WO2015016094A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム Download PDF

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WO2015016094A1
WO2015016094A1 PCT/JP2014/069275 JP2014069275W WO2015016094A1 WO 2015016094 A1 WO2015016094 A1 WO 2015016094A1 JP 2014069275 W JP2014069275 W JP 2014069275W WO 2015016094 A1 WO2015016094 A1 WO 2015016094A1
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WO
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seat
user
event
area
information
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PCT/JP2014/069275
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則行 山本
裕 笠見
高村　成一
康治 浅野
正志 関野
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ソニー株式会社
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Publication date
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    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/14—Travel agencies

Definitions

  • the present technology relates to an information processing device, an information processing method, and a program, and particularly relates to an information processing device, an information processing method, and a program suitable for use in recommending a seat or an area assigned to a user in an event. .
  • some conventional events such as concerts, theaters, and movies can be purchased by the user by selecting a preferred seat from among vacant seats.
  • the present technology improves the user's satisfaction with the seats or areas assigned to the user at the event.
  • An information processing apparatus includes a recommendation unit that matches a feature of a seat or area assigned to a user in an event with the feature of the user and selects a combination of the recommended seat or area and the user.
  • a combination of a recommended seat or area and a user is selected based on a distance between a seat vector that is a vector representing a seat or area feature and a user vector that is a vector representing a user feature. Can be made.
  • each seat or area is presented separately based on the distance between the seat vector of each seat or area and the user vector of the user. It is possible to further provide a presentation control unit for controlling.
  • the recommendation unit has a second seat vector that has a seat vector smaller than the first seat or area for a user to whom a first seat or area is assigned. Can recommend a seat or area.
  • a seat vector generation unit that generates the seat vector of each seat or area based on metadata about each seat or area, and a user vector generation unit that generates the user vector of each user based on metadata about each user And can be further provided.
  • the image simulates the appearance of the event area that is the area where the event is held in the event venue from the seat or area recommended to the user, and the surroundings of the seat or area recommended to the user Can be.
  • the feature of the seat or area includes the feature of the user that is preferentially assigned to the seat or area, and the recommendation unit is based on the feature of the user and the feature of the user that is preferentially assigned to each seat or area.
  • the user can select a recommended seat or area and a combination of users.
  • the recommendation unit recommends facilities and seats used by the target user before the event or after the event. Can be further performed.
  • the feature of the seat or area is a feature related to how the event area is an area where the event is held in the event venue from the seat or area, and a feature related to how sound is heard in the seat or area. , Including at least one of a feature relating to a spectator around the seat or area, a feature relating to the environment of the seat or area, and a feature of a user assigned with priority to the seat or area. At least one of the user's attributes, the user's physical characteristics, the user's preferences, and the user's view of the event.
  • the event audience is classified into a plurality of types based on at least one of audience attributes, audience physical characteristics, audience preference characteristics, and audience event viewing characteristics. It is possible to further provide a presentation control unit that performs control so as to distinguish and present the audience distribution for each type.
  • a sales strategy setting unit that can set a sales strategy indicating whether or not to make a recommendation to the user for each seat or area of the event is further provided, and the recommendation unit is set to make a recommendation to the user It is possible to recommend a seat or area.
  • the sales strategy setting unit may be able to set a different sales strategy when a cancellation occurs, when the seat is vacant even after a predetermined time limit, and when it is not.
  • the recommendation unit further sets a fee for the event and a privilege for the participant of the event, and recommends a seat or area to be recommended, the fee, and the privilege based on the user's preference for the event.
  • the content of the combination can be adjusted.
  • the recommendation unit recommends a virtual seat or area that determines how the event area in the video is to be viewed. Can be made.
  • the information processing method includes a recommendation step of matching a feature of a seat or area assigned to a user in an event with a feature of the user and selecting a combination of the recommended seat or area and the user.
  • the program according to one aspect of the present technology matches a feature of a seat or area assigned to a user in an event with the feature of the user, and performs processing including a recommendation step of selecting a combination of the recommended seat or area and the user on the computer. Let it run.
  • a feature of a seat or area assigned to a user in an event is matched with a feature of the user, and a recommended seat or area and user combination are selected.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of an information processing system to which the present technology is applied. It is a figure for demonstrating a virtual seat. It is a block diagram which shows the structural example of the function of a recommendation system. It is a flowchart for demonstrating a seat vector production
  • Embodiment 2 modes for carrying out the present technology (hereinafter referred to as embodiments) will be described. The description will be given in the following order. 1. Embodiment 2. FIG. Modified example
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of an information processing system 11 to which the present technology is applied.
  • the information processing system 11 is a system for recommending events and seats, selling event tickets, and the like.
  • the information processing system 11 also recommends an action plan before or after the event.
  • the event to be handled by the information processing system 11 is, for example, an entertainment event in which a performer or an organizer exists.
  • the type of event to be targeted is not particularly limited as long as it is an event in which a user is assigned a seat or an area so that the user can view the event or participate in the event.
  • special venues where seats and areas are temporarily set up such as live events (eg concerts, plays, sports games, etc.), movies, lectures, etc., and outdoor festivals, festivals, fireworks, etc. Events that take place in
  • participatory events such as town cons (men and women encounter parties held around the town) are also targeted.
  • the seat or area assigned to the user is a seat or area for the user himself / herself to participate in the event in addition to viewing the event.
  • events that allow remote participation such as live viewing and live video distribution are also targeted.
  • events in a virtual space such as virtual live using computer graphics (hereinafter referred to as virtual events) are targeted.
  • the event fee may be charged or free.
  • the venue where the event is held is not particularly limited as long as a seat or an area is allocated to the user.
  • a hall, an arena, a theater, a movie theater, a stadium, a stadium, a live house, a restaurant, a special outdoor venue, and the like are assumed.
  • an area where an event is held in the event venue (for example, an area where a concert or a game is held in the hall, an area where images are projected, an area where fireworks are launched, etc.) is referred to as an event area.
  • an event area For example, a stage, a screen, a ground of a ball game field, a field, a court, a track of a stadium, a link, and the like are assumed.
  • the information processing system 11 includes a recommendation system 21, an information presentation unit 22, an information presentation unit 23, a ticket sales system 24, an event information database (DB) 25, a customer seat sales situation database (DB) 26, a user profile database (DB) 27, A purchase history information database (DB) 28, an organizer profile database (DB) 29, and an action plan database (DB) 30 are included.
  • the recommendation system 21 uses the information stored in each DB to recommend an event to the user and an action plan before and after the event. As will be described later, the recommendation system 21 can not only recommend events but also recommend event seats.
  • the recommendation of the seat of the event is performed in units of seats or areas.
  • the recommendation of the seat of the event is performed in units of seats or areas.
  • recommendation is performed in units of areas.
  • each venue is treated as one area, and each area (venue) unit. A recommendation will be made.
  • a virtual seat or area (hereinafter referred to as a virtual seat) is recommended. It becomes.
  • the virtual seat is realized by, for example, artificially changing the appearance of an area (event area) in which an event in a video delivered to the user's environment is performed in the same manner as an actual seat.
  • an image in which the performer 41 is close to the stage and looks large is delivered to a user of a virtual seat with a high fee or grade.
  • the virtual seat user with the lower price or grade as shown in the middle or lower figure, a video that makes the performer 41 appear smaller from the stage is distributed. Thereby, a virtual seat is realized.
  • the seat includes the concept of an area unless the seat and the area need to be particularly distinguished, and the seat or area is simply referred to as a seat.
  • the recommendation system 21 sequentially updates the information in the audience sales situation DB 26, the user profile DB 27, the purchase history information DB 28, the organizer profile DB 29, and the action plan DB 30 according to the situation such as the recommendation process. Further, the recommendation system 21 transmits / receives information necessary for processing to / from the ticket sales system 24.
  • the information presentation unit 22 presents various information transmitted from the recommendation system 21 and the ticket sales system 24 to the user. For example, the information presentation unit 22 presents information related to events and seats recommended for the user. The information presentation unit 22 transmits information input by the user to the recommendation system 21 and the ticket sales system 24.
  • the information presentation unit 22 is configured by a terminal used by a user (for example, a computer, a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, or the like) or an application program that operates on a terminal used by the user.
  • the information presentation unit 22 may be incorporated in the ticket sales system 24 and configured by a terminal (for example, a multimedia terminal) placed at a store such as a ticket sales store or a convenience store, or an application program operating on the terminal. Is possible.
  • the information presentation unit 23 presents various information transmitted from the recommendation system 21 to an event organizer or the like.
  • the information presentation unit 23 presents information related to event ticket sales status, sales strategy, analysis data of past ticket sales results, and the like.
  • the information presentation unit 23 transmits information input by the organizer or the like to the recommendation system 21.
  • the information presentation unit 23 is configured by a terminal (for example, a computer, a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, or the like) used by an organizer or the like, or an application program that operates on a terminal used by the organizer or the like.
  • a terminal for example, a computer, a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, or the like
  • an application program that operates on a terminal used by the organizer or the like.
  • organizers and the like include, for example, traders involved in the event (for example, owners, ticket sellers, event venue owners, etc.) and owners of facilities used in action plans before and after the event.
  • the ticket sales system 24 is a system for managing event ticket sales and reservations using information stored in each DB.
  • the ticket sales system 24 displays a ticket sales screen or website on a terminal placed at a store such as a ticket sales store or a convenience store, an information presentation unit 22 of each user, and the like. Provide service. Further, the ticket sales system 24 sequentially updates the information in the customer seat sales status DB 26, the user profile DB 27, and the purchase history information DB 28 in accordance with the ticket sales status and the like.
  • ticket sales by the ticket sales system 24 include, for example, a case where an event seat right is given without issuing a ticket such as a paper medium or an electronic ticket.
  • a user who is given the right to seat an event is permitted to enter or sit in the venue, for example, by identity authentication.
  • the event information DB 25 holds event information related to events handled by the information processing system 11.
  • the event information includes, for example, all or some of the following information.
  • the event information includes an event ID for identifying each event, the date and time of the event, the venue, the contents of the event, the performers, the fee, and the like.
  • the event information includes, for example, information on the progress and performance of each event such as a timetable, the appearance order of performers, scheduled appearance time, set list, lighting and movement of the set.
  • the event information includes, for example, venue information regarding the venue of each event.
  • the venue information mainly includes information that affects the environment of the audience seat and the appearance of the event area from the audience seat.
  • the venue information includes the venue type, size, seat arrangement, seat type (S seat, A seat, standing seat, non-smoking seat, smoking seat, etc.), seat interval, seat specifications (eg, shape, Information such as size, material, etc.) and the surrounding environment of the seat (for example, the entrance / exit, passage, position of air conditioning equipment, etc.).
  • the venue information includes, for example, information on the facilities and settings of each event venue, such as event areas, sets, musical instruments, lecture stands, chairpersons, lighting, audio equipment, equipment positions and specifications.
  • the venue information includes, for example, information when the venue setting changes in time series.
  • the venue information includes a seat vector representing the characteristics of each seat.
  • the event information includes, for example, information about the virtual seat such as the relationship between the virtual seat and the appearance of the event area in the video to be distributed.
  • the event information is information that affects the appearance of the performer from the audience, such as the physical characteristics of the performer of the event (for example, height, body shape, etc.), the characteristics of movement and performance, the costume of the performer, etc. including.
  • performers include persons and animals that are the targets of the event.
  • performers include sports players and circus animals.
  • event information is created and held for each event.
  • venue information is created and held for each venue.
  • the guest seat sales status DB 26 holds customer seat sales status information indicating the sales status or reservation status of each event.
  • the passenger seat sales status information includes, for example, an event ID, vacant seat information indicating the position of a vacant seat, a user ID for identifying a user who has purchased or reserved a seat, and the like.
  • the user profile DB 27 holds a user profile that is information about each user who uses the service provided by the information processing system 11.
  • the user profile includes, for example, all or some of the following information.
  • the user profile includes general attributes of the user such as user ID, gender, age, nationality, address, occupation, hometown, educational background, and the like.
  • the user profile includes, for example, the user's physical characteristics.
  • the user profile includes physical features of the user that affect the appearance of the event area of the user himself and the surrounding users, such as height, sitting height, body shape, visual acuity, whether or not a wheelchair is used, and the like.
  • the user profile includes, for example, preference information related to user preferences.
  • preference information includes user events such as favorite artists, favorite group members, favorite teams, favorite players, favorite event types, favorite genres, favorite or favorite instruments, favorite stage sets, etc. Including preference information).
  • preference information includes preference information for the user's venue and seat such as a favorite venue, a favorite seat position, an angle for viewing a favorite event area, a favorite seat type, a favorite seat specification, and the like.
  • the user profile includes, for example, viewing feature information indicating the viewing feature of the user's event.
  • View feature information includes, for example, making noise, singing, dancing, intense movement, laughing, crying, clapping hands, watching quietly, sitting and watching, standing, sleeping, cheering, raising a strange voice, skipping a goat , Tweet, talk with the surroundings, cosplay, use cheering goods, poor pants, drink alcohol, often take a seat, join late, return on the way, etc.
  • the viewing characteristic information may include not only the user's actual characteristics but also the user's wishes such as wanting to make a noise, singing, or dancing. Further, in consideration of the fact that the user's view of the event is different for each event type and performer, each user's view characteristic information may be separately provided for each event type and performer.
  • viewing feature information can be created based on questionnaire responses from each user, or can be created based on video, image, and sound analysis results near the seats of each user during the event. It is.
  • viewing feature information can be created based on questionnaire responses from each user, or can be created based on video, image, and sound analysis results near the seats of each user during the event. It is.
  • information on the user's viewpoint characteristics may be extracted and reflected in the viewpoint characteristic information. Is possible.
  • the user profile includes a user vector that represents the user's characteristics.
  • the purchase history information DB 28 holds purchase history information related to the purchase history of each user's past event tickets.
  • the purchase history information includes, for example, all or some of the following information.
  • the purchase history information includes information such as the user ID, the number of purchases, the venue of the purchased event, the seat type and the seat position, the type of event (eg, movie, theater, concert, sports, etc.), the performer of the event, etc. Including. Further, the purchase history information is information indicating purchase patterns of each user such as repeatedly purchasing tickets of the same type of event (for example, concerts of the same artist, etc.), purchasing tickets of a wide range of genres, and rarely purchasing tickets. including. Further, the purchase history information includes a history of reservations for the recommended action plan before or after the event.
  • the purchase history information includes a history of reservations for the recommended action plan before or after the event.
  • ticket purchases not only ticket purchases but also a history such as each user viewing information related to an event or adding a bookmark or the like for considering ticket purchases may be included in the purchase history information. Moreover, you may make it update the user profile of each user of user profile DB27 based on purchase history information.
  • the organizer profile DB 29 stores an organizer profile that is information provided by the organizer for each event.
  • the organizer profile includes, for example, all or some of the following information.
  • the organizer profile indicates an organizer ID for identifying the organizer, an event ID, sales policy information indicating the sales policy of the organizer for each event, and schedules and events of performers of each event. Contains information.
  • the sales policy information includes, for example, a sales target (for example, sold out or what percentage or more is sold) and sales strategy information.
  • Sales strategy information includes, for example, information such as the presence / absence of promotion for each event, the method of promotion, the timing of promotion, the presence / absence and discount rate of ticket fees, the presence / absence of benefits to event participants, and the contents of benefits.
  • the contents of the privilege include, for example, a handshake ticket, a signing ticket, a gift of related goods, a dressing room visit, a right to download premium content using AR (Augmented Reality), and the like.
  • a camera or a display may be provided at a specific seat so that communication can be performed with performers and audiences at other seats (for example, talking or singing together).
  • a camera or a display may be provided at a specific seat so that communication can be performed with performers and audiences at other seats (for example, talking or singing together).
  • the sales strategy information includes, for example, seating policy information indicating a policy for allocating spectators to the audience seats.
  • the seating policy information includes, for example, information indicating which seat or area from which the audience is preferentially filled, and information indicating the type of audience preferentially arranged in each seat or each area.
  • the audience type can be classified based on at least one of an attribute, a physical feature, a feature related to preference, and a feature related to viewing the event, for example. More specifically, for example, the type of audience is classified according to the fans of each member of the group to appear, core fans and light fans, sex, age group, and the like.
  • a sales strategy can be set and implemented for each event seat.
  • the action plan DB 30 holds information used for recommending an action plan before or after an event.
  • the action plan DB 30 holds a facility database (DB) regarding facilities used in the action plan.
  • the action plan DB 30 holds an action desired ranking in which actions that the user desires to perform before and after the event are ranked.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration example of functions of the recommendation system 21.
  • the recommendation system 21 is configured to include a seat vector generation unit 51, a user vector generation unit 52, a recommendation unit 53, a sales strategy setting unit 54, an information analysis unit 55, and a presentation control unit 56.
  • the seat vector generation unit 51 generates a seat vector representing the characteristics of each seat of each event based on the information in the event information DB 25, the audience sales situation DB 26, the user profile DB 27, and the organizer profile DB 29.
  • the seat vector generation unit 51 stores information indicating the generated seat vector in the event information DB 25.
  • the user vector generation unit 52 generates a user vector representing the characteristics of each user based on information in the user profile DB 27 and the purchase history information DB 28.
  • the user vector generation unit 52 stores information indicating the generated user vector in the user profile DB 27.
  • the recommendation unit 53 selects a combination of a recommended event and a user, and a combination of a recommended event seat and a user based on information in each DB. In other words, the recommendation unit 53 selects an event to be recommended to a user or a seat of an event based on information in each DB, or selects a user who recommends an event or an event seat. Further, the recommendation unit 53 selects an action plan before and after an event to be recommended to the user based on information in each DB. Furthermore, the recommendation part 53 sets the charge of an event, and a privilege based on the information of user profile DB27 and organizer profile DB29.
  • the sales strategy setting unit 54 generates and updates sales strategy information based on a command from the organizer or the like input via the information presenting unit 23, and stores it in the organizer profile DB 29.
  • the information analysis unit 55 includes information from the user input through the information presentation unit 22, information from the organizer and the like input through the information presentation unit 23, information from the ticket sales system 24, and each DB Based on this information, various types of information analysis such as user behavior and preferences, event ticket sales status, and the like are performed. For example, the information analysis unit 55 aggregates the behaviors desired by the user before and after the event based on information input by the user, and stores the desired behavior ranking indicating the aggregation results in the behavior plan DB 30. Further, the information analysis unit 55 aggregates the event ticket and the sales situation of the passenger seat based on the information in the customer seat sales situation DB 26 and the purchase history information DB 28. Furthermore, the information analysis part 55 supplies an analysis result to the ticket sales system 24 as needed, or memorize
  • the presentation control unit 56 controls the presentation of various information by the information presentation unit 22 and the information presentation unit 23.
  • the presentation control unit 56 controls the presentation by the information presentation unit 22 of the event recommended to the user, the event seat, the action plan before the event, and the action plan for each event.
  • the presentation control unit 56 controls the presentation of the event ticket and the sales situation of the audience seat by the information presentation unit 23.
  • Event and seat recommendation process Next, event and seat recommendation processing executed by the information processing system 11 will be described with reference to FIGS.
  • an event to be processed is referred to as a target event
  • a user to be processed is referred to as a target user.
  • This process is performed, for example, regularly or when information related to the target event in the event information DB 25, the audience seat sales status DB 26 or the organizer profile DB 29 is changed, or when a seat is recommended to the user. To be executed.
  • step S1 the seat vector generation unit 51 collects information related to the audience of the target event from the event information DB 25, the audience sales situation DB 26, the user profile DB 27, and the organizer profile DB 29. At this time, as long as it is information related to the audience seat of the target event, all directly or indirectly related information may be collected, or the range of information to be collected may be limited.
  • the seat vector generation unit 51 extracts the metadata of each seat from the collected information. Specifically, the seat vector generation unit 51 extracts information on each seat from the collected information for each seat of the venue of the target event, and divides the extracted information into appropriate units, thereby Extract metadata. At this time, the seat vector generation unit 51 may process the collected information as necessary to generate metadata for each vacant seat. For example, metadata relating to musical instruments and the like that can be seen from each seat may be generated from information relating to stage settings and seat positions.
  • step S3 the seat vector generation unit 51 generates a seat vector for each seat based on the metadata. That is, the seat vector generation unit 51 generates a seat vector representing the feature of each seat by vectorizing the metadata of each seat by a predetermined method.
  • the features of the seat represented by the seat vector include, for example, a feature related to the appearance of the event area from the seat, a feature related to how the sound is heard in the seat, a feature related to the audience around the seat, a feature related to the environment of the seat, and It includes at least one of the user features preferentially assigned to the seat.
  • the features related to how the event area looks from the seat include, for example, the positional relationship between the seat and the event area, the presence and location of obstacles between the seat and the event area, the musical instruments that can be seen from the seat, and the members of the performers that can be seen from the seat Including features such as the position and size of the set, etc., visible from the seat.
  • Features related to how to hear sound at the seat include, for example, specifications of the audio equipment in the venue, the positional relationship between the seat and the audio equipment, the presence or absence of an obstacle between the seat and the audio equipment, and the position.
  • the characteristics related to the audience around the seat are, for example, the characteristics extracted from the user profile of the audience around the seat. For example, the attributes of the surrounding audience, the physical characteristics, the taste characteristics, the characteristics of the event view, etc. Including.
  • the features related to the seat environment are, for example, features representing the comfort of the seat, and include features such as the type of the venue, seat spacing, seat specifications, and the environment surrounding the seat.
  • the feature of the user that is preferentially assigned to the seat is, for example, information extracted from the seating policy information of the organizer profile DB 29 described above, and includes the type of audience that is preferentially placed on the seat.
  • each metadata may be vectorized by giving a weight according to the importance.
  • the organizer profile It is conceivable to set a large weight for metadata extracted from information in the DB 29. If only the intention of the organizer or the like is to be reflected, it is conceivable to set the weight of metadata other than the metadata extracted from the information in the organizer profile DB 29 to 0.
  • the seat vector generation unit 51 stores information indicating the seat vector of each seat of the generated target event in the event information DB 25.
  • This process is executed, for example, regularly, when information about the target user in the user profile DB 27 or the purchase history information DB 28 is changed, or when a seat is recommended for the target user. .
  • step S21 the user vector generation unit 52 collects information on the target user from the user profile DB 27 and the purchase history information DB 28. At this time, as long as it is information related to the target user, all directly or indirectly related information may be collected, or the range of information to be collected may be limited.
  • step S22 the user vector generation unit 52 extracts the metadata of the target user from the collected information. Specifically, the user vector generation unit 52 extracts the metadata of the target user by dividing the collected information into appropriate units or discarding unnecessary information. At this time, the user vector generation unit 52 may process the collected information as necessary to generate metadata of the target user.
  • step S23 the user vector generation unit 52 generates a user vector of the target user based on the metadata. That is, the user vector generation unit 52 generates a user vector representing the characteristics of the target user by vectorizing the target user's metadata by the same method as the process of step S3 in FIG. At this time, each metadata may be vectorized by giving a weight according to the importance.
  • the feature of the target user represented by the user vector is, for example, at least one of the attribute of the target user, the physical feature of the target user, the feature related to the preference of the target user, and the feature related to how the target user views the event. Including.
  • generation part 52 memorize
  • Event recommendation process push type event recommendation processing executed by the information processing system 11 will be described with reference to the flowchart of FIG. This process is executed, for example, when a push-type promotion for the target event is performed.
  • the recommendation unit 53 narrows down users based on conditions presented by the organizer or the like as necessary. Specifically, the recommendation unit 53 narrows down candidate users who are candidates for recommending the target event, as necessary, based on information in the organizer profile DB 29. Thereby, for example, candidate users are narrowed down to fans of a specific artist, users of a specific age group, users of a specific gender, and the like.
  • candidate users may be narrowed down for each seat or area in the venue. That is, different candidate users may be extracted for each seat or area.
  • candidate users may be narrowed down for each venue. Thereby, for example, it becomes possible to collect fans of a specific member of a group appearing in an event in a specific area or a specific venue in the venue.
  • the recommendation unit 53 performs matching between the feature of each seat of the target event and the feature of the user, and selects a target user who recommends each seat. Specifically, the recommendation unit 53 reads the seat vector of each vacant seat of the target event from the event information DB 25. Note that when a seat to be recommended is determined by the organizer or the like, the recommendation unit 53 reads only the seat vector of the seat set as the recommendation target from the vacant seats of the target event. The recommendation unit 53 reads the user vector of each candidate user from the user profile DB 27.
  • the recommendation unit 53 calculates the distance between the vectors (that is, the similarity between the corresponding feature vector) for all combinations of the read seat vector and the user vector.
  • the distance between the vectors for example, a cosine distance, an Euclidean distance, or the like is used.
  • the recommendation part 53 extracts the candidate user from which the distance between vectors became below a predetermined threshold value for every seat, for example, and selects it as the object user who recommends each seat.
  • the recommendation unit 53 selects a candidate user that falls within a predetermined upper rank as a target user who recommends each seat. Thereby, the user who has the characteristic suitable for the characteristic of each seat is selected as an object user. The same user may be selected as a target user for a plurality of seats.
  • a user who has already purchased a ticket for the target event can be selected as the target user. That is, for example, when a seat is canceled, when a good seat remains, when an upgrade of a seat is recommended, a seat to be exchanged for a purchased seat may be recommended to the target user. Good.
  • step S103 the recommendation unit 53 sets a ticket fee and a privilege as necessary. That is, the recommendation unit 53 sets a ticket fee and a privilege to be presented to the target user based on information in the user profile DB 27 and the organizer profile DB 29.
  • the content of the combination of the recommended seat, the ticket fee, and the privilege may be adjusted.
  • a method for adjusting the content of the combination of recommended seats, ticket fees, and benefits will be described later with reference to FIGS.
  • step S104 the information processing system 11 recommends the target event together with the recommended seat to the target user.
  • the presentation control unit 56 generates recommended event information for recommending a target event to each target user.
  • the recommended event information includes recommended seat information related to recommended seats recommended for the target user.
  • This recommended seat information includes, for example, information on how the event area is seen from the recommended seat, how to hear sound in the recommended seat, the audience around the recommended seat, the environment of the recommended seat, and the like.
  • the presentation control part 56 transmits the produced
  • the information presentation unit 22 presents the received recommended event information to the target user.
  • any method can be adopted as a method for presenting recommended event information.
  • an e-mail including recommended event information may be transmitted to the target user.
  • the recommended event information may be posted on the target user page of the website for members.
  • recommended event information may be presented using social media such as SNS (Social Networking Service).
  • the recommended event information may be presented using an application program that operates on the event information.
  • the event information may be immediately notified to the target user by a method such as automatically starting an application program upon receiving event information or automatically displaying a pop-up display of the program. Is possible.
  • not only information on the recommended target event but also information on the recommended seat is presented to the target user. Furthermore, it is possible to visually present not only the position of the recommended seat, but also, for example, how the event area is viewed from the recommended seat and the surroundings.
  • an entire screen including a bird's-eye view of the entire venue is displayed.
  • This entire screen shows the positional relationship between the event area (in this example, the stage) and the audience seats, and the positions of instruments, sets, etc. on the event area. Also, the position of the recommended seat in the venue is shown.
  • a detailed screen including an image simulating the field of view from the selected recommended seat is displayed. For example, when seat A is selected from the entire screen of FIG. 7, a detailed screen including an image simulating the field of view from seat A schematically shown in FIG. 8 is displayed, and when seat B is selected, FIG. A detailed screen including an image simulating the field of view from the seat B schematically shown in FIG.
  • images that simulate the appearance of the event area (stage in this example) from each seat and the surroundings of each seat are displayed.
  • performers' models, musical instruments, sets, and the like simulating height and body shape are displayed on the stage according to the actual arrangement.
  • a model of the surrounding audience that simulates height (sitting height), body shape, movement (eg standing, seeing, moving violently, etc.) is displayed according to the actual seat of each audience. .
  • seat A is closer to the center than seat B and is closer to the center, but in front of seat A there are many tall, standing and noisy audiences. Therefore, it is highly possible that the field of view is obstructed or that you cannot sit down and enjoy the event slowly. On the other hand, there is a high possibility that they can get excited, stand up and make noise with the surrounding audience.
  • seat B is farther from the stage than seat A and off the center, but in front of seat B there are few tall, standing or noisy audiences. Therefore, there is a high possibility that you can sit down and enjoy the event without being blocked. On the other hand, there is a high possibility that they cannot swell, stand up or make noise with the surrounding audience.
  • the atmosphere around the recommended seat (for example, the degree of excitement and quietness) may be represented by a color or an image.
  • a privilege set by the organizer or the like for the recommended seat may be presented as the reason for recommendation. For example, “To the customers in this area, performers often throw their eyes from the stage (otherly, wave their hands, kiss them, etc.)”, “The performers are facing customers in this area. You can also present a reason for the recommendation, such as “throwing presents (for example, what you are wearing)” or “the area where the performers walk in the middle of the event and can shake hands if they are lucky” Good. In the case of an event where there are a large number of performers, for example, the seat recommendation may be made for the performers that the target user likes, and the reasons for the recommendation may be presented.
  • a recommendation reason such as “The state of this area is scheduled to be broadcast at least five times on the day of the live broadcast of the TV station” may be presented.
  • “Customers in this area can enjoy a touching experience on the day. Good.
  • the whole venue was in the galaxy, the seats in the target area rose, and both the beautiful production and the artist who sang with special costumes singing You may make it perform the production which can be seen from the sky.
  • the arrangement of the occupant seats and the positions of the vacant seats may be presented, and the vacant seats may be distinguished and presented by color coding based on the distance between the user vector of the target user and the seat vector of each seat. .
  • the target user can easily find a seat that suits his / her compatibility from the empty seats.
  • step S105 the ticket sales system 24 determines whether or not the target user has purchased a ticket for the target event. If it is determined that the target user has purchased a ticket for the target event, the process proceeds to step S106.
  • step S106 the ticket sales system 24 updates the customer seat sales status DB 26 and the purchase history information DB 28.
  • step S105 if it is determined in step S105 that the target user has not purchased the ticket for the target event, the process in step S106 is skipped, and the event recommendation process ends.
  • a seat with high satisfaction that suits each user's preference. For example, for a user who likes piano, a seat where the pianist's finger can be seen is recommended, or for a user who likes to make noise, a seat with a lot of good spectators around is recommended. For a user who wants to do so, it is possible to recommend a seat with many spectators around.
  • each user can visually confirm how the event area is viewed from the recommended seat and the surroundings, and can select a seat with higher satisfaction. Thereby, the user's satisfaction with the event seat is improved, and as a result, the user's satisfaction with the entire event is also improved.
  • the user can visually confirm that, select a seat after being convinced, and purchase a ticket. Therefore, for example, it is possible to prevent the user from being disappointed by sitting in a different seat from the image expected at the time of purchase.
  • the user seat is divided into several areas that are circled, and the types of users to be preferentially arranged for each area are set, and set for each type of user. It is also possible to recommend seats in the selected area.
  • each area may be changed during the event. That is, for example, the seats of the users in the area A and the users in the area B may be exchanged during the event.
  • the fans of each performer can be moved to an easy-to-view seat on the stage.
  • users of a type that raises the audience seats may be preferentially arranged in the areas indicated by hatching in each area in FIG. 10 (hereinafter referred to as representative areas).
  • representative areas users of a type that raises the audience seats
  • the types of users to be excited are distributed, and as a result, the entire area is excited without the area to be excited becoming a specific area.
  • a user representing a type of user preferentially arranged in that area may be preferentially arranged.
  • a user having a user vector whose distance from the average value of seat vectors in a certain area is equal to or smaller than a predetermined threshold may be preferentially arranged in the representative area of the area.
  • a user having a user vector whose distance from an average value of user vectors of a type of user preferentially arranged in a certain area is equal to or less than a predetermined threshold is preferentially arranged in the representative area of the area. May be.
  • the type of user it is possible to change the type of user to be preferentially arranged for each area at a predetermined timing (for example, periodically). Thereby, the types of users arranged in one area can be distributed.
  • the type of audience to be preferentially arranged for each venue may be changed.
  • the fans of each member of the performers can be collected in different venues, and videos preferentially showing the target members can be distributed to each venue.
  • the type of audience that is preferentially arranged each time may be changed. For example, when a concert of a certain group is continuously performed, when members to be featured are different at each time, it is possible to preferentially enter the fans of each member at each time.
  • Event recommendation process Pull type
  • This process is started, for example, when the target user inputs an event recommendation command to the recommendation system 21 via the information presentation unit 22.
  • the recommendation unit 53 selects a target event to be recommended to the target user. For example, when a condition is given by the target user, the recommendation unit 53 selects an event that satisfies the condition as the target event. For example, when the condition is not given from the target user, the recommendation unit 53 extracts an event that matches the target user's preference using a predetermined method and selects the event as the target event.
  • the number of target events recommended for the target user is not limited to one, and may be plural.
  • the number of target events recommended to the target user is one will be described.
  • the recommendation unit 53 performs matching between the characteristics of each seat of the target event and the characteristics of the target user, and selects the recommended seat. Specifically, the recommendation unit 53 reads the seat vector of each vacant seat of the target event from the event information DB 25. Note that when a seat to be recommended is determined by the organizer or the like, the recommendation unit 53 reads only the seat vector of the seat set as the recommendation target from the vacant seats of the target event. The recommendation unit 53 reads the user vector of the target user from the user profile DB 27. Further, the recommendation unit 53 calculates the distance between the vectors for all combinations of the read seat vector and the user vector.
  • the recommendation part 53 selects the vacant seat where the distance between vectors became below a predetermined threshold value as a recommended seat recommended to the target user, for example.
  • the recommendation unit 53 selects, for example, a vacant seat that falls within a predetermined predetermined rank as a recommended seat when vacant seats are arranged in ascending order of the distance between vectors. As a result, a seat having characteristics that match the characteristics of the target user is selected as the recommended seat.
  • steps S153 to S156 the same processing as steps S103 to S106 in FIG. 6 is executed, and the target event and the recommended seat are recommended to the target user.
  • FIG. 13 to FIG. 16 are combinations of seats, ticket charges, and privileges according to the user's A and B's preference for events (including the preference for event performers) in the case shown in FIG.
  • the example of the method of adjusting the content of is shown.
  • FIGS. 13 to 16 four axes having the same contents are shown.
  • the leftmost axis indicates the user's preference for the event.
  • the preference level is classified into four clusters according to the strength of preference, and the preference level increases as it goes down (that is, the core fan), and the preference level decreases as it goes up.
  • the second axis from the left indicates the seat level.
  • the seat level is classified into four clusters according to a predetermined standard.
  • the seat level decreases as it goes down, and the seat level increases as it goes up.
  • FIGS. 13 to 16 in order to make the explanation easy to understand, the order of the front and rear of the seats is shown in alphabetical order, and the seats are simply the better seats that go forward and the worse the seats that go back.
  • the third axis from the left shows the ticket price.
  • the ticket fee is classified into four clusters according to the level of the fee. The ticket fee increases as it goes down, and the ticket fee decreases as it goes up.
  • the rightmost axis indicates the presence / absence and level of benefits.
  • the benefits are classified into four clusters according to their contents, and there are no benefits at the bottom, and the content of the benefits improves as it goes up.
  • the axis from the second axis from the left to the right end is more advantageous to the user as it goes up.
  • the contents of the combination of the recommended seat, the ticket fee, and the privilege are adjusted so as to be balanced from the viewpoint of loss and profit.
  • the contents of the benefits of both are set to the same level, and the seat and the ticket fee are set in a trade-off relationship. That is, instead of recommending a seat better than user B to user A, the ticket fee of user A is set higher than user B. Alternatively, instead of setting the ticket price of the user A higher than that of the user B, a better seat than the user B is recommended to the user A. Thus, by giving a better seat to a user who pays a higher fee, an unfair feeling between them can be suppressed.
  • the seat levels recommended for both are set to the same level, and the ticket fee and the privilege are set in a trade-off relationship. That is, instead of setting a ticket fee cheaper than user B for user A, a privilege is granted only to user B, or a privilege better than user A is granted to user B. Alternatively, a privilege is given only to the user B, or a ticket fee of the user B is set higher than that of the user A instead of giving a privilege better than the user A to the user B. Thus, by giving a better privilege to a user who pays a higher fee, an unfair feeling between the two can be suppressed.
  • the ticket charges and benefits of both are set to the same level, and a better seat than user B is recommended to user A. Further, for example, as shown in FIG. 16, seats of the same level are recommended for both, and the ticket fee of user A is set lower than that of user B. In this way, by recommending better seats or presenting cheap ticket prices to users who have a high degree of preference and a high demand for events, an unfair feeling between them (especially a user with a high degree of preference) Unfairness).
  • a privilege may be additionally given to the user A.
  • the event information may be presented only to the user A who is a core fan to recommend the event. That is, since the event is just before the event is held, the deals may be provided only to the user A who has a high probability of purchasing a ticket and has a high degree of preference.
  • CRM Customer Relationship Management
  • a user who participates in the same type of event for example, a concert by the same artist
  • a large merit may be set.
  • the number of regular customers can be increased and the satisfaction of high-quality customers can be increased.
  • the ticket sales and the transition of the ticket fee may be sequentially presented to the user so that the transparency with respect to the change of the ticket fee may be improved.
  • the feeling of unfairness particularly by core fans.
  • the virtual seat can be recommended to each user by using the matching of the seat vector and the user vector as in the event in the real space, but there is a difference from the event in the real space.
  • the seat vector of the virtual seat has a component (or metadata that is the basis of the seat vector) that is different from the seat vector of the actual seat.
  • a component or metadata that is the basis of the seat vector
  • the seat vector of the actual seat there are no concepts such as the audience around the seat, the seat environment (seat comfort), and the like, and it is not always necessary to include these elements in the seat vector.
  • elements unique to virtual events may be included in the user vector.
  • elements such as a position for viewing a virtual event (for example, a sofa in a living room, a train for commuting, etc.), a member (for example, one person, a family, a friend, a virtual acquaintance) to be viewed together are reflected in the user vector.
  • user characteristics for example, loud voice, dancing, singing, etc.
  • real space events can be reflected in the user vector.
  • a seat that is not present in an event in a real space such as on the stage, directly above the stage, or directly below the stage.
  • the virtual seat may be moved freely during the virtual event.
  • the destination virtual seat can be recommended by the method described above.
  • an additional fee may be collected when moving a virtual seat.
  • the above-described contents can also be applied to live video distribution etc. in which virtual seats are also provided.
  • live video distribution it is possible to enhance the sense of reality by reproducing the atmosphere around the seats in the actual venue corresponding to the virtual seats.
  • step S101 and step S102 may be switched. That is, after selecting the target user by matching the seat vector and the user vector, the target user may be narrowed down by the intention of the organizer or the like.
  • a seat vector may be calculated for each area and the seat may be recommended to the user for each area.
  • the average value of the seat vectors of each seat in the area can be set as the seat vector of the area.
  • the target event is seated at the target user. It is possible to recommend to.
  • the processing in this case can be realized, for example, by executing the processing after step S152 in FIG. 11 for the combination of the target event and the target user.
  • the ticket fee for each seat may be changed for each user according to the distance between the seat vector and the user vector. For example, the ticket fee may be set higher for a seat that is smaller for the user and suitable for the user, and the ticket fee is set for a seat that is larger for the user and not suitable for the user.
  • a seat that is not suitable for the user with a large distance between the vectors may be clearly indicated for the reason, and the ticket fee may be discounted to be recommended to the user.
  • a seat that a normal user tends to avoid can be sold to a user who is not particular about the seat, and the seat can be filled.
  • a user who is not particular about the seat can obtain a ticket at a low price.
  • the recommendation system 21 can also recommend an action plan before and after the event. In other words, not only recommending events and seats as described above, but also recommending a behavior plan around the event to the user by recommending actions before and after that, and places and seats suitable for those actions. Can be proposed.
  • the input information includes user information of each user and condition information including conditions and hopes presented by each user.
  • This condition information includes, for example, the desired date and time, the desired area, the type of event desired to participate, the number of people participating together, the atmosphere, and the like.
  • the condition information includes, for example, the type of action desired before and after the event, the number of participants, the atmosphere, etc., the total budget for the day, and the total time. Note that the total time may be specified in a time zone, for example, from what time to what time.
  • the condition information is not necessarily detailed information and may be rough information.
  • the recommendation system 21 may select a part of the condition information or the information based on the information in the user profile DB 27 and the purchase history information DB 28, answers to previous questionnaires, or the like. You may make it guess all.
  • event information related to each event and information on seats at the event venue are given as input information.
  • information on candidate places to go before and after the event and information on seats at the candidate places are given as input information.
  • candidate places to go before the event include salon systems (for example, hair salons, nail salons, esthetic salons, etc.), restaurants, and the like, and detailed information including information on seats at those places is given as input information. .
  • behavior information of each user is given as input information.
  • Each user's behavior information includes, for example, event ticket purchase history, access history (for example, history of sites including information on each event and sites accessed before and after the event), behavior before and after past events, and ticket purchases. Information indicating the relationship between the two is included.
  • the recommendation system 21 analyzes the input information, for example, finds conditions for increasing the event participation rate and repeat rate of each user, and outputs the recommendation information provided to each user at an appropriate timing.
  • the recommendation information includes, for example, a recommended event and an action plan before and after the event (for example, recommended facility, seat, clerk, etc.).
  • the user uses the information presentation unit 22 to easily input desired conditions in a free format as shown in FIG.
  • the desired date and time (from 12:00 to 23:00 on Saturday of this weekend), the desired area (Yokohama neighborhood), the type and atmosphere of the desired event (a musical that motivates after watching), the total budget ( Maximum 20,000 yen) is given as a condition.
  • the desired place near the performance venue
  • the desired action and the type of facility (salon)
  • the hope for the clerk female staff of the same age. Theater lovers
  • the desired seat ( The window side with a view) is given as a condition.
  • the desired action and the type of facility restaurant
  • the number of participants three female friends
  • the hope for the store music or piano
  • the desired seat half private room
  • the recommendation system 21 recommends an event and an action plan before and after the event as shown in FIG.
  • the preferred date and time, musicals held in the area and theater seats are recommended.
  • a hair salon, nail salon, where there is a theater clerk who is close to the theater, has a good appreciation of theater and is good at talking, so that the mood before appreciation can be raised A bright window seat in the esthetic salon is recommended.
  • a semi-private room seat where you can talk about the current situation while looking back at the drama watched by three women at a nearby restaurant & piano bar is recommended.
  • the user is presented with an image related to the seat recommended in the event and the action plan before and after the event.
  • the user is presented with an image showing the state of each salon recommended before appreciation of the musical and the recommended seats (seats where the facial mark in the image is displayed).
  • the user is presented with an image showing a seating chart of a theater where a musical is held and a recommended seat (a seat on which a facial mark in the image is displayed).
  • an image showing a seating chart of a restaurant recommended after appreciation of the musical and a recommended seat (a seat displaying a facial mark in the image) is presented to the user.
  • the recommendation system 21 provides sales to an event organizer (for example, a box office etc.), a ticket seller, owners of each store to be recommended for action plans before and after the event, and the like. Strategic information for promotion can be output.
  • This strategy information includes, for example, a method of providing event information, store information, and information on those seats to the user, information indicating the relationship between behavior before and after the event and ticket purchase (for example, event participation rate). (Reservation information for action plans with high costs).
  • Action preference ranking update process before and after the event First, the action desire ranking update process before and after the event will be described with reference to the flowchart of FIG. This process is executed periodically, for example.
  • step S201 the information analysis unit 55 identifies a combination of the category of the user who purchased or reserved the ticket within the predetermined period and the category of the event. Specifically, the information analysis unit 55 extracts the purchase history of each user from before the predetermined period to the present time from the purchase history information DB 28. And the information analysis part 55 specifies the combination of the user category of the user who purchased or reserved a ticket, and the event category of the event used as the object about all the purchase histories in the period.
  • the information analysis unit 55 identifies the user category of each user based on the information in the user profile DB 27 and the information in the purchase history information DB 28.
  • the user category is classified according to user attributes such as age group, gender, birthplace, educational history, and preference and behavior patterns based on the user purchase history. In the following, an example in which user categories are classified by combinations of age group and sex will be described.
  • the information analysis unit 55 specifies the event category of each event according to the classification shown in FIG.
  • the event category is classified into Japanese music, Western music, jazz, classical music, opera, theater and the like.
  • the event category classification method is not limited to this example, and can be classified according to an arbitrary criterion.
  • step S202 the information analysis unit 55 totals the action category and the atmosphere category desired by the user before the event for each combination of the event category and the user category.
  • the information analysis unit 55 divides the category of the behavior and the atmosphere category desired by the user who purchased or reserved the ticket within the above-described period for each combination of the event category and the user category. Tally. This aggregation is performed based on information such as a questionnaire input by the user at the time of ticket purchase or reservation, for example.
  • FIG. 22 shows an example of action category classification.
  • the action category is classified into meal, karaoke, movie, salon, and the like.
  • the meals are further classified according to the genre of a dish such as Japanese food, Western food, Chinese, Italian, ramen, cafe bar, or the like.
  • the salon is classified according to the type of salon such as esthetic salon, nail salon, hair salon.
  • the action category classification method is not limited to this example, and can be classified according to an arbitrary criterion.
  • the atmosphere category is classified into atmospheres such as “Gayagaya”, “Slowly”, “Slowly”, and the like.
  • the atmosphere category is not limited to this example, and can be classified according to any standard.
  • step S203 the information analysis unit 55 aggregates the action category and the atmosphere category desired by the user after the event for each combination of the event category and the user category by the same processing as in step S202.
  • step S204 the information analysis unit 55 updates the desired action ranking before and after the event based on the previous counting result.
  • the action desired ranking is a ranking of combinations of action categories and atmosphere categories of actions that the user wants to perform before or after the event.
  • FIG. 23 shows an example of an action preference ranking before and after an event when the event category is Japanese music and the user category is a male in their 30s.
  • the combination of the action category “karaoke” and the atmosphere category “Yagaya” is ranked first in the action request ranking before the event. That is, it is shown that a man in his 30s who participates in a Japanese music event most desires to liven up with karaoke before the event, for example.
  • the combination of the action category “Chinese” and the atmosphere category “carefully” is ranked first. That is, it is shown that a man in his 30s who participates in a Japanese music event most desires to enjoy a conversation while enjoying Chinese food after the event.
  • the combination of “Western food” and “slowly” is 2nd
  • the combination of “Japanese food” and “slow” is 3rd
  • the combination of “Japanese food” and “slow” is 4th
  • the combination of “ramen” and “slowly” Is in 5th place.
  • a ranking for each event category or a ranking for each user category may be created.
  • a ranking only for the action category or a ranking only for the atmosphere category may be created.
  • the above-described categories and combinations thereof are examples thereof, and other categories and combinations of other categories may be used.
  • This process is executed, for example, when the target user purchases or reserves a ticket for the target event, browses information about the target event, or recommends the target event to the target user. Alternatively, this process is executed, for example, at a predetermined timing (for example, immediately before the date of the target event or on the date of the target event) after the target user purchases or reserves a ticket for the target event.
  • a predetermined timing for example, immediately before the date of the target event or on the date of the target event
  • step S231 the recommendation unit 53 identifies a combination of the event category of the target event and the user category of the target user. Note that the classification of the event category and the user category is the same as in the above-described action desired ranking update process.
  • step S232 the recommendation unit 53 acquires the pre-event action desired ranking corresponding to the combination of the identified event category and user category from the action plan DB 30. For example, if the target user is a male in their 30s and the target event is an artist belonging to the event category “Japanese music”, the pre-event action for the combination of the event category “Japanese music” and the user category “30s male” shown in FIG. The desired ranking is acquired.
  • step S233 the recommendation unit 53 determines a combination of an action category and an atmosphere category used for recommendation. For example, when the condition is not specified by the target user, the recommendation unit 53 employs a combination of a higher action category and an atmosphere category in the pre-event action desired ranking acquired in the process of step S232. For example, the combination of the action category and the atmosphere category from the first place to the fifth place in the pre-event action desired ranking of FIG. 25 is employed.
  • the recommendation unit 53 employs a combination of one or more action categories and atmosphere categories that satisfy the designated condition.
  • step S234 the recommendation unit 53 extracts facilities and seats that are candidates for recommendation based on the determined combination of the action category and the atmosphere category. Specifically, the recommendation unit 53 extracts facilities and seats that are candidates for recommendation to the target user from the facility DB held by the action plan DB 30.
  • FIG. 26 shows an example of the data structure of the facility DB.
  • the facility DB holds information regarding facilities (for example, shops, entertainment facilities, public facilities, etc.) that can be used in an action plan that can be recommended to the target user.
  • the facility DB includes at least four items of facility name, action category, seat type, and atmosphere category.
  • Facility name indicates the name of each facility. For example, in the case of a store name, up to a branch name is registered.
  • the action category indicates a category of actions that can be performed at each facility, and one or more of the action categories described above with reference to FIG. 22 are set.
  • Seat type indicates the type of seat that each facility has.
  • the seat types are classified into counter seats, table seats, private rooms, semi-private rooms, window seats, smoking seats, and non-smoking seats.
  • the atmosphere category indicates a category representing the atmosphere of each seat type of each facility, and one or more of the above-described atmosphere categories are set. For example, in a salon where you can make noise, the atmosphere category “Yagaya” is set, and a quiet seat where you can talk carefully is set in the atmosphere category “Slow”. Atmosphere category is set to “slow”.
  • a facility “AAA cafe Yokohama store” whose behavior category belongs to “cafe bar” and a facility “sushi BBB Yokohama store” whose behavior category belongs to “Japanese food” are registered.
  • the “AAA cafe” includes counter seats belonging to the atmosphere category “Yagaya”, table seats belonging to the atmosphere category “carefully”, and table window side seats belonging to the atmosphere category “carefully”.
  • “Sushi BBB” has a table seat belonging to the atmosphere category “carefully” and a private room belonging to the atmosphere category “slow”.
  • facility information such as address, telephone number, e-mail address, business hours, fee, menu, access method, etc.
  • information such as reservation status, facility and employee atmosphere and characteristics, etc. are stored in the facility DB. You may make it register. In addition, you may make it acquire such information from the website etc. of each facility, without registering in facility DB.
  • the atmosphere and characteristics of facilities and employees should be collected not only from information provided by the facility, but also from articles posted on websites, social media, etc., user reviews and ratings, etc. May be.
  • the recommendation unit 53 extracts a facility and a seat corresponding to the combination condition of the action category and the atmosphere category determined in the process of step S233 from the facility DB. For example, when the combination of the action category “cafe bar” and the atmosphere category “Yagaya” is given as a condition, the counter seat of the AAA cafe Yokohama store is extracted from the facility DB of FIG.
  • the recommendation unit 53 further extracts a facility and a seat that satisfy a condition specified by the target user from the extracted facilities and seats.
  • the facilities and seats that are in the area designated by the user and can be reserved at the designated date and time are extracted.
  • the facility having the designated seat type is extracted.
  • a facility having the designated feature or a facility having an employee having the designated feature is extracted.
  • step S235 the recommendation unit 53 narrows down the recommended facilities and seats based on the conditions presented by the organizer of the target event, the owner of the facility, and the like.
  • the conditions presented by the organizer of the target event, the owner of the facility, etc. are, for example, the priority of the recommended facility or seat.
  • a facility and a seat set with high priority are preferentially selected from the facilities and seats extracted in the process of step S234.
  • the priority of that facility is set high.
  • the priority of the facility is set high when a facility that contributes to an increase in the participation rate of an event is found by analyzing the reservation information of each past facility and the purchase history data of the event ticket, the priority of the facility is set high.
  • the A facility that contributes to an increase in the participation rate of an event is, for example, a facility where the user who reserved the facility has a high probability of participating in the event, a facility where the event participant has a high reservation rate before the event, or the like.
  • step S236 the information processing system 11 recommends a pre-event action plan to the target user.
  • the presentation control unit 56 generates pre-event action plan information for recommending a pre-event action plan to the target user.
  • the pre-event action plan information includes, for example, information such as a facility recommended for the target user, a seat, and a reservationable time. Then, the presentation control unit 56 transmits the generated pre-event action plan information to the information presentation unit 22 used by the target user.
  • the information presentation unit 22 presents information related to the recommended action plan to the target user based on the received pre-event action plan information.
  • a method for presenting information any method can be adopted as in the case of recommending an event and a seat in step S104 in FIG. 6 described above.
  • FIG. 27 shows an example of information presented in the information presentation unit 22 of the target user at this time.
  • a recommended plan before the target event a list of recommended facility names (store names), seat types, and reservationable times is displayed in the order of recommendation.
  • discount information when participating in the target event for example, 20% discount for those who participated in the target event
  • This can be expected to improve both the participation rate of the target event and the reservation rate for the presented action plan.
  • This process is executed, for example, when the target user purchases or reserves a ticket for the target event, browses information about the target event, or recommends the target event to the target user. Alternatively, this process is executed, for example, at a predetermined timing (for example, immediately before the date of the target event or on the date of the target event) after the target user purchases or reserves a ticket for the target event.
  • a predetermined timing for example, immediately before the date of the target event or on the date of the target event
  • step S261 the combination of the event category of the target event and the user category of the target user is specified as in the process of step S231 of FIG.
  • step S262 the recommendation unit 53 acquires a post-event action desired ranking corresponding to the combination of the identified event category and user category from the action plan DB 30. For example, if the target user is a male in their 30s and the target event is an artist belonging to the event category “Japanese music”, the post-event behavior for the combination of the event category “Japanese music” and the user category “30s male” shown in FIG. The desired ranking is acquired.
  • step S263 similar to the processing in step S233 of FIG. 24, the combination of the action category and the atmosphere category used for recommendation is determined.
  • step S264 similar to the process in step S234 of FIG. 24, based on the determined combination of the action category and the atmosphere category, facilities and seats that are candidates for recommendation are extracted.
  • step S265 similar to the processing in step S235 of FIG. 24, the recommended facilities and seats are narrowed down based on the conditions presented by the organizer of the target event, the owner of the facility, and the like.
  • step S266 the action plan after the event is recommended to the target user as in the process of step S236 in FIG.
  • FIG. 30 is a diagram similar to FIG. 27, and shows an example of information presented to the information presentation unit 22 of the target user at this time.
  • the facilities are the same, if the seat types are different, they are presented as different plans.
  • events suitable for each user and actions before and after the event can be recommended as a total plan.
  • a user's willingness to participate in an event can be raised and the purchase rate of a ticket can be raised.
  • the utilization rate of recommended facilities will be improved.
  • the user can easily find and reserve an action plan that suits his / her conditions and preferences. Further, the user can spend not only the event but also the time until the event starts and the time after the event ends, and the overall satisfaction increases. As a result, the willingness to participate in the event increases, and the repeat rate can be increased.
  • the action plans before and after the event may be recommended together with the target event, or may be recommended at a timing different from the target event. Further, when recommending together with the target event, only one of the action plan before the event or the action plan after the event may be recommended. Furthermore, after the target user purchases or reserves a ticket for the target event, it is possible to recommend an action plan before or after the target event.
  • the content of the recommended action plan may be changed according to the recommended time. For example, when recommending on the day of the target event, add conditions such as weather and temperature on the day to change the action category or atmosphere category used for recommendation, or change the area range of the recommended facility It is possible.
  • the action plan after the target event can be recommended before the target event is held, during the target event, or at the timing after the end of the target event, but the mood of the target user changes at each timing Is assumed. Therefore, assuming such a mood change, for example, the action category or the atmosphere category used for recommendation may be changed according to the timing of recommendation.
  • the mood of the target user at that time depends on the status of the target event that has participated.
  • the status of the target event includes, for example, whether or not the target event has risen, whether or not the target event has been prolonged or ended early, and whether or not the supporting team has won if the target event is a sports event. Therefore, for example, the action category or the atmosphere category used for recommendation may be changed according to the situation of the target event.
  • an action plan that includes not only a single action but also two or more actions that change in time.
  • an action plan including a restaurant seat to eat after the target event and a karaoke seat to go after the meal.
  • the recommended action plan is not necessarily limited to the action plan immediately before or after the target event.
  • the recommended action plan is not necessarily the same day as the target event. For example, for a user who participates in a target event from a distance, a hotel room or restaurant seat that stays the day before the target event may be recommended, or a restaurant seat the day after the target event may be recommended. Is possible.
  • the action desired ranking before and after the event may be updated based on the reservation status of the action plan before and after the actual event of each user.
  • a desired behavior ranking may be created for each user. For example, it is possible to create or update an action desire ranking for each user based on a user's preliminary questionnaire, user's preference information, user's comments on social media, and the like. Further, for example, based on the history of the action plan actually reserved by the user, the action desired ranking of each user may be updated. And it becomes possible to recommend the action plan more suitable for each user by using the action desired ranking for every user.
  • a service that links the target event and the action plan may be provided in a facility that is used in the action plan.
  • a service such as providing discounts to event participants at a restaurant that uses a recommended action plan for a special dish that appears in a theater or movie that is the target event is assumed.
  • event organizers can use the recommendation system 21 to set and implement event ticket sales strategies for each seat and make changes as appropriate according to the sales situation. it can.
  • This process is started when, for example, the host of the target event inputs a sales strategy setting command using the information presentation unit 23. Further, this process is executed, for example, until the ticket sales of the target event are completed.
  • step S301 the information processing system 11 sets a sales strategy.
  • the information presentation unit 23 transmits a sales strategy setting command input by the organizer or the like to the recommendation system 21.
  • the sales strategy setting unit 54 of the recommendation system 21 generates sales strategy information based on the received command and stores it in the organizer profile DB 29.
  • This sales strategy information includes, for example, information indicating the timing of executing the sales strategy and the sales strategy table shown in FIG.
  • the sales strategy table includes, for example, items of seat number, priority, sales strategy (default), sales strategy (when canceled), and sales strategy (when empty).
  • the seat number indicates the seat number of each seat at the target event venue.
  • the priority indicates the priority for selling each seat, and is set to a value of “priority” or “normal”, for example.
  • a seat whose priority is set to “priority” (hereinafter referred to as priority sales seat) is sold in preference to a seat that is set to “normal” (hereinafter referred to as normal sales seat).
  • priority sales seat a seat whose priority is set to “priority”
  • normal sales seat a seat that is set to “normal”
  • the priority sales seat is recommended in preference to the normal sales seat.
  • priorities may be classified into three or more levels.
  • Sales strategy (default), sales strategy (when canceled), and sales strategy (when seats are empty) indicate the sales strategy applied to each seat.
  • the sales strategy (default) indicates a sales strategy that is normally executed.
  • the sales strategy (at the time of cancellation) indicates a sales strategy executed when a cancellation occurs.
  • the sales strategy (at the time of vacant seats) is, for example, a sales strategy that can be set when a seat is vacant even after the set time limit.
  • the sales strategy is set from, for example, four types of “invitation”, “attraction (discount)”, “swap”, and “normal”.
  • a seat whose sales strategy is set to “attract” (hereinafter referred to as “attracting seat”) is, for example, a target recommended to the user in the event recommendation process described above.
  • a seat whose sales strategy is set to “attract (discount)” (hereinafter referred to as “attract discount seat”) is, for example, a target recommended for the user in the event recommendation process described above, and a ticket price discount target. Become.
  • a seat whose sales strategy is set to “swap” (hereinafter referred to as “swap seat”) is, for example, a seat that is exchanged from a purchased seat for a user who has already purchased a ticket in the event recommendation process described above. As a target to be recommended.
  • a seat whose sales strategy is set to “normal” (hereinafter referred to as a normal strategy seat) is not a target to be recommended to a user in an event recommendation process, for example.
  • the priority is set to “priority”
  • the sales strategy (default) is set to “attract”
  • the sales strategy (when canceling) is set to “swap”
  • the sales strategy (When seats are empty) is set to “Attract”.
  • the priority is set to “normal”
  • the sales strategy (default) is set to “normal”
  • the sales strategy (at the time of cancellation) is set to “invite”
  • the sales strategy (when vacant) is set to “Attract (discount)”.
  • step S302 the recommendation unit 53 determines whether it is time to execute the sales strategy. If it is determined that it is time to execute the sales strategy, the process proceeds to step S303.
  • step S303 the recommendation unit 53 sets all the seats of the target event as targets for executing the sales strategy.
  • step S304 the recommendation unit 53 executes a sales strategy execution process, and then the process proceeds to step S305.
  • the details of the sales strategy execution processing will be described with reference to FIG.
  • step S331 the recommendation unit 53 selects a target seat that is a target for setting the implementation details of the sales strategy. That is, the recommendation unit 53 selects one seat that has not yet been set as the sales strategy execution contents from among the seats that are the target of the sales strategy, and sets the selected seat as the target seat.
  • step S332 the recommendation unit 53 determines whether the target seat is an empty seat. If it is determined that the target seat is vacant, the process proceeds to step S333.
  • step S333 the recommendation unit 53 determines whether cancellation of the target seat has occurred. If it is determined that the target seat has been canceled, the process proceeds to step S334.
  • step S334 the recommendation unit 53 sets the sales strategy for the target seat to the sales strategy at the time of cancellation based on the sales strategy table of the target event.
  • step S333 determines whether the target seat has been canceled. If it is determined in step S333 that the target seat has not been canceled, the process proceeds to step S335.
  • step S335 the recommendation unit 53 determines whether or not the target seat remains empty even if the target seat expires. When the time limit set in the sales strategy for the vacant seat at the current time has passed, the recommendation unit 53 determines that the target seat remains vacant even after the time limit has passed, and the process proceeds to step S336. .
  • step S336 the recommendation unit 53 sets the sales strategy for the target seat to the sales strategy for cancellation based on the sales strategy table for the target event.
  • step S335 determines whether the time limit set in the sales strategy when the target seat is vacant has not yet passed. If it is determined in step S335 that the time limit set in the sales strategy when the target seat is vacant has not yet passed, the process proceeds to step S337.
  • step S337 the recommendation unit 53 sets the sales strategy for the target seat to the default sales strategy based on the sales strategy table for the target event.
  • step S332 determines whether the target seat is vacant. If it is determined in step S332 that the target seat is not vacant, the processing in steps S333 to S337 is skipped, and the processing proceeds to step S338. In other words, the target seat is already filled, so no sales strategy is set.
  • step S338 the recommendation unit 53 determines whether or not processing has been performed for all seats to be subjected to the sales strategy. If it is determined that not all the seats for which the sales strategy is to be implemented have been processed, the process returns to step S331.
  • steps S331 to S338 are repeatedly executed until it is determined in step S338 that all seats to be subjected to the sales strategy have been processed.
  • the implementation details of the sales strategy are set for all vacant seats included in the seats set as targets for the sales strategy.
  • step S338 determines whether all seats to be subjected to the sales strategy have been processed. If it is determined in step S338 that all seats to be subjected to the sales strategy have been processed, the process proceeds to step S339.
  • step S339 the push type event recommendation process described above with reference to FIG. 6 is executed.
  • a seat set as an invitation seat and an invitation discount seat is recommended together with the target event to a user having a feature that matches the feature of the seat.
  • a seat set as a swap seat is recommended to a user who has characteristics that match the characteristics of the seat and has already purchased another seat.
  • step S302 if it is determined in step S302 that it is not time to execute the sales strategy, the processes in steps S303 and S304 are skipped, and the process proceeds to step S305.
  • step S305 the sales strategy setting unit 54 determines whether or not a change in the sales strategy has been commanded. If it is determined that the sales strategy change is not instructed, the process returns to step S302. Thereafter, the processes in steps S302 to S305 are repeatedly executed until it is determined in step S305 that a change in sales strategy has been commanded.
  • step S305 for example, when the sales strategy setting unit 54 receives a sales strategy change command input by the organizer or the like from the information presentation unit 23, the sales strategy setting unit 54 determines that a sales strategy change command has been issued, Advances to step S306.
  • step S306 the information processing system 11 executes a sales strategy change process.
  • the details of the sales strategy change process will be described with reference to FIG.
  • step S361 the information processing system 11 presents the transition of the ticket sales status. Specifically, the information analysis unit 55 totals the sales status of the ticket of the target event based on the purchase history information held in the purchase history information DB 28. For example, the information analysis unit 55 totals the number of tickets sold for the target event for each day.
  • the presentation control unit 56 generates ticket sales status information for presenting the transition of the sales status of the ticket of the target event based on the counting result by the information analysis unit 55, and transmits the ticket sales status information to the information presentation unit 23.
  • the information presentation unit 23 presents the transition of the ticket sales status of the target event based on the received ticket sales status information.
  • step S362 the information processing system 11 presents the sales situation of the passenger seat. Specifically, when the organizer or the like inputs a command for presenting the sales situation of the audience seat, the information presenting unit 23 transmits the command to the recommendation system 21.
  • the information analysis unit 55 of the recommendation system 21 totals the sales status of the seats of the current target event based on the information stored in the customer seat sales status DB 26. For example, the information analysis unit 55 calculates whether each seat of the target event is full, vacant, or cancelled.
  • the information analysis unit 55 collects information indicating the characteristics of the users assigned to the seats already buried from the user profile DB 27, and classifies the users into a plurality of types.
  • the criteria for classifying the user type is specified by the organizer or the like. For example, the type of the user is classified based on at least one of a user attribute, a physical feature, a preference feature, and an event viewing feature.
  • the presentation control unit 56 generates audience seat sales status information for presenting the sales status of the audience seats of the current target event based on the counting result of the information analysis unit 55, and transmits it to the information presentation unit 23.
  • the information presentation unit 23 presents the sales situation of the audience seat of the target event based on the received audience sales situation information.
  • FIG. 35 shows an example of a screen presented by the information presentation unit 23 in the processing of steps S361 and S362.
  • a graph showing the transition of the number of tickets sold for each day of the target event from the ticket sales start date to the present is displayed.
  • an image showing the current sales status of the seats will pop up.
  • a diagram schematically showing the arrangement of the stage and the audience seats is displayed, and the seats are classified and displayed as seats where each seat is buried, vacant seats, and seats where cancellations have occurred.
  • filled seats are indicated by diagonal lines, empty seats are painted white, and canceled seats are painted black.
  • an image showing the current sales status of the seats can be automatically displayed in a pop-up when the seats are canceled.
  • seats that are already filled may be displayed separately by color classification or the like for each type of user assigned to each seat.
  • the user may be displayed by distinguishing between a user who is a good rider and an adult user, a man and a woman, and an age group.
  • organizers can easily check the distribution of seats by audience type. For example, in order to excite the event, it is possible to develop a strategy such as which type of user should be attracted to which seat. it can.
  • step S363 the information processing system 11 changes the sales strategy. Specifically, for example, the organizer or the like designates a seat whose sales strategy is to be changed, and inputs a command to change the sales strategy of the designated seat to the information presentation unit 23.
  • the information presentation unit 23 transmits the input command to the recommendation system 21.
  • the sales strategy setting unit 54 of the recommendation system 21 changes the sales strategy of the designated seat in the sales strategy table of the target event held in the organizer profile DB 29 based on the received command. At this time, the sales strategy for a plurality of seats can be changed together.
  • step S307 the recommendation unit 53 sets a seat whose sales strategy has been changed as a target for implementing the sales strategy.
  • step S308 sales strategy execution processing is executed in the same manner as in step S304. That is, the changed sales strategy is executed for the seats whose sales strategy has been changed.
  • step S302 Thereafter, the process returns to step S302, and the processes after step S302 are executed.
  • organizers can easily set and implement a sales strategy for each seat.
  • the organizer can change the sales strategy of each seat in real time while checking the sales status of tickets and seats. For example, when the sales of tickets are not good, the number of invitation seats and invitation discount seats can be increased, and the user can be actively invited to the target event by means such as mail distribution. Further, for example, when a cancellation occurs just before the event is held, it is possible to attract a user who has already purchased a ticket to a better seat.
  • the recommendation system 21 can present the transition of the sales situation of tickets and seats in more detail when presenting in the sales strategy change process described above, and can support analysis of factors such as ticket sales fluctuation factors.
  • an instruction for presenting the sales status transition of the target event is input to the information presentation unit 23 by the organizer of the target event that is the target of presenting the sales status transition, and the command is displayed as the information presentation. It is started when it is transmitted from the unit 23 to the recommendation system 21.
  • step S401 the information processing system 11 presents the transition of the ticket sales status along with the events related to the target event. Specifically, the information analysis unit 55 aggregates the sales status of the ticket of the target event by the same process as step S361 in FIG.
  • the presentation control unit 56 collects information from the organizer profile DB 29 regarding events that may affect the sales of tickets among events related to the target event. For example, the presentation control unit 56 collects information on the ticket sales movement, the promotion movement, the movement of the performer of the target event, and the like from the organizer profile DB 29.
  • the presentation control unit 56 generates ticket sales status information for presenting the transition of the ticket sales status together with the events related to the target event, based on the aggregation result of the information analysis unit 55 and the information collected by the presentation control unit 56 itself. To the information presentation unit 23. Based on the received ticket sales status information, the information presentation unit 23 presents the transition of the ticket sales status along with the events related to the target event.
  • step S402 the information processing system 11 presents the sales situation of the seats on the designated day. Specifically, when the date on which the sales situation of the audience seat is designated by the organizer, the information presentation unit 23 transmits information indicating the designated date to the recommendation system 21.
  • the information analysis unit 55 of the recommendation system 21 totals the sales situation of the audience seats of the target event on the specified day by the same process as step S362 in FIG.
  • the presentation control unit 56 generates audience seat sales status information for presenting the sales status of the audience seat of the target event on the specified day based on the counting result of the information analysis unit 55, and transmits it to the information presentation unit 23.
  • the information presenting unit 23 presents the sales situation of the audience seat of the target event on the specified day based on the received audience sales situation information.
  • FIG. 37 shows an example of a screen presented by the information presentation unit 23 in this process.
  • a graph showing the transition of the number of tickets sold for each day of the target event from the ticket sales start date to the present is displayed.
  • events related to the target event (“newspaper advertisement”, “artist hospitalization”, invitation mail distribution) are displayed. It is possible to easily confirm the event that affected the event.
  • the distance between the seat vector of the facility seat used in the recommended action plan and the user vector of the user is obtained by the same process as when recommending the event. Based on this, a recommended seat may be selected.
  • the compatibility with the spectators of the surrounding seats may be obtained by using the user vector, and the seats in the vicinity of the spectators with good compatibility may be recommended.
  • the compatible audiences are, for example, audiences with similar preferences, audiences with similar ways of viewing events, and the like. Thereby, for example, there is a high possibility that a good communication with the surrounding audience can be established or a sense of unity can be experienced through the event.
  • a group of men and women of the same number who seems to meet their preferences in a predetermined area (one or multiple locations) in the venue may be arranged, and a plan such as an encounter party through an event. It is also possible to implement. Then, an action plan after the event may be recommended to the groups by the above-described processing so that communication between the groups can be deepened.
  • the recommended combination of the seat and the user is selected based on the distance between the seat vector of the seat and the user vector of the user by the above-described method. can do.
  • the series of processes described above can be executed by hardware or can be executed by software.
  • a program constituting the software is installed in the computer.
  • the computer includes, for example, a general-purpose personal computer capable of executing various functions by installing various programs by installing a computer incorporated in dedicated hardware.
  • FIG. 38 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a computer that executes the above-described series of processing by a program.
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • an input / output interface 405 is connected to the bus 404.
  • An input unit 406, an output unit 407, a storage unit 408, a communication unit 409, and a drive 410 are connected to the input / output interface 405.
  • the input unit 406 includes a keyboard, a mouse, a microphone, and the like.
  • the output unit 407 includes a display, a speaker, and the like.
  • the storage unit 408 includes a hard disk, a nonvolatile memory, and the like.
  • the communication unit 409 includes a network interface.
  • the drive 410 drives a removable medium 411 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory.
  • the CPU 401 loads, for example, a program stored in the storage unit 408 to the RAM 403 via the input / output interface 405 and the bus 404 and executes the program, and the series described above. Is performed.
  • the program executed by the computer (CPU 401) can be provided by being recorded on a removable medium 411 as a package medium, for example.
  • the program can be provided via a wired or wireless transmission medium such as a local area network, the Internet, or digital satellite broadcasting.
  • the program can be installed in the storage unit 408 via the input / output interface 405 by attaching the removable medium 411 to the drive 410.
  • the program can be received by the communication unit 409 via a wired or wireless transmission medium and installed in the storage unit 408.
  • the program can be installed in the ROM 402 or the storage unit 408 in advance.
  • the program executed by the computer may be a program that is processed in time series in the order described in this specification, or in parallel or at a necessary timing such as when a call is made. It may be a program for processing.
  • the system means a set of a plurality of components (devices, modules (parts), etc.), and it does not matter whether all the components are in the same housing. Accordingly, a plurality of devices housed in separate housings and connected via a network and a single device housing a plurality of modules in one housing are all systems. .
  • the present technology can take a cloud computing configuration in which one function is shared by a plurality of devices via a network and is jointly processed.
  • each step described in the above flowchart can be executed by one device or can be shared by a plurality of devices.
  • the plurality of processes included in the one step can be executed by being shared by a plurality of apparatuses in addition to being executed by one apparatus.
  • the present technology can take the following configurations.
  • An information processing apparatus comprising: a recommendation unit that matches a feature of a seat or area assigned to a user in an event with a feature of the user and selects a combination of the recommended seat or area and the user.
  • the recommendation unit selects a combination of a recommended seat or area and a user based on a distance between a seat vector which is a vector representing a seat or area feature and a user vector which is a vector representing a user feature.
  • the information processing apparatus according to (1).
  • the information processing apparatus according to (2) further including a presentation control unit that controls the information.
  • the recommendation unit has a seat vector that has a seat vector smaller than the first seat or area for a user to whom a first seat or area is assigned.
  • the information processing apparatus according to (2) or (3) wherein a seat or an area is recommended.
  • a seat vector generation unit that generates the seat vector of each seat or area based on metadata about each seat or area;
  • the screen simulates the appearance of the event area, which is the area where the event is held in the event venue, from the seat or area recommended to the user, and the surroundings of the seat or area recommended to the user
  • the information processing apparatus according to (6).
  • the seat or area features include user features that are preferentially assigned to the seat or area
  • the recommendation unit selects a recommended seat or area and user combination based on the user characteristics and the user characteristics preferentially assigned to each seat or area. Any one of (1) to (7)
  • the information processing apparatus described in 1. (9)
  • the recommendation unit recommends facilities and seats used by the target user before the event or after the event based on a combination of the category to which the event belongs and the category to which the target user to be recommended belongs.
  • the feature of the seat or area is a feature related to how the event area is an area where the event is performed in the event venue from the seat or area, a feature related to how sound is heard in the seat or area, Including at least one of a feature related to the audience around the seat or area, a feature related to the environment of the seat or area, and a feature of the user assigned in preference to the seat or area,
  • the user's characteristics include at least one of the user's attributes, the user's physical characteristics, characteristics of the user's preferences, and characteristics of the user's view of the event (1) to (9)
  • the information processing apparatus according to any one of the above.
  • the event audience is classified into a plurality of types based on at least one of audience attributes, audience physical characteristics, audience preference characteristics, and audience event viewing characteristics.
  • a sales strategy setting unit capable of setting a sales strategy indicating whether or not to make a recommendation to the user for each seat or area of the event;
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (11), wherein the recommendation unit recommends a seat or an area that is set to recommend to a user.
  • the said sales strategy setting part can set the said sales strategy different in the case where cancellation occurs, the case where it is vacant even after a predetermined time limit, and the case other than that, Information according to (12) Processing equipment.
  • the recommendation unit further sets a fee for the event and a privilege for the event participant, and recommends a seat or area to be recommended, the fee, and the privilege based on the user's preference for the event.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (13), wherein the content of the combination is adjusted.
  • the recommendation unit recommends a virtual seat or area that determines how an event area that is an area in which the event is performed in the video when the event is an event for delivering a video to a user's environment.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (14).
  • An information processing method for an information processing apparatus including a recommendation step of matching a feature of a seat or area allocated to a user in an event with a feature of the user and selecting a combination of the recommended seat or area and the user.
  • a program for causing a computer to execute a process including a recommendation step of matching a feature of a seat or area assigned to a user in an event with a feature of the user and selecting a combination of the recommended seat or area and the user.

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Abstract

　本技術は、イベントを見るための席又はエリアに対するユーザの満足度を向上させることができるようにする情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。 ステップＳ１０２において、対象イベントにおいてユーザに割り当てられるの各席の特徴とユーザの特徴とのマッチングが行われる。そして、対象イベントの各席を推薦する対象となる対象ユーザが選択される。ステップＳ１０４において、選択された対象ユーザに推薦席とともに対象イベントが推薦される。本技術は、例えば、イベントの推薦を行うシステムに適用できる。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム
　本技術は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関し、特に、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの推薦を行う場合に用いて好適な情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。
　従来、飛行機や新幹線等の交通機関やホテル等の宿泊施設では、ユーザが自分で席や部屋を選んで購入又は予約したり、売り手側の意向で席又は部屋を選んで販売したりすることが可能である。
　また、従来、コンサート、演劇、映画等のイベントの中には、ユーザが空席の中から好みの席を選択して購入することが可能なものもある。
　さらに、従来、イベントのチケットを電子化し、会場のゲートでのユーザの誘導を円滑に実施できるようにすることが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００２－１９７２２４号公報
　しかしながら、ユーザ自身でイベントの席を選択したからといって、必ずしもユーザが満足する保証はなく、購入時に期待したイメージと異なる席に座ることになり、ユーザが落胆することも少なくない。特許文献１に記載の発明では、この点について特に検討されていない。
　そこで、本技術は、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアに対するユーザの満足度を向上させるようにするものである。
　本技術の一側面の情報処理装置は、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦部を備える。
　前記推薦部には、席又はエリアの特徴を表すベクトルである席ベクトルとユーザの特徴を表すベクトルであるユーザベクトルとの間の距離に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザとの組み合わせを選択させることができる。
　前記イベントの席又はエリアの配置をユーザに提示する場合に、各席又はエリアの前記席ベクトルと前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離に基づいて、各席又はエリアを区別して提示するように制御する提示制御部をさらに設けることができる。
　前記推薦部には、第１の席又はエリアが割り当てられているユーザに対して、前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離が前記第１の席又はエリアより小さい前記席ベクトルを有する第２の席又はエリアを推薦させることができる。
　各席又はエリアに関するメタデータに基づいて、各席又はエリアの前記席ベクトルを生成する席ベクトル生成部と、各ユーザに関するメタデータに基づいて、各ユーザの前記ユーザベクトルを生成するユーザベクトル生成部とをさらに設けることができる。
　ユーザに推薦する席又はエリアからの視界をシミュレートした画像の提示を制御する提示制御部をさらに設けることができる。
　前記画像は、ユーザに推薦する席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方、及び、ユーザに推薦する席又はエリアの周囲の様子をシミュレートしたものとすることができる。
　前記席又はエリアの特徴に、当該席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴を含ませ、前記推薦部には、ユーザの特徴、及び、各席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択させることができる。
　前記推薦部には、前記イベントの属するカテゴリと推薦を行う対象となる対象ユーザが属するカテゴリとの組み合わせに基づいて、前記イベントの前又は前記イベントの後に前記対象ユーザが利用する施設及び席の推薦をさらに行わせることができる。
　前記席又はエリアの特徴には、当該席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われている領域であるイベント領域の見え方に関する特徴、当該席又はエリアにおける音の聴こえ方に関する特徴、当該席又はエリアの周囲の観客に関する特徴、当該席又はエリアの環境に関する特徴、及び、当該席又はエリアに優先して割り当てるユーザの特徴のうち少なくとも１つを含ませ、前記ユーザの特徴には、当該ユーザの属性、当該ユーザの身体的特徴、当該ユーザの嗜好に関する特徴、及び、当該ユーザのイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つを含ませることができる。
　観客の属性、観客の身体的特徴、観客の嗜好に関する特徴、及び、観客のイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つに基づいて前記イベントの観客を複数のタイプに分類し、前記イベントの客席の観客の分布を前記タイプ毎に区別して提示するように制御する提示制御部をさらに設けることができる。
　ユーザへの推薦を行うか否かを示す販売戦略を前記イベントの席又はエリア毎に設定可能な販売戦略設定部をさらに設け、前記推薦部には、ユーザへの推薦を行うように設定されている席又はエリアの推薦を行わせることができる。
　前記販売戦略設定部には、キャンセルが発生した場合、所定の期限を過ぎても空席である場合、及び、それ以外の場合とで異なる前記販売戦略を設定可能とさせることができる。
　前記推薦部には、さらに前記イベントの料金及び前記イベントの参加者への特典の設定を行うとともに、前記イベントに対するユーザの嗜好度に基づいて、推薦する席又はエリア、前記料金、及び、前記特典の組み合わせの内容を調整させることができる。
　前記推薦部には、前記イベントがユーザの環境に映像を配信するイベントの場合、前記映像内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方を決める仮想的な席又はエリアの推薦を行わせることができる。
　本技術の一側面の情報処理方法は、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを含む。
　本技術の一側面のプログラムは、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを含む処理をコンピュータに実行させる。
　本技術の一側面においては、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングが行われ、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせが選択される。
　本技術の一側面によれば、イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアに対するユーザの満足度を向上させることができる。
本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態を示すブロック図である。 仮想席について説明するための図である。 推薦システムの機能の構成例を示すブロック図である。 席ベクトル生成処理を説明するためのフローチャートである。 ユーザベクトル生成処理を説明するためのフローチャートである。 プッシュ型のイベント推薦処理を説明するためのフローチャートである。 推薦席の提示方法の例を示す図である。 推薦席の提示方法の例を示す図である。 推薦席の提示方法の例を示す図である。 イベント会場の各エリアにタイプ毎にユーザを配置する例を説明するための図である。 プル型のイベント推薦処理を説明するためのフローチャートである。 席、チケット料金及び特典の調整方法の例を説明するための図である。 席、チケット料金及び特典の調整方法の第１の例を示す図である。 席、チケット料金及び特典の調整方法の第２の例を示す図である。 席、チケット料金及び特典の調整方法の第３の例を示す図である。 席、チケット料金及び特典の調整方法の第４の例を示す図である。 イベント及びイベント前後の行動プランの推薦処理の概要を説明するための図である。 イベント及びイベント前後の行動プランの推薦処理の概要を説明するための図である。 イベント及びイベント前後の行動プランの推薦処理の概要を説明するための図である。 イベント前後の行動希望ランキング更新処理を説明するためのフローチャートである。 イベントカテゴリの分類例を示す図である。 行動カテゴリの分類例を示す図である。 イベント前及びイベント後の行動希望ランキングの例を示す図である。 イベント前行動プラン推薦処理を説明するためのフローチャートである。 イベント前行動希望ランキングの例を示す図である。 施設ＤＢのデータ構成の例を示す図である。 イベント前の行動プランを推薦する場合に提示される情報の例を示す図である。 イベント後行動プラン推薦処理を説明するためのフローチャートである。 イベント後行動希望ランキングの例を示す図である。 イベント後の行動プランを推薦する場合に提示される情報の例を示す図である。 販売戦略処理を説明するためのフローチャートである。 販売戦略テーブルのデータ構成例を示す図である。 販売戦略実施処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 販売戦略変更処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 チケット販売状況の推移及び客席の販売状況を提示する場合に表示される画面の例を示す図である。 販売状況推移提示処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 チケット及び客席の販売状況の推移を提示する場合に表示される画面の例を示す図である。 コンピュータの構成例を示すブロック図である。
　以下、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．変形例
＜１．実施の形態＞
［情報処理システム１１の構成例］
　図１は、本技術を適用した情報処理システム１１の一実施の形態を示すブロック図である。
　情報処理システム１１は、イベント及び席の推薦、イベントのチケットの販売等を行うシステムである。また、情報処理システム１１は、イベント前又はイベント後の行動プランの推薦も行う。
　なお、情報処理システム１１が取り扱う対象となるイベントは、例えば、興行主や主催者が存在する興行イベントである。また、対象となるイベントの種類は、ユーザがイベントを見たり、イベントに参加したりするためにユーザに席又はエリアが割り当てられるイベントであれば、特に限定されるものではない。例えば、ライブ（例えば、コンサート、演劇、スポーツの試合等）、映画、講演会等の所定の会場で行われるイベントや、野外フェスティバル、お祭り、花火等の一時的に席やエリアが設けられる特設会場で行われるイベントが対象となる。また、例えば、街コン（街ぐるみで行う男女の出会いパーティ）等の参加型のイベントも対象となる。なお、参加型のイベントの場合、ユーザに割り当てられる席又はエリアは、イベントを見る以外に、ユーザ自身がイベントに加わるための席又はエリアとなる。また、例えば、ライブビューイング、ライブの動画配信等の遠隔からの参加が可能なイベントも対象となる。さらに、現実空間におけるイベントだけでなく、コンピュータグラフィックを用いたバーチャルライブ等の仮想空間におけるイベント（以下、仮想イベントと称する）も対象となる。なお、イベントの料金は有料であっても無料であってもよい。
　また、イベントが行われる会場も、ユーザに席又はエリアが割り当てられる会場であれば、特に限定されるものではない。例えば、ホール、アリーナ、劇場、映画館、球技場、競技場、ライブハウス、飲食店、屋外の特設会場等が想定される。
　なお、以下、イベントの会場内のイベントが行われる領域（例えば、会場内のコンサートや試合等が行われる領域、映像が映し出される領域、花火が打ち上げられる領域等）をイベント領域と称する。は、例えば、ステージ、スクリーン、球技場のグラウンド、フィールド、コート等、競技場のトラック、リンク等が想定される。
　情報処理システム１１は、推薦システム２１、情報提示部２２、情報提示部２３、チケット販売システム２４、イベント情報データベース（ＤＢ）２５、客席販売状況データベース（ＤＢ）２６、ユーザプロファイルデータベース（ＤＢ）２７、購入履歴情報データベース（ＤＢ）２８、主催者プロファイルデータベース（ＤＢ）２９、及び、行動プランデータベース（ＤＢ）３０を含むように構成される。
　推薦システム２１は、後述するように、各ＤＢに格納されている情報を用いて、ユーザにイベントの推薦、及び、イベント前後の行動プランの推薦を行う。また、推薦システム２１は、後述するように、イベントの推薦だけでなく、イベントの席の推薦も行うことが可能である。
　なお、イベントの席の推薦は、席単位又はエリア単位で行われる。例えば、各ユーザに１つずつ席が割り当てられるイベントの場合、席単位で推薦を行うことも可能であるし、或いは、客席を複数のエリアに区分して、エリア単位で推薦を行うことも可能である。また、例えば、オールスタンディングのコンサートのようにユーザの席がエリア単位で割り当てられるイベントの場合、エリア単位で推薦が行われる。また、例えば、ライブビューイング等の複数の会場で分散して開催されるイベントであって、各会場内が自由席のイベントの場合、各会場が１つのエリアとして扱われ、エリア（会場）単位で推薦が行われる。
　また、ライブの動画配信や仮想イベントのように、ユーザが会場に行かずに、ユーザの環境に映像を配信するイベントの場合、仮想的な席又はエリア（以下、仮想席と称する）が推薦対象となる。ここで、仮想席は、例えば、ユーザの環境に配信される映像内のイベントが行われる領域（イベント領域）の見え方を、現実の席と同様に擬似的に変化させることにより実現される。例えば、図２の上の図のように、料金又はグレードが高い仮想席のユーザには、ステージに近く出演者４１が大きく見える映像が配信される。一方、料金又はグレードが低い仮想席のユーザほど、真ん中や下の図に示されるように、ステージから遠く出演者４１が小さく見える映像が配信される。これにより、仮想席が実現される。
　なお、以下、説明を分かりやすくするために、席とエリアを特に区別する必要がある場合を除いて、席にはエリアの概念も含むものとし、席又はエリアを単に席と総称する。
　また、推薦システム２１は、推薦処理等の状況に応じて、客席販売状況ＤＢ２６、ユーザプロファイルＤＢ２７、購入履歴情報ＤＢ２８、主催者プロファイルＤＢ２９、及び、行動プランＤＢ３０の情報を逐次更新する。さらに、推薦システム２１は、チケット販売システム２４との間で処理に必要な情報の送受信を行う。
　情報提示部２２は、推薦システム２１やチケット販売システム２４から送信される各種の情報をユーザに提示する。例えば、情報提示部２２は、ユーザに推薦するイベントや席に関する情報を提示する。また、情報提示部２２は、ユーザにより入力された情報を推薦システム２１やチケット販売システム２４に送信する。
　なお、図内では、情報提示部２２を１つのみ図示しているが、実際には複数の情報提示部２２が設けられる。例えば、情報提示部２２は、ユーザが使用する端末（例えば、コンピュータ、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末等）、或いは、ユーザが使用する端末上で動作するアプリケーションプログラムにより構成される。また、例えば、情報提示部２２をチケット販売システム２４に組み込み、チケット販売店やコンビニエンスストア等の店頭に置かれる端末（例えば、マルチメディア端末）や、端末上で動作するアプリケーションプログラムにより構成することも可能である。
　情報提示部２３は、推薦システム２１から送信される各種の情報をイベントの主催者等に提示する。例えば、情報提示部２３は、イベントのチケットの販売状況、販売戦略、過去のチケットの販売実績の分析データ等に関する情報を提示する。また、情報提示部２３は、主催者等により入力された情報を推薦システム２１に送信する。
　なお、図内では、情報提示部２３を１つのみ図示しているが、実際には複数の情報提示部２３が設けられる。例えば、情報提示部２３は、主催者等が使用する端末（例えば、コンピュータ、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末等）、或いは、主催者等が使用する端末上で動作するアプリケーションプログラムにより構成される。
　また、主催者等とは、例えば、イベントに関わる業者（例えば、興行主、チケット販売業者、イベント会場のオーナ等）や、イベント前後の行動プランで利用される施設のオーナ等を含む。
　チケット販売システム２４は、各ＤＢに格納されている情報を用いて、イベントのチケットの販売や予約の管理を行うシステムである。また、例えば、チケット販売システム２４は、チケット販売店やコンビニエンスストア等の店頭に置かれる端末や各ユーザの情報提示部２２等に、チケット販売用の画面やウエブサイトを表示させて、チケットの販売サービスを提供する。また、チケット販売システム２４は、チケットの販売状況等に応じて、客席販売状況ＤＢ２６、ユーザプロファイルＤＢ２７、及び、購入履歴情報ＤＢ２８の情報を逐次更新する。
　なお、チケット販売システム２４によるチケットの販売には、例えば、紙媒体等のチケットや電子的なチケットを発行せずに、イベントの席の権利を与える場合も含む。この場合、イベントの席の権利を与えられたユーザは、例えば、本人認証等により会場への入場や着席が許可される。
　イベント情報ＤＢ２５は、情報処理システム１１が取り扱うイベントに関するイベント情報を保持する。イベント情報は、例えば、以下に挙げる情報の全て又はいくつかを含む。
　例えば、イベント情報は、各イベントを識別するためのイベントＩＤ、開催日時、会場、イベントの内容、出演者、料金等を含む。
　また、イベント情報は、例えば、タイムテーブル、出演者の出演順や出演予定時刻、セットリスト、照明やセットの動き等の各イベントの進行や演出等に関する情報を含む。
　さらに、イベント情報は、例えば、各イベントの会場に関する会場情報を含む。会場情報は、主に客席の環境や客席からのイベント領域の見え方に影響する情報を含む。例えば、会場情報は、会場の種類、大きさ、席の配置、席の種類（Ｓ席、Ａ席、立見席、禁煙席、喫煙席等）、席の間隔、席の仕様（例えば、形、大きさ、材質等）、席の周囲の環境（例えば、出入口、通路、空調設備の位置等）等の情報を含む。また、会場情報は、例えば、イベント領域、セット、楽器、講演台、司会台、照明、音響設備、機材の位置や仕様等の各イベント会場の設備やセッティングに関する情報を含む。さらに、会場情報は、例えば、会場のセッティングが時系列で変化する場合には、その情報も含む。また、会場情報は、各席の特徴を表す席ベクトルを含む。
　また、イベント情報は、例えば、仮想席と配信する映像内のイベント領域の見え方との関係等の仮想席に関する情報を含む。
　さらに、イベント情報は、例えば、イベントの出演者の身体的特徴（例えば、身長、体型等）、動きやパフォーマンスの特徴、出演者の衣装等の、客席からの出演者の見え方に影響する情報を含む。
　なお、本明細書において、出演者は、イベントにおいて見られる対象となる人及び動物等を含むものとする。例えば、スポーツの選手、サーカスの動物等も出演者に含まれる。
　また、例えば、昼夜２公演のイベントや同じ会場で連日行われるイベント等、同様のイベントが同じ会場で続けて行われる場合、イベント情報は各回のイベント毎に作成され、保持される。また、例えば、ライブビューイング等の複数の会場で分散して行われるイベントについては、会場毎に会場情報が作成され、保持される。
　客席販売状況ＤＢ２６は、各イベントの客席の販売又は予約の状況等を示す客席販売状況情報を保持する。客席販売状況情報は、例えば、イベントＩＤ、空席の位置を示す空席情報、席を購入又は予約したユーザを識別するためのユーザＩＤ等を含む。
　ユーザプロファイルＤＢ２７は、情報処理システム１１が提供するサービスを利用する各ユーザに関する情報であるユーザプロファイルを保持する。ユーザプロファイルは、例えば、以下に挙げる情報の全て又はいくつかを含む。
　例えば、ユーザプロファイルは、ユーザＩＤ、性別、年齢、国籍、住所、職業、出身地、学歴等のユーザの一般的な属性を含む。
　また、ユーザプロファイルは、例えば、ユーザの身体的特徴を含む。特に、ユーザプロファイルは、例えば、身長、座高、体型、視力、車椅子の使用の有無等のユーザ自身及び周囲のユーザのイベント領域の見え方に影響するユーザの身体的特徴を含む。
　さらに、ユーザプロファイルは、例えば、ユーザの嗜好に関する嗜好情報を含む。例えば、嗜好情報は、好きなアーティスト、好きなグループのメンバー、好きなチーム、好きな選手、好きなイベントの種類、好きなジャンル、好き又は得意な楽器、好きなステージセット等のユーザのイベント（出演者を含む）に対する嗜好情報を含む。また、例えば、嗜好情報は、好きな会場、好きな席の位置、好きなイベント領域を見る角度、好きな席の種類、好きな席の仕様等のユーザの会場や席に対する嗜好情報を含む。
　また、ユーザプロファイルは、例えば、ユーザのイベントの見方の特徴を示す見方特徴情報を含む。見方特徴情報は、例えば、騒ぐ、歌う、踊る、動きが激しい、笑う、泣く、手を叩く、静かに見る、座って見る、立って見る、寝る、声援を送る、奇声を上げる、ヤジを飛ばす、つぶやく、周囲と話す、コスプレをする、応援用のグッズを使う、貧乏ゆすりをする、アルコールを飲む、よく席を外す、遅れて参加する、途中で帰る等の情報を含む。
　なお、見方特徴情報は、ユーザの実際の特徴だけではなく、騒ぎたい、歌いたい、踊りたい等のユーザの希望を含んでいてもよい。また、イベントの種類や出演者毎にユーザのイベントの見方が異なることを考慮して、イベントの種類や出演者毎に各ユーザの見方特徴情報を分けて持つようにしてもよい。
　また、見方特徴情報は、例えば、各ユーザからのアンケートの回答に基づいて作成したり、イベント中の各ユーザの席付近の映像、画像、音声の解析結果に基づいて作成したりすることが可能である。また、例えば、ユーザ自身及びユーザの周囲の席の観客のイベントに関するソーシャルメディアへの投稿などをテキスト解析することにより、そのユーザの見方の特徴に関する情報を抽出し、見方特徴情報に反映させることも可能である。
　また、ユーザプロファイルは、ユーザの特徴を表すユーザベクトルを含む。
　購入履歴情報ＤＢ２８は、各ユーザの過去のイベントのチケットの購入履歴に関する購入履歴情報を保持する。購入履歴情報は、例えば、以下に挙げる情報の全て又はいくつかを含む。
　例えば、購入履歴情報は、ユーザＩＤ、購入回数、購入したイベントの会場、席種及び席の位置、イベントの種類（例えば、映画、演劇、コンサート、スポーツ等）、イベントの出演者等の情報を含む。また、購入履歴情報は、例えば、同種のイベント（例えば、同じアーティストのコンサート等）のチケットを繰り返し購入する、幅広いジャンルのチケットを購入する、滅多に購入しない等の各ユーザの購入パターンを示す情報を含む。さらに、購入履歴情報は、推薦したイベント前又はイベント後の行動プランに対する予約の履歴を含む。
　なお、チケットの購入だけでなく、例えば、各ユーザがイベントに関する情報を閲覧したり、チケットの購入を検討するためにブックマーク等を付加した等の履歴も購入履歴情報に含めるようにしてもよい。また、購入履歴情報に基づいて、ユーザプロファイルＤＢ２７の各ユーザのユーザプロファイルを更新するようにしてもよい。
　主催者プロファイルＤＢ２９は、各イベントについて主催者等から提供される情報である主催者プロファイルを格納する。主催者プロファイルは、例えば、以下に挙げる情報の全て又はいくつかを含む。
　例えば、主催者プロファイルは、主催者等を識別するための主催者ＩＤ、イベントＩＤ、各イベントに対する主催者等の販売方針を示す販売方針情報、及び、各イベントの出演者のスケジュールや出来事を示す情報を含む。
　販売方針情報は、例えば、販売目標（例えば、完売する又は何％以上販売する等）、及び、販売戦略情報を含む。販売戦略情報は、例えば、各イベントのプロモーションの有無、プロモーションの方法、プロモーションの時期、チケットの料金の割引の有無及び割引率、イベントの参加者への特典の有無及び特典の内容等の情報を含む。なお、特典の内容には、例えば、握手券、サイン会の参加券、関連グッズのプレゼント、楽屋訪問、ＡＲ（Augmented Reality）を使ったプレミアムコンテンツのダウンロードの権利等が想定される。
　また、例えば、イベントの席又はエリア毎に異なる特典を設定することも可能である。例えば、特定の席にカメラやディスプレイを設けて、出演者や他の席の観客とコミュニケーションが取れる（例えば、話しかけたり、一緒に歌ったりできる）ようにしてもよい。また、ライブビューイング等の複数の会場で分散して開催されるイベントの場合、例えば、他の会場の観客とコミュニケーションを取れるようにすることも可能である。
　また、販売戦略情報は、例えば、客席に観客を配置する際の方針を示す配席方針情報を含む。配席方針情報は、例えば、どの席又はどのエリアから優先的に観客を埋めるかといった情報や、各席又は各エリアに優先的に配置する観客のタイプを示す情報を含む。なお、観客のタイプは、例えば、属性、身体的特徴、嗜好に関する特徴、及び、イベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つに基づいて分類することができる。より具体的には、例えば、出演するグループの各メンバーのファン毎、コアなファンとライトファン、性別、年齢層等により観客のタイプが分類される。
　なお、後述するように、販売戦略は、イベントの席毎に設定し、実施することが可能である。
　行動プランＤＢ３０は、イベント前又はイベント後の行動プランの推薦に用いる情報を保持する。例えば、行動プランＤＢ３０は、行動プランにおいて利用される施設に関する施設データベース（ＤＢ）を保持する。また、例えば、行動プランＤＢ３０は、ユーザがイベント前及びイベント後に行うことを希望する行動をランキングにした行動希望ランキングを保持する。
［推薦システム２１の構成例］
　図３は、推薦システム２１の機能の構成例を示すブロック図である。推薦システム２１は、席ベクトル生成部５１、ユーザベクトル生成部５２、推薦部５３、販売戦略設定部５４、情報分析部５５、及び、提示制御部５６を含むように構成される。
　席ベクトル生成部５１は、イベント情報ＤＢ２５、客席販売状況ＤＢ２６、ユーザプロファイルＤＢ２７、及び、主催者プロファイルＤＢ２９の情報に基づいて、各イベントの各席の特徴を表す席ベクトルを生成する。席ベクトル生成部５１は、生成した席ベクトルを示す情報をイベント情報ＤＢ２５に記憶させる。
　ユーザベクトル生成部５２は、ユーザプロファイルＤＢ２７及び購入履歴情報ＤＢ２８の情報に基づいて、各ユーザの特徴を表すユーザベクトルを生成する。ユーザベクトル生成部５２は、生成したユーザベクトルを示す情報をユーザプロファイルＤＢ２７に記憶させる。
　推薦部５３は、各ＤＢの情報に基づいて、推薦するイベントとユーザの組み合わせ、及び、推薦するイベントの席とユーザの組み合わせを選択する。換言すれば、推薦部５３は、各ＤＢの情報に基づいて、ユーザに推薦するイベントやイベントの席の選択を行ったり、イベントやイベントの席の推薦を行うユーザの選択を行ったりする。また、推薦部５３は、各ＤＢの情報に基づいて、ユーザに推薦するイベント前及びイベント後の行動プランの選択を行う。さらに、推薦部５３は、ユーザプロファイルＤＢ２７及び主催者プロファイルＤＢ２９の情報に基づいて、イベントの料金及び特典の設定を行う。
　販売戦略設定部５４は、情報提示部２３を介して入力される主催者等からの指令に基づいて、販売戦略情報の生成及び更新を行い、主催者プロファイルＤＢ２９に記憶させる。
　情報分析部５５は、情報提示部２２を介して入力されるユーザからの情報、情報提示部２３を介して入力される主催者等からの情報、チケット販売システム２４からの情報、及び、各ＤＢの情報に基づいて、ユーザの行動や嗜好、イベントのチケットの販売状況等の各種の情報分析を行う。例えば、情報分析部５５は、ユーザにより入力される情報に基づいて、ユーザが希望するイベント前及びイベント後の行動を集計し、集計結果を示す行動希望ランキングを行動プランＤＢ３０に記憶させる。また、情報分析部５５は、客席販売状況ＤＢ２６及び購入履歴情報ＤＢ２８の情報に基づいて、イベントのチケット及び客席の販売状況の集計を行う。さらに、情報分析部５５は、必要に応じて、分析結果をチケット販売システム２４に供給したり、各ＤＢに記憶させたりする。
　提示制御部５６は、情報提示部２２及び情報提示部２３による各種の情報の提示の制御を行う。例えば、提示制御部５６は、ユーザに推薦するイベント、イベントの席、イベント前の行動プラン、及び、イベント毎行動プランの情報提示部２２による提示を制御する。また、例えば、提示制御部５６は、イベントのチケットや客席の販売状況の情報提示部２３による提示を制御する。
［イベント及び席の推薦処理］
　次に、図４乃至図１６を参照して、情報処理システム１１により実行されるイベント及び席の推薦処理について説明する。なお、以下、処理の対象となるイベントを対象イベントと称し、処理の対象となるユーザを対象ユーザと称する。
（席ベクトル生成処理）
　まず、図４のフローチャートを参照して、推薦システム２１により実行される席ベクトル生成処理について説明する。
　なお、この処理は、例えば、定期的に、或いは、イベント情報ＤＢ２５、客席販売状況ＤＢ２６又は主催者プロファイルＤＢ２９の対象イベントに関する情報の変更があったとき、或いは、ユーザに席の推薦を行うとき等に実行される。
　ステップＳ１において、席ベクトル生成部５１は、イベント情報ＤＢ２５、客席販売状況ＤＢ２６、ユーザプロファイルＤＢ２７、及び、主催者プロファイルＤＢ２９から、対象イベントの客席に関する情報を収集する。このとき、対象イベントの客席に関する情報であれば、直接的又は間接的に関連するもの全てを収集するようにしてもよいし、或いは、収集する情報の範囲を限定するようにしてもよい。
　ステップＳ２において、席ベクトル生成部５１は、収集した情報から各席のメタデータを抽出する。具体的には、席ベクトル生成部５１は、対象イベントの会場の席毎に、収集した情報の中から各席に関する情報を抽出し、抽出した情報を適切な単位に分けることにより、各席のメタデータを抽出する。このとき、席ベクトル生成部５１は、必要に応じて、収集した情報を加工して、各空席のメタデータを生成するようにしてもよい。例えば、ステージのセッティングに関する情報と席の位置から、各席から見える楽器等に関するメタデータを生成するようにしてもよい。
　ステップＳ３において、席ベクトル生成部５１は、メタデータに基づいて、各席の席ベクトルを生成する。すなわち、席ベクトル生成部５１は、所定の方法により、各席のメタデータをベクトル化することにより、各席の特徴を表す席ベクトルを生成する。
　ここで、席ベクトルが表す席の特徴は、例えば、席からのイベント領域の見え方に関する特徴、席における音の聴こえ方に関する特徴、席の周囲の観客に関する特徴、席の環境に関する特徴、及び、席に優先的に割り当てるユーザの特徴のうち少なくとも１つを含む。
　また、席からのイベント領域の見え方に関する特徴は、例えば、席とイベント領域の位置関係、席とイベント領域の間の障害物の有無及び位置、席から見える楽器、席から見える出演者のメンバー、席から見えるセット等の位置及び大きさ等の特徴を含む。
　席における音の聴こえ方に関する特徴は、例えば、会場の音響設備の仕様、席と音響設備の位置関係、席と音響設備の間の障害物の有無及び位置等の特徴を含む。
　席の周囲の観客に関する特徴は、例えば、席の周囲の観客のユーザプロファイルから抽出される特徴であり、例えば、周囲の観客の属性、身体的特徴、嗜好の特徴、イベントの見方の特徴等を含む。
　席の環境に関する特徴には、例えば、席の居心地等を表す特徴であり、会場の種類、席の間隔、席の仕様、席の周囲の環境等の特徴を含む。
　席に優先的に割り当てるユーザの特徴は、例えば、上述した主催者プロファイルＤＢ２９の配席方針情報から抽出される情報であり、席に優先的に配置する観客のタイプ等を含む。
　なお、メタデータをベクトル化する方法には、特開２０１１－１３５１８３号公報に示される方法など、任意の方法を採用することができる。
　また、このとき、各メタデータに重要度に応じた重みをつけて、ベクトル化するようにしてもよい。例えば、後述する席推薦処理において、主催者等の意向を強く反映させてユーザに席を推薦したい場合（例えば、各席に座るユーザのタイプを主催者の意向により振り分けたい場合）、主催者プロファイルＤＢ２９の情報から抽出されたメタデータの重みを大きく設定することが考えられる。また、主催者等の意向のみを反映させたい場合、主催者プロファイルＤＢ２９の情報から抽出されたメタデータ以外のメタデータの重みを０に設定することが考えられる。逆に、例えば、主催者等の意向をあまり反映させたくない場合、主催者プロファイルＤＢ２９の情報から抽出されたメタデータの重みを小さく設定することが考えられる。また、主催者等の意向を全く反映させたくない場合、主催者プロファイルＤＢ２９の情報から抽出されたメタデータの重みを０に設定することが考えられる。
　そして、席ベクトル生成部５１は、生成した対象イベントの各席の席ベクトルを示す情報をイベント情報ＤＢ２５に記憶させる。
　その後、席ベクトル生成処理は終了する。
（ユーザベクトル生成処理）
　次に、図５のフローチャートを参照して、推薦システム２１により実行されるユーザベクトル生成処理について説明する。
　なお、この処理は、例えば、定期的に、或いは、ユーザプロファイルＤＢ２７又は購入履歴情報ＤＢ２８の対象ユーザに関する情報の変更があったとき、或いは、対象ユーザに席の推薦を行うとき等に実行される。
　ステップＳ２１において、ユーザベクトル生成部５２は、ユーザプロファイルＤＢ２７及び購入履歴情報ＤＢ２８から、対象ユーザに関する情報を収集する。このとき、対象ユーザに関する情報であれば、直接的又は間接的に関連するもの全てを収集するようにしてもよいし、或いは、収集する情報の範囲を限定するようにしてもよい。
　ステップＳ２２において、ユーザベクトル生成部５２は、収集した情報の中から対象ユーザのメタデータを抽出する。具体的には、ユーザベクトル生成部５２は、収集した情報を適切な単位に分けたり、不要な情報を捨てたりして、対象ユーザのメタデータを抽出する。このとき、ユーザベクトル生成部５２は、必要に応じて、収集した情報を加工して、対象ユーザのメタデータを生成するようにしてもよい。
　ステップＳ２３において、ユーザベクトル生成部５２は、メタデータに基づいて、対象ユーザのユーザベクトルを生成する。すなわち、ユーザベクトル生成部５２は、図４のステップＳ３の処理と同様の方法により、対象ユーザのメタデータをベクトル化することにより、対象ユーザの特徴を表すユーザベクトルを生成する。このとき、各メタデータに重要度に応じた重みをつけて、ベクトル化するようにしてもよい。
　ここで、ユーザベクトルが表す対象ユーザの特徴は、例えば、対象ユーザの属性、対象ユーザの身体的特徴、対象ユーザの嗜好に関する特徴、及び、対象ユーザのイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つを含む。
　そして、ユーザベクトル生成部５２は、生成した対象ユーザのユーザベクトルを示す情報をユーザプロファイルＤＢ２７に記憶させる。
　その後、ユーザベクトル生成処理は終了する。
（イベント推薦処理（プッシュ型））
　次に、図６のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行されるプッシュ型のイベント推薦処理について説明する。なお、この処理は、例えば、対象イベントに対するプッシュ型のプロモーションを行う場合に実行される。
　ステップＳ１０１において、推薦部５３は、必要に応じて、主催者等が提示する条件に基づいてユーザの絞り込みを行う。具体的には、推薦部５３は、主催者プロファイルＤＢ２９の情報に基づいて、必要に応じて、対象イベントを推薦する候補となる候補ユーザの絞り込みを行う。これにより、例えば、特定のアーティストのファン、特定の年齢層のユーザ、特定の性別のユーザ等に候補ユーザが絞り込まれる。
　なお、例えば、会場内の席又はエリア毎に候補ユーザを絞り込むようにしてもよい。すなわち、席又はエリア毎に異なる候補ユーザを抽出するようにしてもよい。また、例えば、ライブビューイング等の複数の会場で分散して行われるイベントの場合、会場毎に候補ユーザを絞り込むようにしてもよい。これにより、例えば、イベントに出演するグループの特定のメンバーのファンを、会場内の特定のエリア又は特定の会場に集めることが可能になる。
　なお、特に主催者等が条件を提示していない場合、全てのユーザが候補ユーザに選ばれる。
　ステップＳ１０２において、推薦部５３は、対象イベントの各席の特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、各席を推薦する対象ユーザを選択する。具体的には、推薦部５３は、対象イベントの各空席の席ベクトルをイベント情報ＤＢ２５から読み出す。なお、主催者等により推薦対象とする席が決められている場合、推薦部５３は、対象イベントの空席の中から推薦対象に設定されている席の席ベクトルのみを読み出す。また、推薦部５３は、各候補ユーザのユーザベクトルをユーザプロファイルＤＢ２７から読み出す。
　推薦部５３は、読み出した席ベクトルとユーザベクトルとの全ての組み合わせについて、ベクトルの間の距離（すなわち、対応する特徴量ベクトル間の類似度）を算出する。このベクトル間の距離には、例えば、コサイン距離、ユークリッド距離等が用いられる。
　そして、推薦部５３は、例えば、席毎にベクトル間の距離が所定の閾値以下となった候補ユーザを抽出し、各席を推薦する対象ユーザに選択する。或いは、推薦部５３は、例えば、席毎にベクトル間の距離が小さい順に候補ユーザを並べた場合に上位の所定の順位内に入る候補ユーザを、各席を推薦する対象ユーザに選択する。これにより、各席の特徴に合う特徴を有するユーザが対象ユーザに選択される。なお、同じユーザが複数の席の対象ユーザに選択される場合がある。
　なお、このとき、すでに対象イベントのチケットを購入済みのユーザを対象ユーザに選択することも可能である。すなわち、例えば、席のキャンセルが発生した場合、良い席が残っている場合、席のアップグレードを勧める場合等に、対象ユーザに対して、購入済みの席と交換する席を推薦するようにしてもよい。
　ステップＳ１０３において、推薦部５３は、必要に応じて、チケット料金及び特典を設定する。すなわち、推薦部５３は、ユーザプロファイルＤＢ２７及び主催者プロファイルＤＢ２９の情報に基づいて、対象ユーザに提示するチケット料金及び特典を設定する。
　なお、このとき、ユーザ間の不公平感を解消するために、推薦席、チケット料金、特典の組み合わせの内容を調整するようにしてもよい。なお、推薦席、チケット料金、特典の組み合わせの内容の調整方法については、図１２乃至図１６を参照して後述する。
　ステップＳ１０４において、情報処理システム１１は、対象ユーザに推薦席とともに対象イベントを推薦する。具体的には、提示制御部５６は、各対象ユーザに対して対象イベントを推薦するための推薦イベント情報を生成する。
　なお、この推薦イベント情報は、対象ユーザに推薦する推薦席に関する推薦席情報を含む。この推薦席情報は、例えば、推薦席からのイベント領域の見え方、推薦席における音の聴こえ方、推薦席の周囲の観客、推薦席の環境に関する情報等を含む。
　そして、提示制御部５６は、対象ユーザが利用する情報提示部２２に、生成した推薦イベント情報を送信する。情報提示部２２は、受信した推薦イベント情報を対象ユーザに提示する。
　なお、推薦イベント情報を提示する方法には、任意の方法を採用することができる。例えば、対象ユーザに推薦イベント情報を含む電子メールを送信するようにしてもよい。また、例えば、会員向けのウエブサイトの対象ユーザのページに推薦イベント情報を掲載するようにしてもよい。さらに、例えば、ＳＮＳ（Social Networking Service）等のソーシャルメディアを利用して推薦イベント情報を提示するようにしてもよい。
　また、例えば、対象ユーザがスマートフォンやタブレット端末を用いてイベント情報を見る場合、それらの上で動作するアプリケーションプログラムを利用して推薦イベント情報を提示するようにしてもよい。この場合、例えば、イベント情報の受信時にアプリケーションプログラムを自動的に起動したり、当該プログラムがポップアップ表示を自動的に行う等の方法により、対象ユーザにイベント情報を即座に通知するようにすることが可能である。
　さらに、例えば、主催者等がダイレクトメールやチラシなどの紙媒体により対象ユーザに情報を伝達する場合に、対象ユーザに対するお勧めのイベント情報を記載するようにすることも可能である。
　また、このとき、推薦する対象イベントに関する情報だけでなく、推薦席に関する情報も対象ユーザに提示される。さらに、推薦席の位置だけでなく、例えば、推薦席からのイベント領域の見え方や周囲の様子等を視覚的に提示することが可能である。
　ここで、図７乃至図９を参照して、推薦席に関する情報を視覚的に提示する方法の一例について説明する。
　まず、図７に模式的に示されるように、会場全体の俯瞰画像を含む全体画面が表示される。この全体画面には、イベント領域（この例では、ステージ）と客席の位置関係や、イベント領域上の楽器やセット等の位置が示される。また、会場内の推薦席の位置が示される。
　そして、対象ユーザが全体画面に示される推薦席の中から所望の席を選択した場合、選択した推薦席からの視界をシミュレートした画像を含む詳細画面が表示される。例えば、図７の全体画面から席Ａを選択した場合、図８に模式的に示される席Ａからの視界をシミュレートした画像を含む詳細画面が表示され、席Ｂを選択した場合、図９に模式的に示される席Ｂからの視界をシミュレートした画像を含む詳細画面が表示される。
　例えば、図８及び図９の詳細画面には、各席からのイベント領域（この例ではステージ）の見え方、及び、各席の周囲の様子をシミュレートした画像が表示されている。例えば、身長や体型等をシミュレートした出演者のモデル、楽器、セット等が、実際の配置に合わせてステージ上に表示されている。また、身長（座高）、体型、動き（例えば、立って見る、座って見る、激しく動く等）等をシミュレートした周囲の観客のモデルが、各観客の実際の席に合わせて表示されている。
　これにより、対象ユーザは、席の位置だけでは分からない詳細な情報を簡単に認識することができ、自分の好みや楽しみ方に適した満足度の高い席を選ぶことが可能になる。
　例えば、図７乃至図９の例では、席Ａは席Ｂよりステージに近く、中央寄りであるが、席Ａの前方には身長が高い観客や、立ったり、騒いだりする観客が多い。そのため、視界が遮られたり、座ってゆっくりとイベントを楽しむことができない可能性が高い。一方で周囲の観客とともに盛り上がったり、立ったり騒いだりすることができる可能性が高い。
　一方、席Ｂは席Ａよりステージより遠く、中央から外れているが、席Ｂの前方には身長が高い観客や、立ったり、騒いだりする観客が少ない。そのため、視界が遮られることなく、座ってゆっくりとイベントを楽しむことができる可能性が高い。一方で周囲の観客とともに盛り上がったり、立ったり騒いだりすることができない可能性が高い。
　従って、席の位置だけでは分からない情報に基づいて、例えば、身長が高いユーザや盛り上がりたいユーザは席Ａを選択し、身長が低いユーザや座ってゆっくりと楽しみたいユーザは席Ｂを選択することが可能になる。
　なお、人型のモデルではなく、例えば推薦席の周囲の雰囲気（例えば、盛り上がり度や静寂感等）を色やイメージ等で表すようにしてもよい。
　また、例えば、「乗りの良いお客様が多い席です」、「静かに鑑賞できる席です」、「出演者Ａのファンが周囲に多い席です」等の具体的な推薦理由を提示するようにしてもよい。
　また、例えば、推薦席に対して主催者等が設定した特典を推薦理由として提示するようにしてもよい。例えば、「このエリアのお客様には、当日出演者がステージから頻繁に視線を投げかけます（他に、手を振ります。投げキッスをします等）」、「出演者がこのエリアのお客様に向かってプレゼント（例えば、身に着けているもの等）を投げ込みます」「出演者がイベントの途中で歩いてきて、運が良ければ握手ができるエリアです」等の推薦理由を提示するようにしてもよい。なお、出演者が多数いるイベントの場合、例えば、対象ユーザが好きな出演者を対象にして席の推薦を行うとともに、これらの推薦理由の提示を行うようにしてもよい。
　また、例えば、「このエリアの様子は、当日テレビ局の生中継で少なくとも５回は放送される予定です」等の推薦理由を提示するようにしてもよい。さらに、例えば、「このエリアのお客様は、当日感動的な体験を味わうことができます。内容については当日まで乞うご期待」のように、具体的な特典の内容を明らかにしないようにしてもよい。そして、例えば、コンサートの終盤に会場全体が銀河系の中にいるような仕掛けになり、対象となるエリアの席が上昇し、壮大な演出と、特別な衣装を身に付けて歌うアーティストの両方を上空から見ることができる演出を行うようにしてもよい。
　このように、推薦席に設定されている特典を推薦理由として提示することにより、主催者等による販売戦略を推進しやすくなり、販売促進やイベントの盛り上げに繋げることができる。
　さらに、例えば、客席の配置及び空席の位置を提示するとともに、対象ユーザのユーザベクトルと各席の席ベクトルとの間の距離に基づいて、空席を色分け等により区別して提示するようにしてもよい。これにより、対象ユーザは、空席の中から自分の相性に合う席を容易に探すことが可能になる。
　また、推薦席毎に音の聴こえ方をシミュレートし、対象ユーザに聴かせるようにしてもよい。
　図６に戻り、ステップＳ１０５において、チケット販売システム２４は、対象ユーザが対象イベントのチケットを購入したか否かを判定する。対象ユーザが対象イベントのチケットを購入したと判定された場合、処理はステップＳ１０６に進む。
　ステップＳ１０６において、チケット販売システム２４は、客席販売状況ＤＢ２６及び購入履歴情報ＤＢ２８を更新する。
　その後、イベント推薦処理は終了する。
　一方、ステップＳ１０５において、対象ユーザが対象イベントのチケットを購入しなかったと判定された場合、ステップＳ１０６の処理はスキップされ、イベント推薦処理は終了する。
　以上のようにして、各ユーザの好みに合う満足度の高い席を推薦することができる。例えば、ピアノが好きなユーザに対して、ピアニストの指が良く見える席を推薦したり、騒ぐのが好きなユーザに対して、周囲に乗りの良い観客が多い席を推薦したり、静かに鑑賞したいユーザに対して、周囲に大人しい観客が多い席を推薦したりすることができる。また、各ユーザは、推薦された席からのイベント領域の見え方や周囲の様子を視覚的に確認することができ、より満足度の高い席を選択することができる。これにより、イベントの席に対するユーザの満足度が向上し、その結果、イベント全体に対するユーザの満足度も向上する。
　また、例えば、ユーザは、あまり良い席が残っていなくても、そのことを視覚的に確認し、納得した上で席を選択し、チケットを購入することができる。従って、例えば、ユーザが、購入時に期待したイメージと異なる席に座り、落胆してしまうことを未然に防ぐことができる。
　さらに、以上の処理では、例えば、図１０に示されるように、客席を丸で囲むいくつかのエリアに分け、エリア毎に優先的に配置するユーザのタイプを設定し、各タイプのユーザに設定したエリア内の席を推薦することも可能である。
　これにより、同じタイプのユーザを同じエリア内に集めることができる。例えば、出演するグループの各メンバーに近いエリア毎又は各メンバーを見やすいエリア毎に、それぞれのファンを振り分けて配置することが可能になる。また、例えば、熱狂的に盛り上がりたいユーザと、気軽に楽しみたいユーザを分けて配置することが可能になる。その結果、よりイベントを盛り上げたり、各ユーザの満足度を向上させたりすることができる。
　なお、例えば、イベントの途中に、各エリアの配置を変更するようにしてもよい。すなわち、例えば、イベントの途中に、エリアＡ内のユーザとエリアＢ内のユーザの席を交換するようにしてもよい。これにより、例えば、ジョイントコンサートのように複数の出演者が入れ替わるイベントの場合、出演者が入れ替わる毎に、各出演者のファンをステージの見やすい席に移動させることが可能になる。
　また、図１０の各エリア内の斜線部で示されるエリア（以下、代表エリアと称する）内に、客席を盛り上げるタイプのユーザを優先的に配置するようにしてもよい。これにより、盛り上げるタイプのユーザが分散され、その結果、盛り上がるエリアが特定のエリアに固まらずに、会場全体が盛り上がるようになる。
　さらに、例えば、各エリアの代表エリアに、そのエリアに優先的に配置するタイプのユーザを代表するユーザ（そのタイプを代表するユーザ）を優先的に配置するようにしてもよい。例えば、あるエリア内の席ベクトルの平均値との距離が所定の閾値以下のユーザベクトルを持つユーザを、そのエリアの代表エリアに優先的に配置するようにしてもよい。或いは、例えば、あるエリアに優先的に配置するタイプのユーザのユーザベクトルの平均値との距離が所定の閾値以下のユーザベクトルを持つユーザを、そのエリアの代表エリアに優先的に配置するようにしてもよい。
　また、例えば、エリア毎に優先的に配置するユーザのタイプを所定のタイミングで（例えば、定期的に）変更するようにすることも可能である。これにより、１つのエリア内に配置するユーザのタイプを分散することができる。
　なお、例えば、ライブビューイング等の複数の会場で分散して開催されるイベントの場合、会場毎に優先的に配置する観客のタイプを変えるようにしてもよい。これにより、例えば、出演者の各メンバーのファンをそれぞれ別の会場に集めて、各会場に対象となるメンバーを優先的に写した映像をそれぞれ配信することができる。
　また、例えば、同じ会場で続けて行われるイベントの場合、各回毎に優先的に配置する観客のタイプを変えるようにしてもよい。例えば、あるグループのコンサートが続けて行われる場合、各回でフィーチャーするメンバーが異なるとき、各回毎に、各メンバーのファンを優先的に入場させることが可能である。
　さらに、上述したように、以上の処理では、既にチケットを購入済みのユーザに対して別の席への交換を推薦することが可能である。例えば、席Ａが割り当てられているユーザに対して、そのユーザのユーザベクトルとの間の距離が席Ａより小さい席ベクトルを有する席Ｂを推薦することが可能である。これにより、ユーザの満足度を向上させることができる。また、例えば、席の交換時に交換料を徴収するようにしてもよい。
　また、席の特徴とユーザの特徴に加えて、販売者等の販売戦略を考慮して席の推薦を行うことができ、例えば、ユーザの満足度を向上させたり、従来にない新たなプロモーションを行ったり、イベントに関する話題作りを促進したりすることができる。
（イベント推薦処理（プル型））
　次に、図１１のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行されるプル型のイベント推薦処理について説明する。
　なお、この処理は、例えば、対象ユーザが、情報提示部２２を介して、イベントの推薦の指令を推薦システム２１に入力したとき開始される。
　ステップＳ１５１において、推薦部５３は、対象ユーザに推薦する対象イベントを選択する。例えば、推薦部５３は、対象ユーザから条件が与えられている場合、その条件を満足するイベントを対象イベントに選択する。また、例えば、推薦部５３は、対象ユーザから条件が与えられていない場合、所定の手法を用いて対象のユーザの嗜好に合うイベントを抽出し、対象イベントに選択する。
　なお、対象ユーザに推薦する対象イベントの数は１つに限定されるものではなく、複数であってもよい。なお、以下、説明を簡単にするために、対象ユーザに推薦する対象イベントの数が１つの場合について説明する。
　ステップＳ１５２において、推薦部５３は、対象イベントの各席の特徴と対象ユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦席を選択する。具体的には、推薦部５３は、対象イベントの各空席の席ベクトルをイベント情報ＤＢ２５から読み出す。なお、主催者等により推薦対象とする席が決められている場合、推薦部５３は、対象イベントの空席の中から推薦対象に設定されている席の席ベクトルのみを読み出す。また、推薦部５３は、対象ユーザのユーザベクトルをユーザプロファイルＤＢ２７から読み出す。さらに、推薦部５３は、読み出した席ベクトルとユーザベクトルとの全ての組み合わせについて、ベクトルの間の距離を算出する。
　そして、推薦部５３は、例えば、ベクトル間の距離が所定の閾値以下となった空席を対象ユーザに推薦する推薦席に選択する。或いは、推薦部５３は、例えば、ベクトル間の距離の小さい順に空席を並べた場合に上位の所定の順位内に入る空席を推薦席に選択する。これにより、対象ユーザの特徴に合う特徴を有する席が推薦席に選択される。
　その後、ステップＳ１５３乃至Ｓ１５６において、図６のステップＳ１０３乃至Ｓ１０６と同様の処理が実行され、対象ユーザに対して、対象イベント及び推薦席の推薦が行われる。
　その後、イベント推薦処理は終了する。
（推薦席、チケット料金、特典の組み合わせの内容の調整方法）
　上述した図６及び図１１のイベント推薦処理においては、チケット料金及び特典の設定を行う例を示した。このチケット料金及び特典の設定は、主に販売促進を目的にして行われるものであり、例えば、イベントの開催直前までチケットが売れ残っている場合等に、チケット料金の割引や特典の付与が行われる。
　一方、チケット料金の割引や特典の付与を行った場合、チケットの購入時期によりユーザ間で差が生じ、高い料金を払ったのに料金の安いユーザより席が悪いとか、特典が付いていない等の不公平感が生じるおそれがある。そこで、例えば、以下に述べるように、イベントに対する嗜好度、席、チケット料金、及び、特典の４つの要素のうち条件の同じものを除いた他の要素が、損得の観点で均衡するように調整を行うようにしてもよい。
　以下、図１２に示されるように、ユーザＡ及びユーザＢに対して、ユーザベクトルと席ベクトルのマッチングの結果に基づいて席の推薦を行うとともに、チケット料金及び特典を設定する場合について説明する。
　図１３乃至図１６は、図１２に示される場合において、ユーザＡ及びユーザＢのイベントに対する嗜好度（イベントの出演者に対する嗜好度を含む）に応じて、席、チケット料金、及び、特典の組み合わせの内容の調整を行う方法の例を示している。なお、図１３乃至図１６には、それぞれ同じ内容の４つの軸が示されている。
　左端の軸は、ユーザのイベントに対する嗜好度を示している。嗜好度は、嗜好の強さに応じて４つのクラスタに分類されており、下に行くほど嗜好度が高く（すなわち、コアファン）、上に行くほど嗜好度が低くなる。
　左から２番目の軸は、席のレベルを示している。席のレベルは、所定の基準により４つのクラスタに分類されており、下に行くほど席のレベルが悪くなり、上に行くほど席のレベルが良くなる。なお、図１３乃至図１６の例では、説明を分かりやすくするために、席の前後の順番をアルファベット順で示し、単純に前に行くほど良い席、後ろに行くほど悪い席としている。
　左から３番目の軸は、チケット料金を示している。チケット料金は、料金の高低により４つのクラスタに分類されており、下に行くほどチケット料金が高くなり、上に行くほどチケット料金が安くなる。
　右端の軸は、特典の有無及びレベルを示している。特典は、その内容により４つのクラスタに分類されており、一番下は特典がなく、上に行くほど特典の内容が良くなる。
　従って、左から２番目の軸から右端の軸は、上に行くほどユーザにメリットがある。
　例えば、ユーザＡとユーザＢのイベントに対する嗜好度が同程度である場合、推薦する席、チケット料金及び特典の組み合わせの内容が、両者の間で損得の観点で均衡するように調整される。
　具体的には、例えば、図１３に示されるように、両者の特典の内容が同程度に設定され、席とチケット料金とがトレードオフの関係に設定される。すなわち、ユーザＡにユーザＢより良い席が推薦される代わりに、ユーザＡのチケット料金がユーザＢより高く設定される。或いは、ユーザＡのチケット料金がユーザＢより高く設定される代わりに、ユーザＡにユーザＢより良い席が推薦される。このように、より高い料金を払うユーザに、より良い席を与えることで、両者の間の不公平感を抑制することができる。
　また、例えば、図１４に示されるように、両者に推薦する席のレベルが同程度に設定され、チケット料金と特典とがトレードオフの関係に設定される。すなわち、ユーザＡにユーザＢより安いチケット料金が設定される代わりに、ユーザＢのみに特典が付与されるか、又は、ユーザＢにユーザＡより良い特典が付与される。或いは、ユーザＢのみに特典が付与されるか、又は、ユーザＢにユーザＡより良い特典が付与される代わりに、ユーザＢのチケット料金がユーザＡより高く設定される。このように、より高い料金を払うユーザに、より良い特典を与えることで、両者の間の不公平感を抑制することができる。
　一方、例えば、ユーザＡの方がユーザＢよりイベントに対する嗜好度が高い場合、推薦する席、チケット料金及び特典の組み合わせの内容が、ユーザＡの方がユーザＢより損得の観点でメリットがあるように調整される。
　具体的には、例えば、図１５に示されるように、両者のチケット料金及び特典が同程度に設定され、ユーザＡにユーザＢより良い席が推薦される。また、例えば、図１６に示されるように、両者に同レベルの席が推薦されるとともに、ユーザＡのチケット料金がユーザＢより安く設定される。このように、嗜好度が高くイベントに対する要求が高いユーザに、より良い席を推薦したり、安いチケット料金を提示したりすることにより、両者の間の不公平感（特に、嗜好度の高いユーザの不公平感）を抑制することができる。
　なお、例えば、図１６の例において、追加でユーザＡに特典を付与するようにしてもよい。また、イベント開催直前に観客の誘引を行う場合、コアファンであるユーザＡにのみイベント情報の提示を行い、イベントの推薦を行うようにしてもよい。すなわち、イベント開催直前のため、チケットを購入する確率が高い嗜好度の高いユーザＡにのみ、お得な情報を提供するようにしてもよい。
　ここで、例えば、CRM（Customer Relationship Management）の一環として、同種のイベント（例えば、同じアーティストのコンサート等）への参加回数が多いユーザほど、その種のイベントに対する嗜好度が高いとみなし、そのユーザに対するメリットを大きく設定するようにしてもよい。これにより、常連客を増やしたり、上質な顧客の満足度を高めたりすることができる。
　なお、より不公平感を抑制するために、例えば、チケット料金や特典がチケットの売れ行き等によりユーザ間で変動する可能性があることを、予め告知しておくようにしてもよい。また、例えば、チケットの売れ行きとチケット料金の推移をユーザに逐次提示することにより、チケット料金の変動に対する透明性を高めるようにしてもよい。さらに、例えば、リピート率の高いユーザに、よりよい席、より高い割引率、又は、より良い特典を付与することにより、特にコアなファンが不公平感を抱くことを抑制するようにしてもよい。
（仮想席を推薦する場合）
　仮想イベントにおいても、現実空間のイベントと同様に、席ベクトルとユーザベクトルのマッチングを用いて、各ユーザに仮想席の推薦を行うことができるが、現実空間のイベントと異なる点がある。
　例えば、仮想席の席ベクトルは、現実の席の席ベクトルと成分（或いは、席ベクトルの元になるメタデータ）が異なる。例えば、仮想イベントでは、席の周囲の観客、席の環境（席の居心地）等の概念が存在しないため、それらの要素を席ベクトルに必ずしも含める必要はない。
　ただし、例えば、仮想イベントにおいても、周囲の環境や観客を擬似的に作り出すことも可能である。例えば、特定の出演者（仮想的な出演者）の仮想的なファンを集めたエリア等を擬似的に作り出し、映像に映すことが可能である。この場合は、周囲の観客や環境の要素を席ベクトルに反映するようにしてもよい。
　また、ユーザベクトルに仮想イベントならではの要素を含めるようにしてもよい。例えば、仮想イベントを視聴する位置（例えば、リビングのソファ、通勤時の電車等）、一緒に視聴するメンバー（例えば、一人、家族、友人、バーチャルの知り合い等）等の要素をユーザベクトルに反映させることができる。また、現実空間のイベントとは異なるユーザの特徴（例えば、声が大きくなる、踊る、歌う等）をユーザベクトルに反映させることができる。
　このように、仮想イベントに用いる席ベクトル及びユーザベクトルを現実空間のイベントと区別することにより、仮想イベントの仮想席をより適切に推薦することが可能になる。
　また、仮想イベントにおいては、例えば、ステージ上、ステージの真上、真下等の現実空間のイベントにはない席を設定することも可能である。
　さらに、仮想イベントにおいては、同じ仮想席に複数のユーザを配置することが可能であり、基本的に空席の概念がない。一方、仮想イベントの参加者を限定したり、１つの席に配置するユーザ数を限定することにより、空席の概念を導入することも可能である。
　また、仮想イベントにおいては、席の移動に物理的な制約がない。従って、仮想イベントの途中に仮想席を自由に移動できるようにしてもよい。この場合、例えば、上述した方法により、移動先の仮想席を推薦することが可能である。また、仮想席を移動する場合に追加料金を徴収するようにしてもよい。
　さらに、仮想イベントのサービスとソーシャルメディアとを連携させて、参加者間のコミュニケーションや情報の共有を促進することが可能である。例えば、同じ仮想席のユーザ間で情報交換したり、コミュニティを作ったりすることができる。また、例えば、異なる仮想席のユーザ間で情報交換することにより、より自分に適した仮想席を探すことが可能である。
　また、上述した内容は、同じく仮想席が設けられるライブの動画配信等にも適用することが可能である。なお、ライブの動画配信の場合、仮想席に対応する現実の会場の席の周囲の雰囲気を再現することにより、より臨場感を高めることも可能である。
（変形例）
　ここで、上述したイベント及び席の推薦処理の変形例について説明する。
　例えば、図６のプッシュ型のイベント推薦処理において、ステップＳ１０１とステップＳ１０２の処理の順序を入れ替えるようにしてもよい。すなわち、席ベクトルとユーザベクトルとのマッチングにより対象ユーザを選択した後、主催者等の意向により対象ユーザを絞り込むようにしてもよい。
　また、例えば、上述した図１０に示されるように客席を複数のエリアに分けた場合、エリア単位で席ベクトルを算出し、エリア単位でユーザに席を推薦するようにしてもよい。この場合、例えば、エリア内の各席の席ベクトルの平均値をそのエリアの席ベクトルとすることが可能である。
　さらに、イベントの推薦を行うときだけでなく、例えば、対象ユーザが、対象イベントのチケットの購入又は予約を行うときや、対象イベントに関する情報を閲覧するとき等に、その対象イベントの席を対象ユーザに推薦することが可能である。この場合の処理は、例えば、その対象イベントと対象ユーザの組み合わせについて、図１１のステップＳ１５２以降の処理を実行することにより実現することができる。
　また、例えば、席ベクトルとユーザベクトルのベクトル間の距離に応じて各席のチケットの料金をユーザ毎に変動させるようにしてもよい。例えば、ユーザとのベクトル間の距離が小さく、ユーザに適した席ほどチケット料金を高く設定し、ベクトル間の距離が大きく、ユーザに適さない席ほどチケット料金を安く設定するようにしてもよい。
　さらに、例えば、ベクトル間の距離が大きく、ユーザに適さない席を、あえてその理由を明示するとともに、チケット料金を割り引いて、ユーザに推薦するようにしてもよい。これにより、例えば、通常のユーザが敬遠しがちな席を、あまり席にこだわりのないユーザに販売し、席を埋めることができる。また、あまり席にこだわりのないユーザは、安い料金でチケットを入手することができる。
［イベント前後の行動プランを推薦する場合の処理］
　次に、図１７乃至図３０を参照して、イベント前後の行動プランを推薦する場合の処理について説明する。
　上述したように、推薦システム２１は、イベントに加えて、そのイベントの前後の行動プランの推薦も合わせて行うことができる。すなわち、上述したようにイベント及び席の推薦を行うだけでなく、その前後の行動、及び、その行動に適した場所や席を推薦することにより、イベントを中心にしたトータルな行動プランをユーザに提案することができる。
（イベント及びイベント前後の行動プランの推薦処理の概要）
　ここで、まず、図１７乃至図１９を参照して、イベント及びイベント前後の行動プランの推薦処理の概要について説明する。
　まず、図１７に示されるように、以下に挙げる情報の全て又はいくつかが、入力情報として推薦システム２１に与えられる。
　例えば、入力情報は、各ユーザのユーザ情報、及び、各ユーザにより提示される条件や希望を含む条件情報を含む。この条件情報は、例えば、希望日時、希望エリア、参加を希望するイベントの種類、一緒に参加する人数、雰囲気等を含む。また、条件情報は、例えば、イベントの前及び後に希望する行動の種類、参加人数、雰囲気等、当日のトータル予算、及び、トータル時間を含む。なお、トータル時間は、例えば、何時から何時までというように時間帯で指定してもよい。また、条件情報は、必ずしも詳細な情報でなくてもよく、ラフな情報で構わない。さらに、条件情報は、必ずしもユーザが全て入力する必要はなく、例えば、ユーザプロファイルＤＢ２７及び購入履歴情報ＤＢ２８の情報や、事前のアンケートの回答等に基づいて、推薦システム２１が条件情報の一部又は全部を推測するようにしてもよい。
　また、例えば、各イベントに関するイベント情報、及び、イベント会場の席の情報が入力情報として与えられる。さらに、例えば、イベントの前や後に行く候補場所の情報、及び、候補場所の席の情報が入力情報として与えられる。例えば、イベントの前に行く候補場所としては、サロン系（例えば、ヘアサロン、ネイルサロン、エステティックサロン等）、レストラン等が挙げられ、それらの場所の席の情報を含む詳細情報が入力情報として与えられる。
　また、例えば、各ユーザの挙動情報が入力情報として与えられる。各ユーザの挙動情報には、例えば、イベントのチケットの購入履歴、アクセス履歴（例えば、各イベントの情報を含むサイト及びその前後にアクセスしたサイトの履歴）、過去のイベントの前後の行動とチケット購入の関係性を示す情報等が含まれる。
　そして、推薦システム２１は、入力情報を分析し、例えば、各ユーザのイベント参加率やリピート率を高める条件を見つけ、適切なタイミングで、各ユーザに提供する推薦情報を出力する。ここで、推薦情報には、例えば、推薦するイベント及びイベント前後の行動プラン（例えば、推薦する施設、席、店員等）が含まれる。
　ここで、図１８及び図１９を参照して、４０代の女性ユーザがミュージカルの鑑賞を希望する場合の例について説明する。
　例えば、ユーザは、情報提示部２２を用いて、図１８に示されるような自由なフォーマットで簡単に希望する条件を入力する。
　この例では、希望する日時（今週末の土曜の１２時から２３時まで）、希望するエリア（横浜界隈）、希望するイベントの種類と雰囲気（見終わった後やる気が湧くミュージカル）、トータル予算（最大２万円）が条件として与えられている。また、イベント前の行動プランに対する希望として、希望する場所（公演会場近く）、希望する行動及び施設の種類（サロン）、店員に対する希望（同年代の女性のスタッフ。演劇好き。）、希望する席（景色の見える窓側）が条件として与えられている。さらに、イベント後の行動プランに対する希望として、希望する行動及び施設の種類（レストラン）、参加人数（女友達３人）、店に対する希望（音楽かピアノ）、希望する席（半個室）が条件として与えられている。
　これに対して、推薦システム２１は、図１９に示されるように、イベント及びイベント前後の行動プランの推薦を行う。
　例えば、希望する日時及びエリア内で開催されるミュージカル及び劇場内の席が推薦される。そして、ミュージカルの鑑賞前の行動プランとして、鑑賞前の気分を高めることができるように、劇場の近くにあり、演劇鑑賞が趣味で腕の良い話上手な店員のいるヘアサロン、ネイルサロン、及び、エステティックサロンの明るい窓側の席が推薦される。また、ミュージカルの鑑賞後のプランとして、近くのレストラン&ピアノバーで、女性３人で鑑賞した演劇を振り返りながら近況も語り合える半個室の席が推薦される。
　このとき、図内に模式的に示されるように、イベント及びイベント前後の行動プランにおいて推薦する席に関する画像がユーザに提示される。例えば、ミュージカルの鑑賞前に推薦する各サロンの店内の様子及び推薦席（画像内の顔のマークが表示されている席）を示す画像がユーザに提示される。また、例えば、ミュージカルが開催される劇場の座席表と推薦席（画像内の顔のマークが表示されている席）を示す画像がユーザに提示される。さらに、例えば、ミュージカルの鑑賞後に推薦するレストランの座席表と推薦席（画像内の顔のマークが表示されている席）を示す画像がユーザに提示される。
　また、詳細な説明は省略するが、例えば、特定の球団のファンの男性に、その球団のナイターの観戦後に、球場から少し離れた知る人ぞ知るラーメン屋の、その球団の元二軍の選手だった店長と深い野球談義ができるカウンタ席を推薦するということも可能である。
　このように、イベントだけでなく、イベントの前後の行動プランを場所及び席ととともに推薦することにより、イベントの参加意欲を高め、チケットの購入率を上げることができる。また、ユーザは、限られた時間内で効率的に各自に適した付加価値を得ることができ、イベントのみを楽しむ場合と比べて、より満足度が高い上質な時間を過ごすことができる。これにより、またイベントに出かけたいという意欲が高まり、リピート率を上げることができる。
　図１７に戻り、また、例えば、推薦システム２１は、イベントの主催者（例えば、興行主等）、チケット販売業者、イベントの前後の行動プランの推薦対象となる各店舗のオーナ等に提供する販売促進のための戦略情報を出力することができる。この戦略情報には、例えば、イベント情報、店舗情報、及び、それらの席の情報をユーザに提供する方法や、イベントの前後の行動とチケット購入の関係性を示す情報（例えば、イベントの参加率が高い行動プランの予約情報）等が含まれる。
　次に、図２０乃至図３０を参照して、イベント前後の行動プランの推薦を行うための具体的な処理について説明する。
（イベント前後の行動希望ランキング更新処理）
　まず、図２０のフローチャートを参照して、イベント前後の行動希望ランキング更新処理について説明する。なお、この処理は、例えば、定期的に実行される。
　ステップＳ２０１において、情報分析部５５は、所定の期間内にチケットの購入又は予約を行ったユーザのカテゴリとイベントのカテゴリの組み合わせを特定する。具体的には、情報分析部５５は、購入履歴情報ＤＢ２８から、所定の期間前から現在までの間の各ユーザの購入履歴を抽出する。そして、情報分析部５５は、その期間内の全ての購入履歴について、チケットの購入又は予約を行ったユーザのユーザカテゴリと、その対象となるイベントのイベントカテゴリの組み合わせを特定する。
　例えば、情報分析部５５は、ユーザプロファイルＤＢ２７の情報や購入履歴情報ＤＢ２８の情報に基づいて、各ユーザのユーザカテゴリを特定する。例えば、ユーザカテゴリは、年齢層、性別、出身地、学歴等のユーザの属性や、ユーザの購入履歴に基づく嗜好や行動パターン等により分類される。なお、以下では、ユーザカテゴリを年齢層と性別の組み合わせにより分類する場合の例について説明する。
　また、情報分析部５５は、例えば、図２１に示される分類に従って、各イベントのイベントカテゴリを特定する。この例では、イベントカテゴリが、邦楽、洋楽、ジャズ、クラッシク、オペラ、演劇等に分類されている。なお、イベントカテゴリの分類方法は、この例に限定されるものではなく、任意の基準により分類することが可能である。
　ステップＳ２０２において、情報分析部５５は、イベントカテゴリとユーザカテゴリの組み合わせ毎に、ユーザがイベント前に希望する行動カテゴリ及び雰囲気カテゴリの集計を行う。すなわち、情報分析部５５は、上述した期間内にチケットの購入又は予約を行ったユーザが、イベント前に希望する行動のカテゴリ及びその雰囲気のカテゴリを、イベントカテゴリとユーザカテゴリの組み合わせ毎に分けて集計する。なお、この集計は、例えば、チケットの購入又は予約時にユーザにより入力されたアンケート等の情報に基づいて行われる。
　図２２は、行動カテゴリの分類例を示している。この例では、行動カテゴリが、食事、カラオケ、映画、サロン等に分類されている。また、食事については、和食、洋食、中華、イタリアン、ラーメン、カフェバー等の料理又は店のジャンルにより更に分類されている。サロンについては、エステティックサロン、ネイルサロン、ヘアサロン等のサロンの種類により分類されている。なお、行動カテゴリの分類方法は、この例に限定されるものではなく、任意の基準により分類することが可能である。
　また、雰囲気カテゴリは、例えば、”がやがや”、”じっくり”、”ゆっくり”等の雰囲気に分類される。なお、雰囲気カテゴリも、この例に限定されるものではなく、任意の基準により分類することが可能である。
　ステップＳ２０３において、情報分析部５５は、ステップＳ２０２と同様の処理により、イベントカテゴリとユーザカテゴリの組み合わせ毎に、ユーザがイベント後に希望する行動カテゴリ及び雰囲気カテゴリの集計を行う。
　ステップＳ２０４において、情報分析部５５は、先の集計結果に基づいて、イベント前及びイベント後の行動希望ランキングを更新する。ここで、行動希望ランキングとは、ユーザがイベント前又はイベント後に行いたい行動の行動カテゴリ及び雰囲気カテゴリの組み合わせをランキングにしたものである。
　図２３は、イベントカテゴリが邦楽でユーザカテゴリが３０代男性の場合の、イベント前及びイベント後の行動希望ランキングの例を示している。この例では、行動カテゴリ”カラオケ”、雰囲気カテゴリ”がやがや”の組み合わせが、イベント前の行動希望ランキングで１位になっている。すなわち、邦楽のイベントに参加する３０代の男性は、例えば、イベントの前にカラオケで賑やかに過ごすことを最も希望することが示されている。以下、”カラオケ”と”じっくり”の組み合わせが２位、”カラオケ”と”ゆっくり”の組み合わせが３位、”カフェバー”と”じっくり”の組み合わせが４位、”映画”と”じっくり”の組み合わせが５位となっている。
　一方、イベント後の行動希望ランキングでは、行動カテゴリ”中華”、雰囲気カテゴリ”じっくり”の組み合わせが１位になっている。すなわち、邦楽のイベントに参加する３０代の男性は、例えば、イベントの後に中華料理を味わいながらじっくり会話等を楽しむことを最も希望することが示されている。以下、”洋食”と”じっくり”の組み合わせが２位、”和食”と”ゆっくり”の組み合わせが３位、”和食”と”ゆっくり”の組み合わせが４位、”ラーメン”と”じっくり”の組み合わせが５位になっている。
　そして、情報分析部５５は、更新した行動希望ランキングを行動プランＤＢ３０に記憶させる。
　その後、イベント前後の行動希望ランキング更新処理は終了する。
　このようにして、参加するイベントとユーザの組み合わせに対して、各ユーザがイベント前及びイベント後に希望する行動のカテゴリ及び雰囲気の傾向を知ることができる。
　なお、例えば、イベントカテゴリ毎のランキングやユーザカテゴリ毎のランキングを作成するようにしてもよい。また、例えば、行動カテゴリのみのランキングや雰囲気カテゴリのみのランキングを作成するようにしてもよい。さらに、上述したカテゴリ及びその組み合わせは、その一例であり、他のカテゴリ及び他のカテゴリの組み合わせを用いるようにしてもよい。
（イベント前行動プラン推薦処理）
　次に、図２４のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行されるイベント前行動プラン推薦処理について説明する。
　なお、この処理は、例えば、対象ユーザが、対象イベントのチケット購入又は予約をしたとき、対象イベントに関する情報を閲覧したとき、又は、対象ユーザに対象イベントの推薦を行うときに実行される。或いは、この処理は、例えば、対象ユーザが、対象イベントのチケットの購入又は予約をした後、所定のタイミングで（例えば、対象イベントの開催日の直前や開催日等に）実行される。
　ステップＳ２３１において、推薦部５３は、対象イベントのイベントカテゴリと対象ユーザのユーザカテゴリの組み合わせを特定する。なお、イベントカテゴリとユーザカテゴリの分類は、上述した行動希望ランキング更新処理の場合と同様である。
　ステップＳ２３２において、推薦部５３は、行動プランＤＢ３０から、特定したイベントカテゴリとユーザカテゴリの組み合わせに対応するイベント前行動希望ランキングを取得する。例えば、対象ユーザが３０代の男性で、対象イベントがイベントカテゴリ”邦楽”に属するアーティストのコンサート場合、図２５に示されるイベントカテゴリ”邦楽”とユーザカテゴリ”３０代男性”の組み合わせに対するイベント前行動希望ランキングが取得される。
　ステップＳ２３３において、推薦部５３は、推薦に用いる行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせを決定する。例えば、推薦部５３は、対象ユーザから特に条件が指定されていない場合、ステップＳ２３２の処理で取得したイベント前行動希望ランキングの上位の行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせを採用する。例えば、図２５のイベント前行動希望ランキングの１位から５位までの行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせが採用される。
　一方、推薦部５３は、対象ユーザから条件が指定されている場合、指定された条件を満たす１以上の行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせを採用する。
　ステップＳ２３４において、推薦部５３は、決定した行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせに基づいて、推薦する候補となる施設及び席を抽出する。具体的には、推薦部５３は、行動プランＤＢ３０が保持する施設ＤＢの中から、対象ユーザに推薦する候補となる施設及び席を抽出する。
　図２６は、施設ＤＢのデータ構成の例を示している。施設ＤＢは、対象ユーザに推薦可能な行動プランにおいて利用可能な施設（例えば、店、娯楽施設、公共施設等）に関する情報を保持している。施設ＤＢは、施設名、行動カテゴリ、席種、雰囲気カテゴリの４項目を少なくとも含む。
　施設名は、各施設の名称を示す。例えば、店名の場合、支店名まで登録される。
　行動カテゴリは、各施設で行うことができる行動のカテゴリを示し、図２２を参照して上述した行動カテゴリの中から１つ以上が設定される。
　席種は、各施設が備える席の種類を示す。例えば、席種は、カウンタ席、テーブル席、個室、半個室、窓側の席、喫煙席、禁煙席等に分類される。
　雰囲気カテゴリは、各施設の各席種の雰囲気を表すカテゴリを示し、上述した雰囲気カテゴリの中から１つ以上が設定される。例えば、騒ぐことが可能な大広間の席は、雰囲気カテゴリ”がやがや”に設定され、じっくり話すことが可能な静かな席は、雰囲気カテゴリ”じっくり”に設定され、リラックスすることが可能な個室は、雰囲気カテゴリ”ゆっくり”に設定される。
　例えば、図２６の施設ＤＢには、行動カテゴリが”カフェバー”に属する施設”ＡＡＡカフェ　横浜店”、行動カテゴリが”和食”に属する施設”寿司ＢＢＢ　横浜店”が登録されている。また、”ＡＡＡカフェ”は、雰囲気カテゴリ”がやがや”に属するカウンタ席、雰囲気カテゴリ”じっくり”に属するテーブル席、雰囲気カテゴリ”じっくり”に属するテーブル窓側席を備えている。”寿司ＢＢＢ”は、雰囲気カテゴリ”じっくり”に属するテーブル席、雰囲気カテゴリ”ゆっくり”に属する個室を備えている。
　また、例えば、住所、電話番号、メールアドレス、営業時間、料金、メニュー、アクセス方法等の施設の一般的な情報や、予約状況、施設や従業員の雰囲気や特徴等の情報を、施設ＤＢに登録するようにしてもよい。なお、これらの情報は、施設ＤＢに登録せずに、各施設のウエブサイト等から入手するようにしてもよい。また、施設や従業員の雰囲気や特徴等は、例えば、施設側から提供される情報だけではなく、ウエブサイト、ソーシャルメディア等に掲載されている記事やユーザの口コミ、評価等から収集するようにしてもよい。
　推薦部５３は、施設ＤＢから、ステップＳ２３３の処理で決定した行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせの条件に該当する施設及び席を抽出する。例えば、行動カテゴリ”カフェバー”と雰囲気カテゴリ”がやがや”の組み合わせが条件として与えられている場合、図２６の施設ＤＢから、ＡＡＡカフェ横浜店のカウンタ席が抽出される。
　そして、推薦部５３は、抽出した施設及び席の中から、さらに対象ユーザにより指定された条件を満足する施設及び席を抽出する。例えば、ユーザにより指定されたエリア内にあり、指定された日時に予約可能な施設及び席が抽出される。また、例えば、対象ユーザにより席種が指定されている場合、指定された席種を備える施設が抽出される。さらに、例えば、施設又は従業員の特徴が条件と指定されている場合、指定された特徴を有する施設、又は、指定された特徴を有する従業員のいる施設が抽出される。
　ステップＳ２３５において、推薦部５３は、対象イベントの主催者や施設のオーナ等が提示する条件に基づいて、推薦する施設及び席を絞り込む。ここで、対象イベントの主催者や施設のオーナ等が提示する条件とは、例えば、推薦する施設や席の優先度などである。例えば、優先度が高く設定されている施設及び席が、ステップＳ２３４の処理で抽出された施設及び席の中から、優先して選択される。
　例えば、対象イベントの主催者と提携している施設がある場合、その施設の優先度が高く設定される。また、例えば、過去の各施設の予約情報とイベントのチケットの購入履歴のデータを分析することにより、イベントの参加率の向上に寄与する施設が見つかった場合、その施設の優先度が高く設定される。イベントの参加率の向上に寄与する施設とは、例えば、その施設を予約したユーザがイベントに参加する確率が高い施設や、イベント参加者のイベント前における予約率が高い施設等である。
　ステップＳ２３６において、情報処理システム１１は、対象ユーザにイベント前の行動プランを推薦する。具体的には、提示制御部５６は、対象ユーザに対してイベント前の行動プランを推薦するためのイベント前行動プラン情報を生成する。イベント前行動プラン情報は、例えば、対象ユーザに推薦する施設、席、及び、予約可能な時間等の情報を含む。そして、提示制御部５６は、対象ユーザが利用する情報提示部２２に、生成したイベント前行動プラン情報を送信する。
　情報提示部２２は、受信したイベント前行動プラン情報に基づいて、推薦する行動プランに関する情報を対象ユーザに提示する。なお、情報を提示する方法には、上述した図６のステップＳ１０４においてイベント及び席の推薦を行う場合と同様に、任意の方法を採用することができる。
　例えば、図２７は、このとき、対象ユーザの情報提示部２２において提示される情報の例を示している。この例では、対象イベント前のお薦めプランとして、推薦する施設名（店舗名）、席種、予約可能時間のリストが推薦順に表示されている。
　なお、このとき、対象イベントに参加した場合の割引情報（例えば、対象イベントに参加した人は２０％割引等）を合わせて提示するようにしてもよい。これにより、対象イベントの参加率、提示した行動プランに対する予約率がともに向上することが期待できる。
　その後、イベント前行動プラン推薦処理は終了する。
（イベント後行動プラン推薦処理）
　次に、図２８のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行されるイベント後行動プラン推薦処理について説明する。
　なお、この処理は、例えば、対象ユーザが、対象イベントのチケット購入又は予約をしたとき、対象イベントに関する情報を閲覧したとき、又は、対象ユーザに対象イベントの推薦を行うときに実行される。或いは、この処理は、例えば、対象ユーザが、対象イベントのチケットの購入又は予約をした後、所定のタイミングで（例えば、対象イベントの開催日の直前や開催日等に）実行される。
　ステップＳ２６１において、図２４のステップＳ２３１の処理と同様に、対象イベントのイベントカテゴリと対象ユーザのユーザカテゴリの組み合わせが特定される。
　ステップＳ２６２において、推薦部５３は、行動プランＤＢ３０から、特定したイベントカテゴリとユーザカテゴリの組み合わせに対応するイベント後行動希望ランキングを取得する。例えば、対象ユーザが３０代の男性で、対象イベントがイベントカテゴリ”邦楽”に属するアーティストのコンサート場合、図２９に示されるイベントカテゴリ”邦楽”とユーザカテゴリ”３０代男性”の組み合わせに対するイベント後行動希望ランキングが取得される。
　ステップＳ２６３において、図２４のステップＳ２３３の処理と同様に、推薦に用いる行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせが決定される。
　ステップＳ２６４において、図２４のステップＳ２３４の処理と同様に、決定した行動カテゴリと雰囲気カテゴリの組み合わせに基づいて、推薦する候補となる施設及び席が抽出される。
　ステップＳ２６５において、図２４のステップＳ２３５の処理と同様に、対象イベントの主催者や施設のオーナ等が提示する条件に基づいて、推薦する施設及び席が絞り込まれる。
　ステップＳ２６６において、図２４のステップＳ２３６の処理と同様に、対象ユーザにイベント後の行動プランが推薦される。図３０は、図２７と同様の図であり、このとき対象ユーザの情報提示部２２に提示される情報の例を示している。なお、この図に示されるように、同じ施設であっても席種が異なる場合、別のプランとして提示される。
　その後、イベント後行動プラン推薦処理は終了する。
　以上のようにして、各ユーザに適したイベント及びイベント前後の行動をトータルなプランとして推薦することができる。これにより、ユーザのイベントへの参加意欲を高めることができ、チケットの購入率を上げることができる。また、推薦された施設の利用率も向上する。
　また、ユーザは、自分の条件や嗜好に合う行動プランを簡単に見付け、予約することができる。また、ユーザは、イベントだけでなく、イベントが始まるまでの時間及びイベントが終わった後の時間も有意義に過ごすことができ、全体的な満足度が上昇する。その結果、またイベントに参加したいという意欲が高まり、リピート率を上げることができる。
（変形例）
　ここで、上述したイベント前後の行動プランの推薦処理の変形例について説明する。
　以上の説明では、イベント前行動プラン推薦処理とイベント後行動プラン推薦処理を個別に行う例を示したが、２つの処理を合わせて行い、イベント前とイベント後の行動プランを合わせて推薦するようにしてもよい。
　また、イベント前及びイベント後の行動プランを、対象イベントとともに推薦するようにしてもよいし、対象イベントとは別のタイミングで推薦するようにしてもよい。また、対象イベントとともに推薦する場合、イベント前の行動プラン又はイベント後の行動プランのいずれか一方のみを推薦するようにしてもよい。さらに、対象ユーザが対象イベントのチケットの購入又は予約をした後に、その対象イベントの前又は後の行動プランを推薦するようにすることも可能である。
　また、推薦する行動プランの内容を、推薦する時期により変化させるようにしてもよい。例えば、対象イベントの開催当日に推薦する場合、当日の天候や気温等の条件を追加して、推薦に用いる行動カテゴリや雰囲気カテゴリを変化させたり、推薦する施設のエリアの範囲を変更したりすることが可能である。
　さらに、対象イベント後の行動プランは、対象イベントの開催前、対象イベントの途中、対象イベントの終了後のタイミングで推薦することが可能であるが、それぞれのタイミングで対象ユーザの気分が変化することが想定される。そこで、そのような気分の変化を想定して、例えば、推薦するタイミングに応じて、推薦に用いる行動カテゴリや雰囲気カテゴリを変化させるようにしてもよい。
　また、例えば、対象イベントの終了後に行動プランを推薦する場合、そのときの対象ユーザの気分は、参加した対象イベントの状況に左右されることが想定される。対象イベントの状況とは、例えば、対象イベントが盛り上がったか否か、対象イベントが長引いたか或いは早く終わったか、対象イベントがスポーツ系のイベントの場合、応援するチームが勝ったか否か等である。そこで、例えば、対象イベントの状況に応じて、推薦に用いる行動カテゴリや雰囲気カテゴリを変化させるようにしてもよい。
　また、例えば、単独の行動だけでなく、時間的に前後する２つ以上の行動を含む行動プランを推薦することも可能である。例えば、対象イベント後に食事するレストランの席と、食事後に出かけるカラオケの席等を含む行動プランを推薦することが可能である。
　さらに、推薦する行動プランは、必ずしも対象イベントの直前又は直後の行動プランに限定されるものではない。例えば、対象イベントの終了後に食事をした後に行くリラクゼーションサロンの席又は部屋を推薦したり、宿泊するホテルの部屋を推薦したりすることが可能である。
　また、推薦する行動プランは、必ずしも対象イベントと同じ日が対象とは限らない。例えば、遠方から対象イベントに参加するユーザのために、対象イベントの前日に宿泊するホテルの部屋やレストランの席等を推薦したり、対象イベントの翌日のレストランの席等を推薦したりすることが可能である。
　また、上述したカテゴリ及びその組み合わせは、その一例であり、他のカテゴリ及び他のカテゴリの組み合わせを用いることも可能である。
　さらに、例えば、イベント前後の行動希望ランキングを、実際の各ユーザのイベント前後の行動プランの予約状況等に基づいて更新するようにしてもよい。
　また、以上の説明では、ユーザカテゴリ毎に行動希望ランキングを作成する例を示したが、例えば、ユーザ毎に行動希望ランキングを作成するようにしてもよい。例えば、ユーザによる事前アンケート、ユーザの嗜好情報、ユーザのソーシャルメディア等への発言等に基づいて、ユーザ毎の行動希望ランキングを作成したり、更新したりすることが可能である。また、例えば、ユーザが実際に予約した行動プランの履歴に基づいて、各ユーザの行動希望ランキングを更新するようにしてもよい。そして、このユーザ毎の行動希望ランキングを用いることにより、より各ユーザに適した行動プランを推薦することが可能になる。
　さらに、例えば、対象イベントと行動プランを連携したサービスを提供することも可能である。例えば、対象イベントにちなんだ特別なサービスを行動プランで利用する施設において提供するようにしてもよい。例えば、対象イベントである演劇や映画の中で出てきた名物料理を、推薦する行動プランで利用するレストランにおいてイベント参加者に割安で提供する等のサービスを行うことが想定される。これにより、対象イベントと行動プランの相乗効果をより高めることができる。
［販売戦略に関する処理］
　次に、図３１乃至図３７を参照して、販売戦略に関する処理について説明する。
　イベントの主催者等は、以下に説明するように、推薦システム２１を利用して、イベントのチケットの販売戦略を席毎に設定し、実施するとともに、販売状況に応じて適宜変更を加えることができる。
（販売戦略処理）
　ここで、図３１のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行される販売戦略処理について説明する。
　なお、この処理は、例えば、対象イベントの主催者等が、情報提示部２３を用いて、販売戦略の設定の指令を入力したとき開始される。また、この処理は、例えば、対象イベントのチケット販売が終了するまで実行される。
　ステップＳ３０１において、情報処理システム１１は、販売戦略を設定する。具体的には、情報提示部２３は、主催者等により入力された販売戦略の設定の指令を推薦システム２１に送信する。推薦システム２１の販売戦略設定部５４は、受信した指令に基づいて、販売戦略情報を生成し、主催者プロファイルＤＢ２９に記憶させる。この販売戦略情報は、例えば、販売戦略を実施するタイミングを示す情報、及び、図３２に示される販売戦略テーブルを含む。
　販売戦略テーブルは、例えば、席番号、優先度、販売戦略（デフォルト）、販売戦略（キャンセル時）、及び、販売戦略（空席時）の各項目を含む。
　席番号は、対象イベントの会場の各席の席番号を示す。
　優先度は、各席を販売する優先順位を示し、例えば、”優先”又は”通常”のいずれかの値に設定される。そして、優先度が”優先”に設定されている席（以下、優先販売席と称する）が、”通常”に設定されている席（以下、通常販売席と称する）より優先して販売される。例えば、ユーザに席を推薦する場合、優先販売席が通常販売席より優先して推薦される。
　なお、優先度を３段階以上のレベルに分類するようにしてもよい。
　販売戦略（デフォルト）、販売戦略（キャンセル時）、及び、販売戦略（空席時）は、各席に適用する販売戦略を示す。販売戦略（デフォルト）は、通常実施される販売戦略を示す。販売戦略（キャンセル時）は、キャンセルが発生したときに実施される販売戦略を示す。販売戦略（空席時）は、例えば、期限を設定することが可能であり、設定された期限を過ぎても空席の場合に実施される販売戦略である。
　販売戦略は、例えば、”誘引”、”誘引（割引）”、”スワップ”、”通常”の４種類の中から設定される。
　販売戦略が”誘引”に設定されている席（以下、誘引席と称する）は、例えば、上述したイベント推薦処理においてユーザに推薦される対象となる。
　販売戦略が”誘引（割引）”に設定されている席（以下、誘引割引席と称する）は、例えば、上述したイベント推薦処理においてユーザに推薦される対象となり、かつ、チケット料金の割引対象となる。
　販売戦略が”スワップ”に設定されている席（以下、スワップ席と称する）は、例えば、上述したイベント推薦処理において、すでにチケットを購入済みのユーザに対して、購入済みの席から交換する席として推薦する対象となる。
　販売戦略が”通常”に設定されている席（以下、通常戦略席と称する）は、例えば、イベント推薦処理において、ユーザに推薦する対象とならない。
　例えば、席番号”Ｓ００１”の席は、優先度が”優先”に設定され、販売戦略（デフォルト）が”誘引”に設定され、販売戦略（キャンセル時）が”スワップ”に設定され、販売戦略（空席時）が”誘引”に設定されている。また、例えば、席番号”Ａ１０７”の席は、優先度が”通常”に設定され、販売戦略（デフォルト）が”通常”に設定され、販売戦略（キャンセル時）が”誘引”に設定され、販売戦略（空席時）が”誘引（割引）”に設定されている。
　なお、上に示した販売戦略の種類は、その一例であり、例えば、他の販売戦略を追加したり、或いは、数を減らしたりすることができる。
　ステップＳ３０２において、推薦部５３は、販売戦略を実施するタイミングであるか否かを判定する。販売戦略を実施するタイミングであると判定された場合、処理はステップＳ３０３に進む。
　ステップＳ３０３において、推薦部５３は、対象イベントの全ての席を販売戦略を実施する対象に設定する。
　ステップＳ３０４において、推薦部５３は、販売戦略実施処理を実行し、その後、処理はステップＳ３０５に進む。ここで、図３３を参照して、販売戦略実施処理の詳細について説明する。
　ステップＳ３３１において、推薦部５３は、販売戦略の実施内容を設定する対象となる対象席を選択する。すなわち、推薦部５３は、販売戦略を実施する対象となる席の中からまだ販売戦略の実施内容を設定していない席を１つ選択し、対象席に設定する。
　ステップＳ３３２において、推薦部５３は、対象席が空席であるか否かを判定する。対象席が空席であると判定された場合、処理はステップＳ３３３に進む。
　ステップＳ３３３において、推薦部５３は、対象席のキャンセルが発生しているか否かを判定する。対象席のキャンセルが発生していると判定された場合、処理はステップＳ３３４に進む。
　ステップＳ３３４において、推薦部５３は、対象イベントの販売戦略テーブルに基づいて、対象席の販売戦略をキャンセル時の販売戦略に設定する。
　その後、処理はステップＳ３３８に進む。
　一方、ステップＳ３３３において、対象席のキャンセルが発生していないと判定された場合、処理はステップＳ３３５に進む。
　ステップＳ３３５において、推薦部５３は、対象席が期限を過ぎても空席のままか否かを判定する。推薦部５３は、現時点で対象席の空席時の販売戦略に設定されている期限を過ぎている場合、対象席が期限を過ぎても空席のままであると判定し、処理はステップＳ３３６に進む。
　ステップＳ３３６において、推薦部５３は、対象イベントの販売戦略テーブルに基づいて、対象席の販売戦略をキャンセル時の販売戦略に設定する。
　その後、処理はステップＳ３３８に進む。
　一方、ステップＳ３３５において、対象席の空席時の販売戦略に設定されている期限をまだ過ぎていないと判定された場合、処理はステップＳ３３７に進む。
　ステップＳ３３７において、推薦部５３は、対象イベントの販売戦略テーブルに基づいて、対象席の販売戦略をデフォルトの販売戦略に設定する。
　その後、処理はステップＳ３３８に進む。
　一方、ステップＳ３３２において、対象席が空席でないと判定された場合、ステップＳ３３３乃至Ｓ３３７の処理はスキップされ、処理はステップＳ３３８に進む。すなわち、対象席は既に埋まっているため、販売戦略は設定されない。
　ステップＳ３３８において、推薦部５３は、販売戦略を実施する対象となる全ての席について処理したか否かを判定する。まだ販売戦略を実施する対象となる全ての席について処理していないと判定された場合、処理はステップＳ３３１に戻る。
　その後、ステップＳ３３８において、販売戦略を実施する対象となる全ての席について処理したと判定されるまで、ステップＳ３３１乃至Ｓ３３８の処理が繰り返し実行される。これにより、販売戦略を実施する対象に設定された席に含まれる全ての空席に対して販売戦略の実施内容が設定される。
　一方、ステップＳ３３８において、販売戦略を実施する対象となる全ての席について処理したと判定された場合、処理はステップＳ３３９に進む。
　ステップＳ３３９において、図６を参照して上述したプッシュ型のイベント推薦処理が実行される。これにより、例えば、誘引席及び誘引割引席に設定された席が、その席の特徴に合う特徴を有するユーザに対象イベントとともに推薦される。また、例えば、スワップ席に設定された席が、その席の特徴に合う特徴を有するユーザであって、すでに別の席を購入済みのユーザに対して推薦される。
　その後、販売戦略実施処理は終了する。
　図３１に戻り、ステップＳ３０２において、販売戦略を実施するタイミングでないと判定された場合、ステップＳ３０３及びＳ３０４の処理はスキップされ、処理はステップＳ３０５に進む。
　ステップＳ３０５において、販売戦略設定部５４は、販売戦略の変更が指令されたか否かを判定する。販売戦略の変更が指令されていないと判定された場合、処理はステップＳ３０２に戻る。その後、ステップＳ３０５において、販売戦略の変更が指令されたと判定されるまで、ステップＳ３０２乃至Ｓ３０５の処理が繰り返し実行される。
　一方、ステップＳ３０５において、例えば、販売戦略設定部５４が、主催者等により入力された販売戦略の変更の指令を情報提示部２３から受信した場合、販売戦略の変更が指令されたと判定し、処理はステップＳ３０６に進む。
　ステップＳ３０６において、情報処理システム１１は、販売戦略変更処理を実行する。ここで、図３４を参照して、販売戦略変更処理の詳細について説明する。
　ステップＳ３６１において、情報処理システム１１は、チケットの販売状況の推移を提示する。具体的には、情報分析部５５は、購入履歴情報ＤＢ２８に保持されている購入履歴情報に基づいて、対象イベントのチケットの販売状況の集計を行う。例えば、情報分析部５５は、対象イベントのチケットの販売枚数を日毎に集計する。
　提示制御部５６は、情報分析部５５による集計結果に基づいて、対象イベントのチケットの販売状況の推移を提示するためのチケット販売状況情報を生成し、情報提示部２３に送信する。情報提示部２３は、受信したチケット販売状況情報に基づいて、対象イベントのチケットの販売状況の推移を提示する。
　ステップＳ３６２において、情報処理システム１１は、客席の販売状況を提示する。具体的には、情報提示部２３は、主催者等により客席の販売状況の提示の指令を入力された場合、その指令を推薦システム２１に送信する。
　推薦システム２１の情報分析部５５は、客席販売状況ＤＢ２６に格納されている情報に基づいて、現在の対象イベントの客席の販売状況の集計を行う。例えば、情報分析部５５は、対象イベントの各席が埋まっているか、空いているか、又は、キャンセルが発生しているかの集計を行う。
　また、情報分析部５５は、ユーザプロファイルＤＢ２７からすでに埋まっている席に割り当てられているユーザの特徴を示す情報を収集し、ユーザを複数のタイプに分類する。このとき、ユーザのタイプを分類する基準は、主催者等により指定される。例えば、ユーザの属性、身体的特徴、嗜好に関する特徴、及び、イベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つに基づいて、ユーザのタイプが分類される。
　提示制御部５６は、情報分析部５５の集計結果に基づいて、現在の対象イベントの客席の販売状況を提示するための客席販売状況情報を生成し、情報提示部２３に送信する。情報提示部２３は、受信した客席販売状況情報に基づいて、対象イベントの客席の販売状況を提示する。
　図３５は、ステップＳ３６１及びＳ３６２の処理において情報提示部２３において提示される画面の例を示している。この例では、チケットの販売開始日から現在までの対象イベントの日毎のチケットの販売枚数の推移を示すグラフが表示されている。
　そして、例えば、グラフをクリックすると、現在の客席の販売状況を示す画像がポップアップ表示される。例えば、ステージと客席の配置を模式的に示す図が表示されるとともに、各席が埋まっている席、空席、キャンセルが発生した席に分類して表示される。例えば、この例では、埋まっている席は斜線で示され、空席は白く塗りつぶされ、キャンセルが発生した席は黒く塗りつぶされている。
　なお、この現在の客席の販売状況を示す画像を、客席のキャンセルが発生したときに自動的にポップアップ表示するようにすることができる。
　これにより、主催者等はこれまでのチケットの販売枚数の推移と現在の客席の販売状況を一目で確認することができる。
　また、例えば、すでに埋まっている席を、各席に割り当てられているユーザのタイプ毎に色分け等により区別して表示するようにしてもよい。例えば、乗りの良いユーザと大人しいユーザ、男性と女性、年齢層別等に区別して表示するようにしてもよい。これにより、主催者等は、観客のタイプ別の席の分布を容易に確認することができ、例えば、イベントを盛り上げるために、どの席にどのタイプのユーザを誘引すべきかといった戦略を練ることができる。
　ステップＳ３６３において、情報処理システム１１は、販売戦略を変更する。具体的には、例えば、主催者等は、販売戦略を変更する席を指定し、指定した席の販売戦略の変更の指令を情報提示部２３に入力する。情報提示部２３は、入力された指令を推薦システム２１に送信する。
　推薦システム２１の販売戦略設定部５４は、受信した指令に基づいて、主催者プロファイルＤＢ２９に保持されている対象イベントの販売戦略テーブルの指定された席の販売戦略を変更する。このとき、複数の席の販売戦略をまとめて変更することが可能である。
　その後、販売戦略変更処理は終了する。
　図３１に戻り、ステップＳ３０７において、推薦部５３は、販売戦略を変更した席を販売戦略を実施する対象に設定する。
　ステップＳ３０８において、ステップＳ３０４の処理と同様に、販売戦略実施処理が実行される。すなわち、販売戦略が変更された席に対して変更後の販売戦略が実施される。
　その後、処理はステップＳ３０２に戻り、ステップＳ３０２以降の処理が実行される。
　以上のようにして、主催者等は、簡単に席毎に各席に応じた販売戦略を設定し、実施することができる。
　また、主催者等は、チケットや客席の販売状況を確認しながら、各席の販売戦略をリアルタイムに変更し、実施することができる。例えば、チケットの売れ行きが芳しくない場合には、誘引席や誘引割引席を増やして、メール配信等の手段により、ユーザに対して積極的に対象イベントへの誘引を行うことができる。また、例えば、イベントの開催直前にキャンセルが発生した場合、既にチケットを購入済みのユーザに対して、より良い席への誘引を行うことができる。
［販売状況推移提示処理］
　また、推薦システム２１は、チケット及び席の販売状況の推移を、上述した販売戦略変更処理で提示するときより詳細に提示し、チケットの売れ行きの変動要因等の分析を支援することができる。
　ここで、図３６のフローチャートを参照して、情報処理システム１１により実行される販売状況推移提示処理について説明する。なお、この処理は、例えば、販売状況の推移を提示する対象となる対象イベントの主催者等により対象イベントの販売状況の推移の提示の指令が情報提示部２３に入力され、その指令が情報提示部２３から推薦システム２１に送信されたとき開始される。
　ステップＳ４０１において、情報処理システム１１は、対象イベントに関連する出来事とともにチケットの販売状況の推移を提示する。具体的には、情報分析部５５は、図３４のステップＳ３６１と同様の処理により、対象イベントのチケットの販売状況の集計を行う。
　また、提示制御部５６は、対象イベントに関連する出来事のうち、主にチケットの売れ行きに影響を与える可能性がある出来事に関する情報を主催者プロファイルＤＢ２９から収集する。例えば、提示制御部５６は、対象イベントのチケット販売の動き、プロモーションの動き、対象イベントの出演者の動き等に関する情報を主催者プロファイルＤＢ２９から収集する。
　提示制御部５６は、情報分析部５５による集計結果、及び、自身が収集した情報に基づいて、対象イベントに関連する出来事とともにチケットの販売状況の推移を提示するためのチケット販売状況情報を生成し、情報提示部２３に送信する。情報提示部２３は、受信したチケット販売状況情報に基づいて、対象イベントに関連する出来事とともにチケットの販売状況の推移を提示する。
　ステップＳ４０２において、情報処理システム１１は、指定された日の客席の販売状況を提示する。具体的には、情報提示部２３は、主催者により客席の販売状況を提示する日が指定された場合、指定された日を示す情報を推薦システム２１に送信する。
　推薦システム２１の情報分析部５５は、上述した図３４のステップＳ３６２と同様の処理により、指定された日の対象イベントの客席の販売状況の集計を行う。
　提示制御部５６は、情報分析部５５の集計結果に基づいて、指定された日の対象イベントの客席の販売状況を提示するための客席販売状況情報を生成し、情報提示部２３に送信する。情報提示部２３は、受信した客席販売状況情報に基づいて、指定された日の対象イベントの客席の販売状況を提示する。
　その後、販売状況推移提示処理は終了する。
　図３７は、この処理において情報提示部２３において提示される画面の例を示している。この例では、図３５の例と同様に、チケットの販売開始日から現在までの対象イベントの日毎のチケットの販売枚数の推移を示すグラフが表示されている。また、グラフの時間軸に沿って、対象イベントに関連する出来事（”新聞広告”、”アーティスト入院”、誘引メール配信”）が表示されている。これにより、主催者等は、チケットの売れ行きに影響を与えた出来事を容易に確認することができる。
　また、例えば、グラフをクリックすると、クリックした日付における図３５の例と同様の客席の販売状況を示す画像がポップアップ表示される。これにより、主催者等は、客席が埋まっていく推移を容易に確認することができ、例えば、人気のある席や人気のない席等を容易に把握することができる。
　なお、このポップアップ表示において、クリックした日付以降の客席の販売状況の推移を自動再生するようにすることができる。
＜２．変形例＞
　以下、上述した以外の本技術の実施の形態の変形例について説明する。
　例えば、上記の推薦処理を用いて、割り当てる席番号を動的に変更できる電子チケット等を利用して、イベントの会場で各ユーザに席を割り振ったり、席を変更したりすることが可能である。
　また、例えば、イベント前後の行動プランを推薦する場合に、イベントの推薦を行う場合と同様の処理により、推薦する行動プランで利用する施設の席の席ベクトルとユーザのユーザベクトルの間の距離に基づいて、推薦する席を選択するようにしてもよい。
　さらに、例えば、ユーザベクトルを用いて周囲の席の観客との相性を求め、相性の良い観客が周囲にいる席を推薦するようにしてもよい。ここで、相性の良い観客とは、例えば、嗜好が類似する観客、イベントの見方が類似する観客等である。これにより、例えば、イベントを通じて周囲の観客と良好なコミュニケーションを築いたり、一体感を味わったりすることができる可能性が高くなる。
　また、これを利用して、例えば、会場内の所定のエリア（１ヶ所でも複数ヶ所でも良い）に好みが合いそうな同人数の男女のグループを配置し、イベントを通じた出会いパーティのような企画を実施することも可能である。そして、さらにグループ間のコミュニケーションを深めることができるように、それらのグループに対して、上述した処理により、イベント後の行動プランを推薦するようにしてもよい。
　さらに、例えば、イベント以外の席、例えば、交通機関の席等についても、上述した方法により、席の席ベクトルとユーザのユーザベクトルの間の距離に基づいて、推薦する席とユーザの組み合わせを選択することができる。
［コンピュータの構成例］
　上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
　図３８は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
　コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）４０１，ROM（Read Only Memory）４０２，RAM（Random Access Memory）４０３は、バス４０４により相互に接続されている。
　バス４０４には、さらに、入出力インタフェース４０５が接続されている。入出力インタフェース４０５には、入力部４０６、出力部４０７、記憶部４０８、通信部４０９、及びドライブ４１０が接続されている。
　入力部４０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部４０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部４０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部４０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ４１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア４１１を駆動する。
　以上のように構成されるコンピュータでは、CPU４０１が、例えば、記憶部４０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース４０５及びバス４０４を介して、RAM４０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
　コンピュータ（CPU４０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア４１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
　コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア４１１をドライブ４１０に装着することにより、入出力インタフェース４０５を介して、記憶部４０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部４０９で受信し、記憶部４０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM４０２や記憶部４０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
　なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
　また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
　さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
　例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
　また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
　さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
　また、例えば、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦部を
　備える情報処理装置。
（２）
　前記推薦部は、席又はエリアの特徴を表すベクトルである席ベクトルとユーザの特徴を表すベクトルであるユーザベクトルとの間の距離に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザとの組み合わせを選択する
　前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記イベントの席又はエリアの配置をユーザに提示する場合に、各席又はエリアの前記席ベクトルと前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離に基づいて、各席又はエリアを区別して提示するように制御する提示制御部を
　さらに備える前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記推薦部は、第１の席又はエリアが割り当てられているユーザに対して、前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離が前記第１の席又はエリアより小さい前記席ベクトルを有する第２の席又はエリアを推薦する
　前記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（５）
　各席又はエリアに関するメタデータに基づいて、各席又はエリアの前記席ベクトルを生成する席ベクトル生成部と、
　各ユーザに関するメタデータに基づいて、各ユーザの前記ユーザベクトルを生成するユーザベクトル生成部と
　をさらに備える前記（２）乃至（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
　ユーザに推薦する席又はエリアからの視界をシミュレートした画面の提示を制御する提示制御部を
　さらに備える前記（１）、（２）、（４）又は（５）に記載の情報処理装置。
（７）
　前記画面は、ユーザに推薦する席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方、及び、ユーザに推薦する席又はエリアの周囲の様子をシミュレートしたものである
　前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
　前記席又はエリアの特徴は、当該席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴を含み、
　前記推薦部は、ユーザの特徴、及び、各席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する
　前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
　前記推薦部は、前記イベントの属するカテゴリと推薦を行う対象となる対象ユーザが属するカテゴリとの組み合わせに基づいて、前記イベントの前又は前記イベントの後に前記対象ユーザが利用する施設及び席の推薦をさらに行う
　前記（１）乃至（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
　前記席又はエリアの特徴は、当該席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われている領域であるイベント領域の見え方に関する特徴、当該席又はエリアにおける音の聴こえ方に関する特徴、当該席又はエリアの周囲の観客に関する特徴、当該席又はエリアの環境に関する特徴、及び、当該席又はエリアに優先して割り当てるユーザの特徴のうち少なくとも１つを含み、
　前記ユーザの特徴は、当該ユーザの属性、当該ユーザの身体的特徴、当該ユーザの嗜好に関する特徴、及び、当該ユーザのイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つを含む
　前記（１）乃至（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
　観客の属性、観客の身体的特徴、観客の嗜好に関する特徴、及び、観客のイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つに基づいて前記イベントの観客を複数のタイプに分類し、前記イベントの客席の観客の分布を前記タイプ毎に区別して提示するように制御する提示制御部を
　さらに備える前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
　ユーザへの推薦を行うか否かを示す販売戦略を前記イベントの席又はエリア毎に設定可能な販売戦略設定部を
　さらに備え、
　前記推薦部は、ユーザへの推薦を行うように設定されている席又はエリアの推薦を行う
　前記（１）乃至（１１）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
　前記販売戦略設定部は、キャンセルが発生した場合、所定の期限を過ぎても空席である場合、及び、それ以外の場合とで異なる前記販売戦略を設定可能である
　前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
　前記推薦部は、さらに前記イベントの料金及び前記イベントの参加者への特典の設定を行うとともに、前記イベントに対するユーザの嗜好度に基づいて、推薦する席又はエリア、前記料金、及び、前記特典の組み合わせの内容を調整する
　前記（１）乃至（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
　前記推薦部は、前記イベントがユーザの環境に映像を配信するイベントの場合、前記映像内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方を決める仮想的な席又はエリアの推薦を行う
　前記（１）乃至（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）
　イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを
　含む情報処理装置の情報処理方法。
（１７）
　イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを
　含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
　１１　情報処理システム，　２１　推薦システム，　２２，２３　情報提示部，　２４　チケット販売システム，　２５　イベント情報ＤＢ，　２６　客席販売状況ＤＢ，　２７　ユーザプロファイルＤＢ，　２８　購入履歴情報ＤＢ，　２９　主催者プロファイルＤＢ，　３０　行動プランＤＢ，　５１　席ベクトル生成部，　５２　ユーザベクトル生成部，　５３　推薦部，　５４　販売戦略設定部，　５５　情報分析部，　５６　提示制御部

Claims (17)

  1. 　イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦部を
    　備える情報処理装置。
  2. 　前記推薦部は、席又はエリアの特徴を表すベクトルである席ベクトルとユーザの特徴を表すベクトルであるユーザベクトルとの間の距離に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザとの組み合わせを選択する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記イベントの席又はエリアの配置をユーザに提示する場合に、各席又はエリアの前記席ベクトルと前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離に基づいて、各席又はエリアを区別して提示するように制御する提示制御部を
    　さらに備える請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記推薦部は、第１の席又はエリアが割り当てられているユーザに対して、前記ユーザの前記ユーザベクトルとの間の距離が前記第１の席又はエリアより小さい前記席ベクトルを有する第２の席又はエリアを推薦する
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  5. 　各席又はエリアに関するメタデータに基づいて、各席又はエリアの前記席ベクトルを生成する席ベクトル生成部と、
    　各ユーザに関するメタデータに基づいて、各ユーザの前記ユーザベクトルを生成するユーザベクトル生成部と
    　をさらに備える請求項２に記載の情報処理装置。
  6. 　ユーザに推薦する席又はエリアからの視界をシミュレートした画像の提示を制御する提示制御部を
    　さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 　前記画像は、ユーザに推薦する席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方、及び、ユーザに推薦する席又はエリアの周囲の様子をシミュレートしたものである
    　請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記席又はエリアの特徴は、当該席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴を含み、
    　前記推薦部は、ユーザの特徴、及び、各席又はエリアに優先的に割り当てるユーザの特徴に基づいて、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  9. 　前記推薦部は、前記イベントの属するカテゴリと推薦を行う対象となる対象ユーザが属するカテゴリとの組み合わせに基づいて、前記イベントの前又は前記イベントの後に前記対象ユーザが利用する施設及び席の推薦をさらに行う
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  10. 　前記席又はエリアの特徴は、当該席又はエリアからの前記イベントの会場内の前記イベントが行われている領域であるイベント領域の見え方に関する特徴、当該席又はエリアにおける音の聴こえ方に関する特徴、当該席又はエリアの周囲の観客に関する特徴、当該席又はエリアの環境に関する特徴、及び、当該席又はエリアに優先して割り当てるユーザの特徴のうち少なくとも１つを含み、
    　前記ユーザの特徴は、当該ユーザの属性、当該ユーザの身体的特徴、当該ユーザの嗜好に関する特徴、及び、当該ユーザのイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つを含む
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  11. 　観客の属性、観客の身体的特徴、観客の嗜好に関する特徴、及び、観客のイベントの見方に関する特徴のうち少なくとも１つに基づいて前記イベントの観客を複数のタイプに分類し、前記イベントの客席の観客の分布を前記タイプ毎に区別して提示するように制御する提示制御部を
    　さらに備える請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 　ユーザへの推薦を行うか否かを示す販売戦略を前記イベントの席又はエリア毎に設定可能な販売戦略設定部を
    　さらに備え、
    　前記推薦部は、ユーザへの推薦を行うように設定されている席又はエリアの推薦を行う
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  13. 　前記販売戦略設定部は、キャンセルが発生した場合、所定の期限を過ぎても空席である場合、及び、それ以外の場合とで異なる前記販売戦略を設定可能である
    　請求項１２に記載の情報処理装置。
  14. 　前記推薦部は、さらに前記イベントの料金及び前記イベントの参加者への特典の設定を行うとともに、前記イベントに対するユーザの嗜好度に基づいて、推薦する席又はエリア、前記料金、及び、前記特典の組み合わせの内容を調整する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  15. 　前記推薦部は、前記イベントがユーザの環境に映像を配信するイベントの場合、前記映像内の前記イベントが行われる領域であるイベント領域の見え方を決める仮想的な席又はエリアの推薦を行う
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  16. 　イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを
    　含む情報処理装置の情報処理方法。
  17. 　イベントにおいてユーザに割り当てられる席又はエリアの特徴とユーザの特徴とのマッチングを行い、推薦する席又はエリアとユーザの組み合わせを選択する推薦ステップを
    　含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105095350A (zh) * 2015-06-15 2015-11-25 小米科技有限责任公司 票据获取方法、装置、服务器及终端
JP6092990B1 (ja) * 2015-11-27 2017-03-08 株式会社リクルートホールディングス 予約処理装置、予約処理方法および予約処理プログラム
JP2017049808A (ja) * 2015-09-02 2017-03-09 靖 佐藤 チケット販売システムおよびプレゼントコンテンツ配信システム
JP6240353B1 (ja) * 2017-03-08 2017-11-29 株式会社コロプラ 仮想空間において情報を提供するための方法、そのためのプログラム、および、そのための装置
CN109313638A (zh) * 2017-03-09 2019-02-05 微软技术许可有限责任公司 应用推荐
CN111256347A (zh) * 2018-11-30 2020-06-09 广东美的制冷设备有限公司 推荐端、接收端、舒适温区的推送方法和存储介质
WO2020195410A1 (ja) * 2019-03-27 2020-10-01 株式会社日立製作所 情報処理装置、およびユーザの行動促進方法
JP2021051368A (ja) * 2019-09-20 2021-04-01 ヤフー株式会社 提供装置、提供方法及び提供プログラム
JP2021140517A (ja) * 2020-03-06 2021-09-16 株式会社ミクシィ 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2022039540A (ja) * 2020-08-28 2022-03-10 株式会社ラムサ 観覧施設評価システム、観覧施設評価方法、および、観覧施設評価プログラム
JP2022039588A (ja) * 2020-08-28 2022-03-10 株式会社ラムサ 観覧施設評価装置、観覧施設評価方法、および、観覧施設評価プログラム
WO2023007648A1 (ja) * 2021-07-29 2023-02-02 日本電気株式会社 マッチング装置、マッチングシステム、マッチング方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体
JP7266724B1 (ja) 2022-02-22 2023-04-28 株式会社イープラス 情報処理装置、方法、およびコンピュータプログラム

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105787574A (zh) * 2014-12-26 2016-07-20 阿里巴巴集团控股有限公司 提供座位信息的方法及装置
CN105787573A (zh) * 2014-12-26 2016-07-20 阿里巴巴集团控股有限公司 座位信息的提供方法及装置
US20160189061A1 (en) * 2014-12-30 2016-06-30 Divyesh Jain System and method of event position allocation
US10832303B2 (en) * 2016-03-11 2020-11-10 Ebay Inc. Removal of listings based on similarity
CN106447433B (zh) * 2016-09-13 2020-09-18 北京三快在线科技有限公司 用于选择桌位的方法及装置
CN108074001A (zh) * 2016-11-10 2018-05-25 松下知识产权经营株式会社 座位提示***和座位提示方法
CN107194777A (zh) * 2017-05-24 2017-09-22 维沃移动通信有限公司 一种选座方法及电子设备
CN108932556A (zh) * 2017-05-27 2018-12-04 北京微影时代科技有限公司 一种锁定座位的方法及装置
CN107180269B (zh) * 2017-05-27 2021-07-16 维沃移动通信有限公司 一种座位推荐方法及终端设备
EP3655898A1 (en) * 2017-07-20 2020-05-27 Carrier Corporation Environmental preference based seat exchange platform
US20200380431A1 (en) * 2017-08-14 2020-12-03 Carrier Corporation Environmental preference based desk exchange platform
US10621784B2 (en) * 2017-09-29 2020-04-14 Sony Interactive Entertainment America Llc Venue mapping for virtual reality spectating of live events
CN110322029A (zh) * 2018-03-29 2019-10-11 北京红马传媒文化发展有限公司 资源推荐方法、装置及电子设备
CN108564399B (zh) * 2018-03-29 2021-09-17 北京红马传媒文化发展有限公司 场馆座位的价值属性设置方法和装置、及推荐方法和装置
CN108764958A (zh) * 2018-04-11 2018-11-06 口碑(上海)信息技术有限公司 基于用户特征标签的推荐方法以及装置
US10360713B1 (en) * 2018-07-17 2019-07-23 Disney Enterprises, Inc. Event enhancement using augmented reality effects
CN110782118A (zh) * 2019-09-06 2020-02-11 天脉聚源(杭州)传媒科技有限公司 基于地理位置的虚拟观众的座位分配的处理方法和***
US11023729B1 (en) * 2019-11-08 2021-06-01 Msg Entertainment Group, Llc Providing visual guidance for presenting visual content in a venue
CN110992212A (zh) * 2019-12-12 2020-04-10 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种提示信息的生成方法、装置、设备和可读介质
CN111047224A (zh) * 2019-12-31 2020-04-21 重庆工业职业技术学院 会计教学方法和会计教学装置
CN111222055A (zh) * 2020-01-13 2020-06-02 广州荔支网络技术有限公司 一种音频主播推荐方法
JP7093022B2 (ja) * 2020-03-26 2022-06-29 ダイキン工業株式会社 領域推薦装置
JP2021182696A (ja) * 2020-05-19 2021-11-25 憲保 池田 双方向放送方法及びシステム
CN113052344A (zh) * 2020-08-26 2021-06-29 视伴科技(北京)有限公司 一种赛事活动选座的方法及装置

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1125188A (ja) * 1997-06-30 1999-01-29 Masanobu Kujirada 遠隔利用方法
JP2001236405A (ja) * 2000-02-24 2001-08-31 Sumisho Computer Systems Corp 販売促進支援装置および方法、記録媒体
JP2002109336A (ja) * 2000-07-24 2002-04-12 Hiroko Matsuzawa 座席予約システム及び座席確認システム
JP2002197224A (ja) 2000-12-25 2002-07-12 Sony Corp 電子チケット管理システム，電子チケット情報読み出し装置，電子チケットプラットフォームセンタ，情報記憶チップ，携帯装置，プログラム記憶媒体および電子チケット管理方法
JP2003296620A (ja) * 2002-04-05 2003-10-17 Japan Racing Association インターネットを使用する指定席予約システム
JP2004280643A (ja) * 2003-03-18 2004-10-07 Fuji Photo Film Co Ltd 座席予約方法
JP2008027301A (ja) * 2006-07-24 2008-02-07 Nec System Technologies Ltd 座席予約システム、座席予約装置、座席予約方法、及びプログラム
JP2010176483A (ja) * 2009-01-30 2010-08-12 Nec Corp サーバ、座席割当システム、通信端末、サーバの制御方法、座席予約方法、及びプログラム
JP2011135183A (ja) 2009-12-22 2011-07-07 Sony Corp 情報処理装置および方法
JP2012014518A (ja) * 2010-07-01 2012-01-19 Ntt Docomo Inc コンテンツ間類似度算出装置及びコンテンツ間類似度算出方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6023685A (en) * 1996-05-23 2000-02-08 Brett; Kenton F. Computer controlled event ticket auctioning system
WO2002069078A2 (en) * 2000-10-31 2002-09-06 Motorola Inc. A method and apparatus for ticket reservation and payment
JP3872307B2 (ja) * 2001-03-21 2007-01-24 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション オークション方法、オークションシステムおよびプログラム
JP2003108839A (ja) * 2001-09-28 2003-04-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd 利用状況情報処理装置、利用状況情報処理方法及び端末

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1125188A (ja) * 1997-06-30 1999-01-29 Masanobu Kujirada 遠隔利用方法
JP2001236405A (ja) * 2000-02-24 2001-08-31 Sumisho Computer Systems Corp 販売促進支援装置および方法、記録媒体
JP2002109336A (ja) * 2000-07-24 2002-04-12 Hiroko Matsuzawa 座席予約システム及び座席確認システム
JP2002197224A (ja) 2000-12-25 2002-07-12 Sony Corp 電子チケット管理システム，電子チケット情報読み出し装置，電子チケットプラットフォームセンタ，情報記憶チップ，携帯装置，プログラム記憶媒体および電子チケット管理方法
JP2003296620A (ja) * 2002-04-05 2003-10-17 Japan Racing Association インターネットを使用する指定席予約システム
JP2004280643A (ja) * 2003-03-18 2004-10-07 Fuji Photo Film Co Ltd 座席予約方法
JP2008027301A (ja) * 2006-07-24 2008-02-07 Nec System Technologies Ltd 座席予約システム、座席予約装置、座席予約方法、及びプログラム
JP2010176483A (ja) * 2009-01-30 2010-08-12 Nec Corp サーバ、座席割当システム、通信端末、サーバの制御方法、座席予約方法、及びプログラム
JP2011135183A (ja) 2009-12-22 2011-07-07 Sony Corp 情報処理装置および方法
JP2012014518A (ja) * 2010-07-01 2012-01-19 Ntt Docomo Inc コンテンツ間類似度算出装置及びコンテンツ間類似度算出方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3029620A4 *
YUKA KATO: "A Recommender System Indicating Accurate and Subconscious Items for On-line Shopping", TRANSACTIONS OF INFORMATION PROCESSING SOCIETY OF JAPAN, vol. 46, no. SIG13T, 15 September 2005 (2005-09-15), pages 53 - 64, XP055312825 *

Cited By (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105095350A (zh) * 2015-06-15 2015-11-25 小米科技有限责任公司 票据获取方法、装置、服务器及终端
CN105095350B (zh) * 2015-06-15 2018-10-19 小米科技有限责任公司 票据获取方法、装置、服务器及终端
JP2017049808A (ja) * 2015-09-02 2017-03-09 靖 佐藤 チケット販売システムおよびプレゼントコンテンツ配信システム
JP6092990B1 (ja) * 2015-11-27 2017-03-08 株式会社リクルートホールディングス 予約処理装置、予約処理方法および予約処理プログラム
JP2017097779A (ja) * 2015-11-27 2017-06-01 株式会社リクルートホールディングス 予約処理装置、予約処理方法および予約処理プログラム
WO2017090610A1 (ja) * 2015-11-27 2017-06-01 株式会社リクルートホールディングス 予約処理装置、予約処理方法および予約処理プログラム
CN108292379A (zh) * 2015-11-27 2018-07-17 瑞可利控股有限公司 预约处理装置、预约处理方法以及预约处理程序
JP6240353B1 (ja) * 2017-03-08 2017-11-29 株式会社コロプラ 仮想空間において情報を提供するための方法、そのためのプログラム、および、そのための装置
JP2018147355A (ja) * 2017-03-08 2018-09-20 株式会社コロプラ 仮想空間において情報を提供するための方法、そのためのプログラム、および、そのための装置
CN109313638A (zh) * 2017-03-09 2019-02-05 微软技术许可有限责任公司 应用推荐
CN109313638B (zh) * 2017-03-09 2023-09-01 微软技术许可有限责任公司 应用推荐
CN111256347B (zh) * 2018-11-30 2022-09-02 广东美的制冷设备有限公司 推荐端、接收端、舒适温区的推送方法和存储介质
CN111256347A (zh) * 2018-11-30 2020-06-09 广东美的制冷设备有限公司 推荐端、接收端、舒适温区的推送方法和存储介质
JP2020160884A (ja) * 2019-03-27 2020-10-01 株式会社日立製作所 情報処理装置、およびユーザの行動促進方法
WO2020195410A1 (ja) * 2019-03-27 2020-10-01 株式会社日立製作所 情報処理装置、およびユーザの行動促進方法
JP7149214B2 (ja) 2019-03-27 2022-10-06 株式会社日立製作所 情報処理装置、およびユーザの行動促進方法
JP2021051368A (ja) * 2019-09-20 2021-04-01 ヤフー株式会社 提供装置、提供方法及び提供プログラム
JP2021140517A (ja) * 2020-03-06 2021-09-16 株式会社ミクシィ 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP7495631B2 (ja) 2020-03-06 2024-06-05 株式会社Mixi 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP7108200B2 (ja) 2020-03-06 2022-07-28 株式会社ミクシィ 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2022039540A (ja) * 2020-08-28 2022-03-10 株式会社ラムサ 観覧施設評価システム、観覧施設評価方法、および、観覧施設評価プログラム
JP2022039588A (ja) * 2020-08-28 2022-03-10 株式会社ラムサ 観覧施設評価装置、観覧施設評価方法、および、観覧施設評価プログラム
WO2023007648A1 (ja) * 2021-07-29 2023-02-02 日本電気株式会社 マッチング装置、マッチングシステム、マッチング方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体
JP7266724B1 (ja) 2022-02-22 2023-04-28 株式会社イープラス 情報処理装置、方法、およびコンピュータプログラム
JP2023122424A (ja) * 2022-02-22 2023-09-01 株式会社イープラス 情報処理装置、方法、およびコンピュータプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
EP3029620A4 (en) 2017-04-12
CN105474246A (zh) 2016-04-06
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