(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】P2023129333
(43)【公開日】2023-09-14
(54)【発明の名称】商品推薦方法及びシステム
(51)【国際特許分類】
G06F 16/9035 20190101AFI20230907BHJP
G06Q 30/0601 20230101ALI20230907BHJP
【ＦＩ】
G06F16/9035
G06Q30/0601 330
【審査請求】有
【請求項の数】16
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023030745
(22)【出願日】2023-03-01
(31)【優先権主張番号】10-2022-0027061
(32)【優先日】2022-03-02
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(71)【出願人】
【識別番号】505205812
【氏名又は名称】ネイバー コーポレーション
【氏名又は名称原語表記】ＮＡＶＥＲ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(74)【代理人】
【識別番号】100135079
【弁理士】
【氏名又は名称】宮崎 修
(72)【発明者】
【氏名】シン ヘウン
(72)【発明者】
【氏名】キム スヨン
(72)【発明者】
【氏名】キム キョンミン
(72)【発明者】
【氏名】パク ホンジン
(72)【発明者】
【氏名】ビョン ボラム
【テーマコード（参考）】
5B175
5L049
【Ｆターム（参考）】
5B175GC03
5B175HA01
5B175HB03
5L049BB60
(57)【要約】
【課題】 本発明は、ユーザのニーズを反映して適切な商品を推薦するための商品推薦方法及びシステムを提供する。
【解決手段】上記課題を解決するために、本発明による商品推薦方法は、ターゲット対象情報及びターゲット意図情報の少なくとも１つを含むターゲットストーリー情報を特定するステップと、サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びにサンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するステップと、推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するステップとを含んでもよい。
【選択図】 図１
【解決手段】上記課題を解決するために、本発明による商品推薦方法は、ターゲット対象情報及びターゲット意図情報の少なくとも１つを含むターゲットストーリー情報を特定するステップと、サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びにサンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するステップと、推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するステップとを含んでもよい。
【選択図】 図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
商品推薦方法において、
ターゲット対象情報及びターゲット意図情報の少なくとも１つを含むターゲットストーリー情報を特定するステップと、
サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びに前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、前記ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するステップと、
前記推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、前記ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するステップとを含むことを特徴とする商品推薦方法。
ターゲット対象情報及びターゲット意図情報の少なくとも１つを含むターゲットストーリー情報を特定するステップと、
サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びに前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、前記ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するステップと、
前記推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、前記ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するステップとを含むことを特徴とする商品推薦方法。
【請求項2】
前記推薦商品カテゴリーを取得するステップは、
前記サンプルストーリー情報及び前記サンプルストーリー情報に対応する前記サンプル商品カテゴリー、並びに前記ターゲットストーリー情報を用いてプロンプトを構成するステップと、
前記プロンプトを予め特定された大型言語モデルへの入力として処理するステップとを含み、
前記推薦商品カテゴリーは、
前記大型言語モデルの出力として生成されることを特徴とする請求項１に記載の商品推薦方法。
前記サンプルストーリー情報及び前記サンプルストーリー情報に対応する前記サンプル商品カテゴリー、並びに前記ターゲットストーリー情報を用いてプロンプトを構成するステップと、
前記プロンプトを予め特定された大型言語モデルへの入力として処理するステップとを含み、
前記推薦商品カテゴリーは、
前記大型言語モデルの出力として生成されることを特徴とする請求項１に記載の商品推薦方法。
【請求項3】
前記サンプルストーリー情報及び前記サンプル商品カテゴリーの少なくとも１つは、インターネットを介してアクセス可能なページにおいて複数のユーザにより作成されたＵＧＣ（Ｕｓｅｒ Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ Ｃｏｎｔｅｎｔｓ）に基づいて構成されたプロンプトを前記大型言語モデルに入力することにより、前記大型言語モデルの出力として取得されることを特徴とする請求項１に記載の商品推薦方法。
【請求項4】
前記ターゲットストーリー情報は、特定ユーザアカウントから受信される商品推薦要求に基づいて特定され、
前記ターゲットストーリー情報を特定するステップにおいては、
前記特定ユーザアカウントから受信されるユーザ入力情報、及び前記特定ユーザアカウントに連携して特定サーバに保存されているユーザ情報を用いて、前記ターゲットストーリー情報を特定することを特徴とする請求項１に記載の商品推薦方法。
前記ターゲットストーリー情報を特定するステップにおいては、
前記特定ユーザアカウントから受信されるユーザ入力情報、及び前記特定ユーザアカウントに連携して特定サーバに保存されているユーザ情報を用いて、前記ターゲットストーリー情報を特定することを特徴とする請求項１に記載の商品推薦方法。
【請求項5】
前記ユーザ入力情報は、
前記特定ユーザアカウントがログインされたユーザ端末に提供される特定ページにおいて受信され、
前記特定ページは、
前記推薦商品をプレゼントされる受領者に該当する前記ターゲット対象情報の入力を受けるための第１入力領域と、前記受領者に前記推薦商品を贈る意図に該当する前記ターゲット意図情報の入力を受けるための第２入力領域とを含むことを特徴とする請求項４に記載の商品推薦方法。
前記特定ユーザアカウントがログインされたユーザ端末に提供される特定ページにおいて受信され、
前記特定ページは、
前記推薦商品をプレゼントされる受領者に該当する前記ターゲット対象情報の入力を受けるための第１入力領域と、前記受領者に前記推薦商品を贈る意図に該当する前記ターゲット意図情報の入力を受けるための第２入力領域とを含むことを特徴とする請求項４に記載の商品推薦方法。
【請求項6】
前記ターゲットストーリー情報を特定するステップは、
自然言語処理アルゴリズムを用いて、前記ターゲットストーリー情報として、前記第１入力領域及び前記第２入力領域において受信した前記ターゲット対象情報及び前記ターゲット意図情報を含む文章を生成するステップを含み、
前記文章は、前記プロンプトに含まれることを特徴とする請求項５に記載の商品推薦方法。
自然言語処理アルゴリズムを用いて、前記ターゲットストーリー情報として、前記第１入力領域及び前記第２入力領域において受信した前記ターゲット対象情報及び前記ターゲット意図情報を含む文章を生成するステップを含み、
前記文章は、前記プロンプトに含まれることを特徴とする請求項５に記載の商品推薦方法。
【請求項7】
前記ユーザ情報は、前記特定ユーザアカウントに対応する特定ユーザの性別、年齢、居住地域及び職業の少なくとも１つを含み、
前記文章を生成するステップにおいては、
前記ユーザ情報が前記ターゲットストーリー情報に含まれるように前記文章を生成することを特徴とする請求項６に記載の商品推薦方法。
前記文章を生成するステップにおいては、
前記ユーザ情報が前記ターゲットストーリー情報に含まれるように前記文章を生成することを特徴とする請求項６に記載の商品推薦方法。
【請求項8】
前記推薦商品を抽出するステップにおいては、
前記ターゲットストーリー情報と前記推薦商品カテゴリーに属する複数の商品の類似度に基づいて、類似度が高い順に、前記複数の商品の少なくとも１つを前記推薦商品として抽出することを特徴とする請求項１に記載の商品推薦方法。
前記ターゲットストーリー情報と前記推薦商品カテゴリーに属する複数の商品の類似度に基づいて、類似度が高い順に、前記複数の商品の少なくとも１つを前記推薦商品として抽出することを特徴とする請求項１に記載の商品推薦方法。
【請求項9】
前記複数の商品は、インターネットを介してアクセス可能な少なくとも１つの商品販売サイトにおいて購入できるように構成され、
前記推薦商品が抽出されると、前記推薦商品の販売ページがリンクされた商品販売情報がユーザ端末に提供されるステップをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の商品推薦方法。
前記推薦商品が抽出されると、前記推薦商品の販売ページがリンクされた商品販売情報がユーザ端末に提供されるステップをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の商品推薦方法。
【請求項10】
前記販売ページにおいて前記推薦商品の購入が行われると、前記ターゲットストーリー情報及び前記推薦商品に関する情報を用いて、前記推薦商品に関するメッセージを生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項９に記載の商品推薦方法。
【請求項11】
前記メッセージを生成するステップにおいては、
前記ターゲット対象情報が前記推薦商品をプレゼントされる受領者に関する情報として含まれ、前記ターゲット意図情報が前記推薦商品のプレゼント意図に関する情報として含まれるように、前記メッセージを生成することを特徴とする請求項１０に記載の商品推薦方法。
前記ターゲット対象情報が前記推薦商品をプレゼントされる受領者に関する情報として含まれ、前記ターゲット意図情報が前記推薦商品のプレゼント意図に関する情報として含まれるように、前記メッセージを生成することを特徴とする請求項１０に記載の商品推薦方法。
【請求項12】
商品推薦方法において、
ユーザ端末から、プレゼントの対象及びプレゼントの意図の少なくとも１つに関する情報を含むターゲットストーリー情報を受信するステップと、
サンプルストーリー情報及びサンプル商品カテゴリーのテーマ情報を含む少なくとも１つのデータセット（ｄａｔａｓｅｔ）、並びに前記ターゲットストーリー情報を用いて、予め特定された大型言語モデルに入力される第１プロンプトを構成するステップと、
前記第１プロンプトに基づいて、前記大型言語モデルの出力として、前記ターゲットストーリー情報に対応する複数のテーマキーワードを取得するステップと、
前記ユーザ端末に、前記複数のテーマキーワードを提供し、前記ユーザ端末において、前記複数のテーマキーワードの少なくとも１つが選択されるステップと、
前記ユーザ端末において選択された特定テーマキーワードを含む第２プロンプトを構成するステップと、
前記特定テーマキーワードを含む前記第２プロンプトを前記大型言語モデルへの入力として処理することにより、前記大型言語モデルから前記ターゲットストーリー情報に対応する推薦プレゼントカテゴリーを取得するステップとを含むことを特徴とする商品推薦方法。
ユーザ端末から、プレゼントの対象及びプレゼントの意図の少なくとも１つに関する情報を含むターゲットストーリー情報を受信するステップと、
サンプルストーリー情報及びサンプル商品カテゴリーのテーマ情報を含む少なくとも１つのデータセット（ｄａｔａｓｅｔ）、並びに前記ターゲットストーリー情報を用いて、予め特定された大型言語モデルに入力される第１プロンプトを構成するステップと、
前記第１プロンプトに基づいて、前記大型言語モデルの出力として、前記ターゲットストーリー情報に対応する複数のテーマキーワードを取得するステップと、
前記ユーザ端末に、前記複数のテーマキーワードを提供し、前記ユーザ端末において、前記複数のテーマキーワードの少なくとも１つが選択されるステップと、
前記ユーザ端末において選択された特定テーマキーワードを含む第２プロンプトを構成するステップと、
前記特定テーマキーワードを含む前記第２プロンプトを前記大型言語モデルへの入力として処理することにより、前記大型言語モデルから前記ターゲットストーリー情報に対応する推薦プレゼントカテゴリーを取得するステップとを含むことを特徴とする商品推薦方法。
【請求項13】
前記第２プロンプトは、
前記サンプルストーリー情報、前記サンプル商品カテゴリーのテーマ情報及び前記サンプル商品カテゴリーを含む少なくとも１つの第１データセットと、
前記ターゲットストーリー情報及び前記特定テーマキーワードを含む第２データセットとから構成されることを特徴とする請求項１２に記載の商品推薦方法。
前記サンプルストーリー情報、前記サンプル商品カテゴリーのテーマ情報及び前記サンプル商品カテゴリーを含む少なくとも１つの第１データセットと、
前記ターゲットストーリー情報及び前記特定テーマキーワードを含む第２データセットとから構成されることを特徴とする請求項１２に記載の商品推薦方法。
【請求項14】
前記推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、前記ターゲットストーリー情報に対応する少なくとも１つの推薦商品を抽出するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の商品推薦方法。
【請求項15】
商品推薦システムにおいて、
サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びに前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーを保存する保存部と、
予め特定された大型言語モデルを用いて、前記サンプルストーリー情報及び前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するプロセス、並びに前記推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、前記ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するプロセスを行う制御部とを含むことを特徴とする商品推薦システム。
サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びに前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーを保存する保存部と、
予め特定された大型言語モデルを用いて、前記サンプルストーリー情報及び前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するプロセス、並びに前記推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、前記ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するプロセスを行う制御部とを含むことを特徴とする商品推薦システム。
【請求項16】
電子機器において１つ以上のプロセスにより実行されるプログラムであって、
ターゲット対象情報及びターゲット意図情報の少なくとも１つを含むターゲットストーリー情報を特定するステップと、
サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びに前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、前記ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するステップと、
前記推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、前記ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するステップとを、コンピュータに行わせるコマンドを含むことを特徴とするプログラム。
ターゲット対象情報及びターゲット意図情報の少なくとも１つを含むターゲットストーリー情報を特定するステップと、
サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びに前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、前記ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するステップと、
前記推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、前記ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するステップとを、コンピュータに行わせるコマンドを含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ユーザのニーズを反映して適切な商品を推薦するための商品推薦方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
人工知能の辞書的な意味は、人間の学習能力、推論能力、知覚能力、自然言語理解能力などをコンピュータプログラムで実現した技術と言える。このような人工知能は、ディープラーニングにより飛躍的な発展を遂げた。
【0003】
特に、人工知能の発達に伴って様々な言語モデル（Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅ ｌ）が開発されており、その言語モデルは、テキストを認知し、その意味を理解するだけでなく、文書などの膨大なテキストを含むデータから情報を抽出、分類し、さらには直接テキストを生成するレベルに達している。
【0004】
このような言語モデルは、様々な分野に積極的に活用されており、例えば、検索エンジン、文書作成（例えば、履歴書作成、報告書作成、掲示物作成など）、様々なテーマの自由対話、与えられたテキストにおけるデータパーシング（例えば、データ要約、分類など）、専門知識提供、プログラミング、与えられた文章の適切なスタイルの文章への変換などのように、テキストベースで行うことのできる様々な分野に存在する。
【0005】
このような言語モデルに基づいて、従来は人が直接行っていた様々な業務の自動化を図ることができる。特に、様々なサービス分野（例えば、ショッピングサービス、ニュースサービスなど）において人により直接生成又は修正されていたテキストベースの作業を自動化することができるが、そうする場合には、サービスの特性を加味して言語モデルを活用する方法に関する研究が必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
本発明は、ショッピングサービスに活用することのできる商品推薦方法及びシステムを提供するものである。
【0007】
特に、本発明は、ユーザが他人にプレゼントするために商品を購入する際に、プレゼントの対象及び意図に応じて適切な商品を推薦することのできる商品推薦方法及びシステムを提供するものである。
【0008】
さらに、本発明は、言語モデルを用いて、ユーザの状況又はプレゼントする状況に応じて適切な商品を推薦することのできる商品推薦方法及びシステムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【0009】
上記課題を解決するために、本発明による商品推薦方法は、ターゲット対象情報及びターゲット意図情報の少なくとも１つを含むターゲットストーリー情報を特定するステップと、サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びに前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、前記ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するステップと、前記推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、前記ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するステップとを含んでもよい。
【0010】
本発明による商品推薦方法は、ユーザ端末から、プレゼントの対象及びプレゼントの意図の少なくとも１つに関する情報を含むターゲットストーリー情報を受信するステップと、サンプルストーリー情報及びサンプル商品カテゴリーのテーマ情報を含む少なくとも１つのデータセット（ｄａｔａｓｅｔ）、並びに前記ターゲットストーリー情報を用いて、予め特定された大型言語モデルに入力される第１プロンプトを構成するステップと、前記第１プロンプトに基づいて、前記大型言語モデルの出力として、前記ターゲットストーリー情報に対応する複数のテーマキーワードを取得するステップと、前記ユーザ端末に、前記複数のテーマキーワードを提供し、前記ユーザ端末において、前記複数のテーマキーワードの少なくとも１つが選択されるステップと、前記ユーザ端末において選択された特定テーマキーワードを含む第２プロンプトを構成するステップと、前記特定テーマキーワードを含む前記第２プロンプトを前記大型言語モデルへの入力として処理することにより、前記大型言語モデルから前記ターゲットストーリー情報に対応する推薦プレゼントカテゴリーを取得するステップとを含んでもよい。
【0011】
本発明による商品推薦システムは、サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びに前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーを保存する保存部と、予め特定された大型言語モデルを用いて、前記サンプルストーリー情報及び前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するプロセス、並びに前記推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、前記ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するプロセスを行う制御部とを含んでもよい。
【0012】
本発明による電子機器において１つ以上のプロセスにより実行され、コンピュータ可読記録媒体に保存されたプログラムは、ターゲット対象情報及びターゲット意図情報の少なくとも１つを含むターゲットストーリー情報を特定するステップと、サンプル対象情報及びサンプル意図情報の少なくとも１つを含むサンプルストーリー情報、並びに前記サンプルストーリー情報にそれぞれ対応するサンプル商品カテゴリーに基づいて、前記ターゲットストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するステップと、前記推薦商品カテゴリーに属する商品のうち、前記ターゲットストーリー情報にマッチングされた少なくとも１つの推薦商品を抽出するステップとを行わせるコマンドを含んでもよい。
【発明の効果】
【0013】
前述したように、本発明による商品推薦方法及びシステムは、ストーリー情報を含むプロンプトを入力とする大型言語モデルを用いて、推薦商品を抽出することができる。
【0014】
ここで、ストーリー情報は、推薦商品を贈る（受け取る）対象に関する情報と、推薦商品を購入する購入者の意図とを含むように構成されるので、本発明においては、推薦商品を購入するユーザの意図が反映された商品を推薦することができる。
【0015】
このように、本発明による商品推薦方法及びシステムは、推薦商品を贈る対象、及び推薦商品を贈るプレゼントの意図が反映されたストーリー情報を用いてプロンプトを構成することにより、大型言語モデルから、推薦商品を贈るユーザのストーリーに応じた商品を推薦することができる。よって、本発明によれば、贈る商品を選択するのにかかる時間を短縮することができ、プレゼントの相手及びプレゼントの意図に応じて最適化された商品を購入することができる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】本発明による商品推薦方法及びシステムの活用例を説明するための概念図である。
【図2】本発明による商品推薦システムを説明するための概念図である。
【図3】本発明による商品推薦方法を説明するためのフローチャートである。
【図4】本発明による商品推薦方法及びシステムにおいて活用されるプロンプトを説明するための概念図である。
【図5】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるストーリー情報の入力方法を説明するための概念図である。
【図6】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるストーリー情報の入力方法を説明するための概念図である。
【図7A】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるストーリー情報の入力方法を説明するための概念図である。
【図7B】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるストーリー情報の入力方法を説明するための概念図である。
【図8】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるストーリー情報の入力方法を説明するための概念図である。
【図9A】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるストーリー情報の入力方法を説明するための概念図である。
【図9B】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるストーリー情報の入力方法を説明するための概念図である。
【図10A】本発明による商品推薦方法及びシステムにおいて活用されるプロンプトの例を説明するための概念図である。
【図10B】本発明による商品推薦方法及びシステムにおいて活用されるプロンプトの例を説明するための概念図である。
【図11】本発明による商品推薦方法及びシステムにおいて活用されるプロンプトの例を説明するための概念図である。
【図12A】本発明による商品推薦方法及びシステムにおいて活用されるプロンプトの例を説明するための概念図である。
【図12B】本発明による商品推薦方法及びシステムにおいて活用されるプロンプトの例を説明するための概念図である。
【図13A】商品カテゴリー及び商品推薦方法を説明するための概念図である。
【図13B】商品カテゴリー及び商品推薦方法を説明するための概念図である。
【図13C】商品カテゴリー及び商品推薦方法を説明するための概念図である。
【図14】本発明による商品推薦方法及びシステムにおける推薦商品の抽出方法を説明するための概念図である。
【図15】本発明による商品推薦方法及びシステムにおける推薦商品の抽出方法を説明するための概念図である。
【図16A】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるメッセージ生成方法を説明するための概念図である。
【図16B】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるメッセージ生成方法を説明するための概念図である。
【図17A】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるメッセージ生成方法を説明するための概念図である。
【図17B】本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるメッセージ生成方法を説明するための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、添付図面を参照して本明細書に開示される実施形態について詳細に説明するが、図面番号に関係なく同一又は類似の構成要素には同一又は類似の符号を付し、その説明は省略する。以下の説明で用いる構成要素の接尾辞である「モジュール」及び「部」は、明細書の作成を容易にするために付与又は混用されるものであり、それ自体が有意性や有用性を有するものではない。また、本明細書に開示される実施形態について説明するにあたって、関連する公知技術についての具体的な説明が本明細書に開示される実施形態の要旨を不明にする恐れがあると判断される場合は、その詳細な説明を省略する。なお、添付図面は本明細書に開示される実施形態を容易に理解できるようにするためのものにすぎず、添付図面により本明細書に開示される技術的思想が限定されるものではなく、本発明の思想及び技術範囲に含まれるあらゆる変更、均等物又は代替物が本発明に含まれるものと理解されるべきである。
【0018】
第１、第２などのように序数を含む用語は様々な構成要素を説明するために用いられるが、上記構成要素は上記用語により限定されるものではない。上記用語は１つの構成要素を他の構成要素と区別する目的でのみ用いられる。
【0019】
ある構成要素が他の構成要素に「連結」又は「接続」されていると言及された場合は、他の構成要素に直接連結又は接続されていてもよく、中間にさらに他の構成要素が存在してもよいものと解すべきである。それに対して、ある構成要素が他の構成要素に「直接連結」又は「直接接続」されていると言及された場合は、中間にさらに他の構成要素が存在しないものと解すべきである。
【0020】
単数の表現には、特に断らない限り複数の表現が含まれる。
【0021】
本明細書において、「含む」や「有する」などの用語は、明細書に記載された特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はそれらの組み合わせが存在することを指定しようとするもので、１つ又はそれ以上の他の特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はそれらの組み合わせの存在や付加可能性を予め排除するものではないと理解すべきである。
【0022】
前述したように、人工知能の発達に伴って様々な言語モデルが開発されており、それに基づいて、従来は人が直接行っていた様々な業務の自動化を図ることができるようになった。特に、様々なサービス分野（例えば、ショッピングサービス、ニュースサービスなど）において人により直接選択又は生成されていた様々な作業を自動化することができるようになった。特に、本発明は、商品を購入するユーザの様々な状況を考慮して、ユーザに適した商品を推薦することのできる商品推薦方法及びシステムを提供するものである。
【0023】
ユーザは自分又は他人のためにインターネット上で商品を購入するが、とりわけ他人のために商品を購入する際は、購入した商品を供与する対象及び供与する意図が存在し得る。
【0024】
例えば、他人のための商品購入は、他人へのプレゼントにつながることもあるが、このとき、ユーザは、他人に贈る意図及び贈る相手を念頭に置いて、贈る商品をインターネット上で検索し、購入することができる。
【0025】
本発明による商品推薦方法及びシステムは、他人のために商品を購入するユーザの便宜を図るものである。本発明は、他人のために購入する商品を選択するのに費やすユーザの時間を短縮し、ユーザの商品購入意図及び商品を受け取る対象に応じて商品を推薦することできる商品推薦方法及びシステムを提供することができる。
【0026】
なお、本発明においては、説明の便宜上、「商品の購入」と「プレゼントの購入」が混用され、本発明は、必ずしもプレゼントを購入することに限定されるものではない。すなわち、本発明は、ユーザが自分のための商品を購入する際や、プレゼントを目的としない他人のための商品購入の際にも活用できることは言うまでもない。よって、本発明における「プレゼントの購入」は、「商品の購入」に代替されてもよく、「商品の購入」と解されてもよい。ただし、プレゼントの購入の場合は当該商品の購入者と商品の使用者が異なることから、購入者の行動特性や好みを直接反映して商品を推薦することができないという差異があり、本発明においてはこのような問題を解決する方法を提供する。本件における商品という用語は有形の物品だけでなく無形の役務（サービス）に使用されてもよい。
【0027】
より具体的には、図１に示すように、本発明による商品推薦方法及びシステムは、ストーリー情報（ｓｔｏｒｙ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を用いて、ユーザに商品を推薦するようにしてもよい。ここで、ユーザに推薦される商品は、ユーザがインターネット上で購入可能な商品であってもよい。
【0028】
本発明におけるストーリー情報は、対象及び意図の少なくとも１つに関する情報を含むようにしてもよい。ここで、「対象」は、本発明による商品推薦システムにおいて推薦される商品を受け取る当事者と解されてもよい。例えば、ユーザがプレゼントのために本発明による商品推薦システムを用いる場合、「対象」は、プレゼントを受け取る人（当事者又は相手）であってもよい。ここで、ストーリー情報に含まれる対象に関する情報（又は対象情報）は、性別、年齢、職業、ユーザとの関係、趣味、好み、居住地などの対象に該当する特定の人について説明し得る様々な情報の少なくとも１つから構成されてもよい。
【0029】
さらに、「意図」は、本発明による商品推薦システムにおいて推薦される商品を購入するユーザが商品を購入する理由、目的などと解されてもよい。例えば、ユーザがプレゼントのために商品を購入する場合、プレゼントの意図（例えば、新築祝いのプレゼント、引っ越し祝いのプレゼント、結婚記念日のプレゼントなど）について説明し得る様々な情報の少なくとも１つと解されてもよい。
【0030】
一方、本発明による商品推薦方法及びシステムにおいては、様々な方法でユーザによりストーリー情報が入力されるようにすることができる。例えば、本発明による商品推薦システムが提供するサービスページ１１０において、ユーザによりストーリー情報が入力されるか、図１の（ａ）に示すように、提供するストーリー情報リスト１１２からいずれかが選択されるようにしてもよい。
【0031】
一方、本発明による商品推薦システムにおいては、言語モデル（Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ， ＬＭ）又は大型言語モデル１０を用いて、ストーリー情報に対応する推薦商品カテゴリーを取得するようにしてもよい。さらに、本発明による商品推薦システムにおいては、それに基づいて、図１の（ｂ）に示すように、ストーリー情報に対応する推薦商品を抽出し、それをユーザに提供するようにしてもよい。また、推薦商品に関連するキーワードやそれらを分類することのできるキーワードの少なくとも１つのキーワードを抽出し、それをユーザに提供するようにしてもよい。
【0032】
一方、本発明において活用される言語モデルは、その種類に制限はなく、様々な情報についての学習が行われた言語モデルであればいかなるものでもよい。一方、近年、盛んに研究されている大型言語モデル又は超巨大言語モデル（ｈｙｐｅｒｓｃａｌｅ ｌａｎｇｕａｇｅ ｍｏｄｅｌ）は、従来の一般言語モデルに比べて１０倍以上も多い媒介変数（又はパラメータ）（例えば、１０００億個以上の媒介変数など）を有するモデルを用いて大量のデータで学習したモデルであり、フューショットラーニング（ｆｅｗ－ｓｈｏｔ ｌｅａｒｎｉｎｇ）などの方式を利用して、モデルに対するファインチューニング（ｆｉｎｅ－ｔｕｎｉｎｇ）を行わなくても推論することができる。このような大型言語モデルは、少量の例示データ形式を含むプロンプトの入力により、事前学習したモデルがプロンプト内のパターンを理解することができ、単語シーケンスの確率分布又はそれに基づく単語（又は文章）を生成して出力することができる。
【0033】
ここで、推薦商品カテゴリーは、推薦商品が属するカテゴリー又は種類と解されてもよい。商品カテゴリーは、商品の用途、商品の色、商品の価格帯などの様々な基準に基づいて分類されるようにしてもよい。例えば、商品の用途に応じて、商品カテゴリーには、アクセサリー類、文具類、自動車用品類などのカテゴリーが存在するようにしてもよい。ここで、本発明における推薦商品は、特定カテゴリーに属し、インターネット上で実際に購入可能な商品を意味するものであってもよい。すなわち、本発明による商品推薦システムにおいては、ユーザに商品を推薦し、ユーザに推薦した商品の購入までサポートするようにしてもよい。
【0034】
ここで、推薦する商品は、図１の（ｂ）に示すように、本発明による商品推薦システムに連携されたショッピングサービスが提供するショッピングサービスページ１２０（例えば、ウェブページ又はアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）ページ）において購入できるようにしてもよい。
【0035】
以下、添付図面を参照して本発明による商品推薦方法及びシステムについてより具体的に説明する。図２は本発明による商品推薦システムを説明するための概念図であり、図３は本発明による商品推薦方法を説明するためのフローチャートである。図４は本発明による商品推薦方法及びシステムにおいて活用されるプロンプトを説明するための概念図であり、図５、図６、図７Ａ、図７Ｂ、図８、図９Ａ及び図９Ｂは本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるストーリー情報の入力方法を説明するための概念図である。また、図１０Ａ、図１０Ｂ、図１１、図１２Ａ及び図１２Ｂは本発明による商品推薦方法及びシステムにおいて活用されるプロンプトの例を説明するための概念図であり、図１３Ａ、図１３Ｂ及び図１３Ｃは商品カテゴリー及び商品推薦方法を説明するための概念図である。図１４及び図１５は本発明による商品推薦方法及びシステムにおける推薦商品の抽出方法を説明するための概念図であり、図１６Ａ、図１６Ｂ、図１７Ａ及び図１７Ｂは本発明による商品推薦方法及びシステムにおけるメッセージ生成方法を説明するための概念図である。
【0036】
まず、図２に示すように、本発明による商品推薦システム２００は、入力部２１０、保存部２２０及び制御部２３０の少なくとも１つを含んでもよい。また、図示していないが、商品推薦システム２００は、通信部をさらに含んでもよく、通信部は、少なくとも１つのサーバ、電子機器（又はユーザ端末）と通信するように構成されてもよい。
【0037】
さらに、商品推薦システム２００は、大型言語モデル１０及び商品推薦エンジン２０の少なくとも１つを含むように構成されてもよく、それらの少なくとも１つと連動するように構成されてもよい。
【0038】
本発明による商品推薦システム２００は、大型言語モデル１０に入力されるストーリー情報に基づいて、大型言語モデル１０から推薦商品カテゴリーを取得し、商品推薦エンジン２０により、推薦商品カテゴリーに対応する推薦商品を抽出するようにしてもよい。商品推薦システム２００の構成の少なくとも一部は、大型言語モデル１０及び商品推薦エンジン２０の少なくとも１つへの情報の入力を処理する役割や、大型言語モデル１０及び商品推薦エンジン２０の少なくとも１つから出力される情報を処理する役割を果たすようにしてもよい。
【0039】
入力部２１０について説明すると、入力部２１０は、大型言語モデル１０に入力されるプロンプト（ｐｒｏｍｐｔ）を構成する情報が入力されるようにする役割を果たすようにしてもよい。
【0040】
入力部２１０は、ｉ）ユーザ（又はユーザ端末）と本発明による商品推薦システム２００を接続するインタフェース（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、又はｉｉ）本発明による商品推薦システム２００と少なくとも１つの他のシステムを接続するインタフェースを含んでもよい。さらに、入力部２１０は、本発明による商品推薦システム２００に含まれる構成要素間を接続するインタフェースを含んでもよい。
【0041】
本発明においては、大型言語モデル１０にプロンプトを入力することにより、その結果物として推薦商品カテゴリー及びそれに対応する推薦商品を取得するようにしてもよい。
【0042】
ここで、推薦商品カテゴリーは、大型言語モデル１０から取得するようにしてもよく、推薦商品カテゴリーに属する推薦商品は、商品推薦エンジン２０から取得するようにしてもよい。制御部２３０は、大型言語モデル１０から取得した推薦商品カテゴリーに関する情報を商品推薦エンジン２０に入力することにより、商品推薦エンジン２０から推薦商品を取得する一連のプロセスを制御するようにしてもよい。
【0043】
大型言語モデル１０に入力されるプロンプト（ｐｒｏｍｐｔ）は、図４の（ａ）に示すように、大型言語モデル１０に入力されるデータであり、大型言語モデル１０において参照の対象となるデータセット４１１、４１２、４１３（以下「サンプルデータセット」）と、大型言語モデル１０から取得しようとする情報に対応するデータセット４１４（以下「ターゲットデータセット」）とを含んでもよい。
【0044】
このようなデータセット４１１、４１２、４１３、４１４は、前述したストーリー情報を含んでもよい。
【0045】
サンプルデータセットには、サンプルストーリー情報及びそれに対応するサンプル商品カテゴリーに関する情報が対をなして構成されてもよい。ここで、サンプルストーリー情報は、ユーザが作成又は生産した情報を用いて生成するようにしてもよく、ユーザの商品購入内訳から対象及び意図を抽出して生成するようにしてもよい。また、サンプルストーリー情報は、学習した言語モデル又は大型言語モデルに、前述した情報（例えば、ユーザが作成又は生産した情報、ユーザの商品購入内訳など）を含むプロンプトを入力して生成するようにしてもよい。
【0046】
ターゲットデータセットに含まれるターゲットストーリー情報は、図１の（ａ）を参照して説明したように、ユーザによりテキスト形式で入力されるデータであってもよく、ストーリー情報リストから選択されるデータであってもよい。また、ユーザの基本情報（例えば、年齢、性別など）、ユーザにより入力される情報（例えば、対象、意図など）などの様々な情報を少なくとも１つ結合して生成するようにしてもよい。
【0047】
ターゲットデータセットには、ターゲットストーリー情報に対応するターゲット商品カテゴリー、すなわち推薦商品カテゴリーが含まれず、それは、大型言語モデル１０から取得されるように構成されてもよい。
【0048】
プロンプト４１０は、少なくとも１つのサンプルデータセット４１１、４１２、４１３及びターゲットデータセット４１４の少なくとも１つを含むように構成されてもよい。プロンプトの構成については、詳細に後述する。情報の構成及びそれに対応する商品カテゴリーを取得する方法についても、より具体的に後述する。
【0049】
一方、本発明の他の実施形態によれば、大型言語モデル１０に入力されるプロンプト（ｐｒｏｍｐｔ）は、テキスト形式を代替して、学習した埋め込み（ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）モデルを用いて生成した埋め込みベクトルであってもよい。ここで、プロンプト埋め込みモデルは、ユーザが作成又は生成したサンプルストーリー情報や、ユーザの商品購入内訳から対象及び意図を抽出して生成したサンプルストーリー情報を用いて学習するようにしてもよい。
【0050】
次に、保存部２２０には、様々な情報が保存されるようにしてもよい。保存部２２０は、本発明による商品推薦システムの内部又は外部の少なくとも１つに存在するようにしてもよい。保存部２２０は、サーバ（ｓｅｒｖｅｒ）で構成されてもよく、クラウド方式のストレージで構成されてもよいことは言うまでもない。
【0051】
保存部２２０には、複数のサンプルデータセット及びターゲットデータセットの少なくとも１つに関するデータが保存されるようにしてもよい。
【0052】
複数のサンプルデータセットは、ストーリー情報、商品カテゴリー情報、テーマ情報、キーワード情報及びタグ情報の少なくとも１つを含むように構成されてもよい。
【0053】
上で列挙したサンプルデータセットに含まれる様々な情報の少なくとも一部は、インターネットを介してアクセス可能な様々なページで収集される情報から構成されてもよい。
【0054】
収集される情報は、インターネット上で任意のユーザにより作成又は生産された情報から構成されてもよい。このようなデータをＵＧＣ（Ｕｓｅｒ Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ Ｃｏｎｔｅｎｔｓ）と言ってもよい。さらに、サンプルデータセットに含まれる様々な情報の少なくとも一部は、大型言語モデル１０により生成された情報から構成されてもよい。
【0055】
このように、保存部２２０には、様々な経路を介して収集されるストーリー情報、商品カテゴリー情報、テーマ情報、キーワード情報及びタグ情報の少なくとも１つが保存されるようにしてもよく、それらの情報は、対をなし、プロンプトに入力されるデータセットを構成するようにしてもよい。
【0056】
次に、制御部２３０は、推薦商品カテゴリー及び推薦商品を取得するのに必要な全般的な制御を行うようにしてもよい。一例として、制御部２３０は、プロンプト４１０が大型言語モデル１０への入力として処理されるように、大型言語モデル１０と連動するようにしてもよい。さらに、本発明による商品推薦システム２００は、大型言語モデル１０を一構成として含んでもよく、そうすると、制御部２３０は、大型言語モデル１０に対する適切な制御を行うことができる。
【0057】
他の例として、制御部２３０は、大型言語モデル１０から取得した推薦商品カテゴリーに関する情報が商品推薦エンジン２０への入力として処理されるように、商品推薦エンジン２０と連動するようにしてもよい。
【0058】
一方、大型言語モデル１０により生成される情報は、保存部２２０に保存されるようにしてもよく、ユーザが確認できるように出力部（図示せず）から出力されるように構成されてもよく、状況に応じて適切に処理される。制御部２３０は、大型言語モデル１０により生成された情報の処理を行うようしてもよく、例えば、推薦カテゴリーに関する情報を視覚的にユーザに出力しなければならない場合、ユーザ端末に当該情報を提供するようにしてもよい。
【0059】
本発明による商品推薦方法及びシステムにおいては、図１及び図２に示すように、大型言語モデル１０にストーリー情報及びそれに対応する商品カテゴリーに関する情報の少なくとも１つを含むデータセットを入力することにより、推薦商品カテゴリーを取得するようにしてもよい。
【0060】
図４を参照して説明したように、大型言語モデル１０には、サンプルデータセット４１１、４１２、４１３及びターゲットデータセット４１４から構成されるプロンプト４１０が入力され、各データセットは、データの種類（カテゴリー、又はデータタイプ、データ属性）に該当するデータフィールド（ｄａｔａ ｆｉｌｅｄ）と、それに対応するデータ値とから構成されてもよい。
【0061】
データフィールドは、図４の（ａ）に示すように、「ストーリー情報」、「商品カテゴリー」のように、データ値の有する意味やデータ値の種類を定義するものと解されてもよい。このようなデータフィールドは、「カテゴリー名（ｎａｍｅ）」、「データタイプ」、「データ属性」などと解されてもよい。
【0062】
一方、データフィールドは、大型言語モデル１０が認識できるように、事前に定義された規則に従うようにしてもよい。例えば、大型言語モデル１０は、「ストーリー情報：」の次に入力されるデータが「ストーリー情報」というデータフィールドに該当するデータであると認識するようにしてもよい。
【0063】
大型言語モデル１０においては、データセットに含まれるデータ対を参照して、ターゲットデータセットに含まれる特定データフィールド（例えば、「商品カテゴリー：」）に該当するデータを生成するようにしてもよい。
【0064】
本発明において、図４の（ａ）の符号４１４ｂのように、プロンプトは、４１０の最後をデータフィールドのみで構成することにより、それに対応するデータ値を大型言語モデル１０の出力として取得するようにしてもよい。その結果、図４の（ｂ）の符号４２４ｂのように、「商品カテゴリー」データフィールドに対するデータ値（額縁、観葉植物、花瓶、ディフューザー、キャンドルウォーマー、照明など）を取得することができる。
【0065】
なお、データフィールドの名称を状況に応じて適切な用語に変更してもよいことは言うまでもない。
【0066】
次に、商品推薦エンジン２０は、大型言語モデル１０から取得した推薦商品カテゴリーに属する商品を推薦するエンジンであり、ストーリー情報、商品カテゴリー、商品名の少なくとも２つの類似度に基づいて、適切な少なくとも１つの商品を推薦するように構成されてもよい。本発明において、商品推薦エンジン２０の種類はいかなるものでもよい。
【0067】
以下、前述した本発明による商品推薦システム２００を参照して、商品推薦情報を生成する方法についてより具体的に説明する。
【0068】
図３に示すように、本発明においては、ターゲットストーリー情報を特定する過程が行われるようにしてもよい（Ｓ３１０）。
【0069】
前述したように、ターゲットストーリー情報は、商品カテゴリー及び商品推薦の対象となるストーリー情報を意味するものであってもよい。
【0070】
ターゲットストーリー情報は、ターゲット対象及びターゲット意図の少なくとも１つに関する情報を含むようにしてもよい。ここで、ターゲット対象は、本発明による商品推薦システムにおいて推薦される商品を受け取る当事者と解されてもよい。例えば、ユーザがプレゼントのために本発明による商品推薦システムを用いる場合、「ターゲット対象」は、プレゼントを受け取る人（当事者又は相手）である。ここで、ターゲットストーリー情報に含まれるターゲット対象に関する情報（又は対象情報）は、性別、年齢、職業、ユーザとの関係、趣味、好み、居住地などのターゲット対象に該当する特定の人について説明し得る様々な情報の少なくとも１つから構成されてもよい。
【0071】
さらに、「ターゲット意図」は、本発明による商品推薦システムにおいて推薦される商品を購入するユーザが商品を購入する理由、目的などと解されてもよい。例えば、ユーザがプレゼントのために商品を購入する場合、プレゼントの意図（例えば、新築祝いのプレゼント、引っ越し祝いのプレゼント、結婚記念日のプレゼントなど）について説明し得る様々な情報の少なくとも１つと解されてもよい。
【0072】
一方、前述した「ターゲットストーリー情報」、「ターゲット対象」、「ターゲット意図」は、上で定義した「ストーリー情報」、「対象」、「意図」と同一又は類似の意味を有するものであるが、説明の便宜上、「サンプルストーリー情報」、「サンプル対象情報」、「サンプル意図情報」と区別して説明するために、「ターゲット」という表現を追加したものである。
【0073】
制御部２３０は、ユーザ端末から入力される情報（例えば、ユーザ入力情報）、及びユーザアカウントに連携されたユーザ情報の少なくとも１つに基づいて、ターゲットストーリー情報を特定（又は生成）するようにしてもよい。
【0074】
制御部２３０は、ターゲットストーリー情報に、ユーザに関するユーザ情報をさらに含め、ターゲットストーリー情報を特定（又は生成）するようにしてもよい。
【0075】
制御部２３０は、ユーザに関するユーザアカウントに連携されたユーザ情報からターゲットストーリー情報に含める特定ユーザ情報を抽出するようにしてもよく、ユーザによる特定ユーザ情報の入力を要求するようにしてもよい。ここで、特定ユーザ情報は、ユーザの年齢及び性別の少なくとも１つに関する情報を含んでもよい。
【0076】
ここで、ユーザの年齢は、商品を受け取る相手（例えば、プレゼントを受け取る相手）の年代を類推するのに活用されるようにしてもよく、ユーザの性別は、商品（例えば、プレゼント）を購入するユーザの商品購入人気度を類推するのに活用されるようにしてもよい。
【0077】
例えば、ユーザ情報として年齢（例えば、１０代ユーザ）に関する情報がターゲットストーリー情報に含まれる場合、１０代のユーザの友人はユーザと同年代の１０代であると類推され、１０代のユーザの両親は４０～５０代であると類推されるようにしてもよい。このように、ターゲットストーリー情報にユーザ情報として年齢が含まれる場合、プレゼントを受け取る相手の年代が推定されるようにしてもよい。
【0078】
さらに、ユーザの性別は、当該性別のユーザのプレゼント人気度を考慮するのに活用されるようにしてもよい。例えば、２０代の女性は妹の誕生日プレゼントとしてアクセサリーを主に贈り、２０代の男性は弟の誕生日プレゼントとしてデジタル機器を主に贈る傾向を示す。
【0079】
本発明においては、ターゲットストーリー情報にユーザ情報を共に含めることにより、プレゼントを受け取る相手の年代が類推されるようにしてもよく、プレゼントを贈るユーザのプレゼント人気度が考慮された商品カテゴリー及び商品が推薦されるようにしてもよい。
【0080】
一方、ターゲットストーリー情報は、前述した大型言語モデル１０への入力として処理されるように、プロンプト４１０に含まれてもよい。制御部２３０は、自然言語処理（Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：ＮＬＰ）に基づいて、ユーザ入力情報及びユーザ情報の少なくとも１つを用いてターゲットストーリー情報を生成するようにしてもよい。制御部２３０は、ユーザ入力情報及びユーザ情報の少なくとも１つが含まれるように文章形式のターゲットストーリー情報を生成するようにしてもよい。よって、ユーザ入力情報及びユーザ情報は、必ずしも文章形式の構成に限定されるものではなく、制御部２３０が行う処理により、大型言語モデル１０において処理可能な形態のデータ構造となるようにしてもよい。
【0081】
一方、本発明においては、様々な方式でユーザにより情報が入力され、それを用いてターゲットストーリー情報を特定するようにしてもよい。
【0082】
一例として、図５に示すように、本発明においては、商品推薦サービス又はショッピングサービスが提供する特定ページ５００に含まれる情報入力領域５１０に入力される情報に基づいて、ターゲットストーリー情報を特定するようにしてもよい。
【0083】
情報入力領域５１０は、商品検索領域又はストーリー情報入力領域のように様々な情報の入力領域から構成されてもよい。
【0084】
制御部２３０は、情報入力領域５１０においてユーザ端末（又はユーザアカウント）から入力されるユーザ入力情報（例えば、「先週、親友が引っ越ししたの。何を買ってあげようか？高いものでもいいよ。」）を用いて、ターゲットストーリー情報を特定するようにしてもよい。
【0085】
このように、制御部２３０は、ユーザアカウントから情報入力領域５１０において受信される商品推薦要求に基づいて、ターゲットストーリー情報を特定するようにしてもよい。
【0086】
制御部２３０は、ユーザ入力情報から、ターゲット対象及びターゲット意図の少なくとも１つに関する情報を抽出するようにしてもよい。制御部２３０は、自然言語処理に基づいて、ユーザ入力情報を分析し、ターゲットストーリー情報を特定するために必要なターゲット対象（例えば、親友）及びターゲット意図（例えば、引っ越し祝いのプレゼント）の少なくとも１つに関する情報を抽出するようにしてもよい。そして、抽出した情報を用いて、ターゲットストーリー情報を生成するようにしてもよい。
【0087】
他の例として、制御部２３０は、図６の（ａ）及び（ｂ）に示すように、チャットボット（ｃｈａｔｂｏｔ）を用いて、ターゲットストーリー情報を特定するようにしてもよい。制御部２３０は、ターゲットストーリー情報を特定するためのメッセージ６１１、６１２、６１６をユーザ端末に提供するようにしてもよい。また、制御部２３０は、ユーザ端末から受信されるメッセージ６１６に基づいて、ターゲットストーリー情報を特定するようにしてもよい。
【0088】
ターゲットストーリー情報を特定するための対話メッセージ６１１、６１２、６１６は、複数回にわたってユーザ端末に提供されるようにしてもよく、ユーザ端末から受信されるメッセージ６１６の内容に応じて次のメッセージの内容が適宜選択され、ユーザ端末に提供されるようにしてもよい。ここで、制御部２３０は、ターゲットストーリー情報の構成に不足する情報を把握し、その情報をさらに誘導する形態でユーザに提供されるメッセージを構成するようにしてもよい。
【0089】
一方、本発明による商品推薦システム２００においては、チャットボットを用いて、ターゲットストーリー情報を特定するための情報（例えば、質問メッセージ）をユーザ端末に提供するようにしてもよく、ターゲットストーリー情報に基づいて、抽出した推薦商品カテゴリーに関する情報及び推薦商品に関する情報６１４、６１６、６２３の少なくとも１つをチャットボットによりユーザ端末に提供するようにしてもよい。これについては具体的に後述する。
【0090】
さらに他の例として、制御部２３０は、図７Ａ及び図７Ｂに示すように、本発明による商品推薦システム２００においては、ユーザ端末に提供される特定ページにおいて、ターゲットストーリー情報を特定するためのユーザ入力情報を受信するようにしてもよい。
【0091】
図７Ａに示すように、特定ページ７１０は、本発明による商品推薦システム２００において推薦される商品を受領する（受け取る）受領者（又は相手、例えば、プレゼントを受け取る人）に該当するターゲット対象情報の入力を受けるための第１入力領域７１１、及び受領者に推薦される商品を贈る（プレゼントする）意図に該当するターゲット意図情報の入力を受けるための第２入力領域７１２の少なくとも１つを含むよう構成されてもよい。
【0092】
すなわち、特定ページ７１０は、推薦商品を受領する受領者（対象）及び商品を贈る（プレゼントする）意図をユーザから受信するための複数の入力領域７１１、７１２を備えるようにしてもよい。制御部２３０は、複数の入力領域７１１、７１２において受信されるユーザ入力情報に基づいて、ストーリー情報を特定するようにしてもよい。
【0093】
【0094】
例えば、図７Ａに示すように、特定ページ７１０においては、対象及び意図がユーザにより順に入力されるようにしてもよい。よって、特定ページ７１０の一領域７１３には、複数の異なる対象（友人、両親、赤ちゃん、お母さん、妹など）に関する情報が提供されるようにしてもよい。ここで、ユーザに提供される対象に関する情報は、ユーザ情報（例えば、性別、年齢、その他の家族関係情報など）を考慮して適切に決定されるようにしてもよい。例えば、ユーザが４０代の女性の場合、対象として夫、義父母、子供などを含むようにしてもよく、１０代の男性の場合、対象として友人、先生、両親などを含むようにしてもよい。
【0095】
このような対象に関する情報は、図７Ａに示すように、グラフィックオブジェクト（又はアイコン）で表すようにしてもよく、制御部２３０は、グラフィックオブジェクトのいずれか（例えば、「友人」に該当するグラフィックオブジェクト７１３ａ）が選択された場合、選択されたグラフィックオブジェクトにマッチングされた情報（例えば、「友人」）を対象として特定するようにしてもよい。
【0096】
特定の対象に関する情報は、図７Ｂに示すように、第１入力領域７１１に入力されるようにしてもよい。さらに、ユーザが対象に関する情報を第１入力領域７１１に直接入力することもできることは言うまでもない。すなわち、第１入力領域７１１は、ユーザ端末から受信される情報が直接入力されるように構成されてもよい。
【0097】
次に、図７Ｂに示すように、特定ページ７１０の一領域７１５には、複数の異なる意図（満足、感謝、誕生日、友情、新築祝いなど）に関する情報が提供されるようにしてもよい。ここで、ユーザに提供される意図は、予め選択された対象に関する情報及びユーザ情報を考慮して決定されるようにしてもよい。例えば、対象が「友人」の場合と「先生」の場合のように対象が異なると、提供される意図に関する情報も異なるようにしてもよい。
【0098】
このような意図に関する情報は、図７Ａに示すように、グラフィックオブジェクト（又はアイコン）で表すようにしてもよく、制御部２３０は、グラフィックオブジェクトのいずれか（例えば、「新築祝い」に該当するグラフィックオブジェクト７１５ａ）が選択された場合、選択されたグラフィックオブジェクトにマッチングされた情報（例えば、「新築祝い」）を意図として特定するようにしてもよい。
【0099】
なお、特定の意図に関する情報は、第２入力領域７１２に入力されるようにしてもよい。第２入力領域は、複数の意図のうち同じ特徴を有する意図がまとめて表示されるようにしてもよく、まとめて提供される意図の１つがユーザにより選択されるようにしてもよい。さらに、ユーザが第２入力領域７１２に意図に関する情報を直接入力してもよいことは言うまでもない。
【0100】
このように、本発明においては、ユーザ入力情報に基づいて、対象及び意図に関する情報を受信するようにしてもよい。制御部２３０は、対象及び意図に関する情報を受信すると、受信した情報を用いて、ストーリー情報を特定するようにしてもよい。すなわち、前述した方法により、ターゲット対象及びターゲット意図が特定され、それに基づいてターゲットストーリー情報が特定されるようにしてもよい。
【0101】
制御部２３０は、自然言語処理アルゴリズムを用いて、図７Ａ及び図７Ｂに示すように、第１入力領域７１１及び第２入力領域７１２において受信した対象（又はターゲット対象）及び意図（又はターゲット意図）に関する情報を含む文章を生成するようにしてもよい。このような文章は、前述したように、大型言語モデル１０のプロンプトに含まれる形態に処理されるようにしてもよい。
【0102】
さらに他の例として、制御部２３０は、図８に示すように、特定ページ８００を用いて、様々なストーリー情報を含むリスト８１０をユーザ端末に提供し、提供したストーリー情報のいずれかをユーザが選択することにより、ストーリー情報を特定するようにしてもよい。
【0103】
同図に示すように、特定ページ８００には、異なる複数のストーリー情報から構成されるリスト８１０が含まれてもよい。制御部２３０は、ユーザ端末において、リスト８１０のいずれかの項目８２０が選択され、選択された項目に対応するストーリー情報（例えば、「お義母さんになる方との顔合わせのプレゼントを推薦してください。」）をターゲットストーリー情報として特定するようにしてもよい。
【0104】
さらに他の例として、制御部２３０は、図９Ａに示すように、特定ページ９１０を用いて、ユーザによりストーリー情報が入力されるようにしてもよい。同図に示すように、特定ページ９１０には、ユーザによるストーリー情報の入力を誘導するためのガイド情報９１１が提供されるようにしてもよい。
【0105】
さらに、特定ページ９１０には、ストーリー情報に含まれなければならない情報（例えば、対象及び意図に関する情報）の入力を誘導するためのガイド情報９１２が提供されるようにしてもよい。当該情報を参照して、ユーザは、対象及び意図を含むストーリー情報を入力することができる。
【0106】
さらに、特定ページ９１０には、対象及び意図に関する情報を含むサンプルストーリー情報９１３が提供されるようにしてもよい。当該サンプルストーリー情報により、ユーザは、どのようなストーリー情報を入力しなければならないのか、直観的に認知することができる。
【0107】
一方、サンプルストーリー情報は、ユーザ端末により選択されるように構成されてもよい。サンプルストーリー情報の選択により、ユーザは、ストーリー情報を入力することができる。
【0108】
さらに、図９Ｂに示すように、特定ページ９２０には、ストーリー情報をより具体的に特定するための追加情報入力領域９２２が提供されるようにしてもよい。
【0109】
制御部２３０は、特定ページ９２０上に、ストーリー情報に含まれなければならない対象及び意図の少なくとも１つをより具体的に特定するための情報入力（又は選択）領域９２２ａを提供するようにしてもよい。
【0110】
さらに、特定ページ９２０には、商品の価格帯などのように、商品推薦に必要な様々な情報が入力される領域９２２ｂが提供されるようにしてもよい。
【0111】
制御部２３０は、このようなページにおいてユーザ端末から受信されるユーザ入力情報に基づいて、ストーリー情報を特定するようにしてもよい。
【0112】
このように、本発明による商品推薦システム２００においては、様々な方法により受信されるユーザ入力情報に基づいて、ストーリー情報（ターゲットストーリー情報）を特定するようにしてもよい。
【0113】
前述したように、ユーザ入力情報は、文章形式で構成されなくてもよく、その場合、制御部２３０は、ユーザ入力情報を用いて、図１０Ａの（ａ）に示すように、プロンプト１０１０に含まれ得る形態の文章１０１４ａを生成するようにしてもよい。
【0114】
例えば、ユーザ入力情報が、複数の単語から構成される場合、制御部２３０は、複数の単語を組み合わせて文章を生成し、それを大型言語モデル１０への入力として処理されるプロンプトに含めるようにしてもよい。
【0115】
一方、制御部２３０は、ユーザにさらに適した商品を推薦するために、ユーザアカウントに連携して特定サーバに保存されているユーザ情報を用いて、ストーリー情報を特定するようにしてもよい。この場合、制御部２３０は、図１０Ｂの（ａ）に示すように、ユーザにより入力された情報（ユーザ入力情報）に基づくストーリー情報１０３１だけでなく、ユーザ情報１０３２（例えば、１０代，男性）をさらに活用して、図１０Ｂの（ｂ）に示すように、ストーリー情報１０４５を特定するようにしてもよい。ストーリー情報は、ユーザ情報に基づく第１情報１０４５ａ（例えば、「僕は１０代の男子学生です。」）と、ユーザ入力情報に基づく第２情報１０４５ｂ（「３０代の女性でインテリアが好きな人ですけど、新築祝いのプレゼントを推薦してください。」）とを含んでもよい。制御部２３０は、ユーザ入力情報とユーザ情報とが含まれるように、少なくとも１つの文章を生成し、それを大型言語モデル１０への入力として処理されるプロンプト１０４０に含めるようにしてもよい。
【0116】
一方、ユーザ情報は、特定ユーザアカウントに対応する特定ユーザの性別、年齢、居住地域及び職業の少なくとも１つを含んでもよく、それ以外にも、特定ユーザに関して保存部２２０に保存されている様々な情報を含んでもよい。
【0117】
本発明においては、商品を推薦するにあたって、ユーザ情報を考慮することにより、ユーザそれぞれの状況に応じた商品カテゴリー及び商品を推薦するようにしてもよい。例えば、ユーザ情報として年齢が入力された場合、１０代のユーザと３０代のユーザでは購入可能な商品の価格帯が異なり得る。
【0118】
さらに、本発明においては、商品を推薦するにあたって、ユーザ情報を考慮することにより、商品を受け取る相手（例えば、商品に該当するプレゼントを受け取る相手）に関する情報を類推し、類推した相手の情報を用いて、相手に適した商品カテゴリー及び商品の少なくとも１つを推薦するようにしてもよい。例えば、ユーザ情報として、年齢（例えば、１０代のユーザ）が入力され、ユーザ入力情報（例えば、「友人にプレゼントをあげようと考えているんですが」）が受信されるようにしてもよい。この場合、１０代のユーザの友人はユーザと同年代の１０代であると類推され、その結果、プレゼントを受け取る相手は１０代のユーザであると類推（又は推定）される。このように、本発明においては、ユーザ情報に基づいて相手の情報を類推することにより、相手に適した商品カテゴリー又は商品を推薦することができる。
【0119】
さらに他の例として、ユーザ情報として、ユーザの年齢（例えば、１０代のユーザ）が入力され、ユーザ入力情報（例えば、「両親にプレゼントをあげようと考えているんですが」）が受信されるようにしてもよい。この場合、１０代のユーザの両親は統計的に４０～５０代であると類推され、その結果、プレゼントを受け取る相手は４０～５０代のユーザであると類推（又は推定）される。このように、本発明においては、ユーザ情報に基づいて相手の情報を類推することにより、相手（例えば、４０～５０代のユーザ）に適した商品カテゴリー又は商品を推薦することができる。
【0120】
本発明においては、このように、各ユーザの状況を反映し、それに適した商品カテゴリー及び商品が推薦されるように、ユーザ情報を反映してストーリー情報を特定することができる。
【0121】
その結果、本発明において、大型言語モデル１０の出力として取得される推薦商品カテゴリーの種類は、ユーザ情報に応じて異なり得る。同様に、商品推薦エンジン２０の出力として取得される推薦商品の種類は、ユーザ情報に応じて異なり得る。
【0122】
前述したように、本発明においては、対象及び意図の少なくとも１つを含む情報がユーザにより様々な方法で入力され、それに基づいてストーリー情報を特定することができる。
【0123】
このようにストーリー情報が特定されると、すなわちターゲットストーリー情報が特定されると、本発明においては、サンプルストーリー情報及びサンプル商品カテゴリーに基づいて、ターゲットストーリー情報に応じた推薦商品カテゴリーを取得する過程が行われるようにしてもよい（Ｓ３２０）。
【0124】
制御部２３０は、推薦商品カテゴリーを取得するために、ターゲットストーリー情報を含めてプロンプトを構成するようにしてもよい。制御部２３０は、サンプルストーリー情報及びサンプルストーリー情報に対応するサンプル商品カテゴリーと、ターゲットストーリー情報とを含めてプロンプトを構成するようにしてもよい。さらに、制御部２３０は、プロンプトを大型言語モデル１０への入力として処理するようにしてもよい。
【0125】
さらに、大型言語モデル１０においては、入力されたプロンプトに基づいて、商品推薦カテゴリーをプロンプトに対する出力（又は応答）として生成するようにしてもよい。
【0126】
図４を参照して説明したように、プロンプトは、大型言語モデル１０において参照の対象となるサンプルデータセット４１１、４１２、４１３と、大型言語モデル１０から取得する情報に該当するターゲットデータセット４１４とを含んでもよい。
【0127】
サンプルデータセット４１１、４１２、４１３に含まれるデータフィールドの種類は、様々に変更され得る。
【0128】
一例として、サンプルデータセット４１１、４１２、４１３は、図４を参照して説明したように、ストーリー情報に該当するデータフィールドと、商品カテゴリーに該当するデータフィールドとを含んでもよい。
【0129】
他の例として、サンプルデータセットは、ストーリー情報に該当するデータフィールドと、タグ（ｔａｇ）に該当するデータフィールドと、商品カテゴリーに該当するデータフィールドとを含んでもよい。ここで、タグは、イメージ、トピック、キーワードなどと言ってもよい。
【0130】
大型言語モデル１０においては、プロンプトに含まれるサンプルデータセットを構成するデータ、及びターゲットデータセットを構成するデータを参照して、推薦商品カテゴリーを出力するようにしてもよい。
【0131】
一方、制御部２３０は、サンプルデータセットを構成するデータ、例えばサンプルストーリー情報、サンプルタグ情報、サンプル商品カテゴリーなどのように、プロンプトに入力させる情報を選択するようにしてもよい。これらの情報は、保存部２２０に保存されて存在するようにしてもよい。
【0132】
また、これらの情報は、インターネット上で収集されたＵＧＣに基づく情報であってもよい。さらに、これらの情報は、大型言語モデル１０から生成されるものであってもよい。
【0133】
制御部２３０は、図１１の（ａ）に示すように、サンプルストーリー情報を取得するために、プロンプト１１１０を構成し、大型言語モデルに入力させるようにしてもよい。ここで、図１１の（ａ）に示すように、プロンプト１１１０に含まれるターゲットデータセット１１１１のストーリー情報に該当するデータフィールドは、空の領域で存在するようにしてもよい。
【0134】
大型言語モデル１０においては、プレゼントカテゴリーと、ストーリー情報データフィールドとから構成されるデータセット（又はサンプルデータセット）が入力されたプロンプトに基づいて、図１１の（ｂ）に示すように、少なくとも１つのストーリー情報１１２０を取得するようにしてもよい。このように取得した様々なストーリー情報は、図４を参照して説明したように、サンプルデータセットに含まれる情報として活用されるようにしてもよい。一方、図１１の（ａ）に示すサンプルデータセットに含まれるプレゼントカテゴリー及びストーリー情報に該当するデータフィールドの情報は、インターネット上で収集された情報であってもよい。これらの情報は、ユーザにより生成されたＵＧＣであってもよい。
【0135】
このように、制御部２３０は、大型言語モデル１０に入力されたプロンプトに基づいて、大型言語モデル１０から推薦商品カテゴリーをプロンプトに対する出力（応答）として取得するようにしてもよい。
【0136】
一方、大型言語モデル１０から推薦商品カテゴリーを取得した場合、制御部２３０は、推薦商品カテゴリーに関する情報をユーザ端末に提供するようにしてもよい。例えば、図１３Ａに示すように、ストーリー情報が入力された特定ページ１３１０の一領域１３３０には、大型言語モデル１０から取得した推薦商品カテゴリーに関する情報（例えば、キッチン用品，清掃用品，インテリア雑貨，寝具）が提供されるようにしてもよい。ユーザは、当該推薦商品カテゴリーを見て、特定推薦商品カテゴリー（例えば、「インテリア雑貨」）を選択することにより、購入したい商品カテゴリーを選択することもできる。
【0137】
このように、大型言語モデル１０から取得した商品カテゴリーは、ユーザ端末からストーリー情報（ユーザ入力情報）が入力されるページに、ユーザ入力情報に対する応答として、ユーザ端末に提供されるようにしてもよい。よって、ユーザは、入力された情報に対していかなる商品が推薦されるのかを自分で予想することができ、特定商品カテゴリーを選択することにより、推薦商品の範囲を特定することができる。
【0138】
一例として、図５に示すように、入力領域５１０に入力された情報に対する応答として、推薦商品カテゴリーに関する情報５３０が提供されるようにしてもよい。
【0139】
他の例として、図６の（ａ）に示すように、チャットボットにより、ユーザが入力したメッセージ６１３に対する応答として、推薦商品カテゴリーに関する情報６１５が提供されるようにしてもよい。
【0140】
ここまでは、ユーザにより入力されたユーザ入力情報に基づくストーリー情報に対する応答として、大型言語モデル１０から推薦商品カテゴリーに関する情報を直ちに取得する方法について説明した。
【0141】
さらに、制御部２３０は、商品推薦の際に、ユーザの意思を反映するために、大型言語モデル１０から、ストーリー情報に対応するタグを一次的に取得するようにしてもよい。そして、取得したタグの少なくとも１つがユーザにより選択されると、大型言語モデル１０から、その選択されたタグに関する情報が反映された推薦商品カテゴリーを二次的に取得するようにしてもよい。こうすると、制御部２３０は、ユーザ入力情報に基づくストーリー情報及びユーザの意思を反映して商品を推薦することができる。
【0142】
より具体的には、制御部２３０は、ユーザ端末から、ターゲット対象（例えば、プレゼントの対象）及びターゲット意図（例えば、プレゼントの意図）の少なくとも１つに関する情報を含むターゲットストーリー情報を受信するようにしてもよい。また、サンプルストーリー情報及びサンプル商品カテゴリーのテーマキーワード（又はタグ）を含む少なくとも１つのデータセット（又はサンプルデータセット）、並びにターゲットストーリー情報を用いて、予め特定された大型言語モデルに入力される第１プロンプトを構成するようにしてもよい。図１２Ａに示すように、サンプルストーリー情報及びサンプルタグを含むサンプルデータセットと、ターゲットストーリー情報及びタグデータフィールドを含むターゲットデータセット１２２０とから構成されるプロンプト１２１０は、大型言語モデル１０に入力されるようにしてもよい。制御部２３０は、プロンプト１２１０に基づいて、大型言語モデルの出力１２１０として、ターゲットストーリー情報に対応する複数のタグ（又はテーマキーワード）を取得するようにしてもよい。
【0143】
図６及び図１３Ｂに示すように、取得したタグ（例えば、高級な、健康必需品、センス満点、雰囲気最高、インスタ映え、ホームカフェなど）は、ユーザ入力情報に対する応答として特定ページ６１０、１３５０上の一領域６１５、１３６０に提供されるようにしてもよい。
【0144】
さらに、本発明においては、ユーザ端末に複数のタグ（又はテーマキーワード）を提供し、ユーザ端末において複数のタグの少なくとも１つが選択されるようにしてもよい。さらに、制御部２３０は、選択されたタグを含むようにプロンプト（又は第２プロンプト）を構成するようにしてもよく、第２プロンプトから推薦商品カテゴリーを取得するようにしてもよい。
【0145】
制御部２３０は、ユーザにより選択された特定タグを含む第２プロンプトを大型言語モデル１０への入力として処理することにより、大型言語モデル１０からターゲットストーリー情報に対応する推薦プレゼントカテゴリーを取得するようにしてもよい。
【0146】
このように、制御部２３０は、複数のプロンプトを大型言語モデル１０に順次入力することにより、ユーザ意思が反映された推薦商品カテゴリーを取得するようにしてもよい。一方、第１プロンプトを構成するデータフィールドと第２プロンプトを構成するデータフィールドとは、少なくとも１つが異なるようにしてもよい。
【0147】
例えば、第１プロンプトは、ストーリー情報に該当するデータフィールドと、タグに該当するデータフィールドとを含んでもよく、第２プロンプトは、ストーリー情報に該当するデータフィールドと、タグに該当するデータフィールドと、商品カテゴリーに該当するデータフィールドとを含んでもよい。
【0148】
ここで、第２プロンプトは、サンプルストーリー情報、タグ情報（例えば、サンプル商品カテゴリーのテーマ情報）及びサンプル商品カテゴリーを含む少なくとも１つの第１データセットと、ターゲットストーリー情報及び特定タグを含む第２データセットとから構成されてもよい。ここで、第２データセットを構成する特定タグは、ユーザ端末において選択されたタグから構成されるようにしてもよい。
【0149】
一方、前述した様々な方法により推薦商品カテゴリーが取得されると、次に、本発明による商品推薦システム及び方法においては、推薦商品カテゴリーに対応する推薦商品を取得し（Ｓ３３０）、推薦商品情報を提供する過程が行われるようにしてもよい（Ｓ３４０）。
【0150】
制御部２３０は、大型言語モデル１０から推薦商品カテゴリーが取得されると、商品推薦エンジン２０から、その取得された推薦商品カテゴリーに対応する少なくとも１つの推薦商品を抽出するようにしてもよい。
【0151】
抽出された推薦商品は、インターネット上で購入可能な商品から構成されるようにしてもよく、図５、図６、図７Ａ及び図７Ｂに示すように、ユーザ入力情報を受信したページに推薦商品に関する情報５４０、５５０、６１６、６２３，７１４，７１６を提供するようにしてもよい。
【0152】
より具体的には、推薦商品は、インターネットを介してアクセス可能な少なくとも１つの商品販売サイトにおいて購入できるように構成され、推薦商品が抽出されると、推薦商品の販売ページがリンクされた商品販売情報がユーザ端末に提供されるようにしてもよい。
【0153】
一方、制御部２３０は、図１３Ａに示すように、ユーザから特定商品カテゴリーがユーザ入力情報及びユーザ選択タグの少なくとも１つに基づいて取得された推薦商品カテゴリーに属する商品に関する情報を特定ページ１３１０の一領域１３４０に提供するようにしてもよい。
【0154】
図１３Ａに示すように、ユーザにより複数の推薦商品カテゴリーのいずれかの推薦商品カテゴリー（例えば、「インテリア雑貨」）が選択されると、制御部２３０は、選択された推薦商品カテゴリーに属する商品情報１３４０をユーザ端末に提供するようにしてもよい。制御部２３０は、商品推薦エンジン２０から、推薦商品カテゴリーに該当する商品が抽出されるように、商品推薦エンジン２０を制御するようにしてもよい。
【0155】
さらに、図１３Ｃに示すように、ユーザから取得された複数のタグのいずれかのタグ（例えば、「雰囲気最高」、「インスタ映え」）が選択されると、制御部２３０は、選択されたタグに属する商品情報１３９５をユーザ端末に提供するようにしてもよい。制御部２３０は、商品推薦エンジン２０から、選択されたタグに該当する商品が抽出されるように、商品推薦エンジン２０を制御するようにしてもよい。
【0156】
一方、制御部２３０は、ターゲットストーリー情報と推薦商品カテゴリーに属する複数の商品の類似度に基づいて、類似度が高い順に、複数の商品の少なくとも１つを推薦商品として抽出するようにしてもよい。
【0157】
制御部２３０は、図１４に示すように、埋め込みモデル構造に基づいて、ユーザ入力情報（又はストーリー情報１４２１）と、商品推薦エンジンから抽出される商品の商品名１４３１の類似度（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）１４１０を判断し、図１５の（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）に示すように、類似度が高い上位ｎ個の商品を推薦商品として抽出し、当該推薦商品の販売ページがリンクされた商品情報（例えば、サムネイル）をユーザ端末に提供するようにしてもよい。
【0158】
図１４に示すように、埋め込みモデルは、大型言語モデル（例えば、Ｈｙｐｅｒｃｌｏｖａ）１４２２、１４３２の隠れ層（ｈｉｄｄｅｎ ｌａｙｅｒ）の値を用いて、ユーザ入力情報及び商品名の埋め込みを行うようにしてもよい。
【0159】
さらに、本発明においては、ユーザ入力情報に基づくストーリー情報に対応するメッセージ（例えば、プレゼントメッセージ）作成サービスをさらに提供するようにしてもよい。
【0160】
例えば、ユーザに推薦商品が提供され、ユーザ端末において推薦商品の購入が行われるようにしてもよい。よって、ユーザは、前述したように入力したストーリー情報に対応するプレゼントとして推薦商品の購入を行うことができる。また、ユーザがストーリー情報及び購入した推薦商品に応じたプレゼントメッセージの作成を望むというニーズが存在し得る。
【0161】
制御部２３０は、推薦商品の購入が行われると、例えば推薦商品に関する商品情報に含まれる商品販売ページにおいて商品の購入が行われると、ストーリー情報及び推薦商品に関する情報を用いて、ストーリー情報及び推薦商品の少なくとも１つに関するメッセージを生成するようにしてもよい。
【0162】
ここで、制御部２３０は、ストーリー情報に含まれる対象情報が推薦商品をプレゼントされる受領者に関する情報として含まれ、ストーリー情報に含まれる意図情報が推薦商品のプレゼント意図に関する情報として含まれるように、メッセージを生成するようにしてもよい。
【0163】
【0164】
一例として、図１６Ａに示すように、大型言語モデル１０には、ストーリー（又はストーリー情報）１６１０、注文商品（又は購入商品）１６２０を含むプロンプトが入力され、それに対する応答として、プレゼントメッセージ（例えば、カードのメッセージの例文）１６３０を取得するようにしてもよい。
【0165】
制御部２３０は、大型言語モデル１０からプレゼントメッセージを取得するために、ストーリー情報、注文商品及びプレゼントメッセージにそれぞれ対応するデータフィールドと、それに対応するデータ値とを含むサンプルデータセットを特定するようにしてもよい。また、サンプルデータセットを含むようにプロンプトを構成してもよい。
【0166】
プロンプトは、生成するターゲットプレゼントメッセージに該当するデータフィールドを含むターゲットデータセットをさらに含んでもよく、ターゲットデータセットは、ターゲットストーリー情報、ターゲット注文商品に該当するデータフィールド及びそれに対応するデータ値、並びにターゲットプレゼントメッセージに該当するデータフィールドを含んでもよい。ここで、ターゲットプレゼントメッセージに該当するデータフィールドのデータ値は、空の領域で存在するようにしてもよい。
【0167】
このように、制御部２３０は、ユーザにより入力されるユーザ入力情報及びユーザの商品購入履歴に基づいてプレゼントメッセージが生成されるようにプロンプトを構成し、それを大型言語モデル１０に入力するようにしてもよい。また、制御部２３０は、大型言語モデル１０からプレゼントメッセージを取得するようにしてもよい。
【0168】
他の例として、図１６Ｂに示すように、大型言語モデルに入力されるプロンプト１６４０は、意図（例えば、プレゼントの意図又は商品購入の意図）、贈り主（例えば、商品を購入する人又はプレゼントを贈る人）、贈り先（例えば、商品を受け取る相手又はプレゼントを受け取る相手）、日付（例えば、商品購入日又はプレゼントを贈る日）、プレゼント（例えば、購入した商品の種類、商品名など）、カード（例えば、プレゼントメッセージ）にそれぞれ該当するデータフィールドを含んでもよい。
【0169】
同図に示すように、プロンプト１６４０は、前述したデータフィールド及びそれに対応するデータ値を含むサンプルデータセットを含んでもよい。制御部２３０は、大型言語モデル１０により、ターゲットデータセット１６５０に含まれるプレゼントメッセージ（例えば、「カード」データフィールドに対応）を取得するようにしてもよい。
【0170】
このように、制御部２３０は、意図、贈り主、贈り先、日付、プレゼント及びカードにそれぞれ対応するデータフィールドと、それに対応するデータ値とを含むサンプルデータセットを特定するようにしてもよい。また、サンプルデータセットを含むようにプロンプトを構成してもよい。
【0171】
図１６Ｂに示すように、プロンプト１６４０は、生成するターゲットプレゼントメッセージ（例えば、カード）に該当するデータフィールドを含むターゲットデータセット１６５０をさらに含んでもよく、ターゲットデータセットは、意図、贈り主、贈り先、日付及びプレゼントに該当するデータフィールドと、それに対応するデータ値と、ターゲットプレゼントメッセージ（例えば、カード）に該当するデータフィールドとを含んでもよい。ここで、ターゲットプレゼントメッセージに該当するデータフィールドのデータ値は、空の領域で存在するようにしてもよい。
【0172】
このように、制御部２３０は、プレゼントメッセージが生成されるようにプロンプトを構成し、それを大型言語モデル１０に入力するようにしてもよい。また、制御部２３０は、大型言語モデル１０からプレゼントメッセージを取得するようにしてもよい。
【0173】
一方、大型言語モデルに基づいて取得したプレゼントメッセージ、又は他の方法で取得したプレゼントメッセージ１７３１、１７３２は、図１７Ａ及び図１７Ｂに示すように、プレゼントメッセージ作成ページ１７００のメッセージ入力領域１７３０上に提供されるようにしてもよい。
【0174】
制御部２３０は、ストーリー情報、購入した商品及びユーザ情報の少なくとも１つに基づいて、プレゼントメッセージを作成するようにしてもよい。
【0175】
プレゼントメッセージの内容及び口調は、ストーリー情報、購入した商品及びユーザ情報の少なくとも１つに基づいて決定されるようにしてもよい。
【0176】
制御部２３０は、対象（プレゼントの相手）、ユーザ情報、ユーザの口調、スタンプ使用頻度などを考慮して、プレゼントメッセージを生成するようにしてもよい。例えば、制御部２３０は、ユーザと対象の関係を考慮して、対象が目上の人（例えば、両親、先生、上司など）の場合は丁寧な言葉でメッセージを生成し、友人の場合はフランクな口調でプレゼントメッセージを生成するようにしてもよい。また、制御部２３０は、ユーザの年齢及び性別を考慮して、同一集団がよく使う口調や流行語などを用いてプレゼントメッセージを生成するようにしてもよい。さらに、制御部２３０は、ユーザにより作成されたＵＧＣを分析し、ユーザが文章を作成する際に用いる習慣（口調やスタンプ使用頻度など）を特定し、当該習慣が反映されるようにプレゼントメッセージを生成するようにしてもよい。こうすることにより、制御部２３０は、ユーザが直接作成したようなプレゼントメッセージを生成することができる。
【0177】
さらに、プレゼントメッセージ作成ページ１７００は、メッセージの受信相手やメッセージの雰囲気などが選択されるようにする入力領域１７２０を含んでもよい。図１７Ｂに示すように、制御部２３０は、ユーザにより、入力領域において、メッセージ受信相手情報（例えば、同僚）及び雰囲気情報（例えば、ユーモアメッセージ）が選択されると、選択された情報に基づいて、メッセージ１７３２を生成及び提供するようにしてもよい。
【0178】
さらに、プレゼントメッセージ作成ページ１７００において、プレゼントメッセージに含まれるイメージ１７１０が選択されるようにしてもよい。
【0179】
一方、図示していないが、制御部２３０は、様々な対象及び状況に応じた複数のサンプルプレゼントメッセージのメッセージリストをユーザ端末に提供するようにしてもよい。制御部２３０は、メッセージリストの少なくとも１つがユーザ端末において選択されることにより、プレゼントメッセージを特定するようにしてもよい。
【0180】
前述したように、本発明による商品推薦方法及びシステムにおいては、ユーザのストーリー情報に基づいて、商品の推薦、購入及びプレゼントメッセージの生成に至るまでサービスを提供することにより、ユーザのプレゼント購入の利便性を向上させることができる。
【0181】
さらに、本発明による商品推薦方法及びシステムは、ストーリー情報を含むプロンプトを入力とする大型言語モデルを用いて、推薦商品を抽出することができる。
【0182】
ここで、ストーリー情報は、推薦商品を贈る（受け取る）対象に関する情報と、推薦商品を購入する購入者の意図とを含むように構成されるので、本発明においては、推薦商品を購入するユーザの意図が反映された商品を推薦することができる。
【0183】
このように、本発明による商品推薦方法及びシステムは、推薦商品を贈る対象、及び推薦商品を贈るプレゼントの意図が反映されたストーリー情報を用いてプロンプトを構成することにより、大型言語モデルから、推薦商品を贈るユーザのストーリーに応じた商品を推薦することができる。よって、本発明によれば、贈る商品を選択するのにかかる時間を短縮することができ、プレゼントの相手及びプレゼントの意図に応じて最適化された商品を購入することができる。
【0184】
一方、上述した本発明は、コンピュータにおいて１つ以上のプロセスにより実行され、コンピュータ可読媒体（又は記録媒体）に保存可能なプログラムとして実現されるようにしてもよい。
【0185】
さらに、上述した本発明は、プログラムが記録された媒体にコンピュータ可読コード又はコマンドとして実現されるようにしてもよい。すなわち、本発明は、プログラムの形態で提供されるようにしてもよい。
【0186】
なお、コンピュータ可読媒体には、コンピュータシステムにより読み出されるデータが保存されるあらゆる種類の記録装置が含まれる。コンピュータ可読媒体の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Disk）、ＳＤＤ（Silicon Disk Drive）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ記憶装置などが挙げられる。
【0187】
さらに、コンピュータ可読媒体には、ストレージが含まれ、電子機器が通信を介してアクセスできるサーバ又はクラウドストレージが含まれる。この場合、コンピュータは、有線又は無線通信を介して、サーバ又はクラウドストレージから本発明によるプログラムをダウンロードすることができる。
【0188】
さらに、本発明において、前述したコンピュータは、プロセッサ、すなわちＣＰＵ（Central Processing Unit, 中央処理装置）が搭載された電子機器であり、その種類はいかなるものでもよい。
【0189】
なお、上記詳細な説明は、いかなる面でも制限的に解釈されてはならず、例示的なものと考慮されるべきである。本発明の範囲は特許請求の範囲の合理的解釈により定められるべきであり、本発明の等価的範囲内におけるあらゆる変更が本発明に含まれる。
【符号の説明】
【0190】
１０ 大型言語モデル
２００ 商品推薦システム
２２０ 保存部
２３０ 制御部
４１１，４１２，４１３ サンプルデータセット
４１４，１１１１，１２２０，１６５０ ターゲットデータセット
４１０，１０１０，１０４０，１１１０，１２１０，１６４０ プロンプト
５００，６１０，７１０，８００，９１０，９２０，１３１０，１３５０ 特定ページ
６１１，６１２，６１３，６１６，１７３２ メッセージ
７１１ 第１入力領域
７１２ 第２入力領域
９１３ サンプルストーリー情報
１０１４ａ 文章
１０３２ ユーザ情報
２００ 商品推薦システム
２２０ 保存部
２３０ 制御部
４１１，４１２，４１３ サンプルデータセット
４１４，１１１１，１２２０，１６５０ ターゲットデータセット
４１０，１０１０，１０４０，１１１０，１２１０，１６４０ プロンプト
５００，６１０，７１０，８００，９１０，９２０，１３１０，１３５０ 特定ページ
６１１，６１２，６１３，６１６，１７３２ メッセージ
７１１ 第１入力領域
７１２ 第２入力領域
９１３ サンプルストーリー情報
１０１４ａ 文章
１０３２ ユーザ情報
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7A】
【図7B】
【図8】
【図9A】
【図9B】
【図10A】
【図10B】
【図11】
【図12A】
【図12B】
【図13A】
【図13B】
【図13C】
【図14】
【図15】
【図16A】
【図16B】
【図17A】
【図17B】
