JP2015133033A - レコメンド装置、レコメンド方法、およびプログラム - Google Patents

レコメンド装置、レコメンド方法、およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】従来、適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができなかった。【解決手段】ユーザ識別子と、１以上の購入履歴情報と、ユーザが見た商品に関する１以上の閲覧商品情報とを有する１以上のユーザ管理情報を格納し得るユーザ管理情報格納部と、１以上の属性情報を有する２以上の商品情報を格納し得る商品情報格納部と、ユーザ識別子を端末装置から受信する受信部と、受信部が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、商品情報格納部から１以上の商品情報の全部または一部を取得する商品情報取得部と、商品情報取得部が取得した１以上の商品情報の全部または一部を、端末装置に送信するレコメンド部とを具備するレコメンド装置１１により、購入履歴情報と閲覧商品情報とを用いて、適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザに対して商品またはサービスの情報をレコメンドするレコメンド装置等に関するものである。
対象ユーザへの推薦アイテムを、多数のユーザの履歴データに基づいて決定するレコメンド装置が、多数、存在した。
また、履歴情報の少ないアイテムに関する正確なレコメンドを、履歴データの多い他のアイテムの履歴情報に基づいて可能にするようなレコメンドシステムがあった（特許文献１参照）。
さらに、ヘッドマウントディスプレイ方式の拡張現実ウェアラブルコンピュータがあった（例えば、非特許文献１参照）。
特開２００７−１０２４０７号公報（第１頁、第１図等）
ウィキペディア、"Google Glass"、［平成２５年１１月１４日検索］、インターネット［URL：http://ja.wikipedia.org/wiki/Google_Glass］
しかしながら、従来技術において、適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができなかった。
特に、従来技術において、ユーザの意識的な行動の結果の一つである購入履歴情報と、無意識感情の動きを表す閲覧商品情報との両方の情報を用いて、適切な商品またはサービスをレコメンドできなかった。なお、購入履歴情報とはユーザの商品の購入履歴に関する情報であり、閲覧商品情報とはユーザが見た商品に関する情報である。
本第一の発明のレコメンド装置は、ユーザを識別するユーザ識別子と、ユーザの商品の購入履歴に関する情報である１以上の購入履歴情報と、ユーザが見た商品に関する情報である１以上の閲覧商品情報とを有する１以上のユーザ管理情報を格納し得るユーザ管理情報格納部と、商品に関する情報であり、商品の１以上の属性情報を有する２以上の商品情報を格納し得る商品情報格納部と、ユーザ識別子を端末装置から受信する受信部と、受信部が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、商品情報格納部から１以上の商品情報の全部または一部を取得する商品情報取得部と、商品情報取得部が取得した１以上の商品情報の全部または一部を、端末装置に送信するレコメンド部とを具備するレコメンド装置である。
かかる構成により、購入履歴情報と閲覧商品情報とを用いて、適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。
また、本第二の発明のレコメンド装置は、第一の発明に対して、閲覧商品情報は、ユーザが商品を見た位置を示す位置情報を含むレコメンド装置である。
かかる構成により、より適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。
また、本第三の発明のレコメンド装置は、第一または第二の発明に対して、閲覧商品情報は、ユーザが凝視した商品に関する情報である凝視商品情報、およびユーザが凝視しなかった商品に関する情報である非凝視商品情報を含むレコメンド装置である。
かかる構成により、より適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。
また、本第四の発明のレコメンド装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、閲覧商品情報は、ユーザと商品との物理的な位置関係を示す情報であるユーザ商品関係情報を含むレコメンド装置である。
かかる構成により、より適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。
また、本第五の発明のレコメンド装置は、第一から第四いずれかの発明に対して、閲覧商品情報は、ユーザが商品を見ている間のユーザの生体情報を含むレコメンド装置である。
かかる構成により、より適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。
また、本第六の発明のレコメンド装置は、第一から第五いずれかの発明に対して、閲覧商品情報は、ユーザが商品を見ている間のユーザの表面の動きに関する情報である表情情報を含むレコメンド装置である。
かかる構成により、より適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。
また、本第七の発明のレコメンド装置は、第一から第六いずれかの発明に対して、レコメンド部は、ネットショッピングサイトのウェブページ上に出力するように、商品情報取得部が取得した１以上の商品情報の全部または一部を端末装置に送信するレコメンド装置である。
かかる構成により、ネットショッピングサイトにおいて、適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。
また、本第八の発明のレコメンド装置は、第一から第七いずれかの発明に対して、商品情報取得部は、受信部が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、商品情報格納部から１以上の商品情報に含まれる１以上の商品の広告を取得し、レコメンド部は、商品情報取得部が取得した１以上の商品の広告を、端末装置に送信するレコメンド装置である。
かかる構成により、より適切な商品またはサービスの広告を出力できる。
また、本第九の発明のレコメンド装置は、第一から第六いずれかの発明に対して、商品情報取得部は、受信部が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、商品情報格納部から１以上の商品情報が有する商品の属性値を取得し、レコメンド部は、商品情報取得部が取得した商品の属性値を、端末装置に送信するレコメンド装置である。
かかる構成により、より適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。
また、本第十の発明のレコメンド装置は、第一から第九いずれかの発明に対して、購入履歴情報は、クレジットカードを用いてユーザが購入した商品またはサービスに関する情報であるレコメンド装置である。
かかる構成により、クレジットカードによる購入履歴情報を用いて、適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。
本発明によるレコメンドシステムによれば、購入履歴情報と閲覧商品情報とを用いて、適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができる。
実施の形態１におけるレコメンドシステム１の概念図を示す図 同レコメンドシステム１のブロック図 同レコメンド装置１１の動作について説明するフローチャート 同商品情報取得処理について説明するフローチャート 同ユーザ購入履歴情報管理表を示す図 同ユーザ閲覧商品情報管理表を示す図 同閲覧商品情報管理表を示す図 同商品情報管理表を示す図 同出力例を示す図 同コンピュータシステムの概観図 同コンピュータシステムのブロック図
以下、レコメンドシステム等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態１）
本実施の形態において、ユーザの購入履歴情報と閲覧商品情報とを含むユーザの行動履歴情報を用いて、ユーザに対して推薦する商品の情報を選択し、出力するレコメンドシステムについて説明する。なお、本明細書において、商品とは、売買対象であり、通常、サービスも含む意味で用いるものとする。
また、本実施の形態において、閲覧商品情報は、後述するように、無意識感情の動きを表す種々の情報が含まれる。
また、本実施の形態において、購入履歴情報は、例えば、クレジットカードによる購入履歴情報を含み、広い範囲の購入履歴情報を用いて、ユーザに対して推薦する商品の情報を選択し、出力するレコメンドシステムについて説明する。
図１は、本実施の形態におけるレコメンドシステム１の概念図である。レコメンドシステム１は、レコメンド装置１１、１または２以上の端末装置１２、閲覧商品管理サーバ１３、および購入履歴管理サーバ１４を備える。レコメンド装置１１は、レコメンドを実施するための装置である。端末装置１２は、ユーザが有する端末であり、商品情報等を出力する端末であり、例えば、いわゆるパソコン、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話等である。閲覧商品管理サーバ１３は、ユーザが閲覧した商品等に関する情報を管理するサーバ装置である。また、購入履歴管理サーバ１４は、クレジットカードでのユーザの購買履歴の情報を格納しているサーバ装置である。
図２は、本実施の形態におけるレコメンドシステム１のブロック図である。
レコメンドシステム１を構成するレコメンド装置１１は、ユーザ管理情報格納部１１１、商品情報格納部１１２、受信部１１３、商品情報取得部１１４、レコメンド部１１５、購入履歴情報取得部１１６、購入履歴情報蓄積部１１７、閲覧商品情報取得部１１８、および閲覧商品情報蓄積部１１９を備える。
端末装置１２は、端末受付部１２１、端末送信部１２２、端末受信部１２３、および端末出力部１２４を備える。
閲覧商品管理サーバ１３は、閲覧商品情報格納部１３１、閲覧商品送信指示受付部１３２、および閲覧商品情報送信部１３３を備える。
購入履歴管理サーバ１４は、購入履歴情報格納部１４１、購入履歴送信指示受付部１４２、および購入履歴情報送信部１４３を備える。
レコメンド装置１１を構成するユーザ管理情報格納部１１１は、１または２以上のユーザ管理情報を格納し得る。ユーザ管理情報は、ユーザを識別するユーザ識別子と、１または２以上の購入履歴情報と、１または２以上の閲覧商品情報とを有する。また、ユーザ管理情報は、ユーザに関する情報である。ユーザ管理情報は、例えば、ユーザの属性であるユーザ属性を含んでも良い。ユーザ属性は、個人情報と言っても良い。ユーザ属性は、例えば、性別、年齢、住所等である。また、ユーザ管理情報は、ユーザに情報を通知するための通知先情報を有しても良い。通知先情報は、例えば、メールアドレス、ＩＰアドレス等である。
ユーザ識別子は、例えば、ユーザＩＤ、メールアドレス、携帯電話の電話番号、クレジットカード番号、ＩＰアドレス等である。
また、購入履歴情報は、ユーザの商品の購入履歴に関する情報である。購入履歴情報は、例えば、クレジットカードを用いてユーザが購入した商品に関する情報である。購入履歴情報は、例えば、クレジットカード番号、商品名、金額、利用店舗名、利用日等を含む。購入履歴情報は、ネット上での商品の購入履歴の情報でも良い。購入履歴情報は、例えば、クレジットカードを用いてユーザが購入した商品に関する情報、およびネット上での商品の購入履歴の情報でも良い。
また、閲覧商品情報は、ユーザが見た商品に関する情報である。ここで、ユーザが見た商品とは、予め決められた条件を満たすほど（例えば、閾値以上の時間視界にあった等）、良く見た商品でも良いし、視界に入ったが予め決められた条件を満たすほど見ていない商品、いわゆる素通りした商品などでも良い。また、ユーザが見た商品は、例えば、ユーザが装着しているカメラが撮影した商品、商品に対応付いている受信機が受信したユーザＩＤで識別されるユーザに対応する当該商品等である。また、閲覧商品情報は、ユーザが商品を見た位置を示す位置情報を含んでも良い。また、閲覧商品情報は、ユーザが凝視した商品に関する情報である凝視商品情報、およびユーザが凝視しなかった商品に関する情報である非凝視商品情報を含んでも良い。凝視した商品とは、例えば、閾値以上の時間、カメラに映っていた商品である。また、凝視しなかった商品とは、例えば、閾値より少ない時間しか、カメラに映っていなかった商品である。また、閲覧商品情報は、ユーザと商品との物理的な位置関係を示す情報であるユーザ商品関係情報を含んでも良い。ユーザ商品関係情報は、例えば、ユーザと商品との距離を示す情報、ユーザが商品に触れたか否かを示す情報などである。ユーザ商品関係情報は、例えば、ユーザと商品との距離が一定以内になった回数や時間、ユーザが商品に触れた回数や時間等でも良い。また、閲覧商品情報は、ユーザが商品を見ている間のユーザの生体情報を含んでも良い。生体情報とは、例えば、血圧、脈拍等の情報である。生体情報とは、例えば、血圧、脈拍等が予め決められた条件を満たすほど急に変化した回数等の情報でも良い。また、閲覧商品情報は、ユーザが商品を見ている間のユーザの表面の動きに関する情報である表情情報を含んでも良い。表情情報は、例えば、眉が上がった、瞳孔が開いた、唾をのんだ、眉をしかめた等の情報である。表情情報は、例えば、眉が上がった、瞳孔が開いた、唾をのんだ、眉をしかめた等の回数や時間や単位時間あたりの回数等でも良い。
商品情報格納部１１２は、２以上の商品情報を格納し得る。商品情報は、商品に関する情報であり、商品の１以上の属性情報を有する。ここで、属性情報は、例えば、商品の種類、金額、販売元などである。なお、商品情報は、レコメンド対象の商品の情報である。
受信部１１３は、ユーザ識別子を端末装置１２から受信する。受信部１１３がユーザ識別子を受信するタイミング等は問わない。
商品情報取得部１１４は、受信部１１３が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、商品情報格納部１１２から１以上の商品情報の全部または一部を取得する。ここで、商品情報の一部は、商品情報に含まれる商品の広告でも良い。また、商品情報の一部は、商品情報が有する商品の１以上の属性値でも良い。
また、商品情報取得部１１４は、受信部１１３が受信したユーザ識別子と対になる１以上の閲覧商品情報を用いて、商品情報格納部１１２から１以上の商品情報の全部または一部を取得しても良い。つまり、商品情報取得部１１４は、１以上の購入履歴情報を用いずに、１以上の商品情報の全部または一部を取得しても良い。
また、商品情報取得部１１４は、例えば、受信部１１３が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを取得し、当該１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、ユーザが好む商品またはユーザが好まない商品を、商品情報格納部１１２の商品情報が示す商品から決定する。そして、商品情報取得部１１４は、当該ユーザが好むと決定した商品に対応する１以上の商品情報の全部または一部を取得する。また、商品情報取得部１１４は、ユーザが好まないと決定した商品に対応する１以上の商品情報の全部または一部を取得しない。
また、商品情報取得部１１４は、例えば、受信部１１３が受信したユーザ識別子と対になる１以上の閲覧商品情報を取得し、当該１以上の閲覧商品情報を用いて、例えば、１以上の凝視商品情報または／および非凝視商品情報を取得する。そして、商品情報取得部１１４は、例えば、当該１以上の凝視商品情報または／および非凝視商品情報を用いて、１以上の商品情報の全部または一部を取得しても良い。例えば、商品情報取得部１１４は、凝視商品情報に対応する商品の商品情報の全部または一部を取得しても良い。また、例えば、商品情報取得部１１４は、凝視商品情報に対応する商品の属性値を含む商品情報の全部または一部を取得しても良い。
また、例えば、商品情報取得部１１４は、凝視商品情報に対応する商品の属性値を含む商品であり、非凝視商品情報に対応する商品ではない商品をレコメンドする商品として決定する。そして、商品情報取得部１１４は、当該決定した商品の商品情報の全部または一部を取得しても良い。
また、例えば、商品情報取得部１１４は、凝視商品情報に対応する商品の属性値を含む商品であり、非凝視商品情報に対応する商品の属性値を含まない商品をレコメンドする商品として決定する。そして、商品情報取得部１１４は、当該決定した商品の商品情報の全部または一部を取得しても良い。
また、商品情報取得部１１４は、例えば、受信部１１３が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを取得し、当該１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、１以上の凝視商品情報または／および非凝視商品情報を取得する。そして、商品情報取得部１１４は、例えば、凝視商品情報に対応する商品であり、購入履歴情報から未購入の商品に対応する商品の商品情報の全部または一部を取得しても良い。
また、商品情報取得部１１４は、例えば、１以上の凝視商品情報から取得される閲覧していた商品の種類と、１以上の購入履歴情報から取得される購入した商品の種類が同一であり、その他の商品の属性が異なる（閲覧していた商品が高価なもの等）場合、当該凝視商品情報に対応する商品、または当該凝視商品情報に対応する商品の属性値と類似度の高い属性値を有する商品を選択して、当該商品の商品情報の全部または一部を取得しても良い。
なお、以下に示すように、商品情報の全部または一部を取得する場合に、商品情報取得部１１４は、凝視商品情報、非凝視商品情報、および購入履歴情報のうちの１種類以上の情報をどのように用いても良い。
商品情報取得部１１４は、例えば、凝視商品情報に対応する商品の属性値または／および１以上の購入履歴情報から、ユーザが好むであろう商品の１以上の属性値を決定し、当該１以上の属性値を含む商品の商品情報の全部または一部を取得しても良い。なお、ユーザが好むであろう商品の１以上の属性値は、嗜好情報の一種であると言える。嗜好情報とは、ユーザが好む対象に関する情報であり、ユーザが好む商品またはユーザが好む商品の属性値等である。
また、商品情報取得部１１４は、例えば、凝視商品情報に対応する商品の属性値または／および１以上の購入履歴情報から取得される商品の属性値を用いて、ユーザが好まないであろう商品の１以上の属性値を決定し、当該１以上の属性値を含まない商品の商品情報の全部または一部を取得しても良い。なお、ユーザが好まないであろう商品の１以上の属性値は、除外情報の一種であると言える。除外情報とは、ユーザが好まない対象に関する情報であり、ユーザが好まない商品またはユーザが好まない商品の属性値等である。
また、商品情報取得部１１４は、例えば、凝視商品情報に対応する商品の属性値または／および１以上の購入履歴情報から、ユーザが好むであろう商品の１以上の属性値を決定する。そして、商品情報取得部１１４は、例えば、当該１以上の属性値を含む商品であり、非凝視商品情報に対応しない商品の商品情報の全部または一部を取得しても良い。
また、商品情報取得部１１４は、例えば、凝視商品情報に対応する商品の属性値または／および１以上の購入履歴情報から、ユーザが好むであろう商品の１以上の属性値を決定する。そして、商品情報取得部１１４は、例えば、非凝視商品情報に対応する商品の属性値または／および１以上の購入履歴情報から、ユーザが好まないであろう商品の１以上の属性値を決定する。そして、商品情報取得部１１４は、例えば、当該１以上の属性値を含まない商品の商品情報の全部または一部を取得しても良い。さらに、商品情報取得部１１４は、例えば、ユーザが好むであろう商品の１以上の属性値を含み、ユーザが好まないであろう商品の１以上の属性値を含まない商品の商品情報の全部または一部を取得しても良い。
また、商品情報取得部１１４は、例えば、以下のように、１以上の閲覧商品情報を用いて、ユーザが好む商品を決定して、当該決定した商品の商品情報または当該決定した商品の属性値を含む商品情報の全部または一部を取得しても良い。
閲覧商品情報が位置情報を含む場合、商品情報取得部１１４は、例えば、閾値以上または閾値より多い地点で閲覧している商品を好む商品であると決定する。また、閲覧商品情報がユーザ商品関係情報を含む場合、商品情報取得部１１４は、例えば、ユーザが商品に触れた回数が閾値以上の商品、ユーザと商品との距離が閾値以内であった時間が閾値以上の商品を、ユーザが好む商品として決定する。また、閲覧商品情報が生体情報を含む場合、商品情報取得部１１４は、例えば、血圧または脈拍が閾値以上の上がり具合であった時に閲覧していた商品を、ユーザが好む商品として決定することは好適である。商品情報取得部１１４は、例えば、血圧または脈拍が閾値以上の上がり具合であった場合が閾値以上ある商品を、ユーザが好む商品として決定することは好適である。
レコメンド部１１５は、商品情報取得部１１４が取得した１以上の商品情報の全部または一部を、端末装置１２に送信する。レコメンド部１１５は、ネットショッピングサイトのウェブページ上に出力するように、商品情報取得部１１４が取得した１以上の商品情報の全部または一部を端末装置１２に送信することは好適である。また、レコメンド部１１５は、商品情報取得部１１４が取得した１以上の商品の広告を、端末装置１２に送信しても良い。また、レコメンド部１１５は、商品情報取得部１１４が取得した商品の属性値を、端末装置１２に送信しても良い。
購入履歴情報取得部１１６は、１以上の購入履歴情報を購入履歴管理サーバ１４から取得する。ここで、取得とは、通常、受信である。なお、購入履歴情報取得部１１６が購入履歴情報を取得するタイミングや方法は問わない。購入履歴情報取得部１１６は、受信部１１３がユーザ識別子を受信するごとに購入履歴情報を取得しても良いし、定期的に購入履歴情報を購入履歴管理サーバ１４から取得するなどしても良い。
購入履歴情報蓄積部１１７は、購入履歴情報取得部１１６が取得した購入履歴情報をユーザ管理情報格納部１１１に蓄積する。この購入履歴情報は、ユーザ管理情報を構成する情報となる。
閲覧商品情報取得部１１８は、１以上の閲覧商品情報を閲覧商品管理サーバ１３から取得する。ここで、取得とは、通常、受信である。閲覧商品情報取得部１１８が閲覧商品情報を取得するタイミングや方法は問わない。閲覧商品情報取得部１１８は、受信部１１３がユーザ識別子を受信するごとに閲覧商品情報を取得しても良いし、定期的に閲覧商品情報を閲覧商品管理サーバ１３から取得するなどしても良い。
閲覧商品情報蓄積部１１９は、閲覧商品情報取得部１１８が取得した閲覧商品情報をユーザ管理情報格納部１１１に蓄積する。この閲覧商品情報は、ユーザ管理情報を構成する情報となる。
端末装置１２を構成する端末受付部１２１は、ユーザから指示や情報等を受け付ける。ここで、情報等は、例えば、ユーザ識別子である。端末受付部１２１は、ユーザ識別子を含むウェブページのアクセス指示等を受け付けても良い。ユーザ識別子の入力手段は、キーボードやマウスやタッチパネルやメニュー画面によるもの等、何でも良い。端末受付部１２１は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
端末送信部１２２は、端末受付部１２１が受け付けた指示や情報等をレコメンド装置１１に送信する。
端末受信部１２３は、レコメンド装置１１から情報を受信する。ここで、情報は、例えば、商品情報の全部または一部である。端末受信部１２３は、商品情報の全部または一部が含まれるウェブページを受信しても良い。
端末出力部１２４は、端末受信部１２３が受信した情報を出力する。
閲覧商品管理サーバ１３を構成する閲覧商品情報格納部１３１は、ユーザごとの閲覧商品情報を格納している。閲覧商品情報は、例えば、非特許文献１に記載のウェアラブルコンピュータにより取得された映像を解析した結果の情報を含む。また、閲覧商品情報は、例えば、商品を閲覧するユーザを撮影した映像を解析した結果の情報を含む。商品を閲覧するユーザを撮影した映像は、例えば、展示されている商品の近くに設置されているカメラにより撮影された映像である。
映像を構成する各静止画を画像認識し、静止画に含まれる商品を特定する技術は公知の画像認識技術であるので詳細な説明を省略する。また、映像を構成する各静止画内に含まれる商品の画像がわかれば、ユーザが商品を見ている時間は、「商品が映っている静止画の数×１静止画（１フィールド）の単位時間（例えば、１／３０秒）」により、算出可能であることは言うまでもない。
また、閲覧商品情報に含まれる位置情報は、ウェアラブルコンピュータが備えるＧＰＳ機能等により取得されても良いし、ユーザを撮影するカメラが保持していても良い。
また、閲覧商品情報に含まれる凝視商品情報は、例えば、以下のように取得される。図示しない凝視商品情報取得手段は、商品の画像と商品識別子とを対に有する商品画像データベースを用いて、映像を構成する各静止画を画像認識し、商品識別子を取得する。そして、凝視商品情報取得手段は、同一の商品識別子で識別される商品を含む静止画が一定時間以上連続する場合、当該商品識別子を凝視商品情報として取得する。ここで、凝視商品情報取得手段は、同一の商品識別子で識別される商品を含む静止画が一定時間以上連続する場合、当該商品の１以上の属性値を凝視商品情報として取得しても良い。
また、閲覧商品情報に含まれる非凝視商品情報は、例えば、以下のように取得される。図示しない非凝視商品情報取得手段は、商品の画像と商品識別子とを対に有する商品画像データベースを用いて、映像を構成する各静止画を画像認識し、商品識別子を取得する。そして、非凝視商品情報取得手段は、同一の商品識別子で識別される商品を含む静止画が閾値より少ない時間しか連続しない場合、当該商品識別子を非凝視商品情報として取得する。ここで、非凝視商品情報取得手段は、同一の商品識別子で識別される商品を含む静止画が閾値より少ない時間しか連続しない場合、当該商品の１以上の属性値を非凝視商品情報として取得しても良い。
また、閲覧商品情報に含まれる生体情報、例えば、生体情報を取得する装置により取得される。かかる装置は公知技術であるので、その説明を省略する。
また、閲覧商品情報に含まれる表情情報は、例えば、公知の顔画像の分析技術（例えば、ＵＲＬ「http://www.kaga-create.co.jp/fas/」参照）により取得される。
閲覧商品送信指示受付部１３２は、レコメンド装置１１またはユーザから、閲覧商品情報の送信指示を受け付ける。ここでの受け付けとは、受信またはユーザからの受け付けである。
閲覧商品情報送信部１３３は、閲覧商品送信指示受付部１３２が閲覧商品情報の送信指示を受け付けた場合、当該送信指示に対応する閲覧商品情報をレコメンド装置１１に送信する。
購入履歴管理サーバ１４を構成する購入履歴情報格納部１４１は、１以上の購入履歴情報を格納し得る。
購入履歴送信指示受付部１４２は、レコメンド装置１１またはユーザから、購入履歴情報の送信指示を受け付ける。ここでの受け付けとは、受信またはユーザからの受け付けである。
購入履歴情報送信部１４３は、購入履歴送信指示受付部１４２が購入履歴情報の送信指示を受け付けた場合、当該送信指示に対応する購入履歴情報をレコメンド装置１１に送信する。
ユーザ管理情報格納部１１１、商品情報格納部１１２、閲覧商品情報格納部１３１、購入履歴情報格納部１４１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
ユーザ管理情報格納部１１１等にユーザ管理情報等が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介してユーザ管理情報等がユーザ管理情報格納部１１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信されたユーザ管理情報等がユーザ管理情報格納部１１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力されたユーザ管理情報等がユーザ管理情報格納部１１１等で記憶されるようになってもよい。
受信部１１３、購入履歴情報取得部１１６、閲覧商品情報取得部１１８、端末受信部１２３、閲覧商品送信指示受付部１３２、および購入履歴送信指示受付部１４２は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
商品情報取得部１１４、購入履歴情報蓄積部１１７、閲覧商品情報蓄積部１１９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。商品情報取得部１１４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
レコメンド部１１５、端末送信部１２２、閲覧商品情報送信部１３３、購入履歴情報送信部１４３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
端末出力部１２４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部１２４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
次に、レコメンドシステム１の動作について説明する。まず、レコメンド装置１１の動作について、図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３０１）受信部１１３は、端末装置１２からユーザ識別子等を受信したか否かを判断する。ユーザ識別子等を受信すればステップＳ３０２に行き、ユーザ識別子等を受信しなければステップＳ３０１に戻る。
（ステップＳ３０２）商品情報取得部１１４は、ステップＳ３０１で受信した情報のうち、ユーザ識別子を取得する。
（ステップＳ３０３）閲覧商品情報取得部１１８は、ステップＳ３０２で取得されたユーザ識別子を用いて、当該ユーザ識別子で識別されるユーザの１以上の閲覧商品情報を閲覧商品管理サーバ１３から取得する。なお、ここで、閲覧商品情報蓄積部１１９は、取得された１以上の閲覧商品情報を、ユーザ識別子に対応付けてユーザ管理情報格納部１１１に蓄積しても良い。
（ステップＳ３０４）商品情報取得部１１４は、ステップＳ３０２で取得されたユーザ識別子を用いて、当該ユーザ識別子で識別されるユーザの１以上の購入履歴情報を購入履歴管理サーバ１４から取得する。なお、ここで、購入履歴情報蓄積部１１７は、取得された１以上の購入履歴情報を、ユーザ識別子に対応付けてユーザ管理情報格納部１１１に蓄積しても良い。
（ステップＳ３０５）商品情報取得部１１４は、ステップＳ３０３で取得された１以上の閲覧商品情報、およびステップＳ３０４で取得された１以上の購入履歴情報を用いて、１以上の商品情報の全部または一部を取得する。かかる商品情報取得処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３０６）レコメンド部１１５は、ステップＳ３０５で取得された１以上の商品情報の全部または一部を、端末装置１２に送信する。ステップＳ３０１に戻る。
なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
次に、ステップＳ３０５の商品情報取得処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４０１）商品情報取得部１１４は、ステップＳ３０２で取得されたユーザ識別子に対応するユーザ管理情報が有するユーザの個人情報を、ユーザ管理情報格納部１１１から取得する。なお、個人情報とは、例えば、ユーザの性別、年齢層、住所等である。
（ステップＳ４０２）商品情報取得部１１４は、ステップＳ４０１で取得されたユーザの個人情報、取得された１以上の閲覧商品情報、および１以上の購入履歴情報のうち、１または２種類以上の情報を用いて、嗜好情報を取得する。
（ステップＳ４０３）商品情報取得部１１４は、ステップＳ４０１で取得されたユーザの個人情報、取得された１以上の閲覧商品情報、および１以上の購入履歴情報のうち、１または２種類以上の情報を用いて、除外情報を取得する。
（ステップＳ４０４）商品情報取得部１１４は、ステップＳ４０１で取得した個人情報またはステップＳ４０２で取得した嗜好情報またはステップＳ４０３で取得した除外情報のうちの１または２以上の情報を用いて、商品情報を検索するための検索式を構成する。商品情報取得部１１４は、例えば、「（商品の属性値が個人情報に合致する）ＡＮＤ（商品の属性値が嗜好情報に合致する）ＡＮＤ（商品の属性値が除外情報に合致しない）」という検索式を構成する。また、商品情報取得部１１４は、例えば、「（商品の属性値が個人情報に合致する）ＡＮＤ（商品の属性値が嗜好情報が示す商品の属性情報に合致する）ＡＮＤ（商品が除外情報が示す商品に合致しない）」という検索式を構成する。
（ステップＳ４０５）商品情報取得部１１４は、ステップＳ４０４で構成した検索式を実行し、商品情報格納部１１２が有する２以上の商品情報が示す２以上の商品から、１以上の商品を選択する。
（ステップＳ４０６）商品情報取得部１１４は、ステップＳ４０５で選択した１以上の商品からレコメンドする商品を決定する。なお、商品情報取得部１１４は、通常、ステップＳ４０５で選択した一部の商品をレコメンドする商品として決定するが、ステップＳ４０５で選択したすべての商品をレコメンドする商品として決定しても良い。また、一部の商品をレコメンドする商品として決定する場合、商品情報取得部１１４は、ランダムにＮ（Ｎは１以上の自然数）の商品を選択しても良いし、商品ごとのスコアを算出し、当該スコアが高いＮ（Ｎは１以上の自然数）の商品を選択しても良いし、スコアが閾値より高い商品を選択する等しても良い。なお、スコアは、例えば、後述する嗜好度でも良いし、嗜好度と購入履歴情報の属性値を用いて算出した数値等でも良い。
（ステップＳ４０７）商品情報取得部１１４は、ステップＳ４０６で選択した１以上の商品の１以上の商品情報の全部または一部を、商品情報格納部１１２から取得する。上位処理にリターンする。
次に、端末装置１２の動作について説明する。端末装置１２の端末受付部１２１は、ユーザ識別子を受け付ける。そして、端末送信部１２２は、端末受付部１２１が受け付けたユーザ識別子をレコメンド装置１１に送信する。また、端末受信部１２３は、レコメンド装置１１から商品情報の全部または一部を受信する。そして、端末出力部１２４は、端末受信部１２３が受信した商品情報の全部または一部を出力する。
次に、閲覧商品管理サーバ１３の動作について説明する。閲覧商品管理サーバ１３を構成する閲覧商品送信指示受付部１３２は、レコメンド装置１１またはユーザから、閲覧商品情報の送信指示を受け付ける。そして、閲覧商品情報送信部１３３は、当該送信指示に対応する閲覧商品情報を閲覧商品情報格納部１３１から読み出し、レコメンド装置１１に送信する。
次に、購入履歴管理サーバ１４の動作について説明する。購入履歴管理サーバ１４を構成する購入履歴送信指示受付部１４２は、レコメンド装置１１またはユーザから、購入履歴情報の送信指示を受け付ける。そして、購入履歴情報送信部１４３は、当該送信指示に対応する購入履歴情報を購入履歴情報格納部１４１から読み出し、レコメンド装置１１に送信する。
以下、本実施の形態におけるレコメンドシステム１の具体的な動作について説明する。レコメンドシステム１の概念図は図１である。
今、ユーザ管理情報格納部１１１は、図５に示すユーザ購入履歴情報管理表を保持している。ユーザ購入履歴情報管理表は「ユーザＩＤ」「ユーザ属性」「購入履歴情報」を有するレコードを１以上、格納している。ここで、「ユーザＩＤ」はユーザ識別子である。「ユーザ属性」は、いわゆる個人情報であり、ここでは「氏名」「年齢」「性別」「住所」等を有する。「住所」は完全な住所でも良いし、都道府県のみでも良いし、都道府県と市町村のみ等でも良い。また、「購入履歴情報」は、ここでは「カードＮｏ．」「金額」「色」「商品名」「商品コード」「商品種別」「利用日」を有する。「商品名」は、商品またはサービスの名称である。「商品種別」は、商品またはサービスの種類である。「利用日」はクレジットカードを利用した日である。さらに、初期の段階では、ユーザ購入履歴情報管理表は、各ユーザの「購入履歴情報」を有しなくても良い。
また、ユーザ管理情報格納部１１１は、図６、図７に示すユーザ閲覧商品情報管理表を保持している。ユーザ閲覧商品情報管理表は、「ユーザＩＤ」「ユーザ属性」「閲覧商品情報」を有するレコードを１以上格納している。なお、「ユーザ属性」は、いわゆる個人情報である。また、図６の「閲覧商品情報」は省略されており、その具体的なデータの例は図７の表である。
また、図７は、閲覧商品情報を格納している表であり、閲覧商品情報管理表と言える。閲覧商品情報管理表は、「ユーザＩＤ」「閲覧商品情報」「購入フラグ」を有する。「閲覧商品情報」は、「日付」「時刻」「商品コード」「商品属性」「見つめた情報」を有する。「日付」は商品、商品のパンフレット等を見た日である。「時刻」は商品、商品のパンフレット等を見た時刻である。「商品コード」は商品を識別する商品識別子である。「商品属性」は「価格」「ブランド」「ジャンル」「アイテム」「色」「素材」「性別」を有する。「ジャンル」、または「アイテム」、または「ジャンル」と「アイテム」は、商品の種類を示す商品種別と同じである、と考えても良い。また、「性別」は対象者の一例である。また、「見つめた情報」は、行動履歴情報の一例であり、商品または商品のポスター等を閲覧した際に取得され得るユーザに関する情報である。「見つめた情報」は、「凝視商品情報」「ユーザ商品関係情報」「生体情報」「表情情報」を有する。「凝視商品情報」は、ユーザの商品等に対する認知または興味を示す情報であり、ここでは、ユーザが商品等を見つめた累積時間、回数を有する。また、「ユーザ商品関係情報」は、ユーザの商品等に対する関心を示す情報であり、ここでは、ユーザが商品を近づけた度合いを示す情報、ユーザが商品を手に取った度合いを示す情報を有する。商品を近づけた度合いを示す情報は、ここでは、閾値以内の距離にユーザが商品を近づけた累積時間、回数を有する。商品を手に取った度合いを示す情報は、ここでは、ユーザが商品を手に取った累積時間、回数を有する。「生体情報」は、ユーザの驚きまたは興奮の度合いを示す情報であり、ここでは、血圧または脈拍が閾値以上の上昇を検知した累積時間、回数を有する。また、「表情情報」は、ここでは、「眉が上がったことに関する情報」「瞳孔が開いたことに関する情報」「商品の特定のエリアへ視線を向けたことに関する情報」「唾をのんだことに関する情報」「眉をしかめたことに関する情報」を有する。「眉が上がったことに関する情報」は、ユーザの驚きまたは興奮の度合いを示す情報であり、ここでは、眉が上がった累積時間、回数を有する。「瞳孔が開いたことに関する情報」は、ユーザの興味または関心の度合いを示す情報であり、ここでは、瞳孔が閾値以上の開く動きを検知した累積時間、回数を有する。「商品の特定のエリアへ視線を向けたことに関する情報」は、商品等への認知または興味の度合いを示す情報であり、ここでは、商品の特定のエリアへ視線を向けた累積時間、回数を有する。「唾をのんだことに関する情報」は、ユーザの驚きまたは興奮の度合いを示す情報であり、ここでは、唾をのんだ累積時間、回数を有する。また、「眉をしかめたことに関する情報」は、ユーザの残念な気持ちの度合いを示す情報であり、ここでは、眉をしかめた累積時間、回数を有する。
そして、「閲覧商品情報」が有する「嗜好度」は、ここでは、ユーザの商品等に対する嗜好の度合いを示す情報であり、「見つめて情報」を用いて算出されるスコアである。「嗜好度」は、凝視商品情報、ユーザ商品関係情報、生体情報、表情情報が有する累積時間または／および回数をパラメータとする演算式により算出される値である。「嗜好度」が大きいほど、ユーザが好む商品等である。また、演算式は、「眉をしかめたことに関する情報」に対応する累積時間、回数をパラメータとする減少関数である。また、演算式は、「凝視商品情報」、「ユーザ商品関係情報」、「生体情報」、「眉が上がったことに関する情報」「瞳孔が開いたことに関する情報」「商品の特定のエリアへ視線を向けたことに関する情報」「唾をのんだことに関する情報」に対応する累積時間、回数をパラメータとする増加関数である。
そして、図示しない演算手段が、予め格納している演算式を用いて、図７の嗜好度を算出したものとする。
また、図７の「購入済みフラグ」は、実施の形態１で説明した購入履歴情報から取得された情報である、とする。つまり、「購入済みフラグ＝１」の商品は、ユーザが既に購入済みであり、「購入済みフラグ＝０」の商品は、ユーザが未購入である。なお、購入履歴情報から、一の商品が購入済みであるか否かを判断する技術は公知技術である。
また、商品情報格納部１１２は、図８に示す商品情報管理表を保持している。商品情報管理表は、「ＩＤ」「商品コード」「属性情報」「写真」等を有するレコードを１以上保持している。「属性情報」は、「ブランド」「アイテム」「金額」「対象者」「色」等を有する。なお、ここでは、ＩＤはユーザ識別子である。
かかる状況において、例えば、ユーザ「山田太郎」は、ＩＤ「３０００１」を有する命令であり、あるウェブサイトにアクセスするアクセス命令を、自分の端末装置１２に入力した、とする。
すると、端末装置１２の端末受付部１２１は、ＩＤ「３０００１」を有するアクセス命令を受け付ける。そして、端末送信部１２２は、ＩＤ「３０００１」を有するアクセス命令をレコメンド装置１１に送信する。
次に、レコメンド装置１１の受信部１１３は、端末装置１２からＩＤ「３０００１」を有するアクセス命令を受信する。
次に、商品情報取得部１１４は、受信したアクセス命令から、ＩＤ「３０００１」を取得する。
次に、閲覧商品情報取得部１１８は、ＩＤ「３０００１」を用いて、当該ＩＤ「３０００１」で識別されるユーザの１以上の閲覧商品情報を閲覧商品管理サーバ１３から受信する。かかる受信した１以上の閲覧商品情報は、図７の閲覧商品情報である。
次に、商品情報取得部１１４は、ＩＤ「３０００１」を用いて、当該ＩＤ「３０００１」で識別されるユーザの１以上の購入履歴情報を購入履歴管理サーバ１４から受信する。かかる受信した１以上の購入履歴情報は、図５のＩＤ「３０００１」と対になる購入履歴情報である。
次に、商品情報取得部１１４は、ＩＤ「３０００１」と対になる個人情報を、図５のユーザ購入履歴情報管理表から取得する。
次に、商品情報取得部１１４は、取得された１以上の閲覧商品情報、１以上の購入履歴情報、および個人情報を用いて、例えば、以下のように、１以上の商品情報の全部または一部を取得する。
つまり、まず、商品情報取得部１１４は、例えば、取得された１以上の閲覧商品情報と１以上の購入履歴情報とを用いて、嗜好情報を取得する。ここで、商品情報取得部１１４は、１以上の閲覧商品情報が有する「嗜好度」が閾値以上（ここでは、「１００」以上）の商品の１以上の属性値（ここでは、「ジャンル」「アイテム」）、および「嗜好度」が閾値以上（ここでは、「４０」以上）の商品を識別する商品コードを、嗜好情報として取得する、とする。また、商品情報取得部１１４は、１以上の購入履歴情報が有する「色」の属性値として出現し、かつ１以上の閲覧商品情報が有する「嗜好度」が閾値以上（ここでは、「１００」以上）の商品の「色」の属性値として出現する属性値「アプリコット」を取得する。
つまり、商品情報取得部１１４は、嗜好情報「（（ジャンル＝スポーツ系）ＡＮＤ（アイテム＝パーカー）），（（ジャンル＝スポーツ系）ＡＮＤ（アイテム＝ポロシャツ）），商品コード＝１００００１，商品コード＝１００００５，商品コード＝１００００９，商品コード＝１０００１２，色＝アプリコット」を取得する。
次に、商品情報取得部１１４は、例えば、取得された１以上の閲覧商品情報と１以上の購入履歴情報とを用いて、除外情報を取得する。ここで、商品情報取得部１１４は、１以上の閲覧商品情報が有する「嗜好度」が閾値未満（ここでは、「０」未満）の商品の１以上の属性値（ここでは、「ジャンル」「アイテム」「色」）、および「嗜好度」が閾値未満（ここでは、「−１０」未満）の商品のアイテムであり、かつ１以上の購入履歴情報から、最近１年以内に購入している商品種別（＝アイテム）を、除外情報として取得する、とする。さらに、商品情報取得部１１４は、１以上の購入履歴情報から、最近１ヶ月以内に購入している商品を、除外情報として取得する、とする。
つまり、商品情報取得部１１４は、除外情報「（（ジャンル＝キレカジ系）ＡＮＤ（アイテム＝ジャケット）ＡＮＤ（色＝オリーブグリーン）），（（ジャンル＝高級ブランド系）ＡＮＤ（アイテム＝ジャケット）ＡＮＤ（色＝青紫）），アイテム＝ジャケット，商品コード＝１００５２」を取得する。
次に、商品情報取得部１１４は、取得した個人情報、取得した嗜好情報、取得した除外情報のうちの１種類以上の情報を用いて、商品情報を検索するための検索式を構成する。ここで、商品情報取得部１１４は、例えば、取得した個人情報に合致する属性値をする商品であり、取得した嗜好情報に合致する属性値を有する商品であり、取得した除外情報に合致する属性値を有しない商品を取得する検索式を構成する。また、商品情報取得部１１４は、例えば、取得した個人情報に合致する属性値をする商品であり、取得した嗜好情報に合致する属性値を有する商品であり、取得した除外情報に合致しない商品を取得する検索式を構成する。また、商品情報取得部１１４は、例えば、取得した個人情報に合致する属性値をする商品であり、取得した嗜好情報に合致する商品であり、取得した除外情報に合致する属性値を有しない商品を取得する検索式を構成する。また、商品情報取得部１１４は、例えば、取得した個人情報に合致する属性値をする商品であり、取得した嗜好情報に合致する商品であり、取得した除外情報に合致しない商品を取得する検索式を構成する。
例えば、商品情報取得部１１４は、検索式「「（対象者＝メンズ）ＡＮＤ（ジャンル＝スポーツ系）ＡＮＤ（アイテム＝パーカー）ＡＮＤ（性別＝メンズ）」 ＯＲ 「（対象者＝メンズ）ＡＮＤ（ジャンル＝スポーツ系）ＡＮＤ（アイテム＝ポロシャツ）」 ＯＲ 「（対象者＝メンズ）ＡＮＤ（色＝アプリコット）」 ＯＲ 「（商品コード＝１００００１）」 ＯＲ 「（商品コード＝１００００５）」 ＯＲ 「（商品コード＝１００００９）」 ＯＲ 「（商品コード＝１０００１２）」 ＮＯＴ 「（ジャンル＝キレカジ系）ＡＮＤ（アイテム＝ジャケット）ＡＮＤ（色＝オリーブグリーン）」 ＮＯＴ 「（ジャンル＝高級ブランド系）ＡＮＤ（アイテム＝ジャケット）ＡＮＤ（色＝青紫）」 ＮＯＴ 「アイテム＝ジャケット」 ＮＯＴ 「（商品コード＝１００５２）」」を構成する。
次に、商品情報取得部１１４は、構成した上記の検索式を実行し、商品情報管理表が有する２以上の商品情報が示す２以上の商品から、１以上の商品を選択する。
次に、商品情報取得部１１４は、選択した１以上の商品からレコメンドする商品を決定する。ここで、商品情報取得部１１４は、上記検索式を実行し、最初にヒットした商品（図８の商品情報管理表の「ＩＤ＝１」のレコードの商品を、レコメンドする商品として決定する。
次に、商品情報取得部１１４は、選択した「ＩＤ＝１」のレコードの商品の商品情報を、図８の商品情報管理表から取得する。
次に、レコメンド部１１５は、アクセス命令に対応するウェブページを、図示しないウェブページ格納部から読み出す。そして、レコメンド部１１５は、読み出したウェブページの、予め決められた広告領域に、取得された商品情報を付加し、出力されるウェブページを構成する。なお、レコメンド部１１５は、当該取得された商品情報以外の情報も含むウェブページを構成しても良いことは言うまでもない。例えば、レコメンド部１１５は、閲覧商品情報に含まれる情報（例えば、ユーザがその商品を見た位置情報や見た回数などの情報）も含むウェブページを構成しても良い。また、例えば、レコメンド部１１５は、商品情報に対応する商品が、ユーザが凝視した商品であるかどうかを示す情報も含むウェブページを構成しても良い。また、例えば、レコメンド部１１５は、ネット上の商品情報に対比あるいは対抗する形式で、そのユーザが実際にリアルな店舗で見た商品の商品情報をウェブページに含めて、ウェブページを構成しても良い。
次に、レコメンド部１１５は、取得された「ＩＤ＝１」のレコードの商品情報を含むウェブページを端末装置１２に送信する。
次に、端末装置１２の端末受信部１２３は、レコメンド装置１１から商品情報を含むウェブページを受信する。そして、端末出力部１２４は、端末受信部１２３が受信したウェブページを出力する。かかる出力例は、図９である。
ここで、端末出力部１２４は、商品情報以外に、閲覧商品情報に含まれる、ユーザがその商品を見た位置情報や見た回数などを出力してもよい。また、端末出力部１２４は、その商品が、ユーザが凝視した商品であるかどうかを示す情報も出力してよい。さらに、端末出力部１２４は、ネット上の商品情報に対比あるいは対抗する形式で、そのユーザが実際にリアルな店舗で見た商品を出力してもよい。このような出力をすることで、ネットで商品情報を閲覧しながら、リアルな店舗で見た商品の購買機会を増進することが期待できる。
以上、本実施の形態によれば、購入履歴情報と閲覧商品情報とを用いて、適切な商品またはサービスを推薦できる。更に具体的には、ユーザの意識的な行動の結果を示す情報と、無意識の感情の動きを表す示す情報とを用いることにより、適切な商品またはサービスを推薦できる。なお、ユーザの意識的な行動の結果を示す情報とは購入履歴情報であり、無意識の感情の動きを表す示す情報とは閲覧商品情報である。
なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態におけるレコメンド装置１１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、ユーザを識別するユーザ識別子と、ユーザの商品の購入履歴に関する情報である１以上の購入履歴情報と、ユーザが見た商品に関する情報である１以上の閲覧商品情報とを有する１以上のユーザ管理情報を格納し得るユーザ管理情報格納部と、商品に関する情報であり、商品の１以上の属性情報を有する２以上の商品情報を格納し得る商品情報格納部とを具備し、コンピュータを、ユーザ識別子を端末装置から受信する受信部と、前記受信部が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、前記商品情報格納部から１以上の商品情報の全部または一部を取得する商品情報取得部と、前記商品情報取得部が取得した１以上の商品情報の全部または一部を、前記端末装置に送信するレコメンド部として機能させるためのプログラムである。
上記プログラムにおいて、前記閲覧商品情報は、ユーザが商品を見た位置を示す位置情報を含むであることは好適である。
上記プログラムにおいて、前記閲覧商品情報は、ユーザが凝視した商品に関する情報である凝視商品情報、およびユーザが凝視しなかった商品に関する情報である非凝視商品情報を含むであることは好適である。
上記プログラムにおいて、前記閲覧商品情報は、ユーザと商品との物理的な位置関係を示す情報であるユーザ商品関係情報を含むであることは好適である。
上記プログラムにおいて、前記閲覧商品情報は、ユーザが商品を見ている間のユーザの生体情報を含むであることは好適である。
上記プログラムにおいて、前記閲覧商品情報は、ユーザが商品を見ている間のユーザの表面の動きに関する情報である表情情報を含むであることは好適である。
また、図１０は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態のレコメンドシステムを実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１０は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１１は、システム３００のブロック図である。
図１０において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。
図１１において、コンピュータ３０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、バス３０１４と、ＲＯＭ３０１５と、ＲＡＭ３０１６と、ハードディスク３０１７とを含む。なお、バス３０１４は、ＭＰＵ３０１３やＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に接続されている。また、ＲＯＭ３０１５には、ブートアッププログラム等のプログラムが記憶されている。また、ＲＡＭ３０１６は、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのものである。また、ハードディスク３０１７は、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのものである。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態のレコメンドシステムの機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態のレコメンドシステムの機能を実行させるオペレーティングシステム、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信するステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
以上のように、本発明にかかるレコメンドシステムは、購入履歴情報と閲覧商品情報とを用いて、適切な商品またはサービスのレコメンドを行うことができるという効果を有し、レコメンドシステム等として有用である。
１ レコメンドシステム
１１ レコメンド装置
１２ 端末装置
１３ 閲覧商品管理サーバ
１４ 購入履歴管理サーバ
１１１ ユーザ管理情報格納部
１１２ 商品情報格納部
１１３ 受信部
１１４ 商品情報取得部
１１５ レコメンド部
１１６ 購入履歴情報取得部
１１７ 購入履歴情報蓄積部
１１８ 閲覧商品情報取得部
１１９ 閲覧商品情報蓄積部
１２１ 端末受付部
１２２ 端末送信部
１２３ 端末受信部
１２４ 端末出力部
１３１ 閲覧商品情報格納部
１３２ 閲覧商品送信指示受付部
１３３ 閲覧商品情報送信部
１４１ 購入履歴情報格納部
１４２ 購入履歴送信指示受付部
１４３ 購入履歴情報送信部

Claims (12)

  1. ユーザを識別するユーザ識別子と、ユーザの商品の購入履歴に関する情報である１以上の購入履歴情報と、ユーザが見た商品に関する情報である１以上の閲覧商品情報とを有する１以上のユーザ管理情報を格納し得るユーザ管理情報格納部と、
    商品に関する情報であり、商品の１以上の属性情報を有する２以上の商品情報を格納し得る商品情報格納部と、
    ユーザ識別子を端末装置から受信する受信部と、
    前記受信部が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、前記商品情報格納部から１以上の商品情報の全部または一部を取得する商品情報取得部と、
    前記商品情報取得部が取得した１以上の商品情報の全部または一部を、前記端末装置に送信するレコメンド部とを具備するレコメンド装置。
  2. 前記閲覧商品情報は、
    ユーザが商品を見た位置を示す位置情報を含む請求項１記載のレコメンド装置。
  3. 前記閲覧商品情報は、
    ユーザが凝視した商品に関する情報である凝視商品情報、およびユーザが凝視しなかった商品に関する情報である非凝視商品情報を含む請求項１または請求項２記載のレコメンド装置。
  4. 前記閲覧商品情報は、
    ユーザと商品との物理的な位置関係を示す情報であるユーザ商品関係情報を含む請求項１から請求項３いずれか一項に記載のレコメンド装置。
  5. 前記閲覧商品情報は、
    ユーザが商品を見ている間のユーザの生体情報を含む請求項１から請求項４いずれか一項に記載のレコメンド装置。
  6. 前記閲覧商品情報は、
    ユーザが商品を見ている間のユーザの表面の動きに関する情報である表情情報を含む請求項１から請求項５いずれか一項に記載のレコメンド装置。
  7. 前記レコメンド部は、
    ネットショッピングサイトのウェブページ上に出力するように、前記商品情報取得部が取得した１以上の商品情報の全部または一部を前記端末装置に送信する請求項１から請求項６いずれか一項に記載のレコメンド装置。
  8. 前記商品情報取得部は、
    前記受信部が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、前記商品情報格納部から１以上の商品情報に含まれる１以上の商品の広告を取得し、
    前記レコメンド部は、
    前記商品情報取得部が取得した１以上の商品の広告を、前記端末装置に送信する請求項１から請求項７いずれか一項に記載のレコメンド装置。
  9. 前記商品情報取得部は、
    前記受信部が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、前記商品情報格納部から１以上の商品情報が有する商品の属性値を取得し、
    前記レコメンド部は、
    前記商品情報取得部が取得した商品の属性値を、前記端末装置に送信する請求項１から請求項６いずれか一項に記載のレコメンド装置。
  10. 前記購入履歴情報は、
    クレジットカードを用いてユーザが購入した商品またはサービスに関する情報である請求項１から請求項９いずれか一項に記載のレコメンド装置。
  11. 記録媒体は、
    ユーザを識別するユーザ識別子と、ユーザの商品の購入履歴に関する情報である１以上の購入履歴情報と、ユーザが見た商品に関する情報である１以上の閲覧商品情報とを有する１以上のユーザ管理情報を格納し得るユーザ管理情報格納部と、
    商品に関する情報であり、商品の１以上の属性情報を有する２以上の商品情報を格納し得る商品情報格納部とを具備し、
    受信部、商品情報取得部、およびレコメンド部により実現されるレコメンド方法であって、
    前記受信部が、ユーザ識別子を端末装置から受信する受信ステップと、
    前記商品情報取得部が、前記受信ステップで受信されたユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、前記商品情報格納部から１以上の商品情報の全部または一部を取得する商品情報取得ステップと、
    前記レコメンド部が、前記商品情報取得ステップで取得された１以上の商品情報の全部または一部を、前記端末装置に送信するレコメンドステップとを具備するレコメンド方法。
  12. コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、
    ユーザを識別するユーザ識別子と、ユーザの商品の購入履歴に関する情報である１以上の購入履歴情報と、ユーザが見た商品に関する情報である１以上の閲覧商品情報とを有する１以上のユーザ管理情報を格納し得るユーザ管理情報格納部と、
    商品に関する情報であり、商品の１以上の属性情報を有する２以上の商品情報を格納し得る商品情報格納部とを具備し、
    コンピュータを、
    ユーザ識別子を端末装置から受信する受信部と、
    前記受信部が受信したユーザ識別子と対になる１以上の購入履歴情報と１以上の閲覧商品情報とを用いて、前記商品情報格納部から１以上の商品情報の全部または一部を取得する商品情報取得部と、
    前記商品情報取得部が取得した１以上の商品情報の全部または一部を、前記端末装置に送信するレコメンド部として機能させるためのプログラム。
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