特開 2022-127835 推薦装置、推薦方法及び推薦プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022127835

(43)【公開日】2022-09-01

(54)【発明の名称】推薦装置、推薦方法及び推薦プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20220825BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02 398

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021026039

(22)【出願日】2021-02-22

(71)【出願人】

【識別番号】399035766

【氏名又は名称】エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】今田 晴菜

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049BB08

(57)【要約】

【課題】ユーザの状態の変化に応じて飲み物を推薦すること。
【解決手段】推薦装置１０は、ユーザの個人に関する情報、及びユーザの環境に関する情報を端末２０から取得する。推薦装置１０は、取得した情報を基に、飲み物に関する情報（例えば飲料製品の名称）を決定する。推薦装置１０は、決定した情報を端末２０又は飲料提供装置４０に通知する。ユーザの個人に関する情報には、ユーザの行動履歴及び体温、心拍数、血圧等のバイタル情報が含まれる。ユーザの環境に関する情報には、天気、気温、湿度等が含まれる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの個人に関する情報、及び前記ユーザの環境に関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された情報を基に、飲み物に関する情報を決定する決定部と、
前記決定部によって決定された情報を通知する通知部と、
を有することを特徴とする推薦装置。

【請求項2】

前記取得部は、前記ユーザに関する情報として、前記ユーザの行動履歴及び前記ユーザのバイタル情報のうち少なくともいずれかを取得することを特徴とする請求項１に記載の推薦装置。

【請求項3】

前記決定部は、入力された個人に関する情報及び環境に関する情報から、飲み物に関する情報を出力するモデルであって、前記ユーザが実際に選択した飲み物に関する情報を用いて、機械学習の手法により訓練されたモデルに、前記取得部によって取得された情報を入力して得られた情報を基に、飲み物に関する情報を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の推薦装置。

【請求項4】

前記決定部は、飲み物の生成手順を決定し、
前記通知部は、前記決定部によって決定された生成手順を、飲み物を抽出するための装置に通知することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の推薦装置。

【請求項5】

前記取得部は、所定の期間における前記ユーザの第１の成分の摂取量を取得し、
前記決定部は、前記ユーザが飲んだ場合に、前記第１の成分の摂取量が既定値を超えないような飲み物の種類及び量を決定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の推薦装置。

【請求項6】

推薦装置によって実行される推薦方法であって、
ユーザの個人に関する情報、及び前記ユーザの環境に関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された情報を基に、飲み物に関する情報を決定する決定工程と、
前記決定工程によって決定された情報を通知する通知工程と、
を含むことを特徴とする推薦方法。

【請求項7】

コンピュータを請求項１から５のいずれか１項に記載の推薦装置として機能させるための推薦プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、推薦装置、推薦方法及び推薦プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、購入履歴及び家族構成といった情報を基に、ユーザに推薦する商品をサイネージに表示する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－１３３４４４号公報

【特許文献2】特開２０１９－１８５３８９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来の技術には、ユーザの状態の変化に応じて飲み物を推薦することが難しい場合があるという問題がある。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上述した課題を解決し目的を達成するために、推薦装置は、ユーザの個人に関する情報、及び前記ユーザの環境に関する情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された情報を基に、飲み物に関する情報を決定する決定部と、前記決定部によって決定された情報を通知する通知部と、を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0006】

本発明によれば、ユーザの状態の変化に応じて飲み物を推薦することができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る推薦システムの構成例を示す図である。

【図2】図２は、第１の実施形態に係る推薦装置の構成例を示す図である。

【図3】図３は、第１の実施形態に係る端末の構成例を示す図である。

【図4】図４は、ユーザ情報の例を示す図である。

【図5】図５は、飲み物情報の例を示す図である。

【図6】図６は、推薦モデルを説明する図である。

【図7】図７は、第１の実施形態に係る推薦装置の処理の流れを示すフローチャートである。

【図8】図８は、推薦プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下に、本願に係る推薦装置、推薦方法及び推薦プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、以下に説明する実施形態により限定されるものではない。

【0009】

［第１の実施形態の構成］
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る推薦システムの構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る推薦システムの構成例を示す図である。図１に示すように、推薦システム１は、推薦装置１０、端末２０、ウェアラブル装置３０及び飲料提供装置４０を有する。

【0010】

推薦装置１０は、ユーザＵ１の個人に関する情報、及びユーザＵ１の環境に関する情報の入力を受け付け、飲み物に関する情報を決定し、決定した情報を出力する。図１の例では、推薦装置１０は、ネットワークＮを介してユーザＵ１が持つ端末２０から情報の入力を受け付け、端末２０又は飲料提供装置４０に情報を出力する。ネットワークＮは、例えばインターネットである。

【0011】

端末２０は、例えばスマートフォンである。また、ウェアラブル装置３０は、例えばセンサを備えたリストバンド型の装置であり、端末２０との間でデータ通信を行うことができる。ウェアラブル装置３０はユーザＵ１によって装着され、ユーザＵ１のバイタル情報を取得する。バイタル情報は、例えば体温、心拍数、血圧等である。

【0012】

推薦装置１０は、ユーザＵ１の個人に関する情報及びユーザＵ１の環境に関する情報を取得する。ユーザＵ１の個人に関する情報は、ウェアラブル装置３０によって取得されたバイタル情報、端末２０に記録された行動履歴、あらかじめ記憶されたユーザＵ１の属性情報等である。また、ユーザＵ１の環境に関する情報は、ユーザＵ１の所在地の天気、気温、湿度等である。

【0013】

推薦装置１０は、入力された情報を基にユーザＵ１に飲み物に関する情報を決定し、決定した情報を通知する。例えば、推薦装置１０は、バイタル情報を基にユーザＵ１の体調に合った飲料製品に関する情報を決定し、当該情報をユーザＵ１に通知する。

【0014】

図１の例では、推薦装置１０によって提供された情報が端末２０の画面２０ａに表示されている。画面２０ａには、「今のあなたにおすすめの飲み物はコーヒーＡです。」というメッセージが表示されている。なお、「コーヒーＡ」は、飲料製品の名称の一例である。また、画面２０ａには、推薦装置１０が取得した情報が個人データ及び環境データとして表示されている。

【0015】

飲料提供装置４０は、飲料製品の自動販売機、コーヒーメーカ、ドリンクバー（ドリンクディスペンサ）等である。飲料提供装置４０は、ネットワークＮを介して推薦装置１０とデータ通信を行うことができる。

【0016】

推薦装置１０は、飲み物に関する情報をユーザＵ１の近傍にある飲料提供装置４０に対して出力してもよい。その場合、飲料提供装置４０は、推薦装置１０によって決定された飲料製品の名称を、音声によりユーザＵ１に通知してもよい。

【0017】

また、飲料提供装置４０は、推薦装置１０からの通知に従い、飲み物を提供してもよい。例えば、飲料提供装置４０が飲料製品の自動販売機である場合、飲料提供装置４０は、推薦装置１０によって決定された飲料製品を排出する。その場合、推薦装置１０は、ユーザＵ１によってあらかじめ指定されたオンライン決済サービス等によって料金を決済してもよい。

【0018】

ここで、推薦装置１０及び端末２０の構成について説明する。図２は、第１の実施形態に係る推薦装置の構成例を示す図である。また、図３は、第１の実施形態に係る端末の構成例を示す図である。

【0019】

まず、図２を用いて推薦装置１０の各部の詳細を説明する。図２に示すように、推薦装置１０は、通信部１１、入出力部１２、記憶部１３及び制御部１４を有する。

【0020】

通信部１１は、ネットワークを介して、他の装置との間でデータ通信を行う。例えば、通信部１１はＮＩＣ（Network Interface Card）である。入出力部１２は、データの入出力を行うためのインタフェースである。入出力部１２は、例えばマウスやキーボード等の入力装置、及びディスプレイ等の出力装置と接続される。

【0021】

記憶部１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置である。なお、記憶部１３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）等のデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。記憶部１３は、推薦装置１０で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。記憶部１３は、モデル情報１３１、ユーザ情報１３２及び飲み物情報１３３を記憶する。

【0022】

モデル情報１３１は、飲み物に関する情報を決定するためのモデルの構築に関する情報である。例えば、モデル情報１３１は、ニューラルネットワークを構築するための重み行列及びバイアス値等である。モデルを使った処理の詳細については後述する。

【0023】

ユーザ情報１３２は、ユーザの個人に関する情報である。図４は、ユーザ情報の例を示す図である。図４に示すように、ユーザ情報１３２には、ユーザごとの生年月日、年齢、及び当日の各成分の摂取量が含まれる。また、生年月日及び年齢はユーザの属性を示す情報の一例である。また、当日の各成分の摂取量は行動履歴の一例である。

【0024】

飲み物情報１３３は、飲み物に関する情報である。図５は、飲み物情報の例を示す図である。図５に示すように、飲み物情報１３３には、価格及び各成分の含有量が含まれる。図５に示す飲み物は、例えば缶及びペットボトル等の容器に入った状態で提供される飲料製品であるものとする。

【0025】

ここで、図４の例では、当日の各成分の摂取量としてカフェイン、アルコール及び炭水化物の摂取量が記録されている。当日の各成分の摂取量は、ユーザが手入力したものであってもよいし、ユーザが摂取した飲み物の記録を基に、飲み物情報１３３を参照して計算したものであってもよい。

【0026】

制御部１４は、推薦装置１０全体を制御する。制御部１４は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路である。また、制御部１４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、内部メモリを用いて各処理を実行する。また、制御部１４は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部１４は、取得部１４１、決定部１４２、通知部１４３及び更新部１４４を有する。

【0027】

取得部１４１は、ユーザの個人に関する情報、及びユーザの環境に関する情報を取得する。取得部１４１は、ユーザに関する情報として、ユーザの行動履歴及びユーザのバイタル情報のうち少なくともいずれかを取得する。また、取得部１４１は、ユーザの環境に関する情報として、ユーザの位置を特定する情報、位置における気温及び位置における湿度のうち少なくともいずれかを取得する。

【0028】

取得部１４１は、バイタル情報として、ウェアラブル装置３０によって計測された体温、心拍数、血圧等を、端末２０を介して取得する。また、取得部１４１は、ユーザの行動履歴として、ＧＰＳシステムや加速度センサにより等により特定されたユーザの移動経路及び運動強度等を取得する。また、取得部１４１は、端末２０に自動又は手動で記録されたユーザの行動履歴を取得してもよい。

【0029】

さらに、取得部１４１は、所定の期間におけるユーザのカフェイン、アルコール、炭水化物の摂取量を取得する。例えば、取得部１４１は、ユーザ情報１３２を参照して各成分の摂取量を取得する。なお、カフェイン、アルコール、炭水化物は第１の成分の例である。例えば、第１の成分は、一般的に過剰に摂取することが好ましくないとされている成分であって、飲み物に含まれ得る成分である。

【0030】

取得部１４１は、ユーザからの要求に応じて情報を取得してもよいし、所定のタイミングで自動的に情報を取得してもよい。例えば、取得部１４１は、ユーザの持つ端末２０と飲料提供装置４０との間の距離が所定値以下になった場合に自動的に情報を取得してもよい。また、例えば、取得部１４１は、あらかじめ設定された時間の周期で定期的に情報を取得してもよい。これにより、推薦装置１０は、ユーザの状態の変化に柔軟に対応することができる。

【0031】

決定部１４２は、取得部１４１によって取得された情報を基に、飲み物に関する情報を決定する。例えば、決定部１４２は、モデル情報１３１を基に構築されたモデル（以降、推薦モデル１３１ａ）に、取得部１４１によって取得された情報を入力して得られた情報を基に、飲み物に関する情報を決定する。

【0032】

推薦モデル１３１ａは、入力された個人に関する情報及び環境に関する情報から、飲み物に関する情報を出力するモデルであって、ユーザが実際に選択した飲み物に関する情報によって訓練されたモデルである。

【0033】

図６は、推薦モデルを説明する図である。図６の例では、推薦モデル１３１ａには、ユーザの属性（性別、年齢）、行動履歴（直近の行動）、バイタル情報（体温、心拍数）、各成分の摂取量（カフェイン、アルコール、炭水化物、糖分、塩分等）、環境情報（天気、気温、湿度）が入力される。そして、推薦モデル１３１ａは、飲料製品ごとのスコアを出力する。

【0034】

図６の例では、「コーヒーＡ」のスコアが０．４であり最高であるため、決定部１４２は、飲み物に関する情報として「コーヒーＡ」を決定する。例えば、スコアは、出力時点における、各飲み物のユーザへの適合の度合い、又は各飲み物をユーザが飲んだときの満足度等と言い換えることができる。

【0035】

ここで、決定部１４２による飲み物に関する情報の決定方法の具体例について説明する。ここで説明する具体例は、機械学習の手法によって訓練されたモデルによって実現されてもよいし、あらかじめ規定されたルールベースのモデルによって実現されてもよい。

【0036】

例えば、決定部１４２は、ユーザの直近の行動がデスクワーク等の運動強度が小さいものである場合、ホットコーヒー等の温かい飲料製品の名称を決定する。一方、決定部１４２は、ユーザの直近の行動がスポーツ等の運動強度が大きいものである場合、スポーツドリンク等の冷たい飲料製品の名称を決定する。

【0037】

この場合、飲み物情報１３３は、各飲み物が温かいか冷たいかを識別するための情報（例えば、提供される際の温度）を含み、決定部１４２は当該情報を参照して各飲み物が温かいか冷たいかを判定する。

【0038】

また、決定部１４２は、体温及び心拍数を基に同様の決定を行うことができる。すなわち、決定部１４２は、ユーザの体温及び心拍数が所定値以下であれば温かい飲料製品の名称を決定し、ユーザの体温及び心拍数が所定値より大きければ冷たい飲料製品の名称を決定する。

【0039】

決定部１４２は、ユーザが飲んだ場合に、カフェイン、アルコール、炭水化物等の各成分の摂取量が既定値を超えないような飲み物の種類及び量を決定する。例えば、図４には、ユーザＵ１の当日の炭水化物の摂取量が４０ｇであることが示されている。ここで、１日の炭水化物の摂取量は５０ｇと定められているものとする。また、図５には、「ジュースＥ」の炭水化物の含有量が２０ｇであることが示されている。

【0040】

このとき、ユーザＵ１が「ジュースＥ」を飲むと、当日の炭水化物の摂取量が５０ｇを超えることになる。そのため、決定部１４２は、「ジュースＥ」を除外して飲み物を決定する。

【0041】

さらに、決定部１４２は、ユーザの財政状況を基に飲み物を決定してもよい。例えば、決定部１４２は、飲み物情報１３３を参照し、ユーザの当日の飲み物への消費金額が所定値を超えないように飲みものを決定する。例えば、１日の飲み物への消費金額の上限が１，０００円と決められており、既にユーザが８５０円を消費している場合、決定部１４２は、金額が１，０００円と８５０円の差額である１５０円を超えない飲料製品を決定する。

【0042】

通知部１４３は、決定部１４２によって決定された情報を通知する。通知部１４３は、端末２０又は飲料提供装置４０に情報を通知する。図１に示すように、端末２０は、通知部１４３によって通知された情報を画面に表示することができる。

【0043】

更新部１４４は、モデル情報１３１を更新する。特に、更新部１４４は、機械学習の手法によりモデル情報１３１を更新する。例えば、更新部１４４は、図６に示す情報を推薦モデル１３１ａに入力して得られる各飲料製品のスコアと、実際にユーザが指定した各飲料製品のスコアとの差分が小さくなるようにモデル情報１３１を更新する。

【0044】

決定部１４２は、飲み物の生成手順を決定してもよい。その場合、通知部１４３は、決定部１４２によって決定された生成手順を、飲み物を抽出するための装置に通知する。

【0045】

例えば、決定部１４２は、原料から所定の成分を抽出して得られる飲み物の抽出手順を決定する。その際、通知部１４３は、決定部１４２によって決定された抽出方法を、飲料提供装置４０に通知する。この場合、飲料提供装置４０は、コーヒーマシン及びドリンクバー等の飲み物を抽出するための装置であるものとする。飲料提供装置４０は、通知された抽出手順に従って飲み物の抽出を行う。なお、抽出手順は飲み物の生成手順の一例である。

【0046】

例えば、決定部１４２は、コーヒーの抽出手順として、豆の種類、飲み方（砂糖及びミルクの分量）、注水量、注水速度、注水回数、温度設定（お湯出し、水出し、氷出し）、断水時間等を決定する。また、決定部１４２は、紅茶や緑茶の抽出手順を決定してもよい。

【0047】

また、決定部１４２は、ミックスジュース及びカクテルといった、複数の原料を混合して生成される飲み物の、原料の混合比を決定し、決定した混合比を飲料提供装置４０に通知してもよい。なお、混合比は飲み物の生成手順の一例である。

【0048】

図３を用いて端末２０の各部の詳細を説明する。図３に示すように、端末２０は、通信部２１、入出力部２２、記憶部２３及び制御部２４を有する。

【0049】

図３を用いて端末２０の各部について説明する。図３は、第１の実施形態に係る端末の構成例を示す図である。図３に示すように、端末２０は、通信部２１、入出力部２２、記憶部２３及び制御部２４を有する。

【0050】

通信部２１は、ネットワークを介して、他の装置との間でデータ通信を行う。例えば、通信部２１はＮＩＣである。入出力部２２は、データの入出力を行うためのインタフェースである。入出力部２２は、例えばタッチパネルディスプレイである。

【0051】

記憶部２３は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置である。なお、記憶部２３は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ等のデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。記憶部２３は、端末２０で実行されるＯＳや各種プログラムを記憶する。

【0052】

制御部２４は、端末２０全体を制御する。制御部２４は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等の電子回路や、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路である。また、制御部２４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、内部メモリを用いて各処理を実行する。また、制御部２４は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２４は、取得部２４１、通知部２４２、及び出力制御部２４３を有する。

【0053】

取得部２４１はウェアラブル装置３０によって計測されたバイタル情報等のデータを取得する。通知部２４２は、取得部２４１によって取得されたデータを推薦装置１０に通知する。出力制御部２４３は、推薦装置１０から受け取った情報を入出力部２２を介して出力する。例えば、出力制御部２４３は、図１の画面２０ａを出力する。

【0054】

［第１の実施形態の処理］
図７は、第１の実施形態に係る推薦装置の処理の流れを示すフローチャートである。まず、推薦装置１０は、端末２０からユーザの個人に関する情報及び環境に関する情報を取得する（ステップＳ１０１）。

【0055】

次に、推薦装置１０は、取得した情報をモデルに入力して得られるスコアを基に、推薦する飲み物を決定する（ステップＳ１０２）。そして、推薦装置１０は、決定した飲み物を特定するための情報（例えば、飲料製品の名称）を端末２０に通知する（ステップＳ１０３）。

【0056】

［第１の実施形態の効果］
これまで説明してきたように、取得部１４１は、ユーザの個人に関する情報、及びユーザの環境に関する情報を取得する。決定部１４２は、取得部１４１によって取得された情報を基に、飲み物に関する情報を決定する。通知部１４３は、決定部１４２によって決定された情報を通知する。このように、推薦装置１０は、ユーザの情報に応じて飲み物に関する情報を決定し通知する。その結果、本実施形態によれば、ユーザの状態の変化に応じて飲み物を推薦することができる。

【0057】

取得部１４１は、ユーザに関する情報として、ユーザの行動履歴及びユーザのバイタル情報のうち少なくともいずれかを取得する。これにより、推薦装置１０は、ユーザの体調に合わせた飲み物を推薦することができる。

【0058】

決定部１４２は、入力された個人に関する情報及び環境に関する情報から、飲み物に関する情報を出力するモデルであって、ユーザが実際に選択した飲み物に関する情報を用いて機械学習の手法により訓練されたモデルに、取得部１４１によって取得された情報を入力して得られた情報を基に、飲み物に関する情報を決定する。これにより、推薦装置１０は、実際にユーザが各自の状態に応じて選択する飲み物の傾向に基づいた推薦ができるため、よりユーザの満足度を高めることができる。

【0059】

決定部１４２は、飲み物の生成手順を決定する。通知部１４３は、決定部１４２によって決定された生成手順を、飲み物を抽出するための装置に通知する。これにより、推薦装置１０は、コーヒー等の抽出手順に影響を受ける飲み物に関して、ユーザの好みにより細やかに対応することができる。

【0060】

取得部１４１は、所定の期間におけるユーザの第１の成分の摂取量を取得する。決定部１４２は、ユーザが飲んだ場合に、第１の成分の摂取量が既定値を超えないような飲み物の種類及び量を決定する。これにより、推薦装置１０は、ユーザの健康に配慮した飲み物の推薦を行うことができる。

【0061】

［システム構成等］
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散及び統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散又は統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。なお、プログラムは、ＣＰＵだけでなく、ＧＰＵ等の他のプロセッサによって実行されてもよい。

【0062】

また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

【0063】

［プログラム］
一実施形態として、推薦装置１０は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の推薦処理を実行する推薦プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の推薦プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を推薦装置１０として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal Handyphone System）等の移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等のスレート端末等がその範疇に含まれる。

【0064】

また、推薦装置１０は、ユーザが使用する端末装置をクライアントとし、当該クライアントに上記の推薦処理に関するサービスを提供する推薦サーバ装置として実装することもできる。例えば、推薦サーバ装置は、ユーザの個人に関する情報、及びユーザの環境に関する情報を入力とし、飲み物に関する情報を出力とする推薦サービスを提供するサーバ装置として実装される。この場合、推薦サーバ装置は、Ｗｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の推薦処理に関するサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。

【0065】

図８は、推薦プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。

【0066】

メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ（Random Access Memory）１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

【0067】

ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、推薦装置１０の各処理を規定するプログラムは、コンピュータにより実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール１０９３として実装される。プログラムモジュール１０９３は、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。例えば、推薦装置１０における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。なお、ハードディスクドライブ１０９０は、ＳＳＤ（Solid State Drive）により代替されてもよい。

【0068】

また、上述した実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０は、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して、上述した実施形態の処理を実行する。

【0069】

なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

【符号の説明】

【0070】

Ｎ ネットワーク
Ｕ１ ユーザ
１ 推薦システム
１０ 推薦装置
１１、２１ 通信部
１２、２２ 入出力部
１３、２３ 記憶部
１４、２４ 制御部
２０ 端末
２０ａ 画面
３０ ウェアラブル装置
４０ 飲料提供装置
１３１ モデル情報
１３１ａ 推薦モデル
１３２ ユーザ情報
１３３ 飲み物情報
１４１ 取得部
１４２ 決定部
１４３ 通知部
１４４ 更新部
２４１ 取得部
２４２ 通知部
２４３ 出力制御部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】