいつ購入したかを確認することができる。購入データ抽出部２１２は、ルール記憶部２３２に登録されているストア判別対象及びストア判別パターンを用いて、例えば、電子メールのストア判別対象が示す部分に、ストア判別パターンがマッチするか否かにより、ストアを特定することができ、特定したストアに対応するルールに従って電子メールデータから購入データを抽出することができる。例えば、購入データ抽出部２１２は、電子メールデータに含まれている送信元のアドレスがマッチするアドレスパターンに対応するルールをルール記憶部２３２から読み出すことができる。
　なお、ルール記憶部２３２にはストア判別対象及びストア判別パターンを記憶させないようにして、購入データ抽出部２１２は、ルール記憶部２３２に記憶されている全てのルールを適用して、購入データの抽出に成功したものを使用するようにしてもよく、この場合には、成功したルールに対応するストア名を特定することができる。購入データ抽出部２１２は、購入データを電子メールデータから抽出することにより、多種多様なＥＣサイト等の提供者のサーバにアクセスすることなく、電子メールから多種多様な購入データを取得することができる。
　図４は、電子メールデータの一例を説明する図である。図４には、ＥＣ（電子商取引）サイトにおいて商品が購入された際に通知される電子メールである購入通知メール３１の例が示されている。購入通知メール３１には、商品が購入された日時３１１、購入された商品の商品名３１２、取引金額３１３（商品に対する支払金額と送料とを含む。）を示すテキストデータが含まれている。購入データ抽出部２１２は、ルールに従ってこれらのデータを電子メールデータから抽出し、抽出したデータに基づいて購入データ３２を作成することができる。購入データ抽出部２１２は、商品名３１２に対応する商品ＩＤを商品情報記憶部２３３から特定することができる。
　購入データ抽出部２１２は、電子メールから抽出した購入データを購入データ記憶部２３１に登録することができる。
　持ち物リスト作成部２１３は、ユーザが所有している商品のリスト（持ち物リスト）を作成する。持ち物リスト作成部２１３は、購入データ記憶部２３１から、ユーザＩＤに対応する購入データに含まれる商品ＩＤに対応する商品情報を商品情報記憶部２３３から読み出して、ユーアＩＤ、商品情報の商品ＩＤ、及び購入データ購入ＩＤを対応付けたレコードを持ち物リストに追加していくことができる。持ち物リスト作成部２１３は、商品情報のカテゴリ別に、持ち物リストを作成することができる。
　持ち物リスト作成部２１３は、商品情報の消耗品フラグが「偽」（消耗品でないことを示す値）である商品についてのみ、持ち物リストに含めるようにしてもよい。
　また、持ち物リスト作成部２１３は、商品のカテゴリを問わず、特定のストアに対応する購入データに係る商品のみを持ち物リストに含めるようにしてもよい。また、特定のストアに対応する購入データに係る商品を、商品のカテゴリ別に持ち物リストにまとめるようにしてもよい。
　また、持ち物リスト作成部２１３は、特定のストアと、類似のストアとに対応する購入データに係る商品を持ち物リストに含めるようにしてもよい。ストアの類似は、例えば、サーバ装置２０がストアの属性を管理するストア情報記憶部を備えるようにし、ストアの属性の類似性により判定することができる。
　また、持ち物リスト作成部２１３は、消耗品フラグが「真」（消耗品であることを示す値）である商品については、購入データの日時から現在日時までの時間が、商品ごとの購入スパン（商品を購入してから、同一の商品を次に購入するまでの期間）に応じた閾値を超えている場合には持ち物リストに入れないようにしてもよい。購入スパンは、購入データを分析して求める（例えば、同一の商品に係る購入データを時系列に並べて隣接する２つの購入データの日時間の期間の平均値を算出する）ことができる。
　持ち物リスト送信部２１４は、持ち物リストをユーザ端末１０に送信する。
　レコメンド商品決定部２１５は、ユーザに対してレコメンドする商品（以下、レコメンド商品という。）を決定する。レコメンド商品決定部２１５は、例えば、最新の購入データの日時から、当該商品の購入スパン（又は購入スパンから所定時間を減じた期間）経過したものを特定し、特定した商品をレコメンド商品として決定するようにしてもよい。
　レコメンド商品決定部２１５は、例えば、広告主等から販促の指示を受け付けて、販促対象となる商品をレコメンド商品として決定するようにしてもよい。この場合に、レコメンド商品決定部２１５は、販促対象の商品とともに、ユーザのセグメントの指定を受け付けるようにして、受け付けたセグメントに属するユーザに対してのみ、レコメンド商品を決定するようにしてもよい。
　レコメンド商品決定部２１５は、他にも一般的なレコメンド処理を用いてレコメンド商品を決定することもできる。
　レコメンドストア決定部２１６は、ユーザに対してレコメンドするストア（以下、レコメンドストアという。）を決定する。レコメンドストア決定部２１６は、例えば、レコメンド商品に対応する販売価格を販売情報記憶部２３４から取得し、販売価格の安い順に所定数のストアをレコメンドストアとして決定することができる。販売価格だけでなく、その他のストアに関する情報（例えば、ストアに対する口コミ評価値など）を考慮するようにしてもよい。また、レコメンドストア決定部２１６は、購入データに含まれているストア（すなわち、ユーザが過去に購入したストア）をレコメンドストアに含めるようにしてもよい。
　レコメンド部２１７は、レコメンド商品をユーザに提案する。レコメンド部２１７はまた、レコメンドストアをユーザに提案することができる。本実施形態では、レコメンド部２１７は、レコメンド商品を、レコメンドストアとともにユーザ端末１０に送信することができる。
　販売情報登録部２１８は、販売情報を作成及び更新する。販売情報登録部２１８は、例えば、サーバ装置２０のオペレータから販売情報の入力を受け付けて販売情報記憶部２３４に新規登録又は更新することができる。販売情報登録部２１８はまた、ＥＣサイトなどのストアにアクセスして商品の販売ページから、例えば、スクレイピングなどの手法により商品の販売価格を取得するようにしてもよい。販売情報登録部２１８はまた、ＥＣサイトなどのストアがＡＰＩを提供している場合には、ＡＰＩを呼び出して商品の販売価格を取得するようにすることもできる。
＜動作＞
　図５は、情報処理システムによる持ち物リストの作成処理について説明する図である。
　サーバ装置２０は、ユーザの電子メールデータを取得し（Ｓ４０１）、取得した電子メールデータを解析して購入データを抽出し（Ｓ４０２）、抽出した購入データを購入履歴記憶部２３１に登録する（Ｓ４０３）。
　サーバ装置１０は、購入データから持ち物リストを作成する（Ｓ４０４）。サーバ装置１０は、例えば、消耗品でない商品についてのみ持ち物リストに入れるようにしてもよい。サーバ装置１０は、持ち物リストをユーザ端末１０に送信する（Ｓ４０５）。持ち物リストの送信は、ユーザ端末１０からのリクエストに応じて行うようにしてもよい。
　以上のようにして、本実施形態の情報処理システムによれば、電子メールを連携させるだけで、ユーザが所有している商品の一覧を自動的に作成することができる。複数のストアからの電子メールから抽出した購入データを用いるため、例えば、複数の動画配信サービスで独立した購入した動画を、一箇所に集約して表示することができる。同様に、複数の電子書籍サービスで購入した電子書籍を、一箇所に集約して表示することができる。
　図６は、情報処理システムによる商品のレコメンド処理について説明する図である。
　サーバ装置２０は、購入データ記憶部２３１に記憶されている、ユーザＩＤに対応し、同一の商品についての購入データに基づいて、商品ごとに購入間隔を推定する（Ｓ４２１）。上述したように、購入データの日時順に並べて隣接するペアのそれぞれについて、２つの購入データの日時の間の期間を求め、当該期間の集計値（例えば、平均値や中央値など）を購入スパンとして推定することができる。
　サーバ装置２０は、最新の購入データの日時から現在日時までの経過時間と購入スパンとに応じてレコメンド商品を決定する（Ｓ４２２）。例えば、購入スパンから所定時間を減じた時間が経過していればレコメンド商品として決定するようにしてもよい。
　サーバ装置２０は、レコメンド商品についてストア毎の販売価格を販売情報記憶部２３４から読み出し（Ｓ４２３）、販売価格に応じてレコメンドストアを決定する（Ｓ４２４）。例えば、販売価格から安い順に所定数のストアをレコメンドストアとして決定することができる。また、サーバ装置２０は、過去の購入データに含まれているストアをレコメンドストアとして決定することもできる。
　サーバ装置２０は、レコメンド商品を、レコメンドストアとともにユーザ端末１０に送信して、レコメンド商品及びレコメンドストアをレコメンドすることができる（Ｓ４２５）。
　以上のようにして、本実施形態の情報処理システムによれば、ユーザへの商品の提案時に、安く販売しているストアをレコメンドすることができる。
　以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
　　１０　　ユーザ端末
　　２０　　サーバ装置
　　３０　　メールサーバ
　　２１１　電子メール取得部
　　２１２　購入データ抽出部
　　２１３　持ち物リスト作成部
　　２１４　持ち物リスト送信部
　　２１５　レコメンド商品決定部
　　２１６　レコメンドストア決定部
　　２１７　レコメンド部
　　２１８　販売情報登録部
　　２３０　認証情報記憶部
　　２３１　購入データ記憶部
　　２３２　ルール記憶部
　　２３３　商品情報記憶部
　　２３４　販売情報記憶部
　　２３５　持ち物リスト記憶部

Claims (6)

  1. 　電子商取引の複数のストアからユーザへの電子メールを取得する電子メール取得部と、
    　前記電子メールを解析して、前記ユーザが前記ストアから購入した商品を示す購入情報を抽出する抽出部と、
    　前記商品の商品名及びカテゴリを含む、前記商品に関する情報である商品情報を記憶する商品情報記憶部と、
    　前記ユーザに対応付けて、前記購入情報に対応する前記商品情報を記憶する持ち物リストと、
    　前記ユーザに対応する前記商品情報に含まれる前記商品名の一覧を前記カテゴリごとに出力する一覧出力部と、
    　を備えることを特徴とする情報処理システム。
  2. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記ストアごとにルールを記憶するルール記憶部をさらに備え、
    　前記抽出部は、前記ストアに対応する前記ルールを適用して前記電子メールから前記購入情報を抽出すること、
    　を特徴とする情報処理システム。
  3. 　請求項１又は２に記載の情報処理システムであって、
    　前記商品情報には、前記商品が消耗品に該当するか否かを示す情報を含み、
    　前記商品情報のうち、前記消耗品に該当しないものを前記持ち物リストに登録する持ち物リスト作成部と、
    　をさらに備えることを特徴とする情報処理システム。
  4. 　請求項３に記載の情報処理システムであって、
    　前記持ち物リスト作成部は、前記消耗品に該当する前記商品情報のうち、購入してからの時間が、前記購入情報を分析して求めた前記商品の購入スパンに応じた閾値以下のものを前記持ち物リストに登録すること、
    　をさらに備えることを特徴とする情報処理システム。
  5. 　電子商取引の複数のストアからユーザへの電子メールを取得するステップと、
    　前記電子メールを解析して、前記ユーザが前記ストアから購入した商品を示す購入情報を抽出するステップと、
    　前記商品の商品名及びカテゴリを含む、前記商品に関する情報である商品情報を記憶するステップと、
    　前記ユーザに対応付けて、前記購入情報に対応する前記商品情報を記憶するステップと、
    　前記ユーザに対応する前記商品情報に含まれる前記商品名の一覧を前記カテゴリごとに出力するステップと、
    　を情報処理装置が実行することを特徴とする情報処理方法。
  6. 　電子商取引の複数のストアからユーザへの電子メールを取得するステップと、
    　前記電子メールを解析して、前記ユーザが前記ストアから購入した商品を示す購入情報を抽出するステップと、
    　前記商品の商品名及びカテゴリを含む、前記商品に関する情報である商品情報を記憶するステップと、
    　前記ユーザに対応付けて、前記購入情報に対応する前記商品情報を記憶するステップと、
    　前記ユーザに対応する前記商品情報に含まれる前記商品名の一覧を前記カテゴリごとに出力するステップと、
    　を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
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